情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

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2022/2/21

バリア形状をゲーム要素とする
バリア画像収集システムの検証
村山 優作1

奥川 和希2

呉 健朗2宮田 章裕1,a)

概要：車椅子利用者やベビーカー利用者などの移動弱者にとって，バリアフリーマップは重要な役割を果たす．バリアフリーマップ作成のためのバリア情報を収集する手法として，一般の人達に身の回りにあるバリアを撮影・投稿してもらう手法がある．バリアフリーマップ作成に意欲のないユーザにとって，バリアを撮影・投稿する作業は自身に直接的なメリットがないため，モチベーションが誘発・維持されづらい．
このため，バリア画像収集に協力するユーザが少なく，バリア画像収集において収集される画像の量が少ないという問題がある．上記を踏まえ，本研究ではバリアを撮影・投稿すると，Deep Learning による物
体認識で認識されたバリアの形状に類似したモンスターを収集できるゲームの提案を行う．提案システム
では，バリア形状に類似したモンスターを獲得できるゲームを利用することで，バリア画像を収集する作業に対するモチベーションを誘発・維持できるようにすることを目指す．実装したプロトタイプシステム
による検証の結果，提案システムには使用開始前・後のバリア画像収集への意欲を高める効果，バリア画像収集のために普段通らない道を通る意欲を高める効果があることを確認した．

1. はじめに

バリア画像収集の既存事例で画像の収集に協力するユーザの多くは，バリアフリーマップ作成に意欲のあるユー

我々の生活空間には，車椅子利用者やベビーカー利用者

ザである．しかし，バリアフリーマップ作成に意欲のあるといった移動弱者の円滑な移動を妨げる階段や坂などバリ

ユーザは少ないため，収集されるバリア画像が少なくバリ

アが多く存在している．移動弱者は，外出中にバリアに遭アが検出されづらい．このため，バリア画像を表示した既遇し立ち往生することを防ぐために，事前に移動計画を立存のバリアフリーマップで移動計画を立てると，マップ上てることが多い．移動計画を立てる際には，バリアの位置に表示されていない未検出のバリアに遭遇し立ち往生するや種類といったバリア情報が必要であり，バリア情報を把恐れがある．そこで，我々はバリアフリーマップ作成に意握する手段としてバリアフリーマップが存在する．バリア

欲のないユーザにもバリア画像収集に協力してもらうこと

フリーマップ作成に必要となるバリア情報を収集する試み

で，より多くのバリア画像を収集できるようにすることをは多数行われている．例えば，車椅子利用者向けのバリア

目指す．しかし，バリア画像収集で必要とされるバリアを

情報をユーザがインターネット上に投稿できるサービスが撮影・投稿する作業は，バリアフリーマップ作成に意欲のある [1]．このサービスでは，バリアの写った写真 (以降，ないユーザ自身にメリットがなく，モチベーションを誘発・バリア画像) を収集している．バリア情報収集においてバ

維持することが難しい．

リア画像を収集する手法は，事例 [1] 以外の数多くのバリ

上記を踏まえ，我々は様々なシーンにおいてモチベー

ア情報収集の事例で用いられている [2][3][4][5]．この手法

ション誘発・維持の手段として用いられているゲーミフィ

では，バリアの識別を人の判断によって行うためバリアをケーションを利用したバリア画像収集システムを提案して精度良く検出できる．その上，収集される画像から，実際いる [6][7]．これは，バリアを撮影・投稿することで，そにバリアのある場所に赴くことなくバリアの様子を視覚的のバリアと形状が類似したモンスターを獲得できるモンスに把握できる．例えば，ユーザによって通行が可能な段差

ター収集ゲームである．提案ゲームにより，バリア画像をの高さは異なるが，画像を見ることで現地に赴くことなく収集する作業に対するユーザのモチベーションを誘発・維通行可能か否か判断できる．

持できると考える．本稿の貢献は，提案システムがバリア

12a)

日本大学 文理学部
日本大学大学院 総合基礎科学研究科
miyata.akihiro@acm.org© 2022 Information Processing Society of Japan

画像収集に対するユーザのモチベーションの誘発に有効であるか明らかにしたことである．

105

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2. 関連研究

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る．ゲーミフィケーションを利用した有名な事例として，

ESP game[15] がある．ESP game は，画像のラベル付け

本研究は，ゲーミフィケーションを利用してバリア情報を行うことを目的としたゲームである．このゲームでは，を収集するものであり，バリア情報収集に関する事例と無作為に選ばれた 2 人のプレイヤーが共通の画像を見て，ゲーミフィケーションに関する事例に関連している．2.1

