大工仕事における経験者と初心者の多角的比較
ー Human Computer Interaction 技術を用いた伝統技術の継承ー

Comparison between Experts and Beginners in Carpentry-Succession of traditional techniques with Human Computer Interaction○小島尚之 *1，高崎将太朗 *2，山田悟史 *3
Naoyuki KOJIMA*1, Shoutarou TAKASAKI*2, Satoshi YAMADA*3*1 立命館大学 大学院 理工学研究科 博士課程前期課程
Graduate Student, Graduate School of Science and Engineering, Ritsumeikan Univ.
*2 有限会社 白鳳社寺
Hakuhou Shaji.
*3 立命館大学 理工学部 建築都市デザイン学科 任期制講師・博士（工学）Lecturer, Dept. of Architecture and Urban Design, Ritsumeikan Univ., Dr.Eng.
キーワード：宮大工 ; 技術継承 ; 筋変位 ; 傾向変動 ; 季節変動Keywords: Miya Daiku; Succession of techniques; Muscle displacement; Trend Variation; Seasonal Variation.
1. はじめに経験者 / Experienced Peaple

建築業界が抱える課題の 1 つに大工人口の減少が挙げられる。野村総合研究所の調査 1) によると、2010 年には▶

40 万人ほどいた大工が 2030 年までに約 21 万人まで減少すると予想されている。とりわけ宮大工の人口減少・高齢化は顕著である。現状が続くと、将来的に寺社仏閣の保全や改修の際に深刻な人手不足に陥ることが予想され▶

▶

14 回 ×25 セット / 14times×25sets
初心者 / Beginners▶

る。以上から、宮大工の育成に対してより効率的な新しい取り組みが必要である。

▶

▶

▶

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14 回 ×25 セット / 14times×25sets
材の寸法 / Material Dimensions「宮大工の人口減少」という課題の要因として、師弟関

材幅 / Timber Width
45.0mm
材長 / Timber Length
1000.0mm
材厚 / Timber Thickness
30.0mm
樹種 / Species
ヒノキ / Cypress

係と表される従来の技能継承手法が挙げられる。「動きを見て習う」「師匠から聞いて習う」といった OJT による技能継承では習得するまでに膨大な時間を要する。中島らの調査 2) では、宮大工の技能を全て習得し 1 人前になる

鉋の寸法 / Kanna Dimensions
台幅 / Body Width
72.8mm
台長 / Body Length257.0mm
台厚 / Body Thickness
62.0mm
身幅 / Blade Width
58.0mm
重量 / Weight830.0gFigure 1. Experimental Overview

までに約 8 年かかることが示されている。この年数は一本研究では現役の宮大工（以降、経験者と表記する。）

般的な町大工の約 2 倍に相当する。
現在、建設業で人の技能を機械化する試みが進行してと大工作業初心者の動作を筋変位注 1) のデータを基に比較いる。この試みは高品質な建造物を保全する上で必要でする。特に宮大工の技能で見られる繰り返しの動作につある。しかし作業の複雑さ・繊細さを考えると、宮大工いて、力の大きさ・緩急の変化を確認する。経験者と初の技能を機械化することは困難である。したがって人か心者でこれらの変化の度合いを比較し、技能継承の新たら人への技能継承は今後も取り組むべき重要な課題となな指標になり得る可能性を検討する。

る。これは建設業に限らず、優れた職人の暗黙知を後世に伝えるという歴史・文化保存の意味でも重要である。

2. 研究方法

情報技術を介した人から人への技能継承について、参本研究では鉋掛けの動作について経験者と初心者の比照可能な研究分野に Human Computer Interaction（以降、較を行う。鉋掛けを選定した理由は 2 点ある。1 点目はHCI と表記する。）が挙げられる。HCI とは人とコンピュー木造建築の施工上重要な技能であるからである。2 点目はタの相互補助によって生活を豊かにする学際的な分野で機械での代替が依然として困難で、人の手による技能のある。HCI の建設業への応用として、筆者らは宮大工の技保存が有効だと考えられるからである。図 1 に実験概要

3)

能を力加減・動作姿勢・注視点の観点から分析している 。

を示す。鉋を 14 回引く動作を 1 セットとし、1 人当たりこのように宮大工の暗黙知を数値化・可視化し、新たな25 セット実施する。疲労による動作の変化を抑えるため、指標として示すことが後進育成に必要だと考えている。

