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身体動作を利用したインタラクティブゲームを用いたバランス機能の推定手法の提案
小田征史朗1,a)

Mao Haomin1,b)

大西鮎美1,c)

土田修平2,d)

寺田 努1,e)

塚本昌彦1,f)

概要：バランス機能とは，静止姿勢または動的動作中の任意の姿勢を保つ，および不安定な姿勢から速やかに回復させる能力である．バランス機能は，障害などの先天性な理由や，疾患や老衰，加齢による運動機能の低下などの後天的な理由から機能低下が引き起こされる．バランス機能の低下による転倒などを防止するために，人間のバランス機能をスコア化し，定量的評価を行うバランス機能評価テストが存在する．
しかしバランス機能評価テストは，測定に時間がかかる，専門スタッフの協力が必要であるといった煩雑さがある．そのため，日常生活における測定には，専門スタッフの協力を求めずに単一の測定項目や短時間の評価が望ましい．そこで，人間のバランス機能を簡単に測定する方法としてインタラクティブゲームを用いた機械学習によるバランス機能の推定手法を提案する．本研究ではインタラクティブゲームとして，テトリスに人間のモーションによるブロック生成の要素を取り入れた「ヒトリス」を，推定するバランス機能の指標として，BBS と自作の評価テストを用いる．ヒトリスはプレイヤの身体動作を認識することで画面中に落とさせるブロックを生成し，プレイヤとプレイヤまたはプレイヤとコンピュータ間の対抗や協力により，進行していくゲームである．評価実験では，バランス機能の推定のために作成した機械学習モデルの評価を行った．評価実験の結果，実際のヒトリスにて推定するバランス機能として，自作評価テス
トのスコアを設定することが適当である可能性が示唆された．

1. はじめにFRT(Functional Reach Test) などがあるが，これら機能評
価テストには，バランス機能に関する身体動作の測定項目

バランス機能とは，静止姿勢または動的動作中の姿勢をが多くスコア測定に時間がかかる，専門のスタッフが必要任意の状態に保つ，また不安定な姿勢から速やかに回復であるといった煩雑さがあり，日常的なバランス機能評価させるといった身体や重心をコントロールする能力であには向いていない．そのため，日常生活におけるバランスる．バランス機能は先天性障害，疾患や老衰，加齢による機能の評価には，スコア測定時間が短く，自らで測定可能心身機能の低下などにより機能低下が引き起こされる．バであることが望ましい．

ランス機能低下は，日常基本動作・スポーツ能力の低下やClark ら [1] は，インタラクティブゲームを用いた人間後遺症が残る転倒リスクに繋がるため，日常的に自分のバのバランス動作を考慮した際の姿勢評価が妥当であるとしランス機能を測定し，機能低下を防止することが重要であている．そのため，ゲームプレイ時にバランス動作に関連る．現在，バランス機能をスコア化し，定量的評価を行うのある姿勢やポーズを取るようなインタラクティブゲームことで機能の維持・向上を働きかけるバランス機能評価テがあれば，ゲームプレイ時にプレイヤのバランス機能に関ストが複数存在する．存在するバランス機能評価テストに連がある身体動作情報が取得でき，その取得情報からプレは，BBS(Berg Balance Scale) や TUG(Time UP-and-Go)，

イヤのバランス機能を推定できるのではないかと考えられ

12a)b)
c)d)e)f)

神戸大学大学院工学研究科
Graduate School of Engineering, Kobe Universityお茶の水女子大学 文理融合 AI・データサイエンスセンター
Ochanomizu University, Center for Interdisciplinary AI andData Scienceseishiro-oda@stu.kobe-u.ac.jp
maohaomin@phoenix.kobe-u.ac.jp
ohnishi@eedept.kobe-u.ac.jp
tsuchida.shuhei@ocha.ac.jp
tsutomu@eedept.kobe-u.ac.jp
tuka@kobe-u.ac.jp© 2024 Information Processing Society of Japanる．一方，筆者らの研究グループでは，インタラクティブゲームの一つとしてテトリスに人間のモーションによるブロック生成の要素を取り入れた「ヒトリス」がある [2]．
ヒトリスはプレイヤの身体動作を認識することで画面中に落とさせるブロックを生成し，プレイヤとプレイヤまたはプレイヤとコンピュータ間の対抗や協力により，運動モチベーションを保つためのゲームである．ヒトリスはブロックを生成する際に，自然とポーズを取る動作に促されるこ1230

