DEIM 2023 5a-9-1

音響型 AR を用いたオンラインマラソンシステムの開発
小西 侑樹†

FelixDollack†田中 克己††††

Panote Siriaraya††河合由起子†

栗達†††中島 伸介†† 京都産業大学 情報理工学部 〒 603–8555 京都府京都市北区上賀茂本山†† 京都工芸繊維大学 情報工学・人間科学系 〒 606–8585 京都市左京区松ヶ崎橋上町††† 福岡大学 工学部 〒 814–0180 福岡県福岡市城南区七隈 8 丁目 19 番 1 号†††† 福知山大学 情報学部 〒 620-0886 京都府福知山市堀 3370
E-mail: †{g1953535，g1853059，kawai，nakajima}@cc．kyoto-su．ac．jp，††spanote@kit．ac．jp，† † †lida@fukuoka-u．ac．jp，† † ††tanaka-katsumi@fukuchiyama．ac．jp
あらまし

近年，健康改善や体力向上を目的としたランニング人口が増加しているが，ランニングを継続することは容易ではない．そのため，ランニング支援システムを開発する意義は大きいと考えている．我々は先行研究において，音響型拡張現実空間内にて過去に記録した走行データを用いて作成した仮想ランナーとの伴走を可能にするランニン
グ支援システムとそれを用いたアプリを開発した．しかし，このシステムでは過去の自分か知人の走行記録との競走しか行うことができないことや 1 回分の走行記録のみとの競走しか行うことができないという課題があった．そのため，不特定多数のユーザとの競走が可能であり，競走する際の走行距離や回数をユーザが任意に選択できる大規模な競走が可能なシステムの開発が必要であると考えた．本稿では大規模なオンラインでの競走が可能なオンラインマラ
ソンシステムの提案及び対戦人数の違いによるユーザのモチベーションへの影響の検証を行った．
キーワード ランニング支援システム，仮想ランナー，音響型 AR，GPS

1. は じ め に他のユーザとの記録の共有やゲーム内によるバッジなどの報酬によってユーザのランニングのモチベーションを上げるものが近年，厚生労働省の健康づくりのための身体活動に関するガ一般的である．しかし，これらの既存のランニング支援システ

イドライン [1] 等の健康活動促進に向けた啓発方策の後押しもムはユーザのモチベーションの向上に非常に役に立つが，ランあり，健康改善や体力向上を目的としたランニングに取り組む

ニングのモチベーションの維持は難しいため，既存のランニン人は増加傾向にある．スポーツ庁が実施した調査 [2] によると，グ支援システムでは不十分であると考える．

成人の週 1 回以上のスポーツ実施率は平成 27 年を皮切りに上

そこで我々は先行研究において，音響型拡張現実空間内にて昇傾向にあり，ランニングを取り組む人口の割合も多い．しか過去に記録した走行データを用いて作成した仮想ランナーとのしながら，ランニングに対するモチベーションを維持すること伴奏を可能にするランニング支援システムを構築した [11] [12]．

は難しく，40 65 ％ほどの人は運動を開始しても 3〜6ヶ月以内

しかし, これらのシステムは競走が可能な相手が過去の自分自に辞めてしまうと予測されている [3] [4] [5]．そのため，ランニ身の記録か知人の走行記録としか競争することができないこと

ングを楽しくかつ体力向上を支援するシステムを開発する意義

や過去に複数回走行記録を取っていても 1 回分の走行記録のみは大きいと考える．との競争しか行うことができず，今までの記録全体を反映した

最近ではスマートフォンやスマートウォッチなどを使用した記録との競争が行えないなどの課題があった．

Nike Run Club [6] や STRAVA [7]，Zombies，Run! [8] などのそのため，本研究では先行研究で開発したアプリの機能をランニング支援システムが一般的に普及している．これらのラさらに拡張することで，ユーザが競争する際の走行距離や走行ンニング支援システムは距離やペース，心拍数，カロリー計算

