情報処理学会 インタラクション 2018
IPSJ Interaction 2018

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スマートウォッチの傾きと筋電情報の組み合わせによるポインティング手法
黒澤紘生†1, a)

坂本大介†1, b)

小野哲雄†1, c)

概要：スマートウォッチ上のポインティング手法として, スマートウォッチのチルト操作を利用し, その操作量の決定に筋電情報を用いる手法を提案する. 本手法においては, ユーザはポインタの操作を行うために, まず動かしたい
方向に腕を傾ける. 従来手法ではこの時点でポインタ操作が可能であったが, 本手法においてはこの移動のために筋電情報を用いる. 例えば, スマートウォッチを傾けた後, ぐっと腕に力を入れるなどしてポインタ操作が可能となる.
評価実験を行なった結果, 提案手法は小さなターゲットを 93%以上の精度で選択可能であり, 従来のチルト操作と比べて操作性が有意に改善されていることが確認された. また, ターゲットが小さくなるにつれて精度が落ちることで知られる Fat Finger Problem に対して, 本手法においてはその精度低下が確認されなかった.

1. はじめに
日常生活の様々な場面で気軽にアクセスが可能なウェア
ラブルデバイスであるスマートウォッチは, SNS サービスの通知表示やセンシングデータを活用した健康管理など
様々な用途に利用することが可能である. 一方で, デバイ
ス自体の小ささにより「インタラクション可能な領域が限定」されている. このため, スマートフォンやタブレット
機器などよりも可用性の観点で欠点があり, この改善のために様々なインタラクション手法が提案されてきている.
スマートウォッチにおける最も代表的なインタラクショ

図 1

提案手法における操作イメージ(1)定常状態 (2)本体を傾けて操作方向を決定する (3)腕に力を入れることで操作量を決定し, 操作を実行する

ン手法はタッチ操作であるが, モバイルデバイスにおけるタッチ操作は, 指がディスプレイを隠してしまうオクルーなどを行なっている場合のチルト操作に関しては十分に研ジョンの問題や, 細かい操作が困難となってしまう Fat

究がなされていない.

Finger Problem[1]の影響を受ける. 特に, スマートウォッチ

そこで, 本稿では従来のチルト操作に用いる傾け動作をはその画面の小ささから, これらの問題の影響が顕著であ

操作方向の決定に適用することに加え, 他センサの値を操り, 操作の困難さや入力における制限が存在する.

作量の決定に適用する操作手法の提案を行う. 具体的には,スマートウォッチにおいて, タッチ操作の代替案として

加速度センサと筋電センサを用いてスマートウォッチの操

加速度センサやジャイロセンサをはじめとする傾きセンサ

作を可能にする. 本手法においてはまずユーザはスマートを利用したチルト操作に関する操作手法が数多く提案されウォッチを小さく傾けることによって操作方向を決定する.

てきている. チルト操作は特に画面の小さい端末の入力語

この時点では操作の実行は行われないが, スマートウォッ

彙を拡張する手法として有用性が示されており[2], スマー

チを傾けたまま任意の方法で腕に力を加えると, その力のトウォッチにおいてもチルト操作の操作性の性能評価が行大きさに比例した操作量を得る. 以上の動作により得られわれている[3]. 一方で, チルト操作を用いて大きな操作量

た操作方向と操作量から操作を実行する. これにより, チを得るためには本体を大きく傾ける必要があり, その場合ルト操作における傾け動作は小さいままに, 所望の操作をには視認性が低下してしまう. また, 一定の方向に対する可能とする. 我々は提案手法を実装した後, 提案手法のパ

大きな傾け動作は身体的に困難であることが報告されていフォーマンス測定やユーザビリティ調査のための実験を実る[4]. これらの問題は, チルト操作における操作方向と操施した. 実験においては, 現在スマートウォッチで一般的作量の両方を同センサ(傾きセンサ)の値から決定しているに利用されているタッチ操作に加え, 先行研究で利用されことが原因であると考えられる. 加えて, チルト操作の精ているチルト操作との比較を行なった. 本稿ではこれらに度評価実験では実験参加者が静止している状態を条件としついて詳述する.

