公立はこだて未来大学 2011 年度 システム情報科学実習
グループ報告書
Future University Hakodate 2011 System Information Science Practice
Group Report
プロジェクト名
マインドコミュニケーション
Project Name
Mind Communication
グループ名
グループ A
Group Name
Group A
プロジェクト番号/Project No.
23-A
プロジェクトリーダ/Project Leader
1009201
Tatsuya Honda
本多達也
グループリーダ/Group Leader
1009075
Rei Toudou
東頭伶衣
グループメンバ/Group Member
1008139
土岐康平
Kohei Toki
1009018
松岡由希子
1009019
三浦寛也
Hiroya Miura
1009092
佐藤大輝
Taiki Sato
Yukiko Matsuoka
指導教員
佐藤直行
岡本誠
伊藤精英
花田光彦
Advisor
Naoyuki Sato Makoto Okamoto Kiyohide Ito Mitsuhiko Hanada
提出日
2012 年 1 月 18 日
Date of Submission
Janualy 18, 2012
概要
本プロジェクトは，脳波の仕組みを学び，それを気持ちを伝えるマインドコミュニケーション
に利用し，新しいコミュニケーションを提案することを目的としている．前期では先行調査と
脳波実験を行い，脳波についての理解を深めた．続いてシステムを構築するための技術を習得
した．提案の際にはブレインストーミングを繰り返し，ありのままの自分に着目し，
「自分に見
えて相手に見えないマインドの設計」をコンセプトとして決定した．中間発表ではグループで
考えた提案「Manma Mind」について実際に動作するプロトタイプを目標として制作を行っ
た．今までに経験したことのない，自分の内面が自分には見えずに相手には見えるという体験
をすることができる．これにより，脳波による新しいコミュニケーションを提案する．後期で
は，中間発表のフィードバックをもとに，反省としてユーザシーンが明確ではなかったことや
最終的にどのような良いことがあるかが決定していなかったことが挙げられた．そのため，コ
ンセプトは「素直な相手を感じて楽しむ」とし，最終目標を楽しめるツールに決定した．コン
トロールできない状況で相手の脳波を見ることによって，素直な相手を感じることができる楽
しさを感じてほしいと思い「nouha+」を提案する．
キーワード
素直, 脳波, シルエット
（※文責: 東頭）
-i-
Abstract
The purpose of this project is learning the structure of EEG and proposing new communication style based on mind communication which is telling others how I feel about.
At the previous term, we investigate some previous research and did experiments about
Electroencephalogram in order to gain a better understanding of Electroencephalogram.
And we acquired the technology to construct some system. We did some brainstorming
and focused attention on “the way I am”. Finally we decided the concept of “Designing the mind which can see others and cannot myself”. By the midterm presentation,
we made prototype “Manma Mind” which we proposed by setting a goal of prototype
implementation. “Manma Mind” can be new and different experience which cannot see
inside myself but others. By using this device we propose new type of communication by
Electroencephalogram. At the latter period, we took the opportunity, feedback of the
interim presentation for some reflection which is clarification of the user scenario and
final goal. So we proposed the concept , ”Enjoy to feel a unalloyed partner”, and gave
“nouha+” the status of entertainment tool. And we propose that new communication
style which can get a feel a unal- loyed partner by drawing out their uncontrollable
EGG, and showing to be able to watch it.
Keyword
Unaffected, EEG, Silhouette
（※文責: 三浦）
- ii -
目次
はじめに
1
1.1
背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1
1.2
本プロジェクトにおける目的
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1
第1章
第2章
2.1
2.2
第3章
到達目標課題
3
課題設定までのアプローチ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3
2.1.1
先行事例調査 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3
2.1.2
先行事例における問題点
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3
目標課題設定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4
課題解決のプロセスの概要
5
3.1
脳波に関する基礎知識の習得
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
3.2
脳波実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
3.3
3.4
第4章
4.1
3.2.1
脳波実験における役割 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
3.2.2
被験者 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
3.2.3
日時と場所 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
3.2.4
方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
3.2.5
条件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7
3.2.6
解析結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8
制作物のプラン作成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12
3.3.1
ブレインストーミング . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12
3.3.2
KJ 法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
3.3.3
コンセプトシート . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15
デバイスの習得 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
16
3.4.1
習得技術 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
16
3.4.2
習得成果物 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
17
中間発表
19
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
19
4.1.1
プレゼンテーション . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
19
4.1.2
制作物 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
19
4.2
リフレクション . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
20
4.3
反省 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
21
制作物の詳細
23
5.1
背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
23
5.2
コンセプト . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
23
5.3
システム . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
23
第5章
評価結果（中間）
5.3.1
open frame works . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
- iii -
24
5.3.2
kinect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
25
5.3.3
プログラム . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
26
5.4
仕様 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
31
5.5
ユーザシナリオ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
31
5.5.1
部屋のドア . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
31
5.5.2
カラオケ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
32
5.5.3
結婚式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
33
5.5.4
自己表現 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
33
イメージ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
34
ユーザ評価実験
35
6.1
実験目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
35
6.2
実験準備 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
35
5.6
第6章
6.2.1
日時・場所 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
35
6.2.2
被験者 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
36
6.2.3
実験道具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
36
6.3
実験の流れ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
36
6.4
試行条件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
36
6.5
6.4.1
会話条件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
37
6.4.2
色の意味の提示・不提示
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
37
評価方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
6.5.1
評価アンケート . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
6.5.2
ビデオ記録 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
39
6.6
試行結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
39
6.7
結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
39
6.8
分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
40
最終発表
42
第7章
7.1
7.2
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
42
7.1.1
プレゼンテーション . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
42
7.1.2
制作物 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
43
担当課題評価 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
44
評価結果（最終）
7.2.1
東頭伶衣 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
44
7.2.2
土岐康平 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
47
7.2.3
松岡由希子 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
49
7.2.4
佐藤大輝 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
51
7.2.5
三浦寛也 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
53
第8章
今後の課題と展望
8.1
今後の課題と展望
付録 A
56
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
56
プログラム
58
A.1
nouha+ のプログラム . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
58
A.2
Phidgets のプログラム . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
64
- iv -
A.3
Aruduino で使用した”LED を点滅させるプログラム . . . . . . . . . . . . . . .
参考文献
66
67
-v-
Mind Communication
第1章
1.1
はじめに
背景
近年，脳波の工学応用が注目されており，脳波マウスや脳波ヘッドフォンなどの乾式脳波センサ
が販売されている．脳波マウスとは，手を使わず脳波でマウスやキー操作を行える入力デバイスの
ことで，発売された際には即日完売しており，脳波を使用したツールが注目されていることが分か
る．これらの技術を利用する対象として考えたものがマインドコミュニケーションである．マイン
ドコミュニケーションとは，気持ちを伝え合うコミュニケーションのことである．ここに生体情報
のひとつである脳波を組み込むことによって，新たなコミュニケーション方法を確立できると考
えた．現代のコミュニケーションでは，コミュニケーションの技術や要領などの手段が重視されて
おり，目的や得られる結果については評価されにくくなっている．これは，情報化社会によってコ
ミュニケーションの手段が高速化しているためである．高速化された手段により，コミュニケー
ションの本質が薄れていき，現代のコミュニケーション不足という問題へ発展していると考えられ
る．この問題を解決するためにも，気持ちを伝えるマインドコミュニケーションは現代のコミュニ
ケーションに必要な要素であることが言える．
脳波センサを用いたコミュニケーションの例がある．ニューロウェアが開発した「脳波ネコミ
ミ」[1] である．「脳波ネコミミ」とは，脳波センサを使用した新しい人間の器官であり，人間の身
体や能力を拡張することでできる新しいコミュニケーションツールである．これを身につけた人が
集中すると耳がピンと上に立ち上がり，リラックスすると耳はくたりと寝た状態になる．さらに，
集中とリラックスが同時に訪れると，耳は立ち上がりピクピクと動くようになっている．このツー
ルを利用することで，自分の意思で動かすことができる新しい器官を手に入れることができる．そ
の新しい身体の一部を用い，自分の気持ちを伝えることができるようになる．このように，問題が
指摘されているコミュニケーションに注目されている脳波を用いることで，人々の興味をひく新し
いコミュニケーションツールの提案をする．
（※文責: 東頭）
1.2
本プロジェクトにおける目的
本プロジェクトでは，脳波センサを用いることで気持ちの通じ合いをサポートするシステムを提
案し，作成する．これにより，今までにない全く新しいコミュニケーションやそれにより得られる
新しい感情を引き出すことを目標とする．また，様々な分野での技術習得を目的とする．ブレイン
ストーミングや話し合いではグループワークの方法を学ぶ．協調性や積極性などが必要とされる．
脳波を測定する実験では，測定のプロセスと解析，脳波についての理解を深めることができる．プ
ロトタイプなどシステムを制作する際には，実際に作動させるためのプログラミングの技術などを
習得する．プロジェクト内での発表練習や本番の発表では聴講者を惹きつける話し方や説得力が必
要となる．また，デザイン班ではポスター制作等を通して見やすさ，分かりやすさを意識したレイ
アウトを学ぶ．
Group Report of 2011 SISP
-1-
Group Number 23-A
Mind Communication
（※文責: 東頭）
Group Report of 2011 SISP
-2-
Group Number 23-A
Mind Communication
第2章
2.1
到達目標課題
課題設定までのアプローチ
本プロジェクトでは脳波を用いてマインドコミュニケーションを促進するデバイスの作成を目
標としている．マインドコミュニケーションとは，気持ちを伝え合うコミュニケーションのことで
あり，私達グループ A では，「相手に見えて自分に見えないマインドの設計」というコンセプトで
「Manma Mind」というデバイスの作成を目指して活動をしてきた．「Manma Mind」とは，カメ
ラで写し出される人間の輪郭を黒く塗りつぶして抽出し，その輪郭の中に脳波状態を表現する．こ
れを互いに仕切り版をはさんで向き合い，会話と輪郭と輪郭内に表現された脳波状態のみでコミュ
ニケーションを行う．普段の会話によるコミュニケーションに脳波状態を付加することで，新たな
コミュニケーションを生み出すことをコンセプトにしている．このデバイスを作成する上で到達す
べき目標の設定をするため 3 つの工程を実施した．1 つ目が脳波についての先行事例を調査した．
2 つ目が調査した先行事例の問題点を考えた．3 つ目が先行事例の問題点を踏まえた上で私達が作
成するデバイスで解決すべき問題を考えた．
（※文責: 土岐）
2.1.1
先行事例調査
到達すべき目標を設定する前に脳波についての先行事例調査をした．先行事例を大きく 2 つに分
類し調査した．まず，1 つ目が脳波を用いた玩具である．日本ではセガトイズが販売している「マ
インドフレックス」(図 2.1) と「スターウォーズフォーストレーナー」がある．どちらもヘッド
セット型の脳波測定器を装着して脳波を測定し，脳波状態に合わせたアクションをする．どちらも
脳波から集中度を測定し，集中度に応じて空気を送るファンの回転速度を変化させボールの上昇・
下降を操作する．そして，2 つ目が脳波についての研究である．独立行政法人産業技術総合研究所
が「ニューロコミュニケーター」( 図 2.2) という，脳波を測定し脳内意思を解読・意思伝達を行う
装置を研究している．山口大学では，意思による脳波の変化を読み取ることにより，身障者が利用
できる新しいコミュニケーションシステムを構築するという研究がある．
（※文責: 土岐）
2.1.2
先行事例における問題点
調査してきた先行事例では私達が目標とするデバイスを作成する上で問題点が 3 つある．まず，
脳波を用いた玩具では，コミュニケーションツールとしてではなく遊具としての側面のほうが強
い．私達が目標とするデバイスはコミュニケーションデバイスである．そして，「ニューロコミュ
ニケーター」などに代表される脳波を利用したコミュニケーションの研究では，主に身障者が研究
対象になっているため健常者が使用することは想定されておらずデバイスの利用対象者が限定され
てしまう．またそれに伴い，多くの研究では会話には頼らず脳波による直接的なコミュニケーショ
Group Report of 2011 SISP
-3-
Group Number 23-A
Mind Communication
、よ‘
図 2.1
申
マインドフレックス
ー、
、
、
88』 信
¥
星術
J
図 2.2 ニューロコミュニケーター
ンを目標としている．私達が目標としている「Manma Mind」では日常の会話に脳波情報を付加
することで新たなコミュニケーションを生むというのがコンセプトである．先行研究では脳波によ
る直接の対話になっているため私達が目標としているコンセプトとは異なっている．以上 3 つの点
が先行事例における問題点として上げられる．
（※文責: 土岐）
2.2
目標課題設定
2.1.2 で述べた先行事例における問題点を解決するには，まず，デバイスの目的が遊びを提供す
る玩具ではなく，コミュニケーションを促進するデバイスでなければならない．次に，作成するデ
バイスはすべての人を使用対象とし，また，脳波をコミュニケーションを促進する補助として利用
するようなデバイスの作成が求められる．
（※文責: 土岐）
Group Report of 2011 SISP
-4-
Group Number 23-A
Mind Communication
第3章
3.1
課題解決のプロセスの概要
脳波に関する基礎知識の習得
脳波を利用するためには脳波の基礎知識を知らなければならない．そのために脳波に関する基礎
知識の講義を開講し学習した．まず，脳波とは人の脳から生じる電気活動を頭皮上などに置いた電
極で記録したものである．個々の神経細胞の発火を観察する単一細胞電極とは異なり，電極近傍あ
るいは遠隔部の神経細胞集団の電気活動の総和を記録する． 脳波は大きく分けて 5 つに分類する
ことができる．1Hz∼4Hz までをδ波といい，4Hz∼8Hz までをθ波といい，どちらも睡眠時に多
く検出される．8Hz∼12Hz までをα波といい，リラックス時に多く検出される．15Hz∼20Hz ま
でをβ波といい，集中時に多く検出される．30Hz 以上をγ波という．これらの脳波に関する基礎
