情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

骨格推定を用いたバドミントンのスマッシュフォーム改善アプリの実装
大原黎明 †1
慶應義塾大学環境情報学部

中嶋桃香 †2慶應義塾大学環境情報学部

浜中智己, 佐々木航 †3慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科

大越匡 †4慶應義塾大学環境情報学部

中澤仁 †5慶應義塾大学環境情報学部

概要

計測することが可能なウェアラブル端末を使用する研究 [1]

部活動においてスポーツの習熟度を向上させるためにはと Kinect を用いて骨格情報を取得してそれを利用する研究顧問やコーチなどの指導者の指導力が大きく関係する. 一方[2] がある. ただ, どちらも一般の人が所持しない特殊な機材で，膨大な仕事量による教員のリソース不足や学校に在籍を用意する必要があるため一般のユーザが利用しにくいとする教員の中で顧問を決定するため経験のないスポーツのいう問題がある. よって本研究では広く普及しているスマー

部活動を担当してしまい, 十分に指導することができない問

トフォンをシステムとのインターフェースとして利用する題がある. 本研究ではバドミントンのスマッシュの動作に焦ことで一般のユーザも利用しやすくする.

点を当て, スマートフォンを用いて国際大会に出場するレベ

スマートフォンを持った状態で動くとスポーツをする上ルの選手のスマッシュ動作と比較する. そして, 四肢の類似

で動きの邪魔になってしまう問題が発生するため本研究で度スコアを算出して問題のある部位とともにフィードバッ

はスマートフォンはカメラとして利用する. また, 動画からクを行うシステムを開発, 効果の検証を行なった.

不要な情報を削除するための前処理として OpenPose を利用して骨格情報の取得を行う. さらに, 国際大会に出場した

1. はじめに選手の動画から右腕・左腕・右脚・左脚の骨格情報を取得
し,DTW*1 を用いて類似度を算出するライブラリを作成し中学校, 高校の部活動の顧問は基本的にその学校に在籍た. そして作成したライブラリを用いて各部位の類似度スコしている教員が担当するため経験のないスポーツの顧問にアを算出し問題のある部位とともにフィードバックを行う.

なってしまう教員が一定数存在することに加えて経験がある教員も習熟度や指導力が高いとは限らない. また, 部活動
以外の仕事で忙しいため指導を行う時間を割くことができ

本研究の貢献は以下の通りである.

• 特殊な機材を必要とせずに広く普及しているスマート
フォンを利用してバドミントンのコーチングをサポーない場合もある. 一方で優秀な指導者が指導しないと習熟度を向上させることは難しいという問題がある.
また, バドミントンのコーチングをサポートするためのシトするためのシステムを開発した.

• 実験にてシステムを利用したグループにスコアの向上が見られた.

ステムに関する既存研究として,Myo という慣性と筋電図を

本論文では以下のように構成される.2 章では, 類似度スコUsing Skeletal Estimation Implementation of an application to
improve badminton smash form
†1
†2
†3
†4
†5

REIMEI OHARA, Faculty of Environment and Information
Studies, Keio University
MOMOKA NAKAJIMA, Faculty of Environment and Information Studies, Keio University
SATOKI HAMANAKA, Graduate School of Media and Governance, Keio University
TADASHI OKOSHI, Faculty of Environment and Information
Studies, Keio University
JIN NAKAZAWA, Faculty of Environment and Information
Studies, Keio University

アの算出手法の詳細について述べる.3 章では構成したシス
テムをもとに行う実験手順を述べる.4 章では実験結果について述べる.5 章では結果をもとにした考察を行い今後の課
題を明らかにする.5.2 章では今後の課題をもとにした今後の展望を述べる.

*1

Dynamic Time Warping, 時系列データ間の類似性を計測するアル

ゴリズム

1

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2. 本研究の手法
まず類似度スコアを算出するにあたり基準となるデータを収集するために YouTube からバドミントンの国際大会の動画をダウンロードする. そしてダウンロードした動画から選手がスマッシュを打っているシーンかつその選手のみが映るように切り出す. 次に切り出した動画 (n=120) をOpenPose*2 を用いて骨格情報の時系列データに変換し, そ

図3

れを一つのリストとしてまとめて npy ファイルに保存する.

図 (右脚)DTW を用いて算出した軸と入力値の距離の箱ひげシステムを利用する際はスマートフォンを用いてユーザーが類似度を算出したいショットの動画を撮影する. そして撮影した動画を実験用に開発した Web アプリケーションのフォームからアップロードする. 次にアップロードされた動画を OpenPose を用いて骨格情報の時系列データに変換
する. また前述した npy ファイルの骨格情報を四肢ごとに分割しそれぞれに対して DBA*3 を用いて類似度スコアを算出するための基準となる軸を作成する. そして基準となる軸とアップロードされた動画から変換された骨格情報の時系列
データから DTW を用いて距離を算出する. 次に図 1, 図 2,

図4

図 3, 図 4 をもとにプロデータと素人データの境界値が 50

図 (左脚)DTW を用いて算出した軸と入力値の距離の箱ひげ点になる sigmoid 関数を作成し, 先ほど算出した距離を入力
して類似度スコアを算出する. 最後に各部位の類似度スコアに対して 40 点だと赤,40 点 60 点だと黄色,60 点 だと緑色で類似度スコアをユーザーにフィードバックする (図 5).

図1

DTW を用いて算出した軸と入力値の距離の箱ひげ

図 (右腕)

図2

DTW を用いて算出した軸と入力値の距離の箱ひげ

図 (左腕)*2*3

画像から人の体や手などのキーポイントを検出するライブラリ
DTW Barycenter Averaging, 時系列データの平均を求めるアルゴ
リズム

図5

スコアのフィードバック

本研究で実装するアプリケーションのシステム構成図を
図 6 に示す.

2

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者の属性は 20 歳で 2 年生の男性,20 歳で 2 年生の男性,18
歳で 1 年生の男性,18 歳で 1 年生の女性,18 歳で 1 年生の女
性の計 5 人だった.

4. 結果
システムを使用したグループと使用しなかったグループとでは使用したグループの方がプロ選手とのフォームの類
似度スコアは高くなった.
各グループの実験開始時と終了時の各部位のスコアの遷移は以下の通りとなった (図 7, 8, 9,10). 青色の線がシステムを使用したグループで赤色の線がシステムを使用しなかったグループのスコアの遷移を表している.

図6

システム構成図
図7

実験結果 (右腕)図8

実験結果 (左腕)図9

実験結果 (右脚)

3. 実験手順
3.1. 実験概要
バドミントンサークルのメンバーをシステムを使用する
グループ (n=6), 使用しないグループ (n=5) にわけて 3 週
間実験を行った. 内容としては検証を行うために実験期間の最初と最後に両方のグループの被験者に対してシステムを使用してフォームのスコアを算出した. さらにシステムを使用したグループに対しては実験期間中サークル活動参加時に最低一回はシステムを利用して, システムからのフィード
バックをもとにフォーム改善に努めた. また被験者に対してシステム利用時には試合の時と同じスマッシュのフォーム
で体全体がカメラに映るように後ろから撮影するように指示をした.

3.2. 実験参加者情報
バドミントンサークルに所属し過去にバドミントン部に所属していなかった未経験の学生を対象にした. システムを使用したグループの被験者の属性は 20 歳で 3 年生の男性,20 歳で 2 年生の男性,19 歳で２年生の男性,20 歳で 1 年
生の男性,21 歳で２年生の女性,19 歳で 1 年生の女性の計 6人だった. また, システムを使用しなかったグループの被験3

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

ムの改善を行っていたことが大きく影響していると考えられる. 一方で, システムを使用したグループの中で体全体の平均で-31.75 と大きくスコアを低下させた被験者について
はサークルの練習日に毎回ノルマである１度しかスコアの計測をしていたことが影響していると考えられる. このことからただフォームの類似度スコアをフィードバックするだけでなく利用者のモチベーションを向上させるフィード
バックを行うことができるかが重要である. さらに被験者
図 10 実験結果 (左脚)
また, 各グループ・各部位の実験前後の差分の中央値 (表 1)

からのフィードバックの中でフォームが悪いことはわかる
がどう改善すれば良いのかがわからないという意見が多くは以下の通りになった. 外れ値の存在が影響を与えないようあったので具体的な改善策がフィードバックされないことに中央値を使用した.

が利用者のモチベーションを向上させることができなかっ

特に左脚に関しては他の部位と比較してシステムを利用た一因であった.

したグループのスコアの向上がより顕著に見られた.
システム

右腕

左腕

右脚

左脚

使用群

+6

+8.5

-4

+12.5

使用しない群

-1

-8

0

1

表1

各グループ・各部位の実験前後の差分の中央値

5.2. 今後の展望
今回は 3 週間とバドミントンが上手くなるには短い実験期間だったため次回の実験では 1〜2 ヶ月と今回の実験よりも長い期間で実験を行いシステムの効果を検証したい. さらに, ただ部位ごとの類似度スコアをフィードバックするだけ
では利用者は具体的にどのように動作を改善していけば良システムの評価として元山口県の代表選手で全国大会にいのかわからずモチベーションも向上しないため, 具体的なも出場した経験のある人に各被験者の実験前後でのフォー

アドバイスを返す機能も実装する. またこの機能を実装する

ムの上達度を評価してもらった (表 2). 結果としてはシステ

にあたり特定の部位に対して指摘を行うのか特定の時間軸

ムの評価と合致した評価もあるものの反対の評価をされたに対して指摘を行うのかさまざまな方法が考えられるため被験者も存在した.

各方法に対して検証を行い効果がある方法を見つけたい. シ
ステムの評価については今回は評価者が 1 人のみだったのシステム

体全体の平均値

評価

使用

+9.75

変わらない

使用

+5.25

ややフォームが良くなった

使用

+36

とてもフォームが良くなった

使用

+6.5

ややフォームが良くなった 謝辞

使用

-1.25

ややフォームが悪くなった 構の委託研究（05401），JSPS 科研費 JP21K11853，JST

使用-31.75ややフォームが良くなった RISTEX (JPMJRX21J1) の支援を受けたものである．

使用しない

-7.25

変わらない

使用しない

-4.25

ややフォームが良くなった

使用しない-14.75

変わらない

使用しない

3.25

ややフォームが良くなった

使用しない

4.25

変わらない

表2

各被験者の上達度の評価

5. 考察と今後の展望

で複数の評価者を用意して再度システムの評価を行うとともに評価者は選手ではなく選手を育てる立場である指導者を中心に依頼したい.
本研究成果は，国立研究開発法人情報通信研究機

参考文献[1] Kuo-Chin Lin, Chun-Wang Wei, C.-L. L. I.-L. C. N.-S. C.:
Development of a badminton teaching system with wearable technology for improving students badminton doubles skills，Educational Technology Research and Development, Vol. 69, pp. 945–969 (2021).
[2] Kuo-Chin Lin, Duan-Shin Lee, S.-A. C. Y.-H. V. C.-N.S. C.: The eﬀect of a badminton teaching system using
Kinect on badminton skill performance, 體育學報，Vol. 53,
pp. 161–178 (2020).

5.1. 考察システムを使用したグループの中で体全体の平均で +36と大きくスコアを向上させた被験者が存在するが, その人は実験中意欲的に何度もスコアの計測をするとともにフォー

4情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

CoreMoni-α：効果的な体幹トレーニングのための
リアルタイムフィードバックシステム
佐藤 圭翼 †1
青山学院大学

ロペズ ギヨーム †2
青山学院大学

1. はじめにることである．一人で行うトレーニングは自分の姿勢を客2019 年末に流行し始めた新型コロナウイルスの影響は３

観的に俯瞰し，正しい姿勢で行うことは難しく，監視の目が年たった今でも爪痕を残している [1]．スポーツ庁は「感染ないことから継続性に欠けると考えられる．このような課症対策による活動制限・運動不足の長期化による影響」と題を解決するため，リアルタイムフィードバック機能を搭

して「体力の低下」「腰痛・肩こり」「生活習慣病の発症・悪載した，体幹トレーニング支援システム「CoreMoni-α」を化」を事例に挙げている [2]．また，明治安田生命保険相互提案し，その有効性を検証する．

会社が 2021 年に 5640 人の男女を対象に実施した健康に関するアンケート調査 [3] の結果，３人に２人が covid-19 の影響でストレスを感じていると回答し，４人に１人の体重が増加していることが分かった．さらに，コロナ禍による

2. 関連研究2.1. カメラ画像を用いたトレーニング支援手法

健康意識の変化についてのアンケートの結果，40% 以上の綿谷らはカメラの画像を用いた体幹トレーニングの姿勢

人々が「健康意識が高まった」と回答した．以上のことか

支援手法を提案した [10]．彼らは画像から姿勢推定を行い，ら，COVID-19 の流行を機に人々は健康に意識を持ち始め

トレーニングの目標姿勢と現在の姿勢の３次元モデルを生たと推測できる．

成し，重畳表示した．さらに，目標姿勢と現在の姿勢の違い

健康な身体を維持するためには，ランニングや筋力トレーを把握しやすくするために，身体の各部位 10 箇所にマーカ

ニングといった日常的な運動が有効であると考えられていを表示し，誤差に応じて４段階に色変化させた．これらのる [4]．フィットネスクラブの動向報告 [5] によると，2022

情報を２視点でユーザへ視覚的フィードバックをすること

年４月の利用者数合計は 1700 万人を超えており，多くので，姿勢補正の支援を行った．

人々が定期的に運動をしていることが分かる．

有効性評価の結果，姿勢の把握しやすさを向上させるうえ

自宅で過ごす時間が増えたことから，屋内で一人で簡単で有効な手法であると考えられた．しかし，視覚的フィーに始められる体幹トレーニングに注目が集まっている [6]．

ドバックの更新速度が遅く，目標姿勢に対して現在の姿勢

体幹トレーニングはスポーツ動作に求められる能力 [7] 向がどのくらい異なっているかを認識するのは困難であった．

上だけでなく，日常生活においても重要な役割を果たして

また，トレーニング中に視線を変えて画面を見なければないる．体幹とは身体の四股と頭部を除いた部分で，身体重らないという問題点もあった．

量の約 48 ％を占めており，体幹に含まれる筋肉群は体幹筋と総称されている [8]。体幹は運動における四股間の運動連

2.2. 深度センサを用いたトレーニング支援手法

結やバランスに関して重要な役割を果たしている．そのた村田らは安価な装置を開発することを目的とし，深度カ

め，動作の要であり，筋力が低下すれば起き上がることが困

メラを有する Kinect を利用し，運動を支援するシステムを難になるなど，体幹強度は身体の健康にとても重要である．

構築した [11]．彼らは Kinect を用いて前屈，身体の傾き，

体幹トレーニングはスポーツ選手を筆頭に一般の人々にも身体のねじれ具合を計測する３種類のアプリケーションを浸透し始め，注目されている [9]．

開発した．

本研究の目的は，体幹トレーニングを支援するシステム

結果として，数度の誤差範囲で計測することができ，身体を構築し，トレーニングを通して人々の健康維持に貢献すのゆがみを比較的安価で，高度なノウハウを必要としない装置を開発することができた．しかし，性能と利用勝手をCoreMoni-α
Real-Time Feedback System for Eﬃcient Core Training†1†2

向上させていく必要がある．

Keisuke Sato, Aoyama Gakuin University
Guillaume Lopez, Aoyama Gakuin University1

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

2.3. ウェアラブルデバイスを用いた種目認識手法
高田らは，体幹トレーニング支援に向けたウェアラブル
デバイスによる種目認識手法を提案した [12]．
彼らは，身体にウェアラブルデバイスを装着し，ウェア
ラブルデバイス内に搭載された慣性センサを用いてトレー
ニング中の姿勢情報を取得し，得られる加速度やジャイロ
データをもとに，機械学習によって体幹トレーニング種目
を自動認識できるようにした．
結果として，機械学習手法として Random Forest を用い

図1

ウェアラブル IMU Movesense（[15] より引用）

Figure 1

Wearable IMU Movesense (Quoted from [15])た場合で，F 値：99.7% と高精度に認識することに成功した．さらに，片方の手首およびベルト位置にデバイスを装また，CoreMoni αでは体幹トレーニング中の「姿勢」を着するだけでも F 値：94.1% の精度で認識できることを確支援対象とし，より効果的な支援につながるよう搭載する

認した．認識精度の向上，トレーニング中か否かのセグメ

機能に留意した．メインメニューを作成し，そこからトレー

ンテーション化の検討などが今後の課題としてあげられる．

ニング種目を選べるようにした．デザインや使いやすさにも工夫を施し，従来型システム「CoreMoni」との差別化を

2.4. 音楽によるフィードバックを用いたトレーニング支
援手法

図った．姿勢判定においては，より精度の高い判定ができるアルゴリズムを実装し，フィードバックにおいては，骨神野らは，森田らの研究 [13] に基づきシステムのフィー

格画像による姿勢の画像切り替えによるものとその画像とドバック方法を改善した．彼らは体幹トレーニングにおけ連動して「HIGH」「GOOD」「LOW」の３種類のテキスト

る効果的な姿勢促進システム「CoreMoni」を提案した [14]．

をリアルタイムに表示するという２種類のフィードバック「CoreMoni」は森田らが開発したシステムに改良を加えたを用意した．トレーニングを行う画面においては，トレーものになっている．森田らのフィードバックが画像の切りニング種目ごとにトレーニング方法と本システムの使い方，

替えのみであったのに対し，神野らは音楽の周波数の変化

アドバイス等を明記した．

によってフィードバックを与えている．

図 2 に CoreMoni-αの構成図を示す．ユーザは腰に加速実験の結果，画像のみによるフィードバックに比べて音度センサを装着する．ユーザはスマートフォンの画面に表楽と画像を組み合わせたフィードバック方法は有効である

