情報処理学会 インタラクション 2013
IPSJ Interaction 20132013-Interaction (13INT018)
2013/3/2

触察行動を誘引するテクスチャ:
テクスチャの際立ちが触察を誘引・決定する
永野

光1

岡本

正吾1

山田

陽滋1

概要：日常生活の中で，ふと目にした素材についつい触れてみたいと感じることがある．本研究は，このような素材による触察行動の誘引を取り扱う．われわれは，素材により誘引される触れ方の違いに着目し，
触察行動誘引のメカニズムに関する仮説を立て，実験を通してこの仮説を検証した．仮説は，1) テクス
チャの要素（粗さ，温冷，摩擦，硬軟，凹凸，光沢知覚の 6 種の特徴）のいずれかが際立った素材は触察行動を誘引し易く，さらに，2) 誘引される触察行動はテクスチャの際立ち方の違いに影響される，である．
実験では，官能評価実験から 36 種類の素材のテクスチャを測定した．また，参加者が素材に触れる際の行動を計測するとともに，得られた結果に対しクラスタ分析を適用することで，誘引される触れ方を 4 種に分類した．そして，テクスチャと触察行動の関係を表す確率モデルを構築し，確率推定を行った．その結果，際立ったテクスチャを有する素材は，特定の触れ方を誘引する確率が高いことが明らかになった．

Haptic Invitation of Textures:
Perceptually Prominent Textures Invite and Determine Human Touch Motions
H IKARU NAGANO1S HOGO O KAMOTO1

YOJI YAMADA1

Abstract: Some textures and materials invite human touch in daily life. Such phenomena are called haptic invitation.
In this article, we tested the hypothesis that the textures with perceptually prominent properties favorably invite specifictouch motions. We conducted sensory evaluations of 36 textures to acquire their perceptual properties. Furthermore,
we recorded human touch motions elicited by these textures and extracted four touch modes using a clustering method.
We developed a Bayesian network model that represents probabilistic relationships between texture-invited touch motions, touch modes, and perceptual properties of textures. The model substantiated that the textures with perceptuallyprominent properties frequently invite specific touch motions that are suitable for examining those properties. These
results support our hypotheses.

1. 序論(haptic invitation) を理解すると共に，工学的に利用可能な技術とすることを目指している．

日常生活の中で，素材についつい触れてみたくなるとい

これまでに，限られた因子を組み合わせることにより，う体験を，誰しもがしている．例えば，適度な触刺激が期

触察行動を誘引する素材やオブジェクトを設計する方法が待できる凹凸のある表面や，非常に滑らかな触り心地の皮確立され始めている．Nagano ら [1], [2] は，素材の物理・革，適度な弾力のシリコンゴム表面などが，触察行動を誘

材質感因子の組み合わせによって，触察行動を誘引する度

引する素材と成り得る．このような触察行動を誘引する素合の 7–8 割を設計可能であると報告した．また，素材表面

材は，ついつい手を伸ばしたくなる商品の開発や，人の好の光沢や，加工された溝の形状が触れてみたさに強く影響

奇心を刺激するデザインに利用できる可能性を秘めていする一方，素材表面の色の影響はほとんどないことを明らる．そこで，われわれは，素材による触察行動の誘引現象

かにした．Klatzky と Peck [3] は，表面の粗さに関して，人はより滑らかな表面を有するオブジェクトに触れてみたい1名古屋大学大学院工学研究科
Graduate School of Engineering, Nagoya University© 2013 Information Processing Society of Japanと感じると報告した．

133

触察行動を誘引する確率の高い素材の設計が可能になり

細を，以下に記す．

つつある一方，「なぜ触れてみたくなるのか？」という根本的な疑問への理解は深まっていない．われわれは，素材に2.1 実験 1: 6 種のテクスチャの測定

よって誘引される触れ方が異なるという報告 [4] が，触察

2.1.1 タスク: 官能評価

行動の誘引現象を理解するための重要な糸口になると考え

実験 1 では，参加者は，一つずつ提示される試料（素る．Nagano ら [4] は，素材が誘引する触れ方 (なでる・押材）を 6 種の 7 段階尺度を用いて評定した．尺度は，「凹す・擦るなど) の違いに着目し，素材に触れる際の行動量

凸のある (uneven) - 凹凸のない (flat)」，「粗い (rough) - な（接触時間，なぞり速度など）より触れ方を分類した．そしめらか (smooth)」，「硬い (hard) - 軟らかい (soft)」，「温かて，誘引される触れ方は，素材によって異なることを明らい (warm) - 冷たい (cold)」，「滑り難い (sticky) - 滑り易かにした．このことから，触察行動誘引のメカニズムに関い (slippery)」，「光沢のある (glossy) - 光沢のない (gloss-

