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切り絵の制作段階における技能と難易度との組み合わせによる技能向上の変化に関する研究
東 孝文1,a)

金井 秀明1,b)

概要：本研究では，切り絵の制作における初心者の技能と制作課題の難易度との組み合わせによる技能向上の差と，制作時のフローについて述べる．フローとは，内発的動機づけによる自己の没入感覚を伴う経
験であるとし，高い集中力の発揮や満足感，幸福感を得る状態である. これまでに調査した制作技能の一つである「裁断圧力を制御する技能」と「幅と距離をもとにステアリングの法則から計測した難易度」についての調査に基づき，我々はこれらの組み合わせることで技能と難易度との組み合わせによる技能向上についての評価する．また，フローについての状態を評価するためのアンケート指標があり，本稿ではそのアンケート内容について切り絵の制作に改修することで，初心者たちの制作時の心理的状態について評価する．その結果，圧力制御の練習を積んだ初心者たちが圧力支援を受け，高い難易度の幅をもつ下絵で制作したとき，最も高い技能向上効果を示した．

1. はじめに力について調査をしている [1], [2]．この結果をもとに，裁断動作を計測するシステムを利用し，様々な難易度のデザ

現在，書籍やインターネットなどのメディアでは初心者

インを裁断したときの圧力の計測及び圧力の状態を提示す向けの創作活動における制作段階を支援するために取り組る機能を評価する．また，我々は切り絵の制作による裁断

み方やデザインなど様々な情報が公開されている．デザイ

動作についてステアリングの法則との適応について調査しンの段階は予め用意したものを先に取り組ませることで初ている [3], [4]．この結果をもとに切り絵の下絵を幅と距離心者に制作の段階を意識させた上でデザインの行程についから難易度を定量化し，様々な難易度の絵で練習したときて触れるという順序も珍しくない．しかし，力加減や視線の難易度と裁断時間の変化から技能向上の効果的な難易度などの不可視な情報や，言語化が難しい要素など熟練するを評価する．本稿では，これまでの調査をもとに初心者のことで得る暗黙的な知識について触れられていることは少技能レベルの向上と課題レベルの計測を組み合わせた練習

ない．また，初心者用の教本には「初心者向け」や「5 段による「技能と難易度との組み合わせによる技能向上」を

階中の 3」などで課題の難易度を表記しているものもある

評価する．

が，その基準は曖昧であり自分に適切な難易度がどの程度

本稿の目的は，初心者の技能と制作物の難易度との組みなのかを理解することは難しい．デザインの創作には初心合わせによる技能向上の差を評価することである．2 章で者向けや熟練者むけの難易度があり，様々な難易度の中では，関連研究について述べる．3 章では，切り絵の講師へ

も，自身の技能に見合った難易度での練習が推奨されてい初心者向けのワークショップでの取り組みの注意点と意識る．しかし，未経験者ほど自身の技能と不釣り合いな難易している点についてインタビューをし，その結果をもとに度で挑戦をするものの取り組む難易度が高すぎるため失敗

裁断圧力と，裁断時間を計測するシステムについて述べる．

や挫折から始まる人も少なくない．そのため，技能向上を

4 章では，先述したシステムを利用して初心者と熟練者と目的とした練習では，自身の技能と制作課題の難易度とのの制作過程の差を比較するための実験について述べる．5

組み合わせが重要な要素であるとされている．

章では，先の実験で計測した熟練者による裁断圧力の範囲

本研究では，初心者を対象とした技能レベルと課題レベをもとに，利用者の裁断圧力を視覚化することで圧力を制ルとの組み合わせによる技能向上を目指す．これまでに，御する技能を向上させるシステムである圧力提示機能につ

我々は初心者と熟練者が切り絵の制作をしたときの裁断圧

いて述べる．6 章では，絵の裁断する部分を単純化するこ

1
a)
b)

北陸先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科
htakafumi@acm.org
hideaki@acm.org© 2020 Information Processing Society of Japanとで，直線パターンのように幅と距離から計測される難易度について述べる．7 章では，タスクへのフローについて68情報処理学会 インタラクション 2020
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定量評価するために作られたアンケートをもとに切り絵の[11]．入力装置ではマウスやタッチペン，タッチパネルでの制作時の評価をする切り絵制作版フロースケールステート

操作について調査をしたものもある [12]．文献 [13], [14] でについて述べる．8 章では，5 章から 7 章までを利用しては，手書き文字や簡単な図形における難しさを評価してい

切り絵制作時の技能と難易度との組み合わせによる技能向る．その他にもハサミによる裁断動作のモデル化検討 [15]上について述べる．9 章では，本稿についてまとめと考察のように，幅広い入力手法への対応も確認されている．本を述べる．

稿では，切り落とす領域が持つ各裁断する線について距離

2. 関連研究2.1 制作活動への支援に関する研究
本稿では，ナイフで紙を裁断することで絵を作る切り絵と幅をもとに切り絵の制作にとっての難易度を評価する．

2.3 技能と難易度との組み合わせによるフローに関する研究の制作支援について取り組む．スケッチやデッサン，油絵

本稿では，心理学における集中状態 (フロー) と切り絵などのデザインや下絵が既に存在する場合の制作支援での技能レベルと課題レベルについて取り組む．ポジティ

は，システムが制作物と見本との差をシステムが比較する

ブ心理学として，「没頭」は時間を忘れてしまうほどの高ことで利用者へフィードバックを与えるものが多い．文

い集中状態にあることであり，「フロー」とはその没頭の献 [5] では，利用者が描いた顔のスケッチに対し，顔のパー

中でも内発的動機づけ研究における概念の一つを指す．

ツ毎に線の傾きや長さについて評価とフィードバックを提Csikszentmihalyi はフロー状態を構成する要素として特に示する．このシステムは評価を得た利用者が該当部分を修注目されている要素として「挑戦 (難易度) とスキルのバ

