JP2018086926A - 鉄道快適性評価方法及び鉄道快適性評価装置 - Google Patents

Abstract

【課題】鉄道車両の乗客が感じる快適性の程度や、快適性の経時的変化を、連続した客観的なデータに基づいて正確に分析することのできる鉄道快適性評価方法及び鉄道快適性評価装置を提供する。【解決手段】鉄道車両に乗車している被験者について頭部の脳血流量を測定する脳活動計測装置２を用いて脳血流量データを連続的に取得し、この脳血流量データに基づいて、鉄道車両に乗車している際に被験者が感じる快適性の程度及び快適性の経時的変化の評価に資する情報を取得する。【選択図】図２

Description

本発明は、鉄道快適性評価方法及び鉄道快適性評価装置、特に、被験者の脳血流量を計測して、被験者に関する客観的データに基づいて鉄道車両の快適性を評価する鉄道快適性評価方法及び鉄道快適性評価装置に関するものである。

従来、鉄道車両の乗り心地等の快適性を評価する方法としては、鉄道に乗車した状態の被験者に対して快適性に関するアンケート調査を行い、その回答を蓄積、分析して評価することが行われている。
しかし、アンケート調査を行って得られる回答は主観的なものであり、必ずしも脳が感じている客観的な快適性と合致するとは限らない。
また、アンケート調査は、所定区間ごと、又は所定時間ごとに行うこととなるため、連続的なデータを得ることはできず、調査と調査との間の区間については快適性の評価を得ることができない。

一方、人の生体反応から人間がどう感じているかを把握する研究も進められている。
被験者の様々な生体情報を取得したり被験者の行動観察を行う等により、客観的な指標を得て、これをアンケート調査による主観的な評価と組み合わせることができれば評価の妥当性を高めることができる。
例えば、非特許文献１には、被験者にアンケート調査を行うことと並行して、被験者の疲労度を測定するためフリッカー測定器を用いてフリッカー値を取得し、足指の温度を温度センサによって取得し、心拍記録装置によって心拍数を測定して、これらの測定結果に基づいて長時間鉄道の座席に座っていた場合の体の痛みや疲労度等を評価する実験が開示されている。

しかし、フリッカー値は、高頻度に点滅する光（フリッカー光）を被験者に見せたとき、光がちらついて見える限界の頻度値であり、鉄道車両の乗り心地等を直接的に反映するものではない。足指の温度や心拍数についても同様である。
また、このような客観的な指標を得るためには、被験者の相当量の生体情報等のデータをある程度継続的に取得する必要があるところ、鉄道車両の乗り心地等の評価においてはこのようなデータを取得することが難しかった。

この点、脳科学の分野では、光トポグラフィを用いて人体に無侵襲の手法で脳血流量データを取得し、脳の活動状況を把握する「脳活動の見える化」が進んでいる（例えば、非特許文献２，３参照）。
そして近時、非特許文献４にあるような小型軽量な装置で脳血流量を測定することも可能となっている。このような小型軽量な装置であれば、ある程度の時間継続的に装着して脳血流量データを取得し、脳の活動状況の測定を行っても被験者への負担が少ない。
こうした装置で測定可能な脳血流量のデータからは、脳がどの程度ストレスを感じているかの指標であるストレス脳指標を算出することも可能となっている（例えば、非特許文献５参照）。

長距離旅行における生理的影響とアコモデーション, 鉄道労働科学，No. 37 (1983) pp.1-12. 無侵襲脳機能画像計測システムとしての光トポグラフィ開発, MEDIX, Vol.29 (1998) pp.36-40. 脳活動の計測, 日立評論, Vol.91, No.4 (2009) pp.354-357. 携帯型脳活動計測装置（http://www.hitachi-hightech.com/jp/product_detail/?pn=ot_009） Effects of fragrance administration on stress-induced prefrontal cortex activity and sebum secretion in the facial skin, Neuroscience Letters, Vol.432 (2008) pp.157-161.