ているものがほとんどであり, 他の動作, 例えば歩行動作†1 現在, 北海道大学
Presently with Hokkaido Universitya) k.hiroki@complex.ist.hokudai.ac.jpb) sakamoto@ist.hokudai.ac.jpc) tono@ist.hokudai.ac.jp© 2018 Information Processing Society of Japan926

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2. 関連研究
スマートウォッチはその画面の小ささからオクルージョンの影響が大きく, タッチ操作を行うと画面の約 60%が指によって隠されてしまい視認性が低下してしまうことが報告されている[5]. オクルージョンの対策として, Dirk らは透過ディスプレイを増設してビジュアル空間とインタラク
ション空間を両立させた[6]. また, スマートウォッチを装着している腕全体をタッチ領域に拡張する SkinTrack[7]や,ユーザが息を吹きかけるジェスチャをすることによって操作を行う Blowatch[8], 腕を屈伸させる動作で片手入力を行う ProxiWatch[9]など, 本体の外から入力を行う手法も提案されている.
加えて, スマートウォッチは画面が小さいために細かい操作が困難となってしまう Fat Finger Problem の影響を大きく受け, 指による正確なタッチ操作が困難となる. この問題に対し, Kubo らはベゼルからベゼルへのスワイプジェ
スチャを提案し, 既存のタッチ操作を共存させつつ入力語
彙を拡張した[10]. Xia らは指に装着するタッチ用デバイス
NanoStylus を開発し, 指よりも正確なポインティングを可能にした[5]. また, ベゼルを回転させて文字を選択する
COMPASS も提案されており, 手袋を利用した際などタッチ操作が利用出来ない時にテキスト入力する代替手段も存在する[11].
最近では, スマートウォッチにおけるチルト操作に関する研究も多くなされている. Guo らはチルト操作のみで階
層メニューの選択を可能にする Angle Point および Object
Point を提案した[12]. また, Sun らは内蔵センサのみを用いてチルト操作と空中指タップジェスチャの認識を実現し,

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3. 提案手法
提案手法では, まず, ユーザはスマートウォッチを傾けることによって操作方向を決定する(図 1-2). 従来のチルト
操作ではスマートウォッチの傾斜角度から操作方向と操作量を決定して操作の実行を行なっていたが, 提案手法においてはこの時点では操作は実行されない. 操作方向を決定した後, ユーザは本体を装着した側の腕に任意の方法で力を加えると, その力の大きさに比例した操作量を得る(図1-3). 例えば, ユーザがある方向にポインタを移動させた
いと思った場合, まずその方向に少しだけ腕を傾ける. その後「ぐっ」と腕に力を入れることにより, その力に対応
してポインタが移動する. これにより, 操作方向の決定に必要な最低限の傾斜角度より傾けることなく, スマートウ
ォッチの操作が可能になることが期待される.
3.1 筋電情報による操作量の決定
Serendipity[14]のように, スマートウォッチを装着した
手でジェスチャを行うインタラクションが研究されている.
このようなアイデアは片手で完結する方法であるため非常に有用である. これに加えて, ジェスチャを行なった際に発揮された筋力の値を取得することが出来れば, 「腕に力を入れる」という直感的な操作で操作量を決定することが出来ると考えられる. そこで, 本研究では筋電を操作量に用いる方法を検討する.

スマートウォッチを装着している側の手だけで完結する
Float を提案している[4]. チルト操作を用いたテキスト入力手法についても研究されており, Kurt らの傾斜の角度に依存して入力する文字を決定する手法などが挙げられる[13]. これらの方法は画面を隠すことなく, かつ, タッチ操作と比較して正確な操作を可能とするため, オクルージョンの問題と Fat Finger Problem を同時に解決する優位な手法であると考えられる.
一方で, スマートウォッチで用いられているような一般的なチルト操作手法では, 傾きセンサの値から操作方向と操作量の両方を決定している. すなわち, 大きな操作量を得るためにはスマートウォッチを大きく傾ける必要があり,その場合には画面がユーザと正面にはならないことから,視認性が低下する. また, 操作性に関して, 手首をひねる
方向には容易に動かすことが可能だが, 肘を動かす方向には動かしにくいという報告もされている[4]. 以上の問題は,スマートウォッチのチルト操作において, 傾斜の角度を小さくすることが出来れば解決出来ると考えられる. そこで
本研究では, チルト操作における操作量の決定を他センサ© 2018 Information Processing Society of Japan

