第51回 東海ファジィ研究会(ヒマ研2022)
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
協賛：IEEE 名古屋支部

日時： 2022年２月17日(木)～2月18日(金)会場：愛知工業大学本山キャンパス3階講義室
ZOOM

第51回東海ファジィ研究会（2022年2月17日～18日）プログラム（案）
2月17日（木）13:00-13:05【開会挨拶】研究会幹事 野崎佑典（名城大学）

13:05-14:25

セッション1 座長 吉川大弘（鈴鹿医療科学大学）
S1-01

先行音効果を伴う音源と走査音源に対する方向認知特性の比較
三好

S1-02

哲也

全探索を用いたシックスメンズモリスの接待AI
鈴木暢真

S1-03

西野順二

セキュリティ評価用偽ログインサイト自動生成手法の開発
蛭川想矢

S1-04

野崎佑典

吉川雅弥

グリッチを利用したAI向け認証関数の安全性評価
野崎佑典

吉川雅弥

14:25-14:45

休憩

14:45-16:25

セッション2 座長 中村剛士（中部大学）
S2-01

BGMのテンポが計算課題に及ぼす効果に関する研究
小川龍一

S2-02

橋山智訓

Web会議におけるチャットログを再利用した記録支援に関する研究
笹川峻矢

S2-03

橋山智訓

タグによるSNSからのスポット抽出とペアスポット推薦システムの提案
堤良介

S2-04

橋山智訓

検索ツイートを感情分類することによる意思決定への影響に関する研究
林慎己

S2-05

橋山智訓

オンライン会議における運動の動機付けと創造性の向上を図るシステムの提案
荻野 隼

橋山 智訓

2月18日（金）9:30-10:50

セッション3 座長 矢野良和（愛知工業大学）
S3-01

教師なし形態素解析器NPYLMの少数言語への適用に関する一考察
松下真也

S3-02

村瀬亮太朗
中村剛士

神名の音象徴に関する調査
清水郁

S3-04

北英彦

日本人の名前の男女クラス分類
梅村友槙

S3-03

高瀬治彦

中村剛士

親しみやすく愚痴を聴く対話システムの開発
坪井開

森田賢太

10:50-11:00

休憩

11:00-12:20

セッション4 座長 早瀬光浩（豊橋創造大学）
S4-01

複数魚眼カメラによる全周画像合成のためのカメラ相互位置関係の推定
田中啓太

S4-02

三浦唯広

西野順二

イベント認知に基づく動的目標獲得システム
岡野光稀

12:20-12:25

西野順二

記号化による複数環境を対象としたゲームAI
望月亮佑

S4-04

矢野良和

段階的に前件部を縮小する逐次法によるファジィモデリング
Zhang Ruirui

S4-03

福井皐河

西野順二

【閉会挨拶】東海ファジィ研究会・支部長

川中普晴（三重大学）

先行音効果を伴う音源と走査音源に対する方向認知特性の比較
Comparison study between direction recognition for preceding sound and emitting sound○三好哲也○Tetsuya Miyoshi
阪南大学 Hannan University
Abstract: In this study, we investigated the effect of sound sources with a preceding sound effect andemitting sound sources as guidance signals. We conducted several experiments to compare therecognition performance of the direction of guidance. The results show that the use of emitting soundsources is more effective than the use of sound sources with preceding sound effects on recognition of theguidance direction in all areas without being affected by the position of the listeners.

１. はじめに災害時において迅速な避難を実現するために，不特定多数の来訪者がある施設では，避難口誘導灯や通路誘導灯の設置が義務付けられている[1]．これらの避難誘導の施策に加えて，光源や音源を用いて積極的に避難を補助するシステム[2][3][4]やモバイル
フォンによる避難誘導システムの提案がなされている[5]．音刺激を提示して避難誘導する方法に，先行音効果を伴う音刺激を活用した避難誘導法[2]と多数のスピーカ上を順に音刺激を発信する走査音源を用いる方法が報告されている[3][4]．
先行音効果とは，空間的に離れた同種の 2 つの音
刺激がほぼ同時に発信された場合に，聴取者に早く到来した音刺激の方向に音源を定位する人間の聴覚特性である[2]．2 つの音刺激の到来時間差が大きくなりすぎるとエコーとして知覚されるため，それらの音源との距離に応じて音刺激の発信時間差を調整する必要がある．2 音源の距離と発信時間差の基準
が（社）日本照明器具工業会 JIL5505 として定められている[6]．一辺 12m の正方形の 4 頂点に音刺激を発信するスピーカを配置する場合は，誘導方向のスピーカから，順に 0ms, 40ms, 80ms 遅延させて音刺激を発信することで，対象領域全域において，誘導方向のスピーカから音刺激が発信されているように認識させることが可能であると報告されている[2]．
一方で走査音源を用いる避難誘導法では，音刺激を発信する音源位置を一定の時間間隔で移動させる
ことにより，誘導方向を認識させる方式であり，0.2s
から 1s 間隔で音源移動した場合の走査方向認知の可否について報告されている[4]．
以上のように誘導音の提示方法として先行音効果を伴う音刺激を用いる場合と走査音源を用いる場合のどちらの方法であっても，誘導方向を聴取者に認知させることができると報告されている．
そこで，本研究では，先行音効果を伴う音源と走査音源を誘導音源として用いた場合に，それぞれの誘導方向の認知における容易性や避難者の位置による誘導方向認知への影響の程度についての比較検討を行う．その比較実験を行うために，先行音効果を伴う誘導音の提示システムの構築を行う．その上で，音刺激の音圧レベルや誘導対象領域の広さなどの誘導環境に関する条件を一致させて，音刺激提示方法
を実験要因として，誘導方向認知に対する影響につ

12m

D
3m

3m

A
d

12m

D1

2 A

d

a

C

4

5

o

c

a

3

o

b

c
B

C

6

7

b

8

9

B

(a) 先行音効果を伴う音源 (b)走査音源
図１ 音刺激発信方法別スピーカの配置(a) 先行音効果を伴う音源（着席位置 O）(b) 走査音源（着席位置ｄ）
図２ 実験環境
いての評価および考察を行う．

２. 誘導方向認知に関する比較実験の方法
2.1 比較を行うための実験環境
音刺激を用いて誘導方向を認知させるための音刺激提示方法を変化させて，誘導方向認知の割合やそのしやすさの比較評価を行った．そのため図 1 に示
すように，1 辺 12m とする正方形の領域で，4 頂点

S1-01-01

方向への誘導音を提示する共通の環境で，音刺激提示方法のみを変化させて，その誘導方向を回答する実験を行った．1 回の実験では，被験者に提示する
誘導方向を C→A，D→B，A→C，B→D の 4 方向として，それぞれの方向に 5 回，合計 20 回の音刺激をランダムに提示する．被験者は，最初に中央（O 点）に着席して，提示された音刺激を聴取し誘導方向を回答する実験を行う．その後，誘導方向に近づけた
a から d の 4 か所に着席させ，それぞれの着席位置
で，ランダム順に提示される 20 回の音刺激を聴取して誘導方向を回答する実験を順に実施する．上記の通り，1 人の被験者は，着席位置を変えて 5 回の実験を行う．両実験の様子を図 2 に示す．
本実験では，「こちらが非常口です」というフレーズを女性の音声で再生した音刺激を誘導音として用いた．先行音効果を伴う音刺激を提示する実験を先に実施し，その後，走査音源を提示する実験を実施した．両実験において，音刺激の音圧レベルは，スピーカから 1m のところで，A 特性騒音レベル 70dBに設定した．音圧レベルの測定には，積分平均型普通騒音計（LA-1441，小野測器製）を用いた．
被験者は，聴覚の健常な 13 人（全員男性，21 歳
から 22 歳）とした．被験者には，「提示される音刺激を聴取し，誘導方向を認識できればできるだけ速くその誘導方向を回答する」ように教示した．被験者の回答，回答時間を記録するとともに，表 1 の範疇に沿った基準で回答に対する被験者の確信度も記録した．
2.2 先行音効果を伴う音刺激提示実験の方法
先行音効果を伴う音刺激の発信のために，図 3 のような発信システムを開発した．スピーカを接続したクライアントマシンには Raspberry Pi4 を用い，サーバー（PC，Dell G3，Core i7-9750H）とスイッチン
グハブを介して LAN ケーブルで接続した．サーバ
ーから送信されるトリガー信号に応じて音源の再生を開始，終了する仕様とした．先行音効果を伴う音
刺激を提示するために，論文[1]と同様の発信時間差となるように音刺激を提示した．サーバーからクライアントにトリガーを送り，クライアントでの音源発信終了後に，終了トリガーをクライアントからサーバーに発信し，刺激提示の遅れを確認した．各ス
ピーカの音量の設定もクライアント器ごとのばらつ
きがあるので，4 つのスピーカの音圧レベルの測定
を音圧レベルの設定を行った．
2.3 走査音源を用いる実験の方法
走査音源とは，提示音響刺激を配置したスピーカ
上を一定時間間隔で順に発信した音刺激である．これまでの走査音源に対する走査方向認知に関する先行研究[3][4]から，走査方向を正しく認識する可能性が高い発信条件として，走査時間間隔は 1s とした．
スピーカは，反射，回折の影響を低減するために，

