情報処理学会 インタラクション 2017
IPSJ Interaction 2017

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2017/3/2

スノーボードエアートリック初心者のためのトレーニングシステムの提案
大川 航貴1

丸山 一貴1

概要：2014 年にソチオリンピックでスノーボードスロープスタイルが追加されたことにより，スノーパークを設置するスキー場が増加し気軽にエアートリックに挑戦できるようになった．それにより，熟練度の低いスノーボーダーがエアートリックに失敗し，怪我をするケースが増える．そこで本研究では，スノーボードエアートリック初心者がジャンプに失敗してしまう原因は重心のずれであると分析した．重心のずれはユーザー自身で知ることが難しいため，滑走時にインプットしやすい音によって重心の状態をリアルタイムにフィードバックすることで安全な上達を支援するためのトレーニングシステムの提案を目的とする．本稿では，トレーニングシステムをユーザに使用してもらい評価実験を行った．

Training System for Novices in Snowboarding Air Trick
KOUKI OOKAWA1

KAZUTAKA MARUYAMA1

Abstract: Since slopestyle of snowboarding was introduced at the 2014 Winte Olympics in Sochi,the numberof snowpark installed ski resorts increases and air tricks become popular.Consequently, the risk of injuries
of novices in snowboarding air tricks also increases. In this paper, we focus on a fact that the lack of thebalance causes the failure of air tricks and propose a training system which gives feedback on the balance tousers through sounds. The user experiments are also included.

1. はじめにマであり，おのずとジャンプによる受傷が多くなると述べている．

2014 年に開催されたソチオリンピックでスノーボード

怪我の多くの原因であるジャンプに安全に挑戦できるよ

スロープスタイルが追加された影響もあり，近年ジブと呼うサポートすることができれば，安全性の向上につながるばれるアイテムを使い点数を競うジブトリック，キッカーと言える．と呼ばれるジャンプ台でジャンプを行いその点数を競う

本研究ではエアートリック初心者のジャンプに失敗してエアートリックへの注目が高まっている．その影響もありしまう原因として重心のずれという部分に着目し，重心のキッカーやジブがあるスノーパークを設置するスキー場がずれを音を用いてフィードバックすることによりジャンプ増加した．SNOWNET[1] によると，2016 年現在 389 箇所の安定性を高めることを目的とし，そのためのトレーニンのスキー場のうち 212 箇所のスキー場にスノーパークが設グシステムを提案する．

置されている．それにより，熟練度の低いスノーボーダーがエアートリックに失敗し，怪我をするケースが増える．
実際に国民生活センター [2] によるとジャンプをしていて2. 関連研究
2.1 スノーボードを対象とした研究

怪我をしている人が多いという調査結果が出ており，福田

Cerevo 社が開発し，商品化した XON SNOW-1[4]（以下ら [3] はスノーボードはジャンプをすることが 1 つのテー

SNOW-1 という）はバインディング *1 に加速度・地磁気・荷重センサーを搭載し，そのデータをスマートフォン上の1

明星大学 情報学部
School of Information Science, Meisei University© 2017 Information Processing Society of Japan*1

スノーボードとブーツを連結する道具541

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アプリーケーションによって可視化することで自分の滑りを振り返ることができる．SNOW-1 は，センサーのデータを見返すことによって自分の滑りを振り返るが，本研究は瞬時に重心を調整できないと言う理由からリアルタイム性を重視しており，ユーザーへのフィードバック方法が異な(1) 失敗例

る．また，SNOW-1 と連動してセンサーの値をユーザーにFailure

Success
図 1

フィードバックする骨伝導ヘッドホン BONE-1 を Cerevo
社は発表しており，音を用いてリアルタイムにフィード(2) 成功例
ジャンプの例

Fig. 1 Examples of jumps.

