電気学会論文誌 C（電子・情報・システム部門誌）
IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems
Vol.142 No.5 pp.616-624
DOI: 10.1541/ieejeiss.142.616

論

文

感性工学的手法に基づく触感予測モデルの構築と評価－布地触感予測の実現－
正

員

非会員

山﨑 陽一＊a)正員

飛谷

謙介＊,＊＊

非会員

谿

雄祐＊,＊＊＊

井村 誠孝＊

上級会員

亀井

光仁＊

正

長田

典子＊

員

Development and Evaluation of a Prediction Model for Tactile Perception based on Kansei Engineering－A Case Study of Tactile Prediction for Fabrics－
Yoichi Yamazaki＊a), Member, Kensuke Tobitani＊,＊＊, Member, Yusuke Tani＊,＊＊＊, Non-member,
Masataka Imura＊, Non-member, Mitsuhiro Kamei＊, Senior Member, Noriko Nagata＊, Member（2021 年 3 月 24 日受付，2021 年 12 月 11 日再受付）

In this paper, we propose a method for indexing, analyzing, and evaluating of the stroking movement based onvibration features as a measurement method that mimics the response characteristics of finger associated with active
touch. We developed the tactile information acquisition system to obtain the vibration information during stroking.
Moreover, the verification experiment was performed using 13 types of cloth selected from the texture sample set.
As the result, the two factors (roughness and hardness), which constitute the tactile sensation of the fabric, wereextracted. It was also confirmed that the frequency bands of the vibration features extracted during active touchcorresponded to the frequency sensitivity characteristics of the four sensory receptors inside the skin. Furthermore,
we evaluated the predicted and measured values of each factor, and confirmed that the proposed method canconstruct a model that accurately predicts the tactile sensation by measuring the vibration of the interaction force on
the contact surface. This method realizes the tactile evaluation for a various materials and physical quantities. Then,the method will contribute to the realization of quantitative evaluation of sensibility, which is the key technology to
product design based on sensibility value.
キーワード：触感，感性工学，周波数解析，主成分分析，重回帰分析

Keywords：tactile perception, kansei engineering, frequency analysis, principal component analysis, multiple regression

1. はじめにa) Correspondence to: Yoichi Yamazaki. E-mail: y-yamazaki@
kwansei.ac.jp＊
関西学院大学 理工学部/感性価値創造インスティテュート
〒669-1337 兵庫県三田市学園 2-1
School of Science and Technology / Kwansei Gakuin Instituteof Kansei Value Creation, Kwansei Gakuin University
2-1, Gakuen, Sanda, Hyogo 669-1337, Japan＊＊
長崎県立大学 情報システム学部〒851-2195 長崎県西彼杵郡長与町まなび野 1-1-1
Faculty of Information System of Information, The Universityof Nagasaki
1-1-1, Manabino, Nagayo, Nishisonogi, Nagasaki 851-2195,
Japan
＊＊＊
北陸大学 国際コミュニケーション学部〒920-1180 石川県金沢市太陽が丘 1-1
Faculty of International Communication, Hokuriku University
1-1, Taiyogaoka, Kanazawa, Ishikawa 920-1180, Japan© 2022 The Institute of Electrical Engineers of Japan.

感性工学は，感性の働きに注目することで，新たな価値をつくり，価値を交換することによって，産業・経済・文化の発展を支える科学技術(1)である。具体的には，モノや設計パラメータにおける物理要因と，それらが喚起する感性的反応（価値，感情，印象など）を計測し，得られた感性量を真値（grandtruth）として物理量との関係をモデル化す
ることによって，物理要因により喚起される価値や印象を定量化・可視化し，逆に価値や印象をもたらす物理要因を求める技術である。例えば感性的質感と呼ばれる「しっとりした」や「高級感のある」といった印象がどのような物
理的特性と関連し，どのような価値に結びつくかを定量的に評価する研究が盛んに行われている(2)(3)。定量評価によっ616

感性工学的手法に基づく触感予測（山﨑陽一，他）て顕在化するモノやサービスの価値は，感性価値として今答特性を模倣した計測装置の構成を可能にしたことである。

後の産業の競争力を高める重要な要素と位置づけられてい本論文では，布地の触感評価を対象として，まず主観評(4)る 。とくに，感性工学分野でのこれまでの研究が視覚，聴価に基づく触感の指標化・定量化を行い，次に触感情報計

覚中心であったのに対し(5)～(8)，最近，触覚に関わる感性価測装置による振動計測と特徴量の抽出を行い，最後に触感値への期待が急速に高まっている。

予測モデルを構築し，予測モデルの予測精度の観点から提案手法の妥当性を示す。

触感はこれまで，主に繊維・化粧品業界などにおいて定量
評価への取り組みが行われてきた。例えば KES（Kawabata

2. 主観評価に基づく触感の指標化・定量化

Evaluation System）で知られる触感評価システム(9)では，触覚と結びつきの強い物性を機械試験的に計測することで触感

本章では，人が布地を撫でた時に布地が提供する触感を，評価を実現しており，多くの計測例が報告されている(10)～(13)。

主観評価によって指標化・定量化する手続きとその結果にまた，バイオミメティックの観点から精緻な指モデルを作ついて示す。

成し機械試験に適用する手法(14)(15)，指と物体の接触面に発〈2･1〉 主観評価実験

生する作用力(16)(17)(18)，指幅の変形(19)，指を伝わる振動

(１)

，な

参 加 者

大学生及び大学院生計 20 名（男性 17

どの特定の物理量を追求した手法なども報告されている。

名，女性 3 名，平均年齢 22.4 歳±1.0 歳）が参加した。いずさらには，計測された物理量と指先が物体に触れることでれの参加者も健康状態は良好で右手を利き手としていた。