回数の選択を自由にでき，過去の自分や知人の記録だけでなく，やランニングのプラン作成などのワークアウト管理が行える不特定多数のユーザとの競争が可能な音響型 AR を用いたオものが一般的である．また, 近年のランニング支援システムはンラインマラソンシステムの開発を行った上でアプリのユーザワークアウト管理だけでなく，ゲーミフィケーションを活用しビリティ評価及びユーザへの身体的影響についての評価実験をた多種多様な機能によりユーザのランニングに対する動機づけ行った．

を行うものも増加している．ゲーミフィケーションとはゲーム
メカニクス及び体験デザインを駆使し，人々が自身の目標を達

2. 関 連 研 究成できるようデジタル技術を利用して動機づけをする手法 [9]ランニングは継続して行うことが難しく，モチベーションをであり，マーケティングや教育，医療などのさまざまな分野で維持するための「動機付け」が必要である．なぜなら，ランニ応用されている手法である [10]．ランニング支援システムではングは一般的には辛い，つまらない，苦手といった印象を抱く

ものだからである．

においてもパフォーマンス の向上及びモチベーションの向上を実際にこのようなランニングの問題点を解決するためのラ確認している．坂口ら [18] は，VR 映像を提示することによるンニング支援システムは数多く存在する．Nike Run Club や運動への影響を調査を行った．その結果 VR 映像を用いることSTRAVA などのランニング支援アプリケーションが有名である．

で，使用者の無自覚的な運動量の増加や，運動意識の向上が得

また，ランニングのためのゲーム的要素が強い Zombies，Run!

られることを示している．Blanchﬁeld [19] らは擬似競技を用いや厚生労働省とスポーツ庁がリリースした FUN+WALK [13]てセルフトークが持久力パフォーマンスに及ぼす影響を調査しといったものも存在する．

た．その結果，疲労を感じた時にセルフトークを行うことで自Nike Run Club では，消費カロリーや距離，速度，心拍数と言った日々のワークアウトの管理や facebook を通じて記録のシェアができる．また，各ユーザの運動レベルや目標に応じて身とモチベーションを維持し，運動パフォーマンスの向上につながることを示している．
しかし，これまでの VR 技術を使用した運動支援に関する研トレーニングプランの推薦を行うことが特徴である．しかし，究では VR 映像や音楽・効果音を用いたものが主であった．そランニングに対して高い意識を持っているユーザには日々の身

こで本研究では，ランニングの擬似競技において，足音やナビ体管理や記録の管理が行いやすいが，ランニングに対して苦手ゲーションなどの音響的な手がかりを使用することによるユー意識が強い健康を目的としたユーザにとっては動機付けを行う

ザのモチベーション及びパフォーマンスの向上を補助するようには難しい．

なシステムの開発を目指している．

STRAVA はアスリート向けのランニングに限らず，サイクリングや他の様々なスポーツのアクティビティを記録，分析を

3. 音響型 AR を用いたランニング支援システム行う．このアプリケーションの特徴は全ユーザが走ったランニ

3. 1 概ングコースを記録し，ユーザに対してルートの推薦を行ってく先行研究にて作成したシステム概要を図 1 に示す．ユーザはれることである．また，走ったルートの写真や記録を他のユー

拡張現実空間内で生成された仮想ランナーと音響型 AR を用ザとシェアでき，ユーザのモチベーションを高めることができいて競走や伴走が可能である．仮想ランナーとは過去に計測をるが，アスリート向けの要素が多く，健康を目的としたユーザ行った自身の記録や他のユーザの記録などの GPS 等の情報をにはモチベーション維持が難しい．

基に作成された拡張現実空間内でランニングを行う相手を指す．

Fitbit [14] では歩数，距離，心拍数などの様々なデータを管理でき，「アドベンチャー」と呼ばれるゲーミフィケーションを要

3. 2 システムの詳細
3. 2. 1 GPS

用いた機能がある．この機能では，歩数目標を達成することにGPS は，ユーザのランニング時の速度と距離を算出する

よって世界の様々なランドマークやトレイルの景色を画像としために用いる．本研究では「FUJITSU arrows M4 Androidて見ることができる．また，ユーザ間で歩いた歩数を競い合う

smartphone」の GPS 機能を使用し，GPS を取得する時間のことでモチベーションを上げる．

間隔は 1 秒で行う．

FUN+WALK では歩数計を利用し，ユーザの歩数に応じて3. 2. 2 距離

アプリケーション内のキャラクターが変身したり，実際に様々GPS で取得した各緯度経度の座標の距離は Haversine 式を用な店舗で使用できる割引クーポンが手に入る．このアプリケーいることで算出する．また，ランニングで行なったスタートかションはユーザの収集欲を利用したゲーミフィケーションの一らゴールまでの距離はそれらの総和とし，各座標同士の座標のつである．