3.2 使用機器提案手法には, 筋電を取得するセンサとして筋電センサ
Myo Gesture Control Armband[15]を用いた. Myo は腕輪型のウェアラブルデバイスであり, スマートウォッチを装着した腕に同時に装着することが出来る. 筋電の値は-128~127の 256 段階を 8ch 分取得可能である. また, 本研究の目的
は操作手法の評価であるため, Gil ら[16]の方法にならい,スマートフォン(SONY XPeria Z4, 端末サイズ:高さ 146mm
×幅 72mm×厚さ 6.9mm, 画面サイズ:5.2 インチ, 解像
度 :1920px × 1080px) を , ス マ ー ト ウ ォ ッ チ (LG Watch
Urbane 2nd Edition, 端末サイズ: ,直径 44.5mm, 厚さ 14.2mm,
画面サイズ:1.38 インチ, 解像度 480px×480px) の画面サイズに合わせて隠し, スマートウォッチの代替品(以下, デバイス)として用いた(図 2-a).
3.3 実装提案手法ではデバイスを傾けることで操作方向を決定す
る. Shima らの手法[3]を参考に, 加速度センサからデバイ

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スの姿勢を求め, 操作方向の単位ベクトルを計算する. この状態で腕に力を入れることで, 発揮された筋電量に応じてカーソル(4 節参照)を移動させる. 筋電は, Myo から得られた源信号を 100Hz で取得し, その間の RMS(Root meansquare)値を用いる. これを 8ch 分取得し, その合計値を筋電量とする. 誤動作防止のため, 事前にキャリブレーショ
ンを行い, 最低筋電量の閾値を設定する. 閾値以下の筋電量では操作量は 0px となり, 最大筋電量(127×8=1016)では操作量は 240px(画面中央から画面端へ移動)となる. この

図 2

実験の様子(a)とスクリーンショット(b)範囲で, 発揮された筋電量に応じた操作量を適用する.
9.72mm)となるよう設計した. よって, big, mid の 2 サイズ

4. 評価実験がガイドラインを満たしたサイズ, small がガイドラインを満たさないサイズとなる. 以上を, その場に直立する静止提案手法の操作パフォーマンス測定のためタスクを用い条件と実験室内を歩行する歩行条件の 2 条件行う. すなわ

た参加者実験を行う. また, 提案手法のユーザビリティ調

ち, 3 手法×3 サイズ×20 試行×2 条件×10 名=3600 データ

査のため, アンケート調査を行う. さらに, インタビュー(タスクの成否, 経過時間)を収集し, 評価に用いる.

を実施し, 提案手法全般に関するフィードバック収集を行う. なお, 実験参加者の承諾が得られた場合, 確認用とし

4.3 アンケートおよびインタビューの実施て実験風景を映像として記録した. 実験全体の拘束時間は

実験タスクで用いられる 3 種類の手法それぞれについて,

約 90 分であり, タスクごとに十分に休憩をとってもらっタスクが終了した後実験参加者にアンケートの回答を依頼

た.

した. ここでは, System Usability Scale (SUS)[18]をもとに,
本実験用に微修正したアンケートを実施した. 最後に, 実

4.1 実験参加者
実験参加者として, モバイルデバイスを利用したことが験全体を通して, 各手法に関して気付いた点をインタビュ
ーで尋ねた.

あり, スマートウォッチを認知している大学生および大学
院生 10 名(男性 6 名, 女性 4 名, 年齢 21~28 歳, 平均 23.4
歳)が実験に参加した. モバイルデバイスの利用歴は

5. 実験結果

30~216 ヶ月, 平均 83.7 ヶ月(SD=51.11)であった. スマート5.1 操作精度ウォッチを使用したことがある実験参加者は 2 名であった.

