ポインティング動作を用いたスクロール技術 DuH の提案
高

嶋 和

毅†
スリラム サブラマニアン††,☆ 築 谷
北 村 喜 文†
岸 野 文 郎†喬 之†

画面外のオブジェクトを効率よく獲得できるインタラクション技術 DuH (Delphian Desktop using
Halo) を提案する．DuH では，画面外のオブジェクトまでの距離を把握するために距離の手がかり
として Halo を用い，自動的にスクロールするために Delphian Desktop の予測アルゴリズムを用いる．まず，Halo の距離の手がかりとしての効果をポインティング運動特性によって評価を行った．その結果，Halo によって推定されるターゲットへのポインティングの場合も，通常と同様にピーク速度とターゲット距離との間に線形の関係があることを見いだし，ピーク速度による予測スクロール技
術の可能性を確認した．次に DuH の評価実験では，DuH と Hop と Pan with Halo の三種類のイ
ンタラクション技術の比較を行い，タスク完了時間において，DuH が Hop や Pan with Halo より有効な地図ナビゲーション技術であることを確認した．

Proposal of a Scroll Technique DuH Using Pointing Interaction
Kazuki Takashima, † Sriram Subramanian,††,☆
Takayuki Tsukitani, † Yoshifumi Kitamura†and Fumio Kishino †We conducted experiment to investigate the Halo eﬀect as a cue of target distance bymeasuring the kinematics features during pointing movement toward oﬀ-screen target. The
result shows that linear relationship between oﬀ-screen target distance and peak velocity. We
propose the DuH (Delphian Desektop using Halo) based on the result for map navigation.
Curvature of Halo is used to estimate the oﬀ-screen target distance and prediction algorithmof Delphian Desktop is used to scroll to target location automatically. We also conducted
experiment to evaluate DuH by comparimg with Hop and Pan with Halo. As a result of user
study, DuH is more eﬀective technique than others for reducing task completion time.

1. は じ め に

オブジェクトの位置などの情報を画面内に可視化し，地図の詳細と同時に画面外の様子も把握できる技術がGPS システムが発展し，Google Earth のような地図ナビゲーションを使う機会が増えている．このような地図は，ほとんど無限に近い広がりを持つが，ディスプレイやモバイル端末など，小さい画面を用いて観察することが多く，大局と詳細を同時に把握することは困難である．また，一般的に，スクロールバーやパ提案されている3),9) ．また，効率よく画面外オブジェ

ン，そしてズームといったインタラクションが利用さタスクと考えることができる7) ．したがって，スクロー

れているが，画面内のオブジェクトへのアクセスに比ル距離が短い場合には，スクロール用に特化されたイ

べて，画面外のオブジェクトを得るための操作は困難

ンタラクションに切り替えるのではなく，ポインティ

で，時間もかかる．それを改善するために，画面外のングという使いなれたインタラクションを用いて，画† 大阪大学大学院情報科学研究科
Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University†† サスカッチュワン大学
University of Saskatchewan☆
現在，フィリップス リサーチ
Presently with Philips Research

クトを獲得するために，スクロールを支援する技術の研究も盛んで，ズームとスクロールを組み合わせた技
術8) などが提案されている．
一方，スクロールのタスクは，到達運動を行ってターゲットを獲得するという点で，ポインティングと似た面外オブジェクトを獲得することができれば，より効率的に画面外の領域を扱うことができると考えられる．
そこで我々は，ユーザに画面外のターゲットまでの距離を把握させる Halo3) という可視化技術と，Del-

phian Desktop2) というポインティング中のピーク速度を用いたターゲット距離の予測技術を組み合わせ

情報処理学会 インタラクション 2007
㩷using Halo) を提案する．DuH は，Halo によって推定される画面外オブジェクトへのポインティング中のピーク速度を用いてターゲット距離を予測し，予測地点まで自動的にスクロールを行うことで，馴染み深い
インタラクション動作による画面外オブジェクトの獲Peak Velocity

㩷Velocity [m/s]た，予測型スクロール技術 DuH（Delphian Desktop

得を実現する技術である．本論文では，DuH の予測モデルとなる Halo を用いた場合のポインティング運
動特性について実験した結果を述べ，その後，提案すPlan TimeTime [s]Adjustment Time

