Vol.18 No.4, 2016

原著論文

ラバン行動分析に基づくモノづくりの場における感情抽出の試み
一晶∗1 山本田中倫也∗2 青柳西蔵∗2 長田典子∗2Aﬀect Extraction in Personal Fabrication
Based on Laban Movement Analysis
Kazuaki Tanaka∗1 Michiya Yamamoto∗2 Saizou Aoyagi∗2, and Noriko Nagata∗2
Abstract – Aﬀect extraction in personal fabrication will become indispensable in enhancing the recent advances in the ﬁeld, because we can provide that information to thefabricators and let the fabricators enjoy the experience. In this study, we proposed an
extraction method of aﬀect in personal fabrication based on Laban Movement Analysis
using the motion data of fabricators. First, we performed an experiment to measure
human movement by using motion capture system and asked its participant to look backtheir aﬀects. Then, we proposed an extraction method of aﬀect by deﬁning the amountof characteristics of Laban Movement Analysis, and by utilizing decision tree (j48). As
a result of evaluation, the average of the correctly extracted aﬀects was approximately
60%. This result shows that proposed method can be a estimation tool of aﬀect by using
only human movements.

Keywords: Human interaction, personal fabrication, aﬀect extaction, Laban Movement Analysis.

1.

に喜びを感じるユーザには簡単につくれてデザイン性

はじめにの高いモノづくりを，それぞれ提案することで高い満

近年，コンピュータと接続されたデジタル工作機械

足感を与えられるかもしれない．また，難しいモノづ

によって，3DCG 等のデジタルデータを様々な素材かくりにユーザが挑戦する際には，適切なヒントを与えら切り出し成形する技術，デジタルファブリケーショ

ることで挫折してしまうことを回避できる可能性があ[1]．その背景にはパーソナるが，そのようなヒントを常に提示するのではなく，

ル 3D プリンタのようなモノづくりを気軽に楽しめる作業に熱中している時には見守り，行き詰って不安をツールの普及がある．多くの人がこれらを活用すれば，感じている時に提示することが効果的であると考えら自分自身で満足できるモノづくりができ，大量生産品

れる．つまり，モノづくりに対する満足感を高めるたをそのまま受け入れるこれまでの生活とは全く異なる

め，喜び／不快，熱中／退屈，満足／不安等の感情を創造的な生活の実現が予想される．

抽出し，それに基づいて，ユーザに合ったモノづくり

ンが広がりを見せている

さらに，デジタルファブリケーションの支援技術開の提案やモチベーションを高める適切なフィードバッ

発も盛り上がりを見せている．例えば，プロジェクショ

クを与えるシステムが必要になると考えている．

ンマッピングを活用してモノづくりを支援する技術 [2]

これに必要な感情を計測する技術として，既存研究や, fabnavi [3] ，FabTable [4] [5] ，Fabble [6] 等，モノづ

では顔画像を取得し表情を利用する手法が主に提案さくりの過程を手軽に記録するための技術や，知識を共れている [7] [8] ．人の表情は感情を推測する上で非常に有する Web プラットフォームが開発されている．

有効な情報であると考えられるが，モノづくりの場で我々は，この動向のさらなる加速のため，個人の趣は机に向かって作業する状況も多く，必ずしも十分な味・嗜好に合わせたモノづくりを支援するシステムを顔画像が取得できるとは限らない．そこで，本研究でつくることが重要と考えている．例えば，つくる過程

はユーザの身体動作からの感情推定を目的とする．身に喜びを感じるユーザには複雑な組み立て作業や試行

体動作から感情を推測する技術としては，例えば歩く錯誤を必要とするモノづくりを，過程よりも出来栄え

動作から落ち込んでいる状態を判定する [9] 等，様々な研究がある．しかしながら，上述のモノづくりを支援*1：大阪大学大学院 基礎工学研究科*2：関西学院大学 理工学部
*1：Graduate School of Engineering Science, Osaka University*2：School of Science and Technology, Kwansei Gakuin
University

するシステムを実現する上では，単に落ち込んでいるか否かという単純な状態判定ではなく，多様な感情を識別できる必要がある．

( 55 )

363

ヒューマンインタフェース学会論文誌 Vol.18, No.4, 2016

この目的のため，我々は身体表現（ダンス）の分野で世界的に主流となっているラバン理論に着目した [10] ．

表 1 本研究で用いるラバン特徴量
Table 1 Parameters for Laban Movement
Analysis in this study．

ラバン理論は身体表現における有効性だけでなく，ロボット [11] [12] や CG [13] の動作生成に応用され，その㻿㼜㼍㼏㼑

有効性が確認されている．その一方で，ラバン理論を㼃㼑㼕㼓㼔㼠

逆に行動分析・感情推定に応用する方法（ラバン行動㼀㼕㼙㼑分析）も提案されている [14] ．ラバン理論は身体動作㻰㼕㼞㼑㼏㼠㻌㻛㻌㻵㼚㼐㼕㼞㼑㼏㼠㌟యືస䛾᪉ྥ䛾೫䜚ᗘྜ䛔㻿㼠㼞㼛㼚㼓㻌㻛㻌㻸㼕㼓㼔㼠㌟యືస䛾ຊᙉ䛥㻿㼡㼐㼐㼑㼚㻌㻛㻌㻿㼡㼟㼠㼍㼕㼚㼑㼐㌟యືస䛾ៃ䛯䛰䛧䛥