示された自分の現在の姿勢を俯瞰して見ることで，姿勢をことがわかった．しかしながら，音楽がトレーニングの妨正すことができるだろう（図 3）．

げになっていることや姿勢の判定結果に違和感を感じる部
分がある．

3. CoreMoni-αの概要
3.1. CoreMoni-αの構成
今回私は，効果的な体幹トレーニングのリアルタイム
フィードバックシステム「CoreMoni-α」を提案する．Core-

Moni-αは体幹トレーニングを自主的に行うための指導者としての役割を担い，ユーザの体幹トレーニングを支援するものである．本システムは 500 円玉くらいの大きさのウェ

図2

Figure 2

CoreMoni-αの構成

Conﬁguration of CoreMoni-α

アラブルデバイス（図 1）とスマートフォンを使用している．ウェアラブルデバイスには「movesense（SUUNTO 社
製）[15]」というデバイスを用いている．ユーザごとのキャ
リブレーションとして，movesense から１秒間に 13 個の加速度データを取得し，その一つ一つをあらかじめ定義した閾値と比較し，姿勢の良し悪しを判断している．ウェアラ
ブルデバイスとスマートフォンは Bluetooth 通信で接続している．

3.2. 装着位置と閾値の検討
加速度センサの装着位置に関してだが，森田らの実験 [16]を参考にし，腰に選定した．
閾値に関してだが，「Azure Kinnect DK（Microsoft 社
製）[17]」を用いて，インストラクター指導の下，腰の位置が高い時・良い時・低い時の姿勢を保ち，その時の骨格画

2

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）ている．そのため，キャリブレーションを行うことで 65 個のサンプリングデータを取得することが可能である．初期値の選定においては外れ値が存在することを考慮して，中央値を用いている．すなわち，昇順に並べ変えたデータの33 個目の値を用いている．その加速度を角度に変換し，初期値に設定している．

median in calibration = (65 sampled data sorted ÷ 2) + 1(4)
第２段階目は「トレーニング中の角度の取得」である．Y
軸方向の加速度と Z 軸方向の加速度の値のアークタンジェ
ントを求め，求まったラジアンを度に変換し，角度を算出している．0.077 秒に１回の更新が行われるため，トレーニ
ング中の角度をほぼリアルタイムに算出することが可能である．

angle = arctan(Y axis acc value ÷ Z axis acc value) (5)
図3

Figure 3

第３段階目は「ずれの算出」である．姿勢判定を行う際はCoreMoni-αの使い方

式 5 と式 4 の差を求めることで実現可能である．トレーニ

How to use CoreMoni-α

ング中の角度がキャリブレーション時の角度に対して 13.5
°以上 20°以下の範囲（相対的な角度）に収まるとき，正像と床と腰のなす角をもとに閾値を決定した．調査の結果，しい姿勢と判定する．しかし，キャリブレーションは床に13.5°以上 20°以下を良い姿勢と定義した．

対して垂直方向に直立して行うことを前提としているため，

本システムでは，床に対して垂直方向に直立した状態でπ/2 ラジアンを考慮しなければならない．

キャリブレーションを行うことを前提としている．そのた以上のようなアルゴリズムを用いて，体幹トレーニング

め，キャリブレーション時の角度を a°，トレーニング中の中の姿勢の良し悪しを判定している．

角度を b°としたとき，閾値は次のようになる．
＜ HIGH ＞◦

4. 有効性検証とユーザビリティ評価の実験
◦

◦

◦

◦

◦

◦

b − a < 13.5 − 90 i.e. b − a < −76.5(1)「CoreMoni-α」の有効性検証とユーザビリティ評価を行うために実験を行った．被験者は 20 代の男女 20 名で構成

＜ GOOD ＞◦◦

されており，システム無し・従来型システム有り・新型シス
◦

◦

◦

◦

◦

◦

◦

◦

13.5 −90 ≦ b −a ≦ 20 −90 i.e. −76.5 ≦ b −a ≦ −70(2)

テム有りの３種類の実験を行った．トレーニング時間はそ＜ LOW ＞ている．分析手法としては，正しい姿勢を保持できた割合と20◦ − 90◦ < b◦ − a◦ i.e. − 70◦ < b◦ − a◦(3)

3.3. 姿勢判定手法
姿勢判定手法は３段階に分かれており，第１段階目は「キャリブレーション」である．キャリブレーションを行う

れぞれ 30 秒で，トレーニングの合間には十分な休憩をとっ

System Usability Scale Facts (SUS)，フィードバックに関するアンケート，従来型と新型の比較に関するアンケートの計４つである．

5. 実験結果と考察ことにより，各ユーザに応じた初期値を生成することが可実験の結果，システムの有無による正しい姿勢を保持で能であるため，ユーザに依存する可能性を低減させることきた時間の割合に関して 18 名の数値が向上した．従来型シができるだろう．絶対的な基準を設けず相対的な基準を設

ステムとの比較実験においては 14 名の数値が向上した．まけることは，ユーザを限定することなく，汎用性の観点からた，従来型と新型システムの SUS スコアを比較すると，18有効となるだろう．加速度センサのサンプリング数を 13Hz

名の数値が向上した．スコアごとの SUS の比較結果を表 1に設定しているため，１秒間に 13 個のデータが取得可能でに示す．さらに，フィードバックに関するアンケートの結ある．また，キャリブレーションの実行時間を５秒に設定し果，新型システムに対しては肯定的な意見が多く見られた．

3

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

表1

スコア別に見た SUS の評価結果

Table 1SUS values aggregated by score

Score

Grade

Adjective Rating

Conventional System

New system

>80.3

A

Excellent0868-80.3

B

Good

1

5

68

C

Okay

0

0

51-68

D

Poor

6

6

<51

E

Awful

13

1

最後に，システムを総合して従来型と新型システムのどちらが有効であるか問いた結果，被験者の 95% が新型システ
ムと回答した．

on 06/28/2022).
[6] 谷本道哉体幹トレーニングの流行の背景と効果に関する考察，
理学療法-臨床・研究・教育， Vol. 27, No. 1, pp. 3–9 (2020).
[7] 鈴木雄貴，桜井伸二体幹トレーニングが体幹の安定性とジャンプパフォーマンスに与える影響の検討，中京大学体育研

6. おわりに
本研究の結果から，有効性の検証，従来型システムに対する優位性を確認することができた．姿勢判定精度の向上に関しては，アルゴリズムの改善や正しい姿勢の再定義，閾値の再検討が要因となった．アプリケーションにおける UXの改良においては，シンプルなデザインやトレーニング方
法の明記，ボタンを押した際のユーザに対するアクションが要因であると考えられる．また，フィードバック方法の改善においては，３次元骨格画像の画像切り替えとテキス
トによるフィードバックが要因であると考えられる．
今後の展望として，ユーザのトレーニングの妨げにならない範囲でのフィードバック方法の追加，ウェアラブルデ
バイス装着位置の明示化，トレーニングの長期的な支援につなげるコンテンツの実装があげられる．

究所紀要= Bulletin of Research Institute of Health andSport Sciences, Chukyo University， No. 32, pp. 31–36(2018).
[8] 藤本鎮也，吉田一也，佐藤慎一郎，秋山純和体幹と理学療法，理学療法-臨床・研究・教育， Vol. 20, No. 1, pp. 7–14
(2013).
[9] 高田将志，中村優吾，藤本まなと， 荒川豊，安本慶一ほか
体幹トレーニング支援に向けたウェアラブルデバイスによる種目認識手法の提案，研究報告ヒューマンコンピュータイン
タラクション (HCI)， Vol. 2018, No. 20, pp. 1–8 (2018).
[10] 綿谷惇史カメラ画像を用いた体幹トレーニングの姿勢支援手法の提案 (2019).
[11] 村田嘉利，永澤修平，鈴木彰真ほか KINECT を用いた体幹のリハビリテーション支援システム，マルチメディア, 分散
協調とモバイルシンポジウム 2014 論文集， Vol. 2014, pp.
553–559 (2014).
[12] 高田将志，中村優吾，藤本まなと， 荒川豊，安本慶一ほか

謝辞 本研究は JSPS 科研費 JP22K11998 の助成を受けた

体幹トレーニング支援に向けたウェアラブルデバイスによるものです．

種目認識手法の提案，研究報告ヒューマンコンピュータイン

参考文献[1] : 新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の対応について｜
内閣官房新型コロナウイルス等感染症対策推進室，https://corona.go.jp/dashboard/. (Accessed on 06/28/2022).
[2] : 新型コロナウイルス感染対策 スポーツ・運動の留意点と、運動事例について：スポーツ庁，https://www.mext.go.jp/
sports/b_menu/sports/mcatetop05/jsa_00010.html.
(Accessed on 06/28/2022).
[3] : 20210906 01.pdf, https://www.meijiyasuda.co.jp/
profile/news/release/2021/pdf/20210906_01.pdf.
(Accessed on 06/28/2022).
[4] :CP BL user,
https://www.mhlw.go.jp/bunya/
kenkou/dl/kenkounippon21_02.pdf.
(Accessed on
06/28/2022).
[5] : hv58 02j.pdf, https://www.meti.go.jp/statistics/
tyo/tokusabido/sanko/pdf/hv58_02j.pdf. (Accessed

タラクション (HCI)， Vol. 2018, No. 20, pp. 1–8 (2018).
[13] 森田大喜， 元川錦，横窪安奈，ロペズギヨーム加速度セン
サを用いた体幹トレーニング支援システム，マルチメディア,
分散協調とモバイルシンポジウム 2021 論文集， Vol. 2021,
No. 1, pp. 1326–1331 (2021).
[14] : ウェアラブル環境情報システム研究室 — 青山学院大学
理工学部 情報テクノロジー学科，http://www.wil.it.
aoyama.ac.jp/thesis.html. (Accessed on 07/20/2022).
[15] :
Wearable sensor ― Movesense，https://www.
movesense.com/. (Accessed on 09/29/2022).
[16] 森田大喜， 元川錦，横窪安奈，ロペズギヨーム加速度セン
サを用いた体幹トレーニング支援システム，マルチメディア,
分散協調とモバイルシンポジウム 2021 論文集， Vol. 2021,
No. 1, pp. 1326–1331 (2021).
[17] : Azure Kinect DK – AI モ デ ル の 開 発 — Microsoft Azure，https://azure.microsoft.com/ja-jp/
products/kinect-dk/. (Accessed on 10/01/2022).

4

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

ウェアラブルエアコンによるフィードバックの生理効果
川崎 勇佑，†1
青山学院大学本多 一騎，†2
青山学院大学

ホサイン タヘラ †3
青山学院大学

1. はじめに

ロペズ ギヨーム †4青山学院大学3.1. ウェアラブルエアコンを使用しない実験

厚生労働省によると，熱中症による死者数は年々増加傾向

この実験では，実験中，
「寒い」
，
「涼しい」
，
「快適」
，
「少し

にあり，2020 年は 1500 人を超える人が熱中症で命を落と

暖かい」
，
「暖かい」
，
「暑い」
，
「非常に暑い」の 7 ラベルに対している．図 1 より，熱中症の死者数の中でも特に高齢者

して主観評価のアンケートをとった．また，実験環境は「快の割合が大きく，2010 年以降熱中症による死者数の約 80%

適」，「少し暖かい」，「暖かい」，「暑い」の 4 つの環境に設定が高齢者であった [1]．

した．被験者は 20 代から 60 代までの合計 44 名であった．
より詳しい実験内容を表 1 に示す．
表1

Table 1

冷却の無い実験内容

Experimental details without cooling

順序

課題

温度

湿度

期間（分）

1

ラジオ体操

◦

32 C

80%

10

2

ラジオ体操

25◦ C

60%

10

3

読書

25◦ C

60%

15

4

読書

32◦ C

80%

15

5

読書

27◦ C

60%

15

熱中症死者のうち高齢者の割合（[1] より作成）

6

読書

32◦ C

80%

15

Figure 1 Percentage of elderly among heat stroke

7

転写

32◦ C

80%

15

8

転写

27◦ C

60%

15

図1

fatalities (created based on data from[1])3.2. ウェアラブルエアコンを使用した実験

2. 関連研究

この実験では頸動脈を直接冷やすことのできるウェアラ

千葉らの研究によると，頸動脈を直接冷やすことによりブルエアコンの Cómodo gear*1 を使用した．また，「快適」，

体全体に冷えた血液が回り，頸動脈を冷やしていない人と「暖かい」，「暑い」，「非常に暑い」の 4 ラベルに対して主観

比べ，発汗量が少ない傾向にあることが分かった [2]．

評価のアンケートを取った．また，実験環境は「暖かい」，「暑い」の 2 つの環境に設定した．被験者は 20 代から 60 代

3. 暑熱環境下における実験

までの合計 27 名であった．より詳しい実験内容を表 2 に示す．

実験中，被験者に Empatica E4 リストバンドを装着し，
表2

心拍の指標を取得した．また，周囲の空気温度，平均放射温

Table 2度，気流速度，相対湿度，代謝率，衣服の断熱性の 6 つの要
素から求められ，「寒い」から「暑い」まで 7 段階に分けられる PMV を用い，実験環境を設定した．

順序

課題

温度

湿度

期間（分）

1

待機

32◦ C

80%

10

2
3

読書（Cómodo gear 起動）

32◦ C
32◦ C

80%
80%

15
10

ラジオ体操（Cómodo gear 起動） 32◦ C

80%

10

4
†1
†2
†3
†4

YUSUKE KAWASAKI, Aoyama Gakuin University
KAZUKI HONDA, Aoyama Gakuin University
TAHERA HOSSAIN, Aoyama Gakuin University
GUILLAUME LOPEZ, Aoyama Gakuin University

冷却時実験内容

Experimental details with cooling待機*1https://www.fujitsu-general.com/jp/products/neckgear/index.html

1

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

図5

ウェアラブルエアコン

無しの場合のラジオ体操にお図6ける主観評価Figure 5
図2

Subjective

ウェアラブルエアコン

有の場合のラジオ体操における主観評価

Figure 6

Subjective

evaluation in Radioevaluation in Radio

gymnastics without

gymnastics with wearable

wearable air conditioner

air conditioner

ウェラブルエアコンを使用している様子

Figure 2 The use of a wearable air conditioner

4. ウェアラブルエアコンの有無による結果
ウェアラブルエアコンの有無による結果は図 3，図 4，図5，図 6 である．読書における主観評価アンケートでは，
ウェアラブルエアコン無しに比べ，ウェアラブルエアコン有りの場合，「非常に暑い」または「暑い」と感じている割合は 20.2% 減っていた．ラジオ体操における主観評価アン
ケートでは，ウェアラブルエアコン無しに比べ，ウェアラブ
ルエアコン有りの場合，「非常に暑い」または「暑い」と感じている割合は 13.3% 減っていた．しかし，「非常に暑い」

測を行った．その結果，ウェアラブルエアコンを使用しない
場合と比べ，ウェアラブルエアコンを使用した場合，PMV
が「暖かい」環境において，「快適」環境であると予測した
割合が 20% 上がった．一方，PMV が「暑い」環境においてが「暑い」環境であると予測した割合が 12% 上がっていた．これは，ウェアラブルエアコンを使用しない実験ではなかった温度 32◦ C，湿度 80% での待機時間があっただめだと考えられる．

に限ってみると，どちらもウェアラブルエアコン無しに比べ，ウェアラブルエアコン有りの方が「非常に暑い」と感じている割合は高かった．

図7
図3

ウェアラブルエアコ

図4

ウェアラブルエアコンを使用しない場合における温ウェアラブルエアコ

ン無しの場合の読書におけン有の場合の読書における

る主観評価

主観評価

Figure 3 Subjective

Figure 4

evaluation in reading

evaluation in reading

without wearable air

with wearable air

conditioner

conditioner

熱感覚の混同行列

Figure 7

Confusion Matrix of thermal sensation

without wearable air conditioners

Subjective

5. 結論
5.1. まとめ

また，Empatica E4 リストバンドから得られる心拍変動

読書における主観評価アンケートでは，ウェアラブルエ

指標を特徴量とし，ウェアラブルエアコンを使用しない場合

アコン無しに比べ，ウェアラブルエアコン有りの場合，「非の生体情報で Random Forest を用いて PMV を予測するモ

常に暑い」または「暑い」と感じている割合が減っていた．

デルを作成しウェアラブルウェアコンの有無について，予また，ラジオ体操における主観評価アンケートでは，ウェア

2情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）のもとに実施された．実験プロトコルは，青山学院大学倫理委員会の承認を得た（H21-009）．

参考文献[1] 厚生労働省年齢（５歳階級）別にみた熱中症による死亡数の年次推移（平成７年〜令和３年） 〜

人口動態統計（確定数）より，https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/

jinkou/tokusyu/necchusho21/dl/nenrei.pdf(参照日 2023/1/1).

(2021).