知識を元に，実際に脳波測定実験をする際に必要な比較条件を考案した．
（※文責: 土岐）
3.2
脳波実験
先行事例調査において，脳波を用いた様々な研究や実験などついて学んだ．私たちは先行事例に
ついて深く追求していくにつれて，そもそも脳波とは何なのかという疑問が生じた．そこで脳波実
験を通して，正常脳波を知るとともに感覚刺激の影響，精神活動による脳波変化を観察するため，
結果が出やすいと考えられるいくつかの実験を自分たちで設定し，佐藤直行先生指導のもと実験を
行った．この実験を行った．
また現在用意されている脳波測定器などの実験器具で，どのレベルまでの脳波情報を有意な結果
として得ることができるか，脳波測定の限度を知るというひとつの指針としての意味合いも含め
て，この脳波実験を行った．
（※文責: 三浦）
3.2.1
脳波実験における役割
脳波実験を行うにあたってグループ内で役割を分担し，実験と解析として作業した．
（※文責: 三浦）
実験班としての役割 （三浦・佐藤 担当）
実験班は，実験室の手配，温度や照度調整，実験で用いる試飲料水の調合などの実験環境や実験
材料の準備，またプロジェクト全体で決めた実験テーマに基づいて細かい条件の設定を佐藤直行先
生監修のもと行った．そして実験当日は，電極のついた測定用キャップの装着，時間の計測，実験
結果の測定を行った．
（※文責: 三浦）
Group Report of 2011 SISP
-5-
Group Number 23-A
Mind Communication
解析班としての役割（土岐・松岡・東頭 担当）
解析班は実験班が実験をして得られた結果が意味のある結果であったのかを検証した．Scilab を
用いて 2 つの異なる条件を t 検定を用いて比較し有意であるか検証した．
（※文責: 土岐）
3.2.2
被験者
プロジェクトメンバー 6 人（男：3 人，女：3 人）で行った．ただし，睡眠実験に限り，男性 1
人が被験者となり実験を行った．
（※文責: 三浦）
3.2.3
日時と場所
実験は平成 22 年 6 月 3 日金曜日 14 時 50 分から行った．ノイズの影響を避けるため，外界から
のノイズをシャットアウトする，公立はこだて未来大学 235 室裏にある実験室で行った．実験室の
壁は白色，床は黒色であり，実験当時の温度はやや暑かったが，結果に支障をきたさないと考え，
予定通り実験を行った．
（※文責: 三浦）
3.2.4
方法
脳波は脳内の電気活動が頭皮上に作る電位のことであり， それは，頭皮上の電極と基準電極間の
電位差として測定される．被験者は電極のついた測定用のキャップをかぶる．そして， キャップ
に取り付けられた電極によって捕らえられた電位は，アンプ及びアナログフィルタを介した後に，
AD 変換機でデジタルデータに変換され，PC に記録されます．
電極には，銀-塩化銀製の皿電極を用いた． 電極の配置は，国際脳波・臨床神経生理学会によっ
て推奨されており，標準化された頭皮電極配置のシステムである，国際 10-20 法と呼ばれる配置を
用いた．電極配置は，頭蓋の矢状中央線において，鼻根と後頭極を結ぶ線を引き，これの中点を頭
蓋頂として 10 等分する．また，鼻根と外耳孔と後頭極を通る頭蓋の周線を考え，各側の鼻根−外
耳孔−後頭極周線をそれぞれ 10 等分する，このように計測した網目に，10 ％あるいは 20 ％の間
隔をとって電極配置部位が決定される．
今回の実験で被験者は，α 波，β波，θ波が取得しやすいような 8 ヶ所の位置に電極を取り付
け，さらに額上部にグランド，右耳たぶの位置にリファレンスを装着させた．電極位置について，
図 3.1 に示す．
（※文責: 三浦）
Group Report of 2011 SISP
-6-
Group Number 23-A
Mind Communication
図 3.1
3.2.5
脳波測定位置
条件
被験者には，1 回 4 分間の試行を着席状態で行わせ，すべての試行間に 5 分の休憩時間を設け，
休憩が終わり次第直ぐ様，次の実験を行わせた．計測中は，被験者にリラックスするように指示し
た．また，筋電により取得するデータに多少の誤差が生じるため，瞬きを極力避けてもらった．各
実験の詳細は以下の通りである．
明暗実験では以下の 4 つの試行を設定し，測定を行った．照明は，実験室の蛍光灯を用いた．
1
開眼に照明を着けた状態
2
開眼に照明を消した状態
3
閉眼に照明を着けた状態
4
閉眼に照明を消した状態
音楽実験では以下の 2 つの試行を設定し，測定を行った．被験者にはイヤーホンを装着してもら
い，ポータブル音楽プレイヤーで音楽を閉眼状態で聴いてもらった．曲はモーツアルトの「2 台の
ピアノのためのソナタ」を用い，閉眼状態で照明を点けたまま，試行した．
1
1 倍速の音楽の聴音状態
2
2 倍速の音楽の聴音状態
手の運動を伴った実験では 以下の 2 つの試行を設定し，測定を行った．被験者の無理のない速度
で開閉してもらい，閉眼状態で照明を点けたまま，試行した．
1
右手の開閉運動
2
左手の開閉運動
味覚実験では以下の各味覚（6 試行）の水溶液を飲用時の脳波を測定した．各試行の順番は，被験
者ごとに偏らないようにランダムに選択した．各試行の前に，無味（水）を 1 分間口に含み，濯い
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でもらった．閉眼状態で照明を点けたまま，試行した．
1
無味 （天然水）
2
甘味 （砂糖水）
3
苦味 （コーヒー）
4
塩味 （塩水）
3
旨味 （味の素を溶かした水）
4
酸味 （酢を薄めた水）
映像実験では不快な映像の鑑賞時，心地良い映像の鑑賞時の脳波を測定した．被験者には，なるべ
く表情を変えず，映像から眼を逸らさないよう指示した．照明は消したまま，試行した．
1
不快映像 （外国テレビ番組より，女性が賞金獲得のために虫を食す映像）
2
快映像 （子猫の映像）
睡眠実験 睡眠実験のみ上記の実験条件と異なる．被験者は 20 代男性 1 名．日時は平成 22 年 6
月 6 日月曜日 1 8 時 00 分から行った．ノイズの影響を避けるため，外界からのノイズをシャット
アウトする，公立はこだて未来大学 235 室裏にある実験室で行った．実験室の壁は白色，床は黒色
であり，実験当時の温度は涼しく，特に問題はなかった．この実験の目的は被験者の睡眠時の脳波
を測定するためであったため，1 時間の設け，その間に被験者に寝てもらい，脳波を測定するもの
だった．被験者の体勢は床に布団を敷き寝転がった状態で試行を開始した．
（※文責: 三浦）
3.2.6
解析結果
視覚，聴覚，左右の脳，味覚に関する実験を行い，脳波の実験データを Scilab を使用して 1 秒
間ごとのセグメントに分け，フーリエ変換を行い，t 値を検出して解析結果の比較を行った．視覚
の先行事例として，開閉眼の事例がある．これはα波は 8Hz∼13Hz の律動であり，精神的に比較
的活動していないとき，つまりリラックスしているときに出現する．そのために閉眼するとα波が
出ると言われている．また，室内の明るさを変えることによってα波との相関で，安静閉眼状態で
明るさをかえ， 調べたが明るさによるα波の電位変動があまり認められなかった．開眼していて
も暗い室内にいることで閉眼時と同じ条件を作り，違いがあるのか実験を行った．明るい室内で眼
を閉じる・眼を開ける，暗い室内で眼を開ける・眼を閉じるの 4 パターンを解析した．詳細な解析
結果としてまずは図 3.2 に示すように視覚での，明るい時の目の開閉条件での結果である．3 人共
に有意な差がみられ，明るい閉眼のときにα波が表示されている．α波は閉眼のほうが開眼のとき
よりも高かった．開眼の明暗時の結果として図 3.3 に示すように 3 人共にこの傾向がみられ，暗い
ときにα波が検出できた．α波は暗いのほうが明るいときよりも高かった．視覚での開眼の明るい
暗いの結果として図 3.4 に示すように 3 人共にこの傾向がみられ，暗いときにα波が検出できた．
α波は暗いのほうが明るいときよりも高かった．視覚での閉眼の明るいと暗いの結果として図 3.5
に示すように 1 人だけに有意な差がみられた．このような傾向が，他の 2 人からもみられた．α波
は暗いときのほうが明るいときよりも低かった．
次に聴覚の先行事例として，音楽を聴くことでリラックスできれば，その結果としてα波が観測
される．リラックスできると感じる音楽であれば，α波を促すための音楽の種類は問わない．しか
し，刺激の強い曲や思わず口ずさんでしまう曲では，聴くことに集中してしまうのでα波が出にく
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図 3.2 明るい時の目の開閉の結果 (横軸:周波数 [Hz]，縦軸 t 値，被験者 1 名)
図 3.3
開眼の明暗時の結果 (横軸:周波数 [Hz]，縦軸 t 値，被験者 1 名)
図 3.4 閉眼の明るいと暗いの結果 (横軸:周波数 [Hz]，縦軸 t 値，被験者 1 名)
図 3.5
暗い時の目の開閉の結果 (横軸:周波数 [Hz]，縦軸 t 値，被験者 1 名)
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くなる．結果として，音楽による脳波の変化として図 3.6 に示すような結果が，1 人だけに有意な
差がみられた．音楽を聴いているときにα波が表示されている．α波は音楽ありのほうが音楽なし
よりも高かった．音楽のテンポによる脳波の変化では図 3.7 に示すような結果として，3 人共に有
意な差がみられなかった．早い音楽よりは普通の音楽のときにα波が表示されていたがα波には有
意差はなかった．
図 3.6 音楽による脳波の変化 (横軸:周波数 [Hz]，縦軸 t 値，被験者 1 名)
図 3.7
音楽のテンポによる脳波の変化 (横軸:周波数 [Hz]，縦軸 t 値，被験者 1 名)
次に左右の脳波の先行事例として，α波に左右差はあるが，正常者では基本的にないか，少ない．
あっても 20 ％以内とされる． 多くの人で左脳が言語機能で優位にあることから，いくら安静にし
ていても左脳の活性度が若干高いことが普通であるため抑制の程度が高くそのためやや右脳の方が
α波の振幅が大きい場合がある．結果として，図 3.8 で示したように丸で囲まれた部分が逆になっ
ているので上手く脳波がとれていた．先ほどとは逆に，図 3.9 では，左右の丸で示された部分が左
右で同じような波形になっているので上手く取れていないものもあった．
図 3.8
左右の脳波の結果 1(横軸:周波数 [Hz]，縦軸 t 値，被験者 1 名)
最後に，味覚での脳波の先行研究はなく，初めての試みとして実験を行った．味覚では甘味，塩
味，旨味，酸味，苦味の 5 種類を，無味つまり水と比較を行った．味覚での水と甘味の比較とし
て図 3.10 に示すような結果が得られ，10Hz 前後にて有意な反応があり，甘味を感じたときのα
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図 3.9 左右の脳波の結果 2(横軸:周波数 [Hz]，縦軸 t 値，被験者 1 名)
波の値の方が大きい α波は水のときほうが甘味のときよりも低かった．水と塩分の比較として
図 3.11 に示すような結果が得られ，今回の実験結果から有意な差は得られず塩分の方がα波が高
い傾向が見られる α波は水のほうが塩分よりも低かった．水と旨味の比較として図 3.12 に示す
ような結果が得られ，α波は水のほうが旨味よりも高かった．水と酸味の比較として図 3.13 に示
すような結果が得られ，α波とβ波においてそれぞれ大きな差が見られた．α波は水のほうが酸味
よりも高く，β波は水のほうが酸味よりも低かった．水と苦味の比較として図 3.14 に示すような
結果が得られ，今回の実験結果から有意なデータは得られなかった．
図 3.10
水と甘味の比較 (横軸:周波数 [Hz]，縦軸 t 値，被験者 1 名)
図 3.11
水と塩分の比較 (横軸:周波数 [Hz]，縦軸 t 値，被験者 1 名)
解析結果をまとめ，表 3.1 が得られた．
明るい時の目の開閉，開眼状態での明るい暗い，閉眼状態の明るいと暗い，暗い時の目の開閉，
音楽による脳波の比較は明確に差が得られた．左右の脳波の差では取れた場合と取れなかった場合
が存在した．味覚は味によって明確な差が得られなかったものも存在した．水と甘味，水と旨味，
水と酸味では差が取れたが．水と塩分，水の苦味音比較では明確な差が見られなかった．
（※文責: 松岡）
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図 3.12 水と旨味の比較 (横軸:周波数 [Hz]，縦軸 t 値，被験者 1 名)
図 3.13 水と酸味の比較 (横軸:周波数 [Hz]，縦軸 t 値，被験者 1 名)
図 3.14 水と苦味の比較 (横軸:周波数 [Hz]，縦軸 t 値，被験者 1 名)
3.3
制作物のプラン作成
私たちは，「何を見て，何を考え，何を作るか」という一連の流れを通して提案を行い，より現
実的かつ論理的なものにしていくため，ブレインストーミングを行い，そこで得られたアイデアの
原型をもとに，コンセプトシートの作成していった．
（※文責: 三浦）
3.3.1
ブレインストーミング
ブレインストーミングとは，1930 年代にアレックス・F・オズボーンによって考案された発想支
援法の一つで，集団思考とも訳される．ブレインストーミング法（BS 法）
，ブレスト，課題抽出と
もいう．
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表 3.1
解析結果
条件
結果
eyecloseon-eyeopenon
α波：eyecloseon >eyeopenon
eyeopenon-eyeopenoff
α波：eyeopenon <eyeopenoff
eyecloseoff-eyecloseon
α波：eyecloseoff <eyecloseon
eyeopenoff-eyecloseoff
α波：eyeopenoff <eyecloseoff
music-eyecloseoff
α波：music >eyecloseoff
music-musicspeed
有意差無
right-left
成功と失敗の両方が有
Water-kanmi
α波：Water <kanmi
Water-shio
有意差無
Water-umami
α波：Water >umami
Water-sanmi
α波：Water>sanmi・β波：Water<sanmi
Water-nigami
有意差無
少数の集団で自由に意見を出し合い，あるテーマに関する多様な意見を抽出する手法のことであ
る．質より量を重視し，お互いの意見に批判をせず，自由に意見を出し合うことで，周辺知識を列
挙することができる．個人が集積している知識は，非常に限られているが，複数人が集まって提案
することで，様々な知識の結合がおこりこれまでにない新しい発想がしやすくなる．
ブレインストーミングを行ううえで基本的な決まりがある．以下にその決まりごと，プロセスを
示す．
1
量を重視する（質より量） アイデア創出の段階では，質よりも量を重視する．一般的な考え方・アイデアはもちろん，
一般的でなく新規性のある考え方・アイデアまで，あらゆる提案を歓迎する．
2
批評・批判をしない（批判厳禁） 多くのアイデアが出揃うまでは各個人のアイデアに対して，批評・批判することは慎む．
個々のメリット・デメリットなどの評価は，ブレインストーミングの次の段階で行う．批
評・批判については，各自メモをとるなどしておく．
3
粗野な考えを歓迎する（自由奔放） 誰もが思いつきそうなアイデアよりも，奇抜な考え方や，ユニークで斬新なアイデアを重視
する．新規性のある発明は，たいてい最初に笑いものにされる事が多く，そういった提案こ
そ重視すること．
4
アイデアを結合し発展させる（結合改善） 別々のアイデアをくっつけたり，一部を変化させたりすることで，新たなアイデアを生み出
していく．この過程こそが，ブレインストーミングの最大のメリットである．
（※文責: 三浦）
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3.3.2
KJ 法
日本で多くの人々が新しい知識を作り出す時に用いているものとして KJ 法がある．名前の KJ
は，提唱者の文化人類学者，川喜田二郎のイニシアルから来ており，元来は学問的な方法論であっ
たが，1960 年代から 70 年代の高度成長期に，ビジネスマンの間で広く用いられた経緯がある．KJ
法は以下の 4 つの作業段階から成る．
1
テーマに沿った書き出し 第 1 段階では，考えなければならないテーマについて思いついた事をカードに書き出す．こ
の時，1 つの事だけを 1 枚のカードに書かなければならない．
2
カードの分類 第 2 段階では，集まったカードを分類する．この時，分類作業にあたっては先入感を持た
ず，同じグループに入れたくなったカードごとにグループを形成するのがよい．グループが
形成されたら，そのグループ全体を表わす 1 文を書いたラベルカードを作る．以後は，グ
ループをこのラベルカードで代表させる．グループのグループを作り出してもよい．
3
グループごとの関連づけ 第 3 段階では，グループ化されたカードを 1 枚の大きな紙の上に配置して図解を作成する．
この時，近いと感じられたカード同志を近くに置く．そして，カードやグループの間の関係
を特に示したい時には，それらの間に関係線を引く．関係線は隣同志の間でしか引いてはな
らない．
4
内容の文章化 第 4 段階は，出来上ったカード配置の中から出発点のカードを 1 枚選び，隣のカードづたい
に全てのカードに書かれた内容を，一筆書きのように書きつらねて行く．この作業で，カー
ドに書かれた内容全体が文章で表現される．
これらの段階の中で，第 3 段階が最も重要である．カードに書かれた内容は，隣に置かれたカー
ドだけでなく，その他のカードとも関係を持つ場合が一般的である．こうした場合，隣に置ける
カードの数は限られるので，重要な関係だけを選び出す作業が必要となる．遠くのカードの間に関
係線を引くことによって関係を表わすことはできるが，隣接関係の表現程直接的でないので，図の
明解性を損ねる．重要な関係を選ぶ作業を行なうことによって，問題の本質が認識されることが重
要である．
このようにブレインストーミングを調査してきた先行事例を KJ 法で構造化し，わかったこと，
気づいたことなどを踏まえ，アイデアを発想することに用いた．GroupA では主に以下の 3 つの
テーマを基にブレインストーミングを行った．
1
快・不快の情報をもとになにが出力できるか 脳波実験で快・不快の状態の反応が分かりやすかったため，私たちは快・不快で得られた情
報をもとにコンセプトや出力方法などの発想を深めていった． 2
mind とは 私たちは，マインド≒脳波と考え，心とは何なのか？という疑問から心，つまりマインドと
は何なのだろうかと考え，大きなテーマではあったが多方面の視点からマインドについて考
えていった．
3
「私たちにとっての会話」とは Group Report of 2011 SISP
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私たちが普段おこなっている会話について，会話の構造やある特定の場面やシチュエーショ
ンのみ起こる会話の状況を改めて考えるといった普段何気なく起こる会話について，切り口
を変えて考えていった．
（※文責: 三浦）
3.3.3
コンセプトシート
ブレインストーミングで得られたアイデアをもとに，コンセプトシートの作成を行った．コンセ
プトシートはプロジェクト全体で事前に以下の欄を設けた A3 用紙のテンプレートを用意し，アイ
デアをより忠実なものに仕立て上げていった．これについては図 3.15 に示す．
図 3.15 コンセプトシート
1
提案名 端的にわかりやすく，提案名を一目見ただけでどのようなコンセプトでどのような提案シス
テムであるかが想像できる提案名の設定を目標とした．
2
背景 コンセプトの裏づけとなるように，現在私たちが暮らしている生活における問題点や既存の
ものに対する考え方を，新しい切り口や視点で熟考するための第一段階として，背景を抽出
することでコンセプトに深みを持たせるようにした．
3
コンセプト 背景で抽出した現状や問題点を解決や深めるためのコンセプト設定により，提案をより現実
的で論理的な考えに落とし入れるようにした．
4
提案システム 前者 2 つの「背景」，
「コンセプト」を裏づけとして，具体的に私たちがどのような提案をす
るのかを端的な言葉で説明していく．
5
ラフスケッチ 具体的に絵に描いてアイデアを可視化することで，プロトタイプの作成や今後の指針を決め
るためのひとつの手がかりとして，また他人に説明する際に伝わりやすくするため，ラフス
ケッチを行った．
（※文責: 三浦）
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3.4
デバイスの習得
我々は各班が提案したものを実装するための第一歩としてプロトタイプを製作するために，
TA(teaching アシスタント) の方にプロトタイプデバイスを製作するにあたり必要であろうデ
バイスの基礎を教えていただいた．デバイスの基礎演習で教えていただいたものは Phidgets，
Arduino，Gainer の 3 種類で 2 日に分けて演習が行われた．Phidgets とは，安価で簡単にセン
サーの利用やパソコンからの機器のコントロールを行なうためのインタフェースである．Arduino
とは，AVR マイコン，入出力ポートを備えた基板，C 言語風の Arduino 言語とそれの統合開発
環境から構成されるシステムである．Gainer とは， 演習初日に Phidgets，2 回目に Arduino と
Gainer の演習が行われ，，センサやアクチュエータとパソコンを接続する I/O モジュールと，
Max/MSP や Processing 用のソフトウェアライブラリからなる環境である．この環境を用いるこ
とで，モニター，キーボード，マウスといった通常のパソコンの環境 に留まらない作品やインタ
フェースのプロトタイプを短時間で作り出すことができる．
学習内容は TA の方に用意していただいた参考資料を基に各自で進めていき，わからないところ
を随時 TA の方に質問し，その場で説明していただく形であった．
これらの演習で学んだデバイスの基礎的知識は各班のプロトタイプデバイスの実装に非常に有効
であり，多くの状況で役に立った．
（※文責: 佐藤）
3.4.1
習得技術
上記でも記述したとおり，Phigets，Arduino，Gainer の 3 つのデバイスの基礎的知識と使用法，
プログラムを書き込むために必要な開発環境の整える手順，私たちが設計するプロトタイプデバイ
スへ適用する方法などを学んだ．
（※文責: 佐藤）
Phidgets 学習
Phidgets（フィジェッツ）は，光センサや RFID，サーボモータなどの複数のセンサやアクチュ
エータをコンピュータにつないで制御したいときに便利なマイコンボードのことである．USB で
PC に接続して使い，C/C++ や Flash，Max/MSP，VB，Java などいろいろな言語をサポート
している．
次に，我々は Phidgets を動作させる環境が所有している PC になかったので，この環境を整え
るところから始めた．環境を整えるために PC にインストールしたのは Windows 用 Phidget 21
Installer (32-bit) である．また，JAVA で開発を行うために JAVA をはじめいくつかの言語に対
応している，IBM で開発された統合開発環境の 1 つである Eclipse をインストールした．
環境が整ったところで，実際にプログラムを作る作業に入った．この演習では言語は JAVA を
使用した．JAVA で開発する際には Eclipse という統合開発環境 を使用した．この Eclipse とい
う統合開発環境を使用することで Phidgets のライブラリのパスの設定などを簡単に設定すること
ができるようになる． 演習時間内ではセンサの値を簡単なグラフで表現するプログラム，LED ラ
ンプを点灯させるプログラムを製作した． センサの値を簡単なグラフで表現するプログラムでは
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実際に Touch センサ，Slider センサ，Force センサ，Light センサ，Vibration センサ，Mini Joy
Stick，Temperature センサなど 7 つのセンサを実際に適用した．使用したセンサを図 3.16 に示
す．LED ランプは 1 つの点灯が成功した．
~.....
