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3A-132024/2/28「ザイを切る」動作に着目した
鬼剣舞の練習支援システムの提案
近藤勝伍1,a)

塚田浩二1

概要：日本の様々な地域で古くから民俗芸能が伝承されているが，筆頭著者の出身地である岩手県北上市
では「鬼剣舞（おにけんばい）」と呼ばれる芸能が伝承されている．鬼剣舞に固有の特徴的な動きとして，首を大きく振る「ザイを切る」という動作が挙げられる．「ザイを切る」動作は主に踊り手の判断で行われる動作で，動きやタイミングに明確な基準が存在していない．本研究ではザイを切る動作に着目した練習支援を行うシステムを開発する．M5Stack 内蔵の 6 軸センサを用いて踊り手の頭頂部と背面腰部の加速度・角速度を取得し，ザイを切る動作区間を自動抽出した上で，その特徴を動画と合わせて可視化することで，踊り手の技術向上を図る．

1. 背景と目的
1.1 鬼剣舞についてる．池田ら [3] は，「ザイを切る舞踊動作は，単純に舞踊として観ていると，視覚的印象をもっとも強く抱くもので，鬼剣舞を鬼剣舞たらしめている特徴といえる」と述べてい日本の様々な地域で古くから民俗芸能が伝承されている

る．ザイを切る場所はある程度決まっているものの，踊りが，筆頭著者の出身地である岩手県北上市では「鬼剣舞（お手が踊りに迫力を持たせるために任意のタイミングで行にけんばい）」と呼ばれる民俗芸能が伝承されている．鬼う．例として鬼剣舞の代表的な演目である「一番庭」では剣舞は鬼のお面をつけて勇壮に踊ることからそう呼ばれるザイを切ることができる箇所は約 70 箇所存在するが，踊ようになったが，本来は「念仏剣舞」と呼ばれる踊りの一り手によらず必ずザイを切る箇所は 6 箇所程度である．

種であり，モチーフは鬼ではなく仏である [1]．東京教育大学の松本ら [2] は，「鬼剣舞は舞楽のような端正に整った踊

1.4 鬼剣舞の自己練習りではなく，身体の捻転やゆがみ，高速な手振りや力のこ踊り手である著者自身の経験を踏まえると，鬼剣舞におもった足踏みなど，より自由で開放的な素朴な動きの反復ける自己練習の手順は以下の 3 つのステップに分けることが見られる」と述べている．

ができる．

( 1 ) 自分の踊りを撮影する
1.2 鬼剣舞の特徴的な動作
鬼剣舞にはほかの舞踊にはあまり見られない特徴的な動( 2 ) 自分の踊りと熟練者の動画を見比べる( 3 ) 動作を頭の中で想像し，真似をして練習する作が存在する．その例として，「跳躍や屈伸」，「手指の動このステップを繰り返すことにより，熟練者の踊りと自分作」，「小道具を用いた動作」が挙げられる．これらの動作の踊りの差を縮めていく．しかし，動画で見比べるだけでの中でも特に印象的なものが，「ザイを切る」動作である

は体のひねりやザイを切る際の角度などの細かい癖までは（図 1）．
「ザイ」とは，鬼剣舞の装束の一つで，馬の毛の束真似をすることができない．特にザイを切る動作は踊り手を円形の土台に縫い付け冠状に成型し，頭に装着するもの毎に切るタイミングも異なるため，練習が困難であると考である（図 2）．ザイを切る動作はザイを素早く水平方向にえた．

靡かせるように首を振る動作である．

1.5 本研究の目的
1.3 ザイを切る動作
ザイを切る動作は，鬼剣舞の各演目の要所要所に見られ本研究では，ザイを切る動作に着目した鬼剣舞の練習を支援するシステムを提案する．2 台の 6 軸慣性センサを用いて練習者の頭頂部と背面腰部の加速度・角速度を検出し，

1a)

