Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
フィジカルインタラクションデザイン -センサーからデバイス連携まで、ブラウザの外のインタラクシ...
Search
Takuto Onishi
November 07, 2016
Programming
600
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
フィジカルインタラクションデザイン -センサーからデバイス連携まで、ブラウザの外のインタラクションデザインのコツ-
マートフォンの進化により、どんどんと扱えるセンサーの値が増えてきました。
このセッションでは、センサーを使った作例を通して、フィジカルインタラクションデザインの勘所を解説していきます。
Takuto Onishi
November 07, 2016
More Decks by Takuto Onishi
See All by Takuto Onishi
ARによる人間の認識能力拡張:掃除機の軌跡をAR化し自閉症児・者の自立活動支援へ活用
024t910
0
220
Phương pháp sử dụng AR để nắm bắt từ công nghệ và ý nghĩa(dotFes2018 VIETNAM Da Nang)
024t910
0
350
技術と意味から捉えるARの活用方法(dotFes2018VIETNAM Da Nang)
024t910
0
430
Other Decks in Programming
See All in Programming
【やさしく解説 設計編・中級 #1】一つの車に、運転手は一人 ~ある倉庫システムの事例から~
panda728
PRO
0
130
AI時代の仕事技芸論〜ソフトウェア開発で「遊ぶように働く」職人的熟達のすすめ(スクフェス仙台 2026バージョン)
kuranuki
0
500
Even G2とAWSで推しのエージェントを召喚しよう!
har1101
1
140
過去最大のMCPアップデート! 2026-07-28 RC版の謎に迫る
licux
6
460
トークンをケチるな、設計しろ:GitHub Copilotを賢く使うコンテキスト戦略
ochtum
0
300
エージェンティックRAGにAWSで入門しよう!
har1101
9
1.9k
分散システム、なんですぐ死んでしまうん?耐障害性を高めたいあなたのためのレジリエンスパターン入門
mshibuya
7
5.1k
The Bowling Game- From Imperative to Functional Programming - Part 1
philipschwarz
PRO
0
300
技術記事、 専門家としてのプログラマ、 言語化
mizchi
14
7.3k
Signal Forms: Details & Live Coding @enterJS 2026 in Mannheim
manfredsteyer
PRO
0
220
才能?センス?知らん、 続けたもん勝ちだ。-- 結婚・出産・癌を越えてなお、私がプロダクトを創り続ける理由
16bitidol
2
810
SLOをサービス品質の共通言語にするために 取り組んできたこと
wakana0222
0
420
Featured
See All Featured
Beyond borders and beyond the search box: How to win the global "messy middle" with AI-driven SEO
