バーチャルリアリティ（VR）は、人間の行動、感情、パフォーマンスを研究するための没入型環境を提供することで、医療、教育、デザインといった様々な分野の研究に変革をもたらしています。この詳細なガイドでは、VRの歴史、ハードウェア、ソフトウェア、応用例、および生体センサーとの連携について解説し、ユーザーの没入感やリアリティの向上、そして研究手法の進化におけるVRの役割に焦点を当てています。

はじめに

バーチャルリアリティ（VR）とは、VRヘッドセットなどの専用デバイスを通じてアクセスする、没入感のあるコンピュータ生成環境を指し、ユーザーはまるで現実のようなデジタル空間を体験し、探索することができます。VRは、コンピュータのモニターやヘッドマウントディスプレイ（HMD）を通じて体験できます。本ガイドでは後者に焦点を当てていますが、ここで取り上げる概念の多くは、どちらの媒体にも当てはまります。

バーチャルリアリティの起源は1950年代にまで遡りますが、ここ数十年の間に著しい進歩が見られました。1950年代半ば、モーテン・ハイリグは、多感覚的な映画体験を目指す初期の試みである「センソラマ」を発表しました。1960年代には、コンピュータ科学者のアイヴァン・サザーランドとデビッド・エヴァンスが、現代のVRヘッドセットの原型となる初期のヘッドマウントディスプレイ（HMD）を開発しました。

VRがゲーム業界に導入され始めたのは1980年代のことだが、VRを主流市場へと押し上げたのは2010年代における画期的な技術的進歩であった。その間の30年間にわたり、VRは学術界、特に軍事分野での応用において注目を集め、やがて多様な研究分野へと広がっていった。今日、VRは医療、建築、職業訓練、教育などの分野で重要な役割を果たしている。

本稿では、研究分野におけるVRの応用について、ユースケース、ハードウェア、ソフトウェア、データ分析の観点から詳しく解説します。バーチャルリアリティの最近の進展と、VR技術を活用した研究手法の強化に与える影響について考察します。まず、VR研究の歴史における重要な節目について掘り下げ、研究におけるVRの成功の鍵となる要素として、没入感と身体化の役割について探ります。

バーチャルリアリティ（VR）は、軍事訓練のシミュレーションから人前で話すスキルの向上に至るまで、多様な研究分野に浸透しています。その応用範囲は広範ですが、これらの分野には依然として共通の課題が存在しており、その多くは技術的な障壁に起因しています。ワイヤレス機能の実現、リアルな環境への容易なアクセス、シームレスなデータ記録手法など、VRヘッドセット技術における近年の進歩により、VRは様々な研究活動にさらに深く組み込まれていくことが期待されています。

現在、臨床治療センターではメンタルヘルス介入にVRを活用しており、医学部では外科研修に活用されています。パイロットや軍関係者は、安全かつ没入感のある環境下で訓練を受け、複雑で危険な任務を遂行するためのスキルを身につけています。従来の手法と比較して、VRは個人とシミュレーション環境を一体化させる比類のない機会を提供し、実社会で通用するスキルの習得を促進します。これが、VR研究の成功に寄与する重要な要因となっています。

従来の方法とは対照的に、VRは没入感やプレゼンス感――ユーザーがシミュレートされた環境に完全に引き込まれる状態――、そしてその環境内に身体的な存在感を持つ感覚であるエンボディメントを醸成する点で優れている（Matamala-Gomez et al., 2019）。これらの特徴は従来の方法にはほとんど見られず、ユーザーの順守意欲を高める原動力の一つとなっており、臨床現場における継続率の向上につながっているようだ。

没入感と臨場感は、しばしば（誤って）同義語として扱われる。没入感とは、仮想環境の客観的な技術的品質や感覚的な体験を指すのに対し、臨場感とは、仮想世界において自分がどれほどそこに存在していると感じるかという心理的な体験を指す（Wilkinson et al., 2021）。没入感は、ハプティックフィードバックなどの機能を取り入れることで高めることができ、一般的に没入感のレベルが高ければ高いほど、主観的な臨場感も高くなる傾向にある。

興味深いことに、プレゼンスと没入感はユーザーのモチベーションを維持する上で重要であるように見える（Wenk et al., 2023）一方で、感情的な反応を引き起こすためには、高い没入感やプレゼンスは必要ではない（Gromer et al., 2019）。興味深いことに、ユーザーが仮想暴露療法の恩恵を受ける上でも、これらは必ずしも必要ではないことが示唆されており、VRの文脈においてプレゼンスや没入感が常に決定的な要素であるとは限らないことが示唆されている（Gromer et al., 2019）。

没入感や臨場感を定量化することは依然として困難であるが、研究者たちは「身体化」の定量化に成功している。例えば、ある研究では、参加者がナイフで襲われる体験をした際、脳や自律神経系を含む生理的反応が同じであることが示された（Gonzalez-Franco et al., 2014）。

こうした生理学的類似性は、被験者が仮想の身体部位を「自分のものとして受け入れた」ことを示唆している。さらに言えば、仮想体験の感情的な強度は「身体化」の度合いによって左右され、身体化のレベルが高いほど感情的な強度も高くなるという相関関係が見られる（Gall et al., 2019）。言い換えれば、人が身体化を感じているとき、仮想環境は現実世界と同様の脳や身体の反応を引き起こすことができるのである。

そのため、仮想環境における身体化の感覚が強まるほど、治療成果やパフォーマンスが向上することと相関関係にあることは、おそらく驚くべきことではないだろう（Matamala-Gomez et al., 2022; Juliano et al., 2020）。注意深い読者であれば、ユーザーの生理的・感情的体験における「身体化」と「プレゼンス」の相反する結果に戸惑うかもしれない（Gall et al., 2019 と Gromer et al., 2019 を比較のこと）。身体化にはプレゼンスの感覚が含まれる一方で、主体性や位置感覚も包含している（Forster et al., 2022）。プレゼンスだけではユーザー体験の向上につながらないかもしれないが、より広範なエンボディメントの体験であれば、その可能性はある。関心のある読者は、このトピックについて別途検討することを推奨する（Forster et al., 2022）。

要約すると、バーチャルリアリティ（VR）の研究は現在も進展しているものの、その成功は、これまでにない没入感を生み出す能力に大きく依存していることは明らかです。VRは治療の分野を変え始めただけでなく、教育、職業訓練、そしてマーケティングの実践においても変革をもたらしています。次に、VRが応用されている6つの異なる研究分野について詳しく見ていきます。

バーチャルリアリティの研究における活用事例

バーチャルリアリティは、人間の行動やパフォーマンスに焦点を当てた数多くの研究分野において、不可欠なツールとなっています。その応用範囲は、マーケティングや人前でのスピーチから、軍事訓練や外科手術に至るまで多岐にわたります。以下のセクションでは、こうした興味深い活用事例の中からいくつかを取り上げて詳しく見ていきます。

メンタルヘルスと精神疾患

精神疾患は、疾患内および疾患間、さらには個人間においても極めて多様性に富んでいます。同じ人が全く同じ症状を、同じ方法で、同じタイミングで示すことは稀ですが、各疾患には、標準化された治療プログラムを通じて治療可能な、その疾患を特徴づける典型的な特性が存在します。VRは治療成果の向上という観点から広く研究されていますが、新たなバイオマーカーやリスク要因を特定するためにも、ますます活用されるようになっています。

恐怖症

VRは、管理可能な恐怖レベル（例：クモの写真を見る）から始め、実際の刺激（例：クモが近づいてくる）へと段階的に進める「段階的暴露療法」を促進することで、恐怖症に対する標準的な治療を強化します。従来の暴露療法には課題（例えば、診療室でどのように飛行恐怖症を誘発するかなど）がありますが、VRはその没入感とアクセスのしやすさという技術的特長により、こうした課題を克服することができます。VRは目新しい技術のように思えるかもしれませんが、実際には数十年にわたり恐怖症の治療に活用されてきました。

実際、1998年の論文では、高所恐怖症、人前でのスピーチに対する恐怖、および飛行恐怖症の治療にVRがどのように活用されたかが述べられている（North et al., 1998）。それ以来、VR療法の分野は急速に発展し、広場恐怖症（特定の場所や状況に対する恐怖）（Freeman et al., 2022）、クモ恐怖症（クモ恐怖症）^[1]、運転恐怖症^[2]、高所恐怖症^[3]、および血液・注射・怪我（BII）恐怖症^[4]に対するVR療法の効果を実証する論文が相次いで発表され、VR療法の分野は急速に発展している。

VRは恐怖症の治療において強力な手段となり得る

その他の精神疾患

VR療法は恐怖症の治療において最も広く実証されているが、うつ病（Szczepanska-Gieracha et al., 2021）、不安（Zainal et al., 2021）、心的外傷後ストレス障害（PTSD）（（Rizzo et al., 2010））、依存症（（Thompson-Lake et al., 2015））、およびストレスレベル（（Modrego-Alarcon et al., 2021））の軽減においても有効性が示されている。さらに、VR療法はうつ病や不安のレベルを予測する可能性も秘めており（Voinescu et al., 2023）、統合失調症（Dellazizzo et al., 2021）や精神病性障害（Geraets et al., 2020）を持つ人々の生活の質を向上させる能力があることを示唆する研究も登場している。 VRが精神疾患の理解と治療において画期的なアプローチをもたらすことは疑いようがない。

疼痛管理

VR療法が急性および慢性の疼痛管理に及ぼす好影響について、多数の研究報告がなされている（Baker et al., 2022; Dressmann et al., 2022; Goudman et al., 2022; Deo et al., 2020）。いくつかの商用ソリューションが開発されているものの、研究結果には依然として矛盾が見られ、さらなる無作為化比較試験が急務となっている（Brady et al., 2021; Smith et al., 2020; Wittkopf et al., 2019）。痛みのVR療法が有効かどうかは、個人差、具体的な疼痛の状態、痛みの重症度、年齢などの要因によって左右される可能性がある。

身体リハビリテーション

身体リハビリテーションは、VR研究の中で最も研究が進んでいる分野の一つである。検索エンジンPubMedによると、2000年以降、「バーチャルリアリティ療法 AND リハビリテーション」に関する論文は1473件発表されている。サウスカロライナ大学の研究者らは、バーチャルリアリティ（VR）とブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI）の原理を統合し、脳卒中リハビリテーションにおける画期的なアプローチを開拓した（Vourvopoulos et al., 2019）。

この革新的な手法は、VRを用いて上肢のアバターを表示し、脳（EEG）および筋肉（EMG）センサーを活用することで、試みられた動きをリアルタイムで可視化するものである。このマルチモーダルなアプローチは、運動イメージを大幅に強化し、運動回路を再活性化させ、慢性期脳卒中患者の上肢運動機能の回復を促進する。さらに、ウィットマン氏およびチューリッヒ大学病院の研究者らが主導した研究によると、脳卒中リハビリテーションにVRシステムを導入することで有望な成果が得られ、利用頻度の増加と運動機能の改善には相関関係が見られることが明らかになっています（Wittmann et al., 2016）。

