情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

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2022/2/21

Kuiper Belt: バーチャルリアリティにおける極端な視線角度を用いた視線入力手法の検討
崔明根†1, a) 坂本大介†1, b)

小野哲雄†1, c)

概要：目の水平方向の最大可動範囲は平均45°である．しかし目が左右の限界まで移動することはほとんどなく，視線は基本的に視線と頭部方向が成す角度（視線角度）25°以内に分布している．我々はこの25°-45°の領域を“Kuiper Belt”と名付けた．ユーザが意図的に目を動かさない限り，当領域に視線が移動することはほとんどない．ゆえに Kuiper Belt
領域を活用することで，VR における視覚探索時の Midas Touch が減少すると考えられる．本稿では Kuiper Belt で視線インタラクションを行うためのパラメータ設計を行う実験と，Kuiper Belt を用いた手法の有用性と負担を検討する実験を行った．実験結果より，Kuiper Belt を活用することで視覚探索時の誤入力の減少が可能であることが示された．

1. はじめにヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）において Head Mounted Display（HMD）を用いた，Virtual Reality（VR）と Mixed Reality（MR）を対象とした入力手法が盛んに研究されている．HMD における主な入力手法は手を用いた入力手法であり，コントローラ[1]やハンドジェスチ
ャ[2]による選択が代表的である．しかし，長期的なハンド
インタラクションは Gorilla Arm Syndrome [3]と呼ばれる手の疲労を生むため，頭[4]や足[5]，視線[6]など様々な手を使わない入力方法が検討されてきた．
特に視線入力は，視線の高速性や HMD に自然に視線計測装置を搭載できることから，最も有力な入力手法の一つである．しかしモノモーダル視線入力（視線のみを用いた入力手法）は，ユーザのターゲット注視が意図したものか区別できないために誤入力が生じる問題（Midas Touch 問題）[7]を抱えている．この問題を解決するためにマルチモーダル入力[8, 9, 10, 11, 12]やターゲットとラベルの分離手法[13, 14]などが提案されてきた．我々は「視線と頭部方向が成す角度」（以後，視線角度）が極端に大きな領域を活用することで Midas Touch 問題の解決を目指す．
本研究においては視線角度が 25° -45°の領域を Kuiper
Belt と呼ぶ．人間の目の水平方向の可動範囲は平均で約±45°であることが知られている [15]．一方で人間の視線は
ほぼ視線角度25°以内に分布し[16, 17]，視線シフト（視線の方向を移動させること）後の視線角度は平均で20°以内である[15]．すなわち人は意図しない限り25°を超える視線角度に目をほとんど固定しない．つまり，25°以上の視線角度（Kuiper Belt）で行われる視線インタラクションは Midas
Touch 問題が生じにくいと考えられる．
本稿の目的は VR・MR 環境での視覚探索タスクにおける

図 1 VR における Kuiper Belt．通常行われないほど大きな
視線シフトを用いることで Midas Touch 問題を軽減する．
Midas Touch 問題を解決することである．そのため Kuiper
Belt（図 1）におけるメニューアイテム配置の設計原理を検討し，視線角度が大きい領域内のどこにメニューアイテムを配置すべきか調査する．実験 1 では「極端な視線角度」を活用したメニュー選択手法のデザイン原理を検討するた
めに，Kuiper Belt のどこにメニューアイテムを配置すべきか調査した．実験 2 では Kuiper Belt によるユーザの負荷を考慮しつつ，Midas Touch 問題を解決するために Kuiper Belt
をどのように使用すべきか検討した．具体的には他の手法と比較することによって Kuiper Belt を用いたメニューアイ
テム選択手法の有用性と負荷を計測した．
本研究の貢献を下記に要約する．
⚫

視線角度が大きい領域である Kuiper Belt のどこにメニューを配置すべきか，という設計原理を検討した．

⚫

Kuiper Belt を用いたメニューアイテム選択手法の有用性をユーザビリティや負荷の側面から検討した．

⚫

Kuiper Belt を 用 い た 視 線 イ ン タ フ ェ ー ス が Midas
Touch を減少させることを確認した．

†1 北海道大学a)b)c)

helpchoihelp@gmail.com
sakamoto@ist.hokudai.ac.jp
tono@ist.hokudai.ac.jp© 2022 Information Processing Society of Japan1

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2. 関連研究と本研究の貢献
2.1 Midas Touch 問題を解決する手法
2.1.1 視線と他のモダリティを組み合わせた入力
従来研究では Midas Touch 問題を解決する方法として，
視線と他のモダリティを組み合わせる方法が検討されてきた．例えば，視線をターゲットへのポインティングにのみ用い決定操作を他のモダリティが担うことで，意図しない入力を回避することが出来る．他のモダリティとしてマウ
スクリック[8]やフットジェスチャ[9]など様々なものが検討されてきている．VR・MR 環境においても視線と他の入力を組み合わせた手法が提案されており[10, 11]，特に視線と頭部動作を組み合わせた手法が多数提案されている[11,12]．目と頭の動きを組み合わせた入力手法は手を使わない
うえ，目と頭の動きの両方を HMD で容易に追跡できるため，VR・MR に適した手法だといえる．
2.1.2 滞留時間を用いた選択手法
モノモーダル視線入力において最も一般的なターゲット
選択手法は，視線を一定時間ターゲット上に滞留させることによる選択手法である．この手法は滞留時間を 150 ms に設定するとマウスよりも高速な入力が可能である[18]．一
方で短すぎる滞留時間は誤選択（Midas Touch）を頻発させるため，滞留時間は 450 ms から 1000 ms の間の値に設定されることが一般的である[19]．このように滞留時間を長くすることで Midas Touch を解決することが可能だが，代わりにタスク完了時間が長くなってしまう．
2.1.3 ターゲットとラベルの分離
一般的な研究の実験タスクではターゲットが明確に強調表示されているか，キーボードのようにターゲットが特定の位置に固定されている．しかし実用的で複雑なタスクの場合，ユーザは様々なオブジェクトの中から位置が不明な
ターゲットオブジェクトを視覚的に検索する必要がある（例：GUI 操作）．このようなタスクを視覚探索（Visual
Search）タスクと呼ぶ．Zhang らは複雑な視覚探索が必要なタスクでは Midas Touch を十分に減らすために必要な滞留時間が長くなることを確認した[20]．Zhang らの実験タスク
は，中央にラベルが書かれた 7 つの候補ターゲットから，指定されたラベルを持つターゲットを選択することである．
実験の結果，滞留時間が 1100 ms（一般的な滞留時間よりも長い[19]）のとき，高難度の視覚探索タスクのエラー率は16.9 %であった．ゆえに視覚探索の難易度が高い場合，長い滞留時間の設定のみでは Midas Touch 問題を解決することはできない．
Zhang らの実験タスクで高いエラー率が記録された理由の一つに，ターゲット内にラベルが書かれていることが挙げられる．Penkar らはターゲットとラベルを分離することによって Midas Touch を減らすことが可能であり，かつ短
い滞留時間（200 ms）を用いても Midas Touch が生じない© 2022 Information Processing Society of Japan

