研究開発項目1では、「前向き」の構成要素を明確化し、心理・認知・身体・生体データを統合した指標作成と計測技術の開発を進めています。大規模オンライン調査により主観尺度の項目削減・因子抽出・項目改訂を行うとともに、トップアスリートやがん患者を対象とした実環境での評価を進めました。さらに、フロー体験、ネガティブ・ケイパビリティ、ユーダイモニック・ウェルビーイングなどの関連指標を整備し、実験室・実環境データおよび生成AIを活用した解析により、前向き状態の客観的評価と予測モデルの構築を進めています。

実環境センシング：アスリートとがん患者

柏野牧夫PI（NTTコミュニケーション科学基礎研究所）は、多人数のアスリートに前向き尺度原案を用いた調査とインタビューを行い、さらにアスリートや競技団体と連携し、日常および実戦場面での評価に向けた環境整備とデータ収集を行いました。特にスノーボード競技において、試技直前の脳波αパワーと競技ランキングの有意な相関を確認し、脳状態が実戦パフォーマンスと関連し、成績予測に利用できる可能性を示しました。さらに、瞬目や脳波指標などを統合することで、心理・生体・行動を横断した実戦場面における評価基盤を構築しました。
2,000人を超えるがん患者を対象に、前向き尺度原案を用いた調査とインタビューを行いました。その結果、逆境下の心理適応に関わるネガティブ・ケイパビリティ関連項目が、がん患者のこころの状態を理解する上で重要な指標となる可能性が示されました。これにより、前向き概念を心理適応やレジリエンスの観点から捉え直す手がかりが得られました。

フロー体験による前向きの循環と汎化

下條信輔PI（カリフォルニア工科大学）は、フロー体験と前向きの関係を統合的に解析し、両者の関係をパス解析によりモデル化しました。その結果、フロー体験が前向きの形成に関与する可能性が示されました。さらに、EEGハイパースキャンを用いた研究により、脳活動および瞳孔・呼吸の個体間同期を指標としてチームフローを定量化し、フロー状態を客観的に評価するための方法論を整備しました。

前向きセンシングと予測

濱田太陽PI（株式会社アラヤ）は、複数の身体・生体データを統合した前向き予測モデルを構築し、個人のこころの状態を可視化するアプリケーション基盤の開発へと展開しました。また、自宅でも実施可能な日常簡易計測・モニタリングの仕組みを整備しています。これらを通じて、前向きセンシングから前向きアシストへとつなげるための基盤構築を進めています。

2025年度までに確立した前向き尺度、実環境データ、AI解析およびアプリケーション基盤を統合し、前向き状態の可視化・予測・支援を一体化した技術の実装を進めます。現在、身体情報を活用してこころの状態を推定するAI基盤「Body2Positive」の試作版を開発しており、今後は精度検証と汎化評価を進めるとともに、個人の状態に応じた支援技術として社会実装を目指します。