臨床現場において、VRが理学療法の貴重な補完手段、あるいはその一部を代替する可能性が明らかになってきている。さらに、VRを活用した介入は、脳性麻痺の子供たちの運動機能の改善において顕著な成果を上げており、VRを用いない訓練法を上回る効果が確認されている（Cho et al., 2016）。こうした進展は、脳卒中患者から小児患者に至るまで、多様なリハビリテーションの場面において、VRが広く応用可能であり、かつ有効であることを示している。

VRを活用した教育・研修

バーチャルリアリティ（VR）は、没入感あふれる実践的な学習体験を提供することで、教育やスキル研修のあり方を変革しています。地理的な障壁を取り除き、世界中どこからでも教育を受けられるようにします。企業分野においては、VRは研修コストを削減し、実務への適応力を高めます。この進化を続ける技術は、学習と専門能力開発の未来を再構築しつつあります。

外科および内科の研修

医療訓練におけるバーチャルリアリティ（VR）の導入初期の段階から、VRが患者にリスクをもたらさないだけでなく、外科研修医にとって有益な補助手段となることが明らかになりました。Seymourらによる研究では、VRによる訓練を受けた者は、標準的な訓練のみを受けた者と比較して、胆嚢の解剖を29％速く行い、標的外組織を損傷する可能性も低いことが示されました（Seymour et al, 2006）。同様の利点は腹腔鏡手術においても確認されており（Larsen et al, 2009）、事前のVRトレーニングが著しいパフォーマンスの向上につながることが、メタ分析によっても裏付けられている（Alaker et al., 2016）。

2019年の最近の研究では、VRから実際の人工股関節置換術へと転移可能なスキルが実証され、VRトレーニングが手術技能を大幅に向上させる可能性が示唆された（Hooper et al., 2019）。これらの知見は、手術室における教育の変革的な変化と、手術成績の向上の可能性を示唆している。ある総説論文では、体系化されたVRベースのカリキュラムを通じて、外科医のスキルセットの強化、コスト削減、および患者転帰の改善が期待できることが強調されている（Badash et al., 2016）。

社員研修

送電線工事のような安全が最優先される職業において、研究者たちは仮想学習環境を活用し、研修の効果を高めてきた（Garcia et al., 2016; Park et al., 2006）。ある研究では、このアプローチの費用対効果の高さが強調されており、研修にかかる時間と費用を最小限に抑えつつ、新入社員にスキルや知識を効率的に伝達できる点が指摘されている（Garcia et al., 2016）。

これにより、トレーニングの場面におけるバーチャルリアリティ（VR）のより広範な活用が可能となります。研究の知見をさらに深めるためには、バイオセンサーを統合することで、学習プロセスにおける生理的覚醒や認知的負荷に関する貴重なデータを得ることができます。このデータは、事故が発生しやすい重要な局面を特定し、トレーニング手法の改善に役立てることで、より詳細な理解をもたらすことができます。

プロダクトデザイン

VRは、仮想環境における3Dプロトタイピング、共同設計セッション、およびユーザー体験テストを可能にすることで、製品設計を変革している（Berni and Borgianni, 2012）。また、製品とのインタラクションにおける物理的側面と感情的側面の両方を捉える没入型の製品体験を提供することで、リアルタイムでの設計の反復を促進し、遠隔での共同作業を支援し、市場調査を助ける（Berg and Vance, 2017）。

多くの企業がVRの導入を始めている一方で、研究者たちは、フードトラックの設計（Song et al., 2017）から街灯の設計（Scorpio et al., 2020）に至るまで、幅広い分野においてVRの有効性を実証しています。さらに、VRは設計上の欠陥を早期に発見することで時間とコストを削減し、設計プロセスをより効率的かつ費用対効果の高いものにします。フォーブス誌に掲載されたこの記事では、製品設計におけるVR活用のメリットについてさらに詳しく解説しています。

マーケティング

バーチャルリアリティ（VR）は、特に観光および不動産分野において、マーケティング戦略に革命をもたらしている。観光分野において、VRは目的地を視覚的に紹介するだけでなく、没入感のある体験を提供することで、訪問意欲や訪問意向を高めるという、画期的なアプローチをもたらしている（Yuce et al., 2020; Leveau and Camus, 2023）。

不動産業界もVRを取り入れており、その態度や購入意向に対するプラスの影響を指摘する研究がある（Hsiao et al., 2024; Azmi et al., 2021; Grudzewski et al., 2018）。さらに、VRは従来のマーケティング手法と比較して、ブランドに対する肯定的な態度を高めることが実証されている（Van Kerrebroeck et al., 2017）。要約すると、VRのダイナミックで没入感のある性質は視聴者を魅了し、その結果、エンゲージメントの向上と、マーケターにとって好ましい評価につながっている。

VR技術の概要

ヘッドマウントディスプレイ（HMD）VRシステムの構成要素

バーチャルリアリティ（VR）システムは通常、相互に連携して没入感のある仮想体験を生み出すいくつかの主要な構成要素から成り立っています。主な構成要素は以下の通りです：

ヘッドセット：
- ディスプレイ：このヘッドセットには、ユーザーの目の近くに配置された高解像度のディスプレイが1つまたは複数搭載されています。これにより、立体視が可能となり、3D効果が生まれます。
- レンズ：レンズは、画面に表示される画像を焦点合わせし、形を整えるために使用され、ユーザーの視野と奥行き感覚を向上させます。VRヘッドセット内部の画面はユーザーの目に非常に近いため、レンズがなければ画像はぼやけて見えてしまいます。レンズはディスプレイからの光を焦点合わせし、仮想コンテンツを鮮明かつくっきりと映し出す役割を果たします。また、レンズはVR体験におけるユーザーの視野を決定する上で極めて重要な役割を果たします。レンズはディスプレイ上の画像を拡大し、より広く没入感のある視野を提供します。さらに、3D効果の創出にも寄与しており、VR体験中の快適性を高めるためには適切なレンズの選択が重要です。レンズはVRヘッドセットの標準的な構成要素ですが、具体的なレンズの種類、形状、光学特性はVRデバイスによって異なります。 VRヘッドセットには、軽量設計で知られるフレネルレンズ、あるいは従来の凸レンズのいずれかが採用されています（Xiong et al., 2021）。フレネルレンズは、小型のヘッドセットとの互換性があり、製造が容易であるため、ベンダーの間で人気があります。しかし、この利便性は、ユーザーの注意を散らす可能性のある光学的なアーティファクトの発生という代償を伴います。一方、従来の凸レンズは、ウェアラブルディスプレイ向けの製造コストは高いものの、VRヘッドセットにおいて光学品質を最優先するVarjoのような一部のメーカーによって採用されている。結局のところ、レンズ設計の選択は、重量、サイズ、およびVR体験に求められる光学特性といった要因によって左右される。
コントローラー：
- ハンドコントローラー：これは、ユーザーが仮想世界内のオブジェクトを操作するために使用する手持ち型のデバイスです。多くの場合、ボタンやトリガー、タッチセンサー式表面などが備わっており、さまざまな操作を可能にしています。
- ジェスチャーコントローラー：一部の新しいVRシステムでは、物理的なコントローラーを使わずに、カメラやセンサーを用いてユーザーの手の動きやジェスチャーを追跡します。
センサー：
- 位置追跡センサー：これらのセンサーは、所定の空間内におけるユーザーの身体の動きを追跡します。これらは、部屋の周囲に設置される外部センサーである場合もあれば、VRヘッドセット本体に組み込まれている場合もあります。位置追跡センサーは、限られた空間内におけるユーザーの頭部の動きや向きを監視します。また、VRヘッドセットの位置や回転を追跡し、それに応じて仮想ディスプレイを更新します。
- ルームスケールセンサー：ルームスケールVR環境では、ユーザーの動きを正確に追跡するために、物理的な空間内にセンサーが戦略的に配置されます。これにより、ユーザーは指定されたエリア内を自由に動き回ることができます。ルームスケールセンサーは、より広い物理空間全体でのユーザーの動きを追跡するように特別に設計されています。これにより、ユーザーは指定されたエリア内で歩き回ったり、しゃがんだり、より自由に操作を行ったりすることが可能になります。
- インサイドアウト・トラッキング：一部の最新VRヘッドセットにはインサイドアウト・トラッキング機能が搭載されており、本体に内蔵されたカメラとセンサーを用いて、外部センサーを必要とせずにユーザーの位置や動きを検知します。
ケーブルおよびコネクタ：
- ケーブル：VRヘッドセットは、データや電力を伝送するケーブルでパソコンやゲーム機に接続されていることがよくあります。動きの自由度を高めるため、「スタンドアロン」型とも呼ばれるワイヤレスVRソリューションも普及しつつあります。これらについては、次のセクションで詳しく説明します。
- コネクタ：ケーブルは、コンピュータからVRヘッドセットへ、また場合によっては外部センサーや処理ユニットへと接続されます。
コンピュータ端末：
- PC、ゲーム機、またはスタンドアロン型デバイス：VR体験には、かなりの処理能力が必要です。VRシステムは、互換性のあるコンピューティングデバイスに接続されます。これには、高性能なPC、ゲーム機、あるいは処理機能を内蔵したスタンドアロン型デバイスが含まれます。
ソフトウェア：
- VRアプリケーション：本セクションではハードウェアに焦点を当てていますが、VR体験を円滑に実現するためにソフトウェアがいかに重要であるかは、いくら強調してもしすぎることはありません。VRプラットフォーム向けに開発されたさまざまなソフトウェアアプリケーションやゲームがあり、ユーザーに没入感のある体験を提供しています。これらについては、以下のセクションで詳しく解説します。
ハプティックフィードバック：
- 一部のVRシステムには、触覚を再現するためのハプティックフィードバック装置が組み込まれています。これには、仮想オブジェクトとの相互作用の感覚を高めるために、コントローラーに振動や力覚フィードバックを組み込むことが含まれます。

理想的な状況下では、これらのコンポーネントがシームレスに連携して魅力的なバーチャル体験を生み出し、ユーザーがより没入感のある形でデジタル環境と関わり、探索できるようになります。具体的なハードウェアの要件は、常に実施する研究内容によって異なります。

有線ヘッドセットとスタンドアロン型ヘッドセットの比較分析

有線型およびスタンドアロン型のVRヘッドセットは、研究用途においてそれぞれ独自の利点と制約を持っています。どちらを選ぶかは、研究プロジェクトの具体的な要件によって異なります。以下の図は、私たちが考える主な違いの概要を示しています。

