(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の期間に亘る定期刊行物の記事内容の変遷をコンピュータ画面の閲覧者が指示した期間を選択して上記コンピュータ画面上に提示する方法であって、
（１）上記定期刊行物の記事内容を、所定の時間ブロックごとに、所定の分類表の所定の項目に属する事項が上記記事内容に出現する出現頻度を計数し、
（２）上記の所定の項目ごとに、上記出現頻度を時間軸に沿って上記コンピュータ画面上にカラーマップで表示し、
（３）上記閲覧者に指示された期間が更新された場合は、上記計数の結果を用いて上記出現頻度を集計して、上記の所定の項目ごとに、上記出現頻度を時間軸に沿って上記コンピュータ画面上にカラーマップで表示するものであり、
（４）上記カラーマップを表示するカラーマップ画像は、時間方向に多段階の解像度で作成されたものであり、時間方向のスケーラブル表示機能が該カラーマップ画像を用いたものである、
ことを特徴とする、定期刊行物記事の分野や語句の出現頻度の時間的に伸縮可能な可視化方法。
【請求項２】
上記分類表の項目に属さないキーワードについて上記定期刊行物の記事内容の変遷をそのコンピュータ画面の閲覧者に指示された期間を選択して上記コンピュータ画面上に提示する場合は、該キーワードが上記の所定の項目にあったものとして取り扱うことを特徴とする請求項１に記載の、定期刊行物記事の分野や語句の出現頻度の時間的に伸縮可能な可視化方法。
【請求項３】
上記カラーマップでの表示は、時間軸に沿った多段階の設定をカラーパレットを用いて可能ならしめたものであり、該カラーパレット１つ当たりの表示に相当する時間長が比例係数を除いて２の累乗で増加する多段階の時間長であることを特徴とする請求項１あるいは２に記載の、定期刊行物記事の分野や語句の出現頻度の時間的に伸縮可能な可視化方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、新聞や雑誌を含む定期刊行物または電子定期刊行物の掲載記事の分野でそれに使われている語句の出現頻度を様々な時間スケールでスケーラブルに分類や表示することを可能ならしめる、定期刊行物記事の分野や語句の出現頻度の時間的に伸縮可能な可視化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ビッグデータの活用が話題になる時代となり、さまざまなデジタル情報がデータベース化されている。例えば社会科学情報のビッグデータ可視化・検索技術はピッグデータ情報処理に求められている重要な課題の一つである。また、ビッグデータの基盤である計算機の処理能力向上、ネットワーク速度高速化およびストレージ容量大規模化が実現され、ピッグデータの収集および処理に伴う情報抽出や表示を行う基盤環境が求められている。これら基盤環境においては、情報処理の大規模化と比較すると、情報を表示する環境の高度化は進んでいない。ハードウェア的には、表示面上の情報量が期待される４Ｋまたは８Ｋディスプレーは今後普及することが期待されるが、人間が視認できる情報量には限界がある。つまり、ディスプレー解像度の向上でより多くのデジタル情報が表示されても、その視認者が得る情報量は表示ピクセル量には比例しない。
【０００３】
膨大な情報を限られたディスプレー上で人間が理解するための有効な手法の一つに、大領域や長時間の時空間情報をスケーラブルに表示することがある。すなわち、限られたディスプレー上には特定の空間情報または時間情報しか表示することができないが、その情報の残像がその視認者に残っている間程の短時間で連続する情報（例えば、時間的に連続する情報や縮小または拡大した情報）をディスプレー上に表示することで、異なる空間スケールまたは時間スケールの情報を人は認識しやすくなる。その結果、同じ限られたディスプレー上での認識をその数倍の情報量にすることができる。これが、情報のスケーラブル表示である。
