よくある質問(プロジェクト)

  • SiCECAはどのように発音するのですか?
    • 「シセカ」と発音します。

  • SiCECAは何の略ですか?
    • SiCECAは、Shiomi’s Cerebral Exponent Calculation Algorithmの略で、「発話音声の様な強い周期性を有する信号のカオス性とランダム性を高速に分離評価する信号処理手法」の”アルゴリズム”のことです。このアルゴリズムを使ったコンピュータソフトを使えば、発話音声ファイルを入力してその音声のカオス性とランダム性を分離し、カオス性のレベルから発話機能の堅牢性を,ランダム性のレベルから「脳の活性度」を評価することができます。

  • 塩見理論というのは簡単に言うとどのようなものですか?
    • 人の肉体疲労や精神疲労については、それぞれ様々な計測方法がありますが、どのような方法であっても、実際に何らかの仕事や作業をしている状況で、その作業を妨げずにこれらの疲労を計測することはできません。
      塩見理論は、飛行機のパイロットや航空管制官の疲労度の計測を、彼らの話す声を分析して行うことで、彼らの仕事を何ら妨げることなく、実現することを目的とした研究から生まれた理論です。
      その結果、塩見理論によれば、声の分析から、その発話者の脳の活性度を評価することができるようになっています。

  • 塩見理論というのはもう少し詳しく言うとどのようなものですか?
    • 塩見理論では、ある一つの人間の脳機能モデルを塩見モデルとして想定し、そのモデルに対応する脳機能のメカニズムから脳の活性度等が評価可能であると考えています。
      塩見理論では、頭が活発に動いている、回転している、ストレス(外界からの負荷)がかかった状態にあるときとそうでないときの声のカオス性の変化に注目して、脳活性度を数値的に表します。脳活性度を連続的にモニターすることにより疲労の蓄積を検知することができます。しかもこの数値はあらかじめ個人ごとの標準値を登録する必要もなく、外国語の場合にも適用できます。
      すなわち、
      1) 発話音声をカオス論的な手法により分析することで,発話者の脳活性度に対応すると思われる指標値(セレブラル指数と呼ぶ)を計算できる。この値は発話音声に含まれるそのカオス性を擾乱させるノイズレベルを示し,ストレス(外界からの負荷)を加えることにより値が上昇する。
      2) 実験結果からは,セレブラル指数(CEM)は個人差が少なく,言語にも依存しない。従って、各個人のその時々のストレッサー(外界からの負荷)に対する反応を評価する一般的な尺度としての可能性を有すると思われる。
      セレブラル指数に個人差が少ないことの意味は、血圧の個人差に似た意味があります。つまり、唾液の中の成分や血液中の成分には一桁以上の指標値の差異があることは珍しくはありませんが、血圧の場合には、高い側の数値が170であれば、人種や性別によらず血圧が高いと言われるように、セレブラル指数の場合にも、例えば現在使用している尺度ではCEMの値が600であれば、その値は高いのであって、その様な状態ではほとんどの人が疲労や緊張を感じると言うことなのです。
      また、セレブラル指数について注意しなければならないことは、血圧の場合と同様な個人差は存在すると言うことと、継続的にセレブラル指数を計測する場合に観測される変化のパターン等には、比較的に強いと思われる個人差があると言うことです。

