【論文】

クロスカントリースキー競技を対象としたシミュレーショントレーニング・システム構築の試み
An Attempt to Establish Simulation Training Systems
on Cross-country skiing

鈴

木

典

菅

野

慎太郎

井

川

純

Suzuki Tsukasa
Kanno Shintaro

一

Igawa Junichi

目次
1
2
3
4
5
6
7

はじめに〜シミュレーションと仮想現実・拡張現実〜
シミュレーショントレーニング・システムにおける VR，AR の課題と活用の可能性
テニスのサーブとリターンをモデルとしたシミュレータの作製と適用
運動学習に関る心理学的知見〜質的研究法と半構造化インタビュー〜
研究の目的〜クロスカントリースキーの競技種目特性からみて〜
適用例
まとめ

要約
本研究はわれわれが以前，シミュレーションの概念を踏まえて作製したテニスのサーブとリターンをモデルとしたサービス・モーション・シミュレータの適用結果，およびここ
数年の仮想現実（Virtual Reality/VR）や拡張現実（Augmented Reality/AR）の技術を勘案し，クロスカントリースキーのシミュレーショントレーニング・システムの構築を試みたものである。これは被験者正面の大型ディスプレイに投影されたクロスカントリース
キーコースの起伏に即し，大型トレッドミル走路の斜度や速度を変化させるシステムであり，わが国トップレベルのクロスカントリースキー男子選手に適用後，質的研究法である― 137 ―

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クロスカントリースキー競技を対象としたシミュレーショントレーニング・システム構築の試み

半構造化インタビューを実施し，得られた語りの内容を分析した結果，以下の知見を得た。
被験者から，コースの平地は実際の滑走イメージにかなり近似しているとの語りが得られた。ただし，急斜面から緩斜面へと登り坂の斜度が変化する局面，および長い距離の登り坂における微妙な斜面変化への対応が困難であり，滑走イメージと異なるとの語りが得られた。これに基づき，トレッドミル走路の斜度と速度を段階的に変化させたり，微妙な斜面変化を再現したりする改良を加え再度，被験者への適用を試みた結果，かなり滑走イ
メージに近似したとの語りが得られた。
シミュレーショントレーニングを運動学習効率の向上に利用する重要な要件となる実際の運動場面における反応動作との類似性が確認されたことから，本システムがクロスカン
トリースキー選手の運動学習を促進する可能性が示唆された。ただし刺激の呈示，および
定量的フィードバック情報の還元に VR や AR 技術，コンピュータグラフィックスなどをより積極的に導入することが本システムの有効性を今後，さらに向上させる課題とみられた。

1

はじめに～シミュレーションと仮想現実・拡張現実～

シミュレーション（simulation）とはラテン語の simulo（まねる，ふりをする）を語源とし，中西（1983，pp.14-24）によれば数値的，もしくは物理的モデルによる実験の総称
であり，特にコンピュータを用いた実験がコンピュータ・シミュレーションと定義され，
狭義には模倣そのものを指すが，広義にはモデル作成を含む概念とされる。機械工学や人間工学はもちろんであるが，スポーツ科学分野でも競技スポーツ，健康スポーツを問わず，
コンピュータ・シミュレーションの活用やシミュレータの開発が進んでいる（河原・鈴木，
1990；河原ほか，1990；中西，1983，pp.90-121）。
シミュレーションの用語は現在，巷間にも広く普及しており，世界大百科事典改訂版
12（下中編，2005）によれば，「一般的にシミュレーションといえば，現実の世界に存在するシステム，あるいはこれから作ろうとするシステムのモデルを作り，これを使って実験することを指す。モデルの中には宇宙飛行士の訓練のためのカプセル模型のような機械装置もあり，このような装置はシミュレータと呼ばれている。しかし現在，一般的によく使われているモデル作り，および実験の方法はコンピュータを使うものであり，コンピュー
タ・シミュレーションとも呼ばれている」とされる。さらに，APA 心理学大辞典（ファンデンボス , G. R. 原著監修，2013）によれば，「現実的な方法で環境の模擬実験を行うことによって，社会や他の環境における個人の行動や心理的過程，心理的機能を調査するために用いられる実験法」とされる。
スポーツ実践場面でもシミュレータはかなり以前から導入されており（河原・鈴木，
1990；河原ほか，1990；坂田ほか，1999；長谷川ほか，1998），ボール・ゲームの作戦盤などの簡単なものから，野球のピッチング・マシン，テニスのストローク・マシン，冬季
スポーツの夏季シーズンのトレーニングに用いられるローラースキー 1）やスライドボー
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ドなど，
またアルペンスキーやスノーボードのシミュレーションも試みられている。現在，コンピュータの発展により，これらのシミュレータも飛躍的な進歩を遂げ，作戦盤はハンドヘルド型やタブレット型のコンピュータへと変貌し，相手チームの戦略を瞬時に分析して，それに即した最適な攻撃パターンを選択することなども可能になっている。また，ピッチング・マシンやストローク・マシンも，ボールを放つマシンの周辺に投球やストローク動作の映像を投影し，よりスポーツ実践場面の視覚的イメージに近似した装置へと改良が進んでいる。これらはテレビやインターネットなど、多くのマスメディアでも取り上げられ話題になっている。
こ れ に 対 し こ こ 数 年， 仮 想 現 実（Virtual Reality/VR） や 拡 張 現 実 （Augmented
Reality/AR）への注目度が社会現象と呼べる程の高まりをみせているようである。
VR は APA 心理学大辞典（ファンデンボス , G. R. 原著監修，2013）によれば，「記憶，画像，コンピュータによって現実に似せて作られた三次元環境。飛行機の操作や宇宙の探索といったように直接，体験するには費用が高く，危険が伴う活動のために疑似環境が用いられる。疑似環境に没頭して訓練ができるように，リアルタイム・フィードバックのあるグローブや頭部モニターといった多くの補助的ハードウェアやソフトウェアが使用されている」とされ，心理学辞典（中島ほか編，1999）によれば，「人工的な感覚刺激をコンピュー
タの制御などによって与えることにより，仮想的に現実世界と同じ知覚環境を作り出すこと。ただ刺激を与えるだけでなく，人間の動きに応じて刺激が変化したりするように制御され，人間と現実世界のインタラクションのシミュレーションとなっている」とされる。
すなわち，近年の VR 技術，および作り出された疑似環境は人工的な感覚刺激の呈示だ
けなく，ヒトの反応事態を含む装置や環境であり，フィードバック機能をもつシステムであることが理解される。なお，ベイレンソン（2018）は VR の登場により，ハンドヘルド
型やタブレット型のコンピュータ，VTR なども，既に「太古の技術」になったと述べる程，VR に高い関心を寄せている。
AR は現代用語の基礎知識（佐藤優ほか，2018）によれば，「情報技術によって，現実世界を仮想世界にまで拡張し，現実と仮想を重ね合わせた環境をいう。例えば，スマートフォンを風景にかざすと，地名や店の名前が風景に重ね合わせて表示されるサービスなどが実現している」とされる。さらに，「仮想物体を現実世界の中に重畳させる技術」（加藤ほか，1999）であり，「ユーザがみている現実のシーンにコンピュータグラフィクスによって描かれた仮想物体を重畳表示し，ユーザがいる場所に応じた情報を直感的に提示する技術である．この技術は，現実環境と仮想環境を融合する技術である複合現実感（Mixed
Reality：MR）の一分野に含まれる」（神原，2010）とされる。
これらから，VR は疑似環境における人工的な感覚刺激により，現実世界に近似した知覚環境を体験する技術，AR は現実世界（スマートフォンのカメラ機能による映像など）と仮想世界（コンピュータによる情報など）を重ね合わせて呈示する技術と理解される。
さらに，
それぞれその技術によって作り出された装置や環境をも包括し，「仮想現実」と「拡張現実」の言葉が違和感なく当てはまる概念といえよう。
VR の中で先ず思い浮かべられるのが VR ゴーグルや VR ヘッドセットなどを装着し，― 139 ―

