モバイル学会

原著論文

スマートウォッチ向け文字入力手法 SliT 専用のマイクロタッチボードの開発
坂 香太朗 1), 田中 敏光 2)，佐川 雄二 2)1)

名城大学理工学研究科，

2)

名城大学理工学部

Development of a micro touch board specialized to SliTthat is the character input method for smartwatches.
Kotaro SAKA1), Toshimitsu TANAKA2), Yuji SAGAWA2)
1)

2)

Faculty of Science and Technology, Meijo University
Graduate School of Science and Technology, Meijo University

Abstract: One of the problem in character input on smartwatches, the screen of a smartwatch is hidden by thefinger during touch operations. We solve this problem by separating input using the micro touch board. The board
is optimized the character input method SliT. Advantage of SliT is that the entry speed of the novice is fast and thescreen occupancy is low. The speed is 28.7[CPM (Characters Per Minute)] and the occupancy rate is 26.4%. In
SliT, since Japanese hiragana characters are input by combining 12 kinds of strokes and 8 tapping points, theboard is designed to detect these strokes and taps only. A circular area is placed at the center of the touch board,and eight touch sensors are arranged so as to surround the circle. Between the sensors, numbers from 1 to 8 areallocated clockwise. Only when two adjacent sensors are touched at the same time, the number assigned to theirboundary is entered. The stroke is entered by sliding a fingertip till passing through three boundaries. In computer
experiments, the recognition rate of the strokes was 98.7% and the recognition rate of the taps was 99.4%. This
touch board is sufficient as the input device.
Keywords: smartwatch, character input, dedicated hardware, touch sensor, user interface
キーワード:

スマートウォッチ，文字入力，専用ハード，タッチセンサ，ユーザインタフェース

1. はじめに

2. 関連研究

スマートウォッチの画面はきわめて小さいため，スマートフォ

モバイル環境で利用することを前提とした入力デバイスはンで一般的なフリックキーボードを表示すると，画面の大半がいくつも提案されている．富士通の指輪型デバイス[1]や Ring

キーボードに占有されてしまう．この対策として，5-TILES[26]

ZERO[2]では，空中に指で文字を描き，手書き文字認識技術

等の画面占有率が低いことを特徴とするソフトウェアキーボー

を使って漢字仮名交じり文を入力できる．ただし，何もないとこドが開発されている．我々が開発した SliT[24][25]もその１つ

ろに文字を描くため，正しい書体で書くことが難しく，認識精で，画面占有率を 26.4%まで低減している．しかし，画面をタッ

度が下がる．また，腕を大きく動かして文字を描くので，入力チデバイスとして使う以上，操作する途中で指が画面の一部が遅くなる．カメラでジェスチャーを認識する手法[3]もあるが，を隠すことは避けられない．画面が小さいと指に隠れる割合が画像処理の負荷が大きい．

高くなるため，入力に支障をきたすこともある．

手や腕をタッチパッドとして使い，仮想キーボードやジェス

遮蔽の問題を根本的に解決するには，表示デバイスと入力

チャーにより文字を入力する手法もある．ただし，SkinTrack[4]デバイスを分ける必要がある．このために，文字入力手法 SliT

では位置の検出に指先から皮膚の表面を通って流れる高周専用のタッチボードを開発した．このボードは画面の下側のバ波電流を使うため，素肌に触れる必要がある．また，リング状

ンド部分に設置され，SliT が要求するストローク操作とタップのトランスミッターを指にはめる必要がある．ARmKeypad[5]は操作をタッチセンサで検出する．本報告では，このタッチボー

AR 技術でキーボードを表示するため，シースルー型 HMD を

ドの詳細を述べるとともに，ボードの性能を評価する．

装着する必要がある．FingerT9[6]や DigiTouch[7]では指をキ2017 年 7 月 13 日受理．

ーボードとして使うが，このために，人差し指～小指の節にタッチセンサを取り付ける必要がある．Finger touching[8]も指を使うが，こちらは手首に付けたデバイスからキーボードを投影

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坂 香太朗ほか: スマートウォッチ向け文字入力手法 SliT 専用のマイクロタッチボードの開発するタイプである．
TAP[9]は 5 本の指にはめて使う板状のデバイスで，タップする指の組み合わせで文字を指定する．ブラインド入力ができるが，タップする面が必要なため，移動中は使える場所が限られる．投影するバーチャルキーボード[10][11]や紙に印刷したキーボードをカメラで読み込むアプリ[12]なども，使用時に平らな面が必要となる．逆に，Ash Smartwatch[13]では，内蔵(a) 概念図したプロジェクターで手の甲に画面を表示することで，入力と(b) 製作したボード

