第49回 東海ファジィ研究会
in 日間賀島（ヒマ研2021）
予稿集

主催：日本知能情報ファジィ学会 東海支部
共催：日本経営システム学会中部支部
人間共生システム研究部会
日時： 2021年2月18日（木）～ 2月19日（金）会場： オンライン開催

第49回東海ファジィ研究会（2021年2月18日～19日）プログラム
2月18日（木）
12:30-12:35【開会挨拶】研究会幹事 野崎佑典（名城大学）

12:35-13:55

セッション1
S1-01

座長 矢野良和（愛知工業大学）

福祉ロボットの表情表出における漫画技法の有用性の検証
三田純平

S1-02

加納政芳

発達障害児向け教育支援ロボットの設計に関する検討
中村優太

S1-03

大岡貴翔
関戸大悟

野崎佑典
休憩

14:15-15:35

セッション2

石川拓実

山崎洋一

座長 高野敏明（静岡理工科大学）

撮影文書における位置合わせを利用した撮像ノイズ領域の特定精度の改善
矢野良和

生体情報に基づくストレスおよびリラックスサウンド聴取時の作業効率評価
橋本礼生

S2-03

山田晃嗣

吉川雅弥

柏本阿南
S2-02

加納政芳

SAKURA-Gに実装したAI向け認証デバイスの性能評価

13:55-14:15

S2-01

中村剛士

家族型ロボットと連携するデスクトップエージェントによる在宅ワーク時の休憩促進
蓮沼雅之

S1-04

恒川冬冶

前田陽一郎

亀井且有

クーパー・エリック

走査音響刺激の走査方向認知への影響要因
三好哲也

S2-04

遠隔方式での研究発表における新しい試み
小田哲久

山田洋巳

2月19日（金）10:30-12:10

セッション3
S3-01

座長 早瀬光浩（豊橋創造大学）

リアルタイム環境予測モデル学習に基づく強化学習
張翌坤

S3-02

橋山智訓

SNS利用時の情報の精査・評価行動と思考特性との関連性の分析
加瀬貴久

S3-03

橋山智訓

異なるグループ化方法をとるグループ化MCTSの性能分析
坪倉弘治

S3-04

西野順二

忘却と想起を行うネットワーク型記憶システムの提案
岡野光稀

S3-05

西野順二

意味的に遠い動き刺激の創造性への効果
関歩武

12:10-13:30

休憩

13:30-15:10

セッション4S4-01

橋山智訓

座長 川中普晴（三重大学）

ゲームBotにおけるMLSH学習ウォームアップ期間長
望月亮佑

S4-02

西野順二

内視鏡画像における良性悪性腫瘍分類のための深層学習モデル
伊藤能平

S4-03

宇佐美裕康
福井真二

岩堀祐之

林良嗣

キッスィリクン ブンサーム

中村剛士

加納政芳

山田晃嗣

少数言語を対象とした教師なし形態素解析?学習データ量と抽出精度の関係?
村瀬亮太朗

15:10-15:15

春日井邦夫

任意オノマトペを用いた対話型デザイン支援
大須賀慶真

S4-05

小笠原尚高

車両走行シーンにおけるQoL推定手法
土屋陽輝

S4-04

岩堀祐之

松下真也

高瀬治彦

【閉会挨拶】東海ファジィ研究会・支部長

北英彦
川中普晴（三重大学）

福祉ロボットの表情表出における漫画技法の有用性の検証
Eﬀectiveness of Cartoon Technique in Expressing Facial Expressions of A Welfare Robot
三田純平,
加納 政芳
Junpei Sanda, Masayoshi Kanoh
中京大学
Chukyo University

1

はじめに
介護業界の人手不足をロボットによって解消するために，経済産業省ならびに厚生労働省はロボット技術の介
護利用における 6 つの重点分野を定めている [1]．その一つに高齢者等とのコミュニケーションにロボット技術を用いた生活支援機器の開発がある．本研究では，要介護者に声かけなどを行うことで行動を促す役割を担うコミュ
ニケーションロボット「促しロボット」を開発している．
要介護者に行動の促しを行う際に，促しロボットの感情表現が乏しいと，要介護者の応答頻度が低下してしまう恐れがある．このことから，促しロボットには場面に応じた促しをするために多彩な感情表現が求められる．促しロボットの多彩な感情表現を実現する手段として，仕図 1: 促しロボット

草や話し方，表情表出などが挙げられるが，本研究では，感情認知に最も影響を与えるとされる視覚情報に注目し，促しロボットの表情表出の向上を目指す．
先行研究 [2] において，恐れと嫌悪の 2 つの感情は他の感情に比べて表情による感情伝達が難しいことが示されている．本稿では，多彩な感情の変化をわかりやすく表現する漫画技法に着目し，漫画技法を活用することで恐れと嫌悪の印象の増強を試みる．

2

図 2: 使用イメージ

促しロボット
図 1 に促しロボットの外観を示す．首は 1 軸のモータにより回転し，顔の表情は携帯端末により表示する．促しロボットは介護者からの指示で動作したり，要介護者の状態や周囲の環境を検知して，その場に応じた声かけを行うことで要介護者の行動を促す（図 2）．

3

実験

4
4.1

基本 6 表情動画の作成 [2]

平静時の表情から，目と眉の変化（11 パターン），口の変化（4 パターン），表情の変化速度（2 パターン）を

漫画技法

組み合わせ，合計 88 表情の動画を作成した．なお，目と漫画で使用される技法には，汗マークや怒りマーク，縦眉の変化には，怒りマーク・涙マーク・汗マークを組み

線・スピード線・集中線などの効果線といった漫画的記

合わせたパターンが含まれることに注意されたい．これ

号，影を表すためのベタ表現，擬声語・擬態語といったオらの表情から，基本 6 感情（怒り，悲しみ，喜び，恐れ，ノマトペの他にも，コマや吹き出しなど様々なものがあ

驚き，嫌悪）[4][5] を表出できているものを調査した．

る [3]．このうち，促しロボットの表情表出に用いること

アンケートは，「全く感じない」の 0 点から「すごく感ができる技法は，漫画的記号およびベタ表現である．本じる」の 6 点までの 7 件法により実施した．最も高い評

研究では，先行研究 [2] で用いられている汗マーク・怒り

価を得た表情を図 3 に，それぞれの表情の平均点を表 1

マーク・涙マークに加え，漫画で恐れや嫌悪を表現するに示す．同表より，恐れと嫌悪の 2 つの感情は他の感情際によく用いられる顔の縦線と影を用いて感情的な表情に比べて評価が低く，表情による感情伝達が難しいとい表出を実現する．

える．

S1-01-1

図 6: 恐れの結果

図 3: 基本 6 表情

4.4

表 1: 最高評価となった表情の平均点
平均点

怒り
5.65

悲しみ
5.55

喜び
3.65

恐れ
3.15

驚き
4.75

図 7: 嫌悪の結果

結果

本稿では，恐れと嫌悪の表情についてのみ報告する．

嫌悪
3.05

恐れの表情に対する結果を図 6 に示す．同図の棒グラ
フは左から，恐れ B（図 3），喜び L（図 4），恐れ S（図5）の表情に対する評点である．縦線を付加した表情については，恐れ L よりも喜び L のほうが恐れの印象が増強された．これら 3 つの表情に対して Friedman 検定を行ったが，有意差は認められなかった．
嫌悪の表情に対する結果を図 7 に示す．同図の棒グラ
フは左から，嫌悪 B（図 3），嫌悪 L（図 4），嫌悪 S（図5）の表情に対する評点であり，漫画技法の付加した表情については嫌悪の表情（嫌悪 L，嫌悪 S）が最も嫌悪として認識された．これらの 3 つの表情に対する Friedman 検

図 4: 縦線を付加した表情

定で有意差が認められたため，Scheﬀe の多重比較を行ったところ，縦線を付加した表情と付加しない表情の間に有意差が認められた．

5

おわりに
要介護者の動作を促すロボットに注目し，感情伝達が難しいとされる恐れと嫌悪の印象の増強するために，漫画技法を活用した表情生成を行った．印象評価アンケートを行った結果，嫌悪の表情において，漫画技法の一つ
図 5: 影を付加した表情

である縦線を付加することで嫌悪の印象を増強することができた．一方で，恐れの表情では印象を増強すること

4.2

縦線・影を付加した表情動画の作成はできなかった．しかしながら，縦線を付加した場合，恐4.1 節で最高評価を得た 6 表情に対して，縦線を付加

れの表情よりも喜びの表情のほうが恐れの印象が増強さした表情（図 4）および影を付加した表情（図 5）を作成れる可能性が示唆された．今後，恐れの印象を増強する

し，合計 18 表情の動画を作成した．なお，縦線および影ための新たな手法を調査していく．

の提示タイミングや提示位置については，事前実験により，最も違和感のないものを選出した．

4.3

本研究は，科研費 19K12192 の助成を受けた．

参考文献

評価方法

作成した 18 表情の動画を被験者にランダム順で見てもらい，アンケートによる印象評価を行った．アンケート
項目は，基本 6 表情の感情に「信頼」および「期待」を加えた計 8 つとした．それぞれの項目に対して，「全く感じない」の 0 点から「すごく感じる」の 6 点までの評点[1] 介護ロボット ONLINE: コミュニケーションロボットの可能性, 2019. https://kaigorobot-online.com/news/116[2] 浦部由規: 認知症患者と信頼関係を築くロボットの表情評
価, 中京大学卒業論文, 2018.
[3] 竹内オサム: マンガ表現学入門, 2005.
[4] P. Ekman: Darwin and Facial Expressions, 1973.
[5] P. Ekman: Emotion in the Human Face, 1982.

をつけてもらった. 被験者は，大学生 20 名とした．

S1-01-2

発達障害児向け教育支援ロボットの設計に関する検討
A Design of Educational Support Robot for Children with Developmental Disabilities⃝ 中村 優太 1 ，
大岡 貴翔 1 ，
恒川 冬冶 1 ，中村 剛士 1 ，加納 政芳 2 ，山田 晃嗣 3
⃝ Yuta Nakamura1 ,Kisho Oooka1 ,Toya Tsunekawa1 ,Tsuyoshi Nakamura1 , Masayoshi Kanoh2 ,Koji Yamada3
1
2
名古屋工業大学
中京大学 3 情報科学芸術大学院大学
1
Nagoya Institute of Technology 2 Chukyo University 3 IAMAS
1

はじめに発達障害の可能性のある児童が増加の傾向にある [1] .
発達障害児や発達障害グレーゾーン児童（以下, グレー
ゾーン児童）は, 学習に対する集中力が低い傾向にあり,学校の授業において教師から教示を受ける立場になりやすく, 自尊感情が低くなりやすい [2] という問題がある.
我々は，この問題に対し教育支援ロボットによる解決を議論してきた．
具体的には，「ロボットが児童に教えてもらう Learning
by Teaching」，「ロボットによる児童の褒め」, 「児童が集中できていない場合のロボットからの声掛け」を行うこと
で，児童の学習に効果的な教育支援ができるのではないかと考えている．Learning by Teaching については，ジメネスら [3] が, 教育支援ロボット “Ifbot” を用い, ADHD
グレーゾーン児童と Learning by Teaching を促すロボットとの共同学習を行った．その報告では，児童の単独学習に比べて, ロボットとの共同学習の方が学習時間を増加できる可能性があることが示された．しかしながら，ロボットの褒めによる学習支援の可能性については関連研
究でも十分な実験・考察がされていない．また, 児童の状態に応じたロボットからの声掛けについては，技術的に可能であると考えられるがロボットへの実装を検討した事例は見当たらない．

化，発話が可能である．本研究では，注視領域推定機能の検討のため，オムロン社の HVC-P2 を “Tabot Egg” の胴体前部に組み込んだ．

図 1: Tabot

3

図 2: Tabot Egg

褒めるロボットによる学習支援

3.1 実験方法
提案した褒めるロボットによる学習支援効果を調査す
る. 学習者は定型発達の小学生 14 人 (低学年 7 人, 高学
年 7 人) である. 学習者とロボットは互いに童話の音読を行う. 学習者の音読が終わるたび, ロボットが学習者を褒める. ベース実験として, ロボットと音読を行う前に別室で学習者単独で音読を行い比較する. 学習者の音読を分析し, ロボットの学習支援効果を評価する. ロボットはLearning by Teaching を促すため, 学習者よりもゆっく
本研究では，発達障害児のための教育支援ロボットを り読み, いくつかの漢字を間違えて読む.
開発する上で有効と期待する機能について検討を行った． 3.2 実験結果
学習者の音読について, 図 3 左は, 文中に存在する句読
一つは，「ロボットの褒めによる学習支援」について，我々が研究開発するロボットにおいてその学習支援効果を調 点のうち学習者が音読中, 停止していた句読点の割合を示査した．もう一つの「児童の状態に応じたロボットから している. 14 人中 11 人がベース実験よりもロボット実の声掛け機能」については，ロボットからの声掛けの前 験において句読点で停止する割合が増えていた. 図 3 右段階として，「児童の観測」と「児童の状態推定」が必要 は, 学習者の誤読数を示している. ここで誤読数とは, 読となる．そこで，それらの実装を標榜し，児童の注視領 み誤り, 言い詰まり, 言い直しを数えたものである. 14 人
域推定が我々の研究開発するロボットにおいて実現可能 中 10 人がベース実験よりもロボット実験において誤読数が減っていた. これらのことから, 褒めるロボットと互いか否かについて議論した．
に音読を行うことで学習者の音読の正確性が向上する可2 Tabot Egg
本研究では, タブレット型ロボット “Tabot”(図 1) に, 能性が示唆された. Learning by Teaching について, 児“Tabot” のメカニカルな部分を隠す外装を加えた “Tabot 童は, ロボットが誤読していることに気付いていたが, ロ
Egg”(図 2) を試作した. 教育心理学者からの意見に基づき， ボットに教えるような行動はみられなかった. 本当にま表情とカバーの色を一致させることで一体感を作り, 児童 ちがっているのか不安だったため教えなかったと答えるの注意が学習から逸れてしまう要素を減らした. “Tabot 児童もいた. このことから, Learning by Teaching を促
Egg” は，遠隔操作可能であり，顔部分の動作，顔表情変 すためには, 分からない漢字について教示を求める発言を図 3: 平均停止割合 (左)、 平均誤読数 (右)行うなどより直接的な方法が必要だと考える.

4

注視領域推定機能

4.1 実験方法
HVC-P2 の視線推定の機能を用いて学習者がどこを注視しているか推定する. 視線推定で得られる情報はカメラ平面上の座標 (LR, UD) である. カメラの性能を調査したところ, 一点を注視しても座標が分散してしまったため, 視線データをそのまま使うのではなく, 分類器を用いることで学習者がどこを見ているか判定する精度が向上すると考えた. 図 4 のように注視点を配置する. ここで注視点とは, 被験者に一定時間注視してもらう点である. カメラは I6 の位置に取り付けた. ロボット領域として 13 個 (I1 〜I13 ), 領域外として 16 個 (O1 〜O16 ) の注視点を配置し, 視線データにラベルを付ける. 大学生 7 名を対象に各注視点を 30 秒間注視してもらい視線データを集
める. 得られた視線データのうち 6 人分をトレーニング
データ, 1 人分をテストデータとして交差検証した. 特徴
量として, 視線推定により得られる座標 (LR,UD) を用いた. 表が各分類器で学習を行った際の精度になる. また,比較のために実際の距離から解析的に求めた境界に基づく分類を行った．

図 5: 分類器の精度比較
界に基づく分類と比較すると精度はやや上回った. 各注
視点ごとに精度を見ていくと, I11 , I12 , I13 , O12 , O13 O16といったカメラより下に離れた注視点での精度がどの分
類器, 解析的に求めた分類境界でも悪かった. そのため,学習者がうつむいた時の視線などが今回のカメラの位置ではうまく判定できないことが分かった.

5

おわりに

本研究では, 発達障害児向け教育支援ロボットを開発
し, 定型発達の小学生を対象に互いに音読を行い褒める
ロボットによる学習支援効果を調査した. 実験の結果, ロボットとの音読は, 単独で音読をするよりも句読点での停止割合が増え, 誤読数が減少していた. このことから, 褒
めるロボットと互いに音読を行うことで音読の正確性が向上する可能性があることを示した.
また本研究では, 学習者の状態を把握するために, ロボッ
トにカメラを付け学習者の注視領域を推定できるか調査した. 実験の結果, 各分類器での精度は約 75%であったが, 注視点ごとに精度を見ると, カメラより下方向にある
注視点で精度が悪くなっていた. そのため今後は, ロボッ
トの足元にカメラを増やすことで精度の向上を目指す.
本研究では, 発達障害のない定型発達の小学生を対象としている. 今後は, 発達障害児やグレーゾーン児童を対象とした実験を行い, 発達障害児向け教育支援ロボットとしての効果を調査する予定である.
本研究は JSPS 科研費 18H03321 の助成を受けたもの
です．

参考文献

図 4: 注視点配置
4.2 実験結果
図 5 に実験結果を示すとおり，各分類器の正答率の間に大きな差は見られなかった. しかし, 解析的に求めた境[1] 文部科学省, 通常の学級に在籍する発達障害の可能性のある特別な教育的支援を必要とする児童生徒に関する調査結果について, 2012.
[2] 昼田原四郎, ADHD のある児童に対する認知リハビ
リテーション，認知リハビリテーション, vol.16, no.1,
2011.
[3] ジメネス フェリックス, 吉川 大弘, 古橋 武, 加納 政芳, 中村 剛士, Learning by Teaching を促すロボットと発達障害の可能性を持つ児童との共同学習による学習時間増加の可能性, 人工知能学会論文誌, vol.32,
no.5, 2017.

家族型ロボットと連携するデスクトップエージェントによる在宅ワーク時の休憩促進
Break Promotion by Desktop Agent and Family Robots
to Reduce Fatigue in Remote Work at Home○蓮沼 雅之 1，関戸 大悟 1，石川 拓実 1，山崎 洋一 1
○Masayuki Hasunuma1, Daigo Sekido1, Takumi Ishikawa1, Yoichi Yamazaki1
1 神奈川工科大学
1Kanagawa Institute of Technology
Abstract: In order to reduce fatigue of workers in teleworking, we propose a desktop agent that works
with a family-type robot to recommend workers to take a break when they get tired. Based on theemotional information obtained from the wearable device, the agent estimates the fatigue level of worker
and suggests the break timing by subtly alerting the worker on the desktop screen. At the same time, thefamily-type robot cooperating with the agent moves to the worker, and recommends to take a break inreal world. By presenting the appropriate timing of breaks, we can make the telework work less tiring.

１. はじめに報告する．

コロナ禍でテレワークが急速に普及する中，仕事におけるストレスが問題になっている．「with コロナ時代のストレスに関する調査」[1]では 23.1％がコ
ロナをきっかけに仕事のストレスが増えたと回答している．「在宅勤務に関する意識調査」[2]では在宅勤務でのストレスの要因として業務上のインフラに起 因 す る 問 題 に 次 い で ，「 集 中 力 が 続 か な い（21.1％）」，「家を出なくなってストレスがたまる（18.9％）」という回答を得ている．在宅勤務時のス
トレスに付随する問題として集中力が続かないことがあり，在宅勤務において集中力を持続させストレスを緩和させることが課題となっている．
本研究では在宅ワークにおける集中力とストレスの 2 つ課題を解決するため，ロボット型エージェントと連携して作業者に休憩を促すデスクトップエー
ジェントを提案する．

３. 家族型ロボットとデスクトップエージ
ェントによる休憩サポートシステム

２. 作業時における休憩タイミングの提示の重要性業務において効率を維持するためには，作業時間
や疲労具合に応じた適切な休憩が効果的である．疲労を検知し休憩を促す研究として東川ら[3]が瞬目
回数に基づく作業時の疲労推定と休憩タイミングの提示手法を提案している．この研究では，推定した疲労情報をもとにコーヒーメーカーを作動させることにより，オフィスワーカーが自主的に休憩するよ
う誘導している．この研究の自主的な休憩を促すという点に着目し，PC での作業時に画面上にエージ
ェントを表示させ作業のじゃまにならないようなさ
りげない休憩タイミングの提示を提案する．またデスクトップ型エージェントと家族型ロボットを連携させることで，視覚的にも触覚的にもリラックス効
果の高いシステムを目指す．
本研究ではテレワーク作業時に適切なタイミング
でソフトウェア，ハードウェアの両方から休憩を促
し疲労を軽減するシステムを提案する．本稿では，
主にその中のデスクトップ型エージェントについて

在宅作業者に適度な休憩を促すことを目的として，
生体データに基づく感情分析を用いたの推定，およびデスクトップエージェントを用いた休憩タイミン
グ提示手法を実装する．

３.１ 休憩サポートシステムの構成作業者に適切な休憩タイミングの提示を行う手法
としてデスクトップエージェントと家族型ロボットを用いた休憩サポートシステムを提案する（図 1）．

３.２ 生体データに基づく感情情報の取得
生体データとして脈波に着目し，脈波データから感情情報を取得する．生体データの取得にはリスト
バンド型活動量計 silmee w22（TDK）を，感情分
析には NEC 感情分析ソリューション（日本電気株
式会社）を用いる[4]．NEC 感情分析ソリューショ
ンはデバイス装着者の情動変化をリアルタイムに把握することができるシステムであり，心拍変動解析
により HAPPY，ANGRY，SAD，RELAXED の 4
つの感情と Arousal：覚醒度と Valence：感情価（快/不快）の情報を提示する．同システムより取得した
感情情報をもとに疲労状態を推定する．
Emotion data

Cloud server(NEC’s Emotion Analysis Solution)

ArousalA
Valence

Pulse
Activity
Steps

Desktop agent
Break timing
notification

Teleworker’s PC
Break recommendation system
Break timing estimation
with emotion data

Robot agent (LOVOT)
Appealing action

図 1 System configuration of proposed desktop agent.

時の主観的な感情を分析する．

４.１ 実験の手順
実験参加者に 90 分間の単純作業をさせ，そのときの生体データに基づく感情情報と主観アンケートを照合する．実験参加者の感情情報は NEC 感情分
析ソリューションにて分析，出力される．主観アン
ケートでは，実験参加者に 10 分ごと，および休憩
したいと感じたときの双方のタイミングで，そのときの感情を横軸 Valence，縦軸 Arousal からなる二次元平面上に配置されたフェイススケールにて回答
させる．

Fig.2 Desktop agents.

４.２ 作業時の感情情報の検証結果

タイピング実験B4

1
0.8

0.6
0.4
感情値
(1 to -1)

0.2

0
14:09:36 14:24:00 14:38:24 14:52:48 15:07:12 15:21:36 15:36:00 15:50:24 16:04:48 16:19:12
-0.2
時間

-0.4

(時:分:秒)

-0.6
-0.8
-1

感情分析出力arousal

感情分析出力valence

定点アンケートarousal

定点アンケートvalence

休憩アンケートarousal

休憩アンケートvalenceFig.3 Experimental results

３.３ デスクトップエージェントによる休憩タイミングの提示推定した疲労状態に基づき休憩タイミングを提示するために，作業者のコンピュータのデスクトップ
上に在中するデスクトップエージェントを提案する．
デスクトップエージェントは普段は作業の妨げにならぬようデスクトップの最背面で待機している．作業者の疲労を検知すると，エージェントが作業画面の前面に移動しさり気なくアピールをすることで休憩タイミングを提示する．エージェントは作業者の疲労具合に応じてアピールの仕方を変える．表示されるデスクトップエージェントと表出のイメージをFig.2 に示す．エージェントは画面上で休憩タイミ
ングをアピールするとともに家族型ロボットに休憩タイミングが来たことを通知する．

３.４ 家族型ロボット LOVOT による休憩タ
イミング提示ハードウェア側からの休憩タイミングの提示方法
として LOVOT（GROOVE X 社）を用いる．LOVOT
はふれあいを通じて人から愛着を引き出すことを目的とした家族型ロボットでる．本研究ではデスクトップエージェントから送られてきた休憩タイミングの通知情報に合わせて LOVOT が作業者にアピールする．デスクトップエージェントと LOVOT が連携して休憩を促進させることで，視覚，触覚の両面から休憩を促しと効果的な疲労回復を目指す．

４. 感情情報に基づく疲労検知と休憩タイ
ミングの決定適切な休憩タイミングを決定するため，NEC 感情
分析ソリューションから得られる感情情報と，疲労取得された感情情報，およびフェイススケールア
ンケートの結果を VAS（Visual analog scale）を用
いて数値化したものを Fig.3 に示す．
結果から，arousal もしくは valence のどちらかが大きく下がると作業者は休憩したいと感じることが確認できる（図中の■および▲）．またアンケート
回答など，作業とは別のアクションがあった際にarousal の値が上昇する傾向がある．以上から，
arousal と valence どちらか一方の値が下がった場
合にも疲労を感じ，作業とは別のアクションがあるとこれらの疲労は回復する傾向があると考え，これを休憩タイミングして決定し，実装する．本実装は発表時に報告する．

５. おわりにテレワークにおけるストレス低減を目指しロボ
ット型エージェントと連携して作業者に休憩を促す
デスクトップエージェントを提案した．生体データに基づく感情情報と主観アンケートを分析した結果，
適切な休憩タイミングを決定し，デスクトップエー
ジェントに実装している．今後，作業者へのストレ
ス軽減への影響と作業効率への効果を検証していく．

参考文献[1] ビッグローブ株式会社: 在宅勤務に関する意識調査, https://www.biglobe.co.jp/pressroom/info/2020/03/200326-1, 2020
[2] ビッグローブ株式会社: with コロナ時代のスト
レスに関する調査, https://www.biglobe.co.jp/pressroom/info/2020/03/200326-1, 2020
[3] 東川知生，山本景子，倉本到，辻野嘉宏: デスク
ワーク時における瞬目に基づく疲労蓄積の検出と適切な休憩タイミングの提示, 情報処理学会
研 究 報 告 , Vol.2012-HCI-146, No.1, pp.1-6,
2012[4] 阿部勝巳，岩田慎一郎: 働き方改革や健康経営を支える. 「NEC 感情分析ソリューション」, NEC
技報, Vol.72, No.1, pp.44-47, 2012