喚起される触感を結びつける研究も進められている(14)(17)(20)。

参加者は個室内で実験の内容について実験者より説明を受

しかしながら触感は，自らが手指を能動的に動かすことけた後に実験に参加することに同意し，同意書に署名した。

で対象物と指の相対的な変形等から刺激を受け，高次な情

また，この実験について関西学院大学人を対象とする行動

報処理過程を経て感じる主観的な感性量である。触感を定学系研究倫理委員会の承認を受け行った。研究協力者は自量的に評価するためには，こうした自然な触察行動におい由意志での参加であり，事前に実験責任者から口頭およびて，対象物と指の相対的変形に関する物理量と，その相対書面で本研究の目的，内容および参加者の権利を十分に説的変形から刺激を受けて感じる感性量との間の関係を明ら明し，書面にて参加の同意を得ている。
(２)

かにする必要があるが，まだ十分な研究は行われていない。

実験刺激

実験刺激は，質感サンプルセット（竹そこで本論文では，将来的な産業分野において触感に基井機械工業（株））(25)から，8 号帆布（Sailcloth），平デニム

づく製品開発で使用する汎用評価設備構築を目指し，人が（Denim），綿麻（Cotton linen），ガーゼ（Gauze），タオル

対象物を撫でた際の対象物と指の相対的変形を計測する触（Towel），フェルト（Felt），フリース（Fleece），スウェット

感情報計測装置を開発し，同時に感性工学的手法に基づき（Sweat），ビロード（Velvet），シルク（Silk）の 10 種に，異主観的な触感を指標化し，これら物理量と感性量の関係を方性を考慮し撫でる方向を変えた 3 種を加えた計 13 種の布分析・評価することで，能動的な触察行動に基づく人の触を，それぞれ 10×10 [cm] の成形された金属板の上に貼り付

感予測を可能とするモデル構築手法を提案する。

けたものを用いた。全刺激の表面性状を撮影したものを一覧として Fig.1 に示す。

本研究では対象物と指の相対的変形を時間的変形（振動）として扱う。指の皮膚内部にはメルケル細胞，マイスナー
小体，パチニ小体・ルフィニ終末の 4 受容器が存在し，指が物体表面を撫でた際に生ずる振動をおおよそ 200 [Hz] ま
での周波数帯域で，それぞれ異なる受容野，応答特性で検出するとされており(21)，振動情報が触感形成において主要な要素であることが分かっている。実験心理学分野における基礎的な検討を通して振動情報が材質の差異を知覚する上で重要な情報であることが示されてきた(22)～(24)。一方で，自然な触察行動下での計測に基づいた定量的な触感と振動情報の関係については十分に明らかにされていない。これに対し本提案手法の貢献は以下の 3 つである。1 つ目は，本研究で開発した触感情報計測装置では，人が対象物を撫でた際の振動情報を，摩擦方向と押し込み方向に分けて同時に取得することにより，自然な触察行動において対象物と指の相互作用力の分析を可能としたことである。2 つ目は感性工学的手法を用いることで，主観的な触感評価の指標化・定量化を可能としたことである。3 つ目は物理量と感性量の関係性をモデル化することによって，感性量に寄与する周Fig. 1.

波数帯域が明らかになり，その結果，指の触感受容器の応617

Experimental stimuli.
IEEJ Trans. EIS, Vol.142, No.5, 2022

感性工学的手法に基づく触感予測（山﨑陽一，他）

Table 1.

(３)

評 価 語

Results of subjective evaluation.

実験刺激の影響を適切に評価する手順

Table 2.

として，まず人が実験刺激を撫でた際の印象を印象語とし

fabrics.

Factor loadings for the human tactile perception ofて収集し，触感因子を代表かつ網羅する評価語を選定する必要がある。一方，触感を網羅的に表現する因子の抽出や評価語の選定については既に数多くの先行研究が報告されており，永野等はこれらの研究を調査することで，マクロ
粗さ，ファイン粗さ，硬軟感，摩擦感，温冷感からなる 5 つの触感因子（材質感次元）を見出した(26)。本研究では先行研究に基づき 5 つの触感因子と対応する評価語の中から，布地評価に適用可能な評価語を選定した。具体的には，一般材質で抽出されている「粗さ因子」，「凸凹因子」，「滑らか因子」の触感因子を代表する，「サラサラ」，「スベスベ」，「ゴ
ツゴツ」，「ボコボコ」，「ザラザラ」，「しっとり」の 6 語(27)，
材質感を表現するマクロ粗さ，ファイン粗さ，硬軟感，摩擦感，温冷感の中から，既に採用した 6 語に含まれない温冷感，硬軟感を代表する「温かい」「ひんやり」「かたい」「やわらかい」の 4 語(26)

偏差は概ね 1 程度であり個人差による主観評価への影響は，および布地の摩擦評価研究において20%程度であることが分かる。次に，印象に関する心理的構用いられた「滑らかな」「きめ細かい」の 2 語(28)を合わせて造を把握するために，素点に対する因子分析を実施した。

12 語の評価語を選定した。

因子分析では，因子抽出法は尤度法，回転は因子間相関を(４)

実験は，個室内において 1 名ずつ行っ許容するプロマックス回転，因子数はカイザーガットマン

た。参加者は練習として約 1 [N] の押込み力で，約 5 [cm/s] の基準により決定するものとして 2 因子を抽出した（Table 2

速度で布を撫でた場合に適切な長さ表示になるように設定参照）。この時，2 因子の累積寄与率は 95.7%であり，実験したインジケータを見ながら，適切な押込み力・速度の撫刺激が提供する触感のほとんどを表現できていることが分で方を習得した。触れ方を習得した参加者に，全 13 種類の