図 1 先行研究のタッチボード

表示を分離できる．ただし，手首の角度により像が歪む．
手首の傾きを使う方法には，スマートウォッチに内蔵された
加速度センサで傾きを検出する Float[14]や加速度と筋電を組み合わせた手法[15]などがある．WristWhirl[16]では手首の動きでジェスチャーを入力する．WrisText[17]はバンドに取り付けたセンサで検出した手首の角度で OneLine keyboard[18]のキーを選択する．これらの手法にはスマートウォッチを付けた腕だけで操作できる利点はあるが，手を動かすと画面も一緒に動いてしまう，手首が疲れるなどの問題がある．
Siri[19]や Cortana[20]に代表される音声認識手法を使えば，スマートウォッチに話しかけることで文を入力できる．ただし，(a) 台に固定した状態(b) 時計バンドに付けた状態

図 2 先行研究のタッチボードの実験状況

文の修正を音声のみで行うと手間と時間がかかるので，キー

ため，タッチミスが増加する．そこで，8 個のタッチセンサ

ボード等の別の入力手段と併用することが前提となる．また，（図 1(a)の a～h）を放射状に配置し，隣り合うセンサに同時に周囲の人に内容を知られてしまう欠点がある．

触れたときに，その境界に書かれた数字を出力する．

3. 先行研究
スマートフォン専用の文字入力デバイスには，(1)手や指にセンサを付けない，(2)使用する環境の制限が少ない，(3)スマタッチボード単体を図 2(a)のように台に固定して行った実験
では，ストローク認識率 99.4%，タップ認識率 99.7%と高い値が達成されている[21]．しかし，図 2(b)のようにバンドに装着して計測したところ，タップ認識率が 84.2%に低下した[23]．

ートウォッチ本体またはベルト部分に組み込める，ことが必要

4. 文字入力手法 SliTだと考えた．指に何か付いていると，物を持ったり作業したりする邪魔になる．移動中に使うことが想定されるので，明るい場

専用デバイスから入力する場合でも，表示には画面を使う

所では見づらい，平らな場所を必要とする，などの制限がある

ので，ベースにする文字入力手法には画面占有率が低いことと実用にならない．すぐに使えることやデバイスの紛失を防ぐが求められる．また，画面を見ながら操作するので，表示が見上から，スマートウォッチと一体になっていることが望ましい．

やすいことも必要である．長文の入力には画面が大きいスマ以上の点を考慮して，先行研究[21]では図 1 に示すタッチ

ートフォンやタブレットが適しているので，スマートウォッチではボードを開発した．ディスプレイの下側に続くバンド部分に埋比較的短い文を少数入力することが予想される．このため，利め込むことができる大きさとして，1 辺の長さを 20mm に選んで用機会が少なくても容易に使えることも求められる．尾崎らのいる．また，薄く作れるように，単純なタッチセンサで構成され手法はこれらの条件を満たしているが，その後，さらに画面占ている．ただしプロトタイプはバンドに後付けするので，強度や有率が低く，入力が速い文字入力手法 SliT[24][25]が開発さ配線のために一定の厚みがある．

れている．

このボードは尾崎[22]らの文字入力手法の入力デバイスとSliT も行・段の順で平仮名を指定する．図 3(a)は行選択のして設計されている．尾崎らの手法では，スマートウォッチの初期画面で，画面の左辺，上辺，右辺がそれぞれ 2 分割され，画面の縁をなぞるジェスチャーで行を，タップで段を指定する

1 つの区画に 2 つずつの行が割り当てられている．その 1 つをことで平仮名 1 文字を入力する．画面の四隅と各辺の中点のスライドインで選択する．スライドインとは，画面の外にタッチし合計 8 か所のどこに指先が位置しているかでジェスチャーをた指を内側に向かって滑らせる動作である．スライドインが画判別するため，細かい座標を必要としない．タッチボードでは面の縁を横切ると，(b)のように画面が 2 分割され，横切った位

