立命館大学理工学部

2019 年度

卒業研究梗概大工仕事の感覚の可視化-Human Computer Interaction 技術を用いた伝統技術の保存継承 建築都市デザイン学科

1. はじめに現在、日本の建築業界が抱える問題の１つに、大工人口の減少が挙げられる。その要因には師弟関係と表される伝統的な技術継承の形式にも課題が挙げられる。現在の技能伝承には現代に合わせた様々な工夫がなされている。
しかし「見て習う」「聞いて習う」という現在の形式では、習得までに多くの時間を要するのが現状である。大工では2 年、宮大工では 8 年という目安もある 1)。このような現状に対して、人の手に宿った技術を機械化する試みが多数行われている。高品質な建造物を将来も維持するために必要な試みであるが、人は優れた機構・センサー・自然知能を有していること、大工動作の繊細さ・複雑さをふまえると、人への継承は今後も取り組むべき重要な課題である。
これは建造という意味だけなく、ある時代に存在した優れた職人の感覚を歴史として後世に伝えるという意味でも重要である。しかし、そのためには、現状の技能伝承をより高度にする必要があるのが実情である。
以上をふまえ本研究は技能伝承、引いては歴史や文化の保存方法に一石を投じるべく新たな歴史の保存方法を提案する。それは「体験して習う」という技術継承の提案である。ここでの体験は「師匠の動きそのものを体験する」ことを意味している。すなわち、本研究の提案とは「人の動きや感覚を電気的に保存し、別の人物の身体において再生すること」を意味している。
このような提案の実現に際して参照可能な研究が Human
Computer Interaction 注 1) 分野にある。それは H2L 株式会社が開発した Unlimited Hand2)3) である。このデバイスは
V R ゲーム用のゲームコントローラーであり、複数のセンサによる動作のデータ取得と、電気刺激を介した動作の再現を実行できる。この先端的なデバイスを応用した、「大工技術の保存・再現」を最終的な目標とし、本研究では特に技術保存可能性の検証を目的とする。

2280160023-2（指導教員小島 尚之山田悟史）

GennouWorkDigitization▷▷

Arduino▷Ide▷

gennouKanna

30× 100set▷kanna▷▷▷▷▷▷▷FastFourierTransform▷

▷

▷

▷

30× 100set

Nokogiri▷▷ nokogiri
30× 100set

Nomi
▷

sakan

▷

30× 100set
Sakan
▷

nomi
▷
30× 100set▷▷
30× 100set

sumituke

Sumitsuke

図1選定した 6 動作

Genno

Kanna

400

300

300

200

200
100

10000−1001102030401

Nokogiri

10203040102030

4020m−5Nomi

300

300

200

200

100

10000−1002. 研究概要
Unlimited Hand には筋肉や角度の微妙な変位を取得するための 11 個のセンサが搭載されており、各センサの取得値は設定した時間ごとに保存可能である。
そこで本研究では、大工の主要な動作の中から保存可能な動作を確認するために、Unlimited Hand によって取得したデータによる大工動作の分類を検証する。動作の選定については、大工作業経験者との相談の上で図 1 に示した 6 動作とした。その分類結果をふまえた上で、大工作業経験者の動作と未経験者の動作を、取得したデータで比1400

10203040Sakan

1400300300

200200100

10001ID_Chanel

Sumituke

010203040m−0m−1m−2m−310m−4m−6m−7XYZ

図213040X axis : Amplitude
Y axis : Time

平均値プロット

Visualization of thr carpenter's sense -Preservation and Succession of traditional techniques with Human Computer Interaction KOJIMA Naoyuki

較・分類し、各動作における差異の数値化・可視化を実行することで、技術継承に必要な要素を明らかにする。
Ward'smethod

表1Class 1

クラスタリング結果

GennouKanna

Nokogiri

Nomi

Sakan

Sumitsuke

19911010100000099000099000990991

Nokogiri_Sensor_X

Experienced

Experienced

Inexperience

Inexperience

3. 大工の主要動作のデータ取得および分類
0classClass
1 2ある動作を各 30 回繰り返した時系列データを 1 セット
Class 3099002 4とし、100 セットを各動作で作成した ( 計 600 セット )。 classClassClass 500
論理的に整合した分類可能性を判断するために動作ごとClass 600
class 3に各センサの取得値の平均値プロットを作成した ( 図 2)。
Nokogiri_Sensor_m5
各動作において論理的に整合した波形が確認できる。そ注 2)
こで次に取得値のクラスタリングを実行した。表 1 に結果を示す。左官と墨付け以外の動作が分類できていることが読み取れる。左官と墨付けが分類不可だったのはどちらも手首が主動作を担うこと、大工作業未経験者によってデータセットを作成したことが要因の可能性がある。このような課題を有するが、現在の技術で分類可能な動作と、
H C I 分野でも最新とされるデバイスを用いたとしても分類
Inexperience
Experienced
Nomi_Sensor_m2
不可能な動作を明らかにした。

