情報処理学会 インタラクション 2018
IPSJ Interaction 2018

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自動変形
自動変形可能な変形可能なタイル型
可能なタイル型デジタルテーブル
タイル型デジタルテーブルを用いた
デジタルテーブルを用いたユーザのリーチ拡張に関する検討
ユーザのリーチ拡張に関する検討
工藤 義礎†，高嶋 和毅†，モルテン フィールド‡，北村 喜文†
概要:
概要 大きなデジタルテーブルを使用する際，その上の遠くに表示されたコンテンツを操作することは腕の長さの限界から難しい．そこで本研究では，ユーザの操作可能範囲（リーチ）を拡張することを目的とし，自動変形可能なデジタルテーブルを検討する．複数の小型デジタルテーブルをタイル状に配置して大きなテーブルを構成し，それぞれの位置をモバイルロボットによって個別に制御することでテーブル面の形を自動変形させる．例えば，テーブルを分割させれば，ユーザはそれによって生じた空間（テーブルの内部）に立つことができるため，テーブル面端のコンテンツも無理のない姿勢で操作することができる．このように，これまで静的であったテーブル面の形状を状況に応じて自動変形させることで，ユーザのリーチを大幅に拡張することができる．本研究では，複数のデジタルテーブルを連携利用した場合，ユーザはどのようなレイアウトを好むかを調査し，主要な５つのレイアウトを見出した．その結果をもとにしてプロトタイプを作成し，既存の代表的なインタフェースであるパン（スクロール）と比較して，提案する自動変形型デジタルテーブルが，いくつかの条件において早く低負荷なインタラクションを実現できたことを確認した．

Extending Reach in Large Digital Tables
by Tiled-Display Configuration
Yoshiki Kudo†, Kazuki Takashima†, Morten Fjeld‡, Yoshifumi Kitamura†
Abstract: When using large interactive tabletops, users may have difficulties in accessing distant objects due to their limited
physical reach. To address this issue, we explore a reconfigurable multi-display tabletop that can adapt its shape in ways that extend
users’ reach by controlled self-actuated display sliding. We conducted a design study to find layouts preferred by users in terms ofphysical demand and frustration level. Based on the five major layouts from the study, we developed a prototype of the system andimplemented a control interface that allows users to translate it. We then conducted a study comparing the proposed system with aconventional panning technique. Results show that for several task categories, the proposed system offers more efficient andeffortless interactions that benefit from users’ extended physical reach.

1. はじめに等）をする場合，ユーザの腕の長さの範囲（リーチ）外にあるコンテンツの操作は難しくなる．実際に，デジタルテ

我々の知的作業の多くは机やテーブルの上でなされる．

ーブル上の多くの作業はユーザのリーチの範囲内（立ち位

広いテーブルを使うことができれば，より多くの情報や物

置から 34cm の半径の円内）でなされるという報告もされを作業面に配置できるため，情報の一覧性が高まり，整理ている[24]．デジタルテーブルに限らず一般のテーブルにや分類の作業効率は向上する．また，複数人での作業におおいても，遠くの対象を無理のない姿勢で操作するためにいても，十分なスペースを提供することができる利点もあ

は，これまではテーブル周囲を歩いて対象の領域まで出向る．インタラクティブデジタルテーブル（以降，デジタルく必要があった．これはユーザの身体的な腕の長さ（リーテーブル）はそのような什器としてのテーブルの特徴を拡チ）や取れる姿勢に限界があるために生じるものであり，張したもので，デジタルデータをテーブル面に表示させ，デジタルテーブルに限らず，大型タッチディスプレイを利

タッチ入力等により操作することができる．市場には既に用するときの一般的な課題でもある．

様々なデジタルテーブルが登場しているが，大型の場合 50

この問題を解決するために，これまで様々な研究がなさ

インチ程度のデジタルテーブルが多く，中には 100 インチ

れている．最も一般的な方法は，スクロール等の画面遷移を越える巨大なシステムもある（e.g., [22,23]）．このようなを利用して遠くのコンテンツをユーザの近く（リーチ内）

大型デジタルテーブルの作業面は，一人のユーザの作業をに移動させる方法である．これは，一般的に広く利用され考えた場合でも，広大な情報を閲覧したり整理したりするているが，ディスプレイ上の大局的な情報が意図に反してことに向いているため，今後，様々な用途で多様な環境に失われてしまうことが多く，それを補うために無駄なスク導入が進むと期待されている．しかし，大きなテーブル面

ロール運動が多発する等，課題も多い．その他の方法とし全体に対してタッチ入力や複雑な操作（e.g., スケーリングて，カーソルやジェスチャ等を利用したインタラクション† 東北大学電気通信研究所‡ Chalmers University of Technology© 2018 Information Processing Society of Japan125

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図 1 4 枚のデジタルテーブルの連携による大型デジタルテーブルの移動変形および状態遷移の様子
Figure. 1 With its four horizontal screens, the tabletop system offers flexible multi-display configuration.
等，多くの工夫が提案されているものの，カーソルを使った場合は基本的に，遠くのコンテンツに対して選択（e.g.,ク

2. 関連研究リック等）や移動といった単純な操作しかできず，タッチ

本研究ではデジタルテーブルを扱うものであるが，本章

入力で実現できるような繊細な操作（e.g., 二本指でのサイでは，壁面ディスプレイ等，人のリーチを越える大型ディズ調整等）をすることは難しい．従って，広大なデジタル

スプレイの利用に関する研究について述べる．

テーブルを利用する際に，そのテーブル面に表示されてい2.1 リーチの拡張に関するインタラクション手法

る大局的な情報を失わずに，遠方を含むテーブル面全体で大型壁面ディスプレイ利用時におけるユーザのリーチのの操作領域をユーザに与える方法は考案されていない．

問題については古くから指摘され[1]，その解決に向けたイ

そこで本研究では，ユーザにデジタルテーブル全面で十ンタラクション手法は多数提案されてきた（e.g. [1] [4]）.