この 8 か所だけを識別すればよいので，小型化が可能である．

置に割り当てられた行がそれぞれに表示される．指をどちらか

ただし，20mm を 3 分割するとセンサの間隔が指先より狭くなる

一方の区画に移動すると，(c)のように背景が緑に変わる．この24

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モバイル学会ている．慣れれば 50[CPM]以上での入力も可能である．
図 3(a)の画面占有率は 26.4%で，5-TILES[26]，TouchOne
Keyboard[27]，ZoomBoard[28]等の既存のソフトキーボードより低い値となっている．
タ ッチ ボ ー ドを小 型 化す る点でも SliT は優 れ てい る．
QWERTY キ ー ボ ー ド を 段 階 的 に 拡 大 表 示 す る 手 法[28][29][30]や，行段に対応する 15 個のキーを画面に並べる
手法[31]では，キーの数が多いため，タッチボードが小さくな
ると誤入力が増える．画面の縁にキーを並べる TouchOne[27]，
HARI[32]，BubbleSlide[33]は，キーを配置できる長さは SliTと同じだが， SliT より多くのキーを使い，また，それぞれのキーから 3～4 方向／距離の移動を区別する必要があるため，より高い精度の位置検出が求められる．このため，デバイスの小型化は SliT より難しい．
デバイス専用の文字入力手法を設計することも考えられるが，この場合には，デバイスを持ち歩くことやデバイスを内蔵し
図 3 SliT の表示画面

たスマートウォッチのみを使うことが求められる．このため，タッチ画面と同じ操作で使えるほうが，汎用性が高いと考えた．
以上を考慮して，SliT 専用のタッチボードを開発した．

5. プロトタイプとその問題点
尾崎らの手法向けのタッチボードを変形して SliT に対応することは可能である．図 4 にそのデザインを示す．以後，これをプロトタイプと呼ぶ．図 4(a)の a～h がタッチセンサで，放射状に 8 個配置されている．先行研究と同様に，隣り合う 2 つのセンサに同時に触れたときに，その境界に割り当てられた数字が出力される．SliT では図 3(d)に水色で示した 8 区画をタッチ(a) タッチボードの概念図(b)ストロークを指定する数列

図 4 タッチボードのプロトタイプで選択するので，この 1～8 の数字に対応付けることができる．
ストロークは 12 種類（開始位置が 6 区画×移動が 2 方向）
あるが，これらは指先が通過する位置に割り当てられた数字の列で指定できる．たとえば，た行は左上から右上に移動する
ストロークなので，指先はセンサ g から h と a を通って b まで移動する．指がセンサの境界を通過する時には両側のセンサに同時に触れた状態となるため，間に割り当てられた数字が出力される．この出力を使って，た行を 812 と定義する．さ行のス

状態で指を画面から離せば，行が選択できる．段選択では，
図 3(d)に示すように，9 分割した画面に平仮名が表示されるので，その 1 つをタップで選択する．濁音等は右下のボタンで表示を変えてから選択する．
SliT では直線のストロークで行を選択するため，L 字型のス
トロークを使う尾崎らの手法より移動距離が短い．また，キーの幅が画面の高さの約 1/2 であるため，ラフな位置決めでも誤入力となりにくい．このため，入力速度が向上している．使い始
め か ら 125 文 字 入 力 し た 時 点 で の 速 度 は 28.7[CPM]（Characters Per Minute，１分あたりの入力文字数）であり，初心者でも使いこなせている．このときの誤入力率は 4.7%となっ
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トロークは，指先がセンサ g，f，e，d と移動するので，765 となる．
他のストロークも図 4(b)に示すとおり定義できる．
プロトタイプのボードで行った入力実験（方法は 7 章で解説する手法と同じ）では，10 名の被験者の平均で，ストロークの認識率が 88.9%，タップの認識率が 84.4%と低い値となった[34]．実験結果を解析したところ，ストロークでは左上から始める 781 や 876 で入力誤りが多く発生した．タップでは左側の 8,
7, 6 の入力で誤りが多かった．
被験者はすべて右手の親指でタッチしているので，指を伸ばした状態でタッチする場合に誤りが発生している．図 5 に 2名の被験者が 8 の位置にタッチしたときの写真を示す．認識25

坂 香太朗ほか: スマートウォッチ向け文字入力手法 SliT 専用のマイクロタッチボードの開発率が高い被験者は親指の第一関節を曲げてタッチしているのに対して，認識率が低い被験者は関節を曲げずにタッチしている．指を曲げることで，タッチボードの鉛直方向から指先でボードに触れるようになるため，接触面積が減り，余分なセン
サに触りにくくなるものと推測された．

