情報処理学会 インタラクション 2019
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MR と筋電位センサを組み合わせた筋力トレーニング効果のリアルタイムセルフモニタリングシステム
大塚勇人†1西垣一馬†2酒井元気†3 岩井将行†1

概要：本稿では MRHMD である Hololens を用いて筋力トレーニングのビジュアルフィードバック行うことを提案する．筋力トレーニングのフィードバックを行う研究や製品が既存では様々登場しているが，第三者の助けを得ずに筋力トレーニングのリアルタイムフィードバックを行うことは難しかった．本提案システムは，トレーニングを行う初心者の人がみずから容易に装着でき，安全に筋力トレーニングのリアルタイムフィードバックを行うことで，筋出力が向上する可能性をしめした．また，トレーニングの種目に応じて大きく結果が変わることが判明した．

1. はじめにではないといった制約が存在し，第三者の助けを得ずに筋力トレーニングのリアルタイムフィードバックを行うこと近年，健康志向の高まりや 2020 年に開催される東京オリは難しかった．そこで，本研究では，負荷を掛ける筋肉部ンピックが追い風となり，筋力トレーニングやエクササイ位及びその負荷レベルに対しリアルタイムビジュアルフィズを目的としたスポーツジムの会員数は 330 万人を超え，3ードバックを行い，独力でもトレーニング効率が向上する年連続で前年を上回った[1]．

システムを提案する．

筋力トレーニング（以下トレーニング）では無計画にトレーニングするのではなく，鍛えたい部位を意識してトレー

2. 提案手法についてニングすることにより漫然とトレーニングをするより効果

透過型の HMD と筋電位センサ，PC を用い，主に Hololensが上がるとされている[2]．のアプリケーションの作成を行った．

しかし，トレーニングに初心者の人(以下トレーニング初

2.1 システム構成と手順心者と呼ぶ)にとっては，特定の筋肉の部位を明確に意識しトレーニングを行う際は，様々なトレーニング装置に移ながらのトレーニングは適切なアドバイスが無い場合はイ動することや，常にスマートフォン等を見える置き場所がメージが出来ず，特定の部位を十分に意識して鍛えられて確保できない問題がトレーニングジムでは多いと想像できいるかを自己の感覚のみで確認することは困難である．

る．その為，本稿で提案する手法は，頭に装着するだけで従来より，運動やトレーニング支援の研究は継続して行わ体勢の変化や移動に対応して，目の前に透過的に情報を継れており，特に嵯峨らは運動を支援する際は主体的に運動続的にフィードバックできるヘッドマウントディスプレイを行わせる必要があると述べている[3]．

(HMD)を用いることで解決する．さらに HMD の中でも視そこで，梶本らは運動後に触覚フィードバックを与えるこ野を狭めない透過型の HMD である Microsoft Hololens（以とで主体的にトレーニング研究を行っており，そこでは第下 Hololens）を用いて複合現実（Mixed Reality : MR）によ三者を介入させずトレーニングのセルフモニタリングが行るビジュアルフィードバックを行うことで高重量のウエイなっている．一方で，この研究は触覚フィードバックを行

トを扱うトレーニングでは危険を回避し，視野を妨げないなってしまうことで，トレーニングの達成度を未達成状態安全かつ快適にフィードバックを行う．

で十分と誤認してしまう為，かえってトレーニング効率が本研究では小型無線多機能センサ（ATR-Promotions 社製，低下してしまうという弊害も内包する[4]．

TSND151）に生体信号計測用アンプ(AMP-151)を接続し，現在様々なトレーニング支援の研究や製品が存在するが，筋電位を測定する．以下これらの構成を筋電位センサと呼多くはリアルタイムでフィードバックが被験者のセンサデ

ぶ．生体信号計測用アンプのサンプリング周波数は生体計ータをスマートフォンに対して出力し，トレーニングジム測に十分な 1000Hz，増倍率を 1000 倍で記録する．ビジュ