【０００４】
空間スケールのスケーラブル表示はGoogle（登録商標） MapsやGoogle（登録商標） Earthで有効に活用されており、マウス等の入力機器操作により、２次元または３次元空間をズームイン表示またはズームアウト表示することができる。これにより、たとえばGoogle（登録商標） Mapsでは背景にある地球規模の地図画像データに対して、求める位置の情報を任意の空間スケールで連続的に表示できる。
【０００５】
一方、時間スケールでのスケーラブル表示は、Google（登録商標） Public Data Explorerや本願発明者らのSTARStouch（非特許文献１）などで公開されている。これらは１次元グラフ（線グラフ、棒グラフ、離散図）や２次元グラフ（いわゆるダイナミックスペクトル）をスケーラブルに表示するものである。複数のデータを比較する場合はグラフをオーバレイする手法もあるが、STARStouchに様にデータを縦方向に並べて隣接するデータを比較する手法も有効である。
【０００６】
これらのグラフ表示の手法に対して、時系列情報をカラーマップ化された「カラースコア」として表示する手法がある。これは、数値化された情報をカラーマップ表示し、特徴的な時刻やデータを一目で発見する方法である（例えば、非特許文献２）。複数データを表示する際には、強調的なカラーの共通出現時刻を発見しやすいなどの利点がある。
【０００７】
コンピュータ上のウェブ（Ｗｅｂ）ブラウザやＰＣ（パーソナルコンピュータ）アプリケーションで時系列情報を表示するこれまでの方法としては、例えば、動画像編集アプリケーションのようなタイムラインで動画像を連続画像として表示する方法があった。このような連続画像表示の特徴の一つは、時間スケールを任意に変更できることである。例えば、１時間の動画像編集を行う際、１時間分の連続画像をタイムライン表示し、その中から編集を行う箇所を決定する。その場所を選択（たとえばマウスクリック）することで選択した時間の前後３０秒間のタイムスケール表示となり、今度は計１分の連続画像が表示される。さらに、マウス操作等（近年のタッチディスプレーではスワイプ等）により表示時間帯をずらすことが出来る。このようなスケーラブルでダイナミックなＷｅｂ表示は、ラインプロットやダイナミックスペクトラム（声紋表示などで用いられるマルチチャンネルプロット）などのデータ表示でも可能である。例えば電波や音波を受信してダイナミックに時間変化表示するアプリケーションなどは数多くある。
【０００８】
本発明で提案するカラーマップによる時系列データ表示に近いものとしては、時系列データの俯瞰と縮約のための可視化方法の例（非特許文献２）がある。これは、クラシック楽曲のために開発された可視化方法の１つであり、クレジットカードの決済情報やＷｅｂページのアクセスログなどシステムログへの応用が提案されている。
【０００９】
一方、本発明が対象の１つとする新聞記事に関しては、国内の主要新聞社はすべて過去記事のデータベースを有しており、それらを販売している場合が多い。また、近年はＷｅｂ上で新聞記事を無償または有償で公開するビジネスも成立しつつある。これらのデジタル化された新聞記事は、しかし日時やキーワードを入力するとそれに関連する記事を表示するサービスが主要である。これは、求める記事を（より高速に、または簡便に）検索することを目的としている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】村田健史，鵜川健太郎，村永和哉，鈴木豊，渡逼英伸，是津耕司，山本和憲，篠原青，笠原禎也，岡田雅樹，小嶋浩嗣，能勢正仁，木村映善，建部修見，田中昌宏，「世界科学データシステム（ＷＤＳ）のための学際的科学データ表示Ｗｅｂの提案」、情報知識学会誌，Vol.24,No.3,pp.297-320,2014.
