情報処理学会
,R7行動変容学研究グループ
第６回研究会論文集（Proceedings of IPSJ Behavior Transformation by IoT Research Group 6th Research Meeting）

2023 年 12 月 22 日
東京大学 （本郷キャンパス）ダイワユビキタス学術研究館

⽬次

l プログラム・・・P1l ⼀般講演⼀覧

・・・P2

l ポスター・デモ発表一覧

・・・P3l 一般講演予稿集

・・・P4～79l ポスター・デモ発表予稿集

・・・P80～105‭情報処理学会 IoT行動変容学研究グループ‬‭第6回研究会（BTI6）‬‭■URL：‬‭http://www.sig-bti.jp/‬ ‭/ Twitter：‬‭@ipsjbti‭■日程：2023年12月22日(金) 10:45〜17:30‭(10:00～ 受付・開場)‬‭■開催場所：東京大学大学院情報学環
ダイワユビキタス学術研究館‬〒113-8655 東京都文京区本郷7-3-1‬‭地下本郷三丁目駅徒歩5分‬
アクセス:‬h‭ ttps://webpark5033.sakura.ne.jp/wp8/?page_id=52‭◆ ‬‭プログラム‭ 10:00～▢‬‭受付‬‭▢10:45〜11:00 オ‭‬ ープニング / 主催者ご挨拶‭▢11:00〜12:30 ‭一‬ 般発表１（発表 12分、質疑 5分、 交代 1分）‭1. ‭11:00-11:17 従業員の主体的な業務行動を促進するアプリ開発‭2. ‭11:18-11:35 プレゼンティーイズム改善に向けたスクリーンセーバを用いた体調可視化システムの検討と基礎評価‬‭3. ‭11:36-11:53 妊産婦を対象にIoHTを活用した歩行行動の変容―Be-TWINKLE studyより―‭4. ‭11:54-12:11 Assessing changes in stress levels through competitive gamification of a time management
focus technique‬‭5. ‭12:12-12:29 歩行習慣の動機づけのための行動変容を促すアプリケーション StepUpSyncの設計 /Design of a behavior change application to motivate walking habits application: StepUpSync‬
12:30〜13:30 お昼休憩
13:30〜15:00 ⼀般発表２（発表 12分、質疑 5分、 交代 1分）
6. 13:30-13:47 向社会的なネットワーク利⽤を説得的に促す公衆Wi-Fiの設計と実装
7. 13:48-14:05 ScaleCity︓透明な3次元都市模型を⽤いた都市データのVisualization
8. 14:06-14:23 ウォーカブルシティの歩行空間設計に向けた市民の合意形成のための歩行者シミュレーション
9. 14:24-14:41 製造業におけるDX対象の特定と推進のためのDXロードマッピングフレームワークの開発
10. 14:42-14:59 分散型多⼈数教育におけるコミュニケーションの困難さに対する⾮⾔語情報獲得技術の適⽤
15:00〜15:15 休憩・移動
15:15〜16:35 Poster/demoセッション （90分）
DP1. 視線・運動機能からみた英語書字のぎこちなさ
DP2. スマートフォン内蔵センサによるWBGTラベル推定
DP3. 環境センシングとバイタルデータ分析による熱中症リスク推定
DP4. Stable diffusionを⽤いた休憩促進システムの提案
DP5. ⾏動変容システムの誤動作による不信感に対する寛容性醸成ための擬⼈化に関する研究
DP6. 衝動買いを抑⽌するシステムの検証
DP7. 要介護者と複数介護者をつなぐIoT型サプパットのセンサ実験及び評価
DP8. ⽔平⽅向の変動性からみた書き困難の定量的評価
16:35〜16:50 休憩・移動
16:50〜17:20 企業セッション
16:50- 17:05
⽇⽴製作所（ご講演︓佐々⽊真美様）
17:05- 17:20
ZOZO Research（ご講演︓斎藤侑輝様）
17:20〜17:30 クロージング / 主査ご挨拶
‭1‬

‬

‭2‬

‭ポスター・デモ発表一覧‬‬‭3‬情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

従業員の主体的な業務行動を促進するアプリ開発
安村透†1

牧秀行†2 永井知沙†3 佐々木真美†4日立製作所 デザインセンタ†1,2,3,4
その施策の開発と検証を通し，従業員の行動特性を踏ま

1. はじめにえたリマインダーにおいて，その内容や頻度を変化させて企業の業務の中には，利益を生み出すコア業務以外にも，提示することが，従業員の主体的な業務報告実施意識向上

日々の業務報告など毎日実施することを期待されているもに寄与し，行動が変容するいう結果を得た．

のがある．ワークスタイルの多様化が進む昨今においては，
職場マネジメントという観点でこのような業務を着実に実施することがますます重要である．特に COVID-19 流行と

2. 予備検証

共に普及した在宅ワークやハイブリッドワークにおいては，

2.1 業務報告に関する行動特性の抽出

出社勤務では当たり前だった，対面打ち合わせや立ち話をはじめに，従業員の業務報告の実施状況に関するインタ

通じた指示や意思疎通の機会創出が難しくなっており，各ビュー調査とアンケート調査を実施し，従業員が業務報告

従業員の働き方に合わせた職場マネジメントが求められるを実施するうえで達成したいと思っていること，およびそ状況となった[1][2][3][4]．

の実現を阻害している要因を特定した．併せて，PC 起動時

一方，従業員はコア業務以外の業務を軽視し，優先度を低にブラウザー上に業務報告実施を促す文章と内容に関連すくしがちである．社内教育や情報発信により，これらの業務るイラストを用いたリマインダー用の Web ページを自動的のメリットや意義の周知を進める方法もあるが，従業員へに表示する施策を用いて，予備検証を実施した．(表 1)の一律的かつ全方位的なフォローアップだけでは，自分の表1

重要ミッションと捉えてもらうことが難しく，主体的な実検証期間施の徹底に繫がりづらい．さらに，一方的な情報発信だけでは，どの程度効果があったのか実態把握することが難しい．
効果的な介入施策と効果測定方法の開発が課題である ．

施策内容

本論文では，従業員の業務報告の提出にフォーカスし，主対象者

体的な業務報告を促進する介入施策を明らかにする．従業調査項目

員が業務報告を行う際に達成したいと思っていることを，多様な行動特性ごとに細分化し，行動特性に基づいた最適予備検証実施内容

2021 年 7 月 1 日〜2021 年 10 月 31 日
- 施策適用前のデータ取得:
2021 年 7 月 1 日〜2021 年 8 月 31 日
- 施策適用後のデータ取得:
2021 年 9 月 1 日〜2021 年 10 月 31 日
PC 起動時に業務報告実施をリマインドするコンテンツの自動表示508 人（4 部署: 部署 A 114 人，部署 B 100 人，部署 C
126 人，部署 D 168 人）
・業務報告実施率の変化に関する定量調査：全対象者
・事前インタビュー調査：10 人
・事後インタビュー調査：4 人
・事後アンケート調査：全対象者な施策を提示することで，業務報告に関する行動の変容が促進できると仮定した．

予備検証の結果，日々の業務報告の行動特性にはいくつ

本研究では，行動を促進する施策を明らかにするために，かのパターンが存在し，施策の効果に差異があることが分以下を行った．

かった．
なお，ここで取り扱う日々の業務報告は Web 上のシステ（1） 各従業員の行動特性を踏まえたリマインダーを提示するポップアップアプリの開発

ムを通してなされる．また，毎月末に日々の業務報告の実施（2） 業務報告に関わる行動特性の変化の検証

状況を一斉に確認フォローするタイミングが設けられており，実証においては一ヶ月間における各従業員の業務報告

具体的には，行動科学の理論活用が自発的な行動変容のの日々提出実施率として，「日々業務報告提出度指数」を次促進に有用であること[5][6]を踏まえ，ユーザの行動変容スのように定義する．

テージを 5 つ（無関心期，関心期，準備期，実行期，維持期）(日々業務報告提出度指数)に分け各ステージから上位ステージに段階的に移行させる
行動変容ステージモデル(The transtheoretical model)[7][8]と，＝(提出実施日数) / (提出すべき日数) ×100

（式 1）

認知バイアス[9]を利用した行動変容デザイン手法の知見を下敷きに，業務報告を促進する施策アプリの開発および検次に，従業員の業務報告の提出実施日時データを分析し，証を実施した．

従業員が報告を実施する頻度やタイミングに関する行動特Development of applications that promote proactive employee work behavior†1 TORU YASUMURA, Hitachi Ltd.
†2 HIDEYUKI MAKI, Hitachi Ltd.

†3 CHISA NAGAI, Hitachi Ltd.
†4 MAMI SASAKI, Hitachi Ltd.

4

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

性を 4 パターン抽出した．(図 2)

告の提出率の各傾向ごとの実施態度に関する意見をもとに，行動変容ステージモデルにおける行動のゴール（従業員の状態）として，最終的にめざすステージを「日々業務報告を提出し続ける」状態と仮定した．抽出した行動特性のパター
ン D を無関心期「こまめに報告する必要性が分からない」
状態の従業員，パターン C を関心期「こまめな報告の必要性には気づいている」状態の従業員，パターン B を準備期
「きっかけがあればこまめに業務報告を提出する」状態の従業員，パターン A を実行期「こまめに業務報告を提出している」状態の従業員と仮定し，マッピングした(図 3)．

図 2 業務報告 4 パターンの行動特性
パターン A.日々こまめに実施
・月初から提出している率が高い．
・基本的に日々報告を実施している．
図3

・予備検証時は，全体の 4 割．

行動変容ステージモデル

パターン B.月初の実施は遅れるがその後はこまめに実施
・月初から比較的すぐに提出している．

さらに，インタビュー調査を通じて得た，業務報告が実施

・月初に提出を始めて以降は比較的こまめな実施を続けできない主な理由に関する意見をもとに，一段上の状態にている．

ステージアップするための阻害要因を特定した．無関心期

・平均的に週 3～4 日程度は報告を実施している．

から関心期へのステージアップにおいては「業務報告のき・予備検証時は，全体の 2 割．

っかけや機会を自分で作っておらず，最終的なフォローがパターン C.週末にまとめて実施し休日後は未実施がち

あるまでやらない」ため，関心期から準備期へのステージア

・月の前半には提出を開始．

ップにおいては「優先度の高いコア業務を優先し，業務報告

・休日前に提出する傾向がある．休日明けの提出率は低を後回しにするうちに忘れてしまう」ため，準備期から実行

めである．

期へのステージアップにおいては「月締めの実施完了で気・平均的には週 2 日程度は報告を実施している．

が緩み月初の報告が遅れ，ルーティンが崩れる」ため，実行・予備検証時は，全体の 1 割．

期から維持期へのステージアップにおいては「報告頻度はパターン D.月中旬から月末にかけてまとめて実施

高いが毎日報告のルーティン確立に至っておらず，出張や・月中旬あたりから提出を開始．

飛び込みの打合せがあると忘れる」ためと仮定した．

・提出し始めれば比較的提出を続けている．最終週は比較的こまめに提出している．

3. 業務報告を促進する介入施策

・予備検証時は，全体の 2 割．

3.1 介入施策の設計
予備検証の結果に基づき，行動変容ステージモデルのス

2.2 行動ゴール設定と行動変容ステージモデルの検討
行動特性に属する従業員の業務報告の提出率の傾向分布

テージごとに阻害要因を解決するための提示コンテンツをから，各従業員の業務報告の日々提出実施率として定義し検討した．コンテンツの設計には認知バイアスを応用する．

た「日々業務報告提出度指数」を用いてパターンを再定義し(表 4)
大方針として実行期，準備期，関心期にあたるパターン A，た．

B，C の従業員には，適切な場所やタイミングでキューを出
パターン

指数レンジ

す「利用可能性」や行動直後に次なる適切なフィードバック

A（実行期と維持期）

80 - 100を与える「即時フィードバック」といった認知バイアスを利B（準備期）

50 - 79

用し，報告のうっかり忘れ防止のフォローや報告のきっかC（関心期）

30 - 49

けを与えるための施策を打つこととした．例えば，実行期のD（無関心期）

00 – 29

パターン A の従業員には，うっかり忘れた際のフォローが必要であると仮定し，意識づけ強化をはかるための週 1 回程度の定期フォローを行うこととした．また，準備期のパタ

次に，インタビュー調査とアンケート調査で得た，業務報

5情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

ーン B の従業員には，月締め後の気の緩みを持たせないこ

設定したポップアップの頻度とタイミング例を図 6 に示す．

とが必要であると仮定し，月初めのタイミングに連続して重点フォローを行うこととした．さらに，関心期のパターン
C の従業員には，業務報告の優先度向上が必要であると仮定し，コア業務に比較的余裕が生まれやすい週始まりのタ
イミングに重点フォローを行うこととした．
業務報告の実施意識が低いパターン D の従業員には，損図6することを避けようとする「損失回避性」や何度も接触する

ポップアップスケジュールの例

ことで好感度が増す「単純接触効果」といった認知バイアス
を利用し，「まとめて提出すると思い出しに時間がかかり 20

4. 施策の検証

分損しちゃうよ！」といった具体的な情報提示により，自分

4.1 業務報告の実施率・提出行動特性の変化検証の後回しにしていた行動が損につながっていたことに気づきを与えることとした．さらに，ポップアップ回数を増やし，

2 度の検証を実施した．検証（1）は，予備検証と同じ部

業務報告の実施に関する意識を持たせることを期待した．

署の 423 人を対象に 1 カ月間施策を適用した (表 7)．検証（2）では，検証（1）とは働き方の異なる 518 人を対象に，Lally ら[10]により習慣化の期間として示されている 66 日を

表 4 行動変容ステージに応じた提示コンテンツの方針
行動変容
ステージ

無関心期
⇒関心期

関心期
⇒準備期

準備期
⇒実行期

実行期
⇒維持期

行動の
阻害要因

業務報告のきっかけや機会を自分で作っておらず，最終的なフォローがあるまでやらない優先度の高いコア業務を優先し，業務報告を後回しにするうちに忘れてしまう

月締めの実施完了で気が緩み月初の報告が遅れ，ルー
ティンが崩れてしまう

毎日報告のルーティン確立に至っておらず，出張や飛び込みの打合せがあると忘れてしまう

方針

基準に，２カ月間を施策適用期間とした (表 8)．
表7
検証期間多めにフォロ 週初めのフォ 月初の起動遅 基本的なタイーし接触回数 ローと Tips 情 れに対し重点 ミングのみ最を増やす
報提供による フォローする 小限のフォロ
ーをする
行動を後押し主 な 認 知 バ 単純接触効果 即時フィード 利用可能性
イアス
バック

施策内容

対象者

利用可能性
調査項目

ポップアップでの提示コンテンツは，業務報告実施のリ
マインダー，業務報告実施に関する Tips 情報の 2 種類 19 個

施策前の行動特性傾向である．業務報告の提出導線短縮を図るため，どのポップア
ップを表示する際にも，一律に業務報告システムの Web ペ

検証（1）実施内容

2022 年 5 月 1 日〜2022 年 11 月 30 日
- 施策適用前のデータ取得:
2022 年 5 月 1 日〜2022 年 6 月 30 日
- 施策適用後のデータ取得:
2022 年 11 月 1 日〜2022 年 11 月 30 日
(1) 行動特性に応じた PC 起動時・昼休み・定時前のポップアップ表示(2) 「今すぐ報告ボタン」による提出導線短縮
423 人（4 部署：部署 A 73 人，部署 B 97 人，部署 C
106 人，部署 D 147 人）※予備検証と同じ 4 部署だが，年度を跨いだことで多少の人数変化が生じている・業務報告の提出実施率の変化，行動特性の人数変化に対する定量調査：全対象者
・事後インタビュー調査：6 人
・事後アンケート調査：480 人
・対象者の業務報告の提出率平均は 67.5%であり，施策前から業務報告の実施意識が高い
・行動特性は，日々こまめに登録するパターン A の割合が一番多い[パターン A: 40.9%，パターン B:
22.7%，パターン C: 13.7%，パターン D: 22.7%]

ージへのショートカット「今すぐ報告する」ボタンを配置し表8た．また，リマインダー表示には業務報告の未提出日数，Tips
検証期間

情報表示には各従業員の日々業務報告提出度指数を右上に表示した．(図 5)

施策内容

対象者
調査項目

図5

施策前の
行動特性傾向

提示コンテンツの例

検証（2）実施内容

2022 年 11 月 1 日〜2023 年 3 月 31 日
- 施策適用前のデータ取得:
2022 年 11 月 1 日〜2022 年 12 月 31 日
- 施策適用後のデータ取得:
2023 年 2 月 7 日〜2023 年 3 月 31 日
(1) 行動特性に応じた PC 起動時・昼休みのポップア
ップ表示(2) 「今すぐ報告ボタン」による提出導線短縮(3) 個人ごとの業務報告の提出実績数値の表示
739 人（5 部署：部署 E 114 人，部署 F 100 人，部署
G 126 人，部署 H 168 人，部署 I 94 人）
・業務報告の提出実施率の変化，行動特性の人数変化に対する定量調査：全対象者
・事後アンケート調査：260 人
・対象者の業務報告の提出率平均は 54.0%であり，
検証（1）対象者より業務報告の実施意識が低い
・行動特性は，月末にまとめて実施するパターン Dの割合が一番多い[パターン A: 19.6%，パターン B:
18.4%，パターン C: 22.0%，パターン D: 40.0%]

3.2 ポップアップアプリの開発
従業員に提示するリマインダーコンテンツや頻度を，行

なお，検証（2）では，検証（1）の事後インタビューで得動特性に応じて自動的に変化させる介入施策（ポップアッた「今すぐ実施ボタン」に気付かなかったという意見を反映

プアプリ）を開発した．

し，ビジュアル面でのアップデートを行った．また，従業員

各従業員の業務報告の日々提出実施率として定義した，ごとの業務報告の提出実績数値情報（未提出日数，日々業務「日々業務報告提出度指数」を行動特性のパターンごとに報告提出度指数）の表示もポップアップ画面に追加してい6

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）る．さらに，定時前のポップアップはコア業務が中断されるる特性をもつパターン A，パターン B のいずれの割合も増の意見を反映し，ポップアップタイミングをＰＣ起動時と加した点と，全従業員の業務報告の提出実施率平均が上昇

昼休みのみとした．

している点を加味すると，実証対象者全体として，よりこまめに業務報告実施する行動特性へシフトしたと考えられる(表 12，13)．

5. 結果
5.1 業務報告の実施率の変化）
表 12 パターンの割合の変化（検証（１）

全対象者の「日々業務報告提出度指数」の平均値として算出した従業員の業務報告の提出率平均が，検証（1）では 67.4
から 73.8 と 6.3pt 上昇，検証（2）では 54.0 から 1 ヶ月後に58.1 と 4.1pt，2 ヶ月後で 56.3 と 2.3pt 上昇した(表 9)．
表9

A

B

C

D

施策適用前(%)

40.9

22.7

13.7

22.7

100

施策適用後(%)

47.1

24.3

13.7

14.9

100

増分(pt)

6.2

1.6

0

-7.8

0

日々業務報告提出度指数（全対象者平均）の変化
施策適用前

施策適用１ヵ月後

施策適用２ヵ月後

検証（１）

67.4

73.8

-

検証（２）

54.0

58.1

56.3

表 13 パターンの割合の変化（検証（２））

所属部署別の変化としては，大半の部署において施策適用後には日々業務報告の平均実施率の上昇がみられるが，

B

C

D

施策適用前

79.5

80.5

77.4

45.8

施策適用後

84.5

83.6

79.2

58.5

増分(pt)

5.0

3.1

1.8

12.7

B

C

D

施策適用前(%)

19.6

18.4

22.0

40.0

100

施策適用後(%)

23.7

23.2

22.3

30.8

100

増分(pt)

4.1

4.8

0.3

-9.2

0

に関しては，検証（1）にて以下の変化が見られた．(図 14)

表 11 日々業務報告提出度指数の各部署変化（検証（２）
）
部署

E

F

G

H

I

施策適用前

49.0

59.7

58.3

41.3

66.9

施策適用後

51.8

59.4

61.5

49.8

68.4

増分(pt)

2.8

-0.3

3.2

8.5

1.5

計

日と終了日時点に属している従業員のパターンの変遷割合）
表 10 日々業務報告提出度指数の各部署変化（検証（１）AA

さらに，施策適用前と施策適用後のデータ取得期間の初一部部署（F）のみ低下がみられた．(表 10，11）

部署

計

5.2 業務報告の行動特性の変化
4 パターンに属する従業員の割合に関しては，以下の変化がみられた．
パターン D（月中旬から月末にかけてまとめて業務報告を実施する特性を持つ無関心期）の従業員の割合が検証（1）は 22.7 %から 14.9%と 7.8pt 減少し，検証（2）は 40.0%から
30.8%と 9.2pt 減少した
また，パターン A（日々こまめに業務報告を実施する特性をもつ実行期）の従業員の割合が検証（1）は 40.9 %から
47.1%と 6.2pt 増加し，検証（2）は 19.6%から 23.7%と 4.1pt増加した．併せて，パターン B（月初の実施は遅れるがその後はこまめに業務報告を実施する準備期）の従業員の割合
検証（1）は 22.7 %から 24.3%と 1.6pt 増加し，検証（2）は18.4%から 23.2%と 4.8pt 増加した．こまめに報告を実施す

図 14 属するパターンの変遷

7

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

パターン A（日々こまめに業務報告を実施する特性をも測される．一方検証（2）では，半数以上の人が意識・行

つ実行期）の維持観点では，施策適用前 81.1%，施策適用後動を変化させた．施策の目新しさがあったものと推測．言

79.1%と変化がみられない．

い換えれば，施策内容に慣れた後，行動を維持・継続する

同様に，パターンＢの従業員がパターンＡに変遷した観施策が今後重要になるものと考えられる．具体コメント

点と，パターンＣの従業員がパターンＡ，Ｂのいずれかに変では，毎日提出していると褒めてくれるので嬉しいとい遷した観点では，施策適用前と施策適用後で微増はしたが，う意見があり，義務化された業務報告作業を褒められる

特出した変化はみられない．

こと自体がインセンティブとなり，継続のモチベーショ

一方で，パターン D（月末にまとめて業務報告を実施）のン維持につながっていると考えられる．

従業員が，パターン A，B，C のいずれかに変遷した観点では，施策適用前 33.3%，施策適用後 57.3%と大幅な変化がみ＜報告導線短縮ボタンに関して＞られた．

・今すぐ報告ボタンの利用：一度でも利用した⇒ 検証（1） 45% （2）73%

5.3 施策対象者からの評価

検証（1）では「今すぐ報告ボタン」を全く利用しない人

施策対象者に対して検証（1）と検証（2）終了後にアンケが半数以上いた．検証（2）ではボタン形状の変更や施策ート調査を実施した．表示コンテンツの内容，実施導線短縮

コンテンツ内での紹介により利用者が増え，半数程度のボタン，ポップアップ機能，実績数値情報表示に関して質問

人が「今すぐ報告ボタン」を利用したと考えられる．具体を行い，対象者の 42％から回答を得た．なおそれぞれの質

コメントには，このボタンがあることで素早く業務報告問に対する回答は，基本的にとてもそう思う，そう思う，少に必要な画面を開くことができ報告が促進したとの意見

しそう思う，あまりそう思わない，そう思わない，全くそうがあり，ルーティンが確立していない人にとって有意義思わないの 6 択での選択方式としていて，少しそう思う以に活用されたことが推察される．また，ボタンを押しても上の回答を以下の割合として算出している．

システムの混雑により反応が遅い状況が，業務報告の報
告モチベーション低下につながるといった意見もあった．

＜表示施策コンテンツの内容に関して＞
・施策内容を読んだ頻度：1 度でも読んだ＜ポップアップ機能に関して＞⇒ 検証（1） 87% 検証（2） 93%

・ポップアップは役立つ：役に立つ⇒ 検証（1） 72% 検証（2） 79%

検証（1）では，多くの人に表示内容を一度は読んでもら・ポップアップの継続要望：継続してほしい

えていたが，あまり読まない人も一定数いた．過去に類似施策の実証を行っていたためしっかり読まなくなったり，⇒ 検証（1） 65% 検証（2） 72%

慣れてしまった可能性があり，飽きさせない工夫の検討

ポップアップが役に立つ，継続してほしいという声は多が望ましい．一方，今回初めて施策コンテンツを提示した

く，施策に意義を感じてもらうことに成功したといえる．

検証（2）のアンケート回答者のうち 7 割は，施策内容を

具体コメントには，ポップアップがあると「あっ！まだや

複数回（ときどき以上）読んでいた．

ってなかった」と思い出しに有効であるという意見があ・行動特性に応じた施策内容の打ち分けの適切性：適切り，行動特性の変化を支えていたと考えられる．また，実⇒ 検証（1） 84% 検証（2） 87%

施フォロー業務の担当者から，ポップアップによって部

行動特性に応じた施策打ち分けは，業務の邪魔にならない

署内の「いつも報告していない人」の報告頻度が上がった

観点やモチベーション向上の観点から多くの人の支持を得実感があるとの意見があり，フォロー業務の負荷低減にており，打ち分けが有効に働いたといえる．

つながっていると考えられる．一方で，独自のポップアッ・施策内容の打ち分けの認知：気づいたプ施策が導入されている部署においてはポップアップが⇒ 検証（1） 31% 検証（2） 41％

埋もれてしまい効果が下がる点や，検証期間が終わり施打ち分けは適切と回答した人が多数だった一方，行動特性

策がなくなると報告意識が薄れてしまう点など，競合性に応じて打ち分けている事に気づいた人は少なかった．

や継続性の課題に対する意見がでた．

・施策内容による意識変化：意識が変化⇒ 検証（1） 44% 検証（2） 61%＜実績数値情報表示に関して＞

・施策内容による行動変化：行動が変化

・実績数値情報表示による意識・行動変化：変化した⇒ 検証（1） 28% 検証（2） 52%⇒ 未実施日数表示 55% 実施率表示 51％

検証（1）では意識・行動が変化した人は一定程度にとどどちらの項目も約半数の意識・行動を変えるきっかけにまった．元々，実施意識が高い部署であることと過去実証でなっている．

行動変化した人が多かったことなどが背景にあると推8情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
学と行動経済学をプロダクトデザインに活用する", オライリー
ジャパン.
[7] James O. Prochaska, Wayne F Velicer (1997), “The transtheoreticalmodel of health behavior change”, American journal of healthpromotion, 12(1), 38-48.
[8] Patricia M.Burbank and Deborah Riebe(2001), “Promoting Exercise
and Behavior Change in Older Adults”, Springer.
[9] behavioraleconomics.com, “The Behavioral Economics Guide 2023” ,https://www.behavioraleconomics.com/be-guide/the-behavioraleconomics-guide-2023/, (参照 2023-10-06)[10] Phillippa Lally, Cornelia H. M. Van Jaarsveld, Henry W. W. Potts
and Jane Wrdle (2009), "How are habits formed: Modeling habit
formation in the real world", European Journal of Social Psychology
Eur. J. Soc. Psychol. 40, 998-1009.

・実績数値情報表示は役立つ：役に立つ⇒ 未実施日数表示 75% 実施率表示 65％
実績数値情報表示の継続要望：継続してほしい⇒ 未実施日数表示 75% 実施率表示 68％
どちらの項目も 6 割以上の人が，情報表示が「役にたつ」「継続してほしい」と回答があり，情報表示が役立っていたといえる．

6. まとめ
２回の検証とも，全体として日々業務報告の実施が増え，「月中旬から月末にかけてまとめて実施」する従業員は減
少し，「日々こまめに実施」および「月初の実施が遅れるがその後はこまめに実施」する従業員の増加がみられた．また，「月中旬から月末にかけてまとめて実施」する従業員が，よりこまめに業務報告する傾向も確認できた．
これらの結果から，従業員の行動特性を踏まえたリマイ
ンダーにおいて，その内容や頻度を変化させて提示することが，従業員の主体的な業務報告実施意識の向上に寄与し，行動が変容したと考える．
ただし，施策の打ち分けの効果の厳密な検証のためには，施策導入有無の比較実験などの追加検証が必要である．また，行動特性パターンの遷移に関しては，いわゆる「平均への回帰」による効果も含まれることも考えられるため，より精緻な比較実験が必要である．
各検証の事後アンケートによれば，施策自体に対しては多くの人から支持を得たと言える．ポップアップの表示内
容が自身の行動特性によって打ち分けられている仕掛けに気付いた人は少なかったが，言い換えれば，必要な情報内容が違和感なく提供されていたとも考えられる．また，介入施策により，意識や行動が変化した従業員は，検証（１）よりも（２）の方に多く見られた．この差異が生じたのは，検証（１）の対象者は，予備検証ですでに介入施策の一部内容を知っていたためであると考える．施策継続における行動の維持継続に関しては今後の課題である．

参考文献[1] 総務省, “令和三年版情報通信白書 | テレワークの実施状況”,
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r03/html/nd12
3410.html, (参照 2023-10-06).
[2] 厚生労働省, “在宅ワークの適正な実施のためのガイドライン”,
https://www.mhlw.go.jp/www2/topics/seido/josei/zaitaku/aramashi.htm, (参照 2023-10-06).
[3] 独立行政法人 労働政策研究・研修機構(2022), “働く人の仕事と健康，管理職の職場マネジメント に関する調査結果”,
https://www.jil.go.jp/institute/research/2022/documents/0222.pdf, (参照 2023-10-06).
[4] 内閣府, “仕事と生活の調和推進のための 職場マネジメントのあり方に関する調査研究”,
https://wwwa.cao.go.jp/wlb/research/wlb_h2703/chapter1-3.pdf, (参照 2023-10-06).
[5] Richard H. Thaler(2009), "実践 行動経済学", 日経 BP 社.
[6] Stephen Wendel, 武山 政直(2020), "行動を変えるデザイン-心理

9

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

プレゼンティーイズム改善に向けたスクリーンセーバーを用いた体調可視化システムの検討と基礎評価
大園咲奈 †1
九州大学

中村優吾 †2
九州大学

1. はじめに荒川豊 †3
九州大学

良を言い出しにくいといった職場内文化を改善するために，ユーザ同士の体調情報を開示した研究例は我々の知る限り

昨今，健康経営が重要なテーマとして注目を集めており，未だにない．

体調不良が原因で業務に十分な成果を出せない状況を指す
プレゼンティーイズムに関心が寄せられている．世界保健

そこで我々は，個人の体調をコミュニティの中で可視化す

機関（WHO）が用いるプレゼンティーイズムという概念は，る方法を模索する．我々の先行研究では，体調情報を可視

健康上の問題が原因で職場にいながらも生産性が落ちる状

化する場所の違いと認識率の関係を調査した [10]．その結態，すなわち体調不良が原因で十分な成果を出せない状況

果，ユーザが装着するデバイスやコミュニティで利用するを指す．一方，アブセンティーイズムは健康上の理由で仕事メッセージツールのアイコンよりも，パソコン画面のスクを休むこと，つまり病気による欠勤を意味する．プレゼンリーンセーバーを用いた情報提示が同じ空間を利用する他

ティーズムを引き超す要因は様々であり，プレゼンティー

者に高く認識されやすいことを明らかにした．しかし，スイズムを助長する社内文化や休暇を取ると自分のキャリア

クリーンセーバー上での可視化には，周りの人々に周知しに支障があるといった個人的な理由，また仕事の属人化にやすいという利点がある一方，体調を周知したくない外部より責任感から休みにくいという場合などがある [1, 2]．プの人にも知られてしまうという課題があることが明らかとレゼンティーイズムによる悪影響として，業務効率の低下，なった．そのため，プライバシーを配慮しながら，同じコ

従業員の健康状態の悪化，伝染病の蔓延が挙げられる．先行

ミュニティ内の人々に対して体調を可視化できるようにす研究ではプレゼンティーズムによる経済損失額は，病気にるための仕組みが求められる．

よる欠勤を意味するアブセンティーイズムの損失額を上回

本研究では，この課題を解決するべく，デザインの解釈

ることが知られている [3]．またプレゼンティーズムが続くルールを知っている人には理解できるが，それを知らない外ことで，その後従業員の中長期に渡る病気休暇や疲労増大部の人には理解しにくいデザインを採用し，プライバシーをに繋がることが明らかになっている [4]．インフルエンザと配慮しつつ，体調を可視化できるシステムの実現を目指す．

いった感染力の高い伝染病が流行している場合，プレゼン

我々は，プライバシーに配慮しながらユーザの体調を可視

ティーイズムは感染拡大の大きな原因となり，業務状況に化するためのスクリーンセーバーのデザインを検討し，こ悪影響をもたらす．2017 年のアメリカでの調査によると，れらの難易度に差のあるデザインの評価実験を行った．被インフルエンザのような症状がありつつ出勤していると被験者を解釈ルールを伝えた群と伝えなかった群に分け，回験者の 40% 以上が回答しており [5]，プレゼンティーイズ

答時間と正答率で評価し，事前評価が高かったデザインをムの改善策が必要である．これまで職場のプレゼンティー

用いた提案システムの有用性と被験者の性格特性の関連にイズムを解決するための情報可視化を用いた施策がいくつついて報告する．

か提案されている [6, 7, 8, 9]．これらの手法は職場内のモ

本稿では，2 章にてプレゼンティーイズムの改善を目指し

ニターや個人の携帯画面にユーザのストレス値や活動量をた先行研究について述べ，先行研究と比較した本研究の立ち絵やアニメーションで表現することで，自身の活動量や体位置について説明する．3 章では，プライバシー保護の観点

調に関して個人の意識を向上させることを目的としている

で評価の高いデザインの評価を行なった予備実験についてが，プレゼンティーイズムの原因となる休みにくい，体調不述べる．4 章で本研究での提案手法となるスクリーンセー
バーを用いた可視化システムの構成について紹介し，5 章にて本実験の説明を行う．6 章では結果の紹介と各リサーチ

Exploration and Preliminary Evaluation of a Health Visualization System Using Screen Savers Aimed at Improving Presenteeism
†1
†2
†3

クエスチョンに応じた考察を行う．7 章にて今後の展望について述べ，8 章にて本論文をまとめる.

SANA OZONO, Kyushu University
YUGO NAKAMURA, Kyushu University
YUTAKA ARAKAWA, Kyushu University

10情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

2. 関連研究的としている．

2.1. 制度によるプレゼンティーイズムへのアプローチ

2.3. 本研究の位置付け

プレゼンティーイズムを改善するためのアプローチとしプレゼンティーイズムの改善を目指した先行研究の多くて，企業に導入されているシステムがいくつか挙げられる．

は，職場内のモニターや個人の携帯画面にユーザのストレフレックスタイム制度やリモートワークのオプションは従

ス値や活動データを絵やアニメーションで表現することで，業員が自身の体調や生活状況に合わせて勤務時間を調整で自身の活動量や体調に関して個人の意識を向上させることきるようにすることで，プレゼンティーイズムを減らすこを目的としている．しかしプレゼンティーイズムの原因ととが可能となる [11]．従業員のメンタルヘルスへのサポー

なる休みにくい，体調不良を言い出しにくいといった職場

トや健康促進プログラムは，従業員への定期的な健康診断

内文化を改善するために，ユーザ同士の体調情報を開示しやカウンセリングサポート，運動プログラム，健康的な食事た研究例は我々の知る限り未だにない．本研究は，プライオプションの提供など，従業員の健康を促進するプログラ

バシーを考慮しつつ個人の体調をコミュニティの中で可視ムを導入することでプレゼンティーイズムを防ぐことを目化することでプレゼンティーイズム改善を目指す新しい提的としている [12]．労働基準法第 68 条では月経による症状案手法となる．

が重い場合，女性社員は生理休暇を取得することができるとしており，一部の企業や組織では、生理痛や PMS（月経3. 予備実験前症候群）に苦しむ女性従業員のために，特別な生理休暇を設けている．身体的不調による出勤強行を避け，従業員の健プレゼンティーイズム改善のために，ユーザが自身の体

康と生産性を保つことを可能とすることを目的としている．

調を意識するだけでなく，同一コミュニティ内で各ユーザ

しかしこれらの制度の導入状況や効果は企業の規模や業の体調を知り気遣い合える文化の醸成が重要である．そこ

種，文化によって異なり，心身の健康状態の悪化や月経関連で，我々は可視化場所として認識率の高いスクリーンセー症状による業務への悪影響がある状況でも，従業員が責任バーに着目する．しかし，スクリーンセーバー上での可視感や罪悪感，プライバシーの観点から言い出しにくく制度化には，体調というセンシティブな情報を周知したくない*1 プレゼンティーの効果が発揮されていないケースが多い．

外部の人にも知られてしまうという課題がある．そのため，イズム改善を目指す社内システムの効果を発揮するために予備実験にてプライバシーに配慮しながらユーザの体調をは，社内にプライバシー保護を考慮しつつ体調不良を言い可視化するためのスクリーンセーバーのデザインとして花，出しやすい社内文化を醸成することが必要である．

天気，アバター等を用いた全 16 種類の表現を検討し，これらの難易度に差のあるデザインの評価実験を行った．表す

2.2. 活動関連データの集団的可視化によるプレゼンテ

体調には「体調がいい」，「体調がまあまあいい」，「体調がまィーイズムの改善策

あまあ悪い」，「体調が悪い」の 4 種類がある．被験者を解Ubiﬁt [8] は携帯電話の壁紙に活動関連データを花畑の様

釈ルールを伝えた群と伝えなかった群に分け，アンケート子を表すアニメーションで表示することでユーザに身体活調査により各デザインが表す体調が何かを回答してもらい，動に対する意識を向上させ，日常生活を健康的に送れるよ

回答時間と正答率で評価した．

う支援するシステムである．また Aﬀective Health [9] は3.1. 検証項目

ユーザの活動データ・生体情報をリアルタイムでらせん状のイメージで可視化し，ユーザーが自らのストレスを認識，本研究では，提案システムの有効性を検証するために以対処しやすくすることを目的としている．Nkem らはコル下の 2 つの検証項目を設定した．

チゾールレベルからストレス値を測ることができるガルバ• 解釈ルールを知っている被験者群と知らない被験者群

ニック皮膚反応センサーを従業員の指先に装着しストレスでデザインが表す体調情報の正答率に有意差は見られ値を測定し，得られたストレス値をボールがバウンドする様るのか子で表現する可視化手法を提案している [6]．共有モニター• どちらの被験者群でも回答時間が短く，解釈ルールをにボールがバウンドするアニメーションを表示することで知っている被験者群と知らない被験者群の正答率の差

被験者全員のストレス値を匿名で表示し，集団における自が大きいデザインはどれか

身のストレス値の客観的評価を行えるようにすることを目*1

https://www.jri.co.jp/MediaLibrary/file/column/
opinion/detail/20210630_tagawa.pdf

11情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

前半の 2 つのイメージを用いたルールにおいては晴天，雲3.2. 実験概要
本予備実験では，花，天気，アバター，パソコン画面をのある晴れ，曇り，雨のイメージを用いて表現し，後半 2 つモチーフにした 16 種類のデザインが表す体調情報を答えるの色をルールにおいては空の色で表現した．アバターのデ問題と各問題の解答時間を答えるアンケート調査を行った．

ザインにおいては前半 2 つのルールにおいて，女の子のア

アンケートは 2023 年 10 月 11 日から 2023 年 10 月 19 日

バターが喜んでいるデザイン，親指を上に上げたポーズをの期間に行い，被験者は学生と職員の 37 名を対象として，しているデザイン，落ち込んでいるデザイン，泣いているデ解釈ルールを伝えてアンケートに回答してもらう 18 名の被

ザインで表現し，後半 2 つのルールにおいては各色の髪の験者群 A とルールを伝えずに回答してもらう 19 名の被験

毛と服を身につけたキャラクターで表現した．最後のパソ者群 B に分けて行った．被験者の内訳は被験者群 A は男性

コン画面のデザインにおいては，前半 2 つのルールにおい

17 名，女性 1 名で年齢は 21 歳から 49 歳，平均年齢は 24.89
歳（SD=6.46）であり，被験者群 B は男性 17 名，女性 2 名で年齢は 21 歳から 55 歳，平均年齢は 26.42 歳（SD=9.15）てパソコン画面が綺麗なデザイン，少しヒビが入っているであった．回答時間がどちらの被験者群でも短く，正答率

つの色を用いたルールでは，各色を用いたデスクトップ画の差が群によって大きいデザインをプライバシー保護に優面のデザインを用いた．花を用いたデザインを A, 天気を用れたデザインとして評価した．

いたデザインを B，アバターを用いたデザインを C，パソ

デザイン，より広い範囲でヒビが入っているデザイン，画面の広い範囲でヒビが入っているデザインを用いた．後半２

コン画面を用いたデザインを D とし，また解釈ルールがイ
メージを用いたものを１，４つのイメージデザインを並べ3.3. 体調可視化デザイン

一番右のデザインが正しい体調情報を表すルールのものを

プライバシーに配慮しながらユーザの体調を可視化する

２，色のイメージを利用したものを３，色をランダムに体調

デザインは全 16 種類で，花，天気，アバター，パソコン画面

情報に対応させたルールのものを４とし，各デザインを Aの 4 種類のモチーフがあり，それぞれに 4 つの可視化ルーから D のアルファベットと１から４の数字で表す．

ルのデザインがある．表 1 にデザインと体調可視化ルールを示す．1 つ目の可視化ルールは，モチーフのイメージと体

3.4. 実験結果と考察調が対応しているというルールで，花のケースでは最も花が開いており花瓶の水に量が多いデザインが「体調がいい」，

回答 37 件全て有効な回答であると判断した．アンケート

また花が閉じており花瓶の水が少ないデザインが「体調が悪の回答結果から得られる正答率による定量的データと，アンい」を表し，解釈ルールの複雑度は最も低い．2 つ目の可視

ケート最後に設置した被験者による感想による定性的デー

化ルールは，1 つ目の可視化ルールにおける「体調がいい」，

タをもとに評価と考察を行った．

「体調がまあまあいい」，「体調がまあまあ悪い」，「体調が悪3.4.1

解釈ルールを知っている被験者群と知らない被験者
群でデザインが表す体調情報の正答率に有意差は見い」を 4 種類横並びに並べたもので，一番右側のデザインられるのかが正しい可視化デザインを示す．1 つ目の可視化ルールに対し，どれがその時のユーザの体調であるか予測できない

解釈ルールを知っている被験者群 A と知らない被験者群ため，解釈ルールの複雑度は上がる．3 つ目と 4 つ目の可視

B のデザインに関するアンケート結果を図 1 に示す．2 組化ルールは赤，オレンジ，黄色，緑の 4 色を用いたデザインの標本に対応があり，非正規分布であるデータの有意差検となっており，3 つ目の可視化ルールでは信号機などの色の定に適したマン・ホイットニーの U 検定を使用し，デザイ

イメージを用いて体調を可視化する．花のケースでは，緑，ンが表す体調情報に関する前提知識の有無による点数差を黄色，オレンジ，赤の花のデザインの順番で「体調がいい」，

定量的に比較した. p 値は約 5.50 ×10−5 であり非常に小さ「体調がまあまあいい」，「体調がまあまあ悪い」，「体調がまく，被験者群 A と被験者群 B の点数には統計的に十分な有あまあ悪い」，「体調が悪い」と対応関係となっている．共通意差が確認された．

認識である色のイメージから体調を予測できるため，解釈

3.4.2

どちらの被験者群でも回答時間が短く，解釈ルール
を知っている被験者群と知らない被験者群の正答率

ルールの複雑度は低いと言える．一方 4 つ目の可視化ルーの差が大きいデザインはどれか

ルでは色と体調情報の対応関係がランダムになっており，黄色＝「体調がいい」，赤＝「体調がまあまあいい」，緑＝「体回答時間は被験者群 A の方が被験者群 B と比較して 1

調がまあまあ悪い」，オレンジ＝「体調が悪い」とした．こ問当たりにかかる回答時間が長くなっていた．これは解釈の可視化ルールでは色の対応関係を知らなければ体調を知

ルールを知っている被験者群の方が，各デザインが表す体

ることができないため，解釈ルールの複雑度は高いと言え調が何であるかルールを基に考えて回答する必要があった

る．これらの 4 種類の解釈ルールを，天気のデザインではからであると考察できる．どちらの被験者群でも回答時間

12

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

表1

体調を表すデザイン例

Table 1 Designs that represent physical condition

体調のデザインデザインの説明

A-1,2)

花のイメージを用いて体調情報を示す．

A-3,4)

花の色を用いて体調情報を示す．

B-1,2)

天気のイメージを用いて体調情報を示す．

B-3,4)

空の色を用いて体調情報を示す．

C-1,2)

アバターの表情を用いて体調情報を示す．

C-3,4)

アバターの髪と服の色を用いて体調情報を示す．

D-1,2)

スクリーンの割れ具合を用いて体調情報を示す．

D-3,4)