	有線接続型VRヘッドセット	スタンドアロン型VRヘッドセット
グラフィックの品質	有線ヘッドセットは、高性能なコンピューティングデバイスに直接接続されるため、より高度なグラフィックスや視覚効果に対応できます。	有線接続環境と比較すると処理能力には限界があり、仮想環境のグラフィック品質や複雑さに影響が出る可能性があります。
モビリティ	接続ケーブルはユーザーの動きを制限し、つまずきの原因となる可能性があります。しかし、一部の有線ヘッドセットでは、より長いケーブルやケーブル管理ソリューションが提供されるようになっています。	スタンドアロン型ヘッドセットは、外部機器に接続されていないため、動きを完全に自由にすることができます。これは、機動性が重要な研究シーンにおいて有利です。
追跡精度	有線接続型のVRヘッドセットには、外部センサーやベースステーション、あるいはインサイドアウトトラッキングが搭載されている場合があります。外部センサーやベースステーションは、多くの場合、精密なトラッキングを実現し、頭部やコントローラーの正確な動きを可能にします。インサイドアウトトラッキングについては、「スタンドアロン型VRヘッドセット」の欄でさらに詳しく説明していますが、その精度はますます向上しています。	スタンドアロン型VRヘッドセットは通常、インサイドアウトトラッキングを採用しています。これは、ヘッドセット本体に内蔵されたセンサーやカメラを利用して、ユーザーの動作やコントローラーの位置を追跡する方式です。スタンドアロン型ヘッドセットにおけるインサイドアウトトラッキングは進化を遂げており、最近の多くのデバイスでは、頭部の動きやコントローラーの操作に対して比較的正確なトラッキングを実現しています。
費用	一般的に、有線式のVR環境は、VR体験を実現するために高性能なパソコンやゲーム機が必要となるため、費用が高くなりがちです。	スタンドアロン型ヘッドセットは、外部のコンピューティングデバイスが不要なため、よりコスト効率に優れています。これは、予算に制約のある研究プロジェクトにおいて有利に働く可能性があります。
使いやすさ	外部センサーの設定手順はより複雑になる場合があり、ユーザーはセンサーの検知範囲内にいる必要があります。	スタンドアロン型ヘッドセットは、外部センサーやケーブルを扱う必要がないため、一般的にセットアップや使用が簡単です。
電力	有線ヘッドセットは、安定した電源供給により、連続して動作させることができます。	単体型のヘッドセットはバッテリー駆動式であり、充電が必要になるまでの使用時間は限られています。
コンテンツの閲覧状況	有線ヘッドセットは、多くの場合、強力な開発環境やツールを利用できるため、コンテンツ開発を強力にサポートしています。	独立型VRエコシステムは、より確立された有線VRプラットフォームと比較すると、利用可能なコンテンツや開発ツールの面で制約があるかもしれない。

要約すると、研究用途において有線型VRヘッドセットとスタンドアロン型VRヘッドセットのどちらを選ぶかは、性能要件、機動性、使いやすさ、予算の制約といった要素を考慮した上で、プロジェクトの具体的なニーズによって決まります。研究者はこれらの要素を慎重に検討し、自身の研究目的に最も適したVRヘッドセットの種類を見極める必要があります。

Varjo XR-4は、アイトラッキング機能を内蔵したハイエンドの
複合現実（MR）ヘッドセットです。有線接続
型のヘッドセットであり、コンピュータに接続
する必要があります。

Apple Vision Proもハイエンドの複合現実（MR）ヘッドセットですが、本体に処理能力を備えているため、外部のコンピュータに接続する必要はありません。

研究目的のためのVR環境の構築と活用

VR研究を行うには、VRヘッドセットを持っているだけでは不十分です。仮想環境についても検討する必要があります。環境は自作するのか、それともオンラインで購入するのか？ゲーミフィケーションを取り入れるべきか？双方向性が必要なのか、それとも受動的な視聴で十分なのか？モノスコピック（単眼）にするべきか、ステレオスコピック（立体視）にするべきか？そして、どのような課題に立ち向かう覚悟があるのか？このセクションでは、研究目的でVR環境を構築する際に最も重要なポイントについて解説します。

VR環境の構築

研究用のバーチャルリアリティ（VR）環境を構築するには、適切な開発環境の選定から、VRコンテンツ制作特有の課題への対処に至るまで、いくつかの重要な段階があります。VR環境の構築に直接関与していなくても、研究目的で事前に設計された環境を実行するために開発プラットフォームを活用する必要がある場合があるという点に留意することが重要です。以下では、考慮すべき点や対処すべき課題の概要を説明します。

3D開発環境

3D開発環境とは、3次元デジタルコンテンツの作成や編集のために設計された専用のソフトウェアプラットフォームです。これらの環境は、開発者、デザイナー、アーティストが没入感あふれるインタラクティブな3D体験を構築できるよう支援するツールや機能を提供します。これらの環境内では、ユーザーは仮想オブジェクトやシーンのモデリング、アニメーション作成、シミュレーション、レンダリングを行うことができます。

3D開発環境の代表的な例として、UnityとUnreal Engineが挙げられます。これらはいずれも、ゲーム、シミュレーション、仮想現実（VR）、拡張現実（AR）など、さまざまな業界で広く利用されています。これらの環境は、デジタル分野の発展において極めて重要な役割を果たしており、幅広い用途に向けたリアルで魅力的なコンテンツの制作を可能にしています。以下に、UnityとUnreal Engineの比較表を掲載しましたので、ご自身に最適なプラットフォームを選ぶ際の参考にしてください。

VRコンテンツ制作には業界特化型のツールが数多く存在することを念頭に置き、こうした選択肢を検討してみるのも有益です。例えば、Revitは建築分野で広く利用されており、Prepared3Dは軍事用途向けに特別に設計されています。

	アンリアルエンジン	ユニティ
プログラミング言語	C++を主要なプログラミング言語として採用しており、パフォーマンス重視のアプローチを提供しますが、プログラミングに関するより深い理解が求められます。	主にC#を使用してスクリプトを作成するため、経験の浅い開発者からベテランまで幅広く利用できます。
使いやすさ	インターフェースがより複雑で、C++を使用しているため、習得には時間がかかります。しかし、Unrealのブループリントはビジュアルスクリプティングシステムを提供しており、高度なプログラミングスキルを持たないユーザーでも開発を容易に行えます。	ユーザーフレンドリーなインターフェースと使いやすさで知られており、初心者やインディー開発者の間で人気を集めています。
グラフィックスとレンダリング	その高度なグラフィック機能で定評があり、インストール直後からリアルなレンダリング、高品質な照明、洗練された視覚効果を実現します。コンテンツのプロシージャル生成のための、より高度なツールも備えています。	優れたグラフィックス性能を備えており、High Definition Render Pipeline（HDRP）の導入により、高品質なビジュアルを実現できます。
アセットストアとマーケットプレイス	「Unreal Marketplace」を提供しており、3Dモデル、テクスチャ、プラグインなど、さまざまなアセットを取り揃えています。	開発者が購入したり無料で利用したりできる、アセット、プラグイン、ツールが豊富に揃った大規模なアセットストアを備えています。
コミュニティとサポート	充実したコミュニティがあり、包括的なドキュメントやサポートフォーラムが整備されています。Unreal Engineを開発しているEpic Games社が、サポートやリソースを提供しています。	大規模で活発なコミュニティを誇り、充実したドキュメントや豊富なチュートリアルが用意されています。
プラットフォーム	複数のプラットフォームに対応しており、特にハイエンドのゲームプラットフォームに重点を置いていますが、モバイルやVR/ARへの対応も徐々に拡大しています。	優れたクロスプラットフォーム機能で知られており、開発者はモバイル、デスクトップ、ゲーム機、VR/ARデバイスなど、幅広いプラットフォームにゲームやアプリケーションを展開することができます。

結局のところ、UnityとUnreal Engineのどちらを選ぶかは、プロジェクトの具体的な要件、開発チームの好みや専門知識、そして展開先のプラットフォームによって決まることが多い。どちらのエンジンも高品質なアプリケーションを作成することが可能であり、その選択はプロジェクトの状況に応じて主観的な判断になることが多い。

3Dバーチャルワールド対360度動画

仮想環境を構築または選択する際には、3D仮想世界にするか、360度動画にするかも決定する必要があります。3D仮想世界とは、コンピュータで生成されたインタラクティブな環境であり、ユーザーはその中で移動したり、デジタルオブジェクトとやり取りしたりすることができます。特に、ユーザーとのインタラクション、空間認識、動的なコンテンツを重視する研究シナリオに適していますが、インタラクティブな要素や動作を実装するには、3Dモデリングやスクリプト作成のスキルが必要となります。

一方、360度動画は現実世界の環境を捉え、視聴者に没入感がありながらも受動的な体験を提供します。現実世界の観察やストーリーテリングを重視する研究プロジェクトに最適であり、最適な画質を確保するために、専用の360度カメラの使用やポストプロダクションでの編集が必要となります。どちらを選ぶかは、求めるインタラクティブ性のレベルや、制作するコンテンツや体験の性質によって異なります。

単眼視と立体視

モノスコピックVRとステレオスコピックVRの主な違いは、奥行きの表現方法にあります。モノスコピックVRは両眼に単一の平面的な画像を提示するのに対し、ステレオスコピックVRは各眼に別々の画像を提示することで、より没入感のある体験を実現し、奥行きや立体感をよりリアルに感じさせることができます。

立体視VRは、訓練シミュレーションや建築の可視化など、正確な空間認識が不可欠な場面や、リアルな3D環境が求められるあらゆる用途に最適です。一方、単眼VRは、奥行きの認識がそれほど重要ではなく、シンプルさが重視される体験や、3D効果が主眼ではない場面に適しています。

VR環境の制作における課題

VR環境の開発は困難を伴い、パフォーマンスの最適化、ハードウェアとの互換性、直感的なユーザーインターフェースの実現、そして倫理的な配慮への対応が求められます。技術的な複雑さとユーザー体験のバランスをとるためには、プログラマー、研究者、デザイナー、さらにはアーティスト間の連携が不可欠です。以下の図は、仮想環境の開発においてよく見られる6つの課題を示しています。

ハードウェアの互換性：	トラッキングシステム、入力方法、性能にばらつきがあるため、多様なVRヘッドセットやデバイス間で互換性を確保することは困難です。OpenXRのように、あらゆるVRヘッドセットで動作する仮想環境の構築を可能にする「オープン」な開発プラットフォームがますます普及しつつありますが、特に旧式のハードウェアにおいては、依然として技術的な制約が存在します。
パフォーマンスの最適化：	VR環境では、スムーズなパフォーマンスを実現し、動揺感を防ぎ、ユーザーの快適性を確保するために最適化が必要です。これには、ポリゴン数、テクスチャ、およびレンダリング手法の管理が含まれます。
ユーザーインターフェース（UI）デザイン：	従来の2D UIの原則がそのまま適用できない場合があるため、ユーザーフレンドリーなVRインターフェースの設計は困難を伴います。ハードウェアによっては、ヘッドマウントディスプレイ上のテキストの可読性が課題となることもあります。さらに、マウスやキーボードといった従来の入力方法も、VR環境では通常、容易に利用できないのが一般的です。
乗り物酔いの緩和：	快適な移動、遅延の低減、前庭眼球不一致の最小化といった要素を考慮すると、乗り物酔いへの対策は極めて重要である。
コンテンツ制作の専門知識：	既製の資産ではニーズに完全に合致しないことが多く、新しい3Dモデル、テクスチャ、アニメーションを作成するには専門的な知識が必要です。研究チームには、熟練した3Dアーティストやデザイナーが必要となる場合があります。
倫理的配慮：	VRに関する研究は、利用者の安全やプライバシー、そして没入型体験が参加者に与える影響といった点において、倫理的な課題を提起する可能性がある。