公立はこだて未来大学
g2122025@fun.ac.jp© 2024 Information Processing Society of Japan

そこからザイを切る動作区間を自動抽出する．さらに，動1121

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2.1 画像処理技術を用いたダンス研究の事例
川西ら [4] は，ダンサーが無意識のうちに行っている動作の修正点を見出す作業を支援する可視化システムの開発を行った．同一ダンサーによる複数回のダンスについて，Azure Kinect で計測し，モーション間の差異に関する分類結果を可視化することでユーザの練習を支援する．何ら [5]は，ダンス初級者を対象に，ダンス練習の動機付けを促進するためのシステムを開発した．このシステムではユーザのダンスに対して動きの判定機能を設けており，ダンスの良し悪しによってキャラクターからフィードバックを受けることができる．

2.2 センサモジュールを用いたダンス研究の事例
次に「センサモジュールを用いたダンス研究の事例」を紹介する．武川ら [6] はワイヤレスセンサモジュールを小道具に組み込んで用いる CG パフォーマンスシステムを開発した．このシステムは，小道具に仕込まれたセンサがダンサーの動きを計測し，スクリーンの CG とダンスを連動させる．松山ら [7] は，社交ダンスにおけるフィガー*1 と
図 1: ザイを切る様子いう動作を視覚センサ，加速度センサ，ジャイロセンサなどのマルチモーダルセンサを用いて自動認識するシステムを開発した．社交ダンスは 2 人 1 組で行うため，既存の行動認識手法をそのまま適用することが難しかったが，マルチモーダルセンサを用いることで，撮影環境や遮蔽物などの影響を低減し，高精度なパフォーマンス分析を実現することができた．土居ら [8] はダンス初級者を対象に，アイソレーション練習支援システムを開発した．このシステム
は，スマートフォンやスマートウォッチを用いて身体の可動部や軸部の加速度・角速度データを取得し，軸の安定性や可動部の動きを評価，振動やグラフなどでフィードバックする．

2.3 本研究の特徴
本研究では，慣性センサを用いたアプローチをとるが，鬼剣舞の特徴的なザイを切る動作に着目し，ザイ区間の自動抽出や動作特徴の可視化システムを提供することで，効果的な練習支援を図る．
図 2: ザイの外観

3. 提案
3.1 コンセプト
本研究のコンセプトは以下の 2 点である．

作の特徴を動画と合わせて可視化するシステムを実装する．このようにして，ザイの切り方の理解の補助や反復練( 1 ) ザイを切る動作の練習支援

習の効率化を目指す．

( 2 ) 小型で可搬性のあるデバイス構成

2. 関連研究
本研究の関連研究について，「画像処理技術を用いたダンス研究の事例」，「センサモジュールを用いたダンス研究の事例」の 2 つの観点から紹介する．

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1 点目は，鬼剣舞の中でも特徴的な動作である「ザイを切る」動作に着目した練習支援を目指す点である．ザイを切る動作は，踊り手毎にタイミングや特徴が異なるため，特*1

フィガーとは，複数の脚の動きや上体の動きを組み合わせた，1 2小節内で踊る短い振り付けやステップのことである．

1122

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IPSJ Interaction 2024に練習が困難な動作の一つである．本研究では，ザイ区間

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2024/2/28( a ) 記録した踊りのデータのグラフと動画を同期しての自動抽出や動作特徴の可視化等の機能を提供することで，課題解決を図る．

2 点目は，小型で可搬性のあるデバイス構成を取る点である．踊り手たちは道場のみならず，各家庭でも踊りの練再生する( b ) ザイ区間のみに着目してデータを検索する
要件 1-a は，ユーザの踊りを定量的にデータ化するために設定した．

習を行うため，大掛かりなモーションキャプチャ等を利用

要件 2-a はザイ区間に着目したフィードバックをするたすることは難しい．そこで，6 軸慣性センサを内蔵した 2めに，要件 2-b はザイを切る動作の質を評価するために設台の IoT マイコン（M5Stack Core2）を中心としたシステ定した．

