情報処理学会 インタラクション 2021
IPSJ Interaction 2021

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バリアフリーマップにおけるバリア情報可視化手法の比較
奥川和希1

大和佑輝2

大河原巧1

村山優子3

宮田章裕1,a)

概要：我々の生活空間には階段や段差といった，移動弱者の円滑な移動を妨げるバリアが多数存在している．これらのバリアの存在を把握するためにバリアフリーマップが作成されている．現状のバリアフリー
マップはバリアフリー施設の場所を表示しているものが多く，ユーザは移動経路上のバリア情報を把握できない．このため，移動経路上のバリア情報含めて表示している広範囲のバリアフリーマップを作成する必要がある．しかし，移動経路上のバリア情報を含めたバリアフリーマップの作成には広範囲のバリア情報が必要なため，高いコストがかかるという問題がある．この問題を解決するために我々は健常歩行者の歩行データからバリア情報を抽出し，地図上に可視化する取り組みを行なっている．先行研究ではスマー
トフォンをポケットに入れて歩くだけでバリア情報を収集することができる．このため，収集されるバリア情報は大量になる．本稿では先行研究によって収集される大量のバリア情報をユーザが直感的に把握できるように可視化することで，ユーザがバリアフリーマップを用いて移動経路を作成する際の作業負荷を減少させられるかを検証した．比較実験を行った結果，大量のバリア情報をユーザが直感的に把握できるように可視化する手法は判明しなかったものの，特定の手法を用いることでユーザがバリアフリーマップを用いて移動経路を作成する際の作業負荷を軽減させられることが示唆された．

1. はじめに析することによりバリア情報を推定する取り組みを行なっている [1], [2]．このアプローチではユーザがスマートフォ

我々の生活空間には，階段や段差，急な坂といった移動ンをポケットに入れて歩くだけでバリア情報を取集できる

弱者の円滑な移動を妨げるバリアが多数存在している．移ため，広範囲かつ大量のバリア情報を低コストで収集でき動弱者は屋外を移動中に立ち往生するような事態にならなる．しかし，収集された大量のバリア情報を従来のバリアいよう，事前にこれらのバリアが存在する位置を把握し，フリーマップと同様に地図上にアイコンやピンを表示する移動計画を立てることが多い．バリアの存在する位置やバことで可視化すると，地図が大量のアイコンやピン埋め尽リアの種類（以降，バリア情報）を事前に把握する手段とくされてしまう．この状態ではユーザがバリア情報を直感してバリアフリーマップが存在する．バリアフリーマップ的に把握できず，移動経路を作成する際の作業負荷が大きは地方自治体や公共施設が発行していることが多い．これくなることが予想される．本稿では，大量のバリア情報をらのバリアフリーマップには施設のバリアフリー状況やバ可視化する手法を 4 件選定し，それぞれの可視化手法に基リアフリー対応施設の場所は載っているが，そこにたどりづくバリアフリーマップを作成し，ユーザが移動経路を作着くまでの移動経路上に存在するバリアの情報は載ってい成する際に感じる負担について比較を行った．本稿の貢献ないことが多い．現状のバリアフリーマップでは，ユーザは次の通りである．

が施設へ向かう途中に思わぬバリアに遭遇し，立ち往生す• 地理空間情報を可視化する代表的な手法を用いて大量る可能性がある．移動経路上に存在するバリア情報をバリのバリア情報を可視化し，ユーザが大量のバリア情報アフリーマップに表示するためには広範囲のバリア情報がを直感的に把握できるように可視化するのに適した手必要である．しかし，バリア情報は調査員が現地にいって法を調査したこと．

記録する必要があるため，収集するには高いコストがかか• 大量のバリア情報を直感的に可視化することによっるという問題がある．この問題を解決するために，我々はて，ユーザがバリアフリーマップを用いて移動経路を健常歩行者の加速度・角速度データを Deep Learning で分作成した際の作業負荷が軽減されるか検証したこと．
本稿の構成は次のとおりである．次章では本稿に関する関1
23a)

日本大学 文理学部
日本大学 大学院総合基礎科学研究科
津田塾大学 数学・計算機科学研究所
miyata.akihiro@acm.org© 2021 Information Processing Society of Japan

