株式会社富士通研究所（以下、富士通研究所）は、人が様々なタスクを実行している時の集中度を、表情筋の動きの変化から、集中時、非集中時の顔面の状態の違いとして検出することで高精度に捉え、定量化できる集中度推定AIモデルを新たに開発しました。

従来、AIを活用して集中度を定量化するモデルは、e-learningなど特定のタスクを実行している人の表情や振る舞いを学習することにより作成していました。しかし、表情や振る舞いは、従事するタスクや人がそれぞれに育った文化的背景に依存して異なるため、作成したモデルは個別のモデルとならざるを得ず、様々な場面に応じて個別にAIモデルを開発しなければならないことが課題でした。

今回、当社は、表情筋に対応した顔面の各部位の動作単位であるAction Unitを世界一の精度で検出する独自の技術を活用して、口元に力が入るなど数秒程度の短期間の変化や、目を凝らして一心不乱に見つめているなど数十秒にわたる長期間の変化をAction Unitごとに最適化された時間単位で捉えることで、集中、非集中状態の違いを、それぞれの文化的背景の影響を受けにくい共通の特徴として抽出することに成功しました。さらに、タスク固有の振る舞いが生じないように設計された探索や記憶を行う課題を、日本に加え、多様な地域の人のデータ収集が可能な米国および中国の延べ650人で実施し、機械学習用のデータセットとして構築することで、特定のタスクに依存しない、汎用的な集中度推定AIモデルを開発しました。この集中状態のデータセットを用いて本モデルの有効性を検証したところ、85%を超える高い精度で集中度を定量的に推定できることを確認しました。

本技術により、コロナ禍でグローバルに利用が拡大するオンラインの授業や営業活動などの各種オンラインサービスにおいて、デジタル化された参加者の集中状態のデータを活用したAIの支援により、オンラインで取り組む人のタスクや業務の効率化、生産性の向上が可能になります。