日本データベース学会和文論文誌
一般論文

Vol. 23-J, Article No. 1, 2025 年 3 月

最近ではスマートフォンやスマートウォッチなどを使用したラ音響型 AR を用いたオンラインマラ

ンニング支援アプリとして，Nike Run Club [6] や STRAVA [7] な

ソンシステムの開発

どが，一般に普及している．これらのアプリは，走行距離やペー
ス，心拍数，カロリー計算やランニングのプラン作成などのワー

小西 侑樹 1

クアウト管理が行えるものとなっている．しかし，これらのラン

Felix Dollack2

Panote Siriaraya3
河合 由起子 6

栗達4

ニング支援アプリは，ランニング行動そのものを楽しませるアプ
ローチとはなっておらず，ランニングに対するモチベーション向田中 克己 5

上を寄与するものとはなっていない．

中島 伸介 7

ゲーミフィケーションに基づきランニングに対する動機づけを行う取り組みとしては，Zombies，Run! [8] と呼ばれるアプリが

近年，健康改善や体力向上の意識の高まりからランニング人口ある．ゲーミフィケーションとはゲームメカニクス及び体験デが増加しているが，ランニングを継続して行うことは容易ではな

ザインを駆使し，人々が自身の目標を達成できるようデジタル

い．そのため，ランニングに対するモチベーションを高めること

技術を利用して動機づけをする手法 [9] であり，マーケティングが可能なランニング支援システムを開発する意義は大きい．そこ

や教育，医療などのさまざまな分野で応用されている手法であで，我々は過去に記録した走行データに基づく仮想ランナーを音る [10]．このランニング支援アプリでは，他のユーザとの記録の響型拡張現実空間内に再現し，伴走や競走を可能にするランニン

共有やゲーム内によるバッジなどの報酬によってユーザのランニ

グ支援システムを開発した．ただし，これまでに開発したシステ

ングのモチベーションを上げる仕組みを有する． しかし，ラン

ムでは過去の自分もしくは知人の走行記録との競走のみを実現す

ニング行動そのものを楽しませるアプローチではあるものの，他ることや，1 回分の走行記録との競走のみ可能であるという課題のユーザとの関わりを促進する仕組みが不十分であると考える．

があった．そのため，不特定多数のユーザとの競走を可能とし，そこで我々は音響型拡張現実空間内にて過去に記録した走行競走する際の走行距離や回数をユーザが任意に選択できる大規模データに基づいて作成された仮想ランナーとの伴走を可能にするな競走が可能なシステムの開発が必要であると考えた．本稿ではランニング支援システムを構築した [11] [12] [13]．しかし，これ大規模なオンラインでの競走が可能なオンラインマラソンシステ

らのシステムは競走が可能な相手が過去の自分自身の記録か知人

ムを開発するとともに，複数の仮想ランナーが及ぼす影響の評価の走行記録としか競走することができないことや，過去に複数回や，システムユーザビリティに関する評価実験を実施したので報走行記録を取っていても 1 回分の走行記録のみとの競走しか行う

告する．

ことができず，過去の複数回の記録をまとめたものとの競走が行えないなどの課題があった．

1 はじめにそのため，本研究では開発したシステムの機能をさらに拡張することで，ユーザが競走する際の走行距離や走行回数の選択を自

近年，厚生労働省の健康づくりのための身体活動に関するガ

由にでき，過去の自分や知人の記録だけでなく，不特定多数のイドライン [1] 等の健康活動促進に向けた啓発方策の後押しもあユーザとの競走が可能な音響型 AR を用いたオンラインマラソン

り，健康改善や体力向上を目的としてランニングに取り組む人がシステムの開発を行った．また開発したシステムを用いて，ユー

増加傾向にある．スポーツ庁が実施した調査 [2] によると，成人

ザビリティ評価及びユーザへの身体的影響についての評価実験をの週 1 回以上のスポーツ実施率は平成 27 年を皮切りに上昇傾向行ったので報告する．

にあり，ランニングを取り組む人口の割合も多い．しかしながら，ランニングに対するモチベーションを維持することは難し

2

く，40〜65 ％ほどの人は運動を開始しても 3〜6 ヶ月以内に辞めランニングは継続して行うことが難しく，モチベーションを維てしまうと予測されている [3] [4] [5]．そのため，ランニングを持するための「動機付け」が必要である．なぜなら，ランニング

