オンサイト型 AR による空間体験と評価に関する考察

Consideration on Spatial Experience and Evaluation by On-Site AR○輪玉 隼也*1，川角 典弘 *2，関谷 拓人*1
＊1
Junya WADAMA＊1 ,Norihiro KAWASUMI＊2 and Takuto SEKIYA*1 和歌山大学大学院システム工学研究科

大学院生

Graduate, Wakayama Univ.
*2 和歌山大学システム工学部

講師・博士(工学)Lecturer, Wakayama Univ., Dr. Eng.
キーワード：オンサイト; AR; 空間検討支援; 実寸大

Keywords: On-site; AR; Interior design; Actual size.

1. はじめに情報技術の発展に伴い AR,VR などの技術が建築分野にも応用されつつある．

3. システム機能選定のための予備実験
システム構築にあたり，実寸大表示システムの有用性と課題を発見するため，予備実験として教職員の方を対本研究では建築分野におけるデザイン伝達や意思決定

象に AR 表示を体験していただき，アンケートと行動調の際に,現地に赴きオンサイトでレイアウトについて，検査より開発するシステムの選定を行った．内容として，討を行うために，AR とデータベースを用いたタブレッ

改修計画予定地に赴き，予め用意した改修後の 3DCG をト型ツールの構築を行い，製作した 3DCG の実寸大表示，タブレット上に AR 表示させ，施設利用者の方にタブレ

その場での検討・討論の支援，討論記録の保存を行うシットをかざし，歩き回りながらデザインを見ていただいステムの提案を行う．また，従来の縮小スケールでの空た．

間検討手法や VR 体験との比較実験，AR のサイズ知覚

体験性や操作性に関するアンケートより大きさ（広さ）に関する検証を行い，提案ツールの有用性の検証を行っや，前後関係などの遠近感，部屋の利用方法に関してよた．

く理解できることが分かった．

2. 建築分野における AR の利用
現実世界とは隔たれた仮想空間世界を体験する VR ととでイメージがしやすいという意見や階段の大きさなど

行動調査においては，AR をかざしながら歩き回るこの細部まで注目して検討を行うような行動が見られた．

異なり，AR は現実世界に仮想情報を重畳させることに一方，課題として AR システムは意見などを残す機能

より目の前にある世界を仮想的に拡張することができるを備えておらず，話し合った内容などを紙の図面に書きため，現実環境と CG を見比べながら比較することがで込む様子も見られたため，空間検討の際，表示のみの機きる．

能では不十分だと考えたため，アンケートなどを参考にその利点を生かし，AR を建築技術に応用した先行研

AR 実寸大表示に加え複数の機能を実行する事とした．

究として，景観の検討と合意形成の手法として AR を用いた視覚ツールの開発を行った張田ら 1)の研究，現実環

4. AR を用いた空間体験支援システムの開発

境への反映の容易さから AR をインテリアシミュレーシ

前述の 3 つの機能を備えたオンサイトでのデザイン検ョンに活用した田中らの研究 2)，タブレット端末 AR を討・評価支援システムの開発を行った．
開発環境として，利用して耐震補強工事の設計検討や工事計画における建ゲーム開発プラットフォームである Unity と AR 構築技

築物所有者との合意形成を行なった鈴木ら 3)の研究など術である AR Foundation を用いたシステム開発を行った．

が挙げられる．

データベースの作成には MySQL を使用し，サーバはロ

本研究では，AR の現地でのシミュレーション性を活ーカルサーバを利用した．また，データベースとの連携かした，オンサイトでの空間検討支援システムの開発をには PHP を用いており，3DCG は sketchup を用いて作成目標とする．

した．システム構成の概念図を Fig.1 に示す．

日本建築学会情報システム技術委員会
第 44 回情報･システム･利用･技術シンポジウム論文集， 583-586 ， 2021 年 12 月，京都
Proceedings of the 44th Symposium on Computer Technology of Information ，Systems and Applications ， AIJ ， 583-586 ， Dec. ， 2021 ， Kyoto－ 583 －②レイアウト変更
あらかじめ用意しておいたレイアウトパターンを変更することができ，アナログツールでは難しい複数案の伝達を可能にし，部屋ごとに意見を収集することで複数案へのフィードバックを行う(Fig.2)．
③⼈物などの配置
ドアの幅や通路，家具の高さ等スケール感の理解を行うため，画面中央に 3D オブジェクトを表示させる．
これの機能は非専門家の建物に対する理解を深めることを目的とする(Fig.3)．

Fig.1: システム概要図
5. 開発機能の説明と検討作業のワークフロー
本システムにおける機能は大きく分けてFig.3: 3D オブジェクトの配置画面④アノテーションの登録検討中，感じたことや意見を吹き出しのようなアノテ