ム構成を取る．

要件 3-a は実際のザイを切る動作とデータがどのように関連しているかを確認するために，要件 3-b はザイ区間を3.2 システム構成飛ばし飛ばし見られるようにするために設定した．

本研究で提案するシステムの構成図を図 3 に示す．提案
システムはユーザが装着するセンサデバイスと PC の 2 種

4.2 センサデバイス類のハードウェアで基本的に構成されるが，動画を撮影データを取得するにあたり，センサデバイスの選定を行っする場合は別途カメラを用意する．提案するシステムのた．このシステムでは M5Stack Core2（以下，M5Core2 とワークフローを説明する．まず，ユーザはセンサデバイスする）を用いる（図 4）．M5Core2 を用いた理由は 6 軸慣性を頭と背面腰部に装着して踊り，加速度・角速度データをセンサを内蔵した IoT マイコンであり，電池持ちの良さやBluetooth 経由でホスト PC に送信したうえで，CSV ファプログラミングが容易な特徴があるためである．初期段階

イルに保存する．保存された一連のデータから，ザイを

では M5Stick-C を用いていたが，15g と軽量である反面，切っている区間を自動抽出し，ザイを切る動作の速度や角30 分程度しか電池が持たず，演目を通して使用している度，頭と腰の相関などのパラメータを抽出する．さらに，場合では途中でデータ取得が遮られてしまった．M5Core2

事前にシステムで取得された他の踊り手のデータとグラフ

は重量が 52g と M5Stick-c に比べて重いという欠点があるなどで比較できるように可視化する．

が，ザイと一体化させた場合，ザイ自体にそれなりの重量があるのでザイを切る感覚への影響は小さいと考える．

図 3: システム構成図
図 4: M5StackCore2 と 6 軸センサの対応

4. 実装
4.1 システム要件
まず，システム実装のための要件を説明する．

( 1 ) データ保存機能( a ) ２つの６軸センサのデータを同時に取得し，保存4.2.1 ザイへの固定方法
ザイの動作を取得するために，M5Core2 をザイに一体化させる手法を考案した．ザイと一体化することで，本番のザイを切る感覚を再現しやすいと考えた．M5Core2 はマジックテープとポリエステル製のひもを用いてザイの土する台の上部に固定した（図 5）．マジックテープの片面をザイ( 2 ) データ処理機能の土台上部に貼付し，それをポリエステル製のひもで縛っ( a ) 全体の踊りからザイ区間のみを抽出する

た．もう片面のマジックテープを M5Core2 に貼付し，ポ( b ) ザイを切る動作の速さや角度，頭と腰の連動を示

リエステル製のひもを挟み込むようにしてマジックテープすパラメータを抽出する( 3 ) データ閲覧機能© 2024 Information Processing Society of Japanの両面を接着することで固定した．マジックテープの裏面は粘着シールになっていて単体でもそれなりの吸着力はあ1123

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るが，強固に固定するためにポリエステル製のひもで縛りして accX，accY，accZ，gyroX，gyroY，gyroZ*2 の値を付ける手法を採用した．実際に装着して，ザイを切る動き取得する．取得したデータを約 200Hz の間隔で Bluetoothをしてもずれないことを確認した．

シリアル通信で PC に送信する．また，送信モードと停止モードの 2 つのモードを切り替えることができる．

4.3.2 データの保存
データを受信して保存する PC 側のプログラムは，Pythonを用いて実装した．M5Core2 から Bluetooth シリアル通信で送信されたデータにタイムスタンプを付け加え，逐次処理で CSV ファイルに記述する．データは「Timestamp，accX，accY，accZ，gyroX，gyroY，gyroZ」の順で 1 行ごとに保存されていく．

