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

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2018/3/5

川での生物との触れ合いを VR 体験できるシステム
IZILLA
桑原 宏輔1

村井 良行1

畑中 衛1

濱川 礼1

概要：本論文では，川に住む生物との触れ合いを，VR デバイスを用いて仮想的に体験できるシステム「IZILLA」について述べる．川には豊富な生物が住んでおり，それを採取・観察することは生物多様性などを理解する上で有用な手段である．しかし，多様な生物との触れ合いができる，自然豊かな川は身近に少ない．そこで我々は，水質が良く豊富な生物がいる，岐阜県山県市の伊自良川へ赴いて生物と触れ合い，そこでの素晴らしい学びや体験を仮想環境内に再現したシステム「IZILLA」を開発した．IZILLA は，室内で使用可能な頭部装着ディスプレイとタモ網などから構成される VR デバイスを用いる．そのため，実際の川にいるような感覚で，自ら手を動かしながら生物との触れ合いを体験できる．さらに，水中を覗ける機能といった VR だからこそ可能な表現を活用することで，生物教育の補助と拡張を行う．

A system that allows you to experience VR experience with a river
IZILLAKOSUKE KUWABARA1YOSHIYUKI MURAI1

MAMORU HATANAKA1

REI HAMAKAWA1

Abstract: In this paper, we describe the system “IZILLA” which can virtually experience contact withliving organisms living in rivers using VR devices. Abundant living things live in the river, and collecting
and observing it is a useful tool for understanding biodiversity and others. However, there are few rivers thatare rich in nature, which can interact with diverse organisms. Therefore, we developed a system “IZILLA”which reproduces the wonderful learning and experiences there in the virtual environment by going to theIjira-gawa River in Yamagata City, Gifu Prefecture, Japan where there are plentiful and abundant organisms.
IZILLA uses a VR device composed of a head mounted display and a fish net which can be used indoors.
Therefore, you can experience contact with living things while moving your hands to yourself as if you are
in an actual river. Furthermore, by utilizing expressions that are possible because of VR such as the ability
to peek underwater, we aid and extend biological education.

1. はじめにを意図的に用意することで，命の重さを実感する良い機会になるとしている．

本稿の筆者ら 2 人は，岐阜県の豊かな自然に囲まれた地

筆者のうちの 1 人は，幼少期に長良川の支流である伊自域に在住している．県内には日本三大清流の一つである長2 で生物と触れ合い，自然の豊かさや命の大切
良川 (図 1⃝)

1 が流れ，清らかな水がなければ生きることの良川 (図 1⃝)さなど多くのことを学んだ．伊自良川は，長良川同様に多出来ない多種多様な生物がいる．そして，多様な生物を直種多様な生物がいる一方で，比較的水深が浅く，流れが緩接目で見て触れることは，豊かな自然や命の大切さを理解

やかなために児童でも容易に楽しむことが出来た．我々はする上で有用な教育材料となる．事実，平成 10 年 6 月の岐阜県に流れる川のような，豊かな自然を持つ川での生物

中央教育審議会の答申では，様々な生き物に触れ合う機会との触れ合いを，児童に限らず多くの人に体験してもらい1

中京大学 工学部
School of Engineering Chukyo University© 2018 Information Processing Society of Japanたいと考えたが，現状では容易にできない．この原因は主920

情報処理学会 インタラクション 2018
IPSJ Interaction 2018に 2 つ挙げられる．

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2018/3/5末を用いた生物多様性の授業を行った．同市が製作した堺

まず始めに，自然を持つ川が多くの人々にとって身近でいきもの情報館の Web サイトと連携し，教員がタブレッはない．国土交通省が行った「日本人の河川環境に関するト端末でサイトを表示させながら授業を行った [4]．Anna

アンケート調査」[1] では，思い浮かべる身近な河川が「護Loparev らは，生物工学の教育をゲームによって体験でき岸が目立つ」，「公園的」と回答した人が 56.1%だった．