ポインティングタスクの操作精度[%]の平均について,

全員がデバイスを左手首に取り付け, タスクを行なっていターゲットサイズごとにまとめたものを図 3(左)に示す.

た.

サイズ big においては全ての条件で 98%以上の精度が確認された. サイズ mid では歩行条件時の直接タッチが 78.5%

4.2 実験タスクの精度となったことを除いて, 他の全ての条件と手法の組

本実験では, Sun ら[4]にならってポインティングタスク

み合わせで 90%以上の精度が確認され, 提案手法では 98%を実施した. 具体的には, あるタスクにおいて実験参加者

以上の精度を維持出来た. サイズ small において, 直接タッには, デバイスの画面に表示されたターゲットをポインテ

チは両条件で精度が 40%を下回り, チルト操作も歩行条件ィングしてもらった. 実験時の様子およびデバイスの画面

では 57.5%と落ち込んでしまった. 一方で, チルト操作のを図 2-b に示す. タスクは, 実験参加者が「開始」画面をタ

静止条件では 96.5%と高い精度を維持しており, 提案手法

ップすることによって開始された. 従来手法として, 画面は両条件で 93%以上の精度を達成出来, これらではガイドを直接タッチする方法(以下, 直接タッチ), 傾け動作によ

ラインを満たさないサイズでも十分なポインティングが可りカーソルを移動して画面のどこかをタッチすることでポ能であることが示された.

インティングを行う方法(Shima[3]らの手法を参考に実装,

これに対して 3 要因分散分析(参加者内計画;独立変数と

以下, チルト操作), これに, 傾け動作と筋電センサの値をしてターゲットサイズ, 実験条件, 操作手法, 従属変数と組み合わせてカーソルを動かす方法(以下, 提案手法)を加して精度)を実施した. その結果, 有意な 2 次の交互作用

えた 3 手法を行う. ターゲットのサイズは基準となる mid,((ターゲットサイズ×実験条件×操作手法)[F(4,36)=7.07,

mid の 2 倍の大きさである big, mid の 1/2 の大きさである

p<.01])と , 1 次 の 交 互 作 用 ((タ ー ゲ ッ ト サ イ ズ × 実 験 条

small の 3 種類とし, 20 回試行する. mid のサイズは, Google

件 )[F(2,18)=33.65, p<.01], ( 実 験 条 件 × 操 作 手社のガイドライン[17]に従って, 推奨されている 48dp(約法)[F(2,18)=7.97, p<.01]および(ターゲットサイズ×操作手© 2018 Information Processing Society of Japan928

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図 3

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ポインティングタスクの平均精度(左)と平均完了時間(右)法)[F(4,36)=50.23, p<.01])が確認された. また, 単純主効果

果を分析した結果, ターゲットサイズ×操作手法(直接タの タ ー ゲ ッ ト サ イ ズ [F(2,18)=197.64, p<.01] と 実 験 条 件ッチ)[F(2,18)=102.43, p<.01], ターゲットサイズ×操作手法[F(1,9)=57.36, p<.01]および操作手法[F(2,18)=51.15, p<.01]に(チルト操作)[F(2,18)=4.56, p<.05], ターゲットサイズ×操有意差が確認された.

作手法(提案手法)[F(2,18)=3.86, p<.05], 操作手法×ターゲ
ットサイズ(mid)[F(2,18)=10.49, p<.01], 操作手法×ターゲ

ターゲットサイズ×実験条件

ットサイズ(small)[F(2,18)=66.65, p<.01]について有意な差

2 次の交互作用について, ターゲットサイズと実験条件にが確認された. また, 歩行条件の結果について各要因の単注目して 2 要因分散分析(参加者内計画)を実施した. この