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ものに誘導できれば，ポーズ動作時に身体のバランス機能

これらはゲームの進行にあたって様々な身体動作をプレイに関する情報を自然に簡単に収集できると考えられる．現ヤが行う．そのため，身体動作を利用したインタラクティ状のヒトリスは，プレイヤ同士が楽しく遊ぶというゲームブゲーム中にプレイヤに対してバランス動作に関する動き設計であり，ポーズを誘導する設計はされていないため，を誘導できれば，2.1 節に記したバランス機能を推定可能でゲーム設計を変更して作成しなおす必要がある．

あるような身体情報を取得できる．また，身体動作を利用

そこで本研究では，ヒトリスを遊ぶ際のブロックを生成したインタラクティブゲームとバランス機能の関係に着目する過程からバランス機能に関する身体情報を収集し，そした研究はいくつか存在する．Brown ら [3] によれば，脳の身体情報をもとにプレイヤのバランス機能のスコアを推

卒中を患った高齢者が任天堂 Wii Fit を用いたゲーム形式定する手法を提案する．本稿では，バランス機能の評価とのバランス訓練を 5 週間行ったところ，日常生活におけるして BBS と自作の評価テストを採用し，これらのスコアバランス機能の改善が見られたと述べている．Hall ら [4]を提案システムを用いて推定する．自作評価テストはいく

はインタラクティブビデオゲームとバランス機能の関連性

つかのバランス機能評価テストから代表的な項目を選出しを調査した．20 分以上の自立起立が可能な認知・視覚・神て作成した．それに対して，BBS は身体機能に障害を持つ経障害を持たない 60 歳以上の女性 16 人を被験者として，人間へ医療・介護現場など用いられる評価テストである．

身体能力検査と体を使った動的なインタラクティブゲーム

両バランス機能評価テストは実際にバランス機能を評価でのプレイを実施した．調査結果より，身体能力検査の項目きるが，自作評価テストの方が一般的な人間に対してはっの一つにバランス機能評価テストの一種である TUG が含きりとバランス機能の差を判明できると考えた．そこで本まれていたことから，動的なインタラクティブゲームにお研究では，2 種類のバランス機能評価テストのスコアを機けるプレイヤのパフォーマンスは，プレイヤのバランス機

械学習の正解データとして用い，機械学習によるスコア推能を評価する上で有用であることがわかった．Clark ら [5]定結果から提案手法に適した評価テストを判断する．または骨格情報を取得できるセンサデバイスやソフトウェアをその後，機械学習によってバランス機能測定・表示機能を用いた身体機能評価の妥当性を調査した．これらの性能を実現したヒトリスを作成する．

持つ例として Microsoft Kinect や Asus Xtion，OpenPose

本稿では以降，2 章で関連研究を紹介し，3 章では提案など紹介しており，評価する身体機能として歩行機能や姿システムの実装について述べる．4 章では評価実験とその勢制御やバランス機能，運動機能を挙げている．結果とし実験結果について説明し，5 章では議論と今後の展望につて，上記のセンサデバイスやソフトウェアによって得られいて述べ，6 章では本稿をまとめる．

る骨格情報深度カメラやスケルトントラッキングは身体機

2. 関連研究能評価ツールとして有効であるとしている．
以上より，身体動作を利用したインタラクティブゲー

本章では，身体情報を用いた人間のバランス機能の評価

ムは人間のバランス機能の維持や改善につながる．また，や推定の可能性について議論する．また，身体情報を利用ゲーム中にプレイヤに様々な身体動作を誘導しやすく，そしたインタラクティブゲームとバランス機能の関連性や身の際の身体情報をデバイス等で取得できれば，プレイヤの体情報を取得する方法を紹介する．また，本研究で扱うイバランス機能の評価を行う上でも有用な可能性がある．さンタラクティブゲームであるヒトリスについて，先行研究らにゲーム形式である点から，モチベーション維持や長期の紹介を行う．のバランス機能改善にもつながるため，既存のバランス機能評価テストに比べて多くの利点が存在する．

