情報処理学会 インタラクション 2021
IPSJ Interaction 2021

INT21011
2021/3/10

eat2pic: 食事と描画の相互作用を用いて
健康的な食生活を促すナッジシステム
中岡 黎1,a)中村 優吾1,b)

松田 裕貴1

三崎 慎也1

安本 慶一1

概要：本研究では，食べるという行動を絵に色を塗るというタスクにリフレーミングすることで，ユーザの健康的な食生活を後押しするナッジシステム「eat2pic 」を提案する．eat2pic は，箸型センサとデジタ
ルキャンバスで構成されており，(1) ユーザが一口ごとに何をどれくらいの大きさで掴みどれくらいのス
ピードで食べているのかを自動的に追跡する機能，(2) 食行動の良し悪しをリアルタイムで視覚的にフィードバックする機能，(3) モチベーションを維持するために短期的・長期的な目標を提示する機能を提供する．本論文では，日本食に含まれる代表的な食材 45 品目を対象としてオリジナルの食事行動データセットを構築し，箸型センサの食行動認識能力を検証した．また，一人暮らしの若年男性を対象としたユーザス
タディを実施し，eat2pic のナッジメカニズムの有効性を評価した．実験の結果，提案する箸型センサは一口ごとの摂食タイミング，食材の種類，大きさを高い精度で認識することを確認した．また，eat2pic が，ユーザにゆっくりと食事をすることを促すと同時に，楽しみながらよりバランスのとれた食生活を動機づけることを確認した．

    

1. はじめに
食事は，私たちの心と身体の健康を維持するために欠かせない重要な生活習慣の一つである．COVID-19 の流行に





センシング箸

デジタルキャンバス    伴い，世界保健機関（WHO）は，強力な免疫システムを維持し，慢性疾患や感染症を回避または最小化するために，
健康的な食生活の重要性を強調している [1]．そのため，栄図 1eat2pic の概要．

養バランスの偏った食事，日常的な早食いや過食といった悪い食習慣を改善することが望ましい．

時間をかけて食べることが推奨されている [6]. そのため，

しかし，現代を生きる多くの人々にとって，健康的な食

ユーザの注意を奪いすぎることなく，ゆっくり食べること習慣を確立することは容易ではない．例えば，COVID-19

や栄養バランスの良い食品を選ぶといった健康的な食習慣の影響により孤食の機会が増えているが，孤食はジャンクを促すための解決策が必要である．

フードなど簡単に食べれる不健康な食品を選ぶ傾向を強め

そこで本論文では，カーム・テクノロジー [7] の設計思ることが知られている [2]．また，スマートフォンの普及

想を基づき，食事空間に自然に溶け込むインタフェースをに伴うデジタル介入の増加や，複数のデジタルメディアの通じて，ユーザの食事を妨害することなく，ゆっくり食べ

同時利用が，早食いや過食などの不健康な食習慣を加速さることや栄養バランスの良い食品を選ぶといった健康的なせる要因として考えられている [3], [4]．

食習慣を後押し（ナッジ）するシステム「eat2pic 」を提案

このような背景から，不健康な食習慣を克服するアプ

する（図 1）．eat2pic のキーコンセプトは，人間と絵画のローチとして，マインドフル・イーティングの概念 [5] がインタラクションを拡張し，人々の食生活が絵画に反映さ注目を集めている．マインドフル・イーティングでは，食れ，絵画の変化が人々の食生活の変容を促すという健康的事に集中するために，デジタル介入による食事中の気晴らな食生活を強化するためのフィードバックループを確立す

しを最小化し，一つ一つの食材を味わいながらゆっくりとることである．日常生活に溶け込むデザインを追求するために，ユーザが関心のある情報をアート化し，絵画を模し

1
a)
b)

奈良先端科学技術大学院大学
nakaoka.rei.no5@is.naist.jp
y-nakamura@is.naist.jp© 2021 Information Processing Society of Japanたディスプレイから提示する研究 [8], [9] は古くから存在するものの，ユーザの健康的な食生活をナッジすることを93情報処理学会 インタラクション 2021
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目的として，絵画を模した情報表現によって短期的/長期的なフィードバック手法を提案する研究は，我々の知る限
り存在しない．

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2.2 食行動の変容を促すナッジング技術
ナッジは，Thaler および Sunstein によって提案された行動経済学の概念である [21]．具体的には，人々の選択肢を

本研究では，日本食に含まれる代表的な食材 45 品目を禁止することなく望ましい行動へと促すための仕掛けや手対象としてオリジナルの食事行動データセットを構築し，法のことである．ここ数年で，ナッジは UbiComp や HCI

箸型センサを用いた食行動認識の精度を検証した．そのの研究領域で応用され，健康的な食行動を促進することを結果，本研究で開発した箸型センサは，高い精度で一口ご目的としたいくつかのシステムが提案されている [22]．

との摂食タイミング，食材の種類，大きさを認識できるこ

例えば，Adams ら [23] は，過食を防止するために，デとがわかった．また，一人暮らしの若年男性を対象とした

ルブーフ錯視 [24] を利用して食材が実際よりも大きく見え

ユーザスタディを通して，ナッジメカニズムの有効性を評るマインドレスプレートを設計した．また，Barral [25] ら

価した結果，提案システムがユーザの食事スピードを低下

は，サブリミナル・プライミング効果に基づいて，キッチさせると共に，楽しみながらバランスの取れた食材の摂食

ンで特定の食べ物を素早く点滅させることによって，ユーなど，健康的な食生活を動機づけることを確認した．

ザがその食べ物の選択するように誘導可能であることを明

2. 関連研究2.1 食事の自動モニタリング技術

らかにした．
早食いや偏食を防止することを目的として，センシング/
フィードバック方式を採用した食事行動支援システムをい食事行動の自動モニタリングは，UbiComp や HCI の研

