@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02006344,
 author = {日下部,完 and 池松,香 and 坂本,大介 and 小野,哲雄 and Kan Kusakabe and Kaori Ikematsu and Daisuke Sakamoto and Tetsuo Ono},
 issue = {12},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Dec},
 note = {スマートフォンの画面を直接触って操作するタッチ操作には，指で画面が遮蔽されてしまうことによる誤操作や片手把持時の画面到達性に課題がある．この課題に取り組むために本稿では，スマホソケットに着目したジェスチャインタフェースを提案する．まず，クラウドソーシングにより300名のスマホソケット利用者から通常の利用方法を調査し，その結果に基づいてインタフェースのプロトタイプと56種のジェスチャを作成した．続いて，ジェスチャ認識器開発のためのジェスチャデータ収集と主観評価の調査（rm N=6）を行った．この結果，参加者内学習時のジェスチャの認識精度の平均は90.1%であり，各ジェスチャが簡潔で，社会受容性があり，疲れにくく，安定して使用できることが分かった．さらに実施した，本システムが意図どおりに動作した際の活用方法を探索するワークショップ（rm N=7）では，スマホソケット型ジェスチャインタフェースが「片手操作の改善」「繰返し入力操作の削減」「タッチ操作との併用」「弾性を用いたフィードバック」の観点で有用であることが示された．最後に，これらの結果に基づき，スマホソケット型ジェスチャインタフェースの利点を活かすジェスチャについて考察する．, We present BodSockets, an interface utilizing the form factor of collapsible phone grips, which is a smartphone accessory. BodSockets enables Back-of-Device interaction on smartphones through gestural input. We clarified the usage patterns of off-the-shelf collapsible phone grips through a crowdsourced study (rm N=300). Based on these findings, we prototyped BodSockets with 56 gestures categorized into IMU-based, touchscreen-based, and combined gestures. Our gesture recognition system achieved an accuracy of 91.5% for IMU-based, 91.0% for touchscreen-based, and 90.1% for combined-based gestures, respectively. Through a workshop, four promising use cases of BodSockets were revealed: (1) improving one-handed interaction; (2) reducing repetitive operations; (3) enabling error-free smartphone operation by utilizing both front and back inputs; and (4) enhancing intuitiveness and physical engagement through elastic feedback. Finally, we discuss the implications of our findings for the design of BodSockets-based interfaces.},
 pages = {1861--1875},
 title = {BodSockets：スマホソケット型インタフェースを用いたスマートフォンの背面領域を活用した操作手法の提案},
 volume = {66},
 year = {2025}
}