する次の仮説を立てる．

less)」の 6 種とした．実験用の評価シートには，日本語と仮説 1: 際立ったテクスチャを有する素材は触察行動を誘

英語を併記した．6 種の評価項目は，素材のテクスチャ (素引する確率が高い．

材表面の物理的特性の知覚) を構成する次元の中で，触覚

仮説 2: 誘引される触れ方は際立ったテクスチャの違いにおよび視覚的な 6 種の次元に基づき決定した [8]．

影響される．

実験中は，Fig. 1a に示すように，140 mm × 140 mm の正例えば，非常に軟らかな素材は，硬い素材に比べ，押すよ方窓を持つ樹脂平板を試料上部に配置した．参加者からはうな触れ方を誘引する傾向があると予想する．この仮説を試料の断面は見えず，表面のみを見て，試料に対する印象

実験を通じて検証することで，触察行動の誘引現象の理解を評価した．試料の見え方が変化することを避けるため，を深める．

実験中は，参加者がむやみに頭部を動かすことを禁止した．

本稿では，素材のテクスチャ (粗さ感・硬軟感・光沢感など) と，それらの素材が誘引する触察行動の統計的な関参加者ごとの試料の提示順と，試料ごとの評価項目の提示
順は，すべてランダムとした．

係を特定する．皮革・布・木材などの多様な素材のテクス

試料への 7 段階評価に，1 から 7 の値を付与した後，各チャを，官能評価実験を通して測定する．また，素材に触項目への値を参加者ごとに標準化し，試料ごとの 6 種の評れる際の行動量を計測し，それらから素材への触れ方を分

価項目の値を算出した．

類する．そして，素材のテクスチャ，計測された行動量，

2.1.2 試料: 36 種の素材

および分類された触れ方の関係を表す確率モデルを構築す

実験に用いた試料は，Fig. 2 に示した 36 種の素材である．構築されたモデルを用いることで，テクスチャの際立る．これらの 36 種は，6 種の評価項目への値がばらつくよ

ちと，誘引される触察行動・触れ方の関係を統計的に調査

うに，選定された．ファーなどのかさ高く非常に軟らかなし，仮説を検証する．

試料から，人工芝などの表面が非常に粗い素材まで，幅広

これまでにも，素材やオブジェクトへの触れ方に関する研究報告が存在する．例えば，Lederman と Klatzky [5] は，

い触感の素材を含めた．柔軟素材は樹脂平板に両面テープを用いて固定した．

オブジェクトの硬軟や重量などの特徴を調査するとき，特徴の違いによって触れ方が異なることを明らかにした．他にも，Peine ら [6] は軟体物質中のしこりの触診動作について，また，Kunesch ら [7] は物体の形状や素材のテクスチャa) Sample displayed in Experiment 1

を触察する際の指の移動速度について，それぞれ報告してWhite plastic plate

いる．しかしながら，触察行動を誘引する素材と，触察行Sample texture

動の関係性はこれまでに調査されておらず，本研究がその第一報である．

2. 実験内容
本研究では，2 種の実験を行った．実験 1 では，参加者

Side view

140 mm
150 mm

140 mmb) Samples displayed in Experiment 2
White plastic plate

は，素材の官能評価を行い，その結果から素材のテクス
チャを求めた．実験 2 は，誘引される触察行動の観察実験である．カメラおよび力覚センサを用いて，参加者の触察
行動を計測した．実験は，名古屋大学工学部倫理部会の承認を得て実施され，参加者は，公募によって選ばれた 20 歳