  • 脳機能の塩見モデルというのはどのようなものですか?
    • 人間の発話には、脳のウェルニッケ野とブローカ野が強く関わっていることが知られています。ウェルニッケ野は左側頭葉の部野で、言葉の理解に関わる機能を果たしており、ブローカ野は前頭葉にあり発話器官の筋肉の制御を行っていると考えられています。
      つまり、人間が何かを考えて発話しようとする場合、その内容は、即ち発話する文章は、ウェルニッケ野で生成されて角回・縁上回を介してブローカ野に対して発信され、ブローカ野はウェルニッケ野からの信号を受けて、これに右脳から受ける感情等に係る制御情報を合わせて発話器官の筋肉を制御して、その結果として、人間は人間らしい音声を発生することができている訳です。
      また、我々は、視覚的に人間の脳を観察することでは、脳の各部位がどのような機能を果たしているのか見分けることはできませんし、また脳の各機能の境界を見付けることもできません。従って、塩見モデルでは、脳の各部位に機能分化により実現されているそれぞれの機能は完全に分離されている訳ではなく、各部位の内部や、部位相互に交換される信号は、他の部位の生成する信号と干渉したり、更には相互作用したりすると考えています。この様な考え方は、人間の脳は、物理的には均質な冗長系であって、その機能の分化は後天的に獲得されていると、或いは生得的なものであるとするならばソフトウェア的な仕組みにより獲得或いは実現されていると考えることと矛盾するものではないと思われます。
      塩見モデルでは、人間が活発に考えている、即ち頭を使っている時には、比較的に多くの情報が様々な部位の間で遣り取りされ、従って、ウェルニッケ野とブローカ野の内部の信号やウェルニッケ野とブローカ野で交換される信号に、より多くの干渉が発生し、その結果発話される音声に、より多くのノイズが含まれる。また、逆にリラックスしてストレス(外界からの負荷)の少ない状況や、何らかの理由で頭がボンヤリしている様な状況では、頭の中を飛び交う情報も比較的に少なく、従って、その時に発話される音声には比較的に少しのノイズしか含まれていないと考えています。
      なお、ここに言うノイズは、人間の発話する音声が本来的に有するそのカオス性を擾乱させるノイズであって、日常の騒音の様な、人間の耳で識別できる様なものではありません。カオス論的なノイズと言う表現が適当と考えられるノイズです。
      塩見理論では、SiCECAと呼ぶアルゴリズムにより音声を処理すれば、発話音声が本来的に有しているカオス性のレベルと、そのカオス性を擾乱させるノイズのレベルを定量的に評価することが可能であって、現時点においては、ノイズレベルの変化からは、その発話者のその都度の緊張度、即ち脳の活性度が評価できると言えそうです。一方、カオス性のレベルは、幼児から子供へとだんだんと上がって、青年期である一定の高さになるようなデータがとられつつあります。

  • SiCECAが目指しているものは何ですか?
    • リアルタイムに人間の脳の活性度を定量評価する装置や技術を実現することです。

  • SiCECAは音声から何を計測しているのですか? 「疲れ」、「頭の回転」、「ストレスの蓄積」などのどれですか?
    • SiCECAにより算出される結果は脳の活性度だけです。
      俗に言う「頭の回転」は、単純には、脳の活性度と同じものと考えることができるかも知れませんが、主観的に感じる頭の回転数とは必ずしも一致するものではありません。
      「疲れ」を直接に計測することはできませんが,疲れている時には短時間の頭脳労働で「頭の回転数は高くなる(脳の活性度が上昇する)」と考えられます。「ストレス(外界からの負荷)の蓄積」についても「疲れ」と同じです。また,連続的に計測すれば,ストレス(外界からの負荷)が加わる時に脳の活性度が上昇することを観測することができます。

  • SiCECAは音声から何を計測しているのですか? 「疲れ」、「頭の回転」、「ストレスの蓄積」などのどれですか?
    • SiCECAにより算出される結果は脳の活性度だけです。
      俗に言う「頭の回転」は、単純には、脳の活性度と同じものと考えることができるかも知れませんが、主観的に感じる頭の回転数とは必ずしも一致するものではありません。
      「疲れ」を直接に計測することはできませんが,疲れている時には短時間の頭脳労働で「頭の回転数は高くなる(脳の活性度が上昇する)」と考えられます。「ストレス(外界からの負荷)の蓄積」についても「疲れ」と同じです。また,連続的に計測すれば,ストレス(外界からの負荷)が加わる時に脳の活性度が上昇することを観測することができます。

