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第28回インタラクティブシステムとソフトウェアに関するワークショップ(WISS)W I S S2 0 2 0

WISS2020 について

WISS 2020

寺田 努 ∗

本論文集は，日本ソフトウェア科学会インタラク
ティブシステムとソフトウェア (ISS) 研究会が主催
し，2020 年 12 月 16 日 (水)〜18 日 (金) にかけて
オンライン開催される「第 28 回インタラクティブ
システムとソフトウェアに関するワークショップ」(Workshop on Interactive Systems and Software:
WISS2020) での発表をまとめたものです．
2020 年は COVID-19 の影響によりほとんどの会
議がオンライン開催となっています．WISS は本来，
2 泊 3 日の泊まり込み形式で，インタラクティブシ

ステムにおける未来を切り拓くような新しいアイデ
ア・技術を議論するワークショップであり，200 名程度の参加者が朝から深夜まで会場内外のそこら中で議論する会議です．1993 年にスタートした WISSは今年で 28 回目を迎えましたが，WISS2020 では
初めて完全オンラインで開催することとしました．
WISS はこれまで発表中のリアルタイムチャットや複数スクリーンを用いた発表など，インタラクショ
ンを充実させる数々の先進的な取組みを採り入れた会議ですが，これはあくまで現地でのコミュニケー
ションを活性化させるためのものだったと感じます．
WISS2020 の基本方針を考えるにあたって，我々は 2 つの可能性を考えました．一方は，今後の会議がオンラインよりになるのは避けられないと考えて，「WISS らしいオンライン会議を工夫する」あるいは「現地とオンラインの究極のハイブリット開催を目指す」といった，画期的なアイデアをベースにここでしかない会議を目指すというものです．もう一方は，
WISS はあくまで現地開催を面白くすることに注力すべきであり，今後の現地開催を見据えて今年は奇をてらったことはしない，消極的にいえば「WISSを延命する」という考え方です．運営委員の皆さんと議論を重ね，結論としては WISS2020 は後者の考えを基本とすることにしました．WISS2020 はオン
ライン開催ではありますが，究極のオンライン会議を追求するのではなく，WISS の雰囲気がオンラインでも残るのか，オンライン会議で大事なことはなんなのか，を参加者・発表者とともに考える会にできればと思います．WISS の発表はその発表自体にパワーを備えていると信じています．また，その結∗神戸大学, WISS2020 プログラム委員長

果として運営コストを抑え，WISS 初の参加費無料を実現しました．
発表形態としては，オンラインでのデモ・ポスター
発表は行わないこととしました．一方で，COVID19 の影響で実験や実装が思うように進まなかったものに関しても議論の機会を与えるため，0 ページ (原稿なし)〜6 ページの自由なページ数で申込み可能な
査読なし発表カテゴリを用意しました．また，登壇
発表は Archival，査読なし発表は Non-archival とウェブサイトおよび原稿自体に明記することにより，発表内容を国際会議等に投稿する際に不利にならない形態を著者が選択できるようにしました．
本年は，登壇発表に対して，34 件のフルペーパーの投稿がありました．それぞれに対してプログラム
委員から 3 名の査読者を割り当てて査読を行いました．そして，プログラム委員会で詳細に検討した結果，23 件の論文を採択しました．査読なし発表は
29 件の申込みを受けました．講演の聴講は参加登録をした人のみインタラクティブに参加できるオンライン会議によるものと，誰でも自由に閲覧可能な
Youtube Live での配信によるものを用意しました．
ここに Slack および WISS Challenge で公募した
コミュニケーション支援システムが加わり，WISSの特徴である活発な議論を生み出せればと考えています．
なお，WISS の開催時期は 2017 までずっと 12 月
上旬近辺でしたが，WISS2018，2019 は 9 月末開催になりました．これは国内の分野が重複する会議との開催間隔を充分取ることで高品質な論文を生み出せるのではないかという議論に基づくものです．2
年間の様子を見た結果，思ったいい影響が生まれていないと判断し，WISS2020 は 12 月開催に戻しました．会議にとって開催時期はとても重要ですが，「よくしたい」という意識に基づいてフットワーク
軽くこのような変更が行える空気を引き続き保っていきたいと思います．
最後に，登壇発表論文を投稿頂いた皆様，査読なし発表に申込み頂いた皆様，議論に参加し会議の成功に貢献して下さる参加者の皆様，スポンサー企業の皆様，協賛学会関係者の皆様，査読者の皆様，そして，WISS2020 プログラム委員/運営委員の皆様に深く感謝いたします．

WISS 2020 プログラム委員長
寺田 努（神戸大）
WISS 2020 運営委員長
五十嵐 悠紀（明治大）
WISS 2020 副運営委員長
真鍋 宏幸（芝浦工大）
WISS 2020 運営委員
会計

細部 博史（法政大）
瀬川 典久（京産大）

出版・
デザインコンペ

池松 香（ヤフー）
加藤 邦拓（東京工科大）

参加者管理

樋口 啓太（Preferred Networks，
醸燻酒類研究所）

照明・音響

川口 一画（筑波大）

広報・
学会リエゾン佃 洸摂（産総研）
横窪 安奈（青学大）

WISS
Challenge

入江 英嗣（東大）

チャット

福地 健太郎（明治大）

動画生中継

阪口 紗季（東大）

デモ・ポスター

村尾 和哉（立命館大）
土田 修平（神戸大）

ネットワーク原 貴洋（ヤマハ）
奥本 隼（TwoGate）

Web・投票・サーバー

小山 裕己（産総研）
福里 司（東大）

懇親会

簗瀬 洋平（Unity）
倉本 到（福知山公立大）表彰

沖 真帆（はこだて未来大）
宮下 芳明（明治大）

企業
スポンサー

岩本 拓也（サイバーエージェント）
開原 沙文（チームラボ）

学生
ボランティア櫻井 翔（電通大）
中野 倫靖（産総研）

表紙デザイン
宮武 陽子（お茶の水女子大）

WISS 2020 プログラム委員
五十嵐 悠紀（明治大）
池松 香（ヤフー）
入江 英嗣（東大）
岩本 拓也（サイバーエージェント）
沖 真帆（はこだて未来大）奥本 隼（TwoGate）
開原 沙文（チームラボ）
梶本 裕之（電通大）
加藤 邦拓（東京工科大）
川口 一画（筑波大）
倉本 到（福知山公立大学）
栗原 一貴（津田塾大）
小池 英樹（東工大）
小山 裕己（産総研）
阪口 紗季（東大）
櫻井 翔（電通大）
瀬川 典久（京産大）
塚田 浩二（はこだて未来大）佃 洸摂（産総研）
土田 修平（神戸大）
寺田 努（神戸大）
中野 倫靖（産総研）
鳴海 紘也（東大）
原 貴洋（YAMAHA）
樋口 啓太（東大）
福里 司（東大）
福地 健太郎（明治大）
細部 博史（法政大）
真鍋 宏幸（芝浦工大）
宮下 芳明（明治大）
村尾 和哉（立命館大）
簗瀬 洋平（Unity）
横窪 安奈（青学大）
ISS 研究会連絡先
日本ソフトウェア科学会「インタラクティブシステムとソフトウェア研究会」
主査: 寺田 努
神戸大学 工学部 電気電子工学科
兵庫県神戸市灘区六甲台町 1-1
E-mail: tsutomu (at) eedept.kobe-u.ac.jp
本研究会に関する情報は http://www.wiss.org/
からアクセス可能です．

もくじ

まえがき: WISS2020 について
寺田 努 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

セッション 1：行動支援!

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LineChaser: 視覚障碍者が列に並ぶためのスマートフォン型支援システム "ロング採録 $ ロング発表
栗林 雅希, 粥川 青汰, 木 啓伸, 浅川 智恵子, 森島 繁生 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

%本論文は視覚障碍者が列に並び、列の動きに合わせて移動していくという状況をスマートフォンのデプスセンサを用いてサポートするというものです。問題の発見、新規のデバイスを用いない解決、評価実験など見るべき点は多く、世間に広まることを予感させる研究となっています。

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One-Shot Wayfinding System: 360 度スマートフォンカメラと矢印分析を用いた視覚障碍者のための公共!
#施設における方向決定支援システム "ショート採録 $ ショート発表
山中 優太朗, 粥川 青汰, 木 啓伸, 長岡 雄一, 平塚 義宗, 栗原 聡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7%&
本研究では、360 度カメラで撮影した画像から公共施設の矢印情報を抽出し、目的地の移動を支援する手法を考案している。問題設定はシンプルであるが面白く、査読者の一定の評価を得ました。一方で，システムの有用性や妥当性について
は議論の余地が残されているため、今後の新規性の強化に期待したい。WISS では、360 度カメラを用いたガイド方法が実環境においてどこまで活用できるのか等について議論したい。

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ストレッチセンサを用いた常時膝角度推定によるサポータ型怪我防止システム "ショート採録 $ ショート発表
桐野江 高太, 寺田 努, 塚本 昌彦, 大西 鮎美 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13%&
膝を痛めないようにランニングを続けるという問題設定に対し、装着しやすく正確な測定ができるデバイスを提案した有用性のある研究です。ウェアラブルデバイスとしてストレッチセンサの利用は発展性があり、今後の解析が期待されるた
め、本ワークショップでの短い発表に適した論文であると判定します。

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セッション 2：ディスプレイ

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#電解イオンディスプレイ "ロング採録 $ ロング発表
石井 綾郁, 池松 香, 椎尾 一郎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19%&
すべての査読者の総意として、新規性、有効性、参加者へのインパクト３点を考慮にいれたうえで、「ロング採録」がふさわしいと判断しました。

特に、５．３「スタンプ式」においての、「任意のカラーパターンを食品の表面 に表示することができる」に関して、とても可能性が感じられる研究だと判断しました。

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カスタマイズ可能な二次元レンチキュラを用いた多視点情報提示手法の提案 "ショート採録 $ ショート発表
島元 諒, 塚田 浩二 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25%&
全ての査読者が，レンズアレイによる 2 次元レンティキュラの実現とその基礎性能の評価について，新規性と有用性を認めています．発表の規模からショート採録が妥当と判断します．

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電気分解気泡による流水ティッカー表示と高画素階調表示 "ショート採録（採録条件あり）$ ショート発表
石井 綾郁, 福島 真花, 田中 波輝, 的場 やすし, 池松 香, 椎尾 一郎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31%&
昨年度発表された電気分解泡ディスプレイを拡張し，「1 ライン電極 + 流水によるティッカー提示」と，「高解像度電極 +グレースケール提示」を実現した論文です．確かな技術的進歩と，アートやエンターティンメント等の幅広い表現分野への応用可能性を感じられます．コアとなる技術は昨年度と同様であることを考慮して，ショート採録と判断しました．

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セッション 3：ものづくり(!
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パーツの集合体を利用した半幅帯のための帯結び形状デザインツールの提案 "ロング採録 $ ロング発表
坂本 あゆみ, 五十嵐 悠紀 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37%&
本研究では、カジュアルな着物や浴衣に合わせて用いられる半幅帯の帯結びに着目し、その支援を行う枠組みを提案しています。提案する 3 つのシステム・手法は半幅帯の帯結びのデザイン・作製で有益であると考えられ、WISS においては同じ結び方の中でどの程度デザインに差異を出せるか、構造図の計算の妥当性、帯結びの表現力などについて議論できればと思います。

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Pop-up Print: 双安定な折りたたみ 3D プリント "ロング採録 $ ロング発表
野間 裕太, 鳴海 紘也, 奥谷 文徳, 川原 圭博 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43%

本研究では 3D プリント時における造形時間の短縮とサポート材の消費削減を実現する新しい設計手法 “Pop-up Print”
を提案している。設計された物体は必要に応じていつでも簡単に折りたたむことができ、収納性の観点でも優れている。
論文の記述も明解であり、いずれの査読者も WISS で議論するべき論文として採録を推薦した。手法の適用範囲や技術的発展性などについて活発な議論ができると期待する。

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手芸初心者を対象とした猫用ケープの制作支援システム "ショート採録（シェファーディングあり）$ ショート発表
栗原 彩花, 五十嵐 悠紀 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49%&
先行研究や周辺領域/サービスの調査が不足していると感じます。
ケープだけではなく、ペットの柄や毛の長さ等など作成する点は改善点も見当たりますが作り込まれている印象を感じています。
着眼点や将来性に期待できる研究と判断し、ショート採録（シェファーディングあり）と評価しました。

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セッション 4：認識(!
#
アクティブ音響センシングを用いた食材認識カトラリー "ロング採録 $ ロング発表
西井 遥菜, 双見 京介, 村尾 和哉 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55%&
本論文では、フォークもしくはスプーン型デバイスにマイクとスピーカを取り付け、アクティブ音響センシングによって，食材の判別をすることを試みています。カトラリーに接触する食材の判別をするという発想は新しく、先行研究との差分も十分にあります。
実際の食事シーンでは、調理されることで食材の組成が変化することや、唾液や食材の一部が残ることによる精度への影
響、同時に複数食材を同時に食べた場合の認識方法などの課題は残りますが，評価実験を丁寧におこなっており、食材の刺し方・載せ方にばらつきがあっても高い結果になったことが評価されました。

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モジュラー型パルス遅延回路に基づく 3D モデリングのためのインタラクティブブロック!

%#"ショート採録 $ ショート発表

齋藤 圭汰, 志築 文太郎, 川口 一画, 高橋 伸 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

安価なアナログ回路のみを内蔵したブロックの提案で、電圧測定で積み重ね段数や種類、積み重ね順を識別する機構を提案しており、新規性があると判断する。
一方で、インタラクティブブロックとしての有用性は判断できなかった。

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PartsSweeper: 電子部品や工具をさりげなく整理するインタラクティブ・デスクの試作と応用
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"ショート採録（採録条件あり）$ ショート発表
折原 征幸, 塚田 浩二 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67%&
作業机の上の部品や工具をさりげなく整理するシステムを実現するために，電子部品や工具が磁性体である点に着目し，机の下の磁石を制御することによって物を移動させる手法を提案している．
「さりげない」というコンセプトの明確化と，技術的妥当性に関しては更なる議論が必要なことから，ショート採録と判断された．

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セッション 5：入力インタフェース

FieldSweep: 永久磁石の配列とスマートフォン磁気センサを用いた二次元トラッキング手法!
#"ロング採録（採録条件あり）$ ロング発表
宮武 陽子, 椎尾 一郎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73%&
複数の磁石を平面上に並べ，安価・バッテリレスで 2 次元のトラッキングを実現するという興味深い手法を提案しており，査読者全員が新規性を認めています．
WISS での発表としてもふさわしい内容であると判断したため，ロング採択と判定しました．
一方，論文中では一部不明瞭な箇所があることから，それらの修正を条件とした．

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ORANGE: 360 度カメラと画像認識技術によるユニバーサルリモコン
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"ショート採録（採録条件あり）$ ショート発表

木ノ原 中也, 巻口 誉宗, 高田 英明, 坂本 大介, 小野 哲雄 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79

360 度カメラを用いて使用者周辺の状況を取得し、同時に視線方向から注視対象となる物体を検出するという仕組みについて、機構のシンプルさが評価された。現状ではリモコンシステムの全体像が不明瞭であり、今後さらにシステムの完成度を高めての評価が待たれる。

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時間および範囲をもとに認識する凝視に基づく操作手法 "ショート採録 $ ショート発表
礒本 俊弥, 山中 祥太, 志築 文太郎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85%&
本論文の提案する新しい「凝視」の計算手法について新規性があると判断しました。これは、1 名ではありますが被験者実験によってもある程度有効性が示されています。一方、1 名という被験者の数、かつそれが著者である、ということか
ら信頼性に懸念があることから、ショートとしての採択で合意しました。

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ベイズ情報利得を用いたスクリーンキーボードカーソルの効率的移動手法 "ショート採録 $ ショート発表
中嶋 誠, 勝 世聡, 五十嵐 健夫 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91%&
ワークショップとしては十分な内容であり、ベイズ実験計画法を用いたインタラクション技術は様々な場面での応用可能性につながることから、WISS で発表いただき、内容を共有することは有意義である。ショート採録を推す。

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ショート採録"$ ショート発表

JoyFlick: フリック入力に基づくゲームパッド向けかな文字入力手法
横山 海青, 倉 礼, 志築 文太郎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97%

いずれの査読者も提案手法に一定の有用性があること，実験結果に対する考察や今後の方向性は妥当かつ有益な示唆を含
むことを認めています． 一方で，ジョイスティックを用いたフリック入力自体に新規性は乏しく，提案内容自体は比較的シンプルなものであるためショート採録が適切であると判定しました.

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セッション 6：情報提示!
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画面に映っている食品の味を再現して味わえる味ディスプレイの開発 "ロング採録（採録条件あり）$ ロング発表
宮下 芳明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103%&
基本五味の組み合わせで任意の味を表現する本技術について、新規性があり WISS での議論に値する内容である。著者らによる CHI2020EA で既発表の Norimaki Synthesizer を発展させた内容であり、無味ゲルの追加、センサキャリブレー
ション、味の編集・エフェクト・イコライザ、三角形ゲルによる実装に関する発展がある（部分的に UIST2020 で既発表）。Norimaki Synthesizer から多数の発表内容があると考えられ、ロングでの十分な発表と、深い議論を期待する。

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散布図選択による多次元データ可視化へのグラフ彩色問題の適用 "ショート採録 $ ショート発表
伊藤 貴之, 中林 明日香, 萩田 真理子 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .109%&
本論文は，多次元データの可視化のために多様な 2 次元の散布図を選択する手法を提案したもので，散布図の選択にグラフ彩色問題を利用するという考え方に新規性が認められます．一方で，内部的に四つの指標のみを使っているために多様性が制限されてしまわないか，特徴がないと判断される散布図に価値がないかどうかは不明ではないか，ディスプレイ空間の制約を扱うためにユーザはどのようなインタラクションをするのかといった点については議論の余地が
残ります．

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1 対多遠隔コミュニケーションにおける聴衆反応の集合的提示 "ショート採録（採録条件あり）$ ショート発表
前田 清洲, 暦本 純一 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115%

本研究では、オンライン講義のような 1 対多の状況において、聴衆の視線情報を取得しそれを講師側の資料上にヒート
マップで提示する手法を提案しています。提案手法はオンライン講義等が急増した昨今の状況下で有益であると考えられ、
WISS においては提案システムを用いることでどのような効果が期待されるか、またそれをどのように評価していくかについて議論できればと思います。

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セッション 7：教育支援!

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askTA : 消極的な受講生でも質問可能なオンライン演習講義支援システム "ロング採録 $ ロング発表
又吉 康綱, 中村 聡史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121%

オンライン実習講義の支援システムの提案・実装・運用報告に関して述べられています．
提案システムは，受講生が TA に質問があるときに，まず質問の概要をシステムに投稿するアプローチをとっています．
このことにより，質問者自身による質問の具体化/記録，複数人いる TA のマッチング，待ち時間の管理，を可能とし，質問のハードルをさげるとともに，TA の負担軽減を図っています．
システムは，実際の授業で運用され，アンケート結果が示されています．
喫緊の課題に対して，試行錯誤しながらインタラクティブシステムの提案と運用により解決を図った姿勢に，WISS らしさを感じます．

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視覚・聴覚フィードバックによるフィールドホッケーのプッシュ練習支援システムの提案と実装 "ショート採録 $ショート発表%岩本 宗大, 大西 鮎美, 寺田 努, 塚本 昌彦 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127

着眼点および適切なシステム提案を評価している点は査読者 3 名で一致しており、ショート採録となりました。実験で期待されたような結果が出なかったことに対しては発表の場で議論していきましょう。

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SectionsNote: セクションを考慮してレイアウトおよび閲覧できるデジタルノート "ショート採録 $ショート発表
越後 宏紀, 五十嵐 悠紀 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133%

よく日本の教育で使われるノートの構成方法をツールに落とし込み、教員の作業負荷を軽減を図った点に一定の新規性が認められる。一方で評価方法には疑問が残る内容となっている。

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著者らが主張する２点の貢献：
・提案システムで様々なノートのレイアウト作成が可能であることを確認
・閲覧ビューの分割数の評価実験
これらのうち、前者を評価した。
以上の結果から、[ショート採録] と判断された。

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WISS 2020

LineChaser: ࢹ֮ো֕ऀ͕ྻʹฒͿͨΊͷεϚʔτϑΥϯ‫ࢧܕ‬ԉγεςϜ‫ ྛ܀‬խ‫†∗ ر‬ɹɹ‫ם‬઒ ੨ଡ ∗† ɹɹߴ໦ ‫ܒ‬৳ ‡ɹɹઙ઒ ஐ‫ ‡ ࢠܙ‬ɹɹ৿ౡ ൟੜ §֓ཁ. ຊ‫ڀݚ‬͸ࢹ֮ো֕ऀ͕ྻʹฒͿࣄΛࢧԉ͢ΔγεςϜʢLineChaser ʣΛఏҊ͢ΔɽྻʹฒͿࡍ͸ɼࠁʑͱҐஔ͕มԽ͢Δྻͷ࠷‫ޙ‬ඌΛൃ‫͠ݟ‬ɼྻͷಈ͖Λ‫ݕ‬஌ͯ͠௥ै͢Δඞཁ͕͋Δ͕ɼͲͪΒ΋ࢹ֮ো֕ऀʹ͸೉͍͠λεΫͰ͋Δɽຊ‫Ͱڀݚ‬͸εϚʔτϑΥϯ 1 ୆Ͱࢹ֮ো֕ऀΛྻͷ࠷‫ޙ‬ඌ·ͰҊ಺͠ɼྻʹ
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Copyright is held by the author(s).
Authors contributed equally.
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https://www.microsoft.com/en-us/seeing-ai

WISS 2020a) Distance Estimationb) Policy of Vibration Emission
1) Signal to Stop

iPhone 11 Pro
RGB Camera

CNN-based
Pedestrian Detection

0.05 s> 0.5 m3D Position
Sensing3) Obstacle Signal

0.1 s0.25 sDistance
Estimation
Infrared Depth Sensor
Senso2) Signal to Move Forward

0.5 s

0.1 s
0.5 s

0.1 s

> 0.5 m> 0.5 m?

ਤ 1. ϓϩτλΠϓγεςϜͷ֓ཁ2) Scan another person

Extra 2

Target?

Field of View

> 0.5 m= Move Forward!

ਤ 2. ௥ैʹࣦഊͨ͠ྫ

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4

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2

Extra 1

Target31) Lost the target person
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4.2

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https://www.apple.com/iphone-11-pro/-2 -LineChaser: ࢹ֮ো֕ऀ͕ྻʹฒͿͨΊͷεϚʔτϑΥϯ‫ࢧܕ‬ԉγεςϜ

Setup
Create a Floor Map
with the Line Information

Step 1
Navigate to the Entranceof the Line Area

Corners and Edges of the Line

Step 2
Navigate to the Target(the Last Person in the Line)

Step 3
Follow the Target Movement

Target Detection& Tracking

Localization

Line Area

dLine

1.5 m

Find the Endof the Line

Stop!!

d1 dLine = d1 + d2
d2

AR Marker
Goal and Entrance of the Line Area

Arrived at the Entrance of the Lineਤ 3. LineChaser ͷྻʹฒͿλεΫͷࢧԉํ๏ͷ֓ཁΠϯλʔϑΣʔεΛ࠾༻͢Δɽ
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4.3

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Floor Map

Straight Line

3

1.5 m

1

2

1

1.5 m

2

3

4

7.5 m

E
Entranceof the Line
17 m

O3
17.4°
S1
5m
O2 O1

7m

Serpentine LineO3

1 2 3 4 Extras in the Straight Line
1 2

S2

5m

Start Positions

O2 S1 & Orientations
3 4 Extras in the Serpertine LineO1

ਤ 4. ධՁ࣮‫ݧ‬ͷ࣮‫ݧ‬ηοτΞοϓ֓ཁ෺Λ഑ஔͨ͠ɽࢀՃऀ͸ϥϯμϜʹઃఆ͞Εͨ։࢝Ґஔʢ2 छྨͷ։࢝Ґஔ S1ɼS2 ͓Αͼ 3 छྨͷ։࢝ํ޲ O1–O3ʣ͔Βɼྻͷ࠷‫ޙ‬ඌͷൃ‫͓ݟ‬Αͼྻͷ௥ैΛߦ͍ɼྻͷઌ಄ʹ͋ΔϨδʹ‫·صཱͨͯݟ‬ͰఏҊγεςϜΛ༻͍ͯྻʹฒͼͳ͕ΒҠಈ͢Δɽ
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5.2

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Ideal PositionɼIdeal Position ͷपล 1.5m ࢛ํͷྖҬΛ Acceptable Positions ͱͨ͠ɽຊ൪ऴྃ‫ޙ‬ɼຊ൪લͱಉ༷ͷ࣭໰ࣄ߲ΛࢀՃऀʹਘͶɼఏҊγεςϜΛ࢖͏͜ͱͰྻʹฒͿࡍͷࣗ৴౓͕มԽ͔ͨ͠Λௐࠪͨ͠ɽ·ͨࢀՃऀ͸ɼԻ੠͓Αͼৼಈͷࢦࣔʹؔ͢Δओ‫؍‬ධՁΞϯέʔτ߲໨ʢਤ
6ɼQ8ɼQ9ʣ͓Αͼ system usability scaleʢSUSʣ
[1] ͷ࣭໰߲໨ʹճ౴ͨ͠ɽ࠷‫ࢀʹޙ‬Ճऀʹରͯ͠ΠϯλϏϡʔΛߦ͍ɼγεςϜͷར఺ܽ఺Λௐࠪͨ͠ɽ

6
6.1

݁Ռ
ఀࢭҐஔͷ෼෍

ਤ 5 ʢaʣʹྻൃ‫࣌ݟ‬ͷఀࢭҐஔͷ෼෍Λࣔͨ͠ɽશͯͷࢀՃऀ͕ Acceptable Positions ͷྖҬ಺ͰྻΛൃ‫͢ݟ‬Δ͜ͱʹ੒ޭͨ͠ɽಛʹ Ideal Position ͰྻΛൃ‫߹ׂͨ͠ݟ‬͸ 40.2%ʢ72 ճத 29 ճʣͰ͋ͬͨɽ
ਤ 5 ʢbʣʹྻ௥ै࣌ͷఀࢭҐஔͷ෼෍Λࣔͨ͠ɽશͯͷࢀՃऀ͸શࢼߦʹ͓͍ͯྻͷઌ಄ʹ͋ΔϨδ·ͰͨͲΓண͍ͨɽࢀՃऀ͸શࢼߦͷ 90.9%ʢ144 ճ
த 131 ճʣͷׂ߹Ͱ Accpetable Positions ಺Ͱఀࢭ͠ɼ34.7%ʢ144 ճத 50 ճʣͷׂ߹Ͱ Ideal Position಺Ͱఀࢭͨ͠ɽ͔͠͠ͳ͕ΒࢀՃऀ͕ Acceptable
Positions ͷ֎ʹཱͪࢭ·Δ‫ػ‬ձ͕ 13 ճ‫؍‬ଌ͞Εͨɽ
Acceptable Postions ͷதʹཹ·Δࣄʹࣦഊͨ͠
13 ճ͸࣍ͷ 4 ͭͷཧ༝ʹ‫ى‬Ҽ͢Δɿ
ʢ1ʣP01ɼP08
ͱ P09 ͸ྻ͕ਐΉ·Ͱʹ਎ମͷ޲͖Λमਖ਼Ͱ͖ͣɼ
ਐΉ͜ͱ͕Ͱ͖ͳ͔ͬͨɼ
ʢ2ʣP05 ͸γεςϜͷ࢖͍ํΛཧղͰ͖͓ͯΒͣɼγεςϜ͕ਐΉࢦࣔΛग़͍ͯ͠Δͷʹਐ·ͳ͔ͬͨɼ
ʢ3ʣP12 ͸γεςϜͷ
ࢦࣔΛฉ͔ͣʹલਐͨ͠ɼ
ʢ4ʣγεςϜͷࣗ‫ݾ‬Ґஔਪఆͷ‫͕ࠩޡ‬஝ੵͨ͠ɽ
ʢ1ʣͱʢ2ʣ͸ Accpetable
Position ͷ‫ࢀͰํޙ‬Ճऀ͕ఀࢭͨ͠ 10 ճͷ‫ݪ‬Ҽɼʢ3ʣ͸௥ै͢΂͖ਓ෺ͱ 0.5 m ҎԼͷ‫͔͠཭ڑ‬औΒͣਅ‫ޙ‬Ζʹ͍ͭͨ‫ݪ‬ҼͰ͋Δɽ௥ै͢΂͖ਓ෺ͱͷ‫ ͕཭ڑ‬1.7 m ҎԼͱͳΓɼఏҊγεςϜ͸ৼಈΛఀࢭ͍͕ͯͨ͠ɼP12 ͸ͦΕʹ‫͔ͣͮؾ‬લਐ͠ଓ͚ɼ
γεςϜ͕ൃͨ͠‫ٸۓ‬ఀࢭ৴߸Λड͚ͯఀࢭͨ͠ɽ
ʢ4ʣ͸ྻͷӈଆʹࢀՃऀ͕ͣΕͨ‫ݪ‬ҼͰ͋Δɽ

-4 -

6.2

ओ‫؍‬ධՁ݁Ռ

ਤ 6 ʹΞϯέʔτ݁ՌΛࣔͨ͠ɽྻʹฒͿࡍͷࣗ৴౓ʹ࣮ؔͯ͠‫ݧ‬લʢγεςϜͷࢧԉͳ͠ʣͱ࣮‫ݧ‬‫ޙ‬ʢࢧԉ͋Γʣͷ݁Ռʹ͍ͭͯ΢ΟϧίΫιϯͷූ߸ॱҐ‫ݕ‬ఆʢ༗ҙਫ४ɿ1%ʣΛ༻͍ͯൺֱͨ͠ͱ͜
ΖɼQ6 Ҏ֎ͷશͯͷ࣭໰߲໨ʹର࣮ͯ͠‫݁ʹޙݧ‬Ռ͕༗ҙʹվળ͞ΕͨɽԻ੠ͱৼಈΛ༻͍ͨࢦࣔ΋LineChaser: ࢹ֮ো֕ऀ͕ྻʹฒͿͨΊͷεϚʔτϑΥϯ‫ࢧܕ‬ԉγεςϜa) When Participants Found the End of a Line

1.5 m

7

4

1

15

29

2

6

8

b) When Participants were Following a Line

4
1

Target

2

2

1

6

3

1

38

50

11

9

10

3

0.5 m

1

TargetIdeal Position

2

0.5 m

1.5 m

Acceptable Positions
1.5 m

ਤ 5. ྻൃ‫ͼٴ࣌ݟ‬௥ै࣌ͷఀࢭҐஔͷ෼෍Disagree 1
Q1: In a familiar place, I can find the end of a line
BeforeAfterby myself with confidence.
Q2: In a familiar place, I can follow a line
BeforeAfterby myself with confidence.
Q3: In an unfamiliar place, I can find the end of a line Before
Afterby myself with confidence.
Q4: In an unfamiliar place, I can follow a line
BeforeAfterby myself with confidence.
Q5: I am confident that I would not bump into
BeforeAfterthe person in front.

2

3

4

5

6

7 Agreep = 0.0005*
p = 0.003*
p = 0.003*
p = 0.004*
p = 0.003*

Q6: I do not feel dangerous standing in a line.

BeforeAfterp = 0.098

Q7: It is not stressful to stand in line by myself.

BeforeAfterp = 0.008*

Q8: Instructions with clock position was easy to understand.
Q9: Instructions with vibration alert was easy to understand.

ਤ 6. ࣮‫ݧ‬લʢγεςϜͷࢧԉͳ͠ʣͱ࣮‫ޙݧ‬ʢγεςϜͷࢧԉ͋ΓʣͰͷྻʹฒͿ͜ͱͷࣗ৴ʹ͍ͭͯͷ࣭໰ࣄ߲ͷൺֱࢀՃऀ͔Βߴ͘ධՁ͞ΕʢQ8ɼQ9ʣɼSUS ͷείΞͷฏ‫ͱۉ‬ඪ४ภࠩ͸ 82.9 ± 10.6 ͱͳͬͨɽ

6.3

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ʯʢP03ʣ
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ࢦࣔ͸ɼ໡ಋ‫ݘ‬͸ͦͷΑ͏ͳಈ͖͸͠ͳ͍ͨΊ໡ಋ‫͕ݘ‬ඇৗʹࠔ࿭͍ͯͨ͠ɽ໡ಋ‫ݘ‬Λ࢖͍ͬͯΔҎ্-5 -͸લͷਓͱিಥ͢Δ͜ͱ͸ͳ͍ͱࢥ͏ͨΊɼʮਐΊ/ࢭ·Εʯͷࢦࣔ͸ෆཁͰɼपғͷਓ෺ͷํ޲ͱ‫཭ڑ‬Λ‫ͯ͑͘ڭ‬ΕΔ͚ͩͰे෼ͩͱࢥ͏ɽ
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12 ໊த 9 ໊ͷࢀՃऀ͸Ի੠ͱৼಈΛ૊Έ߹ΘͤͨΠϯλʔϑΣʔε͸࢖͍΍͔ͬͨ͢ͱίϝϯτ͠ʮԻ੠Ͱେ·͔ʹࣗ෼ͷ޲͘΂͖ํ޲ͱਐ
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ʯʢP10ʣ
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ʮεϚʔτϑΥϯͷΧϝϥ
ͳҙ‫͕ݟ‬ಘΒΕͨɿA6ɿΛଞͷਓʹ޲͚ଓ͚Δ͜ͱ͸఍߅͕͋Δɽ
ʯʢP03ʣ

7
7.1

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7.2

7.3

ຊ‫ڀݚ‬͸ࢹ֮ো֕ऀ͕ྻʹฒͿͨΊͷεϚʔτϑΥϯ‫ࢧܕ‬ԉγεςϜɼLineChaser ΛఏҊͨ͠ɽఏҊγεςϜ͸Ϣʔβͷࣗ‫ݾ‬ҐஔਪఆɼपғͷาߦऀͷҐஔ‫ݕ‬ग़ɼྻʹฒΜͰ͍Δਓ෺͔ͷ൑அΛߦ͏͜ͱͰɼྻͷ࠷‫ޙ‬ඌ͓Αͼྻͷಈ͖ͷ‫ݕ‬ग़Λߦ͏ɽఏҊγεςϜ͸‫ݕ‬ग़݁Ռʹ‫͍ͯͮج‬Ի੠ͰਐΉ΂͖ํ޲ͱ‫཭ڑ‬ΛɼৼಈͰਐΉ΂͖͔ࢭ·Δ΂͖͔Λ఻͑
ΔɽධՁ࣮‫ݧ‬ͷ݁ՌɼఏҊγεςϜΛ࢖͏͜ͱͰશ
ͯͷࢀՃऀ͕୯ಠͰྻͷ࠷‫ޙ‬ඌͷൃ‫͓ݟ‬Αͼྻͷ௥ै͕ՄೳͱͳΓɼීஈͷମ‫ͱݧ‬ൺֱͯ͠ྻʹฒͿࡍͷࣗ৴౓΋༗ҙʹ޲্ͨ͠ɽ·ͨɼϢʔβ͸Ի੠ͱৼಈΛ૊Έ߹ΘͤͨҊ಺ํ๏Λߴ͘ධՁͨ͠ɽࠓ‫ޙ‬ͷల๬͸࣮‫Ͱڥ؀‬ͷ࣮‫ݧ‬Λ௨ͯ͠ΠϯλʔϑΣʔεͷվળͱ‫ط‬ଘͷҊ಺γεςϜͱͷ౷߹Λ໨ࢦ͍ͯ͠
͖͍ͨɽҊ಺ํ๏ͱ‫܇‬࿅ํ๏ͷվળఏҊγεςϜͷҊ಺ํ๏͸ߴ͘ධՁ͞ΕͨҰํͰɼվળͷ༨஍͕ଘࡏ͢Δɽྫ͑͹໡ಋ‫ݘ‬ϢʔβʢP11ʣ͔ΒࠨӈʹεϥΠυͤ͞Δࢦࣔ͸໡ಋ‫͕ࠞݘ‬ཚ͢Δ
ͱ͍͏ίϝϯτʢA3ʣ͕ಘΒΕͨΑ͏ʹɼϢʔβ͕࢖༻͢ΔาߦࢧԉπʔϧʹΑͬͯ࠷దͳҊ಺ํ๏͸มΘΓ͏Δɽ·ͨɼ࣮‫Ͱڥ؀‬Ҡಈ͢Δࡍʹࢹ֮ো֐ऀ͕࢖༻͢Δ O&MʢOrientation and MobilityʣεΩϧ΍ΤίϩέʔγϣϯεΩϧʹΑͬͯ΋࠷దͳҊ಺ํ๏͸มΘΓ͏Δɽࠓ‫ޙ‬͸࣮‫༷Ͱڥ؀‬ʑͳ৚݅ͷྻʢΑΓ௕͍ྻ΍ෳ਺ຊͷฒߦͨ͠ྻͳͲʣΛର৅ʹ࣮‫ݧ‬Λߦ͏͜ͱͰɼϢʔβͷಛੑ͝ͱʹ࣮‫ڥ؀‬Ͱͷ࢖༻ʹ࠷దͳҊ಺ํ๏ΛσβΠϯ͍͖͍ͯͨ͠ɽ
·ͨࠓճͷ࣮‫Ͱݧ‬͸ɼ30 ෼΄Ͳͷ࿅श࣌ؒΛ֬อ͕ͨ͠ɼҰ෦ͷࢀՃऀʢP01ɼP08ɼP09 ͱ P12ʣ͸γεςϜʹ‫׳‬Ε͍ͯͳ͔ͬͨͨΊྻʹద੾ʹ௥ैͰ͖ͳ͍৔߹͕͋ͬͨɽγεςϜΛී‫͍ͯͤ͘͞ٴ‬ࡍ͸γεςϜͷఏҊʹՃ͑ɼࢹ֮ো֕ऀͷาߦ‫܇‬࿅
ʢO&M τϨʔχϯάʣʹͲͷΑ͏ʹࢧԉγεςϜͷ‫܇‬࿅Λ૊ΈࠐΜͰ͍͔͘΋ซͤͯ‫ݕ‬౼͢Δඞཁ͕͋Δɽँࣙຊ‫ڀݚ‬͸ɼJSPS Պ‫ݚ‬අʢJP20J23018ʣɼૣҴాେֶཧ޻ֶज़Ӄ૯߹‫ॴڀݚ‬एख‫ࢧऀڀݚ‬ԉࣄ‫ۀ‬ʢΞʔϦʔόʔυϓϩάϥϜʣɼJST ະདྷࣾձ૑଄ࣄ
‫ۀ‬ʢJPMJMI19B2ʣͷॿ੒Λड͚ͨɽ·ͨ‫ڀݚ‬Λαϙʔτͯ͘͠Εͨ João GuerreiroɼAsuka Hirataɼ
Yoshiki Kubotani ʹ‫͢ँײ‬Δɽ‫ط‬ଘͷφϏήʔγϣϯγεςϜͱͷ౷߹ຊ‫ڀݚ‬ͷ࠷ऴతͳ໨ඪ͸ɼLineChaser Λ‫ط‬ଘͷεϚʔτϑΥϯΛ༻͍ͨ‫ܦ‬࿏Ҋ಺γεςϜ3 [8] ͱ౷߹͠ɼ࣮‫ʹྻͰڥ؀‬ฒͿλεΫΛࢧԉ͢Δ͜ͱͰ͋Δɽຊ‫Ͱڀݚ‬͸ AR ϚʔΧΛ༻͍ͨࣗ‫ݾ‬Ґஔਪఆٕज़Λར༻͢Δ͜ͱͰྻʹฒͿλεΫΛεϚʔτϑΥ
ϯ 1 ୆ͰࢧԉͰ͖Δ͜ͱΛ֬ೝͨ͠ɽ͔͠͠ͳ͕Βɼ‫ط‬ଘͷ‫ܦ‬࿏Ҋ಺γεςϜ [8] Ͱ༻͍ΒΕΔࣗ‫ݾ‬Ґஔਪఆٕज़͸গͳ͘ͱ΋ 1.5m Ҏ্ͷ‫͕ࠩޡ‬ੜͯ͡͠·͍ɼྻʹฒͿλεΫͷࢧԉʹ༻͍ΔͨΊͷਫ਼౓ͱͯ͠͸ෆे෼Ͱ͋Δɽࠓ‫ޙ‬͸ CV ٕज़΋ར༻ͨ͠ྻ
ͷ࠷‫ޙ‬ඌ‫ݕ‬ग़΍ࣗ‫ݾ‬Ґஔਪఆख๏ͷਫ਼౓޲্ͳͲʹऔΓ૊Έͭͭɼ‫ط‬ଘͷ‫ܦ‬࿏Ҋ಺γεςϜͱͷ౷߹Λ໨ࢦ͍͖͍ͯͨ͠ɽ

7.4

γεςϜͷࣾձड༰ੑ

ࢀߟจ‫ݙ‬[1] J. Brooke, et al. SUS-A quick and dirty usability scale. Usability evaluation in industry ’96,
189(194):4–7.
[2] H.-E. Chen, et al. BlindNavi: A navigation app
for the visually impaired smartphone user. In
CHI’15, pp. 19–24.
[3] J. Guerreiro, et al. CaBot: Designing and Evaluating an Autonomous Navigation Robot for Blind
People. In ASSETS ’19, pp. 68–82.
[4] S. Kayukawa, et al. BBeep: A sonic collision
avoidance system for blind travellers and nearby
pedestrians. In CHI ’19, pp. 1–12.
[5] S. Kayukawa, et al. Smartphone-Based Assistance for Blind People to Stand in Lines. In CHI
EA ’20, pp. 1–8.
[6] Y. Nakauchi, et al. A social robot that stands inline. Autonomous Robots ’02, 12(3):313–324.
[7] J. Redmon, et al. Yolov3: An incremental improvement. arXiv ’18.
[8] D. Sato, et al. NavCog3 in the wild: Large-scale
blind indoor navigation assistant with semantic
features. ACM Transactions on Accessible Computing ’19, 12(3):1–30.

ࢀՃऀ͔ΒఏҊγεςϜ͕εϚʔτϑΥϯ 1 ୆Ͱ‫͍ͯ݁͠׬‬Δ఺Λߴ͘ධՁ͞ΕͨʢA5ʣ൓໘ɼपғʹΧϝϥΛ޲͚Δಈ࡞͸ଞਓ͔Βͷཧղ͕ಘΒΕͳ͍৔߹͕͋ΔͨΊ఍߅͕͋Δͱ͍͏ίϝϯτ΋ಘΒ
ΕͨʢA6ʣɽࠓ‫ޙ‬͸εϚʔτάϥεͳͲͷ΢ΣΞϥ
ϒϧσόΠεͷ࢖༻Λ‫ؚ‬Ίɼࣾձड༰ੑΛଛͳΘͳ͍γεςϜͷσβΠϯΛ‫ݕ‬౼͍͖͍ͯͨ͠ɽ
3·ͱΊ

[9] C. Yoon, et al. Leveraging Augmented Reality
to Create Apps for People with Visual Disabilities: A Case Study in Indoor Navigation. In
ASSETS’19, pp. 210–221.

https://www.google.com/maps-6 -WISS 2020

One-Shot Wayfinding System: 360 ౓εϚʔτϑΥϯΧϝϥͱ໼ҹ෼ੳΛ༻͍ͨࢹ֮ো֕ऀͷͨΊͷެ‫ࢪڞ‬ઃʹ͓͚Δํ޲ܾఆࢧԉγεςϜࢁத ༏ଠ࿕ ∗ɹɹ‫ם‬઒ ੨ଡ †ɹɹߴ໦ ‫ܒ‬৳ ‡ɹɹ௕Ԭ ༤Ұ §ɹɹฏ௩ ٛफ ¶ɹɹ‫ ݪ܀‬૱ ∗֓ཁ. ຊ‫ڀݚ‬͸Ӻ΍ۭߓ౳ͷެ‫ࢪڞ‬ઃ಺ʹ͓͍ͯࢹ֮ো֕ऀʹΑΔ໨త஍΁ͷํ޲ܾఆΛࢧԉ͢ΔεϚʔτϑΥϯ‫ܕ‬γεςϜΛఏҊ͢Δɽެ‫ࢪڞ‬ઃ಺ʹઃஔ͞ΕΔ༠ಋαΠϯ͸ɼ໼ҹͱ໨త஍ͷ৘ใΛ‫ࣔ͢ܝ‬Δ͜
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1

͸͡Ίʹ

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ͦ͜Ͱຊ‫ڀݚ‬͸ɼϢʔβ͕ 360 ౓εϚʔτϑΥϯΧϝϥΛ༻͍ͯΧϝϥ࢟੎Λ‫ ͣͤʹؾ‬1 ճࡱӨ͢Δ͚ͩͰɼपғͷશͯͷ༠ಋαΠϯΛೝࣝՄೳͳํ
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Β OCR Λ༻͍ͨจࣈ‫ݕ‬ग़ʹՃ͑ɼ෺ମ‫ݕ‬ग़ख๏ [8]Λ༻͍ͨ໼ҹ‫ݕ‬ग़Λߦ͍ɼ‫ݕ‬ग़͞Εͨจࣈͱ໼ҹΛ࠷খશҬ໦Λ༻͍ͯରԠ෇͚Δɽ࠷খશҬ໦Λߏங͢Δࡍɼ͋Δ໼ҹͷ্ʹ͋Δจࣈ͸໼ҹͷԼʹ͋ΔจࣈʹΑΓ΋໼ҹͱͷؔ࿈ੑ͕௿͍ɼͳͲͷ܏޲ʹ

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Copyright is held by the author(s).
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∗

1

-7 -

https://www.microsoft.com/en-us/seeing-ai

WISS 2020

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Copyright is held by the author(s).
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151 (Dec. 2000).

ද 5. શࢼߦͷඪຊσʔλΛ༻͍ͨަࠩ‫݁ূݕ‬Ռ૬ؔ܎਺k-NN(k=3)
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2.83
2.68
2.57

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3.63
3.40
3.27

[4] จय़ΦϯϥΠϯ Ϛϥιϯϥϯφʔඞಡ ʮකͷ‫ނ‬োʯͷ‫ݪ‬Ҽͱରࡦ, http://bunshun.jp/
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[5] ࠤ໺༎थ, ‫ߊ ాؠ‬, ౉ᬑ ֶ: TKA ज़‫ޙ‬ͷาߦ଎౓ͷมԽͱ double knee action ͷؔ࿈ʹ͍ͭͯ,ཧֶྍ๏ֶ Supplement, Vol. 2011, p. 921 (Aug.
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ද 6. Random Forest ʹΑΔ‫݁ূݕ‬Ռ

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0.98
0.97
0.98
0.97

MAE
2.55
2.37
5.00
2.74
3.41

RMSE
4.43
3.56
6.24
3.67
4.55

[6] medilogic: medilogic Foot Pressure Measurement System, http://www.medilogic.com/.
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ΔϥϯχϯάࢧԉγεςϜ, ࣗಈ੍‫ޚ‬࿈߹ߨԋձߨԋ࿦จू, Vol. 54, pp. 1341–1342 (Nov. 2011).

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ਤ 1. (a) υοτϚτϦΫεి‫ۃ‬ͷϓϩτλΠϓɽ ʮAʯΛϐϯΫ৭Ͱදࣔͨ͠‫ޙ‬ɼ‫ʹ޲ํٯ‬௨ి͠ి‫ۃ‬ͷ‫ۃ‬ੑΛ൓స͞
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ਤ 2. (a) ཅ‫ͱۃ‬ӄ‫͜ىͰۃ‬ΔԽֶ൓ԠͷΠΦϯ൓Ԡࣜɽ(b) KI ͱ PP ͷࠞ߹༹ӷΛ༻͍ͯి‫ؾ‬෼ղΛߦͬͨྫɽۚഩͰ࡞ͬͨҰରͷυοτঢ়ి‫ۃ‬ͷ্ʹɼ༹ӷΛਁͨ͠ᖤࢴΛઃஔͯ͠ి‫ؾ‬෼ղͨ͠ɽ

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4
4.1

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Basic circuit(b) Electrode(a) Matrix circuit diagramp.s.

p.s.: power supply
for electrolysis.

ਤ 3. ѻ͏ఄ৭ࢦࣔༀͷҰཡͱి‫ۃ‬ͷঢ়ଶ͝ͱͷ৭มԽɽ͕ࢎԽ͞Εɼӄ‫Ͱۃ‬͸ਫʢH2 Oʣ͕ؐ‫͞ݩ‬ΕΔɽࢎ
Խ͞Εͨ I – ͸Ϥ΢ૉʢI2 ʣʹมԽ͠ɼؐ‫͞ݩ‬Εͨ
H2 O ͸ਫࢎԽ෺ΠΦϯʢOH – ʣʹมԽ͢Δɽੜ੒ͨ͠ I2 ͸࠶ͼ༹ӷதʹ༹ղͯ͠ࡾϤ΢Խ෺ΠΦϯ
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4.2

ి‫ۃ‬

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4.2.1

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ϚτϦΫεճ࿏ʹ઀ଓ͞Ε͍ͯΔɽઌߦ‫[ ڀݚ‬8] Ͱ͸ɼArduino ʹΑΓ֤ి‫͕ۃ‬ӄ‫ͱۃ‬ϋΠΠϯϐʔμϯεͷ 2 ঢ়ଶʹ੾Γସ͑ΒΕͨͷʹର͠ɼຊ‫Ͱڀݚ‬͸ɼཅ‫ۃ‬ɼӄ‫ۃ‬ɼϋΠΠϯϐʔμϯεͷ 3 ঢ়ଶʹ੾Γସ͑ΒΕΔɽి‫ۃ‬ͷ‫ۃ‬ੑΛ੾Γସ͑ΔͨΊʹɼ͢΂ͯͷϥΠϯ഑ઢͱϚτϦΫεͷަ఺ʹɼN νϟωϧ MOSFET ͓Αͼ P νϟωϧ MOSFET ͷ྆ํ- 21 -

ArduinoElectrodeFET

3

3 Shift Registers

FET

5

Column Cp

5

Column Cn

p.s.

7
Pch FETNch FETLine Lp

Line Ln

Matrix Electrodes (5 x 7)

p.s.

