顔面動作コーディングシステム（FACS） – ビジュアルガイドブック

この記事では、顔面動作コーディングシステム（FACS）の威力をより分かりやすく紹介するために、ビジュアルガイドを作成しました。すべての顔面動作単位（FAU）をアニメーションで解説しており、直感的に理解できるだけでなく、今後の研究における貴重な参考資料となるでしょう。したがって、表情分析（FEA）に取り組んでいる方は、ぜひこのページをブックマークすることをお勧めします。きっと作業の負担を大幅に軽減できるはずです。

顔面動作コーディングシステム

顔面動作コーディングシステム（FACS）とは、表出される感情に対応する一連の顔面筋の動きを指す。1970年にカール＝ヘルマン・ヨルツヨによって23の顔面動作単位として考案され、その後、ポール・エクマンやウォレス・フリーゼンによってさらに発展させられた。現在我々が知るFACSは1978年に初めて公表されたが、2002年に大幅な改訂が行われた。

FACSを用いることで、被験者が表している感情を特定することができます。この表情分析は、感情をリアルタイムで評価できる数少ない手法の一つです（fEMGもその一つです）。インタビューや心理測定検査などの他の手法は、刺激が提示された後に実施する必要があります。この時間的遅れは、刺激に対する被験者の直接的な反応として、その人が実際にどう感じているかを測定する上で、結局のところさらなる障壁となります。

これまで研究者たちは、FACSで定義された行動単位に基づいて、被験者の動画記録を手作業でコーディングすることに長らく制限されてきました。しかし現在では、自動的な表情分析によってこの作業を完了することが可能になりました。これにより、訓練を受けた研究者が各フレームを分析する必要がなくなり、ソフトウェアが自動的に処理を行うため、膨大な時間と費用を節約できます。

以下に、感情を判断するために使用される主なアクションユニットを掲載しています。画像にマウスを合わせると、動きが始まります！

フェイシャル・コーディングの3つの主な利点

顔面コーディングは、感情分析や人間行動の研究分野において、いくつかの重要な利点をもたらします：

1. 非侵襲的な感情測定：フェイシャルコーディングは、参加者に口頭や書面で感情を報告させる必要がなく、感情表現をリアルタイムで捉えることができるため、非侵襲的かつ自然な感情測定を可能にします。これにより、感情的反応について、より真実味があり、偏りのない知見が得られます。
2. 高い時間的精度：顔面コーディングは高い時間的精度を提供し、研究者がほんの一瞬で生じる微細な表情や微妙な変化を分析することを可能にします。このレベルの詳細さは、感情的反応の動態やその引き金となる要因を理解する上で極めて重要です。
3. 客観的かつ定量的なデータ：フェイシャルコーディングは客観的かつ定量的なデータを生成するため、研究用途と商業用途の両方に適しています。表情を数値データに変換することで、研究者は厳密な統計分析を行い、時間の経過に伴う感情の変化を追跡することができ、人間の行動や消費者の嗜好に対する理解を深めることに貢献します。