図 3.16
使用したセンサ
（※文責: 佐藤）
Aruduino 学習
Arduino(アルドゥイーノ) は，AVR マイコン，入出力ポートを備えた基板，C 言語風の Arduino
言語とそれの統合開発環境から構成さ れるシステムである．Arduino の表面と裏面をそれぞれ
図 3.17 と図 3.18 に示す．Arduino はスタンドアロン型のインタラクティブデバイス開発だけで
なく，ホストコンピュータ上のソフトウェア（例えば，Adobe Flash，Processing，Max/MSP，
Pure Data，SuperCollider）で制御することもできる．組み立て済みの基板を購入することもでき
るが，オープンソースハードウェアであり，ハー ドウェア設計情報の EAGLE ファイルは無料で
公開されておりため，誰でも自分の手で Arduino を組み立てることができる．演習では，Arduino
Uno という最も一般的な Arduino を使用した．
次に，Arduino ボードにプログラムを書き込むために IDE(統合開発環境) を準備し，ドライバ
をインストールするために Aruduino と PC を USB で接続しドライバをインストール，以上手順
でで環境を整えた．Arduino では実際にプログラムを製作することはせずにサンプルプログラム
を動作させ，そのプログラムを各自で書き換えたり Phidgets との違いを実際に触ってみることで
学んだ．また，Arduino 学習の最中に Ganier の学習も行った．Arduino 学習の最中に Gainer の
学習を同時に行うことで Phidgets との違いだけではなく，Arduino と Gainer の大きな特性の違
いも明確にすることができ，製作するデバイスで上記 3 種類のどれを用いればよいか，3 種類のう
ちの 1 つも使用しないで別の方法でデバイスの製作をしたほうがよいかなどの検討もこの学習の中
で行われた．
（※文責: 佐藤）
3.4.2
習得成果物
Phidgets 学習と Arduino 学習で学び，製作したものは主に 2 つである．1 つは，Phidgets 演
習で製作した習得成果物は各種センサとを Phidgets と繋ぎ，接続しているセンサに連動しコン
ピュータの画面上でグラフの値が変動する JAVA で記述されたプログラムである．2 つ目は，
Arduino の基盤に LED ランプを設置して LED ランプを点灯させる JAVA で記述されたプログラ
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図 3.17 Arduino 表
図 3.18 Arduino 裏
ムである．プログラムは付録にて添付する．
（※文責: 佐藤）
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第4章
4.1
中間発表
評価結果（中間）
ここでは，中間発表の評価結果を述べる．
（※文責: 松岡）
4.1.1
プレゼンテーション
中間発表の形式として，まず，マインドコミュニケーションプロジェクト全体のことをスライド
で発表し，A，B，C の各々のグループの発表をポスターセッション形式として行った．私たち A
グループは脳波情報を含んだシルエットを表示させ，それを自分には見えなくて，相手のみが見る
ことが出来るという Manma Mind を提案した．そのための説明として，ポスターと制作物を使用
した．制作物として，脳波を使ったエフェクトと動きをシルエット化したものを使ったポスター
セッションを行った．発表者は前半後半共に 2 人ずつで行った．中間発表の評価結果として，発
表技術の平均点が 8.5 点，発表内容の平均点が 8.5 点であり，どちらも高評価を得た．良い点とし
て，発表技術では，グループ分けされている，制作物を見ることができる，詳しく説明できている，
質問に対応してくれるといった評価があり，発表内容では，脳波とコミュニケーションをつなげた
事，内容が面白いというのがあった．逆にマイナスの評価をして，発表技術の場合，場所がわかり
ずらい，どれがどのグループなのかわからない，A，B，C と全体の合計 4 つで別々に発表してい
るので聞きにくい，ほかの班と声が重なって聞き取りにくいという意見があった．発表内容のとき
は使用場所や場面の例が欲しい，色に意味を持たせたほうが良い，見せたくない感情や違う感情の
ときにどうするのかの評価があった．
（※文責: 松岡）
4.1.2
制作物
我々，プロジェクト 23，A グループは脳波情報を含んだシルエットを表示させ，それを自分に
は見えなくて，相手のみが見ることが出来るという Manma Mind を提案する．制作物として，
図 4.1 の脳波を使ったエフェクトと図 4.2 の動きをシルエット化したものを展示し，実際に作動さ
せて，説明を行った．図 4.1 の方は脳波を使ったエフェクトの制作物であり，脳波の情報を色のエ
フェクトとして表示している．processing(プロセッシング) を使い，脳波の値を読み込んでおり，
リラックスは青い玉，集中は赤い玉に対応している．青色の玉がリラックス，赤色の玉が集中であ
り，それぞれ数値が上がると，玉の数が増え，それに対応してスピードが速くなる．逆に数値が下
がると数が減り，スピードも遅くなる．図 4.2 の方は OpenCV とカメラを使い，動きをシルエッ
ト化する制作物である．人の動きをシルエット化つまり黒色にしている．制作物の評価の平均点と
して 7.6 点であり，まずまずの評価であった．この評価点数から，制作物に対して，興味を持って
もらえたようであり，制作物がどのような動きになっているのかを理解してもらえたように感じ
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た．今後は，現在動きのシルエットと脳波のエフェクトが別々の画面で表示されているため，それ
らをひとつの画面に表示できるようにしなければならないことと，それぞれのデバイスの質の向上
である．シルエットの方は動きがきれいに取れず，またシルエットが上手く表示できていない時が
ある．また，現在は動的な背景差分という方法で人の動きを検知している．だが，差分をとるため
の背景画像が始めに記録されてからかわることがないため，カメラが少し位置が変化しただけで精
度が落ちてしまう．背景画像と現在の画像の差分をとっているために，人でないものまで人と認識
されている．そのため今後はマスクをかけたり，上手く人の動きをとる工夫が必要である．脳波の
エフェクトの方は表示できる脳波の情報を増やし，現在リラックスを青色の玉と集中を赤色の玉の
2 つで表示しているエフェクトにも工夫が必要である．
図 4.1
脳波を使ったエフェクトの制作物
図 4.2 動きをシルエット化する制作物
（※文責: 松岡）
4.2
リフレクション
中間発表当日は，沢山の人が来てくれ，ポスターセッションを聞いてもらうことが出来た．ポス
ターセッションには，予想以上の人数の方が来てくれ，評価シートが足りなくなってしまうという
事態があった．評価数が多ければ多いほど今後への活動に生かすことができるにも関わらず，評価
シートがなくなり評価をしてもらえないというのは残念であった．また，評価シートや聞きに来て
くれた方の意見や質問から最終発表までに解決しなければならない問題が見えた．問題の解決やデ
バイスもまだまだ未完成であるため，改良が必要である．
中間発表ではポスターと制作物を見てもらった．ポスターがあると自分たちのシステムやコンセ
プトを伝えるのに役立ち，また，説明の前後でも目を通してもらえるため必要であると感じた．流
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れが上手くつかめず，説明できなかった人や，説明が終わった後に説明で上手く伝えられなかった
ときに，目を通してもらうことでより本グループのコンセプトや制作物について分かってもらうこ
とができた．自分たちのグループのコンセプトを理解してもらうのに実際の制作物があるのは良い
と考えられるため，後期では完成したデバイスを見せることができれば良いと考えた．実際にデバ
イスを使いながら発表を行うというのはイメージをつかんでもらうのに良いことだと考えている．
デバイスのシステム面の改善も必要であると考えられる．そのためにシルエットを表示している
プログラムと脳波の情報を表示しているプログラムのそれぞれの向上が必要である．動きをシル
エット化しているプログラムではカメラを使い，OpenCV を用いて動的な背景差分法で動いてい
る物体を検知しているが，差分をとるための背景画像が最初記録されてからリアルタイムに更新さ
れ続けるようになっていないためカメラが最初の場所から少し位置が変わっただけで差分の精度
が落ちてしまうという問題がある．背景画像と現在の画像の差分をとっているために，人でないも
のまで人と認識されているという問題がある．そこで後期ではユーザー検知を行うカメラとして，
kinect を使用することとなった．
脳波の情報を表示しているプログラムでは processing を用いて，脳波の値を取り，集中を赤色，
リラックスを青色のボールで表示しており，それぞれ数値が上がると数が増え，それに対応してス
ピードが速くなるようになっている．逆に数値が小さくなると数が減り，スピードも遅くなる．こ
のようなプログラムになっているが，エフェクトとしてもっと工夫が必要であると感じた．そこで
後期では色のグラデーションで表示することとなった．色は RGB つまり，レッド，グリーン，ブ
ルーの 3 色を使った．RGB は 3 つの色をそれぞれ 0 から 255 の数を指定して色を表現している．
集中すると赤系の色に，リラックスすると青系の色で表現した．グリーンはその中間的な色，つま
り集中とリラックスの度合いが拮抗していたり，その差が少ないときとして，グラデーションの色
を多彩にさせた．
また，シルエットを表示しているプログラムと脳波の情報を表示しているプログラムが別々に分
かれてしまっている問題があるため，これらを 1 つのシステムに統合することが必要である．プロ
グラムの統一として，前期では processing を使用していたのを openFramewor を使い，kinect と
同じ visual stdio2010 で使うことができ，統合することが出来た．
相手に見えて自分に見えないマインドの設計というコンセプトの熟考と見直し，そして中間発表
で指摘され，答えられなかった部分である，Manma Mind の最適なユーザシーンを考察し，納得
してもらい，このデバイスを使用したいと思うようになるように提案できるようにすることが大切
である．
最終発表楽しみ，脳波が面白いといったプラスの評価もあり，これらの評価はこれからの活動の
励みとなった．評価や意見から，後期での活動が大事になると感じていた．後期では中間発表でも
らった評価や意見，反省点などを元に活動を行っていた．中間発表で得られた評価を十分有効に役
立てられたと感じている．
（※文責: 松岡）
4.3
反省
反省点として，発表技術の場合，場所がわかりずらい，A・B・C のどれがどの班かわからない，
ほかのグループと声がかぶって聞き取りずらいという意見があった．発表内容の場合では，使用場
所や場面の例が欲しい，実際に使っているムービーがあれば分かりやすい，色に意味を持たせたほ
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うが良い，見せたくない感情や違う感情のときにどうするのかの意見があった．これらの意見を元
に最終発表までには解決しなければならない問題が見えてきた．発表技術に関しては，それぞれの
発表場所の上にデバイス名が書かれた看板をつけることで解決できた．発表内容としては，ユーザ
シナリオを提示し，集中すると赤系の色の表示になり，リラックスすると青系の色になるという
基本の色を教えた．カラオケや結婚式，自己表現，部屋のドアの 4 つのユーザシナリオを掲示し，
シーンを明確にすることで伝わりやすくなった．実際に使っているムービーがあれば分かりやすい
との意見があり，そこでプロモーションビデオを作成した．プロモーションビデオでは部屋のドア
のユーザシナリオを使用した．知っている人同士で 1 対 1 の時で部屋のドアに中にいる人の状態
が表示されている．中にいる人の状態で，話しかけるタイミングなどが分かりやすくなる．部屋の
ドアに中にいる人の脳波の状態が表示されるシーンを使い，集中しているときつまり赤色のシル
エットが表示されているときには邪魔してはいけないので部屋に入るのはやめておこう，リラック
スしているときつまり青色のシルエットで表示されているときには話しかけようというシナリオで
作成した．作成したプロモーションビデオを流すことで，実際の使用シーンをより具体的に掲示出
来た．
中間発表では前半での発表の際にデバイスが上手く動かないというアクシデントがあり，制作物
を見せられなかったことがあった．それにより，発表が疎かになってしまったことがあった．これ
はデバイスの動作の確認の時間が取れなかったことによることが大きいと考えられる．そこで最終
発表ではデバイス動作の確認に十分に時間をとり，準備することができた．そのため，デバイスが
動かないという事態を回避できた．また，デバイスはパソコンで動かしているため，デバイスの動
作環境が入った予備のパソコンを用意した．そうすることでパソコンが何かの影響で動作しなくな
ることや調子が悪くなったなどのアクシデントが起きてしまっても大丈夫なよう対処することが出
来るようにした．準備が万全であっても予想外の事態が起こることがありうるため，柔軟な対応が
出来るようにすることが大切であった．
中間発表での反省を生かし，最終発表につなげることが出来た．また，反省として中間発表では
評価シートが途中でなくなってしまったことも上げられる．評価をもらうことで，自分たちの現状
や来てくださった方々からの意見などを知ることが出来る．そのための機会を逃してしまったこと
が悔やまれる．
これらのことをふまえ，後期での活動が見えてきた．また，これらの中間発表での反省を生か
し，最終発表に活用した．
（※文責: 松岡）
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第5章
5.1
制作物の詳細
背景
表情はコントロールすることができ，素直な自分を出すことができていない．しかし，相手の素
直な部分を見せてもらったときには嬉しい感情が生まれるものである．また，素直な自分を見せた
方も自分を表現できた喜びとそれを理解してもらえた嬉しさを感じることができる．そこで，簡単
に素直な相手を感じられ楽しむことのできるツールを考えた．コントロールできてしまう表情は取
り払い，動きの分かるシルエットに脳波情報をグラデーションに変化させ，それらを仕切りや壁に
表示させたものを提案する．
（※文責: 東頭）
5.2
コンセプト
コンセプトは「素直な相手を感じて楽しむ」である．表情の変化に左右されず，普段は見ること
のない相手を見ることができたら面白いと考えた．このツールでは，人と人の間の仕切りや壁など
に脳波情報を含んだシルエットを投影する．自分が見ることのできる脳波情報は相手のもののみ
である．自分の脳波情報は仕切りや壁の向こう側にのみ表示される．これによりコントロールされ
ていない脳波を引き出す．それを素直な状態と定義した．その状態を表示し見えるようにすること
で，素直な相手を感じ取ることができるコミュニケーションを実現するものが「nouha+」である．
今まで知らなかった相手を見ることができると，普段と違う会話が生まれたり違う感情が現れたり
する．これが今までにない新しいコミュニケーションを発生させ楽しさを感じさせる．また，知ら
ない人の脳波状態を壁越しに見ることもコミュニケーションの広がりなど新しい影響があるのでは
ないかと考える．
（※文責: 東頭）
5.3
システム
普段人はコミュニケーションを取る際に，表情を重視してしまいがちである．しかし，表情はい
くらでも偽ることができてしまう．そこで nouha+ では，表情の代わりに自分の脳波状態を色で表
現し，自分のシルエットとして表示する．それを互いに使用しあう．また，nouha+ は自分の脳波
状態を表現しているシルエットを見ることができない．これは使用者が自分の脳波状態を見て操作
することができないようにするためである．画面の背景色は黒で，ユーザーのシルエットは集中し
ていると赤色 ( 図 5.1) になってゆき，リラックスしていると青色 ( 図 5.2) になっていく．使用し
たプログラミング言語は C++ である．シルエットを写し出すために kinect というカメラを使用
し，kinect を制御するために OpenNI という C++ 言語のライブラリを使用した．また，脳波状態
を色で表現するために openFrameworks という C++ 言語のライブラリを使用した．次項からそ
れぞれの詳細を記載していく．5.3.1 項では openFrameworks について，5.3.2 項では kinect につ
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いて，5.3.3 項ではプログラムの詳細を記載していく．表 5.1 に使用環境と使用言語をまとめる．
図 5.1
図 5.2
集中している状態
リラックスしている状態
（※文責: 土岐）
5.3.1
open frame works
openFrameworks とは，C++ 言語で記述された「クリエイティブなコーディング」のための
オープンソースのツールキットである．Mac OSX，Windows，Linux で動かすことが可能で，
iPhone や iPad などの iOS のデバイス上で実行することも可能である．2D や 3D のグラフィッ
ク，動画やアニメーション，音声など，様々なメディアを簡単に扱うことが可能なため主にメディ
アアートやインタラクティブなメディアで活発に活用されている．図 5.3 に openFrameworks に
よる作成例を示す．前期に製作した ManmaMind では，Processing を使用していたが，今回製作
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表 5.1
使用環境
条件
結果
開発環境
Microsoft Visual C++ 2010 Express
使用したプログラミング言語
C++
kinect を制御するためのライブラリ
OpenNI(ofxOpenNI)
脳波状態を色で表現するためのライブラリ
openFrameworks
した nouha+ では openFrameworks を使用している．openFrameworks は C++ 言語をベースに
しており，最終的にはネイティ ブなアプリケーションとして出力されるため，コンピュータのパ
ワーを限界まで引き出すことが可能である．そのため，Java をベースにした Processing よりも
格段にパワフルな表現が可能である．また，後述する kinect を操作する OpenNI も C++ 言語を
ベースとしており親和性が高い．特に，openFrameworks では addon と呼ばれる拡張機能を追加
することができ，ofxOpenNI という addon を追加することで openFrameworks から直接 kinect
を操作することができる．また画面の描画には ManmaMind でも使用していた OpenCV を使用
している．openFrameworks は主に 2 つのクラスから成る．1 つ目が main クラスである．このク
ラスは主に，プログラムの開始を担当している．2 つ目が testApp クラスである．testApp.h では
testApp クラスで使用する変数の定義を行う．testApp.cpp では，プログラムの動きの制御を担当
している．今回のデバイスでは上記のクラス以外に File クラスを作成し追加した．File.h ファイ
ルは，File クラスで使用する変数の定義を行う．File.cpp ファイルでは，脳波情報の読み取りを担
当している．nouha+ では以上の 3 つのクラスを使用している．
図 5.3 openFrameworks による作成例
（※文責: 土岐）
5.3.2
kinect
kinect(図 5.4) とは，Microsoft 社から発売されたゲーム機 Xbox360 用のコントローラーであ
る．kinect には，RGB カメラ，深度センサー，マルチアレイマイクロフォン，および専用のソフ
トウェアを動作させるプロセッサを内蔵したセンサーがあり，ユーザーの位置，動き，声，顔を認
識することができる．nouha+ では，ユーザーのシルエットを背景から抜き出す必要がある．そ
のためには kinect のユーザーの動きを検知する機能が必要であった．kinect は本来 Xbox360 専
用のコントローラーであったが，ユーザーが独自に開発を行い PC 上で動作させることが可能に
なった．現在では Microsoft 社から公式に Windows 向けの開発キット kinect for Windows SDK
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が公開されている．しかし，Microsoft 社製の開発キットは Windows7 のみの対応であり，チー
ムメンバーの開発 PC の OS が Vista であったため使用することができなかった．そのため，別
の開発キットを使用する必要があった．そこで，kinect の 3D センサーを開発したイスラエルの
PrimeSense 社が提供している OpenNI を使用した．OpenNI 以外にも様々なライブラリがある
が，OpenNI はボーンと呼ばれる kinect の大きな特徴である，カメラ画像から人の骨格情報を取
得する機能が使用可能である．そのため，今回は OpenNI を使用した．OpenNI は C++ 言語の
ライブラリであり，5.3.1 項で既述した openFrameworks 用に ofxOpenNI としてユーザーにより
openFrameworks の addon として移植され提供されている．今回は ofxOpenNI を使用した．
図 5.4 kinect
（※文責: 土岐）
5.3.3
プログラム
nouha+ のプログラムの大きな流れとしてまず，main クラスから testApp クラスが呼ばれてプ
ログラムが始まる．main クラスから testApp クラスが呼ばれると，まず testApp.cpp で使用す
る変数を testApp.h で設定していく．その後，testApp.cpp 内の setup 関数が呼ばれる．setup 関
数はプログラムが起動すると 1 度だけ呼ばれる関数で，主にそのクラスの変数の初期化を行う．こ
こでは，testApp.h で設定された変数の初期化を行っている．次に update 関数と draw 関数が呼
ばれる．この 2 つの関数はプログラムが終わるまで何度も実行される．まず，update 関数が実行
される．update 関数は主に変数の更新を行う．何か変数の値に変更があった場合やその確認を行
う場合は主に update 関数内で行う．ここでは kinect のユーザー認識などの更新を行う．また，こ
こでは脳波情報の読み込みも行っている．testApp.h で File クラスのインスタンスを作成してお
き，update 関数内から File クラスの関数を呼び出し脳波情報を読み込みを行う．update 関数が
実行された後は draw 関数が実行される．draw 関数では主に画面内の描写の処理を行う．nouha+
では 2 つの描写処理が必要となる．1 つが kinect からユーザーを検知して描写すること．2 つ目
が kinect によって写し出されたユーザーのシルエットを脳波状態に応じて色を変化させる処理が
必要になる．これら 2 つの処理を drawUser 関数として作成し，draw 関数から呼び出して実行す
るようにした．脳波と連動してシルエットの色を変化させるために，集中度が高いと赤くなってい
き，リラックス度が高いと青くなっていく．以上が nouha+ の大まかな流れである．これらの動
作をプログラムが終了するまで繰り返していく．これから nouha+ のプログラムのクラスとその