お互いにコミュニケーションをとらずに画像に関連する

節ではバリア情報収集に関する事例，2.2 節ではゲーミフィ

語句を考える．お互いの考えた語句が一致すると，2 人のケーションに関する事例を紹介する．

プレイヤーはポイントを獲得することができる．画像のラベル付け以外にも，ゲーミフィケーションは様々なタスク

2.1 バリア情報収集にモチベーション付与の手法として利用されている．例え

バリア情報収集の事例は，現地に赴きバリアを検出する

ば，歯みがきにゲーミフィケーションを利用した事例があアプローチと，遠隔地からバリアを検出するアプローチにる [16]．この事例では，子供が楽しく歯みがきを行えるよ大別できる．2.1.1 項では現地に赴きバリアを検出する事うにするための歯ブラシ動作計測機能付きアプリケーショ

例，2.1.2 項では遠隔地からバリアを検出する事例を紹介

ンを提案している．歯ブラシに装着した磁石とスマートする．

フォンの地磁気センサを用いることで，磨いた箇所を特定

2.1.1 現地に赴きバリアを検出するアプローチ

しその磨いた箇所がきれいになっていく様子を可視化して現地に赴きバリアを検出するアプローチとしては，行政いる．さらに，画像収集にゲーミフィケーションを利用しスタッフや車椅子利用者，一般ユーザが現地に赴いてバリアた事例も存在する [17]．この事例では，建造物や風景の 3D

情報を収集する事例がある．事例 [8] は，国交省主導で行わモデルを作成するための画像を収集するために，街中の風れているバリア情報収集の取り組みである．SeeClickFix[3]

景や建物を撮影・投稿することでゲーム内のコンテンツをと IBM Sidewalks[4][5] は，路面の窪みや段差といった歩獲得できるゲームを提案している．

道における問題を投稿することができるシステムである．

バリア情報収集にゲーミフィケーションを利用した事例

Wheelog[1] と Wheelmap[2] は，車椅子利用者向けのバリも存在する [18][19]．事例 [18] では，バリア検出に利用す

ア情報やバリアフリー情報をユーザがインターネット上にる健常者の歩行データを収集するために，実世界を舞台と投稿できるサービスである．これらのサービスでは，ユーした陣取りゲームを提案している．プレイヤーは，スマー

ザはバリア情報やバリアフリー情報をタグ付けした画像をトフォンを自身のポケットに入れて歩行し，歩行した際の投稿できる．

加速度や角速度などのデータをアップロードすることで陣

2.1.2 遠隔地からバリアを検出するアプローチ

地を獲得することができる．この事例と本研究との差は，遠隔地からバリアを検出するアプローチとしては，スト収集しているデータの違いにある．事例 [18] で収集していリートビューにある写真を通して遠隔地からバリア情報をるのがスマートフォンのセンサから取得する加速度と角速

収集する事例がある．事例 [9] は，Google Street View に度であるのに対し，本研究では画像データを収集する．こ写ったバリアを発見し，バリアのラベル付けと評価を行うのことから，データの違いに応じて取り入れるべきゲーム

システムを提案している．このシステムは，現在ではブラ要素も変えるべきであると考える．

ウザベースのクラウドソーシングツールとして提供され事例 [19] では，都市のアクセシビリティに関する情報をている [10]．コンピュータビジョンの技術を用いて，スト収集するために，街中でゾンビと闘い生き残るゲームを提リートビューの写真から自動でバリア情報を収集する事例

案している．プレイヤーは，都市のバリアや設備の情報をも存在する．事例 [11] は，交差点の段差スロープの有無を投稿することで，ゾンビと闘うための武器や銃弾と交換可判断する CNN モデルを提案している．事例 [12] では，コ能なポイントを得ることができる．このゲームでは，プレンピュータビジョン技術と人間の作業者を用いて，半自動イヤーの近辺にバリアがあるとそのことがプレイヤーに通的に段差スロープのない交差点をストリートビューから検知されるようになっている．プレイヤー近辺のバリアの存出している．事例 [13] では，路面のひびや歩道上にある障在を通知することで，以前他のプレイヤーに投稿されたバ

害物といった歩道における問題を，Deep Learning を用いリアが存在するか確認させ，投稿された情報が正しいかをて自動的に検出しラベル付けを行っている．

チェックしている．事例 [19] と本研究で提案するゲームを比較する．事例 [19] と提案ゲームには大きく 3 つの違いが2.2 ゲーミフィケーションあると考える．一つ目の違いは，投稿したバリア情報とプ

ゲーミフィケーションとは，ゲームデザイン要素やゲー

レイヤーが得られる要素の関係性の有無である．事例 [19]

