芸術科学会論文誌 Vol. 10, No. 4, pp. 226-233

エンタテインメント AR アクアリウム
松尾健司

萩原将文

慶應義塾大学 理工学部

Entertainment AR Aquarium
Kenji Matsuo

Masafumi Hagiwara

Keio University{matsuo, hagiwara} ＠ soft.ics.keio.ac.jp
アブストラクト
本論文では、現実環境に情報を付加表示した拡張現実(AR:Augmented Reality)内で、エンタテインメ
ントを求めたアクアリウムのシミュレーションシステムを提案する。WEB カメラでリアルタイムに撮影された利用環境に、コンピュータグラフィックスで作成された魚等の 3D モデルを付加させた映像を、ディスプレイを通して映し出すことによりユーザがあたかも魚が身近にいるように感じられるようになっている。本論文では、エンタテインメントの要素として、「インタラクティブ性」と「コミュニケーション性」、「意外性」に着目してアプリケーションを実装している。「インタラクティブ性」に関しては、AR を用いる事で、リアルタイムに表示されるオブジェクトにユーザの操作を反映させている。
「コミュニケーション性」に関しては、ユーザどうしが魚を育成しあい、成長の過程を Twitter に書き込んで行く事で、ユーザ間の関わりができるようになっている。また、入力画像中の色情報より魚の選択が行われ、さらにユーザが発する音に応じて、虹が出現し「意外性」を表現している。評価実験により、「インタラクティブ性」、「コミュニケーション性」、「意外性」の点で、既存のアプリケーショ
ンよりも良い結果が得られた事が確認されている。

Abstract
This paper proposes an entertainment aquarium system using Augmented Reality (AR). In the proposedsystem, 3-dimensional CG fish are superimposed on the PC screen captured by Web camera. Fish are selectedaccording to the color information in the background image taken by the Web camera. The user can feel a senseof moving real fish. Three kinds of elements for entertainment are introduced: interactivity, communication, andunexpectedness. As for interactivity, the objects displayed in real time are reflected by user's operations using
AR. As for communication, users can cooperate to raise fish and can communicate with other users using
Twitter. Finally, as for unexpectedness, rainbow appears according to the sound the user utters. We carried out
evaluation experiments and obtained good results in terms of the three elements compared with the existing
similar application software.

226

芸術科学会論文誌 Vol. 10, No. 4, pp. 226-233

1. はじめに

2. 提案システム
2.1 システムの概要

近年、コンピュータグラフィックス技術の発展に伴い、アートやデザイン等の分野で、エンタテインメントを意識した作品

提案システムの使用には、PCの他にWEBカメラとマイクがあや、コンテンツに関しての研究が数多く行われている[1]~[6]。

ればよい。ユーザがマーカをWEBカメラに映すことでマーカ上

特に3Ｄの場合には、エンタテインメントの他にも、シミュレに魚が表示される。魚は26種類あり、WEBカメラから入力されーションや仮想空間共有によるコミュニケーション、空間認知た画像の色情報を利用して選択される。ユーザの手拍子から感能力の分析など、その研究分野は多岐にわたる[7]~[13]。

情の推定が行なわれ、「楽しい」と推定された場合は虹が表示

エンタテインメントの幅は広いが、その中心的存在としてコされ、魚も大きくなる。魚の成長の過程はTwitterに投稿され複ンピュータゲームがあげられる。ここでコンピュータゲームが数のユーザで観察することができる。

ユーザを夢中にする要因として、ユーザが操作できるという「イ「インタラクティブ性」、「コミュニケーション性」、「意ンタラクティブ性」、そしてさまざまな状況による「意外性」

外性」とシステムの内容は以下のように対応付けられている。

があると考えられる。また特に通信機能を有するオンラインゲ

インタラクティブ性・マーカの利用

コミュニケーション性・魚の成長と共有

・音の利用

ームや通信対戦ゲーム等[14]~[16]の場合には、ユーザ間での「コミュニケーション性」があげられると考えられる。
「インタラクティブ性」と「意外性」の高いツールの一つと・Twitterへの投稿
意外性

