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「」に対する検索結果が83件見つかりました

  • 普遍的な言語音と五感の結びつき|感性AIコラム

    坂本真樹先生のモノと言葉の不思議講座 第一章:オノマトペ 五感・感性と結びつく言葉 第二章:個人個人の感じ方の違いを把握~感性の個人差をモノづくりに活かす~ 第三章:普遍的な言語音と五感の結びつき 第三章 普遍的な言語音と五感の結びつき 私の研究室では、音・手触り・見た目・味と言語音の関係について調べてきました。 /i/は小さいイメージと結びつき、/o/は大きいイメージと結びつくこと、 清音は軽快なイメージと結びつき、濁音は重いイメージと結びつくこと、 というように、言語音と音以外の感覚との結びつきには、言語や文化を超えた普遍性があることは前回のネーミング講座でお話ししました。 この関係性は、時間・時代を超えても変わらないことも示されています。20世紀初頭の言語学者イェスペルセン(Jespersen)は,ヨーロッパの言語の音と意味の関係性の通時的変化を調べた結果、古英語でも、母音/i/は、「狭い・細い・弱い・薄い」といった意味と結びつくことを発見しています。同時期に、アメリカの言語学者サピア(Sapir)は、“mal”と“mil”という無意味語を作り、それぞれに同一の「机」という意味を与え、被験者にどちらが大きい机であると感じるかを選択させる調査をし、母音 /a/ を含む“mal”のほうが大きいと感じるという傾向を報告しています。同じ実験を現代に行ったとしても、同じ結果になるはずなのです。 一方、ネーミングの場合はオノマトペと違って、コミュニティや時代の影響を受ける可能性があります。例えば、「ぱみゅぱみゅ」という音から受ける印象は基本的に変わりませんが、ネーミングとしての「ぱみゅぱみゅ」の印象についてはこの音を含む人気タレントのことを知っていれば、そのタレントのイメージの影響を受ける可能性があります。言語音と五感・感性の結びつきとは別に「知識」が影響する可能性があるのです。 オノマトペについても、言語・文化を超えた普遍的な言語音と五感の結びつきだけでは説明できないことはあります。外国人には、日本語のオノマトペの学習が難しいからです。以前、講演をしていた時に、外国人から、「「信号がパカパカしてる」と言ったら,「そのオノマトペは間違っている」と指摘されました」というコメントをいただきました。信号は「ピカピカ」や「チカチカ」で、「パカパカ」は馬の歩く音ですね。このように各オノマトペの使い方が「知識」となっている場合は、その影響を受けます。ただし、五感・感性のレベルでは、仮に信号をパカパカと言っても、その人はそう感じたのだからよいのかもしれません。 ことばから感じる印象を100種類以上の​尺度で数値化する感性評価AI"Hapina"の詳細はこちら ネーミング印象評価が行える感性AIアナリティクスの詳細はこちら。 弊社ではこのような技術等を紹介するメールマガジンを発行しています。 購読をご希望される場合は、Contactページからご連絡をお願いします。 Facebookでも情報更新しています!