かる。

手 続 き

布をブラインド環境下において撫でさせ，12 語について当抽出された第 1 因子と第 2 因子によって張られる因子空てはまるかといった観点から 5 件法により評価した。なお，間上に全刺激を布置した結果を Fig.2 に示した。第 1 因子に布の提示順序が評価に与える影響を回避するため，提示順

ついて見た場合，非常に粗い 8 号帆布（HC01）と表面が滑序は実験参加者ごとにランダマイズした。また，室温が約

らかなシルク（HC12）が布置されている。また，「サラサラ」，

22 度の空調をした実験室に実験開始 2 時間前から布を置き「きめ細かい」，「ボコボコ」，「ゴツゴツ」，「ザラザラ」など

布の温度が一定となるようにした。さらに，参加者は自己の評価語が大きな負荷量を持つことから，粗さに関する因の判断にて必要に応じて実験中に休憩をとることができる子であることが確認され Factor 1（Roughness）と表現した。

ようにした。

また，第 2 因子は，「かたい」，「やわらかい」などの評価語
実験が高い負荷量を示しており，硬さに対応する因子であると刺激の印象の素点として，12 の評価語それぞれに対する 20〈2･2〉 触感指標化・定量化のための因子抽出いえる。また，第 2 因子には「温かい」，「ひんやり」とい名の評価の平均点及び標準偏差を算出した（Table 1 参照）。

った温冷感に関する評価語が含まれており，布地がもつ素この平均点を布地触感の代表値として採用する。なお標準材としての特質として，硬い素材が冷たく，柔らかい素材
618

IEEJ Trans. EIS, Vol.142, No.5, 2022

感性工学的手法に基づく触感予測（山﨑陽一，他）

Fig. 3.
Fig. 2.

Distribution of the stimuli in factor space of the

Schematic of the developed measurement device.

摩擦力・押込み力についてそれぞれの周波数特性を算出し，human tactile perception.

各種の布毎の周波数特性の変動を説明する要素を主成分分析により抽出する。

が暖かく感じる傾向を持つことを示している。この傾向は，〈3･3〉 実験条件

白土等による温感が硬さの印象に影響することを確認した

検討するもので，実験に使用する布は主観評価実験に用い実験において，指先から布への熱の移動しづらさを表す伝たものと同じ 13 種を対象とし，参加者も主観評価実験と同熱特性値として，シルク 4.2×102 [W1/2･kJ1/2/(m2K)] に対しじ大学生および大学院生 20 名とした。

2

1/2

1/2

2

この実験は触感と物理量の対応を

3

なお，実験参加者には，ブラインド環境下において，計[W1/2･kJ1/2/(m2K)] が報告されており(29)，Fig.2 より第 2 因子

測装置上に布置された布を手前側に向かって主観評価実験

はその大小関係も良く表していることから，本論文でも温と同様に，1.02 [N] の押込み力で，5 [cm/s] の速度に統制し冷感を合わせて Factor 2（Hardness）と表現した。

つつ撫でてもらい，その際の摩擦力・押込み力の振動を記て，デニム 4.2×10 [W ･kJ /(m K)]，フェルト 1.3×10録した。なお，一回の撫で行動中の平均押込み力が 0.74～

3. 振動計測と特徴量の抽出1.23 [N]，速度が 4～6.7 [cm/s] の範囲に収まった場合に 1 回の撫で行動としてカウントし，一人につき 10 カウントにな

本章では，前節において報告した触感を形成する「布地を撫でた際の振動の計測と特徴量抽出」について示す。

ったところで参加者を交代させた。

〈3･1〉 触感情報計測装置〈3･4〉 振動特徴量の算出結果

サンプル表面を撫でた際(１)に指の接触面に加わる 2 軸（垂直，水平方向）の力の振動

周波数特性

4 つの触覚受容器の応答周波数はお情報を計測するために開発した触感情報計測装置の構造を

およそ 200 [Hz] までの帯域であることから，サンプリング

Fig.3 に示す。この装置は，刺激試料を布置する台と，それ定理より 400 [Hz] 以上のサンプリングであれば触感と結びを垂直及び水平方向から保持する振動板，そして振動板のつく振動情報を正確に計測可能である。本実験ではサンプ

歪を電気信号に変換するロードセルから構成され，水平・リング周波数を 1,000 [Hz] とした。また，収集されたデータ

垂直方向に作用する摩擦力・押込み力を波形情報として計に対して高周波数成分の情報を雑音として除去するためカ測可能である。なお，ロードセルから出力される信号は数

ットオフ 300 [Hz] の 6 次ローパスフィルタを適用し，さらmV と微弱であり，信号増幅器により増幅し，AD 変換器をに計測データに含まれるハム成分をアダプティブフィルタ

介してコンピュータ上に記録される。記録された信号は，処理により除去した(31)。
計測された摩擦力，押込み力の時間プロファイルに Welch

1.02 [N] の負荷を加えた際の電圧値を基準とした較正係数に法（窓幅 0.5 [s]，重複率 0.5）を適用し，パワースペクトル

より力の物理量に変換できる。
指の皮膚内部に存在する密度を推定した。解析では 0～200 [Hz] までの周波数帯域を

4 つの触覚受容器は 3 つの異なる振動周波数に対して感度を4 [Hz] 刻みで 50 個に分割し，同じ布において平均処理を行持ち，指全体でフィルタバンク様のセンサ構造を持つことった結果をパワーとした。この算出されたパワーには測定が報告されている(30)。

系に依存した誤差要因として，ゼロドリフト，系ゲインの〈3･2〉 振動特徴量の抽出

これは，振動情報が脳に伝達される以前に受容器が応答

温度特性，周波数特性，およびゼロトリフトが想定される。

する振動周波数に対応した少数の要素に集約されることをゼロドリフトについては解析時に負荷直前の状態を 0 とす

意味しており，触感と振動の関係をモデル化する上で振動る処理によって除去した。系の温度特性については測定環

情報を集約的に表現することは有意であると考えられる。

境の温度安定化制御と電源投入後 1 時間のエージング処置

本論文においては，この振動情報の集約の過程を主成分分を行い測定精度に影響が無いことを確認した。系の周波数

析によりモデル化する。手続きとしては，布を撫でた際の特性については，全ての刺激について周波数別に一定量が619

IEEJ Trans. EIS, Vol.142, No.5, 2022

感性工学的手法に基づく触感予測（山﨑陽一，他）

Fig. 4.