して、現実環境にコンピュータを用いて情報を付加表示する拡・色情報を用いた魚の選択

張現実(AR)がある。例えば2009年には、ARに関するコンテンツ

・音からの感情の推定が多数発表された[17]~[25]。 これらのARコンテンツは、面白・虹の表示さを目的としたもの、情報提供を主としたものの二つに分ける

提案システムの実装に関しては、マーカの認識等のARに関すことができる。前者は、純粋に視覚的な面白さを求めたものでる部分にはFLARToolKit[32]、3Dの描画にはPapervision 3Dあり、後者は、表示されるオブジェクトに対してその情報を提[33]が用いられている。

供するといったものである。

2.2 システムの流れの概要

インターネットを介したコミュニケーションツールが普及し提案システムは、大きく分けて3つのプロセスからなる。一てから約10年が経過している。その通過地点として、手軽で拘

つ目は「魚の表示」のプロセス、2つ目は「虹の表示」のプロ

束力のないTwitter [26]のような、不特定多数のユーザと希薄に

セス、3つ目は「感情の推定」のプロセスである。

つながる「ゆるいつながり」を持つようなコンテンツが求めら

2.2.1 魚の表示れるようになってきている。政治家から学生まで幅広い層に使魚の表示プロセスは、以下の５つのステップからなる。

われ、そのユーザ数は、2009年6月の時点で4400万人にも及んで

1: WEBカメラの起動により、現実環境の撮影が開始される。
2: ユーザがマーカをカメラに映し、認識させる。

いると言われている[27]。

3: マーカが認識された際の入力画像は保存され、その画像のアプリケーションのありかたに関してもここ数年で大きな変HSVの平均値が求められる。

化が生じている。クラウドコンピューティングなどの、インターネットをベースしたコンピュータの利用形態が一般的になり

4: 得られたHSVの平均値と、予め計算しておいた各魚のテクつつある[28]~[31]。これらWEBアプリケーションの利点の一つ

スチャのHSVの平均値とのユークリッド距離を求め、距離として、今までのスタンドアローンのアプリケーションとは異が最短の魚が選択される。

なり、WEBブラウザーを開くだけで利用でき、インストールの

5: サーバから選択された魚のデータが読み込まれ、魚の3D手間が必要無いということがあげられる。 WEBアプリケーシ

モデルと水槽の3Dモデルがマーカの位置に表示される。図ョンは、コンピュータの使用に慣れていない人でも簡単に利用

１に示すように現実環境と合成させた映像がディスプレイ

できることから、ユーザの獲得が容易である、コンピュータゲに表示される。

2.2.2 虹の表示

ームの世界でもWEBアプリケーションをベースとしたライトユーザ向けのオンラインゲームが増加している。

虹の表示プロセスは、以下の４つのステップからなる。
1: マーカが2つ以上認識される。

以上の事を踏まえ、本論文では、「インタラクティブ性」と

2: 各マーカ間の距離が計算され、最短となるものどうしがペ「意外性」のツールとしてARを取り入れ、「コミュニケーショ
ン性」のツールにはTwitterを取り入れたエンタテインメント

アとなる。

WEBアプリケーション、ARアクアリウムを提案する[42]。以降、

3: ペアとなったマーカ間の距離が虹の直径となる。

2.で提案システムの詳細な説明を行う。3.で評価実験について

4: マーカが端点となるように、虹が表示される。

述べ、4.を結論とする。

2.2.3 音からの感情の推定
音からの感情の推定に関しては、以下のように行われる。
1: ユーザはマイクに向かって、手を叩いて音を出す。
2: 入力された音から大きさとテンポが求められる。
227

芸術科学会論文誌 Vol. 10, No. 4, pp. 226-233

図３ 魚の3Dモデル

図１ 色情報を用いた魚の選択

図４ 魚のモデルのテクスチャ(コイ)