るシステムを開発した．ゲームでは火星探査に必要な資

次に，子ども達にとって身近な学校で，ビオトープに代材を細菌を用いて生産していく [5]．これらの事例と比べ，表される自然体験ができる場所が不足している．ビオトー

IZILLA では実在する複数の生物とその生育環境を再現しプの設置を推進する事業として，文部科学省によるエコスたため，生物多様性と共に，生物の住む環境も学ぶことがクール認定事業がある [2]．この事業はビオトープや太陽できる．

光発電など自然を考慮した設備を持つ学校をエコスクールとして認定し，1997 年から 2017 年までに 1704 校が認定されたが，施設の緑化やビオトープの整備を行う自然共生型に認定された学校は全体の 17.6%であった [3]．

2.2 VR を用いた教育支援
坂本らはバーチャル生態系の食物連射シュミレーションを体験できるシステムを開発した [6]．仮想の生態系モデ

そこで我々は，VR デバイスを用いて生物との触れ合いルを観察するための手段として，ディスプレイ装置の他，を仮想体験ができるシステム，「IZILLA」を提案する．VR没入型 VR への出力を行っている．Iulian Radu らは VR

デバイスは場所に関わらず使用できる一方で，現実に近い等の技術を活用し，様々な生物の大きさと同じロボットを体験を提供することが可能だからである．なお，「IZILLA」

操作し，それらの視点で物事を観察・体験可能なシステム[izíl@] はシステムの舞台となった「伊自良川」(いじら) と，「GODZILLA」[gadzíl@] を掛け合わせた造語である．
IZILLA の利用後は，実際の自然と触れ合うことを想定し「EmbodySuit」の提案を行った [7]．これらの研究はユーている．なぜなら，五感で直接自然を感じることが，その多様な生物と触れ合うことが可能で，インタラクティブに豊かさを学ぶ最良の手段だからである．そのため，IZILLA生物の多様性を学ぶことが出来る．

ザが環境へ介入できなかったり，1 度に 1 つの種類しか学べない．しかしながら，IZILLA では自ら手足を動かしては生き物との触れ合いに対する興味・関心を向上させると共に，実際の練習になることを目的として開発した．具体的な利用想定は，平時に行われる生物教育に関わる授業で用いて，課外授業で実際に生物と触れ合う．

3. 伊自良川での生物との触れ合い
IZILLA の開発にあたり，筆者の内 2 人で伊自良川へ赴き，実際に生物との触れ合いを体験をした．IZILLA の体験内容はこの伊自良川 (図 2) での体験に基づいている．そこで，本節では伊自良川で行った生物との触れ合いについて説明する．
体験は，「採取」，「観察」，「放流」の 3 ステップを通して行った．まず最初に，生物の姿が見える場所や居そうな場所を探し，タモ網や仕掛けを駆使しながら生物を採取した．次に，捕まえた生物を虫かごなどに入れて観察し，最後に，生物を捕まえた場所へ丁寧に放流した．この流れは，

図 1 岐阜県に流れる河川*1

2. 関連研究・事例

一般的な触れ合い体験でも行われる．

3.1 採取方法
伊自良川で行った３種類の採取方法を下記に示す．

IT 技術を用いて教育を拡張・補助する研究は様々な手法

追い込み 足を動かして生物を刺激し，網に誘導して掬う．

を用いて行われており，「IT を用いた生物教育の補助」と

石返し 生物が潜んでいそうな石を動かし，川下に仕掛け「VR を用いた教育支援」の 2 つの着眼点で関連研究・事例を紹介する．

た網で掬う．
仕掛け ペットボトルで作成した仕掛けを川に設置し，魚を採取する．

2.1 IT を用いた生物教育の補助・拡張
大阪府堺市の土師小学校と八上小学校は，タブレット端*2

国土情報ウェブマッピングシステム (国土交通省国土政策局国土3.2 採取・観察できた生物
実際に採取・観察した生物とその採取方法を表 1 に示す．

情報課:http:////nrb-www.mlit.go.jp) の図を加工© 2018 Information Processing Society of Japan921