楽しくすることによって継続を促し，体力向上を支援するシステは一般的には辛い，つまらない，苦手といった印象を抱くものだ

ムを開発する意義は大きいと考える．
1 学生会員からである．
実際にこのようなランニングの問題点を解決するためのランニ

京都産業大学大学院 先端情報学研究科

ング支援システムは数多く存在する．Nike Run Club や STRAVA

i2386067@cc.kyoto-su.ac.jp
2 非会員

京都産業大学 情報理工学部などのランニング支援アプリケーションが有名である．また，ラfelix@cc.kyoto-su．ac.jp
3 正会員

ンニングのためのゲーム的要素が強い Zombies，Run!や厚生労働

京都工芸繊維大学 情報工学・人間科学系

spanote@kit.ac.jp
4 非会員

省とスポーツ庁がリリースした FUN+WALK [14] といったもの

福岡大学 工学部も存在する．

lida@fukuoka-u.ac.jp
5 正会員

関西学院大学 社会情報学研究センター

Nike Run Club では，消費カロリーや距離，速度，心拍数等のtanaka_7339@yahoo.co.jp
6 正会員

日々のワークアウトの管理や facebook を用いた記録のシェアが京都産業大学 情報理工学部

できる．また，各ユーザの運動レベルや目標に応じてトレーニン

kawai@cc.kyoto-su.ac.jp
7 正会員

関連研究

京都産業大学 情報理工学部

グプランの推薦を行うことが特徴である．しかし，ランニングに

nakajima@cc.kyoto-su.ac.jp

1

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対して高い意識を持っているユーザには日々の身体管理や記録の管理が行いやすいが，ランニングに対して苦手意識が強く，健康を主な目的としたユーザにとっては動機付けを行うには難しい．

STRAVA はアスリート向けのランニングに限らず，サイクリン
グや他の様々なスポーツのアクティビティを記録，分析を行う．
このアプリケーションの特徴は全ユーザが走ったランニングコー
スを記録し，ユーザに対してルートの推薦を行ってくれることである．また，走ったルートの写真や記録を他のユーザとシェアでき，ユーザのモチベーションを高めることができるが，アスリー
図 1: 音響型 AR を用いた競走のイメージ図

ト向けの要素が多く，健康を主な目的としたユーザにはモチベー
ション維持が難しい．

Fitbit [15] では歩数，距離，心拍数などの様々なデータを管理

ステムの開発を目指している．

でき，「アドベンチャー」と呼ばれるゲーミフィケーションを用

音響型 AR を用いたオンラインマラソンシステム

3

いた機能がある．この機能では，歩数目標を達成することによって世界の様々なランドマークやトレイルの景色を画像として見る

本章では，開発した音響型 AR を活用したオンラインマラソン

ことができる．また，ユーザ間で歩いた歩数を競い合うことでモシステムについて説明する．この章で述べる音響型 AR とは，足チベーションを上げる．

音や呼吸などの音声を HRTF アルゴリズム [21] を利用した 3D

FUN+WALK では歩数計を利用し，ユーザの歩数に応じてアプ

立体音響により再現することであり，臨場感や没入感のある競走

リケーション内のキャラクターが変身したり，実際に様々な店舗を実現している。

で使用できる割引クーポンが手に入る．このアプリケーションは作成したシステム概要を図 1 に示す．ユーザは拡張現実空間内

ユーザの収集欲を利用したゲーミフィケーションの一つである．

で生成された仮想ランナーと音響型 AR を用いて競走や伴走が可

また近年では GPS アプリを使用したマラソンの大会などが開能である．仮想ランナーとは過去に計測を行った自身の記録や他催されることが多くなっている．多くの大会で使用されているアのユーザの記録などの GPS 等の情報を基に作成された擬似的なプリとしては TATTA [16] が有名である．TATTA は国内最大の競走相手のことを指す．