4.3.3 データの取得・保存の流れ
図 5: ザイへの M5Core2 取り付け手法

以上の 2 つのプログラムを用いてデータを取得し保存する流れについて説明する．ユーザはまずセンサデバイスの電源を入れ，タッチパネルで操作し，データ送信モードに4.2.2 センサの装着位置した状態でセンサデバイスを頭頂部と背面腰部に装着する．

センサデバイスは頭頂部と背面腰部に装着する（図 6）．

PC 側でセンサデバイスと Bluetooth ペアリングする操作

頭頂部はザイ一体型センサデバイスを装着し，背面腰部はをし，データ保存プログラムを起動する．踊りの計測を始腰帯という鬼剣舞の衣装で包み込み，滑り止めテープで滑める直前にユーザは PC 側のプログラムでデータ記録を開落しないように固定する．2 台目のセンサを装着する位置始する．データ記録を開始すると，頭と腰の CSV ファイとして背面腰部を選んだのは，ザイを切る際のひねりの動ルが出力され，逐次的にデータが記述されていく．データ作を抽出するために体の軸となる位置として適切であるとの取得が終わったら，PC 側のプログラムでデータ取得を考えたためである．

停止する．

4.4 ザイ区間検出
全体の踊りの中からザイ区間のみを抽出するために，ザイ区間検出プログラムを作成した．このアルゴリズムは，滑り窓で頭頂部の accX と gyroY の変化率を求め，合計変化率が大きい順で上位のものをザイ区間として出力する．

accX と gyroY は正面から見て左右方向の加速度と角速度に対応する（図 6 右）．

4.4.1 ザイ区間検出の流れ
初めの操作として，ユーザはザイ区間を検出したいデー
タのファイルとザイ区間の数を指定する．指定されたデー
タについて，0.7 秒間隔の滑り窓で accX と gyroY の変化図 6: センサの装着位置と横方向の軸の対応率を求め，各軸の変化率の合計が大きい順で時間窓をソートする．なお，0.7 秒は，ザイを切る際に accX と gyroY の値が変化し始める直前から平常値になるまでの一般的な時間を観察して設定した．最後に，上位の時間窓から重複の4.3 データの取得・保存データ保存機能を実現するために，加速度・角速度を取ないものを指定数だけザイ区間として出力する．

4.4.2 ザイ区間検出の出力得し Bluetooth で送信する M5Core2 側のプログラムと，受ザイ区間検出の出力結果を図 7 に示す．上のグラフは信したデータにタイムスタンプをつけて CSV ファイルとaccX，下のグラフは gyroY の値を示している．プログラ

して保存する PC 側のプログラムを作成した．

ムで抽出したザイ区間は，グラフ上に黄色でハイライトし4.3.1 データの取得て表示される．また，コマンドラインには検出されたザイデータを取得し送信する M5Core2 側のプログラムは，区間のタイムスタンプが出力される．図の例では，40 秒のPlatformIO を用いて C++で実装した．データは M5Core2に内蔵されている加速度・角速度センサからパラメータと© 2024 Information Processing Society of Japan*21
G，角速度の単位は rad/s である．
加速度の単位は 1001124

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踊りの中で 6 回ザイを切っているデータを入力し，ザイ区( 1 ) ザイを切る動作の横方向の速さと角度間の数を 6 に指定して出力を行った．その結果，正しいザ( 2 ) 頭と腰の各軸の相関値イ区間を全て検出できた．

( 3 ) ザイ区間の accX と gyroY の極値(1) は，頭部の動きの評価指標として，ザイを切る動作のキレや大きさを抽出した．速さと角度は，それぞれ accX とgyroY の平常値から極値間の値を積分することで求めた．
(2) は，付随する全身動作の評価指標として，ひねりの動作を抽出した．相関値の計算にはスピアマンの順位相関係数を用いた．頭と腰の各軸に負の相関があった場合，その軸方向に対して頭と体は反対の動きをしており，ザイを切る動作にひねりがあると評価できる．