[2] 千葉友樹，高橋幹雄，黒木友裕，和田一樹，天野健太郎，桑山

図8

ウェアラブルエアコンを使用した場合における温熱

絹子局所冷却行為による暑熱ストレス軽減効果の予測手法に関感覚の混同行列する研究（その１）警部冷却時の生理反応の検討，空気調和・Figure 8 Confusion Matrix of thermal sensation with

衛生工学会大会学術講演論文集， Vol. 6, pp. 37–40 (2019).

wearable air conditioners

ラブルエアコン無しに比べ，ウェアラブルエアコン有りの場合，「非常に暑い」または「暑い」と感じている割合が減っていた．機械学習の結果では，「暖かい」環境において，「快適」環境であると予測した割合が上がり，PMV が「暑い」
環境においてが「暑い」環境であると予測した割合が上がっていた．したがって，ウェアラブルエアコンで頸部を冷やすことで，快適に感じるだけでなく，生体情報も快適な環境にいるような状態になる可能性が示唆された．しかし，「非常に暑い」に関しては，どちらもウェアラブルエアコン無しに比べ，ウェアラブルエアコン有りの方が「非常に暑い」と感じている割合は高かった．これらが起こった原因は実験開始時の違いによる差であると考えられる．ウェアラブル
エアコンを使用しない実験では比較的涼しい部屋から暑い
実験室に入ったのに対し，ウェアラブルエアコンを使用した実験では暑い実験室に入り 10 分間待機したのちに実験を行った．この差によって，主観評価での「非常に暑い」の割合の変化などが起こったと考えられる．

5.2. 今後の展望
本研究では生体信号のみを用いて温熱快適性を予測している．Empatica E4 リストバンドで得られる加速度情報や表面体温情報などを追加して精度が上がるか検証していきたい．さらに，生体信号に影響を与えているのが熱ストレスだけではなく作業による精神ストレスの影響があるのか検証していく必要がある．また，今後はより正確な比較ができるように，実験の前後での温湿度状況を同じものにし実験数を増やしていきたい．

6. 謝辞
本研究は，セコム科学技術振興財団研究助成金の支援を受けて実施した．実験は，株式会社富士通ゼネラルの協力

3

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

英語の読み能力向上に付随した授業内問題行動の変容
髙橋裕子†1
早稲田大学人間科学研究科†1
1. 問題と目的

大森幹真†2
早稲田大学人間科学学術院†2(4) 英語の読み書き支援として、
標的 3 単語の音素を分解し、時間的・空間的な位置情報を保持したまま時系列的に提示

現在、通常学級に通う小・中学生の 8.8%に学習面・行動する、継次刺激ペアリング(SSP[2])手続きを行った。例え

面の困難さがあるとされており、学校現場における授業中

ば,SSP 手続きにおいて“jet”を学習させる際に、“j”を画面のの児童の問題行動は年々増加傾向にある。先行研究から、左側に音声と同時提示し、その後 “et”を画面の右側に提示

児童の言語能力の低さが問題行動の生起に関連がある事がした後に単語全体と対応する絵刺激を提示した。参加者に示されているが、英語を第二言語として学ぶ子ども英語能は画面を見て、提示された音声を模倣することを求めた。

力と問題行動の関連については未解明である。さらには、そして、提示後に学習した英単語の読み書きをすることを音素・音韻の系統的指導による英語能力向上に伴い、行動求めた。すべての標的単語の学習終了後に般化テストを行

変容につながるかについても解明されていない。そこで本い、残り 3 つの標的単語の支援を同様に実施した。

研究ではず英語を学ぶ児童を対象に、日本語・英語の読み・(5) (1), (2)と同様の評価を行った。

音韻能力と、クラス内での離席等の問題行動の生起頻度の関連を検討した。その後、英語の読み書き支援による英語能力向上により問題行動の生起頻度が減少するかどうかを明らかにすることとした。

まず、TOPA-2＋得点の高低に分けて SESBI-R の問題スコアを比較したところ低群の得点が有意に高いことが明らかになった[t(6)= 2.85, p<.05]。また図１に英語読み書き支援前

2. 方法
2.1

3. 結果

後での SESBI-R 得点の推移を示したところ、訓練前後で問参加者

題スコアに有意な減少が見られた[t(4)=2.91, p<.05] 。

本研究では、通常学級に通っており、日本語を母国語と中の問題行動を計測するためにビデオカメラを使用し、教

S 20
E
S 16
B
I
- 12
R
問
題 8
ス
コ 4
ア

員が子どもの問題行動を評価するためにと日本語版

0

し、第二言語として英語を習っている 6〜11 歳の児童 9 名を対象とした。また、その中で継続参加が可能であった 5名に対して英語の読み書き支援を実施した。
2.2

刺激と装置

子どもの日本語の読み書き能力を計測するために読み書
きスクリーニング改訂版 (STRAW-R)を使用し、英語の音韻能力を測定するために TOPA-2+ [1]を用いた。また英語授業

SESBI-R を使用した。
さらには英語の読み書き支援として、参加者が読み書きできない英単語を 40 個程度用意した。
2.3

手続き

(1) 日本語・英語の読み書き評価として STRAW-R と TOPA-2

訓練前
訓練後

N1

N2

N4

N5

N6

図１． 訓練前後での SESBI-R 得点の推移

4. 考察＋を行った。それぞれ、提示された文字・単語を読むこと

本研究の結果から、英語の授業中の問題行動の生起要因

や、音声刺激に対応した文字・絵を選ぶことを求めた。

として、参加者の英語の読み能力や音韻理解の低さが関係(2) 問題行動の評定として撮影動画を用いて各参加者の問していることが明らかになった。また英語読み訓練を行う

題行動の生起回数を求め、クラスの担当教員に各参加者にことで、未訓練であった英単語書字獲得や、授業中の問題

対して SESBI-R に回答してもらった。

行動の質的・量的な減少につながることも判明した。

(3) 英語の読み書きのベースライン評価として 6 つの英単語

参考文献とそれを構成する音韻を分解したもの、それらを再構成し[1] Torgensen, J. K., & Bryant, B.R. (2004). Test of Phonological

た新規単語を合計 36 個提示し、読むことを求めた。またそれらの音韻・単語の聞き取り書字を行うことを求めた。

Awareness-Second Edition: PLUS. Pro-ed.
[2] Omori, M., & Yamamoto, J. (2013). Psychology, 4, 238–245†1 YUKO TAKAHASHI, Graduate School of Human Sciences, Waseda University†2 MIKIMASA OMORI, Faculty of Human Sciences, Waseda Universityⓒ2023 Information Processing Society of Japan1

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

刺激の実観察割合による外国語の書き獲得支援：
見せ方の違いによる行動変容の可能性
大森幹真†1
早稲田大学人間科学学術院†1
1. 問題と目的

Esp 刺激が 4 文字のまま 4 秒間提示され，SSP 手続きでは，
Esp 刺激の 2 文字が左側に 1 秒，残りの 2 文字が右側に 1 秒

これまでの刺激等価性を基盤にした言語学習支援におい提示され，その後 4 文字の Esp 刺激が 2 秒間提示された。

て、刺激への観察反応の有無は、それらへの選択反応によ

両手続き共に，Esp 刺激の提示後に対応する Eng 刺激が 2り計測していた。一方で Dube ら[1]によると，見本合わせ課

秒提示された。各刺激は 3 度ずつ提示し，参加者には提示

題での誤答の増加には，刺激に対する観察反応の不十分さされた文字列を見ることを教示した。視線機能の計測は，が関連しているという報告がある。そのため、近年では刺刺激提示中に継続して行った。訓練は 2 試行連続で Esp 書

激への観察反応を量的に計測する試みも広がりつつある。

字の正答率が 100％であった際に終了した。

その中で、刺激の時間的・空間的な位置関係を保持したま
ま時系列的に刺激提示する刺激ペアリング(SP)手続きや系

3. 結果

列刺激ペアリング(SSP)手続きが開発されたことで、刺激をすべての参加者が SP 手続きおよび SSP 手続きを通じて外適切に観察することで発達障害児の言語獲得につながるこ

国語書字を獲得した。学習獲得までの訓練回数を比較するとが明らかにされてきている。特に発達障害児の読み書きと、SP 手続きでは平均 3.00 回、SSP 手続きでは平均 2.67 回獲得においては SSP 手続きの方が SP 手続きよりも少ない訓の訓練が必要であった。図１に訓練中の刺激の実観察割合

練回数で学習することも報告されている[2]。しかしなぜ両を示した。その結果 SSP 手続きの方が、実観察割合が有意者の学習効果に差が見られたかについては検討されていなに高いことを示した[t(2) = 33.71, p < .05***]。

い。そこで，本研究では参加者に対して SP 手続きおよび

100%

SSP 手続きを用いて外国語の読み書き支援を行った。その能に違いがあるかを検討することとした。

2. 方法
2.1

参加者

スペイン語学習経験のない発達障害児 3 名が参加した。
2.2

刺激と装置

４文字のスペイン語(Esp)刺激を 30 語，それに対応する英

刺激の実観察割合 (%)

際に訓練中の視線機能を計測することで、学習中の視線機

75%

50%

25%

語(Eng)刺激と日本語(Jap)刺激を各 30 語，両者の意味に対応する絵(pic)刺激を 30 個用意した。訓練中の視線機能を計測するために Tobii X3-120 を使用した。
2.3

手続き

(1) 実験デザインとして、2 つの訓練手続きごとに非同期型の参加者間多層ベースライン手続きを使用した。

0%
SP手続き

SSP手続き図 1.睡眠時間の達成差得点-睡眠の質の達成差得点

4. 考察(2) 事前評価として、コンピュータ(PC)上に提示された絵刺本研究の結果から、SSP 手続きの訓練効果の高さは、刺激に対応するスペイン語単語・英単語の書き評価を行った。

激の実観察割合の長さが影響を与えていることが示唆でき(3) ベースライン評価として PC 上に 2 度ずつ提示された 3

ることとなった。今後はより長く複雑な単語や文章を用い

つの英語刺激と絵刺激に対応する Esp 書字と Esp 刺激に対て検討をすることが必要となる。

応する英語書字を行うことを求めた。

参考文献(4) 訓練と学習中の視線機能測定：SP 手続き，もしくは SSP[1] Dube et al., (2010) Journal of the Experimental Analysis of Behavior,

手続きを用いて訓練を行った。一方の手続きでの学習終了後に，他方の手続きを用いて訓練を行った。SP 手続きでは

94, 297-313.
[2] Omori & Yamamoto (2018). Psychological Record, 68, 189–200.

†1 MIKIMASA OMORI, Faculty of Human Sciences, Waseda Universityⓒ2023 Information Processing Society of Japan1

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

拡張現実を用いたマルチプレイ掃除活性化システム
阿部悠貴 †1
青山学院大学

ロペズ・ギヨーム †2
青山学院大学2023 年 2 月 17 日
1. はじめに掃除とは掃くことや拭くことでゴミや汚れを無くしきれいにすることである．掃除には様々な利点があり，清潔な生活を送るために必要不可欠である．しかし，掃除に対して面倒や手間に思っている人は多い．サンケイリビング新聞
社による掃除に対する意識調査に関するアンケート [1] によると，「掃除が面倒だと思うことがある」という問いに対し

図1

市村が提案したシステムの利用風景（[4] より引用）

Figure 1て 87.2% もの人が「あてはまる」・「どちらかといえばあてはまる」と回答している．「掃除をするのが好きな方だ」という問いに対しても「あたはまらない」
・「どちらかといえば定することで楽しく掃除を行うことを目的とするシリアス

当てはまらない」と回答した人が 55.5% と過半数を占めてゲーム「妖怪クリーナーズ」を提案している．図 2 に「妖いる，また，リビングくらし HOW 研究所が行った掃除に

怪クリーナーズ」のシステム構成図を示す．床に NFC タグ

ついてのアンケート [2] によると，「掃除が好きですか？」とを埋め込み，それを利用することで掃除機の位置を推定しいう問いに対して 71.1% の人がいいえと回答している．株ている．また，掃除機にセンサデバイスを取り付けている．

式会社アスマークが行った住環境と掃除に関するアンケー

これには，吸引したごみの量を計測するホコリセンサと吸ト調査 [3] においては「[A] 掃除が好きである／ [B] 掃除が引場所を計測する NFC アンテナが搭載されている．これら嫌いである」に対して「A に近い」〜「B に近い」の 5 段階のデータから 2D ゲームに落としこみ，妖怪を倒すようなでの回答を求める質問を行っており，全体の半数の人が「どゲームを作成した．また，リビングなどにボスが出現する

ちらかといえば B に近い」
・
「B に近い」と回答している．

ように設定すると体験者はボスを探しながらボスの出現個

このような課題を解決するため，本研究では拡張現実を所を集中して掃除しやすくなる．

用いて現実の掃除に対して仮想的にフィードバックを行い，掃除に対してゲーム要素を付与する拡張現実を用いたマルチプレイ掃除活性化システムを提案する．

2. 先行研究市村 [4] は掃除機に 3 軸加速度を計測可能なデバイスを取り付け往復運動を計測し，その結果に基づいてゲーム要
素を加えることで掃除を楽しく行えるシステムを提案した．
図 1 に市村が提案したシステムの利用風景を示す．掃除機に取り付けたデバイスで計測した往復運動を PC に送信し，

図2

その値をゲームスコアとして得点化している．また，掃除Figure 2

開始時に Twitter にツイートを行うことでほかのユーザとgram (cite from [5])妖怪クリーナーズシステム構成図（[5] より引用）

Youkai Cleaners System Conﬁguration Dia-

SNS を通して共有できる機能を実装している．
小坂 [5] は，現実世界の掃除がけをゲームコンテンツに設[-1mm]†1 Harutaka Abe, Aoyamagakuin University.
†2 Guillaume LOPEZ, Aoyamagakuin University.

1

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

3. 拡張現実を用いたマルチプレイ掃除活性化システム
本節では本研究で提案する拡張現実を用いたマルチプレ
イ掃除活性化システムの概要について述べる．これは透過型ヘッドマウントディスプレイを用いた拡張現実技術により，通常の掃除では見ることのできない掃除箇所の着色による可視化を行うと同時にゲーミフィケーション手法によりゲーム要素を付与することで掃除への意欲の維持・向上を目的としたシステムである．図 3 に提案システムの全体図を示す．掃除を行う人は掃除状況やゲーム進行度を確認
するデバイスとして透過型ヘッドマウントディスプレイを装着し，掃除道具に位置推定のためのマーカを取り付ける．
マーカが取り付けられた掃除道具を用いて掃除を行う事で掃除箇所を拡張現実を用いて仮想的に着色し，掃除箇所の重複を防ぎながらまだ掃除されていない場所の確認が可能となる．また，掃除状況の提示と同時にゲーミフィケーショ
ン手法を用いたゲーム要素の付与により掃除に対するモチ

図4

透過型ヘッドマウントディスプレイから見える画面

Figure 4

View through a transparent head-mounted dis-play

ベーションの維持・向上を促す．ゲーム要素は別々の部屋にいながら通信可能な協力モードと競争モードが存在する．
図 4 にシステム利用時の透過型ヘッドマウントディスプレ

動し，各ルーム 1 人目にオンラインへ接続したユーザはマイから見える画面を示す．協力モードは互いの掃除面積のスタークライアントとなり，一意となる個別のルーム ID を合計で共通の敵を倒すモードであり，競争モードは互いの用いてルームの作成を行う．2 人目に接続したユーザはルー

掃除面積を競うモードである．ゲーム進行度の確認のため

ムを検索し，ルームに参加する．各ユーザのシステム上で追従型の UI を配置している．これにより現在自分が有利かはルームを作成した場合は player1，ルームに参加した場合不利かが一目で確認可能である．また，掃除中にアイテム

は player2 として扱う．ルームの最大人数は 2 人となってやエネとして各所に仮想オブジェクトを配置する．ユーザ

おり，3 人目以降も同様にマッチングを行う．

は仮想オブジェクトに掃除道具で触れることでボーナスポ
イントを獲得可能とし，広範囲の掃除を促す．

4. 掃除効果およびモチベーションへの影響の評
価実験
本システムを利用するうえで，システムの有用性や実際に使用する人がどのように感じるか，掃除体験がどのように変化するかを検証する．また，掃除箇所の着色のみを行うシングルプレイモードと本研究で提案するマルチプレイ
モードの違いや協力と競争での違いについても検証する．
被験者 10 名にコードレス掃除機およびシステムなし，シングルプレイ，協力モード、競争モードの内ランダムに 3 つを用いて掃除を行ってもらう．掃除する範囲は 4.8m 四方の内側でありテープを張ることで枠を示している．実際に掃除する部屋に近づけるためにモニタやテーブル，椅子を
配置した．

図3

Figure 3

提案システムの全体図

Overall view of the proposed system

評価指標として定量評価とアンケート評価を行った．定量評価においては掃除面積，重複度 (式 1) を用いた．掃除
面積は仮想オブジェクトに着色されたピクセル数を合算し本システム通信機能を実装するため，オンライン機能を組み込むためのサービスである「Photon Unity Networking

た値を用いた．アンケート評価は各掃除後、独自に作成したアンケートに回答してもらった．

2（以下「PUN」とする）」[6] を利用した．本システムを起2

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

重複度 =移動距離（m）× ヘッド横幅（m）
掃除した面積（px）(1)

5. 実験結果と考察
本節では評価実験の結果と考察を述べる．

5.1. 定量評価の結果と考察
図 5 に各モードの掃除面積の比較結果を示す．シングル
プレイ，競争モード，競争モードはシステム無しと比べて掃除面積が優位に大きいことから掃除箇所を着色するフィー

図6

ドバックが広範囲の掃除に有効であると考えられる．また，

Figure 6

競争モード，競争モードはシングルプレイと比べて優位に

each mode

掃除面積が大きいことから仮想オブジェクトの配置がより広範囲の掃除を促したと考えられる．

各モードの重複度の比較結果

Comparison results of the degree of overlap for*:p<0.05， **:p<0.01
他の項目については有意差なし
表1

図5

各モードの掃除面積の比較結果

Figure 5Comparison results of cleaning area for eachmode*:p<0.05， **:p<0.01
他の項目については有意差なし

Caption

6. まとめと今後の展望
本研究では掃除に対して面倒や手間に感じている課題に着目し，掃除に拡張現実を用いたゲーミフィケーション手法を用いることで掃除のモチベーションの維持・向上させることを目的としたシステムを作成し評価実験を行った．
ゲーム要素として従来までの掃除箇所を着色することに加図 6 に各モードの重複度の比較結果を示す．シングルプ

えてマルチプレイモードとして別々の離れた部屋で掃除をレイ，競争モード，競争モードはシステム無しと比べて優行っている人と協力や競争を可能とするシステムを実装し位に重複度が小さいことから掃除箇所を着色するフィード

た．また，より広範囲の掃除を促すために掃除する部屋のバックが掃除箇所の重複を防ぎ効率的な掃除を促したと考各所に仮想オブジェクトを配置し，それを獲得する用促す

えられる．

ゲームシステムとした．

表 1 にアンケート結果を示す．システム無し以外の全て

協力や競争を行うことで 1 人で掃除を行っているときにのモードにおいて楽しいと感じていることから掃除箇所を比べて楽しさや掃除に対する満足度が増加し，より掃除に着色するフィードバックの新鮮さから楽しさを増幅させた対するモチベーションの維持・向上に効果的であることがと考えられる．またこのシステムを使用したいかや継続的明らかとなった．また，定量評価の結果から掃除の効率をに使用したいかの質問項目では協力モードと競争モードが保ちながらより広範囲を掃除しているため，仮想オブジェ