  • 個人個人の感じ方の違いを把握~感性の個人差をモノづくりに活かす~|感性AIコラム

    坂本真樹先生のモノと言葉の不思議講座 第一章:オノマトペ 五感・感性と結びつく言葉 第二章:個人個人の感じ方の違いを把握~感性の個人差をモノづくりに活かす~ 第三章:普遍的な言語音と五感の結びつき 第二章 個人個人の感じ方の違いを把握~感性の個人差をモノづくりに活かす~ 前章で、モノの見た目や手触りから何を感じるかは人によって異なることについて述べました。このような感性の個人差の観点は、感性工学を取り入れたモノづくりやマーケティングに活かしていくことができます。 消費者が満足して対価を支払う「いい商品、いいサービス」には、「高機能性」「高信頼性」「合理的価格」といった従来型の価値を超え、生活者の感性に働きかけ、その感動や共感を呼び起こす「感性価値」が存在します。近年、こうした感性の観点をモノづくりに活かし付加価値を生み出し新たな需要を喚起することが求められている中で、感性の個人差を把握しニーズを反映した商品開発やレコメンドをしていくことが一つの課題となってきています。それを、オノマトペとして表現された個々人の感性の世界を可視化していくことで解決できるのではないかと考えています。 例えば、タオルを指して「これは何ですか?」といえば、だれでも「タオルです」と答えますが、「このタオルはどんな感じがしますか?」と聞くと,人によって違うオノマトペで表現したりします。この個人個人の感じ方の違いが、性別や年齢による差であれば、その集団を代表する被験者にアンケートをすることで、何をどのように感じるかを把握することができますが、人の五感・感性は一人一人違う可能性があるため、一つ一つのモノの感じ方についてアンケートを実施しなくてはいけないことになります。「モノと知覚と言葉の関係」については様々な考え方がありますが、モノは物理的世界に人間の知覚と独立に存在しており、五感を通して人間はモノの情報を知覚し、その知覚がオノマトペのような言葉として表されることから、「人は感覚入力を言葉でカテゴリ化している」と言えます。つまり、人の五感・感性の個人差を、「何をどの言葉で表現するか」から推定できると考えられるのです。 そこで、モノの世界(モノのマップ)と、人がそれをカテゴリ化することで作られるオノマトペによる感性の世界(オノマトペマップ)をそれぞれ独立なものとして用意し、2つのマップのすり合わせ方の違いによって個人個人の感じ方の違いを把握するシステムを作りました。 モノのマップ上にオノマトペマップを重畳することにより、あるユーザがいくつかのオノマトペをそれが最も表すと感じられるモノの位置へと移動させるだけで、そのユーザの感じ方を把握できるのです。 このシステムを活用すると、個人個人の感じ方の違いを、少ない時間・少ない負担で把握でき、たとえば、化粧品の使用感において重要な影響を与える手触りの感じ方の個人差を簡単に大量に調査できるようになります。また、個人差を簡単に把握し、その人の五感・感性に適した商品を推薦することも可能です。 感性工学的には、オノマトペでカテゴリ化される質感認知について、物理特徴-知覚表現-オノマトペの関係とその変換過程を利用することで、知覚表現を介しつつ物理特徴からオノマトペ、オノマトペから物理特徴へと自在に変換することが可能になります。このようなオノマトペと物理特徴を紐づけるシステムを構築することで、個人個人のニーズを反映した素材等の推薦ができるようになります。また、物理・知覚表現から新奇のオノマトペを生成するほか、オノマトペからこれまでに無い新規な質感をマイニングすることで、新規素材開発も可能になるのです。 ことばから感じる印象を100種類以上の​尺度で数値化する感性評価AI"Hapina"の詳細はこちら ネーミング印象評価が行える感性AIアナリティクスの詳細はこちら。 弊社ではこのような技術等を紹介するメールマガジンを発行しています。 購読をご希望される場合は、Contactページからご連絡をお願いします。 Facebookでも情報更新しています!

