第一工科大学研究報告第36号（2024）pp.75-81

全周パノラマ画像を用いた視覚情報の変化のAI 活用型定量分析手法の提案とその検証-定量的データによる八ヶ岳美術館の空間的特徴の指摘副田和哉 1，大津敬太 2，松田翔太 3，山田猛矢 4
1

第一工科大学 工学部 建築デザイン学科 (〒899-4395 鹿児島県霧島市国分中央 1-10-2) k-soeda@daiichikoudai.ac.jp
2
3

第一工科大学 工学部 環境エンジニアリング学科 (同上) k-otsu@daiichi-koudai.ac.jp

第一工科大学 工学部 情報・AI・データサイエンス学科 (同上) s-matsuda@daiichi-koudai.ac.jp

4

第一工科大学 工学部 情報・AI・データサイエンス学科 (同上) t-yamada@daiichi-koudai.ac.jp

Proposal and Verification of an AI-based Quantitative
Analysis Method of Changes in Visual Information Using
Full Panorama Images

Pointing out the spatial characteristics of the Yatsugatake Museumof Art using quantitative dataKazuya SOEDA1，Keita OTSU1，Shota MATSUDA2，Takeshi YAMADA2
1

Department of Architecture Design, Daiichi Institute of Technology(1-10-2 Kokubuchuou, Kirishima City, Kagoshima, 〒899-4395) k-soeda@daiichi-koudai.ac.jp
2

Department of Civil and Environmental Engineering, Daiichi Institute of Technology(same as above) k-otsu@daiichi-koudai.ac.jp

3

Department of Information,Artificial Intelligence and Data Science, Daiichi Institute of Technology(same as above) s-matsuda@daiichi-koudai.ac.jp

4Department of Information,Artificial Intelligence and Data Science, Daiichi Institute of Technology(same as above) t-yamada@daiichi-koudai.ac.jp

Abstract: This study examines the spatial characteristics of the Yatsugatake Museum of Art using a VR camera fieldsurvey and AI-based analysis. We captured a panoramic image with a VR camera and applied semantic segmentation usinga U-net model to identify distinct architectural areas. The regions were analyzed with high precision on Google
Colaboratory. Additionally, we combined VR presentations with EEG measurements to study how visual changes
influence brain activity. This approach helped quantify the museum's impact on visitor brain waves and provided ascientific basis for understanding how the museum's visual environment influences EEG responses. Our findings
demonstrate the value of integrating AI and VR in quantitative architectural analysis.
Keywords: 360° Panorama Image, Deep Learning, Visual Information, ElectroEncephaloGraphy,

1.はじめに空間が内包する視覚情報は、我々の空間体験を人が得る情報の 8 割から 9 割は視覚に由来し、大きく左右する非常に重要な問題である。建築

視覚情報はそのダイナミックスさと即時性の為における視覚的問題、即ち空間の見え方を如何に、他の感覚情報をも左右し、我々の判断に影に扱うべきかを具体的かつ定量的に検討する必響を及ぼすと言われている。

要がある。建築空間の本質は実空間にあり、そ第一工科大学研究報告第36号（2024）の体験の中で経験される空間的豊かさをより具

3. 研究の方法体化したいというのが本研究の動機である。

3.1 研究の流れ

本研究は建築意匠の観点から、AI（深層学習）

まず VR カメラを用いた現地調査を行い、そこでを活用し、空間における視覚的変化を定量分析得られた全周パノラマ画像を使用し、AI 活用型する手法を提案する新しいアプローチである。

定量分析手法の提案と、VR 呈示と携帯型脳活動

そこで得られる定量的データとしての視覚的変計測装置を用いた検証方法を検討する。視覚情化が、空間を体験する人々の生理的現象に与え報の変化をより客観的に定量化するとともに、る影響に注目し、これまでの定性的論考を参照

生体反応からわかる空間における特異点を確認しながら、対象空間の空間的特徴を明らかにすする。対象空間（村野藤吾設計の八ヶ岳美術館ることで、本 AI 活用型定量分析手法の有効性を（1980））における既往の定性的論考を踏まえ、検証する。