スクリーンデザインの色を用いて体調情報を示す．

各被験者群におけるアンケートの点数

まあ悪い」の中間項目は相対的に判断する必要があるから点数60であると考察できる．例えば天気の項目の場合，晴れのイ

50

メージが「体調がいい」を表すことがすぐにわかるが，中40間項目を表す場合曇りと雲のある晴れの違いが一瞬で判断

30

しにくいケースがある．被験者の感想に「4 画面の表示方法

20
10は，アバター以外の 3 つのモチーフにおいて，中間項目の場

0
被験者群A

図1

合わかりにくい」というものが見られており，解答率の結果

被験者群Bと一致している．他に見られた感想として，「アバターは一被験者群 A と被験者群 B によるアンケート結果の点

目見て表情から情報が読めるためわかりやすい」，
「花と天

数差

気のデザインは情報を読み取る際に他の体調を表すデザイが短く，被験者群によって正答率の差が大きいデザインをンと相対評価しなければわかりにくい」などがあった．図 2

評価するために，図 2 に被験者群 A の回答時間と２つの被から，オレンジ色のプロットで示した C-２であるアバター

験者群の得点率の差を示す．4 つのデザインを並べる可視

4 画面の可視化手法が最も回答時間が短く，被験者群による化ルールである A-2,B-2,C-2,D-2 に関しては，表す体調情

解答率の差が大きいということがわかった．
横軸は被験者群 A の回答時間を，縦軸は 2 つの被験者群報により回答率にばらつきが見られたため，同じルールのの得点率の差を示す．

2 つの異なる問題を使って評価を行った．これは「体調がいい」または「体調が悪い」の項目の場合は，4 つ並んでいる
デザインのうち一番右に表示されたデザインがどの体調なのかわかりやすいが，「体調がまあまあいい」，「体調がまあ

13情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
体調が悪い

被験者群Aの回答時間と回答率の差
各被験者群による正答率の差（%）

100
D-2

90

C-2

80

C-2

70

B-2

D-4

B-1

C-4

D-3

B

B-3

B-4

C-3

60
C-1

50
40

A-2

A-4

B-2

C

A-3
A-1

D-1

A

A-2

体調が悪い

D

30
20

体調がまあまあ悪い
体調がまあまあいい
体調がいい

10

D-2

0
0

2

4

6

8

10

12

被験者群Aの回答時間（秒）

図3

スクリーンセーバーを用いた体調可視化システムのシステム構成図
図2

被験者群 A の回答時間と各被験者群によるアンケー

ト結果の得点率の差

規格の Hibeacon*3 と呼ばれるビーコンを鞄や鍵などに装着し，携帯した．ビーコンとは，端末固有の ID 情報などを，

4. スクリーンセーバーを用いた体調可視化シス

一定時間の間隔で発信している端末で，受信機の電波受信

テムの設計と実装

範囲内に入ると，その電波をキャッチし，ユーザがその場

4.1. アプローチに来訪したことを認知することができる．本実験では，受信機としてオブナイズ（obniz）*4 と呼ばれるシステムを利用

プレゼンティーイズムの改善のためには，個人が自分のした．

体調を自覚すること，コミュニティ内で体調不良の人がいる場合はそれが認知されていることが重要である．しかし，個人の体調というセンシティブな情報を可視化する場合，プ

5. スクリーンセーバーによる体調可視化システ

ライバシー保護を考慮した仕組みが必要となる．そこで，周ムを用いた調査実験りの人々に周知しやすいという利点があるスクリーンセー

本実験では，スクリーンセーバーを用いた体調可視化シス

バー上に，同じコミュニティ内の人々に対してのみ体調をテムにプライバシー保護の観点で評価の高かったアバター

可視化できるようにするシステムを提案する．

４画面のデザインを，１名の可視化ユーザが，35 名の他の実験協力者が生活する研究室内で一週間可視化した．これ

4.2. システムの設計によりスクリーンセーバーシステムの有用性と体調の認識

提案システムのシステム構成図を図 3 に示す．コミュニ率，認識率と性格特性の関連についてを調査した．

ティで利用するメッセージツールである Slack の Bot が，決まった時刻にユーザに質問を行い，体調情報の「体調が悪5.1. 検証項目

い」，「体調がまあまあ悪い」，「体調がまあまあいい」，「体調

本研究では，提案システムの有効性を検証するために以がいい」の４つの体調項目から体調情報を取得する．図中

下の 3 つの検証項目を設定した．

A において，取得した体調情報は，Google App Script*2 と呼ばれる Google が提供しているアプリケーション開発プ
ラットフォームを用いて，Google スプレッドシートに保存する仕組みを構築し，管理した．図中 C にて Google が提• 提案システムの有用性を可視化デザインの認識率から評価• 提案システムの有用性を体調情報の認識率から評価• 提案システムによる体調の認識率とユーザの性格特性供するクラウドコンピューティングサービスのスイートである Google Cloud Platform が GAS からの HTTP リクエに相関はあるか

ストを受け，図中 D にて可視化ユーザーのコンピュータ上

5.2. 実験概要にあるスクリーンセーバを得られた体調情報に応じて変更するプログラムを実行する．ユーザのコンピュータ上では

図 4 に実験の様子を示す．実験開始前に事前アンケート

取得した体調情報に対応するアバター４画面のデザインのを行い，並川（2012） [13] の Big Five 尺度を用いて性格特イメージ画像が可視化ユーザのパソコンのスクリーンセー性を測定した．その後実験は 2023 年 11 月 13 日から 2023

バとして設定される．さらに研究室内のその時刻における

年 11 月 17 日の期間で実施した．可視化ユーザを含まない

被験者の人数を把握するために，被験者は 3.7cm × 3.7cm
*2

*3
*4

https://www.google.com/script/start/

14

https://www.hibeacon.jp/#link01
https://obniz.com/ja/jobs

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

表3

スクリーンセーバーによる体調可視化実験中の各人数及び割合a) 実験日b) 体調*1c) 滞 在 人
数 (人) *2d) スクリーンを見た人数 (人)*3e) 体 調 の 認 識
人数 (人)*4f) スクリーン認
識率 (%)*5g)体調取得率 (%)*6

11/13
11/14
11/15
11/16
11/17

体調が悪い

19
24
27
31
20

6
8
7
15
14

5
4
5
11
10

31.6
33.3
25.9
48.4
70.0

83.3
50.0
71.4
73.3
71.4

体調が悪い
体調がまあまあ悪い
体調がまあまあいい
体調がいい*1 可視化体調*2 研究室滞在人数 (人)*3 スクリーンセーバーの認識人数（人）*4 正しくスクリーンセーバーから体調を認識した人数（人）*5 研究室滞在人数に対してスクリーンセーバーを認識した人の割合（%）*6 スクリーンセーバーを認識した人のうち正しく体調を認識した人の割合（%）

表2

可視化ユーザの研究室滞在時間とスクリーンセーバー

の稼働時間
実験日

図4

2023/11/13
2023/11/14
2023/11/15
2023/11/16
2023/11/17

実験の様子

実験被験者は学生と職員の 35 名を対象とし，被験者の内訳

研究室滞スクリーンセーバー

在総時間の可視化総時間

13.2 時間
13.6 時間
9.2 時間10.1 時間
10.7 時間

4.6 時間
4.8 時間2.8 時間3.4 時間3.7 時間研究室の滞在人数とスクリーンセーバーの認識人数
30

は男性 32 名，女性 3 名で年齢は 21 歳から 55 歳，平均年25

齢は 25.5 歳（SD=7.93）であった．被験者にはあらかじめ
20

人数（人）

実験開始前に実験概要，及びスクリーンセーバーに表示するアバター 4 画面を用いたデザインの解釈ルールについて説明し，実験期間中は毎日帰宅時，その日の可視化ユーザの

15

10

スクリーンセーバーを見たかどうか，デザインが示す体調

5

情報は何であったか，感想を含むアンケートに回答しても
23
20 /1123 / 1
20 /11 3 1
23 /1 0:0
20 /11 3 1 0
23 /1 2:0
20 /11 3 1 0
23 /1 4:0
20 /11 3 1 0
23 /1 6:0
20 /11 3 1 0
23 /1 8:0
0
/ 3
20 11/ 20
2 1 :020 3/1 3 2 0
23 1/ 2:0
20 /11 14 0
23 /1 0:0
4/
20 11 1 0
23 /1 1:0
20 /11 4 1 0
23 /1 3:0
20 /11 4 1 0
23 /1 5:0
20 /11 4 1 0
23 /1 7:0
20 /11 4 1 0
23 /1 9:0
20 /11 4 2 0
23 /1 1:0
20 /11 4 2 0
23 /1 3:0
20 /11 5 1 0
23 /1 0:0
20 /11 5 1 0
23 /1 2:0
20 /11 5 1 0
23 /1 4:0
20 /11 5 1 0
23 /1 6:0
20 /11 5 1 0
23 /1 8:0
0
/ 5
20 11/ 20
2 1 :020 3/1 5 2 0
23 1/ 2:0
20 /11 16 0
23 /1 0:0
20 /11 6 1 0
23 /1 1:0
20 /11 6 1 0
23 /1 3:0
20 /11 6 1 0
23 /1 5:0
20 /11 6 1 0
23 /1 7:0
20 /11 6 1 0
23 /1 9:0
20 /11 6 2 0
23 /1 1:0
20 /11 6 2 0
23 /1 3:0
20 /11 7 1 0
23 /1 0:0
20 /11 7 1 0
23 /1 2:0
20 /11 7 1 0
23 /1 4:0
20 /11 7 1 0
23 /1 6:0
20 /11 7 1 0
23 /1 8:0
/1 7 2 0
1/ 0
17 :0
22 0
:0
0

0

20

らった．
体調を可視化するユーザは毎朝 10 時 00 分に Slack Bot

日付，時間
研究室の滞在人数から送られてくる体調を尋ねる質問に４つの体調情報から

スクリーンセーバーを認識した人数

選んで回答し，提案システムによりその日の体調を示すデ

図5

ザインをスクリーンセーバに表示した．可視化ユーザのス研究室の被験者の滞在人数とスクリーンセーバーの認識人数

クリーンセーバーは研究室内の中心スペースから見やすい位置にあり，席が離れているユーザでも研究室の中心にあ

体調情報は，11/13 から 11/17 までそれぞれ「体調が悪い」，

るゴミ箱やキッチンを使用する際に目に入りやすい場所に「体調が悪い」，「体調がまあまあ悪い」，「体調がまあまあい

位置している．システムを導入したパソコンのスクリーンい」，「体調がいい」とした．

セーバーが起動するまでの時間を 5 分に設定し，一度表示されたスクリーンセーバー画面はスリープ状態にならない

6. 実験結果と考察

設定で実験を行った．また可視化ユーザは研究室滞在時間，パソコンを研究室から持ち出す，持ち出さずに離席する，と

回答 35 件全て有効な回答であると判断した．アンケート

言った行動に関して普段通りに生活を行った．可視化したの回答結果から得られるスクリーンセーバーの認識率によ15

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

表4

スクリーンセーバーを目にした被験者の体調情報認識率と性格特性の相関Big5 の要素

体調情報の正しい認識率との相関係数

相関の有無

外交性

0.121011199-0.065547886-0.152129035-0.206616447
0.057455967

なし

誠実性
情緒不安定性
開放性
調和性

なし
なし
弱い負の相関なし

る定量的データと，アンケート最後に設置した被験者による体調情報を認識できなかったという意見が見られた．「体調感想による定性的データをもとに評価と考察を行った．可がまあまあ悪い」を可視化した実験３日目と「体調がまあま

視化ユーザの研究室滞在総時間とスクリーンセーバーの可あいい」を可視化した実験４日目は，認識された項目が「体視化総時間をそれぞれ表 2 に示す．

調がまあまあいい」と「体調がまあまあ悪い」のどちらか
で間違って認識をするユーザが多く見られた．今回の実験

6.1. 提案システムの有用性を可視化デザインの認識率かは可視化ユーザが一人であったため，認識するのみを行う

ら評価

ユーザが解釈ルールを深く理解したり，関心を持つことが研究室の滞在被験者数，スクリーンセーバーの可視化デ難しかったと考察できる．今後は複数のユーザがシステム

ザインを目にした被験者数を図 5 の棒グラフで示し，スクを導入することで可視化と認識の両方を行ってもらうこと

リーンセーバーを目にした人数を表 3 の d) 項目，研究室で，他ユーザの可視化デザインにも関心を促せる可能性がの滞在人数に対してスクリーンセーバーを見た人の割合を期待できる．

f) 項目に示す．実験初日に比べ実験の終盤にかけスクリー

6.3. 提案システムによる体調の認識率とユーザの性格特ンセーバーを目にする人が多くなっていることがわかる．

性に相関はあるか

これは実験環境の中でスクリーンセーバーを見る習慣がつき，スクリーンセーバーの内容が何か気にかけることが多く

実験期間中スクリーンセーバーを目にしたユーザの体調なったからであると考えられる．実際実験中のアンケート

情報の正しい認識率と Big5 の相関係数を表 4 に示す．可では，後半になるにつれスクリーンセーバーを見るように

視化デザインの正しい認識率と，Big5 の開放性の間に非常なったという意見が見られたり，可視化ユーザのスクリーンに弱いが負の相関を確認することができた．開放性が低い

セーバーについて言及する被験者が見られたりした．一方

人々は，しばしば細部に注意を払い慎重な観察を行うこと

で，可視化ユーザは研究室の見えやすい場所でスクリーンが知られており [14]，これにより実験で使われるデザイン

セーバーの可視化を行っていたものの，あまり可視化ユーザの理解度が高くなった可能性が示唆される．また開放性がの近くに行かないため見る機会がない，席による依存も大低い人々は変化に対して抵抗感を持つ傾向にあるが，このきいと思うという意見が見られた．また今回はスクリーン

抵抗感から新しく研究室に導入したシステムを用いた実験セーバーでの可視化内容は静止画であったためスクリーンに対し注意を向けることにつながった可能性も考えられる．

セーバーであるという印象が持ちにくく，目に入らなかったという意見が見られた．今後は可視化デザインにアニメー

7. 今後の方針

ションを用いた上で，可視化ユーザを複数にしたときの認

今後は，スクリーンセーバーにアニメーション機能を追

識率の向上を図る．

加することでスクリーンセーバーらしいデザインとそれによる認識率の向上を目指す．またスクリーンセーバーを用

6.2. 提案システムの有用性を体調情報の認識率から評価いた体調可視化システムによる体調可視化を複数人の被験スクリーンセーバーの画面を目にしたユーザのうち，正者が行い，集団的に体調可視化システムを導入することで，しく体調情報を取得できていた被験者の人数を表 3 の e)，

ユーザにどのような行動変容を促すのかについて調査する．

同割合を g) 項目に示す．実験初日にスクリーンセーバーのさらにシステムによる影響の受けやすさと性格特性を調査

内容を見た被験者は，実験が行われることを強く気にかけし，システムが影響を与えやすい性格特性を明らかにするていた被験者であり，可視化ルールの理解度が高かったたことを今後の展望とする．

め体調情報の認識率が高くなったと考えられる．実験２日
目はスクリーンセーバーの内容を気にかけるユーザが増えた一方，アンケートでは可視化ルールの理解が甘くすぐに

16

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

8. おわりに

L.: AﬀectiveWall: Designing Collective Stress-Related
Physiological Data Visualization for Reﬂection, IEEE
Access, Vol. 7, pp. 131289–131303 (online), 10.1109/ACCESS.2019.2940866 (2019).
[8] Consolvo, S., McDonald, D. W., Toscos, T., Chen, M. Y.,
Froehlich, J., Harrison, B., Klasnja, P., LaMarca, A.,
LeGrand, L., Libby, R., Smith, I. and Landay, J. A.:
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[9] Sanches, P., Höök, K., Vaara, E., Weymann, C., Bylund,M., Ferreira, P., Peira, N. and Sjölinder, M.: Mind the
Body! Designing a Mobile Stress Management Application Encouraging Personal Reﬂection, Proceedings of the
8th ACM Conference on Designing Interactive Systems,
DIS ’10, New York, NY, USA, Association for Computing
Machinery, p. 47–56 (online), 10.1145/1858171.1858182(2010).
[10] 大園咲奈，中村優吾，荒川豊，フェムテックによる本人及び周辺の人の行動変容支援に関する調査，2022 年度情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ第 2 回研究会，pp. 82–85(2022).
[11] Cooper, C. and Lu, L.: Presenteeism at Work, Cambridge Companions to Management, Cambridge University Press (2018).
[12] Cancelliere, C., C. J. A. C. e. a.: Are Workplace
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[13]
並川努， 谷伊織，脇田貴文，熊谷龍一， 中根愛，野口裕之 Big Five 尺度短縮版の開発と信頼性と妥当性の検討，心理学研究， Vol. 83, No. 2, pp. 91–99（オンライン），
10.4992/jjpsy.83.91 (2012).
[14] Roccas, S., Sagiv, L., Schwartz, S. H. and Knafo, A.: The
Big Five Personality Factors and Personal Values, Personality and Social Psychology Bulletin, Vol. 28, No. 6,
pp. 789–801 (online), 10.1177/0146167202289008 (2002).

本実験により，可視化ユーザが一人で提案システムを導入した場合の体調の認識率について確認することができた．
また Big5 の開放性に関して，体調認識率との負の相関関係が見られることがわかった．異なる性格特性を持つ人々が情報をどのように解釈し処理するかを理解することは，効果的なコミュニケーション戦略の設計において非常に重要となる．今後は複数のユーザで可視化実験を行うことで，それによる行動変容の効果検証も含めて提案システムの有効性を示していく．
また可視化デザインは静止画であることが，スクリーン
セーバーの可視化内容に注意を向けないユーザがいることの大きな原因である可能性が示唆された．今後は，工夫したアニメーションを可視化デザインとして用いることで，可視化内容の認識率を上げる手法を模索する必要がある．
謝辞 本研究開発は，国立研究開発法人科学技術振興機構戦
略的創造研究推進事業（社会技術研究開発）JPMJRS22K1による研究成果の一部である．

参考文献[1] Webster, R., Liu, R., Karimullina, K., Hall, I., Amlôt, R.
and Rubin, G.: A systematic review of infectious illness
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Public Health, Vol. 19 (2019).
[2] Johns, G.: Presenteeism in the Workplace: A review
and research agenda, Journal of Organizational Behavior, Vol. 31, pp. 519–542 (2010).
[3] Hemp, P.: Presenteeism: At work – But out of it, Harvard Business Review, Vol. 82, pp. 49–58 (2004).
[4] Bergström, G., Bodin, L., Hagberg, J., Aronnson, G. andJosephson, M.: Sickness presenteeism today, sickness absenteeism tomorrow? A prospective study on sicknesspresenteeism and future sickness absenteeism, Journal of
Occupational and Environmental Medicine, Vol. 51, pp.
629–638 (2009).
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https://doi.org/10.1016/j.ajic.2017.04.008 (2017).
[6] Nkem, D. and Xue, M.: BallBounce: Designing Collective Stress-Related Visualizations for Oﬃce Workers Using Galvanic Skin Response Sensor, Proceedings of the2023 ACM Symposium on Spatial User Interaction, SUI’23, New York, NY, USA, Association for Computing Machinery, (online), 10.1145/3607822.3616417 (2023).
[7] Xue, M., Liang, R.-H., Yu, B., Funk, M., Hu, J. and Feijs,

17情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

妊産婦を対象に IoHT を活用した健康行動の変容− Be-TWINKLE study より―
曹蓮 †1
株式会社 KDDI 総合研究所

多屋優人 †2
株式会社 KDDI 総合研究所

本田由佳 †4慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科
佐藤雄一 †6
産科婦人科舘出張 佐藤病院

坂本優子 †3
順天堂大学医学部附属練馬病院

福田小百合 †5
産科婦人科舘出張 佐藤病院

中澤仁 †7慶應義塾大学環境情報学部

概要

馬病院（以下、「順天堂練馬病院」とする）、株式会社 KDDI

妊娠中の健康管理は女性自身の健康のみならず、胎児の総合研究所（以下、「KDDI 総合研究所」とする）、国立研究

正常な発育や安全な出産など、生まれてくる子どもへの影

開発法人国立環境研究所地球環境研究センター（以下、「環響も大きい。そして、産婦の健康状態は赤ちゃんへの愛着

境研」とする）、産科婦人科舘出張佐藤病院（以下、「佐藤病や順調な育児生活を保障する基盤でもある。しかし、妊産院」とする）の多機関共同研究で実施されている。プロジェ

婦の健康維持・増進のためのヘルスケアサービスが足りず、

クト名称は「Be-TWINKLE study」(BEhavior change by

妊産婦の生活に適したもの（随時利用できるもの、負担が低

TrustWorthy informatino using INternet of health thingsfrom Keio sfc for Ladies Expecting babies) である。

いもの、信頼性があるもの）が求められている。そこで、本研究では妊産婦の健康増進に特化したスマートフォンアプ

1.1. 妊産婦の健康問題

リ（TEKUTECH）を開発し、妊産婦の健康維持・増進のための態度・行動に変容が生じるのかを検証した。具体的に妊娠中の健康管理は女性自身の健康のみならず、胎児のは、65 名の妊産婦を対象に妊娠中期ごろから産後１ヵ月ま正常な発育や安全な出産など、生まれてくる子どもへの影で約 20〜23 週間にかけて、スマートフォンアプリを用いて響も大きい。近年、妊娠に伴う妊娠糖尿病や妊娠高血圧の健康増進のための生活習慣アドバイスを与え、妊産婦の屋

発症率、また出生時の体重が 2500g 未満の低出生体重児の内外の歩行行動、日光浴、栄養摂取などの変容について検証

割合などが増え、その要因として、妊娠前や妊娠時の肥満やした。本稿では開発したアプリの機能、およびそれを用いやせ、栄養の偏り、運動不足など健康管理問題との関連が指た実験全体の設計、収集したデータ種類について紹介し、最摘されている。
まず、妊婦の健康と胎児の発育を守るため、妊娠前や妊娠後に、アプリを使った参加者の感想評定について述べる。

時の栄養管理が重要である。例えば、妊娠前のやせや妊娠時の体重増加不良は、低出生体重児のリスクを高めること

1. はじめにが指摘され [1][2]、健康な食生活や胎児の発育に影響する栄本研究は，妊産婦の健康増進のための Internet of Health

養素（例えば、葉酸、ビタミン A、D) などについての適切

Things (IoHT) を活用した行動変容モデルの有効性を検討な情報提供や栄養教育が必要とされている。

する研究である。本プロジェクトは慶應義塾大学（以下、次に、健全で合併症を伴わない妊婦の場合、運動が母体お「慶応大」とする）を研究代表とし、順天堂大学医学部附属練

よび胎児にとって安全であることを明らかにした研究結果が増え、妊娠中にも運動を続けることへの関心が高まって

Changing walking behavior using IoHT for primigravida: From
the Be-TWINKLE study

いる。妊娠中の運動の効果として、理想な体重の保持（糖†1軽減（腰痛、頭痛、倦怠感、しびれ、むくみ、静脈瘤など）
、

†2
†3
†4
†5
†6
†7

尿病の発症予防、血圧のコントロール）、妊娠中の微症状のLIAN CAO, KDDI Research,Inc
MASATO TAYA, KDDI Research,Inc
YUKO SAKAMOTO, Juntendo University Hospital
YUKA HONDA, Keio University Graduate School of Media
DesignSAYURI HUKUDA, Sato Hospital
YUICHI SATO, Sato Hospital
JIN NAKAZAWA, Keio University Faculty of Environment ofInformation Studies

安産傾向（骨盤底筋のリラックス体得、呼吸法の体得、分娩時間の短縮）、精神面での自信と安定（ストレス発散、爽快感、マタニティーブルー予防）などが挙げられ [3]、妊婦の適切な運動は心身ともに大きな効果が期待できる。
さらに、近年、新生児や乳児のビタミン D 欠乏によるく18

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

る病の危険性が指摘され、妊婦や赤ちゃんへの日光浴効果

報提供」「情報の権威性」などの手法を用いることにしたが検討されている [4]。ビタミン D の欠乏の原因として、妊[13][14]。以下、これらの説得戦略によって生じる心理的効娠中のビタミン D 摂取量の不足や日々の日焼け対策が原因

果について簡潔に記する。

であると指摘されている [5][6]。その予防としては、妊娠中

まず、行動変容の戦略として用いた「セルフモニタリン

や授乳中のビタミン D 摂取量の確保や適度な日光浴、また、グ」は、社会的認知理論の中の重要な構成要素であるセルフ

乳児にも日光浴させることが勧められている [4][6]。一方、コントロールに含まれる技法であり、自分の行動を把握・管過剰摂取や日焼けなどを予防するために、妊産婦の生活状理することで、自分自身の心身、行動に意識が向き、現在の

況や環境にあった適切な介入やセルフケアが必要である。

自身の状態を観察し、敏感に感じ取ることである。自分をモニタリングすることによって、自分自身の行動変化の把1.2. 妊産婦のセルフケア

握、改善点の発見ができ、自己管理や目標設定が容易になる
ことがメリットとして挙げられる [15]。

上述の妊産婦の健康問題の改善を巡り、近年、スマート
フォンアプリの開発とそれを用いた研究が増えている。例

次に、行動変容を目的とした「報酬」の効果は従来の「アえば、やせ型妊婦や肥満型妊産婦の健康管理を目的とした

メとムチ」で行動や動機をコントロールする基本的な手法

AI 健康アドバイスアプリ「カロママプラス」を用いた介入研究が行われている [7]。また、妊娠中の肥満女性を対象に、である。人は楽を求め、罰を回避しようとする動機を生ま

アプリを通してアドバイスを行う介入研究では、栄養素の発的増加し、悪い刺激が与えられると行動が自発的減少す摂取量が減少している [8]。特に、低出生体重児の増加や妊る。報酬は行動の習慣化を目指すのに有効な戦略として多産婦のうつ傾向の増加などを背景に、妊産婦の心身へのサ

くのヘルスケアアプリに搭載されている [12][16]。

れつき持っており、好ましい刺激が与えられると行動が自ポートが益々重要視されている。そこで、本研究では妊婦

また、ユーザーの行動スキルを高めることを目的としたの健康行動（歩行、栄養摂取、日光浴）の変容や促進に特化「情報提供」の介入戦略は、関連情報を提供・提案されるこしたアプリを開発し、その効果を検証する。

とによって行動スキルが向上し、それに伴い行為者自身の自本研究では妊産婦の健康増進のために IoHT を活用し、生

己効力感の増加も期待できる。自己効力感は、ある行動を遂

活習慣アドバイスをすることで、妊産婦の健康行動に変容が行することができる、と自分の可能性を認識していること生じるのかを検討する。その際に背景の心理的理論モデル

であり、自己効力感が強いほど実際にその行動を遂行できとして IMB モデル (Information-Motivation-Behavioral

る傾向にあると述べられている [17]。健康教育や健康行動

skills model) を活用する（図 1 を参照）。IMB モデルは
HIV 関連の行動変容を説明するために提唱されたものであの習慣化を目指した行動変容の研究領域においても、自己り、現在も多様な行動変容領域で基礎的な理論として用い

ともに、行動変容への効果が期待できる重要な要素である。

られている [9][10]。具体的に、IMB モデルは「情報」「動機

最後に、情報への信頼性が行動変容を予測する重要な要付け」「行動スキル」の 3 つの要因から行動の変容を説明し因であることを考慮し、「情報の権威性」（権威のある情報をようとするものである。要因間の関連性として、「情報」と提供する）戦略を用いた。「情報の権威性」は認知バイアス「動機付け」は「行動」の変容に直接影響を与えるだけでなの一つである権威バイアスを活用した戦略手法である。つく、「行動スキル」の要因を媒介して「行動」の変容をもた

まり、情報の発信源に「権威性」を持たせる（たとえば、専らすと考えられている [11]。要するに、妊産婦の健康行動

門家による意見や上司の言葉など）ことによって、情報への（歩行、栄養摂取、日光浴）を高めるのに、妊産婦に与える信頼性や妥当性が認知され、行動変容に影響をもたらす心「情報」、健康を維持しようとする「動機」、健康行動を実行

理的現象である。

効力感を応用した研究が多くみられ、行動スキルの向上と本研究ではアプリに上記の心理的効果をもたらす機能をすることができる「行動スキル」を高めることが有効である

搭載することによって、妊産婦の健康行動の促進に寄与すと考えられる。

るのかを検証する。主に、「情報」を「権威性のある情報」と「権威性のない情報」に分け、アプリによる介入効果を検証する。

1.3. 本研究の目的
本研究では、正常な過程の健康な妊産婦を対象に IoHTを活用し、妊産婦の健康行動が促進されるのかを検証する
図1

IMB モデル [11]ことを目的とし、（１）妊産婦向けに特化したアプリを開発
し、（２）それを用いた介入実験（20 週〜産後一か月の間にそこで、本研究ではこれらの要因を活性化し、健康行動の実際に使ってもらうこと）を行った。特に、権威性のある情変容を促すことを目的に、ヘルスケア研究で説得戦略 [12]報は妊産婦の健康行動変容に有効であるという仮説のもと、としてよく活用している「セルフモニタリング」
「報酬」
「情

19

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

参加者に与える情報を、「専門家による情報源を明示した健康情報」と「情報源を明示していない健康情報」に分け、健康行動の変容を検証する。
しかし、本稿の紙面上の都合より、本研究では上述の（１）
妊婦向けのアプリ開発について紹介し、（２）それを用いた介入実験および参加者のアプリ使用後の感想や意見をまとめる、ことにとどめる。介入実験による健康行動の変容効
果に関しては割愛する。
研究倫理審査 本研究は，順天堂大学医学系研究等倫理委
員会 (承認番号: E22-0265-N01）の承認に基づき実施した。
臨床実験登録

本研究は，臨床試験登録をし，実施した

図2

TEKUTECH アプリのホーム画面（UMIN 試験 ID: UMIN000051235）。

2. IoHT モバイルアプリケーションの開発
本研究では、妊産婦の健康行動の促進のための iOS アプ
リとして、妊産婦用健康管理アプリケーション*1 （以下、
「TEKUTECH アプリ」とする）を株式会社 KDDI 総合研究所が開発し、妊産婦を対象に介入研究に利用した。
以下、まず、TEKUTECH アプリの全体構造について説
明し、次に、アプリより収集可能なデータ種類について記載する。
図3

2.1. TEKUTECH アプリの全体構造

TEKUTECH アプリの体重・アドバイス画面

本アプリは主にホーム画面、体重・アドバイス画面、ミッション画面、称号画面、お知らせ画面から構成されている。

ミッション画面 「ミッション画面」では、当日に実際にホーム画面 「ホーム画面」では、アプリの使い方ガイド

歩いた歩数が表示され、対応した歩数レベルが表示される。

を閲覧できたり、ミッション画面や称号画面で取得した歩

また、当日の歩数のみならず、過去の歩数履歴と達成レベル

数レベルや称号が表示されたりする。また、完了したアンも棒グラフで表示される。これらの機能によって毎日の目

ケートに対応した週数のバッチが画面の下部に表示される。

標管理ができることに加え、過去の自分と比較することを

例えば、20 週目のアンケート回答が終わると、その回答が通じて、長期的な自己管理やモチベーション向上に繋がるという心理的効果が期待できる。

完了していることを意味するバッチが表示され、アンケー
トの進捗状況が視覚的に把握できる。さらに、アンケート
回答やお知らせの通知がある場合、ホーム画面上にポップ
アップのバナーとして表示され、クリックするとアンケー
ト回答画面に遷移する。
体重・アドバイス画面「体重・アドバイス画面」では、

まず、画面の上部に現在の妊娠週日、出産予定日までの残り日数が表示される。次に、現在の体重を入力すると、妊娠初期の体重を基準にした場合の体重変動が折れ線グラフとして体重画面上に表示される。これによって妊娠中の体重変動を視覚的に捉え、体重の自己管理の促しや生活習慣の見直しなど、セルフモニタリングによる行動変容が期待できる。また、介入のアドバイス情報が画面の下部に表示され、かつ当日の服装（半袖・長袖）状態を選ぶ機能がある。これ

図4

TEKUTECH アプリのミッション画面

称号画面 「称号画面」では、歩数によって特定の称号がによって、ユーザーの服装状態に合わせた介入アドバイス与えられる。称号は可愛い動物で表現されたイラスト絵でを提示することが可能である。

あり、赤ちゃんの口調で表現された文字情報（例：「ねこさんはどう鳴くの？〜♪教えて〜♪」）が表示され、お腹の赤*1

本アプリは研究用途のみで利用するアプリであり、今後患者向けにサービスを提供するアプリではない。

ちゃんが母親と対話しているような感覚を与える。画面上

20

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

アプリの操作履歴 参加者がアプリを操作するたびに、そには過去の称号が閲覧できるのみならず、次に獲得できるの履歴が記録される。

称号が 1 つ表示される。そして、次の称号まで何歩達成す
ると取得できるのかの目標も表示されている。このような称号が歩数取得レベルによって獲得され、対象者に対する報酬効果が期待される。さらに、次の称号取得まで達成し

3. 研究方法

ないと後にどのような称号があるのかは画面上に表示され3.1. 参加者ないため、参加者の好奇心の活性化につながり、歩行行動

本研究は、共同研究施設の順天堂大練馬病院を受診した妊の促進に寄与する心理的効果が期待できる。ここで取得さ婦を対象に 2022 年 12 月〜2023 年 8 月の間に研究参加の募れた最新の称号が、上述の「ホーム画面」と「ミッション画集を実施したところ、69 名の方が研究参加に同意した。そ面」にも同様に表示される。

のうち下記の中止基準により 4 名の方が参加中止をしたため、最終的には計 65 名 (平均年齢 33.32 歳，標準偏差 4.63)の妊婦を研究対象とした。これらの参加者は以下の適格基準を満たし、且つ除外基準のいずれにも該当しない正常妊婦であった。
適格基準

本研究では、同意取得の時点で妊娠 20 週未満（妊娠 15〜19 週）であること、妊娠前 BMI(Body Mass

Index) が 18.5〜24.9kg/m2 であること、単胎妊娠であること、iPhone を日常的に使っていること、産後 1 カ月健診までの全ての健診を研究実施施設で受ける予定があること、を適格基準とした。
除外基準
図5

TEKUTECH アプリの称号画面

本研究では、年齢が 20 歳未満である場合、多胎妊娠である場合、iOS14.1 以降の iPhone を使用していな
い場合、妊娠前に糖尿病，もしくは妊娠中の明らかな糖尿

お知らせ画面 「お知らせ画面」では、大きく「お知らせ

病，妊娠合併症と診断される場合、何らかの疾患・合併症が画面」と「アンケート画面」で構成され、ボタンをクリッ

あり栄養指導を受けている場合、妊娠前 BMI＜ 18.5kg/m2

クすることで画面の切り替えができる。まず、「お知らせ画

もしくは BMI≥ 25kg/m2 の場合、日本語でのコミュニケー面」にはアプリの利用方法（例：「体重の入力方法」や「出ションが可能でない場合、担当医師が本研究の対象として産予定日/通院予定日の入力方法」など）の情報が記載され不適当であると判断した場合、を除外基準とした。

ている。次に、「アンケート画面」では指定された番号を入中止基準

力すると、該当画面が表示され、アンケート回答ができる。

本研究では、研究対象者から研究参加の辞退の申し出や同意の撤回がある場合、本研究全体が中止される場合、その他の理由により、研究責任者および研究分担者

2.2. アプリより収集可能なデータ種類

が研究の中止が適当と判断する場合、を中止基準とした。

本アプリではユーザーの行動データとして、位置情報、

3.2. 研究対象期間

Wi-Fi 接続先情報、歩数、アプリ操作履歴を、ユーザーが許可した範囲内で収集する。位置情報の記録がされる際に本プロジェクトの研究期間は各共同研究機関の研究実施

サーバーにデータを送信し、送信に失敗した場合は次の記

許可日から 2025 年 9 月 30 日までとなっており、そのうち，

録タイミングで再送信を行う。以下に収集データの詳細に研究対象者の登録期間と観察期間は以下の通りである。

ついて記する。

• 登録期間：2022 年 12 月 17 日〜2023 年 10 月 31 日
• 観察期間：2022 年 12 月 17 日〜2024 年 9 月 30 日

位置情報 位置に関連する情報として、GPS と Wi-Fi 接*2

続先のアクセスポイント情報を記録する 。記録するタイ
ミングは OS がスマートフォンの移動を検知したときであ

研究対象者は、研究参加同意を取得した日から産後 1 カり、GPS には 100 メートル程度の誤差が含まれている。

月までの約 8 カ月間に TEKUTECH アプリによる介入を

歩数

位置情報が記録される際に、その日の 0 時から現受けた。産後 1 カ月健診の際に、研究参加終了である説明

在時刻までの歩数を API を利用して取得し*3 、ファイルにおよび謝礼を受け渡し、研究終了となる。

保存する。

3.3. 研究デザイン*2

本研究は研究実施計画に基づいて実施し、全体的に「介入本研究では、取得した位置情報を個人の特定ができないように加工したうえ、効果検証に活用する。
*3 本アプリでは iPhone の CMPedmeter という歩数を取得するための API を利用して歩数を取得する。

前」と「介入中」、「介入終了後」の 3 つの期間に分けられる（図 6 を参照）。まず、介入前の期間は、妊娠 16〜19 週まで
21

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）の期間を指し、主に対象者の適格基準の確認、研究全体の説の約 5 カ月間継続する。権威情報あり群となし群は同様の

明および同意取得、介入アプリの説明やインストール、アプ

介入アドバイスメッセージを受けるが、権威あり群はなし

リによるデータ収集（例：歩数やアンケート回答）などを実群に比べ、情報発信源を表すイラスト絵がメッセージと同施した。具体的には、まず、共同研究施設の順天堂練馬病院

時に提示されるようになっていた（図 7 を参照）。つまり、に外来受診をした妊婦のうち、研究参加の適格基準に満た

権威情報あり群は情報発信源が分かるが、なし群は分からす 16 週〜19 週の妊婦を対象に募集した。次に、研究案内のない状況で介入を受けることになる。

チラシおよび同意説明文章を医師から手渡しし、研究参加の同意を得た。その際には、同意説明文章の内容をまとめた動画を見てもらい、研究内容の理解を補助した。そして、参加同意を得た対象者のみを対象に、アプリケーション利
用規約を確認し、アプリ利用の同意を得たうえ、参加者向けの簡易マニュアルを用いて、アプリの使用方法や諸機能に

図7

権威のある情報 (左）とない情報（右）の例

ついて説明をし、アプリのインストールを実行してもらった。その際に、アプリでは研究のためにアプリの利用履歴

介入アドバイスは IMB モデルを基に、体重管理、食生活、（登録情報、入力情報、操作履歴など）、GPS 位置情報、歩日光浴のそれぞれに関する「情報」「動機付け」「行動スキ

数、アンケートへの回答情報などが取得されること、取得しル」の要素から構成されている（図 1 を参照）。
「情報」関連た位置情報は個人が特定できないように加工した上で研究のアドバイスには、例えば、妊娠中の適正体重 (BMI) やビに活用することについて説明をした。

タミン D を含む食べ物、日光浴効果などの知識が含まれて次に、介入中の期間は妊娠 20 週から出産までの期間を指いた。「動機付け」関連のアドバイスには、例えば、適切なし、主に参加者の介入グループ分け、生体、行動、心理、健体重管理、健康な食生活、日光浴を行うモチベーションを高康などの各種のデータ測定、対象者による問い合わせへのめるメッセージが含まれていた。「行動スキル」関連のアド対応などを実施した。具体的には、妊娠 20 週の直前まで対バイスには、適切な体重管理、健康な食生活、日光浴を行う

象者の適格基準を満たすことを確認したうえ、妊娠 20 週かための効果的な方法が含まれていた。

ら研究対象者を権威情報あり・なしの 2 群に無作為に割当アドバイスによる介入は妊娠 20〜41 週までの 22 週間を実施した。2 群の割付法は「置換ブロック法」を用いた。

分、計 99 個を作成した。その詳細の内訳は、体重管理 66

具体的には、4 つを一つのブロックにし、6 つの羅列パター個（体重 3 種類（少ない/標準/多い）×妊娠 22 週）、食生ンを作成し、ランダムに割付をした。割付は共同研究機関

活 22 個（妊娠週 22 週）、日光浴 9 個（時間帯 3 種類（0:00の KDDI 総合研究所が担当し、順天堂練馬病院には参加者〜12:29/12:30〜17:29/17:30〜23:59）×天気 3 種類（晴れ/番号のみが通知された。要するに、順天堂練馬病院では盲検

くもり/雨））であった。健康管理と食生活アドバイスは慶化された状態ですべてのリクルートおよび対応を実施した。

應義塾大学大学院の健康情報学者（本稿の第 4 著者）、日光
浴アドバイスは順天堂大学医学部附属練馬病院整形外科医（本稿の第 3 著者）が作成し、全体について産科婦人科舘出
張佐藤病院が監修を実施した。
日光浴は季節や服装、天気によって効果が異なるため、5月〜9 月（紫外線が強い月）、4 月と 10 月（紫外線が中程度の月）、11 月〜3 月（紫外線が弱い月）のように季節を 3 種に分け、服装（半袖、長袖）、天気（晴れ/曇り/雨）などの要因を踏まえ、介入メッセージ中の日光浴推奨時間*4 を変更した。例えば、図３（右）に示しているアドバイスでは、紫外線が強い 9 月の晴れた日に、半袖の服装をしている場合
は、日光浴の推奨時間が 10 分程度であるが、同じ日に長袖の服装をしている場合は 19 分程度の比較的長い時間の日光浴を推奨した。
介入終了後の期間は、出産から産後 1 か月の期間を指し、*4

図6

長袖の日光浴時間は、環境研から算出された過去の推奨紫外線暴露
時間（つくば市の 2013 年 11 月 21 日から 2019 年 12 月 31 日までの 1
分ごとデータ）を、月（12 ヵ月）、時間（午前、午後）、天気情報（晴れ、曇り、雨）などの条件で分類し、中央値を算出した。そして、月と天気、
時間の条件に該当する際、該当中央値を日光浴時間として提示した。半
袖の場合は、該当中央値の 1/2 時間を日光浴時間として提示した。

研究の流れ

アドバイスによる介入は妊娠 20 週から開始し、出産まで
22

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

ケート回答には約 20 分必要であった。

アプリによる行動データおよびアンケート回答は継続して収集したが、アプリによる介入アドバイスの提示は停止し

日本版エンジンバラ産後うつ病自己評価表 (EPDS)た。具体的には、順天堂練馬病院から参加者の出産情報が後 1 カ月健診時に実施したエンジンバラ産後うつ病自己評

KDDI 総合研究所に通知されると、システムより出産情報

価票 [19]（10 問）の得点を、電子カルテよりピックアップの登録を行う。それにより、参加者のアプリより、「出産、して用いた。

おめでとうございます」というメッセージが表示され、妊娠

産赤ちゃんへの気持ち質問票 (Mother-to-Infant Bond-中に提示されたアドバイスは非表示になる。

ing Scale:MIBS)

妊婦健診時に助産師の支援のもとで実施した。具体的には「赤ちゃんをいとしいと感じる」「赤3.4. 収集データ

ちゃんのことが腹立たしくいやになる」など、計 10 項目を研究参加同意を得た日（妊娠 16 週〜19 週の健診）から産4 件法（ほとんどいつも強くそう感じる〜全然そう感じな

後 1 カ月健診までの間に、以下の様々なデータを収集した。

い）で測定し、得点が高いほど赤ちゃんへの否定的な感情がデータは順天堂練馬病院で直接取得したものと、アプリを強いことを示す [20]。特に、否定的な感情が高い場合は、助経由して取得したデータに分けられる。

産師より精神的ケアを行った。

病院で収集したデータ(C) 妊娠に関する基礎データ

まず、順天堂練馬病院では生体データ（例：血液検査、骨カルテの記録データ（出産日、分娩直前体重、分娩方

密度、体重、体組成、血圧などの計測）、食事・栄養データ、法、出血量、出生児の身長・体重、性別、児の生死、妊娠糖用紙記入式アンケート、妊娠に関する基礎データ（カルテ記