6. 提案手法
6.1 タッチボードのデザイン
プロトタイプも先行研究のタッチボードも，センサに触りやす

図 6 本研究で作成したタッチボード

くするために，センサの面積が大きくなるようにデザインされている．このため，ボードの中心付近ではセンサの距離が近くな
り，余分なセンサに触ってしてしまう原因となった．そこで，製作するボードのデザインを図 6 に変更した．センサのレイアウト

触れていない触れているに変わりはないが，中央の非タッチ領域が拡大されている．拡大によりセンサを狭くし，さらに，センサの間を 2mm に広げることで，センサ間の距離を確保している．
また，非タッチ領域全体を一様に高くして周囲に段差を作ることで，ボードに対して指を立てないとセンサに触れることができないデザインにした．図 7(a)はボードに指を置いた写真だが，この状態では中央の盛り上がりのために指先がセンサに届いていない．このまま指を左にずらしても，センサの幅が短(a) 指を置いた状態（b） タップした状態

図 7 指の角度と指先のタッチ

いため，センサがない部分に触れることになる．しかし，図 7(b)のように指を曲げれば，センサに容易に触れることができる．
センサには銅板を使っているため，土台の樹脂とは触感が異なる．また，センサは土台に埋め込まれているが，周囲には多少の段差が生じる．このため，指先の触覚でセンサに触れているか否かを判断できる．先に述べたように，センサにタッ
チするには指を曲げる必要があるので，センサに触れる動作を繰り返すうちに，意識しなくても指を立てた姿勢となる．この時の指の形は図 5(a)の認識率が高い被験者と同じになるため，認識率の向上が期待できる．

(a) 奇数番号の位置をタッチした場合指を立てることで，指先の接触面積が減り，余分なセンサに触れにくくなる．タッチボードの表面に薄い紙を張り，指先にインクをつけてタッチすることで，タッチ状態の指先の形と大きさを調べた．結果を図 8 に示す．指先の跡が重なることを防ぐた
めに，2 回に分けて計測している．図 8(a)は奇数番号の，(b)は偶数番号の位置をタッチした結果である．それぞれの左側にはタッチ跡の画像を示している．右側は対応するセンサの位置で，丸はタッチした範囲を示している．
この計測では，画像の右側から，右手の親指でタッチして(b) 偶数番号の位置をタッチした場合
図 8 タッチしたときの指先の形いる．右側の 2,3,4 の位置では，タッチするときに邪魔になるものが無いため，指が傾いた状態で触れており，円形に近い跡が残っている．上下に伸びているが，センサのない方向なのが残っている．面積も大きめとなっているが，タッチ位置の右で，誤入力とはならない．

側にはセンサが無いので，誤入力とはならない．1 と 5 の位置

左側の 6, 7, 8 の位置では，指が中央のふくらみに乗り上げ

では，指を傾けると腹の部分が中央の領域に乗り上げて指先ることで，センサの内側（中央に近い部分）には触っていない．

が浮く．このため，指先を立てた状態で触っており，縦長の跡

プロトタイプではこれらの位置で誤入力が多かったが，タッチ

26

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モバイル学会

位置が外側にずれることで隣のセンサから離れるため，誤って触れる回数の減少が期待できる．

6.2 タッチセンサの信号処理
タッチボードの 8 つのタッチセンサの信号を Arduino で処理し，1ms 毎にタッチ位置を判定する．隣り合う 2 つのタッチセン
サだけに触れている場合には間の位置に割り当てられた値（1~8）を出力する．指が離れているときや，センサ１つだけに触れているときには 0 を出力する．3 つ以上のセンサに同時に触れた場合の出力は，その前の状態に依存する．候補となる値（全ての隣り合うセンサの組み合わせ）の中に直前に出力されていたものがあれば，その値が継続して出力される．存在しなければ，候補の中で最も小さい値を出力する．
ストロークの途中で一時的に 1 つのセンサだけに触れたり，指がセンサから離れたりすることがあるため，タッチボードの出