しかしながら、従来の鉄道快適性評価方法及び鉄道快適性評価装置は、アンケート調査等によって主観的に評価するものが多く、客観的に評価しようとすると、被験者に負担を強いることになったり、データ測定にかなり困難を要していた。このため、鉄道車両の乗り心地等の快適性を客観的に簡便に評価する方法が望まれていた。

本発明は、以上のような事情に鑑みてなされたものであり、鉄道車両の乗客が感じる快適性の程度や、快適性の経時的変化を、連続した客観的なデータに基づいて正確に評価することのできる鉄道快適性評価方法及び鉄道快適性評価装置を提供することを目的とするものである。

前記課題を解決するために、本発明の鉄道快適性評価方法は、
鉄道車両に乗車している被験者について頭部の脳血流量を測定する脳活動計測手段を用いて脳血流量データを連続的に取得し、
前記脳血流量データに基づいて、鉄道車両に乗車している際に前記被験者が感じる快適性の程度及び快適性の経時的変化の評価に資する情報を取得する。

このように、連続的に取得された脳血流量データに基づいて、鉄道車両に乗車している際に被験者が感じる快適性の程度及び快適性の経時的変化を評価するため、評価対象となる鉄道車両の走行区間の全域にわたって客観的な快適性の評価を詳細に取得することができる。

また、好ましくは、連続的に取得した前記脳血流量データを１又は複数に分割し、分割した脳血流量データに基づいて評価する。

このように、脳血流量データを分割した脳血流量データに基づいて評価することで、走行区間ごとの快適性等をより詳細に評価することができる。

また、好ましくは、前記脳血流量データは、当該脳血流量データの取得時間、当該脳血流量データが取得された際の前記鉄道車両に係わる情報の少なくともいずれかの情報と対応付けられる。

このように、脳血流量データは、データの取得時間の情報やデータを取得した際の鉄道車両に係わる情報と対応付けられているため、当該データが得られた際の鉄道車両の状態と被験者の感じる快適性の程度等との関連性を分析することができる。

また、好ましくは、前記脳血流量データの取得と並行して、前記被験者の脳血流量と異なる生体情報を取得し、
前記被験者の脳血流量と異なる生体情報を前記脳血流量データに加味して前記快適性の程度及び快適性の経時的変化を評価する。

このように、被験者の脳血流量と異なる生体情報を脳血流量データに加味することで、鉄道車両の快適性をより正確に評価することができる。

また、本出願の他の発明は、鉄道快適性評価装置であって、
被験者の頭部に装着して鉄道車両に乗車した環境における脳血流量を連続的に計測する脳活動計測装置と、前記脳活動計測装置で計測した前記脳血流量からの脳血流量データを算出する操作端末装置と、前記操作端末装置の脳血流量データから快適性の程度及び快適性の経時的変化の評価に資する情報を算出する集中制御装置と、を有する。

また、好ましくは、前記集中制御装置は、前記快適性の程度及び快適性の経時的変化の評価に資する情報を、前記脳血流量データから算出したストレス脳指標に基づいて算出する。

また、好ましくは、前記被験者における前記脳血流量とは異なる生体情報を取得するセンサを有する。

また、好ましくは、前記操作端末と前記集中制御装置とが同一である。

本発明によれば、鉄道車両の乗客が感じる快適性の程度や快適性の経時的変化を連続した客観的なデータに基づいて正確に評価することができる。

本実施形態における脳活動計測装置及びこれを操作する操作端末装置の一構成例を示す図である。 本実施形態における鉄道快適性評価を行う鉄道快適性評価装置を含む鉄道快適性評価システムの一構成例を示す図である。 鉄道車両の走行区間と、各走行区間の特徴をまとめた表である。 （ａ）は、Ａ駅からＦ駅までの往路における脳血流量及び左右の脳活動の差から得られるストレス脳指標を示したグラフであり、（ｂ）は、Ｆ駅からＡ駅までの復路における脳血流量の変化及び左右の脳活動の差から得られるストレス脳指標を示したグラフである。 （ａ）から（ｃ）は、ストレス脳指標及び乗り心地レベルの変化量を示すグラフである。 図５（ａ）から図５（ｃ）で示したストレス脳指標と乗り心地レベルとの変化量の関係を検証した表である。 （ａ）は、縦方向の振動についての乗り心地レベルの変化量とストレス脳指標の変化量をグラフ化したものであり、（ｂ）は、横方向の振動についての乗り心地レベルの変化量とストレス脳指標の変化量をグラフ化したものである。 ストレス脳指標と、アンケート調査を行ったタイミング及びアンケート調査結果との関係を示した表である。 図８で示したストレス脳指標とアンケート調査結果との関係を検証した表である。