高い値となっている．これは，毎回異なる相手と通信するた

クトの配置が広範囲の掃除に寄与したと考えられる．

め，新鮮さが損なわれにくいためであると考えられる．ま本システムの使用により，現実世界の掃除が従来よりもた，どのくらい掃除に満足しているかという質問に対してゲーム性に特化した仮想空間内でのゲームに置き換えるこも協力モードと競争モードが高い値となっている．これは，とができた．また，掃除箇所の重複を防ぎながら広範囲の明確な目的が存在するため満足度が増幅したと考えられる．

掃除を促す事が可能なシステムであることが明らかとなっ3

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

た．アンケート評価の結果からも 1 人でプレイするモードに比べてモチベーションを維持・向上可能であることが明らかとなった．
システムの改善点として毎回の掃除記録を保存できないことがあげられる．日常的に使用するために，毎回の掃除記録を保存し，部屋のどの場所が掃除漏れが多いかなどを提示することでさらなる掃除支援が可能であると考えられる．また，スコアなどのマルチプレイの結果を保存しランキング化することでより長期的な支援を行える可能性がある．マーカの認識については掃除をする人が常にカメラの画角内にマーカを捉える必要があるため煩わしさを感じることがあるため，利用者が意識しなくても追跡可能なマーカ設計とすることやマーカレスとすることで掃除体験が向上すると考えられる．以上にあげられる課題を解決することでより実用的かつ長期的な支援が可能なシステムを目的とし，本システムを発展させていきたい．
謝辞

本研究を行うにあたり被験者の方々，協力してくださった全ての方に感謝申し上げます．

参考文献[1] : サンケイリビング新聞社. お掃除に関するアンケート，http://ad.sankeiliving.co.jp/wp/wp-content/uploads/
2018/08/97d6acb0f4e0849e820b250f2fca5ab2.pdf.
(Accessed on 9/21/2022).
[2] : リビングくらし HOW 研究所. 掃除についてのアンケート，
https://www.kurashihow.co.jp/wp-content/uploads/
2014/03/b34b148e50a3439a23ef15e5d7e892a1.pdf(2014). (Accessed on 9/21/2022).
[3] : 株式会社アスマーク. 住環境と掃除に関するアンケート
調査，https://www.asmarq.co.jp/data/mr201807clean/(2018). (Accessed on 9/20/2022).
[4] 市村哲，矢澤崇史，戸丸慎也，渡邉宏優家事をゲーミフィ
ケーション化する試み˜ 掃除への適用˜ (2014).
[5] 小坂崇之妖怪クリーナーズ：現実世界の掃除をゲームコンテンツにしたシリアスゲームの提案，エンタテインメントコ
ンピューティングシンポジウム 2016 論文集，pp. 148–151(2016).
[6] :Photon Unity Networking 2．Exit Games．，
https://doc-api.photonengine.com/ja-jp/pun/v2/
index.html. (Accessed on 1/14/2022).

4

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

心理特性に基づいたメッセージ配信によるクーポン開封率向上の検討
三村 知洋 †1
株式会社 NTT ドコモ

酒井 亮勢 †2
株式会社 NTT ドコモ

鈴木 喬 †4株式会社 NTT ドコモ

1. はじめに小売業では，顧客の購買意欲を高め売り上げを拡大するた石黒 慎 †3
株式会社 NTT ドコモ

山田 曉 †5株式会社 NTT ドコモ

本稿では，人の心理特性に基づくメッセージ配信について述べる．事前に実施したアンケート結果から顧客の心理

めに，クーポン配布が行われる．特に近年ではスマートフォ特性を推定する機械学習手法を構築した．

ン上のアプリケーションにクーポンを配布するオンライン

本論文の貢献は下記の 2 点である．

クーポンを用いた販促が行われている．オンラインクーポ• 心理特性に関するアンケートの取得ンを用いることで特定のユーザを対象にクーポン配信する• スマートフォンの決済履歴，デモグラフィック情報，アターゲティングや同じ内容のクーポンでも異なるメッセー

プリケーションの利用履歴データを用いた心理特性のジを配信するなどのパーソナライズが可能となる．

推定モデルの構築

オンラインクーポンの利用を促進するためには，顧客に配信内容への関心を持たせることで，広告クリックなどの行
動を促す行動変容手段が必要である．オンラインクーポン

2. 行動変容技術の効果を高める手段として Push 通知がある．Push 通知と2.1. モバイル端末を活用した行動変容

は，スマートフォンのアプリケーションを介し情報を受動的

近年ではスマートフォンなどのモバイル端末の普及によに取得し，受信された情報をユーザーに通知するための機り，時間，場所を問わずユーザに通知を送信することが可能能である．スマートフォンの着信音やステータスバーの表になった．このためモバイル端末を介してユーザーに働き示などの例があり，モバイルマーケティングにおいて盛んかけることで行動を変化させるための技術の研究は盛んにに活用されている．Push 通知を利用することは，スマート行われるようになった [5, 6]．大橋らは，モバイル端末へのフォンユーザに関与する最も有効な戦略の一つであり [1]，

通知のタイミングに関する研究を実施した [6]．彼らは，3

様々なアプリケーションに採用されている．

週間にわたり 68 万人以上のユーザーを対象とした調査を実筆者らは，Push 通知によるオンラインクーポンの更なる施した．その結果，割り込み可能な瞬間を検知するまで通開封率向上を実現するための手段として行動経済学に基づ知を遅らせることにより，すぐに通知する場合と比較して，

くナッジに着目した．ナッジとは，人の価値観や心理的な傾

多くの場合において，ユーザーの反応時間が大幅に短縮さ向に基づき，個人や社会にとって望ましい意思決定を促すれることが示されている．

行動変容手法である [2, 3]．特にナッジを応用することで，ユーザに合わせたメッセージを配信する研究は様々な分野で実施されている．例えば，濱谷らによる健康促進のためにナッジを利用したメッセージ配信が挙げられる [4]．同研究
では，性格因子とメッセージ受容性の関係が示唆されている．彼らの先行研究からも心理特性に基づいてメッセージ
内容をパーソナライズすることが重要であると考えられる．

2.2. メッセージによる行動変容
メール型広告において，メールのタイトルが開封（クリック，コンバージョン）に影響することが知られている．吉
井らは，メールの配信対象ユーザのデモグラフィック情報とメールのタイトル情報を説明変数とした機械学習によりユーザーによる広告開封の有無を予測する回帰モデルを作成し，フレーズごとの重みからタイトルのスコアを定義しConsideration of improving coupon open rates by delivering
messages based on psychographic characteristics
†1
†2
†3
†4
†5

Tomohiro Mimura, NTT DOCOMO, inc.
Akinari Sakai, NTT DOCOMO, inc.
Shin Ishiguro, NTT DOCOMO, inc.
Takashi Suzuki, NTT DOCOMO, inc.
Akira Yamada, NTT DOCOMO, inc.

た [7]．新しく定義されたスコアと開封率の実測値との相関から，メールタイトルの開封率への影響を定量的に評価した．結果からメールタイトルが開封に影響を与えることが明らかにされた．我々は，同研究から示唆された結果より，Push 通知においても同様に，メッセージ内容とクリック，

1

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

コンバージョンには互いに関係があると考えた．

表1

心理特性に基づくアンケート内容

Table 12.3. データによるユーザの心理特性の推定

Questionnaire content based on psychometriccharacteristics

心理特性を表す有名な指標の 1 つとしてビッグ 5 がある

心理特性[8]．ビッグ 5 とは開放性，誠実性，外向性，協調性，神経症

限定選好

傾向の 5 つと定義される．製薬会社の従業員に対してビッグ 5 を用いて性格と職務遂行能力との関係の分析を行なっ

割引選好
同調志向

た様々な現象が表現されるという仮説に基づき，音声情報

A. 周りに同調して A 案に挙手
B. 自分が良いと思う B 案に挙手

時間選好

また，声のデータからビッグ 5 を推定した研究事例が報告されている [9]．同研究では，人の音声には心理に関連し

A. 20% クーポンのある料理点
B. -実性，開放性、協調性の 3 つの性格特性によって，参加者の管理パフォーマンスの分散の 28% が説明された．

A. 先着 10 名の限定メニュー
B. -た．実験の結果，開放性，誠実性，外向性，神経症傾向が課
題遂行能力と創造性に関連することが示された．また，誠アンケート内容

A. 今日 30, 000 円もらえる
B. 1 週間後に 33, 000 万円もらえる

リスク選好

A. 100 人に 1 人、3, 000 円が当たる
B. 1000 人に 1 人、30, 000 円が当たるを用いた機械学習による心理特性の推定が行なわれた．同研究により，人の心理特性は直接，心理状態に関する情報を保有しているとは見られない多種多様なデータからも推定できる可能性が示唆されている．
濱谷らは，スマートフォンのデータから認知能力を推定す
る機械学習モデルを提案した [10]．彼らは，Go-NoGo タス
クを使用した認知能力の測定結果に対して，スマートフォ
ンの各種センサー等から計測される情報を用いた機械学習手法を提案した． 実験結果は，推定精度が最大 74% 向上することを示しており，スマートフォンのデータを用いることで人の認知能力を推定できることが示唆された．
これらの先行研究から示唆された情報に基づき，我々は，スマートフォンを用いたユーザの行動変容は効果的であり，ユーザのスマートフォンに配信されるメッセージの内容がオンラインクーポンの認知に影響を与えると考えた．また，ユーザの心理特性はスマートフォンから計測されるデータを用いることで推定できると考えた．
本研究では，スマートフォンより得られるデータである
決済ログ，デモグラフィック情報，アプリケーションの利用履歴を用いて人の心理特性を推定する機械学習モデルの構築を実施する．

• 利得選好とは得をすることを好む傾向があることを示す．

• 限定選好とは限定感のあるものを好む傾向があることを示す。

• 同調選好とは人と同じ行動を取りやすい傾向があることを示す．

• 時間選好とは現在に近い時間（利益）を好む傾向がある
ことを示す．

• リスク選好とはハイリスク・ハイリターンな行動を好む傾向があることを示す．
アンケート参加者は表 1 のアンケートに対して段階的に評価した．限定選好，割引選好に対してアンケートの A 選
択肢を 1. 魅力に感じる，2. やや魅力に感じる，3. あまり魅力に感じない，4. 魅力に感じないの４段階で評価した．同調志向に対して 1. 周りに同調して，皆と一緒に A 案で挙手してしまう，2. 自分が良いと思う B 案で挙手するが，気まずさを感じる，3. 自分が良いと思う B 案で挙手し，気まずさは感じないの 3 段階で評価した．時間選好，リスク選好に対してアンケートの A 選択肢，B 選択肢を 1.A の方が魅力的，2. どちらかといえば A の方が魅力的，3. どちらとも

3. 心理特性推定モデル
3.1. 心理特性に関するアンケート収集
ユーザの心理特性を推定する機械学習モデルを構築する
ために，心理特性に関するアンケートを実施した．アンケー
トは，NTT ドコモが提供する d ポイントクラブアンケート*1 を通じて，利用同意を得たユーザ 3136 人に対してデー

タ収集が実施された．今回取得したアンケートを表 1 に示す．ここで，各心理特性について説明する．
*1

いえない，4. どちらかといえば B の方が魅力的，5.B の方が魅力的の 5 段階で評価した．
アンケート結果を図 1 に示す．図 1 の各グラフは各心理特性に関するものであり，横軸に段階，縦軸に各段階のアン
ケート回答数，青色の軸が男性・オレンジ色の軸が女性を意味している．アンケート結果が示す通り，男女間に心理特性に関する大きな差がないことが分かる．図 2 に各心理特性ごとの相互情報量を示す．図 2 より情報量として大きな値がないことから各心理特性に対して大きな相関がないことが分かった．

https://dpoint.docomo.ne.jp/enq/guide/about.html

2

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

図1

Figure 1

各心理特性に関するアンケート結果

Questionnaire results on each psychological characteristic
表2

Table 2

推定精度

accuracy

心理特性

推定精度（AUC)

限定選好

0.53

割引選好

0.78

同調志向

0.76

時間選好

0.66

リスク選好

0.64

本研究では，決済およびアプリケーションの利用履歴に対して，TF-IDF を算出することで説明変数の重要度を計算
図2

各心理特性ごとの相互情報量

Figure 2

Mutual information for each psychologicalcharacteristic

し，重要度の高い説明変数を選定した．

3.3. 実験
アンケートから収集されたデータの 8 割を学習データ，

2 割をテストデータとしてランダムに分割した．推定精3.2. 心理特性を推定する機械学習手法

度の計算においてクロスバリデーションを用いた．心理本研究ではスマートフォンの決済ログ，デモグラフィッ

特性の推定モデルの学習には LightGBM を用いた [12]．

ク情報，アプリケーションの利用履歴を用いて人の心理特LightGBM とは勾配ブースティングの手法の一つであり，性を推定する機械学習モデルの構築を実施する．

様々な機械学習問題において高い精度を示すことが知られ今回は心理特性の強度ではなく有無を推定するために目ている．表 2 に推定精度を示す．

的変数を 2 値化する．2 値化するにあたってユーザ群が同実験結果より割引選好，同調志向において他と比較して等になるように閾値を設定する．限定選好・割引選好は閾

高い推定精度が示された．一方，限定選好においては，他と値を 1.5，同調志向は閾値を 2.5，5 択である時間選好・リス

比べて低い推定精度が示されている．これは，過去のキャ

ク選好に対しては閾値を 3.5 とする．

ンペーンに関する説明変数を入れなかったことが原因と考

スマートフォンの決済，アプリケーションの利用履歴を機えられる．

械学習の説明変数として利用する場合，目的変数の次元数が大きくなりすぎることが問題となる．落合らはスマート
フォンのアプリケーションの利用履歴の重要度を TF-IDF
を用いて計算することで精度向上を行なった [11]．そこで

3

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

表3

配信メッセージ

Table 3
心理特性

Message

配信メッセージ

プレーン

メッセージ BOX にクーポンが届いています

限定選好

おトクなクーポンが届いています

割引選好

あなただけに限定クーポンが届いています

同調志向

みんな使ってる！？ おトクなクーポン届い
ています

時間選好

今だけ！おトクなクーポンが届いています

リスク選好

おトクなクーポンが届いているかも！？

4. 今後の展望
我々は将来，本研究の成果を用いることでスマートフォンから推定された個々のユーザの 5 つの心理特性に合わせて，オンラインクーポンの Push 通知の際に表示されるメッ
セージの内容を変化させ，メッセージのクリック，コンバー
ジョンの割合を向上させる研究を行うことを検討している．
本実験で配信するメッセージを表 3 に示す．

5. まとめ本研究ではオンラインクーポンの開封率と心理特性の関係に着目した．Push 配信のコンバージョンを増加させるた
めには，心理特性に応じたメッセージ配信をすることが重要と仮定し，ユーザの心理特性を推定する機械学習モデルの構築を実施した．
アンケートを用いて収集したユーザの心理特性の教師
データに対して，スマートフォンの決済履歴，デモグラ
フィック情報，アプリケーションの利用履歴から心理特性を推定する機械学習モデルを構築した．
今後の展望として，推定された心理特性を用いてユーザに合わせて Push 配信のメッセージを変化させることで，ユー
ザのクリック，コンバージョンの割合が変化するか検証す
ることを検討している．

参考文献[1] Gavilan, D. and Avello, M.: Enabling smartphone push
notiﬁcations: the eﬀect of a framed opt-in request, International Journal of Mobile Communications, Vol. 21,
No. 1, pp. 1–18 (2023).
[2] Leonard, T. C.: Richard H. Thaler, Cass R. Sunstein,
Nudge: Improving decisions about health, wealth, andhappiness: Yale University Press, New Haven, CT, 2008,
293 pp, $26.00 (2008).
[3] Sugden, R.: On nudging: A review of nudge: Improving
decisions about health, wealth and happiness by Richard

H. Thaler and Cass R. Sunstein (2009).
[4] 濱谷尚志， 山田渉，落合桂一，山本直樹， 檜山聡ほか健康に関する行動変容のための社会的メッセージ提示方法の検討，
研究報告マルチメディア通信と分散処理 (DPS)， Vol. 2021,

No. 5, pp. 1–6 (2021).
[5] Choi, W., Park, S., Kim, D., Lim, Y.-k. and Lee,
U.: Multi-stage receptivity model for mobile just-in-time
health intervention, Proceedings of the ACM on interactive, mobile, wearable and ubiquitous technologies, Vol. 3,
No. 2, pp. 1–26 (2019).
[6] Okoshi, T., Tsubouchi, K., Taji, M., Ichikawa, T. andTokuda, H.: Attention and engagement-awareness in thewild: A large-scale study with adaptive notiﬁcations,2017 ieee international conference on pervasive computing and communications (percom), IEEE, pp. 100–110(2017).
[7] 吉井健敏，城田晃希， 市川匠，佐野雄一，持橋大地ほかメー
ル型広告におけるタイトルが開封に与える影響，研究報告
情報基礎とアクセス技術 (IFAT)， Vol. 2022, No. 44, pp.

1–11 (2022).
[8] Barrick, M. R. and Mount, M. K.: The big ﬁve personality dimensions and job performance: a meta-analysis,
Personnel psychology, Vol. 44, No. 1, pp. 1–26 (1991).
[9] Nguyen, B. M., Tran, T., Nguyen, T. and Nguyen, G.:
An Improved Sea Lion Optimization for Workload Elasticity Prediction with Neural Networks, International
Journal of Computational Intelligence Systems, Vol. 15,
No. 1, p. 90 (2022).
[10] Hamatani, T., Ochiai, K., Inagaki, A., Yamamoto, N.,
Fukazawa, Y., Kimoto, M., Kiriu, K., Kaminishi, K.,
Ota, J., Terasawa, Y. et al.: Automated inference of cognitive performance by fusing multimodal information acquired by smartphone, Adjunct Proceedings of the 2019
ACM International Joint Conference on Pervasive andUbiquitous Computing and Proceedings of the 2019 ACM
International Symposium on Wearable Computers, pp.
921–928 (2019).
[11] Ochiai, K., Senkawa, K., Yamamoto, N., Tanaka, Y. andFukazawa, Y.: Real-time on-device troubleshooting recommendation for smartphones, Proceedings of the 25th
ACM SIGKDD International Conference on Knowledge
Discovery & Data Mining, pp. 2783–2791 (2019).
[12] Ke, G., Meng, Q., Finley, T., Wang, T., Chen, W., Ma,
W., Ye, Q. and Liu, T.-Y.: Lightgbm: A highly eﬃcient
gradient boosting decision tree, Advances in neural information processing systems, Vol. 30 (2017).