分なリーチを与えるために，自動変形可能なタイル型のデ最も一般的なアプローチは，パン，ズームや focus+context

ジタルテーブルを新たに検討する．今回は，4 つの小型デ

views [5]を利用するものである．これらは現在，多くのア

ジタルテーブルをタイル状に配置して大きなテーブル面をプリケーションで利用されているが，大きな画面遷移が大構成する．その 4 つのデジタルテーブルはそれぞれモバイ

局的な情報を把握しづらくする．より発展的なものとしてルロボットによる移動と回転の機能を持ち，状況，またはカーソルを利用する手法もある．例えば，I-Grabber は，手ユーザの入力等に応じてそれぞれの配置を変えることで，を仮想的に拡張して，ディスプレイ上の遠方での選択や移テーブル面の形を変形させることができる．例えば，図１

動を可能にしたものである[6]．HandyScope は，その拡張でに示すように，ユーザが遠くのコンテンツを利用しようとあり，選択や移動に加えスケーリング等のより複雑な操作したときに，ユーザ手前のディスプレイを分割することで，が可能である[7]．また人のバーチャルな影をメタファにしユーザはそれによって生じた空間を利用して，対象コンテた手法もある[27]．Dynamic Portals は，複数人での作業時にンツの近くに立つことができる．このようにテーブルが自コンテンツをディスプレイ上の指定されたある位置にワー

動変形してユーザが利用できる空間を増やすことでユーザプさせることができる[8]．このような考えを空間ジェスチのリーチを拡張することを狙う．ディスプレイの分割によャによって実現するものも提案されている[9][25]．Gaze-って，コンテンツが一時的に分離されるという欠点はある

touch では，視線入力を用いて操作対象を決め，手元のタッが，その場合でも，コンテンツは全てディスプレイ上にタチ入力をその対象に反映するものである[10]．これは，広大ッチ操作可能な状態で保たれるため，外部にコンテンツがなディスプレイ全体にリーチを与えることができるが，視移動するパンより大局的な情報を失いにくい．遠くのコン

線追跡装置の導入と運用面（e.g., オクルージョン等の計測

テンツへの操作が終わった場合や別のコンテンツの操作要上の課題）で課題がある．

求が発生した場合は，ユーザはテーブルの自動変形機能を上で述べた手法の中で，テーブル面全体にリーチを拡張用いて，直ちに元のレイアウトや異なるレイアウトに自動でき，かつ現実的に利用できる可能性があるのは変形することができる．このように，本研究では，従来はHandyScope[7]と Pointable[25]と考える．しかしながら，こ静的であったテーブルの形を柔軟に自動変形する機構を設

れらの手法は，セレクションタスクにおいては有効である

けることで，ユーザに広大なテーブル面全体へのリーチをが，スケーリング等複雑なインタラクションに関しては，提供する．これにより，ユーザがテーブル周囲を歩き回る

ダイレクトタッチと比較して差がないことが報告されていことや不自然な姿勢になることを防ぎ，効率的かつ低負荷る[7][25]．以上のように，多くのインタラクション手法がで快適なインタラクション環境を構築する．

提案されているが，選択や移動だけではなく，スケーリン
グ等も含めた一般的な操作を考えた場合，パンを使って遠© 2018 Information Processing Society of Japan126

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くのコンテンツへのリーチを確保する方法は依然として有ぞれのディスプレイの位置や角度を変えて様々な形の作業効であることが分かる．しかし，先にも述べたように，パ空間を動的に作り出すことができる．この研究では，ユーン（スクロール）は，多くの場面において簡単で有効であザのジェスチャや立ち位置等，または表示コンテンツに応る反面，テーブル面全体を大局的な情報として利用するタ

じて移動変形がなされるような仕組みが提案されている

スク（e.g., 地図上での戦略の検討やパーツの組み立てタス[15]．Multi-tiles は複数枚のディスプレイがタイル状に配置

ク等）の場合は，簡単に大局的な情報を失ってしまうとい

された 1 枚の壁型ディスプレイである．それぞれのディス

う問題が生じる．そして，それを補うための追加のインタ

プレイの角度をモータにより変えることができ，聴衆の立ラクションが発生する可能性が高い．本研究では新たなア

ち位置等に応じた情報提示等を実現している[16]．

プローチとして，大きな単一のデジタルテーブル面を利用

水平面ディスプレイを持つデジタルテーブルに対してのするのではなく，複数の小型のテーブルを組み合わせ，ユ検討もある．MovementTable[17]は自律移動型のデジタルテーザの作業位置に柔軟に対応できるようにすることでリーーブルであり，複数台を結合したり分割したりすることで，チの課題に取り組む．

個人作業と協調作業をシームレスに切り替える方法等が検2.2 複数および手動変形型
複数および手動変形型ディスプレイ
および手動変形型ディスプレイ

討されている．TransformTable は，自律変形型デジタルテー

タスクによっては，平面のディスプレイが常に直接的なブルであり，円形，正方形，長方形のいずれかの形に自律

タッチ操作等に対して効果的ではないということが知られ的に変形することができる．これにより，異なるソーシャているため，状況に応じて手動変形または再構成可能なデ

ルインタラクションやコンテンツを適切に支援する作業空ィスプレイの研究も盛んになされている．例えば，広大な間を作ることができると報告されている[18]．Proxemic

タイル型ディスプレイを構築する際の，ユーザを取り囲む

Transitions は，ディスプレイの傾きを自動的に変えること

ディスプレイ間の角度とユーザの作業効率の関連を調べたで壁ディスプレイとテーブルディスプレイを滑らかに切り研究がある[3]．その他 Lischke らは，複数のディスプレイ

替えるコンセプトを提案している[19]．

の配置の効果を調べ，幾つかの有望な配置を推薦している

以上のようにディスプレイを自律移動または変形させる[11]．この研究では鉛直ディスプレイが使われているが，タことにより，よりよい作業空間を提供する方法についてのッチインタラクションが必要なときにはユーザはその到達研究は盛んになされており，すでにその効果は多くの研究