尿病の有無、妊娠高血圧症候群の有無（「有」の場合、降圧録）などが収集された。

薬内服の有無））を取得した。

(A) 生体データ

アプリより収集したデータ

血液検査 通常の妊婦健診で採血し、測定する検査項目の次に、アプリを通して行動データ（例：歩数やアプリの操中で、糖代謝（血糖）、脂質代謝（総コレステロール、HDL

作履歴）、アンケート回答データ（外出・日光浴時間、骨リ

コレステロール、中性脂肪、LDL コレステロール）、鉄代謝

テラシー、心理、研究参加の感想など）を取得した。

（ヘモグロビン）、タンパク代謝（総アルブミン）データを(D) 行動データ

電子カルテからピックアップした。ビタミン D 濃度、PTH
インタクト、亜鉛、アルカリフォスファターゼについては、

アプリのログ計測から位置情報（GPS と Wi-Fi 接続情

妊婦健診の採血時に追加採取した 10ml の血液を用いて行っ報）、歩数、TEKUTECH アプリの利用履歴が取得される。

た。ビタミン D は、さらに、出産時の臍帯血から追加採取

これらのデータを活用し、以下の行動データの算出が可能

した 3ml の血液も用いて検査した。

である。

骨密度計測

妊婦健診時の待ち時間で、超音波法の骨密位置情報（GPS と Wi-Fi の接続情報）

GPS と端末

度計を用いて、踵骨の骨密度を測定する。GE ヘルスケア・の Wi-Fi 接続情報を活用し、対象者の位置情報が取得され、ジャパン製超音波踵骨測定装置 [A-1000EXP] を用いて約 3屋内外（在宅・外出）の判定が可能になる。この判定データ

分間測定した。

を用いて、外出時間や頻度の算出ができる。さらに、歩数記

体組成計測 妊婦健診時の待ち時間で、生体電気インピー

録データと合わせると、屋内外での歩数に分けたデータ算

ダンス (bioelectrical impedance analysis:BIA) 法体組成計出も可能である。また、位置情報と屋外での時間データをを用いて、全身と部位別の体脂肪率・体脂肪量・体脂肪率を併用し、その日の紫外線暴露量*5 の算出も可能であり、参加測定する。タニタ社製業務用体組成計 [MC190EM] を用い者の日光浴効果の検証に寄与する。

て、約 30 秒計測した。
体重と血圧

歩数記録

妊婦健診時の待ち時間に、病院内の体重計

妊産婦の歩行行動の変動や介入効果の検証に活用できる。

と血圧計を用いて計測した。

アプリの閲覧頻度

TEKUTECH アプリの閲覧履歴のデータは、アプリの各画面の閲覧頻度の算出が可能であり、(B) 用紙記入式アンケート調査
食 事・栄 養 デ ー タ

介入効果の検証に活用できる。

妊 婦 健 診 時 の 待 ち 時 間 に 、用 紙

(E) アプリ上のアンケート調査

記 述 式 の 簡 易 型 自 記 式 食 事 歴 法 質 問 票 (Brief-type self-

administered diet history questionnaire: BDHQ)[18]）へ

紫外線アンケートの回答を依頼した。産後１カ月健診時のみ、病院での滞在

普段の外出時間・日焼け止めクリー

ムの使用状況について振り返り式アンケートを約 1 分間実時間を短縮するために、健診時の用紙を持ち帰り、自宅にて回答し、返信用封筒にて投函する形式で実施した。アン

*523

紫外線暴露量とは、紫外線に晒された度合を表す指標のこと。

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

4. 結果と考察施した。本データはアプリのログデータから算出した外出
有無や外出時間のデータと合わせ、参加者の日光浴の介入

本研究では妊産婦の健康行動を促すために、妊娠中のユー

効果が検証できる。
骨リテラシーアンケート

ザーに特化した TEKUTECH アプリを開発し、妊産婦を対骨に関する知識や行動を測定

象に妊娠中期から産後 1 ヵ月までの約 20 週〜23 週間にわする項目を独自作成し、約 1 分間の回答を実施した。
セルフケアの動機付け尺度

たって介入を実施した。介入による妊産婦の健康行動の変

セルフケアへの動機付け尺

容効果に関しては紙面の都合上割愛し、本稿ではアプリを度 [21] を用い、健康全般に関する動機付けを約 1 分間測定使用した参加者の評定や感想について記述する。詳細にはした。例えば、「健康であるためには努力を惜しまない」「健

2023 年 10 月 31 日まで産後 1 ヵ月アンケート回答が終わった 36 名の参加者の回答を集計した。その結果、図 9 に示し康であるためには我慢することも大切である」など、計 4 項
目を 6 件法（まったく当てはまらない〜非常に当てはまる）で測定し、得点が高いほど動機付けが高いことを示す。
自己管理スキル尺度

自己管理スキル尺度 [22] を用い、ているように、アプリを使った参加者評定の平均値が中間値

3（どちらとも言えない）を超えており、どちらもポジティ
ブな評定が比較的に多い傾向であった。

健康に関する自己管理を測定した。例えば、「何かをしようとするときには、十分に情報を収集する」「何かを実行する
ときには、自分なりの計画を立てる」など、計 10 項目を 4
件法（当てはまらない〜当てはまる）で測定し、得点が高い
ほど自己管理スキルが高いことを示す。
研究参加終了後の評定や感想

産後 1 ヵ月の最後のアン

ケート調査では、アプリを使っている間にどのように感じたのかを感じたままに評定する項目を追加した。具体的には、アドバイスは役立ったのか、信頼できるものだったの
図9か、専門家からのものであると感じたのか、内容は理解しアプリ使用後の参加者評価やすかったのか、次の妊娠でもこのアプリを利用したいと思うのか、について 5 件法で測定した。評定値が高いほど次に、使用後の感想について、良かったことと困ったこと

ポジティブな評定を意味する。その結果を図 9 に、役立つ、に分けて整理した。まず、良かったことについては、「知識信頼できる、専門家による、理解しやすい、今後も使いたい

や情報の獲得」（例えば、「必要な情報を得られた」「知らなの順に示す。そして、アドバイスを読んで、何かに取り組ん

い知識を得ることができた」などの回答、計 9 個）、「健康

だのか（4 件法）も測定した。最後に、本研究に参加して良管理の意識化」（例えば、「意識的に体重管理や歩数を気にかったこと、困ったことを自由に記入してもらった。

するようになった」、「健康について意識が高まった」などの回答、計 7 個）「体重管理の良さ」（例えば、「体重管理がしやすかった」、「毎日の体重管理はとても役に立った」な

3.5. データの取得時期

どの回答、計 6 個）、「健康生活や運動への動機付け」（例え各種のデータ取得時期を図 8 に示す。

ば、
「健康に過ごすためのモチベーションになっていた」「歩数を管理し、称号が得られることで、歩くモチベーションにはなった」などの回答、計 6 個）の 4 つの側面が示された。
これより、アプリ開発時に意図した自己モニタリングや報酬、提案などの介入設計により、健康行動遂行への動機付け
や興味・関心、自己効力感の向上などの心理的効果の達成が確認できた。一方、困ったことについては、「歩数記録の不具合」（例えば、「たまに歩数がおかしいことがあったため、歩数計として毎日利用していたが参考にできない日があった」などの回答、計 2 個）、「アプリの常時起動による大変さ」（例えば、「常に立ち上げないといけないプレッシャーはあった」などの回答、計 2 個）、その他、負担や入力の不便さ、研究のフィードバックへの要求などが挙げられた。
アプリ自体を常時起動しないと、データ送信に不具合が

図8

各種データの測定時期生じる場合がある。例えば、電池切れ後の端末再起動の際には、アプリ自体も再起動しないと、歩数記録に影響が生じる場合があった。このような手間が大変な時期を過ごす妊
産婦にとっては負担やストレスになった可能性があるため、

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情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

今後のアプリの改善点とする。
謝辞

本研究では、研究対象者の募集や研究実施について

順天堂大学医学部附属練馬病院の荻島大貴教授、丸山洋二
郎准教授、紫外線暴露量（日光浴の度合） の観測について
国立研究開発法人国立環境研究所地球環境センターの中島英彰主席研究員に多大なご協力をいただきました。深く感謝申し上げます。

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25

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

Assessing changes in stress levels through competitive
gamiﬁcation of a time management focus technique
Riya Singh†1

Gao Zexiong†2

慶應義塾大学環境情報学部

東京大学大学院学際情報学府

柄澤 匠 †4慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科

乾 雄貴 †3慶應義塾大学環境情報学部

大越匡 †5慶應義塾大学環境情報学部

中澤仁 †6慶應義塾大学環境情報学部

1. Abstract

2. Introduction

University students lead a hectic lifestyle juggling academic commitments, part-time work, and internships,
often encountering stress that impacts their well-being.
While external factors contribute to stress, such as
part-time jobs, societal pressures, etc., university-speciﬁcstressors like assignments and tests also play a role.
This paper introduces a gamiﬁed app based on the Pomodoro focus technique, allowing students to challenge
each other in studying or task completion. Analyzing
two weeks of data from participants using both the normal and Challenge Pomodoro Timers revealed that, on
average, participants utilized the Challenge Timer more
frequently, resulting in increased motivation, improved
time management, and reduced stress levels. Moreover,participants reported higher self-satisfaction with theirmotivation and time management skills, indicating an intrinsic boost inﬂuenced by extrinsic factors.

Students face the challenge of balancing their academic
and personal lives, with academic stress often leading toprioritization of success over health and sleep[1].
The Pomodoro focus technique proves eﬀective in managing time by utilizing speciﬁed work intervals followed
by designated break periods, fostering a sense of urgency
for task completion. This technique is recognized for enhancing time management skills[2].
In this study, we developed a gamiﬁed iOS application for the Pomodoro focus technique using Flutter Dart,
Xcode, and Firebase for real-time data storage. Our research involved implementing ethical procedures, including research methods and survey designs, to conduct a 2week study with 10 participants. The collected data wasthoroughly analyzed and presented to contribute valuable
insights into the eﬀectiveness of the Pomodoro techniquein the context of student stress management.

3. BackgroundAs mentioned before, a lot of students struggle to deal
with stress in which some are directly or indirectly caused
through time management. If time is managed properly,
students will ﬁnd a successful way and strategy to organize schedules, test, exams, etc.
Competition promotes students towards a ”need-to-beﬁrst” mentality which, in a way, forces students to work a
lot to achieve the ﬁrst spot. Through the Pomodoro focus
technique - that utilizes time management, and throughcompetition - that utilizes motivation inducement, ourhypothesis is that students could experience a boost in

Assessing changes in stress levels through competitive gamiﬁcation of a time management focus technique
†1
†2
†3
†4
†5
†6

RIYA SINGH, Faculty of Environment and Information Studies, Keio University
GAO ZEXIONG, Graduate School of Interdisciplinary Information Studies, University of TokyoINUI YUKI, Faculty of Environment and Information Studies,
Keio University
TAKUMI KARASAWA, Graduate School of Media and Governance, Keio University
TADASHI OKOSHI, Faculty of Environment and Information
Studies, Keio University
JIN NAKAZAWA, Faculty of Environment and Information
Studies, Keio University

26情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

motivation to follow a time management routine to getthings done to reduce their stress levels.

4. Previous Studies
As for choosing the Pomodoro focus technique and not
another focus technique, a learning assessment conductedamong students showed that there is a huge signiﬁcantdiﬀerence in students score from when they did not
utilize the Pomodoro focus technique to when they did[3]and has been highly appreciated for its eﬀectiveness in
reducing procrastination[4].
There has also been quite a few attempts on gamiﬁcation for the purpose of improving education or academicareas. For example, a specially developed calendar waspresented that aims to help the student to manage stressthrough taking control over the main stressors and shifting their mindset about stress[5]. They used logical andsmart methods like showing the deadline of an assignment a week before it was due to reduce stress towards
the deadline date.
It has also been seen that gamiﬁcation, especially inleaderboard, leads to competitive students being energetic and determined to learn and increases their motivation in online courses[6].

Fig1 Home Page

Fig2 Focus Page

5.2. Users Page
In this page, the user can see all online users available
to be able to challenge. If the user wants to request a

5. System Overview
The app has 4 main pages - the home screen, the users
page, the leaderboard page, and the challenge page.
5.1. Home Page
After being prompted to sign in for the ﬁrst time, thehome page displays the user’s name, the points that they
have accumulated so far, a focus time option, and a signout option (see Fig1). The focus time page sets 25 minutes as the focus time and 5 minutes as the break timeby default with a set count as 4 as well (as seen in Fig2).
However, users have the options to customize it basedon however they wish and can change the value of theminutes and set count themselves.
Users will get points based on how many minutes they
focus for. The timer page also has a ”Strict Mode” whichenabled, freezes the pause button and the only way auser can stop the timer is through pressing the ”Reset”
button.

Fig3 Users Page

Fig4 Prompt for challenging

challenge, they will be prompted to input how long theywould like to challenge the other user for.
5.3. Leaderboard Page
The leaderboard page shows all the users in a ranking
system that are ranked in the order of the scores thatthey have accumulated throughout using either the normal Pomodoro timer or the Challenge timer (mentioned
in detail later).

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情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

pears as ”done”.
The challenge resets to the original number of sets thatwas requested by the challenging user to the acceptinguser if either one of them leave the challenge page. If
the user leaves the challenge page a couple sets in, they
will still get points for the respective focus minutes they
focused for.

6. Preparation of study
To properly approach the ethical and appropriate way
to conduct the study, this was the ﬂow of the steps thatwere taken to ensure a smooth ﬂow to the study.

Fig5 Leaderboard Page

6.1. Research Methodologies
5.4. Challenge Page

There are 3 main types of research methods: quantitative, qualitative, and mixed[7].
A mixed research method - which adopts features ofboth quantitative and qualitative methods - was decided
to be the approach of this study for the following two
reasons:- to collect numerical data (quantitative data) throughclose-ended questions for a proper process for data analysis and conclusion- to collect narrative data (qualitative data) throughopen-ended questions for understanding participant insight that makes room for improvement for the system

This is where all the challenges related to the user i.e.
challenges they have sent and challenges that they havereceived appear.

6.2. Questionnaire Design

Fig6 Challenge Page

Fig7 Challenge in motion

If a challenge has just been sent, it shows ”request”
until the challenge receiver accepts on their end. If achallenge has been sent to the user, an ”accept” statusshows on the button.
Once the challenge in accepted, both users will be able
to access the ”challenge in motion” page (see Fig7). In
this page, users can see the timer functioning in realtime. The users can start the timers at their own convenient availability to participate in such a challenge environment.
Once the challenge is completed, the status button ap-

28

Questionnaire design is one of the most crucial aspectsof a study as it is what determines how the user responds.
It should be ensured that there is no room for biased
response by forming the questions on the questionnaire
appropriately.
All the forms below were formed by the initiative of
making questions simple to read, making it brief, properly ordering questions, and forming questions by using
subjective statements and applying the 5 scale likert system to convert these statements to quantitative data fordata analysis[8].
For this study, 6 Google Forms were prepared:
6.2.1 Recruitment Form
This was to be distributed to as many students as possible to ﬁnd potential participants through questions regarding their current stress levels, motivation levels to
get tasks done, struggles with time management skills,

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

ables and serve as a powerful diagnostic tool to conﬁrm
assumptions[9].
Through looking into types of charts and their purposes, it was appropriately decided to use bar charts asthey allow comparison of data among various categories
and line charts as they are useful in comparing data andseeing changes or trends in data over a period of time.

the device they own, and mentioning the procedure of
the study and their duties as a participant for the study.
6.2.2 Consent Form
This was to inform the selected participants about thedata that would be collected, their acknowledgment of thestudy procedure, and their oath in answering the questions with honesty.
6.2.3 Pre-Study Assessment Form
This was to collect initial data regarding the participant’s current motivational levels, current eﬀectivenessin time management, current stress levels, and their satisfaction with their motivation levels and time management
ability.
6.2.4 Timer Form
This was to gather data regarding the participant’s
current motivational levels, current eﬀectiveness in time
management, current stress levels, and the eﬀectivenessof the Pomodoro timer on their time management ability.
6.2.5 Challenge Timer Form
This was to gather data regarding the participant’s
current motivational levels, current eﬀectiveness in time
management, current stress levels, and the eﬀectivenessof the Challenge Pomodoro timer on their motivational
levels.
6.2.6 Post-Study Assessment Form
This was to gather data regarding their current stresslevels and satisfaction with their motivation levels andtime management ability along with their reﬂection on
improvement on these factors and their overall impressions of the app through questions asking if they had any
issues with the app, if they would recommend the app totheir friends, if they would continue using the app, andif they had any feedback or suggestion for the app.

6.4. Statistical Analysis
Statistical analysis was performed on the common variables throughout diﬀerent time periods of the study tolook into the distribution and correlations using Python
and Excel database manipulation.
6.5. Distribution of the system
All the participants that were selected were asked tosubmit their email address for system distribution. The
system was then distributed through TestFlight by sending an invitation to these email addresses.

7. Study Procedure
The study was decided to be conducted for 2 weeks.
Through the Recruitment Form that was given out, 10
participants who reported to struggle with stress management, had diﬃculty in raising their motivation to gettasks done, and struggled to eﬀectively manage time wereselected.
These 10 participants were given the Consent Formalong with the invitation to install the app using TestFlight on their iOS devices.
The participants were then given the Pre-Study Assessment Form and based on their responses, were divided
into 2 groups of 5 and were given speciﬁc instructions on
how and what features of the app they are expected touse.
- Group A: participants who struggled mostly with
their time management ability were told to use the Pomodoro Timer for Week 1 and use the Challenge Pomodoro Timer for Week 2- Group B: participants who struggled mostly with
their motivation levels were told to use the Challenge
Pomodoro Timer for Week 1, use the Pomodoro Timerfor Week 2Group A was given the Timer Form while Group B wasgiven the Challenge Timer Form after Week 1 and vice

6.3. Data Visualization
After gathering data, the next step is to properly analyze and present it.
To analyze the data, Excel was used to create colorcoded tables for the diﬀerent timelines, groups of participant, and the ﬂow of the study respective to those groups
that appropriately have the required reported data necessary to draw conclusions from.
The ﬁrst stage of this phase is to visualize the data
gathered and collected. The decided approach to visualizing the data was to use graphical methods as they
help in identifying patterns or relationships between vari-29

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

ability increase throughout the study signiﬁcantly.
As for Group B, they seemed to overall perform betterusing the Challenge Pomodoro Timer since their stresslevels increase by a value when they use the normal Pomodoro timer after the Challenge Pomodoro Timer. Although this group relatively struggled with motivation
more, their time management ability along with motivation level is shown to be improved signiﬁcantly as well.

versa for Week 2.
After completion of the 2 weeks, the groups were given
the Post-Study Assessment Form.
The quantitative data from these forms were then put
into the Excel table that was mentioned earlier and further analysis was performed.

8. Results I - Data Visualization
8.1. Group-wise comparison

8.2. Timer-wise comparison

Fig8 Group A line chart

Fig10 Pomodoro Timer

Fig9 Group B line chart

Fig11 Challenge Pomodoro Timer

Both the graphs show each groups motivation levels,
time management ability, and stress levels during the
3 main phases of this study - before the study began(”Pre-Study”), while using the normal Pomodoro Timer(”Timer”), and while using the Challenge Pomodoro
Timer (”Challenge”) in the respective order mentioned.
As seen, both Group A and Group B have similargraphs with upward slopes for motivation level and time
management ability and downward slope for stress levels.
Looking deeper into Group A s result, we can see thatthe stress levels drastically decrease after they start using
the timers. Their motivation levels and time management

Each graph above shows how both the groups performed in terms of 5 factors - their motivation levels, time
management ability, stress levels, how much the timer
helped them, and how often (on average) they used thetimer in a day.
As for the Pomodoro Timer, Group B seems to haveexperienced a slightly higher increase in their motivationlevels and time management ability compared to GroupA. It can also be seen that Group B did not use the timer
as much as Group A as their daily average of timer use
was around 2 times a day compared to Group A s 5 times
a day. Group A s stress levels are seen to be lower than30

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

The lists were as follows:- prestudy = [motivation1, time1, stress1, satisfaction1]- timer = [motivation2, time2, stress2, help1, usage1]- challenge = [motivation3, time3, stress3, help2, usage2]- poststudy = [stress4, satisfaction2]
The following categories of statistical analysis werethen performed and looked into:

Group B s stress levels as well.
As for the Challenge Pomodoro Timer, Group B seems
to have a higher increase in their motivation levels andtime management ability as well. It also seems that thedegree at which Group B agreed that the timer helped
them is slightly more than Group A as well. It can also
be seen that Group A used the timer more at a daily
average of around 5 times a day compared to Group B s
4 times a day. Group B s stress levels seem to be lower
than Group A.

9.1. Descriptive Statistics
To continue with analysis, it is important to know
how the data is distributed. If the data is normally distributed, not only is it rare, but it indicates to a data that
has its mean equal to median and a standard deviationof 1.
As seen in the descriptive statistics for the pre-study
phase (refer to Appendix A Table1), none of the variables
have a normal distribution for the pre-study phase. Although stress1 has only a 0.1 diﬀerence in its mean andmedian values, the standard deviation is half of what its
supposed to be for a normal distribution.
As seen in the descriptive statistics for the timer phase(refer to Appendix A Table2), none of the variables have anormal distribution for the Pomodoro Timer phase either.
The variable stress2 has a distribution closest to a normal
distribution. Variables like motivation2 and help1 also
have close to normal distribution.
As seen again in the descriptive statistics for the challenge phase (refer to Appendix A Table3), none of thevariables have a normal distribution for the Challenge
Pomodoro Timer phase. The variable motivation3 has
a distribution closest to a normal distribution while thevariable usage2 has the highest standard deviation.
It can be seen in the descriptive statistics for the poststudy phase (refer to Appendix A Table4) how satisfaction2 has almost a normal distribution with its mean andmedian values being the same. However, with its standard deviation of 0.77, it is again, not a normal distribution just like the other variable stress4.
These descriptions give us an insight of how the data is
distributed for the variables during the pre-study phase,timer phase, challenge phase, and post-study phase.

8.3. Pre-study vs Post-study

Fig12 Comparing the stress levels and self satisfaction
values before and after the study
It can be seen in Fig12 that the average stress levelsof the participants decreased from before the study toafter the study with a value of 1.4 while the average selfsatisfaction value, which is a variable to quantify how
satisﬁed the participants felt regarding their motivationlevels and time management ability, shows an increase
after the study by a value of 2.4.

9. Result II - Statistical Analysis
As mentioned previously, Python was used to performstatistical analysis by extracting the data from Excel. An
important point to be noted is that due to the size of participants and the data gathered from them, the optionsof statistical analysis’ that is appropriate to perform islimited. With respect to this study, only correlation analysis was performed to see the strength and direction ofrelationships between variables and correlation heatmaps
were accordingly made to visualize some correlation matrices.
To pursue analysis, the various time periods from thedata frame of the Excel data were stored as panda series
within the time period lists.

9.2. Group-wise statistical analysis
The analysis for both groups was done by ﬁnding the
average motivation, time, and stress variables throughout

31

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

Stress, Motivation, and Time have already been discussed
previously, this section will focus more on the correlation
between all the variables and Usage (how often the timer
was used).

the pre-study phase, timer phase, and challenge timer
phase. We used the spearman correlation instead of thepearson correlation since the pearson correlation assumes
linearity in the variables and is more suited to normally
distributed data.
Table1 Correlation Matrix for Group A

Motivation
Time
StressMotivation

Time

Stress

1.00
1.00
-0.87

1.00
1.00
-0.87

-0.87
-0.87
1.00

Fig13 Heatmap for Pomodoro Timer

Table2 Correlation Matrix for Group B

Motivation
Time
StressMotivation

Time

Stress

1.00
1.00
-0.50

1.00
1.00
-0.50

-0.50
-0.50
1.00

- Moderate positive correlation of 0.47 between Motivation and Timer Usage suggests that more the timer isused, the more motivated the user gets.
- Moderate positive correlation of 0.52 between Timeand Timer Usage suggests that with more timer usage,
time management ability increases.
- Weak negative correlation of -0.17 between Stress andTimer Usage suggests that with more timer usage, stresslevels might decrease.

As shown, the perfect positive correlation of 1.0 between Motivation and Time for both groups suggests a
perfect positive monotonic relationship between motivation levels and time management ability. As motivationlevels increase, time management ability tends to increase
monotonically, and vice versa.
For Group A, the strong negative correlation of -0.87
for between Motivation and Stress and between Time andStress implies a strong negative monotonic relationshipbetween them. This indicates that higher motivation levels are associated with lower stress levels, and vice versa
and the same can be interpreted about time management
ability and stress levels.
For Group B, the negative correlation of -0.50 for
between Motivation and Stress and between Time andStress indicates a moderate negative monotonic relationship between them. Higher motivation levels are associated with lower stress levels, and vice versa and the samecan be interpreted about time management ability andstress levels.
It can be safely interpreted that for people that use the
Pomodoro Timer ﬁrst and then the Challenge Pomodoro
Timer have a stronger negative correlation between [motivation levels and stress levels] and [time management
and stress levels].

- Moderate positive correlation of 0.21 between Motivation and Timer Usage suggests that more the timer isused, the more motivated the user gets.
- Weak negative correlation of -0.17 between Time andTimer Usage suggests that with more timer usage, time
management ability might decrease.
- Very weak (almost no) negative correlation of -0.02
between Stress and Timer Usage suggests that with more
timer usage, stress levels might decrease.
The correlation between timer usage and time management is contradictory for the two timers. This could be
due to diﬀerence in user experience and/or user preference.

9.3. Timer-wise statistical analysis

9.4. Pre-study vs Post-study statistical analysis

Correlation heatmaps were made accordingly for thediﬀerent timer phases and since correlations between

Upon correlating Stress and Self-satisfaction from prestudy and post-study, we found that the correlation be-

Fig14 Heatmap for Challenge Pomodoro Timer32

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

mostly with motivation levels, it can be seen that they
had a major increase in their motivation levels than time
management skills after using the Challenge Pomodoro
Timer ﬁrst.
All participants, on a daily average, used the Challenge
Pomodoro Timer more than the normal Pomodoro timer.
Through correlation analysis, it was also found thatstress levels have a generally negative association withmotivation levels and time management ability. Motivation levels and time management ability was shown togenerally have a positive association.
It was also seen that there is a positive association between how often the timer was used with motivation levels and time management ability (except for the weaknegative correlation between time management ability
and timer usage for the Challenge Pomodoro Timer). A
negative association, although weak, was found between
timer usage and stress as well that increased by a smallvalue from before to after the study.
Overall, all participants experienced a rise in their motivation levels and time management ability that helped
lead to reduced stress levels. The participants also
showed higher self-satisfaction levels of their motivation
skills and time management skills which indicates to intrinsic boost in motivation through extrinsic motivation
as well.

tween the two increased from -0.22 to -0.30. Although
the magnitude of this increase is less, it can still besafely interpreted that through using the diﬀerent timers,
when stress levels decrease, self-satisfaction levels might
increase.

10. Result III - Notable Participant Data
10.1. Pre-study
All of the participants reported that they get distracted
easily either due to conditions like ADHD or due to not
being able to focus for long without going on their phones
which aﬀects their motivation to do tasks. Most of theparticipants also reported saying they procrastinate andhave a lot of tasks piled up which leads to their poor time
management abilities.
10.2. Post-study
All participants reported that they felt their motivationlevels, their time management ability, and their stresslevels improve after the study period.
They all also reported that they seeing their names andposition on the leaderboard helped them improve theirmotivation levels and time management ability that leadto reduced stress levels. However, speciﬁcally, 88.9% of
the users reported that the study improved their motivational level much more than their time management
ability with a user even saying ”The game aspect motivated me”.
All participants reported that they felt a sense of community through the challenge - looking at all the otherusers on the active users page and leaderboard. A user
elaborated on this topic by saying ”It was nice to seethat other people were also studying at the same time as
I was.”All users reported that they would recommend the app
to their other friends that they know who struggle withstress management and that they would continue using
the app.

12. Future Work/Limitations
This study only included 10 participants due to time
constraints. We could expand the participant sample togather more data which could give us a better insight on
the relationship between stress, motivation, competition,and self satisfaction in a general aspect.
Furthermore, more gamiﬁcation methods could be
added to the app to evaluate more concretely how different gamiﬁcations have diﬀerent eﬀects on stress levels.
Acknowledgement This work was partly supported
by National Institute of Information and Communications Technology (NICT), Japan. (Grant Number:
JPJ012368C05401). This work was supported by JST
CREST Grant Number JPMJCR19A4 Japan. This
work was supported by JSPS KAKENHI Grant Number
JP21K11853.

11. Conclusion
For participants that struggled with time management
much more than motivation levels, after using the Pomodoro timer ﬁrst, an increase can be seen in their time
management ability to a value higher than their increasein their motivation levels. For participants that struggled33情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

References[1] Shannon Rodgers Queensland University of Technology, et al. Managing Stress, Sleep and Technologies:
Proceedings of the 28th Australian Conference on
Computer-Human Interaction. ACM Other Conferences, 1 Nov. 2016[2] Wang, Xiaofeng, et al. Turning Time from Enemy into an Ally Using the Pomodoro Technique.
SpringerLink, 1 Jan. 1970
[3] Education, Jeﬀerson Costales Information Technology, et al. A Learning Assessment Applying Pomodoro Technique as a Productivity Tool for Online Learning: 2021 13th International Conferenceon Education Technology and Computers. ACM
Other Conferences, 1 Oct. 2021
[4] R.J. Dizon, et al. ”The Eﬀects of Pomodoro Technique on academic-related tasks, procrastination
behvaior, and academic motivation among college
students in a mixed online learning environment”
Globusedujournal.In, 28 Aug. 2021
[5] University, M. Berehil Mohammed First, et al.
Gamiﬁed Stress Management Calendar for Higher
Education Students: Proceedings of the 2nd International Conference on Big Data, Cloud and Applications. ACM Other Conferences, 1 Mar. 2017[6] Anh Thi Van Pham, et al. How Gamiﬁcation Enhances Student Motivation in Online Courses: Proceedings of the 6th International Conference on Digital Technology in Education. ACM Other Conferences, 1 Sept. 2022
[7] Williams, Carrie. Research Methods. View of Research Methods, Mar. 2007[8] Kelley-Quon, Lorraine I. Surveys: Merging Qualitative and Quantitative Research Methods. Seminars in Pediatric Surgery, 30 Oct. 2018
[9] Chambers, John M., et al. Graphical Methods for
Data Analysis, 22 Dec. 201734

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

Table2 Descriptive statistics for Pomodoro timer usage
periodAppendixA.
Table1 Descriptive statistics for Pre-study period

Timer

Descriptive Statistics

Pre-Study

Descriptive Statistics

Motivation2

Motivation1

Mean: 2.4
Median: 2.0
Standard Deviation: 0.80
Minimum: 1
Maximum: 4
Skewness: 0.33
Kurtosis: -0.34

Mean: 3.6
Median: 3.5
Standard Deviation: 0.66
Minimum: 3
Maximum: 5
Skewness: 0.66
Kurtosis: -0.63

Time2

Mean: 2.6
Median: 2.0
Standard Deviation: 0.92
Minimum: 2
Maximum: 5
Skewness: 1.65
Kurtosis: 1.82

Mean: 3.8
Median: 4.0
Standard Deviation: 0.75
Minimum: 3
Maximum: 5
Skewness: 0.34
Kurtosis: -1.15

Stress2

Mean: 4.1
Median: 4.0
Standard Deviation: 0.54
Minimum: 3
Maximum: 5
Skewness: 0.08
Kurtosis: 0.30

Mean: 2.6
Median: 2.5
Standard Deviation: 0.92
Minimum: 1
Maximum: 4
Skewness: 0.09
Kurtosis: -0.90

Help1

Mean: 1.6
Median: 2.0
Standard Deviation: 0.49
Minimum: 1
Maximum: 2
Skewness: -0.41
Kurtosis: -1.83

Mean: 3.9
Median: 4.0
Standard Deviation: 0.70
Minimum: 3
Maximum: 5
Skewness: 0.14
Kurtosis: -0.96

Usage1

Mean: 3.4
Median: 2.0
Standard Deviation: 3.41
Minimum: 1
Maximum: 10
Skewness: 1.27
Kurtosis: -0.08

Time1

Stress1

Satisfaction1

35

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

Table3 Descriptive statistics for Challenge Pomodoro
timer usage period
Challenge

Descriptive Statistics

Motivation3

Mean: 3.9
Median: 4.0
Standard Deviation: 0.83
Minimum: 2
Maximum: 5
Skewness: -0.86
Kurtosis: 0.49

Time3

Mean: 3.9
Median: 4.0
Standard Deviation: 0.70
Minimum: 3
Maximum: 5
Skewness: 0.14
Kurtosis: -0.96

Stress3

Table4 Descriptive statistics for Post-study period

Mean: 2.5
Median: 2.0
Standard Deviation: 0.92
Minimum: 1
Maximum: 4
Skewness: 0.38
Kurtosis: -0.84

Help2

Mean: 4.2
Median: 4.0
Standard Deviation: 0.60
Minimum: 3
Maximum: 5
Skewness: -0.11
Kurtosis: -0.44

Usage2

Mean: 4.75
Median: 3.0
Standard Deviation: 3.91
Minimum: 1
Maximum: 10
Skewness: 0.39
Kurtosis: -1.65

36

Post-study

Descriptive Statistics

Stress4

Mean: 2.7
Median: 3.0
Standard Deviation: 1.19
Minimum: 1
Maximum: 5
Skewness: 0.24
Kurtosis: -0.58

Satisfaction2

Mean: 4.0
Median: 4.0
Standard Deviation: 0.77
Minimum: 3
Maximum: 5
Skewness: 0.00
Kurtosis: -1.33

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

歩行習慣の動機づけのための行動変容を促す
アプリケーション StepUpSync の設計
野口 諒介†1
武本 充治†2
東京国際工科専門職大学†1†2
概要いる[2]。運動・スポーツの継続・促進においては、Deci & Ryan

高齢化や生活習慣病の増加に伴い、健康増進や生活習が提唱した自己決定理論を背景に、内発的動機づけが重要

慣の改善の必要性が叫ばれている。日頃から運動習慣のあであるとされている。また、効果的な運動学習およびモチる者は少なく、現在の運動頻度に満足しない者のその阻害

ベーション維持の動機づけの手法として、内発的動機づけ

要因として、余暇時間が限られることや運動に対して消極である他者との関わりを意識させた結果比較が、外発的動的であること、加齢などの理由が挙げられる。歩行は、あ

機づけである金銭報酬と比較して運動学習およびモチベー

らゆるジェンダーと年齢層にとって健康維持に重要である

ションの維持に効果的であると報告されている[3]。

とされており、年齢や性別といった属性を問わず、身近な運動の一種である歩行は、あらゆるジェンダーと年齢層

生活環境で気軽に実施可能な運動習慣であることから、歩にとって健康維持に重要であるとされており[4]、特別な器

行習慣の動機づけのための行動変容を促す手法の実現が望具や施設を利用することなく身近な生活環境において気軽まれる。運動学習およびモチベーションの維持において、にできる運動である。国土交通省は、平成 26 年 8 月に「健他者との関わりを意識させた結果比較が、外発的動機づけ

康・医療・福祉のまちづくりの推進ガイドライン」を策定である金銭報酬と比較して効果的であると報告されている

し、運動習慣と歩行を重視した歩きやすいまちづくりを目が、企業や自治体によるアプリケーションを活用した既存指すといった健康増進や健康維持のための歩行促進を行っの歩行習慣促進の取り組みにおいて、家族や知人を除いたており[5]、歩行習慣の重要性は高まっている。

身近な生活環境の他者との結果比較を用いた歩行習慣の動以上のことから、余暇時間が限られる中で、年齢や性別機づけが可能なアプリケーションは普及していない。これといった属性を問わず、身近な生活環境で実施可能な歩行は、プライバシーのリスクの懸念によるものであると考え

習慣動機づけのための行動変容を促す手法の実現が望まれられる。そのため、我々は身近な生活環境において気軽にる。

行える歩行習慣動機づけの行動変容を促す手法として、他

現在、スマートフォンやウェアラブル端末に搭載される者とのすれ違い通信をトリガーとした歩行運動データの交GPS、加速度センサによって歩数、移動距離、消費カロリー

換および他者の歩行運動データとの比較に基づく日常的なの 推 定 と い っ た 歩 行 運 動 デー タ の 記 録 が 可 能 で あ り 、

歩行習慣の行動変容を促すアプリケーションである

Bluetooth を介した端末間の通信やキャリア網や Wi-Fi を介

StepUpSync の設計を提案する。

したインターネットサーバおよび端末間でのデータの送受

1. はじめに信が可能となっている。そうした背景から、アプリケーシ
ョンを活用した歩行習慣の促進を目的とした取り組みが企わが国では、高齢化や生活習慣病の増加に伴い、健康増業や自治体によって行われている。例えば、アプリケーシ

進や生活習慣の改善の必要性が叫ばれている。厚生労働省

ョンを活用した健康づくりの支援サービスとして自社で働が令和元年度に行った「国民健康・栄養調査」では、1 日

く 社 員 を 対 象 に 実 施 さ れ てい る タ ニ タ 健 康 プ ロ グ ラ ム

30 分以上の運動を週 2 回以上行い、1 年以上継続している（TANITA corporation., Tokyo, Japan）*1では、歩行習慣の動運動習慣者は、男性で 33.4%、女性で 25.1%となっており[1]、

機づけを目的とした歩行運動のセルフモニタリング機能を日頃から運動習慣のある者は少ないと言える。また、スポ搭載し、歩数、歩行距離、推定消費カロリーを計測およびーツ庁が令和 4 年度に行った「スポーツの実施状況等に関可視化することで利用者の行動変容を促している。また、する世論調査」では、現在の運動頻度に満足しない者の運ユーザ間での歩数ランキング機能を搭載しており、目標づ

動・スポーツ阻害の主な要因として、仕事や家事が忙しい、

くりや競争によってモチベーション維持の支援を行ってい

面倒くさい、年を取ったから、といった理由が挙げられてる。東京都や新潟県など、複数の自治体で導入されている
健 康 管 理 ア プ リ ケ ー シ ョ ンで あ る グ ッ ピ ー ヘ ル ス ケ ア

Design of a behavior change application to motivate walking habits application:
StepUpSync†1 RYOSUKE NOGUCHI, International Professional University of Technology inTokyo†2 MICHIHARU TAKEMOTO, International Professional University ofTechnology in Tokyo（GUPPY’s Inc., Tokyo, Japan）*2では、歩行運動のセルフモ*1 https://www.tanita-thl.co.jp/health_program*2 https://www.guppy.co.jp/

37情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

ニタリング機能、歩数ランキング機能に加えて、自治体ごづけを行うことができないという課題がある。

との機能カスタマイズが可能となっており、景品と交換す

そこで、我々は身近な生活環境において気軽に行える歩ることのできるポイント付与によるインセンティブ機能を

行習慣動機づけの行動変容を促す手法として、他者とのす付加することができる。これにより、行動変容への意識をれ違い通信をトリガーとした歩行運動データの交換および持っていない健康無関心層も対象に行動変容のアプローチ

他者の歩行運動データとの結果比較に基づく日常的な歩行を行っている。Nike Run Club（Nike, Inc., Oregon, USA）*3で習慣の行動変容を促すアプリケーションである StepUpSync

は、ウォーキング、ジョギング、ランニングを行うユーザを提案する。本稿では、その設計について述べる。

を対象に、移動距離の計測、移動速度の計測、1 キロメート

2. 関連研究

ルあたりの移動ペースの計測、移動経路の記録、ひと月あたりの累計移動距離、ウェアラブル端末と連携した心拍数

歩行習慣の動機づけを促すアプリケーションまたはシスの記録といったセルフモニタリング機能やソーシャルメデ

テムの関連研究は以下のようなものがある。山村ら[6]は、

ィアへの情報共有機能を搭載している。また、知人や家族

SNS の仕組みを用いたウォーキング継続支援システム Web

といった他者と指定した日数内での移動距離の目標設定をシステムを開発した。インターネット経由で毎日の歩数や行ったり、移動距離をランキング機能で比較・競争したり体重をシステムに入力・記録・可視化し、自身の記録の推することによって、ユーザの運動行動を促進している。

移や目標を確認し、他の参加者と歩数によるランキング機

このように、アプリケーションを活用した様々な歩行習

能や仮想ウォーキングと呼ばれる機能や独自のライバルと慣動機づけのための取り組みが現在行われているが、他者呼ばれる機能によって、競争を通して歩行運動継続の動機との関わりを意識させた結果比較という観点では、アプリ

づけを行うシステムである。歩数のセルフモニタリングにケーションを利用している家族や知人、あるいはインター

よる自己の認知による動機づけ、家族や友人と歩数の比較

ネットを介した不特定多数との歩数や歩行距離の数値によを行う競争意識による動機づけに加え、参加者の中から歩る目標設定やランキングでの結果比較に留まっていること

行ペースの近い者をライバルと呼び、設定・登録を行い、が多い。また、インターネットを介した他者との比較であ

仮想的なライバル関係によって競争意識による動機づけをることから、歩行運動を行う地域や環境の差も存在する。

行っている。なお、ライバルに双方向性はなく、一方的に特に不特定多数との歩行運動の結果比較では、アプリケー

指定を行うシステムとなっている。スマートフォンが現在ションに登録しているユーザ名やアイコン画像といった比ほど普及していない時期の研究のため、Web ブラウザでの較の際に表示される情報も限られているため、自身と同様利用を前提としたもので、ユーザは歩数計や体重計を使用に歩行運動を行っているユーザであると推察や想像をする

し、手入力でシステムにデータを記録する仕様となっていことによる比較とならざるを得ないことから、他者との関る。仮想ウォーキング機能は、歩数に応じて地図上での仮わりは意識しづらいと考えられる。タニタ健康プログラム

想的なウォーキングを行うことで他者と比較することがでのランキング機能では、ユーザである社員間を対象に、名きる機能である。全体として競争による動機づけを中心と前、歩数、現在の順位が表示される。グッピーヘルスケア

したシステムの設計となっており、独自の機能であるライのランキング機能では、自治体に住む不特定多数のユーザ

バルと呼ばれる概念により、顔見知りでない他者とも競争を対象に、ユーザ名、住んでいる地域名、歩数、現在の順意識を持つことができることが特徴である。山村ら[6]の研位が情報として表示される。Nike Run Club のランキング機究において、学生 17 名を対象としたシステムを 1 カ月間利

能では、友人間を対象に、アイコン画像、ユーザ名、移動用した評価実験の結果では、可視化機能である視覚化総合

距離と現在の順位が表示される。このように、歩行習慣の評価、家族や友人との比較機能である友達総合評価、ライ促進を行うアプリケーション上で、他者との結果比較を行バル総合評価のいずれの機能も 5 段階評価中 3.5 点を上回り、う際に表示される情報は限られており、家族や知人を除いシステムの総合評価で 5 段階中 4.09 点と本システムの歩行た身近な生活環境の他者と結果比較を用いた歩行習慣の動

習慣動機づけの有効性を示唆する結果となっている。本シ

機づけが可能なアプリケーションは普及していない。そのステムは開発時期が古く、現在のスマートフォンのセンサ

要因として、個人情報の漏洩、個人の生活圏の特定リスク

類による自動での歩行運動の記録や通信機能を活用することいったトラブルの未然防止やプライバシーの観点からアとによって、正確な計測データをタイムラグなく比較でき

プリケーションの提供者が自主的な規制を行っているもの

ることから現在では、より他者との関わりを強く意識させと考えられる。また、上述の例のようなアプリケーション

た競争を通じた動機づけが可能であると考えられる。

は、比較対象としやすい普段生活しているローカル地域の荒川ら[7]は、Walkus と呼ばれるフレキシブルなソーシャ

他者との関わりを意識した結果比較による歩行習慣の動機

ルサポート機能とライフログ機能を有するグループウォー
キング支援プラットフォームを開発した。こうした歩行習*3 https://www.nike.com/jp/nrc-app

慣の行動変容支援システムのインターネット連携の最大の38

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

メリットとして、同一アプリケーションのユーザが競い合
いや励まし合いができるソーシャルサポートと呼ばれる効果的なモチベーションの維持の手法に着目しており、ソーシャルサポート機能として不特定多数のユーザや家族、職場の知人といった人々が同時に利用することを想定したランキングによる一定の活動量の比較機能とライフログ機能を搭載するシステムとなっている。ソーシャルサポート機
能では、不特定多数を含む全ユーザ間のランキングでは、職場など、実環境での知人同士だけでのランキングよりも、
励まし合いの効果は薄いと考えられると指摘しており、誰もが自由にランキング形式のイベントを設計・開催できるよう仕様となっている。また、複数のランキングイベントの同時開催も可能となっていることやイベント後も上司や部下と常に情報を共有し続けることによるソーシャルハラ
スメントの可能性といった観点から情報の共有期間を限定できるなど柔軟性の高い設計となっている。

3. 歩行習慣の行動変容を促すアプリケーショ
ン StepUpSync

図 1 アプリケーション利用フロー図

3.1 アプローチ
本アプリケーションは、すれ違い通信をトリガーに、識別子を交換した身近な生活環境のユーザと互いにプライバシーを考慮したプロフィールデータと歩行運動データの共有および比較結果表示を行う。他者と比較して歩行運動データの数値が低く、推定消費カロリーを基準に適切な運動量と認められない場合、アプリケーション画面に文章で他者との数値の差を表示させる。それによって、他者との関わりを意識させることで、歩行運動習慣を促す行動変容とモチベーションの維持の支援を行う。長期に渡り、同一の他者と歩行運動データを交換する場合、飽きを感じてしま
う懸念があるため、歩行運動データの交換期間はすれ違いによるトリガーから 3 日間とし、その後は、新たな他者とすれ違いを行うことで再度、新たなユーザとのデータの共図 2 システム構成概略図