ColumnCp

ColumnCn

Pch FETLine Lp

Electrode(L,C)

Nch FETLine Lnਤ 4. ʢࠨʣ‫ج‬ຊతͳ௨ి੍‫ޚ‬ͷ࢓૊ΈɽεΠονϯάʹ
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C = 1∼5ʣͷ഑ઢΛࣔ͢ճ࿏ਤɽL ϥΠϯ഑ઢͱ C
ΧϥϜ഑ઢͷͦΕͧΕʹ͸ɼP νϟωϧ MOSFETʹ઀ଓ͢Δ഑ઢͱ N νϟωϧ MOSFET ʹ઀ଓ͢Δ഑ઢʢL ϥΠϯʹ͸ʮLpʯͱʮLnʯɼC ΧϥϜʹ͸ʮCpʯͱʮCnʯʣ͕࢖༻͞ΕΔɽ

Λ࢖༻ͨ͠ɽి‫ۃ‬Λཅ‫੾ʹۃ‬Γସ͑Δʹ͸ɼP νϟ
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νϟωϧ༻ͷ഑ઢ͕̍ຊͣͭඞཁͰ͋Δɽి‫ؾ‬෼ղʹ޿ൣғͷిѹ஋Λద༻Մೳʹ͢ΔͨΊʹɼP νϟ
ωϧ MOSFET ʹ͸֎෦௚ྲྀి‫઀͕ݯ‬ଓ͞Ε͍ͯΔɽ
ҟͳΔి‫઀ʹݯ‬ଓ͞Εͨ P νϟωϧ MOSFET ΛγϑτϨδελ͔Β੍‫͢ޚ‬ΔͨΊʹɼΦʔϓϯυϨΠϯΠϯόʔλ͕࢖༻͞Ε͍ͯΔɽP νϟωϧϥΠ
ϯͱ N νϟωϧϥΠϯ্ͷ MOSFET ͷιʔε͸ɼͦΕͧΕ֎෦ి‫઀ͱݯ‬஍ʹ઀ଓ͞Ε͍ͯΔɽ͜ΕΒͷ MOSFET Λ‫׆‬ੑԽ͢Δͱ֤ϥΠϯ͸֎෦ి‫·ݯ‬ͨ͸઀஍ʹ઀ଓ͞Εɼ‫׆‬ੑԽ͠ͳ͍৔߹͸ϋΠΠϯ
ϐʔμϯεͱͳΔɽ
ਤ 4(b) ʹ L ϥΠϯ C ΧϥϜͷަ఺෦෼ͷճ࿏Λࣔ͢ɽ֤ΧϥϜͱϥΠϯ͸ P νϟωϧ഑ઢͱ Nνϟωϧ഑ઢͷ 2 ຊͰߏ੒͞Ε͍ͯΔͨΊɼ4 ຊͷ഑ઢ͕ަ఺Ͱ઀ଓ͢Δɽըૉ༻ి‫ۃ‬͸ N νϟωϧ͓Αͼ P νϟωϧ MOSFET ྆ํͷυϨΠϯʹ઀ଓ͞Εɼ2 ຊͷΧϥϜ഑ઢ͸ͦΕͧΕͷήʔτʹɼ2ຊͷϥΠϯ഑ઢ͸ͦΕͧΕͷιʔεʹ઀ଓ͞Ε͍ͯ
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νϟωϧϥΠϯ͕‫׆‬ੑԽʢ઀஍ʣ͞Εͯ N νϟωϧMOSFET ͕ΦϯʹͳΔͱɼըૉ༻ి‫ۃ‬͸઀஍͞Εӄ‫ػͯ͠ͱۃ‬ೳ͢Δɽ྆ MOSFET ΛΦϑʹ͢Δͱి‫ۃ‬͸ϋΠΠϯϐʔμϯεͱͳΔɽ͜ͷΑ͏ʹ֤ͯ͠ըૉి‫ۃ‬Λ 3 ঢ়ଶͷ͍ͣΕ͔ʹઃఆ͢Δ͜ͱͰɼίϯϐϡʔλ੍‫ʹޚ‬ΑΓ೚ҙͷύλʔϯΛ೚ҙͷ৭Ͱදࣔ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɽ͞ΒʹɼίϯϐϡʔλͰ
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WISS 2020

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4.2.2

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Δ͜ͱͰɼి‫ؾ‬తͳ੍‫͕ޚ‬ՄೳͰ͋ΔɽϨʔβʔΧολʔͰεςϯγϧ༻ͷϞʔϧυΛ࡞੒͠ɼ७ۚഩΛషΓ෇͚Δ͜ͱͰɼ೚ҙ‫ܗ‬ঢ়ͷύλʔϯΛදࣔՄೳͳి‫ۃ‬Λ࡞੒͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɽ

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5.1

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ి‫ۃ‬ͷ্ʹిղӷΛછΈࠐ·ͤͨදࣔഔମΛஔ͖ɼͦͷഔମ্ʹΧϥʔύλʔϯΛදࣔ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖
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ਤ 5 ͸ɼ‫ؾ‬ԹΛදࣔ͢ΔσΟεϓϨΠͷྫͰ͋ΔɽΠΦϯʹΑΔදࣔ͸࣌ؒ‫ܦ‬աͱͱ΋ʹঃʑʹബΕ͍ͯ͘ɽΑͬͯɼදࣔͷ࠼౓ʹΑΓͦͷ৘ใͷ઱౓Λ௚‫ײ‬తʹද͢Α͏ͳදࣔΛ࣮‫͢ݱ‬Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɽ
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5.2ӷମࣜిղӷ͸ӷମͷঢ়ଶͷ··࢖༻͢Δ͜ͱ΋ՄೳͰ
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5.3

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1

EK Water Blocks, EK-CryoFuel Solid Cloud WhiteిղΠΦϯσΟεϓϨΠ

ਤ 7. ਫதʹి‫ۃ‬Λઃஔͨ͠ϓϩτλΠϓɽ(a) υοτϚτϦΫεి‫͞૷࣮͕ۃ‬Εͨ༰‫ث‬ͷதʹന͘୙Βͤͨిղӷ͕ೖͬ
͍ͯΔɽ(b) ӷ໘ʹɼϐϯΫ৭ͷυοτจࣈʮAʯ͕දࣔ͞Ε͍ͯΔɽ(c) ‫޲ํٯ‬ͷ௨ిʹΑΓి‫ۃ‬ͷ‫ۃ‬ੑΛ൓సͤ͞ɼ
‫׊‬৭ͷυοτจࣈʮAʯ΋දࣔՄೳͰ͋Δɽ(d) ༰‫ث‬Λ༳Β͢͜ͱͰɼදࣔύλʔϯΛଈ࠲ʹফ‫͢ڈ‬Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɽ

ਤ 8. ελϯϓ‫ܕ‬ͷϓϩτλΠϓɽ(a) ిղӷΛછΈࠐ·ͤͨന͍ࢴͷ্ʹɼυοτύλʔϯΛసࣸɽ(b)‫ۃ‬ੑͱύλʔϯʹΑΓҟͳΔ৭΍ύλʔϯΛసࣸɽͷΠϯΫ໘͕֨ࢠঢ়ʹ෼ׂ͞Ε͓ͯΓɼ͜ΕΒͷԜತΛ‫ػ‬ցతʹ੍‫͢ޚ‬Δ͜ͱͰసࣸύλʔϯΛมԽͤ͞ΔɽҰํͰɼզʑͷఏҊख๏Ͱ͸ɼ‫ػ‬ցతͳՄಈ
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ͱ͕ՄೳͰ͋Δɽਤ 8 (a) ʹɼిղӷΛછΈࠐ·ͤͨᖤࢴʹελϯϓ͞ΕͨจࣈʮAʯΛࣔ͢ɽ௨ిύλʔϯΛม͑Δ͜ͱͰɼҟͳΔ৭΍จࣈΛελϯϓ
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ͱͰɼ੺৭ͷύλʔϯΛύϯͷද໘ʹදࣔ͢Δ͜ͱ
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͋Δ͕ɼΞϧΧϦੑͰ͸྘৭ʹมԽ͢Δੑ࣭Λ࣋ͬ
͍ͯΔɽΑͬͯɼAR ϚʔΧͷ‫ܗ‬ঢ়ʹઃ‫͞ܭ‬Εͨηάϝϯτి‫ۃ‬Λ઀஍ͤ͞Δ͜ͱͰɼ྘৭ͷϚʔΧύ- 23 -

ਤ 9. ελϯϓ‫ܕ‬ͷϓϩτλΠϓΛ৯඼ʹԠ༻ͨ͠ྫɽ
(a) λʔϝϦοΫιʔε͕͚ͷύϯʹ੺৭ͷυοτจࣈʮHiʯΛసࣸɽ(b) ϛοΫεϕϦʔύϯφίο
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τௐઅͳͲΛߦ͏͜ͱͰೝࣝՄೳͰ͋ͬͨɽ6ٞ࿦ਤ 1(a) ʹࣔͨ͠υοτϚτϦΫεύλʔϯΛදࣔ͢ΔͨΊʹɼ5.5 V ͷిѹΛҹՃ͠ɼ͜ͷͱ͖ 1 ‫ݸ‬ͷి‫ྲྀʹۃ‬Εͨిྲྀ஋͸໿ 6 mA Ͱ͋ͬͨɽ1 ରͷి‫ʹۃ‬௨ి͠υοτ͕‫͖Ͱ࡯؍‬Δ·Ͱͷ࣌ؒΛఆੑతʹଌఆͨ͠ɽυοτ͕‫͖ͨͰ࡯؍‬ঢ়ଶ͸ɼਤ 1(a)ʹࣔ͢ύλʔϯͱಉఔ౓ͷൃ৭͕ࢹೝͰ͖ͨঢ়ଶͱ
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ͱߟ͍͑ͯΔɽҰํͰɼӷମࣜͷ࣮૷Ͱ͸ᖤࢴΛ࢖༻ͨ͠৔߹ͱൺ΂ͯɼ‫ط‬ଘ৭ͷফ‫͓ڈ‬Αͼ൓ର৭ͷ઱໌ͳද͕ࣔ༰қͰ͋ͬͨɽ͜Ε͸ɼిղӷ͕ӷମͷঢ়ଶͰ͋Γද͕֦ࣔࢄ͠΍͍ͨ͢Ίͩͱߟ͑ΒΕΔɽҰํͰɼද͕֦ࣔࢄ͠΍͍͢ͱɼΞΠίϯͳͲͷ઱໌ͳදࣔ͸೉͍͠ͱߟ͑ΒΕΔɽ͕ͨͬͯ͠ɼ
Մ‫ٯ‬ੑΛॏࢹ͢ΔͳΒిղӷΛӷମঢ়ଶͰ࢖༻͠ɼ
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5.3 અͰɼ৯඼Λදࣔഔମͱͯ͠࢖༻͢ΔྫΛઆ໌ͨ͠ɽ͜ͷͱ͖࢖༻͢Δఄ৭ࢦࣔༀ͸৯༻Ͱ͋Δɽ
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Ҋख๏ʹΑΓύλʔϯ͕సࣸ͞Εͨ৯඼͸ɼਓମʹແ֐Ͱ͋Δͱߟ͑ΒΕΔɽ7·ͱΊຊ‫Ͱڀݚ‬͸ɼి‫ؾ‬෼ղʹΑΓੜ੒͢ΔΠΦϯΛར༻ͯ͠ɼ࣪५໘্ʹΧϥʔύλʔϯΛදࣔ͢Δख๏ΛఏҊͨ͠ɽͦͯ͠ɼෳ਺ͷ࣮૷ํࣜΛͦͷԠ༻ྫͱ߹Θͤͯใࠂͨ͠ɽࠓ‫ޙ‬͸ɼఄ৭ࢦࣔༀ΍௨ి࣌ؒͳͲͷ࠷ద஋Λௐࠪ͠ɼΑΓ҆ఆͨ͠ද͕ࣔՄೳ
ͳσΟεϓϨΠͷ։ൃΛߦ͏༧ఆͰ͋Δɽ·ͨɼ։ൃͨ͠σΟεϓϨΠͷੑೳධՁ΋ߦ͏༧ఆͰ͋Δɽ͞Βʹɼ͞·͟·ͳ࢖༻‫ܗ‬ଶʹԊͬͨԠ༻ྫΛෳ਺ఏҊɾ࣮૷͢Δ͜ͱͰɼ೔ৗੜ‫Ͱ׆‬Α͘‫ݟ‬ΒΕΔ෯
޿͍෺ମ΁ͷద༻ՄೳੑΛ໛ࡧ͍ͯ͘͠ɽͳ͓ɼຊ
‫ڀݚ‬ͷҰ෦ʹ͍ͭͯɼACM UIST2020 [7] ͰϙελʔൃදΛߦͬͨɽ

ࢀߟจ‫ݙ‬[1] dotanco. http://gekitetz.com/dotanco/, 2013.
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WISS 2020

カスタマイズ可能な二次元レンチキュラを用いた多視点情報提示手法の提案
島元 諒*

塚田 浩二*

概要． レンチキュラは，ユーザの視点によって絵柄が変化するポスター等の印刷物に広く利用され，裸眼立体視表現などディスプレイへの応用も進められている．一方，一次元方向でしか画像を切り替えることができず，レンズを印刷物等に精密に張り合わせる必要があり，個人のモノづくりではあまり利用されてこなかった．そこで本研究では，UV プリンタで造形可能なレンズアレイを用いた二次元レンチキュラを提案する．本手法では，レンズアレイの直径／厚み／サイズなどをカスタマイズして出力し，独自のパターン設計ツールと組み合わせて，視点に応じて二次元方向に画像が変化する情報提示を行う
ことができる．本稿では，設計ツールの実装や応用例の構築，視認性の基礎評価について述べる．

1

はじめに

レンチキュラレンズとは，かまぼこ型の凸レンズが連なったシート状のレンズである．これを複数画
像を交互に分割して配置した合成画像の上に重ねることで，見る角度によって画像が切り替わって見える．この仕組みは一般にレンチキュラと呼ばれ，傾けるとアニメーションするカードや，ユーザの視点によって絵柄が変化するポスター等の印刷物に広く利用されている．さらに，裸眼立体視表現などディスプレイへ応用する研究も行われている[1]． 一方，従来のレンチキュラでは一次元方向でしか画像を切り替えることができず，一般のユーザが扱うためにはレンズを印刷物等に精密に張り合わせる必要があり，敷居が高い問題があった．よって，3D プリンタ
やレーザーカッターのように個人レベルのモノづく
りではあまり利用されてこなかった．
そこで本研究では，UV プリンタで造形可能なレンズアレイを用いた二次元レンチキュラを提案する．
二次元レンチキュラでは，凸レンズを二次元方向に敷き詰めたレンズアレイをディスプレイや印刷物と組み合わせることで，視点に応じて二次元方向に画像が変化する情報提示を行うことができる（図 1 左）．
さらに，小型マイコン／スマートフォン／タブレッ
ト等の多様なサイズのディスプレイに適応したり(図 1 右)，レンズの焦点距離を変えることで視認性を調整することもできる．
本稿では，本研究の先行研究を紹介した後，二次
元レンチキュラの基本的なアイデアとコンセプト，
実装について説明する．さらに，応用例や視認性の基礎的な検証結果を紹介し，制約や将来性について議論する．
Copyright is held by the author(s).
* 公立はこだて未来大学- 25 -

図 1．本研究の概要．二次元レンチキュラを用いて視点に応じて画像が変化する情報提示を行う(左)．レンズアレイ
は多様なサイズ／厚み等にカスタマイズして造形できる
(右)．

2

関連研究

本章では，本研究の関連研究について「デジタル工作機器を用いた光学素子造形手法」，「多視点情報提示手法」の 2 点から紹介する．
2.1 デジタル工作機器を用いた光学素子造形手法
CNC フライスや光造形 3D プリンタ等のデジタ
ル工作機械を用いてレンズを造形する研究について紹介する．森田ら[2]は，レーザー熱処理に用いる集光レンズを簡易的に制作するための手法として，
CNC フライスでアクリル板を切削し，シリコンオイルの塗布によって表面の粗さを低減することでレンズを制作した．また，The Magic Lens[3]は，一見ランダムに見えるパターンの中に隠れた画像を複合化する屈折レンズアレイである．PolyJet 方式 3D プ
リンタで制作しており，画像を複合化する機能は果たしているものの，表面の粗さによる像のぼやけが課題とされている．Printed Optics[4]は，インタラ
クティブデバイスのための光学素子の 3D プリント手法である．例えば，光ファイバーの束のように光の導線を 3D モデルの中に組み込むことができ，テーブルトップインタフェース上に置かれたオブジェ
クトに組み込むことで，下面の液晶ディスプレイのWISS 2020

映像をオブジェクトの正面に映し出すことができる．
これらの手法はデジタル工作機械での造形後に磨き等の後処理が必要であったり，ハイエンドの 3D プ
リンタを必要とするため個人が手軽に利用することは難しかった．
本研究の前身として，杉山ら[5]は，UV プリンタを用いて透明な紫外線硬化インクを積層し，レンズを造形する手法を提案した．専用のツールを用いる
ことで多様な大きさや厚みのレンズを手軽に造形することができる．本研究では，この手法・ツールを
カスタマイズ可能な二次元レンチキュラの制作に活用する．

2）．この画像はスマートフォンなどのディスプレイ
上で表示したり， UV プリンタでレンズアレイと一緒（あるいは別々）に印刷することができる．例えば，図 2 はレンズアレイと色環状の画像パターンを別々に 1mm 厚／同形のアクリル板上に印刷した例
である．ここで，レンズアレイを画像パターンの上に重ねることで，視点に応じて色環上の異なる箇所が拡大されるため，二次元的に色が変化して見える（図 3）．

2.2 多視点情報提示手法
櫻井ら[6]は，ユーザの立ち位置などに応じて，プ
ロジェクタからテーブルに投影される情報の輝度を制御し，複数のユーザに対して異なる可視性で情報を提示するテーブルトップ型ディスプレイを提案した．これらの手法は基本的に大型ディスプレイを想定しており，大掛かりな機材を必要とする．本研究では多様なサイズのディスプレイ等に合わせたレン
ズアレイを造形して組み合わせるだけで，手軽に多視点情報提示を実現できる．
Sakurai ら[7]は，UV プリンタを用いて CMYK イ
ンクの上に衝立状の構造を印刷することで，見る角度によって異なる画像を表示する手法を提案した.
我々の提案と類似する効果を実現しているが，画像パターンや衝立の構造が複雑になるため，一般的な
PC では数時間の計算が必要となる．また，印刷物を対象としており，ディスプレイとの組み合わせは報告されていない．
藤木[8]は，フルカラー3D プリンタを用いて，グラーデション付きの窪みを多数備える 3D モデルを造形した．
この窪みにアクリル球を埋め込むことで，見る角度に応じてモデルの色がなめらかに変化する作品を発表した．本研究では，カスタマイズ可能な
レンズアレイを用いて，こうした表現手法を多様な
ディスプレイや素材に適用することができる．

3

図 2．二次元レンズアレイ(左)．各レンズの下に配置された円状の画像パターン(右)．

図 3．二次元レンチキュラの例．角度によって二次元的に色が変化する．

3.2 コンセプト
本研究のコンセプトは以下の 3 点である．
(1) カスタマイズ可能なレンズアレイの造形(2) 手軽な画像パターンの設計(3) 多様な素材への出力と活用
一点目は，UV プリンタを用いることにより，様々な直径，厚み，レイアウトのレンズアレイを制作できる．これにより，スマートフォンやタブレット，
小型マイコン等の多様なサイズに対応した二次元レンチキュラを手軽に造形できる．また，厚みを変えることでレンズの焦点距離を調整したり，直径を変えることで解像度を用途に応じて変更できる．
二点目は，
画像パターンの設計を支援するために，
スマートフォンやタブレット上で動作する設計／表示ツールを提供することである．本ツールを利用す
れば，特殊な技能を持たないユーザでも手軽に二次元レンチキュラ用の画像パターンを用意できると考える．なお，画像パターンとツールの詳細については後述する．
三点目について，紙やアクリルなど様々な素材に印刷できる UV プリンタの特性を生かして，多様な活用事例を提案することである．例えば，スマートフォン等のディスプレイ上で利用する場合は，付け

提案

本章では，二次元レンチキュラの基本的なアイデ
アについて紹介したのち，提案手法のコンセプトを述べる．
3.1 二次元レンチキュラ
まず，二次元レンチキュラの基本的な構造について説明する．
二次元レンチキュラは，半球状の凸レンズを隙間なく並べた二次元レンズアレイと，各レンズの下に配置された円状の画像パターンから構成される（図- 26 -

カスタマイズ可能な二次元レンチキュラを用いた多視点情報提示手法の提案

外しが可能な画面保護シートにレンズアレイを造形することで，用途に応じて交換や取り外しが容易となる．さらに，スマートフォン等で設計して視認性を確認したパターンを書き出して，UV プリンタでアクリル板等に（レンズアレイと共に）印刷することで，アナログな二次元レンチキュラとして活用することもできる．
3.3 画像パターンの設計
ここでは，二次元レンチキュラに利用する画像パ
ターンの設計について説明する．パターンの各ピク
セルはレンズの直径に合わせた円とする．円の分割方式を調整することで異なる情報提示に活用できる可能性があるが，本論文では単純に円を最大八分割
した扇形毎に，任意の画像を割り当てる方式を採用する．例えば，図 4 に示すように，4 種類の画像を
視点に応じて切り替える例を考える．まず，提示したい 4 種類の画像を用意し，パターン設計ツールに読み込む（図 4 左）．次に，パターンの各ピクセル（円）を四分割した扇形の 1 つに，各画像の対応する 1 ピクセルを割り当てる（図 4 中央）．なお，各画像の解像度はパターンに応じて自動的に削減される．最終的に，各扇形に配置された 4 種類の画像を合成することで，
画像パターンが完成する（図 4 右）．
このパターンをレンズアレイと組み合わせることで，扇形の位置に応じた一定の角度から画像を視認することができる．なお，円の分割数を増やせばより多くの画像を埋め込むことができるが，視認可能な角度は狭まることになる．

アレイをスマートフォンやタブレットのディスプレ
イ上に張り付けて利用することになる．よって，こうしたデバイスへの取り付け／取り外しを容易にしつつ，タッチパネル機能を殺さないために，A4 サイ
ズで 0.08mm 厚の画面保護フィルム(エーワン ラベ
ルシール 光沢フィルム 透明)上にレンズアレイを造形することにした．なお，この保護フィルムは非
常に薄く，印刷中にレンズの張力等で丸まってしまうため，シートの周囲をテープなどで UV プリンタの台座に固定し，ピンと張った状態で印刷を行った.
図 5 に，シート上に印刷したレンズアレイの例を示す．これらのレンズアレイをスマートフォンに取り付けた状態でもタッチ操作は可能であり，複数回の取り付け／取り外しができることを確認した．
なお，
このような注意をした上でも，直径 3mm を超える
ようなレンズアレイを造形すると，シートが丸まってしまう傾向があった．ガラスタイプの保護フィルム（Moto G5 Plus ガラスフィルム／Ferlinso 社，
厚み 0.4mm）への造形も試したが，表面加工の問題
かレンズが剥がれやすい傾向があったため，今後適切な素材を引き続き探していきたい．

図 5．それぞれ画面保護フィルム上に印刷したレンズアレ
イの一例．左から，直径 1mm／厚さ 0.5mm，直径 1.5mm／
厚さ 0.35mm，直径 1.5mm／厚さ 0.75mm
図 4．提示する画像(左)，各画像を扇形に割り当てた画像

4.2 パターン設計ツール(中央)，4 種類の画像を合成したパターン(右)4パターン設計ツールは Processing で実装した．
PC（Windows, Mac）に加えて，Processing forAndroid を用いることで，スマートフォン（Android端末）でも動作する．
アプリケーションは画面上部のパターン描画部と，下部のツール群から構成される（図 6）．前述したようにレンズアレイの上からでもタッチパネル操作はできるが，視認性が落ちるため，パターン描画部のみにレンズアレイを張り付けることとした．パター
ン描画部では，前述したように任意の画像を読み込
むだけでなく，指やタッチペン等を用いて直接ドット画像を描画することもできる(図 7)．ツール群では，各ピクセル内の描画箇所（扇形）の選択ツール

実装

本章では，
提案システムの主要な構成要素として，レンズアレイとパターン設計ツールの実装について
述べる．
4.1 レンズアレイ
レンズアレイは，先行研究[5]のレンズ設計ツールと Adobe Illustorator を活用して，UV プリンタで印 刷 す る ． UV プ リ ン タ は ， Roland DG 社 のVersaUV LEF-12i(以下，VersaUV)を利用した．先行研究では基本的に 1mm～2mm 厚のアクリル板上にレンズを造形していた．一方，本研究ではレンズ- 27 -WISS 2020

確認したうえで，同サイズのアクリル板にレンズア
レイと画像パターンを同時に印刷することで，静的ながらインタラクティブ性のある行先案内板として長期的に活用できる可能性がある(図 8 右)．
次に，机上に設置した多視点ディスプレイの事例を紹介する（図 9）．テーブルを複数（2～4 人）のユーザが囲むような状況で，レンズアレイを備えたディスプレイを机の中央に平置きすることで，ユーザの位置に応じた異なる情報を提示することができる．
これにより，ユーザ間のコミュニケーション支援等に活用できる可能性がある．図 9 の事例は，スマー
トフォン（Moto G5 Plus／Motorola 社）を用いて，人狼ゲームに活用している．ここでは，プレイヤーの位置に応じた役職（村人，人狼等）をランダムに提示している．これに加えて，進行状況等を切り替
えて提示すれば，一台の端末だけで人狼ゲームをス
ムーズに進行できると考える．
さらに，提案手法を小型マイコン M5StickC に適用した例を示す（図 10）．M5StickC のディスプレ
イは 0.96 インチ（解像度: 80×160）と非常に小型であるが，保護フィルム上に造形したレンズアレイを張り付けて画像パターンを提示することで，スマートフォン等と同様に角度に応じて異なる画像を視認できることを確認した（図 10 左）．なお，パターンの描画は M5StickC 上で実装した独自のプログラムで行っている．さらに，搭載するバックライトが明るいためか，レンズアレイを取り付けることでディスプレイの見かけ上の輝度が向上し，視認性が上がるように感じられた（図 10 右）．このように，ディスプレイの解像度は下がるものの，遠距離からの視認性が向上した LED マトリクス(電光掲示板)のように扱える可能性もあると考える．

や描画用のペン／消しゴム／色選択ツール，画像読
み込みツール，設定ツール等を備えている．設定ツールでは，ピクセル（円）のサイズや位置を微調整できる．これにより，様々なディスプレイサイズやレンズ径に対応したり，多少の貼り付け位置のずれに対処できる．また，円の分割数は 4 分割／8 分割に変更できるようにした．

図 6．パターン設計ツールの画面構成

図 7．パターン設計ツールの利用例

4.3 応用例
ここでは，提案手法を活用した応用例について示
す．まず，行先案内板について紹介する（図 8）．行
先案内板は複数の行先が表示されると複雑になりがちであるが，ここでは，横から見ることで進行方向の矢印と目的地だけが表示される．目的地は，目線の高い大人が見ると漢字表記となり，目線の低い子
供が下から見るとひらがな表記となるよう配慮した．
このように，目線の高さに合わせて表記を切り替えるような，インタラクティブな情報提示が可能になる．なお，図 8 左の事例はタブレット端末（Surface4／Microsoft 社）上にレンズアレイを造形した保護フィルムを張り付け，パターン描画ツールを用いて実現している．このようにしてデザインや視認性を- 28 -

図 8．行先案内板．Surface4 で表示したもの(左)とアクリ
ル板に印刷したもの(右)図 9．机上に設置した多視点ディスプレイ．プレイヤーの位置に応じた役職を提示(左)，人狼をプレイする様子(右)カスタマイズ可能な二次元レンチキュラを用いた多視点情報提示手法の提案

図 10．M5StickC に適用した例．角度を変えることで絵柄が変化する様子 (左)，レンズの有無による輝度の比較(右)5議論

本章では，レンズアレイの厚みによる視認性調査
やレンズアレイの造形上の制約について述べる．
5.1 レンズの厚みによる視認性の調査
レンズの厚み（≒焦点距離）による画像パターンの視認性の変化等を調査するため，直径 1.5 mm／
厚さ 0.35mm，0.50mm，0.75mm の 3 種類のレンズアレイを 4 章で紹介した保護フィルム（厚さ0.08mm）上に造形した．なお，レンズアレイ全体のサイズはスマートフォン（Moto G5 Plus／Motorola社）に合わせて，103.5 mm×67.8mm とした．画像
パターンは，図 11 に示すように 4 色の市松模様とした．色付きの各ピクセルは赤，青，緑，黒の 4 色
で 90 度ずつ扇形に塗りつぶされている．変更する
パラメータは，レンズアレイの厚みに加えて，ディ
スプレイの回転角度（-60～60 度），ディスプレイの向き（縦方向／横方向），視点との距離（視距離，20cm，30cm，60cm）とした．画像パターンを表示したス
マートフォンに慎重に保護フィルムを張り付けて位置ずれがないことを確認した上で，三脚にスマートフォンを固定し，15 度ずつ回転させてデジタルカメ
ラで撮影した．さらに，視距離，レンズアレイの厚み，ディスプレイの向きを変えて繰り返し撮影した
1．

粋した．
また，
ディスプレイの回転角度については，
60 度はパターンが目視できなかったため除外した．
まず，図 12／13 の全体的な傾向として，-30 度～-15 度の範囲では赤色，15 度～30 度の範囲で青の市
松模様が表示されており，視点に応じた画像の変化が確認できる．特に 15 度の角度では，レンズの厚みに関わらずくっきりした色が確認できる．
次に，レンズの厚さの違いに着目すると，図 12 の-30 度／30 度の時に厚さ 0.35mm では全体的に赤色／青色がくっきり見えているのに対し，厚さ0.75mm ではほぼ視認できなくなっている．同様に，
図 13 の-30 度に着目すると，厚さ 0.35mm では全
体が赤色に見えるのに対し，厚さ 0.75mm では左端は赤みがかっているが，右側はほぼ色が視認できな
い．このように，レンズの厚さが大きくなるほど，視野角は狭くなる傾向が確認できた．

図 12．レンズの厚さによる視認性の変化(1)：ディスプレイ
縦向き／視距離 30cm で，厚さは上から 0.35mm，0.50mm，0.75mm．

図 11．実験用の画像パターンと縦画面／横画面の表示例．

図 13．レンズの厚さによる視認性の変化(2)：ディスプレイ

次に，調査結果について述べる．ディスプレイの向きが縦方向の結果を図 12 に，横方向の結果を図13 に示す．なお，視距離による差はあまり確認できなかったため，これらの図では 30 ㎝の例のみを抜

横向き／視距離 30cm で，厚さは上から 0.35mm，0.50mm，0.75mm．

最後に，視距離については前述のように差があまり確認できなかったが，レンズの厚みが 0.75mm／
横方向の例を参考として紹介する(図 14)．-30 度の角度において，20cm の距離では左側が赤みがかっているが，60cm の距離では全体的に色が非常に薄1

ディスプレイの向きを変える際，緑と黒の市松模様が写真では視認しにくかったため，図 11 のように，市松
模様も 90 度回転させることにした．

- 29 -WISS 2020

く，ほぼ視認できなくなっている．これ以外の条件
では今回は差が確認できなかったが，ディスプレイ
のサイズが大きくなり，距離が離れていくと，同じレンズでも視野角が若干狭まる可能性がある．

が変化する情報提示を行うことができる．
本稿では，
PC やスマートフォン上で動作する設計ツールを実装し，タブレット／スマートフォン／マイコン等多様なサイズのディスプレイを用いた応用例を構築した．さらに，視認性の基礎評価を通して，視点に応じてクリアに画像が変化し，レンズの焦点距離を変えることで視野角が変化することを確認した．
今後は，より多様な応用例の構築や，解像度や視認性の向上に取り組み，光学プロトタイピングの可能性を追求していきたい．

謝辞
図 14．視距離による視認性の変化：ディスプレイ横向き

本研究の一部は，科研費 20H04231 の支援を受けた．

／厚さ 0.75mm で，視距離は上から 20cm，30cm，60cm．

5.2 提案手法の制約
ここでは，提案手法の制約として，印刷サイズ／
レンズの正面からの視認性について述べる．
まず，印刷サイズについては，VersaUV で印刷可能な最大範囲が 305mm，
奥行 280mm であるため，この大きさを越えるレンズアレイは直接印刷できず，複数枚に分割する必要がある．なお，サイズが大きいほど印刷時間も増加するものの，今回制作したタブ レ ッ ト 用 の レ ン ズ ア レ イ ( 厚 さ 0.50mm ，173.2mm×260mm)／スマートフォン用のレンズ
アレイ(厚さ 0.50mm，67.8mm×103.5mm)の印刷
時間はそれぞれ約 97 分／45 分であった．面積比が約 6.5 倍あるものの，印刷時間は約 2.2 倍に収まっており，面積の影響は比較的受けにくいことが分かる．一方，同じスマートフォン用で厚みの異なるレンズアレイ（0.35mm／0.50mm／0.75mm）の造形
時間はそれぞれ約 35 分／45 分／58 分となり，厚みが約 2.1 倍になると，印刷時間は約 1.7 倍かかっている．このように，印刷時間においてはレンズの厚みの影響が大きいため，特に視野角を狭くしたいという意図がなければ，薄いレンズを選択したほうがよいと思われる．
最後に，現在の画像パターンでは，レンズの正面から見た際に，全てのパターンが混ざって見えてしまう．この問題は，パターンの中央部のみを背景
色や別の画像で塗りつぶすことで解決できると考える．さらに，画像パターンの分割方法を工夫することで表現の可能性を広げていきたい．

6

まとめと今後の展望

本研究では，UV プリンタで造形可能なレンズアレイを用いた二次元レンチキュラを提案した．本手法では，レンズアレイをディスプレイや印刷物と組み合わせることで，視点に応じて二次元方向に画像

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- 30 -WISS 2020ి‫ؾ‬෼ղ‫ؾ‬๐ʹΑΔྲྀਫςΟοΧʔදࣔͱߴըૉ֊ௐදࣔੴҪ ҁҮ ∗ɹɹ෱ౡ ਅՖ ∗ ɹɹాத ೾ً ∗ ɹɹత৔ ΍͢͠ ∗ ɹɹ஑দ ߳ †ɹɹ௣ඌ Ұ࿠ ∗ ɹɹ
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1

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3
3.1

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3.2

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- 32 -

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4
4.1

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ArduinoUno

7(b) Anode
Cathode N

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Common Anode

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4.1.2

4.1.1 ྲྀਫͷ੍‫ޚ‬
ਤ 1 ʹࣔ͢Α͏ʹɼ಺ശ͕֎ശͷதʹઃஔ͞Ε͓ͯΓɼதʹΠϯελϯτίʔώʔ͕ೖ͍ͬͯΔɽ಺ശ͸ް͞ 5 mm ͷΞΫϦϧ൘Ͱ࡞੒͞Εɼେ͖͞͸໿ 35 cm × 21 cm × 6 cm Ͱ͋Δɽ಺ശ͸ 2 cm ͷ‫٭‬Λ࢖༻͠֎ശΑΓ΋ߴ͍Ґஔʹઃஔͨ͠ɽ
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- 33 -

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ਤ 3 ʹ UTAKATA ͷճ࿏ਤΛࣔ͢ɽ7 ‫ݸ‬ͷըૉදࣔ༻ి‫ ͕ۃ‬MOSFET Λհͯ͠ Arduino UNOʹ઀ଓ͞Ε͍ͯΔɽMOSFET ͷήʔτ͸ Arduinoʹɼιʔε͸άϥ΢ϯυʹɼυϨΠϯ͸ి‫઀ʹۃ‬ଓ͞Ε͍ͯΔɽArduino ͕ෳ਺ͷ MOSFET Λ‫׆‬ੑԽ͢ΔͱɼରԠ͢Δి‫઀͕ۃ‬஍͞ΕΔɽ઀஍͞Εͨి‫ۃ‬͸ి‫ؾ‬෼ղͷӄ‫ػͯ͠ͱۃ‬ೳ͠ɼͦͷి‫͔ۃ‬Βਫૉ͕ൃੜ͢Δɽਤ 3 (b) ʹࣔ͢Α͏ʹɼ௚ྲྀి‫ݯ‬ͷਖ਼ͷग़ྗΛ‫ڞ‬௨ཅ‫ʹۃ‬ɼෛͷग़ྗΛ઀஍ʹ઀ଓͨ͠ɽWISS 2020

ਤ 4. Bubble Mirrorɽ(a) ਫ൫ͷఈ໘ʹϚτϦΫεӄ‫ڞͱ܈ۃ‬௨ཅ‫͕ۃ‬഑ஔ͞Ε͍ͯΔɽ(b) ਫ൫ͷதΛ೷͖͜Ήͱɼਫ໘ʹ‫إ‬ը૾͕දࣔ͞ΕΔɽ(c) άϨʔεέʔϧʢ8 ஈ֊ʣͷ๐ʹΑΔ‫إ‬ը૾දࣔͷྫɽ
Circuit diagram3

8 Shift Registers

ArduinoUNO

32

Columns
FET

Lines

Cathode atLine-N, Column-M
MatrixCathodes(32 x 32)

FET

32

Cathode (N,M)

Column M

Common AnodeLine N+DC Power Supply-

ਤ 6. ճ࿏ਤɽӈଆʹ N ߦ M ྻͷ഑ઢΛࣔ͢ʢN =1 ∼ 32, M = 1 ∼ 32ʣɽ

ਤ 5. Bubble Mirror ͷγεςϜߏ੒ɽ

4.2

Bubble MirrorຊઅͰ͸ɼBubble Mirror ʹ͍ͭͯใࠂ͢Δɽਤ

4 ʹ֓ཁͱ࢖༻ྫΛࣔ͢ɽి‫ؾ‬෼ղΛར༻ͨ͠๐σΟεϓϨΠͷઌߦ‫[ ڀݚ‬6] Ͱ͸ɼըૉ਺ͷ֦ுՄೳੑ΍άϨʔεέʔϧදࣔͷՄೳੑ͕ࣔࠦ͞Ε͍ͯΔɽຊ
‫Ͱڀݚ‬͸ɼ͜ΕΒͷಛ௃Λ‫͔͠׆‬ɼి‫ؾ‬෼ղ‫ؾ‬๐Λར༻ͨ͠ߴղ૾౓ͷάϨʔεέʔϧදࣔΛॳΊ࣮ͯ‫ͨ͠ݱ‬ɽਤ 4(a) ʹࣔ͢Α͏ʹɼਫ൫ͷఈ໘ʹ 32×32
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5

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5.1

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- 35 -WISS 2020΍εϦοτԼ୺ͷԜತ͕‫ۉ‬ҰͳྲྀΕΛ๦֐͍ͯ͠Δ
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jonathanbobrow.com/Bubble-Display, 2012.

ਤ 9. ๐จࣈʮWISSʯ͕ྲྀΕͳ͕Βදࣔ͞Ε͍ͯΔɽ
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5.2

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- 36 -[2] T. Döring, A. Sylvester, and A. Schmidt. A
Design Space for Ephemeral User Interfaces. In
Proc. of TEI ’13, pp. 75–82, 2013.
[3] J. M. Heiner, S. E. Hudson, and K. Tanaka. The
Information Percolator: Ambient Information
Display in a Decorative Object. In Proc. of
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An Interactive Substantial Display Using Soap
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[6] A. Ishii and I. Siio.
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Vessel Using Electrolysis Bubbles in Drinkable
Beverages. In Proc. of UIST ’19, pp. 619–623,
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[8] M. Nakamura, G. Inaba, J. Tamaoki,
K. Shiratori, and J. Hoshino.
Mountingand Application of Bubble Display System:
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https://vimeo.com/
22390871, 2011.
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on Materials for Ephemeral User Interfaces. In
Proc. of TEI ’10, pp. 269–270, 2010.

WISS 2020

パーツの集合体を利用した半幅帯のための帯結び形状デザインツールの提案
坂本 あゆみ*五十嵐 悠紀*概要． 半幅帯とは，女性のカジュアルな着物および浴衣に合わせて用いる帯であり，多様な帯結びが存在する．本稿では半幅帯に注目し，半幅帯の帯結びを 1 本のつながったものではなく，パーツの集合体として扱うというアイデアをもとに，3 つの提案を行う．第一に，帯結びをデータ化して扱うシステ
ムとして，パーツの組み合わせによって帯結びの形状データを作成する帯結びエディタを提案する．第二に，実世界において，パーツの組み合わせによってさまざまな帯結びに変えられる帯，「組み替え帯」を提案する．第三に，第一の提案である帯結びエディタによって作成したデータから第二の提案である
組み替え帯を組み立てるための支援として，帯結びの形状データをもとに，実際に組み換え帯で作成する際のパーツ対応とパーツのたたみ方などを示すソフトウェアを実装し，構造図の計算手法を提案する．

1

帯結びもある．形状・構造からいくつかの系統に分類して考えることができるが，その系統の種類と属する帯結びの分け方についても，個人差がある．本
稿では，できるだけ複数の文献に採用されているものを優先する．
本稿で用いる，帯結びに関する用語および帯結びの種類と系統を以下に示す[1][2][3][4][5]．
◼ 用語
羽根：本稿では，横方向に飛び出る部分．
お太鼓：結びを縦にくるむような形の部分．
◼ 帯結びの種類と系統(図 2)
文庫系：文庫，花文庫，一文字，片流しなど．
半幅帯の帯結びの中では最もベーシックな形で，バリエーションも多い．帯の一端を折りたたんで羽根とし，もう一端で中心を留めるという形状．
リボン系：リボン返しなど．
文庫系と外見はよく似ていて，どちらもリボンのような形だが，リボン系として分類する場合はいわゆる蝶々結びをベースとしたものを指すことが多い．
角出し系：割り角出しなど．
角のような小さい羽根を覆うようにお太鼓を巻き付けた形．
貝の口系：貝の口，矢の字，サムライ結びなど．
背中に沿うような平らで左右非対称な形．
その他：レイヤー結び，カルタ結びなど．
似通った帯結びが少なく系統として分類するのが難しいものもある．構造ではなく見た目のみで分類する場合もある．

はじめに半幅帯(細帯とも呼ばれる)は女性の和服帯の一種であり，お洒落着の着物・浴衣などに合わせて用いる帯である．カジュアル向けで決まりごとがあまりなく自由度が高い．幅 15～18cm，全長 360～440cm
程度の長方形で，その長さを利用してさまざまな形
状に結ぶことができる[1]．既存の帯結びにアレンジを加えることや，オリジナルの創作結びをすることも可能なため，帯結びの種類は数に限りがない．
本稿では，半幅帯の帯結びをパーツの集合として考え，3 つの提案を行う．第一に，半幅帯における帯結びでよく使われる形をパーツとして用意しておき，それらを組み合わせることによって，帯結びの形状データ(以下，帯結びデータ)を作成するシステ
ムである，帯結びエディタ(図 1a)を提案する．第二に，帯結びをパーツの集合として扱うアイデアを実際の帯に適用し，パーツを組み合わせることによってさまざまな帯結びに変えられる帯，組み替え帯(図1b)を提案する．第三に，帯結びエディタで作成した
帯結びデータをもとに組み替え帯を組み立てて，データと同じ帯結びを作るための支援システム(図 1c)と，その構造図の計算アルゴリズムについて提案する．これらの提案を用いることによって，和服文化の保存と活用を目指す．

2

半幅帯の帯結び

半幅帯の帯結びについては，明確な規則や基準があるわけではない．同じ形状の帯結びでも人によって呼び方が異なったり，逆に呼び方が同じでも表す
形状が人によって違ったり，名称が定まっていない

3

関連研究

和服を対象とした研究に，Sano らによる浴衣デザインシステム[6]がある．裄丈や身頃といった身体

Copyright is held by the author(s).
* 明治大学- 37 -WISS 2020

(a)
(b)
(c)
図 1 本論文の 3 つの提案．(a)帯結びエディタ，(b)組み替え帯，(c) 帯結びデータを用いた組み替え帯組み立て支援システム．

を使って表現することを行った[12]．本提案ではデータをパーツに分解するのではなく，元々パーツ情報の集合でデータが表現されているという点で異な
っている．

4

図 2 半幅帯の帯結びの例．

図 3 エディタパーツの一覧．
図中の矢印は長さ調節の方向を示す．

のサイズを入力し，テクスチャパターンを選択するだけで初心者でも簡単に浴衣を仕立てることができることを目指している．また，どのように反物(着物生地)を裁断すると，どのような着物の柄の出方になるかのパターンの配置を事前に検討するシステム[7]などが提案されている．伊藤らは対話型遺伝的ア
ルゴリズムを用いて和服のカラーコーディネートを支援している[8]．田口らは着物の仮想試着システム"MIRACLE"を提案している[9]．
帯を扱った研究としては，奥山らの円筒バーコードを利用した和服帯の AR 試着システム[10]が提案されている．帯のモデル形状は文庫結び 1 種類をス
キャンして用いている．
さらにベクトルデータで描かれたグラフィックス
に対してレイヤー構造を扱う手法として，平面上に折り重なっておかれた布や紐などの柔軟物体の重なり順を，簡単に変更することのできるインタラクシ
ョン手法[11]がある．重なり方をレイヤーのように扱う点は共通するが，本提案では和服帯の結びに特化した重なり方の表現と構造図の計算を行っている．
Entem らは，ベクタグラフィックスの外形から単純なパーツの集合に分解して構造化し，レイヤー構造- 38 -

帯結びエディタ

半幅帯の帯結びの種類をデータ化して扱うシステ
ムとして，帯結びデータを作成するソフトウェアを，
Processing を用いて実装した(図 1a)．帯結びにあらわれる形をパーツとして扱い，その組み合わせによって帯結び形状を作成するエディタである．
エディタパーツは現状で 8 種類あり(図 3)，パーツの追加・削除のほか，それぞれに移動・回転・長さ調節・左右反転・裏表・重ね順の操作が可能である．長さ調節の方向はパーツによって縦または横が設定されている．パーツの種類や状態の情報および外形の画像を帯結びデータとして記録する．
データを作成する際の補助機能として，パーツの位置チェックと重ね順の自動ソートを実装した．パーツの位置チェックでは，各パーツの基点となる頂点が一定範囲内(胴に巻いた部分の上部中央付近)に入っているかどうかを確認し，範囲外にある場合はユーザに修正を促す．データを作り始めるときの，位置の基準として参考にすることができる．外見デザインに影響するため自動での修正はしない．重ね順については，パーツの種類によって順序が決まる(図 3)ため自動でソートが可能であり，これはシステ
ムが修正することとした．アルゴリズムはバブルソートを用いた．羽根にあたるパーツは，蛇腹に折ることを想定して左右交互になるようソートするため，パーツの種類と重ね順の関係が図 3 で示した順番と前後する場合がある．羽根以外で同種のパーツが複数ある場合の重ね順はユーザが決定する．
帯を結ぶ際の手順ではなく，できあがった状態の帯結びの外形を対象としてデザインしていく．帯結びをデータという形で表現することにより，帯結びの種類をコンピュータ上で管理することが可能にな
り，保存・読み出し・編集や他システムとの連携が

パーツの集合体を利用した半幅帯のための帯結び形状デザインツールの提案

図 4 帯結びデータ作成例．

期待できる．エディタの対象ユーザは帯結びに関する知識のある人とし，帯結びデータについては，知識の有無に関わらず，初心者を含んだ全ての人の利用を想定している．
エディタで作成した帯結びデータの例を図 4 に示
す．帯結びの種類としては，文庫系，リボン系，角出し系を中心に，一部その他の系統や系統に属さない帯結びも作成できる．帯以外の小物を使わないと結べない帯結びについても，帯の形状のみであれば表現できるものがあるが，小物の位置などには対応していない．貝の口系のように用意されたパーツにない形状を含むもの，パーツの重なりが複雑なものは表現できない．
帯結びデータの利用シーンとしては以下のようなものが考えられる．コーディネートシステムへ導入
して，帯結びの違いによる後ろ姿の印象の変化を確認する．着付けの際に着付けする側が帯結びを提示
して，される側がそれに対し意見を言うなど，リア
ルタイムで手を加えながら互いにイメージを伝える．
また，帯結びデータをもとに組み替え帯を組み立てるための支援については後述する．

5

組み替え帯

どを変えることによって，さまざまな種類の帯結びを作ることが可能である．製作に際して，市販の作り帯(文庫系 2 種類)を分解観察し，参考にした．
材料として，市販のポリエステル半幅帯(同柄 2 本)，
腰紐，スプリングホック，ボタン，紐(ボタンループ用)，布用接着剤，縫い糸を使用した．装着には腰紐や着物クリップを使用する．
羽根パーツは羽根の長さや枚数を変えられるようひとつながりになっており，留めパーツにはスプリ
ングホックとボタン，飾りパーツにはボタンループがついている．留めパーツはボール紙を芯として，上下は紐を通すため輪になっている．各パーツはリ
バーシブルの帯を用いて作成し，留めパーツ以外はリバーシブルで使用できるようにした．留めパーツ
は片面の柄しか出せないが，表柄のものと裏柄のもの 2 つを用意し柄を選択することとした．
5.2 使い方・使用例
組み替え帯の基本的な使い方を図 6 に示す．
① 羽根を折りたたむ(図 6a,b)
羽根の長さと枚数を調節しながら，羽根パーツを折りたたみ，ひだをとる．蛇腹に折ることで重なった羽根を作ることができる．
② 羽根に留めパーツをつけて紐を通す(図 6c,d)
ひだの部分を留めパーツで押さえてホックを留める．留めパーツの輪に腰紐を交差させながら通す．
③ 飾りパーツをつけ，結びの形を整える(図 6e,f)
飾りパーツのボタンループを留めパーツのボタンにかけ，飾りパーツを巻く・垂らす，羽根を広げるなどして形を整える．必要であれば着物クリップや洗濯ばさみで一時的に固定する．
飾りパーツを使用しない帯結びもある．

4 章の帯結びエディタでも用いた，「帯結びをパーツに分解して考える」というアイデアを基に，パーツを組み合わせてさまざまな帯結びにできる帯「組み替え帯」を提案する(図 1b)．
既存の商品として，作り帯と呼ばれる，結び部分がすでに形成されており紐などで留めて着用するものがある．通常の帯が結べなくても手軽に着用できるが，市販の作り帯は，帯結びそのものを変更することはできない．組み替え帯は，帯結びをパーツごとに分解・再形成することで，帯結びが成形された状態で着用できるという利点を保ちつつ，異なる種類の帯結びを表現できる．
5.1 製作
組み替え帯は，前帯，羽根(大・小)，留め(表柄・裏柄)，飾り(大・中・小)のパーツからなる(図 5)．使うパーツの組み合わせや各パーツの折りたたみ方な

図 5 組み替え帯パーツ一覧．

- 39 -WISS 2020

図 6 組み替え帯の組み立て(結び部分)．

④ 前帯を巻き，結び部分を紐で留める
胴体に前帯を巻き前帯の紐を結んで，紐は帯の中に押し込んで隠す．前帯全体を時計回りに回して巻き終わりの位置を調節し，袖や結び部分
で隠れるようにするか，後ろに回し斜めに折り上げることで通常の帯を結んだときに似せる．
背中に結び部分をあてて前で紐を結び，紐を前帯に隠す．クリップなどを使っていたら外す．
組み替え帯で作れる帯結びの例を図 7 に示す．主に，①での羽根パーツのたたみ方と③での飾りパーツの有無や形によってさまざまなバリエーションが作れる．先述した使い方は文庫系の帯結びが中心となっているが，構造は異なるものの，リボン系や角出し系(ひだのある羽根ではなく幅を半分に折った羽根を使う)は，文庫系のような構造で外見の似たものを作ることはできる．また，先述した基本の使い方とは異なる手順や小物を用いて，一部特殊な形状の帯結びを作ることも可能である．
初心者にとっては，組み替え帯を用いることで通常の半幅帯を結ぶよりも手軽に，かつ既存の作り帯
よりも多様な帯結びを楽しめる．組み替え帯は，通常の帯を結ぶのに近い要素も含んでおり，帯結びの構造を多少考える必要があるため，帯を結べるようになりたい人の第一歩としても使えるのではないかと考えている．上級者は，帯結びに関する知識がある分基本の使い方にとらわれず，幅広いバリエーシ
ョンの帯結びを組み替え帯で作ることが可能である．
このように，組み替え帯は，通常の半幅帯と既存の作り帯との中間に位置するものといえる．

6

帯結びデータを用いた組み替え帯の支援

6.1 組み立て支援ソフトウェア
帯結びエディタで作成した帯結びデータをもとに，組み替え帯で同じ形を組み立てるための情報を提示するソフトウェアを作成した (図 1c)．実装にはProcessing を用いた．
帯結びデータを構成するエディタパーツに対して，
組み替え帯パーツがどのように対応するかをそれぞれ色分けして表示するとともに，羽根パーツと飾りパーツをどのようにたためばよいかという構造図を提示し，組み立て支援を行う．画面左下に色分けの凡例と構造パターン数を示しており，あてはまる構- 40 -

図 7 組み替え帯の使用例．

造パターンがひとつもない場合には，不可能である
旨を表示する．構造図の計算はリアルタイムに稼働
し，エディタと組み立て支援の画面を行き来して帯
結びデータを編集しながら構造図を確認することも可能である．また，データ中に羽根パーツがあるのに留めパーツがない場合，留めパーツが入るべき重なりの位置に留めパーツを挿入する提案を行う．5.2
節で述べた基本の使い方に準じているため，帯以外の小物を使う場合の小物の位置や，羽根パーツ・留めパーツにあたる形状が使われない帯結びの組み立て方法には対応していない．
6.2 構造図の計算
帯結びデータの各パーツを，種類と角度に応じて，組み替え帯における各パーツに振り分ける(図 8)．飾りパーツと羽根パーツそれぞれについて，以下のよ
うに構造図の計算を行う．
各エディタパーツは，図 8 上段のように方向をもつ構造モデルで表す．飾りパーツについて左が手前(胴体から遠く，重ね順が上の方)，羽根パーツについて上が手前として，パーツ断面の構造を表したものである．このとき図 8 の赤い点線で示した側の柄が結んだとき外から見える．折り返す・折り返さないの 2 種があるパーツは折り返す方が基本であり，折り返さない方は構造パターンの結果で帯の端に該当した場合に使用する．帯結びデータに含まれるパーツの構造モデルを並べ，始点と終点に通し番号をふる(図 9)．パーツの数と種類に応じて探索の開始点をいくつか定め，すべてのパーツがひとつながりになるよう 2 つずつ点を結ぶ接続のパターンを探索し，裏表と交差の条件にあてはまったものを残す．
裏表の柄の出方は，2 パーツの構造モデルを接続したときの方向で確認することができる．
◼ 順方向の接続(始点-終点)：2 つのパーツは同じ柄◼ 逆方向の接続(始点-始点，終点-終点)：違う柄
接続するパーツが 3 つ以上ある場合，接続の線が交差してしまうと，実際の帯でその形を作ることは

パーツの集合体を利用した半幅帯のための帯結び形状デザインツールの提案

図 10 交差判定の例．

図 8 パーツの振り分けと構造モデル．

図 11 飾りパーツ構造図の例(割り角出し)．
左：評価値の高いパターン，右：低いパターン．

図 9 構造モデルの点番号の例．

あとの両端を用いてお太鼓を作る，などのような場
合には，本稿の構造図を用いることはできない．
構造図を参考にしながら通常の半幅帯を結ぶことによって，部分的なアレンジを簡単に施すことが可能になると考える．例えば書籍に載っている帯結びの，裏表の出方を変更して結びたい，パーツをひとつ追加した形にして結びたい，といった場合に利用することができる．

できない．構造モデルにおいて，通し番号をふった
始点・終点は一直線に並んでいるとみなすことができる(図 9 の赤い点線矢印)．任意の 2 本の接続に対し，接続した点をそれぞれ，p1, p2, q1, q2 (p1<p2, q1<q2,
p1<q1)とすると，p1<q1<p2<q2 のときに交差が発生する(図 10)．ただし，お太鼓にあたるパーツが複数ある場合は，重ね順が上のお太鼓で下のお太鼓を包み込むため，点の位置が前後する．
裏表と交差の条件で残った各パターンに対し，以下のような基準で評価値を設定する．その後，構造パターンを構造図として描画し，評価値の高いもの
から順にユーザに提示する．
◼ 羽根パーツ
左向きと右向きを接続していればプラス
同じ向きのものを接続していればマイナス◼ 飾りパーツ(図 11)
終了点(留めパーツと接続しない方の端)が上向きになっていればマイナス(留めることが難しい可能性がある)
開始点(留めパーツと接続する方)の上をまたぐような接続であればプラス(帯以外の小物を使わずに済む可能性が高い)

7

専門家からのコメント

本提案システムについて和服の専門家からコメントをいただいた．まず，パーツという概念でデザインを施していくアイデアはとても良いとの意見をいただいた．また，通常の作り帯では決まった 1 つの形状だけの着こなしであるが，本稿で提案した組み換え帯を使うことで羽根や飾りの部分にアレンジを施すことが可能であり，従来の帯を結ぶアレンジの楽しみと作り帯の手軽さの両方を備えている点も魅力だとのことであった．
また，現状では多くの種類がある帯結びについても伝承は問題点であり，データベース化などはできていない．本システムを使うことでデータベース化していけることも魅力の 1 つであるとし，自らデザインせずとも，データベースの中から好きな形状を選んで作ることができる点も評価していただいた．
一方で，一般ユーザの立場からこういったニーズがあることは理解できるとしながらも，業界としては通常は帯を切ったり貼ったりすることはあまりしないため，一般ユーザに対して組み換え帯そのものを商品化して販売するといった展開よりも，一般ユーザ自身が半幅帯を購入して，自分で組み換え帯を制作して楽しむといった展開のほうが期待できるのではないかとご意見をいただいた．そういった観点

6.3 通常の半幅帯に対する構造図の応用
本稿では組み替え帯の組み立てを想定して構造図を求めているが，通常の半幅帯で結ぶ際にも，部分的に構造図を適用できる場合がある．羽根パーツの構造図は文庫系を結ぶときの羽根のたたみ方として見ることができる．ただし，通常の帯であれば一端は胴に巻いた部分とつながっているため，胴に最も近い点(図 9b 上段における 3 番と 4 番)以外を開始点とするようなパターンは採用できない．飾りパーツの構造図は，飾りパーツに相当する部分を，帯の片方の端で作る場合に適用できる．蝶々結びにした- 41 -WISS 2020

からも和服業界の中でもカジュアルな世界と相性がよく，カジュアルに用いられる半幅帯を対象としたことは本提案の良さの 1 つであると述べていた．
和服業界では帯をつくる帯屋，着物をつくる機屋(はたや)，小売り屋，着付け屋と分業化しているが，その中でも，着付け屋や帯屋などと組むことで，デザインツール，制作支援ツールおよび作り方や装着方法を解説した動画と組み合わせた展開を今後検討できるのではないかといったご意見をいただいた．

8

有用である．今回は半幅帯を対象に行ったが，様々な帯の種類に発展させたいと考えている．
本研究を起点として，和服や帯結びをより身近に感じられるようなサービスが生まれることを期待している．

謝辞
本研究は JSPS 科研費 17K12731 の助成を受けたものである．ご意見をいただいた，三勝株式会社代表取締役社長 天野豊様に感謝する．助言をいただいた中島萌子氏，越後宏紀氏に感謝する．

まとめと今後の課題

本稿では，半幅帯の帯結びをパーツの集合として考え，3 つの提案を行った．第一に，半幅帯の帯結びデータを作成できる帯結びエディタを提案した．
第二に，パーツの組み合わせによってさまざまな帯
結びに変えられる帯「組み替え帯」を提案・製作した．第三に，エディタで作った帯結びデータをもとに組み替え帯を組み立てるための支援ソフトウェア
を実装し，パーツの対応表示とたたみ方の提示のためのアルゴリズムを考案した．
今後，これらのツールを用いて帯結びの形状の記録および再現を行うことで，後世に知見を残していけるように記録し和服文化の保存を目指す．
さまざまな帯結びについて，基本的な情報やエディタで作成した帯結びデータ，通常帯での結び方や組み替え帯での組み立て方などを絡めて，高齢化している和服着付け師のこれまでの知見なども記録するようなデータベース化を視野に入れている．試験的に scrapbox で帯結びに関する情報を集めたページを作成した(図 12)．書籍にしか掲載されていない
帯結びを取り上げるのが難しいといった欠点もある
が，タグなどによって関連を示せるなど，有用な点も多い．そのほか，帯結びデータ同士の外見や構造図の類似度を計算することによって，例えば 2,3 種
類の帯結びだけ結べるというユーザに対し，少しアレンジすれば違う帯結びも結べるといった提案を行うことが可能になる．初心者が帯結びの構造や系統について理解するための助けになると考えられる．
構造図の計算を拡張し，通常の帯へ適用することも参考文献[1] 大竹恵理子(2014)『半幅帯の本』，河出書房新社．
[2] 着物屋くるり(2015)『着物の楽しみが広がる 帯結び
アレンジ帖』，池田書店．
[3] オハラリエコ 監修(2016)『ふだん着物のらくらく帯
結び 半幅帯と兵児帯』，世界文化社．
[4] 君野倫子(2018)『気軽で便利！ 半幅帯結び 楽しみ帖』，池田書店．
[5] 池田節子 監修(2018)『5 分で結べる！ 簡単らくらく
半幅帯のお洒落』，世界文化社．
[6] Sano, T., et al. (2007). Design Support System forJapanese Kimono Using Mobile Phone. 2007 4thIEEE Workshop on Intelligent Data Acquisition
and Advanced Computing Systems: Technology
and Applications, pp. 404-407.
[7] Sano, T., et al. (2005). Adaptive Texture AlignmentforJapanese

KimonoDesign.

