Product Guideプロダクトガイド

「学習専用イヤフォン」として、話し声を聞き取りやすくする音響設計を施しました。










オーディオファンから高い信頼を得たものづくりをしてきた、日本のイヤフォン、ヘッドフォン専門メーカー、final。そして音文化、コミュニケーションデザイン科学の視点で、スピーカの性能評価などの研究を続けてきた、九州大学大学院芸術工学研究院の河原一彦博士との共同研究の成果です。

このイヤフォン「STUDY」は一般的な音楽用のイヤフォン、ヘッドフォンとは異なり、「ヒトの話し声を聞きとりやすくする」物理特性に基づき音響設計を行なった、学習専用のイヤフォンです。

主観評価実験の結果この「STUDY」は、「会話をどれだけ正しく聞き取れたかの正答率」が、他社の音楽用イヤホンに比べて有意に高いことが、統計的仮説検定で確認されました。



Link >>統計的仮説検定についての詳しい内容はこちら











この「STUDY」は、人の声が聞き取りやすい音響設計により、オンライン授業や英会話トレーニングなどで学習への集中力を高めることができます。この高い性能が認められ、学習書籍や塾などを運営している学研が運営する小学生・中学生のためのコンテンツポータルサイト「学研キッズネット」のおすすめイヤホンに認定されました。

さらに、ハンズフリーマイクを搭載していますので、音声通話やビデオ会議などにも幅広くご使用いただくことができるでしょう。またBluetoothを使った無線イヤフォンとは異なり、ケーブル接続方式をあえて選んだことで、音声の遅延やバッテリーの充電を必要としません。たいへん軽量でコンパクト、そして確実に使える音声のリスニング・入力デバイスというメリットもビジネス用のミーティング方式としてたいへん有用でしょう。

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独自のイヤーピーススウィングフィット機構、長時間使用を考慮した「ソフトタイプイヤーピース」を採用しました。











この「STUDY」は、finalが独自開発し、その抜群の装着感と遮音性で定評のあるイヤーピース「TYPE E」を採用。その中でも学習用・ネット会議での使用を前提に、長時間使用でも疲れにくい「ソフトタイプ」を搭載しました。

イヤーピースは小さなお子様からお年寄りまで、さらに性別に関係なくお選びいただけるように、SS、S、M、L、LLの5サイズから最適なサイズをお使いいただけるように同梱しました。

またこのイヤーピースは、軸色を右側はホワイト色、左側をクリア色にすることで、左右の見分けがつきやすく配慮しました。
















イヤーピースを左右に振ることができる、スウィングフィット機構により、耳道の傾きにジャストフィット。 イヤーピースの開口部が耳道にあたる事による変形を防ぎます。音がダイレクトに鼓膜に伝わり、クリアな音を実現しています。

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ネット会議でもご利用いただけるハンズフリーマイクを搭載。優先接続のため充電不要で安定した接続で使用できます。











この「STUDY」はハンズフリーマイクを搭載。オンライン授業や英会話トレーニング、WEB会議などでも幅広くご使用いただくことができます。

さらにワンボタンリモコン搭載で​コンテンツの再生・停止・巻き戻し・早送り​、​着信時の通話応答に対応しています。

ケーブルは太めで柔軟性のあるものをチョイス。ケーブル長は1.2メートル、ステレオミニプラグはL型にして、万が一の引き抜きに強く、ノートパソコンやデスクトップパソコンに接続した時にもケーブルの取り回しがしやすい方式としました。ステレオミニプラグを搭載していないiPhoneで使用する場合は、別途、変換コネクタをご用意ください。

重量はわずか12グラムと軽量。ご自宅や学習の現場だけではなく、屋外にも簡単に持ち出すことができ、コネクタを繋いですぐに、確実に使用することができますから、屋外での音声ミーティングにも最適です。

Interviewインタビュー

メーカー・インタビュー　 final 広報担当　森 圭太郎さんさんにうかがいました









この製品をつくる、きっかけとなった出来事を教えてください


株式会社finalでは、「なぜ音が好ましく聴こえるのか」という音響工学の基礎的な研究を自社でおこなっています。

その研究の成果として3Dサウンド専用の有線イヤホン「E500」やASMR専用イヤホン「COTSUBU for ASMR」などの目的に特化したイヤホンの開発をしてきました。研究を進めるうちに、これらのイヤホンは声が聴き取りやすく、その結果、学習において集中力を高めるということがわかりました。