図 1 ポインティング中の速度波形
Fig. 1 Velocity profile during pointing task

る DuH の概要とその評価結果について述べる．
致しており，空間把握にも優れているため，Pan 動作

2. 関 連 研 究を補助するだけでなく，新たに提案されている地図ナ

2.1 ポインティング
GUI 環境におけるポインティング動作は古くから研究されており，ポインティングに要する時間はフィッツの法則に従うことや5) ，ポインティング中の速度波

ビゲーションでも用いられている9) ．しかし，絶対的な距離の手がかりとしては詳細に検討されていなかったため，その効果は不明である．

2.3 ナビゲーション・スクロール

形は，図 1 に示すようなベル型波形を描き，計画時間

Igarashi らは，高速なスクロール時に，画面が不と調整時間の二つに分けられることが知られている4) ．

鮮明になることを防ぐ，Speed-dependent automatic

計画時間では，視覚フィードバック情報を利用しない

後は，ターゲット幅に依存する調整時間であるという

zooming (SDAZ) という技術を提案している8) ．この技術の基本アルゴリズムはスクロールスピード × ス
ケール＝ constant の関係を用いており，スクロールス
ピードに応じて画面のスケールが変化し，高速なスク
ロール時には自動的にズームアウトを行い，地図やドキュメントの全体像を把握しやすくする．Appert ら
は，1 次元のドキュメントスクロールに関して，カーソルを水平方向に動かすとズームを行い，画面上下方

結果が報告されている10) ．さらに，速度波形中のピー向に動かすことでスクロールを行う技術を提案していク速度以前の運動は，ポインティング動作を始める前

る．この技術は非常に効率がよく，単純なターゲット

フィードフォワード制御が行われ，調整時間では，視覚フィードバックループによって，目標地点まで正確に動かそうとする制御が行われる．速度波形中におけるこの二つの運動の境界については多くの議論がある
が4),11) ，ピーク速度以前の運動を特徴づける量はター
ゲット距離にのみ依存すること，およびピーク速度以に計画されていることを示した研究例もあり，ピーク

獲得タスクでは，SDAZ より高速になると報告され速度が計画運動の代表値であることは明らかになってている1) ．また，カーソルを円形に巡回運動させるこいる6) ．また，これらを基にした研究では，ピーク速度とでドキュメントをスクロールする技術も提案されてとターゲット距離は線形的な関係にあるという知見がいる12) ．これは商用的にも広く利用されており，スク得られており，この関係を用いてポインティング中のロール距離が長いほど，手やマウスを置き換えること

ピーク速度からターゲット距離を予測し，カーソルをなく効率よくスクロールを行えることが利点である．

自動的に予測地点にジャンプさせる予測インタフェー

ズーミングを基にした技術も提案されており，Zone-

2)

ス Delphian Desktop が提案されている ．

zoom は，地図を 9 つの領域に格子状に分割し，携帯2.2 可 視 化
Baudisch らは，画面外のオブジェクトの情報を画面内に提示する手法として，Halo を提案している3) ．
この技術では，画面外オブジェクトはその周囲に円を持ち，その半径はそのオブジェクトから現在のウィン
ドウ画面端までの距離である．したがって，作業ウィ
ンドウの端にはその円の一部である弧が架かって見えることになり，ユーザはその弧の形状から画面外オブジェクトの距離を見積もることができる．また，Haloの弧の位置と画面外オブジェクトの方向もある程度一電話などで用いられる 1-9 のテンキーをそれぞれの領域に対応づけ，1-9 のボタンを on/oﬀ することで，対応する領域が自動的にズームイン/アウトされる．これは，PC のキーボードだけでなく，多くのモバイル端末においても利用可能な技術である13) ．

Irani は，Halo とマウス操作によるレーザービームとプロキシ，そしてテレポートを組み合わせた地図ナ
ビゲーション技術 Hop を提案している9) ．初期画面として，画面外オブジェクトが画面内に Halo によって可視化されている状況がユーザに与えられる．ユーザは

