情報処理学会 インタラクション 2024
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スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
辻ひより1,a)

山本匠1,b)

山路碧空2,c) 小林麻衣子3,d)
杉浦裕太1,g)

佐々木恭志郎4,e)

麻生典子2,f)

概要：不適切なあやし動作は，子どもの心身の健康や安全への影響や，親子間の愛着，つまり絆や感情的な繋がりの形成に影響を及ぼす．よって，養育者が適切なあやし動作を習得することは重要である．本研究では，スマートフォンを用いて専門家が行う新生児あやし動作を教示するシステムを提案する．スマートフォンをぬいぐるみに取り付けて，あやす際の新生児を抱く角度と揺らしの大きさを評価し，アプリケーションによりフィードバックを返す．提案システムを評価するために，異なる学習方法の２群での学習前後のデータを比較した．助産師のあやし動作の動画を見ながら，ぬいぐるみを使ってあやし動作を練習する Video（V）群と，動画視聴に加えてシステムを使ってぬいぐるみで練習する Video ＋ System（V ＋ S）
群である．その結果，傾斜角つまり新生児を抱える際の頭の持ち上げる角度をトレーニングするのにシステムは効果的であった．

1. はじめに
子どもの泣きは養育者にストレスを与えることで，虐待の原因になりうる [1]．子どもを泣き止ませるために養育者が行うのがあやし動作である．しかし，不適切なあやし動作が心身に与える問題として大きく 3 つの観点がある．
親子間での愛着つまり絆や感情的な繋がりの形成を阻害する可能性や，社会情動発達の遅延を引き起こす可能性がある [2]．また，激しい頭部の揺さぶりは頭部外傷が生じるリ

図 1

提案システム．ユーザはぬいぐるみにスマートを装着するスクがある [3]．したがって，養育者が適切なあやし動作を(左)．スマートフォンに内蔵されたセンサから，スマートフォ習得することは重要であるが，学ぶ場は限られている．

ン画面上でフィードバックを行う（右）．

特に，初めて養育者となる場合，必要な知識の欠如が意図せず新生児に危険を与えうる．さらに，初めての育児にシステムの Pababy[5] を提案した．シミュレータにはタッは不安が伴い，養育者は試行錯誤しながら知識や技術を習

チセンサ，加速度センサ，振動センサが埋め込まれており，得する [4]．こういった技術習得の支援は重要である一方ユーザが抱く，たたく，あやすなどの動作を行うと，アプで，本物の新生児を使ったトレーニングはリスクが高く，リケーション上，またはシミュレータが動く，泣くなどの新生児へのセンサの取り付けは倫理的にも問題となる．

リアルタイムフィードバックを返す．これによりユーザに

Liu らはあやし動作の習得のトレーニングシステムとし正しい抱き方・たたき方・あやし方を教授することができて，赤ちゃん型シミュレータとアプリケーションを用いたる．このシステムは，実際の新生児を利用せずトレーニン

12
3
4a)
b)
c)
d)
e)
f)
g)

慶應義塾大学
神奈川大学
早稲田大学
関西大学
hiyori-t.01@keio.jp
imuka06x17@keio.jp
r202370030yb@jindai.jp
maikoyoshida417@gmail.com
kyoshiro0920@gmail.com
ft101895ru@kanagawa-u.ac.jp
sugiura@keio.jp© 2024 Information Processing Society of Japan

グが可能という利点がある．しかし，システムの利用には専用のセンサを備えたシミュレータが必要であり，家庭などで気軽に利用するにはハードルが高い．
本研究では，スマートフォンを用いて，専門家の行う新生児あやし動作を，ユーザが習得することを支援するシステムを提案する（図 1）．ここで，新生児看護に精通している専門家として助産師と定義し，本システムにて助産師の動きを模倣することでより簡易的にあやしのスキルを獲得

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することを目的としている．ユーザはスマートフォンをぬいぐるみに取り付け，ぬいぐるみを新生児に見立ててあやし動作を行う．スマートフォン内蔵センサから，あやし動作中の新生児の姿勢角，揺らしの大きさを取得する．１人の助産師によるデータを真値として，真値をもとに設定した閾値から逸脱した際に画面上と音声にてフィードバックを返すことで，ユーザは助産師によるあやし動作を模倣することができる．本研究では，新生児の首がすわっていな
い新生児の抱き方である，横抱きに焦点を当ててシステム

