情報処理学会 インタラクション2026

家事労働における身体的負担の軽減はQoL向上のための重要な課題であるが，従来のカメラを用いた姿勢推定手法は，プライバシーへの懸念や撮影範囲の死角といった制約から，家庭内での常時利用が困難であった．本研究では，スマートフォン2台（体幹部および上腕部）に内蔵された慣性センサ（IMU）と気圧センサを用い，非映像型で洗濯行動を多角的に評価・改善支援するシステムを提案する．本システムは，重力加速度から体幹前屈角および上腕挙上角を推定し，ISO 11226基準に基づく客観的な姿勢リスク評価を行う．さらに，気圧変化から階層間の移動効率を分析し，大規模言語モデル（LLM）を用いて， 「洗濯カゴを台に乗せる」といった，作業環境への物理的介入を含む具体的かつ受容性の高いフィードバックを生成する．被験者を用いた評価実験の結果，システムのアドバイスに基づく環境改善により，体幹の前屈リスクが劇的に低減（ISOスコア：65点→93点）し，上腕の静的負荷も緩和されることを確認した．本研究は，単なる身体動作の矯正に留まらず，ユーザと環境の相互作用を変容させる新たな行動支援のアプローチを示すものである．