스마트폰 사용법에서 소유자의 집중력을 추정하는 기술을 주식회사 NTT 도코모, 게이오 대학, 도쿄 대학의 공동 연구 그룹이 개발했다.
사람의 집중력을 객관적으로 계측하는 방법으로서 Go/NoGo 과제가 알려져 있다. Go / NoGo 과제는 Go (예 : 지정된 문자 P에 가능한 한 빨리 반응한다)와 NoGo (예 : 지정된 문자 X에서는 반응을 억제한다)의 두 가지 반응을 판단하는 과제로 판단 속도 그리고 정확성, 즉 집중력의 수치화에 적합합니다.
그러나 노동환경 등에서는 정기적으로 Go/NoGo 과제를 실시하여 집중력을 평가하는 것은 현실적이라고 할 수 없다.그래서 본 연구에서는 스마트폰의 일상이용의 빅데이터와 Go/NoGo 과제의 결과 데이터를 조합하여 AI에 의해 스마트폰 사용법으로부터 소유자의 집중력을 추정하는 모델을 구축했다.
스마트폰의 데이터란, 가속도 등의 센서 데이터, 위치 정보, 화면의 ON/OFF 등의 단말의 이용 상황 등을 가리킨다.연구그룹은 이를 약 250종류의 행동 특징량(신체적 움직임, 이동 패턴, 앱 이용 빈도 등)으로 수치화하여 동일자의 Go/NoGo 과제 데이터와의 관계성을 AI에 학습시켰다.이에 의해, 스마트폰으로부터 취득한 행동 특징량으로부터, 집중력(Go/NoGo 과제의 성공률)을 추정하는 것이 가능하게 되었다.
본 기술의 타당성 평가 분석에서는 34명을 대상으로 Go/NoGo 과제의 성공률을 평균으로 약 74%의 정확도로 추정할 수 있는 것이 확인되었다.스마트폰을 평소대로 사용하는 것만으로 자신의 집중력을 추정할 수 있기 때문에, 예를 들면 트럭이나 버스의 운전자가, 전날까지의 스마트폰의 사용법으로부터 당일의 집중력을 추정해, 적절히 휴식을 취하는 등의 활용법 생각할 수 있습니다.이처럼 기업이 일하는 방식 개혁을 추진하는 가운데, 일하는 한사람 한사람의 의식 개혁이나 비효율적인 근무 상황의 재검토에 활용을 기대할 수 있는 기술이라고 할 수 있다.
