BF投稿論文_査読コメント修正
・査読および先生からいただいたコメントをもとに修正しました
・また，BF学会に再投稿いたしました
健康アドバイスアプリのアップデート
・fitbitデータのグラフを修正：日本語フォント使用，フォントサイズの変更等
・アドバイザー追加：予備調査を行っている途中だが，19/24人が世田谷女子を選択しているため，女性アドバイザーをも追加した
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予備調査(現在N=26)
現在，サイエンス基礎・生理心理学実験・神経生理心理学・ゼミ生(4年)を対象に予備調査の協力を依頼しています。順調に進めば，来週の進捗報告でN=80の調査結果を報告できそうです。
回答者
・サイエンス基礎：2人
・生理実験：11人
・授業外：13人
1. AIアドバイザーの印象評定結果_N=10(男性=6名，女性=4名)
前回，AIアドバイザーに対する特性推論を行ったが，どの因子を持って評定値が高かったか解釈が困難だったため，親和性因子を含めた林(1978)の印象評定尺度をもとに，再度調査を行った。
・林(1978)：印象評定尺度
世田谷女子が，親和性・力動性の尺度得点が最も高かった。また，独自項目として，サポートされたいAIは？という質問においても，やはり世田谷女子が高く，「共感してくれる，親しみやすい，言葉遣いが丁寧」という理由が挙げられた。
・特性推論：アメリカ大学生に行った調査では，外向性が高い人は内向性の高い人と比べ，近づきやすく幸福感を感じやすいと報告されている(大石)。日本とドイツは，文化差(幼少期の人との関り)からあまり変わらないと言われている。
2. 投稿論文1のコメント修正
査読者のコメントを基に論文を修正いたしました。修正後の文章の確認をよろしくお願いいたします。
1. AIアドバイザーの印象評定の結果
橋本・古谷(2019)のBig5特性推論を用いて，7名(男性4, 女性3名)を対象に行った。結果として，「1位:世田谷女子，2位:アラスカ女子」の順で評価された。AIに質問した内容と，結果のグラフは下記の通りです。実験刺激の動画は，こちらです。
AIアドバイザーに質問した内容
1. 「食べ過ぎを防ぐにはどうすればいいか？」
2. 「屋内でできる効果的な運動は？」
3. 「睡眠の質を改善するためにできることは？」
2. 食事の評価方法
食事が改善されたかについての評価は，健康長寿医療センターの食事バランスチェックシート，もしくは内海他(2015)の食行動尺度を使用する。26点以上で栄養バランスが保たれている可能性が高いとされる。また，phpの食事画像の送信画面に，「食事日記(食べたものや感想をメモ，満足感・満腹感)」，「食行動の改善を評価(野菜を意識している，外食を控える」の項目を追加する。
・チェックシート
・内海他(2015)の食行動尺度：食事バランス，食行動のアセスメントが行える
3. BF投稿論文2
・お時間のある際に、BF論文の修正をお願いいたします。
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先生からのコメント
・AIからのアドバイスが渋い。知識は十分なため，強調してほしいとこを絞る
・FBが多すぎるため，まずは睡眠と運動に絞る。次の研究で食事を取り入れる
・FitbitMaxが偶に落ちてデータが取れていない日がある。プログラムから取得できていない日があれば，後からまとめて取得できるようにする処理を加える
・睡眠の主観評定を取り入れる(小川さんの卒論・先生のFitbit研究を参照)
・実験スケジュールが長くて脱落者が出るため，2週間ペースで行い，フォローアップ期間を設けるのが理想。
・予備実験の準備に移る。取り合えず，WindowsPCに直接Buildして行ってもらう
・予備調査では，性格５因子だと結局何がいいのかわからないため，親しみ・力強さ・～の3因子の印象評定の尺度を使用する。
男性アドバイザー
女性アドバイザー
Formsのリンク
1. Big5
・編集者：リンク
・回答者：リンク
2. 対人印象評定
・調査者用：リンク
・回答者用：リンク
使用尺度
・橋本・古谷(2019)：和田(2019)のBig Five尺度から20項目抽出したもの
修論の健康アドバイザーの印象評定を行う上で，実際に参加者がアドバイザーと1~3分ほど会話して印象評定を行うのが理想である。しかし，操作性，音声サーバー，データ数(50~100名)を考慮すると厳しいため，調査者とAI会話している動画を視聴し，AIアドバイザーの印象評定を行うことにした。
相談内容
・「ダイエットをしたいと思っているのですが、どうしてもご飯を食べすぎてしまいます。食べ過ぎを防ぐにはどうすればいいですか？」
・「屋内でできる運動を探しているのですが、どのような運動が効果的か？」
・「最近なかなか眠れません。睡眠の質を改善するためにできることは？」
使用尺度
・橋本・古谷(2019)：和田(2019)のBig Five尺度から20項目抽出したもの
・自身の特性を測るのではなく，特定の人物の特性を推論する
1. 内受容感覚の測定法
心拍数や質問紙以外に，皮膚温や，呼吸負荷の変化の知覚 (Harver et al., 1993)，自己の血糖値 (Cox et al., 1985) ，血圧 (Pennebaker & Watson, 1988)による推定が行われている。
