WISS 2018

Copernican-Touch:
タッチサーフェスを指へ向けて接触させる動作を用いたタッチ入力拡張手法
池松 香 ∗ †‡‡ 山中 祥太 ‡ 坪内 孝太 ‡ 椎尾 一郎 ∗概要. 本論文では，スマートフォンおよびスマートウォッチにおいて，通常のタッチ入力動作とは対称的な，“デバイス側を指に向けて移動させる動作” によりデバイス画面と指を接触させ，タッチ入力を拡張する手法 “Copernican-Touch” を提案する．本手法はタッチ入力発生直前（500ms）までのデバイスの動きによる，加速度センサおよびジャイロセンサ等の値を用い，タッチした直後に待機時間なく対応するコマンドを実行することが可能とする．本論文では，提案手法実現のための初期的な調査を行い，機械学習によりス
マートフォン・スマートウォッチ共に 86%の識別精度を示した．また，提案手法のタッチ入力により画面上の特定の位置を正確に指示することが困難であるなどのユーザフィードバックを参考に，実現可能なアプリ
ケーションについて議論する．

図 1. （a）タッチサーフェスを動かし指に当てるタッチ
入力動作を用いた Copernican-Touch，（b）通常の指を動かしてタッチサーフェスへ触れるタッチ入力．青の描画線は動作の開始時点を，赤の描画線は動作の終了時点を示す．

1• 予備調査を行い，スマートフォン・スマート
ウォッチ共に 86%の識別精度を示した．
• 調査におけるユーザフィードバックにもとづ

はじめに

スマートフォンやスマートウォッチ，トラックパッドなどのタッチサーフェスは広く一般に普及した．市販の携帯型タッチサーフェスの多くはダブルタップ，
ロングプレスおよび感圧タッチなどをはじめとした豊富な入力操作を提供する．一方で，タッチサーフェ
ス内蔵の加速度センサやジャイロセンサなどを組み合わせ，タッチ入力における新規なモダリティを付加することで，タッチ入力を拡張する手法も提案されている [7, 13].
本論文では，タッチ入力動作時の運動方向を利用
し，携帯型タッチサーフェスにおけるタッチ入力を拡張する手法 “Copernican-Touch1 ” を提案する．具
体的には，図 1 に示すように，“タッチサーフェスを
動かし指に当てる” 入力動作および，通常の指を動Copyright is held by the author(s).
お茶の水女子大学大学院†
日本学術振興会‡
ヤフー株式会社
1
コペルニクス的タッチ．従来の指（天）が動くタッチに対してデバイス（地）が動くタッチを利用したインタラク
ション手法．

∗

かしてタッチサーフェスに触れる動作による対称的な運動方向のタッチ入力を識別することで入力語彙を拡張する手法である．Copernican-Touch はタッチサーフェス内蔵のセンサのみを利用し，外付けのハードウエアやセンサを必要としない．また，タッチ入力が発生する直前の 500 ms 間のセンサデータ
を用い，短い所要時間 (< 1 ms) のみで機械学習による入力識別を行う．本論文の貢献を下記に要約する．
• タッチ入力動作の対称的な運動方向を利用し，タッチサーフェスにおけるタッチ入力を拡張する手法として Copernican-Touch を提案した．

き，提案手法の適用性について議論し，アプ
リケーションの提案を行った．

2

関連研究

タッチサーフェスにおける入力領域は限られていることを背景に，Human-Computer Interaction 研
究分野においては，入力語彙を拡張するための様々な提案がなされてきた [10]．その多くはタッチ入力に付随する情報，すなわち画面上の二次元座標の情報に加え，タッチサーフェスと接触する物体の接触
面積 [1]，感圧 [11]，電気的特性 [15] およびタッチ時に発生する音 [8] などの情報を利用する手法である．
これらは入力の所要時間やユーザ負荷を著しく増加させることなく，タッチ入力に新たなモダリティを追加する．こうした手法と同様に，提案手法はシングルタッチの拡張を目的としつつも，感圧タッチやロングプレスのような，タッチ入力後に待機時間を発生させる入力とは異なり，入力直後に特定コマンドの実行を可能とする．
偶発的には発生しにくい意図的な動作を利用し，タッチ入力を拡張する手法が提案されている．Bezel