性（リーチ）を改善できるレイアウトを好むことが示されで証明されている．ただし，本研究の目的であるユーザのている．これは本研究での動機にも関わる報告である．

身体的特徴であるリーチの課題を，ディスプレイの変形を複数のディスプレイを利用して手動変形が可能なものも通して解決しようとした研究はない．

ある．例えば，ConnecTable は，一人用の移動可能なデジタ

本研究では，自動変形可能なディスプレイを検討し，実ルテーブルで，ユーザが持ち運びし，複数台を結合したり装を進めていくが，その前に，どのようなディスプレイレ

分割したりして作業状態に応じて適切な大きさの作業空間

イアウトがどのような効果を持つのかを事前に知っておくを作ることができる[12]．本研究においても，複数ディスプ必要がある．次章ではこの点に取り組む．

レイによって柔軟な大きさと形状のテーブル面を構築する
方法をとる．しかしながらこれらの研究では，手動により

3. レイアウトデザイン
レイアウトデザインスタディ
デザインスタディ

構成を変更するものであるため，ユーザの負荷や変形精度

本研究では，小型のデジタルテーブルを連携利用するこについて課題がある．一方で，本研究では，自動変形機構とで，大型でありながらも，ユーザにとってより快適なレを導入することで，よりユーザにとって低負荷に，適切なイアウトを提供するシステムを構築する．これに向けて本作業面を確保することを考える．

章では，自動変形可能なデジタルテーブルの設計指針を得

2.3 自律移動・変形型ディスプレイ
自律移動・変形型ディスプレイ

るためのレイアウトデザインスタディについて述べる．実

近年はディスプレイに移動機構を設けて，自律的にディ

験では，（1）いつユーザはテーブルのレイアウトを変更しスプレイ構成を変更することで適切な作業空間を提供する

ようと思うか，（2）レイアウトを変えた場合，それによっ研究が増えてきている．例えば，Bader らはモータをタブレて身体疲労や精神的ストレスを軽減することができるか，

ット PC に取り付け，ホワイトボード上でそれらを自律的また，（3）どのようなレイアウトがユーザに多く好まれるに走行させることで，その場の状況に応じて適切な情報をか，を検証した．

発信する方法を検討している[13]．LivingDesktop は，ディ

3.1 方法概要
方法概要

スプレイやキーボード，マウスの位置を自動的に変更する

本実験では，ユーザが手動で簡単に移動と回転ができるコンセプトモデルである．机の上のディスプレイは，人の4 台の小型デジタルテーブルで構成される大型デジタルテ

位置や表示コンテンツに応じて水平移動や回転が可能であーブルを対象とした．実験参加者はこのデジタルテーブル

る[14]．Shape-shifting wall displays は複数枚のディスプレイ

上で，2 種類のタスク（以降，タスク）を，7 つのターゲッからなる自律移動・変形型の壁ディスプレイであり，それ

ト分布シナリオ（以降，シナリオ）で実施した．また，そ© 2018 Information Processing Society of Japan127

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User

図 2 7 つのターゲット分布シナリオ（緑色: インタラクションの回数が多い，黄色: インタラクションの回数が少ない）
Figure. 2 Seven target distribution scenarios: green contents trigger more interaction while yellow contents trigger less interaction.
れらを実施するにあたり，参加者は与えられた状況においタスクとターゲット分布を表す 7 つのシナリオを用意した．

て，より快適に作業できるレイアウトをテーブルの位置やタスク: リーチングとドッキングの 2 種類を用意した．

角度を変えてデザインした．タスク後，参加者は，デザイ

リーチングはデジタルテーブル上での最も基本的なインタンしたレイアウトによる身体疲労や精神的ストレスへの影

ラクションの 1 つであり，ディスプレイ上に表示されたタ

響を調査するためのアンケートとインタビューに回答した．

ーゲットをタッチすることを指す．ドッキングはリーチン

3.1.1 実験環境

グよりも複雑で繊細さが求められる作業を想定しており，

大型デジタルテーブルは，27 inch マルチタッチディスプ

移動対象とターゲットの 2 つがディスプレイに表示される．

レイ（iiyama, ProLiteT2735MSC, W: 67.3 cm, D: 41.9 cm）をユーザは，タッチして移動対象を獲得した後にドラッグと

ボールキャスターのついたメタルラックの上に上向きで載ピンチ操作を行い，それをターゲットに重ね合わせる．

せたものを 4 台組み合わせた．それぞれのディスプレイは

ターゲット分布シナリオ: ディスプレイ上のターゲット

実験用のデスクトップ PC1 台に HDMI および USB ケーブ（タッチやドッキングの対象）の位置は，ユーザの姿勢，

ルで繋がれており，1 つの大きな Windows デスクトップと作業効率や身体疲労に影響を与えると予想されるため，7して利用することができる．ケーブルは束ねられ，実験参

つのシナリオを用意した．シナリオは，ターゲットが密集

加者はそれぞれのテーブルをボールキャスターにより簡単

して発生するインタラクションの回数が多い領域（緑色）に動かすことができる．4 台を結合したときのデジタルテとインタラクションの回数が少ない領域（黄色）の分布かーブルはベゼルを除いて 54 インチ程度のサイズである．

らなる．参加者の位置から見た 7 つのシナリオは．図 2 に

これは，27 インチの小型デジタルテーブルを 4 台利用する

示すように，Large （全領域でターゲットとそれに伴う操ことによるが，現在一般的に使用されている大型のデジタ作が発生）, Left vertical （左側縦方向にターゲットとそれルテーブル（e.g. 55 inch MS Hub や ideum Pro[20]）と同等に伴う操作が集中）, Right vertical （右側縦方向にターゲッである．テーブルの床からの高さはリーチに影響を与える

トとそれに伴う操作が集中）, Center vertical （中央縦方向

ため，人間工学での知見を考慮し，今回の実験においては，にターゲットとそれに伴う操作が集中）, Near horizontal

日本人男性の平均身長を基準に 106cm に設定した[26]．50（手前横方向にターゲットとそれに伴う操作が集インチ程度のデジタルテーブルでは，ユーザの身長や腕の中）,Center horizontal （中央横方向にターゲットとそれに長さによっては，ディスプレイの端に手が届かないといっ伴う操作が集中）,および Far horizontal （奥側横方向にタたリーチの問題を常に起こすとは限らない．しかし本研究ーゲットとそれに伴う操作が集中）とした．リーチングタ

