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視線・瞳孔径計測結果からはさまざまなことがわかります。

しかしながら、行動分析の経験があるあなたならご経験済みかもしれませんが、「使える計測結果」を得るのは、それほど容易なことではありません。これまでに実施した多くの視線・瞳孔径計測において直面した、数多くの課題に対処するなかで、私が体得した特に重要視すべきことは３つに集約されます。

1.よい計測データを得る
2.解析目的にそった「データコンバージョン」
3.使い勝手のよい「解析ツール」

それぞれの項目の詳細は以下で説明します。

1.よい計測データを得る

よい計測データを得るには、次の３つのポイントをおさえる必要があります。

1.計測機材のオペレーションに習熟していること
2.異なる計測対象、計測環境下で適応できる計測ノウハウを有していること
3.被験者行動を予測し、目的に照らした計測設計を行うノウハウを有していること

これらのことは試行錯誤の中で解決していくことはできますが、時間をはじめとする投下コストを考えると、コストパフォーマンスが高いとはいえません。まして高価な計測機材のコストを考えあわせると、結論は明らかです。

定期･定例的な計測を行うなど、計測設計が標準化され、計測機材の稼働率が高くなるまでは、「視線計測ワンストップサービス」のスポット利用をおすすめします。

2.解析目的にそった「データコンバージョン」

よい計測データが得られれば、次はデータコンバージョンです。

計測データ（Rawデータ）そのままでは、データ量が膨大で、専門家でもどこから手をつければよいか、とまどうようなシロモノです。豊富な視線計測実施での経験から、解析目的にそったデータコンバージョンとするには、最低限以下の基本的な手法が必要です。

1.エラー補正ロジックにより、データを整形
2.瞳孔径データを相対指標化ロジックにより整形
3.計測対象、計測環境、解析目的等に応じた各種パラメタ補正

よい計測データがとれても、思うような解析データが得られないとすれば、このデータコンバージョンのプロセスに問題があると考えて間違いありません。

「見える」「使える」解析用データを生成するこのプロセスこそが、視線･瞳孔径計測の「キモ」であると考えています。

3.使い勝手のよい「解析ツール」

計測を行ったあとは、思ったようなデータがとれているのか、すぐにでも結果を見たいものです。しかし、これまではデータを「見ることができる状態」にするまでの作業量が膨大で、とても「気軽に」という状態ではありませんでした。

分析者の立場にたって考えてみると、分析のプロセスは次のように分解できます。

1.視線･瞳孔径データを映像で概観する（＝事前仮説の確認と新たな気づき）
2.個々のデータを条件検索して詳細にみる（＝データの検索とタグ付け）
3.タグに基づくデータの抽出・集計と分析・レポーティング

3. レベルの作業まで対応するとなると、どうしても専用のアプリケーションが必要となり、当然のことながら操作を含めて難しくなってしまいます。しかし、3.のレベルのツールがあなたにとって本当に必要でしょうか？むしろ機能が多すぎて、使い勝手が悪くなるという恐れがあります。

そこで、それぞれのプロセスでの使用シーンを想定して、「作業量の軽減」を主目的に、機能を絞込み重点化してみました。この使い勝手よくまとめられたツールはこちらにあります。

このように、視線・瞳孔径計測による解析も３つの重点項目を軸に整理すると実行しやすくなりますね。