を扱う際，作業内容にかかわらず人の動きに共通すると考えられる抽象的な要素に着目するため，モノづく化の慌ただしさを表す．

りの場の身体動作の多様性にも対応できる可能性があ

本研究ではこれらの Eﬀort を，前節で述べた身体る．さらに，ラバン理論は身体動作を複数の特徴量の動作と感情を仲介する中間変数，ラバン特徴量として組み合わせで表現するため，その組み合わせにより身扱った．なお，Eﬀort も含め，ラバン行動分析の用語

体動作から多様な感情を識別できる可能性もある．

は定義が定性的で抽象度が高く，それがこの理論の応本研究では，モノづくりの場における身体動作から用範囲の広さにつながっている．しかし，本研究の想感情を抽出するため，ラバン行動分析を援用し多様な定では身体動作は各種センサから得られる数値であり，感情の識別を試みた．

抽出される感情もコンピュータが処理可能なものにし

2.

たい．

研究のアプローチ

ラバン行動分析に関する既存研究では，モーション

2. 1

従来の行動分析研究

キャプチャデバイスを用いたスポーツゲーム中の身体動作 [19] や，ダンスにおける身体動作 [20] から感情抽

従来から，コミュニケーションにおける場の盛り上
がり度
[18]

度

[15] [16]，作業の満足度[17]，作業における集中出が行われているが，人が日常的に自然に表出する振等，行動分析を通して場の状態を認識，推定するる舞いにおいてラバン行動分析を実施し，多様な感情研究が進められている．こうした研究においては，分の自動抽出を行った研究は報告されていない．ロボッ

析対象の動作や発話，抽出される場の状態を表す変数

トによる人の感情推定を目的としてラバン行動分析を等がそれぞれの場のコンテクストに依存している．一用いる手法も提案されているが，その提案手法の有用方，モノづくりの分野では，作業性や技能を分析する

性は実証されていない [21] ．また，これらの研究におけものはあるが，感情の抽出を対象とする研究は少ない．

るラバン特徴量の定量化手法はそれぞれのアプリケー

身体動作から感情を抽出する技術としては，歩く動ションに依存したものが提案されており，他のアプリ

作から落ち込んでいる状態を判定する

[9]

等，様々な

ケーション，例えば本研究で対象とするモノづくりに研究がある．ただし，モノづくりの場の特徴を考えた

そのまま適用することは困難である．本研究では，実時には，一般的な行動分析と比べ，単に落ち込んでい際にモノをつくらせる実験を通してラバン特徴量及びるか否かという単純な状態判定ではなく，熱中，喜び，

身体動作とラバン特徴量の関係を定量化した．

不安等，多様な感情を抽出する手法が必要である．

2. 2

2. 3

ラバン行動分析の導入

研究手順

本研究では，まず 2 人 1 組のモノづくり実験におい本研究では，ラバン行動分析の手法を用いて感情をて，モーションキャプチャによる計測と，事後アンケー抽出した．ラバンは，身体動作に関して “Eﬀort-shapeトを行い，身体動作と感情が対応づいたデータセット

description” という記述法を提案しているが，その中を得る．次に，これらを用いて，ラバン特徴量を定め，でも，態度や意欲等，動きが生起してくる内側からの衝その特徴量から感情推定する手法を提案する．その後，

動 [10] を表し感情との関連が深いと考えられる “Eﬀort”

モノづくりの実験を撮影したビデオを，実験を行ったを使用した．Eﬀort は Space，Weight，Time，Flow

協力者群とは異なる協力者群に見せ，人が客観的に見の 4 要素からなるとされる．このうち，Flow は動きて感情を推定した場合の推定精度を算出し，それと比が束縛されない自由なものかどうかを表す要素であ較することで提案手法の推定精度を評価する．

る．これは後述のように定量化する上では Time との3.

違いが無いと考えられるため除外することにした．そ3. 1

して，残りの Space，Weight，Time が感情を抽出す

身体動作計測および感情アンケート実験
実験概要

る上で有用であると考えて，表 1 を特徴量として用い研究を始めるにあたり，モノづくりの場面での身体た．ここで，Space は身体動作の方向的偏り度合いを，動作計測と，その場面における感情をアンケートで計Weight は身体動作の力強さを，Time は身体動作の変測する実験を行った．実験は 2 部構成で，前半では実364( 56 )

ラバン行動分析に基づくモノづくりの場における感情抽出の試み

験協力者に 2 人 1 組で作業をさせ，その様子をモーションキャプチャとビデオで撮影・記録した．後半で1 人ではなく 2 人で作業を行わせた理由は，感情表出を喚起するためである．既存研究では，顔表情，姿は，前半の実験中のビデオを実験協力者に見せ，ビデ

勢，音声などに基づいて多様な感情の推定が試みられオで撮影されている自分自身が，その時どのような感ている．顔表情を対象とした研究のほとんどは，表情情であったかをアンケートで回答させた．実験協力者と感情が一致していることを前提に，意識的につくらは 6 組 12 人（19〜22 歳の男性 6 人女性 6 人，組内同れた表情や第三者が感情ラベルを付与した表情の識別性）であった．