連絡先
山崎洋一
E-mail: yamazaki@he.kanagawa-it.ac.jp

SAKURA-G に実装した AI 向け認証デバイスの性能評価○野崎 佑典 1，吉川 雅弥 2
○Yusuke Nozaki1, Masaya Yoshikawa2
1, 2 名城大学
1, 2Meijo University
Abstract:
近年 AI デバイスのセキュリティを確保するための技術として，NN PUF が提案されている．従
来研究では，SASEBO-GII 上での実装評価は行われているが，より先端のプロセスの FPGA を使用した
SAKURA-G ボードでの評価は行われていない．本研究では，SAKURA-G に NN PUF を実装して，その性能について評価する．実験結果から，SAKURA-G では SASEBO-GII と比較してランダム性・安定性・差異性が向上することを明らかにした．

１. はじめにSociety 5.0 では，サイバー空間とフィジカル空間の連携によって経済発展と社会的課題の解決を目指しており，この実現のために AI の利活用が推進されている [1]．一方で，AI デバイス自体のセキュリ
ティの脅威がいくつか報告されている [2][3]．そのため，AI デバイスの真正性を確保するための認証技術として，AI 推論器（Neural Network：NN）と認証用回路（Physically Unclonable Function：PUF）を併用させた NN PUF [4][5]が提案されている．NN PUFは NN の計算時の信号伝搬遅延が LSI 製造ばらつき
によって微小に異なることに着目し，この差異をデバイスの認証に利用する技術である．これまでに，
NN PUF は 65nm プロセスの FPGA Xilinx Virtex-5 を搭載した評価ボード（SASEBO-GII）での実装評価が行われている [5]．一方で，これ以外のプロセス
での評価は行われていない．PUF の評価では，異なるプロセスでの性能の違いについても評価することが重要である．そこで本研究では，より微細化が進んだプロセスとして，45nm の FPGA Spartan-6 を搭載した評価ボード（SAKURA-G）に NN PUF を実装
する．そして，実装実験によって NN PUF の性能について定量的に評価する．

２. 準備
２.１ ニューラルネットワーク PUF [4][5]
NN PUF は NN と PUF を併用させた回路である．
NN PUF は AI エッジデバイスを対象としており，事前に学習したパラメータに基づいて NN 部分のハードウェア実装を行う．推論時には対象の入力に対する分類（推論）結果を出力し，認証時には入力をチャレンジと見なして，デバイスの識別に必要なレス
ポンスを出力する．そして，チャレンジとレスポン
スを利用してデバイスの認証を行う．NN PUF の概要を図 1 に示す．図 1 に示すように NN 部分については，LUT-Network [6]などを用いてハードウェア実装を行う．そして，認証時には，NN の出力をアー
ビター回路へ接続し，信号の伝搬遅延差を抽出することで，レスポンスを生成する．このとき，信号の伝搬遅延は LSI の製造ばらつきによって異なるため，デバイス毎にユニークな値を生成することができる．

チャレンジ

LUT-network

アービター
回路

レスポンス
図1

NN PUF の概要 [5]２.２ PUF の評価方法
PUF の代表的な評価指標 [7]には，ランダム性・安定性，差異性，ユニーク性があり，本研究ではこれらについて定量的に評価する．ランダム性は，PUFで生成される ID の 0 と 1 の出現頻度の均一さを表しており，ID のハミング重み（Hamming Weight：
HW）が ID 長の半分に近い程，ランダム性は高い．
次に安定性は，毎回同じ ID が生成されるかの再現度を示す指標であり，同じチャレンジに対する ID間のハミング距離（Same Challenge Intra-Hamming
Distance：SC Intra-HD）で評価できる．SC Intra-HD
が 0 に近い程，同じ ID が生成できていることにな
るため，安定性が高い．差異性は入力を変化させた
ときの ID の変化を示す指標であり，異なるチャレン ジ に 対 す る ID 間 HD （ Different Challenge
Intra-HD：DC Intra-HD）で評価できる．DC Intra-HD
が ID 長の半分に近い程，入力に対して ID が変化しているため，差異性が高い．最後にユニーク性は，デバイス間での ID の変化を示す指標であり，デバイス間の ID 間 HD（SC Inter-HD）で評価できる．SC
Inter-HD が ID 長の半分に近い程ユニーク性が高い．

３. 評価実験
実験では，SAKURA プロジェクトで開発された評
価 ボ ー ド SAKURA-G [8] を 使 用 す る ． そ し て ，
SAKURA-G 上の FPGA Spartan-6 xc6slx75 に NN PUFを実装した．実装では，Xilinx ISE Design Suite 14.7を使用し，自動で論理合成・配置配線を行った．NNには MNIST の手書き数字文字を認識できる推論器を実装し，784 bit のチャレンジに対して 1bit のレス
ポンスを取得した．また，ID 長を 128bit，ID の種類

S1-04-1

を 128 種類，同一 ID 取得回数を 100 回，デバイス数を 4 として実験を行った．
実験結果を表 1 と図 2 に示す．図 2 の横軸は IDの HW や ID 間 HD を，縦軸はその出現頻度をそれぞれ示している．また，表 1 は本研究で得られた結果と文献[5]の SASEBO-GII 上に NN PUF を実装して得られた結果を比較している．実験結果から，ラン
ダム性と差異性については，SAKURA-G の結果の方が ID 長の半分である 64 に近いため，性能が良いことが分かる．また，安定性は SAKURA-G の結果の方が 0 に近く，性能が高いことが確認できた．一方で，ユニーク性については，SAKURA-G の方が ID
長の半分である 64 と値の差が大きいため性能が低下することが分かった．これらの結果について，プ
ロセスの違いがわずかに影響を与えたと考えられる．

４. まとめ本研究では，SAKURA-G ボードに NN PUF をFPGA 実装し，その PUF 性能について定量的に評価した．評価実験から，SASEBO-GII 上に実装した場合と比較して，ユニーク性以外の指標については性能が向上することを明らかにした．今後は，配置制約を調整するなど，ユニーク性を向上させるための実装方式に関する検討を進める予定である．

謝辞
本研究の一部は，JSPS 科研費 19K24357 の助成を受けたものです．
表1[1] 内閣府 Soiciety5.0
https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/index.html[2] 独立行政法人情報処理推進機構，“AI 白書 2020，”
株式会社角川アスキー総合研究所，2020．
[3] 野崎佑典，吉川雅弥，“ソフトウェア実装した
MLP に対する電力解析の検討，”第 48 回東海フ
ァジィ研究会予稿集，no. P1-05，pp. 1–3，Feb. 2020．
[4] 野崎佑典，柴垣和也，竹本修，吉川雅弥，“AIハードウェアを指向したニューラルネットワー
ク物理的複製不可能関数とその評価，”電気学会
論文誌 C，vol. 140，no. 7，pp. 689–696，Jul. 2020．
[5] 竹本修，柴垣和也，野崎佑典，吉川雅弥，“小面
積・低遅延を指向した NN PUF とその評価，”電気学会論文誌 C，vol. 140，no. 12，pp. 1297–1306，
Dec. 2020．
[6] R. Fuchikami and F. Issiki “Fast and Light-weight
Binarized Neural Network Implemented in an FPGA
using LUT-based Signal Processing and its
Time-domain Extension for Multi-bit Processing,”
Proc. of 2019 IEEE 9th Int. Conf. on Consumer
Electronics (ICCE-Berlin), pp. 120–121, Sep. 2019.
[7] Y. Hori, T. Yoshida, T. Katashita, and A. Satoh“Quantitative and Statistical Performance Evaluationof Arbiter Physical Unclonable Functions on
FPGAs,” Proc. of 6th Int. Conf. on ReConFigurable
Computing and FPGAs (ReConFig’10), pp. 298–303
Dec. 2010.
[8] H. Guntur, J. Ishii, and A. Satoh, “Side-channel
AttacK User Reference Architecture board
SAKURA-G,” Proc. of IEEE 3rd Global Conf. on
Consumer Electronics (GCCE 2014), pp. 271–274,
Oct. 2014.

連絡先
野崎佑典
E-mail: 143430019@ccalumni.meijo-u.ac.jp

0.40

(a)

0.35

0.07

頻度

平均: 51.39

平均: 2.123

0.25

SC Intra-HD

0.20
0.15
0.10
0.05
0.00

0
8
16
24
32
40
48
56
64
72
80
88
96
104
112
120
128

ハミング重み(c)

0.12

平均: 61.42(d)

ハミング距離平均: 16.01

0.10

0.06

DC Intra-HD

0.08

頻度

0.05
0.04
0.03

SC Inter-HD

0.06
0.04

0.02

0.02

0.01

0.00
0
8
16
24
32
40
48
56
64
72
80
88
96
104
112
120
128

0
8
16
24
32
40
48
56
64
72
80
88
96
104
112
120
128

0.00

図2

(b)

0.30

0
8
16
24
32
40
48
56
64
72
80
88
96
104
112
120
128

頻度

0.09
0.08
0.07
0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0.00

0.08

頻度

ランダム性
安定性
差異性
ユニーク性

実験結果の比較本研究
SASEBO-GII[5]（SAKURA-G）
51.39
50.08
2.123
3.340
61.42
61.00
16.01
35.63

参考文献

ハミング距離ハミング距離実験結果（(a)ランダム性，(b)安定性，(c)差異性，(d)ユニーク性）

S1-04-2

撮影文書における位置合わせを利用した撮像ノイズ領域の
特定精度の改善⃝ 1 柏本 阿南， 1 矢野 良和
1愛知工業大学はじめに

1

近年では、スマートフォンのようなカメラ付き携帯端末が広く普及している。それに伴い、文書等の文字情報
をカメラで撮影し保存する簡易的なスキャナとしての利用も増えてきた。手軽に文字データを保存することができ便利である一方、こういった撮影は、撮影時に撮影者による影の写り込みやハイライトのようなノイズが発生する。ノイズは、文字情報に対して可読性の低下、文字情報の欠如を引き起こすため除去が望まれる。しかし、撮影時に混入するノイズは、どこまでが影・ハイライトであるかを定義することは難しい。また、ノイズの発生位

図 1: ノイズ混入モデル

置も撮影環境や撮影条件が一定でないため特定が難しい。
本研究では、撮影時に写り込むノイズを除去することを目的とする。

統合することでノイズ除去を実現する。
射影変換による位置合わせは、撮影した対象物が平面

撮影時に写り込むノイズは、撮影環境に依存してランな場合にのみ正しく機能する。しかし、対象が曲面形状

ダムに発生する。撮影者による影は、撮影物上の画像情である場合、その高さ分だけ射影位置にずれが生じる。変報を部分的に暗くし可読性の低下を引き起こす。また、外換により歪みを含む画像となるため、基準画像との対応

乱光によるハイライトの発生により、可読性の低下や画が取れなくなる。それらを統合すれば、文書上の文字の像情報の欠如を引き起こす。特に画像情報の欠如は、そ線が消失したり、二重化を引き起こしてしまう。実際の撮の領域の文書データが完全に消失しているため、復元は影対象において、完全な平面であることはないため、画不可能となる。

像間で完全な位置合わせを実現することが難しい。そこ

撮影時の混入するノイズは、図 1 のような撮影条件をで、位置合わせした画像間でオプティカルフローを計算

満たすときに発生する。撮影画像上のどれをノイズとす

し、画素単位での対応関係を得る。対象が曲面形状であるか定義することやどこにノイズが発生しているかを特ることから、画素レベルでの対応関係が誤っていても、局定することは困難であるが、撮影者や撮影物の位置を調所的な位置合わせにより基準とする画像に揃えることが整することによってノイズ出現位置を変更することは容可能となる。

易である。つまり、ノイズ分布を容易に変更することが可同一対象を複数枚撮影することで、ある画素位置にお能となる。既存手法 [1] では、対象物体を移動させたり、いて混入ノイズの情報は、正常な画像情報より少数派に撮影位置を変更することでノイズ分布が異なる画像を複なる。各画素位置で多数決をとることで、ノイズの情報数枚獲得し、これらを統合することでノイズ除去を実現を含まない画像情報のみを統合できる。

した。対象が非平面形状の場合は射影変換による位置合
わせで位置合わせを実現できないため、獲得した複数枚画像で対応する画像情報を局所ごとに位置合わせすることで、ノイズのない高精度な画像を実現する。

2

ノイズ除去手法

2.1

ノイズ除去手法の概略

概略を図 2 に示す。撮影位置や撮影物を移動すること
で、ノイズ分布が異なる画像を複数枚獲得する。これら
複数枚画像を特徴点ベースで位置合わせを行い、基準とする画像に揃えるように変形させる。位置合わせした画像を重ね合わせ、同一座標上の画素から代表色を決定し、

図 2: 既存手法によるノイズ除去手法

2.2

検証実験

室内の LED 光源下で光沢紙に印刷した文書データをス
マホ (SONY XPERIA XZ2) を用いて撮影した。この検証実験では 8 枚を取得した。図 3 に撮影した画像の一部を示す。特徴点ベースで揃えた射影変換画像を図 4、射影画像を統合した画像を図 5 に示す。図 3 は対象が曲面形状であるため、射影変換によって完全な位置合わせを行うことができない。そのため、図 5 では文字情報の位置ずれが発生していることがわかる。

図 4: 射影変換画像と赤枠の基準画像

次に、図 4 を画素レベルで局所的に位置合わせした画
像 (以後、画素対応画像と呼ぶ) を図 6 に示す。基準画像
は、図 4 の赤枠で示した。これらで統合した結果を図 7に示す。図 7 は、斜影変換によって位置合わせしきれなかった撮影画像の凹凸に起因する位置ずれを解消できている。
次に、射影変換画像群 (図 4) をオプティカルフローを

図 5: 射影変換画像の統合と位置ずれ利用して画素情報の位置合わせを行う手法 (局所位置合わせ) によって得た画素対応画像 (図 6) を示す。この画像群の位置合わせの基準となった画像 (基準画像) は、図 4 で赤枠で囲った画像である。画素対応画像の統合結果を図7 に示す。図 7 は、斜影変換によって位置合わせしきれなかった撮影画像の凹凸に起因する位置ずれを解消できている。
基準画像の欠損部では、局所位置合わせが行えない。無理やりでたらめな位置合わせを行うことで、基準画像の

図 6: 画素レベルで画像情報を揃える画素対応画像

欠損部と対応する画素の位置で歪みを引き起こす。そのため、基準画像中の欠損部を特定し、その領域においてオプティカルフローを利用した局所位置合わせ手法以外の局所位置合わせを行う必要がある。
図 7: 画素対応画像の統合による文字情報の一致

図 3: 撮影画像群

図 8: 統合画像にて発生した歪みと注目領域の拡大図
全に揃うように局所位置合わせをしたとき、図 10 に示す

3

ノイズ領域の特定法画素対応を実現する。図 10 は、画像情報の欠損部でない

3.1

ノイズ領域特定法の概要

領域において局所位置合わせを完了している。既存研究

画像情報の欠損部において、局所位置合わせは不可能[2] では、画素対応画像に局所位置合わせを行い、そのとである。一方で画像情報の欠損部でない領域においては、きの移動量を確認する。移動量が算出された領域は、画

局所位置合わせが可能である。そのため、基準画像に完像情報の欠損部であると特定することができる。

図 9: 画像情報の欠損部と局所位置合わせの歪み

図 11: ノイズ領域の確認であるため発生する (図 10)。このとき、無理やり位置合わせを行うことにより大きな位置ずれが発生し、歪みが発生することになる。一方、非ノイズ領域は位置合わせ先が存在する。そのため、位置ずれが発生しても微小なものであることが推測できる。
そこで、既存手法におけるノイズ領域特定を用いて、微小な移動が発生した領域を確認する。微小な移動は、1 ピ
クセル程度のものであると仮定し、その移動量を持つ欠図 10: 非ノイズ領域での画素対応画像

損部を確認した (図 12)。
図 12 で白色で表示された領域が、1 ピクセル程度の移3.2ノイズ領域特定の検証動量であった領域である。非ノイズ領域をノイズ領域で基準画像に対して局所位置合わせを行うことで、図 10あると判断してしまうほとんどの要因は、1 ピクセル程に示すような位置合わせを実現する。画素対応画像に対度の位置ずれによるものであることを確認できる。このし、もう一度局所位置合わせを行ったときに算出される結果より、欠損部に起因する位置ずれであるかを判断し、移動量を確認する。移動量が 1 以上であった画像情報の欠損部を検出する改善案を提案する。

画素位置は、欠損部を含むノイズ領域として検出する。検出した欠損部を図 11 に示す。図 11 で赤色の領域は、基準画像または射影画像において欠損部と判断された領域を示す。この図から、ノイズ領域を検出できていることが分かる。一方で、非ノイズ領域においてノイズ領域が検出されている箇所が存在することも確認できる。
非ノイズ領域をノイズ領域として検出してしまうと、画像情報の欠損を含まない領域で局所位置合わせができていないと判断されてしまう。そのため、情報欠損部のみを検出するためにノイズ領域検出の改善を目指す。

4

ノイズ領域特定精度の改善

4.1

ノイズ領域の特定精度改善アイデア

ノイズ領域と非ノイズ領域における位置ずれに着目する。欠損部に起因する位置ずれは、位置合わせ先が不明

図 12: 1 ピクセルの位置ずれをもつ欠損部抽出4.2

実験 ノイズ領域検出の精度確認

5

まとめ・今後の展望欠損部のみを検出するために、非ノイズ領域に発生す

撮影時に写り込む影・ハイライトのようなノイズを除る位置ずれ量を 1 ピクセル程度のものと仮定する。閾値

去する手法を説明した。ノイズ除去において撮影画像中処理によって 1 ピクセル以下の移動量は、欠損部によるの欠損部が問題となることを示した。既存のノイズ除去

位置ずれとしない手法を検証する。なお、2 ピクセルより手法において、非ノイズ領域をノイズ領域としてしまう

小さいサブピクセル精度の移動量に関して、すべて 1 ピ

問題について示した。非ノイズ領域における位置ずれがクセルの移動量であるとみなしノイズ領域とした。図 13

欠損部における位置ずれ量に対して微小であることを利に画像情報の欠損部を検出した結果を示す。図 13 の基準

用し、欠損部のみを精度よく検出できるように改善する

画像は、図 4 の赤枠、局所位置合わせを行う対象は図 4手法を提案した。

の赤枠以外である。画像情報の欠損部として検出された

今後の展望として、曲面画像における位置合わせ方法

領域を赤色、提案手法によって非ノイズ領域と判断されの検討、複数枚画像の統合により、画像情報の連続性がた領域を白で表現した。結果は、閾値なしの場合と比較失われる問題に対処できる手法の検討を目指す。

して、大幅に非ノイズ領域における位置ずれの影響を抑えられていることがわかる。
図 13 において、共通して欠損部と特定される画素の位

参考文献[1] 矢野良和, 福江史明,

複数撮影による対象の影・ハ

置は、基準画像における欠損部であると予想できる。共イライトの除去に関する検討通した欠損部を抽出した画像を図 14 に示す。図 14 では、ンポジウム講演論文集 2019 年, 2019.

おおよそ基準画像における欠損部のみが抽出できている
ことが分かる。

, 画像センシングシ[2] 柏本 阿南, 村上 弘樹, 矢野 良和,

影時に混入する撮像ノイズ領域の特定およびノイズ除去手法の提案 ,東海支部連合, 2020 年
連絡先
愛知工業大学 工学研究科 電気電子工学専攻
矢野 良和

E-mail: yoshiyano@aitech.ac.jp

図 13: 閾値処理によるノイズ領域の特定

図 14: 基準画像における欠損部特定

生体情報に基づくストレスおよびリラックス
サウンド聴取時の作業効率評価
Work Eﬃciency Evaluation Based on Biological Information
during Listening to Stress or Relaxation Sound⃝ 橋本 礼生,⃝ Reo Hashimoto,前田陽一郎,
亀井 且有,
Yoichiro Maeda, Katsuari Kamei,
立命館大学
Ritsumeikan University

クーパー・エリック
Eric W. Cooper

Abstract: This research aims at the analysis of eﬀects on work eﬃciency during listening to stress orrelaxation sounds. The work eﬃciency in this study is deﬁned as the speed and accuracy of work. In order
to measure the work eﬃciency, we evaluated the eﬀects of listening to stress and relaxation sounds using
the Kraepelin test, which is often used in the ﬁeld such as employment and qualiﬁcation examination.
Generally available music was used for the sound to be heard by the subject, and heart rate informationand sweating information were the measured as an index of relaxation and stress during work. As a resultof the experiment, the eﬀects of stress and relaxation sound on the human work eﬃciency were analyzed,
and it was conﬁrmed that there was the strong correlation.

1

はじめに
作業時における BGM の効果についての研究は数多くなされている. 菅ら [1] は高揚気分を誘導する音楽, 抑鬱
気分を誘導する音楽, 及び統制条件としての音楽なしという条件下で, 計算課題を行い, 被験者に与える BGM の認
知的な側面ではなく, 情意的な側面での効果を示した. 阿部ら [2] は, BGM のテンポをそれぞれ変えながら計算課
題, パソコン入力課題, 歩行課題を行い被験者に与える影響を評価し, 認知負荷量の低い歩行課題では BGM のテン
ポによって作業効率が高くなることを示した. しかしながら, BGM 聴取時の生体情報と作業効率の計測による相関関係を報告した研究は比較的少ない.

行ってもらい, サウンドが与える作業効率への影響を比較
実験によって明確にし, 生体情報と作業効率との相関について検証する.

生体情報とサウンドの関係性

2

音楽によって生み出された人間の心理状態を生体計測で評価できると考え, 様々なサウンド聴取時の生体情報を計測した. 本章では予備実験の生体情報とサウンドの関係性を調べた結果を示す.

2.1

サウンドの 1/f ゆらぎ特性

本研究では作業中に被験者に聞いてもらうサウンドを

1/f ゆらぎ に基づいてストレス/リラックスの判定を行

そこで本研究では, ストレスサウンドとリラクゼーショ

なって選定をした. 1/f ゆらぎ とは一定の時間長を有する

ンサウンドを聴取した際の作業効率に与える影響の分析

音響信号がその時間軸上の任意の部分で示す変動パター

を生体情報に基づいて行う. ここでの作業効率とは作業をンと全体の変動パターンにおいて自己相関が成り立つ状

行う速さとその正確性のことと考える. 作業効率の測定態のことである [6]. 楽曲においてもその存在が認められには就職試験や資格試験などの現場で多く利用されるクており, 1/f λ の λ (0 ≤ λ ≤ 2) の値が 0 に近ければ近レペリン検査を用いてストレスおよびリラクゼーション

いほど不規則に音がばらついていることを意味しており,サウンド聴取時の影響を評価した. 生体情報としては発λの値が 2 に近ければ近いほど規則的に音が並んでいる

汗情報である SCL（皮膚コンダクタンス水準）と心拍情(ゆらぎがない) ことを意味している. また, λの値が 1 に報である LF/HF(交感神経活性度) と RRI(心拍間隔) を近いとき, 人間にとって心地よい音楽になるということが計測し, それらをストレス/リラックスの指標とする.

わかっている.

一般に SCL は自律神経系の覚醒の指標として使用でき

図 1 は本実験で用いるサウンドを検討する際に解析しるため, ストレス, 覚醒レベル, 感情の状態を表す生理的た 1/f ゆらぎ の結果である. 横軸は周波数, 縦軸は振幅指標として使用されている [3]. RRI は心拍間隔のことをの両対数のグラフで, 右上にλの値を示してある.

指し, 緊張や不安などストレスを感じる際に短くなり, リ

本研究の予備実験では, ストレスサウンドにハードロッ

ラックスしている時には間隔が長くなることがわかって

ク (Deathkite『Where I Find Strength』) を, リラック

いる [4]. LF/HF は一般に心拍データからスペクトル解スサウンドにクラシック音楽 (ショパン『ノクターン・第析によって得られる周波数領域から求められるストレス

二章変ホ長調』) を用いた. しかしながら, 前述の結果か指標の１つとして使用されている [5]. 実験では被験者にら, ハードロックはストレスサウンドにするにはλが 1 に

ストレスおよびリラックスサウンドを聞きながら作業を近いことや普段からハードロックを聴いていない人も何度か聴いていくうちに気分が高揚していく傾向が見られたので本実験ではアラーム音を収録したものをストレスサウンドとして採用した. また, リラックスサウンドはク
ラシック音楽とヒーリングミュージックのどちらもλの値が 1 に近く, 人間にとって心地よいサウンドであると言えるが, クラシック音楽ではピアノなどの高音が多く, や(a)SCL 波形(b)SCR 波形(c)LF/HF 波形(d)RRI 波形や聴覚を刺激すると考えられるため, リラックスサウンドには医療現場などでも用いられるヒーリングミュージック (アロマリラクゼーション音楽) を用いることにした.

図 2: ハードロック聴取時の生体計測データ (予備実験)段ハードロックを聴く傾向のない人を選定した.
図 2(a) は SCL(皮膚コンダクタンス水準) を計測した(a) ハードロック(b) クラシック音楽

もので, 安静時にはリラックス時と同様に値が下がる傾向がある. そしてハードロックを聴取した瞬間大きく上昇
し, 計測開始から 60 秒経過した時にはハードロックに対する慣れが生じ, 上昇した値で一定になった. 図 2(b) のSCR(皮膚コンダクタンス反応) の波形からは安静時の値は変化せず, ハードロック聴取後に俊敏に値が上昇し, こ
ちらも SCL と同様に計測開始後 60 秒で値が安静時の状態に戻っていくことがわかる. 図 2(c) の LF/HF はハードロック聴取後すぐに値に影響を及ぼすことはなく, 30
秒程度遅れ時間があることがわかる. その後徐々にストレ(c) アラーム音(d) ヒーリングミュージック

図 1: 本研究で用いた各種サウンドの 1/f ゆらぎ解析結果(横軸:周波数 (Hz), 縦軸:振幅)ス度の指標である LF/HF の値が上昇している. 図 2(d)の RRI の波形は 30 秒経過してから徐々に値が小さくなっている. これは不安や緊張を感じた時に見られる現象で,心拍数が上がっているということがわかる.

2.3
2.2

ストレスサウンド聴取時の生体信号

リラックスサウンド聴取時の生体信号

本研究では, ヒーリングミュージックを被験者に聞いて本研究ではストレスサウンドを 1/f ゆらぎ に基づいてもらって計測を行う. クラシック音楽にも 1/f ゆらぎが選定を行ったが, 人間が不快に感じるサウンドや焦りや緊あるものが多いとされ, ここでは予備実験としてクラシッ

張感を与えるサウンドは世の中に多く存在する. ストレク音楽を被験者に 1 分間聞いてもらった際の生体信号をスを感じる要因は 1/f ゆらぎによって解析できるような計測した.

