図1　ウェビナー会見する新会社ハピネスプラネットの代表�D締役CEOの矢野和男��

これまで中央研�|所では、矢野和男フェロー（図1）が中心になり、�O身も含め社�^にIRセンサと加�]度センサを入れたIDカードと�k緒に�eたせ、��動記�{を��け�j量のデータを収集し分析してきた。その�T果、�mせな人・組�Eは、�攵掚や創�]性が高く、心身が健康で�`職しにくく、株価も高い、ことがわかった。これは�mせだから�攵掚が高いのであって、逆ではないという。加えて、�mせの�_要な要因（個人/関係性/組�E）が��定され、訓�aや施策で高めることができるようになることが��らかになった。この�T�bを出せるようになったのは、�m福度を���Rできるテクノロジーが開発されたからだ（図2）。

図2　身��に��けた加�]度センサやIRセンサで��動を�瑤襦―儘Z：日立��作所

加�]度センサは、歩いている時と���Vしている時とでは時間に�瓦垢��S形が��く異なる。図2でわかるように、X、Y、Z軸の3軸のパターンは、����的に歩いていると3軸とも�瑤燭茲Δ淵僖拭璽鵑鱸Wくが、机に向かって電子メールを�]っている時など、内容を見て反応を��すわけだから、3軸のパターンが異なる。IRセンサは人と会って会�Bしたことを��す。

矢野��らは、��動の仕�気�1日24時間、365日間データとして表すことを試みた（図3）。�O分の��動を含め4�@が1�Q間データ�D�uに協��した。図3の横軸は午�i0時から24時までの��動記�{を色で��したもの。�e軸は1月1日から12月31日まで365日間を表している。�E色が��かな�X��で�靴���動している�X��を��している。

図3　個人の��動を24時間・365日間記�{した　出�Z：日立��作所

この図3では、�j��が��11時すぎから朝の6時ごろまで��動の少ない�E色の睡���X��を��している。人によって���з�しい����を送っている人とそうではない人がわかるだけではなく、�]期の�L外出張などで昼�狼嫖召靴討い訖佑發い襪海箸�図3からわかる。また、週��は睡��時間の長い人が�Hいこともわかる。行動���Rの��べ日数は1000万日にも�屬辰燭箸いΑ�

ただし、図3は長期に渡るデータであるが、�]期的なデータも�D�uしており、1日単位の�]い間ではミリ秒の時�U�`の中も分析しているという。人間の行動パターンは極めて複雑なため、機械学�{で��徴を抽出するのは複雑すぎてここではやっていない。ある��度モデルを立てて分析しているという。

また、7社、10組�E、468人、5000人日の膨�jな���Rデータと�mせに関する��問�L尺度を解析したところ、周りを��性化する/�mせを�擇犢堝阿鬚垢襪海箸��Hい集団は図4に��すように、企業にとってプラスに働くことがわかった。

図4　�mせな集団は会�Bが�Hく、発言権やつながりが平等である　出�Z：日立��作所

新会社では、法人向けにアプリを提供する。アプリは、図5のような企業��動をする�屬如��mせの度合いを時刻ごとに��したり、�Q職場チーム間での�mせ度合いを可��化したりすることで業��改��に��かす。アプリによって、個人の��動と組�Eのミッションや�`�Yに�瓦垢覺愀言�（共感、信頼、感�a、�W他など）を���R、可��化することで、社�^の�i向きな挑戦を�мqするツールにしたいと狙っている。��の��動を�R定するセンサはスマートフォンに内�鼎靴討い覯��]度センサの情報を�W��し、��にセンサを�}配する��要はないという。

図5　スマホのアプリ提供から出発する　出�Z:日立��作所

ビジネスモデルは、当初、アプリの提供から始め、コンサルティングはありうるが、さまざまなパートナーと�k緒に考えていきたいという。保険会社をはじめハピネスをビジネスとする企業とのパートナーを�\やしていく。