Research

スマホ地図による「自信満々な方向音痴」についてのインタラクション研究

便利なナビゲーションは、道を覚える力にどう影響するのか

スマートフォンの地図は、現在地、進行方向、目的地までの経路を随時示してくれます。初めて訪れる場所でも迷わず移動できる一方、表示された案内に従うだけでは、周囲の景観や道順を十分に覚えられない可能性があります。

私たちは、スマホ地図の利用が空間の記憶と主観的な自信に与える影響を、実際の市街地で検討しました。参加者にはスマホ地図または紙地図を使って所定の経路を移動してもらい、その後、経路をどの程度覚えたと思うかを回答してもらいました。さらに、地図を使わずに同じ経路をもう一度移動してもらい、実際に道順を再現できるかを測定しました。

道を覚えていなくても、自信は下がらない

スマホ地図を使った参加者は、地図を見ながらであれば正しく移動できました。しかし、地図を外して同じ経路を移動すると、紙地図を使った参加者よりも道に迷う人が多くなりました。つまり、スマホ地図の利用によって経路の記憶が定着しにくくなっていました。

一方、「道を覚えた」という主観的な自信には、スマホ地図と紙地図の間で差がありませんでした。実際には道を十分に覚えていないにもかかわらず、本人の自信は低下していなかったことになります。本研究では、この実際の成績と自己評価のずれを、「自信満々な方向音痴」と表現しています。

人に合わせた地図インタフェースへ

関連研究では、方向感覚によってスマホ地図の使い方が異なることも明らかにしています。方向感覚の高い人は移動前に地図を確認する傾向がある一方、方向感覚の低い人は進む方向が分からなくなってから地図を確認する傾向がありました。また、経路案内機能の利用傾向や、地図を見る時間にも違いが見られました。

現在は、スマホ地図と紙地図が、移動経路、空間の記憶、移動中の感情、訪れた場所への印象にどのような違いをもたらすのかを研究しています。最終的には、単に目的地へ案内するだけでなく、利用者の方向感覚や目的に応じて、周囲への理解、自由な探索、場所の記憶を支援する地図インタフェースの設計につなげます。

キーワード

空間認知、方向感覚、スマートフォン地図、経路記憶、メタ認知、ユーザインタフェース

関連する研究成果

・Sugimoto, M., & Ishikawa, T. (2026). Multidimensional motivations for the use of smartphone and paper maps: A web-based Evaluation Grid study. 17th International Conference on Spatial Information Theory (COSIT 2026). https://doi.org/10.5281/zenodo.21671033

・Sugimoto, M., Kusumi, T., Nagata, N., & Ishikawa, T. (2022). Online mobile map effect: How smartphone map use impairs spatial memory. Spatial Cognition & Computation, 22.

・杉本匡史・楠見孝・長田典子・石川徹 (2020). グーグルマップ効果: スマホ地図による経路学習の無自覚な阻害. 日本心理学会第84回大会

・Sugimoto, M., Nagata, N., & Ishikawa, T. (2018). Spatial memory and smartphone use: Navigation by people with different levels of sense of direction. Spatial Cognition 2018.

・杉本匡史・楠見孝 (2017). 方向感覚の自己評価と空間認知課題成績とのズレ－「自信満々な方向音痴」の経路探索－. 日本認知心理学会第15回大会

「なぜ良いのか」を構造化する、評価グリッド法によるUX研究

ユーザの評価を、価値からデザイン要素までつなぐ

UXを理解するには、「満足度が高い」「快適である」といった評価の大きさだけでなく、なぜそう評価したのかを明らかにする必要があります。同じ製品や環境を体験しても、重視する価値、受け取る印象、注目する特徴は人によって異なるためです。

私たちは、評価グリッド法を用いて、ユーザの評価の背後にある理由を階層的に整理しています。インタビューでは、まず製品、サービス、場所などを比較してもらい、好ましいものとその理由を尋ねます。次に、「それがなぜ重要なのか」という質問によって上位の価値を、「具体的に何がそう感じさせるのか」という質問によって下位の特徴を掘り下げます。

