AIが「個人の基準」を理解する！心拍データから感情を読み解く新技術C-GRASP

必殺技じゃないよ。これは心拍変動、つまりHRVっていう心臓のドキドキのリズムをAIで正しく分析するための新しい仕組みの名前だよ。

それが意外と難しいんだ。今のAIは「生理学的幻覚」っていうのを起こしやすい。例えば、呼吸のせいで心拍が変わるRSA（呼吸性不整脈）を異常だと勘違いしたり、データが短いのに無理やり結論を出したりしちゃうんだよ。

そうだね。特に問題なのが「集団バイアス」だ。普通のAIは「みんなの平均」と比べるから、元々心拍が速い人が、その人にとっては普通なのに「異常」って判定されちゃうことがあるんだ。

例えはともかく、その通り。だからC-GRASPでは「Dual Z-score」っていう仕組みを使っている。これは集団の平均だけじゃなく、その人自身の過去のデータ、つまり「個人の基準値」を一番大事にする仕組みなんだ。

8つのステップに分けて推論を進めるんだ。まずステップ1でデータの質をチェックして、ノイズが多すぎたら「これ以上は分析できない」ってストップをかける。これを「ガードレール」って呼んでいるよ。

そう。その後、時間領域や周波数領域、非線形解析っていう専門的な指標を順番に計算して、最後にそれらを統合して「この人は今、こういう感情の状態だ」っていうレポートを作るんだ。RAGを使って、信頼できる医学論文の知識も参照しながらね。

DREAMERっていうデータセットで実験したんだけど、4つの感情分類で高い精度を出したし、何より「臨床的な推論の正しさ」を示すスコアが約70%と、これまでの手法よりずっと信頼できる結果になったんだよ。

そうだね。ブラックボックスだったAIの判断が、透明で証拠に基づいたものになるのがこの研究の大きな意義なんだ。将来的にはウェアラブルデバイスで、個人の体調変化を正確に見守るシステムに応用できるはずだよ。

まだ課題はあるよ。今回は過去のデータを全部使って基準を作ったけど、リアルタイムで監視するには、その場で基準を更新していく必要がある。それに、もっと長い期間のデータで検証する必要もあるね。

……その場合は、ガードレールが「測定不能なノイズ」として処理すると思うよ。君の頭の中はいつもカオスだからね。