情報処理学会 インタラクション 2017
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布の触り心地をインターネット上で伝達するためのシステムの研究
倉岡 あかり1,a)

美馬 義亮1,b)

概要：洋服のネットショッピングでは，予想していた布の触り心地とは異なったものを購入してしまい，失敗する事例が多々ある．この失敗の原因は，インターネットの画面上で洋服の触り心地の度合いを明確に伝達することができないからである．そこで，本研究は購入前にユーザが想像していた洋服の触り心地と，購入後の触り心地のギャップを小さくすることを目的に，対象の洋服に対して他ユーザが主観評価をした値と，このユーザが過去に買った洋服の中で対象の洋服に似ている触り心地のものを表示することで得られる効果を検証・考察した．その結果，他ユーザが主観評価した値の表示と似た触り心地の洋服の表示はどちらも，購入前の想像した触り心地と購入後の実物の触り心地のギャップを小さくすることがわかった．
他ユーザが主観評価した値の表示が最も効果的だった項目は，伸縮性だった．また，似た触り心地の洋服表示が最も効果的だった項目は，通気性だった．今後の展望として，香りや食感，味などのインターネッ
トの画面上で伝達することが困難な商品は，既に購入した他ユーザの主観評価で数値化した値を活用することで，想像と異なる商品を買ってしまう失敗を防げることが判明した．

A Study on a System to Convey the Touch of Cloth over the Internet
KURAOKA Akari1,a)MIMA Yoshiaki1,b)

Abstract: At the cloth online shopping, buyers can make mistakes. They sometimes happen to buy a clothwith a diﬀerent touch than they imagined. The cause of this failure is inability of the Internet to clearlytransmit and represent the touch of clothes. In this paper, a system, which aims to reduce the diﬀerence
between the imagine of the buyer and real touch of a cloth, is proposed. This system also try to use thecloths, which is sold to the user on this shop, by using them to specify the standard of touch feeling. As theresult, to display the subjective evaluation values by other buyers are eﬀective to find the touch of cloths. To
display pictures of cloths, which is owned by the buyer and whose attributes are close to target cloth is also
eﬀective to know the touch of the target cloths. The display of the average value of the values subjectivelyevaluated by other users is the most Items that were eﬀective were stretchy.The item that showed similar
clothing display with similar touch was most breathable. As a future prospect, products that are diﬃcult toclearly transmit and represent the touch of clothes on the Internet screen such as fragrance, texture, taste,
it can be expected to prevent failure to buy products diﬀerent from imagination by using values quantified
by subjective evaluation subjective evaluations of other users who have already purchased products.

1. はじめに1.1 背景れている．ネットショッピングは場所と時間に縛られないため，購入する場所が近くにない人やショッピングに出かける時間がない人にとって便利なものである．

近年，インターネットを通じた商品やサービスの購入 (以総務省 [1] によるとネットショッピングで購入した商品下「ネットショッピング」という) が多くの人々に利用さの内訳では，パック旅行費などの「旅行関係費」が 20.01a)b)

公立はこだて未来大学
Future University Hakodateb1013216@fun.ac.jp
mima@fun.ac.jp© 2017 Information Processing Society of Japan％と最も高く，次いで「衣類・履物」が 11.3 ％，「家電・家具」が 10.6 ％となっている．本研究では，このうち一番身近で手軽な「衣類」のネットショッピングについて注目

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した．
インターネットでの衣類の購入は家電製品や書籍の購入とは異なり，画面上だけではその質感の判断が付きにく
く，失敗することが多々ある．中村ら [2] によると，ネットショッピングの失敗理由は，「思ったより安っぽかった」
が 49.2 ％で最も多く，次いで「サイズが合わなかった」が47.4 ％，「生地感が予想していたものと違った」が 41.5 ％であった．普段，店舗に足を運んで洋服を購入する際，購入者は洋服のデザインや色合い，布の触り心地，着心地などを見て購入できる．しかし，ネットショッピングでは実際に自分の指で触って確かめることができないため，失敗することが多くなると予想する．そこで本研究では，この失敗理由のうち「生地感」を対象とし，布の触り心地をインターネット上でも正しく伝達する手段を考案・検証した．