davidcarrasco
3
180
Designing Powerful Visuals for Engaging Learning
tmiket
1
440
SERP Conf. Vienna - Web Accessibility: Optimizing for Inclusivity and SEO
sarafernandez
2
1.5k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
230
23k
The AI Revolution Will Not Be Monopolized: How open-source beats economies of scale, even for LLMs
inesmontani
PRO
3
3.6k
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
9
1k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
47
8.2k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
55
12k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
348
40k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
31
6k
Leveraging LLMs for student feedback in introductory data science courses - posit::conf(2025)
minecr
1
310
It's Worth the Effort
3n
188
29k
Transcript
ϑΟδΧϧΠϯλϥΫγϣϯσβΠϯ ηϯαʔ͔ΒσόΠε࿈ܞ·Ͱɺϒϥβͷ֎ͷΠϯλϥΫγϣϯσβΠϯͷίπ Δେਓ
େਓ ɺΔגࣜձࣾΛઃཱɻ͓ؔΑͼ౦ژͷ اۀސ٬ʹ͚ͨɺεϚʔτϑΥϯΞϓϦͷ։ൃɺ ϝʔΧʔలࣔձ͚ͷίϯςϯπ࡞ɺ8&#αʔ Ϗεͷ։ൃɺࢼ࡞ͷ։ൃͳͲΛडୗۀΛ த৺ʹߦ͍ͬͯΔɻ ΠϯελϨʔγϣϯͷษڧɺ੍࡞ίϛϡχςΟʮΠ ϯελ෦ʯΛӡӦ͢Δ΄͔ɺࣗͰϓϥΠϕʔ τϫʔΫΛاըɾ੍࡞͍ͯ͠Δɻ ژਫ਼՚େֶඇৗۈߨࢣɻ
Δͱ ݄ઃཱɻ͓ؔΑͼ౦ژͷاۀސ٬ʹ͚ͨɺεϚʔ τϑΥϯΞϓϦͷ։ൃɺϝʔΧʔలࣔձ͚ͷίϯςϯπ ࡞ɺ8&#αʔϏεͷ։ൃɺࢼ࡞ͷ։ൃͳͲΛडୗۀ Λத৺ʹߦ͍ͬͯΔɻ
εϚʔτϑΥϯʹࡌ͞Ε͍ͯΔηϯαʔ w ࣠Ճηϯαʔ w ࣠δϟΠϩηϯαʔ w ࣓ؾηϯαʔʢίϯύεʣ w (14ηϯαʔ w
#MVFUPPUIϞδϡʔϧ w ۙηϯαʔ w ؾѹηϯαʔ w λονσΟεϓϨΠ λονྖҬ Ϛϧνλον λονڧ w ϚΠΫ w Χϝϥ ˞J1IPOFJ04Λج४ͱͨ͠σʔλͰ͢ɻ
ϒϥβ͔Βར༻Ͱ͖Δηϯαʔ w ࣠Ճηϯαʔ w ࣠δϟΠϩηϯαʔ w ࣓ؾηϯαʔʢίϯύεʣ w (14ηϯαʔ w
#MVFUPPUIϞδϡʔϧ w ۙηϯαʔ w ؾѹηϯαʔ w λονσΟεϓϨΠ λονྖҬ Ϛϧνλον λονڧ w ϚΠΫ w Χϝϥ ˞J1IPOFJ04Λج४ͱͨ͠σʔλͰ͢ɻ
ࠓճ w ࣠Ճηϯαʔ w ࣠δϟΠϩηϯαʔ ʹߜΓɺ͜ͷͭΛͲ͏͍͔ͬͯ͢Λߟ͑Δɻ ͦΜͳηογϣϯͰ͢ɻ
࣠Ճηϯαʔ εϚϗͷ9:;࣠ͷઢํʹ͔ͬͯͷՃΛऔಘͰ͖Δɻ