図 2

内転角と傾斜角の定義を実装した．システムの有効性を測るために評価実験 （N= 16）を行った．あやし動作の学習において，助産師が表 1

助産師によるあやし動作の計測結果

真値

あやしている動画を見ながら練習する群と，助産師の動画の視聴に加えて本システムを使用しながら練習する群で学内転角

12.81°

習効果を比較した．実験には 1 種類のぬいぐるみを使用し傾斜角51.57°た．その結果，姿勢角のうち傾斜角に関してシステム使用加速度0.97 m/s2による効果が見られた．Pababy と比較して，ユーザが気軽に入手可能なぬいぐるみとスマートフォンで構成されたかつフィードバックを受け取ることができるシステムであシステムであるため，家庭などで気軽に利用が可能である

る．また，Yao らの研究 [2] ではセンサ値から乳児を抱っという利点がある．

こする動作の検出モデルの提案がなされている．

本研究の貢献を以下に示す．

新生児や乳幼児看護の支援システムとしてトレーニング( 1 ) スマートフォンとぬいぐるみを用いて家庭で手軽にあ要素のあるシステムの研究も行われている．その中であややし動作をトレーニングできるシステムを提案し，実し動作の習得を支援するシステムとして，新生児を模した装した．

シミュレータ Pababy を挙げる．シミュレータに内蔵した( 2 ) 助産師のあやし動作を模倣できるかの評価実験を行った．

2. 関連研究2.1 赤ちゃんのためのシステムセンサでリアルタイムにユーザの動作を評価し，シミュレータの動きやアプリにてフィードバックを返す．Pababy
によってあやし動作への理解に繋がり，効果的にあやし動作を習得できると期待されている．
本システムはスマートフォンとぬいぐるみであやし動作

赤ちゃんを対象とした HCI 分野の研究が増えてきていの習得を支援する．Pababy と比較して，あやし動作の練る．例えば，ロボットにて赤ちゃんとの接触を再現する研習に実際の新生児を使わない侵襲性の低い手法という点は究として，赤ちゃんの状態や動きを表現するロボットで，共通している．しかし，Pababy の利用にはマルチセンサ

ユーザのアクションに応じて反応を返す Yotaro[6] がある．

を取り付けた赤ちゃん型のシミュレータが必要であり，家また，Real Baby[7] は赤ちゃん模型と VR を使用したシ

庭で気軽に練習をすることは困難である．これに対し本研

ミュレータシステムで，表情変化が可能な赤ちゃんを再現

究はスマートフォンとぬいぐるみを用いるシステムとするしている．

ことで，家庭において手軽にトレーニングが可能になる．

赤ちゃんを対象とした HCI 分野の研究の中でも，子育て支援システムは，親の精神的負担の軽減につながることが2.2 ウェアラブルデバイスを用いたスキルトレーニング確認されている [4]．子どもの泣きに焦点をあてた研究とスキルトレーニングや運動支援，リハビリテーショントして，Yao ら [8] は実世界で乳児の泣き声を検出するモデレーニングにおいて，ユーザの動作を評価してスキルの習得ルを提案している．また，Vaishnavi と Suveetha による研を支援するシステムとして様々なセンシング方法やフィー

究 [9] では，新生児の泣き声の種類を分類して泣きの理由ドバック方法が提案されている．例えば，Lieberman とを予測している．そのほか，センサを用いて赤ちゃんの健Breazeal[12] は映像より動作を評価し，触覚フィードバッ康や安全を守るシステムが提案されている．PneuMat[10]

クを返すことで運動学習を改善するシステムを提案した．

ではセンサと空気圧駆動装置をもとにマットが形状変化

また，NurseCare[13] では背中につけたセンサで動作を評するシステムで乳児の寝姿勢を調節する．また，赤ちゃ価し，スマートフォンの振動でリアルタイムにフィードんにウェアラブルセンサを取り付けるアプローチとして，バックを返す．

ModHera[11] は，センサで赤ちゃんの生体信号データを取その他，スマートフォン内蔵のセンサを用いることで特得して，親はリストバンドにて赤ちゃんの状態を把握でき，別な機器を必要としないトレーニングシステムが多く提案© 2024 Information Processing Society of Japan779

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されている．Xia らによる研究 [14] や Thomas らによる研ボタンを設置した．始めにスマートフォンを平行にした状

究 [15] では，動きを評価したい部位にスマートフォンを取態でボタンを押してキャリブレーションを行うとフィードり付け，3D アバターでの視覚的表現と音声による運動のバックが開始される．姿勢角におけるフィードバックにつ指示にてマルチモーダルなフィードバックを返している.