2.1 身体情報によるバランス機能の推定
Ghislieri ら [7] はウェアラブルセンサを用いて取得した

2.3 身体情報の取得方法

身体情報と立位バランスの関係性を調べた．具体的には，デバイスやシステムを用いて，人間の身体情報を取得す

人体の 6 ヶ所に慣性センサを装着し，直立姿勢を行った際る方法はいくつかある．代表的なデバイスとしてモーショの身体情報を収集している．結果として，得られた身体情ンキャプチャが挙げられる．モーションキャプチャには

報は装着者の立位バランス機能の評価に有用であることが光学式・慣性式・ビデオ式・磁気式などがあり，人間へのわかった．以上より，身体情報を用いることで人間のバラキャプチャ方法の違いによって分けられる．このどれもがンス機能を推定できると考えられる．

人間へのスケルトントラッキングを実現し，対象者の 3 次元の骨格情報を取得することができる．しかし，モーショ

2.2 身体動作を利用したインタラクティブゲーム

ンキャプチャの多くが対象者に器具を取り付ける必要性が本研究では身体動作を利用したインタラクティブゲームあることやデバイスが高価であることから，利用現場が限に注目した．身体動作を利用したインタラクティブゲームられている．その中でデバイス例の一つである Microsoft© 2024 Information Processing Society of Japan1231

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Kinect は，一つのカメラデバイスに RGB カメラ・深度カメラが内蔵され，対象者に器具を取り付けることなくスケルトントラッキングを行うことができる．また，このスケヒトリス時の身体情報入力

ルトントラッキングの精度なども実用レベルの性能を持ちながらも，他のデバイスに比べて安価であるという利

機械学習モデル作成
実際のBBSスコア点も存在する．身体情報を取得可能なシステムの例として OpenPose がある．OpenPose は市販のカメラを通じて推定入力

50

骨格情報を取得できるライブラリであり，特殊な器具等を必要としない．カメラがあれば画像や動画から解析可能なヒトリスをあそぶいった欠点が存在する．

BBSスコアを表示

訓練済み
学習モデルツールであるが，取得できる骨格情報が 2 次元であると

図 1: 提案システムの流れ

次に，2.1 節で紹介したようなインタラクティブゲームで使用されている身体情報取得方法を紹介する．Wii Fitで用いられる Wii Fit ボードには 4 つのストレインゲージ式フォースセンサが内蔵されている．この 4 つのストレイ

ワイヤレスコントローラ

ンゲージ式フォースセンサがボード上の人間の体重移動をディスプレイ検知し，ゲームの操作を行う．Xbox360 の Kinect アドベ

Azure Kinect
PCンチャー!では Microsoft Kinect を用いて身体情報を取得している．Microsoft Kinect によって取得したプレイヤの120cm
プレイヤ位置

骨格情報をゲーム内のキャラクタの動きに反映させて遊ぶ

ゲーム画面

図 2: ゲーム環境

ゲームとなっている．そのため，3D カメラやスケルトントラッキングを内蔵するデバイスやシステムをインタラク
ティブゲームに組み込み，プレイ時の骨格情報を取得できれば，プレイヤのバランス機能を評価できると考えられる．
そこで本研究では．深度カメラやスケルトントラッキングを用いたインタラクティブゲームによって人間のバランス機能を推定することを目指す．

3. 提案システム
3.1 システム構成
提案システムの流れを図 1 に示す．ヒトリスをプレイすることでプレイヤのバランス機能を推定する．バラン
ス機能の推定には，ヒトリスプレイ時の身体情報と機械

2.4 既存のインタラクティブゲーム：ヒトリス学習を用いて行う．機械学習によって推定したのち，プレ大西ら [6] は，テトリスに人間のモーションの要素を取りイヤに対して自身のスコアの表示を行う．ここでヒトリ入れたインタラクティブゲームとして「ヒトリス」を作成しスのゲーム環境を図 2 に示す．提案システムは MSI 社のている．ヒトリスはプレイヤの身体動作を Xbox360Kinect

msi クリエイターノート PC Prestige-15-A11UC-1417JP，センサで認識することで画面中に落とさせるブロックを生Microsoft 社の Azure Kinect DK センサ，Xbox360 ワイ

