『mHealth Watch』では、ここ最近で公開されたニュースから「注目ニュース」をピックアップし、独自の視点で解説していきます。

今回注目したニュースはこちら！
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“hitoeを活用したドライバー向け眠気検知システムの実証実験を開始”

株式会社NTTデータMSE（以下NTTデータMSE）、国立大学法人京都大学（以下京都大学）、国立大学法人熊本大学（以下熊本大学）、および株式会社NTTドコモ（以下ドコモ）は、着用することで心拍などの生体情報（以下心拍データ）を取得できるhitoe®（ヒトエ）ウェアを活用したドライバー向け眠気検知システム（以下本システム）を共同で開発し、本日から運送会社協力のもと、眠気検知に関する本システムの有効性を検証する実証実験（以下本実験）を開始いたします。

本システムでは、京都大学、熊本大学が新たに開発した眠気検知アルゴリズムを実装したスマートフォン向け専用アプリ（以下専用アプリ）をNTTデータMSEが開発しており、専用アプリをインストールしたスマートフォンに、hitoeウェアおよびドコモが開発した『hitoeトランスミッター01』が取得した心拍データを送信することで、夜間や長時間運転をするドライバーの眠気を検知し、ドライバーにアラート通知するとともに、加えて管理者にもメールでアラート通知いたします。これにより、ドライバーの居眠り運転等を未然に防ぐためのサポートが可能となります。

プレスリリースはこちら（株式会社NTTドコモ、2016年5月10日発表）

※記事公開から日数が経過した原文へのリンクは、正常に遷移しない場合があります。ご了承ください。

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『mHealth Watch』の視点！

今回の注目ニュースは、心拍データの新たな活用に関するニュースです。

これまでのウェアラブルデバイスでは身体の動きをデータ化するものが中心でしたが、最近のリストバンド型ウェアラブルデバイスでは、身体の動きに加えて心拍データが見える化できるタイプが多くなってきました。

しかし、心拍データの見える化からの出口としては、特に大きな違いは見えてこなかったのが現状でした。

・心拍を基にした運動、トレーニング負荷への活用
・睡眠の質の確認
・疲れの把握

などなど。
そんななかで今回のニュースで取り上げたドライバー（運転手）向け眠気検知システムへの心拍データの活用は、新たな切り口として参考になるような気がしました。

今回のニュースの眠気検知アルゴリズムは、通常起きている時の心拍パターンを正常として、正常時の心拍パターンとの差から眠気を判断するアルゴリズムのようです。

アルゴリズムを開発するのは大変な作業が必要です。しかし、データそのままを活用するのはなく、データを応用して独自のアルゴリズムでチェック＆ソリューションの形にしていくことも必要になってくると思っています。

データからソリューションを探していくのではなく、課題解決（ソリューション）からデータを応用したアルゴリズムを開発するという流れがあっても良い気がしています。たまには、逆の発想で考えてみるのも必要です。

『mHeath Watch』編集委員　里見　将史

株式会社スポルツのディレクターとして、主に健康系ウェブサイト、コンテンツなどの企画・制作・運営を担当。また『Health Biz Watch Academy』では、「mHealth」のセミナー講師として解説。（一財）生涯学習開発財団認定コーチ。食コンディショニングアドバイザー。