【非特許文献２】林亜紀、「時系列データの俯瞰と縮約のための可視化の一手法」、（お茶の水女子大学大学院修士論文、平成２４年２月）、２５−５５頁、平成２７年１１月１日閲覧、http://itolab.ito.is.ocha.ac.jp/~aki/PDF/MSthesis.pdf
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
上記の通り、これまでの新聞記事データベースは日時やキーワードを検索キーとして、記事そのものを出力表示するものであった。しかし、主要各社の新聞記事は創刊号からを考えると１００年スケールにわたる我が国の社会そのものを反映する情報の集約であるとも考えられる。突発的に起こる事象の目視による発見（検索ではない）、事象間での関連、短期・中期・長期にわたる変化のトレンドなどを内包している。これらの、いわば社会現象のトレンドを俯瞰することは、現在の新聞記事データベースでは困難であった。つまり、全新聞記事データベースがもつ全記事により初めて構成される情報、いわば日本近代史における日本人の意識や関心の傾向や特徴を抽出し表現する方法がなかった。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明では、例えば、このカラーマップによるスケーラブル表示を新聞記事に適用する。具体的には、雑誌記事や新聞記事等の定期刊行物記事に関して、特定カテゴリの記事や特定ワードを含む記事の記事数や記事出現頻度などについて、カラーマップを用いることでスケーラブルに表示や分類する可視化方法に関している。
【００１３】
より具体的には、本発明の定期刊行物記事の分野や語句の出現頻度の時間的に伸縮可能な可視化方法は、所定の期間に亘る定期刊行物の記事内容の変遷をコンピュータ画面の閲覧者が指示した期間を選択して上記コンピュータ画面上に提示する方法であって、
（１）上記定期刊行物の記事内容を、所定の時間ブロックごとに、所定の分類表の所定の項目に属する事項が上記記事内容に出現する出現頻度を計数し、
（２）上記の所定の項目ごとに、上記出現頻度を時間軸に沿って上記コンピュータ画面上にカラーマップで表示し、
（３）上記閲覧者に指示された期間が更新された場合は、上記計数の結果を用いて上記出現頻度を集計して、上記の所定の項目ごとに、上記出現頻度を時間軸に沿って上記コンピュータ画面上にカラーマップで表示するものであり、
（４）上記カラーマップを表示するカラーマップ画像は、時間方向に多段階の解像度で作成されたものであり、時間方向のスケーラブル表示機能が該カラーマップ画像を用いることを特徴とする。
【００１４】
また、上記分類表の項目に属さないキーワードについて上記定期刊行物の記事内容の変遷をそのコンピュータ画面の閲覧者に指示された期間を選択して上記コンピュータ画面上に提示する場合は、該キーワードが上記の所定の項目にあったものとして取り扱うことを特徴とする。
【００１５】
また、上記カラーマップでの表示は、時間軸に沿った多段階の設定をカラーパレットを用いて可能ならしめたものであり、該カラーパレット１つ当たりの表示に相当する時間長が比例係数を除いて２の累乗で増加する多段階の時間長であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
表示を時間スケールに関しスケーラブルに行うことで、数年、数か月、数個、数時間、数分などの事象の入れ替わりを連続的に確認したり、分量が多い期間や時間帯に亘り検索したり発見したりすることが容易になる。さらに、表示機能を工夫することにより、例えば、新聞記事から読み取れる情報を他の情報と比較したりその読者が自身の仮説の検証を行ったりすることが容易となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】カラーマップによる新聞記事表示アプリケーションの例（アプリＡの出力）を示す図で、本発明の意図するものは多色図であるが、それに代わって画像のＲＧＢ表示における赤、緑、青成分を白抜きにしたモノクロ図をそれぞれ（Ｒ）、（Ｇ）、（Ｂ）に示す。ここでは、寒色から暖色に向かって記事数が増大する設定である。
【図２】１９９３年〜２００１年のカラーマップ表示例を示す図で、多色図に代わって画像のＲＧＢ表示における赤、緑、青成分を白抜きにしたモノクロ図をそれぞれ（Ｒ）、（Ｇ）、（Ｂ）に示す。ここでは、寒色から暖色に向かって記事数が増大する。
【図３】１９９３年〜２００１年のカラーマップ表示例（１９９５年１月１９日にフォーカス）示す図である。
