1.
BingoFit: 所有する衣服の活用に向けた
ビンゴ型衣服提示システムの改良と検
証
青木由樹乃（明治大学）
横山幸大 中村聡史

2.
背景
 ひとはいくつもの衣服を所有
 日常的に着用する衣服の選択をする
今日は何を着よう、、？

3.
衣服の所持枚数
衣服の実態調査（対象：女子大学生579名）
[日本衣料管理協会, 2020]
衣服の平均所持枚数：99.8枚 /人

4.
所有する衣服
実際に300着以上の衣服を所有
 お気に入りで頻繁に着るもの
 存在を忘れ、タンスの肥やしになるもの

5.
背景：所有する衣服
ファッションに関するアンケート [佐藤ら 2012]
（対象：10~60代の男女54名）
 「いつも同じ服になりがち」
 「持っている服でもっといい組合せが
あるのではないか」
着用の偏り
所有する衣服を活かせていない

6.
研究の大目的
着用のワンパターン化、タンスの肥やし
→所有する衣服を満遍なく着用
着用する衣服や組み合わせのバリエーション増加
コーディネートの幅を広げる
所有する衣服の活用を促進させる

7.
衣服の活用に向けて
① 新しい衣服の組み合わせの発見を促進
→過去の着用経験や自身の知識から成る
パターン化されたコーディネートを変える
② 着用回数の偏りの解消
→特定の衣服を頻繁に着用することを防ぐ、
着用頻度の少ない衣服を着用させる
③ スケジュールやTPOに適した衣服選択
→日常的に衣服の着用計画を立てる

8.
衣服の活用に向けて
① 新しい衣服の組み合わせの発見を促進
→過去の着用経験や自身の知識から成る
パターン化されたコーディネートを変える
② 着用回数の偏りの解消
→特定の衣服を頻繁に着用することを防ぐ、
着用頻度の少ない衣服を着用させる
③ スケジュールやTPOに適した衣服選択
→日常的に衣服の着用計画を立てる
コーディネートの楽しさを侵害しない
ユーザに自発的に衣服の選択させるデザイン

9.
これまでに提案した手法
ビンゴ型衣服提示システム
 毎日、着用する衣服を選ぶ際に利用
 ビンゴゲームの要素を取り入れた衣服提示
青木 由樹乃, 横山 幸大, 中村 聡史. BingoFit: 所有する衣服の活用に向けたビンゴゲーム型衣服提示システム
の提案 情報処理学会 研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI195）

10.
手法イメージ

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リーチ

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リーチ

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リーチ

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19.
これまでの研究成果
2週間の利用実験（9月実施）
 久しぶりに着た服
 新しい組み合わせ
 着用の計画を立てる傾向
衣服の活用の促進させることが示唆

20.
これまでの研究成果
週によって埋めたマス数やビンゴ結果に違い
アンケートより、ビンゴを
進められなかった理由として”気候の都合”

21.
これまでの研究成果
週によって埋めたマス数やビンゴ結果に違い
アンケートより、ビンゴを
進められなかった理由として”気候の都合”
天候や気温条件の変化がシステムの利用に
大きく影響を与える可能性

22.
今回の研究の目的
BingoFitでのコーディネートにおいて、
季節による衣服選択の変化を明らかにする
→BingoFitが一年中利用可能か検討、
適切なシステム設計を再考

23.
実験
 複数の季節で実施
 2021年 9/10(金)~9/16(木)
 2021年 9/20(月)~9/26(日)
 2022年 3/5(土)~3/11(金)
 2022年 3/12(土)~3/18(金)
 2022年 5/2(月)~5/8(日)
 各季節の衣服を40着以上持っているひと

24.
BingoFitシステム
 事前に衣服の写真を登録
 所有する衣服から
無作為に25枚抽出
 ランダムな順番で配置
 同じ配置で1週間提示
 着用した衣服の記録

25.
BingoFitシステム
 選択した画像は黒い枠線
 送信すると画像が暗くなり
左上に何日目か提示
 リーチは赤枠
 ビンゴは青枠

26.
BingoFitシステム
 選択した画像は黒い枠線
 送信すると画像が暗くなり
左上に何日目か提示
 リーチは赤枠
 ビンゴは青枠

27.
BingoFitシステム
 選択した画像は黒い枠線
 送信すると画像が暗くなり
左上に何日目か提示
 リーチは赤枠
 ビンゴは青枠

28.
BingoFitシステム
 選択した画像は黒い枠線
 送信すると画像が暗くなり
左上に何日目か提示
 リーチは赤枠
 ビンゴは青枠

29.
実験
 “着用する衣服でビンゴを行う”
 1週間毎日BingoFitを見て衣服を決定
 実験後、着用したコーディネートや
着用計画についてアンケート調査を実施

30.
各季節の実験協力者
9月 3月 5月
1週目 2週目 1週目 2週目 1週目
A ○ ○ ○ ○ ○
B ○ ○ ○ ○ ○
C ○ ○ ○ ○ ○
D ○ ○ ○ ○ ○
E ○ ○ ○ ○ ○
F ○ ○ ○
G ○ ○
H ○ ○
I ○
参加人数 8 9 5 5 6

31.
結果：季節ごとのビンゴカード
全ての季節に参加した実験協力者A〜E
9月 3月 5月
1週間に埋めたマスの数 7.3 6.8 5.8
リーチ達成率(%) 50.0 40.0 40.0
ビンゴ達成率(%) 20.0 30.0 40.0
リーチ達成者が
ビンゴ達成する確率(%)
40.0 75.0 100.0