長引くコロナ禍のなか、イヤホンを音楽を聴くためだけでなく、広くご活用いただける方法がないかと社内で検討を重ねておりましたので、学習専用イヤホンを開発いたしました。






最終的な製品の形状やデザインが出来上がるまでに気をつけたことを教えてください


学習専用イヤホンですので、まずは軽くて装着しやすいことが大切です。また、耳のかたちは人によって様々で、特にこのイヤホンはお子様も含めて多くの方々に使っていたたいという思いがありました。そのため、耳のかたちに左右されずに装着が可能な円筒形の本体形状を採用し、且つ素材は軽量な樹脂つくられており、弊社の音楽用イヤホンでベストセラーになっている「E1000」がベースになっています。

本体カラーは集中力が高まる色と言われているブルーを基調として、老若男女問わずご使用いただける落ち着いたトーンで仕上げました。

イヤーピースは汚れが目立ちにくい乳白色のクリアタイプです。さらに、イヤホン本体の左右が簡単に見分けられるように、右側のイヤーピース（イヤホン先端のシリコン部分）の軸色を白にすることで、デザイン面と機能性を両立させています。



この製品で使われている素材について、エピソードはありますか？


イヤホンの先端にはイヤーピースと呼ばれるシリコン素材のクッションが付いていますが、このイヤーピースも自社で一から開発したものです。

外側の傘部分と中央の軸部分で異なる硬度のシリコンを採用し、快適な装着感と遮音性を実現しています。長時間の使用を考慮して、通常のものよりも傘部分を薄くすることでさらに柔らかな着け心地の「ソフトタイプ」です。



AssistOnのお客様にメッセージをお願いします


弊社製品をご覧いただき、ありがとうございます。オンライン学習やリモート会議などでは、なんとなく音楽用のイヤホンをご使用されているかと思いますが、人の声を集中して聴くときは、ぜひこの学習専用イヤホン「STUDY」をご使用していただきたいです。

「音質」や「良い音」というのは、目には見えませんので分かりにくいと感じるかもしれませんが、このイヤホンをご使用いただくことで、声の聴きやすさや、聴き疲れがしにくい感覚をご体感いただけるかと思います。

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統計的仮説検定とは





１.統計的仮説検定とは

「統計的仮説検定」とは、調査対象となる集団（母集団といいます）に対して、ある仮説が統計学的に正しいといえるかどうかを検証することです。

一般的に、母集団が膨大となり（例えば日本人の成人、東京都で飼われている柴犬、ある定食屋のご飯一杯など）、調査対象の全てのサンプルについて調査することが難しいため、母集団からサンプル（標本といいます）を調べたい事柄に対して偏らないようにピックアップし、標本から母集団について推定します。

検定は以下の手順で行います。





1-1.仮説の設定

統計的仮説検定では、証明したい仮説が成立しないことを示す「帰無仮説」について、正しいか否か検定を行います。統計学的に帰無仮説が棄却（正しくないと証明）されると、帰無仮説の逆、つまり、証明したい仮説が成立することを示す「対立仮説」が正しいと証明されます。


1-2.棄却域(危険域)の設定

帰無仮説が正しい場合に、どれくらいの確率であれば帰無仮説を棄却できるかの境界を設定します。 例えば、サイコロAは全ての目が同じ確率で出るという帰無仮説のもと、サイコロAを10回振ったところ、10回とも1か2の目が出たとします。帰無仮説が正しいとすると、10回とも1か2の目が出る確率は約0.001%です。確率0.001%の事象が偶然起こっているのではなく、サイコロAが1や2の目が出やすいものである、すなわち、帰無仮説が間違っていると考える方が自然です。

帰無仮説を何%以下の確率で間違っていると判断する(棄却する)かの基準を有意水準または危険率といい、帰無仮説が正しいとみなさない領域を棄却域あるいは危険域といいます。有意水準は、帰無仮説が本当は正しく、偶然起こったことであるにもかかわらず、帰無仮説が棄却(正しくないと判定)されてしまう確率ともいえます。