表 1 回答に対する確信度の基準
確信度
4
3
2
1

基準
回答は間違いなく正しい
回答は正しい回答に自信はないが正しい
回答はあいまいである

Raspberry Pi 4
クライアント

Raspberry Pi 4
クライアント

Raspberry Pi 4
クライアント

Raspberry Pi 4
クライアントPC（Dell G3-15）
サーバー
Core i7-9750H(a)機器構成（b）実験時の配置
図 3 先行音効果を伴う音刺激発信装置

図 2（b）のように床に配置した．

３. 比較実験の結果
3.1 正答率，回答時間，確信度の比較
先行音効果を伴う音刺激を提示する方法と走査音源を提示する方法の 2 方法での音刺激提示方法の場
合の正答率，回答時間，回答に対する確信度の平均値を図 4 に示す．図 4(a)に示した正答率を比較すると，走査音源を用いる場合の正答率が高くなっている．また，図 4（c）に示した確信度についても同様の結果である．一方で，図 4（b）に示した回答時間
は，先行音効果を伴う音刺激を用いる方法の場合が短くなっている．
これらの結果を総合的に比較すると走査音源を用いる場合は，その誘導方向の認知において正しく認識しやすい特性があるが，認知に要する時間は，先行音効果を伴う音刺激提示の場合よりも長くなっている．先行音効果を伴う音源を用いる場合は，発信された音刺激が聴取者に到来した時点で，先行して発信された音源方向に音像を認知するため，平均的に短時間で回答できる．一方で，走査音源の場合，誘導方向を認知するためには音刺激を一定の距離以上移動させる必要があるため，先行音効果を伴う音源の場合よりも回答時間が相対的に長くなっている．

S1-01-02

5

0.8

4

4

正答率

0.6

0.4
0.2
0
先行音
走査音
提示方法

(a) 正答率の比較

確信度

5

回答時間(s)

1

3

2

3
2

1

1

0

0

先行音
走査音
提示方法

先行音
走査音
提示方法

（b） 回答時間の比較
図 4 方向認知に関する比較

3.2 聴取位置による誘導方向認知に関するばらつき
図 5 に被験者の着席位置（音刺激聴取位置）ごとの正答率と回答時間の平均値を示す．先行音効果を伴う音源を用いた方法では，誘導方向認知において，着席位置が中央の場合と比較してスピーカに近寄った位置での正答率にばらつきがある．先行音効果は，
2 つの音源が聴取者へ到来する時間差によって生じる心理的効果である．到来時間差の大小によって先行音効果の心理的影響の程度も変化する[1]．そのため，聴取位置が音源に近い場合，誘導方向による正答率や回答時間がばらつく可能性がある．このような音源提示方法の影響が着席位置ごとの正答率のばらつきや回答時間のばらつきの要因になっていると考えられる．聴取者への 2 音源の到来時間差によって認知される先行音効果は，聴取者の環境を受けやすいことが一つの原因であると考えられる．
走査音源を用いる場合は，正答率に関しては聴取位置によるばらつきは小さいが，回答時間に関して
は，先行音効果を伴う音源を使用する場合と同様に，聴取位置によるばらつきが確認された．

正答率

先行音

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] 三好 哲也：走査音を用いた積極的避難誘導システム

走査音

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
o

a

b
c
被験者位置

d

(a) 正答率

回答時間(s)先行音

４. おわりに本研究では，音刺激を用いた積極的避難誘導方法として提案されている先行音効果を伴う音源を用いる場合と音刺激を多数のスピーカ上を順に発信する走査音源を用いる場合の誘導方向認知に関する比較実験を行い，両者の長所短所を考察した．音刺激提示方法による誘導方向認知のばらつきなどの原因の考察を引き続き進める必要がある．

（c）確信度の比較

走査音

5
4
3
2
1
0
o

a

b
c
被験者位置

d

（b） 回答時間
図 5 聴取位置別正答率と回答時間の比較における走査方向定位特性，知能と情報, Vol.32, No.5,
891-896.2020[4] 三好 哲也：走査音源の走査方向認知に影響する要因
分析，第 37 回ファジィシステムシンポジウム，2021[5] 原 崇，笹部昌弘，笠原正治，避難者・モバイル
端末間連携型自動避難誘導における経路の長さと信頼性を考慮した避難経路選択方式に関する一検討，信学
技報 116(484),517-522,2017[6] 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

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

S1-01-03

全探索を用いたシックスメンズモリスの接待 AI
OMOTENASHI AI with Full Search of Six Men’s Morris1⃝ 1 鈴木 暢真，
西野 順二
1
1
⃝ Suzuki Nobutaka,
Nishino Junji1
電気通信大学1
The University of Electro-Communications

Abstract: In this paper, we introduce the method to construct an OMOTENASHI AI that makes playing
fun for users. Our method is based on the full search information over a given game tree, compared tosome existing OMOTENASHI AI using only partial search. The method of guiding the situation throughthe fun of the game is better than the method of increasing the fun through the adjustment of strength
and winning rate, because it directly increases the fun.

はじめに
本研究の目的は、全探索を用いた接待 AI について、最1 に示す。N により用いるゲーム盤が異なり、a は、N が3 のとき、b は、5 と 6、c は、7、d は、9、e は、11 と 12善手や有力手などの一部のみを探索した既存の接待 AI

で用いる。ゲームは、３つのステップで構成される。まと比較して優れている点など、その特徴を調べることでた、これらのステップは区別され、ステップ 1 から順番ある。

に行われる。ステップが巻き戻ることはない。

1

ゲーム産業の成長や、ゲーム人口 [1] の増加を背景として、今後はより幅広い層がゲームをプレイするようになる。そういった中で、普段ゲームをしない層や、あまり得意でない層の対戦相手になるために接待 AI の必要性は

1 プレイヤが交互に手元にあるコマを１つづつを置いていく。手元のコマがなくなれば第 2 ステップに進む。

2 プレイヤが交互に盤上にあるコマを 1 つ選び、隣り合った空きマスに移動させる。盤上の自身のコマがますます増す。

3 つになったら、そのプレイヤのみ第 3 ステップと接待 AI の実証のためのゲームを N メンズモリスとした。N メンズモリスとは、2 人で交互にコマを並べたり移なる。

3 第 2 ステップと同じく、コマを１つ選び好きな空き動させたりしながら、３つコマを連続して並べることでマスに移動させる。

相手のコマ取り除くことを繰り返し、相手のコマを２つ以下にすることを目指すゲームである。その中でもシックスメンズモリスは、ナインメンズモリスに比べてフラ第 3 ステップをフライングと呼び、N が 6 以下では適用しない。

イングステップが存在せず、表 1 に示すように、配置数がおよそ 7,000 分の 1 であり、計算しやすい対象として選択した。
表 1: N メンズモリスの配置数の見積もり [2]
種類
配置数

1.1

ファイブメンズモリス

470,793

シックスメンズモリス

1,107,656

セブンメンズモリス

9,042,475

ナインメンズモリス

7,673,755,215
図 1: シックスメンズモリスのゲーム盤の例

N メンズモリス

N メンズモリスとは、シックスメンズモリスおよびそ

1.2

シックスメンズモリスのルールの類似ゲーム 6 種のことを指す表現であるこれらのルー

各プレイヤ６つのコマを用いる。ゲームの局面の例を

ルにはいくつかの解釈があるため、武田らのルール [2] を

図 2 に示す。ここでコマの色は、白と灰色である。灰色の用いる。二人ゲームであり、１つのゲーム盤と、N 個のプレイヤは３つコマを並べており、白のプレイヤは、２コマを用いる。2 人で交互にコマを並べたり移動させた

つコマを並べている。どちらのプレイヤも後 1 手でミルりしながら、３つコマを連続して並べることで相手のコが成立する。ゲームの進行は、コマを配置するステップ

マ取り除くことを繰り返し、相手のコマを２つ以下にすと、コマを移動するステップの２つに分かれている。こることを目指すゲームである。それぞれのゲーム盤を図のため、探索はこのステップに合わせて行う。

図 2: シックスメンズモリスのゲーム盤の例

2

シックスメンズモリスの全探索
接待を行う AI（接待 AI）を作るためには、強いプレイ
図 3: GHI 問題の例

ヤから強くないプレイヤまでの着手について検討を行わなければいけないため、全探索により相手の実力によらず接待行うための準備が必要である。そこで、接待のためにシックスメンズモリスの全探索を行ったときのゲー
ム木の節点数を推定する。配置数の全探索については、より規模の大きいナインメンズモリスで Gasser ら [3] により行われている。また、シックスメンズモリスの配置数についても、武田ら [2] により解明されている。
ここでは、節点数の推定を行う。GHI と形勢の情報を