を行っているものが多い [7] [8] ．一方，自然に表出され

3. 2

た表情を対象とした研究では，複数人での対話におい実験タスク

実験では，マグネット式の電子回路をつなぎ合わせて話者に対する共感／反感がある程度推定できること

ることで様々なシンセサイザーが作れる KORG 社のが報告されている [22] ．しかし，1 人の自然な振る舞い“littleBits” 1 （図 1）を用いて 2 人 1 組の実験協力者に楽器製作を行わせた．実験協力者には「卓上にある，から多様な感情の推定に成功した例はほとんど報告さ部品を自由に組み立てて，楽器を作っていただきます」

者に行わせた予備実験では，協力者の表情や姿勢の大と述べ，雑談や姿勢等については特に制限しなかった．

きな変化はほとんど観察されなかった．複数人での共これは，提案手法において人が自然に行う振る舞いか同作業でしか感情を推定できないシステムでは，個人

ら感情を推定できるか調査するためである．

のモノづくりにおける有用性は疑問であるが，将来，れていない．実際，本実験と同様の作業を 1 人の協力

実験では，様々な機器で撮影している実験データのモノづくり支援システムを開発する際には，システム量が膨大になりすぎる可能性があること，また，実験自体に感情を喚起するためのパートナーエージェント

協力者が満足するまで楽器製作を行わせると，組にを加えることで 2 人での共同作業と同様の状況をつく

よって作業時間が大きく異なる可能性があるため，20

りだせると考えている．

3. 3

分の制限時間を設けた．そして，最初は各パーツに関身体動作計測実験

する説明はせずに試行錯誤をさせ，実験開始から 10 分

身体動作計測の実験では，2 人 1 組の共同作業の様経過したところで，楽器製作のヒントとして littleBits

子をビデオカメラとモーションキャプチャで撮影した．

のマニュアルを提示し，それを見ながら作業を行わせ室内の配置は図 2 のとおりで，縦 100cm，横 80cm，高た．その結果，全ての組がシンセサイザーを組み立て

さ 70cm の机に向かい合って座らせた．実験中の作業ることに成功した．マニュアルは，内容が見えない状者の身体動作は，高さ 100cm に配置したビデオカメラ

態で予め卓上に置いておいたが，マニュアルを見せると，高さ 250cm に配置したモーションキャプチャで撮

時間は協力者に伝えないようにした．これは，あらか影した．モーションキャプチャの撮影では，図 3 のよ

じめ時間を伝えることによる焦燥感や安心感などの外

うに，マーカーのついた手袋，サポーター，カチュー

的な感情状態への影響を抑えるためである．

シャ，プレートを，両実験協力者の両手首，両腕，頭電子部品を組み合わせる作業は，職人の手による高部，背中につけた．場面例を図 4 に示す．これにより，度な製造技術を含む総合的なモノづくりに一般化で計 120 分（20 分× 6 組）の身体動作データを撮影した．

きるものではない．しかし，作業に集中する，試行錯
誤中に不安を感じて手が止まる，音が鳴って喜ぶ，完䜹䝯䝷

成して満足するといった個人のモノづくりにおいて観ᐇ㦂༠ຊ⪅䝰䞊䝅䝵䞁䜻䝱䝥䝏䝱

測し得る多様な状況・感情を，実験として現実的な範囲の時間内に取得する上で適切なタスクであると判断

200cm

した．

120cm

80cm

150cm
120cm

㼍

100cm

100cm

100cm
30*30m

120cm

㼎
200cm

littleBits
Fig. 1 littleBits

120cm
150cm

図1

図 2 身体動作計測実験の配置
Fig. 2 Arrangement for the experiment tomeasure human movement.

1：http://jp.littlebits.com/( 57 )

365

ヒューマンインタフェース学会論文誌 Vol.18, No.4, 2016

図 3 実験協力者に着けるマーカー
Fig. 3 Markers to be worn by participants.

図 6 感情アンケートの結果例
Fig. 6 An example of a result of questionnaireof emotion.

4.
4. 1

提案した感情抽出手法

ラバン特徴量のパラメータ化

前章の結果を踏まえて，まず，パラメータとして利用できるラバン特徴量を定めた．Space については，

Direct/Indirect を表せる作業中の特徴量として，図 7に示すように，両手のマーカーおよび頭部のマーカーの 3 点の位置座標で構成される三角形の面積とした．

図 4 身体動作計測実験の場面例
Fig. 4 Experimental scenery of the experiment to measure human movement.

ここで，時刻 t における右手および左手の座標を pr [t]，pl [t], 頭部の位置座標を ph [t] として，三角形の面積 S[t]は，頭部から見た右手と左手のなす角を θ とすると，

3. 4

感情アンケート実験

身体動作計測実験の終了直後に，それぞれの実験協

S[t] = 1/2 · |pr [t] − ph [t]| · |pl [t] − ph [t]| · sinθ (1)

力者が作業をしている様子を正面から撮影したビデオ
映像を見せて振り返らせ，作業中の感情の変化についとなる．Space の値としては，この面積を正規化して，て，アンケートで回答させた．

次式により算出した．ただし，Smax は各実験協力者の面積の最大値，Smin は面積の最小値である．

実験協力者は，ビデオ映像を見ながら感情の変化があった時点を実験者に逐次報告した．さらに，その時点における感情を，図 5 に示す 8 つの感情から選択し，Space[t] = |S[t] − Smin |/|Smax − Smin |(2)