Frequency characteristics (physical factor) for each stimulus.

を適用し，累積寄与率が 80%以上となるように主成分数を決定したところ，摩擦力は 6，押込み力は 15 の主成分を抽出した。
摩擦力・押込み力それぞれの主成分負荷量を Fig.5 に示した。図中の各線は対応する主成分の基底ベクトルであり周波数成分の関連の強さを表している。なお，凡例の番号は寄与率が大きかったものから割り振っている。Fig.5 から各
主成分は，それぞれ異なる周波数成分を代表していることが分かる。また，この主成分に対応する主成分得点は，主成分が代表する周波数帯の振動の大きさを表す特徴量であることから，以降ではこれを振動特徴量と呼ぶ。振動特徴
量は，各布について 21 次元のベクトル量として表現される。

4. 触感予測モデルの構築と評価
本章では，主観評価実験により得られた触感の指標化・定量化結果と，物理計測実験により得られた振動特徴量のFig. 5.

PCA loadings (A: frictional force, B: press force).

関係を数理モデルとして表現し，その妥当性について予測

This graph shows the relationship between each element of

精度の観点から検討する。

the vibration features and the frequency.

〈4･1〉 触感予測モデルの構築

3 章までに記載した手順により触感と振動特徴量の関係を，振動特徴量を説明
含まれると考えられることから，周波数別に各刺激のパワ

変数，布地の触感の因子得点を目的変数とした重回帰分析

ーから全刺激の平均パワーを除することで除去した。

によりモデル化する。ここで，説明変数の特徴量は 21 次元

これらの処理により得られた 13 種の布サンプル毎の摩擦であるのに対して実験刺激（布の種類）は 13 と少ない点を力・押込み力のパワーを Fig.4 に示した。なお実線上下の破考慮し，本研究の変数選択では観測値と予測値の 2 乗誤差

線は，それぞれ正負方向の標準偏差を示しており，全サン

基準と異なりモデル自由度の増大に対するペナルティ項がプルについて 5 dB 以下であることを確認した。Fig.2 に示し含まれた関数で，汎化性能の評価が可能な赤池情報量規準

た Factor 1（Roughness）と Factor 2（Hardness）のマッピン（AIC）に基づくステップワイズ変数選択法を採用し，AIC

グ上でプロット位置が離れている布，すなわち触感が異なが最小となるモデルを採用することで，モデル構築時の過る布はそれぞれに固有の周波数特性を持つことが分かる。

剰適合を抑制し AIC の観点からの汎化性能を担保した。

(２)周波数特徴量

周波数特性に対して主成分分析

重回帰分析により触感因子を振動特徴量から予測するモを適用することで，布地を撫でた際の振動の特徴量を抽出

デルを構築した結果を Table 3 に示した。Table 3 は触覚因子した。なお，抽出された主成分に対してバリマックス回転毎のモデルの偏回帰係数を，主成分を振動特徴量の各成分
620

IEEJ Trans. EIS, Vol.142, No.5, 2022

感性工学的手法に基づく触感予測（山﨑陽一，他）

Table 3.

Prediction model of the human tactile perception basedon the vibration features. This model shows the relationshipbetween psychological factor and physical factor.

が代表する周波数領域ごとに並び替えて表形式にまとめた

Fig. 6.

もので，振動特徴量が触感に及ぼす影響の大きさを確認で

data.

Tactile prediction accuracy of the model for untrained

きる。なお，周波数領域は Fig.5 の主成分負荷量が 0 より大きな値を持つ連続した領域を設定した。また，摩擦力の第 6で，各布の振動情報を主成分得点毎に平均 0，分散 1 となる成分など複数の周波数帯域を有する場合は，最も広い周波ように標準化した上で Table 3 の係数を乗じている。また実数帯域を研究者が選定し周波数領域として設定した。学習

測値は因子分析のスコアである。構築モデルの予測精度はデータの Factor 1（Roughness）と Factor 2（Hardness）に対各プロットがどの程度一直線上に並ぶかで確認できる。

して構築モデルは決定係数で 0.91，0.95 の精度で表現でき，

Fig.6 において，Factor 1（Roughness），Factor 2（Hardness）

本論文の手続きにより学習データを十分に表現するモデル

ともに直線上に並んでいることが分かる。また，決定係数を図中右下に明示しており，Factor 1（Roughness）は 0.89，を構築できたことを確認した。
なお，主成分番号（Basis number）は主成分が表現する振動

Factor 2（Hardness）は 0.85 と大きく，学習データに対するの大きさの順番に割り振られている。モデルを確認すると，決定係数 0.91 と 0.95 からはわずかに低下したが，布地の触Factor 1（Roughness）は摩擦力の第 5 成分，Factor 2（Hardness）

感を良好な精度での評価が可能であることが分る。また，は摩擦力の第 2 成分，押込み力の 8，9，12，13 成分といっモデル構造から Factor 1（Roughness）は水平方向の成分が，たように必ずしも振動の大きな成分が触感予測に寄与してFactor 2（Hardness）は垂直方向の成分が主に寄与しているいない。これは主成分が指に加わる振動の機械的特性を反ことから，本論文で提案した装置の 2 軸の振動計測が触感映したものであり，振動の知覚量と必ずしも対応しないこ

