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錯視が生起する周波数帯の 4 ストローク運動錯視を用いた UIへの IT-CCA を活用した SSVEP ベース BCI の利用検討
振原 知希1,a)

宮下 芳明1,b)

概要：4 ストローク運動錯視は，輝度を変化させた静止画の連続によって，一方向に無限に移動しているよ
うに知覚させる運動錯視である．我々の研究により，8.57–15.0 Hz でフレームが更新される 4 ストローク
運動錯視を注視した際に SSVEP が誘発されることが明らかとなり，SSVEP ベース BCI に対する 4 スト
ローク運動錯視を用いた UI の有用性が示された．一方で，明滅が速すぎて錯視が生起されないという意見が得られたため，周波数帯を見直す必要がある．そこで，錯視が生起性が保証された上で改めて UI の有用性を示すことを目的とし，周波数を 4.29–7.50 Hz に半減させたフリッカ刺激を用いて実験を行った．その結果，識別手法として IT-CCA を導入することで，錯視が生起がしやすい周波数帯においても識別精度が低下せず，既存のフリッカ刺激に匹敵する高い精度を示した．さらにアンケートの結果から，周波数を下げることで錯視が起こりやすくなる傾向が見られた．また，4 ストローク運動錯視を注視する際，SSVEPと SSMVEP を同時に誘発している可能性が示唆されたが，IT-CCA は 2 種の VEP の干渉による影響を受けなかった．そのため，IT-CCA を識別手法として用いることで，4 ストローク運動錯視を用いた UI に対し，高い操作性と錯視の生起の両立を可能にすることが期待される．

1. はじめにしであるにも関わらず，刺激が一方向へ動き続けているよ
うに知覚される運動錯視である．4 ストローク運動錯視はBrain-Computer Interface（BCI）は，脳波など脳から取輝度反転を繰り返すため，フリッカ刺激として扱うことで得される情報を利用して，感情の可視化や文字入力，UI 操

き，加えて錯視を注視の対象とすることで注意散漫になら作といったコンピュータ操作を可能にする．BCI を用いたないと予想される．このことから，4 ストローク運動錯視

インタフェースとして，一定周期で明滅を繰り返すフリッ

を UI 要素に用いることで BCI 向けの UI としての機能性

カ刺激への注視をトリガーとして UI 要素を操作するものが保証されつつデザインの質が向上すると考えた．そしてが存在する．これは，定常状態視覚誘発電位（Steady-State

4 ストローク運動錯視を用いた UI が実際に SSVEP ベース

Visual Evoked Potential：SSVEP）と呼ばれる，注視するの BCI に対して有用か検証を行った [1]．その際，SSVEP

フリッカ刺激の周波数に等しい周波数成分の振幅増強が，振幅の増強効果は 10，15 Hz 付近でピークになると言われ視覚野の脳波で観測される現象を利用している．SSVEPているため [2], [3]，刺激周波数は 8.57，10.0，12.0，15.0

をベースとした BCI は，高い識別精度や短時間のキャリブ

Hz の 4 条件を用いた．検証の結果，4 ストローク運動錯視

レーションを実現したことから，BCI を介して GUI の操を用いた際も高い識別精度が得られ，UI としての機能性作を行う際の，最も一般的かつ効率的な手法として用いらが保証されることが示された．さらに実験後のアンケートれる．しかし，既存の UI で用いられるフリッカ刺激は選にて，「単なる点滅よりも動きがあって集中して見ること

択の度に目の疲れが蓄積され，なおかつ単調な刺激であるができた」，「運動錯視を注視する際に矢印全体を捉えよう

がゆえに，繰り返し注視していると徐々に注意散漫になっとしたため，注視する位置がなんとなく定まった」といってしまうのではないかと考えた．

た意見が得られ，錯視の生起によって注意が保たれること

そこで我々は，UI に用いられるフリッカ刺激の単調なが示唆された．よって，4 ストローク運動錯視の有用性がデザインを改良するために 4 ストローク運動錯視に着目示されたが，12.0，15.0 Hz では速すぎて錯視が起こらなした．4 ストローク運動錯視とは，少数の静止画の繰り返

い参加者も見られた．この結果から，錯視が起こる周波数

1
a)
b)

明治大学
cs222033@meiji.ac.jp
homei@homei.com© 2024 Information Processing Society of Japanは SSVEP 振幅の増強効果がピークとなる周波数より小さ
いと考えられるが（図 1），複数の UI 要素を配置し，それ31情報処理学会 インタラクション 2024
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図 1

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周波数に対する SSVEP 振幅の増強幅のイメージ図．10–15

Hz で最大の振幅が観測される [2], [3]．橙色に示した範囲は，錯視が生起しやすいと予想される周波数帯であり，SSVEP の振幅増強がピークとなる周波数は錯視が生起する周波数帯よ図 2

4 ストローク運動錯視を引き起こすフレーム遷移の様子（[7]りも大きい．そのため複数の UI 要素を配置し，それぞれ錯視

より引用）．ファイ現象とリバースファイを交互に知覚させるが起こるように周波数を設定すると，ピークに満たない周波数

ことで，4 ストローク運動錯視が生起される．

を用いる必要がある．

詳しく説明し，4 ストローク運動錯視との関連性について
ぞれ錯視が起こるように周波数を設定すると，ピークに満論じる．最後に，本研究で使用した SSVEP の識別手法にたない周波数を用いる必要がある．