図２ 音からの感情の推定

図５ 魚のモデルの木構造

3: 得られた音の大きさとテンポから、「楽しい」と「興奮」、ある。
図６に回転角とその向きについて示す。回転角arg(x, y, z) は「無関心」の推定が行われる。
4:「楽しい」と判別された場合は、図２に示すように魚が成長

魚の動きを作るために必要なパラメータである。各パーツは接し虹が表示される。魚はその虹の周りを泳ぐ。「興奮」と続されている親側の座標を中心として回転する。フレーム毎に判別された場合は、魚は水槽の中に隠れる。「無関心」と各パーツは回転し、魚が止まっていても胴体は揺れ、ヒレも動判別された場合は、魚は水槽内を泳ぐ。

くようになっている。

2.3 表示オブジェクト

魚が泳ぎ回る際には、全パーツの親(base) 自身の座標が移動

提案システムでは、表示するオブジェクトとして、魚と水槽、する。前フレームと今のフレームとの座標の差から、回転角を虹の3Dモデルを使用している。以降これらについて詳しく説明

求め、親(base) のarg(y) を泳ぐ向きに回転し、全パーツを動くする。

方向に向ける。ここで、魚のz 軸方向への移動には回転は行わ

2.3.1 魚ない。
魚の回転する角度の計算式は以下で求まる。 i番フレームでの魚の座標を ( xi , yi , z i ) 、i+1番フレームでの魚の座標を提案システムでは図３に示すような、三次元モデリングソフ
トを用いて作成された魚の3D モデルを用いる。魚の自然な動(xi +1 , yi +1 , z i +1 ) とし、回転角をθとすると、

きとWEBでの表示の兼ね合いで、一匹あたりの総ポリゴン数は2000前後としている。3Dモデルの上から、図４に示すようなテθ = arctan

クスチャを貼付け、リアルな色を表現している。魚の種類につyi +1 − yixi +1 − xi

（1）

となる。

いては、26種類用意した。魚のモデルは、胴体、尾びれ、胸び

このように、
親の回転情報を子パーツに伝搬していくことで、れ(左)、胸びれ(右) に独立し、各パーツは関節によって繋がれ魚の3D モデルが各部位を動かしながら泳ぐことが可能になった木構造からなり、連動するようになっている。

ている。また、各パーツには可動域が定められており、パーツ

図５にパーツの木構造を示す。各パーツはそれぞれ回転角
arg(x, y, z) を持つ。この回転角arg(x, y, z) は、x 軸を中心としての回転角arg(x, y, z) の取りうる値はそれぞれ異なる。表１にパ回転する角度arg(x)、y 軸を中心として回転する角度arg(y)、ｚ

ーツの回転角（度）の制約条件について示す。

軸を中心として回転する角度arg(z) をまとめて表記したもので228

芸術科学会論文誌 Vol. 10, No. 4, pp. 226-233

図６ 回転角の向き
図７ 水槽の3Dモデル
表１ パーツの回転角の制約条件
arg(x)
min～maxarg(y)
min～max

arg(z)
min～max

胴体

-2～2

0

0

右胸びれ

0

-20～200

左胸びれ

0-20～200尾びれ

0-10～1002.3.2 水槽
水槽の3Dモデルは三次元モデリングソフトで作成したものを用いている。図７に水槽を示す。立方体の上部を空け、内部

図８ 水槽の表示には水をモチーフとしたテクスチャが貼付けられ、外部は緑の枠で囲まれている。水槽を表示する際に、クロマキー合成のよ
うに緑の枠と同じ色を透明にするフィルタがかけられている。
ディスプレイに出力される際には緑の枠は消え、図８に示すよ
うに奥行きのある埋め込み型の水槽にすることが可能となっている。
提案システムではAdobe のFlash のライブラリに含まれるColorMatrixFilterに以下の行列式 wを適用し、RGB(0, 255, 0) の色が表示されないようにしている。