音のばらつきだけでなく音量や音高も含まれていると考図 3 はクラシック音楽聴取時の生体計測データである.

えられる. そこで本研究では, ストレスサウンドとしてま図 3(a) の SCL は安静時の傾向と同様に値は減少していず予備実験でハードロックを選定した.

く. 図 3(b) の SCR も同様に, 安静時から変わらず値はほ

図 2 はハードロック聴取時の生体計測データである. 最

ぼ一定になる. 図 3(c) のリラックス時は LF/HF の値は初の 30 秒間は安静にしてもらい, 30 秒経過後ハードロッ

基本的に上昇することはない. 図 3(d) の RRI の波形をクを被験者に 1 分間聞いてもらった. なお, 被験者には普見ると時間間隔は安静時と比べてあまり変化はしていな

図 4: クレペリン検査の一例(a)SCL 波形(b)SCR 波形に分けて 15 分ずつ計算を行っていくものである.
本研究では被験者のサウンドに対する慣れや疲れによる比較実験への影響を考慮し, 1 行 20 桁の数字の羅列を用意し, 10 秒毎に 1 行ずつ出来る限り多くの問題に回答
し, 計測全体の時間を 1 分 30 秒に設定して計測を行うこ(c)LF/HF 波形(d)RRI 波形

図 3: クラシック音楽聴取時の生体計測データ (予備実験)ととした. また, 問題は紙媒体ではなく, 10 秒毎にランダ
ムに 20 桁の数字の列をディスプレイに提示し, テンキー
入力により回答してもらい, 1 分 30 秒経過するまで繰り返すようなプログラムを独自に作成して計測を行なった

い. しかし, ゆらぎが小さくなる現象は比較的多くの被験者にもみられる傾向であると言える.
本研究ではこれらの結果を踏まえ, リラックスおよびス
トレスの指標として SCL はサウンド聴取およびクレペリ
ン検査時の最大値と最小値の範囲を, LF/HF は累積積分
値の計測終了時点の値を, RRI はサウンド聴取およびク
レペリン検査時の平均値を用いることとした.

サウンド聴取時の作業効率評価実験

3[7]. 紙媒体で行うと被験者に 10 秒毎に合図を送る必要が生じ, その合図によって生体計測に影響が出てしまうことを避けるためである.

3.1.2

実験条件

実験条件の概略図を図 5 に示す. 実験は各種生体信号の計測開始後 1 分間被験者に着座開眼の安静状態をとってもらい, 落ち着いた状態から計測を開始する. 1 分経過してからクレペリン検査を開始し, 1 分 30 秒間計算を行

本章ではストレスおよびリラックスサウンド聴取時のなってもらった後, 30 秒間着座開眼の安静状態を被験者

クレペリン検査を用いた作業効率に与える影響に関するにとってもらうこととする. この計測後の 30 秒間の安静

検証実験の結果について報告する.

は心拍情報の LF/HF に遅れ時間が発生している可能性

3.1

実験方法

本研究では 20 代の男女 10 名 (男性 5 人, 女性 5 人) に協力してもらい, ストレスサウンドとリラックスサウンド聴取の各条件の他に無音条件を加えた, サウンドを聴取しない条件 (無音), ストレスサウンド聴取条件 (ストレス),
リラックスサウンド聴取条件 (リラックス) の 3 つの条件のクレペリン検査による作業効率の影響を調べる比較実験を行なった.

3.1.1

クレペリン検査があるために設けることとした. また、ストレスおよびリラックスサウンドを聴取する際はクレペリン検査の開始と同時にサウンドを再生し, クレペリン検査が終了すると同時に再生を終了することとした.

3.1.3

実験全体の流れ図 6 に実験全体の概略処理手順を示した. 無音→スト
レス→リラックスの順に計測を昇順と降順で各状態 2 回ずつ行い, その 2 回の平均をとったものを実験結果とした. 2 回の平均を取ることで, 計測の順番によって生じる本研究では作業効率の測定にクレペリン検査を用いた.

クレペリン検査に対する慣れが結果に与える影響をなる

クレペリン検査は通常、就職活動や資格試験などの現場べく軽減するようにした. また, 実験の開始直後のクレペで多く利用されており, 検査用紙には 1 桁の数字の羅列

リン検査 (無音) では被験者が緊張してしまい, 生体計測

が 1 行 120 弱あり, それが 30 行並んでいる. 図 4 のようの結果に影響を与えてしまうことを考慮して, 実験開始のに数字の羅列の隣り合う数字同士を足し合わせたものの前に練習を兼ねて必ず 1 度本番と同様の形式でクレペリ

1 桁目の数字を解答欄に記述していく. 受験者は 1 分間に
1 行ずつできる限り多くの問題を回答をし, それを前後半ン検査 (無音) を行なってもらってから実験を開始することとした.

「SCL」はクレペリン検査開始時 (計測開始 60 秒後) の値と終了時 (計測開始 150 秒後) までの最大値との差 (振幅)(a) 無音条件

をストレス度合いと考えた. 図 7(b) の LF/HF は生デー
タの波形ではどれほど時間遅れが発生しているのか, どうして上昇したのか説明がつかないタイミングでの値の変動が見受けられた. そのため, 図 7(c) のように「LF/HFの累積積分値」を求めて遅れ時間を考慮し, 計測終了 (180秒) 時点までの累積積分値をストレス度合いと考えた. ま(b) ストレス条件

た, 図 7(d) の「RRI」はクレペリン検査開始時 (計測開始

60 秒後) の値と終了時 (計測開始 150 秒後) までの平均値をとり, それをストレス度合いと考えた.

(c) リラックス条件
図 5: 実験条件(a)SCL(b)LF/HF(c)LF/HF の累積積分値(d)RRI

図 7: 実験における生体信号の波形例

図 6: 実験全体の概略処理手順

3.2

実験結果

表 1 に示すように実験によってサウンド聴取による作業効率に与える影響が明らかになった. ストレスサウン

3.1.4

解析方法

実験結果として扱う値は, クレペリン検査からは各状
態毎の「総回答数」, 各フレーム (10 秒毎) の「平均回答数」, 各状態毎の「誤答数」と「正答率」, そして発汗情報からは「SCL の振幅」, 心拍情報からは「LF/HF の累積積分値」と「RRI の平均値」の 7 つのデータを用いて解析を行なった. 実際の実験時の波形例を図 7 に示した.
まず, クレペリン検査の解析方法について「総回答数」とはクレペリン検査中の 1 分 30 秒間に被験者が回答できドを聴取するとクレペリン検査の回答数は増えるが, 誤答も多くなる. それに対し, リラックスサウンドを聴くと総回答数は減るが, 正答率が上がる傾向があることがわかった. また, 生体情報においては SCL 振幅はストレスサウ
ンドを聴いている時に大きくなり, リラックスサウンドを聴いている際には小さくなることがわかる. LF/HF 累積
積分値からはあまり有意と言える傾向は見られなかったが, RRI はリラックス時に大きな値 (心拍数が低い) を取る傾向があることが有意差検定によりわかった.

た総数を示す. また、各フレーム (10 秒毎) の「平均回答数」は「総回答数」をフレーム数 (9) で割った値を示す.
「誤答数」はクレペリン検査中に誤答した数の合計を示し,「正答率」は (総回答数−誤答数)/総回答数で求めた.
次に生体情報のストレス度の算出方法として図 7(a) の表 1: 実験結果の全被験者の平均値
実験条件

総回答数

平均回答数

誤答数

正答率 (%)SCL 振幅LF/HF 累積積分値

RRI 平均値

無音

99.1

11.01

2.6

96.9

12.09

498.1

809.1

ストレス

101.7

11.30

4.8

94.7

13.48

520.3

815.3

リッラックス

96.3

10.70

2.3

97.2

10.85

463.3

840.2

表 2: t 検定結果
検定項目
総回答数
正答率

SCL 振幅LF/HF 累積積分値
RRI 平均対照群と処理群

p値

有意水準

有意差

無音 vs ストレス0.34464867

p ≥ 0.025

n.s.

無音 vs リラックス

0.21800676

p ≥ 0.025

n.s.

無音 vs ストレス0.007120444

p < 0.025*

無音 vs リラックス

0.681986253

p ≥ 0.025

n.s.

無音 vs ストレス0.373237076

p ≥ 0.025

n.s.

無音 vs リラックス

0.284902811

p ≥ 0.025

n.s.

無音 vs ストレス0.763392697

p ≥ 0.025

n.s.

無音 vs リラックス

0.64328036

p ≥ 0.025

n.s.

無音 vs ストレス0.440295713

p ≥ 0.025

n.s.

無音 vs リラックス

0.000224215

p < 0.0025***

図 11: 有意差比較 (LF/HF 累積積分値)

図 12: 有意差比較 (RRI 平均)
図 8: 有意差比較 (総回答数)
また, 各実験条件における有意差を評価するために t
検定を行なった. t 検定では「総回答数」, 「正答率」,「SCL 振幅」, 「LF/HF 累積積分値」,「RRI 平均値」の結果を解析した. 以下の表 2 に無音を対照群とし, ストレスまたはリラックスを処理群とした 2 群比較を行なった
際の p 値の算出結果を示す. ここでは多重比較を行うため

Bonferroni 法を用いて, 有意水準を 1/2 として検定を行なった. Bonferroni 法調整後の有意水準で, 図表中の n.s.
図 9: 有意差比較 (正答率)は有意差なし (p ≥ 0.0025), *は p < 0.025(= 0.05/2), **は p < 0.005(= 0.01/2), ***は p < 0.0025(= 0.005/2) を示す. 有意差比較のグラフを図 8〜図 12 に示す. t 検定の結果, あまり顕著な有意差は見られなかったが, 「無音vs ストレス」の正答率において低い有意差が, また「無音 vs リラックス」の RRI 平均値において高い有意差があることがわかった.

3.3

考察

被験者の結果をそれぞれ見ると, 総回答数と平均回答数
はともにストレス時に多くなり, リラックス時には少なく
図 10: 有意差比較 (SCL 振幅)なる傾向があることがわかる. 誤答数と正答率はストレスサウンドを聴取している際に悪くなり, リラックスサウ
ンド聴取時に良くなった. SCL 振幅はストレス時に高くなる傾向があり, リラックス時では低い値をとる傾向が見られた. ストレス時に値が高くなる傾向があるというこなった.

とはストレスサウンドを聴取しながらクレペリン検査を本研究によって単純な作業を行う際に, 作業効率を量的行うことが多くの被験者にストレスを与え, 発汗を促してな面で向上させたい場合はストレスサウンドを, 質的な面いたことを意味している.

で向上させたい場合にはリラックスサウンドを聴くこと

一方, 心拍情報である LF/HF の累積積分値では有意差で無音時と比べて作業効率が上がる傾向があることがわを認めることができなかった. LF/HF は一般的にストレかった. 今回は心拍情報に関してストレスおよびリラッ

ス度の指標として用いられることが多いが, 本実験で行クスの検出が良好にはできなかったが, 心拍情報の解析方なったサウンド聴取とクレペリン検査程度の強度のスト法を変えてカオス的なゆらぎを解析することなどで有意レスではあまり心拍に影響を与えない可能性があると考傾向が生まれるのではないかと考えられる.

えられる. 無音時に高くなる傾向が見られたのは実験開始直後の無音状態で LF/HF の値が高くなる傾向がある
ことから, 被験者に最初の実験に対する緊張感があったた
め, 高い値になってしまったのではないかと考えられる.
しかし, 発汗にはそのような傾向が見られなかったため,

参考文献[1] 菅千索, 岩本陽介,

計算課題の遂行に及ぼす BGMの影響について,和歌山大学教育学部教育実践総合センター紀要, No.13, pp.27-36 (2003)

心拍情報の解析方法に問題があった可能性も考えられる.

[2] 阿部麻美, 新垣紀子,

BGM のテンポの違いが作業

また, RRI 平均値からは t 検定の結果, 無音時と比べてリ効率に与える影響,

日本認知科学会第 27 回大会発

ラックス時に RRI が長くなる傾向が強く見られたが, ス

表論文集, pp.853-859 (2010)

トレス時には特に有意な傾向は見られなかった. このことから RRI はリラックスの指標にはなり得るが, ストレスの指標にはなり得ない可能性がある.
これらのことから, ストレスサウンドを聴取することで作業効率の量的な側面では多くの作業ができ, 質的な側面[3] Sabatinelli, D., Bradley, M., and Lang, P.J.

fective startle modulation in anticipation and perception,

Psychophysiology, 38, pp.719-722 (2001)[4] 松本佳昭, 森信彰, 三田尻涼, 江鐘偉, 心拍揺らぎにでは多くの間違いが発生することが明らかになった. まよる精神的ストレス評価方に関する研究,

た, リラックスサウンドを聴取することで作業効率の量的サポート, Vol.22, No.3, pp.19-25 (2010)

な側面では作業量が減り, 質的な側面では, 落ち着いて考えれば簡単な作業であるクレペリン検査において正確な作業を行うことができるということがわかった. そして,その時の発汗および心拍の状態はストレス時には SCL が大きく上昇し, リラックス時には RRI が長くなる傾向があることがわかった. また, 1/f ゆらぎに基づいて選定時に候補に上がったハードロックとクラシックサウンドの

Af-

ライフ

[5] 内田麻里奈, 江口由記, 川嵜美波, 吉井直子, 梅田智広, 高田雅美, 城和貴,
レス指標の提案,

LF/HF を用いた時空間スト

情報処理学会研究報告「数理モデ

ル化と問題解決」(MPS), Vol.MPS-91, No.2, pp.1-6(2012)[6] 渡邉志, 松本有二, 冨田雅史, 森幸男,

1/f ゆらぎ楽

いずれも実験に用いたストレスサウンドおよびリラック

曲聴取時の心拍変動解析および Visual Analog Scale

スサウンドと同様の結果を多くの被験者から得ることがによる主観評価,できた. そのため今後は 1/f ゆらぎによるサウンド選定

ステム学会誌, Vol.15, No.2, pp.1-10 (2013)

バイオメディカル・ファジィ・シ

以外の方法でも同様の結果が得られるかどうかを検証する必要があると考えている.

4

結言
本研究ではストレスサウンドおよびリラックスサウン

ドを聴取することによる作業効率に与える影響についての検証実験を行った. ここでは作業効率を測るためのク
レペリン検査時の総回答数, 平均回答数, 誤答数, 正答率,
および作業時の生体情報として SCL 振幅, LF/HF 累積
積分値, RRI 平均値を用いて無音, ストレスサウンド聴取, リラックスサウンド聴取の 3 つの条件で比較検証を行[7] Peirce, J.W.

PsychoPy-Psycho- physics software

in Python,

Journal of Neuroscience Methods,

162(1-2), pp.8-13 (2007)
連絡先
立命館大学 情報理工学部
情報理工学科 知能情報コース
橋本礼生

E-mail: is0424fe@ed.ritsumei.ac.jp

走査音響刺激の走査方向認知への影響要因
Influential Factors of Recognition of Sound Emitting Direction○三好哲也○Tetsuya Miyoshi
阪南大学 Hannan University
Abstract: It is difficult to find an appropriate evacuation route in complicated buildings andunderground malls. Therefore, evacuation guidance systems using sound and light has been proposed.
The method of the emitting sound was proposed as one of them. In this evacuation guiding method,
several influential factors such as speaker setting configurations and sound emitting methods affect therecognition of the emitting direction of sound. In this paper, we discuss the sound emitting configuration
to improve the performance of the sound direction recognition through the experiments changing theemitting configurations of audio speaker distance and emitting time interval.

１. はじめに建造物における避難誘導では，誘導灯や非常口灯を参照して避難者自らが避難経路を探索することが前提にされている．都市部においては，土地の有効利用のため建物の高層化や地下利用が進められ，複雑化しており，避難経路を避難者自身が適切に選択できるとは言い難い．このような状況を回避するた
めに，光点滅信号や音響信号を用いて誘導方向を避難者に動的に示す積極的避難誘導システムが提案されている[例えば 1-9]．音源を用いる積極的避難誘導
法としては，わずかに先に知覚した音源を優位に認識するという人の聴覚特性である先行音効果を応用した方法[1][2][3]が提案され，仮想空間における効果も検証されている[4]．また，実際に実装する際のスピーカの設置方法や音源発信方法などの規定がまとめられている[5]．発信音の方向定位がされやすい
広い帯域の音源を誘導音に用いて指向性の高いスピーカで発信することの有効性が報告されている[6]．
また，広域の誘導においてそれらを誘導ルートに設置する避難誘導の有効性が報告されている[7]．さらに，多数のスピーカ上で音源を走査する方法が提案されている[8][9]．後者の研究では，スピーカ上で走査された音源の走査方向認知と走査音への追従可能性が評価され，高い割合で走査方向認知が可能であること[8]と誘導パターンが比較的単純な場合の追従が可能であることが報告されている[9]．
走査された音源に対する人の走査方向認識へ影響する要因として，音源の音圧，音源種類，走査時間
間隔，スピーカ間隔が考えられる．その目的や状況に応じて危険や避難を周知するための種々の警報音の特性が規定されている．例えば，「直ちに建物から避難せよ」という可聴緊急避難警報については，
ISO8201 において定められており，65dB 以上の A
特性時間平均音圧レベルに設定することが定められている[10]．
これまでの研究報告において，スピーカ間隔と走査音の走査時間間隔に関して，走査方向認知に対する影響の程度が分析・報告されているが，検討した水準が限定的である[8]．本研究では，多数スピーカ
上で音源を走査して誘導する場合に，音源走査条件であるスピーカ間隔と走査時間間隔を変化させて，走査方向認知への影響について詳細な分析結果を報

音走査スピーカ
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

0.5m

2.0m

被験者

騒音発生スピーカ
12m

図１

走査方向認知実験のスピーカの配置

図２

実験環境

音走査スピーカ
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

昇順走査パターン
P1

S
S

P2

S

P3

S

P4

S

P5
降順走査パターン
P1

S
S

P2
S

P3
S

P4
P5

図３

S

刺激音走査パターン

告する．

２. 走査方向認知に関する実験方法
2.1 音響信号の走査環境
実験は，天井に多数のスピーカを設置し，そのス
ピーカ上で音を走査することを仮定した実験を行っS2-03-01回答時間(s)

正答率

1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00
0.5

5.00
4.00
3.00
2.00
1.00
0.00

1.0

0.5

スピーカー間隔（ｍ）

回答時間(s)

1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00
0.2

0.5

5.00
4.00
3.00
2.00
1.00
0.00

1.0

0.2

走査時間間隔(s)2.4 被験者への教示と計測項目
本実験では，聴覚の健常な 8 人を被験者（21 歳から 22 歳）とした．被験者には，スピーカ間隔と走査時間間隔を組み合わせた全 6 条件（2 水準×3 水準）のそれぞれに関して，図 3 に示したスピーカ番
号昇順，降順で開始位置を変化させた 5 パターンの合計 60 種の走査パターンで走査音をランダムに提示し，その走査方向を出来るだけ早く回答させた．
これらの実験を 2.1 で説明した騒音レベルの異なる条件で行った．1 試行ごとに被験者の回答時間と回答の正誤を記録した．

３. 実験結果
3.1 実験要因別正答率と回答時間
環境騒音を付加せず暗騒音（33dB）の実験結果を示す．実験要因としたスピーカ間隔，走査時間間隔の正答率と回答時間を図 4，5 に示す．図 4（a）
，図
5（a）に示したように正答率はほぼ 100％であり要1.0

回答時間(s)

6.00
5.00
4.00
3.00
2.00
1.00
0.00
0.2s

0.5s

時間間隔

1.0s

0.5ｍ

1.0ｍ

図６スピーカ間隔別走査時間間隔別回答時間

回答時間(s)

1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00
P1

P2

P3

P4

P5

5.00
4.00
3.00
2.00
1.00
0.00
P1

走査開始位置

P2

P3

P4

P5

走査開始位置(a)正答率（b）回答時間
図 7 走査開始位置別正答率と回答時間
0.5m

6.0
回答時間

2.3 音源走査方法
本研究では，スピーカ間隔と走査時間間隔を実験
要因として音源走査方向認知に関する実験を行う．
スピーカ間隔は，0.5m，1.0m の 2 水準，走査時間間
隔は，0.2s，0.5s，1.0s の 3 水準に設定した．スピー
カは 0.5m 間隔で配置しているので，スピーカ間隔
0.5m の条件ではすべてのスピーカを順次発信し，1mの条件では，1 つ置きに発信するように設定した．
実験においては走査方向を判定する課題を被験者に課すが，走査開始位置を固定すると開始位置によって走査方向が類推されるため，図３に示している開始位置を変化させた P1 から P5 の走査パターンをランダムな順序で提示した．

0.5

走査時間間隔(s)(a)正答率（b）回答時間
図 5 走査時間間隔別正答率と回答時間

正答率

2.2 走査音響信号
文章読み上げソフトで作成した「こちらが非常口です」を走査音響信号として使用した．音源長さは
1 秒間に調整した．実験に先立ち，音響刺激の 10 秒
間の A 特性時間平均音圧レベルが音源から 1m の地
点で 60dB となるように音量を設定した．

1.0

スピーカー間隔（ｍ）(a)正答率（b）回答時間
図 4 スピーカ間隔別正答率と回答時間

正答率

た．音源の走査条件の影響を検証するために，スピーカは直線状に配置した．図 1，図 2 は，スピーカの配置を示している．
スピーカは 12m の直線上に 0.5ｍの間隔で 25 個配置した．スピーカは高さ 3m に鉛直下向きに発信するように設置した．スピーカ間隔
は，0.5m としたが，走査時に間隔をあけて走査することでスピーカ間隔を変化させて実験を行った．また，環境騒音を提示しない場合すなわち暗騒音レベ
ルが A 特性時間平均音圧レベルで 33.0dB の場合と環境騒音として，被験者位置で，A 特性時間平均音
圧レベルが 60dB となるようにホワイトノイズを提示した場合の実験を行った．騒音レベルは積分平均型普通騒音計（LA-1441，小野測器製）で計測した．

1.0m

4.0

2.0
0.0
P1

P2

P3
P4
開始位置

P5

図 8 走査開始位置別スピーカ間隔別回答時間
因別に差は確認されなかった．図 4（b）に示したス
ピーカ間隔別回答時間において，スピーカ間隔が長いほど回答時間が短くなった．図 5（b）に示した走査時間間隔別回答時間においては，走査時間間隔が短くなると回答時間が短くなった．図 6 はスピーカ
間隔別走査時間間隔別の回答時間の集計結果を示し

S2-03-02

ているが，スピーカ間隔別においても走査時間間隔が短くなると同様に回答時間が短くなった．これらのことを勘案すると単位時間当たりの音響刺激の走査距離が長いほど，すなわち走査音の移動速度が速いほど走査方向認知に要する時間が短くなった．走査方向認知には一定の走査距離の走査が必要である
ことが示唆されている．
環境騒音を付加して A 特性時間平均音圧レベル
60dB とした場合は，正答率はやや低下したがほぼ100％でも同じで暗騒音で行った場合と差は確認されなかった．回答時間に関しては，暗騒音の場合に比較して延長したが，要因ごとの影響については同様であった．
3.2 走査開始位置に関する結果
図 7 に走査パターン別の正答率と回答時間の集計
結果を示す．正答率はほぼ 100％であり，開始パターン別の差は確認されなかった．回答時間について，
パターン P2 が最も短く P4 が最も長くなった．図 8
は，走査開始位置別スピーカ間隔別で集計した回答
時間を示しているが，同様の傾向が示されている．
これらの結果は，近づく走査パターンの方が，遠ざかる走査パターンよりも認識時間が短くなることが示唆されている．

[6] D. J. Withington, Localizable alarms, in N. A.
Stanton, J. Edworthy (eds), Human Factors in
Auditory Warnings, pp.33-40,1999．
[7] W. Dong, C. Yu, M. Zhibin, Study of Sound Direction
Evacuation, 3rd European Symposium on Fire Safety
Science, IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf.
Series1107(2018)
072002,doi:
10.1088/1742-6596/1107/7/072002[8] 三好哲也，走査音を用いた積極的避難誘導システムに
お け る 走 査 方 向 定 位 特 性 , 知 能 と 情 報 32(5),891-896, 2020.
[9] 三好 哲也：走査音源を用いた避難誘導システムにおける誘導性能分析，第 35 回ファジィシステムシン
ポジウム，2019.
[10]岩宮眞一郎，「サイン音の科学」，第 6 章警報音のデザ
イン，日本音響学会編，コンロ社，2012．

連絡先
三好哲也 阪南大学経営情報学部
E-mail : miyoshi@hannan-u.ac.jp

４. おわりに本研究では，多数のスピーカ上に誘導のための走査音を提示するシステムを用いて，広範囲の避難誘導を可能にする音走査方法について実験を通して考察した．走査方法として，発信サイクルと発信数を要因として，走査方向認知の正答率と回答時間および走査音追従の成功率と所要時間を計測する実験を通して考察した．
謝辞
本研究は，JSPS 科研費 基盤研究(C) 19K04937の助成を受けたものである．ここに謝意を表します．
また，音響機器および音走査機材のご提供をいただ
きましたヤマハ(株)に謝意を表します．

参考文献[1] 山崎芳男,橘秀樹,矢野博夫,徳山久雄,神忠久,河合悟，五月女弘海:音による避難誘導システムに関する基礎的調査,日本音響学会講演論文集, 1990.
[2] 伊藤洋一,大串健吾:音声による積極的避難誘導シス
テム，照明学会，Vol.79, No.9, 532-537, 1995.
[3] M. Hashimoto, A. Osumi and Y. Ito, A study of a voiceevacuation guidance system using a precedence
effect, Journal of the Acoustical Society ofAmerica,
140(4):
3275-32752016.
DOI:
10.1121/1.4970404[4] Y. Yasuto, A. Osumi, Ayumu, Y. Ito, A basic studyof a voice evacuation guidance system in virtual
space using precedence effect, Proc. ofInterNoise20, pp. 1690-1697(8), 2020.
[5] 日本照明器具工業会，JIL5505 積極避難誘導システム
技術基準, 1993.