ポインティング動作を用いたスクロール技術 DuH の提案

画面上の任意の点を中心とする円状のカーソルの動きを用いてレーザービームを操作し，画面外のオブジェ
クトのコピーであるプロキシをカーソル付近に生成す
る．次に，カーソル付近に集まったプロキシ群の中から目的地のプロキシをクリックすると，アニメーショ
ンとともに目的地へ自動的にスクロールされる．Iraniらの実験では，地図ナビゲーションにおいて，ターゲッ
ト探索という動作を含んだタスクを設定しており，単図 2 実験装置
Fig. 2 Experimental setup

純にパンやズームを繰り返すより，Halo とプロキシという可視化技術を利用し，画面外の状況を把握させ

ルは画面内（白色領域）の中心に固定されており，一ることで，ターゲット獲得時間は短縮されることが示

度クリックをするとカーソルは動作可能となる．次節されている．

で述べるように，実験の条件によってはターゲットや

3. 実験 1: Halo を用いたポインティング特性

カーソルが不可視の場合も存在するが，ターゲットは

3.1 概
要
本章では，Halo の絶対的な距離の手がかりの効果をクした場合は正解音が出力され，外れた場合でも 100
pixels 以内の距離であれば，「許容範囲」を意味する音

ポインティング中の運動特性を用いて評価する．通常が出力される．それ以外の場合は失敗音が出力される．

のポインティングでは，ポインティング中のピーク速

被験者が精度のみに注力することを防ぐため，正解音

度はターゲット距離との間に線形的な関係が見られると不正解音は，報酬の意味が薄いものである．一つの2)

常に一つである．被験者がターゲットを正確にクリッ

ため ，Halo によって推定した画面外オブジェクトへ

タスクが終われば，実験順序に従って新しいターゲッ

向けたポインティングにおいても，同様の関係が見らトが自動的に表示され，カーソルは自動的にスタートれた場合，人は Halo によってオブジェクトまでの距位置に固定される．

離を推定できるとみなすことでき，Delphian Desktop

3.4 実 験 計 画
実験要因として，ポインティング条件（Normal, Full
Halo, Partial Halo），ターゲット距離（500, 700, 900,
1100 pixels），ターゲット角度（0, 45, 90, 135, 180,の予測アルゴリズムの適用が可能となる．

3.2 実 験 装 置
図 2 に実験装置を示す．ディスプレイは 50 イン
チのプラズマディスプレイ（110×62 cm, 1280×768

pixels）を用い，サウンドフィードバック用にディスプレイ両脇にステレオスピーカを設置する．カーソル
はマウスパッド上（Power Support’s AirPad Pro 3
AK-07, 408×306 mm）で，光学式マウス（Microsoft
IntelliMouse1.1A）を用いて操作する．被験者は机に向かって正対し，肘の高さが机の高さと同じになるよ
うに椅子の高さを調節して座る．マウスの C-D 比は実験を通して一定とする （Control:Display = 1:3.3）.
図 2 に示すように，PDP 内に表示された灰色の部分

225, 270, 315 deg）を用いる．角度は水平右向きを 0
deg とし，半時計回りを正方向とする．全組み合わせは 96 通りになり，被験者は各条件を 10 回反復を行う．192 試行ごとに 1 分間の休憩をはさみ，計 960 回の試行を行う．タスク順序は完全なランダムを用い，本実験前の 100 回程度の練習も含めて，40 分程度を要する実験である．被験者は，右利きで GUI を頻繁に利用する 8 人（男: 6，女: 2，22-36 歳）である．
3.4.1 ポインティング条件
図 3 は，三種類のポインティング条件において，右は全て画面外を意味しており，中央の白色の四角形は斜め上に表示されたターゲットへのポインティング動

画面内を意味する．実際の PDP の解像度は 1280×768

作を示している．

pixels であるが，5 章で述べる DuH の評価で用いる実験環境との統制のため，三倍の解像度の 3840×2304
pixles と仮定し，本実験でのターゲット距離の値はこの仮定に基づいたものを用いる．
3.3 タ ス ク
被験者は，ディスプレイに表示されたターゲットへ向けてマウスを用いてカーソルを操作し，できるだ
け早くかつ正確にターゲットをクリックする．カーソ