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視覚的に三次元空間を疑似体験する装置であろう。これらは頭部に装着したヘッドマウン
トディスプレイに三次元空間が投影される装置であり，スマートフォンにインストールされた映像操作が可能な様々なアプリケーション・ソフトウェアが利用でき，複数社から販売されている。
また，VR ゴーグルや VR ヘッドセットと座位や伏臥位で使用する専用の装置を組み合わせた VR 体験施設も各地で賑わいをみせているようである。これは視覚や聴覚刺激だけ
でなく，映像や音響に対応した運動感覚的な刺激が疑似体験でき，さらにレバーやボタンの操作により，それらの刺激に即した反応が可能な装置である。
AR は医療や建築での活用も期待される技術であるが，2016 年にスマートフォンにリリースされた「ポケモン GO」が解り易い一例となろう。これはスマートフォンのカメラ機能により呈示される映像情報にコンピュータによって呈示されるポケットモンスター（ゲームのキャラクター）を重ね合わせて呈示し，スマートフォンのボタン操作で捕獲するゲームである。このゲームが一世を風靡した時期にはスマートフォンから目を離さずに歩いたり，車両を運転したりする人々が増加し，その危険性が社会問題化した（武内ほか，
2017；中村ほか，2016）。
これらから，現代の VR や AR は単に視覚的，聴覚的刺激の呈示に止まらず，運動感覚的刺激の疑似体験，およびそれらの刺激に即した反応動作を生起させることが可能な技術，
装置と理解されよう。

2

 ミュレーショントレーニング・システムにおける VR，AR の課題と活シ
用の可能性

昨今，シミュレーショントレーニング・システムの話しをすると，VR と同様の観点からの質問や意見の増加が感じられる。確かに両者は近似した概念と考えられるが，ここで特にゲーム性の高い VR 体験施設とスポーツ実践場面におけるシミュレーショントレーニ
ング・システムの違いを明記しておく必要があろう。
4 4 4 4
先の概念に従えば，VR 体験施設は「仮想現実」の文字通り，仮想環境の感覚刺激を疑似体験する装置であり，これに対し，スポーツ実践場面のシミュレーショントレーニング・
4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4システムはスポーツ実践場面に存在するモデルを作成することである。
ゲーム性の高い VR 体験施設では例えば，ヒトが空を飛んでいる仮想環境における感覚
刺激を想像的に呈示しており，そこから体験される運動刺激（専用装置の振動など），あるいは飛んで行く方向や目標物を打ち落としたりする操作も，あくまで仮想の刺激に即した反応事態である。これに対し，スポーツ実践場面で利用されるシミュレータは競技やトレーニング場面に実在する感覚刺激や反応動作との類似性を前提としたモデルであり，前者とは明確に区別して扱うべきシステムといえる。ただし，スポーツ実践場面におけるシ
ミュレーショントレーニング・システムへの VR や AR の導入を全面的に否定する訳ではない。
例えば，VR ゴーグルや VR ヘッドセットなどのヘッドマウントディスプレイにより，総合文化研究第24巻第 1・2・3 号合併号（2019. 3）― 140 ―