2005

IEEE

Instrumentation and Measurement Technology
Conference Proceedings, vol.2, pp. 1307-1310.
[8] 伊藤亜世，他．(2013)「対話型遺伝的アルゴリズムを用いた和服のカラーコーディネートに関する研究」，
精密工学会学術講演会講演論文集，2013A(0), pp.
781-782.
[9] 田口哲典，他．(2002)「"MIRACLE"システムのための布形状認識の一検討」，映像情報メディア学会技術報告，26.82(0), pp. 55-58.
[10] 奥山瑞希，他． (2017) 「M 系列円筒バーコードとAR 和服帯試着システムへの応用」，第 25 回インタラ
クティブシステムとソフトウェアに関するワークシ
ョップ，pp. 17-22.
[11] Igarashi, T. and Mitani, J. (2010). Apparent Layer
Operations for the Manipulation of Deformable
Objects. ACM Transactions on Graphics, 29(4),Article No. 110.
[12] Entem, E., et al. (2018). Structuring and layering
contour drawings of organic shapes. Expressive '18,

図 12 半幅帯の帯結びに関する情報をまとめた
scrapbox のページ．

vol.18, pp. 1-14.

- 42 -WISS 2020

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3.3

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44.1

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WISS 2020

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8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22
25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65

ਤ 8. ଌఆ݁Ռɽ

4.2

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4.3

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fc (c) = 0.0050c + 0.45
fh (h) = min{−0.080h + 2.8, 0.27h − 2.0}fθ (θ) = min{−3.4 × sin θ + 3.2, 4.9 × sin θ − 2.2}
K = 2.6
F = f (t, c, h, θ)(2)= K · ft (t) · fc (c) · fh (h) · fθ (θ)(1)ຊ‫Ͱڀݚ‬͸ɼft (t), fc (c), fh (h), fθ (θ) ΛఆࣜԽ͢Δ͜ͱΛ໨తͱͯ͠ɼҎԼͷ࣮‫ݧ‬Λߦͬͨɽ·ͣɼಛఆͷ‫ܗ‬ঢ়ʹ͍ͭͯ 1 छྨͷ‫ܗ‬ঢ়ύϥϝʔλͷΈΛม͑ 3 छྨͷ‫ܗ‬ঢ়ύϥϝʔλΛ‫ݻ‬ఆͨ͠΋ͷΛ 3D ϓϦϯτͨ͠ɽ࣍ʹɼల։͞Εͨঢ়ଶ͔ΒંΓͨͨ·Εͨঢ়ଶʹભҠͤ͞ΔͨΊͷ֎ྗΛҾுѹॖࢼ‫ػݧ‬
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- 46 -

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6

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Objet260 Connex3 Λ༻͍ͨ৔߹ɼ͍ͣΕͷ෺ମͰ΋࡟‫͖ͨͰݮ‬ɽ଄‫ؒ࣌ܗ‬͸ฏ‫ Ͱۉ‬39%ɼαϙʔτࡐফඅ͸ฏ‫ Ͱۉ‬26%࡟‫͖ͨͰݮ‬ɽҰํͰɼ3D ϓϦϯτ͞Εͨ෺ମʹ͸ҎԼͷ 2 ՝୊͕࢒ͬͨɽWISS 2020‫ݩ‬ͷ‫ܗ‬ঢ়ͱͷͣΕ

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6.2

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手芸初心者を対象とした猫用ケープの制作支援システム
栗原 彩花* 五十嵐 悠紀*

概要． 本稿では猫用ケープのデザインと制作を支援するシステムを提案する．提案システムでは猫用ケープの基本形となる型紙を元に，パーツの組み合わせを選択することでデザインを行う．外部のペイントソフトとの連携をする機能も用意することで詳細なデザインを実現可能とした．また，猫の大きさと種類を入力することで作成したデザインの型紙を出力し実際に制作支援も行った．

1

インしたペット服の大きさを調整し型紙を自動生成する．これにより出力された型紙を使うことで思い通りの大きさで制作をすることができる．加えて，デザインに対して縫製予測時間を表示することで縫製時間を考慮したデザイン作成も可能とした．本シ
ステムでの対象ユーザは，ペット服をデザインしたことがない初心者とし，3 次元モデリングの知識がなくともデザインを行えるシステムを目指した．

はじめに

近年はストレス社会であり，日々の生活に癒しを求めるため, ペットを飼う家庭が増加している．これによりペット用品やペットとの体験を提供するサービスの需要が増えてきた．ヒューマンコンピュー
タインタラクションの業界でもペットを対象とした研究[1, 2]が増えている．
そこで我々はペット服に注目した．従来のペット
服は主に皮膚保護や温度調節を目的としたシンプルなデザインがほとんどだったが, 昨今では子ども服のようにオシャレやコスプレ用のペット服の需要が増 え て き て い る . 犬 を 対 象 と し た Ilio[3] や Dog
Dept[4]ではペット服を店舗で試着できるサービスを行っており，ペットの体格に合った服を購入することが出来るようになっている．通販でも購入した
ペット服のサイズが合わない場合に返品が行えるな
ど近年ではペット服を対象としたサービスも充実してきた．その一方でペット服は体格や着脱のしやす
さ，快適さ等を考慮した形状でなくてはならないた
めオリジナルで制作するのは手芸初心者にとって困難であると言える。また，猫用の衣服を対象とした書籍は少なく，手芸初心者の制作活動を困難にしている．そこで本システムでは猫を対象に初心者でも簡単に制作できるケープ型のペット服に注目した．
本稿では具体的に猫を対象としてケープ型の服のデザイン・制作支援システムを提案する．システム
ではユーザが襟やバイアステープといったパーツの組み合わせと柄を選択することで容易にデザインを作成できる．外部のペイントソフトとの連携を行う機能も付加したことで詳細なデザインを作成することも可能とした．また，システムではユーザが入力したペットの大きさや種類といった情報から，デザ

2

関連研究

ペットを対象とした研究である Cat@Log[1]ではGPS やカメラを搭載した猫用のウェアラブルセン
シングデバイスを検討し，猫の行動分析とネットワ
ークサービスとの連携を行うことで Human Pet
Interaction という新しい分野を開拓した．わんテー
ブル[2]では人の食事という行為を，匂いを用いて犬と共有する体験を提案している．
人間の衣服を対象とした関連研究としては衣服の外形をスケッチすることで 3 次元形状を推定し 3 次
元モデルに衣服を着せる手法[5]が提案されている．
この手法ではスケッチインタフェースでモデリングが行えることでモデリング初心者による衣服デザインを支援した．さらに，2 次元の型紙と 3 次元シミュレーション間の双方向編集を可能とするインタラ
クティブな衣服デザインツール[6]ではユーザが直感的な衣服デザインを行うことを可能とした．
また，3 次元モデルのキャラクターへの着衣を対象とした研究[7]では，キャラクターの 3 次元モデルと型紙の両方に対となるストロークを描くというイ
ンタフェースの提案でキャラクターの着衣を実現させた．異なるキャラクター間での衣服モデルの転写についても研究されている．体型の異なる 3 次元モデル間で同じ衣服モデルの着衣を自動で可能とする
アルゴリズムを提案した研究[8]ではユーザの作業
時間の効率化を図ることが出来た．加えて，文献[9]では動物用の衣服など種族や姿勢が違うモデル間にCopyright is held by the author(s).
* 明治大学総合数理学部- 49 -WISS 2020

おいても衣服モデルの転写を可能にした．今後，本研究でもユーザがデザインした服での動きやすさを担保するために前述の研究のアルゴリズムを利用したシミュレーションを行いたい．
犬用の服制作の書籍[10]では型紙の基本の形を変更せずに布の種類やパーツの組み合わせでデザインを作成する手法が見られる．本システムのデザイン作成もこの手法を参考にした．通常，自作でケープ型のペット服を制作するには襟付きケープ型のペット服製作手順を説明した書籍[11]やハンドメイドを行っている個人の Web サイトを参考に体格に合った型紙を作図し，製作する．手芸初心者にとって一番困難であるのはペットに合った型紙制作であり，本システムでは型紙出力まで行うことでデザイン支援に加えて制作支援とした．
また，猫の首輪制作の書籍[12]では布地や毛量の違いを考慮し，布地の長さと幅（首回り）を変える
ことでのデザインのバリエーションについて述べ，短毛種の首輪よりも幅を広くとることで長毛種に似合うデザインとなることを解説している．本システ
ムでも長毛種の型紙計算の参考とした．
制作支援の関連研究として Pillow[13]を紹介する．
Pillow では，読み込んだ 3 次元モデルにユーザが縫い目をデザインすることで型紙を出力し，物理シミュレーションを適用することでその型紙を縫い合わせたときにできる立体形状をあらかじめユーザに提示し，より良い型紙の制作を支援した．また，Pillow
では縫い目の長さから縫製時間の推定も行いユーザの制作を支援している．本システムの縫製時間の推定では Pillow[13]のアルゴリズムを利用した．

3

提案システム

猫用ケープのデザイン作成支援と制作支援を行う
ソフトウェアを Unity 2019.3.13f1 と Processing3．
5.4 を用いて制作した．以下でデザイン作成を行う
デザインエディタと型紙を自動生成する型紙生成エ
ディタについて述べる．

図 1 情報入力画面
図 2 の右上のボタンからタブを切り替え，デザイ
ン作成を行う．また左下部のボタンにより猫のモデ
ルの向きを横，前，斜めに変更できる仕様となっている．モデリングの知識がないユーザにとって 3 次
元モデリングの回転は煩雑であるため，モデルの向きを手軽に変更できるボタンインタフェースとした．
ケープのタブではケープの布の柄を選択できる．
柄のプリセットが全部で 16 種あり，更にプラスボ
タンで新しい布画像の取り込みも行える仕様とした．
加えて，画面右下の Advanced ボタンから図 3 の画面に遷移する．ここでは open ボタンでケープの UV
画像を外部のペイントソフトで開くことが出来る．
外部のペイントソフトではユーザがスタンプ機能やパターンブラシ機能を使用し，レースやワッペン等のデザインをケープ布に追加することを想定している．外部のペイントソフトで UV 画像を上書き保存することでデザインエディタに反映させる．
フチのタブ(図 4)では，ケープのフチ部分にファーやバイアステープを使用するデザインを作成できる．
チェックボタンで使用したいモデルを選択し，下のスクロールバーで柄を決定する．
襟のタブでは襟を付けるかをチェックボタンで決定し，スクロールバー内の 9 個のボタンで襟の布の柄を決定することが出来る．

3.1 デザインエディタ
本システムのデザインエディタでは, 主に 3 次元
モデルの組み合わせをユーザが入力することでデザイン作成を行う．エディタ作成を行うにあたって猫の 3 次元モデルとして Free3D 内のモデル[14]を使用した．このモデルの著作権は制作者に帰属する．
システム初期画面から start ボタンを押すことで型紙を制作するために必要な情報の入力画面(図 1)が表示される．ケープの入力画面ではユーザは猫の首回りの大きさと丈の長さ，毛の長さ（猫種）を入力する．完了ボタンを押すことで図 2 のデザイン作
成画面となる．

図 2 デザイン制作画面- 50 -

手芸初心者を対象とした猫用ケープの制作支援システム

図 6 猫の設定例（白・黒・三毛）
図 3 Advanced 画面

3.2 型紙生成エディタ
型紙生成エディタでは，デザインエディタで入力したデータとデザインを基に型紙をシステムが生成する．ユーザが縫製時間を考慮したデザイン作成を可能とするため予想縫製時間の表示（図 7）も行う．
デザインエディタで首回り・猫種を入力し終えた
のちに型紙生成エディタの画面をクリックすることで情報が更新され，現在のデザインに合わせた型紙と予想縫製時間が出力される．さらに右上の制作手
順表示のボタンを押すことで現在のデザインに対応
した制作手順の表示（図 8）がされる仕様とした．

図 4 フチ選択画面

図 5 留め具のタブ
留め具のタブ（図 5）ではケープを留める素材の選択を行う．ユーザはマジックテープを使った留め具（ベルト）とリボンのどちらかの選択を行い，スクロールバー内のボタンから柄を決定する．ベルトを選択した場合，ケープの布同様に Advanced ボタ
ンで外部アプリを利用した詳細なデザイン作成を行うことが出来る仕様とした．
また図 2 の左上の猫設定ボタンを押すことで猫の3 次元モデルの設定を行える仕様とした．ここでは
猫の 3 次元モデルの設定として柄と目の色を変更することができる．柄は白・黒・グレー・茶トラ・三毛の 5 種と目の色は青・緑・黄・橙の 4 種類から選択できる．この機能で制作前にシミュレーション結果を提示することにより，ユーザがデザインした服が猫に似合うかどうかの検討を可能とした．設定例を図 6 に示す．

(a) 短毛種(b) 長毛種，襟・留め具あり
図 7 型紙出力例- 51 -WISS 2020

玉留めにかかる時間(Wknot)，玉留めの個数(Nknot)としている．
𝐶sew = 𝑊sew 𝐿seam + 𝑊knot 𝑁knot ・・・(式 3)本システムではユーザが縫う長さを型紙の外周の長さとし，縫製時間の推定を導出している．推定を行うにあたって，Pillow[13]での実験で推定された
Wsew=22s/cm，Wknot=80s/knot の数値を利用した．
ケープでは辺ごとにユーザが縫製することを想定し，玉留めの個数を 8 個と設定した．縫製する長さは式1 で導出した内円と外円の直径と円弧の開きの角度，
丈の長さから算出した．
襟は玉留め個数を 4 個と想定した．ケープと同様に内円と外周の直径，円弧の開きの角度から算出することで縫製する長さを近似した．
留め具の場合はマジックテープを取り付けることを考慮し玉留め個数を 8 個とした．
加えて，バイアステープを使用したパーツはユー
ザの縫製の速度が遅くなることを考慮し，Wsew=33s/cm とした．また，玉留めの個数と縫製の長さも通常の 2 倍とすることでバイアステープを使用した際の制作時間の推定を行った．
縫製推定時間は秒で計算しているが，実際に縫う
際には個人差も大きいため，切り上げて分までの表示とした．Pillow[13]では手縫いでの縫製時間であるため，本システムでも手縫いでの指標となっている．そのため，ミシンを使用して縫製する場合など
は縫製時間が変わってくると考えられる．

図 8 制作手順表示例

4

アルゴリズム4.1 型紙生成のアルゴリズム
型紙は，入力した首回りのサイズＮ，丈の長さ，毛の長さ（種類）といった情報から導出された値を基に制作している．
短毛種の場合は円弧の開き角度θshort を 160°とし，
式 1 を用いて内円の直径 Dshort を導出している．
ケープの首回りにゆとりを持たせるため式 1 では 1㎝の加算を行っている．円弧の開きの角度は猫用のエリザベスカラー1の角度を参考にした．また，外円の直径は内円に 2 倍した丈の長さを加算することで導出できる．
360
𝐷short ＝
Ｎ+1
・・・
（式 1）
𝜃short 𝜋
長毛種の場合は短毛種よりもゆとりを持たせるため円弧の開き角度θlong を 175°とし，式 2 で内円の直径 Dlong を導出している．式 2 では毛の長さを考慮し，出来上がりサイズにゆとりを持たせるため
2.5 ㎝の加算を行っている．また，外円の直径は短毛
種と同様に 2 倍した丈の長さを加算することで導出できる．
360
𝐷long ＝
Ｎ + 2.5・・・（式 2）
𝜃long 𝜋
襟部分の型紙では丈の長さに対して襟の長さを割合でユーザが任意に設定できるようになっている．
初期設定として襟の長さを丈の長さの 23％と設定
し，襟の外円の直径を導出した．加えて襟の円弧の開き角度では留め具の見えやすさを考慮し短毛種の場合は 148°，長毛種の場合は 163°と設定し描画を行っている．

5

実際に本システムを用いてデザイン作成とケープ制作を行った．作成したデザイン例を図 9 に示す．
図 9 のデザイン作成に用いた時間は(a)約 25 分，(b)約 10 分，(c)約 3 分である．(c)のようにプリセット
でデザインを行う場合は容易にデザイン作成を行うことが出来ると分かった．さらに型紙生成エディタの予想縫製時間の表示によりデザインを行う際に襟をつけるかつけないかといった比較によってどのく
らい縫製時間が変わってくるかなどについてデザイ
ン段階で検討できるメリットがあった．その一方で
外部アプリを用いたデザイン作成を行う際の所要時間が長いため，外部連携を行う Advanced タブのイ
ンタフェースを検討する必要があると考えられる．
また，型紙生成エディタを利用し，実際にケープを制作した．
図 9(a)のデザインの制作例を図 10 に，
図 9(b)のデザインの制作例を図 11 に示す．それぞれの予想縫製時間および実際の縫製時間を表 1 に示す．図 10 の予想縫製時間は 2 時間 40 分と提示され4.2 縫製時間の推定
縫製時間の推定には，Pillow[13]での導出式（式 3）を用いた．この式では推定縫製時間(Csew)，単位あたりの縫製にかかる時間(Wsew)，縫製する長さ(Lseam)，1

結果

手術などによる外傷を持った動物が、傷口をなめることを防ぐ為の円錐台形状の保護具- 52 -

手芸初心者を対象とした猫用ケープの制作支援システムて実際の縫製には約 3 時間 10 分かかった．また，
図 11 の予想縫製時間には 2 時間 26 分と提示されて実際の縫製には約 2 時間 40 分かかった．
図 10 の予想縫製時間との差はケープに装飾としてリボンを付けたこととマジックテープが縫いにくい素材であったことが主な原因として考えられる．
加えて図 11 の予想制作時間との差は布の素材と個人の縫うスピードが影響であると考えられる．実際の縫製にかかった時間が予想提示時間の 1.19 倍，
1.1 倍となっており，システムで縫製時間が長くかかると表示されたほうが実際にも時間がかかっていることから，同じ人が作るときに図 9(a)のデザインのほうが図 9(b)のデザインよりも制作時間がかかるといった比較には使えると考える．
今後，システムを改良するにあたり素材を考慮した縫製時間の推定が必要である．また，縫製時間以外の時間である型紙印刷に時間がかかった．制作時
間の短縮のために型紙生成エディタに印刷倍率の表
示や制作手順の提示といったインタフェース改善を行い，再度制作時間を比較する必要がある．

表 1．予想縫製時間と実際の縫製時間
デザイン
と制作物
図 9(a)
図 10
図 9(b)
図 11

予想縫製
時間（t）

実際の縫製
時間（T）

縫製時間の
ずれ（T/t）

2 時間 40 分

3 時間 10 分

1.19

2 時間 26 分

2 時間 40 分

1.10

図 10 ケープ制作例 1（図 9(a)を制作）

図 11 ケープ制作例 2（図 9(b)を制作）

6

まとめと今後の課題

本稿では猫を対象としたペット服のデザイン・制
作支援を行うシステムを提案した．ペット服の中でも具体的にケープ型の服に特化したシステムを提案した．提案システムを使うことでさまざまな組み合
わせのケープデザインを事前に試すことができ，ペット服をデザインしたことのないユーザでも手軽にデザイン・制作できる可能性を示した．
今後は，ワンピースのような複雑な形状をした服でのシステム構築を目指す．その際にデザインエデ
ィタでは衣服モデルの転写アルゴリズム[6]を組み込み，猫の姿勢が変わった時に作成したデザインが動きを制限していないかシミュレーションを行う．
更に，生地の種類を考慮した物理シミュレーター
[15]と AR 機能を導入することで猫に完成した衣服を着させた時とデザイン作成時のイメージの差異を減らす支援も行いたい．ポーチのデザイン・制作支援システム[16]では，透過イラストを用いながら，
ユーザ自身が選んだ生地のテクスチャを使った制作
手順提示を実現している．今後こういった手順提示を組み込むことで制作の過程をより便利にわかりやすく提示できる可能性も考えられる．
さらに，本システムでは猫を対象としたが，ペッ

(a)

(b)

(c)
図 9 デザインシミュレーション例- 53 -WISS 2020

Transfer」 ACM Transactions on Graphics, July

トにはウサギやハムスターなどさまざまな種類がいるため，多くの種類に対応できるようにシステム拡張を行っていきたい．

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Marie-Paule Cani, 「Design Preserving Garment

未来ビジョン
近年では工場で稼働するロボットだけではなく，福祉の現場や家庭でもロボットの活躍が期待されている．そのため様々な用途に適した様々な形状のロボットの開発が予想される．そうした状況下でロボットの親密性を向上させるためにロボット用の服を作成することも考えられる．また自作することで親密性をより増すこともできるかもしれない．
一方で多様な外観のロボットが普及しており，それに対応する服デザインも簡単ではな
い．さまざまな動き，防水の必要性，可動域，脱着のしやすさ，など制約を考慮した服デザ
インは簡単ではない．さまざまな形状や用途に対応できる服デザインにおいて支援システ- 54 -

ムの発展が期待されていると考える．
また，制作の現場ではオリジナリティを追求できる機会も増えてきた．例えば，家庭用イ
ンクジェットプリンターで出力できる布が販売されていたり，個人がオリジナルデザイン
で生地作りをできるサービスも普及している．さらに，アニメやゲーム等のコンテンツの影響により一般の人でもペインソフトを所持していることも増えている． こういった背景
から，これからのものづくりでは今までは素材とされてきた布の柄のデザインから行うよ
うになることが予想できる．そのような世の中になったときに，外部ペイントソフトとの連携のインタフェースがデザインシミュレー
ションを行うシステムにとって大事な要素となっていくだろう．

アクティブ音響センシングを用いた食材認識カトラリー
西井

遥菜 ∗

双見

京介 ∗

村尾

WISS 2020

和哉 ∗†概要. 本研究では，ユーザが道具を介して物体とインタラクションをする場面において，ユーザが使用する道具にアクティブ音響センシング技術を適用させることで，ユーザが道具を介して接触した物体を認識する手法を提案する．提案手法は，ユーザが使用する道具にスピーカとマイクを取り付け，スピーカから音響信号を流し，道具が物体に接触した際に物体を伝搬した音響信号をマイクから取得し，その音響信号の周波数特性を解析することで物体を認識する．食事場面を対象とし，ユーザに食事と関係無い動作を行わせることなくユーザが食べた食材の認識を行うカトラリーとして，食材を刺すフォーク型デバイスと，食材をのせるスプーン型デバイスを実装した．提案手法の有効性を評価する実験を 14 種類の野菜およびデバ
イスと食材が接触していない状態の計 15 種類に対して行った結果，フォーク型デバイスで F 値 0.916，ス
プーン型デバイスで F 値 0.949 が得られたことを確認した．

1

はじめに

術とは，物体がもつ固有の音響特性を利用した物体認識手法であり，スピーカを用いて特定の音響信号
を物体に伝搬させ，マイクで得たその応答の周波数特性を解析することで，物体の種類や状態を認識するものである．提案手法では，ユーザが使用する道具にスピーカとマイクを取り付け，スピーカから音響信号を流し，道具が物体に接触した際に，物体を伝搬した振動・応答をマイクから取得し，その応答の周波数特性を解析することで物体を認識する．このように提案手法では，ユーザが使用する道具が認識したい物体に接触することと，認識したい物体が固有の音響特性をもつことを利用している．
提案手法の有効性を検証するために，本研究では食事場面を対象として，ユーザが食べた食材の認識を，ユーザに特別なふるまいをさせることなく行うためのカトラリーを開発する．具体的には，食材を刺すフォーク型デバイスと，食材をのせるスプーン型デバイスを実装した．評価実験では，それぞれのデバイスを用いて提案手法の食材の認識精度の評価
を 14 種類の野菜に対して行う．

人類はこれまでに，道具を使用して多種多様な物
体とのインタラクションを行ってきた．人類最初の道具とされる石器は目的に応じて加工され，対象となる物体を挟む，切る，つぶす，耕す，すくう，掘る，書くなど多くの機能をもつようになり，食事や調理，農作業や狩猟，衣類作成や住居建築，絵画や学習用記録などのさまざまな目的のために利用されてきた．そして現代においても人々は，衣食住や娯
楽，学習などの活動のために，道具を用いている．
このようなユーザが道具を介して物体とインタラクションをする場面において，人がインタラクションを行った物体を認識できれば有用である．実空間
内の物体を認識する技術は，近年のセンサやコン
ピュータの小型化や性能向上にともなって発展しており，例えば，IC タグを用いた物体認識には，RF
タグ [1] や，IRED デバイスを用いたスマートタグ[2] がある．また，カメラを用いた物体認識技術には，Zensor++[3] や，光ストライプ投射法 [10] がある．ほかにも，アクティブ音響センシングを用いた
物体認識手法 [9] などがある．こういった物体認識技術を利用することで，物体を認識してログを残す
ライフログシステムへの利用や，認識した物体に応じたサービスを提供するコンテクストアウェアシス
テムへの利用など，さまざまなユーザ支援に利用されている．
本研究では，ユーザが道具を介して物体とインタ
ラクションをする場面において，ユーザが使用する道具にアクティブ音響センシング技術を適用させることで，ユーザが道具を介して接触した物体を認識する手法を提案する．アクティブ音響センシング技

2

関連研究

本研究と同じくアクティブ音響センシングを用いた認識手法には次のものがある. 大野らはアクティ
ブ音響センシングを用いたタッチ認識技術を提案している [4][5]．これは，物体にコンタクトスピーカとコンタクトマイクを取り付け，物体の触り方の違いを取得することで把持状態を認識する手法である．河田らは，把持状態の認識を物体ではなくユー
ザにセンサを取り付けることにより行った [6]．また，Mujibiya らは低周波の超音波で皮膚表面を共振させ，身体上の別地点で受け取ることで身体上の接触位置やジェスチャを推測している [7]．このほか，
測位にもアクティブ音響センシングは用いられていCopyright is held by the author(s).
立命館大学大学院情報理工学研究科†
科学技術振興機構さきがけ∗- 55 -WISS 2020

る．Kunze らは，携帯電話に内蔵されているスピー
カの音と振動モータからの振動を利用して，加速度センサとマイクを用いて応答を分析することで，携帯電話の位置を把握する手法を提案している [8]．岩瀬らは，アクティブ音響センシングを仕込んだアク
リル板の上の物体の種類と位置の認識を行った．また，複数物体の同時識別も可能とした [9]．このようにアクティブ音響センシングを用いた認識では，人が自発的に動作して音や振動を発生させなくても，物体に触れているだけで物体の情報を取得できる．
本研究では，ユーザと物体とのインタラクションが道具を介して行われる場面において，アクティブ音
響センシングの新しい応用を提案している．

3

提案手法

本節では，フォークやスプーンといったカトラリー
に対してアクティブ音響センシングを適用し，カトラ
リーが接触した食材を認識する手法について述べる．

3.1

想定環境

本研究では，食事場面を想定し，フォークやスプー
ンなどのカトラリーにアクティブ音響センシングを適用し，カトラリーで刺したり，すくったりした食材を識別する手法を提案する．アクティブ音響セン
シングをカトラリーに適用するアプローチを採用した理由を述べる．人の生活において食事は必須の活動であり，健康的な生活を送るために食事を記録す
ることは有用である．既存の食事の記録手法として，食事をする前にメニュー全体の写真を撮る方法や，食事の前後で人が記録する方法がある．また，調理するレシピの記録や食事の後に食べた物を思い出しながら記録する方法などがある．しかし，写真を撮って記録する方法は，料理の中に含まれるすべての食材を記録することは難しい．また，食べた順序を記録するためにはビデオで食事中記録し続けなければならないため面倒であるし，プライバシの問題を含
む．人が記録する方法では，記録し続けるための記
録者の高いモチベーションが必要であり，記入漏れ
や誤記録といった記録ミスの回避も難しい．また，食材に直接センサやタグを取り付ける方法は衛生面や手間の観点から現実的ではない．

これらの既存手法に対して，提案手法はユーザが使用するカトラリーのみにセンサを取り付けるため，
カトラリーで食材に接触するだけで物体を認識できる．カトラリーで食材に接触する動作は，人が食事をするときに必ず生じる動作であるため，ユーザは食材を認識させるための特別な動作を行う必要がな
く，通常通りに食事をするだけで実際に摂取した食材を認識できる．

- 56 -

図 1: 提案システム概要

3.2

提案手法の流れとシステム構成

提案システムの概要を図 1 に示す．提案システ
ムはコンタクトスピーカとコンタクトマイクが搭載されたカトラリー（フォークおよびスプーン）と，
Sweep 信号生成部，周波数特性解析部，食材認識部
から成るコンピュータによって構成される．
提案手法は食材のもつ音響特性をもとに，食材の認識を行う．食材を含むすべての物体には固有の音響特性があり，共振モード，共振周波数，モード減衰比によって表せられる．これは，物体の形，材質，
境界条件により決定される．これらの音響特性の差を利用することで，食材の種類の違いを識別することができる．
提案手法では，各食材から得られる音の周波数特性を区別するために，アクティブ音響センシングを用いる．具体的にはまず，ユーザが使用するカトラ
リーに Sweep 音を発するコンタクトスピーカと反響音を取得するコンタクトマイクを取り付ける．そして，周波数が時間とともに変化する Sweep 音をコン
ピュータの Sweep 信号生成部で生成して振動スピー
カから発してカトラリーを振動させる．その振動はカトラリーを経由してコンタクトマイクから取得されるが，カトラリーに接触する食材の種類や形状，
カトラリーの状態によって変化する．そして，コンタ
クトマイクから取得した音（振動）の周波数特性を得るために，固定長のウィンドウで切り出した音をFFT（高速フーリエ変換：Fast Fourier Transform）
してパワースペクトルを得る．そして周波数特性では，事前に収集した各食材のパワースペクトルを学習した機械学習モデルを用いて，カトラリーに接触している未知の食材の認識を行う．

3.3 Sweep 信号生成部
Sweep 信号生成部では，200ms のあいだに周波数が 20kHz から 40kHz まで直線的変化する Sweep
信号（Chirp 信号とも呼ばれる）を繰り返し生成する．この周波数帯域は，先行研究 [4] の論文を参考にして決定した．具体的には，人の可聴域は年齢にもよるが 20Hz から 20kHz 程度であり，人の非可聴域である 20,001Hz から 40,000Hz までの範囲と合わせて記録することにした．サンプリング周波数は

アクティブ音響センシングを用いた食材認識カトラリー

96kHz である．Sweep 信号を繰り返し流すと，繰り返しの切れ目の部分で周波数が大きく変化することによるインパルスノイズが発生するため，ノイズを軽減するために音の繰り返しの瞬間にクロスフェー
ド処理を行う．この Sweep 信号はフリーのオープン
ソースオーディオソフトウェアである Audacity1 を用いて作成した．
3.4

図 2: マイクとスピーカを取り付けたフォークとス
プーン

周波数特性解析部

周波数特性解析部では，カトラリーのマイクから取得した振動応答を，FFT を用いてパワースペク
トルに変換する．振動応答は 96kHz，16bit でサン
プリングした．振動応答の時系列データから 96000
サンプルをごとに FFT を行いパワースペクトルを得る．サンプリング定理により，48000 点の 0Hz から 48kHz までの周波数のパワースペクトルを得られるが，この中から人の非可聴域かつ Sweep 信号の周波数である 20,001Hz から 40,000Hz の領域を抽出する．このことから，20000 点のパワースペク
トルが得られる．

3.5

4.1

食材認識部

食材認識部では，事前に取得した特徴量ベクトルと正解の食材ラベルからなる学習データを用いて認識モデル（評価では SVM を利用）を構築しておき，入力された未知の食材の特徴量ベクトルを認識する．
学習データには認識したい食材の特徴量ベクトルに加えて，カトラリーが何の食材にも触れていないときの特徴量ベクトルを含めている．これによりカト
ラリーで食材に触れているときは食材名が出力され，食材に触れていないときは「触れていない」と出力
される．

4

評価実験

提案手法の有効性を示すために，野菜を認識対象として実験を行う．まずはじめに，実験で使用するカトラリーの実装の説明およびスピーカとマイクの位置に関する予備実験を行う．その次に，予備実験の結果をもとに最適な位置にスピーカとマイクを取り付けたカトラリーを用いて 2 つのシナリオ（シナリオ 1 とシナリオ 2）で 14 種類の野菜に対して認識精度を評価する．シナリオ 1 は，各野菜につき複数の個体や複数種類のカットされた形を学習して，個体や形の違いに関わらず野菜の種類を認識できるかを評価した．シナリオ 2 は，野菜の種類だけでなく，カットされた形も正解ラベルに含めて，野菜の種類と切り方を同時に認識できるかを評価した．
1

https://www.audacityteam.org/

スピーカとマイクの位置に関する予備実験

本研究で使用する食材を刺すフォーク型デバイ
スと食材を乗せるスプーン型デバイスを図 2 に示す．図ではマイクとスピーカをともに柄に付けている．フォークとスプーンはプラスチック製で，ともに全長 16cm である．物体を振動させるコンタクト
スピーカには圧電サウンダ（FGT-15T-6.0A1W40）を使用した．直径 15mm，厚さ 0.3mm 以下の超薄型軽量な円盤形である．コンタクトスピーカの発した音を取得するコンタクトマイクはスライブ社の OMR20F10H-BP-310 を使用した．直径 21mm，
厚さ 0.3mm 以下の超薄型軽量な円盤形である．音の入出力は USB 接続のオーディオインタフェース（Steinberg 社の UR 22mkII）を介して行う．また，取得した時系列の振動応答を FFT する周波数特性
解析部，機械学習を行う食材認識部のコンピュータ
として，レノボ・ジャパン社の ThinkPad X1 Carbon（CPU：Intel Core i7-5600 2.60GHz，RAM：
8.00GB）を使用した．
スピーカとマイクの位置の候補として，フォークやスプーンの先端，柄，柄尻の 3 か所が考えられるが，フォークやスプーンの先端にセンサを取り付けると，カトラリーとして機能しないため候補から除外した．したがって，スピーカとマイクの位置の組
合せはフォークやスプーンの柄の表裏に取り付ける，
柄と柄尻に取り付ける，柄尻の表裏に取り付ける 3
通りが考えられる．柄と柄尻に取り付ける場合に，マイクを柄に付けるか，柄尻に付けるかで 2 通りあるが，予備実験では柄にマイク，柄尻にスピーカを取り付けた．スピーカとマイクを 3 通りの方法で取り付けたフォークおよびスプーンを用いて，人参，
キュウリ，サツマイモの 3 種類の野菜を認識した．
機械学習モデルには，SVM(多項式カーネル）を使用した．フォーク型デバイスは，フォークの先端で野菜を刺した状態で振動データを取得した．スプー
ン型デバイスは，スプーンの先端に野菜をのせた状
態で振動データを取得した．各野菜につき約 60 秒のデータを取得し，長さ 1 秒のウインドウをスライ
ド幅 100%で切り出して FFT し，1 種類の野菜から
50 サンプル特徴量を抽出した．1 種類の野菜につき- 57 -WISS 2020

表 1: スピーカとマイクの設置位置を変えたときのフォーク型デバイスとスプーン型デバイスの F 値
野菜の種類
人参
キュウリ
サツマイモ
人参
キュウリ
サツマイモ

mic=柄
spk=柄
0.958
0.948
0.906
0.997
0.844
0.783

mic=柄
spk=柄尻
0.800
0.760
0.775
0.828
0.841
0.669

表 2: 野菜の切り方

野菜の種類
形A
形B
形C
キャベツ
ざく切り
千切り
みじん切り
人参
いちょう切り
乱切り
輪切り
白菜
ざく切り
千切り
みじん切り
キュウリ
斜め切り
乱切り
輪切り
ピーマン
乱切り
輪切り
短冊切り
レタス
ざく切り 芯 ざく切り 複数 ざく切り 葉
玉葱
みじん切り
短冊切り
串切り
ジャガイモ
半切り
4 分の 1 切り
輪切り
カボチャ
乱切り 大
薄切り
乱切り 小
大根
輪切り
いちょう切り
短冊切り
ネギ
斜め切り
輪切り
筒切り
ほうれん草
葉 半分
葉 複数
葉 1枚
サツマイモ
輪切り
斜め切り
乱切り
トマト
賽の目切り
半月切り
串切り

mic=柄尻spk=柄尻
0.794
0.789
0.746
0.778
0.748
0.829

3 個体分のデータを採取したため，全部で 1350 サ
ンプルのデータ（50 ウィンドウ ×3 種類の野菜 ×3
個体 ×3 種類の取り付け位置）を得た．
フォーク型デバイスおよびスプーン型デバイスを用いたときの認識結果の F 値を表 1 に示す．結果より，マイクとスピーカをともに柄に取り付けたフォー
ク型デバイスにおいて平均 F 値 0.937，スプーン型
デバイスにおいて平均 F 値 0.874 と最も高い精度を示した．よって以降の評価実験では，柄の部分の表と裏にスピーカとマイクを取り付けたフォークとス
プーンを使用する．
4.2

評価実験で使用する野菜

評価実験では一般的に利用される野菜を選択する
ために，厚生労働省が発表している日本人における野菜の摂取量ランキング2 を参考にして，大根，玉葱，キャベツ，白菜，人参，ほうれん草，トマト，キュウリ，カボチャ，レタス，ネギ，ピーマン，ジャガ
イモ，サツマイモの 14 種類の野菜を採用した．
野菜の個体ごとの差異に関わらず提案手法が野菜を認識できるかを検証するために，1 種類の野菜につき 5 個体を用意した．また，切った形による認識精度の変化を調査するために，各個体を表 2 に示す
3 種類の形に切った．一例としてニンジンの実験素材を図 3 に示す．1 本のニンジン（個体）から形 A（いちょう切り），形 B（乱切り），形 C（輪切り）の 3 種類の形に 1 個ずつ切り出した．つまり，実験の素材として 14 種類の野菜 ×5 個体 ×3 種類の形
=210 素材を用意した．なお，野菜の切り方に関しては，野菜ごとに一般的な切り方を選択した．そのため，野菜ごとに 3 種類の切り方は異なる．

4.3

実験環境とデータセット

フォーク型デバイスについて，前述の 210 素材す
べてに対してフォークの先端で素材を刺した状態で1 素材につき 60 秒間，振動データを取得した．ス
プーン型デバイスについてもスプーンの皿に素材をのせた状態で同様に振動データを取得した．また，
2

https://www.mhlw.go.jp/stf/houdou/0000096138.
html- 58 -

図 3: 個体と切り方の違いによる実験素材
食事をしない状態を認識するため，デバイスと食材が接触していない状態を 60 秒間，5 回振動データを取得した．つまり，野菜と合わせて全部で 215 素材ある．取得したデータから，長さ 1 秒のウインドサ
イズで FFT を計算し，1 素材あたり特徴量を 50 サンプル得た．その結果，10750 サンプルデータ（50ウインドウ ×3 種類の形 ×5 個体 ×14 種類の野菜 +デバイスと食材が接触していない 1 状態 ×5 回分）
を得た．

4.4

シナリオ 1

シナリオ 1 では，野菜の個体やカットされた形に関わらず，野菜の種類を認識できるかを評価した．
具体的には，個体の違いとカットされた形の違いに関わらず，同一の種類の野菜には同一の野菜ラベルを付けた．したがって，野菜に接触していない状態
を含めてラベルは 15 クラスである．機械学習モデ
ルは SVM，Random Forest，Naive Bayes で試したところ，最も性能の良かった SVM（多項式カー
ネル）を用いて 5-fold 個体別交差検証を行って比較した．つまり，ニンジンの個体 α，個体 β ，個体 γ ，アクティブ音響センシングを用いた食材認識カトラリー

表 3: シナリオ 1 における各野菜の認識精度

表 4: シナリオ 2 における各野菜の認識精度

フォーク型デバイス スプーン型デバイス
野菜の種類 適合率 再現率 F 値 適合率 再現率 F 値
キャベツ
0.952 0.956 0.954 0.986 0.967 0.976
人参0.801 0.909 0.852 0.923 0.899 0.911
白菜
0.853 0.819 0.835 0.919 0.999 0.957
キュウリ
0.871 0.848 0.859 0.966 0.991 0.978
ピーマン
0.987 0.987 0.987 0.981 0.983 0.982
レタス
0.922 0.971 0.945 0.821 0.912 0.864
玉葱
0.908 0.813 0.858 0.934 0.976 0.954
ジャガイモ 0.912 0.921 0.916 0.945 0.919 0.932
カボチャ
0.888 0.931 0.909 0.953 0.937 0.945
大根
0.868 0.844 0.856 0.940 0.979 0.959
ネギ
0.982 0.923 0.951 0.980 0.904 0.940
ほうれん草 0.989 0.989 0.989 0.956 0.808 0.876
サツマイモ 0.856 0.912 0.883 0.976 0.984 0.980
トマト
0.970 0.915 0.942 0.975 0.979 0.977
非接触状態 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
平均
0.917 0.916 0.916 0.950 0.949 0.949

フォーク型デバイス スプーン型デバイス
野菜の種類と形 適合率 再現率 F 値 適合率 再現率 F 値
キャベツ A
0.606 0.664 0.634 0.708 0.756 0.731
キャベツ B
0.537 0.440 0.484 0.559 0.608 0.582
キャベツ C0.560 0.620 0.588 0.896 0.552 0.683
人参 A
0.292 0.276 0.284 0.745 0.840 0.789
人参 B
0.238 0.380 0.292 0.392 0.284 0.329
人参 C
0.246 0.268 0.257 0.397 0.544 0.459
白菜 A
0.702 0.916 0.795 0.718 0.988 0.832
白菜 B
0.138 0.052 0.076 0.870 0.616 0.721
白菜 C
0.337 0.352 0.344 0.806 0.896 0.848
キュウリ A
0.927 0.808 0.863 0.533 0.384 0.447
キュウリ B
0.865 0.868 0.866 0.488 0.644 0.555
キュウリ C0.963 0.940 0.951 0.698 0.812 0.750
ピーマン A
0.593 0.768 0.669 0.427 0.376 0.400
ピーマン B
0.652 0.584 0.616 0.352 0.376 0.364
ピーマン C0.471 0.388 0.425 0.293 0.316 0.304
レタス A
0.312 0.388 0.346 0.248 0.208 0.226
レタス B
0.361 0.316 0.337 0.451 0.668 0.539
レタス C
0.468 0.520 0.492 0.190 0.224 0.206
玉葱 A
0.776 0.720 0.747 0.512 0.412 0.457
玉葱 B
0.773 0.600 0.676 0.446 0.496 0.470
玉葱 C
0.902 0.480 0.627 0.539 0.576 0.557
ジャガイモ A 0.164 0.208 0.183 0.864 0.612 0.717
ジャガイモ B
0.301 0.252 0.275 0.364 0.348 0.356
ジャガイモ C0.289 0.288 0.289 0.529 0.512 0.520
カボチャ A
0.765 0.860 0.810 0.626 0.776 0.693
カボチャ B
0.618 0.596 0.607 0.976 0.804 0.882
カボチャ C
0.406 0.492 0.445 0.762 0.744 0.753
大根 A
0.495 0.596 0.541 0.522 0.484 0.502
大根 B
0.467 0.372 0.414 0.384 0.412 0.398
大根 C
0.434 0.672 0.527 0.725 0.716 0.720
ネギ A
0.431 0.496 0.461 0.427 0.376 0.400
ネギ B
0.679 0.668 0.673 0.461 0.308 0.369
ネギ C
0.461 0.332 0.386 0.324 0.400 0.358
ほうれん草 A 0.703 0.548 0.616 0.639 0.652 0.646
ほうれん草 B
0.950 0.756 0.842 0.863 0.656 0.745
ほうれん草 C0.694 0.800 0.743 0.748 0.688 0.717
サツマイモ A 0.655 0.852 0.741 0.971 0.660 0.786
サツマイモ B
0.330 0.232 0.272 0.809 0.900 0.852
サツマイモ C0.459 0.408 0.432 0.761 0.944 0.843
トマト A
0.613 0.760 0.679 0.803 0.848 0.825
トマト B
0.354 0.280 0.313 0.808 0.824 0.816
トマト C
0.277 0.228 0.250 0.681 0.572 0.622
非接触状態
1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
平均
0.541 0.536 0.532 0.612 0.600 0.599

個体 δ を学習データとして学習モデルを構築してニンジンの個体 % をテストデータとして認識し，テス
トデータをローテーションするようにした．
フォーク型デバイスとスプーン型デバイスの認識
精度の適合率，再現率，F 値を表 3 に示す．フォー
ク型デバイスでは F 値 0.916，スプーン型デバイス
では F 値 0.949 を示した．

4.5

シナリオ 2

4.6

考察

シナリオ 2 では，提案手法が野菜の種類とカットされた形の両方を認識できるか評価した．具体的には，野菜の種類と形をラベルとした．例えば，ニン
ジンはニンジン A，ニンジン B，ニンジン C の 3 種類のラベルが存在し，ラベルは全部で 14 種類の野菜 ×3 種類の形 + デバイスと食材が接触していない
1 状態の合計 43 クラスである．機械学習モデルはシ
ナリオ 1 と同様に SVM を用いた．
フォーク型デバイスとスプーン型デバイスの認識
精度の適合率，再現率，F 値を表 4 に示す．フォー
ク型デバイスでは F 値 0.532，スプーン型デバイス
では F 値 0.599 を示した．
シナリオ 1 の 15 種類の野菜および状態の認識結果から，フォーク型デバイスは F 値 0.916，スプー
ン型デバイスは F 値 0.949 であった．フォーク型デ
バイスとスプーン型デバイスの両方において高い認識精度が得られたことから，食材の刺し方や乗せ方にばらつきがあり，カトラリーと野菜の接触方法の異なっても提案手法が有効であるといえる．この結果から，箸やナイフなど食材との接触方法が異なる
ほかのカトラリーに対しても提案手法が汎用的に利用できると考えられる．また，異なる個体を学習しても野菜を認識できることがわかったため，認識時とは別の野菜の個体を事前に学習したモデルを利用でき汎用性は高いといえる．さらに，同じ野菜で同じ切り方でも形は多少異なるため，同じ切り方のな
かでの形のブレの影響は小さいといえる．実際の食- 59 -WISS 2020

事場面では，出現頻度の高い複数の切り方で切った野菜を事前に学習しておけば，高い精度で食材の種類の認識ができると考えられる．

5

シナリオ 2 の 43 種類の野菜と切り方および状態の認識結果から，フォーク型デバイスは F 値 0.532，
スプーン型デバイスは F 値 0.599 であった．この結果より，野菜を認識する際に形まで認識することは提案手法では困難であるといえる．シナリオ 1 とシ
ナリオ 2 の結果より，野菜の種類の違いによる音響特性の違いは，野菜の形状の違いによる音響特性の違いよりも大きく，野菜を切ったときの個々の片の形状の違いは野菜の種類の認識に大きく影響しないといえる．

提案手法の応用として，食事のログが考えられる．
ユーザが何の食材をどういった順番でどのタイミングで食べたかを記録できる．ほかには，提案手法を調理器具に適用した調理支援がある．包丁やお玉な
どの調理器具に提案手法を適用することで，調理しながら食材を認識できるため，調理過程の記録（レシピ自動作成）や調理段階に応じた調理方法の提示など調理インタラクションに利用できる．

提案手法は食事や調理以外の場面で活用できる．
例えば，組立て作業において，ねじやナットはドラ
イバやペンチなどの道具を用いて取り付けられる．
写真で視覚的に指示をされても，似たねじを間違えることもあるが，提案手法を工具に適用することで，組立作業の工程において誤ったねじや部品を取り付けたことを検出できる．また，農作物の収穫において，収穫鋏や運搬に使用されるロボットアームなどに提案手法を適用することで，収穫物の種類や成熟度，サイズを判断して自動で仕分けして，収穫や出荷作業の負担を削減できると考える．

4.7

リミテーション

提案手法について本論文で検証できていない点として以下が考えられる．一点目は，検証における食材の種類である．今回選択した野菜以外にも，肉や魚，キノコ類など，さまざまな食材が存在するため，
今後は野菜以外の食材でも提案手法の有効性を調査する．二点目は，デバイスの実用性である．実装したプロトタイプデバイスはカトラリーと PC は有線接続されているが，食事時に使用するため無線通信であることが望ましい．また，マイクやスピーカがカトラリーから外れて食事時に誤飲する可能性を避けるため，また洗浄に耐えるため，カトラリーの内部にデバイスを組み込むことが望ましい．三点目は，食材の組成が変化した場合の認識精度の変化の調査である．今回の結果から，野菜の認識には野菜の形ではなく組成が効いていると考えられるが，調理段階で茹でたり焼いたりすることで野菜の組成が変化
し，認識精度が低下する可能性がある．

- 60 -

おわりに

本論文ではユーザが道具を介して物体とインタラクションをする場面において，ユーザの使用道具にアクティブ音響センシング技術を適用させることで，物体認識を行う手法を提案した．食事場面を対象とし，フォーク型デバイスとスプーン型デバイスを実装した．提案手法の有効性を評価する実験を 14 種
類の野菜およびデバイスと食材が接触していない状
態の計 15 クラスに対して個体別交差検証で実施し，フォーク型デバイスにおいて F 値 0.916，スプーン型デバイスにおいて F 値 0.949 が得られた．また，14 種類の野菜を 3 種類の切り方で切り，42 種類の野菜の種類と形および食材が接触していない状態の計 43 クラスに対して個体別交差検証を行った結果，フォーク型デバイスにおいて F 値 0.532，スプーン型デバイスにおいて F 値 0.599 を得た．これにより，野菜の切り方の違いまでを認識することは困難であるが，切り方のばらつきを吸収して野菜の種類を高精度で認識できることがわかった．

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モジュラー型パルス遅延回路に基づく
3D モデリングのためのインタラクティブブロック
齋藤 圭汰 ∗† 志築 文太郎 ‡ 川口 一画 ‡WISS 2020高橋 伸 ‡

概要. ユーザが現実のブロックを用いて 3D モデリングを行うための，モジュラー型パルス遅延回路に基づくインタラクティブなブロックシステムを開発した．本システムにおけるブロックは，パルスを遅延させて出力する安価なアナログ回路（モジュラー型パルス遅延回路）を内蔵する．積み重ねられたブロックは，
底面におけるパルスの印加をトリガとして，最下段から順番にパルスを出力する．本システムは，パルスの出力時間に基づきブロックの段数を識別する．また，測定される電圧値に基づき，ブロックの種類を識別す
る．本システムを用いて，8 種類のブロックを用いた 30 段の積み重ねを識別できることを確認した．本シス
テムにおいて，1 段であれば 100 種類，20 段であれば 25 種類のブロックの識別が可能となる見込みである．

図 1. 開発したインタラクティブなブロックシステム．
積み重ねたブロックの位置および種類を識別する．

1

はじめに

ユーザが現実のブロックを用いて 3D モデリングを行うための，インタラクティブなブロックシステ
ムの研究がなされてきた．ブロックシステムはユー
ザが組み合わせたブロックの構造（以降，ブロック構造）を識別することにより，ブロック構造を 3D モ
デルへ変換する．ブロックシステムは，コンピュー
タ上の操作対象と現実世界のブロックを一対一に対応させることができるため，操作対象の位置および形状をユーザが識別しやすいという特徴を持つ．
これまで，ブロックシステムとして，大きく分けて，電子回路を用いるシステム [3, 4, 7, 8, 10, 11, 13,
16, 17]，カメラを用いるシステム [9, 15]，マーカを用いるシステム [5, 6]，電磁気的特性を用いるシス
テム [12, 14, 18] が開発されてきた．ただし，ブロックシステムの開発において，安価なブロックを用いて構造全体および複数種類のブロックを識別することは課題であった．例えば，カメラを用いる手法においては，市販の安価なブロックをそのまま用いることが可能であるものの，オクルージョンによりカメラに映らない位置にあるブロックを識別することが難しい．また，ブロック同士の通信が可能な電子回路を内蔵する手法ではブロック構造をなす個々のブロックを識別可能であるものの，ブロックの作製コストが高い．
我々はモジュラー型のパルス遅延回路に基づく，
インタラクティブなブロックシステムを開発した（図 1）．開発したブロックシステムにおけるブロッ
クは，安価なアナログ回路のみを内蔵する．これにより，ブロックの作製コストを抑える．また，積み重ねられたブロックの底面において測定される電圧を用いて，ブロックの積み重ね段数，種類および積み重ね順を識別できるため，ブロック構造をなす個々のブロックを識別できる．

2

関連研究

ブロックシステムとして，電子回路を用いるシス
テム，カメラを用いるシステム，マーカを用いるシ
ステムおよび電磁気的特性を用いるシステムが研究されてきた．これらと本研究との差分を述べる．

2.1

電子回路を用いるシステム

ブロックに内蔵したマイクロコントローラ，距離セ
ンサ，およびジャイロセンサ等の電子回路を用いて，ブロック構造識別を行うシステムが開発されてきた．
Gorbet ら [8]，Anderson ら [3]，および Watanabe
ら [17] は，ブロックにマイクロコントローラを内蔵
し，ブロック同士を通信させることによりブロック
構造を識別するシステムを開発した．Ando ら [4]および Hosoi ら [10] は，コネクタのないブロックを用いて，積み重ねられたブロックの位置および角度を推定するシステムを開発した．Glauser ら [7]，Copyright is held by the author(s).
筑波大学コンピュータサイエンス専攻†
ksaito@iplab.cs.tsukuba.ac.jp‡
筑波大学システム情報系∗- 61 -WISS 2020

Wang ら [16] および Leen ら [13] は，センサおよび変形できるパーツを持つブロックを用いて，ブロック同士の接続だけでなく，ブロックの曲げ伸ばしを計測するシステムを開発した．これらの手法において，各ブロックには通信が可能なマイクロコントローラが内蔵されているため，ブロックの作製コストは高い．一方，センサを搭載することにより，ブロック
へのタッチおよび傾ける操作などを入力として利用できる．
RFIBricks [11] は，RFID タグを使用して，ブロック構造を識別するシステムである．RFID タグには，個別の ID を割り振ることができるため，このシステムでは多くの種類のブロックを識別できる．
また，RFID タグを用いるため，ブロックの製造コ
ストは低い．一方，RFID タグの通信距離の制限により，9 段以上の積み重ねを識別できないことが示されている．
我々のブロックシステムもこれらのシステムと同様にブロックに電子回路を内蔵する．ただし，内蔵される回路は，マイクロコントローラや RFID などの通信を行う部分を含まず，替わりにパルスを遅延させて出力するアナログ回路のみから成る．このため，ブロックの作製コストを抑えられ，かつ，理論上では識別可能なブロックの個数に制限がないという特徴を持つ．

2.2

カメラを用いるシステム

ブロック構造を識別するために，カメラ画像を使用するシステムが開発されてきた．Miller ら [15] のシステムおよび DuploTrack [9] は深度カメラによって取得した画像を用いてブロック構造を識別する．
カメラ画像を使用するため，ブロックとして市販の安価なものを使える．一方，オクルージョンにより，カメラに映らない位置にある個々のブロックを識別できない．
我々のブロックシステムは，これらのシステムと異なり，ブロックに電子回路を内蔵する．これにより，ブロック構造をなす個々のブロックを識別する．

2.3

マーカを用いるシステム

マーカを用いてブロック構造を識別するシステムが開発されてきた．Lumino [5] はグラスファイバ
によって構成されたブロックおよびマーカを用いる
ことにより，ブロック構造を識別する．CapStones
and ZebraWidgets [6] は静電容量性マーカによってタッチパネル上に発生するタッチポイントの形状を用いることにより，ブロック構造を識別する．これ
らのシステムでは，積み重ねられたブロックの底面に現れる形状（すなわち，各ブロックが持つマーカを足し合わせた形状）を用いることにより，ブロッ
クの段数を識別する．そのため，ブロックの底面の大きさによって，識別可能な段数が制限される．

Rn

Vout̲n

5V
0V

R
ブロックn

C
Vin̲n

R2

Vout̲2

5V
0V

R
ブロック2
R1

C
Vin̲2
Vout̲1

5V
0V

R
ブロック1
R0

シュミットトリガ
インバータ
CR回路

ブロック0
VRref

Rref

C
Vin̲1
Vout̲0
R
C
Vin̲0

パルス
ジェネレータ
VCC

5V
0V

5V
パルス
ジェネレータ
0V

VRref

5V
0V
時間

図 2. 複数接続されたモジュラー式パルス遅延回路
およびパルスの印加に対する出力パルスの時間変化.