成し，プレイヤとプレイヤまたはプレイヤとコンピュータヤレスコントローラから構成される．ヒトリスのゲーム開間の対抗や協力により進行するゲームであり，プレイヤの発には Unity を採用し，機械学習は Python を用いて行っ体と頭を同時に使うためデュアルタスクの効果が見込める．

た．また，接続したコントローラのボタンを PC における81 人の老若男女にヒトリスを体験してもらったところ，ヒキーボード入力やマウス操作に自由に割り当てることのでトリスは運動モチベーションを保ったまま，健康を促進さきるアプリケーションとして JoyToKey を使用した．

せる可能性があることが確認されている．しかし，この研究で作成されたヒトリスはプレイヤ同士が対決するゲーム

3.2 ヒトリスのルール設計設計であり，相手を邪魔をする目的で様々なポーズをとり，本研究でのヒトリスのゲーム体系は，プレイヤとコンその形のブロックを相手フィールドに落下させゲームが進ピュータの対決方式とした．2.3 節で説明したように，以行していく．このゲーム方式ではプレイヤのポーズをバラ前のヒトリスはプレイヤ同士の対決方式であり，相手を邪ンス動作に関連あるようなものに誘導することは難しい．

魔をする目的で様々なポーズをとり，その形のブロックをそのため本研究では，バランス機能の測定を可能とするよ相手フィールドに落下させていた．しかし，このゲーム方うなポーズをプレイヤがゲーム中に取れるように誘導する

式ではプレイヤのポーズをバランス機能に関するものに誘ゲーム設計を行う．

導することは難しい．そこで自分のフィールドにポーズによるブロックが落下する設計にすることで，ブロックを作© 2024 Information Processing Society of Japan1232

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17 15 142712 111310282926 34652122お邪魔ブロック

お邪魔ブロック出現

お邪魔ブロック設置

ポーズを誘導(例 : 片足立ち)

01823

1924

2025

21

78

90 : Pelvis
1 : SpineNaval
2 : SpineChest
3 : Neck4 : ClavicleLeft
5 : ShoulderLeft
6 : ElbowLeft
7 : WristLeft
8 : HandLeft
9 : HandtipLeft
10 : ThumbLeft
11 : ClavicleRight
12 : ShoulderRight
13 : ElbowRight
14 : WristRight
15 : HandRight

16 : HandtipRight
17 : ThumbRight
18 : HipLeft
19 : KneeLeft
20 : AnkleLeft
21 : FootLeft
22 : HipRight
23 : KneeRight
24 : AnkleRight
25 : FootRight
26 : Head27 : Nose
28 : EyeLeft
29 : EarLeft
30 : EyeRight
31 : EarRight

図 5: 取得可能な 32 箇所の部位

図 3: お邪魔ブロックの出現と設置

レイヤのポーズを Azure Kinect で認識し，その際の身体座標を取得，その身体座標をもとに 5×5 の座標系に投影，身体座標と重なる適当な場所に 1 マスのブロックを配置するといった順序で行われる．またバランス動作に関連すプレイヤのポーズ

骨格情報を取得

5×5マス内でブロック生成

図 4: ブロックの生成手順

るポーズは，片足立ち・両足立ちのように足の位置が重要となる．そのためには，作成されるブロックも両足の位置が反映されることが重要である．そこで投影する際に，両足の座標を足が広がるように補正し，足の位置が明確にブ成する際にプレイヤは最適なポーズを考えることとなる．

ロックに反映されるようにした．

そのため，その時のフィールド状況によって取るポーズを誘導できると考えた．またプレイヤが一人でもゲームプレイ可能なようにコンピュータとの対決方式とした．プレイ

3.4 機械学習によるバランス機能の推定に用いた学習データ

ヤとコンピュータはお互いのフィールドでゲームオーバー

バランス機能の推定のためにポーズをとっている際の骨にならないようにプレイする．ゲーム中の通常状態では，格情報を取得する．推定に用いる骨格情報は Azure Kinect

