合同会社実践サイコロジー研究所
目次
要約
１．はじめに
1.1. VR酔いの範囲
1.2. 関連研究
２．方法
2.1. データの選択
2.2. データ分析
3. 結果
3.1. VR酔いの原因
3.2. VR酔いの対策
3.3. VR酔いを軽減するための新たなアプローチ
3.4. マルチモーダルフィデリティ仮説
4．考察
要約
バーチャルリアリティ（VR）では，ユーザーが乗り物酔いの症状を経験することがあり，これはVR酔いまたはサイバー酔いと呼ばれています．この症状には，目の疲れ，方向感覚の喪失，吐き気などが含まれますが，これらに限定されるものではなく，ユーザーのVR体験を損なう可能性があります．多くの研究で不快感の軽減が試みられてきましたが、VR酔いの程度は様々で、相反する結果が得られました。特に、視覚的に改善されたVRが、必ずしもVR酔いの減少につながるとは限りません。このような予想外の結果を理解するために、私たちはVR酔いの原因と症状の測定方法を調査しました。VR酔いの原因を大きく3つの要因（ハードウェア、コンテンツ、ヒューマンファクター）に整理し、それぞれの要因のサブコンポーネントを調査しました。そして、主観的なアプローチと客観的なアプローチの両方で、頻繁に使用されるVR酔いの測定法を調査しました。さらに、VR酔いを軽減するための新たなアプローチを調査し、今後の研究のヒントとなるマルチモーダルフィデリティ仮説を提案しました。
１．はじめに
VR（バーチャルリアリティ）産業への関心の高まりとともに、映画やゲーム、教育などさまざまな分野でVR技術を取り入れようとする動きが活発化しています。しかし、VRの体験中に、一部のユーザーは乗り物酔いのような厄介な症状に悩まされることがあります。この現象をMcCauleyは「cybersickness」と呼び、「VR sickness」とも呼ばれています（McCauley & Sharkey, 1992）。VR酔いの主な症状は、目の疲れ、方向感覚の喪失、および吐き気です（LaViola Jr, 2000）。これらの不快な感情は、将来のVR体験を阻害する可能性があるため、VR酔いは解決すべき緊急の問題とみなされています。
多くの研究者がVRを用いたユーザー実験を行い、有害な症状の原因を調査しています（Duh et al., 2004; Häkkinen et al., 2002; Keshavarz et al., 2011） 。実験結果に基づいて、いくつかの研究では、VR酔いを軽減するためのガイドラインが示されています（Carnegie & Rhee, 2015; Y. Y. Kim et al., 2008; L. Rebenitsch, 2015）。本稿では、既存のVR酔い研究の結果をレビューし、症状を軽減するための今後の研究の方向性を議論した。77人のユーザーによる実験結果をもとに、VR酔いを引き起こす要因を調査した。また、症状を確実に測定するための様々な方法を調査しました。サンキー（Sankey）ダイアグラムを用いて、VR酔いの動向を多面的に捉えました。この図では、VR酔いの原因から症状の測定まで、一連の研究プロセスをパイプラインで表現しています。この作業を通して、現在の研究成果と今後の研究計画についての洞察を与えようとしました。このような背景から、本研究では、VR酔いとその軽減に関する深い知識を提供することを目的としました。
1.1. VR酔いの範囲
人間は、様々な感覚器官を通じて、自分の向きや自己の動きを認識しています。特に、人間は前庭感覚、視覚感覚、自己受容感覚からの情報を用いて、3次元空間における自己運動の一貫した知覚を獲得します。すべての感覚情報が互いに同期して処理されているので、私たちは何の困難もなく空間における自分の位置と動きを正確に認識することができます。
しかし、この知覚システムは、現代の交通システムによって妨害されることがあります(McCauley & Sharkey, 1992)。人が乗り物（車、船、飛行機など）に乗っているとき、前庭器官を通して自分の体が動いているのを感じることができますが、それに対応する視覚情報を受け取ることができないときがあります。視覚情報が動的な前庭入力と一致しない場合，現在の状態を表す求心性信号間で感覚的なコンフリクトが生じる。人が期待と異なる感覚情報を繰り返し受け取ると、乗り物酔いを経験することがあります(Sherman, 2002)。
動く視覚刺激も乗り物酔いの原因となります（Bonato et al., 2008; Chen, Chen, So et al., 2011; Lo & So, 2001; Lubeck et al., 2015; So & Lo, 1999）。視覚刺激が乗り物酔いを引き起こす支配的な感覚入力である場合、その症状はvisually induced motion sickness (VIMS)と名付けられます（Keshavarz, Riecke et al., 2015）。映像酔いは、文脈に応じて、ゲーム酔い、シミュレータ酔い、シネラマ酔い、VR酔いなどと呼ばれることもあります。特に、シネラマ酔いは、1900年代初頭の映画の時代から報告されています（Reason & Brand, 1975）。
この現象は、ベクションと呼ばれる自己運動の錯覚に関連しているのではないかと多くの研究者が主張している（Bonato et al., 2008; Liu & Uang, 2012; Lubeck et al., 2015; So & Lo, 1999; So, Lo et al.,2001） 前庭入力がなくても、人は特定の条件下で視覚情報に基づいて動いているように感じる。通常、現実では短い時間（数秒以下）しかベクションを経験しませんが、VRではその錯覚を長くすることができます。バーチャルリアリティでは、より高い没入感を得るために、動的な視覚刺激によって強いベクションを体験することができます。私たちの知覚システムは，動く視覚刺激に対応する前庭情報を期待する。しかし、ユーザーは通常、静止している（例えば、座っているか、立っている）ので、前庭器官は限られた、または最小限の入力しか受け取れません。従来の乗り物酔いは、通常、乗り物に乗っているときに起こるものですが、VRユーザーは、ダイナミックなVRシーンを見ているだけで、不快な身体状態（すなわち、映像酔い）を経験する可能性があります。
なお、VR酔いは映像酔いのサブタイプに限定されるものではありません。近年、VRにおけるユーザー体験の向上を目的として、モーション・シミュレータが導入されている。モーションシミュレーターを導入することで、高臨場感のあるVRの開発やVR酔いの軽減が期待されています。しかし，このような効果を得るためには，動いている視覚刺激に同期した前庭入力が不可欠であると考えられる。もし、視覚情報と時間的・空間的に一致しない非同期の前庭情報が提供された場合、ユーザーはVR酔いを経験する可能性もある。このように、現在のVRシステムを考えると、VR酔いの原因は、ベクトルを喚起する視覚刺激だけでなく、非同期の感覚入力（視覚と前庭感覚）にも拡張することができます。
1.2. 関連研究
VR酔いの初期の研究では、シミュレーションコンテンツのほとんどがナビゲーションや運転でした。そのため、シーンの速度や回転運動などのコンテンツ関連の要因が、VR酔いの潜在的な原因として考えられてきました（So & Lo, 1998, 1999）。また、研究者たちは、VR酔いの可能性のある原因を見つけるために、ハードウェアまたは個人の特性要因を調査し始めました。
これまでの研究では、VR酔いを引き起こす1つまたは2つの支配的な要因を特定することが期待されていましたが、実際には、さまざまな要因がVR酔いの原因となりうることが結果として示されています（Duh et al., 2004; DiZio & Lackner, 1997; Jaeger & Mourant, 2001; Yang & Sheedy, 2011）。 VRシステムは、ハードウェア技術とコンテンツレンダリングの複雑な組み合わせから成り立っているため、VRシステムの多くのコンポーネントがユーザーの不快感に関与していることはもっともなことだと思われます。さらに、研究者たちは、個人差がVR酔いのレベルに影響を与えることを発見しています（Dennisonら、2016年、Llorachら、2014年、Parkら、2006年）。人々は同じデバイスを通して同じVRコンテンツを体験しているにもかかわらず、個人の特性によって不快感のレベルが異なるのです。先行研究では、ユーザーの不快感の度合いを予測するために、どのような人的要因が顕著な指標となるかに注目しています。例えば、乗り物酔いの履歴や、ユーザーの過去のVR体験などが広く調査されている（Dennison et al., 2016; Stanney et al., 2003）