いては，閾値を真値の± 5°とし，センサ値が逸脱した場

本研究では，これらのスキルトレーニング手法をもとに合に角度を赤字で表示，適切な姿勢角に戻す方向に矢印をしている．ユーザがスマートフォンを取り付けたぬいぐる

表示，また新生児の泣き声を再生する（図 3（a），（b））. 揺

みをあやし，その際スマートフォン内蔵のセンサで取得されの大きさは，暫定的に真値の +0.5m/s2 を閾値とし，逸れるデータから動きを評価する．フィードバックには，ス脱した場合に赤字で “Too big!

マートフォン画面上にてあやし動作に連動した赤ちゃんのき声を再生する．揺れは過度に大きい場合が新生児にとっオブジェクトや動きを正すための矢印，テキストの表示，て危険とされているため [3]，閾値の底は設定していない．

そして泣き声の再生があり，これらによって動きの指示を行う．

3. 事前実験と表示し（図 3（c）），泣

5. 評価
5.1 ユーザ調査システムの有効性を評価するため，ユーザ実験を実施し本システムに必要である，新生児を抱く時の姿勢角やあた．新生児を模した人形を助産師があやす動画を見ながやす時の揺らしの大きさの真値を決める予備実験を行った．

ら，ぬいぐるみでトレーニングする Video（V）群，動画視

新生児看護に精通している専門家として，助産師 1 名（46聴に加えてシステムを使用しながらぬいぐるみでトレーニ歳，臨床歴 23 年）に実験を要請した．あやしに使用したのングする Video ＋ System（V+S）群の，あやし動作の学は，新生児を想定した 3kg の沐浴人形 [16] である．実際の習方法の異なる 2 群を設定した．使用したぬいぐるみは全新生児をあやす時を再現してデータを取得するため，重さ長約 50cm の羊型のぬいぐるみである．そして，両群でのや形状が新生児に近い本人形を使用した．横抱き（人形の学習効果を比較した．V 群は男性 6 名，女性 2 名（平均年頭を助産師の左側に向ける）の状態であやし動作を行って齢 21.9 歳，標準偏差 0.8 歳）で 1 人は年 2 回あやしを行っもらい，1 分間のデータを取得した．胸に XSENS DOT をており，1 人は 5 年前に数回あやしの経験がある．それ以取り付けることで実験時の姿勢角と加速度を取得した．姿外はあやしの経験がなかった．V+S 群は男性 5 名，女性 3

勢角は内転角と傾斜角の値，揺らしの大きさは加速度セン名（平均年齢 22.5 歳，標準偏差 1.5 歳）で，1 人は 2 年前サの値を使用した．図 2 のように，内転角は人形を水平なに 1 度あやしを行っており，5 歳の頃と 6 歳の頃にあやし状態から人形の体軸を中心にユーザの体側に向けた角度，の経験のある人が 1 人ずつ，それ以外はあやしの経験はな

傾斜角は人形を水平な状態から胸を中心に頭を上げる方向かった．に回転させた角度と定義している．表 1 で示す通り，60Hz

図 5 に実験の流れを示す．まず，参加者に横抱き（人形で 1 分間計測したそれぞれの値の平均は内転角が 12.8°，の頭を左側にして抱く）であやし動作を 1 分間自由に行う

傾斜角が 51.6°，加速度は 0.97m/s2 と分かった．

よう指示した．事前実験と同様に，XSENS DOT センサ4. 実装を装着した沐浴人形を用いた．学習フェーズでは，V 群はビデオを見ながらぬいぐるみであやし動作を学習し，V+S

本システムは，スマートフォンアプリケーションにて群は動画の視聴に加えて，システムを使ってぬいぐるみでユーザに新生児のあやし方を教示するシステムである．

あやし動作の学習を行った．学習時間はあらかじめ決めてユーザは，図 1（左）に示すように，ウエストポーチを用おらず，参加者に終了の判断を委ねた．最後に，参加者にいてスマートフォンをぬいぐるみに取り付け，ぬいぐるみ

再度 1 分間，人形を使った横抱きでのあやし動作を実施しを新生児に見立ててあやし動作を行う．その際，スマートてもらった．そして，学習前後の内転角，傾斜角，加速度

フォン内蔵センサにてあやし動作中の新生児の姿勢角，揺の 1 分間のデータの平均を比較した．

らしの大きさを取得する．Pababy で取得されていた情報のうちスマートフォンで取得できる 2 要素のデータに焦5.2 結果点を当てている．事前実験より得た助産師のあやし動作の図 4 に示すように，各参加者の学習後の内転角，傾斜角，データを真値として，真値から逸脱した際に画面上と音声加速度の平均値と，それらに対応する真値との絶対誤差を，にてフィードバックを返す．スマートフォンは HUAWEIV 群と V+S 群で比較した．