算出方法は，以下の (1) の通りである．r は地球の半径（6371

また近年では GPS アプリを使用したマラソンの大会などがキロメートル）を表し，l1 と lo1 は GPS の取得した場所 n の開催されることが多くなっている．多くの大会で使用されてい緯度と経度を表し，l2 と lo2 は GPS の取得した場所 n+1 の緯るアプリとしては TATTA [15] が有名である．TATTA はラン

度と経度を表している．

ニングポータルサイト RUNNET と連携する唯一の GPS ラン√

ニングアプリであり，開催されている多くの GPS マラソンイ

lo2 − lo1 2
l2 − l1 2) + cos(l1 )cos(l2 )sin() (1)22

ベントに参加ができ，自身で計測した記録の管理ができること

d = 2rが特徴である．しかし，このような GPS マラソンに参加して3. 2. 3 速記録を行う際は一人で計測することが多くモチベーション維持

ランニング支援システムでは仮想ランナーとユーザの速度のが難しい．

sin(度算出方法は異なる．ユーザの競走時の速度は仮想ランナーと競また，近年 VR 技術を使用した運動支援に関する研究も行わ走を行うため，リアルタイムで算出する必要がある．そのためれている．Soumya C．Barathi [16] らは VR ヘッドセットをランニング時に取得した側近同士の緯度経度（pk ，pk−1 ）の差活用した自転車でのゴーストとの競走を行うことで，VR 運動分の距離 dk を元に速度を算出する．それに対して仮想ランナー

ゲームによるパフォーマンスの向上と内発的モチベーションへの速度は過去にランニングを行った際の距離とかかった時間かの有効性の検証を行った．その結果インタラクティブ・フィーら算出した平均速度を用いる．

ドフォーワード法 [17] でのユーザのパフォーマンスと モチベー

3. 2. 4 心 拍 数ションの向上を示した．また，自己競走とのゴーストの競走下心拍数を取得することで，音響型 AR ランニング支援システ

仮想ランナーとの音響型 AR を使用した 1 対 1 の競走が可能な「SINGLE」と複数人での競走が可能な「MULTI」がある．
実際に使用する際はイヤホンを装着して仮想ランナーの足音や呼吸音，位置関係についてのアナウンスを聞きながら走行を行う．

競走モードでは仮想ランナーと競走を開始する前にユーザはランニングを行う「距離」を選択する．距離の選択はユーザの任意で距離を入力することで自由に距離の選択が可能である．ユーザが仮想ランナーと競争を開始する場合，「Start

Run」ボタンを押すと 3 秒のカウントの後，ランニングが開始
図 1: 音響型 AR ランニング支援システムのイメージ図される．競走が開始されると図 2 のように「Running」と表示が変化する．また，ユーザが競走中に危険を伴う場合を考慮し，「PAUSE」ボタンを押すことでランニングを一時停止することができる．再度途中から競争を行う際はもう一度「PAUSE」ボタンを押すことで再開できる．ユーザは仮想ランナーが選択した距離を走り終えると勝ち負けを判定する音声が流れ，競走が終了する．

3. 4 オンラインマラソンシステムの提案
本稿では先行研究で開発したプロトタイプアプリの機能をさらに拡張することで，ユーザが競走する際の競争距離や走行回数の選択を自由にでき，不特定多数のユーザとの競走が可能とする音響型 AR ランニング支援システムを活用したオンライン
図 2: プロトタイプアプリのメイン画面: 仮想ランナー作成のたマラソンシステムを提案する．オンラインマラソンとはスマー

めの計測モード (左) 仮想ランナーとの 1 対 1 での競走 (中央)

