モバイル学会

原著論文

タブレット PC のモバイル性を活かした現場作業者用「腰痛判定カメラ」の開発○田中 優介 1), 福井 裕 2)，川野 常夫 2)1)

摂南大学大学院 工学研究科, 2)摂南大学 理工学部

Development of a lumbago judging camera utilizing the mobility of the tablet PC○TANAKA Yusuke1), FUKUI Yutaka2), KAWANO Tsuneo2)
1)

2)

Graduate School of Engineering, Setsunan University,
Faculty of Science and Engineering, Setsunan University

Abstract: The purpose of this study is to develop a new mobile tool with camera allowing to judge whether theworkers suffer from low back pain using a tablet PC; iPad. The tool is named “Lumbago judging camera”. The
working postures observed in the materials handling or care working become a focus of study. Using iPad asoftware application is developed to take a picture of the worker’s posture and draw a 2D body link model bytouching articulation nodes of the body image on the touch screen. The software finally estimates compression
forces in the lumbar intervertebral disk L4/L5 solving equations derived from a static kinematical model. Someworkers feel low back pain if the compression force exceeds 3400N (NIOSH criteria). Almost workers feel it if theforce exceeds 6400N. Lumbago judging camera developed in this study judges the low back pain using the criteria.
The lumbago judging camera is available for use on-site and improvement of the working conditions.

Keywords: tablet PC, mobile, materials handling, care work, low back pain
キーワード: タブレット PC, モバイル，荷役作業，介護作業, 腰痛

1. はじめに製造工場では重量物の挙上や運搬などの重筋作業を伴うことが多く，腰の負担は大きいと推察される。また工場内でのわが国において腰痛の自覚がある有訴者率はほぼ 10 人に長時間の前屈位作業も腰の負担を大きくする要因であると考1 人の割合となっており，その割合は肩凝りや頚肩腕障害などえられる。運輸業では，荷役の反復作業や貨物車の振動などの疾患の中で 1 位を占めている[1]。また，これまで腰痛を患っが腰痛の要因になると考えられる。一方，介護作業にはベッドた経験については，機械，組立，溶接，運搬など製造業 6 社と車いす間の移乗介助，入浴介助，トイレ介助などがあり，介の 5,846 人中，男性の 69.3%，女性の 60.9%が腰痛の経験が助者は，50kg 前後の人間を支え，持ち上げながら作業するこあると報告されている[2]。中小企業の製造工場においては，とから，腰への負担は想像以上に大きいと推察される。

男性の 70%以上が腰痛経験者であるとの報告がある[3]。同様に運輸業でも腰痛経験者は多く，運転業務従事者で 69％の人が腰痛経験を訴えている[4]。

以上，作業に関連する腰痛は極めて深刻であり，対策が必要であることは言うまでもなく，これまでにも多面的に取り組まれてきている[7]。これまで腰部負担を推定し評価す

他方，介護職では介護者の腰痛発生状況を取り上げている岩切らの文献[5]のデータを総合すると，社会福祉施設におる研究は多く，モーションキャプチャや床反力計を用いて座標と力の計測を行い，逆動力学における方程式を解くこける介護職員 657 名の調査時の腰痛有訴率は 68.3%で，過とによって力学的負担を推定するもの[8-10]，あるいは身去 1 ヶ月の腰痛有訴率は 78.5%と極めて高く，腰痛は介護者

体各筋肉の筋電図を測定して直接的に力学的負担を推定にとって深刻な問題となっている。また，ホームヘルパーにつするもの[11-12]などがある。これらはいずれも装置が大掛いては 113 人中，61.1%が腰痛を抱えているという報告もある

かりとなり，実験室で再現する荷役作業や介助動作などを[6]。

対象とするしかなく，実際の工場や病室，自宅での動作を対象としていないことが多い。

2012 年 2 月 14 日受理．2012 年 3 月 15 日シンポジウム「モバイル'12」にて発表

本研究では，工場や介護現場において作業者や介護者が実際に作業をしている姿勢を評価し，腰痛発生の危険性についてカウンセリングを行うことのできるツールの開発を目的とする。具体的にはモバイル性に富むタブレット PC