10 ～ 15 セットごとに休憩時間を設けている。

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， 359-362 ， 2021 年 12 月，京都
Proceedings of the 44th Symposium on Computer Technology of Information ，Systems and Applications ， AIJ ， 359-362 ， Dec. ， 2021 ， Kyoto－ 359 －被験者は経験者 4 名と初心者 13 名である。経験者は 37～ 50 歳で宮大工歴が約 8 ～ 30 年である。初心者は 19 ～22 歳で 2 ヶ月程度の木造構造物の制作課題に取り組んだ経験をもつ建築系学生である。

親指～人差し指付近 / Thumb - Index Finger
430420410400

被験者は複数のデバイスを装着した状態で動作を実施390する。デバイスから得られる時系列データを基に経験者

380と初心者の動作の差異を明示する。以下に本研究で実施

370
3600する比較の方法を記す。

600800100080010008001000800

10008001000800

1000425

各動作における筋変位の差異を確認するために、8 種の400

筋変位センサが内蔵されたデバイス注 2) を使用する。被験375

者はこのデバイスを自身の利き手の前腕に装着する。前腕の筋肉の収縮から、手指の動作（指の屈曲、手首の内外転400中指付近 / Middle Finger

2.1. 筋変位の比較注 3)200など）の筋変位を数値化することができる。

本研究では各センサの取得値を基に平均値プロット注 4)3503253002752502250を作成する。これにより経験者と初心者での筋変位の差異の程度を把握し、その原因となる部位を特定する。

200400600

薬指付近 / Ring Finger
500

2.2. 動作の安定性の比較
各被験者の 1 セット目から 25 セット目にかけての動作の安定性を比較する。各セットは被験者が鉋を 14 回引く

400300動作としている。そのうち前後 2 回分を消去し、中央 10回分のデータを 1 セットとして以下の分析を行う。

200

まず、各セットを正規化したデータの類似度を DTW 注 5)0200によって算出する。DTW は 2 つの時系列データの距離（以下、DTW 距離と表記する。）を算出する。2 つの波形の類

460

似度が高いほど、DTW 距離は小さくなる。被験者ごとに各450セットの DTW 距離を総当たりで求める。結果は距離行列430420る。ヒートマップにおけるカラーバーの範囲は 0 から全410

被験者における DTW 距離の最大値としている。

400

次に、各セット（中央 10 回分）の傾向変動を比較する。傾向変動は時系列データの長期的な変動である。1セット目から 25 セット目にかけて傾向変動が一定に近い

3900500

えられる。各被験者の傾向変動の期待値を各セット毎に

450
400
350
300

最後に、各セット（中央 10 回分）の季節変動注 7) を比0200575
550525

範囲を基に経験者と初心者で各セット毎の平均値プロッ500

トを作成し、併せて図示する。

475

ト目までの動作における安定性を比較する。その上で、経験者と初心者の動作の傾向を把握する。

600

600

で季節変動の範囲を各セット毎に算出し図示する。また、以上の手法により、各被験者の 1 セット目から 25 セッ400

手首の外転 / Wrist Abduction

較する。季節変動は時系列データの中で規則的に繰り返
各セットで力の緩急が同程度だと考えられる。各被験者600600550

される変動である。季節変動の範囲が一定に近いほど、400650える。つまり各セットを同程度の力で実施していると考の平均値プロットを作成する。

200

手首の内転 / Wrist Adduction

ほど、セット間での筋変位の大きさの変化が小さいと言求める。その期待値を基に経験者と初心者で各セット毎600440として得られる。その結果を基にヒートマップを作成す

注 6)

400

小指付近 / Little Finger

450
0200400600

経験者 / Experienced Peaple ※X 軸は全被験者が取得したデータ数である
初心者 / Beginners※Y 軸はセンサの取得値（0 ～ 1024）である

Figure 2. Average Plot(Power of Each Motion)

報告 H25－ 360 －3. 分析結果
2 章に記した手法で得られたデータを基に各図を作成し薬指付近 / Ring Finger

手首の内転 / Wrist Adduction
経験者 / Experienced People

経験者 / Experienced People
1set

1set

10set

10set

15set

15set

25set

25set

た。以下にそれぞれの比較結果を記す。
3.1. 筋変位の比較
指の屈曲、手首の内外転における筋変位の平均値プロッ
トを図 2 に示す。特に薬指付近の屈曲と、手首の内転に各セット毎に正規化したデータを基に作成したヒート