トフォンやスマートウォッチを期限内に走った総距離で目標距仮想ランナー複数人との競走 (右)離を目指す形式のマラソンである [21]．

3. 4. 1 オンラインマラソンアプリの詳細
ムが身体的負荷をどの程度与えるのか検証するために行う．今本研究で開発したオンラインマラソンアプリを図 3 に示す．

回の検証では Garmin ForeAthlete 235J を用いて心拍数を取機能としてはプロトタイプアプリの「MULTI」と同様のあら得する．

かじめ定めた複数人の仮想ランナーとの競走が可能なフリーラ

3. 2. 5 音響型 AR

ンモードとサーバから他ユーザの走行データを取得して作成し仮想ランナーとの競走の際は仮想ランナーの存在を足音や呼た仮想ランナーとの競走が可能なオンラインマラソンモードの吸の音，現状の勝ち負けや進行状況を伝達するナビゲータの音

二種類がある (3a)．本節ではオンラインマラソンモードの機能声を装着したイヤホンを通して知ることが可能である．足音やについて紹介する． オンラインマラソンモードで走行を行う

呼吸の音は HRTF アルゴリズム [20] を利用した 3D 立体音響

際は，マラソン選択画面で参加するマラソンの種類を選択するにより，臨場感や没入感のある競走を作り出している．

(3c)．選択可能なマラソンについては以下の通りである．

3. 3 プロトタイプシステムについて•

3km マラソン

我々は音響型 AR を用いたランニング支援システムを活用し•5km マラソン

たプロトタイプアプリを開発した．開発したプロトタイプアプ•

10km マラソン

リについて図 2 に示す．主な機能として, ユーザの走行データ•

20km マラソンを取得し, 仮想ランナーを作成する測定モードとユーザが作成•

ハーフマラソン (21.098km)

された仮想ランナーと競争を行う競争モードがある．

•30km マラソン

3. 3. 1 計測モード•フルマラソン (42.195km)

このプロトタイプアプリでは過去の自分と競争を行うため，•50km マラソン

事前に走行データを作成する必要がある．そのため, 測定モー•ウルトラマラソン (100km)

ドにてユーザのランニング時に取得した GPS の記録を行う．
ユーザがランニングを開始する時には，「計測開始」ボタンを押マラソン選択画面の中央にある「仮想ランナーはグループ内すことにより計測が開始される．また，ランニングを終了するで探す」のチェックを入れると，同じマラソンに参加している際には「計測終了」ボタンを押すことにより計測を終了する．

且つ設定画面 (3b) にて作成, 参加したグループに所属している

3. 3. 2 競争モード

ユーザ間でのみの競争が可能となる．マラソンの種類を選択し競争モードでは計測モードで記録した GPS を基に作成したた後，ユーザはランニングを行う距離を選択する (3d)．距離の選択は 100m 刻みでの自由な選択が可能である．その後, 走行

(a) ホーム画面(b) 設定画面(c) マラソン選択画面(d) ラン設定画面(e) 走行画面

図 3: オンラインマラソンアプリ

を従来の一人のみでなく複数人にした場合にユーザのモチベーションにどのような影響が出るかを検証する先行研究での先行研究での予備実験を行った．本実験では競走する仮想ランナーの人数が一人の条件のグループと複数人のグループの二つに分けた．なお，今回複数人の仮想ランナーの人数は 5 名とした．
各グループの条件を以下に示す．

(1) 一人の仮想ランナーとの競走 (SINGLE)(2) 複数人の仮想ランナーとの競走 (MULTI)
実験期間は各条件 7 日間であり，SINGLE は実験初日に仮想ランナーの作成を行った．被験者は本学に所属する大学生であ図 4: 仮想ランナーの推薦方式

る 20 代の男性 4 名の被験者に対して実験を行った．

4. 1. 2 実 験 手 順
画面 (3e) にて「Start Run」ボタンを押すと 3 秒のカウントの評価実験の手順を示す. 被験者には「事前評価セッション」,後, ランニングが開始される．