ついて，2.5 節で詳細に説明する．

本研究の目的は，錯視の生起性が保証された上で，SSVEP
ベース BCI 向けの UI に対する 4 ストローク運動錯視の有2.1 4 ストローク運動錯視のメカニズム

用性を改めて示すことである．実験では，以前に用いた刺静止画の連続によって引き起こされる仮想の運動を知覚

激の半分のフリッカ周波数（4.29，5.00，6.00，7.50 Hz）

する現象をファイ現象といい，これは Wetheimer によってを持つ 4 ストローク運動錯視を用い，SSVEP の識別精度発見された [4]．また，Anstis は，輝度が反転した上でわずが保たれ，かつ錯視が生起されるか調査した．実験の結かにずれた 2 つの画像を連続して提示した際，知覚される

果，錯視が起こりやすくなる傾向が見られたが，正準相運動が画像のずれとは反対方向になることを報告した [5]．

関分析（CCA）による識別では 10 %程の精度低下が見ら

この知覚現象は，ファイ現象と逆の効果があり，リバースれた．これを解消すべく Individual template-based CCA

ファイと呼ばれている．

（IT-CCA）を導入したところ，識別精度が低下せず，既存

Anstis らは，2 枚の連続する画像と，それらの輝度を反のフリッカ刺激と比較しても差が見られないことが明らか転させた 2 枚の画像を用いて，ファイ現象とリバースファとなった．したがって錯視が生起しやすい周波数帯を用いイを交互に知覚させる 4 ストローク運動錯視の存在を示しても UI としての機能性が保証されることが示された．

た [6]．4 ストローク運動錯視は，図 2 のような 4 コマの静また，追加実験により，4 ストローク運動錯視を注視した

止画を繰り返すことによって一方向に無限に移動している

際，SSVEP だけでなく，定常状態運動視覚誘発電位（Steady-

ように知覚させる運動錯視である．北岡は，4 ストローク

State Motion Visual Evoked Potential：SSMVEP）と呼運動錯視を用いて直線運動や回転運動，膨張・縮小などのばれる VEP が同時に増強されたことが示唆された．CCA

動きを知覚させる作例を数多く示している [7]．

は干渉の影響を受け識別精度の低下が見られたものの，

IT-CCA では精度の低下は見られなかった．これら 2 つの2.2 SSVEP の特性

実験結果を踏まえ，4 ストローク運動錯視をフリッカ刺激

定常状態視覚誘発電位（Steady-State Visual Evoked Po-として用いる場合，2 種の VEP の鑑賞による影響を受け

tentials: SSVEP）は，視覚刺激の提示によって誘発されるない IT-CCA を識別方法に用いることが有用であると結論

視覚誘発電位（Visual Evoked Potential：VEP）の一つでづけた．

あり，特定の周波数で明滅する視覚刺激（フリッカ刺激）

2. 関連研究
本章では最初に，今回の研究で用いる 4 ストローク運動
錯視の発生メカニズムについて 2.1 節で詳しく説明し，2.2

によって誘発される自然な周期的反応である [8], [9]．視覚情報を識別する際は P300 事象関連電位や SSVEP を用いることが多いが，最近では特に SSVEP が注目されている [10]．

節では SSVEP に関する知識を提供する．本研究では主にSSVEP は，1–90 Hz の周波数を持つフリッカ刺激によっ

フリッカ刺激に焦点を当てているが，同様にフリッカ刺激て誘発される [2], [3]．誘発される SSVEP の振幅は，刺激に焦点を当てた研究は既に存在しており，それについてはの周波数に等しい周波数成分で最大となり，高調波成分で2.3 節で紹介する．さらに，2.4 節では SSMVEP についても増幅が見られる [2]．実験で用いられる刺激周波数は主© 2024 Information Processing Society of Japan32

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また，SSVEP の振幅増強効果は，フリッカ刺激を中心視野に配置し，大きく見せることで高まることが判明している．Garcia らは視覚に含まれる黒背景と，明滅する白色
画素の比率を変化させ，SSVEP 振幅の増幅との関係性を調査した [17]．調査の結果，白色画素の比率が大きくなる
につれて SSVEP 振幅が大きく増強したことを報告している．また，中心視野に刺激を配置することで，周辺視野に
図3

フリッカ刺激の各周期において交互に提示される視覚刺激（[11]Figure 3 より引用）．（a）単一グラフィック刺激．単一のオブ比べてより増幅した SSVEP 振幅が得られることを示した．
フリッカ刺激を注視した際の疲労を軽減するため，刺激ジェクトが表示・非表示を繰り返す．（b）パターン反転刺激．

のデザインの改良を試みた事例もある．Siribunyapha ら

一定のパターンで配置された 2 色の色が交互に入れ替わる．

は QR コード型のフリッカ刺激を提案し，明滅の強さを軽減した [18]．また，フリッカの色によって疲労を軽減するに，1–12 Hz の低周波数帯，12-30 Hz の中周波数帯，30–60ことを目的とし，基礎研究として色ごとの SSVEP 振幅増