正し，再びシステムが評価をする流れを繰り返すことで対ランス」が挙げられる [16]．フローは体験者の技能レベル

話的にスケッチの制作支援を行う．文献 [6] では，人の顔で処理できる程度の課題レベルを持つ取り組みに没頭しての中でも目に注目し，形状や明暗などについて段階的に評いるときに起こる傾向がある．そして，フローの評価につ価する．文献 [7] では，手本とする絵から形状や骨格をもいて直接的な申告以外にフローを判断する手段はなかったとにすることで，その基準と対象の部位との差から次に描が，Jackson はスポーツ場面におけるフロー状態を測定す

く線のガイドを提示する．この影状のガイドは利用者が描るための 36 項目のアンケート Flow State Scale(FSS) を作画した線をもとに類似画像を検索することで，利用者のス成した．その後，日常生活などの生活全般のためのフロー

ケッチへの制作支援を行う．また，平面的な線画だけでな

尺度 [17] が開発され，フローを評価するためのマニュアル

く，立体的な表現を持つ絵画への制作支援もある．文献 [8](The Flow Manual) が出版された [18]．このフロー理論はでは，プロジェクターを利用して紙に映像を投影し，映し

個人やグループでの様々な取り組みとして 2000 年以降か出されたガイドに沿って線を描くことで歪みやズレを防止

らスポーツ，芸道などの分野でも研究が行われている [19]．

する拡張現実による制作支援を行っている．文献 [9] では，その後，日本では FSS を日本語翻訳し，体育授業におけ油絵の色を重ねて表現する技法に対し，プロジェクターをる日本語版 FSS[20]，陸上選手のフロー経験の調査 [21] な

利用することで表現技法の支援を行っている．キャンパス

どを始め多くのスポーツに対してフローの評価を行ってい上にレイヤー毎に絵を投影することで，利用者はその映像る．また，フロー尺度の得点を比較することで，体験者のをもとに筆で絵を描き込むことで．油絵らしい色を重ねる

フロー状態を評価にも活用されている [22]．本稿では，切表現を再現する．本稿では，切り絵の裁断した線の歪みやり絵の制作おける技能レベルの一つである裁断圧力を制御

ズレの原因の一つとして，紙を裁断するときの圧力があり，する技能の向上させるシステムと課題レベルの一つである

ワークショップなどでも講師は初心者の裁断時の圧力には裁断する線の幅と距離の長さからなる難易度の組み合わせ

注意している．そのため本研究では，その原因となる裁断から技能向上の効果を評価する．

圧力をガイドすることで切り絵の制作支援を行う．

2.2 ステアリングの法則に基づいた難易度に関する研究

3. 裁断動作の計測システム
3.1 ワークショップで講師が意識する点代表的なモデルの一つに二次元的な移動モデルとしてス

我々は切り絵のワークショップ経験をもつ 5 名の講師

テアリングの法則を Accot らが提案した [10]．このモデル(講師歴 5 年が 4 名，6 年が 1 名) へインタビューした．こではターゲットまでの経路 (D) の幅 (W) と距離の商からの目的は初心者が快適な制作をするために講師が意識する

難易度 (ID) を定量化する (ID = D / W)．ステアリング

点を明らかにすることである．その結果，初心者はナイフの法則では，操作時間 (MT) と ID について MT = a × ID

で紙を切るときにゆっくりな速度と強い圧力で紙を切る傾+ b で表す．”a”と”b”は実験により決定する定数である．

向があり，ワークショップではそういった切り方について，

ステアリングのモデルでは直線上のパターンだけでなく，適切な圧力で滑らかに切るよう指導することが多いことが円形のパターンにも適応可能であることが調査されている分かった．これまでに我々は切り絵の制作に不可欠な裁断© 2020 Information Processing Society of Japan69

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圧力を制御する技能の向上に関する研究をしており，利用者が紙を裁断するときの圧力を計測するデバイスを開発した [2]．デバイスの詳細については 3.2 にて述べる．
また，ワークショップでは講師が道具などを用意しており，その中でも制作するデザインについて初心者向けでありつつも簡単すぎない程度の難易度な絵柄を作成していることが分かった．これまでに我々は切り絵の制作の難易度について直線状の単純なパターンの距離と幅の値からステアリングの法則に基づいてターゲットの難易度を計測した．文献 [3] では，初心者が直線パターンを裁断するときの裁断時間を計測し，難易度が与える影響について検証した．本稿では，このときの計測方法を利用し初心者と熟練者との裁断時間及び回帰直線の差について比較する．この
直線パターンの詳細については 3.3 にて述べる．

3.2 ナイフデバイス
我々は利用者の裁断動作を計測するためのナイフデバイ
スを開発した．このデバイスはスタイラス (Wacom Pen-

Pro2) の先端にデザインナイフの刃 (NT BDC-200P) を取り付けたナイフであり，ペンタブレットディスプレイ

(Wacom Cintiq Pro16) と組み合わせることで裁断中の動きを計測する．刃の先端とスタイラスとの間は紫外線硬化

図 15 種類の幅 (W) と 2 種類の距離 (D) の長さの組み合わせから
10 種類の直線パターンとその難易度 (ID) 文献 [3] よりに，以下の式から 10 種類の直線パターンの難易度 (ID) を
計測した．

