【ビジネスプラン / 論文】

VR 向けヘッドマウントディスプレイにおける 3D 酔いの考察
Inquiry on 3D Sickness in Head Mounted Displays for VR

奥津 漠 Hiro Okutsu
デジタルハリウッド大学大学院

修士

はじめに高く、そこから下がっていく傾向にある。
SSQ の差で統計的分析を行った結果、振幅では有意差は見られ近年技術の発展により、バーチャルリアリティ（VR）向けのヘッドなかったが、30 度、60 度と比べると 90 度が低くなる傾向が見らマウントディスプレイ（HMD）が低価格で登場しており、個人でもれた。時間周波数では 0.2Hz で差が最も大きく、0.5Hz はそれに容易に VR 環境を体感できる機会が増えた。また、VR 技術を使った次いだ。1.0Hz では顕著な差は見られなかった。0.05Hz や 0.1Hz産業への応用を期待する企業が VR 市場へ参入しており、2016 年に関してはプロジェクターとの SSQ の差がほぼ無かった。これらのを「VR 元年」と称する人がいるほど、活発な動きを見せている。VR

結果により、プロジェクターと VR 向け HMD の差は振幅より時間向け HMD は VR 環境を体感することが可能な代表的なデバイスで周波数が影響を与えているという結果が出た。

あり、通常の HMD と比べると、立体視、広視野角、頭と連動する画像の変化（ヘッドトラッキング）の高速化といった特徴を持ち、また、気持ち悪さ、眼精疲労、ふらつき感を回転方向で分析すると、非常に高い没入感を得られる。しかし、VR 向け HMD の大きな問題

・ピッチは 0.2Hz において眼精疲労とふらつき感が多くを占めとして、ユーザーに吐き気や眩暈など不快な症状を与える 3D 酔いが、ているが、0.5Hz と 1.0Hz に関しては 3 つとも同程度にプロ

通常の HMD やテレビなどのディスプレイ機器より生じやすいというジェクターより強く感じている。

点がある。原因の一部として画面の揺れが挙げられているが、画面の揺れは映像酔いとして既に研究されており、同じ視覚から引き起こされる VR 向け HMD の酔いに参考になるはずである。しかし、VR 向け HMD で多くの人が酔いを引き起こしている。よって本研究では、VR 向け HMD で引き起こされる酔いと通常のディスプレイで引き起こされる酔いが、画面の揺れの変化にどの様に反応するか、シミュレータによる酔いや疲労の指標として用いられているアンケートの実施により比較検討することで、VR 向け HMD の 3D 酔いの一因を明らかにする。

・ヨーは気持ち悪さと眼精疲労が多くを占めている。他の回転方向と比べると 0.5Hz 時に差を最も強く感じられる条件が多い。
・ロールでは強くふらつきを感じることから、気持ち悪さも高くなっている。その反面、画面の中心を起点に回転しているので、視点が固定され、眼精疲労は低い。
他にも、年齢で比べると 20 代とその他の世代で、ピッチで引き起こされる酔いに大きな差があり、要因としてふらつき感を 20 代がより強く感じていることがある。
0.2Hz や 0.5Hz の回転は現実の日常生活でも起こりうる回転であり、視覚の情報と他の感覚器官からの情報がより大きな矛盾を調査概要生み、大きな酔いが発生したと考えられる。多くの結果が 0.2Hz を背景と地面で構成された VR 空間内を映しだした画面を揺らすことで意図的に酔いを誘発するコンテンツを体験させることにより、酔いの調査を行う。さらに回転方向、振幅、時間周波数の 3 条件を変更することで、揺れを変化させる。
ヨー・画面の中心を 0 度とした振幅：30 度

60 度

0.1Hz

本研究では、3D 映像を用いた刺激をプロジェクターと VR 向け
HMD で提示することで、ディスプレイ機器とVR 機器による視聴体験・被験者を軸とした回転方向：ピッチ・時間周波数：0.05Hz頂点としており、0.2Hz が VR 向け HMD で重要な時間周波数であることは間違いない。

0.2Hzが人間に及ぼす影響を、SSQを指標として比較検討した。実験の結果、

ロール
90 度

0.5Hz

1.0Hz

暗室内にて椅子に楽な姿勢で着席してもらい、シミュレータの体験を行った。1 条件の時間は 30 秒で、条件間にアンケートである
Simulator Sickness Questionnaire（SSQ）の解答時間も含めたインターバルを置き、HMD の実験も同様に行った。
SSQ は主観評価のため、個人差が大きい。そのため、VR 向けプロジェクターの酔いが大きくなれば、VR 向け HMD も酔いが大きくなるという訳ではなく、VR 向け HMD のみが強い 3D 酔いを生じる刺激があった。通常の HMD はプロジェクターと同じように映像酔いが引き起こされることが分かっている。しかし、VR 向け HMD では
ヘッドトラッキングなどの違いによって、回転方向ごとにプロジェクターとは大きく異なる結果が出た。よって、VR 向け HMD が引き起こす 3D 酔いは、ディスプレイ機器を見た際に引き起こされる 3D酔いとは異なる酔いであることが判明した。