【図４】１９９３年〜１１０１年のカラーマップ表示例（「事件・事故」のサブカテゴリ表示）を示す図。
【図５】１９９５年のカラーマップ表示例（約１年表示にズームイン）を示す図。
【図６】１９９５年のカラーマップ表示例（約４か月表示にズームイン）を示す図。
【図７】１９９５年のカラーマップ表示例（約６日表示にズームイン）を示す図。
【図８】１９９５年のカラーマップ表示例（記事見出しを表示〉を示す図。
【図９】１９９５年のカラーマップ表示例（複数のサブカテゴリの比較）を示す図。
【図１０】１９９５年３月２１日の「ガス事件」の記事見出し例を示す図。
【図１１】１９９５年３月２３日の「教団」の記事見出しの例を示す図。
【図１２】ゲリラ豪雨記事数と「ゲリラ豪雨」に関する記事内容（この他にも１１０８年８月豊島区雑司ケ谷で集中豪雨の記事もあった。）の例を示す図。
【図１３】ファクトデータとアプリＡデータの比較例（携帯電話とＰＨＳの例）を示す図。
【図１４】経済（バブル崩壊）と新聞記事：１９８５年９月：プラザ合意、１９８６年１２月〜１９９１年２月：バブル景気、１９９０年２月：バブル崩壊の例を示す図。
【図１５】アプリＡ（新聞記事数）から見た災害と国民の「意識」の例を示す図。
【図１６】統合的新聞記事可視化システムの例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
様々な時間スケールで変化する事象や時間順に並べられた情報についてカラーマップを用いることで、新聞や雑誌の定期刊行物の記事情報をスケーラブルに表示及び分類する可視化技術を提案する。具体的には、（１）時間方向に変化するデータを任意の時間ブロックに区切り、（２）時間ブロックごとにその時間帯に含まれるデータをカラーで表現するカラーマップ表示を行う。カラーマップ表示は、最大値、平均値、特徴値など任意に選択できる。これにより、時系列データから特徴的な時間帯を一目で選択することが出来る。（３）このようなブロック表示を異なる分野のデータに適用し、（４）それらを並列表記することで、データ間の特徴の比較も可能である。
【００１９】
カラーマップは、新聞記事のカテゴリごとに作成する。たとえば「事件」「スポーツ」「経済」などである（表１に一部を標記する）。実験的に作成したアプリケーション（以下、アプリＡ）は新聞記事を対象として作成した例であるが、合計１０種類のカテゴリに分けてカラーマップを作製した。（５）カテゴリは、さらにサブカテゴリを含むことができる。たとえば、「事件」のサブカテゴリとして「犯罪」「火災」「地震」などがある。これらを別にカラーマップ表示することにより、サブカテゴリごとに着目する記事の特徴抽出、トレンド検出などを行うことができる。上記アプリＡの試作では、合計で約７０種類のサブカテゴリを作成した。
【００２０】
【表１】
0006653502.tif 000002
表１  新聞分野コードの例（カテゴリ、サブカテゴリ）
【００２１】
さらに、このカラーマップは、（６）独自のキーワードに対しても作成することができる。たとえば、「東京国際体育大会」「携帯電話」「ゲリラ豪雨」など、カテゴリにはならないが着目するキーワードに対してカラーマップを作成する方法である。これにより、任意のキーワードに対しての短期から長期でのワード出現傾向などを可視化することができる。上記アプリＡでは約１００のキーワードについてカラーマップを作製した。アプリＡのキャプチャイメージを図１に示す。図１では、多色図に代わってカラーマップ画像のＲＧＢ表示における赤、緑、青成分を白抜きにしたものをそれぞれ（Ｒ）、（Ｇ）、（Ｂ）に示す。寒色から暖色に向かって記事数が増大する。他の色成分について白抜きなどの目立つ設定にすることも容易である。
【００２２】
本手法例のカラーマップアプリケーションでは、時間方向の高い操作性をもつスケーラブル表示機能のために、カラーマップ画像を時間方向に多段階の解像度で作成する。具体的には、例えば９００ピクセル（一般的なＰＣの表示横幅を想定して設定した）に対して１０日、２０日、４０日、８０日、１６０日、３２０日、６４０日、１２８０日、２５６０日、５１２０日、１０２４０日、２０４８０日、４０９６０日、８１９２日の１４段階で画像を作成する。これにより、時間方向には１日から約２００年までを連続的な時間スケールで表示することができる。２００年は、日本のメディアをほぼ網羅することができる時間スケールである。なお、カラーマップのブロックの単位は、日単位や月単位など自由に選択できる。画像表示する時間スケールに合わせて日単位と月単位を切り替えることで、効果的な表現が可能となる。