中の関数の詳細を記載していく．nouha+ のプログラムの全文は付録に記載されている．
（※文責: 土岐）
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main クラス
main クラスは main.cpp ファイル一つからなる．main.cpp では 3 つのインクルードファイルが
ある．これらの 3 つのインクルードファイルは基本となるため変更はしない．ofAppGlutWindow
のインスタンスである window を作成する．次に，ofSetupOpenGL 関数を呼び出す．この関数は
プログラムのウィンドウの設定を行う関数である．引数は 4 つあり，1 つ目が ofAppGlutWindow
のインスタンスを指定する．そのため先ほど作成した window を指定する．2 つ目がウィンドウの
横幅を整数で指定する．それぞれのディスプレイにあったサイズを指定する必要がある．ここで
は 1280 を指定している．3 つ目がウィンドウの高さを整数で指定する．横幅と同じくそれぞれの
ディスプレイにあったサイズを指定する必要がある．ここでは，800 を指定している．4 つ目がス
クリーンモードの指定をする必要がある．スクリーンモードは 2 つあり，OF FULLSCREEN は
フルスクリーンモード，OF WINDOW は通常のスクリーンモードがある．nouha+ ではフルス
クリーンにする必要があったため，OF FULLSCREEN を指定した．ofRunApp 関数はプログラ
ムの開始をする関数である．引数にはプログラムのメイン関数である draw 関数が書かれているク
ラスを指定する必要がある．そのため，testApp を指定している．
（※文責: 土岐）
File クラス
File クラスでは脳波情報である，デルタ波，シータ波，低アルファ波，高アルファ波，低ベータ
波，高ベータ波，低ガンマ波，高ガンマ波，集中度，リラックス度がテキストファイルに書き出さ
れたものを読み取りに行くクラスである．File.h ではインクルードファイルが 4 つある．iostream
ファイルは通常の C++ 言語の関数を使用するために必要である．fstream ファイルと cstdlib
ファイルはプログラムが外部ファイルにアクセスするために必要である．string ファイルは string
型と呼ばれる文字列を使用するために必要である．次に必要な変数を設定していく．脳波の値そ
れぞれに対応した変数を設定していく．すべて int 型を指定する．デルタ波は Delta，シータ波は
Theta，低アルファ波は LowAlpha，高アルファ波は HighAlpha，低ベータ波は LowBeta，高ベー
タ波は HighBeta，低ガンマ波は Lowgamma，高ガンマ波は HighGamma，集中度は Attention，
リラックス度は Meditation とした．変数の設定以外に使用する関数もあらかじめ設定する必要
がある．File クラスでは 3 つの機能が必要である．1 つ目が外部にある脳波情報が書かれている
テキストファイルにアクセスし読み取る機能．この機能を実装するために void 型で read 関数を
作成し設定した．2 つ目が集中度を返す機能．この機能を実装するために int 型で getAttention
関数を作成し設定した．3 つ目がリラックス度を返す機能．この機能を実装するために int 型で
getMeditation 関数を作成し設定した．これらの関数は File.cpp で詳細を解説していく．これら
10 個の変数と 3 つの関数は他のクラスに渡す必要があるため public を指定する．またファイルを
読み込む際に文字列を指定する必要があるため，string 型の std を作成する．この std は他のクラ
スに渡す必要がないため private を指定する．次に File.cpp を説明する．まず，File.h で設定し
た変数を使用するため File.h をインクルードする．read 関数では，まず using namespace std で
ファイルを読み込む領域の設定を行う．次に，ifstream ifs 関数を使用して読み込むテキストファ
イルの場所を指定する．ここはそれぞれ保存される場所をしていする必要がある．次の while 文で
はテキストファイルを読み込み終わるまで 1 文字ずつ読み込む．テキストファイルは左から文字
を読み込んでいくのだが，それぞれ左からデルタ波，シータ波，低アルファ波，高アルファ波，低
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ベータ波，高ベータ波，低ガンマ波，高ガンマ波，集中度，リラックス度，となっている．そのため
ここではそれぞれ設定した変数を対応させている．getAttention 関数では return Attention と書
いており，使用された場合集中度の値を返すようになっている．GetMeditation 関数では return
Meditation と書いており，使用された場合リラックス度を返すようになっている．プログラムで
は 10 種類の脳波の値を取得することができるが，nouha+ では集中度とリラックス度の 2 種類し
か使用していない．しかし，必要ならばそれぞれ関数を作成して値を返すことができる．
（※文責: 土岐）
testApp クラス
testApp クラスはプログラムの動作のメインクラスである．まず，testApp.h で変数などの
設定を行う．testApp.h ではインクルードファイルが 4 つある．ofMain.h と XnCppWrapper.h
の 2 つのファイルは openFrameworks の基本的な機能を使用するのに必要である．3 つ目の
ofxOpenCV.h は，OpenCV の機能を使用するために必要である．OpenCV は画面の描画に使用
する．4 つ目の ofxOpenNI.h は OpenNI の機能を使用するために必要である．5 つ目の File.h
は 5.3.3 項にある File クラスの機能を使用するために必要である．使用する関数を設定してい
く．testApp クラスでは関数を 5 つ使用する．1 つ目は setup 関数である．setup 関数では，変
数の初期化を行う．2 つ目は update 関数である．update 関数では変数の更新や更新があるか
の確認を行う関数である．3 つ目は draw 関数である．draw 関数では画面の描画を行う．4 つ目
は drawUser 関数である．drawUser 関数では，kinect から検知したユーザーの表示とその検知
したユーザーを脳波の値によって色を変えて表示を行う．5 つ目が exit 関数である．exit 関数で
は，プログラムが終了した時の処理を行う．testApp.cpp で使うインスタンスと変数の設定を行
う．まず，OpenNI の初期化を行うコンテキストである ofxOpenNIContext 型の ofxOpenNICtx
を作成する．このコンテキストは OpenNI の機能を使用するインスタンスを初期化する際に必ず
必要になる．次に，ユーザーを識別する ofxUserGenerator 型の userGenerator を作成する．こ
れは，kinect は最大 15 人まで同時にユーザーを識別することができる．その際にユーザーを一
人ひとり識別するのに使用する．次に，kinect は赤外線センサーがついており，その赤外線セン
サーによって kinect からの距離を測ることができる．その赤外線センサーの機能を使用するのに
ofxDepthGenerator 型の depthGenerator を作成する．kinect ではユーザーを検知するのに普通
の画像と赤外線センサーから得られた距離がわかる深度画像を比較してユーザーの検知を行う．
そのため，深度画像を使用するためには ofxDepthGenerator 型のインスタンスを生成する必要
がある．次に普通のカメラ画像にアクセスするために ofxImageGenerator 型の imageGenerator
を作成した．次に，ユーザーのみ表示することができる画像にアクセスするために ofImage 型の
userMask を作成した．最後に脳波情報を外部のテキストファイルから取得する機能を実装した
File クラスのインスタンス fileReader を作成した．次に変数の設定を行う．使う変数は 8 個であ
る．まず，脳波の集中度に対応する変数 at を作成した．変数 at は整数であるため int 型を指定
する．次に脳波のリラックス度に対応する変数 md を作成した．変数 md は整数であるため int
型を指定する．ユーザーのシルエットを色で表現する際に，色の指定は RGB で行う．RGB は赤
色，緑色，青色の 3 つをそれぞれ 0 から 255 の数値を指定して色を表現する．それぞれの色に対
応する変数を作成した．赤色に対応する変数は red，緑色に対応する変数は green，青色に対応す
る変数は blue とした．これら 3 つの変数は整数を指定する必要があるため int 型を指定する．次
に red，green，blue の値が増えるかもしくは減るのかを判断するための変数を設定する．red の
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増減を判断するのに win，blue の増減を判断するのに lose，green の増減を判断するのに midori
を作成した．次に testApp.cpp について説明していく．testApp.cpp には関数が 5 つある．1 つ
目が setup 関数である．setup 関数はプログラムが開始したとき 1 回だけ呼ばれる関数である．
ここでは変数の初期化を行う．Kinect を操作するためには OpenNI の設定ファイルを読み込む
必要がある．設定ファイルを読み込むには ofxOpenNICtx で setupUsingXMLFile 関数を使う．
設定ファイル config.xml の詳細は付録に記載されている．次に，それぞれ OpenNI のインスタ
ンスを初期化していく必要がある．ofxUserGenerator 型の userGenerator，ofxDepthGenerator
型の depthGenerator，ofxImageGenerator 型の imageGenerator を setup 関数を使用して初期
化する．ここで使用している setup 関数はこのプログラムに書かれている setup 関数ではなく
それぞれのクラスにて定義されている setup 関数である．引数には&ofxOpenNICtx を指定す
る．次に userGenerator で setUseMaskPixels 関数を使用する．引数は ture を指定する．この
setUseMaskPixels 関数は userGenerator にユーザーのシルエット情報を格納する関数である．次
に 8 個の変数，at，md，red，green，blue，win，lose，midori に 0 を代入し初期化した．2 つ目が
update 関数である．update 関数はプログラムが起動されてから終了するまで何度でも呼ばれる
関数である．主に変数の更新や更新が必要かどうかを確認する．ofxOpenNICtx，userGenerator，
depthGenerator，imageGenerator をそれぞれ update 関数を用いて更新を行う．ここで使用して
いる update 関数はこのプログラムに書かれている update 関数ではなくそれぞれのクラスにて定
義されている update 関数のことである．ここで kinect の更新を行わなければ画面に表示される
映像が更新されないため必要である．次に File クラスのインスタンスである fileReader を使用
する．まず，fileReader で File クラスの read 関数を使用する．この read 関数では外部のテキス
トファイルを読み込み，それぞれに対応した脳波の変数に値を格納していく．次に getAttention
関数を使用する．getAttention 関数では read 関数で File クラスの Attention 変数に格納された
集中度を返す．ここでは testApp クラスの変数である at に代入されるようになっている．次に
getMeditaiton 関数を使用する．getMeditation 関数では read 関数で File クラスの Meditation
変数に格納されたリラックス度を返す．ここでは testApp クラスの変数である md に代入され
るようになっている．これらの脳波の値を取得する機能は呼ばれた 1 回のみしか値を読み込まな
いため，毎回更新を行う必要がある．そのため，これらの動作は update 関数内に実装した．次
に，userMask で setFromPixels 関数を使用する．この関数は使用すると検知したユーザーの情
報を返す．引数は 4 つ必要である．1 つ目が，ユーザーのピクセル情報が必要である．ここでは，
userGenerator で getUserPixels 関数を使用したものを指定している．2 つ目がユーザーの横幅の
サイズが必要である．ここでは userGenerator の getWidth 関数を使用したものを指定している．
3 つ目がユーザーの高さのサイズが必要である．ここでは userGenerator の getHight 関数を使用
したものを指定している．4 つ目が画像のタイプを指定する必要がある．ここではグレイスケール
にする必要があるため，OF IMAGE GRAYSCAL を指定した．以上が update 関数である．次に
draw 関数を説明していく．draw 関数は画面の描画を主に行う．このプログラムではユーザーの
シルエットを写し出す処理を行う．kinect は画面のサイズが 640 × 480 サイズとなっており，使
用している PC のサイズ 1280 × 800 サイズよりも小さいサイズになっている．これではウィンド
ウサイズが小さくデスクトップなど余計なものがプログラムの起動中に見えてしまう．フルスク
リーンモードに設定しても元の画面サイズは変わらないため右上のみにしか映像が映らないエラー
が発生してしまった．そこで glScalef 関数を使用した．この glScalef 関数は画面のサイズを拡大
することができる．引数は 3 つ必要である．また，引数は 16 進数である必要がある．1 つ目の引
数が x 軸の拡大倍率である．これは 2 倍することで PC のサイズと同じになるため 2.0f を指定し
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た．2 つ目の引数が y 軸の拡大倍率である．これは 2.5 倍することで PC のサイズと同程度になる
ため 2.5f を指定した．ここでなぜ y 軸の拡大倍率が 2 倍ではないのかというと，2 倍では画面サ
イズが足りずに黒い枠がでてしまうというエラーが発生したためである．3 つ目の引数が z 軸の拡
大倍率である．ここでは特に拡大する必要がないため 1.0f を指定した．次に書かれている if 文で
は脳波の値が正常に取れているかを確認するための機能である．nouha+ ではフルスクリーンモー
ドでプログラムを起動するため脳波が正常に取れているのかはシルエットの色でのみ判断するしか
方法がない．この if 文では集中度が正常に取れているかどうかを判定し，もし正常に取れていなけ
れば画面の左上に小さな赤色の円を表示するようになっている．最後に drawUser 関数を実行して
いる．この drawUser 関数はユーザーのシルエットを脳波と連動して色を変えながら表示する機能
を実装している．ユーザーのシルエットの色は脳波の状態によって変化する．集中度とリラックス
度を比較し，もし集中度の方が高ければ変数 red の数値増やしていき赤色に近づけていき，同時
に blue の値を減らしていく．逆に集中度よりもリラックス度の方が高ければ blue の数値を増や
していき青色に近づけてき，同時に red の値を減らしていく．また，この時赤色と青色だけでは
シルエットの色合いが単調になってしまい，ユーザーに与える情報が少なくなってしまう．そこで
緑色も加える．緑色を増減させる条件は，red の値が 220 以下かつ blue の値が 220 以下の時のみ
green の値を増やしていく．red の値が 200 以上または blue の値が 200 以上の時は green の値を
減らしていく．最初の if 文では集中度とリラックス度を比較している．もし，リラックス度より
も集中度の方が値が大きければ win の値を 1 にする．もし，集中度よりもリラックス度の方が値
が大きければ win の値を 0 にする．次の if 文では win の値が 1 か 0 かを判定している．win の値
が 1 の場合は red の値を 2 ずつ増やしていく．もし，red の値が 255 以上になった場合それ以上増
えても意味がないため 255 以上にはならないようにしている．同時に blue の値を 2 ずつ減らして
いく．この時も，もし，blue の値が 0 以下になった場合は 0 以下にならないようにした．win の
値が 0 の場合は blue の値を 2 ずつ増やしていく．もし，blue の値が 255 以上になった場合，255
以上にはならないようにしている．また，同時に red の値を 2 ずつ減らしていく．この時，red の
値が 0 以下になった場合，0 以下にはならないようにした．これら red と blue の値は 255 や 0 に
なっても win の値が変わるまでそのままで変わることはない．次の if 文では green の値を操作し
ている．まず，green の値を増減させるかを判断している．green の値が増えるためには，red の
値が 200 以上または blue の値が 200 以上の時に midori の値を 1 にする．green の値が減るため
には，red の値が 200 以上または blue の値が 200 以上の時に midori の値を 0 にする．midori の
値が 1 の場合 green の値を 2 ずつ増やしていく．この時 green の値が 255 以上になった場合，255
以上にならないようにした．midori の値が 0 の場合 green の値を 1 ずつ減らしていく．この時
green の値が 0 以下になった場合，0 以下にならないようにした．これら red，green，blue の値を
引数に ofSetColor 関数を使用する．ofSetColor 関数はこの関数以降の画面の色を変更する関数で
ある．userMask.draw 関数を使用することでユーザーのシルエットのみを表示することができる．
引数は 0 と 0 指定している．この引数は 0 だと全ユーザーを表示するが，個別の番号を指定する
とその番号が割り振られたユーザーが表示される．このユーザーの番号は kinect に映った順番で
番号が割り振られる．最後に exit 関数を説明する．この exit 関数はプログラムが終了される際に
呼び出される．ofxOpenNICtx.shutdown 関数は kinect が正常に終了するようにする機能である．
（※文責: 土岐）
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5.4
仕様
私たちは，表情ではなくコントロールされていない脳波を見ることによって素直な相手を感じる
ことができると考えた．そのため，動きを残し表情を無くしたシルエットを用い，その上に脳波情
報をグラデーションで表示する方法をとった．現在，脳波では緊張状態とリラックス状態しかとる
ことができない．緊張状態の際には赤の強い色が，リラックス状態が強い際には青の強い色が出る
ようになっている．また，緊張状態とリラックス状態が均衡している場合には，緑色が出る．将来
的にもっと様々な状態や感情が脳波から分かるようになると，多くの色と対応させることができ，
よりきれいなグラデーションになると考えている．グラデーションで脳波を表示した理由は，人の
状態を色で表すことが，形の変化などで表すよりも直感的に分かりやすいと感じたためである．ま
た，自分のシルエットと脳波情報は仕切りや壁の向こう側，つまり相手側にしか見ることが出来な
いようになっている．これにより，素直な状態を引き出すことができると考えている．このツール
の構造を図 5.5 に示す．
図 5.5
「nouha+」構造
（※文責: 東頭）
5.5
ユーザシナリオ
ここでは考えられるユーザシナリオの一部を紹介する．以下のように，使用シーンは日常生活と
いうより少し特別なシーンを考えている．そういった場面で今までになかったコミュニケーション
を発生させ，楽しいと感じてもらうことが私たちの目的である．
（※文責: 東頭）
5.5.1
部屋のドア
この使用シーンでは，知っている人同士で主に 1 対 1 の時が考えられる．部屋のドアに中にいる
人の状態が表示されるようになると，話しかけるタイミングなどが分かりやすくなる．集中してい
る様子が分かれば，今は邪魔してはいけないので話すのは後にしようなどと行動に移すことができ
る．これは特に，大学の教授の部屋で使用されると良いと思われる．在室か否かも分からず，さら
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に在室でも仕事中や接客中のときにノックをするのは生徒側も教授側も対応が難しいところであ
る．ドアの外からも教授の状態を知ることができれば，迷うことなく教授を訪ねることができる．
部屋の中の人からは，ドアにシルエットが映り誰かが訪ねてきたことを事前に知ることができる．
親しい間柄の人であれば，個人を特定することも可能かもしれない．その場合は部屋の中の人から
アクションを起こすこともできる．また，ドア越しに相手の新たな一面を発見することができるか
もしれない．ツールの仕様からコントロールできないことはもちろん，自身の部屋にいるときの
素直な状態を見ることで，今までに知らなかったその人を知ることができ楽しいと感じるだろう．
図 5.6 は家族で使用したときのイメージである．
図 5.6 ユーザシナリオ「部屋のドア」
（※文責: 東頭）
5.5.2
カラオケ
この使用シーンでは，知らない人や多数での場合も考えられる．例えば知り合いであれば，カラ
オケをしているときの意外な一面を知ることもある．普段は周りがどんなに盛り上がっても一人だ
け座っている人が，もしかすると nouha+ 越しに見ると一番盛り上がっている状態を示すかもし
れない．このように普段知ることのできないことが分かることは楽しさに直結する．もし人数が多
く部屋を分割されてしまった場合でも，隣の部屋にいながら同じ空間を共有しているように思うこ
とができる．知らない人であった場合，隣の盛り上がりを人の動きや状態として感じることができ
るため，こちらの部屋もさらに盛り上がるなど影響を受け新しい行動が生じるかもしれない．顔な
どの個人情報は送られない代わりに状態を発信し受信することができる．このように使用すると，
このツールによって今までは発生することのなかったコミュニケーションの輪が広がる．これもこ
のツールで提供できる楽しさのひとつである．図 5.7 にこの使用シーンのイメージを示す．
図 5.7
ユーザシナリオ「カラオケ」
（※文責: 東頭）
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5.5.3
結婚式
この使用シーンは，一方が脳波状態を見せる場面が考えられる．結婚式を挙げる側がユーザだと
する．使用者の視点から見ると，自分の状態を見せるだけで楽しんでもらえるという利点がある．
入場の前の状態をあえて観客に見せることで待ち時間も飽きることのない演出をすることができ
る．これはエンターテイメントとして使用するものとして考えている．新婦やその父の緊張状態な
どを見ることで共感や楽しさが生じ，結婚式がより印象的なものとなる．もし最初の準備段階やお
色直しのシルエットも待っている間に見ることができたら，時間が経つにつれ出来上がっていく姿