1.2 問題提起と解決方法
洋服のネットショッピングでは，表示された写真のみから実際に触った際の触り心地や生地感を正しく想像することは難しい．このため既存のネットショッピングサイトでは，洋服の風合いや生地の説明をしているものが多い．だ
が，それは「柔らかい生地」や「ほどよいラフさ」などの曖昧な表現のものが多く，どの程度の柔らかさ・ラフさなのかが明確ではない．この不明確さがネットショッピングの問題と考えた．
本研究では，数値による表現方法を用い，洋服の厚さ，堅さ，通気性，表面の粗さ，伸縮性の 5 つの評価項目について，購入済みのユーザから評価を受ける．その数値化された値の平均値 (以下，平均評価値と呼ぶ) を購入画面で表示することで，この洋服の厚さなどの 5 つの評価項目の程度を明確にする．また，平均評価値のみでは，ユーザごとに評価の基準が異なると予想し，評価値の正規化を試みた．さらに，過去に対象ユーザが購入した洋服の中に，今購入しようとしている洋服の平均評価値に近い平均評価値の組み合わせのものがある場合，その洋服を「似た触り心地の洋服」として表示することにより，さらに洋服の厚さなどの程度を伝達しやすくすると予想した．

1.3 研究目標
本研究では、以下を研究目標とする．
ユーザが，インターネット上でも洋服の触り心地を正しく想像できることを目的として，1) 他ユーザによる評価値を表示すると，Web サイト上の洋服の触り心地をより正確に伝えることができるか．

2) 過去に購入した洋服の中の似た触り心地のものを表示
すると，Web サイト上の洋服の触り心地をより正確に伝えることができるか．
以上の 2 点を検証，考察する．

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2. 関連研究2.1 力学特性による布風合いの客観評価システム
川端の研究 [3] は布風合い (人が布を触った際に感じる布の性格) について職業的熟練者が判断する過程を分析し，それを参考に布の客観評価システムを開発するものである．
熟練者はまず手で布の力学的性質と表面の性質を感知し，これより布の基本的ないくつかの性格を表す，こし，ぬめり，ふくらみ，しゃり，はり，きしみの 6 つで風合い感覚の強さを判断した．これらの属性に関して，風合いの標準化と数値化を行い，客観評価システムを開発した．この客観評価システムは，布のせん断特性や曲げ特性，圧縮特性などの力学特性をシステムで測定することから客観的な基準を提供できるため有用であった．しかしこの研究は，専用の測定装置を用いて力学特性での標準化と数値化を行っているため，ネットショッピングを利用する物理特性の測定装置を持たない一般の購入者を対象とすることはできない．

2.2 オノマトペを用いた触り心地の分類手法
早川らの研究 [4] では，先述の川端の研究とは対極で，一般人の使う表現の中でもオノマトペに注目し，触り心地の分類手法を提案した．この研究は布だけではなく，紙，ゴム，樹脂，皮などの素材も実験対象であった．実験は選定したオノマトペに対し，大きさ感，摩擦感，粘性感という触感の印象に関する 3 つの評価軸を設定し，それらに対して 5 段階の主観評価を行った．主観評価によって得られた各オノマトペの大きさ感，摩擦感，粘性感の平均値を用いて主成分分析を行い，触相図を作成した．結果，触相図
では素材ごとにまとまって分布していることや，「じゃりじゃり」や「じょりじょり」などの粗い語と「つるつる」や「すべすべ」などの滑らかな語が対称に位置していること，オノマトペの第一母音が “e” の語はゴム系で柔らかい触感覚イメージを引き起こすなどが判明した．その他にこの触相図の利用法として，触り心地推奨システムというものを提案している．触相図を利用することにより，感性的印象にある程度沿った触材料をユーザーが検索することが可能になる．例えば，ユーザーにとって，「よりすべすべ」した触材料を推奨する場合，ある材料の位置から触相図上で「すべすべ」方向に移動させて他の材料を検索することができる．この研究は，一般の購入者が使用するオノマトペを用いることができるため，ネットショッピングへの応用に適している．だが今回は布以外の素材も対象であったため違いがはっきりし，オノマトペで表現することができたが，対象を布のみにするとオノマトペによる表現の違いは曖昧になり，判断が難しくなると考えた．