くつか提案されている．Kim [26] らは，食べ物の重さの変究領域で重要かつ挑戦的なテーマであり，これまでに様々化をプレート型のセンサによって計測し，食事のペースがなシステムが提案されている．

早すぎると判断した場合には，光のフィードバックで利用

Foodlog[10] は，スマートフォンのカメラで撮影された

者に食事のペースを落とすように警告するスマートプレー

食事の俯瞰画像から食事メニューやカロリーを自動で推定

ト EcoMeal を提案している．HAPIfork [27] は，フォーク

することが可能な食事内容記録支援システムである．このを口に運ぶペースを監視し，早食いを検知した場合に光やシステムを用いて，日々の食事内容を記録することはでき振動のフィードバックを返すことで，ゆっくり食べること

るが，どの食材をどの順番でどのように食べたのかなど食を促す食事支援システムである．すでに商用化されておべ方に関する情報の記録することはできない．

り，日々の食事行動の履歴等を，スマートフォンアプリ上

一方，食事の食べ方を記録するためのシステムとして，で確認することができる．Kadomura らは，子供の偏食や腕時計型 [11] や，耳装着型 [12]，メガネ型 [13], [14] のウェ

遊び食を防止することを目的として，フォーク型センサとアラブルセンサを用いた手法が提案されている．また，複スマートフォンアプリのゲームを組み合わせたシステムを数のウェアラブルデバイスを組み合わせてより詳細な食事提案している [18]．カラーセンサから何色の食材を食べて行動を認識する手法も提案されている [15]．しかし，特殊いるのかを推定し，アプリケーション上のキャラクターのなウェアラブルデバイスを身体に装着したまま食事をする

振る舞いを連動させることによって，食行動の改善を動機

ことは，食事中の快適さを阻害する可能性がある．そこでづけている．

本研究では，食事中に使用するカトラリーをセンサ化するアプローチを採用する．

しかしながら，これらのシステムは，食事中における短期的なフィードバックの検討に注力しており，健康的な食

これまでに，食事行動の記録を目的としてスプーン型 [16],

生活を継続させるための仕掛けが不足している．また，一フォーク型 [17], [18]，箸型 [19] のスマートカトラリーが部のシステムは，日々の食事内容や食行動の履歴をチャー

提案されている．しかしながら，食べるスピードや食べた

トやグラフに集約して視覚化する振り返り機能を備えてい

食材の種類識別などを部分的に達成している技術は存在す

るが，定量的なデータによるフィードバックは，モチベー

るものの，一口ごとに食べるタイミング，口に運んだ食材

ションに負の影響をもたらす可能性が指摘されている [28]．

の種類や大きさを同時に記録することができるスマートカ

さらに，食事中に使用している食器やカトラリーによる光・トラリーは実現されていない．近年，PenSight [20] をはじ振動の介入や，スマートフォン上のゲームによるフィード

めとして，道具型のデバイスにカメラを統合し，道具を使バックは，ユーザの注意を過度に奪い，食事という行為に用した行為に関わるインタラクションを拡張するアプロー

本来備わっている優雅さを損ねる可能性がある．本研究でチが注目を集めている．そこで本研究では，小型のカメラ

は，食事環境に自然に溶け込むシステムデザインを追求すと慣性センサを箸型のデバイスに組み込み，画像認識技術

ると共に，食事環境の中心ではなく周辺に着目し，絵画をと時系列信号処理を組み合わせることで，一口ごとの詳細

模した定性的な表現を用いて，短期的／長期的なフィード

な食行動を自動記録するアプローチを採用する．

バックを提供するシステムを検討する．

© 2021 Information Processing Society of Japan94

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


3. 本研究が取り組む課題
本研究で取り組む課題は，以下の 3 つに要約される．

Eating

が何を食べているのか，どのくらいの速さで食べているの

Brushes

DishesPaletteFoodstuffs

Colors

 
 行動の詳細を把握する必要がある．しかし，食事行動の詳食事中の利用者の頭，首や耳などに複数のセンサを装着す   

る必要があり，ストレスがかかる可能性がある．これに対アプローチは，体にセンサを装着する必要がなくなるため，[C2] 食事中にユーザの注意を過度に奪うことなく，ゆっくりと食事をすることを促す手法の実現
ゆっくりとした食事を促すことを目的とした既存の方法
は，通常，食事中にゲームをさせたり，ロボットアームのような特別なデバイスを使用したりするなど，食事を中断させるアプローチを採用している．しかし，これらのアプ
ローチはマインドフルな食事を妨げる可能性があるため，食事を過度に中断することなく，ゆっくりと食事をすることをユーザに促す方法を検討する必要がある．

[C3] 長期的にバランスのとれた食生活を維持するためのモチベーションを付与する手法の実現
既存の健康的な食習慣を促す方法は，食事中のみを対象とした一時的な介入に限られている．多くの人々は将来の報酬よりも目先の利益を優先するバイアスを持っているため，長期的に行動を持続させることは困難である．したがって，長期的にバランスのとれた食生活を維持するためには，食事中だけに限らず，日常生活のふとしたタイミン
グで自身の食生活を振り返ることが可能な情報をユーザに提示し，個人の意識の中で健康的な食生活に対する存在感を高める仕掛けが必要がある．