Hz の高周波数帯の 3 つの周波数帯に区分されている [11]．

強の影響を調査した研究がある [19], [20]．その結果，色に多くの BCI 研究では，より大きな反応を得やすい低周波数

よって SSVEP の振幅増強に差があることを示し，白色刺帯と中周波数帯を使用しているが，10，15 Hz 付近で振幅激がいずれの周波数帯でも高い精度を示したことが報告さが最大となるため [2], [3]，10–15 Hz 付近が刺激周波数とれている．これらの研究事例は新たなフリッカ刺激を提案

して用いられる事が多い．

するという点で本研究と一致している．

さらに，異なる周波数のフリッカ刺激を同時に注視した
際，どのように SSVEP が誘発されるかも調査されている．

2.4 反復動作の注視によって誘発される VEP

Andersen らは，複数の異なる周波数のフリッカ刺激を重フリッカ刺激によって誘発される VEP 以外にも，反復動

ね合わせて提示した場合，各周波数に対応する SSVEP 振作の注視によって誘発される VEP（Motion-based Visual

幅が増幅することを示した [12], [13]．また，その中でも注

Evoked Potentials: mVEP）が存在する．フリッカ刺激を視していた周波数に対応する SSVEP 振幅が最も増幅され用いる手法に比べ，疲れ目などの影響が少ないため，定ることが示されている．

常的な mVEP である Steady-State Motion Visual Evoked

2.3 SSVEP を誘発するフリッカ刺激

おける新たなトレンドになっている [21]．Stawicki らは，Potentials（SSMVEP）は SSVEP ベースの BCI の分野に
SSVEP の研究で用いられるフリッカ刺激は，光刺激，単SSMVEP に関する研究で提案されてきた視覚刺激をまと一グラフィック刺激，パターン反転刺激の三つに大きく分

め，パフォーマンスに関して SSVEP との比較実験を行っけられる [11]．光刺激は LED，蛍光灯などの光源を用いて，た [21]．フリッカ刺激と比較を行った運動刺激は，図 4 に指定された周波数で変調されたものであり，あらゆる波形示した（b）から（f）の 5 種類である．

を正確に表現できるという利点がある．他 2 種の刺激はコンピュータの画面上に表示される．単一グラフィック刺激（図 3a）は，正方形や矢印などのグラフィックを明滅させて表示させるものであり，光刺激をコンピュータ画面上で模倣している．パターン反転刺激（図 3b）は，チェッカー
ボードなどのグラフィカルなパターンを反転させ，交互に表示するものであり，通常は白と黒で色分けされている．
パターン反転刺激は輝度が反転しても刺激の平均輝度が変化せず、コントラストのみが変化する．そのため，パ(b) 白い円が上下を行き来する動作．
(c) コインが水平回転するような動作．
(d) 市松模様が放射状に収縮と膨張を繰り返す動作．
(e) 円や市松模様の隣り合う円弧が外向きと内向きで交互に動く動作．

(f) 円弧の回転動作．

ターン反転刺激を構成する 2 つの空間的変化は，同じ種類

実験の結果，（b）の上下運動のみ，パフォーマンスに関と数の神経細胞の反応を同様に引き起こす [14], [15], [16]．

して SSVEP と同等であったが，検証したどの刺激も，主つまり刺激の一方の段階と他方の段階に反応する神経細観的に従来のフリッカー刺激よりも快適であることは確認

胞が同じであるため，各反転への反応も同じになる．したできなかったと報告している．

がって，光刺激と単一グラフィック刺激は 1 サイクルの明4 ストローク運動錯視は反復動作を併せ持つ明滅刺激の滅，すなわち 2 回の交替で SSVEP 振幅の増幅を引き起こため，SSVEP だけでなく SSMVEP も誘発されると考えらすのに対し，パターン反転刺激は 1 回の交替で SSVEP 振れる．よって，4 ストローク運動錯視をフリッカ刺激とし幅の増幅を引き起こす．

て用いることで，SSVEP で用いられる刺激と SSMVEP で© 2024 Information Processing Society of Japan33

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図 5

訓練データが不要の識別手法における，SSVEP の検出過程を表す図（[23] Figure 1 より引用）．

() 
sin 2πfm t()  cos 2πfm t 




..
Xm = 
,
.
 (
)


 sin 2πHfm t ()
cos 2πHfm t

図 4

Stawicki らによるパフォーマンスの比較実験で用いられた刺激の一覧（[21] Figure 2 より引用）
．

t=

1 2
P
, ,··· ,
F F
F

(2)

ここで，H は高調波の数，F はサンプリングレートを示す．最終的に出力される周波数 fˆ は，以下の式によって求められる．

用いられる刺激の双方の利点を活かすことが期待できる．

fˆ = arg max ρm ,fm

m = 1, 2, · · · , M(3)