研究用のVR環境を構築するには、技術的なスキル、創造性、そして具体的な研究目標への理解を融合させた学際的なアプローチが必要となります。研究者は開発環境を慎重に選択し、VRコンテンツ制作特有の課題を考慮する必要があります。

VR環境の活用

我々の研究活動において、人間の体験、すなわち視線の注視点、仮想環境内で注目される箇所、および仮想オブジェクトとのインタラクションを把握することに関心が集まっています。バーチャルリアリティ（VR）の分野では、ゲームテレメトリを活用することで、こうした体験の定量化が可能となります。

イベントベースのアプローチであれ、継続的なアプローチであれ、私たちはユーザーの視線、動作パターン、および仮想要素との相互作用に関する知見を得ることができます。ゲームのテレメトリデータを綿密に分析することで、研究者は参加者の体験、好み、反応に関する貴重な情報を得ることができます。この分析プロセスは、VR体験に内在する心理的・感情的な側面を多角的に理解することに寄与し、仮想環境がユーザーの認識や行動にどのような影響を与えるかをより包括的に評価することを可能にします。

要するに、ゲームテレメトリは、研究者がVRにおける人間の体験の複雑な側面を測定・分析することを可能にする定量的なツールである。さらに深く掘り下げるために、研究者はゲームテレメトリデータをアイトラッキングやその他の生体センサーデータと同期させることを選択でき、それによって理解の深みを増すことができる。この点については、後述のセクションで詳しく解説する。

VRにおけるバイオセンサーの統合

バイオセンサーをバーチャルリアリティ（VR）研究に組み込むことで、人間の体験に対する理解が深まります。心拍数や脳波などの生理的反応を測定することで、研究者は没入型のVR環境内でリアルタイムのデータを分析することが可能になります。この組み合わせにより、シミュレーション体験中の感情的・認知的状態について詳細な知見が得られ、心理学、神経科学、および人間とコンピュータの相互作用の分野において、貴重な応用が期待されます。

現在では、ほぼすべての生体センサーをVRヘッドセットと組み合わせることが可能です。実際、一部のVRヘッドセットには生体センサーが内蔵されています。以下の表は、さまざまな生体センサーがVR研究における知見の深化にどのように寄与しているかを簡潔にまとめたものです。

センサー

アイトラッキング
VR研究へのメリット	VR環境において、人々の視線移動パターンを測定することができます。
考慮事項	高品質なVRヘッドセットに組み込まれることがますます一般的になってきている。
関連するユースケース	– 性能評価（Makransky et al., 2017） – 自動運転における交通安全（Brown et al., 2018） – アーキテクチャ設計（Zou and Ergan, 2019）

心拍数（ECG/PPG）
VR研究へのメリット	バーチャルイベントに対する人々の生理的・心理的反応を測定することができます
考慮事項	特にチェストバンドを使用する場合、簡単に追加できます。一部の高度なヘッドセットには、PPGセンサーが内蔵されている場合があります。
関連するユースケース	– VR療法のストレス軽減効果（Kim et al., 2021） – ストレスレベルの分類（Ham et al., 2017） – 感情的反応と没入感のモニタリング（Marin-Morales et al., 2021）

呼吸
VR研究へのメリット	非侵襲的かつ非接触の手法により、バーチャルイベントに対する人々の生理的・心理的反応を測定することができます。
考慮事項	特にチェストバンドを使用する場合、簡単に追加できます。リモート映像配信を利用すれば、呼吸センサーを非接触型にすることも可能ですが、この設定では参加者がじっと座っていなければならない点にご注意ください。
関連するユースケース	– 乗り物酔いへの介入（Russell et al., 2014） – ストレスの分類（Ishaque et al., 2020） – 呼吸法トレーニング（Lan et al., 2021）

皮膚電気反応（EDA／GSR）
VR研究へのメリット	バーチャルイベントに対する人々の心理的反応を測定できるようにします
考慮事項	設置は簡単ですが、センサーの設置場所を慎重に検討することが重要です。手の動きを必要とするVR研究では、動きによるアーチファクトを最小限に抑えるために、EDAセンサーの最適な設置位置を検討する必要があります。
関連するユースケース	– 小児における自閉スペクトラム障害の検出（Alcaniz Raya et al., 2020） – 仮想義肢の身体化（Rodrigues et al., 2022） – 運動技能の訓練（Radhakrishnan et al., 2022）

音声分析
VR研究へのメリット	完全に非接触型の仕組みを通じて、バーチャルイベントに対する人々の心理的反応を測定することができます。
考慮事項	VRヘッドセットには、音声分析データの収集に十分な高品質な内蔵マイクが搭載されることがますます一般的になってきている。
関連するユースケース	– VRを用いた軽度認知障害のスクリーニング（Wu et al., 2023） – VRゲーム中のストレスのリアルタイム検出（Brambilla et al., 2023） – プレゼンテーショントレーニング（Arushi et al., 2021）

脳波
VR研究へのメリット	バーチャルイベントに対する人々の認知的反応を測定することができます。
考慮事項	VR環境にEEGを導入することには、方法論的な課題が数多くありますが、高性能なヘッドセットではこうした課題を克服しつつあります。例えば、Galea社はEEG機能をヘッドセットに内蔵しており、Wearable Sensing社もEEGヘッドセットに対応するように設計されたVRヘッドセットを提供しています。VR研究にEEGを導入すると、セットアップ時間が大幅に増加することを念頭に置いておくことが重要です。
関連するユースケース	– VR環境における認知的負荷の測定（Tremmel et al., 2019） – VR中の瞑想状態のモニタリング（Lan et al., 2021） – VRにおけるプレゼンスと没入感の測定（Dey et al., 2023）

EMGまたは加速度センサーによる動作検知。
VR研究へのメリット	VR環境内での人の動きを計測できるようになります。
考慮事項	特にワイヤレスセンサーを使用する場合、簡単に追加できます。
関連するユースケース	– 仮想義肢を用いたリハビリテーション（Rodrigues et al., 2022） – スポーツにおける筋肉の動きと自然な動きの比較（Ida et al., 2022） – VR環境における筋肉の動きの解読（Dwivedi et al., 2020）

表情分析（FEA）。
VR研究へのメリット	VR環境内で人々の表情を測定できるようになります。
考慮事項	表情分析（FEA）は、VRシナリオにおけるユーザーの感情的体験を理解する上で大きく寄与しており、従来は顔面筋電図（fEMG）によって測定されてきた。fEMGは、多くの研究で報告され確立された手法であり、VRヘッドセットの影響を受けない顔面筋の電気的活動を捉えることができる。しかし、fEMGには、表情の強さを比較できないことや、VRヘッドセットが電極の配置を妨げるといった課題といった限界がある。 VR研究にEMGセンサーを組み込むと、セットアップ時間は確かに長くなる。新たな代替手法として、VR体験中にカメラを用いて遮られることのない顔面筋の動きを捉える、コンピュータベースのFEAが注目されている。VIVEのような製品では、仮想体験中の顔の下半分の動きを追跡するための小型カメラなどのヘッドセット用アドオンが提供されている。しかし、高品質な表情データを得るためのこの追跡手法の信頼性について、科学界ではまだ検証の初期段階にある。
関連するユースケース	– 仮想認知トレーニングプログラムにおけるユーザーの感情と関与（Reidy et al., 2020） – VRを用いた顔面麻痺のリハビリテーション（Quidwai and Ajimsha, 2015）VRにおける社会的感情（Philipp et al., 2012）

バイオセンサーは、行動、感情、生理的状態のモニタリング、特定、予測に用いられるだけでなく、バイオフィードバックにも活用されています。バイオフィードバックとは、心拍数、筋緊張、皮膚電気伝導度などの生理機能に関する情報をモニタリングし、その情報をリアルタイムで本人へフィードバックする技術です。

バイオフィードバックの目的は、通常、視覚的または聴覚的な合図を通じて、こうした身体的プロセスに対する自覚と制御を高めることです。自分の思考、感情、行動が生理的反応に及ぼす即時の影響を観察することで、個人は自己調整を学び、健康やウェルビーイングにおいて望ましい変化を実現することができるようになります。バイオフィードバックは、ストレス管理、パフォーマンス向上、リハビリテーションなど、さまざまな場面で広く活用されており、個人が自身の生理的反応に影響を与えるための、非侵襲的かつ主体性を高める方法を提供しています。

バイオフィードバックはVR研究の一環としてますます導入されており、理学療法の成果を向上させることが実証されている（Yoo et al., 2024; Lin et al., 2023）、ストレス軽減技法を強化し（Michela et al., 2022; Lan et al., 2021; Blum et al., 2020））、スポーツパフォーマンスの向上（Lagos et al., 2011）、さらには人間の共感能力を高めること（Schoeller et al., 2019）にも寄与することが示されています。研究の一環としてバイオフィードバックを導入するには、生体センサーと仮想環境との間の双方向通信が必要です。iMotionsでは、当社のAPIインターフェースを通じてこれを実現できます。

APIとLSLを活用してVRデータを同期・制御する

バーチャルリアリティ（VR）は、従来の刺激では実現できない没入型の体験を提供し、研究において極めて有用なツールとして注目を集めています。VRの可能性を最大限に引き出すためには、参加者がこうした仮想空間の中で、いかにしてより自然かつ有意義に関与できるかを模索することが不可欠です。

例えば、演劇の現場を想像してみてください。VRが俳優の心拍数の上昇をリアルタイムでフィードバックし、深呼吸などのリラックス法を促すことで、演技中のストレス軽減を支援するのです。軍事訓練の分野では、ゲームのテレメトリと生体信号を同期させることで、仮想の出来事が軍人の生理機能やパフォーマンスにどのような影響を与えるかを正確に把握できる、強力なツールとなります。

さらに一歩踏み込んでみると、バイオフィードバックやマルチモーダル生体認証は、行動の修正や向上を図るための強力な手段として浮上してきます。例えば、クモ恐怖症の人を対象とした治療用VRセッションを想像してみてください。バイオフィードバックを統合することで、仮想環境は患者の心拍数に基づいて暴露療法の内容を適応させることができます。患者が仮想のクモに対して生理的に安心感を増すにつれて、環境は動的に調整され、クモを徐々に近づけていくのです。

バイオフィードバックとマルチモーダル生体認証をVR体験に巧みに統合することで、VR研究の有効性が著しく向上したことが実証されています。この統合をシームレスに実現しているのは、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）とLab Streaming Layer（LSL）（https://labstreaminglayer.org/#/）です。

APIは、異なるソフトウェアアプリケーション間のシームレスな通信を可能にし、データや機能の交換を促進するプロトコルを定義する、不可欠な架け橋としての役割を果たしています。一方、LSLはリアルタイムのデータ交換のための高度なフレームワークとして機能し、実験室環境において、多様な研究用機器やソフトウェアアプリケーション間の円滑な通信と同期を保証します。