4

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

睡眠の質と量の主観的・客観的評価の乖離について
今野祥太†1
大森幹真†2
早稲田大学人間科学部†1 早稲田大学人間科学学術院†2
1. 問題と目的
令和元年の国民健康・栄養調査によると,20 歳以上の平均睡眠時間は 6～7 時間程度であり、睡眠の質について、「日析方法はそれぞれの達成差得点間や目標差得点間について
カイ二乗検定および残差分析を行った。

3. 結果

中眠気を感じた」と回答した者の中で 20 歳代が最も多かっ本研究参加者の PSQI-J 総合得点における平均値は点でた(厚生労働省,2019)。また新沼・平松・田村(2020)の、大学あり, カットオフ値 5.5 点を超えた参加者は 10 名だった。

生を対象とした調査の中で全体の 63%が睡眠時間に対する各組み合わせにおいて有意差が見られたのは「睡眠の質の充足度を「足りていない」と回答した。これらのことから

達成差得点-目標差得点」(F (4) = 9.451, p<.05)と「睡眠時間

睡眠の時間や質が生活にどのように影響を及ぼすか、調査の達成差得点-睡眠の質の達成差得点」(F(4) = 17.801, p<.005)

することが必要であると考える。睡眠に関する海外の研究であった(図１参照)。次に、残差分析の結果、特に顕著なもで、睡眠状態の主観的評価と客観的評価の比較を行い、このとして「睡眠時間の達成差得点が平均値よりも低く、睡の２つの乖離が自己申告による睡眠状態と関連があると報眠の質の達成差得点が平均値と同じ」群と「睡眠時間の達告した[1]。そこで本研究では、睡眠の時間と質について、成差得点が平均値よりも低く、睡眠の質の達成差得点が平主観的評価と客観的評価の乖離に関する調査を行い、自身均値よりも高い」群で理論値を上回る数値が見られた。さの睡眠時間、睡眠状態に関する自己申告(以下要求水準とす

らには「睡眠時間の達成差得点が平均値よりも高く、睡眠る)が客観的な睡眠状態に及ぼす影響についても検討した。

の質の達成差得点が平均値と同じ」群や「睡眠時間の達成
差得点が平均値よりも高く、睡眠の質の達成差得点が平均

2. 方法
2.1

値よりも高い」群で理論値を上回る実測値が得られた。
参加者
35

過去に発達障害・精神障害の診断歴のない定型発達の大
2.2

刺激と装置

な測定のために、過去 1 ヶ月間の睡眠状態を PSQI-J[2]により評価してもらった。得点の範囲は 0~21 点であり、5.5 点

度数の状態を記録する用紙を配布した。また睡眠状態の主観的

質：達成差 0
質：達成差 +

25

睡眠記録の客観的な測定に腕時計型ウェアラブルデバイス(HUAWEI Band6)を使用し、参加者には実験期間中の睡眠

質：達成差 ー30

学生 11 名を研究参加者の対象とした。

20
15

10
5

以上をカットオフ値とした。
2.3

手続き

0
時間：達成差 0

時間：達成差 ー

時間：達成差 +(1) まず PSQI-J に回答してもらい、Band 6 のキャリブレー
ションを行った。その後、計測方法の説明を行った。
(2) 計測方法として 1 週間睡眠時に Band6 を装着して睡眠することを教示した。次に、実測値評価として起床後に睡眠の質の主観的満足度評価を 4 段階で評定してもらい、Band 6

図 1.睡眠時間の達成差得点-睡眠の質の達成差得点

4. 考察
本研究の結果から、前日よりも長く睡眠時間を確保できに記録された睡眠時間を記録用紙に転記してもらった。

た場合に睡眠の質が向上していると判断する参加者が多い(3) 期待値評価として前日の睡眠の質・量における自身の実ことが明らかになった。一方で 15 分未満の差異であれば睡測値を参考にしながら、当日の睡眠時間と満足度の期待値

眠の満足度評定は低くなることも示した。

を宣言し、記録してもらった。
2.4

結果の処理法まず前日の睡眠時間・質における結果の差を達成差得点、
結果から前日に決めた期待値の差を目標差得点とした。解

参考文献[1] Siobhan et al., (2021) Sleep Health, 7, 83-92.
[2] Doi et al. (2000). Psychiatry Research, 97, 165-172.

†1 SHOTA KONNO, School of Human Sciences, Waseda University†2 MIKIMASA OMORI, Faculty of Human Sciences, Waseda Universityⓒ2023 Information Processing Society of Japan1

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

主体・客体の相違における言語行動の変容：ASD 傾向との関連
林珠里†1大森幹真†2
早稲田大学人間科学部†1 早稲田大学人間科学学術院†2
1. 問題と目的
自閉スペクトラム症（ASD）は，社会的コミュニケーシ
ョンに障害があり，間接的要求のような語用論を含んだ言の 3 要因の分散分析を行った。自由回答データはカテゴリ
ー分類を行った。

3. 結果

語表現の理解に困難がある。海外では，定型発達児の間接

群わけの結果，本研究参加者の障害傾向高群は 20 名，障的要求理解はある程度解明されている(Bucciarelli et al.,

害傾向低群は 9 名であった。課題間，障害傾向ごとの平均

2003)が，ASD 児に対する研究は少なく，さまざまな結果が反応時間を比較した。分散分析の結果，課題の主効果(F (1,出ている(Kinssine et al., 2012 ; MacKay & Shaw, 2004)。 国内

24) = 140.8, p < .001)は有意であったが，障害傾向の主効果とでは，定型発達児を含めて発達段階を明らかにした研究は交互作用は有意でなかった。Bonferroni 法による多重比較を少ない。本研究では,発達障害児を対象に，言語場面と非言行った結果，すべての課題の組み合わせに有意差があった。

語場面での間接的要求の理解と課題遂行中の視線機能を明

課題 1 より課題 2 の方が平均反応時間は長く，非言語場面らかにすることを目的とした。

より言語場面の方が平均反応時間は長かった。自由回答データを分類した結果，課題 1 では，「状況理解」が 9.9%，
「要

2. 方法
2.1

求」が 58.2%，「同意」が 0%，「その他」が 31.9%であった。
参加者

発達障害診断のある,もしくは発達障害傾向の子ども 29

課題 2 では，「提案」が 58.8%，「質問」が 8.8％，
「同意」が
1.9%，
「説明」が 15.3％，「その他」が 16.7%であった。

名(男児 21 名，女児 8 名，平均年齢 8.9 歳，SD = 2.5 歳)を研究参加者とした。
2.2

刺激と装置

視線機能を計測するために Tobii X3-120 を使用した。ASD
傾向を計測する質問紙として、対人応答性尺度(SRS-2)と広汎性発達障害日本自閉症協会評定尺度(PARS)短縮版児童期を使用した。また言語能力を測定するために PVT-R 絵画語
い検査も実施した。実験刺激には、非言語場面では 1 枚の図版に「自分」，「相手」，「もの」の 3 つのイラストを配置
し，間接的要求を行なっている場面を作成した。言語場面には非言語場面の図版に「文字」を追加し、各 6 種類で合計 12 枚の図版を提示した。
2.3

手続き

図 1.課題間，障害傾向ごとの平均反応時間

4. 考察

参加者に間接的要求課題の 1 枚の図版を 5 秒間提示し、平均反応時間の結果から，言語場面での間接的要求の理参加者にはそれの図版を見ることを求めた。黒い背景に切解が困難だった可能性がある。自由回答では，「要求」と回り替わったら，間接的要求の理解を問う質問に対して自由答できた子どもはいたが，「状況理解」や「その他」の回答に回答を求めた。実験では質問の異なる 2 種類の課題を実も多数あり，間接的要求の理解・表出の困難さを示してい施した。非言語場面と言語場面の図版が交互に提示されるる。自由回答が難しい子どもがいたが，回答方法や実験条

ようにし，同じ場面が連続で提示されないように順番はラ

件によって，間接的要求の理解ができる可能性がある。

ンダムになるようにした。
こうした手順を 12 回繰り返した。
2.4

結果の処理法障害傾向の高低による群わけをしたうえで,言語場面と参考文献[1] Bucciarelli et al. (2003). Journal of Pragmatics, 35, 207-241.

非言語場面での図版を見終わってから回答を終えるまで[2] MacKay & Shaw. (2004). Child Language Teaching and Therapy, 20,の平均反応時間，そして注視領域ごとの注視回数・総停留13-32.

時間等を求めた。そのうえで,障害傾向・課題・領域間で[3] Kissine et al. (2012). Autism, 16, 523-531.

†1 JURI HAYASHI, School of Human Sciences, Waseda University†2 MIKIMASA OMORI, Faculty of Human Sciences, Waseda Universityⓒ2023 Information Processing Society of Japan1

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

室内環境測定に基づく居住者の行動推定システム
鈴木臣 †1
愛知大学 †1

深沢圭一郎 †2
京都大学 †2

村井孝子 †3
純真学園大学 †3

1. はじめに

環境センサ（2JCIE-BU）

2007 年に人口の 21% 以上が 65 歳以上という超高齢化社
会となった日本において，高齢者の介護は大きな社会問題

BLE通信になっている．介護者の不足や家族の介護負担は国内人口の減少下においてはさらに深刻になっていくであろう．特に認知症の人には，症状の進行に伴う様々な問題行動を把握し適切にケアする必要があるため，介護の負担は特に大

対象者

居住空間

送信用エッジコンピュータ（Raspberry Pi 3）
セキュアネットワーク

きくなる．現在，認知症は介護が必要となる原因の中で大データ/解析/Web・サーバ

きな割合を占めている [1]．
一方で，近年急速に実用化が進んでいる IoT によるデータ

リアルタイムプロット
室内最高/最低気温予測
行動推定

収集は，産業用途のみならず介護や育児，医療分野においても利用されつつある．IoT を活用することで，ネットワー
クを介して様々なセンサやカメラから大量のデータが得られるため「見守り」の手段として注目されている [2]．ただし，膨大なデータを効率よく処理して，必要な人に知りたい
情報を的確に伝える仕組みも同時に考えていかなければいけない．
本研究では，環境センサと IoT を用いて室内環境変化をモニタすることで居住者（特に認知症高齢者を対象）の行
動をリアルタイムに推定するシステムの開発をおこなった．

受信端末

このシステムは非接触かつ自律的に機能するため，介護す
る側と介護される側の双方の身体的・精神的負担を軽減することが見込まれる．環境データからは様々な情報を得るこ

図1

Figure 1システムの概要図

Schematic illustration of the system.

とができるため多様な見守りに活用できるものの，その情報量の多さからかえって情報を受け取る側の負担が増加することが危惧される．本研究では情報を受け取る側のニーである [3, 4]．これにより装置が故障した際も復帰が早く，ズに合わせて，必要な情報のみを伝える「オーダーメイド型

データの連続性が保たれる．使用する環境センサは非常にの行動推定」の確立を目的とした．

小型であり USB 電源で独立して動作するため設置場所の自由度が高く，装置を設置した居住空間（多くの場合寝室）で

2. システム概要

生活する対象者の心理的負担も極めて限定的であるといえる（図 2）．環境センサは居室の気温，湿度，気圧， 照度，

本研究で開発したシステムの概要を図 1 に示す．システ

騒音，TVOC 濃度，CO2 濃度を測定し，得られたデータ

ムは小型の環境センサ（オムロン 2JCIE），通信モジューは Bluetooth LE 経由でエッジコンピュータに 5 分間隔で

ルおよびデータ送受信用エッジコンピュータ（Raspberry

送信される．エッジコンピュータにおいて，データは即座

Pi 3）で構成され，すべて比較的入手性の良い安価な商用品に整形と暗号化がなされ接続された送信モジュールによっActivity Recognition System Based on the Indoor Environment
Sensing†1†2†3

SHIN SUZUKI, Aichi University
KEIICHIRO FUKAZAWA, Kyoto University
TAKAKO MURAI, Junshin Gakuen University© 2022 Information Processing Society of Japanて外部サーバに転送される．さらにサーバでは日毎の CSVファイルとして格納され，同時に対象者の行動認識が自動で実行される．データから指定された行動が検知された場
合は，事前に設定された家族や介護事業者の受信端末に結1

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

(a)

(b)

(c)

(d)

図2

環境センサの外観とサイズ（オムロン 2JCIE）

Figure 2(e)Picture of the environment sensor (OMRON

2JCIE).
(f)

果が通知される．またサーバでは，Python の web フレー
ムワークのひとつである Bottle を使用して， 描画ライブラ(g)

リの Plotly でプロットを作成することで，ユーザ側が任意の装置，日付・時間のデータをインタラクティブに確認する
環境が整っており，動作確認や研究者間の情報共有がしやすくなっている．またデータを基に，RNN（再帰型ニューラルネットワーク）を利用した最高・最低気温の予測を通知

図3する機能も実装済みである [3]．

(b) 湿度，(c) 照度，(d) 気圧，(e) 騒音，(f) TVOC 濃度，

測定結果の例．2021 年 3 月 29 日における (a) 気温，(e) CO2 濃度．赤および緑の破線と実線で囲まれた区間はそれぞれ自動判定された起床・ 就寝および外出の時間を示

3. 結果
3.1. 行動推定：基本行動

す.

Figure 3

Example of measurements on 29 March 2021:

室内環境は居住者の行動によって変化することが確認さ(a) temperature, (b) humidity, (c) illuminance, (d) atmo-れている．例えばエアコンの作動は騒音や気温（あるいはspheric pressure, (e) noise level, (f) TVOC, and (g) CO2 .

相対湿度）の変化として現れるため対象者の動作や安否を確認することができる．本研究では，照度と騒音の変化に

The time ranges indicated by the red and green lines show
the detections of one getting up/going to sleep and out

注目して，対象者の起床（照明の点灯により照度が上がり，

of the room, respectively.

生活音が騒音レベルの上昇として認識される），就寝（消灯により照度が減少し騒音レベルも下がる），外出（一定期間
騒音レベルが低い状態が続く）を基本として推定している．
図 3 に測定結果の例を示す．この日は 06:00 に照度（図3c）と騒音レベル（図 3e）が上がっており，このタイミン
グで起床したと推定できる．逆に 21:45 には照度と騒音レ
ベルが下がり就寝した時刻といえる．また，09:00 付近から

17:00 までは騒音レベルが 40–50 dB 程度で安定しているたかる．また 19:00 付近の照度の上昇（およびその後一定の明るさが保たれていること）から，日没で部屋が暗くなった
ため照明をつけたことを知ることができる．なお測定する
湿度（図 3b）は相対湿度であるため，気圧（図 3d）の変化に伴わないものは気温変化によるものであるといえる [5]．
対象者の住環境によって閾値の調整は必要であるものの，

めこの時間に対象者は外出しているという推定がなされる．

ある対象者の 20 日間の測定データからの自動判定の精度

実際に介護福祉施設の協力により，これらの検知した行動

は，起床で 90%，就寝で 45%，外出で 80% であった [3]．まは正しいことが確認されている．さらにこの日の測定では，

た，およそ 2 週間程度で対象者の行動パタンを把握するこ◦

06:00 から温度 5 C 程度増加しており（図 3a）その後も規則的な気温変化（エアコンの自動温度調整）が見られるため，起床と同時に対象者がエアコンを動作させたことがわ© 2022 Information Processing Society of Japanとが可能であることがわかった．一人暮らしの高齢者の場
合は特に環境変化から読み取ることができる行動が曜日でパタン化される傾向にあるため，このパタンと異なる行動

2

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

(a)

(b)

(c)

(d)

図4

トイレに設置したセンサによる 2022 年 3 月 17 日の図5

トイレ使用が検知されたことを知らせる LINE 通知(a) 照度と (b) 騒音レベル，2021 年 11 月 11 日の (c) 照度

Figure 5と (d) 騒音レベル

tection of use of the bathroom.

Figure 4

Example of LINE messages notifying the de-(a) Illuminance and (b) noise level measured

by the sensor in the bathroom on 17 March 2022. (c)and (d) are the same as (a) and (b), respectively, but forthe data on 11 November 2021.

