VR空間内での移動（ロコモーション）は、VR研究の中核的な技術課題である。研究者が被験者に「自然に歩いてもらいたい」と考えたとき、現行の手法にはいずれも本質的な制約がある。

リダイレクテッドウォーキング（Redirected Walking: RDW）は、視覚的な操作によって物理空間内を歩き回る被験者を特定のエリアに留める手法である。しかし、検出閾値以下の操作で自然な歩行を維持するには最低36㎡の物理空間が必要とされる[1]。一般的な研究室でこの面積を確保することは現実的ではない。

コントローラー移動（ジョイスティックロコモーション）は、最も普及した方式であるが、視覚は移動を知覚しているのに身体は静止しているという感覚不一致（sensory conflict）が生じる。この不一致はサイバーシックネス（VR酔い）を誘発するだけでなく、距離知覚の過小評価や空間認知データの歪みを引き起こすことが報告されている[2]。

テレポート移動は酔いを軽減するが、連続的な空間認知を破壊する。被験者は空間を「歩いて通過する」のではなく「点と点を飛ぶ」ため、経路統合（path integration）や空間記憶に関する実験には適さない。

ODT（全方向トレッドミル）は、ユーザーが前後左右360度すべての方向に歩行できる物理プラットフォームである。通常のトレッドミル（ランニングマシン）が前後方向のみに対応するのに対し、ODTは全方向の歩行をその場で実現する。

商用ODTの多くは、摩擦の少ない凹型（ボウル型）のベースプレートを採用している。ユーザーは専用の低摩擦シューズカバーを装着し、プレート上を歩く。凹面の形状により、歩行者は重力で常にプレートの中心に戻る設計となっている。Homami et al.（2025）は、ボウル型ODTがフラット型と比較して人間工学的優位性とユーザー制御性において高い評価を得たことを報告している[3]。

VRヘッドセット装着時は視覚情報が遮断されるため、歩行中のバランス喪失リスクが高まる。ハーネスはユーザーの腰を物理的に支持し、転倒を防止する機構である。KATVRプラットフォームでは全モデルにハーネスを標準搭載しており、被験者実験における安全管理上の要件を満たしている。

足元または足首に装着したセンサーが歩行の速度・方向・歩幅を検出し、リアルタイムでVR空間内の移動に変換する。KATVRプラットフォームのトラッキング性能は以下の通りである。独自2D光学式フットトラッキング（左右シューズ各1センサー＋ベースプレートコントロールセンサー）を採用し、遅延10ms未満、精度0.12mm、SPI（Samples Per Inch）1,200以上を実現している。

特筆すべきは方向分離精度 < 0.3°という仕様である。HMD（ヘッドマウントディスプレイ）が検出する視線方向と、トレッドミルが推定する身体の移動方向（Body Yaw）を独立して制御・計測できる。津波避難行動の研究では「横を向きながら前に進む」「周囲を見渡しながら避難する」といった現実の行動を再現・定量化する必要があり、コントローラー移動ではこの視線と進行方向の分離は原理的に不可能である。

ODTは単なる移動手段ではなく、歩行に関する定量データをリアルタイムで取得するセンシングプラットフォームでもある。KATVRのSDK（ソフトウェア開発キット）を通じて、以下のデータにプログラム的にアクセスできる。

SDK対応環境はUnity、Unreal Engine、Python、ROS2をカバーしており、独自の実験プログラムとの連携が可能である。歩行データの記録・解析をリアルタイムで行える点は、商用ゲーム利用では意識されないが、研究用途では極めて重要な機能である。

ODTを用いた研究は、認知科学からリハビリテーション、都市計画まで多岐にわたる。以下に主要な分野と代表的な研究を概観する。

空間認知の研究では、被験者が「実際に歩いて空間を探索する」ことが実験条件として不可欠な場合が多い。PNAS（2013）に掲載されたマウス実験では、視覚情報のみで身体移動を伴わない条件において場所細胞（place cell）の75%が正常に発火しなかったことが報告されており、空間認知における身体運動の重要性を示す基礎的知見となっている[5]。

