情報処理学会 インタラクション 2022
IPSJ Interaction 2022

6P04
2022/2/21

名前の語感をアニメーションで可視化するシステムの提案望月華†1

五十嵐悠紀†1

概要：言葉はその語感によって受け取り手に様々な印象を持たせる．音や感覚的な状態を表すオノマトペはその語感から抱く印象がオノマトペ自体の持つ意味に深く関わる．人の名前もまた同様で，他人に対しても自分に対しても，名前の響きから無意識に持ち主の印象を作り上げることがある．語感の印象を数値化し表現する研究は多くされているが，数値では語感を直感的に評価しにくい場合がある．そこで名前の語感に着目し，入力した名前の印象を 3DCGモデルの動きとして出力することで，語感を可視化するシステムを提案する．本稿ではシステムの実装と，その有効性について調査し報告する．

1. はじめに言葉はその発音や響きから何らかの印象を抱くことがあ

2. 提案手法

るが，この言葉から抱く印象を「語感」という．語感が重任意の言葉の印象を数値化し，それらを 3DCG キャラク

要な言葉の例として，オノマトペや人の名前が挙げられる．

ターの動き，表情，形状，色などの要素に対してマッピン

オノマトペとは「クルクル(回転)」，「ピカピカ(輝き)」といグすることで，目に見えない語感を可視化するシステムをった物事の状態を表す擬態語と，「ワンワン(犬の鳴き声)」，提案する．本研究では任意の言葉として名前を入力，3DCG「バリバリ(割れる音)」など人や動物が発する声や実際にモデルの動きを出力に設定し，システムの実装と操作の検聴こえる音を言葉で表した擬音語を一括したものである証を行う．入力した名前は「俊敏さ」や「やわらかさ」と[1]．名詞や形容詞では表現し難い感覚的な状態や音を表現いった印象属性ごとに数値化し，組合せ式を利用する事でするために使用され，オノマトペを構成する音が何らかの3DCG モデルのボーンの挙動にマッピングし，アニメーシ事象を象徴的に表す「音象徴性」が認められており，語感ョンによって語感の印象を出力する．図 1 はシステムの概自体がオノマトペの意味になっている．また，人の名前を要である．

聞いた時，無意識に名前の語感からその名の持ち主がどんな人であるかを想像することがある．例えば「しゅん」と「まなぶ」という 2 つの名前を聞いたとき，「しゅん」の方がなんとなくスポーツが得意そう，と感じることがある．
このように，名前はその響きから持ち主の印象を勝手に作り上げる．これは他人だけでなく自分に対しても同様で，

図 1 システム概要

自分の名前を他人から呼ばれる事で無意識的にその語感の印象が性格や生き方に影響を及ぼすことがある．
そのため，名前の語感を数値化する手法は，小松らによって提案され名前の響きは大切で，子どもの名前を決める際のポイントた組合せ式[8]を引用し，「キレ・俊敏さ」「やわらかさ・丸として語感を重要視する場合もある[2]．名前に対して無意

み」「躍動感」の 3 つの印象属性ごとに数値化する．これら

識に抱く印象や期待感の理由を発音体感によるものと考え，の印象値を事前に設定したモーションに対し変化量として黒川らなどにより名前の語感が生み出す雰囲気を分析する反映させることで，入力した名前の語感による印象を反映研究が行われてきた[3][4]．このように語感は言葉においてした動きを生成する．動きの制御は 3DCG モデルのボーン大切な要素である．オノマトペと名前どちらにおいても語のパラメータに反映させて行う．
「キレ・俊敏さ」などの印感の印象を分析する研究は多く行われているが，数値で表象属性を i，制御対象のボーンのパラメータを born，引用現するものが多く，語感を感覚的に表現する手法はあまりした組合せ式によって算出した印象値を𝐼" ，重み付け係数ない[5]．そこで我々は名前の語感による印象を 3DCG モデを𝑎" とおき，3DCG モデルに反映させる変化量𝐽" を求める手ルの動きとして出力し，可視化することで語感を感覚的に法として，以下の式(1)を提案する．

表現するシステムを提案する．本稿では提案するシステムの実装と，実際に名前を入力した出力結果からその有効性

𝐽" = 𝑏𝑜𝑟𝑛 + 𝑎" ∗ 𝐼"