をわくわくしながら見るだろう．待ち時間に何もない結婚式を比べると，始まりが迫る雰囲気を見
て感じ取ることができる．このツールでは見せる楽しさというのも感じることができることが特長
である．この使用シーンでは，入場前の新婦とその父のシルエットが映っている状態を図 5.8 で
示す．
図 5.8
ユーザシナリオ「結婚式」
（※文責: 東頭）
5.5.4
自己表現
ここでは，言葉で何かを伝えることが苦手な人や言葉以外でも自分を表現したい人が使用するこ
とを考える．前者の場合，目線を感じることが無くなり，シルエットで相手の存在を感じることは
でき，普段より話しやすくなると考えられる．また，言葉と一緒にこのツールを使用することで，
言葉で上手に伝えることができない場合にも自分の状態を見せることができる．必死に伝えよう
としてることを相手に伝えることができるため，言葉に付加価値をプラスすることができる．後者
の場合，影絵などに応用できる．影絵を見せることと同時に自分の状態を表示することができる．
脳波情報はグラデーションとして変換されるため，芸術としても楽しめるものとなっている．実際
に，ユーザテストで普段自分を上手に表現できないため新しい表現方法が増えたようで嬉しいとい
う意見もあった．図 5.9 は自己表現のイメージ図である．
図 5.9 ユーザシナリオ「自己表現」
（※文責: 東頭）
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5.6
イメージ
実際にプロトタイプとして制作したものを図 5.10 に示す．これは，発表用に仕切り部分を三角
形にして聴講者に仕組みが理解しやすいようにした．この写真から見て右側に立つ人の脳波シル
エットが左側の板に移る仕組みとなっている．このツールを実際に使用している時のイメージを
図 5.11 に示す．使用シーンとしては，部屋のドア越しのものと対応している．
図 5.10
「nouha+」プロトタイプ
図 5.11 「nouha+」イメージ
（※文責: 東頭）
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第6章
ユーザ評価実験
実験目的
6.1
「nouha+」が私たちの意図通りに実装できているかを評価するために実験を行った．人のコン
トロールできない無意識な感情の変化を脳波シルエットの色の変化だと考え，それを相手には見え
て自分にしか見えない仕切り越しに投影し，相手の脳波シルエットをみて会話を行う．その際に，
コンセプト面とシステム面で以下の条件を満たすことができれば，私たちが設定した目的が実現で
きたと評価できる．
コンセプトの実現度
1
想像性…デバイスにより相手を想像しやすいか
2
影響性…デバイスにより自分が相手に影響されるか
3
新規性…提案自体の新しさ
システムの実装力
1
脳波の導入…脳波に触れることの面白さ
2
表現方法…相手の変化の読み取りやすさ
3
構造の簡略化…相手の脳波であるわかりやすさ
（※文責: 三浦）
6.2
実験準備
日時・場所，被験者，実験道具については以下の通りに設定した．
（※文責: 三浦）
6.2.1
日時・場所
平成 23 年 11 月 15 日火曜日 18 時 15 分から，第一回目の評価実験を行った．ノイズの影響を
避けるため，外界からのノイズをシャットアウトする場所を厳選した結果，公立はこだて未来大学
235 室裏にある廊下で行った．実験場となった場所の壁は白色，床は黒色であり，実験当時の温度
は適度に暖かく，実験条件として特に問題はなかった．この日は第一試行から第四試行までを行っ
た．その後，平成 23 年 11 月 16 日に第五試行から第試行まで行い，ユーザ評価最終日となった平
成 23 年 11 月 17 日には第九試行から第十二試行を行った．実験条件はできうる限り差異を減らす
ため，実施場所，日時，温度などの条件をすべて固定させた．
（※文責: 三浦）
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6.2.2
被験者
公立はこだて未来大学生 24 名 12 組が本実験に参加した．その内分けは，学部 4 年次男性が 4
名，学部 3 年次男性が 8 名，学部 3 年次女性が 2 名，学部 2 年次男性が 4 名，学部 2 年次女性が
4 名，学部 1 年次女性が 4 名である．
（※文責: 三浦）
6.2.3
実験道具
nouha+ の評価実験の際には以下の道具を用いた．
1
nouha+（kinect・PC・プロジェクター）
2
テーブルタップ
3
ビデオカメラ
4
ビデオテープ
5
三脚
6
ユーザ評価シート（※別項目参照）
（※文責: 三浦）
6.3
実験の流れ
まずは「nouha+」の説明を行う．nouha+ の特徴でもある自分の脳波情報を含んだ脳波シル
エットが相手にだけ見えるという「自分に見えて相手に見えない」という構造について軽く説明を
行った．この際，被験者に実験の主旨も説明する．自由会話と固定会話という 2 通りの会話条件
と，色の意味の提示・不提示の 2 つのタイプを設けた，計 4 通りの条件を設定し，その説明を随
時実験前に行う．その後，両被験者にマインドセットを装着してもらい，仕切り越しに立ってもら
う．被験者は，1 回 5 分間の試行を起立状態で行わせ，会話をしてもらう．すべての試行後に評価
シートを回答してもらう．12 組全ての実験が終了後，ビデオカメラで撮影した映像を元に分析し
た．被験者には出来るだけ思ったことや思考過程を記録しやすいように大きな声で発語してもらう
ように促す．
（※文責: 三浦）
6.4
試行条件
nouha+ がどのようなシチュエーションで適しているかの判断材料を測るため，また nouha+ を
用いた会話の際の新しいシチュエーション展開の発展や，キラーシチュエーションの設計のため，
nouha+ の利用の際に様々な条件を設計した．今回は自由会話，固定会話という会話の条件と色の
意味の提示・不提示という条件を設定した．以下はそれぞれの条件にたいする詳細な説明である．
（※文責: 三浦）
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6.4.1
会話条件
nouha+ を用いた会話の際に，会話の条件を設定した．これは nouha+ がどのようなシチュエー
ションで適しているかの判断材料を測るため，また 2 つの条件を比較した際に仮に有意な差が得ら
れた場合，新しいシチュエーション展開が行いやすいと考え，以下の 2 つの条件を設定した．
1
自由会話
2
固定会話
自由会話では会話の内容を設定せず，被験者に好きなことを時間内に話してもらった．また，固定
会話では「学生生活」「このデバイスについて」の 2 つの固定条件の会話を設定した．以後，設定
した固定会話条件の内容について説明する．まず「学生生活」に関しては，飽くまで限定された際
の会話のパターン時に新しい反応が生まれるではないのかと考えただけであって，学生生活という
テーマ自体に関しては特に深い意味はない．次に「このデバイスについて」に関しては，このツー
ルについてどのような意見を抱いているかを知るための最善の話題だと考えたのと，それを 2 者間
の会話を通じて行うことで新しいシチュエーション展開が行いやすいと考えたからである．
（※文責: 三浦）
6.4.2
色の意味の提示・不提示
nouha+ を用いた会話を行う際に，脳波と色との相関関係に関して異なる条件を設定した．これ
は nouha+ がどのようなシチュエーションで適しているかの判断材料を測るため，また 2 つの条
件を比較した際に仮に有意な差が得られた場合，新しいシチュエーション展開が行いやすいと考
え，以下の 2 つの条件を設定した．
1
脳波と色との相関関係の提示
2
脳波と色との相関関係の不提示
脳波と色との相関関係の提示に関しては，予め色の意味を被験者に教える．『いま装着しているマ
インドセットという機械であなたの脳波を取得して，その情報とこれからシルエットで投影される
色とが連動しています．集中度が高くなると，シルエットの色が赤色になります．また，リラック
ス度が高くなるとシルエットの色が青くなります．色はグラデーションで表示されているので，集
中度によって赤が濃くなったり，薄くなったりもします．』という簡単な説明を行った．また脳波
と色との相関関係の提示に関して，脳波と色との相関関係があることは教えたが，この状態になる
とこの色に変わるということは教えない．『いま装着しているマインドセットという機械であなた
の脳波を取得して，その情報とこれからシルエットで投影される色とが連動しています．ただ，今
回は色と脳波との関係をあなたたちに教えないで会話を行ってもらいます．どの感情をどの色と連
動しているかなど考えながら，会話を行ってください．』という簡単な説明を行った．
（※文責: 三浦）
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評価方法
6.5
評価方法は主に 2 つの方法で行った．評価アンケートによる集計と，試行をビデオカメラで記録
し，分析を行うものだ．以下はそれぞれの説明とする．
（※文責: 三浦）
6.5.1
評価アンケート
実験終了後に，被験者には評価アンケートを記入してもらう．これは「nouha+」が私たちの意
図通りに実装できているかを評価するためにとても重要なものとなるものだ．予め評価アンケート
を作成し，コンセプト面とシステム面の両方で私たちが設定した目的が実現できたと評価できるよ
うな評価項目を作成した．コンセプト面では「想像性」「影響性」「新規性」，システム面では「脳
波の導入」
「表現方法」「構造の簡略化」にフォーカスを絞り，以下の質問項目を設定した．
問1
相手の表情が見えないことで想像することができましたか？
問2
相手の変化によって自分に影響があったと感じましたか？
問3
非日常な体験ができましたか？
問4
相手の脳波であるという感覚がありましたか？
問5
このグラデーションで相手の変化を読み取ることができましたか？
問6
自分の脳波が見られることで嫌な感じがしましたか？
問7
このツールを使用して感じたことや思ったことなどお答えください．
そして，以下は設定した質問項目から何が得られるか，連想させるキーワードとして結びつけたも
のである．
問1
「想像性」
問2
「影響性」
問3
「新規性」
問4
「表現方法」
問5
「構造の簡略化」
問6
「脳波の導入」
問 1∼6 の質問に対しては，「1-よく感じた，2-感じた，3-どちらでもない 4-感じなかった，5-まっ
たく感じなかった」という評価基準を設定し，被験者には相対評価を行ってもらった．この際，問
6 に関しては他の回答項目と異なり，1 から 5 になるにつれて，評価が良くなるので口答で注意を
促した．また問 1 ∼6 の回答に対して「上記のように答えたのはなぜですか．その理由をお答えく
ださい．」という欄を設け，評価に対する理由等を記述してもらえる欄を作成した．問 7 について
は，問 1 ∼6 の質問では賄いきれなかった質問を自由記述欄として被験者に回答してもらうことを
想定し，欄を設けたものである．これらを評価実験の前に用意し，評価実験に被験者に回答しても
らう．
（※文責: 三浦）
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ビデオ記録
6.5.2
実験最中の一部始終をビデオカメラ 2 台をセッティングし，壁で仕切られた 2 人を 1 台ずつ撮
影することとする．脳波情報を含んだシルエットの動きや被験者の体全体，会話内容がわかるよう
に撮影した．この際，被験者には出来るだけ思ったことや思考過程を記録しやすいように大きな声
で発語してもらうようにしてもらった．それを実験終了後に分析を行う．
（※文責: 三浦）
6.6
試行結果
24 名 12 組の試行を行い，以下が全試行に対する被験者，試行条件の詳細である．この際，注意
したことは，
第 1 試行
4 年男 固定会話 提示（大学生活）
第 2 試行
3 年男 固定会話 不提示（ツール）
第 3 試行
2 年男 自由会話 提示
第 4 試行
1 年女 自由会話 不提示
第 5 試行
1 年女 固定会話 提示（大学生活）
第 6 試行
2 年男 固定会話 不提示（ツール）
第 7 試行
3 年男 自由会話 提示
第 8 試行
4 年男 自由会話 不提示
第 9 試行
3 年男 固定会話 提示（ツール）
第 10 試行
3 年男 固定会話 不提示（ツール）
第 11 試行
3 年女 自由会話 提示
第 12 試行
2 年女 自由会話 不提示
（※文責: 三浦）
6.7
結果
ユーザー評価を行った結果を以下に記す．”どちらともいえない”という解答を私たちは無効解
答とし考えることにした．
私たちは学生 24 名に調査を行うこととした．被験者は 2 人で 1 組とし，お互いが知り合い同士
であることとし，12 組に実際にデバイスを使用していただいてもらい，計 12 試行の評価実験を
行った．ユーザー評価実験では以下に記すような結果が得られた．
デバイスでシルエットの中に表示される色の意味を事前に知っていることで相手の心情や状態を
想像するときに，想像しやすいのか否かという項目では，t 検定を行ってみたところ，色の意味の
知識の有無に関係なく差異がないことから，色の知識の有無に関わらず相手の心情や状態が想像す
ることができることがわかった．しかし，アンケートの記述内容を分析してみると事前に色の知識
があったほうが相手の心情や状態をより想像しやすいことがわかった．
色の変化の仕方についてはアンケート内で指摘があったように，グラデーションの変化が滑らか
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になるようにプログラムの条件式を変更するという改善点がみえた．この改善点はアンケートに記
述してあった内容の多くに色の変化が極端すぎるという回答があったことが理由である．
デバイスを使用して相手の表情が見えず，相手の脳波とシルエットだけが見えている状態で相手
を想像できたかという項目では，24 名中有効回答 21 名，無効回答が 3 名，うち有効回答 21 名中
17 名，約 81 ％の学生が相手の心情や状態を想像しやすいと回答した．この結果を見るとデバイス
使用時に相手を想像することが容易になるように感じるが，アンケートの記述内容を分析してみる
と相手を想像できた被験者は相手を想像する過程で普段の相手を思い浮かべ，それを元に相手を想
像していることがわかったため，被験者同士がお互いをよく知っているか否かによって結果は大き
く変化するものと考えられる．
デバイスを使用して自身が相手の脳波とシルエットの変化に影響されているという感覚がある
かという項目では，24 名中有効回答 21 名，無効回答が 5 名，うち有効回答 21 名中 12 名，約 57
％の学生が相手の脳波とシルエットの変化に影響されたと回答した．またアンケートの多くの記
述内容に相手の脳波の変化を観察して，自分が何かを感じることまたは思うこと，このことがすで
に相手に影響されているという意見があった．これらの記述内容から，このデバイスを使用するこ
と，この行為が既に相手の脳波やシルエットの変化に自分自身が影響される状況を作り出している
のではないかと考えられるが，もっと多くのサンプルを採取して評価してみなければ，このことが
事実かどうかはわからない．
このデバイスを使用することで非日常的な体験ができるかという項目では，24 名中有効回答 21
名，無効回答が 0 名，うち有効回答 21 名中 20 名，約 95 ％の学生がこのデバイスを使用すること
で非日常的な体験が出来たと回答した．アンケートに記述されている多くの意見から相手の脳波が
見えている状態で会話すること自体が非日常的であることがわかった．
自身の脳波が見られていて嫌悪感があるかという項目では，24 名中有効回答 21 名，無効回答が
2 名，うち有効回答 21 名中 15 名，約 71 ％の学生が嫌悪感はないと回答した．このことから，こ
のデバイスを使用した際に自分の脳波が相手に強制的に見えることで使用者が嫌悪感を感じること
はないことがわかった．
以上が，私たちがユーザー評価実験とユーザ評価実験の際に被験者の方々に書いていただいたア
ンケートに内容から考察し，実験から得られたことである．
（※文責: 佐藤）
6.8
分析
ユーザー評価を行った結果をもとに私たちのデバイスに分析し，明確になったデバイスの改善点
や提案の変更点を記す．
ユーザー評価の結果を分析してわかったことがいくつかある．一つ目は私たちが長い間考えてい
た色についてである．デバイスの使用者に色の意味を事前に教えていたほうが，このデバイスを効
率よく使うことが出来るのか否か．このことは実際に評価してみなければどちらがよいのかわから
なかった．これらはアンケートの集計結果を t 検定してみたところどちらでも差異はでなかった
が，被験者の反応などを見てみると圧倒的に色の意味がわかっていたほうが相手の心情や状態を想
像することが容易になるということがわかった．このことから．私たちはデバイスを使用する方々
には事前に色の意味を教えることとした．
2 つ目は，色の変化の仕方である．色の変化は RGB の値をヘッドセットから取得した脳波に連
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動させて色の変化を行っていた．ユーザー評価実験ではこれをそのまま用いたが，被験者の方々に
感想を聞いてみると極端に色の変化するところが時々あり，そのときに相手の心情や状態を想像す
ることが難しくなることがあるということがわかった．このことから，私たちはデバイスの色の変
化を行っている部分の条件式の変更と改善を行い，色の極端な変化をなくしより滑らかに色が変化
するようにプログラムを変更した．これにより最終発表ではデバイスの使用者が相手の心情や状態
を想像するのが難しくなる状況が発生することが少なくなった．
このデバイスでは相手の表情を見えなくすることで相手を想像しやすくなると私たちは考えた．
この考えについてプロジェクトのメンバーや教員の方々から賛否両論ありましたが，ユーザー評価
実験で見えていないほうが相手の表情の変化に依存されることなく，純粋に相手だけを想像するこ
とができるというお声を多くいただくことができた．よって私たちは表情を今後も見えないように
した．
デバイスを使用した際に相手の心情や状態を想像できるかということについては色の変化の仕方
とどのような色が表示されているかで多くの被験者は想像できていることがわかった．さらに，普
段の相手のことを知っているとデバイス使用時に表示されているものと普段の相手との比較からよ
り相手を想像しやすくなることがわかった．
非日常的な体験ができるかどうかについては，多くの被験者に感想を聞いてみたところ非常に面
白かった．このデバイス自体が非日常的である．状況に捉われずいろいろな使い方ができる，2 者
間ではなくても 1 対 1，1 対多数，多数対 1，多数対多数などの使い方があると思う．このような
回答をいただいた．このことから被験者は非日常的な体験をできていることがわかった．さらに，
私たちは 2 者間以外のユーザーシナリオを考え，それらも発表で提案することでより発表を聞いて
いただく方々にデバイスをイメージしていただきやすくすることとした．
自身の脳波が見えていることについては，ごく少数の方々は自分の脳波が見られていて恥ずかし
い，隠していることに相手が気づいてしまうかもしれないなどの嫌悪感を感じているようであっ
た．そして，大半の方々からは自分の脳波が見られていることが面白い．むしろ，自分で感情を表
現することが苦手なので見てもらいたいなどの回答をいただいたことからデバイスを使用して嫌悪
感を抱くことは少ないことがわかった．また，これらの回答から自分を表現することがこのデバイ
スではできることがわかり新たな使い方をかんがえることができた．
以上がユーザー評価実験を行い，それらを分析しわかったことである．
（※文責: 佐藤）
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第 7 章 最終発表
7.1
評価結果（最終）
ここでは，最終発表の評価結果を述べる．
（※文責: 三浦）
7.1.1
プレゼンテーション
私たちグループ A の発表は中間発表と同様にポスターセッション形式で行った．中間発表では，
私たちの提案内容がしっかり決まっていなかったこともあり，ほとんどの質問に回答することもで
きなかった．そして，質問をいただいた方々に納得していただくこともできないという残念な結果
に終わった．これは，発表までに内容をしっかりと決定できず計画的に物事を確実に実行していな
かったことが反省点の 1 つである．また，グループ内で発表する内容の情報を共有できていなかっ
たことも発表内容に納得していただけなかった理由の 1 つであると考える．以上の反省を活かし，
私たちは最終発表に向けてプレゼンテーションの準備を行った．発表形式は中間発表と同様にポ
図 7.1
プレゼンテーション準備風景
スターセッション形式で行った．提案デバイスの説明は長い説明を話し続けるのではなく，私たち
が一番伝えたい内容を端的に説明した．説明の順序は，最初にデバイスのコンセプト．次に，私た
ちが提案したい事，デバイスの簡単なシステム，デバイスを使うとどんな良いコミュニケーション
や良いことが生まれるかを説明し，説明が終わった後に質疑応答を行った．提案したい事を説明す
る際には，プロモーションビデオを見てもらいながら，デバイスの簡単なシステムを説明する際に
は，実際にプロトタイプを見てもらいながら，どんな良いことがあるかというところではユーザー
シナリオを絡めながら説明をして，聴いている方々がどんなデバイスなのかイメージしやすくする
ように工夫することで，聴いている方々が私たちの提案するデバイスに納得していただけるように
心がけ説明を行った．また，プロジェクトメンバー内で行った発表練習の際に「プロトタイプの 1
つの視点からは全体を見ることが出来ず，このデバイスを使って何が起こっているかわからない」
という意見をメンバーの数人からいただいた．最終発表では 1 つの視点から両方向でどのような事
が起こっているのかわかりやすくするためにデバイスの全体を 1 つの視点から見ることが出来るよ
うに工夫した．質疑応答では，中間発表で何度も質問された主な 3 つの質問と他の質問にも迷いな
く回答できるように準備した．主な 3 つの質問は「デバイス使用時に表情を見えないようにした理
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由」，デバイス使用時に自分のシルエットと脳波が自分自身に見えない理由，このデバイスを使う
とどんなことができるのかである．これらに対応するために準備した回答は普段，人が会話の中で
相手の心情を想像するために一番気にしている要素を私たちは相手の表情だと考えたので，その表
情に左右されないように表情を見えないようにした．，現状では，脳波はある程度練習すれば若干
ではあるが意図的にコントロールすることが可能であるため，素直な心情を引き出すために自分
の脳波をコントロールしてしまってはいけないと考えたためである．，相手の脳波を見て，素直な
相手の心情や状態を見て感じることが出来ることが楽しい．また，素直な相手の心情や状態を知る
ことができたならば，そこから楽しいことが発生させることができる．というように回答を用意し
た．上記でも説明したとおり，これ以外の質問に対しても回答を準備した．これらの提案の流れ，
質問されたことに回答するための説明は書面にしてメンバー全員で共有し，メンバー全員の説明の
流れを統一することで中間発表での失敗を繰り返さないようにした．
これらの準備と工夫をし，私たちは最終発表のプレゼンテーションを行った．結果として十分に
成功したといえるプレゼンテーションになっていたと思う．私たちの提案に興味を持っていただい
た多くの方々が発表を聴いてくださった．説明を聴いてくださった方々の多くは説明を聴き頷き納
得してくださっていたと思う．さらに，質疑応答でも多くの疑問や質問をしていただいたが，これ
らにも私たちは円滑に回答でき，質問してくださった方々に納得していただくことができた．さら
に，実際にデバイスを見ていただいた際には興味を持ってデバイスに触れてもらえただけではな
く，非常に面白いというお声もいただいた．来場していただいた多くの方々には満足していただい