【００２３】
この場合、ズームイン（時間方向に拡大）するほど必要とする画像数は増える。具体的には、最大拡大率（９００ピクセルで１０日）画像は、８１９２０日分を用意すると８１９２枚の画像から構成されることになる。その結果、合計で約１６０００枚の画像生成を行う。この１６０００枚を上記のすべてのカテゴリ、サブカテゴリとキーワードに対して作成する。例えば、本試作アプリケーションでは、合計で１８０種類（メインカテゴリ：１０種類、サブカテゴリ：７０種類、キーワード：１００種類）のカラーマップを用意する。その結果、用意する画像は全部で２８８万枚となる。
【００２４】
新聞記事や雑誌記事等の定期刊行物記事をカラーマップ表示することで、上記のように記事ビッグデータベースから記事そのものの検索ではなく、短期から長期にわたる日本人の意識や傾向というトレンド分析が可能となる。また、特徴的な事象（事件、事故）を容易に抽出したり、異なるカテゴリ間での事象の関係を可視化し発見したりできる。
【００２５】
突発的な事象ではなく、徐々に変化するトレンドを持つカテゴリやキーワードでは、意図的にカラーマップ表示をグラフ表示に切り替えることも有効である。図１２は、「ゲリラ豪雨」の記事出現率を時間軸に対してグラフ化した場合であり、２００８年ごろから突如としてゲリラ豪雨というワードが定着したことを示している。またその理由が、都市部（東京・兵庫）において集中豪雨により人命が失われたことによることが分かる。このように、記事そのものやその他の外部情報を可視化ツール上に併記することで、記事から読取れるトレンドの理由の説明が可能となる場合もある。（なお、「ゲリラ豪雨」のワードが使われていないために検索にはかからなかったが、２００８年８月豊島区雑司ケ谷で集中豪雨による記事もあった。）カラーマップでもこのようなトレンドは分かるが、定量的に情報を比較する場合にはグラフが有効となることもある。図１３では、「携帯電話」「ＰＨＳ」の新聞記事出現率と、総務省統計局による携帯電話及びＰＨＳの普及率の推移を時間軸に沿って比較したものであり、両者が驚くほど一致していることが分かる。このような場合には、ファクトデータ（この場合は統計局データ）がグラフ表示されるために、記事データもグラフ化したほうが理解しやすい。本発明の実装例であるアプリＡでは、カラーマップを目的に応じてグラフ化できるように設計し実装した。図１４や図１５もグラフ表示が有効な事例である。図１４は、経済（バブル崩壊）と新聞記事の相関をみるための図で、１９８５年９月のプラザ合意、１９８６年１２月〜１９９１年２月のバブル景気、１９９０年２月のバブル崩壊へと続く例を示している。また、図１５は、アプリＡにより、記事出現率を時間軸に沿って示したもので、新聞記事数から見た災害と国民の「意識」の変化例を読み取ることができる。ここで、記事出現率は、日平均総記事数に対する日平均記事数の割合を１０００倍したものの対数である。
【００２６】
このように、記事データを目的に応じた可視化を行い、外部データとともに可視化し比較することで、記事の検証や新たな発見が期待できる。特に、カラーマップで特定の日時までたどり着いた後に仮説を立て、その検証として外部情報を追加表示する手法は有効である。外部データとは、図１６に示すように、たとえば、データ収集ツール１等でセンサーデータ等の測定データを、広域観測網監視システム２等で人口動態等の社会情報データを、またＬＯＤ（リンクトオープンシステム）で公開されている文化財情報等の博物データなどを公開データ収集装置３で収集して構築した学際的データベース４である。
【００２７】
この学際的データベース４に、異種ビッグデータ処理５を行い、続いて時間分析６を行う。また、学際的データベース４に本発明の可視化方法を適応し、動的時間拡張操作７を行いつつ研究者の学術知識と他のデータセットを加味し、関連する学術論文等から抽出した用語を用いて検索を行い、その結果を長期間にわたる観測データ用の簡易提示を行える表示装置を用いて提示することで、学際的データからその特徴を抽出することが可能になる。また、個人のカレンダー等からデータをインポートすることで、個人の経験や過去の事象と記事情報を直接比較することもできる。
【００２８】