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ことを確認した[13]．このターゲットとラベルの分離を視線入力に活用した事例として Lutteroth らの Actigaze [14]が挙げられる．Actigaze は視線のみでハイパーテキストのリンクを選択する手法である．この手法はハイパーリンクを含んだ文章（ラベル）と選択ボタン（ターゲット）を分離
し，選択するハイパーテキストの決定とリンクのクリック
を離散的に行うことでハイパーリンクを選択する．そのため，所与のハイパーリンクを探す（視覚探索）最中に Midas
Touch が生じない．Actigaze の滞留時間は 200 ms と非常に短い値であったが，4 %以下の低いエラー率を達成した．ゆえ に タ ー ゲ ッ ト と ラ ベ ル の 分 離 は 視 覚 探 索 中 の Midas
Touch 問題を解決する有効な方法だといえる．我々はこの考えを Kuiper Belt インタフェースの設計原理に用いる．
2.2 人の視線の分布と特徴
日常生活中の視線と頭部方向が成す角度（視線角度）は
基本的に25°以内に収まる．25°以内の視線角度は人間の目にとって快適な領域であり，自然な目の動きでこの角度外に移動することはほとんどない．Hu らは VR シーン視聴
時，98.7%の視線データが中央から17.5°の位置に分布していることを報告し[16]，Foulshama らは歩行中の人の視線データのほとんどが25°以内に分布することを報告した[17]．
ただし，人間の目の最大水平可動範囲は約45°である[15]．
Stahl らは，目の離心率が大きくなるほどに眼球運動学（Ocular Kinematics）が悪化するために，極端な視線角度が用いられないと仮定した[15]．例えば，サッケード着地点の離心率が大きくなるほどサッケード精度は低くなり[21]，また30°を超える視線角度に目を固定し続けると終末位眼振（振幅0.2°-2.5°の眼球の揺れ）が健常者の 50 %に生じる[22]．加えて視線角度が大きくなるほどアイトラッカの精度は悪化し，視線インタラクションに必要なターゲットサ
イズは大きくなる[23]．ゆえに，30°を超える視線角度の視線特徴は通常の視線角度（< 25°）の視線特徴と異なる．本稿では極端な視線角度における視線インタラクションの特徴を理解し，VR 環境における視線インタラクションの設
計原理の発見を目的としている．
2.3 VR・MR における視線インタラクション領域
VR・MR では，選択可能なターゲットは通常（1）HMD，（2）周辺情報，（3）三次元の座標やオブジェクト，に固定されている[24]．視線ポインティング手法の多くは固定されたディスプレイとのインタラクションを前提としている
ため，周辺情報に固定されたターゲット（つまり 2 と 3）を対象としている．一方で HMD に固定されたターゲットを選択する視線ポインティング手法もわずかではあるが存在する．これらの手法[25, 26, 27, 28]におけるターゲットはユーザの HMD に固定され，ユーザの Field of View（FOV）
内の特定の場所に常に表示される．そのため，ユーザは即2情報処理学会 インタラクション 2022
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3. 実験 1
Kuiper Belt 内に配置されたメニューアイテムと視線イン
タラクションを行う際の適切なターゲット配置を検討する
こ と を目 的 と し て ，ユ ー ザ 実 験 を行 っ た ． こ の実 験 は
COVID-19 の感染拡大前に行われた．
図 2