「ランニングセッション」,「事後評価セッション」の 3 つのセッ

3. 4. 2 サーバとの連携ションに分けて 7 日間実験を実施した. 事前評価セッションでは提案手法であるオンラインマラソンモードでは走行を行うご被験者は 1000m のランニングを実施，要した時間と心拍数の計とにサーバに走行データが保存される．サーバが保管する情報測を行った. 同時に SINGLE の条件の被験者は音響型 AR ラン

は，個人 ID，マラソン ID，グループ ID，緯度・経度及び算出

ニング支援システムの計測モードを利用して仮想ランナーの作した走行距離，走行時間である．ユーザが仮想ランナーとの競成を行った. 次に条件別のランニングセッションでは，被験者は走を行う際は，サーバに記録された他ユーザの走行データから指定された条件の下 7 日間ランニングを行う. 被験者にはラン推薦を行う．

ニング後に実施した日時と天気の記入を行ってもらった. 事後評

3. 4. 3 仮想ランナーの推薦方式

価セッションでは事前評価セッションと同様の 1000m のランニ

仮想ランナーはマラソン選択画面にて選択したマラソンに参ングを実施し，ゲーム経験を計測するためのアンケート Game

加している他のユーザの記録タイムと総走行距離をもとに算出

Experience Questionnaire(Game GEQ) [22] とユーザビリティしたラップタイムの近い上位 5 名を推薦する (図 4)．また，マの側面とユーザエクスペリエンスの側面の両方を測定可能な評

ラソンという長距離の競走では仮想ランナーと距離が離れすぎ価指標である User Experience Questionnaire (UEQ) [23] をて足音や息遣いの音声が聞こえずに競走感を失ってしまう恐れ実施した.

があるため，100m ごとにその時点でラップタイムが近い 5 名

4. 1. 3 評 価 方 法へと更新を行う．

本実験ではシステムのユーザビリティ及びランニングに対す

4. 実

験

るモチベーション，身体的影響を調べるために以下のアンケート及びデータの収集を行う．

4. 1 先行研究での先行研究での予備実験•

4. 1. 1 実 験 概 要•

User Experience Questionnaire (UEQ)

プロトタイプアプリを使用して対戦する仮想ランナーの人数•

初日及び最終日の心拍数及び速度の計測

Game Experience Questionnaire (GEQ)Game Experience Questionnaire (GEQ)ランニングに対するモチベーションの評価はゲームの経験を評価する GEQ アンケートを実施する．GEQ アンケートとはIJsselsteijn が開発したゲームプレイ後のユーザー体験を測定するアンケートである．7 つの「Competence(有能感)」，「Sensoryand Imaginative Immersion(感覚的没入感)」，「Flow(没頭)」，「Tension(緊張感)」，「Challenge(挑戦感)」，「Negative aﬀect(ネガティブ感情)」，「Positive aﬀect(ポジティブ感情)」などのゲー
ム経験に対応するアンケート項目を 5 段階のリッカート尺度を

図 6: UEQ の結果 (先行研究での予備実験)用いて評価する．

User Experience Questionnaire (UEQ)
システムのユーザビリティに関する評価は UEQ アンケートを実施する．UEQ は Laugwitz によって制作されたユーザビリ
ティの側面 (効率，目立ちやすさ，信頼性) とユーザエクスペリエンス (独創性，刺激) の両方を測定可能な評価指標である．
日本語を含む 30 以上の言語で使用ができ，「楽しいー楽しくない」，「わかりやすいーわかりにくい」等の計 26 の項目のそれ
ぞれに 1 から 7 のリッカート尺度を用いて評価を行う．
心拍数及び速度の計測

Garmin ForeAthlete 235J を用いて取得する．事前評価セッ

図 7: 速度の事前事後評価の結果 (先行研究での予備実験)

ション実施時と事後評価セッション実施時の心拍数差及び速度差を求め，2 つの条件を比較することで身体的影響を調べる．

4. 1. 4 結果

図 8: 平均心拍数の事前事後評価の結果 (先行研究での予備実験)
図 5: GEQ の結果 (先行研究での予備実験)
コンポーネントの結果においては SINGLE の方が高い結果とGEQ の結果 (先行研究での予備実験)なった. 各コンポーネントは正規分布を示していなかったため，

GEQ における SINGLE と MULTI の各コンポーネントの平均

Mann-Whitney tests を行ったが，いずれも有意差は見られな

値を図 5 に示す.「Competence(優越感)」は MULTI が 0.75 高かった.