(1)を検討し報告する．また，語感を数値化する手法として小松らによって提案されたオノマトペの語感を数値化する組

J：動きに反映する名前の印象値，I：算出した名前の印象値合せ式が存在する[6][7][8]．本研究ではこの組合せ式を引

i：属性の種類，𝑎" ：重みづけ係数用し，名前の語感に対する応用性も合わせて検討する．

born：事前に決定したボーンのパラメータ†1 明治大学総合数理学部先端メディアサイエンス学科© 2022 Information Processing Society of Japan839

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3. 実験

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3.3 処理
入力した名前の 1 文字目と 2 文字目をそれぞれ子音と母

3.1 システム設計
入力した任意の言葉の語感を数値化し，3DCG モデルの動きとして出力することで，言葉の語感をアニメーションで確認するシステムを実装した．実装環境は 3DCG 制作ソフ

音に分解し，各音が持つ音象徴の数値を参照して式(2)により「キレ・俊敏さ」「やわらかさ・丸み」「躍動感」の 3 つの属性ごとに，語感による印象を数値化した．

トの Blender，言語は python を使用した．図 2 のとおり 3D

𝐼/"01 = 0.60𝑆6 + 0.52𝑆9

Viewport 内のサイドバーに UI を実装し，そこから操作す

𝐼;<=<0</<>< = 0.59𝑆6 + 0.46𝑆9 + 0.22𝐵9𝐼;</BCDB/<E = 0.59𝑆6 + 0.4𝑆9る．

(2)

𝑆6 ：1 文字目の子音の属性値，𝐵6 ：1 文字目の母音の属性値
𝑆9 ：2 文字目の子音の属性値，𝐵9 ：2 文字目の母音の属性値算出した 3 つの印象値は，属性ごとに異なる動きの要素に適用させた．3 つの属性とそれに対応する動きは以下の通りである．
lキレ・俊敏さ：𝐼/"01
生成するアニメーションのフレームカウントに反映し，動きの速さに対応させた．フレームカウントの基

図 2 操作画面準値を 120 と設定し，𝐼/"01 の数値が大きいほど「キレ・3DCG モデルは ML/Ch によるチュートリアル[9]を参考にントの値は小さくなると考えられる為，そこに𝐼/"01 の俊敏さ」の印象が強く，動きは速くなりフレームカウ逆数を掛け合わせた．また，重み付け係数として 1.5制作したウサギを使用し，耳の各ボーンに対してマッピンを設定した．利用する式は以下の式(3)である．

グを行う．
動かす耳のボーンの各名称は図 3 の通りである．
また，図 3 は左耳のボーンの名称であり，右耳の場合“.”以降が R に置き換わる．

𝐽/"01 =l120∗ 1.5 (3)𝐼/"01

やわらかさ・丸み：𝐼;<=<0</<><
ボーン ear3~7 のパラメータに反映し，全体の動き方に対応させた．3DCG 空間でオブジェクトの回転を表すクォータニオンの数値を変化させることで，ボーンの回転から動きを生成することとし，ボーンごとにクォータニオンが持つ w，x，y，z，4 つの成分に反映させた．2 章で提案した式(1)を利用し，求める𝐽" をパラメータごとに𝑊" ，𝑋" ，𝑌" ，𝑍" とおき，重み付け係数𝑎" も

図 3 左耳のボーンの名称
3.2 入力
入力文字は特定の対象が存在しない一般的な名前を 7 個と、特定の対象が存在するキャラクターの名前を 3 個の合計 10 個をランダムに選定した．一般的な名前は特定の人の存在を意識しにくく，名前に対する印象が語感によるもののみになりやすい．一方で「のびた」や「こなん」などアニメや漫画に登場するキャラクターの，名前に対する印同様に𝑎. 𝑊" ，𝑎. 𝑋" ，𝑎. 𝑌" ，𝑎. 𝑍" とする．本研究では
𝑎. 𝑊" =0.0 とし w 成分には語感の印象による影響を受けないようにした．利用する式は以下の式(4)である．
𝑊;<=<0</<>< = 𝑏𝑜𝑟𝑛 + 0.0 ∗ 𝐼;<=<0</<><
𝑋;<=<0</<>< = 𝑏𝑜𝑟𝑛 + (−0.50) ∗ 𝐼;<=<0</<><
𝑌;<=<0</<>< = 𝑏𝑜𝑟𝑛 + (−0.50) ∗ 𝐼;<=<0</<><(4)𝑍;<=<0</<>< = 𝑏𝑜𝑟𝑛 + (−0.50) ∗ 𝐼;<=<0</<><
但し born には ear3~7 を代入

