モバイル型アイトラッキングメガネを使えば、実験室外の実際の環境において、注意、視線、認知を測定することが可能です。最新のデバイスには、精度、使いやすさ、記録容量など、さまざまな違いがあります。GSR（皮膚電気反応）、EEG（脳波）、顔面分析などの生体センサーと組み合わせることで、知覚、感情、行動に関するより深い知見を得ることができます。ご自身の研究に最適なアイトラッキングメガネの選び方について学びましょう。
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データ収集を実験室から実環境へと移行させるべく、アイトラッキング技術を提供する各社は、デバイスの精度と堅牢性を高めるべく絶えず改良を重ねてきました。アイトラッキングソリューションのモバイル化が進んだことで、被験者は画面に縛られることなく、研究デザインにおいてより高い生態学的妥当性を確保できるようになりました。
アイトラッキング技術が眼鏡に組み込まれ、画面に取り付けるのではなくユーザーが装着する「アイトラッキング眼鏡」は、研究者が注意、視線パターン、注目度などのデータを収集し、さまざまな研究分野における視覚的知覚や認知機能に関する知見を得ることを可能にします。
（画像提供：コネチカット大学工学部）
モバイルアイトラッキング研究の主な応用分野には、マーケティング、スポーツパフォーマンス、ヘルスケア、医療トレーニングなどが挙げられます。これらのツールを支える技術は非常に高度なものですが、iMotionsが提供する分析プラットフォームのような適切なツールを活用すれば、研究者はアイトラッキングメガネを用いて人々の注意の向け方を把握することが、これまで以上に容易になっていると感じています。
さらに、視覚的注意に関する知見を他のセンサーと組み合わせることで、より自然な環境下において人間の状態をより的確に把握することが可能になります。このアプローチには、皮膚電気反応（GSR）や心電図（ECG）データを活用し、店舗、診療所、訓練シミュレーターなどの試験環境において、特定の視覚的対象がどれほど感情的に重要であるかを把握することが含まれます。
さらに、EEGなどの生体計測データをメガネと組み合わせることで、作業負荷や眠気といった複雑な認知状態を電気生理学的レベルで把握することが可能になります。
iMotionsは、お客様が感情的な反応を理解できるよう支援するため、研究者が単なる信号データにとどまらず、マルチセンサー応用へと踏み出すお手伝いを専門としてきました。端的に言えば、iMotionsは、アイトラッキングが明らかにする「どこで」という情報に加え、感情のストーリーにおける「どのように」そして「どの程度」という理解を深めるお手伝いをいたします。
本記事では、アイトラッキング用メガネのさまざまなハードウェアオプションを比較し、モバイルアイトラッキングの最新動向を概説するとともに、アイトラッキング用メガネ技術の進歩によって可能になった、調査知見を収集するいくつかの方法について紹介します。
ハードウェアレビュー
アイトラッキング用メガネを選ぶ際には、以下のような研究パラメータに合わせて、デバイスの仕様を考慮する必要があります：
- サンプリングレート
- 正確性
- 録音制限
- 使いやすさ
- データ出力
- 総運営コスト
まず第一に、そして最も見過ごされがちな点は、精度の必要性です。これは、対象となる関心領域（AOI）の大きさや、研究における観測距離の範囲と関連しています。
研究の目的が、離れた場所にある2つの小さな物体間の視線移動を検出することにある場合、十分な精度を備えた装置が必要となります。この精度は通常、視角（度）単位の精度スコアとして表されます。
本記事では包括的なレビューを行うことはできませんが、以下に、現在利用可能な多くのアイトラッキング製品の中でも特に際立った機能についてご紹介します。また、iMotionsの専門家がモバイルアイトラッキングに関するあらゆるご相談に対応いたしますので、お客様の研究目的に最適なハードウェアについて、無料の研究相談をぜひお気軽にご依頼ください。
アイトラッキング機器の比較・総評
*（ここに述べられた意見は著者の個人的な見解であり、iMotionsの公式見解ではありません）
アーガス・サイエンス ETVision システム
ETVision Glassesは、かつてASLとして知られていた、アイトラッキング技術の先駆者であるArgus Scienceの待望の復活を告げる製品です。このまったく新しいETVisionシステムの主な特徴としては、180Hzの眼球追跡測定、内蔵の双方向音声通信、そしてすべてのカメラからの映像にアクセスできる機能が挙げられ、これによりセットアップ時の調整がより容易になります。
ブリッジ部分に搭載された交換可能なシーンレンズは、720pの解像度と96度の視野角を実現しています。コントローラーユニットには内蔵バッテリーが搭載されており、5時間以上の連続録画が可能とされています。ただし、録画時間はSDカードの容量によって制限される点に留意が必要です。標準的な128GBのSDカードの場合、最大で約2時間分のデータを保存できると推定されています。
長所：バッテリー駆動時間、アイトラッキングの精度。
短所：フロントカメラの解像度が低い、より高性能なパソコンが推奨される
Pupil Labs Core と Invisible
Pupil Labsは2014年に設立されたため、この分野では比較的新しい企業ですが、設立当初から「Pupil Core」と、その後「Pupil Invisible」という2つの魅力的な製品を市場に送り出しています。
最も際立った特徴は、性能に対する価格の安さであり、競合製品と比べてかなり手頃な価格設定となっています。最初のモデルである「Pupil Labs Core」は、アイトラッキングセンサーの位置調整機能や、カスタムヘッドセット用のマウントを3Dプリントするためのオープンソースファイルなど、その柔軟性と適応性が高く評価されました。
