生体機能の計測・評価に関する俯瞰
生体機能の計測・評価は，身体の状態を測りそれに応じた対処を可能とするため，リハビリテーションやスポーツへの応用において有用な基礎技術となっている．本小特集では，技術要素としては電子情報通信学会と関連の深いセンシング技術や情報処理技術が用いられている生体機能計測・評価の現状と今後の課題について解説する．ここで，生体機能計測・評価とは，生体機能を観測し，生体機能がどのような状態にあるか，例えば生体機能の疲労やストレスがどの程度の水準にあるか，について客観的に見積もることを言う．
動作は筋からの音（振動）で分かるか？
筋活動の計測・評価において，電気的情報の筋電図（EMG）とその応答である機械的情報として筋音図（MMG）がある．MMGは筋線維の収縮で発生したせん断応力を皮膚表面での圧力波として捉えたもので，音響（振動）信号である．それぞれ優位な場面があることから，同時計測が可能な「MMG/EMGハイブリッドセンサ」を開発した．共通の評価指標は振幅とパワースペクトルの基礎統計量で，MMGでは加速度と変位を加えた．動的運動時への応用，特に，回復期リハビリテーション過程における新たな指標として期待された．
機能的最小単位である運動単位の立場から
長い時間スポーツをしてよく筋肉を使うと疲れを感じる．この筋疲労はスポーツのパフォーマンスに影響を与えるために，定量的評価を行いプレースタイルの改善に反映されることが望まれている．表面筋電図を用いた筋疲労評価方法は幾つかあるが，何を基準に評価方法を選べばよいか悩むことが多い．本稿では，幾つかある表面筋電図の評価方法の特徴，そして見落とされがちな問題点について解説する．
IoT時代に求められるビッグデータとディープデータの統合
身に着けて生体機能を計測できるセンサと実験室での高精度・多項目計測を組み合わせることで，日常的に人間機能を計測する生体計測技術，更に，そのデータを統合して生体機能を評価する指標を導き出す技術について，IoT時代を踏まえて動向を俯瞰する．IoT計測で得られるビッグデータと高精度・多項目のディープデータをいかに統合するか，また，人間の反応だけでなく刺激データを同時取得することの意義，生体機能計測としてデータ処理上の留意点について概説する．
生体計測データをよりどころにした生体現象理解の理論構築を目指して
生体計測の応用の歴史を振り返ると，生体計測が人々の大いなる期待に必ずしも応えられてこなかったことを認めざるを得ない．生体信号の悩みの一つであるその変動性を再考すると，生体機能維持のための冗長性が計測値の変動を生んでいることが示唆される．生体システムは様々なサブシステムから成っており，それらの補償的・協調的な機能発揮のために，生体計測値が不安定に見えたり，理論と相矛盾するような現象が計測されることがあると考えられる．単純化された理論に合うように生体計測データを処理してしまうのではなく，シミュレーション技術などを用いて，生体計測データをよりどころにした生体現象の理論の再構築が望まれる．
時間を掛けて生体機能を見る
ウェアラブル生体信号センサの発展は，モニタリング時間の量的増加のみでなく取得される情報の質的変化をもたらした．日常の自由行動下で測定される長時間心拍変動は，コントロールされた条件で測定される短時間心拍変動で確立された自律神経機能評価法をそのまま適用することはできないが，その一方で，短時間心拍変動からは得られない基底心拍数や健康リスクの把握，睡眠時無呼吸のスクリーニングなどに有用な情報を含んでいる．心拍変動を中心に，長時間モニタリングによる生体機能評価の課題と有用性について述べる．