連研究に関する説明をし，3 章では関連研究に基づく研究課題を定義する．次に，4 章では 3 章で述べた課題を達成

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2021/3/10するための手法を提案し，5 章では実装方法を説明する．
最後に，6 章では実験と考察を述べる．

2. 関連研究
本研究はバリア情報の可視化技術に深く関連している．
また，バリア情報には位置情報が含まれているため，位置関連情報の可視化技術とも関連している．2.1 節ではバリア情報の可視化に関する研究事例を説明し，2.2 節では位置関連情報の可視化に関する研究事例についても説明する．

2.1 バリア情報の可視化
歩行者や車椅子の移動データからバリア情報を推定し，地図上に可視化する取り組みは多く行われている．例えば，車椅子に取り付けたセンサで計測された移動時の加速度

図 1

バリア情報を点で可視化したバリアフリーマップ

データからバリア情報を推定し，地図上にピンを打って可視化している事例がある [3], [4]．三浦等 [5] は，台車に取りいるものが多く，移動経路上に存在するバリアも含めて表付けたスマートフォンを用いて道路の傾斜を測定し，色を示している広範囲のバリアフリーマップは少ない [13]．こ用いて地図上に可視化している．我々も健常歩行者の歩行のため，ユーザが現状のバリアフリーマップを利用して移時の加速度，角速度データからバリア情報を推定し，地図動計画を考案した場合，移動経路上で思わぬバリアに遭遇上に可視化する取り組みを行なっている [6], [7]．他にも，し，立ち往生する可能性がある．移動経路上に存在するバ

ユーザから提供されたバリア情報を地図上に可視化する取リアも含めた広範囲のバリアフリーマップを作成すれば良り組みが盛んに行われている [8], [9], [10]．Wheelmap[8]いが，高いコストがかかるという問題がある．

は，ユーザから投稿された施設のバリアフリー状況を地図

この問題を解決するために，ユーザの投稿や車椅子の移上に可視化する事例である．Cardonha 等 [9] も同様の取り

動データからバリア種別を推定することでバリア情報を収組みを行なっている．また，Wheelog![10] は施設のバリア集し，地図上に可視化する研究事例が存在する．例えば，フリー状況に加えて，車椅子ユーザの移動ログを収集する

文献 [3], [4] は車椅子に取り付けられた加速度センサを用ことで車椅子でも通行できる経路を地図上に可視化していいて計測した車椅子移動時の加速度データからバリア情報る事例である．

を推定し，地図上に可視化する事例である．ユーザから提供されたバリア情報を地図上に可視化する事例も存在す

2.2 位置情報の可視化

る [8], [9], [10]．これらのアプローチでは車椅子利用者や我々が収集するバリア情報のような，位置情報を含んだバリアフリーに興味のある人がバリア情報を収集する．こ

データを可視化している例として [11], [12] が存在する．佐の条件に該当する人は限られるため，収集されるバリア情

藤等 [11] は，人の屋内での位置情報を WiFi を用いて推定報の網羅性が下がってしまう．このため，より数の多い健し，散布図とヒートマップの 2 手法を用いて可視化してい常歩行者にバリア情報を収集してもらうことでバリア情報る．Rizwan 等 [12] は，位置情報付きの掲示板データからの網羅性が向上すると考える．

ユーザの都市部での行動傾向を分析し，ヒートマップで可視化している．

3. 研究課題

上記に基づき，我々は健常歩行者の歩行データからバリア情報を推定し，地図上に可視化する取り組みを行っている [6], [7]．先行研究では健常歩行者が歩くだけでバリア情報を収集できるため，大量のバリア情報を収集できる．先

我々の生活空間には階段や段差，急な坂といった，移動行研究で収集された大量のバリア情報を既存研究 [3], [4] と弱者の円滑な移動を妨げるバリアが多数存在している．こ同じように点やマーカーといった画像を地図上にプロットのため，移動弱者は屋外で立ち往生する事態にならないよ

