情報処理学会 インタラクション 2014
IPSJ Interaction 2014

C0-7
2014/3/1

学習者自身の運筆動作で教示する
個性を伸ばすためのドローイング学習支援システム
山本 景子1,a)

安田 和夫1,b)

山本 豪志朗2,c)

倉本 到1,d)

辻野 嘉宏1,e)

概要：作画経験をある程度持った中上級者であれば，何度もドローイングを繰り返すうちに，ふいに理想的あるいは非常に理想に近い結果が得られることがある．しかし，この結果は運筆動作を意識せずにドローイングを行っているときに得られるため，それを再現する方法は本人にもわからない．理想的な結果が得られた時の学習者自身の運筆動作を収集して教師データとする新しいドローイング学習支援システムを開発することで，個人ごとの理想的な運筆動作を身につけるための支援が可能であると考えられる．その第一歩として，描き手が思い通りにドローイングできた場合とそうでない場合の運筆動作にどのような差があるかを明らかにするために，イラストの作画中上級者を対象として運筆動作の分析を行った．円を作画対象物としたときの運筆動作の分析の結果，運筆の速さ，筆圧，速さの変化のパタンである運筆のリズムを表す特徴量を描き手に合わせて適切に組み合わせることで，思い通りに描けたかどうかを機械学習によって平均 67%の精度で判別できた．本分析に基づき，学習者データと教師データに対してそれぞれのストロークを分割し，部分毎に各特徴量をもって比較することで，理想的な描画を行うための運筆動作の教示情報を提示するドローイング学習支援システムを提案・構築した．

Drawing Learning Support Systemwith Showing Stroking Motions of Learner Oneself
Keiko Yamamoto1,a)Kazuo Yasuda1,b) Goshiro Yamamoto2,c)Yoshihiro Tsujino1,e)Itaru Kuramoto1,d)Abstract: Illustrators who have some drawing experience can sometimes draw an ideal stroke during repeated doing. However, they cannot always reproduce an ideal stroke that they have drawn, because they do
not understand how they moved their own hands to draw it. In order to solve this problem, a new learning
support system based on presenting the ideal stroking motion of the learner as a teacher s motion is needed
so that learners can enhance their own drawing skills. In order to clarify the diﬀerences in motion between
good and bad drawing strokes as the ﬁrst step in the development of such a system, this paper analyzes thestroking motions of experts in the process of drawing circles. Several features are exploited; the pen speed,
the pen pressure, the time required to draw each quarter circle, and the movement of the hand. With thesefeatures, the accuracy of classiﬁcation using machine learning is 67% on average. This means that stroke
speed, pen pressure, and stroke rhythm (which is the speciﬁc pattern of changes in speed) may be useful todistinguish between good and bad strokes. Based on the result, we propose and develop a drawing learning
support system that compares a current stroke with one of the ideal strokes by each feature in every quarterand provides improvement points of stroking motion for enhancing learners’ skills.

1

2

a)
b)
c)

京都工芸繊維大学
Kyoto Institute of Technology
奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
kei@kit.ac.jp
k-yasuda@hit.is.kit.ac.jp
goshiro@is.naist.jp© 2014 Information Processing Society of Japan

1. はじめに
一般に絵を描く場合，描き手はこれから描くものを頭のd)e)kuramoto@hit.is.kit.ac.jp
tsujino@kit.ac.jp554

中に思い浮かべ，それを実際の作品に表現する．作画過程を開発している．Kazi らは，陰影やものの質感を表現する

では通常，一度描いてみて納得できない部分の修正を繰りためのテクスチャを効率的に作成するためのシステムとし返しながら作品を完成させていく．この修正には 2 種類あて Vignette[6] を提案している．ペイントソフトの機能のり，思っていた通りに表現できたものの，結果を見てさら切り替えを円滑に行うことで作画時のユーザの負担を減らなる改善が見出された場合と，そもそも思い通りに表現ですことを目指したものとして，Peter らによる IntuPaint[9]きなかった場合とがある．前者の修正は，作品を完成させの開発や Song らによる研究 [10]，山本らによる研究 [11]