モバイル学会誌 2012, vol. 2(2); pp. 31- 3731

田中 優介: タブレット PC のモバイル性を活かした現場作業者用「腰痛判定カメラ」の開発

θとしてアップル社製の iPad2 を用い，現場の作業姿勢を内蔵カメラで撮影してタッチディスプレイ上に表示し，表示された身体の関節点や端点を順に指でタッチすることによL4/L5

り 2 次元人体リンクモデルを形成する。次に第 4，第 5 腰LS椎（L4/L5）の椎間板まわりの力学的釣合い方程式を解くことによって椎間板圧迫力を推定する。その推定値を米国生の危険性があるか否かを判定する。以上のように iPad判定カメラ」と呼ぶ。このカメラを用いることによって現FAFCの内蔵カメラを使用して，腰痛判定までを行うアプリを独自で開発する。本研究ではこのような開発ツールを「腰痛UW

脊柱 FM起立筋力

立労働安全衛生研究所（NIOSH）の基準値と照合し腰痛発LH

腹圧

椎間板圧迫力FM による L4/L5まわりのモーメント

L4/L5 まわりのモーメント

場作業者の姿勢に関して改善指導を容易に行うことがで
図1

きる。
現在，iPad やスマートフォンは広く応用されつつあり，学生とのリアルタイムの相互交信によって進める形式の教育に応椎間板 L4/L5 に作用する力の 2 次元モデル

θ ：L4/L5 における脊柱の傾斜角用する例[13-16]，多言語医療システム[17]，遠隔モニタリング

なお，UW は後述するように対象者の体重から平均的な配システム[18]，手術中において 3D-CG による肺動静脈の構造分比を用いて推定する。LS，LH はカウンセリングの際にその場の確認[19]や自宅療養する糖尿病患者への療養指導[20]なに応じた想定値を与え，幾通りか変化させて腰の負担の変化どの医療に応用する例，商品カタログを iPad で閲覧できるようをみることとする。腹圧 FA は Fisher の式[23]から求められるが，にするなどの経営に応用する例[21]などがある。しかしながら腰痛が発生するような FC に比べて極めて小さいため，実際のiPad をボディメカニクスによる腰痛評価に用いた例は見当たら計算では 0 として扱う。モーメントアーム E は先行研究[23]からない。

5cm とする。また，(2)式のモーメントアームは後述する人体各部のセグメント長さと関節角度から求める。以上の値を用いて2. 椎間板圧迫力の推定式(1)(2)式から椎間板圧迫力 FC を求めることができる。

腰痛が起きるかどうかの判定には，第 4，第 5 腰椎（L4/L5）

本研究では，作業中に撮影したある姿勢を静止しているもの椎間板に作用する圧迫力の大きさが取り上げられるこのと仮定し，静的なモデルにおいて L4/L5 にかかる瞬間的なとが多い[9-10],[22]。本研究においても L4/L5 の椎間板圧力を算出する。したがって，加速度を考慮した動的なモデルを迫力の大きさに基づいて腰痛発生の判定を行う。ここで椎間対象としていない。そのため，スポーツにおける運動のように板圧迫力は直接測定することはせずに，図 1 に示す静的な 2

速い動きを伴う作業は対象としない。通常の荷役作業は比較次元人体リンクモデルにおいて力学方程式を解くことに的ゆっくりした動きであり，加速度を考慮しなくてもよいと考えよって，その姿勢における瞬間的な椎間板圧迫力 FC を推る。また，本研究で使用した iPad のカメラはシャッタースピード定する。人体モデルは矢状面内モデルとし，両腕，両脚はが 1/30 秒で，荷役作業の映像が識別できないほどぶれること一体とみなす。

はない。

図から次の式が得られる。
FC = UW cosθ +LS cosθ +LH cosθ+ FM –FA

3. 腰痛判定カメラの開発(1)

本研究では，現場の作業姿勢に対して腰痛発生の危険性

E・FM = ( UW, LS, LH による L4/L5 まわりのモーメント)－(FA によるモーメント)
ここで，
UW ：L4/L5 より上方の胴体，頭，両腕の重量合計(N)LS ：肩に作用する外力（向きは鉛直下方とする）
LH ：手に作用する外力（向きは鉛直下方とする）
FM ：脊柱起立筋力
FA ：腹圧E ：脊柱起立筋による後屈のモーメントアーム

