社会的接触の頻度は，自己評価の身体的健康度と正の相関があると報告されているが，COVID-19の蔓延では外出自粛や行動制限が実施され感染リスクを下げる一方，閉塞感を抱いている人も多い状況がある。本研究では，社会的接触のうち「会話」に焦点を当て，日常生活中の会話時間自動計測を目的とし，会話判別機械学習モデル作成，腕時計型ウェアラブルデバイス用会話時間計測アプリケーション開発，会話時間計測の被験者実験を実施した 。結果は、コントロール環境で85%以上の精度で会話と雑音を判断でき，実環境で会話時間計測実現の可能性が示された。また会話時間計測の可視化が，気づきと行動変容に与える効果も今後の課題である。