る上での創造的活動といえるが，後者の修正は描き手の能などがある．さらに，フリーハンドスケッチからユーザが力不足によるできるだけ避けたい作業的活動である．創造意図する形を推定し，平行や垂直などの幾何学的特徴を的活動に専念するためには，描き手はいつでも自分の思い利用して自動的に補正を行うものとして，五十嵐らによ通りにドローイングできる能力を身につけていることが理

る Pegasus[7] や Cheema らによる QuickDraw[8] などがあ想である．

る．これらの研究はいずれも，作画時における煩雑な作業

ドローイングは，ペンや絵筆などの画材を手に持ち，腕をシステムによって省略し，創造的活動に専念することをを動かすことによって行われるため，ドローイング能力を目指したものである．しかし，作画時にシステムが支援す向上させるための学習は動作学習の一種であるといえる．

るこれらのアプローチの場合，必ずそのシステムを使用し動作学習を行う場合，その分野において一定以上の経験をないと効果が得られないという制約がある．

積んだ熟練者を教師とし，教師動作を模倣するという方法

もう一つのアプローチとして，理想の運筆動作が行えるがよく行われる [1], [2], [3]．学習の初期段階つまり動作のようユーザを訓練するというものがある．描き手の能力不

大枠を理解する段階では，この学習法は効果的であるが，足によって思い通りにドローイングできず，何度も同じも中期以降の段階つまり自分ならではのクセやコツなどの個のを描きなおすこともまた，創造的活動ではない単なる性を伸ばしてゆく段階では，そもそも教師動作を模倣する作業である．それを減らし，創造性を発揮するための活動

こと自体にもはや意味がない．

に専念するためには，描き手自身の能力を向上させるこ

一方，基本的な動作を一通り身につけて経験を積んだ中とが重要である．描き手自身のドローイング能力を向上

上級者であれば，何度も試行を繰り返すうちの何回かは，させる学習支援システムの場合，ユーザが学習を終えれ自分の理想とする結果あるいは非常に理想に近い結果を得ば，特定のシステムに依存することはない．作画過程の学られることがある．しかし，この結果は運筆動作を意識せ習を行えるチュートリアルシステムとして，Sketch-sketch

ずにドローイングを行っているときに得られるため，それrevolution[12] などがある．また，運筆動作の学習についを再現する方法は本人にもわかっていない．そこで，このては，書道を対象とした研究が活発に行われており，力覚「自分の理想的な結果」が得られたときの学習者自身の動を提示するもの [13], [14] や筋電信号を伝達するもの [15]，

きを教師データとして動作学習を支援することで，自分の運筆音を利用したもの [16] など，様々なものがある．しか個性をより伸ばすことができると考えられる．しかし，そし，これらは基本的に初心者が熟練者を教師として学習すのような学習支援システムの実現を目指した研究は行われることを前提としたもので，ある程度の経験を持った中上ていない．

級者を対象としたものではない．

そこで本稿では，理想的な結果が得られたときの学習者

運筆動作そのものを分析したものとしては，毛筆の移動

自身の運筆動作を教師データとする，新しいドローイング

軌跡や紙面に伝わる圧力を計測したもの [17], [18] や，運筆

学習支援システムを提案する．

動作を分析し，それを利用して実際の画材に近いレンダリ

2. 関連研究ングを行う研究 [19] などが行われている．しかし，いずれも熟練者の動作はすべて成功例とみなしてその特性を知ろ

本研究のそもそもの動機は，作品の作り手の頭の中に浮うとするアプローチであり，個人内での成功時と失敗時のかんだものを実際に形にするための活動から，作品をより

運筆動作の差を明らかにするというアプローチでの分析はよいものにするための創造的活動以外のものを排したいと行われていない．

いうことである．同様の動機のもと，これまでにも様々な研究が行われてきた．

3. 運筆動作の分析

一つのアプローチは，ユーザの運筆動作の一部をシステ

学習者自身の運筆動作を教師データとして提示する学習

ムが代行するもしくは補正するというものである．Bae ら

支援システムを実現するためには，まず描き手の思い通り

は，立体を対象としたコンセプトアートを対象とし，従来の線が描けたか否かの判別が可能かを検証する必要があは複雑な操作を行わないと実現できなかった 3 次元モデル

る．本章ではそのために行った実験について述べる．

の作成を，フリーハンドスケッチによって手軽に行えるシステムである ILoveSketch[4] や EverybodyLovesSketch[5]© 2014 Information Processing Society of Japan