主なアクションユニット

アクションユニット	説明	顔の筋肉	例
1	眉の内側を持ち上げる	前頭筋、内側部
2	外側眉挙筋（片側、右側）	前頭筋、外側部
4	眉を下げる	眉間下制筋、眉上制筋、皺眉筋
5	上まぶた引き上げ器具	上眼瞼挙筋
6	チーク・レイザー	眼輪筋（眼窩部）
7	蓋締め具	眼輪筋（眼瞼部）
9（AU4とAU10もわずかに見られる）	鼻をひくひくさせる	上唇挙筋・鼻翼挙筋
10（AU25もわずかに見られる）	上唇を持ち上げる	上唇挙筋、眼窩下頭
11	鼻唇溝の深みを出す	小頬筋
12	リップコーナー引き出し器	大頬筋
13	頬ふくらませ	口角挙筋（犬）
14	ディンプラー	ブッチネーター
15	唇の端を押さえる器具	口角下制筋（三角筋）
16（AU25付き）	下唇引き下げ器	下唇下制筋
17	あご上げ	メンタリス
18（AU22およびAU25がわずかに含まれる）	リップ・パッカー	上唇切歯筋および下唇切歯筋
20	唇用ストレッチ器具	リソリウス
22（AU25付き）	リップファンネラー	口輪筋
23	リップ引き締め剤	口輪筋
24	リッププレス	口輪筋
25	唇が開く	下唇下制筋、口輪筋（AU17）、口輪筋
26（AU25を含む）	あっと驚く	マセター筋；側頭筋および内側翼状筋が弛緩している
27	口を開くストレッチ	翼状筋、二腹筋
28（AU26を含む）	リップ・サック	口輪筋
41	まぶたの垂れ下がり	上眼瞼挙筋の弛緩
42	スリット	眼輪筋
43	目を閉じて	上眼瞼挙筋の弛緩
44	目を細める	眼輪筋（眼瞼部）
45	瞬き	上眼瞼挙筋の弛緩および眼輪筋（眼瞼部）の収縮。
46	ウインク	上眼瞼挙筋；眼輪筋（眼瞼部）

頭部の動きの動作単位

アクションユニット	説明	例
51	頭を左に向ける
52	頭を右に向ける
53	お気をつけください
54	うつむいて
55	頭を左に傾ける
56	頭を右に傾ける
57	前へ進もう
58	戻る

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眼球運動アクチュエータ

アクションユニット	説明	例
61	視線を左へ
62	視線を右に向ける
63	視線を上げよう
64	視線を下げる

感情とアクションユニット

上記の「アクションユニット」は、顔の筋肉のさまざまな動きを表しています。これらの顔の筋肉の特定の組み合わせの動きは、表出されている感情に関連しています。iMotionsでは、Affectivaを使用して感情認識が行われます。Affectivaは、特定のアクションユニットの組み合わせを分析し、どの感情が表出されているかに関する情報を提供します。例えば、幸福感はアクションユニット6（頬上げ）と12（口角上げ）の組み合わせから算出されます。 これらの組み合わせとそれに関連する感情の完全なリストを以下に示します。右側のGIF画像は、リストされたアクションユニットの順序と同じ順序で表示されています。

感情	アクションユニット	説明	例
幸福／喜び	6 ＋ 12	頬上げ器具、口角引き上げ器具
悲しみ	1 + 4 + 15	眉内側挙上筋、眉下制筋、口角下制筋
サプライズ	1 + 2 + 5 + 26	眉の内側を持ち上げる、眉の外側を持ち上げる、上まぶたを持ち上げる、顎が落ちる
恐怖	1 + 2 + 4 + 5 + 7 + 20 + 26	眉の内側引き上げ、眉の外側引き上げ、眉の引き下げ、上まぶたの引き上げ、まぶたの引き締め、唇の引き伸ばし、顎の引き下げ
怒り	4 + 5 + 7 + 23	眉を下げる、上まぶたを引き上げる、まぶたを引き締める、唇を引き締める
嫌悪感	9 + 15 + 16	鼻しわ寄せ器、口角下制器、下唇下制器
侮蔑	12 + 14（顔の片側）	リップコーナー引き出し器、ディンプラー

すべてをまとめると

iMotionsで表情を測定する際、刺激は自動的にFACS分析と紐付けられるため、その刺激が特定の感情を引き起こした正確な瞬間を特定することができます。 また、FACSは強度の尺度で評価されるため、感情がどの程度強く表れているかを測定できます。これらの測定値は、覚醒度の指標となる皮膚電気反応（GSR）の記録とも同期させることが可能です。これらの情報を組み合わせることで、特定の刺激に対して個人がどれほど強く感情を抱いたか、またその感情がどのようなものであったかについて、結論を導き出すことが可能になります。

以下のスクリーンショットは、参加者が広告を視聴している間に、表情データがどのように表示されるかを示しています。

拡大して見ると、表現されている感情の強さがわかります。下の画像には5つの感情が示されていますが、iMotionsでは、アクションユニットの測定値と併せて、7つの主要な感情（上の表に示されているもの）の測定値も提供しています。