プレイヤ・コンピュータともにテトリスと同様のランダムの深度カメラで 3 次元時系列データとして取得する．取得で出現する 7 種類のブロックを用いてゲームを進行する．

する骨格情報は，図 5 に示す Azure Kinect で認識可能な

しかし，コンピュータがブロックを複数回消すと，プレイ32 箇所の部位である．

ヤ自身のポーズによって作られるブロックを用いる状況へ推定の際に用いる特徴量は，各部位各成分の標準偏差をと移行する．プレイヤがブロック作成のためのポーズをと用いる．その後，実際のバランス機能評価テストのスコアる直前に，ポーズをバランス動作に関連のあるようなものを正解データとして，算出した特徴量と合して機械学習を誘導するために，図 3 のように「お邪魔ブロック」をプレ用いることでバランス機能スコアを推定する．特徴量算出

イヤのフィールドに出現させる．この「お邪魔ブロック」

や機械学習はプレイヤのポーズごとに行われるため，例とは他のブロックと違いプレイヤはコントロールできず，落してプレイヤが 1 回のヒトリスプレイにて 3 回ポーズタ下するのみである．落下ののち，プレイヤのポーズを誘導イムを行うと，3 回バランス機能スコアが推定されることできるような形で設置され，プレイヤがポーズを取るタイとなる．そのため，ゲーム終了後にプレイヤにバランス機ミングとなる．例として，図 3 ように片足立ちのポーズを能の推定値として表示される値は，各ポーズで推定された作成することができれば，ブロックはきれいに設置され，バランス機能のスコアの平均値とした．また，機械学習モ問題なく以降のゲームを進めることができる．また，作成デル作成のための訓練データに偏りが無くなるように，訓されたポーズによるブロックは他ブロックと同様のコン練データにオーバーサンプリングを施した後に機械学習をトロールをすることができる．このブロックが固定される行う．と，プレイヤのフィールドに出現するブロックは再度ランダムな既存のブロックから選択されるようになる．以降，プレイヤかコンピュータがゲームオーバーになるまで同様のゲーム進行が行われる．

4. 実験
4.1 実験概要
2 章で説明したヒトリスプレイ時の骨格情報から機械学習を用いてプレイヤのバランス機能を推定可能かを確認す

3.3 ブロックの生成方法

る実験を行った．本実験では 2 種類のバランス機能評価テ

プレイヤのポーズからブロックが作られる手順を図 4 にストを用いた．一つは BBS(Berg Balance Scale) である．

示す．ヒトリスにおいてポーズによるブロック生成は，プBBS は高齢者や脳卒中患者の複合的なバランス機能を客© 2024 Information Processing Society of Japan1233

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表 1: 学習モデルの評価結果
バランス機能評価テスト

相関係数p値

MAE

RMSE

BBS(56 点満点)

0.39

0.19

1.25

1.49

自作評価テスト (20 点満点)

0.66

0.01

3.40

4.93

観的に評価でき，信頼性が高いとされている．BBS は測定項目が全 14 個あり，各 0∼4 点の 56 点満点で測定される．
二つ目は，バランス機能評価の簡便法として新体力テストでも採用されている，開眼片足立ちと閉眼片足立ちを用いた自作の評価テストとした．このバランス機能評価テストの項目は以下の 5 つとした．

• 1 : 軸足が右足の開眼片足立ち(a) BBS の推定結果• 2 : 軸足が左足の開眼片足立ち• 3 : 軸足が右足の閉眼片足立ち• 4 : 軸足が左足の閉眼片足立ち• 5 : 両手を胴体に対して 90 度曲げ，できる限り前方に伸ばす

5 項目は BBS の測定項目の第 8 項目と同じであり，この項目によって体の前後方向のバランス機能も測定できると考え，採用した．1∼4 項目は維持時間，5 項目は伸ばした距離に応じて，各 0∼4 点の 20 点満点で測定する．また二つの評価テストを扱う理由として，前者の評価テストを試験的に体験したところ，健康な人間にとってバランス機能評
価テストは簡単であり，有意な結果が得られない可能性があると判断し，後者の評価テストを扱うこととした．尚，(b) 自作評価テストの推定結果