S2-03-02

遠隔方式での研究発表における新しい試み
A new Approach of Remote Presentation in a Conference○小田 哲久，山田 洋巳○Tetsuhisa Oda1, Hiromi Yamada2
愛知工業大学
Aichi Institute of Technology

Abstract: The COVID-19 pandemic brought sudden change of our social activities. Accordingly, the styleof academic conferences should be changed from the traditional conference style to the remote
conferences drastically. In this paper, after introducing the new styles of the conferences employed inmany academic societies, discuss the problems of the new systems. Then, a new approach is proposed
which employs "the Stimulus-Response style" system for the remote academic conference.

１. はじめに新型コロナウィルス SARS-CoV-2 による感染症
COVID-19 が 2019 年の末に中国の武漢市から周辺地域へ広がり，さらに 2020 年２月頃から世界中に浸透し始めた．特効薬もワクチンも無いことから，以後は爆発的なパンデミックへと一気に進行して，欧米，
ブラジル，インドなどで猖獗を極め，各国は入国を禁止するなどの閉鎖策をとって，国際的な人的交流は途絶えた．どの国も，国内での流行を最小限に収めるべく，外出禁止（日本では外出自粛）政策を進めた結果，ある程度の押さえ込みに成功を収めたのも束の間，また第二波，第三波の到来を見て先が見えない状況になっている．
そのような環境の中，学会は国内国際を問わず，どこも，実際に会合を持って研究発表をすることができなくなった．大会中止も多かった．そして，代替策として，Skype や Zoom，あるいは PowerPoint
による遠隔方式の発表が実施されるようになった．
筆者の関連する複数の学会においても，それぞれ独自に工夫して，遠隔方式で大会が実施された．結果的に，次に示すようなタイプが見られた．
（１） Skype や Zoom などの電子会議システムでのリアルタイムプレゼンテーション方式（画像付き，または，画像なし）（２） PowerPoint のプレゼンテーション用ファイ
ルをアップロードしておき，参加者は指定期間中の勝手な時に自分でファイルをダウンロードして読み取る．タイミングは視聴者が勝手に自分で進行させる．放送に例えれば，オンデマンドとも言えるが，テーマ別のプレゼンテーションサイトの一種になっている．内容が一般的・教養的なものでは無くて，極めて専門的で，最新かつどこにもない，研究者独自のコンテンツということだけが違う．
このような，遠隔方式による学会発表は，これまでも国際会議などで多少は行われてはきているが，現在のような，やむを得ず行うというものではなかったので，発表者，参加者共に，気持ちに余裕があり，また，技術面でも可能な人だけが参加する形であった．ここでは，遠隔開催の問題点を取り上げ，「刺激―反応型」の研究発表を行う試みを議論する．

２． 遠隔開催による問題点
2.1 発表者の意識
一般の発表者にとって，目の前に聴衆がいないのは，これまでに経験したことのない事態で，テレビ放送などを経験した研究者は稀な事から，発表者は自分の発表がどう伝わるかに不安を感じることが推定できる．特に，音声+PPT だけの場合，研究内容がどこまで通じるかは不安を感じると推測する．
画像付きでも，現場で実際の聴衆を前にするのとは大きな違いがあり，ソフトの操作が慣れないことも相まって，発表後も自分の発表がどのようであったかに確信が持てない状況が続く可能性もある．

2.2 参加費
参加費については，次の３パターンが見られる．
（１） 完全な無料（発表者，参加者とも）（２） 発表者のみ有料，参加者は無料．
（３） 発表者，参加者共に有料．
ちなみに，次のようなパターンは見られない．
（４） 発表者は無料ないし謝礼を受け取り，参加者のみが有料．
これは，コンサートや演劇では普通のスタイルだ
し，高名な講演者を招いての講演会ならば，このパターンもありうるが，一般の研究発表者が参加費を払って皆さんに自説を聴いていただき，理解を深めるために質問をした上で，コメントをいただくというスタイルは，学会発表という世界では確立したもので，それは大きな影響を受けないということであろう．
参加費（発表費を含む）の徴収をするかしないか
は，学会それぞれの判断になるが，電子会議システムの運営がボランティアの手で可能で，かつ，サーバーの経費も何らかの理由で無視できる場合は，参加費を取らないケースもありうる．しかし，新型コ
ロナウィルスによる緊急避難的な対処と考えて，あえて赤字を覚悟で参加費を無料に設定しているケー
スも多いと思われる．
パンデミックがいつまで継続するのか，将来が見通せない中，いつまでも無償という方策は続けられないと思う．
小規模な研究会なら参加費無料もありうるが，ある程度以上の規模の学会，技術力あるボランティア
スタッフがいない学会，などでは，長続きはしそう

にない．
遠隔開催を短期的なやむを得ぬ対処方法と考えている学会が，今後，ポストコロナの時代に果たして効率的な大会運営ができるかは不明である．
一部の学会は，発表者からのみ参加費（発表費）
を徴収し，遠隔視聴は無償，自由とした．論文集は紙メディアで印刷製本して，後日，全発表者と，有償購入希望者へ郵送していた．会場費がいらない分，
経費が少ないのでこれで賄えるという判断だったと推測する．なお，このケースでは，学会員以外でも，リンクさえ知れれば自由に聴講可能であった．
一方，学会によっては，遠隔であるにもかかわらず，参加費，発表費共に，従来のリアル会議の時に設定した価格を徴収するケースがある．遠隔方式は，会員サービスとしては明らかにレベルダウンしている訳なので，首を傾げざるを得ない．
某大規模学会は，その埋め合わせのつもりか，非常に長期間の会期を設定し，プレゼンテーションフ
ァイルを各自がダウンロードできるようにしていた．

2.3 インタラクティブ性
学会発表の場では，司会者が重要な進行役であり，遠隔でも，適宜，発表に割り込みをかけることが可能である．この点は，現在の遠隔会議システムでも司会が設定されており，ほぼ実現されている．しかし，我々が遠隔会議システムに慣れていないせいだが，なかなかスーズな進行で活発な議論が行われるといいう水準には至っていないと感じる．

2.4 双方向性
電子会議システムは，学会発表を意識して作られたものではなく，本来的には，ビジネス界における遠隔会議で使われる事が想定されている．
遠隔での学会発表では，なかなか質問が出ず，司会者だけが義務的に質問をしているようなケースが多かった．まだ遠隔方式に慣れないということもあるが，システムが，学会発表という場での双方向性のコミュニケーションに向いていないからかもしれない．今回，筆者は，音響刺激を提示して，その刺激から受けた結果を，参加者諸氏から教えてもらいたいと思うが，果たしてそれが可能か心許ない．リ
アルの学会発表であれば，応答紙を配布して，結果を回収することで実現できる訳だが，それは難しい．

３．新しい試み
筆者の一人は，約４０年前に，学生と一緒にオーディオ装置を試作していた．その装置のテストのた
めに，たまたま購入したばかりの，某 LP レコードで視聴を開始した，間も無く，そこに，オーケスト
ラの音響によると思われる，不思議な人工音響が聴こえた．その音響は，欧州の街では一般的なもので，日に数回鳴る，市民生活に根付いているものである．
しかし，筆者は，オーケストラの音響でそれが模倣されているケースは寡聞にして知らず，大変に驚いた．同時に視聴していた学生も驚き，思わず顔を見合わせた．レコードジャケットに書かれた「ライナーノート」には，有名なレコード評論家で指揮者の宇野功芳氏による演奏解説がついており，そこには，その音響に関する言及があって，「スコアには無
いが…のように聴こえる」との事．
その後，４０年以上に亘って，その音響は全ての人に聴こえるものと思い込んでいたが，2020 年 5月に，経験豊かなピアノ調律師の存在を知ったので，共通の知人に依頼して，その音響の構成される要因を尋ねた．その結果は意外なもので，どんな装置を使っても，何度やっても聴こえない．との事であった．筆者には晴天の霹靂であり，その音響が聴こえない人がいることは想定外であった．その後，自分の身近な人物に事あるごとにその音響が聴こえるかの調査をした．その結果，聴こえる人とそうでない
人のいることがわかった．これが発端になって，これを研究テーマとして取り上げることにした．

４. 手続きプレゼン中に，音響刺激を聴かせる．その中に，
オーケストラの音響で，特定の物の音，あるいは，それを連想させる音が聴き取れるかどうか，参加者に確認してもらう．
応答は，次のような方法が考えられる．
（１） 聴衆から発表者にメールしてもらう．
（ショートメール，または，e-mail）
回答方法は，単純に回答項目の記号を送信するだけで，その他の文言は不要とする．
（２） 視聴者から，Google フォームへ応答をしてもらう．回答はある程度，複雑でも可能．
（講演論文ファイルにリンクを埋め込む）
これら以外に，チャットの活用など，より良い方法がないだろうか？ Zoom などのシステムの機能に双方向的な手段があるのか，筆者の無知による誤解もありうるので，ご教示を仰ぎたい．

付録

各学会の大会運営方式(２０２０年)
筆者の関連する学会で多くが大会中止になる中，リモートなどの実施ケースをリストアップする．
（１） SOFT,SSWS2010:聴講者無料，発表者無料．
Skype,音声のみ．論文集なし．
（２） 日本経営システム学会 2010 年度春季全国研究発表大会：聴講者無料，発表者有料，原
稿提出をもって発表とする．提出論文集は
紙メディアで発表者に後日郵送．購入可能．
（３） SOFT,FSS2010: 聴講者有料，発表者有料．
Zoom,映像つき．論文集は，後日，JStage で公開．セッション外での議論用プラットフ
ォームとして Slac と oVice を用意した．
（４） 日本心理学会 2020 大会：聴講者有料，発表
者有料．Zoom または PPT（会期：9 月 8 日〜
11 月 2 日），論文集は Web ダウンロード（５） 日本経営システム学会 2010 年度秋季全国研究発表大会：聴講者無料，発表者有料．Zoom,
映像つき．論文集は紙メディアで，発表者に後日郵送．購入可能．
連絡先 小田哲久
E-mail: oda@aitech.ac.jp

リアルタイム環境予測モデル学習に基づく強化学習
Realtime Enviroment Model Learning in Reinforcement Learning⃝ 1 張 翌坤，⃝ 1 Zhang Yikun,
1
1

1
1

橋山 智訓

Tomonori Hashiyama

電気通信大学

The University of Electro-Communications

1 はじめに近年、ニューラルネットワークを用いた機械学習の研究の中で、強化学習への関心がますます大きくなっている。中でも AlphaGo[1] や Atari を攻略した AI[2]は目覚ましい成果として挙げられる。しかし、両者はゲームモードにおいて従来の A2C[8] よりいい結果を出した。しかし、この手法では予め環境モデルが必要であることや、必要のない行動まで予測してしまう問題点がある。

3 従来手法の問題点

同じ DNN であるが大きな違いを持つ。AlphaGo では、

従来のモデルベースとモデルフリーを結合した手法

入力がそのまま観測情報になるため、ゲーム木の構築には I2A などが挙げられ、問題点の一つは予め環境モと探索が可能であった。Atari ビデオゲームでは、入力

デルを用意しなければならないことである。従来手法に対してシミュレーション [3] で環境を計算しているのではランダムや A2C エージェントを用意し、環境とやで、ルールがわからず、ゲーム木の構築は不可能であり取りする行動履歴に基づいて学習する必要がある (図る。ゲーム木の探索を可能とすれば、Atari ゲームに於1)。この手法では環境を十分に探索できない可能性がいても AlphaGo の様に、より良い性能の AI を設計であり、不完全な環境モデルが構築される。不完全な環境きると予想される。Atari ゲーム AI の状態入力は画像モデルを用いて I2A を学習させると、未探索部分にたであり、画像予測は環境予測になる。画像処理の研究どり着いた後、環境モデルによる予測のずれが大きくなの発展とともに、環境状態と行動を入力として、次の状り、その後の予測も全てずれ、期待した効果を発揮でき態と報酬を予測することが可能になった。本研究は画なくなる。

像予測の技術を使い環境を予測できるネットワーク (環境モデル) を従来エージェントの学習行動に組み込んだエージェントを設計し、それらについて実験を行った。

2 先行研究図 1 従来手法の問題点

Oh Junhyuk ら [4] は Atari ゲームのプレイデータに入力操作情報を付加することで、最大 100 フレーム先までの動画を予測する事に成功した。Silvia Chiappa ら[5] は RNN を導入し、高密度画素が含まれた環境観測
画像の予測を行った。また、ゲーム環境の予測は不連
続なステップでも可能であるということが分かった。

Felix Leibfried ら [6] は CNN 処理の途中から、データフローを二個に分け、一つは次のフレームを予測するための Decoding の入力、もう一つは別の全結合層の入力とし、次の状態の報酬を予測した。
上記の手法に基づいて、Theophane Weber ら [7] はI2A というモデルを提案した。このモデルは入力した観測状態を 2 つのネットワークで処理する。一つは次の数フレームを予測し、予測した状態と報酬を繋ぐネッ
トワーク、もう一つは従来の CNN である。現状態と予
測状態と予測報酬の特徴処理を行った後、全連結層に連結し actor-critic の出力につなぐ。このような構造で、決定論的なゲーム環境の「倉庫番」で従来手法より優れた結果を出した。また、MiniPacman 環境では、特定の4 提案手法
本研究ではリアルタイムに環境モデルを学習させ る 仕 組 み を 組 み 込 ん だ ア ー キ テ ク チ ャ 、EnvInte-grated I2A(EI I2A) を提案する。環境モデルの学習は予め行う必要が無く、エージェントとともに学習する手法になる。この仕組を従来手法の I2A と A2C エージェ
ントに組み込んで、性能比較を行った。本研究の提案手
法と従来手法のアーキテクチャの違いを図 2 に示す。
従来手法では履歴のすべてを学習データにしていた。
しかし、よく見かけるゲーム初期状態 (ゲーム木の上部の枝) と比べて、終盤状態 (ゲーム木の下部の枝) の数が多くなり状態も大きく変わるため、予測したロスも大きくなる。環境モデルの学習データの偏りを減らすため、
学習データの収集戦略が必要になる。提案手法で使った戦略は連続する N フレームのロス S MA(N losses) を計算し、S MA 値より高い履歴だけを学習データとして扱う。

図 2 I2A(従来) と EI I2A(提案) の違い

5

実験と結果分析
従来手法 A2C と I2A、と提案手法 EI I2A で各 3 回実験したところ、提案手法によるエージェントの学習速

図4

学習前、従来手法、提案手法による予測のロス集計

度の向上は見られなかった。一部の環境では従来手法
より良い結果になったが、多くの改良が必要とされる。

かった。また、従来の A2C エージェントによりサンプ

環境モデルの精度について、予測を確認したところ、リングし学習した環境モデルと提案手法で学習した環図 3 に示したように、上のようなゲーム初期の状態に境モデルを比較し、提案手法の環境モデルの予測精度が対して、従来手法と提案手法の環境モデル両方で高い精有意に向上したことを確認した。

度の状態予測ができた。しかし、下のようなゲーム終盤

しかし、I2A の学習よりも遅い、または重複な予測をになると、従来手法の学習不足のせいで、間違った予測行う問題点があり、これらを解決することが将来の課題を出していた。

となっている。

参考文献

図 3 環境モデルの予測の比較

無関係の A2C エージェントを使い、環境からの状態
を 160K フレーム予測し、ロスを計測した。結果を図4 に示す。上のグラフは報酬予測のロス (橙色は提案手法)、下のグラフは状態予測のロス (赤は提案手法) を示す。提案手法で学習した環境モデルの予測状態と報酬のロスは従来手法より有意に低下したことが確認さ
れた。

6 まとめ
本研究ではリアルタイムに環境モデルを学習する
アーキテクチャを提案し、従来手法に組み込んで実験を行った。一部の環境において性能向上の可能性は見えたが、大多数の環境では性能向上への貢献は見られな[1] David Silver, Aja Huang, Chris J Maddison, Arthur Guez, Laurent Sifre, George Van Den Driessche, Julian Schrittwieser, Ioannis Antonoglou, et al. Mastering the game of go with deep neuralnetworks and tree search. nature, 529(7587):484, 2016.
[2] Marc G Bellemare, Joel Veness, and Michael Bowling. Investigating contingency awareness using atari 2600 games. In AAAI, 2012.
[3] Marc G Bellemare, Yavar Naddaf, Joel Veness, and Michael Bowling. The arcade learning environment: An evaluation platform forgeneral agents. Journal of Artiﬁcial Intelligence Research, 47:253–
279, 2013.
[4] Junhyuk Oh, Xiaoxiao Guo, Honglak Lee, Richard Lewis, andSatinder Singh. Action-conditional video prediction using deep networks in atari games. arXiv preprint arXiv:1507.08750, 2015.
[5] Silvia Chiappa, Sébastien Racaniere, Daan Wierstra, and Shakir
Mohamed. Recurrent environment simulators.
[6] Felix Leibfried, Nate Kushman, and Katja Hofmann. A deep learning approach for joint video frame and reward prediction in atarigames. arXiv preprint arXiv:1611.07078, 2016.
[7] Sébastien Racanière, Théophane Weber, David P Reichert, Lars
Buesing, Arthur Guez, Danilo Rezende, et al. Imaginationaugmented agents for deep reinforcement learning. In Proceedingsof the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems, pages 5694–5705, 2017.
[8] Volodymyr Mnih, Adria Puigdomenech Badia, Mehdi Mirza, Alex
Graves, Timothy Lillicrap, Tim Harley, David Silver, and Koray Kavukcuoglu. Asynchronous methods for deep reinforcement
learning. In International conference on machine learning, pages
1928–1937. PMLR, 2016.

連絡先 E-mail: yk.zhang@mail.uec.jp

SNS 利用時の情報の精査・評価行動と思考特性との関連性の分析
An Analysis of the Relationship between Scrutiny and Evaluation of Information
and Thinking Traits when Using SNS⃝ 1 加瀬 貴久，⃝ 1 Takahisa Kase,
1
1

1
1

橋山 智訓

Tomonori Hashiyama

電気通信大学

The University of Electro-Communications

1 はじめにパソコンやスマートフォン等の通信機器及びインターネットの普及に伴い，ソーシャルネットワーキン

3 実験 1：情報の精査・評価行動と思考特性との関連の調査
3.1 実験 1 の概要

グサービス（Social Networking Service，以下 SNS と記

20 代の情報系の大学生及び大学院生 11 名に対して，

す）の利用率は年々増加している．SNS は多くの人に

SNS 上の誤情報とそれ以外の情報に対する反応・評価

日常的に使用されるツールとなっている．一方で，問題を調べる実験を行った．実験を行うにあたり，誤情報と点として誤情報の拡散とそれによる社会への悪影響がそれ以外の情報をそれぞれ 3 件ずつ，事前にツイートを指摘されている．

選定した．なお本研究では誤情報を複数人から誤りを

ICT リテラシーに関する知識や能力を有していると考えられる人でも，フェイクニュースを拡散してしまう

指摘されているものと定義して，ツイートの選定を行っている．

経験が多い傾向がみられたという調査結果がある [1]．

実験用 SNS において，管理者のアカウントを用いて 6

SNS の利用者が有する ICT リテラシーに関する知識や件の情報を投稿し，被験者のタイムライン上に流した．

能力と，情報に対する行動や評価との間には不透明な

図 1 に示すように，投稿にはツイートの本文と URL を部分がある．SNS における誤情報の拡散を防ぐために記述しており，URL を開くことでツイートを見ること

は，リテラシーなどの SNS 利用者の思考特性と情報のができる．誤情報についてはツイートのリプライを見精査・評価行動との関連を明らかにする必要がある．本ることで誤りであることを確認できる．被験者のタイ研究では，SNS プラットフォームの中でも情報拡散性

ムライン上に情報を流した後，2 種類のアンケートを用に優れている Twitter を研究対象とし，ツイートを用い

いて思考特性の測定と SNS 利用の習慣について質問をた実験を行う．SNS 利用時における情報の精査・評価実施した．なおウェブと SNS における思考特性の違い

行動については，Twitter を模した実験用 SNS プラットをみるために，ウェブアクセスリテラシー尺度の項目のフォームを実験のために構築し，それを用いて被験者

うち「ウェブページ」「ウェブ検索エンジン」と書かれの行動やアンケートへの回答を見ることで分析を行う．

ている部分に「SNS 上の投稿」「SNS 検索」という表記

また思考特性については，ウェブアクセスリテラシー尺をそれぞれ併記し，各表記について回答を求めた．

度 [2] を用いて測定を行う．なお本研究において，思考特性という言葉は主にウェブアクセスリテラシー尺度
にて測定対象となる要素を表すものとする．

2

関連研究

3.2 実験 1 の結果と分析
ウェブアクセスリテラシースコアに基づき，平均点±1/2 S D で被験者を高群，中群，低群に分けて関連性の分析を行った．回答については「情報が誤りである

ウェブアクセスリテラシーは「検索エンジンなどの情ことに気付いたか」「リプライを見たか」という基準で報アクセスシステムを上手く使いながら情報を批判的評価している．3 件の誤情報について分析を行ったとこに精査し，正確なウェブ情報を収集するための能力」とろ，スコアの高低による影響はみられず，ウェブアクセ

定義される [2]．ウェブアクセスリテラシー尺度はこの

スリテラシースコアと情報の精査 · 評価行動との間に関ウェブアクセスリテラシーを質問紙によって評価する

連性はみられない．また，ウェブと SNS におけるウェための尺度で，情報の探索と評価のプロセスに焦点を当

ブアクセスリテラシースコアの平均に違いがみられるてている．ウェブアクセスリテラシー尺度を構成する
要素は情報リテラシー及び批判的思考と強く関連している．そのためウェブアクセスリテラシー尺度は，情報リテラシーや批判的思考に関連する能力を幅広く評価することもできると考えられる．

図 1 実験 1 において投稿した情報の例

かについて t 検定を行ったところ，5% 有意水準で有意傾向が認められた．

実験 2：ナッジの行動変容への効果と仮説
の検証

4
4.1

実験 2 の概要

実験 1 で得られた結果を詳しく調べるために，一部の被験者の行動を変容させる対照実験を行った．実験用

SNS における被験者の行動を目視で確認できるように，

図 3 スクロールを促すナ

図 2 選定した誤情報の例

ッジ

実験環境についても一部変更している．また同時に，情表 1 リプライの確認を行ったツイート数

報の精査行動の変容に対するナッジの有効性の検証も

NDG

行った．
実験 1 と同じ 11 名に対して実験を実施した．実験をリプライの確認を行ったツイート数

CG

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

9

8

10

7

10

10

5

10

10

5

1

行うにあたり誤情報を 3 件，誤情報以外の情報を 7 件，
それぞれ事前にツイートを選定した．選定した誤情報確認を行ったツイート数との相関係数について調べたの一例を図 2 に示す．被験者の行動変容にはリプライ

ところ，「内容特性に関連した SNS 上の投稿の信憑性検の確認を促す 2 種類のナッジを用いる．ナッジの例と証戦略」因子と「誤情報以外の情報への評価」「リプラして，矢印のアイコンの点滅により画面スクロールをイの確認を行ったツイート数」との間において，5% 有

促すナッジを図 3 に示す．被験者のうち 6 名をナッジ

意水準で相関がみられた．

グループ（NDG と略す）
，5 名をコントロールグループ（CG と略す）に振り分けた．

5 まとめ

実験用 SNS 上に，他の投稿と織り交ぜるような形で本研究の目的は，SNS 利用時における情報の精査・ツイートのイメージマップを全て投稿し，被験者のタイ

評価行動と思考特性との関連を明らかにすることでムライン上に表示されるようにした．実験の実施につあった．

いては予め告知し，10 件のツイートについて確認する

2 つの実験を実施し，その結果，情報の精査・評価行

ように指示した．全てのツイートを確認した後，実験 1

動と思考特性との間に関連はみられなかった．情報をと同様に 2 種類のアンケートに回答するよう依頼した．

受動的に触れることが多い SNS では，情報リテラシー
や批判的思考といった思考特性が必ずしも有効に働く

4.2

実験 2 の結果と分析とは限らないことが考えられる．また，ウェブと SNS

被験者の行動を目視で確認した結果，リプライの確認

では思考特性が異なる可能性がある．誤情報に対するを行ったツイート数は表 1 に示す通りとなった．「興味適切な評価を行う上ではリプライを確認するといったがあるものについてはリプライを確認する」と回答して情報の精査行動が求められ，情報の精査行動に対していた A，E，F，G，J，K の 6 名に限定して，Welch のは，SNS 利用の習慣や SNS 上で情報を批判的に分析すt 検定を用いてリプライを確認していたツイート数の平るための方法について理解しているか，が大きく影響す均を比較したところ，5% 有意水準で有意差が認められる可能性があることが分かった．またリプライの確認た．このことから，提案したナッジにはリプライの確認

行動を促すナッジが，誤情報に対する適切な評価を促すを促す効果があると考えられる．また各情報に対することにつながる可能性を示すこともできた．

信頼度の回答スコアを見ると，誤情報においてリプライを確認したものについては NDG，CG 共に信頼できない（回答スコアが 2 以下）と評価している傾向がみられた．このことから，リプライの確認を促すナッジを用いることで誤情報に対して適切な評価を促せる可能性がある．
全被験者におけるウェブ及び SNS におけるウェブア
クセスリテラシースコアの平均について t 検定を行った
ところ，5% 有意水準で有意差が認められた．また，全参考文献[1] みずほ情報総研株式会社 経営・IT コンサルティング部．：日本
におけるフェイクニュースの実態等に関する調査研究 -ユーザのフェイクニュースに対する意識調査-．https://www.soumu.
go.jp/main_content/000693284.pdf．2020 年 6 月 19 日更新（最終閲覧日：2021 年 01 月 25 日）．
[2] 山本祐輔，山本岳洋，大島裕明，川上浩司．：ウェブアクセスリテラ
シー尺度の開発．情報処理学会論文誌：データベース (TOD80)．
Vol.12，No.1，pp.24-37．2019．

被験者のウェブアクセスリテラシー尺度におけるスコ

連絡先

アと，各情報に対する信頼度の回答スコア，リプライのE-mail: t.kase@media.is.uec.ac.jp

異なるグループ化方法をとるグループ化 MCTS の性能分析
Performance analysis of grouped MCTS under diﬀerent grouping methods
1⃝ 1 坪倉 弘治，
西野 順二
1
1
⃝ Koji Tsubokura,
Junji Nishino1
電気通信大学大学院
1
The University of Electro-Communications

Abstract: In this paper, for games with nodes that have a large number of branches, We propose amethod to improve the search accuracy of Monte Carlo Tree Search by groupings, and investigate theeﬀect of using diﬀerent grouping methods on the search performance. Grouping is the process of dividing
the child nodes of a node in a search tree into several groups, creating a group node for each group, andinserting it between the parent and child nodes. As a result of the experiment using the TiM tree, whichassigns a value in a same range to each branch, it was confirmed that the performance of the search varies
depending on the grouping method. The reason why performance of the search changes depending on thegrouping methods is thought to lie in whether nodes with close average gain can be grouped into the samegroup or not.