我々のブロックシステムでは，ブロックを測定電極に接続する必要があるため，ブロックを置ける位
置は測定電極の位置に制約される．一方，理論上ブロックの積み重ね段数に制限がない．

2.4

電磁気的特性を用いるシステム

電磁気的特性を持つブロックのブロック構造を識別するシステムが開発されてきた．Yoshida ら [18]，Liang ら [14]，および Ikegawa ら [12] は，静電容量
または磁気を持つブロックを用いて，ブロック構造を識別するシステムを開発した．これらのシステム
はブロック構造をなす個々のブロックを識別可能であり，かつ，ブロックを安価に作製可能である．一方，識別可能なブロックは 1 種類のみである．
我々のブロックシステムは，これらのシステムと異なり，複数種類のブロックを識別できる．

3

識別原理

我々のブロックシステムは積み重ねられたブロックの底面において測定される電圧を識別に用いる．
種類を伴うブロックの並び順に電圧値を対応させる
場合，少なくとも種類の段数乗の分解能が測定器に必要となるため，多段多種の識別は難しい．一方，ブロックを 1 つずつ順番に測定できれば，測定時間に基づき段数を識別し，電圧に基づき種類を識別できるため，測定器に種類数を識別できる分解能があればよい．この回路を実現するために，我々はパルス遅延回路を使用したブロック構造識別回路（以降，- 62 -

モジュラー型パルス遅延回路に基づく 3D モデリングのためのインタラクティブブロック

モジュラー型パルス遅延回路）を設計した．また，抵抗を用いて，種類を識別できるようにした．本節ではこれらの回路の動作原理，および，この回路を用いたブロック構造の識別原理を述べる．

3.1

モジュラー型パルス遅延回路

モジュラー型パルス遅延回路は CR 回路およびシュ
ミットトリガインバータによって構成される（図 2ブロック 0）．モジュラー型パルス遅延回路の入力
端子 Vin の電圧が 0 V から HIGH（今回の実装においては 5 V）に切り替わることにより，出力端子
Vout の電圧が HIGH から 0 V へと切り替わる．また，出力の切り替わり後に一定時間（今回の実装においては 0.1 ms）経つとコンデンサの充電が終わり，
シュミットトリガインバータへの入力電圧が下がる
ため，Vout の電圧が 0 V から HIGH に戻る．モジュラー型パルス遅延回路を複数個接続すると，各回路が 1 回ずつ順番に 0 V のパルスを出力することになる（図 2）．
我々のシステムにおける各ブロックは，モジュラー型パルス遅延回路を内蔵する（図 2）．積み重ねられたブロックは，底面におけるパルスの印加をトリガとして，最下段から順にパルスを出力する．我々のシステムは，パルスが出力されている時間の測定により，積み重ねられたブロックの段数を識別する．

3.2

図 3. 作製したブロック．左：上面，右：底面．
Vcc Vout Vin GND

上端電極接続用端子

Vcc
GND
シュミットトリガ
インバータ
マグネット式
電極（ブロック上端用）

Rref
VRref =× (VCC − Vdiode )Rref + Rn(1)

なお，任意の異なる 2 種類の種類識別抵抗 Rn に
よる VRref の差は，測定器の分解能以上でなければならない．そこで，我々は任意の 2 種類のブロックにおける VRref の差が一定かつ分解能以上となるよ
うに Rn を選択した．また，種類識別に使用できる
電圧は VCC − Vdiode であり，その電圧を最大限使用できるようにした．以下に Rn の選択式を示す．

VRref Rn = VCC − Vdiode (2)VRref Rn
> Vres (3)
dV =
N
Rref
− Rref (4)Rn = VRref Rn(VRref Rn − n × dV )ここで，VRref Rn は Rref および Rn における電圧降下の和，N は識別したい種類数，Vres は測定器の分下端電極接続用端子
マグネット式
電極（ブロック下端用）

モジュラー式
パルス遅延回路

図 4. ブロックに内蔵する部品．

解能，dV は任意の 2 種類のブロックにおける Vrefの差を表す．また，n はブロックの種類を表す 0 以
上の整数である．

種類識別

我々のブロックシステムは，図 2 の Rref における電圧降下 VRref を測定し，測定結果に基づきブロッ
クの種類を識別する．識別には，個々のブロックに内蔵される種類識別抵抗 Rn が変わると，これに応じて VRref が変わることを利用する．VRref は，電源電圧 VCC ，ダイオードの順方向電圧 Vdiode ，基準
抵抗 Rref および Rn を用いて，次式で表される．

種類識別用抵抗

Vcc Vout Vin GND

4実装

我々のシステムは，モジュラー型パルス遅延回路を内蔵したブロックおよびパルス測定ハードウェア
から成る．また，作製したハードウェアを用いて 3Dモデリングを行えるようにするアプリケーションを
作製した．

4.1

ブロック

モジュラー型パルス遅延回路を内蔵したブロック（図 3）を 30 個作製した．ブロックは，回路を入れるための箱，ブロックの上面および底面に取り付けるマグネット式電極（図 4 左および中央），およびモ
ジュラー型パルス遅延回路（図 4 右）によって構成される．マグネット式電極は USB ケーブル (Oraf，
Rotating Magnetic Data Cable) に用いられているものである．また，モジュラー型パルス遅延回路
において使用される素子は，コンデンサ（100 pF，エラー率 5 %），抵抗器（1 MΩ，エラー率 1 % および種類識別用抵抗エラー率 1 %），シュミットトリガ
インバータ（TOSHIBA, TC4584BP，6 回路入り，1 回路のみ使用）である．これらの素子を使用した
際にブロックから出力されるパルスの幅は約 0.1 msであった．また，現在回路に使用している素子の価格の合計は 43 円である．なお，表面実装用の素子（シュミットトリガインバータ：74AHC1G14GW（Nexperia），ダイオード：M4A（HY ElectronicCorp），MLCC：100 pF（Murata），SMD レジス- 63 -WISS 2020
ブロック接続用電極

リレー

マルチプレクサ

図 6. 3D モデリングアプリケーションを用いて作製した作品（左：キリン，中央：花，右：タワー）．キ
リンおよび花において黒色のブロックは透明なブロックとして扱った．

直流電源

マイクロコントローラ

波形生成および測定器

図 5. パルス測定ハードウェア．

タ：1 MΩ および種類識別用（RS PRO））を用いた
場合は，5 円 [1] である．
今回の実装では，式 2–4 に基づき，異なる 8 種
類の抵抗を内蔵する 8 色のブロックを作製した．まず，式 2–4 における変数にはそれぞれ，VCC = 5 V，Vdiode = 0.6 V，N = 8，Rref = 10 kΩ を代入した．次に，n=0–7 とした計算結果に近い抵抗をE24 系列の抵抗から選択した．結果として，黒色には R0 = 0 Ω，緑色には R1 = 1.5 kΩ，オレンジ色には R2 = 3.3 kΩ，青色には R3 = 6.2 kΩ，ピンク
色には R4 = 10 kΩ，赤色には R5 = 16 kΩ，黄色には R6 = 30 kΩ，白色には R7 = 68 kΩ を取り付
けた．

4.2

パルス測定ハードウェア

パルス測定ハードウェアは，電圧測定器およびパルスジェネレータとしての多機能測定器（Digilent，
Analog Discovery 2），5 V 電源およびマルチプレ
クサのコントローラとしてのマイクロコントローラ（Arduino Srl，Arduino UNO Rev3），マルチプレクサ（SparkFun，CD74HC4067）および 16 個のリードリレー（FUJITSU SEMICONDUCTOR，
FRL-644D05 / 1AS 5V）から成る（図 5）．また，
20 個以上のブロックを使用する場合において，Arduino 電源の定格電流（200 mA）以上の電流を必要とするため，直流安定化電源（KIKUSUI，PMC18（図 5 右）を使用した．なお，マルチプレクサは，
3）
測定したいブロック列に接続されたリードリレーをオンにする．マルチプレクサを介して電圧を印加すると抵抗（約 70 Ω）の影響を受けて印加電圧が減衰するため，接点接触抵抗が 150 mΩ であるリードリ
レーを使用した．その後，パルスジェネレータからブロック列には，パルス幅 0.5 ms の矩形パルスを印加する．システムは，サンプリング周波数 2 MHz
において電圧測定器を使用して，Rref に加わる電圧を測定する．電圧測定器は 8000 個の測定電圧を
バッファリングして PC に送信する．

3D モデリングアプリケーション
作製したハードウェアを用いて 3D モデリングを4.3行えるようにするアプリケーションを作製した．このアプリケーションは，プログラム言語として Python
3.7.6，描画ライブラリとして OpenGL 4.6.0 を用いて作製された．アプリケーションは電圧測定器から送信された測定電圧が閾値（今回は 0.4 V）以上となる時間を用いてブロックの段数を識別する．また，各ブロックにおける電圧値と閾値を比較することによりブロックの種類を識別する．このため，全種類のブロックの電圧を予め測定し，その電圧を基準として± 0.2 V を閾値とした．ハードウェア 16 箇所のブロック列を測定し，アプリケーションが画面を更新するまでの時間は，0.3 s である．
アプリケーションを用いて 3 つの作品を作製した（図 6）．キリン（図 6 左）には，20 個，花（図 6中央）には 15 個，タワー（図 6 右）には 30 個のブ
ロックを使用した．キリンおよび花において黒色のブロックを透明に描画した．今後，アプリケーションと現実のブロックの見た目を揃えるために，透明を意味するブロックを透明の素材を用いて作製する予定である．なお，タワーの作製により，システムが30 段のブロックを識別できることを確認した（図 6右）．

- 64 -

5

性能評価

5.1

種類数

作製したブロックおよびパルス測定ハードウェアの性能を評価するための実験を行った．これらの実験において，電源には Arduino UNO の 5 V 電源ではなく，安定した電源を確保するために，直流安定化電源（KIKUSUI，PMC18-3）を使用した．
測定実験のために，式 2–4 に基づき，種類識別抵抗を作製した．種類識別抵抗には，誤差率 1%の E24系の抵抗を 1 個または 2 個使用した．また，作製した種類識別抵抗の値は，計算結果から最大 1%の差

モジュラー型パルス遅延回路に基づく 3D モデリングのためのインタラクティブブロック
4.5
R_refに加わる電圧 [V]3.5
実測 シミュレーション

3
2.5
2
1.5
1
0.5
0

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

ブロックに内蔵した抵抗の種類 n

図 7. 100 種類（n=0–99）のブロックを 1 段積んだ際に測定される電圧．
4.5
R_refに加わる電圧 [V]

4
3.5
3

0

10k

5.2

段数

5.3

結果の考察

ブロックを 20 段積み，ブロック底面の Vin 端子にパルスを印加した．その後，各位置（1 段目，2 段目など）のブロックにおいてパルスが出力された際に，Rref に加わる電圧を測定した．また，この測定を20 段全てのブロックの種類識別抵抗が 0 Ω，10 kΩ，
100 kΩ の 3 つの場合において測定した．その結果を
図 8 に示す．3 つの場合において，高い位置になるほど，測定される電圧が下がっていることが確認できる．それぞれの場合における最大の電圧および最小の電圧の差は，0 Ω において 0.127 V，10 kΩ において 0.060 V，100 kΩ において 0.012 V であった．電圧が減衰する原因として，ブロックの電極による接触抵抗が考えられる．すなわち，接続数が増えるほ
ど抵抗値が加算されるため，高段に位置するブロッ
クほど測定電圧が減衰すると考えられる．

4

100k

2.5

2
1.5
1
0.5
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

20段積まれたブロックの中での位置

図 8. 20 段積んだブロックの各位置において測定される電圧．

がある．そのため，計算結果からの差，および抵抗の持つ誤差を考慮すると，最大 2%の差が発生する．
2%の誤差によって発生する Rref における電圧降下の差をシミュレータを用いて計算した結果，最大±0.022 V となった．つまり，0.022×2 = 0.044 V 刻みにおいて Rref における電圧降下が変化するように，
種類識別抵抗を選択すれば，測定される電圧に重複がない．そこで，0.044 V 刻みにおいて電圧降下が変化するように，式 2–4 における変数を，VCC = 5 V，Vdiode = 0.6 V，N = 100，Rref = 10 kΩ，n =0–99 とし，100 種類の抵抗を作製した．
作製した抵抗を 1 つのブロックに取り付け，測定
ハードウェアを用いて Rref における電圧降下を測定した（図 7）．図 7 において青が実測値，オレンジがシミュレーション値（LTSpice XVII）である．実測値における種類間の最小の電圧の差は，0.032 V，最大の電圧の差は 0.055 V であった．つまり，理論値の 0.044 V を基準として，-0.012 V および+0.011 Vの差があった．この結果は，素子の誤差による差の範囲内であった．一方，実測値とシミュレーションの差は抵抗値の増加に伴って大きくなり，最大の差は 0.049 V であった．この結果は，素子の誤差による差より大きい．この原因として，測定器の誤差，およびシミュレーションにおいて入出力インピーダンスを考慮していないことなどが考えられる．

- 65 -

現在の実装では，基準電圧±数十 mV という閾値を用いて種類識別を行う．実測値を基準電圧とした
場合，100 種類を閾値の範囲に重複なく測定できて
おり，1 段であれば 100 種類を識別できる．一方，高段のブロックの測定電圧には減衰があり，最大は 0 Ω
における 0.127 V である．このことから，積み重ね個数が 20 段までの場合は，抵抗の誤差と電圧の減衰を考慮した，基準値 +0.022 V および −0.149 V(=−0.022 − 0.127) を閾値として，0.171 V(= 0.022 +0.149) を刻み幅とした 25 種類（25.7 = 4.4/0.171）
が識別できると考えられる．

6

議論と今後の展望

性能評価の結果より，我々のシステムにおいて，1 段であれば 100 種類，20 段であれば 25 種類のブ

ロックの識別が可能となる見込みである．また，各ブロックに内蔵される回路は比較的安価（表面実装の素子を用いた場合，回路の価格は 5 円程度 [1]）である．このように，比較的安価でありながら，多段
多種の識別を実現した点は，既存システムにはない
本システムの利点である．この利点を活かすことにより，大量のブロックを用いたモデリングシステムを実現できる可能性がある．
ただし，現実装では高段まで識別しようとするほど識別可能な種類数が減る．レゴブロック [2] に使用されている色は 100 種類以上であることから，段数を問わず 100 種類程度の識別ができることが目標である．
本論文では 1 段および 20 段において識別可能な種類数を推定した．今後，接触抵抗のシミュレーショ
ンにより，各段数における識別可能な種類数を推定
し，段数に対する種類数の一般式を導く必要がある．
現在，高価（4.5 万円程度）な測定器を使用して

WISS 2020

いるが，AD コンバータおよびマイクロコントロー
ラを用いることにより，パルス測定ハードウェアを安価な構成にて実現できる可能性がある．また，今後，2 MHz より低いサンプリングレートを用いたより安価な構成を検討する．さらに，パルス測定ハー
ドウェアにおいてリレーを用いているが，台座の拡張を簡単化するために，リレーを必要としないパルス測定ハードウェアの設計を試みる．
現在の実装において，30 段までであれば同一ブロックが複数並んだ場合においても，問題なく識別ができることを確認した．一方，システム構成および使用環境が異なる場合において，コンデンサの精度およびシュミットトリガインバータの閾値が変化するため，パルス幅が変わる可能性がある．その場合において，正確に段数を計測する方法を調査する．
本システムでは，それぞれのブロックが持つ抵抗を測定できるため，抵抗値の変化に基づくセンサを使用できる可能性がある．抵抗変化型のタッチセン
サおよび傾きセンサなどをブロックに埋め込むことにより，ブロックに対するタッチ，およびブロックを傾ける操作によって 3D モデルを変化させるなどのインタラクションが可能となると考えられる．

7

まとめ

モジュラー型パルス遅延回路を用いたインタラク
ティブなブロックシステムを開発した．本論文において，モジュラー型パルス遅延回路を内蔵するブロッ
ク，パルス測定ハードウェア，および 3D モデリン
グアプリケーションの実装を示した．また，本シス
テムを用いて，8 種類のブロックを用いた 30 段の積み重ねを識別できることを確認した．性能評価の結果より，我々のシステムにおいて，1 段であれば100 種類，20 段であれば 25 種類のブロックの識別が可能となる見込みである．今後，測定ハードウェ
アの安価な実装，識別性能の向上方法，および本シ
ステムにおけるセンサの使用を検討する．

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[17] R. Watanabe, Y. Itoh, M. Asai, Y. Kitamura,
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[18] A. Yoshida, B. Shizuki, and J. Tanaka. Capacitive Blocks: A Block System that Connects
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2015.

[5] P. Baudisch, T. Becker, and F. Rudeck. Lumino: Tangible Blocks for Tabletop Computers- 66 -WISS 2020

PartsSweeper: 電子部品や工具をさりげなく整理するインタラクティブ・デス
クの試作と応用
折原 征幸* 塚田 浩二*

概要．デスクワーク等を行う作業机，特に電子工作では多数の電子部品や工具が机の上に配置され，それらを組み合わせて使用するために煩雑になりやすい．本研究では，電子工作等の作業机に着目し，さりげなく机上の工具／部品等を移動・整理するシステム「PartsSweeper」を提案する．本シス
テムは，机の裏に設置した XY プロッター，ヘッド部の永久磁石と昇降機構，及び作業空間を入力するタブレット端末を中心に構成される．特別なセンシングを行うことなく，工具と電子部品を個別に移動／整理することを目指す．本論文ではデバイスやシミュレータの実装と，基礎的な動作検証，また応用例について報告する．

1

2

はじめに

デスクワークを行う作業机には，文房具や書類，
コンピュータ等の大きさや形の異なる様々な日用品が置かれている．そうした作業机では手を動かしていくうちに常にモノの配置が変化し，煩雑になりやすい．作業中にモノを見失い，探索に無駄な時間を使ってしまった経験のある人も多いであろう．
特に電子工作では，多数の細かい電子部品や複雑な形の工具が机上に配置され，部品同士を組み合わせたり工具を使い分けたりしながら作業を進めていく．そのため作業を進めるほど，机上に部品や工具が散乱しやすい傾向がある．部品や工具を使い終わるたびに丁寧に再配置すればこうした問題は軽減できるが，作業中は回路図／設計図等の理解や繊細な作業に気を取られ，整理整頓を心掛けることは難しい．
こうした問題を解決するために, 本研究では作業机がさりげなく机上の工具／部品を移動／整理するシステム「PartsSweeper」を提案する（図 1）．

関連研究

本研究の関連研究を「机上のモノを物理的に移動させるシステム」，「モノ探しや整理を支援するシステム」の 2 つの視点から紹介する．
2.1 机上のモノを物理的に移動させるシステム
机上のモノを物理的に移動するシステムについて紹介する．Cooky[1]は机上に複数の小型ロボットを配置し，作業を分担して調理を行えるシステムである．調理過程で人とロボットが柔軟に協調作業を行うことを目指している．TRANSFORM[2]はインタ
ラクティブに形状が変化する家具である．机上の凹
凸を機械的に制御することで，物体の移動を可能としている．
次に，磁力を用いてモノを移動させるシステムについて紹介する．ToolShaker[3]は，日用品に情報提示機能を付加できる手法を提案している．具体的には，壁面や机上に収納／配置された日用品に対して，
外部から電磁石で磁力を発生させて動かしている．
また Actuated Workbench[4]は，机の下に格子状に配置した電磁石を制御することで机上の物体移動を可能にした．砂鉄を電磁石で制御し，絵を描画するなどの活用例も示している．dePENd[5]は，ユーザの持つボールペンの動きを机裏面に設置した磁石で制御することで，「こっくりさん」のような新たな体験の創出や，描写スキルの向上を目指すシステムである．またインテリジェントデスク[6]は，電磁石を備えた XY テーブルを机の裏側に配置して，底面に磁石をつけた食器などを机上で移動させるシステム
である．
カメラでの画像認識を組み合わせることで，物体の衝突を検知して障害物を避けている．

図 1 磁石による机上の電子部品／工具の整理

Copyright is held by the author(s).
* 公立はこだて未来大学- 67 -WISS 2020

2.2 モノ探しや整理を支援するシステム

ユーザがシステムの動作に気づきにくく，また気づいたとしても介入しやすい手法を利用する．具体的には，机の下側から磁力を用いて部品や工具を移動させる方式を採用する．移動ロボットやロボットアーム等を用いる場合と比較して，システムやその動作が目立たないため心理的な負担が少なく，運搬力が相対的に弱いため介入しやすい（例えば移動を防いだり，手動で移動させたりしやすい）と考える．
またユーザによっては，図 2 に示すように普段から机上での部品／工具の配置を決めている場合がある．勝手に位置を変えてユーザを混乱させないように，好みの作業空間をレイアウトするための入力イ
ンタフェースを用意する．位置／移動経路／タイミ
ングなどを事前に指定して，個々のユーザの好みに合わせられるように配慮する．

モノ探しや整理を支援するシステムについて紹介する．DrawerFinder[7]は，1 つの棚に格納された複数の収納箱を対象としたモノ探し支援システムである. 収納箱を開け閉めする際の中身と周辺状況を自動で撮影し, Web ブラウザ上で手軽に確認することができる．Limpid Desk[8]は机上に積み重ねられた書類に関して下層の書類の映像を机上に設置したカメラで取得し，あたかも上層の書類が透けるかのよ
うに処理した映像をプロジェクタ投影するシステム
である．
次に，ロボットによる整理支援を行う研究を紹介する．郷古ら[9]は，机上に置かれたロボットが机の上の物体を落とすという振る舞いによって，作業者の片づけの動機付けを促せることを実験によって示した．木下ら[10]は机上の工具を探索するロボットを制作した．車輪型ロボットで工具板から足りない工具の情報を取得し，室内を巡回してカメラで机に放置された工具の探索を行う．

3.3 既存の作業机を拡張
既存の作業机の拡張を前提として，導入が容易な
シンプルなシステム構築を採用する．具体的には，天板の裏面に 2 軸の駆動機構を搭載し，ヘッド部に磁石を搭載することで，机上の部品／工具に対して磁力を出力する．また磁石には永久磁石／電磁石の2 種類の選択肢があるが，本研究では永久磁石を利用する．電磁石は距離による吸着力の減衰が大きい
ため天板を挟んだ設置には向かず，強い磁力を得るのに大容量の電源が必要になるため設置コストが高くなると考えた．

2.3 本研究の特徴
本研究では，電子工作を行う作業机に焦点を当てる．机上の電子部品や工具をさりげなく移動／整理することで作業者を支援する．また少数の磁石ヘッドを移動させるシンプルな駆動方式も特徴である．

3

PartsSweeper

PartsSweeper の主要なコンセプトは以下の 3 点である．
1. 電子部品／工具を移動して整理
2. ユーザの作業への配慮
3. 既存の作業机を拡張
以下，それぞれの詳細について説明する．

本システムは，天板の裏面に設置された磁力制御機構とそれを操作するタブレット端末から構成される．ここでは本論文を書くにあたって使用したプロ
トタイプのシステム構成について紹介する．

3.1 電子部品／工具を移動して整理

4.1 磁力制御機構

電子工作を行う作業机の上に多数置かれる受動部
品（抵抗／コンデンサ等）や工具（ニッパー／ペンチ等）の移動と整理を行う．我々はこうした部品や工具の多くが強磁性体であり，磁石に反応することに着目した．磁力を調節しながら磁石を前後左右に移動させることで部品や工具を任意の場所に移動させることを目指す．
なお，本論文では整理について，「部品と工具が分類されて数ヶ所にまとまり，作業空間が確保されている状態」と定義する．

基本的な駆動機構としては，前述したコンセプトを踏まえ，XY プロッター（MakeBlock「XY-Plotter
ロボットキット V2.0」）を採用した．XY プロッター
は 2 台のステッピングモーターとタイミングベルト

4

実装

3.2 ユーザの作業への配慮
本稿のタイトルにもあるように，本研究では「さりげない」整理を行う．本研究における「さりげない」とは，システムの存在感が少なく，ユーザの作業を阻害しにくいことを意図している．すなわち，

図 2 作業空間設計の例- 68 -

PartsSweeper: 電子部品や工具をさりげなく整理するインタラクティブ・デスクの試作と応用を用いてヘッド部をコンピュータ制御で 2 軸方向に動かせる装置である．ヘッド部の構成を変えること
で様々な用途に使用でき，ペンを取り付けるとペンプロッターに，レーザーを取り付けるとレーザーカ
ッターとして使用することができる．
我々はヘッド部に磁石を搭載し，磁石自体を上下させ，図 3 のように厚さ 5mm のアクリル板を上部に設置した．そうすることでアクリル板を机の天板に見立て，机上の任意の個所に磁力を発生／停止させることにした．磁石を上げたままヘッド部を移動させることで，机上の部品／工具の強磁性体を引きずって移動させることができ，磁石を下げることで部品／工具を移動させた場所に留まらせることができる．磁石を十分に机から離さないと磁力の影響が机上に残りうるため，サーボモータの回転運動を昇降運動に変換する機器を自作することにした（図 4）．
さらに，磁力を調節することで部品／工具を選択して運搬する．すなわち，磁力を弱めることで工具は移動できず，部品のみを移動させるという状態にすれば，ヘッドの移動のみで部品／工具を分けて整理できる．実装方式として，磁力の違う 2 種類の磁石を使う方法や，天板との距離を調節することで吸着力を制御する方法にこれまで取り組んできた．本
稿では，磁石と昇降機構が 1 つずつで済むためヘッ
ド部がコンパクトになるという点から，後者の方式を中心に説明する（図 4）．
4.2 タブレット端末

めの移動シミュレータに関して述べる．実機では最大動作速度の制約があり，部品等の初期位置を統一することも困難であるため，様々なヘッドの移動経路を試行錯誤することが難しい．
そこでソフトウェア上で移動経路の検証を行うための移動シミュレータを用意する．机上に同じ部品が大量にあり，その部品を 1~2 か所に集めることを想定している．このシミュレータを用いて，効率的に部品を移動できる経路を検証し，実機での実装に生かしていく．
実装は Processing で行い，磁力を再現するために
群衆アルゴリズム（Boids）を利用している．Boidsとはオブジェクトに分離・整列・結合といった 3 つの動作原則を与え，多数を同時に動かして群れの振る舞いをシミュレーションするアルゴリズムである．
図 5B にて，シミュレータの機能を説明する．左上の大きな円をヘッド部の磁石，小さな円を強磁性体の部品とする．大きな円が小さな円に接近すると小さな円を引き付ける．小さな円同士はお互いに引き付けないが，接触したらぶつかり弾かれ重なることはない．右側のメニューは，0 から 7 の数字のボタンは事前に設定した動作パターンを選択できる．また，その下に全体のリセットボタン，磁力のオンオ
フの状態を示す表示等が配置される．

5

予備実験

ここでは，
「移動可能な部品／工具の調査」と，「移動シミュレータと実機での動作テスト」について述
べる．

タブレット端末は，部品／工具を整理するための入力インタフェースを提供する．入力インタフェー
スのソフトウェアは Processing で実装した．例えば磁石を昇降する高さや，ヘッド部を平面移動させる
位置などを直接指定できる動作検証用ソフトウェア
や前述した作業空間をレイアウトするソフトウェアを構築した（図 5A）．
また動作のタイミングもソフトウェア上で指定することができる．常に稼働／一定間隔で稼働／一度だけ稼働など複数の条件でヘッド部を動作させる．

5.1 移動可能な部品／工具の調査
磁力で移動可能な部品／工具の調査を行った．今回対象にした部品／工具は図 6 にあるように，単色LED，抵抗，積層セラミックコンデンサ，ボルトとナット，はさみ，ニッパー，けがき針である．調査
方法は対象となる電子部品または工具をPartsSweeper の天板の上に置き，ヘッドを動かし磁力を用いて 30cm 離れた 2 点間を移動させた．な

4.3 移動シミュレータ
磁力によるヘッド部の移動パターンを試行するた

図 4 ヘッド部の外観と動作例．左から右に行くほどヘッド位置が下がる．
図 3 プロトタイプの外観

図 5 ソフトウェアの画面- 69 -WISS 2020

お，実験は強・弱 2 種類の磁石ヘッドを備えた前身のプロトタイプで行った．
結果を表 1 に示す．対象となる物体が移動できる
場合が「○」，吸着はするが移動できない場合を「△」，吸着自体ができない場合を「×」としている．単色
LED と積層コンデンサはどちらの磁石でも移動でき，けがき針とはさみは強い磁石のみ移動が確認できたので，これらの部品／工具は選択的な移動対象とできると考える．なお抵抗の脚は磁石につかないが，皮膜の部分は磁石に反応した．ニッパーの移動ができなかったのは，持ち手の滑り止めにより摩擦が強く働いたことが原因だと考える．

図 6 調査対象の部品／工具部品

5.2 移動シミュレータと実機での動作テスト
机全体に散らばった部品を一部に移動させるような経路を考案し，移動シミュレータで実装した．作
成した 7 種類の経路を図 7 に示す．今回，その中でうまく想定通りの位置に集められたパターン 2 とう
まくいかなかったパターン 1 を実際の環境で試し，移動シミュレータの有用性と，実機での特徴を調べる．
まず事前に行った移動シミュレータでの結果を示す（図 8 上段）．パターン 2 はほとんどの部品が指定個所に集められた．成功要因として，部品を少量ずつ 1 辺に集めていることが挙げられる．制御の観点だと，磁力を切り替えつつ，磁力オンの状態ではヘッドを同一方向に周期的に移動させる点が特徴である．パターン 1 では移動の途中でヘッドから遠い部品がはじかれてこぼれてしまう様子が見られた．
これらの結果から，ヘッドは一度に運べる量に限界があるため，すべての部品を一筆書きのように一気に集める経路は向かないことが分かった．
続いて実際の環境での動作テストを行った．
PartsSweeper のヘッド部を移動シミュレータと同じ移動経路で動かし，天板に乗せた電子部品を 1 か所に集める．電子部品は，全体が磁石で付く部品 60
個（LED×30 個，コンデンサ×30）と部分的に磁石で付く部品 40 個（抵抗×20，タクトスイッチ×20）の計 100 個を用意した．試行回数は 5 回とした．
結果として，実機でもパターン 2 ではほとんどの部品を最後まで移動できた反面，パターン 1 では取りこぼしが多い傾向があった（図 8 下段）．今後，各
移動パターンについて実機での詳細な検証を行い，シミュレータの再現性を検証していきたい．また実機での特徴として，取りこぼしの少ないパターン 2
であっても，磁石で付きにくい抵抗やタクトスイッ
チは 3 個程度取りこぼしが見られた．

6

工具

表 1 部品／工具の移動結果
対象
弱磁石
単色 LED○
抵抗△
積層コンデンサ○
ボルトとナット
△
けがき針
△
はさみ
×
ニッパー
×

強磁石
○
○
○
○
○
○
△

図 7 用意した移動パターン．

図 8 移動シミュレータでの結果（上段）と実機での結果（下段）．右から初期状態，パターン 2，パ
ターン 1．

だづけの支援，天板の拭き掃除を紹介する．なお，
応用例の一部（電子工作支援，はんだ付け支援）は提案技術の可能性を広めるために実装しており，コンセプトの「さりげなさ」とは矛盾する点があるため，
本格的な導入については今後議論していきたい．
6.1 電子工作支援
特に学習段階の電子工作においては，ステップ毎に 1 つずつ電子部品を使って組み立てる方法が一般的である．例えば，初めに LED を点灯し，次に可変

応用例

本章では，目的である机上の整理以外に本システ
ムで実現可能な応用例として，電子工作支援，はん- 70 -

PartsSweeper: 電子部品や工具をさりげなく整理するインタラクティブ・デスクの試作と応用

る．事前にスポンジに洗剤や水をつけることで，天板がきれいに磨かれることを確認した．
この仕組み単体では掃除機ロボットなどでも代用可能であるが，スポンジの配置位置などを工夫する
ことで，机の上の整理→拭き掃除といった一連の作業を自動化できる可能性がある．

抵抗を利用して光量を調節し，さらにタクトスイッ
チを利用して LED をオンオフする，といった具合である．また，初学者にとって抵抗やコンデンサは区別が難しく，間違った部品を取り付けてしまうと回路がショートする恐れもある．
こうした初学者の電子工作支援のために，事前に用意した部品を 1 つずつ手元に運ぶ応用例を実装した（図 9）．机奥のディスプレイに現在の組み立て手
順が表示される．
指示に沿って工作を行っていくと，部品を組み込む際，所定の位置に用意した部品が自動で手元に届く．これによって逐一部品を探す必要がなくスムーズに電子工作を行え，さらには部品の選択ミスをなくすことができる．

7議論

7.1 適切な分類方法の設計
提案システムでは原理的には工具と部品を個別に移動可能である．すなわち，先に弱い磁力で部品を移動させ，次に強い磁力で工具を移動させる．
一方，実際にこの手順でシステムを運用すると，部品が工具に引っかかって止まってしまう場合が散見された．
このための解決策としては，(1)カメラなどで工具を認識して移動経路を設定する，(2)工具を（部品と一緒に）先に移動させ，移動先の機構で部品と分類するといった方式が考えられる．本研究ではシンプルなシステムを検討しているため，主に(2)の方式を中心に対策を検討したい．たとえば，工具などを格納するための机の周辺部に小さな穴を開けることで，部品だけを振り落として下にまとめるような機構が考えられる．また，机の一部に物理的なパターン（例:
幅の異なる凹凸や摩擦力の異なるテクスチャ）を配置することで，電子部品の重さや形状に応じて，ふるいにかけるような細かい分類もできる可能性がある．

6.2 はんだづけの支援
はんだづけを行う際は，はんだ，小手，部品の最低 3 つを保持する必要があるため，様々な固定具を活用することが多い．そこで，磁石で部品を固定することで，はんだ付けを支援する応用例を実装した（図 10）．磁石を特定の場所に移動させ，天板に近づけることで，その近くに置いた部品を磁力で引き付けることができる．図 10 は，LED を固定した例である．クリップのような強固な把持力は持たない
が，部品を同じ場所／向きで留められることを確認した．
また，部品の磁化を利用して，はんだごての先に部品を引き付けたり，逆に磁石を離すことで引き離せたりできる可能性がある．
一方，今回はアクリルの天板を利用しており，またネオジム磁石自体も熱に弱いため，長期的な運用には検証が必要である．

7.2 非磁性体の移動
提案システムは永久磁石を用いて強磁性体のみを移動させる．電子部品や工具の多くが強磁性体であることが研究の着眼点ではあるものの，実際には工作机の上にも非磁性体の部品等が存在している．こうした非磁性体を整理する方法として，(1) 非磁性体を金属のトレイに載せてまとめる，(2)角材に金属板を張り付けて横に滑らせることで非磁性体をまとめて移動させる．といった方式が考えられる．一方
で，こうした対策は机の上に元来不要なモノを増やすことになるので，ユーザへの負担に配慮しつつ実

6.3 天板の拭き掃除
工作机は部品の散乱以外にも，ほこりなどで汚れやすい．そこで，提案システムで自動的に拭き掃除を行う応用例を実装した．まず，図 11 の右側のように，食器洗い用のスポンジに磁石の付いた板を取り付けた．これを天板上に配置することで，磁石がヘッド部に吸着してスポンジを移動させることができ

図 9 電子工作学習の操作支援の様子．(1)操作すると(2)図のように配置された部品が手元に来図 10 磁力で固定しはんだごてをしている様子

る．(3)はスライドに合わせて学習している様子．

- 71 -WISS 20208

図 11 拭き掃除の様子と加工したスポンジ

現可能性を探っていきたい．
7.3 さりげない動作に向けて本提案のコンセプトであるさりげない動作を実現するための，動作タイミングや介入時のフィードバ
ック等について議論する．
動作タイミングとしては，作業者の着座状況等は簡単なセンサで検出でき，離席時は直接的に作業を邪魔する心配がないためシステムを動作させやすいと考える．しかし，必ずしも作業の終了を意味する
わけではないため，戻ってきたユーザが不快に感じる可能性もある．もちろん，整理ボタンを用意しておき，ユーザが任意のタイミングでボタンを押すことで動作を開始する仕組みは現実的な方法であるが，さりげない動作からはやや離れてしまう．このように動作タイミングは一長一短であるため，任意に調整できるような方式を整理していきたい．
介入しやすさの観点では，現状のシステムでは運搬力が弱くデバイスに直接接触しないため，ユーザが安全に介入することはできる．一方，ユーザの介入状態をセンシングする仕組みは存在しないため，
簡易なセンサでユーザの介入を検出し，システムの動作を変更するような手法を検討していきたい．
また，はんだ付けの支援のような応用例ではシス
テムのサポート状態を明示する（さりげなさを抑える）方がよい可能性もある．こうした例を本研究の対象とする場合，システムの存在感を調整するような仕組み（例: ヘッド部に LED を付けて動作状態を提示する）も併せて議論していきたい．
7.4 磁力による影響の考慮
電子部品などの精密部品の中には磁力の影響を受けやすいものも存在する．特に磁気センサや低周波帯の RFID のようなインダクタンスを扱う部品の利用には注意が必要である．
現時点の対処方法としては，机の一部に物理的に高さのある台や磁気シールド素材を設置する，ソフ
トウェア的に磁石を上げることのできない非緩衝空間を設定する，といった対応を検討している．
一方，これらの手法はさりげない利用の観点では悪影響があるため，今後上述した部品への磁力の影響を調査し，対応を検討していきたい．

- 72 -

おわりに本研究では，電子工作等の作業机に着目し，さりげなく机上の部品／工具を移動／整理するシステム
PartsSweeper を提案／試作した．PartsSweeper は天板の裏面に設置した XY プロッターと，磁石と昇降機構からなるヘッド部，作業空間を入力するタブ
レット端末を中心に構成される．今回基本的な動作検証を行った．またプロトタイプと移動シミュレー
タを制作し，ヘッド部の移動パターンの模索／検証を行い，3 つの応用例を紹介した．今後はシミュレ
ータと実機を連動して実装／検証し，移動と天板上の物理的な機構を組み合わせて整理を行えるような経路を見つける．また実際の電子工作環境での運用を通して，システムの効果を検証したい．

謝辞
本研究の一部は，科研費 20H04231 の支援を受けた．

参考文献[1]Y. Sugiura, D. Sakamoto, A. Withana, M. Inami, and T. Igarashi,“Cooking with Robots: Designing a Household System Working inOpen Environments,” In Proceedings of CHI' 10, pp. 2427-2430, Apr.
2010．
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Schoessler, A. Zoran, and H. Ishii, “TRANSFORM as Dynamic and
Adaptive Furniture,” In Proceedings of CHI' 15, pp. 183, Apr. 2015.
[3]道貝 駿斗, 沖 真帆, 塚田 浩二, ”ToolShaker: 日用品自体を駆動する情報提示手法の提案,” 情報処理学会論文誌, vol. 60, no. 2,
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[7]M. Komatsuzaki, K. Tsukada, I. Siio, “DrawerFinder: finding items
in storage boxes using pictures and visual markers,” In Proceedings of
IUI' 11, pp. 363-366, Feb. 2011.
[8]岩井 大輔, 佐藤宏介, “Limpid Desk: 投影型複合現実感による
机上書類の透過化,” 情報処理学会論文誌, vol. 48, no. 3, pp. 12941306, Mar. 2007.
[9]郷古 学, 金 天海, “テーブル上の物体の片付けを促すためのロ
ボットの振る舞い,” 人工知能学会論文誌, vol. 32, no.5, pp. EH31_1-8, Sep. 2017.
[10]木下 和樹, 油田 信一, 坪内 孝司, “画像により机上の工具を探索する移動ロボット—自律片付けロボットの開発—,” 計測自動制御学会論文集, vol. 49, no.1, pp. 111-118, Jan. 2013.

FieldSweep: 永久磁石の配列とスマートフォン磁気センサを用いた
二次元トラッキング手法

WISS 2020

宮武 陽子 ∗ 椎尾 一郎 ∗概要. 本稿では，永久磁石とスマートフォンのみを用いた平面上のトラッキング手法，FieldSweep を提案する．本手法は，適当な位置に配置された永久磁石の磁場を利用し，平面上での磁気センサの位置を推定する．磁気センサはスマートフォンに内蔵されているものを使用し，平面側は磁石と磁石固定用の板のみで構成されているため，システムに電源や電子部品の取り付けは必要ない．本稿では，トラッキングのために必要な条件，実装したプロトタイプを報告し，今後の発展や応用について議論する．

図 1. FieldSweep でトラッキングに用いる磁石の配列
例（上）とトラッキングの様子（下）．

1

はじめに

我々の生活は情報で溢れている．なかでも，駅の案内板や地図，学校の掲示板，看板などの公共の場の情報は，紙や板に印刷され，平面上に掲示・表示される場合が多い．近年では，液晶ディスプレイやプロジェクタの価格が低下し，デジタルサイネージ
として情報提示されることも多くなった．さらに，∗

Copyright is held by the author(s).
お茶の水女子大学- 73 -

それに入力を加え双方向のインタラクションを可能にしたものも増えている．例えば，タッチパネルを用いた案内板や自動販売機が街中に多く設置されている．タッチパネルだけでなく，壁上での動作の検出と映像の投影を同時に行うプロジェクタも市販されている．
これらの双方向システムの多くは，手や指の動きを用いた入力を前提としている．そのため，平面上
で物体の動作を検出する技術の需要が拡大してきている．従来，この検出には，静電容量タッチパネル
やカメラ，赤外線センサが主に使われてきた．しかしこれらは高価であり，電源を必要とするため，あらゆる生活環境や公共の場でユビキタスに展開することが困難であった．
本稿では，永久磁石とスマートフォンのみを利用した平面上のトラッキング手法，FieldSweep を提案する．本手法は，複数の永久磁石を平面上に並べ，その上でスマートフォンを滑らせるように動かすことで，その位置をトラッキングする（図 1）．基本的な仕組みは，永久磁石によって平面上にできた磁場をスマートフォンの三軸磁気センサで計測し，計測された磁力線の三次元ベクトルから，磁石に対する相対位置を推定する．平面側には永久磁石とアクリ
ル板等の固定用の板のみを用いるため，電子部品や電源は不要である．また，三軸磁気センサはスマー
トフォンに標準的に搭載されているため，スマートフォン側に部品やセンサを追加する必要もない．
永久磁石はこれまでにも入力用の道具として長く研究されてきた．電源が不要であり，磁場の強度や向きが距離や動きの検出に利用可能であるためである．しかし永久磁石が作る二次元上の磁場のパターンについては着目されてこなかった．またスマート
フォンやスマートウォッチのモーションセンサや，ス
マートフォンに取り付けた光学式センサからトラッ
キングを行う研究もあるが，絶対座標の検出は不可能であった．本手法では磁場のパターンにより，一定の範囲の中では絶対座標の検出も可能である．

WISS 2020

図 2. 磁場平面のスライスとシミュレーション例．

本稿では，永久磁石を用いた二次元のトラッキン
グのために必要な条件，実装したプロトタイプを報告し，今後の発展や応用について議論する．

2

動作原理

磁石はその周りに磁場を発生させる．これは磁石を中心とした三次元ベクトル場である；磁束密度と磁束の向きがそれぞれ，各ベクトルの，強さと向きを表す．したがって，この磁場内に三軸（X, Y, Zの 3 方向）磁気センサが置かれると，その地点での三次元磁気ベクトルを計測することができる．これは複数個の磁石による磁場が干渉し合っている地点においても同様である．
また，三次元ベクトル場をある平面でスライスす
ると，ある平面上でのベクトル場を確認することができる．図 2 に，10mm × 10mm の円柱形磁石のN 極側の面から 30mm 離れた平面での磁気ベクト
ルをシミュレーションした結果を示す．
（シミュレー）タについては 4.3 参照．
本手法ではまず，特定の磁石配置に対して，磁石上方の平面上の磁気ベクトル場をシミュレーション
し，方向ベクトル場を三次元ベクトル値の二次元配列として保存する．次に，その磁石配置を実際に構成し，シミュレーションに相当する距離にある平面状にスマートフォンを置き，内蔵三軸磁気センサによる計測を行い，磁力線の方向ベクトルを取得する．
この磁気ベクトルの角度を，シミュレーションで得たデータと比較し，最も角度が近いデータの場所を
スマートフォン磁気センサ位置とする．角度の近さの指標には，シミュレーションで得られた磁場方向ベクトルと，測定で得られた方向ベクトルのコサイ
ン類似度を用いている．コサイン類似度はふたつの方向ベクトルのなす角のコサインであり，-1 から 1の値をとる．

3磁石の配置

図 2 に示すひとつの磁石の磁場が検出される範囲
であれば，スマートフォンで測定された磁場の方向ベクトルを検出することで，位置を知ることができる．これに対して，複数の磁石を並べることで，磁- 74 -

図 3. 本手法で提案する磁石パターン．

場検出範囲を拡大でき，位置検出範囲を広げられると考えた．
磁石同士を近くに置くと，互いの磁場同士の干渉・反発が起こる．逆に遠くに置くと，間に磁場の弱い領域ができる．さらに，磁場は，磁石の配置，大きさ，形状，種類によって異なったパターンになる．
今回使用する磁気センサはスマートフォンにコン
パス用に搭載されており，地磁気の方向を検知する用途で作られている．そのため，地磁気以上の強さの磁場ではスマートフォンの磁気センサを用いてトラッキングが可能であろう．逆に，配置した磁石の間隔が大きくなり，その磁場の弱い領域が地磁気を下回る状態では，キャリブレーションにより地磁気を除去する際の誤差が大きくなり，位置検出が困難になると考えられる．そこで，地磁気を下回る磁場の領域が生じないよう，磁石を配置する必要がある．
さらに，本手法で位置を一意に確定するためには，
磁気ベクトルがそれぞれの場所で異なる方向である
必要がある．
本手法で安定したトラッキングを行うためには，
この 2 点を考慮して磁石を配置した．以下では，本研究で実装した 2 種類の磁石配置パターンについて説明する．
ひとつの磁石により得られる磁場パターンを広い面積に拡張するために，図 3 に示した 2 種類の拡張方式を考えた．
ひとつの方式は，図 3(a)(b) に示す繰り返しのある拡張である．例えば図 3(a) に示すように，N 極・
S 極がそれぞれ手前に向く磁石を市松模様に配置することで，スマートフォンで測定可能な磁場領域を

FieldSweep: 永久磁石の配列とスマートフォン磁気センサを用いた二次元トラッキング手法

置した．このパターンは繰り返しができないため位
置検出範囲が限定されるが，図 3(b) に比べてより少ない磁石数で，一意な位置検出可能な領域を確保することができる．

実装

4

前節で考察した磁石配置に基づき，図 3(b) と (c)の形状磁石を配置し，スマートフォン搭載磁気セン
サで位置検出するシステムの試作を行った．それぞれの配置を，以下でパターン (b)，パターン (c) と呼ぶ．図 3 に示すように，パターン (b) では磁石の繰り返し単位を 120mm とし，パターン (c) では中心磁石とこれを取り囲む磁石の間隔を 115mm とした．

図 4. 上図が N 極と S 極を交互に上向きにし並べた配列，下図がハルバッハ配列．

大きく拡大することが可能である．ここでは，図中の正方形が一単位となり，磁石配置が左右上下に繰り返す．このため，繰り返し単位は全く同じ磁場パターンを持つため，磁気ベクトルが一意になりうるのは一繰り返し単位の中のみである．そのため，絶対位置の推定は，この一単位の中でしか行うことができない．
市松模様パターンの繰り返し単位を拡大できれば，一意な磁気ベクトルが得られる範囲も広げることができる．そこで，ハルバッハ配列と呼ばれる磁石配列を利用した．一次元のハルバッハ配列を図 4 で説明する．N 極・S 極が上下を向いた磁石を交互に並べることで，上面と下面に同程度の強度の磁場が発生する．これに対して，それぞれの磁石の間に横向きの磁石を挿入する配列がハルバッハ配列である．
縦向きと横向きの磁石の磁場が干渉することで，上面の磁場が強化される [5]．今回は二次元に拡張したハルバッハ配列 [8] を用いて図 3(b) に示す配列とした．これにより，スマートフォンを当てる面の磁場を強化し，磁石間隔を広げても十分な磁場を発生させることができる．その結果，単純な市松模様パ
ターンに比べて，一意な位置検出が可能な繰り返し
単位を拡大することが可能である．
もうひとつの方式は，図 3(c) に示す，繰り返しを避けた拡張である．先述したように，単純な市松
模様あるいは二次元ハルバッハ配列では，パターンが繰り返される．この繰り返しにより，トラッキン
グ範囲も無限に拡大可能であるものの，どの繰り返
し領域にスマートフォンが置かれているかを検出するための手段が別途必要である．また，図 3(b) に示すように，磁場強度が他と比べて格段に弱い領域があり，ここで地磁気より強い磁場を得るためには磁石間隔を大きく広げることができなかった．そこで，繰り返しを避け，ひとつの磁石の磁場を円形に拡大したものが図 3(c) のパターンである．ここでもハルバッハ配列の考えを利用し，スマートフォンを置く面の磁場を強化するように，横向きの磁石を配- 75 -

4.1

磁石の種類と大きさ

4.2磁石とセンシング面間の距離4.3

磁場のシミュレーション

4.4

磁気データの計測

本研究では，日常生活や公共の場でユビキタスに利用できる安価なデバイスの実現を目指している．
一方で，強力な磁石を使用すれば，より広い領域での位置検出が可能になる．そこで一般的に入手可能なネオジム磁石を使用した．より安価な磁石にフェライト磁石やゴム磁石があるが，磁力は弱い．今回の試作では，13mm×2mm の円盤ネオジム磁石（税抜き 25 円）を 5 枚重ねてたものをひとつの磁石として使用した．磁石一単位当たりのコストは 130 円程度であり，日常生活のさまざまな場面に展開可能と考えられる．
磁石に対するセンシング面の位置，すなわち三次
元磁気ベクトル場をスライスする位置は，計測される磁気の強さに影響する．またこの距離が実際に作成した際のシステムの厚みになる．今回はパターン(b) は 50mm，パターン (c) は 40mm の距離とした．
スマートフォンのセンサを非常に強い磁場で動作させると，計測が止まってしまう現象が引き起こされた．OS 内部での処理の結果で，回避が困難であったため，この程度の距離を離して設置した．この現象については 8 章に示す．
磁場のベクトルデータを生成するために，有限要素法を用いた磁場のシミュレータ ONELAB1 を使用
した．ONELAB はオープンソースの有限要素法ソ
ルバインターフェースであり，メッシュ生成ソフト
ウェアの Gmsh と，メッシュソルバの GetDP を使用している [6]．データは 2mm 間隔で生成した．
磁気ベクトルの計測にはスマートフォン搭載の三軸磁気センサを用いる．スマートフォンは Huawei
1

http://onelab.info/

WISS 2020

P30 lite（Android OS）を使用し，60Hz で計測を行った．また，センサの計測誤差によるノイズを軽減するため，移動平均により円滑化した．このため，
過去 0.5 秒のデータ 30 個を平均し，直近の磁気デー
タ測定値とした．

磁石の配置によっては，磁場が弱く，地磁気の影響が無視できない領域が存在する．そこで，測定開始に先立って，地磁気の影響を排除するためのキャ
リブレーションを行うことにした．キャリブレーショ
ンのために，磁石から離れた地点でスマートフォンを測定時と同じ姿勢・方向に保ったまま 1 秒間磁気の計測を行った．ここで収集された値を平均し，測定時にセンサの値から減算する．

4.5

図 5. 精度評価の結果．計測を行った各格子点ごとの誤差の平均 [mm] を表示している．左がパターン (b)，
右が (c)．中の黒い図形は磁石位置を表す．

位置検出プログラム

位置検出を行い，動作を確認するアプリケーショ
ンを，Unity プラットフォーム上で C#を用いて実装した．このプログラムは以下の手順でスマートフォ
ン位置を検出する．