有および結果比較をスタートする。
3.1.1 すれ違い通信
スマートフォン端末や携帯ゲーム機同士が近づいた際に自動で無線通信を行う機能は一般的にすれ違い通信と呼ばれる。本稿では、キャリア網や Wi-Fi を用いず、端末間での局所通信が可能な規格である Bluetooth を利用し、アプリケ
ーションより周辺デバイスの検索を行うことですれ違い通信を実現する。

図 3 データ送受信設計図

39

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

3.2 アプリケーションの利用フロー
図 1 にアプリケーションの利用フロー図を示す。ユーザはアプリケーションの起動後、プロフィールの入力を行う。
入力後の 2 回目以降のアプリの起動ではプロフィールの入力は不要となる。その後、同様の状態のアプリ起動とのすれ違い通信を行われることですれ違った他者の歩行運動デ

図 4 アプリケーションの画面遷移図

ータおよび比較結果表示が行われる。3 日経過後は、新たにすれ違い通信が行われるまで待機状態となる。新たなユー

3.4 アプリケーションの画面遷移

ザとすれ違った場合、その他者の歩行運動データおよび比図 4 にアプリケーションの画面遷移図を示す。一度目の較結果表示を行う。体重、摂取カロリーの入力は任意のタ

アプリ起動時は、プロフィール入力画面が表示されるが、イミングでその都度行う。

プロフィール入力後、待機画面へと遷移し、他者とすれ違いを行うことで、他者の歩行運動データおよび比較結果表

3.3 システム概要

示画面へと遷移する。すれ違いを行った後は本画面がメイ

本アプリケーションは、GPS、加速度センサ、Bluetooth、ン画面となり、プロフィール入力画面や集計データモニタ

キャリア網、Wi-Fi の通信機能を有した Android スマートフ

リング画面へと遷移することができる。3 日経過し、他者のォン端末 2 台で動作する。GPS によって移動距離を計測し、歩行運動データおよび比較結果表示が終了した場合、待機

加速度センサで歩数の計測を行う。Bluetooth 通信の周辺デ画面へと遷移し、新たにすれ違いが行われるまで他者の歩バイス検索機能を使用し、すれ違い通信を行い、キャリア

行運動データおよび比較結果表示画面には遷移しない。

網、Wi-Fi の通信機能でサーバとデータの送受信を行う。実装と有効性の検証を予定していることから、すれ違い通信

3.5 プロフィール機能の実装が比較的容易な Android スマートフォンを用いるこ自身とは別の他者と比較を行っているという感覚や印象ととした。

をユーザに持たせるため、ユーザ同士で互いのプロフィー

図 2 にシステム構成の概略図を示す。Android A 端末およルデータの表示を行う。プロフィールデータはアプリケー

び Android B 端末はアプリケーション上でプロフィールデション開始時にニックネーム、年齢、性別、職業等の属性、ータ、歩行運動データ（歩数、移動距離、歩行時間）、摂取

体重、身長の登録を行う。身長、体重は推定消費カロリー

カロリー、推定消費カロリー、識別子のデータを取り扱う。

の計算のために使用され、体重は集計データモニタリング

なお、サーバと送受信を行うデータはプロフィールデータ、機能により自身で確認することができるが、ユーザ間では歩行運動データ、推定消費カロリーデータ、識別子の 4 つ

公開されない。プライバシーへの配慮の観点から、年齢、である。

性別、職業等の属性欄は空欄とすることができる。その場

図 3 にデータ送受信設計図を示す。ユーザ A より、アプ

合、年齢、性別、職業等の属性は他者の歩行データおよびリケーションへとプロフィールデータおよび摂取カロリー

結果比較表示を行う際に他者の端末のアプリケーション上が入力される。また、ユーザ A の行動によって本アプリケに表示されない。

ーションが動作している端末とすれ違った場合、アプリケ
ーションが検知を行う。アプリケーションより、プロフィ

3.6 すれ違い通信機能

ール情報はユーザの入力に応じた内容がサーバへと送信さプロフィールを設定した本アプリケーションが動作してれる。また、端末がセンシングを行う歩数、移動距離、歩いる Android 端末が一定範囲内ですれ違った際に、互いの端

行時間、推定消費カロリーデータはサーバへと一定間隔で末の識別子をサーバへ送信し、サーバからのアプリケーシ

送信される。ユーザ A がすれ違いによってユーザ B の端末

ョンへの識別子の受け取りをトリガーに歩行運動データおとすれ違った場合、アプリケーションよりユーザ A の端末

よび運動量データの比較結果表示を行う端末を決定する。

の識別子をサーバに送信する。この時、端末のローカル上機能の実装は Bluetooth で行う。Android 端末は 2 台で 1 つにユーザ B の識別子を保存する。その後、ユーザ B の識別のペアとなる必要があるため、識別子をサーバ上に送り、子をサーバより受信し、互いの端末のペアリングが行われ互いの端末の確認を行う。その後、インターネットを介しることでサーバよりユーザ B の運動歩行データをアプリケて互いのプロフィールデータ、歩行運動データの送受信をーションが受信する。ユーザ B の端末も同様である。

開始する。すれ違い通信の範囲内に 3 台以上の Android 端末が存在する場合、サーバからの識別子データの受け取りが最も早かった端末が優先してペアとなる実装を行う。

40

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

図 5 データ表示・比較機能画面イメージ図
3.7 データ表示・結果比較機能
識別子を受信した他者の運動データ（歩数、距離、推定
消費カロリー）を図 5 に示すように自身のアプリケーショ
ン画面に視覚的に表示する。図 5(a)はユーザ A のアプリケーション画面に表示されるユーザ B のプロフィールデータ
および歩行運動データである。図 5(b)はユーザ B のアプリ
ケーション画面に表示されるユーザ A のプロフィールデー
タおよび歩行運動データである。自身の歩行運動データは

図 6 集計データモニタリング画面イメージ図

集計データモニタリング画面でのみ確認することができる。
加えて、自身の運動量データをもとに摂取カロリーと比較

3.8 集計データモニタリング機能したカロリー消費量に改善の余地がある場合、図 5(b)のよ

図 6 に集計データモニタリング機能画面のイメージ図をうに歩行運動を促す文章を表示させる。計算処理は、サー示す。集計データモニタリング機能は、ユーザが任意のタバから受信したデータを基に、アプリ内部で行う仕様としイミングで自身の歩行運動データを過去 1 週間分閲覧するている。本機能により、他者との関わりを意識した歩行運ことができる。摂取カロリー、推定消費カロリー、体重、動の結果比較を実現する。

歩数、移動距離が一覧として表示することができ、歩数はグラフとして可視化表示を行う。

4. 実装と有効性検証
今後、プロトタイプアプリケーションの実装および有効性の検証を予定している。まずは、研究室内の学生数名から数十名を対象に、本アプリケーションを 2 週間使用してもらい、アンケートを用いて歩行習慣の動機づけの効果の評価を行う。

5. まとめ
本稿では、歩行習慣の動機づけのための行動変容を促す
アプリケーションである StepUpSync の設計について述べた。
余暇時間が限られており、年齢や属性を問わず、身近な生
活環境で実施可能な歩行習慣動機づけのための行動変容を促す手法の実現が望まれる中、内発的動機づけである他者との関わりを意識させた結果比較が外発的動機づけである
金銭報酬と比較して、運動学習およびモチベーションの維持に効果的であると報告されている点に着目し、身近な生
活環境において気軽に行える歩行習慣動機づけの行動変容

41

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウムを促す手法として、他者とのすれ違い通信をトリガーとした歩行運動データの交換および他者の歩行運動データとの結果比較に基づく日常的な歩行習慣の行動変容を促すアプ
リケーションの設計の提案を行った。今後の展望として、さらなるアプリケーションの使用を促す工夫としてゲーミ
フィケーションの活用の検討を行う。
また、本アプリケーションでは、すれ違い通信を活用していることから、使用時に、利用者同士ですれ違うことがなければ、他者との関わりを意識させた結果比較が行えないという課題がある。そのため、本アプリケーションを利用する他者とすれ違う可能性のある地域へ行動を促す実現手法の検討や他者とすれ違うまでに飽きさせない仕組みの手法の検討を今後行う。

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP23H03391 の助成を受けたものです。

参考文献[1] 厚生労働省. “令和元年 国民健康・栄養調査結果の概要”.
https://www.mhlw.go.jp/content/10900000/000687163.pdf, (参照2023-12-08).
[2] スポーツ庁. “令和 4 年度 スポーツの実施状況等に関する世論調査” .
https://www.mext.go.jp/sports/content/20230323-spt_kensport01-0000
28572_5.pdf,(参照 2023-12-08).
[3] 冷水誠, 岡田洋平, 前岡浩, 松尾篤, 森岡周. “他者との比較が運動学習およびモチベーションに与える影響”. 第 50 回日本理学療法学術大会 抄録集, Vol.42 Suppl, No.2.
https://www.jstage.jst.go.jp/article/cjpt/2014/0/2014_0726/_pdf/-char/ja, (参照 2023-12-08).
[4] Maciej Banach et. al.,. “The association between daily step count andall-cause and cardiovascular mortality: a meta-analysis”. European
Journal of Preventive, (2023).
https://academic.oup.com/eurjpc/advance-article/doi/10.1093/eurjpc/z
wad229/7226309, (参照 2023-12-08).
[5] 国土交通省. ”健康・医療・福祉のまちづくりの推進ガイドライン”.
https://www.mlit.go.jp/common/001049464.pdf, (参照 2023-12-08).
[6] 山村 豊, 井上 悦, 吉廣 卓哉, 中川 優,. “生活習慣病予防のための SNS の仕組みを用いた ウォーキング継続支援システム”.
DEWS2008 A8-6, pp. 1-8(2008).
[7] 荒川 豊, 河中 祥吾, 澤田 典宏, 四本松和悠. “Walkus: フレキ
シブルなソーシャルサポート機能とライフログ機能を有するグループウォーキング支援プラットフォーム”. ヒューマンプロー
ブ研究会, pp. 2-4(2019).

42

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

向社会的なネットワーク利用を説得的に促す公衆 Wi-Fi の設計と実装
江口直輝 †1
九州大学

崔赫秦 †2
九州大学

中村優吾 †3
九州大学

1. はじめに

福嶋政期 †4九州大学

荒川豊 †5
九州大学

そこで，マルチデバイスを制限する方法として，Wi-Fi をインターネット技術の高速化により，多様な ICT サービ

利用したアプローチを検討する．既存の Wi-Fi において特スの享受が可能となり，多くの人々がデジタルデバイスを

定のサイトを制限する URL フィルターや特定のアプリケー

日常的に利用している状況にある．それに伴い，インターションの通信を優先する QoS 制御を備えているものが存在

ネットを利用する環境も整備され，オフィスやコワーキン

する．しかし，URL フィルターは特定のサイトの利用を完

グスペース，家庭などの共用スペースが提供する Wi-Fi の全に制限するか全く制限しないかといった選択肢しか存在利用が増加しており，ユーザの利便性を向上させている．同しない．そのため，カフェのように自由にインターネット

時に，ストリーミングサービス，高解像度の動画，オンライの利用をして良い場所においては，完全に制限するようなンゲームといったデジタルコンテンツの多様化に伴い，こ強制的介入ではなく，ユーザの選択を尊重することを前提

れらのサービスはかつてないほどの高帯域幅を必要としてとした向社会行動を促進する段階的な説得介入が求められいる．結果として，個々のデバイスが消費するデータ量はる．また，QoS 制御は静的な設定しかできないため，常に飛躍的に増加しており，それに伴い必要とされる帯域幅もその環境に適している設定であるとは限らず，その環境の増大している．

コンテキストに応じて動的に設定を変更できる必要がある．

しかし，そのような環境では限られたネットワーク資源をそこで本研究では，デジタルコンテンツの過度な利用に複数のユーザで共有するため，あるユーザが動画ストリー

よりネットワーク全体の QoE を低下させているユーザに対ミングなどの高帯域幅を必要とするコンテンツを利用する

して，他のユーザの QoE に配慮する向社会行動を促すためと，他のユーザの Quality of Experience(QoE) が低下するに，段階的かつ動的に説得介入できる機能を有する Wi-Fi

可能性がある．さらに，SNS や動画ストリーミングなどのを設計・開発した．具体的には，3 つのモード，1）システム

サービスプロバイダーなどはユーザの継続的な興味関心をが介入することなく通常の通信を提供するモード，2）キャ得るために，中毒性のあるコンテンツを意図的に設計する

プティブポータルを用いて個々のユーザに介入できるモー側面があり，ユーザの意思・自制心でサービスの利用を止め

ド，3）QoS 制御により，帯域幅を制限するモードを提供し，ることは困難である [1][2]．

これをユーザのコンテキストに応じて動的に切り替えるシ

近年，スクリーンタイムといったアプリケーションの利

ステムを実現した．この説得介入による行動変容は，ユー

用時間を管理・制限するものや，アプリケーションの通知

ザは自らの意思決定で行われるため，ユーザの行動規範をを一時的に制限するものなど，デジタルデバイスの使用に再構築でき，結果として持続的により良い選択ができるよ

自制を促す機能を備えたシステムの研究が報告されている

うになることが期待できると考える．
本稿では，2 章において本研究における関連研究について[3][4]．これらのツールは個々のデバイスにインストールすることで利用できるようになるが，PC やスマートフォンと記述し，3 章では提案システムの想定環境やシステム要件にいったマルチデバイスに対して同時に制限することは困難

ついて記述し，4 章では提案するシステムの構成と動作検証である．つまり，一つのデバイスに制限を設定しても，ユーについて記述し，最後に 5 章でまとめる．

ザーが所有する他のデバイスには影響しないため，ユーザは制限していないデバイスでコンテンツを利用できる状態

2. 関連研究である．

2.1. 適用型 QoS

Design and Implementation of Persuasive Public Wi-Fi to Derive Prosocial Network Usage
†1
†2
†3
†4
†5

QoS や QoE に関する研究は多数報告されている．Liu らは Mobile Edge Computing (MEC) において， ユーザや

NAOKI EGUCHI, KYUSHU University
HYUCKJIN CHOI, KYUSHU University
YUGO NAKAMURA, KYUSHU University
SHOGO FUKUSHIMA, KYUSHU University
YUTAKA ARAKAWA, KYUSHU University

サービスに関連するコンテキストを考慮することで，より精度の高い QoS 予測スキームを提案しており，ユーザ満足度を向上させることを可能とした [5]．Rao らはビデオ会議

43

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

3.1. 本研究における向社会行動

における QoS と QoE の関係性について，高帯域幅かつ安定した帯域幅がユーザに好まれることを明らかにした [6]．

向社会行動とは，報酬を期待せず，自発的な意志で他人やXiaolan らは，マルチパス TCP を使用するライブストリー
ミングで多様な QoS の要求を満たすために，機械学習を応用した QoS 認識輻輳制御フレームワークを提案している[7]．Bo らは 5G ネットワークにおいて，QoS の高低を要集団に利益をもたらす行動のことである．この概念は，共用スペースにおける Wi-Fi の利用において適用できる．例
えば，あるユーザが動画ストリーミングなどの高帯域幅を必要とするデジタルコンテンツを利用することで，ネット求に応じて切り替えるようにすることで，消費エネルギー

ワーク全体の QoE が著しく低下することが懸念される．本の削減とシステムの性能維持を実現した [8]．しかし，既存研究では，このような状況において，他者の QoE 向上に配の研究は QoS の最適化や QoE を向上させることに焦点を慮し，デジタルコンテンツの利用を自ら控える行動を向社当てており，デジタルコンテンツをより快適に利用できる

会行動と定義する．その結果，ネットワーク資源が効率的ようにするためのアプローチである．そのため，QoE を意に分配され，全てのネットワーク利用者の QoE 向上が実現

図的に低下させることで不必要なデジタルコンテンツの利できると考える．

用の抑制するために効果があるかについては未だ明らかになっていない．

3.2. シナリオ
本システムは，オフィスやコワーキングスペースなどの2.2. デジタルウェルビーイングの支援

共用で Wi-Fi を利用する際に，運用することを想定してい近年，デジタルコンテンツの不必要な使用を制限する研究る．そこで，共用スペースに設置された本システムがユーが多数報告されている．例えば，1 日で使用できるアプリのザに対してどのように向社会行動を促進するのか，シナリ

使用時間を超えるとアプリがロックされるアプリ [9] やアプオの一例を説明する．

リを利用するために起動時に 30 桁の入力を必要とするようある日，A くんはカフェに設置してある Wi-Fi に接続しな利用障壁を設けるアプリ [10] が提案されている．さらに，てプログラミングに励んでいた．しばらくすると集中力がスマートフォンをグレースケールにすることで視覚効果に切れてしまい，動画ストリーミングサービスを利用し始めよる魅力を意図的に損なわせて，コンテンツの利用体験を低た．しかし，動画ストリーミングは帯域幅を多く必要とし下させる手法も存在する [11][12]．また，我々の研究グルーているため，A くんは限られたネットワーク資源を一人でプは，視覚的魅力が高く中毒性のあるデジタルコンテンツを占有している．その結果，他のユーザのデバイスの通信速起動すると，画面がグレースケールになる Color-wall を開度が著しく低下し，QoE が低下している状態であった．こ発した [13]．しかし，これらのデジタルディストラクションの時，システムは A くんの利用コンテンツを検出して，そ（情報機器による注意散漫）に関する先行研究は，デバイス

れが帯域幅を多く占有するものであると判断したため，Aに制限がかけられたとしても，アプリをインストールしてくんのデバイスにコンテンツの利用を控えるように促す警

いないデバイスでコンテンツを利用できるため，マルチデ

告画面を表示した．しかし，A くんは動画の閲覧に夢中でバイスに対応していないことが課題であった．また，既存のあったため，それを無視してコンテンツの利用を継続した．

DSCTs(Digital Self-Control Tools) はマルチデバイスに適

そこで，システムは A くんが継続的にコンテンツを利用し応できるものが少なく，今後の課題であると言及されていていることを検出したため，A くんに対する通信速度を意る [14]．そのため，今後はマルチデバイスに対応した不必要

図的に低下させることで，動画ストリーミングの利用に適度なデジタルコンテンツの利用を抑制するシステムが求めらな違和感を与えるようにする．その結果，A くんが閲覧しれる．

ている動画コンテンツの画質が低下したり遅延によるロー

本研究では，先行研究において明らかになっていなかっディングが発生し，コンテンツの利用体験が低下したため，た，ユーザのコンテキストに応じた動的な QoS/QoE がデ自らの判断でメイン作業であるプログラミングをするよう

ジタルコンテンツの利用抑制に対してどの程度効果があるにした．その結果，A くんは集中力低下による注意散漫がのか明らかにすることが目的である．さらに Wi-Fi を用い引き起こすデジタルコンテンツの利用を自ら抑制した上，他た説得介入により，マルチデバイス環境における効率的なのユーザが享受できる QoE が改善された．

介入制御方法についても検証する．

3.3. システム要件

3. 提案システム

本節では，シナリオで示したシステムの動作を実現する
ためのシステム要件について記述する．

本章では，本研究における向社会行動の定義や，提案シス
テムのシナリオ及び要件について記述する．

44

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公共Wi-Fi

ネットワークユーザ

インターネット

サーバ

・・・

通信遅延

警告

制御サーバ

パケットキャプチャ

図1

アプリケーション識別

QoS制御

キャプティブ
ポータル

データベースWebサーバ

APIサーバ

提案システムの概要図• Context Awareness による段階的介入
本研究における Context Awareness とはユーザのデジ

ジタルコンテンツを利用しているユーザの通信速度を

タルコンテンツの使用状況をリアルタイムで認識し，そ的にコンテンツの利用を控える行動を取るという仮説の情報を基に説得介入することである．そのため，まを立てた．具体的には，動画ストリーミングを利用しずユーザがどのようなデジタルコンテンツを利用してているときに，動画の画質が低下することやローディ

いるか正確に識別することが求められる．そして，識ング時間が増加することで，コンテンツの利用体験が別した結果に基づいて，高い受容性でかつ向社会行動

低下し，デジタルコンテンツの利用を自ら控える行動の促進に効果的な介入戦略を検討する必要がある．

を取ると考えた．これにより，デジタルコンテンツの意図的に低下させ，適度な不快感を与えることで自主• 警告画面を用いた介入

利用を自ら抑制させることができ，他のネットワーク

ユーザのデジタルコンテンツの利用を制限するためにユーザの QoE 向上が期待できる．

は，公衆ネットワーク利用時の向社会行動について提示

3.4. システム設計することや自身が使用しているコンテンツを自己認識させることが向社会行動を促進できると考える．これ

システム要件に基づいたシステム設計について記述する．

は，公衆 Wi-Fi に接続する際に一般的に用いられてい提案システムの概要図を図 1 に示す．

るキャプティブポータルの Web 認証後の画面において

3.4.1

デジタルコンテンツの識別実現できる．キャプティブポータルはセキュリティやユーザが利用しているデジタルコンテンツをリアルタイ

アクセス制御の観点から認証セッションがあり，セッ

ムかつ正確に識別するには，システムを通過するネットワー

ションのタイムアウト時間になると Wi-Fi が切断されクパケットをリアルタイムで取得し，そのパケット情報をるため，再度接続し直して認証を行う必要がある．そ分析することで実現できる．本システムにおいては，Deepの認証時に，ユーザのコンテキストに基づいて適切な

Packet Inspection(DPI) を用いることでそれを可能とした．

介入する．しかし，一般的なキャプティブポータルはまた，識別したデジタルコンテンツの情報はユーザに割り

ユーザ認証後に設置施設のサービス案内や広告といっ当てられたプライベート IP アドレス毎にデータベースに格た情報をネットワークユーザ全体に提供する手段とし納する．このデータベースから得られるユーザ毎の情報にて設計されているため，個々のユーザに対してパーソ基づいて，個々の介入を実現する．

ナライズされたフィードバックを提供することは想定

3.4.2

していない．そのため，ユーザのコンテキストとそのキャプティブポータルによる個々のユーザに対する介入

ユーザのデバイス情報を紐づけることで，ユーザのコン

キャプティブポータルの Web 認証後のリダイレクトペー

テキストに基づいて介入できるようにする必要がある．

ジに介入画面を表示させるために，システムに Web サーバ• 動的な帯域制御を構築する必要がある．また，個々のユーザに対して警告

ユーザがキャプティブポータルを用いた説得介入よっなどの介入を行うためには，キャプティブポータルの認証て自主的に行動を改善できない場合，さらに強い介入を後の画面で，そのデバイスのプライベート IP アドレスを取行う必要がある．本研究では高帯域幅を必要とするデ45

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サーバ

サーバ

インターネット

サーバ

インターネットWi-Fi

インターネット

Wi-Fi

高速ネットワーク

Wi-Fi
低速ネットワーク

高速ネットワーク
警告(a) モード 1: ノーマル遅延(b) モード 2: キャプティブポータル

図2(c) モード 3: QoS 制御

提案システムの 3 つのモード

得することができれば，システム内のデータベースに格納

高い QoE を提供し続けることができ，各々のメイン作されているユーザ毎のコンテキスト情報に基づき説得介入業に集中できる環境を提供できる．

ができる．しかし，同一ローカルネットワーク上のデバイ• モード 2ス間での名前解決を容易にする Multicast Domain Name

キャプティブポータルを用いて，デジタルコンテンツのSystem(mDNS) により，ブラウザから直接そのデバイスのプライベート IP アドレスを取得できない．そのため，本システムに API サーバを実装し，特定のポートにアクセスすると，アクセス元の IP アドレスを返り値にするようにし利用を控える行動を促進させるような介入画面を表示た．つまり，認証後の介入画面から，本システムのあるポーる．このとき，ユーザが利用しているデジタルコンテ

トにアクセスすることでブラウザで IP アドレスが取得でンツやネットワーク全体の QoE の状態に応じて，介入きる．このように，個々のユーザに対しての介入を可能と画面のメッセージや介入の強弱を変えることができる．

できるモードである（図 2b）．具体的には，キャプティ
ブポータルの認証セッションが切断し，再度ネットワー
クに接続する際に表示される Web 画面を用いて介入すする．
システムがユーザの帯域幅を設定するには QoS 制御を用

• モード 3
QoS 制御により意図的に帯域幅を制限し，ユーザのQoE を低下させることができるモードである．具体的いることで実現できる．また，帯域幅をユーザごとに任意のには，キャプティブポータルを用いた警告を行ってもデタイミングで動的に設定を変えることができるようにする

ジタルコンテンツの利用を控えない場合に，そのユー必要がある．例えば，ユーザが高帯域幅を必要とするデジ

ザの帯域幅を制限することで，コンテンツの利用体験

タルコンテンツを利用しているか否かで，帯域幅を動的にを低下させ，自ら利用を控えるように誘導する．さら設定するようにする．このとき，データベースに格納されに，高帯域幅を必要とするコンテンツを利用するユー

たユーザのコンテキスト情報をもとに，ユーザごとに帯域ザの帯域幅を制限することでネットワーク全体の QoE

幅を設定できるようにすることで個々の介入が可能となる．

を向上させることができる．

3.4.3

3.4.4

QoS 制御による帯域制御

段階的な介入の制御

以上のような 3 つのモードによる段階的な介入により，本システムは，キャプティブポータルの介入と QoS 制御

帯域幅を占有するデジタルコンテンツの利用を控えるようを活用し，ルータが段階的な説得介入できる．キャプティに Wi-Fi が説得することできる．本システムはネットワー

ブポータルにおいてはユーザのコンテキストに応じた介入

ク管理者が望むコンテキストに応じて，最適な設定にカス画面を，QoS 制御においてはユーザごとに帯域幅を動的にタマイズすることができる．

変更する必要がある．それら 2 つの機能の動的な設定の変
更は，設定の一貫性を保つため 1 つのサーバで集中管理を

3.5. 提案システムの動作例

する．

3 つのモードを用いて本システムはユーザに説得介入する

以上のような各コンポーネントが協調動作することで，以ことができる．そこで，システムがネットワークユーザに

下 3 つのモードを提供する．

対して具体的にどのように動作するのか具体例を 3 に示す．

• モード 1

前提として，提案システムは利用アプリケーションの取得

システムがユーザに対して干渉することなく，ユーザ（Capture），帯域幅を多く使用するアプリケーションの識別が通常の通信速度でインターネットを利用できるモー（Analyze），介入方法の策定（Plan），介入の実行（Execute）

ドである（図 2a）．この際，システムはユーザに対して46

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Wi-Fi

Wi-Fi

User A
Plan

Alert

ExecuteDelay

フェーズ 1 (モード 1)

Plan

User A

Analyze

Plan

Alert ON

Delay OFF
CaptureWi-Fi

User A

Analyze

Alert ON

Delay OFF
CaptureWi-Fi

User A

Analyze

Alert

Plan
Alert OFF

Delay OFF

Alert OFF

Delay ON

ExecuteDelay

CaptureAlert

ExecuteDelay

CaptureAlert

ExecuteDelay

フェーズ 4 (モード 1)

フェーズ 3 (モード 3)

フェーズ 2 (モード 2)

図3

Analyze

提案システムの動作例

表1の 4 つで構成されている．
まず，A くんは本システムに接続して高帯域幅を必要とするような動画ストリーミングや SNS を利用している（図3 フェーズ 1）．この時，同じネットワークに接続している
別のデバイスの通信速度は著しく低下し，QoE が低下している状態である．しばらくすると，キャプティブポータルの認証セッションが切れたため Wi-Fi に再接続することにした．このときシステムは帯域幅を多く占有するコンテンツの利用を検出していたため，警告画面を表示した（図 3フェーズ 2）．しかし，その警告画面の内容に従わず，A く
んが継続してコンテンツを利用するとことをシステムが検出し，A くんに対する帯域幅を制限した（図 3 フェーズ 3）．

nDPI を用いた検出プロトコル

ProtocolPackets

Bytes

Flows

Yahoo
Facebook
Twitter
YouTubeWhatsAppApple iCloud
Apple iTunes
Instagram
Line
Tver

1383
148
5990
32047
30
31
1018
15253
521
34529

914528103454661328635533417
3498
13579
47310417458995
27815440891719

35
10
38
16
1
1
31
24
19
45

その結果，A くんが利用していた動画コンテンツの画質の低下や遅延を感じるようになった．一方で，高帯域幅を使用していた A くんの帯域幅が制限されることで，他のネッの OS ををゲスト OS として仮想マシン内に配置している．

トワークユーザの QoE は向上した．また，A くんは自身がPfsense のキャプティブポータルには DHCP サーバの動作享受する QoE が低下し，快適にコンテンツを利用できなくが伴うため，キャプティブポータルを表示するデバイスになったことで，自らデジタルコンテンツの利用を控え，元々は Pfsense が配布する DHCP を使用する必要がある．仮想のメイン作業であったプログラミングを行うようにした（図マシン内の WAN 側に Pfsense を配置し，LAN 側に Vyos

3 フェーズ 4）．

を配置した．またその際に，Vyos はブリッジモードで動作させることで下位ネットワークに Pfsense が配布する IP ア
ドレスを使用できるようにした．

4. システム実装と動作検証

以上のようなネットワーク構成により，キャプティブポー

本節ではシステムの設計及び実装について示す．本シスタルを用いた警告と QoS 制御を用いた帯域幅の制限を実現

テムを実装するにあたり，Oracle 社が提供する仮想マシ

した．

ンの VirtualBox*1 上に構築にシステムを構築した．キャプ

4.1. 利用サービスの検出

ティブポータルの機能を提供するルータとして，オープン*2

ソースのソフトウェアファイアウォールである Pfsense を

ホスト OS とゲスト OS は物理 NIC(Network InterfaceCard) を共有している状態であるため，システムに接続したデバイスのパケットはすべてホスト OS にて取得可能で用いた．また，QoS 制御を行うルータとしてオープンソー
スのネットワーク OS である Vyos*3 を用いた．これら 2 つある．ルータを通過するパケットはパケットキャプチャー
*1
*2
*3

ツールの tcpdump で監視し，生成された PCAP ファイルはhttps://www.virtualbox.org/
https://www.pfsense.org/
https://vyos.io/

47

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

Device1の帯域幅を制限

パターン 1
図4

パターン 2

図5

デバイス別の通信速度

た．その結果，Device 1 のみのダウンロード速度が低下しキャプティブポータルの介入たことを確認した．さらに，Device 2 においては Device 1
に対して帯域制御を行う前は他の 2 台のデバイスと比較しntop 社が提供する nDPI(ntop Deep Packet Inspection)*4てダウンロード速度が低い値を示していたが，Device 1 にを使用してサービスの識別を行った．実際に，数分間の対して帯域制限を行った後は，ダウンロード速度が向上しPCAP ファイルを nDPI で識別したプロトコルの表 1 に示す．さらに，nDPI の設定ファイルにドメインベースのルーているように見受けられる．つまり，帯域幅を多く使用するデバイスの帯域幅を制限することで他のデバイスの通信

ルを追加することで，デフォルトでは識別できないコンテ

速度が改善し，他のネットワークユーザの QoE を向上できンツ（Tver）が識別できるようになることを確認した．以る可能性があることを示唆している．このように，マルチ上のような分析を IP アドレスごとに行い，その結果をデー

デバイス環境下においても単一デバイスに対して帯域幅す

タベースに格納し，個々のユーザに対して介入する際に用ることができ，かつ設定する帯域幅の値に応じて提供する

いられる．

QoE も意図的に変化させることができる．

4.2. 利用状況に応じた警告表示

5. まとめPfsense にはネットワークに接続しようとするユーザが認証後に，管理者画面にて設定した Web サイトを表示させる

本論文では，Wi-Fi を利用してネットワーク全体の QoE

ことができる．例えば本システムではキャプティブポータ

に配慮するような向社会行動を促進するために，ユーザー

ルにてデジタルコンテンツの利用を控えるように促す警告に段階的かつ動的に説得介入する機能を有するシステムを画面（図 4 パターン 1）だけではなく，ユーザに帯域幅を制提案した．本システムは提供する QoE のレベルに基づいて御する能力を持つことを意識させた介入（図 4 パターン 2）

3 つのモードで動作し，キャプティブポータルを用いた警告もできると考える．これにより帯域幅とデジタルコンテン

内容や帯域幅の設定はネットワーク管理者がユーザに求めツの継続的な利用を天秤にかける選択肢を与え，自らの意るコンテキストに応じて柔軟に変更することができる．ま思でネットワーク全体の QoE を向上させるような向社会行

た，システム設計に基づいて提案システムのプロトタイプを動を実行することができると考える．

開発し，各機能の動作の検証を行った．その結果，使用した技術で各機能がシステム要件を満たすように動作すること

4.3. QoS 制御の管理を確認した．今後は，本システムを用いた介入実験を行い，

QoS 制御を行う Vyos は IP アドレスごとにダウンリンク

ユーザの受容性や介入効果について検証する予定である．

の最小帯域幅や最大帯域幅を設定することができ，これらは謝辞 本研究の一部は，JST さきがけ（JPMJPR21P7），科

Vyos が提供するコマンドラインを用いて設定可能である．
実際に 3 台のデバイスをシステムに接続し，1 台のデバイスに対して帯域幅の制限を行った結果を図 5 に示す．接続して 10 分経過したところで，Device 1 に対して最小帯域幅と最大帯域幅を実測値で共に 20Mbit/s になるように設定し研費（JP21K11847）および，東北大学電気通信研究所の共同研究プロジェクトプログラムの支援を受けて実施したも
のである．

参考文献
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Vol. 61, No. 6, p. 18–19 (online), 10.1145/3204447 (2018).

*4 https://www.ntop.org/products/deep-packetinspection/ndpi/

48

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USA, Association for Computing Machinery, (online),
10.1145/3411764.3445076 (2021).

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

ScaleCity：透明な 3 次元都市模型を用いた都市データの可視化
坂本凜 †1
東京大学大学院
学際情報学府

横窪安奈 †2
東京大学大学院情報学環

道方孝志 †3
東京大学大学院
情報学環

越塚登 †4東京大学大学院情報学環

1. はじめに
市民の意向を反映させたまちづくりは，ライフスタイルが多様化した市民の要求に適合したサービス・居住環境の供給に繋がり，都市の持続可能性に寄与する．この目的を実現するための手段として，まちづくりのプロセスへの市民参加が注目されている．市民参加にも市民への情報伝達
からエンパワーメントまで市民の関与の大きさが異なるが，その一つとしてアメリカのシアトル市の「近隣計画プログ
ラム [1]」や国内でも小田原市の第五次総合計画の策定プロ
セス [2] や千葉県松戸市の「イマジンまつど [3]」のように市民が行政と協働して提案を行う形態がある．

図1「イマジンまつど」の例では二日間にわたる市民フォーラの透明な都市模型を貼付し, 都営バスと都営地下鉄のデータ

ScaleCity の設置の様子. ディスプレイに新宿駅周辺

をデジタル地図内に表示した.

ムで 50，60 人程度の市民が 10 人ほどの市の職員とグループワークで松戸の現状認識から始まり，市のありたい将来のビジョンを描き「まつど未来づくり会議」という基本計

ケールシティ）」を提案する．ScaleCity は，図 1 に示すよ

画策定に向けた会議への提言を行なっている．このようにうに 3D プリントで作成した透明な都市模型とデジタルな

実際に専門家に対し市民自らが対等に提案を行うためには，地図を重ね合わせ，市民が容易に都市のデータを解釈でき

自分の街に対する深い見識が求められる．

るよう設計した．

市民それぞれが日常的に過ごす中で得る知見と，都市のデータを結びつけることで自身の街への理解が促進される．

2. 関連研究

データを非専門家である市民が理解するためには，直感的2.1. デジタル技術を活用した市民参加型のまちづくりに捉えやすい形での可視化が必要である．位置情報を持つ都市のデータを地図上にマーカーをプロットし可視化する

デジタル技術を活用した市民参加型のまちづくりのことは可能ではあるが，フラットなデジタル地図では，理解

具 体 的 な 事 例 と し て ，国 内 で は ，横 浜 市 を 対 象 と し たの手がかりとなる建物の高さや環境情報を十分に伝えるこ「PLATEAU[4]」の デ ー タ を 用 い た タ ン ジ ブ ル イ ン タ ーとは難しい．

フェースや AR を用いた体感型の都市計画ツールを用い

そこで本研究では，市民が効果的にまちづくりに参加すたワークショップが開催されている [5]．国外では，スペイ

るため，都市のデータを直感的に理解するために，都市の立

ンのバルセロナやブルガリアのソフィアなど実在の都市を体構造と組み合わせて可視化するシステム「ScaleCity（ス

舞台にしてユーザーとの共同デザインが可能となるアプリ
ケーション「SuperBarrio[6]」が展開されている．このアプ
リケーションでは，街灯や市場など街の要素となるコンポー

Urban Data Visualization System Using Transparent City Models
†1
†2
†3
†4

ネントを配置することができ，それらを集計することで街に必要とされているものが何かを明らかにすることができる．

RIN SAKAMOTO, The University of Tokyo Graduate Schoolof Interdisciplinary Information Studies
ANNA YOKOKUBO, The University of Tokyo Interfaculty
Initiative in Information Studies
TAKASHI MICHIKATA, The University of Tokyo Interfaculty Initiative in Information Studies
NOBORU KOSHIZUKA, The University of Tokyo Interfaculty Initiative in Information Studies「City Scope[7]」はデジタルプラットフォームとブロックを操作することで入力できるタンジブルなインターフェース
であり，これを用いてハンブルグの難民の宿泊施設の割り当てについてなど実際に複数の都市でワークショップが開50

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

手法は実際の都市の形状を再現することで，自分の日常の催されている [8]．

体験との結びつきがより強く，より理解につながりやすい

2.2. 二次元地図を用いた都市データの可視化というメリットが存在する．ただしその分二次元地図に比べて操作の自由度が上がり複雑になってしまう，データの都市データの可視化方法は多岐に渡るが，地理的な要素

準備が大変になるといった欠点も存在する．

が重要なデータには，地図上に円グラフを配置したり，特定の場所を示すマーカーを用いたりする方法が採られること

三次元都市のデータ可視化には Augmented Reality[13]が多い．さらに，人の移動パターン [9] や交通 [10] などの動や Virtual Reality [14] を用いた方法もある．ハプティクス

的な情報を表現する際にも，地図ベースの視覚化が用いら技術の進歩により，デジタル空間で物体に触れた際の触感れる．こうした地図ベースの可視化は個人用の小さなディをリアルタイムでフィードバックすることで本当に触ってスプレイに映すだけでなく，壁面のスクリーンにプロジェ

いるかのような体験も可能である．デジタル空間内で移動

クターで投影することで，複数人で可視化したものを共有することで都市模型を利用した時に比べて物理世界では大しながら利用することが可能である [11]．都市は人や交通

きなスペースを必要とせずに広い都市の領域を対象としてなど様々な要素から成り立っているため複数のデータを重表示する体験が可能となっている．ただし市民参加の文脈

畳することで地域の理解が深まる可能性がある．，例えば人においては，Head-Mounted Display を装着する不快感だの移動と公共交通など複数のデータが組み合わさることでけでなく，不慣れな人を対象として同時に複数人に操作し地域に多くの人が集まる時間帯やその理由，またその場所てもらう際のオペレーションの複雑さなどが欠点となる．

が公共交通によってどれだけサポートされているかなど特定のエリアへのアクセス方法やその地域の結びつきの強さ

2.4. 立体模型を用いたデータの可視化を理解できる．ただし同時に複数のデータを二次元平面の「Tangible Landscape[15]」は景観の模型にプロジェク

地図上に表示すると情報過多から直感的な理解の妨げになターで映像を投影することで水の流れや地形，模型を変形りうる．

させた際の影響など可視化するシステムで，大学院生を対

都市は，人々や交通，上下水道のインフラ，環境といった象としたレッスン後のテストの結果一部の項目で正の効果

様々な要素で構成されている．例えば，都市の交通流と大があることを示唆している．で触れた「City Scope[7]」以気質のデータを組み合わせることにより，交通量が大気汚

外にもビルなどの立体物をタンジブルなインターフェース

染にどのような影響を与えているかを理解することができとして採用することで，表示データの変更だけでなく，都市る．しかし，これら多様なデータを一つの二次元地図上にの外観を変えることで，どのように都市が変わりうるかを表示すると，情報過多により直感的な理解が難しくなるこ

シミュレーションを用いて提示することができるシステムとがある．

が開発されている [16][17]．

可視化が人に与える影響に関する研究では，あるトピッ

しかしこれらのシステムは映像を投影するためにプロクについての賛成反対の立場が態度がまだ定まっていない

ジェクターを用いているため，位置合わせの問題や手の影

人の意見を変えるのにデータの可視化が有効であるというによる体験の阻害といった欠点がある．

実験が報告されており [12]，市民が現状を正しく理解する
上で可視化が有効なサポート手段である可能性を示唆して

3. ScaleCity

いる．

ScaleCity は都市のデータをマッピングするデジタル地図と，対応する領域の透明な都市模型の二つで構成した直感

2.3. 三次元地図を用いた都市データの可視化

的な都市データ可視化システムである．ScaleCity では，複ディスプレイ上に表示する 3 次元 CG を用いた可視化の数のユーザーが同時に建築物のような周囲の環境と都市の手法が存在する．国土交通省が公開している PLATEAU でデータを関連づけて解釈することが可能である．以下ではは，2023 年 12 月時点で全国約 130 都市の三次元データがScaleCity を構成する透明な都市模型とデジタル地図について詳細に述べる．図 2 に ScaleCity のシステム構成図を整備されている．PLATEAU は，総務省が定めた特定のエリアを識別可能な形で数字コードとして管理されており，示す．

各建築物モデルや地形モデルのデータが「統計に用いる標準地域メッシュおよび標準地域メッシュコード」の地域標

3.1. 透明な 3 次元都市模型の作成

準メッシュに基づいて区画分けされている．また，一つのファイルには各メッシュコードに対応した領域内のデータ

透明な都市模型を 3D プリントするためのデータは図 3が CityGML 形式で格納されている．三次元 CG を用いたのよう平らな土台の上に地形，建物が重畳している．これ51

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

図2

ScaleCity のシステム構成図．

を 3D プリントした後，現実世界の位置関係と同じになるよ
うに並べて使用した．

ScaleCity では PLATEAU のデータをを利用しており，それらを 3D プリント可能な形に処理を施した．PLATEAUの建築物モデルデータは，都市のランドマークを精巧に印刷し，建造物を用意に認識するために，建物の形状がより詳細に表現されている Level of Detail 2（LOD2）を使用した．
また，LOD2 が用意されていないエリアでは，建物の形状が簡略化された Level of Detail 1（LOD1）を使用した．

図3

ScaleCity では標準地域メッシュコードの 1 つの領域内の建築物モデルおよび地形モデルのデータを１辺約 136mm ×111mm になるように印刷している．サイズは 3D プリン

データの例．地形データと建物データが土台となる平面上

PLATEAU データを用いて作成した 1 メッシュ分のにあり穴ができないように側面も作成している．

ターの造形可能な大きさに従って決定した．
ルの obj ファイルを 0.01 倍の倍率でインポートする．複数

建築物が複数のメッシュにまたがって建っている場合，その建築物モデルを 1 つの建築物モデルとして統合し，地形のうちの 1 つのファイルにしかデータが格納されていない
ため，複数のメッシュ領域をタイル上にして利用する際にモデルも同様に 1 つに統合する．この時地形モデルはこの

はデータの処理を適切に行わないと，データが欠けてしま

ままでは複雑なので Decimete モディファイアを用いて頂点を減らす．

う．特に大きなビルや商業施設がこれによって欠けると環地形モデルに対し，土台となる平面メッシュを作成し境データと都市データの対応が崩れユーザーの理解に影響て 統 合 す る.