4. eat2pic ：システムの設計
4.1 行動変容のためのアプローチ
人間の健康的な食生活を確立するためのアプローチを，

Fogg 行動モデル [29] に基づいて検討する．Fogg 行動モデ
ルでは，人が目標とする行動を実行するためには,(1) 十分な動機づけがあること, (2) 行動を実行する能力があること, (3) 行動を実行するきっかけがあることが必要であると考えられている．そのため，意図した行動が起こらない
場合には，これら 3 つの要素のうち少なくとも 1 つが欠© 2021 Information Processing Society of Japan    

    

して，食事中に使用するカトラリーをセンサに置き換える

我々の知る限り存在しない．

 細な認識を可能にする既存のセンシング手法は，いずれもバイスのみを使用して詳細な食事行動の認識する手法は，Painting

Chopsticks

か，一口でどのくらいの量を消費しているのかなど，その受け入れられる可能性が高い．しかし，食事中に単一のデ  

ユーザの食習慣の良し悪しを判断するためには，ユーザ

[C1] 食事行動を妨げることなく，一口一口の詳細な食行動を認識する手法の実現


図 2

eat2pic のコンセプト概要．

けていると考えることができる．食生活の改善というシナ
リオにおいては，ほとんどの人は，バランスのとれた食事を選択する，ゆっくり食べるというタスクを遂行するための身体的な能力をすでに持っていると推測される．そのため，多くの人々が健康的な食習慣を身につけていない原因
は，個人の生活空間の中でのモチベーションの欠如や，十分なきっかけが不足している点ではないかと推察する．そこで，本研究では食事のタスクを情報技術を用いて他のタスクにリフレーミングすることによって，健康的な食習慣を実施するためのモチベーションときっかけを増加させる
アプローチを採用する．

4.2 システム要件
eat2pic の要件を以下にまとめる．
機能要件

FR1 一口ごとの摂食タイミングを検知する．
FR2 一口ごとに食べた食材の種類を認識する．
FR3 一口ごとに食べた食材の大きさを認識する．
FR4 ゆっくり食べることを促すための
即時フィードバックを提供する．

FR5 バランスのとれた食事を促すための短期および長期の目標を視覚化する．
非機能要件

NFR1 見慣れた形や外見のインタフェースを利用する．
NFR2 日常生活への干渉を最小限にする．
4.3 システム設計
本論文では，物理世界における食事という行動をデジタ
ル世界における描画という表現に反映させ，健康的な食生活を促すナッジシステム「“eat” to “pic”（eat2pic ）」を提案する．我々は，eat2pic を設計する際，食べる行動と絵を描く行動のアナロジー（食べる行動と絵を描く行動には，
箸と絵筆，皿とパレット，食べ物の種類と色など，似たよ95情報処理学会 インタラクション 2021
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うな要素がある）に着目した．eat2pic の核となるプロセス

  

は，食事を単に栄養を体内に取り入れるための作業ではな         く，より創造的で遊び心のある行為に感じられるように，



食べるというタスクを風景画に色をつけるというタスクに


リフレーミングすることである．そして，ユーザの日々の

食行動が周囲の風景画に反映され，風景画の変化がユーザ
 の健康的な食生活を促すという，図 2 に示すようなフィー
ドバックループの確立を目指している．




eat2pic は，ユーザが馴染みのない技術に触れることに

対する不安を軽減するために，馴染みのある見た目や形の 

インターフェースを採用した（NFR1）．具体的には，セン











図 3 4 つの心理効果を用いたモチベーション維持メカニズム．

シングを行う入力装置として食事中に使う箸を，ユーザへの介入を行う出力装置として生活空間を彩る絵画（デジタ

設計されている．

ルキャンバス）を採用した．また，スピーカやバイブレー

第 1 段階では，「ツァイガルニック効果」を利用する．こタを用いた介入は，マインドフルな食事を妨げる可能性がれは，完了したタスクよりも中断されている不完全なタスある．そのため，eat2pic では，食事中の干渉は最小限に抑クの方が強く印象に残り，優先度が上がるという現象であえる目的で，視覚効果を用いた介入を採用した（NFR2）．

る．eat2pic は，枠線のみが表示された不完全な風景画をさらに，eat2pic では，ユーザの食生活の進行状況を，グラ

提示することで，ユーザに色を付けたいという欲求を喚起

フのような定量的な表現ではなく，風景画の色を徐々に変させることを狙っている．そして，風景画に色を塗るため化させるという定性的な表現を採用した．

にカラフルな食事メニューを選択することを促す．

eat2pic は，箸型センサと，デジタルキャンバスを用い

第 2 段階では，目標に対して若干の前進を感じたとき，て，3 つの機能 (1) ユーザが一口ごとに何をどのくらいの

目標達成への執着心が強くなる現象である「エンダウド・

速さで食べたかを自動的に追跡する機能，(2) 食行動の良プログレス効果」を喚起する．eat2pic は，ユーザが食べし悪しをリアルタイムで視覚的にフィードバックする機

た食材の色を風景画を自動的に着色し，食生活の進行状況

能，(3) モチベーションを維持するために短期的・長期的を可視化する．例え，栄養バランスが偏った食事メニュー

な目標を提示する機能を実現する．

を食べたとしても，風景画に対する色ぬりは進んでいくた

箸型センサは，時系列信号処理とディープラーニングに

め，ユーザは視覚的に進捗を感じることができる．

基づく画像処理のアプローチを用いて，ユーザの食べる速第 3 段階では，目標に向かって進むにつれて，ユーザの度（FR1），口に運んだ食材の種類（色）（FR2），大きさ

