情報処理学会 インタラクション 2020
IPSJ Interaction 2020

2B-32
2020/3/9

パソコン作業時のキー入力を下肢動作で置き換えることによる運動不足改善システムの設計と実装
清水裕介1,a)寺田 努2,b)

塚本昌彦2,c)

概要：パソコン作業のような長時間の座位作業は健康に悪影響を及ぼす．悪影響は座位作業中に歩行や立ち上がり動作などの日常生活で行う運動によって緩和できるが，作業の中断をともなう．そこで，本研究ではユーザにパソコン作業を中断させず，作業時に可能な身体動作を行わせて運動不足を改善するシステ
ムを提案する．提案システムでは，ストレッチセンサを用いて下肢動作を認識し，あらかじめ設定した日常動作で使う筋肉に負荷がかかる動作をしたときに割り当てておいたキーの入力を行う．評価実験より，提案システムによる対象動作の認識精度は平均 F 値 0.99 となり，高精度にキー入力の置き換えができることを確かめた．

1. 研究背景
日常生活の中で最も長い時間を占めるのはパソコン作業をはじめとした座位作業である．座位での活動が長いと体ストレッチセンサ
対象動作をしたか判定マイコン

パソコンを動かすことが少なくなり，糖尿病や肥満を引き起こすなど健康に悪影響を及ぼす．その対策として，座位作業を中断して歩行や立ち上がり動作など日常生活で行う運動をす

センサ値を取得

キー入力ることが挙げられる [1]．しかし，座位作業中に歩行や立ち上がり動作を行うには，作業の中断をともなう．また，行

図 1: システム構成

わせる運動の種類や量については，日常生活で不足している運動を作業中に補えることが望ましい．
そこで本研究では，ユーザにパソコン作業を中断させず，た状態でかかとを上げる，つま先を上げる，膝を伸ばした状態で足首を伸ばすの 3 つの動作に設定した．

作業時に可能な身体動作を行わせて運動が不足している筋

提案システムの構成を図 1 に示す．ユーザは膝と足首に肉に負荷をかけることで，運動不足を改善するシステムのサポータを装着し，マジックテープでストレッチセンサを構築を目指す．本稿では，パソコン作業時のキー入力を下取り付ける．ストレッチセンサの値はマイコンを通してパ肢動作で置き換えることにより身体動作を促すシステムをソコンに送信される．パソコンでは，ストレッチセンサ値提案する．

から下肢動作を認識し，置き換え動作をしたときにアク2. 提案システム

ティブなウィンドウ上でキーが入力される．入力キーは，提案システムでは，パソコンの主たる作業方法であるキー入力を座位作業時に可能な身体動作に置き換えることあらかじめ各置き換え動作に対して割り当てておき，元のキーボードではそのキーを無効化することで，置き換え動作をしたときのみ，そのキーを入力可能とする．

で，歩行や立ち上がりなどの日常動作で使う筋肉を使用さ下肢動作の判定手法について，システムでは膝に取り付せる．置き換え動作は，歩行や立ち上がり動作で使うヒラけたストレッチセンサで膝の曲げ伸ばしを，足首に取り付メ筋，前脛骨筋，腓腹筋に負荷がかかるように，膝を曲げけたストレッチセンサでかかととつま先の上げ下げを取得

12a)
b)
c)

神戸大学工学部
神戸大学大学院工学研究科
shimizu-yusuke@stu.kobe-u.ac.jp
tsutomu@eedept.kobe-u.ac.jp
tuka@kobe-u.ac.jp© 2020 Information Processing Society of Japanし，閾値判定により 3 つの下肢の置き換え動作を認識する．
閾値は，個人の体格差と装着位置のずれを考慮するため，装着時にキャリブレーションとして 3 つの置き換え動作を行い，そのときのセンサ値を基準に決定する．疲労などで613

情報処理学会 インタラクション 2020
IPSJ Interaction 2020

動作が小さくなることを考慮し，閾値はキャリブレーショ

2B-32
2020/3/9

ストレッチセンサ

600

ン時の最大値よりセンサ値が 20 小さい値とした．

膝を伸ばした500

3. 予備実験

400

300

置き換え動作によって，日常の運動で使う筋肉に負荷を200かけられるかを調べるために予備実験を行った．被験者は100

膝と足首に提案デバイスを装着し，キー入力に用いる動作

かかとの上げ下げ010

足首の曲げ伸ばし2030
時間 [s]