空間的特徴を確認する。

2.先行研究について

3.2 対象モデル：八ヶ岳美術館について

これまでに研究代表者は「全周パノラマ画像を八ヶ岳美術館は、清⽔多嘉⽰のブロンズ彫刻を用いた離散的視覚情報の定量分析手法（以下、常設展示する鑑賞空間であり、村野晩年の 1980QDP 手法）」を提案してきた 1)2)。QDP 手法は、VR年に竣工した。円弧と直線を組み合わせた平面カメラとも呼ばれる全天球カメラから得られる形を持ち、プレキャストコンクリートのドーム全天球画像に、円筒図法を援用した画像変換をの反復が特徴的な建築である。カラマツ林を損行う。こうして生成された見かけの面積が正確なわず溶け込むように少しでも小さな平面でまな正積円筒図法で描かれた全周パノラマ画像をとめること 3)、彫刻作品の周囲を回れる展示室を用いて 1 つ 1 つの地点から見える空間の視覚情目指す 3)ように村野自身が指示した、とされてい報を定量的に捉え、その割合と変化率を求める（Table1, Fig.1）。

る。この一連のプロセスで、空間体験におけるTable1 ⼋ヶ岳美術館建築概要視覚的変化を可視化・数値化するものである。
しかしながら、実際の画像データを空間要素ご敷地⾯積15,274.00 ㎡とに塗り分ける作業は、画像加工ソフトを用い延床⾯積1,155.03 ㎡て 1 枚 1 枚手動で塗り分けていた。これは人の主体構造

鉄筋コンクリート造手に依存した作業であり、主観的な側面が拭え

外壁仕様

セメントブロック素地 打放し部分/陶化ないものであった。また対象となる画像の枚数が多いほど作業的負担が大きく、大量の画像デ状砂壁吹付け材
屋根仕上ータを扱えていないのも事実である。すなわち一連のプロセスを、AI（深層学習）を用いて自ウレタン系塗布シート防⽔の上 ウォール
コートウレタン

内部仕上

天井：PC 直張り メッシュ押えの上フェ動化することで、空間要素の抽出基準がより明

ザーグラス揆⽔断熱確化され、さらなる簡便化、ひいては一般人や材下地 レースカーテン紋り吊り天井

初学者にとっても容易に扱いやすい手法として

壁：ラフトンデラックス吹付け

一般化させることも期待できる。

設計期間

1978 年 8 ⽉〜1978 年 11 ⽉

⼯事期間

1979 年 3 ⽉〜1979 年 12 ⽉

副田・大津・松田・山田：全周パノラマ画像を用いた視覚情報の変化のAI活用型定量分析手法の提案とその検証-定量的データによる八ケ岳美術館の空間的特徴の指摘-

Fig.1 八ヶ岳美術館の平面図（S.1:600）と写真注1)

3.3 現地調査

ャである。入力画像を圧縮しながら画像の特徴

まず、VR カメラを用いた全天球動画の撮影を行量の抽出を行う畳み込みニューラルネットワー

う。彫刻展示空間において玄関ホールから右回ク(エンコーダ)で学習を行い、さらに画像のサりに展示物を通過し、戻ってくる鑑賞ルート

イズを拡張しながら逆畳み込みニューラルネッ（Fig.1）で撮影を行った。今回の撮影条件はトワーク(デコーダ)で出力画像を得る。画像サ〈日時：2023 年 3 月 17 日 11：00-14：00, 天イズを拡張する際、単純に拡張すると元の画像

候：曇り〉であり、VR カメラは、RICOH THETA Zより情報量が落ちるため、デコーダ部分で学習を用いて撮影を行った。その際、人が立った時した特徴量を足し合わせることで画像全体の特の目線の高さ(1600mm)で全天球動画の撮影を行徴量を補いながら、出力画像を生成する。このい、カメラ本体の向きは観察者の進行方向に統ようにエンコーダ側の特徴量を足し合わせるこ一した。この動画を、鑑賞空間における歩行速とで学習を行うことが U-net の特質である。本