ID =

D
W

4. 実験 1：初心者と熟練者との違い
4.1 参加者とタスク

樹脂を満たしており，刃先が紙と接したときにスタイラス

実験参加者は 20 名の初心者と 20 名の熟練者である．初の先端が押されることでスタイラスが持つ感圧センサが圧

心者 (平均年齢 24.2 歳) は全員が一度も切り絵の制作をし力を計測する．我々は公開されている API を用いることでたことがない．また，熟練者 (平均年齢 32.0 歳) は切り絵

応答速度は 250ms 毎に 100 から 500g までの圧力を認識すのアーティストやワークショップの講師をしている．実験るシステムを開発した．利用者はナイフデバイスを使用し参加者は全員が切り絵の制作に十分な視力を持ち，全員がてディスプレイ上に固定した紙を裁断する．ペンタブレッ

右利きである．そして，彼らは実験中可能な限り迅速かつ

トディスプレイは 3840 × 2160 ピクセル，275 dpi で画像正確に行う指示を受けている．

を表示する．我々のシステムでは，0.2mm 間隔に座標を取

彼らは 5 種類の幅 (W) と 2 種類の距離 (D) を組み合わ得する．本システムではディスプレイ上に刃を当てて利用せた 10 種類のパターンをランダムな順に切り，これを 10するため，スクリーンへの傷を防ぐ．

回繰り返す (図 2A)．ペンタブレットでは 10 種類のパターンの表示を 1 セットとし，重複のないようにランダムに表3.3 直線パターンの作成

示する．彼らはペンタブレット上に固定した紙を図 2B の初心者向けの難易度について，初心者にとって簡単な幅

Start Area から Cutting Line に沿って End Area まで直線と難しい幅について 5 人の講師にインタビューを行った．

上に裁断する．本実験のシステムでは，ナイフデバイスが5 名の講師の内，3 名は講師歴が 5 年，他 2 名は 6 年であStart Line を通過したときにタイマーが開始され，刃先がる．その結果，平均した初心者向けの簡単なパターンの幅

End Line を越したときにタイマーを停止する．もし，利用は 13.0mm(SD=0.89)，難しい幅は 5.0mm(SD=0.31) だっ者が表示されているパターンの幅からはみ出るように切った．教本などのデザイン集でも，今回の簡単な幅や難しい

た場合，システムはビープ音を鳴らして失敗を知らせる．

幅の範囲内で構成されたものがほとんどである．インタ

その場合，システムではエラーの数を記録し，利用者は同ビュー結果をもとに以下の 5 段階の幅 (W) と 2 段階の距

じパターンを切り直す．

離 (D) の組み合わせから 10 種類の直線パターンをデザインした (図 1)．

W : 1.0, 5.0, 9.0, 13.0, 17.0mm
D : 50.0, 100.0mm
加えて，5 種類の幅 (W) と 2 種類の距離 (D) の長さをもと© 2020 Information Processing Society of Japan

4.2 結果4.2.1 裁断圧力の差
初心者と熟練者が紙を裁断したときの圧力の差を観察した．全てのパターンに対する初心者の平均圧力は 443.3 g(SD=26.3)，熟練者の平均圧力は 294.2 g (SD=15.7) だっ70

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切った．
図 4 は初心者と熟練者が裁断した各パターンの MT であり，横軸は ID，縦軸は裁断時間を示す．初心者と熟練者のそれぞれの平均 MT に対し Steel-Dwass 検定をし，ID に応じた MT の影響について分析する．初心者の MT では，
最も簡単な ID(=2.9) での平均 MT は ID が 10.0 より大きいパターンで p < 0.05 において有意な差を示しており，初図 2 利用者はペンタブレット上にパターンが印刷された紙を切る

心者の MT は ID が 10.0 以上の増加に伴って MT も増加(A)．システムは Cutting Line を裁断しているときの時間をすることを確認した．熟練者の MT では，すべての ID で計測する (B)．文献 [3] より有意な差を示さなかった．また，初心者と熟練者が同じパターンを裁断したときの MT について分析する．正規性，等分散性について前提としない Brunner-Munzel 検定により初心者と熟練者の裁断圧力について評価する．その結果，ID が 10.0 以上の場合，p < 0.05 において初心者と熟練者との裁断時間に有意な差を確認した．
図 5 は初心者と熟練者が各 ID を裁断した MT からなる裁断モデルであり，横軸はパターンの ID，縦軸は平均 MTを示す．その結果，W × D の 10 のデータについて初心

図 3 初心者と熟練者が裁断したときの ID 毎の平均圧力者が裁断した ID と MT の関係はステアリングの法則に対して決定係数が R2 > 0.917 と 0.9 を超える高い相関を示た．初心者は熟練者より 1.5 倍高い圧力で切った．図 3 はした．熟練者の場合も同様に高い相関を示したが，決定

初心者と熟練者が裁断した各パターンの裁断圧力であり，係数は R2 > 0.952 と初心者の数値よりも高い結果を示し

横軸は ID，縦軸は裁断圧力を示す．初心者は ID の増加にた．”a”はモデルの傾き，”b”は切片であり，傾きは ID の伴って裁断圧力も増加するように切っていた．一方で，熟増加量に応じた MT の増加量，切片は各利用者が要する最練者の裁断圧力は初心者ほど ID に対して変化しなかった．

