1. 実験スタートしました
・参加者21名（各群10名ずつ）
・睡眠中にFitbitを着けられないため，リタイア1名
・アルバイトや実習，研修で7時間付けられない場合はリタイア？

2. 修論計画書の再提出
・タイトルを変更したため，1/24(金)までに教務グループに再提出

3. パワポ発表_質問
・タイトル：研究タイトルの確認，AIの呼び方(Agent, サポート…)
・測定指標：会話ログも書く？書くとしたら客観指標？
・安静時心拍数のスライドをどこに入れるか

Unityアプリ
・どちらのAIエージェントを使われている見るために，3週間経過して「女性→男性」「男性→女性」の順番で表示する予定

AIエージェントに健康以外の話をしないようにするプロンプトを追加する

プロンプト
「健康に関する話題以外は，行わないようにしてください．ユーザーに聞かれた時も同様です」

　この度は，研究にご協力いただきありがとうございます。本ブログでは，実験の流れと，Unityで開発した健康アプリの使用法についてご紹介いたします．健康アプリは，こちらのリンクをクリックすると確認できます．

1. 実験全体の流れ
　本実験は，8週間に渡り実施されます．最初の6週間は，健康アプリに表示されたご自身のデータを確認して健康改善に取り組み，最後の2週間はフォローアップとして，普段通りの生活を送っていただきます．

2. 実験期間中にやること
　皆さんにやっていただくことは，フォローアップ期間を除く8週間の間に，「活動量(歩数)・睡眠時間・心拍変動(RMSSD)の向上と，安静時心拍数を低下」を目指して健康を改善することです．具体的な実践方法については，実験者から指示を行うことはありません．各自で工夫しながら進めてください．

＊必ず1日1回のFitbitアプリの同期と，健康アプリの確認をお願いします！

3. 主観的指標の回答
　主観的指標としては，GHQ30，日本語版QEWB尺度，三次元型睡眠尺度を用い，いずれも2週間おきに計5回の回答をしていただきます．GHQ30は紙媒体での調査となるため，実験開始前に配布した質問紙を使用し，残りの尺度はWebアンケートで実施します．さらに最終回のみ，開発したアプリの使用感に関する調査をWebアンケート形式で実施します。

＊主観的指標の回答は，いずれもTeamsを通じて依頼します．なお，回答タイミングと回答用リンクについては，下記の表に示してあります．

＊実験終了日は，3/14(金)になるため実験室(E-151)に返却できない方は，GHQ30と合わせて文京学院大学ふじみ野キャンパスの長野先生宛に郵送でお願いします．なお，郵送費につきましては実験者が負担します．その際，Paypayまたは銀行口座の振り込み等で対応いたします．新学期の返却も可です．

4. 健康アプリの使用方法と，各指標の説明
　健康アプリと各種指標の説明については，下記のインストラクション動画にてご確認いただけます．なお，健康アプリの起動は，webブラウザのChromeを推奨してます(FireFoxも可)．それ以外のSafari, Edgeは使用できない可能性があるので注意してください(PC以外にも、スマホやタブレットから確認できます)。

5. アプリ使用上の注意点

(1). 健康アプリ内で，データが表示されない場合，Fitbitアプリとの同期が行われていない可能性があります。また，午前7時と午後12時に，健康アプリ内のグラフデータが更新されます．Fitbitアプリと同期しても，リアルタイムで反映されないのでご注意ください．
(2). Fitbitアプリとデバイスの同期がうまくいかない場合は，通信環境が不安定な状況や，Fitbitデバイスの充電残量の不足が考えられるため，そちらを優先的にご確認ください．
(3). 健康アプリが正常に動作しない場合は，アプリの再起動や，Webブラウザの変更(Chrome→FireFox)をお試しください．問題が解消されない場合は，実験者にご連絡ください．

