学習支援ロボットは，学習者のストレス状態を重視せずに学習支援を行ってしまうことがある．人間が高い学習パフォーマンスを発揮するためには，適度なストレス状態を維持する必要がある．しかし，作業中にストレス状態を知覚することは難しいため，客観的に知覚させる必要がある．本研究では，心拍情報から自律神経活動を推定することで，客観的にストレス状態を評価し，手旗信号の動きと色の変化でフィードバックする小型パートナーロボットFlaboを開発した．Flaboによるフィードバックあり，なしの2条件において，学習支援前後に，前頭前野の実行機能を評価する際に用いられているストループ課題を実施し，反応時間と誤答数を比較した．