Vol.15 No.4, 2013

原著論文

文字走査入力方式における誤スイッチ検出の理論的枠組
森

大毅∗1

高橋 邦宏∗1 中山 剛∗2

A Theoretical Framework for Detecting False Triggering in Operating Scanning Communication
Aids
Hiroki Mori∗1,

Kunihiro Takahashi∗1and Tsuyoshi Nakayama∗2

Abstract– It has been diﬃcult for some people with severe motor function disorders to eﬀectively operate scanning communication aids, because it induces frequent false
triggerings due to the involuntary movement. In this report, a framework for automatic
cancellation of the false triggering is proposed. The basic idea is to derive the combinationof true/false inputs that maximizes a posteriori probability for a given position sequence
contaminated by false inputs. It is shown that the maximization can be performed foran alternative property composed of the false triggering position model, the user statemodel, and the statistical language model. These models were obtained from a simulated text input experiment performed by healthy subjects. The proposed method wasevaluated by a computer simulation. As the result, false triggerings could be eﬀectively
detected with a performance of F = 0.928, and a great improvement was obtained for theaccuracy of output texts.

Keywords : assistive technology, involuntary movement, statistical models, automatic
correction

1.

に不随意運動が問題になることが多く，アテトーゼやはじめに振戦などいろいろな症状があるため一概には言えない

音声コミュニケーションが困難な重度の運動機能障害者のための支援機器に，文字等走査入力方式[2]が，ある動作をしようとする意思が強ければ強いほどに筋肉が過度に緊張し，思う動作ができなくなる傾向が基づく意思伝達装置がある [3] ．走査入力方式による文あると言われている [4] ．これらの障害者に市販の意思章入力はその構成要素の 1 つであり，1 つのスイッチ伝達装置を適合させる場合に，ユーザ自らの意思とはの操作により，PC 上の画面から文字やフレーズを選無関係に発生する頻繁な誤ったスイッチ操作が問題と択する．ｅメールや自由な会話など，任意の日本語文なることがある．

章を入力する目的には，五十音表上でカーソルを走査

本研究の目的は，文字走査入力方式において，ユーさせる方式が広く利用されている．1 スイッチの走査

ザの意思とは無関係に発生する誤ったスイッチ操作を入力方式は，ユーザの能力に対する要求 (可動部位・自動的に検出することである．誤ったスイッチ操作を可動域，筋力，巧緻性) のハードルが低く，様々な障自動的にキャンセルすることができれば，誤入力の訂害を持つユーザに適合できる可能性がある．またこの正のために要する余分な操作が不要となり，ユーザの方式は，特殊環境下での作業など，使用可能なモダリ

心的負荷も軽減できると考えられる．

ティが極端に制限された環境において健常者が意思をこれまでの研究で，著者らが提案した文字走査入力

伝達する方法としても利用できる可能性がある．

方式における自動誤り訂正方式の有効性が明らかと

文字走査入力方式の，重度の運動機能障害者によるなっている [5]〜[7] ．この方式は，スイッチ操作タイミ

使用や，特殊環境下での使用においては，ユーザ自らングのずれが原因で生じる入力誤りを，スイッチ操作の意思によらない誤ったスイッチ操作が問題となる可タイミングおよび出力文字列の日本語らしさの統計モ

能性がある．例えば，脳性麻痺，脊髄小脳変性症，パーデルに基づいて算出される事後確率を最大とする文字

キンソン病，多発性硬化症などを有する障害者には，列を求めることによって訂正するものである．しかし，しばしば不随意運動が見られる．とりわけ文字走査入

これらの研究においては，ユーザの意思とは無関係に力方式の潜在的需要が高い脳性麻痺の場合には，一般発生する誤ったスイッチ操作はないものと仮定されていた．文字走査入力方式における誤スイッチ操作を自*1：宇都宮大学大学院 工学研究科*2：国立障害者リハビリテーションセンター研究所*1：Faculty of Engineering, Utsunomiya University*2：National Rehabilitation Center for Persons with Disabilities

動的にキャンセルすることを目的とした研究は，著者らによるものを含め過去に存在しない．
本論文では，過去に提案した自動誤り訂正方式を応( 63 )

399

ヒューマンインタフェース学会論文誌 Vol.15, No.4, 2013

copyright ©2010 IEICE用した，文字走査入力方式における誤スイッチ操作検0

出の理論的枠組を提案する．この枠組では，ユーザによるスイッチ操作として，ユーザの意思に基づいたも0の (真入力) と，ユーザの意思に基づかないもの (偽入1力) の 2 通りが，区別なくシステムに入力されると考2

える．解くべき問題は，真偽の区別がないスイッチ操

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11

3

作位置系列が入力として与えられたとき，それらに対4

して真偽を推定してラベルを付与することである．
本論文では，偽入力の混入過程を統計モデルで表現5する．この統計モデルの構造は，3. で述べる不随意6

運動の模擬データの観察により決定したものであり，
図 1 文字盤と列／行番号との対応表
Fig. 1 Table of characters and their corresponding column/row numbers.