その度合いを 5 段階で回答した．これら 8 つの感情は，
快‐不快，高活性‐低活性の 2 軸に様々な感情を円環Weight については，Strong/Light を表せる特徴量状に配置することで感情全体を包括するモデルとしてで，頭部の上下の位置を用いることとした．時刻 t に知られているラッセルの円環モデルから選択したもの

おける頭部の位置座標を ph [t] の鉛直方向の値 phz [t]である．これらがモノづくり中の感情として表れるこを正規化して，次式の値を用いた．

とは予備実験において確認した．実験協力者同士の回

W eight[t] = |phz [t] − phzmin |/|phzmax − phzmin | (3)

答が相互に影響することを避けるため，このアンケー
ト実験は 1 人ずつ別々の場所で実施した．このようにTime については，Sudden/Sustained を表せる特徴

して回答させた感情の例を図 6 に示す．

量として，両手あるいは頭部の速さを求め，その 1 分
8䠖୙Ᏻ

1䠖㦫䛝

7䠖୙ᛌ
6䠖㏥ᒅ

5䠖╀Ẽ

2䠖⇕୰

間の移動平均の最大値を用いることとした．ここで，

3䠖႐䜃

はそれぞれ

右手の速度 vr [t]，左手の速度 vl [t]，頭部の速度 vh [t]4䠖‶㊊

図 5 アンケートで用いた感情
Fig. 5 Aﬀects to be selected in the questionnaire.
366( 58 )

vr [t] = pr [t] − pr [t − 1](4)vl [t] = pl [t] − pl [t − 1](5)vh [t] = ph [t] − ph [t − 1]

(6)

ラバン行動分析に基づくモノづくりの場における感情抽出の試み

Space:ᡭ䛸㢌䛾୕ゅᙧ

Weight:㢌䛾ୖୗ఩⨨

Time:ᡭ䛾㏿䛥䛾⛣ືᖹᆒ

図 7 ラバン行動分析のための特徴量
Fig. 7 The amount of characteristics for Laban Movement Analysis.

となるため，各速度の移動平均は，次式で表される．

vmar [t] =具体的には，決定木 (j48) を用いて感情の強区間を抽出した．決定木には，ラバン特徴量である Space，t

|vr [i]|/60

Weight，Time を説明変数，感情の強弱を目的変数と(7)して用いた．感情の強弱の決定方法は，実験協力者ご

i=t−59vmal [t] =t|vl [i]|/60とに全ての感情の度合いを平均し，その平均値以上の(8)

値を強，それ以外を弱とした．これは，予備的に検討

i=t−59vmah [t] =t

した結果，強弱を設定せず，全てのデータにより学習|vh [i]|/60を行わせると，正解率は高くなるものの，決定木の構(9)i=t−59造が複雑になりすぎ，人の身体動作の特性を表現するモデルとして利用しにくくなったり，逆に，感情が最各値を正規化したものの最大値を Time の値として用も強いところのみを用いて学習を行わせると，データいるため，次式より算出される．

数が少なく，推定精度が低下したりするためである．
葉の最小個体数は 50 とし，計算には，ワイカト大学

T ime[t] = max(の開発した機械学習ソフトウェアの Weka を用いた．

|vmar [t] − vmarmin [t]|/|vmarmax [t] − vmarmin [t]|,得られた木構造の例を図 8 に示す．

|vmal [t] − vmalmin [t]|/|vmalmax [t] − vmalmin [t]|,交差検証（10 フォールド）を行った結果，10379|vmah [t] − vmahmin [t]|/|vmahmax [t] − vmahmin [t]|フレームが正しく識別できたため，正解率の平均は72.1%（10379/14400）であった．また，8520 フレー) (10)

ムが強区間として識別された内，6332 フレームが正

4. 2

しい強区間であったため，再現率，適合率はそれぞれ
77.6%（6332/8165），74.3%（6332/8520）であった．

二段階の決定木の導入

4. 2. 1 感情の強弱の推定
前節で定めたラバン特徴量から感情を抽出可能かど得られた木構造とそのシーン (図 8) を確認したとこ

うかを検討するために，まず，感情の強弱を推定する

ろ，強区間では身体動作は遅いが俯瞰的にモノづくりこととした．これは，作業者へのフィードバックは感をしている様子などが見られた．強区間でないシーン

情が強い場面に対して行うのが適切であると考えたか

は作業の終盤に多くあり，前傾姿勢で適当に手を動からである．

して作業をしている様子などが代表的であった．

ここで必要となるのは，3 つのラバン特徴量を入力，4. 2. 2 感情の種類の推定

感情の強弱を出力とする，何らかの関数である．これ

次に，感情の強感情において，感情の種類を目的変は，実際には様々な手法で導出可能である．本研究に数とし，Space と Weight，Time の値を説明変数としおいても，予備的に，閾値を設けて F 値を求めて検証て，葉の最小個体数は 50 とし，決定木（j48）を求めた．

する手法の検討を行ったが，推定精度はそれほど高く

表 2 は，交差検証（10 フォールド）を行った結果をなかった．これを踏まえて，ここでは，決定木を用い示しており，各セルの値は各感情に対する正解率を示ることとした．決定木とは，分類ルールを木構造で表す．作業者の感情の回答を真値としたときの，それぞすことのできる予測モデルであり，分類したいデータ

れの推定感情の適合率と，推定された回数を示していを目的変数（従属変数）とし，分類するために用いる

る．合計すると 57.8%，4718 フレームが正しく分類さデータを説明変数（独立変数）としている．この特徴れた．なお表中では，各感情ごとに推定された割合がとして，ニューラルネットワークなどの他の手法に比高かった上位 3 箇所を色づけしている．得られた木構

べて，学習が終わりさえすれば，身体動作と感情の対造とシーンの例を図 9 に示す．シーンのビデオ映像を応関係が理解しやすい点が挙げられる．

確認したところ，同じ「2:熱中」の感情でも，低い姿( 59 )

367

ヒューマンインタフェース学会論文誌 Vol.18, No.4, 2016

図 8 強区間抽出の木構造とシーン例
Fig. 8 An example of estimation of strong aﬀenct.