140 mm
140 mm 20 mm
図1

試料の提示方法

Fig. 1 Presentation method of materials

前後の日本人大学生 14 名であった．それぞれの実験の詳© 2013 Information Processing Society of Japan

134

2 mm

2 mm

2 mm

2 mm

Woven linen

Wovenrush grass

Soft fake fur

2 mm

2 mm

2 mm

2 mm

2 mm

Magnoliawood

Oak wood

Sapelli wood

Cork board

Fine woven
straw

2 mm

2 mm

2 mm

2 mm

Fake cowhide Fake alligator
hide

Fake woven
leather

Fake suede

2 mm

2 mm

2 mm

2 mm

Mosaic tile

Glossyvinyl sheet

Glosslessvinyl sheet

Cotton cloth

2 mm

2 mm

2 mm

Short hair
fake furLong hair
fake fur

Fake boa

2 mm

2 mm

2 mm

2 mm

Mirror plate

Iridescent
sheet

Satin

2 mm

Denim

Pyramidrubber matting

2 mm

Fine
Japanese paper

2 mm

Aluminum foil
cloth

2 mm

2 mm

2 mm

Crumpled
paper

Corrugatedpaper

Wall paper

図2

Coarse woven
straw

2 mm

2 mm

Felt

2 mm

2 mm

Performed
aluminumWoven
wire mesh

2 mm

Artificial grassSponge

2 mm

Towel

実験に用いた 36 種の素材

Fig. 2 Thirty six materials used in experiments

2.2 実験 2: 触察行動の計測

つぎのように決定した．3 種の内の 1 種は，誘引の度合が2.2.1 タスク: 触れてみたい素材に触れる大きい上位 12 種の試料より選択した．さらに 1 種を，下実験 2 では，参加者は，Fig. 1b に示すように提示された位 12 種の試料より選択し，最後の 1 種は，残された 12 種

3 種の試料のうち，最も触れてみたいと感じる 1 種に自由の試料より選択した．こうすることにより，誘引の度合がに触れた．試料 1 種のみを参加者に提示した場合，参加者

大きい試料が，一試行で同時に提示されないようにした．

は強制的に試料に触れなければならず，誘引される触察行

以上により決定される 12 組を用いて，12 試行を行った．

動を自然に計測することはできない．そこで，参加者に 3

その後，そこで触れられなかった 24 種の試料を用いて，上種の試料を提示し，その中から 1 種を選択させることで，観察される触察行動の不自然さを緩和した．また，参加者には，実験の開始まで目を閉じ，実験開始のビープ音と同時に目を開けるように指示した．

CameraX

2.2.2 誘引の度合に基づく試料の組み合わせZ

ある試行において，参加者に同時に呈示する 3 種の試料

Metal plate

Side View
Textureの組み合わせは，試料が触察行動を誘引する度合を用いて決定した．触察行動を誘引する度合は，触れてみたさに関して試料を順位付けし，その結果に対し正規化順位法を適用することで算出した [1], [2]．参加者らは，同時に提示さWhite plastic plate
MarkerX

れる 36 種の試料を順位付けた．これらの度合は，5 名の大学生による予備実験を通して，あらかじめ測定すると共に，本実験での参加者からも測定した．度合は，参加者ご

Six-axis dynamic force sensor

Y Z
Texturesとの度合の平均とし，本実験において新たな度合が測定されるたびに，更新された．
一試行の中で同時に呈示される 3 種類の試料の組合せを© 2013 Information Processing Society of Japan

図 3 Measurement of touch motions to textures

Fig. 3 素材への触察行動の計測

135

述と同様の手順により，再度 8 組の試料群を構成し，さららかな」の評価値は-1.1 であり，-0.43 よりも小さい．そのに 8 試行を行った．以上の結果，参加者ごとに，20 種の試ため，soft fake fur の粗さ感 (Micro Roughness) は，「なめら

料への触察行動を計測した．参加者ごとの，試料群の組みか (smooth)」と分類された．以下に示すように，6 種の特合わせと試料の配置位置は，すべてランダムとした．

徴量を 3 値化した．

2.2.3 計測方法
実験 2 では，試料に触れる際の参加者の触察行動を計測

Macro Roughness: Flat, middle, or uneven
Micro Roughness: Smooth, middle, or rough

した．Fig. 3 に示すように，カメラ (Firefly MV, Point Grey

Hardness: Soft, middle, or hard

Research Inc., Richmond, Canada, 640 × 480 pix, 60 fps) を

Warmness: Cold, middle, or warm

用いて，指の位置情報を計測した. 指の位置は，利き手中指

Friction: Slippery, middle, or stickyの第三関節付近に貼りつけたマーカの位置とした．また，

Glossiness: Glossless, middle, or glossy

Fig. 3 に示すように，人が試料に触れる際の接触力は 6 軸力

3.1.2 触察行動を表す特徴量

覚センサ (MINI 2/10, BL AUTOTEC. LTD., Kobe, Japan) を

触察行動は，カメラおよび力覚センサを用いて，計測さ用いて計測した．6 軸力覚センサは試料を固定したアルミれた．われわれは，計測結果より 11 種の特徴量を算出しニウム平板の下に配置され，試料への指の接触力は，50 Hz