提案法の有効性は，偽入力の混入過程が既知であるという条件の下での計算機シミュレーションにより検証する．
なお，本論文はこの統計モデルが不随意運動によるえば，ユーザの意図した文字列が「おはよう」であり，

誤スイッチ入力の妥当なモデルとなっていることを主スイッチ操作に誤りがない場合，システムへ入力され張するものではない．元より脳性麻痺が原因の不随意るスイッチ操作位置系列は，列／行番号を図 1 のよう運動はその様態が千差万別であって一般化が困難であに定めれば「1, 6, 6, 2, 8, 4, 1, 4」である．従来の文

る．医学分野や教育学分野において，筋電図や動作観

字走査入力方式では，スイッチ操作に誤りがないこと察の結果などから，脳性麻痺児・者の筋収縮能力の評を仮定しているので，スイッチ操作位置系列から出力

価や不随意運動の類別化を行う試みがいくつかなされ文字列へのデコードは一意である．

ている [8], [9] ．しかし，脳性麻痺児・者の機器操作に特本論文では単純化のため，偽入力の混入過程に以下化した本格的な類型化・モデル化まで至った研究は見のような前提を設ける．

当たらず，大規模な調査に基づく研究が待たれる．
本論文は，誤スイッチ操作検出の理論的枠組の提案，および計算機シミュレーションによる基礎的な評価を前提 1

ユーザによるスイッチ操作は，真入力と偽入力とから成る．

行ったものであり，不随意運動を有する運動機能障害

前提 2者のための文章入力インタフェースの実装や，障害のチ操作位置系列にコード化したものである．真入力は，ある被験者で評価実験を実施するための前段階と位置

意図した位置と異なる位置に置換されたり脱落したり付けられる．提案する枠組に基づいたインタフェース

することがなく，常に正しい．

の有効性の評価には，インタフェースの実装，ならび前提 3に障害のある被験者による評価が欠かせないが，これ偽入力は，ユーザとは独立の確率過程に従って発生する．

については稿を改めることとする．

2.

真入力は，ユーザの意図した文字列をスイッ

上述の「おはよう」の例で説明すると，1 文字目の「お」問題の定式化

の行を選択するためにカーソルが 5 行目に移動してい文字走査入力方式では，一般に図 1 に示すような文る間，誤って 2 行目でスイッチを操作してしまったと

字盤上をカーソルが自動走査する．目的の文字が属すすると，システムへの入力は「1, 2, 6, 6, 2, 8, 4, 1, 4」

る列にカーソルが停留している間にスイッチ操作を行となる．このとき，システムが入力の妥当性を総合的うことで，列の選択が終了する．続いて，目的の文字に判断し，2 番目の位置「2」でのスイッチ操作だけがが属する行にカーソルが停留している間にスイッチ操

偽入力であると結論してキャンセルすることができれ作を行うことで行の選択が終了し，これで 1 文字の入ばよい．

力が完了する．

本論文で提案するシステムにおいては，スイッチ操スイッチが操作されるたびに，PC はそれをイベン

作位置系列に偽入力によるものが混入している可能性

トとして検出する．スイッチ操作のタイミングとカーがある場合には，全てのスイッチ操作位置に対して，

ソルの自動走査のタイミングを比較することにより，それが列番号であるのか行番号であるのかを区別する

どの列／行でスイッチが操作されたかを検出することことはできない．その理由は付録を参照のこと．

ができる．結局，ユーザの入力は，システム側から見t 番目の入力の真偽を表す変数を vt ∈ { ○, × } とればスイッチ操作位置の系列ということになる． 例

書く．○は真入力であることを，×は偽入力であるこ

400( 64 )

文字走査入力方式における誤スイッチ検出の理論的枠組とを表す記号である．また，ユーザが入力しようとすされたスイッチ操作位置系列 S との同時確率の総和

る文字列を C = C1 C2 · · · CN ，ユーザが実際に入力しを求める計算である．式 (10) の P (v|q) はユーザ状態

たスイッチ操作位置系列を S = S1 S2 · · · ST とする．

モデルの各状態における真入力／偽入力の発生確率で偽入力の検出問題は，与えられた S に対し，ユーザがあり，式 (9) からは [前提 3] のユーザの意図とは独立意図した文字列が C である確率 P (C|S) を最大にすの仮定を用いて近似している．同様に，P (q) はユー