図 9 感情抽出の木構造とシーン例
Fig. 9 An example of the classiﬁcation of aﬀects.

勢でモノを観察しているような姿勢や，比較的高い視

弱と 4.2.2 の種類の双方が正しく分類されたのは 3571

点でモノを見ながら機能を確認しているような場面がフレームで，割合としては 40.1%であった．

見られ，異なる動作や姿勢でも同じ感情が抽出されてこのようにして抽出された各感情の典型的なシーンいることが分かった．また，「3:喜び」の感情では，身の例を図 10 に示す．ここでは，生起した例が少なかっ

体動作が速くなり作業スペースも大きくなるシーンがた「5:眠気」を除く 7 感情の例を挙げている．それぞ

多く見られた．ここで，正解ではなかった区間は全体

れの場面例には，各実験協力者の Space / Weight /の 42.9%であるが，この中の 46.2%は，真値の感情がTime の傾向と，その場面の特徴を付記している．たとえば「1:驚き」の場面としては，Space と Weight が切り替わる区間の前後 5 フレームの中に含まれていた．
つまり，感情の切り替わり区間を除けば，誤りは全体

大きく，Time が中くらいの場面が典型的であった．主の 23.1%程度となる結果であった．また，4.2.1 の強に，作業中に予想外の音が出たので，手をとめたり，また動かしたりと，メリハリがあるシーンが抽出され

表2

Table

2 Classiﬁed
method.
඲
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368

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㻡㻤㻣
㻣㻚㻞㻑

た．今後詳細に分析を進める必要があるが，全体とし提案手法による感情の推定結果

aﬀect

by

ては，快/不快が Time と，活性/不活性が Space と対

proposed

応づくような傾向が見られた．

㻝

㻞

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5. 1

人による感情推定実験

実験概要

前章では，決定木を用いた感情推定手法について述
べた．これに対し本章では，人による感情推定実験を行った．
まず，3 章の実験で撮影したモノづくり中の作業者のビデオを，図 6 で感情の変化があった個所でトリミ
ングし，同一の感情が続く動画を作成した．このうち，その人の強区間（協力者ごとに全ての感情の度合いを平均し，その平均値以上の値を持つ区間）を選択し，( 60 )

ラバン行動分析に基づくモノづくりの場における感情抽出の試み
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図 10 抽出された場面の例
Fig. 10 Examples of extracted scenes.
表 3 人による感情の推定結果
Table 3 Classiﬁed aﬀect by human.
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図 11 評価実験の場面例
Fig. 11 Experimental scenery.

10 人の実験協力者（20〜23 歳の男性 5 人女性 5 人）にそれらの動画を 1 つ 1 つ見せて，各動画で作業者が

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どのような感情を抱いているかを推定させた．決定木
による感情推定と同様に，作業者の振る舞いのみから割合が高かった上位 3 箇所を色づけしている．なお，

感情を推定させるため，音声は流さなかった．動画の表 3 の各感情の真値の推定回数が 10 の倍数になって合計時間は 2 時間 6 分であり，実験協力者には動画をいるのは，10 人の実験協力者に感情推定させたためランダムに提示した．

である．例えば「1:驚き」では，25 シーンの動画を 10

実験では，協力者が 1 つの動画を全て見終わってか人に推定させたため，推定回数は 250 回となっている．

らその区間の作業者の感情について図 5 に示した感情

結果としては，平均の推定率は約 21.1%で，各シーン群の中から選択させた．この際，動画の途中で特徴的が「2:熱中」であったと推定されるケースが多くみらな動作があっても，その動作のみを回答の判断材料とれるという結果となった．

しないように指示した．

6.

アンケート後，動画ごとに 10 人中何人が正解したか，正解率を算出した．実験の場面例を図 11 に示す．

5. 2

実験結果

6. 1

考察

感情の抽出結果について

本研究では，2 人 1 組の楽器製作を対象に，ラバン

結果を表 3 に示す．3.3 節の回答を真値としたとき

行動分析により 8 感情の推定を試みた．その結果，感の，それぞれの推定感情の適合率と，推定された回数

情が強い区間においてチャンスレベル（12.5%）を大を示している．また，表中，各感情ごとに推定された

きく上回る約 60%の正解率で推定できることを示し( 61 )

369

ヒューマンインタフェース学会論文誌 Vol.18, No.4, 2016

た．ここでは，単純な手法の組み合わせた手法を提案

実験協力者によると，作業がうまく行かず不快であっ

したが，この段階でこの精度で推定できているという

たが照れ隠しや愛想笑いをした，という理由を述べてことは，今後の応用展開の可能性を示す結果である．

いた．快感情の有無で 2 種類の笑顔があることが知ら

なお，先行研究における結果では，Zacharatos らの研れているが [23] ，人が初対面の人間に対してコンテク

究 [19] において 4 種類の感情に対して約 90%で推定可

スト等の情報無しに笑顔の欺瞞性判断を行うことは困能という結果が出ている．精度向上のための課題とし難であったと考えられる．また，笑顔を偽ることも可て，ラバン特徴量そのものを見直すという方向性も考能であるという報告もあるため [24] , 機械学習による感えられるが，それよりもむしろ，20 分という短い実験