2.5 SSVEP の識別手法

CCA は訓練データが不要な識別手法の１つである．訓練

2.5.1 正準相関分析（CCA）

データが不要な識別手法は，いずれも SSVEP の検出を図 5

Lin らは，多チャンネルの脳波データにおける SSVEP をに示された過程で行う．1 回の試行における多チャンネル

検出するために正準相関分析（Canonical correlation anal-の脳波信号と，各刺激周波数の正弦・余弦参照信号を入力

ysis: CCA）を導入した [22]．CCA は 2 つのデータセット

することで，ターゲットごとの特徴量 Ψ Y, Xf が抽出さ間の基礎的な相関を見つけるために用いられる多変数統計れる [23]．なお，CCA では最大正準相関が特徴量 Ψ にあ

的手法である．

たる．

Y と X をそれぞれ，多チャンネルの脳波信号と参照信号()

2.5.2 IT-CCAを表す 2 つの多次元変数とする．CCA では，2 つの正準変

Individual template-based CCA（IT-CCA）は，Bin ら

量 Y と X の相関が最大となるような線形結合 y = Y T Wy ，によって開発された CCA 法である [24]．参照信号として，

x = X Wx を求める．ここで，重みベクトル Wy と Wx

CCA では各刺激周波数の正弦・余弦参照信号を用いたのは，以下の最適化問題（式 1）を解くことにより求めるこに対し，IT-CCA では各個人で複数試行分の脳波データをとができる．

平均化したテンプレートを参照信号として用いている．

T

[
]
( )
E yT x[][]max ρ y, x =Wy ,WxE y T y E xT x[]
(1)
E WyT Y X T Wx
] [
]
= [ T
E Wy Y Y T Wy E WxT XX T Wx

各ターゲットについて，参照信号として用いられる個々のテンプレート χ̄m ∈ R C×P（C チャンネル × P プロット）は，

N 回分のトレーニング試行のデータ χmn（n = 1, 2, · · · , N ）を平均化することで得られる（式 4）．式 1 の X に χ̄ を代入することで，以降は CCA と同様の手順で識別を行うことが可能になる．

Wy および Wx における ρ の最大値は最大正準相関であり，
Wy および Wx への射影は正準変量である．SSVEP における CCA では，C 個のチャンネルの脳波信号 Y ∈ R C×P（C チャンネル × P プロット）と m 番目の刺激周波数のMean EEG data at channel 1..
χ̄m = .
Mean EEG data at channel n(4)

信号 Xm ∈ R 2H×P （式 2）が，それぞれ式 1 の Y と X に訓練データを用いた CCA 法は複数存在するが，その中で代入され，すべての刺激周波数について正準相関係数 ρm

も IT-CCA が高い精度を示したことが Nakanishi らによっが求められる．

て報告されている [25]．

© 2024 Information Processing Society of Japan34

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3. 実験 1
明滅の頻度が半減しても SSVEP による識別が可能か検証するために，指定されたフリッカ刺激を注視するタスクを行った．実験デザインやタスク，実験手順は以前行った
実験 [1] を元に設定された．

3.1 機材と実験環境
実験では，脳波計（Epoc X[26]）と，デスクトップ PC（Intel

Core i9-12900KF, GeForce RTX 3070 Ti, 32.00 GB RAM）

図 6

実験で用いた 4 ストローク運動錯視（S = “F our-stroke”）のフレーム遷移の様子．赤い点線は矢印がわずかに移動していを使用した．ディスプレイの解像度は 2560 × 1440 pixels

ることを示している．4 サイクルでファイ現象とリバースファ（24.5 inches，586.7 mm × 330.0 mm，0.2292 mm/pixel）

イが交互に発生する．

で，リフレッシュレートは 240 Hz，応答速度は 0.03 ms であった．実験システムは Unity で実装し，ディスプレイに垂直同期させ，240 fps，フルスクリーンで実行した．
環境音による脳波のノイズを避けるため，実験は防音環境が整った部屋で，無音の状態で行った．参加者の疲れ目を低減するために蛍光灯を点けていたが，太陽光は遮断された状態を保っていた．

3.2 脳波の計測
電極装着部位は 10%法に従って，P7 ，P8 ，O1 ，O2 を用いた．脳波データは EPOC X によって 2048 Hz でサンプ

図7

実験 1 のタスクの概要図（S = “N ormal”）．各位置でそれぞれ提示される周波数や矢印の向きが固定されている．

リングされ，256 Hz にダウンサンプリングされた後に，Bluetooth を介して PC に送信された．PC 側では，Emotiv
Pro を用いてデータを受け取り，Lab Streaming Layer を介して Unity に送信された．

3.3 刺激フリッカ刺激の種類を独立変数（S ）とし，以下の 2 種類のフリッカ刺激を用いた．なお，すべての刺激の大きさ
は 200 pixels で統一した．

• N ormal：白黒に明滅する四角形のフリッカ刺激．
• F our-stroke：指し示した方向へ矢印が動いているよ
うに知覚される 4 ストローク運動錯視（図 6）．