一方、VR酔いのレベルを定量化する方法も広く検討されています。症状を診断して軽減するためには、重症度を確実に測定することが重要です。方法によっては、ユーザーは主観的または客観的な測定によって自分の体の状態を報告することができます。初期の研究では、ほとんどの研究が、様々なタイプのアンケートなどの主観的な方法を使用していました。最近では、姿勢の乱れや生理的な信号を用いた客観的なアプローチで不快感のレベルを測定する試みがなされている。
本論文では、先行するVR実験をレビューし、VR酔いを引き起こす関連性の高い要因を見つけることを目的としました。また、提案されているVR酔いの測定法を調査し、どのパラメータがユーザーの体験を評価し、不快感を予測するための有望な指標であるかを検討しました。最後に、マルチモーダルフィデリティ仮説を提案し、フィデリティとVR酔いの関係を明らかにしました。
２．方法
2.1. データの選択
このレビューは、VR酔いの原因と対策を調査することを目的としました。レビューのために、関連するキーワードで Google Scholar で検索しました。最初の検索では、「VR sickness」、「cybersickness」、「motion sickness」、「simulator sickness」、「visually induced motion sickness」、「virtual reality」、「HMD」などの用語が含まれていた。発表時期の範囲は1992年から2019年で、結果として518件の論文が提供された。研究範囲を維持するために、VRトレーニングやセラピーに焦点を当てた研究は除外しました。また、健康な成人を対象としたヒトの研究のみを対象としたため、患者（前庭機能の異常、片頭痛、脳卒中など）を対象とした研究は対象外となりました。データリストには、主観的または客観的な測定方法が少なくとも1つある実験データのみを含めた。最後に，検索エンジンから見落とされた関連性の高い論文および／または引用された論文を含めるために，前方および後方引用検索（Crameri et al.，2019）を適用した。最終的に，77件の実験結果がさらなる分析のために選択された。
2.2. データ分析
2.2.1. 分類
収集された論文は、VR酔いの原因または対策のいずれかを調査しています。5つの論文は、症状の原因ではなく、VR酔いの主観的な測定値と客観的な測定値の関係を調査していました。残りの論文は、VR酔いの原因を調査し、VRシステムの特定の要因がユーザーの不快感にどのように影響するかを示しています。研究の目的に応じて、VR酔いの原因を調査した実験論文は3つのカテゴリーに分類されました。本研究では、症状の原因を「ハードウェア要因」「コンテンツ要因」「人的要因」の3つの異なる領域に再整理しました。
ハードウェア要因には、ディスプレイの種類や表示モード、時間遅延など、VR機器に対するあらゆる操作が含まれます。
コンテンツ要因には、グラフィックスやタスクに関連する機能（持続時間や制御可能性など）の変更によるVRシーンやシナリオの変化が含まれます。
人的要因には、VR酔いに関係する個人差が含まれます。
一つの論文が複数の独立変数を同時に扱っている場合（例：VR 酔いに対するディスプレイの種類と性別の両方の影響を調べている）、その論文は関連するカテゴリーに分けてカウントされた（例：ハードウェアと人的要因の両方のセクションに分類された）。
2.2.2. サンキーダイアグラム
VR酔いの原因ごとに、サンキーダイアグラムを提示しました。サンキーダイアグラムは、VR酔い研究のパイプラインの概要を示しています。VR酔いの原因からユーザーの不快感の測定まで、過去の研究がどのように関連しているか、今後の研究でどの部分を改善すればよいかを理解することができました。
サンキーダイアグラムの描画には、Google chart（https://developers.google.com/chart/interactive/docs/gallery/sankey）の「Multilevel Sankeys」を使用しました。フローの幅は、論文の数を表しており、フローの幅が広いほど、特定のトピックや測定における先行研究が多いことを意味しています。一般的に、各記事の重みは1です。ある研究が様々な主観的（または客観的）測定を同時に使用している場合、重み（すなわち1）を使用された測定の数に分割しました。例えば，van Emmerikは，主観的な測定値としてmisery scale (MISC) と simulator sickness questionnaire (SSQ) の両方を使用しました (van Emmerik et al., 2011)。この場合，各測定値の重みは0.5でした。Dennisonら（2016）の研究では、7つの客観的測定値と2つの主観的測定値が同時に使用され、VR酔いを評価するための14の組み合わせがありました。ここでは、各組み合わせの重みを0.071（1/14）とした。この図は、定量的な方法に基づいて先行研究の数を可視化することを目的としました。そのため、重みの計算には各研究のサンプルサイズを考慮していません。個々の論文の実験変数、客観的測定値、主観的測定値、重量値を表（表1、表3、表4）に記載した。これらの表の情報をもとに、VR酔いの要因ごとにサンキーダイアグラムを作成しました（図1、2、3）。
図1. ハードウェア関連の研究のサンキーダイアグラム
図2. コンテンツ関連の研究のサンキーダイアグラム
図3. ヒューマンファクター関連の研究のサンキーダイアグラム
3. 結果
データベースをもとに、1）ハードウェア、コンテンツ、ヒューマンファクタの観点から、どのような要因がVR酔いを引き起こすことに密接に関係しているか（3.1. VR酔いの原因）、2）VR酔いのレベルを主観的、客観的な方法でどのように測定できるか（3. 2. VR酔いの尺度）、3) VR酔いを軽減するためのアプローチ（3.3. VR酔いを軽減するための新たなアプローチ）、4) VR酔いに対する忠実度（fidelity）効果と仮説の提案（3.4. マルチモーダルフィデリティ仮説）。
3.1. VR酔いの原因
3.1.1. ハードウェア
ハードウェアは、VRの品質を決定する重要な要素である。開発者が意図した通りのコンテンツをユーザーに提供するためには、一定の仕様のハードウェアに対応している必要があります。VR酔いの初期の研究では、症状はハードウェアの性能低下に起因すると推測されることが多く、VR技術が成熟するにつれてユーザーの不快感は軽減されると考えられていました（L. R. Rebenitsch, 2015）。しかし、VR酔いは、ハードウェアの性能向上によってもまだ解決していない。
77件の実験研究のうち、28件の論文がVR酔いに対するハードウェア効果を調査した（表1）。4つの論文は、複数のデバイス関連要因を同時に調査した（Benzeroual & Allison, 2013; DiZio & Lackner, 1997; Häkkinen et al., 2002; Sharples et al., 2008） 最も頻繁に研究されたテーマは、ディスプレイ関連の要因でした。VRコンテンツを提供するのはディスプレイデバイスであるため、研究者たちは、その技術の特定の特徴がVR酔いを引き起こすかどうかに注目してきました。特に、Oculusの登場により、ユーザーの不快感に対するハードウェアの影響に関心が高まっています。
3.1.1.1. ディスプレイの種類とモード
ハードウェアの進歩によるユーザーの反応の変化を調べる研究は多く行われている（Keshavarz et al., 2011; K. Kim et al., 2014; Sharples et al., 2008; Vlad et al., 2013）。例えば、ディスプレイの種類（スクリーン、CAVE、HMDなど）や様々なHMDのサブタイプがユーザー体験に与える影響が調査されています（表2）。特に、最新世代のHMDデバイスの登場は、ハードウェア関連の研究を促進しました。これらのデバイスは、コンシューマーグレードから商用リリースされたものであり、VR酔いの問題を克服し、より多くの人々が日常生活の中でVRを楽しめるようにすることがより重要になってきました。様々な技術をHMDに適用し（Pohl et al., 2013; van Waveren, 2016）、ハードウェアベースのアプローチによって症状を最小限に抑えることへの関心が高まっています。
しかし、いくつかの実験結果によると、ユーザーはHMDを装着するとSSQスコアが高くなると報告しています（Dennison et al., 2016; K. Kim et al., 2014）。これは、仮想物体の奥行き知覚を可能にする3Dビジュアライゼーションに由来するものと考えられる。HMDでは立体的な映像を表現することができますが、モニターや大画面など、シャッターメガネを使わないディスプレイでは、単色の映像が表示されます。立体視コンテンツはよりリアルで、高忠実度のVRを提供できるように見えますが、いくつかの研究では、この利点がより深刻なVR酔いにつながることが示されました（Dennison et al., 2016; K. Kim et al., 2014; Naqvi et al., 2015）。これらの結果は、期待される感覚情報と知覚される感覚情報との間の不一致の度合いと関連する可能性があります。ステレオスコピックレンダリングは、ユーザーが対応する前庭入力を期待するように、強い移入感を引き起こす可能性があります。しかし、これまでの研究ではそのような入力が得られなかったため、感覚的なコンフリクトの度合いが大きくなっている可能性があります。