予測上有効であることが分かる。

とに起因する。この知覚量への変換特性はモデル係数の重以上の結果から，予測精度の観点から本論文にて示したみとして表される。
〈4･2〉 触感予測モデルの予測精度評価

手続きにより，物体を撫でた際に計測される振動情報から構築したモ

触感評価が可能になることを確認できた。

デルの妥当性を検証するため，leave-one-out 交差検証法によ5. 考る未学習のデータに対する予測精度の算出を試みた。交差
検証では，布地の 1 つを未学習データとして選択し，残り

察〈5･1〉 触覚受容器の機能に基づくモデル構造の妥当性のデータを学習データとしてモデルを構築し，構築したモ

ここでは，構築したモデルの妥当性を触覚受容器の機能

デルにより未学習データの各触感因子の予測値を求めた。

の観点から検討する。Table 3 より触感因子を振動特徴量か

これを全ての布地について行い，未学習データに割り振らら予測するモデルを構築した結果，布の触感は Factor 1

れたサンプルの各触感因子の予測値と，主観評価により得（Roughness）と Factor 2（Hardness）で説明できることが明られた触感因子の得点の対応関係を求め Fig.6 に示した。ならかとなった。なお，Table 3 では，振動特徴量の周波数領

お，予測値は測定された振動情報から触感を予測したもの

域において最も感度が高い触覚受容器を右列に明示した。
621

IEEJ Trans. EIS, Vol.142, No.5, 2022

感性工学的手法に基づく触感予測（山﨑陽一，他）

ここで，FAI はマイスナー小体，SAI はメルケル細胞，FAIIに影響を受け，その結果は振動情報の変化に現れる。本論

はパチニ小体，SAII はルフィニ終末，を表している。

文では対象物の表面性状の差異を振動情報の変化から特徴

Table 3 より粗さに関する Factor 1（Roughness）に着目し量化していることから，触感情報計測装置，および情報のた場合，主に FAI のマイスナー小体の周波数帯域の振動が分析・評価手法は能動的な触察行動への対応を念頭に置い

その触感の形成に影響していることが分かる。FAI, FAII のたものである。なお，本論文においては，人間の主観的な発火が粗さの知覚と関係することは先行研究においても確評価との比較において，情報取得装置，および情報の分析・(32)，本モデルの Factor 1（Roughness）が布の評価手法の妥当性を検証するために，被験者の撫で行動に触感因子として出現したことの妥当性を示すものである。

おける撫で速度と押し込み量を統制した。今後，撫で速度認されておりまた，Factor 2（Hardness）に着目した場合，摩擦力は SAI

については速度情報から振動周波数に補正をかけることでのメルケル細胞が支配的な周波数帯域との関係が強いこと容易に統制解除が可能と考えられる。一方，押し込み量にが分かる。先行研究においても SAI の代表的な機能は，強ついてはロボットハンドの触覚に見られるように既知のフ度，空間パターン，皮膚曲率半径などの，指の接触面積のィードバック手法があるが，人間の触感再現を目的とした変化の影響を受ける柔らかさの知覚に寄与する量検出であ

ものではなく，補正のかけかたや触感の範囲を超えた押しるといわれており(33)，このように機能的な面での関係性が込みのリミット設定など，情報の分析および触感情報計測認められたのは興味深い点である。

装置の機能追加検討を行う予定である。

さらに，押込み力は摩擦力に比較して FAI や FAII などの〈5･4〉 構築モデルによる触感予測の限界

本研究で高周波数帯域との関係が強いことが分かる。これは表面の構築した予測モデルは線形の回帰モデルであるにも関わら粗さの情報が硬さ知覚に利用されていることを示唆していず高い精度での布地触感の予測が可能である。この事実は，る。これらの特性が，材質に固有なものか，硬軟感の知覚

布地触感の因子空間において布地サンプルが張る領域内のにおいて支配的なものかについては，今後さらにサンプル

触感であれば内挿的に良い精度で予測可能であると示唆すの種類を増やして検討を行う予定である。

るものである。しかしながら，実験に用いたサンプルは対硬さ・柔ら象となる布地を金属の硬質面に貼付けたものであるため，かさの知覚に関する先行研究では，皮膚と物体との接触力

布地が大きく変形した際に得られる触感など布地の風合いと接触面積を制御することで硬軟感を制御できることが報全般を予測することはできない。これを解決するためには，〈5･2〉 振動情報に基づく硬軟感の予測(34)。また，材質感の観点から Factor 2（Hardness）

本論文で提案した感性工学的手法を触れ方に合わせて拡張は，硬軟感だけでは無く指の接触面積や温冷感などの振動する試みが必要になる。なお，本論文で提案した手法は，以外の要素が複合的に影響していることが Table 2 でも確認

布地に限らず表面性状を撫でた際に得られる触感の予測にされている。一方，Fig.6 より，振動情報が Factor 2（Hardness）

広く適用が期待される。今後，様々な材質を対象としたモに十分な精度での触感評価の実現に寄与しており，硬軟感デル構築が推進されその知見を蓄積することで幅広い触感の形成において先行研究で扱われていない振動情報の寄与を予測が可能なモデル実現が期待される。

告されているが生じた要因を検討した。

6. ま と め

まず，布地固有の現象としてミクロなテクスチャーの差異が上げられる。最も硬い 8 号帆布は太く硬い繊維で織ら本研究では，人の触感を忠実に計測評価するモデルをつれ荒いテクスチャーを持つのに対して，最も柔らかいフリ

くることを目標としている。本論文では人が指で物体表面

ースは細い繊維による起毛構造を持っており，この構造のを撫でる能動的触察行動と指の応答特性を模倣する計測方

違いが，指の変形を経由して振動に影響を与えていること法として，自然な撫で動作を振動特徴量から指標化・分析・が考えられる。すなわち，布地表面を撫でた際，8 号帆布の評価する方法を提案し，布地を対処として検証を行った。