図 9 入力実験に使う機材と表示される画像

力には途中に 0 が挟まる．ただし，上記を原因とする 0 は短い

き手の親指で操作する．親指以外の指や手の位置は，ボード時間に限られるので，0 が 100ms 未満の区間を削除する．次に接触しない限り，被験者の自由とした．

に，同じ数字が連続する区間を 1 つにまとめる．この結果，スト実験に先立ち，タッチボードの使い方と実験方法を 5 分程ロークが正しく入力されれば，01230 のような先頭と末尾が 0度で説明する．次に，タッチボードを使って練習を行い，複数（指がボードから離れていることを示している）で，間が連続すのセンサに触れる必要があることや，指の曲げ伸ばしの感覚

る 3 つの数字（ただし，8 の次は 1 に戻る）となる数字列が入力などを体験してもらう．ここでは，後で述べる入力実験の 1 セッ

される．タップの場合は，010 のようにタップした位置（1～8 のト分の入力を行ない，入力が完全に正しければ，実験に移行

いずれかの数字）が 0 に挟まれた数字列となる．

する．誤りがある場合には，短い練習の後に上に述べた判定

6.3 入力の補完を繰り返す．ただし，練習開始から 5 分たったら，状況によらず

ストロークの入力においては，最初にタッチする位置がずれ

入力実験を開始する．

ることで先頭の数字が欠けたり，1 つ前の数字が追加されたりストロークの入力実験では，被験者は図 4 に示した 12 種類

する．同様に，指を離す位置がずれると，最後の数字が欠けのストローク（連続する 3 つの位置をなぞる指の動き）を入力す

たり，1 つ後の数字が追加されたりする．このような場合でもス

る．各ストロークをランダムな順に 1 回ずつ入力することを 1 セ

トロークを認識するため，入力を補完する機能を実装する．

ットとする．これを 10 秒間の休憩を挟みながら 15 セット行う．

補完方法として，数字列の先頭を信頼する前優先補完と，秋田らの報告[24]によると，熟練者は 1 文字を約 1 秒で入力

数字列の末尾を信頼する後優先補完が考えられる．前優先している．1 文字はストロークとタップの組で指定されるため，ス

補完では，最初の 2 つの数字が連続していれば，それに続くトロークに要する時間は 0.5 秒程度と考えられる．そこで，映像

数字を後に加えてストロークを判定する．後優先補完では，最を用いて被験者が 1 回のストロークを 0.5 秒で行うように誘導し後の 2 つの数字が連続していれば，前に連続する数字を加えた．図 9 に示すように，被験者はスマートウォッチの画面に表てストロークを判定する．この両者のどちらが有効であるかは，示された画像と同じストロークを入力する．このとき，青丸のア評価実験で判定する．間の数字が抜けることも考えられる．そニメーションを表示し，その動きを追随するように指を動かしてこで，0 を除いた残りが 13 のように 1 つ飛ばした 2 つの数字ともらうことで，入力速度を一定に保つ．ただし，入力速度がアなる場合には，123 のように間の数字を埋めてストロークを判

ニメーションと異なっていても誤りとはしない．

定する．この補完は前優先でも後優先でも行う．タップの場合

タップ実験では，1 セットで 8 か所あるタップ位置を 1 回ずつには，前優先補完では最初の数字だけで，後優先では最後入力する．これを 10 秒間の休憩を挟んで 15 セット行う．タップの数字だけで，タップ位置を判定する．

順はセットごとにランダムに変える．この実験では，画面に青丸が表示された直後にその場所をタップする．表示されてから

7. 評価実験
7.1 実験方法
実際の使用環境に近づけるため，図 9 に示すバンドを 3D

0.5 秒の間にタッチボードから出力された位置で，タッチの正誤を判定する．

7.2 ストローク入力実験の結果と考察

プリンタで作成し，タッチボードとスマートウォッチ（ SONY

10 名の被験者（男性 9 名，女性 1 名）で実験を行った．年齢

Smartwatch3）を埋め込んだ．被験者はこれを手首に着け，利は 20～24 歳（平均 22.2 歳）で，6 名が大学生，4 名は社会人

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坂 香太朗ほか: スマートウォッチ向け文字入力手法 SliT 専用のマイクロタッチボードの開発
表 1 ストロークの認識率である．いずれの被験者も右利きである．被験者は実験前に本研究，及び先行研究のタッチボードに一度も触れたことはない．表 1 にストロークの認識率を示す．無補完の行の数値は

被験者

A

B

C

D

E

無補完(%)