3.1.1.2. ハードウェアのFOV
FOV（Field of View）とは、観察可能な世界の範囲のことです。特に、ハードウェアFOVとは、ディスプレイデバイスの最大視角のことである。外部FOV、ディスプレイFOV、物理FOV、実FOVなどとも呼ばれます。VR酔いを軽減するためにハードウェアFOVを調整する方法は様々なものが提案されている。例えば、ディスプレイの大きさやユーザーと画面の距離を変えて（Harvey & Howarth, 2007; Shigemasu et al, 2006）、FOVの度合いを操作していました。さらに，Y. Y. Kimら（2008）は，参加者の電気生理学的信号を用いて，動的なFOVシステムを参加者に適用した（Y. Y. Kimら，2008）。多くの実験結果は一貫して，ハードウェアのFOVを小さくすることが，特に加速や回転の動きの際にユーザーの不快感を和らげるのに有効であることを示していた。
一方、ハードウェアのFOVとコンテンツのFOV（内外のFOV比など）の関係を調べた研究もあり、様々な結果が得られています。Draperら（2001）は、ハードウェアのFOVとコンテンツのFOVの比率を「イメージ・スケール・ファクター」として算出しました。その値に応じて、最小化（ハードウェアFOV＜コンテンツFOV）、中立化（ハードウェアFOV＝コンテンツFOV）、拡大化（ハードウェアFOV＞コンテンツFOV）の3種類のイメージ・スケール・ファクターが割り当てられました。参加者は3種類のVRをすべて体験し、ニュートラル条件で不快感のレベルが最も低いと報告しました。しかし，その後の研究では，逆の結果が示されました（Bos et al., 2010; Toet et al., 2008; Van Emmerik et al., 2011）．つまり，ハードウェアとコンテンツのFOVが一致している場合，被験者はより大きなVR酔いを感じていたのである。研究間の不一致は、実験設定の違いに起因すると考えられます。Draperら（2001）のハードウェアのFOVは25度でしたが、他の研究では90度以上でした。また、Draperの実験では参加者が体を動かすことが許されていましたが、他の研究では参加者の動きが制限されていました。
3.1.1.3. 遅延
ユーザーがVR内で能動的にナビゲーションや検索を行う場合、体の動きを正確に計算し、その動きに対応した画像を送信する必要があります。しかし、このプロセスでは、ユーザーが期待していたものと実際に見たものとの間に時間差が生じ、これがVR酔いと密接に関係します（Rebenitsch & Owen, 2016）。例えば、現実世界では、ユーザーが頭を右から左に動かすと、周囲の光景も期待通りの速度（時間的特徴）で同じ方向（空間的特徴）に移動します。しかし、VRでは、HMDのモーショントラッキング処理に時間的な遅れが生じ、VR酔いの原因となります。このプロセスには、人間の前庭眼球反射（VOR）が関係していることが知られています。人が目を開けた状態で頭を回転させると、前庭系と視覚系が相補的に動き、網膜上の視覚イメージを安定させます。HMDの技術的限界はこの反射を妨げ、乗り物酔いの原因となる（Bronstein et al., 2020） Lawsonは、不快な症状を軽減するために、ユーザーが自分のVORを抑制できるような仮想環境をデザインすることが求められていると提案した（Lawson, 2014）。
一連の実験により、VR酔いに対する遅延効果が実証された。DiZio and Lackner (1997)の研究では，4つの時間遅延条件（67ms，167ms，267ms，367ms）を構築し，ユーザーに仮想の港を自由に航行してもらいました。その結果、時間遅延が大きくなると、VR酔いの重症度も大きくなることがわかりました。しかし，Draperら（2001）の研究では，時間遅延の条件（48ms，125ms，250ms）ごとに主観的な不快感の程度に差はありませんでした。興味深いことに、250msの条件では、ユーザーがタイムラグをはっきりと認識できたにもかかわらず、より深刻なVR酔いには至りませんでした。研究者は、VR体験中のタイムラグが一定であれば（つまり、固定されたタイムラグ）、ユーザーはこのタイムラグに適応し、周囲の状況をうまく予測することができると考えました。しかし、時間遅延が可変であれば、ユーザーの不快感は増大するだろう。
実験とは異なり、VRコンテンツを実世界に適用するには、ユーザーとコンテンツの複雑な相互作用が必要となる。そのため、VR酔いを軽減するには、時間遅延を最小限に抑えるか、少なくとも時間遅延の大きさを一定に保つことが重要かもしれません。最近では、Seoら（2017）が、HMDにおけるモーションからフォトンへのレイテンシーを低減するために、センサーベースの予測方法を提案しました。
3.1.1.4. フリッカー
ディスプレイのフリッカーは、VR酔いの原因として知られており(Kolasinski, 1995; LaViola Jr, 2000; Renkewitz & Alexander, 2007)、視覚的に邪魔になるだけでなく、ユーザーの目の健康にも影響を与えます。フリッカーに気づくには、ディスプレイのリフレッシュレート、輝度、視野（FOV）が影響する（Renkewitz & Alexander, 2007）。画面が明るいと、フリッカー現象を防ぐために高いリフレッシュレートが必要になる。また、ディスプレイのサイズが大きくなると、ユーザーは画面の端でフリッカーを感じやすくなります(LaViola Jr, 2000)。近年のハードウェアの性能向上により、フリッカーはもはやVR酔いの大きな要因ではないと主張する研究者もいます（L. R. Rebenitsch, 2015）。しかし、フリッカー知覚には個人差があるため（Renkewitz & Alexander, 2007）、VRシステムの実装においては個人の感性を考慮することが重要である。
3.1.1.5. 簡単な考察
今回の調査では、様々なハードウェアの中でもディスプレイデバイスに注目している研究者が多いことが分かりました。また、ハードウェアのサンキーダイアグラムを見ると、ディスプレイの種類、表示モード、視野（FOV）などのディスプレイ関連の要素が広く検討されていることが確認できた（図1）。最新のHMDが登場したことで、この新しいデバイスがユーザーの体験にどのような影響を与えるかを示す研究が幅広く行われるようになったというのは、もっともなことだと思います。また、VR酔いを解消するために、デバイスの時間遅延にも注目が集まっています。インタラクティブなVRシステムが普及しつつある現在、遅延効果がユーザー体験にどのような影響を与えるかを調査することは非常に重要です。最後に、以前の研究では、ディスプレイデバイスの明滅がユーザーの不快感を引き起こす可能性があると主張していました（Kolasinski, 1995; LaViola Jr, 2000; Renkewitz & Alexander, 2007）。しかし最近では、VR技術の進歩により、ディスプレイはフリッカーなしでVRコンテンツを配信できるようになっています。
VR酔いを測定するために、過去の研究のほとんどは、客観的な尺度ではなく主観的な尺度を使用していました（図1）。最も頻繁に使用されていたのは、シミュレータ酔い質問票（SSQ）でした。一方、客観的な尺度としては、姿勢の揺れが広く用いられていました。ハードウェア要因では、通常、ディスプレイ装置の影響に焦点が当てられますが、眼に関連する測定を用いた研究はごく少数でした。目の物理的変化に対するディスプレイの影響を明らかにするには、より多くの実験的証拠が必要です。アイトラッキング機能を備えたHMDは、有望な方法の一つである。
3.1.2. コンテンツ
VRコンテンツは、VR酔いだけでなく、VRの忠実さの度合いを決定する重要な要素です。開発者がより忠実なVRを実現しようとするにつれ、コンテンツの詳細はより複雑になってきています。ハードウェアシステムの進歩により、このようなリアルな仮想シーンのレンダリングが可能になりました。しかし、これらの努力は必ずしもユーザー体験の向上にはつながりませんでした。多くの研究で、いくつかのコンテンツ関連の要因がVR酔いと関連することがわかっています（Bonato et al., 2008; Davis et al., 2015; Jaeger & Mourant, 2001; Keshavarz & Hecht, 2011a; Liu & Uang, 2012）。