ムの原則をゲーム以外の物事に応用することである [14]．

では，投稿するバリア情報とプレイヤーが得られるものに

ゲーミフィケーションを利用し，タスクに対するユーザのは関係性はない．これに対し，提案ゲームでは撮影するバ

モチベーションを誘発・維持する研究事例は数多く存在す

リアと形状が類似したモンスターを獲得する．バリア情報© 2022 Information Processing Society of Japan106

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IPSJ Interaction 2022を投稿する作業はゲームをするプレイヤーにとって億劫であり，ゲームにおいてなぜその作業を行う必要があるのか
納得感を得づらいと思われる．撮影・投稿したバリアと形

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4. 提案手法
4.1 ゲーミフィケーションの導入状が類似したモンスターを獲得できるようにすることで，タスクに対するユーザのモチベーションを誘発・維持す

バリアを撮影・投稿する作業を，バリアに変身したモンスる手段として，ゲーミフィケーションを利用したアプロー

ターをカメラで撮って探し出すというようなゲームの世界

チが数多く提案されている [15][16][17][18][19]．このこと

観の一部として表現できると考える．二つ目の違いは，バから，我々の研究課題に対してもゲーミフィケーションがリア情報収集におけるエリアの網羅性を高めたり，同じ場一定の効果を及ぼすことが期待される．バリア画像収集

所の情報を継続的に更新させたりする仕組みの有無であにゲーミフィケーションを適用する方法を検討する．バる．事例 [19] のゲームでは，まだ投稿されていない場所のリア画像のようなデータの収集に利用されるゲームとしバリア情報や以前投稿されてから時間が経過した場所の情て，pervasive game が存在する [20]．pervasive game は，報を投稿させる仕組みが存在しない．これに対し提案ゲー

ゲームの体験が現実世界まで拡張されたゲームである．

ムでは，まだ投稿されていない場所のバリアか，以前投稿

pervasive game を用いてデータを収集する事例が存在す

されてから時間が経過した場所のバリアを撮影・投稿するる [17][19]．提案システムにおいても，pervasive game がと，ユーザにメリットを与えるようにしている．これによ有用であると考えられる．pervasive game には，絶大な人り，プレイヤーが赴いたことがない場所や，以前赴いてか気を博しているゲームがある [21]．このゲームでは，出現

ら時間が経過した場所でのバリアの撮影を促すことができしたモンスターを捕まえることができる．このゲームが人ると考えている．三つ目の違いは，収集される情報の品質

気である理由の一つとして，モンスターを捕まえる行為がを管理する手法の違いにある．事例 [19] では，既にあるプ

ゲームをプレイする多くのユーザにとって慣れ親しんだもレイヤーによって投稿された情報の場所に他のプレイヤーのであり，直観的に理解できるゲーム性であることが示さを赴かせ，投稿された情報が正しいか確認をさせている．

れている [22]．モンスターを捕まえるゲーム性を提案シス

これに対し本研究では，Deep Learning による物体認識をテムに用いることで，多くのユーザに提案システムを利用用いて画像に写ったバリアの種類を推定し，バリアの存在・してもらえることが期待される．上記を踏まえ，バリアを種類などの情報の正しさを評価している．上記の 3 つが事

撮影・投稿するとモンスターを獲得できるモンスター収集

例 [19] と提案システムの違いである．

ゲームを考案した．

3. 研究課題

4.2 要件バリア画像を収集する事例は数多く存在する [1][2]. バ

提案システムは，バリアフリーマップ作成に利用するバリア画像を収集する既存の事例では，大半のバリア画像がリア画像を収集することを目的としており，適切にバリア

バリアフリーマップ作成に意欲のあるユーザによって収集を検出できるようなバリア画像を収集できる必要がある．

されている．しかし，バリアフリーマップ作成に意欲のあ加えて，提案システムはユーザのモチベーションを誘発・るユーザは少ない．このため，バリア画像収集の既存事例維持できるゲーム性を備えている必要がある．これらのこでは収集されるバリア画像の量が少なく，バリアが検出さとから，提案システムが満たすべき要件をデータの観点かれづらいという問題がある．この問題によって，バリア画らの要件 (Data requirement, DR)，ゲーム性の観点からの像を表示した既存のバリアフリーマップで移動計画を立て

要件 (Game requirement, GR) に分けて整理する．

ると，マップに表示されていない未検出のバリアに遭遇し

4.2.1 データの観点立ち往生する恐れがある．上記の問題を解決する方法とし適切にバリアを検出できるようにするため，データの観て，バリアフリーマップ作成に意欲のないユーザからも協点からは次の要件を満たすべきであると考える．