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2.3 AR を利用した衣類カタログ
小谷野の，布地サンプルと AR を用いた触れる衣類カタ
ログを開発した研究 [5] は，布地サンプルをスマートフォンなどのカメラで撮影すると布地の上に衣料品のイメージが浮かび上がり，あたかも実際に当該商品に触っているかのような感覚を与える仕組みである．この仕組みによって，通販では伝えられない「素材感」や「触り心地」などを顧客に訴求できるため，購買率アップなどにもつながりそうだと考察している．この研究は，衣料品の触り心地を想像するのに非常に適している．しかしその衣料品と同じ布地が手元にないと布地サンプルは作れないことが欠点である．

3. システム提案と実装
3.1 問題提起
既存の洋服のネットショッピングは，商品の写真や説明，サイズ，綿 100 ％などの素材，生産地などの情報が載せられている．購入者はその情報を見て，購買の意思決定をする．だが，実際に届いた洋服は写真で見たより薄くて安っぽい生地であったり，全く違う生地だったりという失敗が多々ある．したがって，洋服のネットショッピングでは，実物の触り心地や生地感を正しく想像できないことが問題である．その理由は，曖昧な表現での説明が多く，厚さ，堅さ，通気性，表面の粗さ，伸縮性などの程度が明確にわからないからだと仮定する．

3.2 解決方法
3.1 で述べた問題を解決する方法として，以下の 2 つの方法を用いる．
図 11) 厚さ・堅さ・通気性・表面の粗さ・伸縮性の 5 つの評
価項目を設け，ユーザに 1〜7 の数値で主観評価をさせる．その評価値の平均 (平均評価値) を購入時に用いシステムの使用の流れ

Fig. 1 Flow of using systemする．

る画面に表示する．

2) 過去にユーザが購入した洋服の中に，今購入しようと3.4 評価項目の選定している洋服の平均評価値に近い平均評価値の組み合

本システムでは，洋服の評価項目に厚さ・堅さ・通気性・わせのものがあった場合，その洋服を「似た触り心地表面の粗さ・伸縮性の 5 つを選定した．この項目に至ったの洋服」として購入する画面に表示する．

過程を述べる．まず，丹野らの研究 [6] で，布の風合いを評価する指標を出していた．その指標は，薄厚感と堅柔感

1) で触り心地の程度を数値化したことで，厚さなどがどと清潔感と粗滑感の 4 つだった．このうち，清潔感は大きのくらいなのかを想像することができる．2) により，実際な差が生じないという理由で，重要ではないと判断し，省に持っている洋服と比べることができるため，1) よりさらいた．だが，薄厚感と堅柔感と粗滑感の 3 つだけでは想像に洋服の厚さなどの程度を明確にする．

及び評価が難しいと考え，布地の書籍を参考に他の評価項目を足した．通気性や伸縮性，糸密度，湿り気感などが出

3.3 提案システムの概要
提案システムの使用の流れを図 1 に示した．てきた．その中で，数値で評価しやすく，一般の人でも想像しやすい項目を選定し，現在の評価項目になった．

ユーザは，購入画面の平均評価値や似た触り心地の洋服を見て，洋服の触り心地の程度を理解する．購入後は，次にこの洋服を買う人のために洋服の触り心地を数値で評価

3.5 基本サンプル
本システムで洋服を購入する際や購入した服を評価する
際は，図 2 の基本サンプルを手元に置いて行う．これは，© 2017 Information Processing Society of Japan373