まず標準メッシュ 1 区画より少し大きい
11400mm × 9600mm のサイズの平面メッシュを作成すがでるため，処理を適切に行う必要がある．ScaleCity はその要件に合うように以下の流れでデータを作成したものをる．地形モデルも同じ大きさになるようにカットする．平

利用した．

面メッシュと地形モデルを統合し側面をフィルする，その都市データを印刷用データへ変換する処理の流れ

3.1.1

後 STL 形式で出力する．

図 4 に示す PLATEAU のデータを 3D プリント用のデー

Fusion360*3 に土台と統合した地形モデルをインポートしタへ変換する処理の流れについて以下で述べる．

穴がないように修正後，標準メッシュ一区画のサイズになまず印刷したい領域とその周辺の領域の特定を行う．こるようにカットして出力する．

のプロセスでは，目的の範囲とその境界を跨いで建築物をBlender 上で標準メッシュサイズになるように建物モデ共有する周辺エリアを国土交通省の PLATEAU の Unity

ルをカットする．一度建物モデルを統合してからカットす*1

SDK を使用して読み込み，obj ファイル形式で出力する．
次に Blender*2 に対象エリアの建築物モデルと地形モデ*1*2ることでエリア内の境界線上の建物を含むことが可能にな*3

https://www.autodesk.co.jp/products/fusion-360/
overview?term=1-YEAR&tab=subscription

https://github.com/Synesthesias/PLATEAU-SDK-for-Unity
https://www.blender.org/

52

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

プを用いて貼り付け，さらにそのアクリル板をディスプレ
イに貼り付け固定する．

3.2. デジタル地図と都市データのマッピング
表示するデジタル地図として Open Street Map (OSM)*4 に加えて，PLATEAU の道路データを用いたシンプルな地図も選択可能にし，バスや地下鉄などの公共交通機関のオープンデータを主に重畳するデータとして採用した．リ
アルタイムの API 呼び出しや，データベースに格納したデータの取得によって，フロントエンドでのデータ表示を実現している．以下ではデータの呼び出しというバックエ
ンド処理について述べた後，表示部分について述べる．

3.2.1

都市データの取得と表示用への加工

本節ではデータのリアルタイム API の呼び出しとデータ
ベースに格納，およびデータ取得部分について述べる．本
研究では，都バスや都営地下鉄などの公共交通機関，シェアサイクル，エリア内の人数データを取り扱う．これらのデータの取得とフロントエンドへのデータ転送は，Node.js
サーバー*5 を立ち上げそのサーバー上で行う．以下ではそ
れぞれについて述べる．
公共交通機関のデータは GTFS（General Transit Feed

Speciﬁcation）形式でオープンデータとして提供されている*6 ．リアルタイム GTFS 形式の REST API を呼び出すと，呼び出した時刻に運行している車両の情報を取得することができる．都バスのデータには，バスの現在位置（緯度経度）が含まれている．都営地下鉄のデータには，遅延時間や次の駅への到着予定時刻，出発時刻が含まれている．
図4

都市データを印刷用データへ変換する処理の流れ．

Node.js サーバーでは，バスデータの前回と現在のフェッチタイミングの時刻と位置情報を保持する．都営地下鉄のデータでは，出発時刻と到着時刻に遅延時間を加算し，駅情る．その後穴が空いてしまった箇所を埋める．

報を緯度経度に変換する．

地形モデルと建物モデルの統合では， Blender 上に地形

東京メトロのデータでは，遅延が「15 分以上」という形でモデルを再びインポートし，建物モデルと Boolean モディ
ファイアを用いて統合する．

のみ提供され正確な遅延時間がわからない場合がある．こ印刷と後処理のような場合，GTFS 形式のスケジュールデータを利用し

3.1.2て，表示したい時刻のデータを検索し，配列に対象時刻の車

データを光造形式の３ D プリンターである Formlabs 3

両データの情報を格納して利用する．

で印刷するため，Preform というソフトウェアにインポー
トし，データのスケール調整後，印刷物が大きく歪まないよ

すでに公共交通の一端を担っているシェアサイクルサー

うにするため水平な状態から 5°斜めに傾けたのち補助材

ビスのうち HELLO CYCLING*7 とドコモ・バイクシェア*8を設置しクリアレジンを素材として印刷する．

の二つのサービスはオープンデータとしてアクセス可能と印刷物は紫外線による硬化をせず数日間の乾燥後，やすなっている．GET リクエストを送ることで，最新のポート

りがけをした後コーティング剤として紫外線防止保護塗料の利用可能な自転車の台数と駐車可能台数を取得できる．

を塗装する．これによって印刷物の保護が可能になるだけ

ポート番号からポートの緯度経度情報に変換し，これを配でなく透明度も上がる．
*4*5

実際に ScaleCity として使用する際には，複数のタイルをディスプレイの画面と同じサイズの透明なアクリル板に現*6*7

実世界の位置関係に対応するように並べて透明な両面テー*853

https://www.openstreetmap.org/
https://nodejs.org/en
https://ckan.odpt.org/dataset
https://www.hellocycling.jp/
https://docomo-cycle.jp/

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め，QGIS*13 上に一度読み込み，QGIS のライブラリである

QMetaTiles を用いてタイル画像にして，それを読み込んで表示した．
都営地下鉄と都バスの位置情報は，緯度経度データに基づき，Leaﬂet を使用して地図上の円形マーカーに反映する．
マーカーは定められたデータ取得間隔に従って，直線的なアニメーションで前の位置から現在位置へ移動する．具体的には，バスの場合，新たなデータを取得すると，それまでのアニメーションを停止し，新しいスタート地点をマー

ScaleCity のデータ表示部分．地図上に都バスおよびカーの初期位置として設定します．次に，目的地までの距離

都営地下鉄の表示時刻の位置を示す円マーカーを表示してをアニメーションの各フレームで計算し，経過時間をデーいる．またメッシュ内の人数を白から赤へのグラデーショ

タ取得間隔で割った値によって進行度を決定し，その進んンによって示している．

だ分だけマーカーの位置を更新する．営地下鉄の位置情報

図5のアニメーションでは，一つ前のデータ取得時の時刻と最新のデータ取得時の時刻を基にしている．ここで計算され列として格納する．

る推測位置は，電車が出発駅と次の到着駅の間のどこにあ

エリア内の人数データとして，株式会社ブログウォッ

るかを特定するものである．この位置の計算には，表示時

チャー*9 から有償で提供されるスマートフォンの GPS デー

刻が出発時刻と到着時刻の間のどの点にあるかを基に行う．

タを活用している．このデータは，異なる時刻に各デバイス

リアルタイムの場合，この表示時刻は実際の現在時刻を意から緯度経度情報が送信され，Android のスマートフォン

味し，データベースからの情報取得の場合はその元データ

では 10 分ごとにデータを取得しているため，10 分ごとに区が記録された時刻を指す．この方法により，電車が経路上で切って特定のメッシュコード内の人数を推定し，GeoJSON

どの位置にあるかを推測し，スタート時刻から終了時刻ま形式に対応した PostgreSQL*10 データベースに格納して利でのアニメーションで視覚的に表現する．ただし，道路や用する．

線路に沿った移動ではなく都バスも都営地下鉄もスタート

人流データ以外のデータも PostgreSQL に格納すること地点と終了地点を端にした線分上での移動を仮定している．

で，過去のデータをユーザーは現実の時間の流れとは独立

滞在人数のカウントは，時間に応じてメッシュごとに集計に再生スピードを調整して表示することを可能にしている．

され，その人数に基づいてメッシュの色を変化させて表示

このプロセスは以下のように構成されている．まず 3 分ごする．人数が少ない場合はメッシュを白色にし，人数が多とに GET リクエストを送信し，公共交通機関やシェアサイ

いエリアでは赤色へとグラデーションがかかるように RGBクルなどのリアルタイムデータを定期的に取得する．取得

値を調整し，人口密度の違いを視覚的に表現する．

したデータは，前述の方法（例えば，位置データの変換な

シェアサイクルのデータは各時間ごとのポートの位置にど）で処理し，変換後のデータは PostgreSQL データベー

そのポートでその時間に利用可能な自転車の台数，駐車可

スに格納する．これにより，データの永続的な保存と効率能な自転車の台数を半円の半径のサイズを台数に対応させ的なクエリが可能になる．

3.2.2て変更することで表示する．

都市のデータのデジタル地図上への表示

フロントエンドでは，図 5 に示すように地図の表示，地理

4. 展示

データをマーカーやメッシュとして描画，表示しているデー
タの時刻やデータの判例を表示する 3 つの部分を React*112023 年 11 月 7〜9 日の 3 日間に渡り, スペインのバルセと地図用ライブラリである Leaﬂet*12 を用いて作成した．

ロナで開催された「Smart City Expo World Congress*14 」表示する地図は詳細な情報を表示することが可能な OSM

にて，ScaleCity の展示を実施した. 展示の際に来場者からのタイルデータおよび，PLATEAU の道路データを利用得られた反応や感想を列挙する．

した．PLATEAU の道路データは Geojson 形式になって• 参加者が行った過去の建築物を指差し，自分の経験といるがそのまま Leaﬂet 上に読み込むと動作が重くなるた都市模型を結びつけながら著者との対話が生まれた．

• データが見えやすい視点から建物の立体感がわかりや*9 https://www.blogwatcher.co.jp/terms/*10 https://www.postgresql.org/*11*12

https://ja.react.dev/
https://leafletjs.com/

*13
*14

54

https://www.qgis.org/ja/site/
https://www.smartcityexpo.com/

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すい視点へ移行するため，自然に体を移動させながら表示が重要である．再開発地域におけるリスクの可視化にScaleCity の写真の撮影をした．

より，市民が過剰な開発に対して意見を述べやすくなります．また，店舗データや公共交通機関データを組み合わせ• 著者ら出展者による展示の説明なしに，3 人のグループ
が ScaleCity を見ながら，ScaleCity の挙動についてのることで，「15 分都市構想」の実現度を地元エリアで可視化することも可能である．これはコンパクトシティの実現

会話を行った．

に向けた現状理解の有効な手段となりうる．さらに，道路• プランニングのシミュレーション結果を可視化してほやエリアの開発による街の変化のシミュレーション結果をしい．

• 壁面に吊るす形で展示していたため，構造物の側面がScaleCity の縮尺で可視化することで，市区町村レベルでのやや見にくかった．画面または模型を動かしてより立マクロな影響も一目で理解できるため，適切な前提知識の体的に見たい．

もとでの議論に繋げやすい．

• 模型を触ったらデジタル地図に何かしらの反応が欲
5.3. インタラクティブな要素

しい．

今回の 3D 都市模型はデジタル地図上に重畳することで，これらの反応や感想から，ScaleCity は市民が自分たちの建造物の構造や土地の隆起等を触知可能な形にしていたも街をより深く理解し，まちづくりに積極的に参加するためのの，模型を触れることに対してフィードバックが不足しの有効なツールとなる可能性がある.

ていた．体験者の感想にもこの欠点は挙げられていたが，非専門家の多人数が体験する ScaleCity では，フィードバッ

5. 議論クによる理解の促進と関心の維持が重要である．ただし5.1. 都市模型の大きさ

ScaleCity の都市模型の大きさの節でも述べたように模型の一部を動かす入力方法は適していない．

今回の 3D 都市模型は，新宿区の一部を 1.2/10000 の縮尺代わりに，これから検討する方法として金属繊維が埋めで印刷したものであった．展示の際には 32 インチのディス込まれた透明な曲げセンサー [18] や透明な接触覚センサー

プレイを使用した．都市模型は 12 枚のタイルを使い，実際[19]，非可視光の塗料を用いたマーカー，ディスプレイ周囲の世界での範囲はおよそ 12 平方 km に相当する領域を表示のカメラによるユーザーの指の動きのセンシングなどがあした．これは新宿区（18.23 平方 km）の約 2/3 ほどの大きる．これらの方法は，模型を透明に保ちつつ，システムの入さであり，さらに複数のディスプレイとタイルを用いるこ力インターフェースとして機能する可能性がある．今後のとで市区町村の大きさの表示をすることが可能となる．建展開として，これらの技術を組み合わせて，より豊かなイン物や土地の隆起を立体的に把握することが可能であったた

タラクションを導入することが考えられる．

め，新宿駅周辺の高層ビル街に人流が多く移動していることがより直感的に把握することが可能であった．建物の形

5.4. 市民参加型の都市計画に ScaleCity を導入する利点

状や密集度からベッドタウンなど場所の特徴がわかり，そと欠点

れが他のデータと結びつくことで直感的な理解につながるとより一般化して言える可能性がある．一方で，模型が小ScaleCity はデータの専門家ではない市民が市民参画のまさすぎる欠点として，なだらかな坂などの構造が上から覗

ちづくりの場で都市に対する造詣を深めるための都市デー

き込む視点ではわかりづらいことや，そこに自分が立ってタ可視化システムである．ScaleCity のシステム構成が市いる一人称視点での体験とそのままでは結びつけづらいこ

民参画においてどのような利点と欠点があるかについて述とが考えられる．また模型が小さいため，模型のビルなど

べる．

ScaleCity は，ディスプレイサイズに応じて地図タイルのを移動させることでシステムへの入力とするようなインタ

枚数を柔軟に調整し，表示領域の変更に迅速に対応できるラクションには向いていない．

設計となっている．重複エリアの再利用も可能であり，これにより資源の効率的な利用が促進される．まちづくりの5.2. 提示する都市データ

場面では対象となるエリアから遠く離れた土地までカバー

建物の影，街のランドマークが見える位置，空がどれだけする必要がないため，この機能は，都市計画における予算の見えるかといった視覚的情報は建物の高さを模型や 3DCG

制約が大きい市民参加の初期段階において特に有益となる．

で表示することによって明確になるため ScaleCity との相用いられたデータは人数データを除けば PLATEAU からの性が良い．これは，ドローンの移動経路計画なども建物の都市模型データと公共交通機関の情報を含むオープンデー

高さ情報を活用できる．市民参加型の都市計画の文脈では，

タで，これらは無料でアクセス可能であることから，コスト

例えばハザードマップや避難経路などの災害関連データの55

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

効率の高い計画立案が可能となる．

ropeanBauhausAwards,https://iaac.net/
tova-superbarrio-new-european-bauhaus-prizes/(2023). (参照 2023-12-8).
[7] Alonso, L., Zhang, Y. R., Grignard, A., Noyman, A.,
Sakai, Y., ElKatsha, M., Doorley, R. and Larson, K.:
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[8] Noyman, A., Holtz, T., Kröger, J., Noennig, J. R. andLarson, K.: Finding Places: HCI Platform for Public
Participation in Refugees’ Accommodation Process, Procedia Comput. Sci., Vol. 112, pp. 2463–2472 (2017).
[9] Fan, Z., Yang, C., Zhang, Z., Song, X., Liu, Y., Jiang,
R., Chen, Q. and Shibasaki, R.: Human Mobility-based
Individual-level Epidemic Simulation Platform, ACM
Trans. Spatial Algorithms Syst., Vol. 8, No. 3, pp. 1–16
(2022).
[10] Chen, W., Huang, Z., Wu, F., Zhu, M., Guan, H. andMaciejewski, R.: VAUD: A Visual Analysis Approach
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Netherlands, pp. 449–463 (1996).
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[13] Zhang, L., Chen, S., Dong, H. and El Saddik, A.: Visualizing Toronto City Data with HoloLens: Using Augmented Reality for a City Model, IEEE Consumer Electronics Magazine, Vol. 7, No. 3, pp. 73–80 (2018).
[14] Zhang, C., Zeng, W. and Liu, L.: UrbanVR: An immersive analytics system for context-aware urban design,Comput. Graph., Vol. 99, pp. 128–138 (2021).
[15] Millar, G. C., Tabrizian, P., Petrasova, A., Petras, V.,
Harmon, B., Mitasova, H. and Meentemeyer, R. K.: Tangible Landscape: A Hands-on Method for Teaching Terrain Analysis, Proceedings of the SIGCHI conference on
Human Factors in Computing Systems, CHI ’18, Montreal QC Canada, ACM, pp. 1–12 (2018).
[16] Mahyar, N., Burke, K. J., Xiang, J. e., Meng, S. c.,
Booth, K. S., Girling, C. L. and Kellett, R. W.: UD CoSpaces: A Table-Centred Multi-Display Environment for
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[17] Underkoﬄer, J. and Ishii, H.: Urp: a luminous-tangible
workbench for urban planning and design, Proceedings of
the SIGCHI conference on Human Factors in Computing

さらに，3D プリント技術を利用することで，伝統的な手作業に比べて時間と労力の削減が見込める．これは，印刷後の仕上げ作業にのみ時間を要するためである．このアプ
ローチにより，初期投資を抑えつつ，都市計画のプロセス
において市民の積極的な参加を促すことができ，従って，ScaleCity のアプローチは，市民参加を促し，都市の特性を形作る決定を下す際のコストと時間の効率性を大幅に改善するものと考えられる．
しかし，ScaleCity は一度参加した人の継続率を高めた
り，体験を通じて都市に対する理解を促進させるシステムを開発し，幼少期からの体験の機会を作ることで将来的に継続してまちづくりに参加する市民を増やす可能性はあるが，まちづくりのワークショップに体験したことがない市
民への参加を誘発はできない．参加者を引きつけるためにはシステムの用途を拡張し，より幅広いアプリケーションへの応用を考える必要がある．例えば，位置情報を活用した Ingress のようなゲームの可視化に ScaleCity を利用することが考えられる．このようなゲームは市民にとって身近で楽しい体験を提供し，それを通じて自然と都市に関する理解や関心を高めることができる．

6. 今後の展望
今後の展望として，この展示の経験から ScaleCity の利用者が積極的に触るきっかけを作るためのインタラクションの設計や，重畳するデータの選定・表示方法の改善を行う．

7. 謝辞
本研究は日立東大ラボの支援を受けて実施した．

参考文献[1] 坂口陽子，小泉秀樹，伊藤史子，渡辺俊一米国シアトル市「近隣計画プログラム」における地域的公共性と広域的公共性，
都市計画論文集， Vol. 36, pp. 31–36 (2001).
[2] 小田原 TRY フォーラム - 小田原市，https://www.city.
odawara.kanagawa.jp/field/municipality/vision/
odawaratryforum.html (2011). (参照 2023-12-8).
[3] 高 中 誠 ，山 本 紘 史 ，大 橋 あ ゆ 美 次 世 代 型 協 働 に よ る 総
合計画の策定，https://www.esri.cao.go.jp/jp/esri/archive/e_rnote/e_rnote020/e_rnote013.pdf (2010).
(参照 2023-12-8).
[4] PLATEAU- 国土交通省，https://milt.go.jp/plateau/(2020). (参照 2023-12-4).
[5] XR 技術を用いた体感型アーバンプランニングツール - 国
土交通省，https://www.mlit.go.jp/plateau/use-case/uc22-035/ (2023). (参照 2023-12-8).
[6] IAAC projects named ﬁnalists in the New Eu-

56情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

Systems, CHI ’99, New York, NY, USA, Association for
Computing Machinery, pp. 386–393 (1999).
[18] Nag, A., Simorangkir, R. B. V., Valentin, E., Björninen,
T., Ukkonen, L., Hashmi, R. M. and Mukhopadhyay,
S. C.: A Transparent Strain Sensor Based on PDMSEmbedded Conductive Fabric for Wearable Sensing Applications, IEEE Access, Vol. 6, pp. 71020–71027 (2018).
[19] Sarwar, M. S., Dobashi, Y., Preston, C., Wyss, J. K. M.,
Mirabbasi, S. and Madden, J. D. W.: Bend, stretch, andtouch: Locating a ﬁnger on an actively deformed transparent sensor array, Sci Adv, Vol. 3, No. 3, p. e1602200(2017).

57

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ウォーカブルシティの歩行空間設計に向けた市民の合意形成のための歩行者シミュレーション
堀千咲 †1
東京大学大学院学際情報学府

濱田健夫 †2
東京大学大学院情報学環

道方孝志 †4東京大学大学院情報学環

横窪安奈 †3
東京大学大学院情報学環

越塚登 †5東京大学大学院情報学環

1. はじめに再構築したことで，歩行者数が約２倍になり，地価も上昇傾

現在の日本社会において，大都市では人口過密が原因で向が見られている [6]．このように，目覚ましい効果を挙げ

交通渋滞，交通事故，そして環境問題が発生している．一た都市も多く，これに続くべく，ウォーカブルシティの実現方で，社会全体が少子高齢化に向かっており，特に地方都市に向けた様々な取り組みが行われている．

では高齢化率が約 40 パーセントにも達し [1]，深刻な問題

実世界でウォーカブルシティの実装に向けた空間再編をとなっている．こうした課題に対応する持続可能な都市が行うプロセスは複雑であり，障壁が多くある．ウォーカブ

求められており，その実現には，テクノロジー先行ではな

ルシティに向けたまちづくりを進める中で，当該自治体やい，人を主体に据えたアーバンプランニングが必要である．

デベロッパー，地域住民など多岐に渡るステークホルダー

アーバンプランニングは都市設計に関するあらゆる事柄をとの議論を通じて合意を得ることが必要となる [7] が，それ含み，将来の都市を様々な観点から考慮し，持続可能性や安は容易なことではない．議論を進める上で，社会実験を実

全性などを踏まえて設計していくプロセスである [2]．

施しその効果を実際に確認することは有効な手段ではある

近年では，人を主体に据えたアーバンプランニングの一が，構想計画の立案，適切な実施場所の検討から道路の許環として，とりわけウォーカブルシティへの注目が高まっ

可，地元のまちづくり協議会や警察との調整，効果検証などている．ウォーカブルシティとは，居心地が良く，歩きたく

大掛りになってしまう．また各ステークホルダーの立場になる環境が整備された都市を指し [3]，その実現には歩行者

よってその空間の持つ価値は異なり，自身とは別の立場をの居心地の良さの向上，まちの活気の創出，それに伴う経済肌感覚として理解することは困難といえる．
そこで，本研究ではデジタルツインに着目する．デジタの活性化，車の減少による環境負荷の削減，歩行者増加によルツインとは現実空間の情報を取得し，サイバー空間内にる健康増進などが求められる．
日本国内には，人口規模の大小等に関わらず，「居心地が現実の環境を再現するものである．デジタルツインによる，良く歩きたくなるまちなか」づくりに，賛同する地方公共団

サイバー空間上での分析・シミュレーション，現実世界へ

体，ウォーカブル推進都市が 300 以上の存在する [4]．例えのフィードバックが近年ますます進んでいる [8]．日本の大ば愛媛県松山市花園町通りでは，賑わいと交流の場を創出

都市の３ D 都市モデル [9] や高性能なゲームエンジンが無しするために，道路の総幅員はそのままで，６車線あった車料で簡単に扱える状況から，開発，工数，コストは大幅に減

道を２車線に減らし，５メートルだった歩道幅を最大１０少している [10]．ステークホルダーとの調整を円滑に進め，メートルに広げた [5]．ウォーカブルな空間へと道路空間を

将来の都市像を共有する上で，検討の対象となる空間をあ
らかじめサイバー空間上で再現し，物理空間での実現可能性を考えるプロセスは，様々な条件を再現・考慮し，空間再Pedestrian simulation for building consensus among citizens forpedestrian space design in walkable cities
†1
†2
†3
†4
†5

編の効果検証にかかるコストを下げることができるのものと考えられる．

CHISAKI HORI, Graduate School of Interdisciplinary Information Studies The University of Tokyo, Japan
TAKEO HAMADA, Interfaculty Initiative in Information
Studies The University of Tokyo, Japan
ANNA YOKOKUBO, Interfaculty Initiative in Information
Studies The University of Tokyo, Japan
TAKASHI MICHIKATA, Interfaculty Initiative in Information Studies The University of Tokyo, JapanNOBORU KOSHIZUKA, Interfaculty Initiative in Information Studies The University of Tokyo, Japan

本論文では，ウォーカブルシティに向けた快適性をサイバー空間上で事前に評価する，歩行者シミュレーションを
提案する．

58

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3. 歩行者シミュレーション

2. 関連研究

本論文では，Link and Place 理論で言及されている歩行2.1. ウォーカブルシティの評価手法

空間の機能のうち，通行機能に着目する．歩道幅を広げる

世界各国または都市で歩行空間の評価が数多く行われてことにより，快適性の変化を明らかにするために 2D と 3Dいる．米国 [11] やロンドン [12]，メルボルン [13] では，その２つの歩行者シミュレーションを用いる．

れぞれ道路空間を評価する指標が存在している．

まず，2D の歩行者シミュレーションでは，歩道幅の変化

日本では，国土交通省は空間の居心地の良さについて，4が歩行の自由度に与える影響を評価する．ある１つのエー

つの要素にグルーピングし，それぞれ８項目の指標を計測す

ジェントの近傍のエージェント数が多いほど，自由に歩きるための「まちなかの居心地の良さを測る指標」[14] を使用

づらく，歩行の快適性が低くなり，近傍のエージェント数がして，現状を分析し，課題を抽出しようと試みており，この少ないほど，自由に歩きやすく，歩行の快適性が高くなると分析項目の中には通行量や通行者，滞在人数，主観的項目といった，歩行者を含めた様々な視点が取り入れられている．

考えられる．次に，3D で VR ヘッドセット（Meta Quest2）を使用して，歩道幅の広さや目線の違いによって通行機

2.2. 歩行空間における快適性

能における歩行者の感じる快適性を評価する．

諸外国では，歩行空間における快適性に関する研究が行

3.1. 実装する道路空間

われており，その中では，歩いて目的地に到達することがで

歩道幅は，国土交通省の道路の移動円滑化整備ガイドラ

きるのか，交通機関同士の連携はどうか，歩道のデザイン

イン [23] によると，「歩道等の有効幅員は，道路構造令に準はどうかという視点から歩行空間の快適性を評価している

じ，歩道においては，3.5 メートル (歩行者交通量の多い道[15, 16, 17]．また，森本ら [18] が指摘するように，国や都市ごとに政策が違い，他国と比較し，居心地の良さを重視し路) 又は 2 メートル（その他の道路）以上確保すること」とたウォーカブルな空間の推進がなされていることが特徴的している．また，道路構造令 [24] では，車道の区分にもよるである．

が，車線の幅員は，特例を除き，2.75 メートルから 3.5 メー
トルと決められている．本実験では，歩道幅が 3.5 メートル

そして，日本では英国の Link and Place 理論を参考に

で車道幅が 3.5 メートルのときを仮定し，車道を 1 車線減

歩行空間の機能を定義し，分類評価することが多い．Link

らし，歩道幅を広げるよう道路空間の再編が行われた時，どand Place 理論は，Peter Jones が提唱した理論 [19] で，街路を Link と Place の２つの軸から街路を分類し，都市街路のようになるかを考える．

を計画，設計するアプローチをとっている．街路を通行機

3.2. 歩行者

能を表す Link と滞在機能を表す Place の２つの側面から道
路空間の再配分を検討する．通行機能とは，人や物が移動

歩行者の人数密度に対して，人々がどのように感じるかするための機能で，公共交通・乗用車・徒歩等で目的地までの評価基準としてフルーインのサービス水準 [25]（表 1）がの移動が行われる機能を指す．滞在機能とは，多様な活動ある．この水準に基づくと，例えば東京都の大規模エリアを繰り広げる場として機能し，食べる・座るパフォーマンス

の歩行空間の一例である池袋のサンシャイン 60 通りは平成を行う等の活動が行われることを指す [20]．

29 年 11 月 25 日の測定では，サービス水準 C と評価されている [26]．本実験も同様にサービス水準 C を基準として設

2.3. 空間再編シミュレーション

定し，東京都の大規模都市から地方都市における空間開発
および再編を想定し，基準からの現状分析と空間再編後の国土交通省の提供する３ D 都市モデルの PLATEAU[9]予測を行う．なおサービス水準 C は，歩道幅 3.5 メートルを用いた，空間再編シミュレーションの事例が存在する．例

で長さ 100 メートルの歩道の場合，140 人から 234 人が存えば，渋谷区道玄坂の空間再編のイメージを VR で構築し，在する状態であるが，歩道幅 7 メートルの幅にすることで，空間再編後の訪問意向の変化を調査した事例 [21] や，西新

サービス水準は，A に改善し得る．

宿エリアを対象に歩行者行動シミュレーションを実施し，街の賑わい創出のための施策の検討や検証を支援するツールを開発した事例 [22] がある．同様の事例は他にも存在する
が，歩道幅の変化によって，快適性がどの程度変化するのか評価した研究は不足している．

59

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表1

Table 1

歩行路のサービス水準の評価基準 [25] より引用

Evaluation criteria for walking path service level quoted from [25]

サービス
密度

水準

歩行状況

(人/m2 )

A

0.2857

遅い人を追い抜いたり，好きな歩行速度を自由に選択できる

B

0.2857 〜 0.4

衝突の可能性がわずかにあり，歩行速度やがわずかに減少する

C

0.4 〜 0.6666

D

0.6666 〜 1

EF

歩行速度や追い抜きなど自由度がかなり制限される
交差流や対交流の存在するところでは衝突する確率が高い
大部分の人の歩行速度が制限され，低下する
流れが一瞬停止してしまうこともありうる
すべての歩行者が自分の通常の速度で歩けない

1〜2
2〜

流れが頻繁に停止したり，中断したりする
全ての歩行者が極度に制約を受け，前進はずり足でしかできない
歩行者相互の接触は頻繁に起こり避けられず交通の麻痺状態と言える

表2

4. 実験
4.1. マルチエージェントシステムを用いた空間再編歩行

Table 2 Conditions for spatial reorganization walking
simulation using multi-agent system

者シミュレーション

4.1.1

マルチエージェントシステムを用いた空間再編歩行者シミュレーションの条件

手法
歩道幅

追従行動

人数

サービス水準

実験 A

3.5m

なし

150

C

歩道幅の変化により，近傍のエージェント数の合計を計数することにより，歩きやすさがどの程度変化するかを定

実験 B

3.5m

あり

150

C

複数のエージェントが各々に適用されるルールの下，相

実験 C

7m

なし

150

A

互作用を及ぼしあう，マルチエージェントシステム [27] を

実験 D

7m

あり

150

A

量的に評価する．

用いた．橋本ら [28] の歩行者シミュレーションを参考に，
エージェントの歩行アルゴリズムを以下のように作成し，各とが示唆された．

フレームにおける，各エージェントの近傍における，進行方
向別のエージェント数の合計値を定量的に評価した．

4.2. VR を用いた一人称視点での空間再編歩行者シミュ
レーション• 左右に広がる 100 メートルの一本の通路があり，多数のエージェントがそれぞれ右もしくは左へと移動する

4.2.1• エージェント同士が 1.5 メートルの距離まで近づくと方向を変え，衝突しないように移動する

うことによって，複数の歩行環境での一人称視点での歩道空間における快適性を評価する．ゲームエンジンの Unity

実験は，表 2 に示した条件の下で行い，それぞれの延べを用いて歩道環境を作成し，以下のようにエージェントのエージェント数を計数した．本実験での追従行動とは，同歩行ルールを設定した．

じ方向に進んでいる他のエージェントに寄るということで
ある．

4.1.2

手法

複数の条件の歩行環境を VR 上で再現し，体験してもら• 左右に広がる 100 メートルの一本の通路があり，多数
結果のエージェントがそれぞれ右もしくは左へと移動する．

シミュレーションをした結果を図 1 に示す．あるエー• Unity に搭載されているエージェントシステムである
NavMeshAgent に基づき歩行する．
• 一定時間設定した範囲よりも進んでいないエージェン

ジェントの，同じ方向に進む近傍の延べエージェント数は追従行動を取ると少なくなる．同じように，あるエージェ
ントの反対方向に進む近傍の延べエージェント数は追従行

トは，壁と逆方向にランダムな時間移動する．

動を取ると，少なくなる．追従することにより近傍の延べ150 人のエージェントの属性の内訳は表 3 の通りである．

エージェント数は減少し，スムーズな歩行が可能であるこ60

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）(a) 同じ方向に進むエージェント数の合計(b) 反対方向に進むエージェント数の合計(a) Total number of agents moving in the same direction(b) Total number of agents going in the opposite
direction

図1

Figure 1
表3

各フレームにおける，各エージェントの近傍における，進行方向別のエージェント数の合計

Total number of agents in each moving direction in the vicinity of each agent in each frame
表4

VR を用いた一人称視点での空間再編歩行者の歩行者

VR を用いた一人称視点での空間再編歩行者シミュ

エージェントの属性

レーションの条件

Table 3 Attributes of pedestrian agents in spatial reorganization walking simulation from a ﬁrst-person perspective using VR

Table 4 Conditions for spatial reorganization walking
simulation from ﬁrst-person perspective using VR

属性

性別

子供

10 代
20 代
30 代
40 代
50 代
60 代
70 代以上

男性
女性
男性
女性
男性
女性
男性
女性
男性
女性
男性
女性
男性
女性

割合

歩行速度 [m/s]

0.064

1.21

0.114
0.104

1.47
1.28

0.114
0.104

1.5
1.35

0.104
0.082

1.48
1.34

0.095
0.058

1.46
1.33

0.054
0.033

1.39
1.33

0.032
0.017

1.28
1.20

0.009
0.014

1.28
1.2

歩道幅

目線

人数

サービス水準

実験 A

3.5m

子供

150

C

実験 B

3.5m

大人

150

C

実験 C

7m

子供

150

A

実験 D

7m

大人

150

A

「安全だと思うか」の 4 問であった．被験者は 5 人で，うち1 人が 30 代女性，その他は 20 代男性である．
4.2.2 結果
アンケートの結果を図 3 に示す．グラフ内の色は，各項目ごとの各被験者の評価を表している．目線が大人であり，歩道幅が広くなるほどそれぞれの質問項目に対し，評価が高くなった．
共通していた感想，歩行の快適性を議論する上で特筆すべき感想を以下に示す．

• 人が周りに多い状況でも同じ方向に向かう人の列ができており，後ろについてスムーズに歩行できる場合，不快感は軽減した (5 人/5 人)

これは，渋谷駅周辺の歩行者人口データ [29] と渋谷区の住• 同じ歩道幅，目線の高さの違いで，歩道にいる人数の変化を感じた (4 人/5 人)• 視覚的な混雑度よりも，目的地に向かってどの程度ス
ムーズに歩行できるかが大切であると感じた (2 人/5人)• 視点が高いと，同じ距離を短く感じた• 歩道幅が広い状況では，人々がさまざまな方向で対向

民基本台帳人口 [30] を参考に作成した．体験の様子を図 2に示す．
作成した歩道環境を表 4 の条件で被験者に体験してもら
い，7 段階評価の事後アンケートを実施した．質問項目は「気持ちよく過ごせると感じる」，「他の人との距離が不快ではないと感じる」，「自分のペースで歩ける場所だと感じる」，

61

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

で，同じ環境でも，子供は大人よりも不快に感じる可能性がするので不快に感じることがあった

あることが示唆された．インタビューの中では，そのほか• 自分が次に歩くルート，対抗する相手が次に歩くルートを予測しづらい時不快感を感じたに「考えずに歩きたい」という意見も見られ，エージェントの変化へ注意を配りながらの歩行にはストレスが伴うもの

4 パターンの実験条件があり，歩行するエージェントの数であるということが示唆される．

は全て同じにもかかわらず，複数の被験者がインタビュー
で，人数が変化しているように感じると答えた．これによ5. 考察

り，目線の違い，歩道幅の違いにより，同じ歩行者数でも，視界に映る歩道の余白や人間が占める面積の違いから，こ実験１より，追従行動をとり歩道幅が広いと，近傍するのような結果となると考えられる．体感の人数の違いは，自エージェントの延べ人数が実験条件の中では最も少なくな

由な歩行の選択や圧迫感の軽減につながると考えられるのることがわかった．これにより，歩道幅が拡張し，追従行動(a) 実験条件 A(b) 実験条件 B(a) Experimental conditions A(b) Experimental conditions B(c) 実験条件 C(d) 実験条件 D(c) Experimental conditions C(d) Experimental conditions D

図2

Figure 2

体験の様子

The experience

62

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

をとるとより自由に歩行できる可能性が示唆された．また，ルチエージェントシステムを用いたシミュレーションでは，

実験２では，歩道幅が広い方が快適性に関する各質問項目

近傍の延べエージェント数は追従行動を取ると，少なくなに対する評価が高くなっていることから，一人称視点におり，快適性が向上することが示唆された．今後は追従行動やいても，歩道幅が広い方が歩行時の快適性が高いというこ

歩道幅の変化だけでなく，通行手段，個人のみならず集団，とが言える．これは，インタビューの結果を踏まえ，自分の天候等を考慮した条件下での実験を実施したい．また，VR

歩行するルートが十分に確保されていること，他者と接触を用いた一人称視点での空間再編歩行者シミュレーション

する機会が少なく，圧迫される感じが低減しているという，では，歩道幅が広がるほど，目線が高くなるほど歩行の快適

通行機能の向上と視覚効果によるものであると考えられる．

性が高く評価された．今後は，音や風景，都市モデル等を追加することにより，現実世界に近い状態を作成することを目標とする．これにより，持続可能な都市開発に向けて

6. おわりに

空間再編する際に，ステークホルダーを巻き込んだ，様々な本研究では，歩道での歩行者行動をマルチエージェント

観点からサイバー上での都市空間設計から合意形成を進め，システムを用いて，シミュレーションを作成し，VR を用い

都市の未来に対する可能性を検討できる．

た一人称視点での空間再編歩行者シミュレーションを実施
謝辞

後被験者にアンケート調査を行い歩行環境を評価した．マ

本研究の一部は日立東大ラボの支援を受けて実施(a) 気持ちよく過ごせると感じる(b) 安全だと思うか(a) Do you feel comfortable?

(b) Do you think it’s safe(c) 他の人との距離が不快でないと感じる(d) 自分のペースで歩ける場所だと感じる(c) Do you feel comfortable being close to otherpeople?

(d) Do you feel like it’s a place where you can walkat your own pace?

図3

Figure 3

アンケート結果

Questionnaire results

63情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

した．

perience of Urban Pedestrian Places, Journal of Urban Design, Vol. 5, No. 2, pp. 145–180 (online), DOI:
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[8]

64

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

製造業における DX 対象の特定と推進のためのDX ロードマッピングフレームワークの開発
磯田祐世†1
株式会社 UACJ

野々村真誉†2
株式会社 UACJ山本佑樹†3株式会社 UACJると考え，DX ロードマップを作成するフレームワークを考1. はじめに案した．本報告では，フレームワークを用いて作成したロ

DX は行動変容の一つの形態と捉えることができるが，どードマップと参加者が持つトピックスとの関係をネットワのような変容を目指すべきかが大きな議題である．特に重ーク分析により定量評価し，DX ロードマップの作成に必要要なのが，変容を想像・創造する力(＝リテラシー)で，DXな条件を明らかにしたため，その結果について報告する．

リテラシー向上に関する施策として，DX 教育を実践してきた(独自開発したデータ活用実習コンテンツを使用)．その効果として，一定の受講者に DX に対する自発性という点で積極的な変容が認められた[1]．一方で，この変容を最大限に活かすには，製造プロセス・業務において適切な DX(＝
付加価値を生む)対象を特定し，DX 推進の道筋を示すリテ
ラシーが必要であるが，DX 推進における課題がいくつかある．この DX 推進活動における課題を図 1 に示す．
1 つ目は，足元のデジタル化に終始し，DX の X に視点が図 1

DX 推進における課題

向いていない課題である．国内製造業一般における DX のFigure1Issues in DX promotion.

捉え方という意味で，DX は主に生産性向上に焦点を当てて

2. DX 推進に向けたフレームワークの提案と定量評価方法

おり，（株）UACJ もその例に漏れない．その主な要因は，（株）UACJ が設備産業であり，決められたものを効率良く

2.1 フレームワーク設計

製造することが求められてきたことにある．しかし，VUCA

DX ロードマップとは，現在から X までの変革のプロセスの時代において，生産性向上だけが収益向上や付加価値のを時系列に沿って表現したものであり，各ステップには，創出に繋がるわけではない[2]．
2 つ目は，X が抽象的なもので自分事にならない課題であ

デジタル技術の活用方法や変革の成果などをスローガンとる．X が自分事にならないことは，未来(DX の X)を見通せ

して記述する．DX ロードマップを作成することで，X を具ない／現実味を持てないことである．これは，未来の自分体的にイメージしやすくなり，X に対する興味やモチベー

を他人のように見てしまう脳科学的な現象によって説明でションが高まると期待される．DX ロードマップを作成する

きる．Hal Hershfield 氏は，現在と未来について考えている

フレームワークは，図 2 に示すように，特定ドメイン(さま時の脳の活動を調査している[3]．調査の結果，未来についざまな現場)の足元の興味を具体的に引き出し，この足元のて考えている時には，脳の内側前頭前皮質と前帯状皮質と興味と技術シーズを掛け合わせ，DX 対象を明確にする手法

いう領域が活発になり，これらの領域は他人について考えであり，以下の 4 つのステップから構成される．

る時にも働くことがわかった．つまり，人間は未来の自分① web フォームを用いたドメイン情報の事前収集を他人のように見ており，それが意志決定に影響を与えてドメイン(さまざまな現場)に対して，web フォームを用いるということである．
3 つ目は，DX で目指すべきビジネス変革への道筋が見え

いて事前アンケートを実施する．このアンケートでは，ない課題である．足元の興味に対して，将来の姿との関連ドメインが感じている困りごとや将来目指したい姿につ性が見えなければと足元と将来とのつながりが見えない．

いて調査する．
② 本質的課題を抽出

これらの現状を考慮すると，DX 推進には適切な DX 対象を特定し，さらにその X に共感し，X に向かう道筋を合理

事前アンケートで抽出した内容を抽象化し，カテゴリ的に示すフレームワークを構築することがまずは必要であ別に分類する．この分類の目的は，ドメインの本質的な課題を明らかにし，DX の方向性を探ることである．
③ DX 対象アイテムの生成

Measures to foster literacy for DX promotion in the manufacturing industry†1 YUSEI ISODA, UACJ Corporation†2 NONOMURA MINORI, UACJ Corporation†3 YUKI YAMAMOTO, UACJ Corporation

抽象化された足元課題と技術シーズを掛け合わせ，DX

65

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

対象を明確にし，ChatGPT を用いて現状からあるべき変2.2 フレームワークを用いた実践

革像までの過程で達成したい状態や要素技術・アクショ

DX ロードマッピングフレームワークを用いたワークシ
ョップを製造オペレーター14 名を対象に実施した．ロード
マップ作成対象は，ニーズの最も高い帳票電子化とした．
ワークショップ実施後，事後アンケートで DX に対する意
識の変化を調査した．

ンプランを作成する．ChatGPT を用いることで，DX 対象に対するスローガンを自動的に生成することができる．
④ DX 対象アイテム群をロードマッピング
生成した DX 対象アイテム群をロードマップにまとめる．ロードマップでは，DX 対象アイテムの優先度や実

2.3 ネットワーク分析を用いたロードマップの定量評価方

現可能性をドメインとともに評価し，短期的・中期的・

法
DX ロードマッピングフレームワークによって作成した

長期的な目標を設定する．

ロードマップは，ドメインへのヒアリングによって得られ(a)

た足元の興味関心に技術シーズを掛け合わせて作成している．このとき，ドメインである製造オペレーターの興味関
心とロードマップの内容がどのような関係性を持つか把握するため，ネットワーク分析を行った．ネットワーク分析とは，あるトピックスに関する文章の類似度や単語の出現率などを計算し，文章間の関係性や重要性を可視化する手

(b)

法である．
① 分析対象表 1 に分析対象を示す．今回作成したロードマップに加えて，比較対象として従来の足元課題の積み上げであるべき姿を描く Forwardcasting ロードマップとあるべき姿から逆算して現在に向かって道筋を描く Backwardcasting ロー
ドマップをそれぞれ用意した．DX ロードマッピングフレ
ームワークによって作成したロードマップは，足元課題を推進しながら将来のあるべき姿をイメージし，両者を接続(c)

する Hybrid 型のロードマップである．Backwardcasting ロー
ドマップは，IT インフラ企業が掲げているデジタル倫理の普及に関するものである．一方で，Forwardcasting ロードマッ プ は ，（ 株 ） UACJ が 作 成 し た ロ ー ド マ ッ プ を(d)Forwardcasting で作成したものである．
表1
Table1

図 2

分析対象となるロードマップ概要
Overview of the roadmap to be analyzed.

DX ロードマッピングフレームワークの流れ(a)web フォーム(ドメイン情報の事前収集)，(b)本質的課題を抽
出，(c) DX 対象アイテムを生成(DX により目指す姿)，(d) DX
対象アイテム群をロードマッピング
Figure2② エンティティの定義とデータ収集
 各 DX 対象アイテムとドメインの興味関心を構成す
る単語をそれぞれエンティティとした．エンティティ

Flow of the DX load mapping framework.