Normal: ターゲットは常に可視で，画面外（灰色）にカーソルが達してもカーソルは可視 (図 3(a))．

Full Halo: ターゲットは常に可視で，ターゲットが持つ Halo の全体の形状も可視．画面（灰色）にカーソ
ルが達した以降はカーソルは不可視となる (図 3(b))．
Halo とターゲットまでの距離をユーザに学習させるために用いた条件．
Partial Halo: ターゲットは常に不可視で，ターゲッ

(b) Full Halo(c) Partial Halo

図 3 ポインティング条件
Fig. 3 Pointing condition

Viewport

1.0

㩷

0.8

Normal Pointing
Full Halo
Partial Halo

0.6

0.4

500

700

800

900

1000

1100

図 5 ターゲット距離 vs. ピーク速度
Fig. 5 Target distance vs. peak velocity
1.2

1.0

0.8

Normal pointing
Full Halo
Partial Halo

0.6

0.4

図4

Halo の設定
Fig. 4 Halo setting

600

Target distance [pixel]

Mean of peak velocity [pixel/ms]

Off-screen area

1.2㩷(a) Normal pointing

Mean of peak velocity [pixel/ms]

情報処理学会 インタラクション 2007

0

45

90

135

180

225

270

315

Target direction [deg]図 6 ターゲット角度 vs. ピーク速度
Fig. 6 Target direction vs. peak velocity

トが持つ Halo は，画面内（白色）の端にだけ表示され，弧のみの可視．画面外（灰色）にカーソルが達しよって大きく変動し，水平タスクほど大きくなることた以降はカーソルは不可視となる (図 3(c))．実際のがわかる．これらは先行研究と同様の結果である2) ．

Halo を用いる場面に近い条件．
3.4.2 Halo 設定
図 4 に示すように、水平・鉛直方向へ向けてポイ
ンティングを行うタスクでは楕円の Halo を用い，対角へ向けて（コーナー）のタスク時は円形の Halo を

3.6 議
論ターゲット距離とピーク速度の線形的な関係が見られたという結果から，Halo はユーザに有効なターゲッ
ト距離に関する手がかりを与えることができると考えられる．しかし，ブロック間の差（学習の効果）は見用いる．この設定は Irani らが用いたものと同様であられなかったものの，Halo の理解には，かなりの練9)る ．また，Halo の線の太さは，ターゲット距離が遠習が必要である被験者も見られた．また，ターゲット

くなる（円の大きさが大きくなる）につれて細くし，距離が最も短く，Halo の形状から距離が推定しやすターゲット距離の手がかりになるように設定する．

い 500 pixels と，最も距離が長く，Halo の線も細い

3.5 結
果
3 要因分散分析の結果，ターゲット距離（F (3, 21)= 37.667, p < .001）と，ターゲット角度（F (7, 49)= 9.608, p < .001）に主効果が見られた．しかし，ポインティング条件（F (2, 14) = 1.017, p > .05）には有意差は見られなかった．多重比較の結果，ターゲッ

1100 pixels では，Partial Halo の結果とその他二条
件の結果の間に差があり，ピーク速度は，ターゲット
距離推定の難易度に依存する様子も見られている．しかし，全体の傾向として，Delphian Desktop で用いているピーク速度-ターゲット距離の線形性が，Haloを用いたポインティング環境でも得られたことで，画ト距離に関しては全ての水準間（500, 700, 900, 1100

面外へのポインティングにおいてもピーク速度を用いpixels）に有意差が見られた．また，ターゲット角度に関しては，水平，垂直，対角のタスク間で有意差が見られた．図 5 にピーク速度の平均値とターゲット距離の関係を示す．ターゲットが不可視で，Halo のみが可視の Partial Halo の条件でも，Normal 条件と同様にターゲット距離とピーク速度の関係はほぼ線形であることがわかる．図 6 には，ターゲット角度とピー
ク速度の関係を示す．この結果からも，ピーク速度はポインティング条件には依存せず，ターゲット角度にた予測アルゴリズムが適用可能であると考えられる．