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スポーツ実践場面の視覚や聴覚刺激を疑似体験する方法はマスメディアなどでも紹介されている通り，既に競泳，アルペンスキー，ゴルフなどの競技スポーツで導入されている。
さらに，ヘッドマウントディスプレイによって呈示される刺激に対し，スポーツ実践場面と類似性の高い反応動作を生起させる技術や装置の開発へと，研究が進められている（佐野ほか，2017；田中・根本，1995）。
この内，ゴルフのシミュレータは VR の技術を利用し，ゴルファーの前面にコースの三次元空間を投影して，実際と同様のスイング動作によってボールをヒットすることから，
スポーツ実践場面の感覚情報や反応動作をかなり忠実に再現するシステムといえる。高度なシステムになると，スイングスピードやボールヒットのクラブヘッドの角度などに基づ
き，
打球のコースや球種，飛距離などを定量的にフィードバックする機能も備えている（佐野ほか，2017）。
また，主に歩行解析や歩行訓練（歩行のリハビリテーション）に用いられる GRAIL（Motec 社製）もゴルフのシミュレータと同様，VR の技術を駆使して歩行者の前面に壮大なウォーキングコースの三次元映像を投影し，トレッドミル走路での歩行動作を実施する。歩行動作はリアルタイムに映像解析や床圧の分析が行われ，身体重心移動や関節角度，
角速度，筋活動状態などの情報が正面に投影されたウォーキングコース上に呈示される（AR の導入）。さらに，それらの定量的フィードバック情報に基づき，医師や運動療法士
による指導（定性的フィードバック情報）が提供される。
これらは VR や AR の技術を巧みに利用したシミュレーショントレーニングの一例として，さらなる発展が期待されるシステムといえよう。

3

テニスのサーブとリターンをモデルとしたシミュレータの作製と適用

宇宙飛行士の訓練のためのシミュレータなどは学習者の操作に直接的に結びつく物理的モデルとそれらのコントロール，およびフィードバックに関る数学的モデルから構築され，コンピュータ・シミュレーションのハイブリッド・モデルの範疇に属する（中西，1983，
pp.26-45）。そして，シミュレーショントレーニング・システムを利用し，運動学習効率の向上を図るにはフィードバック機能の存在が特に重要な要件になる。そこで，われわれ（河原・鈴木，1990；河原ほか，1990）は先にテニスのサーブとリターンをモデルとし，タイミング学習のためのサービス・モーション・シミュレータの作製から，シミュレーショ
ン・ランに至る適用を試みた。その結果，特にシミュレータの設計に関し，以下の知見を得た。
1 ）実在するタイミング・スキル（サービス動作のタイミング）の刺激とシミュレータの刺激は時間的類似性が高いことが必要である。
2 ）タイミング・スキルの習得に際し，どのような種類の刺激（視覚刺激，聴覚刺激など）にするか，またどのような形態と機能を持たせるかが課題となる。
刺激の設計では実在するタイミング・スキルの刺激（ヒトによるサービス動作）が不安
定で変則的なため，その中からタイミング学習に必要な要素のみを抽出し，簡便に呈示す― 141 ―

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ることが運動学習を促進するとみられた。そこで，光刺激を用いサービス動作の時間経過をアナログ刺激，放たれたボールのコースを左右の矢印（デジタル刺激）で呈示し，ボールのヒット時点，レシーバー側のコートでのバウンド時点，リターンすべきタイミングを音刺激で呈示した。
3 ）反応動作は実際の運動場面（サービスリターン動作）と時間的，空間的，運動強度の調整など，類似性が高い反応事態を設定すべきである。
反応事態の設計では学習の転移効果に関し，刺激が異なっても反応が近似していれば正の転移効果，刺激が近似していても反応が異なれば負の転移効果が認められることから，
実際のサービス・リターンと類似性が高い反応事態を設定した。これらの 1）から 3）はシミュレータの物理的モデルに関る設計である。
4 ）リアルタイム・フィードバック機能は反応結果と最適タイミングの誤差を定量的な結果の知識（knowledge of results：KR），タイミング・スキル習得に関る指導を定性
的な結果の知識としてフィードバックする。
上記の 4）はシミュレータの数学的モデルに関る設計であり，1）から 3），および 4）の定量的フィードバック機能は全てコンピュータ制御によるシステムである。
なお，シミュレーション・ランでは実際のサービス・リターンとサービス・モーション・
シミュレータに対する反応動作に準備動作（サーバーのボールヒットにタイミングを合わせてレシーバーが実施するスプリット・ジャンプ）を含め，時間的，空間的，運動強度の調整に関る類似性が認められた。また，被験者からも実際のサービス・リターンのイメー
ジに極めて近似しているとの内省報告が得られたことから，コンピュータ・シミュレーショ
ンとしての妥当性が確認された。
これらの研究成果を踏まえ，VR や AR の技術を導入したシミュレーショントレーニン
グ・システムの設計に関る観点を整理すると，以下の 4 点がポイントとなろう。
1 ）システムはスポーツ実践場面の知覚情報や反応事態の厳密な分析に基づくこと（スポーツ実践場面に実在する知覚情報や反応事態との類似性が前提）。
2 ）知覚情報は運動学習の目的に即した呈示方法を設定すること（例えばタイミング技能の習得が目的であれば，視覚的，聴覚的刺激などから時間情報を抽出し，簡便な形状
で呈示）。
3 ）反応動作を生起させる運動感覚的刺激，および反応動作はスポーツ実践場面との類似性が高い反応事態として設定すること。
4 ）定量的，定性的フィードバック情報をリアルタイムに還元すること。
そして，これらに VR や AR の技術を巧みに導入することができれば，運動学習効率の向上に対し，精度の高いシステムの構築が可能になると考えられる。