323.1 腰痛判定カメラ(2)があるかどうかを判定するための腰痛判定カメラを開発する。そのために iPad2 とその内蔵カメラを用いて作業姿勢の取り込みと人体リンクモデルの入力，ならびに椎間板圧迫力の計算を行うアプリを独自に開発した。本研究で用いた iPad は，1024×768 ピクセルのマルチタッチディスプレイおよび解像度が 92 万画素相当のカメラを搭載している。本体サイズは，高さ 241.2，幅 185.7，厚み 8.8mm，重量 613g であり，工場や介護などの作業現場に持ち込んで操作するのに問題のないサイズ，重量であると考えられる。
vol. 2(2); pp. 31- 37 J. Mobile Interactions 2012

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本研究で開発する腰痛判定カメラの使用イメージを図 2 にるもので，実際にはそれを指でタッチすることによってカメラを示す。図は荷物を両手で持ち上げようとしている作業者（評価ON にする。人型アイコンは人体の身長・体重および人体に作対象者）の腰痛判定を行う様子を示している。評価者は腰痛用する外力を入力（編集）するモードに切り替えるためのもの

判定カメラ（iPad）を持ち，ディスプレイに映る作業者の姿勢をである。Reset アイコンはそれまでに作成したリンクモデルを削見ながら，作業者の側方に立って，作業者の全身がディスプ除し，初期状態に戻すためのものである。その他，腰痛判定レイに収まるようにカメラのシャッターを切る。作業者の姿勢はカメラの操作手順を示すガイドのアイコンも配置する。さらに画静止画像となってディスプレイ上に表示される。次いでディス面の最下部には結果表示領域を設ける。ここに椎間板圧迫力

プレイ上の身体各部をタッチしてリンクモデルを形成し，作業の値と警告文を表示する。また，シャッターボタンを配置し，そ者の身長，体重，外力（ここでは荷物の重量）などの必要パラれをタッチすることによって，カメラからの入力映像が静止画メータを入力すると，その作業姿勢における椎間板圧迫力が像となってディスプレイに表示される。

推定され，腰痛判定結果が数値と色および警告文で表示される。その結果を作業者に説明しカウンセリングする。例えば，先の作業姿勢において腰痛発生の危険性はどうか，また，荷物の重さを軽くしたり，作業姿勢を改善したりすれば腰痛の可能性はどうなるかといったことなどを，iPad のディスプレイに表示しながら説明を行う。作業現場においてこのようなカウンセリ

リンクモデルの作成が終わると，前述の(1)(2)式の各変数の値を計算し，椎間板圧迫力を算出する。このとき UW に必要な
L4/L5 より上方の胴体，頭，両腕の重量比は，体重比でそれぞれ 40%，8%，12%とした。また，モーメントアームや関節角度を求めるために必要な胴体，上腕，前腕，頭の長さは，身長とリンクモデルの長さの関係に基づいて実寸に換算した。

ングを行うことによって，作業者は現状の姿勢の問題点が理開発したアプリは，Flash Builder を用いて iOS（iPad，iPhone解でき，改善策を体得することができる。などに搭載されている基本ソフト）上で実行可能なファイル形

3.2 腰痛判定アプリの開発
本研究の腰痛判定アプリは iPad に内蔵のカメラから作業姿
勢の取り込みとディスプレイへの表示，人体および外力のパラメータ入力，ディスプレイ上の身体各部のタッチとリンクモデルの作成，椎間板圧迫力の計算，およびそれらのユーザインタフェースの作成からなる。それらはまず Adobe 社製の統合開発環境 Flash Builder 4.5 を用いてパソコン上で開発した。プロ
グラミング言語としては Java 言語に似たオブジェクト指向言語である ActionScript を用いた。