経路のハッシュ化の部分のみを利用することにし、限定的な全探索において正しいゲーム値を求めることを目指
した。

4

接待 AI
接待 AI は、次の 3 つの部分からなる。1 つめに相手プ

レイヤの着手のモデル化。2 つめに楽しさの評価。3 つめに全探索を用いた形勢の誘導である。

保存するため節点数が増え、シックスメンズモリスにお節点の形勢の評価値は、子節点のゲーム値の割合によいて深さ 31 以上、展開される子節点の平均数が 5 であるり算出した (式 1)。E は求めたい評価値である。V は現ため、全探索したときの節点数は 531 = 4 ∗ 1021 以上に在の盤面のゲーム値である。CW は現在の盤面の先手のなり、完全な全探索は困難である。そこで、深さを 20 に勝利する子節点数である。CL は現在の盤面の先手の敗北制限して探索を行うことにした。

する子節点数である。CD は現在の盤面の引き分けにな

3

GHI 問題の対策
探索の際に、高速化のため盤面のハッシュ化をし同一る子節点数である。CD は先手の場合そのまま用いるが、後手の場合は符号を負とする。CS は子節点の数である。
形勢の評価値を求める研究は Gevay ら [5] も行っている。

盤面を転置表にまとめた。しかし、シックスメンズモリ
スのルールでは同じ局面が 2 度現れた場合引き分けとな

E = V ∗ 2 + (CW − CL + CD/2)/CS

るため、同じ盤面でもゲーム値（勝敗や引き分け）が変楽しさの評価値は、形勢の評価値が 1 前後の値のとき化する場合がある。
これを GHI 問題 [4] といい、千日手のルールをもつ将
棋やチェスなどでも発生する。具体例をに図 3 示す。
この例では、同じ局面を繰り返したとき引き分けとなる。まず、A、B、E、H、E の順に探索すると H には引き分けが格納される。次に、A、B、D の順で探索するとB には負けが格納される。さらに、A、C、F、H の順で探索する。H には引き分けが格納されているため、F、C
も引き分けになる。B が負け、C が引き分けなので、Aでのゲームの値は引き分けに見えるが、正しくは A、C、F、H、E、G の順で先手勝ちである。
岸本ら [4] では、ある盤面において既にゲーム値が求まった一連の着手を似た盤面で流用できないかをシミュ
レーションにより検討することと、経路のハッシュ化によりこの問題の解決を行った。本研究ではこの手法の内、(1)に大きくなるようにした (式 2)。形勢が少しだけ自分が有利になっているときが一番面白いと考えたからである。

T は楽しさの評価値である。
T = 1 − Abs(E − 1)/4

(2)

形勢の評価値 E と楽しさの評価値 T の関係を図 4 に示す。
4.1 相手プレイヤの着手のモデル化
着手推定は、荒井 [6] の手法に基づく。形勢の評価値(式 1) の分布と、今ゲームでのプレイヤの着手の分布か
ら、相手の次の着手を求める。手順を以下に列挙する。

1 プレイヤの着手の節点ごとに候補だった子節点を形
勢の評価値 E でソートする

2 プレイヤが候補から i 番目の子節点を選んだとき、配列 count[i] と合計 all に 1 ずつ加算する8 R/4 を結果とする
4.3

全探索を用いた形勢の誘導

現在までの盤面の経路と着手の候補となる子節点をまとめて経路とする。それぞれから、100 回モンテカルロ
法と相手プレイヤの着手推定により終端までの経路を作成する。経路の楽しさ評価を行い、その最大値をその子
節点を選択したときの経路の楽しさ評価とする。最も楽しさ評価が高くなった子節点を選択する。
図 5 に形勢の誘導のイメージを示す。図で根として描

図 4: 形勢の評価値と楽しさの関係

3 推定したい節点から選択の候補となる子節点を形勢の評価値 E でソートする

4 0 から all の内ランダムに数字を選択し pick に格納する
5 配列 count の各要素を pick から減算していって、pick

かれる節点に到達したときは、この盤面に至るまでの人
間プレイヤの挙動から正確に相手の選択する着手を推定できているとする。よって 1 の部分を満たす。その場合、部分 2 である接待の手順の楽しさ評価を求めることができれば、部分 3 の形勢の誘導を行うことが出来る。

が 0 になったときを推定値とする

4.2

楽しさの評価について楽しさの評価は、節点の評価と経路の評価が考えられる。節点の楽しさはある節点における形勢の評価値 (式1) で評価した。経路の評価は、3 つの要素で考えられる。
(i) 経路上の節点の楽しさ(ii) 終端節点の楽しさ(iii) 経路の並びによる楽しさ
本研究では、経路上の節点それぞれの楽しさ終端節点の楽しさの総和、さらに盤面の流動性を経路の楽しさとすることにした。盤面の流動性は、評価値の振れ幅から計算する。手順を以下に列挙する。

1 経路の楽しさ評価を保存する変数 R を 0 で初期化

図 5: 形勢の誘導のイメージ

する

2 経路に含まれる全ての節点の楽しさ評価値 T の平均
値 TA を求める

3 節点の楽しさとして、TA を R に加算する
4 終端節点の楽しさとして、経路の長さ/20 を R に加算する

5 終端節点の楽しさとして、先手勝ちなら 1、引き分け
なら 0.5、先手負けなら-0.5 を R に加算する

2 経路に含まれる全ての節点の形勢の評価値 E の平均
値 EA を求める

被験者実験及び AI 対戦実験

5

対戦実験は被験者実験と、AI を用いて行った。本実験の目的は接待 AI をその他の AI と比較し特性を調べるこ
とである。

5.1

実験

被験者は、本研究室所属の学生 2 名である。実験では、
強 AI、弱 AI、接待 AI、弱 AI、強 AI、接待 AI、強 AI の順番で各 AI と対戦をし、一戦ごとに直前の対戦と印象を

6 経路を順番に確認し、T が EA を上回ったら PM に比較して強さと面白さについてどちらの対戦が優れてい

2 を加算する。
7 並びによる楽しさとして、PM/経路の長さ、を R にたかアンケート評価を行った。被験者には対戦する AI が加算する

3 種類であり強さに差があることのみを伝え、今どの AIとの対戦であるかは教えずに実験を行った。AI を用いた

対戦実験は、強 AI、弱 AI、接待 AI とランダム AI との対戦を行った。探索を深さ 20 に制限して行い、20 ター
ンで打ち切り残コマの多いプレイヤの勝ちとした。

5.2

表 2: 被験者実験 (2 人) の結果ー勝ち数
勝敗 \ 種類 強 AI 弱 AI 接待 AI
勝ち数

0

4

3

負け数

1

0

0

引き分け数

5

0

1

実験結果

被験者実験の結果の、勝ち数を表 2 に、強さの比較を
表 3 に、面白さの比較を表 4 に示す。表 3 の結果は、被験者と強 AI が対戦した直後に、被験者と弱 AI が対戦を行い、その結果どちらが強かったかを聞き取り、1 戦目と２

表 3: 被験者実験 (2 人) の結果ー強さ
種類 1
種類 2
1 が強い 2 が強い

戦目なら 1 戦目の方が強いと答えた場合、表で種類 1 が

強 AI

弱 AI

3

1

強いと加算したものである。表 4 も同様の手法で行った。

強 AI

接待 AI

4

0

AI における対戦実験の結果を表 5 に示す。縦列が先手

接待 AI

弱 AI

3

1

で、横列が後手である。勝、負、分はそれぞれ、先手勝、先手負け、引き分けの数を表す。被験者実験の結果からは、被験者間の差はみられなかった。

表 4: 被験者実験 (2 人) の結果ー面白さ
種類 1
種類 2
1 が面白い 2 が面白い

表 2 の結果から被験者にとって接待 AI と弱 AI は同じ

強 AI

弱 AI

3

1

くらいの強さで人には判別が難しいことが分かる。強 AI

強 AI

接待 AI

4

0

と弱 AI は、良く判別ができており強 AI の方が強いと答

接待 AI

弱 AI

2

2

えていた。表 4 の強 AI と接待 AI の比較から被験者は自分よりも強い AI を好んでいることが分かる。
表 5 の結果から強 AI 同士の対戦では、ゲーム値通りに
引き分けになっていた点及び、強 AI が負けていない点から設計意図通り動作していると考えられる。

