発声などの補足動作が運動タイミングの正確さを向上させることを検証：医療技術ニュース

静岡大学は、発声などの補足動作を利用することで、複数の球種の効果的な打ち分けなど、運動タイミングの正確さを向上できることを明らかにした。

[MONOist]

印刷する

通知する 連載「医療技術ニュース」の新着をメールで通知

見るPost

Shareシェア

-はてなブックマーク

　静岡大学は2025年1月29日、発声などの補足動作を利用することで、複数の球種の効果的な打ち分けなど、運動タイミングの正確さを向上できることを明らかにしたと発表した。

　脳は、野球のバッティングなどのタイミング課題において、投球の速度やコースの平均、分散など標的の統計分布を学習し、最も成功率が高くなる計算をしている。この計算をベイズ推定と呼ぶ。日常の課題標的では、例えば投球における速球と遅球のように複数の統計分布が存在するため、これらを学び分けることが日常課題のベイズ推定を有効活用するために重要となる。

　今回の研究では、視覚刺激のタイミングに合わせて利き手でボタンを押す動作を課題に設定し、短時分布（速球）と長時分布（遅球）の2種類を課題の標的の統計分布とした。また、発声や非利き手による応答といった補足動作を伴うことで2つの分布の学び分けが可能になると予測し、仮説を心理物理学的実験により検証した。

実験方法。（a）試行の刺激と応答の流れ。TS：標的タイミング、TR：応答タイミング。（b）標的タイミングの分布：短時分布（速球）、長時分布（遅球）。（c）刺激位置（両側、片側）と標的タイミングの分布（短時、長時）の割り当ての例（両側―長時、片側―短時の場合）。（d）左：補足応答なしグループ、右：補足応答ありグループ。（e）左：補足発声なしグループ、右：補足発声ありグループ［クリックで拡大］ 出所：静岡大学

　理論的には、ベイズ推定モデルに従い2つの分布の学び分けができた場合、短時分布と長時分布の、応答タイミングと試行間平均の関数カーブは重ならない。

ベイズ推定モデルによる実験結果の予測 出所：静岡大学

　実験の結果、補足動作として発声や非利き手の応答を利用したグループは、2つの分布を明確に学び分けることができた。一方、利き手のみで応答したグループは2つの分布を十分に学び分けることができなかった。

実験結果 出所：静岡大学

　タイミング課題とベイズ推定に関する従来の研究では、単一の分布のみを参加者に経験させて、学習の可否を調べていた。今回の研究結果から、例えばテニスのレシーブで、特定の球種に狙いを定めて補足動作をすることで、成功率が上がる可能性が予測され、スポーツ技能の向上法の提案などへの応用が期待される。

邵ｺ阮呻ｿｽ鬨ｾ�｣髴亥ｳｨ�堤ｸｲ遒�€�｣髴郁歓�ｨ蛟�ｽｺ荵昴＞郢晢ｽｩ郢晢ｽｼ郢晏現ﾂ€髦ｪ竊馴€具ｽｻ鬪ｭ�ｲ邵ｺ蜷ｶ�� New

おすすめホワイトペーパー

• 金属3DプリンタによるAMはなぜ日本で普及しないのか
• 人手はびこる「搬送」の自動化を進めた事例集
• 連載「核融合発電 基本のキ」まとめ
• 例題で理解する「シックスシグマ」

印刷

通知 連載「医療技術ニュース」の新着をメールで通知

見るPost

Shareシェア

-はてなブックマーク

SharePocket Button