く，「Positive aﬀect(ポジティブな影響)」においても MULTI が心拍数及び速度の事前事後評価の結果 (先行研究での予備実験)0.25 高くなり，SINGLE と比較して良い結果となった.「Sen-図 8 に事前評価セッションと事後評価セッションで実施したsory and Imaginative Immersion(感覚的没入)」「Flow(没頭)」

1000m のランニングの速度を示す.SINGLE の速度の事前事

では共に同じ結果となった. また，

後評価の差の平均は 0.41，標準偏差は 0.46 となり，MULTI他のコンポーネントの結果においては SINGLE の方が高い結の速度の事前事後評価の平均は 0.21，標準偏差は 0.24 となっ果となった. 各コンポーネントは正規分布を示していなかった

た.MULTI よりも SINGLE での走行の方が速度の向上が見らため，Mann-Whitney tests を行ったが，いずれも有意差は見れたが，有意な差は見られなかった. 事前評価セッションと事後られなかった.

評価セッションの平均心拍数の結果を図 8 に示す.SINGLE の心SINGLEとMULTIUEQ の結果 (先行研究での予備実験)

拍数の事前事後評価の差の平均は-8.5，標準偏差は 16.03 とな

UEQ における SINGLE と MULTI の各コンポーネントの評

り，MULTI の心拍数の事前事後評価の平均は 11.5，標準偏差価値を図 8 に示す.「ノベルティ」に関して MULTI が 0.125

は 10.28 となった. 心拍数においては，SINGLE よりも MULTI高くなり，SINGLE と比較して良い結果となった. また，他のの方が向上が見られたが，有意な差は見られなかった.

4. 1. 5 考

察れた人数の仮想ランナーとの 200m での競走を実施，2〜6 日

モチベーション向上

目に最低 100m での競走を実施，7 日目に 200m での競走を実モチベーションに対して，MULTI では SINGLE よりもラン施した．毎回の走行後には実施した日時と天気，走行距離，心ニングに対する楽しさを示す「優越感」を高め，「ポジティブな拍数のアンケートを回答してもらい，７日目にはそれに加えて影響」が高まるという可能性を示すことができた. この結果か

GEQ アンケート，UEQ アンケート，ユーザビリティの数値的ら，対戦する仮想ランナーの人数が一人よりも人数が多いことな評価が可能である System Usability Scale(SUS) [24] を実施

でモチベーションの向上に繋がる可能性があると考える. しかした．

しながら，「感覚的没入感」や「挑戦感」等の他の項目に対して

4. 2. 3 評 価 方 法

は有効性を示すことができなかった. この原因については，今

本実験ではシステムのユーザビリティ及びランニングに対す回の MULTI システムではユーザ自身が走行中に自分が何番目るモチベーション，身体的影響を調べるために以下のアンケーに走っているかが分かりにくかったことが競走の緊張感等に影ト及びデータの収集を行う．

響を与えていたと考える.
身体的影響

•

Game Experience Questionnaire (GEQ)•

User Experience Questionnaire (UEQ)

ランニングの速度について，いずれの条件も速度の向上は見ら•

System Usability Scale (SUS)

れたが，MULTI よりも SINGLE の走行の方が速度の向上が見•

初日及び最終日の心拍数及び速度の計測られた. この原因については，今回の予備実験の被験者が少ない•

位置関係に関する理解度アンケート

ことから，SINGLE の条件下にてある 1 名の被験者の記録が大きく伸びたことが影響を与えたのではないかと考えている. まSystem Usability Scale (SUS)た，ランニング中の心拍数については SINGLE よりも MULTI

システムのユーザビリティに関する評価として UEQ とは別にの方が心拍数の向上が見られた. このことから，対戦する仮想SUS アンケートを実施する．SUS は John Brooke が開発したランナーの人数が増えることで身体への負荷が高まる可能性がシステムのユーザビリティの数値的な評価が可能な評価尺度であると考えられる.