小の裁断時間である．そして，初心者の係数は熟練者のも初心者と熟練者との平均裁断圧力の差について分析する．

のよりも a は 5.6 倍，b は 1.29 倍高かった．

正規性，等分散性について前提としない Brunner-Munzel

我々は実験終了後にインタビューをした結果，13.0,

検定により初心者と熟練者の裁断圧力について評価する．

17.0mm のパターンについて全ての参加者が同じ程度に簡その結果，p < 0.05 において初心者と熟練者との裁断圧力

単な難易度であると感じていた．そのため，両方の幅のパに有意な差を確認した．

ターンでは MT に有意な違いがでなかったと考える．本実

実験後に，我々は参加者たちへ裁断時の圧力や注意した

験により，初心者と熟練者の ID と MT による裁断モデル

点，特に難しいと感じた点についてインタビューを行った．

の係数には有意な差があった．傾き”a”は ID の増加量に対

その結果，初心者は弱すぎる圧力で紙を切った場合，刃がする MT の増加量の割合であり，熟練者は難易度に関わら紙を貫通しないためうまく裁断できないことを認識しておず全てのパターンを同程度の時間で切ったが，初心者は難り，それを回避するために強い圧力を加えていたことが分易度の増加に伴って裁断時間も増加した．また，切片”b”

かった．加えて，ID が増加するほど難しいと感じており，は難度に関わらず裁断に要する最小時間であり，熟練者はより確実にタスクを完了できるように裁断圧力が増加して初心者よりもすばやく紙を切ることができることから値がいたことが分かった．一方で，熟練者たちは全ての部位で小さくなる．本実験の結果より，ID と MT からなる回帰

裁断圧力を一定にすることに注意していた．また，強すぎ

直線の係数は初心者と熟練者との技能の差に強い関係性がる裁断圧力の場合にもナイフでの操舵が困難になることをあることを示した．

挙げていた．その結果，全てのパターンでの裁断圧力を同程度に制御した．

4.2.2 裁断時間の差

4.3 実験 1 のまとめ
本実験では，初心者と熟練者との裁断圧力，裁断時間の初心者と熟練者が紙を裁断したときの ID 毎の MT の差差を比較した．その結果，これまでの知見の通り，初心者を観察した．全てのパターンに対する初心者の平均 MT はは熟練者よりも高い圧力で裁断することを確認した．初心

4.8 秒 (SD=0.95)，熟練者の平均 MT は 3.7 秒 (SD=0.17)

者の平均裁断圧力は熟練者よりも 1.5 倍高い圧力で切った．

だった．初心者は熟練者よりも 1.4 倍の時間をかけて切っ

また，ID が 10.0 以上のパターンでは，ID の増加に伴ってた．また，熟練者は全てのパターンで初心者よりも速く

MT も増加することを確認した．タスク終了後に初心者と© 2020 Information Processing Society of Japan71

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図 4 初心者と熟練者が裁断した ID 毎の裁断時間

図 6 利用者と熟練者の圧力の差に応じて色と音により裁断圧力を評価する．文献 [2] より色を表示し，圧力が 330g から 350g 未満では熟練者の圧力範囲内ではあるが，加圧気味であることを注意するためにスクリーンは黄色に変化する．最後に 350g 以上では赤色を示す．カラーデザインでは緑色は肯定を示し，黄色は注意，赤色は警戒を意味する．加えて，圧力が 250g と 350g
図5

初心者と熟練者のステアリングの法則にもとづいた裁断モデル．

のときにタブレットデバイスに映像を送るコンピュータのスピーカーからアラートを発する．利用者の圧力が強くな熟練者に裁断時の注意していた要素した点についてインタ

りすぎる手前の段階から注意を示すために，350g よりも低ビューした結果，初心者は一般的なカッターナイフでの裁い 330g までを肯定の範囲とし，利用者の圧力が強くなり断のようにパターンを切ろうとしたため，紙を確実に切るすぎないように 330g と 350g までの 2 段階で圧力の状態をために強い圧力で切っていたことが分かった．また，熟練示す．加えて，330g までの圧力の状態はスクリーンを通じ者は全てのパターンで，初心者よりも素早く同程度の圧力て視覚から，350g を超える場合は視覚に加えてスピーカーで裁断した．今回の裁断圧力は，文献 [2] の初心者と熟練による聴覚から圧力が強すぎるという評価を表示する．

者との裁断圧力の差とも同様の結果を確認した．また，文献 [3] の初心者への難易度と裁断時間との関係についてもステアリングの法則との高い適合性があることを確認した．加えて，本実験により，初心者と熟練者による裁断モデルの係数による差を得た．

5. 裁断圧力を制御する技能支援システム
4 章では，初心者と熟練者が同じ絵を裁断したときの圧力を計測し，ワークショップでの講師が初心者に多い強すぎる圧力での裁断動作を確認した．これまでに我々は裁断圧力を制御する技能を支援するためのシステムを開発した[2]．本稿では文献 [2] と同じシステムを採用し，利用者への裁断技能を制御する技能向上を促す．
この機能は熟練者が制御する裁断圧力の範囲をもとにし

6. パターン化による絵の難易度の評価
6.1 裁断する領域が持つ幅と距離からなる ID
切り絵の裁断する領域は先述の直線パターンのように単純な形状以外にも様々な形状がある．本システムではデザインの境界線の輪郭座標を抽出し，各ターゲットの幅と距離を計測する．ターゲットの距離 (D) は各座標間の距離(d) の合計とし，以下の式で表す．
√(xk − xk+1 )2 + (yk − yk+1 )2
n
∑
D=
dk−1
d=