要約すると、APIとLSLを戦略的に活用することで、研究者は双方向の情報フローを確立し、VRデータの同期と制御における革新的な手法を切り拓くことができる。これはVR研究の深みを増すだけでなく、舞台芸術から治療的介入に至るまで、幅広い分野における画期的な応用への道を開くものである。

VR環境／ヘッドセットとiMotions Labなどの生体センサーソフトウェアとの間でデータを双方向にやり取りする際、APIとLSLが果たす役割を示す

VR環境へのバイオセンサーデータの取り込み：

APIは、バイオセンサーのデータをVR環境に統合する上で極めて重要な役割を果たしています。バイオセンサーシステムとVRプラットフォームを連携させることで、開発者はAPIを活用し、心拍数や脳波（EEG）といった生理データを、仮想体験にシームレスかつリアルタイムで直接取り込むことができます。この統合により、ユーザーの生理状態に応じた適応的な反応が可能となり、VRでのインタラクションがより豊かなものになります。

VR環境からのテレメトリデータの抽出：

リアルタイムデータ同期システムであるLSLは、VR環境からテレメトリデータを抽出する上で極めて有用です。VR環境にLSLを組み込むことで、研究者はユーザーのインタラクション、視線パターン、ナビゲーションのさまざまな側面を捉えたデータストリームを生成できます。LSLによって実現されるこれらのデータストリームにより、詳細なテレメトリ情報を抽出して包括的な分析を行うことが可能となり、VRコンテンツの改良やユーザー行動の理解に役立ちます。

生体センサーデータを用いたバーチャル体験の制御：

APIの双方向性により、生体センサーのデータを用いて仮想体験を動的に制御することが可能になります。APIを通じて生体センサー情報を統合することで、開発者はユーザーの生理的反応に基づいてVR環境をリアルタイムで調整することができます。例えば、生体センサーによって検出されたストレスレベルや没入度の変化に応じて、VRコンテンツを適応的に変更することで、パーソナライゼーションと没入感を高めることができます。

VRデータの分析における課題

VRは、感覚入力、インタラクション、生理的反応など、膨大な量の多次元データを生成します。この複雑なデータセットを分析し、その意味を理解することは困難を伴う場合があります。以下では、研究者が頻繁に直面する3つの課題に焦点を当てます：

独自のVR体験からデータを収集・統合する上での課題

VRユーザー一人ひとりが独自の旅に出かけ、様々なオブジェクトとやり取りし、異なるエリアを探索し、仮想環境の中で独自の反応を示します。VR研究でどのような生体センサーが用いられるにせよ、有意義な結論を導き出すためには、こうした個別のデータを集約することが不可欠です。戦略的なアプローチとしては、参加者に特定の経路をたどる、あるいは特定の行動をとるといった具体的な課題を与えることが挙げられます。

ユーザーによって多少のばらつきはあるものの、これにより体験を統一し、データセット間の固有の差異を最小限に抑えることができます。もう一つの効果的な方法は、すべての参加者が共通して経験する特定の領域や行動、例えば空港の滑走路への着陸や、近づいてくるクモとの遭遇などを特定することです。これにより、研究者は同じ仮想シーン内での個々の行動を比較することができ、各ユーザーがたどった経路が異なっていても、有益な知見を得ることができます。

iMotionsの視線マッピング機能により、ユーザーは異なるユーザー体験から得られたアイトラッキングデータやその他の生体センサーデータを集約することができます。この機能により、研究者は、各ユーザーが特定のシーンを体験したタイミングに関係なく、そのシーンのデータを重ね合わせることが可能になります。この機能を活用することで、科学者は多種多様なバーチャル体験から包括的な結論を導き出すことができるようになります。

バイオセンサーデータと仮想環境のリアルタイム同期における課題

生体センサーのデータとユーザーの仮想現実（VR）環境との同期において、リアルタイムでの高精度な同期を実現することは、生理的反応をVR体験の特定の瞬間に正確に結びつけるために極めて重要である。この同期に遅延や不正確さが生じると、ユーザーの生理的反応と仮想イベントとの関係が誤って解釈される恐れがある。

同時に、ハードウェアとソフトウェアの互換性という課題に取り組むには、技術仕様やプロトコルが異なるさまざまなバイオセンサーとVRシステム間のシームレスな統合を確保する必要があります。データ形式、通信速度、あるいは校正方法の違いに起因する互換性の問題は、効果的な同期を実現するための標準化され、相互運用可能な枠組みを確立するために克服されなければなりません。APIやLSLによってこの問題が解決されることも多いですが、それらが常に最適な解決策であるとは限りません。

VRヘッドセットからのアイトラッキングデータを分析する上での課題：3Dから2Dへの変換

VRヘッドセットから得られるアイトラッキングデータを分析する際の課題は、分析のために3次元（3D）の仮想環境から2次元（2D）の表現へと変換する必要がある点にある。アイトラッキングはVRの没入型3D空間における視線データを捕捉するが、この情報を効果的に解釈・分析するためには、研究者はしばしばそれを2D形式に変換する必要がある。

この移行には、VR環境における奥行感覚、空間的な関係性、そして視線の動的な性質について慎重に検討する必要があるため、課題が伴います。3D仮想空間におけるユーザーの視覚的インタラクションの微妙なニュアンスを保ちつつ、2Dの文脈でアイトラッキングデータを正確に表現・解釈することは、有意義な知見を得るために研究者やアナリストが取り組むべき複雑な課題です。

VR技術の進歩

近年の技術革新により、拡張現実（AR）、ハンドトラッキング、アイトラッキング、ソーシャル仮想現実（VR）などの分野で著しい進歩が見られ、変革の時代が幕を開けました。これらの技術が成熟し続けるにつれ、研究分野におけるイノベーションの可能性、ひいては社会全体への影響は計り知れないものとなりつつあります。

拡張現実（AR）

拡張現実（AR）とは、コンピュータで生成されたコンテンツを現実世界の環境にリアルタイムで重ね合わせ、ユーザーの周囲に対する認識を豊かにする技術です。スマートフォン、スマートグラス、ARヘッドセットなどのデバイスを通じて、画像や3Dモデルといったデジタル情報を現実世界と融合させます。ARの用途は、情報の重ね合わせからインタラクティブな体験まで多岐にわたり、ユーザーに周囲とのより豊かで没入感のあるインタラクションを提供します。

現実世界にデジタル情報をシームレスに融合させる拡張現実（AR）は、ゲームから医療に至るまで幅広い分野で活用され、ユーザーに豊かでインタラクティブな体験を提供しています。

ハンドトラッキング技術

VRにおけるハンドトラッキングとは、ユーザーが自然な手の動きを使って仮想環境と対話できるようにする技術であり、物理的なコントローラーが不要になります。センサーやカメラが手の動きをリアルタイムで捉え、それをVR空間内の仮想動作に変換します。これにより、より直感的で没入感のある体験が提供され、ハンドヘルドコントローラーを使わなくてもユーザーの没入感を高めることができます。

ソーシャルVR（仮想現実）とは、仮想現実技術を用いて、ユーザーがリアルタイムで互いに交流できるデジタル空間を構築することを指します。こうした共有された仮想環境では、参加者は物理的に離れた場所にいても、アバターを通じてコミュニケーションを取り、協力し、交流することができます。ソーシャルVRプラットフォームでは、没入感や社会的交流を高めるため、ボイスチャット、ハンドジェスチャー、カスタマイズ可能なアバターなどの機能が提供されることがよくあります。

この技術は、バーチャル会議、共同作業スペース、ソーシャルイベント、マルチプレイヤーゲームなど、さまざまな目的に活用されており、ユーザーは仮想世界の中で「共にいる」という感覚やつながりを感じることができます。まだ新しい技術ではありますが、ソーシャルVRが遠隔教育の学習成果（Mystakidis et al., 2021）、社会性（Barreda-Angeles and Hartmann, 2022）、そして孤独感や社会不安（Kenyon et al., 2023）に与える影響を測定するための研究がいくつか行われています。

ユーザーエンゲージメントの向上

さらなる研究が必要ではあるものの、VR研究におけるこうした進歩がユーザーのエンゲージメントをどのように高めるかについて、研究結果が明らかになりつつある。例えば、ある研究グループは、ARが購買プロセスにおけるユーザーのエンゲージメントを高めることを明らかにした（Jessen et al., 2020）。一方、意外な発見として、ハンドトラッキングは仮想環境におけるユーザーのエンゲージメントや体験を高めないようである（Masurovsky et al., 2020）。

しかし、ユーザーエンゲージメントの改善は見られなかったものの、ある研究では、運動リハビリテーションの患者は、コントローラーの使用よりもハンドトラッキングを好むことが明らかになった（Juan et al., 2023）。さらに、ハンドトラッキングは、患者が理解し使用する必要のある機器の数を減らすことで、遠隔リハビリテーションへの取り組みを容易にする。従来のソーシャルメディアプラットフォームと比較して、ソーシャルVRは没入感と親近感の点でより高い評価を得ている（Barreda-Angeles and Hartmann, 2022）。

これらの知見は、VRの進歩のすべてが必ずしもユーザーの関与を普遍的に高めるわけではないものの、特定の用途において独自の地位を確立しており、異なる文脈における技術の多様な影響を示し、新たな研究分野におけるVRの重要性を広げていることを示唆している。

研究への示唆

ハンドトラッキング、ソーシャルVR、拡張現実（AR）といったVR技術の進歩は、さまざまな分野の科学研究に多大な影響を与えています。ハンドトラッキングにより、研究者はより自然で直感的な人間とコンピュータの相互作用を探求できるようになり、認知プロセスや人間工学的な観点に関する知見が得られます。ソーシャルVRは、没入型のデジタル環境における社会的ダイナミクスや人間行動の研究に新たな道を開き、独自の視点を提供します。これらの技術が成熟し続けるにつれ、研究とユーザーエンゲージメントの様相は劇的な変革を遂げており、イノベーションと探求に向けた新たな可能性が広がっています。

VRおよびマルチモーダル研究におけるベストプラクティス

マルチモーダルVR研究に着手する際には、考慮すべき点が数多くありますが、綿密な計画を立てれば、高い生態学的妥当性を持ち、現実世界に影響を与えるような有益なデータを得ることができます。研究アプローチの指針として、検討すべき重要な質問と手順を以下に示します：

調査を始める前に確認すべき事項：

研究課題の適性：研究課題はVRを活用することで有益な成果が得られるか、また被験者グループはVR研究に適しているか。測定すべき重要な局面は何か、それをどのように測定するか。それらの重要な局面がいつ発生したかを、どのように追跡するか。
仮想環境の設計：仮想環境はご自身で設計されますか、それとも既成のものを使用されますか？研究分野において、仮想環境の外観や機能に関して具体的な要件はありますか？
バイオセンサーの選定：実験装置や課題による制約を考慮した上で、あなたのVR研究に最も適したバイオセンサーはどれでしょうか？
データ収集ソフトウェア：人間の体験を、集計しやすい形でどのように定量化しますか？また、お使いのデータ収集ソフトウェアはこれをサポートしていますか？
ユーザー体験と副作用：研究の目的を損なうことなく、ユーザーはどのように仮想環境に順応していくのか、また、サイバー酔いをどのように評価するのか（Kim et al., 2018）？