純主効果を分析した結果, ターゲットサイズ×操作手法

分析は 3 つの操作手法ごとに実施した. その結果, 操作手(直接タッチ)[F(2,18)=114.04, p<.01], ターゲットサイズ×法がチルト操作の場合に交互作用が有意であった操作手法(チルト操作)[F(2,18)=45.00, p<.01], 操作手法×タ[F(2,18)=36.67, p<.01]. そこで, 各要因の単純主効果を分析

ーゲットサイズ(mid)[F(2,18)=3.85, p<.05], 操作手法×ター

し た 結 果 , タ ー ゲ ッ ト サ イ ズ ×実 験 条 件 (静ゲットサイズ(small)[F(2,18)=47.09, p<.01]について有意な止)[F(2,18)=4.56, p<.05], ターゲットサイズ×実験条件(歩差が確認された.

行 )[F(2,18)=45.00, p<.01], 実 験 条 件 × タ ー ゲ ッ ト サ イ ズ(mid)[F(1,9)=16.36, p<.01], 実 験 条 件 × タ ー ゲ ッ ト サ イ ズ

実験条件と操作手法に注目したとき, ターゲットサイズ(small)[F(1,9)=43.60, p<.01]について有意な差が確認された.

が small の場合に, 実験条件と提案手法の間には有意差が確認できず, それ以外の水準との間には有意差が確認され実験条件×操作手法

実験条件と操作手法に注目して 2 要因分散分析(参加者内

た. また, 操作手法と両実験条件との間に有意差が確認され, これらから, 提案手法はターゲットサイズが小さくな計画)を実施した. この分析は 3 つのターゲットサイズごとったとしても利用条件にかかわらず, 一定の精度を維持出に実施した. その結果, ターゲットサイズが small の場合に来ることが示唆された.

交互作用が有意であった[F(2,18)=3.65, p<.05]. 各要因の単純主効果を分析した結果, 実験条件×操作手法(直接タッ5.2 作業実行時間チ )[F(1,9)=8.16, p<.05], 実 験 条 件 × 操 作 手 法 ( チ ル ト 操

作業実行時間[ms]の平均について, ターゲットサイズご作 )[F(1,9)=43.60, p<.01], 操 作 手 法 × 実 験 条 件 ( 静とにまとめたものを図 3(右)に示す. まず, チルト操作と提止 )[F(2,18)=66.65, p<.01], 操 作 手 法 × 実 験 条 件 ( 歩案手法においては, 静止条件と歩行条件の両条件で, サイ行)[F(2,18)=47.09, p<.01]について有意な差が確認された.

ズが大きいほど実行時間が短く, サイズが小さいほど実行時間が長くなった. 直接タッチでは全ての条件で実行時間

ターゲットサイズ×操作手法

が 200ms 未満となった. 提案手法は直接タッチ, チルト操ターゲットサイズと操作手法に注目して 2 要因分散分析

作どちらの手法よりも実行時間が長くなっていた. 具体的(参加者内計画)を実施した. この分析は 2 つの実験条件ごには, 直接タッチと比べて約 3.7 倍, チルト操作と比べてとに実施した. その結果, 静止条件[F(4,36)=55.57, p<.01]と約 1.5 倍の時間を要していた.

歩行条件[F(4,36)=24.34, p<.01]両水準において交互作用がこれに対して 3 要因分散分析(参加者内計画;独立変数と有意であった. 静止条件の結果について各要因の単純主効

してターゲットサイズ, 実験条件, 操作手法, 従属変数と© 2018 Information Processing Society of Japan929

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して精度)を実施した. その結果, 有意な 2 次の交互作用意であった. 静止条件の結果について各要因の単純主効果((ターゲットサイズ×実験条件×操作手法)[F(4,36)=5.56,

を分析した結果, ターゲットサイズ×操作手法(直接タッp<.01])と , 1 次 の 交 互 作 用 ((タ ー ゲ ッ ト サ イ ズ × 実 験 条チ)[F(2,18)=18.33, p<.01], ターゲットサイズ×操作手法(提件 )[F(2,18)=67.04, p<.01], ( 実 験 条 件 × 操 作 手案手法)[F(2,18)=89.20, p<.01], 操作手法×ターゲットサイ法)[F(2,18)=34.94, p<.01]および(ターゲットサイズ×操作手