࣠δϟΠϩηϯαʔ εϚϗͷ9:;࣠ͷճసʢͻͶΓʣͷ֯ΛऔಘͰ͖Δɻ
Ճηϯαʔͷੳํ๏ w ͰݟΔ w ॠؒతͳ༳Εিܸ w ࢟ͷݕग़ w ظؒͰݟΔ w
ूੵͨ͠ΛݟΔ w ฏۉͰݟΔ w ࠷େ࠷খͰݟΔ w ܗͰݟΔ w पղੳΛߦ͏ w ૬ؔͰࣅͨܗ͔Ͳ ͏͔Λ֬ೝ͢Δ w ػցֶशͰҟৗݕ
δϟΠϩηϯαʔͷੳํ๏ w ͰݟΔ w ॠؒతͳ༳Εিܸ w ࢟ͷݕग़ w ظؒͰݟΔ w
ूੵͨ͠ΛݟΔ w ฏۉͰݟΔ w ࠷େ࠷খͰݟΔ w ܗͰݟΔ w पղੳΛߦ͏ w ૬ؔͰࣅͨܗ͔Ͳ ͏͔Λ֬ೝ͢Δ w ػցֶशͰҟৗݕ w ΫΦʔλχΦϯʹม
ηϯαʔΛͬͨ ΠϯλϥΫγϣϯσβΠϯͷಛ εϚϗΛ࣋ͭखͷಈ͖͕࿈ಈ͢ΔͷͰɺ গͳ͍ΠϯετϥΫγϣϯͰ ϢʔβʔΞΫγϣϯΛଅ͢͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ
ηϯαʔͷར༻ํ๏ͷྨ w ೳಈܕ ͦͷΠϯλϥΫγϣϯΛతʹϢʔβʔ͕ΞΫγϣϯΛߦ͏ɻήʔ ϜΤϯλʔςΠϯϝϯτܥʹ͘ɻ w Ճܕ ඞਢͰͳ͍͕ɺͦͷΠϯλϥΫγϣϯΛߦ͏͜ͱͰΑΓศརͩͬ ͨΓɺָ͘͠ͳͬͨΓ͢ΔɻπʔϧϢʔςΟϦςΟɺΤϯλϝ͚ w
જࡏܕ ϢʔβʔΠϯλϥΫγϣϯΛҙࣝͤͣɺࣗಈͰηϯαʔ͕ঢ়ଶΛऔ ಘ͢Δɻ
ೳಈܕͷྫ w ͓ͪΌ෩XFCΞϓϦ εϚϗΛৼΔͱԻ͕ͳΔɻ w δϟΠϩΛήʔϜίϯτϩʔϥʔʹ ͷ͖ͰϘʔϧΛస͕͢ήʔϜ
Ճܕͷྫ w ύϊϥϚXFCαΠτ ௨ৗͷXFCαΠτͷഎܠʹύϊϥϚը૾Λઃஔ w ը໘Λৼͬͯૢ࡞ΛΩϟϯηϧ
જࡏܕͷྫ w า͖εϚϗېࢭϓϥάΠϯ w ར༻ऀͷڥใΛऩूʢӾཡதͷ࢟า͖εϚϗதɺͳ ͕ΒεϚϗͳͲʣ
ϒϥβͷΈΛ ͑ͯߟ͑ͯΈΔ
*P5πʔϧͱͯ͠ͷεϚʔτϑΥϯ εϚʔτϑΥϯ༷ʑͳηϯαʔ௨৴Ϟδϡʔϧ͕ࡌͬͨɺ *P5ٕज़ͷๅݿɻ Θͳ͘ͳͬͨࣗͷεϚʔτϑΥϯɺձࣾͷݕূػͳͲΛ ͬͯͰ͖Δ*P5αʔϏεΛ͍͔ͭ͘ߟ͑ͯΈ·ͨ͠ɻ
ͦͦ*P5ͬͯʁ *OUFSOFUPG5IJOHʢϞϊͷΠϯλʔωοτʣͱ͍͏ߟ͑ํɻ ՈిΠϯςϦΞͳͲɺࠓ·ͰΠϯλʔωοτʹͭͳ͕͍ͬͯ ͳ͔ͬͨϞϊΛΠϯλʔωοτʹͭͳ͛Δ͜ͱͰɺ৽͍͠׆༻ ํ๏Λ͍͛ͯ͘ࢼΈɻ ࠷ۙΠϯλʔωοτʹͭͳ͕͍ͬͯͳ͍͚ͲεϚϗʹͭͳ͛ Ε*P5ͱݴͬͯ͠·͏ਓ͍ΔͷͰҙɻ
ϞϊʹεϚϗΛ͚ͬͭͯ͘*P5Խ͢Δ αϯϓϧ τΠϨͷศثʹεϚϗ ΛషΓ͚ɻࣗಈͰ֖ ͕ด·ΔλΠϓͷτΠ ϨͳΒɺ༻த͔൱͔ ͕ԕִͰΘ͔ΔΑ͏ʹ ͳΔɻ
ϞϊʹεϚϗΛ͚ͬͭͯ͘*P5Խ͢Δ Έ Ճηϯαʔ͔ΒεϚϗͷ͖Λݕɻ ͓͖ʹɺঢ়ଶΛXFCαʔόʔʹ௨͢ Δɻ
΄͔ʹ ྫྷଂݿͷυΞʹऔΓ͚ δϟΠϩηϯαʔͰ։ดΛݕɻͩͬͨΒ৯ࢭͷΞϥʔ τΛग़͢ γϟπͷഎதʹऔΓ͚ ࣄதͷೣഎΛՃηϯαʔͰ͖͔Βऔಘɻೣഎ͕ଓ͘ ͱɺը໘ʹΞϥʔτΛදࣔ ͳͲͳͲʜ
ηϯαʔΛ͏ͱ ਓͷߦಈΛτϦΨʔʹͯ͠ɺ͞·͟·ͳΠϯλϥΫγϣϯΛੜ Ή͜ͱ͕Ͱ͖·͢ɻ ϒϥβͷϚεࢦΩʔϘʔυʹଊΘΕͣɺ৽͍͠Πϯλ ϥΫγϣϯΛΈͳ͞ΜੋඇҰॹʹߟ͑ͯΈ·͠ΐ͏ɻ
ηϯαʔΛ༻͍ͨͷͮ͘ΓاըͷͨΊͷϑϨʔϜϫʔΫ ղܾ͍ͨ͠ ఏڙ͍ͨ͠Ձɾػೳ ରͱͳΔਓ ͖͔͚ͬʹͳΔߦಈ ηϯαʔͰଌΔཁૉ ηϯαʔ͕ൃಈͤ͞Δಈ࡞ ਓʹ༩͑ΔӨڹ ࠷ऴతʹఏڙ͢Δ ɾαʔϏεͷઆ໌
VALUE SOLUTION TARGET ACTION SENSING REACTION EFFECT