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図 2 伊自良川

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図 3

IZILLA の仮想空間

図 4 IZILLA を体験している様子と VR での視点
図 5 システムの見取り図と IZILLA の空間マップ
表 1伊自良川で採取・観察できた生物とその採取方法

ユーザは HMD を装着し，タモ網型のデバイスとコント

生物

類

採取方法

ローラーを手に持ち，トラッキングデバイスを足に装着しタカハヤ

魚類

追い込み, 仕掛けながら体験する．VR 空間にはタモ網型デバイスとコント

ヨシノボリ

魚類

追い込み

サワガニ

甲殻類

石返し

アマゴ魚類

採取できず．観察のみ

ローラーに同期して動く，タモ網と左手が登場する．
ユーザが歩行で移動できる範囲は 3m2 であるのに対し，IZILLA は 50m2 ある．そこで，ユーザが任意の地点へ移動できるテレポート機能を作成した．プレイエリアより大3.3 学び

きく移動したい場合は，テレポート移動を活用する．

「採取」「観察」で生物の多様性について深く理我々は，解でき，「放流」することで命ある生き物達の扱い方を理解することができた．一方で，全国的な生育分布や餌，繁殖方法といった詳しい生態までは知ることが出来なかった．
また，捕まえることができなかった生物もいた．

4. IZILLA での生物との触れ合い
我々は，伊自良川で学べたことの多くを再現するため，IZILLA においても「採取」，「観察」，「放流」の 3 ステッ

4.2 具体的な体験の流れ
IZILLA におけるユーザの体験例として，ユーザが初めてタカハヤを採取するときの流れを以下に示す．
ユーザはまず，タカハヤを探す．発見できたら，次にタモ網をタカハヤの下流に設置し足を動かし，タモ網の中に誘導して捕まえる．すると，図鑑にあるタカハヤの項目を閲覧できるようになり，詳しい生態を学んだ後，タモ網を数秒間水中につけることで逃がす．

プを通して体験出来るようにした．また，採取方法も実際と同様に「追い込み」，「石返し」，「仕掛け」を行えるようにした．IZILLA の空間を図 3 に示す．

4.3 登場する生物
IZILLA に登場する生物は伊自良川で実際に採取・観察することができた生物にしてある．実際の生物はそれぞれ4.1 システム構成

異なった姿と生育場所を持ち，それらを観察することが生

IZILLA を体験する際の見取り図を図 5 に示す．IZILLA

物の多様性を理解できると考え，IZILLA でもその姿を再は VR デバイスを装着したユーザと，歩行可能なプレイエ現し，実際と同じような生育場所に生成されるようにした．

リア，それを囲む２つのトラッキング用レーザー走査器

IZILLA に登場する姿や生育場所について下記に示す．

(ベースステーション)，そしてヘッドマウントディスプレ

アマゴ 泳ぎが得意で捕獲することが難しく，流れが急なイ (HMD) に VR 映像を出力するパソコンで構成される．

© 2018 Information Processing Society of Japan1 図 10⃝)
1場所に住んでいる．(図 9⃝,922情報処理学会 インタラクション 2018
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図 6 追い込み (白い 3D モデルで足を表示)

図 7 石返し

図 9

図 8仕掛けIZILLA にある川の断面図

タカハヤ 泳ぎがあまり得意でなく，流れが緩やかな淵に2 図 10 の⃝)2群れで生活している．(図 9⃝,

カワヨシノボリ 腹に胸鰭が発達した吸盤をもち，流れが3 図 10⃝)3
急な場所の川底に住んでいる．(図 9⃝,

サワガニ 川底の石の下に潜み，じっとしていることが多
4 図 10⃝)4い．(図 9⃝,を近づけ，人差し指でトリガーを引く．すると石を掴むことができるので動かす．サワガニが隠れていた場合，サワガニは逃げ出すので，タモ網で採取する．