おいても同様のコメントを受けている．我々は寝室に近い
トイレに環境センサを設置して照度と騒音レベルをモニタすることで夜間（21:00 から翌日 05:00 まで）のトイレ使用の検知をおこなった．トイレを使用していない夜間の照度が検知された（あるいは検知されなかった）場合は，対象者と騒音レベルを測定し，使用時の閾値をそれぞれ 10 lx とがなんらかの異常状態にあると推定することもできる．こ65 dB に設定し，両方の閾値を超えた場合にトイレを使用の場合は介護者に通知を出すことで速やかに対象者の安否した（トイレに入り照明をつけた場合に照度が上がり，トイ

確認が可能である．

レの水を流した際に騒音レベルが上がる）と推定した．

3.2. 行動推定：オーダーメイド型

月 17 日の例では， 02:05 付近に照度が 0 lx から 14 lx へ急

図 4 にトイレ使用を検知した結果の例を示す．2022 年 3
推定したい行動は対象者によって異なる．ある対象者 A

激な変化が見られ（図 4a），ほぼ同時刻に騒音レベルも 82

は認知症であり，その家族からは夜中のトイレの使用を検知する要望があった．対象者 A は通常の排泄行動からの逸脱

dB に達している（図 4b）ためこの時間にトイレを使用したことがわかる．一方で，2021 年 11 月 11 日の例では 02:10があり，排泄後速やかに家族である介護者が対応すること付近と 03:30 付近に騒音レベルが 65 dB を超える変化が見が介護の負担減につながる事例であった．生活行動を撮影られるが（図 4d），照度には変化がない（図 4c）．家族へのすることに対してプライバシーの問題も指摘される中 [6]，ヒアリングの結果，対象者 A は照明をつけずに排泄する可排泄は極めてプライバシー性の高い行動であるものの，排能性があり，この晩は消灯したままトイレを使用したこと

泄行動を検知する需要は高い．カメラなどに比べると本研がわかった．そのため検知の条件である騒音レベルの増加究で用いる環境センサでの測定は，プライバシー侵害の程に重みを加えることで，一般に用いられる照明スイッチか

度ははるかに低いといえる．当然，第三者にデータが漏洩らの検知に比べてても精度の高い行動推定・行動検知が可しないように配慮しなければならないが，設置した家庭に能となった．またトイレの使用が検知された場合は，LINE© 2022 Information Processing Society of Japan3

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウムのメッセージで家族に通知している（図 5）．ただし通知をデータから自動でおこなわれ，結果は即座に LINE のメッ

受ける介護者への負担を考慮して，トイレ行動を検知してセージで家族に通知している．対象家庭へのヒアリングをも，前の通知から 60 分が経過していない場合には再通知は重ねフィードバックを受けることで，検知の精度はユーザのおこなわないことを取り決めている．実際の使用を確かめ

満足のいくレベルに到達していることを確認できた．このてもらい後日ヒアリングすることで，検知精度向上（特にように室内環境測定に基づく本システムは，ユーザのニー

誤検知の抑制）のフィードバックを得る体制になっている．

ズや状況に合わせたオーダーメイド型の行動推定も可能でこのように測定値の閾値や条件を対象者に合わせて調整すある．

ることで，オーダーメイド型の行動推定が可能となった．

今後は数カ所の介護福祉施設や家庭において継続している実証実験の結果をシステムにフィードバックすることで4. 改良の検討
現状のシステム（居住空間に設置する測定系）の価格は
およそ 30,000 円程度であり，別途 LTE 通信のための SIM

さらなる精度向上を目指す．またハードウェアの価格や通信にかかる費用を抑えることで複数センサの利用や高い時間分解能での測定につなげ，多様なニーズに対応できるシ
ステムの開発を進めていく．

カードが必要となる．本研究で開発した装置を多地点に展開するためには，さらに単価を下げることも重要である．

謝辞 本研究は，JSPS 科研費（JP20K21739），純真学園大エッジコンピュータとして使用している Raspberry Pi は学共同研究，および AMED（JP22ym0126814）の支援を

近年需給がひっ迫しており，価格も上昇している．本シス受けた．データの取得に協力いただいた福岡市役所保健福テムでエッジコンピュータが担う処理は比較的単純で負荷

祉局，社会福祉法人敬愛園アットホーム福岡，社会福祉法人も小さいため，Raspberry Pi の替わりにデータの受信と送

福岡市民生事業連盟ケアタウン茶山，株式会社ライフケア

信を逐次的におこなうことに特化したマイコンボードを使

ひかりに感謝の意を表する．

うことも想定できる．また，LPWA 通信（特に LoRa）によるデータ通信についても検討している．エッジコンピュー
タからサーバへの送信データは，5 分ごとに時刻を含む測定
値が ASCII 形式で通信モジュールの LTE で送信されている．１回の送信に対する通信量は約 100 バイトであるため，LoRa（通信速度は 50 kbps 程度）であっても十分に実用に耐える．さらに，１台のエッジコンピュータから複数のセンサデータを送信することや，高い時間分解能の測定を目指すことも可能である．複数センサや高い時間分解能での観測は，推定できる行動を増やしたり推定精度の向上につながる．例えば，複数の部屋ごとにセンサを設置すること
で，対象者がどのように部屋を移動したのか，どの部屋に居ることが多いのかが分かり，部屋の移動がない場合は動けない状態になっている可能性があるため介護者にアラートを出すことも可能である．

参考文献[1] 内 閣 府:
”令 和 4 年 版 高 齢 社 会 白 書”,
https://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w2022/html/zenbun/index.html (参照 2022-11-15).
[2] 村田健史, 深沢圭一郎, 徳永旭将, 水原隆道, 野見山陸,Somnuk Phon-Amnuaisuk: 映像 IoT 技術による赤ちゃん見守りシステム, 情報システムと社会環境研究
報告, Vol.2020-IS-151 No.3，pp.1–6 (2020).

[3] 深沢圭一郎, 鈴木臣, 村井孝子: 非接触センサと IoT を用いた自律的遠隔見守りシステムの研究開発, 情報処
理学会研究報告, 2022-IS-159, Vol. 7, pp. 1–6 (2022).

[4] Murai T., K. Fukazawa, S. Suzuki: A Study on Predictive Detection of Excretion in Elderly Requiring
Care Using Video Internet of Things, the 25th East
Asia Forum of Nursing Scholars (EAFONS) Confer-

5. おわりに

ence (2022).

本研究では，IoT センサによる環境測定によって居住者[5] 鈴木臣, 深沢圭一郎, 村井孝子: IoT による室内環境変の行動を推定するシステムを開発した．非接触で自律的で化のリモートセンシング, 愛知大学情報メディアセン

あり小型かつ安価なシステムとすることで，導入コストをター紀要 COM, Vol. 32, No. 1 (2023), in press.

抑えるとともに介護者と対象者の身体的・精神的な負担の[6] Hjelm K., and L. Hedlund: Internet-of-Things (IoT)

軽減を実現する．居住空間の照度と騒音レベルの測定から

in healthcare and social services – experiences of

起床・就寝，外出（不在）の基本的な行動の推定の精度は十a sensor system for notiﬁcations of deviant be-

分実用的な段階にあるといえる．また，夜間のトイレの使

haviours in the home from the users

用を知りたいという設置家庭の要望を受け，対象者のトイ

tive, Health Informatics Journal, Vol. 28(1), doi:

レ行動を推定する環境を構築した．検知はリアルタイムの10.1177/14604582221075562 (2022).

© 2022 Information Processing Society of Japan

perspec-4情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

コラボレーションの定量・定性分析を接続する IoT システムの一検討
山口 隼平 †1 大島 律子 †2 大島 純 †3 木崎 一廣 †4 藤橋 卓也 †5 猿渡 俊介 †6
大阪大学
静岡大学
静岡大学 大阪大学
大阪大学
大阪大学

概要

渡辺 尚 †7
大阪大学

察することで正確かつ詳細な学習分析を実現している [3]．

学習科学の分野では，協調学習と呼ばれる他者と協調 (コ近年，協調学習の定性分析における記録・観察の対象を高ラボレーション) しながら創造的な問題解決に取り組む能力

速かつ容易に抽出するための手法として協調学習の定量分を育む学習形態が研究対象として注目されている．これま析を実現する Internet of Things (IoT) システムが開発さで学習科学の分野で実施されてきた協調学習の定性分析をれている [4, 5, 6, 7, 8, 9]．たとえば文献 [7] では，小型カサポートするための手法として，近年では協調学習の定量

メラを用いて視線やボディランゲージといった学習者の視分析を実現する Internet of Things (IoT) システムが提案

覚情報に加えて，生体信号センサを用いて心拍や呼吸数とされている．しかしながら，定量分析で得られる情報と定いった学習者の非視覚情報を抽出する IoT システムが開発性分析で得られる情報を正確に接続するうえでデバイス間されている．文献 [4, 5, 6, 8, 9] では，名刺型センサを用いの時刻同期誤差が課題となる．本稿では，協調学習の定量て学習者の対面や学習フェーズ，発話者，学習者の活動量と分析に向けてセンサデータを収集する名刺型センサ，協調

いったマルチモーダルな情報を抽出する IoT システムが開学習の定性分析に向けて学習映像を記録するカメラデバイ

発されている．定性分析の利点である正確かつ詳細な学習

ス，両デバイスの時刻同期を実現して定量・定性分析を正確分析に定量分析の利点である高速かつ容易な学習分析を融に接続するセンサデバイスからなる IoT システムを提案す合することで新たな学習法則の理解に寄与することが期待る．実機を用いた同期精度の評価から，各デバイスのサン

される [10]．

プリングレートやフレームレートに基づく許容誤差以内の

しかしながら，定量分析で得られる情報を定性分析で得時刻同期を満たすこと，デバイスを長時間稼働させた場合られる情報と正確に接続するにはデバイス間の時刻同期誤でも同期性能が安定することが推察された．

差が課題となる．具体的には，定量分析で用いられる IoT
センサ群と定性分析で用いられるビデオカメラのクロッ

1. はじめにクがずれることで得られる時系列データの整合性がとれず分析結果が意味をなさないものとなってしまう．既存研

協調学習とは，他者と協調 (コラボレーション) しながら究 [4, 5, 6, 7, 8, 9] においても，定量分析で用いられる IoT

創造的な問題解決に取り組む能力を育む学習である．他のセンサ群で時刻同期を実現する研究が一部なされている一

学習者と協調しながら問題解決に取り組むことで，他の学習方で，IoT センサ群を用いて得られたセンサデータと定性

者から新たな知識を吸収したり学習者間の社会的関係を調分析で用いられる映像データとの同期をとる仕組みは実現

整する能力を会得したりすることができる．協調学習におされていない．正確な定性分析を実現するうえで映像デー

けるグループの知識進展や学習者個人の貢献の様相を明ら

タに求められる時刻同期精度としてはフレームレートの 10かにするために，学習科学の分野では映像データに基づい分の 1 以下が望ましい．たとえば，ビデオカメラのフレー

た学習活動の定性分析がなされてきた [1, 2]．具体的には，

ムレートが 1 s である場合には 100 ms 以下の精度で他のデ学習現場にビデオカメラを設置して視線やボディランゲー

バイスと同期することが求められる．

ジ，表情，発話，筆記といった学習者のふるまいを記録・観2. 提案手法
A Preliminary Study on an IoT System to Connect Quantitativeand Qualitative Collaboration Analysis
†1
†2
†3
†4
†5
†6
†7

SHUNPEI YAMAGUCHI, Osaka University
RITSUKO OSHIMA, Shizuoka University
JUN OSHIMA, Shizuoka University
KAZUHIRO KIZAKI, Osaka University
TAKUYA FUJIHASHI, Osaka University
SHUNSUKE SARUWATARI, Osaka University
TAKASHI WATANABE, Osaka University

デバイス間の時刻同期誤差に関する課題を解決する手法
として，本稿では協調学習の定量分析と定性分析を正確に接続することを目的とした IoT システムを提案する．提案
システムは，学習活動のセンサデータを記録する Sensor-

based Regulation Proﬁler Badge (SRP Badge) ，学習活動の映像を記録する Sensor-based Regulation Proﬁler Video1

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

Learning environment
User1

User2

Quantitative approach

SRP Badge

User3

SRP Video
Synchronizer
Qualitative approach

Researcher

Extract

Sync

ProvideAnalyze & feedback
図1

提案 IoT システムを用いた協調学習分析の全体像(SRP Video)，定期的に同期パケットを送信することで両デバイスの時刻同期を図る Sensor-based Regulation Proﬁler

Synchronizer (SRP Synchronizer) からなる．SRP Badge
は，学習者の胸元に装着することを想定した名刺型センサ
である．SRP Video は，学習環境に設置することを想定した小型のカメラデバイスである．SRP Synchronizer は，同期パケットを全デバイスに対して定期的に送信して各デバイスに受信・転送させることでデバイス間の時刻同期を実現する．図 1 に，提案システムを用いた協調学習分析の全(a) 概観体像を示す．提案システムを用いた協調学習分析は以下の順序で実施される．

1. 学習者に SRP Badge を装着
2. 学習環境に SRP Video および SRP Synchronizer を設置

Chargeunit

PowercircuitLipobattery

Slide
SW

RF
moduleSynchronization
signalCPU Sensor Unit

3. 学習者による協調学習を実施

StatusLED

4. 学習者および学習環境から SRP Badge, SRP Video,
SRP Synchronizer を回収

ACC
sensor

5. SRP Badge からセンサデータを抽出・可視化

SP
sensor

CPU
Micro
SD

IR
LED

IR
sensor(b) ブロック図

6. SRP Video から映像データを抽出
7. 得られたデータを用いて学習科学の研究者が協調学習

Wireless Unit

Power Control Unit
USB
charge

図2

Sensor-based Regulation Proﬁler Badge

を定量的かつ定性的に分析

8. 分析結果を学習現場にフィードバック
2.1. Sensor-based Regulation Proﬁler Badge
図 2 (a) および (b) に SRP Badge の概観およびブロック図を示す．本バッジは，電源制御部・CPU センサ部・無線部からなる．
電源制御部では，センサノードを動かすためにリチウムイオン電池が搭載されている．リチウムイオン電池から電源スイッチと Micro Controller Unit (MCU) に電源が供給されている．バッジの連続稼働時間は 24 時間である．

CPU セ ン サ 部 で は ，STMicroelectronics 社 のSTM32L476RGT6 を MCU と し て ，TDK 社 の 音 圧
セ ン サ で あ る INMP510 (SP sensor)，ANALOG DE-

VICES 社の加速度センサである ADXL362 (ACC sensor)，
OptoSupply 社 の 赤 外 線 LED で あ る OSI5LAS1C1A(IR LED)，KODENSHI CORP. の赤外線受光器である
PIC79603 (IR sensor) が搭載されている．音圧センサは
100 Hz 12 bit，加速度センサは 100 Hz 3 軸 12 bit，赤外線
センサは高々 30 Hz でサンプリングする．各センサデータ
は SRP Badge のスロットに差し込まれた microSD カードにバイナリで保存される．得られたセンサデータを学習分
析プログラム [8] にかけること学習者の対面や学習フェー2

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

図4(a) 概観Synchronous
packetRFmoduleStatusLED

SRP Badge

MCU

Camera

リープを実行することで Python の処理時間安定化を図っている．

Single-board computer(b) ブロック図

図3

Sensor-based Regulation Proﬁler Synchronizer

Sensor-based Regulation Proﬁler Video

2.3. Sensor-based Regulation Proﬁler Synchronizer
図 4 に SRP Synchronizer の 概 観 を 示 す ．SRP Syn-ズ，発話者，学習者の活動量といった定量分析結果を得る

chronizer は， 節および 節で述べた SRP Badge およびことができる．

SRP Video 間の時刻同期を実現するための同期パケット

無線部では，Texus Instruments 社の無線モジュールでを各デバイスに対して定期的に送信する．同期パケットはある CC2650 が搭載されている．無線モジュール上では，IEEE 802.15.4 の規格に基づいた信号で 1 s ごとに無線送信

SRP Badge 間の高精度時刻同期を実現する同時送信型フされる．SRP Synchronizer から SRP Badge および SRP

ラッディングプラットフォーム UNISONet [11] が動作しVideo への片方向通信を通じて，SRP Synchronizer から定ている．SRP Badge 間の時刻同期において親機に相当する

期送信される同期パケットを各デバイスが受信・処理する

SRP Synchronizer から 1 s ごとに送信される同期信号を各ことで SRP Sychronizer とのクロックのずれを認識して各バッジの無線モジュールが受信・転送することでバッジ間デバイスがセンサデータに付与するタイムスタンプを補正の時刻同期を実現する．

する．

2.2. Sensor-based Regulation Proﬁler Video
図 3 (a) および (b) に SRP Video の概観およびブロック図を示す．SRP Video は， 節で述べた SRP Badge とカメラ搭載のシングルボードコンピュータ (SBC) からなる．
図 (a) に示す通り，SBC の上に有線接続した SRP Badgeが搭載されている．本稿では，カメラを搭載した SBC として Raspberry Pi Camera V2 をフラットケーブルで接続した Raspberry Pi 4 Model B を用いている．Raspberry Piの動作をソフトウェアで制御するにあたって Python 3.9 を用いている．SRP Synchronizer から 1 s ごとに送信される同期信号を受信するためのデバイスとして SRP Badge を用いる．SRP Badge は，無線モジュールで同期信号を受信するとバッジ本体に搭載された LED を即座に点灯させる．SRP Badge の無線モジュールから LED に点灯を指示する電気信号を同期信号とみなして SBC 上の汎用入出力(GPIO) に有線で引き込む．SBC は，GPIO で電気信号を受信した直後に MCU を介して接続されたカメラへ撮影を指示する．カメラは最終的に SRP Synchronizer から SRP

Badge および SBC を介して転送された同期信号に基づいて 1 s ごとに映像を記録する．各撮影処理後に 1 ms のス

3. デバイスの処理時間および安定性の評価
SRP Video を構成する SRP Badge の同期精度は，1 時間
連続で稼働させた場合でも処理時間のばらつきが ±30 µs で安定することが示されている [4]．本稿では，SRP Badge から同期信号を受信して撮影処理を終えるまでに Raspberry

Pi が要する処理時間の安定性を評価した．より正確な時
間計測を目的として，Raspberry Pi の GPIO に STMicro-

electronics 社の SBC である STM32F446 を繋いで処理時間の計測を行った．具体的には，SRP Badge の同期信号を

Raspberry Pi が受信した直後から Raspberry Pi のカメラが撮影処理を終了するまでの時間に Raspberry Pi の GPIO
ピンから STM32F446 に電気信号を出力することで処理時間を計測した．STM32F446 は 100 µs ごとに電気信号の有無を検知することで高精度な処理時間計測を行った．2.3 節で述べたとおり，SRP Video による撮影頻度は同期信号の受信頻度に合わせて 1 s とした．毎秒の撮影を 1 時間継続して得られる計測時間の最大・最小・平均・範囲を算出して処理時間の安定性を評価した．
図 5 に SRP Video の撮影処理に要する時間を示す．図 5

3

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

レートを明らかにすると同時にフレームレートを上げた場合に増大しうる同期誤差の評価と同期誤差を抑制する手法の提案があげられる．

3URFHVVWLPH>PV@

謝辞 本研究は，JSPS 科研費 (JP19H01714, JP22J20391)



