まず、短く答えると
HRVから得た情報を使い、ある記録と同じ人の別区間を202人の候補から探しました。正しい人を1位に選べたのは30.7%、上位5人に入れられたのは55.4%でした。無作為なら約0.5%と2.5%です。ただし、同じ日・同じ機器・同じ姿勢で記録したデータを比べた研究です。別の日や別の機器でも本人を見分けられるとは言えず、本人確認に使えることを示した結果でもありません。
この記事の要点
- 公開データ202人の中から、同じ人の別の記録区間をHRVの情報で探した
- 正しい人を1位で選べた割合は30.7%（偶然なら0.5%）、上位5人に含められた割合は55.4%（偶然なら2.5%）
- 偶然との差を確かめるため、組み合わせを20,000回入れ替えて検定した（片側p値の最小報告単位は0.00005）
- ただし同じ日に続けて記録した区間どうしの比較で、別の日、別の機器、睡眠中と起きている間でも同じ結果になるかはわからない
- Apple Watchを使った研究ではなく、ログインなどの本人確認に使えることを示したものでもない
なぜ調べたのか
HRVは、心臓の拍と拍の間隔がどのくらい変化するかをまとめた数字です。姿勢、呼吸、年齢、測り方などで変わります。一方で、同じ人に繰り返し現れる特徴や、同じ記録に共通する癖も含まれる可能性があります。
もし同じ人の記録を結び付ける手がかりが残るなら、健康データを保存したり共有したりするときに注意が必要です。その手がかりがどの程度あるのかを調べました。
どのように調べたか
公開データを使う
PhysioNetで公開されているAutonomic Agingというデータから、検証用として先に決めていた211人を使いました。そのうち、必要な条件を満たした202人が対象です。
1人の記録を2つに分ける
同じ記録から、時間が重ならない2つの区間を取りました。一方を見本となる「登録」、もう一方を探す対象の「照会」としました。区間の長さや選び方など、データを整える詳しい方法は公開していません。
HRVから得た情報を比べる
先に決めた複数のHRV情報を使い、探す区間が202人のうち誰の見本に最も近いか比べました。どの特徴を使ったか、データをどう整えたか、どう比べたかという詳しい仕組みは公開していません。
偶然と比べる
202人から当てずっぽうで1人を選ぶと、1位で当たる確率は約0.5%です。実際の結果が、この偶然の基準をどれくらい上回るか比べました。
結果
- 正しい人を1位で選べた：62/202 = 30.7%（95%信頼区間 24.7〜37.4%、偶然0.495%）
- 正しい人を上位5人に含められた：112/202 = 55.4%（95%信頼区間 48.6〜62.1%、偶然2.48%）
- 偶然との差を確かめるため、組み合わせを入れ替えた回数：20,000回（片側p値の最小報告単位は0.00005）
- 登録と照会の順序を入れ替えた結果：1位で選べた割合34.2%／上位5人に含められた割合55.9%
この結果が意味しないこと
数字だけを見ると「HRVで本人確認ができる」と思うかもしれませんが、その結論は出せません。今回の研究には、次の限界があります。
- 見本と探す側は、同じ日に同じ機器・同じ姿勢で記録したデータです
- 候補は決められた202人だけです。候補にいない人を「該当者なし」と判断する力は測っていません
- 日・機器・睡眠と覚醒をまたいだ安定性は、まったく示していません
- 機器やデータを整える処理に由来する、記録固有の癖を手がかりにした可能性があります
- Apple Watchを使った研究ではありません。使ったのは病院などで使われる心電図です
Feelmoの設計にどう反映しているか
この結果を踏まえ、FeelmoはHRVから得たデータとスコアを原則として端末内に保存し、Feelmoのサーバーへ自動では送りません。利用者自身が書き出しや共有を始めたときだけ、選んだ内容が指定した相手や保存先へ渡ります。
今回の研究だけで、HRVが法律上の「個人情報」に当たるかは決められません。ただし、同じ日の記録どうしを結び付ける手がかりが残る可能性があるため、慎重に扱う設計にしています。
公開している検証資料
対象人数、全体の成績、結果の不確かさ、追加テスト、研究の限界をJSON形式で公開しています。個人を識別するID、一人ずつの順位、比べるために使った特徴、データ処理のコード、比較方法は含めていません。
個人別の情報を公開しないのは、この研究自体が記録を結び付けるリスクを示していることと、Feelmoの独自技術を守るためです。そのため、ほかの研究者が同じ解析を完全に再現できないことも、研究の限界として明記しています。