では，市場製品や人の視野角等を考慮した時に，50 インチ

スクでは，緑色と黄色の領域にそれぞれ 80%，20%の確率

程度が一人利用した場面に有効と見られることと，リーチ

でターゲットを出現させた．ドッキングタスクでは，緑色の問題が発生し始める最少サイズであることから，多様なの領域では必ず移動オブジェクトのサイズ調整が必要で，

テーブルレイアウトデザインがなされることを期待してこ

黄色の領域では移動オブジェクトと黄色領域に表示されてれらの条件を決定した．なお，我々の予備的調査では，市いるターゲットのサイズが同じなのでサイズ調整を行う必販品の中でもかなり大型の 80 インチのデジタルテーブル

要はないようにした．いずれのタスクでも，Large シナリオを設定した場合は，全参加者がディスプレイの半分程度のにおいては画面全体に均等にターゲットが配置された．

領域にしかリーチできないという状況であった．このサイそれぞれのタスクに関して，リーチングタスクはマップ

ズでは，複数人利用を含めた別の検証が必要であると考え

アプリケーションをメタファとしている．場所を検索する

る．実験ソフトウェアは Unity で作成したものを利用し，ことで該当場所にピンが表示され，ユーザはそれをタッチ

実験中は，参加者の姿を側面と頭上から観察するようにビすることで詳細な情報を逐次的に見るという状況を想定しデオカメラを設置して実験の様子を記録した．

ている．ドッキングタスクは，アセンブリタスク（e.g., 図

3.1.2 タスクデザインとターゲット分布シナリオ

形の組み立て）をもとに設計されている．タッチやドラッ

本実験で参加者に課せられた最も重要な課題は，与えら

グのほかにスケーリングが必要な作業を行う領域（メインれたタスクを快適に行う為にデジタルテーブルのレイアウ

領域）と，タッチとドラッグ操作だけが必要な領域（サブトをデザインすることである．その基準として，2 種類の領域）が表示されており，メイン領域では，オブジェクト© 2018 Information Processing Society of Japan128

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2018/3/2(a) リーチングタスク開始前(b) リーチングタスク試行中(c) ドッキングタスク開始前 (d)ドッキングタスク試行中
図 3 リーチングタスク（a と b）とドッキングタスク（c と d）
(a) Initial view of reaching task (b) Reaching task sequence(c) Initial view of docking task(d) Docking task sequence
Figure. 3 Reaching task (a and b) and docking task (c and d)に対して移動だけでなく大きさを変えて目的の位置に重ねゲットの分布シナリオを意味し，ユーザはそれを確認した

合わせる作業を想定している．また，サブ領域ではオブジ

後に，ランダムに出現する赤い正方形のターゲット（一辺ェクトを選択しドラッグによりメイン領域にドロップする2cm）をタッチしていく．ターゲットの出現には，サウンド

ことで，オブジェクトを生成することを想定している．

フィードバックも付加されている．ターゲットがタッチさ

3.1.3 実験デザイン

れると，そのターゲットは消失し，新しいターゲットがど

3.1.2 で述べた 2 種類のタスクと 7 つのターゲット分布シ

こか違う場所にランダムに出現した（図 3（b））．この試行

ナリオの条件に加え，本実験はテーブルレイアウトを変えが各々のシナリオ毎に 30 回繰り返し実施された．参加者られない条件（Merged）と変えられる条件（Flexible）で構

は，Merged 条件で行った後に同じタスクを Flexible 条件で成されており，Merged，Flexible の順にタスクを行った．こ

行った．この Flexible 条件を開始するにあたり，実験者は，

れは，Merged での経験を踏まえて，Flexible 条件でレイア

参加者に，デジタルテーブルを無理に移動させることのな

ウトデザインを深く考えさせるためである．7 つのシナリ

いように，タスクを効率的かつ快適に作業できると思った

オはカウンターバランスをとるため，それぞれのシナリオ

ときのみ移動させるように注意深く指示した．また移動さが 14 名中 2 名の参加者に対して必ず初めに行われるようせるときのポイントとして，効率的にかつ無理な姿勢で作に設定された．リーチングタスクの総試行数は，参加者 14

業を行うことが少なくなる形状にするようにと指示した．

名 × 7 シナリオ × 2 レイアウト状況（Merged, Flexible）

参加者はそれぞれのシナリオに対して，タスクが始まる前= 196 だった．ドッキングタスクにおいて用いた変数（独立と 15 回目の試行が終わった後（中間地点）にてレイアウト

変数: レイアウト状況とシナリオ，従属変数: アンケート）を変更することができた．これは，より多くのデザインをと手順は，リーチングタスクと同様に設定された．ただし，収集できるようにするためと，参加者によってはレイアウ

ドッキングタスクでもレイアウトの手動変形回数を 2 回確トの修正の機会があった方が良いという意見が予備的調査保するために，それぞれのシナリオを 2 回ずつ実施した．

においてあったからである．参加者はそれぞれのシナリオ

従って，ドッキングタスクの総試行数は，参加者 14 名 ×が終わる度に，身体疲労と精神的ストレスに関する評価を7 シナリオ × 2 レイアウト状況（Merged, Flexible）× 2 回するため 5 段階評価のアンケートに答えた．