25set

15set

10set

1set

25set

3.3. 動作の安定性の比較

15set

1set

この 2 部位について分析を行う。

10set

おいて経験者と初心者の筋変位の差が大きい。次節では

初心者 / Beginners

初心者 / Beginners
1set

1set

10set

10set

15set

15set

25set

25set

マップを図 3 に示す。ある経験者 1 名と初心者 1 名による結果である。薬指付近について経験者は DTW 距離が最大で約 1400 とかなり大きな値を示している。また、全体的に 500 ～ 1000 前後の値が多い。初心者はほとんどがる波形の類似度が低いことが示されている。
原因として材表面の状態が影響していると考えられる。

DTW
0400

600

800 1000 1200 1400

結果、各セットごとに波形が変化した考えられる。一方、

500

初心者は変化を意識せず、毎回ほぼ一定の周期で動作を400実施していたと考えられる。

300

傾向変動における経験者と初心者の平均値プロットを200

図 4 に示す。薬指付近について経験者は 100 ～ 200 付近100でほぼ一定である。初心者は 500 ～ 600 付近でほぼ一定

01set

5setである。したがって、両者において大きな傾向の変化は800トを実施していたことが見て取れる。

700

手首の内転について経験者は 2 ～ 10 セット目まで 600

600～ 700 付近でほぼ一定である。以降は 400 ～ 600 付近で500ばらつきが見られる。初心者は 300 付近でほぼ一定である。

400

季節変動の範囲における被験者ごとのプロット及び、300値は 100 ～ 200 付近で一定となっている。
手首の内転について経験者は個人差がある。0 ～ 50 程
度で一定の人もいれば 50 ～ 250 付近までばらつきのある人も見られる。初心者は多少のばらつきはあるものの、概ね 0 ～ 100 程度で一定となっている。

10set

15set

25set

15set

10set

20set

25set

20set

25set

手首の内転 / Wrist Adduction

なく、経験者は初心者よりも約 0.2 倍の筋変位量で各セッ一定である人と変化が大きい人で差が顕著である。平均200 400 600 800 1000 1200 1400 1600

薬指付近 / Ring Finger
600であり、4 名の平均値も 50 付近で一定である。初心者は0Figure 3. Heat Map(Distance Matrix of DTW)に合わせて動作スピード、力加減などを調節する。その近について経験者は 4 名とも 0 ～ 200 の範囲でほぼ一定

1set
DTW

200

鉋を掛ける度に材の表面が変化する。経験者はその変化経験者、初心者の平均値プロットを図 5 に示す。薬指付

25set

300 以下である。したがって、経験者は各セット間におけ15set

1setられる。経験者は 500 ～ 1600 前後の値が多い。初心者は

10set

300 以下である。手首の内転においても同様の傾向が見

200

1set

5set

10set

15set

経験者 / Experienced Peaple ※X 軸は全被験者が実施したセット数である
初心者 / Beginners※Y 軸はセンサの取得値の傾向変動（0 ～ 1024）である

Figure 4. Average Plot(Trend Variation)
初心者は傾向変動が一定だが、季節変動に個人差が見られる。したがって、力の大きさは一定だが、力の緩急がセット毎に不安定だと考えられる。
手首の内転について傾向変動と季節変動の結果を併せて考える。経験者は傾向変動が前半と後半で大きく異な薬指付近の筋変位ついて、傾向変動と季節変動の結果る。また、季節変動は個人差が見られる。前半に比べ後を併せて考える。経験者は傾向変動が初心者よりも低く、半は材表面が滑らかになるため、摩擦抵抗が小さくなる。

季節変動は各者とも同程度で一定である。したがって、したがって手首の負荷が小さくなり、後半の筋変位量が各セット間で力の大きさ・緩急を大きく変化させずに各低下したと考えられる。その際の力の緩急については個セットの動作を実施していたと考えられる。

人の裁量によって決定していると考えられる。

報告 H25－ 361 －薬指付近 / Ring Finger
経験者 / Experienced People

手首の内転 / Wrist Adduction
経験者 / Experienced People

600

300500250400200300

150

2001001005001set

5set

10set

15set

20set

25set

初心者 / Beginners

600

0250

400200300

150200100100501set5set

10set

15set

経験者（平均値）/ Experienced Peaple (Average)
初心者（平均値）/ Beginners (Average)