ランニングポータルサイト RUNNET と連携している唯一の GPS

3.1

システムの各機能

ランニングアプリであり，開催されている多くの GPS マラソン

GPS の活用

イベントに参加ができ，自身で計測した記録の管理ができること

GPS は，ユーザのランニング時の速度と距離を算出するためにが特徴である．しかし，このような GPS マラソンに参加して記用いる．本研究では「FUJITSU arrows M4 Android smartphone」

録を行う際は一人で計測することが多く，モチベーション維持がの GPS 機能を使用し，GPS を取得する時間の間隔は 1 秒で行う．

難しい．

距離の算出

また，近年 VR 技術を使用した運動支援に関する研究も行われGPS で取得した各緯度経度の座標の距離は Haversine 式を用ている．Soumya C．Barathi [17] らは VR ヘッドセットを活用しいることで算出する．また，ランニングで行なったスタートからた自転車でのゴーストとの競走を行うことで，VR 運動ゲームにゴールまでの距離はそれらの総和とし，各座標同士の座標の算よるパフォーマンスの向上と内発的モチベーションへの有効性の出方法は，以下の (1) の通りである．𝑟 は地球の半径（6371 キロ

検証を行った．その結果インタラクティブ・フィードフォーワー

メートル）を表し，𝑙 1 と 𝑙𝑜 1 は GPS の取得した場所 n の緯度とド法 [18] でのユーザのパフォーマンスと モチベーションの向上

経度を表し，𝑙 2 と 𝑙𝑜 2 は GPS の取得した場所 n+1 の緯度と経度を示した．また，自己競走とのゴーストの競走下においてもパを表している．

フォーマンス の向上及びモチベーションの向上を確認している．

√

坂口ら [19] は，VR 映像を提示することによる運動への影響を調査を行った．その結果 VR 映像を用いることで，使用者の無自覚(

𝑑 = 2𝑟 sin

的な運動量の増加や，運動意識の向上が得られることを示してい𝑙2 − 𝑙1
2)2(+ cos(𝑙 1 ) cos(𝑙2 ) sin

𝑙𝑜 2 − 𝑙𝑜 1
2

)2
(1)

る．Blanchﬁeld [20] らは擬似競技を用いて，セルフトークが持速度の算出

久力パフォーマンスに及ぼす影響を調査した．その結果，疲労を本システムでの仮想ランナーとユーザの速度の算出は異なる方

感じた時にセルフトークを行うことで自身とモチベーションを維法を用いている．ユーザの競走時の速度は仮想ランナーと競走を持し，運動パフォーマンスの向上につながることを示している．

行うため，リアルタイムで算出する必要がある．そのためランニ

以上の通り，これまでの VR 技術を使用した運動支援に関す

ング時に取得した側近同士の緯度経度（ 𝑝 𝑘 ，𝑝 𝑘−1 ）の差分の距離る研究では VR 映像や音楽・効果音を用いたものが主であった．

𝑑 𝑘 を元に速度を算出する．それに対して仮想ランナーの速度はそこで本研究では，ランニングの擬似競技において，足音やナビ

過去にランニングを行った際の距離とかかった時間から算出したゲーションなどの音響的な手がかりを使用することによるユーザ

平均速度を用いる．

のモチベーション及びパフォーマンスの向上を補助するようなシ

心拍数の計測2

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り，主催者が定めた期限内に走った累計距離で完走を目指す形式
が特徴である．
オンラインマラソンシステムのインタフェースを図 3 に示す．
機能としては 3.2 節で述べた事前に記録した仮想ランナーとの競走が可能なフリーランモードとサーバに保存されている他ユーザの走行データを取得して作成した仮想ランナーとの競走が可能な
オンラインマラソンモードの二種類がある (3a)．本節ではオンラ
インマラソンモードの機能について紹介する．オンラインマラソ
ンモードで走行を行う際は，マラソン選択画面で参加するマラソンの種類を選択する (3b)．選択可能なマラソンについては以下の
図 2: 走行モードの各インターフェース：計測モード (左) 競走

