関心領域（AOI）は、定量的アイトラッキング分析における重要なツールです。動画やアイトラッキングメガネのデータ、VR環境からのデータといった動的な刺激に対して手動でAOIを作成することは、非常に非効率的であり、結果にばらつきが生じやすいものです。「Gaze Mapping」と「Automated AOIs」を活用することで、動的な刺激から定量的な知見を容易に抽出できるようになります。

関心領域（AOI）は、アイトラッキング分析の要です。AOIとは、調査対象の刺激画像上に描かれた形状のことで、画面上の位置ごとにデータを分類できるようにするためのものです。滞在時間、最初の注視までの時間、再注視といったアイトラッキング指標は、AOIから導き出されます。ヒートマップや視線経路は、調査の構成を理解し、結果の一部を視覚化する上で優れたツールですが、AOIを用いることで、注意の向け方を定量的に分析することが可能になります。

AOIを作成する3つの方法

AOIを手動で配置します。これにより、AOIを配置する位置や形状を正確に指定できます。静止画の場合、これは非常に簡単で、アイトラッキングの測定値を取得したい対象物の周囲に形状を描画するだけです。

特定の領域で何かが出現したり消えたりする動画（例：ビデオゲームのマップやダッシュボード、映画の下部に表示される字幕など）の場合、AOIをオン／オフに切り替えることで、対象物が表示されている時のみAOIを表示させることができます。

動画上でAOIを作成する際の問題点は、被験者や対象物、あるいはその両方の動きが自由である場合です。あらゆる方向に動きが生じる可能性があるため、対象物を追跡するにはAOIをフレームごとに調整する必要があります。これは非常に手間のかかる作業となります。視線マッピングや自動AOI機能を利用すれば、AOIの作成が容易になります。

視線マッピング（ブログ）アイトラッキングの記録を分析する際、被験者は動き回っているため、対象物にさまざまな角度から接することがあります。つまり、研究者が記録を視聴している際、注目すべき対象が画面上のあちこちへと移動してしまうのです。このように対象物が移動するため、AOI（関心領域）を手動で設定するのは煩雑になります。視線マッピングは、アイトラッキングデータから得られた視線ポイントを参照画像上に「マッピング」するもので、静止画像上で操作できるため、AOIの手動設定がはるかに簡単になります。

自動AOI これらのツールは、選択された移動オブジェクトの形状と位置を正確に反映したマスクを作成します。各フレームにおいて、そのマスクに合わせてAOIが自動的に作成されるため、オブジェクトの動きに合わせてAOIも移動・変形します。

視線マッピングとAutoAOIは、アイトラッキング中の動きに対処するための分析ツールであり、フレームごとの分析にかかる負担を軽減し、AOI分析を容易にします。動きに関する課題は、定量的な知見を得るために研究者が手動でAOIを作成する必要があり、これが多大な労力を要することです。多くの場合、研究者はAOIを配置するために数百から数千フレームに及ぶ映像を「一コマずつ確認」しなければなりません。また、アイトラッキング用メガネ、VR研究、画面録画の場合、参加者ごとに個別に分析を行う必要があります。

さらに事態を複雑にしているのは、1つの研究において、これらのAOIを設定するのに複数の研究者が多大な時間を要することが多いという点です。各研究者が同じ方法や、同じ大きさ・形状でAOIを設定するとは限らないため、これがさらなる問題を引き起こします。トレーニングや厳格なプロトコルは有効ですが、それにも時間がかかり、依然としてミスが発生しやすいものです。Gaze MappingやAutoAOIsを活用することで、フレームごとに手動でAOIを設定する際の作業負荷やミスを軽減することができます。

では、どれを選べばいいか、どうやって判断すればいいのでしょうか？

まずは、動きを見つけましょう

何が動いているのですか？

視線マッピングは、被験者が静止した対象物の近くを移動する際に、アイトラッキング用メガネを装着したままの動きに対応するために開発されました。実験室や店舗内を移動する場合、仮想環境を探索する場合、あるいは車両を運転する場合など、被験者は対象物に近づいたり離れたりする過程でさまざまな角度から対象物を見るため、関心領域（AOI）を手作業で描画するのは手間がかかります。

自動AOIは、動画広告、映画の予告編、ビデオゲームなどの動的な刺激において、対象物の動きに対応するために開発されました。視線マッピングと同様、こうした状況下でAOIを1フレームずつ手作業で描画するのは非常に手間がかかります。自動AOIは、被験者が視聴した動画内の動くキャラクターやアイテムを追跡するために使用されます。

どのツールを使うかを決める際、単純な研究デザインであれば、何が変動しているかを考えるのが良い出発点ですが、それだけで終わってはいけません！例外はたくさんあります。

ただし、1つ例外があります。それは、被験者がコンピュータの前に座っていることが多く、ウェブページが視界内を移動しているにもかかわらず、ウェブページでは視線マッピングが非常にうまく機能するということです。ウェブページ自体が、視線ポイントをマッピングするための優れた基準画像となるからです。