1-3.検定統計量とp値の算出

検定の際は、実際に標本から得られた値がどんな確率でその値となるかが分からないため、検定統計量(検定に使うための値)に変換します。検定統計量それぞれの値がどれくらいの確率で得られるかを示したものを確率分布といい、一般的には下図のような山なりのグラフで表現されるモデルをよく用います。

山の高さが低いほどその検定統計量が得られる確率は低く、山の全部分の面積は、起こり得る全ての事象であり、1(100%)です。1-2 では、この山の外側何%の面積に入ったときに棄却するかを棄却域として定めました。

ここで、実際に算出した検定統計量から、その値より山の外側の面積、つまり、その値より極端な結果になる確率を計算します。この確率のことをp値といいます。









1-4. 判定

最後に、1-2で定めた有意水準と1-3で求めたp値のどちらが大きいかを比較します。これは、検定統計量が棄却域に入っているか否かと同義です。p値＜有意水準であれば、帰無仮説は棄却され、対立仮説、つまり証明したい仮説が採択されます。

帰無仮説が棄却されない場合は、帰無仮説が正しいことの証明にはならず、あくまで対立仮説は採択できない(先ほどの例でいうと、サイコロAは1や2の目が出やすいものであるとはいえない)という結論となります。



２.統計的仮説検定の具体例

「STUDY」は「会話をどれだけ正しく聞き取れたかの正答率」が他社音楽用イヤホンに比べて有意に高いことが、統計的仮説検定により確認されました。そこで、統計的仮説検定の具体例として、この「STUDY」の実例を紹介します。

本実験では、20名の大学生に会話音声を聞いてもらい、書き取りを行った結果、「STUDY」は「会話をどれだけ正しく聞き取れたかの正答率」が、他社音楽用イヤホンに比べて有意に高いことが、統計的仮説検定で確認されました。 すなわち、

① 「STUDY」と他社音楽用イヤホンA,「STUDY」と他社音楽用イヤホンBの聞き取り正答率に差がない」という帰無仮説を立て、
② 有意水準を5%と定め、
③ 20名の標本から得られた聞き取り正答率をもとに検定統計量とp値を算出し、
④ p＜0.05(5%)という結果から、「STUDY」は他社製品A, Bと比較して聞き取り正答率が有意に高い」という結論を導いています。



また、棒グラフは標本から得られたデータの平均値、棒グラフの中心にある線は標準誤差を示しています。母集団が大きい場合は、標本から得たデータから母集団について推測する必要があります。母集団の全てのサンプルに対して同じ実験を行ったとき、得られるデータの平均値がどれくらい変動する可能性があると考えられるかを示したものが標準誤差です。

データの総数数を n , データそれぞれの値を xi , データの平均値を x とすると、不偏分散 s2 は(1)式で表され、標準誤差 SE は不偏分散を用いて(2)式で表されます。

以上説明した通り、統計的仮説検定により、「STUDY」は他社製品A, Bと比較して聞き取り正答率が有意に高いという結果が得られ、その結果をこのグラフで示しています。

Brand Storyブランドストーリー

finalは神奈川県川崎市にある現在はイヤホン、ヘッドホンの日本のブランドです。

再生音のクオリティは音楽体験に大きな影響を与えると考え、世界でもトップクラスと評価の高いハイエンドの平面磁界型ヘッドホンから学生でも手の届くエントリークラスのイヤホンまで、価格に関わらず音楽から高揚感を得られるような音質設計を行っています。






そのために私達は技術的な目標を「現実と体験が区別できない世界」いわゆる「Immersive experience」の実現という極めて高いところに置いています。壮大な目標ではありますが、着実に一歩ずつ進んで行こうと考えています。

高度な音質や技術を前提に、開発者の熱意が製品の佇まいから感じられるイヤホンやヘッドホン、私達finalはそうした製品を作って行きたいと考えています。 その存在が機械式時計のようなアンティーク市場を生むことを願っています。また、私達は再生音のクオリティが、音楽体験を変えると信じています。だからこそ、誰もが手の届く価格の製品でハイエンド製品の持つ高音質を実現することは、極めて重要だと考えています。

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