Kuiper Belt の定義領域．

座にターゲットを見ることが可能である．しかし，既存のHMD にターゲットを固定する手法ではターゲットが頭部方向に対して20°以下の位置に固定されている（[25]では18.5°未満，[26]は8°，[27]は20°未満，[28]は20°．）．さらにターゲット自体の大きさも考慮すると，選択に必要な視線移動はより小さくなる．したがって人間の自然な視線角度は25°以内であるため，これらの手法は自然な視線移動に伴って Midas Touch が生じることがある[27]．一方で人間の目の最大可動範囲は約45°である．ゆえに，視線角度が25°-45°の領域を利用することで Midas Touch 問題を解決することができると考えた．
2.4 本研究の貢献：Kuiper Belt 領域を活用した選択操作
本稿では，極端な視線角度の領域である Kuiper Belt を活用することによって誤選択（Midas Touch）を減らすことを目指す．我々は Kuiper Belt を視線角度25°-45°の領域と定義する．なぜなら，基本的に視線角度が25°を超えることはほ
とんど無く[16, 17]，かつ目の最大可動範囲は約45°である[15]ためである．この領域における視線インタラクション
はほとんど検討されていないが，視線インタラクション研
究において有望な研究分野だと考えられる．Saidi らは，頭部正面との角度が Microsoft HoloLens 1 の FOV（垂直方向に17.5°）から30°離れた下方（約38.75°）に存在するスマー
トフォンを，頭を動かさずに快適に見ることが出来ることを確認した[29]．この研究は視線インタフェースに関する研究ではないが，視線角度が大きい領域における視線イン
タラクションが有用である可能性を示唆している．
本研究では，Kuiper Belt 領域での選択操作が Midas Touchを低減させるかどうかを調査する 2 つの実験を行う．実験
1 では Kuiper Belt のデザインスペースの検討を行う．具体
的には，Kuiper Belt 内のメニューアイテムをどこ（距離，方向）に配置すべきか検討する．次に，実験 2 で Kuiper Belt

3.1 実験参加者と使用機器
実験参加者として 10 名（女性 1 名，平均年齢 22.7 歳，
標準偏差 1.4 歳）が実験に参加した．全実験参加者の視力は正常範囲内であり，かつアイトラッキングを用いたユー
ザビリティ実験の参加経験があった．また本実験は極端な視線角度に視線を向ける必要があるため，眼鏡をかけている場合は視線が眼鏡のフレームに妨げられてアイトラッキ
ングが失敗する．ゆえに眼鏡を使用している人は実験に参加しなかった．ただし，5 人はコンタクトレンズを使用していた．実験報酬は 1000 円分の Amazon ギフトカードであった．実験時間は約 30 分であった．
本実験は 2.60Ghz の Intel Core i9-9750H の CPU と NVIDIA
GeForce RTX 2070 を搭載したパソコンで行った．実験に用いたソフトウェアは Unity ver. 2018.3.0f2 で作成した．HMD
は HTC VIVE Pro Eye を用いた．HTC VIVE PRO Eye の FOV
は水平方向に100°，垂直方向に110°であり，搭載されているアイトラッカは 120 Hz のサンプリングレートであった．
ただし，HMD のフレームレートが 90 Hz であったため視線データは 90 Hz で収集された．
3.2 実験デザイン
実験は参加者内実験計画を用いて行った．独立変数は 2つ存在し（図 3a），それぞれ以下のように設定されている．
⚫

メニューアイテムの距離（iDistance）: 12, 22, 32, 37, 42°⚫

メニューアイテムの方向（iDirection）: 0, 45, 90, 135,
180, 225, 270, 315°
実験参加者はそれぞれの iDistance ごとに 3 回ずつ同じ試行を行った．つまり iDistance の値は 5 つであるため，実験参加者は全部で 15 セッション行った．セッションはそれぞれ異なる iDirection に応じたタスクで構成されている．
iDistance はラテン方格法を用いた順で，iDirection はセッシ
ョンごとにランダムに提示された．実験参加者はセッションの合間に自由に休憩することが出来た．ゆえに実験参加
者は 5 iDistance×3 回×8 iDirection = 120 回のメニューアイ

が視覚探索における Midas Touch やユーザの負担（生理的・心理的な作業負荷）をどの程度減少するか調査する．実験
2 では Kuiper Belt を用いたメニュー選択手法と通常の視線角度領域（< 25°）を用いたメニュー選択手法，ベースライン手法の 3 つを比較する．

図 3© 2022 Information Processing Society of Japan（a）独立変数．（b）注視点の定義．

3

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テム選択を行った．実験参加者は 10 名であるため，合計1,200 データが収集された．
Kuiper Belt で安定した選択操作に必要なメニューアイテ
ムの大きさを調査するために，ターゲット選択時の視線データを収集した．基本的に視線角度が大きくなるほど視線

図 4

実験セットアップとフィードバック．

の精度は悪化し，必要なメニューアイテムサイズも大きく

下の 2 つの方法でデータを抽出した[30]．1) 選択に成功しなる[23]．本稿では安定した選択操作に必要なメニューア

た場合，注視データの最初の 200 ms を除いた 800 ms の視

イテムの大きさを，75 %の注視点のうち 90 %の視線データを包含する球直径と定義した．
3.3 実験手順

線データを抽出した．2) 選択に失敗した場合，記録していた 5 秒間のうち最もメニューアイテムに接近した 800 msの視線データを抽出した．後者の処理は全体の 7.7%の注視データに対して行われた．また注視時に，瞬きや不十分な

実験参加者が実験室に到着後，椅子に座らせ，実験の概アイトラッキングによって視線データが得られないことが要およびタスクの内容を説明した．その後 HMD を装着さある．これが 800 ms のうち 100 ms 以上含まれていた場合，せ，HTC VIVE Pro Eye で提供されているアイトラッカの 5

その注視データを分析から除外した．この処理によって点キャリブレーションを行った．そして実験参加者が実験1.1%の注視データが除外された．最終的に分析に用いたデタスクの挙動を理解するまで，実験タスクからパラメータータセットには 1,178 の注視データが含まれていた．視線を変更したタスクを練習として行わせた．

ベクトルは，[31]を参考に HMD とメニューアイテム中心

実験タスクは HMD に固定されたメニューアイテムを繰を結ぶ直線に垂直な 2 次元平面に転写された（図 3b）．

り返し選択し続けるタスクである．実験タスクはまず，頭生理および心理快適度に関するアンケートは Xu らのア

部正面に生成された半径1.0°（判定領域は半径1.5°）の白色

ンケート[5]を参考にしており，ユーザの生理および心理のの球状メニューアイテムを視線滞留によって選択する（滞快適度が iDistance と iDirection の組み合わせごとにどう変留時間は 400 ms）．選択後，頭部正面のメニューアイテム