象は，語感によるものだけでなく対象キャラクターの具体的な性格や雰囲気を考慮したものになりやすい．

© 2022 Information Processing Society of Japan840

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躍動感：𝐼;</BCDB/<E
頭部と耳の接続部分であるボーン ear2 に反映し，耳表2の可動域に対応させた．やわらかさ・丸みと同様にク入力文字

音ォータニオンの w，x，y，z の 4 つの成分に印象値をあきらA音

おっとり，自然で素朴，開放的反映させ，求める𝐽" をパラメータごとに𝑊" ，𝑋" ，𝑌" ，𝑍"えりE音

エレガント，奥ゆかしい

とおく．利用する式は以下の式(5)である．

しゅんS音

スマート，スポーティー，爽やかたかし

T音充実，にぎやかひろみ

H音

控えめ，ふんわりももこ

M音

ふっくら，幸福，安心感

ようこ

Y音

優雅，物静か，優しいのびたN音

かわいい，セクシー，優柔不断

こなん

K音

強い，スピード感，エリート

さざえ

S音

スマート，スポーティー，爽やか

𝑊;</BCDB/<E = 𝑏𝑜𝑟𝑛 + 0.0 ∗ 𝐼;</BCB/<E
𝑋;</BCDB/<E = 𝑏𝑜𝑟𝑛 + 0.5 ∗ 𝐼;</BCB/<E
𝑌;</BCDB/<E = 𝑏𝑜𝑟𝑛 + (−0.5) ∗ 𝐼;</BCB/<E(5)

𝑍;</BCDB/<E = 𝑏𝑜𝑟𝑛 + (−0.5) ∗ 𝐼;</BCB/<E
但し born には ear2 を代入

また，式(4)，(5)の born には，ボーンごとに基準とする

名前の先頭音とその語感から受ける印象

音：名前の先頭文字の音

クォータニオンの数値を決定し代入する．表 1 は各ボーンで使用した数値である．

表3

表 1 各ボーンで設定した基準の成分値
born
ear2
ear3
ear4
ear5
ear6
ear7

𝑊"
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0

𝑋"

𝑌"

𝑍"

-0.03

0.03

-0.15

(-0.03)(0.15)

0.03

-0.09

(-0.03)(0.09)

0.05

-0.02

(-0.05)(0.02)

-0.02
-0.02
-0.02
-0.02
-0.02

想定される印象

実際に存在するキャラクターの名前と印象

入力文字

音

キャラクターの印象

のびたN音

のんびり，怠け者

こなんK音

賢い，真面目，キレ者

さざえ

S音

元気，せっかち，明るい

音：名前の先頭文字の音

4.1 キレ・俊敏さ
表 4 は属性「キレ・俊敏さ」における式(3)の出力結果である．𝐼/"01 は入力した名前を子音と母音に分解して出した

0.07

-0.14

(-0.07)(0.14)

0.05

-0.07

(-0.05)(0.07)

0.08

-0.06

入力文字(-0.08)(0.06)

あきら

1.70

108

但し，born.R は( )表記がある場合そちらの数値を代入

3.4 出力表 1 で決定したクォータニオンの数値と，式(4)，(5)で算出したクォータニオンの数値を反映させたボーンの位置でそれぞれキーフレームを打ち，語感の印象を 3DCG の動きとして出力しアニメーションで確認する．表１で決定したボーンの位置はフレームカウント 0，𝐽/"01 の 2 箇所に打ち，式(1)で算出したボーンの位置は𝐽/"01 に 0.5 を掛け合わせたフレームにキーフレームを打つ．語感の印象を 3DCG の動印象値であり， 𝐽/"01 は生成するアニメーションのフレームカウントである．
表 4 「キレ・俊敏さ」の名前ごとの出力結果
𝐼/"01𝐽/"01

えり

0.65

276

しゅん

0.61

294

たかし

1.80

102

ひろみ

1.03

174

ももこ

0.19957

ようこ

0.59

305

のびた

0.28

633

こなん

2.2779

さざえ

2.04

88

きとして出力しアニメーションで確認する．
表 4 から，「キレ・俊敏さ」の印象が特に強いものが緑で4. 出力結果示された「たかし」「こなん」，逆に弱いものが黄色で示さ