る C を求める問題である．ここで，真入力のスイッザ状態モデルの状態系列の発生確率である．

チ操作位置系列を S̃ と書くと，S と S̃ とは真入力／

各スイッチ操作の発生確率が独立と仮定すると，式

偽入力系列 v = v1 v2 · · · vT を介して結び付いており，(11) の項 P (S|v, o) は次のように真入力と偽入力の項に分解できる．

S = S1 S2 · · · ST の中から vt = × である St を除いた
列が S̃ である．すなわちS̃u = Slu○ (v)P (S|v, o)∏∏
P (St |vt = ×)=
P (St |vt = ○, ol○ (v) ) ·(1)tt∈{t|vt =○ }t∈{t|vt =× }である．ただし，lu○ (v) は v の中に○が u 番目に出現(12)

する位置を表す．この関係を S̃ = fv (S) と表す．C○

ただし，lt (v) は v の t 番目までに○が出現する個数と S̃ の間には 1 対 1 の写像 S : C → S̃ が存在する．

P (C|S) の最大化問題は，以下のように変形できる．

を表す．P (St |vt = ○, ol○ (v) ) は，ユーザが意図した
tu 番目のスイッチ操作位置が実際には t = lu○ (v) 番目
max P (C|S)に入力されるとして，位置 ou でのスイッチ操作を意C∝ max P (S|C)P (C)(2)= max P (S|o = S(C))P (C)
C
∑
= max
P (S, q|o = S(C))P (C)

(3)

C

C

図したのが実際には St で操作してしまう確率を表す．
これは関連研究 [5] では入力誤りモデルとして与えられたものに相当する．ここでは [前提 2] により，{
1 if St = ol○ (v)t
P (St |vt = ○, ol○ (v) ) =(13)t
0 otherwise(4)q≃ max P (S, q|o = S(C))P (C)
C,q

(5)

とする．このとき，P (S|v, o) は o = fv (S) のときに限って非零の値を持ち，∏P (S|v, o) =P (St |vt = ×)= max P (S|q, o = S(C))P (q|o = S(C))P (C)
C,q

= max

∑

C,q

(6)
P (S, v|q, o = S(C))P (q|o = S(C))P (C)v

を P× (S) と書き，偽入力位置モデルと呼ぶことにす≃ max P (S, v|q, o = S(C))P (q|o = S(C))P (C)る．3. で述べるように，偽入力はどの列／行において

C,q,v

(8)

も同じような頻度で発生するのではなく，発生位置には偏りがある．偽入力位置モデルは，与えられた列ま= max P (S|q, v, o = S(C))P (v|q, o = S(C))
C,q,v· P (q|o = S(C))P (C)たは行の番号 S で偽入力が発生する確率を与えるもの(9)であり，適切な偽入力位置モデルは，与えられた位置≃ max P (S|v, o = S(C))P (v|q)P (q)P (C)でのスイッチ操作が誤りであるか否かの推定精度向上

C,q,vに貢献すると予想される．

(10)= max P (S|v, o)P (v|q)P (q)P (S −1 (o))

となる．すなわち，偽入力だと仮定された部分でのス
イッチ操作位置確率分布の積で求められる．この確率

(7)

q,v,o

(14)

t∈{t|vt =× }式 (2) 等にかかる P (C) は，ユーザが文字列 C を(11)

入力しようとする確率で，統計的言語モデルと呼ばれ式 (2) はベイズの定理による．式 (3) の o = S(C) は，
ユーザが意図したスイッチ操作位置系列 o が S(C) に等しいことを表す．式 (4) の q = q1 q2 · · · qT は，4. で述べるユーザ状態モデルの状態系列である．式 (5)，式(8) は Viterbi 近似である．式 (7) は，真入力／偽入力
系列 v = v1 v2 · · · vT のあらゆる組み合わせ (例えば，v = ○×○○○○○○○ など) に対して，実際に観測るものである [5] ．
以上をまとめると，

max P (C|S)
C




∏
P× (St ) P (v|q)P (q)P (S −1 (fv (S)))
≈ max
q,v 

t∈{t|vt =× }(15)
( 65 )

401

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copyright ©2010 IEICE

トの文への分割は第 1 著者が行った．入力させたテキストは，現代仮名遣いに直した「いろは四十七文字」，
ついでイソップ童話「北風と太陽」計 275 字である．
被験者には，以下のことを教示した．

• 意図したスイッチ入力ではあったが，狙った位置からずれたタイミングでスイッチ操作をしてしまった場合には，訂正せずそのまま続行すること．
(この種の誤りは，自動的に訂正できる可能性がある [6] からである．)

図 2 模擬データ収集のための実験環境
Fig. 2 Experimental environment for collecting simulated data.

• 意図していないのに誤ってスイッチ入力をしてしまった場合には，その直後に ESC キーを押すこと．
呈示されるテキストとの一致をチェックせずに，ESCとなる．すなわち，偽入力の検出問題は，与えられた

キーにより誤スイッチ操作を自己申告させた理由は，

S に対し，偽入力位置モデル・ユーザ状態モデル・言「意図したスイッチ入力だがタイミングがずれたもの」

語モデルから計算される式 (15) を最大化するようなと「意図しないスイッチ入力」を区別してデータを収v (および q) を探索する問題となる．

集するためである．

3.

