情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

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2024/2/28

無理のないエレキギター高速単音ダウンピッキング奏法の習得に向けたリアルタイム運動診断システム
中島 瑛太1

有賀 皓哉1

趙 恒1

奥田 滉大1

内山 幸大1

小澤 嶺斗1

松下 宗一郎1,a)

概要：小型軽量な腕時計型慣性運動センサデバイスによりエレクトリックギターにおける利き手側の演奏運動をリアルタイムにて計測・可視化する情報処理システムを製作した．ギター弦を下方へと連続して弾く高速単音ダウンピッキング奏法について，演奏運動をスムーズさと力強さを表現する運動パラメータを奏者にフィードバックすることで，身体の痛みといった演奏阻害要因の解消を試みた．ここで，演奏のスムーズさを反映するパラメータとしては手首ひねり軸まわりの回転角速度と，これを時間二階微分した角躍度について，それぞれの絶対値を一定時間積算した値の比を用いることで，身体状況の変化を反映した数値が得られることが分かった．一方，力強さについては手首ひねり軸まわりの角躍度の二乗平均平方根値を用いることで，演奏のスムーズさとの両立という視点からの情報を演奏者にフィードバックしている．
そして，演奏初心者であっても視認が容易となる画面表示デザインについて，グラフや数値による無機的な表現と，アバター等を用いた感性的な表現とを比較する運動診断システムを製作し，様々な技量レベルにある奏者による比較実験を実施した．

1. はじめにy6th string

ギターという楽器は張力を作用させた細い糸状の弦を複
1st string

数本配置し，これを手指やピック（plectrum）といった器具で弾くことで音響を生じさせる撥弦楽器の 1 つであり，zポピュラー音楽を中心とした幅広いジャンルの楽曲にて使

sensordevice

用されている．利き手側の手指にて保持されるピックによωxxる撥弦（ピッキング）が広く用いられているエレキギターの演奏では，前腕中心軸に沿った運動軸を有する親指と人

図 1

腕時計型モーションセンサデバイスによる演奏運動計測

差し指の運動がピッキング運動の主体をなしている [1]．一方，ヘヴィメタルといったハードな音楽ジャンルでのエレキギター演奏では，単一のギター弦を高速で下方に向かっ= 144 (288 bpm) sixth string 0 flet, bridge-muteall-down picking

cて弾き続けるオールダウンピッキングと呼ばれる技巧が用~1.67sec~150 sec

いられている．この奏法では利き手側の上下運動を高速にて行いつつギター弦を強く弾く必要があり，力みのある演

図 2

単音高速ダウンピッキングによる演奏譜面

奏運動では腕に痛みが生じるとともに，腱鞘炎や手根管症候群（CTS）といった負傷につながる可能性がある．ここで，Matsushita は奏者の利き手側手首に装着する慣性運

2. 腕時計型モーションセンサによる運動計測

動センサデバイスにより，単音高速ダウンピッキングの実

図 1 に腕時計型モーションセンサデバイスを用いたギ施状況を数値化するシステムとその有効性を報告している

ター演奏の様子を示す．デバイスの総重量は 25 グラムとが，演奏運動のスムーズさとピッキングの力強さの関係性軽量であり，エレキギターの演奏運動に与える影響は極めは明らかとはなっていなかった [2], [3]．て軽微であった．デバイスには 3 軸加速度ならびに 3 軸角速度センサが搭載されており，ピッキング時の衝撃を正確

1a)

東京工科大学コンピュータサイエンス学部
matsushita@stf.teu.ac.jp© 2024 Information Processing Society of Japanに捉えるためにサンプリング周波数を 500Hz 以上としている．また，デバイス上で手首ひねり回転軸（x 軸）まわり

300

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Smoothness SM (a.u.)

20.0

15.0

rough288 bpm
experienced player

trial 1
trial 2
trial 3

Avatar of cicada

Onomatopoeia for diagnosis

10.0

smooth

図 55.0

昆虫型アバターを用いた演奏運動診断画面

降では SM がほぼ一定になっていたことが分かる．このと0.0020406080

100 120 140 160

Time (sec)
図 3き，PS は全ての演奏回にてほぼ一定であった．また，初回（trial1）の演奏では開始約 1 分後に奏者が痛みの発生を報

連続ダウンピッキングによる演奏運動スムーズさの変化告しており，このことに呼応して運動のスムーズさが悪化していることが分かった．続いてダウンピッキング未習得

Picking strength PS (a.u.)