⎡1 0
⎢0 1
w=⎢
⎢0 0
⎢
⎣1 − 10 0 0⎤
0 0 0⎥⎥
1 0 0⎥⎥
1 1 0⎦

図９ 虹の3Dモデル
マーカBの座標をbとすると、AB間の距離dは、（2）

d = a −b(3)で与えられる。
ここで ・ はユークリッドノルムを与える関数である。拡大率が1での虹の直径をDとし、虹の拡大率をSとする

2.3.3 虹と、

図９に虹の3Dモデルを示す。虹の3Dモデルは魚や水槽の3DS=モデルと同様に、三次元モデリングソフトを用いて作成したものであり、形状は円柱を中央から曲げて半円になっている[34]。
3Dモデルにはテクスチャが貼付けられ、虹の色を再現している。
また、テクスチャを半透明にすることで、魚が虹と衝突した際に、虹の中を透過するかのように見えるように工夫されている。
虹は複数のマーカが認識された上で、後で説明するように、音

d
D

(4)

と求めることができる。

2.4 魚の選択
表２に提案システムで用いられる26種類の魚の3Dモデルを示す。すでに説明したように、WEBカメラからの入力画像の色情報から表示する魚が選択される。これにより、提案システムの入力によりユーザの感情が「楽しい」と判断された場合に表を使用する環境に応じた魚を自動的に選択することができるよ示される。まず、マーカどうしの距離が計算され、近いマーカ

うになっている。ここで、人間が色を知覚する方法と類似してどうしがペアとなる。ペアになったマーカの距離が虹の半径といるという点から、色の成分の取り出しにHSVを利用した[35]~なり、その半径に合わせて虹の大きさを拡大し、それらのマー[38]。

カを端点とするような虹が表示される。
虹の拡大率の計算式は以下の通りである。マーカAの座標をa、229

魚の選択の流れを以下に示す。
1: マーカが認識された際、カメラから入力された画像が１フ

芸術科学会論文誌 Vol. 10, No. 4, pp. 226-233
以下の３点を示唆している。

表２ 魚のリスト
英名

魚名

Scleropages
formosus
Black bass
Red spotted masu
trout
Seema
Ayu
Freshwater minnowBlue gill
Crucian carp
Gasterosteus
microcephalus
Mugil cephalus
Carp
Brown trout
Rainbow trout
Catfish
Dolly varden
Nothern pike
Coreoperca
kawamebari
Snakehead
Seaperch
Datnioides
White-spotted char
Oriental weather
loach
Goby
Barramundi
Acheilognathus
melanogaster
Fluvial sculpin