テクスチャー構造は皮膚の変形に大きく影響するのに対し能動的触察行動の際の振動情報を取得するために触感情報て，フリースは起毛構造が降伏し皮膚の変形は小さくなり，

計測装置を開発し，質感サンプルセットから選定した 13 種

この皮膚への影響の差異が，実験刺激間の振動の差異とし類の布を使った検証実験を行った結果，粗さと硬さの 2 つて現れた結果，振動情報から硬さの予測が可能になったもの因子が抽出された。また，布地を能動的に撫でた際の振のと考えられる。

動の特徴量として抽出された周波数帯域は，指の皮膚内部

このように表面テクスチャーの差異が振動情報として検に存在する 4 受容器の周波数感度領域とも一致しているこ

出され，硬軟感に結び付くのは布地固有の現象とも考えらとが確認された。さらに，各因子についての予測値と実測れるが，今後各種の素材表面の評価を行うことで，開発し値の評価ではいずれの因子も決定係数が 0.85 以上と高い精た触感情報計測装置および振動情報をベースとした触感予度であり，抽出された因子は布地の触感因子として妥当で測手法の適用範囲が広がるものと考えられる。

あることから，接触面における作用力の振動計測から精度〈5･3〉 能動的触察行動許容のための課題

本研究で良く触感予測が可能なモデルが構築できた事が確認され，は，能動的な触察行動に基づく触覚・触感を評価できる手

今後，幅広い物理量・材質を対象とした触感評価への適用法をめざしている。能動的な触察行動は対象物の表面性状が期待される。
622

IEEJ Trans. EIS, Vol.142, No.5, 2022

感性工学的手法に基づく触感予測（山﨑陽一，他）

謝pp.817-824 (2007) (in Japanese)
田中由浩・田中真美・長南征二：「手触り感計測用センサシステムを用いた触覚感性計測」，日本機械学会論文集（C 編），Vol.73, No.727,
pp.169-179 (2007)(15) K. Kuramitsu, T. Nomura, S. Nomura, T. Maeno, and Y. Nonomura :“Friction evaluation system with a human finger model”, Chemistry
Letters, Vol.42, No.3, pp.284-285 (2013)(16) T. Nishimatsu, K. Sowa, S. Sekiguchi, E. Toba, and E. Ono : “Measurementof Active Tactual Motion in Judging Hand of Materials of Fabrics”, Sen'i
Gakkaishi, Vol.54, No.9, pp.452-458 (1998) (in Japanese)
西松豊典・曽和和洋・関口 定・鳥羽栄治・小野栄一：「織物の素材
評価時の能動的触運動の計測」，繊維学会誌，Vol.54, No.9, pp.452-458(1998)(17) H. Shirado, Y. Nonoura, and T. Maeno : “Development of Artificial Skin
Having Human Skin-like Texture －Realization and Evaluation of Human
Skin-like Texture by Emulating Surface Shape Pattern and Elastic
Structure－”, Transactions of the Japan Society of Mechanical Engineers
Series C, Vol.73, No.726, pp.541-546 (2007) (in Japanese)
白土寛和・野々村美宗・前野隆司：「肌質感を呈する人工皮膚の開発（皮膚の表面凹凸パターンと弾性構造の模倣に基づく肌質感の実現と評価）」，日本機械学会論文集（C 編），Vol.73, No.726, pp.541-546(2007)(18) M. Nakatani and T. Kawasoe : “Haptic Skill Logger (HapLog): The
Wearable Sensor for Evaluating Haptic Behaviors”, Journal of the Robotics
Society of Japan, Vol.30, No.5, pp.499-501 (2012) (in Japanese)
仲谷正史・川副智行：「触感の感性評価ツール：ウェアラブル触動作
センサ HapLog」，日本ロボット学会誌，
Vol.30, No.5, pp.499-501 (2012)(19) Y. Tanaka, D. P. Nguyen, T. Fukuda, and A. Sano : “Wearable skinvibration sensor using a PVDF film”, Proceedings of the IEEE World
Haptic Conference 2015, pp.146-151 (2015)(20) R. Tsuchiya, R. Kuhara, K. Kikegawa, N. Nagatani, and Y. Nonomura :“Tactile and Physical Properties of Cosmetic Powders with a Shittori
Feel”, Bulletin of the Chemical Society of Japan, Vol.93, No.3, pp.399-405(2020)(21) H. Shinoda : “Intelligence in Human Skins (<Special Issue> Dynamic
Understanding of Human Intelligence)”, SYSTEMS, CONTROL AND
INFORMATION, Vol.46, No.1, pp.28-34 (2002) (in Japanese)
篠田裕之：「皮膚の力学的構造に隠れている知能」，システム/制御/
情報，Vol.46, No.1, pp.28-34 (2002)(22) T. Yoshioka, S. J. Bensmaia, J. C. Craig, and S. S. Hsiao : “Texture
Perception through Direct and Indirect Touch: an Analysis of Perceptual
Space for Tactile Textures in Two Modes of Exploration”, Somatosensory& Motor Research, Vol.24, No.1-2, pp.53-70 (2007)(23) S. Bensmaïa and M. Hollins : “Pacinian representations of fine surface
texture”, Perception & Psychophysics, Vol.67, No.5, pp.842-854 (2005)(24) S. J. Bensmaia, J. C. Craig, T. Yoshioka, and K. O. Johnson : “SA1 and RA
afferent Responses to Static and Vibrating Gratings”, Journal of
Neurophysiology, Vol.95, No.3, pp.1771-1782 (2006)(25) 橋村 勝：「質感サンプルセット」，日本バーチャルリアリティー学会論文誌，Vol.17, No.1, pp.48-49 (2012)(26) H. Nagano, S. Okamoto, and Y. Yamada : “Research Directions in
Structuring of Tactile Dimensions of Material Textures”, Transactions of
the Virtual Reality Society of Japan, Vol.16, No.3, pp.343-353 (2011) (inJapanese)
永野 光・岡本正吾・山田陽滋：「触感的テクスチャの材質感次元構成に関する研究動向」，日本バーチャルリアリティー学会論文誌，
Vol.16, No.3, pp.343-353 (2011)(27) H. Shirado, M. Konyo, and T. Maeno : “Modeling of Tactile Texture
Recognition Mechanism”, Transactions of the Japan Society of MechanicalEngineers Series C, Vol.73, No.7333, pp.2514-2522 (2007) (in Japanese)
白土寛和・昆陽雅司・前野隆司：「ヒトの触感認識機構のモデル構築」，
日本機械学会論文集（C 編），Vol.73, No.7333, pp.2514-2521 (2007)(28) T. Nagatsu, Y. Enomoto, T. Kawamura, T. Kobayashi, and T. Yamabe :“Tactile Sensing Evaluation of Fabrics by Human Forefinger”, Sen'i
Gakkaishi, Vol.64, No.4, pp.89-95 (2008) (in Japanese)
永津拓郎・榎本祐嗣・河村 隆・小林俊一・山辺典昭：「示指による
織布の摩擦触感評価」，繊維学会誌，Vol.64, No.4, pp.89-95 (2008)(29) H. Shirado and T. Maeno : “Modeling of Texture Perception Mechanism
for Tactile Display and Sensor”, Transactions of the Virtual Reality Societyof Japan, Vol.9, No.3, pp.235-240 (2004) (in Japanese)