皮膚温による内受容感覚の測定（Laura et al.,2021; Laura&Henrik,2023）
・Thermal Matching Task：参加者が以前に感じた温度を記憶し，それの再現性を評価する。前腕と手掌で温度感受性が異なることが報告されている。
・温度感覚が皮膚を通してどのように生体の内部状態に関する情報を伝えるか議論されている。皮膚温の感知は脳の島皮質などで処理され、これにより外界の温度と体内の温度のバランスを取るための行動が引き出される。
2. 修論のプレゼン準備
・M1の発表日：1月の下旬
3. AIアドバイザーの印象評定(予備調査？)
①人間
②人間以外(動物，カウンセリングロボット(中川,2023))
質問
・アドバイザーは，1人にするか，複数(2名)にして選択自由にするか
・予備調査を行う場合，キャラを作成するか，AssetStoreから何体か見繕うか
4. 全体の研究計画
・研究1：AIアドバイザーの印象評定
・研究2：AIの有無が自己最適化を促進させるか検討
・研究3：AIアドバイザーを入れて，この先10年を見据えた研究
研究3に取り入れる要素
①モチベーションの向上：アバター育成システムを設けて，デイリーミッションをクリアするとキャラクターの選択数やスキンが増える。
②毎朝5段階の主観評定を行い，さらにカメラから表情を計測し，健康管理を行う
③トレーニングコーチ：内カメラ, Fitbit, GPS, 自動音声を用いて，運動強度やフォームの修正をリアルタイムで行い，パフォーマンス向上を狙う
④スマホアプリと連動：アラームと連動し，睡眠時間HRVを基に任意で設定
⑤食事・運動：飲食店・スーパーまでのルートと，カロリー表示・食材の提案
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ゼミ内でのメモ
1. 内受容感覚の測定法-皮膚温
・本研究では質問紙から内受容感覚の測定を行ったが、先行研究では質問紙による主観評価と、皮膚温などの客観指標では別のものを測っており問題視されている。
・だからといって、皮膚温を制御対象としているにも関わらず、心拍数で内受容感覚を測定するのもおかしな話。そのため、皮膚温による内受容感覚の測定を行う必要があるのではないか。
→展望として、皮膚温の内受容感覚の測定を行う、Thermal Matching Taskでこの問題を改善できるのでは？
→上記の相関表みても，心拍カウントと体温の内受容感覚の測定に有意な相関はみられていない。つまり，皮膚温は皮膚温の内受容感覚の測定がいいてことじゃない？あ
2. 印象評定
・背景と質問内容は同じにする
・AIアドバイザー4人×3質問で構成する
・使用尺度は，情報処理基礎演習で使用した対人印象評定(3因子)か，卒業生の木下さんが使用したBig5にするか。Big5は，特定の人物の印象評定もある(いつもと逆)。
＊Big5の調短縮版で，TIPI-jがあるが相手の印象に使えるかは別のため，やはり橋本・古谷(2019)を使用する
＊パンダのアセットは，UDPだから無理
操作方法を説明している動画を添付します。基本操作からちょっとこった操作まで，5分程度の動画で紹介されており，初心者におすすめです。Tinkercadは，こちらのサイトをクリック。
1. 基本操作とツール紹介
Scribbleが描いた絵や文字を立体形状にしてくれる優れもののようだ。文字の生成もタイピングから作成できるため，ネームプレートの作成も楽々。物体の複製には，ctrl+c/vのショートカットから行えるようだ。
2. 保存方法
Metasequoiaと同様に，(1)モデリングデータの保存と，(2)スライサーに出力用のデータ保存の2つに分かれる。(1)は自動保存で，(2)は右上のエクスポートから行う。
＊モデリングデータは，都度モデリングデータに名前つけないと，一つのプロジェクト内に蓄積されていく気がする。
3. 物体の結合と切り抜き
ブーリアンの処理は，Shiftキーからすべてのオブジェクトを選択して「グループ化」を選択するだけ。面も崩れることがないし，めちゃくちゃ簡単だな。
・結合：オブジェクトをすべて選択して，グループ化
・差：くり抜くオブジェクトのみを「穴」にして，(全て選択して)グループ化
4. 河童おじさんを作る
これは，一から作るのではなく，完成した小道具を徐々に付け足すだけらしい。自分の中で一番衝撃があった。本当に楽だわ。
5. QRコードの生成
こちらも，QRコードのオブジェクトが既にあるため作る必要がない。また，QRコードを読み取ったアクションとして，httpsのリンクや，文字の表示ができる。
Fitbitアプリ_202410重田データ
アドバイス画面
AIアドバイザーアプリの概要
phpで開発したサイト
今回は，chromeリモートデスクトップに関するメモをまとめた。比較的簡単に導入できるため，是非お勧めしたいところ。注意点としては，リモート用のPCに更新などの通知が来ると止まってしまうこと。
1. 導入方法
WebブラウザのChromeから，ChromeRemoteDesktopをググれば出てくる。あとは，ブックマーク付けるか，ショトカを入れる。
2. 接続先のPCをパスワードなしにする（参照サイト）