4

運動学習に関る心理学的知見～質的研究法と半構造化インタビュー～
森丘（2017）はスポーツにおけるコーチングの現場には客観的（量的）に測定可能な事象と，選手やコーチの「コツ」や「イメージ」などの測定できない主観的（質的）な事
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象が同居していると述べている。これは指導者によるコーチングだけでなく，競技者自身のスポーツ・パフォーマンスや運動学習にとっても同様である。この内，主観的（質的）な事象を観察・分析していく方法として質的研究法が用いられる。
質的研究法とは現象の性質や特徴など，数値で表せないデータ（質的データ）を扱う研究法を指し，仮説生成や研究対象の理論化，また要素の抽出といった目的で用いられる（寺下，2011）。質的データはインタビューによって得られる対象者の口頭データや，観察や映像などによって得られる視覚データ，また文章化されている文献や資料などの記述
データが用いられ，その内容や特徴がテキスト化（逐語化）されて分析される（ウヴェ，2002）。
数値を扱う量的データでは統計処理などを用いた分析が行われるが，質的データの分析
はテキスト化されたデータから，明らかにしたい現象に対し意味のある単語や文脈を抽出する特有の分析が必要となる。また，質的研究では現象に関連する要因を見出すことが可
能なデータを合目的的に収集するための理論的サンプリングが用いられ（戈木，2006），
量的研究におけるランダムサンプリングとは対照的に，一般には対象者が少数となる特徴がある（寺下，2011）。
近年，心理学では質的研究法への興味が高まり，様々な方法が開発されている。その背景として，量的研究で全ての自然現象や人間の心理的所作を数値で予測することが可能であると信じられるようになった科学観への反論として，質的研究のような観察やインタビューから得られる言語データを用いた新たな研究の可能性が求められた（瀬畠，2005）。
すなわち，量的研究法では説明し切れない領域への関心が広がり，言語などによる当事者の「感覚や経験の意味」を明らかにする研究の重要性が考えられることとなった。
スポーツ分野でも，質的研究法を用いた多くの研究が行われている。例えば，渡辺ほか（2009）は一流バレーボール選手を対象にインタビューを実施し，スキル獲得に影響した
要因を明らかにした。また，浅野・中込（2014）は熟達したアスリートを対象に実施したインタビューデータを用いて，コツ獲得に至るプロセスをモデル化し，コツ獲得経験に伴う心理変容の特徴を明らかにしている。このように，質的研究では量的データでは見落とされてしまう対象者の経験内容に関する重要な情報を得ることができ，実験や統計には適さない複雑な状況，およびそれを経験している対象自身の解釈の仕方を探求するといった研究に適しているとされる（リチャード，2008）。
質的研究法の一つとして，半構造化インタビューが用いられる。この手法は質問項目や枠組みにある程度の構造化を施しつつ，実際のインタビュー場面で興味深いトピックや語りについて質問を加えたり，インタビューの展開に応じて質問の順序を変えたりして，イ
ンタビュイーの反応やインタビュアーの関心に応じて柔軟性を持たせるインタビュー法である（北山，2008）。そのため，個人の多様な経験や内界の個別性に関心を示しつつ，複数の対象者のインタビュー内容に統制を持たせることが可能となる。
これらから質的研究法，およびその一手法である半構造化インタビューはアスリートのスポーツスキルの習得過程，コツやカンの獲得経験，運動イメージの内容など，運動学習に関る量的データとして扱うことが困難な情報を得る貴重な方法といえよう。

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研究の目的～クロスカントリースキーの競技種目特性からみて～クロスカントリースキーは以前，「雪上のマラソン」と呼ばれたことがあり，陸上競技のマラソンや長距離種目，自転車競技のロード種目，トライアスロン競技などと同様に測定競技系・循環運動種目・持久系種目として位置付けられる。ただし近年，競技の高速化が著しく，オリンピックや世界選手権の最長距離種目となる男子 50km 競技でも，所要時
間は 2 時間以内である。これは時速換算で 25km/h 以上であり，マラソン競技の世界記録
より高速である。
これらのアスリートにとって，競技会場やコースを事前に視察，体験し，コースプロ
フィールに至適な運動イメージや戦略を構築することはピークパフォーマンスの発揮に対し，極めて有効な手続きとなり得る。ただし，それには現地への移動に伴う日程や経費な
ど，様々な制約がある。
特に冬季競技種目であるクロスカントリースキーでは夏季シーズンから雪上の滑走動作に類似した動作形態でトレーニングができること，および日本では競技で使用されるコー
スが数か所に限定されているため，各コースプロフィールを想定したシミュレーショント
レーニングが実践できることは競技力向上に不可欠といえる。本研究の筆頭著者が 2000
～ 2010 年に北欧や中央ヨーロッパ諸国などを遠征した際，クロスカントリースキーの強豪国では既にこれらのトレーニングが実践されており，通常のトレーニングの一環として定着しているとみられた。わが国でも，ナショナルチームなどのトップアスリートでは大型トレッドミル走路をローラースキーで滑走するトレーニングや持久性機能の評価が一部で導入されているものの，普及率が低く，シミュレーションの技法もまだ手探りの状態である。
ただし，わが国のトップアスリートに注目すると，ローラースキーによるトレッドミル
走路を利用した持久性機能の評価やトレーニングの頻度が高く，運動中の心拍数や酸素摂取量，乳酸値などの生理的運動強度，およびトレッドミル走路の速度や斜度などの物理的運動強度と運動イメージとがかなり鮮明に対応付けられていると考えられる。また，雪上のスキーにおける接雪抵抗や除雪抵抗とローラースキーにおける転がり抵抗の違いなどに伴う滑走イメージの差も明確に把握しており（北村ほか，2002），それが運動学習における正の転移効果の獲得と負の転移効果の抑制に大きく貢献していると推測される。
また，先のゴルフや歩行運動と比較して動作形態がダイナミックなクロスカントリース
キーの滑走運動をモデルとし，シミュレーショントレーニング・システムの適用を検討す
ることは特に反応事態の設計に際し，様々なスポーツ実践場面への汎用を進める指針を提供すると考えられる。
これらを踏まえ，本研究では先ずわが国のクロスカントリースキーのトップアスリートを対象とし，先に示したシミュレーショントレーニング・システム構築の観点に基づく試作と適用に着手することとした。