調査中に取るべき手順：

パイロット調査：仮想環境がユーザーに与える影響を検証するため、サイバーシックネス、タスクの一貫性、ユーザーの快適性といった課題に焦点を当てたパイロット調査を実施する。
バイオセンサーの同期確認：バイオセンサーが仮想環境と適切に同期していることを確認し、有意義なデータ分析を支えるシームレスな統合を確保する。
パイロットデータの分析：パイロットデータを分析し、仮想環境から期待される生理学的効果を確実に捉えられることを確認する。

本ガイダンスは、マルチモーダルVR研究の複雑さゆえに、研究プロセス全体を通じて継続的な検討と適応が必要であることを踏まえ、その出発点となるものです。

iMotionsの医療分野におけるVR研究への取り組み

マルチモーダルバイオセンサーソフトウェアの先駆者として、iMotionsは最先端のソフトウェアソリューションと研究プラットフォームの絶え間ない追求に尽力しています。バイオセンサーの専門家や研究者からなるチームとして、私たちは、真のブレークスルーは学術界との連携を通じて生まれるものであると確信しています。

2019年、iMotionsは社会不安障害の治療に革新をもたらすことを目指し、デンマークのシッドダンスク大学病院との共同プロジェクトを開始しました。この提携により、iMotionsの専門知識とシッドダンスク大学病院の心理学者および研究チームが結集し、バーチャルリアリティや心拍数や皮膚電気活動などの変数を計測するマルチモーダル生体センサーを通じて得られたデータの収集、可視化、およびエクスポートの精度向上に取り組みました。このプロジェクトの現在の進捗状況については、以下の査読付き論文で詳しくご覧いただけます：Quintana et al., 2023 および Ørskov et al., 2022。

研究活動への直接的な関与により、当社は研究コミュニティの絶えず変化するニーズをいち早く把握しています。特に重要なのは、こうした関与を通じて、最も治療を必要とする人々に効果的な治療法を提供するという取り組みの進展に、大きく貢献できる点です。iMotionsは、この分野の発展を推進し、バイオセンサー技術とその応用におけるイノベーションを牽引する、影響力のある連携を育むというコミットメントを、今後も揺るぎなく堅持してまいります。

この共同プロジェクトを支援する財団の助成金に関する詳細は、こちらをご覧ください：https://vr8.dk/en/virtual-reality-for-social-anxiety/

概要：VR研究者として考慮すべき点

バーチャルリアリティ（VR）は、管理された研究環境におけるリアリズムの向上において、大きな飛躍をもたらしています。この最先端技術により、研究者は、通常であれば危険を伴う、あるいは立ち入りが困難な状況が、心理的および生理的にどのような影響を与えるかを評価することが可能になります。 VRの変革的な可能性の影響を受けない研究分野は、事実上存在しません。建設現場の安全手順の改善、新人パイロットの訓練、あるいは高所恐怖症の克服支援など、あらゆる分野において、仮想環境は研究活動を新たな高みへと押し上げる画期的なツールとなっています。

研究にVRを取り入れることを決めた際、慎重に検討すべき重要な疑問点がいくつか浮上します：

ハードウェア：どのようなタイプのヘッドセットがご要望に最も適していますか？研究において不可欠な機能は何ですか？レンズやヘッドセットの重量について、何かご希望はありますか？ハンドトラッキングやARツールなどの追加機能は必要ですか？
仮想環境：仮想環境をどのように設計する予定ですか？既存のゲームを利用する場合は、そのテレメトリデータにアクセスできますか？仮想環境はさまざまなプラットフォームに対応していますか、それとも特定のゲームエンジンに限定されていますか？
バイオセンサーについて：VR研究を通じてどのようなデータを収集しようとしていますか？研究に組み込み型の視線追跡機能は必要ですか？追加のカメラを使って顔の動きを記録することを検討していますか？心拍数や皮膚電気反応を測定するセンサーを用いて、自律神経系の活動を計測する予定はありますか？
ソフトウェア：データはどこから収集しますか？そのソフトウェアプラットフォームは、すべてのデータストリームの同期に対応していますか？テレメトリデータやバイオセンサーデータの分析を支援できますか？バーチャルリアリティ体験を可視化できますか？そのソフトウェアを使用して、複数の回答者からのデータを集約することは可能ですか？
専門知識と研修：十分な専門知識と研修体制は整っていますか？VRヘッドセットのセットアップ、運用、およびデータ収集に精通した研究者はいますか？収集したデータの分析と解釈に長けたチームメンバーはいますか？独自の仮想環境を構築する場合、コーディングやUXデザインに必要な専門知識は備わっていますか？

VR研究に着手するにあたっては、特有の利点と課題があります。自身の具体的なユースケースに合わせた解決策を見極めるために、十分な時間を割くことが極めて重要です。研究者ごとに要件は異なりますが、以下に、当社のクライアントの間でよく見られる共通のパターンをまとめました。

経験の浅いVR研究者は、しばしば次のような選択肢を選びがちです：

アイトラッキング機能を備えた研究用VRヘッドセット
過去に公開された、あらかじめ設計された仮想環境／ゲーム
心拍数や皮膚電気活動など、その他の生体センサーはごくわずか
データの可視化、同期、分析を簡単に行えるソフトウェア
VR研究における学術的・実践的な専門知識を養うため、チーム向けに専門的な研修を実施しています。

経験豊富なVR研究者は、一般的に次のような選択肢を選びます：

アイトラッキング、ハンドトラッキング、AR機能を備えた研究用VRヘッドセット
自社チームによって設計・検証された、カスタマイズされた仮想環境
研究課題の性質に応じて、筋電図（EMG）や脳波（EEG）、心拍数センサーなど、いくつかの追加のバイオセンサー
APIやLSLを活用して、データ収集プラットフォームと仮想環境の間でデータやコマンドを双方向にやり取りできる柔軟性を提供しつつ、すべてのデータを同期させるのに役立つソフトウェア
「必要に応じて」提供される専門家による研修およびコンサルティング

参考文献

Alaker, M., Wynn, G. R., & Arulampalam, T. (2016). 腹腔鏡手術におけるバーチャルリアリティ訓練：系統的レビューおよびメタ分析. International journal of surgery (London, England), 29, 85–94. https://doi.org/10.1016/j.ijsu.2016.03.034

Alcañiz Raya, M., Chicchi Giglioli, I. A., Marín-Morales, J., Higuera-Trujillo, J. L., Olmos, E., Minissi, M. E., Teruel Garcia, G., Sirera, M., & Abad, L. (2020). 皮膚電気活動およびバーチャルリアリティに基づく自閉症スペクトラム障害の行動バイオマーカーに対する教師あり機械学習の応用. Frontiers in human neuroscience, 14, 90. https://doi.org/10.3389/fnhum.2020.00090

Arushi, R. Dillon および A. N. Teoh, 「リアルタイムストレス検知モデルと音声分析：人前でのスピーチスキルを養成するためのVR統合型ゲーム」, 2021 IEEE Conference on Games (CoG), デンマーク・コペンハーゲン, 2021, pp. 1-4, doi: 10.1109/CoG52621.2021.9618989.

Badash, I., Burtt, K., Solorzano, C. A., & Carey, J. N. (2016). 外科シミュレーションの革新：過去、現在、そして未来の技術に関する総説. Annals of translational medicine, 4(23), 453. https://doi.org/10.21037/atm.2016.12.24

Baker, N. A., Polhemus, A. H., Haan Ospina, E., Feller, H., Zenni, M., Deacon, M., DeGrado, G., Basnet, S., & Driscoll, M. (2022). 急性および慢性疼痛の治療におけるバーチャルリアリティ（VR）の利用に関する科学的知見の現状：系統的スコーピングレビュー. The Clinical journal of pain, 38(6), 424–441. https://doi.org/10.1097/AJP.0000000000001029

Barreda-Ángeles, M., & Hartmann, T. (2022). 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）パンデミック下におけるソーシャルVRプラットフォーム利用の心理的効果：社会的プレゼンスと空間的プレゼンスの役割. Computers in human behavior, 127, 107047. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.107047

Berg, L.P., Vance, J.M. 「製品設計および製造におけるバーチャルリアリティの産業利用：調査研究」. Virtual Reality 21, 1–17 (2017). https://doi.org/10.1007/s10055-016-0293-9

Berni A, Borgianni Y. 工学および製品設計におけるバーチャルリアリティの応用：その理由、内容、方法、時期、場所. Electronics. 2020; 9(7):1064. https://doi.org/10.3390/electronics9071064

Blum, J., Rockstroh, C., & Göritz, A. S. (2020). バーチャルリアリティを用いた呼吸バイオフィードバック手法の開発とパイロット試験. Applied psychophysiology and biofeedback, 45(3), 153–163. https://doi.org/10.1007/s10484-020-09468-x

Brambilla, S., Boccignone, G., Borghese, N.A., Chitti, E., Lombardi, R., Ripamonti, L.A. (2023). プレイヤーの運動行動および発声行動を用いたバーチャルリアリティゲームにおけるストレスと覚醒の追跡。 In: da Silva, H.P., Cipresso, P. (eds) Computer-Human Interaction Research and Applications. CHIRA 2023. Communications in Computer and Information Science, vol 1996. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-49425-3_10

Brown, B., Park, D., Sheehan, B., Shikoff, S., Solomon, J., Yang, J., Kim, I. (2018). 仮想現実環境を用いた自動運転車におけるジレンマゾーンでの人間の運転者の安全性の評価. システム・情報工学設計シンポジウム (SIEDS), pp. 185-190

Cho, C., Hwang, W., Hwang, S. および Chung, Y. (2016). バーチャルリアリティを用いたトレッドミル訓練は、脳性麻痺児の歩行、バランス、および筋力を改善する。『東北実験医学雑誌』, 238(3), pp.213-218.

Dellazizzo, L., Potvin, S., Phraxayavong, K., & Dumais, A. (2021). 治療抵抗性統合失調症患者を対象とした、仮想現実（VR）支援療法と認知行動療法を比較した1年間の無作為化試験. NPJ schizophrenia, 7(1), 9. https://doi.org/10.1038/s41537-021-00139-2

Deo, N., Khan, K. S., Mak, J., Allotey, J., Gonzalez Carreras, F. J., Fusari, G., & Benn, J. (2021). 外来子宮鏡検査における急性疼痛に対するバーチャルリアリティ：無作為化比較試験. BJOG : an international journal of obstetrics and gynaecology, 128(1), 87–95. https://doi.org/10.1111/1471-0528.16377

Dey A., Phoon, J., Saha, S., Dobbins, C., および Billinghurst, M., 「没入型仮想環境におけるプレゼンス測定のための神経生理学的アプローチ」, 2020 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR), ポルト・デ・ガリーニャス, ブラジル, 2020, pp. 474-485, doi: 10.1109/ISMAR50242.2020.00072.