アジアアロワナ

平均
H
25

平均
S
0.51

平均
V
0.79

ブラックバス
アマゴ

32
43

0.22
0.19

0.70
0.72

ヤマメ
アユ
オイカワ
ブルーギル
ヘラブナ
ハリヨ

80
30
128
39
82
79

0.07
0.13
0.26
0.29
0.12
0.28

0.72
0.72
0.59
0.60
0.59
0.57

い条件→怒り条件」の順で右に行くほど音が強くなり、テンポ

ボラ
コイ
ブラウントラウト
ニジマス
ナマズ
オショロコマノーザンパイク
オヤニラミ

103
88
64
44
14
23
20
23

0.08
0.08
0.22
0.30
0.16
0.22
0.40
0.30

0.65
0.64
0.71
0.62
0.64
0.64
0.66
0.71

感情に対応付けしている。ただし提案システムはエンタテイメ

ライギョ
スズキ
ダトニオイデス
アメマス
ドジョウ

24
64
44
43
23

0.26
0.14
0.34
0.07
0.38

0.72
0.66
0.69
0.69
0.61

は、

ハゼ
バラムンディ
タナゴ

64
137
143

0.13
0.13
0.11

0.61
0.69
0.73

あり、 P0 = 2 × 10 −5 とした[40]。

カジカ

22

0.41

0.58

1: 打楽器における感情表現は演奏者が満足のいく水準で可能。
2: 表現された感情はほぼ聴取者に伝わっている。
3: 全体音量とテンポによって5種類の感情についての分類が概ね可能である。
3において著者らは「悲しい条件→恐れ条件→無感情条件→楽しも速くなるという仮説を示している。 以上より、打楽器による感情表現が可能であると同時に、音量とテンポとの関連性も明らかになったとしている。
提案システムでは、この研究結果を利用しユーザの手拍子をントを考慮しているため、「悲しい」と「恐れ」の感情は不適切であると考え、これらはまとめて「無感情」とした。また、マイクからの音量がシステムの使用環境に強く依存するため、テンポによる要因を強いものとした。図10に本研究での音量と感情との対応付けを示す。
音の大きさ(dB) は以下の計算式で求める。対象となる音の音、基準となる音の音圧 P0 （Pa）とすると、音の大き
圧 P1 （Pa）

P1
(5)
P0
と求まる。ここで、P0 は人間が聞くことの出来る最小の音圧でSPL = 20 log

音のテンポ(BPM)は以下の計算式で求める。
TMP = 60 ×

C
T

(6)

ここで C は T 秒間に音の大きさ SPL が、図 10 の閾値αを超えた回数である。

2.6 魚の動き
魚の動きは音からの感情の推定によって異なる。
「無感情」、「楽しい」、「興奮」の三つの場合に応じて魚は動きを変える。
以降、それぞれの場合におけるプロセスについて詳述する。
図10 音と感情の対応付け

2.6.1 「無感情」の場合
1: 水槽内を魚の移動範囲とする。

レーム分保存される。

2: 移動範囲内でランダムに終点を設定し、ランダムにn 個の2: 入力された画像を1ピクセル毎にHSVに分解し、HSVの各平座標を決める。

均値を計算する。

3: 魚が表示されている座標を始点とし、n 個の制御点のベジ

3: 各魚のテクスチャのHSVの平均値との距離を求める。

ェ曲線上を、t 秒間で魚が始点から終点まで移動する。

4: HSVの平均値の距離が最短の魚を選択する。

4: 終点に行き着いたらその座標を始点とし、2〜4を繰り返す。

2.5 音と感情の対応付け

各パーツが可動域内で回転することによって、胴体を左右にユーザの感情を魚に反映させるため、水族館で見ている人が振りながら、胸びれと尾びれが動く。2〜4の繰り返しによる魚水槽を軽く叩く行為や、池の鯉に餌を与える人が手を叩く行為の移動と、動きの一連を、魚の「基本動作」とする。

などをヒントに、提案システムではユーザの手拍子の音を利用

2.6.2 「楽しい」の場合している。

1: 魚が上に移動し水槽から出てくる。

手拍子の音と感情との対応付けには、文献[39]を応用した。

2: マーカが複数あった場合、虹が現れ虹の半径が魚の移動範

この研究では、「スネアドラム演奏における演奏者の意図する囲の半径となる。1つの場合は、水槽上が移動範囲となる。

感情はどのように表現されるのか」という問いに対して、法則

3: 魚は図11に示すように移動範囲内で「基本動作」を行う。

性や傾向を求めるための実験が行われている。
この実験結果は、230

芸術科学会論文誌 Vol. 10, No. 4, pp. 226-233

図13 Twitterへの投稿

図11 虹を通り抜ける魚の成長度を F2 とすると、

F2 = F1 +

SPL

α

(7)

と求まる。
Twitterへの投稿

ユーザがTwitterのアカウント名を入力し、魚を成長させると、
図13に示すように、ユーザの名前と魚の名前、魚の大きさが含まれた成長過程のログが「ARuarium」のアカウントに書き出される。魚が成長する毎にログが投稿されるので、ユーザは

図12 隠れる魚

どのような魚を誰が育てたか、魚がどのくらい大きくなったかをリアルタイムに知ることが出来る。

2.6.3 「興奮」の場合
1: 魚は水槽の中心に移動する。
2: 魚は下に移動し水槽に隠れる。

3. 主観評価実験

3: 魚の移動範囲の半径は0となり、魚は図12に示すように水槽

3.1 実験概要に隠れる。

「インタラクティブ性」、「コミュニケーション性」、「意2.7 魚の成長と共有「コミュニケーション」をエンタテイメントの要素と考え、魚外性」が面白さとどのように関わっているか、また、ARが面白を介してユーザどうしがつながりを持てるようにした。「コミさに影響を与えたかを評価するために以下の項目に関して評価ュニケーション」の質が、チャットのようにユーザがシステム実験を行った。