バックするという点で本研究と関連があるが，BONE-1 は本稿執筆の段階で開発中であるため，実際にどのようなるという理由から，本研究では，足元のセンサーを用いる．

フィードバックをするかは不明である．本研究の予備実験

玉木ら [8] はスポーツ選手の技術向上のための動画像処では SNOW-1 とそのアプリケーションを使用し，実装で理について開発し，検証している．玉木らは，各種スポーは SNOW-1 のバインディングを使用した．

ツに合わせたフレーム数で動画解析を行なうことで分析

杉本ら [5] はセンサーのデータを基に，技の取得度を記録を行っている．スノーボードでも動画による分析は多く存しフィードバックをするシステムを提案している．このシ在し，本研究でも予備実験で用いている．しかし，動画でステムでは，加速度・角速度・地磁気・荷重センサーを用いの分析は，自身での撮影が困難である点やリアルタイムにてユーザーの行った技の種類を自動的に認識し，その習得フィードバックができないと言う理由から，本システムで度を記録することができる．本研究でも，荷重センサーをは動画は用いていない．

用いてユーザーの状態を取得する点で関連があるが，杉本

松澤ら [9] は荷重センサーが搭載されているバランス Wii

らは，ある程度の熟練度に達した人を対象にし，さらなるボードを用いてスキージャンプ用のトレーニング機器を開技術の向上を目的としており，熟練度の低いエアートリッ発している．松澤らは，家庭用ゲーム機のコントローラーク初心者を対象とする本研究とは異なる．また，杉本らは，バランス Wii ボードを用いて開発をしている．トレーニン

各種センサーのデータを対象にしているが，本研究では，グ機器を使う時は実際にスキージャンプをするのではなく荷重センサーから得られるユーザーの重心に着目する．

室内で擬似的にトレーニングが可能である．ユーザーの状

Hyung ら [6] は荷重の状態をスノーボード表面に実装し態を荷重センサーを用い取得し，フィードバックする点がた LED 出力制御により視覚的に表示するシステムを提案

本研究と関連するが，松澤らは実際のスキー機器を用いず，している．このシステムでは，ユーザーが荷重の状態を家庭用ゲーム機のコントローラーで擬似的にフィードバッ

LED 出力制御によって直感的に知ることができる．本研クしている点が本研究と異なる．

究でも，荷重センサーを用いてユーザーのデータを取得する．Hyung らは，センサーで取得したデータを LED 出力

3. 予備実験

制御によって視覚的にフィードバックしているが，視覚的まず，エアートリック初心者がジャンプに失敗してしまなフィードバックは滑走時に瞬時にインプットできないとう原因を分析するため，動画による分析と SNOW-1 を用いう理由から，音によるフィードバックを用いている点がいた分析の 2 つの実験を行った．

本研究と異なる．また，Hyung らは，システムによって上１つ目の実験は，スノーボードのオフトレーニング施設達の支援をするといった具体的な目的はなく新しいコミュにて，キッカーに定点カメラを設置し，ジャンプの様子をニケーションの手段として提案している点が，本システム観察した．40 通りほどのジャンプを観察した結果，ジャを使うことにより実際に上達の支援につながるという本研ンプに失敗してしまう人と成功する人の違いを発見した．

究と異なる．

図 1 は右から左へ向かってジャンプしていることを示している．(1) はジャンプのときの失敗の様子を示し，(2) は成2.2 科学技術を用いたスポーツの研究
スノーボード以外でもセンサーや動画解析などの科学技術を用いた研究や製品は多く存在する．
増田ら [7] はセンサーを用いたテニスの上達支援システ

功の様子を示している．(1) は (2) に比べて重心が中心よりも後ろに偏ってしまっているため，ジャンプのタイミン
グでしっかりと後ろ足を踏み切ることができず重心を崩してしまっている．