データリストに掲載された47件の論文は、VR酔いに対するコンテンツ効果を調査していました。10件の論文は、複数のコンテンツ関連要因を同時に調査していました（表3）。研究テーマは、VRコンテンツの5つの側面（オプティカルフロー、グラフィックリアリズム、リファレンスフレーム、コンテンツのFOV、タスク）に分類されました。ユーザーの不快感の測定には、さまざまな主観的手法が用いられました。一方、VRコンテンツを操作することによる生理的変化を記録するための客観的な測定方法は、比較的限られた数しか適用されなかった。
3.1.2.1. オプティカルフロー
人間は、静止したコンテンツよりも動いている視覚コンテンツを見たときに、より多くの吐き気を催すことが広く観察されている（Bonatoら、2008; Chen, Chen, Soら、2011; Lo & So, 2001; Lubeckら、2015; So & Lo, 1999）。動く刺激は，VRシーンのオプティカルフローを生成し，それによって人は錯覚的な自己運動（すなわち，ベクション）を体験することができる。多くの研究者が，オプティカルフローのどのような特徴が，ユーザーに強いベクション感やVR酔いを引き起こすかを調査してきた。
オプティカルフローとVR酔いの関係を理解するために、オプティカルフローを引き起こすための様々なパラメータのうち、VRコンテンツの速度や移動軸の数の度合いが広く検討されている。VRシーンの速度を考慮すると、これまでの研究では、動きが速くなるほど、ユーザーはより深刻なVR酔いを報告することが示されています（Chardonnet et al., 2015; Liu & Uang, 2012; So, Lo et al., 2001）。 So, Lo et al. (2001) は、VR 露出後の乗り物酔いのレベルに対するナビゲーション速度の影響を調査しました。VRの内容を操作するために、前後軸の8つの速度条件（3、4、6、8、10、24、30、59m/s）のルート平均二乗を用いました。その結果、速度が3m/sから10m/sに上がるにつれて、吐き気やベクションの重症度が増すことがわかった。しかし，速度が10m/sを超えると，速度とVR酔いの間の正の相関関係は消失した。ユーザーは，10 m/sで最も高い不快感を感じ，60 m/sまではVR酔いのレベルを維持（またはわずかに減少）した。筆者は、錯覚的な自己運動の程度が参加者の不快感を決定すると主張した。つまり、より強いベクションを誘発するシーン速度の範囲が、VR酔いを引き起こすことに関連していると考えられる。VRシーンの速度が速すぎると、臨場感が弱くなり不快感を感じない可能性があります。
※臨場感の問題なのか。視覚的追従の閾値の問題ではないか（訳注）
また、ユーザーに悪影響を及ぼす振動の周波数や振幅についても広く研究されている（Duh, Parker et al., 2001; Duh et al., 2004; Shigemasu et al., 2006） 実験によると、参加者は約0.2～0.3Hzで頻繁に不快感を示した。GoldingとGresty（2016）は「バイオダイナミック仮説」を提案し、0.2～0.3Hzでは動きに適した戦術の選択が曖昧になると説明した。著者らは、これらの周波数周辺の動きが人間の運動制御に挑戦し、その結果、乗り物酔いになると主張した。
動きの軸の数に関しては，ユーザーは，回転運動を伴うVRシーンを体験したときに，並進運動と比較して大きな不快感を示している（Bonato et al., 2009; Keshavarz & Hecht, 2011a; Lo & So, 2001; So & Lo, 1998）．x軸、y軸、z軸の回転運動は、それぞれロール、ピッチ、ヨーと表現でき、人体は特定の軸の回転運動に対してより敏感ではなかった（Lo & So, 2001）。回転運動に2つ以上の軸が関与すると，参加者はより高いVR酔いを経験することになる。Bonatoら（2009）は，1軸回転時と2軸回転時のユーザーの不快感の違いを調査した．その結果，ピッチとヨーの両方の動きを体験した場合，ピッチの動きだけを体験した場合に比べて，参加者は有意に大きな不快感を訴えることが示された．Keshavarz and Hecht (2011a)の研究でも，1軸の回転運動に比べて2軸以上の回転運動が激しい吐き気の症状を引き起こすことが確認された。しかし、興味深いことに、2軸、3軸の回転運動では、VR酔いの程度に差はありませんでした。
多くの著者が、VR酔いのレベルはベクションと密接に関係すると述べている（Bonato et al., 2008; Liu & Uang, 2012; Lubeck et al., 2015; So & Lo, 1999; So, Lo et al., 2001）。ユーザーがオプティカルフローによる強い錯覚的な自己運動を感じた場合、その人はVRへの高い没入感を感じ、それに対応する前庭情報を期待していると考えられる。VRシステムが適切な感覚入力を提供できない場合、システムは乗り物酔いを引き起こす可能性があります。しかし、これらの主張に関しては、いくつかの研究で結論の出ない結果が導き出されています。例えば、Lawson（2014）によるメタ分析では、過去の10件の研究のうち、ベクションとVR酔いの間に有意な相関関係が認められたのは3件のみでした（Lawson, 2014）。また、Keshavarzはベクションと映像酔いの関係を検討し、ベクションだけではユーザーの不快感を引き起こすほどではないと結論づけている（Keshavarz, Riecke et al.2015）。
3.1.2.2. グラフィックのリアリズム
開発者は、ユーザーの没入感を高めるために、より洗練された高品質のVRシーンを視覚化しようとしてきた。様々なアプローチの中で、視覚的な詳細のレベルを操作することが広く適用された。例えば、参加者は高度が異なるより複雑な視覚シーンを見たり（Kingdon et al., 2001; Watanabe & Ujike, 2008）、グラフィックリアリズムを操作するためにテクスチャの詳細を追加したりした（Davis et al., 2015; Jaeger & Mourant, 2001）。VRの視覚的な側面を変える以外にも、認知的な手がかりを与えることでグラフィックリアリズムのレベルが操作された。Goldingら（2012）の研究では，仮想カメラの向きを右上と逆に変えることで，臨場感のレベルが異なる2つのVR条件を実装しました。右上のシーンはより高いリアリズムの条件に割り当てられたのに対し、反転したシーンはほとんどのユーザーにとって見慣れない世界であるため、グラフィックリアリズムのレベルは低く設定されました。
上記の研究では、よりリアルなシーンを表現することで、VRコンテンツの視覚的な忠実度を高めようとした。しかし、これらの研究は、必ずしもVRにおけるユーザー体験の向上に結びつくものではありませんでした。よりリアルな映像を体験した参加者は、より高いレベルの不快感を示す傾向がありました。この予想外の結果は、視覚情報と前庭情報の感覚的なズレに起因している可能性がある。例えば，ほとんどの参加者はVR内を受動的にナビゲートすることを許されており，座席に座ったり顎をチンレストに固定したりして，限られた前庭情報を受け取っていました（Davis et al., 2015; Jaeger & Mourant, 2001; Kingdon et al., 2001） このような非対称な相互作用は、感覚情報間の衝突を増大させます。すなわち、視覚刺激がより現実に近いものになると、ユーザーはVRに没頭し、視覚刺激に対応する前庭入力を期待するようになる。しかし、ユーザーはそのような前庭情報を獲得することができないため、コンフリクトの度合いだけでなく、VR酔いも増加してしまうのです。
3.1.2.3. リファレンスフレーム
いくつかの研究では、移動するVRコンテンツに関係なく、固定の視覚刺激をレンダリングしている（Duh, Parker et al.2001; Duh et al.2004; Hwang et al.2012; Lin et al.2002）。例えば，雲や木はコンテンツの動きに関係なく同じ位置に表示されていた（Lin et al., 2002)。 また，グリッドパターンは，VRシーンの前面または背面にレンダリングされた（Duh, Parker et al.，2001; Duh et al.，2004; Hwang et al.，2012）．固定された視覚刺激を追加したところ，ユーザーのVR酔いの症状は主観的，客観的に有意に減少しました。参加者はSSQスコアが低いことを報告し，VRコンテンツにグリッドパターンがある場合，ユーザーの胃電図は吐き気が少ないことを示した（Hwang et al., 2012)。 また、VRシーンに仮想の鼻がレンダリングされていた場合、ユーザーは平均94.2秒長くコンテンツを楽しむことができた（Whittinghill et al., 2015)。 Protheroら（1999）は、上述した様々な種類の固定された視覚刺激が、ユーザーがVR内で自分の位置を正確に認識するのに役立つ参照枠として機能すると主張している。また、参照フレームは、人間の慣性自己運動システムに合致した視覚刺激を提供し、感覚的な衝突を減らすことができると主張している。