ズ(big)[F(2,18)=99.71, p<.01], 操作手法×ターゲットサイズ

法)[F(4,36)=16.71, p<.01])が確認された. また, 単純主効果(mid)[F(2,18)=108.33, p<.01], 操作手法×ターゲットサイズの タ ー ゲ ッ ト サ イ ズ [F(2,18)=108.10, p<.01] と 実 験 条 件(small)[F(2,18)=223.53, p<.01]について有意な差が確認され[F(1,9)=192.18, p<.01]および操作手法[F(2,18)=85.90, p<.01]

た. また, 歩行条件の結果について各要因の単純主効果をに有意差が確認された.

分 析 し た 結 果 , タ ー ゲ ッ ト サ イ ズ × 操 作 手 法 (直 接 タ ッチ)[F(2,18)=43.96, p<.01], ターゲットサイズ×操作手法(チターゲットサイズ×実験条件

ルト操作)[F(2,18)=60.11, p<.01], 操作手法×ターゲットサ

2 次の交互作用について, ターゲットサイズと実験条件にイズ(big)[F(2,18)=38.64, p<.01], 操作手法×ターゲットサイ

注目して 2 要因分散分析(参加者内計画)を実施した. このズ(mid)[F(2,18)=23.17, p<.01], 操作手法×ターゲットサイ

分析は 3 つの操作手法ごとに実施した. その結果, 直接タズ(small)[F(2,18)=19.27, p<.01]について有意な差が確認さッ チ [F(2,18)=36.50, p<.01] と チ ル ト 操 作 [F(2,18)=53.96,

れた.

p<.01]および提案手法[F(2,18)=17.07, p<.01]において交互作用が有意であった. 直接タッチの結果について各要因の単

5.3 ユーザビリティ

純主効果を分析した結果, ターゲットサイズ×実験条件

SUS の結果を図 4 に示す. SUS は 5 段階のリッカート尺(静止)[F(2,18)=18.33, p<.01], ターゲットサイズ×実験条件度の質問 10 項目で構成されているため, 最終的に 100 点満(歩行)[F(2,18)=43.96, p<.01], 実験条件×ターゲットサイズ

点のスコアを求められる. その結果, 直接タッチは 79.25±(big)[F(1,9)=353.40, p<.01], 実験条件×ターゲットサイズ

10.93 点, チルト操作は 42.25±14.59 点, 提案手法は 58.5±(mid)[F(1,9)=246.16, p<.01]について有意な差が確認された.

14.68 点となり, 提案手法は従来のチルト操作よりは使いチルト操作の結果について各要因の単純主効果を分析したやすく, 直接タッチよりは使いにくいと評価された. これ

結 果 , 実 験 条 件 × タ ー ゲ ッ ト サ イ ズ (mid)[F(2,18)=60.11,

らについて 1 要因分散分析(参加者内計画)を実施したとこ

p<.01], 実 験 条 件 × タ ー ゲ ッ ト サ イ ズ (big)[F(1,9)=93.51,

ろ, 有意な差が確認された[F(2,18)=6.95, p<.05]. Holm 法を

p<.01]について有意な差が確認された. 提案手法の結果に用いた多重比較を実施したところ, チルト操作と提案手法

ついて各要因の単純主効果を分析した結果, ターゲットサの間で有意な差が確認され(MSe=124.5602, p<.05), 筋電をイズ×実験条件(静止)[F(2,18)=89.20, p<.01], 実験条件×タ

用いることでユーザビリティを改善出来たことが示唆されーゲットサイズ(big)[F(1,9)=52.91, p<.01], 実験条件×ターた.

ゲットサイズ(mid)[F(1,9)=58.02, p<.01], 実験条件×ターゲ

また, 各問に対して Friedman 検定を実施した結果, Q1,

ットサイズ(small)[F(1,9)=75.59, p<.01]について有意な差が

Q2, Q3, Q4, Q8, Q9, Q10 の項目において有意差が認められ確認された.

