情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

4P02
2022/2/21

陣取りゲーム要素を導入した歩行データ収集システムの検証
古田 瑛啓1

奥川 和希2

呉 健朗2宮田 章裕1,a)

概要：我々の生活空間内には車椅子利用者やベビーカー利用者といった移動弱者の円滑な行動を妨げる階段や段差などのバリアが点在している．移動弱者は移動中のバリア遭遇を防ぐため，移動計画を立てることが多い．移動計画を立てるためには階段・段差などのバリア情報が必要であり，バリア情報を把握する手段として，バリアフリーマップが存在する．バリアフリーマップを作成するためにはバリア情報を収集する必要がある．バリア情報を収集する手法として，健常歩行者が歩行することで計測される歩行データを収集してバリアを検出する手法がある．しかし，歩行データを収集する作業にはユーザにとってメリットが少なく，ユーザのモチベーションを誘発・維持することが難しい．それゆえ，この手法は歩行データが収集されにくく，収集される歩行データの量が少ないという問題がある．我々は歩行データを収集する作業に対するモチベーションを誘発・維持させるため，ゲーミフィケーションを利用した歩行データ収集システムを提案してきた．本稿では，8 人の実験参加者に対して 2 週間の実験を行い，提案システムが歩行データを収集する作業に対するユーザのモチベーションの誘発に一定の効果があったことを報告する．

1. はじめに点で分類している．それぞれのユーザに対応したバリア収集機能を提供することで多くのユーザにバリア情報を収集

我々の生活空間内には車椅子利用者やベビーカー利用者してもらうことを目的としている．このシステムの一部とといった移動弱者の円滑な行動を妨げる階段や坂などのバして，ゲーミフィケーションを利用した歩行データ収集機

リアが多数存在する．移動弱者は移動をする前に移動計画能がある [6]．これは，可処分時間が少ない人でもゲームをを立てることで，バリアに遭遇することを防いでいる．移しながらバリア情報を収集することをコンセプトにしてい動計画を立てる際にはバリアの位置や種類などのバリア情る．このシステムは歩くことで収集できる歩行時の 3 軸加報が必要であり，バリア情報を把握する方法としてバリア速度・3 軸角速度 (以降歩行データ) を Deep Learning で解フリーマップが存在する．バリア情報をより多く，広範囲析してバリアを検出することができるものである．このシで収集することはバリアフリーマップを作成する上で非ステムは現実世界をフィールドとした，位置情報連動陣取常に重要である．バリア情報を収集する事例は多数存在すりゲームである．ユーザは歩行することで計測される歩行る [1][2][3][4]．既存の事例ではバリアフリーに関心のあるデータをアップロードすることで，自分が歩いた位置に対人・専門家のスタッフが中心となってバリア情報を収集し応した陣地を獲得できる．しかし，先行研究では歩行デーている．バリア情報を収集するユーザはバリアフリーに関タを収集する作業に対するモチベーションを誘発・維持で心のあるユーザに限定されるため，結果として集まるバリきているかを十分検証することができていない．具体的にア情報が少ない．集まるバリア情報が少なければバリアがは，投稿される歩行データの数・歩行距離などの定量的な検出されにくくなる．このため，移動弱者が既存のバリアデータによる比較がなされていない．

フリーマップで移動計画を立てた際，地図に表示されてい本研究では，BScanner のシステムを用いて歩行データないバリアに遭遇し，立ち往生してしまう恐れがある．

を収集する作業に対するユーザのモチベーションを誘発・我々はバリア情報を低コストで収集するシステムとし維持ができているかを客観的な指標も交えて検証する．本て，多様なユーザに対応したバリア情報収集システム，稿の貢献は，提案システムが歩行データを収集する作業にBScanner を提案している [5]．BScanner はユーザをバリ対するユーザのモチベーションを誘発・維持に有効である

ア情報収集に対するモチベーションと可処分時間という観かを検証したことである．

12a)

日本大学 文理学部
日本大学大学院 総合基礎科学研究科
miyata.akihiro@acm.org© 2022 Information Processing Society of Japan

2. 関連研究
本研究は，ゲーミフィケーションを利用してバリア情報602

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022を収集するものであり，バリア情報を収集する事例とゲーミフィケーションに関する事例に関連している．2.1 節でバリア情報収集に関する事例，2.2 節でゲーミフィケーションに関する事例を述べる．