3.1.2.4. コンテンツのFOV
これまでの研究では、ハードウェアのFOVを操作する以外に、様々な種類の視覚効果を適用して仮想カメラのFOVを変更してきました。ハードウェアFOVの結果と同様に、コンテンツFOVを狭めることは、VR酔いの主観的・客観的な症状を緩和するのに有効であることが多くの研究で示されています（Duh, Lin et al.2001; Fernandes & Feiner, 2016; Kobayashi et al.2015）。Fernandes and Feiner (2016)の研究では、ユーザーがFOVの減少を認識していなくても、VR酔いの症状が緩和されました。また、画面の端を縮小したり、フライトシミュレーションでコックピットをレンダリングしたりすることで、コンテンツのFOVを狭めることができました。重要なのは、適切な範囲でFOVを縮小することです。FOVが狭すぎると、ユーザーがVRに没頭できなくなってしまうからです。また、VRを探索する際には、FOVが制限されているため、より大きな頭の動きが必要となり、VR酔いの原因となることがあります。
3.1.2.5. 継続時間
仮想コンテンツの短時間の露出（10分未満）でも、ユーザーはVR酔いを経験する可能性があります（Dennison et al.、2016）。また、いくつかの研究では、10分以上のVRへの曝露が酔いの症状と関連する可能性があり、曝露時間が長いほどVR酔いの程度が大きくなることが示されています(Liu & Uang, 2012; Lo & So, 2001; Stanney et al., 2003; So & Lo, 1999; So, Lo et al., 2001)。Stanneyら（2003）は、曝露時間とSSQスコアに強い正の相関があることを示しました。SSQのすべてのサブスケール（SSQ nausea，SSQ oculomotor，SSQ disorientation）は，VRの体験時間が長いほど上昇しました。VRを導入する際には、適切な体験時間を設定することが求められます。Oculus Liftのガイドブックでは，VR体験中に定期的な休憩を入れたり，VRに費やした時間をユーザーに思い出させたりすることが提案されている（Yao et al.，2014）。
デバイスの重量は、ユーザーの不快感に対する持続時間効果に影響を与える可能性がある。特に、HMDを用いてVRを体験する場合、重いものを頭に長時間装着することは、VRコンテンツに関わらず、ユーザーに不快感を与える可能性がある。最近では、L.R.Rebenitsch（2015）が、HMDの重さによるユーザー体験の違いを調査しました。参加者は2種類のHMD（Sony Glasstron LDI-D100B；340gまたは490g）を装着してVRを体験し、違和感を報告した。その結果、VR酔いの程度に重量が大きく影響することはありませんでしたが、一部のユーザーは重いデバイスを使用することによる不便さを訴えていました。
3.1.2.6. 制御性について
VRの目的や内容に応じて、様々なタイプのVRがあり、それは能動的な体験と受動的な体験に分けられます。受動的なナビゲーションでは、VR体験中のユーザーの能動的なインタラクション（身体を使った仮想環境の検索など）が制限されます。いくつかの研究によると、パッシブ・ナビゲーションを体験したユーザーは、深刻なVR酔いを報告しています（Dong & Stoffregen, 2010; Dong et al. Chen et al., 2011）。特に、Yoked-Control群を設定することで、参加者がVRの制御性を失い、VRシーンを受動的に見ることを余儀なくされた場合には、ユーザーの体験が悪化するという結果が示されました(Y.-C. Chen et al., 2011)。
3.1.2.7. 簡単な考察
本節では、VR酔いのレベルを変えるためにVRコンテンツを操作するための様々なアプローチを検討しました。VRコンテンツのサンキーダイアグラムを見ると、4つの研究テーマが広く検討されていることがわかりました（図2）。具体的には、VRコンテンツのオプティカルフローの調査は、優先的なVR酔い研究となっています。VR酔いは動画の知覚と密接に関係しているため、動画のどの部分（速度、回転パターン、振動振幅など）がVR酔いの発生に関係しているかを明らかにすることが不可欠になっています。実験結果によると、VR酔いの発生は、オプティカルフローの絶対的な大きさではなく、強いベクションを引き起こす特定の動きに関連していることがわかっています。
グラフィックの臨場感に関する研究では、予想外の結果が観察されました。つまり、VRの視覚的品質の向上は、必ずしもVR酔いの軽減にはつながらないということです。むしろ、臨場感のレベルが低い方が違和感が少ないという結果が得られました。Golding氏は、一見不条理に見える視覚刺激（現実世界では体験しにくい低レベルのリアリズム）を人間の脳が「隔離」することで、気分が悪くなりにくくなるのではないかと考えている（Golding et al.、2012）。
様々な視覚効果の中でも，参照フレームをレンダリングしたり，仮想カメラのFOVを狭めたりすることが，VR酔いを軽減するために適用されました。これらの手法が人間の認知システムにどのような影響を与え、不快感を減少させるのかを解明するには、さらなる研究が必要です。さらに、ユーザーの没入感や臨場感を維持しながら、VR酔いのレベルを最小限に抑えることができるVRコンテンツのガイドラインを開発することも有用であると考えられます。
一方、VR体験の持続時間やユーザーの制御可能性など、タスクに関連する要因についても調査しました。VRの持続時間を操作した結果、ユーザーが不快な身体状態になるのを防ぐためには、VR体験の推奨時間をトータルで提供する必要があることが確認されました。また，体験中にユーザーが自由に身体（少なくとも上半身）を動かせるようにすることが提案されている。これは、Bosら（2008）によると、人間の知覚システムの内部モデルと関連している可能性がある。人が自発的に体を動かすことができれば、脳の内部モデルを積極的に更新することができ、相反する感覚情報に対処することができます。
ハードウェアのサンキーダイアグラム（図1）に沿って、VR酔いの主観的レベルと客観的レベルの指標として、SSQと姿勢の揺れがそれぞれ最も頻繁に使用されました。生理的反応に対するVRコンテンツの影響を調べるためには、さまざまなタイプの客観的測定値を用いたさらなる実験が必要である。
3.1.3. ヒューマンファクター
同じデバイスで同じVRコンテンツを体験しても、VR酔いの度合いはユーザーによって異なることがよく観察されます。多くの研究者は、さまざまな人的要因がこの現象に関連している可能性があることに注目しています。人口統計学的な要因や、ユーザー自身の様々な特性が広く調査されました。
データリストにある19の論文は、VR酔いに対する人的要因の影響を調べたものです（表4）。他のカテゴリーと比較して、ヒューマンファクターの研究では、2つ以上の変数を同時に考慮する傾向があります（例えば、年齢と性別の影響を同時に観察するなど）。また、複数の人的要因の影響を同時に検討した論文が約半数の10件ありました。
それぞれの研究では、人的要因を操作しながら、ユーザーの反応を主観的または客観的な尺度で記録しています。主観的な測定方法としては、アンケート、特にSSQが広く用いられています。一方、アンケートの限界を補うために、姿勢の揺れが調査されています。
3.1.3.1. 年齢
ユーザーの年齢がVR酔いのレベルに影響を与えるかどうかを調査した研究は数多くあります。しかし、実験ではさまざまな結果が出ています。Häkkinenら（2002）によると、18歳から41歳の被験者にHMDを与え、仮想レース環境を体験してもらいました。その結果、高年齢層は低年齢層に比べてSSQ-Oのスコアが有意に上昇することがわかりました。また，Parkら（2006）は，高齢者（70歳〜90歳）の方が若年者（21歳〜50歳）よりも脱落率が高いことを明らかにした．しかし、Saredakisら(2020)のメタ分析では、逆の結果が出ています。つまり、平均年齢が35歳以下の人は、高年齢層に比べてSSQの総スコアが高かったのです。乗り物酔いのしやすさや過去のVR体験といった他の変数も年齢と密接に関係しているため、VR酔いに対する年齢効果を説明するには、さらなる研究が必要です。