た．各特徴量は，参加者ごとに標準化し，テクスチャ同様のサンプリング周期で計測した．

に基準値 (-0.43, 0.43) を用いて 3 値化した．抽出された特3. 触察行動とテクスチャの関係を表す確率モ
デルの構築

徴量と，それらが取り得る状態は以下の通りである．

Time before Touch: Short, middle, or long試行を開始した時刻から，参加者の指が最初に試料に接素材のテクスチャと触察行動の関係を調査するため，そ触した時刻までの経過時間を Time before Touch と定義しれらを相互に推定可能な確率モデルを構築する．同じ素材た．例えば，ある参加者の計測結果に関して，cork board へ

であっても，触れ方がいつも同じとは限らないため，テクの標準化された Time before Touch の値は 2.2 であり，0.43

スチャと触察行動の関係を確率的に表現する．

よりも高い．そのため，cork board の Time before Touch の本研究では，確率モデルの構築にベイジアンネットワー

状態は「long」と分類した．

クを採用した．素材のテクスチャと触察行動の間の因果関

Contact Time: Short, middle, or long

係を事前に仮定せず，計測された値を用いてネットワーク

z 方向の力が閾値より大きいとき，参加者が試料に触れての構造を学習する．そして，構築されたモデルを解析するいると判断し，その間の経過時間を Contact Time と定義しことで，素材のテクスチャと触察行動の関係を理解する．

た．Contact Time は，「long」，「middle」，そして「short」の 3

また，観察された特徴量を証拠として用いることで，観察値に離散化された．例えば，ある参加者において，crumpled

されていない事象の状態の推定が可能である．例えば，特paper への標準化された Contact Time の値は-1.1 であった定の触察行動に関係する特徴量を証拠として用いることため，「short」と分類された．

で，その触察行動を誘引する確率の高い素材のテクスチャ

Average Vertical Force: Weak, middle, or strongの状態が推定可能である．

参加者が試料に触れている間の，z 方向の力の平均よりまず初めに，実験 1 および 2 の結果を用いて，ベイジア

決定された 3 値のノードである．

ンネットワークを構成する特徴量 (素材のテクスチャ，触Maximum Vertical Force: Weak, middle, or strong

察行動，および触れ方) を抽出した．そして，これらの特z 方向の力の最大値を 3 値化したノードである．

徴量を用いて，確率モデルを構築した．

Average Horizontal Force: Weak, middle, or strong
参加者が試料に触れている間の，x 方向と y 方向の力の

3.1 特徴量の抽出ベイジアンネットワークを構成するノードは全て離散変合力の平均を 3 値化したノードである．

Maximum Horizontal Force: Weak, middle, or strong

数とした．各ノードの詳細を下記に述べる．

x 方向の力と y 方向の力の合力の最大値を 3 値化した．

3.1.1 6 種のテクスチャを表す特徴量

Average Force Rate: Low, middle, or high

「凹凸のある - 凹凸のない」，「粗い - なめらか」，「硬z 方向の力を x 方向と y 方向の力の合力で割った値を

い - 軟らかい」，「温かい - 冷たい」，「滑り難い - 滑り易

Force Rate と定義した．Average Force Rate は，参加者が試い」，「光沢のある - 光沢のない」の評価項目への官能評料に触れている間の，Force Rate の平均より決定された 3

価の結果を用いて，6 種のノードを生成した．それぞれの値のノードである．

ノードは，標準正規分布において，生起確率を 3 等分する

Maximum Force Rate: Low, middle, or high

値 (-0.43, 0.43) を基準として 3 値化した．例えば，ある参Force Rate の最大値を用いて，3 値化したノードである．

加者において，soft fake fur への標準化された「粗い - なめ

Average Hand Velocity: Slow, middle, or fast

© 2013 Information Processing Society of Japan136

MacroRoughness

Micro
Roughness

Time before
Touch

Hardness

Contact
Time

Maximum
Force Rate

Maximum
Vertical Force
Average
Force Rate

Warmness

Friction

Average
Vertical Force

Maximum
Horizontal Force

Maximum
Hand Velocity

Properties of
Textures

Glossiness

Average
Hand Velocity

Average
Horizontal Force

Hand
Displacement

Touch
Motions

Touch Mode
図4

テクスチャと触察行動を結びつけるベイジアンネットワークモデル

Fig. 4 Bayesian network model to connect perceptual characteristics of textures with touch motions

指の位置座標の時系列データより，指の移動速度を算出した．Average Hand Velocity は，参加者が試料に触れている間の，移動速度の平均より決定された 3 値のノードである．

