アスタミューゼ株式会社（本社:東京都千代田区、代表取締役社長 永井歩）は、感情認識AIに関する技術領域において、弊社の所有するイノベーションデータベース（論文・特許・スタートアップ・グラントなどのイノベーション・研究開発情報）を網羅的に分析し、動向をレポートとしてまとめました。 アフェクティブ・コンピューティングとは？ 人間の感情を認識・処理するAI技術への期待が、いま急速に高まっています。メンタルヘルスの社会問題化、顧客体験向上への企業需要、自動運転における安全要件の高度化——複数の社会課題が重なるなか、感情を「計算可能」にする技術として注目されているのが、アフェクティブ・コンピューティング（Affective Computing）です。 アフェクティブ・コンピューティングとは、コンピュータが人間の感情を認識・解釈・処理し、さらには感情におうじた応答を生成する技術・研究領域の総称です。1997年にMITメディアラボのロザリンド・ピカード教授が著書『Affective Computing』（注1）のなかで提唱した概念であり、以来、人工知能・認知科学・心理学・神経科学が交差する学際的な領域として発展を続けてきました。 注1：Picard, R. W. (1997). Affective Computing. MIT Press. https://mitpress.mit.edu/9780262661157/affective-computing/ 感情の認識に使用されるおもな入力手段としては、顔の表情、視線、音声、生体信号（脳波、心拍、皮膚電気活動など）、行動データがあげられます。これらを単独あるいは組みあわせてもちいる「マルチモーダル感情認識」が、現在の研究開発の主流となっています。応用先はヘルスケア（メンタルヘルスモニタリング、診断支援）、モビリティ（ドライバーの状態推定）、教育（学習者の集中・理解度推定）、顧客体験（感情適応型チャットボット）など、産業横断的なひろがりを見せています。 アフェクティブ・コンピューティングとしばしば混同される概念として感性工学（Kansei Engineering）があります。感性工学は、人間の感性や感情的な反応を製品設計・ものづくりに活かす日本発の工学的アプローチであり、1970年代に広島大学の長町三生教授らによって体系化されました（注2）。 注2：長町三生（1989）．『感性工学』．海文堂出版． 感性工学が「感情を製品設計に反映させる」という設計思想を軸とするのに対し、アフェクティブ・コンピューティングは「感情をリアルタイムに認識・処理するシステム」の構築を主眼とする点で区別されます。両者は感情を技術と結びつけるという方向性を共有しつつも、アプローチと応用領域において異なる系譜を持ちます。本レポートでは、両者を区別したうえで、アフェクティブ・コンピューティングを分析対象として論じます。 近年の技術的加速を牽引しているのは、深層学習（Deep Learning）の発展とセンサ技術の小型化・低価格化です。従来は研究室内でしか実現できなかった高精度な感情推定が、スマートフォンやウェアラブルデバイス、車載カメラといった実環境のデバイス上で動作しつつあります。アスタミューゼの独自データベースをもちいた分析では、アフェクティブ・コンピューティングに関連する特許出願件数は2015年から2024年の10年間で約22倍に増加しており、その伸びはAI分野のなかでもきわだった水準です。 この「研究から実装へ」の移行が、産業界における特許出願・研究投資・スタートアップ創出の急増として如実にあらわれています。次章以降では、その実態をデータにもとづいて詳細に分析します。 アフェクティブ・コンピューティングに関連する特許の動向 アスタミューゼの保有する特許データベースから、「感情認識」「アフェクティブ・コンピューティング」「感情推定」「マルチモーダル感情」などの技術要素を要約にふくむ2015年以降の特許母集団6,604件を抽出し、ふくまれるキーワードの年次推移から近年進展のある技術要素を特定する「未来推定」分析を実施しました。キーワードの変遷を把握することで、ブームが去った技術やこれから脚光をあびると予測される技術を定量的に評価し、それぞれの要素技術に対する技術ステータス（黎明・萌芽・成長・実装）を予測する分析です。 図1：アフェクティブ・コンピューティングに関連する特許のキーワード年次推移（2015～2024年） 成長率（Growth）は、2015年以降の文献中における出現回数と、2020年以降の文献中における出現回数の比で定義されます。値が1に近いキーワードほど直近の出現頻度が高く、近年注目されているキーワードとみ