る，膝を伸ばして足首を伸ばすの 3 種類をそれぞれ 3 回ず下肢筋肉の筋電位を測定した．筋電位の計測箇所は歩行な

つま先の上げ下げ0である膝を曲げた状態でかかとを上げる，つま先を上げつ行った．その際，提案デバイスのストレッチセンサ値と

膝足首

4050

腓腹筋

前脛骨筋

(a) ストレッチセンサ
筋電位センサ [mV]

8ヒラメ筋

6

どの日常動作で使われることの多い，ヒラメ筋，前脛骨筋，4腓腹筋の 3 箇所である．被験者は 20 代男性 1 名である．

2

結果を図 2 に示す．下肢動作ごとに変化するストレッチ0センサの値が異なっており，2 つのストレッチセンサの値-2から 3 種類の置き換え動作を認識できる可能性を確認し-4た．また，筋電位センサの値は，動作によって振幅が大き-6くなる部位が異なっていた．かかとを上げる動作はヒラメ-8

かかとの上げ下げ

つま先の上げ下げ

膝を伸ばして足首の曲げ伸ばし-10筋，つま先を上げる動作は前脛骨筋にのみ，足首を伸ばす
動作はヒラメ筋と腓腹筋にそれぞれ負荷がかかっていた．

02030時間 [s]よって，予備実験からシステムで認識する置き換え動作に(b) 筋電位センサ

よって歩行や立ち上がり動作で使う筋肉に負荷をかけるこ

104050

図 2: 置き換え動作時のセンサ値とができると分かった．
表 1: 動作認識精度

4. 評価実験

被験者

提案システムの動作認識精度を確認するため，評価実験Aを行った．被験者は左足首と左足の膝に提案デバイスを装着し，キャリブレーションを行った後，キー入力に用いる動作である膝を曲げた状態でかかとを上げる，つま先を上Bげる，膝を伸ばした状態で足首を伸ばすの 3 種類を順にそ

身体動作

再現率

適合率

F値

かかとを上げる

1.00

1.00

1.00

つま先を上げる

1.00

1.00

1.00

足首を伸ばす

1.00

1.00

1.00

かかとを上げる

1.00

1.00

1.00

つま先を上げる

1.00

0.98

0.99

足首を伸ばす

1.00

0.96

0.98

れぞれ 50 回ずつ行った．なお，連続して動作を行うことによる疲労の影響を減らすため，10 回ごとに 1 分間の休憩や立ち上がり動作の置き換えになっているか，つまり，シを設けた．被験者は著者を含む 20 代男性 2 名である．

ステム使用時に実際に筋肉にかかる負荷がどの程度である

結果を表 1 に示す．被験者 A は再現率，適合率，F 値が全て 1.00 と認識精度は高かった．被験者 A は著者であったため，このシステムに慣れていて精度が高かった可能性かは，今後調査する必要がある．

5. まとめと今後の課題があるが，本システムの使用経験がない被験者 B において

本研究ではパソコン作業時のキー入力を下肢動作で置きも再現率，適合率，F 値全て 0.95 以上となった．どの動作換えることにより身体動作を促すシステムを実装した．実においても再現率は 1.00 で，被験者が身体動作をしたとき験より，置き換え動作は歩行や立ち上がり動作で使う筋肉には正確に認識していた．しかし，かかとを上げる以外のに負荷をかけられていた．また，ストレッチセンサを用い動作は適合率が 1.00 未満になっていた．この原因は入力て下肢動作を認識する提案手法で，置き換え動作が高精度に使う動作ではない膝の曲げ伸ばしを，つま先を上げる動に識別できた．今後は日常の活動を記録して，その日の不作や足首を伸ばす動作に誤認識したためである．また，つ足分の運動をパソコン作業時に補うシステムを実装する．

ま先を上げる動作は足首の可動域に個人差があったため，人数を増やして実験を行いキャリブレーション時の閾値の参考文献設定方法を調整する必要がある．

[1]

今回の実験では，提案システムにより高精度に置き換え動作を識別できることを確かめたが，これらの動作が歩行© 2020 Information Processing Society of JapanD. W. Dunstan, B. Howard, G. N. Healy, and N. Owen:
Too Much Sitting–A Health Hazard, Diabetes Researchand Clinical Practice, Vol. 97, No. 9, pp. 368–376 (Sep.
2012).

614