3.2 テクスチャ，触察行動，触れ方の関係を表すネット
ワークの構造実験 1 および 2 より得た学習データを用いて，ベイジア
ンネットワークの構造を決定した．本研究では，marginalMaximum Hand Velocity: Slow, middle, or fast

likelihood に基づき，greedy algorithm を用いてネットワーク

移動速度の最大値を用いて，3 値化したノードである．

構造を探索した．獲得されたネットワークの構造を，Fig. 4

Hand Displacement: Small, middle, or largeに示す．ネットワーク内で結ばれた特徴量を，因果関係の参加者が試料に触れている間の，指の総移動距離を 3 値期待できる特徴量と解釈し，テクスチャと触察行動，触れ化したノードである．移動距離は，指の位置座標の時系列
データより算出した．

3.1.3 触れ方を表すノード
Touch Mode: Push, scrub, stroke, or soft touch

方の関係を調査するための確率推定に利用する．

4. 仮説の検証: ネットワークを用いた確率推定
素材への触察行動および触れ方を証拠として用いて，素われわれは，触れ方（push, stroke など）を分類するため，材のテクスチャの状態を推定することで仮説を検証する．

Touch Mode というノードを作成した．Touch Mode は，前「際立ったテクスチャを有する素材は触察行動を誘引する

述の 11 種の触察行動の値を用いて決定される 4 値のノー確率が高い」という仮説 1 を検証するため，触察行動を誘ドである．クラスタ分析を用いて，14 人の参加者から取得した触察行動 （280 試行）を 4 種のクラスタに分類した．
標準化された 11 種の行動量より 11 次元ベクトルを作成

表1

4 種の触れ方と触察行動の関係

Table 1 Relationships between four touch modes and touch motions

し，ベクトル間のユークリッド平方距離を試行間の非類似度とし，それらの値に Ward 法を適用した．
触察行動との関係を観察することで，分類された 4 種のTouch mode

Related touch motions

Push

Average Vertical Force: strong,

Scrub

Maximum Horizontal Force: strong,

クラスタをそれぞれ，「push」，「scrub」，「stroke」，そして「soft touch」とした．4 種のクラスタと，それらを特徴付け

Hand Displacement: small
Average Horizontal Force: strong,

る触察行動の関係を Table 1 に示す．例えば，「push」は，z方向の力が大きく，指の総移動距離が小さいという特徴を有する触れ方である．

Hand Displacement: middle
StrokeContact Time: long,
Hand Displacement: large

Soft touch

Average Vertical Force: weak,
Average Horizontal Force: weak,
Hand Displacement: middle© 2013 Information Processing Society of Japan137

引する素材のテクスチャに確率的な偏りが存在するのかを

4.1.2 Micro Roughness と Hand Displacement の関係調査する．例えば，押すような触れ方を誘引する素材が軟

Hand Displacement の 値 を 証 拠 と し て 用 い て ，Micro

らかである確率は，硬いもしくはそのどちらでもない確率

Roughness の状態を推定した結果を，Table 3 に示す．Handに比べ高いと予想する．次に，「誘引される触れ方は際立っ

Displacement の値が「large」であるという証拠を与えられたテクスチャの違いに影響される」という仮説 2 を検証すたモデルは，Micro Roughness の状態が「rough」である確

るため，触れ方によって，偏りが存在するテクスチャは異率は 0.62 であると推定した．また，Hand Displacement のなるのかを検証する．例えば，押すような触れ方を誘引す

値が「middle」であるとき，粗さ感 (Micro Roughness) の状

る素材に対しては，素材の軟らかさに偏りが見られ，なで態が「rough」である確率は 0.55 であった．つまり，表面るような触れ方に対しては，素材の粗さが関係すると予想が粗い素材は，なぞる際の指の移動距離が大きい触察行動する．

を誘引し易い．

4.1.3 Hardness と Average Force Rate の関係
4.1 テクスチャと触察行動の関係

Average Force Rate を証拠として用いた状態推定による確率推定を行う組み合わせは，構築されたネットワーク

Hardness の生起確率を Table 4 に示す．Average Force Rate

内で結ばれた特徴量の組み合わせに基づき決定した．6 種の値が「high」であるという証拠を与えられたモデルは，のテクスチャと，それらと結びつく触察行動の組み合わせ

Hardness の状態が「soft」である確率は 0.61 であると推定はそれぞれ，「Macro Roughness と Maximum Force Rate」，