6

表 5: AI を用いた対戦実験の結果
勝, 負, 分強 AI
弱 AI
接待 AI ランダム AI
強 AI

0,0,100

99,0,1

93,0,7

91,0,9弱 AI

0,99,1

1,3,96

4,29,67

3,38,59

ランダム AI

0,83,17

47,1,52

19,15,66

23,20,57

おわりに
本研究では、相手の着手を推定し終盤までの形勢を予測して誘導し、それによりプレイヤの対戦の楽しさを最大化する接待を、実験に基づいて検討した。被験者実験の結果から、作成した AI の強さの差を被験者が認識できることが確認できた。実験で強 AI が面白いと答えたことから、被験者が面白いと感じる AI の選択は、被験者の強さ、好みの影響を強く受けることが示唆された。AI を用いた対戦実験から、強い手を打つ強 AI には多く勝ちを与えて、ランダムな手を打つランダム AI と弱い手を打つ弱AI には多くの引き分けを与える接待 AI を作ることが実現したことが分かった。
対戦の楽しさを考えて形勢を誘導することは、強さや勝率などの調整を介して楽しさを高める手法と比較して、直接的に楽しさを高められるため優れていると考えられる。

参考文献[1] 角川アスキー総合研究所（編）. ファミ通ゲーム白書 2021.
2021.
[2] 武田弾, 保木邦仁ほか. N メンズモリスのコマの配置の数の分析. 研究報告ゲーム情報学 (GI), Vol. 2020, No. 8, pp.
1–8, 2020.
[3] Ralph Gasser. Solving nine men’s morris. Computational
Intelligence, Vol. 12, No. 1, pp. 24–41, 1996.
[4] Akihiro Kishimoto and Martin Müller. A general solution
to the graph history interaction problem. pp. 644–649,
01 2004.
[5] Gábor E Gévay and Gábor Danner. Calculating ultrastrong and extended solutions for nine men s morris,
morabaraba, and lasker morris. IEEE Transactions on
Computational Intelligence and AI in Games, Vol. 8,
No. 3, pp. 256–267, 2015.
[6] 荒井悠太郎. 人間プレイヤーに対して接待プレイを行うボードゲーム ai の提案. 平成 30 年度 情報数理工学コース卒業
論文, 2018.

連絡先
鈴木 暢真
電気通信大学 情報・ネットワーク工学専攻 西野研究室

E-mail: s1810741@edu.cc.uec.ac.jp

セキュリティ評価用偽ログインサイト自動生成手法の開発○蛭川 想矢 1，野崎 佑典 2，吉川 雅弥 3
○Soya Hirukawa1, Yusuke Nozaki2, Masaya Yoshikawa3
1,2,3 名城大学
1,2,3Meijo University
Abstract: 悪性 Web サイトの研究では，実在する悪性 Web サイトを使用するため，適切な環境設定が必要であり，研究用評価プラットフォームの開発が必要とされている．提案手法では，セキュリティ評価用偽ログインサイトを本物のログインサイトから自動生成する．評価実験では，本物のログインサイトから偽ロ
グインサイトの生成にすることに成功し，その有効性を明らかにした．

１. はじめに３. 提案手法

インターネット上には，デバイスに危害を加えるように設計された悪性 Web サイトが存在する．悪性Web サイトの研究では，既知の Web サイトや先行研究によって集められた Web サイトを使用する．実験環境の設定を適切に行わない場合，自デバイスだ
けでなく，ネットワーク内の他のデバイスが被害を受ける可能性がある．そのため，悪性 Web サイトの検出や対策の研究を行うための評価プラットフォー
ムの開発が必要とされている．しかし，これまでにそのような評価プラットフォームに関する研究は行
われていない．本研究では，セキュリティ評価用偽ログインサイトを自動生成する手法を開発し，評価実験によりその有効性を検証する．

３.１．偽ログインサイトの仕様開発した偽ログインサイトの仕様を以下に示す(図 1)．
(1) 閲覧者に偽ログインサイトにアクセスし，フォー
ムに必要な情報を入力させる(2) 入力された情報を指定した PHP に送る(3) PHP 側で情報を記録し，任意のサイトへ遷移させる(本研究では本物のログインサイトへ遷移させる)

２. 本物のログインサイトについて
一般的に偽サイトは，本物のサイトから画像やタグを流用する [1]．そのため，提案手法では，本物のログインサイトの HTML ファイルから，偽ログイ
ンサイトを生成する．対象とする本物のログインサ
イトは，HTML ファイル上に form タグが存在し，
1 度の認証でログインを行うサイトとする．ここで，表 1 に本研究で使用した本物のログインサイトとロ
グインボタンのタグの種類を示す．提案手法では，ログインボタンのタグの種類によって処理を変える．
表 1 本物のログインサイトとボタンタグの種類
ログインボタンのタグ
No. 本物のサイト
SNS1<button type=“submit” …>
1
2 SNS2
3 海外系サイト 1<button type=“submit” …>

4 海外系サイト 2
5 海外系サイト 3<button type=“button” …>

6 銀行サイト 1
7 銀行サイト 2<input type=“submit” …>

8 銀行サイト 3
9 銀行サイト 4<a href=“JavaScript:…” …><button type=“submit” …><button type=“submit” …><input type=“button” …><button type=“submit” …>

10 動画関連サイト 1 <button type=“submit” …>
11 動画関連サイト 2 <input type=“submit” …>
12 就職支援サイト<input type=“button” …>

図1

偽ログインサイトの仕様

３.２．自動生成手法
提案手法の流れを以下に示す(図 2)．(1)では 3 種
類の方法で HTML ファイルを取得する．具体的には，curl コマンド，wget コマンド，PhantomJS を使用する．これらの取得方法の詳細については後述する．(2)では CSS ファイル及び画像ファイルのファイルパスを書き換える．wget コマンド以外の方法
で HTML ファイルを取得した場合，CSS ファイルと画像ファイルを同時に取得できない．レイアウト
やデザインを保持するため，ファイルパスを絶対パスにする必要がある．(3)の詳細は後述する．
(1) 本物のログインサイトから HTML ファイルを取得する(2) CSS ファイル，画像ファイルのファイルパスを
絶対パスに書き換える(3) form タグを書き換え，入力情報を指定した PHPに送信する JavaScript を挿入する

表3

図2

偽ログインサイト自動生成の流れ

ここで，本研究で使用する HTML ファイルの取得方法の詳細を表 2 に示す．取得方法は各ログイン
サイトに対して，レイアウトやデザインが本物のログインサイトと相違がなくなる方法を選択する．
表 2 HTML ファイルの取得方法
取得方法
詳細
様々なプロトコルに対応したデー タを 転 送 す る ため の コ マン
ド，URL を指定してファイルを
curl コマンド
ダウンロードできる [2]
必要な CSS ファイル，画像ファイルを取得しない
リンクをたどりながら再帰的にファイルを取得できる [3]
これにより必要な CSS ファイ
wget コマンド
ル，画像ファイルを取得できるが，取得できない Web サイトが存在した

PhantomJS

JavaScript で書けるヘッドレスブラウザ [4]JavaScript でレンダリングされる Web サイトに対して，実行後の HTML ファイルを取得できる
必要な CSS ファイル，画像ファイルを取得しない[5，6]を参照してスクリプトを作成

表 3 に form タグの書き換え，JavaScript 挿入の流れを示す．以降，各タグを“<タグ名>”と表す．入力情報は，“<form>の name 値”. “<input>の name 値”.value とすると，JavaScript 側で取得することができる．

form タグの書き換え，JavaScript 挿入
処理
備考
この後，正規表現で処理するため，書き換え処理(1) コメントを消すに支障が出ないようにする
action 属性は，入力情報<form>の action 属性 の送信先を指定するた(2)を消す
め，本来の送信先へ送らないようにする<form>の name 属性値
JavaScript 上で入力情(3) を取得
報を取得するためなければ作成する<form>内の<input>のJavaScript 上で入力情(4) name 属性値を取得
報を取得するためなければ作成する<form>に onsubmit 属
ログインボタンが押さ性を追加れたときに起動するス(5)(7)を実行する関数名を
クリプトを記述する
入れる
ログインボタンのタグが <input> ， <button>
ログインボタンが押さの場合，onclick 属性をれたときに起動するス(6)
追加する
クリプトを記述する<a>の場合，href 属性を書き換える
XMLHttpRequest は，(3) と (4) で 取 得 し た JavaScript を使ってブname 属性の値より， ラウザと WEB サーバ間
XMLHttpRequest で指 でデータの送受信を行(7)定した PHP に送信し， う際に利用するオブジ
任意のサイトへ遷移さ ェクト [7]せる JavaScript を挿入 [7，8]を参照してスクリ
プトを作成

４. 評価実験表 1 で示した本物のログインサイトを対象に，提案手法を用いて偽ログインサイトを生成した．生成
した偽ログインサイトについて，3.1 節で示した仕様通りに動作するか確認した結果を表 4 に示す(仕様通りに動作したサイトを〇とする)．
表 4 に示すように，No.6，8，9 以外については
提案手法により全てのログインサイトで偽サイトを生成することに成功しており，提案手法が有効であることが確認できる．仕様通りに動作しなかった偽ログインサイトは，本物のログインサイトと同じ動作，またはログインボタンを押しても反応がなかった．この原因として，HTML ファイル内に，<form>とボタンタグが複数あり，どれを書き換えるべきか
選定できなかったことが挙げられる．これにより，挿入した JavaScript が動作しなかったり，反応が無かったりしたと考えられる．

