Innovative Human Workspace Lab

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科学に裏付けられた快適さ

Innovative Human Workspace Lab

科学に裏付けられた快適さ

Innovative Human Workspace Lab

私たちの使命:日常の快適さを、科学で実現する

長時間のデスクワークやコンピュータ周辺機器の使用は、肩こりや手首の痛みにつながりがちです。多くの人が「仕方のないもの」として受け入れてきた不快感です。私たちのラボでは、快適さはぜいたく品ではなく、設計するものだと考えています。人々が見過ごしがちな日常の不快感こそ、私たちの研究の出発点です。

まず、実際の行動を観察する。データに語らせる。

日常の仕事で人々がデバイスをどのように操作するかを観察し、その結果を測定可能なテストシナリオに変換します。ラボで評価する内容が、実際の働き方を反映するように設計されています。私たちの研究は、3つの基本原則に基づいています。

  • Icon representing the observe and define stage of ergonomic research.

    観察と定義

    実際の作業環境におけるデバイスの使用を観察し、タスク分析と記録をもとに、頻度の高い動作・負担が生じやすい動作・不自然な姿勢を特定します。

  • Icon representing experimental measurement in ergonomic research.

    実験的な計測

    重要な行動を特定した後、再現可能なテスト条件に変換し、科学的な計測機器で数値化します。感覚をデータに翻訳するプロセスです。

  • Icon representing validation and feedback in the ergonomic design process.

    検証とフィードバック

    計測結果を実際のユーザー体験と照合します。フィードバック、長期観察、繰り返しのテストを通じて、データが実際の感覚と一致しているかを検証します。

ステージ1 |実際の行動マッピング

オフィスワーカー、クリエイター、Macユーザーの実際の作業環境を調査し、スクロール・クリック・切り替え・マルチタスクなど、頻度の高い動作を特定します。

左クリック、クリックしたままの操作、ホイールスクロールなど、頻度の高いマウス操作を示す実際の行動マッピング図。

ステージ2|人間工学的な形状の探究

さまざまな形状・角度・サポート構造を検討し、最も自然な姿勢と接触点を特定します。

さまざまな人間工学マウスの試作品を使い、手の姿勢、握り心地、サポートポイントを検証するユーザーテスト。

ステージ3|人体データの取得

モーションキャプチャー、EMG、圧力分析を活用し、手・手首・前腕の筋肉にかかる負荷を数値化します。

マウス使用中の手、手首、前腕への負荷を、モーションキャプチャーとEMGセンサーで計測する人体データ取得の様子。

ステージ4|実使用環境での検証

実際の使用環境に戻って検証を行い、長時間使用における快適さと安定性を確保します。

日常のデスク環境でINFTYLAB M Mouseをテストし、長時間の快適さと安定性を検証しています。

体験を数値化する方法

  • Motion capture system recording hand movement and posture for ergonomic research.

    モーションキャプチャーシステム

    ミリメートル単位の精度で3D動作をトラッキングし、手や全身の姿勢の変化を再現します。

  • Electromyography (EMG) recording used to monitor muscle activity and measure load during ergonomic testing.

    筋電図(EMG)

    筋肉の活動をリアルタイムでモニタリングし、負荷の蓄積と疲労を数値化します。

  • Hand testing different mouse prototypes to analyze contact area and pressure during grip.

    接触領域と圧力の分析

    手と製品が触れ合う様子を可視化し、握ったときに圧力が集中する場所を特定します。

  • User testing INFTYLAB M Mouse in a real workstation setup for qualitative feedback on comfort and usability.

    定性インタビュー

    データだけではありません。人々がどう感じているかにも耳を傾けます。アンケートやインタビューを通じて、数値が実際の体験と一致しているかを検証します。

M Mouseが生まれた背景をご覧ください。ケーススタディを読む