努力が増えていくという「目標勾配効果」を利用する．具（FR3）を認識する．そして，それらの認識結果をデジタ

体的には，短期・長期の eat2pic の色塗りが完成に近づく

ルキャンバス上の風景画に反映させる．eat2pic には，短につれて，バランスのとれた食生活を送ろうとする意識や，期 eat2pic と長期 eat2pic の 2 種類がある．短期 eat2pic で現在不足している食材（野菜など）の摂取量を増やそうとは，1 回の食事で塗り終わることができる小さな風景画をする意識を向上させることを狙っている．

使用する．小さな風景画は，食卓の上やダイニング空間の最後に，見えにくい目標よりも見えやすい目標の方が優壁など食事中に見ることができる位置に設置され，風景画先度が高いと認識する目標視覚化効果を利用する．つまり，のゆるやかな変化が，利用者がよりゆっくりと食べること

生活空間に配置された短期・長期 eat2pic を通じて，ユーザを促すように設計されている（FR4）．一方，長期 eat2picの食生活の進捗状況を視覚的に提示することで，健康的なは，塗り終わるまでに数日かかる大きな風景画を使用する．

食生活の確立に向けたユーザのコミットメントを高める．

大きな風景画は，キッチンに置かれており，調理前または

5. eat2pic: システムの実装

食後に介入することが期待される．ユーザは，各風景画を完成させるために，色とりどりの食材で構成された料理を

5.1 システムアーキテクチャ
eat2pic のシステムアーキテクチャを図 4 に示す．シス

食べる必要がある．
短期と長期の eat2pic は，健康的な食事を継続するため

テムは，箸型センサ，ゲートウェイデバイス，デジタルキャの目標になるように設計されている（FR5）．短期と長期

ンバスから構成されている．箸型センサには IMU センサの eat2pic を組み合わせたモチベーション維持のメカニズ（MetaMotionR+*1 : sensors — 100 Hz quaternion 3 軸加速

ムを図 3 に示す．このように，eat2pic は，4 つの心理的度センサ/ジャイロスコープ; dimensions — L29×W18×H6

効果（ツァイガルニック効果，エンダウド・プログレス効mm; weight — 5.7 g）と，食べる前の画像を撮影するための果，目標勾配効果，目標視覚化効果）が誘発されるように*1© 2021 Information Processing Society of Japan

MbientLabs: https://mbientlab.com/metamotionr/

96

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小型カメラ（内視鏡検査用カメラ*2 : resolution — 640×480

IMUセンサ(MetaMotionR+)px; frame rate — 4–5 fps）を搭載している．箸型センサの外装は，3DCAD によってデザインし，複数のプロトタ

小型カメラ

イプを 3D プリンタで出力した．持ちやすさや使いやすさの観点からセンサやカメラの位置を試行錯誤し，最終的に(a) 箸型センサ

図 5 に示す箸型センサデバイスを実装した (長さ：21cm，(b) 箸型センサを保持した時の外観

図 5箸型センサの構成．

重さ：41g)．

IMU センサ信号とカメラデータ（時系列画像）は，それぞれ Bluetooth Low Energy（BLE）と有線を介してゲー
トウェイデバイスに送信される．そして，ゲートウェイデ
バイスは，IMU センサ信号とカメラデータを同時に解析し，ユーザの食べる速度，口に運んだ食材の種類（色）と大きさを認識する．また，ゲートウェイデバイスは，ユーザの食事行動に基づいて，デジタルキャンバスに表示される(a) 短期 eat2pic(b) 長期 eat2pic

図 6 2 種類の eat2pic で使われる絵画: (a) は健康的な食事を (b)は健康的な献立選びをナッジする．

風景画（キャンバスビュー）の変更を制御するウェブサー

ために短期的・長期的な目標を提示する機能．以下では，バを備えている．キャンバスビューでは，摂食された食べeat2pic の各機能がどのように実装され，どのように連携

物の色を絵の具の色として，食事の速度は色の混ざりとししているかを説明する．

て，一口あたりの大きさは色が塗られる速度として対応づ

5.2.1 F1: 食事行動の自動トラッキング

けられている．

eat2pic は，箸型センサを使用して，ユーザが何をどのく本研究では，短期・長期のデジタルキャンバスに薄型タ

らいの速さで食べ物を消費したかを自動的に追跡する．こブレット端末とサイネージ端末を用いて，それぞれ図 6 にの追跡機能により，個人の食事の好みや偏り，食行動の特示すように実装した．短期 eat2pic キャンバスは 49 枚（7殊性などを記録することができる．eat2pic では，箸型セン色× 7），長期 eat2pic キャンバスは 350 枚（7 色× 50）のサから，食事中の IMU センサ信号とカメラデータ（時系

ピースがある．それぞれの原画は，日本の風景をテーマに列画像）を同時に取得する．そして，得られたセンサデー

ライブペイントパフォーマンス経験のあるアーティストにタと画像データのストリームを時系列信号処理とディープ

制作してもらった．短期 eat2pic キャンバスでは，1 回のラーニングに基づく画像処理のアプローチを用いて解析

食事を 50 個以上口にして食べることを目安にピース数をし，摂食タイミングの検出，食材の種類（色）の認識，口設定した．長期 eat2pic のピース数は，対象ユーザが自宅に運んだ食材の大きさの判定を行う．