実験中の被験者の習熟を考慮し，被験者には以下の不随意運動の模擬データの収集および分析

順序に従い異なる条件で文章を入力させた．(後ほど
難易度高)

不随意運動を有するユーザのスイッチ特性の収集は膨大なコストを要する．もともと文字走査入力自体が1. 棒直径 5 mm，利き手で操作時間を要するものであるため，意味のある量のデータ

2. 棒直径 5 mm，非利き手で操作
3. 棒直径 10 mm，利き手で操作を収集するためには，1 人あたり最低でも数時間の実

誤ったスイッチ操作が起こりやすくなる環境で，文字

4. 棒直径 10 mm，非利き手で操作データ収集のために開発した文字走査入力システム
では，ESC を押すとその直前のスイッチ入力がキャン

走査入力による文章入力実験を行い，不随意運動の模セルされる．つまり，列選択中のスイッチ入力であれ

擬データとした．以下に説明する模擬データ収集法は，

ば ESC 押下により列選択状態に戻る．また，行選択

多数の脳性麻痺者に対するスイッチ適合作業の経験を中のスイッチ入力であれば，ESC 押下により直前の出持つ第 3 著者，および数名の作業療法士ならびに理学

力 1 文字がキャンセルされ，既に選択された列内での療法士と議論した上で考案したものである．

行選択状態に戻る．ESC キーによって誤ったスイッチ

験が必要である．
今回は，不随意運動を有しない健常者に負荷を与え，

図 2 に，模擬データ収集のための実験環境を示す．

操作が「なかったこと」になるインタフェースは被験

これは，特殊なスイッチが接続された文字走査入力シ

者のストレスを軽減させたと考えられ，ほとんどの被

ステムである．列・行選択のためのスイッチは，金属製

験者は誤スイッチ操作時に ESC キーを積極的に使用の棒およびリングから成り，リングに通した棒を動かした．

してリングに接触させることで入力を行う．リングの

しかしながら，実際には ESC キーによる申告は完

内径は 15 mm，棒の太さは直径 5 mm および 10 mm

全ではなかった．例えば，多くの被験者は，通常はスの 2 通りである．被験者が棒をつかんでいる位置からムーズに続けて入力を行うが，一度誤スイッチ入力をリングまでの距離は 30 cm であり，スイッチ入力を望してしまうと，動揺によりその後も連続して誤る傾向

まない間リングに棒を接触させないように保つことはがある．このような場合には，短い時間に非常に多くかなりの集中力を要する．また被験者には，意図しなの誤スイッチ入力が発生するため，その全てを ESC でい入力であったことを申告するため (後述)，棒を持つ

申告させることは困難であった．また，特に列選択中

手と逆の手を常にキーボード上の ESC キーの上に置の誤スイッチに対し，ESC を使わずもう一度スイッチ

かせた状態とした．

操作を行うことによって強引に列選択状態に戻してし被験者は大学生・大学院生 12 名である．被験者にまう被験者が存在した．これらのことから，ESC キー

は，システムに 1 文ずつ呈示される平仮名のテキストの使用記録はあくまで参考としかならず，各スイッチを入力するよう指示した．ここでいう文とは，構文的・操作が真入力か偽入力かは，入力中の文や前後関係な

意味的にひとまとまりを形成し，1 度に入力するのにどから第 1 著者がデータを総合的に判断し，主観的に適当だと思われる長さを持つ文字列を意味し，テキス

ラベリングを行った．

402( 66 )

文字走査入力方式における誤スイッチ検出の理論的枠組(times)
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#1 (column)#1 (row)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0 1 2 3 4 5 6#3 (column)#3 (row)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0 1 2 3 4 5 6#5 (column)#5 (row)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0 1 2 3 4 5 6#7 (column)#7 (row)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0 1 2 3 4 5 6#9 (column)#9 (row)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0 1 2 3 4 5 6#11 (column)#11 (row)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0 1 2 3 4 5 6(times)
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copyright ©2010 IEICE#2 (column)#2 (row)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0 1 2 3 4 5 6#4 (column)#4 (row)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0 1 2 3 4 5 6#6 (column)#6 (row)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0 1 2 3 4 5 6#8 (column)#8 (row)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0 1 2 3 4 5 6#10 (column)#10 (row)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0 1 2 3 4 5 6#12 (column)#12 (row)

0

100

time (ms)200
図4スイッチ操作時刻の例．□印は真入力の時
刻を，×印は偽入力の時刻を表す．

Fig. 4 An example timeline with the trigger
events. Marks □ and × correspond to
the trigger time of true and false triggerings, respectively.
copyright ©2010 IEICE

0.982

0.853

1

0.018

q

○: 0.941: 0.059
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

q

平静

動揺

0.147

○: 0.025: 0.975○: 0.841: 0.159

0 1 2 3 4 5 6(a) 2状態HMM(b) 1状態HMM

図 3 列・行ごとの偽入力位置分布
Fig. 3 Histograms of false triggerings for eachcolumn and row.