した．つまり，軟らかな素材に触れるとき，指の発生力は「Micro Roughness と Hand Displacement」，「Hardness と Av-

z 方向に相対的に大きく，x-y 方向に小さい．これは，z 方

erage Force Rate」，「Warmness と Average Vertical Force」，

向に力を加えるという動作が素材の軟らかさを体験もしく「Friction と Maximum Vertical Force」，そして「Glossiness

は調査するに適した動作であることを示唆している．

と Average Horizontal Force」とした．

4.1.4 Warmness と Average Vertical Force の関係

4.1.1 Macro Roughness と Maximum Force Rate の関係

Average Vertical Force の値を証拠として用いて，Warm-

Maximum Force Rate の値を証拠として用いて，Macroness の状態を推定した結果を，Table 5 に示す．Average

Roughness の状態を推定した．その結果，Table 2 に示すよ

Vertical Force の値が「strong」であるとき，Warmness の状

うに，Maximum Force Rate の値が「low」であるとき，Macro

態が「warm」である確率は 0.48 で最大となった．つまり，Roughness の状態は，「flat」である確率が 0.53 で最大とな

z 方向の力の平均が大きい触察行動を誘引する素材は，温り，Macro Roughness の状態の生起確率に偏りが見られる．

かい素材である確率が高い．人は素材の温かさを体験もしつまり，表面が平らな素材に対しては，指の発生力は z 方

くは調査するとき，素材を擦るのではなく押す傾向がある．

向に相対的に小さく，x-y 方向に大きい．また，Maximum

Force Rate の値が「high」であるとき，Macro Roughness の

表3

状態は，
「uneven」である確率が 0.58 で最大となった．つまり，x-y 方向の力に比べ z 方向の力が大きい，押すような触Hand Displacement を証拠として用いた状態推定による Micro
Roughness の生起確率

Table 3 Probabilities of Micro Roughness when Hand Displacement isgiven as a evidence

れ方を誘引する素材は，表面の凹凸が著しい素材である確率が高い．その一方で，Maximum Force Rate の状態によらEvidence:

ず，Macro Roughness の状態が中程度 (middle) である確率

Hand Displacementは高くない．つまり，凹凸感 (Macro Roughness) の際立った素材（凹凸感が著しく大きいもしくは小さい素材）は，

Roughness の生起確率

表4

middlelarge

Estimated result:smooth

0.35

0.26

0.24

Micro Roughness

middle

0.25

0.19

0.14

rough

0.40

0.55

0.62

そうでない素材に比べ，触察行動を誘引する確率が高い．

表 2 Maximum Force Rate を証拠として用いた状態推定による Macro

small

Average Force Rate を証拠として用いた状態推定による Hardnessの生起確率

Table 2 Probabilities of Macro Roughness when Maximum Force Rateis given as a evidence

Table 4 Probabilities of Hardness when Average Force Rate is given asa evidence

Evidence:

Evidence:

Maximum Force Rate

Average Force Ratelow

middlehighlow

middlehigh

Estimated result:

flat

0.53

0.32

0.25

Estimated result:

soft

0.33

0.44

0.61

Macro Roughness

middle

0.15

0.24

0.17

Hardness

middle

0.25

0.21

0.19

uneven

0.32

0.44

0.58

hard

0.42

0.35

0.19

© 2013 Information Processing Society of Japan138

これは，押すという動作が，素材と指の間の接触面積を増

平均値は大きい．

大させる動作であり，温かさを体験するに適しているためであると考えられる．

4.2 テクスチャと触れ方の関係

4.1.5 Friction と Maximum Vertical Force の関係

Touch Mode の値を証拠として用いて，6 種のテクスチャ

Maximum Vertical Force の値を証拠として用いて，Fric-の状態を推定した結果を，Table 8 に示す．推定結果の 1

tion の状態を推定した結果を，Table 6 に示す．Maximum

例として，Touch Mode と Hardness の関係を見ると，Touch

Vertical Force の値が「strong」であるとき，Friction の状態

Mode の値が「push」であるとき，Hardness の状態が「soft」

は，「sticky」である確率が 0.56 で最大となった．つまり，である確率は 0.55 で最大となり，一方で，「hard」である確

滑り難い素材に触れるとき，z 方向の力の最大値は大きい．

率は 0.18 である．つまり，軟らかな印象を与える素材は，

これは，摩擦が大きく滑り難い素材に対して，より大きな

硬い印象を与える素材に比べ，「push」を誘引する確率が高

摩擦力を体験することを期待し，z 方向の力が大きくされい．同様に，素材が硬そうに見える場合は，「scrub」が誘引た結果であると考えられる．一方，Maximum Vertical Force