Dreesmann, N. J., Su, H., & Thompson, H. J. (2022). 急性疼痛管理におけるバーチャルリアリティ療法の系統的レビュー. Pain management nursing : American Society of Pain Management Nurses 公式誌, 23(5), 672–681. https://doi.org/10.1016/j.pmn.2022.05.004

Dwivedi, A., Kwon, Y. および Liarokapis, M., 「仮想現実における操作動作のEMGに基づく解読：没入型インターフェースに向けて」, 2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), トロント, オンタリオ州, カナダ, 2020, pp. 3296-3303, doi: 10.1109/SMC42975.2020.9283270.

Freeman, D., Lambe, S., Kabir, T., Petit, A., Rosebrock, L., Yu, L. M., Dudley, R., Chapman, K., Morrison, A., O’Regan, E., Aynsworth, C., Jones, J., Murphy, E., Powling, R., Galal, U., Grabey, J., ロヴィラ, A., マーティン, J., ホリス, C., クラーク, D. M., … gameChange Trial Group (2022). 精神病患者における広場恐怖症の回避行動および苦痛を治療するための自動化されたバーチャルリアリティ療法（gameChange）：イングランドにおける多施設共同、並行群間、単盲検、無作為化対照試験および媒介分析・調整分析。 The Lancet. Psychiatry, 9(5), 375–388. https://doi.org/10.1016/S2215-0366(22)00060-8

Gall, D., Roth, D., Stauffert, J. P., Zarges, J., & Latoschik, M. E. (2021). バーチャルリアリティにおける身体化は、仮想刺激に対する感情的反応を強める。Frontiers in psychology, 12, 674179. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.674179

García, A. A., Bobadilla, I. G., Figueroa, G. A., Ramírez, M. P., & Román, J. M. (2016). 高圧架空送電線の保守・運用向けバーチャルリアリティ訓練システム. Virtual Reality, 20(1), 27-40. doi:10.1007/s10055-015-0280-6

Geraets, C. N. W., Snippe, E., van Beilen, M., Pot-Kolder, R. M. C. A., Wichers, M., van der Gaag, M., & Veling, W. (2020). 妄想に対するバーチャルリアリティを用いた認知行動療法：精神状態およびそれらの間の力学への影響. Schizophrenia research, 222, 227–234. https://doi.org/10.1016/j.schres.2020.05.047

González-Franco, M., Peck, T. C., Rodríguez-Fornells, A., & Slater, M. (2014). 仮想の手に対する脅威が運動皮質の活性化を引き起こす。Experimental brain research, 232(3), 875–887. https://doi.org/10.1007/s00221-013-3800-1

Goudman, L., Jansen, J., Billot, M., Vets, N., De Smedt, A., Roulaud, M., Rigoard, P., & Moens, M. (2022). 慢性疼痛管理におけるバーチャルリアリティの応用：系統的レビューおよびメタ分析. JMIR serious games, 10(2), e34402. https://doi.org/10.2196/34402

Gromer, D., Reinke, M., Christner, I., & Pauli, P. (2019). バーチャルリアリティによる高所体験における「没入感」と「恐怖」の間の因果的相互関係. Frontiers in psychology, 10, 141. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.00141

Grudzewski, F., Awdziej, M., Mazurek, G., & Piotrowska, K. (2018). マーケティング・コミュニケーションにおけるバーチャルリアリティ――メッセージ、技術、およびオファーの知覚への影響――実証研究. Economics and Business Review, 4(3), 36–50. https://doi.org/10.18559/ebr.2018.3.4

Ham, J., Cho, D., Oh, J. & Lee, J. (2017). 心拍変動を用いた仮想現実環境における複数のストレスレベルの識別. IEEE 医学・生物工学学会年次国際会議. IEEE 医学・生物工学学会年次国際会議, 2017, 3989–3992. https://doi.org/10.1109/EMBC.2017.8037730

Hooper, J., Tsiridis, E., Feng, J. E., Schwarzkopf, R., Waren, D., Long, W. J., Poultsides, L., Macaulay, W., & NYU Virtual Reality Consortium (2019). バーチャルリアリティシミュレーションは人工股関節全置換術における研修医のトレーニングを促進する：無作為化比較試験. The Journal of arthroplasty, 34(10), 2278–2283. https://doi.org/10.1016/j.arth.2019.04.002

Ida, H., Fukuhara, K., & Ogata, T. (2022). バーチャルリアリティは片手でのボールキャッチにおける上肢運動の制御に影響を与える。Frontiers in sports and active living, 4, 926542. https://doi.org/10.3389/fspor.2022.926542

Ishaque, S., Rueda, A., Nguyen, B., Khan, N., & Krishnan, S. (2020). バーチャルリアリティ・ビデオゲームによるストレスの生理学的信号解析と分類. IEEE医学・生物工学学会年次国際会議. IEEE医学・生物工学学会年次国際会議, 2020, 867–870. https://doi.org/10.1109/EMBC44109.2020.9176110

Jiang, M. Y. W., Upton, E., & Newby, J. M. (2020). 血液・注射・怪我恐怖症に対する1回セッションのバーチャルリアリティ暴露療法に関する無作為化待機リスト対照パイロット試験. Journal of affective disorders, 276, 636–645. https://doi.org/10.1016/j.jad.2020.07.076

Juan, M. C., Elexpuru, J., Dias, P., Santos, B. S., & Amorim, P. (2023). 上肢リハビリテーションのための没入型バーチャルリアリティ：手とコントローラーの相互作用の比較. Virtual reality, 27(2), 1157–1171. https://doi.org/10.1007/s10055-022-00722-7

Juliano, J. M., Spicer, R. P., Vourvopoulos, A., Lefebvre, S., Jann, K., Ard, T., Santarnecchi, E., Krum, D. M., & Liew, S. L. (2020). 没入型仮想現実における脳-コンピュータ・インターフェースのパフォーマンス向上と身体化の関係：パイロット研究. Sensors (Basel, Switzerland), 20(4), 1204. https://doi.org/10.3390/s20041204

Kenyon, K., Kinakh, V., & Harrison, J. (2023). ソーシャルVRは、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミック下における孤独感や社会不安の軽減に役立つ。Scientific Reports, 13(1), 19282. https://doi.org/10.1038/s41598-023-46494-1

Kim, H., Kim, D. J., Kim, S., Chung, W. H., Park, K. A., Kim, J. D. K., Kim, D., Kim, M. J., Kim, K., & Jeon, H. J. (2021). 高ストレス状態にある人々におけるバーチャルリアリティのストレス軽減および心拍変動を含む生理学的パラメータの変化への影響：オープンランダム化クロスオーバー試験. Frontiers in psychiatry, 12, 614539. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2021.614539

Kim, H. K., Park, J., Choi, Y., & Choe, M. (2018). バーチャルリアリティ酔い質問票（VRSQ）：バーチャルリアリティ環境における動揺病測定指標. Applied ergonomics, 69, 66–73. https://doi.org/10.1016/j.apergo.2017.12.016

Lagos, L., Vaschillo, E., Vaschillo, B., Lehrer, P., Bates, M., Pandina, R.; ゴルフのパフォーマンス向上に向けた戦略としてのバーチャルリアリティを活用した心拍変動バイオフィードバック：事例研究. Biofeedback 2011年6月1日; 39 (1): 15–20. doi: https://doi.org/10.5298/1081-5937-39.1.11

Lan, K. C., Li, C. W., & Cheung, Y. (2021). マルチモーダル仮想現実を用いたゆっくりとした呼吸法：実現可能性に関する研究. Sensors (Basel, Switzerland), 21(16), 5462. https://doi.org/10.3390/s21165462

Larsen, C. R., Soerensen, J. L., Grantcharov, T. P., Dalsgaard, T., Schouenborg, L., Ottosen, C., Schroeder, T. V., & Ottesen, B. S. (2009). 腹腔鏡手術に対するバーチャルリアリティ訓練の効果：無作為化比較試験. BMJ (Clinical research ed.), 338, b1802. https://doi.org/10.1136/bmj.b1802

Leveau, P.-H., & Camus, E. S. (2023). バーチャルリアリティ・マーケティング体験における身体化、没入感、および楽しさ. Psychology & Marketing, 40, 1329–1343. https://doi.org/10.1002/mar.21822

Lin, M., Huang, J., Fu, J., Sun, Y., & Fang, Q. (2023). 脳卒中後のリハビリテーションのための、EMGに基づくリアルタイムフィードバックを備えたVRベースの運動イメージトレーニングシステム. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering: IEEE Engineering in Medicine and Biology Society刊行物, 31, 1–10. https://doi.org/10.1109/TNSRE.2022.3210258

Lindner, P., Miloff, A., Bergman, C., Andersson, G., Hamilton, W., & Carlbring, P. (2020). クモ恐怖症に対するゲーミフィケーション化された自動化バーチャルリアリティ暴露療法：実環境を模擬した条件下における単一被験者試験. Frontiers in psychiatry, 11, 116. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2020.00116

Makransky, G., Terkildsen, T. S., and Mayer, R. E. (2017). 科学実験室のシミュレーションに没入型バーチャルリアリティを導入すると、臨場感は高まるが学習効果は低下する。Learn. Instr. doi: 10.1016/j.learninstruc.2017.12.007

Marín-Morales, J., Higuera-Trujillo, J. L., Guixeres, J., Llinares, C., Alcañiz, M., & Valenza, G. (2021). バーチャルリアリティを用いた没入型感情的覚醒の評価のための心拍変動解析：現実と仮想のシナリオの比較. PloS one, 16(7), e0254098. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0254098

Masurovsky A、Chojecki P、Runde D、Lafci M、Przewozny D、Gaebler M. 「没入型仮想現実における把持・配置タスクのためのコントローラー不要の手の追跡：設計要素とその実証的研究」. Multimodal Technologies and Interaction. 2020; 4(4):91. https://doi.org/10.3390/mti4040091

Matamala-Gomez, M., Donegan, T., Bottiroli, S., Sandrini, G., Sanchez-Vives, M. V., & Tassorelli, C. (2019). 疼痛緩和のための没入型バーチャルリアリティとバーチャルエンボディメント. Frontiers in human neuroscience, 13, 279. https://doi.org/10.3389/fnhum.2019.00279

Matamala-Gomez, M., Slater, M., & Sanchez-Vives, M. V. (2022). 整形外科リハビリテーションにおけるバーチャル・エンボディメントと運動が機能的能力および可動域に及ぼす影響. Scientific reports, 12(1), 5046. https://doi.org/10.1038/s41598-022-08917-3

Michela, A., van Peer, J. M., Brammer, J. C., Nies, A., van Rooij, M. M. J. W., Oostenveld, R., Dorrestijn, W., Smit, A. S., Roelofs, K., Klumpers, F., & Granic, I. (2022). バーチャルリアリティ・アクションゲームにおける深呼吸バイオフィードバックの習得可能性：警察トレーナーを対象とした単一事例研究. Frontiers in psychology, 13, 806163. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.806163

Modrego-Alarcón, M., López-Del-Hoyo, Y., García-Campayo, J., Pérez-Aranda, A., Navarro-Gil, M., Beltrán-Ruiz, M., Morillo, H., Delgado-Suarez, I., Oliván-Arévalo, R., & Montero-Marin, J. (2021). 大学生のストレス軽減を目的とした、バーチャルリアリティ支援の有無によるマインドフルネスに基づくプログラムの有効性：無作為化比較試験. Behaviour research and therapy, 142, 103866. https://doi.org/10.1016/j.brat.2021.103866

Mystakidis S、Berki E、Valtanen J-P. 「高等教育におけるソーシャル仮想現実環境を活用した深く有意義なeラーニング：系統的文献レビュー」。Applied Sciences. 2021; 11(5):2412. https://doi.org/10.3390/app11052412

North, M. M., North, S. M., & Coble, J. R. (1998). バーチャルリアリティ療法：恐怖症に対する効果的な治療法. Studies in health technology and informatics, 58, 112–119.