力を得られるようにすることが考えられる．バリアフリー

DR1 ユーザ自身が現地で撮影したバリア画像である

マップ作成に意欲のないユーザから協力を得ることができ

DR2 バリアフリーマップの利用者がバリアの様子を正れば，バリア画像収集を行うユーザが増え，収集されるバ

確に認識できるバリア画像である

リア画像の量も増加させることができると考える．しかし，DR3 広範囲のエリアのバリア画像である

バリアフリーマップ作成に意欲のないユーザにとって，バDR4 最新のバリア画像である

リアを撮影・投稿する作業は自身に直接的なメリットがな

DR1 は，撮影されたバリアがどこにあるかを投稿されいため，モチベーションを誘発・維持することが難しい．

た画像にタグ付けされた位置情報から知るために必要であ

上記を踏まえ，本研究ではバリアを撮影・投稿する作業にる．DR2 は，収集したバリア画像はバリアフリーマップに対するユーザのモチベーションを誘発・維持できるように表示するものであり，画像からバリアの存在・種類を正確することを研究課題として設定する．

に確認できなければならないため必要である．DR3 は，広© 2022 Information Processing Society of Japan107

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表 1 要件とデザインの対応表
要件

ゲームデザイン

DR1

GD1

DR2

GD2

DR3・4

GD3

GR1・2

GD4

GR3

GD5

GR4

GD6

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渡って撮影されないことを防ぐ．

4.3.2 ゲーム性の観点
ゲーム性の観点からは，次のようなゲームデザインを考案する．

GD4 撮影したバリアと形状が類似したモンスターを獲得できる

GD5 モンスターの獲得数・所持モンスターのレア度に応じたランク付けを行う

範囲のエリアに渡ってバリア情報が収集されていればいる

GD6 ユーザが歩いている間はゲームをプレイできない

ほど，バリアフリーマップ上にない未検出のバリアを減ら

GD4 は，GR1 と GR2 を満たすためのデザインであり，すことができるため必要である．DR4 は，バリア情報が工ゲームの世界観の表現とプレイヤーの行動に応じて表現す事などで刻一刻と変化していくものであり，バリアフリー

る内容を変化させることを目的としている．撮影したバリ

マップを最新の状態にするために必要である．

アと獲得できるモンスターに関係性を持たせることで，バ4.2.2 ゲーム性の観点

リアを撮影・投稿するとモンスターを獲得できる世界観へ

ゲーム性の観点では，Crawford が次の要件を満たすべの納得感をユーザに与える．さらに，バリアの種類ごとにきであるとしている [23]．

獲得できるモンスターが異なることで，モンスターをコン

GR1 描写：ゲームの世界観を表現する必要がある

プリートしたいと思うユーザが異なる種類のバリアを積極

GR2 インタラクション：プレイヤーの行動に応じて表的に撮影することが期待される．バリアとモンスターの関現する内容を変化させる必要がある

GR3 対立：プレイヤーの目的達成に対して障害が必要
である

GR4 安全性：現実世界において危険が生じない必要がある

係性に形状を用いるのは，形状がバリアの種類を識別する
際に最も重要な手掛かりになると考えたためである．加えて，人が受ける情報の 8 割が視覚からの情報であるため，形状を類似させることで作るバリアとモンスターの関係性
は，ユーザにとって知覚しやすいと考えられる．GD5 は，GR3 を満たすためのデザインであり，他プレイヤーをラン
4.3 ゲームデザイン

クを上げる上での障害とすることでプレイヤー間に対立を

4.2 節で述べた要件に基づいて，データの観点とゲーム生んでいる．GD6 は，GR4 を満たすためのデザインであ性の観点からゲームデザイン (Game Design, GD) を考えり，歩きスマホによる事故の発生を防ぐことを目的としてる．要件とデザインの対応を表 1 に示す．

いる．上記のゲームデザインを踏まえ，バリアを撮影・投

4.3.1 データの観点稿するとそのバリアと形状が類似したモンスターを獲得でデータの観点からは，次のようなゲームデザインを考案する．

GD1 ユーザは現地でバリアを撮影・投稿した場合にのみモンスターを獲得できる

GD2 ユーザはバリアが写っているとシステムが認識できるモンスター収集ゲームを提案する．

5. 実装
5.1 節では 4 章で述べたゲームデザインの実装状況を説明し，5.2 節では提案システムの構成を説明する．

きない画像を投稿しても，モンスターを獲得することはできない

5.1 ゲームデザインの実装状況

GD3 撮影されたことがないバリアか，撮影されてから4 章で述べたゲームデザインをもとに提案システムの開時間が経過したバリアを投稿すると，ユーザにメリッ

発を進め，現在は GD6 以外のゲームデザインの実装が完トがある

了している．GD1 は，アプリ内のカメラで撮影した画像のGD1 は，DR1 を満たすためのデザインであり，Web 上みを投稿できるようにすることで実現した．アプリ内のカの画像やその他自分が現地で撮影していない画像の投稿をメラで撮影した画像は，ユーザの端末に残らないようアッ防止する．GD2 は，DR2 を満たすためのデザインであり，プロード完了時かアプリ終了時に削除される．これによバリアの様子が不明瞭な画像の投稿を防止する．GD3 は，り，ユーザは Web 上から入手した画像を投稿したり，以DR3 と DR4 を満たすためのデザインであり，ユーザがま前撮影した画像を再び投稿したりすることではモンスター