される確率が高い．また，「stroke」と「soft touch」は，素の値が「weak」であるとき，Friction の状態は，「slippery」

材の見た目の硬軟感 (Hardness) とは顕著な関係がない．さである確率が 0.55 で最大となり，生起確率に偏りが見られらに，他の 5 種のテクスチャにおいても同様に，触れ方にる．つまり，z 方向の力の最大値は小さい触察行動を誘引

よって，テクスチャの状態の生起確率に偏りが見られた．

する素材は，滑り易い素材である確率が高い．これは，摩擦が小さく滑り易い素材に対して，人が滑りを期待した結表7果であると考える．指を滑らせるためには，z 方向の大き
な力ではなく，x-y 方向の大きな発生力が必要である．

Average Horizontal Force を証拠として用いた状態推定による
Glossiness の生起確率

Table 7 Probabilities of Glossiness when Average Horizontal Force isgiven as a evidence

4.1.6 Glossiness と Average Horizontal Force の関係
Average Horizontal Force の値を証拠として用いて，Glossi-

Evidence:

ness の状態を推定した．その結果，Table 7 に示すように，

Average Horizontal Force

Average Horizontal Force の値が「weak」であるとき，「glossless」である確率が 0.60 で最大となった．つまり，光沢の

weak

middlestrongEstimated result:glossless

0.60

0.44

0.39

Glossinessmiddle

0.12

0.13

0.06

glossy

0.28

0.43

0.55

少ない素材に対する指の発生力は，x-y 方向に小さい．また，Average Horizontal Force の値が「strong」であるとき，「glossy」である確率が 0.55 で最大となった．つまり，光沢感の大きい素材に触れるとき，x-y 方向への指の発生力の

表8

Touch Mode を証拠として用いた状態推定による 6 種のテクス
チャの生起確率

Table 8 Probabilities of six properties of textures when Touch Mode is
表5

Average Vertical Force を証拠として用いた状態推定による Warm-

given as a evidence

ness の生起確率

Evidence:

Table 5 Probabilities of Warmness when Average Vertical Force is given

Touch mode

as a evidence

push

scrub

strokesoft touch

Evidence:

Estimated result:

flat

0.23

0.42

0.44

0.44

Average Vertical Force

Macro Roughness

middle

0.22

0.20

0.14

0.17

uneven

0.55

0.38

0.42

0.39

weak

middlestrongEstimated result:

cold

0.39

0.25

0.17

Estimated result:smooth

0.28

0.33

0.20

0.38

Warmness

middle

0.30

0.33

0.35

Micro Roughness

middle

0.30

0.16

0.17

0.20

rough

0.42

0.51

0.63

0.42

Estimated result:

soft

0.55

0.25

0.39

0.43

Hardness

middle

0.27

0.18

0.30

0.20

hard

0.18

0.57

0.31

0.37

Estimated result:

cold

0.15

0.43

0.33

0.45

Warmness

middle

0.40

0.24

0.32

0.27

warm

0.45

0.33

0.35

0.28

warm

0.31

0.42

0.48

表 6 Maximum Vertical Force を証拠として用いた状態推定による

Friction の生起確率
Table 6 Probabilities of Friction when Maximum Vertical Force is given
as a evidence
Evidence:

Estimated result:slippery

0.28

0.43

0.36

0.41

Maximum Vertical ForceFriction

middle

0.28

0.20

0.24

0.19

sticky

0.44

0.37

0.40

0.40

0.27

Estimated result:glossless

0.43

0.33

0.54

0.44

0.17

Glossinessmiddle

0.32

0.12

0.14

0.33

glossy

0.25

0.55

0.32

0.23

weak
Estimated result:
Frictionslippery
middlesticky

0.55
0.12
0.33

© 2013 Information Processing Society of Japan

middle
0.31
0.32
0.37

strong0.56

139

る素材は触察行動を誘引する確率が高い」という仮説であ4.3 仮説の検証「際立ったテクスチャを有する素材は触察行動を誘引す

り，仮説 2 は，「誘引される触れ方は際立ったテクスチャのる確率が高い」という仮説 1 を検証する．これまでに示し違いに影響される」という仮説であった．36 種の素材のテた全ての結果がそうであったように，多くの触察行動およ

クスチャを，官能評価実験の結果より算出するとともに，び触れ方において，推定されるテクスチャの状態が中程度

参加者が素材に触れる際の行動の特徴量を計測した．これ(middle) である確率は高くない．Table 8 に示すように，素らの特徴量を用いて，ベイジアンネットワークモデルを構材への触れ方と 6 種のテクスチャの関係においては，6 種