(1)
(2)

k=1

次に，ターゲットの幅 (W) はターゲットとなる境界線上の座標と周囲にある他の座標間との長さをもとに以下の手順

た初心者向けの圧力制御を体験するシステムである．本機で決定する．

能では，3 章で述べたナイフデバイスの感圧機能から利用( 1 ) ターゲットを含む裁断領域以外にある直近座標との者の筆圧を計測し，予め設定した熟練者による裁断圧力の長さ範囲との差をリアルタイムに評価することでペンタブレッ( 2 ) ターゲット以外の裁断領域内にある直近座標との長さ

トのディスプレイが裁断圧力の結果を色と音で示す (図 6)．

1 または 2 での長さが 6.5mm 以下の場合，短い方を座標間

本機能では，利用者の加える圧力が 250g 未満の場合，スの幅 (w) とする．また，1 と 2 の長さが共に 6.5mm より

クリーンでは圧力の強さに応じて白から緑色へ徐々に変化

長い場合，座標間の w を 6.5mm とする．この条件についを示す．次に 250g から 330 未満の場合，スクリーンは緑ての詳細は後述する．そして，ターゲットの幅は座標間の© 2020 Information Processing Society of Japan72

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図 8 5 段階の線で描かれた 3 種類の絵

図 7各裁断する線の ID のための d と w の例

幅の 2 倍の平均値とする．

1∑
wk
n

図 9

n

W =2×

絵の各裁断する線が持つ ID の度数分布(3)
幅 (W) を決定する条件では座標間の長さ (w) も 6.5mm を

k=1

上記の条件が示す幅は対象とする線から片側の幅の長さを制限としている．

示すため，ターゲットの W は 2 倍の幅の長さとなる．以
上の式から距離 (D) と幅 (W) を計測し，各裁断する線の難易度 (ID) を以下で計測する．

ID =

D
W

6.3 絵の難易度と分布
我々は 3 章で初心者向けの難易度として挙げた幅 (5, 9,(4)13mm) の 3 種類の太さからなる絵をデザインした (図 8)．
図 9 は各絵が持つ裁断する線の ID の度数分布と絵の各裁

本章では，裁断する線を 6 章の直線状のパターンと同様に断する線の平均 ID を示す．絵を構成する幅が狭くなるほ対象とする線をもとに距離と幅の長さからパターン化する

ど平均 ID は増加する．また，ID の度数分布でも，細い幅ことで ID を求める (図 7)．図 7 は本研究での ID を計測すの絵ほど集中する ID は高くなった．これらの結果から，るための略図であり，実際の各座標の間隔は 0.2mm ずつ

今回の図 8 の難易度は一意の値ではないが，幅が狭い線の密接している．

絵ほど ID は低くなる傾向があることを確認した．

6.2 簡単な難易度における幅の制限について

7. フロー状態を評価するためのアンケートの作成

本節では，W を決定する式の条件である「6.5mm」について述べる．絵のデザインによって裁断する領域のすぐ

フ ロ ー 理 論 と は Csikszentmihalyi が 提 唱 し た イ ン タ

近くに他の領域がないことは珍しくない．しかし，先述のビューやアンケート調査による回答から内発的動機づW を決定する式では，w が 100.0mm 等となった場合 ID

けに基づいた八分図による心理状態モデルである [23]．加が著しく低下することが想定される．5 章にて，我々は直えて，Jackson らはフロー状態を測定する尺度 Flow State

線パターンにおける幅と距離が与える難易度の影響についScale(FSS) を作成した．本章では，「裁断圧力を制御するて調査した．その結果，難しい幅 (W=1.0-9.0mm) では裁技能」を技能レベル，「練習効果の高い難易度」を課題レ

断時間に有意な差を示した．一方で，簡単な幅 (W=13.0,

ベルと仮定し，切り絵の制作段階におけるフローの評価

17.0mm) では裁断時間に有意な差を示さなかった．加えについて取り組む．FSS のアンケート項目は 1996 年にて，これらの幅を切ったときの実験参加者たちの感想としCsikszentmihalyi が提唱したフロー理論におけるフロー状て，13.0mm と 17.0mm のパターンは十分に幅が広いため態を評価するために作られた．また，これらのアンケート

両パターンに対し同程度に簡単な印象を持っていたこと

項目を日本語訳して利用した研究では体育授業 [20]，陸上を確認した．以上の結果をもとに，本研究では ID に対し競技選手のフロー状態 [21] がある．これらの各日本語版

13.0mm 以上の幅は全て同じ難易度とする．これにより，

FSS と同様に初心者の切り絵創作に改編した切り絵 FSS

絵のデザインにより裁断する領域のすぐ近くに他の切るを作成することで，切り絵の制作段階におけるフローの構領域がない場合に ID が著しく低下する問題を防ぐ．ター

成要因を明らかにする．

ゲットの幅の距離 (W) は先述の座標間の長さ (w) の 2 倍

切り絵 FSS の作成に当たっては，既存のフロー尺度 (Flowの長さであるため，W を 13.0mm と制限とする場合の w

State Scale-2) と日本で既に開発されたフロー尺度をもとは半分の 6.5mm である．そのため，先述のターゲットのに 2 名の切り絵作家と 36 項目からなる切り絵の制作状況© 2020 Information Processing Society of Japan73

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2020/3/9を回想しやすい表現となるように作成した．その時，アンケートの文言については以下の基準に基づいて日本語での切り絵 FSS とした．

• 取り組む対象は切り絵を創作すること• 技能の対象はナイフで紙を切ること• 課題とは直前に創作した切り絵のデザインの難易度
これらの項目に対し，回答者は「よく当てはまる……５点」
から「全く当てはまらない……１点」の 5 件法で評価する．