だ赴いたことのない場所や，以前赴いてから時間が経過しを獲得できなくなる．GD2 は，投稿された画像に写ったた場所でバリアを撮影することを促す．これにより，同一バリアの種類を CNN を用いて推定し，分類されたクラスのバリアが一人のユーザによって時間を空けずに何度も撮の推定確率が閾値未満である場合はモンスターを獲得でき影されることや，1 度撮影されたバリアがその後長期間にないようにすることで実現した．CNN のモデルを構築で© 2022 Information Processing Society of Japan108

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図 1

システム構成図

きるだけの学習データを収集する必要があるため，CNNで推定するバリアは我々の身の回りに多く存在する段差・階段・坂の 3 種類とした．これにより，ユーザは段差・階段・坂のいずれも写っていない画像や物に隠れてバリアの様子が不明瞭な画像などを投稿しても，モンスターを獲得できなくなる．GD3 は，撮影されたことがないバリアか
以前撮影されてから時間が経過しているバリアを撮影・投稿すると，レア度の高いモンスターを獲得するようにする
ことで実現した．撮影されたことがないか，撮影されてか

図 2 モンスターの一覧

ら時間が経過しているかは，写真撮影時の位置情報と日付から判定する．具体的なレア度の決定方法は 5.2 節で述べる．GD4 は，写真を撮影・投稿すると，CNN によって推定されたバリアの種類に応じたモンスターを獲得できるよ
うにすることで実現した．GD5 は，モンスターを獲得するとスコアが加算され，そのスコアが全ユーザ中何番目に多いかを表すランクを表示することで実現した．GD6 は，ユーザのスマートフォンから取得した移動速度が閾値を超えると，ユーザが歩いていると判定しゲームの操作を行えないようにすることで実現する予定である．

5.2 システム構成
提案システムは，入力部・分析部・出力部で構成されている．システム構成図を図 1 に示す．入力部では，写真を撮影・投稿する機能とバリア種別を入力する機能をユーザに提供する．ユーザが写真を投稿すると，写真撮影時の位
置情報とユーザが入力したバリア種別が写真と共に分析部へと渡される．分析部では，投稿された画像を CNN を用いて分析し，段差・階段・坂の 3 つからバリアの種類を推定する．CNN のモデルには，ResNet50[24] を ﬁne-tuning
したものを使用している．先行研究にて，各クラス 35 枚で計 105 枚の画像からなるテストデータでモデルの分類性能を検証したところ，Precision が 0.9544，Recall が 0.9523，

F 値が 0.9522 であった．バリアの種類を推定した後，分析部では推定されたバリアの種類と写真撮影時の位置情報・日付をもとに，獲得するモンスターのレア度を決定する．レア度は Normal と Rare の 2 つがあり，Normal よりも Rare の方がレア度が高いものとする．レア度の決定手
順を次に示す．

© 2022 Information Processing Society of Japan

図 3

獲得モンスターの一覧画面

Step1 写真撮影時の位置情報とデータベースに格納されているバリアの位置情報から，分析中のバリアと過去に投稿されたバリアとの地理的な距離を計算する．位
置情報は DEG 表記の緯度・経度である．距離の計算
は，データベース内に存在する同じ種類のバリアのデータを対象に行う．

Step2 計算した結果，距離が閾値以下であるデータが一定数以上なければ，レア度を Rare とする．距離が閾値以下のデータが一定数以上ある場合，それらのデー
タが投稿されてから経過した時間を計算する．計算した結果，経過した時間が閾値以下のデータが一定数未満であればレア度を Rare，そうでなければ Normal と109

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表 2

事前アンケート

項目

質問事項

形式

Q1

プレイしたことがある位置情報ゲームのタイトルを教えてください

自由記述

Q2

バリア画像収集を行ってみたいと思った

7 段階リッカート尺度

表 3

事後アンケート

項目

質問事項

形式

Q3

バリア画像収集を行うことに対するモチベーションが生まれた

7 段階リッカート尺度

Q4

バリア画像収集を行うためだけに普段通らない道を通ったり寄り道をしたりすることがあった

7 段階リッカート尺度

Q5

バリア画像収集を行うためだけに外出をすることがあった

7 段階リッカート尺度

Q6

今後もバリア画像収集を行いたい

7 段階リッカート尺度

する．
上記の手順で決定したレア度とバリアの種類に対応した員男性) が参加した．実験では下記 2 つの手法を比較する
ことで，バリア画像収集を行うモチベーションの誘発におモンスターの情報を，データベースから取得し出力部へ渡ける提案手法の有効性を検証する．