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適用例

シミュレーショントレーニング・システムを適用する第一段階として，刺激の呈示方法
は実際のクロスカントリースキーコースから選手がどのような情報を得ているかを確認することが先決と考えられた。そこで，複数の選手を対象として，選手が実際にみていると想定される平地，登り坂，下り坂のコース映像を呈示し，それらの映像が実際にみているコースに近似しているかどうかを確認した（以後，選手の目からみたコース映像）。今回の適用ではこの選手の目からみたコース映像をそのまま呈示し，そこから選手が滑走運動の時間的，空間的，運動強度の調整に関るどのような情報を得ているかを整理した上で，第二段階として，運動学習の目的に即した刺激を抽出し，VR や AR 技術，コンピュータ
グラフィックスなどを用いて呈示することとした。また，刺激の呈示方法と同様に定量的，定性的フィードバック情報も項目の選定を優先し，AR 技術の導入などの呈示方法は次の段階に持ち越すこととした。反応事態はトレッドミル走路におけるローラースキーとし，同条件での持久性機能の評価やトレーニング頻度の高いわが国のトップアスリートを適用の対象とした。
⑴ 方法
1 ）刺激呈示用映像（大型ディスプレイ再生用映像）の撮影① 期日と場所
期日は 2017 年 3 月であり，場所は秋田県鹿角市のクロスカントリースキー競技コース（全長 5km）で撮影した。
② 撮影の要領
スノーモービルの運転手の頭頂に小型ビデオカメラ（HERO5/GoPro 社製）を装着し，選手の目からみたコースの映像を撮影した。撮影時のスノーモービルの速度は平地，登り坂，下り坂共に時速 20km を目安とした。これは同コースを使用して開催された財団法人
全日本スキー連盟公認の競技会における男子 10km クラシカル競技優勝選手の 5km の所
要時間（14 分 45 秒）に基づいて設定した。
③ 映像再生速度とトレッドミル走路の速度・斜度の設定
スノーモービルによるコースの映像撮影時に運転手に GPS 機能付きの腕時計（V800/
Polar 社製）を装着し平地，登り坂，下り坂のそれぞれの距離と斜度を算出した。
表 1 が斜度毎の映像再生速度に即したトレッドミル走路の斜度と速度であり，2 通りの条件（パターン 1 とパターン 2）を設定した。パターン 1 は男子 10km クラシカル競技の優勝タイムに基づき，パターン 2 は映像再生速度とトレッドミル走路の速度を 20% 減じた低速条件とした。なお，両条件における再生用の映像は撮影時の映像をハイスピードや
スロー・モードで再生，編集した。
パターン 2 は同競技会の上位選手ではあるが，優勝タイムに基づくシミュレーションへの適応がやや困難とみられたことから，これらの選手の所要時間に基づき，パターン 1 より映像再生速度，トレッドミルの速度を 20% 減じた条件とした。

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クロスカントリースキー競技を対象としたシミュレーショントレーニング・システム構築の試み

表 1 に示す通り，例えばパターン 1 は斜度 10% 以上の登り坂を 10km/h で滑走する条件であり，優勝選手が斜度 10%，距離 1km の登り坂を 6 分で登り切ったとすると，滑走速度は 10km/h となる。すなわち，この登り坂をシミュレートした際の映像再生速度は10km/h であり，登り坂の開始から終了まで 6 分間，呈示される。この映像に合わせ，トレッ
ドミル走路も斜度 10%，速度 10km/h の条件が 6 分間，継続する。なお，同コースでの実際の競技における下り坂の滑走速度は約 30km/h から 60km/h であるため，所要時間が14 分 45 秒（平均時速が 20km/h 以上）となる。

2 ）シミュレーショントレーニング・システムの適用
図 1 がシミュレーショントレーニング・システムの全容，および被験者正面の大型ディスプレイに投影したコースの映像である。映像再生速度，およびトレッドミルの斜度と速度は低速条件のパターン 2 に設定した。なお，下り坂は被験者の安全性を考慮して競技中
より緩斜面（-3.3%），低速（23km/h）とし，クラウチング姿勢 2）を保持できる設定とした。

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クロスカントリースキー競技を対象としたシミュレーショントレーニング・システム構築の試み① 被験者
被験者は全日本スキー選手権大会の優勝経験をもつわが国トップレベルのクロスカント
リースキーの男子選手 1 名であり，ローラースキーによるトレッドミル走路を利用した持久性機能の評価やトレーニングの頻度の高い選手であった。
被験者にはプライバシーの厳守および，研究の趣旨，録音・分析手順・結果の公開といったデータの扱いについて書面および口頭で説明し，すべての事項に同意する意思の確認を行い，協力の了承を得たうえで調査を実施した。
② 滑走方法トレッドミル走路における滑走では雪上での競技会やトレーニングで使用するものと長さや先端部分が多少，異なるがほぼ同じポール，およびローラースキーを使用し，雪上と同様の滑走方法を用いた。
③ フィードバック情報の提供
図 2 に示す通り，シミュレーショントレーニング・システムの適用中，被験者にはコース映像を再生する大型ディスプレイ（50 インチ：縦が約 1,100mm，横が約 600mm）とは別のディスプレイ（35 インチ：縦が約 800mm，横が約 400mm）を用い，定性的フィードバッ
ク情報として VTR 映像による滑走動作（2 台の VTR カメラにより，選手の前頭面と矢状面を撮影した映像をディスプレイに分割呈示），定量的フィードバック情報としてトレッドミル走路の速度，斜度，経過時間（物理的運動強度），心拍数と酸素摂取量（生理的運動強度）をリアルタイムにフィードバックした。