図8

実験 1 のタスクの概要図（S = “F our-stroke”）．各位置に配置された刺激の輝度反転の頻度は N ormal 条件と同様である．

4 ストローク運動錯視ではリバースファイが起こる際に条件，図 8 は F our-stroke 条件での概要図を示している．

輝度が反転するため，リバースファイの周期を輝度が反転

灰色の背景で，四方には異なる周波数のフリッカ刺激，中する周期に合わせた．そのため運動錯視の画像の更新は，央には注視するターゲットを指し示す矢印が表示された．

N ormal 条件と比べ 2 倍の頻度で行われた．

参加者には，任意のタイミングで Space キーを押下さ

本実験で用いたフリッカ刺激は，各フレームに対応する

せた．Space キーが押下されると，中央の矢印が次のター連番画像を生成し，生成した連番画像から動画を作成する

ゲットを指し示し，参加者は指定されたターゲットを注視ことで実装した．連番画像の生成には Procesing を用い，するよう促された．フリッカ刺激は 4 秒後に開始され，6連番画像から動画を作成する際は FFmpeg を用いた．白黒

秒間提示された．よって参加者は，試行ごとに 1 つのターに明滅するフリッカ刺激は 120 fps，輝度変化による運動

ゲットを 10 秒間注視するよう求められた．参加者には必

錯視は 240 fps でエンコードされた．

要に応じて任意の試行間で休憩を取るよう指示し，体調不良が起こった際は直ちに実験を中止する旨を伝えた．

3.4 タスクタスクの概要図を図 7 と図 8 に示す．図 7 は N ormal© 2024 Information Processing Society of Japan4 つのターゲットそれぞれに対して 1 試行ずつ，合計 4試行を行うまでを 1 セットとし，参加者は各ブロックごと

35

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2024/2/28に 10 セットを続けて行った．実験は 3 回に分けて行われ，

1 回の実験では 2 ブロックが行われた．各回の実験終了後，参加者は簡単なアンケートフォームに回答を行った．

3.5 実験デザインと手順
各フリッカ刺激の周波数の組み合わせ（Fgroup ）は Slowと F ast の 2 条件であった．Slow 条件で用いた周波数 fは，f = 4.29，5.00，6.00，7.50 Hz，F ast 条件で用いた fは，f = 8.57，10.0，12.0，15.0 Hz であった．なお，f の値は 240 Hz で画面を更新する際，前者では 28，24，20，

16 フレームごと，後者では 14，12，10，8 フレームごとに，それぞれ輝度反転が起こるよう設計されている．
フリッカ刺激の種類（S ）は 3.3 節の 2 種類であり，そ図 9Slow 条件に対する CCA の平均識別制度の参加者内比較．

図 10

F ast 条件に対する CCA の平均識別制度の参加者内比較．

れぞれを “N ormal”，“F our-stroke”とした．S の設定は1 回目と 2 回目で異なるようにした．また各回では疲れ目の影響を考慮し，1 ブロック目は Slow 条件，2 ブロック目
は F ast 条件で実験を行った．f の提示順序はセットごとにランダムで決定した．

1 回目の実験では，まず参加者に対し全体の実験概要の説明を行った．その後の手順は 3 回とも同様であった．まず参加者は BCI を装着し，電極の接触状態の調整を行った．その後，タスクを 2 ブロック行い，各ブロックで参加
者は練習用タスクを 2 セット行い，続けて本番を 10 セット
行った．全ての実験の終了後，参加者は簡単なアンケートに回答した．一人当たり合計で 4 ブロックを行ったため，
全試行は 1,120 試行（ = 4 試行 × 10 セット × 4 ブロック

× 7 名）であった．
い，多重比較には Bonﬀeroni 法を用いた．独立変数は S ，

3.6 参加者
参加者 7 名（平均 22.6 歳，SD = 1.40）を対象に行われFgroup ，T の 3 つで，従属変数は Accuracy であった．グ
ラフ中のエラーバーは標準偏差を示している．

た．参加者の内，裸眼の人は 5 名，眼鏡を着用していた人
は 2 名であった．参加者には予め，疲れ目の発生などのリスクを伝えており，合意を得た上で実験を行った．

4. 結果

4.1 CCA による識別
参加者内の平均識別精度を図 9 と図 10 に示す．なお，
図 9 は Slow 条件，図 10 は F ast 条件に対する識別精度を示す．刺激の種類によらず，CCA を用いた識別手法の

5 つの時間窓長（T = 1, 2, 3, 4, 5 s）に対し，Y を全チャ

精度は時間窓長を大きくすることで向上する傾向が見られンネルから得られたデータ，Xm を m 番目の刺激周波数

た．また S の 2 条件を比較すると，ほとんど差が見られずに対する参照信号として，CCA と IT-CCA で分析を行った．それぞれの方法で各試行ごとに fˆ を算出し，fˆ の値が

N ormal 条件の方がやや高い結果になった．図 9 と図 10ターゲット周波数に等しければ，その試行を成功とした．

%ほど低下していることが読み取れる．

c
なお，識別精度は Acc = N
N × 100 [%] で求められた．Nc

は識別に成功した試行回数，N は全試行回数を示す．

CCA では，m 番目の刺激周波数に対応する第 2 高調波までの正弦波を参照信号とした．IT-CCA では参加者ごとに，各電極の m 番目の刺激を注視した試行における平均の脳波データを算出し，それらを参照データとした．

を比較すると，Slow 条件の精度は，F ast 条件に比べ，10
分 散 分 析 の 結 果 ，T で 主 効 果 が 見 ら れ た（F4,24 =58.44, p < .001）．一方，Fgroup （F1,6 = 2.224, p = .186）と S （F1,6 = 1.153, p < .324）では主効果が見られなかった．また，いずれの交互作用も見られなかった．
表 1，表 2 は，参加者間で識別精度を比較したものである．表中の太字で書かれた数字は，参加者ごとの最も高い