す．レア度・バリアの種類に対応したモンスターの一覧を

ベースライン手法 バリアを撮影・投稿するとスコアが加

図 2 に示す．出力部では，分析部から渡された情報に基づ算され，そのスコアに応じたランクが表示される．

くモンスターの画像を，ユーザのスマートフォンに表示す提案手法 バリアを撮影・投稿すると，そのバリアと形状る．獲得したモンスターは，図 3 の獲得モンスターの一覧が類似したモンスターを獲得できる．モンスターを獲画面で閲覧できる．

得するとスコアが加算され，そのスコアに応じたラン

6. 検証実験
6.1 実験目的

クが表示される．
ベースライン手法と提案手法を比較することで，バリアを撮影・投稿するとそのバリアと形状が類似したモンス

提案システムでは，バリア画像を収集する作業に対するターを獲得できるゲーム性が，バリア画像収集を行うモチ

ユーザのモチベーションを誘発・維持することを目指して

ベーションの誘発に有効であるか評価する．実験参加者にいる．本実験では提案システムの有効性を検証する第 1 段

は，各手法を 1 週間ずつ利用してバリア画像を収集しても階として，提案システムがバリア画像収集に対するモチらった．安全面を考慮し，実験可能な時間を 6 時から 18

ベーションの誘発に有効であるか検証する．

時までと定めた．1 日あたりの収集回数や収集時間などの評価指標として，バリア画像の投稿数，バリア画像の投下限は設定せず，上記の実験可能時間の任意の時間でバリ

稿日数，バリア画像収集に対するモチベーション誘発の度

ア画像収集を実施してもらった．このため，1 日の間に 1合いを用いる．バリア画像の投稿数は，データベースに格度も画像を収集しない場合も本実験では許容している．

納された画像の量から取得する．バリア画像の投稿日数は，データベースに格納された画像の投稿日から取得する．バ
リア画像収集に対するモチベーション誘発の度合いは，7段階のリッカート尺度 (7：強くそう思う〜1：全くそう思わない) のアンケートとインタビューから評価する．

6.3 実験手順
実験は下記の手順で行う．

Step1 実験参加者は実験開始の前日に実験説明書を読み，アプリの説明動画の視聴を行った後，事前アンケート

アンケートは，実験前に回答する事前アンケートと実験に回答する．実験説明書には実験の概要，各手法の説後に回答する事後アンケートの 2 つを用意する．事前アン

明，実験手順や実験における注意事項等が記載されてケートの質問項目を表 2，事後アンケートの質問項目を表いる．

3 に示す．Q1 は位置情報ゲームのプレイ経験の有無が実験結果にどのような影響を与えるか分析するための質問でStep2 実験参加者は，実験者に指定された手法を 1 週間
利用してバリア画像収集を行う．

ある．Q2〜Q6 はバリア画像収集のモチベーション誘発に

Step3 実験参加者は，1 週間の最終日の 18 時以降に，利関する質問である．Q2 はシステム使用前の，Q3〜Q5 は用した手法に関する事後アンケートに回答する．

システム使用中の，Q6 はシステム使用後のモチベーショ

Step4 使用していないもう一方の手法で再度 Step2〜3ンに関する質問である．Q2，Q3，Q6 については，回答理を行う．順序効果を相殺するため，Step2 で指定され由を尋ねた自由記述のアンケートを実施した．

る手法の順番はランダムである．

Step5 実験参加者は実験期間の終了後に実験者からイン
6.2 実験条件

タビューを受ける

実験には 10 代の学生 1 名，20 代の学生 7 名の計 8 名 (全© 2022 Information Processing Society of Japan110

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図 6

Q2．バリア画像収集を行ってみたい (7:強くそう思う〜1：全
くそう思わない，N=8)

図 4 画像の投稿数 (単位：枚，N=8)

図 7 Q3．バリア画像収集を行うことに対するモチベーションが生まれた (7:強くそう思う〜1：全くそう思わない，N=8)

図 5

画像の投稿日数 (単位：日，N=8)

6.4 実験結果・考察
6.4.1 項では画像の投稿数と投稿日数についての結果・考図 8 Q4．バリア画像収集を行うためだけに普段通らない道を通っ察を述べ，6.4.2 項ではアンケートの結果・考察を述べる．

たり寄り道をすることがあった (7:強くそう思う〜1：全くそ

6.4.1 画像の投稿数・投稿日数う思わない，N=8)

各手法における画像の投稿数を図 4 に示す．各手法の投稿数の合計はベースライン手法で 30 枚，提案手法で 46 枚であった．参加者ごとの投稿数の平均はベースライン手法
で 3.75 枚，提案手法で 5.75 枚であった．各手法の投稿数に対して対応のある t 検定を行ったところ，有意差は確認されなかった．各手法における画像の投稿日数を図 5 に示す．各手法の投稿日数の平均値はベースライン手法で 1.25
日，提案手法で 1.75 日であった．各手法の投稿日数の最大