化するか調査するために行った．アンケートは 1～5 の五が消え，それと同時に新しいメニューアイテムが生成され段階尺度（1: タスク後に疲労を強く感じた，5: タスク後にる．頭部正面のメニューアイテムが存在していた位置には疲労を全く感じなかった）が用いられた．

新しいメニューアイテムの方向を指す矢印が表示される．
新しいメニューアイテムは半径1.0°の白色の球であり，HMD から 2.0 m 離れた位置に配置されている．実験参加者

3.5 結果それぞれの従属変数（エラー率，生理快適度，心理快適がこのメニューアイテムの判定領域を注視すると，フィー度）に対してノンパラメトリックな分散分析手法である整ドバックとしてメニューアイテムが白から赤に変わり，タ列ランク変換（ART）[32]を行い，混合モデル REML を用

ーゲットの周囲に現在の滞留時間に応じた円形スライダー

いてデータを評価した．多重比較にはウィルコクソンの符のフィードバックが描かれた（図 4）．実験参加者は出来る

号順位検定を用い，Holm 法による補正を用いた．

限り速く，かつ正確にメニューアイテムを注視するよう指3.5.1 エラー率，生理快適度，心理快適度示された．メニューアイテムの判定領域は半径7.0°の球であり，視線が判定領域に 1 秒間滞留（滞留時間は 1000 ms）
した（選択成功）か，滞留出来ずに 5 秒間経過した（選択エ ラ ー 率 ， 生 理 快 適 度 ， 心 理 快 適 度 は iDistance とiDirection に有意差が確認され，さらに一部（エラー率，
iDistance 22°-32°）を除いた iDistance の全ての組み合わせ失敗）ときにメニューアイテムは消え，再度頭部正面にメに対して，事後検定にて有意差が確認された．そして0°-45°，

ニューアイテムが生成された．このメニューアイテム選択

0°-90°，0°-135°，45°-270°，45°-315°，90°-180°，90°-225°，

を繰り返すことが実験タスクである．

90°-270°，90°-315°，135°-270°，135°-315°の iDirection の実験参加者は合計 15 セッション行い，iDistance ごとに 3
回同じ試行を繰り返した．3 セッション完了後，実験参加
者は生理快適度（Physical Comfort）と心理快適度（Mental
Comfort）を計測するアンケートに回答した．このアンケー
トは iDistance（5 回）ごとに繰り返し行った．全 15 回のセ組み合わせに対して，事後検定にて有意差が確認された．
結果の概要を表 1 に，エラー率・生理快適度・心理快適度の iDistance と iDirection ごとの値を図 5 に示す．
3.5.2 エラー率
メニューアイテムの距離（iDistance），メニューアイテム

ッションを終えた後，実験参加者は研究全体に関するアンの方向（iDirection）を独立変数とし，エラー率を従属変数ケートに答えた．

と し て 分 析 を 行 っ た ． エ ラ ー 率 に 対 し て iDistance

3.4 データ収集と前処理（𝐹4,1151 =165.36, p<.01），iDirection（𝐹7,1151 =31.23, p<.01）に有意な差が確認された．さらに 1 次の交互作用として視線データとして視線ベクトルが記録された．また，以© 2022 Information Processing Society of Japan4

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iDistance×iDirection（𝐹28,1151 =11.59, p<.01）が確認された．

3.5.5 Kuiper Belt における安定した選択操作に必要なメニ

図 5a にエラー率の iDistance と iDirection ごとの値を示す．

ューアイテムの大きさ

3.5.3 生理快適度

メニューアイテムの iDistance が大きくなるほど，視線精

メニューアイテムの距離（iDistance），メニューアイテム

度の悪化によってメニューアイテム選択のエラー率が高くの方向（iDirection）を独立変数とし，生理快適度を従属変なる．ゆえに Kuiper Belt で通常の視線角度と同じエラー率

数 とし て 分 析 を行 っ た ． 生 理 快適 度 に 対 し て iDistance

を維持しつつ安定した選択操作を実現するためには，メニ（𝐹4,351 =111.94, p<.01），iDirection（𝐹7,351 =20.18, p<.01）に

ュ ー アイ テ ム を よ り大 き く す る 必要 が あ る ． その た め

有意な差が確認された．さらに 1 次の交互作用として

Kuiper Belt で安定した選択操作を達成するために必要な球

iDistance×iDirection（𝐹28,351 =2.84, p<.01）が確認された．図

直径を注視点の包含率から計算した（表 2）．このパラメー

5b に生理快適度の iDistance と iDirection ごとの値を示す．

タは実験 2 で用いた．

3.5.4 心理快適度
メニューアイテムの距離（iDistance），メニューアイテムの方向（iDirection）を独立変数とし，心理快適度を従属変

表 2iDistance ごとの，安定した選択操作のために推奨されるメニューアイテム（球）の直径（°）．

数 とし て 分 析 を行 っ た ． 心 理 快適 度 に 対 し て iDistance

包含率（𝐹4,351 =59.95, p<.01），iDirection（𝐹7,351 =10.77, p<.01）に有

25%

50%

75%

90%

12°

1.40

2.33

3.72

5.20

22°

2.58

3.89

5.84

7.82

32°

2.90

4.83

7.45

11.68

iDistance と iDirection ごとのエラー率，生理快適度，

37°

3.09

5.25

8.54

12.02

心理快適度．iDirection ごとの値は iDistance=32°, 37°, 42°

42°

4.15

7.17

11.12

16.27

意な差が確認された．さらに 1 次の交互作用として

iDistance

iDistance×iDirection（𝐹28,351 =2.11, p<.01）が確認された．図
5c に心理快適度の iDistance と iDirection ごとの値を示す．
表 1の平均である．
エラー率