表 4 偽ログインサイトの動作結果
結果
No. 本物のサイト
SNS1〇
1
2 SNS2
3 海外系サイト 1〇

4 海外系サイト 2
5 海外系サイト 3〇

6 銀行サイト 1
7 銀行サイト 2〇

8 銀行サイト 3
9 銀行サイト 4

×

10 動画関連サイト 1
11 動画関連サイト 2〇

12 就職支援サイト

〇

〇
×
×
〇
〇

５. まとめ本研究では，セキュリティ評価用偽ログインサイ
トを自動生成する手法を開発した．提案手法では，本物のログインサイトの HTML ファイルから偽ロ
グインサイトを自動生成する．評価実験では，提案手法により実際に偽ログインサイトを生成することに成功し，その有効性を明らかにした．今後の課題
として，書き換えるタグの選定方法の検討が挙げられる．また，各 Web サイトによってタグの構成や種類が異なっていたため，これに左右されない偽サイトの生成方法を検討する必要があると考えられる．

参考文献[1] norton: 危険なサイトはすぐ見抜ける！簡単な判別法と万が一の対処法，https://japan.norton.
com/dangerous-site-3806[2] ＠IT: 【curl】コマンド―さまざまなプロトコル
でファイルをダウンロード（転送）する：Linux
基本コマンド Tips（25），https://atmarkit.itme
dia.co.jp/ait/articles/1606/22/news030.html[3] Linux コマンド.NET: wget コマンド–web ペー
ジをダウンロード，https://linuxcommand.net/
wget/[4] PhantomJS - Scriptable Headless Browser，
https://phantomjs.org/[5] techlog.kishiro.com: JavaScript 実行後の HT
ML ソースを取得する，https://techlog.kishiro.c
om/2018/12/blog.html[6] teratail: JavaScript - javascript 適用後のソー
スコードの入手，https://teratail.com/questions/19039[7] アールエフェクト: これで XMLHttpRequest が理解できる，https://reffect.co.jp/html/xmlhttprequest-basic[8] 白井優武，岡澤佳寛，三谷和也，小林晴貴，徳永渉，齊藤泰一: Google 検索結果から当選詐欺サ
イトへのリダイレクトチェーンの調査，2021 年
暗号と情報セキュリティシンポジウム講演論文集，3C3-1，pp.1-7 (2021)

連絡先
蛭川想矢
E-mail: 180441127@ccmailg.meijo-u.ac.jp

グリッチを利用した AI 向け認証関数の安全性評価○野崎 佑典 1，吉川 雅弥 2
○Yusuke Nozaki1, Masaya Yoshikawa2
1, 2 名城大学
1, 2Meijo University
Abstract:
エッジ AI デバイスでのセキュリティを向上させる技術として， Neural Network Glitch
Physically Unclonable Function（NN GPUF）が提案されている．しかし，NN GPUF を対象としたモデリ
ング攻撃の研究は行われておらず，その安全性について十分な検証は行われていない．そこで本研究では，
NN GPUF に対するモデリング攻撃を提案する．実験では，実デバイス（FPGA）を対象に 10 万個の学習データを使用した DNN によるモデリング攻撃を行った．その結果，予測率は 50%程度であり，NN GPUF はモデリング攻撃に対して耐性を持つことを明らかにした．

１. はじめに
LSI のセキュリティを高める技術として Physically
Unclonable Function（PUF）が期待されている [1]．
PUF は LSI の製造ばらつきを利用することで各デバ
イス固有の ID を生成する技術である．PUF で生成する ID は，物理的に複製することが困難とされているため，これらの ID を使用することで個体識別を行うことができる．また，PUF では予測困難なランダムな値をデバイス毎に生成できるため，強力な秘密鍵を利用可能であり，セキュリティを高めることができる．
近年ではエッジデバイスなどの組込機器での人工知能（Artificial Intelligence：AI）の利用が期待されている．そして，これらのエッジ AI デバイスをセキュアにする技術として，AI（Neural Network：NN）とPUF の機能を併用させた NN PUF が提案されている[2]‒[4]．NN PUF について，信号伝搬遅延を利用したものに加えて，回路のグリッチ信号を利用した NN
Glitch PUF（NN GPUF）も提案されている [5]．一方で，NN GPUF に関してはモデリング攻撃 [6][7]などの解析が報告されておらず，その安全性の検証は不十分である．
そこで本研究では，NN GPUF へのモデリング攻撃を提案する．そして，Field Programmable Gate Array（FPGA）を使用した評価実験を行い，NN GPUF の安全性について定量的に評価する．

２. グリッチを利用した AI 向け認証関数
まず，PUF の概要について説明する．PUF は，LSIの製造ばらつきによって，各デバイスで配線遅延や寄生容量・抵抗などが変化する点に着目する．具体的には，信号伝搬遅延に着目した遅延型 PUF や，メ
モリセルに着目したメモリ型 PUF などがある．これらの PUF では，チャレンジと呼ばれる入力に基づき
LSI のばらつきを抽出し，レスポンスを取得する．
特に，デバイス間で得られる ID の違いを評価した
ユニーク性は重要な指標の一つである．
本研究で対象とする NN GPUF [5]は，NN PUF のユニーク性を改良した PUF 技術である．NN PUF[2][3]は，NN の推論時における信号伝搬遅延差をレスポンスに変換している．このとき，高いユニーク性を実現するためには，レスポンス生成における配線を等長に設計し遅延差を抽出する必要がある．しかし，FPGA では LookUp Table（LUT）や Flip-Flop（FF）などの回路が固定されているため，各回路を等長配線で設計することが難しい．そのため，FPGA
実装で完全に等長配線で設計できないため，NN PUFのユニーク性を向上させることが難しい [5]．
次に，NN GPUF の概要を図 1 に示す．NN GPUF
では，NN で生じる信号の遷移情報（グリッチ）をレ
スポンスに変換する．具体的には，NN の出力をトグ
ルフリップ（Toggle FF: TFF）に接続し，グリッチの偶奇から 2 値のレスポンスを生成する．このように
NN GPUF では，各信号での遅延差をゼロに近づけるための等長配線を必要とせず，FPGA 実装での PUFのユニーク性を改善することができる [5]．

３. 提案手法
本研究では，NN GPUF に対するモデリング攻撃を提案する．これまでに PUF に対する機械学習を用いたモデリング攻撃がいくつか報告されている [6][7]．
提案手法では，これらの手法をベースに NN GPUFを対象に Deep Neural Network（DNN）を構築する．
本研究で用いる DNN のモデルを図 2 に示す．図2 に示すように，入力層は NN GPUF のチャレンジに合わせて N 個のニューロンで構成する．そして，中間層はそれぞれ 4,000 個，8,000 個，4,000 個，32
個のニューロンで構成し，活性化関数には ReLU 関
数を使用する．また出力層は，0 か 1 のレスポンスに合わせて 2 個のニューロンで構成し，活性化関数には softmax 関数を使用する．さらに，勾配消失を抑えるためにバッチ正規化やドロップアウト処理を導入する．攻撃を行う際には，NN GPUF のチャレン

S1-04-1

レスポンス
生成部

チャレンジ

N

図1

NN

NN GPUF の概要

レスポンス

レスポンス

チャレンジ

出力層

予測率 [%]

中間層

入力層

N

60
58
56
54
52
50
48
46
44
42
40

レスポンス
生成部
チャレンジ

N

NN

学習データ数

図3

レスポンス

NN GPUF

図2

実験結果を持つことを明らかにした．
今後は，サイドチャネル攻撃などの別の攻撃手法に対する安全性について検討する予定である．

提案手法の概要

ジとレスポンスをそれぞれ DNN に与えて学習モデ
ルを生成する．そして，未知（テストデータ）のチ
ャレンジに対するレスポンスを，DNN を用いて予測する．

４. 評価実験
実験では，FPGA 評価ボード SAKURA-G を利用
し，SAKURA-G に搭載されている FPGA Spartan-6（XC6SLX75）に NN GPUF を実装した．実装には，
Xilinx ISE Design Suite 14.7 を利用した．NN GPUF のNN の実装には，LUT-Network [8]を利用し，MNISTの手書き数字文字が認識できる NN を実装した．
MNIST では 28×28 の入力画像に対して，0～9 の数
字の認識を行う．そのため，NN GPUF の入力チャレ
ンジは 28×28 = 784bit（N = 784）である．また，レスポンスはレスポンス生成器で 10bit の出力が XOR演算されて，TFF へ入力されるため 1bit である．実験では，784bit チャレンジを 12 万個乱数で生成し，NN GPUF へ入力した．そして，12 万個の Challenge
and Response Pairs（CRPs）を取得した．12 万個の CRPsのうち，10 万個を学習データに，1 万個を検証デー
タに，1 万個をテストデータに使用した．また，機械学習には，Google Colaboratory を使用し，エポック
数は 41 で学習モデルを生成した．
実験結果を図 3 に示す．図 3 の横軸は学習データ
数を，縦軸はレスポンスの予測率を示している．このとき，NN GPUF のレスポンスは 1bit であるため，ランダムに予測した場合でも予測率は 50%となる．
図 3 より，10 万個の学習データを使用した場合でも予測率は 50%であり，NN GPUF はモデリング攻撃
に対して耐性を持つと考えられる．