度が幾分遅い速度 1,000mm/sec であることや彫研究では、壁と天井、床、展示物の領域といっ刻ギャラリー内の展示物が細かく配置されていた現れ方が一定ではない建築空間の画像の塗りることなどを考慮し、1 秒間隔で静止画への書き分けを行う。そのため、物体を検出し領域を推出しを行う。

定するインスタンスあるいはパノプティック・
セグメンテーションではなく、不定形の領域を3.4 AI 活用型定量分析手法の提案

検出することに適したセマンティック・セグメ次に、U-net を用いたセマンティック・セグメンンテーションが妥当であると判断した。また U-テーションによる領域抽出モデルの作成であnet の特質としても、画像全体のピクセルの特徴る。U-net は、画像の領域分割を推定するセグメから塗り分けを行うセマンティック・セグメンンテーションの分野で大きな成果を上げているテーションが適している、と判断した。

エンコーダ-デコーダモデルの CNN アーキテクチ

第一工科大学研究報告第36号（2024）

また、今回の計算環境は、Web 上で python を記

回は、Meta 社の「Meta Quest 2」を用いて VR 画述、実行できるホスト型の Jupyter Notebook サ像を呈示し、GoodBrain 社の「Focus Calm」によービスである、google Colaboratory を採用する脳波測定を実施する。無線かつ小型の簡易脳る。事前の予備研究では、コンピューターの計波計を用いることで、被験者への負担が少ない算処理の限界によって塗り分け精度の向上がで計測が可能である。また測定データの収集にはきなかったことも確認できており、こうした課同社が提供しているアプリケーションを使用題を克服する試みでもある。Colab は、機械学習し、CSV 書き出しを行うことで、脳波の生データを効率的に学習させるための環境も整っておを取得した。数値化された各周波数帯域を分類り、開発者の個別のコンピュータの性能に依存し、1 秒ごとに平均化した。脳波は、脳の表面にせず、機械学習を行うことができる計算環境でおける電極によってとらえられる脳の電気活動あり、再現性も担保できる。の記録 5)と定義されており、中枢神経系活動の指上記のモデル・環境のもと、現地調査で得られ標の 1 つである。

た元画像 65 枚、その元画像を手動で塗り分けた《1Hz<δ<3Hz,4Hz<θ<7Hz,8Hz<α<13Hz,14Hz<β

画像（教師画像）65 枚を用いた。さらに、上下<40Hz,40Hz<γ》の周波数帯域に分類できる。脳反転等の加工を加えた 195 枚の水増し画像を加の活動の電気的な反映である脳波は、客観性、え、計 260 枚の画像のうち、234 枚をトレーニン

数量性、実時間性、連続性、非言語性と生体機グ画像、26 枚をテスト画像として分け、学習を能性などの利点がある 6)と指摘されており、研究行った。トレーニング画像については、補正を蓄積も多い。そこで本研究では“β 波の発生量かけた元画像と教師画像をリサイズし、384x192が多い場合には視覚的処理が盛んである 7)”や思の大きさにして学習を行った。その精度を考との関係性を指摘する複数の先行研究を考慮

Metrics Accuracy、損失を Categorical Focal

し、β 波に注目する。

Crossentropy で求めた結果、95.2 と高い正答率

さらに、被験者ごとの脳波の変動を比較すべが得られた（Fig.2）。これは CPU のみで計算した

く、フーリエ変換注 3)を行い、その周波数の構造結果に比べ、高速な学習が可能となり学習回数を比較することで相関性を確認する。今回、分（Epoch 数）を増やすことで、学習時間を短くで析対象とするデータは、フーリエ変換によってきた成果である。即ち、Colab 環境において TPU得られた値を相関係数注 4)で比較し、高い相関性を用いることで、今回のように 65 枚と少ない教を確認できた 16 個のデータ群である（Fig.3）。