  • 「ポンポーン」でも「ポンポンポンポーン」でもなく「ポンポンポーン!」がちょうどいい ~トレンドになる言葉の響きとは?数値化してみた~|感性AIコラム

    芸人の方の掛け声やフレーズが若者に広まりトレンドワードとなることがあります。 今回、テンションが上がった時に使われるようになった「ポンポンポーン!」というフレーズについて、感性AIの言葉の印象の評価システムで調べてみました。 「ポンポンポーン」の評価結果 まさに、テンションぶちあげのイメージにぴったりの印象であることがわかります。 では、「ポン」の数を変えたらどうなのでしょうか。 「ポンポーン」の評価結果 「明るい」、「印象の強い」、「嬉しさ」、「陽気な」、「若々しい」の尺度が弱まり、 「重厚な」、「野暮な」等の尺度が強まってしまうことがわかります。 すこし重たい印象になるようです。 「ポンポンポンポーン」の評価結果 「ポンポーン」よりはテンションが上がった様子を表せますが、 やはり「明るい」、「印象の強い」、「嬉しさ」、「陽気な」、「若々しい」の尺度が弱まり、 「安価な」、「野暮な」等の尺度が強まってしまいます。 「ポンポーン」でも「ポンポンポンポーン」でもなく 「ポンポンポーン!」のポン3つがベストであることがわかりました。 このように、感性AIの感性評価サービスKANSEI-Impression Evaluatorでは、 ネーミングはもちろんですが、 それに限らず、「掛け声」や「フレーズ」などをどのように表すと より表現したい印象を伝えることができるかを調べることができます。 たとえば、「すたーてぃん」についても、「すたーと」や「すたーちん」に比べて以下のようになります。 「すたーてぃん」の評価結果 「すたーと」の評価結果 「すたーちん」の評価結果 「すたーと」を「すたーてぃん」と表現することにより 「女性的な」、「若々しい」、「さっぱりした」、「高品質な」という印象を与えることができることがわかります。 「すたーちん」としてしまうと、「不快な」という尺度が強まってしまうようです。 このように言葉の印象を数値化することにより、 より適切な表現を検討することができます。 伝えたい印象がしっかり伝わる言葉をお探しの時には、 ぜひ感性AIの感性評価サービスKANSEI-Impression Evaluatorをご活用ください。 ≪関連記事≫ 【コラム】2020年上半期流行語「ぴえん超えてぱおん」~「ぱおん」は「ぴえん」をどう超えているのか?数値化してみた~ ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社ではこのような技術等を紹介するメールマガジンを発行しています。 購読をご希望される場合は、Contactページからご連絡をお願いします。 Facebookでも情報更新しています!

  • オノマトペ 五感・感性と結びつく言葉|感性AIコラム

    坂本真樹先生のモノと言葉の不思議講座 第一章:オノマトペ 五感・感性と結びつく言葉 第二章:個人個人の感じ方の違いを把握~感性の個人差をモノづくりに活かす~ 第三章:普遍的な言語音と五感の結びつき 第一章 オノマトペ 五感・感性と結びつく言葉 日本語話者は机というモノを「ツクエ」といいますが、英語話者は「デスク」といい、ドイツ語話者なら「ティッシュ(Tisch)」といいます。言葉のコミュニティによって、違う言葉、違う“音”で表現します。「ツクエ」という音が一番合ってるから「ツクエ」というわけではなく、日本語ではそう決まっている、というだけです。 机には「つくえ」という言葉をラベル付けするのが日本語では正解で、ある人は「つくえ」というけどある人は「つくね」という、ということはありませんが、ある机の見た目や手触りから受ける感じを、ある人は「つるつる」というかもしれませんし、ある人は「さらさら」というかもしれません。このような言葉を「オノマトペ(擬音語・擬態語)」といって、そのモノがなんであるかを表しているのではなく、その人がそのモノから感じたことを表しています。 「つるつる」「さらさら」を感性AIのことばから感じる印象を数値化する技術で解析すると、それぞれ次のようになります。 机の手触りや見た目から感じたことを、「つるつる」と表現した人は、なめらかさや滑る感じを持ったと推定されますし、「さらさら」と表現した人は、なめらかなだけでなく乾いて軽快な感じを持ったと推定されます。どちらが正解不正解ということはありません。 オノマトペは、その人がそのモノから感じたことを表しています。オノマトペでは、五感・感性が音韻や形態と結びついているのです。 以前研究室で、若年者と高齢者の手触りの感じ方が違うことを、同じものを触ったときにその感覚をオノマトペで表してもらう実験で示したことがあります。体温や水分量の年齢による違いが、同じものを触ったときに使われるオノマトペの違いに表れていました。例えば、同じ机を触っても、若年者は「つるつる」と答えて、高齢者は「さらさら」と答えるかもしれません。そこで、高齢者は、若年者がつるつると思う机(モノ)を、「乾いている」感じ(感覚)、その感覚が「さらさら」というオノマトペとして表されていることがわかるのです。モノの見た目や手触りから何を感じるかは人によって異なります。そして、どのように感じたかによって、何にどのオノマトペを当てはめるかが変わるのです。 ことばから感じる印象を100種類以上の​尺度で数値化する感性評価AI"Hapina"の詳細はこちら ネーミング印象評価が行える感性AIアナリティクスの詳細はこちら。 弊社ではこのような技術等を紹介するメールマガジンを発行しています。 購読をご希望される場合は、Contactページからご連絡をお願いします。 Facebookでも情報更新しています!