8. 実験 2：技能と難易度との組み合わせによる技能向上の差

図 10

Step 1 と Step 3 での平均裁断圧力の変化

8.1 参加者とタスク
実験参加者は 40 名の初心者 (男性 28 名，女性 12 名，平均年齢 29.2 歳，SD ＝ 5.50) であり，これまで切り絵の創
作経験はない．また，彼らは全員が切り絵の創作に十分な視力を持ち，全員が右利きだった．そして，彼らは実験中
可能な限り迅速かつ正確に行う指示を受けている．
本実験では，参加者たちは 4 つのグループに分かれて以下の 4 つのタスクを行う．

Step 1 各グループは図 8 の (A) もしくは (C) を 5 回ず
つ切る．

Step 2 各グループは圧力提示システムの有無に分かれ

図 11

難易度 (ID) 毎の裁断圧力の変化て同じ絵 (図 8(B)) で練習する．

Step 3 全てのグループは Step 1 と同じ行程を繰り返す．

0.05 において Gr1 と Gr2 の裁断圧力の変化に有意な低下

Step 4 全てのグループは Step 3 での制作について切りを示した．一方で，Gr3 と Gr4 の圧力の変化に対し有意な

絵 FSS のアンケートに回答する．

差を確認できなかった．同様に各グループの Step 3 でのGr 1 は Step 1 と Step 3 では図 8A を繰り返し切り，Step

裁断圧力に対し，Steel Dwass 検定による多重検定を行っ

2 では，5 章で述べた圧力提示機能とナイフデバイスを使用た．その結果，Gr1 と Gr2 は Gr3 と Gr4 の裁断圧力よりして図 8B のデザインで切り絵を制作する．Gr 2 は Step 1

も p < 0.05 において有意に低い圧力であることを示した．

と Step 3 では図 8C で切り絵をし，Step 2 では Gr1 と同

8.2.2 もとの線と裁断した軌跡との誤差

じく圧力提示機能を使ってを切る．Gr 3 の Step 1 と Step

Step 1 と Step 3 で裁断する線と実験参加者が裁断した

3 は Gr1 と同じく図 8A を切り，Step 2 では 5 章で述べた軌跡との距離を比較する．裁断する線は図 8 の白と黒の境

圧力提示機能を非表示にした状態で制作する．最後に Gr4

界の輪郭部分の座標から，切った線はシステムにより座標は Step 1 と Step 3 では Gr2 と同じ図 8C を切り，Step 2を取得する．裁断した線の座標と最寄りの対応するもとのでは Gr3 と同じくシステムを非表示にして制作する．

切る線の座標との距離を計測した．もとの裁断するための線と全く同じように裁断した場合，もとの裁断するための

8.2 結果線と裁断した線は一致するため差は限りなく 0 に近づく．

8.2.1 裁断圧力の変化

切った線の座標に対応するもとの切る線の最寄り座標との図 10 は Step 1 と Step 3 との各グループによる平均圧力

距離から誤差を評価するの変化を示す．加えて，図 11 は Step 1 と Step 3 での ID

図 12 はもとの線と裁断した座標との距離の相対度数を毎の裁断圧力の変化を示す．Step 1 では，全てのグループ示す．横軸はもとの線と切った軌跡との裁断誤差を示す．

は 400.0g 以上の裁断圧力で切った．Step 3 では，圧力提縦軸は 0.2mm 毎の差の相対度数と累積度数を示す．その示機能を利用した Gr1 は 70.2%，Gr2 は 75.9% に減少し

結果，Gr1 と Gr2 は平均誤差が最も減少するように切った，しかし，圧力提示機能を非表示にした Gr3 は 95.7%，

た．一方で，Gr3 や Gr4 の変化は少なく，Gr4 は平均誤差

Gr4 は 98.0% に留まった．また，全てのグループで難易度や誤差の累計の変化は最小だった．

の増加に伴って圧力も上昇することを確認した．

8.2.3 裁断時間の変化

4 章と同様に Step 1 と Step 3 の平均裁断圧力に対し

図 13 は Step 1 と 3 との各グループが裁断したパターン

Brunner-Munzel 検定よる評価を行った．その結果，p <毎の裁断時間 (MT) を示し，横軸は ID，縦軸は MT を示© 2020 Information Processing Society of Japan74

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図 14 各グループの裁断モデルの変化

図 12

各グループが図 1 を切ったときのもとの線と裁断した線との差の相対度数．

に対しても有意な差を示さなかった．Gr2 のモデルは傾きのみ変化をし，切片は有意な変化を示さなかった．同様に，

Gr3 は傾きの値は変化しなかったが，切片の値に対して有意な変化を示した．

8.2.5 切り絵 FSS のアンケート分析
Step 1 と Step 3 で Gr1 と Gr3 は幅が 9.0mm で構成された平均 ID が 33.8 の絵を切り，Gr2 と Gr4 は幅 13.0mm，
平均 ID が 7.4 の絵を切った．本実験の Step 2 で平均 ID
が 9.4 の絵で切り絵を制作したときの取り組みに対し切り絵 FSS の回答の差を因子分析から比較する．日本語版 FSSをもとに作成した切り絵 FSS を用いて，切り絵創作時のフロー構造を明らかにするための探索的因子分析を行った．本実験では，これまでのフローを評価する研究の行程
図 13