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図 4

似た触り心地の洋服の判断基準

Fig. 4 Evaluation criteria of similar touching clothes
図 2 基本サンプル

Fig. 2 Basic sample

図 5

比較中の購入画面

Fig. 5 Purchase screen under comparison

3.7 似た触り心地の洋服
図 3

評価値のユーザによる偏り

Fig. 3 User’s bias of evaluation value

ユーザが既に購入済みの洋服でかつ，似た触り心地の洋服を表示する．まず，似た触り心地の洋服だと判断する基準について述べる．対象の洋服のユーザ特性を踏まえた平均評価

厚さなどの 5 つの評価項目それぞれの評価値 1 と 7 の布を提示している．ユーザはこの基本サンプルを基準にして 5値を ⃗a = (a1 , a2 , · · · , a5 )，対象の洋服以外の洋服のユーザ特性を踏まえた平均評価値を ⃗b = (b1 , b2 , · · · , b5 ) とする．⃗a とつの評価項目に対して 1〜7 の数値で評価する．

⃗b の距離を dist(⃗a, ⃗b) = max(|a⃗1 − b⃗1 |, |a⃗2 − b⃗2 |, · · · , |a⃗5 − b⃗5 |)とすると，dist(⃗a, ⃗b) ≤ 2 のとき，似た触り心地の洋服とし3.6 ユーザ特性値を踏まえた平均評価値の算出方法た．例えば，図 4 ではこの洋服のユーザ特性を踏まえた平購入画面では，その洋服の平均評価値を表示する．これ

均評価値は 3,5,4,6,3 であった．そのため，この商品の似たは，5 つの評価項目について，既に購入済みの複数のユー

触り心地の洋服は，ユーザ特性を踏まえた平均評価値が 1〜ザに 1〜7 の数値で評価させ，その平均値を 5 つそれぞれ5，3〜7，2〜6，4〜7，1〜5 に全てあてはまるものである．

出したものだ．布を想像及び評価する際の基準は基本サン

このように，似ている触り心地の洋服だと判断されたもプルによって定めた．だがユーザごと，評価項目ごとに感のは，購入画面の右側に表示され，その似ている洋服をク覚の差はあるだろうと予想した．例えば，図 3 で商品番号リックすると，その洋服のユーザ特性を踏まえた平均評価

1〜6 の洋服の厚さに対する評価値の差を見てみる．

値が赤いボタンで表示される (図 5)．似ている触り心地のA さんは平均より厚く感じやすい特性がある．一方，B洋服の数値である赤いボタンと，これから買おうとしていさんは平均より薄く感じやすい特性がある．この両方にる洋服の数値である灰色のボタンを比較し，対象の洋服の「平均評価値は 2 である」と表示しても，A さんと B さん触り心地を想像してもらう.とでは捉え方が異なってしまうだろう．そこで，A さんには平均よりも大きめの数値，B さんには平均よりも小さめ3.8 開発環境の数値を表示する．つまり，ユーザの厚く感じやすなどの本ツールの開発には，クライアントサイドは HTML/CSS，特性を考慮し，ユーザごとに少しずらした数値を表示する．

JavaScript を用い，サーバサイドでは CentOS 上においてこれが，ユーザ特性を踏まえた平均評価値である．ユーザ

Apache(2.4.6)，Ruby(version 2.3.1) を用いて実装を行った．

特性を踏まえた平均評価値の算出方法は，平均評価値を y軸に，ユーザがこれまでに評価した値を x 軸にマッピングしたグラフから回帰分析を行い，最小自乗法によって近似

4. 評価実験
4.1 目的直線を出す．最小自乗法によって出た直線は，このユーザ

本実験は，以下の 2 つを検証することを目的とする．の特性を表すものとする．この直線を使用して，ユーザ特1) ユーザ特性を踏まえた平均評価値の表示は，実物の洋性を踏まえた平均評価値を算出する．

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服の触り心地と想像上の洋服の触り心地のギャップを

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減らすことができるか．

表 12) 似た触り心地の洋服の表示は，実物の洋服の触り心地と想像上の洋服の触り心地のギャップを減らすことが想像と実物の評価値の差 (全体)