ある．100 点を基準とした最終スコアとなり，平均点の 68 点

システムのユーザビリティ

UEQ の結果より，「ノベルティ」の項目にて従来の SINGLE よより低いか高いかによって評価を行う．本実験では独自に日本語訳をしたものを用いて評価を行った．

りも MULTI の方がスコアが高い結果を得た. このことから，従来の 1 対 1 で行うランニングよりも対戦する仮想ランナーの位置関係に関する理解度アンケート

人数が増えることでシステムとしての新規性があると考えられこのアプリでは仮想ランナーの位置を足音や息遣いの音声を聞る. また，「見栄え」や「明快さ」等の項目にて SINGLE よりもきながら競走を行う． 走行中に認識をしやすい仮想ランナー

MULTI の方が低いことから，システムのユーザインタフェーの人数を把握するために「競走中に仮想ランナーは認識しやすスには改良の余地があると考えられる.

かったか」と「100m ごとの仮想ランナー更新時の演出は認識

4. 2 評 価 実 験

しやすかったか」の独自に作成した 2 つのアンケートを 1 から

4. 2. 1 実 験 概 要

5 のリッカート尺度を用いて評価を行った．また，その他アプ先行研究で行った予備実験より複数人での競走においてユーリに関する感想を自由記述で記入してもらった．

ザのランニングに対する優越感が高まりポジティブ な影響があ4. 2. 4 結

果ることが確認でき，身体的影響では複数人で行う方 が運動負荷が高まることが確認できた. そのため，本研究では開発したオンラインマラソンアプリを使用してアプリのユーザビリティの評価，ユーザへの身体的影響及び心理的影響についての評価，アプリ使用時に提示される仮想ランナーの適切な人数に関する調査を目的とした対戦する仮想ランナーの人数の違いによるユーザのモチベーションへの影響を検証する評価実験を行った．
先行研究での予備実験で行なった複数人の仮想ランナーの条件である 5 人との競走の他に，対戦中に出現する仮想ランナーが 4 人の場合，3 人の場合の条件との比較実験を本学に所属する大学生 8 名を対象に実施した．

(1) 走行中に出現する仮想ランナー 5 人での走行 (5 人)(2) 走行中に出現する仮想ランナー 4 人での走行 (4 人)

図 9: GEQ の結果 (評価実験)(3) 走行中に出現する仮想ランナー 3 人での走行 (3 人)
4. 2. 2 実 験 手 順
実験実施期間は 3 週間で行い，各条件とも 1 日目に設定さGEQ の結果 (評価実験)
GEQ における各条件 (5 人，４人，３人) の各コンポーネント

図 10: UEQ の結果 (評価実験)

図 11: SUS の結果 (評価実験)の平均値を図 9 に示す．全体的に大きな差は生じなかったが，5人の条件が「緊張感」と「ネガティブ感情」と「没入感」以外

図 12: 初日及び最終日の速度差の結果 (評価実験)

図 13: 初日及び最終日の心拍数差の結果 (評価実験)

は-0.91，標準偏差は 0.89 となった．
図 13 に初日と最終日に実施した 200m ランニングでの心拍の項目で評価が高い結果となった．
「緊張感」と「ネガティブ感数差を示す． 仮想ランナーの人数が 5 人の条件での心拍数差の情」に関しては中間条件である 4 人が最も低い値となり, 「没平均は 3.13，標準偏差は 26.34 となり，4 人の条件での心拍数入感」に関しては全条件で同じ結果となった．また，緊張感の差の平均は 7.13，標準偏差は 24.95 となり，3 人の条件での心項目においてはどの条件においても低い結果となった．

拍数差の平均は 16.38，標準偏差は 22.79 となった．

UEQ の結果 (評価実験)

位置関係に関する理解度アンケートの結果 (評価実験)