全 1,120 試行のデータを用いて三元配置反復測定分散

精度の値を示している．Slow 条件において，7 名中 4 名

分析を行った．なお，分散分析は IBM SPSS を用いて行の参加者は N ormal 条件で最大値を示し，残りの 3 名は© 2024 Information Processing Society of Japan36

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表 1
参加者

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Slow 条件における識別精度の参加者間比較．
N ormalF our-stroke

3 sec

4 sec

5 sec

3 sec

4 sec

1

50.0

60.0

72.5

67.5

62.5

5 sec
80.0

2

52.5

50.0

60.0

30.0

37.5

35.0

3

50.0

52.5

57.5

55.0

65.0

65.0

4

40.0

45.0

47.5

32.5

37.5

35.0

5

90.0

97.5

97.5

70.0

80.0

87.5

6

55.0

60.0

70.0

62.5

65.6

71.9

7

72.5

75.0

82.5

60.0

67.5

62.5

表 2

F ast 条件における識別精度の参加者間比較．

参加者

N ormalF our-stroke

3 sec

4 sec

5 sec

3 sec

4 sec

5 sec

1

92.5

100

97.5

60.0

67.5

80.0

2

65.0

65.0

82.5

65.0

80.0

82.5
37.5

3

57.5

67.5

77.5

30.0

32.5

4

30.0

35.0

35.0

47.5

60.0

52.5

5

82.5

87.5

87.5

62.5

62.5

70.0

6

40.0

47.5

60.0

72.5

87.5

97.5

7

82.5

82.5

92.5

77.5

75.0

75.0

図 12

F ast 条件に対する IT-CCA の平均識別制度の参加者内比較．

図 13 「すべての刺激に対して錯視が起こったか」という質問に対する回答の割合．Slow 条件では「すべての刺激に対し錯視が起こった」と回答した人の割合が F ast 条件に比べて高い結果となった．

4.3 アンケート結果
F our-stroke 条件のタスクにおいて，すべての刺激で錯視が起こったかアンケートを取った．その結果を図 13 に示す．F ast 条件では 7 名のうち 4 名が，速すぎて動きが見えないものがあったと回答し，特に 15.0，12.0 Hz の刺激に対して錯視が生起されない結果となった．一方，Slow
条件では 7 名のうち 6 名が，すべてのターゲットで錯視が
図 11

Slow 条件に対する IT-CCA の平均識別制度の参加者内比較．

F our-stroke 条件で最大値を示した．一方，F ast 条件において，7 名中 4 名の参加者は N ormal 条件で最大値を示

起こっていたと回答し，残りの 1 名は，7.50 Hz の刺激で錯視が起こらなかったと回答した．

5. 考察と議論（1）し，2 名の参加者は F our-stroke 条件で最大値を示した．

CCA の結果から，以前の研究 [1] で示した通り，4 スト

また，1 名の参加者は両条件で同じ最大値を示した．さらローク運動錯視を用いることで普通のフリッカ刺激と比べに，Fgroup で比較すると，7 名中 6 名の参加者が，F ast 条て精度が低下する傾向が見られた．しかし今回の実験では件において，より高い精度を示していたことが読み取れる．

S に主効果が見られなかったため，4 ストローク運動錯視
をフリッカ刺激として用いた際に SSVEP 振幅の増強効果

4.2 IT-CCA による識別
参加者内の平均識別精度を図 11 と図 12 に示す．なお，
図 11 は Slow 条件，図 12 は F ast 条件に対する識別精度はあまり損なわれなかったと考えられる．したがって，4ストローク運動錯視に対する BCI 向け UI としての有用性が改めて示されたと言えよう．

を示す．図 9，図 10 と比較すると，CCA とは異なり，短また，IT-CCA を識別方法に用いることで，刺激の種類

い時間窓長でも高い精度を示す傾向が見られた．また各条や周波数によらず高い識別精度を示すことが明らかとなっ件での差は見られなかった．図 11 と図 12 を比較しても，た．これはターゲットを注視する度に，同じような特徴をSlow 条件と F ast 条件で精度にほぼ差が見られなかった．

持つ VEP が誘発されたために，平均化した参照データと分散分析を行ったところ，すべての独立変数に対して主効の相関が高くなったと考えられる．加えて，アンケートの果は見られず，いずれの交互作用も見られなかった．

結果から，フリッカ周波数を下げることで錯視が起こりや© 2024 Information Processing Society of Japan37

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すくなることが判明した．IT-CCA の結果も踏まえると，
フリッカ刺激の周波数を低下させ錯視が生起しやすいようにしても，IT-CCA を用いれば，注視するターゲットの識別が既存のフリッカ刺激と同程度に可能であると考察できる．

F ast 条件において IT-CCA の精度が非常に高い結果となったが，同じ実験条件を用いた以前の実験 [1] で得られた
データセットに対し，IT-CCA で識別を試みたところ，精度が極めて低い結果となった．以前用いた脳波計のサンプ
リング周波数が 128 Hz だったのに対し，本実験は 256 Hz