  • もう少し詳しくSiCECAが音声から計測しているものを説明して下さい。
    • SiCECAは、発話音声から脳の発話に関わる部分の活性度を計算する信号処理アルゴリズムです。
      人間の脳は、他の動物に比較して新皮質が極めて大きく、人間の言語機能はその代表的な機能と考えられています。脳の発話に関する部分の活性度は、人間が意味のある行為を行おうとする時は何時もその行為を言葉で他者に説明できることからも、多くの場合脳全体の活性度と強い相関関係を有していると考えられ、従って、SiCECAでは脳の活性度が計測できると考えられる訳です。
      頭の何かが実際に回転している訳ではないので、「頭の回転数」と言う言葉にも問題はあると思いますが、今日まで、頭の回転数や脳の活性度を客観的に計測する方法は明らかにはなっていません。PETと呼ばれる装置等を使用すれば、脳内の酸素消費量を計測することが可能ですから、平均的な脳の活性度を評価することは可能のようですが、現時点では、PETの様な装置を用いても、ある個人において酸素消費量の相対的な増減が観測できていると考えるべきで、絶対的な尺度が存在してA氏の頭の回転数がB氏の回転数より高い、或いは低いと言うことが分かると言う訳ではありません。
      SiCECAは、計測値の個人差が比較的に少ないと言うことにおいて、その算出されるセレブラル指数値が脳の客観的な活性度の評価指標として優れた性質を有しているとは考えられますが、その指数値の大小がその脳の優劣を示しているとは考えられません。
      例えば、コンピュータで1から1億までの数値を単純に加えれば、100,000,001×50,000,000を計算するよりも多くの電力を消費するでしょうが、計算結果が変わる訳ではありません。
      また逆に、セレブラル指数値が低いことが、脳が効率的に情報処理を行っている、即ち優秀なアルゴリズムの実装を意味していると考えることもできません。単に、脳が疲れ切っているだけなのかも知れないからです。

  • SiCECAで頭の良し悪しは測れないのですか?
    • SiCECAで、頭の良し悪しを測りたいと思う方がいるかも知れませんが、原理的に不可能です。
      SiCECAで計測できるのは、発話者のその都度のセレブラル指数値だけですから、セレブラル指数値、或いはセレブラル指数値の平均値等のセレブラル指数値から直接に定義できる何等かの値で頭の良し悪しが定義されていない限り、SiCECAで頭の良し悪しを評価することができないのは明らかです。
      現在、頭の良し悪しがセレブラル指数値との関係で定義されている訳ではありませんから、SiCECAで頭の良し悪しは評価できません。SiCECA開発者及び関連のアプリケーション開発者は、セレブラル指数値で頭の良し悪しを評価する様なことは無意味なことと考えており、将来的にも、そのようなことが無意味であることは変わりないと考えています。また、そのような無意味なことが行われたり、恣意的・作為的な意味付け等がなされたりしないことを希望しています。
      頭の良し悪しは、日常的に、大した考えもなく問うたり問われたりしていることですから、その問う内容を深刻に考えることは少ないかも知れませんが、少し考えれば、その尺度は常に極めて個人的で主観的なものであることは十分に理解できると思います。
      仮に、貴方が誰かを馬鹿だと思っていたとしても、或いは確信していたとしても、その誰かも同様に貴方のことを馬鹿だと思っていることは十分にあり得ることで、その場合に明らかなことは、二人の価値観がかなり異なったものであると言うことだけです。いずれにしても第三者にはどうでもいいことに過ぎないのです。
      問題は、予測される好ましくない事態は、かなりの数の人が、セレブラル指数値の大小による何等かの差別化を行おうとして、そのことが第三者の生活に影響を与える程のものとなってしまうことです。
      本質的にセレブラル指数値の大小による差別化は無意味なものですから、仮に何等かの差別化現象が局所的に発生したとしても、無意味な差別化が長期間に渡って行われたりすることはないとは思われますが、短期的なことであっても、また後から考えれば馬鹿げた事柄であったとしても、ある時点において、何等かの不当な被害を受ける人や集団が発生するおそれは常に存在します。
      SiCECAにより、自らのセレブラル指数値と、誰かのセレブラル指数値を計測しようとする方々には、この点について十分なご理解と配慮をお願い致したいと思います。マスコミに見られる様な形式的な配慮ではなく、見識ある人間としての配慮を払われることをお願い致します。

