ヒューマノイドが家に来るまで、僕は自分の視覚エンジンをVRでチューニングした話（Amblyotube実装レポート）

今日は自宅のリビングで、VRヘッドセットを装着し、Amblyotubeのダイクロピック・ステレオモードを起動した。左目には低コントラストのパターン、右目には高コントラストの同一シーンを提示し、脳が抑制を解くまでのレイテンシをミリ秒単位でログに吐く。最初のセッションは 12 分、フレームドロップ 0.3 %、GPU 使用率 45 %。コンソールに frame_time_ms: 11.2 と出た瞬間、ようやく「遅延が知覚閾値を下回った」と実感できた。

翌日、眼科の検査で両眼視機能スコアが 0.15 から 0.32 へ上昇。数値だけでなく、朝のコーヒーを注ぐときカップの縁が二重に見えなくなった瞬間、手の震えが止まった。Amblyotube の進捗ダッシュボードは JSON でエクスポート可能で、自作の可視化スクリプト plot_progress.py に食わせると、改善曲線が指数関数的フィット y = a·(1‑e^{-bt}) で R² = 0.96 と出た。

コード側では Unity の XR Interaction Toolkit を拡張し、眼球追跡データをリアルタイムでシェーダーの u_eyeWeight にバインド。これにより、注視点が外れた瞬間にコントラスト比を自動調整し、疲労感を 30 % 減らせた。CI/CD パイプラインに pytest --benchmark を組み込み、リグレッション検知を自動化。

今夜もヘッドセットを外すと、部屋の隅に置かれたヒューマノイドのプロトタイプが静かにこちらを見ている。視覚エンジンのチューニングが完了したら、次は彼らと「視線合わせ」のプロトコルを実装する番だ。