図 5 ユーザ状態モデル
Fig. 5 The user state model.

4 条件の文章入力実験に要した時間は，平均 164 分

は，前者が平静に，後者が動揺に対応した状態となる．

であった．12 名の被験者の列・行ごとの偽入力位置

この傾向は，脳性麻痺における精神的な動揺による分布を図 3 に示す． 図中，#とあるのは被験者番号

不随意運動の増大に似ているとも考えられる．今岡であり，column は列選択時に発生した偽入力の回数

ら [10] は，不随意運動や緊張のある脳性麻痺者を対象

を，row は行選択時に発生した偽入力の回数を示してにしたキーボードのキー押し込み量の時間変化特性をいる．横軸の数値は図 1 に示した文字盤の列および行

調査し，「手の震えなどにより，一回の打鍵で意図しな番号である．図から，偽入力の頻度は被験者ごとにかい二重入力を瞬時に行うときがあった．(中略) 誤り入なり差があるものの，どの被験者でも発生位置には偏力に起因する訂正入力も多い．
」と報告している．山りがあることがわかる．#5 (column) を例にとると，

田ら [11] は，不随意運動を有する脳性麻痺者のスイッ

この被験者が列選択時に誤って入力を行った時のカー

チ適合について述べており，「対象者がスイッチ操作を

ソル位置は第 0 列および第 1 列にほぼ限られていたこ行う場合は，スイッチ操作を意識することで緊張状態とがわかる．図 3 から，総じて，列選択時には文字盤となって，不随意運動が起き，1 回の操作で 2, 3 度押の左方の方が，行選択時には文字盤の上方の方が偽入された状態になることがある．
」と報告している．

力の頻度が高いことがわかる．図に示された列または4.

行番号ごとの偽入力の相対頻度が，2. で導入した偽スイッチ操作への偽入力混入過程のモデル化

前節で，模擬データの分析結果から，被験者には平入力位置モデル P× (S) に相当する．
図 4 に，被験者#1 が「あるひきたかぜとたいよう

静状態と動揺状態があり，平静状態でも誤スイッチ操

はちからくらべをしました」と入力しようとしている

作は起こり得るが，一度動揺状態に入ると平静状態に時のスイッチ操作時刻を示す． この例に典型的に見ら戻るまで連続して誤スイッチ操作を起こす傾向がある

れるように，誤ったスイッチ操作の出現傾向として，ことが観察されたことを述べた．

• 真入力に前後して単発的に起こるケース

この過程を，図 5(a) に示す 2 状態の隠れマルコフ• 短時間に多数回連続して起こるケースの両方があることが一般的に観察された．このことか
ら，作業中の被験者の精神状態として，平静状態と動モデル (HMM) でモデル化することを考えた． ここ

揺状態が存在すると考えることができる．この解釈でを発生する確率である．HMM のパラメータは前節でで，矢印に付与された数値は状態遷移確率，枠内に表示された数値は各状態に移る時に真入力および偽入力( 67 )

403

ヒューマンインタフェース学会論文誌 Vol.15, No.4, 2013

ただし，N は評価テキストの総文字数，S は誤り文字収集したデータから学習した．

数，I は挿入文字数，D は脱落文字数である．

なお，2 状態のモデルの有効性を検証するため，比較対象として状態に依存せず一定確率で真入力／偽入結果を表 1 に示す． 偽入力の検出を全く行わず，ス

力を発生するモデル (図 5(b)) も同時に学習した．

イッチ操作位置をそのまま文字として出力した場合のHMM の状態遷移確率を aij ，真入力／偽入力の発生確率を P (v|q) と書くと，式 (11) 内のユーザ状態モデルに関する項 P (v|q) および P (q) は次のように計

文字正解精度は 45.64%であり，言語として理解する

算できる．

ルだけを用いて処理を行った場合の結果を参考のため

P (v|q) =T∏ことはほとんど不可能である．
表中，ユーザ状態モデル「なし」の行は，言語モデに示したものであり，この場合，文字正解精度はほと

P (vt |qt )んど改善されなかった．

(16)

偽入力位置モデルと 2 状態のユーザ状態モデルを併

t=1

P (q) =

T∑∏

用した場合には，偽入力の約 94%を検出することがで

aqt−1 qt

きた．検出した偽入力が正しい割合は約 92%であり，(17)

検出精度は比較的高いものであったが，一部ではやや

q t=1

式 (17) の総和計算は，実際には式 (15) の q に関する

過剰に検出されていた．2 状態のユーザ状態モデルのmax により近似して計算する．

場合，一度動揺状態と判断されると連続して偽入力と判断され，このとき真入力がまとめて削除されてしま

5.