P30 lite を使用し，アプリケーションは Unity を用いて実装した．

まず，正規性を評価するために Shapiro-Wilk 検定を用い，等分散性を評価するために Levene 検定を用いた．有

画面には，スマートフォンの傾きと連動する新生児のオ

意水準は 5 ％（α＝ 0.05）とした．V 群では，内転角デー

ブジェクト，姿勢角の表示テキスト，キャリブレーション

タは正規分布に従わず（pV = 0.013；pV +S = 0.855），両© 2024 Information Processing Society of Japan780

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図 32B-34
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アプリケーションの UI 画面 : （a）内転角，（b）傾斜角，（c）加速度フィードバック

図 4

学習後のデータと真値での絶対誤差

内転角については，学習後の平均誤差は V+S 群の方がわずかに小さかったが，両群間の差は有意ではなかった（p = 0.505，r = 0.171）．傾斜角については，V+S 群は学習後の絶対誤差が小さく，有意差が認められた（p = 0.004，d = 0.660）．加速度については，V 群の方が誤差が小さかっ
図 5

実験フロー

群の分散は等しかった（p = 0.346）．傾斜角と加速度のデータは，両群とも正規分布に従い（傾斜角: pV = 0.187；

pV +S = 0.827，加速度: pV = 0.240； pV +S = 0.201），両群の分散は等しかった（傾斜角: p = 0.906，加速度:p = 0.597）．そのため，内転角データについてはマン・ホイットニーの U 検定，傾斜角と加速度データについては t検定を用いて両群を比較した．

V 群では，内転角，傾斜角，加速度について，学習前の値と対応する真の値との絶対誤差は，それぞれ 10.25°，38.69°，0.30m/s2 であった．学習後，これらの誤差はそれぞれ 6.67°，25.81°，0.18m/s2 に減少した．V+S 群
では，これらの誤差は学習前にそれぞれ 9.75°，36.08°，0.50m/s2 であったが，学習後にはそれぞれ 6.59°，12.36°，0.32m/s2 に減少した．このように，学習後は両群とも絶対誤差が減少した．

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たが，有意差は認められなかった（p = 0.137，d = −0.347）．
実験結果は，傾斜角の点でシステムの有効性を実証した．

5.3 分析
図 6 に示すように，V 群と V+S 群それぞれの内転角，傾斜角，加速度データの分布を分析した．内転角に関しては，V 群と V+S 群の学習後の平均値は，それぞれ 16.02°と 15.99°であった．どちらの値も真値より大きく，有意差は見られなかった．両群とも，真値の 12.8°と比較す
ると，学習前の平均値であるそれぞれ 5.56°と 16.12°より改善が見られた．しかし，学習後のデータとして，V 群
より V+S 群の方が標準偏差が小さかった（sdV = 9.35；

sdV +S = 6.67）．システムによるフィードバックが提供されることで参加者間の内転角の範囲が狭くなったと考える．
傾斜角については，V 群と V+S 群の 学習後の平均は，それぞれ 25.76°と 39.75°であり，有意差が見られた．つまり，人形の頭の位置は V+S 群の方が高かった．両軍と781

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図 6 （a）V 群と（b）V+S 群の学習前後のデータ分布も学習前の平均値であるそれぞれ 12.89°と 15.50°から面に平行な状態でキャリブレーションを行わない場合に改善されている．しかしながら，傾斜角の真値が大きく，は，真値の角度を教示することができない．

動画だけでは傾き度合いの正確な理解が難しかったと考え

スマートフォンを使った本システムでは，家庭での利用られる．それに対して，本システムでは適切な傾斜角を示が容易であるが，計測・提示できる情報が少ない．例えば，

す矢印にて効果的なフィードバックを提供したことが，有今回の実装ではスマートフォンで角度と加速度を計測して意差につながったと考える．頭を持ち上げることができないるが，ユーザがぬいぐるみのどこを触って抱いているかい新生児にとって，首の角度は呼吸のしやすさに直結しての計測はできない．また，実際の新生児のように，ぬいぐおり，生死に関わることさえあり [17]，新生児を抱く際のるみを動かすことは困難である．

