情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

2B-532024/2/28

認知課題と運動課題による認知症予防のための VR システム構築
阿部 幹久1,a)

井村 誠孝1,b)

概要：認知症予防法の 1 つとして，認知課題と運動課題の両方を同時に行うことで，脳と体の機能を向上させるコグニサイズという手法がある．本研究では，認知症予防におけるコグニサイズに着目し，VR(VirtualReality) を用いユーザに合わせた強度で認知症を予防するシステムを構築する．HMD(Head MountedDisplay) と慣性式モーションキャプチャを使用することでユーザの位置姿勢を取得し，取得した位置姿勢から運動強度と認知強度を定量的に評価することで，体験強度の調整を実現する．

1. はじめにトローラを用いて拾い，指定のカゴに分別する動作を行う．
本システムでは，運動・認知負荷を調整するため，VR 空

我が国における重大な問題の 1 つとして超高齢社会があ間上での対象物の生成速度や生成場所，生成物の種類，分る．超高齢社会の進展に伴う課題として認知症患者の増加

別方法をパラメータとして設定する．分別の認知負荷を高が挙げられる．認知症は，健常者や軽度認知障害者の段階めるために，ストループ効果を利用する．ストループ効果で予防することが重要である．予防法の 1 つとして，認知とは，文字と色という 2 つの属性が競合しているような刺課題と運動課題の両方を同時に行うことで，脳と体の機能激を提示したときに，その応答が 2 つの属性が競合しないを向上させるコグニサイズという手法がある．コグニサイ刺激に比べて遅延するという現象である．パラメータを調ズとは，運動と認知課題を組み合わせた，認知予防を目的整することで，認知すべき空間，対象物の数を制御でき，とする取り組みのことである [1]．認知課題を運動課題に取身体・認知負荷の調整が可能となる．パラメータの設定にり入れた介入では遂行機能に対して改善効果が見られたこ

関しては，HMD・付属のコントローラと慣性式モーショとが報告されている [2]．従来研究では高次脳機能障害にンキャプチャから得られた位置姿勢を利用し，強度の定量対して治療介入した研究 [3] が行われている．しかし，運化を行い，決定する．

動強度や認知強度の定量評価，ユーザに合わせた強度の調整はなされていない．VR(Virtual Reality) を用いること

2.2 運動負荷によってユーザの行動がセンシング可能となり，強度の定コグニサイズでは全身を使った運動が推奨されているた量化や強度の調整が可能となる．本研究では，認知症予防

め，上半身と下半身運動の計測が必要となる．上半身の運におけるコグニサイズに着目し，VR を用いた認知症を予動は，HMD と付属のコントローラの位置姿勢を使用する防するシステムを構築する．

ことによって計測可能である．一方，下半身の運動に関し

2. 提案手法ては，HMD だけでは計測できないため，慣性式モーションキャプチャを使用し計測する．

2.1 概要本研究では，コグニサイズをユーザに合わせた強度で体2.3 認知負荷験できるシステムを，VR を用いて構築する．本システム

本システムでは，認知課題としてストループ効果を利用

は，安全性の面から座位で対象物を拾う動作を行う．ユー

した分別課題を与える．ユーザは VR 空間内において，対ザは HMD と慣性式モーションキャプチャを装着し，ゴミ象物を適切に分類する認知処理を行う必要がある．また，に代表される複数属性がある対象物を，HMD 付属のコン

認知課題に対しての正誤だけではなく，ユーザの迷いを位置姿勢を用いて分析し，認知負荷の評価を行う．

1a)b)

関西学院大学
fyc62661@kwansei.ac.jp
m.imura@kwansei.ac.jp© 2024 Information Processing Society of Japan859

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ゴミの分別課題を実装した (図 3)．コンテンツの内容は，足元に置かれているボタンを足踏みの動作で踏み，カゴの蓋を開け，対象物を分別するというものである．一度，対象物を分別すると蓋が閉じるので，再度足踏みを行い，蓋を開ける動作を行う．ボタンが踏めているかどうかの視覚的なフィードバックとして，踏めていたら赤色，踏めていない場合は緑色にボタンの色を変更する．カゴの開閉に関しては，足踏みの回数が 5 回で開き，それ以外の時は蓋は閉じた状態である．生成される対象物は黄色，赤色，青色