図 6: バランス機能評価テストの推定結果

すべての被験者が特定の慢性疾患を抱えておらず健康であったため，バランス機能評価テストの測定において専門

4.2.1 BBS の推定結果

スタッフの協力は求めていない．被験者にはまず上記 2 種

機械学習を実施した結果，BBS スコアの推定について類のバランス機能評価テストを受けてもらい，その後ヒトは，データに偏りがあったことから，オーバーサンプリンリスを遊んでもらう．その際に，2 種類のバランス機能評グを施さなかった．表 1 から学習モデルにおいて，弱い相価テストのスコアとヒトリスを遊んでいる際の骨格情報を関が見られた．ただ，p 値が 0.19 であること，BBS におけ取得する．取得した骨格情報から特徴量を算出した後，正る測定スコア範囲が 52∼56 であることに対して MAE と解データを各被験者の実際のバランス機能評価テストのスRMSE が大きいことから，データに偏りがあることが分かコアとし，ポーズごとの特徴量と正解データを 1 セットとる．健康な人間を被験者とした結果，BBS は有意な結果がして，評価テストごとに機械学習を行う．また，誘導する得られなかった．また，BBS スコア 45 点以下の測定者がプレイヤのポーズとして，前述した 2 種類のバランス機能

屋内外の生活で監視必要レベルであることを踏まえると，評価テストに含まれるような，軸足が右足の片足立ちと軸身体機能に障害を持つ人間がヒトリスによって自身のバラ足が左足の片足立ちを設定し，それに伴うお邪魔ブロックンス機能を推定すると考えた場合，BBS スコアをバランスを導入した．被験者は男女 17 名 (10 代未満 5 名，10 代 1機能の推定値と設定することは不適当な可能性がある．

名，30 代 1 名，50 代 2 名，60 代 5 名，70 代 3 名)，回帰4.2.2 自作評価テストの推定結果

器には SVR を用い，三分割交差検証を実施した．

表 1 から，自作評価テストのスコアを推定する学習モデ
ルは，強い相関が見られた．また p 値が小さいことから，4.2 実験結果機械学習を行った実験結果として，2 種類のバランス機能評価テストの実測値と推測値のプロット図を図 6 に，各バランス機能評価テストで作成した学習モデルに対する 4つの評価指数を表 1 に示す．

© 2024 Information Processing Society of Japan

実測値も大きいことが分かる．また MAE と RMSE においても，実測値の測定スコア範囲を考えると小さく値が得られており，精度が高い結果であることが分かる．
表 6b より，実測値 5∼10 の範囲と 20 のデータ群にて，実測値と推測値に大きな乖離が生まれている箇所が存在す

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学習に用いる特徴量の選定を行う．また，プレイヤのポーズを誘導できるようなお邪魔ブロックの吟味や，他の誘導方法を検討する．

6. おわりにブロック例1

ブロック例2

ブロック例3

ブロック例4

本研究ではヒトリスを用いた人間のバランス機能の推定
図 7: 被験者が作成を目指したブロック例手法を提案した．また，推定するバランス機能の指標として，BBS と自作の評価テストを登用した．その後，ヒトリることがわかる．これはオーバーサンプリングを施したた

スの作成を行い，推定に用いる機械学習モデルの作成実験めであると考えられる．今後はオーバーサンプリングを施を行った．実験の結果，実際のヒトリスにて推定するバラ

さずとも偏りが少ないデータ得るために，被験者を増やす

ンス機能として，自作評価テストのスコアを設定すること必要がある．

が適当である可能性が示唆された．今後は，多様な年齢層以上より，一般的に健康な人間がヒトリスによって自身の被験者を増やすことに加え，特徴量の選定や新たな特徴のバランス機能を推定すると考えた場合，自作の場評価テ量を検討することで推定精度の向上を目指す．さらに，作ストをバランス機能の推定値と設定することは適切である