ムの提案をしている．このシステムは，頭，腰，上腕，左次に，熟練度の違うスノーボーダーがジャンプをする瞬足にセンサーを装着しフォームを分析することができる．

間の重心の位置を SNOW-1 の公式アプリケーションを用

身体にセンサーを装着することで細かい分析が可能にないて可視化した．その結果，熟練度の低いスノーボーダー

るが，スノーボードはテニスと違い動きが激しいためセンは重心がずれているのに対して，ある程度熟練度の高いスサーを身体に装着すると邪魔になり本来の滑走が困難であノーボーダーは重心のずれが少ないことが分かった．図 2© 2017 Information Processing Society of Japan542

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2017/3/2(1) 初級者(2) 上級者
BeginnerSenior
図 2 ジャンプ時の重心の違い

Fig. 2 Balance in jumps of beginner and senior snowboarders.
図 3 システム構成図

Fig. 3 System configuration.の画面で赤い丸の中の点が重心を示している．図 2 の (1)は飛んでいるとき点が上に（つま先方向）にずれているの際にキッカーで本システムを使用する．

に対し，(2) では飛んでいるときも点が中心からずれていないことが分かる．

2 つの実験の結果からスノーボードでジャンプをすると5. 実装

きに失敗してしまう原因は主に板の中心に対して重心が本研究ではデモシステムを作成した．図 3 はシステム構ずれてしまうことであると分析した．そこで，この分析結成図である．ユーザーの状態を取得するセンサーとして，

果の信憑性を確かめるためプロスノーボーダーへインタ

SNOW-1 のバインディングを用いる．SNOW-1 は消費電ビューを行った．FLOW SNOWBOARDING[10] の日本力が少なく，複数通信が可能な Bluetooth Low Energy(以人ライダーの佐藤織文氏はこの分析結果に対して， 地形下 BLE という) で通信が可能で，加速度・角速度・地磁気・の要因とかもあるだろうけど間違いではないね，センター

曲げセンサー・荷重センサーの 5 つのセンサーを搭載して（重心）を補正してあげれば問題は解決できそう と述べた．

いる．本研究では荷重センサーを利用し重心の状態を取得

予備実験の結果から，本研究ではジャンプが安定しないする．荷重センサーは各足バインディングのつま先側に 2

理由は重心のずれであると分析し，ユーザーの重心のずれつ，かかと側に 2 つ搭載されている．
アプリケーション部は Android アプリケーションを Javaについてフィードバックすることにした．

4. 提案手法
本研究では，ユーザの重心の状態を取得し，そのデータにて実装し，実装機器には Android Version7.1 を搭載している Nexus6p を使用した．アプリケーションの流れとしては以下の通りである．

を音によってフィードバックするトレーニングシステム( 1 ) Android の位置情報 *2 ，Bluetooth の使用の許可．

を提案する．対象とするユーザーは通常の滑走が困難なス( 2 ) Bluetooth アダプタを立てる．

ノーボード初心者ではなく，通常の滑走ができ，エアート( 3 ) Android 側で BLE デバイスを検索し，接続する．

リックに挑戦するエアートリック初心者とする．フィード( 4 ) BLE デバイスの接続に成功したら，GATT サーバーを設置する．

バックに音を用いる理由としては，Hyung[6] らの実験のインタビューでも述べられているが，視覚的フィードバック( 5 ) GATT サーバーからサービスの検索・取得，そのサーは滑走の妨げになると感じる人がいるからである．また，ビスから荷重センサーの Characteristic を検索・取得する．

実際にヘッドホンなどをしながら滑走する人もいるため，比較的に邪魔になりにくい要素であると言える．

( 6 ) BLE がもつ notify の機能を有効にする (センサーの値が更新されると通知される機能)．

本システムを使用して滑走すると，重心がずれている場合に音によるフィードバックを行なう．ユーザーは音が鳴( 7 ) notify の機能によってセンサーの値が更新される度に一定の値を超えると音が鳴る．

らないように重心を調整しながら滑ることで，重心を安定荷重センサーの値を重心の状態にする方法を図 4 に示させることを意識できるようになり，安全なジャンプのためのトレーンングが行える．
実際に本システムを使用するユーザーの想定される流れ