1

はじめに

とり、その木のある節点 i から別の節点 j まで到達する

本研究は、節点のグループ化を行ったモンテカルロ木

行動列が複数存在する場合に、その節点 j を行動列ごと

探索 (MCTS)[1][2] をするとき、そのグループ化の方法のに異なる節点として j 以降の部分木を複製した木のこと違いが探索精度に与える効果について実験的に検討するである。
節点 n に対しその子節点の集合を C(n) とする。このことを目的とする。これまで、戦略ゲーム (TUBSTAP)のように分岐数の多い節点を持つゲーム [3] や不完全情報とき

ゲーム [4] において、節点のグループ化と多段化が効果をm∪上げていることが確かめられている。効果がある理由と

Gni = C(n), (Gni ̸= ∅)i=1

して、グループ化した節点の利得の分布と平均値との関係を調べるため、子節点から先の部分ゲームの利得の平nを満たす集合 Gn
1 , . . . , Gm を節点のグループとする。グ

均値が分かる実験ゲーム木 TiM 木を提案し、これを用い

ループ節点 gi (1 ≤ i ≤ m) とは、n を親節点とし Gniて実験を行った結果を示す。

の各要素を子節点として持つ節点である。n の子節点をモンテカルロ木探索は囲碁プログラムで既存手法より

g1 , . . . , gm とする操作を節点のグループ化と呼ぶ。グルー

高い性能を示したことから複数の AI で使用された手法でプ化を行った探索木を探索するモンテカルロ木探索をグある。しかし、複雑なゲームの場合分岐数が極端に多い

ループ化モンテカルロ木探索 (Grouped Monte Carlo Tree

節点を持つことがあり、モンテカルロ木探索での探索はSearch)、グループ化 MCTS(Grouped MCTS) と呼ぶ。

困難である。モンテカルロ木探索の探索部の改良のためグループ化により、下る節点を選択する前にグループ行われる方法として、探索空間の縮小化がある。非常ににまとめた節点を選択するため探索木の分岐因子が減少

数の多い状態数や行動数を減らすことで探索空間を狭めする。その代わり、間に挿入されたグループ節点の分、子ると、複雑なゲームをより簡単なゲームとして捉えるこ

節点と探索木の深さが１増加する。また、節点のグルーとができるため、推定精度の高いモンテカルロ木探索 AI

プ化を一度行った木ではモンテカルロ木探索を二度行うを作成できる。ここで、状態数や行動数を減らすことでので、それぞれの探索で行うプレイアウトの数は分割さ探索空間を狭めることを探索木の観点から見ると、節点

れ、合計のプレイアウト回数は同じになるようにする。例の分岐数、分岐因子が減少していると言える。モンテカ

として、子節点 64 個の節点に対しそれぞれ子節点 8 個をルロ木探索の元となったモンテカルロ法では、探索の上持ったグループ節点を 8 個作成するグループ化を図 1 に限回数としてサンプルサイズの和を固定するとサンプル示す。

数が少ないほど精度が良くなるため、分岐因子を減らす

グループ化の方法による差異の評価実験

ことはモンテカルロ法の精度の向上、つまりモンテカル

3

ロ木探索の性能の強化に繋がる。

3.1

基本ゲーム木

グループ化による MCTS の性能の変化を検討するため、

2

グループ化

分岐因子が膨大な複数の異なるゲーム木を用意する。ゲー

節点のグループ化はゲーム木に対してではなく探索木

ム木は、葉節点以外の節点が持つ子節点の数が N で、葉節に対して行う。探索木とは、手番プレイヤの手番に対応点の深さが揃っている完全 N 分木とする。ゲーム木の枝するゲーム木の節点を根節点とするゲーム木の部分木をに対応する行動 a は a ∈ {0, 1, . . . , N − 1} と非負整数で表図 1: グループ化の例
されるとする。終端節点の利得を利得関数 f : R → [0, 1]

図 2: TiM 木の例で与える。根節点から終端節点までの行動列 a0 , · · · , ad−1が与えられたとき、行動列を N 進数の数とみなして整数値に変換する。終端節点の値 xt に対し f (xt ) をその利得とする。このゲーム木を実験ゲーム木と呼ぶ。

3.2

TiM 木

3.3

異なるグループ化方法

3.3.1

方法 1：順に分ける

枝が e1 , . . . , en まであるとして、各枝に例えば [-0.5,0.5]の値が割り振られているとすると、左端 e1 に行くほど負以下に示す、実験ゲーム木の欠点を解消する TiM 木をけに近づき、右端 en に行くほど勝ちに近づく。なので、提案し、これを用いてグループ化の方法の違いについて

左端から順に分割するようなグループ化が最良な方法に検討する。

近いと考えられる。方法 1 では近い値の節点をグループにまとめているので、グループごとに平均をとってもグ• ゲーム木の深さが一定だと先手後手の一方だけがゲー
ム最後の行動をすることができる。

ループごとに平均値が異なる。
子節点が n1 , . . . , n64 である木で方法 1 のグループ化を行なった例を図 3 に示す。

• ゲームの終端が一定の深さでしか登場しない。
• 異なるグループ化方法の比較実験を行うに当たり、人間から見て明らかに優れた手法である/誤った手法であることがわかることが満たされた木が必要。
作成した実験ゲーム木を TiM 木 (Termination in the Mid図 3: 方法 1 のグループ化の例

dle Tree) と呼ぶ。TiM 木は次のように作成する。
各枝に同じ範囲の値 (例えば [-0.5,0.5]) を割り当て、枝を下る毎に値の和を取る。その和が 1.0 以上になる/-1.0

3.3.2

方法 2：両端から分ける

以下になるならばその時点で先手プレイヤの勝ち/負けと方法 2 ではグループごとの平均値が同じになるようなする。ゲームが終わらなくなるのを防ぐためゲーム木はグループ化をする。それは両端から順に節点を取り出し

特定の深さで打ち切り、和の正負で勝ち負け (0 なら引きグループ分けする方法である。子節点が n1 , . . . , n64 であ分け) を決める。

る木で方法 2 のグループ化を行なった例を図 4 に示す。

図 2 に TiM 木の例を示した。分岐因子は 5 で各枝に[-0.5,0.5] 範囲の値を等間隔で割り当てる。一番上の節点が根節点で、節点の中に枝の値の和が示されている。深さ 2 にある黒い正方形の節点は枝の値の和が 1.0 なので、先手プレイヤの勝ちとなり終端節点となる。それ以外の
青丸の節点は非終端節点である。このようにゲームの終端となる深さが一定ではないことが分かる。

図 4: 方法 2 のグループ化の例

ある節点に e1 , . . . , e16 の枝があったとして、これを方1

法 2 で 2 つのグループ G1 , G2 に分けると、

GrpSeq-GrpEdge
GrpSeq-Rnd
GrpEdge-Rnd

0.95
0.9

G1 = {e1 , . . . , e4 , e13 , . . . , e16 }, G2 = {e5 , . . . , e12 }

0.85

勝率

0.8

となり、それぞれをさらに 2 つのグループ G1 = G′1 ∪G′2 , G2 = G′3 ∪ G′4 に分けると、

0.7
0.65

G′1 = {e1 , e2 e15 , e16 }, G′2 = {e3 , e4 , e13 , e14 }

0.6
0.55

G′3 = {e5 , e6 , e11 , e12 }, G′4 = {e7 , e8 , e9 , e10 }0.5となる。各枝に割り当てられた値が等間隔であるとする

その代わりに、番号が小さいグループほど分散が大きく、実験設定

評価実験は実験ゲーム木で行い、3.3.1 節の方法でグループ化を行う GrpSeq と、3.3.2 節の方法でグループ化を行
う GrpEdge、ランダム AI の 3 つの AI を用い、GrpSeqと GrpEdge、GrpSeq とランダム AI、GrpEdge とランダ
ム AI の 3 組で対戦を行った。

• AI の探索手法は UCT 探索とした。
• 対戦は先攻後攻 500 戦ずつ計 1000 戦行う。
• UCT 探索の探索回数 (プレイアウト回数) の制限を変化させ、v̄ の変化を調べた。

• ゲーム木のサイズは分岐因子 65536、深さ 4 とした。
終端節点の数は 655364 ≈ 5 × 1019

3.5

実験結果

実験の結果を横軸に探索回数の制限であるプレイアウ

500

1000

1500

2000

2500

図 5: 異なるグループ化と探索回数による実験結果

ループについて平均値が同じになっていることがわかる。

3.4

0

探索回数

と、各グループごとの平均値を見ると同じ深さにあるグ

番号が大きいグループほど分散が小さくなっている。

0.75

4

グループ化方法の違いによる影響
GrpEdge の勝率が探索回数の増加に伴い上昇してはいるものの、どの場合においてもランダム AI に対する勝率について GrpSeq が GrpEdge を大きく上回っている。このことから少なくとも今回の実験設定の TiM 木では GrpSeq
が GrpEdge より優れたグループ化方法だと言え、グループ化の方法によって探索の性能が変化することが言える。
また、ランダム AI に対する勝率が急速に上がる探索回数
が GrpSeq と GrpEdge で異なり、GrpSeq は 100 回から

600 回にかけて、GrpEdge は 900 回から 1400 回にかけて上がっている。この違いにより、より早くランダム AIに対する勝率が上昇した GrpSeq は探索回数が少ない場
合に GrpEdge に対する勝率が高くなる。したがって、勝率の面でよりよいグループ化は特に探索回数が少ない場
合においてより有用であると考えられる。
グループ化を行ったモンテカルロ木探索、特に UCT 探
索は根節点の分岐数より探索回数が少ない場合にランダ
ム AI とほとんど変わらない挙動をするため、ランダム

ト回数、縦軸にゲームが終局したときの終端節点の利得のAI に対する勝率が 0.5 であることはその AI がランダム

平均値 v̄ をとったグラフにプロットした。その図を図 5 にAI と変わらないことを表していることを考えると、そこ示す。図 5 を見ると、GrpSeq はランダム AI との試合でから脱する速さが GrpSeq のほうが圧倒的に高いことが非常に高い勝率を示し、探索回数 100 回では勝率が 0.814

わかる。モンテカルロ木探索は近似アルゴリズムであると比較的低かったのが 600 回ほどからはほとんど 1 に近いため、この速度の違いは近似の収束速度の違いと言える。

率になっている。一方 GrpEdge は探索回数 900 回まで勝

実験の結果から、ゲーム木に対して近似の収束速度が速率が 0.5 から 0.55 の間にとどまり、それから少しづつ勝率いグループ化と遅いグループ化が存在すると考えられる。

を伸ばして 1400 回から 0.75 ほどで横ばいになっている。

グループ化の方法によって探索の性能が変化する理由

GrpSeq と GrpEdge の試合に関してはそれぞれの勝率のとしては、平均利得が近い節点を同じグループにまとめ

差の変化に影響されていることがわかる。GrpEdge のラられたかそうではないかにあると考えられる。モンテカ

ンダム AI に対する勝率の上昇に伴い GrpSeq の GrpEdge

ルロ木探索では、平均利得 xj を節点 j の子節点からバッに対する勝率は下がり、GrpEdge のランダム AI に対す

クアップされた利得の平均で求めている。これは各子節る勝率が横ばいになると GrpSeq の GrpEdge に対する勝

点 c の平均利得 xc を、プレイアウト回数 nc を重みとし率も横ばいになっている。

た加重平均ともいえる。これには、子節点に突出して高い平均利得を持つ節点があったとしても、それ以外の多参考文献

数の節点で平均利得が低ければ、親節点の平均利得は平[1] Rémi Coulom. Eﬃcient selectivity and backup op-

均化され低い数値になってしまうという問題が存在する。

erators in Monte-Carlo tree search.

よって探索終了時に、本来であれば平均利得が高い子節

tional conference on computers and games, pp. 72–

点を持つ節点ではなく別の異なる節点が最適な節点とし

83. Springer, 2006.

In Interna-て選択されうる。k 回のグループ化によって 1 ターン分の行動決定は k + 1 回、そしてモンテカルロ木探索も k + 1[2] Cameron B Browne, Edward Powley, Daniel White-

回繰り返し行う必要があるため、もし最適手から外れた

house, Simon M Lucas, Peter I Cowling, Philipp

節点を一度でも選択してしまうと、それ以降の探索では

Rohlfshagen, Stephen Tavener, Diego Perez, Spyri-

決して最適手に到達できなくなってしまう。

don Samothrakis, and Simon Colton. A survey of

UCT 探索においては UCB 値を利用して下る節点を決定するため、十分なプレイアウトを行えれば、平均利得の高い子節点に多くのプレイアウトを振り分けることがmonte carlo tree search methods. IEEE Transactions
on Computational Intelligence and AI in games,
Vol. 4, No. 1, pp. 1–43, 2012.

でき、この問題も解消できる。しかし、割り当てられる[3] 武藤孝輔, 西野順二. ターン制戦略ゲームにおけるプレイアウト回数が少ない場合、すなわち単純に探索時

UCT とファジィ評価の適用. 日本知能情報ファジィ学

間が短いかプレイアウト回数に対して分岐因子が多すぎ

会 ファジィシステムシンポジウム 講演論文集 第 31

る場合には、十分なプレイアウトを行うことができず同回ファジィシステムシンポジウム, pp. 226–229. 日本

じ問題が発生する。

知能情報ファジィ学会, 2015.

ここで、子節点に平均利得が近い節点が集まっている
場合を考えれば、平均利得が子節点と親節点との間で大きく変化することがないので、そのような問題は発生しない。そして、TiM 木では各枝に例えば [-0.5,0.5] の値が割り振られていることから、TiM 木の隣接する節点同[4] 坪倉弘治, 西野順二. 不完全情報ゲームにおける mcts
へのグループ化の適用. ゲームプログラミングワーク
ショップ 2020 論文集, Vol. 2020, pp. 1–5, 2020.

士は平均利得が近く、離れている節点同士は平均利得が連絡先〒 182-8585 調布市調布ヶ丘 1-5-1

離れていると考えられる。このことから、3.3.1 節の方法

電気通信大学大学院

は平均利得が近い節点をまとめているといえる。対して情報・ネットワーク工学専攻

3.3.2 節の方法は子節点の両端から同じグループにまとめ坪倉弘治

るため、非常に離れた節点を同じグループにまとめ、平E-mail: t1931089@edu.cc.uec.ac.jp

均利得が離れた節点をまとめているといえる。したがって、グループ化の方法によって探索の性能が変化する理由は、平均利得が近い節点を同じグループにまとめられたかそうではないかにあると考えられる。

5

結論
本研究では探索空間が広いゲーム、特に分岐因子が非常に多いゲームについて、分岐因子を削減することで MCTSの性能を向上させるグループ化を提案し、異なるグループ化の方法を用いることによる探索性能への影響を調査した。TiM 木を用いた実験の結果、グループ化の方法によって探索の性能が変化することが確認できた。また、勝率の面でよりよいグループ化は特に探索回数が少ない場
合においてより有用であると示した。
グループ化の方法によって探索の性能が変化する理由
は、平均利得が近い節点を同じグループにまとめられたかそうではないかにあると考えられる。

忘却と想起を行うネットワーク型記憶システムの提案
A Networked Memory System which does Forgetting and Recalling for Automatic Game AI〇 1 岡野1〇 Koki Okano,
1
1

1

光稀,
1

西野

順二

Junji Nishino

電気通信大学院

The University of Electro-Communications

Abstract： In this paper, we studied on a game AI system architecture that automatically acquires and updates the criteria of
purpose setting on the playing and learning games. Especially, we introduced a practical design of a memory subsystem thatis part of the game AI system. This memory subsystem is responsible for storing the past experience of the system and using
it to update the purpose settings. The memory subsystem builds a network of information relationships using the functionsof storing, forgetting, and recalling information. The results of the evaluation experiments shows that the proposed memory
subsystem is able to recall the relationships of the stored information. We also found that the forgetting function can keep
the size of the network small without exploding it.

1 はじめに近年、コンピュータゲームプレイヤ（ゲーム AI）に関する研究はますます盛んになってきている。その研システムの組み合わせによって目標設定の基準を獲得・更新するシステム (以下、本システム) を考える。なお、

3 つのサブシステムはそれぞれ独立に動作し、外部からの強制がない限りは停止しないものとする。

究・応用範囲は多岐に渡り、たとえば囲碁ゲーム AI のAlphaGO[1] やチェスゲーム AI の StockFish[2] などの

2.1

思考領域

強い AI や、感情に基いた人間のようなプレイをする

AI の目標設定に必要な情報の収集と処理を行うサブ

AI[3]、相手プレイヤーの実力に応じたプレイを行う接システム。環境から得た情報を集約し、他の 2 つのサブ

待 AI[4] など、様々な種類のゲーム AI が存在する。一システムとの通信によって変化や補正を行いながらそれ方で、これらの AI の製作においては、人間の手によるらを処理する。ただし、ここでいう環境とは本システム

ゲームプレイ (プレイ) 目標や学習則、思考アルゴリズム

それ自身の内部状態を含めたシステムが知覚可能な全体などの設計・調節が行われている。このプロセスはゲーを指す。

ム AI の研究・開発コストの一因となる。また汎用的なゲーム AI を作成しようとすると、想定しうるプレイ目
標やその組み合わせを全て人間の手で設計するのは容易ではない。
本研究では、ゲーム AI の作成におけるプレイ目標の設定にかかるコストを削減するために、ゲーム AI が自身のプレイ目標の設定基準を自動で獲得・更新するシステムを考える。このような自律的なシステムについて様々な取り組みがなされており、コネクショニズムにもとづく構成が検討されている [5]。本稿ではこのシステ

2.2

本能

AI の目標設定のきっかけを生み出すサブシステム。
思考領域を監視し、その状態に応じた定型的な変化をもたらすことで、その変化に対応するための目標設定を行うように思考領域に促す。

2.3

記憶

AI の過去の経験を蓄積するサブシステム。思考領域の情報の保存・管理・取り出しを行う。

ムの概要と、その一部である記憶サブシステムの設計方

上記の 3 つのサブシステムからなる本システムは、以下法を提案し、考察、および評価実験について述べる。

の 4 つの処理を並行して行い、図 1 のように目標設定の2 ゲーム AI の目標設定の自動化

更新を行い続ける。

多くのゲーム AI は設計者の手によって設定された目標に基づき、ゲームのプレイを行う。人間プレイヤーの場合は誰かに指示されずとも自分の意志でプレイ目標を設定し、また柔軟に変更することが可能である。本研究では AI がこのような自動的かつ柔軟なプレイ目標の設定を行う方法として、思考領域、本能、記憶の 3 つのサブ

1. 環境から得た情報により思考領域が変化する
2. 思考領域の状態に応じて、本能が思考領域を変化させる (本能による変化)

3. 思考領域が記憶システムへ現在の情報を送り、関連する情報を取り出す（記憶による補正）

4. 思考領域が現在の目標設定を更新するこれら 3 つはいずれも記憶サブシステムの利用・維持に必要なものである。記憶と想起の機能は記憶サブシス
テムの役割を果たすために必要であり、忘却機能は不要
な記憶があふれることによって他の機能の性能悪化を防ぐのに必要である。忘却において、記憶サブシステム自身は推論や価値評価を行わないため、どの記憶が重要かまたは不要かという判断を機能に組み込むことができない。以上を踏まえ、本研究では記憶サブシステムを以下のように設計することを考える。

図1

サブシステムの処理と目標設定の更新

3.2

ネットワーク型のデータ形式

記憶システムにおける記憶データを、図 2 のようなノードとエッジによって表す。このデータ形式はグラフ

2. の本能による変化では、思考領域がその変化に対応すデータベース [6] の手法を参考にしており、各ノードがるという目標設定のきっかけが生じる。3. の記憶による記憶の内容を保持し、エッジがそれぞれの記憶の関係性補正では、過去の経験を元に思考領域がどのような目標(繋がり) を表す。記憶の内容は情報の「思考領域におけを設定するかを決定する。本能によって本システムの方る座標」と「値」を整数値のベクトルで表したものであ

向性をある程度決めることで、目標設定は記憶の蓄積にり、これをプロパティと呼ぶ。たとえば思考領域におけ基づいて本システム自身が決定することになる。

る座標が 3 次元のベクトル、情報の値が 1 次元のベクト

たとえば、本能が思考領域の状態を「空腹」に変える

ルで表現されるならば、プロパティは図 3 のような 4 次

場合を考えると、初期状態では記憶に何の情報もないた

元のベクトルとなる。プロパティが同じノードは同じ記

め、本システムは空腹を解消するための目標を設定でき

憶として扱う。エッジは重みと接続先のノードのアドレない。しかし一度でも何かを口にした経験があれば、何スをもち、重みの大きさでノード同士の関係性の強弱をかを食べたいという「食欲」を目標に設定するかもしれ表現する。記憶システムはこれらのノードとエッジを用ない。あるいは痛みで空腹が紛らわされたという経験がいて、情報をネットワーク型のデータ形式として保持す

あれば、自分を殴りつけるという目標を設定するかもしる。

れない。このように本システムは記憶サブシステムに経験を蓄積することで、本能によるきっかけに対応する多様な目標設定を自動で獲得できると期待される。
本稿では本システムの構成要素である 3 つのサブシス
テムのうち、記憶サブシステムの設計方法に関する考察、
および実装の評価実験について説明する。

3 記憶サブシステムの設計
本節では記憶サブシステムに必要な機能と、具体的な設計について考察する。

3.1

記憶サブシステムに必要な機能

本システムにおける記憶サブシステムの役割は、思考領域の情報を経験として保存・管理し、必要に応じてそれを取り出すことである。したがって、記憶サブシステ
ムは以下の 3 つの機能をもつ必要があると考えられる。

1. 情報を保存する機能（記憶）2. 情報を削除する機能（忘却）3. 情報を取り出す機能（想起）図2

記憶のネットワークのイメージ

図 3 4 次元ベクトルのプロパティ

3.3

記憶機能
図5

記憶サブシステムにおける記憶機能は受け取った情報

ノードの忘却のイメージ

をノードの形式に変換し、記憶のネットワークに追加す
る処理とする。記憶データは必ず関連性のある 2 つのペアで受け取り、図 4 のようにそれらのノードをエッジで接続することでネットワークに追加するものとする。このとき、既にネットワークに同じ記憶が存在している場
合はそれらに置き換えて重複を回避する。既に同じ記憶同士が接続されている場合は、接続の代わりにエッジの重みを増やす。ひとつのノードが接続に使えるエッジの本数やその重みの総和には上限があり、上限まで使用している状態でエッジの接続や重みの増加を行う場合は、
次の 3.4 節で述べるエッジの本数や重みの奪い取りを実

3.4.2

エッジの忘却エッジの忘却は、ひとつのノードで使用できるエッジの本数（スペース）と重みの総和（リソース）を制限
し、エッジ同士でスペースとリソースを奪い合う処理である。エッジの重みの増加 (エッジの強化) に必要なリソースが足りない場合は、リソースの代わりに他のエッジの重みを奪い取る処理を行う。ここで、奪い取りによって重みが 0 になったエッジはノードから削除される。エッジの接続に必要なスペースが足りない場合は、他のエッジのスペース（全ての重み）を奪い取って削除行する。

する処理を行う。これらの重みとスペースの奪い取りの成功率は、奪い取る側のエッジの重みを a (≥ 0)、奪い取られる側のエッジの重みを b (> 0) として式 (1) と(2) で計算する。ただし、R は重みを 1 奪い取る確率、S はスペース (対象の重み全て) を奪い取る確率であり、bwin (≤ 1) は基本勝率である。

b
a+b

(1)

R(a − k, b + k)(2)

R(a, b) = bwin +図4

記憶のネットワークへの追加のイメージ

S(a, b) =

a−1
∏
0

3.4

忘却機能

記憶システムにおける忘却機能には、ノードの忘却とエッジの忘却の 2 種類がある。

R(a, b) は a が b に対して小さいほど高くなり (a = 0 な
ら必ず成功)、a が b より大きい場合でも bwin 以上の確率で成功することを保証する。このようにすることで、

3.4.1 ノードの忘却
ノードの忘却は、図 5 のように各ノードに忘却までの残りカウント数を紐づけ、カウントが 0 になったものをネットワークから削除する処理である。カウント数は記憶システムのクロックに応じて減算し、想起される毎に増加させる。これにより、頻繁に想起される記憶と最近想起された記憶がネットワークに残り、古く想起されない記憶はネットワークから削除される。

想起に使われないエッジは時間が経つほど他のエッジから重みを奪われ、削除される可能性が高くなる。

3.5

想起機能

3.7.1

記憶システムにおける想起機能には、直接想起と連想
想起の 2 種類がある。

過去に追加・想起した記憶の一時保存

記憶を追加する際に必ず 2 つ以上のペアで追加するには、思考領域が複数の記憶 (情報) を扱う必要がある。これを実現するため、記憶サブシステムで前回追加された

3.5.1 直接想起

記憶や想起された記憶を一時的に保存しておき、次の記

直接想起は、あるノードと同じプロパティを持つノードがネットワークに存在するか確認する検索である。こ

憶が渡されたときに保存してある記憶とのペアとみなしてネットワークに追加する処理を行う。

の直接想起は 3.3 節の記憶機能を利用する際に、新しい記憶が既にネットワークに存在するか確かめるために実行される。検索するノードが他のノードに接続していな

4 記憶サブシステムの機能の評価

い (孤立している) 場合でも想起を行うために、ノードの前節で述べた記憶サブシステムの設計方法に基づいてアドレスを保存するハッシュテーブルを用いた検索を行作成したプログラムを用いて、記憶サブシステムの機能う。ここで、各ノードのハッシュ値はプロパティのベクを評価する実験を行った。本節では実験の概要と結果、トルから算出する。直接想起の結果、あるノードと同じおよび考察を述べる。