を常に使用していなくてはならないような拘束力の強いもので

1: インタラクティブ性はなく、ユーザの好きな時のみに手軽につながりが感じられる

2: コミュニケーション性事を目指した。そこで、ユーザ間で同じ魚を育て合い、魚の成

3: ARに関する面白さ

長の過程をTwitter[26]に書き出し、ユーザどうしで魚の成長を

4: システムの面白さ

提案システムと同じコンセプトで作成されたアプリケーショ

観察できるようになっている。
ここで、魚の3Dモデルの拡大率を成長度と定義する。(拡大ンは著者らの知る限りない。
そこで、インタラクティブ的操作、率が2より大きくなると、水槽から魚がはみ出してしまうため、ユーザ間のコミュニケーション性、そして魚を題材としている

成長度は2以下の正の数とする)という点でmixiアプリの「みんなのイケス」[41]を比較対象とした。

以降、魚の成長と共有のプロセスについて詳述する。

被験者は20代の学生11名であり、提案システムと「みんなの成長度の読み込み

1: マーカが認識され、魚が選択される。

イケス」についての各評価項目に関するアンケートを用意し、2: サーバから選択された魚の成長度が読み込まれる。

5段階（1：悪い～5：良い）で評価を行ってもらった。

3: 成長度が魚の大きさとなり、魚が表示される。

3.2 評価実験結果
表３および表４にそれぞれの主観評価実験結果を示す。各評

成長度の書き出し

1: 音が入力され「楽しい」と判別される。

価項目についての質問の評価の平均をとり、提案システムと「み

2: 音の大きさに合わせ成長度が大きくなる。

んなのイケス」との比較を行った。

3: 成長度は魚に反映され、サーバに成長度が書き出される。

1: インタラクティブ性

表３と表４の質問番号1,2が対象。

成長度は以下の計算式で更新される。入力された音の大きさを
SPL、図10の閾値α、成長前の魚の成長度を F1 、成長後の魚2: コミュニケーション性

表３と表４の質問番号10が対象。
231

芸術科学会論文誌 Vol. 10, No. 4, pp. 226-233
表３ 提案システムの主観評価実験結果
質問
番号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

質問内容

評価

マーカでの魚の操作は面白かったですか
音の入力は面白かったですか
色情報を用いた魚の選択は面白かったですか
現実環境に魚が表示されて面白かったですか
現実環境に虹が現れて面白かったですか
色々な角度から見ることができて面白かったですか
魚が成長することは面白かったですか
感情推定は面白かったですか
魚の動きは面白かったですか
Twitter で魚が成長する過程を見て面白かったですかこのシステムは面白かったですか

4.0
3.9
3.8
4.5
4.4
4.0
4.4
4.5
4.5
3.7

4. 結論
本論文では、「インタラクティブ性」、「コミュニケーショ
ン性」、「意外性」に着目して、ARを用いたアクアリウムのシ
ミュレーションシステムを提案しWEBアプリケーションとして実装した。
評価実験により、既存のアプリケーション(オンラインゲー
ム)よりも面白いという結果が得られた。
各性質についても既存のアプリケーションを上回る結果となった。これらの事から、「インタラクティブ性」、「コミュニケーション性」、「意外性」が面白さに影響を与える重要な要因である事が伺える。