以下，印象属性ごとの出力結果と，提案手法による名前のれた「ももこ」「のびた」となった．表 2，表 3 を参考にす

語感表現の考察を行う．出力結果は有効数字 2 桁で表示す

ると，K 音の「こなん」はスピード感，M 音の「ももこ」る．また，表 2 は予想される名前の語感から抱く印象[3]，は安心感という印象に沿った結果であった．
また，
「こなん」

表 3 は名前と実際のキャラクターの印象である．と「のびた」を実際のキャラクターの印象と比較するとこ© 2022 Information Processing Society of Japan841

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ちらも印象に沿った出力結果であった．S 音の「しゅん」

えない不自然な動きになっているものがあった．4-③の「たは予想されるイメージがスポーティーであったが，H 音のかし」と 4-④の「こなん」を比較すると，やわらかさの印

控えめな印象が予想される「ひろみ」よりキレ・俊敏さの象が強いたかしの方が上に大きく動いた．

印象は弱い結果となった．

4.3 躍動感表 6 は属性「躍動感」における式(5)の出力結果である．図4.2 やわらかさ・丸み
表 5 は属性「やわらかさ・丸み」における式(4)の出力結

5 は 3DCG モデルの出力例である．

果である．図 4 は 3DCG モデルの出力例で，4-①の状態から，名前にあった動きをする 5-②〜④の状態まで動くアニ

表6「躍動感」の名前ごとの出力結果

メーションが出力される．例えば「ももこ」を入力した場

入力文字

𝐼"

𝑊"

𝑋"

𝑌"

𝑍"

合 4-①の状態から 4-②の状態まで動くアニメーションが出

あきら

1.20

0.10

0.57

-0.57

-0.75

力される．

えり

0.86

0.10

0.40

0.40

-0.58

しゅん

0.27

0.10

0.22

-0.22

-0.40

表 5 「やわらかさ・丸み」の名前ごとの出力結果

たかし

1.50

0.10

0.70

-0.70

-0.89

𝑋"

𝑌"

𝑍"

ひろみ

0.90

0.10

0.42

-0.42

-0.60

1.0

-0.04

0.01

-0.11

ももこ

0.00

0.10

-0.03

0.03

-0.15

1.0

0.21

0.26

0.14ようこ

0.52

0.10

0.23

-0.23

-0.41

0.13

1.0

0.01

0.06

-0.06

のびた

-0.11

0.10

-0.09

0.09

-0.09

たかし

0.14

1.0

0.01

0.06

-0.06

こなん

1.71

0.10

0.08

-0.82

1.00

ひろみ

0.98

1.0

0.18

0.23

0.11

さざえ

1.50

0.10

0.71

-0.71

-0.89

ももこ

1.80

1.0

0.33

0.38

0.26

ようこ

1.50

1.0

0.27

0.32

0.20

のびた

1.60

1.0

0.29

0.34

0.22

こなん

-0.32

1.0

-0.08

-0.03

-0.15

さざえ

0.47

1.0

0.07

0.12

0.00

入力文字

𝐼"

あきら

-0.12

えり

1.10

しゅん𝑊"

但し i=yakudoukan，対応するボーンは ear2.L とする

但し i=yawarakasa，対応するボーンは ear3.L とする

図5「躍動感」の 3DCG モデルの出力例

表 6 より「躍動感」の印象が強い名前が緑で示された「たかし」
「こなん」
「さざえ」
，弱い名前が黄色で示された「ももこ」「のびた」であった．想定される印象と出力結果との図4「やわらかさ・丸み」の 3DCG モデルの出力例差は少なかった．図 5 より出力されたモデルの動きは「やわらかさ・丸み」同様，5-①の「たかし」や 5-④の「ひろ表 5 より「やわらかさ・丸み」の印象が強い名前が緑で示された「ももこ」「のびた」，弱い名前が黄色で示された「あきら」「こなん」であった．M 音の「ももこ」，N 音のみ」など不自然に動きすぎてしまうものがあった．

5. 全体の考察と改良点「のびた」，K 音の「こなん」は想定される印象との差は少最初に，オノマトペの印象数値化を名前の印象数値化になかったが，「あきら」は想定される印象が「おっとり」な応用した場合，名前の語感から受ける印象に近い印象値をのに対し逆の出力結果となった．また，図 4 より出力され出力することができた．次に，出力した印象値と 3DCG モ