繰り返し = 392 である．ドッキングタスクが 1 シナリオ中

図 3（c）と（d）は，それぞれドッキングタスクの初期画

で 1 回だったのは，ドッキングタスクは開始直後にそのシ面とドッキングタスクの 1 試行の流れを示している．ドッ

ナリオ中にターゲットとなるオブジェクトがすべて出現し，

キングタスクが始まる前の初期画面は，アセンブリタスク

たとえ 50%の時に手動変形の機会を与えたとしても参加者を想定したターゲットの分布を表している（図 3（c））．こ

毎に残っているターゲットの状況が変わるためである．

の画面によって参加者は与えられたターゲットの分布をま全ての参加者はリーチングタスクから始め，次にドッキず確認する．その後，ドッキングタスクを継続していく．

ングタスクを行った．これは，単純な作業から入る方がド

図 3（d）に示すように，手元に表示された赤い正方形のオッキングタスクのパフォーマンスがより自然になり，正確

ブジェクト（一辺 7 cm）を移動し，6 つの黄色い正方形のなテーブルデザインができると考えたからである．リーチ

オブジェクト（小×2（一辺 4.5cm, 5.5cm）, 中×2 （一辺ングタスクとドッキングタスクを直接的に比較しないため，

7cm）, 大×2 （一辺 9cm, 15cm））に重ね合わせてゆくといこの固定順が実験結果の解釈に影響を与えることはない．

うタスクである．このとき，サイズを調整するために 2 本

なお，本実験全体の計画や手順は複雑であるが，全て予備の指でのピンチ操作も必要な場合がある．黄色いオブジェ的調査に基づいて決定されている．

クトの位置はそれぞれのシナリオごとに固定されていた．

3.1.4 実験手順

ドッキングタスクにおいて，赤いオブジェクトと黄色のオ

図 3 の（a）と（b）は，リーチングタスクの初期画面と，ブジェトはすべて開始直後に表示されたので，赤いオブジ

リーチングタスクの 1 試行の流れを示している．リーチン

ェクトを黄色いオブジェクトに重ね合わせてゆく順番は予グタスクを始める前の初期画面に表示されている赤いピンめ参加者が決めることができた．ドッキングタスクにおいがターゲットの分布を示している（図 3（a））．これがターても，Merged 条件で行った後に，移動に関する指示を注意© 2018 Information Processing Society of Japan129

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horizontal, Center horizontal）以外でレイアウトの変更が多く見られた．いずれも傾向は似ており，遠くのコンテンツを操作する機会が多い時（奥行方向のリーチング作業が多いとき等）に，参加者はレイアウト変更が多かった．
これ以降の結果に関しては，リーチングとドッキングタ
スクの両方で参加者の半数以上がレイアウトを変えなかった，2 つ（Near horizontal と Center horizontal）を除いた 5 つのシナリオ（Large, Right vertical, Left vertical, Center vertical,（a）リーチング: 精神的ストレスと身体疲労
Reaching: frustration level and physical demand

および Far horizontal）から得られたデータを用いた．
3.3 主観評価（2）に関しては Merged と Flexible の状況時のアンケー
ト結果を比較して，身体疲労と精神的ストレスへの影響を確認した．図 4 には，Flexible 条件においてレイアウトを変更した人のデータだけを抽出した Merge と Flexible の比較を示す．ウィルコクソンの符号順位検定を用いた分析によって，リーチングタスクに関しては，Flexible 条件においてレイアウトを変更することにより，Merged 条件より身体疲（b）ドッキング: 精神的ストレスと身体疲労
Docking: frustration level and physical demand
図 4 アンケート結果
Figure 4 Results of the questionnaire
深く説明して Flexible 条件でタスクを実施した．なお，ドッキングタスクにおいては，オブジェクトは全て表示されているため，参加者はタスク開始前にだけレイアウトを変えることができた．各々のシナリオ毎に参加者は精神的ス
トレスと身体疲労に関するアンケートに答え，ドッキング
タスク終了後，参加者はデザインに関するインタビューに答えた．
参加者は，図 3 に示すように，すべてのタスクをテーブ
ルの長辺側に立って実施した．レイアウトを変えたことによってできた空間を移動することは許可したが，テーブルの周囲を移動することは許可しなかった．実験は，練習と休憩を十分にとり，アンケート等含めて 90 分程度の実験時間であった．またすべてのタスクについて，実験者は参加者に対してできるだけ早くタスクを行うことを要求した．
3.2 観察の観察の概要
本デザイン実験では，（1）いつユーザはテーブルのレイ労を有意に軽減できていることが確認できた（p < .01, r= .53）（図 4（a））．ドッキングタスクに関しては，レイアウトを変更することによって，精神的ストレス（p < .01, r= .55）と身体疲労（p < .01, r = .50）の両方を有意に軽減することができていることが確認できた（図４（b））．インタ
ビューより，特にピンチ操作によるサイズ調整時の身体への負担が軽減されたという意見が得られた．
3.4 観察された主要なレイアウト
観察された主要なレイアウト（3）に関しては実験中に撮影したテーブルレイアウトの写真を分類することで，どのレイアウトがどれくらいの割合で選ばれたのかを算出した．実際には，実験の内容を知らない外部のコーダー8 名による分類作業を実施した．
紙面の制約でその詳細は割愛するが，手順は写真とスケッチによる視覚的分類に基づくものである．その結果の概要を図 5 に示す．これらは，参加者によってデザインされた
上位 3 つのレイアウトである．図中の赤丸は参加者の代表的な立ち位置を示す．リーチングタスクでは，19 カテゴリが観察されたうち，図 5（上）に示す 3 つが多く選ばれ，これらを Merged, Slide, Single slide と呼ぶことにする．ドッ
Reaching: (Top 3 of 19 categories) kappa = 0.89

アウトを変更しようと思うか，（2）レイアウトを変えたことによって身体疲労や精神的ストレスを軽減することができるのかどうか，（3）どのようなレイアウトがユーザに多く好まれるかの３点を検証した．

Merged: 39%

Slide: 33%

Single slide: 8%Docking: (Top 3 of 16 categories) kappa = 0.92

（1）に関しては様々な判定方法が考えられるが，今回は単純な方法として，参加者の半数以上がレイアウトを変えたときのシナリオを，レイアウトを手動変更しようと思っ

Slide: 35%

た時であると判定した．その方法に従うと，リーチングタ

図5

スクでは，3 つのシナリオ（Near horizontal, Center horizontal,
Large）以外，ドッキングタスクでは 2 つのシナリオ（Near© 2018 Information Processing Society of Japan