  • NHK「あさイチ」に出演(COO 坂本真樹)

    COO 坂本が 、2020年8月19日(水曜日)8時15分~9時54分にNHKにて放送予定の「あさイチ」の特集「あなたの最強の味方 "集中力" SP」のコーナーで出演します。 詳細は以下の Webサイトをご覧ください。 http://www1.nhk.or.jp/asaichi/archive/200819/1.html

  • 日経SDGsフォーラム シンポジウム登壇のお知らせ(COO 坂本真樹)

    COO 坂本が 、 2020年9月1日(火)に開催の日本経済新聞社 日経BP主催 「日経SDGsフォーラム シンポジウム」のクロージングセッションに登壇いたします。 当イベントは、日経チャンネルでライブ中継されます。 詳細・お申込みは以下の Webサイトをご覧ください。 https://events.nikkei.co.jp/28136/

  • AIXオンラインセミナー「日経『星新一賞』に挑戦!AIを使って小説を書いてみよう!」登壇のお知らせ(COO 坂本真樹)

    COO 坂本が 、 2020年8月23日(日)、24日(月)に開催の電気通信大学人工知能先端研究センター主催(協賛:「星新一賞」実行委員会)の 「日経『星新一賞』に挑戦!AIを使って小説を書いてみよう!」にて、作家の石田衣良さんと対談を行います。 詳細・お申込みは以下の Webサイトをご覧ください。 http://aix.uec.ac.jp/hoshi-seminer2020/

  • ニューノーマルのコミュニケーションに役立つ「空間情報の可視化」「印象の可視化」|感性AI技術紹介

    これまでのコミュニケーションでは、表情や、会話の空気感などから お互いの印象を把握し考えや想いなどを察することができました。 しかし、チャットやメール、オンラインミーティングでは、 移動が伴わない分コミュニケーションの頻度は増やしやすい反面、 お互いの空気感や温度感など、取得できる情報量は少なくなり、 今まで以上に言葉/テキストによるコミュニケーションスキルが重要になります。 その中で、伝えるべき内容を的確に伝えることはもちろんですが、 それに加えてテキストで相手に与えたい適切な印象を演出していくことが 求められるのではないでしょうか。 感性AIでは、国立大学法人電気通信大学の坂本研究室で培った知財を活用しながら 様々なソリューションを提供しています。 感性AIの「文章からパーソナリティを評価する技術」を活用し、 テキストの内容から読み手にどのような印象を与えるかを確認することで、 適切な印象を演出できているかをチェックすることができます。 ●オンライン営業・商談で顧客から信頼される印象を得る ●マネジメントにおいてリモートハラスメントを防ぎ組織のモチベーションを向上させる など、様々な場面でご活用いただけます。 ①    テキストから感性をベクトル化する技術 テキストから感性を50程度の形容詞尺度で数値化、ベクトル化することができます。 「不親切な―親切な」「無礼なー礼儀正しい」「信頼できないー信頼できる」「思いやりのある―思いやりのない」「感情的なー感情的でない」「怒りっぽいー穏やかな」などの客観的な印象が数値化されることで、 表現で気を付けるべき点を意識することができます。 ②    テキストの内容からオノマトペパーソナリティを付す技術 オノマトペ(擬音語・擬態語の総称)を用いて「さらりとした人」「とげとげした人」のようにパーソナリティを描写することができます。 自分の文章からどのような人だと受け取られやすいかを確認することにより、 自分が相手に与えたい印象像と合っているかを確認することができます。 また、例えば商談において、 「営業のパーソナリティ」「商談相手のパーソナリティ」「商談の成否」をデータ化していくことにより、 商談相手のパーソナリティに合わせた適切な営業担当の配置やコミュニケーション戦略策定等にも役立てることが可能です。 既存のサービスの付加価値として、また、新規事業の検討として、 ビジネスへの活用にご興味がありましたら、ぜひお問い合わせください。 弊社ではこのような技術等を紹介するメールマガジンを発行しています。 購読をご希望される場合は、Contactページからご連絡をお願いします。 Facebookでも情報更新しています! ~これまでの技術紹介記事~ ・テキストデータからパーソナリティを推定 ・直感的な言葉から食品の味わいを数値化、レシピ配合を算出 ・テキストの内容を反映した色彩推薦システム ・コロナ危機を契機に注目度が高まる「医療面接支援システム」 ・Withコロナ時代のコミュニケーションに有用な「感性の見える化」