4P022022/2/21

3. 研究課題
歩行データを収集する取り組みは多数行われている [3][4]．
また，我々は健常歩行者の歩行データからバリアを検出する手法を提案している [14][15][16]．しかし，歩行データを2.1 バリア情報収集収集する作業は一般のユーザにとってメリットがないた

バリア情報を収集するアプローチとして，行政の専門知め，歩行データを収集するモチベーションを誘発・維持す

識を有するスタッフ・車椅子利用者・バリアフリーに関心ることが難しい．そこでゲーミフィケーションを利用したのある一般ユーザがバリア情報を収集する事例がある．事

歩行データ収集システムを提案してきた [6]．提案システム

例 [1] は，国土交通省主導で行われているバリア情報収集はゲーミフィケーションを歩行データ収集に適用し，モチの取り組みである．WheelMap[2] は車椅子利用者向けのベーションが低い人にも歩行データを収集をしてもらうこ

バリア情報をユーザが自由にインターネット上に投稿できとを目的としている．しかし，提案システムを用いて歩行るサービスである．事例 [3] は，徒歩・車椅子・手押し車・

データを収集する作業に対するユーザのモチベーションをスーツケース・ベビーカー・自転車の 6 種類の移動手段で誘発・維持できるかどうかを十分に検証することができてバリア情報を収集する手法を提案している．6 種類の移動いない．具体的には，投稿される歩行データの数・歩行距手段それぞれに対応した歩行データからバリアを検出する離などの定量的なデータによる比較がなされていない．上モデルを構築し，6 つの手法ともバリアの検出精度が 80 ％記を踏まえ，本研究では提案システムを用いて歩行データを超えていることを示している．事例 [4] はスマートフォを収集する作業に対するユーザのモチベーションを誘発・ンを用いて収集した加速度データから，歩く・走る・階段維持できるか検証することを研究課題とする．

を上る・階段を下りる・座る・立つなどの挙動を分類する手法を提案している．

4. 歩行データ収集システム
本研究で使用するシステムについて述べる．本研究では，

2.2 ゲーミフィケーション

バリア情報収集プラットフォーム BScanner[5] を用いて検ゲーミフィケーションとは，ゲーム以外の物事にゲームデ証を行う．BScanner はユーザの属性を可処分時間とモチザイン要素やゲームの法則を応用することである [7][8][9]．

ベーションの 2 つの観点で分類し，それぞれに適した 4 つゲーミフィケーションを導入することによるゲーム体験にのバリア情報収集機能を提供している．本稿では Walker

よって，作業に対するユーザのモチベーションを誘発・維と Gaming walker[6] 機能を使用する．

持する事例やユーザに与える影響を調査した事例がある．

Walker には歩行データを収集する機能と収集された歩行事例 [10] は都市アクセシビリティ上の障害情報を収集すデータにメタデータを付与し，送信する機能が備わっているシステムにゾンビから生き残るゲーム要素を導入したアる．ユーザは歩行データを収集する機能を用いて歩行デープリケーションをアプリケーションと通常のアクセシビリタを収集し，計測し終えた段階でサーバに送信する．

ティ報告アプリケーションを比較する実験を行っている．

Gaming walker には Walker の機能に加えて，ゲーミフィ実験では位置情報に連動したパズルゲーム・ゾンビから生ケーションを導入している．図 1 は Gaming walker の画

き残るゲーム・通常のアクセシビリティアプリケーション面である．位置情報に連動しており，歩行した位置に対応の 3 つで比較実験を行っている。その結果、収集されるアした陣地を獲得できる位置情報連動陣取りゲーム機能をクセシビリティ情報はゲーミフィケーションを導入していユーザに提供している．陣取りゲームはチーム戦であり，るシステムのほうが圧倒的に多く集まることを実証していユーザはこの機能を起動すると赤・青のいずれかのチームる。事例 [11] は車椅子利用者が移動する際にアクセスするを選択する．その後ユーザは Walker と同じく歩行データアクセシビリティ情報を収集する作業を促進させるため，を収集する機能を用いて歩行データを収集し，計測を終えアクセシビリティ報告システムに報酬機能やランキング機た段階でサーバへデータを送信する．この時，歩行した距能を導入している．事例 [12] は画像にラベルを付ける作業

離とその位置情報によって歩行した部分が自分が所属するにゲーミフィケーションを導入したアプリケーションを提チームの色に塗られる．この一連の流れを踏むことで陣地案している．このゲームでは 2 人 1 組でプレイするゲームを獲得できる．陣地を獲得していくにつれてスコアが加算