するアプローチで可視化したものを図 1 に示す．このよううに，あらかじめ移動計画を立てることが多い．移動計画に，我々のアプローチによって収集されるバリア情報は大を立てる際には，バリアがどこに存在しているのかを事前量であるため，既存研究と同じように点やマーカーといっに把握している必要がある．バリア情報を把握する手段のた画像で地図上に可視化すると地図が点で埋め尽くされて一つとしてバリアフリーマップが存在する．バリアフリー

しまう．ユーザがこのバリアフリーマップを利用して移動マップは主に施設や自治体が作成しているが，施設のバリ経路の考案をする場合，バリア情報の把握が難しく，移動アフリー状況やバリアフリー対応施設の場所を表示して計画作成作業への負荷が高くなる．バリア情報の把握が難© 2021 Information Processing Society of Japan786

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しくなる要因として，我々が地図上に可視化しているバリ手法を用いている例として [5] がある．これは道路の傾斜

ア情報が大量であるため，ユーザが直感的に把握できなくを色付きマーカーで表現している事例であるが，ユーザかなっていること考えられる．

ら分かりやすいという意見が出ている．このことから，ク上記を踏まえて，大量のバリア情報をユーザが直感的にラスターマップは課題を達成する上で有効であると考える．

把握できるように可視化し，バリアフリーマップを用いた

以上からヒートマップ，バブルマップ，クラスターマップ

移動経路作成作業を行う際の作業負荷を減少させることをはバリア情報をユーザが直感的に把握できるように可視化研究課題とする．

できると考える．

4. 比較手法

上記に基づき，大量のバリア情報をクラスタリングによって削減し，従来の可視化手法であるドットマップと可視化するデータが大量にあるとユーザがバリアフリー

ヒートマップ，バブルマップ，クラスターマップの 4 手法

マップを使用した際に，バリア情報を直感的に把握するで可視化した結果を比較することで，大量のバリア情報をことが難しくなる．このため，大量のバリア情報に対して直感的に把握できるように可視化する手法が明らかになる

クラスタリングを適用することでデータ量を削減させる．と考える．

我々が収集するバリア情報には緯度，経度といった位置情報とバリアが存在する尤度が含まれる地理空間情報である．このため，地理空間情報を可視化する代表的な手法を5. 実装
5.1 可視化するデータ用いて大量のバリア情報を可視化した結果を比較すること

本稿で可視化するデータは先行研究 [6], [7] で収集されたで，大量のバリア情報をユーザが直感的に把握できる可視ものである．先行研究では，健常歩行者の歩行時の加速度化手法を明らかにできると考える．地理空間情報を可視化データ，角速度データを Deep Learning を用いて分析し，する手法の一つにヒートマップがある．ヒートマップは地平地，段差，階段，急な坂の 4 種類のバリア情報を推定し理空間情報を可視化する代表的な手法であり，採用していている．このため，先行研究で収集されるバリア情報にはる事例も多い [11], [12]．バリア情報をヒートマップで可視バリアでないと判定されたデータも含まれている．先行研化することによって，ユーザは色の分布を俯瞰することで究で収集されるバリア情報は緯度，経度，バリアの種類をバリア情報を直感的に把握できると考える．

表すラベルの 3 つから構成されている．

上記の検討に基づき，我々はヒートマップを用いたバリア情報可視化手法を提案してきた [6], [7]．先行研究では，5.2 可視化手法

ヒートマップを用いることで，大量のバリア情報をユーザ

我々が収集するバリア情報には緯度，経度を含む位置情が直感的に把握できるように可視化できる可能性が示さ

報とバリアの種類の 2 つの情報が含まれる．今回は，バリれている．よって，ヒートマップによる可視化は 3 章で述アが存在する座標とバリアが存在する尤度の 2 つの情報をべた課題を達成するのに有効であると考える．また，ヒー地図上に可視化する．それぞれの手法において，可視化をトマップには 2D のものと 3D のものが存在している．文

行う前にデータ量を削減するために，収集されたバリア情

献 [14] では 2D と 3D，2 つのヒートマップを用いて，複数報の緯度，経度を対象に凝集型階層的クラスタリングを行の種類の分析作業を行っている．その結果，2D のヒート