す．つま先側に重心が寄っている状態はつま先側の 4 つのセンサーの平均を取り，かかと側に重心が寄っている状態は以下のとおりである．

はかかと側の 4 つのセンサーの平均を取っている．足を載( 1 ) 安全な平坦なコースで本システムを用い滑走し，重心せていないデフォルトの状態と前に全体重ををかけた状態，のずれを調整する．

( 2 ) 安全な滑走ができるようになったら，本システムを用い平坦なコースでジャンプの練習を行う．

( 3 ) 重心のずれが少ない滑走ができるようになったら，実© 2017 Information Processing Society of Japan

後ろに全体重をかけた状態でのセンサーの値を表 1 に示す．表 1 の値は体重 75kg の人の値である．また体重 53kgの人の値も同様な値であったため，本システムでは体重は*2

BLE を使うには無条件で位置情報が必要

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表 12-403-44
2017/3/2( 2 ) システムを使わずに練習するのと比べ，重心をとりや各状態のセンサーの値

Table 1 The values of sensors in each state.

すかったかデフォルト

前荷重

後ろ荷重

( 3 ) リアルタイム性に意味はあったか

つま先側

約-8667424

約-8801556

約-8695180( 4 ) 改善すべき点はあるか

かかと側

約-8706136

約-8761584

約-8901048

6.2 実験結果被験者へ行った質問に対して，このような意見を得ることができた．

( 1 ) 示す音は重心に対して適切であったか
平坦なコース・キッカーで本システム使ったとき，ともに流れる音は適切であった．

( 2 ) システムを使わずに練習するのと比べ，重心をとりや
図 4

重心の状態についてFig. 4 On the state of the center of gravity.

すかったかとりやすかった．本システムを使わない場合は，滑り終わってから重心がずれていることを第三者のアドバ

表 2

音を鳴らす条件

Table 2 Threshold values of sound notification.
条件
前のセンサー <-8770000
つま先側

and後ろのセンサー > -8800000

イスを基に知り，次の滑走で修正するが，本システムは音がならないように意識をすることで，その場で修正することができた．

( 3 ) リアルタイム性に意味はあったか意味があった．システムを使わない場合，自分の滑り後ろのセンサー <-8850000

をビデオなどで確認する必要があり，そもそも自分でand見ただけでは重心がずれているかも分からないが，そ前のセンサー > -8770000の場で重心のずれを提示してくれることで無駄なく練かかと側習できた．
考慮しない．
本システムでは表 1 の値を基に，音が鳴る値を設定した．
設定した値を表 2 に示す．

6. 評価実験
6.1 実験方法
本システムがエアートリックの初心者に対して有効であるか検証するため，実際にスノーパークにて実験を行った．
今回の実験はスノーヴァ溝の口-R246[11](以下スノーヴァ）にて行った．スノーヴァとは夏季も営業している，屋内のスキー・スノーボード練習施設でジブアイテム・キッカー・ハーフパイプも設置されている．

( 4 ) 改善すべき点はあるか
システムの面では不満点はなかった．バインディングがいつも使っているものと違ったため，サイズが合わず少し滑りづらかった．
本システムを使用している様子を観察しているとき，ジャンプが上手くいったときがあった．そのときに意識した点を聞いたところ，特にシステムから流れる音を意識してジャンプをしたとの回答を得た．

7. 考察
実験結果により，ユーザーの重心の状態を調整するために音で重心の状態を示すことは有効であることが分かっ

実験の被験者としてエアートリック初心者のスノーボーた．自分の滑りをビデオなどで見返して重心を調整するよ

ダーにシステムを使用してもらい，実験を行った．被験者

りも，リアルタイムに音を提示することによりユーザー自はスノーボード歴 2 年の 21 歳の女性で，現在の熟練度は身が問題点を意識しやすく，重心を調整できた．しかし，エアートリック練習中である．