555

3.1 分析対象
絵の表現手法には様々なものがあるが，運筆動作の良し悪しが結果に表れやすい線描によって描かれたもの（イラ以上持っている，普段からイラストを描いている者を被験者とした．被験者の年齢は 20〜24 歳で，男性 5 名，女性

13 名の計 18 名である．

スト）を分析対象とする．ここで線描とは，挿絵や漫画，
コンセプトアートなど様々な分野で数多く描かれる，作画
対象物の形が明確な輪郭線として表現される画法のことである．

3.3 計測データ
運筆に影響を与える要因として，描き手自身の要因である，運筆動作（ペン先の移動速度，ペンの把持力，視線移

線描は大別すると，比較的短めな線を複数重ねることに動など）や描き手の状態（作画経験，精神状態，疲労度な

よって輪郭線を表現する描き方と，最終的な作品に残されど）と，作画環境による要因である，作画道具の状態（ペる比較的長めの線を 1 回のストロークで引くことで輪郭線

ン先と描画面の摩擦，ペンの重さ，グリップの素材など）を表現する描き方の 2 種類ある．ドローイングの中上級者

や作業環境の状態（環境光，音，室温など）が挙げられる．

（被験者として 3.2 に詳述）に線描についてインタビューし日常的に学習支援システムを使用し，能力を向上させるこたところ，「絵を描く場合には大体，線を引く前に頭の中にとを考えると，システムが判別のために利用するデータは

自分がこれから描きたい形が浮かんでいて，それを自分が以下の 2 条件下で取得できるものが望ましい．

描く紙面にイメージして，それをなぞるつもりで線を引いていく」，「あまり短い線ばかりを重ねても，線に太さの強• 描き手の動作を妨げることなくデータ取得が可能である

弱や勢いが出ず，活き活きした絵にならないと思うので，• データ取得のために特別な装置を必要としない

なるべくひと筆（1 回のストローク）である程度の長さの以上を踏まえ，現在一般に流通しているペンタブレット

線を描くようにしている」という意見や，「短い線を重ねてで取得できるデータである，

ずっと描いていたら，（絵画教室の指導者から）もっとひ• ペン先の二次元座標（タイムスタンプ付き）と筆ひと筆を長めに描くように指示された」との意見が得• 筆圧（タイムスタンプ付き）

られた．以上のことから，ドローイングの中上級者にとっを計測する．このデータを以降，「運筆動作データ」と呼ぶ．

て，完成した作品に特定の印象を持たせるために，長いス
トローク 1 回で思い通りに線を描けるか否かが重要であるといえる．よって，ある程度の長さを持ったストロークを行う場合の運筆動作を分析対象とする．
また本分析では，作画対象物は，ドローイング練習の基
本で多用される [20], [21] 真円（直径約 90[mm]）とする．
作画時の運筆動作のデータを収集するにあたり，作画対象物の形状に特別な制約はない．しかし，作画対象物を統制しない場合，どのような基準をもとに思い通りに描けたか

3.4 実験手続
思い通りに描けたか否かの判別のために，思い通りに描けた場合と描けなかった場合の運筆動作データを収集する．そして，収集したデータから特徴量ベクトルを求め，機械学習による分類を行う．
具体的な手順は以下のとおりである．

( 1 ) タブレットやモニタの位置，椅子の高さなどを被験者の使いやすい位置に調整させる

否かの評価がされたかを客観的に確かめにくく，正しい評( 2 ) 作画経験について問うアンケートに回答させる

価が行われていたかの検証が困難であると考えられる．正( 3 ) 以降の円を描く時の手順について実験者が口頭で説明

確な評価が行われない場合，分析に悪影響を及ぼす可能性があるため，図形として指定しやすく，客観的に形状を確する( 4 ) 大きさ，形の見本となる円を，被験者自身が充分と判認できる真円を作画対象として運筆動作のデータを収集す断するまで提示する