は，ドメインが持つ既知のトピックスである基準語と，(a) Pre-collection of domain information using web forms,

ドメインにとって未知のトピックスである非基準語(b) Identifying essential issues,(c) Set a goal as a result of DX,(d)Load mapping of a group of DX target items

66

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI） 類似度に分類した．基準語は，ドメインの興味関心に含まれる単語であり，非基準語は，DX 対象アイテムに含まネットワークにおけるエンティティ間の類似性をれる単語である．

測る指標として，コサイン類似度を用いた．コサイン

 各エンティティに対応する Wikipedia の記事を取得し類似度とは，ベクトルのなす角の余弦をとることで，てテキストデータとした．Wikipedia の記事は，エンテベクトルの方向の近さを測ることができる指標であィティの一般的な知識や背景を提供する信頼できるる．コサイン類似度は-1 から 1 の値をとり，1 に近い

情報源と考えた．次に，MeCab を用いて，テキストデほど類似度が高いことを示す．今回は，ロードマップ

ータを単語に分割し単語のリストを作成したの各スローガンに基準語と類似度の高い(コサイン類

 単 語 の リ ス ト か ら word2vec モ デ ル を 作 成 し た ．

似度 0.7 以上)非基準語がどれくらい含有しているか算

word2vec モデルは，単語の意味や文脈を考慮して，単出した．

語を数値のベクトルに変換することができるモデルである[4]．このモデルを用いて，各エンティティをベ

3. 結果と考察

クトルに変換した．

3.1 フレームワークの実践結果③ ネットワーク可視化方法① DX ロードマッピングフレームワーク結果

各エンティティの関係性を可視化するために，
networkx というライブラリを用いた．networkx は，ノーフレームワークによってできた DX ロードマップは表

ドとエッジで構成されるグラフを作成し，分析や描画を

2 の通りである．これは，足元課題である帳票の電子化行うことができるライブラリである．まず，各エンティについて，電子化によって情報へのアクセシビリティ向

ティをノード，エンティティ間の関連度をエッジの重み

上・ストレスフリーな職場を目指すためのロードマップ

としてノード間を結びつける．関連度は，エンティティ

であり，時系列ごとに達成したい状態と要素技術を設定の出現回数をカウントする方法を採用しており，あるエ

している．

ンティティの記事に別のエンティティが含まれる回数のことである．例えば，日本の記事に中国が含まれる回数

表2

フレームワークにて作成した DX ロードマップ

や，中国の記事に日本が含まれる回数をカウントし，こTable2

Roadmap on DX created using the framework.

れらのカウントの平均を関連度として定義した．このような方法で関連度を計算した．また，エッジの重みに逆比例するように，エッジの長さを設定した．これにより，関連度が高いエンティティは近くに，関連度が低いエン
ティティは遠くに配置されるようになった．さらに，閾
値を設定して，関連度が低すぎるエンティティ間のエッジを削除した．これにより，ネットワークの見やすさを向上させた．
④ 評価方法 中心性
ネットワークにおける重要なノードを測る指標として，次数中心性評価を用いた．次数中心性評価は，
ネットワークの構造やノードの特徴を表す指標の一② ワークショップに対する受講者アンケートつであり，ノードが持つエッジの数に基づいて，ノードの中心性を計算する方法である．エッジの数が多い

事後アンケートを実施し，DX に対する意識の変化なほど，ノードはネットワークの中で中心的な役割を果どを評価した(図 3)．以下の通り，ワークショップは，参たしていると考えられる．

加者のデジタル技術への興味関心を高めた．また，ワー
クショップ実施前に比べ，DX 後の姿を想像するのに一 基準語の含有率定の効果があったことから，DX による未来の姿への共ドメインである製造オペレーターの興味関心とロ感を引きだせたことが示唆される．

ードマップの内容との関係性を把握するため，ロード
マップの各スローガン(施策)内に含まれる基準語の含有率を算出した．具体的には，スローガンを構成する
全単語数に対するロードマップスローガン内の基準
語数の割合を含有率とした．

67

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

準語に関連している．これらの基準語は非基準語とエッ(a)ジで結ばれており，ネットワーク内での情報の伝播やつ
ながりが基準語に集中していることを示唆する．例えば，帳票電子化が基準語として位置づけられており，これがデジタル化や情報など非基準語と関連してネットワークが発展している可能性がある．これは，パーコレーショ
ンモデルにおけるクラスターの形成に類似しており，基準語がネットワーク内で情報や概念の拡散を促進していることを示唆している[5]．

(b)

図3

ワークショップに対する参加者の事後アンケート(a)デジタル技術を活用してみたくなったか，(b)DX 後の姿を想像できたかFigure 3

Results of participants' post-workshop questionnaireon DX.

(a) whether they are interested in using digital technology,(b) whether or not they could imagine what they would look likeafter achieving DX
3.2 ネットワーク分析による考察

図4

Hybrid ロードマップのネットワーク

Figure 4

Network diagram for Hybrid type roadmap.

ドメインの足元の興味関心／課題に対応する技術シーズ
を，ドメインが理解しやすい言葉でロードマップスローガ
ンとして提示することで，ドメインの興味や共感を引き出せると考えた．そこで，ドメインの興味関心と表 1 に示す 3
種類のロードマップ内容との関係を定量評価し比較した．
① ネットワークの可視化と中心性
ロードマップスローガンを構成する基準語と非基準語との関係を示すネットワークを可視化した．具体例として Hybrid ロードマップのネットワークを図 4 に示す．また，次数中心性の高いノード上位 10 を図 5，各ロードマ
ップにおける次数中心性の高いノードにおいて基準語／

図5

UACJ のロードマップにおける次数中心性の高いノ

非基準語が占める割合を表 3 に示す．

ード

図 5，表 3 より，次数中心性の高いノードの 60%が基Figure 568

Highly order-centric nodes in the UACJ roadmap.

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

表3

各ロードマップにおける次数中心性の
基準語／非基準語の比率

Table 3

Ratio of familiar to unfamiliar words in eachroadmap.

② ロードマップスローガンにおける基準語の含有率
図 6 にロードマップスローガンにおける基準語の含有

図7

ロードマップスローガンにおける類似度の高い率を示す．

非基準語の含有率
Figure 7

Percentage of words with high similarity to familiar

 Hybrid 型(UACJ)および Forwardcasting ロードマップいwords within the roadmap slogan.

ずれもスローガン内に基準語を含有している．Hybrid

ドメインからデジタル技術に対する興味と DX による未型については，ロードマップ時系列が現状に近いとこ

来の姿への共感を引き出したのはフレームワークによってろでは基準語を含有しているものの時系列が進むに作成した Hybrid 型のロードマップである．①～③の結果をつれて含有率が減少している．これに対し，整理したものを表 4 に示す．これより，以下の条件を満た

Forwardcasting 型は高い含有率である．

したロードマップが必要と考えられる．

 Backwardcasting ロードバックは，いずれのスローガン

 基準語がロードマップの各スローガンに入っている．
 各スローガンのワードは基準語と類似性がある．

においても基準語の含有率は 0%である．

 ロードマップのスローガン(各施策)は，自分の知識や能力を拡張しようというモチベーションが生まれる③ ロードマップスローガンにおける類似度の高い非基準語

ように段階的にレベル感を上げるよう設定すること．

の含有率

表4

図 7 にロードマップスローガンにおける基準語と類似

各ロードマップに対する分析結果

Table 4

Analysis results for each roadmap.

度の高い非基準語の含有率を示す．
各ロードマップいずれにおいても，ロードマップスロ
ーガンは基準語と類似性のある非基準語を含んでおり，
これらがロードマップのスローガンとして時系列ごとに配置されている．
上記の条件を満たすロードマップであれば，デジタル技
術に対する興味と DX による未来の姿への共感を引き出すことができると一般的に共感／腹落ちする・モチベーションがあがる内容だと感じる可能性が高いと考えられる．その理由は，以下のように説明できる．
 ロードマップスローガンの中に基準語を含むと，基準語はドメインが持つ既知のトピックスのため，スローガンに対するドメインの興味をひくことができると考えられる．
 ロードマップスローガンが基準語と類似性があるということは，基準語とロードマップスローガンの間にあ
図6Figure 6

ロードマップスローガンにおける基準語の含有率

る一定の共通点や特徴が存在することを示唆していChange in inclusion of familiar words within roadmap

る．このような違う事柄のなかから双方の類似点を見いだす思考法をアナロジー思考と呼ぶ[6]．これによっslogans.

て，ドメインは基準語をもとにして，ロードマップス
ローガンを連想しやすくなると考えられる．
 ロードマップのスローガン(各施策)を時系列で追って69

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

4. まとめいくと，そこに含まれる基準語が段階的に減少している(図 8)．これはロードマップの各施策を時系列で見DX ロードマップを作成するフレームワークを考案し，こていくと，そのレベル感が段階的に向上していることのフレームワークを用いたワークショップを実施したとこに起因する．これにより，足元に近いロードマップはろ，参加者である製造オペレーターからデジタル技術に対イメージできるが，遠い未来のロードマップのイメーする興味と DX による未来の姿への共感を引き出すことがジが難しくなってくる．しかし，段階的にレベルの向

できた．このようなロードマップとなる条件をネットワー

上するロードマップ施策を達成することに対するモク分析したところ，以下の結果を得られた．

チベーションや未来の姿への期待感が生まれると考えられる．この基準語含有率とロードマップ達成に必 ロードマップ時系列が現状に近いところの各スローガ

要な成長レベルの関係を図 9 に示す．これは，自己能

ンには，ドメインの持つ基準語を含めること．基準語力の向上や困難な課題への挑戦，そして成功の達成をはドメインが既に知っているトピックスであり，ロー

求める欲求，具体的にはマクレランドの欲求理論におドマップに対する興味をひく効果があると考えられ

ける達成欲求に該当すると考えられる[7]．Hybrid 型のる．

ロードマップは適度な難易度を備えた課題に向かう ロードマップの各スローガンのワードは，基準語と類ことで積極的な姿勢が発揮されるロードマップであ似性があること．アナロジー思考が働くことによって，る．ロードマップ各施策のレベルを時系列的が進むにドメインは基準語をもとにして，ロードマップスロー

つれて段階的に向上させることで，ロードマップに対ガンを連想しやすくなると考えられる．

に対する共感や意欲を喚起する効果が期待される．

 ロードマップの各スローガンは，時系列に沿って段階

 Forwardcasting ロードマップは Hybrid ロードマップと的にレベル感を上げるように設定すること．レベル感

同様に基準語がスローガンに含まれ，かつスローガンが上がると，ドメインが自分の知識や能力を拡張しよ内のワードが基準語と類似性があるにも関わらず，ロうというモチベーションや未来の姿への期待感が生ードマップに対する共感や意欲が得られないことがまれると考えられる．これは，達成欲求という欲求理

明らかとなった．これは，ロードマップ各施策のレベ論に基づくと考えられる．

ル感が変わっていないことを示唆し，同じレベル感の事柄に取り組むことでマンネリが生じる可能性を示

以上の条件を満たすロードマップは，Hybrid 型のロードしている．

マ ッ プ と 呼 ん で い る ． Hybrid 型 の ロ ー ド マ ッ プ は ， Backwardcasting ロードマップは，スローガン内に基準

Forwardcasting 型と Backwardcasting 型のロードマップと比語が一切含まれていないことが分かる．スローガン内

較して，ドメインからの共感や意欲を喚起する効果が高いの単語は基準語との類似性があるものの，基準語そのことがフレームワークの活用によって示された．

ものが含まれないため，ドメインからスローガンに対

今後の課題としては，考案した方法の汎用性や応用性をする興味を引き出すのが難しいと考えられる．

検証すること，ロードマップの作成における基準語の選択
方法やスローガンの生成方法をさらに改善すること，ロードマップの実行や評価に関する支援方法を検討していく．

図9

基準語含有率とロードマップ達成に必要な成長レベルの関係

Figure 9

Relationship between the inclusion of familiar terms in

the roadmap and the level of growth required to achieve theroadmap.

70

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

参考文献[1] 磯田祐世,浅田勝義,山本佑樹. 製造業における DX 推進に向けたリテラシー醸成の取り組み: 情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ第３回研究会論文集.2023,94-97[2] IPA 独立行政法人 情報処理推進機構. “DX 白書 2023”. IPA 独立
行政法人 情報処理推進機構ホームページ. 2023.
https://www.ipa.go.jp/files/000108048.pdf, (参照 2023-12-4)[3] Opar, A. (2014, January 10). Why we procrastinate. Nautilus.
[4] Tomas Mikolov, Kai Chen, G. Corrado, and J. Dean. 2013. Efficientestimation of word representations in vector space. In Proceedings ofthe International Conference on Learning Representations (ICLR’13).
[5] 久貝壽之,加藤孝明,小出治.パーコレーション理論に基づいた地
区レベル道路網の防災性能評価に関する基礎研究:日本建築学
会計画系論文集.2001,No549,231-237.
[6] 細谷功.アナロジー思考 「構造」 と 「関係性」 を見抜く一.
東洋経済新報社,2011.
[7] David Mcclelland, John Atkinson, Russell Clark, Edgar Lowell: The
achievement motive, Appleton-Century-Crofts(1953)71

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

分散型多人数教育におけるコミュニケーションの困難さに対する非言語情報獲得技術の適用
野々村真誉†1
株式会社 UACJ†1

磯田祐世†2
株式会社 UACJ†2

山本佑樹†3株式会社 UACJ†3

メラビアンの法則のよると，人間のコミュニケーションで

1. はじめには，言語情報が 7%，聴覚情報が 38%，視覚情報が 55%の割

情 報 技 術 の 発 展 が 目 覚 ま し い 第 四 次 産 業 革 命 (forth

合で印象に影響を与えると言われている[3]．そのため非言

industrial revolution, 4IR)の時代を背景に，(株)UACJ でも産業語情報の把握が困難であるままでは，研修の教育効果が低

IoT の活用を含む DX(Digital Transformation)を推進している．

減する可能性があった．そこで今年度の研修では非言語情DX の推進にあたっては従業員が自身の業務内容に基づい報の中でも視覚情報の 1 つである表情やリアクションをリた DX リテラシーを身に着け，”digital-ready”で業務を行う

アルタイムに取得し，取得したリアクションに対して講力が求められるが，実際には当社はまだそのような状態に師・チューターが研修内でフィードバックを行うことで双至っていない．そこで従業員の DX リテラシー向上施策の 1

方向にコミュニケーションを行い，コミュニケーションをつとして，データ活用を主眼においた教育(以下この教育を活性化することを試みた．この取り組みの一部を紹介する．

研修と呼称する)の実施を昨年度より開始した．
昨年度は当該教育の第一歩として DX リテラシーに対する思考がニュートラルと考えられる当社総合職 1 年目社員 9名を対象に研修が実施された．昨年度の研修は受講者と講師(1 名)・チューター(3 名)が 1 つの会議室に一堂に会する形式で実施した．一方で今年度は当社総合職 1 年目社員 44 名
(一部 2 年目以上の社員含む)を対象とし，東京・名古屋・福井の 3 拠点に分けて研修を実施した．講師は名古屋で講義

図 1 整ったコミュニケーション環境を行い，東京・福井の拠点はチューターを各 1 名配置した

Figure1 Well-organized communication environment．

ものの講義は Zoom を介しての遠隔受講とした．
オンラインプラットフォームなどを通じて提供されるオ
ンデマンド教育とは異なり，講師・チューターと受講者がコミュニケーション可能な形式の教育では，受講者の表情や反応に応じて講師・チューターが話し方や話す内容を変えるなど，受講者の反応をリアルタイムに教育にフィードバックすることで教育効果を高めることが可能である．しかし当該の教育における教育効果の向上には，言語情報のやり 取り (verbal communication)と非言語 情報 のやり 取り(non-verbal communication)が会話者間で双方向に行えるというコミュニケーションが成立する環境[1, 2]が整っている

図 2 遠隔講義を含む多人数教育におけることが前提とされると考えられる(図 1)．昨年度の研修ではコミュニケーションの課題

受講者人数が少なく，Zoom などの遠隔講義を含まない研修

Figure2 Communication issues in education for a large number

であったことにより，上記の環境を整えることが可能であof students, including remote lectures．

った．一方で今年度の研修では，受講者人数の増加や Zoomを介した遠隔での研修の実施により，とりわけ表情やリア
クションといった非言語情報をリアルタイムに講師・チュ2. 非言語情報獲得技術の構築

ーターが把握することが困難である可能性があった(図 2)．

2.1

非言語情報獲得手法の選定

表情やリアクションをリアルタイムに収集する方法としては，Web アプリを介しての収集手法や IoT の一種である

Application of non-verbal information acquisition technology to communicationdifficulties in multi-location, multi-person education†1, NONOMURA MINORI, UACJ Corporation†2 YUSEI ISODA, UACJ Corporation†3 YUKI YAMAMOTO, UACJ Corporation

生体センシングを用いた感情の推定手法などが考えられる．
生体センシングでは例えば心拍数を介して集中度合いなど

72

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウムを推定できるが，常にセンシングされているという監視意

リアクション収集アプリは図 3 のように受講者用のページ

識によって心理的安全性が低下する可能性が考えられる．

と講師・チューター用のページに分かれており，それらがまた，センシングは受講者に合意を得た上で行う必要があ

データベースを介して接続されている．まず受講者用画面るなど実装においても障壁がある．以上のことを勘案し，は，「なるほど」，「分からん」，「分かりやすい」の 3 種類のWeb アプリを介して表情やリアクションを収集することとボタンで構成されており，ボタンが押される度にボタンのした．Web アプリを介して表情やリアクションを収集する押された日時と押されたボタンの種類がデータベースに保方法としては今の感情を一言で回答してもらう形式(記述存される仕様になっている．リアクション収集アプリはリ式)や，今の感情に近いボタンを押してもらう手法(ボタンアクションから受講者の理解度に応じて講師・チューター式)が考えられる．この 2 つの手法のメリットとデメリット

が研修にフィードバックを行うことが目的であるため，受を表 1 にまとめた．

講者が「分かった」と感じているか，「分からない」と感じているかを研修内で即座に把握できる必要がある．そのた

表1

Web アプリを介した非言語情報獲得手法の比較

め，分かっているのか否かを判別しづらい「どちらかと言Table1 Comparison of non-verbal information acquisition

えば分かる(分からない)」や「どちらとも言えない」といっ

methods via web apps．

た曖昧な選択肢は用意せず，理解度を即座に確実に把握で

メリット

デメリット

きる「なるほど」「分からん」の 2 つのボタンを用意した．

自分の感情を自由に表

文章を書く必要があり

また，副次的な効果としてリアクション収集アプリが講現可能

インタラクションコス

師・チューター側のモチベーション向上にも寄与できるよ

トが高い

うに「分かりやすい」ボタンも用意した．その他，各ボタ押すだけのためインタ

感情の種類がボタンのンを実装するにあたって計画時点で狙った効果を表 2 にまラクションコストが低数に制限される

とめた．表 2 においては期待される効果のうち研修内でフ

手法
記述式

ボタン式

ィードバックとして期待される効果を「期待される効果①」

いに，当日の研修以降(例えば次年度の研修)に期待される効果を「期待される効果②」に整理している．

1 項で述べたように本アプリの目的は「表情やリアクションをリアルタイムに取得し，取得したリアクションに応じて

表 2 ボタンの種類と期待される効果

講師・チューターが研修内でフィードバックを行うこと」
であり，リアクションへのフィードバックのためにはまずTable2

受講者にリアクションを表現してもらうことが必要である．

ボタンのTypes of buttons and expected effects of each button．
期待される効果①

そこで，受講者側からのアクションを引き出しやすくする
ため，インタラクションコスト[4, 5]の低いボタン式を選択した．
2.2

期待される効果②

種類
なるほど

非言語情報獲得のためのボタン式の Web アプリ

表情・リアクションを収集するための Web アプリ(以下，・理解度を測る指標にできる

・よく押された分野は以降の研修

・ボタンクリックにより講師・チューでのフォローの必要性が低いとターのモチベーション向上が期

分かる

待される

・よく押された分野は次年度の研リアクション収集アプリと呼称する)のシステムの概要を図修で同様の教示内容でよいと分3 に示した．

かる
分からん

・理解度を測る指標にできる

・よく押された分野は以降の研修・研修時に補足説明を入れられで復習などの形でフォローを行う

る必要があると分かる

・研修時にリアルタイムに質問を・次年度以降の研修時の難易度募る対応が取れる

設計の参考にできる・よく押された分野は次年度の研修で教示内容の改善が必要と分
かる

分かりや
すい

図 3 リアクション収集アプリのシステムの概要

・講師・チューターの研修時のモ・どのような教え方だと受講者にチベーションを向上させられる

伝わりやすいかの参考にできる

・研修時に適切なフォローが行
えたかの指標にできる

Figure3 Schematic diagram of reaction collection application．

73

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

次に講師・チューター用画面では，各ボタンが押された
回数を棒グラフで閲覧できるようになっている．棒グラフ
はデータベースに保存されたデータを基に出力され，ペー
ジ内では過去 60 分のデータが 5 分間隔の棒グラフとして閲覧できる．この棒グラフは 3 分ごとに自動で最新の情報に更新されるため，3 分粒度のリアルタイムで受講者のリアクションを講師・チューターが把握できるようになっている．

図 4 アプリ利用率向上のためのナッジの活用

このことから，3 分粒度ではあるが講師・チューターがリア

Figure4 Use of nudges to improve app utilization．

ルタイムに受講者のリアクションを把握することが可能に
なった．

また，
「ボタンを押すことへのメリットを感じていない」点については，例えばボタンクリックに応じて講師・チュー
ターが研修内容に補足を行うという受講者側のボタンクリ

3. Web アプリの利用率向上に向けた施策
3.1

ックに関するメリット，あるいはリアクション収集アプリ

原因の検討と改善手法導入の目的を受講者に対し，研修内でリアクション収集ア

研修は全 12 回に分けて行われたが，その第 1 回からリアプリを使用してほしい場面で，適宜受講者に伝えることでクション収集アプリの運用を開始した．しかし，ただ講師・解決を図った．更に，上記の原因を解決する施策に加え，チューターがボタンクリックを促すだけでは，促した際の人間には他人の行動を見て自分の行動を決めるという社会

少数のボタンクリック以外の自発的なボタンクリックが生的証明と呼ばれる心理効果がある[6]ことに基づき，受講者

じないという課題が第 1～4 回の研修での運用を経て明らかのボタンクリック回数が増えたタイミングでボタンクリッとなった．ボタンクリックによりリアクションが収集でき，

ク回数のグラフを受講者にも見せ，「皆が押しているなら私

そのリアクションに応じて講師・チューターが研修にフィも押そう」という心理を誘発するという施策も行った．

ードバックを行えて初めて受講者と講師・チューターのコ
ミュニケーションが成立し，リアクション収集アプリが目

3.2

的の効果を果たすことができるため，まずはボタンを押しび累積クリック回数の時間変化

利用率向上施策の結果①：単位時間クリック回数およてもらうための工夫を行うことが必要であった．そこで第 5

図 5 に 3.1 項の各施策を講じる前(研修第 4 回，図 5 青線

回の研修時に施策を講じ，ボタンクリック回数の増加を図のグラフ)と講じた後(研修第 5 回，図 5 橙線のグラフ)のボった．施策を講じるに当たり，まずはボタンクリック回数

タンクリック回数の時間変化のグラフを示した．グラフのが少ない理由として考えられるものを下記のように洗い出

横軸は研修開始時点である 10:00 を 0 分とした 10:00 からのした．

経過時間である．ボタンは「分かった」，「分からん」，「分かりやすい」の 3 種類あるが，アプリの利用率が向上した

Web ページとして提供していた研修用のテキストとか否かを検討することが目的であるため，図 5 ではボタン

アプリの URL が分かれていたためテキストに集中すの種類は区別せずにボタンクリック回数を集計している．

るとアプリの存在を忘れてしまう

研修のテキストとアプリ間の URL の遷移が面倒なためアプリを利用しない



ボタンを押すことへのメリットを感じていない

上記が原因であるという仮説に基づき，まず「研修用のテ
キストとアプリの URL が分かれていたためテキストに集中するとアプリの存在を忘れてしまう」という点については
ナッジの活用で解決を図った．具体的には図 4 に示すように研修のテキスト内にアプリの UI を適宜差し込み，アプリの UI を受講者の目に入れることでアプリの存在を想起させた．また，アプリの UI をリアクション収集アプリへのリン
クとすることで，アプリへの遷移を簡便にし，「研修のテキ

図 5 ボタンクリック回数増加施策前後のストとアプリ間の遷移が面倒なためアプリを利用しない」

ボタンクリック回数の時間変化という点についてもまとめて解決を図った．

Figure5 Before and after measures to increase the number of
button clicks change in button clicks over time．

74情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

図 5 において研修第 5 回では研修第 4 回に比べてピークが式(1)内の µ は正の定数であり平常時にイベントが起こる確高くなっている箇所が複数見られ，定性的には研修第 5 回

率を表している．また，α は過去のイベントが未来のイベン

において各施策の効果が現れていることが分かる．研修第 4トに対してどの程度の影響を及ぼしているかを表す指標で回と第 5 回の結果をより明確にするため，図 5 の各時間であり，β は過去のイベントの影響が減衰する度合いを表す指のクリック回数を逐次加算し，各時間におけるボタンクリ標である．式(1)の右辺第二項の和をとっている部分は，時ックの累積回数を算出した．算出したボタンクリック回数

刻 t 以前に起こった全てのイベントの影響の総和になっての累積回数の時間変化のグラフを図 6 に示した．

おり，この和によって過去のイベントの未来への影響を表現している．また，Hawkes 過程では過去のイベントの未来への影響は指数的に減少するということを仮定しているた
め，和をとっている対象は負の指数部を有している．図 7に Hawkes 過程の概略図を示す．

図 6 ボタンクリック回数増加施策前後のボタンクリックの累積回数の時間変化
Figure6 Before and after measures to increase button clicks
図 7 Hawkes 過程の概略図

Changes over time in the cumulative number of button clicks．

Figure7 Schematic diagram of Hawkes process．
図 6 を見ると確かに研修第 5 回は研修第 4 回に比べてボタ
ンクリックの集中による不連続な上昇の上昇幅や上昇の頻イベントが発生する度に強度関数が立ち上がり，時間の経度が多く，ボタンクリック回数が増加していることが分か

過と共に強度関数が減衰している様子が分かるる．このように研修第 4 回に比べて第 5 回ではボタンクリ

以下、Hawkes 過程を用いたボタンクリックの時系列デー

ック回数が定性的には増加していることが分かる．クリッ

タの解析結果を示す．Hawkes 過程は点過程であり，イベン

ク回数の増加に関する振舞いをより定量的に理解するため

トの発生タイミングのみを解析の対象とするため，本解析に Hawkes 過程を用いた解析を行った．Hawkes 過程は複数

では図 5 に使用したデータと同様のデータに対しボタンクのプロセスが互いに励起しあうような振舞いを表現する確リック回数そのものは無視し，1 分単位で各時間にボタンク率過程であり，近年 SNS におけるユーザーの行動解析によリックが発生したか否かのみをデータ(以下，ボタンクリッ

く用いられている[7, 8]．解析の手法と結果の詳細を次項にクタイミングのデータと呼称する)として用いた．まずボタて述べる．

ンクリックタイミングのデータに対し，Hawkes 過程を仮定した上で，最尤推定法を用いて式(1)内の各種パラメータの利用率向上施策の結果②：Hawkes 過程による解析推定を行った[9]．推定されたパラメータの値は表 4 に示し

本項では Hawkes 過程を用いたボタンクリックの時系列た．推定されたパラメータを用いて式(1)の強度関数の時間

データの解析手法について述べる．Hawkes 過程は，過去の変化を計算した後，逐次和をとることで累積強度関数を計イベントに依存して未来のイベントの起きやすさが変動す

算した．この結果を図 8 に示した．本来強度関数が減衰するような確率過程である．例えば地震は一度起こるとそのる様子は指数的であるが，今回の解析では減衰の振舞いに

後余震が起こりやすくなるが，このような過去のイベント着目していないので図 8 では直線的に示した．

3.3

が未来のイベントに影響を及ぼすような過程が Hawkes 過程である．Hawkes 過程は時間に依存する強度関数(λ(t))により次のように表現することができる．
(1)75

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

線の累積強度関数が赤線の実データの累積のイベント発生(a)

回数のグラフに増加の傾向が類似していることからも分かる．強度関数の上昇とボタンクリックタイミングが適切にリンクしていることからボタンクリックタイミングのデータに対して，Hawkes 過程のパラメータを適切に推定できていることが分かる．そこでここからは表 3 の推定されたパラメータについて検討を進める．表 3 において µ は研修第4, 5 回で変化はなく，α と β は値が増加している．まずは αに着目して考察を進める．α が増加するということは，過去のクリックイベントが未来のクリックイベントに及ぼす影響の度合いが大きくなっていることを意味している．言い換えれば，ボタンを押すことへの何かしらの過去の影響の蓄積によりボタンクリックが誘発される度合いが高くなっていると言える．ここで受講者のボタンクリックに影響す
る要因を考えると，受講生自身の押そうという意思，他の(b)

受講生との相互作用，講師・チューターとの相互作用が挙げられる．研修第 4 回と第 5 回で他の受講生との相互作用については研修の設計として変更点はなく，相互作用の在り方自体も大きく変化していないと考えられる．一方で，
3.1 項で述べたようにボタンクリックにおける受講生自身の押そうという意思を促すようなナッジや，講師からの促しという講師・チューターとの相互作用については研修の設計として変更を加えているため，ボタンクリックに関する αの変化に対しては受講者自身の押そうという意思の作用と講師・チューターとの相互作用の 2 点が影響している可能性が高い． 典型的にはナッジは受講者自身の押そうという
図 8 ボタンクリックタイミングのデータから計算された意思に，講師からの促しや受講者に講師がグラフを見せる

強度関数と累積強度関数

ことは講師・チューターとの相互作用に影響すると考えら(a) 研修第 4 回，(b) 研修第 5 回れるため，ナッジや講師からの促し，受講者に講師がグラ

Figure8 Intensity function and cumulative intensity function

フを見せるという 3.1 項で述べた各施策が受講者のボタン

computed from data on button click timing．

クリックアクションに影響を及ぼし，それが α の変化とし(a) 4th training, (b) 5th trainingて観測されたと言える．以上のことから，α の変化から定量的にも各施策がボタンクリックに寄与したことが明らかに

表 3 ボタンクリックタイミングのデータから推定されたなったと言える．
また β についても考察する．β は値が大きくなるほど過去

Hawkes 過程の各種パラメータ
Table3

Various parameters of the Hawkes process estimatedのイベントの未来への影響が薄れる度合いが大きくなる．β

from data on timing of button clicks．

についても α のときと同様に 3.1 項で述べた各施策が受講者

パラメータ

研修第 4 回のボタンクリックに影響し，その結果 β の値の増加につな

研修第 5 回がったと考えると，β の値の増加は今回講じた各施策が長時
µ

0.14

0.14

α

0.48

0.54

β

0.21

0.27

間持続的な効果を持つものではなく，効果が瞬時的であるということを示していると言える．これは例えば今回の施策のうちナッジについて，リアクション収集アプリの UI が目に入ったときにのみボタンクリックを誘発する外的な駆動力としてナッジが効果を発揮し，UI が目に入らなくなる

図 8 を見ると灰色線で示した強度関数が赤線で示した実デとナッジの効果はすぐに薄れてしまうということを表してータにおけるイベント発生のタイミング毎に上昇し，次のいると言える．このことから β はアプリの改善を実施した

イベントまでに減衰していることが分かる．このことは青際にその効果がどの程度持続するかを測る指標として活用できる可能性があることが明らかとなった．

76

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

ボタンクリック回数が増加したことにより受講者のリア対応をチューターに投げるという場面も研修の中で見られクションを講師・チューターがリアルタイムに把握するこた．これは，リアクション収集アプリによって分からないとが可能になった．これは 1 項で述べたリアクション収集というマクロな感情表現については把握できるが，具体的アプリ導入の目的の 1 つである「非言語情報の 1 つであるに何が分からないのかというミクロな感情まで把握できる

表情やリアクションをリアルタイムに取得する」が達成さ機能がないことが原因である．適切なフィードバックを行れたということに他ならない．4 項ではリアクション収集ア

うために，何が分からないのか具体的な内容まで把握する

プリ導入のもう 1 つの目的である「取得したリアクション機能の開発が望まれる．

に対して講師・チューターが研修内でフィードバックを行うことで双方向のコミュニケーションを行う」に対する結5. まとめ果について述べる．

当社総合職 1 年目社員を対象とした DX リテラシー向上のための教育を複数拠点(Zoom による遠隔受講含む)かつ多

4. Web アプリの活用結果

人数に対して実施するに当たり，教育におけるコミュニケ

本項ではリアクション収集アプリ導入の目的の 1 つであーションの活性化のために非言語情報の一種であるリアク

る「取得したリアクションに対して講師・チューターが研ションを収集できるアプリの開発・導入を行った．アプリ

修内でフィードバックを行うことで双方向のコミュニケー

導入初期には利用率が低くアプリを導入した目的を果たせションを行う」に対する結果について述べる．

ないという課題が生じたため，アプリの利用率向上のため

まず「なるほど」，「分かりやすい」ボタンについてであに複数の施策も行った．利用率が向上した後にはアプリをる．これらのボタンクリック回数が「分からん」ボタンのコミュニケーション活性化に向けて研修内で活用した．利

クリック回数に比べて多い場合には受講者全体の平均的な用率向上施策の実施も含めたアプリの活用過程において下理解度は当該分野について高いと考えられる．この場合に記の知見を得た．

は講師・チューター側で特に内容の補足は行わず，理解したものとみなして練習問題あるいは次の単元に進む判断を

ナッジや講師からの利用の促しなどのアプリの利用行った．受講生への直接的なフィードバックではないが，率向上のための施策は受講者のボタンクリックを誘「なるほど」，「分かりやすい」ボタンがあることで，講師・発する効果があり，その効果は Hawkes 過程におけるチューターが受講者の大まかな理解度を定量的に把握するパラメータ α の変化として検出することが可能であことができ，次の内容に進む決断の判断材料とすることがる．
できた．これは明示的ではないが，研修の進行という観点

Hawkes 過程のパラメータ β はアプリの改善を実施しで暗に受講者と講師・チューター間の双方向のコミュニケた際にその効果がどの程度持続するかを測る指標とーションを実現したと言える．また副次的な効果ではある

して活用できる可能性がある．
が，特に「分かりやすい」ボタンのクリック回数が増える「なるほど」，「分かりやすい」ボタンを研修進行の判と「教えることへのモチベーションが向上した」という声断材料として活用し，「分からん」ボタンを受講者へ

が講師・チューターから挙がった．これも「分かりやすい」のフィードバックのために活用することで，リアク

ボタンの上げた効果の 1 つであると言える．

ション収集アプリを介してのコミュニケーションの次に「分からん」ボタンのクリック回数が増加した場合活性化が可能である．
には受講者全体の平均的な理解度が低いと判断される．そ

受講者の「分からん」ボタンのクリックに対し，具体のように講師が判断した場合には当該分野の内容について，的に何が分からないのかまでアプリを介して把握で別の視点あるいは別の言い回しで説明を加える，例示や喩

きないなどリアクション収集アプリにはまだ改善のえ話を用いて内容をかみ砕くなど説明の補足・補填を行っ余地がある．


た．このように，「分からん」ボタンに関してはそのクリッ

リアクション収集アプリを DX リテラシー向上のた

ク回数によって研修にリアルタイムにフィードバックを行

めの教育以外にも活用することで，様々な世代の情うことができ，把握したリアクションへの応答という形で報の受け止め方を分析でき，各世代が受け入れやすの双方向のコミュニケーションを実現した．一方で，フィい行動変容技術を開発に利用できる可能性がある．

ードバック後に受講者の疑問が適切に解消され，「なるほど」や「分かりやすい」ボタンのクリック回数が増加した
場合にはフィードバックは成功したと言えるが，中にはフィードバック後にも「分からん」ボタンがクリックされ続け，講師がこれ以上何をフォローすればよいか分からず，

77情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

6. 残課題と展望
6.1 リアクション収集アプリにおける残課題

人によって「なるほど」の理解度レベ

人により「なるほど」の基準が異なるため

ルが異なる「なるほど」ボタンをクリックした受講者の中にも理解度のバラつきが生じ，一定数4 項で述べた，講師・チューターが受講者の「分からん」

理解できていない受講者が生じる可能性

ボタンのクリックに対し，具体的に何が分かっていないのがあるかをアプリを通じて把握できず受講者の求めるフィードバックを提供しきれないという課題を始め，リアクション収「分からん」ボタンを押すことへの心「分からん」ボタンのクリックが少ない原因

集アプリには幾つかの課題が残されている．そこで全 12 回

理的抵抗感には「ネガティブな内容を主張しにくい」などの心理的抵抗感がある可能性があるの研修終了後にどのような残課題があるかについてチーム
内で洗い出しを行った．洗い出し後，リアクション収集ア

フィードバックの充実

取得したリアクション状況に対しどのよう

プリの今後の改良を見据え，洗い出した課題を図 9 のよう

即時フィードバック

なフィードバックを行う必要があるかの明確化とその実践に緊急度と重要度の観点で 2 次元にマッピングを行った(以下，緊急度・重要度マップと呼称する)．マッピングでは，

リアルタイム性向上

3 分粒度のリアルタイム性ではなくボタン改善を施す際の実現難易度が高いか否かの観点での評価も(時間分解能向上)

がクリックされる度のグラフ更新などリアル
タイム性の向上を行う

行い，図 9 ではその観点での整理結果を青・緑・橙の枠線
受講者もグラフが見えるようにする

で示している．また，マッピングした各項目の具体的な内受講者のボタンクリック回数増加のためグラフを受講者にも見えるようにする

容については表 4 に示している．

(社会的証明効果の活用)
生体センシングの併用

ボタンクリックを介した主観的な感情と生体センシングによる客観的な感情をどちらも取得することで感情の把握の精度向
上を行う

ボタンを 1 回も押さない一定数の受

ボタンクリック回数増加のための施策など

講者への対応行っても一度もボタンクリックを行わない
少数の受講者にボタンクリックをさせる工夫

ボタンの内容・文言変更

より感情を表現できるボタンに内容や文言を変更する

ボタンを押させる工夫

行動変容技術の活用で更に自発的なボ(ポップアップで鬱陶しくするなど)

タンクリックを促す

図 9 リアクション収集アプリの残課題に関する

今後，緊急度・重要度マップの緊急度・重要度・実現難易緊急度・重要度マップ

度の 3 観点を指標として優先度を整理し，表 4 の具体的なFigure9 Result of organizing the remaining issues of the reaction

内容に基づいて次年度の研修に向けてリアクション収集ア

collection application in terms of urgency and importance．

プリの改良を進める予定である．このような改善により，リアクション収集アプリの更なる利用率向上，受講者の教育効果の更なる向上が達成されると考えられる．

表 4 リアクション収集アプリの残課題とその概要
Table4

Remaining issues of reaction collection applications
6.2 リアクション収集アプリの今後の展望

and their overview．
残課題

4.2 項では今年度の研修を通じて浮上したリアクション収

内容

集アプリの課題について述べた．課題の解決でリアクショ
インタラクションコスト削減

研修用のテキストとアプリが分かれており(Web ページ間の遷移が面倒)

遷移が面倒なことでボタンクリック回数がン収集アプリを介した教育効果を更に高めることができると考えられる．一方でリアクション収集アプリを DX リテ

下がっている可能性があるため，テキスト

ラシー向上のための教育以外の場面に適用することで，教上でアプリの操作を可能にする
ミクロな感情の把握

育効果のみではなくそれ以外の効果も上げることができる「分からん」ボタンのクリック数が増えた時可能性がある．その点について本項で指摘する．

に何が分からないのかもトレースできるな

ナッジを始めとした行動変容技術は企業における安全や

ど感情の具体的内容を把握できるように

環境，生産性などに応用できる可能性があり，特に安全のする

78

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

分野では既にいくつかの適応事例がある[10, 11]．応用の可参考文献

能性としてまず安全では，従来のように危険な箇所に危険[1] 髙木幸子．“コミュニケーションにおける表情および身への対策を施すだけでなく，行動変容技術の活用で従業員

体動作の役割”．早稲田大学大学院文学研究科紀要，Vol.51，

が自然と危険を回避するような設計を行うことが可能であ

pp.25-36(2006)．

る．従業員が自然と危険を回避できる設計が成されれば，[2] 小川一美．“対人コミュニケーションに関する実験的研機械を必要以上に安全な設計にする必要がなくなり，機械究の動向と課題”．教育心理学年報，Vol.50，pp. 187-198(2011).

の能力を最大限発揮することができ，生産性にも寄与でき[3] Mehrabian, A. “Silent Messages: Implicit Communication ofる．また環境では，例えば CO2 などの排出を抑えようとい

Emotions and Attitude”. Belmont, CA:Wadsworth(1981).

う意識醸成に繋がる行動変容技術の適用が可能である．こ[4] Lam H. “A framework of interaction costs in informationのように行動変容技術は企業の様々な課題に適用可能であvisualization”. IEEE Transactions on Visualization and Computer

ると考えられる．しかし，ある行動変容技術を適用したとGraphics, Vol.14, pp. 1149–1156(2008).

してもその行動変容技術への受け取り方は従業員ごとに異[5] Narducci F, de Gemmis M, Lops P, Semeraro G. “Improving

なり，全従業員に効果があるとは考えづらい．この効果のthe user experience with a conversational recommender system”.

差は行動変容技術への各従業員の受け取り方の差であり，

AI*IA, Vol.18. pp. 528–538(2018).

粗い見方をすれば，世代間による情報の受け取り方の差で[6] Cialdini, R. B. “Influence: The Psychology Of Persuasion”.

あると言える．そのため，どの世代にもある程度の効果をRobert B. Cialdini. Collins(2007).

上げられる行動変容技術を見出すためには，例えば若い世[7] Palmowski, Z., Puchalska, D. “Modeling social media

代はネガティブな情報には抵抗感を示すといったような，

contagion using Hawkes processes”. J. Pol. Math. Soc, Vol.49, pp.

それぞれの世代ごとの情報の受け取り方を明らかにし，そ65–83(2021).

の世代に合った行動変容技術をそれぞれ取り入れることが[8] 吉田憲之助，伏見卓恭．
“点過程モデルを用いた SNS 上求められる．

の投稿のトピックと感情の傾向分析”．人工知能学会研究会

そういった世代ごとの情報の受け取り方を把握する際に，資料 知識ベースシステム研究会，126 回，pp. 46-52(2022)．

リアクション収集アプリが応用できる可能性がある．DX リ[9] Ozaki, T. “Maximum likelihood estimation of Hawkes' self-

テラシー向上のための教育では当社総合職 1 年目社員に限

exciting point processes”. Annals of the Institute of Statistical

定しているが，社内には幅広い世代の層が出席する教育やMathematics, Vol.31, pp. 145-155(1979).

研修あるいは報告会・討論会が存在する．そういった場で[10] 井口琢朗，鄒亮星，小野田弘士．
“清掃工場の労働安全

リアクション収集アプリを活用すれば，勿論，リアクショ

におけるナッジの活用に関する検討”．廃棄物資源循環学会

ン収集アプリの本来の使い方通りにそういった場でのリア研究発表会講演集 第 30 回廃棄物資源循環学会研究発表会,

クションの収集とフィードバックという活用もできるが，

pp. 111-112(2019)．

それだけでなく，例えばどの世代の層がネガティブな意思[11] Yashodara B.L.D.G., Sivashankar P. “Improving worker

表示である「分からん」ボタンを押すことに抵抗感がない(ネsafety in agro-processing: A behavioral economics approach

ガティブな情報への抵抗感が弱い)といった情報や，どの世

through nudging”. Sri Lanka Economic Research代の層がポジティブな意思表示である「なるほど」ボタン

2020, pp. 242-246(2020).