でパーソナルトレーナなどの第三者がその画面を見て指示アルフィードバックを行う為に，MRHMD(Mixed Realityを行わせる試み[5]や，トレーニング後に筋電位を確認する

Head Mound Display)である Microsoft Hololens を用いた．ま製品[6]などが存在する．これらは，フィードバックを行う

た，小型無線多機能センサと Hololens の命令やデータを送為に第三者が必要であり，フィードバックがリアルタイム受信の仲介をするソフトウェア（ATR-Promotions 社製，SensorSever）を中継 PC（Microsoft 社製，Surface Pro2）に†1 東京電機大学 未来科学部 情報メディア学科†2 東京電機大学 情報環境学部 情報環境学科†3 東京電機大学 システムデザイン工学部 情報システム工学科© 2019 Information Processing Society of Japan

入れて用いた．
システム構成図（図 1）と行われる手順は以下に述べる．

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2019/3/6①Hololens のアプリケーションから，データを送るようにの変動値を滑らかにする目的で過去 5 回分の移動平均フィ指示する旨を TCP 通信にて中継 PC に送信．

ルタを掛けている．

②中継 PC は SensorServer という専用ソフトを用いて，指示を筋電位センサへ Bluetooth で送る．その間，筋電位センサは内蔵ストレージへ筋電位データを保存する．

3. 実験
本実験では，何もフィードバックを行わない場合，提案③筋電位センサは命令を受け取り，データを BT で中継システムによるビジュアルフィードバックを行う場合，提PC に送信．

案システムを体験した後に再度フィードバックを行わない④中継 PC は Sensor Server 経由で，センサデータを受け取場合の 3 トライアルを 3 種類のトレーニングで合計 9 回行り，そのデータを TCP で Hololens に送る．

った．3 トライアルを行う目的として，何もフィードバッ

⑤送られたデータを元に Hololens 側のアプリケーション

クを行わない場合と提案システムによるフィードバックをで描画を行う．

行う場合で筋出力が向上するかという点を検証する．また，
1 回目の何もフィードバックを行わない場合と提案システ
ム体験後である 2 回目の何もフィードバックを行わない場
合では筋出力に差が生まれるかという点を検証する為に行う．さらに，提案システムの利便性，筋電位センサやHololens を装着することによりトレーニングの妨害有無という点においても検証を行った．
3.1 実験被験者
実験の被験者は 20〜21 歳の男性 4 人で，トレーニングの頻度は週 1〜2 回 1 名，月 1〜2 回 1 名，それ以下の頻度 2名といった構成である．トレーニングや運動経験により，
図 1

システム構成図結果に差が出ると考えられるので，トレーニングの経験が豊富な者から運動を積極的に行っていない者までできるだ

2.2 ビジュアルフィードバックのソフトウェア

け偏りなく選定した．今回の実験では被験者に実験内容をソフトウェアは Unity を用いて Hololens 用のオリジナルア説明し，ビデオカメラで撮られることと，腕立て伏せの場プリケーションを開発した．

合の腕と背筋を筋電位センサで測定する際はノイズの混入を防ぐ為，脱衣して頂くこと，実験データ確認後に撮影ビデオは破棄することに関して同意を得た．それとは別に予備実験として，23 歳の男性 1 名にビデオカメラに撮らずに実験を行い，アンケート調査に回答した．
3.2 実験内容
本実験ではダンベルカール，腕立て伏せ，背筋のトレーニ
ングの 3 種類のトレーニングで，それぞれ筋電位センサは装着した状態で，提案システム装着前，提案システム装着，提案システム装着後の 3 トライアルを行い，1 人当たり合計 9 パターン測定した．本実験の最中は常にビデオカメラ

図 2

ソフトウェアのスクリーンショットで撮影し，何か感じたことなどあれば実験中常に発言可能であることを伝えている．また，実験後にアンケートにそリアルタイムビジュアルフィードバックのソフトウェアはの場で回答してもらった．

