情報処理学会 インタラクション2025

これまでに，高齢者や幼児，身体障害者といったユーザのゲーム操作におけるアクセシビリティ向上を目指し，ぬいぐるみ型コントローラを開発してきた，しかし，コントローラの中核を担う骨格推定AIの学習工数の多さが問題となっていたが，本研究ではAIの学習用データを半自動的に生成するシステムを提案することで，この問題の解決を図った．具体的には，PythonのOpenCVとArUcoを利用した自動ラベリング，Stable Diffusionによるマーカー自動消去，さらに転移学習の活用により，学習用データ生成の大幅な効率化を実現した．また，本システムにより複数のぬいぐるみの同時利用を想定した学習データを作成し，YOLOv8を用いた物体識別および骨格推定の精度を評価する実験を行った．その結果，提案システムの利用により高い精度で骨格推定が可能となり，高い汎用性を獲得できた．これにより，多様な用途やユーザ層への対応可能になった．本稿では提案システムの設計，実験結果，ならびに今後の課題について詳述する．