(p<.01), Q5, Q6 の 項 目 に お い て も 有 意 差 が 認 め ら れ た(p<.05). これらの項目に対し Wilcoxon の符号付順位検定

実験条件×操作手法(有意水準は Holm 法で補正)を用いて多重比較を実施した

実験条件と操作手法に注目して 2 要因分散分析(参加者内

ところ, Q5, Q8 の項目でチルト操作と提案手法間に有意差計画)を実施した. この分析は 3 つのターゲットサイズごとが見られた. このことから, 提案手法は機能としては充足に実施した. その結果, ターゲットサイズが big の場合にしており, 従来のチルト操作と比較して操作の難易度が改交互作用が有意であった[F(2,18)=3.65, p<.01]. そこで, 各善されていることがわかった. 一方で, Q2, Q5 の項目では,要因の単純主効果を分析した結果, 実験条件×操作手法

直接タッチと提案手法間に有意差が見られた. このことか(直接タッチ)[F(1,9)=5.48, p<.05], 実験条件(静止条件)×操

ら, 提案手法は機能としてはまとまっているが, 直接タッ作手法[F(2,18)=65.74, p<.01], 実験条件(歩行条件)×操作手

チと比較して複雑であるため, 事前に十分な説明が必要で

法[F(2,18)=157.78, p<.05]について有意な差が確認された.

あることがわかった. まとめると, 提案手法は事前に学習することが多く複雑な操作手法であると評価された反面,ターゲットサイズ×操作手法

ターゲットサイズと操作手法に注目して 2 要因分散分析

より明快なインタラクションをデザインすることで, 多くのユーザに受け入れられる可能性があると考えられる.

(参加者内計画)を実施した. この分析は 2 つの実験条件ごとに実施した. その結果, 静止条件[F(4,36)=67.36, p<.01]と歩行条件[F(4,36)=3.88, p<.05]両水準において交互作用が有© 2018 Information Processing Society of Japan930

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複雑な操作手法であるが, より明快な操作方法をデザインすることで多くのユーザに受け入れられる可能性が示唆さ
れた.

参考文献
[1]

図 4

SUS の結果

6. 議論
インタビューを実施した結果, 「チルト操作と比較して提案手法は筋力を使うため労力がかかると思ったが、あまりつらく感じなかった」という意見を得た. また, 従来のチルト操作について「傾け動作が大きいため身体も一緒に動いてしまい, より疲れる」という意見もあった. これらの意見から, 大きな操作量を得たい場合には, 傾け動作を大きくするよりも筋力を用いた方が, 労力が小さいと考えられる. そのため, 提案手法のように, 傾斜の角度を小さくする方法は煩わしさを軽減する可能性があることが示唆された.
一方で, 提案手法では「精密な操作をしようとすると逆に力が入りすぎる」, 「強い力に対してもっと動いて欲しい」, 「大雑把な操作は楽だが微調整が少し難しい」という意見があった. 今回実装したものでは, 最低筋電量からMyo で取得できる筋電量の最大値までの範囲を, 操作量に線形に割り当てたため, ユーザによって使いやすさが異なったと考えられる. また, ある実験参加者からは「微調整がうまく出来なかったためカーソルがターゲットを通り越してしまい, 何度か往復してしまった」とコメントを受けた. このコメントから, 提案手法における操作量の決定動作に必要な筋電量に関してメンタルモデルの差があったことが, 提案手法の作業実行時間がその他の手法の数倍かかっていた一つの原因として挙げられる. そのため, ユーザ
が筋力を発揮した際の振る舞いを考慮した操作量の決定ア
ルゴリズムを検討する必要があると思われる.

7. まとめ
本稿では, スマートウォッチにおける従来のチルト操作に用いる傾け動作を操作方向の決定に適用することに加え、筋電センサの値を操作量の決定に適用する操作方法の提案を行なった. 提案手法と, 既存の手法であるタッチ操作とチルト操作との比較実験を行なった結果, 静止時だけでな

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く歩行時にも操作精度が有意に高かった. また, ユーザビ
リティの観点では, 提案手法は事前に学習することが多く© 2018 Information Processing Society of Japan931