評価実験

うことがあった．文字正解精度は 91.48%であり，処理を行わない場合の 45.64%から大きく改善すること

提案法による誤スイッチ操作検出法の有効性を，シができた．

ミュレーション実験により調べた．評価テキストは「北風と太陽」228 文字を 1000 回繰り返すことで作成し一方，1 状態のユーザ状態モデルを用いた場合，つた．テキストから求められるスイッチ操作位置系列にまりユーザ状態を考慮しなかった場合でも，文字正解

対し，図 5(a) に示した 2 状態の HMM に従いランダム

精度は 87.95%となり，誤スイッチ検出が可能であるな位置に偽入力を混入させた．偽入力の位置は，図 3

ことがわかった．しかしながら，2 状態のユーザ状態に示した偽入力発生位置分布の全被験者にわたる総和

モデルを用いた場合と比較すると検出精度は悪く，F

から求めた偽入力位置モデルに従いランダムに発生さ値で約 0.06 ポイント劣っていた．このことから，偽せた．

入力位置モデルを併用した場合には，1 状態よりも 2状態のユーザ状態モデルを利用して誤スイッチ検出を

この偽入力が混入したスイッチ操作位置系列を入力行うことが有効であることが確認できた．

とし，式 (15) を解くことで偽入力の検出を行った．この処理は文を単位として行った．各々のスイッチ操作

偽入力位置モデルを用いない場合には，検出した偽位置は，真入力／偽入力系列の各仮説 v に従って列番

入力の適合率が低下した．すなわち，意図した入力で号または行番号とみなした．ただし，7 以上の行番号あったのにキャンセルしてしまう割合が増加し，結果は行数である 7 で割った余りの番号の行とみなした．

として文字正解精度も低下した．

ユーザ状態モデルは，シミュレーションで使用してい図 6 に処理結果の一部を示す．

る 2 状態モデルのほか 1 状態モデルを，また偽入力位

6.

おわりに

置モデルは，シミュレーションで使用したモデルのほかモデルなし (一様分布) としたものを比較した．言語

本論文では，文字走査入力方式における誤スイッチ

モデルとしては，過去の関連研究と同じ仮名 4-gram

操作検出の理論的枠組を提案した．偽入力の検出問題．式 (15) は入力フレーム単位の漸化式にが，与えられた真偽不明のスイッチ操作位置系列に対変形し，Viterbi アルゴリズムによって事後確率を最し，偽入力位置モデル・ユーザ状態モデル・言語モデ大にする真入力／偽入力系列およびユーザ状態系列をルから計算される事後確率を最大化するような真入力

求めた．計算量削減のため，各フレームで尤度が上位／偽入力系列を探索する問題となることを示した．

500 位までの仮説だけを残すビームサーチを行った．

不随意運動を模擬するため，健常者 12 名による負性能の評価には，検出した偽入力の再現率・適合率

荷下文章入力実験を行い，偽入力発生頻度・位置分布

および F 値，さらに出力される列の文字正解精度をのデータを収集した．その結果，誤スイッチ操作の出用いた．文字正解精度は次式で定義される．

現傾向として，単発的なものと，短時間に連続して起

を用いた

[6]

(文字正解精度) =404

こるものの 2 種類があるという見通しを得た．

N −S−I −D
× 100(%) (18)N

この観察に基づき，偽入力の混入過程を，ユーザ状( 68 )

文字走査入力方式における誤スイッチ検出の理論的枠組

表 1 偽入力検出実験結果
Table 1 Results of the false triggering detection experiments.

偽入力位置モデル
なし
なし
なし
あり
あり

ユーザ状態モデル
なし
1 状態
2 状態
1 状態
2 状態

再現率
0.88140.86230.94770.85030.9396

適合率0.49220.8336
0.69850.87440.9176

F
0.63170.84770.80420.86220.9285

文字正解精度
45.78%
84.92%
79.23%
87.95%
91.48%

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あるひ
きたかぜとたいようは
ちからくらべをしました
たびびとのがいとうをぬがせたほうがかちということをきめてまずかぜからはじめました
かぜはようしひとめくりにしてやろうとはげしくふきたてました
ふけばふくほどたびびとはがいとうをぴったりからだにまきつけました
つぎはたいようのばんになりました
たいようは
くものあいだからかおをだして
あたたかなひざしをおくりました
たびびとはだんだんよいこころもちになりとうとうがいとうをぬぎました
そこでかぜのまけになりました