式（拡張子が ipa）に変換する。最後に，iPad とパソコンを USBケーブルで接続し，パソコン上で iPad 内のアプリの管理用ソフトである iPhone 構成ユーティリティを用いて，開発したアプリをiPad へインストールする。同時に起動用のアイコンを作成しておく。Flash Builder を用いて開発することによって，同一のソースファイルから iPad 以外の iOS が搭載されている iPhoneや iPod touch 上で動作するアプリに変換することができる。また，大幅な変更をせずとも，Android OS が搭載されたスマートフォンやタブレット型コンピュータ上で動作するアプリを開発すFlash Builder を用いた開発では，画像やラベルといった画面を構成する各コンポーネントを，マウスを用いて画面にドラッグアンドドロップすることにより，主にアプリのユーザインタフェースをデザインする。図 3 にディスプレイ上のユーザインタフェースのデザインを示す。画面中央には姿勢表示ならびにリンクモデル作成領域を設ける。画面の最上部には各種操作のアイコン領域を設ける。カメラアイコンはカメラ機能を ON にすることもできる。

3.3 腰痛判定カメラの操作
腰痛判定カメラのアプリ用アイコンをタッチし，腰痛判定アプリを起動する。腰痛判定カメラは以下の手順で操作する。図3 に示した画面上部のアイコン領域に配置されている人型アイコンをタッチして，身長，体重，外力のパラメータ入力編集画面を開く。図 4 に入力画面を示す。ここでパラメータ入力編集画面のテキストボックスをタッチすると，画面下部に iPad のソフトウェアキーボードが表示されるので，数字キーをタッチするこ

評価対象者とによって，椎間板圧迫力の算出に必要な評価対象者の体腰痛判定カメラ重(kg)，身長(cm)および手や肩にかかる力(N)を入力する。荷役作業では手で支える荷物や肩で支える荷物の重量を入力する。介護作業では，介護される人の体重と自立の程度に合わせて外力の大きさを想定する。手と肩で支えるときは，まず50%ずつに配分して腰痛判定を行い，次に配分比が変化した
場合についてそれぞれ腰痛判定を行いながらカウンセリング
評価者

図 2 開発する腰痛判定カメラの使用イメージ
モバイル学会誌 2012, vol. 2(2); pp. 31- 37

するようにする。
画面上部のアイコン領域に配置されているカメラアイコンを33

田中 優介: タブレット PC のモバイル性を活かした現場作業者用「腰痛判定カメラ」の開発

人体リンクモデルが形成される。

アイコン
領域

3.4 腰痛判定結果の表示
腰痛判定結果は，図 6 に示すように，画面下部の結果表示領域に図示される。判定結果では，表 1 に示すように，腰痛発

姿勢表示/
リンクモデ
ル作成領域

カメラ ON生の危険度が高い方から，赤信号(3 重丸)，黄信号(2 重丸)，青信号(1 重丸)の 3 段階に分類し，危険度を表すマークを画面の人体リンクモデルの腰の位置に描画する。また，算出され人体と外力パラメータの入力(編集)た椎間板圧迫力の値と警告文が結果表示領域に表示される。
なお，表 1 の判定基準は NIOSH が定めた椎間板圧迫力の許容限界[24]に基づいている。

カメラシャッター

結果表示領域

なお，椎間板圧迫力の許容限界値については諸説がある
が，Jager ら[23]によるとそれは年齢性別によって異なり，

ホームボタン

50 歳代では男性は 3200N，女性は 2500N となり，60 歳以

図 3 画面構成

上では男性は 2300N，女性は 1800N まで下がる。評価対タッチすることにより，iPad のカメラ撮影機能が ON になる。

象者の年齢性別の違いを踏まえたうえでカウンセリング

iPad のディスプレイにカメラをからの映像がリアルタイムに表示する必要がある。

されるので，評価対象者の全身が映るように，iPad の角度や4. 検証対象者までの距離を調整する(2~3m)。このとき，人体の矢状面内モデルに合わせて，対象者の側方から撮影するようにす

本研究の腰痛判定カメラを用いて求められる椎間板圧迫力る。対象者がディスプレイにうまく収まれば，画面下部に表示の値が妥当であるかどうかを検証するため，市販のデジタルヒされたカメラアイコンをタッチすることによりシャッターが切られ，ューマン Jack（Siemens）[22],[25]で求められる椎間板圧迫力その瞬間の静止画像がディスプレイに表示される。と比較を行った。Jack は 3 次元 CG によって表現される人体モデルで，L4/L5 の椎間板圧迫力を推定できるようになっている。