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クロスカントリースキー競技を対象としたシミュレーショントレーニング・システム構築の試み④ 半構造化インタビューの実施
被験者に対し，半構造化インタビューを実施し，実際の雪上とシミュレーショントレー
ニング・システムにおける滑走イメージの類似点と相違点に関る情報（語り）を収集した。
半構造化インタビューにおける基幹的質問は「滑走イメージが一致していたと感じられた区間（登り坂，
下り坂，平地など）はどこであり，どのような点が一致していましたか」，「滑
走イメージが異なっていたと感じられた区間（登り坂，下り坂，平地など）はどこであり，どのような点が異なっていましたか」の 2 項目を設定した。
インタビューは原則として基幹的質問をガイドラインとし，語られた内容について深い意味を探る質問や，より詳細な回答を促す質問を適宜実施し，インタビューの流れに柔軟に対応して進めた。なお，インタビューを行う際，被験者には事前に研究目的やインタビューの流れを教示し把握させることでラポールの形成に努めた。
半構造化インタビューは最初の適用後（適用 1）に実施し，得られた語りの内容に基づいてシミュレーショントレーニング・システムを改良（コース映像の再生方法，トレッド
ミル走路の速度や斜度など）して再度，適用（適用 2）した後の計 2 回，実施した。
⑤ 語りの分析方法
分析に際し，「雪上のスキー滑走とシミュレーショントレーニング・システムにおける滑走イメージの一致点と相違点はどこか」というリサーチクエスチョンを設定し，その後の分析手続きは北崎・會田（2018）の方法を参考に実施した。
まず，インタビュー調査の発言内容を逐語録として文字に起こした。そして，語りの意
味内容を崩さないように，文脈を尊重しながら語りの内容をまとめた。さらに，語りの内容を被験者に確認し，被験者の発言の意味内容と本研究者の解釈が適合しているか，加筆や訂正箇所はないかを確認した。修正の要求があった場合はそれに従い，語りの内容を修正した。続いて，逐語化された対象者の語りの内容から，滑走イメージの一致点と相違点が記述された箇所を抽出し，大型ディスプレイに投影したコースプロフィールの各区間と対応させた。
半構造化インタビューの実施から結果の分析に至る過程において，本研究の筆頭著者と質的研究に精通する共著者１名，クロスカントリースキー経験のある共著者１名との間で分析のトライアンギュレーションを行い，方法と結果に対する妥当性と信頼性を高めた。
⑵

結果

図 3 が適用 1 の平地条件において語りが得られた部分であり，コースプロフィールと語りの内容を対応させて示した。平地条件では被験者から，「平地ではダブルポーリング走法にうまく切り替えることができ，自身の滑走イメージとシミュレーショントレーニング・
システムにおける滑走感覚を比較しても，違いが少なかった」とする語りが得られた。

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クロスカントリースキー競技を対象としたシミュレーショントレーニング・システム構築の試み

図 4 が適用 1 の登り坂条件において語りが得られた部分であり，コースプロフィールと語りの内容を対応させて示した。登り坂の条件の内，斜度 10% 以上の登り坂（図中※ 1）
に対しては「急な登り坂ではダイアゴナル走法で滑走しやすく，自身の滑走イメージにも近く，シミュレーショントレーニング・システムにおける滑走感覚との違いが少なかった」とする語りが得られた。これに対し登り坂が継続する条件（図中※ 2）では「細かい斜度の変化に対して走法や滑走リズムを切り替えているため，シミュレーショントレーニング・
システムにおける斜度と速度の微調整が必要と感じられた」とする語りが得られた。

図 5 が適用 1 の登り坂から下り坂など，斜面に変化がある条件において語りが得られた部分であり，コースプロフィールと語りの内容を対応させて示した。被験者からは「自身の滑走イメージよりトレッドミル走路の速度が高く，適応が難しかった」，「登り坂の滑走
リズムを活かして，下り坂に向けて加速して行きたいが，トレッドミル走路の速度が高くてうまくできなかった」，「実際の競技やトレーニング場面では登り切る手前から徐々に加速して下り坂に移行するので，シミュレーショントレーニング・システムでその速度変化― 149 ―

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クロスカントリースキー競技を対象としたシミュレーショントレーニング・システム構築の試みを再現してほしい」，「このコースは競技会やトレーニングで何度も使用しており，コース
プロフィールと滑走イメージの対応がかなり鮮明にできているため，走法を切り替える必要がある箇所はもっと細かく速度と斜度を設定してほしい」とする語りが得られた。

図 6 が適用 1 の登り坂が継続する条件，および斜面に変化がある条件において得られた語りの内容に基づき，トレッドミル走路の速度と斜度の設定を変え，被験者に適用（適用2）した結果である。特にスタート直後の斜面に変化のある条件（平地～登り坂～下り坂：
図中の四角で囲った部分）を抽出し，コースプロフィールと語りの内容を対応させて図示した。
図中の表は適用 1 と適用 2 におけるトレッドミル走路の速度と斜度，および所要時間（プロトコル）の違いを示している。適用 1 の 3 ステージ目の斜度 9.4%，速度 12km/h，所要時間 29 秒間の設定を適用 2 では 2 つのステージ（3-(1) と 3-(2)）に分割し，斜度は適用 1と同様としたが，速度と所要時間をそれぞれ，9km/h で 10 秒間，10km/h で 19 秒間（合計 29 秒間）とした。また，4 ステージ目の斜度 0%，速度 16km/h，所要時間 14 秒間の設定も，
適用 2 では 2 つのステージ（4-(1) と 4-(2)）に分割し，斜度は適用 1 と同様としたが，速度と所要時間をそれぞれ，12km/h で 10 秒間，14km/h で 4 秒間とした（合計 14 秒間）。
他の部分も適用 1 で得られた語りの内容に基づき，これらとほぼ同様の要領で斜度，速度，
所要時間を再設定して適用 2 を実施した。
適用 2 の結果，被験者からは「登り坂の速度と斜度の変化が段階的であり，走法の切り替えがスムーズにできた」，「ステージ 3 から 4（斜度 10% 以下の登り坂～平地）の速度と斜度の設定が滑走イメージに近かった」，「ステージ 3 から 5（斜度 10% 以下の登り
坂～平地～下り坂）の速度と斜度の設定が，登り坂から下り坂に向けて加速して行く滑走イメージと近かった」とする語りが得られた。