96.7

97.8
99.9
98.3

91.1
97.8
92.8

98.3
100
98.3

93.9
96.1
96.1

補完をしない場合の認識率，つまり，ストロークの 3 つの数字

前優先補完(%) 98.9

がすべて正しく入力された割合を示している．表の右端の数

後優先補完(%) 97.2

値は 10 名の被験者の平均値である．補完をしなくても平均で94.7%のストロークが正しく認識できている．

被験者

F

G

H

I

J

平均

無補完(%)

86.1

95.0
100
95.0

96.1
98.9
97.2

94.4
97.8
95.6

97.2
100
97.2

94.7
98.7
95.6

前優先補完と後優先補完の比較では，全ての被験者で前前優先補完(%) 97.8

優先補完が勝っている．認識率は 10 名の平均で 98.7%であり，後優先補完(%) 87.8

高い値となっている．10 名の被験者の認識率を標本として，

表 2 ストローク別の入力誤りの回数と内訳

前優先と後優先で t 検定を行ったところ，t=2.18，P=0.013 となり，有意水準 5%で認識率に差があると判定された．Mann-

ストローク 誤入力数

した位置で図 3(c)のように色を変えることができるので，画面

187
123
345
218
812

の表示を指でタッチする場合と同じにできる利点もある．

その他

Whitney の U 検定でも同じ判定結果となっている．
以上の結果から，前優先補完を採用する．前優先では，最初に検出した位置で図 3(b)のガイド画面を表示し，次に検出

総計 1800 回の入力のうち，補完で救われる誤りも含めて 96

計回の誤入力が発生している．誤入力が多かったストロークを表最後の数字が入力されなかった回数を示している．後欠落が多いため，前優先補完のほうが認識率の改善が大きくなる．
誤入力の上位 2 つは，1 の位置，つまりボードの頂上から左右へのストロークとなっている．本研究のタッチボードは中央の非タッチ領域が大きいため，直線的な動きでは指先がボードから外れやすい．上から下への動きでは指先の速度が上がるため，最後の位置でセンサから外れたのだと考えられる．
345 はボードの右下の部分にあたり，指を曲げてストロークを行うため，指先の動きが窮屈になる．このため，指がボードから外れたと考えられる．前欠落と後欠落の差が無いことからも，

B

C

D

E

97.8
100
後優先補完(%) 97.8

97.8
100
97.8

97.8
98.9
98.9

98.9
100
98.9

95.6
98.3
97.2

無補完(%)

前優先補完(%)

F

被験者

93.9
前優先補完(%) 97.8
後優先補完(%) 96.1
無補完(%)

G

H

I

J

平均

97.8
100
97.8

95.6
100
95.6

98.9
100
98.9

96.1
98.9
97.2

97.0
99.4
97.6

表 4 タップ位置別の入力誤りの回数とパターン
タップ位置 誤入力数

る（218 の最後の数字は 8，812 の最初の数字も 8）．この理由としては，8 が指を伸ばして触る位置にあるため，指の角度が足

計

ボードの上辺のストロークだが，どちらも 8 の入力に失敗してい

0
1
8
0
7
0
16

A

被験者

8
6
4
1

指が動かし辛いことが原因だと推察される．218 と 812 は共に

前欠落

15
18
8
11
0
9
61

表 3 タップの認識率2 に示す．この表の誤入力数の欄は正しく入力できなかった回数を示している．また，前欠落／後欠落は，それぞれ，最初／

後欠落

24
20
16
12
11
13
96

23
18
9
4
54

後過剰

81
65
45

23
18
2
43

前過剰

54
21

7
4
11

らず，指先がセンサから外れたことが考えられる．

7.3 タップ入力実験の結果と考察
表 3 にタップの認識率を示す．10 名の被験者の平均値は，補完しなくても 97％であり，ストロークに比べて高い値になっている．タップでも前優先補完が勝っており，10 名の平均で99.4％と極めて高い認識率となった．ストローク実験と同様に t検定を行ったところ，t=2.11，P=0.001 となり，有意水準 5%で前優先補完が優れていると判定された．U 検定でも同じ結果となっている．このため，タップでも前優先補完を採用する．
表 4 は総計 1200 回のタップのうち，正しい位置とは異なる数字が入力された回数と，そのパターンを示している．表の後

28

過剰には，正しい位置の後に余分な数字が追加される誤入力のパターンとその回数を示している．この誤りは前優先補完を使えば解消される．前過剰はその逆となる．表に示した 4 つの位置の他では誤入力は発生していない．
8 の位置と 6 の位置でのエラーが突出している．これらの位
置は指を伸ばしてタッチするため，指が寝た状態になりやす
い．また，入力パターンが 81，65 となっていることから，それぞれ右隣の位置を遅れてタッチしている．これは，正しい位置をタッチした後に指が倒れるか，指を戻すときにセンサから離すのが遅れるかしたためだと推測される．8 も 6 も中央の非タッチ