通りである．

モード「SINGLE」(中央) 競走モード「MULTI」(右)1. 3km マラソン

6. 30km マラソン

2. 5km マラソン

7. フルマラソン

心拍数の計測をすることで，システムを使用した際にユーザに

3. 10km マラソン

8. 50km マラソン

対して身体的負荷をどの程度与えるのか検証を行う．本研究の評

4. 20km マラソン
5. ハーフマラソン

9. ウルトラマラソン価実験では Garmin ForeAthlete 235J を用いて心拍数を計測する．

3.2 システムが提供する走行モード

マラソン選択画面の中央にある「仮想ランナーはグループ内で

仮想ランナーとの競走が可能な本システムでは，ユーザの走行探す」のチェックを入れると，同じマラソンに参加している且つデータを取得する計測モード，仮想ランナーとの競走が可能な設定画面 (3c) にて作成，参加したグループに所属しているユー

競走モードを提供する．なお，競走モードには，１人の仮想ラン

ザ間でのみの競走が可能となる．マラソンの種類を選択した後，ナーと競走可能な「SINGLE」および複数人の仮想ランナーと競

ユーザはランニングを行う距離を選択する (3d)．距離の選択は走可能な「MULTI」の２種類がある．開発したシステムの各イン

100m 刻みでの自由な選択が可能である．その後，走行画面 (3e)タフェースを図 2 に示す．

にて「Start Run」ボタンを押すと 3 秒のカウントの後，ランニン

計測モード

グが開始される．

本システムでは過去の自分の記録から作成した仮想ランナーとサーバとの連携競走を行うため，事前に走行データを作成する必要がある．その提案手法であるオンラインマラソンモードでは走行を行うごため，計測モードにてユーザのランニング時に取得した GPS のとにサーバに走行データが保存される．サーバが保管する情報記録を行う．ユーザがランニングを開始する時には，「計測開始」

は，個人 ID，マラソン ID，グループ ID，緯度・経度及び算出しボタンを押すことにより計測が開始される．また，ランニングをた走行距離，走行時間である．ユーザが仮想ランナーとの競走を終了する際には「計測終了」ボタンを押すことにより計測を終了行う際は，サーバに記録された他ユーザの走行データから推薦を

する．

行う．

競走モード

仮想ランナーの推薦方式

競走モードでは仮想ランナーと競走を開始する前にユーザはラ仮想ランナーは同じマラソンに参加している他のユーザの中かンニングを行う「距離」を選択する．距離の選択はユーザの任意ら記録タイムと総走行距離をもとに算出したラップタイムの近いで距離を入力することで自由に距離の選択が可能である．ユーザ

上位 5 名を推薦する (図 4)．また，マラソンという長距離の競走が仮想ランナーと競走を開始する場合，「Start Run」ボタンを押では仮想ランナーと距離が離れすぎて足音や息遣いの音声が聞こすと 3 秒のカウントの後，ランニングが開始される．競走が開えずに競走感を失ってしまう恐れがあるため，100m ごとにその始されると図 2 のように「Running」と表示が変化する．また，時点でのラップタイムが近い 5 名へと更新を行う．

ユーザが競走中に危険を伴う場合を考慮し，「PAUSE」ボタンを押すことでランニングを一時停止することができる．再度途中か

4

ら競走を行う際はもう一度「PAUSE」ボタンを押すことで再開できる．ユーザは仮想ランナーが選択した距離を走行し終えると勝複数仮想ランナーが及ぼすモチベーションおよび
身体的影響に関する評価実験
提案システムを使用して対戦する仮想ランナーの人数を従来のち負けを判定する音声が流れ，競走が終了する．

一人のみでなく複数人にした場合にユーザのモチベーションにど3.3 多人数の競走が可能なオンラインマラソンシステムのような影響が出るかを検証する評価実験を行った．本実験では