1. AR 表示ーションとして家具などを空間と結びつけて保存する．

2. レイアウト変更

ここでいうアノテーションは図のように空間上に保存さ

3. 人物などの配置れ，表示されることで自他ともに意見をオブジェクトと4. アノテーションの登録して保存，参照することが可能になる．保存したデータ

5. アノテーションの参考・返信

は位置情報とともに DB に保存する(Fig.4)．の 5 つに分けることができる．それぞれの詳細について
以下に示す．
①AR 表⽰タブレット端末のカメラから捉えた画像に含まれている特徴点を認識し，現実世界の壁などの平面を検出することで，その上に CG を実寸大で重ね合わせて表示する．

Fig.4: コメントの作成⑤アノテーションの参照・返信
討論の際に作成された DB にアクセスすることで，他人を含め③で作成したアノテーションを表示することができ，他人の意見を見ることで新たな発見やデザイン理解が深まるのではないかと考えた．また，返信機能を活用することで議論の活性化，幅広い意見の収集が可能でFig.2: レイアウト変更画面

報告 H119ある(Fig.5)．

－ 584 －

った結果，15 つの項目のうち，5 つに有意差が見られ，すべて提案ツールの方が高い結果となった(Table1)．
実寸大で表示させ，モデルの中に入り込み観察をすることで，部屋の大きさに関する理解が深まったと考える．
また陰影の表現が効果的であった理由としては，現実環境を反映した影の表現が模型スケールのシステムと比較して現実的に表現することができ，効果的であったのではないかと考える．
Fig.5: 他者のコメントの参照・返信画面

Table1: 各質問の t 検定結果
番号

質問内容

t 検定

Q1-1

部屋や廊下の大きさ（広さ）が分かった

0.00303

Q1-2

前後関係などの遠近感や部屋の奥行きを実感できた

0.00934

Q1-3

部屋の全体像をイメージできた

0.13336

Q1-4

家具の配置（レイアウト）が分かった

0.27534

ル感を伴わない AR 模型型システムと比較し，特徴と有

Q1-5

家具や物の大きさが実物大で感じられた

0.00021

用性の検証を行う．被験者は和歌山大学システム工学部

Q1-6

具体的な部屋の利用方法や使い勝手がわかった

0.06758

Q1-7

図面表示に比べて立体表示はわかりやすかった

0.51648Q1-8

システムを見ながら他の人とうまく議論を交わせた

0.18026

トに関して AR 模型型による全体俯瞰，提案システムを

Q2-1

モデル全体を見回すのに画面サイズは十分だった0.78488

用いた実寸大表示の順で行った(Fig.6)．比較実験の流れ

Q2-2

思い通りの場所や部位を見る事ができた

0.17047

Q2-3

表示デバイスを持つのは負担である（重い）0.3506

Q2-4

AR 表示は疲れた

0.59833

での検討，場所を移動して AR 実寸大での評価，体験性・

Q3-1

素材の質感や色彩は写実的に感じた（違和感がない）

0.18026

システム評価アンケートの流れで行った．

Q3-2

陰影の表現は効果的だった

0.04917

Q3-3

CG と実際の見え方に違和感はなかった

0.00526

6. AR 模型ツールとの比較実験
6.1 実験概要
提案したオンサイト型空間検討支援システムとスケー

8 名とし，改修計画予定の全学共通スペースのレイアウ

は，各システム操作と検討内容の説明，模型型システム

7.VR ツールとの比較とスケール計測実験
7.1VR ツールとの比較実験の概要
先の実験ではスケール感の異なる模型型 AR との比較を行ったのに対し，ここでは，同じく実寸大スケールで検証が行える VR と AR とを比較しその体験性，再現性などの評価を行った．
被験者は和歌山大学大学院システム工学研究科 8 名とし，改修計画予定の全額共通スペースのレイアウトに関Fig.6: 実験の様子(写真右上)と画面キャプチャ
6.2 評価コメントの分析

して AR は現地に赴き家具だけを CG 表示する形で検討，VR は空間全体を CG 表示し体験する形で検討した(Fig.7)
のちアンケートを行った．

実験により得られたコメントは模型型システム 33 個，提案システム 40 個のコメントが集められコメント内容
としては，実寸型 AR 模型ではホワイトボードの位置や通路幅の狭さなど，具体的な利用とスケール感を考慮した意見が得られた．また，机に座った時の景色の見え方や視線に関する言及など実寸大スケールでなければ出てこなかったような意見も見られた．
6.3 アンケートによるシステム評価分析と考察
実験後，体験性・操作性・CG の表現性の 3 つの項目に関しての比較アンケート，開発システムの機能評価ア
ンケートを 5 段階評価で行った．
比較アンケートに関して t 検定による有意差判定を行報告 H119