もう一つの例外は、被験者がアイトラッキング用メガネを装着して車で通り過ぎる際、静止した物体（看板、ベンチ、建物、広告板など）を追跡するためにAutoAOIを使用する場合です。

数多くの実地調査やVR実験が行われている中で、被験者と対象物の両方が動いている場合、どちらを使用すべきでしょうか？それは状況次第です！「視線マッピング

」と「AutoAOI」のどちらを使用すべきかを判断する上で、動きは良い出発点となるかもしれませんが、研究デザインや研究課題を考慮することが、より確実なアプローチと言えます。ここでは、ご自身の研究に「視線マッピング」と「AutoAOI」のどちらが適しているかを判断するための、2つの重要な検討事項について解説します。

完璧な写真に仕上げる

この画像は参考画像として適していますか？

視線マッピングは、参照画像上にデータポイントを配置する手法であるため、単一の画像（たとえ大きな画像であっても）で十分に表現できる対象に最も適しています。言い換えれば、視線マッピングは、比較的平面的なものに対して効果を発揮します。例としては、商品の陳列棚、ダッシュボード、ウェブサイト、操作パネル、ギャラリーの壁、看板などが挙げられます。これらの中には3次元オブジェクトも含まれますが、研究の焦点は多くの場合、そのオブジェクトの片面に絞られています。

オールインワン – その瞬間を捉える

その物体全体に興味がありますか、それともその物体の特定の特徴に興味がありますか？

AutoAOIと視線マッピングのどちらでも使用できる場合があり、どちらが最適かは研究課題によって異なります。

オブジェクト全体に関するアイトラッキングの測定値を収集したい場合は、AutoAOIを利用することができます。例えば、運転実験において、ドライバーが特定の看板に気づいたかどうかを確認したい場合などが挙げられます。ビデオゲームでは、操作可能なキャラクターがコントロールパネルの前を走り抜けたり、操作したりする場面があり、プレイヤーがコントロールパネルをどのくらいの時間見ていたかを測定できます。美術館では、展示室の壁にある看板や絵画に何人の人が気づいたかを知りたい場合があります。看板、コントロールパネル、絵画はすべてAutoAOIとして設定可能です。

例：書籍のマーケティング

現在、書籍のマーケティングについて検討しており、以下の点を明らかにしたいと考えています

建物に入ると、人々が私たちのポスターについて何に気づくか
人々が、私たちが丹精込めて整えた陳列棚をどのように眺めるか
本を手にとったとき、表紙（表と裏）のどの部分に目を留めるか。

本調査の第一段階では、被験者に書店や図書館内を自由に歩き回ってもらいます。入口付近には当書の宣伝ポスターを掲示し、店内には当書を陳列した棚を設置しています。陳列棚と宣伝ポスターは、それぞれ別々の写真として撮影することができます。

調査の第2部では、被験者に本を渡して自由に閲覧してもらいました。表紙と裏表紙の写真を撮影し、どの要素（文章か写真か）が最も長く注目を集めたかを確認しました。

複数の参考画像が有効なのは、これらの参考画像（棚、ポスター、そして本の表紙と裏表紙）がすべて、比較的平らで、参考画像として使える明確な表面を持っているものだからです。重要なのは、これらの各オブジェクトが、他の参考画像には含まれていないという点です。

ただし、研究課題への回答が、対象物の特徴に関する視線追跡データに依存する場合は、視線マッピングを検討する価値があるかもしれません。看板には、製品の写真、キャッチコピー、ロゴやブランド名が掲載されていることがあります。操作パネルには、ボタン、スイッチ、計器、あるいはモニターが配置されています。

ギャラリーウォールには、複数のアート作品や、作品に関する説明が書かれた看板が飾られていることがあります。また、たった1枚の絵画であっても、注目すべき複数の被写体が描かれている場合があります。これらの対象物はすべて比較的平面的であり（優れた参照画像となります）、AOI（関心領域）を用いて分析できる構成要素や特徴を備えているため、視線マッピングは最適な手法と言えます。

どちらか一方の方法に限定される必要はなく、両方を行うことも可能です！ただし、研究課題と仮説が分析戦略と整合していることを確認してください。

以前行った書店・図書館の看板に関する調査を例に挙げてみましょう：

結論

「視線マッピング」も「自動AOI」も、AOIを1フレームずつ手動で設定する手間を省くことで、データ解析における研究者の時間を節約します。どちらを使用するかを決定する際は、研究課題（対象物全体がAOIとなるのか、それとも対象物上に複数のAOIが存在するのか）や研究デザイン（何が動いているのか、対象物は平面か）を考慮してください。研究によっては、両方の手法を併用することもあるでしょう。

アイトラッキング調査を設計する際は、データ収集の前に分析戦略を策定してください（パイロット調査で微調整することも可能です）。この段階こそが、視線マッピングと自動AOI（自動関心領域）のどちらを使用するか、あるいは両方を併用するかを決定し、研究課題に答えることができるデータを確実に収集するための最適なタイミングです。