  • 2020年上半期流行語「ぴえん超えてぱおん」~「ぱおん」は「ぴえん」をどう超えているのか?数値化してみた~|感性AIコラム

    2020年上半期インスタ流行語大賞の流行語部門に 「ぴえん」と「ぴえん超えてぱおん」がランクインしています。 嬉しい時、悲しい時、どちらでも使える感極まって泣きそうな気持を表す言葉だそうです。 音の印象を楽しんで使われている言葉ですが、 はたして「ぱおん」は「ぴえん」を超えているのでしょうか。 感性AIの言葉の印象の感性評価システム「感性AIアナリティクス - 語感チェッカー」で確認してみました。 「ぴえん」の評価結果 「ぱおん」の評価結果 全体的に印象の方向性は同じでありながら、 明るい、快適な、やわらかい、好きな、楽しい、陽気な、などの尺度について 「ぱおん」のほうが上回っていることがわかりました。 音の響きとしては、悲しい時よりもうれしい時の方が「ぴえん」の最上級表現としてぴったりなのかもしれません。 このように、感性評価システム「感性AIアナリティクス - 語感チェッカー」では、 ネーミングはもちろんですが、 それに限らず、「気持ち」や「状態」などをどのように表すと より表現したい印象を伝えることができるかを調べることができます。 たとえば、熱い食べ物を表現する「ほかほか」と「ほふほふ」の印象は、 以下のようになります。 「ほかほか」の評価結果 「ほふほふ」の評価結果 やわらかい、食感が良い、おいしい、の尺度が 「ほふほふ」の方が上回っていることがわかります。 このように言葉の印象を数値化することにより、 より適切な表現を検討することができます。 伝えたい印象がしっかり伝わる言葉をお探しの時には、 ぜひ感性評価システム「感性AIアナリティクス - 語感チェッカー」をご活用ください。 2020年10月1日~11月30日までに感性評価システム「感性AIアナリティクス - 語感チェッカー」に新規にアカウント登録されたお客さまを対象に、本サービスを一回無料で利用できるキャンペーンを実施!ぜひお試しください。 詳しくはこちら→https://www.kansei-ai.com/gokanchecker ≪関連記事≫ 【コラム】「ポンポーン」でも「ポンポンポンポーン」でもなく「ポンポンポーン!」がちょうどいい ~トレンドになる言葉の響きとは?数値化してみた~ ≪感性AIとは≫ 国立大学電気通信大学で長年培った、言葉と五感・感性との関係性に着目した応用範囲の広い特許技術・知財、心理・分析データ、ノウハウに、深層学習(ディープラーニング)、機械学習などのAI関連技術を融合させ、さまざまな課題・ニーズに合わせた最適なソリューションを提供します。 技術紹介ページ https://www.kansei-ai.com/technologies トップページ https://www.kansei-ai.com/ ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社ではこのようなさまざまな技術等を紹介するメールマガジンを発行しています。 購読をご希望される場合は、Contactページからご連絡をお願いします。 Facebookでも情報更新しています!ぜひフォローをお願いします。