Fig.7: AR(左)/VR(右)実験の様子
7.2 アンケートによる分析
共通する質問に関して，家具の高さがイメージできる，家具の素材の色に違和感はなかった，システムを使って見たい場所を見ることができるという 3 つの項目に関し－ 585 －

て AR の評価が高く，CG の明るさに違和感はなかった，

回答値は以下の Table2,Fig.9 のようになった．多少ば陰影の表現は効果的だったという 2 つの項目に関してらつきはあるが基本的に誤差-20%~20%に収まっている．

VR の評価が高い結果となった．加えて，陰影に関してテーブル，イスに対する回答値の平均はそれぞれ 0.975，は AR がかなり低い結果となった．

0.977 となり 1 回目 2 回目とも同様の結果だった．
各平均

結果として，AR は現地に赴きシミュレーションを行

値を見るとテーブル，イス共にオブジェクトを過小評価うことで，周りの窓の高さや床の素材などと比較しながする事となり，Jogh-gil らの提唱したものとは異なる結ら CG を確認できる，見たい場所を見やすいことがわか果となった．既存研究と結果が異なることに加えて，今った．AR の陰影表現の評価が低かった原因として現実回の被験者数が 8 人と少ないことも鑑みると，検証結果の床の上に CG を配置した場合，家具の影が投影されなの信憑性を高めるためにより厳密に調査方法を定めた上かったことが挙げられる．

で被験者を増やしていく必要と考えられる．

VR は照明データも含めて空間を再現しているため陰Table2: 被験者ごとの回答値

影表現や明るさに違和感がなかったものと考えられる．
被験者

Table1

Tabe.2Chair.1

Chair.2

A

0.80

0.932

0.926

0.871

B

1.07

1.043

1.112

1.07

C

1.049

1.136

1.121

1.10

D

1.073

0.992

0.818

0.747

E

1.04

1.10.981

0.974

F

0.882

0.882

1.011

0.968

G

0.924

0.921

0.921

0.908

今回開発を行った空間評価システムでは，家具レベル

H

1.118

0.810

1.05

1.107の AR 表示を行うため，家具レベルでのサイズ知覚の検I

0.86

0.924

0.967

0.932

7.3AR システムを用いたスケール計測実験
30cm ほどのキューブサイズのオブジェクトを用いてAR デバイスによるサイズ知覚についての実験を行なっ
4)

た Jong-gil ら によるとデバイス型 AR を使った被験者は，オブジェクトを過大評価する傾向にあるとされる．

証を行う必要があると考えたためカフェテーブルと椅子の大きさについて計測実験を行った．
7.4 スケール計測実験の詳細
Fig.8 上にある W1620mm×D900mm のテーブルセットとイス単体に対して 1 分ほどで実際のスケールについて確かめてもらい，反対方向に実際のサイズとは異なるスケール(-10%~10%)に調整した CG を表示させ，被験者が先ほど見た実際の大きさと同じと感じるまで CG のサイズを調整してもらった．テーブルと椅子についてサイズ初期サイズを変えてそれぞれ 2 回ずつ調整してもらった．

Fig.9 : 1 が実際の値とした時の回答値ズレの分布
8.今後の展望
今後の展望としては，アノテーションのデータ通信に関して不具合が発生していた事や，レイアウトの問題から，システム自体の改良が必要であると考える．
加えて，タブレット端末の利用では腕の負担や CG 良いなどが発生することがあり，作業時間の効率化や，ヘッドマウントディスプレイなどの異なるハードウェアでの開発を行っていくことも考えられる．
スケール知覚実験に関しても，データ量が不十分であると考えられるので被験者を増やす必要がある．

Fig.8: 対象としたカウンターテーブル(上)と CG(下)［参考文献］
1)張田,”モバイル型 AR を用いた景観予測手法の有効性”，日本建築学会近畿支部研究発表会，20122)
田中智己,”Web アプリケーションへ展開した AR インテリア
シミュレータへの評価の分析-建築分野における AR の活用例に関数研究-”,日本建築学会計画型論文集,20143)
鈴木理史,”タブレット端末を利用した拡張現実ツールの開発その 1)耐震補強工事の合意形成への適用”，日本建築学会
大会額十講演梗概集,20174)
John-gil Ahn, “Size Perception of Augmented Objects byDifferent AR Display”, International Conference on
Human-Computer Interaction 2019

7.5 スケール計測実験結果

報告 H119－ 586 －