本プロンプトは、オフィスチェアの物理的な軋み音（音声データ）を、座り手の姿勢崩れや微細な身体動作の頻度と相関させ、疲労度を定量的にスコアリングするための解析指示セットである。以下の構造化されたプロンプトを、音声認識・解析用AI（GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet等）に入力し、CSV形式の分析結果を抽出する。 ### 1. 音響解析のための前処理プロンプト 音声ファイルをアップロードした後、以下の指示をAIに入力し、時系列データとしての特徴を抽出する。 ```markdown # 指示 提供した音声ファイルを解析し、以下の基準に基づいて時系列データを作成してください。 # 解析パラメータ 1. 軋み音の発生頻度（単位：分あたり回数） 2. 音の持続時間（単位：ミリ秒） 3. 音圧のピーク（単位：dB） 4. 動作の動的変化（静止状態から動作への移行速度） # 出力形式 | 経過時間(分) | 軋み音発生回数 | 平均音圧(dB) | 動作の激しさスコア(1-10) | | --- | --- | --- | --- | ``` ### 2. 疲労度推定アルゴリズムの適用プロンプト 上記の解析結果に基づき、人間工学的な疲労モデルを適用してスコアを算出する指示である。 ```markdown # コンテキスト あなたは人間工学の専門家です。以下のデータは、同一人物が同一のオフィスチェアに座り続けた際の「軋み音」データです。 # 入力データ [ここに上記の表データ、またはCSVを貼り付け] # 推定ロジック - 疲労度スコア(0-100) = (頻度係数 * 0.4) + (動作の激しさスコア * 0.3) + (音圧の累積値 * 0.3) - 頻度係数：一定時間あたりの姿勢変更回数と定義し、増えるほど疲労度が高いと見なす - 音圧の累積値：座面や背もたれの限界点に近づく負荷と仮定する # タスク 1. 15分ごとの疲労度スコアを算出し、時系列グラフ用のデータを作成すること。 2. 疲労度が急激に上昇した「転換点」を特定し、その直前の音響的特徴を記述すること。 3. 疲労の原因（集中力の欠如による姿勢崩れ、または長時間着座による血流悪化）を推測すること。 ``` ### 3. Pythonによる自動解析スクリプト 大規模なデータセットを扱う場合、以下のPythonコードを使用して音声ファイルから特徴量を抽出する。 ```python import librosa import numpy as np import pandas as pd def analyze_chair_noise(file_path): # 音声読み込み y, sr = librosa.load(file_path) # ノイズ検知（閾値設定） onset_env = librosa.onset.onset_strength(y=y, sr=sr) peaks = librosa.util.peak_pick(onset_env, pre_max=10, post_max=10, pre_avg=10, post_avg=10, delta=0.5, wait=10) # 疲労度推定ロジック # 1分ごとの窓関数で処理 frame_length = 60 * sr fatigue_scores = [] for i in range(0, len(y), frame_length): segment = y[i:i + frame_length] rms = np.mean(librosa.feature.rms(y=segment)) fatigue_scores.append(rms) return pd.DataFrame(fatigue_scores, columns=['fatigue_index']) # 実行 df = analyze_chair_noise('chair_sound_log.wav') df.to_csv('fatigue_analysis.csv') ``` ### 4. 疲労度評価の解釈ガイド AIが出力した結果を実務で活用するための評価基準である。この基準をプロンプトの「出力要件」に追加することで、AIに診断コメントを生成させる。 * **レベル1（スコア 0-20）**: 安定着座。軋み音の発生は偶発的。集中力が維持されている状態。 * **レベル2（スコア 21-50）**: 軽微な疲労。姿勢を頻繁に変えるための軋み音が増加。休憩を推奨するタイミング。 * **レベル3（スコア 51-80）**: 疲労蓄積。動作が緩慢になり、体重を預けるための「沈み込み音」が顕著になる。 * **レベル4（スコア 81-100）**: 限界状態。無意識の身体揺れが増加し、椅子の構造負荷が最大値に達している。直ちに離席が必要。 ### 5. 応用的な質問セット（追加指示） さらに深い洞察を得るために、AIに対して以下の質問を投げかけること。 1. 「この軋み音パターンから見て、座り手の体格や体重の傾向を推定できますか？」 2. 「特定の時間帯に疲労度が急増している場合、その直前の音響パターンは、集中力が途切れた時のものか、それとも単なる身体的疲労か、どちらの可能性が高いですか？」 3. 「この椅子において、疲労を軽減するために調整すべき箇所（リクライニング角度、座面高さ）を、音響データに基づき提案してください。」 ### 運用上の注意点 * **環境ノイズの除去**: 本手法はオフィス環境のホワイトノイズに影響を受ける。録音時はマイクを座面直下に設置するか、あらかじめ環境ノイズのみのサンプルをAIに読み込ませ、「ノイズプロファイル」として減算させること。 * **素材としての扱い**: このプロンプトは、あくまで物理的な音響現象を疲労の「代理指標（プロキシ）」として扱うためのツールである。個人の主観的疲労感と必ずしも一致するとは限らないため、実務適用時は必ずアンケート等の定性データと組み合わせて運用すること。 * **データ構造**: 長時間の録音データは、一旦15分単位に分割してから解析に回すのが最も効率的である。連続した長時間の音声ファイルは、AIのトークン制限や処理負荷による精度低下を招く恐れがある。