WISS 2018

Swipe [22] はタッチサーフェスのベゼルからタッチを開始する動作を，B2B-Swipe [16] はベゼルのダブ
ルクロッシングの動作を，Ta-tap [10] は位置的に離れた二点への短時間の連続的なタップ動作を，Beats[20] は僅かにタッチの瞬間をずらした二点タッチを入力に用いる．タッチ入力とジェスチャ動作を同時に用いることでタッチ入力語彙を拡張する手法も提案されており，これらは，データの移動 [9, 14] やGUI 操作 [13]，身体との物理的な位置関係の対応付けを用いたインタラクション [3, 4] などに用いられている．タッチ直後に意図した機能を実行する例としては，スマートフォン片手操作時に親指に向けて画面を傾ける動作をデバイス内蔵のジャイロセンサ
により識別する手法 [2]，画面を強くタッチした場合と弱くタッチした場合をデバイス内蔵の加速度セン
サにより識別する手法 [12] および，タッチ入力前にタッチペンを用いて空中でジェスチャを行い，個々のジェスチャを識別する手法 [19] が提案されている．
提案手法においても意図的に行わなければ発生しな
いジェスチャ動作とタッチ入力を組み合わせ，かつ，[2, 12, 19] のようにタッチ直後のタイミングにて意図した機能の起動を，追加のハードウエアやセンサが不要な方法にて実現する．

3

Copernican-Touch

通常，携帯型タッチサーフェスにおいてタッチ入力を行う際，タッチサーフェス側は動かさず，操作するための指を画面に近づけることでタッチする．これに対し，指ではなく，タッチサーフェスを指に向けて動かし接触させるという動作は，一般的には用いられていない入力であると考えられる．この動作をジャイロや加速度センサ等の値を用いることで通常のタッチと識別できれば，感圧タッチやロングプレスに匹敵する新規なタッチ入力となり得るだろう．
明示的にタッチサーフェスを動かしコマンド入力を行う方法は，市販のタッチサーフェスにおける操作として提供されているものもある．例示すると，特定の方向にタッチサーフェスをフリップさせる，シェ
イクさせるという動作である．提案手法は，こうした操作方法とは異なり，通常のタッチ入力を行う際の指の動作と同距離程度の小さな移動により動作する．また，フリップやシェイクの動作 [23] においては画面を見ながら操作することが困難である．提案手法は操作開始時のタッチ動作を Copernican-Touch
により代替するのみで連続したタッチ操作（タッチ後に特定方向へのドラッグ等）を行えるため，画面を確認しつつ操作を行える．
一方で，提案手法には以下の課題がある．
1. 提案手法を用いることでタッチ開始時の意図した箇所へのポインティング操作や，タッチ
開始後の特定方向へのドラッグ操作等の精度が低下する可能性がある．
2. フリップ動作などでも指摘されているように，

通常のタッチ入力より大きい身体的負荷を伴う手法は，ユーザの疲労を増大させる．
3. 提案手法は両手による操作を想定している．片手による操作は困難と思われる．
4. 従来型タッチ操作を行う際にもタッチサーフェ
スの微細な振動が発生し，加速度センサやジャイロセンサの値に影響を与るため [6]，これが動作誤検出を招く可能性がある．
本稿では，これらのうち最も重要と考えられる第 4の課題，“デバイス側を動かして行うタッチ入力は，
通常のタッチと識別可能か” に主眼を置き，スマー
トフォンとスマートウォッチを用いて，かつ両手操作時を対象に検証する．