で箸型センサを使って週 7 回以上，バランスのとれた食事

箸型センサを用いた認識パイプラインの構成を図 7 に示をするという想定で暫定的に決定した．それぞれのキャン

す．入力は IMU センサから得られる加速度とジャイロと，

バスはダイニングとキッチンに設置されている．

箸の先端に取り付けられたカメラから収集された画像データである．システムは，時系列信号処理部とディープラー

5.2 システム機能

ニングに基づく画像認識部から構成されている．時系列信eat2pic には 3 つの機能がある：(F1) ユーザが一口ごと

号処理部では，まず，IMU センサから取得した加速度信号に何をどのくらいの速さで食べたかを自動的に追跡するとジャイロ信号から，箸の姿勢角度を算出する．そして，機能，(F2) 食行動の良し悪しをリアルタイムで視覚的にＺ軸方向の回転量を計測し，箸の先端を口に向ける動きを

フィードバックする機能，(F3) モチベーションを維持する

監視する．Ｚ軸方向の回転量の時系列信号の一例は，図 7の上部に示している．

  ­  ­­  ­


 

 ­ ­­ ­    

べ物を口に入れたかどうかを知ることができない．この  ­ 
 

­­

ような誤認識を防ぐために，パイプラインでは，ディープ        ため IMU センサからの信号だけでは，ユーザが実際に食   ­

 





し，ユーザの摂食タイミングを特定する．しかし，単に箸を上に向けただけでは，同様のピークが検出されてしまう



システムは，このデータに対してピーク検出処理を適用







­
 ­
­

ラーニングベースの画像認識プロセスを並列で適用する．
具体的には，カメラからの画像の各フレーム（4〜5fps）に

図 4*2

eat2pic のシステム構成図．

KKmoon: https://www.kkmoon.com/© 2021 Information Processing Society of Japan

対してオブジェクト認識を行う．オブジェクト認識に使用するモデルは，VGG16 [30] と Yolov3 [31] をベースに構築

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 

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短期 eat2pic      長期 eat2pic





7日後

バランスの
とれた食事

 

(w/ various colors)  



7日後

バランスが
悪い食事

(w/ few colors)    図 9 異なる食事をとった際の eat2pic の表示の例．
      

図 7



















食事認識パイプラインの概要図．

 


健康的な食事方法 (適切なスピード) 
 





図 10 45 種類の日本食．

図 11

評価実験で用いた献立．

5.2.3 F3: ユーザのモチベーションを維持するための短時間
不健康な食事方法(速いスピード)…風景画は完成せず、色が混ざってしまう。

期的・長期的な目標提示

eat2pic では，それぞれの風景画の全てのピースに色を塗ることを短期的・長期的な目標として設定している．様々図 8 食べる速度に応じて色が変化する例．

な色で構成された風景画を完成させるためには，様々な色した．それぞれのモデルは，各フレームごとに，食べ物ので構成される食材を食べることが求められる．図 9 は，食種類と色，食べ物の大きさ（小，中，大），食べ物がユーザ

事メニューの種類に応じて風景画の塗られかたが変化するの口に入ったかどうかを認識する．

例を示している．このように，バランスのとれた食事を選システムは，時系列信号処理部でピークが検出され，画んだ場合，風景画を完成させることができるが，バランス

像認識部で食べ物を口に入れたと認識された場合に，ユーの悪い食事を選んだ場合には，色が塗られないピースが発

ザが食べ物を摂食したと判断する．そして，検出された摂生し，風景画は未完成となる．また，ユーザは，キッチン

食タイミングから，ユーザの摂食間隔と摂食速度を算出す

で未完成の風景画を見て，今週は緑の食材の摂取量が少なる．また，システムは，検出された摂食タイミングの前のいことに気づき，夕食にサラダを追加するといった意思決

フレームの画角において，食べ物の種類と部位の大きさを定を下すことができる．eat2pic の美しい風景画は，健康認識する．その結果，システムは（1）食事間隔・速度，（2）

的な食生活を維持するという努力に対するインセンティブ

食べ物の種類・色，（3）一口で含んだ食材の大きさを出力として設計されている．

する．

5.2.2 F2: 健康的な食事を促すためのフィードバック
短期 eat2pic は食卓の壁に設置され，ユーザは，デジタ

6. 箸型センサの認識実験
6.1 検証用のデータセット

ルキャンバスに描かれた風景画を見ながら食事を楽しむこ

箸型センサの認識精度を検証するために，利用者が食事とができる．eat2pic では，ユーザが食べた食材の色がデジをしている間に収集した IMU センサと画像データで構成

タルキャンバス上の風景画の１ピースとして反映される．

されるデータセットを構築した．具体的には，実験協力者

このとき，ユーザの食べ方に応じて色の付け方が変化する

5 名（右利き 3 名，左利き 2 名）の協力を得て，箸で食べ仕様となっている．例えば，ユーザが急いで食事をすると，物をつかむ動作，口に運ぶ動作，食べる動作などの摂食行

図 8 のように，１ピースに塗られる色が混ざってしまい，動に関するセンサデータを収集した．データ収集は，大学風景の見栄えが悪くなってしまう．綺麗な色を塗るためにのキャンパスに設置されたテストベッド型スマートハウス

は，一口食べるごとに十分な時間（10 秒から 30 秒）をかの生活空間環境と，グリーンシートで覆われた部屋（背景

けて，ゆっくりと食べることが要求される．eat2pic では，の切り替えによってデータを拡張するため）で行った．実

一度に口に運んだ食べ物の大きさに応じて，1 秒の平均咀験では一般的な日本食に含まれる 45 種類の日本食（図 10嚼数 1.5 回を目安に，咀嚼すべき回数から一口あたりの待に示すように 7 色に分解したもの）を使用した．収集されち時間を決定している．eat2pic は，これらのインタラク