近年、VRユーザーの年齢層は多様化していますが、研究対象の多くは20代の若者に限られています。信頼性の高いVR機器の安全ガイドラインを策定するためには、より幅広い年齢層を対象とした研究が必要です。特に、発育過程における身体能力の変化（視覚過敏など）を考慮することが重要である。
3.1.3.2. 性別
VR 酔いの男女差については、一貫性のない結果が導き出されています。いくつかの研究では、女性は男性よりもVR酔いの影響を受けやすく、高いSSQスコアを報告しています（Freitag et al., 2016; Häkkinen et al., 2002; Jaeger & Mourant, 2001; Stanney et al., 1999）。しかし、Lawson（2014）は、46件の先行研究のレビューをもとに、VR酔いの性差を主張するのは結論が出ないことを示しました（Lawson, 2014）。同氏の報告によると、46件の研究のうち、男性に比べて女性の方がVR酔いしやすいことを示したのは26件（＝56.5％）に過ぎませんでした。また、Saredakisら（2020）によるメタ分析では、性別と不快感の重さに有意な相関は見られませんでした。
では、なぜ男性よりも重度のVR酔いを経験する女性がいるのでしょうか。それは、FOVの性差(Kolasinski, 1995)、ホルモンレベル(Clemes & Howarth, 2005)、乗り物酔いの履歴(Stanney et al., 2020)など、さまざまな原因に由来する可能性があります。
3.1.3.3. 事前のVR体験と乗り物酔いのしやすさ
ユーザーが同じVRコンテンツを繰り返し体験することで、VR酔いの重症度が軽減されることはよく知られています。Freitagら（2016）の研究では、VRの経験がないユーザーは、より高いSSQスコアを示す大きな不快感と、VRでのタスクパフォーマンスの低下を報告しています。したがって、VRコンテンツを提供する際には、ユーザーのこれまでのVR経験を考慮することが重要です。Stanneyら（2003）は、さまざまな種類の乗り物に乗ったときに不快な経験をしたことがある人ほど、VR酔いの程度が高いことを示しています。
乗り物酔いのしやすさは、VR酔いの程度を予測するための重要な指標です。いくつかの研究では、乗り物酔いに弱い人は、VRでより高い不快感を訴える可能性があることが示されています（Benzeroual & Allison, 2013; Llorach et al., 2014; Stanney et al., 2003） 多くの場合、乗り物酔いを定量化するために、Motion History Questionnaire (MHQ) (Kennedy & Graybiel, 1965) または Motion Sickness Susceptibility Questionnaire (MSSQ) (Golding, 1998) が使用されています。Stanneyら(2003)によると、MHQスコアはSSQと正の相関を示した。MHQが高いグループほどVR酔いが強く、SSQのスコアが39.9％高くなりました。また、MSSQのスコアが高い人は、吐き気を訴えるまでの時間が短かった(Golding, 1998)。
Benzeroual and Allison (2013)の研究では、MSSQスコアと表示モードの間に有意な相互作用効果が観察されました。感受性の高いユーザーは、モノスコピック画像よりもステレオスコピック画像を見たときに大きな不快感を報告した。この結果は、奥行き知覚の違いが乗り物酔いのしやすさと関連している可能性を示しており、その結果、VR酔いを誘発する可能性があります。
3.1.3.4. 簡単な考察
サンキーダイアグラムによると、年齢、性別、乗り物酔いしやすさなどの個人差がVR酔いに与える影響が広く検討されています（図3）。特に、乗り物酔いのしやすさは、VR酔いの予測因子として有望であることが示されています。この結果は、VR酔いの発生が乗り物酔いのしやすさに起因する部分があることを示しています。これらの実験結果から、同じ品質のVRシステムであっても、様々な人的要因によって異なるユーザー体験を提供できることがわかりました。
3.2. VR酔いの対策
全論文（すなわち77の実験研究）は、少なくとも1つの方法論的アプローチを用いて、VR酔いのレベルを測定しています。これまでの結果によると、ユーザーの不快感を反映できる主観的または客観的な測定方法があります。VR酔いの測定方法として最も広く使われているのは、自己申告に基づく質問票です。アンケート方式は、直感的に自分の現在の状態を記述することができます。しかし、ユーザーの不快感の重症度は通常、VR体験後に収集されるため、リアルタイムでVR酔いを反映しているとは言えません。また、ユーザーが自分の状態をVR酔いと判断する重さのレベルは、ユーザーによって異なる場合があります。例えば、VR酔いを体験したときにめまいを感じる人もいれば、吐き気を基準に自分の状態を判断する人もいます。そのため、酔いのレベルを客観的に測定できる代替測定法が求められていました。研究者たちは、VR酔いによる生理的変化を反映できるいくつかの測定法を見つけました。姿勢のゆれや、脳波（EEG）、胃電図（EGG）、心電図（ECG）などのさまざまな電気生理学的信号が、有望な客観的測定法を発見するために調査されました。
3.2.1. 主観的尺度
参加者がVR酔いの程度を自己申告するために、さまざまなタイプのアンケートが用いられています。77の実験的研究のうち、76の研究がVR酔いの主観的測定を行っています。35件の研究では複数の主観的測定値が用いられているため、主観的測定値の総数は117件でした。その中でも最も広く使われているのは，Kennedyら（1993）が開発したSSQです（図4）。SSQは16の項目で構成されており，参加者の症状の重さに応じて0から3までの回答があります。SSQは，3つの下位尺度（吐き気，眼球運動，見当識）に分けられます。SSQのスコアが高いほど，VR酔いが重度であることを示しています。SSQスコアの合計が33.3ポイントより高ければ、参加者は重度の不快感を経験したと判断できます（Stanney et al.、2014）。
図4 主観測定における使用頻度 VR酔いの主観的測定における使用頻度を示したもの
SSQには症状の複数の次元を考慮した多くの質問が含まれているため、研究者は比較的簡潔で迅速に報告できる質問票を開発しました。Fast Motion sickness Scale（FMS）（Keshavarz & Hecht, 2011a, 2011b, 2014）やmisery scale（MISC）（Bosら, 2010; Lubeckら, 2015; Van Emmerikら, 2011）は、よく知られた一次元の質問票です（表5）。FMSはKeshavarz and Hecht (2011b)によって開発されたもので，参加者は1分ごとに不快感のレベルを口頭で報告する。FMSでは，0：全く病気にならない，20：重度の病気になる，という範囲のスコアが提示され，参加者は個人の基準に基づいてスコアを報告することになっています。MISCもまた、参加者の酔いの程度に応じて0～10のスコアを報告します。これら2つの測定方法に合わせて、多くの研究者がユーザーの総合的な不快感のレベルを測定するために様々なバージョンのSicknessスケールを考案しました。研究によっては、さまざまなバージョンの尺度が使用され、測定値の名称も研究によって若干異なります（表6）。吐き気尺度には、げっぷ、発汗、唾液分泌の増加、嘔吐反応など、さまざまな吐き気関連の症状が含まれています。吐き気尺度にもさまざまな名称や尺度があるが，ほとんどの場合，参加者は評価尺度に基づいて吐き気の程度を1つの数値として報告することになっている（表6）（Lo & So, 2001; So & Lo, 1999; So, Lo et al, 2001）。強制選択質問とは、VRでの乗り物酔いの経験について、単純に「はい」か「いいえ」かを選ぶ質問です。この質問は通常、参加者をVR酔いの病人グループと健常者グループに分けるために使用されます。Gianarosら(2001)が考案した乗り物酔い評価質問票(MSAQ)は、SSQよりも質問数が少なく、評価尺度も広い。また、MSAQには4つのサブスケールがあり、乗り物酔いの多次元的な側面を考慮しています。いくつかの研究では、Virtual Environment Performance Assessment Battery (VEPAB) (Lampton et al., 1994)を採用しています。これは、さまざまなタスク（視覚、運動、追跡、物体操作、反応時間のタスクなど）を用いてVR内での人間のパフォーマンスを測定するものです。