  • SiCECAで疲労は測れますか?
    • 疲労計測はSiCECAの開発目的において重要な課題ですが、現時点では、簡単に正確な疲労度を測ることはできないと考えています。
      実験的に、疲労が蓄積していると考えられる状態では、同じ作業であっても短時間にセレブラル指数値の上昇が観測されます。30秒程度の朗読であっても、そのセレブラル指数の平均値は比較的に高いもの(CEMで500程度以上)となります。
      しかし、セレブラル指数値が高いことが直ちに疲れていることを意味する訳ではありません。セレブラル指数値が高い状態が比較的に長く(十数分から数十分以上)継続している場合には、発話者が疲労を自覚している可能性は高いと思われますし、もし疲労をその時は自覚していなくとも、近い将来(数十分以内)に疲労を訴える状況になることが予測されます。
      しかしながらSiCECAにより計測される脳の活性度と、被験者の感じる疲労感との関係は必ずしも明確ではありません。SiCECAにより算出されるセレブラル指数値については、意識的に大きな値を出すことも、また小さな値にすることもできません。その意味でセレブラル指数は客観的な指標値ですが、逆に疲労感は常に主観的な感じ方によることが多いものです。

  • SiCECAが人間の脳の何を測定しているかの解釈について誤解をしないよう注意することはありますか?
    • SiCECAにより算出される結果は脳の活性度だけです。SiCECAだけでは,その他のことは何も分りません。SiCECAでの活性度数は各個人のその時々のストレッサー(外界からの負荷)に対する反応を評価したものということができます。
      長期的に観測を続けることで,疲労の蓄積や,脳機能障害の発生等が発見される可能性はあるとは思いますが,その様な診断の可能性は,SiCECAによるものではなく,SiCECAによる処理結果に対する統計情報から得られるものです。
      SiCECAは発話した時の脳の活性度を計算するアルゴリズムですから,1回から数回のSiCECAによる評価値の大小からは,直ちに正確な疲労度が分る筈もありません。まして,頭の善し悪しや,脳の性能が測定できる訳ではありません。

  • 脳が活発に働いているとき、疲れるとき、リラックスしているときなどでSiCECAで計算された数値(CEM)がどのように変わるのですか?
    • 脳活性度数(CEM、セレブラル指数値)は脳が活発に働いている時には比較的に高い値になります。平均的にはCEMが500前後の値になります。疲れている時に難しい話をしたりすれば,550を越える値になることも珍しくはありません。リラックスしている場合には350から450くらいの値になります。
      もっとも,これまでの実験結果からは,疲れ過ぎてものを考えることも嫌な状況でもリラックスしている場合と同様に350から450になる場合があります。

  • SiCECAは声から心の動揺や緊張を測ることができるのですか?
    • 連続的に発話音声を分析すれば,心の動揺や緊張を観測していると思われる実験結果を得ることが可能です。
      しかし,環境雑音の変化や,マイクロフォンの位置の変化等によっても計測値は変化するので,心の動揺や緊張の測定を目的とする場合には,慎重な音声収集が必要不可欠です。