生理快適度

心理快適度

iDistance

3.6 実験 1 のまとめ
iDistance=32°, 37°のエラー率は 10 %以下だった．一方、

12°

0.0 %

4.96

4.98

iDistance=37°では全体のエラー率が 20 %となり，選択が困

22°

0.8 %

4.85

4.89

難な方向が存在することから，Kuiper Belt におけるメニュ

32°

7.5 %

4.43

4.30

ーアイテム配置領域の候補は iDistance=32°, 37°である．ま37°

10.0 %

3.99

4.21

た，iDistance が大きくなるほどエラー率，生理快適度，心42°20.0 %

3.41

3.58

理快適度の指標は悪化した．特に上方向のメニューアイテ

iDirection

ム選択負荷は大きく，iDistance=42°かつ iDirection=90°のと

0°

4.4 %

4.20

4.30

45°

11.3 %

3.65

3.77

きエラー率は 50 %であった．
iDistance が大きくなるほど安定した選択操作に必要なメ

90°28.9 %

3.05

3.23

ニューアイテムは大きくなった．この結果は以前の研究結

135°17.8 %

3.50

3.67

果[23]と一致している．ゆえに Kuiper Belt で安定した選択

180°

4.4 %

4.10

4.27

操作を行うためには，通常の視線角度に配置する場合より

225°

11.1 %

4.25

4.27

メニューアイテムを大きくする必要がある．

270°

11.1 %

4.40

4.37

実験結果より iDistance が大きくなるほどエラー率，生理

315°

8.9 %

4.20

4.37

快適度，心理快適度の指標は悪化した．これは，メニュー
アイテムの位置が人間の眼球可動域の限界に近く，眼球を

エラー率

生理快適度

心理快適度

固定するための努力が必要になるためだと考えられる．特にメニューアイテムの配置が上向き（上，右上，左上）になるほど指標の悪化は顕著であった．これは，上方向の方が下方向よりも目の可動域が狭いことに起因すると考えられる．ゆえに，メニューアイテムは横向きか下向きに配置するのが好ましい．結果として，iDirection=45°, 90°, 135°のとき iDistance=32°, 37°が，iDirection=180°-360°のとき

図 5iDirection ごとの（a）エラー率，（b）生理快適度，（c）心理快適度．

© 2022 Information Processing Society of Japan

iDistance=32°, 37°, 42°が好ましいインタラクション領域だといえる．

5

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図 6

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3 つの手法の概要と，対応する FOV．カメラビューの赤い円が FOV を表している．
このメニューアイテムを X ms（X は独立変数の値）

4. 実験 2の間注視することで選択する．

Midas Touch が頻発する視覚探索時のメニューアイテム

ターゲットパネルとメニューアイテムは滞留時間を用い選択タスクにおいて，Kuiper Belt が Midas Touch 問題の解た選択手法で選択される．滞留時間は独立変数であり，タ決に有効であるか調査した．本実験では，Kuiper Belt を用

ーゲットパネルとメニューアイテムの選択に必要な滞留時いたメニュー選択手法と他の 2 つの手法（Two-step selection，間は同じである．メニューアイテムは iDistance = 12°に配Head-gaze）を比較した．実験の使用機器は実験 1 と共通である．また本実験は 2021 年の 1，2 月に行った．
4.1 実験参加者
19 名の実験参加者を募ったが，1 名はキャリブレーショ
ンのエラーで除外した．このため実験参加者として 18 名

置されている．メニューアイテムの直径は5.2°である．この直径は iDistance = 12°における安定した選択操作に必要なメニューアイテムの直径（表 2）である．
4.2.2 Head-gaze method (HG)
我々はメニューアイテムを通常の視線角度領域に配置（女性 3 名，平均年齢 22.7 歳，標準偏差 1.7 歳）が実験にした手法 HG と，メニューアイテムを Kuiper Belt に配置し参加した．全ての実験参加者は正常な視力の範囲内であり，た手法 KB の 2 つの Head-Gaze 手法を設計した．

1 人のみアイトラッキングを用いた経験があった．また実

HG はターゲットパネルとメニューアイテムの選択を同験 1 と同様の理由で，実験参加者は全員眼鏡を着用してい時に行う手法である．HG による選択は以下の二段階の操なかった．実験参加者は全員実験 1 を経験していなかった．

作で構成される．

実験報酬は 1000 円分の Amazon ギフトカードであった．実

1.

ユーザは自身の頭部をターゲットパネルに向ける．

2.

ターゲットパネルに頭部を向けたまま，メニューアイ

験時間は約 60 分であった．
4.2 比較手法
Two-step selection (2SS)と Head-gaze (HG)，Head-gaze with

テムを X ms（X は独立変数の値）の間注視することで選択する．
2SS と異なり，HG のターゲットパネル選択は頭部方向

Kuiper Belt (KB)の比較を行った．図 6 にそれぞれの手法のによって行われる．HG のメニューアイテムは HMD に固概観と主観的な光景を示す．本実験のタスクは視覚探索タ

定されており，かつ自然な視線角度である iDistance = 12°

スクである．具体的にはプレートの中からターゲットパネに配置されている．メニューアイテムの直径は 2SS と同様

ルを探索し，メニューアイテムを選択するタスクである．

に5.2°である．

メニューアイテムは実験 1 の iDirection と同じ 8 方向に配4.2.3 Head-gaze with Kuiper Belt (KB)

置された．
4.2.1 Two-step selection method (2SS)
2SS はベースラインとなる視線メニュー選択手法である．
2SS による選択は以下の二段階の操作で構成される．
1.
2.