５. まとめ本研究では，NN GPUF に対する DNN を用いたモデリング攻撃を提案した．実験では，NN GPUF
を FPGA ボードに実装し，CRPs を使用してモデリ
ング攻撃を行った．その結果，10 万個の学習データを使用した場合でも，レスポンスの予測率は約 50%であり，NN GPUF はモデリング攻撃に対して耐性

参考文献[1] C. Herder, M.-D. Yu, F. Koushanfar, S. Devadas,“Physical Unclonable Functions and Applications: A
Tutorial,” Proc. of the IEEE, vol. 102, no. 8, pp. 11261141, 2014.
[2] 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. 689–696，2020．
[3] 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，
2020．
[4] 野崎佑典，吉川雅弥，“SAKURA-G に実装した AI
向け認証デバイスの性能評価，”第 49 回東海フ
ァジィ研究会予稿集，no. S1-04，pp. 1–2，Feb. 2021．
[5] Y. Nozaki and M. Yoshikawa, “Neural Network Based
Glitch Physically Unclonable Function,” Proc. of2021 IEEE 12th Annual Ubiquitous Computing,Electronics & Mobile Communication Conference(UEMCON 2021), pp. 160–164, Dec. 2021.
[6] Y. Ikezaki, Y. Nozaki, and M. Yoshikawa, “DeepLearning Attack for Physical Unclonable Function,”
Proc. of IEEE 5th Global Conf. on Consumer
Electronics (GCCE 2016), pp. 457–458, Oct. 2016.
[7] 飯塚知希，小笠原泰弘，片下敏宏，堀洋平，粟野皓光，池田誠，“PUF を用いた個体識別システム
における機械学習攻撃に対する脆弱性の評価，”
電子情報通信学会技術研究報告，IEICE-HWS，vol.
118，no. 458，pp. 237‒242，Feb. 2019．
[8] R. Fuchikami and F. Issiki “Fast and Light-weight
Binarized Neural Network Implemented in an FPGA
using LUT-based Signal Processing and its Timedomain Extension for Multi-bit Processing,” Proc. of2019 IEEE 9th Int. Conf. on Consumer Electronics(ICCE-Berlin), pp. 120–121, Sep. 2019.

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

S1-04-2

BGM のテンポが計算課題に及ぼす効果に関する研究
Research on an Effect of the Tempo of Background Music on a Calculation Task
○小川 龍一 1，橋山 智訓 1
○Ryuichi Ogawa1, Tomonori Hashiyama1
1 電気通信大学
1The University of Electro-Communications

１. はじめに人が何かのタスクを行うとき，それに伴って他の視聴覚刺激などを得ながら行うという場合がある．中でも音楽を聞きながらの作業は，多くの人が実行しているであろう．
BGM(Back Ground Music) という表現があるように，音楽は何かの背景として使われる場合が多い．ながら作業に使用する音楽に対して「作業用 BGM」という言葉もよく用いられている．
作業用 BGM には，主に情意的側面での支えが期待される[1]．音楽を聞きながら作業をすることで疲労感や飽きを感じずに作業を継続できることが，作業用 BGM に期待される役割である．BGM に作業妨害効果がなければ，快く作業を継続できるはずである．
音楽の特徴には，ジャンル，テンポ，楽器構成や，歌詞の有無といった要素がある．音楽の印象は，簡単に指標化できるものではなく非常に複雑な要素である．BGM の特徴それぞれが作業に対してどのように影響するかを調べることは，作業時の BGM の役割や目的を明確化してBGM を選択する際に有用であると考えられる．もし
BGM の特定の特徴が作業に対して影響を与えるならば，音楽が人間の行動に与える影響についての知見が深まる．
音楽を作業時の背景とする人にとって，よりよい行動選択に役立つだろう．そこで本研究では，BGM の音楽的特徴
が作業に与える影響を，実験により検証した．

２. 関連研究
計算課題と音楽を扱った研究は，いくつか行われている．菅ら[1]は，高揚的な BGM，抑鬱的な BGM，BGMなしの 3 条件で計算課題を行わせた．作業効率に対し有意な促進および妨害効果は認められなかったという．阿部ら[2]は，計算課題，タイピング，歩行の 3 種類の課題を対象として，BGM の速さの違いによる各作業効率への影響を調べた．歩行課題に対しては BGM のテンポが速い場
合に時間あたりの歩行距離が有意に伸びた．一方他の課題
ではテンポの違いによる有意な効果が認められなかったという．
店舗での購買行動について，BGM のテンポが影響を与えたという研究がある．店内 BGM のテンポが速い場合，購買行動を速め，時間あたりの買物件数は増加した[3]．
一方で，BGM のテンポを遅いものにすると行動がゆっくりになり，店内にとどまる時間が増加した結果買物件数は増加した[4]．
これらの研究結果から，本研究では人間の行動に影響を与える場合があったというテンポに着目した．作業を行うことに対して BGM のテンポが与える影響について明ら

かにすることを目的とする．本研究では，作業課題のやり方を見直した．具体的には，時間内にできるだけ問題をこなすのではなく，制限時間を設けずに，一定の問題数の処理にかかった時間を成績とした．アンケートにより，BGMが作業に与える影響を調べた．

３. 実験
実験の様子を図 1 に示す．

図 1

実験の様子

実験に参加した被験者は，22〜27 歳の大学生・大学院
生 10 名(男性 9 名，
女性 1 名 いずれも日本人)であった．
課題には菅らの研究[1]をもとに，4 桁÷2 桁の余りの出ない計算課題を使用した．1 回当たり 30 問とし，問題数は
参加者には伏せられた．被験者 1 人あたりに BGM なし条
件，遅い BGM 条件，速い BGM 条件の 3 パターンを割り当てた．問題の順序は一定とし，条件の順序が各被験者でできるだけ異なるよう割り当てた．課題成績は，解き終わるまでの時間とした．
普段の音楽聴取習慣についての事前アンケート，各課題
終了ごとの直前の課題遂行についての逐次アンケート，最後に全体を通しての所感についての総合アンケートを実施した．
使用した音楽を表 1 に示す．

表 1

BGM として実験に使用した音楽

煩わしくないよう電子音があまり使われておらず緩急が激しくないものを用いた．歌唱は含まれていない．遅い
BGM にはそのままのテンポのものを，速い BGM には加工により速めたものを使用した．

４. 結果と考察各 BGM 条件における課題成績の比較を Friedman 検定
により行った結果，いずれの条件間にも有意な差は認められなかった．
アンケートの結果について一部抜粋して結果を示す．逐次アンケート結果より，設問 4「課題遂行を集中して進められましたか」の回答結果は図 2 のようであった．

有意な差は見られなかった．今回の計算課題の成績，つまり解答にかかった時間は，BGM の有無やテンポの違いからの影響は受けなかったと考えられる．
アンケートの結果から，速い BGM が遅い BGM に比べて不快だったこと，速い BGM 条件は BGM なし条件に比べて集中できなかったことがわかった．速い BGM を特に不快と感じた参加者は多かった．速い BGM は課題遂行に不適であったと考えられる．

５. まとめと今後の課題

図 2

逐次アンケート設問 4 への回答結果

Bonferroni 補正のもとの Wilcoxon の符号付順位和検定
による多重検定結果は表 2 のようであった．

表 2

逐次アンケート設問 4 への回答の検定結果

検定の結果，速い BGM 条件は BGM なし条件に比べて集中できなかったと感じたことが明らかになった．また設
問 2「課題中の音楽は不快ではありませんでしたか」の回答および Wilcoxon の符号付順位和検定による検定結果を
表 3 に示す．

表 3 逐次アンケート設問 2 への回答結果(1〜5：不快だった〜不快ではなかった)

本研究では，計算課題中の BGM のテンポが課題遂行へ与える影響について明らかにする実験を行なった． BGMなし条件，遅い BGM 条件，遅い BGM 条件の 3 条件で，制限時間を設けない 4 桁÷2 桁の計算課題を行うものであった．それぞれの条件間での課題遂行時間に有意な差は見られなかった．アンケートより，元々の BGM を不快に感じた被験者がいた．これより，BGM のテンポが課題遂行へ与える影響を調べるという目的のために不必要な要素
である，BGM が不快だったということの影響を考え，特に BGM に対して不快に感じた被験者のデータを除いた
実験結果に対しても分析を行なった．しかし有意な差は認められなかった．アンケートの結果から，速い BGM 条件
では BGM なし条件に比べて集中できなかったことがわ
かった．今回の速い音楽では集中が阻害され作業時のBGM として好ましくなかったことが示唆された．
今回は，BGM として使用した音楽が多くの人にとって快感情を与えなかったことが実験の精度に影響を与えたと考えられる．元々の音楽のテンポを速くする場合，速める程度や速くした状態の音楽としての感じ方を考え，できるだけ不快に感じないようなものにすることが必要であった．あるいは元々速いテンポで作られた別の音楽を準備する必要があった．予備実験などを行い，あらかじめ計算
課題に対して適切と思われる音楽や実際の被験者の音楽
嗜好をなど知っておくことが音楽の選定に役立つと考え
られる．