Unity を用いて Hololens 用のオリジナルアプリケーション

3.3 実験手続きを開発した（図 2）．ビジュアルフィードバックは画面中央

実験の手続きに関しては，被験者操作修得フェーズ，被から下にかけて行われており，球体の大きさ，球体の色，験者センサ装着確認フェーズ，1 回目測定フェーズ，提案棒グラフ，数値の 4 種類で行っている．それぞれ，筋出力システム練習＆2 回目測定フェーズ，3 回目測定フェーズにが大きくなればなるほど球体が大きくなり，球体の色が白分けて説明を行う．実際の手順としては，被験者操作修得から赤に変わり，棒グラフの赤いゲージが右に動き，筋出フェーズを行った後，被験者センサ装着確認フェーズから力の値がテキストとして表示される．センサデータはこの

3 回目実験フェーズをダンベルカール，腕立て伏せ，背筋ソフトウェアに送られてきた段階で 10〜500Hz のバンドパ運動の順番でそれぞれ行った．実験の様子は下記の図（図スフィルタをかけた上で，フィードバックする上でデータ3）の様な状況で行っている．

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提案システムを装着する前に基礎データ取得のため 1 回目の測定を行った．ダンベルカールと腕立て伏せは 5 秒で上げて，5 秒で下げる 1 セット 10 秒のペースで行わせ，背筋運動は 2 秒で上げて 2 秒で下げ，5 秒の休憩時間の 1 セット 9 秒を設定した．また，被験者には iPad に表示されているインターバルタイマーを見ながら，負荷のかかる部位を意識してトレーニングを行う様に指示し，トレーニングのフォームなどについての指示は行わなかった．それぞれのフェーズの間には使用した筋肉を休ませる目的で 4 分間の休憩時間を設けた．
図 3

実験の様子

【提案システム練習＆2 回目測定フェーズ（ビジュアルフィードバック有りでの測定）】【被験者操作修得フェーズ】

提案手法を装着して本システムの練習と，リアルタイムでまず，被験者 Hololens の装置が不慣れであると想定し，フィードバックされる自分自身の筋電位を見ながらどのよHololens にプリセットインストールされている操作チューうに筋肉が動いているかの確認を兼ねて，被験者が満足すトリアルアプリケーションである“Learn Gesture”を用いるまで行ってもらった．休憩を挟んだ後，Hololens を装着て，Hololens の操作方法について修得してもらった．そのして 2 回目の測定を行った．提案システムのプログラムと後，Hololens の AirTap と呼ばれる画面をタップする動作を

本実験の都合上，Hololens の画面を見ながら iPad に表示さ修得できたか尋ね，その動作が苦手な被験者にはボタンをれるインターバルタイマーも見て貰った．

押すだけで AirTap の動作が簡易的に行えるクリッカーと【3 回目実験フェーズ（ビジュアルフィードバック後の測呼ばれるデバイスを貸し出し，それを使って以後の定）】Hololens の操作を行ってもらった．その後は，ダンベルカ

提案システムを体験後に 1 回目と同じ条件で実験を行うールを行う前に 2kg，3kg，4kg の用意したダンベルの中で，ことで，1 回目の実験と何か違いがでるのではないか仮定1 回 10 秒で 5 回 1 セットを 3 トライアル行える程度の重さし，提案システム装着後の 3 回目の実験として 1 回目と同という基準を示し，ダンベルの重さを被験者自ら選ばせた．

じ条件で実験を行った．

【被験者センサ装着確認フェーズ】

上記の手順が終わったら筋電位センサを全て外し，新しい最初にアルコール含んだコットンで測定部位を入念に拭箇所に筋電位センサを装着し直して再度計測を行った．全くことで筋電位センサにノイズが混入しないように前処理ての種目が終わったら実験後調査として，その場でアンケを施し，筋電位センサをダンベルカールは上腕二頭筋，腕ートに回答してもらった．

