生体情報のデジタル化とコミュニケーション

一方で、心理情報を直接計測・データ化することは、現在では困難である。近年ではデータ化された行動情報や生理情報、時には複数の情報を用いストレスの抽出や心理情報の推定を行うなど、高次情報を扱う分析技術の開発が盛んに進められている（図）。

初期の生体情報活用例としては、建設現場などでの作業員の心拍や体温の計測を通じた体調管理モニタリングによる労災予防が挙げられる。

近年では、車内での運転手の心身状態をモニタリングすることで事故を予防するなど、モビリティ分野で人とAIや機械とのコミュニケーションに関わる研究開発が盛んである。

将来は学習・教育システムも、講義やペーパーテスト、グループワークなどを中心とする従来型から様変わりするだろう。心拍や脳波などの生理情報と視線や身体動作などの行動情報をもとに、学習時の集中やリラックスの度合いをモニタリングできるようになる。

さらに、興味・関心や得意・不得意分野を把握できる技術が実用化されれば、生体情報からその都度、リアルタイムで個別に最適な学習・指導法を導き出すことも可能となろう。

心理情報を推定して活用する技術がいっそう進展すれば、これまで行動情報だけを分析・利用していたマーケティングの在り方も激変する。リコメンド機能の抜本的な変化が見込めるからだ。

現在の「人と人」の遠隔コミュニケーションは、モニター越しの平面画像と声色によるものが主流である。多様で繊細な心理情報を遠隔でやりとりするのは技術的に難しいことが、対面に近い感覚を実現する上での高いハードルの1つとなっている。心理情報を非言語コミュニケーションに活用できれば、この点は克服されるだろう。


これらの技術を活かしたコミュニケーションが普及・進展すれば、新しい仕事のやり方や生活様式が登場すると期待される。例えば、リモートワークが広い業種に普及し、通勤時間が減って人々の自由時間が増える。

また、幸せを感じるために重要な要素の1つといわれる心のつながりを、身近な人とだけでなく、遠方にいる人々とも実感できるようになるだろう。心理情報を科学的に推定できるようになれば、われわれの働き方や暮らしは、大きく変わる。