  • Withコロナ時代のコミュニケーションに有用な「感性の見える化」|感性AI技術紹介

    多くの会社が在宅勤務の導入を積極的に推進する中、オンラインでのビジネスコミュニケーションが急速に増加しています。 対面でのコミュニケーションとは異なり、オンラインでのコミュニケーションでは「視覚」と「聴覚」のみに頼るため、より「感性」が重要になるケースが多くなってきます。 感性AIでは、国立大学法人電気通信大学の坂本研究室で培った知財を活用しながら 様々なソリューションを提供しています。 新たな働き方の中で物理的な距離がうまれる中、 感性の可視化・数値化することができる当社の技術を用いて、 どのように課題解決していくことができるかをご紹介します。 ① 感性情報を定量化・数値化する技術 ことばから感じる印象を100種類以上の尺度で数値化することができる技術を用いて、 例えば ・オンライン会議における会話に関する様々な情報に基づき、リアルタイムで感性情報を定量化し表示 ・オンライン商談相手に、直接触れられない商品の質感の印象を数値化し比較紹介 などに応用することができます。 ② テキストデータからパーソナリティを推定する技術 テキストの単語や表現を考慮し、パーソナリティを 従来よりも様々な形容詞尺度で数値化し個人の多様性を捉える技術を用いて、 例えば ・オンライン商談において、発話内容から相手のパーソナリティ推定し顧客データ化 ・在宅勤務の従業員のオンライン会議での会話、メール、チャット内容から精神面のライフログ収集 などに応用することができます。 ③ 感性的な表現で質感をシミュレーションする技術 「もう少しゴツゴツした感じにしたい」「もっとモコモコに」という感性的なイメージから、製品の質感をシステム上でシミュレーションする技術を用いて、 例えば ・オンラインでのオーダーメイド商品制作における顧客のイメージする質感のシミュレーション ・デザイナーと製造工場間で質感のイメージを共有するためのビジュアルコミュニケーション などに応用することができます。 上記は一部の例となりますが、 新型コロナ対応によりうまれた物理的な距離による課題も、 感性の可視化・数値化をもとにした様々な技術により解決していくことができます。 既存のサービスの付加価値として、また、新規事業の検討として、 ビジネスへの活用にご興味がありましたら、ぜひお問い合わせください。 弊社ではこのような技術等を紹介するメールマガジンを発行しています。 購読をご希望される場合は、Contactページからご連絡をお願いします。 Facebookでも情報更新しています! ~これまでの技術紹介記事~ ・テキストデータからパーソナリティを推定 ・直感的な言葉から食品の味わいを数値化、レシピ配合を算出 ・テキストの内容を反映した色彩推薦システム ・コロナ危機を契機に注目度が高まる「医療面接支援システム」