成された機械学習モデルとそのプログラムを現在のヒトリと考えられる．

スに組み込み，遊ぶことでプレイヤのバランス機能を推定

4.2.3 プレイヤのポーズの誘導についてしプレイヤに対して表示を行うヒトリスの作成を目指す．

被験者 17 名のゲーム状況を観察した結果，ポーズを完全に誘導することはできなかった．誘導したいポーズ (本実参考文献験では片足立ち) を被験者が取らなかった理由として，大き[1]く二つ挙げられる．一例目として，お邪魔ブロックが設置された場所とは違う場所にはまるようなブロックのためのポーズを取っていた．二例目として，どこにでもはまるよ[2]

うなブロックのためのポーズを取っていた．どこにでもはまるようなブロックとして，図 7 のような縦一列もしくは二列のみのブロックや，1×1 や 2×2 のブロックがあった．

[3]

5. 考察
実験結果から，ヒトリスによってバランス機能を推定する際に用いる機能評価テストとして，身体機能に障害を持[4]

つ人間に対しては BBS スコアが，一般的に健康な人間に対しては自作の評価テストが適していることが分かった．

BBS を含めた既存のバランス機能評価テストの多くは，主[5]に高齢者や身体に障害を持つ人に向けて作成されており，
本稿で実施した実験の被験者は健康的な人間であったた
め，精度が低い結果が得られたと考えられる．それに比べて，自作評価テストは被験者間で，スコア範囲の偏りが少[6]ないことから，精度が高い結果が得られた．また，プレイヤのポーズを完全に誘導できなかった理由として，ゲームを進める上でお邪魔ブロックによるプレイヤへの妨害が足りなかった可能性がある．考えていたほどプレイヤへの妨害できていなかったため，プレイヤは他の場所にはまるようなブロックの作成に意識を向けたと考えられる．またお[7]R. A. Clark, Y. H. Pua, K. Fortin, C. Ritchie, K. E. Webster, L. Denehy, and A. L. Bryant: Validity of the Microsoft Kinect for Assessment of Postural Control, Journal of Gait & Posture, Vol. 36, pp. 372–377 (July 2012).
仙波 拓, 寺田 努, 塚本昌彦: ヒトリス：全身のポーズでブロックをパーツ化するインタラクティブゲーム設計, エン
タテインメントコンピューティングシンポジウム論文集,pp. 34–39 (Nov. 2016).
R. Brown, H. Sugarman, and A. Burstin: Use of the Nintendo Wii Fit for the Treatment of Balance Problems in
an Elderly Patient with Stroke: A Case Report, International Journal of Rehabilitation Research, Vol. 32, pp.
109–110 (Aug. 2009).
C. D. Hall, C. K. Clevenger, R. A. Wolf and J. S. Lin:
Feasibility of a Low-Cost, Interactive Gaming System toAssess Balance in Older Women, Journal of Aging andPhysical Activity, Vol. 24, pp. 111–118 (July 2016).
R. A. Clark, B. F. Mentiplay, E. Hough and Y. H. Pua:
Three-Dimensional Cameras and Skeleton Pose Tracking for Physical Function Assessment: A Review of Uses,
Validity, Current Developments and Kinect Alternatives,
Journal of Gait & Posture, Vol. 68, pp. 193–200 (Feb.
2019).
大西鮎美, 柳生 遥, 仙波 拓, 寺田 努, 塚本昌彦: ヒトリ
ス：健康促進を目的として体と頭を複合的に使わせるインタラクティブゲーム, 情報処理学会マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム論文集, pp. 1863–1870(July 2019).
M. Ghislieri, L. Gastaldi, S. Pastorelli, S. Tadano and V.
Agostini: Wearable Inertial Sensors to Assess Standing
Balance: A Systematic Review, Journal of Sensors, p.
4057 (Sep. 2019).

邪魔ブロックの形や出現方法を変化させ，プレイヤのポーズ誘導成功の割合を上昇できれば，プレイヤはバランス動作に関連のあるポーズを多く取ることができ，機械学習の精度が向上すると考えられる．
そのため，今後は被験者の数を増やすことに加え，機械© 2024 Information Processing Society of Japan

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