4

予備調査

12 名の被験者（女性 6 名，男性 6 名，年齢 21–31
歳，右利き 10 名，左利き 2 名）が本調査に参加した．
調査には Apple iPhone 7 (iOS 9, 750 × 1334 px)
および Apple Watch Series 1 (WatchOS 4, 312 ×
390 px) を用い，データ取得用のアプリケーション
は Objective-C を用いて実装した．タッチ入力発生時の XY 座標，タッチ入力発生直前の 500ms における三軸加速度・ジャイロセンサのベクトルおよびスカラー量を 60Hz のサンプリングレートで取得した（軸の定義は図 3 を参照）．機械学習にはタッチする直前の 500ms における加速度・角速度（ジャイロセンサ）のスカラー量最大値，各軸の最小値・最大値，タッチ開始時の XY 座標および，画面を 3 ×
3 のグリッドに分割した際の位置座標（図 4 (b) に示す（1）–（9），スマートフォンのみ）を用いた．
右利きの被験者は，左手でスマートフォンを把持し，左手にスマートウォッチを装着した．左利きの被験者のうち一名は右手でスマートフォンを把持し，右手にスマートウォッチを装着した．もう一名は左手でスマートフォンを把持し，右手にスマートウォッ
チを装着した．この際，デバイスの左手把持/装着のデータを基準とし，右手把持/装着のデータについては X 軸方向の加速度および Y 軸方向のジャイ
ロセンサの正負を反転させた．
4.1 タスク内容
本調査は，下記の 3 セッションにより構成された．セッション（1）および（2）においてはスマー
トフォンを，（3）においてはスマートウォッチを使用した．以下，本節においては指をタッチサーフェスへ向けて動かしタッチする通常のタッチ動作を従来手法，タッチサーフェスを指に向けて動かしタッ
チする Copernican-Touch を用いたタッチ動作を提案手法と表記する．
4.1.1 スマートフォンにおけるタッチ入力タスク
本セッションの実施目的は，スマートフォン使用時における，通常のタッチ入力と Copernican-Touchの識別可能性を調査することである．被験者は，タッCopernican-Touch: タッチサーフェスを指へ向けて接触させる動作を用いたタッチ入力拡張手法

図 2. 調査用アプリケーションのスクリーンショット．オ
レンジのアイコンは通常のタッチ入力の，グレーは Copernican-Touch の操作指示を表す．白色のアイコンはタッチ入力後ドラッグ操作を行い，指と画面を離す際の位置を示す．

チ入力の開始時においては指示された従来手法・提案
手法いずれかの方法により行い，その後に画面と指を離しタッチを終了するというタスクを行った．なお，本セッションのタスクにおいてタッチ入力を終了する際の制約はなく，被験者は指もしくはタッチ
サーフェスのいずれかを自由に動かすことで，タッチを終了した．すなわち，本セッションにおけるタス
クは，従来手法によるタッチ開始→タッチ終了および，提案手法によるタッチ開始→タッチ終了の 2 種類である．ターゲットのアイコンは直径 8mm であり，画面の縁から 10mm 以上のマージンを取った場
所へランダムに表示された．図 2 に示すようにター
ゲットは色分けされて表示されており，タッチ開始
時の動作については従来手法をグレーで，提案手法
をオレンジで指示した．
4.1.2 スマートフォンにおけるタッチ入力およびドラッグ操作タスク
本セッションの実施目的は，スマートフォン使用時において，通常のタッチ入力もしくは CopernicanTouch を行った後，指を画面から離さず特定の方向
へドラッグするという操作がユーザにとって困難であるかを調査することである．これは，想定している応用例の一つにマーキングメニュー [17] のような，タッチ後にドラッグ操作を行い特定の XY 座標
もしくは方向を指定する操作を行うものを含むためである．被験者は，タッチ入力の開始時については指示された従来手法・提案手法のいずれかにより行
い，タッチ後は指を離さず続けてドラッグ操作を行った．そして，画面と指を離しタッチを終了するというタスクを行った．なお，タッチ後に指を離さず連続して行うドラッグ操作および，タッチを終了する
際には，指もしくはタッチサーフェスのいずれかを自由に動かすことで行った．すなわち，本セッショ
ンにおけるタスクは，従来手法によるタッチ開始→
ドラッグ→タッチ終了および，提案手法によるタッチ開始→ドラッグ→タッチ終了の 2 種類である．本セッションにおいて，タッチ開始地点とタッチ終了