5

ユーザがスマートフォンをセンシング面に置くと，本システムのプログラムが磁場ベクトルを測定し，あらかじめ用意された磁場方向ベクトル情報を比較し，スマートフォン位置を検出する．さらに，パターン (b) のように，磁場のパターンが繰り返す磁石配置の場合には，スマートフォンがどの繰り返し領域に置かれているかを判断する仕組みが必要である．
現在は，直近の所在位置と移動先の候補点との間の距離から，繰り返し領域の越境を判定している．
位置検出プログラムは，最初に初期位置の推定を行う．そのため，まず検出された磁場ベクトルに対して，ある閾値以上の類似度の複数ベクトルをパターンの全体から取り出し推測位置群とする．次の磁場ベクトルが検出されると，先の検出で得られた推測位置から一定距離以内にある地点を対象に，同様に
閾値以上のベクトルを持つ地点を選び新たな推測位
置群とする．これを繰り返し，取り出されるベクトルの位置がある程度定まったら，推測位置群の中心の位置を初期位置とする．初期位置の推定後は，引き続き磁場ベクトルを測定し，前回の推測位置群から一定距離の範囲内の磁場データを対象に比較し，類似する推測位置群を求め，その中心を新たな位置とする．
パターン (b) のような磁石配置の場合，磁場が著しく弱くなる領域が存在する．磁場が弱いと，磁場スカラー量測定誤差の割合が大きくなり，方向ベク
トルの誤差も大きくなる．また地磁気の影響も受けやすくなる．これにより，正確なトラッキングが困難になる．そこで磁場が一定値以下の地点について
は，位置の更新を行わないようプログラムした．

パターン (b), (c) それぞれについて，トラッキン
グの精度を評価する実験を行った．
ボードの端から端まで，パターン (b) は 20mm 間
隔，パターン (c) は 40mm 間隔の格子状の点を用意し，各点上での推定位置と実際の位置の間の距離を計測した．これを 2 種類のパターンについて行った．
ただし，パターン (c) は円形に拡大された磁場であり四隅の部分は磁場が弱いため，測定から除外した．
はじめに，スマートフォン内の磁気センサの位置を確認する．磁石の S 極をスマートフォンの画面側に垂直に当てたときに，三次元コンパスアプリ2 のコンパスの針が画面に垂直方向になる位置がセンサの位置だと判断した．
次に，格子点の計測順序が無作為になるように各格子点に順番を割り振る．その後，アプリを起動し初期位置の推定を行う．初期位置は，測定対象領域の中から任意に選んだ場所とした．初期位置の推定
後，測定対象格子点の真上にスマートフォンのセンサが位置するようにスマートフォンを移動させ，位置を推定した．これを計測順番に従って全ての格子点に対して連続して計測した．さらに以上の手順を
計 5 回行った．
全試行での誤差（本来の座標から測定された地点までの距離）を格子点ごとに平均した結果を，図5 に示す．パターン (b) では全面での誤差の平均が11.1mm，パターン (c) では 27.6mm であった．測定
領域の 1 辺に対する誤差では，パターン (b) が 9%，パターン (c) が 12%であり，それぞれ 10%程度の誤差で位置を検出できたと言える．
2- 76 -

精度評価

https://play.google.com/store/apps/details?
id=com.plaincode.magnetmeter

FieldSweep: 永久磁石の配列とスマートフォン磁気センサを用いた二次元トラッキング手法を特定した [4]．TRing[13] は本手法と同じく永久磁石を固定し，その磁場と指に付けた 9 軸慣性計測装置（IMU）の値から磁石の周りでの三次元の位置を推定するが，ひとつの磁石のみを使用しているため，
トラッキングの範囲は限られていた．Watanabe ら
は電気モータにより回転する磁石をマーカとして用い，数 cm 単位での位置検出を行っている [11]．
さらに，地磁気などによる環境磁場をスマートフォンで測定して，そのフィンガープリントから屋内位置を検出する研究もある [12][10]．
これらの研究は単数の磁石や環境磁場を利用しており，複数の磁石から意図的に作り出される磁場について議論を行った論文はなかった．本研究では，複数の磁石の配置を利用することで，現行の研究に比べ拡大可能かつ高密度かつなトラッキングを行った．

図 6. アプリケーション例（拡大鏡）．

6

応用例

スマートフォンの位置がトラッキングされることで，スマートフォンのディスプレイを，ボード上で動く窓枠のようにして利用することができる．このようなインタラクションはすでに椎尾ら [9] や小池ら [3] により提案されている．
今回我々は，拡大鏡のアプリケーションを実装した．これは前述の動作確認プログラムと同様，Unity
上で実装されている．このアプリケーションでは，絵や文字が書かれた紙の上でトラッキングを行い，紙と同じ画像の，センサの位置部分のみを拡大したものをディスプレイに表示することで，現実世界にある紙の一部が拡大されて表示されたかのようなイン
タラクションを提示することができる（図 6）．ここでは拡大した画像を表示するだけの実装に留まっているが，この画像に重ねて他の画像や機能を表示することで，AR のようにも使用できる．
この他にも，ボード上でのゲームや，壁やドアに本システムを取り付けて壁の反対側にあるカメラの映像を表示することでディスプレイ部分だけ壁が透過しているように見えるシステムなど，さまざまな応用が可能であると考える．また，本手法は同じボード上で同時に複数台のスマートフォン使用することも可能であるため，複数人でのゲーム等のインタラ
クションも可能である．

平面上でトラッキングを行うための技術は，さまざまな研究がある．
光学式のエミッタとセンサを用いた位置検出は古くから研究が行われており，精度や拡大性も高い [7]．
また，カメラと画像処理を用いた光学方式も広く開発されている．静電容量方式は特に指やスタイラスのパネルへの接触を検出する高精度なトラッキング手法であり，現在我々の身の回りでもよく見かけられる．これらの方法では，計測のためのボードやカメラが電源を必要としたり，特別な道具を把持している必要があった．
また，本手法のように，手に把持した機械やセンサを用いてトラッキングを行う手法もある．例えば，
機械式 [9] や光学式 [2] マウスの方式を用いて物体の移動を検知するインタラクションが提案されている．しかしこれらは相対的な移動の推定しか行うことができないため，初期位置は指定される必要があ
る．アノト方式は，ペンに取り付けた小型のカメラ
で専用のパターンを読み取り，平面上での位置を判断する3 ．この方法では絶対位置が推定できるが，専用の道具（ペン）が必要である．

7

8

7.1

7.2

関連研究

磁気を利用した入力・トラッキング

平面上のトラッキング

制約と議論

本稿では 1 種類のスマートフォンで実装を行ったが，スマートフォンと OS によって磁気センサの特性や動作プログラムが異なる．スマートフォンの磁気センサは，地磁気を読み取るために搭載されているので，強い磁場を読み取ると異常な動作をすることがあった．実際に試作の過程で，センサが飽和す
ると値の出力が止まってしまう機種が見受けられた．
また，磁石に近づけることで部品が磁化されるため
か，その後の値が変動するスマートフォンもあった．

磁石を利用したトラッキングや入力の技術はさま
ざまに開発されてきた．特に，電源不要で安価な永久磁石は，使いやすく手に入りやすい素材としてヒュー
マンコンピュータインタラクション（HCI）研究分
野でよく利用される．Chen らは磁石を付けた親指の三次元の動きを別の指につけたふたつの磁気センサの入力から推定した [1]．これは三軸磁気センサ
を用いて三次元でのトラッキングを行う手法であった一方，Liang らはより安価なホール素子を平面に配列し，それらの入力からデバイス上の磁石の動き

3- 77 -

https://www.anoto.com/solutions/ace/WISS 2020

今回用いた Huawei P30 lite も，一定の強さ以上の磁気を連続測定すると，アプリケーションがクラッシュする現象が発生した．そのため，強すぎる磁場を与えないように，磁石とセンシング面の間に空間を設けている．今後は，強い磁場が集中せず全体に広く分布するような磁石配置を検討していきたい．
また，スマートフォンに強い磁場を加えることで，故障する可能性がしばしば指摘されている．しかし，今回の実装では，実験終了後に使用したスマートフォ
ンが動作不良に陥る事例は発生しなかった．スマー
トフォンケースやホルダなどのアクセサリの一部には，強いネオジム磁石が使われていることもあり，強い磁場によりスマートフォンが破壊されることは無いと考えている．
スマートフォン搭載磁気センサが読み取る磁場ベクトルの向きは，スマートフォンの姿勢によって変わる．今回の実装ではスマートフォンの方向を固定して使用する方式を採用した．公共の場の掲示板やポスターのように，垂直に設置された平面を対象としたアプリケーションに限定すれば，スマートフォン搭載加速度センサにより重力加速度方向を測定し，これによりスマートフォンの傾きを自動的に補正できると考えている．

9

まとめと今後の課題

本稿では，スマートフォン本体と安価な永久磁石
のみで二次元トラッキングを行う手法 FieldSweepについて報告した．この手法は電源や電子部品を必要とせず，スマートフォンへ部品を外付けする必要もない．
今後は磁石配置の改良，位置推定アルゴリズム改
善，応用の可能性を探っていきたい．特に磁石配置に関しては，薄型磁石を広く薄く配置する方式，異なる大きさや種類の磁石の混在，磁石以外の磁性体の併用などさまざまな改良の余地があると考えている．

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UTrack: 3D Input Using Two Magnetic Sensors.
In Proceedings of the 26th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, UIST 13, p. 237–244, New York, NY, USA,
2013. Association for Computing Machinery.

CHI ’09, p. 163–172, New York, NY, USA, 2009.
Association for Computing Machinery.
[4] R.-H. Liang, K.-Y. Cheng, C.-H. Su, C.T. Weng, B.-Y. Chen, and D.-N. Yang.
GaussSense: Attachable Stylus Sensing Using
Magnetic Sensor Grid. In Proceedings of the25th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, UIST 12, p.
319–326, New York, NY, USA, 2012. Association for Computing Machinery.
[5] J. Mallinson. One-sided fluxes – A magnetic
curiosity? IEEE Transactions on Magnetics,
9:678–682, 1973.
[6] D. Meeker, N. Bianchi, J. Gyselinck,
R. Sabariego, L. Alberti, G. Pellegrino,
and F. Cupertino. Electrical machine analysis
using free software. In 2017 IEEE Energy
Conversion Congress and Exposition (ECCE).
IEEE, 2017.
[7] J. Moeller and A. Kerne. ZeroTouch: An Optical Multi-Touch and Free-Air Interaction Architecture. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems,
CHI 12, p. 2165–2174, New York, NY, USA,2012. Association for Computing Machinery.
[8] R. Moser, F. Barrot, J. Sandtner, and
H. Bleuler. Optimization of two-dimensional
permanent magnet arrays for diamagnetic levitation. 2002.
[9] I. Siio, T. Masui, and K. Fukuchi. Real-WorldInteraction Using the FieldMouse. In Proceedings of the 12th Annual ACM Symposium on
User Interface Software and Technology, UIST’99, p. 113–119, New York, NY, USA, 1999. Association for Computing Machinery.
[10] K. P. Subbu, B. Gozick, and R. Dantu. LocateMe: Magnetic-Fields-Based Indoor Localization Using Smartphones. ACM Trans. Intell.
Syst. Technol., 4(4), Oct. 2013.
[11] K. Watanabe and N. Kawaguchi. A Smartphone Short-Range Path Estimation with Hyperbolic Function for Spinning Magnet Marker.
In 2019 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops), p. 459–460, 2019.
[12] H. Xie, T. Gu, X. Tao, H. Ye, and J. Lv. MaLoc:
A Practical Magnetic Fingerprinting Approach
to Indoor Localization Using Smartphones. In
Proceedings of the 2014 ACM International
Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous
Computing, UbiComp 14, p. 243–253, New
York, NY, USA, 2014. Association for Computing Machinery.
[13] S. H. Yoon, Y. Zhang, K. Huo, and K. Ramani.
TRing: Instant and Customizable Interactions
with Objects Using an Embedded Magnet and a
Finger-Worn Device. In Proceedings of the 29th
Annual Symposium on User Interface Software
and Technology, UIST 16, p. 169–181, New
York, NY, USA, 2016. Association for Computing Machinery.

[2] C. Harrison and S. E. Hudson. Minput: Enabling Interaction on Small Mobile Devices with
High-Precision, Low-Cost, Multipoint Optical
Tracking. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems,
CHI ’10, p. 1661–1664, New York, NY, USA,2010. Association for Computing Machinery.
[3] H. Koike, W. Nishikawa, and K. Fukuchi.
Transparent 2-D Markers on an LCD Tabletop
System. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems,- 78 -

ORANGE: 360 度カメラと画像認識技術によるユニバーサルリモコン
木ノ原 中也 ∗巻口 誉宗 †

高田 英明 †‡

坂本 大介 ∗WISS 2020

小野 哲雄 ∗

概要.
ネットワークで接続された家電製品や IoT デバイスなどが環境内に増加するに伴い，それらを統一的に制御できる汎用リモコンが求められる．これまで，環境中にカメラなどのセンサを設置し，ユーザの操作を捉えて複数のスマートデバイスを操作する手法が多く提案されているが，環境中へのセンサ設置
や複数センサのキャリブレーションなど，導入コストの高さが問題となる．そこで我々は，1 台の 360 度
カメラと複数の機械学習ベースの画像認識ソフトウェアからなる手持ちのユニバーサルリモコンシステム
ORANGE（One Remote forAll New GEneration things）を提案する．ORANGE は 360 度カメラの映像
から操作ユーザとその注視点，周囲のオブジェクトの認識を行い，ユーザが操作したい対象を直感的に選択できる．本稿では 360 度カメラ映像からのユーザ検出，および注視点推定手法の詳細を述べ，精度評価実験とその結果を報告する．

1

はじめに

様々な家電製品や IoT デバイスがネットワークで接続され，制御されるスマート環境の普及が始まった．賢い機械達によって我々の生活が便利になるという恩恵は重要である一方で，そのような機器の増加は同時にリモコンの増加や操作方法の煩雑化につながる．このため，汎用リモコンをはじめとして，環境内の機器をまとめて操作する試みが数多く行われてきているが，既存の多くの手法では予めカメラなどのセンサを環境内に設置する必要がある．こうした手法では，ユーザが機器を操作できるエリアを広げるためにセンサを大量に設置する必要があり，機材や設置のコストに加え，複数のセンサのキャリ
ブレーションコストも大きな課題となる．さらに，
最近ではスマートテレビやスマートスピーカーのよ
うにユーザを識別してコンテンツを切り替える機器が増加している．その際，部屋の任意の場所に位置するユーザや移動するユーザの顔を逐次捉えて識別することは，環境に固定されているカメラでは死角や画角の点で現実的ではない．
そこで我々は 360 度カメラと機械学習に基づく画
像認識ソフトウェアからなる手持ちのユニバーサル
リモコンシステム ORANGE（One Remote for All
New GEneration things）を提案する（図 1）．本シ
ステムの最終的な目標は，環境中のセンサを用いず，リモコンという一台のデバイスのみで環境中の機器全てを操作することである．ユーザは ORANGE リ
モコンを把持しながら操作したいスマートデバイスを注視することで操作対象を選択できる．操作対象の選択に視線を用いることで，複数の機器が環境中
Copyright is held by the author(s).
∗
北海道大学
†
NTT サービスエボリューション研究所‡
現 長崎大学 情報データ科学部

図 1. 提案手法 ORANGE を利用している様子に存在する状態でも直感的に機器を選択できる他，
音声認識と組み合わせることで指示語を用いた曖昧な指示での操作も可能になる．また，ユーザに 360度カメラを把持させることで，取得画像から操作しているユーザも同時に認識できるため，ユーザが部屋のどこにいても，もしくは移動していてもユーザを認識し，対応したコンテンツを提供できる．さらに操作者の周囲にいるユーザも同時に認識できることから，その場のグループに適したコンテンツの推薦やユーザ同士の位置関係に応じたコンテンツ再生など，スマートデバイスを介したよりインタラクティ
ブな協調作業の実現も期待される．
本稿では，360 度カメラで取得した画像からユーザとその視線方向を検出し，注視点を推定する手法の詳細を述べ，ユーザ実験によって注視点推定の精度を検証する．

2

関連研究

環境内の電化製品をまとめて操作するための汎用
リモコンについて多くの研究が行われてきている．

- 79 -WISS 2020

図 2. ORANGE の処理の流れ

XWand[7] は小さな杖のような形のデバイスであり，予め部屋に設置された赤外線カメラによって Wandの位置と向きを追跡し，Wand の延長線上にある物
を操作対象として選択している．Point&Control[1]はスマートフォンをリモコンとして用い，Kinect と機械学習を用いて人間のボーンをリアルタイムに推定し，スマートフォンを持った腕の延長にある機器を操作対象としている．CRISTAL[6] は天井カメラで取得した映像に映る電化製品の操作が可能である．
これらのリモコンは操作対象を簡単に選択できる一方で，センサやカメラを環境に設置する必要があり，
このため，利用範囲が限定される．
そこで最近では，あらかじめセンサ等を設置しておく必要のない手法が検討されている．例えばScenariot[3] ではスマートフォンに搭載した UWB
RF Unit による SLAM で周囲のスマートデバイスの位置を把握して，AR システムに反映する．スマー
トフォンのカメラを通して画面上に映ったスマート
デバイスの近くに UI が表示され，ユーザはそれを用いて操作を行う．WorldGaze[5] ではスマートフォ
ンのフロントカメラでユーザの顔の向きを取得し，
リアカメラに映っている物のどれを注視しているかを認識している．これらの手法は，スマートフォンを用いた個人的な操作を提供するものであり，リビングなどで想定される複数のユーザが共有して利用するリモコンとしての検討はなされていない．また，
既存デバイスを用いることからカメラの画角などは製品ごとにばらつきがあり，統一的なシステムデザ
インが困難である．

3

提案手法：ORANGE リモコン上記研究背景のもとに，我々は 360 度カメラを搭載したユニバーサルリモコン ORANGE を提案す
る．ORANGE の目標は，環境に設置されたセンサを利用せず，単体のデバイスで環境中に配置されている複数の機器を操作することである．また，カメラを有しているという利点を活かし「誰が操作しているのか」までを考慮したシステムの実現を目指す．
ORANGE の処理の流れを図 2 に示す．360 度カメラから得られた画像に対し，機械学習ライブラリによる画像認識を行い，ユーザ認識・物体認識・注
目点推定を行う．得られたそれぞれの情報からユー- 80 -

ザと周囲の物体，注目点の空間位置を推定すること
で操作対象を選択し，操作を行う．注目点の算出方
法として，XWand のようにリモコンの向きの延長
線上に位置する対象を検出する方法や WorldGazeのようにユーザの顔向きによって検出する方法が考えられるが，我々はユーザの視線によって対象を検出する手法に着目した．
360 度カメラで取得した画像から操作ユーザを認識し，注視点を算出する流れを図 3 に示す．Step １
では，360 度カメラで取得された Dual FishEye 画
像を正距円筒図法によって変換し，画像の各画素の座標がカメラを中心とした空間角度（水平方向-180
度から 180 度，垂直方向 0 度から 180 度）に対応す
る長方形画像を取得する．Step ２では，この長方形画像に対して OpenCV による顔認識を行って操作ユーザを認識し，OpenVINO1 を用いて操作ユー
ザの顔位置座標と視線ベクトルを算出する．最後にStep ３として顔位置と視線ベクトルを３次元極座
標空間に反映し，注視点を推定する．以下では操作
ユーザの認識，および注視点推定の詳細を述べる．

3.1

操作ユーザの認識

3.2

注視点推定

長方形画像に対して顔認識を行い，360 度カメラの正面方向に最も近いユーザをリモコンを使う操作
ユーザと判定する．顔認識には OpenCV を利用した公開ライブラリ2 を用いる．ユーザ個人の認識は
事前の撮影と学習が必要であり，学習されていない
ユーザはゲストとして認識される．この認識結果をもとに，再生するコンテンツの切り替えなど，操作ユーザに適した機器操作を実現する．
我々は小西ら [8] と同様に，360 度カメラを中心とする仮想球を想定したアプローチによって注視点を算出する．仮想球の半径を R とし，ユーザの顔と注視点はともに仮想球表面に存在するものと仮定する．このとき注視点は，仮想球中心を起点として! と，ユーザの顔を
ユーザの顔へ向かう顔ベクトル F
起点とした視線単位ベクトル d! の半直線と仮想球表面の交点で表される．この時，仮想球を起点として! は次式で表され注視点に向かう注視点ベクトル Pる [8]．

P! = F! + td! (t != 0)(1)

この式をもとに，我々はパラメータ t を以下のように算出する．途中の式は小西ら [8] と異なるため，
1

https://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/
internet-of-things/solution-briefs/openvinotoolkit-product-brief.html
2
https://github.com/Mjrovai/OpenCV-FaceRecognition

ORANGE: 360 度カメラと画像認識技術によるユニバーサルリモコン

図 3. 注視点の推定方法

最終的に導出される t は先行研究とは異なっている．

|P! | = R
P! · P! = R2
F! · F! + 2tF! · d! + t2 d! · d! = R2
! = 0 (∵ F! · F! = R2 )! 2 + 2F! · dt
d! · dtt=−から得られる視線単位ベクトル d!! から世界座標系
での視線単位ベクトル d! は次のように求められる．

!
2(F! · d)(∵ t != 0)!2|d|3.2.1 顔ベクトルの算出
360 度カメラを中心とした世界座標系を図 3 のStep3 図のように定義し，仮想球中心から仮想球表! を次式より算出
面上の顔位置までの顔ベクトル F

図 4. 左：x 軸の回転による補正 右：y 軸の回転による
補正

する．

π
d! = Rx (−( − θ1 ))Ry (π − φ1 )d!!
2 

1 0
0
Rx (α) = 0 cos α − sin α
0 sin α cos α
cos β 0 sin β
1 0 
Ry (β) =  0− sin β 0 cos β

yF ace(0 ≤ θ1 ≤ π)
θ1 = πH
xF aceφ1 = 2π− π (−π ≤ φ1 ≤ π) W

R sin θ1 sin φ1
F! =  R cos θ1
R sin θ1 cos φ1

ここで H, W は正距円筒図に変換後の長方形画像の
縦・横のサイズである．また，(xF ace ,yF ace ) はユー
ザの顔位置座標であり，長方形画像に対して OpenVINO で顔認識を行い，検出された顔の両目の座標の平均を取ることで算出する．

! と視線単位ベクトル d!
以上で求めた顔ベクトル F! を算出する．
から式 (1) によって注視点ベクトル P
上記プログラムを C++を用いて実装し，ORANGE
リモコンのプロトタイプを作成した．

3.2.2 視線ベクトルの算出
360 度カメラを中心とした世界座標系での視線単位ベクトルを d! とする．OpenVINO から得られる
視線単位ベクトル d!! の座標系は，ユーザの顔とカメラ中心を結ぶ直線を z 軸，顔に対して垂直方向を y軸，それらに直行する方向を x 軸とする右手系で算出される. この座標系を図 3 右端に示す世界座標系! を求める際に算出に対応させるため，顔ベクトル F
した θ1 , φ1 を用いて変換する（図 4）．OpenVINO

4プロトタイプ実装

本節では ORANGE リモコンのプロトタイプの物理的な構造と操作ユーザの認識処理について述べ，
Dual FishEye 画像から長方形画像への変換を行う
際に角度を正確に変換するためのパラメータ設定に関する予備実験について説明する．

- 81 -WISS 2020

4.1

デバイス構成プロトタイプのリモコン部分は M5Stick-C の先に 360 度カメラ（Insta360 Air4 ）が位置する構造とし，筐体をレーザカッターで作成した．360 度カ
メラと M5Stick-C はそれぞれ USB ケーブルによって解析用デスクトップ PC に接続し，360 度カメラから Dual FishEye 画像を，M5Stick-C からはユー
ザのボタン入力をリアルタイムに取得する．

4.2

5.1

第 1 実験：先行研究との比較

図 6. 実験条件

図 7. 第 1 実験の様子

図 5. (a) 予備実験設定，(b) 実験の様子

最初の実験では関連する先行研究として，顔向きを用いてユーザの注目点を算出する WorldGaze[5]との精度比較を行う．そのため実験条件は以下の通り WorldGaze と同様のものを用いる．実験条件を
図 6 に，実験の様子を図 7 に示す．壁に十字マーカ
を 80cm 間隔で 3 × 5 に 15 個設置し，実験参加者にはそれらを指示された順に注視してもらい，ユー
ザとマーカの間に配置した 360 度カメラで動画撮影する．注視するマーカの指示は実験参加者の隣に置いた PC の画面に表示され，実験参加者は指示を確認後，該当マーカを注視した状態で PC のキーを押す．キーが押されて 4 秒後，次の指示が提示され，実験参加者は同じ作業を繰り返す．これを 15 個のマーカに対して各一回ずつ行う．360 度カメラと実験参加者の視点の高さは，中央のマーカの床からの高さに合わせて 135cm とした．360 度カメラと実験参加者の距離は 50cm とし，カメラとマーカの距離（以下マーカ距離）は 1m，2m，4m の 3 段階に

図 5 に実験設定と実験の様子を示す．360 度カメラの直下にレーザマーカを設置し，ターゲットに垂線を投影する．360 度カメラの 90 度方向をレーザの垂線方向と一致させ，ターゲットとカメラの距離を 50 cm，100 cm, 200 cm, 400 cm の 4 段階に変化させて Dual FishEye 画像を取得した．パラメー
タ r を，取得した画像の高さを 1 とした場合の半径r = 0.500 を基準として 0.05 刻みで変化させ，各距離ごとにターゲットに投影される垂線に目視でオーバラップや欠損が生じない r を算出した．
実験の結果，r = 0.455 とした際にいずれの距離でも垂線のオーバラップや欠損が生じなかったことから，本システムでは r = 0.455 を用いて正距円筒図への変換を行った．
4

注視点推定の性能評価実験

予備実験：360 度カメラの画角設定

Insta360Air は，画角 180 度の魚眼レンズを装着したカメラを表裏に合わせ，Dual FishEye 画像を取得する．取得した Dual FishEye 画像の全範囲を対象として正距円筒図に変換すると 2 つのカメラの端では画像にオーバラップが生じ，角度が正確に表現されない．そのため，正距円筒図に変換する対象
範囲を FishEye 画像を中心とした半径 r の円として制限する必要がある．事前実験として，カメラに対して 90 度位置に設置したターゲットを撮影し，パラメータ r を変化させて正距円筒図に変換し，ター
ゲットのオーバラップや欠損が生じないパラメータr を算出した．

3

5

本稿で開発した注視点推定手法の性能評価を行う．
実験参加者は 12 人（うち男性 9 人，女性 3 人）で全員裸眼もしくはコンタクトレンズ着用である．

3

https://www.switch-science.com/catalog/6350/
https://www.insta360.com/jp/product/insta360-air- 82 -

ORANGE: 360 度カメラと画像認識技術によるユニバーサルリモコン

変化させて実験を行った．マーカの十字の大きさは4m 離れた距離で中央のマーカが視角 1 度に収まる
よう，縦横 14cm とした．

5.2

図 8 に注視点推定の誤差を示す．Distance は全実験参加者・全マーカの誤差の中央値をマーカ距離ごとに示している．Horizontal と Vertical は，全実験参加者・全マーカ距離における誤差の中央値をそれぞれマーカの列と行ごとにまとめたものである．中央値を採用したのは分散が非常に大きかったためである．分散が大きい理由として、WorldGaze
は顔向き、我々は視線から注視点の推定を行っており、視線はまばたきの影響やサッカードの影響を受けやすいためと考えられる．注視点は実験参加者がキーを押した時点から 15 フレーム分（撮影動画が30FPS のため約 0.5 秒分）の動画に対して注視点ベクトルを推定し，そのベクトルの平均をマーカ平面に射影することで取得した．その際指示されていたマーカ座標と注視点座標のユークリッド距離を誤差とした．注視点ベクトルは WorldGaze と同様に，各マーカ距離，各実験参加者ごとにすべてのデータに対する注視点の平均と標準偏差を一旦計算し，誤差が mean + 3SD 以上のデータを外れ値としてフィルタリングした．

全実験参加者・全パラメータのデータに対する誤差は WorldGaze が 0.71m(SD = 0.47) であったのに対し，ORANGE では 1.8m であった．図 8 のDistance から，マーカ距離が延びるにつれ誤差が大きくなること，さらに，Horizontal・Vertical から
中央のマーカからの距離が離れるにつれ誤差が大きくなることがわかる．この傾向は WorldGaze と同様である．距離に応じて精度が低下する要因として，
注視点ベクトルをマーカ平面へ射影した座標を注視
点座標としている点が考えられる．これは，カメラからあるマーカを見た角度を θ ，注視点ベクトルの角度誤差を θe とするとマーカ平面上の注視点の座
標は tan(θ + θe ) から計算されるため，マーカ距離が大きくなるにつれて，あるいは θ が大きくなるに
つれ θe の影響が大きくなることによる．

第 2 実験：本システムの性能評価

次に注視点推定の分解能を角度ベースで測定するため，および ORANGE の適切な把持姿勢を調査するための実験を行う．実験参加者から 2 m 離れた位置に 60 インチのディスプレイを設置し，ディスプレイに 3 × 5 の 15 点の格子点を配置した．各
試行ごとに乱数を用いてその格子点のいずれか１つを選択してマーカを表示させ，ユーザには出現した
マーカを注視しながら隣に置いた PC のキーを押すよう指示した．キー入力後，1.5 秒のインターバル
で次の格子点がランダムで選択され，マーカが表示される．この試行を 100 回繰り返し，360 度カメラ
で動画撮影した．マーカにはマルタ十字 [4] を使用
し，色は黒背景に対して視感度の高い緑色，大きさ
は実験 1 と同じ縦横 14cm とした．格子点は，360度カメラから見た角度が等間隔となるよう，縦横ともに 8 度間隔で配置した．360 度カメラと実験参加者との距離は 50cm とした．ORANGE の把持姿勢を調査するため，360 度カメラの床に対する設置角
度を垂直・45 度（実験参加者側のカメラが上向き）の 2 パターンでそれぞれ実験を行った．
注視点推定を行った実験参加者ごとの誤差の中央値を表 1 に示す．表上段の番号は実験参加者を表す番号である．実験参加者がキーを押した時点から
15 フレーム分の注視点をマーカ平面に射影した場
合のカメラ中心からの角度と，その際指示されていたマーカー点の角度との差を誤差とする．こちらも実験 1 の評価と同様にすべてのデータに対する平均と標準偏差を一旦計算し，誤差が mean + 3SD 以上のデータは外れ値としてフィルタリングした．
全実験参加者・カメラ角度 45 度のデータに対する誤差の中央値は横方向：16.6 deg，縦方向：10.8 deg
である．全実験参加者・カメラ角度 90 度のデータに対する誤差の中央値は横方向：17.3 deg，縦方向：12.5 deg である．全実験参加者・全パラメータのデー
タに対する誤差の中央値は横方向：16.9 deg，縦方
向：11.6 deg である．表 1 を見るとどちらも縦よりも横方向の誤差が大きいが，これはマーカーを表示
する範囲が横長であったためと考えられる．一方で，カメラの角度による精度の差はあまりみられなかった．45〜90 度の間では把持姿勢による精度に対する影響は少ないと考えられる．また誤差の程度については個人差が大きい．

6

議論

実験の結果わかったことは以下の通りである．

• 注視点を平面上に射影した場合，顔の向きだけを利用する WorldGaze と比較して視線を利用する我々の手法は倍程度の誤差がある

図 8. 実験 1 の結果• 推定される注視点のばらつきも比較的大きい- 83 -WISS 2020
表 1. 実験 2：実験参加者毎のカメラ角度に対する縦横方向の誤差（度）

カメラ角度

誤差（度）

4
17.0
15.5
18.1
8.3

5
17.1
10.6
17.9
11.5

• 360 度カメラの角度は 45 度〜90 度であれば

7

45 度
90 度

横方向
縦方向
横方向
縦方向

1
20.6
6.6
16.0
15.3

2
17.3
26.6
16.0
4.6

3
30.3
4.3
24.8
10.5

精度に大きな影響はない

実験参加者 ID
6
7
8
12.3 19.8 13.9
7.7
5.8 10.1
12.2 21.0 17.9
9.9 17.5 18.1

9
9.0
19.2
18.4
11.2

10
18.1
11.9
25.3
4.3

11
21.5
19.6
11.2
15.4

12
9.2
6.7
15.0
22.3

むすび

本稿では 360 度カメラと画像認識ソフトウェアからなるユニバーサルリモコンシステム ORANGE の視線による物体選択を行うための注視点推定手法を提案し，その精度を実験・評価した．推定された注
視点の分解能はカメラ中心に対して平均 14.3 度である．しかし，ばらつきや精度の個人差が大きいた
め平滑化処理やキャリブレーションなどが重要であることがわかった．

• 注視点の分解能はカメラ中心に対して平均 14.3
度である

今回の検討を通してわかったことは，360 度カメラで取得した画像に対しても射影変換と仮想球を用いたベクトル計算を行うことで，通常のカメラ画像を対象とした視線推定ライブラリによる注視点推定が可能だということである．先行手法である WorldGaze
はスマートフォンのカメラを用いて顔の向きのみを取得しており，また非常に簡単な評価実験の結果が示されているだけであるため直接的な比較評価は難
しいが，我々の手法はより正確な情報を取得することを目的として視線を扱っており，このため瞬きやサッケードの影響を受けやすく，比較としては誤差が大きい結果となったと考えている．

参考文献

一方で，実験の結果から 1 箇所を注視していても推定される注視点には大きなばらつきがあることがわかった．そのため，精度向上のために注視点を計算する際に前後の時系列情報を用いた平滑化の処理が必要と考えられる．さらに，視線ベクトルの取得
精度・注視点の推定精度には個人差が大きいこともわかった．この個人差は，正面マーカを見てもらった場合の誤差が最小になるように，視線ベクトルを均一に回転させるといったようなキャリブレーショ
ンをユーザ登録の際などに行うことで軽減できると考えられる．

注視点推定の精度向上の他のアプローチとして，
視線ベクトルに加えて ORANGE リモコンの端末
向きや顔向きなどの情報を複合的に用いる手法も考えられる．また，動的エリアカーソル法を視線イン
タフェースに拡張した Bubble Gaze Cursor 法 [2]のように，操作対象候補の位置によって空間をボロノイ分割し，注視点が含まれる領域から操作対象を判定することで，注視点推定の精度を補う手法も考えられる．様々な技術を総合的に検討・統合していくことで、安定した視線入力技術が実現できると考えている．

- 84 -[1] M. Budde, M. Berning, C. Baumgärtner, F. Kinn,
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M. Beigl. Point & Control – Interaction in Smart
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2020.

WISS 2020͓࣌ؒΑͼൣғΛ΋ͱʹೝࣝ͢Δ‫࡞ૢͮ͘جʹࢹڽ‬ख๏᛹ຊ ढ़໻ ∗ɹɹࢁத ঵ଠ †ɹɹࢤங จଠ࿠ ∗֓ཁ. ৽ͨͳ‫ࢹڽ‬ͷೝࣝख๏ʹΑΔɼ‫࡞ૢͮ͘جʹࢹڽ‬ख๏Λࣔ͢ɽैདྷख๏ʹ͓͚Δ‫ࢹڽ‬ͷೝ͕ࣝʮର
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2

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- 85 -WISS 2020
従来手法（凝視時間に基づく凝視の認識）a) 選択される b) 選択される c) 選択されない d) 選択されない本手法（凝視時間および凝視範囲に基づく凝視の認識）g) 選択される h) 選択されない i) 選択される j) 選択されないe) 選択されるf) 選択されるk) 選択されないl) 選択される

対象
凝視範囲
視線座標
重心

ਤ 1. ‫ࢹڽ‬ͷೝࣝํ๏ͷྫɽa–fʣैདྷख๏ɽର৅಺ʹࢹઢ͕ೖΓଓ͚ͨ৔߹ʹ‫͕ࢹڽ‬ೝࣝ͞Εʢa, b, e, fʣɼͦͷର৅͕બ୒͞ΕΔɽ g–lʣຊख๏ɽࢹઢ࠲ඪͷ͹Β͖͕ͭ͋Δൣғ಺ʹཹ·Γଓ͚ͨ৔߹ʹ‫͕ࢹڽ‬ೝࣝ͞Εʢg, i, lʣɼࢹઢ࠲ඪ‫܈‬ͷॏ৺͕‫·ؚ‬Ε͍ͯΔର৅͕બ୒͞ΕΔɽର৅಺ʹࢹઢ࠲ඪ͕ೖΓଓ͚ͨͱͯ͠΋ɼࢹઢ࠲ඪ͕͹Β͍ͭͯ
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x 0.0
y
0.0

1.0
左上
(0.1, 0.1)

右上(0.9, 0.1)
中央(0.5, 0.5)

左下(0.1, 0.9)

右下(0.9, 0.9)

1.0

ਤ 2. ‫ࢹڽ‬ൣғΛܾఆ͢ΔͨΊͷΩϟϦϒϨʔγϣϯʹ࢖༻ͨ͠ը໘ɽ

ରͯ͠ɼຊख๏Ͱ͸ɼର৅಺ͷ৘ใΛ‫ݟ‬ΔͨΊʹࢹઢ͕Ҡಈ͍ͯ͠Δࡍʹੜ͡Δϛμελον໰୊Λܰ‫͖Ͱݮ‬Δɽྫ͑͹ɼจষΛಡΜͰ͍Δࡍ΋͘͠͸ը૾Λ‫͍ͯݟ‬Δࡍ͸Ϣʔβͷ‫ڵ‬ຯʹ߹Θͤͯࢹઢ࠲
ඪ͕Ҡಈ͢Δ [13]ɽ݁Ռͱͯ͠ɼࢹઢ࠲ඪͷ͹Β͖͕ͭେ͖͘ͳΔͨΊϛμελον໰୊͸ੜ͡ͳ͍ɽ
Ճ͑ͯɼ͜Ε·ͰʹߦΘΕ͖ͯͨ‫ؒ࣌ࢹڽ‬ͷௐ੔Λຊख๏ʹద༻͢Δ͜ͱʹΑΓɼ͞Βʹϛμελον໰୊Λܰ‫͖Ͱݮ‬ΔՄೳੑ͕͋Δɽ

3‫ࢹڽ‬ൣғͷܾఆํ๏ຊ‫Ͱڀݚ‬͸‫ࢹڽ‬ൣғΛɼ͋Δ఺Λ‫͍ͯݟ‬Δࡍͷࢹઢ࠲ඪͷ͹Β͖ͭΛ΋ͱʹܾఆ͢Δɽ͋Δ఺Λ‫ͯݟ‬
͍Δࡍͷࢹઢೝࣝͷਖ਼֬͞ʢϢʔβ͕࣮ࡍʹ‫͍ͯݟ‬Δ৔ॴͱࢹઢ࠲ඪͱͷ‫཭ڑ‬ʣ͓Αͼਫ਼౓ʢࢹઢ࠲ඪ
ͷ͹Β͖ͭʣ͸ɼࢹઢೝࣝ‫ʹثػ‬Αͬͯࣔ͞Ε͍ͯ
Δɽͦͯ͠ɼ͜ΕΒΛௐࠪͨ͠‫ڀݚ‬΋͋Δʢྫ [3]ʣɽ
·ͨɼϢʔβͷ஫ࢹΛਪఆ͢Δ‫ڀݚ‬΋ଟ͘ߦΘΕ͖͍ͯͯΔʢྫ [14]ʣɽ‫ࢹڽ‬ൣғͷܾఆํ๏Λ͜ΕΒΛࢀߟʹߦ͏ɽ

- 86 -‫ࢹڽ‬ൣғΛܾఆ͢Δ 1 ͭͷํ๏ͱͯ͠͸ɼࢹઢೝࣝͷਫ਼౓Λ༻͍Δ͜ͱ͕ߟ͑ΒΕΔɽྫ͑͹ɼTobii
Pro X3-120 ͷࢹઢೝࣝͷਖ਼͓֬͞Αͼਫ਼౓͸ެද͞Ε͍ͯΔ1 ɽ͜ͷΑ͏ʹɼ࢖༻͢Δೝࣝ‫ʹثػ‬Ԡͯ͡‫ࢹڽ‬ൣғΛܾΊΔ͜ͱʹΑΓɼར༻‫ʹڥ؀‬దͨ͠஋Λ‫ٻ‬ΊΔ͜ͱ͕Ͱ͖ΔͩΖ͏ɽ·ͨɼ΋͏ 1 ͭͷํ๏ͱͯ͠ɼࢹઢೝࣝ‫΁ثػ‬ͷΩϟϦϒϨʔγϣϯͱಉ༷͡ʹ‫ࢹڽ‬ൣғΛΩϟϦϒ
ϨʔγϣϯΛ௨ܾͯ͡ఆ͢Δ͜ͱ΋ߟ͑ΒΕΔɽࢹ
ઢೝࣝ‫΁ثػ‬ͷΩϟϦϒϨʔγϣϯ͸ɼਤ 2 ͷΑ͏ʹը໘্ͷෳ਺Օॴʹදࣔ͞Εͨ఺ΛϢʔβ͕‫ͭݟ‬ΊΔ͜ͱʹΑΓߦΘΕΔɽ͜ͷࡍʹऩू͞ΕΔࢹઢ
࠲ඪͷ͹Β͖ͭɼͭ·Γɼ͋Δ఺Λ‫ͭݟ‬Ί͍ͯΔࡍ
ͷࢹઢ࠲ඪͷඪ४ภࠩΛ΋ͱʹ‫ࢹڽ‬ൣғΛ‫ٻ‬ΊΔɽྫ͑͹ɼࢹઢೝࣝͷਖ਼֬͞ͱਫ਼౓͔Βద੾ͳର৅ͷେ͖͞Λ‫ٻ‬Ί͍ͯΔ‫[ ڀݚ‬3] Ͱ͸ɼऩू͞ΕΔࢹઢ࠲ඪͷ 95%͕ೖΔΑ͏ͳର৅ͷେ͖͞Λࣜ 1 ͔Β‫ٻ‬Ί͍ͯΔɽ

Sw/h = 2(Ox/y + 2σ x/y )(1)

ࣜ 1 Λ༻͍Δͱɼର৅ͷ෯ Sw ͱߴ͞ Sh Λɼදࣔ͞Εͨ఺͔Βࢹઢ࠲ඪʢx ͓Αͼ y ࠲ඪʣ·Ͱͷ‫ڑ‬཭ Ox/y ͓Αͼ͹Β͖ͭʢඪ४ภࠩʣσ x/y ͔Β‫ٻ‬ΊΒΕΔɽ‫ࢹڽ‬ൣғ΋ಉ༷ʹɼΩϟϦϒϨʔγϣϯΛ௨ͯ͡ऩूͨ͠ࢹઢ࠲ඪΛ༻͍ͯɼ2σ x/y ͱ͢Δ͜
ͱ͕ 1 ͭͷҊͰ͋Δɽͳ͓ɼެද͞Ε͍ͯΔࢹઢೝࣝ‫ػ‬ͷࢹઢೝࣝͷਫ਼౓ΛМͱͯ͠༻͍ͨ৔߹ɼΩϟϦϒϨʔγϣϯΛߦΘͣʹ‫ࢹڽ‬ൣғΛܾఆͰ͖Δɽ‫ࢹڽ‬ൣғͷେ͖͞͸‫ͱؒ࣌ࢹڽ‬ಉ༷ʹɼૢ࡞ੑೳ
͓Αͼϛμελον໰୊ͷൃੜͱτϨʔυΦϑͷؔ܎ʹ͋ΔͨΊɼ֤Ϣʔβ΋͘͠͸֤৔໘ʹ͓͍ͯɼ1https://www.tobiipro.com/pop-ups/accuracy-andprecision-test-report-x3/?v=2.1.7 ࠷ऴӾཡ 2020 ೥ 11
݄ 15 ೔

͓࣌ؒΑͼൣғΛ΋ͱʹೝࣝ͢Δ‫࡞ૢͮ͘جʹࢹڽ‬ख๏Ϩʔτɿ90 Hzʢͭ·Γɼ໿ 11.11 ms ͝ͱʹ 1 αϯϓϧͷऔಘʣʣͰ͋Δɽ͜ΕΛ 27 Πϯνʢղ૾౓ɿ
3840×2160 ϐΫηϧʣͷσΟεϓϨΠԼ෦ʹऔΓ෇͚࢖༻ͨ͠ɽ࣮‫ࢀݧ‬Ճऀͷ಄෦Λ‫ݻ‬ఆͤͣɼҠಈ͠ͳ͍Α͏ʹͳͲͷࢦࣔ͸ಛʹ͠ͳ͔ͬͨɽ࣮‫ࢀݧ‬ՃऀͱσΟεϓϨΠͷ‫཭ڑ‬͸໿ 65 cm Ͱ͋Δɽ͜ͷ৚݅Լʹ͓͍ͯࢹ໺֯ 1◦ ͸໿ 1.1 cm ʹରԠ͢Δɽ࣮‫ݧ‬։࢝લʹɼࢹઢೝࣝͷੑೳΛߴ͘อͭͨΊʹɼࢹઢೝࣝ‫ثػ‬ͷΩϟϦϒϨʔγϣϯΛߦͬͨɽͦͷ‫ޙ‬ɼ‫ࢹڽ‬ൣғͷΩϟϦϒϨʔγϣϯΛߦ͍‫ࢹڽ‬ൣғ͓Αͼର৅ͷେ͖͞ΛΛܾఆͨ͠‫ʹޙ‬ɼਤ 3 ͷ UIઃ‫ܭ‬Λ༻͍ͨλεΫΛߦͬͨɽ

指示文

選択肢

指示文

4.1

‫ࢹڽ‬ൣғΛܾఆ͢ΔͨΊͷΩϟϦϒϨʔγϣϯΛߦͬͨɽՃ͑ͯɼࣜ 1 Λ༻͍࣮ͯ‫͢༻࢖ʹݧ‬Δର৅
ͷେ͖͞Λܾఆ͢Δɽ
ΩϟϦϒϨʔγϣϯʹ͸ਤ 2 ʹࣔ͢ը໘Λ༻͍ͨɽ࣮‫ࢀݧ‬Ճऀ͸ର৅΁ࢹઢΛҠͨ͠‫ޙ‬ɼεϖʔεΩʔΛԡԼ͢Δɽͦͷ‫ޙ‬ɼ࣮‫ࢀݧ‬Ճऀ͸ 2 ඵؒճస͠ଓ
͚Δ఺Λ‫ݟ‬ଓ͚ɼ͜ͷؒͷࢹઢ࠲ඪ͕ऩू͞ΕΔɽ֤఺Λ‫ͭݟ‬Ί͍ͯΔࡍͷࢹઢ࠲ඪΛऩूʢ2,000 ms/ 11.11 ms " 180 αϯϓϧʣ͠ɼ๯಄ 500 msʢ"45αϯϓϧʣΛআ͍ͨ 1,500 msʢ"135 αϯϓϧʣΛ༻͍֤ͯ఺Λ‫ͭݟ‬Ί͍ͯΔࡍͷࢹઢ࠲ඪͷ͹Β͖ͭʢσ " ʣΛҎԼͷ͔ࣜΒ‫ͨ͠ࢉܭ‬ɽ選択肢

ਤ 3. ࣮‫ ͍ͨ༻ʹݧ‬UI ઃ‫ܭ‬ɽʢ্ʣը૾λεΫɽʢԼʣจষλεΫɽ྆ը໘ʹ͓͚Δର৅ͷେ͖͞͸ɼΩϟϦϒϨʔγϣϯʹΑܾͬͯఆ͞ΕΔ

ͲͪΒΛ༏ઌ͢Δ͔ʹΑͬͯมߋ͢ΔͱΑ͍ɽྫ͑͹ɼΑΓϛμελον໰୊ͷൃੜʹରͯ͠‫ݎ‬࿚ͳૢ࡞Λ‫ٻ‬ΊΔ৔߹͸ 1σ x/y ΛɼΑΓ‫࡞ૢͨͬޡ‬Λ͋Δఔ౓‫ڐ‬༰͠؆୯ͳૢ࡞Λ‫ٻ‬ΊΔ৔߹͸ 3σ x/y Λ࠾༻͢ΔͳͲͰ͋Δɽ

4‫ࢹڽ‬ൣғͷΩϟϦϒϨʔγϣϯ

σ" =

࣮‫ݧ‬

ຊ࣮‫ݧ‬ͷ໨త͸ 2 ͭͰ͋Δɽ1 ͭ͸ɼ‫ࢹڽ‬ൣғΛ༻͍ͨຊख๏͕ैདྷख๏ͱಉ͡Α͏ʹର৅બ୒͕Մ
ೳͰ͋Δ͜ͱΛࣔ͢͜ͱͰ͋Δɽ΋͏ 1 ͭ͸ɼϚ΢εͰͷૢ࡞ʹ࢖༻͞Ε͍ͯΔΑ͏ͳ UI ઃ‫͍͓ʹܭ‬ͯɼ‫ࢹڽ‬ൣғΛ༻͍Δ͜ͱʹΑΓϛμελον໰୊ΛͲΕ͚ͩܰ‫͖Ͱݮ‬Δ͔Λࣔ͢͜ͱͰ͋Δɽ࣮‫ ͍ͨ༻ʹݧ‬UI ઃ‫ܭ‬͸ɼਤ 3ʢ্ʣʹࣔ͢Α͏ͳෳ਺͋Δը૾ͷத͔Β 1 ͭΛબ୒͢Δ৔໘ʢྫ͑
͹ɼಈըϓϨΠϠͷαϜωΠϧ͕දࣔ͞Εͨը໘΍ɼը૾‫݁ࡧݕ‬Ռ͕දࣔ͞Εͨը໘ͳͲʣɼ͓Αͼਤ 3ʢԼʣʹࣔ͢Α͏ͳෳ਺දࣔ͞Εͨจষͷத͔Β 1ͭΛબ୒͢Δ৔໘ʢྫ͑͹ɼ΢ΣϒͰͷ‫݁ࡧݕ‬ՌΛࣔ͢ը໘ʣΛ૝ఆͨ͠΋ͷͰ͋ΔɽͦͷͨΊɼ࣮‫ݧ‬ʹ࢖༻ͨ͠ର৅͸ɼృΓͭͿ͞Εͨԁͱ͍ͬͨ୯७
ͳର৅Ͱ͸ͳ͘ɼ࣮‫ࢀݧ‬Ճऀʹ୳ࡧΛ‫ٻ‬ΊΔΑ͏ͳɼ಺෦ʹը૾͓Αͼจࣈྻ͕දࣔ͞Ε͍ͯΔର৅Ͱ͋Δɽຊ࣮‫ݧ‬ͷࢀՃऀ͸ຊߘͷୈ 1 ஶऀͰ͋Δɽͳ͓ɼୈ 1 ஶऀ͸ࢹઢʹ‫࡞ૢͮ͘ج‬ͷ‫ڀݚ‬Λ 4 ೥ؒߦͬͯ
͓Γɼ‫࡞ૢͮ͘جʹࢹڽ‬ख๏ʹ‫ۃ‬Ίͯ‫׳‬Ε͍ͯΔɽ
࣮‫ࢹͨ͠༻࢖ʹݧ‬ઢೝࣝ‫ثػ‬͸ϓϩϥΠηϯε
Λ෇༩ͨ͠ Tobii Eye Tracker 4CʢαϯϓϦϯά

- 87 -

m-n+1!
1
×SD([Pi : Pi+n−1 ]), (2)
m-n+1
i=1

Pi ͸ i ൪໨ͷࢹઢ࠲ඪɼm ͸‫͍༻ʹࢉܭ‬Δαϯϓϧ
਺ʢ135ʣɼn ͸‫ؒ࣌ࢹڽ‬ʢ͜ͷྫͰ͸ 1,000 msʣʹରԠ͢Δαϯϓϧ਺ʢ90 " 1,000 ms / 11.11 msʣͰ͋Δɽͭ·Γɼ90 αϯϓϧ෼ͷࢹઢ࠲ඪͷඪ४ภ
ࠩʢSDʣΛ 1 αϯϓϧͣΒ͠ͳ͕Β‫͠ࢉܭ‬ɼ46 ۠ؒ෼ͷฏ‫ۉ‬Λ σ " ͱͨ͠ɽ·ͨɼ֤఺Λ‫ͭݟ‬Ί͍ͯ
Δࡍͷࢹઢ࠲ඪͱͦͷ఺ͷ‫཭ڑ‬ʢO " ʣΛɼҎԼͷ͔ࣜΒ‫ٻ‬Ίͨɽ

O" =

m-n+1
!
1
×
Ave.([Di : Di+n−1 ]), (3)
m-n+1
i=1

Di ͸ i ൪໨ͷࢹઢ࠲ඪͱ఺·Ͱͷ‫཭ڑ‬ɼm ͓Αͼ n
͸ࣜ 2 ͱಉ͡Ͱ͋Δɽͭ·Γɼ90 αϯϓϧ෼ͷࢹઢ࠲ඪͱ఺·Ͱͷ‫཭ڑ‬ͷฏ‫ۉ‬ʢAve.ʣΛ 1 αϯϓϧͣΒ͠ͳ͕Β‫͠ࢉܭ‬ɼ46 ۠ؒ෼ͷฏ‫ۉ‬Λ O " ͱͨ͠ɽ֤఺ʹ͓͚Δ x ࠲ඪɼy ࠲ඪ͝ͱͷ σ " Λਤ 4 ʹࣔ͢ɽຊ࣮‫ݧ‬ͷ໨తͷ 1 ͭ͸ɼຊख๏͕ैདྷख๏ͱಉ
༷ʹಈ࡞͢Δ͜ͱΛࣔ͢͜ͱͰ͋Δɽͦ͜Ͱɼࣜ 1Λ༻͍ͨࡍʹɼΑΓ؆୯ʹૢ࡞͕ՄೳͱͳΔɼΑΓେ͖ͳ σ " Λ σ ɼΑΓେ͖ͳ O " Λ O ͱͯ͠༻͍Δɽ࠲ඪ࣠ʹґΒͣ΋ͬͱ΋େ͖ͳ σ " Ͱ͋Δ 0.12◦ʢ໿
0.14 cmʣΛ σ ɼ΋ͬͱ΋େ͖ͳ O" Ͱ͋Δ 1.61◦ Λタスクに要した時間 [秒]

0.5

σx'
σy'

0.4
0.3
0.2
0.1
0.0

0.06

0.1

中央

0.09

0.12

左上

0.09 0.09

右下

0.08

0.11

左下

0.05

0.1

212.3

本手法
従来手法

200

225.0
148.6

150
100

88.3

76.5

50

85.5

52.2 49.40
凝視時間 [秒] 1.0
0.4
タスク
画像タスク

右上

ਤ 4. ਤ 2 ͷ֤఺ʹ͓͚Δࢹઢ࠲ඪͷ͹Β͖ͭʢσ " ʣɽ

1.0
0.4
文章タスク

ਤ 5. બ୒ʹཁͨ࣌ؒ͠ɽ

Oʢ໿ 1.82 cmʣͱͨ͠ɽ͜ΕΒΛࣜ 1 ʹ౰ͯ͸Ίɼର৅ͷେ͖͞Λ 3.70◦ ʢ2 × (1.61 + 0.12 × 2))ʣͱ
͠ɼ‫ࢹڽ‬ൣғΛ 2σ Ͱ͋Δ 0.24◦ ͱͨ͠ɽ
4.2