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-認知的側面と情意的側面からの検討.
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.
遅い BGM よりも速い BGM の方が有意に不快に感じたという結果になった．課題成績の比較において BGM が不
快という不要な影響が及んでしまうことを考え，BGM を
特に不快に感じた被験者のデータを除いて Friedman 検定による分析を行った．結果を表 4 に示す．

表 4
BGM を特に不快に感じた被験者を除いたデータの分析結果[2] 阿部麻美, 新垣紀子. BGM のテンポの違いが作業効率に与える影響. 日本認知科学会大会発表論文集(27), pp. 3-47, 2010.
[3] 池上真平, 森角香奈子, 増根徹. 店内 BGM のテンポ
がコンビニエンスストアでの購買行動に及ぼす影響. 音
楽音響研究会資料, Vol. 39, No. 6, pp. 39-44, 2020.
[4] 高橋惠子, 河合優年, 仲真紀子. 感情の心理学, pp.
165-176. 放送大学教育振興会, 2007.

連絡先
小川 龍一
E-mail: o1810151@uec.ac.jp

Web 会議におけるチャットログを再利用した記録支援に関する研究
A Research on Record Support by Reusing Chat Logs in Web Conferences
1⃝ 1 笹川 峻矢，
橋山 智訓
1
1
⃝ Shunya Sasakawa, Tomonori Hashiyama
1
電気通信大学1
The University of Electro-Communications

1

はじめに

3

システム

会議での決定事項や議論の内容を記録することは重要

情報の構造化と意図の明示の 2 つの観点からチャットシ

である．作成した記録は，後から会議を振り返る際に理ステムを構築し，そのログが従来の時系列順に並ぶチャッ

解を深めることや，会議に参加しなかった第三者にもそトログより記録として有用になるかを調査した．今回の実の内容を伝えることを可能にする，重要なコンテンツと験で使用したセマンティック・チャットは， TimeOrderSC

なる．

と SelfOrderSCの 2 種類を実装した．図 1 に示す

遠隔会議には，発言する際に音声とチャットの 2 つの発TimeOrderSC は，時系列順に並ぶセマンティック・チャッ

言用チャネルが存在する．チャットは遠隔会議特有の発言

トで，図 2 に示す SelfOrderSC は，ユーザーが任意にチャッ

手段で，一般的にマルチモーダルな発言を可能にする利トの配置を操作できる．

点から使用される. テキストログが残るという性質から再利用して記録を支援するのに使えないか、と考えたのが本研究の発端である．また，遠隔会議にて記録を作成する際には，オンライン上で使えるホワイトボードやマ
インドマップなども用いることができる．これらのツー
ルをチャットと併用する場合，チャット内容を改めて別のツールに転載する必要があることから，チャット単体で記録を作成できることが望ましいと考える．

図 1: TimeOrderSC のシステム画面（本実験用）

従来の時系列順に並ぶチャットログを記録として第三者に見せる場合，情報量と一覧性に欠けることが予想される．本研究では先行研究より， 情報の構造化 と 意図の明示 の 2 つの観点を取り入れたチャットシステムを実装し，システムによって作成されたチャットログの記録としての有用性について実験により評価する．

2

関連研究

図 2: SelfOrderSC のシステム画面（本実験用）

会議においてチャットを使用する利点として，文字にセマンティック・チャットで使用する意図を明示するタよる発言であることと，匿名性，リアルタイム性が挙げ

グは，会議内容に適したタグを設計者が利用可能か判断られる [1]．これらの性質から，議論の活性化や発言の平する [1] とされているので，表 1 に示す計 7 種類を用意

滑化を目的とした会議支援チャットシステムが提案されし，その妥当性を予備実験にて定量的に確認した．

ている．しかし，いずれの取り組みも会議中の支援を目

表 1: タグの種類と使用例

的としており，会議後の連絡や振り返りが考慮されてい

タグ

使用例

ない．そこで本研究では，チャットログを記録として再利

None他のタグで表現できないもの全般に付与

重要

重要な発言に付与用する手法を提案する．先行研究から，逐語的な情報の進行

出題者が話し合いを進行する時に付与

構造化 [2] と，発言者の意図を明示するセマンティック・

質疑

質問する時に付与

応答

質問へ回答する時に付与

チャット [3] を応用し，チャットログが一覧性のある記録

メモ

メモする時に付与となるようなチャットシステムを提案する．

解答

解答する時に付与予備実験

4合いであると被験者に説明した．

本実験前に被験者をシステムに慣れさせることと，シ

5.2

ステムとタスクについて理解させることを目的として予備実験を実施した．
実験方法

4.1

実験には，2 種類のタスクを用意した．複数人で話し合いながらウミガメののスープ問題 [4][5][6][7] を解き，2システム条件で記録を作成する記録作成タスクと，正解を伏せたそれらの記録を見て個人で同様の問題を解く記

評価方法

本実験では，第三者が記録を見た時に会議内容をどれだけ再現できるかで記録の有用性を判断するものとし，以下の 3 指標から定量的に評価した．
結果の再現性 記録者の解答と再現者の解答一致率
再現時間

再現者が解答に要した時間

過程の再現性 記録者と再現者の有用なチャットの一致度

5.3

結果

録再現タスクである．記録作成タスクの会議時間は 20 分

各評価指標に関する結果を表 2 に示す．再現時間にのとして，3 人組 3 グループと 4 人組 1 グループに対してみ有意傾向が見られ，他の指標には有意差は認められな実施した．記録再現タスクは同被験者に対して制限時間

かったものの，質問紙結果を含めて全ての結果において，10 分で行い，解答と解答に要した時間を報告させた．概

SelfOrderSC の方が好成績を収めた．
表 2: 本実験結果

要を図 3 に示す．
評価指標

TimeOrderSC 条件

SelfOrder 条件

結果の再現性 - 解答の再現度（％）

27.1

35.0

結果の再現性 - 再現の信頼度（％）

26.6

48.4

再現時間（s）

408∗

251∗

過程の再現性 - 記録者間

0.29

0.33

過程の再現性 - 記録者ー再現者間

0.27

0.29
∗p < .16
図 3: タスクイメージ図
結果

4.2

まとめ
本研究では，チャットログを記録として利用することを目的とし，従来の時系列順に並ぶチャットログよりも記

質問紙調査の結果より，システムやタスクに対する慣録としての有用性を上げるために，情報の構造化と意図

れや理解度は本実験に影響しないと判断された．また，タの明示の手法を組み込んだシステム SelfOrderSC を実装

グは初めに用意した 7 種類で適当であることがわかった． した．時系列順に並ぶチャット TimeOrderSC を実装し，それぞれのログを比較実験した結果，提案手法により記

本実験

5録の再現時間が短いという結果が得られた．今後は，今予備実験で使用したシステムとタスクにいくつか変更

回実装したシステムによるチャットログに対して，記録とを加えて実施し，記録の有用性について再現性の観点かしての有用性について絶対的な評価を行うことと，他のら，従来の時系列順に並ぶチャットログと比較した．

記録ツールとの比較が課題である．

予備実験からの変更点

5.1

本実験では，記録作成タスクと記録再現タスクをそれぞれ別の被験者に対して実施した．各タスクの変更点としては，記録作成タスクでは，5 分ごとに解答を出すように指示し，記録再現タスクでは，正解以外の解答全てを伏せた記録を参照させた．また，意図を明示するタグについて，「重要」タグは他のタグに重ねて付与できる仕様に変更した．

5.1.1

評価タスク

評価タスクとは，各タスクにて解答を考える際に有用であったチャットをタスク後に選択するタスクであり，両タスクの終了後に実施した．評価タスクにおける 有用なという言葉は，解答を出すのに役立った，解答を出すときに参考にした，解答と関係のある，のような意味

参考文献[1] 平光節子, 白井正博, 杉山岳弘, チャットをベースにした会議のコ
ミュニケーション活性化システムの検討, 情報処理学会 研究報告
IPSJ SIG Technical Report 2003-HI-105(2) pp.7-12, 2003.
[2] 森幹彦, 八村太輔, 喜多一, リフレクションのための逐語議事録を用いた議論の構造化法, The 21st Annual Conference of
the Japanese Society for Artiﬁcial Intelligence, 2007, pp.1-4,
2007.
[3] 由井薗隆也, 重信智宏, 榧野晶文, 吉田壱, 吉野孝, 宗森純, セマン
ティック・チャットの RemoteWadamanV を用いた電子ゼミナー
ルへの適用 情報処理学会 研究報告 IPSJ SIG Technical Report
2005-GN-55(12) pp.69-74, 2005.
[4] ポール・スローン, デス・マクヘール, ポールスローンのウミガメのスープ, エクスナレッジ, 2004.
[5] ポール・スローン, デス・マクヘール, ポールスローンの腕を送る
男, エクスナレッジ, 2005.
[6] ポール・スローン, デス・マクヘール, ポールスローンの札束を焼く強盗, エクスナレッジ, 2006.
[7] ポール・スローン, デス・マクヘール, ポールスローンの借金を踏み倒せ, エクスナレッジ, 2007.