図 3. スマートフォンにおける加速度・ジャイロセンサの座標系の定義．スマートウォッチの場合も同様．

地点のターゲットはタスク開始直後に同時に表示された．開始時のターゲットのアイコンは直径 6mm，終了時のアイコンは 5mm であり，いずれも画面の縁から 10mm 以上のマージンを取り，かつ，開始時と終了時のターゲットは中心距離が 30mm となる場所へランダムに表示された．タッチ開始時のアイコンの色による指示はセッション 1 と同様であり，
タッチ終了位置は白のアイコンにより指示した．
4.1.3 スマートウォッチにおけるタッチ入力タスク
本セッションの実施目的は，スマートウォッチにおける，通常のタッチ入力と Copernican-Touch の識別可能性を調査することである．被験者はタッチ入力の開始時は指示された従来手法・提案手法いず
れかにより行い，画面と指を離しタッチを終了するというタスクを行った．なお，タッチ入力を終了する際は前述のセッションと同様に制約を与えなかった．すなわち，本セッションにおけるタスクは，従来手法によるタッチ開始→タッチ終了および，提案
手法によるタッチ開始→タッチ終了の 2 種類である．
スマートウォッチは画面領域が限られるため画面中央へのみターゲットを表示した．タッチ開始時のアイコンの色による指示はセッション 1 と同様である．
4.2 実施手順
各セッション開始前に被験者は操作練習としてセッ
ション内容と同じタスクを 20 回行った．全てのセッ
ションにおいて，タッチ開始アイコンは最初にオレンジのアイコンが表示され，その後グレーとオレ
ンジのアイコンは交互に現れた．グレーもしくはオ
レンジのアイコンについて，アイコン領域外でタッチを開始した場合は指示エラーとしてカウントした（セッション 1 および 3）．白のアイコンについて，ア
イコン領域外でタッチを終了した場合は指示エラー
としてカウントした（セッション 2）．被験者は各セッションにて 140 回のタスクを行った．タスクは20 回を 1 セットとして 7 セット実施し，セット間は自由に休憩を取るよう指示した．同一セット内においては可能な限り速く，かつミスをせず操作するよう指示した．合計，20 (タスク) × 7 (セット) ×
3 (セッション) × 12 (被験者) = 5040 回のタスク

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(a)

4.4

6.0
Error Rate (%)

表 1. 高い重みが付与された特徴量およびその重み

(b)

7.0

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

5.0
4.0

2.0

3.0

1.9

1.2

2.0

0.7

1.0

0.2

0.0
Session 1

Session 2

Conventional Touch

Session 3

Copernican-Touch

図 4. （a）各セッションにおける平均指示エラー率および標準偏差，（b）3 × 3 のグリッドに分割した画面の各位置における操作難易度の評価平均値．

を実施した．セッションの実施順番はカウンターバ
ランスをとった．全セッションを実施後，提案手法についてのフィードバックを回答するよう指示した．
また，被験者はスマートフォンにおけるタスクでの，タッチ指示場所毎の操作難易度について主観的評価
を 7 段階リッカート尺度（1:易–7:難）にて行った．
なお，被験者は屋内にて着席した状態で全てのタスクを行った．