Figure 5

Merged: 32%

Split: 10%より好んで選ばれた上位 3 レイアウト:
上段リーチング，下段ドッキング
The three most preferred table layouts for reaching(top) and docking (bottom)

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キングタスクでは，16 カテゴリが観察された中で図 5（下）

Split がより多く選ばれたため，これらの形に自動変形可能に示す，Slide, Merged, Split の 3 つが多く選ばれた．中にはなように実装を行った．実際のテーブルの移動は，3m×コーダーが分類に悩むレイアウトも観察されたが，最終的2.5m の範囲全体を 16 台の外部の赤外線カメラを利用しトなコーダー間の一致度（カッパ係数）も，図中に示す通り

ラッキングすることで安全性と正確性を十分に確保して制十分に高くシンプルな結果が得られた．また，観察された

御されている．また，移動した後に元の形に戻る際のディレイアウトの内，上位 3 つが全体の 8 割程度を占めていた．

スプレイ間の衝突による破損を防ぐため，緩衝材を取り付

3.5 議論けた．また，ディスプレイの長辺に，一般的な収納棚等でインタビューから，参加者はリーチ外の遠い位置にアクも用いられているスライドレールを用いて結合することにセスする時と，自分の利き手がある位置とは逆の位置で作より，安定して直線的にテーブルがスライドするようにし業をしなければいけない時に，特にレイアウトの手動変形た．なお，今回実装したプロトタイプは，安全性等を考慮を試みたことが確認できた．ドッキングタスクに関して，

し，自動変形コマンドを受け付けてから 2 秒後にレイアウ

Large シナリオも半数以上の参加者がレイアウトを変えたト変形が完了する．テーブルの移動に二輪駆動機構を持つが，これは，ドッキングタスクの方が複雑な作業を必要と

Roomba を使用しているために移動方向に制限が生じていしたために，レイアウトを変えるメリットがあると感じた

るが，レイアウトデザインスタディによって得られた４種からであると思われる．図 5 でも示したように，リーチン類への移動を実装する上では問題にならない．

グタスクとドッキングタスクでは，異なるレイアウトがま

4.2 レイアウトコントロールインタフェース
レイアウトコントロールインタフェース

れに確認された．リーチングタスクでは，リーチングを簡テーブルの移動を制御するユーザインタフェースとして，

単にするということと同時に，ディスプレイ全体を見渡す

メニューを採用した．ディスプレイ上に表示されているボ必要があるので，視野に関しても注意を払った手動変形がタンを押すと，その近くに図１中央上段に示すような，レ行われた．ドッキングタスクに関して，参加者はドラッグ

イアウトデザインスタディで選ばれた 4 種のレイアウトが操作によるディスプレイ間の移動操作があるため，ディス表示され，そのいずれかをタッチすることで選択したレイ

プレイの結合を意識した手動変形がみられた．ディスプレ

アウトに自動変形することが可能である．自動変形後はイ間の移動操作があるときは，移動コンテンツが移動先のMerged の画像のみが表示されており，その画像をタッチす

ディスプレイ上に現れてから一度手を放し，移動先のディることで，レイアウトを Merged に戻すことができる．

スプレイ側のコンテンツにタッチしてドラッグを再開した．

このメニューインタフェースは予備的調査に基づき決従って，リーチングタスクとは違い 1 つのテーブルだけ動定した．実際に参加者 6 名に簡単な実験を実施し，使いやかすのではなく，Split のように前後に結合を保った状態ですさの観点から評価した．メニュー以外のユーザインタフの手動変形が多く選ばれたことが特徴である．また，リーェースの候補として，ディスプレイタッチジェスチャと体チングタスクでは一人，ドッキングタスクでは二人が，全と手の位置による制御を検討した．ディスプレイタッチジてのシナリオにおいて一度もレイアウトを変えることはな

ェスチャの場合は，今後，自動変形の自由度が増えた際にかった．理由として，リーチングタスクは視野，ドッキン

覚えることが難しいという意見があった．また身体の位置

グタスクはディスプレイの分割を気にしたため，手動変形

情報を利用する制御では，テーブルがいつ動き出すかわかを行わなかったと回答した．

りにくい，自分の意志とは別の形になることがあるという

これらの結果から，参加者はリーチングとドッキングタ

意見があった．結果として，どのようなレイアウトになる

スクの両方において，ある条件下でテーブルレイアウトをのか分かりやすいと高評価（参加者 6 名中 5 名が最高評価）

変えたいと思うことと，それが疲労軽減に有効であることを得たメニューを利用することとした．

が確認できた．しかし，手動でテーブルを変形させることは余計な身体疲労を生み出す．次章では，今回得られたレイアウトになるように自動変形可能なデジタルテーブルの実装について報告する．

4. 自動変形型
変形型デジタルテーブル
4.1 プロトタイピング

5. 評価実験
評価実験
従来手法として代表的なパンと比較して，ユーザに適切なリーチを与えることができたかを，タスク完了時間，身体疲労，精神的ストレス等の観点でプロトタイプシステム（自動変形可能なデジタルテーブル）を，評価した．
5.1 参加者

デザインスタディで使用した 4 台のテーブルをそれぞれ

タッチディスプレイの操作に慣れている 20 名の大学生

モバイルロボット（Roomba （iRobot 社））の上に載せ，そ（男: 18 名，女: 2 名，平均年齢 22.2 歳，平均身長 171.7cm

れぞれを別々に制御することで，テーブル面のレイアウト

右利き: 18 名，左利き: 2 名）が実験に参加した．

を変えることができるプロトタイプを実装した．前章の実

5.2 実験環境

験より，図 5 に示した Slide，Single slide （right と left），© 2018 Information Processing Society of Japan

前章で実装した自動変形型デジタルテーブルを使用した．

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パンの条件では，4 つのデジタルテーブルをマージした
Merged レイアウトを用いた．実験ソフトウェアは Unity で作成し，タスクの順序やタスク完了時間の計測を管理した．
5.3 実験要因
本実験で扱う 3 つの要因について説明する．
5.3.1 インタラクション手法
インタラクション手法として，提案する自動変形型デジ

図6

フラッグタスク（左）とナンバータスク（右）Figure 6 Flag task (left) and number task (right).