不満点として，ブーツとバインディングにはベストなセッ

実験前に実験目的と本システムの使用方法について説明

ティングがあるが，SNOW-1 ではベストなセッティングがし，本システムの使用方法について説明した．10 分ほど行なえないため，ユーザーが使い慣れているバインディン

平坦なコースで本システムを使用し滑走してもらった後，グにセンサーを組み込むことが可能になれば良いと感じた．

10 分ほど平坦なコースで本システムを使用しジャンプの練習，その後，20 分ほどキッカーで本システムを使用してもらい，その様子を観察した．
実験後に，以下の質問を行った．

( 1 ) 示す音は重心に対して適切であったか© 2017 Information Processing Society of Japan

8. まとめ本研究では，ユーザーの重心の状態を音によって示すトレーニングシステムを提案した．システムにより，ユーザーが従来よりも容易に重心を意識することができたが，544情報処理学会 インタラクション 2017
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今回は 1 人の検証しかできていないため，今後は性別・体型などを考慮して更に実験を行う必要がある．また，バインディングにはベストなセッティングがあることにより，使いづらくなってしまうことも分かった．
今後の展望としては，重心の状態以外にも板のフレックス・角速度などの値も考慮することで，支援可能な範囲を広げていきたい．
謝辞

本研究で，バインディングのデータを取得するに際して，データの仕様についてご教授くださった株式会社

Cerevo の甲斐 祐樹氏に感謝申し上げます．また，予備実
験において，スノーボードの重心についてご教授くださった佐藤織文氏に感謝申し上げます．
参考文献
[1]

[2]

[3]
[4]
[5]

[6]

[7][8]

[9]

[10]
[11]

スノーパークがあるスキー場｜全国スキー場情報サイト＊SNOWNET:入手先 ⟨http://snownet.jp/search?opt2=1⟩(2016.12.08)
シーズン到来・・・大怪我になりやすい！スノーボードの事故:入手先 ⟨http://www.kokusen.go.jp/news/
data/a W NEWS 077 1.html⟩(2016.12.12)
福田修, 遠藤俊郎:スキーヤー・スノーボーダーの頭部外傷, 脳神経外科ジャーナル,Vol.13(2),pp.89–95(2004.2).
XON SNOW-1-Cerevo:入手先 ⟨https://xon.cerevo.com/
ja/snow-1/⟩ (2016.12.08)
杉本歩基, 安井重哉, 竹川佳成:スノーボーダのためのセンサデータに基づく技の収集支援システムの提案, エン
タテインメントコンピューティングシンポジウム論文集,pp.148–153(2015.9).
Hyung Kun Park, Woohun Lee:Motion Echo Snowboard: Enhancing Body Movement Perception in Sport
via Visually Augmented Feedback,DIS ’16 Proceedingsof the 2016 ACM Conference on Designing InteractiveSystems,pp.192–203.
増田大輝, 田坂 和之, 大岸 智彦, 小花 貞夫: ウェアラブル
センサを用いたテニス上達支援システムの提案と考察, 第７６回全国大会講演論文集 2014(1),pp.91–92(2014,3,11).
玉木徹, 牛山幸彦, 八坂剛史:スポーツ選手の技能向上のための動画像処理とその実用化 (スポーツ・運動映像のパターン認識・理解), 電子情報通信学会技術研究報告.
PRMU, パターン認識・メディア理解 105(415),pp.13–
18(2005.11.11).
松澤衛, 山本敬三:バランス Wii ボードを用いたスキー
ジャンプ用トレーニング機器の開発, 北翔大学生涯学習シ
ステム学部研究紀要 Vol.11,pp.1–3(2011).
FLOWSNOWBOARDING:入手先⟨http://www.flow.com/⟩ (2016.12.08)
ス ノ ー ヴ ァ 溝 の 口-R246:入 手 先⟨http://www.snova246.com/⟩ (2016.12.12)© 2017 Information Processing Society of Japan545