評価者は，評価対象者の姿勢を基に図 5 に示すリンクモデ
ルを作成する。評価対象者の頭頂点，頭部の重心，肩，肘，手，腰，膝，踵の順に指でタッチしていく。このとき，画面には身体各部をタッチする順番を示すガイドがテキストとして表示される。タッチした部分には同図に示すように円形のマーカが描画される。評価者がガイドに従って身体各部を順にタッチしていくと，それらを結ぶように直線が描画され，図に示すような身体(長)重まず Jack により荷役姿勢を再現し，荷物の重量を 10kg と設定する。Jack の身長と体重はそれぞれ 175.8cm，78.5kg（デフォルト値）とした。このときに推定された椎間板圧迫力は 3477Nであった。次に本研究で開発した腰痛判定カメラを用いてJack の姿勢を側方から撮影し，リンクモデルを形成した結果を
図 7 に示す。ここでの身長，体重，ならびに荷物の重量は Jackの場合と同値とした。その結果，椎間板圧迫力は 3817N となり，

(3)肩 (2)頭部重心(1)頭頂点(6)腰( )
手に作用する外力(k )肩に作用する外力(k )(4)肘1234567890(7)膝(5)手(8)踵

椎間板圧迫力：7676 N
ほとんどの作業者が腰痛発生の危険性があります

図 5 人体リンクモデル
図 4 パラメータ入力画面

34

図 6 腰痛判定結果

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モバイル学会

左へ 20°

0°（矢状面）

右へ 20°

図 8 撮影方向のずれの検討
図7

デジタルヒューマン Jack による検証（身長 170cm，体重 60kg，荷物 10kg）を中心として評価者が回転し，左 20°，左 10°，正面，右 10°，右 20°の方向から順にJack の場合の値と近い値となることがわかった。

撮影し，それを 5 回繰り返して，それぞれの椎間板圧迫力を次に本研究の腰痛判定カメラでは，iPad のディスプレイ上で身体各部を順にタッチしてリンクモデルを作成するが，その再現性の検証を行った。同じ作業姿勢（身長 170cm，体重60kg，荷物 10kg）に対して，5 人（22～58 歳，男性）の評価者求めた。その結果を表 2 に示す。その結果，椎間板圧迫力の誤差の範囲は矢状面の値の±5%以内で推定することができた。したがって，少々斜めから撮影しても，誤差は小さく問題ないと言える。

がリンクモデルの作成を 10 回ずつ繰り返し，その都度，椎間本研究では，モーションキャプチャや筋電図等，大掛かりな板圧迫力を記録した。評価者 5 人それぞれについて平均値と装置を使って精密な値を求めるのではなく，多少の誤差があ標準偏差を求めた結果を表 1 に示す。全体の平均値はっても作業現場に持ち込むことができ，腰痛発生の危険性に2773.1N，標準偏差は 61.2N となった。この標準偏差の値は椎ついてカウンセリングできることの方が価値があると考える。

間板圧迫力に対し，相対的に 2.2%と小さく腰痛判定の結果に5. 腰痛判定例影響が出るような値ではないと考える。ボーダー付近では判定が覆ることもありえるが，ボーダーの値自体，腰にとって要本研究で開発した腰痛判定カメラを用いた評価例を図 9 に注意の値であることを考えれば，判定が覆ることもシステムとし示す。評価対象者の身長は 180cm，体重は 70kg とする。手にて許容できるものと考える。

かかる負荷（荷物の重量）を，10kg および 20kg の 2 通りを想また，本研究では，評価対象者の矢状面内モデルを対象としているが，評価対象者を厳密に真横から撮影できているかどうかの判断が難しく，やや斜めの方向から撮影することによる誤 差 が想 定 される。そこで，図 8 に示すように評価対象者定する。図 9(a)に示すような，中腰で肘をやや屈曲させた姿勢
において，荷物の重量が 10kg の場合，椎間板圧迫力は3287N となり，表 3 に示した判定基準の 3400N を超えないことから，腰痛発生の危険度は青信号と判定された。次に，荷物の重量は同様に 10kg とし，同図(b)に示すような肘を伸ばした

表 1 リンクモデルの再現性に関する検証結果
ABCDE

A～E 全体椎間板圧迫力の平均値(N)2867.22792.12725.92731.02749.32773.1

椎間板圧迫力の標準偏差(N)