および JST さきがけ (JPMJPR2032) の支援の下で行った．





参考文献

1 fps であること，フレームレートの 10 分の 1 の同期精度[1] Haller, C. R., Gallagher, V. J., Weldon, T. L. and Felder,
R. M.: Dynamics of Peer Education in Cooperative
Learning Workgroups, Journal of Engineering Education,
Vol. 89, No. 3, pp. 286–293 (2000).
[2] Barron, B.: When Smart Groups Fail, Journal of the
Learning Sciences, Vol. 12, No. 3, pp. 307–359 (2003).
[3] Ochoa, X.: Multimodal Learning Analytics, The Handbook of Learning Analytics (Lang, C., Siemens, G., Wise,
A. and Gaševic, D., eds.), Society for Learning Analytics
Research, pp. 129–141 (2017).
[4] 山口隼平，大多和修介，大島律子，大島 純，藤橋卓也，猿渡俊介，渡辺 尚: コラボレーションを抽出するためのセンサが要求されることを考慮すると，撮影処理時間の誤差範囲

ネットワーク実現に向けた時刻同期精度に関する検討，電子である 118.0 ms は本稿の許容誤差である 100 ms を満たさ

情報通信学会ソサイエティ大会，pp. 1–1 (2019).
[5] Yamaguchi, S., Ohtawa, S., Oshima, R., Oshima, J., Fujihashi, T., Saruwatari, S. and Watanabe, T.: Collaborative Learning Analysis Using Business Card-Type Sensors, International Conference on Quantitative Ethnography, pp. 319–333 (2021).
[6] Yamaguchi, S., Oshima, R., Oshima, J., Shiina, R., Fujihashi, T., Saruwatari, S. and Watanabe, T.: Speaker
Identiﬁcation for Business-Card-Type Sensors, IEEE
Open Journal of the Computer Society, Vol. 2, pp. 216–
226 (2021).
[7] Ouhaichi, H., Spikol, D. and Vogel, B.: MBOX: Designing a Flexible IoT Multimodal Learning Analytics System, 2021 International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT), pp. 122–126 (2021).
[8] Yamaguchi, S., Ohtawa, S., Oshima, R., Oshima, J., Fujihashi, T., Saruwatari, S. and Watanabe, T.: An IoT
System with Business Card-Type Sensors for Collaborative Learning Analysis, Journal of Information Processing, Vol. 30, No. 3, pp. 13–24 (2022).
[9] Yamaguchi, S., Nagano, M., Ohira, S., Oshima, R., Oshima, J., Fujihashi, T., Saruwatari, S. and Watanabe,
T.: Web Services for Collaboration Analysis With IoT
Badges, IEEE Access, Vol. 10, pp. 121318–121328 (2022).
[10] David Williamson Shaﬀer: Quantitative Ethnography,
Cathcart Press (2017).
[11] Suzuki, M., Liao, C.-H., Ohara, S., Jinno, K. andMorikawa, H.: Wireless-Transparent Sensing, International Conference on Embedded Wireless Systems andNetworks, pp. 66–77 (2017).








RIVKXWWHUV

図5

SRP Video の撮影処理に要する時間の横軸は撮影されたシャッタ数を，縦軸は各撮影の処理時
間 (s) を表している．各撮影の処理時間の最大，最小，平均，範囲はそれぞれ 597.5 ms, 479.5 ms, 512.7 ms, 118.0 msとなった．現状の SRP Video におけるフレームレートがない．一方で，撮影処理がイメージセンサによる記録および JPEG ファイルへの現像処理から構成されること，撮影処理時間の誤差として現像処理はデータ上影響を及ぼさないことを考慮すると，撮影処理時間の誤差範囲はより小さ
く許容誤差を下回る可能性が示唆される．

4. 結論
本稿では，協調学習の定量分析に向けてセンサデータを収集する SRP Badge，協調学習の定性分析に向けて学習映像を記録する SRP Video，両デバイスの時刻同期を実現して定量・定性分析を正確に接続する SRP Synchronizer から構成される IoT システムを提案した．実機を用いた同期精度の評価から，各デバイスのサンプリングレートやフレームレートに基づく許容誤差以内の時刻同期を満たすこと，デバイスを長時間稼働させた場合でも同期性能が安定することが推察された．
今後の取り組みとして，SRP Video で収集した映像デー
タの時刻同期誤差を厳密に計測するために撮影処理に要す
る時間をより細かいスケールで観察することがあげられる．
具体的には，撮影処理の構成プロセスであるイメージセンサ
による記録および JPEG ファイルへの現像処理の時間計測をプロセスごとに行うことで撮影処理の同期誤差に影響するイメージセンサによる記録のぶれを明らかにする．また，映像を用いた定性分析で求められる SRP Video のフレーム

4

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

社会的意義付けを活用したハイブリッド介入の基礎検討
柏本 幸俊 †1
KDDI 総合研究所

山崎 悠大 †2
KDDI 総合研究所

1. はじめに曹 蓮 †3
KDDI 総合研究所

上坂 大輔 †4
KDDI 総合研究所化の障壁が高い行動においては，外発的動機付けより行い、

近年，様々な行動を対象とした行動変容支援システムが対象行動を誘発し，外発的動機付け状態を内発的動機付け

登場している [1]．多くのシステムは健康増進意識が一定以状態に遷移する必要がある．従って，行動の誘発・習慣化を上存在するユーザの日々の歩行行動の習慣化等の比較的行

行動変容支援システムを用いて実現するには以下の課題を動変容が容易な行動に注目する．一方で，依存状態にある解決する必要がある．

喫煙・飲酒患者の禁煙・禁酒や勉強が苦手な子供の学習の課題 1 外発的動機付けによる行動の誘発→内発的動機付け

習慣化、向社会的行動（以降「誘発・習慣化の障壁が高い行による習慣化を一貫して実現する行動変容技術の開発動」とする）などの対象行動の誘発と習慣化が難しいという

課題 2 外発的動機付け状態より内発的動機付け状態に遷課題が存在する [2]．
本研究では，行動変容支援システムを用いた誘発・習慣

移可能な行動変容技術の開発
課題 3 課題 2 の行動変容技術と親和性の高いユーザの心化の障壁が高い行動を対象とした行動変容技術を検討する。

理的特徴の解明

教育・社会心理学では行動変容に必要な動機付けとして外発的動機付けと内発的動機付けを定義している [3][4]．一般

課題 1 の対処方針として，自己決定理論にもとづき，行動的に外発的動機付けとは他者からの要求や報酬などが目的の誘発・習慣化までを一貫して実現する行動変容技術としで行動する動機付けであり，内発的動機付けとは行動自体て Inducements と Persuasion を組み合わせたハイブリッに楽しさや意義を感じ，自発的に取り組む動機付けである．

ド介入を提案する．Inducements とは，他者が意図する行

また，動機付けを外発―内発という 2 分割ではなく，外発的動を誘発するために実施する介入であり，ナッジなどが含動機付けを自己決定性の程度からさらに 4 つに区分し，内まれる．従って，外発的動機付けを行うための介入として発動機付けとの連続性を想定した自己決定理論が存在する

活用することができ，これまでナッジを中心として多数の[3]．自己決定理論によると人間の動機付けは外発から内発研究が行われている．Persuasion とは，本人が意図する行に向けて行動の自己決定性（自発性）が徐々に高くなる．そ動変容を支援する介入である．従って，内発的動機づけをして，自己決定の程度が高い動機付けであるほど，行動が促強化するための介入として活用することができる．これま進，習慣化されやすい．しかし，対象行動を開始し習慣化

で，内発的動機付けができているユーザを対象にした介入する過程において，最初から行動が自発的に習慣化されるとして説得（Persuasion）を用いた多数の研究が行われていのは稀である．一般的には自発性が低い外発的動機付けかる．本研究では，まず対象行動を Inducements を用いて誘ら始まり，日常生活での成功経験を重ね，達成感や有能感な発し，次に Persuasion を用いて行動の習慣化を実現するこどが高まることによって内発的動機付けに遷移し，自発性とで，対象行動の誘発・習慣化を実現する．

が高い対象行動が導かれ，行動の習慣化が行われる．特に，課題 2 においては，外発的動機付け状態から内発的動機

誘発・習慣化の障壁が高い行動は，このような過程を踏んで付け状態に遷移するための介入手法は教育学における学校習慣化を目指すのが有効であると考えられる．

現場での指導事例等に留まっており [5]，行動変容システム

健康増進意識が一定以上存在するユーザの日々の健康歩に応用できる介入手法の確立が課題として存在する．本研

行の促進等，行動変容が比較的容易な行動においては，多く

究では誘発・習慣化の障壁が高い行動の１つである向社会的の場合，内発的動機付けにある程度近づいた状態のユーザ行動のうちパトロールランを対象として，外発的動機付け

に対して行動変容支援システムの使用を開始すると考えら

より内発的動機付けに遷移するための介入手法を検討する．

れる．この場合はユーザの内発的動機付けの状態を維持し，向社会的行動とは相手のことを思いやって，または誰かの高めることに行動変容技術を活用する．一方で，誘発・習慣ために行う行動のことである [6]．また，パトロールランとは日常の軽い運動のついでに街の見回りを行い，街の安心

The eﬀectiveness of a combined inducement and persuasion approach.
†1
†2
†3
†4

KASHIMOTO Yukitoshi, KDDI Research Inc.
YAMAZAKI Yudai, KDDI Research Inc.
CAO Lian, KDDI Research Inc.
KAMISAKA Daisuke, KDDI Research Inc.

安全にも貢献する活動のことである*1 ．課題 2 を解決する
ため，社会的意義付けを用いた外発的動機付けより内発的動機付けへの遷移を提案する．社会的意義付けとは対象行*1

パトロールラン: http://patorun.com/

1情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）動を行う意図がないものの既に誘発（外発的動機付け状態）
している行動に対して，社会に役に立つ実施意義を認知させることで内発的動機付け状態に移行することと定義する．
課題 3 とは，本研究で用いる社会的意義付けを対象とし，有効に作用するユーザの心理的特徴を明らかにすることである．これまでパトロールランを含む向社会的行動と関係性が指摘されている心理的特徴として，社会的価値 [7][8]，
共感性 [9]，Bigﬁve が存在する [10]．本研究では，社会的意
義付けも同様にこれら心理的特徴との相関が高いと仮定し検証を行うことで，社会的意義付けが有効に作用する心理的特徴を明らかにする．社会的意義付けが有効に作用する
心理的特徴を明らかにすることで，ユーザの心理的特徴にあわせた介入の選択が可能となる．
上記の課題の解決方策を踏まえて，自己決定理論とハイブリッド介入を用いたパトロールランの誘発・習慣化は以下のステップで実施することを仮定する．

Step1 Inducements を用いて健康増進を目的とした歩行行動を誘発 (外発的動機付け状態)
Step2 健康増進を目的とした歩行行動が実はパトロールラ
ンとなっていることを気づかせる (社会的意義付けを用いた外発的動機付けより内発的動機付けへの遷移)
Step3 Persuasion を用いてパトロールランの習慣化（内発図1

社会的意義付け記事

的動機づけ状態）
本研究では初期調査として，パトロールランの誘発・習慣者）とする．スクリーニングで該当する回答者を抽出する．

化ステップにおける Step2，すなわち課題 2 の社会的意義付けの効果と課題 3 の社会的意義付けが有効に作用する心理的特徴を検証する．

方針 2
社会的意義付けの効果を定量的に比較するために，アンケート回答者を実験群と統制群に割付を行い，介入の有無

2. アンケート設計
課題 2 と 3 を検証するため以下の方針でアンケートを設
計した．
方針 1

週 1 回以上の運動習慣のあるユーザを対象としたアンケートの実施
方針 2

実験群と統制群の群間比較により社会的意義付けの効果検証を実施
方針 3

パトロールランと日常の軽い運動でもパトロールランとなることの説明記事を社会的意義付けコンテンツとして作成方針 4

心理的特徴として価値志向的精神尺度，多次元共感

測定尺度，Bigﬁve の採用
方針 1
本アンケートの目的は社会的意義付によって外発的動機
付け状態より内発的動機付け状態に遷移することができるかを検証することである．従って，本アンケートの対象者
は週１回以上の屋外での軽い運動（散歩・ジョギング）を行っている回答者（外発的動機付け状態となっている回答

による効果検証を群間比較で行う．回答者は，本質問において以下 2 つの質問に 5 件法（1. まったく思わない ∼5. 非
常にそう思う）で回答する．

Q1 あなたの普段の屋外での軽い運動（散歩・ジョギング）は誰かの役に立ちますか？

Q2(実験群) 今後，パトロールランを意識した屋外での軽い運動を行おうと思いますか？

Q2(統制群) 今後，誰かのためになることを意識した屋外での軽い運動を行おうと思いますか？

Q1 では現在実施している屋外での軽い運動（散歩・ジョギング）が誰かの役に立つ行動（=向社会的行動）となっていたか？を回答する．次に Q2 は今後の屋外での軽い運動についてパトロールラン/誰かのためになることを意識することができるか？を回答する．社会的意義付けの効果は Q1と Q2 の回答値の差分で測定する．すなわち，社会的意義付
けが成功した場合は回答スコアが Q1 に比べて Q2 が高くなるため，その差分によって効果検証を行う．Q2 において統制群はパトロールランの記事を閲覧しないため，向社会的行動の定義に従い，誰かのためになることを意識した屋外での軽い運動に対する意向を収集した．

2

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

方針 3

表1

Q1,2 回答スコア差分の残差分析結果 (∗ p < .05)

課題 2 の解決方策である社会的意義付けの介入を行うた

増減

実験群

統制群

標準偏差

p値

めに，パトロールランに関する記事を作成し，アンケート回

増加 (+)

37.21%

20.39%+/−2.130.033∗

答者のうち実験群にのみ提示した．パトロールランに関す

044.19%

58.25%+/−1.555.120

る記事は 2 セクション構成となっており，第 1 セクション

減少 (−)

18.60%

21.36%+/−0.375.707

はパトロールランの概要を説明する．第 2 セクションは現在実施している屋外での軽い運動（散歩・ジョギング）が実は既にパトロールランになっていることと，日々の軽い運

6動を行う中でパトロールランを意識するだけでもパトロー

5

ルランができることを提示する（社会的意義付けを行う）記事とした．記事内で用いたキャッチ画像を図 1 で示す．

4
得
点

3
2

方針 4
課題 3 の検証を行うため，向社会的行動と関係性が指摘

10experimentalとの相関を調査する．社会的価値は価値志向精神尺度のう

control
Q1

されている心理的特徴として，社会的価値，共感性，Bigﬁve
図2experimental

control
Q2

Q1 と Q2 の回答値の分布

ち他者との協力意向を測定できる下位尺度の社会的精神作用を採用する [11]．この尺度では社会的精神作用に関する 8項目に対して 5 件法で測定する．共感性については多元性
共感測定尺度のうち他者への共感に関連する下位尺度であト回答者が男性で，43.7% の回答者が女性であった．またる視点取得項目と共感的配慮項目を採用する [12]．これら

実験群のうち，記事の内容を正しく理解できている (記事にの尺度では 14 項目に対して 4 件法（1. 全く当てはまらな関して述べられている 4 項目のみを選択する）回答者 43 名

い ∼4. 非常に当てはまる）で測定する．Bigﬁve は 29 項目

を分析対象とした．

で回答者のパーソナリティを測定できる短縮版を採用する

図 2 に実験群と統制群の Q1 と Q2 の回答値の分布を示[13]．Bigﬁve では 7 件法（1. 全く当てはまらない ∼7. 非常

す．社会的意義付けの効果を検証するため，方針 2 で述べに当てはまる）で回答する．

た回答者毎に算出した Q1 と Q2 の差分を求め，残差分析を行った (表 1)．分析の結果，実験群で 37.21% の回答者のスコアが増加し，統制群で 20.39% の回答者のスコアの増加に

3. オンラインアンケート調査と結果

とどまり，実験群では回答スコアが有意に上昇した回答者

社会的意義付けの有効性の初期検証として，オンラインア

が増えたことがわかった (p < .033)．以上の分析結果よりンケートによる予備検証を実施した．調査会社のアンケー

社会的意義付けによって，効果的にパトロールラン実施意

トでは週に 1 回以上の屋外での散歩・ジョギングをする習向を促進できることが分かった．

慣のある回答者を実験群と統制群にランダムに割り付けた．

次に，Q2. パトロールラン意向と心理的特徴 (Q3–Q5) のスクリーニング質問において，方針 1 で述べた週 1 回以上

相関分析結果を表 2 に示す．相関分析の結果，社会的価値，の運動を行うアンケート回答者のみを抽出した．本調査に共感性の共感的配慮項目，Bigﬁve のうち開放性，外向性，おいて，実験群にのみ方針 2 で述べた社会的意義付けの記

協調性に有意な相関が確認できた．社会的価値について，今事を提示した．社会的意義付けの記事を提示した直後に，記回の社会的意義付けによって促進されるパトロールランが事に関しての理解レベルを測定するために記事で述べられ

向社会的行動であると回答者も捉えているため，文献 [7] とている項目を選択させる質問を挿入した．本設問では，記事同様の有意な相関となったと考えられる．つまり，社会的に関して述べられている 4 項目と述べられていない 4 項目

価値傾向の高い回答者は他人とのつながりを大事にするたの計 8 項目の選択肢で構成されており，回答者は述べられ

め，社会的意義付けによってパトロールランを実施する意ている項目のみをチェックボックス形式で選択し，回答す向が高くなったと考えられる．共感性の共感的配慮項目にる．また，方針 2 で述べた本調査でパトロールランに対するついても文献 [12] で指摘されていた通りの有意な相関が確

意向 (Q1,2) と方針 4 で述べた心理的特徴 (Q3–5) を収集し認できた．自分以外の他人や他集団に対して共感できる回

た．アンケートは 2022/12/9–2022/12/13 で実施し，週 1

答者は他人に役立つと共感できる行動であれば積極的に行回以上の屋外での散歩・ジョギングをする習慣のある回答者

おうとするため，社会的意義付けによってパトロールラン

206 名を対象とした．うち 103 名を実験群，103 名を統制群の割り付けた．アンケート回答者の年齢分布は 20 歳–69 歳であった（M = 48.2, SD = 12.5)．また 56.3% のアンケー

性の視点取得項目については有意な相関は確認できなかっを実施する意向が高くなったと考えられる．一方で，共感た．視点取得項目については，相手の立場に立って考える
意向の強さを表している．従って，向社会的行動との関係

3

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

表2

The correlation between each parameter (∗∗ p < .01,∗ p < .05)

#

項目

1

Q2: パトロールラン意向

2

Q3: 社会的価値

3

Q4-3: 共感性-視点取得

4

Q4-3: 共感性-共感的配慮

5
6

2

3

4

5

6

7

8

9

.30∗∗

.17

.18∗

.28∗∗

.11

.21∗∗

.18∗

−.05

-

.31∗∗

.40∗∗

.36∗∗

.32∗∗

.58∗∗

.48∗∗

−.15∗

.09

∗∗

.22

.12

.35

∗∗

−.10

.11

.31∗∗

.13

.27∗∗

.03

-

∗∗

∗∗

.27

∗∗

−.30∗∗

.44

∗∗

.29∗∗

.32

∗∗

−.36∗∗-

Q5-1: Bigﬁve-開放性
Q5-1: Bigﬁve-誠実性

7

Q5-1: Bigﬁve-外向性

8Q5-1: Bigﬁve-協調性

9Q5-1: Bigﬁve-神経症傾向性を考える場合，回答者が向社会的行動による具体的な受

.44
-

∗∗

.22
-

.52

∗

.16
-

-

−.43∗∗-のパトロールランに関する記事では具体的な受益者を記載

determination theory. Handbook of Theories of Social
Psychology: Volume 1, pp. 416–437, 1 2012.
[4] 曹蓮, 山崎悠大, 柏本幸俊, 上坂大輔. 向社会的行動の般化にしていないため，他者の立場に立って考えるような「視点取及ぼす心理的要因 〜 社会的意義づけされた軽い運動に焦点得」の活性化に繋がらなかったと考えられる．具体的な受を当て 〜. 電子情報通信学会技術研究報告; 信学技報, Vol.