図面を参照しつつ、本発明に係る鉄道快適性評価方法及び鉄道快適性評価装置の一実施形態について説明する。なお、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい種々の限定が付されているが、本発明の範囲を以下の実施形態及び図示例に限定するものではない。

本実施形態における鉄道快適性評価方法及び鉄道快適性評価装置は、走行する鉄道車両内に乗車している乗客（以下において、「被験者」という。）が、鉄道の走行中に感じる快適性の程度やその快適性の程度の経時的な変化を分析し評価するものである。

図１は、本実施形態の鉄道快適性評価方法及び鉄道快適性評価装置１（図２参照）を含む鉄道快適性評価システム１００に適用される脳活動計測手段及びこれを操作する操作端末装置の一構成例を示す図であり、図２は、本実施形態における鉄道快適性評価方法及び鉄道快適性評価装置１を含む鉄道快適性評価システム１００の一構成例を示す図である。
図１に示すように、本実施形態における脳活動計測手段は、被験者の頭部に装着される携帯型の脳活動計測装置２である。
また、操作端末装置３は、携帯電話端末やタブレット型端末装置等の小型端末装置を想定している。

本実施形態において脳活動計測装置２は、頭部に装着するヘッドセット型の本体内に、微弱な近赤外光を照射可能な光源と光検出器（いずれも図示せず）を内蔵しており、800nm近傍の近赤外光と呼ばれる波長帯の光を用いた脳活動計測技術である光トポグラフィ技術を用いて脳活動を計測するものである。
光トポグラフィ技術は、微弱な近赤外光を用いて大脳皮質部分に対応する前額部の２点を計測する。具体的には、装置装着時に被験者の前額に当たる部分に所定間隔で光源と光検出器である受光センサを配置し、大脳皮質部分の脳血流量を測定する。
近赤外光は人体組織への透過性が高いが、ヘモグロビンには吸収されるという特性がある。脳神経は活動すると酸素とグルコースが必要であるため、脳活動が活発な部位はヘモグロビンが増加し、近赤外光の透過度が減衰する。光トポグラフィ技術はこの近赤外光の透過度の変化量を測定することにより、脳のどの部分が活発に活動しているか等の脳の活動状況を可視化することができる。

脳の計測技術としては脳波計測や磁気共鳴などもあるが、光トポグラフィ技術は、ヘッドセット型の小型の装置によって実現できるため、被験者への負担が少なく、より日常に近い環境で計測が可能となっている。
このため、鉄道車両の快適性（乗り心地）を評価する場合のように、長時間鉄道に乗車した状態で連続的、継続的に計測を行う必要がある場合にも、計測自体から生じる被験者の負担を軽減して、純粋に鉄道車両に乗車することに由来する快・不快、ストレスの程度を比較的正確に計測することが可能となる。また、光トポグラフィ技術は、注射などでの薬の投与を必要とせず、無侵襲で測定を行うことができる点でも被験者の負担を最小限とすることができる。
なお、被験者の身体的負担をできるだけ軽減するため、脳活動計測装置２はできる限り小型軽量であることが好ましく、本実施形態においては、１２５ｇ程度の重量の装置を適用している。
また、本実施形態では、図１に示すように、脳活動計測装置２と、これを操作する操作端末装置３とをBluetooth（登録商標）やＷｉＦｉ（登録商標）、等の無線方式で接続し、光ファイバ等による接続も不要として取り回しのよい構成としている。