をよく活用する(ポジティブな情報への受容性が強い)といった情報をリアクション収集アプリのボタンクリック結果から分析することが可能である．これはポジティブやネガ
ティブな情報への受け取り方という切り口で世代ごとの情報の受け取り方を分析することができるということである．
また，ボタンの内容を工夫することでポジティブ/ネガティ
ブ以外の切り口での分析も可能であり，どのような切り口で分析したいかによってボタンの設計は工夫する必要がある．このように世代ごとの情報への受け取り方の分析が可能になれば，各世代に応じて，その世代が受け入れやすい
行動変容技術を設計でき，幅広い世代に効果を発揮できる
行動変容技術を産み出すことができる可能性がある．

79

Conference情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

視線・運動機能からみた英語書字のぎこちなさ
大森幹真†1
早稲田大学人間科学学術院†1
文章の提示が連続しないように提示した。各参加者が 4 つ

1. はじめにの文章刺激の視写を行うことをもって終了とした。

学校生活において 1 日の約 50％の時間が書き課題が費や(3) 運動機能計測：視線機能計測時に、利き手側から撮影しされている。我が国においては，小学校 1，2 年生の 4.9％

た視写課題場面の動画を用いて、運動機能計測を行った。

（大庭, 2000），3 年生の 10.0％と 4 年生の 9.1％(堂山・橋本・(4) 従属変数：①1 つの文章刺激に対する視写所要時間，②林, 2014)に書き困難があるという報告がある。その中で低学

視線停留回数，③平均注視時間，④ 刺激の見返し回数，⑤

年児は書字の発達段階において粒書きという文字ごとの書

身体の変動性を用意し、2 要因の分散分析を行った。

字を行う段階に相当し、学年があがるにつれて刺激の見返

3. 結果

しが減る連続書字へと発達していく(平林他, 2013)。大森[1]書字所要時間を比較したところすべての参加者において、によると日本語の書字場面において、視覚運動協応得点が高い成人の方が、低い学生に比べて刺激の見返し回数が少

英語文章の書字所要時間が長くなったことを示した[F(1,ないことを報告した。一方で、それらの書字課題における

18) = 23.91, p < .01****, η2= .57]。そして刺激の見返し回数

言語刺激の相違については報告していない。また、視線機においてグループ要因と刺激要因の間に有意な交互作用

能での見返し回数の多さが、書字場面中の運動機能にどの[F(1, 18) = 4.67, p < .05*, η2= .21]が見られ、単純主効果の検ように影響しているかも検討されていない。さらには、近定の結果、英語の書字場面において VMI Low 群の方が High

年の研究により、書字場面の動作解析を通じて、かきの困群に比べて見返し回数が多く、VMI Low 群においては英語

難さを検出する研究も増加している(Lopez & Vaivre-Douret,での見返し回数が日本語より多くなったことを示した。
Number of look back during handwriting (#)2023)そこで本研究の目的は、大学生を対象に利き手での日本語および英語の文章視写課題における視線機能と運動機能の差異を検討することとした。

2. 方法
2.1 参加者
発達障害の診断履歴の無い大学生 20 名が参加した。
2.2 刺激と装置
文章刺激の提示用にノートパソコン(PC)と視線機能を計測するためのアイトラッカー(X3-120, Tobii technology
Japan)を、運動機能を解析するために運動解析ソフト（VisionPose Single3D, ネクストシステム）を使用した。

◇ VMI Low
◆ VMI High

80.00
60.00
40.00
20.00
0.00

EnglishJapanese

Fig. 書字場面での見返し回数の推移

4. 考察

本研究では，自作した有意味の英語文章と日本語文章を各 2
文章、合計 4 文章を用意した。

先行研究(大森, [1])では VMI の高低により日本語の有意2.3 手続き

味・無意味文章間で見返し回数に違いは見られなかった。

(1) 標準化検査：視覚運動協応の発達を評価するために一方で本研究の結果から、VMI の困難さは第二言語書字のBeery-VMI6(Beery & Beery, 2010)を行った。そして BMI 得点

際により強く見返し回数に反映されることを示唆するものに応じて参加者を VMI Low 群と VMI High 群に振り分けた。

となった。また上肢の変動性も強く見られていることから、(2) 視線機能計測：参加者はアイトラッカーの画面から顔上げや腕の動きから潜在的な英語書字困難を検出できる60cm の位置に着席し，キャリブレーションを行った。視写可能性があることもしめした。

課題では，コンピュータ画面上に文章が１つずつ提示され，参考文献

それをなるべく早く，正確に，手元の記録用紙に視写する[1] 大森幹真 (2019) 女子大学生・大学院生における書字運動と視線パターンの関連. 学苑, 940, 12-21.

ことを求めた。文章刺激の提示は参加者間でカウンターバ

本研究は JSPS 科研費 (No. 22K13739)の助成を受けて行った。

ランスを取っており，課題内においても英語文章と日本語†1 MIKIMASA OMORI, Faculty of Human Sciences, Waseda University80情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

1

スマートフォン内蔵センサによる WBGT ラベル推定張嘉宝 †1慶應義塾大学黄文浩 †2慶應義塾大学
丸井朱里 †6慶應義塾大学

浜中智己 †3慶應義塾大学柘植晃 †7慶應義塾大学概要

柄澤匠 †4慶應義塾大学

近藤綾香 †5慶應義塾大学大越匡 †8慶應義塾大学

熱中症の発生要因は環境要因と人的要因の 2 つに分類でき

近年，熱中症による救急搬送者が多く，熱中症対策が求める．環境要因の例として，「高温，多湿，日差しが強い，風がられている．熱中症の環境要因のリスク指標として暑さ指弱い」といったことが挙げられ，人的要因の例として，「脱数 (WBGT) があるが，正確な情報の提供粒度と利便性にお水状態，健康状態，年齢」といったことが挙げられる [4]．

いて課題がある．本研究は人々に細粒度な暑さ指数を提示

環境要因と人的要因について適切なリスク指標をユーザーする手法について検討する．手法としてスマートフォン内へ提供することで，熱中症の予防行動を促進することにつ蔵センサから得られる気圧情報，位置情報, 地磁気情報などながると考えられる．

を活用して暑さ指数を推定する手法を提案し，手法の推定

本研究では環境要因のリスク指標である暑さ指数 (WetBulb

結果の精度を評価する. 評価の結果，LightGBM を用いたモデルで AUC の値が 0.634 となった．今回の実験において，

Globe Temperature)(以下、WBGT) を扱う WBGT は，熱中症を予防することを目的として 1954 年にアメリカで提案

データ量に課題があることが考えられた．今後の実験ではされた指標である．単位は気温と同じ摂氏度（℃）で示す．

データ量を増やてモデルを構築し，手軽な熱中症対策シス

WBGT は人体と外気との熱収支に着目した指標で，人体のテムの確立に貢献したい．

熱収支に与える影響の大きい湿度，日射・輻射など周辺の熱環境，気温の３つを取り入れた指標である．WBGT は労働環境や運動環境の指針として有効であると認められ，ISO

1. はじめにで国際的に規格化されている [5][6]．

熱中症とは，暑熱環境に長時間いることによって体温が上

環境省によって WBGT が公表されている地点は全国約 840

がり，体内の水分や塩分のバランスが崩れたり，体温の調節

地点と少なく，粒度が粗いという問題点がある．人々の生機能が働かくなることで，体温の上昇やめまい，けいれん，

活実空間は多様であるため，各場所に応じた適切な WBGT

頭痛などのさまざまな症状を起こす病気のことである [1]．

の算出と提示をすることが熱中症対策には重要である．ま日本では気温の高い 5 月から 9 月において，熱中症患者がた，正確な WBGT の値を測定するためには専門的な測定器増加する．平成 28 年から令和 4 年にかけての 7 年間での熱が必要であり，コストや利便性の観点で課題となっている．
本研究の貢献は以下の通りである．

中症による救急搬送者数 (5 月 9 月) は年間平均 6 万人を超えた．連日の猛暑となった 2018 年の搬送者数は約 10 万人• スマートフォンのセンサ情報を使用し，WBGT 警戒度であった [2]．

ラベルを推定する手法の提案，データ収集，モデル構築

地球温暖化による気候変動によって，世界の平均気温は上と評価を行った．

昇する見通しであり [3]，気温の高い時期における熱中症リ• 収集されたデータセットへのラベル付け，加工，整形を

スクはさらに上昇すると考えられるため，熱中症への効果行った．これにより他の機械学習モデルを用いた推定的な対策が必要である．

と評価が可能になる．

• より大規模な実験を行った際のスマートフォンセンサ
WBGT estimation using smartphone built-in sensors
†1
†2
†3
†4
†5
†6
†7
†8

データ加工方法の参考となる．

KAHO CHO, Keio University
WENHAO HUANG, Keio University
SATOKI HAMANAKA, Keio University
TAKUMI KARASAWA, Keio University
AYAKA KONDO, Keio University
SHURI MARUI, Keio University
AKIRA TSUGE, Keio University
TADASHI OKOSHI, Keio University

本論文は以下のように構成される．2 章では，WBGT 推定に関する先行研究を述べる．3 章では，本研究における

WBGT 推定手法について述べる．4 章で実際に行ったス
マートフォンセンサ情報の収集と分析手法を述べる．5 章で構築した推定モデルの結果を述べる．6 章で結果の考察

81情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）と今後の展望を述べる．

2. 関連研究2.1. スマートフォンへの小型モジュール取り付けによる
WBGT 推定スマートフォンに外部機器として小型モジュールを取り

図1

本研究のアプローチの概観図付けることで，ユーザの生活実空間の WBGT を推定する研究がある．温湿度センサを持たないスマートフォンに機

3.3. WBGT 警戒度ラベルについて器を取り付けることで WBGT の算出が可能になる．しかし，専用のデバイスを作成する必要があること，スマート

3.3.1

WBGT 算出の定義

環境省は WBGT の算出を以下のように定義している．

フォン本体のバッテリー消費が著しくなることから利便性

算出は実際に観測された気象要素を用いて行われる．全国の面で課題がある [7]．

11 の観測地点においてこの算出式を用いて WBGT が算出
2.2. スマートフォンを用いた WBGT 推定アプリ

されている．

WBGT の推定を行うスマートフォンアプリとして，Antikytherus による WeatherFX が挙げられる [8]．当アプリ

W BGT = 0.7 × Tw + 0.2 × Tg + 0.1 × Ta

はスマートフォンの位置情報を用いて，近くの気象台の温ここで，Tw=自然通風湿球温度，Tg=黒球温度，Ta=自然度，相対湿度を取得することで WBGT を推定する．このア

通風乾球温度プリケーションで出される推定値と実測値との値を比較し3.3.2 WBGT の警戒ラベル
WBGT はその値に応じて 5 段階の警戒ラベルが設けられている [4]．図 2 に WBGT 値に応じた 5 段階の警戒ラベ
ルを示す.

た研究がある [9]. この研究の結果として推定された WBGT
値は実際の値よりも大きくなった．このことから，当アプ
リケーションではユーザーのその場の周辺環境を十分に活(1)用できていないといえる．

3. アプローチ
3.1. 目的
本研究の目的は，スマートフォン内蔵のセンサ情報から

WBGT の警戒度ラベルを推定することである．WBGT 推定に気圧計や地磁気計といったスマートフォンで取得できるセンサ情報を使用する．気圧計や地磁気計を使用することで，ユーザーの周辺環境の情報が反映した推定を行うことができる．また，本研究の推定手法を [8] での推定手法と精度を比較する．
図2

3.2. システムの設計
スマートフォンのセンサ情報を用いて WBGT 警戒度ラ3.3.3

WBGT 値に応じた５段階の警戒ラベル

本研究における WBGT の警戒ラベルの取り扱い

ベルを推定するシステムの概観を図 1 に示す．スマート

本研究では，WBGT28◦ C を閾値として 2 値分類タスク

フォンアプリ「AWARE client v2」 [10, 11] を使用し, スを行う．WBGT28◦ C を閾値に，警戒ラベルは 28◦ C 以下

マートフォンの内蔵センサ情報を取得する．取得したセンが「注意」，28◦ C 以上が「警戒」となる．WBGT28◦ C を閾

サ情報をもとに機械学習モデルを構築し，WBGT 警戒度

値とした理由として，28◦ C を超えた日は熱中症患者発生率◦

ラベルの推定を行う．WBGT28 C を閾値にラベル付けし，が倍増するからである [5]．

同じ箇所に設置したスマートフォンの内蔵センサ情報および関連情報から，WBGT ラベルの 2 値分類を機械学習手法
を用いて行う．

82

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

表1

表2

収集したデータと各センサの周波数
収集情報

ラベル付けした各データの件数

周波数 (Hz)

ラベル

件数

1
10
60
10

1
0

10320
481
10801

気圧
地磁気
位置情報
バッテリー残量計
表33.4. 学習アルゴリズムの選定
モデルは LightGBM [12] とランダムフォレスト [13] を使用した．両手法はどちらも決定木モデルをベースとした機各モデルの AUC の値

ラベル

AUC

LightGBM
Random Forests

0.634
0.516

械学習手法であること，特徴量重要度の解釈が容易であることが共通している．両手法の差異は学習手法で LightGBM

4.3. 前処理はブースティング，ランダムフォレストはバギングを用いスマートフォンで収集したデータについてデータのダウることである．これら手法の違いによる精度の比較を行う．

ンサンプリングを行なった．この処理を行なった理由は，毎モデルの評価には AUC（Area Under the ROC Curve）

秒のデータ点の数を揃えるためである．データ点の数を揃を用いる.AUC は不均衡なクラス分類問題において有用なえるにあたって，最も周波数の低い 1Hz の気圧に粒度を揃評価指標である．今回作成したデータセットは不均衡で，ラえた．この処理によって，毎秒の各センサデータの件数は 1

ベルに偏りがあるため，AUC を用いる．

つとなった．WBGT28◦ C の閾値を超えるものに，ラベル 1を付け，WBGT28◦ C を下回るものには，ラベル 0 を付け

実 装 に は Python3.10，学 習 ア ル ゴ リ ズ ム と 評 価 に はた．表 2 にラベル付けされた各データの件数を示す．学習scikit-learn, lightgbm 3.3.5, sklearn.ensemble を使用した．

データとテストデータは 5:5 の割合で分けた．学習データ
は 9:1 に分けて検証用データを作成し，モデルの構築を行なった.

4. 推定モデルの作成
4.1. センサデータの収集
機械学習モデルの構築にあたってデータ収集を行なった．

5. 推定モデルの評価結果

データの収集は 2023 年 7 月 10 日の 12 時 58 分から 14 時

5.1. テストデータに対する評価結果

45 分に慶應義塾大学湘南藤沢キャンパスのデルタ館 2 階のベランダ，14 時 48 分から 16 時 17 分にデルタ館周辺の木

テストデータに対する AUC(Area Under the Curve) の結果を表 3 に示す．LightGBM, ランダムフォレストを用い

陰において実施した．ベランダ地点は測定時間中は常に日たモデルの特徴量重要度をそれぞれ図 3, 図 4 に示す．ランが当たる地点である．
正解データとなる WBGT の測定では TANITA 社の無線

ダムフォレストの特徴量重要度の表示にあたって，閾値を黒球式熱中症指数計 TC-310 を使用した [14]. スマートフォ

越えたセンサの値のみを表示している．閾値は 0.02 に設定

ンでのセンサ情報収集には iPhone 13 Pro Max(256GB,

した．

iOS16.5.1) を使用した. センサ情報の取得には，スマートフ
ォンのセンサ情報が取得できるアプリケーション AWARE
client v2 [10, 11] を使用した.

6. 考察

4.2. 収集したデータの詳細設定

今回の結果の値から，どちらのモデルもランダムに近い分

AUC は 0.5 でランダムな分類と判断できる指標である．
類が行われていると判断できるため，より精度の高いモデ収集したデータについて，表 1 にスマートフォンで取得

ルを構築する余地があるといえる．特徴量重要度に関してした内蔵センサの種類とデータ取得粒度を示す．スマート

は，LightGBM では気圧，ランダムフォレストでは地磁気フォンで取得したセンサ情報は気圧，地磁気，位置情報，が最も重要な特徴であった．気圧が WBGT に影響を与えバッテリー残量である．

ていることは，WBGT に関わりのある温度と湿度との相関

83情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）である．今後これらのデータを整形し，学習を行うことで推定モデルの精度向上に努めたい．モデルの種類について,
本研究では LightGBM とランダムフォレストの 2 種類を用いた．今後より多くの種類のアンサンブル学習モデルを用いて精度比較を行う．また，深層学習手法である LSTM やTransformer を用いた推定も行いたい．今後も，日本の夏における熱中症患者を減らすために，ユーザの周辺環境に応じた細粒度な WBGT 推定できるシステムの確立に貢献
したい．

7. 結論
図3

本研究では手軽で細粒度な WBGT 推定の実現のために，

LightGBM を使用したモデルの特徴量重要度

スマートフォンのセンサ情報を用いた WBGT の推定手法について検討した．アプローチとして実際にセンサ情報を収集し，機械学習モデルを用いて WBGT 推定を行なった．
推定にあたって．2 つの機械学習モデルを用いて両モデルの精度を比較した．精度において LightGBM を用いたモデルが優れているという結果になった．しかし，今回用いた両モデルでは十分な精度でのラベル推定ができなかった．その理由はデータの量と偏りにあると考えるため，今後より多くのデータで機械学習モデルを構築し，WBGT 推定の精度向上を目指す．
謝辞 本研究成果は、国立研究開発法人情報通信研究機構の
図4

委託研究（JPJ012368C05401）により得られたものです。

ランダムフォレストを使用したモデルの特徴量重要

度

参考文献

今後の研究では本研究を通して得られた課題をもとに，検[1] 公益社団法人全日本病院協会熱中症について . https://www.ajha.or.jp/guide/23.html（accessed 2023-11-24）.
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heatillness_manual_full.pdf（accessed2023-1124）.
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standard/67188.html（accessed 2023-11-24）.
[7] 村田哲史，細川茂樹， 薛媛，河内智志，藤波香織ほかセン

証，評価方法の改変を行っていく．データ量の課題においてサの帯同場所を考慮した個人参加型センシングのための環境があるのではないかと考えられる．これらの値がどのように推定に影響を与えているかについては今後の研究課題としたい．

6.1. 本研究の課題
今回の結果になった理由として，収集したデータについて，量と偏りが原因にあると考えられる．データの量について，今回の実験では同一日程で 3 時間のデータを用いた．

WBGT は日時，天気や場所によって２０から 35 のレンジを持って変動する値である．しかし，今回使用したデータ
は閾値 28◦ C を超えるデータが全件 10801 件中 10320 件を占めることになった．収集した時刻においても昼の時間帯のみであった．

6.2. 今後のアプローチ

センサモジュールと基盤ソフトウェア，組込みシステムシン

は，今夏 8 月から 9 月に約 20 日分のデータ収集を実施済み

ポジウム 2012 論文集， Vol. 2012, pp. 73–78 (2012).

84

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）[8] Antikytherus: WeatherFX - Apps on Google Play.
https://play.google.com/store/apps/details?
id=com.antikytherus.weatherfx&hl=en_US&pli=1（accessed 2023-11-24）.
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tanita.co.jp/product/business/hygrometer/4098/（accessed 2023-12-08）.

85

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

環境センシングとバイタルデータ分析による熱中症リスク推定
近藤綾香 †1
慶應義塾大学柄澤匠 †2慶應義塾大学張嘉宝 †3慶應義塾大学

丸井朱里 †4慶應義塾大学柘植晃 †5慶應義塾大学大越匡 †6慶應義塾大学概要
国内の熱中症による死亡者数は増加傾向にあり，熱中症を回避するためのアラートシステムの開発は多く取り組まれている．一方で，現行の熱中症警戒アラートは，環境情報に基づく外的要因のみを反映しており，個々人の内的要因は考慮に含まれていないという課題が挙げられる．本研究の目的は，環境センシングおよびバイタルデータ分析を組み

図1

熱中症を引き起こす条件である外的要因と内的要因

合わせ，分析を行うことにより，双方の要因を組み合わせたの各要素 [2]熱中症リスク推定システムを構築することである．しかし，

WBGT センサや気温，湿度といった環境センサデータと体温や活動量といったバイタルデータを網羅的に収集する取況の調査によると，今年の 5 月から 9 月にかけて，累計で 9

り組みはいまだに行われていない．そこで，本研究におい万人を超える人々が熱中症により救急搬送された [1]．これては，2023 年 8 月 15 日から 9 月 17 日の計 28 日間，屋外は調査開始以降，過去２番目に多い搬送人数 [1] となり，社

労働者 26 名を対象に，環境情報及びバイタルデータを網羅

会全体で熱中症を予防する対策の必要性が高まっている．

的に計測する実験を行い，データ分析および熱中症リスク

1.2. 熱中症の発生要因推定に関する調査及び分析を行った．分析として，労働者の主観的感覚の全アンケートデータと就業日の WBGT セ

熱中症の発生要因は, 図 1 に示されるように，環境に依るンサー値の相関性を分析した結果，「温冷感」「蒸れ感」「快外的要因とヒトに依る内的要因に大別される．このうち，内適感」にわずかながら正の相関が存在することが明らかに的要因は年齢や体型，既往症などの身体的な情報である静なった．また，特定の被験者の鼓膜温データと WBGT 値

的要因と，スポーツや労働などにおける運動量，水分摂取量の関連にも，わずかな正の相関が認められ，外的要因と内などの１日の活動状況である動的要因にさらに分類される．

的要因を組み合わせた熱中症リスク推定の可能性が示唆さまた一般的に，熱中症の発生リスクは，これら複数の要因がれた．

組み合わされることで増大すると考えられている．

1.3. 熱中症警戒アラート

1. はじめに熱中症の危険度を表す指標として, WBGT 値 (暑さ指数)

1.1. 熱中症の現状がある. WBGT 値とは，気温，湿度，太陽放射，風の影響

近年，世界的な気温上昇に伴い，夏場の熱中症が重大な社を総合的に考慮した熱中症リスクの指標であり，WBGT 値会問題となっている．消防庁が行った全国の熱中症搬送状に基づく熱中症の危険度は以下の通りである [2]．

• 31° C 以上は「危険」とされ，外出を避け涼しい屋内への移動が推奨される．

Manuscript Format for Kickoﬀ Symposium of IPSJ Behavior
Transformation by IoT (BTI)
†1
†2
†3
†4
†5
†6

• 28-31° C は「厳重警戒」であり，外出時に炎天下を避AYAKA KONDO, Keio University
TAKUMI KARASAWA, Keio University
CHO KAHO, Keio University
SHURI MARUI, Keio University
AKIRA TSUGE, Keio University
TADASHI OKOSHI, Keio University

け，室内では室温の上昇に注意する必要がある．

• 25-28° C は「警戒」レベルで，運動や激しい作業時には定期的な休息が求められる.
• 21-25° C は「注意」が必要で，一般的には危険性は少86情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

ルにおける被験者の数は，順に 6 名，10 名，10 名であり，ないが，激しい運動や重労働時にはリスクが存在する.

各被験者は 1 クール内で最低 5 日間，最長で 7 日間実験に政府や自治体は，熱中症の危険性が高くなると予想された参加した．

際に，この WBGT 値に基づいた「熱中症警戒アラート」

本実験で収集した，環境データおよびバイタルデータのを行い，熱中症予防行動の実施を促している [3]．しかし，

データ項目を図 2 に示す.

WBGT 値は気温や湿度といった外的要因の一部に基づく指データ収集実験期間において就業中の被験者が装着して標であるため，個々の内的要因，すなわち個人差は全く考慮いた機器は以下の通りである.

されていない．暑熱環境下において，どのような人がどの• 耳内温度を計測するセンサデバイス「Vitarate」[7]• スマートフォン（iPhone）用センサ情報取得アプリケー
ション「AWARE client v2」[8]• 温湿度測定デバイス「ハイグロクロン」[9]• 心拍数や睡眠状況などの測定機能を備えたスマート
ウォッチ「Fitbit Sense2」[10]程度活動しているのかという内的要因によって，個人の熱中症リスクは異なると考えられ，WBGT 値自体も，日陰や日向などの環境要因に依る．そのため, 現状の WBGT 値のみに基づく取り組みは, 熱中症予防の観点で改善の余地があると考えられる.

1.4. 先行研究

加えて，始業前には，被験者がこれらの実験機材を装着し情報技術を用いた熱中症予防に関する研究は，これまでた状態の写真撮影を行い, 就業中の服装に関するデータを収にも多数行われてきている．たとえば，Yatsuda らによる，集した.

室内環境の温度や湿度などからリアルタイムに WBGT 値

被験者には，実験参加前に一度，年齢，性別，既往症などを計算し，危険な状態を検知すると警告を行う高齢者向けのの背景情報に関する事前アンケートを行い, さらに参加日ごアラートシステムに関する研究 [4] や，Mimi らによる，心とに始業前，休憩時間中，終業後の各時点で，主観的感覚や拍数や体温などのバイタルデータから個人の熱的快適性を

脱水状況などに関するアンケートに回答した．

推定する機械学習モデルの研究 [5] が挙げられる. 一方で，また，環境センサとして，園内に 1 台の気象センサと外的要因および内的要因をそれぞれ推定する取り組みは多5 台の WBGT センサを設置し, 気温や湿度, 天気情報や
WBGT 値の収集を行った.

数行われているものの，それぞれを網羅的に用いた熱中症
リスク推定の取り組みは散見されない．
そこで，本研究では，熱中症の危険性の高い屋外労働者

2.2. 収集したデータを対象に，WBGT センサや気温，湿度といった環境センサ

計 28 日間のデータ収集実験を通し，環境情報およびバイデータと体温や活動量といったバイタルデータを網羅的に

タルデータ併せて約 2 億 6537 万 6962 レコードを収集した．

計測し，分析を行うことにより，双方の要因を組み合わせた

これらのデータは．iPhone 搭載センサのデータが約 2 億6215 万 6919 レコード，Fitbit のデータが約 276 万 6470
レコード，気象センサのデータが約 2 万 8094 レコード，
WBGT センサのデータが約 24 万 5572 レコード，アンケー
トの回答データが約 746 レコード，耳道温度計のデータが約 14 万 3573 レコード，温湿度ロガーのデータが約 3 万5588 レコードに分類される．

熱中症リスク推定システムを構築することを目指す．

2. データ収集実験
1.4 に示す通り, 熱中症推定に対する取り組みは多く行われている一方で，環境情報および生体情報を網羅的に収集した取り組みは，今までに行われていない. そこで, 網羅的な
熱中症リスク推定の分析および推定システムを作成するために, データ収集実験を行い, データセットを作成した. 実

3. アプローチ

験は, 2023 年 8 月 15 日から 9 月 17 日の計 28 日間，神奈

本研究は，熱中症の危険性が高い屋外労働者を対象とし

川県横須賀市にある長井海の手公園ソレイユの丘 [6] にて，て，外的要因と内的要因の双方を組み合わせた熱中症リス

屋外で就業する成人男女 26 名を対象に行った．

ク推定システムの構築を目指す．具体的には，WBGT セン
サ，気温，湿度などの環境センサデータと，鼓膜温，心拍2.1. 実験設定

数，活動量などのバイタルデータを網羅的に計測し，これら

本実験は実験期間を 3 クールに分けて行われた．第 1のデータを分析する．このアプローチにより，双方の要因

クールは 8 月 15 日から 8 月 24 日までの 10 日間，第 2 クーの相互作用を考慮した，より精度の高い熱中症リスク評価

ルは 8 月 28 日から 9 月 5 日までの 9 日間，そして第 3 クーが可能となることが期待される．

ルは 9 月 9 日から 9 月 17 日までの 9 日間である．各クー

87

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

図2

ソレイユの丘従業員を対象としたデータ収集実験における収集データ項目

3.1. 今回取り組んだ分析
熱中症に関連する要因の分析に向け，収集したデータの傾向を調査した．はじめに，全実験期間における WBGT 値と，それに対する主観的感覚の変化を調査した．次に，数日間における WBGT 値と，それに対する同一被験者の鼓膜温度および主観的感覚の変化の調査を行った. ここでの主観的感覚とは，被験者に参加日の始業前，休憩時間中，終業後に回答された「温冷感（Thermal Sensation）」「蒸れ感（Humid Sensation）」「快適感（Comfort Sensation）」「疲労感（Fatigue Sensation）」の４つの調査項目であり，各回
答項目を数値化して分析を行った．数値化にはリッカート
図3尺度を採用し, 温冷感は「非常に寒い」を 0 として「非常に被験者 1 名の WBGT 値と主観的感覚の時系列分析

暑い」を 6 とする 7 点スケール，蒸れ感は「非常に乾いている」を 0 として「非常に蒸れている」を 6 とする 7 点スケー
ル，快適感は「非常に不快」を 0 とし，「非常に快適」を 6にかけて，３日間連続で実験に参加した被験者のデータ分とする 7 点スケール，疲労感は「全く疲れていない」を 0 と析を行った. なお，日毎の平均値は，9 月 15 日が 28.4 ℃,9

し，「非常に疲れている」を 4 とする 5 点スケールでそれぞ

月 16 日が 28.2 ℃，9 月 17 日が 28.2 ℃であった．1.3 に示れ評価した．

したとおり，WBGT 値が 31 ℃を超える場合は「危険」とまた，これらの分析で用いた WBGT 値は，園内に設置さされ，28-31 ℃は「厳重警戒」とされる [2] ため，当該期間れた５箇所の WBGT センサの中で，従業員の待機場所に最は熱中症の発生リスクが非常に高い状況であったといえる．

も近いセンサの値を用いた．実験期間中，最も高い WBGT

3.2. 結果

値は 2023 年 8 月 22 日 14 時 51 分から 14 時 55 分に観測された 33.3 ℃であったが，１クール目の被験者の鼓膜温まず，実験全期間における，WBGT 値と主観的感覚の相データが欠損していた，そのため，２番目に高い 32.6 ℃の関係数では，「温冷感」は約 0.274，「蒸れ感」は約 0.171 と，

WBGT 値が観測されたのが，2023 年 9 月 15 日 13 時 19分から 13 時 21 分であったことから，当該日から 9 月 17 日

WBGT 値とわずかに正の相関を示し，「快適感」も約-0.194とわずかに負の相関を示した．一方，「疲労感」は約-0.031

88情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）と，WBGT 値との相関が極めて低かった．ピアソン相関検後の取り組みとして，収集した心拍数や睡眠時間などの他定の結果, p 値は「温冷感」は約 3.15e-10，「蒸れ感」は 約

センサデータを活用し，WBGT 値や鼓膜温, 労働場所や服0.000104，「快適感」は 約 1.11e-05 を示し, 統計的に有意な相関が確認され，「疲労感」については約 0.491 と有意な相装など，さまざまな変数との相関を分析することで，熱中関が認められなかった．

上記の分析を通して有効なデータを確認した上で, それらの症リスクに関連の強いデータ項目を明らかにする. さらに，

また，WBGT 値の高かった 9 月 15 日から 9 月 17 日にデータを複合的に用いて熱中症リスクを推定する機械学習

かけての，同一被験者における WBGT 値と主観的感覚のモデルを構築し, 熱中症リスクを推定するシステムの構築を

時系列分析は．図 3 に示すとおり，WBGT 値によって，主目指す．

的感覚の４つの指標が大きく変化することはなかった．相謝辞 本研究成果は、国立研究開発法人情報通信研究機構の関分析では，「蒸れ感」は約 0.413，「疲労感」は約 0.2778

委託研究（JPJ012368C05401）により得られたものです。

と，WBGT 値と正の相関を示し，「温冷感」は約-0.1156，「快適感」は約-0.2016 と，わずかに負の相関を示した．一

参考文献

方，ピアソン相関検定の結果によれば，p 値は「温冷感」は[1]

約 0.67，「蒸れ感」は約 0.11，「快適感」は約 0.45，「疲労

総 務 省 令 和 ５ 年（ ５ 月 か ら ９ 月 ）の 熱 中 症 に よ る 緊
急 搬 送 状 況.

https://www.fdma.go.jp/disaster/heatstroke/items/r5/heatstroke_nenpou_r5.pdf(最終閲覧日：2023/12/8).
[2]
環 境 省 熱 中 症 環 境 保 健 マ ニ ュ ア ル 2022. https://www.wbgt.env.go.jp/heatillness_manual.php(最 終 閲
覧日：2023/12/8).
[3]
気 象 庁 令 和 4 年 度 第 1 回「 熱 中 症 予 防 対 策 に 資
す る 効 果 的 な 情 報 発 信 に 関 す る 検 討 会 」.
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/shingikai/kentoukai/
nettyusyou/r4part1/r4part1_shiryo1-3.pdf(最終閲覧日：2023/12/8).
[4] Yatsuda, A., Haramaki, T. and Nishino, H.: An unsolicited heat stroke alert system for the elderly, 2017 IEEE
International Conference on Consumer Electronics - Taiwan (ICCE-TW), pp. 345–346 (online), 10.1109/ICCEChina.2017.7991137 (2017).
[5] Afsana Mimi, Md. Golam Rasul, T. A. S. L.
N. L.:
Personal Thermal Assessment using Feature Reduction and Machine Learning Techniques.
https://drive.google.com/file/d/
1I9jIBcd_jOe84wJnzjMDtMuYrULXmVsL/view(最 終 閲
覧日：2023/12/8).
[6] 長井海の手公園ソレイユの丘 [公式] 長井海の手公園 ソレイユの丘. https://soleil-park.jp/(最終閲覧日： 2023/12/
8).
[7] バイタレート株式会社耳内温度連続計測サービス. https://vitarate.co.jp/temperature/(最終閲覧日：2023/12/
8).
[8] AWARE: Open-source context instrumentation framework for everyone. . https://awareframework.com/(最終閲覧日：2023/12/8).
[9] ＫＮラボラトリーズボタン型温湿度データロガー（ハイグロクロン）. https://www.kn-labs.com/hygrochron.htm(
最終閲覧日：2023/12/8).
[10] Fitbit: 先 進 の 健 康 管 理 ス マ ー ト ウ ォ ッ チ — Fitbit
Sense 2 を購入. https://www.fitbit.com/global/jp/
products/smartwatches/sense2(最終閲覧日： 2023/12/
8).

感」は約 0.3 と，この関係が統計的に有意でないことが確認された．
さらに，当該期間における，同一被験者の鼓膜温と WBGT
値の相関分析の結果，鼓膜温と暑さ指数の間の相関係数は約 0.119 であり，わずかに有意な正の相関が存在した．また，この相関関係の p 値は約 8.53e-12 であり，統計的に有意な正の相関が確認された．
このことより，実験全期間での WBGT 値と主観的感覚と，個人間の鼓膜温と WBGT 値の 2 変数間にはわずかな正の相関がある一方で，相関係数が比較的低いことから，関連性は弱いことが示された．

4. 今後の展望
今回の分析の結果として，全実験期間における WBGT 値と主観的感覚の相関分析を行ったところ，全実験期間における WBGT 値と主観的感覚の値には，わずかながら「温
冷感」
「蒸れ感」
「快適感」には，WBGT 値との有意な正の相関が認められ, 「疲労感」には相関がないことがわかった.
また．WBGT 値が特に高かった期間における，同一被験者の鼓膜温と WBGT 値にも，わずかな正の相関が認められた．この結果は, WBGT 値が屋外労働者の主観的感覚や鼓膜温に及ぼす影響を明らかにしている. しかし, これらの結果は熱中症リスクと直接因果関係を示すものではなく, 今後の研究では更なる詳細な分析が必要となる.
特に，屋外労働者の主観的感覚や鼓膜温と，WBGT 値との相関係数が低いということから，熱中症のリスクを推定するためには，WBGT 値という単一の環境指標よりも，個人のバイタルデータや主観的感覚を含む複合的なアプロー
チが必要であることを示唆しているものと考えられる．
また, 今回の分析は収集した環境情報およびバイタルデー
タのうち, 鼓膜温と WBGT 値や, 主観的感覚のアンケート
結果と WBGT 値の関連性を調査したに留まっている. 今89

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

Stable diﬀusion を用いた休憩促進システムの提案
浜口翔伍 †1
慶應義塾大学柄澤匠 †2慶應義塾大学

浜中智己 †3慶應義塾大学

佐々木航 †4慶應義塾大学中澤仁 †5慶應義塾大学大越匡 †6慶應義塾大学概要

動で生成し, 作業に戻ることを促す研究もある.[1] この研究

近年, 多くの企業がテレワークの導入を進めており, 在宅

では,ChatGPT や Stable Diﬀusion を用いて, これまでので仕事をすることが多くなった. 一方で, 休憩のタイミング

作業を元に AI システムが生成した作業の続きを見せるこが明示されないことにより, 必要な休憩を取ることができとで, クオリティが完璧ではなくとも作業を再開するきっかていない人が散見され, 結果として生産性が下がってしま

けには有用になるかもしれないという仮説に基づき, 検証をうと言う課題が挙げられる. 本研究では, メガネ型ウェアラ行った. 結果として, 従来の定型文で介入する方法と比較しブルデバイスを用いて被験者の集中度や眠気を測定し, 休

た場合にこのシステムが有用であることが確認された. 他

憩が必要だと判断された場合, 大規模生成 AI である Stableにも, デスクワーク時の瞬目の回数に基づく休憩タイミン

diﬀusion が作成した「休憩を促進させる画像」を被験者に提示し, 被験者の休憩行動にどのような変容が起きるのかを明らかにする.

グの推定を行い, 嗅覚と聴覚により休憩を促す研究 [2] がある. この研究では, 聴覚と嗅覚を用いて休憩を促しているが, そのためには大掛かりな用意が必要となる. そのため, 本
研究では比較的用意が簡単な, 大規模生成 AI である Stable

diﬀusion が作成した「休憩を促進させる画像」を被験者に提示することで, 休憩を促す手法を提案する.

1. はじめに
近年, 新型コロナウイルスの影響等により, 多くの企業
がフレックスでの勤務形態やテレワークの導入を進めてい2. 本研究の手法る. フレックスやテレワークで PC を用いたデスクワーク

まず, デスクワーカーの集中度と眠気を測定するために
JINS MEME を使用する. JINS MEME とは, メガネ型
ウェアラブルデバイスで, 瞬きの回数や加速度などを取得することができる. その JINS MEME が算出するデータの中に, 集中度を表す focus score と, 眠気を表す sleep scoreがあり, 今回はその値を使用し, 休憩タイミングの判断を行う.focus score は 0 から 100 までのスケールで表され,0 が集中できていない状態を表し,100 が集中できている状態を表す.sleep score は,0 が眠気のない状態を表し,100 がとても眠たい状態を表す. これらのスコアに閾値を設け, 一定時間集中ができていない場合や, 眠気を感じている場合に休憩を促す. 休憩を促すための触媒として, 大規模生成 AI である
Stable diﬀusion が作成した「休憩を促進させる画像」であり,AI が作成した画像を見ることで, 被験者がどのような行
動変容をするかを確かめる. また,Stable Diﬀusion に与えるプロンプトを変化させ, 様々なパターンの画像を生成・比較することで, 被験者の休憩行動にどのような行動変容が発生するかの検証を行う.

を行っている就業者は, 作業効率上, 適切なタイミングで休憩を取ることが必要であるが, 休憩時間が定められておらず, 自分自身で判断して休憩をとる必要がある場合が多い.
休憩の判断は就業者に委ねられるが, 蓄積された疲れを自認せず, 作業効率の悪いまま仕事を続けてしまう就業者が散見される. そこで, デスクワークをする人の集中度や眠気を, メガネ型ウェアラブルデバイスを用いて測定し, 休憩が必要だと判断されたタイミングで休憩を促す画像を提示す
る. これにより, デスクワークをする人にとって自主的に適
切なタイミングでの休憩を取ることを可能とさせる. 既存
研究として, デスクワークをしている人が, 内容に関係ない
動画サイトや SNS などを一定時間開いていた場合に, タス
クを先延ばしにしていると判断し, 中断した作業の続きを自Manuscript Format for Kickoﬀ Symposium of IPSJ Behavior
Transformation by IoT (BTI)
†1
†2
†3
†4
†5
†6

SHOGO HAMAGUCHI, Keio University
TAKUMI KARASAWA, Keio University
HAMANAKA SATOKI, Keio University
WATARU SASAKI, Keio University
JIN NAKAZAWA, Keio University
TADASHI OKOSHI, Keio University

90

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

4. 予備評価
4.1. 評価の目的
JINS MEME の focus score と sleep score の計算式は公表されていない. そのため, 被験者が感じている主観的感覚の影響が, どの程度 JINS MEME が提供するスコアの数値に反映されるかを確かめるために,focus score と sleep scoreと, 被験者へのアンケートの結果を比較する.

4.2. 実験設定
図1

JINS MEME を正面から撮影した画像

今回の実験の被験者は, 筆者の所属している企業の就業者12 名である. 被験者は PC を用いたデスクワークを行う. 実
験期間は,11/15 から 12/7 の約 3 週間である. 被験者が出勤するタイミングで測定をしているため, 実験セッションは期間が開いた複数日間を通して行われた.

3. システム動作イメージ
本研究で実装するアプリケーションのシステム動作イ
メージを図 3 に示す

4.3. 実験手法
JINS MEME の focus score, sleep score の値に対して,被験者の主観での集中度, 眠気, 疲労度の比較を行う.1 名あたりの実験時間の決まりはなく, 出勤したら実験に参加してもらった. 主観の計測は, アンケートで 10 段階評価を行ってもらった. この比較結果をもとに,focus score の閾値と sleep
score の閾値を算出する.
4.4. 実験進捗
実験全体を通して 79 件の回答が集まった. focus score や

sleep score は 15 秒ごとのデータであるため, アンケート回
答時の前 3 分, 後ろ 1 分のデータの平均値とアンケートの10 段階の主観的感覚を比較分析している.

図2

5. 今後の展望システム動作イメージ

現在, 予備評価のデータ分析を行っている最中であり,12月中旬には分析を終わらせる. そして, 集中度が下がってい
まず,JINS MEME で取得した 15 秒データを Bluetoothたり, 眠気を感じていると判断された場合に,Stable Diﬀu-

でスマートフォンに送信する. そして, スマートフォンから

sion が生成した画像を提示し, 被験者がどのような行動変容を行うかを検証する本実験は,12 月下旬から 1 月中旬まで行い, 評価を 1 月中に完了させる予定である.

WebSocket 通信を用いて JINS MEME で取得したデータ
を, リアルタイムで PC に送信する. データを受け取った PC
は,focus score と sleep score が閾値を超えていないかを確認する. ここで, 閾値を一定時間超えていた場合, ローカル環
境において,Stable Diﬀusion を使用して画像の生成を行う.
この際のプロンプトは, デスクワーカーに休憩を促すことを表す「Encourage desk workers to take breaks」を必ず入れる. また, プロンプトの違いによっての行動変容も比較する. その際, 被験者が休憩時に行いたいことなどをプロンプ
トに入れる. 例えば,「コーヒー」や,「たばこ」などが挙げられる.

謝辞

本研究成果は、国立研究開発法人情報通信研究機構の委託研究（JPJ012368C05401）により得られたものです。
本研究は、JST、CREST、JPMJCR19A4 の支援を受けたものです。本研究は JSPS 科研費 JP21K11853 の助成を受けたものです。

91情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

参考文献[1] Riku Arakawa, Hiromu Yakura, and Masataka Goto.
Catalyst: Domain-extensible intervention for preventing task procrastination using large generative models. In Proceedings of the 2023 CHI Conference on
Human Factors in Computing Systems, pages 1–19,
2023.
[2] 東川知生, 山本景子, 倉本到, 辻野嘉宏, et al. デスク
ワーク時における瞬目に基づく疲労蓄積の検出と適切な休憩タイミングの提示. 研究報告ヒューマンコンピュー
タインタラクション (HCI), 2012(1):1–6, 2012.

92

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

行動変容システムの誤動作による不信感に対する寛容性醸成ための擬人化に関する研究
胡 伊端 †，辻 愛里 ‡，藤波 香織 ‡† 東京農工大学大学院 生物システム応用科学府 生物機能システム科学専攻‡ 東京農工大学大学院 工学研究院 先端情報科学部門

1. はじめにための改善策を議論する．

近年のテクノロジーの進歩が，行動変容技術の発展と普及を促進している．人々は自分の生活習慣や健康を管理する

2. 提案方法

ため，個々の行動パターンや目標に合わせたパーソナライ

本研究では，システムの擬人化と脆弱性表現を組み合わせ

ズされたサポートを利用する．しかし計測や判定にエラーたシステムエラー対応手法を提案する．ユーザの信頼を高があると，システムに不信感を抱き，やがて使用されなくめる擬人化アプローチに加え，エラー発生時のシステムの脆なってしまうことから，行動改善の目的を達成できないこ

弱表現を加えることで，システムへの寛容感を醸成するたとが懸念される．

めの共感を喚起し，システムエラーにおけるユーザの信頼システムに対するユーザの信頼性を高めることを目的と低下を回避することを目指す．擬人化とその脆弱性の組みした様々な研究手法において，システムの擬人化 [1] は，一合わせが，長期的な条件下で利用者の信頼や共感に与える

般的なコンピュータよりもユーザから信頼されることが確影響を検証するために，本研究ではバーチャルエージェン

認された．しかし，表現力だけでは信頼性を得るのに十分でトの感情表現を用いて表現した．物理的なロボットの方がはないことを報告した研究 [2] によって，機械に十分な信頼

説得力が高いという研究結果もあるが，そのパフォーマン度を得るためには，脆弱性などロボットの他の特性と組みスを長期間にわたってコントロールすることは難しい [5]．

合わせる必要があることが示されている．「弱いロボット」

そこで，実際の状況におけるユーザの日常的な活動を励ま[3] は，人間と不完全なロボットやシステムとの間に調和的すために，仮想的なエージェントを検討した．

な共生関係を作り出すことを目的として導入された．脆弱

エージェントの外見については，デフォルメキャラクター

表現を模倣することで自己の状態をユーザに示し，それにの特徴である表情や体の動きの可愛らしさを活かした．まよって共感を呼び起こす．さらに，その脆弱表現が，ユーザ

た，システムがエラーを起こしていないと推測される場合，の信頼性にプラスの影響を与えるという報告もある [4]．

Wong-Baker FACES Pain Rating Scale[6] を用いて，図 1

これらの知見を元に，本研究ではシステムのエラーは避に示したエージェントの基本表現を提示した．

けられないという前提のもとで，利用者がエラーに寛容になるようにすることで途中の離脱を回避する手法の開発に取り組んでいる．本稿では 2 章で提案する擬人化と脆弱性の表現方法について説明し，3 章で行動変容向けの提案表現方法を導入した実験システムについて説明する．4 章で不図1具合があるシステムにおける提案手法を評価し，5 章ではそ擬人化エージェントの基本表現

れを踏まえて考察する．そして 6 章では，提案手法の問題

擬人化エージェントは，エラーがあると推定されるとき，点を元に，システムの計測や判定に対する「システムの確信

ユーザの共感を呼び起こすために脆弱な感情を用いる．シ度」を定量化し，システムに対する信頼性の低下を防止する

ステムのエラーの大きさに対応するために Marartelaro によって提案された 2 段階の脆弱表現 [4] を採用し，図 2 のよ
うに弱い脆弱表現と強い脆弱表現を使い分ける．

A study on anthropomorphism to foster tolerance for distrust
due to error in behavior change systems
Yiduan HU†, Airi TSUJI‡, Kaori FUJINAMI†‡†Department of Bio-Functions and Systems Science, Graduate School of Bio-Applications and Systems Engineering,Tokyo University of Agriculture and Technology‡Division of Advanced Information Technology and Computer Science, Institute of Engineering, Tokyo University ofAgriculture and Technology

図2

93

擬人化エージェントの脆弱表現

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

3. 実験システム
3.1. システム概要
プラスチックごみの過剰投棄による環境破壊という社会的課題を行動変容によって解決することを目的とし，本実

図5

験はゴミ捨て行動を対象としている．システムは，行動変容

前日の木の状態

基本表現では，行動変容の追加コンテンツとして擬人化

コンテンツと，システムの誤動作に対するの寛容性醸成コ

エージェントを採用している．表情は図 1 で例示するようンテンツで構成される．ゴミ検出部で検出されたゴミの量に，その日の廃棄ゴミ量が目標値以下であることを「とてもを，木とエージェントの状態に関連付けてユーザにフィー嬉しい」「嬉しい」「無表情」の 3 段階と，目目標を超えてドバックすることで，ゴミ削減行動を長期的に動機づける．

しまったことを悲しむ様子を表す 3 段階がある．このため，

図 3 のシステムフローに従い，以下で各部を説明する.