最高の顔面動作コーディングシステム（FACS）ソフトウェア

最適な顔面動作コーディングソフトウェアを選ぶには、まず研究目的と予算を明確にすることが重要です。リアルタイム処理機能、相互運用性、使いやすさといった必須機能を評価してください。また、ソフトウェアの精度、ユーザーコミュニティ、ベンダーの評判についても調査し、可能であればデモ版や試用版を試してみることを検討しましょう。最終的には、具体的な研究ニーズに合致し、必要なサポートやトレーニングが提供され、かつ予算の範囲内に収まるソフトウェアを選択してください。

iMotionsには、高度に専門化された感情認識技術であるAffectiva Emotion AIが組み込まれています。このEmotion AIプラットフォームは、表情から人間の感情を理解・分析するために設計されています。主な機能と詳細は以下の通りです：

• 感情認識：Affectivaの感情AIは、ディープラーニングとコンピュータビジョンを活用し、顔の表情をリアルタイムで検知・分類します。喜び、驚き、怒りなど、さまざまな感情を識別することができます。
• 感情メトリクス：本ソフトウェアは、感情の強度、価値（ポジティブまたはネガティブな感情）、エンゲージメントレベルなど、感情に関連するさまざまな指標を提供します。このデータは、市場調査、広告、ユーザー体験分析において有用です。
• 実用例：Affectivaの感情AIは、市場調査、自動車業界（ドライバーのモニタリングや安全対策）、医療分野（患者のフィードバックやエンゲージメントのモニタリング）、およびヒューマン・コンピュータ・インタラクション（デジタルアプリケーションにおけるユーザー体験の向上）など、幅広い業界で活用されています。
• クラウドベースのソリューション：Affectivaは、さまざまなアプリケーションやプラットフォームに統合可能なクラウドベースのソリューションを提供しており、開発者や研究者が容易に利用できるようになっています。

よくある質問

顔面動作コーディングシステムは、どの程度正確なのでしょうか？

顔面行動コーディングシステム（FACS）の精度は、それを使用する個人の訓練状況や専門知識に大きく左右される。経験豊富なFACSコーダーが管理された条件下で実施する場合、FACSは表情のコーディングにおいて高い精度を達成することができる。しかし、感情の複雑さやデータ収集環境の質といった要因によって、精度は変動する可能性がある。

顔面行動コーディングシステム（FACS）を使用するには、トレーニングが必要ですか？

「はい」でもあり「いいえ」でもあります。専門家を目指すのであれば、トレーニングを受けることを強くお勧めしますし、通常はFACS（顔面動作コーディングシステム）を高度かつ効果的に活用できるようになることが推奨されます。一方、AffectivaやiMotionsといった、視覚刺激のコーディングをソフトウェアが自動的に行うツールを使用する場合、通常はFACSの専門家である必要はありません。

フェイシャルコーディングは、リアルタイムアプリケーションにおける感情認識に活用できるでしょうか？

はい、フェイシャルコーディングは、人間とコンピュータの相互作用、市場調査、アフェクティブ・コンピューティングなどの分野において、リアルタイムの感情認識に活用できます。コンピュータビジョンや顔認識技術の進歩により、表情の変化をその場で分析できるリアルタイムのフェイシャルコーディングシステムの開発が可能になりました。これらのシステムは、機械学習アルゴリズムを用いて、リアルタイムの動画ストリーム内の顔の筋肉の動きやパターンに基づき、感情を検知・分類します。 フェイシャルコーディングによるリアルタイム感情認識は、ユーザーエクスペリエンス（UX）デザイン、バーチャルリアリティ（VR）、顧客フィードバック分析などの分野で応用されています。

アクションユニットとFACSについてのこの解説が、皆様のお役に立ち、参考になったことを願っています。もし表情についてさらに詳しく知りたい場合は、以下のリンクから無料でダウンロードできるポケットガイドもご用意していますので、ぜひご利用ください！