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クロスカントリースキー競技を対象としたシミュレーショントレーニング・システム構築の試み

考察と今後の課題
適用 1 の結果，平地と斜度 10% 以上の登り坂では被験者の雪上とシミュレーショント
レーニング・システムにおける滑走イメージの類似性が認められた。このことはコース映像の呈示による視覚的刺激，およびトレッドミル走路の速度と斜度による運動感覚的刺激に対する被験者の反応動作が雪上での滑走イメージに近似していたことを示しており，シミュレーショントレーニング・システムの要件である「反応動作の類似性」を満たしていたと考えられる。
ただし，登り坂が継続する条件における微妙な速度や斜度の変化，および斜度 10% 以
上の登り坂から 10% 以下の登り坂，さらに平地から下り坂へと，斜面が変化して行く条
件では雪上とシミュレーショントレーニング・システムの滑走イメージに違いが認められた。これに基づき，適用 2 では適用 1 で単一の条件設定であった斜面（速度 12km/h，斜度 9.4% など）を 2 局面に分割（斜度は 9.4% のままとし，速度を 10km/h から 12km/h に段階的に増加）して呈示するなど，被験者の語りに即して速度と斜度を再設定した結果，⑶

雪上での滑走イメージにより近似したとする語りが得られた。この結果は競技レベルが高
く，また競技会やトレーニングにおいて本コースでの滑走頻度が高いアスリートほど，コー
スプロフィールと滑走イメージの対応が鮮明にできており，僅かなコースプロフィールの変化に対しても走法を巧みに変えて対応し，高度なパフォーマンスを発揮している可能性が示唆される。すなわち，シミュレーショントレーニング・システムにおける様々な条件
はトップアスリートほど，詳細に設定する必要があると考えられる。

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クロスカントリースキー競技を対象としたシミュレーショントレーニング・システム構築の試み

本研究ではシミュレーショントレーニング・システムの適用（トレッドミル走路のプロ
トコル設定など）を半構造化インタビューから得られた被験者の語りという定性的情報に基づいて実施した。これは本システムを競技コースの疑似体験や滑走イメージの確認など，競技会に向けたコンディショニングの観点から用いる場合は妥当性が高いと考えられるが，滑走技能向上のための運動学習システムとして機能させるには定量的情報を含めた条件設定，およびフィードバック情報の呈示が不可欠となろう（ファンデンボス , G. R. 原著監修，2013；原・鈴木，1990；河原ほか，1990）。
本研究における定量的フィードバック情報はトレッドミル走路の速度と斜度の物理的
運動強度，心拍数と酸素摂取量の生理的運動強度であった。被験者はわが国トップレベ
ルのアスリートであり，トレッドミル走路における心拍数や酸素摂取量の測定，Lactate
curve test などの経験が豊富であり，速度や斜度，心拍数や酸素摂取量などの数値情報と運動感覚的イメージとが鮮明に結び付いていたため，これらの情報が本システム適用中の滑走動作の時間的，空間的，運動強度の調整に有益であったと考えられる。被験者からも，「トレッドミル走路の斜度や速度，心拍数，酸素摂取量などはこれまでの測定やトレーニングでも示された情報であり，今回も時々，これらを確認しながら滑走動作を調整した」との内省報告が得られた。これらはトップアスリートを対象に本システムを適用する際の定量的フィードバック情報としての妥当性が示唆されるが，トレッドミル走路を利用した測定やトレーニングの経験が少なく，競技レベルが低い被験者に対しては異なるフィード
バック情報の呈示を検討する必要があろう。
また，本研究では定性的フィードバック情報として，被験者の滑走動作を複数方向から撮影した VTR 映像を還元したが，GRAIL などと同様にリアルタイムな映像解析結果に基づく滑走動作の時間的，空間的，運動強度の調整に関わる定量的フィードバック情報を，
AR などを導入して呈示することも重要な課題といえよう。
さらに，任意区間の所要時間の短縮や目標設定時間との誤差を消失する運動学習の促進に着目すると，
生態心理学におけるアフォーダンスと自己組織化の理論に関し，山本（2005）
がこれまでの研究成果（Gibson，1979）に基づいて極めて興味深い知見を示している。
アフォーダンスは環境との相互作用の中で生物の行為可能性を指摘し，行為者が環境に埋め込まれる行為を導く情報を拾い上げることにより，各々の行為はその環境に適応する
ように生成されるとする理論である。また，自己組織化は運動情報理論に基づく運動シス
テムアプローチと対比的に提案された行為システムアプローチにおける一つの考え方であり，自律的に秩序をもつ構造を作り出す現象を指し，ランダムから秩序へ，またはミクロからマクロへと自分で組みあがってしまう現象とされる。
さらに，自己組織化の特徴の一つとして相転移があげられる。相転移とはシステムの状
態変化が緩徐ではなく突然，異なる状態（新たな秩序）に切り替わることであり，例えば馬の歩様の変化は酸素摂取量との関係で突然，異なる協応構造を示す相転移現象として位置付けられる。馬の歩様は歩く速度が一定の割合で高まると突然，常足から速足に変化し，さらに速度が高まると速足から駈足に変化する。これが自己組織化であり，ヒトの運動においても全く異なる協応構造に突然，切り替わる現象が起こっているとみられている。
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クロスカントリースキー競技を対象としたシミュレーショントレーニング・システム構築の試み