プロパティを持つノードが見つかった場合はそのノードが想起されたとみなし、カウントの増加をすることで忘却までの時間を延長する。

4.1

実験の概要

本実験では図 6 のようなある情報の次にある情報が出現する確率を表した行列 (以下、遷移行列) を用意し、遷

3.6

連想想起

移行列の確率に従って現れた情報を次々に記憶システム

連想想起とは、想起の開始地点となる記憶のノードかに記憶させた後に、特に確率の高い情報同士の関係性をら、ノードのエッジを順に辿っていく検索である。エッ想起出来るかどうか確認した。ただし、遷移行列では iジの選択方法は、各エッジの重みに比例したルーレット

番目の情報から i + 1 番目の情報が出現する確率が他よ

選択か、最も重みの大きいエッジを選択する重み優先選り高くなるように設定し、記憶システムが適切に情報を択の 2 つである。どちらの方法を用いるかは、記憶サブ

記憶し想起したならば 1 → 2 → 3 → . . . というようシステムに想起を要求する思考領域のサブシステムが決な情報の列が得られるようにした。また、忘却機能の効定する。また、想起中に通過したノード及びエッジは全果を確認するため、3.4 節で述べた機能のうち、「ノードて想起した記憶として扱い、ノードのカウントの増加やとエッジの忘却機能あり」「エッジの忘却機能のみあり」

エッジの強化を行うことで、忘却までの時間を延長する。 「忘却機能なし」の 3 パターンの記憶サブシステムを用意して実験を行った。
各想起におけるカウントの増加は式 (3) で計算する。ここで、c′ (> 0) はカウントの初期値、a (> 0) はカウントの増加率である。

{
cold + c′
cnew =a cold(a cold < c′ )(a cold ≥ c′ )(3)

連想想起におけるエッジの強化は、エッジの重みに 1 を加え、ノードのリソースを 1 減らす処理とする。強化に必要なリソースが足りない場合は 3.4.2 節で述べた重みの奪い取りを実行する。
図 6 3 つの情報に関する遷移行列の例

3.7

その他の機能思考領域が記憶サブシステムに情報の記憶や想起を要求する際に必要な機能を説明する。

4.2

準備

4.4

結果

各ハイパーパラメータは以下のように設定した。ただn = 10、100 における想起列の長さ、ノード数、エッし、エッジの忘却なしの条件ではエッジの最大本数およ

ジ数、ノードの平均カウント数の結果を表 1、2 に示す。

びリソース (エッジの重みの総和) は無制限とした。

ただし「あり」は「ノードとエッジの忘却機能あり」を、「エッジ」は「エッジの忘却機能のみあり」を、「なし」はエッジの最大本数 . . . 5

リソース . . . 25

基本勝率 bwin . . . 0.05

カウントの初期値 c′ . . . 5

カウントの増加率 a . . . 1.1

カウントの最大値 . . . 10,500

4.3「忘却機能なし」を表し、「あり*」は手順 1*による追加実験を表す。
表1

実験方法

n = 10 の実験結果 (1000 回の平均)

手順 1、2 を順に計 1000 回行い、想起列の長さおよび

忘却

想起列

ノード数

エッジ数

平均カウント

記憶ネットワークのノード数とエッジ数、ノードの平均

あり

10.00

10.00

46.90

10555.47

カウント数の平均値を記録した。

エッジ

10.00

10.00

46.00

–

なし

10.00

10.00

90.00

–

4.3.1 手順 1：情報の記憶
プロパティを適当に設定した n 個の情報とその遷移行
表2

列 (n × n) を用意し、記憶サブシステムに情報を追加する → クロックを 1 進める → 遷移行列を元に次の情報をルーレット選択するという操作を 10000 回行った。

ただし、最初に追加される情報は 1 番目の情報とした。

4.3.2 手順 2：想起

n = 100 の実験結果 (1000 回の平均)

忘却

想起列

ノード数

エッジ数

平均カウント

あり

0.33

15.00

13.98

7.97

あり*

10.00

24..1235.92

4243.64エッジ

100.00100.00417.64–なし

100.00100.003729.61–

記憶サブシステムに対して 1 番目の情報からエッジの重み優先想起を行わせ、1 → 2 → 3 → . . . → n という情報の列 (以下、想起列) がどの程度の長さまで得られる

4.5

想起列の長さについてか確認した。この想起列はたとえば、1 → 2 → 3 であれ

表 1 と 2 より、n = 10 ではどの条件でも長さ 10 のば長さ 3 とし、情報 1 が記憶サブシステムに存在しない

想起列を想起出来たのに対し、n = 100 では「あり」の場合は長さ 0 とした。

場合では想起列の長さはほぼ 0 で、平均カウント数も非常に少なかった。これは情報の総数が増えた事によって実験は n = 10, 100 の 2 パターンの情報および遷移行列

同じ情報が出現する頻度が下がったため、ノードのカウに対し、「ノードとエッジの忘却機能あり」「エッジの忘ントが増えずに次々に忘却されてしまった為だと思われ却機能のみあり」「忘却機能なし」の 3 パターンの記憶る。一方で、最初に長さ 10 の想起列を教え込む手順 1*

サブシステムを用いて行った。ただし、n = 100 の場合を行った「あり*」の場合では長さ 10 の想起列を想起出の「ノードとエッジの忘却機能あり」による実験のみ、来たため、「あり」の条件でも特に記憶したい情報を集中

通常の実験に加えて手順 1 を手順１*に置き換えた追加

して記憶させればノードの忘却を抑えることができると実験を行った。

考えられる。

4.3.3 手順 1*：想起列の教え込みと情報の記憶

4.6

忘却の効果について

最初に 1 → 2 → 3 → . . . → 10 → 1 → 2 → 3 → . . .

表 2 より、「エッジ」は「なし」と同様の長さの想起という順番での記憶の追加を 1000 回行った後、手順 1

列を想起しつつ、エッジの使用数を大幅に削減出来ていと同様の操作を 9000 回行った。

た。また、「あり*」の場合では長さ 10 の想起列を想起しつつ、それ以外の記憶を除いたコンパクトなネットワー
クを形成出来ていた。よって、特定の情報のみ記憶したい場合はノードの忘却は有効であり、そうでない場合はエッジの忘却のみでも十分な効果（ネットワークのコン
パクト化）が得られると考えられる。

5 まとめゲーム AI が自身のプレイ目標の設定基準を自動で獲得・更新するシステムを考え、その一部である記憶サブ
システムの機能と設計方法を提案した。記憶サブシステ
ムの記憶・忘却・想起に関する評価実験を行い、記憶サブシステムが情報の出現確率を記憶できるか確認した。
結果として、いくつかの条件において期待した情報の想起を確認し、忘却機能によって記憶のネットワークのサ
イズを小さく保てることが分かった。
今後は記憶サブシステムの設計と利用双方における改善を試みつつ、より複雑な情報の関係性の記憶や想起を行う方法を検討する。また、今回提案していない本能と思考領域のサブシステムを含めた、本システム全体の構成や設計方法についても検討していく。

参考文献[1] David Silver, Aja Huang, Chris J. Maddison, et al. : ”Mastering the game of Go with deep neural networks and tree
search”, Nature volume 529, p.484–489, 28 Jan. 2016.
[2] Stockﬁsh Chess, https://stockﬁshchess.org/, 07 Feb 2011
閲覧[3] Sila Temsiririrkkul, Huu Phuc Luong et al.: ”Productionof Emotion-based Behaviors for a Human-like Computer
Player”, GAMEON, 2016, pp 49-53[4] 池田 心, Simon Viennot: ”モンテカルロ碁における多様な戦略の演出と形勢の制御〜接待碁 AI に向けて”, ゲームプログラ
ミングワークショップ 2012 論文集, 第 6 号, p.47-54, 09 Nob.
2012[5] Marvin Minsky, 安西祐一郎: ”心の社会”, 産業図書株式会社,
20 July. 1992
[6] Güting, Ralf Hartmut.: ”GraphDB: Modeling and querying graphs in databases.” VLDB. Vol. 94. 1994.

意味的に遠い動き刺激の創造性への効果
Eﬀects of semantically distant movement stimuli on creativity.
⃝ 1 関 歩武，
⃝ 1 Ayumu Seki,
1
1

1
1

橋山 智訓

Tomonori Hashiyama

電気通信大学

The University of Electro-Communications

Abstract: There are examples of creative innovation arising from knowledge in areas that are semantically distant fromthe target problem. But we don’t know how to generate ideas from semantically distant knowledge. In this study, we
considered that the generation of ideas from a semantically distant ﬁeld was caused by movement, and veriﬁed theeﬀect of semantically distant motion stimuli (Animated GIF) on creativity. As a result, it was found that there wasno diﬀerence in creativity between a motion stimulus and another stimulus, and that a stimulus farther semanticallylowered creativity than a stimulus closer semantically.

1 はじめに
創造的な思考はイノベーションに必要であり、人間の知的活動を支援することは非常に重要である。多くの企業で昨今、イノベーションを起こすために、異分野との組み合わせを促進する取り組みが行われている。このような取り組みが活発なのは、対象とする問題とは関係性の無いように見える分野から、アイデアを創出した

図 1 動きによってアイデア生成が行われる流れ

また、意味的に遠い刺激に関する研究は多く存在す例が多数存在するためである。例えば、工場で人の前にる。Wang ら [4] は意味的に遠い刺激によって創造され瓶が流れるベルトコンベアの仕組みを、寿司の提供に応たアイデアは近い刺激によって考えられたものより新用する形で回転寿司は生まれている。この事例ではベ規性が高いことを示した。本研究では、刺激の違いによ

ルトコンベアと人の横移動の動きの類似性を見出すこる実験と刺激の意味的な距離の違いによる実験の２つとができる。イノベーションの説明に、この様な過程がの実験を行った。

示されることは多い。本研究では、意味的に遠い動き刺激の提示が、アイデア創出を活性化させると考え、GIF
アニメーション (以下、GIF アニメ) 刺激の創造性への影響を検証した。

2 関連研究3 実験 1
動きのある刺激が他の刺激と比較して意味的に遠い分野での創造性を増加させるのか実験により検証した。

3.1 実験方法
被験者には「ある物体の新しい使い方を考える」とい

意味的に遠い分野の刺激に影響される創造性にはシう代替使用タスクを指示し、その際に図 2 のように画

ステムレベルの類推によって引き起こされるという研面に刺激が提示される実験を行った。図 2 は鉛筆の新究が存在する [1]。システムレベルの類推とは、ある問

しい使い方という問題を出し、歯車の刺激が同時に提題の解決策を別の問題に適用することで問題を解くとい示されている例である。刺激の提示条件は「刺激なし、

う認知的処理である。このシステムレベルの類推が動単語刺激、画像刺激、GIF アニメ刺激」の 4 つだった。

きによって促進されるという研究が存在する。Pedone

実験の流れでは、被験者には 1 タスクを 30 秒として 6

ら [2] は問題の解決策の提示をアニメーションで行うこフェーズ、30 ブロック、120 タスクを行ってもらった。

とで、ある問題にその解決策を適用させることがうまくブロックは 4 つの条件すべてを 1 つずつ含む塊であっいきやすいことを示している。また、表面的な特徴が、た。フェーズはブロックを 5 つずつ含む塊だった。

システムレベルの類推を起こすために重要であり、特に類推に用いることができる要素の検索に必要であると示した研究が存在する [3]。これらの研究から、本研究では図 1 のように、表面的な動きの刺激を提示することでその刺激が、対象レベルの類推を引き起こし、その類推が、システムレベルの類推のための要素の検索に役立ち、アイデア生成が促されると考える。

図 2 実験時の刺激提示の様子

意味的な遠さは Wang らの研究を参考に導出した。

い刺激が無い条件と意味的に遠い刺激がある条件、意味

具体的には、問題に提示した物体の Wikipedia ページか的に近い刺激がない条件と意味的に近い刺激あり条件

ら 3 つリンクを隔てたページの概念とした。単語刺激で有意差があることがわかった。このことから、刺激ははこの Wikipedia によって得られた概念をそのまま用有用性を有意に低下させてしまうことが示された。
表 2 実験 2 の刺激の平均値

いた。画像刺激と GIF アニメ刺激は得られた概念を画像データベースから検索し、刺激として相応しいもの選
択した。生み出されたアイデアの対して、代替使用タス
クで一般的に用いられる独創性、柔軟性、流暢性の 3 つの指標 [5] で条件ごとに有意差があるか分析を行った。

3.2 結果表 3 実験 2 の刺激の有意差比較の結果

３つの指標の評価の結果を表 1 に示す。
表 1 実験 1 の刺激の比較の結果

5 まとめ
意味的に遠い GIF アニメ刺激が創造性を活性化させるか、実験により検証を行った。１つ目の実験では意
条件間で独創性、柔軟性、流暢性に有意な差は認めら

味的に遠い 3 つの条件と対照条件を用意し、意味的にれなかった。実験時間との関係では、刺激なしの場合、遠い GIF アニメ刺激が他の条件よりも独創性、柔軟性、時間が経つと独創性が高いアイデアが生まれ、アイデア

流暢性に良い影響を与えるか検証を行った。その結果、の数は時間が経つにつれて少なくなった。また、GIF ア

GIF アニメ刺激は他の刺激と比べて、創造性を上昇させニメ刺激に関しても、アイデアの数が時間が経つにつれなかった。２つ目の実験では、GIF アニメ刺激の意味的て減少した。

な遠近が新規性、有用性を上昇させるか検証を行った。

4 実験 2

その結果、意味的に遠い GIF アニメ刺激は意味的に近い GIF アニメ刺激よりも新規性や有用性が低いという

2 つ目の実験として GIF アニメ刺激における意味的結果になった。これらの結果は、実験で動きへの注目がな遠近による比較を行った。本実験は Wang らの実験

なかったことや、実験の構成に問題があると考えられを参考に行った。

た。このことから、今後の研究では動きに注目がいくよ

4.1 実験方法

うに刺激提示を行い実験することや、創造性実験の方法

被験者には Wang らの実験で用いられた「大学生がの体系化が重要であると考えられる。

オンラインショッピングをするためのモバイルアプリの作成に関する創造的なアイデアを考える」というタスクを指示した。実験は Wang らの実験と同様に、初めに刺激なしで 15 分間アイデアを考え、その後、刺激ありで 15 分間、アイデアを考えてもらう実験を 3 回行った。GIF アニメの刺激の選択には「online shopping」のWikipedia ページからリンクの 1 つ隔てた概念を意味的に近い、3 つ隔てた概念を意味的に遠いとした。導出された概念について、画像データベースより GIF アニメを検索し、刺激として妥当なものを選択した。被験者14 人を 7 人ずつ、2 つの条件に分けた。アイデアの評
価は新規性と有用性の 2 つの項目で行った。

4.2

結果

実験 2 の新規性、有用性の平均の結果を表 2 に、条件間の差の検定の結果を表 3 に示す。創造性には条件間に有意な差は認められなかった。有用性は意味的に遠参考文献[1] Zeschky et al. Out of bounds: Cross-industry innovation based on
analogies. In Management of the Fuzzy Front End of Innovation,
pp. 49–58. Springer, 2014.
[2] Pedone et al. The use of diagrams in analogical problem solving.
Memory & Cognition, Vol. 29, No. 2, pp. 214–221, 2001.
[3] Holyoak et al. Surface and structural similarity in analogical transfer. Memory & Cognition, Vol. 15, pp. 332–340, 1987.
[4] Wang et al. A wikipedia-based method to support creative idea generation: The role of stimulus relatedness. Journal of Management
Information Systems, Vol. 36, pp. 1284 – 1312, 2019.
[5] Reiter-Palmon et al. Scoring divergent thinking tests: A review andsystematic framework. Psychology of Aesthetics, Creativity, and theArts, Vol. 13, pp. 144–152, 2019.

連絡先
E-mail: a.seki@uec.ac.jp

ゲーム Bot における MLSH 学習ウォームアップ期間長
A study on the warmup period length of MLSH for a Game Bot〇 1 望月 亮佑,
1

1〇 Ryosuke Mochizuki,
1
1

1

西野

順二

Junji Nishino

電気通信大学

The University of Electro-Communications

Abstract：In this paper, we introduce a novel game bot architecture for multiple stages using meta learning algorithm.
Recently, in the game industry game bots are important technology that are used for virtual opponent and/or test playing
helper under debugging. Since the development of game bots requires a great deal of cost, it is important to reduce the burdenof development. We used MLSH, that is a kind of meta-learning, to create multi stage game bot. We also examined thewarm-up period length, which is an intrinsic parameter of MLSH, and conﬁrmed that there was no signiﬁcant performance
diﬀerence as warm-up period length. We show the MLSH method and obtained sub-policies with master-policy can be used
for multiple stages well.

1 はじめにオンラインゲーム産業では Bot と呼ばれるシステムがあり、プレイヤーの代わりを務めることでゲームサービ

ことを目的とする。特に、MLSH の固有パラメータであるウォームアップ期間長について検討を行う。

2 メタ学習スの提供を行っている。Bot は人間プレイヤの対戦相手

メタ学習とは、学習スキーム自体も学習することで機やデバッグのためのテストプレイに利用される。実力差

械学習において効率的な学習を目的とする。機械学習はの大きい相手や不自然な動きをする相手ではゲームの楽

予め用意された行動群の中から良い行動を探すため、そしみが損なわれてしまうため、対戦相手を楽しませるこの与え方によって膨大な試行回数が必要であることが多とを目的とした Bot[1] や人間らしいふるまいを目的とい。これに対して人間の学習は機械学習ほどの試行回数

した Bot[2] の研究がされている。

を必要としない。人間は失敗の経験から成功への近道を

オンライン対戦ゲームでは対戦相手の安定的な確保は大きな課題である。近年、多人数対戦ゲームというジャ予想立てて試行を積み重ねる。メタ学習は学習の仕方を学習することで効率化を図っている。

ンルが人気を博し、ゲームを成立させるために必要な同メタ学習をすることで一度の学習で得た知識の再利用

時接続プレイヤ数が増加している。知名度の高いタイトが可能である。有効な初期値や有効な学習方針を獲得すルであってもサービス継続と共に同時接続プレイヤ数

ることが出来れば、別の学習で利用することが出来る。

は減少してしまう傾向がある。据え置きゲームやスマホ
ゲームにおいて快適なゲームサービスを提供するためにユーザ数の確保が必要である。

3 MLSHメ タ 学 習 の 一 つ に Meta

Learning

SharedBot を対戦相手の一部としてゲームサービスを提供す

Hierarchies(MLSH)[3] が あ る 。MLSH は 基 本 ス キることで同時接続プレイヤ数の問題は緩和出来る。しかル群を学習するサブポリシー ϕi とサブポリシーの使用

し、Bot 開発には多大な時間と費用が必要であり、Bot

方法を学習するマスターポリシー θ で構成される。入力

を対戦相手として提供出来るゲームは限られてしまうたを受けてマスターポリシー θ がサブポリシー ϕi を選択

め、コスト対策が求められている。

し、サブポリシー ϕi が行動を選択する。一度選択されBot は単一タイトルや単一ステージを対象に開発されたサブポリシー ϕi は N 回連続して使用される。これにる。対象を複数タイトルや複数ステージに拡張出来ればよってサブポリシー ϕi は単一の入力ではなく、N 回連

Bot 開発の負担を軽減出来る。ゲーム Bot が知識を利用続した行動を獲得する。

するモデルの場合、ゲーム自体に共通する知識を獲得す

MLSH はマスターポリシー θ のみを学習するウォー

ることで別タイトルや別ステージに対して調整を行うだ

ムアップ期間とマスターポリシー θ とサブポリシー ϕi

けで攻略出来れば負担が大きく減少する。

の両方を学習する共同更新期間の二つで構成される。両本研究は同一タイトル上の複数ステージを攻略出来る方の期間が終了するとマスターポリシー θ のみを初期

Bot をメタ学習の一種である MLSH によって獲得する化し、学習したサブポリシー ϕi を用いて再び学習を繰り返す。MLSH の各ポリシーの学習には A3C[4] やキャラクタである。

PPO[5]、DQN[6] など任意の学習方法を利用出来る。今回は PPO で学習を行った。
図 1 にマスターポリシー θ によってサブポリシー ϕ3が選択されている様子を示す。

図2
図 1 MLSH モデル

ゲーム画面とタイル状配列の比較

取得した図 2 右に示したような 16×13 のタイル状の配列を 16×13 の一次元配列に変換して学習とプレイに
使用した。

4 PPO
本 研 究 で 用 い た Proximal Policy Optimization

Algorithms(PPO)[5] は、以下の式によって方策の更新 を 行 う 。(2) 式 を 用 い て 方 策 を 更 新 す る こ と で 勾配の急激な変化を抑制している。E は期待値、Ât は
タイムステップ t でのアドバンテージ関数の推定値、

rt (θ) = πθπθ (a(at |st |st )t ) である。

図 3 入力配列の変換

old

[
CP I

L

(θ) = Êt]πθ (a|s)Ât = Êt [rt (θ)Ât ]πθold (a|s)

(1)

5.3

報酬設定

[
] 報酬は 1 エピソード中の最高到達距離の更新分のLCLIP (θ) = Êt min(rt (θ)Ât , clip(rt (θ), 1 − ϵ, 1 + ϵ)Ât ) 1/1000 を与えた。これを基本報酬と呼ぶことにした。
(2)

学習の促進を目的として表 1 に示す 2 つのウェイポイン

(2) 式によって更新することで比を 1-ϵ から 1+ϵ の範囲

トを設置した。ウェイポイントとは 1 エピソード中に到にクリップしている。ϵ には 0.1 から 0.3 程度の値が用達した場合、1 度だけ報酬を与える地点 (サブゴール) のいられる。今回は 0.2 を使用した。

ことである。

5 使用した実験環境
表1

5.1 OpenAI Gym

報酬設定

OpenAI Gym とは、OpenAI 社が提供している強化学

基本報酬

最高到達地点の更新分の 1/1000

習が出来るシミュレーション環境である。python を使

中間報酬

座標 1500(中間付近) に到達で 1.5用してコードを作成し、様々なミニゲームや Atari ゲー

ゴール報酬

座標 3213(ゴール) に到達で 3.0

ム等を学習環境として利用出来る。

5.2 OpenAI Gym 上で動作するスーパーマリオブラ
ザーズ

OpenAI Gym 上で動作するスーパーマリオブラザー

5.4

パラメータ設定

実験に使用したパラメータを表 2 に示す。

ズは現在 2 つの環境が存在する。両者は gym super

mario と gym super mario bros と呼ばれ、それぞれ報酬体系などが異なっている。

表2

実験に使用したパラメータ

1 イテレーションでのサンプル数

2000

γ (割引率)

0.99

は画面状態を 16×13 のタイル状の配列で取得出来る。

ϵ (クリップ範囲)

0.2

図 2 は実際のゲーム画面と獲得出来るタイル状配列とのマスターポリシーの学習率0.01

比較である。0 は何もない空間、1 はブロックやコイン

サブポリシーの学習率

0.0003

本実験では gym super mario を利用した。本環境でなどのオブジェクト、2 は敵キャラクタ、3 はプレイヤ

3500

今回は MLSH の学習を PPO で行っているため、単体の単純 PPO と比較した。単純 PPO は MLSH のサブポ
リシーを 1 つだけにすることで実装した。
キルを学習することを期待している。ネットワークサイズを揃えるために MLSH の隠れ層のユニット数を単純

PPO の 1/2 とした。隠れ層は 2 層である。

3000

エ
ピ 2500ソー

MLSH のサブポリシーは 4 つとした。4 種の行動ス

1

2000

ド
の
最 1500高到 1000
達
距 500
離W/U=20/30
W/U=60/90
W/U=100/150

PPO

0
0

1000

3000

2000

5000

4000

6000

7000

エピソード
表3

使用したニューラルネットワークの構成

入力層

隠れ層 (全結合)

出力層

マスターポリシー

16×13

32

4

サブポリシー

16×13

32

14

PPO

16×13

64

14

6 MLSH を用いたメタ学習ゲーム Bot

図 5 最高到達距離の推移

図 4 に示した平均報酬の遷移から MLSH のウォーム

MLSH を 用 い た メ タ 学 習 ゲ ー ム Bot を 作 成 し た 。

アップ期間の長さによる学習性能の差は見られない。まスーパーマリオブラザーズのステージ 1-2 を基本ス

た、単純 PPO と同程度の性能を示している。平均報酬テージとして長期間学習して基本行動を獲得し、サブポが 1.5 未満であることからステージ中間への到達率は高リシーを引き継いでステージ 1-1 を短期間学習することくない。最高到達距離から MLSH の方が PPO よりもで一度獲得した知識の再利用が出来ることを確認した。

早くゴール出来ていることが分かる。ゴールするまでの6.1

所要期間は、MLSH では 3000 エピソード以内、PPO で

ウォームアップ期間の長さによる影響

ウォームアップ期間は初期化したマスターポリシーがはおよそ 5000 エピソードであった。

収束するまでの長さが適切である [3]。環境毎にこの長さは異なる。今回はウォームアップ期間として 20,60,100
イテレーションの 3 種類で比較実験を行った。共同更新
期間はそれぞれ 60,90,150 イテレーションとした。図 4
で W/U は、ウォームアップ期間/共同更新期間である。

0

1.6

sub0
sub1
sub2
sub3

サ
ブ 1
ポ
リ
シ

1.4

エ
ピ 1.2
ソ
ー

1

ー

ド 0.8
の
平 0.6
均
報 0.4
酬 0.2

2

の
優
先 3
順
位

W/U=20/30
W/U=60/90
W/U=100/150

4

PPO

0

0
0

1000

2000

3000

4000

5000

エピソード
図4

平均報酬の推移

6000

7000

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

エピソード
図 6 W=20 でのサブポリシーの優先順位

9000

0
sub0
sub1
sub2
sub3

サ
ブ 1
ポ
リ
シ

7 まとめ
MLSH を用いて基本ステージで学習したサブポリシーを引き継ぐことで異なるステージでの攻略が出来た。複ー

数のステージで利用可能な知識をサブポリシーという形

2

の
優
先
順 3
位

で獲得出来たと言えるため、対象ステージに対する拡張性が確認できた。ゴールするという目標では MLSH を
ゲーム Bot 作成に利用することが有効であると考える。
ウォームアップ期間に適切な長さを実験的に比較し

4
0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

た。環境が異なる毎に適切なウォームアップ期間長も異エピソードなるため、環境に適したウォームアップ期間長を動的に

図 7 W=60 でのサブポリシーの優先順位獲得する仕組みが必要である。同一の学習環境であってもランダムな初期値の影響が大きい学習初期とサブポ
リシーの仕様方針が確立してきた学習後期での適切な

0
sub0
sub1
sub2
sub3

サ
ブ1
ポ
リ
シ

ウォームアップ期間長を比較検討してみる必要がある。

参考文献

ー

[1] 仲道 隆史, 伊藤 毅志. 将棋 AI における棋力の調整が不自然さに与える影響. ゲームプログラミングワークショップ 2014 論文集, p167-170[2] 藤井 叙人, 佐藤 祐一, 若間 弘典, 風井 浩志, 片寄 晴弘. 生物学的

2

の
優
先3
順
位

制約の導入によるビデオゲームエージェントの「人間らしい」振
舞いの自動獲得. 情報処理学会論文誌 55 巻 7 号, p1655-1664

4
0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

エピソード
図 8 W=100 でのサブポリシーの優先順位

図 6,7,8 は w=20,60,100 の初期化したマスターポリシーのウォームアップ期間終了時におけるサブポリシーの優先順位である。サブポリシーが適切に学習しているとするならばマスターポリシーを初期化しても再び同じ
優先順位に収束するはずである。サブポリシーも同時に学習しているモデルであるため確実に優先順位が同じになるとは言えないが、概ね同じ優先順位になることが期待される。
図 6 の W=20 ではマスターポリシーを初期化する毎にサブポリシーの優先順位が変わってしまっているた
め、サブポリシーの効率的な学習がなされていないし、今後も見込めないと考えられる。図 7,8 のウォームアッ
プ期間が長くなるにつれて状況が改善され、最も優先して使用するサブポリシーが固定されつつある。
マスターポリシーの働きとしては W=100 のように安定することが望ましいが、図 4 からはウォームアップ期
間の長さによる性能差は見られなかった。これはステー
ジ 1-1 は簡単なルールベースの Bot でも攻略可能なス
テージであるため、複雑なサブポリシーを必要とせず性能差も現れなかったと考えられる。

[3] Kevin Frans, Jonathan Ho, Xi Chen, Pieter Abbeel, John
Schulman. Meta Learning Shared Hierarchies. ICLR 2018
Conference.
[4] Volodymyr Mnih, Adrià Puigdomènech Badia, Mehdi
Mirza, Alex Graves, Timothy P. Lillicrap, Tim Harley,David Silver, Koray Kavukcuoglu. Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning.
[5] John Schulman, Filip Wolski, Prafulla Dhariwal, Alec
Radford, Oleg Klimov. Proximal Policy Optimization Algorithms.
[6] Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Alex
Graves, Ioannis Antonoglou, Daan Wierstra, Martin Riedmiller. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning.