築し，確率推定を行った．その結果，際立ったテクスチャ

すべてがこれに該当する．つまり，テクスチャの際立ったを有する素材は触察行動を誘引し易く，また，誘引される

素材は，そうでない素材に比べ，特定の触察行動および触触れ方は際立ったテクスチャの違いによって決定されるこれ方を誘引する確率が高く，仮説 1 が支持される．

とが明らかになり，仮説の妥当性が示された．

次に，「誘引される触れ方は際立ったテクスチャの違い

謝辞 本研究に関する議論に参加して頂いている名古屋に影響される」という仮説 2 を検証する．特定の触れ方を

大学原進氏，秋山靖博氏に感謝の意を表する．また，本研誘引する素材は，Table 9 に示すように，テクスチャが際

究は文部科学省科学研究費補助金 (課題番号: 24700192) の立っている．さらに，触れ方によって，テクスチャの偏り助成を受けたものである．

が異なる．例えば，「push」を誘引する素材は，マクロ粗さが大きく，かつ柔らかい傾向がある．
「push」は素材の硬軟

参考文献を確認するために適した動作である．同時に，マクロな粗[1]

さを知覚するためには，表面を指でなぞる必要はなく，押し当てるだけで十分であるから，「push」は，マクロ粗さを体験するために適した動作でもある．一方で，「stroke」や[2]「scrub」のような，素材の表面を指でなぞる動作は，マイクロ粗さが際立った素材に誘引されやすい．これらの触察
動作は，表面の細かな粗さを確認するために適した動作で[3]ある．したがって，これらの動作がそのような素材に誘引されることは合理的と言える．「soft touch」は，素材表面[4]を強く押すでもなく，擦るでもなく，軽く触れるという動作であり，冷たく感じられる素材に誘引されやすい．
「soft

[5]

touch」は，素材の熱伝導特性を人間が指で触れて調査する
ために適しているため，そのような素材との結びつきがあると予想される．以上に示したように，触れ方によって，[6]

テクスチャの際立ちが異なる．この事実は，仮説 2 を支持
する．

[7]

5. 結論

[8]

本研究では，触察行動誘引のメカニズムに関する 2 種の仮説を検証した．仮説 1 は，「際立ったテクスチャを有す

Nagano, H., Okamoto, S. and Yamada, Y.: Physical and Sensory Factors of Textures that Appeal to Human Touch, Proceedings of the 4th International Conference on Human System Interactions, pp. 324–329 (2011).
Nagano, H., Okamoto, S. and Yamada, Y.: What Appeals to
Human Touch? Effects of Tactual Factors and Predictabilityof Textures on Affinity to Textures, Proceedings of the 2011
IEEE World Haptics Conference, pp. 203–208 (2011).
Klatzky, R. L. and Peck, J.: Please Touch: Object Properties
that Invite Touch, IEEE Transactions on Haptics, Vol. 5, No. 2,
pp. 139–147 (2012).
Nagano, H., Okamoto, S. and Yamada, Y.: Haptic Invitation of
Textures: An Estimation of Human Touch Motions, Proceedings of the EuroHaptics 2012, pp. 338–348 (2012).
Lederman, S. J. and Klatzky, R. L.: Hand movements: A
window into haptic object recognition, Cognitive Psychology,
Vol. 19, pp. 342–368 (1987).
Peine, W. J., Wellman, P. S. and Howe, R. D.: Temporal bandwidth requirements for tactile shape displays, Proceedings ofthe IMECE Haptics Symposium, pp. 107–113 (1997).
Kunesch, E., Binkofski, F. and Freund, H. J.: Invariant temporal characteristics of manipulative hand movements, Experimental Brain Research, Vol. 78, No. 3, pp. 539–546 (1989).
Okamoto, S., Nagano, H. and Yamada, Y.: Psychophysical Dimensions of Tactile Perception of Textures, IEEE Transactions
on Haptics, Preprint available in IEEEXplore. (to appear in
2013, Preprint available in IEEEXplore.).

表 9 触れ方とそれを誘引しやすいテクスチャ

Table 9 Touch modes and properties of textures that are likely to invite
touch motions
Touch mode

Properties of texture

Representative materials

Push

Macro Roughness: uneven (55%),

Fake woven leather,

Hardness: soft (55%)

SpongeWarmness: warm (45%)
Scrub

Micro Roughness: rough (51%),

Performed aluminum,

Hardness: hard (57%),

Woven wire mesh

Glossiness: glossy (55%)
StrokeSoft touch

Micro Roughness: rough (63%),

Artificial grass,

Glossiness: glossless (54%)

Coarse woven straw

Warmness: cold (45%)

Satin© 2013 Information Processing Society of Japan

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