64.2

49.0

26.5

37.3

68.561.2

評価者

表 2 撮影方向の真横からのずれの検証結果
真横からの角度

左へ 20°

左へ 10°

0°

右へ 10°

右へ 20°

椎間板圧迫力の平均値(N)2817.52734.02721.02687.22594.6

椎間板圧迫力の標準偏差(N)

63.0

9.8

49.9

57.4

36.9

0°の平均値に対する誤差の割合

3.5%

0.5%

－－1.2%－4.6%

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35

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表 3 NIOSH の許容値を基にした腰痛判定基準
危険度

圧迫力の許容値

腰痛発生の可能性マーク

警告文の内容赤信号

6400 N 以上

高い

ほとんどの作業者が腰痛発生の危険性があります

黄信号3400 N 以上ある

一部の作業者が腰痛発生の可能性があります

青信号

3400 N 未満

ほとんどない腰痛発生の可能性はほとんどありません

姿勢では椎間板圧迫力は 3948N となり，3400N を超えることかな大がかりな装置を用いることが多いが，本研究で提案した方ら腰痛発生の危険度は黄信号と判定された。これは，荷物が法では，腰痛判定カメラ（iPad）だけでよいため，作業現場に体幹から離れることにより，モーメントアームが長くなるためと持ち込んで容易に腰部負担の評価が可能となる。また，操作考えられる。もし，肘の屈曲を大きくし荷物を体幹に引き寄せが簡単で，結果の表示がわかり易いため，カウンセラーのようると同図(a)のように椎間板圧迫力は 3287N にまで下がる。

な専門家がいなくても，作業者どうしが互いに評価しあって，さらに図 9(a)の姿勢のままで荷物の重量が倍の 20kg にまで増えた場合，同図 9(c)に示すように椎間板圧迫力は 4336N となり，判定基準の 3400N を超えることから，腰痛発生の危険度は黄信号と判定された。荷物を体幹に引き寄せているとはい作業改善につなげることができる。また，同一作業者の履歴を残すことによって，時間的な経過を追うことが可能となり，一度だけの指導ではなく，長期にわたって腰痛予防の指導を行えることが期待される。

え，このように荷物の重量が増えることによっても椎間板圧迫

参考文献

力は増加する。この場合は，重量を半分にして 2 回に分けて持ち上げることが推奨される。

6. おわりに本研究では iPad を応用して，工場や介護現場において作業者や介護者が実際に作業をしている姿勢を評価し，腰痛発生の危険性についてカウンセリングを行うことのできる腰痛判定カメラを開発した。従来の作業負担測定においては，モーションキャプチャや床反力計，筋電計などのよう(a) 危険度：青信号
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(b) 危険度：黄信号
荷物重量：10kg(c) 危険度：黄信号
荷物重量：20kg

図 9 腰痛判定例

36vol. 2(2); pp. 31- 37 J. Mobile Interactions 2012

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[25] 山本広則：Jack -人体モデリングソフトウエアの概要，
人間生活工学，Vol.11(2), pp.55-56(2010)．

著者紹介
田中 優介（学生会員）
2010 摂南大学工学部マネジメントシス
テム工学科卒業．同年より，摂南大学大学院工学研究科機械・システム工学専
攻入学，現在に至る．デジタルヒューマ
ンモデルの研究などに従事．モバイル学会，日本人間工学会の会員．

福井 裕（正会員）
2009 大阪府立大学大学院工学研究科博士後期課程修了，博士（工学）．同年より，摂南大学技師および大阪府立大学客員研究員，現在に至る．デジタルヒューマンモデルやモバイル機器インタフ
ェースの研究などに従事．モバイル学会，日本人間工学会，精密工学会，ヒューマンインタフェース学会などの会員．

川野 常夫（正会員）
1982 神戸大学大学院自然科学研究科博士後期課程修了，学術博士．神戸大学助手，大阪府立産業技術総合研究所研究員などを経て，1991 摂南大学助教授，2001 摂南大学教授，現在に至る．
人間工学，携帯電話の利用性と安全性，デジタルヒューマンモデルなどの研究に従事．モバイル学会 理事，日本人間工学会 代議員，精密工学会，日本機械学会などの会員．

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