Vol.8(1/2), pp.23-30 (2018), J. Mobile Interactions

モバイル学会[10] 投映型 Bluetooth プロジェクションキーボード
TK-PBL042BK, http://www2.elecom.co.jp/peripheral
ったと考えられる．4 の位置では前過剰が多数となっているが，/full-keyboard/tk-pbl042 （2018/3/3 確認）.
これは，指が曲がり切る前にボードに触れてしまうことで，5,4[11] Smart Cast, http://japanese.engadget.com/2015/06/03/smart-cast （2018/3/3 確認）.の順にタッチしたのだと推測される．
[12] Paper Keyboard, https://itunes.apple.com/us/app/paperkeyboard-type-on-real/id715319520 （2018/3/3 確認）.
8. まとめと今後の課題[13] Asu Smartwatch, https://www.digitaltrends.com/watchスマートウォッチ用文字入力手法 SliT 専用のタッチボードを
reviews/haier-asu-review/ （2018/6/17 確認）.
[14] K. Sun, et. al.: Float: One-Handed and Touch-Free Target
開発した．このタッチボードでは，指先を立ててボードに触るよ
Selection on Smartwatches, Proc. CHI’17, pp.692-704
うに誘導するために，中央の非タッチ領域を大きくし，周囲に(2017).
段差ができるようにデザインしている．さらに，センサの幅を狭[15] 黒澤紘生，坂本大介，小野哲雄: スマートウォッチの傾き
くし，センサの間を広げることで，隣のセンサを誤ってタッチすと筋電情報の組み合わせによるポインティング手法，情報処理学会インタラクション 2018，pp.926-931 (2018).
ることが起こりづらくしている．
[16]
J. Gong, X. Yang, and P. Irani: WristWhirl: One-handed
SliT ではストロークとタップで文字を指定する．入力実験でContinuous Smartwatch Input using Wrist Gesture, Proc.
は，前優先補完を行うことで，1800 回のストロークの 98.7%を
UIST’16, pp.861-872 (2016).
正しく認識することができた．タップでは 1200 回の入力の[17] J. Gong, et. al.: WrisText: One-handed Text Entry on
Smartwatch using Wrist Gestures, Proc. CHI’18, Paper
99.4%を正しく認識することができた．これらの結果から，SliT
No.181 (2018).
用の入力デバイスとして十分に高い精度が達成できたと考え[18] F. Li, R. Guy, K. Yatani, and K. Truong: The 1lineている．
keyboard: a QWERTY layout in a single line. Proc.
今後は，タッチボードを SliT に組み込んで動作を確認する．
UIST’11, pp.461-470 (2011).
[19] iPhone，iPad，iPod touch で Siri を使う, https://
その後，入力実験を行い，画面を使う場合とタッチボードを使
support.apple.com/ja-jp/HT204389 （2018/3/3 確認）.
う場合の速度や誤入力率を比較する．また，主観評価実験に[20] Cortana とは, https://support.microsoft.com/ja-jp/
より使いやすさを比較する．これらの結果から，SliT でタッチボ
help/17214/windows-10-what-is （2018/3/3 確認）.
ードを使うことの有効性を検証する．
[21] 坂香太朗，田中敏光，佐川雄二: スマートウォッチのバ
ンドに付けて使う極小文字入力ボードの開発，モバイル
参考文献
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[22] 尾崎尚人, 田中敏光, 佐川雄二: 画面の縁を使うスマー[1] 空中に手書きで文字入力する指輪型デバイス,
トウォッチ向けの文字入力方法, シンポジウム「モバイル’
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1501/13/news090.
17」論文集, pp.75-78 (2017).
html （2018/3/3 確認）.
[23] 藤中優, 田中敏光, 佐川雄二: スマートウォッチ専用文[2] Ring Zero ユーザーガイド, https://logbar.jp/howtopdf.pdf
字入力ボードの開発 －ボードデザインの改良－, 電子（2018/3/3 確認）.
情報通信学会東海支部卒業研究発表会, D-4-3 (2018).
[3] 萩原正人, 益子宗： KooSHO - 空中での手書きジェス[24] 秋田光平, 田中敏光, 佐川雄二:スマートウォッチ向けのチャーに基づく日本語入力環境，言語処理学会 第 19
スライドインを用いた文字入力手法，ヒューマンインタフェ
回年次大会 発表論文集，pp.414-417 (2013).
ースシンポジウム 2017 予稿集，5A2-1 (2017).
[4] Y. Zhang, et. al.: SkinTrack: Using the Body as an[25] 秋田光平, 田中敏光, 佐川雄二: スライドインによるスマElectrical Waveguide for Continuous Finger Tracking on
ートウォッチ向けの文字入力手法，情報処理学会インタ
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ラクション 2018，pp.276-281 (2018).
[5] NEC，腕を仮想キーボード化し，非接触操作を実現する[26] 5-TILES, http://fivetiles.com (2017/12/11 確認).
「ARmKeypad Air」を開発, http://jpn.nec.com[27] TouchOne Keyboard, http://www.touchone.net/press/201607/20160713_01.html （2018/3/3 確認）.
(2017/12/11 確認).
[6] P. Wong, K. Zhu, and H. Fu: FingerT9: Leveraging[28] S. Oney, C. Harrison, A. Ogan, and J. Wiese:
Thumb- to-finger Interaction for Same-side-hand Text
ZoomBoard : A Diminutive QWERTY Soft Keyboard
Entry on Smartwatches, Proc. CHI’18, Paper No.178
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[7] E. Whitmier, et. al.: DigiTouch: Reconfigurable[29] L. Leiva, et. al., Text Entry on Tiny QWERTY SoftThumb-to-Finger Input and Text Entry on HeadKeyboards, Proceedings of CHI'15, pp.669-678 (2015).
mounted Displays, Proc. ACM IMWUT’17, Vol.1, No.3,[30] 石井晃, 箱田博之, 志築文太郎, 田中二郎: Flickey:
Article 133 (2017).
超小型タッチパネル端末におけるフリック操作を活用した[8] Finger touching, http://www.yankodesign.com/2007/
QWERTY キーボード, 研究報告 HCI, 2015-HCI-164(6),10/02/wearable-mobile-device-for-enhanced-chatting/pp.1-8 (2015).
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作の少ない仮名文字入力手法，DEIM Forum 2017 I3-2
領域がタッチの邪魔になりづらい場所のため，エラーが多くな