い，ward 法によって求めたクラスタ間距離が一定の閾値以

マップは分布の概要を把握する場合に有効であるとが述べ下で隣接しているクラスタを結合する．結合されたクラスられている．バリアフリーマップを利用する目的はバリアターに所属するデータの平均座標をバリアが存在する座標の場所を把握することであり，これは地図上に可視化されとし，所属するデータのうちバリアと判定されているデーたバリアの位置情報の分布を把握することに相当する．こタの割合をバリアが存在する尤度する．のため，課題を達成するためには 2D ヒートマップを用いるべきであると考える．

ドットマップではバリアが存在する座標に赤色の点をプロットすることでバリアの座標を可視化する．また，バリ他にも，地理空間情報を可視化する代表的な手法としてアが存在する尤度を可視化するために 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9

クラスターマップ，バブルマップが存在する．バブルマッの 5 つ閾値を設け，それら閾値より高い尤度を持つバリア

プは円の大きさによって値を表現する手法である．円の存情報のみを可視化した 5 つのバリアフリーマップを作成す

在する位置と大きさを見ることで，ユーザはバリアが存在る．ドットマップでバリア情報を可視化した画像を図 2 にする位置と尤度を直感的に把握できると考える．クラス

示す．

ターマップはクラスタの情報を数字や色で表現する手法でヒートマップでは色を表示する位置でバリアが存在するある．バリアが存在する位置を点で正確に表示しつつ，色座標を示し，色相変化でバリアが存在する尤度を示す．具でバリアが存在する尤度を表現できるため，ユーザがバリ体的には赤色，黄色，緑色，水色，青色の 5 色で表示され，ア情報を直感的に把握できると考える．似たような可視化

赤色に近いほど尤度が高く，青色に近いほど尤度が低いこ© 2021 Information Processing Society of Japan787

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図 2

ドットマップでバリア情報を可視化したバリアフリーマップ

図 4

バブルマップでバリア情報を可視化したバリアフリーマップ

図 3

ヒートマップでバリア情報を可視化したバリアフリーマップ

図 5 クラスターマップでバリア情報を可視化したバリアフリーマップとを示す．ヒートマップでバリア情報を可視化した画像を
図 3 に示す．

る．具体的には，実験参加者に各手法で作成されたバリア

バブルマップではバリアが存在する座標に円をプロット

フリーマップを用いて移動経路作成タスクを行なってもらすることでバリアの座標を可視化し，円の大きさによってい，アンケートによってバリア情報を直感的に把握できたバリアが存在する尤度を可視化する．バブルマップでバリのかを 7 段階のリッカート尺度で評価し，NASA-TLX をア情報を可視化した画像を図 4 に示す．

用いて主観的作業負荷の計測を行うことで作業を行った際クラスターマップではバリアの存在する座標に点をプロットすることでバリアが存在する座標を可視化し，点のの負担を評価する [15]．また，自由記述形式のアンケートを実施し，主観的な意見を収集した．

色でバリアが存在する尤度を可視化する．色は赤色に近いほどバリアの存在する尤度が高く，青色に近い程低くなる．
クラスターマップでバリア情報を可視化した画像を図 5 に示す．

6. 実験
6.1 実験目的

6.2 実験条件
実験参加者は 20 代の健常歩行者 10 名である．実験では，ドットマップ，ヒートマップ，バブルマップ，クラスターマップのそれぞれでバリア情報を可視化したバリアフ
リーマップを用いて実験参加者に 2 点間の移動経路を作成する作業を行なってもらい，その結果を比較する．実験参

今回の実験では，どの可視化手法が大量のバリア情報

加者には「普段から車椅子を利用している友人のために移をユーザが直感的に把握できるように可視化できたのか，動経路を考える」というシーンを想定して移動経路の作成

ユーザがバリアフリーマップを用いて移動経路を考案するを行ってもらう．この際，順序効果を相殺するために，各作業を行った時の負担が軽減されたのかの 2 点を調査す手法の使用順はランダムで決定する．また，移動経路を作© 2021 Information Processing Society of Japan788

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図 6

実験で使用した出発地点と目的地点の組み合わせ

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図 7

バリア情報を直感的に把握できたか（7:できた 〜 1:できなかった）

成する際の出発地点や目的地点は，同じものを複数回採用
すると最初に考えた移動経路を流用する可能性があるため，4 種類を用意し使用順はランダムに決定する．4 種類の出発地点と目的地点は図 6 の通りである．