やったこと
・Python：グラフで，8,000歩以上の歩数と睡眠7時間以上を赤色で表示
・Unity：WebGLに公開して動作確認→ たまにエラーが出る
・php：Unityのログを取るようにした→ログをDLされないように対策済み
・実験：10名集まっており今週の金曜から一斉スタート(この時点で半々に？)
→アプリ開発の動作チェックも踏まえて，最初の2週間は「AIサポートなし期間」からスタート

ユーザービリティの調査
・日本語版SUS(10項目)：主観的満足度を評価，主にシステムの使いやすさ
・日本語版UEQ短縮版(26 or 8項目)：感情的側面，デザイン，直感的使いやすさ
→短縮版は，8項目7件法
・UX評価質問紙(19項目)：ユーザビリティ，実用性，感情的側面を包括的に評価

「UX評価質問紙＋独自項目でエラー率」について調査するか，短縮版UEQからデザイン性の調査も取り入れるかで悩んでいます．

ゼミで，UXの一本になった

開発したWebGLアプリ
・AIサポートあり期間：こちらのリンクをクリック
・AIサポートなし期間：こちらのリンクをクリック

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これからやること
・中間発表資料の作成
・アドバイス文の補強
・アドバイザーの見た目を整える
・各指標の説明動画を作る
・実験参加者にアナウンスする

1. アプリ開発の進捗
①Fitbitグラフ
・色分け：GPTが認識しやすいように、グラフ内の数値を「土曜は青色、日曜は赤色」でそれぞれ示した。さらに、折れ線のマーカー色を薄く、月初めの日付をMM/DD形式にして、全体的に文字を大きくした。横軸の日付はうまくいかなかった。
・データ：前日までの2週間分のデータから，今日までの2週間分に変更
・ファイル名の変更：データを取得した日付を今日の日付にした
・睡眠時間の表記：MainLen→「MainLen+Awake」の算出方法に変更した．こちらの算出結果も同様に，csvファイルに保存済み．

②Unityアプリ開発
・機能：過去データの閲覧機能を削除した
・環境音：軍人は焚火，世田谷女子は「生活音 or 屋外の音」で悩んでいる
・統制条件用：AIエージェントなし条件用にグラフのみを添付した
・ログイン画面：テンキー，自動変換を追加した，DBはcsv保存
・アドバイス文：厚生労働省(2023)を引用しアドバイス文の強化

2. 健康アプリの解説ブログ，インストラクション動画の作成
・実験全体の説明
・健康アプリのインストラクション動画の作成
・心理指標の回答タイミングなどなど
・↓運動や睡眠をどこまで提案してよいのか（提案はAIにやってもらう？）

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機能の追加候補
1. アプリ開発の提案で，前回のゼミで体調不良によるRMSSDの低下を，AIアドバイザーは単にストレスと判定していた。そのため，「今日の調子・忙しさを5段階で評定」を行い，Unityアプリか，毎日Formsの回答を行ってもらう。
→アドバイザーの評価の一参考になり，さらに参加者自身が自分の体調を気づくためのきっかけになる。
2. Fitbitデータの取得：取得できていない分をまとめて行う機能をつける

ランキングの話
・アドバイザーの有無だけでは有意差が出るか心配で，モチベーションが続くかも心配。一つの目標として，歩数のみを表示する。その際，個人情報の観点も配慮して，同意を得てニックネーム表示で行う。

　この度は，研究にご協力いただきありがとうございます。本ブログでは，実験の流れと，Unityで開発した健康アプリの使用法についてご紹介いたします．健康アプリは，こちらのリンクをクリックすると確認できます．

1. 実験全体の流れ
　本実験は，8週間にわたり実施されます．最初の6週間は，AIアドバイザーのサポートを受けながら健康改善に取り組んでいただきます．最後の2週間はフォローアップとして，健康アプリを使用せず普段通りの生活を送っていただきます．なお，AIサポートあり期間では，健康に関する話題で積極的にAIと対話してください．