250

࣮‫ݧ‬λεΫ

࣮‫ࢀݧ‬Ճऀ͸ɼਤ 3 ͦΕͧΕͷը໘ʹ͓͍ͯࢦࣔ͞Εͨର৅Λબ୒͢ΔλεΫΛߦ͏ɽͳ͓ɼਤ 3ʢ্ʣͷର৅ͷ 1 ลΛ 3.78◦ ͱ͠ɼਤ 3ʢԼʣͷର৅ͷߴ͞Λ 3.78◦ ɼ෯Λදࣔ͞ΕΔจষʹ߹Θͤͯ
11.0◦ ʢ໿ 12.4 cmʣͱͨ͠ɽ
ਤ 3ʢ্ʣΛ༻͍ͨλεΫʢҎ߱ɼը૾λεΫʣͰ͸ɼࢦࣔจʹࣔ͞Εͨɼྫ͑͹ʮΧϝϥΛબ୒͢Δʯͱ͍͏ࢦࣔʹै͍ɼʮΧϝϥʯ͕දࣔ͞Ε͍ͯΔ
ը૾Λબ୒͢Δɽࢦࣔ͸ 28 छྨͰ͋Γɼࢦࣔʹର
Ԡͨ͠ 28 छྨͷର৅ʢબ୒ࢶʣ͕දࣔ͞ΕΔɽશ
28 छྨͷࢦࣔʹରͯ͠ɼਖ਼‫ޡ‬໰Θ͍ͣͣΕ͔ͷର৅Λબ୒͢Δͱը૾λεΫ͸ऴྃ͢Δɽ
ਤ 3ʢԼʣΛ༻͍ͨλεΫʢҎ߱ɼจষλεΫʣͰ͸ɼࢦࣔจʹࣔ͞Εͨɼྫ͑͹ʮྑༀ͸‫ۤ͠ʹޱ‬ͷҙຯΛબ୒͢Δʯͱ͍͏ࢦࣔʹै͍ɼʮྑༀ͸‫ʹޱ‬ۤ͠ʯͷҙຯ͕ॻ͔Ε͍ͯΔจষΛબ୒͢Δɽࢦࣔ
͸ 28 छྨͰ͋ΓɼͦΕͧΕͷࢦࣔʹରͯ͠ 15 ‫ݸ‬ͷର৅ʢબ୒ࢶʣ͕දࣔ͞ΕΔɽશ 28 छྨͷࢦࣔʹର͠ɼਖ਼‫ޡ‬໰Θ͍ͣͣΕ͔ͷର৅Λબ୒Λߦ͏ͱจষλεΫ͸ऴྃ͢Δɽࢦࣔ͸શͯɼ͜ͱΘ͟ͷҙຯΛબ୒ͤ͞Δ΋ͷͰ͋Δɽ
྆λεΫʹ͓͍ͯɼλεΫ։࢝࣌͸ࢦࣔจͷΈ͕දࣔ͞Ε͍ͯΔɽ࣮‫ࢀݧ‬Ճऀ͕ࢦࣔΛಡΜͩ‫ʹޙ‬εϖʔεΩʔΛԡԼ͢Δͱର৅͕දࣔ͞Εɼ͍ͣΕ͔ͷର৅͕બ୒͞ΕΔͱɼର৅Λඇදࣔͱ࣍͠ͷࢦ͕ࣔදࣔ͞ΕΔɽ྆λεΫͱ΋ʹࢦࣔͷॱ൪͸ϥϯμϜͰ͋Δɽ֤ର৅ͷҐஔ͸ࢦࣔ͝ͱʹϥϯμϜͱ͠ɼࢦࣔʹରͯ͠બ୒͢΂͖ର৅ͷҐஔ͕ॏෳ͠ͳ͍Α͏ʹͨ͠ɽεϖʔεΩʔ͕ԡԼ͞Εର৅͕બ୒͞ΕΔ·Ͱͷ࣌ؒΛબ୒ʹཁͨ࣌ؒ͠ͱ͠ɼ·ͨࢦࣔʹରͯ͠‫ͨͬޡ‬ର৅͕બ୒͞Εͨճ਺Λ‫ه‬࿥ͨ͠ɽ࣮‫ࢀݧ‬Ճऀʹ͸ɼϛμελον໰୊͕ੜ͡ͳ͍༷
ʹҙࣝ͠ɼ͔ͭૉૣ͘λεΫΛߦ͏Α͏ࢦࣔͨ͠ɽ
ྫ͑͹ɼୈ 1 ஶऀ͸සൟʹࢹઢΛಈ͔͢Α͏ҙࣝ͢
Δ͜ͱʹΑΓɼϛμελον͕ੜ͡ͳ͍Α͏޻෉ͨ͠ɽ࣮‫ݧ‬Λߦͬͨॱ൪͸ɼը૾λεΫʢຊख๏ →ैདྷख๏ʣɼจষλεΫʢຊख๏ → ैདྷख๏ʣͰ

- 88 -

誤った対象の選択回数

xおよびy座標ごとのσ' [degree]

WISS 2020

28

本手法
従来手法

21

18

14
7
0

0

2

0
凝視時間 [秒] 1.0
0.4
タスク
画像タスク

5
1

4

0
1.0
0.4
文章タスク

ਤ 6. ‫ͨͬޡ‬ର৅͕બ୒͞Εͨճ਺ɽ͋Δɽ‫ؒ࣌ࢹڽ‬Λ 1 ඵͱ࣮ͨ͠‫ݧ‬Λߦͬͨ‫ʹޙ‬ɼಉҰͷखॱʹͯ‫ؒ࣌ࢹڽ‬Λ 0.4 ඵͱ࣮ͨ͠‫ݧ‬Λߦͬͨɽ
ͳ͓ɼ0.4 ඵ͸‫ؒ࣌ࢹڽ‬ͷௐ੔͢Δ‫͍͓ͯʹڀݚ‬Լ‫ݶ‬ͷ஋ͱͯ͠༻͍ΒΕ͍ͯΔ࣌ؒ [11] Ͱ͋Γɼ͞Βʹ௕͍࣌ؒͱͯ͠ 1 ඵͰͷ࣮‫ݧ‬΋ߦͬͨɽ

4.3

࣮‫݁ݧ‬Ռ

࣮‫݁ݧ‬ՌΛਤ 5 ͓Αͼਤ 6 ʹࣔ͢ɽը૾λεΫʹ͓͍ͯ͸‫ؒ࣌ࢹڽ‬Λ 1.0 ඵɼ0.4 ඵͱͨ͠৔߹ʹ͓͍ͯɼબ୒ʹཁ͓ͨ࣌ؒ͠Αͼ‫ͨͬޡ‬ର৅͕બ୒͞Εͨճ਺ʹେ͖ͳࠩ͸‫ݟ‬ΒΕͳ͔ͬͨɽରͯ͠จষλεΫʹ͓͍ͯɼ‫ͨͬޡ‬ର৅͕બ୒͞Εͨճ਺͸‫ࢹڽ‬࣌ؒΛ 1.0 ඵͱͨ࣌͠ʹຊख๏Ͱ͸ 0 ճͰ͋Γैདྷख๏Ͱ͸ 5 ճɼ‫ؒ࣌ࢹڽ‬Λ 0.4 ඵͱͨ࣌͠ʹຊख๏Ͱ͸ 4 ճͰ͋Γैདྷख๏Ͱ͸ 18 ճͰ͋ͬͨɽ·ͨɼจষλεΫͰͷ‫ ͕ؒ࣌ࢹڽ‬0.4 ඵͷ৔߹ɼબ୒ʹཁͨ࣌ؒ͠͸ຊख๏Ͱ͸ 148.6 ඵͰ͋Δͷʹର͠ɼैདྷख๏Ͱ͸ 85.5 ඵͰ͋ͬͨɽ͜ͷ݁Ռʹ͓͍ͯैདྷ
ख๏ͷબ୒ʹཁ͕ͨ࣌ؒ͠খ͘͞ͳͬͨཧ༝͸ɼैདྷख๏Ͱ͸‫ͨͬޡ‬ର৅͕બ୒͞Εͨճ਺͕ଟ͍ͨΊ
Ͱ͋Δͱߟ͑ΒΕΔɽͭ·Γɼϛμελον໰୊͕ൃੜ͠‫ͨͬޡ‬બ୒͕ੜͨ͜͡ͱʹΑΓɼ࣮‫ࢀݧ‬Ճऀ͕ద੾ͳճ౴Λ୳ࡧ͠ऴΘΔલʹλεΫ͕ऴྃ͢Δ
͜ͱ͕ଟ͘ੜͨͨ͡Ίʹɼબ୒ʹཁ͕ͨ࣌ؒ͠খ͞
͘ͳͬͨͱߟ͑ΒΕΔɽ
·ͨɼจষλεΫͰ͸ɼ‫ͨͬޡ‬ର৅͕બ୒͞Εͨճ਺͕ຊख๏ͷํ͕গͳ͘ͳͬͨɽจষλεΫͰ͸ը૾λεΫͱൺ΂ɼ࣮‫ࢀݧ‬Ճऀ͸ద੾ͳର৅Λબ୒
͢ΔͨΊʹΑΓ௕͍࣌ؒͷ୳ࡧ͕‫ٻ‬ΊΒΕΔɽͦͷͨΊɼબ୒ʹཁͨ࣌ؒ͠͸େ͖͘ͳΔɽ·ͨɼࢦࣔʹରͯ͠ɼճ౴Λߟ͑ͳ͕ΒจষΛಡΉͨΊɼର৅͓࣌ؒΑͼൣғΛ΋ͱʹೝࣝ͢Δ‫࡞ૢͮ͘جʹࢹڽ‬ख๏ͨͩ͠ɼର৅֎΁ͷૢ࡞Λ‫ʹࢹڽ‬ΑΓߦ͏৔߹͸ɼϛμελον໰୊ͷൃੜΛ๷͙ͨΊͷ޻෉͕ඞཁͰ
͋Δɽྫ͑͹ [6] Ͱ͸ࢹઢδΣενϟ͕‫ྃ͢׬‬Δ·Ͱૢ࡞ΛߦΘͳ͍Α͏ʹ͓ͯ͠Γɼ[4] Ͱ͸ϛμελο
ν໰୊͕ൃੜ͠ͳ͍Α͏ʹԻ੠΍ࢹ֮తͳϑΟʔυόοΫΛ༻͍ͯࢹઢΛҠಈ͢ΔΑ͏ଅ͍ͯ͠Δɽ·ͣϛμελον໰୊ͷղܾΛ͢Δඞཁ͕͋Δ͕ɼ‫ڽ‬ࢹൣғΛ༻͍Δ͜ͱʹΑΓจ຺ʹԊͬͨૢ࡞͕Մೳ
ͱͳΔ͜ͱ͸ɼࢹઢʹ‫΁࡞ૢͮ͘ج‬ͷେ͖ͳߩ‫ͱݙ‬
ͳΔͩΖ͏ɽ

಺ʹࢹઢ࠲ඪ͕ೖΓଓ͚Δ࣌ؒ͸૿͑Δɽैདྷख๏
Ͱ͸ɼର৅಺ʹࢹઢ࠲ඪ͕ೖ͍ͬͯΔ࣌ؒΛ΋ͱʹ‫ࢹڽ‬Λೝࣝ͢ΔͨΊɼϛμελον໰୊͕ଟ͘ൃੜ
ͨ͠ͱߟ͑ΒΕΔɽରͯ͠ຊख๏Ͱ͸ɼจষΛಡΜͰ͍Δࡍɼͭ·Γର৅಺Λࢹઢ࠲ඪ͕Ҡಈ͍ͯ͠Δࡍ͸‫͕ࢹڽ‬ೝࣝ͞Εͳ͍ͨΊɼϛμελον໰୊ͷൃੜ͕গͳ͘ͳͬͨͱߟ͑ΒΕΔɽ
‫ؒ࣌ࢹڽ‬Λ 0.4 ඵͱͨ͠৔߹ɼຊख๏ʹ͓͍ͯ΋‫ͨͬޡ‬ର৅બ୒͸ੜͨ͡ɽ͜ͷ‫ͨͬޡ‬ର৅બ୒͕ੜ
ͨ͡ࡍͷࢹઢҠಈͷ‫੻ي‬Λௐ΂ͨͱ͜ΖɼจষΛಡΜͰ͍ΔΑ͏ʹࢹઢ͸Ҡಈ͍ͯͨ͠ɽจষΛಡΜͰ͍Δࡍͷ஫ࢹʹཁ͢Δ࣌ؒ͸ฏ‫ ۉ‬0.25 ඵͰ͋Γ 0.1–
0.5 ඵ಺ʹऩ·Δ [13]ɽͦͷͨΊɼ‫ؒ࣌ࢹڽ‬Λ 0.5 ඵҎԼͱͨ͠৔߹͸ɼ‫ࢹڽ‬ൣғΛ༻͍ͨͱͯ͠΋ɼඞવతʹ‫ͨͬޡ‬ର৅બ୒͸ੜ͡Δɽରͯ͠ɼ‫ؒ࣌ࢹڽ‬Λ 1.0 ඵͱͨ͠৔߹ɼຊख๏Ͱ͸྆λεΫʹ͓͍ͯ‫ͨͬޡ‬ର৅બ୒͸ੜ͍ͯ͡ͳ͍ɽ
͜ΕΒͷ݁Ռ͔Βɼը૾λεΫͷΑ͏ʹࢹઢ͕େ͖͘Ҡಈ͠ͳ͍Α͏ͳ৔߹Ͱ͸ɼຊख๏ͱैདྷख๏
͸ಉ༷ʹର৅બ୒͕ߦ͑ɼจষλεΫͷΑ͏ʹࢹઢ͕େ͖͘Ҡಈ͢ΔΑ͏ͳ৔߹Ͱ͸ɼैདྷख๏ʹ͓͍
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5.3

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‫Ͱ఺؍‬, Interactive Machine Learning (IML)[6] ͷҰछͱଊ͑Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δ. ΠϯλϥΫςΟϒͳ‫ػ‬ցֶशΞϓϦέʔγϣϯʹ͓͍ͯ, ۙ೥Ͱ͸ϕΠζతͳख๏ͷར༻͕‫ݟ‬ΒΕΔ. ͦͷதͷҰͭͷΞϓϩʔਤ 2. ೋ෼୳ࡧλεΫΛྫʹ͢Δͱ, ఏࣔ͞ΕͨϏϡʔx∗ ʹର͢ΔϢʔβͷ൓Ԡ y (͜ͷ৔߹͸ →) ʹΑͬͯ, γεςϜ͕࣋ͭ୳ࡧର৅ͷ֬཰෼෍ P (Θ) ͕P " (Θ) ʹߋ৽͞Ε, Τϯτϩϐʔ͕‫ݮ‬গ͢Δ.

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βΠϯۭؒͷ୳ࡧΛߦ͏‫͋Ͱڀݚ‬Δ [5, 10, 9]. ·ͨผͷΞϓϩʔνͱͯ͠, Ϣʔβͱιϑτ΢ΣΞͷΠ
ϯλϥΫγϣϯΛϕΠζ࣮‫ܭݧ‬ը๏ [11] ͷ࿮૊ΈͰଊ͑Δ͜ͱͰ, γεςϜ͕Ϣʔβʹఏࣔ͢Δ৘ใΛ࠷దԽ͢Δख๏͕͋Δ. Liu Β͸Ұ࿈ͷ‫[ ڀݚ‬12, 13]
Ͱ, ৘ใཧ࿦ͷ‫͔఺؍‬Β, Ϣʔβͷૢ࡞͕୳ࡧର৅
ͷᐆດ͞Λ‫ݮ‬গͤ͞Δ఺ʹண໨͠, ͦͷ‫ظ‬଴஋Λ࠷େԽ͢Δը໘ΛϢʔβʹఏࣔ͢Δख๏ΛఏҊͨ͠.
ຊߘͷఏҊख๏͸, ಉ༷ͷ࢓૊ΈΛεΫϦʔϯΩʔϘʔυૢ࡞ʹԠ༻ͨ͠΋ͷͰ͋Δ.

3

ఏҊख๏

զʑͷఏҊख๏͸, ํ޲Ωʔૢ࡞Ͱը໘্ͷΧʔιϧΛҠಈ͢ΔλΠϓͷεΫϦʔϯΩʔϘʔυʹ͓͍ͯ, Ϣʔβ͕ํ޲ΩʔΛԡͨ͠ࡍͷΧʔιϧҠಈΛޮ཰Խ͢Δ͜ͱͰ, จࣈೖྗʹཁ͢ΔΩʔԡԼ਺Λ࡟‫͢ݮ‬Δख๏Ͱ͋Δ. ௨ৗͷεΫϦʔϯΩʔϘʔυͰ͸, Ϣʔβ͕ํ޲ΩʔΛԡԼͨ͠ํ޲ʹ 1 Ϛε෼Χʔιϧ͕Ҡಈ͠, ໨తͷจࣈʹ౸ୡ͢Δ·Ͱͦͷૢ࡞Λ‫܁‬Γฦ͢ (ਤ 1a). ҰํఏҊख๏Ͱ͸, Ϣʔβ͕ํ޲ΩʔΛԡԼͨ͠ࡍͷΧʔιϧҠಈྔ͕ 1 Ϛε෼ʹ‫ݻ‬ఆͰ͸ͳ͘, ೖྗจࣈީิΛޮ཰తʹߜΓࠐΉҐஔ΁ͱదԠతʹΧʔιϧ͕Ҡಈ͢Δ (ਤ 1b).
ΧʔιϧҠಈઌͷ‫ʹࢉܭ‬͸, ϕΠζ࣮‫ܭݧ‬ը๏Λར༻ͨ͠‫ظ‬଴৘ใརಘͷ࠷େԽΛߟྀ͢Δ. ͦͷཁ఺͸, Ϣʔβͷ൓Ԡ͔Β࠷΋ଟ͘ͷ৘ใΛҾ͖ग़ͤΔ஍఺ x∗ ʹΧʔιϧΛҠಈ͢Δ͜ͱͰ͋Δ. ͜͜Ͱ͍͏৘ใͱ͸, ໨తͷจࣈʹ͍ͭͯͷ֬཰෼෍ͷมಈྔͰ͋Δ. ؆୯ͷͨΊҰ࣍‫ݩ‬ͷྫͰઆ໌͢Δͱ,୯७ͳೋ෼୳ࡧλεΫʹ͓͍ͯ, γεςϜ͕Ϣʔβ- 92 -

ϕΠζ৘ใརಘΛ༻͍ͨεΫϦʔϯΩʔϘʔυΧʔιϧͷޮ཰తҠಈख๏ʹ͋Δ஍఺ x∗ Λ‫ͯͤݟ‬, ୳ࡧର৅͸‫ࡏݱ‬ҐஔͷࠨӈͲͪΒʹ͋Δ͔ਘͶΔͱ͢Δ (ਤ 2). ࠷ॳͷ࣌఺ͰγεςϜ͸, ୳ࡧର৅ͷҐஔʹ͍ͭͯ͸Կͷ஌ࣝ΋࣋ͨͳ͍ͨΊ, ͦͷ֬཰෼෍ P (Θ) ͸Ұ༷෼෍Ͱ͋Δ. ͜͜ͰϢʔβ͕ UI ૢ࡞Ͱ → ͱճ౴͢Δ͜ͱͰ, γεςϜ͸୳ࡧର৅͕‫ࡏݱ‬ҐஔΑΓӈʹ͋Δ͜
ͱΛ஌Γ, ֬཰෼෍ΛߜΓࠐΈ P " (Θ) ΁ͱߋ৽Ͱ͖
Δ. ͜͜Ͱ P (Θ) ͱ P " (Θ) ͷؒͰ‫ݮ‬গͨ͠ΤϯτϩϐʔΛ, Ұ౓ͷૢ࡞Ͱ֫ಘͨ͠৘ใྔͱ͢Δͱ, ͦͷ‫ظ‬଴஋͕࠷େʹͳΔ஍఺ x∗ ΛϢʔβʹఏࣔ͢Δ
஍఺ (Ϗϡʔ) ͱͯ͠બ୒͢Δͷ͕, ୳ࡧͱ͍͏‫఺؍‬͔Β͸࠷΋ޮ཰͕ྑ͍ઓུͩͱ‫͑ݴ‬Δ. ͜Ε͕ఏҊख๏ͷഎ‫͋ʹޙ‬ΔΞΠσΞͰ͋Δ. ྫͷΑ͏ͳ୯७ͳೋ෼୳ࡧͰ͸, Ϗϡʔ x∗ Λύϥϝʔλۭؒ Θ ͷத఺ͱ͢Δ͜ͱͰे෼͕ͩ, ࣄલ෼෍ P (Θ) ͕Ұ༷෼෍Ͱͳ͍৔߹΍, Ϣʔβͷߦಈ y ʹෳ਺ͷબ୒ࢶ͕͋Γ, ͔ͭ֬཰తͰ͋Δ৔߹ʹ, ࠷దͳϏϡʔ x∗ΛͲͷΑ͏ʹબ୒͢Δ͔͸ࣗ໌Ͱͳ͍. ͦ͜ͰఏҊख๏Ͱ͸, ֫ಘ͢Δ৘ใྔͷ‫ظ‬଴஋‫ͮ͘جʹࢉܭ‬ΞϧΰϦζϜʹΑͬͯ x∗ Λܾఆ͢Δ.

4

ϩϐʔ‫ݮ‬গΛ৘ใརಘͱ͠‫ظ‬଴஋Λߟ͑Δ͜ͱͰ,γεςϜ͕Ϣʔβʹ൑அΛ‫͙ڼ‬Ձ஋ͷ͋Δ఺͸Ͳ͔͜Λ‫ٻ‬Ί, ࠷దͳϏϡʔͱͯ͠ఏࣔ͢Δͱ͍͏ͷ͕
BIG ΞϧΰϦζϜͷཁ఺Ͱ͋Δ.
ఆྔతʹߟ͑Δͱ, ϢʔβͷΞΫγϣϯʹΑͬͯಘΒΕΔ৘ใརಘ͸, ͦͷΞΫγϣϯલ‫͚͓ʹޙ‬Δ୳ࡧର৅ͷ֬཰෼෍ͷࠩͱͯ͠ KL μΠόʔδΣϯεʹΑΓ‫͖Ͱࢉܭ‬Δ. ҎԼͰ৘ใརಘͱͦͷ‫ظ‬଴஋‫͍ͯͭʹࢉܭ‬ͷఆࣜԽΛड़΂Δ. ࠓ, ୳ࡧର৅͕͋
Δ཭ࢄύϥϝʔλۭؒதͰ θ ʹҐஔ͢Δ֬཰Λ, ֬཰ม਺ Θ Λ༻͍ͯ P (Θ=θ) ͱ͠, ͦͷ֬཰෼෍ΛP (Θ) ͱ͢Δ1 . ·ͨ, X ΛγεςϜ͕औΓಘΔશͯ
ͷϏϡʔঢ়ଶͷू߹, Y ΛϢʔβ͕औΓಘΔશͯͷΞΫγϣϯͷू߹ͱ͢Δͱ, Ϣʔβ͸γεςϜ͕ఏࣔͨ͠Ϗϡʔ x ∈ X ʹ‫͖ͮج‬, ΞΫγϣϯ y ∈ YΛߦ͏͜ͱʹͳΔ. ͜ΕʹΑΓ୳ࡧର৅ͷ֬཰෼෍P (Θ) ͕, Ϗϡʔ x ͱΞΫγϣϯ y Λ༩͑ΒΕͨ৔߹ͷ৚݅෇͖֬཰෼෍ P (Θ | x, y) ΁ͱߋ৽͞ΕΔ.
͢Δͱ, Ϣʔβʹఏࣔ͢Δ࠷దͷϏϡʔ x∗ ͸, ԿΒ͔ͷ‫Ͱܗ‬ίετΛఆٛ͢ΔϢʔςΟϦςΟؔ਺ u(·)ͱ, ‫ظ‬଴஋ E[·] Λ༻͍ͯ,ΞϧΰϦζϜ

x∗ = argmax E[u(θ, x, y)],x∈XఏҊख๏ͷΞϧΰϦζϜ͸, ϕΠζ࣮‫ܭݧ‬ը๏ΛώϡʔϚϯίϯϐϡʔλΠϯλϥΫγϣϯ (HCI) ʹԠ༻ͨ͠΋ͷͰ͋Δ. ҎԼʹզʑͷར༻͢ΔϕΠζ࣮‫ܭݧ‬ը๏ͷ֓ཁͱ, ఏҊख๏΁ͷద༻ํ๏Λड़
΂Δ.

4.1

ͱఆٛ͞ΕΔ. ର৅୳ࡧλεΫʹ͓͍ͯ͸, ϢʔςΟϦςΟؔ਺Λࣄલ෼෍ͱࣄ‫ޙ‬෼෍ͷ KL μΠόʔδΣ
ϯε2 ͱ͢Δ͜ͱ͕ҰൠతͰ͋Δ [19]. ͦͷ৔߹ϢʔςΟϦςΟؔ਺͸,u(x, y) := −DKL (P (Θ | x, y) $ P (Θ))):= IG(x, y),ϕΠζ࣮‫ܭݧ‬ը๏‫ݩ‬དྷͷϕΠζ࣮‫ܭݧ‬ը๏͸, ෺ཧ࣮‫Ͳͳݧ‬ෳ਺ճͷ࣮‫ݧ‬Λ‫ͯܦ‬ಛఆͷύϥϝʔλΛಉఆ͢Δ৔໘Ͱ, τʔλϧࢼߦճ਺Λগͳ͘͢ΔͨΊʹ, ຖճͷ࣮‫ݧ‬ઃఆΛద੾ʹ੍‫͢ޚ‬Δख๏Ͱ͋Δ [11, 25]. Liu Β [12, 13]͸ϕΠζ࣮‫ܭݧ‬ը๏ʹ͓͚Δ࣮‫( ݧ‬experiment) ͱ࣮‫ݧ‬ઃఆ (configuration) Λ, ΞϓϦέʔγϣϯʹ͓͚ΔϢʔβͷૢ࡞ (interaction) ͱ GUI ͷঢ়ଶ (view)ʹରԠ͚ͮΔ͜ͱͰ, HCI ෼໺΁ͷԠ༻ํ๏Λࣔ͠
ͨ. ͜ͷ‫Ͱࣜܗ‬ͷϕΠζ࣮‫ܭݧ‬ը๏ͷ HCI ΁ͷԠ༻Λ, ຊߘͰ͸ Liu Β [12, 13] ʹ฿͍, BayesianInformation Gain (BIG) ΞϧΰϦζϜͱ‫Ϳݺ‬΋ͷͱ͢Δ.
BIG ΞϧΰϦζϜ͸, ΠϯλϥΫςΟϒγεςϜ
্ͰߦΘΕΔ୳ࡧతλεΫʹ͓͍ͯ, γεςϜ͕Ϣʔβʹఏࣔ͢Δ GUI ͷঢ়ଶ (Ϗϡʔ) Λ, ͔ͦ͜ΒಘΒΕΔ৘ใརಘͷ‫ظ‬଴஋͕࠷େͱͳΔΑ͏ʹ࠷దԽ
͢Δख๏Ͱ͋Δ. ͜͜ͰͷϏϡʔ͸, ୳ࡧதͷύϥϝʔλۭؒʹ͓͚Δ 1 ఺, ·ͨ͸ 1 ൣғʹ૬౰͢Δ.
ͦΕΛ‫ͨݟ‬Ϣʔβ͕, UI ্ͷૢ࡞ (ΞΫγϣϯ) ʹΑͬͯ, ‫ࡏݱ‬஍͸໨త஍ΑΓ্͔Լ͔ͱ͍ͬͨ൑அ
݁ՌΛ఻͑Δ͜ͱͰ, γεςϜ͸୳ࡧର৅ͷଘࡏൣғΛߜΓࠐΉ͜ͱ͕Ͱ͖Δ. ͭ·Γ୳ࡧର৅ͷ֬཰෼෍ʹ͍ͭͯΤϯτϩϐʔ͕‫ݮ‬গ͢Δ. ͜ͷΤϯτͱఆٛ͞Ε, ͜ΕΛ৘ใརಘ (Information Gain:IG) ͱ‫Ϳݺ‬. ͜ͷؔ਺͸Ϣʔβ͕બ୒ͨ͠ΞΫγϣϯ y ʹґଘ͢Δ͕, Ϣʔβͷબ୒Λࣄલʹ஌Δ͜ͱ͸ҰൠతʹෆՄೳͰ͋ΔͨΊ, औΓಘΔશͯͷબ୒ࢶ y ∈ Y ʹ͍ͭͯͷ‫ظ‬଴஋Λ‫͢ࢉܭ‬Δ͜ͱͰ, ‫ظ‬଴৘ใརಘ (Expected Information Gain: EIG) ͱ͢Δ.

E[u(x)] := − E [DKL (P (Θ | x, y) $ P (Θ))]
y∈Y:= EIG(x).
͜ΕʹΑΓ, Ϣʔβʹఏࣔ͢Δ࠷దͳϏϡʔ x∗ ͷબ୒Λ, ‫ظ‬଴৘ใརಘͷ࠷େԽ໰୊ͱͯ͠ఆٛͰ͖Δ.

x∗ = argmax EIG(x).

(1)

x∈X
1

ຊߘͰ͸ද‫ه‬Λ؆ܿʹ͢ΔͨΊ, Ҏ߱ P (Θ = θ) Λ P (θ)ͱද‫͢ه‬Δ. Ұ‫ͱ͏͍Ͱݴ‬, P (Θ) ͸ύϥϝʔλۭؒ Θ શମͷ֬཰෼෍Ͱ͋Γ, P (θ) ͸۩ମతͳ θ ͕༩͑ΒΕͨ࣌ʹ͕ͦ͜໨ඪ஍఺Ͱ͋Δ֬཰Ͱ͋Δ. ·ͨಉ༷ʹ, P (X=x)Λ P (x), P (Y =y) Λ P (y) ͱද‫͢ه‬Δ.
2
x ͕཭ࢄతͰ͋Δͱ͖ʹ, ֬཰෼෍ f (x), g(x) ؒͷ KL μ!
f (x)ΠόʔδΣϯε DKL (f (x) " g(x)) =x f (x) log2 g(x)Ͱ͋Δ.

- 93 -WISS 2020

Liu Β [12, 13] ͷઌߦ‫Ͱڀݚ‬͸ࣜ (1) Λ༻͍͍ͯΔ͕, ͜Ε͸ϕΠζ࠷దԽ໰୊ʹ͓͚Δ୳ࡧ (Exploration) ͱ‫( ༻׆‬Exploitation) ͷ, ୳ࡧ͚ͩΛߟྀͨ͠໨తؔ਺ઃ‫͍͑ͱܭ‬Δ. ͔͠͠զʑͷΞϓϦέʔγϣϯͰ‫͜ͱͨ͠ূݕ‬Ζ, ୳ࡧ͚ͩΛ໨తؔ਺ͱ͠
ͨ৔߹, ΩʔϘʔυ൫໘ͷ୺Ͱ౸ୡͰ͖ͳ͍Ϛε͕
ੜ͡ΔͨΊ, ‫༻׆‬΋ίετͱͯ͠ࢉೖ͢Δඞཁ͕͋Δ͜ͱ͕Θ͔ͬͨ. ͦͷͨΊզʑ͸ k Λ೚ҙͷఆ਺ͱͯ͠ (k = 0.3), Ґஔ x ͷจࣈ͕୳ࡧର৅Ͱ͋Δ
֬཰ P (x) Λ‫༻׆‬ίετͱͯ͠Ճ͑ͨ,x∗ = argmax (EIG(x) + kP (x)) ,ද 1. ϞσϧԽͨ͠ϢʔβͷΞΫγϣϯ֬཰

(2)

x∈X

Λղ͘΂͖࠷దԽ໰୊ͱͨ͠.
࠷దϏϡʔͷબ୒ʹ͋ͨͬͯ͸, ࠓճ͸Ϗϡʔͷ૯਺ |X| ͕ߴʑΞϧϑΝϕοτͷจࣈ਺ఔ౓ͷͨΊ,૯౰ͨΓͰશͯͷϏϡʔ x ∈ X ʹ͍ͭͯࣜ (2) ͷίετ߲Λ‫͠ࢉܭ‬, ࠷େͱͳΔϏϡʔΛఏࣔ͢Δ. ·ͨຊߘͰର৅ͱ͢Δύϥϝʔλۭؒ Θ ͸཭ࢄతͰ͋ΔͨΊ, EIG(x) ʹ‫·ؚ‬ΕΔ‫ظ‬଴஋‫ࢉܭ‬͸୯७ͳ଍͠߹ΘͤʹΑͬͯߦ͏͜ͱ͕Ͱ͖Δ.

!

P (y, θ | x) log2 P (θ | x, y)−

P (θ) log2 P (θ).

EIG(x) =y∈Y,θ∈Θ!

!

EIG(x) =y∈Y,θ∈Θ

−

!

y∈Y

(3)

P (y | θ, x)P (θ),
P (y | x)

!
θ∈Θ

→
1.25
95
47
1.25
2
1.25
2
1.25
47

↑
1.25
1.25
47
95
47
1.25
2
1.25
2

↓
1.25
1.25
2
1.25
2
1.25
47
95
47

OK
95
1.25
2
1.25
2
1.25
2
1.25
2

• ࣄલ෼෍ P (Θ): Ұ༷෼෍΋͘͠͸จࣈͷొ৔֬཰ʹԠͨ͡෼෍

P (y | x) log2 P (y | x),

P (y | x) =

←
1.25
1.25
2
1.25
47
95
47
1.25
2

BIG ΩʔϘʔυલ߲Ͱઆ໌ͨ͠ BIG ΞϧΰϦζϜͷ࿮૊ΈʹΑΓ, εΫϦʔϯΩʔϘʔυΧʔιϧΛޮ཰తʹҠಈ͢
Δख๏Λड़΂Δ. ೚ҙͷΞϓϦέʔγϣϯʹ BIG ΞϓϦέʔγϣϯΛద༻͢Δʹ͸, ͦͷύϥϝʔλۭؒΘ, ॳ‫ظ‬ͷ֬཰෼෍ P (Θ), ӅΕม਺Ͱ͋Δ୳ࡧର৅ͷҐஔ θ, ϞσϧԽ͞ΕͨΞΫγϣϯ֬཰ P (y | θ, x)Λఆٛ͢Δඞཁ͕͋Δ. ఏҊख๏ͷεΫϦʔϯΩʔϘʔυʹ͓͍ͯ͸, ͦΕͧΕҎԼʹରԠ͢Δ.
• ύϥϝʔλۭؒ Θ: ೖྗՄೳͳΞϧϑΝϕο
τจࣈશମ (a-z, ΧϯϚ, ϐϦΦυ)P (θ)P (y | θ, x) log2 P (y | θ, x)ͱͳΓ, ͜͜Ͱ

Ґஔؔ܎
ಉ͡
ӈ
ӈ্
্
ࠨ্
ࠨ
ࠨԼ
Լ
ӈԼ

4.2

ࣜ (3) ʹ‫·ؚ‬ΕΔࣄ‫ ཰֬ޙ‬P (θ | x, y) ͸ཅతʹ‫ٻ‬ΊΔ͜ͱ͕Ͱ͖ͳ͍ͨΊ, ϕΠζͷఆཧΛ༻͍ͯࣜม‫͢ܗ‬Δͱ,֤ϘλϯΛԡ֬͢཰ (%)Λ‫͢ࢉܭ‬Δ. ͦΕʹΑͬͯಘΒΕͨ֬཰෼෍ Pi+1 (Θ)Λ৽͍͠ࣄલ෼෍ͱͯ͠, ࣍ʹදࣔ͢ΔϏϡʔ x∗i+1Λ‫͢ࢉܭ‬Δ.

θ∈Θ

P (θ | x, y) =xͱθͷ• ӅΕม਺ θ: Ϣʔβ͕ೖྗͷ໨తͱ͢Δจࣈ• Ϗϡʔ x: ΧʔιϧͷҐஔ(4)• ΞΫγϣϯ y: Ϣʔβͷԡͨ͠Ϙλϯ (্Լࠨӈ, ܾఆ)·ͨ, ϞσϧԽͨ͠ΞΫγϣϯ֬཰ P (y | θ, x) ͷςʔϒϧʹΑͬͯ, Χʔιϧ‫ࡏݱ‬Ґஔ͕ x Ͱ, ໨తจࣈ͕ θ ͷ࣌ʹϢʔβ͕֤ϘλϯΛԡ֬͢཰Λఆ͓ٛͯ͘͠ (ද 1). Ϣʔβ͸ը໘্Ͱ x ͔Β‫ ͨݟ‬θ ͷҐஔʹΑͬͯ, Ұఆ֬཰Ͱํ޲Ωʔ (←→↑↓), ·ͨ͸ܾఆΩʔ (OK) Λԡ͕͢, ໨తจࣈ͕Χʔιϧ‫ݱ‬ࡏҐஔͷ (i) ࣼΊํ޲ʹ͋Δ, (ii) ਨ௚·ͨ͸ਫฏํ޲ʹ͋Δ, (iii) ಉ͡Ґஔʹ͋Δ, ৔߹Ͱߦಈͷׂ߹͕ҟͳΔ. զʑ͸‫ݧܦ‬తʹ, Ϣʔβ͸໿ 95%ͷ֬཰Ͱਖ਼͍͠ϘλϯΛԡ͢΋ͷͱͯ͠ϞσϧԽΛߦͬͨ.

P (y | θ, x)P (θ),Ͱ͋Δ. P (θ) ͸ࣄલ֬཰Ͱ͋Γ, P (y | θ, x) Λ‫ޙ‬ड़͢ΔϞσϧԽͨ͠ϢʔβͷΞΫγϣϯ֬཰ͱͯ͠༩
͑Δ͜ͱͰ, ࣜ (4) ͷશͯͷ߲Λ਺஋తʹ‫ࢉܭ‬Մೳ
ͱͳΔ.
࣮ࡍͷΠϯλϥΫγϣϯʹ͓͍ͯ͸, Ϣʔβ͕୳ࡧର৅ʹ౸ୡ͢Δ·Ͱʹ, γεςϜʹΑΔ࠷దϏϡʔx∗i ͷఏࣔͱ, ϢʔβͷΞΫγϣϯ yi , ͦΕʹԠͨ֬͡཰෼෍ Pi (Θ) ͷߋ৽Λ‫܁‬Γฦ͠ߦ͏͜ͱʹͳΔ. ֬཰෼෍ͷߋ৽͸ϕΠζͷఆཧΛ༻͍ͯ, શͯͷ θ ∈ Θʹ͍ͭͯ,͜͜Ͱͷਖ਼͍͠Ϙλϯͱ͸্ͷύλʔϯ෼͚ͦΕͧΕͷ৔߹ʹ͓͍ͯ (i) ର৅ͷํ޲Ϙλϯ 2 ͭͷ͏͍ͪͣΕ͔, (ii) ର৅ͷํ޲Ϙλϯ 1 ͭ, (iii) ܾఆϘλϯ, Ͱ͋Δ.

Pi+1 (θ) = Pi (θ | xi , yi ),- 94 -

ϕΠζ৘ใརಘΛ༻͍ͨεΫϦʔϯΩʔϘʔυΧʔιϧͷޮ཰తҠಈख๏ఆٛ͠, ࡞੒ͨ͠ϢʔβΞΫγϣϯͷ֬཰ςʔϒϧΛར༻ͯ͠, ඞཁͳ‫ʹࡍ࣮͕ࢉܭ‬ՄೳͰ͋Δ͜ͱΛϓϩτλΠϓʹΑΓࣔͨ͠. ·ͨཧ࿦໘Ͱ, ‫ط‬ଘ‫ݚ‬‫͍༻Ͱڀ‬ΒΕͨ BIG ΞϧΰϦζϜͷ໨తؔ਺ʹ, ୳ࡧ͚ͩͰͳ͘‫༻׆‬ͷίετΛࢉೖ͢Δ͜ͱͰ, ΩʔϘʔυ൫໘ͷ୺ʹ͓͚Δ‫ڍ‬ಈ͕ਖ਼͘͠ͳΔ͜ͱΛ֬ೝͨ͠. ‫ʹࢉܭ‬ΑΔ‫Ͱূݕ‬͸, ໨తจࣈʹ౸ୡ͢Δ
ͨΊʹඞཁͳํ޲ΩʔԡԼ਺͕, 1 จࣈ͋ͨΓฏ‫ۉ‬0.54 ճ࡟‫͖Ͱݮ‬Δ͜ͱ͕ࣔ͞Εͨ.
ࠓ‫ޙ‬ͷ՝୊ͱͯ͠͸, ϢʔβελσΟʹΑͬͯ, ୯७ͳԡԼճ਺࡟‫͘ͳͰ͚ͩݮ‬, ϢʔβΤΫεϖϦΤ
ϯε͕վળ͞Ε͍ͯΔ͔‫ূݕ‬ͷඞཁ͕͋Δ. ఏҊख๏͸ඪ४తͳΩʔ഑ྻͱૢ࡞ํ๏Ͱ͋ΔͨΊֶशίετ͸௿͘, ͦͷ఺ʹ͍ͭͯ͸໰୊͕গͳ͍ͱࢥΘΕΔ. ҰํͰ, ॳ‫ظ‬Ґஔ෇ۙʹ͋Δ f ΍ h ͱ͍ͬͨจ
ࣈͷೖྗ࣌ʹ, Χʔιϧͷ‫ڍ‬ಈ͕ඇ௚‫ײ‬తʹͳΔ৔
߹͕͋Γ, ͦΕʹΑͬͯҾ͖‫͜͞ى‬ΕΔϢʔβͷ‫ޡ‬ૢ࡞͕ύϑΥʔϚϯεʹѱӨ‫ڹ‬Λ‫͢΅ٴ‬Մೳੑ͕͋
Δ3 . ·ͨϢʔβΞΫγϣϯͷ֬཰Ϟσϧʹ͍ͭͯ,ຊߘͰ͸‫ݧܦ‬తʹͦΕΒ͍͠஋Λઃఆͯ͠ར༻ͨ͠
͕, े෼ͳࠜ‫ڌ‬ͷ͋Δ਺஋ͱ͸‫͍ݴ‬೉͍. ͜Εʹ͍ͭͯ͸࣮ࡍͷϢʔβߦಈʹ͍ͭͯ౷‫ܭ‬σʔλΛूΊΔ͜ͱͰ, ΑΓਖ਼֬ͳϞσϧԽ͕ՄೳʹͳΔ΋ͷͱࢥΘΕΔ.
࠷‫ʹޙ‬কདྷతͳվળՄೳੑʹ͍ͭͯड़΂Δ. ·ͣࣗવͳ֦ுͱͯ͠, ͻΒ͕ͳ‫ेޒ‬ԻͷεΫϦʔϯΩʔϘʔυͷΑ͏ʹ, ΑΓେ͖ͳ൫໘ʹରͯ͠ BIG ΞϧΰϦζϜΛద༻͢Δ͜ͱͰ, ࡟‫͞ݮ‬ΕΔԡԼճ਺ͷΠϯύΫτ͕େ͖͘ͳΔͱ༧૝͞ΕΔ. ·ͨϢʔβΠϯλϑΣʔεͱͯ͠, DriftBoard[20] ͱ૊Έ߹Θͤͯখ͞ͳσΟεϓϨΠͰͷར༻͕ߟ͑ΒΕΔ. ΞϧΰϦζϜ໘Ͱ͸, จষͷೖྗΛ૝ఆͨ͠৔߹, ‫ࡏݱ‬ೖྗ͞Ε͍ͯΔจࣈʹԠͨ͡, ࣍ͷจࣈͷొ৔֬཰Λࣄલ෼෍ P (Θ) ͱͯ͠ಋೖ͢Δ͜ͱͰ, ύϑΥʔϚϯε޲্͕૝ఆ͞ΕΔ. ‫ط‬ଘͷ֬཰తΞϓϩʔνΛ, ώϡʔϦεςΟοΫͳύϥϝʔλௐ੔ʹཔΒͣࣗવͳ‫Ͱܗ‬γεςϜ΁ಋೖͰ͖Δ͜ͱ͸ BIG ΞϧΰϦζϜͷར఺Ͱ͋Δ. Ճ͑ͯ, ‫ࡏݱ‬ͷ࣮૷Ͱ͸ຖճΧʔιϧΛಉ͡ॳ‫ظ‬Ґஔʹ໭͍ͯ͠Δ͕, ௚લͷจࣈ΍, ͜Ε·Ͱೖྗͨ͠จষΛ‫ʹݩ‬, ΑΓྑ͍ॳ‫ظ‬Ґஔ΁ࣗಈతʹҠಈ͢Δ͜ͱͰ, ํ޲ϘλϯͷԡԼճ਺Λ͞Βʹ࡟‫͖Ͱݮ‬Δͱߟ͑ΒΕΔ.
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- 96 -

JoyFlick: フリック入力に基づくゲームパッド向けかな文字入力手法
横山

海青 ∗

髙倉 礼 †WISS 2020

志築 文太郎 ‡概要. 本稿では，ハードウェアキーボードが接続されていない家庭用ゲーム機において，ゲームパッドを用いてかな文字を入力する手法である JoyFlick を示す．JoyFlick は，スマートフォンのかな文字入力手法として利用率の高いフリック入力に基づくことにより，ユーザの学習コストを抑えている．9 名を参加者とした実験により，JoyFlick が限られた練習量において現在の家庭用ゲーム機に搭載されている手法と同程度の入力速度（36 CPM）に到達すること，またユーザのフリック入力の経験が JoyFlick の習熟に良い影響を与えることが分かった．

1

はじめに

家庭用ゲーム機のユーザは，SNS への投稿およびゲーム内においてのチャットなどのために，日本語の文字入力を行うことがある．その際，多くのゲー
ム機では，ハードウェアキーボードを接続して文字入力に用いることができる．しかし，ハードウェア
キーボードは机の上の手の届く空間の一部を占有す
る．さらに，文字入力の前後において，ゲームパッド（本稿においては，2 本のスティックと多数のボタンを持ち，ゲームの操作のために設計された，両手把持される機器を指す）とハードウェアキーボー
ドの 2 つの入力装置を適宜切り替える必要がある．
一方，ゲームパッドのみを用いてかな文字を入力するためのソフトウェアキーボードを使用する方法がある．PlayStation 4（ソニー・インタラクティブ
エンタテインメント）および Nintendo Switch（任天堂）などの家庭用ゲーム機は，50 音表および 1 つのカーソルを利用したソフトウェアキーボード（以下，
50 音キーボードと呼ぶ）を提供している．50 音キー
ボードを用いることにより，ユーザはゲームパッド
のみを用いてかな文字入力を行える．しかし，この入力手法を用いた場合，カーソルの現在位置と入力
したいかな文字の距離に応じてボタンやスティックを操作する回数が増え，入力に要する時間が増える．
これらの問題を解決する入力手法として，我々は“JoyFlick” を示す．JoyFlick において，入力されるかな文字は 2 本のスティックの状態により選択される（濁音，半濁音および捨て仮名は変換にて入力
される）．1 文字を入力するのに必要な操作は 2 回以下であるため，ユーザは 50 音キーボードよりも少ない操作数によるかな文字の入力が可能である．また，学習コストを抑えるために，JoyFlick のキーはスマートフォンのフリックキーボードに基づいて配Copyright is held by the author(s).
筑波大学情報科学類†
筑波大学情報理工学位プログラム‡
筑波大学システム情報系∗- 97 -

置されている．フリックキーボードは利用率が高い
ため [12]，ユーザが使い慣れている入力手法であると考えられる．
本研究では，実験により JoyFlick を用いたかな
文字入力の速度，精度および SUS [3] のスコアを既存手法と比較した．またユーザのフリック入力の経験が，JoyFlick を用いた文字入力に与える影響を調査した．本研究の貢献を以下に示す．

• フリック入力に基づくゲームパッド向けのかな文字入力手法である JoyFlick を示した．
• 限られた練習量において現在の家庭用ゲーム機に搭載されている手法と同程度の入力速度（36 CPM）に到達することを実験により示した．

• ユーザのフリック入力の経験が習熟に良い影響を与えることを実験により示した．

2

関連研究

JoyFlick はゲームパッド向けのかな文字入力手法

であり，なおかつフリック入力に基づくかな文字入力手法である．本節では，この 2 つの側面についてそれぞれ関連研究を述べる．

2.1 ゲームパッドなどを用いた文字入力手法
JoyFlick と同じく，左右のスティックにそれぞれ複数の操作を割り当てることにより，ユーザがソフトウェアキーボードに対して行える操作の数を増やすというアプローチを用いて，ゲームパッドを用いた高速な文字入力を可能とする研究がなされている [6, 8]．
PizzaText [8] はゲームパッドを用いたアルファ
ベット入力手法である．ユーザは左スティックを倒して文字のグループを選び，その後右スティックを倒してグループの中から実際に入力する文字を選ぶ．
文字のグループはアルファベット順に基づいて決定されており，4 文字ずつのグループが 7 グループ存在

WISS 2020

する．JoyFlick も片方のスティックで文字のグループを選び，もう片方のスティックでグループ内から入力する文字を選択する．ただし，JoyFlick にて入力できる文字はアルファベットではなくかな文字である．なお，一般に，かな文字は母音と子音の組み合わせにより一意に定まる．この規則の存在によって，かな文字はアルファベットよりも，まず文字のグループを選び，グループ内から実際に入力する文字を選択するという入力方式に適していると考えられる．
IToNe [6] は，ゲームパッドを用いたかな文字入力手法である．ユーザは片方のスティックを倒して子音を選び，もう片方のスティックを倒して母音を選ぶ
ことにより入力する文字を選択する．母音と子音の選択順は任意である．その後，どちらかのスティッ
クを無操作状態に戻すことにより文字が入力される．
キー配置は 50 音表に基づいており，左スティック
上部には「あ」
「か」
「さ」
「た」
「な」
，右スティック
上部には「は」「ま」「や」「ら」「わ」が左から右に
この順に配置されている．左右のスティックの下部には，どちらも「あ」
「い」
「う」
「え」
「お」の 5 つの母音が左から右にこの順に配置されている．したがって，それぞれのスティックのパイメニューには
10 分割された領域が存在する．
IToNe の左右のスティック下部には，どちらも 5
つの母音が並んでいる．JoyFlick においてはこの重複をなくすこと，およびスティックの無操作状態・
押し込み操作にキーを割り当てることによりパイメ
ニューの分割数を減らし，ひとつひとつの領域の内角をより大きく取った．これによりユーザの操作に要求される精度が下がり，より高速な入力ができるようになっている．
中村らの手法 [11] は，2 つのトラックボールマウ
スを用いたかな文字入力手法である．ユーザは左手に把持したマウスのトラックボールを用いて子音を選択し，右手に把持したマウスのトラックボールを用いて母音を選択する．一方，JoyFlick は母音および子音の選択にゲームパッドのスティックを用いる．

2.2

フリック入力に基づくかな文字入力手法

JoyFlick と同じく，フリック入力に基づくかな文

字入力手法がこれまでに多く提案されている．
井川らの手法 [9]，および Fukatsu らの手法 [5]は，母音選択のみならず子音選択にもフリック操作を用いている．どちらの手法もタッチパネルを持つ端末向けに考案された．一方，JoyFlick はゲームパッド向けに考案されている．
竹永らは，VR 空間におけるフリック入力に基づいた入力手法 [10] を提案している．この手法は片手持ち VR コントローラのために開発されたものである．また福仲らは，VR 空間においてフリック入力を行うためのインタフェース [13] を提案している．

- 98 -

図 1. 左右のスティックが無操作状態にあるときの
JoyFlick の画面表示．

図 2. 「ひ」を選択した状態の a) 画面表示，および b)
コントローラへの操作順．

この手法はコントローラを使用せず，手指のトラッキングを用いて VR 空間上のキーを操作する．これ
らの手法に対し，JoyFlick は入力にゲームパッドを
使用する．

3

JoyFlick

JoyFlick はフリック入力に基づくゲームパッド向けのかな文字入力手法である．左右のスティックが無操作状態（スティックが押し込まれておらず，かつその傾斜角度が一定の閾値以下である状態）にあるときの JoyFlick の画面表示を図 1 に示す．選択されている母音および子音に対応する文字は拡大さ．
れ，かつ文字色が灰色から黒色に変わる．
（図 2a）
3.1

文字の入力方法

3.1.1

子音選択

ユーザはまず子音を選択し，次に母音を選択し，最後にゲームパッドの左スティックを無操作状態に戻して入力を確定する．
子音の選択には，ゲームパッドの右スティックを操作する．右スティックが無操作状態にある場合には，子音「な」が選択される．
「な」および「わ」を除く 8 つの子音は，それぞれ図 1b の対応する方向に右スティックを倒すことにより選択される．
「わ」
は右スティックを押し込むことにより選択される．
子音の選択状態が変化する毎に，ゲームパッドのバ
イブレーション機能を用いてユーザへ振動フィード
バックが与えられる．

JoyFlick: フリック入力に基づくゲームパッド向けかな文字入力手法

また，スティックの無操作状態および押し込み状
態にもキーを割り当てることにより，母音および子音の選択に用いるパイメニューの領域数が IToNe よりもさらに少なくなっている．これにより各領域の内角が大きくなり，ユーザはより粗い操作による入力が可能になる．これに伴って高速な入力が期待される．
なお，母音のキー配置は，Gboard [7] の日本語フ
リックキーボードの実装に倣った．子音のキー配置も同様に可能な限り Gboard の日本語フリックキー
ボードの実装に倣った．ただし，子音「わ」の表示
位置はフリック入力と異なる．

図 3. JoyFlick において使用するボタンおよびスティックの位置（Nintendo Switch Pro コントロー
ラー）．a) 側部，b) 上部．

3.1.2

4

JoyFlick と既存手法の文字入力の速度（CPM:
Characters Per Minute），トータルエラー率 [1]，および SUS [3] のスコアを測定した．
比較対象として選んだ既存手法は，IToNe および
50 音キーボードである．ユーザが 2 つのスティッ

母音選択

母音の選択には，ゲームパッドの左スティックを操作する．左スティックが無操作状態にある場合には，母音は選択されない．「あ」を除く 4 つの母音は，それぞれ図 1a の対応する方向に左スティックを倒すことにより選択される．「あ」は左スティックを押し込むことにより選択される．母音の選択状態が変化する毎に，ゲームパッドのバイブレーション機能を用いてユーザへ振動フィードバックが与えられる．ただし左スティックを無操作状態に戻す際，すなわち文字入力の際にはこの振動フィードバックが与えられない．

3.1.3

入力

3.1.4

特殊入力

ユーザは子音および母音を選択した状態（図 2b）から，左スティックを無操作状態に戻すことにより，選択した文字を入力できる．
文字入力後，ZL ボタンまたは ZR ボタン（図 3a）を押すことにより入力した文字を濁音化，半濁音化，または捨て仮名化できる．ボタンを押すことによる変化は濁音化，半濁音化，捨て仮名化，清音化の順に起こる．該当する文字が存在しない場合，直後の変化が適用される．例えば半濁音のない「つ」の場
合は「つ → づ → っ → つ」の順に変化する．
B ボタン（図 3b）を押すことにより，最後に入力した文字を消去できる．