各グループの ID 毎の裁断時間の変化に則って，プロマックス回転を元に，因子負荷量 0.6 未満の項目を削除した 28 項目で因子分析を行った．有効回答

す．Step 3 では，Gr1 が全てのパターンを裁断したとき

率は 100%(40/40) だった．

の平均 MT は 80.4% と他のグループと比べて最も減少しその結果，第 1 因子は 14 項目，第 2 因子は 10 項目，第 3

た．Gr2 は 90.6%，Gr3 は 84.3%，Gr4 は 90.9% に減少し因子は 4 項目から構成される 28 項目からなる切り絵 FSS

た．第 4 章と同様に Step 1 と Step 3 との平均 MT に対し尺度となった (表 1)．これらの因子を Jackson と Marsh のAnderson-Darling 検定よる評価を行った．その結果，p <9 因子からみた場合，第 1 因子はフロー理論の前提となる

0.05 において Gr1 と Gr2 の裁断圧力の変化に有意な低下「技能と能力のバランス」に対する項目が挙げられていたを示した．一方で，Gr3 と Gr4 の圧力の変化に対し有意なことから，「技能と難度のバランス」と解釈した．第 2 因子差を確認できなかった．同様に各グループの Step 3 でのは「取り組みへの集中」と命名し，第 3 因子は Jackson と裁断圧力に対し，Steel Dwass 検定による多重検定を行っ

Marsh の 9 因子から「時間感覚の変化」と命名した．3 因

た．その結果，Gr1 と Gr2 は Gr3 と Gr4 の裁断圧力より子間の因子相関係数は第 1 因子と第 2 因子との間に 0.66 のも p < 0.05 において有意に低い圧力であることを示した．

有意な相関を確認した．次に，第 2 因子と第 3 因子とでは8.2.4 裁断時間と難易度によるモデルの変化

0.48，第 1 因子と第 3 因子では 0.53 の有意な相関だった．

図 14 は各グループの ID と MT による裁断モデルとそ

図 15 は各グループが切り絵 FSS に回答した因子得点のの係数の変化を示す．第 6 章にて，初心者と熟練者との裁結果示す．Step 5 のアンケートへの回答による各グルー断モデルの傾きと切片について評価し，絵の難易度に応じプの因子得点に対しに対し，正規性を前提としない Steelて”b”が変化することについて確認した．本実験では，各

Dwass 検定による多重検定を行った．その結果，第 1 因子

環境の組み合わせによる裁断モデルの変化を比較する．

「技能と難度のバランス」の因子得点では，Gr1 の効果量は

第 4 章と同様に各グループの Step 1 と Step 3 での傾き

他のグループに対し，有意に高かった．Gr2 と 3 は互いにと切片の係数に対し Brunner-Munzel 検定により評価する．

有意な差は示さなかった．また，Gr4 は他のグループと比

その結果，Gr1 のみ Step 1 と Step 3 との傾きと切片の両べて有意に低かった．第 2 因子「取り組みへの集中」と第方の値が有意に減少した．一方で，Gr4 ではどちらの要素

3 因子「時間間隔の変化」でも同様に Gr1 が最も高い評価© 2020 Information Processing Society of Japan75

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いフロー体験を経験した．一方で，Gr2 では Gr1 と同じく

表 1 切り絵 FSS の因子分析の結果
第 1 因子

第 2 因子

第 3 因子

1．私は創作課題の難易度に釣り合った技能を発揮できた．

0.98

-0.16

0.01

6．私は自身の取り組みをコントロールしていると感じた．

0.93

-0.12

0.01

10．私は難しい部位の裁断でも対応できる技能を持っていた．

0.91

-0.10

0.01

2．私は悩まずに自然と正しい手順での創作ができた．

0.8

-0.12

-0.04

12．私は自分のやりたいことを強く意識していた．

0.79

0.06

0.04

19．切り絵の創作に必要とされる技能を十分に持っていると感じた．

0.79

0.08

-0.03

21．私は自身のやるべきことを知っている．

0.61

0.10

0.02

3．私は切り絵の創作の中で何をしたいことが分かっていた．

0.57

0.19

0.03

15．自分自身のことは自分でコントロールできると感じていた．

0.57

0.08

0.05

4．私は切り絵の創作で順調に進めていることが分かっていた．

0.57

0.04

-0.04

22．私は創作のためにどうすればうまくいくか，いい考えを持っていた．

0.53

0.11

0.13

13．私は作った切り絵がどれくらい上手にできているか気づいていた．

0.48

0.10

0.07

31．私は創作をスムーズに取り組めていた．

0.45

0.13

-0.02

33．私は思うように自分の体を動かしていた．

0.42

0.29

-0.07

5．私は創作に集中して取り組んだ．

0.07

0.93

-0.01

23．私は完遂のための集中力を持っている．

0.2

0.87

-0.08

14．創作中，その過程に関係なく創作に没頭していた．

0.05

0.79

-0.06

28．自分の技能に見合った課題を取り組んだ．

-0.11

0.75

0.03

9．私は切り絵の創作を楽しんだ．

0.18

0.7

0.04

34．私は他人が自分をどう思っているか気にしなかった．

0.06

0.74

-0.07

7．創作中，周囲が自分のことをどう思っているかなど関心を持たなかった．

0.04

0.73

0.05

36．切り絵の創作はやりがいがあった．

0.01

0.68

0.02

32．私の自身の作業に集中した．

0.03

0.66

-0.10

29．自分は無我夢中に切り絵創作を行った．

0.05

0.60

0.12

8．時間が遅くなったり (早くなったり) 変化しているように感じた．

0.05

0.06

0.74

26．時間が早く過ぎるように感じていた．

0.07

0.07

0.64

17．時間の経過が普段と違っていると感じた．

0.06

0.08

0.62

35．私は創作中の時間がゆっくりだったと感じた．

0.04

0.03

0.57

因子相関行列

―

0.66

0.53

―

―

0.48

α係数 (信頼性)