図２に示すように、本実施形態の鉄道快適性評価システム１００では、複数の被験者に脳活動計測装置２を装着し、各脳活動計測装置２によって計測された脳血流量（脳活動）データを、それぞれに対応する操作端末装置３において無線方式で受信する。各操作端末装置３は、ネットワーク（ＴＣＰ／ＩＰ、ＨＴＴＰ（Hyper Text Link Transformer Protocol）等のプロトコルに基づいて相互リンクされたネットワーク）Ｎ等を介して、集中制御装置４に接続されており、各種データの送受信が行われる。
なお、各操作端末装置３から集中制御装置４に送られるデータは、各脳活動計測装置２によって計測された脳血流量（脳活動）データそのままであってもよいし、操作端末装置３において各脳活動計測装置２によって計測されたデータについて分析や解析を行った後、その分析結果、解析結果が集中制御装置４に送られてもよい。

本実施形態において、鉄道快適性評価装置１は、脳活動計測装置２、操作端末装置３、及び集中制御装置４を備えて構成されている。
また、脳活動計測装置２、操作端末装置３、及び集中制御装置４をネットワークＮを介して接続することで鉄道快適性評価システム１００が構成されている。
なお、操作端末装置３及び集中制御装置４のうちの一方の装置に、他方の装置の機能を盛り込むようにして、どちらか１つとするようにしてもよい。また、その時にはネットワークＮを省略することもできる。

集中制御装置４は、脳活動計測装置２により取得された脳血流量データに基づいて、鉄道車両に乗車している際に前記被験者が感じる快適性の程度及び快適性の経時的変化の評価に資する情報を取得するものであり、情報を分析し評価する手段として機能するコンピュータである。
本実施形態では、集中制御装置４は各操作端末装置３から送信されたデータの平均値を算出したり、脳血流量データに基づいて脳が感じているストレスレベルを示すストレス脳指標を算出する。
ここで、脳活動反応は、ストレスが高い被験者ほど脳の右側の反応が大きくなり、ストレスが低い被験者ほど脳の左側の反応が大きくなることが知られている。
ストレス脳指標（Stress Brain Index）は、前頭部の脳活動の左右差から得られる指標であり、右側の活動値（脳血流量）を「Ｒ」、左側の活動値（脳血流量）を「Ｌ」としたとき、下記の式（１）により定義することができる。

なお、本実施形態では、各脳活動計測装置２によって取得される脳血流量データには、当該脳血流量データの取得時間、当該脳血流量データが取得された際の鉄道車両の走行位置を示す情報の少なくともいずれかの情報が対応付けられている。
脳血流量データの取得時間は、具体的な時刻そのものでもよいし、例えば、鉄道がスタート駅（例えば図３におけるＡ駅）を出発した時刻からの経過時間であってもよい。
また、脳血流量データが取得された際の走行位置は、緯度・経度等で示される具体的な位置であってもよいし、例えば、鉄道がスタート駅（例えば図３におけるＡ駅）を出発した地点からの累積距離等であってもよい。
このように、脳血流量データに、当該脳血流量データの取得時間や当該脳血流量データが取得された際の鉄道車両の走行位置を示す情報を対応付けることにより、集中制御装置４において、複数の被験者に装着された複数の脳活動計測装置２から送られたデータを同期させて１つのデータとしてまとめることが可能となる。

また、本実施形態では、脳活動計測装置２による脳血流量データの取得と並行して、所定の経過時間ごと又は鉄道車両における所定の走行距離ごとに被験者に対してアンケート調査を行う。例えば、アンケート用紙などで取得したアンケート調査結果を、集中制御装置４内の脳血流量データと照らし合わせる方法もある。
この場合、集中制御装置４は、このアンケート調査の結果を脳血流量データに加味して鉄道車両に乗車している際の快適性の程度及び快適性の経時的変化を評価する。
なお、アンケート調査の結果は、これを集中制御装置４に取り込んで集中制御装置４内の脳血流量データと照らし合わせてもよいし、集中制御装置４には取り込まずに別途集約し、光トポグラフィ技術によって得られた結果（すなわち、脳血流量データ等）と照らし合わせてもよい。

