仮想現実における存在感：神経生理学的マーカーの探求と検証

背景紹介

近年、仮想現実（Virtual Reality, VR）技術は医学、トレーニング、リハビリテーションなどの分野で広く応用されています。VRの中核となるのはユーザーの「存在感」（Sense of Presence）であり、これはユーザーが仮想環境に「実際にいる」と感じる体験です。しかし、現在のところ、存在感の評価は主にITC-SOPI（ITC-Sense of Presence Inventory）やSUS（Slater-Usoh-Steed）アンケートなどの主観的な質問紙に依存しています。これらの方法には主観的なバイアスがあり、ユーザーの無意識の反応を捉えることが難しいという欠点があります。そのため、神経生理学的信号に基づいた客観的な評価方法の開発が研究上の緊急課題となっています。

本研究の目的は、多モーダルな生理信号（例えば脳波EEG、心電図ECG、皮膚電気活動EDAなど）を使用して、VR環境における存在感に関連する神経生理学的マーカーを特定し、相互情報量（Mutual Information, MI）に基づく合成指標（Sense of Presence Mutual Information Index, SOPMI）を開発することで、存在感を客観的に定量化することです。

論文の出典

この論文はVincenzo Ronca、Fabio Babiloni、Pietro Aricòによって共同執筆され、彼らはそれぞれローマ大学（Sapienza University of Rome）のコンピュータ、制御および管理工学科、ならびに生理学・薬理学科に所属しています。この論文は2025年に『IEEE Transactions on Biomedical Engineering』に掲載され、PRIN 2022 PNRR 「Fit2Work」プロジェクトの支援を受けています。

研究フロー

1. 参加者と実験機器

研究では、平均年齢26.5±3.2歳の健康な男性18名を募集しました。実験はローマ大学の研究所で行われました。実験機器としては、Oculus Rift DK2ヘッドマウントディスプレイ（HMD）、Logitech G27レーシングステアリングホイール、皮膚電気活動EDAを記録するためのNexus-10 MKIIシステム、そしてEEG信号を記録するGalileo BePlus脳波計を使用しました。実験シーンはレーシングトラックで、参加者は一人称視点で仮想車両を運転し、異なるタスク条件に基づいて目標物を集めました。

2. 実験設計

実験では、天候条件や目標物の数を通じてタスクの難易度を調整する高知覚負荷と低知覚負荷の二つの条件を設計しました。参加者は以下の4種類の多感覚刺激条件下で実験タスクを行いました：視覚のみ（V）、視覚＋聴覚（VA）、視覚＋振動触覚（VV）、視覚＋聴覚＋振動触覚（VAV）。各条件において、参加者は3分間のドライビングタスクを行い、その後NASAタスク負荷指数（NASA-TLX）および存在感に関するアンケートに回答しました。

3. 信号の記録と処理

EEG信号は38個の電極で記録され、サンプリング周波数は256 Hzでした。信号の前処理には、50 Hzノッチフィルタ、2-40 Hz帯域通過フィルタ、そして独立成分分析（ICA）による眼電や筋電の除去が含まれます。皮膚電気活動（EDA）はNexus-10 MKIIシステムで記録され、LEDALABツールキットを使用して連続分解分析を行い、皮膚電導レベル（SCL）を抽出しました。心電図（ECG）は3つの電極で記録され、Pan-Tompkinsアルゴリズムを使用して心拍間隔（RR）を検出し、心拍変動（HRV）を計算しました。

4. データ分析

まず、繰り返し測定分散分析（ANOVA）を用いて実験デザインの妥当性を確認し、タスク負荷や存在感に関する主観的評価を分析しました。続いて、EEGおよび自律神経信号（SOP1、SOP2、SCL、HR、HRVなど）の予備分析を行い、存在感に関連する神経生理学的特徴を特定しました。最後に、相互情報量（MI）に基づく多変量解析手法を採用し、合成存在感指数（SOPMI）を開発し、さまざまな実験条件での感度と特異性を評価しました。

主要結果

1. 主観的評価

NASA-TLXの分析によると、タスクの難易度は心理的負荷に有意な影響を与えました（p < 0.001）。低負荷条件は比較的容易であると評価されました。また、存在感に関するアンケートの分析では、没入レベルが存在感に有意な影響を与えたことが示されました（p < 0.001）。特に、VAV条件での存在感評価は他の条件よりも有意に高くなりました。

2. 神経生理学的評価

EEG特徴量（SOP1およびSOP2）は、タスクの難易度と没入レベルの両方で有意差を示しました（p < 0.001）。皮膚電導レベル（SCL）は、高負荷および高没入条件下で有意に上昇しました（p = 0.02）。一方で、心拍数および心拍変動（HRV）には有意差は見られませんでした。

3. 相互情報量に基づく存在感指数（SOPMI）

SOPMI指数は、VAV条件下で他の条件よりも有意に高く（p < 0.01）、タスクの難易度には影響を受けませんでした。さらに、この指数は主観的存在感評価と有意な正の相関を示しました（r = 0.559, p < 0.007）。これにより、ユーザーの存在感体験を客観的に反映できることが示されました。

結論

本研究は、VR環境における存在感に関連する神経生理学的マーカーを成功裏に特定し、相互情報量に基づく存在感指数（SOPMI）を客観的な評価方法として初めて検証しました。この方法は、ユーザーのVRにおける没入体験を効果的に捉え、タスクの難易度などの他の認知的調整の影響を受けません。これにより、VRアプリケーションの設計と最適化に新たなツールを提供します。

研究のハイライト

1. 多モーダル生理信号解析：本研究では、EEG、ECG、EDA信号を組み合わせ、多変量解析手法を使用して合成存在感指数を開発し、従来の主観的評価法の限界を克服しました。
2. 相互情報量技術の応用：相互情報量に基づく手法は、異なる生理信号間の共通パターンを効果的に抽出し、存在感に対する特異的評価を強化しました。
3. 実際的な応用価値：この研究は、医療、トレーニング、産業5.0などの分野におけるVR技術の応用に理論的な基盤を提供し、より没入感のあるユーザーセンタードなVR体験の開発に寄与します。

その他の価値ある情報

研究では、現在の実験デザインの限界も指摘されており、例えば実験シーンの単一性や高密度EEG装置の拡張性の欠如などが挙げられています。今後の研究では、SOPMI指数の信頼性をより多様でダイナミックなVR環境でさらに検証し、ウェアラブルデバイスでの応用可能性を探ることが期待されています。