HMD からプロジェクターの SSQ を引くことで、プラス値が大きいほど症状がより強く発症したことを表した。また SSQ は全体的傾向を表す Total Score（TS）の他に、下位指標の Nausea（気持ち悪さ）、Oculomotor（眼精疲労）、Disorientation（ふらつき感）の 3つがあり、どのような影響がより大きいかを比較するために分析を行う。

今後の課題
・ VR 空間の環境を空や海、宇宙などに変えれば、酔いが発生するか。
・通常の HMD との比較や、没入の度合いで酔いが変化するか。
・調査することができなかった、客観評価として脳波、心拍数、実験結果と考察

血圧、また、重心動揺や眼球運動、フリッカー値の測定を行い、酔いとの関連を調査する必要がある。

SSQ の TS の全体的傾向としてプロジェクターは周波数が上がる
ごとに SSQ も上がる傾向にあるが、VR 向け HMD は 0.2Hz が最も

59 ｜ DHU JOURNAL Vol.04 2017

【ビジネスプラン / 論文】

Joyfulower インターネット上のデータを活用したマルチプラットフォームでのビジュアライゼーション
Visualization on Multiple platform utilizing the Internet data

福島 渉 Wataru Fukushima
デジタルハリウッド大学大学院

修士

趣旨と背景た時点での含有率から、地域に生成される花の種類が選出される。
地域を区分けする規模別に代表される花が存在し、市区町村毎のマルチプラットフォームで人々の幸福度を使用して花によるビジュ花・都道府県毎の花・国毎の花を見ることができる。

アライズを行うことで、体験した人を楽しませるコンテンツを提供することが趣旨である。

VR アプリケーション
HTC Viveを使用したコンテンツ。Webサーバーから情報を取得し、インターネット上には膨大な数・種類の情報が電子情報として存在VR 空間内に幸福度に応じた花を生成する。生成された花は Vive のしている。その中には本来数値化が不可能な概念であっても、解釈コントローラーを使って収集ができるほか、花束を作成して他の次第で数値として扱うことが可能なフォーマットで集積されているもプレイヤーに贈るなど交流を図ることが可能。のもある。今回のプロジェクトでは人々が日頃感じている「幸福度」のビジュアライズに着目し、体験者を楽しませるための切り口を考え

図 2：VR アプリケーション 花による人々の幸福度のビジュアライズ実装を行った。

課題解決策
肝であ る 人々の 幸 福 度 の 数 値 化 に、SNS へ 投 稿され た 文 章 を活用できないかと考えた。ユーザーの投稿コメントに対して IBM
Watson のテキストマイニング機能を使用することで、文中の単語や語句の出現頻度からコメントの幸福度を計測する。投稿に位置情報が付与されている前提となるが、ユーザーの投稿の幸福度を位置情報によって特定の地区ごとに分類すれば、地域別の幸福度を知ることができる。本プロジェクトではこの数値化された地域別幸福度情報を基に、各プラットフォーム上でビジュアライズを行うことを実現する。

モバイルアプリケーション
2 つの主な機能のうち 1 つは抽象化されたマップと特定の座標

図 1：テレビ朝日社内展示会 ゴーテック展示の様子に明示的に表示された幸福度集積地点から構成されるマップ探索モード。もう 1つは、Web サーバー上の値から AR によって現実世界の空間に生成される花を収集するモードである。主に後者に重きをおいて開発される予定だが、AR 表現手法が確立するまでの間はマップモードを中心に進行する構成とする。
Web ページ
Webサーバー上に集積された幸福度の様子を確認することができる。
基本的には閲覧機能がメインとなる。
プロジェクションマッピング
街角などで放映することが可能なメディアアート的な側面を表現する。
Web サーバーに蓄積された幸福度情報から花を生成して投影する。

特徴

今後の展開正式版での想定仕様を記述する。
現時点で VRアプリケーションのプロトタイプのみを開発したが、Web サーバー

将来的にはより間口の広い AR 対応のモバイル向けアプリケーション

SNSのユーザー投稿データの解析を行い。地域別幸福度を計測する。の実装も並行して行っていきたいと考えている。また SNS 投稿を取得

また、クライアントアプリケーションからのリクエストに応じて、する機能、IBM Watson によるテキストマイニングの実施がまだ仮

特定範囲内の幸福度情報のみを抽出して返却する。幸福度には内部的にカテゴリ分けがなされており、幸福度が収集地点の閾値に達し実装の状態であるため、本格的な実装に向けて動いていきたい。

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