パスワードがあると，自動更新の度にサインインする必要があり，データの自動取得が行えなくなってしまう。ここでは，パスワードなしに設定する方法を紹介する。
＊「2. ユーザーがこのコンピューターを使うには、ユーザー名とパスワードの入力が必要」が表示されない場合，1が行えていない可能性が高い。
設定が上手くいかない場合，「設定>サインインオプション>動的ロック」の欄等がオンになっていることが問題のようだ。一先ず，修正した状態でおいておく。
M5Stack-AtomでECG計測
Atomに関する説明は，152ブログで行われているため詳細は省く。ECGを測定する際の注意点としては，データの量があまりにも多すぎるため，さばききれないという点だ。これに対する解決策としては，UDPというものがあるようだ。
PCのIPアドレス確認方法
コマンドプロンプトを立ち上げて下記のコードを入力すると，「DHCPサーバー」に記載されているためそれをコピーアンドペーストする。下記画像のオレンジ部分が該当箇所だった。
ipconfig /all
UDP関連のプログラム（UDP_S_ADS1015，UDP_R_basic）
これらのプログラムに関しては，152の「UDPで生体計測」等が参考になる。こちらのブログでは，Arduino・Processing開発環境のプログラムが添付されており，これのIPアドレスを変更することで使用できる可能性が高い。
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無線計測
ESP32シリーズともあり，Wi-fi・Bluetooth接続が可能なようだ。最後にやったのが半年前とあり忘れていた。Bluetoothでの接続方法は，「プログラムを書き込む > PCの設定画面からBluetooth接続を行う > Arduino開発環境でBluetooth用のシリアルポートを選択する(2つのうちどちらか)」の手順で行うようだ。プログラムは下記の通り。
Fitbit研究を行う上で，実験初日にデバイスとアプリの同機・記録，トークン認証などやる事が比較的多いため，こちらのブログに実施手順をまとめる。Fitbitデータ取得に用いるプログラムは，152ブログに「Fitbit自動管理化の巻」というタイトルで掲載しています。
開発環境の設定
Fitbitデータを取得するPCの環境設定は，下記のブログを参照してください。心理サイエンス応用で使ったブログでも可。
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実験当日の全体的な流れ
1. Fitbitアプリをインストールする(参照)
インフォームドコンセントを行った後，AppleStoreからFitbitアプリをインストールする。次に，Fitbitアプリを開いて，デバイスのバージョン選択(Charge4,6)とプライバシーポリシーに同意する。Fitbitアカウントを作成し(新規もしくはGoogleアカウント)，Fitbit端末と連携しているかを確認する。
＊Fitbit端末の充電残量が不足しがちのため，充電しながらアプリをインストール
2. Fitbitアプリの説明
・アプリの機能を説明する(生理・行動指標の見方，LINEとの連携可能など)
・「1日1回アプリ画面を開いてデータの更新」を行うように教示する
・デバイスを充電するタイミングは，お風呂の時
3.Fitbit_API取得(参照)
Fitbit開発者サイトにアクセスし，「Manage→RegisterApp→ManageMyApps」からClient_ID/Secretを取得する。
4. トークン取得・データ取得
Fitbitデータを自動取得するうえで，「アクセス・リフレッシュトークン(以下AT・RT)」を取得する必要がある。これらトークンを取得する方法は下記のブログを参照してください。一先ず，「(1)getTokens.py，(2)refreshTokens.py」でトークン取得の動作チェックを行い，「(3)FitbitDetaUploader.py」でphpにグラフ送信と，UnityのUserID・Passwardを作成する。
＊トークン認証できない場合は，protolabのpythonフォルダで動作確認を行う。
＊各種プログラムの役割：「(1)getTokens.py→トークンの取得」，「(2)refreshTokens.py→fitbituserフォルダの作成」「(3)FitbitDetaUploader.py→グラフ作成しphpに送信」
5. アプリの動作チェック
phpにある，users.csvからClient_IDに対応したUserID・Passwardを実験参加者に配布する．Unityアプリでも確認でき，グラフが正常にアップロードされているかを確認する．
↑ここまでは，参加者と必ず行う。Client_IDとトークン認証が行えていればok.
＊PCの環境設定を終えたうえで，データ取得できない場合は，プライバシーポリシーに同意していない可能性が高い。
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デバイスの管理
・端末の掃除：ベルト部分が着脱可能なため，水洗いする
・防水・温熱耐性：本体は防水使用だが，過度な水洗いと高温に注意
・データ管理：実験終了後は，ファクトリーリセットを行う
＊ベルト部分が汚れがちのため，実験参加前に洗った方がよさげ