た動きを確認すると，4-②の「ももこ」など現実ではありデルの動きの要素の対応において，「キレ・俊敏さ」をフレ© 2022 Information Processing Society of Japan842

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ームカウントに対応させたことは，語感を可視化すること名を決定する際の参考したりと，言語の分野だけでなくにおいてわかりやすかったと考えられる．
「やわらかさ・丸

様々な場面で応用できることが期待される．

み」「躍動感」はそれぞれボーンのクォータニオンの成分に対応させたが，一部の名前において不自然な動きになって参考文献しまったために，入力した名前の印象と出力された動きの[1]小野正弘(2019)，“オノマトペ 擬音語・擬態語の世界”，角川
ソフィア文庫[2]赤ちゃんとママ社編集部(2016)，“赤ちゃんに贈る すこやか名前辞典”，赤ちゃんとママ社[3]黒川伊保子(2009)，“名前力～名前の語感を科学する～”，株式会社イーステージ[4]黒川伊保子，“語感を科学する～ネーミング効果数値化への挑戦～”，日本騒音制御工学会，2007，p205-209[5]窪薗晴夫(2017)，“オノマトペの謎”，岩波書店[6]小松孝徳，“ユーザーの直感的表現を支援するオノマトペ意図理解システム”，HAI シンポジウム 2008，2008，2A-4[7]小松孝徳，“オノマトペから感じる印象を表現する属性と その客観的数値化”， HAI シンポジウム 2009，2009，2B-4[8]小松孝徳“オノマトペから感じる印象の客観的数値化方法の提案”，2011 年度 人工知能学会，2011，1C2-OS4b-1[9]ララパステル，“クーと始める 3DCG シリーズ”，
https://www.youtube.com/playlist?list=PLNCt0QFs_BNpxoDtTy7
VDActB6sw7771w，(2021.12.21 参照)

印象を評価することが難しいという問題点があった．この原因として，語感の印象値をクォータニオンの成分に反映させる式(4)，(5)で設定した重み付け係数が適切ではなかったことが考えられる．例えば「やわらかさ・丸み」の属性において出力された動きと，クォータニオンへ反映する𝑊" ，𝑋" ，𝑌" ，𝑍" を見ると，𝑍" の値が大きい名前ほど不自然な動きになっていた．そのため，式(4)では 𝐼" の重み付け係数を-0.5としたが，𝑍" の値が大きくなりすぎないような数値に変更する，または𝑍" の値が一定より大きくなった場合 3DCG モ
デルが動く範囲の制限を設定するなどの改良を行う必要があると考えた．また，入力文字として特定の対象を持たない一般的な名前と，キャラクターという特定の対象が存在する名前の 2 種類を使用したことに関して，出力された印
象値は，名前の語感から想定される印象より実際のキャラクターの印象の方に沿っている傾向があった．この結果から，名前の語感から想定する印象とシステムが出力する印象の間にズレが生じていると考えられるが，この原因と対策を検討するために，本研究で使用した名前以外での試行を行い，出力結果のデータを増やし分析することが必要である．

6. まとめと今後の課題
本研究では，オノマトペの印象を数値化する手法を応用して名前の語感から印象を数値化し，それをもとに名前の印象を 3DCG モデルの動きとして出力するシステムの実装と有効性を調査した．その結果，一部期待とは異なる出力になったが，オノマトペの印象を数値化する手法を名前の印象の数値化にも応用できる傾向が見られた．また，実装したシステムは印象属性「キレ・俊敏さ」をフレームカウントに対応させたものは印象の可視化においてわかりやすい出力であったが，それ以外において不十分な点が多く，改良とより詳しい調査が必要であることがわかった．今後の課題は，5 章の改良点を実装し今回期待とは異なる出力結果になった原因を改善することである．さらに，本研究では耳の動きに対してのみ印象の可視化を行ったので，別の部位の動きや，3DCG モデルの表情や形状，色など，出力を様々な要素に対応させることで名前が持つ複雑な印象をより直感的に可視化することが可能になると考えられる．
また，評価実験を行うことでさらに精度の高いシステムに改良していくことができると考える．名前の語感による印象を可視化することでより繊細に直感的に理解することができれば，語感の印象を詳しく探ることができたり，キャラクターに効果的な名前を選定できたり，ブランドや商品© 2022 Information Processing Society of Japan843