本発明により、Ｗｅｂブラウザ上やＰＣアプリケーション上の新聞や雑誌等の刊行物の記事数をカラーで大まかに表示することができる。情報はインターネット上から取得するため、表示できるデータ量は事実上無制限である。本発明の本可視化方法では、新聞や雑誌等の定期刊行物の情報の表示時間幅をマウス等の入力機器やタッチパネルの場合には指操作によって連続的にスライド表示できる。これにより、時間方向に連続的に情報を表示し、時間方向の連続性を失わずに情報を取得できる。さらに、入力機器等により画面上でダブルクリックすることで、容易に２倍に拡大表示できる。表示を時間方向にスケーラブルに行うことで、数年、数か月、数日、数時間、数分などの事象の入れ替わりを連続的に確認したり、分量が多い時間帯を容易に発見したり検索したりすることができる。
【００２９】
例えば図２は、１９９３年から１１０１年までのいくつかのカテゴリを時間軸に沿ってカラーマップ表示したものである。ここでは、多色図を表示できないため、それに代わって画像のＲＧＢ表示における赤、緑、青成分を白抜きにしたものをそれぞれ（Ｒ）、（Ｇ）、（Ｂ）に示す。ここでは、寒色から暖色に向かって記事数が増大する設定である。図２では１９９５年１月１９日前後に「事件・事故」に特徴があることが分かる。また、その直後に、「文化」や「生活」に特徴が現れている。適切な時間スケールで表現することで、このような特徴検出を容易に行うことができる。また、カテゴリ間での特徴の関係も可視化できる。
【００３０】
さらに、このカラーマップによるブロック表示を異なる時間スケールで作成する。これにより、着目した時刻を拡大表示することでその時間帯の詳細な情報の変化を容易に抽出できる。たとえば図３は図２で着目する日（１９９５年１月１９日木曜日）にタイムスライダーを移動した様子である。ここで、「事件・事故」のサブカテゴリ表示を行ったものが図４である。これにより、１９９５月の「事件・事故」記事は、「災害」に関する記事であることがわかる。図５は、図４の時刻（１９９５年１月１９日）をマウスクリックにより時間軸方向に拡大表示したものである。これにより、「災害」サブカテゴリにおいてこの期間に最も特徴的な事象は１９９５年２月であり、同年１月よりその兆候が現れ、７月ごろまで継続していることが分かる。図６および図７はそれぞれ４か月間、６日間にズームインした場合である。このように、数か月以内のカラーマップ表示では、記事数表示単位は月単位ではなく日単位が有効となる。
【００３１】
このような時間ブロックごとのデータのカラーマップ表示は、定量的なビッグデータの俯瞰的検索に有効であるが、関連情報と連携することでその有効性がさらに発揮される。たとえば、図６では新間記事数がカラーマップで表示されているが、記事数が多い年月日が明らかになった際には、次に具体的な記事情報を取得することが求められる。データ表示日時を入力として具体的な記事情報（または画像、外部Ｗｅｂサイトなど）のデータベースにアクセスし情報取得することで、ユーザは提案方法で個別情報にまでたどり着くことが出来る。図７では、カラーマップ中に記事数が表示されている。特定の日を選択することで、図８のように記事見出しを表示できる。さらに、特定の記事見出しを選択することで記事本文表示も可能となる。異なるサブカテゴリを比較することもできる。図９は、１９９５年３月２１日当たりの「事件・事故→犯罪」と「文化→宗教」の両サブカテゴリの記事数を比較したものである。犯罪は「ガス事件」を、宗教は「教団」を示している。両者の記事出現タイミングがずれており、まず国民はガス事件を事件として認識し、その直後に事件と教団との関係を知ったことがわかる。このことは、図１０および図１１の記事内容（この場合は記事見出しであるが記事本文も参照できる）で確認することができる。
【産業上の利用可能性】
【００３２】
上記においては、新聞記事を中心に説明したが、本発明は、一般雑誌や学術誌にも適用することができる。但し、この場合は、それぞれ専用のカテゴリ表を用いて記事の分類を行うことが望ましい。
さらに、新聞の折り込みチラシや、ウェブ上のデータについても適応することができることは明らかである。世間のトレンドの動向を的確に把握することによって、販売促進等に活用することができる。
【符号の説明】
【００３３】
１  データ収集ツール
２  広域観測網監視システム
３  公開データ収集装置
４  学際的データベース
５  異種ビッグデータ処理
６  時間分析
７  動的時間拡張操作
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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