る．なお，被験者に普段行わないような運筆動作をさせて( 5 ) 練習フェーズを行う

しまうのを避けるため，円の大きさは，描き手によらず線( a ) 被験者に円を描かせる

描での一般的な手の使い方が可能であることが事前調査で( b ) (a) で描いた円が思い通りに描けたか否かを被験者に評価させる

明らかになっている範囲で最大のものとする．ここでいう
一般的な手の使い方とは，手首付近の腕の一部を描画面に接触させたまま作画を行うことを指す．

( 6 ) 被験者自身が充分と判断するまで (5) の練習フェーズ
を繰り返す( 7 ) 本番フェーズを行う
3.2 被験者
ある程度の作画経験を持ったドローイングの中上級者と( a ) 被験者に円を描かせる( b ) (a) で描いた円が思い通りに描けたか否かを被験者に評価させる

して，雑誌に投稿する，Web のイラストコミュニティに公開するなど，その公開先はそれぞれであるが，第三者に公開することを前提とした作品としての絵を描く経験を 3 年© 2014 Information Processing Society of Japan( 8 ) 以下の 2 条件を満たすまで (7) の本番フェーズを繰り返す

556

• 描いた円の数が 100 個以上• 思い通りに描けたと評価した円とそうでない円がそれぞれ 30 個以上( 9 ) 円の評価基準についてのインタビューを行う( 10 )再評価フェーズを行う( a ) (7) で被験者が描いた円の中から順不同でひとつ選んで提示する( b ) 提示された円が思い通りに描けているか否かを被験者に評価させる( 11 )すべての円が再評価されるまで，再評価されていない円を対象として (10) の再評価フェーズを繰り返す
図 1 データ収集用インタフェースの画面( 12 )評価基準や円を見て感じる印象が変化していないかを確認するインタビューを行う
再評価フェーズを用意したのは，被験者から「線を描いデルを作成して分類を行う．機械学習には Weka（バージョた直後だと，ドローイング中の手の感触がよかった場合なン 3.6.8）[22] を使用する．分類精度は 10 分割のクロスバ

どにうまく描けた感じがすることがあるが，改めてその線

リデーションにより求める．アルゴリズムは，分類結果がを見ると描き直したくなる場合もある」といった意見が得

どの特徴量に起因したかを確認しやすいという点から，枝られたことから，線を描いた直後の評価と，自分がその線

刈り処理付きの決定木（J48）を用いる．また，母集団の分を改めて見たときの評価とが一致しない可能性を考慮し設

布に制約のないノンパラメトリックな分類法の例として最けた．また，練習フェーズでは描き方の試行錯誤を許した

近傍法（IB1）による分類も行う．

が，本番フェーズでは，練習フェーズで試した描き方の中から，自分に合っていると判断した 1 ストロークで描く描

3.7 特徴量

き方 1 種類にそれぞれ統一させた．練習フェーズと本番

3.3 で述べたように，取得したデータからはペン先の移フェーズでの円の作画，および再評価フェーズにはそれぞ

動軌跡，ペン先の移動速度，筆圧の変化を知ることができ

れ，実験用に作成したインタフェースおよびワコム社製のる．本実験で取得した運筆動作は円の作画時のものである

ペンタブレット（Wacom Intuos 4）を用いる．それぞれのが，様々な形状での応用を考えると，図形の形状に依存せインタフェースについては，3.5 で詳述する．