本研究では，ユーザが競走する際の競走距離や走行回数の選択

競走する仮想ランナーの人数が一人の条件のグループと複数人のを自由にでき，不特定多数のユーザとの競走を可能とする音響型

グループの二つに分けた．なお，今回複数人の仮想ランナーの人

AR を活用したオンラインマラソンシステムを開発した．オンラ

数は 5 名とした．各グループの条件を以下に示す．

インマラソンとはスマートフォンやスマートウォッチを活用する
ことによって遠隔地から参加を可能にしたマラソンのことであ(1) 一人の仮想ランナーとの競走 (SINGLE)
3

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Vol. 23-J, Article No. 1, 2025 年 3 月(a) ホーム画面(b) マラソン選択画面(c) 設定画面(d) ラン設定画面(e) 走行画面

図 3: 開発したオンラインマラソンシステムのインタフェース

4.2

評価方法

本実験ではシステムのユーザビリティ及びランニングに対するモチベーション，身体的影響を調べるために以下のアンケート及びデータの収集を行う．

•

Game Experience Questionnaire (GEQ)••

初日及び最終日の心拍数及び速度の計測

User Experience Questionnaire (UEQ)

Game Experience Questionnaire (GEQ)

図 4: 仮想ランナーの推薦方式

ランニングに対するモチベーションの評価はゲームの経験を評価する GEQ アンケートを実施する．GEQ アンケートとはĲsselsteĳn が開発したゲームプレイ後のユーザー体験を測定す
るアンケートである．7 つの「Competence(有能感)」，「Sensory(2) 複数人の仮想ランナーとの競走 (MULTI)

and Imaginative Immersion(感覚的没入感)」，「Flow(没頭)」，「Ten-

実験期間は各条件 7 日間であり，SINGLE は実験初日に仮想

sion(緊張感)」，「Challenge(挑戦感)」，「Negative aﬀect(ネガティブ

ランナーの作成を行った．被験者は本学に所属する大学生である

感情)」，「Positive aﬀect(ポジティブ感情)」などのゲーム経験に対20 代の男性 4 名の被験者に対して実験を行った．

応するアンケート項目を 5 段階のリッカート尺度を用いて評価

4.1 実験手順する．

評価実験の手順を示す. 被験者には「事前評価セッション」,「ラUser Experience Questionnaire (UEQ)

ンニングセッション」,「事後評価セッション」の 3 つのセッショシステムのユーザビリティに関する評価は UEQ アンケートを実ンに分けて 7 日間実験を実施した. 事前評価セッションでは被験施する．UEQ は Laugwitz によって制作されたユーザビリティの者は 1000m のランニングを実施，要した時間と心拍数の計測を

側面 (効率，目立ちやすさ，信頼性) とユーザエクスペリエンス行った. 同時に SINGLE の条件の被験者は音響型 AR ランニング(独創性，刺激) の両方を測定可能な評価指標である．日本語を含支援システムの計測モードを利用して仮想ランナーの作成を行っ

む 30 以上の言語で使用ができ，「楽しい−楽しくない」，「わかりた. 次に条件別のランニングセッションでは，被験者は指定されやすい−わかりにくい」等の計 26 の項目のそれぞれに 1 から 7た条件の下 7 日間ランニングを行う. 被験者にはランニング後にのリッカート尺度を用いて評価を行う．
心拍数及び速度の計測実施した日時と天気の記入を行ってもらった. 事後評価セッショ
ンでは事前評価セッションと同様の 1000m のランニングを実施

Garmin ForeAthlete 235J を用いて取得する．事前評価セッショ

し，ゲーム経験を計測するためのアンケート Game Experience

ン実施時と事後評価セッション実施時の心拍数差及び速度差を求Questionnaire(Game GEQ) [22] とユーザビリティの側面とユー

め，2 つの条件を比較することで身体的影響を調べる．

ザエクスペリエンスの側面の両方を測定可能な評価指標である

User Experience Questionnaire (UEQ) [23] を実施した.
4

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図 5: GEQ の結果

図 7: 速度差の事前事後評価の結果

図 6: UEQ の結果

図 8: 平均心拍数差の事前事後評価の結果

4.3 実験結果

拍数においては，SINGLE よりも MULTI の方が向上が見られた

GEQ の結果

が，有意な差は見られなかった.