頭を持ち上げる角度である傾斜角を教示するのに効果的であった本システムは，新生児の安全を確保するのに有用であると言える．

6.2 適切なあやし動作に関する議論
本研究では，一人の助産師のデータに基づいて，あやし加速度に関しては，学習後の平均値は，V 群が 0.87m/s2 ，動作の真値を定義した．そのため，適切な動作の代表値とV ＋ S が 0.65m/s2 であり，両者に有意差はなかった．Vしての真値の信憑性には限界がある可能性がある．しか2群では，学習前の平均が 1.18m/s であり，改善が見られし，専門的な動作の学習を支援することに焦点を置くと，た．逆に V+S 群では，訓練前の平均値は 0.83m/s2 であ参加者が助産師の動作に近づくことができたことから，シり，真の値からさらに乖離していた．しかし，両群で加速ステムは有効であったと考えられる．

度の閾値を超えた参加者はいなかった．本システムは加速新生児を対象に実験を行うことは困難であり，実際の新度よりも姿勢角に関するフィードバック要素が多い．V+S

生児看護における，個々に合わせたあやし方に対する実践群の参加者は，学習中動画よりもシステムを重視したため，的な理解が不足している可能性がある．実際には，新生児姿勢角を模倣しようとする意図が強まり，激しい揺れを行の行動のばらつきや個人の好み，成長段階によって，最もわなかった可能性がある．また学習前の段階より，V 群で効果的なあやし方が変化する可能性がある．従って，助産は 8 人中 3 人が真値より小さい加速度値であったのに対師や心理学の専門家との協力を通じて，あやし動作の重要し，V+S 群は 8 人中 7 人が真値より小さい加速度であっな特徴を明確にし，真値や閾値などのシステムのデザインた．つまり，V+S 群では学習前の段階でも激しい揺れを行をさらに検討する必要がある．例えば，助産師の教育現場わない人が多く，このことが結果に寄与している可能性がでのあやし方に関する教育方法を探索することで理解を深ある．

めることが可能であると考える．

6. 制約，今後の展望
6.1 スマートフォンを使うシステムの制約

6.3 実験デザイン
本実験では，各群 8 人で行われた．ここで，得られた結本システムはユーザが各自でスマートフォンをぬいぐ

果は群間の参加者による個人差が影響を及ぼす可能性があるみに取り付け，キャリブレーションを行う必要がある．

る．群間において参加者の特徴が偏っていた場合，システ

ユーザがスマートフォンをぬいぐるみに取り付ける際に，ムによる効果か個人差による影響か区別することが難し

ぬいぐるみの角度とスマートフォンの角度にずれが生じい．システムの有効性をさらに確認するためには，効果検る可能性がある．また，地面に平行な状態でキャリブレー証に適当なサンプルサイズを設計して，両群での学習効果

ションボタンを押す必要があるが，この際にスマートフォの有無をより信頼性の高いデザインで検証することが重要

ンの角度と地面にずれが生じる可能性がある．よって，適である．今回はサンプルサイズが小さく，参加者の個人差

切にスマートフォンをぬいぐるみに取り付けない場合と地によるノイズを制御することができないと考える．

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実験にて，それぞれの参加者には，学習を 1 セット行ってもらった．しかし，一度のトレーニングでは学習効果の[6]得やすさには個人差があると考える．また，継続的に行うことで適切なあやし動作を安定して行うことができるようになると考える．そのため，各群にて長期的に学習を続けた場合の学習効果の比較も検証する意義がある．

[7]

本研究では定量的な調査を行っており，角度や加速度における評価を行った．しかし，今後は定性的な調査を行い，システムの使いやすさや追加的に必要と考える機能等に関するユーザからのフィードバックを受けることで，システムの改善に繋がると考える．

[8]

また，本研究では一種類のぬいぐるみを使って評価を行った．そのため，重さや形状の異なるぬいぐるみを使用した場合の効果のばらつきの有無の評価を行っていない．
そのため，システムの頑健性を検証するために多様なぬい[9]

ぐるみで効果を確かめることも重要だと考えられる．

7. おわりに[10]

本研究では，スマートフォンを用いて新生児をあやす動作の専門知識の習得を支援するシステムを考案した．本シ
ステムと動画を用いた学習を組み合わせることで，新生児の姿勢の傾斜角つまり新生児を抱える際の頭の持ち上げる角度について，助産師の動作とより高い類似性を獲得する[11]ことができた．今後は，アプリケーションのさらなる改良と機能拡充により，新生児看護支援における本システムの有効性の向上を目指す．
謝辞

本 研 究 の 一 部 は ，JSPS 科 研 費（ 課 題 番 号：

[12]

JP23H01046）の支援を受けたものである．
参考文献
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京都科学, 沐浴人形 柔シリーズ 新太郎くん・桃子ちゃん Ａ形. http://www.kyotokagaku.com/jp/products\_data/m5963\_a/ （閲覧日：2023 年 10 月 10 日）
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