たと考える．しかし，全ての人に納得していただいたり，楽しんでいただけたわけではないと考え
る．私たちの説明を聴いていただいた際に疑問を残したままその場を去ってしまった方々も少人数
いた．次に私たちの提案を発表する際には疑問をもったまま去ってしまった方々が納得できるよう
な説明を考えて発表を行わなければならない．また，これらの方々にいただき回答することができ
なかった質問に対する回答も私たちは考えなければならない．
次に発表の機会があるときには最終発表で行った発表で明確になった改善点をもとにより良い発
表を作り上げ，説明した段階で聴いている方々に疑問が残らず完璧に納得していただける説明を行
える準備をしたいと考える．
図 7.2
発表中の風景
（※文責: 佐藤）
7.1.2
制作物
A グループは脳波情報を含んだシルエットを表示させ，それを自分には見えず，相手にのみ見え
ることができるという nouha+ を提案した．具体的な制作物の説明については，「制作物の詳細」
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（※第五章参照）に記している．最終発表もこのシステム構造を用いた．最終発表にのみ，「制作物
の詳細」のシステム構造と異なる工夫を施した．それは二者間にある仕切りを 60°ほど広げて三
角形状にしたことである．これにより第三者が両方の状況を見ることができ，コンセプトや会話の
構造を分かりやすくなるのでないかと考えた．基本的に発表者がマインドセットを装着し，その人
の脳波情報を含んだシルエットを投影させるようにしたが，実際に提案物を体験してもらうため，
来場者にもマインドセットを装着させ利用させることもあった．
（※文責: 三浦）
7.2
担当課題評価
それぞれ担当した課題，または役割などを以下に示す．
（※文責: 三浦）
7.2.1
東頭伶衣
前期では，プロジェクト全体の計画や管理をするため，プロジェクトリーダーや各グループリー
ダーと話し合いを重ねた．それをふまえグループでの課題設定を行い，グループメンバーと問題を
共有した．グループ内では，話し合いの際の進行役を務め，円滑にグループ全員が意見を出せるよ
うな方法を試行錯誤した．例として，メンバーから意見が発言される回数が減ってくると話を振り
会話を促したり，今何を考えているかという質問により個人だけで考え込んでしまう状況を作らな
いよう務めた．また，自分の意見も積極的に出すことができ，それにより他のメンバーとの価値観
の違いなどを発見することができた．このときに，意見が食い違い対立してしまうのではなく，相
手の意見を認めた上で，自分の意見も適切に述べることができるようになることが必要だと感じ
た．脳波実験の際には解析班として活動し，Scilab を利用してフーリエ変換する方法を学んだ．実
験した結果を解析する際には，担当を分け一人のみに負担がいかないようにした．分からないとこ
ろは教え合うなど協力することもできた．ブレインストーミングやアイディア出しでは，とにかく
数を出すよう声がけをするなど，メンバーみんなで考えることを心がけた．ブレインストーミング
の際には相手の意見を否定しないことが重要であり，すこし困難であることも分かった．デザイン
班としては，プロジェクトのロゴを制作した．ロゴは脳をデフォルメした形状をしており，その中
をα波，β波，θ波を表す 3 色で分けている．このロゴを図 7.3 に示す．また中間発表用の全体の
ポスターを作成し，構成や英文なども担当した．スペースを利用し，窮屈にならないようにコンテ
ンツを配置した．グループごとのポスターはロゴマークの 3 色を各グループで使い分けるように指
示し，ロゴやポスターに統一感を持たせた．中間発表では，後半の発表を担当した．中間発表会で
はポスターセッションということで，聴講者が理解しやすいよう提案の説明を行い，提案自体は理
解してもらったと感じた．しかし，質問されたことに答えられず戸惑ってしまったところがあり，
説得力に欠けてしまったと感じた．発表の際の想定質問集とそれに対する応答を考え，グループ全
体で共有すべきであった．発表の練習不足もあったため，メンバー全員で発表内容を統一し何度も
練習を重ねることが必要であったと感じた．リフレクションで指摘が多かった使用シーンの不明確
さや将来性についてはグループで再度話し合い方向性を決定することとした．反省点としては，自
分がデザイン班で活動している時に技術班の進捗まで管理することができなかったことなどであ
る．また，しっかりと締め切りと設定して課題を出すなどの計画面でも欠けている部分があったと
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図 7.3 ロゴマーク
感じている．全体を通し，すべてに力を注いで作業するよう心がけたが，今後は人に自分の意見を
伝える能力を習得するべきであると感じた．これはグループ内での話し合いの時でも言えることで
あり，最終的にはプレゼンテーションの際に重要になるスキルであると考える．
後期は，動くものをつくるところから始まった．まず始めに processing を用いてグラデーショ
ンを表現しようと試みた．前期では全くプログラムを書いていなかったため，ここで大きな課題と
対面した．しかし，サンプルプログラムからヒントを得て，動かないグラデーションの作成に成功
した．その後，キネクトを動かすプログラムと同じ言語の方が都合が良いということで processing
は却下となり Open frame works を利用することとなった．Open frame works を使い，C++ の
言語を学んだ．始めにサンプルプログラムを動かし，どのプログラムがどの表示に関連しているか
を調べていった．次にインターネットなどで情報を集め，自分で関数を増やしていった．その作業
中，コンセプトを固め直す必要が生じ，コンセプトを考える作業に回った．その時点での問題点
は，コンセプトに最終目標が含まれていないことであった．私たちが提案するツールでユーザにど
うなってもらいたいか，どういう良いことが起きるのかが不明確であったため，そこを考えていっ
た．プロジェクト時間中に話し合い，決まらなかったことは締め切りを設け，それまでに自分の考
えをまとめ，その日にまた話し合うという方法をとった．何度も話し合う中で意見が違ってしまう
こともあったが，その際は自分の意見が間違っていないという確信があったため，周りを説得でき
るような説明の仕方を心がけた．これにより，メンバーを納得させることができ，他のメンバーの
意見も合わせたものをコンセプトとして決定した．自分だけの意見に偏らず，他の人の意見に流さ
れることもなく良いディスカッションができたと感じた．使用シーンを考えるときはメンバー全
員で考えることができるように，話し合いの場を積極的に設けた．課題が難しいこともあり，意見
が出にくい場面が多かったため，とりあえず何かを発言できるような制度を用意した．実際に実施
した制度としては，指名された人は必ずなにか発言し，その後他のメンバーを指名するというもの
であった．最初は関係のないことなども発言していたが，全員が楽しく話すことができるようにな
り，本題についてもスムーズに話し合うことができた．さらに，意見を言いやすい雰囲気になった
ためか多くの意見が出るようになり，結果的に話し合いを早く終わらせることができた．PV を制
作する際には，事前に絵コンテを作りメンバーと共有することで撮影をスムーズに終わらせるこ
とを意識した．案ごと考え直したり，一度制作した PV を使用しないなどのトラブルも発生した．
しかし，楽しく撮影することを最後まで自分の目標として掲げた．撮影の許可を取ることなど，他
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のメンバーがしたがらないような作業を積極的に行うようにした．撮影のために時間が無駄にか
かってしまうと，メンバー全員のやる気が下がっていってしまうと考えたためである．そうするこ
とで，撮影はスムーズに終えることができた．ポスター制作の際に使用する写真撮影にも力を注い
だ．ポスターの半分ほどをその写真が埋めるため，ポスターを見る人はその写真によって印象が変
わると考えた．そのため，妥協せず思い通りの写真を撮れるまで何度も明るさやカメラの位置など
を変えて撮影した．また，文章ばかりになってしまわないように図を大きく分かりやすくなるよう
に気をつけた．文章は私の意見に偏ってしまわないために，文章を変える必要があるたびにメン
バー全員で確認した．デザイン班以外のメンバーもポスター制作に関われる工夫を施した．これら
によって完成したポスターを図 7.4 に示す．デバイスが完成した後にユーザテストを行った．実験
図 7.4
グループポスター
の準備段階では，アンケートの項目を考えアンケート用紙を作成し，実験する際の条件や手順等を
詳細に決めた．実験が始まってからは，実験中の記録係，被験者集め，アンケートを担当していた．
実験中は被験者の会話をデータとして残し，実験結果を出す際にプロトコル分析ができるよう動画
とテキストで記録した．アンケートではインタビュー形式も混ぜることで，文章で書いてもらうと
きよりも感情的な感想を言ってもらうことができるようにした．ユーザテストではほとんどの被験
者が楽しく実験を行っていた様子がとても嬉しかった．最終発表会前にプロジェクト全体でプレ発
表会を行った．これは最終発表と同様になるように発表を行い，質問や意見を出し合う機会を作り
最終調整をするためであった．ここではメンバーの間での発表内容や説明の言い回しが定まってい
なかったことや最終発表でのデバイスの展示方法などが指摘された．そのため，ユーザテストの分
析結果やプレ発表を基にデバイスの改善を行った．発表練習や改善を繰り返すことで大勢の前で発
表することにも慣れ，発表内容も聞き手が分かりやすい言い方で説明する感覚がつかめるように
なった．デバイスの展示は中間発表の時とは異なり，仕切りを三角形に開くことで，中央から見る
人にもツールの仕組みが分かりやすくなるようにした．これと同時に，最終報告書の目次を考えて
おくことで締め切り間際になってから焦ってしまわぬようにした．最終発表でもポスターセッショ
ン方式で発表を行った．制作した PV やポスターを使用しながら説明を行うことで，使用シーンを
理解してもらいやすくすることができた．また，プロトタイプを見てもらいながら仕組みを説明し
たことも分かりやすさにつながった．質問にも自信をもって答えることでより説得力のある発表を
することができたと感じている．発表内容もメンバー間で共有できており，発表の質に差はほとん
ど見られなかったと思われる．最終発表会後は最終報告書の役割分担を行い，個人で作業すること
とした．また，最終発表の際に配ったアンケートからリフレクションを得た．具体的な内容として
は，将来のビジョンが見えにくいこととコンセプトが直感的には分かりにくかったことが挙げられ
た．ユーザシーンやツールの説明により理解はできたようだったため，今までのコミュニケーショ
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ンと比較し，このツールでできることの良さを伝える必要があったと感じた．良かった点では，脳
波を利用した理由などの質問への受け答えについて好印象を受けたという記述が多かった．質問を
想定し事前に回答を用意してメンバーで共有していたことがこの結果につながったと考えている．
前期ではスケジュール管理ができていなかったため，後期全体を通して締め切りを定めることを心
がけた．長期的な課題はもちろん，ひとつの議題について話し合うときにも，何分まで考えるなど
と時間制限を設けるようにした．話し合いの際に議題を設定して話すことを明確にする工夫も行っ
た．プロジェクト時間外での話し合いの時間を少し減らし，課題を設けて個人で考えを固める時間
を増やした．このことで，何も考えがない状態で話し合いを進めるよりも効率的に話すことができ
た．個人で気をつけていた点は議事録を細かくとることであった．その日にした内容，方法，反省
を記し，次の活動の際に反省点は直し良かった点は続けるよう心がけた．自分が不在の際にもメン
バーに議事録を頼み，その週にどのようなことをどのように行ったかを把握する手がかりとした．
反省点としては，感情的に話すことが多くなってしまったことである．自分の意見を伝えたいのに
伝わらないもどかしさや，何度も同じ課題に向かわなければならないことから強い口調で話してし
まったことは改善すべき点であった．冷静に問題に向き合い，今どうすることが最善かを考え，メ
ンバーを不安にしないよう配慮することがリーダーのあるべき姿であったと考えている．
（※文責: 東頭）
7.2.2
土岐康平
私はマインドコミュニケーションプロジェクトのサブリーダーとして，プロジェクトリーダーや
グループリーダーと協力し合いプロジェクト全体の進行や管理などマネジメントを行った．その際
に少し至らない点もあった．後期では前期の反省点を生かし，もっと効率よくプロジェクトを進め
ていきたい．また，グループ A の班員としては，主に 3 つの活動をしてきた．まず，脳波実験の
際は解析班として活動した．解析班では実験班から受け取った実験結果を 2 つの条件間で有意な差
があるのか Scilab というソフトを使い検証した．Scilab では脳波をフーリエ変換しその後 t 検定
を行った．次にデバイスのアイディアを考える作業を行った．デバイスのアイディアを考えるため
にブレインストーミングを行い，コンセプトシートを作成し，発表会を行った．ブレインストーミ
ングでは，「コミュニケーションとは」・「脳波とは」・「心とは」など様々な事柄について話し合い
を行った．自分の意見を率先して言うだけでなく，他の班員の意見を聞いたり，新しい意見が出な
いときには促すなどの努力をした．コンセプトシート作成でも自分でアイディアを考えたり，他の
班員のアイディアについて意見をするなどした．発表会では自分達のアイディアを他のプロジェク
トメンバーや教員に発表し，様々な意見やアイディアを貰い，さらにアイディアを深めていった．
アイディアが決定し作成するときには技術班として，phidgets・Aruduino・Gainer の技術習得を
した．またグループ A の製作物である「Manma Mind」を実装するためにはカメラ制御とグラ
フィックの描写技術が必要となった．そこで，カメラ制御は OpenCV という C 言語のライブラリ
を用いて，背景との差分をとり人物の識別を行った．脳波のグラフィックの描写では，processing
を用いて脳波の値をファイルから読み込みそれに応じたボール表示を行った．脳波の描写は脳波情
報として集中度とリラックス度が 0∼100 の整数で取れるものを使用した．表現方法はボールの数
と移動速度を脳波で取得した集中度とリラックス度に対応するようにした．後期では，まずカメラ
で抽出した輪郭と脳波状態をあわせる必要がある．また，脳波の表現方法をもっと多彩にしていく
必要がある．まず，後期の最初に前期の反省を話し合った．その結果，システムは ManmaMind
のままで kinect を用いてバージョンアップを測っていくことになった．後期でも私は，デバイス
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のプログラミングを担当した．後期に作成するデバイスに必要な機能は 2 つある．1 つが，カメラ
画像からユーザーを検知すること．2 つ目が検知したユーザーのシルエットを色を変えて表現する
ことが必要であった．私は，まずカメラ画像からユーザーを検知する機能を開発し始めた．前期に
開発した ManmaMind では USB カメラを使用し，背景と動くものとの差を利用してユーザーを
検知していた．しかし，このシステムでは人でなくとも動いていれば検知してしまい誤作動を起
こしてしまう．そこで後期では kinect というカメラを使用した．まず，kinect を使い始めるに当
たって開発環境を整えなければならなかった．しかし，kinect の開発環境は多くのバージョンがあ
り，まずシステム班でどの開発環境にするのかを話し合った．その結果 OpenNI を使用すること
となった．OpenNI は C++ 言語のライブラリである．まず，kinect のドライバや OpenNI を PC
に導入し，サンプルが動くようにした．その後 kinect のプログラミングを開始していった．まず，
kinect のカメラ画像を映し出した．次に，赤外線センサーを用いて距離を測った深度画像を映し出
した．最後に深度画像を元にユーザーの検知を行った．ここまでで kinect によるユーザー検知を
することに成功した．しかし，この検知したユーザーのシルエット情報をどうやって Processing に
渡すのかがわからなかった．そこでいろいろ調べてみると，openFrameworks という Processing
と非常に似ていてかつ OpenNI と同じ C++ 言語のライブラリが見つかった．そこで，まず前期
に使っていた Processing から openFrameworks へと変更した．その後 openFrameworks を実際
に使って試してみた．また，openFrameworks について詳しく調べていくと addon と呼ばれる
拡張機能があり，OpenNI も ofxOpenNI として移植されていた．そのため後期では Processing
ではなく，openFrameworks を使用することとなった．そこで kinect はある程度完成していた
ため openFrameworks を試作していくことになった．openFrameworks では kinect で検知した
ユーザーのシルエットに色を付ける部分を実装していくことになった．おおよそは Processing と
変わらなかったため基本的なことはすぐに実装することができた．ただ，opneFrameworks から
ofxOpenNI を経由して kinect を操作するのが，事前に OpenNI を使って実装していたものと書き
方まったく違いまた，ofxOpenNI を使用している参考書がほとんどなく実装には時間が掛かって
しまった．最初にできたプログラムは kinect のユーザー検知を利用したものではなく深度画像か
らユーザーを予測するものだった．また，このプログラムはシルエットを表現する方法が深度画像
のピクセルにアクセスし，ユーザーと思われる場所に円形を描いてシルエットを細かな円形の集合
で表示するものだった．また，このシルエットを脳波と連動して色を変える際に，シルエットの頭
のほうから順に色を変えていくようにした．この方法は nouha+ の理想の完成図に 1 番近いもの
であった．しかし，不具合が 1 つあった．それは，深度画像のピクセルデータにアクセスする際
に，メモリの領域を確保するのだが毎回アクセスした後にメモリをリリースする処理がなく映像が
ユーザーのリアルタイムな動きに耐えられずタイムラグが生じてしまった．また，プログラム自体
が 5 分ほどの起動にしか耐えることができずに終了してしまった．このエラーを解決することがで
きず，深度画像のピクセルデータにアクセスする方法ではなく kinect のユーザー検知機能を利用
することにした．ユーザー検知機能を利用したプログラムではユーザーのシルエットは 1 色で塗り
つぶされて表示されてしまう．そのため，nouha+ の完成理想図通りとは行かなかった．もう少し
時間があれば改良していきたい．マインドコミュニケーションは 3 つのグループがありそれぞれ別
のデバイスを作成した．そのため，3 つのデバイスを発表しなければならず従来の 15 分に一回の
発表方法では前半にそれぞれ 1 回ずつ発表するか 1 回の発表の内 5 分で発表しなければならない．
そのため，最終発表会では中間発表会同様ポスターセッション形式の発表方法を取った．私は最終
発表会では全体の説明を行った．マインドコミュニケーションの発表を見に来た人に入り口でマイ
ンドコミュニケーションの説明を行い，脳波の説明を行い，それぞれの班に誘導した．しかし，見
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に来た人全員に説明することができなかった．また，簡単な説明しか行うことができず，どのよう
な活動を行ってきたかなどの必要な情報を説明することができなかった．しかし，それぞれのデバ
イスのコンセプトなどがきちんと説明することができ，最終発表会は成功した．
（※文責: 土岐康平）
7.2.3
松岡由希子
始めに前期での私の活動を記す．主に脳波実験の解析班とデバイスの作成の技術班として活動を
行った．解析班としては，Scilab を使用して脳波の実験データを 1 秒間ごとのセグメントに分け，
フーリエ変換を行い，t 検定で脳波の解析を行った．視覚，聴覚，左右の脳，味覚に関する実験で
実験ごとにそれぞれの条件で比較し，差異があるかどうかを検証した．報告会では，脳波解析結果
をスライドにまとめ，そのスライドを使った発表を行った．その結果，脳波はどのようなものであ
り，どのような条件で明確に脳波の差が得られるかを学んだ．ブレインストーミングやコンセプト
等を決めるための話し合いでは，何度も繰り返して行い，メンバーとお互いに協力して出来た．メ
ンバーが出したアイディアを深めようとしていたが，自分の意見をあまり言えなかったことがあっ
た．そのため，自分の意見をしっかりと伝えていけるように努力していきたい．デバイスの実装で
は，OpenCV について学んだ．デバイスの実装では動的な背景差分法を使った．ある時点での人
がいないときでの背景画像を最初にとり，その背景と現在の画像との違い，つまり人がいる場合と
の差分を取ることで，人の動きを認識させた．そうすることでカメラで撮った人の動きだけをシル
エットとしてパソコン上に表示させた．その結果として，人の動きを取り，その部分をシルエット
にし，パソコンに表示させることができた．しかし，これは最初の背景画像が変化しないため，現
在の画像との違いがあれば，たとえ人でなくともシルエット化させてしまう．人の検知の方法に改
良が必要であると考えている．デバイス作成では必要な知識や技術はまだまだ獲得途中であり，こ
れからも努力していかなければと感じている．中間発表では前半の発表者として，本グループの制
作物とポスターを使い，グループの発表を行った．中間発表では私たちの制作物や脳波についてよ
く知らない人に対して，どうしたら相手に分かりやすく伝わるか，聞きやすいかに注意して発表を
心掛けた．だが，まだまだ上手く相手に理解しやすく伝わるように出来ていないところがあり，ま
た，質問に上手く答えることが出来なかったこともあり，これからもプレゼンテーション能力を磨
いていく必要がある．これら前期での活動をふまえて，後期では活動を行っていきたいと考えて
いる．
次に後期での活動を記す．後期では前期での反省を生かしつつ，活動を行った．後期では前期の
発言数が少なかったという反省点を生かし，少しでも発言を多くしようと心掛けた．その心掛けと
同じグループメンバーの方の手助けもあり，自分の意見を前期よりも言えたと感じている．みんな
の意見を参考に，協力して行うことができた．前期と同じくメンバーが出したアイディアを深めよ
うとしたり，意見を理解しようと心掛けていた．
また，メモを取ることや議事録を習慣化し，アイディアや話し合った内容などをとっていた．メ
モをとることで，以前にどのような意見やアイディアが出たのかが分かりやすくなった．また，話
し合いのときにいなかった人に対して，記録があることで説明がしやすくなった．またこのことに
よって以前出たアイディアや意見を参考に考えたりすることも出来た．メモを見返すことによっ
て，意見をより深めたり，意見を理解するのに役立った．しかし，メモの取り方が上手くいかなく，
どこに何を書いたのかわかりづらくなり，探さなければならないことも多かった．メモの取り方に
は改善が必要であると考えている．今回は主に紙でとっていたが，紙でとると共有化が難しいとい
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うことも分かった．そこで電子的にとることによって，より共有化できるのではないかと考えてい
る．なぜならば紙であれば，書いたそのもの 1 つしかなく，同時に見ることは難しい．しかし，電
子的にとればそれを配布し，同時に見ることが可能である．そのため紙だけでなく，共有したほう