師画像でも高い正答率を得られることを確認で0.07きた。

0.06
0.05
0.04
0.030.02
教師画像

AIが塗り分けた画像

Fig.2 学習済みモデルを用いた塗り分けの一例

3.5 VR 呈示を用いた簡易脳波分析

0.010.00

11223344556677889100111122133144

元画像

Fig.3 各脳波(β波)の変動

そして、VRHMD を用いて一連のシークエンスを被験者に呈示し注 2)、脳波の時間変動を計測し、ここれは一見ばらばらにみえる各人における脳波のデータ群に対して統計的処理を行なった。今の中でも注 5)、相関性が認められる全体としての副田・大津・松田・山田：全周パノラマ画像を用いた視覚情報の変化のAI活用型定量分析手法の提案とその検証-定量的データによる八ケ岳美術館の空間的特徴の指摘-

動的変化を内包する脳波の変動の傾向を定量的て変化して空間に襞のような奥行きを与えていに把握するものである。この一連の相関性の確る。11)”という指摘のように、展示が進む認できたデータ群の大まかな傾向を把握するた

No.131-No.132 付近のでも脳波の反応が確認でき

め、本研究ではこれらのデータの中央値によった（Fig.7）。て、その時間変動を確認する（Fig.4）
。
壁・天井

床・窓

展示物

80%

0.035

60%

0.033

40%

0.031

20%

0.029

0%
11224364860728496108120
1321440.027
0.025
11223344556677889100111122133144

Fig.5 視覚情報の割合の変動

Fig.4 脳波(β波)の中央値

壁・天井1.54. 定量化による空間的特徴の指摘

1

八ヶ岳美術館について、“展示室の天井にはレー0.5スのカーテンが絞り吊りされ、...包まれたやわ0”とい-0.5

う指摘があるが、視覚情報の割合（Fig.5）に注-1

目すると、壁や天井のような全体を覆う閉鎖性11224364860728496108120132144

らかな雰囲気の中で作品を鑑賞できる10)

床・窓を示す要素が大きな割合を占め、“包まれたやFig.6 視覚情報の変化率の変動わらかな雰囲気”を醸成していることは伺える。一方で、その変化率（Fig.6）に注目すると、展示物の変化が大きく、視覚的変化をもたらしていることがわかる。脳波の時間変動に注目すると、その視覚的変化と呼応するような地

No.52

No.60

No.3

No.11

No.103

No.131点も確認できる。例えば、北西端の袋小路のような No.52-No.61 付近である。このエリアだけショーケースに入った資料が展示されており、他の地点との違いにより、脳波が反応していることが考えられる。また、展示の始まる No.2No.4 付近や、展示中央にさしかかる No.11、No.103 でも脳波の反応が確認できたが、“内部では一続きの空間として一体となっており、視線が奥まで伸びる 11)”という指摘の通り、抜けるような視線の運動により脳波が反応していることが伺える。他にも、“直線の壁と半円型のアルコーヴ状の壁との対比も、歩むにしたがっ

Fig.7 各地点での全周パノラマ画像

展示物

第一工科大学研究報告第36号（2024）

5.おわりにに対する視聴覚実験による脳波計測-，日本建築

本研究では AI 活用型定量分析手法を提案し、VR

学会計画系論文集，第 75 巻 第 647 号，pp67－

呈示を用いた簡易脳波分析の実践的モデルを提74，2010.1

示した。これまでにも“展示コーナーを有機的

7)大谷一郎,梨木守,北川美弥,尾上桐子：草地景につなぎ止めることによって特徴あるシークエ

観の静止画とビデオ画像による呈示の脳波反応

ンスをつくっている 3)”という指摘があるが、ひの比較，日本草地学会誌，第 48 巻 第 6 号，とつながりの一室空間の中でも、変化のあるシ

pp522－525，2003.

