VRアイトラッキングとは、仮想現実環境におけるユーザーの眼球運動や行動を調査し、視覚的注目、認知プロセス、およびユーザー体験を解明する手法です。研究者たちは、VRヘッドセットに組み込まれた専用のアイトラッキングセンサーを用いて、視線データを収集・分析します。この研究は、VRでのインタラクションの改善、コンテンツ開発、およびユーザーインターフェースの設計に役立っています。
Table of Contents
バーチャルリアリティ（VR）は、これまで存在しなかった、あるいは存在し得ない世界を体験する可能性を切り拓きました。この技術により、研究者が利用できる実験環境の幅は飛躍的に広がりました。実験シナリオは、通常であれば特定の実験の実施を妨げる要因――時間、安全性、予算（あるいは物理法則さえも）――に縛られる必要がなくなりました。VRでは、あらゆるものをシミュレートすることが可能なのです。
実験の可能性が広がった一方で、それに追いつくための技術も必要とされてきました。例えば、パイロットが新しいフライトシミュレーションを体験している際の注意力を測定したい場合、彼らがどこを見ているかという情報が必要になります。そこで役立つのが、VRにおけるアイトラッキングです。以下では、VRにおけるアイトラッキングについて紹介し、現実世界でのアイトラッキングとの違いを解説するとともに、それがいかにして仮想体験そのものを向上させることができるのかについて詳しく説明します。
VRの視線追跡はどのように機能するのでしょうか？
アイトラッキングは通常、瞳孔の中心と角膜の反射面との距離を継続的に測定することで機能します。この距離は、目の向きによって変化します。人間の目には見えない赤外線がこの反射を生み出し、カメラがその動きを記録・追跡します。コンピュータビジョンアルゴリズムは、目の向きから視線がどこに向けられているかを推測することができます。
VRでも原理は同じですが、決定的な違いが一つあります。それは、目の向きが必ずしも視線の先と一致するとは限らないという点です。現実世界では、目は「輻輳（ふっそう）」と呼ばれる現象を示します。これは、両目の視線が交わる中心点に向かって、目の向きが寄ることを指します（下図参照）。
日常の環境では、両目の中心から線を引くと、その線は同じ一点、つまりその人が見ている対象物で交わることになります。VRでは、ディスプレイが目のすぐ前に配置されているため、必ずしも両眼が輻輳（ふっそう）するわけではありませんが、提示される3D情報によって、当然ながら奥行きの知覚は生じます。したがって、VRの視線追跡技術は、不完全な視線情報に対処しなければなりません[1]。
幸いなことに、目の位置だけでは全容が把握できないものの、欠落しているデータは入手可能です。VR環境内の仮想オブジェクトの奥行きに関する情報を組み合わせることで、何を見ていたのかというモデルを構築することが可能になります。つまり、視線の方向から仮想世界へと仮想の線を引くことができるのです。
すべてのVR環境に必ずしもこの情報が備わっているわけではないため、そうした状況では正確なトラッキングが行えないが、情報が備わっている環境であれば、アイトラッキングを実施することができる。
VRにおけるアイトラッキングの利点
仮想環境全体のレンダリングは計算負荷の高い処理であるため、この負荷を軽減する方法を見出すことが不可欠であり、そうすることで、その処理能力を他の用途（例えば、スムーズな操作体験の確保、機能やグラフィックの拡張など）に充てることができるようになる。
フォービエート・レンダリング
VRにおける視線追跡のデータを活用することで、「フォービエイト・レンダリング」と呼ばれる手法が可能になります。これは、視線が向いている環境要素のみをレンダリングする技術です。これにより、必要な処理能力を削減できるだけでなく、仮想世界が現実世界により忠実に再現された、没入感の高い環境を作り出すことができます。
これは、私たちの周辺視野が大部分ぼやけているという現実世界の体験を反映しているだけでなく、よりリアルな奥行感を生み出すことにもつながります。 研究者たちは以前から、焦点のぼやけがないと「仮想環境内の物体の大きさや距離の知覚が異なってしまう」と指摘してきました[1, 2]。周辺部のぼやけを導入することで、奥行きの知覚が高まります。このぼやけは「調節」と呼ばれるプロセスによって生じます。これは、目の水晶体が、見ている物体の距離に応じて焦点を調整する仕組みです。
よりリアルな映像表現
また、フォービエート・レンダリングは、実験の生態学的妥当性（つまり、実験が現実をどの程度忠実に再現しているか）を高めることにもつながります。現実により近い環境を構築することで、VR内における参加者の行動も、現実の行動に近いものと見なすことができるようになります。これにより、研究者は実験結果が仮想世界を超えて適用可能であるという確信を、より強めることができるでしょう。
つまり、アイトラッキング技術を用いることで、注意プロセスを測定できるだけでなく、その測定結果がより現実の状況を忠実に反映したものとして信頼できるようになるということです。これにより、現実の世界ではコストがかかりすぎたり、実施が困難であったりするような状況においても、人間の行動を正確に理解する可能性が開かれます。
適応型VR体験
アイトラッキング技術によって強化された適応型VR体験は、VR環境の没入感とインタラクティブ性を大幅に向上させます。VRにおけるアイトラッキングにより、仮想空間内でのより直感的で自然なインタラクションが可能になります。ユーザーの視線を追跡することで、VRシステムはユーザーがどこを見ているかに基づいてコンテンツを動的に調整できます。これにより、環境がユーザーの注目や関心にリアルタイムで反応し、パーソナライズされた体験が創出されます。 例えば、教育用VRアプリケーションでは、コンテンツの難易度をユーザーの関与度に合わせて調整することで、学習効率を高めることができます。同様に、ゲームにおいても、アイトラッキングにより、よりリアルなキャラクターとのインタラクションや、より賢いAIの反応が可能となり、より深い没入感と関与感を生み出します。