が良い内容であれば，電子的に取ることも検討している．今後の改善案として，何が重要であり，
どれがそうではないのかを見分けたりするため，付箋を使ったり，どこに何が書いてあるのかを整
理することを考えている．
デバイスの作成として，前期ではカメラと OpenCV を使用していたが，後期では X-BOX のコ
ントローラーとして使われる kinect を使用することとなった．初めて使用する kinect に戸惑い
つつも，技術班として取り組んだ．kinect の開発環境を構築し，サンプルプログラムを動作させ
た．参考にできるものが少なく，あっても主に windows 7 でのものが多く，自身のパソコン環境
が windows vista であったため，環境の違いで大変であったが，本を読んだり，サイトを参考に
しながら，他のメンバーと協力し，kinect の環境の構築に成功することができた．もともと立てて
いたスケジュール通りに行かず，遅れ気味になってしまったことが多かったが，デバイスの完成が
できた．遅れた原因としては，kinect の環境構築に予想以上に時間がかかってしまったことが上げ
られる．インストールの際にエラーが発生したり，上手くサンプルプログラムが動いてくれず，エ
ラーの解決に手間取ってしまったためである．エラーは，インストールを何度もやり直したり，環
境構築のためのプログラムのバージョンを見直したりを繰り返し，解決することができた．また，
デバイスの実装にあたり，パソコンの不調や故障の可能性も考え，開発環境の入った予備のパソコ
ンを用意した．自身のパソコンは windows vista であり，windows XP であった自分のとは
違う環境であった予備のパソコンにも環境構築が出来た．プロジェクトのメンバーと協力して行う
ことでコミュニケーション力を学ぶことが出来た．ここまで大きなことを他の人と協力して行うこ
とは初めてであり，大変であったと感じているが，このプロジェクトで学べたことを嬉しく思う．
ユーザ評価実験では，システムの稼動や設定，設営を行った．被験者に対し，マインドセットの
装着を行い，脳波情報が取れているかどうかの確認，デバイスの動作確認をした．プロモーション
ビデオ撮影ではシステムの調整や稼動，撮影のための設営を行った．
最終発表前に発表練習を行うことができたこともあり，本番は練習を生かした発表を行うことが
できた．発表練習では同じマインドコミュニケーションのメンバーに発表を行うことで，どのよう
に伝えるのか，どこを伝えればいいのかについて考えた．また，質問してもらうことで，どのよう
なところに疑問を持つのかを知ることが出来た．他の班の発表を見ることにより，どのようにした
ら分かりやすいか，相手に伝えることができるかを自分の発表の参考にした．アドバイスや意見を
もらうことで質問の答え方や，発表の仕方やコンセプトを含め，どこを説明するのかを考えるきっ
かけとなった．また，他の班の発表に質問することで，自分たちの班の疑問点も分かった．共通し
ている質問もあり，自分たちのグループの質問や回答に生かした．最終発表では，グループのメン
バーが 5 人しかいないため，前後半に分けると発表者が一度に 2 人しかいないため，どのように発
表を行うのかが重要であった．仕切り越しに対面で行うデバイスであるため，制作物を使いながら
発表を行うにはどのように設営したらよいかを考えた．中間発表と同じように私は前半の発表者と
して発表を行った．中間発表ではデバイスが上手く動かないという事態があったため，最終発表で
は準備や設営にしっかりと時間をとり，動作の確認を行うことが出来た．前期での反省を上手くい
かせたと考えられる．発表の設営として，3 角形についたてを立て，左右に 1 人ずつ別れ，一方は
ポスターを使い，他方はプロモーションビデオを使用し，発表を行った．デバイスを実際に使いな
がら，互いについたての反対側に立ち，発表を行った．私はポスターを使い，実物のデバイスを使
用しつつ，ポスターセッションを行った．なかなか上手くタイミングがつかめず，来てくれた人全
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てに説明することはできなかったが，自分のグループがどのようなコンセプトで作り，どのような
ものを作ったのかを伝えることができた．実際のデバイスを見てもらうことでより分かってもらう
ことができたと感じている．練習を重ねることで本番は緊張したものの，しっかりと発表を行うこ
とが出来たと感じている．やはり発表は回数を重ねることも大事だと実感した．質問にも答えるこ
とができ，最終発表は成功したと感じている．
（※文責: 松岡）
7.2.4
佐藤大輝
私がプロジェクトで 1 年間行ってきたことを以下に記す．
まず，私が中間発表までに行ってきたことを記す．前期のプロジェクト学習での私の主となる活
動は 3 つである．1 つ目はグループで提案する製作物のコンセプトや詳細を決める話し合いで率先
して発言し，自分の考えを仲間に明確に伝えたこと．2 つ目は脳波計測実験に常に携わったこと．
最後に，グループのデバイス製作のシステム製作に積極的に取り組んだことである．
前期で私が最も力をいれた活動は提案するデバイスのコンセプトや詳細を決める話し合いであ
る．話し合いの場ではコンセプトを決めるために，ブレインストーミングを多く行った．自分はこ
の手法を使った話し合いの仕方は初めてだったため，デザインコースの学生が率先して取りまとめ
てくれたおかげで，困惑することもなく多くの意見を発言することが出来たと思う．しかし，その
内容には認められるところもそうではないところもあったと思う．また，自分の意見を発言するだ
けではなく，他の学生の意見や発言の内容がまとまりをもっていないとき，発言している本人が混
乱しているときなどはその内容をわかりやすく簡潔に説明することも多くあり，話し合いをうまく
まとめ円滑に進めるための手助けができたのではないかと思う．反省するべき点もいくつかあり，
グループの話し合いで決定した情報や考え方をグループの学生全員が共有しきれていなかったとこ
ろである．これは発表の際に発表する学生が違うだけで説明に違いが出てしまうので避けなければ
ならないと考えた．
脳波計測実験において私は実験者の立場から行った実験全ての試行に携わった．脳波は非常に興
味があり，ぜひ自分で計測できるようになりたかったため脳波電極設置や解析ソフトの準備には率
先して取り組んだ．脳波電極の設置は電極の位置が少しずれただけで脳波が綺麗に計測できなく
なってしまうため設置場所の確定には非常に苦労したが，この電極設置の技術は計測実験の中で得
た収穫のひとつである．
システム設計では人をカメラで認識し，そのシルエットを出力するプログラムの作成を行った．
これは OpenCV と VisualC++ を使用して行ったが，OpenCV の学習に非常に苦労した．ここで
の苦労は確実に自分の力になったはずである．人のシルエット出力には時間がかかり，中間発表に
は動的物体をカメラで認識するところまでいか到達できず，デバイスの完全な実装までまだまだ
先は長いことを非常に感じた．しかし，今後どのように改善していけばいいかは自分の中で明確に
なっているので，試行錯誤することで解決に導けると考えた．
次に，最終発表までに私が行ってきたことを記す．
後期のプロジェクト学習での私の主となる活動は 3 つである．1 つ目はプロジェクトの最終発表
の準備に積極的に取り組んだこと．2 つ目はグループで提案する製作物のコンセプトや詳細を決め
る話し合いで積極的に集まる時間を提案し，率先して発言し，自分の考えを仲間に明確に伝えたこ
と．最語に，デバイスの色の変化に用いる条件式を考えることである．
後期で私が最も力をいれたことは最終発表に向けてどのように発表したら聞いている人によりよ
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く私たちの提案が伝わるか考えたことである．この準備はポスターに掲載する文章の内容や発表
の流れを作り，発表の際にどのような説明をすればわかりやすく聞き手に伝わるかを考えた．ポス
ター作成は主にデザイン班のメンバーが行ったが，私はできあがった文章の改善や訂正を行った．
これによりわかりやすい文章に仕上がったと思う．さらに，デバイスのプロモーションビデオの作
成を行った．これは，発表の際に聞き手の方々がよりデバイス使用時イメージをしやすくしていた
だくために行った．プロモーションビデオの撮影には非常に時間がかかり絵コンテから編集まで非
常に苦労があった．発表の会場設営ではデバイスをどのような視点からでも全体像が捉えられるよ
うにデバイスの設置場所と設置角度を試行錯誤し，何度もデモンストレーションをメンバー内で行
い一番良い形でデバイスを見せることができたと思う．
発表の準備の中でも特に私の力が入っていたのは発表の説明内容と説明の流れを作ることであ
る．これは私がすべて一人で作成した．聞き手が説明にストレスを感じず，理解しやすく説明でき
るように心がけ作成した．説明の流れは単純明快に提案の内容が聞き手の頭の中でイメージできる
ように私たちが提案したい最低限のことだけをお話し，聞き手に疑問が残ったときは質疑応答で受
け答えすることができるポスターセッション形式を採用し，質疑応答の場面では全ての質問に回答
できるように事前に私が準備した回答と説明内容をを紙面にしメンバー全員で共有し，メンバーご
とに差異のある説明をせず質問にも同じように回答できるように準備した．これらの私の準備のお
かげで発表を聴きにきてくださった多くの方々に興味を持っていただき，私たちの提案に納得して
いただくことができた．
次に，提案するデバイスのコンセプトや詳細を決める話し合いである．話し合いの場ではコンセ
プトの内容を深くするために，メンバー内で話し合いを多く行った．この話し合いは非常に時間が
かかり深夜遅くまで連日話し合いを行った．私は前期と同様に多くの発言と提案を行った．また，
自分の意見を一方的に発言するだけではなく，他のメンバーの意見や発言の内容がまとまりをもっ
ていないとき，彼らが話したい内容を簡潔にまとめ代わりに発言したり，メンバーの意見が対立し
ているときには対立している意見の長所を掛け合わせ新たな提案を行うことが出来た．このような
ことからメンバー内での話し合いをうまくまとめ円滑に進めるための手助けができた．より良いも
のを作り上げることができたと考える．
最語に，デバイスの色の変化に用いる条件式を考えることである．
私はデバイス設計についてプログラミングに必要な環境の設定と OpenCV で kinect を操作し，
ユーザー検知でカメラに映った人のシルエットの中に表示される脳波と連動している色の変化の部
分を担当した．色の変化には Openframeworks の言語を用いている．色の変化は RGB の値を脳
波のα波とβ波に対応させて変化させた．最初は，単純な色の変化を使用していたがそのままでは
容易に相手の心情や状態を想像することが困難なことがわかり，これらの条件式を改善することと
した．より細かい条件を RGB の値の増加と減少に与えることで色の変化をグラデーションのよう
に表示することに成功した．しかし，ユーザー評価実験を行ったところ，色の変化が所々で極端に
変化してしまう問題が発生した．これらの原因は主に条件式により増減している RGB の値が連続
的に変化していないことが原因であった．これらの改善も速やかに行い，問題を解決に導くことも
できた．これにより最終発表で行ったデモンストレーションで実際に発表を聴いていただいてい
る方々には相手の心情や状態をより想像することができるデバイスを提供することができたと考
える．
以上が私が前期のプロジェクト開始から中間発表まで，後期のプロジェクト開始から最終発表ま
でに行ってきた主な事柄である．
（※文責: 佐藤）
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7.2.5
三浦寛也
前期の私のプロジェクト学習での主な活動は以下の 3 点である．実験班として積極的に脳波実
験に参加したこと，デザインコースの学生としてブレインストーミングで率先して意見を出しグ
ループを新しい提案に導いたこと，プロジェクト全体と班のポスター作成に携わり陰ながらでは
あったがこのプロジェクトの土台となる部分をしっかりと支えてきたことである．
脳波実験では，まず脳波がどんなものか理解するとことから始まった．脳波について触れること
自体が初めてであり，実験にとても興味が沸いた．自分たちが設定した実験を行うということに
対して，「自分の脳波ってどんな感じなのだろう」という好奇心があり，率先して実験班に参加し
た．そして，毎度の脳波実験で被験者になり，何としても面白い提案を行うという強い想いも生ま
れた．なぜなら自分の内面の一部でもある脳波というものは情報としては身近に存在しているが，
いくら意識をしても自分自身で脳波がどうなっているかは知ることができない．それを 1 年間のプ
ロジェクト学習を通し，脳波の状態を何らかの形で可視化した，面白く今までにないコミュニケー
ションが生まれることに対する期待があったからである．実験の準備はとても大変であったが被験
者として多く携われたことで大きな学びがあった．
班で行ったブレインストーミングは，情報デザインの授業で提案を行う際，この手法を経験した
ことがあったため，率先してブレインストーミングの指揮をとった．ブレインストーミング未経験
者にやり方を教える際に，私が注意したことは「量を重視する」「批評・批判をしない」「粗野な考
えを歓迎する」「アイデアを結合し発展させる」というブレインストーミングの極意を教えること
であって，飽くまで中立な立場で手法を教え，自分の意見を押し付けないということであった．ブ
レインストーミングを進めて行く上で，一つの意見にかける時間が長くなることもあり，「質より
量」という原則に対して非常に苦労した．しかし回数を重ねるごとにと，グループメンバーがより
広い視野を持っていろんな意見を出し合うことができるようになってきた．その理由のひとつに私
のある工夫がある．これまで「脳波」というテーマのもと，ブレインストーミングを行っていたが，
なかなか納得のいく意見が出なかった．なぜなら脳波という言葉をキーワードにブレインストー
ミングを行った際には，私たちが今まで脳波に触れる機会がなかったため，考えや知識，経験など
から生まれる意見が限られたり，抽象的な意見しか出ず，踏み込んだ意見を出し合えないといった
欠点があったからである．そこで，私は切り口を変え，「会話」という観点からブレインストーミ
ングを進めていった．会話という切り口では，これまでの自分の経験，時間や場所という他の軸を
もとに考えることができ，視野が格段に広がった．そして現在の提案の元となるアイデアも出てき
た．こういった点で，グループを良い意見に導くことができたということは，大きな成果であった
と自負している．
前期のプロジェクト学習ではグループポスター全体のテンプレート作成を行った．私は，「何を
見て，何を考え，何を作ったか」という一連のプロセスを端的に述べ，見た人がこのプロジェクト
で何を行ってきたか，一連の流れが分かりやすく伝わるように作成することを心がけた．班のポス
ター作成において，コンセプトの決定に手子摺り，遅い段階まで固まらなかった．そこでポスター
制作と平行して全体の文章や構想を組み立てていった．これは非常事態であったが，最低でも 1 日
1 回はグループメンバーに内容を確認して，小まめに確認を取っていった．しかし，結果的にメン
バー全員で共有するということが少なかった．コンセプトという核となるものを独断で決めること
は今後避けるべきだと痛感した．また，一連の流れを通して筋の通った考えを組み立てることはと
ても難しかったが，その分だけやりがいも多く感じられた．
中間発表では，発表前に他班も完成していたことから早めに発表に向けた対策をとることがで
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き，練習を多く行えていたので発表自体は上手くでき，考えていた事をしっかりと伝える事はでき
た．プロトタイプが上手く起動しないマシントラブルがあり，100 パーセントの表現をすることが
出来なかったが，出来うる限りで全力を尽くしたプレゼンを行った．発表を聞きに来た方々には
「どのようなシチュエーションで行うべきか」「コンセプトは面白いがこれをどのように発展させ
ていきたいかがわからない」などのユーザシナリオ発展先に関する質問を多く寄せられた．この内
容に関しては，コンセプト決定の際に私たちも手子摺っていた部分であった．そこでポスターセッ
ションという発表形式の良さを用いて，「実のところ，私たちも発展先がうまく考えられない」と
正直に私たちの現状を述べ，聞き手と率直な意見を交流しながら新しい発展先を一緒に考える場面
もあった．そこでは，「科学館に設置するだけでも面白いのでないか」という意見をもらい，後期
のではこの意見をもとに発展先を考える場面もあり，いま考えると中間発表という機会を十分に有
効活用できた．
後期の活動のはじまりは，中間発表のリフレクションを踏まえ，提案を一度白紙に戻し考え直す
ことから始めたため，コンセプトの再考には注力した．また，ユーザ評価実験にも力を注いだ．
上記で述べた通り，中間発表では「どのようなシチュエーションで行うべきか」「コンセプトは
面白いがこれをどのように発展させていきたいかがわからない」といった発展先の曖昧さが目立っ
たので，提案を一度白紙に戻し考え直した．この際，私たちは日常生活に適用させる現実的な提案
というものを最終目標として掲げていたため，頭が固くなり何を考えても，皆が納得するアイデア
がでてこなかった．その時，「科学館に設置するだけでも面白いのでないか」という意見が中間発
表で出たということをグループメンバーに告げたところ，前期で考えたコンセプトそのものの楽し
さを追求し，主張することが出来たらそれで良いのではないかという考えにまとまっていった．そ
の間もコンセプトの再考の段階で発表を多々行うことがあり，「会話の中の言葉と言葉の間にある
心境の変化を可視化することで教育ツールとして用いることができるのではないか」など，ああで
もない，こうでもないと悩みながらも様々な意見を出していった．結果的にコンセプトは「素直な
相手を感じて楽しむ」という単純明快なものに辿り着いたが，悩んだ時間があったからこそ出た答
えだと確信している．
コンセプトが決定してからは，システム開発やポスター制作など，個々に分担して作業を行うこ
とが増えたため，プロジェクト全体として前期よりもさらにグループ内の役割分担の面を強化する
ことを指示し，グループ毎の細かいスケジュール管理をグループリーダーへと依頼した．
後期に私が力を注いだもう 1 つの活動は，ユーザ評価実験である．ユーザ評価実験は情報デザ
インの授業で何度も行ってきたため，率先して進めていった．ユーザ評価の場の設計から，「何を
聞けば，何が得られるか」などを考えて評価項目の作成を行った．ユーザ評価の形式は，主にユー
ザ評価アンケートと試行中の会話を記録して行ったプロトコル分析であった．しかし，結果的に使
わないデータや，今回の実験に適さないユーザ評価形式も多く，有能なデータを得ることができな
かった．これは，以前私が情報デザインの授業で行ったユーザ評価の形式を，何も考えずに今回の
提案に対するユーザ評価実験に適応していたからである．今後，この提案にはどのようなユーザ評
価の形式が一番有効であるかをしっかりと考えた上で．実験の設計をしていきたい．
また，前期と同様にグループポスター作成を行うとともに，プロジェクト全体のポスター制作に
も携わった．ここでも「何を見て，何を考え，何を作ったか」という一連のプロセスを端的に述べ
るように心がけた．また最終発表 2 週間前からは，ポスターセッションの練習を何度も繰り返すと
ともに，プロモーションビデオの作成など，見せ方に対する準備に惜しみなく時間を注いだ．
最終発表では，提案物の見せ方や発表者の立ち位置，ポスターの置き場など細部に目を届かせ細
心の注意を払った．また，セッションでははじめは必要最小限のことしか述べず，聞かせる状況を
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あえてつくることで，スムーズなやり取りができたと自負している．実際に提案物を来場者に使わ
せたり，プロモーションビデオでポスターに足りない部分を補ったりして，来場者を楽しませるこ
とができたと思う．「コンセプトかおもしろい」といった意見の他に「発表自体がとても面白かっ
た」という声も直接聞けて私にとって非常に大きな成果となった．
（※文責: 三浦）
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第 8 章 今後の課題と展望
8.1
今後の課題と展望
A グループの製作物である”nouha+”は「素直な相手を感じて楽しむ」をコンセプトとして，
相手の表情の変化に左右されず，普段は見ることのできない相手を感じることができたら面白いと
考えた．相手のコントロールされていない脳波を引き出し，それを表示し見えるようにすることで
素直な相手を感じることができるコミュニケーションを提案した．nouha+ は仕切り越しに使用す
る．仕切りには相手のシルエットのみが表示され，脳波状態をシルエットの色を変えることで表現
した．nouha+ ではユーザーを検知するために kinect を使用し，ユーザの脳波状態を表現するの
に openFrameworks を使用した．また，脳波状態はリラックス度と集中度を使用し，リラックス
度が高い場合はユーザのシルエットが青色になり，集中度が高い場合はユーザのシルエットが赤色
に表現される．最終発表会では実際に nouha+ を使用しながら発表を行った．nouha+ で使用す
る仕切りを 3 角形にし，来てくれた人が真ん中から見ると両方の状態を見えるように展示した．ま
た，実際に来場者にも使用してもらった．nouha+ は様々なシチュエーションが想定されているが
最終発表会では使用例の 1 例しか実際に見せることが出来ない．そこで最終発表会では nouha+
のシチュエーションを撮影したプロモーションビデオを同時に見せながら説明を行った．プロモー
ションビデオでは nouha+ の使用シーンの 1 例として，ドアの越しに使用するシーンを上映した．
プロモーションビデオではドア越しに互いに nouha+ を使用する．それぞれの脳波状態がドアに
表示され互いの状況を知ることが出来る．最終発表会には多くの方に来ていただき様々な意見を貰
うことができた．しかし，発表方法がポスターセッションという来場者とのディスカッション方式
を採用したため，来てくれた方全員に説明や意見交換をすることが出来なかった．今後は発表の流
れを上手くつかみ適切に説明する必要がある．また，デバイスの設置方法にも改良の余地がある．
nouha+ を使用するとき，1 度マインドセットを止めて，脳波が正常に取得できるように装着しな
おさなければならない． nouha+ 自体にも多くの改良が必要である．まず，脳波状態の表現方法
である．現在の nouha+ はユーザのシルエットを色を付けることで脳波状態を表現している．こ
の表現方法ではユーザのシルエットを 1 色のみでしか表現するこができない．当初の計画ではユー
ザのシルエットは上から下に向かって様々な色のグラデーションの表現を行う予定であった．しか
し，技術の習得と製作時間との兼ね合いで現在の 1 色の表現になってしまった．今後は様々な色の
グラデーション表現に変える必要がある．また，現在の nouha+ ではユーザのシルエットを色を
つけて脳波状態を表現するのみとなっているが，これではユーザがシルエットを見ることで得ら
れる情報が少ない．今後は色の表現のみではなく，光や音，または動きや形などの表現をすること
で，使用したユーザが多くの情報を得ることができ，普段は感じることが出来ない素直な相手を感
じることができるコミュニケーションをとることが出来るようになる．nouha+ は複数人での使用
も想定されている．実際に kinect は 15 人ほどのユーザを識別することが出来る．しかし，現在の
nouha+ では 15 人のシルエットを写し出すことができても脳波情報は 1 人分のみしか取ることが
できない．そのため 15 人のシルエットすべての色がマインドセットを装着している 1 人の脳波情
報に左右されてしまう．今後は複数人のユーザのシルエットにそれぞれの脳波情報に対応していけ