たデータセットには，各クラスごとに約 25 回の摂食行動

ションを通じて，ユーザにゆっくりと食事することを促す．

と約 36,000 枚の画像が含まれている．

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IPSJ Interaction 2021

表 1

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自動食事追跡システムの認識結果（F 値）．

モデル

説明

M1

IMU センサのみで摂食タイミング検出

精度 (F 値)

0.85

M2

IMU センサとカメラを組み合わせた摂食

0.95(a) GI - グラフを用いた介入(b) PI 1 - 風景画を用いた介入(c) PI 2 - 風景画を用いた介入

タイミング検出M3

45 種類の食材分類

0.95

M4

7 色の色分類（赤，緑，黄，白，黒，紫，茶）

0.98

M5

大きさ分類（小，中，大）

0.93

M6

7 色の色分類（照明配置の異なる環境下）

0.94

6.2 認識結果（色混合機能あり）

図 12 3 種類の介入（GI，PI1，PI2）．

PI1-風景画を用いた介入（eat2pic ）： こ の 条 件 で は ，
eat2pic 介入がユーザに適用される．ユーザが食べた食事の色は，風景画の一部に反映される．

自動食事追跡システムの認識結果を表 1 に示す．摂食タ

PI2-風景画を用いた介入-色の混合機能あり（eat2pic ）：イミングの判定に関して，ウインドウ幅は 3 秒を設定してPI1 の条件を拡張し，図 12 (c) に示すように，食べるいる．データセットを 5：5 の比率で学習データとテスト

早さに応じて色が混合する機能を追加した. ユーザがデータに分割し，パイプライン内の各モデルを評価した．

早食いすると，塗られる色が混ざってしまい，風景画

提案手法（M2–M6）の精度はいずれも 90%を超えている．

の仕上がりが悪くなる．

IMU センサデータのみでの食事タイミング検出精度が 85%

実験の参加者は，スマートハウステストベッド内のダイであるのに対し，時系列センサデータ処理と画像処理を組ニングで異なる日に合計 4 回の食事（条件ごとに 1 回）をみ合わせることで，検出精度を 95%まで向上した．また，した．実験期間は，約１ヶ月であり，被験者の都合に合わ

食品の種類や色の認識結果も非常に高い精度であることがせて日程が割り当てられた．順序効果を影響を防ぐため，確認された．しかし，このような高精度モデルは，光条件3 種類の介入（GI，PI1，PI2）の順番は，被験者毎にランなどの環境条件に過学習してしまい，照明の配置等が異なダムに割り当てられている．スマートハウスのダイニングる環境で収集したデータには適応できない可能性がある．

エリアとキッチンエリアは，それぞれ短期デジタルキャン

本研究では，この問題を克服するために，ファインチュー

バスと長期デジタルキャンバスが飾れられいる．すべてのニングを用いたアプローチを採用する．具体的には，ター

実験で，参加者は同じメニューの定食を食べ，参加者は箸ゲット環境で収集した少量の画像データで M3 モデルを型センサを使って一人で食事をした．図 11 に示すように，

ファインチューニングすることで，ソース環境以外でも十鮭，梅干，卵焼き，ひじき，ほうれん草，味噌汁，ご飯の分に機能するモデルを構築している．その結果，精度 90%

バランスのとれた和食の定食で食事をしてもらった．

以上の色認識モデルが構築できることを確認した．

7. eat2pic: 評価実験
7.1 実験条件と設定

物理的な偏りを最小限に抑えるために，すべての条件に対して可能な限り同様の空腹条件を調整するよう事前に依頼した．実験を通して，合計 40 食分の食事行動データを収集した．参加者は事前に eat2pic の目的を知らされておこの評価の目的は提案システムがゆっくりとした食事やらず，ユーザの食事行動に応じてデジタルキャンバス上のバランスの取れた食事などの良い食生活を促すことがでコンテンツがどのように変化するかなどシステムがどのよきるかどうかの有効性を確認することにある．近年の調うに機能するかについてのみを説明した．システムの視覚

査 [32] では，一人暮らしの若年成人は食事時間が少なく，的介入に対する参加者の反応を観察するために，定点カメ

悪い食習慣に陥る可能性が高いことを示している．これら

ラをダイニングエリアに設置した．

の理由から，22-24 歳の独り暮らし 10 人の参加者（全員男

7.2 仮説性）を募りユーザスタディを行った．彼らは他の研究プロ

我々が検証する仮説を以下に示す．

ジェクトに従事している大学の学生であり，eat2pic を利用

H1: 絵画の変化を楽しみながら食事をとることは，介入するのは初めてである．実験では 4 つの条件を比較した．

なしの状態（NI）と比較して，ゆっくりとした食事をNI-介入なし： この条件では，参加者は通常どおり定食

促し，ユーザの食事時間を増やす効果がある．特に，を食べることができる．この条件をベースラインとし介入あり（PI2）で食事時間が最も長くなる．

て設定し，以下に説明する各介入の有効性を評価する．

H2: eat2pic によるユーザの食習慣の定性的な可視化

GI-グラフを用いた介入： eat2pic のプロトタイプに基（PI1，PI2）は，グラフを使用した定量的な可視化

づいて，図 12 に示すようにグラフベースのインター（GI）より動機づけ効果が高く，ユーザに色とりどり

フェースを準備した．このインターフェースでは，ユーの食材で構成されたバランスの良い食事メニューを選ザが食べた材料の数がカウントされ，リアルタイムで択する意識を向上させる．