4. DuH
画面外オブジェクトをポインティング動作によって獲得するために，Delphian Desktop の技術をスクロー
ル動作に適合させた DuH (Delphian Desktop using

Halo) を提案する．Delphian Desktop と同様に，システムを利用する前にキャリブレーションが必要であり，前章の実験１で述べたように，8 方向に関して Par-

ポインティング動作を用いたスクロール技術 DuH の提案

tial Halo の条件で得られた予測モデルを用意しておく．DuH では，ポインティング中に検出されたピーク
速度を用いてターゲットまでの距離を予測し，滑らかなアニメーションで目的値まで自動スクロール（ジャンプ）を行う．図 7 は，ユーザに与えられる初期画面（Halo 内の小さなアイコンは次章の実験 2 で用いるプロキシ）で，画面外の情報が Halo によって画面内に可視化されている．ユーザは，その弧の形状からターDistractor proxies
Target proxy
Estimated target

Mouse movement
Start position

Off-screen area

図 7 初期画面
Fig. 7 Initial display

ゲット位置を推定し，推定したターゲットに向けてポインティング動作を開始する．カーソル速度がピークに達した場合，その時のカーソル移動方向をユーザの意図するポインティング方向とし，キャリブレーショ

Jumping animation

ンにより得られている 8 方向の回帰式の中から最も適切な式を選び，ターゲット距離を算出する．予測完了
後，自動的に予測距離に応じてスクロールが行われ，カーソルも図 8 に示すようなアニメーションとともに

Left edge of theinitial viewport

図 8 DuH のスクロールアニメーションの様子

Fig. 8 Scrolling animation of DuH

予測地点に移動される．
実験 1 で得られた結果の分析において，ピーク速度示される．このプロキシは基本的に Halo 内に表示さは，ターゲットとスタート位置のほぼ中間で検出されれるが，オブジェクト数が多い時などは，できるだけることが多かった．DuH の予測アルゴリズムはカーソ

重ならないように配置される．

ルが画面端に達する前にピーク速度を検出する必要が

5.2 実 験 計 画
実験要因は，インタラクション技術（DuH, Hop,
Pan with Halo）と，ターゲット距離（700, 900, 1100
pixels，全て画面外），オブジェクト密度（16, 32, 48
objects）を用いる．全組み合わせは 27 通りで，1 タ
スクあたり 16 回反復する（8 方向 ×2 反復）．被験者あるため，8 方向を考慮すると，作業ウィンドウの大
きさの三倍程度の大きさの地図への適用が限界である．
現在の実装では，ピーク速度を検出する前に，カーソルが作業画面端に達してしまった場合は，その地点のカーソル速度をピーク速度と見なして予測する．

5. 実験 2: DuH の評価実験
5.1 概
要前章で提案した DuH と，関連研究で述べた Hop，そして一般的によく用いられる Pan に Halo の可視化技術を適用したものの，3 種類のインタラクション技
術を比較する．被験者には，地図ナビゲーションの環境での二種類のタスクを課す．タスク 1 は，インタラ
クション技術を用いて，画面外のオブジェクト群の中からターゲットを一つ探して獲得し，クリックするもは，途中に 2 分間の休憩を 3 回挟み，計 432 回の試行を行う．実験時間は，本実験前の練習を含めて 90 分程度を要する．練習は，各インタラクション技術の扱いに慣れるまでで，50 回を限度に行う．ターゲット距離の条件は 3 章の結果に基づいて決定し，ターゲット以外のオブジェクトは，地図を 9 つの格子に分割し，中心を除いた 8 つの領域それぞれに均等にランダムに配置させる．例えば，オブジェクト密度 16 の場合は，それぞれの領域に 2 つのターゲットではないオブジェ
クトが配置されることになる．タスク順序は，インタのである．その後に行うタスク 2 では，別のタブレッ

ラクション技術の条件は被験者間でランダムとし，そト PC に表示された全体の地図の中から，タスク 1 での他は完全にランダムとする．

クリックしたオブジェクトをスタイラスを用いて選択

5.3 インタラクション技術
簡単のため，地図上のランドマークは全て赤，緑，
青のいずれかで塗りつぶされており，ターゲットは青でそれ以外は赤と緑である．Halo 内に表示されるプ
ロキシもターゲットと同様の表示で，Halo の形状は3 章の実験環境と同様のものを用いる．また，各イン
タラクション技術を対等に比較するために，ターゲッ
ト獲得の難易度 ID をフィッツの法則5) と Hinckley