  • ネーミングを評価するAI|感性AIコラム

    私の研究室で開発した感性評価システムは、 感性AI株式会社で進化して"Hapina"というAIになり、このAIを用いて、 商品名を評価する"感性AIアナリティクス"というサービスも生まれています。 電気通信大学坂本研究室で開発したシステムの第1号 このAIの前身であるシステムの第1号は、実は、音響学会論文誌を調べて選んだ、 音の特徴を評価するために使われる15種類の形容詞対で、 言葉の音の印象を評価するシステムでした。 例えば、有名映画に出てくる「ぽにょ」という女の子の名前を入力してみると、 「滑らかな」「快い」「やわらかい」「丸みのある」「潤いのある」という項目が大きい数値となる音であることがわかります。 この結果からわかる面白さは、「ぽにょ」が、水の中から生まれた丸いかわいらしい子だという、五感・感性的印象を評価しているようにみえることです。 名前の音の印象と、この女の子の全体的印象が一致したからこそ、 主題歌の歌詞にまでなり、みんなが口ずさみ愛されたのではないかと思うわけです。 感性評価AIへと進化 つまり、このシステムは、 商品名の音の響きが手触りや、見た目や、味覚など、訴求したい五感印象と ネーミングが一致しているかどうかをチェックするのに使えるのです。 そのことに気が付いて、システムの評価尺度を視覚、触覚、好き嫌いや高級感など、 より高次の感性評価尺度にまで増やしたのが、こちらのシステムです。 その後も進化し続け、 現在の感性評価AI「Hapina」と、 商品名の感性評価サービス"感性AIアナリティクス"が生まれました。 みなさんにもぜひ、試していただきたいです! 坂本真樹先生のネーミング講座 はじめに:ヒットする商品名のネーミングのコツとは? 1時間目:ネーミングで大切な3つのポイント 2時間目:ネーミングの音と印象の結びつきの法則 3時間目:ネーミングの効果 -食品や日用品のネーミング効果をご紹介- 4時間目:ネーミングを評価するAI ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 弊社ではこのような技術等を紹介するメールマガジンを発行しています。 購読をご希望される場合は、Contactページからご連絡をお願いします。 Facebookでも情報更新しています! AIがネーミング・キャッチコピー・パッケージの感性価値を分析、創造をサポートする 感性AIのマーケティングソリューションの詳細はこちら

  • コロナ危機を契機に注目度が高まる「医療面接支援システム」|感性AI技術紹介

    ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 感性AIでは、国立大学法人電気通信大学の坂本研究室で培った知財を活用しながら 様々なソリューションを提供しています。 今回は、医療面接において患者の痛みを可視化しイメージを共有する技術についてご紹介します。  ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 医療面接においては、迅速かつ的確に患者の痛みを把握することが重要ですが、 従来の疼痛評価法では強度は評価できても痛みの微細な質を捉えにくい面があります。 本システムは、 ①患者の主観的痛み表現を多様な疼痛尺度で数値化 ②比喩表現で痛みのイメージを共有 することができるコミュニケーションツールです。 ①患者の主観的痛み表現を多様な疼痛尺度で数値化 患者に痛みを「ズキン」「キリキリ」「チクチク」などの 自由なオノマトペで回答してもらうことで、 痛みを表現するオノマトペを性状分析し、定量化を行います。 たとえば、「キリキリ」と「ギューン」を比較してみると、 「キリキリ」が比較的狭い範囲で小さく鋭い痛みであるのに対し、 「ギューン」は断続的に重く圧迫感・異物感を強く感じる痛みであることを、 数値で把握することができます。 ②比喩表現で痛みのイメージを共有 患者が表現する痛みに対応する適切な比喩表現を提示することができます。 例えば、「頭がガーンと痛いです」という患者に対し、 「ハンマーで殴られたような痛みですか?」などというように、 痛みのイメージを適切な言葉で言いかえることによって、 より患者に寄り添ったコミュニケーションを行うことができます。 この技術を活用すれば、 ・対面診療はもちろんオンライン診療において、より効率的に症状を把握する ・痛みの微細な質を把握し、より患者に寄り添ったコミュニケーションを行う ・受診するまでではないが気になる不調を、自分自身でわかりやすく確認する など、コロナ危機を契機に本格化している医療改革においてさらに重要になる 一つのコミュニケーションツールをつくることができます。 また、本技術の一部は、 すでに大学医学部との共同研究で妥当性評価が行われているとともに、 国際会議にてBest Application Awardを受賞しており、 高い精度が認められている技術です。 現在も、最終診断への対応に関する臨床研究を大学医学部と共同で実施をしている注目度の高い技術です。 ビジネスへの活用にご興味がありましたら、ぜひお問い合わせください。 弊社ではこのような技術等を紹介するメールマガジンを発行しています。 購読をご希望される場合は、Contactページからご連絡をお願いします。 Facebookでも情報更新しています! ~これまでの技術紹介記事~ ・テキストデータからパーソナリティを推定 ・直感的な言葉から食品の味わいを数値化、レシピ配合を算出 ・テキストの内容を反映した色彩推薦システム

感性AI株式会社
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