―

―

―

0.93

0.91

0.87

圧力提示機能を利用し，Step 1 と Step 3 での裁断圧力は

Gr1 と同様に有意な減少と誤差の減少を示した，しかし，
Step 2 で取り組んだ絵柄の平均 ID が 7.4 と簡単な難易度であったため，ID 毎の MT の変化量は低く，ID と MT の回帰直線では傾きのみ変化した．その原因として，Gr2 は裁断圧力を制御する技能が向上するも，Step 2 での MT の変化量が低く Step 4 での制作に対して難しすぎる印象を持っていることがインタビューから確認した．そのため，技能レベルと課題レベルとのバランスが不均等であったことから Gr1 ほどの因子得点でなかったと考える．同様に，
圧力提示機能を利用しなかった Gr3 では第 4 章と同様に裁断圧力を制御する技能の変化は弱く，誤差の変化量も Gr1
や Gr2 ほど変化しなかった．しかし，Step 2 での練習した絵柄の平均 ID は 33.8 と Gr2 と比べて ID が高かったた
め，Step 1 と Step 3 での ID と MT での回帰直線では切片が減少した．また，Step 4Step 5 での切り絵 FSS の結果もGr2 と同様に Gr1 と比べて因子得点について有意な差があることを確認した．実験終了後のインタビューでも，Gr3
は Step 4 での取り組みについて自身の強い裁断圧力から細かな部分での難しさといった印象を持っていることを確認した．そのため，低い技能レベルと高い課題レベルによる不釣り合いから Gr1 ほどのフローではなかったと考察す
る．最後の Gr4 では圧力提示機能を利用せずに平均 ID が7.4 の低 ID な絵での練習を行った．そのため，裁断圧力と裁断時間の変化は乏しく，裁断した線の誤差の変化も少なかった．Gr4 の全ての参加者が自分には難し過ぎる制作だったと感じており，切り絵 FSS でも各因子を比較した場合も他のグループより有意に低い結果となった．

9. 結論と考察
図 15

各グループでの因子得点の差

本稿の目的は，初心者の技能と制作物の難易度との組み合わせによる技能向上の差の評価である．これまでに我々だった．Gr2，Gr3 と Gr4 との間に有意差はなかった．

は切り絵の制作技能の一つである裁断圧力に着目した調査 [2] と，裁断する直線状のパターンが持つ幅と距離から8.3 実験 2 のまとめ

難易度の定量化に着目した調査 [3], [4] をしている．本稿で

本実験の目的は，技能と難度のバランスの組み合わせをはこれらの調査を組み合わせることで技能と難易度とのバ利用した技能向上である．各グループの Step 1 と Step 3

ランスについての調査を行った．加えて，初心者向けの幅との裁断圧力及び裁断時間の変化を比較することで，制作をもつ絵柄と裁断圧力を視覚化し制御の訓練をした初心者のための裁断技能の向上を評価した．Step 4 では，Step 3たちへの技能向上効果を調査した．また，フロー状態につでの制作時の心理状態について切り絵 FSS を利用するこ

いて定量評価するためのアンケート (FSS) をもとに切り絵とで評価した．その結果，Gr1 は Step 1 と Step 3 での裁の制作中の集中について評価した．その結果， 圧力制御の

断圧力の変化は第 4 章と同様に有意に減少し，裁断した線練習を積んだ初心者たちが高い難易度の幅をもつデザインの誤差も減少した．また，裁断圧力を制御して切った Gr 1で制作したとき最も高い技能向上効果を示した．

と Gr 2 は線に沿ってナイフを操舵して切ったことを確認

本稿では，切り絵の制作経験のない初心者を対象とし，した．加えて，ID 毎の MT の減少も他のグループより変作家やアーティストとして活躍している熟練者との裁断圧化量が大きかった．Step 4 での切り絵 FSS の結果では他

力，裁断時間を比較した．しかし，本研究の目的は初心者のグループよりも全ての項目で有意な差を示しており，高の技能向上を支援することであり，熟練者と同程度まで技© 2020 Information Processing Society of Japan76

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能レベルを引き上げるまでは至らない．また，技能レベルに応じた課題レベルについては，未経験な初心者の技能レベルをもとに検証しており，繰り返し練習や制作を取り組
む程，適切な課題レベルも変化する．しかし，より高難度[9]で複雑な課題では点のような極端に短い線を裁断することが増えるが 6 章の難易度を決定する式では複雑さが増す
ほど正確性が低下する．本稿では，線に沿って切ることに[10]

対する難易度を対象とし，ナイフで操舵するように切るパ
フォーマンスモデルを調査した．極端に短い距離の場合，
切る線の視点に正確に刃先を当てることや 1mm 程度の場
合ナイフを操舵するのではなく，刃先をカッターマットに[11]沈めるように押し当てることで僅かな距離を裁断する．そのため，裁断する経路の誤差から定められた位置に刃先を当てることや止めることが重要となり，ステアリングタス[12]

クとしての難しさよりポインティングタスクとしての難しさから求めることができると考えられる．今後の課題として，これらの課題点を取り組むことにより，初心者が練習[13]

を重ねて技能が向上した場合にも適応を可能とする．これにより，未経験な初心者に限らず初心者が練習を重ねる上達の過程でそれぞれに適した支援を目指す．
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