次に、本実施形態における鉄道快適性評価システム１００を用いて行われる鉄道快適性評価方法及び鉄道快適性評価装置の作用について説明する。
本実施形態では、評価対象となる路線の鉄道車両内に被験者を配置し、各被験者の頭部にそれぞれ脳活動計測装置２を装着する。各脳活動計測装置２には、無線方式にて操作端末装置３が接続される。また、各操作端末装置３は、インターネットＮ等を介して集中制御装置４に接続される。
そして、鉄道車両の走行が開始されると同時に、当該車両に乗車している被験者に装着されている脳活動計測装置２が脳血流量の計測を開始し、計測結果を計測時間や計測位置の情報とともに操作端末装置３を介して集中制御装置４に送信する。
集中制御装置４では、各脳活動計測装置２によって計測された脳血流量のデータである脳血流量データを脳活動計測装置２によって測定し、脳活動計測装置２から得られた脳血流量から得られる活動量の左右の差からストレス脳指標を算出し、さらに、各走行区間毎に分けて平均値を求めることで、各走行区間毎の乗り心地を評価する。
また、後述する乗り心地レベルのデータについても、各走行区間毎に蓄積される。さらに、所定のタイミングにおいてアンケート用紙などで取得したアンケート調査結果を、集中制御装置４内の脳血流量データと照らし合わせてもよい。
そして、集中制御装置４は、ストレス脳指標に、アンケート調査結果や乗り心地レベル等を加味して分析を行い、鉄道車両に乗車した際の快適性について評価を行う。

本実施形態では、Ａ駅からＦ駅までの間を往復する間、脳活動計測装置２による計測を行う例を示す。
計測結果については、走行区間毎に分けて解析を行った。
走行区間に分けるのは、走行区間に存在する、トンネル、鉄橋、軌道の継ぎ目、ポイントなど様々な要因を分析しやすくするためである。走行区間の距離によっては、複数の区間に分割することなく１区間を測定するようにしてもよい。

図３は、走行区間と、各走行区間の特徴をまとめた表である。
図３においては、各区間においてトンネル数の「多い」「少ない」、速度の「速い」「遅い」、開業時期の「古い」「新しい」の区別をそれぞれ「○」で示している。
なお、図３において速度が「速い」とされた区間は、評価実験において最高速度で走行した区間を表す。また、開業時期が「古い」とされた区間は、線路の開業時期が比較的「古い」区間であり、「新しい」とされた区間は、線路の開業時期が比較的「新しい」区間である。
以下においては、図３に示すように、Ａ駅→Ｂ駅を「往路第１」とし、Ｂ駅→Ｃ駅を「往路第２」とし、Ｃ駅→Ｄ駅を「往路第３」とし、Ｄ駅→Ｅ駅を「往路第４」とし、Ｅ駅→Ｆ駅を「往路第５」とする。また、Ｆ駅→Ｅ駅を「復路第５」とし、Ｅ駅→Ｄ駅を「復路第４」とし、Ｄ駅→Ｃ駅を「復路第３」とし、Ｃ駅→Ｂ駅を「復路第２」とし、Ｂ駅→Ａ駅を「復路第１」とする。
往路第１と復路第１、往路第２と復路第２、往路第３と復路第３は、往路と復路で速度を変えてある。これは、同じ区間で速度による要因が影響するか否かを測定するためである。

前述のように本実施形態では、脳活動計測装置２による計測と並行して乗り心地についてアンケート調査を行っている。
本実施形態では、主として振動乗り心地（縦方向の振動、横方向の振動がある場合の乗り心地）について評価を行うものとし、アンケート調査においては乗り心地を中心に回答を求めた。
アンケート調査を行ったタイミングは、図８に示すように、「往路第１」（Ａ駅→Ｂ駅）を通過した後と「往路第３」（Ｃ駅→Ｄ駅）を通過した後、Ｆ駅での折り返し時の休憩前、「復路第４」（Ｅ駅→Ｄ駅）を通過した後、及び「復路第２」（Ｃ駅→Ｂ駅）を通過した後である。