S4-02 内視鏡環境における良性悪性腫瘍分類のための深層学習モ
デルの構築
Building a Deep Learning Model for Benign and Malignant Tumor Classification in an
Endoscopic Environment
1

1
1
伊藤 能平，
宇佐美 裕康，
岩堀 祐之
1
1
1
Yoshihira Ito,
Hiroyasu Usami,
Yuji Iwahori2
2
小笠原 尚高，春日井 邦夫
2
2
Naotaka Ogasawara ,Kunio Kasugai
12
中部大学
愛知医科大学1
2
Chubu University Aichi medical University

Abstract: The incidence of colorectal cancer is on the rise, and endoscopic examinations for polyps using
endoscopes are being performed in the medical field. Therefore, it is necessary to reduce the burden andthe error of the diagnosis result by the experience of the doctor by the diagnosis by the image classification
with high accuracy by using the image recognition from the image taken by the endoscope. The problem
with deep learning using medical images is that it is diﬃcult to collect suﬃcient data sets. In the case ofendoscopic images, there is a limit to the number of polyp images that can be captured, and it is necessary
to increase the dataset in order to improve the versatility. In this study, we used data augmentation
to classify benign and malignant polyps, and achieved eﬀective data augmentation and highly accurateclassification. In this experiment, we performed image generation using Random Erasing and GAN, whichaﬀect polyp shape, and sharpening filter and median filter processing, which aﬀect polyp contour, andcompared them. We confirmed an eﬀective method of data set expansion by enhancing the contours ofpolyps in endoscopic images and suppressing the noise in specular reflection areas by median filtering.

1

はじめに

2

背景理論

2.1

従来手法

文献 [1] では，一般的な内視鏡の通常観察で撮影可能な
近年，大腸癌の罹患率は増加傾向にあり，医療の現場
では内視鏡を用いたポリープ診察が行われている．しかし，内視鏡を用いたポリープの所見診断で判断される診断結果は，医師の経験に依存する結果である．従って，病理診断で得られるような正しい診断結果が所見では得られない場合がある．そこで，内視鏡で撮影されたポリー
プ画像から，高精度な分類を行うことで，医師の経験に依存する所見診断結果の誤りや，医師の負担を軽減させることが求められている．内視鏡で撮影された画像からポリープの良性・悪性の自動診断を行う手法として，文献 [1] が提案されている．文献 [1] では, 一般的に用いられる通常内視鏡によって撮影されたポリープ画像を用いて良性悪性腫瘍分類を行っている. しかし, 機械学習にて内視鏡環境において撮影された医療画像 (以下内視鏡画像)の自動分類を行う際に十分なデータセットが集まらないことが問題として挙げられる. そこで, 本稿では内視鏡画像を用いた Convolutional Neural Network(CNN) による良性悪性分類および機械学習を行う前処理としてデータ拡張を行い有効なデータ拡張手法の検証を行う. また, 内視鏡で撮影することが可能なポリープ画像には, 白色・染色・Narrow Band Imaging(NBI) の 3 種類の画像がある．
この 3 種類のポリープ画像にはそれぞれ違う特徴が存在
し, 良性・悪性を判断することにおいて異なる特徴を表現している場合がある [2]．

内視鏡画像よりポリープの良性悪性分類を行っている．使用するデータセットは，悪性ポリープを判断することが可能な異なる特徴を表現している白色・染色・ NBI の 3 種
類の画像を用いる．ImageNet で学習済み CNN を特徴抽出器として用いてそれぞれの画像特徴量を抽出し，SVMを用いた転移学習を行い学習，良性悪性の識別を行っている．このとき，SVM としては 3 種類のポリープ画像の特徴量からなる組み合わせ数の (3C1+3C2+3C3 の) 計
7 種類の SVM を構築し，ポリープの良性・悪性の識別を行う．文献 [1] では，学習済み AlexNet と VGG16 を利用し，線形カーネル，RBF カーネル，多項式カーネルの SVM より構築した 7 種類の識別器それぞれに対し有効な学習済み CNN とカーネルを選択することで各識別器の識別精度を向上させている．各 SVM の識別結果から悪性に注目した投票処理を行い，7 種類の SVM 出力(識別結果) の多数決判定により，最終的なポリープの良性・悪性の結果を算出する．構築した識別器を表 2.3 に示す．学習データセットは，白色 568 枚 (良性 188 枚，
悪性 380 枚)，染色 520 枚 (良性 112 枚，悪性 408 枚)，
NBI 172 枚 (良性 32 枚，悪性 140 枚)．テストデータ
セットは，良性悪性全て 180 枚にて実験している．構築
した各識別器に対し選択した CNN とカーネルは，白色 :VGG16 RBF カーネル，染色 : AlexNet RBF カーネル，
NBI : AlexNet 多項式カーネル，白色＋染色 : RBF カー

ネル，白色＋ NBI : 線形カーネル，染色＋ NBI : 多項

4.1.1

Random Erasing[3]式カーネル，白色＋染色＋ NBI : 線形カーネルを使用す

Random Erasing とは, 画像の一部にノイズをランダムる．選択された CNN とカーネルにより分類後投票処理な位置に付与する加工処理である. 特徴として, 他 Dataを行った結果は，Sensitivity 94.4 ％，Specificity91.6 ％， Augmentation との併用が可能であるという利点がある.

Accuracy93.3 ％の分類精度となっている．

内視鏡画像のラベル付け

3

内視鏡で撮影可能な内視鏡画像には，白色 (図 1(a))・
染色 (図 1(b))・NBI(図 1(c)) が存在する．また，提案手法ではポリープの良性・悪性ラベル付けを行うとともに，
上記の 3 種類のポリープ撮影状態もラベル付けを行い，合図 2: Random Erasing 画像

計 6 種類のラベル付けを行う．

4.1.2

フィルタ処理鮮鋭化フィルタを使用し、ポリープ画像のエッジ強調.
メディアンフィルタによって, 画像ノイズ除去を行う. 鮮鋭化フィルタにより, 輪郭を強調できるがノイズが増幅するためメディアンフィルタにてノイズ除去を行う.
(a) 白色(b) 染色(c)NBI

図 1: 内視鏡画像

提案手法

4

提案手法では, 内視鏡画像における有効なデータ拡張(a) 加工なし(b) 鮮鋭化(c) メディアン

手法を検証しポリープの良性悪性分類を行う. データ拡
図 3: フィルタ処理画像

張手法では, 既存のデータを加工・生成を行うことにより新たなデータを作成し内視鏡画像に適応させる. また,
本研究では, 白色・染色・NBI の 3 種類のポリープ画像

4.1.3

鏡面反射除去 [4]に加え 3 種類のポリープ データに加工を行なったデータ

文献 [4] による鏡面反除去を適応させ, ポリープ画像にを使用し ImageNet で学習済みの VGG16 を用いて fine

存在する鏡面反射によるノイズ除去を行う. RGB の R 値

tuning を行い高精度な分類を図る. また, 白色・染色・に注目した内視鏡画像に特化した鏡面反射除去で, 高精度

NBI 3 種類の内視鏡画像にラベル付を行った後, 各画像にData Augmentation によるデータ拡張を行う. 各データセットを CNN にて学習した後, ポリープの良性・悪性分ではあるが白色のみに有効である.

類を行う. 提案手法は以下の手順で行う. Step1. 内視鏡
画像のラベル付 Step2.Data Augmentation を行いデータセット拡張 Step3. 各種類を入力とし CNN を用いて分類

4.1

内視鏡画像の Data Augme ntation

図 4: 鏡面反射除去画像

データ拡張手法として, 本稿では Data Augmentation
を使用する. Data Augmentation には, ”加工” と ”生成”4.1.4

GAN による NBI 生成があり, 加工ではデータの特徴を保持. 生成では, 既存

GAN により，白色ポリープ画像と染色ポリープ画像をデータより, 人工データの作成ができる特徴がある. 本研

NBI のような画像へと変換する．変換後画像を以下に示す．(図 5)

究では, 反転・回転等の基本的な加工・Random Erasingとフィルター処理 による加工. GAN によって白色・染色
画像を変換し NBI 画像の生成を行う.

本実験で使用した GAN[5] では，ポリープを検出する
ために学習された GAN であり分類用ではない．そのた表 2: 実験 1:染色データセット
拡張方法
Sensitivity Specificity(a) 白色元画像(b) 白色変換画像

DA なし
回転

82.86
75.0

86.11
88.89

83.33
80.56

シフト (垂直)55.560
69.44
0

88.89
83.33
0.5

72.22
76.39
0.5

表 3: 実験 1:NBI データセット
拡張方法
Sensitivity Specificity

Accuracy

シフト (水平)RandomErasing(c) 染色元画像(d) 染色変換画像

図 5: GAN 生成画像
め，上記図のように鏡面反射部分が黒に変換されている

Accuracy

DA なし
回転
シフト (垂直)

83.33
75.0
88.89

100
100
97.22

91.67
87.5
93.06

シフト (水平)

88.89
0

97.22
0.5

93.06
0.5

RandomErasing

ことやポリープ輪郭に歪みやノイズが発生していることが確認できる．しかし，内視鏡画像分類において NBI は実験結果より, 白色・染色データセットでは, シアー強高精度な分類精度である．したがって，分類用に変換で度・RandomErasing の有効性は確認できない. しかし,きる GAN を作成することができればより大きな Data

NBI データセットにおいては多くの拡張にて精度向上を確認できた. 実験 1 においてポリープ画像に影響がでる

Augmentation 手法の一つになりうると考察する．

5

実験
提案手法の有効性を確認するために, 実験を行った. デー

タセットは白色・染色・NBI を各 360 枚 (各種類の良性・悪性の内訳は各 180 枚) とし, 特徴抽出器として用いた CNN
モデルは ImageNet で学習済みの VGG16 を用いた．本

5.2

実験 2

Data Augmentation を行うと精度低下につながると考察(i) 一般的 Data Augmentation による良性悪性分類

した. そのため, 輪郭強調やノイズ除去によるポリープ輪(ii) フィルタ・鏡面反射除去による良性悪性分類
5.1 実験 1

郭に対し強調を行える Data Augmentation である鮮鋭化

実験 1 では, シアー強度変更・各方向へのシフト・Ran-dom Erasing による Data Augmentation を行う. Data
Augmentation なしは学習画像 144 枚・テスト画像 36 枚で行う. 他実験では, 学習画像 288 枚・テスト画像 36 枚で行った. 以下に実験結果を示す.
表 1: 実験 1:白色データセット
拡張方法
Sensitivity Specificity

Accuracy

DA なし
回転

75.0
83.87

83.33
86.11

79.17
79.17

シフト (垂直)

50.0
55.56

97.22
80.56

73.61
68.06

0

0.5

0.5

RandomErasing

確認できないと推測する.

実験 2 では, 実験 1 においてポリープ輪郭に影響が出る

実験は以下を行う.

シフト (水平)RandomErasing や シアー強度変更 の Data Augmentation 行った際の精度向上が確認できなかった. ポリープの輪郭に大きく関わる Data Augmentation では有効性がフィルター・メディアンフィルター・鏡面反射除去によりノイズ除去・輪郭強調の Data Augmentation 行った.
以下に実験結果を示す.
表 4: 実験 2:白色データセット
データセット Sensitivity Specificity Accuracy

DA なし

75.0

83.33

79.17

+鮮鋭化
+鮮鋭化 +m

72.22
77.88

91.67
86.11

81.44
81.94

鏡面反射除去

86.11
75.0
75.0

83.33
88.89
91.67

84.72
81.94
83.33

+鮮鋭化
+鮮鋭化 +m

実験結果より, 白色・NBI の場合には加工なしデータ

表 5: 実験 2:染色データセット
データセット Sensitivity Specificity Accuracy

DA なし
+鮮鋭化

82.86
86.11

86.11
97.22

83.33
91.67

+鮮鋭化 +m
鏡面反射除去
+鮮鋭化

72.22
80.56
86.11

97.22
80.56
86.11

90.28
86.11
86.11

+鮮鋭化 +m

91.67

97.22

94.44

表 6: 実験 2:NBI データセット
データセット Sensitivity Specificity Accuracy

DA なし

83.33

100

91.67

+鮮鋭化
+鮮鋭化 +m

86.11
88.89

100
100

93.06
83.33

鏡面反射除去

88.89
88.89
88.89

97.22
94.44
97.22

94.44
91.67
93.06

+鮮鋭化
+鮮鋭化 +m

図 6: 誤分類した画像
む良性悪性分類の発展があげられる.

7

謝辞
本研究の一部は科研費助成金基盤研究に対するフィルタ処理の有効性が確認できた. また, 全て(C)(20K11873)，同 基 金 研 究 活 動 ス タ ー ト 支 援のデータセットに対して鏡面反射除去が有効であること(19K24370) お よ び 中 部 大 学 研 究 費 に よ る ． こ こ に感謝申し上げる．

が確認できた. 染色画像の場合は, 加工なしの場合より鏡面反射除去を行うことによる精度向上が確認した.

5.3

誤分類した画像

参考文献が失われていると考察する. 白色画像や NBI の場合, 輪郭[1] Usami Hiroyasu et al. : Colorectal Polyp Classification Based On Latent Sharing Features Domainfrom Multiple Endoscopy Images, Procedia Com-がぼやけている点や血管情報まで消えている. 染色画像のputer Science, Vol. 176, pp. 2507-2514, 2020

誤分類した画像 (図 6) より, 鏡面反射除去により情報場合, 鏡面反射除去により色の変化が起きているため誤分類したと考える. また, 表 4- 表 6 より鏡面反射除去のみ行った場合の精度向上が確認できる. しかし, 染色画像を除いた白色・NBI データセットではフィルタ処理による精度低下が見られる. 鏡面反射除去の場合, 鏡面反射部分[2] 工藤進英 et al.:拡大観察― pit pattern, NBI を含めて, 臨床外科 65.11, pp.45-53,2010[3] Zhong Zhun et al.:Random Erasing Data Augmentation, AAAI, pp.13001-13008,2020

以外にも少なからずぼやける影響が出ている. そのため,
メディアンフィルタによるぼやける箇所がふえることや鮮鋭化フィルタもばやけノイズよってもうまく輪郭強調ができていない結果となった. よって, 情報を保持しつつ鏡面反射除去を行うことやノイズ抑制を最適にすることが今後の課題として考えられる.

6

おわりに
本稿では, 3 種類の内視鏡画像に対し Data Augmenta-tion を行なったデータの有効性の検証および良性悪性分類を行なった. 提案手法により, 内視鏡画像に適したデー
タ拡張を行うことで高精度な分類を行った. 今後の課題
として, ポリープ形状に特化した分類や内視鏡シーンを含[4] Naoki Ikedaet al.:Generating Lambertian image byremoving specular reflection component and diﬀerence of reflectance factor using HSV, IEICE Proceedings Series, Vol. 61, no.4870, 2016[5] 大音翼 et al.:画像変換を用いた CNN によるポリー
プ検出の高精度化, 中部大学 ,2018
連絡先
中部大学 岩堀研究室 岩堀 祐之

E-mail: iwahori@isc.chubu.ac.jp

車両走行シーンにおける QoL 推定手法
A Method of Quality of Life Estimation in Vehicle Driving Scenes
土屋 陽輝，
1
Haruki Tsuchiya,
1⃝2 福井 真二，⃝ 2 Shinji Fukui，

林 良嗣，
1
Yoshitsugu Hayashi，
1

中部大学
1
Chubu University
1

3

岩堀 祐之
Yuji Iwahori

11

キッスィリクン ブンサーム
3
Boonserm Kijsirikul

愛知教育大学2
Aichi University of Education2

チュラロンコン大学
Chulalongkorn University
3

3

Abstract: The purpose of this research is to estimate Quality of Life (QoL) of a scene from the image
taken under the scene. It is needed to understand what aﬀects QoL to estimate QoL from the image. This
paper proposes a method for grasping elements which aﬀect QoL in the image and estimating QoL value ofthe image. A web site for obtaining data of elements aﬀecting QoL and values of QoL by a questionnaire isconstructed. The data are analyzed by multiple regression analysis. The analysis can associate QoL withindicators which are obtained from the image and some indicators can be selected by the analysis. Eachindicator is the rate of the area of each element to the image. A multilayer perceptron (MLP) is trained for
estimating QoL value from the indicators. The MLP into which the indicators are input can estimate the
QoL value of the image. The eﬀectiveness of the proposed method is demonstrated by the experiments.

1

はじめに

標からシーンの QoL を回帰予測する多層パーセプトロン

近年急速に発展しているタイ王国は Thailand4.0 とい（Multilayer Perceptron，以下 MLP）を作成する．これう理念を掲げ，今後 20 年をかけて伝統的な経済から価値により，あるシーンの画像からそのシーンの QoL を推定を創造する経済への転換を目指している．急速な経済成長することが可能となる．提案手法を車載カメラから得らの一方で，バンコクの交通渋滞が大きな社会問題となり， れる走行シーンに適用することで走行中の道路の QoL を
バンコク市民から多大な時間を奪っている．交通渋滞は， 推定することができるようになる．多数の車からその車
バンコク市民の生活の質（Quality of Life, 以下 QoL）をが存在する場所の QoL を収集することで QoL の低い道低下させ，温暖化，環境，健康に対するリスクを助長さ

路を知ることができ，そのような道路を回避するよう提せている．そのため，QoL を定量化して交通移動の時刻・案するようなシステムを構築することも可能になる．

手段・ルートの最適な組み合わせを選べるシステムを実現し，交通渋滞を低減させることが求められている．

2

アンケートデータ収集用 Web サイト

文献 [1] では道幅の異なるシーンにおいて物体検出と本研究を行うにあたって，画像中のどの物体が QoL に

セマンティックセグメンテーションを適用し，QoL に影影響を与えるか調査するためのアンケートサイトを作成

響を与えるような指標を定量化するアルゴリズムを提案した．作成した Web サイトを図 1 に示す．AWS クラウ

した．しかし，定量化した指標が実際に QoL 推定に効果

ドコンテナ上で運用しており，誰からでもデータを受け的に働くか検証されていない．また，主観的に QoL に影付けられるようになっている．また、現在でも継続的に響を与えるような指標を選定しているという点も考慮す

アンケートデータの収集を行えるようになっている．

ると，アンケート調査結果から手法の有効性を確認する

図 1 で提示されている画像は，バンコクのスクンビッ必要がある．この他にも QoL に関する研究は行われていト地区で撮影されたものである．この画像の他にもソイるが，主な課題は，「QoL に影響を与える重要な要因は何と呼ばれる小道や高架鉄道 BTS の高架下，大通りなどのか」，「関連する要因を用いて QoL をどのように評価する

画像が計 40,456 枚あり，Web サイトにアクセスする度にか」，ということである．

無作為に選択された画像が提示されるようになっている．

そこで本論文では，QoL に影響を与えている画像中の要被験者は「提示されている画像のシーンで車両走行して素及びその画像の QoL の値を把握した後，画像から QoL

いた場合，どの要素が QoL を上げたか，もしくは下げたの値を回帰予測する手法を提案する．提案手法では，まずか」を判断し，その要素の領域を設定する．その後，画画像中の QoL に影響を与える要素及びその画像が写って像全体の QoL がどうであるか選択して送信する．

いるシーンの QoL を把握するため，アンケートデータ収要素の領域を設定する際には，要素を囲むようにマウ集サイトを構築し，アンケートデータを収集する．収集さスでドラッグして領域を設定して要素の位置と大きさをれた多数のデータを重回帰分析によって統計的に解析し， 取得するとともに，要素名を 19 種類の要素のうちから 1
その結果を利用することで，あるシーンにおいて QoL につ選択する．選択可能な 19 の要素はバンコクの走行シー影響を与える指標の抽出を行う．そして，抽出された指ンにおいてよく目にするものである．

表 2: QoL の各値の回答数の要素毎の内訳
QoL
Object

図 1: アンケートデータ収集 Web サイト

表 1: 被験者の国別・年代別の回答数
TailandJapan

Otherwise

1

2

3

4

5

Total

Tree

2

18

10

21

11

62

Car

25

39

20

5

3

92

Bike

18

23

5

2

1

49

Truck

1

1

1

0

0

3

Tuktuk

0

2

3

3

2

10

Food stall

5

5

0

1

0

11

Electric wire

32

32

1

0

1

66

Street light

1

1

1

1

2

6

Road damage

7

26

0

1

3

37

Building

3

11

6

9

7

36

Person

6

9

6

2

0

23

Sky

0

0

0

15

11

26

Footpath

16

14

6

14

13

63

Garbage

3

3

0

0

0

6

Utility pole

3

12

3

0

0

18

10

14

27

28

26

105

Young(15-20)

75

0

0

Road

Adult(21-35)

186

321

29

Shade

1

3

3

4

0

11

Middle-Age(36-60)

15

22

0

Obstacle

16

11

1

1

0

29

Elder(61-)

0

15

0

Signboard

2

0

2

3

3

10

Total

276

358

29

Total

151

224

95

112

83

663

今回使用するデータにおける被験者の国別・年代別の回答数の内訳を表 1 に示す．また，回答された QoL の各値の回答数の要素毎の内訳を表 2 に示す．

3

提案手法
提案手法は，アンケートで被験者により指定された画像中の要素とそのシーンの QoL の関係性を画像から導出する．そのために，画像から得られる指標として対象と図 2: DeepLab v3+ 出力結果なる画像のセマンティックセグメンテーションの結果及び被験者が選択した矩形のアスペクト比の中から QoL に影れる QoL を算出するための指標として以降の処理で利用響を及ぼす指標を重回帰分析により複数選択し，それらする．また，各要素の面積に加え，被験者が選択した矩の指標から QoL を回帰予測する MLP を作成する．

形のアスペクト比率も指標に加える．アスペクト比率をあるシーンの画像からそのシーンの QoL を算出する

画像から得られる指標として加える理由は，アスペクト

ためには，画像から得られる指標と QoL との関連性を得比率はアンケートデータから得られる指標であり，被験る必要がある．提案手法では，画像から得られる指標と者が感じたそのシーンの QoL を直接反映できる指標としして画像に写っている各要素の面積を使用する．そのたて使用できる可能性があるからである．

め，画像に対して Cityscapes データセットで学習済みの画像から得られる指標は 20 種類になるが，そのすべて

DeepLab V3+[2] を用いてセマンティックセグメンテー

が等しく QoL に影響を及ぼすわけではない．強く影響す

ションを行う．DeepLab V3+によるセグメンテーションる要素もあれば殆ど影響を与えない要素もある．そこで，

例を図 2 に示す．DeepLab V3+を画像に適用した結果， 提案手法ではステップワイズ法によって QoL に強く影響
各要素の画素数を得ることができる．各要素の画素数がを及ぼす指標を選択する．ステップワイズ法とは，既存の全画素数に占める割合を計算し，それらを画像から得らモデルをもとに，新しい説明変数を入れるか，あるいは

モデルに既に入っている説明変数を落とすかを逐次的にであり，一般的な見解だとモデルの当てはまりが悪いと決定する手法である．提案手法では，まず計 20 個の説明される結果になった．しかし，20 個の説明変数で多重解

変数によって重回帰分析を行い，p 値が 0.05 以下 (5%水析分析を行った際の自由度調整済み決定係数は 0.154 で準) の説明変数を「有意性が高い」変数とし，p 値が 0.05あったので，選択された 6 個の説明変数を用いた重解析を超える説明変数を逐次的に落としていく．

分析の方がよい結果となることが確認できた．選択されこのようにしていくつかの説明変数を選択後，それらた 6 つの説明変数の VIF を算出したところ，すべて 10を用いて回帰予測を行う MLP を構築する．MLP を用い未満であった．そのため，多重共線性については問題なる理由は，非線形回帰推定を行うためである．