ずに求められる特徴量によって思い通りの線が描けたか否かの判別が可能であることが望ましい．そのため移動速度

3.5 データ収集用インタフェース

は，単純に移動量を時間で割った速さとし，速さと筆圧に円の描画と評価を行うためのデータ収集用インタフェー

基づいた 6 特徴量（以降，「基本 6 特徴（B）」）を用いる．

ス（図 1）を実装した．被験者は，インタフェース左手のまた，被験者の運筆動作の観察から，被験者毎にペン先

描画エリアに円を描く．円の評価結果の入力にはインタの移動速度が大きく変化する部分が 1 箇所以上あり，毎回

フェース右手に配置されている◯×ボタンもしくはショー

同じような速度の変化パタンがあることがわかった．実際

トカットキー（G もしくは B）を用いる．次の円を描くににペン先の移動速度の時間変化のグラフを描いてみたとこ

は，「次を描く」ボタンもしくはショートカットキー（スろ，各被験者の速度変化に傾向があり，かつ思い通りに描ペース）を用いる．円自体もしくは評価結果を削除する場

けた場合グラフが似た変化の傾向を示していることが確

合は，「消去」ボタンもしくはショートカットキー（デリー

認できた．そこで，速度の変化パタンを考慮に入れるため

ト）を用いる．

に，1 ストロークを長さで 4 等分にしたそれぞれの区間を再評価用のインタフェースもデータ収集用インタフェー
スと同様に実装した．再評価用のインタフェースでは，イ

描くのに要した時間の特徴量（以降，「時間特徴（T）」）を用いる．

ンタフェース左手の表示エリアに被験者が過去に描いた円さらに，手の動きに注目すると，描き手は三次元空間でが順不同でひとつずつ表示される．再評価結果の入力には，手を動かしている．この三次元的な手の動きによって，ペデータ収集用インタフェースと同じボタンもしくはキーをンタブレット平面上の二次元座標と筆圧が変化していると用いる．

考えると，ペンタブレットの座標を x 軸方向と y 軸方向のそれぞれに分けて特徴量を計算することで，運筆動作の特3.6 分析方法
同じ円を対象とした作画であっても，その運筆動作は被験者によってそれぞれ異なる．そのため，被験者ごとにモ© 2014 Information Processing Society of Japan徴を適切に表現することができる可能性がある．そこで，ペンタブレット座標の x 軸方向と y 軸方向，および筆圧に基づいた特徴量（以降，「動き特徴（H）」）を用いる．

557

表 2 分析結果（全被験者の平均）

表 1 分析に使用する特徴量
特徴量

内容

アルゴリズム

特徴量

適合率

再現率

F値

J48

B

55%

54%

52%

基本 6 特徴

速さの平均値(B)

筆圧の平均値

T

54%

55%

51%

速さの最大値の平均に対する比

H

53%

53%

49%

B

54%

54%

54%

速さが最大値をとった時間の総時間に対する比

T

53%

53%

53%

筆圧が最大値をとった時間の総時間に対する比

H

59%

59%

58%

筆圧の最大値の平均に対する比時間特徴

第一四分円を描く時間の総時間に対する比(T)第二四分円を描く時間の総時間に対する比第三四分円を描く時間の総時間に対する比IB1

表 3 分析結果（被験者毎の最大）被験者第四四分円を描く時間の総時間に対する比動き特徴

x 軸正方向の速さの平均値

P1

(H)

x 軸負方向の速さの平均値

P2

y 軸正方向の速さの平均値

P3

y 軸負方向の速さの平均値

P4

筆圧の平均値

P5

分類に使用した特徴量

B

T

√

√

√

√

P8
P9

3.8 分析結果・考察
全被験者の平均の分類結果を表 2 に示す．用いる特徴量によらず全被験者の分類精度の平均は 53%で，被験者全体に亘って顕著に精度が高くなる特徴量はなかった．しかし

P10
P11
P12

被験者ごとに見ると，特定の特徴量（もしくはその組み合P13わせ）を用いた場合に，他の場合に比べて高い分類精度をP14示す場合があった．先述したとおり，同じ円を作画対象とP15していても，その運筆動作は描き手によって様々である．
そのため，思い通りのドローイングが行えるかを決める要因が描き手ごとに異なっているのは不自然ではない．
被験者ごとに最適な分類が行われた場合の結果を表 3 に√示す．表中の特徴量の列に マークがついているものが

