ブレインテックが創出する「認知データ」による人間理解が新たな価値に【第6回】

　脳は、外界の情報をそのまま記録する装置ではない。脳は膨大な刺激の中から注意を向ける対象を選び、過去の経験と照らし合わせながら、次に起こることを予測し、現実を解釈している。私たちが「合理的に判断した」と考える場面でも、身体の緊張や疲労、その時の感情、周囲の環境が選択に影響している。

そのため人間の行動を理解するためには「何をしたか」という“結果”に加え、その瞬間に「何を見て、どの程度の負荷を感じ、どこで迷ったのか」という“過程”にも目を向ける必要がある。

　従来、企業が扱ってきた顧客や従業員に関するデータの多くは、購買やクリック、離脱、勤怠、回答など、行動の後に残る「結果のデータ」だった。一方、過程の情報を得る手段としてアンケートやインタビューも有効だが、本人がうまく言葉にできない反応は捉えにくい。一瞬の注意の変化や、時間とともに薄れる感覚も同様だ。

　この空白を埋める手掛かりになりつつあるのが、ブレインテック（Brain Tech）である。脳計測や生体センシング、視線解析、表情・音声解析などをAI（人工知能）技術と組み合わせることで複合的な分析を可能にする。

ウェアラブルデバイスなどが「認知データ」の計測負担を軽減

　ブレインテックで得られるデータを「認知データ」と呼ぶ。具体的には、利用場面に、人の注意や負荷、迷いなどを確率的に捉える脳波や、心拍などの生体信号、視線、表情・音声、操作履歴、および自己申告を組み合わせたデータだ。行動が生まれた時の状態を解釈するためのデータであり、人間の心を直接読み取った値ではない。

　認知データを“結果”のデータに加えると人間理解の軸が広がる。年齢や購買履歴といった固定的な属性に、状況によって揺れ動く状態を重ねられるからだ。顧客体験や従業員体験についても、結果への対応に加え、認知データにより、その結果が生まれる過程へ働きかける余地が生まれる。

　この変化を支える要因の1つが計測負担の軽減である。脳波や心拍変動、皮膚の電気反応、呼吸、眼球運動などが、ウェアラブルデバイスやカメラ、スマートフォンといった身近な端末で取得できるようになった。用途や端末によって精度に差があるもの、研究現場などで、その時点の値を測るだけでなく、店舗や職場、学習環境の中で、状態の変化を観察する場面も増えている。

　分析の仕方も変わる。人間の表情だけから感情を断定するのではなく、視線や声の特徴、生体反応、操作履歴や利用場面のデータを重ね、状態を確率的に推定できる。取得したばらばらの信号をAI技術により共通の文脈に置き換え、本人の通常状態からの変化や、特定の環境で繰り返されるパターンを探す。

　ただし、得られた生体反応や表情のデータを、本人の言葉よりも“本音”に近い値として扱うのは危うい。同じ反応でも、その意味は体調や文化、置かれた状況、過去の経験によって異なるからだ。

　複数のデータを重ねたとしても、その意味が自動的に一つに定まるわけではない。自己申告や計測値、行動データを突き合わせ、その人が置かれた文脈の中で解釈する必要がある。本人の通常状態と比べて変化を捉えたり、推定結果を本人との対話で確かめたりすることも、誤った解釈を避ける助けになる。

　状態を文脈の中で捉えることで、測定後の働きかけまでを設計できる。集中度の低下に応じて情報量を減らす、緊張が高まる場面では案内方法を変えるなど、理解度に合わせて学習課題を出し分ける。認知データは事後分析の材料であると同時に、その場の体験を調整する入力にもなりつつある。

認知データが体験設計や支援サービスの基盤に

　図1は、状態の把握から体験の調整、変化の確認、次の改善までの循環を示したものである。この一連の動きに事業価値がある。顧客の離脱、研修の理解度、事故リスクなど、改善したい事業指標と結びつければ、認知データは継続的な体験設計や支援サービスの基盤になり得る。

図1：認知データの価値は、状態に応じて体験を調整し効果を確かめることにある