写真のみ

1.4

写真+平均評価値

0.9

写真+平均評価値+似た触り心地0.8

できるか．

4.2 日時実験は 2016 年 11 月 22 日〜12 月 19 日に，1 人約 30 分を 2 回行った．

4.3 対象対象となる被験者は，学部 4 年の大学生の女性 12 名である．このうち，10 名は洋服のネットショッピングの経験がある．被験者を女性のみにした理由は，安永ら [7] によると女性の方が男性よりも洋服に関心を持つ傾向があるため，より正確な評価をすることができると予想したからである．

4.4 方法
実験の流れを以下に示した．

1 回目 (約 30 分)
1) 洋服の写真を PC で表示し，被験者はその写真のみで洋服の触り心地を想像し，想像した触り心地を 5 つの評価項目に対して 1〜7 の数値で評価する．(合計16 枚)
2) 1) で写真として表示していた洋服の本物を手元に置き，触り心地を 5 つの評価項目に対して 1〜7 の数値で評価する．(合計 16 枚)

2 回目 (約 30 分)
1) 本システムを使用し，洋服の写真とユーザ特性を踏まえた平均評価値を表示し，被験者はその 2 つを見て洋服の触り心地を想像する．(合計 5 枚)2) 1) で表示していた洋服の本物を手元に置き，触り心地を 5 つの評価項目に対して 1〜7 の数値で評価する．

(合計 5 枚)3) 本システムを使用し，洋服の写真とユーザ特性を踏まえた平均評価値と似た触り心地の洋服を表示し，被験者はその 3 つを見て洋服の触り心地を想像する．(合計 5 枚)

4) 3) で表示していた洋服の本物を手元に置き，触り心地を 5 つの評価項目に対して 1〜7 の数値で評価する．

(合計 5 枚)4.5 結果4.5.1 想像と実物の評価値の差
実物を触る前の想像上の触り心地の評価値と，実物を触った際の評価値の差を表 1 に示す．これは，各被験者の評価した値の差の絶対値を平均した数値である．
「写真の© 2017 Information Processing Society of Japan

図 6

各評価項目の想像と実物の評価値の差

Fig. 6 Diﬀerence between imaginary and actual evaluation values for each evaluation item

み」は，PC 上の写真のみで洋服の触り心地を想像した値と，実物を触った際の触り心地を評価した値の差である．
「写真+平均評価値」は，写真とユーザ特性を踏まえた平均評価値を PC で表示し，それを見て想像した洋服の触り心地の値と，実物を触った際の触り心地を評価した値の差である．「写真+平均評価値+似た触り心地」は，写真とユーザ特性を踏まえた平均評価値と似た触り心地の洋服を PCで表示し，それを見て想像した洋服の触り心地の値と，実物を触った際の触り心地を評価した値の差である．また，想像する際に見せた写真に写っている洋服は，実物と同じ洋服である．
表 1 によると，厚さ〜伸縮性の 5 つの評価項目全体では，ユーザ特性を踏まえた平均評価値を加えることで写真のみより 0.5 想像と実物のギャップを減らすことができた．また，似た触り心地の洋服の表示は 0.1 減らすことができた．
次に，各評価項目ごとの想像と実物の評価値の差を図 6に示す．
各評価項目ごとに見ていくと，ユーザ特性値を踏まえた
平均評価値の表示に関して，厚さは 0.4，堅さは 0.4，表面の粗さは 0.7，伸縮性は 0.9 減らすことができた．通気性のみ差を減らすことはできなかった．似た触り心地の洋服の表示に関しては，厚さは 0.2，堅さは 0.1，通気性は 0.4，伸縮性は 0.1 差を減らすことができた．表面の粗さのみ差を減らすことはできなかった．

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4.6 評価表面の粗さ以外で効果が見られた．そして，ユーザ特性を4.6.1 平均評価値の表示に関する評価踏まえた平均評価値の表示と似た触り心地の洋服の表示を4.5.1 の想像と実物の評価値の差の結果より，ユーザ特性組み合わせた本システム全体としては，想像上の触り心地値を踏まえた平均評価値の表示が最も効果的だった評価項と実物の触り心地のギャップを減らすことができた．この目は伸縮性だった．2 番目に効果的だった評価項目は表面ように，写真のみでは明確に程度が伝わらないこと，例えの粗さだった．3 番目に効果的だった評価項目は厚さと堅ば香りや食感，味を伝えたいネットショッピングでは，数さだった．伸縮性と表面の粗さに関しては，写真のみでは値化によって，失敗を減らす効果が期待できる．