4.4.3 仕掛け (図 8)
VR 空間内の川岸には仕掛けを置いている．石返しと同様にコントローラーを使い，仕掛けを掴む．仕掛けを設置したい場所に移動しコントローラーのトリガーを離すと，仕掛けを設置できる．仕掛けはどこにでも置くことが出来るが，川の中に置かれている時のみ機能する．

4.4.4 水中覗き
川の中を覗ける機能を作成した．IZILLA や実際の川は水面が激しく揺れるため，生物を発見しにくい．そこで，水中を覗けるようにし，ユーザが IZILLA の生物を発見しやすくした．これによって，実際の川へ行った時にも，水面の下にも魚がいることを事前に認知でき，スムーズに生物採取を行えるようにした．
図 10 IZILLA に登場する生物の 3D モデル

4.5 観察4.4 採取IZILLA での採取方法について下記で具体的に記述する．
4.4.1 追い込み (図 6)
ユーザは，採取対象の生物を見つけたら，逃げないようユーザは採取した生物の詳細な生態や姿を，図鑑で確認することができる．図鑑内容には分布や繁殖についてなど詳しい生態の知識を盛り込み，生物に対する理解を深められるようにした．に注意しつつ採取対象の川下にタモ網を設置し，足を動かして生物を刺激する．生物は刺激要因の逆方向へ逃げるように動くため，タモ網の設置場所と足を使った刺激の発生

4.6 放流ユーザは生物をタモ網で捕まえた後，引き続き採取する場所を工夫することで，対象をタモ網に追い込む．

ためにはタモ網に入った生物を逃がす必要がある．タモ網

4.4.2 石返し (図 7)を数秒の間，川の中に入れることで生物を逃がすことが出VR 空間にはユーザが動かすことのできる石を設置して来る．生物を命あるものとして大切に扱うことで，実際のいる．ユーザがその石を見つけたら，左手のコントローラ

生物との触れ合いでも丁寧に扱う必要性を事前に身につけ© 2018 Information Processing Society of Japan923

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ることができるにした．

態を，「安全圏」，「警戒圏」，「逃避圏」(図 11) のどこで刺激を受け取ったかを条件 (表 2) にして遷移する．

5. システム実装

この AI は，魚の逃避行動のプロセスについて記述され

IZILLA は VR デ バ イ ス の HTCVive*3 を 使 用 す る ．ている「魚だって考える」[8] を参考にした．この本では，HTCVive は 3m 四方の空間を自由に歩きながら利用す魚は感じ取った脅威との距離が「安全圏」「警戒圏」「逃避ることができるため，インタラクティブな生物との触れ圏」のどの範囲にいるかを基に行動すると述べられている．

合いが体験できると考え選択した．仮想環境の作成，採各状態における魚の挙動を説明する．「平常」状態は，取体験の実装にはゲームエンジンの Unreal Engine4*4 を用ランダム移動を行う．魚の生成地点から大きく離れた場合いた．

は，生成地点に向かって移動する．仕掛けが近くに設置さ5.0.1 タモ網型デバイス

れていた場合は，仕掛けの餌に向かって移動する．生物はユーザが手に持つタモ網には，HTCVive の拡張デバイ生成時点では「平常」状態である．「警戒」状態は，刺激スで，空間座標や傾きを取得可能な ViveTracker が装着源を向いて停止する．この挙動は現実の魚が行う「定位反され，タモ網を動かせば VR 内のタモ網も同期して動く．

応」を基にした．「逃避」状態は，刺激源から離れるように5.0.2 両足のトラッキングデバイス移動する．

*5

ユーザの足の位置を把握するため，両足にも ViveTrackerを装着するようにした．これによって，追い込み動作や生物が足から逃げる挙動が再現できている．

5.1 環境作成の手順
IZILLA の地形は実際の伊自良川を基にして作成した．
以下にその手順を示す．なお，空間の広さは 50m2 である．
図 11

刺激との距離の関係( 1 ) 国土地理院の基盤地図情報データから伊自良川周図 12 魚 AI の状態遷移図

表 2 状態 (図 12) の遷移条件

辺*6 の標高データを算出し，HeightMap に変換( 2 ) HeightMap から地形生成ツール WorldMachine を用いて地形を滑らかにしたり，浸食を追加( 3 ) 2 で作成した地形を UnrealEngine4 にインポートし，Asset*7 *8 を用いて装飾

