　米UC Berkeley、ドイツのRWTH Aachen、米国のテクノロジー企業Unanimous AIに所属する研究者らが発表した論文「Unique Identification of 50,000+ Virtual Reality Users from Head & Hand Motion Data」は、VRリズムゲーム「Beat Saber」（ビートセイバー）のプレイヤーの動きからその人を特定する機械学習モデルを提案した研究報告である。

　頭部と手の数秒の動きを頼りに、5万人以上のプレイヤーからその人を94％以上の識別精度で特定することに成功した。

Beat Saberをプレイしている様子

　研究者らは、まずBeat Saberをプレイするユーザーを250万回以上録画した映像データを取得し、大規模データセットを作成した。データセットには、40カ国以上で20種類以上のVRデバイスを使用する5万5541人のVRユーザーが含まれる。

Beat Saberをプレイする人の1秒間の両手と頭部の動き

　1人当たり5分間のデータで分類モデルを学習させたところ、100秒間の頭部と手の動きから94.33％、10秒間の動きから73.20％の精度で、5万人を超える候補者の中からプレイヤーを特定することができた。

　またリプレイ数が多いほど識別精度は上がる傾向が見られた。100件以上のリプレイを行った5000人程度のユーザーでは、99.5％以上の高精度で識別することができた。ベテランユーザーは動きに一貫性があり、再現性が高いからと分析する。

　これらの結果は、顔や指紋などの生体認証のようにプレイヤーの動きがVRアバターにおける識別子となり得ることを示唆した。

Source and Image Credits: Nair, Vivek, Wenbo Guo, Justus Mattern, Rui Wang, James F. O’Brien, Louis Rosenberg and Dawn Song. “Unique Identification of 50,000+ Virtual Reality Users from Head&Hand Motion Data.”（2023）.

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