プレスリリース

KDDI
KDDI総合研究所
ATR
XNef

2020年7月10日

KDDI株式会社
株式会社KDDI総合研究所
株式会社国際電気通信基礎技術研究所 (ATR)
株式会社XNef

KDDI、KDDI総合研究所、ATR、XNef、
脳神経科学とAIを活用した「スマホ依存」に関する共同研究を開始

~「スマホ依存」の実態調査・解明と、2024年度中の改善・予防スマートフォンアプリの実用化を目指す~

KDDI株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:髙橋 誠、以下 KDDI)、株式会社KDDI総合研究所(本社:埼玉県ふじみ野市、代表取締役所長:中村 元、以下 KDDI総合研究所)、株式会社国際電気通信基礎技術研究所(本社:京都府相楽郡精華町、代表取締役社長:浅見 徹、以下 ATR)、株式会社XNef(本社:京都府相楽郡精華町、代表取締役:川人 光男、以下 XNef)は、脳神経科学とAI(人工知能技術)を組み合わせ、スマートフォンの使い過ぎなどの「スマホ依存」(注1)に関する共同研究(以下 本共同研究)を2020年7月10日に開始しました。今後4社は、「スマホ依存」の実態調査・解明を進め、2024年度中の「スマホ依存」の改善・予防を行うスマートフォンアプリの実用化を目指します。

共同研究イメージ
<共同研究イメージ>

■背景

・KDDIは、「KDDI Sustainable Action」の「心をつなぐ~安心で豊かなデジタル社会構築~」に基づき、「KDDIスマホ・ケータイ安全教室」(URL:https://www.kddi.com/corporate/csr/lesson/ )などの啓発活動に取り組んでいます。また、KDDI総合研究所は、近年の青少年のスマートフォン・インターネットの利用が長時間化する傾向(注2)も踏まえ、2016年度からスマートフォンの使い過ぎによる影響の調査・研究を行っています。

・2019年12月にKDDIとKDDI総合研究所が実施した約90,000名を対象にしたアンケート調査(注3)では、全体の約4人に1人(約25%)がスマートフォンの長時間利用などに問題を感じており、その中の約83%の方が、スマートフォンの利用を改善したいと回答しています。また同調査では、全体の約74%の方が、睡眠時間の減少、視力の低下、生活習慣の乱れなどの悪影響があると回答しています。

・さらに、新型コロナウイルス感染症での外出自粛の影響により、スマートフォン・インターネットの利用が促進されたこととも相まって、ニューノーマル(新常態)においては、スマートフォンが社会を支える基盤としてより一層重要な存在となっていくと考えられています。このような状況を踏まえ、KDDIとKDDI総合研究所は、これまでの啓発活動に加え、科学的な観点での「スマホ依存」に関する研究を進めることが必要と考えています。

■共同研究について

KDDIとKDDI総合研究所は、より安全・安心なスマートフォンの利用環境を提供するため、人工知能を応用したデータドリブンで高度な脳活動計測・解析技術で実績のあるATRおよび、脳神経科学研究の医療への応用・実用化を行っているXNefと共同で、「スマホ依存」の実態調査・解明と、脳神経科学とAIを活用した「スマホ依存」の改善・予防を目指す研究を以下のとおり開始しました。また、今後は病院などの医療機関との協力関係を構築し、研究活動を拡大していきます。

1.脳・行動情報に基づく「スマホ依存」の推定

・「スマホ依存」に関わらず、依存状態にある場合、一般的には本人が依存状態を自覚することが難しいという特徴があります。そのため、本共同研究では、脳情報やスマートフォンの行動情報をAIで解析し、「スマホ依存」の状態を検知する手法の開発を目指します。

・さらに、精神疾患との関連性なども調査し、スマートフォンの利用状況から精神疾患を類推する手法などの開発を目指します。

2.脳活動を活用した「スマホ依存」の軽減

・心的外傷後ストレス障害(PTSD)などの精神疾患では、投薬などの物理的なアプローチではなく、心や身体、脳に働きかける心理的なアプローチによる治療法が検討されており、なかでも、DecNef法(注4)を用いた治療法が検討されています。本実証実験では、DecNef法を活用し、「スマホ依存」を引き起こす脳活動を可視化し、「スマホ依存」の程度を軽減する手法を研究します。

・さらに、「スマホ依存」の実態調査・解明を進め、「スマホ依存」の検知・改善・予防を行うスマートフォンアプリの開発に向けた課題の確認・手法の検討を行い、最終的には、2024年度に実用化を目指します。