5

結果

ポインティング精度
図 4（a）に各セッションにおける指示エラー率の平均を示す．全セッションで合計で 88 回の指示エ
ラーが発生した．これらは全てタッチ開始時における指示エラーであり，セッション 2 におけるタッチ
終了時の指示エラーは発生しなかった．いずれのポ
インティング操作においても精度は高く，95%以上となった．この結果に対し，繰り返しのある分散分析を行った結果，主効果は見られなかった (F4,66 =3.473, p = 0.089)．
5.2 ターゲット位置
図 4 （b）に各位置における入力難易度の主観評価の結果を示す．画面 4 隅は比較的難易度が高く，右下隅が最も難しいという結果になった (avg = 5.08)．
また，最も簡単なのは中央部であった (avg = 3.25)．
5.3 データ処理および分析
Copernican-Touch と一般的なタッチ入力を識別するために機械学習を利用した．前述の調査実験にて取得した 90%のデータを学習（判別モデル生成）に，残りを評価に用いた．学習データと評価データの分配はランダムに行った．不均衡なデータを用いているため，学習はランダムサンプリングを用いて，正例と負例のバランスが同一となるようにした．サンプリングにおけるランダム性を扱うため，10 回の評価を行い得られたスコアを評価結果として用いた．
また，ロジスティック回帰のコストパラメータをクロ
スバリデーションにより最適化した．機械学習について，分類問題を解決するため LIBLINEAR v1.94の L1 正規化によるロジスティック回帰を用いた．その結果，Copernican-Touch と通常のタッチ入力の識別について，スマートフォン・スマートウォッチ

5.1

Top 1
Top 2
Bottom 2
Bottom 1
Top 1
Top 2
Bottom 2
Bottom 1

Smartphone
Y 軸方向加速度最大値
X 軸方向加速度最大値
Y 軸方向加速度最小値
タッチ開始座標 Y
Smartwatch
タッチ開始座標 X
X 軸方向角速度最大値
Z 軸方向角速度最小値
タッチ開始座標 Y

5.18
4.81
-9.20
-12.27
32.20
3.43
-2.73
-44.94

共に 86%の識別精度となった．
機械学習において，高い重みが付与された特徴量とその重みを表 1 に示す．スマートフォンについて,
上位の特徴は Y 軸方向加速度最大値よび X 軸方向
加速度最大値だった．Y 軸方向加速度最大値は手首関節を外側へ曲げつつ，デバイス画面下部を非利き手の方向へ近づける動きと対応している．また，X
軸方向加速度最大値は手首関節を内側へ曲げつつ，
デバイス画面上部を非利き手の方向へ近づける動きと対応している．よって，これらの特徴の値が大きくなるほど，提案手法として認識されやすくなるという結果は，我々の想定した，デバイスを指に近づける動作と合致するものである（図 3）．
スマートウォッチについて，タッチ開始座標 X お
よび X 軸方向角速度最大値が上位特徴となった．X
軸方向の回転は肘関節の回転動作に対応している.
セッション 3 において，被験者らは肘の曲げ伸ばしによってデバイスと指を接触させる動作よりも，肘関節の回転によって画面を傾ける動作を大きく行い，
指にデバイスを近づけたと推察される．タッチ開始
座標 X について，タッチ座標が右寄り（X 軸正方向）の方が Copernican-Touch になりやすい傾向が見られた．これは，上述の肘関節を中心とした回転によりタッチを行い，タッチ位置がわずかに右にずれたためと考えられる．
Copernican-Touch と通常のタッチ入力の識別に際し，サーバー（Intel（R）Xeon（R）CPU E52630L v3，1.80GHz）上での計算所要時間は 0.16ms
だった．CPU 性能の低いスマートフォンもしくはス
マートウォッチによる計算所要時間はこれより長くなると予想される．一例として，本サーバと iPhone 7（Apple A10 Fusion，2.35GHz）に搭載された CPU
性能を比較すると，Geekbench Browser（http://browser.geekbench.com/）のベンチマーク（MultiCore Score）において，本サーバー CPU は約 3.5倍高性能である．このベンチマークに基づき単純計
算すると，iPhone 7 における計算所要時間は 0.6ms
程度と見込まれる．しかし，120ms が人間の知覚可能な最短時間 [5] であることを考慮するとこの所要時間は十分に短い．