図 14

実験 2 で用いられた 2 種類の矢印の反復運動．赤い点線は矢と倍になったことで脳波がより詳細にサンプリングされ，印がわずかに移動していることを示している．（a）矢印が黒IT-CCA の精度が向上したと思われる．したがって，参照

色で背景が白色．（b）矢印が白色で背景が黒色．

データに脳波データを用いる手法において，脳波計のサンプリングレートの高さが非常に重要であると考えている．
参加者内比較の結果から，CCA では F our-stroke 条件の精度が N ormal 条件の精度をわずかに下回る傾向が見られたが，IT-CCA ではその傾向は見られていない．この要因として，4 ストローク運動錯視を注視した際に，明滅とは異なる刺激によって SSVEP とは異なる VEP が誘発され，干渉したのではないかと考えた．4 ストローク運動錯

図 15

参 加 者 内 に お け る CCA と IT-CCA の 平 均 識 別 制 度 の視はファイ現象とリバースファイを繰り返しているため，比較．（左）Black-arrow 条件での識別精度の比較．（右）明滅と画像の反復動作を同時に提示する刺激と捉えること

W hite-arrow 条件での識別精度の比較．

ができる．そのため，錯視を知覚したと同時に反復動作に注意が向けられたことで，SSMVEP が誘発されたのでは刺激（図 14a）を用いた条件を “Black-arrow”条件，黒色ないかと考えた．そこで，実験 1 で用いた 4 ストローク運

背景に対し白色の矢印が振動する刺激（図 14b）を用いた

動錯視において，矢印の反復運動が識別精度に影響を及ぼ条件を “W hite-arrow”条件と呼ぶ．f の提示順序はセットしていたかを調査するため追加で実験を行った．

ごとにランダムで決定した．

6. 実験 2

参加者に対し実験概要の説明を行った後，まず参加者
は BCI を装着し，電極の接触状態の調整を行った．その4 ストローク運動錯視における SSMVEP の誘発性の検後，タスクを 2 ブロック行った．なお，1 ブロック目は証を行うための実験を行った．機材や実験環境，タスクのBlack-arrow 条件，2 ブロック目は W hite-arrow 条件で

内容は実験 1 と同様であった．脳波の観測方法も同様で，タスクが行われた．各ブロックで参加者は練習用タスクを

実験 1 と同じ部位に電極を配置して実験を行った．また，2 セット行い，続けて本番を 10 セット行った．実験終了

この実験は実験 1 の参加者全員を対象に行われた．

後，参加者は簡単なアンケートに回答した．一人当たり合計で 2 ブロックを行ったため，全試行は 560 試行（ = 4 試

6.1 刺激行 × 10 セット × 2 ブロック × 7 名）であった．

実験 1 で用いた 4 ストローク運動錯視は，背景が白色で矢印が黒色の状態と，背景が黒色で矢印が白色の状態

6.3 結果が存在する．そのため，矢印と背景の色の組み合わせが実験 1 と同様に，5 つの時間窓長（T = 1, 2, 3, 4, 5 s）にSSMVEP 振幅の識別精度に影響を及ぼす可能性を考慮し，対し，Y を全チャンネルから得られたデータ，Xm を m 番

2 種類の刺激を用いた（図 14）．なお，すべての刺激の大

目の刺激周波数に対する参照信号として，CCA と IT-CCA

きさは実験 1 と同様に 200 pixels で統一した．

で分析を行った．参加者内の平均識別精度を図 15 に示す．
グラフ中のエラーバーは標準偏差を示している．

6.2 実験デザインと手順両条件において，CCA に比べ，IT-CCA の精度が大き

各 刺 激 の 振 動 数 f は 固 定 さ れ て お り ，そ れ ぞ れ がく上回る結果となった．CCA では最大でも 40 %程度の精

実 験 1（ 図 8）に 対 応 す る 位 置 に 配 置 さ れ た（f =度しか得られなかったが，IT-CCA では最大で 90 %の精

8.57, 10.0, 12.0, 15.0 Hz）．視覚刺激は 6.1 節で示した 2 種度を達成している．

類を用いた．以降，白色背景に対し黒色の矢印が振動する© 2024 Information Processing Society of Japan38

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7. 考察と議論（2）7.1 実験 2 に対する議論
IT-CCA の精度が最大で 70 %を上回っていたことから，矢印の振動を注視したことによって SSMVEP 振幅が増強されたと推測できる．しかし，振動の注視によって誘発された VEP は，4 種の振動数に対応した正弦波との相関がい
ずれも低かったため，CCA の精度が 25 %付近に収束したと考えている．以上より，振動を注視したことで，各振動数に一対一で対応する VEP が誘発されたが，振動数に等しい周波数成分の振幅増強は起こらなかったと考察する．

7.2 2 つの実験を踏まえた議論
実験 1 では，F our-stroke 条件における CCA での識別精度が N ormal 条件と比べわずかに劣る結果となった．この結果を実験 2 の結果を踏まえて改めて考察すると，4 ス
トローク運動錯視を注視する際，明滅と同時に矢印の振動が視界に入り，そこで増強した SSMVEP が干渉したこと
で CCA の精度が低下したと考えられる．しかし，IT-CCAによる識別ではそのような傾向は見られず，S の条件によらずに高い精度を示していた．実験 2 で，振動する刺激に対しても IT-CCA が高精度で識別できていたことから，