32.
結果：季節ごとのビンゴカード
9月が最も多くマスを埋めていた
9月 3月 5月
1週間に埋めたマスの数 7.3 6.8 5.8
リーチ達成率(%) 50.0 40.0 40.0
ビンゴ達成率(%) 20.0 30.0 40.0
リーチ達成者が
ビンゴ達成する確率(%)
40.0 75.0 100.0

33.
結果：季節ごとのビンゴカード
9月が最も高い確率でリーチをしている
9月 3月 5月
1週間に埋めたマスの数 7.3 6.8 5.8
リーチ達成率(%) 50.0 40.0 40.0
ビンゴ達成率(%) 20.0 30.0 40.0
リーチ達成者が
ビンゴ達成する確率(%)
40.0 75.0 100.0

34.
結果：季節ごとのビンゴカード
5月が最も高い確率でビンゴをしている
9月 3月 5月
1週間に埋めたマスの数 7.3 6.8 5.8
リーチ達成率(%) 50.0 40.0 40.0
ビンゴ達成率(%) 20.0 30.0 40.0
リーチ達成者が
ビンゴ達成する確率(%)
40.0 75.0 100.0

35.
結果：季節ごとのビンゴカード
5月はリーチをすると必ずビンゴをしている
9月 3月 5月
1週間に埋めたマスの数 7.3 6.8 5.8
リーチ達成率(%) 50.0 40.0 40.0
ビンゴ達成率(%) 20.0 30.0 40.0
リーチ達成者が
ビンゴ達成する確率(%)
40.0 75.0 100.0

36.
結果：季節ごとのビンゴカード
実験を重ねるごとに
少ないマスで効率的にビンゴをしている
9月 3月 5月
1週間に埋めたマスの数 7.3 6.8 5.8
リーチ達成率(%) 50.0 40.0 40.0
ビンゴ達成率(%) 20.0 30.0 40.0
リーチ達成者が
ビンゴ達成する確率(%)
40.0 75.0 100.0

37.
考察：埋められたマスの数
9月に埋められるマスの数が最も多い
アイテム選択の自由度の違い
気温の低い時期はジャケットなど、
他のアイテムとの組み合わせの考慮が複雑
気温の高い時期は、比較的に
ビンゴカードから衣服を選択しやすい

38.
考察：マスの埋め方
実験を重ね、より少ないマスでより多くビンゴ
BingoFitを利用するうちにビンゴに向けた
効率的なマスの埋め方・コーディネートを学習
長期でビンゴを基にしたコーディネートより
 新しい衣服の組み合わせ
 着用頻度の偏り解消
が期待できる

39.
達成する確率
それぞれを達成した際に埋めたマスの数の平均
3マス揃：4.9マス
リーチ：7.4マス
ビンゴ：10.0マス
ランダムにマスを埋めた際に達成する確率

40.
達成する確率
それぞれを達成した際に埋めたマスの数の平均
3マス揃：4.9マス
 40%
リーチ：7.4マス
ビンゴ：10.0マス
ランダムにマスを埋めた際に達成する確率

41.
達成する確率
それぞれを達成した際に埋めたマスの数の平均
3マス揃：4.9マス
 40%
リーチ：7.4マス
 20%
ビンゴ：10.0マス
ランダムにマスを埋めた際に達成する確率

42.
達成する確率
それぞれを達成した際に埋めたマスの数の平均
3マス揃：4.9マス
 40%
リーチ：7.4マス
 20%
ビンゴ：10.0マス
 6%
ランダムにマスを埋めた際に達成する確率

43.
達成する確率
それぞれを達成した際に埋めたマスの数の平均
3マス揃：4.9マス
 40%
リーチ：7.4マス
 20%
ビンゴ：10.0マス
 6%
ビンゴを狙い、より戦略的にマスを埋めている
ランダムにマスを埋めた際に達成する確率

44.
実験後アンケート
どの季節においても
 気温的に着られない服があった
 気温の差があるので服を決めるのが難しい
→提示される衣服と実際の天候のずれ
カード上からの衣服選択や着用計画が困難に

45.
システムの理想
長期的な利用の中でも
列やマスの選択の幅を狭めない設計が理想

46.
システムの理想
長期的な利用の中でも
列やマスの選択の幅を狭めない設計が理想
しかし、細やかな気候条件やイベントに
合わせた衣服の抽出・提示は困難

47.
システム改良
 チェンジ機能
条件に適さない衣服は
ユーザが任意で選択
ランダムに衣服を変更

48.
システム改良
 クローゼット機能  衣服拡大機能

49.
発展
 活用のために必要な衣服の整理・把握ができ
衣服の断捨離や購買決定の支援
 着用履歴と気候情報から
コーディネート考慮の負担軽減

50.
今後の調査
過去の着用回数や組み合わせを利用
 着用頻度の小さい服を中央のマスに配置
 組み合わせたことのない服同士を近くに配置
着用の偏り解消や新しい組み合わせの発見を
さらに支援するビンゴカードを自動生成

51.
まとめ
背景：ワンパターン化、タンスの肥やし
目的： BingoFitが一年中利用可能であるか調査
実験：9,3,5月にBingoFitでコーディネート
結果：季節により選択が変化
考察：季節によって選択の自由度が異なる
利用を重ねるごとに効率的にビンゴ
改良：システムに衣服チェンジ機能などの追加