62%
71%
69%

√

P7

以上の分析に用いた特徴量を表 1 に示す．

H

√

P6

P16
P17
P18
Average

F値

68%
√

√

√

√

√

√

√

√

√

√

√

√

√

59%
62%
64%
60%
66%
82%
65%

√

74%

√

62%
√
√
√
√
√

69%
69%
67%
78%
67%
67%

分類に用いた特徴量である．描き手毎の最適な分類結果の平均は 67%であった．この結果は，収集したデータによって思い通りに描けたか否かを完全に判別することはできな

4. 提案システム

いものの，描き手が思い通りに描けた場合とそうでない場

本章では，運筆の速さや筆圧などの運筆動作の特徴に着合に差があることが示されたといえる．また，基本 6 特徴

目し，ユーザ自身の理想に近づけるための教示情報を提示（B）が有効だったのは被験者 P1〜P4 で，そのうち P1〜するドローイング学習支援システムを提案する．これは，

P3 はペンタブレットに慣れていてデッサンの練習経験が学習者の運筆動作データ（以降，「学習者データ」）とそのある被験者であった．また，動き特徴（H）のみが有効だっ理想的な運筆動作データ（以降，「教師データ」）を比較す

たのは被験者 P14〜P18 で，そのうち P15〜P18 はペンタることで改善点を解析し，画面上に教示情報として表示す

ブレットを彩色のみにしか使わない被験者であった．このるシステムである．

ことは，被験者の描画経験によって有効な特徴量が異なる可能性を示唆している．

4.1 提案手法
本システムには，大きく二つのフェーズがある．一つは© 2014 Information Processing Society of Japan

558

B. 評価
A. 分析

C. 提示

・運筆動作データ

・運筆動作データ・ラベル<教師としての私><学習者としての私>

A. 分析処理

B. 評価処理(1) 運筆動作データとラベル* を収集する(1) 運筆動作データを収集する(2) 収集データ毎に複数の特徴量を求め，
い
くつかの組み合わせで特徴量ベクトルを作成する(3) (2)の特徴量ベクトルを用いて機械学習
し，
クロスバリデーションにより，それぞれの分類精度を算出する(4) 50%以上の精度で分類できた特徴量の組み合わせの中から，最も高精度なものを選び，GOODと判定されたデータを教師データとする(5) (4)で該当するものが無い場合，全データをいずれか一方に分類している結果を除
外し，その結果から最も分類精度の高いものを選び，GOODと判定されたデータを教師データとする（* 描き手が行う「思い通りに描けたかどうか」の判断情報（GOOD/BAD））(2) A.で得た特徴量ベクトルに基づき，収集デー
タ（学習者データ）を分類する (GOOD/BAD)(3) 学習者データと教師データのストロークをそれぞれ4分割し，各部分の対応をとる(4) 部分毎に各特徴量を比較し，その差分を数値として算出する

C. 提示処理(1) ストローク分割部分毎に，特徴量の差分である数値に基づき，教示情報を決定する(2) B.(2)の分類に基づき，理想的な運筆動作に近いか否かと，ストロークの各部分上およびそれに近い領域に改善点を指示する教示情報を提示する

図 2 提案システムの処理過程

教師データ

学習者データ図 3 教師データと学習者データの対応付け

う．ドローイングのよしあしを判別するための基準は，分析処理のプロセスで求めたものを使用する．その基準を用いることで，学習者データを分類処理にかけ，そのよしあ
しを判別する．その際，4.1.1 で述べたように，ユーザ毎に分類に用いる特徴量を変えることでその精度を向上させることを狙うため，学習前に得たユーザ毎に有効な特徴量を用いて判別を行う．
続いて第 2 段階では，理想的なドローイングに近づくための具体的に必要となる改善点を，ストロークの部分毎に求める処理を行う．そのために，教師データも含め，スト
ローク全体に対して，それぞれ等分割し，部分毎の運筆のユーザ自身が「教師としての私」となり，コンピュータに速さや筆圧などの運筆動作の特徴量を算出する．この処理学習させるフェーズである．もう一つはユーザは「学習者には文献 [23] のジェスチャ認識手法を参考にした．この手としての私」となり，「教師としての私」に習うフェーズで法では描き方の類似度を求めることができるため，学習者ある．この処理過程は図 2 に示す通り，分析と評価，提示