Park, C., Jang, G., & Chai, Y. (2006). 活線作業員向けバーチャルリアリティ訓練システムの開発. International Journal of Human-Computer Interaction, 20(3), 285-303. doi:10.1207/s15327590ijhc2003_7

Philipp, M. C., Storrs, K. R., & Vanman, E. J. (2012). 没入型仮想環境における表情の社会性：顔面筋電図を用いた研究. Biological psychology, 91(1), 17–21. https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2012.05.008

Qidwai, U.、および Ajimsha, M.S.、「没入型バーチャルリアリティは顔面神経麻痺後の筋電図パターンの変化をもたらすか？」、2015年科学・情報会議（SAI）、英国ロンドン、2015年、pp. 756-760、 doi: 10.1109/SAI.2015.7237227.

Quintana, P., Bouchard, S., Botella, C., Robillard, G., Serrano, B., Rodriguez-Ortega, A., Torp Ernst, M., Rey, B., Berthiaume, M., & Corno, G. (2023). 全般性社会不安障害患者を対象とした暴露療法を目的とした仮想環境における不自然な社会的相互作用への関与：国際多施設共同研究. Journal of clinical medicine, 12(13), 4525. https://doi.org/10.3390/jcm12134525

Radhakrishnan, U., Chinello, F., & Koumaditis, K. (2023). 没入型VRスキルトレーニングの有効性と生理的覚醒との関連性の検討. Virtual reality, 27(2), 1091–1115. https://doi.org/10.1007/s10055-022-00699-3

Rimer, E., Husby, L. V., & Solem, S. (2021). 高所恐怖症に対するバーチャルリアリティ暴露療法：VRETを試した後の臨床医の態度はより肯定的になる。Frontiers in psychology, 12, 671871. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.671871

Rizzo, A. S., Difede, J., Rothbaum, B. O., Reger, G., Spitalnick, J., Cukor, J., & McLay, R. (2010). 戦闘関連PTSDに対する「バーチャル・イラク／アフガニスタン」暴露療法システムの開発と初期評価. Annals of the New York Academy of Sciences, 1208, 114–125. https://doi.org/10.1111/j.1749-6632.2010.05755.x

Rodrigues, K. A., Moreira, J. V. D. S., Pinheiro, D. J. L. L., Dantas, R. L. M., Santos, T. C., Nepomuceno, J. L. V., Nogueira, M. A. R. J., Cavalheiro, E. A., & Faber, J. (2022). EMGベースの人間-機械インターフェースを用いたトレーニングによる仮想義肢の体現：症例シリーズ. Frontiers in human neuroscience, 16, 870103. https://doi.org/10.3389/fnhum.2022.870103

Russell, M. E., Hoffman, B., Stromberg, S., & Carlson, C. R. (2014). バーチャルリアリティ環境における乗り物酔いの管理のための制御された横隔膜呼吸法の活用. Applied psychophysiology and biofeedback, 39(3-4), 269–277. https://doi.org/10.1007/s10484-014-9265-6

Schoeller, F., Bertrand, P., Gerry, L. J., Jain, A., Horowitz, A. H., & Zenasni, F. (2019). バーチャルリアリティとバイオフィードバックを組み合わせた人間の共感能力の育成. Frontiers in psychology, 9, 2741. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.02741

Scorpio M、Laffi R、Masullo M、Ciampi G、Rosato A、Maffei L、Sibilio S. スマート都市照明設計のためのバーチャルリアリティ：総説、応用、および可能性。『Energies』. 2020; 13(15):3809. https://doi.org/10.3390/en13153809

Seymour, N. E., Gallagher, A. G., Roman, S. A., O’Brien, M. K., Bansal, V. K., Andersen, D. K., & Satava, R. M. (2002). バーチャルリアリティ訓練は手術室でのパフォーマンスを向上させる：無作為化二重盲検試験の結果. Annals of surgery, 236(4), 458–464. https://doi.org/10.1097/00000658-200210000-00008

Song H、Chen F、Peng Q、Zhang J、Gu P. 「オープンアーキテクチャ製品設計におけるバーチャルリアリティを活用したユーザー体験の向上」。『Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture』2018;232(13):2264-2275. doi:10.1177/0954405417711736

Smith V, Warty RR, Sursas JA, Payne O, Nair A, Krishnan S, da Silva Costa F, Wallace EM, Vollenhoven B, 「入院患者の急性疼痛および不安の管理におけるバーチャルリアリティの有効性：システマティックレビュー」, J Med Internet Res 2020;22(11):e17980, doi: 10.2196/17980, PMID: 33136055, PMCID: 7669439

Szczepańska-Gieracha, J., Cieślik, B., Serweta, A., & Klajs, K. (2021). バーチャル・セラピューティック・ガーデン：高齢者のうつ症状の治療を支援する有望な手法：無作為化パイロット研究. Journal of clinical medicine, 10(9), 1942. https://doi.org/10.3390/jcm10091942

Thompson-Lake, D. G., Cooper, K. N., Mahoney, J. J., 3rd, Bordnick, P. S., Salas, R., Kosten, T. R., Dani, J. A., & De La Garza, R., 2nd (2015). 禁煙中の喫煙者における離脱症状とニコチン依存症の重症度は、バーチャルリアリティを用いた渇望反応を予測する。Nicotine & tobacco research : Society for Research on Nicotine and Tobaccoの公式ジャーナル, 17(7), 796–802. https://doi.org/10.1093/ntr/ntu245

Trappey A、Trappey CV、Chang C-M、Kuo RRT、Lin APC、Nieh CH. 運転恐怖症に対するバーチャルリアリティ暴露療法：システムの設計と開発. Applied Sciences. 2020; 10(14):4860. https://doi.org/10.3390/app10144860

Tremmel, C., Herff, C., Sato, T., Rechowicz, K., Yamani, Y., & Krusienski, D. J. (2019). EEGを用いたインタラクティブ仮想現実環境における認知的負荷の推定. Frontiers in human neuroscience, 13, 401. https://doi.org/10.3389/fnhum.2019.00401

Yoo, J. W., Lee, D. R., Sim, Y. J., You, J. H., & Kim, C. J. (2014). 脳性麻痺における革新的なバーチャルリアリティゲームおよびEMGバイオフィードバックが神経運動制御に及ぼす影響. Bio-medical materials and engineering, 24(6), 3613–3618. https://doi.org/10.3233/BME-141188

Van Kerrebroeck, H., Brengman, M. & Willems, K. 「ブランドが生き生きと表現される時：変革型マーケティング・コミュニケーションにおけるバーチャルリアリティの鮮明性効果に関する実験的研究」. Virtual Reality 21, 177–191 (2017). https://doi.org/10.1007/s10055-017-0306-3

Voinescu, A., Petrini, K., Stanton Fraser, D. et al. 現行の臨床的測定法と比較した、うつ病および不安を予測するためのバーチャルリアリティを用いた注意課題の有効性。Virtual Reality 27, 119–140 (2023). https://doi.org/10.1007/s10055-021-00520-7

Vourvopoulos A、Pardo OM、Lefebvre S、Neureither M、Saldana D、Jahng E、Liew S-L (2019) バーチャルリアリティ（VR）ニューロフィードバックを併用した脳コンピュータインターフェースの効果：慢性期脳卒中患者を対象としたパイロット研究。Front. Hum. Neurosci. 13:210. doi: 10.3389/fnhum.2019.00210

Wenk, N., Penalver-Andres, J., Buetler, K. A., Nef, T., Müri, R. M., & Marchal-Crespo, L. (2023). 没入型視覚化技術が認知負荷、動機付け、ユーザビリティ、および身体化に及ぼす影響. Virtual reality, 27(1), 307–331. https://doi.org/10.1007/s10055-021-00565-8

Wilkinson, M., Brantley, S., & Feng, J. (2021). バーチャルリアリティにおけるプレゼンスと没入感に関するミニレビュー. 人間工学学会年次大会論文集, 65(1), 1099-1103. https://doi.org/10.1177/1071181321651148

Wittkopf, P. G., Lloyd, D. M., Coe, O., Yacoobali, S., & Billington, J. (2020). インタラクティブ仮想現実が痛みの知覚に及ぼす影響：臨床研究の系統的レビュー. Disability and rehabilitation, 42(26), 3722–3733. https://doi.org/10.1080/09638288.2019.1610803

Wittmann, F., Held, J., Lambercy, O., Starkey, M., Curt, A., Höver, R., Gassert, R., Luft, A. および Gonzenbach, R. (2016). センサーを用いたバーチャルリアリティ訓練システムを用いた脳卒中後の在宅における自主的な上肢リハビリテーション. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 13(1).

Wu, R., Li, A., Xue, C., Chai, J., Qiang, Y., Zhao, J., & Wang, L. (2023). 仮想現実とウェアラブルデバイスを用いた音声対話による軽度認知障害のスクリーニング. Brain sciences, 13(8), 1222. https://doi.org/10.3390/brainsci13081222

Xiong, J., Hsiang, E. L., He, Z., Zhan, T., & Wu, S. T. (2021). 拡張現実および仮想現実ディスプレイ：新興技術と将来展望. Light, science & applications, 10(1), 216. https://doi.org/10.1038/s41377-021-00658-8

Yuce A、Arasli H、Ozturen A、Daskin M. 「サービス製品をより身近に感じる：バーチャルリアリティによる訪問意向の喚起」。Sustainability. 2020; 12(16):6632. https://doi.org/10.3390/su12166632

Zainal, N. H., Chan, W. W., Saxena, A. P., Taylor, C. B., & Newman, M. G. (2021). 社交不安障害に対する自己主導型バーチャルリアリティ暴露療法のパイロット無作為化試験. Behaviour research and therapy, 147, 103984. https://doi.org/10.1016/j.brat.2021.103984

Zou, Z., Ergan, S. (2019). 仮想建築環境における人間の回復力を定量化する枠組み. 環境デザイン研究協会（EDRA）.

Ørskov, P. T., Lichtenstein, M. B., Ernst, M. T., Fasterholdt, I., Matthiesen, A. F., Scirea, M., Bouchard, S., & Andersen, T. E. (2022). 社交不安障害の治療における適応型バーチャルリアリティ暴露を伴う認知行動療法と実地暴露を伴う認知行動療法の比較：無作為化比較試験のための研究プロトコル. Frontiers in psychiatry, 13, 991755. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2022.991755

バーチャルリアリティ（VR）研究 ― 完全ポケットガイド

Table of Contents