Chuang et al.（2024）は、2名の被験者が各自KAT Walk miniに乗り、協調してVR空間をナビゲートする課題においてハイパースキャニングEEGを計測。脳間のデルタ～ガンマ帯域における機能的・実効的結合を分析した[6]。Bampouni et al.（2025）は、KAT Walk C2 Plusを用いた多感覚VR環境（嗅覚・聴覚強化）での空間ナビゲーション記憶を評価している[7]。

詳細：VR空間内のジレンマ研究コラム

2025年にFrontiers in Neurologyに掲載されたRCT（ランダム化比較試験）では、VRトレッドミルを用いた歩行訓練が慢性期脳卒中患者の歩行機能と動的バランスを有意に改善したことが報告されている[9]。

詳細：VRリハビリテーション研究レビュー

Quan Li et al.（2025）は、Cell Reports Physical Scienceにおいて、KAT WALK 3DTを用いた仮想都市交差点シナリオで歩行者の意思決定の不確実性と神経階層の関係を解析。全448試行の行動データを収集している[10]。Azimi & Tavakoli（2025）は、KAT Walk C2+を多エージェント都市交通シミュレーションの歩行者モジュールとして組み込み、仮想駅ホーム・ターミナルでの歩行速度・歩幅・方向転換をリアルタイム記録した[11]。

Corelli et al.（2020）は、地震後火災を想定した消防士訓練シナリオにおいて、KATWalkを含む3種のVRシステムのユーザビリティと学習成果を比較評価した。長距離ナビゲーションでの操作性や狭所での制御が検証されている[12]。

Bosse et al.（2022）は、知的・発達障害のある生徒約20名を対象に、KAT VRトレッドミルで日常歩行タスク（場所の探索、水辺の安全な行動等）をVR内で繰り返し練習させ、行動スキルの習得支援効果を検証した[13]。Shrestha & Malloch（2025）は、CHI 2025においてKAT Walk Mini Sを用いた非視覚VR探索（アイマスク条件、音響・触覚フィードバックのみ）の可能性を報告している。

Green et al.（2024）は、KAT Walk C2+を使用したVR歩行と屋外歩行のエネルギー消費量をCosmed K5（呼気ガス分析装置）で比較した。VR歩行6.1 kcal/分、屋外歩行5.8 kcal/分と、統計的有意差のない結果が得られている[14]。Warkocki et al.（2025）は、KAT Walk C2 Plusを用いたVRフィットネスのQoE（体験品質）を心拍数・EDA・皮膚温度の生理指標で評価した。

詳細：KATVR vs. コントローラー比較コラム

KATVRプラットフォームは用途と予算に応じた複数のモデルを展開している。研究用途での選定基準は、被験者実験の頻度・規模、設置スペース、SDK利用の有無が主軸となる。

KAT PRO WALK Mechaは「自然な足踏み」で歩行でき学習が不要なため、高齢者を被験者とする研究や、被験者に負荷をかけたくない臨床実験に特に適している。C2+ Enhancedは7段階の摩擦レベル調整と触覚モジュールにより、リハビリテーションにおける歩行負荷の段階的調整や、地面テクスチャの知覚研究にも対応する。

KATVR JAPANは大学・研究機関・企業R&D部門を対象に学術・研究開発割引を提供している。

いずれも送料（離島を除く）、設置費用、研究用アクセサリを含んだ特別研究パッケージ価格である。

KATVRはSDKを研究用途向けに無償提供している。市販のVRゲームを使った体験評価だけでなく、研究目的に合わせた独自の実験環境を構築できる点は、研究インフラとしての基本要件である。

• Unity ── C# API。最も採用例が多い。VR実験フレームワーク（UXF等）との統合が容易
• Unreal Engine ── C++/Blueprint API。高品質レンダリングが必要な建築・都市研究向け
• Python ── データ解析パイプラインとの直接接続。NumPy/Pandas/scikit-learnとシームレス
• ROS2 ── ロボティクス研究・マルチセンサー統合。歩行データと他のセンサー（EEG・モーションキャプチャ等）の時刻同期

トラッキング性能：遅延10ms未満、精度0.12mm、SPI 1,200以上。これらの仕様は、歩容分析や空間ナビゲーション研究で求められる時空間解像度を満たしている。