データに描き方が最も類似している教師データを特定するの三つで構成される．

ことができる．また，これら二つのストロークはそれぞれ

4.1.1 特徴量の選定

同数の等分割が行われているため，対応部分が容易に求ま

表 3 に示したように，最適な分類結果における特徴量のる（図 3 参照）．その対応する部分毎に，既に算出されて組み合わせは描き手ごとに異なる．また効率的な学習のたいる特徴量をそれぞれ比較していくことで，理想的な場合

めには，特徴量を限定することで教示のための情報量を制との差分を数値として表現することができる．

限して提示することが必要である．そこで本システムでは，まず学習前に，描き手ごとに運筆動作のデータおよび以上の処理プロセスを図 2 B に示す．

4.1.3 教示情報の提示

思い通りに描けたものか否かのラベル付けを行う．そして

効率的な学習支援を行うためには，思い通りに描けた場

最適な分類結果を抽出し，その分類で用いられた特徴量ベ合とそうでない場合との差を，改善点としてユーザに理解

クトルを確認することで，描き手ごとにドローイングに影できる形で教示することが必要である．そこで，文献 [3] な響を与える主要な要因を見つけ出し，運筆動作データの評

どの学習支援システムで行われているように，ドローイン

価に利用する．

グ結果に改善点を重畳表示させる．具体的には，ドローイ

以上の処理プロセスを図 2 A に示す．

4.1.2 運筆動作データの評価

ング結果が表示されるディスプレイ上に描画エリアを有す
るウィンドウが表示され，そのウィンドウ内に描画を行う

ユーザが思い通りに描けていない場合と理想的な場合とと，ストロークの分割部分毎に改善点である教示情報が付の差分を教示するために，そのときのドローイングを評価加される．例えば，作画対象物が円である場合，ストローする必要がある．本評価手法は 2 段階で構成される．第 1

クを分割した各円弧に理想的な運筆速度との差を色に変換段階では，ストローク全体でドローイングのよしあしを判してドローイング結果に重畳提示する．このときの差は，別する．第 2 段階では，ストロークを分割し，部分毎の特ドローイングし終えた瞬間に 4.1.1 および 4.1.2 に基づき徴量を比較する．これら 2 段階のプロセスを通して，理想理想的な場合との差分が計算される．これにより，今のド的なドローイングに近づくための改善点を得る．

ローイングは理想的なドローイングとどこがどのように違

まず第 1 段階は，ストローク全体を対象にして，3 章でうかをその場で理解できるため，その運動獲得が容易にな述べた分析時に使用した J48 もしくは IB1 による分類を行ると考えられる．理想的なドローイングとの差分は数値と© 2014 Information Processing Society of Japan559

して計算されているため，単に「良い」「悪い」の情報提示ではなく，その度合いも同時に提示できる．例えば，文字ディスプレイ

で教示する場合，運筆速度の差が大きければ「もっと速く動かすとよくなる」と表現し，小さければ「もう少し速く動かすとよくなる」と表現することができ，複数の閾値を設けることでさらに詳細な教示が可能である．
以上の処理プロセスを図 2 C に示す．

コンピュータタブレット

4.2 試作システム
提案システムの試作を行い，動作確認を行った．試作シ
ステムは運筆動作分析のときに用いたインタフェースに基

図 4 試作システムの構成

本的には準拠している．システム構成を図 4 に示す．入力
デバイスとしてワコム社製のペンタブレット Intuos 5，処
理用コンピュータに MacBook Pro，そして出力デバイス
として液晶ディスプレイを用いる．試作システムでは特徴
量のうち，運筆の速さ，筆圧の二つを教示対象とした．教示には，ストローク上に線の色と太さを変化させて重畳表示する方法とストローク周辺に 5 段階の評価値を表示する
方法を用いた．前者の方法では，運筆の速さが教師データに対して速すぎると線を赤くし，反対に遅すぎると青くし，ユーザがドローイングしたストロークに重畳表示する．同様に，筆圧が教師データに対して強すぎると線を太く，反対に弱すぎると線を細くし，ストロークに重畳表示する．
後者の方法も基本的には同様であり，各特徴量に対して教師データとの比較結果を 5 段階の指標で表現して表示す