Copernican-Touch: タッチサーフェスを指へ向けて接触させる動作を用いたタッチ入力拡張手法

6

議論および制約

6.1 身体的負荷
8 名の被験者が，“手首関節の曲げ伸ばしのみで操作可能であるため，スマートフォンによる操作のほうが行いやすかった” とコメントした．スマートフォ
ンは手のひらで把持して使うため，手首関節と肘関節の両方の動きにより移動させることができる．一方で，スマートウォッチは手首関節上もしくは手首関節より身体に近い位置に装着するため，主に肘関節による移動しか行えない．肘関節による動きは手首関節による動きと比較し，より大きな負荷がかかり，被験者らの身体的疲労を増加させたためであると予想される．一方で，2 名の被験者は “スマートウォッ
チはスマートフォンより軽いので，指へ向けて動かしやすいと感じた”，すなわちスマートフォンでの操作の方が行いにくいとコメントした. この被験者
らは，スマートフォンおよびスマートウォッチ両方のセッションにおいて主に肘関節による入力動作を行っていた．よって，入力動作を手首関節により行う方法を練習することでスマートフォン使用時における身体的負荷の軽減に繋がると考えられる．残りの 2 名はスマートフォンとスマートウォッチについて入力しやすさの差異は感じないとコメントした．
6.2 ターゲット位置
ターゲット位置について，被験者らは画面の角周
辺部で Copernican-Touch を行うのは困難であると評価した（図 4 （b））．この主観的評価について，
6 名の被験者は “画面の角周辺部へタッチする際には，デバイスを画面と垂直な方向だけでなく，平行な方向へも大きく動かす必要があるため困難に感じる” とコメントした．3 名の被験者は，“画面下側へタッチする際には，手首関節の回転だけでは行いにくいため困難に感じる” とコメントした．これは，“デバイスを指に向けて動かし，画面と指を接触させる” のみが Copernican-Touch の操作として指示されたためであると考えられる．一方で，利き手をデバイス上空で動かし XY 方向における位置を調整した後に，指へ向けて（Z 軸正方向）デバイスを動かす操作を行えば，画面角周辺における入力の困難さは軽減できると予想される．
6.3 識別精度
機械学習の識別精度 (スマートフォン・スマート
ウォッチ共に 86%) は高いとは言い難い．筆者らは調査前段階において，提案手法実行時はデバイス画
面に垂直な方向の加速度・ジャイロのセンサ値が大きく変化する一方で，デバイスにより操作方法が異なると予想したため，機械学習による識別を選択した．機械学習の結果により，スマートフォンおよび
スマートウォッチで重要となる特徴量が算出されたため，これらのセンサ値に対する閾値を用いた実装とすることで，識別速度と精度が向上すると考えられる．
本調査におけるタスクは全て着席した状況にて行った．しかし，デバイスの加速度・ジャイロセン
サ値は歩行時や電車乗車時などの状況下においては影響を受けると考えられる．これに対しては，セン
サ値の立ち上がり速度を考慮する，状況に合わせた動的な閾値を導入するなどの対策を検討できる．