グラフに視覚化される．この条件は，多くの既存のヘ

H3: 箸型センサとデジタルキャンバスを使用した食事とルスケアシステムで採用されている一般的なアプロー

絵画の相互作用は，過度の干渉なしに，通常よりも楽チであるため，比較手法として採用された．

しく穏やかな食事体験を提供する．

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30
NI

GI

PI1

PI2

められた（p 値：0.005 < 0.05）．

3 つの介入（GI，PI1，および PI2）のアンケートの結果

mealtime (min)20を表 2 に示す．多くの質問は，グラフよりもペイントの介入により優れた結果を示した．実験を通じて，多くの参加

10

者が食事によって絵画を彩る新しい体験を楽しんだほか，「実際に絵を描いているように感じた」，「綺麗な絵を描く

0
P0

P1

P2

P3

P4

P5

P6

P7

P8

P9

Participants

図 13

各参加者の各条件における定食を完食する時間の比較．

ために食事メニューの食べ方を工夫した」，「絵の変化を楽しみながらよく噛んで食べることができた」など，多くの肯定的なフィードバックが得られた．以上より，PI2 が参
加者の早食を防止するナッジとして機能することを確認した．しかし，混合機能はより楽しい体験を提供する一方で，負の影響もあることがわかった．例えば，一部の参加者（P3，P5，P6）は，早食いによって濁った色が塗られたことや，色が混ざることを避けて食べる間隔を遅くする

図 14

食事時間．

図 15 一口の間隔．

7.3 評価指標
我々は，以下に示す定量的および定性的な評価指標を設定し，3 つの仮説を検証した．

7.3.1 食事メニューを完食するまでの時間
箸型センサを使用し，ユーザの食事行動を測定し，ユー
ザが食事を終えるのにかかった時間と，一口ごとの間隔を測定した．測定結果を図 13，図 14，図 15 に示す．ノン
パラメトリック検定法であるウィルコクソン符号順位検定
を使用し，各条件でこれらの時間を定量的に比較した．

7.3.2 eat2pic についてどのように感じたか
7 段階のリッカート尺度（1：非常にそう思わない，4：
どちらでもない，7：非常にそう思う）に基づくアンケートを用いて定性的な評価を行う．実験の完了後，参加者は各介入手法，および箸型センサについてアンケートに答えてもらった．質問とそれに対する回答を表 2，表 3 に示す．
さらに，eat2pic の利点や改善点，課題について自由回答式の質問をした．

7.4 結果と考察ことにストレスを感じたと述べている．したがって，アンケートの結果はストレスの点で他の 2 つの条件（GI，PI1）
よりもわずかに悪い結果となった．
箸型センサの使いやすさの結果を表 3 に示す．長さや重さについては多くの肯定的な回答が得られたが，持ちやすさや使いやすさについては改善の余地があると考えている． 例えば，現在のプロトタイプは有線カメラを使用しているため，邪魔になる場合がある．将来的には，現在の有線カメラをミニワイヤレスカメラに置き換えることでこの問題を解決する予定である．

8. 議論
eat2pic の目的は，物理世界における食事とデジタル世界における描画のインタラクションを用いて，ユーザの健康的な食生活を後押しすることである．この目標を達成するために，4.2 節に示す 5 つの機能要件と 2 つの非機能的要件を定義し，eat2pic のプロトタイプを実装した．

5 章に示す検証の結果，箸型センサは，3 つの機能要件（FR1，2，3）を満たしていることがわかった．具体的には，提案した食事追跡システムが一口ごとの摂食タイミ

図 13 は，各参加者が各条件において定食を完了するため

ング，食材の種類，大きさを正確に認識することを確認しの食事時間を示している．一部の参加者は，PI1 の介入にた．さらに，6 章に示す実世界でのユーザスタディでは，

より食事時間がわずかに増加したことがわかる．さらに，

eat2pic が残りの 1 つの機能要件（FR4）と２つの非機能

PI2 の介入によってほとんどの参加者が理想的な食事時間

要件（NFR1，2）を満たしていることを確認した．まず，の基準である 15 分を超えたことも確認できた．興味深いこ

eat2pic の絵画を用いた介入は，ユーザのゆっくりとしたとに，PI2 介入は，ベースライン時に定食を 10 分未満で完

食事行動を効果的に促進することが示された．次に，リッ

食した早食い傾向のある参加者（P0, P1, P2, P3）にとってカート尺度に基づくアンケートの結果から，仮説 2 と 3 をより効果的であった．参加者が定食を完食するのにかかっ導く結果が得られた．また，eat2pic の絵画を模した定性的た時間と各摂食の間隔時間の要約値箱ひげ図は図 14 およな情報の視覚化が，バランスのとれた食生活へのモチベー

び図 15 に示している．食事時間についてのウィルコクソ

ションを高め，食事と描画のインタラクションが，より楽

ン符号順位検定の結果，NI と GI では有意差は認められず

しく穏やかな食事時間を提供していることが示された．以（p 値：0.508 > 0.05），NI と PI1（p 値：0.013 < 0.05），NI

上のことから，食事タスクを絵画への着色にリフレーミンと PI2（p 値：0.005 < 0.05）では有意差が認められた．一

グするという，提案手法の有効性を確認できた．

口の間隔については，PI2 条件のみで NI との有意差が認© 2021 Information Processing Society of Japan

しかし，ユーザスタディを通じて eat2pic にはいくつか

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表 2

短期 eat2pic に関するアンケート結果（7 件法）
GI

質問

No.

