メタバースにおけるユーザ快適性の向上

最近の研究によると, メタバース利用者の40%から70%が, 体験中にめまい, 眼精疲労, 吐き気などの身体的不快感を経験しています. この現象は一般に「Cybersickness」または「VR Sickness」として知られています. 私たちは, これらの症状を測定する信頼性の高い方法を研究し, それらを軽減するための効果的な戦略を開発するとともに, すべての人にとって快適なバーチャル環境を創出することを目指しています.

特に我々は, トップダウンとボトムアップの両方向の二重戦略で研究を進めています. トップダウンアプローチでは, Cybersicknessの根底にある神経メカニズムを調査し, VRインタラクション中に脳がいかに多感覚情報を統合・同期させるかを解明します. 一方, ボトムアップアプローチでは, 主要な感覚入力源である視覚と前庭感覚に直接的に焦点を当て, 感覚の競合を最小化することで不快感のレベルを軽減します.

進行中の主な研究テーマは次の通りです.

fMRIを用いたCybersicknessの神経メカニズムの解明
Cybersicknessの主な原因の一つは感覚矛盾, すなわち目から得られる視覚情報と前庭系（内耳）が感知する運動との不一致です. 脳はこの感覚の不一致をどのように処理するのか. さらに, この矛盾が繰り返し発生した場合に脳はどのように適応するのか. 本研究ではfMRI（機能的磁気共鳴画像法）を用いて, Cybersicknessに関連する特定の脳領域を体系的にマッピング・特定し, 問題の神経学的メカニズムの解明を目指します.
マルチモーダル深層学習によるリアルタイムサイバーシックネスモニタリング
Cybersicknessの神経学的メカニズムを理解に加えて, 症状をリアルタイムで検知・軽減する技術を確立することも同様に重要です. 我々は, VR曝露中に頭部運動, 眼球運動, 顔面筋活動など様々な行動指標を同時に追跡する包括的なモニタリングフレームワークを開発中です. このマルチモーダルデータを分析することで, システムは利用者の不快感レベルを予測し, 不快感を軽減するために即時介入することができます. さらに, このシステムは個人の感受性を考慮した深層学習アルゴリズムを組み込むことで, 各利用者に対する精密で個別化された堅牢なモニタリングを実現することができます.
Cybersickness軽減のための動的立体視レンダリング
立体視を用いた3Dレンダリングは, 現実的な奥行き知覚を与えるため, メタバースで広く採用されています. しかし一方で, 継続的な3D視聴は利用者に著しい眼精疲労や不快感を引き起こす可能性があります. 潜在的な解決策として, 利用者の没入感を損なわずに2Dと3Dのレンダリングを動的に切り替える方法が考えられます. 本研究では, 高い没入感を維持しつつ, 目の疲労と不快感を最小限に抑えるために視覚的表現を戦略的に制御する手法である「動的立体レンダリング」を検討しています.
VR移動におけるユーザー体験の最適化
没入感と没頭感に優れたメタバース体験を提供するため, 全方向トレッドミル（ODT）を利用する機会が増えています. 本研究では, ODT上での利用者の物理的な実際の歩行を, 様々な変換アルゴリズムを用いてバーチャル空間での移動にマッピングします. 各アルゴリズムについて, 利用者の満足度と不快感の発生率を分析し, 利用者が最大限の楽しみと最小限の不快感でバーチャル世界を探索できる最適な移動アルゴリズムを特定することが目標です.
電気刺激による感覚的矛盾の軽減
電気前庭刺激（GVS）は, 耳の後ろの乳様突起に微弱な電流を流して前庭系を刺激する非侵襲的手法です. これにより, 利用者は静止状態でも物理的な運動感覚を得ることができます. 本研究では, バーチャル空間内の視覚運動と同期した前庭フィードバックをGVSで提供することを目指します. 視覚刺激に合わせるように前庭感覚を電気的に変調することで, この電気的介入が感覚の矛盾を効果的に軽減し, Cybersicknessを緩和できるかを検証します.