ユーザはゴミの量をより具体的に認識することができる．

3.4. 寛容性醸成コンテンツ
ユーザのシステムの誤動作に対する寛容性を醸成するため，ゴミ検出に対するエラーがある場合に，基本表現に代わり図 2 に示す脆弱表現を用いる．3.2 節で述べたように意図的に埋め込み誤動作を発生させ，それを弱い脆弱表現と強図3

実験システムフロー

い脆弱表現で提示する．

3.2. ゴミ検出部
ゴミ検出部として，捨てられたプラゴミから重量検出を行

4. 評価実験と結果

い行動変容コンテンツとエージェントの振る舞いに反映す4.1. 実験概要

る．ここで高精度な計測が可能な重量に着目し，計測結果

行動変容システムにエージェントとその脆弱表現が及ぼに意図的に誤差を埋め込むことで誤動作パターンを生成し，す影響を明らかにするための印象評価実験を実施した. 日常

エージェントに対する寛容性醸成評価に使用する．誤動作

空間内における行動を対象とするため，20 代の大学生およパターンをゴミの量における増加エラー（ゴミの量を多くび大学院生 9 名を被験者として研究室内のゴミ箱の代わり誤る）と減少エラー（ゴミの量を少なく誤る）に分け，それに設置した実験システムを利用させる．実験システムを用

ぞれをさらに重大なエラーと軽微なエラーに分けた．詳細

いて，条件 1）エージェント無し・誤動作無し，条件 2）エー

な設定については，表 1 に示す．

ジェント無し・誤動作有り，条件 3）エージェント有り・誤表1

誤動作パターン

軽微なエラー

重大なエラー

増加エラー

重さの 200%

重さの 500%

減少エラー

重さの 50%

重さの 20%

動作無し，条件 4）エージェント有り・誤動作有りの 4 条件
を 10 日づつ合計 40 日間実施した. 各実験条件で使用するコンテンツと実験システムを図 6 に示す．システムの誤動作パターンについては，実験条件 2 と 4 の誤動作有り条件で3.3. 行動変容コンテンツ

は，各時間内にエラーなし，軽微なエラー，重大なエラーの行動変容コンテンツは，木の成長状態の変化として設計さ順に誤動作が起きるよう設計した．この場合，エラーなし，れたものと，エラーがない時に擬人化エージェントの表情

増加エラーと減少エラーパターンが異なる実験日に実行さを変化させることで，より効果的な行動変容を促すようにれた．

設計されたものの 2 種類で構成されている．日中のゴミの重さによって図 4 に示すように木の成長状態が変化し，1 日
経つと前日の状況として図 5 に示す木の状態に反映される．
システムは，その日のゴミの量に対して，最大限に茂っている状態から完全に枯れている状態まで 5 段階で表示する．

図4

図6

当日の木の状態94

実験条件のコンテンツと実験シナリオ

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

評価項目は，システムの利用評価とエージェント追加前後

ントがいない時より少し使いにくかった」というコメントの信頼性の変化を検証することと，エージェントの表情状を確認した．また，エージェントの表現に関する「エージェ態に対してユーザが抱く印象と共感性を明らかにすること

ントは少量のゴミには反応しない」，「もう少しエージェンで構成される．異なるシステムにおけるユーザの利用体験

トの表情が変われば，関心を引くことができるかもしれなを比較するため，システムユーザビリティスケール (SUS)

いと思った」のようなコメントを得られた．

を評価に用いた．信頼性評価には信頼性スケール [7] を利用した．さらに，システムユーザビリティの結果を合わせて，

5. 考察

ユーザの信頼度とシステムに対する満足度の関係も評価し検証実験で得られた知見については，提案手法の不足にた．実験条件 3 と 4 において，エージェントに抱く印象評

ついて２つの観点からまとめる．

価に GodSpeed[8] を用い，多次元共感性尺度 (MES)[9] から他者志向的反応に関するものを共感性の調査として，アン

5.1. 情報提示の認知負荷

ケートを実施した．さらに，各実験条件の終わりに，参加者擬人化されたエージェントはより高いレベルの信頼を得にインタビューを行い，実験中の使用感や意見を調査した．

られなかったという実験結果に対してインタビュー結果か
ら参加者は，エージェントが重さをフィードバックするこ

4.2. 実験結果とで，情報を理解する難易度が上がると感じていたことが4 つの実験条件において，10 日間に 1 日の目標通りに行
動した期間は，それぞれ条件 1 が 7 日，2 が 4 日，3 が 8 日，
4 が 8 日であった．これは，参加者がエラーのないシステム

明らかとなった．この理由として，木の状態とエージェン
トの状態が同じ情報を伝えるのに用いられ，冗長であったことが考えられる．また，他の研究でも複数の情報フィーを使用した場合，多くの日数，適切な廃棄処理を行ったこと

ドバックの対象が重なることは，ユーザの認知負荷につなを示している．誤動作ありの実験条件 2 と 4 の比較結果かがる可能性があることが示唆されている [10]．このように，ら，擬人化とその脆弱な表現が行動改善を促す可能性があ

異なる要素に対して異なる種類の情報を提示し，擬人化されることが示された．図 7 に示す SUS スコアの結果から，シたエージェントが情報のフィードバックのメディアとしてステムの使いやすさに対する被験者の評価はエラーのないではなく，社会的な役割としてのみユーザと相互作用するの方がエラーのあるシステムよりも高い．しかし，提案手法

ことは，ユーザが情報を理解するのに役立つ可能性がある．

を用いることで，システムの使いやすさが向上するという結果は得られなかった．また，図 8 に示す信頼スコアのの5.2. エージェントの表現力

多重比較の結果，エージェントを用いない条件 1 と 2 の比エージェントの感情表現は，先行研究で提案された感情

較では，エラーがユーザのシステムに対する信頼度を低下

尺度 [4, 6] に沿って設計した．しかし，インタビューの調査させることが確認された．条件 1 と 3 に有意差が存在する

結果によると，参加者は，エージェントがより豊かな表情

ことから，本デザインの擬人化エージェントは，エラーのなを持つことで，ユーザの現在の行動に合わせて適切に反応いシステムに対するユーザの信頼度を向上させるものではし，自然なインタラクションが生まれることを期待していなかったが，条件 2 と 4 にわずかな差が存在することから，た．豊かな表情を持たせて行動に応じた反応が行われるこ擬人化エージェントとその脆弱な表現は，システムエラーとで，ユーザはエージェントとのコミュニケーションがよによる信頼度低下を改善する可能性があると考えられる．

り深化し，よりリアルで満足度の高い体験を得ることができると考えられる．これらの知見に基づいて，今後は，特に擬人化されたキャラクターの表情をより豊かにし，表情やボディランゲージを充実させ，ユーザの現在の行動とのイ
ンタラクションを増やす必要があることが示唆された．

図7

SUS スコア

図8

信頼スコア

6. 今後の方針

GodSpeed アンケートの評価結果から脆弱表現の有無はユーザが擬人化エージェントに抱く印象に影響しないこと

検証実験は，意図的に制御条件下で行った．実用に即しが確認された．しかし，擬人化エージェントを対象としたたルールでのシステム運用ではエラーが発生し，実際のシMES の結果，脆弱表現を持つエージェントがより高い共感

ステムとは異なる．また，WoZ(Wizard-of-Oz) 法を用いる度を獲得した結果が確認された．インタビュー調査においことで，特定のシナリオを模倣する際，本物と異なる場合がて，情報の提示に関して「エラーがあった時とゴミが多かっあるため，ユーザーのリアクションや知見は，実際のシステ

た時の表情を区別するのが少し難しかったから，エージェ

ムでは発生しない問題や状況に基づいている可能性がある95

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

たエージェントの表現力不足に対処するため，ユーザの信[11]．そのため，実際にゴミの種類を検知するシステムを開発し，その結果を擬人化されたシステムに反映させること

頼度が低下すると，エージェントは脆弱性とは異なる感情

で，実利用での評価につなげる必要がある．実際のシステ状態を表現し，ユーザの信頼値を回復させるために，ユーザ

ムでユーザの信頼度の変化をリアルタイムに観察し，エーとのインタラクションや親近感を増加させる．図 9 に示す

ジェントの表現力を向上させる取り組みにより，擬人化表

ように，信頼度判定の結果が低下した場合，エージェントは現技術と脆弱性表現技術の組み合わせによって，ユーザの元の基本的な表情や脆弱な表情の代わりに，追加の動作や信頼度が維持され，長期的に利用されるシステムになる可

感情表現を表示する．なお本システムの利用シナリオは公能性がある．今回の検討結果を踏まえ，実際に利用可能な共空間であるため，利用者の個人情報の侵害を低減する必ゴミ種別認識システムを開発し，ユーザの信頼度を観測す

要がある．従って，利用者の信頼度の観測手法としては，利る機能を追加することで，既存の問題点を解決する．詳細

用者の位置情報，すなわち，本システム周辺における利用者

は以下で述べる．

の滞在時間を判定内容とする予定である．

6.1. ゴミ種別認識システムの実装

7. おわりに

提案手法の実使用における有効性を検証するために，まず本研究では，擬人化機能に対するアプローチを組み合わ

現実の行動変容システムを開発する必要がある．そこで，図せた不具合のある行動変容システムとの長期的なインタラ

9 に示すような画像認識に確信度推定を追加したゴミ種別
認識システムを開発する．軽量かつ効率的な MobileNetV2モデルと TensorFlow などのフレームワークを使用して，ゴミの分類に適した TrashNet データセットで事前学習させ，Raspberry Pi 上でゴミの種類をリアルタイムな検知を

クションを通じて，擬人化システムの脆弱な表現がユーザの信頼や共感性に与える影響を調査した．誤動作を組み込
んだゴミ箱システムとの長期的なインタラクションにより，擬人化システムの脆弱表現がユーザの信頼や共感性に与える影響を調査し，検証実験の結果により，提案アプローチが行う．このシステムを用いた検証実験としては，ユーザの有効であることが示された．情報の冗長な提示やエージェ

ゴミ分別行動を行動改善目標とし，捨てたゴミの種類を判ントの表現力不足などの課題も明らかになった．

定する．実験システムと同様に，木の成長状態をフィード

今後の研究では，擬人化手法の改良によって，検証実験でバック内容として利用し，利用者のゴミ分別行動変容への生じた問題点を解決し，提案手法の実利用における有効性

動機付けを行う．

を検証することに取り組む．さらに，ゴミ問題に限らず汎用的な場面での有効性についても検討する．日常空間におけるオブジェクトの擬人化が果たす役割を実験的に調べる
ことで，長期的な条件下で信頼関係の構築に与える影響や効果を検証することが期待される．

参考文献
図9

[1] Kulms, P. et al.: More human-likeness, more trust? The effect of anthropomorphism on self-reported and behavioral trustin continued and interdependent human-agent cooperation, Proc.
of MUC’19, pp. 31–42 (2019).
[2] Dehn, D. et al.: The impact of animated interface agents: a review
of empirical research, J. Hum. Comput. Stud., pp. 1–22 (2000).
[3] Okada, M.: Weak robots, Proc. of JSAP, p. 220409 (2022).
[4] Martelaro, N. et al.: Tell me more designing HRI to encourage
more trust, disclosure, and companionship, Proc. of HRI ’16, pp.
181–188 (2016).
[5] Li, J.: The beneﬁt of being physically present: A survey of experimental works comparing copresent robots, telepresent robots andvirtual agents, Proc. of IJHCS, Vol. 77, pp. 23–37 (2015).
[6] Wong, D. et al.: Pain in children: comparison of assessment scales,
Pediatr Nurs, Vol. 14, No. 1, pp. 9–17 (1988).
[7] Madsen, M. et al.: Measuring human-computer trust, Proc. of
ACIS, Vol. 53, pp. 6–8 (2000).
[8] Nomura, T.: Humans’ Subjective Evaluation in Human-AgentInteraction (HAI)(<Special Issue>Benchmarks in AI Research:Standard Problems, Data Sets, Evaluation Methods), Proc. of
JSAI,31(2), pp. 224–229 (2016).
[9] Suzuki, Y. et al.: Development of the Multidimensional Empathy
Scale, Proc. of Japanese J. Educ. Psychol., pp. 487–497 (2008).
[10] Osawa, H. et al.: Using attachable humanoid parts for realizing
imaginary intention and body image, Proc. of Int. J. Soc. Robot.,
Vol. 1, No. 1, pp. 109–123 (2009).
[11] Syrdal, D. et al.: Views from within a narrative: Evaluating longterm human–robot interaction in a naturalistic environment using
open-ended scenarios, Cognitive computation, pp. 741–759 (2014).

システム概要5.1 節で述べた情報提示の認知負荷の問題に対して，今後はユーザの分類行動の正誤は木の状態を用いてフィード
バックし，ゴミ認識の確信度はエージェントの感情状態を用いてシステム自身の「確信度」として表現する．システムの確信度が低い場合，すなわちゴミ種別の認識精度が高くない場合，エージェントはユーザから寛容さを得るために脆弱表現を提示する．しかし，システムが高い確信を持ったときに，エージェントの基本表現をどのようにフィード
バックすべきかは，検討中である．

6.2. ユーザの信頼度観測システムに対するユーザの信頼度をリアルタイムに把握するため，信頼度測定機能を追加する．また，5.2 節で示し

96

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

衝動買いを抑止するシステムの検討
樋口朋香 †1
慶應義塾大学柄澤匠 †1慶應義塾大学

浜中智己 †1
慶應義塾大学

佐々木航 †1
慶應義塾大学中澤仁 †1慶應義塾大学大越匡 †1慶應義塾大学1. 概要

体的にどの商品を買うかまだ決まっていない，という購買

衝動買いは, 買い物において事前の計画をせず, その場の行動を行う人が増加しているという結果がある．また，オ

衝動で商品を購入してしまう行動であり, 購入後に公開するンラインで商品が購入可能であるということは，どのようケースが多いことから, 消費者の間で衝動購買の抑制に関すな環境・タイミングでも衝動買いが出来てしまう．

る意向があることが多い. 一方で, その中には衝動買いを抑2.2. 繰り返す衝動買い

止することに難航する人々や，買い物依存症の患者も見られる. この課題を解決するため，Google が提唱する「パル消費者はしばしば衝動買いの経験を「不合理」であり，ス消費」理論の 6 つの衝動買いセンサーを基に，オンライ「やってはいけないことをしているような気がする」と後悔

ンショッピング環境での独自の衝動買い抑止アプローチをする [2] にも拘らず，朝日大学マーケティング研究所による提案する. 本研究では，オンラインショッピングサイトにおと，10 代 60 代の女性 665 人に対して行われたアンケート

ける衝動買いの抑止に焦点を当て, Amazon.com， Inc. が調査で，「衝動買いした物で、使わない物が多くあるか」と提供するオンライン販売プラットフォームを実験の対象という問いに対して，約 50% があると回答している. さらに,し，６つの衝動買いセンサー毎のアプローチが，どの程度効あると回答した人の中で，後悔しても衝動買いを繰り返し果的かを評価する. この過程で得られたデータをもとに，機てしまう人は約 60% いる事が明らかになっている [3].

械学習モデルを構築し，衝動買いを引き起こす可能性のあ

2.3. 買い物依存症

るタイミングや環境条件を推定する. 本研究の最終目的は，
最も有効なアプローチを特定し，機械学習を用いて衝動買

近年では，衝動買いが社会問題であるという見方 [4] もあ

い抑止に有益な環境条件やタイミングを推定する予測モデ

り，さらにはストレス解消の為に購買行動を行い，この購ルを実装する事である. これにより，オンラインショッピン

買行動がエスカレートしてしまう買い物依存症という依存

グの利用者がより賢明な意思決定を行えるようなフレーム症が存在する. この買い物依存症には “異常”や “病的”とみワークを提供することが期待出来る.

なせる程度にまで過剰に買い物という行動にはまる症状が見られ，借金をしてまで買い物をしたいという衝動を抑えられないという事例が多発し, 精神科での治療が必要になる

2. 背景

ケースもある [5].

2.1. 現代におけるオンライン購買
Google の調査 [1] によると，近年のオンライン購買傾向

3. 先行研究として，買う瞬間まで知らなかった商品を買う・暇つぶしにスマホを眺めている時に，偶然知った商品をその場で買う

3.1. 何が衝動買いを催促させるのかことに躊躇しない・ショッピングサイトを訪れた時点で, 具

Huang Xiang らによる, オンラインの衝動買いの決定要因を調査した研究 [6] では，EC サイトの使いやすさと衝動買い傾向に正の相関があり，さらに EC サイト上の情報量

Manuscript Format for Kickoﬀ Symposium of IPSJ Behavior
Transformation by IoT (BTI)
†1
†1
†1
†1
†1
†1

が多いと相関の媒介になるということがわかっている．また，Salman Kimiagari らによる, オンライン衝動買いにおTOMOKA HIGUCHI, Keio University
TAKUMI KARASAWA, Keio University
HAMANAKA SATOKI, Keio University
WATARU SASAKI, Keio University
JIN NAKAZAWA, Keio University
TADASHI OKOSHI, Keio University

ける内的刺激と外的刺激の関係における認知的反応と感情的反応の役割について調査した研究 [7] では，操作性・価格
属性・信頼傾向・自信がオンライン衝動買いの直接的な予測

97

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

5. 提案手法

因子になり，ポジティブな影響よりもネガティブな影響が衝動買いをより誘発させるということがわかっている．

Amazon.com Inc. が提供するオンライン販売プラット
フォームである Amazon ショッピングサイトにて，購入ボ

3.2. 衝動買いの特徴傾向

タンを押した際，Google が提唱する 6 つの購入センサーの増田理来らによる, EC サイトでの非計画購買と消費価値

うち，どれに当てはまる購入なのかを選択させる. 選択され観との関連性に関する考察を行った論文 [8] では，衝動買い

た購入センサーに応じて，購入を阻害させる問いかけを行

における特徴として，以下を挙げている．

う. センサー毎に問いかける質問を以下に示す.

• 値段よりも品質や持続可能性を重視する人• 機能性よりもデザインや個性を重視する人• 女性• トレンドに敏感な人• 実店舗とオンラインショップでの衝動買い傾向の差は• Safety -「販売元の評価は把握できていますか?」• For me -「この商品は今のあなたにピッタリのものですか?」• Cost save -「この商品は本当にいつもよりもお得ですか?」• Follow -「この商品は本当にあなたに必要なものですか?」• Adventure -「この商品を買って後悔しないですか?」• Power save -「この商品はここで買う必要がありますか?」ない
このことから，衝動買いは，品質・持続可能性・デザインなどを重視した購買行動によくみられ，実店舗かオンライン
ショップかという選択は，衝動買いに直接影響しないことがわかる，

これらの問いかけによって，購入センサーを阻害し，衝動買

3.3. 6 つの衝動買いセンサー

いを阻止する.

Google が行った衝動買いの分析 [9] では，衝動買いのきっ図1かけとなる要因を以下の６つにカテゴライズした．

購入センサーの選択• Safety - 販売元が信用できる・信憑性の高いレビューが多い• For me - 自分に最適化された物・自分にパーソナライ
ズされたもの• Cost save - セール中・最安値• Follow - SNS で話題・評判が良い• Adventure - 興味をそそられる・チャレンジ• Power save - 手軽に買える・買う手間を省ける
これらの 6 つのセンサーは、買い物という行動に反応す
る根源的なセンサーであり、誰しもが持っているもので，

図2

ヒューリスティックスな感覚であるため、一貫性がない。
また，もっとも反応しやすいセンサーは、「Safety」と「Forme」で，その次に「Cost save」であると分析した．

4. 課題
衝動買いの原因は，購買行動と本来の目標が一致していないのが原因であるが，この，問題の本質的課題は，衝動買いが出来てしまう環境をどのように抑止するかである．さらに，衝動買いを催促する先行研究は溢れているものの，抑止を検証した研究はない．これらのことから, 衝動買いを抑止することは買い物依存症や消費者の Well-being の観点から有用である.

98「安全性」選択時の問いかけ

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

図3

問いかけで cancel を選択した場合• Adventure– 購入商品のレビュー数– 発売日• Power save
– 送料分析から得られた結果・考察から，最も衝動買い抑止につながるアプローチを用いて，実用的なシステムの実装を行う．
謝辞 本研究成果は、国立研究開発法人情報通信研究機構の委託研究（JPJ012368C05401）により得られたものです。

6. 評価

参考文献

先述した提案手法で実験を行い，購入直前の衝動買い阻[1] 小 林 伸 一 郎.

デ ー タ か ら 見 え た「 パ ル ス 型 」

止の問いかけにより，どの購入センサーが一番衝動買いを

消 費 行 動 ―― 瞬 間 的 な 購 買 行 動 が 増 え て い

阻止しやすいのかを検証する. また本実験では，購入と同時

る：買 い た く な る を 引 き 出 す た め に：パ ル スに，販売元の取引数，販売元の評価の星数，さくらチェッ

消 費 を 捉 え る ヒ ン ト（2）.

https:\slash\slashwww.thinkwithgoogle.com\slashintl\
slashja-jp\slashmarketing-strategies\
slashapp-and-mobile\slashshoppersurvey2019-2/ (参照 2022/11/9).
[2] Jamie L Grigsby, Robert D Jewell, and Colin Campbell. Have your cake and eat it too: how invoking
post-purchase hyperopia mitigates impulse purchaseregret. Marketing Letters, 32(1):75–89, 2021.
[3] 朝 日 大 学 マ ー ケ テ ィ ン グ 研 究 所.
衝
動 買 い に 関 す る マ ー ケ テ ィ ン グ デ ー タ.
http:\slash\slashmarketing.asahi-u.ac.
jp\slashwp-content\slashuploads\slash2020\
slash02\slash0307.pdf (参照 2021/11/19).
[4] Taku Togawa, Hiroaki Ishii, Naoto Onzo, and Rajat
Roy. Eﬀects of consumers construal levels on postimpulse purchase emotions. Marketing Intelligence& Planning, 2019.
[5] 碇朋子 et al. 「買い物依存症」における要因とその本質に関する一考察. 明星大学経済学研究紀要, 50(1):38–
44, 2018.
[6] Huang Xiang, Ka Yin Chau, Wasim Iqbal, Muhammad Irfan, and Vishal Dagar. Determinants of social
commerce usage and online impulse purchase: implications for business and digital revolution. Frontiersin Psychology, 13, 2022.
[7] Salman Kimiagari and Neda Shariﬁ Asadi Malafe.
The role of cognitive and aﬀective responses in therelationship between internal and external stimuli on
online impulse buying behavior. Journal of Retailingand Consumer Services, 61:102567, 2021.

カーによるレビューのさくら割合, 商品詳細ページ滞在時
間, 商品詳細ページの Webview の高さ, Keepa[10] による購入商品の常時価格からの価格差, 購入商品の平均相場からの価格差, Google Trend の数値, 購入商品の評価の星数, 購
入商品のレビュー数, 発売日, 送料の内, 可能な限りのデータを取得し，機械学習モデルを構築することで，衝動買いを引き起こす可能性のあるタイミングや環境条件を推定する.

7. 今後の展望
今後の展望としては，12 月中旬から 1 ヶ月間実験を行い，収集したデータから分析を行う．具体的には，購入時に選択された購入センサーに基づいて，最終的に購入に至ったか否かと，以下の項目で対応しているデータの相関を調査する．

• Safety– 販売元の取引数– 販売元の星数– サクラちぇっかーのデータ• For me
– 商品詳細ページ滞在時間– 商品詳細ページの Webview の高さ– サクラちぇっかーのデータ• Cost save
– Keepa による購入商品の常時価格からの価格差– 平均相場からの価格差• Follow– Google Trend の数値– 購入商品の評価の星数– 購入商品のレビュー数

99

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）[8] 増田理来 and 白井康之. Ec サイトでの非計画購買と消費価値観との関連性に関する考察. In 経営情報学会
全国研究発表大会要旨集 2019 年春季全国研究発表大会, pages 97–100. 一般社団法人 経営情報学会, 2019.
[9] 小林 伸一郎. 消費者が「ピンとくる」6 つの直感セン
サー：買いたくなるを引き出すために：パルス消費を捉えるヒント（3）. https://www.thinkwithgoogle.

com/intl/ja-jp/marketing-strategies/
app-and-mobile/shoppersurvey2019-3/(参照 2022/11/9).
[10] keepa 公 式 サ イ ト.
https://keepa.com (参 照2023/11/20).

100

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

要介護者と複数介護者をつなぐ

IoT 型サプパットのセンサ実験及び評価
中谷結香 †1
東京電機大学岩井将行 †2
東京電機大学

1. はじめに単体へのサポートだけではなく，家族全体や介護者全体で近年，日本では急速に高齢化が進み，高齢者介護におけ協力し合う意識を生むことができるようなアプローチが必る介護者の負担が問題となってきている．また，高齢者に要である．特に，様々な介護に関する通知を個人に対しておける尿失禁の頻度は極めて高く，高齢者尿失禁ガイドラ

のみ送信するのではなく，複数間でリアルタイムに状況共

イン [1] によると，在宅高齢者の 10 ％，介護施設などに入有を行うことが肝要である．

居している高齢者の 50 ％以上に尿失禁が見られている．尿失禁検知

失禁は直接生命に関わることはないが，生活の質（QoL）を脅かす疾患であり，精神的な苦痛や日常生活での活動性低高齢者介護における IoT の活用例に関して，尿失禁を検下をもたらすとされている．IoT を使用した介護サポート

知することのできる製品はいくつか存在する．トリプル・ダ

は，センサやデバイスを介して介護者と要介護者を結びつ

ブリュー・ジャパン株式会社の DFree[3] は下腹部に直接装け，役立つ情報を提供することや，要介護者の情報のモニ

着し，超音波によって事前に膀胱の尿の溜まり具合を検知

タリングや介護の負担軽減が可能となる．そこで，我々はして排尿のタイミングを通知することが可能である．松永「各センサを用いた要介護者にとって意図せず起こる尿失禁

ら [4] は，専用の尿取りパットを作成し，内蔵された導電性の検知及び複数介護者への通知システム」を提案する．本繊維束を用いて尿失禁を検知するシステムを開発している．

研究では熱電対センサ，湿度センサ，気体センサの比較を

また，朝日産業株式会社の介護用おむつセンサー [5] は，お行い，センサを組み込んだ装置を装着させ，そのデータをむつ内の温湿度の変化によって尿失禁を検知することが可

Node-RED を介して収集することで失禁時のデータを記録

能である．本研究では上記研究を参考に，皮膚に直接装着するとともに，複数の介護者への通知を可能とすることですることによる違和感を軽減し，より付け替えが簡単にな

負担の軽減を図る．本稿では各センサの比較実験の詳細をるよう，熱電対センサ，湿度センサ，気体センサの 3 つのセ記載するとともに，介護者への通知システムの提案及び有ンサの比較を行い，最適なセンサの検討を行う．

用性や手法についての検討を行う．
自宅介護における介護者のサポート
山下ら [6] は，在宅介護における家族介護者のストレス軽2. 関連研究

減のためにみまもメイトというシステムを開発した．この

自宅介護者の負担システムを活用し，介護状況を介護者が記入し共有するこ

自宅での高齢者介護において，介護する家族の現状におとによって，他の介護者の記録を見ることができるようにける課題は多くある。森らの文献検討によると [2]，介護になり精神的サポートを得るとの結果が示された．また、共有

おいて家族関係の悪化につながることや，精神的な辛さや機能が家族間のコミュニケーションを促進する役割も持つ

きつさのような自覚を持つことが明らかとなっている．まことが報告されている．しかし，これらは介護後の記録を共た，介護においての問題には日本特有のものが存在すると有するため，即時に負担を軽減するサポートをすることはされており，長男に介護の負担が集中することや，日本にお不可能である．そこで，本稿では状況の共有を Node-RED

ける主介護者の 7 割が女性であるなど，介護負担の偏りもを介して 1 対多の通信を実装することによって，リアルタ問題となっている．これらの問題から，要介護者や介護者

イムでの負担軽減や意識付けを可能とすることを目指す．

Sensor Experimentation and Evaluation of IoT-Based Support
System Connecting Care Recipients and Multiple Caregivers†1†2

YUIKA NAKATANI, Denki University
MASAYUKI IWAI, Denki University

101情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
表1

Table 1

使用センサ

Utilized Sensors

使用センサ

詳細

ENV Pro Unit(BME688)

湿度センサ
気体センサ

Kmeter Unit(MAX31855)

熱電対センサ

図2

Figure 2

通知端末

Notiﬁcation Device

いる．

4. 各センサの検知実験
初めに，熱電対センサ・湿度センサ・気体センサそれぞれ
図1

Figure 1の尿失禁検知の精度を調べ，実装するセンサについての検システム構成図

討を行う．本研究では表 1 のセンサそれぞれに対して，尿System Conﬁguration Diagram

失禁時の検知精度の実験を行った．実験には，紙おむつ*1 ・
湯たんぽ・温度計・灯油ホース・タオル・バンドを使用した．

3. 提案システム

尿失禁の状況を擬似的に再現するために，湯たんぽに 38 度

3.1. システム構成のお湯を入れて紙おむつを履かせ，内部に灯油ホースを挟開発するシステムの構成図を図 1 に示す．本システム

み込み，（図 3）紙おむつの外部にそれぞれのセンサを設置

は，尿失禁を検知するセンサ部分と介護者へと通知する

した後にタオルを被せバンドで固定した．（図 4）灯油ホー

通知デバイス部分とで構成されている．センサ部分で得らスから流し込む擬似尿は，一般的な１回の排尿を再現するれたデータを Node-RED へと MQTT を使用して送信し，ために 37 度の 100ml のお湯を用意し，食紅で色をつけるこ

Node-RED 上でデータの処理を行う．センサデータの変化を検知した場合に，M5StickCPlus で作成した通知デバイスの介護者端末 A と介護者端末 B に対してデータを送信する
ことに加えて，LINE Notify を利用して，複数介護者の参加する LINE グループに対してもデータの送信を行う．また，各デバイスのボタンの押下情報も Node-RED 上で処理され，必要に応じた通知が各デバイスと LINE グループ上に反映される．センサデータは time stamp とともに常時
CSV ファイルに保存され，第三者が要介護者の状態をデーとで量を視覚的にも確認できるようにした．

ことから，尿失禁を検知することは可能であると考えられタを分析することも可能とする．

る．しかし，尿がかかる位置や，少しずつ排尿された場合に4.1. K-meter の熱電対センサ検知実験
K-meter の検知実験において，先端部分に防水加工を施し，紙おむつの下部に固定して実験を行った．（図 5）擬似尿を流し込んだ際のセンサの温度変化の様子を記録し，同じ環境下で 3 回行った際のグラフを図 7 に示す．
擬似尿を流し込んだ瞬間から温度が約 4 度上昇している

紙おむつの外側の温度が下がってしまうことにより，うま3.2. 介護者への通知部分の実装

く温度の上昇を検知できないことが懸念される．

介護者端末部分は図 2 のようになっている．通知デバイ

4.2. ENV-Pro の湿度センサ検知実験

スにバンドを装着することによって，腕部分に装着することを可能にしている．また，vibrationHAT を装着すること

ENV-Pro の検知実験において，センサの装着部分を市販

により，振動によって介護者への通知を行うことを可能とのプラケースを加工してカバーを作成し，紙おむつの下部する．通知デバイスのボタンは，尿失禁検知時・紙おむつ*1

交換対応時・紙おむつ交換完了時の 3 つの状況に対応してhttps://kao-direct.kao.co.jp/shopdetail/000000001707/
b603200/page1/recommend/102

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

図3

実験装置の内側Figure 3

図4

Inside

実験装置の外側Figure 4

Outside図8

Figure 8

図5

K-meter の装着

図6

Figure 5

Attach theK-meter

Figure 6

ENV-Pro の湿度センサグラフ
Humidity Sensor Graph of ENV-Pro

ENV-Pro の装着
Attach the
ENV-Pro図9

Figure 9

ENV-Pro の気体センサグラフ
Gas Sensor Graph of ENV-Pro

た結果のグラフを図 9 に示す．
図7

Figure 7

希釈したアンモニア水の入った容器の上部にセンサ部分

K-meter の熱電対センサグラフを固定した瞬間に気体センサの値が大きく下がっているこ

Temperature Graph of K-meterとから，アンモニア臭の検知は可能であると考えられる．しかし，実際の匂いが紙おむつの外側まで到達するまでの時に固定して実験を行った．（図 6）灯油ホースから擬似尿を間や紙おむつの消臭機能による臭いの軽減などにより，現流し込んだ際のセンサの値の外部部分・内部部分・2 つの値

在の装着方法では正確に検知することができないことが懸の差の変化の様子を記録し，同じ環境下で 3 回行った際の念される．

値の差のグラフを図 8 に示す．

上記の実験により，本稿での通知実験に使用するセンサ

擬似尿を流し込んだ瞬間から湿度が約 35% 上昇しているは湿度センサを優先する．

ことから，尿失禁を検知することは可能であると考えられる．加えて，湿度は温度に比べてなかなか下がりづらく，尿5. 通知部分の評価実験

失禁の検知には向いていると考られる．

実験方法

4.3. ENV-Pro の気体センサ検知実験

通知部分を評価するために，それぞれのシナリオの完了

ENV-Pro の気体センサ部分の検知実験において，市販のアンモニア水*2 を用いて実験を行った．アンモニア水は 200までの時間を比較した．シナリオ A は介護者 A のみが通知倍に希釈したものを用意し，水溶液の上部に気体センサをと介護者 B がそれぞれ通知デバイスを装着して介護を行っ配置した際の値の変化を記録した．同じ環境下で 3 回行った．また，各シナリオは次の条件で実行された．

*2

デバイスを装着して介護を行い，シナリオ B では介護者 A

http://www.taiyo-pharm.co.jp/anmonia.html

103情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
表2

各シナリオの実行結果

6. 今後の展望とまとめ

Execution Results for Each Scenario

Table 2回数

本稿では，尿失禁がもたらす QoL の低下と介護者 1 人

シナリオ A

シナリオ Bに負担が偏ることによる精神的な辛さや重荷の問題があ1

7:00(A)

1:59(A)

るという背景から，リアルタイムでの尿失禁検知及び複27:59(A)

3:53(A)

数への情報共有を目的としてシステムの検討を行った．

3

5:01(A)

3:55(A)4

5:00(A)

8:53(B)5

2:01(A)

1:32(B)

M5StickCPlus を活用し，センサの値を Node-RED を介して MQTT で通信して送ることにより，複数の通知デバイス
や LINE へのメッセージを送信を可能とした．このシステ

6

4:59(A)

4:47(B)

ムを活用し，介護の場面を想定して比較実験を行ったとこ

平均値

5:20

4:10

中央値

5:01

3:54

ろ，介護者のリアルタイムでの意思疎通や負担の分担が可能であることが示された．
今後の展望として，本稿では尿失禁検知部分に一番数値の変化が大きかった ENV-Pro の湿度センサを使用したが，• 介護者は今回の通知システムを使用する• 介護者はそれぞれ (2 分/3 分/5 分/10 分) と書かれたく

この検知方法では尿失禁は検知することができても便失禁の検知が難しいと考えられる．4.3 章において使用した気体じを引いて順番に並べその時間介護に向かえない

センサの値を，BME AI-Studio*3 を使用して機械学習を活• 介護に向かえない場合，ボタンを押下してもう片方の用することにより，より複雑な排泄状態を分類可能とする

介護者に向かって欲しい旨を伝えることが期待できる．また，評価実験において単純な時間の• くじとくじの間は 1 分あけ，自由時間とする• 1d23 分後に尿失禁するものとしてランダムに時間を決

短縮と介護の分担における肉体的な負担の軽減は可能であることを示すことができたが，精神的なサポートに関する

定し，決定時刻になったら尿失禁を検知させる

働きかけが少なかったため，通知送信部分のアルゴリズム• 尿失禁してから介護者が向かうまでの時間を計測するやデバイス部分の改善によって対応していく．

実験結果

参考文献

各シナリオを 6 回ずつ実行した結果を表 2 に示す．シナ

かる負担をうまく分散することができているといえる．ま[1] 平成 12 年度厚生科学研究費補助金（長寿科学総合研究事業）
事業高齢者尿失禁ガイドライン (2000).
[2] 森英里奈，上杉裕子: 在宅における家族介護者の現状と課題，日本保健医療行動科学会雑誌 = Journal of the Japan Academy
for Health Behavioral Science，Vol. 31, No. 1, pp. 57–63（オンライン），https://cir.nii.ac.jp/crid/1520009407540470528(2016).
[3] トリプル・ダブリュー・ジャパン株式会社 DFree - 排泄予測デバイス. Accessed on 2023-12-01.
[4] 松永美輝恵，井関智美，田内雅規: 感度の異なる排尿検知装置

た，各シナリオを実行した際の LINE グループのトーク画の試作と高齢者介護施設における臨床評価，岡山県立大学保健面を図 10 に示す．検知時の時間や状況がリアルタイムで記

福祉学部紀要= Bulletin of Faculty of Health and Welfare

録されていくため，介護者だけでなくグループに参加してScience, Okayama Prefectural University，Vol. 20, pp. 53–
62（オンライン），10.15009/00000534 (2014).
[5] 朝日産業株式会社介護用おむつセンサー. Accessed on 202312-01.
[6] 山下直美，葛岡英明，平田圭二，荒牧英治，工藤 喬，服部一樹: 家族介護者間の情報共有が家庭内コミュニケーションに及ぼす影響，情報処理学会インタラクション 2018 = IPSJinteraction 2018，（オンライン），https://www.interactionipsj.org/proceedings/2018/data/pdf/INT18006.pdf(2018).

リオ B のかかった時間の平均値がシナリオ A に比べて 1 分

10 秒短く，中央値も同様にシナリオ B の方が 1 分 7 秒短い
結果となっていることから，1 対 1 で検知部分を活用した場
合よりも 1 対多の通知を活用した場合の方が，検知から介護に向かうまでが短くなると考えられる．また，シナリオ

B においてそれぞれが介護に向かった回数は，介護者 A と介護者 B のどちらも 3 回となっていることから，1 人にかいる人物全員に自動的に状況を共有することが可能である．

(a) シナリオ A

図 10(b) シナリオ B

各シナリオにおける LINE のトーク画面

Figure 10*3LINE Chat Screens in Each Scenario

https://www.bosch-sensortec.com/software-tools/
software/bme688-software/104

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

水平方向の変動性からみた書き困難の定量的評価
林珠里†1・林欣誼†1・大森幹真†2
早稲田大学大学院人間科学研究科†1・早稲田大学人間科学学術院†2(2) 運動機能計測：撮影した動画を解析ソフトに同期させて、

1. はじめに数値データを求めた。その際に、先行研究[1]に準じて、書発達障がい児の多くは書字場面での困難さがあり、近年き手の手首および肘の水平方向への動きを標的とした。

は発達性協調運動障害(DCD)としても取り上げられている(3) 従属変数：①運筆課題の課題従事時間 ②運筆課題にお(平田, 2018)。しかし書き困難の評価については読みの副次

けるエラー数 ③標的部位の変動係数(Coefficient of Variation,

的な障害とみなされることが多く、定量的な評価が国内で標準偏差÷平均値で算出)を用意した。

はあまり行われていない。惠他 (2021)は、大人と子どもの

3. 結果

運筆時の筆圧やペンの傾きを計測することで、子どもの方が大人よりも水平方向への傾きが大きく、垂直方向への傾

MABC-2 の結果において、3 項目ともに DCD 児群よりもきが小さいことを報告した。また近年では運筆場面におけTD 児群の方が有意に高い標準得点を示していた。運動解析

る動作解析から書き困難を評価する研究も開始されているにおいて、課題従事時間を比較したところ、DCD 群の方で(e.g., Lopez & Vaivre-Douret,[1])。Lopez and Vaivre-Douret, [1]課題従事時間が短くなっていたことを示した。一方で、DCD

は、定型発達(TD)児と書き困難(HD)児を対象に、サイクロ

児群は TD 児群に比べてエラー数も著しく多くなっていた

イド図形の連続模写課題を行い、その場面での知覚・運動ことも示した。また運動解析において手首および肘の水平評価を行った。その結果、TD 児に比べて HD 児の方が書字方向への変動性は TD 児に比べて DCD 児の方がそれぞれ 2.2

速度の安定性が低いこと、書いている手の手首や肘、肩の倍、3.5 倍程度安定していないことが明らかになった。一方

上下動が多かったことを報告した。一方で、教育現場におで垂直方向の変動性は両群間での変動の差異は見られなか

いては教場から児童・生徒を観察する場合、書き手の上下った。

動よりも、水平方向への動きの方が書き困難を同定しやす

0.25

い可能性がある。そこで本研究では、DCD 児と TD 児を対● DCD児〇 TD児0.20

象に、運動の不器用さについて標準化検査および運動解析
変動係数(CV)から分析することにより、運筆場面での水平方向への変動性について比較・検討することとした。

2. 方法
2.1 参加者

0.15

0.10
0.05
0.00

発達障がい児 5 名と定型発達児 5 名が参加した。

Wrist

Elbow

Fig. 運筆場面における水平方向の変動係数

2.2 刺激と装置
運動機能を測定する標準化検査として、Movement

4. 考察

Assessment Battery for Children-second edition (MABC-2,
Henderson et al., 2007)を使用し、そのときの運筆課題の様子

先行研究(Lopez & Vaivre-Douret, [1])では標的部位の上下をビデオカメラで撮影した。MABC-2 は手先の器用さ、ボ動における TD 児と HD 児の差異を検討していたが、本研究ールを使った運動技能、バランス能力の 3 項目を 8 課題かの結果から、水平方向の変動性からも書き困難を検出できら測定する検査であった。また運動機能を解析するためにる可能性を示した。運動の不器用さに関する定量的評価を

運動解析ソフト(VisionPose Single3D, ネクストシステム,行うことで、判読性の面からの支援やペアレントトレーニ

30Hz)を使用した。

ングによる行動変容につながる有効性を示していく。

2.3 手続き参考文献(1) 標準化検査：運動機能を測定する標準化検査として[1] Lopez, C., & Vaivre-Douret, L. (2021). Influence of visual control on

MABC-2(Henderson et al., 2007)を行い、運筆場面課題の動画

the quality of graphic gesture in children with handwriting disorders.

を撮影した。

Scientific Reports, 11(1), 23537.
本研究は JSPS 科研費 (No. 22K13739)の助成を受けて行った。

†1 JURI HAYASHI, Graduate School of Human Sciences, Waseda University†1 LIN HSIN I, Graduate School of Human Sciences, Waseda University†2 MIKIMASA OMORI, Faculty of Human Sciences, Waseda University

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