さらに、アイトラッキングはVRの快適性を向上させることができます。ユーザーの視線に基づいてグラフィックのレンダリングを最適化すること（フォービエート・レンダリングと呼ばれる技術）により、計算負荷を軽減し、動作の滑らかさを高め、動揺病の発症リスクを低減します。この適応性は、ユーザー体験を向上させるだけでなく、より幅広い層へのVRの普及を促進するため、VR技術における極めて重要な進展となっています。
視線分析
バーチャルリアリティ（VR）における視線分析は、ユーザーの行動やインタラクションを理解するための革新的なアプローチを提供します。仮想環境内でユーザーがどこを、どのくらいの時間見つめているかを追跡することで、開発者や研究者は極めて貴重な知見を得ることができます。このデータは、ユーザーインターフェースの最適化やVR体験の向上、さらには治療現場における認知プロセスの理解においても極めて重要です。また、ユーザーの注視領域に基づいてVR体験を動的に調整する「適応型コンテンツ配信」にも役立ちます。 教育やトレーニングのシミュレーションにおいては、視線分析は学習パターンや没入度の評価に役立ちます。全体として、これはVRアプリケーションの有効性と没入感を高めるための強力なツールです。
iMotionsアイトラッキングモジュールに対応したVRヘッドセット
iMotionsのVRアイトラッキングモジュールでは、アイトラッキング機能を搭載した複数のVRヘッドセットがネイティブに統合され、完全にサポートされています。これらのVRヘッドセットは価格や用途が様々ですが、いずれも当社の製品スペシャリストチームによって厳格に検証されています。
VRアイトラッキング研究
この例として、iMotionsを用いて実験室での作業に関する異なる指導法を比較した研究が挙げられる[3]。参加者は、デスクトップPCまたは仮想環境のいずれかで訓練を受けた。 実実験室は、学生を実際に配置するには費用がかかりすぎる環境であることが多いが、参加者がその環境にどのように反応したかを、費用対効果の高い方法で検証することは可能である。研究者らは、画面ベースのバージョンと比較して、VR環境では没入感は高まったものの、学習効果は低下したと結論付けた。
iMotionsを用いた別の例では、参加者が仮想の車を運転しながら、自律制御された仮想の車を追従させる実験が行われた[4]。研究者らは、現実世界で実験を行った場合には危険を伴うような環境を、危険を一切伴わずに参加者に体験させることができた。その結果、自律走行車に対する参加者の安心感が高まるにつれて、衝突のリスクも高まることが判明した。これは、自動運転車が普及した社会において、ドライバーの安全を確保するための極めて重要な要因である。
iMotionsを用いたVR分野でのさらなる研究では、仮想の島における疾病診断[5]、触覚フィードバックを組み合わせた（仮想）社会的交流の体験[6]、建設コストをかけずに建築デザインがリフレッシュ感に与える影響を検証すること[7]などが行われてきた。VR研究の将来において、その可能性は事実上無限である。
結論
結論として、VR体験にアイトラッキング技術を組み込むことは、研究者や開発者にとって新たな可能性の扉を開くものです。この組み合わせによって得られる洞察の精度と深さは、ユーザーの行動に対する理解を深めるだけでなく、より没入感が高く効果的な仮想環境の実現への道筋を拓くものとなるでしょう。 VRがゲームから医療に至るまで様々な産業を形作り続ける中、アイトラッキングのベストプラクティスを取り入れることは、間違いなくイノベーションの限界を押し広げる上で極めて重要な役割を果たすでしょう。本記事で概説したガイドラインに従うことで、VRアイトラッキングの潜在能力を最大限に引き出し、ユーザーを魅了し、有益な情報を提供し、かつてないレベルで共感を呼ぶ体験を届けるための旅へと、万全の態勢で踏み出すことができるでしょう。
参考文献
[1] Clay, V., König, P., König, S. (2019). バーチャルリアリティにおけるアイトラッキング. Journal of Eye Movement Research, 12, (1):3
[2] Eggleston, R., Janson, W. P., & Aldrich, K. A. (1996). 仮想環境におけるサイズ・距離の判断に対するバーチャルリアリティシステムの影響. バーチャルリアリティ年次国際シンポジウム, 139–146. https://doi.org/10.1109/VRAIS.1996.490521
[3] 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
[4] 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
[5] Taub, M., Sawyer, R., Lester, J., Azevedo, R. (2019). ゲーム型学習環境を用いた学習における文脈化された感情が、自律的学習および科学的推論に与える影響。International Journal of Artificial Intelligence in Education. https://doi.org/10.1007/s40593-019-00191-1
[6] Krogmeier, C., Mousas, C., Whittinghill, D. (2019). 「人間、バーチャルヒューマン、そして衝突！ 触覚フィードバックに関する予備的研究」. IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (VR). DOI: 10.1109/VR.2019.8798139
[7] 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ための枠組み. 環境デザイン研究協会（EDRA）.