6.3 実験手順
Step1: 実験者はドットマップ，ヒートマップ，バブルマップ，クラスターマップの 4 手法を使用する順番をと移動経路を作成する際の出発地点と目的地点の組み合わせをランダムに決定する．

Step2: 実験者は実験参加者に普段から車椅子を利用している友人のために移動経路を考えるというシーン設定を伝える．

Step3: 実験者は Step1 で決定した順番に基づき，実験参

図8

各手法別の NASA-TLX スコア（100:作業負荷が高い 〜 0:作業負荷が低い）

加者にバリアフリーマップを提示する．

Step4: 実験者は実験参加者に提示したバリアフリーマップの説明をする．

は，ヒートマップとバブルマップを用いた際の作業負荷が他の 2 手法より低いという結果になった．NASA-TLX ス

Step5: 実験者は Step1 で決定した順番に基づき，移動経コアの結果に対して Wilcoxon の順位和検定を実施したと路を作成する際の出発地点と目的地点を実験参加者にころ，ドットマップとヒートマップの間に 10%水準で有意提示する．

差を確認した．

Step6: 実験参加者は提示された出発地点から目的地点まで移動する移動経路を考案する．

Step7: 移動経路の考案が終わったら，実験参加者はアンケートに回答する

Step8: 4 手法すべてにおいて Step3 〜 Step7 を行う

以降，結果についての考察を述べる．ドットマップではバリア存在する位置が点で一つ一つ正確に表示されているため，情報を把握する際に負荷がかかったと考える．一方，ヒートマップではバリアの位置は正確に表示せず，曖昧に表示しているため把握する際の負荷が軽減されたと思われる．このため，バリアの位置を曖昧に表示することで，6.4 結果・考察

ユーザの移動経路作成作業時の負担を軽減できる可能性が各手法ごとのバリアの情報を直感的に把握できたかにつある．しかし，バリアの存在する位置を正確に表示するこ

いてのアンケート結果と NASA-TLX スコアをそれぞれ図とはバリアフリーマップにとって重要であるため，どのく7，図 8 に示す．

らいまで曖昧に表示して良いのかについては検討が必要でバリア情報を直感的に把握できたかとうアンケートの結ある．

果に関しては，ドットマップ，ヒートマップで平均が同じ

自由記述のアンケートでは，バリアの存在する位置につ値になり，バブルマップ，クラスターマップは他より少しいて，全ての手法で分かりやすかったという意見がでた。

高いという結果になった．NASA-TLX のスコアに関して

ドットマップ，バブルマップ，クラスターマップではバリ© 2021 Information Processing Society of Japan789

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ア情報が点で表示されているため，正確な位置が分かりやすく，ヒートマップでは大まかな位置が分かりやすかったと考えられる．バリアが存在する尤度については色で表示しているヒートマップ，クラスターマップの 2 手法におい[8]て，分かりやすいという意見がでた。反面，尤度を大きさで表現しているバブルマップでは円が大きいと正確な位置が分かりづらくなるという意見が出ており，円の大きさで[9]バリアの尤度を可視化するアプローチは有効ではないと思われる．

7. おわりに[10]

本稿では，大量のバリア情報をユーザが直感的に把握できるように可視化することで，ユーザの移動経路作成作業[11]時の負荷を減少できるかを検証した．ドットマップ，ヒートマップ，バブルマップ，クラスターマップの 4 手法を用いて比較実験を行った結果，バリア情報を直感的に把握で[12]きたかどうかについては有意差が見られなかったものの，ヒートマップによる可視化はドットマップによる可視化よりも作業負荷が軽減されることが判明した．このことか[13]

ら，バリアの存在する位置を曖昧に表示することによってユーザの移動経路作成作業時の負荷を軽減できる可能性が示唆された．今後はバリアの存在する尤度だけでなくバリ[14]

アの種類を可視化する手法やより大量のバリア情報を可視化した際の比較を行う予定である．

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP19H04160 の助成を受けて行われた．

[15]

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