得られた回答は、次の三つの層を結ぶ評価構造図として可視化します。

・価値： 楽しい、安心できる、また利用したいなど

・印象・判断： にぎやかである、使いやすい、特別感があるなど

・具体的要因： 配置、機能、素材、景観、店舗数、温度など

この構造によって、「ユーザが何を評価したか」だけでなく、「どの具体的な設計要素が、どのような印象を介して、どの価値につながったか」を説明できます。

観光地、オフィス、製品・サービスへ応用

評価グリッド法は、対象に固有の価値を、あらかじめ決めた質問項目に限定せず抽出できる点に特徴があります。これまで、観光地の体験、オフィスの快適性、サステナビリティやプレミアム感、船舶運航時のリスク認知などを対象に研究してきました。

例えば観光地の研究では、都市部の利便性やにぎわいが「楽しい」「また訪れたい」という価値につながる一方、混雑や雑然さが不安や回遊意欲の低下につながることを示しました。自然や歴史的景観のある地域では、非日常感や安らぎが生まれる一方、アクセスの悪さや店舗の少なさが再訪意欲を下げていました。肯定的な評価と否定的な評価は単純な表裏ではなく、それぞれ異なる要因から生じます。

オフィスの研究では、快適性が温度や湿度だけで決まるのではなく、気分、眠気、空腹などの内的要因にも左右されることを示しました。さらに、温熱環境を重視する人、内的状態の影響を受けやすい人、両方を重視する人など、快適性の判断構造に個人差があることも明らかにしました。

大規模なインタビュー分析を支援する「EGinterview」の開発

評価グリッド法は詳細な理由を把握できる一方、従来はインタビューと自由記述の整理に多くの時間を要し、大規模調査への適用が困難でした。そこで、大規模な評価グリッド法調査を支援するシステム「EGinterview（EGi）」を共同開発しています。

EGinterviewは、複数参加者の回答を統合し、評価構造の作成、可視化、条件間・参加者間の比較を支援します。対面インタビューだけでなく、Web調査、繰り返し調査、既存のレビューなども分析対象にすることが可能で、これまでのインタビュー調査では難しかったデータの構造的な拡張に取り組んでいます。

現在は、生成AIを用いたインタビュー、自然言語処理による回答の分類、個人差の分析を組み合わせ、インタビューの深さを保ちながらデータ収集と分析を大規模化する方法を開発しています。研究成果は、製品・サービスの改善、観光地や職場環境の設計、ユーザタイプに応じた体験の最適化に活用できます。

キーワード

UX、評価グリッド法、感性工学、インタビュー、評価構造、個人差、生成AI、自然言語処理

関連研究

・Sugimoto, M., Nagata, N., Nishizaki, C., Tamaru, H., & Murai, K. (2026). Predictive Cognition Underlying Expert–Novice Discrepancies in Maritime Risk Perception. 2026 IEEE 15th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE).

・Sugimoto, M., Zhang, F., & Nagata, N. (2025). EGinterview: A Tool for Enhancing the Evaluation Grid Method with Big Data and Generative AI. In Workshop Proceedings of the 7th ACM International Conference on Multimedia in Asia, MMAsia 2025 Workshops, Article 18, 1–7. Association for Computing Machinery.

・栗原幸大・弓削政郎・杉本匡史・張帆・長田典子 (2024). オフィスおよび在宅勤務におけるヒトの主観的快適性の評価構造とタイプ分類. 室内環境, 27, 201–216.

・杉本匡史・長田典子・西崎ちひろ・田丸人意・村井康二 (2024). 入出港場面におけるエキスパートとノービスのリスク認知プロセス―評価グリッド法を用いた可視化―. 日本航海学会論文集, 149, 56–66.

・都賀美有紀・杉本匡史・山﨑陽一・破田野智己・長田典子・福田浩明・高田耕二 (2023). 評価グリッド法によるサステナビリティ感と高級感の構成要素の比較. 第18回日本感性工学会春季大会