  • SiCECAで計算した数値と人間の頭の構造や生理現象との関係は解明されているのですか、あるいはどのような解釈がされているのでしょうか?
    • 人間の頭の構造や,発話音声と生理現象の関係等は,実は未だ殆ど何も分ってはいません。塩見理論におけるモデルでは,脳の機能構造については,次の様に考えています。
      先ず,現在の脳科学では,人間の発話には,脳のウェルニッケ野とブローカ野が重要な役割を果たしていると考えられています。人間は,何か話す時には,ウェルニッケ野で話す内容を考えて,ブローカ野で発話に必要な発話器官の筋肉の制御をしていると考えられている訳です。
      次に,人間は何かを意図を持ってしようとすれば,そのしようとする内容を言葉で記述していると考えられます。この記述はウェルニッケ野で行われる訳です。また,ウェルニッケ野は海馬等から情報を引き出したり,五感からの情報により現状に対する認識を生成したり,しているとも考えられます。
      発話をウェルニッケ野とブローカ野の情報交換の結果と考えれば,また人間の脳はハードウェア的には極めて均質な冗長系と考えられるので,脳の中で多量の情報が交換されている時には,ウェルニッケ野の内部で交換される情報,ブローカ野の内部で交換される情報,またウェルニッケ野とブローカ野で交換される情報に,その周辺で交換される情報が漏れて重なり,雑音の様に作用する可能性があると考えられます。
      塩見理論におけるモデルでは,脳内で発生・交換されている情報が比較的に少ない場合にはウェルニッケ野及びブローカ野内部,ウェルニッケ野とブローカ野の間で交換されている情報にはノイズが少なく,従って発話音声についても,そのカオス性を擾乱させるノイズレベルは低いと,また逆に脳内で発生・交換されている情報が比較的に多い場合には,ウェルニッケ野及びブローカ野内部,ウェルニッケ野とブローカ野の間で交換されている情報には多くのノイズが乗って,発話される音声のカオス性の意味でのノイズレベルも高くなると考えています。

  • SiCECAと同様に頭の疲労度を測る技術や研究は他に行なわれているのでしょうか?
    • ストレスや頭の疲労度を測る研究は幾つも行われています。
      脳波や,唾液のコルチゾールやアミラーゼ活性の評価から脳の疲労度を定量化する試みがたくさん行われています。
      動物実験では,ストレスを加えて脳内のアセチル・カルニチンの濃度の変化を測る研究などが有名です。

  • SiCECAのアルゴリズムは特許を取っているのですか?
    • SiCECA及びその幾つかのアプリケーションについては特許の出願をしています。

  • SiCECAについてさらに詳しく知りたいのですが何か資料はありますか?
    • このウェブサイトにSiCECAに関連した論文や発表資料を掲載しています。成果資料を参照してください。

  • SiCECA の今後の課題、研究の方向はどのようなものですか?
    • SiCECAでは,発話音声から脳の活性度に相関を有する評価値を得ることが可能であることはほぼ確認されていると考えています。
      今後は,定量化した場合の分解能と信頼性の関係を明らかにする必要があると考えています。例えば,「CEMの値で,420と430ではその違いにどの程度の意味があるのか?」或は「CEMの値で,420と430との違いに意味があるのはどの様な場合か?」,「また,どの様な場合には意味が無いのか?」と言ったことを詳しく調べたいと考えています。
      他にも,音声処理速度の向上や,環境雑音に関する問題への対応等,日常的に様々な場面におけるヒューマン・ファクタの管理技術として利用するための技術開発を進めて行きたいと思っています。

  • SiCECAがどんなものかちょっと試してみたいと思いますが、どうすればよいでしょか?
    • このウェブサイトで無料のお試しでSiCECAを使える「フリーSiCECA」を提供しています。PCで音声ファイルを作りそれをアップロードすることでSiCECAによる計算結果をメールで受け取ることができます。会員登録が必要ですが無料です。利用量は限定されますがSiCECAがどのようなものかを体験していただくことができます。

      (現在、「フリーSiCECA」の運用は停止しています。)

  • SiCECAでまとまった量の音声データの処理を行ないたいと思いますが、どうすればよいでしょか?
    • 本格的にSiCECAをご利用になりたい方のためにASPサービス「SiCECAサービス」を提供しています。この有償サービスでは多量のデータを処理することが可能です。

      (現在、「SiCECAサービス」の提供は停止しています。)

  • 外国語の発話でもSiCECAを使えますか? 数値は日本語と同じですか?
    • SiCECAアルゴリズムは言語に依存しません。