図 9 Q5．バリア画像収集を行うためだけに外出をすることがあった (7:強くそう思う〜1：全くそう思わない，N=8)

値はベースライン手法で 3 日，提案手法で 5 日であった．
各手法の投稿日数に対して対応のある t 検定を行ったところ，有意差は確認されなかった．このため，画像の投稿数と投稿日数で有意差が見られるほど，手法間でモチベー
ション誘発の効果に大きな差がなかったと考えられる．
画像の投稿数について，図 4 を見るとほとんどの参加者の投稿数が 10 枚に満たないことが分かる．画像の投稿日
数についても，図 5 を見るとほとんどの参加者の投稿日数

図 10 Q6．今後もバリア画像収集を行いたい (7:強くそう思う〜1：
全くそう思わない，N=8)

は 1 週間の内 2 日以下であることが分かる．実験後のイン
タビューから，実験を行う時間をあまり確保できなかったことがある場合を 1，ない場合を 0 として，Q2〜Q6 の回

参加者が一定数いることが判明した．このことから，各手答結果との相関係数をそれぞれ計算した．計算の結果，Q2法の利用期間を今よりも延ばして実験を行うことが必要でが 0.34，Q3 が 0.12，Q4 が 0.18，Q5 が-0.02，Q6 が-0.23あると考える．

であった．どの質問の回答結果とも強い相関が見られない

6.4.2 アンケート結果

ことから，位置情報ゲームのプレイ経験の有無が実験結果

Q1 の回答結果について，位置情報ゲームをプレイした© 2022 Information Processing Society of Japanに与える影響はほとんどなかったと思われる．

111

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Q2〜Q6 の回答結果を図 6〜10 に示す．各質問の回答結水準の有意差が確認された．このことから，ベースライン

果に対して Wilcoxon の符号順位検定を行った．Q2 に対手法よりも提案手法の方が，システムを一定期間使用した

して 5 以上の回答をした実験参加者の割合はベースライン

後でもバリア画像収集を行うモチベーションを誘発しやす

手法で 37.5%，提案手法で 87.5%であった．Q2 の回答結いことが分かる．提案手法のアンケートにおける，Q6 へ果について，ベースライン手法と提案手法の間で 5%水準の回答理由を尋ねる自由記述では，「モンスターをコンプの有意差が確認された．このことから，システム使用前のリートするまでは続けたくなるだろう」というコメントが時点ではベースライン手法よりも提案手法の方が，バリア見られた．このことから，モンスターをコンプリートした画像収集を行うモチベーションを誘発しやすいことが分いという実験参加者の収集欲が掻き立てられ，システム使

かった．提案手法のアンケートにおける，Q2 への回答理

用後もバリア画像収集を行うモチベーションが誘発された由を尋ねた自由記述では，「モンスターを獲得できるのがのではないかと考える．しかし，上記のコメントから，一楽しみ」という主旨のコメントが複数見られた．このこと度モンスターをコンプリートしてしまうとモチベーション

から，モンスターを獲得できるゲーム性によって，バリアが誘発されづらくなる可能性があることも示唆される．さ画像収集を行うモチベーションが誘発されたのではないか

らに，「周囲にあるバリアが 1 種類しかなく，同じモンスと考える．

ターばかりが集まった」というコメントも見られた．現状

Q3 に対して 5 以上の回答をした実験参加者の割合はベーの提案システムでは，バリア 1 種類につき 2 体のモンス

スライン手法で 25%，提案手法で 87.5%であった．Q3 の回

ターしかバリエーションがない．これらのことから，獲得

答結果について，ベースライン手法と提案手法の間に 1%水可能なモンスターの種類を増やし，より長くモチベーショ

準の有意差が確認された．このことから，ベースライン手ンを誘発できるようにする必要があると考える．加えて，法よりも提案手法の方が，システムを使用している期間に既に所持しているモンスターでも獲得したいと思えるよう

おいてバリア画像収集のモチベーションを誘発しやすいこな仕組みも必要である．例えば，所持しているモンスターとが確認された．Q4 に対して 5 以上の回答をした実験参を消費する必要があるようなモンスターの育成要素を導入

加者の割合はベースライン手法で 37.5%，提案手法で 50%することで，既に所持しているモンスターでも獲得する意であった．Q4 の回答結果について，ベースライン手法と欲を高められると考える．さらに，育てたモンスターを利提案手法の間に 5%水準の有意差が確認された．このこと用して闘うゲーム要素があれば，よりモチベーションを向から，ベースライン手法よりも提案手法の方が，普段通ら上されられる可能性がある．