で、お互いコミュニケーションをとらずに画像に関連するされ，そのスコアがランクに反映される．

キーワードを回答する。その回答したキーワードが一致すればポイントを獲得することのできる。事例 [13] は市街地の風景を撮影して投稿するとゲーム内コンテンツが獲得できるシステムを提案している．

© 2022 Information Processing Society of Japan

5. 検証実験
5.1 実験目的
Gaming walker は歩行データを収集する作業に対する603

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

4P02
2022/2/21

表 1

アンケート

ラベル

質問内容

Q1

バリアフリーに興味を持った

Q2

歩行データを収集することは楽しかった

Q3

歩行データを収集し続けたいと思った

Q4

実験中に普段いかないところを歩いた

Q5

歩行データを収集するために外出した

Q6

歩行データ収集を今後も行いたい

図 2

歩行データ投稿数 (件, N=8)

集することができ，歩いた距離に応じて現実世界を
図 1

Gaming walker の画面

フィールドに見立てた陣地を獲得することができるシステム．陣地の獲得状況によって，スコアが加算され，ユーザのモチベーションを誘発・維持することを目的としランクが表示されるている．ユーザが歩行データを積極的に収集した場合，歩実験期間は 1 手法につき 7 日間，計 14 日間である．安全

行データが多く収集されることが予想される．このため，面を考慮し，実験可能時間を 6:00-19:00 の間とした．本実

ユーザが投稿した歩行データからユーザの歩行距離や計測

験はユーザのモチベーションの誘発・維持を目的としてい時間，歩行データの投稿数を比較することでユーザの歩行る．実験参加者に対して実験主催者側からバリア情報の収データ収集に対するモチベーションを計測できると考え集量や収集頻度を決めてしまうと，ユーザのモチベーショる．また，収集される歩行データに変化が現れた場合，シンに影響を及ぼすことが懸念される．よって本実験では，ステムへのユーザの印象が変化することも考えられる．上

実験参加者には一定のノルマを課さず，実験可能時間の範記から検証する評価指標として下記を測定する．

囲内で各々の任意のタイミングで歩行データを収集しても• 客観指標

らった．実験参加者には各手法終了後ごとにアンケートに- 歩行データ投稿数 (件)回答してもらった．

- 歩行距離 (m)- 歩行データ計測時間 (秒)• 主観指標5.3 実験結果・考察
5.3.1 項で客観指標に関する結果，5.3.2 項では主観指標-歩行データを収集する作業に対するモチベーションに関する結果を述べる．の度合い (7 段階リッカート尺度でのアンケート)

5.3.1 客観指標

実験参加者が回答するアンケートの項目を表 1 に示す．

各手法における，歩行データ投稿数・歩行データ計測時

Q1 Q6 はモチベーションに関する質問である．さらに，間・歩行距離の結果を図 2〜4，合計と平均値を表 2〜4 にQ2〜Q6 にはそれぞれ回答した理由を自由記述方式でアン示す．表 2〜4 を見ると，Walker より Gaming walker のほ

ケートを実施した．

うがそれぞれの大きい値となった．歩行データの投稿数・歩行データ計測時間・歩行距離の各手法に対して対応ある

5.2 実験条件

t 検定を行ったところ，いずれの値も有意差は確認されな実験には 20 代の学生 8 名が参加した．ゲーミフィケー

かった．よって，客観指標からは，Gaming walker によるション要素が歩行データを収集する作業に対するユーザのモチベーション誘発・維持効果は認められなかった．

モチベーションに与える影響について検証する．

5.3.2 主観指標

Walker

ユーザが歩行をすると歩行データを収集することができるシステム

Gaming walker

ユーザが歩行をすると歩行データを収© 2022 Information Processing Society of Japan

Q1〜Q6 の回答結果を図 5〜10 に示す．各質問の回答結果に対して，Wilcoxon の符号順位検定を行った．Q1・Q3・

Q5 のでは 5% 水準の有意差が確認され，Q2・Q6 では 1%604

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

図 3

4P022022/2/21

歩行データ計測時間 (秒, N=8)

図6

Q2: 歩行データを収集することは楽しかった (1: 全くそう思わない〜7: 強くそう思う，N=8)

図 4
表 2

表 3

歩行距離 (m, N=8)

歩行データ投稿数の合計と平均 (件,N=8)
合計

平均Walker37

4.6

Gaming walker

51

6.3

図7

い〜7: 強くそう思う，N=8)