慣性式モーションキャプチャ(Mocopi, Sony)で構成されている．分別方法に関しては，ストループ効果

強度の調整方法
図 1

装着した様子を利用する．具体的には，カゴに対象物を構成している色で文字が書かれており，対象物の色とカゴに書かれている

HMD・付属のコントローラ

文字の意味が合うように分別する．強度の調整方法は，対Unity

VMC
スマートフォン

配信支援ソフトウェア

ラメータとして変更する．

Bluetooth通信

4. 体験強度の定量化

慣性式モーションキャプチャ

図 2

象物の生成速度，生成場所，対象物の種類，分別方法をパ本システムでは，HMD および付属のコントローラと慣システムの概要図

性式モーションキャプチャから得られた値から運動強度の回数

制限時間

得点

対象物定量化を行う．本体験は座位での運動になるため，両腕と両膝から運動強度を定量化する．運動強度を元に体験中の5の倍数になるように足踏み
黄色

赤色

青色

分別••

分別するカゴボタン

押下前

5の倍数で分別可能
書かれている文字の意味で分別押下後身体活動量を算出する．

4.1 運動する物体のエネルギー
まず身体の各部位の位置情報を計測し，運動エネルギーを算出する．運動している各部位を添字 i で区別し，各部

図 3

コンテンツ内容位の質量を mi ，速度を vi とすると，各部位の運動エネル
ギー Ki = mi vi2 /2 である．運動強度の推定にあたっては，

3. 実装システム
3.1 実装内容

運動エネルギーの変化量の絶対値が，筋肉により消費されたエネルギーであると仮定する [4]．時刻 t から t + ∆t の間に部位 i が消費したエネルギー Wi (t) は，

2 節で提案したコグニサイズのためのアプリケーションを実装した．機器として，HMD(Meta Quest2，Meta) とWi (t) =1
mi vi2 (t + ∆t) − vi2 (t)2(1)

HMD 付属のコントローラ，慣性式モーションキャプチャである．全部位，全時刻におけるエネルギー消費を合算す(Mocopi，Sony) を使用した．デバイスを装着した様子をると，運動時間中の総消費エネルギー W は，

図 1 に示す．HMD および付属のコントローラと慣性式モーションキャプチャにより得られる位置姿勢を統合する
ためのソフトウェアとしてバーチャルモーションキャプ
チャ (VMC) を使用し，開発環境として VR 空間を構築す

X X

W =

Wi (t)(2)

全時刻 部位 iである．

るためにゲームエンジン Unity を用いた．システム全体の概要を図 2 に示す．慣性式モーションキャプチャを使用

4.2 身体活動に相当するエネルギー消費量しているため，アバターの初期位置からの誤差が時間とと次に，運動エネルギー消費を，身体活動量である．エクもに大きくなるドリフトが見られたが，初期位置を定点とササイズ (EX) に変換する．エクササイズとは，厚生労働し，フレームごとに位置姿勢を補正することでドリフトの省が策定している運動指針 [5] において使用されている単影響を抑制した．

位であり，身体活動の強度 (METs) に身体活動の実施時間を乗じたものである．

3.2 具体的なコンテンツ
本システムの条件を満たす具体的なコンテンツとして，© 2024 Information Processing Society of Japan

運動中に摂取される酸素量は，活動筋でのエネルギー消費を反映している．ヒトの身体において，1.0 L の酸素消860

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[3]

[4]

[5]

図 4

neural eﬃciency in community-dwelling older adults: arandomized controlled trial, Journal of the American
Geriatrics Society, Vol. 63, No. 7, pp. 1355–1363 (2015).
橋本晋吾ほか：MixedReality を用いた高次脳機能障害の評価と治療介入，第 64 回システム制御情報学会研究発表
講演会講演論文集, pp. 1030–1033 (2020).
栗原陽介ほか：加速度センサを用いた歩行・ランニング時における METs 値推定, 電気学会論文誌 C (電子・情報・システム部門誌), Vol. 129, No. 8, pp. 1562–1568 (2009).
厚生労働省：健康づくりのための運動指針 2006—生活習慣病予防のために, エクササイズガイド (2006).

プレイしている様子

費は 5.0 kcal = 20.95 kJ のエネルギー消費に対応している．また，1 METs で 1 分間の運動は，運動している人の体重 1 kg あたり 3.5 mL の酸素を消費する．以上より，体重 (質量)M [kg] の人の身体活動量 e[EX] は，e =1 X X 1 mi 2v (t + ∆t) − vi2 (t)4400
2M i(3)

全時刻 部位 iと表される．

5. プレイしている様子
実際のゲームプレイ時の様子を図 4 に示す．ユーザはMeta Quest2 のコントローラを 1 つまたは 2 つ使用してゲームをプレイする．ゲームが始まると，制限時間，足踏みの回数，得点が UI として表示され，時間経過と共に，対象物が生成される．コントローラのグリップボタンを押下すると，レーザポインタが照射され，レーザポインタを対象物に照射すると，対象物を掴むことができる．対象物を掴んだまま，コントローラを前後左右に動かすと，対応して対象物も動き，カゴに分別することができる．ユーザに応じたフィードバック要素として得点項目を設けることにより，ユーザに反復的なトレーニングやゲームプレイを促すことを意図している．

6. おわりに
本稿では，認知症予防を目的として，VR 空間上で運動課題と認知課題を組み合わせたコグニサイズを，ユーザに合わせた強度で実施できるシステムを提案した．今後は，実空間での動きと VR 空間での動きの差を少なくし，違和感を覚えない視覚提示を目指す．また，若年者や高齢者に対して，評価実験を行う．
参考文献[1][2]

島田裕之：3STEP で認知症予防コグニサイズ指導マニュ
アル，医歯薬出版 (2020).
Nishiguchi, S. et al.: A 12-week physical and cognitive exercise program can improve cognitive function and© 2024 Information Processing Society of Japan

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