する．DuH や Hop では自動スクロールが行われるため，ユーザの地図全体に対するターゲット位置把握に影響を与える恐れがあり，このタスク 2 にてその調査を行う．画面外のオブジェクトの距離や位置などの情報は画面内に可視化された Halo によって示され，そのオブジェクトの属性，たとえばレストランや駅などの情報はプロキシ（オブジェクトのコピー）によって

情報処理学会 インタラクション 2007
Laser beam

Start position
Proxies(b) Hop(a) DuH, Pan with Halo

図 10 空間把握テストの表示
Fig. 10 Display of spatial recognition test

図9

Halo 内のプロキシと Hop によるプロキシとFig. 9 Proxy in Halo and proxy by Hopのスクロール時間のモデル

7)

マウスのドラッグ-シフト-リリース (パン) を繰り返を用いて統制している．

し，ターゲットがウィンドウの中心付近に来るまでパターゲットが可視状態でのポインティング時の ID は，ン動作を繰り返す．この条件では，Hinckley のモデル

フィッツの法則に従い，ターゲットの距離と幅によっによる難易度 ID を DuH や Hop と同じにするため，て算出する．また，スクロールを行ってターゲットを

一辺 300 pixles の点線で描かれた四角形がウィンドウ

獲得するタスクでは，ターゲット距離と，画面内のど中心に表示されており，この四角形を許容範囲（ターの範囲にターゲットを含めればタスクを完了とするかゲット幅）とし，この中にターゲットが入った状態での許容範囲の大きさをターゲット幅として用い，難易

ターゲットをクリックするとタスクが完了する．

度 ID を算出する．

DuH

DuH と Hop の自動スクロールの時間は 1000 ms と初期画面を図 9(a) に示す．画面端に表示さ常に一定値を用いている．

ない．スクロール後，ターゲットがウィンドウ内に表

5.4 実験装置と被験者
実験装置は 3 章のものとほぼ同様であるが，ディスプレイは 15 インチ LCD（1024×768 pixels）に変更
し，タスク 2 の空間把握テストのためにタブレット PC
を正面のディスプレイ脇に配置する．マウスの C-D 比も同様である．被験者は 12 人 (男: 6，女: 4，22-36
歳) で，実験１に参加した８人を含み，その他の 4 人
は，予測の回帰モデルを得るために，実験１の反復回数を減らした簡易的な DuH のキャリブレーション後示されていれば，DuH を作動させずにターゲットをに本実験に入る．全ての被験者は GUI 環境でのマッ

クリックし，タスクを完了させる．ターゲットが画面

プナビゲーションの経験者であった．

外にある場合は，再度 DuH を作動させてスクロール

Hop 初期画面は画面端に表示された Halo の弧のみであり，ユーザは任意の点で左クリックを押した状
態で円状にカーソルを移動させる．カーソルの動きに合わせてレーザビームが動作し，レーザの先端と Haloが交差した場合に，図 9(b) に示すように，その Halo

5.5 手 続 き
この実験は二つのタスクから構成され，タスク 1 は上で述べたインタラクション技術を用いて提示されたターゲットを獲得するもので，主にタスク完了時間を測定する．タスク 2 では，スクロール後の空間的な位
置把握を測定する．タスク 1 が終わると画面がクリアされ，その後，手元にあるタブレット PC に表示されている全体の地図（図 10）から，タスク１でクリッを持つオブジェクトのプロキシがカーソル付近に生成クしたオブジェクトをスタイラスを用いて選択する．

される．この作業を続けてプロキシを集めた後，カー

これが終了し，マウスの左ボタンを押すと 15 インチ

れたプロキシの中からターゲットを探索し，そのプロキシの Halo の弧の状況からターゲットまでの距離を見積もる．その後，前章で述べた DuH のアルゴリズムを用いて自動スクロールを行う．予測地点を算出した
後，予測地点とターゲットとの距離が 150 pxiels 以内（300 pixels の四角形が許容範囲）であれば，ターゲッ
トを予測地点と見なす調整を行い，カーソルをター
ゲット上に移動させる．それ以外の場合は調整は行わを行う．タスクの難易度 ID は Hinckley のモデルを用いて，1.72-2.20 bits に設定している7) ．