かと
けすかきなうぶようは
ちからくらべをしました
たびびとのがいとうをぬが゜ぬご がかちということをきめてまずか なあ らはじめましたか゜
なお゛う ちは とめくりにしてや ゛つはげしくふきたてま しす
ふけばふく ふは
たびびとはがいとうを゜ったりか くかえ かすた ましつぎはたいようのは いてせか き た
たい゜ と
くもの ゛す かあ らかお゛すかいす
あたた けこしかいし゜はた ま゜すか
るこさ びとはだんだんよいこころもちに か
とうとうがいとうをぬぎました
そこたなあき なえ かねせか きす

あるひ
きたかぜとたいようは
ちからくらべをしました
たびびとのがいとうをなかいえたほうがかちということをきめてまずかぜからはじめました
かぜはようしひとめくりにしてやろうとはげしくふきつにした
ふけばふくほどたびびとはがいとうをぴったりからだにまきつけました
つぎはたいようのばんになりました
たいようは
くものあいだからかおをだして
あたたかなひざしをおくりました
たびびとはだんだんよいこころもちになりとうとうがいとうをぬぎました
そこでかぜのまけになりました(a) 原文(b) 偽入力検出なし(c) 提案法 (2状態モデル)

図 6 誤スイッチ検出後の出力例
Fig. 6 Example outputs after applying proposed false triggering detection
method.

態モデルとして 2 状態の HMM でモデル化した．ま姿勢などの情報を援用することも高精度化のためにはた，位置分布の統計に基づき，偽入力位置モデルを作有用であろう．このような情報は，統計モデルさえ得成した．

られれば提案した枠組に容易に組み込むことが可能で作成したユーザ状態モデルおよび偽入力位置モデある．

ルに基づき，文章入力時に偽入力が混入する状態のシ

従来の文字走査入力方式では，現在列選択中か行選

ミュレーションを行った．また，このときのスイッチ

択中かをユーザにフィードバックすることができる．

操作位置系列を入力として，提案法により偽入力を検これに対し，本論文の枠組では常に列選択中／行選択

出する実験を行った．その結果，F = 0.928 の精度で中の両方の可能性があり得る．このため，フィードバッ

偽入力を検出することができ，出力される文章の文字クの方法には工夫が必要である．一例としては，列選

正解精度を大幅に向上させることができた．

択用の文字盤と行選択用の文字盤を両方表示しておく

今後の課題としては，不随意運動のより高精度なモ方法などが考えられる．文章入力インタフェースの実

デル化が挙げられる．例えば，これまでの予備検討に装に向けた次のステップとして，選択列／行や自動訂より，カーソルの移動タイミングに同期した入力タイ

正結果のフィードバック法を含めたインタフェースのミングの分布形状には，真入力／偽入力で大きな差が提案および有効性の検証が必要である．

あることがわかっている．また，偽入力は真入力直後の短い時間に発生する傾向がある．これらを含めた，

付録

判別のための手がかりを多数組み合わせることで，検本論文で提案するシステムにおいては，スイッチ操

出精度を向上できることが期待される．さらには，画

作位置系列に偽入力によるものが混入している可能性

像など別の種類のモダリティを活用し，例えば動作やがある場合には，全てのスイッチ操作位置に対して，( 69 )

405

ヒューマンインタフェース学会論文誌 Vol.15, No.4, 2013

それが列番号であるのか行番号であるのかを区別する

ンポジウム 2010, pp. 305–310 (2010).
[2] 平成 18 年厚生労働省告示第 528 号，“補装具の種目，

ことは原理的にできない．以下，その理由を述べる．

購入又は修理に要する費用の額の算定等に関する基準，” (2006).
[3] 日本リハビリテーション工学協会編，“「重度障害者
用意思伝達装置」導入ガイドライン —公正・適切な判定のために— 平成 22 年度改定版，” (2010).
[4] 情報福祉の基礎研究会編著，“情報福祉の基礎知識，”
ジアース教育新社 (2008).
[5] 森大毅，粕谷英樹， “走査型文字入力における自動誤り訂正方式，” ヒューマンインタフェース学会論文誌，

偽入力の混入がないとわかっているならば，奇数番目の入力は列であり，偶数番目の入力は行であると区別することができる．しかし，システムへの入力が「1,

2, 6, 6」であり，そこに偽入力が混入しているかもしれない場合，例えば 3 番目の「6」は列だと仮定できない．なぜならば，ユーザが入力したい最初の文字が「あ」(1 列 2 行) ではなく実は「お」(1 列 6 行) であり，2 番目の「2」は偽入力かもしれないからである．

Vol. 8, No. 1, pp. 195–202 (2006).
[6] 森大毅，粕谷英樹，森田光哉，中野今治，“走査型文
字入力におけるスイッチ操作タイミング特性の測定とその自動誤り訂正への応用,” 信学技報，TL2006-48,