6.0

4.0

8 小節の演奏実験を行なった．図 4 は演奏経験者 1 名と，演奏歴 3 ヶ月以下の初学者 8 名についての SM と PS の数値分布を示したものであるが，演奏経験者がスムーズさを3.0確保しつつ力強さを維持している様子が見て取れる．
experienced
player

2.0

4. リアルタイム演奏運動診断システム

1.00.0

図 4者との比較を行うため，やや低速な毎分 220 回の速度にて220 bpm, 8bars~ 18sec
8 beginners
1 experienced

5.0

数値として計算された演奏運動パラメータを演奏者にリ
アルタイムにてフィードバックするシステムの検討を行
01020304050607080

Smoothness SM (a.u.)

なった．予備実験の結果，数値を文字やグラフにて表示し演奏スムーズさとピッキング力強さの関係た場合，演奏運動に集中している初学者では読み取りに困難が生じることが分かった．そこで，シンプルな図画にての角速度を時間二階微分した角躍度といった運動パラメー

演奏運動の評価結果を伝える方法として，実在する昆虫とタを計算し，PC 等の外部デバイスへワイヤレスにて伝送

いったアバターによるグラフィックス表現を考えた．図 5

することができる [1]．図 2 は単音高速ダウンピッキング

は製作した PC 画面の例であるが，昆虫の鳴き声を簡素なによる演奏譜面例であり，ヘヴィメタル楽曲にて頻出するオノマトペとして図示し，演奏練習中にピッキングの評価6 弦（最も太い弦）を利き手側の親指でミュートしつつ，下を昆虫の位置と擬音にて提示している．

方に向かって連続して弾いている．

3. ピッキング運動の数値評価

5. 結論および今後の展望
本研究ではエレキギターの単音高速ダウンピッキング技

身体運動がスムーズに行われていることを表現する方法

巧について，運動のスムーズさとピッキングの力強さを数としては，加速度や角加速度といった細かな運動の変化値化した上で演奏者に提示するシステムの開発ならびに評に応答する運動信号を速度や角速度で除する手法が報告

価を行なった．今後はその効果を検証するとともに，よりされている [3]．ここで，単音高速ダウンピッキングでは幅広いギター奏法への適用を考えていきたい．

手首ひねり軸まわりの回転運動が主体となっていることに着目し，1 秒間といった一定時間内での角躍度の絶対値

参考文献

積算量を角速度絶対値の平均値で除することでスムーズ[1]さ（Smoothness : SM）の表現を試みた．ピッキングの力強さ（Picking strength : PS）については，ギターから生じる音響との比較から角躍度の RMS 値を用いることとし[2]た．図 3 は高速ピッキングを習得している演奏経験者にて，ウォーミングアップなしの状態から約 150 秒間の連続ダウンピッキングを比較的高速な毎分 288 回の速度で行なった際の SM の挙動を示したものである．ここでは演奏ごとに約 10 分間の休憩を入れていたが，2 回目（trial2）以© 2024 Information Processing Society of Japan[3]松下宗一郎，小松叶芽，田村 黎，加茂文吉： 身体運動の日常的評価に向けたパーソナルモーションキャプチャーデ
バイス：エレキギター演奏の運動学的診断への応用，情報処理学会論文誌，Vol. 64, No. 6, pp. 1123–1133 (2023).
Matsushita, S.: A Wrist-worn Motion Evaluation Systemfor Fast and Powerful Down Picking of Heavy Metal Guitar, Proc. of ACM Int. Symp on Wearable Computers(ISWC ’19), pp. 145–149 (2019).
Matsushita, S.: Wrist-worn Motion Diagnosis Device forHeavy Metal Guitarists, Proc. of IEEE Global Conf, onConsumer Electronics (GCCE2019), pp. 651–652 (2019).

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