4.4

これらの性質が、面白さを求めるアプリケーションやゲームを開発する際の指標になることが示唆される。また、ARに関し

表４ みんなのイケスの主観評価実験結果
質問
番号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

ては「意外性」を高め、アプリケーションの面白さを向上させ

質問内容

評価

るツールとして期待が出来ると考えられる。

マウスでの魚の操作は面白かったですか
マウスで色んなアイテムが使えて面白かったですか
レベルアップして色んな魚を購入できて面白かった
ですか
イケスの中で魚が飼えて面白かったですか
イケスの中がゴミで汚れて面白かったですか
魚に餌を与えたり、治療ができて面白かったですか
魚が時間と共に成長して面白かったですか
魚を売ってお金にすることができて面白かったです
か
魚の動きは面白かったですか
他のユーザのイケスが見られて面白かったですか
このシステムは面白かったですか

2.3
2.6
2.8

参考文献
[1]

2.6
2.8
2.9
1.4
3.0

Personalization, IEEE Int.Symp.Circuits Syst. No.2, pp.189-192,
2004.
[2]

提案システム
4.0
3.7
4.3
4.3
4.4

増本大器, 馬場孝之, 遠藤進, 椎谷秀一, 上原祐介, 長田
茂美: 情報の視覚化情報を眺めて選ぶマルチメディア検索システムMIRACLES, 情報の科学と技術, Vol.54, No.11,

1.9
3.2
2.5

pp. 582-588, 2004.
[3]

中津良平 : エンタテイメントと AI, 人工知能学会誌,
Vol.19, No.1, pp.2-9, 2004.

表５ 各評価項目についての比較
項目
インタラクティブ性
コミュニケーション性
意外性
AR に関する面白さ
面白さ

N.D.Doulamis, P.Georgilakis: Adaptive Multimedia Content[4]

みんなのイケス
2.5
3.2
2.5
2.5

片寄晴弘, 笠尾敦司: マルチメディアコンテンツと情報処理システムとしての評価, 情報処理学会論文誌,Vol.44,
No.2, pp.222-226, 2003.

[5]中津良平: コミュニケーションとエンタテイメント, 情[6]

宮里勉: 映像の再利用によるインタラクティブメディア

報処理学会誌, Vol.44, No.8, pp.803-806, 2003.
コンテンツの制作, 情報処理学会シンポジウム論文集,

3: 意外性No.4, pp.153-154, 2000.

表３と表４の質問番号3～9が対象。
[7]

4: ARに関する面白さ(意外性に含まれる)

飛田博章, 暦本純一: Flat3D: クリエーションとコミュニ
ケーションを可能にする3 次元共有仮想空間システム,

表３の質問番号4,5,6が対象。

情報処理学会論文誌, Vol.44, No.2, pp.245-255, 2003.

5: システムの面白さ

表３と表４の質問番号11が対象。

[8]

斎藤直宏: 遊びとビデオゲーム技術, 感性工学研究論文[9]

望月研二, 山田邦男, 岩沢昭一郎, 吉田俊介, 鳥羽美奈子,

集, Vol.5, No.3, pp.39-42, 2005.

3.3 考察表５より、提案システムと「みんなのイケス」を各評価項目について比較したところ、全ての項目において提案システムが

相沢清晴, 森島繁生, 斉藤隆弘: 空間共有コミュニケーシ

上回るという結果になり、「インタラクティブ性」、「コミュョンの実験システム:BEOEB, 映像情報メディア学会技術報告, Vol.26, No.70, pp.13-16, 2002.

ニケーション性」、「意外性」が面白さの要因になるのではな[10] 一色正晴, 井門俊, 村上研二: 空間 GUI システムに基づいかという事が示唆された。また、これらの性質の中でも「意外性」についての評価の差が大きく、面白さと強い関係性があく VR 空間構築支援アプリケーション, 画像電子学会誌,

るのではないかと考えられた。
意外性の中でもARについての結Vol.34, No.5, pp.522-528, 2005.
[11] 磯悠記, 床井浩平: VR システムを用いたコミュニケーシ

ARを用いる事で面白
果は他の質問項目と比べても評価が高く、ョンツールの開発,映像情報メディア学会技術報告, Vol.30,

さを向上させる可能性を示唆する結果となった。

No.17, pp.61-62, 2006.
232

芸術科学会論文誌 Vol. 10, No. 4, pp. 226-233[40] http://www.ateliernonta.com/tips1-4.html[12] 電気学会: バーチャルシミュレーションシステムとその応用, 電気学会技術報告, No.1057, pp.1-43, 2006.