ターゲットパネルを X ms（X は独立変数の値）の間

KB におけるメニューアイテムの選択方法は HG と同じである．しかし，メニューアイテムの配置位置と大きさは異なる．KB のメニューアイテムは実験 1 の結果を参考に，
上部（iDirection = 45°, 90°, 135°）は iDistance = 32°，そのほ か の 方 向 （ iDirection = 0°, 180°, 225°, 270°, 315° ） は

注視することで選択する．

iDistance = 37°に配置されている．メニューアイテムの直ターゲットパネル選択後，メニューアイテムがユーザ

径は12°である．この直径は iDistance = 37°における安定しの視線の先に 3D 空間に固定された状態で表示される．

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た選択操作に必要なメニューアイテムの直径（表 2）であ6

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る．ゆえに，メニューアイテムは 2SS や HG よりも KB のた．本実験のタスクはプレートの中で唯一描かれた記号を方が大きいが，視線選択の難易度は KB とその他で同じだ有したパネルの選択と，3D 環境に配置された 8 つのメニといえる．

ューアイテムから対象パネルと同じ色のメニューアイテム
を選択することである．2SS のメニューはパネル選択後に4.3 実験デザイン
実験は参加者内実験計画で行った．独立変数は 2 つ存在
し，それぞれ以下のように設定されている．

表示され，HG と KB のメニューは常に表示されていた．
メニューは HMD から 1.8 m の位置に配置されていた．選択が行われるとプレートは再生成された．ただし間違った⚫

手法（Method）： 2SS, HG, KB

選択が行われると 500 ms のポーズが生じ，その後プレート⚫

滞留時間（Dwell Time：DT）：200, 400, 600 msが再生成された．さらに，選択の正誤に応じた音声フィー

メニューアイテムの数は 8 であり，実験 1 の iDirection とドバックが与えられた．また，プレート再生成に伴う状況

同様の方向に配置されている．メニューアイテムの色は認知時に選択が行われないよう，プレート生成後の 200 ms[33]から選ばれた色であり，8 方向ごと（0°, 45°, 90°, 135°,は滞留時間に含めなかった．現在選択しているパネルはハ180°, 225°, 270°, 315°）にそれぞれ 8 色（緑，青，赤，ピ

イライトされ，滞留時間のフィードバックとして実験 1 とンク，灰，黄，橙，紫）の異なる色が割り当てられている．

同様の円形スライダーがメニューアイテムの周囲に描かれMethod はラテン方格法を考慮した順番で提示された．実た．HG か KB を使用している場合は頭部方向を示す頭部

験参加者は Method ごとに DT×2 セッション×16 試行（実カーソルが，2SS を使用している場合は視線カーソルが表験 1 の 8 方向×2）の選択タスクを行った．DT の提示順は示された．これらのカーソルは直径1.0°である．視線データ

ラテン方格法に準じている．ゆえに実験参加者は 3 Method

は Outlier filter [36] with a triangular kernel filter [37]によって×3 DT×2 セッション×16 試行（実験 1 の 8 方向×2） =平滑化された．

288 回のメニューアイテム選択を行った．また実験参加者
は 18 名であるため，合計 5,184 データが収集された．

実験参加者は全部で 18 セッション行った．1 セッションは 16 試行（実験 1 の iDirection 8×2）で構成されている．

従属変数は試行時間とエラー率である．間違ったターゲ

つまり実験参加者は Method×DT の組み合わせを 2 回経験

ットパネルかメニューアイテムが選択された場合，エラー

する．実験参加者は Method ごとに 3 つの DT を経験し，そと扱った．実験参加者は Method ごとに，ユーザビリティの後 SUS と NASA-TLX に回答した．この手順を 3 つのと精神的負荷を計測することを目的とした System Usability

Method に対して繰り返す．

Scale（SUS）[34]と NASA Task Load Index（NASA-TLX）[35]のアンケートに回答した．

4.5 結果それぞれの従属変数（試行時間，エラー率）に対してノ4.4 実験手順

ンパラメトリックな分散分析手法である整列ランク変換

実験開始前に使用機器（実験 1 と共通）や実験監督者の（ART）[32]を行い，混合モデル REML を用いてデータを手指を消毒した．実験参加者が実験室に到着後，椅子に座評価した．多重比較にはウィルコクソンの符号順位検定をらせ，実験の概要およびタスクの内容を説明した．その後用い，Holm 法による補正を用いた．SUS と NASA-TLX に

HMD を装着させ，HTC VIVE Pro Eye で提供されているア

よって得られた値はフリードマン検定とウィルコクソンのイトラッカの 5 点キャリブレーションを行った．そして実

符号順位検定を用い，Holm 法による補正を用いた．

験参加者が実験タスクの挙動を理解するまで，実験タスク

4.5.1 試行時間

からパラメータを変更したタスクを練習として行わせた．

手法（Method），滞留時間（DT）を独立変数とし，試行

実験タスクは視覚探索タスクであり，VR 環境に存在す

時間を従属変数として分析を行った．試行時間に対してるパネル（ターゲット）と色（メニューアイテム）を探索

Method（𝐹2,4032.4 =9.70, p<.01），DT（𝐹2,4032.5 =75.04, p<.01）

し，視線インタフェースで選択するタスクである．VR 環境に有意な差が確認された．さらに 1 次の交互作用としてには，実験参加者から 2.0 m 離れた位置に 16 枚のパネルで

Method×DT（𝐹4,4032.0 =11.61, p<.01）が確認された．また事構成されたプレートが存在しており，プレートの大きさは後検定より，DT=600 ms の時に 2SS と KB（Z = 3.57, p < .01）