モバイル学会誌, Vol.8 (1/2), pp.23-30 (2018).

29

坂 香太朗ほか: スマートウォッチ向け文字入力手法 SliT 専用のマイクロタッチボードの開発(2017).
[32] 齋藤航平，奥寛雅: HARI キーボード: 超小型タッチパネ
ル端末向け日本語入力キーボード，情報処理学会インタ
ラクション 2016, pp.701-703 (2016).
[33] 東條貴希, 加藤恒夫, 山本誠一: BubbleSlide:フリック操
作の規則性を高めたスマートウォッチ向け日本語かな入力インターフェース, 情報処理学会インタラクション 2018，
pp.1048-1053 (2018).
[34] 坂香太朗，田中敏光，佐川雄二: スライドインを用いたス
マートウォッチ向け文字入力手法専用のタッチボード，ヒューマンインタフェースシンポジウム 2017，6A1-1 (2017).
謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP16K00286 の助成を受けたも

のです．

著者紹介
坂 香太朗（学生会員）
2016 名城大学理工学部情報工学科卒
業．名城大学大学院理工学研究科情報工学専攻入学．現在に至る．スマートウ
ォッチに特化した文字入力手法専用デバイスの研究に従事．モバイル学会．

田中 敏光（正会員）
1984 名古屋大学大学院情報工学専攻
博士（前期）修了．工学博士．1984 NTT
入社．1994 名古屋大学大型計算機セン
ター助教授．2000 名城大学理工学部情報科学科（現情報工学科）教授．現在に至る．CG の研究・教育に従事．情報処理学会．

佐川 雄二（非会員）1987 名古屋大学大学院情報工学専攻
前期課程修了．1992 名古屋大学大学
院情報工学専攻後期課程単位取得退学．工学博士．1992 名古屋大学助手，
同講師を経て，2000 名城大学理工学部
講師，2008 同教授．現在に至る．自然言語処理の研究・教育に従事．電気学会．

30

Vol.8(1/2), pp.23-30 (2018), J. Mobile Interactions