益者を想定し，受益者からのフィードバック（感謝等）が発

122, No. 349, pp. 54–59, 1 2023.
[5] Tsutomu Fujita and Takashi Sugihara. 大学生の運動参加を予測する高校体育授業における内発的動機づけ. 体育学研
究, Vol. 52, No. 1, pp. 19–28, 1 2007.
[6] 菊池章夫. 向社会的行動の発達. 教育心理学年報, Vol. 23,
No. 0, pp. 118–127, 3 1984.
[7] Adam M. Grant and Francesca Gino. A little thanks
goes a long way: Explaining why gratitude expressions
motivate prosocial behavior. Journal of personality andsocial psychology, Vol. 98, No. 6, pp. 946–955, 6 2010.
[8] Kashimoto Yukitoshi, Sakai Tomohiro, and Minamikawa
Atsunori. Preliminary study on the correlation between
gratitude activity and prosocial behaviour. In BCSS 2022
Adjunct Proceedings of the 17th International Conference
on Persuasive Technology, 2022.
[9] John F. Dovidio and Jillian C. Banﬁeld. Prosocial Behavior and Empathy. International Encyclopedia of theSocial & Behavioral Sciences: Second Edition, pp. 216–
220, 3 2015.
[10] Gustavo Carlo, Morris A. Okun, George P. Knight, andMaria Rosario T. de Guzman. The interplay of traits andmotives on volunteering: agreeableness, extraversion andprosocial value motivation. Personality and IndividualDiﬀerences, Vol. 38, No. 6, pp. 1293–1305, 4 2005.
[11] 酒井恵子, 久野雅樹. 価値志向的精神作用尺度の作成. 教育心理学研究, Vol. 45, No. 4, pp. 388–395, 12 1997.
[12] TAKAKO SUZUKI. Some Factors Inﬂuencing Prosocial
Behavior Empathy, social skill and extraversion. THE
JAPANESE JOURNAL OF EXPERIMENTAL SOCIALPSYCHOLOGY, Vol. 32, No. 1, pp. 71–84, 7 1992.
[13] Tsutomu Namikawa, Iori Tani, Takafumi Wakita,
Ryuichi Kumagai, Ai Nakane, and Hiroyuki Noguchi. Big
Five 尺度短縮版の開発と信頼性と妥当性の検討. 心理学研究,
Vol. 83, No. 2, pp. 91–99, 2012.

益者が想定できることが重要と考えられる．しかし，今回生すると，本項目についても有意な相関が得られる可能性がある．Bigﬁve については開放性，外向性，協調性が有意な相関が確認できた．開放性の高い回答者ほど，新たなことに挑戦する意向が高く，外向性の高い回答者ほど社交性が高いことから他者の役に立つ向社会的行動への意向が高いこと，協調性の高い回答者ほど他者に献身的であることが要因と考えられる．

4. まとめ本研究では，向社会的行動の１つであるパトロールランを対象として，外発的動機づけ状態より内発的動機づけ状態に遷移するための介入手法として社会的意義付けを提案し，オンラインアンケート調査を用いて効果を検証した．オン
ラインアンケート調査の結果，社会的意義付けによってパ
トロールラン意向が有意に上昇したことを確認できた．また，社会的意義付けと親和性（相関）の高い心理的特徴として社会的価値，共感性-共感配慮項目，Bigﬁve-開放性，外向性，協調性が確認できた．今後は実フィールドで，オンライ
ンアンケートで得られた知見を活用した社会的意義付けを活用したパトロールランの促進実験を行い，課題 1 の解決方法であるハイブリッド介入とともに検証予定である．

参考文献[1] Harri Oinas-Kukkonen. A foundation for the study of behavior change support systems. Personal and Ubiquitous
Computing, Vol. 17, No. 6, pp. 1223–1235, 8 2013.
[2] 福井弘教. ＜研究ノート＞日本におけるギャンブル依存症患者に関する一考察 ― 依存症患者の脳機序に着目して ―. 技術マネジメント研究, Vol. 16, pp. 25–37, 3 2017.
[3] Edward L. Deci and Richard M. Ryan.
Self-

4

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

多様な情報への接触促進を目的とする行動を考慮したコンテキスト適応情報提示システム
小川展夢†1 松村欣司†2 藤沢寛†3
日本放送協会†1,2,3

図 1 スマート環境におけるコンテキスト適応情報提示のイメージ[4]Figure 1 Image of context-adaptive content presentation in the smart home environment

1. はじめに接触機会を増やせると考えている（図 1）[4]．
コンテキスト適応情報提示の実現に向け，これまでに，

インターネットメディアの普及により，人々は膨大な量

ユーザ体験（UX）面とシステム面での検討を行ってきた．

の情報の中から自身の関心に沿うものを選び出して接触す

UX 面においては，情報提示可能なコンテキストの 1 つとしることが簡単に出来るようになった．しかし， 個人が日常て生活行動中の「ながら」行動に着目したフィールド実験

生活の中で情報接触に使える時間は限られるため，関心のを行った[5]．実験参加者宅内の洗面所や台所など 4 箇所に高い情報へのアクセスが増えれば，相対的に関心の低い情スマートディスプレイを設置して疑似的なスマート環境を報へのアクセスは減少する．その結果，一部のユーザは，構築し，参加者が様々な生活行動中にながら視聴しやすい

社会的に重要な公共や政治の話題など，多くの人の間で共レイアウトでニュースを提示し，どのようなコンテキスト

有されることが望ましい情報への接触量が減少し，そうででながら視聴が実行されやすいか調査した．結果，洗面やはないユーザと知識に差が生じる可能性がある[1]．このこ料理など特定の行動中に，ユーザが普段接触頻度の低いジとは，世論の分断を生む要因となり得る[2]．放送事業者は

ャンルのニュースを視聴する傾向が確認された．一方，シ

これまで，主に放送を通じて多様な情報を発信してきたが，ステム面においては，放送を他の様々なデバイスやサービ

人々の情報接触スタイルの変化に伴い，放送単独でそれらスと連携する仕組みについて検討してきた．具体的には，の情報を十分に広めることが難しくなっている．そこで放送コンテンツに応じて多様な IoT デバイスを制御するフ

我々は，放送サービスプラットフォームを拡張して放送関レームワーク[6,7] を提案した．また山上らは，放送と他の連サービスの利便性を高めることで，ユーザへの情報提示

様々なサービスの利用ログを横断的に利用してパーソナラ

機会を増やす手段を検討している．

イズされた情報提示を行うためのデータ管理モデルを提案

手段の 1 つとして，Internet-of-Things (IoT) /スマートデバ
イスを用いた，生活環境のスマート化技術の活用を検討しした[8]．しかし，行動の様な刻々変化するコンテキストを情報提示に活用する仕組みは未検討である．

ている[3]．この技術を用いれば，スマート環境（スマート

そこで本稿では，放送事業者等のサービス提供者がユー

ホームやスマートシティ等）において，IoT センサ等のセン

ザの行動を考慮したコンテキスト適応情報提示を行うため

シング値を基に，各ユーザの時々刻々の行動などのコンテのシステムアーキテクチャを提案する．

キストを推定出来る．そして，コンテキストに応じたサービスを選択し，環境に設置されたデバイス群から適切な出力デバイスを選択し，サービスを提供出来る．その結果，

2. 課題整理と要件抽出

ユーザは少ない操作負担でサービスを利用出来る．我々は，放送等のサービス提供者がスマート環境において行動にこの技術を用いて，個々のコンテキストに応じた方法で情応じた情報提示を行うために解決すべき課題と，システム報を提示（コンテキスト適応情報提示）することで，ユーの機能要件を整理する．本稿では 2 つの課題に着目する．

ザが手軽に情報に接触出来るようになり，その結果，情報（課題 1）サービス提供者による行動推定の困難さ：スマート環境において行動に応じたサービスを実行するまでのContext-adaptive Content Presentation in Smart Environment for Incidental
Exposure to Diverse Information†1 HIROMU OGAWA, NHK†2 KINJI MATSUMURA, NHK†3 HIROSHI FUJISAWA, NHKⓒ2023 Information Processing Society of Japan

一般的な処理は，以下である；複数の IoT/スマートセンサ
によるセンシング結果を基に行動を推定し，推定された行動を基にサービス（コンテキスト適応情報提示においては

1

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

提示する情報や提示方法）を決定し，IoT/スマートデバイス

3.1 概要を制御して何らかのアクションを実行する．ここで，IoT/システムを構成する装置は，各種 IoT/スマートセンサ群

スマートセンサの設置については，サービス提供者が各ユと，情報提示デバイスである．またクラウド等に実装されーザの環境に自サービス専用のセンサ群を設置するより，た各種機能群と，Personal Data Store (PDS) を利用する．PDS

自サービスと独立して設置されたセンサ群から情報を得てとは，個人が利用する様々なサービスのデータを自身で保行動推定する形態が現実的と考えられる．しかし行動推定

持・管理する仕組みである．様々なサービスの利用ログを，には，センサのセンシング値に加え，センサの種類や設置

ユーザ自身の意思に基づき組み合わせて利用可能になる．

状況等，ユーザ毎のセンサ設置状況の情報が必要であり，システムの大まかな機能は，センサのセンシング値を基かつユーザの環境毎に行動推定器を学習する必要がある．

にユーザの行動を推定し，推定した行動のログと他サービ

この様に複雑・煩雑な行動推定機の実装の全てをサービス

スの利用ログを参照して，提示する情報や提示方法を決定

提供者が実施することは，現実的に困難である．そこで，し，提示することである．この過程は，以下の 3 つのステ

以下を機能要件①とする：サービス提供者自身が行動推定

ップに大別される；（1）低次行動（「歩く」「コーヒーメー

せずに，行動の推定値を取得できること．

カのスイッチを ON にする」などセンサ値から直接推定可（課題 2）他サービスとの連携：ユーザが放送や他サービ

能な行動．）の検出，（2）高次行動（「休憩を取る」など複スで接触していない情報をコンテキスト適応提示で届ける

数の低次行動の系列からなる行動．
）の推定，（3）情報提示など，サービス間の連携を行うことで，コンテキスト適応の決定・実行．

提示の UX 向上が期待できる．そのような連携を実現するには，ユーザの行動ログと他サービスの利用ログを，同時

3.2 システム構成に参照する必要がある．そこで，以下を機能要件②とする：⚫

センサ：環境をセンシングする．

行動ログと他サービスの利用ログを一様に取り扱えること．

⚫

低次行動検出部：センサがセンシングした値を基に，対応する低次行動を検出する．低次行動オントロジに含まれる語彙に該当する低次行動を検出する．

3. システムアーキテクチャ⚫

前節までの検討を踏まえ，行動に応じたコンテキスト適応情報提示システムのアーキテクチャを提案する（図 2）．

図2

PDS ログ登録部：低次行動検出部が検出した低次行動
を低次行動オントロジに従って構造化し，PDS に登録する．

提案システムアーキテクチャ

Figure 2 Proposed system architectureⓒ2023 Information Processing Society of Japan2

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム⚫

PDS：センサが検出した低次行動のログを保持する．
また，行動推定部が推定した高次行動のログを保持する．また，他サービスの利用ログを保持する．なお前提として，各ユーザは自身の PDS を保有し，保有する様々なセンサや，利用する様々なサービスのログを集

4. 試作と動作検証
設計の妥当性を検証するため，提案システムアーキテク
チャの一部機能を試作し，動作を検証した．具体的には，
典型的なサービスシナリオを想定し，システムが実現に必要な処理を実行出来るかを確認した．

約しているものとする．
⚫

高次行動推定部：各センサが検出した低次行動のログとセンシング環境データを集約する．センシング環境
データとは，センサ種や設置場所等についての構造化
データである．また，低次行動の系列と高次行動オン
トロジを参照し，現在実行中の高次行動を推定する．
また検出した高次行動を構造化し，PDS に登録する．

⚫

提示デバイス：情報を提示するデバイス．Web ブラウ
ザを持ち，Web アプリを実行可能なものとする．

⚫

PDS ログ取得部：行動ログの更新を監視し，更新があった場合，行動ログや予め指定した他サービスの利用
ログを PDS から取得する．なお，行動ログや他サービ
ス利用ログは，それぞれ構造化されているものとする．

⚫

情報提示部：PDS ログ取得部が取得した行動・その他
サービス利用ログを基に，提示する情報や提示方法を決定する．また，提示を行う．行動ログの解釈のため

4.1 検証シナリオ
図 3 に検証シナリオを示す．前提として，ユーザ A と，その友人であるユーザ B が，それぞれの自宅にいる状況を想定する．ユーザ A 宅には，リビングにテレビが，台所にIoT コーヒーメーカとスマートディスプレイとが設置されているとする．テレビは視聴行動と視聴内容のログを，IoT
コーヒーメーカはスイッチ操作ログを各々の PDS に登録する機能を持つとする．スマートディスプレイは，ブラウザ
上で web アプリを実行可能とする．また，ユーザ A は IoT
センサを身に付けており，このセンサは立つ・歩くなどの低次行動を識別可能とする．ユーザ B 宅のリビングにもテレビがあり，ユーザ B はユーザ A に対し，自身のテレビ視
聴ログの閲覧許可を与えているものとする．具体的なシナ
リオの流れと，実現に必要なシステムの処理は，図 3 中に記載のコメント通りとし，詳細説明はここでは割愛する．

に，高次行動オントロジを参照する．
3.3 機能要件への対応（要件①への対応）先述の通り，行動を低次行動と高次
行動の 2 段階に分類し[9]，これらの関係性を外部オントロ
ジとして記述する．また，センシングから情報提示方法決定までの処理を 3 段階に分割し，センサのセンシング値を基に低次行動を検出する役割を低次行動検出部に，低次行動から高次行動を推定する役割を高次行動推定部に，高次行動や他サービスの利用ログを基に情報提示方法を決定する役割を情報提示部が担い，各部の入出力は低次/高次行動
オントロジに従って設定する．こうして各機能部を疎結合にすることで，情報提示部は行動推定部の詳細な処理を知4.2 試作構成
本稿では，提案システムアーキテクチャの内，PDS を介して各機能部がデータをやり取りする処理を実装した．情報提示部を Web アプリとして実装し，PC のブラウザ上で動作させた．IoT センサ，コーヒーメーカは，PDS に構造化データを登録する Web アプリを作成し，代替とした．PDS の
機能は W3C Solid [10]仕様に基づき，PDS サーバは[11]を，
PDS ログ登録/取得部は[12]を利用して実装した．
4.3 結果図 3 中に記載したシナリオの通りにシステムが動作する
ことを確認できた．

らなくても，推定された行動に応じた情報提示が可能となる．なお，情報提示部の開発はサービス提供者が，高次行動推定部の開発は IoT クラウド事業者や住宅事業者等が行うことを想定している．

5. まとめユーザへの情報提示機会を増やし多様な情報への接触を（要件②への対応）先述の通り，PDS に行動ログや，他促すための手段の一つとして，スマート環境において，ユ

サービスの利用ログを，構造化データとして一元的に集約ーザの行動等コンテキストに応じて情報を提示するシステ

する構成とする．また，PDS ログ取得部が PDS 上の行動デムのアーキテクチャを設計し，一部機能を試作し，動作をータの更新を監視し，更新があった場合に，行動ログと，確認した．

ユーザが自身で予め指定・許可したサービスの利用ログを取得し，情報提示の方法を決定する．また，行動ログの構

今後，行動推定部や情報提示部の高度化，低次/高次行動
オントロジの詳細設計，[6,7,8]との結合等に取り組む．

造は高次行動オントロジに従う．こうすることで，ユーザの行動と多様なサービスの利用ログを考慮した情報提示判断が可能となる．

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan3

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

図3

検証シナリオと処理シーケンス
Figure 3 Test Scenario

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