GEQ における SINGLE と MULTI の各コンポーネントの平均値

4.4を図 5 に示す.「Competence(優越感)」は MULTI が 0.75 高く，考察

モチベーション向上「Positive aﬀect(ポジティブな影響)」においても MULTI が 0.25

モチベーションに対して，MULTI では SINGLE よりもランニン高くなり，SINGLE と比較して良い結果となった.「Sensory and

グに対する楽しさを示す「優越感」を高め，「ポジティブな 影響」

Imaginative Immersion(感覚的没入)」「Flow(没頭)」では SINGLE

が高まるという可能性を示すことができた. この結果から，対戦と MULTI 共に同じ結果となった. また，他のコンポーネントのする仮想ランナーの人数が一人よりも人数が多いことでモチベー

結果においては SINGLE の方が高い結果となった. 各コンポーネションの向上に繋がる可能性があると考える. しかしながら，「感

ントは正規分布を示していなかったため，Mann-Whitney tests を

覚的没入感」や「挑戦感」等の他の項目に対しては有効性を示すことができなかった. この原因については，今回の MULTI シス

行ったが，いずれも有意差は見られなかった.

テムではユーザ自身が走行中に自分が何番目に走っているかが分

UEQ の結果
UEQ における SINGLE と MULTI の各コンポーネントの評価値

かりにくかったことが競走の緊張感等に影響を与えていたと考を図 6 に示す.「ノベルティ」に関して MULTI が 0.125 高くなえる.

り，SINGLE と比較して良い結果となった. また，他のコンポーネ

身体的影響

ントの結果においては SINGLE の方が高い結果となった. 各コン

ランニングの速度について，いずれの条件も速度の向上は見られポーネントは正規分布を示していなかったため，Mann-Whitney

たが，MULTI よりも SINGLE の走行の方が速度の向上が見られ

tests を行ったが，いずれも有意差は見られなかった.

た. この原因については，今回の評価実験の被験者が少ないこと

心拍数及び速度の事前事後評価の結果

から，SINGLE の条件下にてある 1 名の被験者の記録が大きく伸

図 7 に事前評価セッションと事後評価セッションで実施した

びたことが影響を与えたのではないかと考えている. また，ラン1000m のランニングの速度差を示す.SINGLE の速度の事前事後

ニング中の心拍数については SINGLE よりも MULTI の方が心評価の差の平均は 0.41，標準偏差は 0.46 となり，MULTI の速度

拍数の向上が見られた. このことから，対戦する仮想ランナーのの事前事後評価の平均は 0.21，標準偏差は 0.24 となった.MULTI

人数が増えることで身体への負荷が高まる可能性があると考えらよりも SINGLE での走行の方が速度の向上が見られたが，有意れる.
システムのユーザビリティ

な差は見られなかった. 事前評価セッションと事後評価セッショ
ンの平均心拍数の差を図 8 に示す.SINGLE の心拍数の事前事後

UEQ の結果より，「ノベルティ」の項目にて従来の SINGLE より評価の差の平均は-8.5，標準偏差は 16.03 となり，MULTI の心拍も MULTI の方がスコアが高い結果を得た. このことから，従来

数の事前事後評価の平均は 11.5，標準偏差は 10.28 となった. 心の 1 対 1 で行うランニングよりも対戦する仮想ランナーの人数

5日本データベース学会和文論文誌
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Vol. 23-J, Article No. 1, 2025 年 3 月が増えることでシステムとしての新規性があると考えられる. また，「見栄え」や「明快さ」等の項目にて SINGLE よりも MULTIの方が低いことから，システムのユーザインタフェースには改良の余地があると考えられる.