図 5 試作システムの教示例る．なお，本試作システムでは作画対象物を円とし，1 ス
トロークを 4 等分したうえで，各部分毎に上記の処理を行う．図 5 にシステムが教示を行っているときの表示画面例
を示す．

の運筆動作の分析をまず行った．
ペンタブレットで円をドローイングする場合を分析対象とし，ペン先の二次元座標と筆圧を時間情報とともに記録

試作システムを被験者 2 名に使用させたところ，「筆圧した．記録したデータから，描き手のドローイングに影響が太さに対応付けられているのは理解しやすくていい．速を与えそうな要因を考え，それが実際に重要なものである

度は色に対応付けられているが，対応が覚えにくい」，「色かを Weka を用いた機械学習での分類精度によって検証しで部分毎の提示を見ても（筆圧の方を見ているし）あまりた．具体的には，特定の要因を表す特徴量を求め，それをコントロールしにくい．リズムよく描けているときはうま用いてある運筆動作が描き手の思い通りのドローイングがく描けていることが多いので，音でそれを提示してみるとできたときのものかどうかを機械学習によって正しく分類よいかも」，「そばに提示されている四角の表示は，描きなできるかを確かめた．運筆の速さと筆圧，および，描き手

がらはなかなか見れない」，「目標が定まるからゲーム感覚

ごとに速さの変化の特定のパタンである運筆のリズムがあで練習できる」，「描いている間にこの円もうまく描けたなることに注目し，1 ストロークを長さで等分した各部分をと思っても，教師データに入っていないのか，うまく判定

描くのにかかった時間を特徴量に加えて分析を行ったとこされない」という意見が得られた．よって今後は，提示法

ろ，描き手ごとに最適な特徴量の組み合わせを用いること（モーダル，提示位置，提示タイミングなど）の検討や，分で，平均 67%の精度で分類することができた．

析処理時に収集した教師データに，学習を進めながら教師

以上より，収集したデータによって思い通りに描けたか

データを追加できるようにすることも検討する必要がある．

否かを完全に判別することはできないものの，描き手が思

5. おわりに
本稿では，学習者本人が行った理想的な運筆動作を教師
データとするドローイング学習支援を目指し，思い通りに描けたか否かが判別可能かを明らかにするために中上級者© 2014 Information Processing Society of Japan

い通りに描けた場合とそうでない場合に差があることは示すことができ，運筆の速さ，筆圧の変化に加え，運筆のリズムが描き手のドローイングに影響する要因であることが示唆された．
この分析結果に基づき，ユーザ自身の理想に近づける教560

示情報を提示する学習支援システムを提案した．提案シス
テムは，ユーザが行うドローイングに対して，教師データ[8]に基づき 2 段階で評価し，その改善情報を提示する．その第 1 段階として描画全体に対する評価を組み込んだ．第 2段階としてはストロークの部分毎に教師データとの差を数[9]値的に求めた．この評価結果から，改善情報のストロークへの重畳表示および 5 段階の評価指標表示によって改善情報を提示した．これによって，ユーザが運筆動作を意識せ[10]ずに理想的なものを描いたとしても，教示がどのようにドローイングを行えば理想に近づくのかの指針となるため，効率良く自分の個性を伸ばしていくシステムとなると考え

[11]

られる．
今後の課題としては，運筆の速さ，筆圧，運筆のリズム
以外にも，より高い精度で描き手が思い通りにドローイン[12]

グできているか否かを判別できる要因がないかを調査することが挙げられる．また，聴覚情報などの視覚情報以外の提示やそれらの組み合わせによる提示，教師データの更新方法なども検討する必要がある．その上で，本システムが[13]

個人に特化した学習に適したものであるかを被験者実験を通して確認することが挙げられる．
謝辞 被験者として本実験にご協力いただいた京都精華[14]

大学および嵯峨芸術大学の学生各位に感謝の意を表する．
また，本研究は文部科学省科学研究費補助金 (課題番号：

24700116) の助成を受けたものである．
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