図４（ａ）は、Ａ駅からＦ駅までの往路における脳血流量（ある被験者データの一例）、及び左右の脳活動の差から得られるストレス脳指標を示したグラフであり、図４（ｂ）は、Ｆ駅からＡ駅までの復路における脳血流量（ある被験者データの一例）、及び左右の脳活動の差から得られるストレス脳指標を示したグラフである。
図４（ａ）及び図４（ｂ）において、横軸には走行時間をとり、左側縦軸には脳血流量の値をとり、右側縦軸にはストレス脳指標の値をとっている。
また、図４（ａ）及び図４（ｂ）において、実線は左側の活動値（脳血流量）を示し、破線は右側の活動値（脳血流量）を示し、点付実線はストレス脳指標を示している。

なお、アンケート調査を行った直後は眠気対策のため被験者に水や清涼菓子等の摂取を認めたため、体動の影響等を考慮し、アンケート調査前後の５分間は解析対象から除外している。
また、「往路第５」（Ｅ駅→Ｆ駅）を過ぎて「復路第５」（Ｆ駅→Ｅ駅）がスタートするまでの折り返しの間に小休憩をとっており、この間も解析対象から除外している。
このため、ストレス脳指標は、図４（ａ）及び図４（ｂ）において、破線で囲んだ箇所についてのみ算出している。

図５（ａ）から図５（ｃ）は、ストレス脳指標及び乗り心地レベルを示すグラフである。
図５（ａ）は、図４（ａ）及び図４（ｂ）において破線で囲んだ箇所（区間）毎の各被験者のストレス脳指標の区間別平均値を求めた後、区間別平均値の全被験者平均を求めた結果を示したものである。
また、図５（ｂ）は、縦方向の振動についての区間ごとの乗り心地レベル（単位：dB）を示し、図５（ｃ）は、横方向の振動についての区間ごとの乗り心地レベル（単位：dB）を示している。
ここで、乗り心地レベルとは、鉄道の乗り心地を左右する様々な要素のうち、特に乗り心地を左右する車両の縦方向及び横方向の振動加速度の大きさと周波数によって乗り心地係数を設定し乗り心地を評価したものである。
具体的には、車体振動加速度を測定し、この測定結果に等感覚曲線を用いた重み付け補正を行い、補正した振動加速度の実効値から乗り心地レベル（単位：dB）を求める。
図５（ｂ）及び図５（ｃ）に示すように、本実施形態において行った試験では、全ての区間において乗り心地レベルが１（８３dB未満）または２（８３dB以上８８dB未満）であり、試験を行った走行区間は振動乗り心地が比較的良好な線区と言える。

図６は、図５（ａ）から図５（ｃ）で示したストレス脳指標と乗り心地レベルとの変化量の関係を検証した表である。
図６において矢印は変化の方向を示している。上向きの矢印は、前の区間よりもストレス脳指標が上がり、乗り心地レベルが悪化したことを示し、下向きの矢印は、前の区間よりもストレス脳指標が下がり、乗り心地レベルが改善したことを示す。
図６中、「○」はストレス脳指標と乗り心地レベルとの変化方向が一致していることを示し、「×」は一致していないことを示している。
図６に示すように、縦方向の振動についての乗り心地レベル、横方向の振動についての乗り心地レベルともに、乗り心地レベルの変化方向はストレス脳指標の変化方向とほぼ一致することが分かった（本実施形態では、８区間中７区間で一致）。
いずれの区間も、単線軌道を走行したものではなく、実際に営業運転を行っている複線区間を走行した結果である。

また、図７（ａ）は縦方向の振動についての乗り心地レベルの変化量とストレス脳指標の変化量をグラフ化したものであり、図７（ｂ）は横方向の振動についての乗り心地レベルの変化量とストレス脳指標の変化量をグラフ化したものである。
図７に示すように、縦方向の振動、横方向の振動ともに、ストレス脳指標の変化量と乗り心地レベルの変化量との間には高い相関があることが分かる。具体的に、本実施形態の例では、それぞれ相関係数は縦方向が0.72（p=0.04），横方向が0.69（p=0.06）であった。各区間で振動乗り心地が変化することにより、区間前後のストレス脳指標がこれと連動して変化していると評価することができる。