全く想像がつかないため，数値があると想像しやすいという被験者のコメントが多かった．これより，写真のみでは参考文献

ほぼ想像することができない項目に関しては，平均評価値[1]の表示の効果が見られるとわかった．一方，効果が見られなかった通気性に関しては，表面がつるつるとしたポリエ
ステル 100 ％などの洋服は「通気性あり」と評価する被験[2]者と「通気性なし」と評価する被験者がいた．そのため，評価値のばらつきが激しかったと予想する．このような性[3]

質の判断にばらつきの出やすい洋服を除くと，ユーザ特性を踏まえた平均評価値の表示は効果が見られた．従って，[4]

通気性に関しては，間違えやすい洋服をあらかじめ説明し，このようなばらつきをなくす必要がある．

[5]

4.6.2 似た触り心地の洋服の表示に関する評価
4.5.1 の想像と実物の評価値の差の結果より，似た触り[6]

心地の洋服の表示が最も効果的だった評価項目は通気性だった．2 番目に効果的だった評価項目は厚さだった．3
番目に効果的だった評価項目は堅さと伸縮性だった．通気性は，4.4.1 でも述べたように，被験者の評価値のばらつき[7]

総務省統計局統計調査部消費統計課調査官 佐藤 朋彦:「ネットショッピングの実態を探る！！〜家計消費状況調
査 調査開始から 3 ヶ月間の結果より〜」，統計 Today，
No.96，総務省統計局 (2015)．
中村雅章，矢野健一郎: 「消費者の個人属性が服のネットショッピングとリスク削減行動に及ぼす影響の考察」，
Vol.10，133-163，中京ビジネスレビュー (2014)．
川端季雄: 「布の風合いとその客観評価システムの開発について」，Vol.64，No.3，p.156-163，色材協会誌 (1991).
早川智彦，松井茂，渡邊淳司: 「オノマトペを利用した触り心地分類手法の提案」，Vol.15，No.3，日本バーチャルリアリティ学会論文誌 (2010)．
小谷野さとみ，椎尾一郎: 「布地サンプルと AR を用いた触れる衣服カタログ」，A1-3，お茶の水大学，情報処理学会 インタラクション (2014)．
丹野匡貴，伊藤紀子，阪田真己子: 「布の風合いを表す感性語と視覚・触覚との関連」，27th，P3-5，日本認知科学会大会発表論文集 (2010)．
安永明智，野口京子: 「ファッションへの関心と着装行為に関する基礎的調査研究」，17 pp．129-137，ファッションビジネス学会論文誌 (2012)．

が目立った．そのため，平均評価値は正しい数値を表示することができなかったが，似た触り心地の洋服は，実物を触りながら比較するため，「通気性あり」がどういうものなのかが明確になったたり，効果が表れたのではないかと予想する．一方，効果があまり見られなかった表面の粗さと伸縮性については，平均評価値の表示の際にすでに効果があったため，似た触り心地の洋服の表示では小さな効果しか見られなかったのではないかと予想する．また，似た触り心地の洋服の中でも，対象の洋服は A の洋服より通気性があり，B の洋服より通気性がないと数値は出ているが，被験者は A より B の方が通気性があると感じ，混乱したというコメントもあった．そのため，数値の信頼度が高い洋服のみを表示するなどの対策が必要だと感じた．

5. まとめと今後の発展
本研究では，洋服の触り心地をインターネット上でも正しく伝達することを目的に，人の感覚の数値化を行った．
数値化された洋服の触り心地をユーザに伝えるため，以下の 2 つのアプローチ方法を提案した．

• ユーザ特性を踏まえた平均評価値の表示• 似た触り心地の洋服の表示
ユーザ特性を踏まえた平均評価値の表示は，通気性以外で効果が見られた．また，似た触り心地の洋服の表示は，© 2017 Information Processing Society of Japan376