7

応用例

予備調査に基づき，検討可能な 3 種類の応用例について述べる．いずれも Copernican-Touch においてはピンポイントな画面上位置のポインティング操
作を伴わずに，タッチ操作を拡張するものである．
まず，Copernican-Touch はダブルタップやロン
グプレス，感圧タッチを代替するショートカット起動操作として利用可能である．例を挙げると，ブラウザアプリにおいて，通常のタッチ操作においては
タッチ位置上の対象物を単に選択し，画面遷移等を行うが，Copernican-Touch においては，マーキン
グメニューをタッチ点を中心に表示し，タッチ後のフリック操作により，閲覧中のサイトをブックマー
クに追加する，共有するなどの操作を実行可能である．この操作は身体的負荷が僅かに増すものの，ロ
ングプレスや感圧タッチのように，明示的な待機時間を必要としない．
また，一般的なタッチ操作は XY 座標上の特定位置にある対象物を指でピンポイントに選択する．これに対し，Copernican-Touch においては，“タッチサーフェス上にある全ての対象物を指（ユーザ自身の方）へと運ぶ動作により画面上の全ての対象物を選択する”，というメンタルモデルの適用を検討す
る．例を挙げると，テキスト編集時に，通常のタッチ操作では特定位置へキャレットの移動を行い，ロングプレスにより部分的にテキストを選択するが，Copernican-Touch においてはテキスト全体を選択するという操作に割り当てることが可能である．さらに，対象物の部分選択および全体選択は，フォト
ブラウザや To-Do リストなど多くのアプリケーショ
ンにおける項目選択操作で用いるため，広く適応可能な例であると考えられる．
同様のメンタルモデルを適用した別の例について述べる．三次元 VR 空間の操作において，通常のタッチ操作は空間内のパーツやオブジェクトを選択するのに対し，Copernican-Touch により開始されたタッチ後に，指を離さずドラッグ操作を行うこと
で視点移動を行うといった切り分けが可能となる．

8

まとめと今後の展望

本論文では，通常のタッチ入力動作とは対称的にデバイス側を指に向けて動かす動作によりタッチを行
い，入力を拡張する手法である Copernican-Touchを提案した．
提案手法は，タッチ入力発生前のセンサ値を用いるため，前述したタッチジェスチャおよび，タッチ入力時のプロパティを利用した手法など，既存のタッWISS 2018

チ入力操作と組み合わせることでより豊富な入力語
彙の提供を検討できる．例示すると，円の軌跡を描
くようなタッチジェスチャ[18] や，画面をこするような短いストロークによるタッチジェスチャ[21] における，タッチ開始時の動作のみを，指ではなくデバ
イス側を動かすようにして行うことで，別の機能への割り当てが可能となる．また，多くの市販のタッチ
サーフェスにより提供されるロングプレスやフォー
スタッチ，フリック操作とは競合せず，かつ，こうした操作と提案手法を組み合わせることで，さらなるタッチ入力の拡張が期待できる．
また，本論文の調査では対象としなかったが，提案手法を片手で行う際には，小指–人差し指の四本の指によりデバイスを握るように動かし，親指でタッチする操作が想定される．この場合，親指の可動域を考慮すると画面端へのタッチは困難である．一方
で，[2] のように画面全体を一つのターゲットとすることで実現可能性を検討できる．
本論文では提案手法についての予備調査を行い，タッチ入力発生直前までのデバイスの加速度センサ
およびジャイロセンサの値を用いて機械学習による識別精度を算出した．高い重みが付与された特徴量に対し閾値を適用した識別方法を今後検討する．

参考文献[1] S. Boring, D. Ledo, X. A. Chen, N. Marquardt,
A. Tang, and S. Greenberg. The Fat Thumb:Using the Thumb’s Contact Size for Singlehanded Mobile Interaction. In Proc. of MobileHCI ’12, pp. 39–48.
[2] Y. Chang, S. L’Yi, K. Koh, and J. Seo. Understanding Users’ Touch Behavior on Large Mobile Touch-Screens and Assisted Targeting by
Tilting Gesture. In Proc. of CHI ’15, pp. 1499–
1508.
[3] X. A. Chen, N. Marquardt, A. Tang, S. Boring,and S. Greenberg. Extending a Mobile Device’s
Interaction Space Through Body-centric Interaction. In Proc. of MobileHCI ’12, pp. 151–160.
[4] X. A. Chen, J. Schwarz, C. Harrison, J. Mankoﬀ,
and S. Hudson.
Around-body Interaction: Sensing & Interaction Techniques for
Proprioception-enhanced Input with Mobile Devices. In Proc. of MobileHCI ’14, pp. 287–290.
[5] J. R. Dabrowski and E. V. Munson. Is 100 Milliseconds Too Fast? In CHI ’01 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems, CHI EA ’01, pp. 317–318.
[6] R. Eardley, A. Roudaut, S. Gill, and S. J.
Thompson. Understanding Grip Shifts: How
Form Factors Impact Hand Movements on Mobile Phones. In Proc. of CHI ’17, pp. 4680–4691.
[7] M. Goel, J. Wobbrock, and S. Patel. GripSense:
Using Built-in Sensors to Detect Hand Postureand Pressure on Commodity Mobile Phones. In
Proc. of UIST ’12, pp. 545–554.

