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エイムトレーナー

的をできるだけ速く正確に当てて、あなたのエイムがフィッツの法則にどう従うかを見てみましょう。無料・登録不要。比較データをつくるため、スコアをIPアドレスと国とともに保存します。

文：Helibrainチームレビュー：Robert（生物物理学の博士候補生）公開日：最終レビュー日：

的を撃ち抜こう

30個の的が、場所と大きさを変えながら1つずつ現れます。できるだけ速く当ててください。

的をクリックまたはタップします。外したクリックは正確さを下げます。マウスとタッチの結果は別々に記録します。

スコアの見方

  • 的1つあたりの平均時間：プレイ全体の時間を的の数で割った値で、単位はミリ秒（ms）です。低いほど良い記録です。外したクリックも時間を使うので、この数字に表れます。
  • 正確さ：プレイエリアでのクリックのうち、的に当たった割合です。
  • 最速のヒット：いちばん速く当てた1つの的の時間です。
  • スループット：速さと難しさを1つにまとめた数字で、単位は1秒あたりのビット数です（下で説明します）。高いほど良い記録です。
  • グラフ：点の1つ1つが的です。それぞれの的の時間を難しさに対してプロットしています。破線はあなた自身のフィッツの法則の直線です。

フィッツの法則とは？

フィッツの法則によると、的が遠くて小さいほど、当てるまでに時間がかかります。ポール・フィッツは1954年に、その時間が的の「難易度指数」（ビットで表す）に比例して直線的に増えることを示しました [1]。現在はふつう log2(距離 / 幅 + 1) と書きます [2]。デザイナーは、押しやすいボタンをつくるためにこの法則を使っています。

要点まとめ

  • 測るもの：的をどれだけ速く正確に指せるか。的の位置を見て、そこまで動かし、止めるまでの一連の動きです。
  • マウスでのスループット：標準的な方法を使った研究室の研究では、1秒あたり約3.7〜4.9ビットです [3]。
  • 指でのスループット：あるスマートフォンの研究では、16人が指で的をタップして、約7ビット/秒でした [4]。私たちの数字はもっと簡単な方法（下記）で計算しているので、直接は比べられません。
  • タッチスクリーンの小さな的：指で触れた位置は、それだけで約1〜1.5 mmずれます。約7 mmより小さい的ではミスが多くなります [5]。
  • マウスとタッチは別々：結果は入力ごとに分けて記録します。

エイムトレーナーのしくみ

  1. プレイエリアの中央にあるスタートを押す。ここで時計が動き出します。
  2. 的を当てる。30個の丸い的が、3つの大きさで1つずつ現れます。どの的も前の的から十分に離れた場所に出ます。外したクリックは正確さを下げ、的は当てるまでその場に残ります。
  3. 結果を見る。あなたのフィッツの法則の直線も表示されます。

的は、ランダムな数（シード）から私たちのサーバーでつくられます。スコアをシェアすると、友だちにも同じシードが渡り、まったく同じ的でプレイできます。クリックは私たちのサーバーで採点され、的に対してもう一度再生して判定します。

スループットは、表示された的の距離と大きさから計算しています。研究室の標準では、クリックが実際にどこに落ちたかで補正しますが、私たちはその補正をしていません [3]。だからこそ、自分の過去の記録と比べることをおすすめしています。

エイムに影響するものは？

  • 距離と大きさ。遠くて小さい的ほど時間がかかります。これがフィッツの法則です [1, 2]。
  • 機器。マウス、タッチパッド、指では結果が変わります。研究室の研究では、タッチパッドはマウスよりかなり遅いという結果でした [3]。
  • 速さか、ていねいさか。急ぐとミスが増え、ミスのたびに時間を失います。いちばん良いスコアは、一定のペースから生まれます。
  • 年齢。ある研究では、大人は12〜14歳の子どもよりミスが少なく、61〜69歳の人より速いという結果でした [6]。
  • 練習。最初の数回は、ゲームに慣れるにつれて時間が短くなります。

このテストでわかること、わからないこと

エイムトレーナーは、お使いの機器での今日の指す速さと正確さを測ります。知能や脳の健康を調べるテストではなく、短いスコアからゲームの腕前を予測することもできません。

同じ機器での自分の過去の記録と比べてください。マウスや画面の大きさが変わると、数字も変わります。

よくある質問

エイムトレーナーの良いスコアはどれくらい？

同じ機器での自分の記録と比べてください。こうしたゲームでは、前回の自分を超えたスコアが良いスコアです。十分な人数がプレイすると、同じ入力を使った他のプレイヤーの初回の記録と、あなたの初回の記録を比べた結果も表示されます。

1秒あたりのビット数で表すスループットとは？

スループットは、的の難しさと、それをどれだけ速く当てたかを組み合わせたものです。難しさはビットで数え、log2(距離 / 幅 + 1) で求めます [2]。それを当てるまでの時間で割って平均すると、1秒あたりのビット数になります。マウスを使った研究室の研究では、より厳密な方法で、1秒あたり約4〜5ビットです [3]。

マウスとタッチを比べるのは公平？

いいえ。だから比べていません。指とマウスでは動き方が違うので、結果は同じ入力を使った人とだけ比べます。

友だちと同じ的が出るのはなぜ？

シェアされたスコアのリンクにはその回のシードが含まれているので、同じ的が出ます。そのため、公平に勝負できます。

Helibrainのエイムトレーナーは無料？

はい。ゲームも結果もすべて無料です。登録、メールアドレス、支払いは不要です。公平な比較データをつくるために結果を保存しています。詳しくはプライバシーポリシー（英語）をご覧ください。

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出典

  1. Fitts PM (1954). The information capacity of the human motor system in controlling the amplitude of movement. Journal of Experimental Psychology 47(6):381–391. doi.org/10.1037/h0055392
  2. MacKenzie IS (1992). Fitts' law as a research and design tool in human-computer interaction. Human–Computer Interaction 7(1):91–139. doi.org/10.1207/s15327051hci0701_3
  3. Soukoreff RW, MacKenzie IS (2004). Towards a standard for pointing device evaluation, perspectives on 27 years of Fitts' law research in HCI. International Journal of Human-Computer Studies 61(6):751–789. doi.org/10.1016/j.ijhcs.2004.09.001
  4. MacKenzie IS (2015). Fitts' throughput and the remarkable case of touch-based target selection. Human-Computer Interaction: Interaction Technologies (HCII 2015), LNCS 9170, 238–249. doi.org/10.1007/978-3-319-20916-6_23
  5. Bi X, Li Y, Zhai S (2013). FFitts law: modeling finger touch with Fitts' law. Proceedings of CHI 2013, 1363–1372. doi.org/10.1145/2470654.2466180
  6. Hertzum M, Hornbæk K (2010). How age affects pointing with mouse and touchpad: a comparison of young, adult, and elderly users. International Journal of Human-Computer Interaction 26(7):703–734. doi.org/10.1080/10447318.2010.487198

このページの作り方：上に挙げた研究をもとにHelibrainチームが執筆し、2026年11月4日にRobert（生物物理学の博士候補生）がレビューしました。出典に変更があれば更新します。