歩行データ計測時間の合計と平均 (秒,N=8)
合計

平均

Walker13749.7

1718.7

Gaming walker

22519.7

2814.9表 4

歩行距離の合計と平均 (m,N=8)
合計

平均Walker

1189.0148.6

Gaming walker

4331.4541.4

図8

Q1: バリアフリーに興味を持った (1: 全くそう思わない〜7: 強Q4: 実験中に普段いかないところを歩いた (1: 全くそう思わない〜7: 強くそう思う，N=8)

図9
図5Q3: 歩行データを収集し続けたいと思った (1: 全くそう思わな

Q5: 歩行データを収集するために外出した (1: 全くそう思わな
い〜7: 強くそう思う，N=8)

くそう思う，N=8)るから」といった回答を得られた．このことから，陣地を水準の有意差が確認された．しかし，Q4 では有意差が確認とる行為や陣地をとる行為によって得られるフィードバッされなかった．このため，Gaming walker による歩行デー

クにはユーザを楽しませる要素として一定の効果があるこ

タを収集する作業へのモチベーションを誘発することへのとが示唆される．

一定の効果があることが示唆された．

Q3 の回答理由では「陣地を増やすことが楽しい」「歩行Q2 の回答理由では「自分のチームの陣地が広がることデータの収集が視覚的に確認でき，モチベーションになに楽しさを感じた」や「歩行データを収集することで，ポる」といった回答を得られた．このことから，ユーザへのイントを得ることができ，順位が何位であるかが表示され視覚的なフィードバックはモチベーションを誘発させる要© 2022 Information Processing Society of Japan605

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

4P022022/2/21

である Gaming walker を用いて歩行データを収集する作業に対するモチベーションを誘発・維持できるか検証を行った．アンケートの回答結果から，ユーザのモチベーションを誘発する効果があることが示唆された．しかし，客観的な指標である，歩行データの投稿数・歩行データ計測時間・歩行距離では手法間で有意差は見られなかった．アンケー
トの回答では実験参加者のモチベーションを誘発すること
図 10

Q6: 歩行データ収集を今後も行いたい (1: 全くそう思わない〜7: 強くそう思う，N=8)に一定の効果があると見れられるが，それが定量的な数値に表れているとは言えない．また，1 ヵ月間を超えるような長期間にわたってシステムを利用した際にモチベーショ素となることが確認された．しかし，一方で「陣地を取るンを維持できるか検証できていない．今後は，よりユーザだけでは，飽きが来てしまう」という回答も得られた．今がモチベーションを維持できるよう機能を追加し，1 ヵ月後，よりユーザのモチベーションを誘発・維持するにはよ以上の長期間にわたる検証をする必要があると考えられる．

りユーザを楽しませ，かつ飽きさせないような要素を追加する必要があると考える．

Q4 の回答理由では「少しだけ寄り道をする」や「使い参考文献[1]慣れている道のほうが歩きやすい」といった回答を得られた．このことから，現状のシステムにはユーザに寄り道や[2]大幅にルートを変えさせるような効果はないことが確認された．

[3]

Q5 の回答理由では「陣地をとることがモチベーションになった」「どのようなゲーム体験なのか試したくなった」といった回答を得られた．このことから，ゲームがトリガーとなって歩行データを収集するモチベーションになってい[4]ることが確認された．

Q6 の回答理由では「どこまでスコアを伸ばせるかやってみたい」「外出中に遊ぶにはちょうどいい」といった回答[5]を得られた．しかし，一方で「もっと陣取りゲームとしての競争性やほかのゲーム要素が欲しい」や「これをずっと続けるには飽きがきて難しい」といった回答も得られた．
このことから，ゲームとして一定の需要はあるものの，人によっては飽きてしまい，続けてプレイするモチベーショ[6]

ンがないということが確認された．今後はそういった飽きが来るのが早いユーザを取り込めるよう，ゲーム要素を追加する必要があると考える．

[7]

本実験では７日間各手法を利用してもらい，モチベーションを維持することへの効果が少なくとも７日間の間では確認された．しかし，これを１か月間・半年利用し続けてもらうということに関しては未検証であり，期間をより[8]長くした場合にモチベーションを維持できなければ，当初の目的であるモチベーションの維持を達成したとは言えない．今後はユーザがよりモチベーションを維持しやすい[9]よう，陣地に付加価値をつける・相手の陣地を攻略するといったよりやりこみ要素のある機能を追加する必要があると考える．