立て伏せは大胸筋，背筋は広背筋に貼り付けた．装着時に被験者の休憩時間は毎回 4 分の予定であったが，機材トラ筋電位センサから伸びるケーブルはサージカルテープで固ブルやデータバックアップ作業が発生した場合には最大定し，ダンベルカール時は手首にマジックテープで筋電位10 分程度の休憩時間とした．

センサを固定し，腕立て伏せ時と背筋運動時はポケットに筋電位センサを入れることで，センサが動き回ることによ4. 評価結果・考察

るノイズ混入やトレーニングの邪魔にならない様に配慮し実験結果に関して，筋電位の比較による定量的な評価とアた．その後，それぞれのトレーニングをウォーミングアッンケートによる主観評価，実験中に寄せられた意見や感想プとして行う様に指示した．実験管理者はその間に中継 PCについて結果を記述し，分析する．

でウォーミングアップで行っているトレーニングの筋電位

4.1 実験結果をグラフの波形で確認し，現時点で到達している筋電位の実験結果の解析は，実験の測定中に筋電位センサの内部値を目安にビジュアルフィードバックするときの目標となストレージに保存したデータを用いて行う．これらの実験る数値（以下目標値）を記録した．この時，グラフの波形データの解析は，この参考文献[7]を元に 5〜300Hz のバンの変動幅が明らかに少ない場合は筋電位センサを再度貼りドパスフィルタを掛けている．解筋電位を定量的に評価す付けなおし，正しい筋電位の取得の有無を確認してから 1

る為に，それぞれの実験で得られた筋電位をダンベルカー回目測定フェーズに入った．また，トレーニングを行う場

ル，腕立て伏せで 1 セット 10 秒の間の 6 秒間，背筋運動で所としては，ダンベルカールは椅子に座った状態で，腕立は 1 セ ッ ト 4 秒 の 間 の 3 秒 間 を 積 分 筋 電 (Integratedて伏せと背筋運動は床にマットを敷いた上でトレーニング

Electromyogram: IEMG) をそれぞれ 5 セット分求めた．そを行った．

れらのデータを 1 秒単位の情報に正規化する為に，ダンベ【1 回目測定フェーズ（基礎データ取得）】

ルカールと腕立て伏せは IEMG を 6 で除し，背筋運動では© 2019 Information Processing Society of Japan800

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IEMG を 3 で除した．そして，1 回目と 2 回目，1 回目と 3回目の結果を比較し，それぞれに t 検定を用いて，統計的に優位であるかを検証した．各計測の IEMG の平均値と，それらの数値に t 検定を行った結果が以下の表（表 1, 2）である．また，全ての測定したデータの IEMG の分布を図4 に示す．この図の横軸は，1 セットのデータである．表 2の見方として，p 値の欄が黄色く塗りつぶされているセル
は，p 値が有意水準 5％以下になっており，平均の差がプラス（緑の塗りつぶし）であれば統計的に優位，平均の差がマイナス（赤の塗りつぶし）であれば統計的に劣位であることを示している.

表 1

実験結果

IEMG 平均値一覧

図 4
表 2

実験結果

t 検定一覧

実験の主な結果としては，腕立て伏せは 4 人中 3 人が 1回目よりも 3 回目の計測の方が優位に筋出力が向上しており，4 人中 1 人が 1 回目よりも 2 回目の計測の方が優位に

4.3 定性的評価のためのアンケート結果と考察
実験終了後に主観評価のアンケートを行った．アンケート項目は以下の A〜G である．
A. センサを装着した状態でのトレーニングは妨げとな筋出力が向上している．しかし，ダンベルカールに関しては 4 人中 3 人が 1 回目よりも 2 回目の測定の方が筋出力がるか．
B. Hololens を装着した状態でトレーニングは妨げとな減少している．
4.2 実験の考察