情推定において顔表情のみを用いる場合には照れ隠し

時間を長くしてサンプルデータを増やすこと，決定木

や愛想笑いといった状況において快／不快の推定を行というシンプルな推定手法ではなく，得られたサンプ

うことは難しい課題であると思われるが，提案手法とルデータの性質に基づくより適切な推定手法の導入な併用することでこのような状況においても正しく感情

どが必須である．特に，強区間のなかでも特に強い区推定が行える可能性がある．

間の推定や，感情の切り替わりを高精度で推定できれ熱中，驚き，不安の 3 つをまとめて覚醒の感情，満るようになれば，感情推定の精度が向上すると考えら

足，眠気，退屈の 3 つをまとめて眠気の感情とし，快れる．

／不快の推定と同様に覚醒／眠気の推定を行った．そ一方で，現状ではリアルタイム処理ができていないの結果，人による推定では 65.9%（734/1114），提案

ため，モノづくりの支援システム等に応用する際には，手法では 86.4%（4656/5386）の正解率であり，覚醒

リアルタイム化を実現する必要がある．この際，まず／眠気の推定においても提案手法の方が高い精度で識は万人向けのモデルで支援し，徐々に個人に特化する

別できていた．眠気のフレームは他の感情と比べて非学習の仕組みが必要になると考えている．

常に少なく（58 フレーム），満足と退屈のフレーム

人による感情推定との比較（それぞれ 656，1326 フレーム）が眠気に属する感情

6. 2

5 章の人による感情推定の結果は，チャンスレベル

として識別できたことが正解率に大きく寄与している．

（12.5%）を超えるものの，我々の予想よりも低い結果

眠気は主に目 [25] や瞬き [26] の活動から推定できることなった．日常生活では人は相手の身体動作だけでなとが知られているが，これらの特徴により推定できる

く音声や場のコンテクスト等の多種多様な情報から感のは睡眠に入る前の状態であり，その状態よりも覚醒

情推定を行っていると考えられるが，実験では身体動の度合いが比較的高い満足や退屈の感情については身作のみを用いる提案手法と可能な限り条件をそろえる

体動作から推定する提案手法を併用することで補完でため，映像から音声をカットしたことや各シーンをラきる可能性がある．

ンダムに提示したこと等，日常生活とは異なる条件で今後，Microsoft 社の Kinect 等，従来のモーション推定を行ったことが正解率を低下させたと考えられる．

キャプチャ技術等に比べ手軽な動作取得技術の発展とまた，人はよく知る相手に対しては感情を推定しやす

ともに，より多くの動作と感情のデータセットが得るいと思われるため，知人を対象とした場合にはより高ことができるようになり，これに基づく感情推定の精い正解率が得られたかもしれない．提案手法では，ラ度向上も期待できる．また，ウェアラブルデバイスをバン特徴量-感情データセットからその作業者に特化利用した生体情報の利用が拡大したり，カメラの設置した感情推定モデルを構築しており，この点においてが進み，アンビエントに表情認識したりできるように人よりも有利であったと考えられる．

なれば，これらを組み合わせて，より確実な感情推定が可能になると期待される．

作業者の表情を判断材料にできた点については提他のモノづくりへの適用について

案手法よりも人の方が有利であると考えていた．例

6. 3

えば作業者が笑顔であれば喜びや満足等の快に属す本研究で提案した手法の特徴として，他のモノづくる感情であると推測することができる．そこで，熱り作業への適用が容易に実現可能であることも挙げら

中，喜び，満足の 3 つをまとめて快の感情，不安，不れる．図 12 に，半田ごてを使用した作業のクリエイ

快，退屈の 3 つをまとめて不快の感情とし，快／不ティブな様子，及び PC を使用した作業のつまらない快を推定した場合の正解率を算出した．その結果，人様子の 2 つの適用イメージを示す．工具を使って作業による推定では 63.9%（1210/1893），提案手法ではする場面でも，同じラバン特徴量を用いれば，低い姿

81.0%（6051/7471）の正解率であり，快／不快の推定であっても提案手法の方が高い精度で識別できていた．感情アンケート実験では，笑顔の表情であるにも勢で作業に熱中しているなど，姿勢が同じであれば，関わらず不快に属する感情を選択する場合があった．

グソフト等で作業している場合を考えると，Space を370

今回の実験とほぼ同様の精度で，感情が抽出できるであろう．実物体を用いない作業でも，PC でモデリン( 62 )

ラバン行動分析に基づくモノづくりの場における感情抽出の試みある．今後，他の推定手法と組み合わせることで，推定率を向上させることも十分に可能である．
謝辞
本研究の一部は，国立研究開発法人科学技術振興機
ຌ‫ڂݜ‬͹ϧώϱಝ௅ྖͶΓΕ‫״‬৚ਬఈՆ೵͵ྭ