1 警戒圏で刺激を受ける⃝

2 刺激源が安全圏へ移動する⃝

3 刺激源が逃避圏に移動する⃝

4 警戒圏で刺激を受ける⃝

5 魚が刺激源から離れる⃝

5.2.2 サワガニ
サワガニの挙動は，基本的に仮想空間内に設置した石に5.2 生物の挙動
生物の挙動は，AI の作成ができる Unreal Engine 4 の「Behavior Tree」を用いて実装した．

IZILLA の生物には視覚と聴覚を付与した．生物はユー隠れて動かないようにした．石返しによって石が動かされ隠れられない場合は，別の石を求めて徘徊し，見つけた場合にはその石に隠れるように行動する．徘徊中は，魚の AIと同様の逃避プロセスを実行する．

ザのタモ網や足を視認することができ，また，ユーザが足やタモ網を水中で激しく動かした時に発生する気配も探知

5.3 仕掛けできる．生物の AI は，これらから得た足やタモ網の情報

仕掛けは匂いを持ち，仕掛けよりも下流の魚にのみ誘引を刺激として「処理」し，その刺激に対して行動を決定し，効果を持つようにした．現実においても，水の流れで運ば動作する．AI の内容は，3 種の魚 (アマゴ，タカハヤ，カれる匂いは下流にいる生物しか検知できないからである．

ワヨシノボリ) とサワガニで異なる．

5.2.1 アマゴ・タカハヤ・カワヨシノボリ*3*4*5*6*7*8

6. 評価実験

魚の AI は，「平常」，「逃避」，「警戒」(図 12) の 3 つの状

IZILLA の評価実験を 2 回に分けて行った．被験者にはhttps://www.vive.com/jp/
https://www.unrealengine.com/ja/what-is-unreal-engine-4
https://www.vive.com/jp/vive-tracker/
座標: 35° 34’03.96”N 136° 41’44.89”E
UltimateRiverTool:
https://www.unrealengine.com/marketplace/ultimateriver-tool
OpneWorldDemoCollection:
https://www.unrealengine.com/marketplace/open-worlddemo-collection

アンケートを行い，それぞれ 4 段階評価 (1:非常に思わない，© 2018 Information Processing Society of Japan

2:思わない，3:思う，4:非常に思う) で回答をして貰った．
6.1 第 1 回評価実験
中学生・高校生への教職経験が有る社会人 4 名を対象に，IZILLA を 10 分間体験してもらった後，表 3 に示すアンケート内容で質問を行った．

924

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6.2 第 2 回評価実験

6.5.2 第 2 回評価実験

被験者 14 名のうち，6 名には伊自良川で生物との触れ

表 4 の体験済みのグループ質問 1 については，評価値が合いを体験を，残りの 8 名には，生物との触れ合いを体験

IZILLA に比べて実体験の方が高い．この要因は，IZILLAしている人の視点を全天球映像 (5 分間) を閲覧してもらっに登場する生物が伊自良川より少ないからだと推察される．

た．その上で，被験者全員に IZILLA を 5 分間体験してもまた，表 4 の未体験グループ質問 5 において，IZILLA のらった．その後，伊自良川での体験について表 4 の 1 から評価値が高い全天球映像より高い．これは，IZILLA の能3 の質問を，全天球映像の視聴について 1 から 3 および 5動的に学ぶ形式がユーザの興味関心の向上に影響したと考の質問を，IZILLA について 1 から 4 の質問を行った．