次に、ストレス脳指標とアンケート調査を行ったタイミング及びアンケート調査結果との関係を図８に示す。
前述のように、本実施形態では、「往路第１」（Ａ駅→Ｂ駅）を通過した後と「往路第３」（Ｃ駅→Ｄ駅）を通過した後、Ｆ駅到着前、「復路第４」（Ｅ駅→Ｄ駅）を通過した後、及び「復路第２」（Ｃ駅→Ｂ駅）を通過した後の計５回、鉄道車両の乗り心地について被験者にアンケート調査を行っている。
なお、図８に示すように、「往路第１」（Ａ駅→Ｂ駅）を通過した後のアンケート調査の結果を「結果１」、「往路第３」（Ｃ駅→Ｄ駅）を通過した後のアンケート調査の結果を「結果２」、Ｆ駅到着前のアンケート調査の結果を「結果３」、「復路第４」（Ｅ駅→Ｄ駅）を通過した後のアンケート調査の結果を「結果４」、「復路第２」（Ｃ駅→Ｂ駅）を通過した後のアンケート調査の結果を「結果５」とする（図９において共通）。

図９は、図８で示したストレス脳指標とアンケート調査結果との関係を検証した表である。
なお、図９では、図８に示す５回のアンケート調査について、各区間の変化の向きを図示している。
図９において矢印は変化の方向を示している。上向きの矢印は、前の区間よりもストレス脳指標が上がり、アンケート調査の結果である主観的な乗り心地が悪化したことを示し、下向きの矢印は、前の区間よりもストレス脳指標が下がり、アンケート調査の結果である主観的な乗り心地が改善したことを示す。
図９中、「○」はストレス脳指標と主観的な乗り心地との変化方向が一致していることを示し、「×」は一致していないことを示している。
図９に示すように、本実施形態では、調査対象５区間中、全５区間において、各区間の主観的な乗り心地の変化方向がストレス脳指標の変化方向と一致することが分かった。

以上の分析・評価の結果、本実施形態では、集中制御装置４は、「往路第１」（Ａ駅→Ｂ駅）を通過した後と「往路第３」（Ｃ駅→Ｄ駅）を通過した後、「復路第４」（Ｅ駅→Ｄ駅）を通過した後では、鉄道車両の乗り心地が悪化し、Ｆ駅の折り返し時の休憩後には、鉄道車両の乗り心地が改善するという分析・評価結果を得る。

以上説明したように、本実施形態の鉄道快適性評価方法及び鉄道快適性評価装置１によれば、簡易かつ無侵襲で人の脳血流量の計測を行うことにより、鉄道車両の快・不快（乗り心地の良し悪し）についての客観的な評価を得ることができる。
すなわち、脳血流量データは、アンケート調査のように所定間隔ごとに行うものではなく、連続的にデータを取得することができ、また、データ取得の際の被験者の負担も少ない。このため、評価対象となる鉄道車両の走行区間の全域にわたって鉄道車両に乗車している際に被験者が感じる快適性の程度及び快適性の経時的変化を分析することができ、客観的な快適性の評価を詳細に取得することができる。
また、上述のように、脳血流量データに基づくストレス脳指標の変化量は、乗り心地レベルや、主観的な評価であるアンケート調査結果とも概ね同じ傾向を示しており、鉄道車両の快・不快（乗り心地の良し悪し）についての客観的な評価指標として信頼性のあるものということができる。

また、本実施形態では、脳血流量データは、データの取得時間の情報やデータを取得した際の鉄道車両の位置情報と対応付けられていることに加えて、速度や環境条件によって随時変動する振動データを結び付けることが可能となっている。このため、当該データが得られた際の鉄道車両の状態と被験者の感じる快適性の程度等との関連性を分析することができる。

また、本実施形態では、脳血流量データといった客観的なデータと、アンケート調査の結果という主観的なデータとを組み合わせて分析することで、より正確で妥当な分析結果を得ることができる。