[8] C. Harrison, J. Schwarz, and S. E. Hudson.
TapSense: Enhancing Finger Interaction on
Touch Surfaces. In Proc. of UIST ’11, pp. 627–
636, 2011.
[9] N. Hassan, M. M. Rahman, P. Irani, and P. Graham. Chucking: A One-Handed Document
Sharing Technique. In T. Gross, J. Gulliksen, P. Kotzé, L. Oestreicher, P. Palanque,
R. O. Prates, and M. Winckler eds., HumanComputer Interaction – INTERACT 2009, pp.
264–278.
[10] S. Heo, J. Gu, and G. Lee. Expanding Touch
Input Vocabulary by Using Consecutive Distant
Taps. In Proc. of CHI ’14, pp. 2597–2606, 2014.
[11] S. Heo and G. Lee. ForceDrag: Using Pressure
As a Touch Input Modifier. In Proc. of OzCHI’12, pp. 204–207.
[12] S. Heo and G. Lee. Forcetap: Extending the
Input Vocabulary of Mobile Touch Screens by
Adding Tap Gestures. In Proc. of MobileHCI’11, pp. 113–122.
[13] K. Hinckley and H. Song. Sensor Synaesthesia:
Touch in Motion, and Motion in Touch. In Proc.
of CHI ’11, pp. 801–810.
[14] K. Ikematsu and I. Siio. Memory Stones: An Intuitive Information Transfer Technique Between
Multi-touch Computers. In Proc. of HotMobile’15, pp. 3–8.
[15] K. Ikematsu and I. Siio. Ohmic-Touch: Extending Touch Interaction by Indirect Touch
Through Resistive Objects. In Proc. of CHI ’18,
pp. 521:1–521:8, 2018.
[16] Y. Kubo, B. Shizuki, and J. Tanaka. B2BSwipe: Swipe Gesture for Rectangular Smartwatches from a Bezel to a Bezel. In Proc. of
CHI ’16, pp. 3852–3856.
[17] G. Kurtenbach and W. Buxton. The Limits ofExpert Performance Using Hierarchic Marking
Menus. In Proc. of CHI ’93, pp. 482–487.
[18] S. Malacria, E. Lecolinet, and Y. Guiard.
Clutch-free Panning and Integrated Pan-zoom
Control on Touch-sensitive Surfaces: The Cyclostar Approach. In Proc. of CHI ’10, pp.
2615–2624.
[19] H. Manabe and M. Fukumoto. P-recognition:
You Are Already Recognized. In Proc. of CHI
EA ’09, pp. 3901–3906.
[20] I. Oakley, D. Lee, M. R. Islam, and A. Esteves.
Beats: Tapping Gestures for Smart Watches. In
Proc. of CHI ’15, pp. 1237–1246.
[21] A. Olwal, S. Feiner, and S. Heyman. Rubbing
and Tapping for Precise and Rapid Selection on
Touch-screen Displays. In Proc. of CHI ’08, pp.
295–304.
[22] V. Roth and T. Turner. Bezel Swipe: Conflictfree Scrolling and Multiple Selection on Mobile
Touch Screen Devices. In Proc. of CHI ’09, pp.
1523–1526.
[23] J. Ruiz, Y. Li, and E. Lank. User-defined Motion Gestures for Mobile Interaction. In In Proc.
of CHI ’11, pp. 197–206.