ークエンスが形成されていることの一端を確認

8)横山広充，福島和朗，宮岸幸正：眺望景観把できた。

握時の脳波特性に関する基礎的研究 高取山と大文字山からの眺望景観映像を対象として，日本

6.謝辞

建築学会大会学術講演梗概集，pp.857-858，

本研究を進めるにあたって、第一工科大学の学2015.9

生に多くの協力をいただいた。また、現地での9)尾形一樹，秋田剛，佐野奈緒子，宇治川正

調査にご協力して頂いた八ヶ岳美術館の方々に

人：壁紙模様の反復性による心理・生理的効記して感謝申し上げます。本研究は公益財団法

果，日本建築学会大会学術講演梗概集，pp.39-

人鹿島学術振興財団研究助成金によるものであ40，2016.8

る。記して感謝する。

10）村野藤吾研究会編:村野藤吾建築案内，TOTO出版，2009

7.参考文献11)松隈洋：八ヶ岳美術館 1979 年-自在な合理主

1)副田和哉，平瀬有人，三島伸雄：全周パノラ

義の結晶-第 9 回村野藤吾建築設計図展カタロ

マ画像を用いた離散的視覚情報の変化の定量分

グ，京都工芸繊維大学美術工芸資料館・村野藤析手法 パラッツォ型鑑賞空間を対象とするモデ

吾の設計研究会，pp80－81，2007.

ル的研究，日本建築学会計画系論文集，第 86 巻
第 780 号，pp425－435，2021.2

8.注釈2)副田和哉，平瀬有人，三島伸雄：全周パノラ

注 1)特記なき写真は、筆者撮影。

マ画像を用いた離散的視覚情報の変化の定量分

注 2)この VR 呈示については、先行研究におい析手法 直列および並列房状鑑賞空間を対象とすて、“[現場]（現実）と[全天球]（VR）との近似る比較検証，日本建築学会計画系論文集，第 87性が示される 4)”ことが明らかにされており、他

巻 第 802 号，pp2699－2709，2022.12にも VR による実空間の再現性について研究が進

3）目黒区美術館：村野藤吾の建築 模型が語るめられている。※（）は筆者追記

豊饒な世界, 青幻舎,2015

注 3) 本研究では、被験者ごとの脳波の変動を比

4)杉田宗，西名大作，小林亮，田中貴宏，大石較すべく、フーリエ変換を行う（式（1））。そ洋之：全天球画像評価による屋外空間の心理的の周波数の構造において相関性の認められるデ評価の代替可能性に関する研究，日本建築学会ータ群における比較を行う。

環境系論文集，第 83 巻 第 745 号，pp235－245，2018.3
5)大熊輝雄,松岡洋夫,上埜高志：脳波判読入門編(第 4 版),医学書院,20096)李早,宗本順三：脳波解析法を用いた水景空間と非水景空間の比較研究 中国の住宅団地の外構(1)副田・大津・松田・山田：全周パノラマ画像を用いた視覚情報の変化のAI活用型定量分析手法の提案とその検証-定量的データによる八ケ岳美術館の空間的特徴の指摘-

注 4)相関係数の値と相関性の目安として《-1≦r≦-0.7：強い負の相関, -0.7≦r≦-0.4：負の相関, -0.4≦r≦-0.2：弱い負の相関, -0.2≦r≦
0.2：ほとんど相関がない, 0.2≦r≦0.4：弱い正の相関, 0.4≦r≦0.7：正の相関, 0.7≦r≦
1：強い正の相関》が用いられているが、その中でも。0.7 以上の強い正の相関が確認できたデー
タ群を対象とした。
注 5)先行研究においても、“同一被験者間で比較的類似した傾向を示すものの、各景観映像において共通した β 波の推移は認められず、各被験者間で差が見られた。8)”や“「被験者」については全ての帯域で有意な差があり、逆に「模様の種類」（対象）については全ての帯域で有意な差が認められず、各模様（対象）に対する脳波の変化は個人差が大きいという結果となった。9)”などと、被験者ごとのバラバラな反応が指摘されている。※（）は筆者追記