子どもの不安軽減を目的とした小型コンパニオンロボットの開発が進む中、その実効性を高めるには利用者の生理状態を継続的かつ非侵襲的に監視する能力が不可欠となります。従来のソリューションは外部装着型センサーに依存していたため、ユーザビリティの低下とロボットの自律性の制限という課題を抱えていました。本研究は、光電脈波（PPG）センサーをポケットサイズのコンパニオンロボット「AffectaPocket」に直接組み込むことで、触覚相互作用時の心拍数を自己完結的に監視する可能性を検証したものです。 ハンドヘルド使用時に不可避となる動作アーティファクトという大きな課題に対処するため、研究チームは二段階フィルタリングパイプラインを実装しました。このシステムでは、オンボード慣性計測ユニット（IMU）を活用して高分散セグメントを除去し、その後、信頼度ベースの平滑化アルゴリズムで回復期間の信号を処理します。26名の被験者を対象とした被験者内研究において、提案システムを一般的なリストウォーン型センサーと比較検証しました。 結果として、実装されたフィルタリング戦略は平均絶対パーセンテージ誤差を大幅に削減し、真値測定との統計的同等性を達成（p<0.05）しました。短期間の相互作用を分析したところ、センサーが収束するには長期間の安定性が必要であることが明らかになっています。本研究は、外部デバイスへの依存を排除しながら、ロボットに組み込まれたセンサーで生理信号をリアルタイムに取得する可能性を示す重要な成果といえます。