実験

クを動かすことにより入力する文字を選択する点，ならびにゲームパッドのみを用いてかな文字入力を行う点が JoyFlick と共通するため，IToNe を比較対象とした．また，JoyFlick の使用が想定される環
境において広く用いられているかな文字入力手法であるため，50 音キーボードを比較対象とした．

4.1

実験参加者

4.2

実験に用いた装置・ソフトウェア

4.3

実験内容

著者らと同じ研究室に所属する，21 歳以上 27 歳
以下（M=23 歳，SD=1.8 歳）の大学生および大学
院生 9 名を参加者とした．すべての参加者は右利きかつ男性であった．スマートフォンのフリック入力の使用頻度について，参加者のうち 5 名は「日常的に使用する」，1 名は「ときおり使用する」，1 名は「まれに使用する」，2 名は「まったく使用したことがない」と回答した（以降，前者 5 名を熟練者，そ．JoyFlick および IToNe
れ以外の 4 名を非熟練者）
を用いた文字入力経験のある参加者はいなかった．

3.2 JoyFlick の設計の特徴
JoyFlick の入力は，スマートフォン向けのかな文
字入力手法として広く普及しているフリック入力に基づくため，多くのユーザにとって習熟が容易であることが期待される．

- 99 -

実験に用いたゲームパッドは，Nintendo Switch
Pro コントローラー（図 3）である. また，JoyFlickを含む実験用のアプリケーションを，Rust を用いて MacBook Pro（macOS 10.15.6）上にて実装した．実験用のアプリケーションが表示する画面の例
を図 4 に示す．
実験参加者はまず，年齢，性別，利き手，スマー
トフォンのフリック入力の使用頻度についてのアン
ケートに回答した．
実験中に行われたセッションの内容は，以下の通りであった．まず，実験参加者は 28 文の短文からな

WISS 2020

統計解析の結果，JoyFlick と IToNe（p=1.4 ×
10−2 ）および IToNe と 50 音キーボード（p=4.8 ×
10−2 ）間に有意差が示された．JoyFlick と 50 音キー

ボード間に有意差は示されなかった．
フリック入力の熟練者と非熟練者の間には，
JoyFlick の入力速度に有意差が存在することが t
検定により示された（p=1.9 × 10−2 ）．それぞれの参加者の JoyFlick の平均入力速度は，熟練者，非熟練者が 29 CPM
が 42 CPM（SD=8.0 CPM）
（SD= 2.3 CPM）であった．

4.4.2

トータルエラー率

各入力手法のトータルエラー率の平均はそれぞれ，

図 4. 実験用のアプリケーションが表示する画面の例．

JoyFlick が 6.9 %（SD=3.1 %），50 音キーボードが4.0 %（SD=2.9 %），IToNe が 11 %（SD=4.3 %）でる合計 289 文字の練習文を入力する練習を行った．
習熟の様子を評価するため，参加者は練習中の入力速度を測定された．練習文の入力が終わったのち，参加者は 24 文の短文からなる合計 167 文字の課題
文を入力した．練習文および課題文には，50 音，濁音，半濁音，捨て仮名および長音記号からなる，意
味のある短文を用いた．参加者には高速かつ正確に入力するよう依頼した．その後，実験参加者はセッ
ションにおいて使用した入力手法に対する SUS お
よび自由記述からなるアンケートに回答した．
参加者はセッションを入力手法ごとに 1 回ずつ，合計 3 回行った．すべてのセッションは参加者が椅子に座った状態において行われた．各セッションの間に，参加者は 5 分以上の休憩を行った．実験に要した時間は 90 分以下であった．
セッションの実行順はラテン方格法を用いて参加者ごとに決定された．練習文および課題文はいずれの手法および参加者においてもそれぞれ共通のセットが用いられた．ただし，出題順はセッションごとにランダムである．

あった．
統計解 析の結果 ，IToNe と 50 音キ ーボード
（p=3.7 × 10−3 ）間に有意差が示された．JoyFlickと 50 音キーボードおよび JoyFlick と IToNe 間に有意差は示されなかった．
また，t 検定の結果，フリック入力の熟練者と非熟練者の間には，JoyFlick のトータルエラー率に有意差は示されなかった．

4.4

4.4.4

実験結果

実験により明らかになったそれぞれの手法の入力
速度，トータルエラー率，SUS のスコア，および習熟の様子を示し，またそれらの分析結果を述べる．
統計解析のため，それぞれの評価指標に対して入力手法およびフリック入力の使用頻度を独立変数とした二元配置分散分析を行ったのち，Tukey の多重比較法を用いて事後検定を行った．2 群検定には t 検定を用いた．また，有意水準は 0.05 とした．なお，
課題文に対する入力のみを検定の対象とした．

4.4.1

入力速度

各入力手法の入力速度の平均はそれぞれ，JoyFlickが 36 CPM（SD=9.0 CPM），50 音キーボードが34 CPM（SD=9.9 CPM），IToNe が 23 CPM（SD=
5.7 CPM）であった．

SUS のスコア
各入力手法の SUS のスコアの平均は，JoyFlickが 48（SD=8.8），50 音キーボードが 60（SD=7.8），
IToNe が 36（SD=10）であった．
統計解析の結果，JoyFlick と IToNe（p=4.3 ×
10−3 ），IToNe と 50 音キーボード（p=5.0 × 10−6 ），JoyFlick と 50 音キーボード（p=5.6 × 10−3 ）間に4.4.3

有意差が示された．
また，t 検定の結果，フリック入力の熟練者と非熟練者の間には，JoyFlick の SUS のスコアに有意差は示されなかった．
習熟

練習中および測定中の，手法ごとの平均入力速度の変遷および近似曲線を図 5 に示す．また，練習中
および測定中の，フリック入力の熟練者と非熟練者の JoyFlick の入力速度の変遷および近似曲線を図 6
に示す．

4.5

考察

本節では，実験により明らかになったそれぞれの手法の入力速度，トータルエラー率，SUS のスコア，
および習熟の様子を考察する．

4.5.1

入力速度

平均入力速度および図 5 より，限られた練習量においても，JoyFlick を用いた入力は 50 音キーボー
ドを用いた入力と同程度の入力速度に達すると言え- 1 00 -入力速度（CPM）

JoyFlick: フリック入力に基づくゲームパッド向けかな文字入力手法
JoyFlick
JoyFlick 近似曲線
50音キーボード
50音キーボード 近似曲線60
y = 5.0995ln(x) + 17.687
R = 0.7481
50 y = 3.3836ln(x) + 10.89
R = 0.6855
y = 3.8781ln(x) + 19.094
40
R = 0.6481

IToNe

IToNe 近似曲線

4.5.4

Bangor らの letter grade scale [2] において，JoyFlick および IToNe の SUS のスコアは最低評
価の F である．すなわち，ユーザは JoyFlick および IToNe を使いづらい，あるいは覚えづらいと評価していることが示された．
また，参加者全員が，JoyFlick のスティックを押し込む操作を不便だと報告した．さらに，スティッ
クを押し込む際に誤ってスティックを倒した，子音「わ」および子音「な」と他の子音との操作の違いに違和感を覚えたという意見があった．これらは，スティックの押し込み操作が JoyFlick の使いづらさの原因の 1 つであることを示唆している．

30
20
10
0

練習中

測定中

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51
短文（番目）

図 5. 練習中および測定中の，手法ごとの平均入力速度の変遷および近似曲線．
フリック入力の熟練者
60

入力速度（CPM）

50

フリック入力の非熟練者

本節では，JoyFlick のさらなる改善，発展，および活用方法を述べる．

40
30
20

0

練習中

測定中

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51
短文（番目）

図 6. 練習中および測定中の，JoyFlick の平均入力速
度の変遷および近似曲線．

る．また，入力速度に対して JoyFlick と IToNe 間に有意差が認められたことおよび平均入力速度より，限られた練習量においては JoyFlick の方が IToNe
よりも高速に入力ができると言える．
さらに，JoyFlick を用いた入力の速度に対して，
フリック入力の熟練者と非熟練者の間に有意差が示されたこと，および両者の平均入力速度から，フリッ
ク入力の経験が JoyFlick の入力速度に良い影響を与えることがわかる．このことは，JoyFlick のフリッ
ク入力に基づくキー配置が，設計において意図されたように学習コストの軽減に寄与したことを示唆し
ている．

4.5.2

トータルエラー率

トータルエラー率に対して JoyFlick と 50 音キー
ボード間に有意差が認められなかったことから，限られた練習量においても，JoyFlick は 50 音キーボー
ドと同程度に正確な入力ができると言える．

4.5.3

議論と今後の展望

5

y = 6.6774ln(x) + 17.955
R = 0.643
y = 3.2072ln(x) + 17.272
R = 0.6149

10

使用感

習熟

フリック入力の熟練者は，非熟練者に比べてJoyFlick の習熟が早いと考えられる（図 6）．

5.1

母音および子音の入力順

5.2

パイメニューの領域の最適化

JoyFlick における母音および子音の入力順は子音，母音の順である．これは，JoyFlick がスマートフォンのフリック入力に基づいているためである．
しかし，ユーザが JoyFlick を用いたかな文字入力に習熟するに従って，母音選択と子音選択の間隔が短くなり，2 つの選択がほぼ同時に，あるいは逆の順に行われることが予想される．しかし，現在の JoyFlick
においてユーザがこれらの入力を行った場合，意図した通りの文字入力を行うことができない．そのため，母音および子音の入力順を限定しないという改良を検討している．この改良により，母音および子音の入力順に起因する誤入力が減り，削除と再入力の回数が減ることにより，エラー率，入力速度およびユーザビリティが改善する可能性がある．
ゲームパッドのスティックを倒す操作について，

0 度，90 度，180 度，および 270 度の方向への操作
は 45 度，135 度，225 度，および 315 度の方向への操作に比べて精度が高いという調査結果がある [4]．

スティックを倒すよう指示された方向と，実際にスティックが倒された方向およびスティックを倒すのに要した時間の関係を調べることにより，JoyFlickのパイメニューの領域の内角および方向を最適化できる可能性がある．

5.3

スティックの押し込み操作の影響および改善案の検討

参加者全員がスティックを押し込む操作の不便さを指摘していた．このことは入力誤り率にも現れていた．実験において，入力すべき文字を誤って入力する率は 7.7 %であるのに対して，入力にスティッ- 1 01 -WISS 2020

クの押し込み操作が必要な，あ列の文字およびわ行の文字の場合，その率はいずれも 12 %だった．これ
らは，スティックの押し込み操作が参加者の誤入力の原因の 1 つであることを示唆している．
また，参加者の 1 人が，押し込みの際に意図せず
スティックを倒してしまい，「わ」ではない子音が選択されることがあったと報告した．この現象は，無操作状態の判定に用いる傾斜角度の閾値を調整することにより改善できると考えられる．したがって，さらに多くの参加者から入力例を集め，最適な閾値を調査する必要がある．

5.4

JoyFlick の利点および活用

JoyFlick はカーソルを用いない入力手法であるため，習熟したユーザは図 1 のような画面表示を見ずにかな文字入力を行える可能性がある．この場合，
かな文字入力のための画面表示を省略できるため，入力した文字列および予測変換を表示する領域を除
く，画面の殆どの領域を文字入力以外の用途に用いることが可能となる．余った領域の活用法としては，
例えばオンラインゲームにおいて自他のキャラクタ
およびフィールドを表示するなどが考えられる．
若年層の人々の多くは PC の QWERTY キーボードを用いた文字入力に不慣れであることが指摘されている [12]．一方，大学生の 90 %がスマートフォ
ンのかな文字入力手法としてフリック入力を用いており，フリック入力に基づいて開発された JoyFlickはそのような人々にとって有力な文字入力手法の選択肢になりうると考えられる．
また，VR 向けのコントローラには 2 本のスティックを有するものがあるため，VR 環境においてもJoyFlick を利用できると考えられる．

6

まとめ

本稿では，ハードウェアキーボードの接続されていない家庭用ゲーム機において，ゲームパッドを用いてかな文字を入力する手法である JoyFlick を示した．また，9 名を参加者とした実験により，JoyFlickが限られた練習量において 50 音キーボード手法と概ね同じ入力速度（36 CPM）に到達することを示し，またユーザのフリック入力の経験が JoyFlick の習熟に良い影響を与えることを示した．今後は 5 節に述べた議論および展望をもとに，JoyFlick の改善
および発展を図る．

[2] A. Bangor, P. Kortum, and J. Miller. Determining What Individual SUS Scores Mean: Adding
an Adjective Rating Scale. Journal of Usability
Studies, 4(3):114–123, 2009.
[3] J. Brooke. SUS: A Quick and Dirty Usability Scale. Usability Evaluation in Industry, pp.
189–194, 1996.
[4] K. Fris.
Touch Typing on a Gamepad.
https://darkshadow.io/2020/07/07/
touch-typing-on-a-gamepad.html.
最終確認日：2020 年 9 月 30 日.
[5] Y. Fukatsu, B. Shizuki, and J. Tanaka. No-look
Flick: Single-Handed and Eyes-Free Japanese
Text Input System on Touch Screens of Mobile Devices. In the 15th International Conference on Human-Computer Interaction with Mobile Devices and Services, MoblieHCI ’13, pp.
161–170, 2013.
[6] K. Go, H. Konishi, and Y. Matsuura. IToNe:
A Japanese Text Input Method for a Dual Joystick Game Controller. In CHI ’08 Extended
Abstracts on Human Factors in Computing Systems, CHI EA ’08, pp. 3141–3146, 2008.

[7] Google, LLC. Gboard - Google キーボード Google Play のアプリ. https://play.google.
com/store/apps/details?id=com.google.
android.inputmethod.latin&hl=ja. 最終確
認日：2020 年 9 月 30 日.
[8] D. Yu, K. Fan, H. Zhang, D. Monteiro, W. Xu,
and H. Liang. PizzaText: Text Entry for Virtual Reality Systems Using Dual Thumbsticks.
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 24(11):2927–2935, 2018.

[9] 井川洋平，宮下芳明. アイズフリーで速記できる「方向のみ」のフリック入力手法. インタラクショ
ン 2013, pp. 651–656, 2013.

[10] 竹永正輝, 橋本直. 片手持ち VR コントローラのための日本語入力 UI の提案. エンタテインメン
トコンピューティングシンポジウム 2019 論文集,
pp. 12–16, 2019.

[11] 中村聡史, 塚本昌彦, 西尾章治郎. ウェアラブルコ
ンピューティングのためのダブルマウスを用いた文字入力方式. 情報処理学会研究報告 (1999-HI86), pp. 63–68, 1999.

[12] 長澤直子. 大学生のスマートフォンと PC での文字入力方法―若者が PC よりもスマートフォンを好んで使用する理由の一考察―. コンピュータ＆エデュケーション, pp. 67–72, 2017.

[13] 福仲伊織, 謝浩然, 宮田一乘. VR 環境におけるフリック入力形式インタフェースの開発. 情報処理学会研究報告 (2019-HCI-182), pp. 1–8, 2019.

参考文献[1] A. S. Arif and W. Stüerzlinger. Analysis of
Text Entry Performance Metrics. In 2009 IEEE
Toronto International Conference Science andTechnology for Humanity, TIC-STH ’09, pp.
100–105, 2009.

- 1 02 -WISS 2020

画面に映っている食品の味を再現して味わえる味ディスプレイの開発
宮下 芳明*

概要．本稿では, 画面に映っている食品の味を再現して味わえる「視聴覚＋味覚の提示装置」という意味として味ディスプレイを再定義し, 視聴覚＋味覚コンテンツを記録・編集・再生する仕組み全体
を整理・考察した．さらにウェアラブル型やタッチパネル一体型も新規に試作した．

1という用語もあり[8], 筆者らによる風覚インタフェースの論文[11]においても, 風覚情報を取得・提示するデバイスを「風覚カメラ・風覚ディスプレイ」と呼称して問題はなかった．しかし, [4][9]の発表や報道に基づく反響の中では, ディスプレイという言葉にひきずられ, 視覚的な情報提示と併用して味情報を呈示するデバイスだと理解する人も多かった．本
稿では, 画面に映っている食品の味を再現して味わ
える「視聴覚＋味覚の提示装置」という意味として
味ディスプレイを再定義し, 視聴覚＋味覚コンテンツを記録・編集・再生する仕組み全体を整理・考察している．さらに[4][9]にはなかったウェアラブル型
やタッチパネル一体型の味ディスプレイも本稿で新規に試作した．
図 1 に示すのは, 本稿で提案する視聴覚＋味覚コ
ンテンツの制作フローである．飲食物を視聴覚だけ
でなく味覚も記録し（ビデオカメラと味センサを用いる）, 同時に編集したり, エフェクトをかけたりする．それを, テレビを見ながら手に持った提示デバイスから味を得たり, HMD を見ながらウェアラ
ブルな提示デバイスから味を享受したり, あるいはタブレットを直接舐めることによって味を感じることができる．

視聴覚＋味覚コンテンツのための「味ディスプレイ」再定義

2

原理

本研究は電気刺激や電気味覚の研究ではない．食塩水などの水溶液に陰極の電気をかけると味の感じ方が抑制されることは古くから知られており，龜井[10]，Hettinger[1]らが詳細を調査, 中村ら[2]が応用している．この現象は, 溶質が電解質の場合, 味の種類にかかわらず起こり, 逆に溶質が非電解質の場合には全く起こらない[3]．つまり舌への電気刺激,
いわゆる電気味覚は関係なく, 水溶液内での物理的なイオン濃度変化が原因である．溶液に電極を入れて電気を流せば, 陽イオンは陰極の方に引き寄せられるため, 陽極の周りからは当然, 陽イオンが減る．
ストローに陰極を, 体に陽極をつけて溶液を口内に図 1. 視聴覚＋味覚コンテンツの制作フロー

著者は[4]で基本五味の組み合わせとして任意の味を提示可能なデバイスを提案し, [9]ではこれを味センサと連携させ, 実際の飲食物の味を測定・再現する仕組みを提案した．これらの研究で「味ディスプレイ」という用語は, 「味を提示するデバイス」を意味していた．鳴海らの「擬似味覚ディスプレイ」
Copyright is held by the author(s).
* 明治大学 総合数理学部 先端メディアサイエンス学科- 1 03 -WISS 2020

含んだとき, 舌はまさにこの陽極と同じ状態になる．
舌は自らの周辺の陽イオンが減ることを感知するため「味が薄くなる」わけである．本現象は, 基本五味を感じさせる 5 種の電解質すべてで起こることが知られており, 電流を強くするほど味の抑制効果が大きくなり, その様は線形に表せることが, 青山らによる実験で確認されている[3]著者は「任意の味を表現する味提示装置の開発」
を目的として, この現象および実験結果に着目した．
まず実践してみたのは, 記載されていた 5 種類の電解質水溶液
（塩化ナトリウム 1%, クエン酸 0.5%, 塩化マグネシウム 0.5%, グルタミン酸ナトリウム
0.5%, グリシン 5%．濃度は[3]と同一）をストローに入れ寒天で固めることであった．食塩とゼラチンによる実験はすでに例があるが[10]，電気をかけてみると, やはり電流の強さとともに味が抑制された．
ゲル同士はストローで絶縁されているので, 束ねても混ざり合うことはなく, 個別に電気をかけること
によって個別にその味の強さを変えられた．さらにストローを隣接させて舌に当てたとき, それらの味は混ざって感じられた．
以上のことから, イオン泳動の原理を応用した,ハンディ型の味提示装置 Norimaki Synthesizer を試作した[4]．デバイス表面の電極を手で握り, 先端のゲルに舌を触れることで回路が形成される仕組みになっている．5 種のゲルを束ね, 外側に銅箔テープを巻いて陽極とする．それぞれのゲルには, 溶解を防ぐために白金電極を刺し, 電源装置につなぎ,
各電流量を調整できるようにした．すると, 通電せずにそのまま舌に当てた場合は 5 つの味が同時に感じられるが, 電流をかけていくことで, 該当するゲ
ルの味を個別に弱めることができ, 基本五味の比率を任意に調整することができた．
Norimaki Synthesizer で電流を増減させると,舌はこれを刺激として感知してしまう．イオン濃度の増減で味を表現する本手法からすると, この刺激は邪魔であるし, 特に, 本原理では弱い味を表現するために強い電流を用いるので, 知覚としての混乱を生みかねない．そこで, あえてもうひとつ, 何も味がついてない「無味ゲル」を追加した[9]．このゲ
ルには, 「他の 5 本のゲルに流れる電流の合計を,0.5mA から引いた電流」を流す．つまり, 6 本のゲルに流れる電流の総和を常に一定(0.5mA)に保つことで, 基本五味の変化に集中できるようにした．無味でありつつ導電性が必要なので, ほぼ無味の電解質としてフェニルアラニンをわずかに加えている．
刺激が消えるとまではならないものの, 従来は電流が流れていない状態から流れている状態に移行する
際の強い刺激があったのを，多少緩和しているように感じられる．緩和効果については未評価である．

- 1 04 -また, 無味ゲルに関する調整も含め, 細やかな電流制御をコンピュータから行えるシステムを開発した．
デジタルミキサーのムービングフェーダで可変抵抗を動かして各ゲルへの電流を MIDI 制御している．
また, タッチパネルで動作するアプリケーションも制作し, 五角形のレーダーチャートをタッチ入力でドラッグする UI を実装した．

3

味センサとの連携[9]で実施・発表した味センサとの連携について説明する．近年, 味センサが実用化され, 飲食品の味
覚評価のための測定器として普及し始めている．都甲らが開発した脂質膜型味センサ[5]は, 人間の舌を模した複数の脂質/高分子膜を用い, その応答電位出力から基本五味に対応する味質を数値化している．
「広域選択性(global selectivity)」が大きな特徴で,異なる物質であっても, 人にとって同じ味として感じられるものに対して同じ反応を示す[5]．筆者は, 5
種の電解質が味センサでそれぞれどのような味強度として測定されるかを調べた．甘味については, 耐
久性と多様な糖・人工甘味料評価に定評がある
AlphaMOS 社の ASTREE を, 他の味では都甲らによる味センサ TS-5000Z を用いた．

図 2. 味センサにおける塩化ナトリウム水溶液濃度と，塩味の強度, 味提示装置が出すべき電流強度（正規化済）の関係

図 2 の紫線は, 0.2%から 1.0%の塩化ナトリウム
水溶液における「塩味の強さ」を味センサで測ったものである．横軸が実際の濃度𝐶𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦 (%), 縦軸が塩味の強さ𝑇𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦 である．味センサは, 測定時に比較対象となる液体が必要で, いわば原点になり, それより味が濃いものが正の値, 味の薄いものが負の値となる．この計測においては 1.0%塩化ナトリウム水溶液を比較対象としている．グラフをみると, 薄くなるほど数値が下がり, その関係性は対数的で, 感覚量と刺激量の関係であるウェーバー・フェヒナーの法則が現れている．これを対数で近似する．式(1)は,

画面に映っている食品の味を再現して味わえる味ディスプレイの開発
𝐼𝑎𝑐𝑖𝑑𝑖𝑐 = −2.40 (0.498 𝑒 0.161 𝑇𝑎𝑐𝑖𝑑𝑖𝑐 ) + 1.23
𝐼𝑏𝑖𝑡𝑡𝑒𝑟 = −2.29 (0.579 𝑒 0.170 𝑇𝑏𝑖𝑡𝑡𝑒𝑟 ) + 1.21
𝐼𝑢𝑚𝑎𝑚𝑖 = −2.29 (0.445 𝑒 0.156 𝑇𝑢𝑚𝑎𝑚𝑖 ) + 1.18
𝐼𝑠𝑤𝑒𝑒𝑡 = −0.244 (5.58 𝑒 0.162 𝑇𝑠𝑤𝑒𝑒𝑡 ) + 1.33

濃度𝐶𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦 の塩化ナトリウム水溶液において味セン
サで測定される塩味𝑇𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦 を表す式である．
𝑇𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦 = 6.22 log 𝑒 𝐶𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦 + 0.0289(R2 = 1.000)(1)

図 2 の青線は, 青山らによる実験 [3]の結果である．この実験では 1.0%の塩化ナトリウム水溶液にどれだけの電流をかければ 0.8%, 0.6%, 0.4%, 0.2%の塩化ナトリウム水溶液と同じ濃さに感じるか ということを被験者に調整させている．濃度𝐶𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦 (%),
電流の強さ𝐼𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦 の関係は線形近似でき, 𝐶𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦 の濃度と同等の塩味を表現するために必要な電流の強さ
𝐼𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦 を表す式(2)が得られる．
𝐼𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦 = −1.26 𝐶𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦 + 1.25

(R2 = 0.997)

(5)
(6)
(7)
(8)

(4)~(8)の式を用いれば, 味センサで記録された基本五味の強さ（各 T ）を再現するための電流の強さ（各 I ）が得られる．味提示装置の電源制御ソフト
ウェアはこの数式に基づいた制御を行っている．
（正
確にはオームの法則に基づいて可変抵抗の値を算出しているがここでは割愛する）．

(2)

味センサの大きな特徴は広域選択性である．有機物だろうが混合物だろうが代替調味料だろうが, 物
質として異なっていても同じ味であれば同じ数値が測定されると期待できる．仮に, 成分未知のスープを味センサで測定したときに, 塩味の強さが𝑇𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦= - 2.00 だったとしよう．この塩味が「塩化ナトリ
ウム水溶液換算で何%に相当するか」は, 式(1)の逆関数となる指数関数(3)で求まる．
𝐶𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦 = 0.995 𝑒 0.161 𝑇𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦(3)

式 (3) の 𝑇𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦 に -2.00 を 代 入 す る と 𝐶𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦 =0.721% 塩化ナトリウム水溶液に相当する強さの塩味であることがわかる（水色矢印）．この塩味を再現することを考える．1.0% 塩化ナトリウム水溶液（ゲル）にどれくらいの電流をかければ 0.721% 塩化ナ
トリウム水溶液に相当する塩味が出せるかというと,これは式(2)を用いて推定できる．式(2)の𝐶𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦 に0.721 を 代入 する と , 求め る 電流 の強 さ 𝐼𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦 =0.342 であることがわかる．
すなわち, 味センサで測定された塩味の強さ𝑇𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦 を味提示装置で再現するために必要な電流の強さ𝐼𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦 は, 式(1)の逆関数である式(3)に式(2)を代入して, 以下のように表せる．
𝐼𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦 = −1.26 (0.995 𝑒 0.161 𝑇𝑠𝑎𝑙𝑡𝑦 ) + 1.25

(4)

このように 基本五味を提示する電解質水溶液の濃度を変えながら, その味の強さを測定すれば, 味の強さと電解質水溶液の濃度の関係式が得られ, 味
センサと味提示装置の入出力を対応させられる．式(5)～(8)はそれぞれ酸味・苦味・旨味・甘味において同様の測定（図 3, 4）と導出で得られた式である．

図 3. 味センサにおけるクエン酸・塩化マグネシウム・グル
タミン酸ナトリウム水溶液濃度と酸味・苦味・旨味の強度, お
よび味提示装置が出すべき電流強度（正規化済）の関係- 1 05 -WISS 2020

認された．レモン水の計測データは, 厳密に無糖紅茶とレモンティーの差になっていないが, 他の食品にレモンを加えたときの「レイヤー」として利用価値があると考えており，今後はマルチレイヤー化を検討している．

5[9]では, ５つの味強度に特殊な効果を施す「味エフェクタ」を複数開発した．まず, 基本五味のうち最も強い味のチャンネルが，味提示装置で表現可能な最大値にまで持ち上がる「ノーマライズ」エフェ
クトを作成した．これによって, 味提示装置の表現
力を最大限活かすことができる．また, 基本五味の全ての値を平均してしまう「平均エフェクト」, それに次第に近づけたり離したりする「ブラーエフェ
クト」「シャープエフェクト」, チャンネルの置換,およびネガ反転エフェクトを用意した．たとえば,
加糖のレモンティーは, 苦味・酸味・甘味を伴う味
だが, これにネガ反転エフェクトを加えると, 塩味と旨味が混じったスープのような味になる．
味コンテンツを鑑賞する際の調整機構として「味のイコライザ」も開発した．酸味に敏感で苦手な人向けに酸味の出力を抑えたり, 濃い塩味が好きな
人向けに塩味の出力をブーストさせたりすることによって, 各個人に合った味の楽しみ方ができるようになる．味覚の感度が落ちたり, 味の違いが区別しにくくなったりしている人に対しては, 味センサで計測された実際の値よりも出力値を強めた
り, 味の違いを際立たせたりすることによって, 味における「メガネ」や「補聴器」のようなものにできるのではないかと考えている．

図 4. 味センサにおけるグリシン水溶液濃度と甘味の強度,
および味提示装置が出すべき電流強度（正規化済）の関係

4

味エフェクタ・イコライザの開発

味も編集可能な動画編集ソフト[9]では視聴覚＋味覚コンテンツが編集できるソ
フトウェアを開発した．複数の動画ファイルを読み込み, その動画に対応する基本五味の分布をタッ
チペンで入力, 映像に沿って味を変化させることができる．味と味の変化はクロスフェードを行っており, フェードイン・フェードアウトも行える．

6

図 5. 味も編集可能な動画編集ソフト．味の時系列的な変化をコンテンツとして記録・編集・再生できる．

タッチパネル一体型・ウェアラブル型の味
ディスプレイの試作

図 6 は本稿で試作した，新たな形態の味ディスプ
レイである．3mm 厚の三角形ゲルが６つ（基本五味＋無味）, 液晶ディスプレイ上に載っており細い白
金線（陰極）が刺してある．陽極部はタッチパネルの周りに導電性の枠を設けて持たせるなど工夫の余地があるが, 今は電源装置からのばした陽極の線を手に持ち, ６つのゲルが集中している箇所に舌を当てて使う．本稿で提案する３つの味ディスプレイの
うち, このタッチパネル一体型のみ, ゲルの透明度が問題になってくるはずだが, 幸いにも画面 ON 時に視認性をあまり損っていない．
本稿で提案している味ディスプレイは全て同一原理であり, 舌を当て続けた状態で任意の味の組み合
わせを再現したり変化させたりすることができるが,舌を当てるべき場所は一箇所に固定である．しかし,コンテンツの例として, 紅茶を淹れ, レモンを入れる動画をこのソフトで編集した（図 5）．まずは,
無糖の紅茶, レモン果汁 5％の水溶液, レモン果汁
5%のレモンティーを用意し, 前章と同様な手法（比較対象は５種類の電解質を溶かした溶液）によって味センサで測定した．無糖と比べると, レモン
ティーは苦味が薄れ, 酸味が強まっていた．味提示装置の再現域を超えているところは最大値・最小値で表現することとして, 実際の映像編集に利用した．すると たしかに, レモンを入れると酸味が増す過程が体験できた．また, 味センサから取得されたデータではなくなるが, 甘味の要素を増強することによって, 無糖ではなく加糖の紅茶を表現するなど, 調整やアレンジの可能性があることが確- 1 06 -画面に映っている食品の味を再現して味わえる味ディスプレイの開発
このタッチパネル一体型のデザインについては, 画
面の様々な場所に舌を当てたくなってしまう．もしそういったインタラクションも許容するように改良するのであれば, ２次元平面上の異なる場所で異なる味が楽しめる構造を検討する必要がでてくる．その場合は, 最終的には「画素」と同様に「味素」が 2次元平面上に一様に分散していることが理想であろう．
こう考えた場合は ゲルの小型化が必要であるため, アルギン酸ナトリウムやシトラスペクチンによる人工イクラの手法を用いて試作を始めている（図6 下）．現在は安定して固めることも難しく, 調査とノウハウ蓄積を行っている．
なお現状では, 静電容量式タッチパネルのタッチ
入力は全くうまく動作しない．ゲルを載せるとき,舌をあてるとき, そして通電するときに様々なタッチ入力が発生してしまうからである．舌はひとつしかないとするならばマルチタッチにこだわる必要もないので, 今後は感圧式のタッチパネルなどを利用したいと考えている．

は,頸部に貼り付ける方法をとっており, 電極には
首専用低周波治療器 Panasonic EW-NA12 のものを流用して使っている．

図 7. ウェアラブル型の味ディスプレイ

7

制約と展望

コロナ禍のため大規模な評価実験は投稿時点で未実施である．５％に薄めた特徴的な３種類の醤油の弁別を行ってみたところ, 明確に区別することができ, それがどの醤油を指しているのかを当てることはできた（この予備実験については[9]に記載されている）．ある程度の有用性があり, それを実証するめ
どは立っているといえる．
WISS のワークショップとしての側面を考え, プ
ロトタイプを作成した現時点でいくつかの制約や展望がわかっているため報告する．
まず, 味の再現域についてである．原理上, 味提
示装置はゲルの味の濃さが最大値となる．先行研究[3]の実験結果を用いるために同一の濃度に設定しているので，塩味だと 1%の塩化ナトリウム水溶液が最大になる．たとえば味噌汁の味を表現する場合,2%程度ぐらいまでは出せるようになりたい．このためには[3]と同様な実験を実施しなくてはならず, そのときに同じく線形近似ができるかも未知である．
むしろ今の濃度のままで, 陰極刺激停止の際の味覚増強効果[2]や連続矩形波刺激[6]を活用する方向性も考えられるかもしれない．
味提示装置におけるゲル間の距離については予備調査の段階では十分に味が混ざって感じられるものであり, [7]の知見とも符合するが, もっと近づけることによってさらに混ざった知覚として感じられるかもしれないので検証していきたい．
電流制御装置については, 著者の実装能力の都合によりムービングフェーダで可変抵抗を動かすという力技で作られている．しかしずれてくることがあったり, 故障したりすることも多い．将来はデジタ

図 6. タッチパネル一体型の味ディスプレイ（上：画面 ON
中：画面 OFF 下：人工イクラの手法での試作）

さらに, 味ディスプレイ形状については, ハンズ
フリーで用いることができるウェアラブル型も開発中であり, AR・VR コンテンツに向いた利用ができると考えている．図 7 のように, 漫画『鬼滅の刃』の竈門禰豆子の口枷のような形状をしている．陽極- 1 07 -WISS 2020

ルポテンショメータを用いた精密な制御に発展させたい．
鳴海らの「味覚ディスプレイ」は, 味覚を直接変えるアプローチが困難である前提に立ち, 味覚を制御しない代わりに視覚のみならず嗅覚を同時提示す
ることによって味の感じ方を変えるものである [8]．
実際に味覚を変えることができる本稿とも共存可能
で, よりリアリティを倍加させうると考えている．
現状入手できる味センサはどれも高価, 巨大,なうえ，使用にもノウハウが必要で万能ではない, という状況である．味提示装置と味センサは, メディ
アとしてみたとき, テレビとカメラの関係のようなものなので, 入手しやすく可搬性があり扱いやすくなることで, 味コンテンツの世界は大きく広がるはずなので, その発展にも大いに期待している．

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Frontiers in Psychology. 8:2112, 2017.

ルリアリティ学会論文誌, 12(3), pp.315-321, 2007．

未来ビジョン
マイクで音を録音してスピーカーで再生する技術が発明されたことで, 人類の生活は大きく変わった．音楽演奏の記録が時代を超えて楽しめるようになった．遠く離れていてもコミュ
ニケーションがとれる音声通信が生まれた．ラジオのようなマスメディアが生まれた．難聴者のために補聴器が発明された．イコライザによって, 人々は各々の好みに合わせて音楽を聴けるようになった．シンセサイザやエフェクタを使えば, 現実世界で聞くことのできないような音体験を提供することも可能になった．
カメラで映像を記録してディスプレイで再生する技術も, 人々の生活に同様の影響を与えた．そして, 音と映像は一体となり, 体験その- 1 08 -ものを記録・再生するメディアとして 20 世紀に活用されるようになった．視聴覚メディアはさらにヘッドフォンやヘッドマウントディス
プレイ（HMD）といったウェアラブルなものへと進化し, その場にいるかのように, バーチャ
ルな追体験ができるまでになった．
本稿では, 味を記録して再現するシステムを提案しているが, これはラジオやテレビに続
く, 「味メディア」の到来であると考えている．
今後, 視聴覚メディアと同様に, 世界中の美味
しい食べ物の味を記録し, 好きな時に味わうことができるようになる．映像を見て音を聞くだ
けでなく, 味を味わうことができる新しいテレビの発明につながる．当然ながら, 五感の体験を再現するバーチャルリアリティ技術もさらに推進できるだろう．

WISS 2020

散布図選択による多次元データ可視化へのグラフ彩色問題の適用
伊藤貴之 ∗中林明日香 ∗ 萩田真理子 ∗概要. 現実社会のデータの多くは多変数・多次元である．限られたディスプレイ空間に多次元データの特徴を表現する手法として，選択的な散布図表示が有効である．閲覧する価値のある重要な散布図を選択するための指標は既にいくつか提案されており，これらの多様な指標を同時に参照して多様な散布図を選択することが，データの特徴を網羅的に理解する上で有効であると考えられる．この考えにもとづいて本報告では，多数の指標を同時に参照した散布図選択手法を提案する．本手法では多数の指標の各々に沿って散布
図のスコアを算出し，スコアの類似度が高い散布図を接続することで，散布図群をノード群としたグラフを生成する．このグラフに彩色問題を適用することで，非常に類似した複数の散布図を同時に選択しない
ように散布図を選択する．本報告ではアパレル小売店の販売情報と気象情報の関係をあらわす多次元デー
タへの適用事例から提案手法の有効性を議論する．

図 1. 提案手法による散布図選択結果の例．次元間の相関，クラスタや例外点の分離性，クラス間の分離性，といった多様な指標に沿って単一の多次元デー
タから多様な散布図を選択している．

1

はじめに

タッチパネルデバイスの普及や，ウェブブラウザ
上での対話操作技術の発達などに影響を受けて，情報可視化システムのデザインにも変化が生じている．
ダッシュボードと呼ばれる情報一覧型のデザインがその典型例である．ダッシュボードでは広大な表示空間に多数の可視化画面を並べて表示することで，∗

Copyright is held by the author(s).
お茶の水女子大学- 1 09 -単純なスクロール操作だけで多様な情報を閲覧できる仕組みを提供している．このようなデザインの普及により，情報可視化技術においても，従来の探索的・反復的なインタラクションだけでなく，閲覧す
る価値のある多数の可視化結果を最初から全部選出
しておき，スクロール操作だけでそれを全部閲覧する，という手軽なインタラクションの実現が容易になった．逆に言えば，このような単純なインタラク
ションだけで重要な現象を全て閲覧できるようにするためには，多数の有用な可視化結果を適切に自動選択することが重要な研究課題となる．
多次元データ可視化は情報可視化の最重要課題の一つである．多次元データ可視化手法には，散布図行列 (SPM: ScatterPlot Matrix) や平行座標プ
ロット (PCP: Parallel Coordinate Plots) のように座標軸を明示した幾何学的な手法の他に，アイコンベースの手法や画素ベースの手法が知られている．
幾何学的な多次元データ可視化手法の研究では近年，
次元選択を施すことで重要な次元だけを重点的に可視化する手法 [5, 19, 21] が多数発表されている．
一方で，多数の散布図を用いた多次元データ可視化手法の研究の一環で，散布図の価値を数値評価する手法がいくつか発表されている．その代表例である Scagnostics [18] は，これまで多くの散布図選択
手法 [17, 10, 22] に適用されてきた． Scagnosticsには多数の数値指標が提案されているが，その中の単一の指標にもとづいて散布図を選択しただけでは，データに潜む多様な現象を網羅的に発見できるとは限らない．ある時は次元間の相関性に興味深さが潜んでいるかもしれないし，またある時にはクラスタ
やクラスの分離性に興味深さが潜んでいるかもしれない．そこで，多様な指標に沿って多様な散布図を選択することで，データ中の多様な現象を網羅的に可視化できる可能性が高まると考えられる．

散布図選択による多次元データ可視化へのグラフ彩色問題の適用

本報告では，多様な指標にもとづいて高速に散布図を選択する一手法を提案する．提案手法では任意の 2 変数を 2 軸とした多数の散布図を生成する．続いて，各散布図について，複数の指標に沿って複数のスコアを算出し，そのスコア群を並べたベクトルを生成する．そしてベクトル間の類似度が一定値以上である散布図を連結することで，散布図のグラフを生成する．このグラフに彩色問題を適用して，エッジで連結された隣接散布図には異なる色を割り当てる．その結果として，同一色が割り当てられた散布図群は「互いに一定以上の非類似度を有する多様な散布図群」を構成する．そこで，同一色が割り当てられた散布図の中から，ユーザ指定の個数の散布図を選出して画面表示することで，図 1 に示すように多様な散布図をユーザに提示することができる．
本報告では，アパレル小売店の販売実績と気象情報から構成される多次元データを用いた適用事例を紹介し，提案手法の有効性を議論する．

2
2.1

関連研究

2.2

散布図の特徴を数値評価する手法も既にいくつか発表されている．その中でも最も有名な Scagnostics[18] では，散布図を構成する点群の分布から 9 種類の指標を算出する手法を提案している．Scagnosticsの改良手法として，次元間の相関に着目した改良手法 [4, 13] や，クラスの分離性に着目した改良手法[1, 12, 14] が報告されている．また Wang ら [16]は，視覚認知を考慮した Scagnostics の改良手法を提案している．
多次元データから生成した多数の散布図群の概観と探索を目的とした手法もいくつか発表されている．
Dang ら [3] は多数の散布図群から類似する散布図を発見するための探索的な可視化手法を提案している．Matute ら [8] は多数の散布図群の分布を一覧するための可視化手法を提案している．本論文の提案
手法はこれらの手法と目標設定が近いが，提案手法
はディスプレイ空間の制約を考慮して有限個の散布図を選択表示するという点でこれらの手法と異なる．

3

多次元データ可視化のための次元選択

次元選択は多次元データの中から興味深い部分
のみを可視化する手段として広く議論されてきた．
Claessen ら [2] は多次元データを散布図と平行座標プロットで，Suematsu ら [15] は低次元平行座標
プロットの集合で，Zheng ら [22] は少数の散布図の集合で可視化する手法を提案し，その中で次元選択を適用してきた．しかしこれらの手法では次元選択のための対話操作を搭載していないため，可視化
結果を動的に調節することはできなかった．

散布図の数値評価

散布図選択へのグラフ彩色問題の適用

本章は提案手法による散布図選択の処理手順を示す．本手法では多次元データから生成された散布図
群の各々に対して，複数の指標に沿って複数のスコアを算出し，それをベクトルとして扱う．提案手法
による散布図選択の概念を図 2 に示す．提案手法では以下の要件を満たすようにベクトル群を選択し，それらに対応する散布図群を表示する．
要件 1: 距離の近すぎるベクトル群を選ばずに，距離の離れたベクトル群を選ぶことで，多様な散布図を選ぶことができる．

多次元データ中の低次元空間を適応的に可視化するための対話操作を備えた手法も近年になってい
くつか報告された． Lee ら [6] と Liu ら [7] は多次元データから抽出した低次元空間に次元削減を適用する手法を提案した．Nohno ら [11] は平行座
標プロットにて表示する軸の数を適応的に調節する手法を提案した．Itoh ら [5], Watanabe ら [17],Nakabayashi ら [10] の一連の手法では，画面に表示される低次元平行座標プロットの規模や散布図の数を単純なスライダー操作で調節する手法を提案した．また，これらの操作を支援するために次元間の関係を可視化する機能を備えた多次元データ可視化
手法 [5, 19, 20] も報告されている．

要件 2: 長いベクトルを選ぶことで，特徴的な散布図を選ぶことができる．

以上のように，多次元データ可視化のための次元選択手法は多数発表されている．しかし，多様な指標を同時に参照することで有限個の多様な散布図を選ぶ，という考え方にもとづいて多次元データ中の多様な現象を表現する手法は見当たらない．本報告はこの点に注目した手法を提案する．

図 2. 提案手法による散布図選択の概念を示すために，複数の指標を座標軸とした多次元空間を描いた図．
青い矢印で描かれたベクトルが各散布図に対応する．提案手法では 要件 1,2 を満たすように有限個の散布図を選択する．

-1 1 0-

要件1: 距離の近すぎる
ベクトル群
を選ばない
指標 A

要件1:距離の離れた
ベクトル群
を選ぶ
要件2: 長いベク
トルを選ぶ

指標 B

指標 C

要件2: 短いベク
トルを選ばないWISS 2020

3.1

データ構造

本報告では提案手法が解くべき問題を以下の通り定式化する．m 次元データ A は n 個の標本 A ={a1 , a2 , ..., an } を持っており，i 番目の標本 ai はm 次元ベクトル ai = (ai1 , ai2 , ..., aim ) を有するとする．また各標本には 1 個以上のクラスが割り当てられている場合もあるものとする．そして，このデータから N 個の散布図 S = {s1 , s2 , ..., sN } が生成されるとする．また，各散布図について M 種類の指標に沿ってスコアを算出し，そのスコアを M
次元ベクトル si = (si1 , si2 , ..., siM ) として格納する．本章では i 番目と j 番目の散布図のコサイン類
似度を dij = (si · sj )/(|si ||sj |) と記述する．

3.2

散布図選択のための指標提案手法では複数の指標に沿って散布図のスコアを算出する．現時点で実装されている指標を以下に
示す．

3.2.1

相関

筆者らの実装では k 番目の散布図の 1 番目のスコアを単純に以下の式で算出する．
2

sk1 = |Spear (i, j) |(1)
ここで Spear (i, j) は散布図の 2 軸となる i 番目と j 番目の次元間の Speaman 順位相関係数である．
この値が大きいほうが正または負の相関が高く，閲覧するに値する散布図であると評価される．

3.2.2

散布図上で点群が細長い領域を構成していると，その点群はモデル化が容易である場合が多い．そこ
で点群が集中する領域の細長さを指標とする．筆者
らの実装は Wilkinson ら [18] の実装に準じるものである．具体的には，点群を接続する Delaunay 三
角メッシュを生成し，閾値以上の長い辺をもつ三角形を削除した上で，以下の値を算出する．

!

4πArea (T )/Perimeter (T )(2)

ここで Area (T ) は三角メッシュ T の総面積であり，Perimeter (T ) は T は外周を構成する三角形辺の長さの合計値である．

3.2.3

3.2.4

クラスタや例外点の分離性

散布図を構成する点群が有限個のクラスタに明確に分離する場合や，あるいは明らかに例外とみられる点が存在している場合も，閲覧することで知見が得られる場合が多い．これらを検出するために，筆者らの実装では分離性に関する Wilkinson ら [18]の Clumpy という指標に沿って，以下の値を算出
する．

sk3 = max(1 − length(el )/length(el+1 ))(3)-1 1 1 -クラスの分離性

特定のクラスを有する点群がほかの点群から明確に分離している散布図も，閲覧することで知見を得られる場合が多い．筆者らの実装では情報エントロ
ピーにもとづいてクラスの分離性を数値化している．
具体的には，i 番目と j 番目の次元から構成される
散布図について，以下の値を算出する．
n

C

1 ""
p(yk = c|(aki , akj ) log p(yk = c|(aki , akj )n k=1 c=1(4)
ここで yk は k 番目の標本のクラス，(aki , akj ) は k
番目の標本の座標値，C はクラスの数である．筆者
らの実装では散布図を L 個の部分領域に分割し，l番目の部分領域におけるエントロピー H(i, j)l を上H(i, j) = −述の式により算出する．そして最終的に，以下の式
により k 番目の散布図のスコアを算出する．

"
sk4 = (Hmax −H(i, j)l )/Hmax(5)#
ここで Hmax はH(i, j)l の最大値である．
3.3

細さ

sk2 = 1 −ここで前項で論じた通り，筆者らの実装では点群を連結する Delaunay 三角メッシュを生成し，メッシュを構成する三角形辺をその長さでソートする．長い
順に l 番目と l + 1 番目の辺の長さから，上述の式が最大となる値を算出する．

グラフ彩色問題の適用

グラフ彩色問題は組み合わせ最適化に関する多様な問題に適用されおり，筆者らも写真選択の組み合
わせ最適化のためにグラフ彩色問題を適用している[9]．提案手法では散布図選択のためにグラフ彩色問
題を適用する．
散布図の集合 S と散布図ペアを接続するエッジの集合 E で構成されるグラフ G = {S, E} があるとする．提案手法では，i 番目と j 番目の散布図が有するベクトルのコサイン類似度 dij が閾値 dthresよりも大きいときに，この 2 つの散布図をエッジで接続する．
続いて G を構成する各散布図に固有の色を割り当てる．この時，エッジで隣接する 2 つの散布図には必ず別々の色を割り当てるという制約を与える．
この制約により，類似度の高い散布図には必ず異なる色が割り当てられる．結果として，同一の色を割り当てられた散布図群は互いに一定以上の非類似度を有する散布図で構成される．図 3 にこの工程を示す．提案手法ではまず |sk | の値が最大である散布図の 1 つを選出し，この散布図に色識別子 ck = 0 を与える．続いて提案手法では，幅優先探索によって散布図を再帰的に探索し，各散布図に色識別子を割り当てる．このとき，j 番目の散布図について，そ散布図選択による多次元データ可視化へのグラフ彩色問題の適用

れとエッジで接続している隣接散布図群に既に割り当てられている色識別子を羅列し，どの隣接散布図にも割り当てられていない色識別子のうち値が最小であるものを散布図 j に割り当てる． 例えば散布図 j の隣接散布図に色識別子 0,1,3 が割り当てられていれば，散布図 j の色識別子は cj = 2 となる．

7日から 2017 年 7 月 31 日までの記録を，散布図中にて 457 個の点群で示している．点群のうち青色は平日の記録を，ピンク色は休日の記録をあらわしている．なお，このデータは現実のデータに微小な乱数値を加算したものであり，現実の販売実績とは異なる値を可視化している点に注意されたい．
表 1. 説明変数（気象値）と目的変数（販売値）．

8

説明変数
(気象値)

3
4

1

9

2

11
5

MinTemp
MaxTemp
SumRain
SumSunTime
MaxWind106

図 3. グラフの彩色．エッジで接続された隣接散布図には必ず別の色を割り当てる．

目的変数
(販売値)

続いて提案手法では，ユーザが指定した個数の散布図を自動選択して表示する．ここで提案手法
では，同一の色識別子が割り当てられた散布図群の中から所定の個数を選択する．同一の色識別子が割り当てられた散布図群は互いに一定以上の非類似度を有する．よって，この中から散布図を選択することで要件 1 を満たす．また，同一の色識別子が割り当てられた散布図群の中から，スコアの最大値
max(sk1 , sk2 , sk3 , sk4 ) が大きい順に散布図を選ぶ
ことで 要件 2 を満たす．
以上をまとめると，提案手法は以下の処理手順で散布図を自動選択する．

Revenue
Guest1
Guest2
Ratio
PerGuest
AveUnit
AveNum

1. コサイン類似度 dij が一定値以上である散布
図 i と j をエッジで連結する処理を反復することで，グラフ G を生成する．
2. ベクトルの長さ |sk | が最大である散布図の1 つを選択し，探索の出発点とする．
3. グラフ G を構成する散布図を幅優先探索し，その各々に色識別子を割り当てる．このとき色識別子には，エッジで連結された隣接散布
図に割り当てられたいずれの色識別子とも異なるものを選ぶ．

4. 同一の色識別子を有する散布図を集めて，
max(sk1 , sk2 , sk3 , sk4 ) の値が大きい順に，ユー
ザ指定の個数だけ散布図を選ぶ．

4

最低気温
最高気温
降水量
日照時間
最大風速

適用事例

本章では，アパレル小売店の販売情報と気象情報を提案手法で可視化した事例を示す．本事例では説明変数（気象値）を散布図の横軸に，目的変数（販売値）を散布図の縦軸に割り当てている．表 1 に各変数を示す．この可視化結果では，2016 年 5 月 1-1 1 2 -

総売上額
販売者数
訪問者数
販売率
販売者あたり売上額
商品あたり金額
販売者あたり商品数

図 1 は提案手法による散布図選択結果の例である．いくつかの散布図からは次元間相関が見受けら
れ，またいくつかの散布図からはクラスタや例外が明確に見受けられる．またいくつかの散布図は青色とピンク色の点群が明確に分離している．この図から，提案手法が多様な散布図を自動選択していることがわかる．
図 4, 5, 6 はそれれぞれ，相関，クラスの分離
性，クラスタや例外の分離性，の各々のスコアが高い値を有する 4 つずつの散布図を示したものである．図 4 に示す散布図は，横軸が MinTemp または MaxTemp で縦軸が PerGuest または AveUnitである．この散布図から当該小売店では，夏場には単価の安い商品が売れるか 1 人当たりの購買額が低い傾向があり，年の平均よりやや寒い時期（3 月や12 月頃）に単価の高い商品が売れるか 1 人当たりの購買額が高い傾向がある，という明確な相関が見受けられる．図 5 に示す散布図は，縦軸が Revenue,
Guest1, Guest2 のいずれかである．つまり当該小
売店では，総売上額，販売者数，購買者数において平日と休日に明確な差があることがわかる．図 6 ではクラスタや例外が明確にみられる散布図が選ばれている．この中で左から 2 番目の散布図では，縦軸に Ratio が割り当てられており，購買率が異常に高い日（購買せずに帰った人の割合が低い日）を明確に見つけることができる．提案手法による図 1 の散

WISS 2020

布図選出結果は，このような多様な特徴を有する散布図をバランスよく選出した結果であることが見受けられる．
一方で，4 種類のいずれのスコアも高くない散布図の例を図 7 に示す．これらの散布図を注意深く観察しても，当該小売店の販売実績に関する興味深い現象を示しているようには見受けられない．提案
手法はこのような散布図を選ばないことに成功している．

図 7. いずれのスコアも高い値を有さない散布図の例．

図 8. 図 1 に示された 16 個の散布図のスコア分布．

5

図 4. 「相関」のスコアが高い 4 つの散布図．

図 5. 「クラスの分離性」のスコアが高い 4 つの散布図．

図 6. 「クラスタや例外の分離性」のスコアが高い 4 つの散布図．

図 1 に示された 16 個の散布図について，正規化した 4 つのスコアを可視化した結果を図 8 に示す．
この結果からも，提案手法が多様なスコアを有する
16 個の散布図を選択できていることがわかる．
提案手法による散布図選択結果は閾値 dthres の選
択に大きく依存する．閾値 dthres を小さくすると多数のエッジが生成され，結果として色数も多くなる．
図 1 に示したデータにおけるエッジ数と色数の変化
を表 2 に示す．ここで，色数が多くなるほど「非常に類似した複数の散布図」の選択を避けることが容易になるが，代わりに同一の色を割り当てられた散布図の数が減少するので，スコアの低い散布図も選出せざるを得なくなる可能性が高まる．閾値 dthresの調節に対する max(sk1 , sk2 , sk3 , sk4 ) の変化を図9 に示す．この図からも，提案手法では閾値 dthresを注意深く調節する必要があることが示唆される．