辞

本研究の一部は，COI STREAM「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創造拠点」によった。また，実験に協力頂いた関西学院大学理工学部の藤原大志氏に感謝する。

文献(１) 日本学術会議：「人間と工学研究連絡委員会感性工学専門委員会報告
現代社会における感性工学の役割」，第 1033 回運営審議会 (2005)(２) 科学研究費補助金新学術領域研究「質感脳情報学」: http://shitsukan.jp/(３) 科 学 研 究 費 補 助 金 新 学 術 領 域 研 究 「 多 元 質 感 知 」：
http://www.shitsukan.jp/ISST/(４) 経済産業省編：「感性価値創造イニシアティブ－第四の価値軸の提案－感性☆（きらり）21 報告書」
，経済産業調査会 (2007)(５) H. Yanagisawa, T. Murakami, K. Ohtomi, and R. Hosaka : “Quantification
Method of Product Emotional Quality Considering Its Diversity :Application to Quantification of Emotional Quality in Product Sound
Design”, Transactions of the Japan Society of Mechanical Engineers. C,
Vol.74, No.746, pp.2607-2617 (2008) (in Japanese)
柳澤秀吉・村上 存・大富浩一・穂坂倫佳：「感性の多様性を考慮した感性品質の定量化手法（製品音の設計における感性品質の定量化への適用）」，日本機械学会論文集（C 編），Vol.74, No.746, pp.2607-2616(2008)(６) Y. Tani, T. Fujiwara, A. Takemoto, K. Tobitani, M. Imura, and N. Nagata :“Investigation of the Integration Form for the Visuo-Tactile Information in
the Impression of the Texture”, Transactions of the Virtual Reality Societyof Japan, Vol.23, No.3, pp.115-118 (2018) (in Japanese)谿 雄祐・藤原大志・竹本 敦・飛谷謙介・井村誠孝・長田典子：「テクスチャの印象における視触覚情報統合様式に関する検討」，日本バーチャルリアリティ学会論文誌，Vol.23, No.3, pp.115-118 (2018)(７) K. Tobitani, T. Matsumoto, Y. Tani, H. Fujii, and N. Nagata : “Modeling of
the Relation between Impression and Physical Characteristics on
Representation of Skin Surface Quality”, The Journal of The Institute of
Image Information and Television Engineers, Vol.71, No.11, pp.J259-J268(2017) (in Japanese)
飛谷謙介・松本達也・谿 雄祐・藤井宏樹・長田典子：「素肌の質感表現における印象と物理特性の関係性」，映像情報メディア学会誌，
Vol.71, No.11, pp.259-268 (2017)(８) K. Tobitani, Y. Mizushima, and N. Nagata : “Expression of Woven Clothusing Computer Graphics via Multi-band BTDF Model Considering
Fluorescence Characteristics”, Journal of the Japan Society for Precision
Engineering, Vol.80, No.12, pp.1213-1218 (2014) (in Japanese)
飛谷謙介・水嶋彬貴・長田典子：「Multi-band BTDF モデルによる織布の蛍光特性の表現」，精密工学会誌，Vol.80, No.12, pp.1213-1218(2014)(９) S. Kawabata : “The KES-F System and Its Applications”, Sen'i Gakkaishi,
Vol.47, No.11, pp.P624-P628 (1991) (in Japanese)
川端季雄：「KES-F システムとその応用」，繊維と工業，Vol.6, No.3
pp.210-217 (1991)(10) M. Niwa : “Objective Evaluation of Fabric Hand and Its Applications”,
Netsu Bussei, Vol.6, No.3, pp.210-217 (1992) (in Japanese)
丹羽雅子：「風合いの客観的評価とその応用」，熱物性，Vol.47, No.11
pp.12-16 (1992)(11) M. Egawa, M. Oguri, T. Hirao, M. Takahashi, and M. Miyakawa : “Theevaluation of skin friction using a frictional feel analyzer”, Skin Research
and Technology, Vol.8, No.1, pp.41-51 (2002)(12) E. Oshimura, H. Abe, and R. Oota : “Hair and amino acids: Theinteractions and the effects”, Journal of Cosmetic Science, Vol.58,
pp.347-357 (2007)(13) J. Yip and S. Pui Ng : “Study of three-dimensional spacer fabrics::
Physical and mechanical properties”, Journal of Materials Processing
Technology, Vol.206, No.1-3, pp.359-364 (2008)(14) Y. Tanaka, M. Tanaka, and S. Chonan : “Measurement of Tactile Sensation
Using Sensor System for Collecting Tactile Information”, Transactions of
the Japan Society of Mechanical Engineers Series C, Vol.73, No.727,