5 提案システムのユーザビリティ及び提示される仮想ランナーの適切な人数に関する評価実験4 章で述べた評価実験の結果より，複数人での競走においてユーザのランニングに対する優越感が高まりポジティブな影響が
図 9: GEQ の結果あることが確認でき，身体的影響では複数人で行う方が運動負荷が高まることが確認できた. しかし，複数人の仮想ランナーにおいて最適な人数が何人なのかについては明確にはしていなかった．そのため，機能拡張したオンラインマラソンシステムを使用する際に提示される仮想ランナーの適切な人数に関する調査及びシステムのユーザビリティの評価，ユーザへの身体的影響及び心理的影響についての評価を目的とした評価実験を行った．

4 章で述べた評価実験で行なった複数人の仮想ランナーの条件である 5 人との競走の他に，対戦中に出現する仮想ランナーが 4人の場合，3 人の場合の条件との比較実験を本学に所属する大学
生 8 名を対象に実施した．
図 10: UEQ の結果(1) 走行中に出現する仮想ランナー 5 人での走行 (5 人)(2) 走行中に出現する仮想ランナー 4 人での走行 (4 人)(3) 走行中に出現する仮想ランナー 3 人での走行 (3 人)

位置関係に関する理解度アンケート

5.1 実験手順
実験実施期間は 3 週間で行い，各条件とも 1 日目に設定された

本実験では仮想ランナーの位置を足音や息遣いの音声を聞きなが人数の仮想ランナーとの 200m での競走を実施，2〜6 日目に最ら競走を行う．走行中に認識をしやすい仮想ランナーの人数を把低 100m での競走を実施，7 日目に 200m での競走を実施した．

握するために「競走中に仮想ランナーは認識しやすかったか」と毎回の走行後には実施した日時と天気，走行距離，心拍数のア「100m ごとの仮想ランナー更新時の演出は認識しやすかったか」

ンケートを回答してもらい，７日目にはそれに加えて GEQ アンの独自に作成した 2 つのアンケートを 1 から 5 のリッカート尺

ケート，UEQ アンケート，ユーザビリティの数値的な評価が可度を用いて評価を行った．また，その他システムに関する感想を能である System Usability Scale(SUS) [24] を実施した

自由記述で記入してもらった．

5.2 評価方法

5.3

本実験ではシステムのユーザビリティ及びランニングに対するモチベーション，身体的影響を調べるために以下のアンケート及GEQ における各条件 (5 人，4 人，3 人) の各コンポーネントの平びデータの収集を行う．

•

Game Experience Questionnaire (GEQ)•

User Experience Questionnaire (UEQ)•

System Usability Scale (SUS)•

初日及び最終日の心拍数及び速度の計測•

位置関係に関する理解度アンケート

実験結果

GEQ の結果
均値を図 9 に示す．全体的に大きな差は生じなかったが，5 人の条件が「緊張感」と「ネガティブ感情」と「没入感」以外の項目で評価が高い結果となった．「緊張感」と「ネガティブ感情」に関しては中間条件である 4 人が最も低い値となり，「没入感」に関しては全条件で同じ結果となった．また，緊張感の項目においてはどの条件においても低い結果となった．

UEQ の結果
UEQ における各条件 (5 人，4 人，3 人) の各コンポーネントの評
価値を図 10 に示す．人数が少ない条件になるににつれて「明快System Usability Scale (SUS)
システムのユーザビリティに関する評価として UEQ とは別にさ」が増加し，逆に「刺激」に関しては人数が多い条件になるに

SUS アンケートを実施する．SUS は John Brooke が開発したシ

つれて増加していた．他の項目については中間条件である 4 人がステムのユーザビリティの数値的な評価が可能な評価尺度であ

最も低い値となった．「ノベルティ」に関しては 5 人の条件が高る．100 点を基準とした最終スコアとなり，平均点の 68 点より

い結果となった．

低いか高いかによって評価を行う．本実験では独自に日本語訳を

SUS の結果したものを用いて評価を行った．

SUS における被験者ごとの各条件の評価値を図 11 に示す．ユー
6

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図 11: SUS の結果
図 13: 初日及び最終日の心拍数差の結果

5.4

考察

GEQ アンケートの結果より，概ね 5 人の時の結果が良いと言えるが，緊張感の項目において 3 つの条件 (5 人，4 人，3 人) のどの条件においても低い値となった．また，没入感に関しては全ての条件にて同じ値となった．このことより，没入感に影響する
要因は人数の違いではないことや緊張感を持った競走を行うためには人数の違いのみでなく，他の仮想ランナーの認識に影響する要因である音声の種類や演出面についても考慮する必要があると考えられる．