図 12構（JST）の研究成果展開事業「センター・オブ・イノଠ͹ϧώϱಝ௅ྖΝઅఈͤΖ͞ͳͲ‫״‬৚ਬఈՆ೵͵ྭベーション（COI）プログラム」「感性とデジタル製造を直結し，生活者の創造性を拡張するファブ地球社会

他のモノづくりへの適用例

創造拠点」，JSPS 科研費基盤研究（B)16H03225，若Fig. 12 Example of Application for Other
Kinds of Creation．

手研究（B)16K16140 等の支援によって行われた．また本研究の遂行において関西学院大学理工学部人間シス
テム工学科山本研究室の小澤照氏，浦部朋大氏（2015表す変数として頭部の向き，Time を表す特徴量として腕の速さの代わりにマウスの速度，などを計測して卒），岡本海氏（2014 卒）の協力を得た．ここに感謝

おけば，同じフレームワークにより，ある程度の精度する．

で感情が抽出可能であると考えられる．
ただし，本研究では 2 人 1 組のモノづくりにおいて

参考文献

感情推定を試みている．3.2 節で述べたように，これは実験協力者による感情表出を喚起するためであり，

1 人での作業では多様な感情を識別するのに十分な身体動作を計測しにくいという懸念がある．この点につる電子工作体験支援，バーチャルリアリティ学会論文
誌，Vol.20, No.2, pp.83-86, (2015).

[3] Tsukada, K., Oki M., Watababe, K., and Akatsuka, D.: FabNavi: Support system to assemble
physical objects using visual instructions, Fab10,(2014).
[4] FabTable:
http://fabos．sfc．keio．ac．jp/?page id=9[5] 金崎健治，淺野義弘，渡辺仁史，田中浩也: 3D ペンをいては，モノづくりのパートナーとなるエージェント
をモノづくり支援システムに組み込み，ユーザに対して能動的に働きかけることで感情表出を喚起できると考えている．本研究の実験ではモノづくりが進展するなど状況が変化した際に相手の顔を見るという振る舞
いが多く見られた．その際に，顔を見合わせて笑う，
手を止めて悩むなどの感情表出が起こっていた．この用いた空中線画のスキル共有・支援システム，バーチャ
ルリアリティ学会論文誌，Vol.20, No.2, pp.123-130,(2015).
[6] Fabble:
http://fabble.cc/[7] Cohen, I., Garg, A., and Huang, T. S.: Emotion
Recognition from Facial Expressions using Multilevel HMM, Neural Information Processing Systems, (2000).
[8] Rosenblum, M., Yacoob, Y., and Davis, L. S.: Human emotion recognition from motion using a radial basis function network architecture, Motionof Non-Rigid and Articulated Objects, pp. 43-49,(1994).
[9] Michalak, J., Rohde, K., and Troje, N. F.: How
we walk aﬀects what we remember: Gait modiﬁcations through biofeedback change negative affective memory bias, Journal of Behavior Therapy
and Experimental Psychiatry, Vol.46, pp.121-125,(2015).
[10] ラバン，ルドルフ: 身体運動の習得，白水社，(1985).
[11] 中田亨，森武俊，佐藤知正: ロボットの身体動作表現とような働きかけをロボットやコンピュータグラフィッ
クスのアバタで再現した場合でも感情表出を喚起することが可能であるか明らかにすることは今後の課題である．

7.

[1] アンダーソン，クリス (著)， 関美和（訳）: MAKERS―世紀の産業革命が始まる，NHK 出版，(2012)．
[2] 秋山耀，宮下芳明: プロジェクションマッピングによおわりに

本研究では，モノづくりの場における多様な感情を抽出するため，ラバン行動分析を援用し身体動作からの感情の抽出を試みた．まず，litteBits を用いてシンセサイザーを作成する実験を行い，身体動作計測と感情アンケートにより，身体動作と感情が対応したデー
タセットを得た．次に，両手と頭部の位置からなる面
積を Space, 頭部の高さを Weight，60 秒間の両手および頭部の速度の移動平均を Time とするラバン特徴生成される印象とのラバン特徴量を介した定量的相関分析，日本ロボット学会誌，Vol.19, No.2, pp.252-259,

量を定めた．これをもとに決定木 (j48) で身体動作と感情を対応づけた結果，感情の強弱について約 70%，
ラッセルの円環モデルに基づく 8 種類の感情について(2001).
[12] 増田恵，加藤昇平，伊藤英則: ラバン理論に基づいた
ヒューマンフォームロボット身体動作の動作特徴抽出と表出感情推定，日本感性工学会論文誌，Vol.10, No.2

約 60%で推定可能という結果となった．一方で，制約

pp.295-303, (2010).
[13] Chi, D., Costa M., Zhao L., and Badler, N.: The
EMOTE model for eﬀort and shape, Proceedingsof the 27th annual conference on Computer graph-の多い条件下とはいえ，実験中の映像から人が感情推定した結果が約 21.1%であった．これらは，本研究で提案した感情推定手法の，一定の有効性を示すもので( 63 )

371

ヒューマンインタフェース学会論文誌 Vol.18, No.4, 2016

著者紹介

ics and interactive techniques (SIGGRAPH ’00),
pp.173-182, (2000).
[14] Bartenieﬀ, I., and Lewis, D.: Body Movement:
Coping with the Environment，Gordon & Breach
Science Publishers, (1980)．
[15] 前田貴司，高嶋和毅，梶村康祐，山口徳郎，北村喜文，岸野文郎，前田奈穂，大坊郁夫，林良彦: 3 人会