2. 実験期間中にやること
　皆さんにやっていただくことは，フォローアップ期間を除く8週間の間に，「運動量・睡眠時間・心拍変動(RMSSD)の向上と，安静時心拍数を低下」を目指して健康を改善することです．具体的な実践方法については，実験者から指示を行うことはありません．各自で工夫しながら取り組み，AIアドバイザーの助言を参考にして進めてください．

＊必ず1日1回のFitbitアプリの同期と，健康アプリの確認をお願いします！

3. 主観的指標の回答
　主観的指標としては，GHQ30，日本語版QEWB尺度，三次元型睡眠尺度を用い，いずれも2週間おきに計5回の回答をしていただきます．GHQ30は紙媒体での調査となるため，実験開始前に配布した質問紙を使用し，その他質問紙はWebアンケートで実施します．さらに、開発したアプリの使用感に関する調査もWebアンケート形式で実施し、こちらは最終日に1回のみの回答となります。

＊主観的指標の回答は，いずれもTeamsを通じて依頼します．なお，回答タイミングと回答用リンクについては，下記の表に示してあります．

＊実験終了日は，3/14(金)になるため実験室(E-151)に返却できない方は，GHQ30と合わせて文京学院大学ふじみ野キャンパスの長野先生宛に郵送でお願いします．なお，郵送費につきましては実験者が負担します．その際，Paypayまたは銀行口座の振り込みなどで対応いたします．新学期の返却も可です．

4. 健康アプリの使用方法と，各指標の説明
　健康アプリ・各種指標の説明については，下記のインストラクション動画にてご確認いただけます．健康アドバイスは，「解釈ボタン」を押さないとAIがグラフを参照できないので注意してください．健康アプリの起動は，webブラウザのChromeを推奨してます(FireFoxも可)．それ以外のSafari, Edgeは使用できない可能性があるので注意してください．

＊第10世代のiPad，第1世代のiPadProは動作確認済みですがそれ以外の端末は不明なため，PCで起動することを推奨します．画面の表示サイズは，「ctrl+マウスホイール」「ctrl+0(ゼロ)」で調整できます．

5. アプリ使用上の注意点
(1). 健康アプリ内で，データが表示されない場合，Fitbitアプリとの同期が行われていない可能性があります。また，午前7時と午後12時に，健康アプリ内のグラフデータが更新されます．Fitbitアプリと同期しても，リアルタイムで反映されないのでご注意ください．
(2). Fitbitアプリとデバイスの同期がうまくいかない場合は，通信環境が不安定な状況や，Fitbitデバイスの充電残量の不足が考えられるため，そちらを優先的にご確認ください．
(3). 健康アプリが正常に動作しない場合は，アプリの再起動や，Webブラウザの変更(Chrome→FireFox)をお試しください．問題が解消されない場合は，実験者にご連絡ください．

2要因参加者間計画の分散分析
　本ブログでは，仮想データをもとに2要因参加者間計画の分散分析について紹介いたします。具体的には，運動習慣と年齢層が自尊感情に及ぼす影響について検討します。詳細は，下記の3本の動画で説明しているので，ご確認ください。

1. 分析方法の解説
　ここでは，js-starを用いた分析方法と，分析に用いた仮想データの詳細を説明しております。補足として，2要因分散分析についても簡単に紹介しております。

2. 分析結果の解釈
　js-starで分析して得られた結果の解釈方法をこちらで説明しております。今回が初めて2要因の分散分析を扱う方もいらっしゃると思うので，下位検定についても詳しく説明しているため，動画の尺が少し長めです。