主観的な測定にはいくつかの限界があります。まず、自分の不快感のレベルを判断するには個人差があります。個人がVRの酔いを報告すると判断する臨界点はさまざまです。例えば、めまいの感覚でVR酔いを判断する人もいれば、吐き気の症状で自分の状態を判断する人もいます。第二に、ほとんどのアンケートはVR体験を終えた後に回収されるため、ユーザーの不快感がリアルタイムに反映されません。そのため、VR酔いを予測する時間変化する要因を調べることが困難でした。これらの理由から、より高い精度と一貫性でVR酔いを暗黙的に測定できる新しい指標が求められています（表5、7）。例えば、VR内でのパフォーマンスに基づいてユーザーの体験を評価する試みとして、仮想現実に費やした総時間（Whittinghillら、2015年）、タスクパフォーマンスの精度（Freitagら、2016年）、視覚刺激に対する応答時間（Nesbittら、2017年）、放棄率（Graeber & Stanney、2002年、Stanneyら、2002年、Parkら、2006年）などがあります。これらの手法のいくつかは，依然として主観的な判断に依存しているが，既存のアンケートに比べてユーザーの体験を明示的に評価することができる。
3.2.2. 客観的尺度
主観的な測定の限界を克服するために、研究者は自己報告との相関性が高い客観的な測定法を見つけようとした。ほとんどの場合、姿勢の動揺や電気生理学的変化が測定された。参加者はモーションプラットフォーム上に立ち、VR内の位置情報を記録した（Duh, Abi-Rached et al., 2001; Chardonnet et al., 2015; Dong & Stoffregen, 2010; Villard et al., 2008; Y.-C. Chen et al., 2011）。また、VR体験中の個人の心理物理的状態の変化もリアルタイムで測定した（Hwang et al., 2012; Y. Y. Kim et al., 2005; Kiryu et al., 2007; Kobayashi et al., 2015; Roberts & Gallimore, 2005）。記録後、各客観的測定値と主観的不快感レベルの相関分析を行い、VR酔いの有望な指標を決定しました 。77件の実験研究のうち、客観的な測定方法を採用したのは42件のみでした。9つの研究では、2つ以上の測定を同時に行っていました。そのため、客観的な測定方法の総数は72件となりました。姿勢の揺れが最も広く測定されており、次にECGの変化、眼球関連の測定、EGG、その他の生理学的信号（EEG、皮膚伝導度、呼吸など）が続きます（図5、表8）。
図5. VR酔いの客観的測定における使用頻度
姿勢の揺れについては、VR暴露中にユーザーの軸方向の動きや圧力中心（COP）の変化を測定した。いくつかの研究では、これらの測定値がVR酔いの発生を予測できること（Chardonnetら、2015年、Dong & Stoffregen、2010年、Villardら、2008年）や、主観的な自己報告と正の相関があること（Duh, Abi-Rachedら、2001年）が明らかになっています。Y. Y. Kimらの研究（2005）は、VR酔いの生理学的相関性を調査した代表的な研究です。様々な電気生理学的指標を選択し、VR体験の前、最中、後に記録しました。その中で、胃電図（EGG）、瞬き、心拍数、脳波のデルタおよびベータパワーバンドがVR酔いに特異的な反応を示しました（Y. Y. Kim et al.、2005）。近年の研究では、心電図（ECG）の低周波と高周波の比（LF/HF比）がVR酔いの程度と関連することが示されている（Dielsら、2007年、Kiryuら、2007年、Kobayashiら、2015年）。また、いくつかの研究では、VRの酔いについて、血圧、fMRI、ホルモンレベルを測定しています（表9）。
3.3. VR酔いを軽減するための新たなアプローチ
3.3.1. 被写界深度
最近、より良いユーザー体験のために、動的な被写界深度（DoF）を使用することが提案されました（Carnegie & Rhee, 2015）。VR酔いに関連して、研究者たちは、人間の目とハードウェア（特にHMD）の間で被写界深度の処理に違いがあることを指摘しています（Duchowskiら、2014; Hoffmanら、2008）。人間の目は、注意を払った物体（またはシーンの特定の部分）に自動的に焦点を合わせ、それ以外のシーンはピンボケにすることができる（＝被写界深度が浅い）。一方、HMDで周囲を探索しているときは、ユーザーの視覚的注意にかかわらず、すべてのオブジェクトが同じ画面に表示されます（被写界深度が深い）。研究者たちは、この違いが眼関連の症状を悪化させ、眼球運動に負担をかけることを明らかにしています（Carnegie & Rhee, 2015; Duchowski et al.）
Carnegie and Rhee（2015）の研究では、参加者は被写界深度を調整したVR内を積極的にナビゲートすることができました。現実世界での視覚認識を模倣するために，VRシーンの中心部分にははっきりと焦点を合わせ，それ以外の部分はぼかした。動的被写界深度の条件を体験したユーザーは、操作しない場合（画像のすべての部分がシャープな状態）に比べて、SSQスコアが低くなりました。動的被写界深度は、FOVを小さくする方法と同様に、感覚的なコンフリクトの原因となる視覚入力の量を減少させる役割を果たします。また、VRユーザーがシーンの特定の部分（主に中心部）に集中することを開発者が保証できれば、この方法は画像をレンダリングするための計算コストを削減することができます。
3.3.2. 感覚情報の追加
ユーザーの不快感を軽減する高臨場感のVRを開発するためには、複数の感覚情報を提供する仮想環境を実装することが重要です。VRシーンの視覚的側面のみが強調され、他の感覚情報が制限されている場合、ユーザーは感覚的な衝突を経験し、VR酔いに悩まされる可能性が高くなります。つまり、不快感を和らげることができるVRシステムとは、仮想環境がマルチモーダルな情報を提供するシステムであると考えられます。
例えば、VR酔いを緩和するために、追加の感覚情報（聴覚、嗅覚、触覚などの情報）を提供することがいくつか提案されています。VRにマルチ感覚情報を追加することで、マルチモーダルなVRの中で追加の入力が可能になるため、ユーザーは感覚情報のミスマッチをうまく処理することができます。これまでの研究では、被験者が心地よい音楽や香りのあるVRを体験した場合、追加の感覚入力がなかった場合に比べて、VR酔いの報告が少ないことが示されています（Keshavarz & Hecht, 2014; Keshavarz, Stelzmann et al., 2015） これらの結果から、VR内でのユーザーの心理的・感情的な状態も、VR酔いの程度に影響を与えることが分かりました。多感覚の仮想環境を提供することで、感覚的な衝突の度合いが減り、ユーザーの不快感も減る可能性があります。
触覚刺激については、様々な結果が出ています。参加者が視覚刺激に対応した振動刺激を体験したり（Plouzeauら、2015）、空気の流れにさらされたりすると、VR酔いのレベルが緩和された（D’Amourら、2017）。触覚情報が視覚情報と同期して提供されるか、少なくとも参加者が多感覚情報の時間差を意識しないようにすれば、その人はVRでより良いユーザー体験ができると考えられた。ただし、ParozとPotter（2018）は、VR酔いを軽減するエアフロー効果を再現できませんでしたが、これはサンプル数が少なく、データの粒度が小さかったためかもしれません。
3.4. マルチモーダルフィデリティ仮説
多くの研究者は、VR酔いを軽減するために、よりリアルな仮想環境を実装しようとしてきました（Davisら、2015; Keshavarz & Hecht, 2014）。彼らは、一般的に仮想環境のレンダリングがどれだけリアルであるかを意味するフィデリティのレベルを上げることで、ユーザーがより良いVR体験を楽しめるようになると考えてきました。しかし、我々のレビューでは、高忠実度のVRがユーザーの不快感に与える影響について、一貫性のない結果が示されました。いくつかの研究では、視覚的に改善されたVRがVR酔いの減少につながらなかったことが示されました（Bubkaら、2007年、Davisら、2015年、Stanneyら、2003年）。反対に、研究者が意図したように、よりリアルなVRではユーザーの不快感が緩和されたという研究もありました（D’Amourら、2017；Keshavarz & Hecht、2014；Keshavarz, Stelzmannら、2015）。各研究の特徴を確認することで、これらの混合した結果は、忠実度のレベルを操作するための実験的アプローチの違いに由来している可能性があることがわかりました。高忠実度VRにおける感覚情報の質は研究によって異なり、この違いがユーザーの不快感に影響を与えているのではないかと考えられました。この知見に基づき，我々は，高忠実度は，VR内で利用可能な感覚情報に応じて，様々な程度のVR酔いをもたらすという仮説を立てました。そこで、VR酔いに対する忠実度の効果を明らかにするためには、視覚情報だけでなく、前庭、聴覚、自己受容などの他の感覚入力も考慮する必要があると想定しました。この仮説を「マルチモーダルフィデリティ仮説」と名付け，メタアナリシスによってその実証を試みました。