ない道を通ったり寄り道をしたりするモチベーションを誘発しやすいことが確認された．提案手法のアンケートにお7. おわりにける，Q3 への回答理由を尋ねた自由記述では，「どのようバリアを撮影・投稿する作業に対するユーザのモチベーなモンスターが手に入るか期待して楽しめた」といった主ションを誘発・維持するために，撮影したバリアと形状が旨のコメントが複数見られた．ベースライン手法では，バ

類似したモンスターを獲得できるゲームを導入したバリリアを撮影・投稿することにより得られるフィードバック

ア画像収集システムを提案した．本稿では，提案手法によに違いがない．これに対し，提案手法ではバリアの種類ごりバリアを撮影・投稿する作業に対するユーザのモチベーとに獲得できるモンスターが異なり，1 種類のバリアでもションを誘発できるか，実装したプロトタイプシステムを獲得できるモンスターには 2 つのバリエーションがある．

用いて検証を行った．アンケートの回答結果から，スコア提案手法のようにフィードバックに違いがあると，ユーザやランクといったゲーム要素を取り入れた手法よりも提案はどのような報酬を得られるのか気になり，モチベーショ手法の方が，使用開始前・後のバリア画像収集への意欲をンが生まれやすいのではないかと考える．

高める効果，バリア画像収集のために普段通らない道を通Q5 に対して 5 以上の回答をした実験参加者の割合はベーる意欲を高める効果が高いことを確認した．一方，投稿数

スライン手法で 12.5%，提案手法で 37.5%であった．Q5 のや投稿日数においては，手法間で有意な差は見られなかっ回答結果について，手法間に有意差は確認されなかった．

た．これは，バリア画像収集を行う時間を確保できなかっこのことから，現状の提案システムではバリア画像収集をた参加者が複数人いることが影響していると考える．

行うためだけに外出をする程のモチベーションを誘発できアンケートから，提案システムには下記の 2 つの問題がなかったことが示唆される．加えて，6.4.1 項で前述した実あることが分かった．一つ目は，モンスターの種類が少な

験を行う時間がなかった参加者が複数人いたことも，原因いという問題である．この問題により，ユーザは簡単にモの一つであると考えられる．

ンスターをコンプリートできてしまい，コンプリートした

Q6 に対して 5 以上の回答をした実験参加者の割合はベー後のモチベーションが誘発されづらくなる可能性がある．

スライン手法で 12.5%，提案手法で 50%であった．Q6 の二つ目は，既に所持しているモンスターを獲得した際のう

回答結果について，ベースライン手法と提案手法の間に 5%

れしさが少ないという問題である．これにより，ユーザの© 2022 Information Processing Society of Japan

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住む地域に同じ種類のバリアが多く存在しているような場
合は，モチベーションが生まれづらくなる．
上記を踏まえ，今後行うべきをことを次に示す．

[5](1) 実験期間を伸ばし，長期間のモチベーションに関する検証を実施する．

(2) モンスターのバリエーションを増やす．

[6](3) 既に持っているモンスターでも捕まえたいと思わせる仕組みを実装する．

(4) 提案システムで収集される画像から適切にバリアを検[7]

出できるか検証する．

(5) バリアと形状の類似したモンスターと類似していない
モンスターでモチベーションへの影響を比較検証する．

(1) については，本実験でバリア画像収集を行う時間がなかった参加者が複数いることから必要である．実験期間[8]を延ばすことで，実験を行う時間を作りやすくすることができると考える．加えて，実験期間中は緊急事態宣言下で[9]あった．緊急事態宣言が出されていない状態で実験を行うと，外出する機会が増え今回の実験とは異なる結果が得ら[10]れる可能性がある．このことからも，再度バリア画像収集を行うモチベーションに関する検証を行う必要があると思われる．(2) については，モンスターの少なさが提案シス[11]

テムの問題として挙げられていることから必要である．モンスターのバリエーションを増やすため，手動もしくは自動でモンスターを生成する手段を模索する予定である．(3)[12]については，既に所持しているモンスターを獲得した際のうれしさが少ないという問題が挙げられていることから必要である．育成やバトルといったゲーム要素を新たに取り[13]入れることで，既に所持しているモンスターに使い道を与えることができると考える．(4) については，提案システ[14]

ムがバリアフリーマップ作成のためのバリア画像を収集することを目的としていることから必要である．(5) については，バリアと形状の類似したモンスターを獲得できることが既存の研究との違いであり，提案システムの大きな特

[15]
[16]

徴であることから必要である．上記 5 つの達成を今後の目標とし，提案システムがより多くのバリア画像を収集でき[17]るようにすることを目指す．
謝辞 本研究は JSPS 科研費 JP19H04160 の助成を受けて行われた．
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