人工知能（AI）モデルを使用して、オフィスで働く人のストレスをマウスとキーボードの使い方から検知できる可能性がある。そうした測定値を用いた機械学習モデルは、心拍数データを追跡するモデルよりも正確にストレスを検出できることが新たな調査で明らかになった。スイス連邦工科大学チューリヒ校の博士課程の学生でこの調査論文の著者の一人であるマーラ・ナエゲラン氏は「マウスとキーボードのデータだけを使用したモデルの方が、心拍データを用いたモデルよりも優れていた」と話す。同氏と仲間の研究者は、機械学習モデルを使用してキーボードの入力、マウスの動き、心拍データという3要素のうちの二つまたは三つ全てを組み合わせたデータを分析し、ストレスの測定についてどれが最も優れているかを判断した。その結果、マウスとキーボードのデータで学習させたモデルの方が、マウス・キーボード・心拍数データを用いたモデルよりも精度が高かった。単一の種類のデータを用いるシングルモーダリティーモデルの中では、心拍データが最も精度が低かった。