縦横50.0°であった．実験参加者はプレートの中からパネルに有意差が確認された．図 7 と表 3 に DT と Method ごとと，メニューの中からそのパネルと同じ色を選択することの試行時間を示す．

が求められた．パネルは中央に記号（円，四角，三角，星4.5.2 エラー率のいずれか）が描かれており，メニューアイテムの色から手法（Method），滞留時間（DT）を独立変数とし，エラランダムに選ばれた色をしていた．ターゲットパネルは他

ー率を従属変数として分析を行った．エラー率に対してのパネルに描かれていない記号を有しており，その他の 3

Method（𝐹2,5158 =2321.23, p<.01），DT（𝐹2,5158 =2519.50, p<.01）

つの記号は残りの 15 枚のパネルに均等に割り振られていに有意な差が確認された．さらに 1 次の交互作用として© 2022 Information Processing Society of Japan7

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Method×DT（𝐹4,5158 =571.56, p<.01）が確認された．また事4.6 実験 2 のまとめ

後検定より，DT=200 ms の時に 2SS と HG（Z = 18.11, p

KB は視覚探索タスクにおいてエラー（Midas Touch）が< .01），2SS と KB（Z = 21.52, p < .01），HG と KB（Z = 9.14,

最も少ない手法であった．2SS は最も試行時間の短い手法

p < .01）に対して，DT=400 ms の時に 2SS と HG（Z = 11.12,であったが，エラー率は非常に大きかった（91.15 % @200

p < .01），2SS と KB（Z = 12.86, p < .01），HG と KB（Z =ms, 34.90 % @400 ms）．HG は DT=400 ms, 600 ms のときは3.58, p < .01）に対して，DT=600 ms の時に 2SS と HG（Z =正確であったが，DT=200 ms のときのエラー率は大きかっ

6.58, p < .01），2SS と KB（Z = 4.61, p < .01），HG と KB（Z

た（31.25 %）．また，KB，HG，2SS の順でユーザビリティ= 2.33, p < .05）に対して有意差が確認された．図 7 と表 3

や精神的負荷の平均スコアが良く，KB と HG は 2SS よりに DT と Method ごとのエラー率を示す．

も有意にユーザビリティや精神的負荷の面で優れていた．
全体として，Kuiper Belt を用いた手法（KB）は実際の使用に際した改良が必要であるが，研究用のプロトタイプとしては十分に低いエラー率だった．したがって Kuiper Belt は誤入力（Midas Touch）を減らすことができたと言える．
KB は最も正確な手法であり，他の手法よりも時間的切
迫感の少ない手法であった．KB は 2SS よりもエラー率，
ユーザビリティ，精神的負荷の点で優れていた．加えて，
KB は HG よりも DT=200 ms のときのエラー率が有意に低

図 7

DT ごとの試行時間（中央値）×エラー率．

く，NASA-TLX 項目のうち精神的要求，時間的切迫感，作業達成度の項目が有意に優れていた．ゆえに KB は視覚探表 3

Method×DT の試行時間（中央値）とエラー率．

きる手法だといえる．HG は 2SS よりもエラー率，ユーザ

滞留時間（DT）
200 ms

400 ms

600 ms

HG
KB

ビリティ，精神的負荷の点で優れていた．さらに，HG は
DT=400 ms までは Midas Touch を減らすことが可能であっMethod2SS

索タスクにおいて他の 2 手法よりも快適に用いることがで

試行時間

2.79 s

4.01 s5.05 sた．ゆえに HG は 2SS よりも視覚探索タスクに適した手法

エラー率

91.15 %

34.90 %

11.81 %だといえる．最後に 2SS のエラー率は非常に高く，600 ms

試行時間

3.85 s4.29 s

4.76 sを超える滞留時間が必要であった．これは高難度の視覚探

エラー率

31.25 %

7.47 %

1.91 %

索タスクでは必要な滞留時間が長くなるという以前の研究

試行時間

3.81 s4.23 s

4.67 s

結果と一致している[26]．滞留時間を長くして誤選択を減

エラー率

10.07 %

2.78 %

4.34 %

らすと選択時間が長くなるため，2SS は視覚探索タスクよりも短くて単純な操作に適しているといえる．

4.5.3 System Usability Scale（SUS）
2SS，HG，KB の平均 SUS スコアはそれぞれ 49.44，
69.31，
71.94 であった（高いほど良い）．フリードマン検定より，
2
手法（𝜒2,𝑁=18=17.77, p<.01）に有意差が確認された．また事後検定より，2SS と HG（Z = -3.34, p < .01），2SS と KB（Z= -3.60, p < .01）に有意差が確認された（図 8a）．
4.5.4 NASA Task Load Index (NASA-TLX)
2SS，HG，KB の総合的ワークロードスコアはそれぞれ

5. 議論
我々は Kuiper Belt にメニューアイテムを配置する手法（KB）で Midas Touch 問題を減らすことが出来るかどうか調査するために，2 つの実験を行った．以下に我々の 2 つの実験についてまとめる．
⚫

すべきか調査した．その結果，上方向は iDistance=32°,

62.85，46.28，37.91 であった（低い方が良い）．NASA-TLX

37°が，それ以外の方向は iDistance=32°, 37°, 42°が好によって得られた 6 つの項目に対するスコアと総合的ワー

ましいことが明らかとなった．

クロードスコアに対してフリードマン検定を用いて分析し2た結果，Method に対して精神的要求（𝜒2,𝑁=18=16.60, p<.01），
2
時 間 的 切 迫 感 （ 𝜒2,𝑁=18=23.43, p<.01 ）， 作 業 達 成 度
22（𝜒2,𝑁=18=23.91, p<.01），努力（𝜒2,𝑁=18=10.64, p<.01），不満
2
2（𝜒2,𝑁=18=9.76, p<.01），総合的ワークロード（𝜒2,𝑁=18=12.76,

p<.01）に有意な差が確認された．また事後検定より総合的
ワークロードに対して 2SS と HG（Z = 2.85, p < .01），2SS

実験 1：Kuiper Belt のどこにメニューアイテムを配置⚫

実験 2：KB は最も正確かつ短い滞留時間（400 ms）でも機能する手法であった．KB の精神的負荷は三つの手法の中で最も低く，特に精神的要求，時間的切迫感，作業達成度が有意に低かった．Kuiper Belt を用いたメ
ニュー選択手法は，通常の視線領域における視線イン
タフェースと同様の精神的負荷レベルだといえる．