なお、今回開示された実施形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

例えば、本実施形態では、脳血流量データからストレス脳指標を算出してこれを客観的な乗り心地評価に用いる例を示したが、ストレス脳指標を算出して分析・評価することは必須ではなく、脳血流量データそのものから客観的な乗り心地の評価を行ってもよい。

また、本実施形態では、脳血流量データから算出されるストレス脳指標の他、アンケート調査も行い、主観的な乗り心地評価であるアンケート調査結果についても分析・評価の際に加味するものとしたが、乗り心地について分析・評価する際にはストレス脳指標等の客観的な指標だけを用い、アンケート調査等は行わないとしてもよい。

また、例えば、脳活動計測装置２の他、脳波や、心拍数、呼吸数、脈波、体温等を計測する装置を被験者に装着して、これらの値を計測したり、フリッカー値を取得する装置等を鉄道車両内に設置して、適宜被験者のフリッカー値を取得してもよい。
これらの値についても脳活動計測装置２による計測と同じタイミングで開始させ、計測開始時からの経過時間や計測開始位置からの走行距離等を対応付けて蓄積することにより、各要素（被験者の各種生体情報）を組み合わせて脳血流量データに加味することができ、より客観的な評価結果を得ることが期待できる。

また、例えば、評価試験時の車両の振動・時間・季節・温熱・湿度・座席位置・騒音・座り方・腰掛・混雑率、横風（による振動）の程度等のデータを合わせて蓄積することで、環境等の変化によって乗り心地がどのように変化するかを分析することも可能となる。
また、こうした各種の要素やデータを取得することにより、乗り心地が悪化する要素があった場合に、これを解消するように鉄道車両内の環境を整える（例えば日差しが強く車内が熱くなる時期には、自動的に日よけを下すように設定する）等のように、膨大なデータの蓄積を車両の環境改善のためにフィードバックすることも期待できる。

１ 鉄道快適性評価装置
２ 脳活動計測装置
３ 操作端末装置
４ 集中制御装置
１００ 鉄道快適性評価システム

Claims (8)

1. 鉄道車両に乗車している被験者について頭部の脳血流量を測定する脳活動計測手段を用いて脳血流量データを連続的に取得し、
   前記脳血流量データに基づいて、鉄道車両に乗車している際に前記被験者が感じる快適性の程度及び快適性の経時的変化の評価に資する情報を取得することを特徴とする鉄道快適性評価方法。
2. 連続的に取得した前記脳血流量データを１又は複数に分割し、分割した脳血流量データに基づいて評価することを特徴とする請求項１に記載の鉄道快適性評価方法。
3. 前記脳血流量データは、当該脳血流量データの取得時間、当該脳血流量データが取得された際の前記鉄道車両に係わる情報の少なくともいずれかの情報と対応付けられることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の鉄道快適性評価方法。
4. 前記脳血流量データの取得と並行して、前記被験者の脳血流量と異なる生体情報を取得し、
   前記被験者の脳血流量と異なる生体情報を前記脳血流量データに加味して前記快適性の程度及び快適性の経時的変化を評価することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の鉄道快適性評価方法。
5. 被験者の頭部に装着して鉄道車両に乗車した環境における脳血流量を連続的に計測する脳活動計測装置と、
   前記脳活動計測装置で計測した前記脳血流量から脳血流量データを算出する操作端末装置と、
   前記操作端末装置の脳血流量データから快適性の程度及び快適性の経時的変化の評価に資する情報を算出する集中制御装置と、
   を有する鉄道快適性評価装置。
6. 前記集中制御装置は、前記快適性の程度及び快適性の経時的変化の評価に資する情報を、前記脳血流量データから算出したストレス脳指標に基づいて算出する請求項５に記載の鉄道快適性評価装置。
7. 前記被験者における前記脳血流量とは異なる生体情報を取得するセンサを有する請求項５又は請求項６に記載の鉄道快適性評価装置。
8. 前記操作端末と前記集中制御装置とが同一である請求項５から請求項７のいずれか一項に記載の鉄道快適性評価装置。

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