えられる．

6.3 結果7. 展望

6.3.1 第 1 回評価実験

IZILLA における生物多様性の学びの質をより向上させ

第 1 回評価実験の結果を表 4 に示す．

るため，IZILLA に登場する生物の数や川を増やしていく．

表 3 第 1 回評価実験のアンケート内容とその結果

また，現状の IZILLA は 1 人ずつしか体験することができ

No

質問内容

1

IZILLA を利用することで，生物教育の理解が深まると思いましたか

3.5

2

登場する生物やその動きから生物の多様性が学べましたか

3.0

3

図鑑から生物の生態が学べましたか

3.5

4

このシステムが実際の生物採取の練習となると感じましたか

2.5

5

このシステムを利用して，実際の自然体験に興味・関心が出来ましたか3.5

6

実際に教育で利用してみたいと思いますか

3.5

ない．そこで，仮想空間の出力にプロジェクションマッピ

評価値平均

ングを用いたり，体験しているユーザの視点をスクリーン写すなどして多人数同時に学べるようにしていきたい．

参考文献
[1]

6.3.2 第 2 回評価実験
第 2 回評価実験の結果を表 3 に示す．表の数値は被験者[2]回答の平均値である．
表 4 第 2 回評価実験アンケート内容とその結果

No

質問内容

1

伊自良川体験済[3]

伊自良川未体験

実際の体験

IZILLA

全天球映像

IZILLA

生物の多様性が理解できたか

3.7

3.2

1.8

2.6

2

生物の詳しい生態が理解できたか

3.3

3.5

2.1

3.8

3

生物の扱い方が理解できたか3.0

3.0

2.1

2.5

4

実際の生物採取の練習になるか

5

実際の生物採取の興味関心に繋がったか

2.8

3.6

[4]

[5]

2.8

6.4 統計的分析
第 2 回評価実験の結果において，「伊表5自良川体験済」と「伊自良川未体験」
No体験済

未体験

10.2130.014

用いて平均値の差が有意なものであっ20.6880.004

たかを分析した．その結果を表 5 に31.0000.362をそれぞれ対応のない 2 標本 t 検定を示す．

45

[6]
[7]
[8]

国土交通省. 日本人の河川環境に関する意識アンケート調
査結果, 2017.
文部科学省. パンフレット 「エコスクール 環境を考慮した学校施設の整備推進」, 2017.
文部科学省. エコスクールプラス エコスクールパイロッ
ト・モデル事業認定実績, 1997 - 2017.
堺市がタブレット端末を活用した「生物多様性の授業」を小学校で実施 — ict 教育ニュース. http://ict-enews.
net/2016/03/2city-sakai/. 最終アクセス: 2017-12-14.
Anna Loparev, Amanda Sullivan, Clarissa Verish, Lauren
Westendorf, Jasmine Davis, Margaret Flemings, MarinaBers, and Orit Shaer. Bactomars: A collaborative educational video game for teaching biological engineering. In
Proceedings of the 12th International Conference on theFoundations of Digital Games, FDG ’17, pp. 46:1–46:3,
New York, NY, USA, 2017. ACM.
大島登志一小島健三. Mitsudomoe: バーチャル生態系の捕食連鎖シミュレーション体験システム（第 1 報）, 2017.
Alissa N. Antle Iulian Radu. All creatures great and small:
Becoming other organisms through the embodysuit, 2016.
吉田将之. 魚だって考える―キンギョの好奇心、ハゼの空間認知. 築地書館, 2017.

0.074

以上から，伊自良川での触れ合い体験と IZILLA における触れ合い体験では全ての質問において p >= 0.05 であり，有意差が得られた．全天球映像の視聴と IZILLA における触れ合い体験においては，質問 3,5 で p >= 0.05 となり有意差が得られたが，質問 1,2 については p < 0.05 で有意差が得られなかった．

6.5 考察6.5.1 第 1 回評価実験
表 3 の結果から，IZILLA を生物教育の教材とすることに対し，教育者の視点から一定の評価を得ることができた．

© 2018 Information Processing Society of Japan925