るか．
C. 筋電位を可視化することでトレーニングの参考にな

ダンベルカールが優位でない可能性として，上腕二頭筋は胸筋や背筋に比べて意識して力を入れる機会が多く，特に全 12 回の IEMG 遷移

るか．
D. どのインジケーターが見やすいか．

ビジュアルフィードバックなどの筋出力の可視化を行わな

E. 画面の閲覧頻度．

くとも，特定の筋を意識して力を入れることが容易であり，F. 1 回目と 3 回目の実験で筋肉に対する意識は変わった

筋出力が向上しなかったと考えられる．減少した理由に関か．

しては，ある被験者が「Hololens でのフィードバック自体は悪くないが，画面を見ることに集中してしまうと筋肉にアンケート結果は以下に述べる．

意識を寄せることを忘れてしまう」と述べていたので，動A.

筋電位センサを付けながらのトレーニングはトレー

かし慣れている筋肉に提案手法を用いてトレニーングする

ニングに妨げとならず，不快感も感じる人が少なく，ことは向かないと考えられる．また，胸筋は日常で使うこ実験中にも「やっている最中は目に意識がいくので，とはあっても，意識して使うことが少ない筋肉だと考えら

センサを付けてトレーニングすることに違和感はほれる為，トレーニング初心者は腕立て伏せにビジュアルフとんどない」という意見があった．

ィードバックを行うと胸筋を意識するようになるが，上記B.の理由から 2 回目で提案手法の測定では大きな結果は出ず，ビジュアルフィードバックされた感覚を忘れないうちに 3C.

回目の実験を行えたことで，本提案システムが有効に働いたと考えられる．

Hololens を装着してのトレーニングは妨げになると感じる方が多かった．
状態を可視化することで参考になるかという点に関しては，多くの人が参考になると回答した．

D.

インジケーターの見やすさに関しては，球の大きさと球の色が見やすいと回答され，逆に棒グラフは一番© 2019 Information Processing Society of Japan801

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見づらいと結果が出た．これに関しては，「棒グラフ数値の表示だけが見えるといいと思った」という意見が得が描画されている位置はウィンドウ中央辺りを見てられ，その他では「Hololens の画面を見ながら，トレーニいると，Hololens の視野角の関係で見切れる位置にあングのタイマーを iPad で見ていたので，同時に 2 つの画面るので，それが見づらい」ということを実験中に直接をみることがやりづらかった」といった意見も得られた．

口に出す被験者が多かった．
E.

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画面の閲覧頻度は 5 人中 4 人が常に見ていたと回答

5 おわりにした．残りの 1 人は「腕立て伏せの時に顔を下に向け

本稿では HMD の中でも視野を狭めない透過型の HMD でると地面と Hololens が近すぎて画面が見えなくなる」

ある Microsoft Hololens を用いて複合現実による筋電位セといった意見があったが，「腕立て伏せの時に下を向ンサのビジュアルフィードバックを行うことで高重量のウ

くと画面が床にめり込むので，画面が見やすくなる様

エイトを扱うトレーニングでは危険を回避し，視野を妨げにナナメ前を向いた」といった自己解決をした例もあない快適なトレーニングの情報提示環境を実現した．

り，腕立て伏せは下を向くよりも前を向いた方が良い

今回は 3 種類のトレーニング種目で測定したが，測定するフォームなので，教示をせずとも自然とフォームの改部位により効果の差が大きいことが判明したので，今後は善に繋がることができた例とも考えられる．

下半身の筋肉などより様々な筋肉の部位での検証を行いた

1 回目と 3 回目の実験で筋肉に対しての意識に変化

いとも考える．1 トライアルのトレーニングの 1 セットあがあったかという点で，5 人中ダンベルカールと背筋たりの時間や 1 トライアルに行うセット数に応じても結果運動で 2 人ずつ，腕立て伏せで 1 人，3 回目の方がよが変わる可能性があるので，もう一度実験を行う際はトレり筋肉を意識できたと回答した．しかし，腕立て伏せーニングに不慣れな人でも無理のない範囲のレベルで行いで 1 人，3 回目より 1 回目の方の筋肉を意識したといたいと考える．