(3) は，ザイを切る動作の力強さや安定性を評価するために極値を抽出した．極値は最大の加速度・角速度を示すた
め，ザイを切る動作の力強さを評価することができる．ま図 7: ザイ区間検出結果の一例

た，全ザイ区間の極値の標準偏差を求めることにより，ザイを切る動作の再現性や安定性を評価することができる．
これらのパラメータは１つの JSON ファイル内にザイ区

4.5 ザイを切る動作の分析間ごとに分類して保存される．

鬼剣舞のザイを切る動作を評価するために，評価指標の検討とパラメータの抽出を行った．

4.5.1 評価指標の検討

4.6 GUI の実装データ閲覧機能では，データと動画を同期して再生する

ザイを切る動作は，踊り手の感覚で洗練されてきたとい

機能とザイ区間に再生位置をスキップする機能を実装した

う歴史もあり，その評価指標はこれまで確立されていない．

（図 8）．このプログラムは Python3.9 のライブラリである

今回は鬼剣舞の代表的な演目であり，最も基礎的でもある

PyQt6 用いて作成した．

「一番庭」という演目を対象にザイを切る動作の評価指標同期機能ではデータ保存プログラムで保存したデータとを検討した．ザイを切る動作は，首だけを振る動作ではな

その際に撮影した動画を同期して再生することができる．

く踊りの流れに一体化して現れる動作である．池田ら [3]表示されるグラフは，上が頭頂部のデータ，下が背面腰部によると，「ザイを切る動作は個別に扱われる＜振り＞でのデータである．また，データと動画の再生位置はシークはなく振りの中で結果として生じる動作である」と述べてバーを使用して詳細に調整することが可能である．データいる．このことから，ザイを切る動作を評価するには，ザと動画の同期は，ザイを切る最初の区間の開始点をグラフ

イを切る瞬間の頭の動きに加えて，前後の全身動作にも着上で指定し，動画でもシークバーで開始点を指定して行う．

目すべきだと考えた．

データについては頭と腰のそれぞれ対応した軸を同時に見4.5.2 頭部の動きることができる．また，画面上部のタブで軸の表示を切りザイを切る際の頭部の動きを評価する指標として，「速替えることができる．

さ」や「角度」，「ザイを切る方向」，「溜めの回数」などがザイ区間に再生位置をスキップする機能では，UI 上の挙げられる．「速さ」や「角度」はザイを切る動作のキレ「次のザイ区間」「前のザイ区間」の二つのボタンで操作すや大きさを評価する指標として重要であると考える．溜めることで，それぞれのザイ区間に再生位置をスキップするとは，ザイを切る方向とは逆方向に頭を傾ける準備動作でことができる．

ある．

4.5.3 付随する全身動作
ザイを切る際に付随する全身動作として，「跳躍」や「重心上下」，「ステップ」，「膝立ち」，「ひねり」などが挙げられる．跳躍には「片足跳躍」や「両足跳躍」，「回転」などのバリエーションがある．

4.5.4 ザイ区間のパラメータの抽出ザイを切る動作のパラメータは，現時点では GUI 左上にテキストで表示されている．これは暫定的な仕様であり，より分かりやすい可視化手法の構築を進めている．

5. まとめと今後の展望
本研究では，鬼剣舞固有の「ザイを切る」動作について，

M5Stack 内蔵の 6 軸センサを用いて踊り手の頭頂部と背面ザイの切り方を分析するために，前述した評価指標をも腰部の加速度・角速度を取得し，ザイを切る動作区間を自とにパラメータをザイ区間から抽出した．抽出したパラ動抽出した上で，その特徴を動画と合わせて可視化するシメータは以下の通りである．

ステムを構築した．

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図 8: データ閲覧機能の GUI
今後の展望として，抽出したパラメータの可視化を含む

GUI の改良とシステムの信頼性を検証する評価実験，練習支援システムとしての有用性を検証する評価実験を考えている．
参考文献
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