Inexperience
Experienced
Nomi_Sensor_m4
Experienced

Experienced

Class 1classClass5 2

5. 考察とまとめ
以上のように、今まで感覚的であった大工の繊細な動作を、筋肉の動きとして保存し可視化することができた。
加えて、大工作業経験者と未経験者の差異を把握することができた。本研究の目的である技能伝承の文脈として解釈すれば、この差異を師匠に近づけることが技能伝承の達成を意味している。このような師匠の動きを筋肉の動きとして可視化した明示的な達成目標は、全く新しい指標である。スポーツ科学の知見と実例を引用すれば、このような指標を充実することが、大工仕事の技能伝承の高度化・効率化につながると考えられる。今後は多様な動作を対象に、大工作業経験者と未経験者の差異となる筋肉の把握を進め、新たな技術保存の体系化を目指す。同時に、電気刺激を介した動作の再現についても実現していきたい。
注注 1) Human Computer Interaction：マウスやキーボードといった既存のデバイスにとらわれずに人とコンピュータの関係性を作ることで人の生活を豊かにするといった、人とコンピュータの相互関係を対象とした研究分野。

Inexperience

Inexperience

4. 大工作業経験者と未経験者の動作分類
鋸と突き鑿について、大工作業経験者と未経験者によるデータセットをそれぞれ作成し、解析注 3) を実行した。
その結果として得られた 200 × 200 の距離行列のヒートマップを図 3 に示し、クラスタリング結果を表 2 に示す。
鋸の動作については、ヒートマップから m5 と X のセンInexperience
Inexperience
ExperiencedExperienced
図 3 ヒートマップ（一部）サにおいて経験者と未経験者である程度の差異が見られた。これらのセンサの取得値におけるクラスタリング結果
表 2 クラスタリング結果
class 1
は m5 で 96.5%、X で 89% の精度を示した。突き鑿の動作に
Nokogiri_sensor_m5
Nokogiri_sensor_X
Experienced Inexperence
Experienced Inexperence
ついては、m2 で 100%、m4 で 90.5% の精度で経験者と未経 class 2
Class 1100
7Class 1078験者の分類が可能であることが示された。この結果は、各 classClass093100
22Class 23 2動作において、経験者と未経験者の動作の差異を決定づけ
Nomi_sensor_m2Nomi_sensor_m4
class 4
Experienced Inexperence
Experienced Inexperence
る筋肉と角度の変位を意味している。
0100

1000Class 1Class 210001981

注 2) クラスタリング：ウォード法にて実行した。
注 3) 解析：本研究のデータは約 0.03 秒ごとにセンシングした時系列のデータであることから、時系列解析手法の 1 つである動的時間伸縮法での解析を実行した。この方法では、長さの異なる 2 つの時系列データの類似度を算出することができ、大工作業経験者のデータセットと未経験者のデータセットの類似度を算出することで距離行列を作成した。
参考文献
1）中島正夫 , 神山幸弘 : 宮大工の技能習得過程の分析 - 宮大工の 技能に関する調査研究 その１-, 日本建築学会計画系論文
集 , 第 476 号 ,pp.91-100,1995.10
2）Emi Tamaki,Terence Chan,Ken Iwasaki:Unlimited Hand:Inputand Output Gestures with Less Calibration Time, Proceedingsof the 29th Annual Symposium on User Interface Software andTechnology,pp.163-165,2016
3）Satoshi Hosono,Shoji Nishimura,KenIwasaki,Emi
Tamaki:Gesture Recognition System using Optical Muscle
Deformation Sensors,ICECC2019,pp.12-15,20194）小島尚之、山田悟史 : ヒューマンコンピュータインタラクショ
ン技術の建築デザイン分野への応用 －建築分野の手仕事の感覚保存・再現－ , 第 42 回情報・システム・利用・技術シンポジウ
ム論文集：報告 ,pp.98-101, 日本建築学会 ,2019,12