タルテーブルを用いる方法と，画面を二本指でドラッグすは，タスク完了時間と NASA-TLX とした．2 種類のタスク，ることで画面の遷移ができるパンを取り上げる．パンは最5 種類のシナリオ，2 種類のインタラクション手法はカウも一般的であり，2 章で述べたように依然として強力なインターバランスがとられた．5 つのシナリオでそれぞれ 2

ンタラクション手法と考えられるからである．なお，自動回タスクを行ってもらったため，実験の総試行数は 20 名

変形型デジタルテーブルはメニューコマンドによって自動の参加者×2 種類のタスク×5 つのシナリオ×2 つの手法×変形が開始し，1 回の自動変形に要する時間は 2 秒程度で2 回繰り返し=800 試行であった．それぞれのシナリオでタある．今回はパンと共にズームを併用しなかった．これはーゲットの位置は固定されていた．また実験を通して，タディスプレイコンテンツを劇的に変えるために実験やタス

スクを身体に負荷のかかるような無理な姿勢で作業をする

クを複雑にするという理由からである．しかし，現実的なことを避けるように要求したので，参加者は必ず与えられ状況として今後検証する必要がある．

たインタラクション手法（パンまたはデジタルテーブルの5.3.2 タスク移動）を使用する必要があった．インタラクション手法は，タスクは，レイアウトデザインスタディで用いたリーチ
ングとドッキングを含み，かつ，実用アプリケーションに参加者が使いたい時に何回でも使用できた．
5.5 実験手順

やや近いものを用いた．レイアウトデザインスタディから，

図 6（左）はフラッグタスクを示している．ディスプレ

参加者の多くは視覚探索も重視してテーブルを移動させてイ上に表示されている国旗をその国の位置にある茶色い長いたことが確認できた．また，一般にデジタルテーブルは方形の位置に移動してサイズを合わせて重ね合わせるもの

見る方向が異なるとコンテンツを正面から見づらくなる問であり，タッチ，ドラッグ，ピンチを使用する．タスク開題がある．そのため本実験では，視覚探索行動を必要とし始前に国旗とその国旗の該当する国の位置を確認し，国旗ないフラッグタスクと，視覚探索行動を主に必要とするナの移動場所を迷わないようにした．各国の茶色い長方形のンバータスクの 2 種類を用意した．いずれのタスクともリ

位置とシナリオが対応しており，参加者はシナリオをタスーチングとドッキングが必要である．フラッグタスクでは，

ク開始前に確認することができた．国旗の位置はランダム

世界地図上の 10 の国の位置に茶色の長方形が表示され，に全領域に等しく分布され，タスク開始前に確認ができた．

また，それ以外にも 10 枚の国旗の画像がランダムな位置

それぞれのシナリオで，10 個の国旗とターゲットが用意さに表示される．参加者は，正しい国の位置にある茶色の長れ，10 個の国旗を対応する位置に重ね合わせるとそのシナ方形にそれぞれの国旗を重ね合わせるタスクである．ナン

リオ分のタスクが終了になる．各インタラクション手法でバータスクは，白い背景上に数字を表す単語が書かれた茶タスクが終わる毎に，参加者は NASA-TLX に回答した．

色の長方形が 10 個表示される．加えて，同様にアラビア数

図 6（右）はナンバータスクを示している．これは，アラ字が書かれた赤いオブジェクトが 10 個表示されるので，

ビア数字が書かれた赤い長方形を同じ数を表す単語が書か

それらを同じ数が書かれた長方形にドッキングするタスク

れた茶色のオブジェクトに重ね合わせるタスクであり，こである．両タスクでの，ターゲットの分布は，緑色と黄色

れをタッチ，ドラッグ，ピンチを使用して行う．茶色の長のエリアがそれぞれ 80%，20%となるように設定された．

方形の位置はタスク開始前に確認ができ，それらの位置はLarge シナリオに関しては全体に配置された．

シナリオに対応していた．赤い長方形はタスク開始と同時

5.3.3 ターゲット分布シナリオに表示され，ランダムに全画面に均等に配置された．従っ

レイアウトデザインスタディより，5 つ（Large, Rightて，フラッグタスクとは異なりタスク開始後，最初に参加

vertical, Left vertical, Center vertical, および Far horizontal）

者は目的の数を決め，それに対応する赤いオブジェクトをのシナリオでレイアウトの変更を望むという結果が得られ探し，その後茶色のオブジェクトに移動させる必要があったため，本実験でもこの 5 つのシナリオを使用した．

た．それぞれのシナリオで，10 個ずつの赤いオブジェクト

5.4 実験デザインと茶色のオブジェクトがそれぞれ用意され，全て重ね合わ

フラッグタスクとナンバータスクを 5 つのターゲット分せるとそのシナリオ分のタスクが終了になる．フラッグタ

布シナリオで行うことで，5×2 の被験者内実験を実施した．

スク同様，ナンバータスクでも NASA-TLX に回答した．

独立変数はインタラクション手法とシナリオで，従属変数© 2018 Information Processing Society of Japan

タスクを始める前に，自動変形テーブル条件でのレイア

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図7

Large and Left vertical シナリオにおけるタスク完了時間．
左: フラッグタスク，右: ナンバータスク
Figure 7 Task completion time in the Large and Left vertical scenarios(left: flag task, right: number task)

図 8

ナンバータスクにおける NASATLX の項目スコア
Figure 8 NASA-TLX for number task

ウトの変え方，パン条件でのコンテンツの移動のさせ方をったと考える．フラッグタスクに関しては，国旗をどこに実験者が入念に指示して十分な練習を行った．両タスクに移動すればよいかということが世界地図により即座にわか