い結果となった．

画像から QoL を推定する際には，まず画像に対してDeepLab V3+を用いてセマンティックセグメンテーショ
ンを行い，MLP に入力する指標を得る．その後，得られた指標を MLP に入力し，出力された値をそのシーンのQoL とする．

MLP による QoL 回帰推定モデルの学習

今回の実験では，ステップワイズ法によって選択された 6 つの指標を入力すると QoL の値を出力する中間層

3 層の MLP を構築した．その際，中間層では学習時に
Dropout を行うようにした．
中間層のユニット数などのハイパーパラメータについ

実験

4

4.2

提案手法によって QoL の推定を行い，提案手法の有効性ては，最適な値を与えることが難しいため，ハイパーパを確認する実験を行った．実験では，収集したアンケート

ラメータを変更した実験を何回か行い，もっともよい結データの中から”Road”に対して矩形選択がされた計 105果となったものを以降の評価で使用することにした．こ

件のデータを用いて車両走行シーンにおける QoL 推定をの実験では，中間層のユニット数，活性化関数，最適化手行った．その理由は，”Road”のデータが一番多かった，と法を変更した状態で学習を行った．中間層のユニット数いうことと，QoL 値の分布が比較的一様であった，といは 10, 30, 50 の 3 通りとし，最適化手法として RMSprop，

うことである．データが最も多かったことから，”Road”

Adam，NAdam のどれかを，活性化関数として ReLU あが QoL に与える影響は大きく，”Road”が写っている画

るいは Mish を用いた MLP を構築した．なお，すべて像の QoL に影響を及ぼす要素を抽出することの重要性はの学習で損失関数として平均二乗誤差（MSE）を，重み高いと思われる．また，目的変数のデータ数が不均衡だの初期値といて He の初期値を使用した．学習の際にはと重回帰分析や MLP に悪影響を与える可能性がある．こEarly Stopping を用い，学習がある程度収束した時点でれらの理由から，今回は”Road”が選択されたデータのみ

学習を終了するようにした．本実験で構築する MLP はを使用した．

Keras フレームワークを用いて構築されており，各最適

4.1

化手法のパラメータは，Keras でデフォルトで与えられ重回帰分析実験る値とした．また，使用するデータセットが小規模であ計 20 個の説明変数を標準化して重回帰分析を行い，その後ステップワイズ法に基づいて選択された説明変数とによる重回帰分析を行った．その結果を表 3 に示す．表3 より，QoL に影響を与えている要素は”道路”,”歩道”,”
建物”,”植物”,”空”,”トラック”の 6 つで構成されており，それらの画像に占める割合が大きいほど QoL が高くなるという結果が得られた．自由度調整済み決定係数は 0.171

るため，各実験の評価を 10 分割交差検証で行った．
表 4 に各条件で構築した MLP の学習実験結果を示す．
表 4 より，最適化手法ごとに MAE を比較すると，RM-

Sprop よりも Adam や Nadam を用いたときの MAE が全体的に落ち着いていることが確認できる．活性化関数ごとに比較をすると，全体的に Mish より ReLU を用いた

表 4: 各モデルの MAE(上段) と平均 Epoch 数 (下段)

表 3: 重回帰分析結果
coef

std err.

t

P>|t|[0.0250.975]

road

0.0679

0.014

4.700

0.000

0.039

0.097

sidewalk

0.0634

0.029

2.158

0.033

0.005

0.122

building

0.0530

0.020

2.669

0.009

0.014

0.092

vegetation

0.0558

0.018

3.178

0.002

0.021

0.091

sky

0.0697

0.028

2.465

0.015

0.014

0.126

truck

0.1126

0.049

2.318

0.023

0.016

0.209

Numberof Unit1030
50

RMSprop

Adam

NAdam

ReLU

Mish

ReLU

Mish

ReLU

Mish

1.67

0.61

0.68

1.00

0.71

0.83

35.3

44.9

42.5

55.6

51.1

54.2

1.08

1.20

1.00

1.24

0.99

1.44

35.1

27.2

21.0

30.8

24.6

28.1

1.02

1.73

0.84

1.50

0.81

0.99

33.3

26.3

30.4

20.4

27.6

29.2

の QoL の値を収集し，収集されたデータと画像から得られる指標を統計的に解析することで移動時における QoLに影響を及ぼす指標の抽出を行った．抽出された指標を用いて QoL 回帰推定モデルを MLP によって構築した．
構築したモデルを用いた推定実験により，統計的に抽出した画像から得られる指標から車両走行シーンにおける

QoL を推定できることを示した．
今回の実験では，データ数が少なかったため，ステー(a) 重回帰式(b) MLP

タスを考慮せずに”Road”が選択された画像のみを用いてQoL の推定を行った．データ数を増やせばより精度を向
図 3: 予測誤差分布

上させることができると考えられる．また，QoL の特性
上，作成したモデルが全員に当てはまるとは限らないが，際の精度が高くなった．平均 Epoch 数で比較を行った場

さまざまなステータスを持つ人から継続的にアンケート

合も，Mish に比べて ReLU を用いた際の学習の収束が早データを収集してデータ数を増やすことで，ステータス

いことが分かる．学習条件を変更した場合でそれほど有毎にデータセットを作成でき，それぞれのデータセットを意差がみられる結果とはならなかったが，実験結果より， 用いて QoL 推定モデルを構築することも可能になる．更
ユニット数が 10 における最適化手法 RMSprop，活性化に，”Road”以外の要素に着目した QoL 推定を行うこと

関数 Mish としたときのモデルの平均絶対誤差 (MAE) がもできるようになる．データ数を増やしてよりよい QoL

最小となった．

推定モデルを作成することが今後の課題である．

4.3

モデルを用いた予測実験

謝辞

MLP を用いた QoL 回帰推定モデルの有用性を確認する

本論文は、JICA/JST SATREPS プロジェクト「Thai-

ために，4.1 で導出した重回帰式と，MLP を用いた QoL

land 4.0 実現のためのスマート交通戦略」（代表：林 良嗣

回帰推定モデルの両者に対して予測実験を行った．実験中部大学教授），JSPS 科研費基盤研究 (C) （20K11873）

結果を図 3 に結果を示す．予測結果が正しいほど対角線

及び中部大学の助成を得た研究の一部である．ここに感（図中の青い線）上に点が分布する．図 3-(a) の重回帰式

謝申し上げる．

による予測結果は．プロットが対角線より下に多く分布している．一方，図 3-(b) の MLP を用いた QoL 回帰推

参考文献

定モデルの結果ははより対角線付近にプロットが分布し[1] P. Kantavat et. al. Transportation mobility factorており，非線形的関係や独立変数間の組み合わせによっextraction using image recognition techniques. Inて生じる交互作用の影響を MLP によって学習できている2019 First International Conference on Smart Tech-

ことが確認できた．しかし，QoL の値が 2，あるいは 4 のnology Urban Development (STUD), pp. 1–7, 2019.

ときの予測値の誤差が大きい結果となっていることが確
認でき，更に精度を向上させる必要がある．精度を向上させるには，データ数を増やすことが必要である．今回の実験では 105 件のデータしか扱っていないが，もっと多くのデータを収集することでよりよい結果が得られると考えられる．また，被験者のステータスを考慮した作成したデータセットを利用したり，Web アプリケーショ[2] Liang-Chieh Chen, Yukun Zhu, George Papandreou,
Florian Schroﬀ, and Hartwig Adam.

decoder with atrous separable convolution for semantic image segmentation. In Proceedings of theEuropean conference on computer vision (ECCV),
pp. 801–818, 2018.

ンでの QoL の入力方法を 1∼5 までのレンジスライダー

連絡先にし，QoL の数値のバリエーションを増やしたりするこ

福井とでも精度の向上が見込める．

E-mail: sfukui@auecc.aichi-edu.ac.jp

5

おわりに
本稿では，アンケートデータ収集用 Web サイトを構築

して QoL に関連する要素とその物体が写っているシーン

Encoder-

岩堀

真二
祐之

E-mail: iwahori@isc.chubu.ac.jp

任意オノマトペを用いた対話型デザイン支援Interactive Design Support using Arbitrary Onomatopoeia⃝ 1 大須賀 慶真，⃝ 1 Keima Osuka,
1
1

1
1

Tsuyoshi Nakamura,2

名古屋工業大学

Nagoya Institute of Technology

2

中村 剛士，

2

2

Masayoshi Kanoh,
3

中京大学
3

Chukyo University

3

加納 政芳，
3

山田 晃嗣

Koji Yamada

情報科学芸術大学院大学

Institute of Advanced Media Arts and Sciences

Abstract: Interactive design tools such as Adobe Photoshop and Illustrator provide users with a wide
variety of design parameters. It is not easy for the users to select and set proper values of the parameters.
Onomatopoeia is hired to realize easy selection and setting of the proper values. Onomatopoeia canrealize intuitive interactive design. Sawamura et al. considered the interactive design as an interactive
optimal solution search problem and proposed a method of utilizing onomatopoeia to set initial valuesof design parameters. Sawamura et al.’s experimental result showed that their proposed method can be
useful to reduce user-load while using the interactive design tools. However, Sawamura et al. limited theonomatopoeia that the user was able to select when setting the initial values. Therefore, the user wasn’t
able to use their arbitrary onomatopoeia the user wanted to use. In this paper, we propose a system thatcan set the initial values of the design parameters by inputting user’s arbitrary onomatopoeia, and show
the eﬀectiveness of the proposed system.

1

はじめに

Adobe Photoshop や Illustrator に代表されるデザインツー
ルは，多種多様なデザインパラメータをユーザに提供する．
昨今の対話型デザインツールから提供されるパラメータの組
み合わせは膨大であるため，適切なパラメータの選択や設定を行うことは容易ではない．
そこで，直感的な対話型デザインを実現するためのアプ
ローチの一つに，オノマトペを用いた手法が提案されている．オノマトペとは，擬音語・擬態語の総称であり，日常会
話において，オノマトペを用いた直感的な表現・伝達が頻繁に使われる．
オノマトペの特性を活かし，澤村ら [1] は，デザインを対話的な最適解探索問題として捉え，デザインパラメータの初期値設定にオノマトペを活用する手法を提案した．この事例
では，対話型デザインの初期値設定において，オノマトペ入力する手法と数値入力する手法について，デザイン完成までにかかる処理時間を比較した．実験の結果，オノマトペ入力
手法の方が，短い処理時間となった．これは，オノマトペを用いることで，ユーザの考えるデザインに近い適切な値に初期値を設定でき，その結果，探索が効率的に行われたためと考えられる．しかしながら，澤村らの手法では，ユーザがパ
ラメータ設定に用いることができるオノマトペは限定されている．
そこで，本研究では，対話型デザインにおいて，ユーザが任意のオノマトペを入力して，デザインパラメータの初期値を設定できるシステムを提案する．前述のとおり，我々は対話型デザインを最適解探索問題として扱う．そのため，提案システムにおいて適切な初期値設定が可能か否かは，提案シ
ステムの性能を示す重要な項目である．本稿では，任意オノ
マトペを利用して設定した初期パラメータ値と目標デザインのパラメータ値の間の距離を評価する．これによって，提案システムの有効性を示す．

2

提案

任意オノマトペ入力による対話型デザインシステムを提案する．図 1 に提案システムの概要を示す．なお，本研究では，デザイン対象として毛筆フォントを採用し，村田ら [3]が構築した毛筆フォントデザインを組み込んだ．提案システ
ムでは，事前に多数の既存オノマトペとデザインパラメータ値の対応関係を調査しデータベース化しておく．データベー
スから，入力された任意オノマトペに近いイメージを持つ既存オノマトペを検索し，その既存オノマトペに対応するデザ
インパラメータ値を用いてデザインを行う．
処理の流れとしては，まず，ユーザが入力した任意オノマ
トペ Oin を Open JTalk によって音声波形に変換する．つぎ

図 1: 任意オノマトペ入力によるデザインの流れに，音声波形から Mel-frecencycepstral-coeﬃecent（MFCC）
特徴量を獲得する．MFCC をオートエンコーダに入力し，中間層の 2 次元ベクトルに変換する．オノマトペ・シソーラ
ス・マップ [2] 上には，既存のオノマトペ O0 − ON −1 が配置されており，マップ上で 2 次元ベクトルで表される Oin に
音響的・意味的に最も近い Oi を特定できる．また，オノマ
トペ・パラメータ対応データベースを検索して Oi に対応す
る掠れパラメータ値と太さパラメータ値を求める．最後に，その値を用いて掠れ・太さ変換処理を実行し，入力フォントの掠れと太さを変えて出力フォントとして獲得する．

3

実験

提案システムの性能評価として，被験者実験を行った．被験者には，まず，図 2 に示すように，入力フォントと，デザインとして獲得すべき目標フォントを提示した．被験者には，目標フォントのデザイン (掠れ具合・太さ) とイメージが合致すると思われるオノマトペを自由に回答してもらった．
その回答された任意オノマトペを提案システムに入力し，掠れパラメータと太さパラメータの初期値を求め，それによって出力フォントを生成した．実験に使用した目標フォントは
20 種類であり，オノマトペ・シソーラス・マップについては，図 3 に示した 19 種類の既存オノマトペを使用して構成した．
評価指標としては，掠れと太さのデザインパラメータ空間上において，初期値として設定されたパラメータ値と目標
フォントのパラメータ値の間のユークリッド距離を用いた．
この距離が短いほど，最適解探索における初期値として適当と考えられる．また，上述の客観定量的評価に加え，生成された出力フォントの外観と目標フォントの外観の主観類似度について，主観評価を行った．主観類似度もまた，最適解探索における初期値の適切さを表す一指標となると考える．被験者への質問は，「目標フォントと出力フォントの太さ，掠れ具合の類似度を 7 段階評価でお答えください」とした．回答
は 7 段階のリッカートスケールとして，1(全く類似していない)-4(どちらとも言えない)-7(とても類似している) とした．
また，入力された任意オノマトペとイメージが最も近い既存オノマトペを決定する方法として，次の二つについて評価した．一つは，MFCC 空間上の最近傍距離によって，入力された任意オノマトペに最もイメージが近い既存オノマトペを選ぶ方法である．もう一つは，レーベンシュタイン距離によって選ぶ方法である．いずれも，オノマトペ間の類似度を計測する手法として従来よく用いられているものである．

図 4: 掠れ・太さデザインパラメータ値空間上の初期値として設定されたパラメータ値と目標フォントのパラメータ値の間のユークリッド距離

図 2: 実験に用いた入力フォントと目標フォントの例(1) がーっ(5) ぐい(9) ざざー(13) すいー(17) つー(2) がさ(6) ざぁーっ(10) ざざざ(14) すぃー(18) ひゅー(3) がさがさ(7) さー(11) しゃー(15) すー(19) びゅん(4) ぐー(8) ざー(12) しゅば(16) ずずず

図 3: 実験に用いた既存オノマトペ

図 5: 出力フォントと目標フォントの外観の主観類似度についてのアンケート結果

4

実験結果・考察

第 3 節で挙げた客観定量的評価の結果を図 4 に示す．それ
ぞれ被験者数 30 名×目標フォント 20 種＝ 600 個の標本平均である．提案システムを用いた方が，他二つの手法より掠れ・太さデザインパラメータ値に関する目標フォントと初期値のパラメータ値の間のユークリッド距離の平均値が低い．
統計的検定として t 検定を行ったところ，提案システムと他二つの手法間での両側 p 値がそれぞれ p = 0.0247，0.0103 となった．有意水準の調整にボンフェローニ補正を用い，有意水準 5 ÷ 2 ＝ 2.5%とし，有意差が認められた．この結果か
ら，提案システムが他二つの手法と比べて，目標フォントのパラメータ値により近い初期値が設定できたことが考えられる．
また，主観類似度について，主観評価のアンケート結果
を図 5 に示す．それぞれの 100%積み上げ縦棒グラフの黒枠
は，リッカートスケールによる 7 段階評価の中間値，「4：ど
ちらでもない」の割合を表してる．提案システムが他二つの手法よりも評価点の高い回答が多いことが分かる．このことから，外観の主観類似度について提案システムが他二つの手法と比べて，目標フォントと類似したフォントが獲得できたと考えられる．これらの結果を統合すると，提案システムにおいて他二つの手法よりも適切な初期値設定ができ，提案シ
ステムの有効性が示せたと考える．

5

まとめ

本研究では，対話型デザインにおいて，任意のオノマトペを入力し，デザインパラメータの初期値を設定できるシステ
ムを提案し，性能評価を行った．掠れ・太さパラメータに関する客観定量評価と主観評価アンケートの結果から提案シス
テムの有効性を示せた．

しかしながら，評価実験において目標フォントのパラメー
タ値から遠い初期値が設定がされ，目標フォントと類似していないフォントが生成されることがあった．これは，提案シ
ステムに使用した既存オノマトペが少なく，掠れ・太さパラ
メータ空間を網羅できていないことやオノマトペ・シソーラ
ス・マップの精度等の理由が考えられる．今後は，さらなる評価を実施し，提案方法の性能向上や解決すべき課題について議論し，必要であれば方法の改善についても検討していきたいと考えている．

参考文献[1] Yuki Sawamura, Keima Osuka, Tsuyoshi Nakamura,
Masayoshi Kanoh, Koji Yamada: A Consideration on
Initial Parameter Setting using Onomatopoeias for Interactive Design Tools，IEEE International Conference
on Fuzzy Systems，2019．
[2] 浦田大貴，石野柊輔，中村剛士，加納政芳，山田晃嗣：人間の動作に関するオノマトペシソーラスマップ生成，ファジイシステムシンポジウム講演論文集，Vol34，2018．
[3] Kenichi Murata, Tsuyoshi Nakamura, Kazuya Endo,
Masayoshi Kanoh, Koji Yamada: Japanese Kanjicalligraphic font design using onomatopoeia utterance,
IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC),
pp.1708-1713, 2016.

連絡先
名古屋工業大学大学院 工学研究科 情報工学専攻 大須賀慶真
E-mail: osuka@ai.nitech.ac.jp

少数言語を対象とした教師なし形態素解析〜学習データ量と抽出精度の関係〜
村瀬亮太朗，松下真也，高瀬治彦，北英彦
三重大学

1. はじめに少数言語と呼ばれ，扱う人々が少ない言語が存在する．この言語は近い将来，消滅が危惧される言語であり，その保護を目的に言語学者が様々な活動を行っている [1] ．知識は言語を媒介に伝承，記録されており，そうした知識の中には私たちの知りえないものが存在する可能性を持つことが，保護目的である．こうした保護活動の一つに「少数言語の耳を頼
Fig.1 人手とサポートの関係図りにした書き起こし」という記録作業が存在しており，記録者は膨大な経験値，特殊な訓練が要求される．そして，それらの要求には個人差が生じてしまうことから，本研究では自動化を目指している．さしあたって，本稿では自動化案を示すと共に，発音情報（記号列）から単語を切り出すというタ

3. 単語への切り出しと NPYLM における少数言語の問題点

スクを対象とした，NPYLM による教師なし形態素解析の有効性について検討する．

ここでは，教師なし形態素解析の一手法である NPYLM に

2. 少数言語の記録作業と自動化案

ついて紹介するとともに，少数言語を対象に教師なし形態素

少数言語の記録作業と，その自動化について簡単に説明す

解析を行う際の問題点を示す．

る．記録作業は，以下に示す手順をふむ．

<3・1> 少数言語の単語への切り出し 単語への切り出しと

手順１

少数言語の録音

いうタスクは，形態素解析の入出力結果と類似している．
「あ手順２

少数言語に発音情報の書き出しの鳥は美しい」を入力としたとき，「あの（連体詞）/鳥（名

手順３

書き出された発音情報からの単語への切り出し

詞）/は（助詞）/美しい（形容詞）」という出力を返し，こ

手順４

言語学的観点などから，単語へ意味や品詞を付与のように単語単位で分割されることは，望まれる結果である
が，ここでは教師データが必要とされる．しかしながら，少手順２は，記録者の耳を頼りにして行われ，手順３にかけ

数言語は事前知識が存在しない未知語であることから，こうて多大な経験値や特殊な訓練が要求される．しかしながら，した未知語に形態素解析を転用することは困難である．本稿

経験値や訓練といった度合いは個人差を否定しきれず，許容ではこのタスクを教師なし形態素解析から検討する．

できない．なぜなら，この個人差を許容しては，手順４の結<3・2> Nested Pitman-Yor Language Model（NPYLM） 教

果に誤りを発生させる可能性を否定できないためである．し

師データを必要とする形態素解析では，その構築や維持に莫たがって，人手で行われる作業をコンピュータで処理させる

大なコストがかかる．さらに，口語は日々新しい表現が生まことによって，個人差を一定にすることを目的として，自動れ続け，教師データの更新が困難である．そこで，この教師化を考える．記録者が行う作業手順とコンピュータによる自データなしで形態素解析を行うというものが，NPYLM によ

動化案を整理したものを Fig.1 に示す．まず，手順１から２

る教師なし形態素解析である [2] ．また，NPYLM は階層的なの間の処理における入出力の想定は，音声を入力データとし

n-gram 言語モデルであり，未知語や低頻度語，分割パターて，記号列を抽出，出力するものである．ここでは，音声ランが複数にわたる語（三重大学→三重，大学 or 三重大学）な

ベリングなどをキーワードにして，なんらかのパターン認識

どが考慮されている．

技術を活用することで実現可能と考えられる．次に，手順２<3・3> 少数言語における NPYLM の構築に必要なデータ量から３の間の処理は，文字列解析技術の一手法である形態素と中身解析における入出力と類似していることから，形態素解析技

教師なし形態素解析において少数言語が抱える問題点を以下の 2 点から示す．

術を参考にして実装可能と考えられる．本稿では，この形態素解析による処理を「記号列から単語への切り出し」という

１低頻度が多量なデータでは解析精度に影響を与える．

タスクとして焦点をあてる．

２

学習を十分とするデータ量の目安が存在しない．

1

Table 1 実験結果
学習回数

100

200

500

1000

2000

再現率

適合率

F値

再現率

適合率

F値

再現率

適合率

F値

再現率

適合率

F値

再現率

適合率

F値

100

0.86

0.62

0.72

0.88

0.61

0.72

0.89

0.58

0.70

0.91

0.59

0.72

0.92

0.56

0.70

200

0.89

0.63

0.74

0.89

0.63

0.74

0.92

0.61

0.74

0.92

0.61

0.73

0.92

0.62

0.74

300

0.84

0.68

0.75

0.86

0.68

0.76

0.90

0.65

0.75

0.85

0.77

0.80

0.90

0.64

0.75

500

0.85

0.69

0.76

0.89

0.69

0.78

0.89

0.67

0.76

0.92

0.65

0.76

0.91

0.65

0.76

1000

0.85

0.74

0.79

0.87

0.72

0.79

0.88

0.71

0.79

0.90

0.71

0.80

0.91

0.70

0.79

2000

0.81

0.77

0.79

0.83

0.76

0.79

0.85

0.75

0.80

0.88

0.74

0.81

0.87

0.75

0.80

3000

0.83

0.77

0.79

4000

0.84

0.77

0.79

5000

0.86

0.77

0.80

文数

<4・2> 実験結果と考察 実験結果を Table.1 に示す．デー
タ量に関わらず，再現率よりも適合率が低いことから，教師なし形態素解析の結果において区切りが多く入りすぎてい
ることがわかる．また，F 値に関しては 0.8 前後を記録しているが，五回に一回は間違った区切りしていると考えると，高い数値とはいえない．次に学習回数 500 に固定して 5000
文までデータを増やした場合も 2000 文までと同様の結果であった．以上のことから，NPYLM による教師なし形態素解Fig.2 予備実験の一部結果

析を少数言語に利用するにあたって，何千程度の学習データの追加では精度向上は望めないことがわかった．

5. まとめ

予備実験から，１について説明する．予備実験では 200 文，
総文字数 10793，総単語数 2749（243 種）からなる少数言語

本研究では，言語学者らが行う「少数言語の耳を頼りにしを用いて，NPYLM を構築し，教師なし形態素解析を行った．

た書き起こし」という作業の自動化を目指している．さしあ

結果の一部を Fig.2 に示す．この結果では Archive と一致す

たって，本稿では自動化案を示すと共に，発音情報（記号列）る単語が 997（16 種類）であった．ここで，一致した単語数から単語を切り出すという作業を対象とした，NPYLM によの割合 36.2 ％と一致した種類数の割合 6.5 ％を比較すると，る教師なし形態素解析の有効性について検討した．NPYLM

学習データに低頻度な語が多く含まれることがわかる．結果

は未知語の抽出が可能であったが，学習データには何万文ととして，形態素解析の精度に影響を与えてしまうことから，いう規模が一つの指標となっており，少数言語のような学習

学習データに低頻度な語が多量に含まれる状況は避けたい．

データが零細な状況は想定されていない．そこで，小規模な

次に，２において，従来の NPYLM では，学習データに低頻データでは抽出精度がどのように変化するのか，実験から観度な語の頻出が想定される場合，本来は何千，何万という単測した．その結果 100 文〜5000 文では，抽出精度に大きな位での追加データが想定される．しかしながら，そのような変化が得られなかったことから，少数言語において NPYLM

追加を少数言語では行えないことから，最小限のデータの追の構築に必要なデータ量の目安は得られなかった．

加による精度向上が望ましい．以上より，教師なし形態素解

文 献

析を少数言語で利用するにあたって，小規模なデータ量の違[1] Krauss, Michael ,The world s Lan-guage in crisis , Language Volume 68, Number 1, March 1992, pp. 4-10, DOI:
10.1353/lan.1992.0075[2] Daichi Mochihashi, Takeshi Yamada, and Naonori Ueda.
Bayesian unsupervised word segmentation with nested
pitman-yor language modeling. In Proceedings of the Joint
Conference of the 47th Annual Meeting of the Association for
Computational Linguistics and the 4th International Joint
Conference on Natural Language Processing of the AFNLP,
pp. 100 ‒ 108, 2009.

いによる精度の変化を確認する必要がある．

4. データと精度の関係
ここでは，小規模な学習データを複数用意し，NPYLM による教師なし形態素解析の各結果を比較する．結果の評価は適合率（正解データにおいて，どれだけの区切りが一致したか），再現率（全ての区切りにおいて，正解データとどれだ
け一致したか），F 値から行った．

<4・1> 実験条件 学習データは，ひらがなで記述されており，100，200，300，500，1000，2000，3000，4000，5000 文の計九つ用意し，それぞれから NPYLM を構築し，教師なし
形態素解析を行った．

2