UEQ における各条件 (5 人，４人，３人) の各コンポーネント

独自に用意した仮想ランナーとの位置関係に関する理解度へのの評価値を図 10 に示す．人数が少ない条件になるににつれて評価アンケートについて， 「競走中に仮想ランナーは認識し「明快さ」が増加し，逆に「刺激」に関しては人数が多い条件やすかったか」の質問に対しては仮想ランナーの人数が 5 人のになるにつれて増加していた．他の項目については中間条件で条件で 2.75，４人の条件で 2.75，3 人の条件で 2.88 となった．

ある 4 人が最も低い値となった．
「ノベルティ」に関しては 5 人「100m ごとの仮想ランナー更新時の演出は認識しやすかったの条件が高い結果となった．

か」の質問に対しては 5 人の条件で 2.75，４人の条件で 2.88，SUS の結果 (評価実験)

3 人の条件で 3.25 となった．また自由記述では人数の違いにSUS における被験者ごとの各条件の評価値を図 11 に示す．ユー関わらずわかりにくいや足音以外の音声がほしいなどが挙げら

ザビリティを数値的に測る SUS アンケートでは 3 つの条件でれた．の平均値は仮想ランナーの人数が 5 人の条件で 77.2，４人の条

4. 2. 5 考件で 80.3，3 人の条件で 79.4 となり，いずれの条件も基準値でGEQ アンケートの結果より, 概ね 5 人の時の結果が良いとある 68 点を上回った結果となった．

察

言えるが，緊張感の項目において 3 つの条件 (5 人，4 人，3 人)

初日及び最終日の心拍数差及び速度差の結果 (評価実験)のどの条件においても低い値となった．また，没入感に関して

図 12 に初日と最終日に実施した 200m ランニングでの速度差は全ての条件にて同じ値となった．このことより，没入感に影を示す． 仮想ランナーの人数が 5 人の条件での速度差の平均響する要因は人数の違いではないことや緊張感を持った競走をは 0.29，標準偏差は 0.85 となり，4 人の条件での速度差の平均行うためには人数の違いのみでなく，他の仮想ランナーの認識は-0.51，標準偏差は 1.24 となり，3 人の条件での速度差の平均に影響する要因である音声の種類や演出面についても考慮する

必要があると考えられる．

UEQ アンケートの結果と SUS アンケートの結果からどの条件でも高い値が多く見られたため，ユーザビリティの高いシステムができたと考えられる．独自で行った位置関係に関する理
解度アンケートの結果より人数が減るごとに認識のしやすさとわかりやすさが向上していることが確認できる．これは UEQの結果にも現れており，人数が少なくなるにつれて把握しなければならない足音の数が影響し，「明快さ」が増加，「刺激」や「ノベルティ」が低下しているのだと考えられる．
初日と最終日の速度差と心拍数差については人数が減るにつれて速度差が上昇，心拍数が低下していることが確認できた．
この結果については 4 人での条件で行った週と 3 人での条件で行った週の温度がかなり低下したことが影響してしまったのではないかと考えられる．

5. まとめと今後の展望
本稿では先行研究で開発したアプリの機能をさらに拡張することで，ユーザが競争する際の走行距離や走行回数の選択を自由にでき，過去の自分や知人の記録だけでなく，不特定多数のユーザとの競争が可能な音響型 AR を用いたオンラインマラソンシステムの開発を行った上でアプリのユーザビリティ評価及びユーザへの身体的影響についての評価実験を行った．評価
実験の結果として，開発したオンラインマラソンアプリは概ねユーザビリティの高いシステムといえ, ゲーム体験に関しては仮想ランナーの人数が 5 人の条件が評価が高くなったことが確認できた．一方より緊張感を持った競争を実現するためには出現する仮想ランナーの人数の違いのみでなく, 音声や演出などの認識率に影響する要因についても考慮する必要があると考えられた．
今後は，仮想ランナーの認識率向上に向けた検討及びシステ
ムの改良と，今回は実験参加者が 8 名と小規模だったためより大人数での実証実験の実施を考えている．

謝

辞

本研究の一部は，科研費 (課題番号：19H04118，20H04293，22H03700) および京都産業大学先端科学技術研究所（ヒューマン・マシン・データ共生科学研究センター）共同研究プロジェ
クト（M2001）の助成を受けたものである．ここに記して謝意を表す．
文

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