図 12: 初日及び最終日の速度差の結果

UEQ アンケートの結果と SUS アンケートの結果からどの条件でも高い値が多く見られたため，ユーザビリティの高いシステムができたと考えられる．独自で行った位置関係に関する理解度ア

ザビリティを数値的に測る SUS アンケートでは 3 つの条件でのンケートの結果より人数が減るごとに認識のしやすさとわかりや

平均値は仮想ランナーの人数が 5 人の条件で 77.2，4 人の条件ですさが向上していることが確認できる．これは UEQ の結果にも80.3，3 人の条件で 79.4 となり，いずれの条件も基準値である 68現れており，人数が少なくなるにつれて把握しなければならない

点を上回った結果となった．

足音の数が影響し，「明快さ」が増加，「刺激」や「ノベルティ」

初日及び最終日の心拍数差及び速度差の結果が低下しているのだと考えられる．

図 12 に初日と最終日に実施した 200m ランニングでの速度差

初日と最終日の速度差と心拍数差については人数が減るにつれを示す．仮想ランナーの人数が 5 人の条件での速度差の平均て速度差が上昇，心拍数が低下していることが確認できた．このは 0.29，標準偏差は 0.85 となり，4 人の条件での速度差の平均

結果については 4 人での条件で行った週と 3 人での条件で行っは-0.51，標準偏差は 1.24 となり，3 人の条件での速度差の平均

た週の温度がかなり低下したことが影響してしまったのではない

は-0.91，標準偏差は 0.89 となった．

かと考えられる．

図 13 に初日と最終日に実施した 200m ランニングでの心拍数6差を示す．仮想ランナーの人数が 5 人の条件での心拍数差の平均

まとめと今後の展望は 3.13，標準偏差は 26.34 となり，4 人の条件での心拍数差の平本稿ではユーザが競走する際の走行距離や走行回数の選択を自均は 7.13，標準偏差は 24.95 となり，3 人の条件での心拍数差の由にでき，過去の自分や知人の記録だけでなく，不特定多数の平均は 16.38，標準偏差は 22.79 となった．

ユーザとの競走が可能な音響型 AR を用いたオンラインマラソン

位置関係に関する理解度アンケートの結果

システムの開発を行った．さらに開発したシステムのユーザビリ

独自に用意した仮想ランナーとの位置関係に関する理解度へのティ評価及びユーザへの身体的影響に関する評価実験を行った．

評価アンケートについて，「競走中に仮想ランナーは認識しやす

評価実験の結果として，開発したオンラインマラソンシステム

かったか」の質問に対しては仮想ランナーの人数が 5 人の条件

は，概ねユーザビリティの高いシステムといえ, ゲーム体験に関で 2.75，4 人の条件で 2.75，3 人の条件で 2.88 となった．「100mしては仮想ランナーの人数が 5 人の条件が評価が高くなったことごとの仮想ランナー更新時の演出は認識しやすかったか」の質問が確認できた．一方より緊張感を持った競走を実現するためにはに対しては 5 人の条件で 2.75，4 人の条件で 2.88，3 人の条件で出現する仮想ランナーの人数の違いのみでなく，音声や演出など

3.25 となった．また自由記述では人数の違いに関わらずわかりの認識率に影響する要因についても考慮する必要があると考えらにくいや足音以外の音声がほしいなどが挙げられた．

れた．

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日本データベース学会和文論文誌
一般論文

Vol. 23-J, Article No. 1, 2025 年 3 月

今後は，仮想ランナーの認識率向上に向けた検討及びシステム

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の改良と，より大規模な実証実験を実施する予定である．

謝辞
本研究の一部は，科研費 (課題番号：20H04293，22K19837，
23K24955) および京都産業大学先端科学技術研究所（ヒューマン・マシン・データ共生科学研究センター）共同研究プロジェク
ト（M2301）の助成を受けたものである．ここに記して謝意を
表す．

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