[41] 株式会社ミクシィ: mixi アプリ, http://mixi.jp/[13] 橋本興次郎，萩原将文：カスタマイズと学習が可能な三[42] 松尾健司，萩原将文：“エンタテインメント AR アクアリ

次元仮想空間作成システム，感性工学研究論文集，Vol.8,

ウム，”第 9 回 NICOGRAPH 春季大会 論文 & アート部

No.3, pp.859-866, 2009.

門コンテスト, IV-3, 2010-03.

[14] 株式会社ソニー・コンピュータエンタテインメント: プレ

イステーション 3, http://www.jp.playstation.com/ps3/

松尾健司[15] 任天堂株式会社: Wii, http://www.nintendo.co.jp/wii/[16] Microsoft Corporation: Xbox360, http://www.xbox.com/[17] セイコーエプソン株式会社: 3D 年賀状, http://3d-hagaki.jp/[18] 住友商事株式会社: 情熱、コツコツ, http://www.sc-ar.jp/[19] Tonchidot Corporation: セカイカメラ,
http://sekaicamera.com/[20] UnitedStatesPostalService:FlatRateBox,
http://www.usps.com/prices/priority-mail-prices.htm[21] BMW: Das neue MINI Cabrio, http://www.mini.de/webcam/[22] Ford:GoFindIt,

2010年慶應義塾大学理工学部情報工学科卒業．同年 (株) テレ

http://www.youtube.com/watch?v=PrwmHnnSXY

ビ朝日勤務．画像処理と感性工学に興味を持つ．

[23] metaio:VirtualSanta,

萩原将文

http://www.youtube.com/watch?v=04qiDsgcpaI[24] AID-DCC Katamari: Happy New Year‘ 09,
http://09.aid-dcc.com/[25] GE: Plug Into the Smart Grid,
http://ge.ecomagination.com/smartgrid/[26] Twitter: http://twitter.com/[27] TechCrunch
http://jp.techcrunch.com/archives/20090803twitter-reaches445-million-people-worldwide-in-june-comscore/[28] Google Apps

1982年慶應義塾大学工学部電気工学科卒．1987年同大学院博士

http://www.google.co.jp/apps/intl/ja/business/index.html

課程修了．工博．同年同大助手．以来、ニューラルネットワー[29] Amazon EC2 http://aws.amazon.com/ec2/

ク、ファジィシステム、進化計算、感性工学の研究に従事．現[30] IBM

在，同大教授．1991-92年度スタンフォード大学訪問研究員．1990

http://www-06.ibm.com/innovation/jp/smarterplanet/cloud/年IEEE Consumer Electronics Society論文賞、1996年日本ファジィ[31] 富士通 http://fenics.fujitsu.com/outsourcingservice/cloud/学会著述賞、2003年日本感性工学会技術賞、2004年同学会論文[32] FLARToolKit,

賞、2005年日本知能情報ファジィ学会貢献賞受賞．IEEEシニア

http://www.libspark.org/wiki/saqoosha/FLARToolKit[33] Papervision3D

メンバ．

http://blog.papervision3d.org/[34] 小山智彦, .fla 2 ―Idea of Flash Creation―, ワークスコーポ

レーション, 2009.
[35] 高木幹雄, 下田陽久監修: 画像解析ハンドブック, 東京大学出版会, 1991.
[36] 東京商工会議所: カラーコーディネーションの基礎, 中

央経済社, 2001.
[37] 色覚の多様性と視覚バリアフリーなプレゼンテーション,
http://www.nig.ac.jp/color/barrierfree/barrierfree.html[38] 色相環, http://www.microsoft.com/japan/msdn/columns/hess/
hess08142000.aspx[39] 片岡智嗣, 他共著: 打楽器演奏における感情の表現と伝達, ヒューマンインタフェースシンポジウム’03 論文集,
pp.449-452, 2003.
233