The Coreは、研究開発（R&D）コミュニティにおいて依然として多くの支持を集めています。しかし、主な欠点として、一般ユーザーにとって使い勝手が悪かったこと、またアイトラッキングデータの事前処理が行われていなかったため、競合製品よりも多くのCPUパワーを必要としたことが挙げられます。しかし、これらの問題の多くは、後継機種であるPupil Labs Invisibleで解決されました。
長所：ハードウェアの調整機能、価格、
短所：耐久性、CPU負荷が高い
同社の最新モデル「Pupil Labs Invisible」は、より洗練された製品であり、特にテンプルに磁気式で取り付けられるシーンカメラや、キャリブレーション不要のデータ収集機能などにより、比類のない使いやすさを実現しています。
「Invisible」モデルが「Core」モデルから大きく進化した点は、USB Type-Cケーブルを介して電源、ストレージ、UIとして機能するスマートフォン端末が組み込まれたことです。この機能により、ユーザーはデータの収集、クラウドへのファイル同期、収集したデータの確認をより簡単に行うことができます。
メーカー公表の連続録画時間は1回の充電で150分です。また、同梱の携帯電話にはSDカードスロットが搭載されており、最大8時間の録画が可能です（ただし、実際の使用状況によって異なります）。オプションアクセサリーには、-3から+3までの度数に対応する度付きレンズキットや、ヘッドストラップ（屋外での使用時に安定性を高めるため、強くお勧めします）などが用意されています。
長所：価格、使いやすさ、標準的なサイズ。
短所：他社製品と比べてアイトラッキングの精度に若干の偏りがあること、カメラの解像度が低いこと。
Pupil Labs Invisibleの仕様をご覧ください
Viewpointsystem VPS 19
Viewpointsystemは、iMotionsプラットフォームに対応した最新のモバイルグラスデバイスです。VPS 19は、医療、スポーツ、産業用途に適したより工業的なデザインを採用しており、鼻梁部分にフルHD 1300万画素カメラを搭載し、ステータスインジケーターを内蔵しています。
このメガネ型デバイスはスマートユニットに接続されており、非常に使いやすい4.3インチのマルチタッチディスプレイに情報を表示します。また、データ転送が必要な際には、I/O用として2つのUSB-Cポートを利用できます。バッテリーはホットスワップ対応のため、途切れることなく継続的にデータを収集でき、長時間の記録を行う際に便利です。ストレージは、ユニットに内蔵された64GBのフラッシュメモリによって管理されます。
その他の注目すべき機能としては、メガネに内蔵されたスピーカーや、通信用のスマートユニットが挙げられる。また、Viewpoint社は、MRアプリケーションでの視線追跡機能を実現するために追加可能な「Click on」型ミクストリアリティ（MR）デバイスも開発している。
長所：全体的に高い製造品質、同社のスマートユニットの中で最高の機能性、ホットスワップ対応の電源。
短所：ストレージ容量が最も少ない；
モバイルアイトラッキングデータを洞察に変える
研究者たちは、アイトラッキングメガネから得られた視線追跡データを、実用的な知見へと変換するために、視線プロットやヒートマップをはじめ、表情検出、GSR/EDA、心拍数などの他のセンサーデータとの組み合わせなど、さまざまな分析ツールや手法を活用しています。
視線プロットは、ある個人が視覚的にシーンを探索する際の体験の推移を示します。通常、一連の線と円で表示される視線プロットは、その瞬間にその人がどこを見ていたかを把握するのに役立ちます。
この記録は、その人が何に注目し、どのような順序で、どのくらいの時間注目し、視野内の特定の領域を再確認したかどうかを明らかにすることができる。
しかし、録画映像内の位置を特定するには、1フレームずつ確認しながら注視されている対象を識別するという、手間のかかる作業が必要になる場合があります（手動による関心領域（AOI）の設定）。このプロセスは、iMotionsの「Gaze Mapping」ツールのようなAIを活用した技術によって、自動化・高速化が可能です。
iMotionsの「Gaze Mapping」ツールは、最先端のコンピュータビジョンアルゴリズムを用いて特定の物体やシーンを認識し、動的な記録データを集約して、被験者がその物体と行ったすべての相互作用を表現した単一の画像を生成します。これにより、ユーザーはメガネ型デバイスによる動的な記録を、分析しやすい静止画像に変換することができます。
モバイルアイトラッキングデータは、表情分析（FEA）、皮膚電気反応（GSR）、脳波測定（EEG）などの複数のセンサーと組み合わせることで、被験者の潜在的な反応を包括的に把握できるようになり、その有用性がさらに高まります。視覚的注意のパターンを追跡することで、行動やその背後にある認知プロセスに関する多くの興味深い知見が得られるものの、より深い理解に至るには、追加のデータと組み合わせることが不可欠です。
ある人が特定の物体をじっと見ていたからといって、それを見たときのその人の心情がわかるわけではありません。その人は興奮していたのでしょうか？それとも、目にしたものに戸惑っていたのでしょうか？
その感情はどれほどの強さだったのでしょうか？ここで、表情分析や皮膚電気反応（GSR）といったツールから得られるデータが、感情的な反応の有無やその強さを示す指標として、こうした研究結果に貢献します。iMotionsは、これらの複数のツールからのデータ収集プロセスを自動的に同期させることで、統合されたセンサー結果をもとに、これまで以上に迅速かつ正確に研究の進展を促進します。