[16]

田中

一晶
2011 年京都工芸繊維大学大学院工芸科
学研究科情報工学専攻博士後期課程修了．同年大阪大学大学院工学研究科知能・機能創成工学専攻特任助教．2015
年関西学院理工学部特任講師．2016 年
大阪大学大学院基礎工学研究科システ
ム創成専攻特任助教．人とインタラク
ションを行うエージェントやロボットの設計に興味を持つ．情報処理学会，人工知能学会，ACM 各会員．博士（工学）．

話における非言語情報と「場の活性度」に関する検討，
電子情報通信学会技術研究報告， Vol.109, No.457,
pp.73-78, (2010)．
大本義正，戸田泰史，植田一博，西田豊明: 議論への参加態度と非言語情報に基づくファシリテーションの分析, 情報処理学会論文誌，Vol.52, No.12, pp.3659-

3670, (2011).
[17] 鈴木紀子，阪田真己子，稲田香織: 共同作業がうまくいくコツとは?―マシュマロ・チャレンジを例として―，2014 年度日本認知科学会第 31 回大会，pp.557-550,(2014)．
[18] 田中貴紘，藤田欣也: ユーザの割込み拒否度を考慮し山本

倫也 （正会員）
2002 年京都大学大学院エネルギー科学研究科博士後期課程修了．同年，岡山県立大学情報工学部情報システム工学科
助手，2007 年同助教，2009 年関西学院
大学理工学部人間システム工学科准教授，2015 年同教授，現在に至る．身体的インタラクション，コミュニケーショ
ン支援の研究に従事．ヒューマンイン
タフェース学会論文賞，情報処理学会
全国大会大会奨励賞，IEEE RO-MAN
Best Interactive Presentation Award
等受賞．ヒューマンインタフェース学会，情報処理学会，日本バーチャルリ
アリティ学会，日本原子力学会，ACM各会員．博士（エネルギー科学）．

た円滑な会話開始支援エージェント，電子情報通信学会論文誌 A，Vol.J92-A, No.11, pp.852-863, (2009).

[19] Zacharatos, H., Gatzoulis, C., Chrysanthou, Y.,
and Aristidou A.: Emotion Recognition for Exergames using Laban Movement Analysis, Proceedings of ACM Motion on Games (MIG ’13),
Article 39, (2013).
[20] Aristidou A., and Chrysanthou Y.: Motion indexing of diﬀerent emotional states using LMA components, ACM SIGGRAPH Asia 2013 Technical
Briefs (SA ’13), Article 21, (2013).
[21] Kim, W. H., Park, J. W., Lee, W. H., Chung
M. J.: LMA based emotional motion representation using RGB-D camera, Proceedings of the 8th
ACM/IEEE international conference on Humanrobot interaction (HRI ’13), pp.163-164, (2013).
[22] Kumano, S., Otsuka, K., Mikami, D., and Yamato, J.: Analyzing Empathetic Interactions basedon the Probabilistic Modeling of the Co-occurrence
Patterns of Facial Expressions in Group Meetings,
Automatic Face & Gesture Recognition and Workshops (FG 2011), (2011).
[23] Ekman, P., Davidson, R. J., and Friesen, W.
V.: The Duchenne Smile: Emotional Expression
and Brain Physiology: II, Journal of Personality
and Social Psychology, Vol.58, No.2, pp.342-353,(1990).
[24] Krumhuber, E. G., and Manstead A. S.: Can
Duchenne Smiles be Feigned? New Evidence
on Felt and False Smiles, Emotion, Vol.9, No.6,
pp.807-20, (2009).
[25] Ogilvie, R. D., Mcdonagh, D. M., Stone, S. N.,
and Wilkinson, R. T.: Eye Movements and the DetectIon of Sleep Onset, Psychophysiology, Vol.25,
No.1, pp.81-91, (1988).
[26] Caﬃer, P. P., Erdmann, U., and Ullsperger, P.:
Experimental Evaluation of Eye-blink Parameters
as a Drowsiness Measure, European Journal of Applied Physiology, Vol.89, No.3, pp.319-325, (2003).

青柳

西蔵 （正会員）
2012 年京都大学大学院エネルギー科学研究科博士後期課修了. 同年，情報・システム研究機構特任研究員，2013 年神戸大学助教，2014 年関西学院大学理工学部研究員，現在に至る．ヒューマンイ
ンタフェース学会論文賞，IEEE ROMAN Best Interactive Presentation
Award 等受賞．情報通信技術を用いたコミュニケーションの場のデザインに興味を持つ. ヒューマンインタフェース
学会，情報処理学会会員. 博士（エネルギー科学）．

長田典子
1983 年京都大学理学部数学系卒業．同
年，三菱電機（株）入社．産業システ
ム研究所などで産業計測機器の研究開発に従事．1996 年大阪大学大学院基礎工学研究科博士後期課程修了．2003
年より関西学院大学理工学部情報科学科助教授，2007 年同教授，2009 年同
人間システム工学科教授，現在に至る．
2009 年米国パデュー大学客員研究員．
2013 年より関西学院大学感性価値創造
研究センター長．専門は感性情報学，メディア工学等．情報処理学会，電気学会，
IEEE，ACM 等各会員．博士（工学）．

（2016 年 5 月 31 日受付，8 月 31 日再受付）（C）NPO法人ヒューマンインタフェース学会
372( 64 )