3. 結果の記述方法
　レポート結果部分の記述方法を紹介しております。動画内で紹介したWordなどのファイルは下記に添付したので，必要に応じて使用してください。

その他
　2要因分散分析の参加者内計画，および混合計画については，下記に添付したリンクから視聴可能です。その他，ご不明点があればTAにお申し付けください。

・参加者内計画についての解説動画：こちら
・参加者間計画についての解説動画：こちら
・混合計画についての解説動画：こちら

1. 修論計画発表日の確認
・1月30日(木)：11:10~30，C302教室
・発表時間10分，質疑8分，交代2分
・現在，概要書とプレゼン資料を作成中

2.アプリ開発
・アドバイザー：シーンの切り替えを行えるようにした。軍人も導入可能
・ログイン画面：前回入力したIDを参照して入力候補出せるようにした
・デバックの表示：GPT2VVOXを改造して，デバックを表示するようにした
・日付の読み取り：グラフの月日の読み取りが弱くプロンプトで強化した
・その他：カメラ，食事アドバイス機能を消した

3. インストーラーの作成
・WindowsBuild：3分程度でビルド終了（656KB)
・配布ファイルの確認：以下の5つでしょうか，もしくは全部？
・dynabookで動作確認：ラグなどはなく，スムーズに動作していた
→シーンの切り替えが重い印象だった

 4. 現状の問題点→解決！
・キャラクタが呼吸をするたびに，徐々に画面端に移動してしまう
→アニメーションのRootにチェックが入っているのが問題。徐々に制位置に戻らなくなってしまうため，チェックを外す。
・キャラクタの視線：Rook～のプログラムを入れる

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FB
・土日の値：青・赤色で表示する→曜日がわかりにくいからPythonで変更
・今日の値が表示されていない→元に戻す(これもPython)
・ストレだけでなく、病気も考慮する→アドバイスのプロンプトの話
・環境音を付ける→アドバイザーのゲーム画面
・軍人の背景を整える→無駄な木が多い
・過去データの閲覧も不要→2週間表示してるから，インターフェイスが多い…

1. BF投稿論文1
・査読コメントを修正して提出
・再審査で，結果は1か月後になります

2. 予備調査の結果(N=56，男性30名，女性26名)
・親和性因子で最も得点が高く，サポートを受けたいと感じたAIは ”世田谷女子”
・印象評価の性差：男女ともに，「世田谷女子」を選択していた

3. Fitbit-睡眠時間の取得問題が解決！
　Fitbitアプリ・Pythonから取得したデータに，30分程度の誤差があった。Pythonのプログラムには問題はなかったため，アプリをみると…

・アプリの算出(①参照)：覚醒状態を除く「レム睡眠＋浅い睡眠＋深い睡眠」
・Pythonの算出(②参照)：「起きている時間(Awake)＋寝ている時間(MainLen)」

12/1~12/5までのデータ内で，3~6分の誤差はあるものの大幅なズレはみられなくなった。これで，4指標のデータがほぼ正確に取得できることが確認された。

4. アプリ開発の進捗
・グラフの変更：PythonのRGBAから折れ線の色合いを薄くした
・瞬きと口パク機能が復元：BlinkCurveの作成、Lipsyncの設定を行った
・キャラクタ：肌の色と目の色を明るくして雰囲気を良くした，CharaChange追加
・シーンの切り替え：軍人と世田谷女子の2人を使えるようにした

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アプリ開発についてのFB
・ID打つのは参加者からしたら面倒だから，入力履歴を残す設定を加える
・軍人も使えるようにする：プロンプトを整える
・Windows版のインストーラーを作る
→.exeをしょっぱいPCで動作チェックする(ウイルスの危険がないかもチェック)
・WebGLは無理…→そもそも画像を表示する開発が済んでいない
・食事もまた夢…→できそうにないかも…
・健康のアドバイス文→月日の読み取りが弱いため修正
・アプリ機能を減らす：写真撮影・食事の機能を消す
→写真撮影機能で，実験2では参加者の主観的な気分と，表情の非接触で推定するのも面白そう

学部4年生・M2が卒業するまでに，実験1のデータ収集をしておきたい。参加者内計画で，13名のデータが取れれば大分デカい。Forms作成とアプリ開発を早く進めないとだ。実験スケジュールを考慮すると，1月中旬までに始めないとやばいな…