6. おわりに
本稿では，先行研究で提案した BScanner の一部の機能© 2022 Information Processing Society of Japan[10]

国 土 交 通 省：歩 行 空 間 ネ ッ ト ワ ー ク デ ー タ 整 備 仕 様案, https://www.mlit.go.jp/common/001244374.pdf (accessed 2021-11-15).
Sozialhelden,E.V.:Wheelmap,http://wheelmap.org (accessed 2021-11-15).
Kurauchi, Y., Abe, N., Konishi, H. and Seshimo, H.:
Barrier Detection Using Sensor Data from Multiple
Modes of Transportation with Data Augmentation, In
Proceedings of 2019 IEEE 43rd Annual Computer Software and Applications Conference, pp.667-675(2019).
Parkka, J., Cluitmans, L. and Ermes, M.: Personalization algorithm for real-time activity recognition using pda, wireless motion bands, and binary decision
tree, IEEE Transactions on Information Technology inBiomedicine, vol.14, No.5, pp.1211-1215 (2010).
Miyata, A., Okugawa, K., Yamato, Y., Maeda, T., Murayama Y., Aibara, M., Furuichi, M. and Murayama, Y.:
A Crowdsourcing Platform for Constructing Accessibility Maps Supporting Multiple Participation Modes, Extended Abstracts of the 2021 CHI Conference on HumanFactors in Computing Systems (CHI EA 21), Article
No.419, pp.1-6 (2021).
大和佑輝，奥川和希，呉 建朗，栗飯原萌，古市昌一，宮田章裕：ゲーミフィケーションを適応したバリア検出のための歩行データ収集システム，日本バーチャルリアリ
ティ学会論文誌, Vol.25, No.1, pp.12-20 (2020).
Sailer, M., Hense, J.U., Mayr, S.K. and Mandl, H.: How
Gamiﬁcation Motivates: An Experimental Study of theEﬀects of Speciﬁc Game Design Elements on Psychological Need Satisfaction, Computers in Human Behavior,
No.69, pp.371-380 (2017).
Deterding, S., Dixon, D., Khaled, R.and Nacke, L.: FromGame Design Elements to Gamefulness: Deﬁning ”Gamiﬁcation”, In Proceedings of the 15th International Academic MindTrek Conference on Envisioning Future Media Environments ACM, pp.9-15 (2011).
Hamari, J., Koivisto, J. and Sarsa, H.: Does Gamiﬁcation Work? - a Literature Review of EmpiricalStudies on Gamiﬁcation, In Proceedings of the 2014
47th Hawaii International Conference on System Sciences IEEE, pp.3025-3034 (2014).
Prandi, C., Roccetti, M., Salomoni, P., Nisi, V. andNunes, N.J.: Fighting Exclusion: A Multimedia Mobile
App with Zombies and Maps as a Medium for Civic Engagement and Design, Multimedia Tools and Applica-606

情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

4P02
2022/2/21

tions, Vol.76, pp.4951–4979 (2017).
Menkens, C., Sussmann, J., Al-Ali, M., Breitsameter, E.,
Frtunik, J., Nendel, T. and Schneiderbauer, T.: EasyWheel - A Mobile Social Navigation and Support System
for Wheelchair Users, 2011 Eighth International Conference on Information Technology, pp.859-866 (2011).
Ahn, L.V. and Dabbish, L.: Labeling images with acomputer game, Proceedings of the SIGCHI Conferenceon Human Factors in Computing Systems, pp.319-326(2004).
福島 拓, 西村友里：地域に関する新たな発見を促す散策支援システム，情報処理学会論文誌，Vol.61, No.1, pp.88-94(2020).
宮田章裕，王 統順，荒木伊織，篠崎涼太：健常歩行者セン
サデータからバリア検出のための屋内外別機械学習方式，
情報処理学会論文誌，Vol.59, No.9, pp.1774–1782 (2018).
Miyata, A., Araki, I. and Wang, T.: Barrier Detection
Using Sensor Data from Unimpaired Pedestrians, Lecture Notes in Computer Science, Vol.10908, pp.308–319(2018).
宮田章裕，荒木伊織，王 統順，鈴木天詩：健常歩行者センサデータを用いたバリア検出の基礎検討，情報処理学
会論文誌, Vol.59, No.1, pp.22-32 (2018).

© 2022 Information Processing Society of Japan607