5set

20set

25set

0

10set

15set

20set

25set

20set

25set

初心者 / Beginners

300

500

01set

1set

5set

経験者（個人ごと）/ Experienced Peaple (Each Subject)
初心者（個人ごと）/ Beginners (Each Subject)

10set

15set

※X 軸は全被験者が実施したセット数である※Y 軸はセンサの取得値の季節変動（0 ～ 1024）である

Figure 5. Plot of the Each Subject and Average Plot(Seasonal Variation Range)

初心者は傾向変動、季節変動ともにほぼ一定である。
材の表面状態に関わらず手首に一定の負荷・緩急で各セットを実施していたと考えられる。

謝辞
本研究において、ご多忙にも関わらず快く実験場所を長時間お貸しくださった有限会社白鳳社寺の皆様に書面にて改めて感謝の意を示す。

4. おわりに本研究では経験者と初心者を筋変位及び動作の安定性の観点から比較した。動作の安定性については周期性、傾向変動、季節変動の 3 点を確認した。結果を後述する。
はじめに筋変位の平均値プロットから全体の傾向を把握した。特に薬指付近と手首の内転において経験者と初心者の差異が顕著であった。動作の安定性ではこの 2 部位について検証した。
周期性については、ヒートマップの結果から経験者に各セット間のばらつきが見られた。これは経験者が材表面の状態に応じて動作を微細に変化させていることが原因だと考えられる。傾向変動及び季節変動から、各セット間における力の大きさ・緩急について傾向が見られた。
経験者は薬指に一定の負荷をかけた状態で、手首の力の大きさを変化させている。その際の力の緩急は個人によって異なる。これらの傾向はセット数を重ねる毎に変化する材表面の状態に対応したためだと考えられる。
以上の結果は技能継承の新たな指標として有意義だと考えている。意義の一例として、初心者は経験者との差異の程度を認識した状態で訓練が可能となる。
本研究は経験者と初心者という 2 群間での比較を実施した。今後の展望として、経験年数によってより詳細に類別化した群同士の比較が考えられる。また材の種類や気温・湿度による動作の傾向把握なども挙げられる。依然として技能継承に関わる暗黙知は残るが、本研究での成果はその一端を視覚的に示したと考えている。

報告 H25[ 注釈 ]
1)前腕の皮膚に特殊な光を当てることで測定される反射率を基に取得できる、筋肉の収縮による変位量のことである。
2)注釈 1) に記載した筋変位を時系列データとして取得できるセンサが 8 種内蔵されたデバイスを使用している。PC と USB 接続することで即時的にデータを取得できる。
3)手首の内転とは手首を尺骨側（小指側）に倒す動作である。手首の外転とは手首を橈骨側（親指側）に倒す動作である
4)時点数が各被験者で異なるので、全データのうち最小の時点数に揃えた。経験者 4 名と初心者 13 名で各時点毎の平均値を算出し、図示している。
5)2 つの時系列データの類似度を算出するアルゴリズムである。
異なる時点数のデータ同士でも実行できる利点がある。
6)時系列データの構成要素の 1 つであり、増加や減少を持続するような長期的な変動を示す。本研究では各セット（中央 10 回分）から傾向変動を抽出している。
7)時系列データの構成要素の 1 つであり、ある周期を基に規則的に繰り返される変動である。本研究では各セット（中央 10 回分）から季節変動を抽出している。その差異の周期は各セットの時点数を 10 等分した値（整数値）としている。
[ 参考文献 ]1)株式会社野村総合研究所コーポレートコミュニケーション
部 :2030 年 度 の 新 設 住 宅 着 工 戸 数 は 60 万 戸、 大 工 の 人 数は 21 万人に減少 ,NRI 野村総合研究所 ,2018-6-13,https://www.nri.com/jp/news/newsrelease/lst/2018/cc/0613,（ 参 照2021-4-15）.
2)中島正夫 , 神山幸弘 : 宮大工の技能習得過程の分析 - 宮大工の技能に関する調査研究 その１-, 日本建築学会計画系論文集 ,第 476 号 ,pp.91-100,1995.10
3)小島尚之 , 山田悟史：宮大工の技術的暗黙知の多角的保存と可視化 -Human Computer Interacton 技術を用いた伝統技術の継承 -, 日本建築学会大会学術講演梗概集 , 建築社会システ
ム ,2021.7－ 362 －