るように変えていきたい．現在の nouha+ では仕切り越しに使用する必要があり，どうしても大
規模な装置の準備が必要になってしまう．仕切りとシルエットを写し出すプロジェクターを置く
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ことが出来る大きな場所が必要であり，また，実際に使用するユーザ同士が同じ場所にいる必要が
あるため決まった場所でしか使用することができない．そのため今後は nouha+ をインターネッ
トを通じて使用できるように改良する必要がある．nouha+ をインターネットを通じて使用するこ
とによって，ユーザが同じ場所にいる必要がなくなり，様々な場所や時間，状況で使用することが
出来る．また，ユーザの情報がシルエットのみという匿名性を利用してまったく知らない人との交
流にも使うことが出来る．脳波の研究はまだまだ始まったばかりであり，現在のマインドセットで
はα波，β波，θ波などの脳波があまり正確には取れず曖昧な値しか取得することができない．し
かし，ハードの技術が進歩し，もっと脳波が正確に取得することが出来るようになることで，将
来的にはもっと nouha+ による的確なコミュニケーションを行うことが出来るようになるだろう．
nouha+ の使用シーンとして 4 つのユーザシナリオを想定している．1 つ目が部屋のドア越しの使
用シーンである．部屋のドア越しに使用する場合は知人同士の使用が想定されている．ドア越しに
nouha+ を使用することで部屋の中の相手の状態がわかり，訪問するかどうかの判断材料になる．
2 つ目がカラオケでの使用シーンである．カラオケでの使用シーンは多人数や知らない人同士の使
用が考えられる．カラオケで nouha+ を使用することで互いに楽しさを共有することが出来る．3
つ目が結婚式での使用シーンである．結婚式での使用シーンは新婦とその父親がヴァージンロード
を歩く前に控えている時の脳波状態を写し出す．この時の新婦とその父親の緊張状態を見ること
により共感や楽しさが生まれると考えられる．4 つ目が自己表現である．nouha+ を使用すること
で言葉では何かを伝えるのが苦手な人や言葉以外でも自分を表現したい人が使用することが考え
られる．これら 4 つのユーザシナリオで実際に nouha+ を使用するにはまだまだ問題が残ってい
る．上で述べたような nouha+ をインターネットを通じて使用できるようになれば，これら 4 つ
のユーザシナリオ以外にも様々なシチュエーションでの使用を拡大していくことができ，様々な使
い方ができていくだろう．
また，ポスターセッションでの発表方法について，来てくれた人全てに説明ができなかったため，
流れを上手くつかめるようにすることや，流れを上手く作るための設置についても大事である．
また，私たちが作った制作物”nouha+”についてもっと沢山の人たちに知ってもらえる機会が
もてたらとも考えている．より多くの人に知ってもらえるように，発表会や展示会などに提出し，
発信していきたい．
（※文責: 松岡）
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付録 A
A.1
プログラム
nouha+ のプログラム
main.cpp
#include ”testApp.h”
#include ”ofMain.h”
#include ”ofAppGlutWindow.h”
//=============================================================
int main( ){
ofAppGlutWindow window;
ofSetupOpenGL(&window, 1280,800, OF FULLSCREEN);// <——– setup the GL context
//ofSetupOpenGL(&window, 1380,900, OF WINDOW);
//コンソール画面を消す
//#pragma comment(linker, ”/subsystem:ẅindows/̈entry:m̈ainCRTStartup¨
”)
// this kicks off the running of my app
// can be OF WINDOW or OF FULLSCREEN
// pass in width and height too:
ofRunApp( new testApp());
}
testApp.h
#ifndef TEST APP
#define TEST APP
//#define USE IR // Uncomment this to use infra red instead of RGB cam...
#include ”ofxOpenNI.h”
#include ”ofxOpenCV.h”
#include ”ofMain.h”
#include ”XnCppWrapper.h”
#include ”File.h”
class testApp : public ofBaseApp{
public:
void setup();
void update();
void draw();
void drawUser();
void exit();
//ofxOpenNI コンテキストとジェネレーター
ofxOpenNIContext ofxOpenNICtx;
ofxUserGenerator userGenerator;
ofxDepthGenerator depthGenerator;
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ofxImageGenerator imageGenerator;
ofImage userMask;
File fileReader; //File クラスのインスタンス
int at,md,red,blue,green,win,lose,midori;
};
#endif
testApp.cpp
#include ”testApp.h”
#include <iostream>
#include <string>
#include <fstream>
#include <cstdlib>
//–[setup]–様々な設定の初期化————————————–//
void testApp::setup() {
ofBackground(255,255,255);
//OpenNI の初期化
ofxOpenNICtx.setupUsingXMLFile(ofToDataPath(”config.xml”,true));
userGenerator.setup(&ofxOpenNICtx);
depthGenerator.setup(&ofxOpenNICtx);
imageGenerator.setup(&ofxOpenNICtx);
userGenerator.setUseMaskPixels(true);
red=blue=green=win=lose=midori=at=md=0;
}
//————————————————————[setup]–//
//–[update]–様々な設定を再度読み込む————————————————-//
void testApp::update(){
//OpenNI ノードのアップデート
ofxOpenNICtx.update();
userGenerator.update();
depthGenerator.update();
imageGenerator.update();
fileReader.read();//File クラスの read 関数を呼び出してファイル読み込みを行っている
at=fileReader.getAttention(); //File クラスの getAttention 関数を呼び出し at に Attention
を代入
md=fileReader.getMeditation(); //File クラスの getMeditation 関数を呼び出し md に Meditation を代入
//ユーザーマスクの取得
userMask.setFromPixels(userGenerator.getUserPixels(), userGenerator.getWidth(),
userGenerator.getHeight(), OF IMAGE GRAYSCALE);
}
//—————————————————————————[update]–//
//–[draw]–画面に描画————————————–//
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void testApp::draw(){
glScalef(2.0f, 2.5f, 1.0f); //画面サイズの拡大 (x,y,z)
if(at<=0){
ofSetColor(255,0,0);
ofCircle(10,10,3);
}
drawUser();
}
//—————————————————[draw]–//
//–[drawUser]–ユーザーの描画——————————————————-//
void testApp::drawUser(){
if(at>md){
win=1;
}else if(at<md){
win=0;
}
//–[赤色の設定]——————————————–//
if(win==1){
///[ver.1]///////////////////////////////////////////
///[win が 0 になるまで red は 0 から 255d ループ]///
/*if(red>255){
lose=1;
}else if(red<30){
lose=0;
}
if(lose==0){
red+=12;
blue–;
if(blue<0) blue=0;
}else if(lose==1){
red–;
}*/
//////////////////////////////////////////[ver.1]///
///[ver.2]/////////////////////////////////////////
///[red が 255 になったら 255 のままで止まる]///
red+=2;
if(red>255) red=255;
blue-=2;
if(blue<0) blue=0;
////////////////////////////////////////[ver.2]///
}
//———————————————-[赤色の設定]–//
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//–[青色の設定]———————————————//
if(win==0){
///[ver.1]////////////////////////////////////////////
///[win が 1 になるまで blue は 0 から 255 をループ]///
/*if(blue>255){
lose=1;
}else if(blue<30){
lose=0;
}
if(lose==0){
blue+=12;
red–;
if(red<0) red=0;
}else if(lose==1){
blue–;
}*/
//////////////////////////////////////////[ver.1]///
///[ver.2]//////////////////////////////////////////
///[blue が 255 になったら 255 のままで止まる]///
blue+=2;
if(blue>255) blue=255;
red-=2;
if(red<0) red=0;
//////////////////////////////////////////[ver.2]///
}
//———————————————–[青色の設定]–//
//–[緑色の設定]———————————————————-//
///[ver.1]////////////////////////////////////////////////////////////
/*//[red が 200 以上または blue が 200 以上の時に green を減らしていき
red が 220 以下かつ blue が 220 以下の時のみ green を増やしていく]//*/
if((red<220)&& (blue<220)) {
midori=1;
}else if((red>200)——(blue>200)){
midori=0;
}
if(midori==1){
green+=2;
if(green>255){
green=255;
}
}else if(midori==0){
green–;
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if(green<0){
green=0;
}
}
/////////////////////////////////////////////////////////////[ver.1]///
///[ver.2]/////////////////////////////////////////////////////////////
///[red・blue の値に関係なく green は 0 から 255 をループする]///
/*if(green<0){
midori=1;
}else if(green>255){
midori=0;
}
if(midori==1) green++;
if(midori==0) green–;*/
////////////////////////////////////////////////////////////[ver.2]///
//————————————————————–[緑色の設定]–//
//printf(”at:%d md:%d =
Yn”,at,md);
//printf(”Red:%d Blue:%d Green:%d =
Yn”,red,blue,green);
ofSetColor(red,green,blue); //色の指定
userMask.draw(0,0); //ユーザの描写
}
//————————————————————————————[drawUser]–//
//–[exit]–終了時の設定————————//
void testApp::exit(){
ofxOpenNICtx.shutdown();
ofLog(OF LOG NOTICE, ”End Application”);
}
//————————————–[exit]–//
File.h
#include <iostream>
#include <string>
#include <fstream>
#include <cstdlib>
class File{
public:
int Delta,Theta,LowAlpha,HighAlpha,LowBeta,HighBeta,LowGamma,HighGamma,Attention,Meditation;
void read();
int getAttention();
int getMeditation();
private:
std::string str;
};
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File.cpp
#include ”File.h”
//–[read]–ファイルを読み込む
T———————————————————————————//
void File::read(){
using namespace std;
ifstream ifs(”C:/My Document/bmi log.txt”); //ファイルを読み込む場所指定
while(getline(ifs, str)) {
sscanf(str.data(), ”%d,%d,%d,%d,%d,%d,%d,%d,%d,%d”,
&Delta,&Theta,&LowAlpha,&HighAlpha,&LowBeta,&HighBeta,&LowGamma,&HighGamma,&Attention,&
tation);
}
}
//—————————————————————————————————
—[read]–//
//–[getAttention]–Attention の値を返す——————//
int File::getAttention(){
return Attention;
}
//—————————————[getAttention]–//
//–[getMeditation]–Meditation の値を返す—————-//
int File::getMeditation(){
return Meditation;
}
//————————————–[getMeditation]–//
config.xml
<OpenNI >
<Licenses >
<License vendor=”PrimeSense” key=”0KOIK2JeIBYC1PWVnMoRKn5cdY4=”/ >
</Licenses >
<Log writeToConsole=”true” writeToFile=”true” >
<!– 0 - Verbose, 1 - Info, 2 - Warning, 3 - Error (default) – >
<LogLevel value=”3”/ >
<Masks >
<Mask name=”ALL” on=”true”/ >
</Masks >
<Dumps >
</Dumps >
</Log >
<ProductionNodes >
<!– ofxImageGenerator – >
<Node type=”Image” name=”Image1” >
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<Configuration >
<MapOutputMode xRes=”640” yRes=”480” FPS=”30”/ >
<Mirror on=”false”/ >
</Configuration >
</Node >
<!– ofxDepthGenerator – >
<Node type=”Depth” name=”Depth1” >
<Configuration >
<MapOutputMode xRes=”640” yRes=”480” FPS=”30”/ >
<Mirror on=”false”/ >
</Configuration >
</Node >
<Node type=”Hands” / >
</ProductionNodes >
</OpenNI >
A.2
Phidgets のプログラム
package sensa;
import java.awt.Graphics;
import javax.swing.JFrame;
import com.phidgets.*;
public class ExampleWindow extends JFrame
{
final static int width = 400;
final static int height = 300;
final static int interval = 10;
final static int number = 10000;
final static int originX = 50;
final static int originY = 50;
//コンストラクタ
public ExampleWindow()
{
//ウィンドウのサイズを指定している
setSize(width，height);
}
public static final void main(String args[]) throws Exception
{
//ウィンドウ作成
ExampleWindow window = new ExampleWindow();
//ウィンドウ可視化
window.setVisible(true);
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//グラフィックコンテキスト取得
//（以降 g を使えば，作った window に線とか引けるようになる）
Graphics g = window.getGraphics();
//phidget インターフェイスインスタンスを作成
//（以降 ik を使えば，phidget のさまざまな値を参照できる）
InterfaceKitPhidget ik;
ik = new InterfaceKitPhidget();
//phidget サーバに接続
ik.openAny();
//各変数の宣言
int val0;
int x = originX，y;
int x0 = 0,y0 = 0;
//しばし待つ．
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
}
//グラフの x 軸，y 軸を引いている
g.drawLine(originX,height-originY,width-50,height-originY);
g.drawLine(originX,originY,originX,height-50);
//センサの値をグラフに描画
for( int i=0; i<number; i++ )
{
// センサ入力 ch0 と値を 0-1000 に変換して返す
val0 = ik.getSensorValue(0);
x = x+1;
y = height-(val0/5)-originY;
if( i==0 )
{
x0 = x;
y0 = y;
}
g.drawLine(x0,y0,x,y);
if( x>width-50)
{
x = originX;
g.clearRect(0,0,width,height);
g.drawLine(originX,height-originY,width-50,height-originY);
g.drawLine(originX,originY,originX,height-50);
}
x0 = x;
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y0 = y;
//しばし待つ
try
{
Thread.sleep(interval);
} catch (InterruptedException e) {
}
}
}
}
A.3
Aruduino で使用した”LED を点滅させるプログラム
#define LED 13 //LED はデジタル 13 に接続
//始めに呼ばれる関数
void setup(){
pinMode(LED，OUTPUT); //デジタルピンを出力に設定
}
//ループ関数
void loop(){
digitalWrite(LED，HIGH); //LED を点ける
delay(1000); //1000ms 待つ
digitalWrite(LED，LOW); //LED を消す
delay(1000); //1000ms 待つ
}
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参考文献
[1] neurowear, http://neurowear.net/, (2011/7/22)
[2] 「 ニ ュ ー ロ コ ミ ュ ニ ケ ー タ ー 」作 成 者：独 立 行 政 法 人 産 業 技 術 総 合 研 究 所 Web
ペ ー ジ の タ イ ト ル：脳 波 計 測 に よ る 意 思 伝 達 装 置「 ニ ュ ー ロ コ ミ ュ ニ ケ ー タ ー 」
を 開 発 http://www.aist.go.jp/aist j/press release/pr2010/pr20100329/pr20100329.html
(2011/7/22)
[3] 作成者:国立情報学研究所 Web ページのタイトル：脳波の動特性を利用した新しいコミュニ
ケーションシステムに関する研究 http://kaken.nii.ac.jp/d/p/16560368 (2011/7/22)
[4] 中村薫 KINECT センサープログラミング 秀和システム，2011
[5] 西林 孝，小野 憲史 キネクト ハッカーズマニュアル ラトルズ，2011
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