-1 1 3 -まとめ・今後の課題

本報告ではグラフ彩色問題を用いた散布図選択手法を提案した．提案手法では複数の指標に沿って算出された散布図のスコアからベクトルを構成し，そのベクトルの類似度にもとづいて散布図のグラフを生成する．そしてこのグラフに彩色問題を適用し，同一の色を割り当てられた散布図の中から所定の個数の散布図を選択する．本報告ではアパレル小売店の販売実績のデータに提案手法を適用した事例を紹介し，提案手法の有効性を議論した．
今後の課題として，まずスコア算出のための指標の改善や追加があげられる．2.2 節で論じた通り，
Scagnostics には多くの指標があり，いくつかの改良手法が提案されており，これらを追加実装することが可能である．一方で，適切な散布図の個数は入力データの次元数とスコア算出のための指標数に依存する．そこで，スコア算出の指標数が少ないために十分な個数の散布図を選べないという状況が生じるのを避けるためにも，スコア算出の追加実装が重要であると考えられる．また，スコア算出の各指標の重要度はデータの数値分布や可視化の用途に依存することから，スコア算出に際して指標に重みをつけてデータに応じて調節することも有用であると考えられる．
さらに，提案手法の拡張性を検証したい．特に，より多くの次元数や標本数を有するデータでのテストを試みたい．また，適切な散布図の個数と配置について，データの数値分布の観点だけでなく，イン
タラクションの観点からも検証したい．これらの改良と検証を試みたのちに，より多様なデータで提案
手法の適用事例をつくり，さらにユーザ評価実験にも着手したい．

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図 9. 閾値 dthres を調節した際の順位の変動．
表 2. 生成されたグラフのエッジ数と色数．

dthres

エッジ数
色数0.999552

0.9975
19
3

0.995
39
5

0.9925
60
6

0.99
83
7

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-1 1 4 -WISS 2020

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askTA : 消極的な受講生でも質問可能なオンライン演習講義支援システム
又吉 康綱*

中村 聡史*

概要．大学で開講される初年次必修プログラミング教育では，TA が必要不可欠である．対面講義でもあった積極性を発揮できず質問できない受講生の問題は，COVID-19 の影響により大学の講義がオンラ
インになったことで，より大きな問題となっているといえる．また，それに加え質問の順番待ちや質問対応などの制御や，TA にとって質問に対応できるだろうかという精神的な負荷も大きな問題となりうる．そこで本研究では，受講生の質問へのハードルを下げつつ，TA の精神的負荷も軽減するため，受講生が TA に直接質問をするのではなく，受講生はシステムに対して質問を行い，また TA は質問を事前に確認し，対応可能な場合に呼び出しして入室を促す手法を提案し，実装した．また，実際のオンライン講義で計 1600 分運用し，受講生および TA から高い評価を得ることができた．

1

はじめに

大学の初年次必修プログラミング教育では，数十人から数百人の受講生を一度に指導する必要がある．
例えば，我々が所属している明治大学総合数理学部
先端メディアサイエンス学科では，100 人以上の受講生がプログラミングの必修講義を同時に受講している．プログラミングは，受講生によって得意不得
意や理解度などに大きなばらつきがあるうえ，基礎になるタイピング速度も違うため，多面的なサポートが必要となる．
我々はタイピング速度や基礎力向上に向けて，写経とタイピングゲーム，動的な実行を組み合わせたtyping.run[1]を実現し，実際に予習として課すことでその有用性を明らかにしてきた．一方，講義中のサポートを適切に行うには，TA（ティーチングアシ
スタント）の存在が不可欠である．一般的に，初年次教育においては TA の数は不十分であり，1 人のTA が受講生 10 人以上を担当することは珍しくな
く，工夫が必要となる．
ここで対面型の講義では，質問したい受講生が手を挙げて TA を呼び，受講生は画面を一緒に見ながら質問を解決し，TA は資料を指しながら指導をすることになる．受講生からの質問が多い場合には，手が上がった順番を考慮しながら対応していくことが可能である．しかし，順番を飛ばされることや，手を上げ続けることが大変などの問題もある．
また，
TA に対してこんなことを質問していいのかといった不安や，質問している様子を他者に見られることが恥ずかしいなど，積極性を出せないことによる問題もあった．さらに，TA も質問で呼ばれ対応したものの，解決できず困るという問題もあった．
Copyright is held by the authors.
* 明治大学- 1 21 -世界を激変させた COVID-19 の影響により，大学の講義がオンラインで行われることになったことで，講義において TA がいかに支援するかという点はより大きな問題となっている．一般的に，TA と受講生
は多対多の関係で，受講生の数が圧倒的に多いため，
オンラインコミュニケーション用のシステムにある挙手機能などを使って支援することは容易ではない．
また，オンライン上に質問部屋を用意して TA に待機してもらい，その部屋に入室することで質問対応する方法も考えられるが，質問部屋の中に誰がいるのか，TA がどういう状況にあるのか，どんなことを喋っているのかなどを把握することができず，入室をためらってしまうという問題もある．さらに，オンライン上では距離に違いがないため，順番待ちを行うのは容易ではない．一方，TA も得手不得手があるため，質問を即座に解決することができなくて時間を浪費し，その結果精神的な負荷がかかるといった問題がある．
そこで本研究では，受講生の質問へのハードルを下げつつ，TA の精神的負荷を下げることが可能な
オンライン上の質問応答システムの実現を目指す．
ここでは，TA に質問するハードルを下げるため，TA に対して直接質問をするのではなく，システムに対して具体的な質問を投げかけ，受講生自身のタイミングではなく，TA のタイミングで呼び質問の対応を行う．また，TA には，質問をシステム上で事前にチェックできるようにし，自身が対応可能である場合にシステム経由で受講生を呼び出し，質問対応することによって，精神的負荷も下げる．
以上のことにより，オンライン講義で受講生が TAに質問するハードルが上がってしまう問題を解決するとともに，TA の得手不得手を配慮しながらの質問対応を可能にし，さらには順番が来たときには受WISS 2020

講生に通知を行うことによって気付かせ，講義を円滑にすることができると期待される．
本研究では，提案システムを askTA として実装するとともに，オンラインのプログラミング演習講義
で実運用を行うことにより，その有用性を検証する．
また，実運用から可能性や問題点などについても明らかにする．

2

関連研究

大学におけるプログラミング演習授業を支援する研究は多く存在する．井垣ら[2] は，課題に対する取り組み速度などを利用し，サポートを必要とする受講生を早期に検出できるシステムを提案している．
また市村ら[3]も，受講生の操作やエラーログから，
授業中につまずいている受講生を早期に発見するとともに，共通する問題点を明らかにするシステムを提案している．さらに加藤ら[4]は，模範解答との比較により，問題を抱える受講生の学習状況を教員がリアルタイムに把握できるプログラミング演習向け
授業システムを提案している．これらは，受講生の理解状況を把握することを可能にするものであり，本研究の TA への質問のハードルを下げることとは別のアプローチではあるが，組み合わせることによ
り授業をよりよくすることが可能になる．
栗原ら[5]は，消極的な人でも快適に使える情報技
術のデザインを「消極性デザイン」と呼んでおり，研究会活動も行っている．また西田ら[6]は，実名と匿名の長所を併せ持つ傘連判状を用いたコミュニケ
ーションプロトコルを提案しており，意見に圧力のかかる状況でも発言が可能であることなどを報告している．本研究も，コミュニケーションがより難し
くなるオンラインおいて，受講生の TA への質問時
や TA 自身が消極的な場合でも使えるようなシステ
ムデザインを目指しており，一致する方向性である．

3

提案手法

先述の通り，オンラインでは，受講生の質問ハードルはより高まると考えられる．また，TA も質問に対応する精神的負荷も高まると考えられる．さらに，こうした質問を適切にさばくための順番待ちなどの仕組みが重要になってくる．
そこで，システムの実現にあたり，質問するハードルを下げる仕組みと，質問対応のハードルを下げる仕組み，質問の順番待ちを円滑に行うための仕組みについて述べる．
3.1 質問するハードルを下げる仕組み
オンライン上で実施されている演習講義では，TAなどによる質問対応用にコミュニケーションスペー

- 1 22 -ス（質問部屋）
を用意することがよく行われている．
受講生は，質問するためにはそうしたスペースに入室する必要があるが，対面環境とは異なり，オンラ
イン環境では部屋の中に誰が居るのか，どんな状況にあるのか，何を喋っているかなどを覗き見ることができないサービスが多く，入室のハードルがあがり，結果的に質問するハードルもより高くなってしまう．また，質問のハードルを下げる方法として，受講生からの質問を Web フォームやチャットなどで受け付け，順次対応する方法も考えられるが，質問が多数ある場合に，誰がどれに対応するかの割り当てが難しく，また質問対応で別システムが必要となるなどの問題がある．
以上の，質問するハードルが高い問題を，まず TAに直接質問するのではなく，一旦システムに対して質問を投稿し，その質問を見た TA に呼んでもらう
ことで，「TA に呼ばれたから質問できる」と立場を変え，気軽に質問できるようにする．
3.2 質問対応のハードルを下げる仕組み
TA の業務は，どんな受講生の質問に対しても回答することであるが，TA 個人にもレベル差や分野の得手不得手があり，質問の内容を聞くまで TA 自身が答えられる質問かどうかがわからない．もし不得意な分野の質問を受講生から受けた場合，回答に時間がかかることによるプレッシャーが焦りにつながり，精神的負荷が高まるという問題が発生する．
そこで，TA が質問対応の前に，質問の内容をある程度把握出来るようにし，TA 自身が回答できない
内容であれば，その質問を別の TA に頼むことが出来るようにする．こうすることで，必ず質問が来たら対応しないといけない TA の義務感を軽減することができる．
3.3 順番待ちを円滑に行うための仕組み
受講生からの質問が増加すると，質問の順番待ち行列が発生し，その行列を適切に管理する必要がある．また，受講生によっては，TA が対応するのを待っている間に自己解決できる可能性もある．
ここで，自己解決したら順番を抜けられるようにすることは二度手間をなくすためにも重要である．
そこで，システムで質問された順番を管理し，順番が回ってきた受講生に対して，通知を行うことで質問の場への誘導を促す．また受講生の意思で順番から抜けられるようにする．これにより，受講生が自分の質問順番に気付かない問題，TA が受講生に連絡をする手間や通知が飛ばない問題，自己解決しているのに順番を抜けられない問題を解決することが出来る．

askTA : 消極的な受講生でも質問可能なオンライン演習講義支援システム

4システムを開いておいて順番待ちをすることになる．

askTA

提案手法を講義において実運用することを目指し，
Web サービスとして実装を行った．なお，受講生やTA を識別するため，大学発行のメールアドレスによる認証システムを使い，ログインを行ってもらうようにした．
4.1 実装質問のハードルを下げつつ，事前にどのような質問なのかを把握可能とするため，質問投稿フォーム（図 1）では，質問する課題の番号，質問の種類，
質問の概要，できたところまでのプログラムという入力項目を設け，システムへの質問の投稿を可能にした．なお，質問の種類は，
「ヒント」
「ヘルプ」
「問
題文に関する質問」「採点に関する質問」「その他」の 5 つを用意し，選択式にした．
ダッシュボード（図 2）では，投稿された質問の状況を一覧で見ることができ，受講生が他の受講生の質問の概要を見れるようにした．ここで，1 つの質問には，質問の種類，質問者の名前，対応した TAの名前，質問の概要という情報をもたせ，質問のス
テータスは，「TA 待ち」「TA 対応中」「TA 終了」「TA
保留」「学生キャンセル」の 5 つを設けることで，質問対応状況を可視化した．
TA が質問に対応する際には，そのプログラムなどの把握が重要である．そこで質問ごとにシェアエ
ディタ（図 3）を生成し，TA と受講生が同じ URL（質問 ID）にアクセスすることで，プログラムの共有と共同編集，実行，音声通話を可能とした．また，
この画面上で質問の対応開始や，質問の取り下げ（図4）を設定可能とした．なお，対応中の TA の名前や互いのマウスのカーソルも表示することで，質問対応を容易化している．また，不正行為防止のため，受講生は他者の質問の中身を見れないようにした．
図 5 は，受講生に質問の順番が回ってきたことを知らせる通知である．ここで単純な通知では気づかない可能性があるため，5 秒程度の効果音も鳴らすことで気づきを促した．
本システムでは，当学科のプログラミング教育にProcessing が採用されていることから，Web 上で実行を行える Processing.js を Processing と同じような挙動を行うように改良して実現した．なお，Web上で実行する前にサーバ側の Processing でコンパ
イルし，実行可能かどうかについて確認を行った．

図 1．受講生が課題番号や質問の種類，概要，
プログラムを入力して質問を投稿するフォーム

図 2．投稿された質問の状況や内容が一目で分かる
ダッシュボード（個人氏名はモザイク加工）

図 3．受講生と TA がプログラムの共有や実行をし音声通話をしながら質問を解決するシェアエディタ

図 4．受講生が質問を取り下げることが出来る
質問キャンセルボタン

4.2 使い方
受講生は，システムにログインしたうえで，質問
投稿フォームより解決したい質問を投稿する．質問を投稿した後は，
自動的にシェアエディタに遷移し，TA が対応可能となるまで，ブラウザのタブとして- 1 23 -図 5．受講生に順番が来たことを伝えるトースト通知

TA はシステムにログインすると，ダッシュボー
ドを確認でき，質問対応待ちや対応済みなどの質問
リストを把握することができる．また，質問をクリ

WISS 2020

ックすることでシェアエディタ画面に移り，質問の概要とプログラムを確認できる．ここで，質問やプ
ログラムの内容から対応可能であると判断した場合
は，ステータスを「TA 対応中」に変更することで，質問対応を始めることできる．対応不可だと判断した場合は，他の質問をチェックしていくことになる．
TA が「TA 対応中」にステータスを変更すると，受講生には通知が飛び，呼び出しがされる．
その後，シェアエディタ上でやり取りを行うことにより質問の解決を行う．なお，受講生が質問の順番までに自己解決できた場合は，シェアエディタ右上の「質問キャンセル」ボタンをクリックすることで質問を取り下げることができる．

5

図 6．中央のテーブルに受講生が座り，周りに TA が質問の待機している講義中の Remo Conference の様子

運用と分析

5.1 運用形態
明治大学総合数理学部先端メディアサイエンス学
科のプログラミング演習Ⅰの講義において，2020 年
7 月 1 日から 27 日までの毎週月曜日と水曜日に全8 回の運用を行った．プログラミング演習Ⅰの履修者は学部 1 年生と再履修の学生による 111 名で，TAは主著を含む，大学院生 9 名だった．オンライン講義のためのツールとしては，受講生が複数あるテー
ブルを自由に移動ができる Remo Conference を使用し，共著者が主として講義を実施していた（図 6）．
講義（100 分の 2 コマ）では，typing.run[1]や予習資料などをもとに予習してきたことを前提に，スライドを用いて説明を行い，講義時間終了までに提出する必要がある課題を課した．受講生は，課題解
答中は Remo Conference 上で指定されたテーブル
で作業を行い，簡易的な質問は同じテーブルの受講生で助け合い，解決できない質問については askTAで質問してもらった．

図 7．質問した人とその回数の関係

図 8．受講生の質問に TA が反応するまでの待ち時間（分）の分布

5.2 利用状況の結果と分析
運用期間中にされた質問の回数は 367 回だった．
そのうち 15 回は，TA が対応する前に受講生によってキャンセルされていた．質問した人と質問回数の関係のグラフを図 7 に示す．1 回以上システムを使って質問した人は 61 名おり，そのうち 5 回以上質問した人は，39.3%にあたる 26 人だった．一番質問回数が多い人は，28 回質問していた．
図 8 は，受講生が質問を投稿した時間と TA が「対応中」にステータスを変更した時間の差を取ることによって，受講生の質問に TA が反応するまでの待ち時間（分）の分布を求めたものである．この結果
より，51.6%の質問は，1 分以内に TA が対応していたことが分かる．
図 9 は，TA が「対応中」と「対応終了」にステー- 1 24 -図 9．TA が受講生の質問に対応した時間（分）の分布

タスを変更した時間の差を取り，TA が受講生の質問に対応した時間（分）の分布を求めたものである．
この結果より，対応時間が 4 分台の質問がもっとも多かったことが分かる．また，ほとんどの質問は 20分以内には対応が終わっていることも分かる．
なお，講義中の休憩時間（10 分程度）もシステムを運用しており，図 8 では待ち時間，図 9 では対応
時間に休憩時間を含む質問があった．
5.3 受講生アンケートの結果と分析
運用終了後にシステムを使った受講生にアンケートを行った．アンケートでは，54 名（askTA の利用
者は 61 名）から回答を得た．表 1 はそのアンケー

askTA : 消極的な受講生でも質問可能なオンライン演習講義支援システム
表 1．受講生のアンケート項目とその分布と平均

質問項目

-2
0
0
0

使った満足度は高いですか？

TA に質問する抵抗感が低くなりましたか？
プログラミング講義で今後も使いたいですか？

評価値の分布
-1
0
1
0
3
14
3
17 14
0
1
13

2
32
16
35

評価値の分布
-1
0
1
0
1
4
0
1
1

2
3
6

平均
1.58
0.91
1.66

表 2．TA のアンケート項目とその分布と平均

質問項目

-2
0
0

使った満足度は高いですか？
プログラミング講義で今後も使いたいですか？
トの結果である．なお，アンケートでは質問に対す
る 5 段階評価（-2:全く当てはまらない～2:とても当てはまる）での回答と，自由記述で感想を求めた．
表 1 より，システムを使って満足度が下がった人や今後の利用はしたくない人はいないことが分かる
うえ，回答者の半数以上について，質問への抵抗感を下げることができていることが分かる．
自由記述のポジティブな意見として，「質問を端的に伝えられた」「オンライン講義での質問のしにくさの不安が解消された」「質問することのハードルがかなり下がった」などのように，我々が意図した意見が得られた．また，「プログラムの共有が役に立った」「プログラムを実行できるのが助かった」などの機能に関することも多かった．一方，ネガティブな意
見では，「質問を投稿する時に書く概要がうまくまとめられなかった」「プログラムの共有だけでいいと思った」と言った意見も得られた．また，「TA のカーソルが目立つようにしてほしかった」「ボタンを押し間違えた」「実行結果がシステム上では違った」など，実装に関することも多かった．
5.4 TA アンケートの結果と分析
運用終了後に，システムを使った TA のうち，著者を除く 8 名にアンケートを行った．アンケートでは 5 段階（-2:全く当てはまらない～2:とても当てはまる）で評価してもらうとともに自由記述での感想を求めた．
アンケートの結果を表 2 に示す．この結果から，システムを使うことの満足度が高く，今後も使いた
いと TA が感じていると言える．
また，自由記述のポジティブな意見としては「どれぐらいの人がどこで困っているのかが一覧でわかった」「質問状況とその内容をから溜まっている質問の量とその内容を確認できた」「挙手よりも質問に気づきやすい」という提案手法の質問をシステムに投稿することや共有することによるものと思われる意
見や，「通知機能ですぐに受講生が来た」という通知- 1 25 -

平均
1.25
1.63

機能によるもの，「受講生が修正する様子がカーソルで見える」「プログラムがリアルタイムに共有されるのでカーソルで指をさせる」「行番号が助かった」「通知機能でも来ない人に対して通話機能で話しかけれた」というシェアエディタの実装に関することも多いことが分かった．また，「askTA 単体で TA 業務が成り立つ」という意見もあった．一方，ネガティブな意見として，「TA の引き継ぎができないため，他の TA が指導した続きを教えるのがキツかった」「TAも自由に楽に編集できるので教えすぎてしまうことがあった」というオンライン特有の意見や，「TA 側にも通知機能が欲しかった」「図を使って説明したかった」「実行環境にバグがあった」という実装に関する意見もあった．また，「askTA に頼り切りな人がいた」という対面講義時と同様に TA に頼り切る受講生がいたこともわかった．

6

考察

6.1 利用状況の考察
図 1 より，システムを利用した人は受講生の約半分であり，広く利用されていたことが分かる．同じ人が何回もシステムを使って質問していることに関しては，対面講義でもよく見られる現象であるが，TA がヒントを一度与えて，もう一度来るように指導したことも原因として考えられる．なお，質問回数が最も多かった受講生は再履修生であり，単位を取るために質問を繰り返していた可能性がある．
図 2 より，ほとんどの質問は 1 分以内に TA が対応するが，数分や数十分待つことになった質問もあったため，本手法の通知機能が活躍したと考えられる．なお，TA が質問対応を行うかの選択が可能であるが TA 全員が対応しなかった質問はなかった．
また図 3 より，質問の対応に長く時間かかることもあり，TA が指導の順番を把握するのは困難であったと言え，システムで順番を管理することで TAの負担を下げることができた可能性がある．

WISS 2020

askTA を運用した 8 回のうち 1 回の講義で，最初の 30 分以降，Remo Conference に接続できなくな
り，最後まで復帰しないトラブルが発生した．しかし，askTA により，特に大きな支障なく受講生は課題に取り組み，TA もその時間に質問された 51 件について十分に質問対応を行うことができていた．

荷を下げることができる手法を提案および実装し，実際の講義における運用でその有用性を明らかにした．
また，
学生の困っていることを俯瞰できること，
オンライン講義のためのシステムが落ちても対処できることなどの副次的な効果もあった．
今後は，質問を投稿する時に書く概要が難しいという意見に対して，著者らが以前取り組んでいた，
抽象的思考を用いた受講生と TA のプログラミング
教育円滑化手法[7]を応用し活用することで，プログ
ラムを思考する力を鍛え，自己解決を支援するとともに，TA が指導しやすくする手法を実現していく予定である．また，実現したシステムを様々な大学で利用してもらうことにより，オンラインにおける学びを支援していきたい．

6.2 受講生アンケートの考察
表 1 の結果より，受講生は今後も利用したいと感じており，また TA への抵抗を下げることができていることも示唆された．
自由記述で得られたポジティブな意見は，提案手法の質問するハードルを下げる効果が出ていると言える．一方，ネガティブな意見から，質問投稿時の概要の記述が難しいと感じていることがわかった．
実際に，質問の概要には，「よくわからない」「だめなところがわからない」「2 行目がおかしい」「エラーが起こる」などが一定数あった．これは，受講生に概要の書き方を指導しなかったことで起こったと考えられるため，指導により改善可能である．
なお，
質問の概要は講義実施者である教員が，課題解決にどういった問題が発生しているかをダッシュボード
から容易に把握できるため，適切なタイミングで全体向けのヒントを提示することにつながっていた．

謝辞
本システムを講義で活用してくれた明治大学総合
数理学部先端メディアサイエンス学科の 8 期生及び，対応してくださった TA のみなさまに感謝します．

参考文献[1] 又吉康綱，中村聡史．typing.run: 初学者のプログラ

6.3 TA アンケートの考察

ミング学習を支援するプログラムタイピングシステ

表 2 の結果より，TA はシステムを好意的に捉えていたことが分かる．また，自由記述からは，提案手法の順番待ちをしっかり行えること，質問が事前に分かること，通知機能が評価されていることが分かった．さらに，カーソル位置の共有や通話機能な
どのシステムの細かい実装や些細な工夫が評価されていた．しかし，同じ受講生に対して同じ TA が対応できないことや，システムを使うことによって受講生に教えすぎてしまうことは，オンライン特有の柔軟性がない点やアクセスのしやすい点に起因していると考えられる．一方，TA も質問が来たことの通知が欲しいなどの機能に関する意見は，実装に反映
し改善を行った．TA によってシステムの使い方や重視する機能が異なると考えられるため，意見を収集しながら機能や GUI 改善を行っていきたい．

ムの提案と実践．情報処理学会 研究報告ヒューマン
コンピュータインタラクション（HCI）．Vol.2020HCI-189, No.1, pp.1-8, 2020.
[2] 井垣宏，齊藤俊，井上亮文，中村亮太，楠本真二．プ
ログラミング演習における進捗状況把握のためのコーディング過程可視化システム C3PV の提案．情報処理学会論文誌．Vol.54, No.1, pp.330-339, 2013.
[3] 市村哲，梶並知記，平野洋行．プログラミング演習授業における学習状況把握支援の試み．情報処理学会
論文誌．Vol.54, No.12, pp.2518-2527, 2013.
[4] 加藤利康，石川孝．プログラミング演習のための授業
支援システムにおける学習状況把握機能の実現．情報 処 理 学 会 論 文 誌 ． Vol.55, No.8, pp.1819-1930,
2014.
[5] 栗原一貴，西田健志，濱崎雅弘，簗瀬洋平，渡邊恵太．
消極性デザイン宣言 – 消極的な人よ、声を上げよ。

7……いや、上げなくてよい。
．ビー・エヌ・エヌ新社，

まとめと今後2016.
[6] 西田健志，五十嵐健夫，傘連判状を採り入れたコミュ本研究では，大学のプログラミング演習型のオンライン講義において，受講生が TA へ質問するハードルが上昇してしまう問題と TA が精神的負荷を覚える問題，質問の順番待ちを円滑に行う必要がある問題に対して，質問をシステムに投稿し呼んでもらうことで，質問する心理的ハードルを下げるとともに，TA 側も事前に質問を把握することで精神的負ニケーションプロトコル．情報処理学会論文誌．
Vol.51, No.1, pp.45-53, 2010.
[7] Y. Matayoshi, S. Nakamura. Abstract Thinking
Description System for Programming Education
Facilitation. In Proc. HCII ’20, Vol. 12206, 2020.

- 1 26 -WISS 2020ࢹ֮ɾௌ֮ϑΟʔυόοΫʹΑΔϑΟʔϧυϗοέʔͷϓογϡ࿅शࢧԉγεςϜͷఏҊͱ࣮૷‫ؠ‬ຊफେ ∗ɹɹେ੢҂ඒ ∗ ɹɹࣉా ౒ ∗ ɹɹ௩ຊণ඙ ∗֓ཁ.
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1

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動作開始

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- 1 27 -WISS 2020

2
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- 1 32 -[1] ‫ٱ‬อ࿨೭, ༄ ঝୢ, कೳ৴࣍: ϚΠφʔ‫ٕڝ‬छ໨΁ͷࣾձԽ: ࣮‫ஂۀ‬ϗοέʔબखʹண໨ͯ͠, த‫ژ‬େֶମҭֶ࿦૓, Vol. 38, No. 2, pp. 37–43 (Mar.
1997).
[2] ึ‫ן‬ਅथ, ౔‫ ذ‬ਔ, ໐ඌৎ࢘, ᥊ాߒ‫ن‬: ΰϧϑΫϥϒεΠϯά࣌ͷ਎ମճసӡಈͷ‫ܭ‬ଌͱεΩϧධՁ, ೔ຊ‫ػ‬ցֶձ࿦จू (C ฤ), Vol. 72, No. 715,
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[3] ึ‫ן‬ਅथ, ౉ลՅೋ࿠: υϥΠόʔεΠϯάͱΰϧϑεΩϧ ʕχϡʔ ϥϧωοτϫʔΫΛ༻͍ͨฏ‫ۉ‬είΞਪఆʕ, εϙʔπ࢈‫ڀݚֶۀ‬, Vol. 9,
No. 2, pp. 35–45 (Sep. 1999).
[4] ૿ాେً, ాࡔ࿨೭, େ‫؛‬ஐ඙, খՖః෉: ΢ΣΞϥϒϧηϯαΛ༻͍ͨςχε্ୡࢧԉγεςϜʹ͓͚Δε΢ΟϯάϑΥʔϜ෼ੳख๏ͷվળͱධՁ, ‫ڀݚ‬ใࠂϞόΠϧίϯϐϡʔςΟϯάͱύʔ
ϕΠγϒγεςϜ (MBL), Vol. 14, pp. 1–8(Nov.
2015).
[5] ᬗ ‫ݐ‬༤, ு ఓ, ۚ‫ ݠ‬थ, ౻‫ר‬༟ণ, ౬ ւ๠: όυϛϯτϯͷετϩʔΫʹ͓͚Δ༧ଌʹؔ͢Δ‫ݚ‬‫ڀ‬, όΠΦϝΧχζϜֶձࢽ, Vol. 43, No. 2, pp.
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[6] M. Tremayne, D. V. Thiel, and S. Nottle: Accelerometer Measures of Field Hockey Skills Development, Journal of the Sports Technology,
Vol. 4, No. 3–4, pp. 122–127 (Aug. 2011).
[7] D. V. Thiela, M. Tremaynea, and D. A. James:
Monitoring Stick Speed and Ball Control in
Field Hockey Drills Using a Stick-Mounted Inertial Accelerometer, Journal of the Procedia Engineering, Vol. 34, pp. 574–579 (Mar. 2012).
[8] H. N. Meulmana, M. A. M. Berger, M. V.
Zande, P. M. Kok, E. J. C. Ottevanger, and M.
B. Crucq: Development of a Tool for Training
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Journal of the Procedia Engineering, Vol. 34, pp.
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[9] M. J. Jenningsa, I. Blanchonettea, S. R. Lucasa,
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Flick, Journal of the Procedia Engineering, Vol.
2, No. 2, pp. 2979–2984 (June 2010).

WISS 2020

SectionsNote: セクションを考慮してレイアウトおよび閲覧できるデジタルノート
越後 宏紀 ∗

五十嵐 悠紀 ∗概要. 本稿では，多くの教科で利用されているノートに着目し，従来のノート学習を中心とした授業を行いつつ，授業準備の改善や授業中の把握を容易とすることを目的としたタブレット端末で利用するデジタル
ノートシステム「SectionsNote」を提案する．提案システムでは，ノートのレイアウトを容易に制作でき，教師の授業準備の時間短縮が期待できる．また，教師が授業中に児童のノートを閲覧する際，読み取りやす
く，かつ把握しやすい適切な表示方法について実験を行い，4-6 名分のノートを 1 画面で表示する方法が適切であることが示唆された．加えて，小学校に勤務する教師にインタビューを行い，教育現場で実際に利用するためのシステムの改良について議論した．

1

はじめに

日本の小学校の教育現場では，ノートを使用した授業が主流である．ノートを中心とする授業の特徴
は，児童が授業の振り返りをするとき，一目で授業の内容を把握できることである．また，板書だけではなく「自分の考え」や「友達の考え」，「気づいたこと」といったことがらをノートに記述しておくことで，児童自身の思考の整理ができ，授業内容の理解や学習活動が促進される．
日本では GIGA スクール構想が進み，1 人 1 台端
末環境の実現や学校の ICT 環境設備が進んでいる
ものの [1]，ノートを中心とした授業形態を維持することが望ましいと多くの教師は考えているため，
デジタル機器を授業中に効果的に使用している教師はほとんどいない．PISA2018 の調査によると，日本は学校の授業におけるデジタル機器の利用時間がOECD 加盟国 (37 か国) 中最下位であることが分かっている [4]．
そこで我々は，ノートを中心とした授業形態が可能であり，かつ円滑な授業が行えるデジタルノート「SectionsNote」の実現を目指す．このシステムでは，「自分の考え」や「気づいたこと」といった，ノー
トに記述する際の大まかなまとまりに着目し，このまとまりのことを本稿では「セクション」と呼ぶ．
ノートは文部科学省の観点別学習状況の評価において，思考力・判断力・表現力等の観点において重要な位置づけであるものの，従来の紙媒体のノート
ではいくつもの問題点がある (図 1)．
本稿では，システム開発の初期段階として，授業例として推奨されている 21 種類のノートのレイア
ウト [14] を参考に，開発したシステムでレイアウト
することが可能であるか検証し，21 種類すべてのレ∗

Copyright is held by the author(s).
明治大学

図 1. 提案システム「SectionsNote」が解決したい問
題と本稿の位置づけ．

イアウトが制作できることを確認した． また，授業中にタブレット端末上に表示する人数を 4 種類用意し，どの人数が授業中に閲覧しやすいかについて
13 名のユーザ実験により明らかにした．加えて，2名の小学校教師にインタビューを行い，本システムの有効的な活用方法について議論した．
本稿の貢献は、ユーザが本システムを利用することで，セクションを考慮して様々なノートのレイア
ウトを作成できることを確認したこと，および教師が授業中に閲覧する際の適切な表示手法について評価したことである．

2

日本の教育スタイル

2.1 ノートのレイアウト
2.1.1 セクション分け

ノートのレイアウトについて明確な決まりはない
ものの，特に小学校の算数では，図 2 のように「問- 1 33 -WISS 2020

図 2. 実際に小学校の児童が記入したノート．セクショ
ンごとに分けて構成していることがうかがえる．

題」
「めあて」
「自分の考え」「友達の考え」「気づいたこと」「ふり返り・感想」といったセクションを組
み合わせながら，ノートのレイアウトを構成することが多い [10, 11, 14]．これは，児童自身の思考の整理に役立つことや，復習時に見やすいことが要因であると考える．本稿では，このセクションを組み合わせてレイアウトを構成する方法を参考とした．

2.1.2

見開き 1 ページ

算数の教科では，1960 年代ごろから秋田県を中心にシート学習と呼ばれる学習方法がある [16]．シー
ト学習とは，1 回の授業でシート 1 枚ずつを児童全員に配布し，そのシートに児童が書き込むことで授業を展開するというものである．シートはセクショ
ンごとに枠が設けられており，その枠内に児童が書き込むようになっている．このシート学習は，ノート学習が主流になったことで現在はほとんど使われていないものの，現在のノート学習はシート学習の利点を受け継いでいる．現在は，図 2 のように 1 回の授業で見開き 1 ページにまとめるというノートを中心とした学習方法を多くの教師が取り入れている[14]．この学習方法の主な利点として，以下の 3 つがあげられる．

• 授業の「めあて」が 1 回の授業につき 1 つに絞られ，学習活動が促進される• 児童が自分の考えを表現することができ，自己解決型の授業が可能となる• 児童自身が授業後に振り返りやすい

一方で，この学習方法に適したノートのレイアウ
トを毎回の授業準備で制作するためには，多大な労力と時間が必要である．そのため，様々な見開き 1
ページのレイアウトを容易に制作できるシステムを
開発した．

2.2

授業中の机間指導

日本ではまた，授業中に机間指導と呼ばれる教育
方法がある．机間指導とは，児童が個々で問題に取り組んでいる間に教室の中を歩き回り，児童の記述
しているノートを立ち止まって見ながら，アドバイスをしたり，児童の意見を聞いたりと，教室全体の問題に取り組んでいる様子を把握するというものである．机間指導は多くの授業で行われているものの，
1 人の教師が授業中に教室にいる児童全員のノートを把握することは困難である．この問題を解決するために，本稿では複数人のノートをまとめて表示するインタフェースについて調査を行った．
また LoiLoNote[2, 8] や，MetaMoji Classroom[3]を利用することで，児童と教師がリアルタイムに共有することができるものの，授業全体を通した児童
自身の思考の整理が捉えづらく，ノート学習を支援
することはできていない．我々の目指すシステムは，
従来のノート学習の利点を生かしつつ，これらの授業支援システムと同様に教師と児童とのリアルタイ
ムの共有を行うことができるシステムである．

3

提案システム「SectionsNote」

本稿で提案するデジタルノート「SectionsNote」
は iPad(Apple 社製 iPad 第 7 世代) とデジタルペン (Apple 社製 Apple Pencil) を使用することを想定したシステムである．iPad は GIGA スクール構
想に伴い，価格や性能から 1 人 1 台の端末として選択する学校が多いと想定されているため採用した．
SectionsNote には，(1) セクションを考慮してノートのレイアウトを制作できる，(2) セクションごとに閲覧することができる，といった 2 つの特徴がある．
セクションは，図 2 にあるような算数の授業を参
考とし，
「問題」，
「めあて・条件」，「自分の考え」，「友達の考え」，「気づいたこと」，「ふり返り・感想」の6 つのセクションを組み合わせて設計することとす
る．SectionsNote は Unity で制作している．

3.1

レイアウト作成

教師は，SectionsNote を使用して，教室で授業を行う前に，ノートのレイアウトを考えながら計画する．図 3 にレイアウトする過程を示す．SectionsNote には，システムの左側にセクションパネル，
右側にレイアウトパネルがある．セクションパネル
には，ノートのレイアウトに使用する 6 つのボタン，
画面切り替えボタン，および保存ボタンがある（図3(a)）．レイアウトパネルは方眼紙のようなデザイ
ンになっている．これは，日本の小学校で広く利用されている既存の紙媒体のノート [5] を参考とした．
教師はまず，セクションパネルにあるボタンを選択し，デジタルペンをレイアウトパネルに向かって
ドラッグすることでセクションを配置する位置を決める (図 3(b))．セクションの大きさは方眼紙の 1 行ごとに調整が可能であり，教師の自由な大きさに調整することが可能である (図 3(c))．この動作を各セクションで繰り返し，ノートのレイアウトを完成させていく (図 3(d))．システムの左下にある保存ボタ
ンを選択すると，レイアウトが保存され，児童はこのレイアウトを使用して書くことができる．

- 1 34 -SectionsNote: セクションを考慮してレイアウトおよび閲覧できるデジタルノート

図 5. レイアウト作成例．

図 3. SectionsNote でレイアウト作成している画面．

図 4. 閲覧画面例．
「自分の考え」を選択し，教室全体を閲覧している様子．

3.2

セクションごとの閲覧

教師は，児童が各セクションの領域で書いている
内容をリアルタイムで確認することができる (図 4)．
閲覧する画面では，システムの左側にセクションパ
ネル，右側は閲覧パネルがある．閲覧パネルに表示されているものは，教室を上から俯瞰していることを想定して表示している．例えば，教師が「自分の考え」のボタンを選択すると，教師は児童全員の「自分の考え」の領域で書き込んでいる内容がリアルタイムで確認できる．
セクションごとに分かれて閲覧できることで，教師は授業中に知りたい状況を瞬時に把握することができ，円滑に授業が進めることができると考える．
しかしながら，この閲覧パネルでの表示方法については，1 人あたりの表示が小さいことで見づらい点
や，1 度で得られる情報が多すぎることで教師が把握することを妨げてしまう可能性などが考えられる．
そのため，適切な表示方法について実験を行うこととした．この実験内容については 5 章に記す．

4

レイアウトの検証

我々は，3.1 節で述べたレイアウト作成システム
が，実際の授業で用いられているレイアウトを実現できるのかについて検証した．小学校の算数の授業で推奨されているノートのレイアウト [14] を参考に，21 種類のレイアウトを，システムを用いて制作
した．制作したレイアウトの例を図 5 に示す．
図 5(a)，(b) の作成例は一般的に使用されるレイアウトであり，問題から始まり，授業を展開しながら授業のねらいを児童自身に気づかせる．最後に練習問題を児童に解かせ，授業の内容を理解しているかどうかを評価する．図 5(c) は複数時間が必要な単元の前半でよく使用されるレイアウトであり，「気づいたこと」や「感想」などのまとめがなく，児童の考えを共有して終わっているのが特徴的である．対照的に図 5(d) は複数時間が必要な単元の後半でよく使用されるレイアウトであり，前回の授業で学んだことをまず復習し，そこから新たな問題に取り組んでいく，という授業をする際に使用される．
この検証結果から，本システムで実際の授業で使用されるレイアウトを制作可能と確認できた．また，どのレイアウトも 2 分以内に制作出来ており，紙媒体のノートで定規を使用しながら制作するより容易にレイアウトすることができていると考える．

5

閲覧の表示方法の検証

2.2 節で述べたように，教師は授業中に机間指導をすることが多々ある．これは，閲覧表示が可能であったとしても，児童の近くで考えを聞いたり，児童が集中して授業に取り組んだりするうえで重要である．そのため，教師は電子黒板やプロジェクタでの表示だけではなく，手元で児童のノートの画面を閲覧しながら机間指導する必要がある．
また，本システムはデジタルペンを利用して記述することを想定しているものの，実際の教育現場では，デジタルペンを用いずに指で記述する児童や，テキストで記述したほうが書きやすいという児童もいると考える．加えて，ノートを閲覧する教師側にとって，表示されるフォントの違いによって把握の- 1 35 -WISS 2020
表 1. 実験時の 1 人あたりの画面サイズ．縦横比は 4:3
であり，4-6 分割では 16 人分を 4 分割，24 人分
を 6 分割としている．
分割数
サイズ (インチ)

1
10.2

4
5.1

6
3.4

20
2.04

40
1.275

しやすさにどのような影響があるのかを調査する必要があると考えた．
このことから，本稿では読み取りやすく，かつ把
握しやすい (1) 分割数および (2) 文字のフォントを検証する．まず，分割数は日本の学級編成を参考として，児童は 1 教室あたり最大で 40 名が在籍できる
ことや，4-6 人ずつの班ごとで考える授業もあるた
め，閲覧する画面上には 1 分割，4 および 6 分割 (以降，4-6 分割とする)，20 分割，40 分割の 4 パターンを用意した (表 1)．次に，文字のフォントはデジタルペンで記述した場合，指で記述した場合，キーボードによる活字で記述した場合の 3 パターンを用意した．これらのデータ作成および実験方法，実験
結果について述べる．

5.1

図 6. 実験システムの流れ．

検証方法と実験の流れ

検証する方法として，「算数の問題を解いている映像を見て，その考え方があらかじめ用意されている
解き方のどれに分類されるかを選択する」というタ
スクを 40 名分やってもらい，(1)40 名分のデータをすべて分類するまでの時間, (2) 分類の模範解答例との正答率, (3) アンケートによる評価, の 3 つから把握のしやすさと読み取りやすさを判断する．
このタスクは，算数の授業を実際に行っているときに教師が意識している状況を参考にしている．算数の問題は，文字と式で考え方を表現することができ，答えに至る過程が複数存在する．そのため，教室内にいる多くの児童のノートから児童の解き方をある程度分類し，その情報をもとに授業を展開することが多々ある．40 名分のノートをなるべく早く，かつ正確に分類できることが重要であることから，
本稿ではこのようなタスクで検証することとする．
実験の流れを図 6 に示し，実験システムの画面を図 7 に示す．実験のシステムは Processing で制作
し，実験参加者が各自のパソコンで参加できるようにした．アンケートの内容は表 2 に示す．12 条件終了後，自動で記録していた分類中の時間と分類した数を収集し評価を行った．

5.2

図 7. 実験システムの分類する画面．

5.2.1

分類時間による評価

5.2.2

正答率による評価

実験参加者が分類するまでに要した各条件の平均時間を表 3 に示す．フォントの違いおよび分割数の違いによる分散分析をそれぞれ行った結果，どちらも有意な差はみられなかった．そのため，フォント
および分割数によって，把握するまでの時間に大きな差はないと考える．
次に，40 名分を分類した平均正答率を表 4 に示
す．フォントによる正答率の違いはほとんどなかっ

実験結果と考察

算数の問題を閲覧し，分類するというタスクは本
来教師が行うため，20 代以上の成人を実験の対象とした．実験には 21-23 歳の男女 13 名が参加した．
実験参加者の視力は全員 0.5 以上であった．

- 1 36 -

Q1

Q2
Q3

Q4
Q5

表 2. 実験の質問一覧.
閲覧していたデジタルノートの文字は読み取りやすかったですか？
（5 段階のリッカート尺度）
Q1 のように感じた理由を教えてください。
（自由記述）
今回の分割によるデジタルノートの閲覧方法は
40 人分把握するのに適していると感じましたか？
（5 段階のリッカート尺度）
Q3 のように感じた理由を教えてください（自由記述）
なにか感じたことやおもったことなどがあれば自由に記入してください（自由記述）

SectionsNote: セクションを考慮してレイアウトおよび閲覧できるデジタルノート
表 3. 分類に要した平均時間 (秒).
分割数
1 分割
4-6 分割
20 分割
40 分割

ペン

289.43270.02
243.25272.11

活字

270.08238.95300.89262.55

指280.29303.41
303.41286.92

表 4. 40 名分を分類した平均正答率.

表 6. Q1 の評価値の平均.

表 7. Q3 の評価値の
平均.

分割数
1 分割
4-6 分割
20 分割
40 分割

分割数
1 分割
4-6 分割
20 分割
40 分割

分割数
1 分割
4-6 分割
20 分割
40 分割

ペン

0.98
0.93
0.90
0.74

活字

0.98
0.93
0.93
0.83

指

0.99
0.93
0.88
0.75

ペン

0(0 人)
3(1 人)
17(1 人)51(7 人)活字

0(0 人)
5(1 人)
1(1 人)
6(1 人)

指0(0 人)
6(2 人)
22(3 人)33(3 人)た．分割数によって正答率は下がっているが，これは「N/A. 解き方が読み取れない・不明である (以降，N/A とする)」に分類した数が増えていることが影響していると考える．各条件で「N/A」に分類した数の合計を表 5 に示す．40 分割で表示している際，活字の場合は他のフォントと比べて「N/A」に分類している数が少なかったため，読み取りやす
かったのではないかと考える．

5.2.3

アンケート結果による評価

実験参加者に各条件の読み取りやすさについて 5
段階で回答させた評価値の平均を表 6 に示す．20 分
割および 40 分割の場合，1 分割や 4-6 分割に比べて評価値の平均が低くなっており，読み取りにくいと考える．ただし，活字は他のフォントに比べて評価値の平均が高くなっていた．その理由として「文字が太字であったため」「デジタルの文字であったか
ら読むのには問題なかった」という意見があった．
次に，閲覧方法が適していると感じたかどうかについて 5 段階で回答させた評価値の平均を表 7 に示
す．1 分割および 40 分割は評価値の平均が低くなっており，適していないと感じた実験参加者が多かったと考えられる．1 分割が適していないと回答した
理由として，「1 人ずつ確認するのが面倒だった」，
40 分割が適していないと回答した理由として「文字が小さすぎて確認するのが難しい」「40 人全体を一気に見ることは難しいと感じた」といった意見であった．これらのことから，把握のしやすい分割数
はフォントに関わらず 4-6 分割および 20 分割が適していると考える．

6

議論

4 章および 5 章の結果を踏まえて，小学校に勤務する 50 代教師 2 名にインタビューを行った．2 名とも算数を専門としており，20 年以上の教師経験があ

4.23
3.92
2.69
1.31

活字

3.92
4.15
3.69
2.69

指

3.85
3.69
2.62
1.31

ペン

2.46
3.31
3.15
1.54

活字

2.54
3.46
3.77
3.00

指

2.31
3.62
3.31
2.08

る．そのインタビューで頂いた意見をもとに，今後のシステムについて議論する．

表 5. 「N/A」の合計数. () 内は分類した実験参加者数.
分割数
1 分割
4-6 分割
20 分割
40 分割

ペン

6.1

レイアウトの改良

6.2

閲覧方法の改良

本システムでは，6 つのセクションを用意したが，これに「予想・見通し」「まとめ」「練習問題」の 3
つのセクションを追加したほうが使いやすいと助言を頂いた．これは，これまでのセクションで補える
ものの，別のセクションとして用意した方が授業の計画が立てやすいとのことであった．また，「練習問
題」は授業の最後に理解度を確認するためのものであり，児童を評価する際に重要なセクションである
ため，分けておいた方がいいとのことであった．
次に，児童の自由記述欄を設けることである．本
システムは教師が利用しやすいことを目的としているが，ノートは児童が授業中に思いついたことを自由に書くことができることが特徴の一つである．この自由記述欄は，授業中に教師が見ることはほとん
どなく，ノートを回収したときや児童個人が授業を振り返るときに重要であると助言を頂いた．そのため，紙のノートの上に付箋を貼るように，システム
内で吹き出しマークのスタンプを自由に押せるようにし，その枠内に思いついたことを書けるように改良することを予定している．
インタビューをした教師に 5 章の実験を行ってもらい，閲覧方法について助言を頂いた．まず，読み取りやすさという観点では，活字よりもペンや指で記述している方が考えている途中経過が見ることができて良いとのことだった．また，分割数について
は，20 分割や 40 分割は児童がほとんど書き終わってからでないと分類しづらいとのことであった．一方で，4-6 分割の場合は画面上のどこからでも確認でき，かつ「班ごとに考える」という授業展開をよくするため，班ごとに見ることができるのはとても良いとのことであった．加えて，40 分割の状態を通常にし，班ごとに拡大しながら表示できると一番授
業中に使いやすいとの助言を頂いた．これは，教室全体の進行状況を確認しつつ，班ごとに閲覧して考え方の分類をしていきたいという理由であった．
これらの助言や 5 章の結果を踏まえ，40 分割を
通常の状態にしつつ，4-6 分割で拡大表示しながら- 1 37 -WISS 2020

分類できるようなシステムに改良する予定である．

7

関連研究

ノートを作成するシステムはこれまでも提案されてきている．重森ら [13] はビデオカメラを用いて板書を撮影し，そこにデジタルペンで書き込み可能なノート作成支援システムを提案し，受講者がノートをとる負担を軽減している．北島ら [15] は，講義ス
ライドや Web 上の情報などを好きな場所に配置可
能なノート作成システムを提案している．Liu ら [9]はオンラインの講義ビデオを視聴しながらメモを取ることができる NoteStruct を提案している．これ
らのノート作成システムは，個人で振り返る際には有用であるものの，小学生が利用するためにはレイ
アウトの自由度が高すぎることや，教師が授業前に考えた授業中の「めあて」や授業の流れが伝わりづ
らくなってしまう可能性がある．本研究では教師がノートのレイアウトを作成し，そのデザインに基づいて児童がノートをとることで，紙媒体のノートで行っていた授業の利点をいかしている．
教師が複数人のノートをまとめて閲覧する表示
方法は，Zooming User Interface(ZUI) の一例である．ZUI は大きなスクリーンから閲覧したい箇所を拡大することで可視化するインタフェースであり，
このインタフェースを利用しているシステムとして，
Pad++[6] や Kotodama[7] などがあげられる．栗原ら [12] は，この ZUI を活用した Borderless Canvasを提案しており，ユーザはデジタルペンを用いてズー
ム機能や書き込みなどが行える．このインタフェー
スは，本研究の提案するノートのセクションごとに抽出して共有するという手法とは異なるものの，ス
ライドを拡大・縮小し閲覧するという動的なユーザイ
ンタフェースは本研究に応用できると考える．また，Borderless Canvas のようにデジタルペンを用いて書き込まれたものを児童と教師が共有するといったユーザインタフェースにおいても，本研究に応用できると考える．

8

謝辞

実験に協力してくださった皆様，インタビュー・
助言していただいた教師の方に感謝する．本研究は，JST さきがけ（JPMJPR16D1），明治大学科学技術研究所重点研究 B の支援を受けたものである．

参考文献

むすび

本稿では，システム開発の初期段階として，セクションを考慮してノートのレイアウトを制作するシステム「SectionsNote」を試作した．システムを用いて算数の授業で使用される 21 種類のレイアウトを制作できることを確認した．また，教師が授業中に閲覧する際の適切な表示手法について実験を行った．実験の結果や教師とのインタビューから，4-6
分割で表示すると，フォントに関わらず読み取りやすく，かつ把握しやすいことが分かった．システムの改良およびセクションを考慮して授業後の評価の可視化ができる機能を追加し，教育現場での実証実験を行い，システムの完成を目指していく．

- 1 38 -[1] GIGA ス ク ー ル 構 想 の 実 現 に つ い て.
https://www.mext.go.jp/a_menu/other/
index_00001.htm, (2020-09-30 確認).

[2] LoiLoNote School. https://n.loilo.tv/en/.

[3] MetaMoji Classroom.
https://product.
metamoji.com/education/index.html.

[4] OECD 生 徒 の 学 習 到 達 度 調 査 2018 年
https:
調 査 (PISA2018) の ポ イ ン ト.
//www.nier.go.jp/kokusai/pisa/pdf/
2018/01_point.pdf.
[5] ジャポニカ学習帳 ジャポニカセクション.

[6] B. B. Bederson and et al. Pad++: A Zooming Graphical Interface for Exploring Alternate
Interface Physics. UIST 94, pp. 17–26, 1994.
[7] K. Kurihara. A Study on Software Tools for
Flexible Presentations. UIST 06, pp. 31–34,
2006.
[8] H. Kurokami and et al. Development and Effectiveness of Digital Graphics Organizers. In International Journal for Educational Media andTechnology, pp. 57–64, 2018.
[9] C. Liu and et al. NoteStruct: Scaffolding Notetaking while Learning from Online Videos. CHI
EA 19: Proceedings of Extended Abstracts ofthe 2019 CHI Conferences on Human Factors in
Computing Systems, pp. 1–6, 2019.

[10] 一松信ほか 59 名. みんなと学ぶ 小学校算数 3
年上. 文部科学省検定済教科書. 学校図書株式会
社, 2020.
[11] 一松信ほか 59 名. みんなと学ぶ 小学校算数 4
年上・下. 文部科学省検定済教科書. 学校図書株
式会社, 2020.

[12] 栗原一貴他. スライド提示型プレゼンテーション
方法論の拡張手法を定量的に評価する研究. 情報処理学会論文誌, pp. 391–403, 2010.

[13] 重森晴樹他. 講義への集中を目的としたノート
作成支援システム. 情報処理学会 研究報告, pp.
17–24, 2004.

[14] 小学館「教育技術」編著. 新学習指導要領対応！
国語・社会・算数・理科・体育の授業 5・6 年. 小
学館, 2020.

[15] 北島圭他. PC による柔軟な講義ノート作成シス
テム. 第 26 回ファジィシステムシンポジウム講
演論文集, pp. 324–326, 2010.

[16] 湊三郎他. 半世紀を経た秋田の算数シート学習―
教職の専門職化. 東北数学教育学会, pp. 27–48,
2014.

著者索引

浅川 智恵子, 1

西井 遥菜, 55

五十嵐 健夫, 91
五十嵐 悠紀, 37, 49, 133
池松 香, 19, 31
石井 綾郁, 19, 31
礒本 俊弥, 85
伊藤 貴之, 109
岩本 宗大, 127

野間 裕太, 43

萩田 真理子, 109
平塚 義宗, 7

福島 真花, 31
双見 京介, 55

越後 宏紀, 133

前田 清洲, 115
巻口 誉宗, 79
又吉 康綱, 121
的場 やすし, 31

大西 鮎美, 13, 127
奥谷 文徳, 43
小野 哲雄, 79
折原 征幸, 67

宮下 芳明, 103
宮武 陽子, 73

勝 世聡, 91
粥川 青汰, 1, 7
川口 一画, 61
川原 圭博, 43

村尾 和哉, 55
森島 繁生, 1

木ノ原 中也, 79
桐野江 高太, 13

山中 祥太, 85
山中 優太朗, 7

栗林 雅希, 1
栗原 聡, 7
栗原 彩花, 49

横山 海青, 97

暦本 純一, 115

齋藤 圭汰, 61
坂本 あゆみ, 37
坂本 大介, 79

椎尾 一郎, 19, 31, 73
志築 文太郎, 61, 85, 97
島元 諒, 25
蕭木 啓伸, 1, 7
蕭倉 礼, 97
高田 英明, 79
高橋 伸, 61
田中 波輝, 31

塚田 浩二, 25, 67
塚本 昌彦, 13, 127
寺田 努, 13, 127

長岡 雄一, 7
中嶋 誠, 91
中林 明日香, 109
中村 聡史, 121
鳴海 紘也, 43

viii⽇本ソフトウェア科学会 研究会資料シリーズ
1341-870X No. 88 2020年12月16⽇発⾏
第28回

ISSN

インタラクティブシステムとソフトウェアに関するワークショップ（WISS 2020）論⽂集