おいて，ターゲットに重ね合わせた瞬間に，重ね合わせた

り，探す行為が短時間で済むので自動変形型テーブルとパ

ことがわかるようなサウンドフィードバックが設定された．

ンで有意差はみられなかった．

すべてのタスクが終わった後に参加者は 2 つのインタラク

この実験より，提案する自動変形型デジタルテーブルでション手法の長所と短所に関してインタビューを受けた．

は，利き手のある位置と逆の位置や遠い位置で作業をする

この実験は十分な休憩を含めて約 2 時間で終了した．

時に，パンよりも有意に有効な手段であることが確認でき

5.6 実験結果

た．また，ナンバータスクの時に自動変形型デジタルテー

得られた結果は正規分布に従わないため，以降の検定は

ブルを利用することで，パンよりも精神的ストレスを軽減

ウィルコクソンの符号順位検定を用いた．本実験ではタスできることが確認できた．ただし，主に作業する領域が横クを 2 回繰り返したが，1 回目は手法やタスクに慣れるたに広がるような状況下では，パンと比べてほぼ同様のパフめの練習とみなして，分析には 2 回目の結果のみを使用しォーマンスであった．

た．分析結果より，図 7 に示すように，フラッグタスクのLarge （p < .05, r = .46）と Left vertical （p < .01, r = .62）シ

6. 議論

ナリオの時，またナンバータスクの Large （p < .01, r = 0.79）

レイアウトデザインスタディにおいて，利き手とは逆のと Left vertical （p < .05, r = 0.45）シナリオの時に自動変形

位置あるいは遠くの位置にアクセスする必要がある時にテ型デジタルテーブルの機能を使用することで，パンよりもーブルを移動したいと思うことが確認できた．しかし，評有意に短い時間で作業を完了することができた．なお，こ価実験に参加したのは 20 名中 18 名が右利きだったため，のタスク完了時間には，テーブルの自動変形時間（1 変形

利き手の違いによるバイアスについては考慮すべきである．

あたり 2 秒）も含まれていた．1 シナリオあたり，1 回また評価実験後のインタビューで，実験で用いた手法それぞは 2 回の移動が行われた．この理由は，奥行き方向に作業

れに関しての長所と短所を調査した．自動変形デジタルテ

分布が集中している時にパンを使用すると，奥にアクセスーブルの長所は，自動変形をすることで今まで使用するこ

する際に手前の領域が画面外に移動し，無駄な前後運動がとができなかった領域も使用でき，ディスプレイ全面を活多くなったためだと考えられる．大局的な情報が必要な本用することができるという意見があった．これに対して，タスクでは，パンの潜在的課題が現れたものと考える．

パンで操作する場合はコンテンツを移動することによってNASA-TLX の結果も分析した．ナンバータスクにおいて，

遠くのコンテンツにアクセス可能になるが，全面を使用で自動変形型デジタルテーブルを使用している時にきているわけではなく，手前の 2 枚を使用してコンテンツ

Frustration level がパンより有意に小さくなるということがを操作していることに変わりはないという意見があった．

確認できた（p<.01, r=.70）（図 8）．ナンバータスクは画面

自動変形型デジタルテーブルの短所としては，ユーザは自を見て目的の数が書かれたオブジェクトを探すことが必要

動変形が完了するのを待つ必要があるので，その時間が退なタスクであるので，位置を覚える負荷がある中でパンを屈だという意見があった．2 秒という移動時間は十分に短使って画面外にコンテンツを何度も戻して探すという行為

い設定と考えるが，この意見に対しては，今後，安全性等

がフラストレーションを溜めたと考えられる．それに対しを考慮して，Roomba の移動速度を変更する等して対応すて自動変形型デジタルテーブルでは，画面内にコンテンツ

る．また，テーブルを移動することによりコンテンツが分が常に表示されるのでフラストレーションがより少なくな

離することになるため，世界地図のような一般的に知られ© 2018 Information Processing Society of Japan133

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た事柄を使用する環境ではない場合には問題になる可能性があるという意見があった．

7. 本研究の限界と今後の展望
本研究の限界と今後の展望
提案する方法では，テーブルの移動によりコンテンツを分離してしまうので，視覚的負荷が高いリーディング等のタスクには向いていない[21]．また，現状のプロトタイプでは，ディスプレイのベゼル[2]と自動変形の自由度に関する限界がある．今回は市販のタッチディスプレイを組み合わせてデジタルテーブルを構築したが，これらのベゼルによる影響は当然考えられる．慣れればベゼルの存在は操作に強く影響しないという意見もあったが，スムーズなドラッ
グ操作のためにはベゼルが狭いディスプレイを活用することが望ましい．また今後，移動自由度を増やすことを考えた場合には，Roomba の運動性能では不十分で，全方位移動
ロボットの導入等も考える必要があるだろう．また，今回は大局的な情報を必要とするタスクに限定してその有効性を見出したが今後は，より実際に近い実験や複数人への対応等をしてゆく必要がある．今回は，Large と Left verticalの条件でのみ効果が得られたが，より大きなデジタルテー
ブルを利用する時は，より大きな効果が予想される．

8. まとめ本研究では，大型デジタルテーブル利用時に，ユーザの操作可能範囲（リーチ）を拡張することを考え，自動変形可能なタイル型のデジタルテーブルを検討した．複数のテーブルをタイル状に配置して大きなデジタルテーブルを構成し，それぞれの位置をモバイルロボットによって制御することで，テーブル面の形状を自動変形させる．テーブル
面の一部を分割させれば，ユーザはそれによって生まれた空間（テーブルの内部）に入ることができるため，テーブ
ルの端のコンテンツも自然な姿勢で操作することができる．
本研究では，複数の小型デジタルテーブルを連携利用した
場合に，ユーザはどのようなレイアウトを好むかをデザイ
ンスタディにより調査し，主要な 5 つのレイアウトを見出した．その結果を元にプロトタイプを実装し，その評価実
験において，代表的なインタフェースであるパンと比較して，いくつかの条件で有意に早く低負荷なインタラクションができることを確認した．
謝辞

本研究の一部は JSPS 科研費 17K00262 およびWallenberg Autonomous Systems and Software Program による．

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