図6は、マルチモーダルフィデリティ仮説の観点から、各VRシステム（またはVR実験）を分類するためのフローチャートです。主な考え方は、特定のVRシステムで提供される感覚モダリティの数を決定することです。最初のステップとして、参加者の体の動きを表現するための明示的な記述があるかどうかで、各システムを2つのカテゴリーに大別しました。著者が被験者の身体を制限し、その手順を段落で明示している場合は、単一モダリティのシステムに割り当てました。実験が自発的な体の動きを可能にしている場合は、VRが少なくとも視覚と前庭の2つの感覚入力を提供しているので、システムをマルチモダリティに分類した。次に、どの感覚情報を操作して高忠実度の仮想環境を実現したかを考慮して、マルチモーダルシステムを2つの異なるタイプに分類しました。タイプBのシステムは、仮想世界の視覚的な側面を変更するのに対し、タイプCのシステムは、視覚以外の様々な感覚情報を提供し、リアルなVRを実現します。これらの基準に基づいて、VRシステムのタイプを3つのカテゴリーのいずれかに分類しました。割り当て後、SSQを用いた先行研究を選択し、統一的なアプローチで結果を比較しました
図6. マルチモーダルフィデリティフレームワークに基づくVRシステムの分類のフローチャート。
過去の実験結果は、仮説を部分的に裏付けることができます。データベースから、各実験条件のSSQスコアを図や表を用いて記述している論文を23本選びました。このスコアをもとに、VRシステムの分類に応じて各実験を比較しました。図7は，VRの種類に応じて，VR酔いに対する忠実度の効果が逆になっていることを示している。参加者は、VRが複数の感覚情報を提供するものであれば、高忠実度の仮想環境でも違和感が少ないことを示した。VRがユニモーダルなシステムであった場合、より高い忠実度は有害な症状を悪化させる。
図7. VRシステムの種類による、VR忠実度のレベルとVR酔いの関係
さらに分析を進めるために、システムの種類によって、VR酔いに対する忠実度の影響に統計的な違いが見られるかどうかを調べるために、メタアナリシスを行いました。図7の23件のデータのうち、12件の研究では、各実験条件におけるSSQの総得点の平均値（SD）と参加者数が示されました（表10）。研究間で大きなばらつきがあるため、すべての分析はランダム効果モデルで行いました。SSQスコアは連続データであるため，標準化平均差（SMD）と95％信頼区間（CI）を算出した。異質性および出版バイアスの検定には，それぞれHiggins I2統計およびEggerのt-検定を用いた。すべての統計解析は、Comprehensive Meta Analysis（CMA、バージョン3.3.070）を用いて行った。
図8は，各VRシステムにおけるフォレストプロットとメタアナリシスの結果を示している。単峰性システム（タイプA）では、全体の研究に有意な異質性が見られた（I2 = 67.3 %, p < .05）。ランダム効果モデルでは、VR酔いに対する有意な忠実度効果が示され、高忠実度のVRが酔いのレベルを増加させることが示された（SMD = 0.32, Z = 2.22, p = 0.03）。しかし、出版バイアス（Egger’s t = 2.53, p = 0.03）が見られたため、Duval and Tweedieのtrim-and-fill法を実施しました。調整後の結果では、SMDの範囲が-0.19〜0.44にシフトし、ユニモーダルVRシステムにおけるVR酔いに対する忠実度効果の強い証拠はないことが示されました（図9）。反対に、マルチモーダルVRシステム（タイプBおよびC）では、逆の結果が得られました。研究間の異質性は低く（I2 = 3.6 %, p > .05）、忠実度の条件間で有意な差が見られ、高忠実度のVRは不快感のレベルを低下させることが示されました（SMD = -0.55, Z = -4.79, p = .00）。出版バイアスは見られなかった（Egger’s t = 0.41, p = 0.35）。
図8．各VRシステムのフォレストプロット
※明らかにマルチモーダルの方が新しい研究。マルチモーダルだとフェデリティが高い方がいいというよりも、最近の機器はフェデルティが高い方が酔いにくいんじゃないかな（訳注）
図9. トリムアンドフィル後のユニモーダルVRシステムの調整済みファネルプロット
これらの結果から、忠実度を高めることでユーザーの不快感を軽減できるのは、仮想環境が同期したマルチモーダルな情報をユーザーに提供できる場合に限られることがわかりました。興味深いことに、システムがユーザーに視覚的な情報しか提供しない場合、忠実度を上げても有害な症状を軽減する効果はないかもしれません。この結果から、VR酔いは内的ではなく相互的な感覚の衝突に関係することが知られているため、不快感を軽減するためには感覚情報の非対称性を最小化することが重要であることが示唆されました。マルチモーダルフィデリティ仮説は、フィデリティとVR酔いの関係に新たな知見を与えてくれるかもしれません。出版バイアスを克服し、この主張を確認するためには、より多くの実験データが必要です。
4．考察
VR酔いは、バーチャルリアリティ業界において優先度の高いトピックとなっています。様々な努力にもかかわらず、ユーザーの不快感を和らげる方法については様々な結果が出ています。本稿では、酔いの原因となる要因を調査し、症状の測定方法を検討することで、VR酔いに関する先行研究をレビューし、今後の研究の方向性を示すことを目的としました。
VR酔いの主な原因として、ハードウェア要因、コンテンツ要因、人的要因の3つを調査しました。ハードウェア要因では、ディスプレイの種類や表示モードなど、デバイスに関連する特徴がVR酔いに与える影響が広く調査されました。コンテンツ要因では、オプティカルフロー、グラフィックリアリズム、レンダリングリファレンスフレーム、タスク関連の特徴など、VRシーンに関連する様々な特徴が対象となりました。ヒューマンファクターには、年齢、性別、乗り物酔いの経験など、いくつかの人口統計学的特徴が含まれていました。それぞれの要因についてサンキーダイアグラムを作成し、VR酔いに関する研究の動向とパイプラインを示しました。この図は、これまでのアプローチの流れを示すことで、次の研究の有望な方向性を示すことを目的としています。
今回の調査では、ユーザーの不快感には、VRシステムの単一の要素だけでなく、複数の要素が関係していることがわかりました。これまでは、VR酔いを決定するいくつかの顕著な要因を明らかにする努力がなされてきましたが、今回のレビューでは、VR酔いの特徴が多面的であることが示されました。したがって、ユーザーフレンドリーなVRシナリオを設計するためには、仮想環境の様々な構成要素を同時に考慮する必要があります。また，研究間の比較を保証するために，実験セットアップの標準的な形態を確立する必要があります。VRシステムを実現するための機器やコンテンツは多種多様であるため、各VR実験を比較し、一貫した結果を出すことは困難でした。標準的な実験セットアップが確立されるまでは、研究者は論文の中で機器の仕様やVRコンテンツの特徴などの詳細を記述する必要があります。
また、VR酔いの症状を確実に測定することも重要です。ほとんどの研究はVRユーザーの主観的な報告に依存していますが、姿勢の揺れや電気生理学的信号などの客観的な指標への関心が高まっています（Chardonnet et al., 2015; Dong & Stoffregen, 2010; Y. Y. Kim et al., 2005） 本稿では，これまでの実験で広く用いられてきた主観的な測定法と客観的な測定法の両方を調査し，それぞれの測定法の特徴を述べた。病気のレベルを正確に測定するために様々な指標が提案されていましたが、アンケートが最もよく使われている方法です。VR酔いをより正確に推定するためには、より多くの実験的証拠が必要です。
VR酔いに対する忠実度の効果に関する矛盾した結果は、マルチモーダルな忠実度仮説の提案の動機となりました。メタアナリシスを用いて、この仮説を支持する統計的証拠を提供することを試みました。その結果、VR酔いに対する高忠実度の効果は、仮想シーンに含まれるモダリティの数に応じて変化することが分かりました。この知見は、不快感のレベルを下げるためには、多感覚的な情報が必要である可能性を示唆しています。以上のことから、本論文は、VR酔いについて、その原因から測定方法までを包括的に検討し、有害な症状を緩和するための方法を明確に理解することに貢献しています。