623

IEEJ Trans. EIS, Vol.142, No.5, 2022

感性工学的手法に基づく触感予測（山﨑陽一，他）

(30)

(31)

(32)

(33)

(34)

白土寛和・前野隆司：「触感提示・研究のための材質認識機構のモデ
ル 化 」， 日 本 バ ー チ ャ ル リ ア リ テ ィ ー 学 会 論 文 誌 ， Vol.9, No.3,
pp.235-240 (2004)
S. J. Bolanowski, G. A. Gescheider, R. T. Verrillo, and C. M. Checkosky :“Four Channel Mediate the Mechanical Aspects of Touch,” The Journal of
the Acoustical Society of America, Vol.84, No.5, pp.1680-1694 (1988)
N. Toda : “A Cancellation Method of Periodic Interference in Pulse-Like
Signals Using Adaptive Filter and Its Apprication to Flash ERGs”, The
IEICE transactions on information and systems (Japanese edition),
Vol.94-D, No.10, pp.1685-1695 (2011) (in Japanese)
戸田尚宏：「パルス状信号に混入する交流雑音の適応フィルタによる除去法とそのフラッシュ光網膜電位図への適用」，信学会 D，Vol.94-D, No.10, pp.1685-1695 (2011)
K. O. Johnson and S. S. Hsiao : “Neural mechanisms of tactual form andtexture perception”, Annual review of neuroscience, Vol.15, No.1,
pp.227-250 (1992)
M. Shimojo : “Tactile Sensing and Display”, IEEJ Transactions on Sensors
and Micromachines, Vol.122, No.10, pp.465-468 (2002) (in Japanese)
下条 誠：「触覚のセンシングとディスプレイ」，電学論 E，Vol.122,
No.10, pp.465-468 (2002)
Y. Ikeda and K. Fujita : “Display of Soft Elastic Object by Simultaneous
Control of Fingertip Contact Area and Reaction Force”, Transactions of
the Virtual Reality Society of Japan, Vol.9, No.2, pp.187-194 (2004) (inJapanese)
池田義明・藤田欣也：「指先の接触面積と反力の同時制御による柔軟
弾性物体の提示」，日本バーチャルリアリティー学会論文誌，Vol.9,
No.2, pp.187-194 (2004)

谿

雄

祐

（非会員）2015 年関西学院大学にて視覚と触覚を介した物体の質感や印象の認知に関する研究などに従事した後，2020 年金沢大学先端科学・
社会共創推進機構にて URA（ユニバーシティ・
リサーチ・アドミニストレータ）として勤務。
2022 年より北陸大学国際コミュニケーション
学部准教授。博士（心理学）。

井

村

誠

孝 （非会員）2001 年奈良先端科学技術大学院大学
情報科学研究科博士後期課程修了。同年同研究科助手。2007 年同研究科助教。2009 年大阪大学大学院基礎工学研究科准教授。2015 年関西学院
大学理工学部教授。2021 年同大学工学部教授，
現在に至る。バーチャルリアリティ，ヒューマ
ンコンピュータインタラクション，生体医工学に関する研究に従事。IEEE，情報処理学会，日本バーチャルリアリティ学会等に所属。
亀井光仁 （上級会員） 1971 年奈良工業高等専門学校卒業。同年三菱電機（株）入社。生産技術研究所，
応用機器研究所，産業システム研究所を経て1993 年系統変電システム製作所。2011 年名古屋

山

﨑

陽 一

大学大学院工学研究科マテリアル理工学専攻（正員）2012 年愛知県立大学大学院情報科学研

博士後期課程修了。2016 年より関西学院大学感究科博士（情報科学）取得。2011 年公益財団法

性価値創造インスティテュート客員教授。主と人科学技術交流財団知の拠点重点研究プロジェ

して産業向けのセンサ技術，計測技術の研究開

クト統括部研究員，2016 年関西学院大学にて感発に従事。博士（工学）。

性工学に関する研究に従事，2021 年理工学部/
感性価値創造インスティテュート特任講師。主長に感性工学，生体医工学，生体シミュレーショ

田

典

子

（正員） 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等

ン，医用画像処理の研究に従事。日本生体医工において色彩情報処理，感性情報処理の計測シ

学会，IEEE など各会員。博士（情報科学）。

ステムへの応用に関する研究に従事。1996 年
飛

谷

謙 介

大阪大学大学院基礎工学研究科博士後期課程（正員）2002 年早稲田大学理工学部応用物理学修了。2003 年関西学院大学理工学部情報科学科科卒業。2004 年岐阜県立情報科学芸術大学院大助教授，2007 年教授。2009 年米国パデュー大学

学（IAMAS）修士課程修了。JST 地域結集型共客員研究員。2013 年感性価値創造研究センター

同研究事業特別研究員を経て，2010 年岐阜大学長を経て，感性価値創造インスティテュート所長。専門は感性工学，

大学院工学研究科博士後期課程修了。同年岐阜

メディア工学等。博士（工学）。

大学産官学融合本部研究員。2014 年関西学院大
学理工学部/感性価値創造インスティテュート
特任講師。2020 年長崎県立大学情報システム学部准教授。主に感性工学，コンピュータビジョンに関する研究に従事。精密工学会，日本顔学会，ACM など各会員。博士（工学）。

624

IEEJ Trans. EIS, Vol.142, No.5, 2022