F our-stroke 条件において，IT-CCA による識別精度は，SSMVEP の干渉に影響されなかったと推測できる．そのため，S の条件によらずに高い精度を示したと考えられる．
また実験 1 において，IT-CCA による識別精度に対してFgroup の条件による差も見られなかったことから，4 スト
ローク運動錯視をフリッカ刺激として用いる場合，2 種のVEP の鑑賞による影響を受けない IT-CCA を識別方法に用いることで，錯視の生起が起こりやすい条件でも既存のフリッカ刺激に匹敵する高い識別精度を達成できると考えられる．CCA では S や Fgroup による精度の低下が見られたため，CCA よりも IT-CCA が，4 ストローク運動錯視の識別に適しているだろう．

7.3 4 ストローク運動錯視の UI への応用
4 ストローク運動錯視を UI に導入することで，言語によらない，UI 操作の誘導が可能になると考えている．エレベータの開閉ボタンのように，矢印などを組み合わせた静止画デザインを見ただけでは意味が伝わりにくい事例が存在する [27]．このように，静止画では十分な情報を伝達できないデザインに対し，錯視によって動きの情報を付加す
れば，文字を使わずとも UI の機能を説明できるようになると考えられる．デザインの面では輝度が反転する点が邪魔に思われる可能性があるが，SSVEP の誘発という機能をもたせることでその欠点を逆手に取りつつ，お互いの利点が非常に噛み合った UI が設計できるだろう．

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8. 制約と展望
本研究の制約として，フリッカ刺激を注視することで疲
れ目が生じてしまうことが挙げられる．実験後の感想として，「眠くなった」や「疲れが溜まった」という回答が多く見られた．また，タスクの量が多いという回答も複数得られた．そのため，本実験で用いたフリッカは刺激が強すぎると考えている．疲れ目が生じやすいことが，UI として用いた際に体験の質が低下することに繋がってしまう．そこで，フリッカの強さを低減し，長い時間注視しても疲れにくいよう工夫する必要がある．実際に 4 ストローク運動錯視に対し，フリッカの低減を試みる研究も存在し，Kawabe
らは部分的に輝度を反転させることで，錯視を生起させつつフリッカの低減を行っている [28]．このような手法を用いて，疲れ目の低減を試みたいと考えている．
また，今回の実験では白黒の 2 色で構成される運動錯視を用いたが，2 値化された画像では細かい描画ができない
ため，使えるデザインが基本図形を組み合わせたものに制限されてしまう．グレースケール画像を用いて作成した輝度変化による運動錯視が SSVEP 振幅を増強することができれば，細かい表現ができ，より UI デザインの質を高めることができると考える．そこで，グレースケールを用いた際に SSVEP 振幅が増強されるかを調査したいと考えている．本来，SSVEP は光の明滅によって誘発されるものなので，グレースケールの色の差を光の強さの差と同様に扱うことが可能かを同時に調査していきたい．
さらに，Anderson らの研究 [12], [13] によって，同時に複数の刺激を見た際に，最も注視していた刺激に対応する
周波数成分の振幅増強が起こると報告されていたが，4 ス
トローク運動錯視を注視する際にも，どこを注視するかによって増強される周波数成分が異なるのではないかと考えた．今回の実験では，注視の仕方に対して教示を伝えなかったが，教示を増やし，明滅を注視させるバイアス，振動を注視させるバイアス，その中間として錯視全体を注視させるバイアスをかけて変化が生まれるかを調査したい．

9. まとめ本研究では，SSVEP ベースの BCI 向け UI として用いられる 4 ストローク運動錯視に対し，錯視が生起される周波数帯において，SSVEP 振幅の識別精度が損なわれない方法
がないか調査した．その結果，輝度反転の頻度が 10.0 Hz
や 15.0 Hz から 5.00 Hz や 7.50 Hz に半減しても IT-CCAによる識別精度が低下せず，既存のフリッカ刺激と比較しても有意な差が見られないことが明らかとなった．また，
輝度反転の頻度が半減したことで錯視が生起しやすくなる
結果となった．4 ストローク運動錯視が生起される周波数
帯と UI として用いるのに適したフリッカ刺激の周波数帯は異なると思われていたが，この結果から，実際は錯視が39情報処理学会 インタラクション 2024
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生起される周波数帯でも増幅された SSVEP の識別精度は損なわれないことが明らかとなった．
また，4 ストローク運動錯視を注視した際，SSVEP とSSMVEP の 2 つの VEP が増強され，CCA では 2 つの[14]

VEP の干渉による影響を受けてしまったことが示唆された．しかし，IT-CCA を用いて識別を行うことで，VEP の干渉による精度の低下は見られなかったことから，4 スト[15]

ローク運動錯視をフリッカ刺激として用いる際に IT-CCA
を識別手法として用いることで，既存の BCI 用 UI に劣らない操作性を持ちつつ，より質の高い UI の設計が可能に[16]なることが期待される．
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