ソル付近のプロキシ群からターゲットを探索し，目的

LCD に新たな実験画面が表示され，カーソルが画面ののプロキシをクリックする．その後，自動的にターゲッ

中心に置かれた状態で次のタスクが開始される．タスト位置までスクロールが行われ，カーソルがターゲッ

ク 1 ではポインティングの正否に関して，音のフィー

ト上に固定される．プロキシをポインティングする際ドバックが出力されるが，タスク 2 では出力されない．

の難易度 ID はフィッツの法則に従い，1.80-2.20 bits

5.6 結果
5.6.1 タスク完了時間
三 要因 分散 分析 の結 果，イ ンタ ラクション 技術（F (2,22) = 5.8583, p < .001），ターゲット距離5)になるように設定している ．

Pan with Halo

初期画面は DuH と同様で，画面端のプロキシと Halo からターゲットを探索した後，

ポインティング動作を用いたスクロール技術 DuH の提案
Hop

5

3
2
1

0

700

900

Hop

4
3
2
1
0

1100

DuH
Pan with Halo㩷

4

Task completion time [sec.]

DuH
Pan with Halo㩷

Task completion time [sec.]

5

16

32

48

Target distance [pixel]

Object density [object]

図 11 ターゲット距離 vs. タスク完了時間
Fig. 11 Target distance vs. task completion time

図 12 オブジェクト密度 vs. タスク完了時間
Fig. 12 Object density vs. task completion time（F (2,22) = 130.311, p < .001），オブジェクト密ン技術 × ターゲット距離（F (4,44) = 21.721, p <

80

16

32

40
20

完了時間を示し，図 12 にオブジェクト密度に対する

0

果，DuH が最も早い結果であったが，ターゲット距

Hop

60

意差が認められた．図 11 にターゲット距離とタスク
タスク完了時間を示す．図 11 に関する多重比較の結DuH
Pan with Halo㩷.001），インタラクション技術 × オブジェクト密度（F (4,44) = 2.958, p < .001）の交互作用に関して有Correct rate [%]度（F (2,22) = 11.389, p < .001），インタラクショ

100

48

Object density [object]

図 13 オブジェクト密度 vs. 正解率
Fig. 13 Object density vs. correct rate

離 700 pixels では，DuH と Hop の間には差があり，

DuH と Pan with Halo（以下 PwH）との間に差は見られなかった．しかし，900 と 1100 pixels の遠いターゲット距離の条件では，DuH と PwH の間に差は見られた．1100 pixels の距離条件は，ディスプレイサ
イズの制約から，DuH が画面内で正確にピーク速度は見られていないが，DuH の精度は他よりも低いもを検出できる限界値に近く，多くのアンダーショットが増加するにつれて正解率は下がる傾向にあった．

が見られており，その結果，Hop との差はあまり見られなくなっている．しかし，PwH の操作時間はター
ゲット距離に大きく依存するため，遠い距離（DuH の限界に近い）でも DuH より遅い結果となっている．
図 12 では，オブジェクト密度 16 の場合には，DuHと Hop に差があり，DuH と PwH の差はわずかであることが分かる．しかし，Hop と PwH はオブジェク
ト密度が多くなるにつれて操作時間は大きくなる傾向にあり，32, 48 objects の条件では，DuH が Hop や

PwH より有意に短い時間でタスクを完了できている．
5.6.2 空間把握テスト
三 要因 分散 分析 の結 果，イ ンタ ラク ション 技術（F (2,22) = 1.868, p > .05）には主効果は見られず，ターゲット距離 (F(2,22) = 5.052, p < .05) とオブ
ジェクト密度（F (2,22) = 18.102, p < .001）に主効
果が見られ，ターゲット距離とオブジェクト密度の交互作用（F (4,44) = 3.150, p < .05）も見られた．オ
ブジェクト密度に対する各インタラクション技術の正解率を図 13 に示す．インタラクション技術の主効果のとなっている．特に二回，三回ジャンプした場合や，予測の精度が極端に悪かった場合にミスが生じることが多く，空間把握テストに大きく影響している．また，
全インタラクション技術において，オブジェクト密度

