1. はじめに

GoodBrain Web担当の吉川です。本コラムでは、GoodBrain Focus アプリ（GB Focus）の UDP計測 で出力されるEEGデータを、Python でリアルタイム受信・可視化する方法を解説します。

• 対象読者：Python 初中級者／脳波デバイスに興味のある開発者
• 所要時間：環境構築含めて 20〜30 分

最終的な成果物は、下記のようなリアルタイムプロットになります。

目次

2. 用意するもの

UDP と OSC の関係

GB Focus の UDP計測から送られてくるデータはOSC形式になっています。UDPとOSCの関係は、ざっくり言えば 「輸送トラック = UDP」と「荷札の形式 = OSC」みたいな感じです。

• UDP (User Datagram Protocol): IPネットワーク層の軽量な通信プロトコル。TCPよりも遅延が少ない（接続確立や再送管理が無いため）。
• OSC (Open Sound Control): UDP/TCP 上で動くメッセージフォーマット＋アドレス規約。/Attention のようなアドレスに 32bit/64bit 値を添付して送れる。

今回は python-osc というライブラリで、OSCメッセージのパース（解読）を行います。

3. ライブラリのインストール

まずは、以下の 1 行を実行して、今回使うライブラリをインストールします

pip install matplotlib python-osc

4. OSCの送受信を試す

OSCの送信と受信を行うプログラムを作成してみましょう。

まずは、osc_receiver.py と osc_sender.py を作成します。

osc_receiver.py （受信用プログラム）に以下のコードを記載します。

from pythonosc import dispatcher, osc_server

# 受信するポート番号
PORT = 9000

# 受信したデータを処理する関数
def handler(address, *args):
    print(f"{address} → {args}")

# ディスパッチャ（アドレスと関数を紐付ける）を作成
disp = dispatcher.Dispatcher()

# アドレスと関数を紐付ける
disp.map("/test", handler)

# サーバーを起動
print(f"> OSC 受信 (UDP:{PORT}) … Ctrl‑C で終了")
server = osc_server.ThreadingOSCUDPServer(("", PORT), disp) # サーバーを作成
server.serve_forever() # サーバーを起動（Ctrl+Cで終了）

大まかな処理は下記の通り。

1. 受信するポート番号の設定
2. 関数とアドレスの紐付け
3. サーバーの起動

次に、osc_sender.py （送信用プログラム）に以下のコードを記載します。

from pythonosc import udp_client
import time, random

# 送信先の設定
IP = "127.0.0.1" # 受信側のIPアドレス（127.0.0.1は自分自身を指す）
PORT = 9000      # 受信側のポート番号
ADDRESS = "/test" # 送信するアドレス

# 送信クライアントを作成
client = udp_client.SimpleUDPClient(IP, PORT)

# 送信開始
print("> OSC 送信開始 (Ctrl‑C で終了)")

# ターミナルでCtrl+Cを押すまでループ
try:
    while True:
        val = random.random() # 0.0から1.0のランダムな値を生成
        client.send_message(ADDRESS, val)  # アドレスと値を送信
        time.sleep(1) # 1秒待つ
except KeyboardInterrupt:
    print("送信終了")

大まかな処理は下記の通り。

1. 送信先の設定
2. 送信クライアントの設定
3. 送信開始

ターミナル（コマンドプロンプト）を２つ起動し、それぞれのプログラムを実行してみます。

ターミナル１：python osc_receiver.py
ターミナル２：python osc_sender.py

まずは osc_receiver.py を実行

5. 集中度・リラックス度のデータを受信する

osc_receiver.py を拡張して、脳波デバイスのデータを受信できるようにしてみましょう。

まずは、osc_receiver.py を複製して、gbfocus_osc_receiver.py を作成します。

GB Focus から送信されるアドレスは下記の通りです。

• /Attention：集中度
• /Meditation：リラックス度
• /EEG ：生波形
• /Bandpower ：δ, θ, α, β, γ
• /Acc：加速度
• /Gyro：ジャイロ
• /EulerAngle：デバイスの角度

詳しい情報はこちらのセミナー資料にも記載されているので、合わせてご参照ください。

まずは、/Attention と /Meditation を受信してみます。

13行目以降の「アドレスと関数を紐付ける」処理を、下記の通りに編集しましょう。

# アドレスと関数を紐付ける
addresses = ["/Attention", "/Meditation"]
for address in addresses:
    disp.map(address, handler)

GB Focus アプリを開いて、UDP計測を選択します。利用する脳波デバイス（今回は FocusCalm™）を選択すると、ポートの設定画面に遷移します。

ネットワークの「ホスト」は、PCのWiFiの設定等から確認できます。

Macの場合

「送信ポート」は Python のプログラムですでに9000に設定しています。

ポート１（Attention）とポート２（Meditation）を設定します。

ターミナルで gbfocus_osc_receiver.py を実行します。

python gbfocus_osc_receiver.py

GB Focus でデバイスを選択し、計測を開始します。

すると、ターミナルに受信したデータが表示されます。

出力をみてみると、受信できたデータは、（計測値, タイムスタンプ) という形式になっていることがわかります。

/Attention → (40.81196594238281, '2025-07-31 21:26:06.193')
/Meditation → (10.469873428344727, '2025-07-31 21:26:06.195')

これを念頭に、次章からは計測値をリアルタイムでプロットしてみましょう。

ここまでのコードを下記に示します。

from pythonosc import dispatcher, osc_server

# 受信するポート番号
PORT = 9000

# 受信したデータを処理する関数
def handler(address, *args):
    print(f"{address} → {args}")

# ディスパッチャ（アドレスと関数を紐付ける）を作成
disp = dispatcher.Dispatcher()

# アドレスと関数を紐付ける
addresses = ["/Attention", "/Meditation"]
for address in addresses:
    disp.map(address, handler)

# サーバーを起動
print(f"> OSC 受信 (UDP:{PORT}) … Ctrl-C で終了")
server = osc_server.ThreadingOSCUDPServer(("", PORT), disp) # サーバーを作成
server.serve_forever() # サーバーを起動（Ctrl+Cで終了）

次のページでは、集中度とリラックス度をリアルタイム描画します。