った回答があり，その回答者は特に運動やトレーニン

また，大下らは，写真でトレーニング初心者にトレーニン

グが苦手な被験者であり，腕立て伏せの実験中は「1グのフォームを教示しても間違った部位に負荷がかかって回片側 5 秒の腕立て伏せが辛すぎて，早く解放されたいると勘違いすることが分かっているので[8]，本提案シスかった」と述べていたので，3 回目の実験では早くトテムも用いてどこの筋肉にどのように負荷をかかっているレーニングを終えることに意識が向いており，筋肉にのかをビジュアルフィードバックをしながらトレーニング意識が向かなかった為だと考えられる．のフォームを教示することで，簡易的なトレーニングのフ4.4 定性的評価のためのアンケートからの改善要望

ォームの教示でもトレーニング初心者により正確に教示す

この提案手法の評価された点は「自分がキツいと思うとこることができる様になると考えられる．

F.

ろが感覚だけでなく数値として見ることができるので，ちゃんと負荷がかかっているというのが，デバイスを装着し参考文献ていないときよりも意識できる点」や「行っているトレー[1] “帝国データバンク”.
https://www.tdb.co.jp/report/watching/press/p180906.html, (参照2018-12-25).
[2] 幸田利敬. 筋力トレーニングについて. 日本運動生理学会,
Vol.9, pp.131-138, 1994.
[3] 嵯峨, 川上, 舘. 力覚の主体性を活用した教示手法に関する研究. 日本バーチャルリアリティ学会論文誌, Vol.10, No.3, 2005.
[4] 栗原洋輔, 國安裕生, 蜂須拓, 佐藤未知, 福嶋政期, 梶本裕之.
腕立て伏せ時の「カチカチ感」付与による運動感覚の拡張. エンタテインメントコンピューティング 2011, 2011.09.07-1.
[5] “GUNZE”.
http://www.gunze.co.jp/corporate/news/2017/09/20170925002.html,(参照 2018-12-25).
[6] “Athos”. https://www.liveathos.com/athletes/, (参照 2018-12-25).
[7] 小野弓絵. MATLAB で学ぶ生体信号処理. コロナ社, 2018,
pp.82-95.
[8] 大下和茂, 萩原悟一, 門間貴史, 津野天兵, 小泉和史, 大山泰史, 山口恭平, 田代智紀, 船津京太郎, 有吉晃平. 実施経験のない筋力トレーニングの写真提示による鍛錬部位認識について：バックスクワットを例とした調査. 体力科学, Vol.65,
pp.421-429, 2016.

ニングで筋肉をどれほど使用しているかを視覚的に確認することが出来て，その後のトレーニングにも効果的に作用したと感じた」，「ダンベルを使ったトレーニングは自分自身すぐ飽きてしまうので，可視化されるデバイスを付けながらのトレーニングは飽きない」という意見が得られて，トレーニングの効率上昇だけではなく，モチベーション支援に繋がるという回答を得ることができた．
一方改善点として，アプリケーションの UI は，酔いが発生しないように，頭を動かした後に少し遅れてウィンドウが追従する仕様になっている．しかし，腕立て伏せや背筋運動など頭が動く様なトレーニングは，上記の仕様により「頭の位置を変わっても即座にウィンドウの位置が変わらないので，表示画面が見づらい」という意見が多かった．
しかし，HMD の特性として，リアルタイムにウィンドウが追従すると，酔いを生む恐れがあるので，酔わない程度に追従するウィンドウは，より細かな修正が必要であると考える．また，UI の表示内容の改善点として，「トレーニングを行っている時はスタートボタンなどが邪魔であり，© 2019 Information Processing Society of Japan802