と KB（Z = 3.34, p < .01）に有意差が確認された（図 8b）．

© 2022 Information Processing Society of Japan8

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図 8

INT22001
2022/2/21（a）SUS，（b）NASA-TLX の結果．エラーバーは標準誤差．有意差は*p < .05, **p < .01．

実験 2 のエラー率より，KB は視覚探索中の Midas Touch

上のメニューアイテムを探すことなく選択を完了することを減らすことが出来ることが示された．また KB におけるができる．そのため，ショートカットのように繰り返し使

肉体的要求やその他の負荷指標は通常の視線領域のインタ

うアイテムを Kuiper Belt に配置することが好ましい．

フェースと同様の傾向を示した．よって Kuiper Belt を用いたメニュー選択手法は視覚探索タスクに適していると考えられる．

5.3 制限本研究で実装した Kuiper Belt は研究用のプロトタイプであり，実用面でいくつか制限がある．まず眼鏡着用者は5.1 Kuiper Belt 使用時のユーザ負荷

Kuiper Belt 領域を使用できない．なぜなら Kuiper Belt 領域

実験 2 では「極端な視線角度」に対する視線移動に起因を見つめるときの視線は眼鏡のレンズを超えて眼鏡のフレするユーザ負荷を調査した．Kuiper Belt を用いた手法がユームに阻まれ，視線計測が難しいためである．したがってーザに負担をかける要因として，極端な視線角度への視線

現状の Kuiper Belt 手法の利用は，コンタクトレンズを除い移動が考えられる．そこで極端な視線角度（KB）と一般的た視覚補助を必要としないユーザに制限される．しかし今な視線角度（HG）の領域にメニューアイテムを配置した手

後コンタクトレンズ型の MR 装置が開発されればこの問題

法を比較することで，極端な視線角度がどの程度ユーザには解消されると期待される．第二に Kuiper Belt は汎用的な負担をかけるのかを調査した．実験 2 の結果，NASA-TLX

設計原理ではなく，全ての視線インタフェースに使用するの肉体的要求では，HG と KB のスコアが 2SS のスコアよことはできない．例えばアイタイピング[19]は，Kuiper Belt

りも有意に優れており，HG と KB には有意な差がなかっ上で正確に視線選択するためには通常よりも大きなメニュ

た．したがって，Kuiper Belt による肉体的疲労は短期的なーアイテムが必要であるため，アイタイピングに必要なだ

使用には問題ないといえる．しかし本研究では Kuiper Belt

けのメニューアイテムを Kuiper Belt に全て配置することは手法を長期的に使用した際のユーザ負荷は調査していない．

難しい．

Sidenmark らは平均的なユーザの視線領域範囲外に UI 要素を配置することは可能であるが，ユーザに長期的な負担を与える可能性があると指摘した[38]．実験 2 より，ユーザ

6. おわりにが Kuiper Belt 領域を使用した視線インタフェースを約 15

我々は VR 環境での視線入力において Kuiper Belt と呼ば分間（実験 2 の 144 タスク）使用できることを確認したが，れる「極端な視線角度の領域」にどのようにメニューアイ

さらに長時間使用した場合の影響については調査していなテムを配置するべきか，という設計原理を検討した．本研

い．ゆえに長時間の Kuiper Belt 領域の使用がユーザに与え究の目的は Kuiper Belt 領域を用いることで視線入力における影響を調査するには更なる研究が必要だといえる．

る Midas Touch 問題（誤入力）を減少させることができる
か ど うか を 調 査 す るこ と で あ っ た ． 調 査 に あ たっ て は

5.2 Kuiper Belt に残された Midas Touch 問題
本実験より，Kuiper Belt は視覚探索中の Midas Touch を

Kuiper Belt を利用したメニューアイテム選択タスクと視覚
探索タスクのユーザビリティと作業負荷を把握するための減らすことが出来ることが明らかになった．しかし，これ

2 つの実験を行った．その結果，Kuiper Belt におけるメニ

で Midas Touch 問題が完全に解決したわけではない．例えューアイテムを配置すべき位置（実験 1）と VR 環境でのば Kuiper Belt 内でメニューアイテムを探索する場合，視界Kuiper Belt を利用したメニュー項目選択の有効性（実験 2）

探索領域とインタラクション領域が一致し Midas Touch がが明らかになり，Kuiper Belt が誤入力（Midas touch）を低生じうる．この Midas Touch 問題を軽減するためには，減できることが示された．実用化に向けては更なる検討がKuiper Belt に配置するメニューやアイテムのデザインを慎必要であるが，本研究は Kuiper Belt 領域を用いたメニュー

重に行う必要がある．例えばユーザがよく知っているメニ

選択の可能性を示すことができたと考えている．

ューアイテムだけを配置することで，ユーザは Kuiper Belt

© 2022 Information Processing Society of Japan9

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IPSJ Interaction 2022

謝辞

本研究は JSPS 科研費 21H03472，大川情報通信基

金，成和記念財団「研究奨励 B」，北海道大学アンビシャス
博士人材フェローシップの助成を受けたものです．

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