また，周期運動課題となる台上で行うスキースラロームの模擬動作の実験結果から，学習者が自身の好みのテンポで学習するより，徐々にテンポを高めて行く方が，運動課題が自己組織化され易いとした知見も得られている。
任意区間の所要時間や目標設定時間との誤差を定量的フィードバック情報として還元することはシミュレーショントレーニング・システムの機能上，極めて重要な課題といえるが，所要時間の短縮や誤差を消失する運動学習の促進に対し，アフォーダンスや自己組織化の理論は貴重な指針を示していると考えられる。端的にいえば，本システムで用いた優勝タイムに基づくトレッドミル走路の速度設定，およびコース映像の再生速度（パターン1）を下位の選手に適用する方法，あるいは競技レベルによっては優勝タイムとまでは行
かずとも，各選手の目標設定時間相当のトレッドミル走路の速度と映像再生速度を適用する方法などが自己組織化を促進する可能性が示唆される。これらの方法はシミュレーショ
ントレーニング・システムの適用までは至らずとも，スポーツ実践場面で以前から試みられてきたトレーニング方法の一つであり，アフォーダンスや自己組織化はスポーツの実践
知に対し，理論知による裏付けを提案すると考えることもできよう。
本研究ではシミュレーショントレーニング・システムを適用する第一段階として，刺激の呈示方法は先ず実際のクロスカントリースキーコースから選手がどんな情報を得ているかを確認すること，また定量的，定性的フィードバック情報も項目の選定を優先し検討を進めてきた。今後，刺激の呈示，および定量的フィードバック情報の提供に関しては VRや AR 技術，コンピュータグラフィックスなどの積極的導入，また反応動作に対する定量的フィードバック情報として，リアルタイムな映像解析機能の導入を進めることなどが，本システムを運動学習効率の向上を意図して適用する重要な課題となろう。

7

まとめ

本研究はわれわれが以前，シミュレーションの概念を踏まえて作製したテニスのサーブとリターンをモデルとしたサービス・モーション・シミュレータの適用結果，およびここ
数年の Virtual Reality（仮想現実 /VR）や Augmented Reality（拡張現実 /AR）の技術を勘案し，クロスカントリースキーのシミュレーショントレーニング・システムの構築を試みたものである。これは被験者正面の大型ディスプレイに投影されたクロスカントリー
スキーコースの起伏に即し，大型トレッドミル走路の斜度や速度を変化させるシステムであり，わが国トップレベルのクロスカントリースキー男子選手に適用後，質的研究法である半構造化インタビューを実施し，得られた語りの内容を分析した結果，以下の知見を得た。
1 ）コースの平地部分は実際の雪上とシミュレーショントレーニング・システムにおける滑走イメージがかなり近似しているとの語りが得られた。
2 ）急斜面から緩斜面へと登り坂の斜度が変化する局面，および長い距離の登り坂における微妙な斜面変化への対応が困難であり，滑走イメージと異なるとの語りが得られた。
3 ）2）に基づき，急斜面から緩斜面へと登り坂の斜度が変化する局面，および長い距離― 153 ―

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クロスカントリースキー競技を対象としたシミュレーショントレーニング・システム構築の試みの登り坂における微妙な斜面変化に対し，トレッドミル走路の斜度と速度を段階的に変化させたり，微妙な斜面変化を再現したりする改良を加え再度，被験者への適用を試みた結果，雪上での滑走イメージにかなり近似したとの語りが得られた。これらから，本システムを運動学習効率の向上に利用する重要な要件となる実際の運動場面における反応動作との類似性が確認された。
4 ）本システムを滑走技能の向上を意図した運動学習システムとして機能させる際，競技会で優勝した選手の所要時間，あるいは各選手の目標設定時間などに基づくトレッド
ミル走路の速度，およびコース映像の再生速度を適用する方法の有効性が示唆された。
5 ）本研究の今後の可能性として刺激の呈示，および定量的フィードバック情報の提供に関しては VR や AR 技術，コンピュータグラフィックスの積極的導入，また反応動作に対する定量的フィードバック情報として，リアルタイムな映像解析機能の導入を進めることなどが，運動学習システムとしての有効性を一層，向上させる重要な課題と考えられた。

〔注〕1 ）クロスカントリースキー選手の夏季シーズンのトレーニング用具であり，長さが約1m の板の両端にタイヤが装着されている。雪上で使用するスキーより長さは短く，ローラーブレードより長い（写真参照：ミヤコスポーツ株式会社 HP より引用）。

2 ）陸上競技短距離種目のクラウチング・スタートに近似したフォームであり，下り坂での空気抵抗を減じるため，ポールを両脇に抱え込み，上体を前屈させた姿勢（流線形）で滑降する（図 1 の右下の写真参照）。

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クロスカントリースキー競技を対象としたシミュレーショントレーニング・システム構築の試み

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（Abstract）

In this study we attempted establishing a simulation training system for crosscountry skiing by considering not only the application results of a service motion
simulator that we created earlier based on the concept of simulation and by modelingtennis services and returns, but also recent technologies such as virtual reality (VR) andaugmented reality (AR). This system allows a large treadmill to change its incline or
speed according to the undulation of a cross-country skiing course projected on a large
display in front of a subject. It was applied to a top-level cross-country skier in Japan
before conducting a semi-structured interview, that is a qualitative study method, toanalyze their narratives, and thus the following information was gained.
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クロスカントリースキー競技を対象としたシミュレーショントレーニング・システム構築の試み

The subject reported that flat areas of the course were quite similar to the realskiing image. However, he also reported that it was difficult to deal with situations suchas when a steep ascent became gradual and on a long ascent with small changes inincline, the movement of the treadmill being different from his skiing image. Based on
the information, we improved the system so that it would change the incline and speed
gradually and that it could reproduce small changes in incline before applying it to thesubjects again. He reported that the movement of the treadmill became more like theirskiing image.
It was thus confirmed that the system enabled the subject to response similarly
to when he ski in the real situation, which is an important requirement for simulation
training to be used for the improvement of motor learning efficiency, and therefore
it was suggested that the system could be used to promote motor learning of crosscountry skiers. However, tasks for the future also became clear that we need tofurther improve the validity of the system by such means as using computer graphics
for stimulus presentation and bringing in VR and AR more actively for giving backqualitative and quantitative feedback.

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