同じことが全てのスイッチ操作に言えるため，「1, 2, 6,

SP2006-136, WIT2006-80 (2007).
[7] 森大毅，“ALS と意思伝達—スキャン型文字入力における言語的戦略，” Brain and Nerve, Vol. 59, No. 10,
pp. 1155–1162 (2007).
[8] 赤滝久美，伊藤晋彦，三田勝己，鈴木伸治，渡壁誠，
高橋由美，伊東保志，“筋電図と筋音を用いた脳性麻痺患者の筋機能の分析，” リハビリテーション医学，
Vol. 31, No. 8, pp. 551–554 (1994).
[9] 佐藤暁， “モデルパターン動作の獲得度を指標とした
脳性まひ児の臨床像と動作発達経過の分析，” 特殊教
育学研究， Vol. 36, No. 4, pp. 1–10 (1999).
[10] 今岡達郎，有福義範，北風晴司， “通信端末の利用者
適応入力の研究 (2): スイッチ入力における判別式の検討,” 映像情報メディア学会技術報告，Vol. 23, No. 59,
pp. 63–68 (1999).
[11] 山田成仙，谷岡稔真，岡崎泰久，渡辺健次，近藤弘樹，“脳性麻痺により四肢が不自由な障害者が操作可能な6」の 4 つ全てのスイッチ操作に対して，それが列か行かは，提案システムの原理では区別できない 1 ．
通常の文字操作入力方式では，偶数回目のスイッチ
操作の後は列選択モードであることを，奇数回目のス
イッチ操作の後は行選択モードであることを，カーソ
ルによりユーザに視覚的にフィードバックする．しかし，誤スイッチ操作を許す文字操作入力方式の場合には，ユーザが現在列を選択したいのか行を選択したいのかをシステムが一意に判断することはできない．上記の例では，ユーザは「お」を入力しようとして 1 列
目でスイッチ操作を行った後，6 行目で正しくスイッ
チを操作する前に誤って 2 行目でスイッチを操作したチンコントローラを用いたマウス操作システムの開発,” 信学論 (D), Vol. J93-D, No. 10, pp. 2268–2280

可能性もある．この場合，ユーザは依然として行を選択しようとしているので，2 回目のスイッチ操作があっ(2010).

たからといってカーソルを列選択モードにしてしまう（2013 年 5 月 27 日受付，9 月 5 日再受付）と，ユーザの意志とシステムの動作が食い違うこととなる．もちろん，本当に「あ」を入力しようとした可

著者紹介

能性もあるので，3 回目のスイッチ操作は，ユーザが「あ」列の行を選択しようとしている可能性と同時に，
森「あ」の次の文字の列を選択しようとしている可能性

大毅も考慮せねばならない．

平 5 東北大学工学部通信工学科卒．平
10 同大学院工学研究科博士後期課程了．
博士（工学）．同年同大学院工学研究科助手．平 11 宇都宮大学工学部電気電子工学科助手．平 18 同助教授．現在
同大学院工学研究科准教授．音声対話，
音声合成，医療福祉工学の研究に従事．
電子情報通信学会，日本音響学会，情報処理学会, ISCA 各会員．

これは，スイッチを操作するごとに列選択から行選
択へとカーソル表示が変化する従来のインタフェース
では実現できない．したがって，常に列選択と行選択のどちらでも行えるカーソルの表示法が必要である．
このユーザへの視覚フィードバック法については本論文の範囲外であるが，今後の課題として 6. で議論している．
高橋

平 20 宇都宮大学工学部電気電子工学科卒．平 22 同大学院工学研究科博士前期課程了．同年日本コンピューター・
システム株式会社入社．在学中は福祉
情報工学の研究に従事．

参考文献[1] 森大毅，高橋邦宏，“走査型文字入力における誤スイッ
チ検出のための一手法,” 電子情報通信学会 HCG シ
1：なお，市販の意思伝達装置と同様に，カーソルは循環走査を行うと仮定する．すなわち，列選択時には最右列の次は再び再左列へ，行選択時には最下段の次は再び最上段へ移動する．システムへの入力が「8」であった場合，それが真入力ならば，可能性は 8 列目か 1(= 8 mod 7) 行目のいず
れかである．
406

邦宏( 70 )

文字走査入力方式における誤スイッチ検出の理論的枠組

中山

剛

（正会員）
平 6 東京大学工学部精密機械工学科卒．
平 8 同大学院工学系研究科精密機械工学専攻修士課程了．同年国立障害者リ
ハビリテーションセンター研究所．頸髄損傷者など運動機能に障害のある方の日常生活支援，高次脳機能障害など
認知に障害のある方の支援，聴覚障害者への情報保障に関する研究などに従事．日本生活支援工学会，ライフサポー
ト学会，リハビリテーション工学協会，
AAATE, RESNA, 計測自動制御学会，
精密工学会，日本ロボット学会，日本
生体医学工学会，人間工学会，日本トイレ協会各会員．

（C）NPO法人ヒューマンインタフェース学会( 71 )

407

ヒューマンインタフェース学会論文誌408( 72 )