PI1

PI2

平均

標準偏差

平均

標準偏差

平均

標準偏差

Q1

短期 eat2pic を日常生活で使用したいと思う．

4.1

2.3

5.0

1.1

5.5

2.1

Q2

短期 eat2pic で風景画の色を塗り潰したいと思ったか．

5.0

3.3

6.0

1.6

6.5

0.5

Q3

短期 eat2pic の食事中の介入はストレスになったか．

3.1

2.3

2.8

0.6

4.4

3.4

Q4

短期 eat2pic の食事中の介入は食事を妨害する原因になると思うか．

2.8

1.7

3.0

1.1

3.6

2.5

Q5

短期 eat2pic の介入は早食い防止になると思うか．

3.6

3.1

4.6

0.7

6.6

0.5

Q6

短期 eat2pic の介入によって，バランスのとれた献立を選ぶようになるか．

4.6

4.3

5.2

3.3

5.7

1.6

Q7

短期 eat2pic によって，食事が楽しくなった．

4.3

2.2

5.7

1.6

5.7

1.2

Q8

短期 eat2pic によって，いつもより落ち着いて食事をすることができた．

4.6

2.9

5.0

1.6

6.2

1.7

表 4

表 3 箸型センサについてのアンケート結果（7 件法）

長期 eat2pic に関するアンケート結果（7 件法）

No.

質問

平均

標準偏差

No.

質問

平均

標準偏差

Q1

箸型センサを日常的に使いたい．

4.5

2.9

Q1

長期 eat2pic を日常生活で使用したいと思う．

5.7

2.9

Q2

箸型センサの長さは適切だった．

5.6

1.4

Q2

長期 eat2pic で風景画の色を塗り潰したいと思う．

6.4

1.4

Q3

箸型センサの重さは適切だった．

5.4

1.2

Q3

長期 eat2pic で日々の食生活が楽しくなる．

6.2

1.2

Q4

箸型センサは持ちやすかった．

4.5

2.9

Q4

長期 eat2pic は日々の食事メニュー選択の改善を促す．

5.8

1.2

Q5

箸型センサは使いやすかった．

4.7

3.3

Q5

長期 eat2pic は健康的な食生活の動機づけになる．

6.0

0.8

Q6

長期 eat2pic は長期的なモチベーション維持につながる.

5.5

2.7

の課題があることが明らかになった．まず，色を混ぜるメ

9. おわりにカニズムを導入することでゆっくり食べることを促進できる反面，参加者の中にはストレスを感じる人も存在した．

本研究では，食べるという行動を風景画に色を塗るとい

例えば，色が塗られるまでの時間と，食べ物を飲み込むまうタスクにリフレーミングすることで，ユーザの健康的なでの時間が合わず．待ち時間が長く感じるという意見が食生活を後押しするナッジシステム「eat2pic 」を提案した．

あった．現在のシステムは，食材の種類にかかわらず，口日本食に含まれる代表的な食材 45 品目を対象としてオリに運んだ食材の大きさから飲み込むまでの時間を算出しジナルの食事行動データセットを構築し，箸型センサの食ている．しかし，実際には飲み込みやすい食材とそうでな

行動認識能力を検証した．また，一人暮らしの若年男性をい食材があるため，システムが適切な時間を判断できない対象としたユーザスタディを実施し，eat2pic の有効性を場合がある．今後は，各食材の柔らかさなどの適切なパラ評価した．実験の結果，本研究で開発した箸型センサは一メータをアルゴリズムに設定することで，咀嚼時間の推定

口ごとの摂食タイミング，食材の種類，大きさを高い精度

精度を向上させる予定である．

で認識することを確認した．また，eat2pic が，ユーザにさらに，機能要件（FR5）に関わる，長期フィードバックの有効性の検証が今後の課題として残されている．本研究

ゆっくりと食事をすることを促すと共に，よりバランスのとれた食生活を動機づけることを確認した．

では，長期 eat2pic のシステム設計が適切かどうかを確か

今後は，システムをさらに改良すると共に，子供からおめる目的で，7 章で示したユーザスタディに参加した実験

年寄りまで幅広い年齢層の参加者を募り，長期的なユーザ

協力者 10 名に，eat2pic の長期フィードバック機構のユースタディによって，eat2pic の有効性を検証していく予定

スケースシナリオを提示し，現状のシステムに関するアンである．また，子供向けのメカニズムや，お年寄り向けのケートに答えてもらった．表 4 は，長期 eat2pic に関するメカニズムなど各世代毎に効果を発揮するナッジの仕組み

アンケートの結果を示している．結果から，長期的なモチを検討していきたいと考えている．

ベーションの維持とバランスの取れた食生活の促進につい参考文献て，肯定的な回答が多く見受けられた．自由記述式の回答[1]

では，「日替わりメニューを考えるのが楽しくなりそう」「バランスのとれた食事を選ぶ機会が増えると思う」など[2]の好意的な感想が得られた．一方，「完成させるまでの期間はユーザが自由に決定できるようにして欲しい」，「完成させた時の達成感はありそうだが，色を塗ることが飽きな[3]いのか実際に試してみたい」，「1 週間の後がどうなるのか気になる」などの興味深い指摘もあった．今後は，2 週間
から 1 ヶ月程度の期間にわたるユーザスタディを実施し，生態学的妥当性の観点から，eat2pic がユーザの食生活にどのような影響をもたらすのかを調査する予定である．

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