■各社の役割

KDDI
より快適なスマートフォン利用環境の実現に向けた研究開発
KDDI総合研究所
「スマホ依存」の実態解明
「スマホ依存」を軽減させるための行動変容技術の研究開発
ATR
スマートフォンの利用に関する脳活動・行動の解析とDecNef法の応用
XNef
DecNefシステムの研究開発、臨床開発戦略の提案

4社は、本共同研究と「スマホ依存」の改善につながるスマートフォンアプリの実用化を通じて、誰もが適切にスマートフォンを利用できる安心で豊かなデジタル社会の実現を目指します。

(参考)
■KDDIのSDGs「KDDI Sustainable Action」

KDDIは、これからも事業を通じてさまざまな社会課題の解決に取り組み続けるという決意を込め、2030年を見据えたKDDIのSDGs「KDDI Sustainable Action~私たちの『つなぐチカラ』は、未来のためにある~」を策定しました。社会課題をリスクとして捉えるだけでなく、KDDIならではの強みを生かしたチャンスと捉え、5GやIoTなどを活用した地方創生や、途上国における低廉で高品質な通信サービスの提供など、事業として利益をあげながら、さまざまな社会課題の解決を図ります。

命・暮らし・心をつなぐ「KDDI Sustainable Action」
<命・暮らし・心をつなぐ「KDDI Sustainable Action」>

「KDDI Sustainable Action」の詳細は、こちら( https://www.kddi.com/corporate/csr/sdgs )をご参照ください。

■これまでの「スマホ依存」に対する取り組み

2016年3月4日 KDDI総合研究所ニュースリリース
中高生のスマホ依存を改善するホームアプリ 「勉強うながしホーム」を開発~勉強モードへスイッチオン~
(URL: https://www.kddi-research.jp/newsrelease/2016/030401.html

2019年7月30日 KDDI総合研究所ニュースリリース
ふじみ野市でのICTを活用した住民参加型実証実験の開始について ~人がつながる豊かで住み続けたいまちを目指して~
(URL: https://www.kddi-research.jp/newsrelease/2019/073001.html

■各社概要

1. KDDI(URL: https://www.kddi.com/ )概要

(1)商 号:KDDI株式会社
(2)事業内容:電気通信事業
(3)設立年月:1984年6月
(4)本社所在地:東京都千代田区飯田橋3丁目10番10号ガーデンエアタワー
(5)代表者:代表取締役社長 髙橋 誠

2. KDDI総合研究所(URL: https://www.kddi-research.jp/ )概要

(1)商 号:株式会社KDDI総合研究所
(2)事業内容: 情報及び通信を中心とした調査分析及び研究開発
(3)設立年月: 1998年4月
(4)本社所在地: 埼玉県ふじみ野市大原二丁目1番15号
(5)代表者: 代表取締役所長 中村 元

3. ATR(URL: https://www.atr.jp/ )概要

(1)商 号:株式会社国際電気通信基礎技術研究所 (ATR)
(2)事業内容: 脳情報科学、深層インタラクション科学、無線通信などの情報通信分野と生命科学に関する研究開発及び事業開発
(3)設立年月: 1986年3月
(4)本社所在地: 京都府相楽郡精華町光台二丁目2番地2(けいはんな学研都市)
(5)代表者: 代表取締役社長 浅見 徹

4. XNef(URL:https://www.xnef.jp/ )概要

(1)商 号:株式会社XNef
(2)事業内容: ニューロフィードバック技術又は人工知能技術を用いる診断機器・治療機器の開発、製造及び販売
(3)設立年月: 2017年8月
(4)本社所在地: 京都府相楽郡精華町光台二丁目2番地2(けいはんな学研都市)
(5)代表者: 代表取締役社長 川人 光男

  • (注1)疾病ではないが、スマートフォンの過剰な利用により、体力低下、成績が著しく下がるなど、普段の日常生活に支障をきたしているにも関わらず、使用がやめられず、スマホを使用していないと、イライラし落ち着きがなくなってしまう状態のことを指す。
  • (注2)内閣府 令和元年度 青少年のインターネット利用環境実態調査結果(URL:https://www8.cao.go.jp/youth/kankyou/internet_torikumi/tyousa/r01/net-jittai/pdf/sokuhou.pdf
  • (注3)「スマホ依存」の現状を確認するため、KDDI、KDDI総合研究所がATRの協力のもと、全性年代を対象に「日常生活におけるスマートフォンの利用実態」に関する調査を実施。
  • (注4)Decoded Neurofeedbackの略。fMRIと人工知能技術を組み合わせ、対象とする脳領域に特定の活動パターンを誘導する方法。ATRで実施された研究(Shibata et al., Science, 2011)により、世界に先駆けて開発された。