6. 議

論

3 章の実験では，Delphian Desktop でも用いているターゲット距離とピーク速度間の線形性を，Halo を用いた画面外へのポインティングに対しても確認することができた．Partial Halo の条件でも線形の関係であったが，図 5 に示しているように不安定な部分は見られる．500 pixels の短いターゲット距離においては，
Halo の弧の形状から比較的ターゲット距離を推定しやすく，その結果，通常のポインティングより強い計画
運動を行い，大きいピーク速度が検出されやすかった．
逆に，1100 pixels の条件では，弧の形状からターゲッ
ト距離の推定は難しいため，通常のポインティングよ
りも弱い計画運動がなされることが多く，ピーク速度
は若干通常のポインティングより小さなものになっている．このように，Halo の形状や線の太さなど，ター
ゲット距離を推定するための手がかりの状態によってピーク速度は影響を受けると考えられ，より安定した
DuH の提案をするためには，最適な Halo の条件など

情報処理学会 インタラクション 2007

DuH は，ピーク速度の検出できる範囲の限界などの問題から，空間把握テストにおいてよい結果は得られていない．また，今回用いた地図ナビゲーションという実験環境では，Halo の中にプロキシを表示する必要があり，これが原因で Halo の弧の形状が判断し予測アルゴリズムが適用可能であることを確認した．
DuH の評価実験では，DuH が，Hop, Pan with Halo
より早く画面外オブジェクトを獲得できることを確認した．今後は Halo によるポインティング難易度の検討や，より現実的なタスクによる評価を考えている．
謝辞 本研究の一部は，文部科学省 21 世紀 COE プ

にくかったという意見や，プロキシをターゲットであログラム（研究拠点形成費補助金）の研究助成による．

をより詳細な実験で明らかにする必要がある．

ると誤認識してしまったという意見も多くあった．最適なプロキシサイズや形状なども考慮する必要があると考えられるが，タスクの性質とプロキシに表示させる情報量，さらにはオブジェクト密度や最適な地図サイズとの関連など，画面外オブジェクトの可視化技術
としては，依然大きい課題があると考えられる．

Hop では，特徴的な操作を用いて画面外ターゲッ
トを獲得するが，レーザービームなどの操作は一般のGUI ではあまり馴染み深い動作とは言えず，また，プ
ロキシの位置が完璧にターゲットの方向と一致していないなど，直感性に欠ける部分があると考えられる．
我々の実験の結果，タスク 2 の空間把握テストに備えるために，タスク１では，多くのユーザは動作を慎重に行ったため，DuH の方が Hop より，タスク完了時
間などについては有効となったと考えられる．しかし，
プロキシ+テレポートの概念は多くの場面で有効であると考えられるので，プロキシを Halo の中に表示させ，そのプロキシをクリックすることで自動的にター
ゲット位置までスクロールするという技術と DuH との比較なども調査していきたい．
今回，空間把握テストは，インタラクション技術の差を検出できる評価指標にはなりえなかったが，PwH
や Hop の動作が単純な反復動作になることを防ぎ，タ
スクをより現実的にすることができたと考えられる．
速さと精度の両方を被験者に要求する場合，今回用いた空間把握テストのようなタスクを課すことは有効で，今後，経路計画などより現実的で複雑なタスクの設定を行う際に考慮していきたい．

7. ま と め
より効率的に画面外のオブジェクトを現在のウィンドウに獲得するための新たなスクロール技術として，
Delphian Desktop というポインティング中のピーク速度を用いたターゲット距離を予測する技術と，ユー
ザにターゲットまでの距離を把握させる Halo という可視化技術を組み合わせ，DuH（Delphain Desktop
using Halo）を提案した．実験 1 では，Halo を用いた環境でもポインティングピーク速度とターゲット距離の間には線形の関係があり，Delphian Desktop の

参

考

文 献

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