タグによる SNS からのスポット抽出とペアスポット推薦システムの提案
Proposal of Spot Extraction and Pair-spot Recommendation System from SNS by tags
1
⃝ 1 堤 良介，
橋山 智訓
1
1
⃝ Ryosuke Tsutsumi, Tomonori Hashiyama
1
電気通信大学1
The University of Electro-Communications

1

はじめに
近年，団体での観光から，個人での観光が増加傾向にグの除去」「TF-IDF を用いた特徴語の抽出」「類似度判定」の３つから構成される．

ある．それに伴い，個人で観光情報を探す必要性が高ま不要ハッシュタグの除去では MeCab と英語辞書を用いり，個人観光客に向けた観光情報提供の重要性が増したて，スポットではない一般単語のハッシュタグを除去す[1]．また，ソーシャルメディアの発展に伴い，ソーシャる．また対象エリアの都道府県，市区町村を求め，それ

ルメディアデータを実際の観光体験に基づく重要な情報らを表すハッシュタグを除去する．

として，観光情報源とする観光客や研究が増えた [2]．本

TF-IDF を用いた特徴語の抽出では，投稿内の特徴的研究ではソーシャルメディアである Instagram に焦点をな単語を抽出することで，スポットになり得るハッシュ

当てる．Instagram は日本全国でユーザ数 3,300 万人 [3]タグを抽出する．事前に TF-IDF によって分析する対象，の画像をメインとしたソーシャルメディアであり，若者

タイミング，特徴語とする閾値を変えたすべての条件にの間で Instagram を参考にして観光計画を立てる人が増対して F 値を求め，最も F 値の高い条件を採択する．本

えている [2]．また，Instagram ではハッシュタグによる研究では投稿本文から抽出した固有名詞と未知語のうち，ジャンル分けや関連情報の付与などが頻繁に行われてい不要ハッシュタグを削除したものに対して TF-IDF の分

る．ハッシュタグによってジャンル分け，言語化された

析を行い，閾値.031 以上のものを特徴語とする．

情報源として，Instagram を用いることで，新たなスポットを発見し，適切に推薦できる可能性がある．

類似度判定は，以上の 2 つの処理で残ったハッシュタグ
に対して行う．ハッシュタグをクエリとして Google Maps

これまでのスポット推薦は各観光スポットが独立的にPlatform にリクエストする．返ってきたスポット名とク扱われており，推薦された 2 つのスポットを訪れることがエリとしたハッシュタグの文字列から類似度を求めるこ

できない場合があった．酒井ら [4] は観光客の回遊行動のとで，ハッシュタグとリクエスト結果が同じものである

うち，多くの人が選択した 2 つのスポットの移動パター

かを判定する．同じと判別する類似度には閾値を 0 から

ンは，今後も多くの観光客が取る可能性が高いことを示

1 まで 0.01 ずつ変化させ，最も F 値の高い時の値である，

唆した．また，事前調査より，観光スポットの人気度と閾値 0.34 を用いる．
2.2 ペアスポット推薦
ペアスポット推薦は図 1 のように行う．

評価値の間には正の相関があることが分かっている．これらのことから，Instagram の投稿から人気のスポットのペアを求めて推薦することで，充実した観光計画が可能になると考えた．

2

提案手法
本研究では Instagram を情報源として，新たなスポットを発見し，満足度の高いペアスポットの推薦を行い，観光計画の支援を行うことを目指す．そのために，Instagramの投稿データを収集し，スポットとスポットを表すハッシュタグを抽出する．そして，抽出したスポットを表す
ハッシュタグを全投稿から集計することで，ペアスポッ
トの総数を求めるシステムを作成する．ペアスポットを推薦するにあたり，ユーザは事前に訪れたいエリア，またはスポットが決まっていることを想定し，入力はそのどちらかとする．
2.1 スポット抽出
スポットは，投稿に付けられているハッシュタグから

図 1: スポット推薦 システム設計(i) 抽出したスポットを用いて，投稿からスポットを表抽出する．スポットを抽出する処理は「不要ハッシュタ(ii) 1 で抽出したハッシュタグが示すスポットで全通りのすハッシュタグを抽出する

イン検定で評価した結果を表 2 に示す．提案システムでペアスポットを作成する(iii) 全投稿に 1,2 を行い，ペアスポットを集計する

はシステムと目視で抽出したスポットの両方で，有意に(iv) 集計したペアスポットに対して，各ペアスポットご一緒に訪れたいスポットを推薦できた．しかし，既存手との重複数を求め，重複数が多い順に並べる

法では有意に一緒に訪れたいスポットを推薦できなかっ(v) 入力がエリアであれば，4 で求めたペアスポットを重複が多い順に推薦する

た．
「既存手法よりも良いペアスポットを推薦できたか」(vi) 入力がスポットであれば，5 の推薦結果のうち，入力3 に示す．システムと目視の抽出，どちらにおいても有意されたスポットを含むペアスポットのみ推薦する差が見られなかった．しかしながら，評価時に Map を利評価実験用していた被験者を対象に検定を行った結果，目視でス

3

評価実験はスポット抽出とスポット推薦それぞれに対しの評価をマン・ホイットニーの U 検定で行った結果を表

ポットを抽出した場合に有意差が見られた．

て別々に行った．評価において有意水準は p<.05 とした．
3.1 スポット抽出
スポット抽出では，「スポットの抽出率」「新たなスポッ表 2: 推薦されるペアスポットに一緒に訪れたいか
システム抽出 p=0.01108∗
提案手法
目視抽出
p=0.01928∗

トを抽出できたか」「推薦するに値するスポットを抽出できたか」の 3 点を評価した．

既存手法「スポットの抽出率」を評価するにあたり，求めた F
値，再現率，適合率を表 1 に示す．F 値は 0.52 と低い結果となり，適合率と再現率からスポットではないもの，ス
ポットなのに抽出されなかったものが多く含まれていることが分かった．
「新たなスポットを抽出できたか」では，Map 利用者

だけシステムを用いてスポットを抽出し，比較した．重複を抽出できたことが分かった．
「推薦するに値するスポットを抽出できたか」では評価するにあたり，Web とシス
テムで抽出したスポットのうち，重複しなかったスポッ
トの Instagram での投稿数を調べた．その結果，有意にWeb サイトから抽出したスポットの方が投稿数が多いことがわかった．
表 1: スポットの抽出率
設定閾値 適合率 再現率 F 値

0.34

0.67

0.43

0.52

3.2 スポット推薦
スポット推薦では，「推薦されるペアスポットに一緒に訪れたいか」「既存手法よりも良いペアスポットを推薦できたか」の 2 点をシステムと目視によって抽出したスポットそれぞれに対して評価した．比較する既存手法にはアイテムベースの協調フィルタリングを用いた．実験は 21
人の被験者に対してアンケート形式で行った．被験者にp=0.0512

目視抽出

p=0.8414∗p < .05

表 3: 既存手法よりも良いペアスポットを推薦できたか
システム抽出p=0.4532
全体
目視抽出
p=0.1188

上位 10 個の Web サイトに載っているスポットと同じ数
率は 26.1%となり，Web では得られない新しいスポット

システム抽出4

システム抽出p=0.2714

目視抽出

p=0.0488∗∗p < .05

まとめ

本研究では観光計画の支援を行うために，Instagram を情報源として，新たな観光スポットの発見，そして満足度の高いペアスポットの推薦を行う手法を提案した．その結果，スポットを正確に抽出すること，推薦するに値するスポットを抽出することはできなかった．しかしながら．新たな観光スポットを抽出することができた．ス
ポット推薦においては，Map 利用者に対してスポット抽出を正しく行えていた場合，既存の推薦手法よりも有意に良いペアスポットを推薦できた．また，ユーザにとって訪れたいと思うスポットを推薦することもできた．

参考文献[1] 松原仁, 山本雅人, 川村秀憲, 鈴木恵二. 観光情報学: 情報処
理技術の観光への適用 (< 特集 > システム情報技術と観光の接点). システム/制御/情報, Vol. 57, No. 8, pp. 316–322,
2013.
[2] アンケート結果発表！令和世代の旅行は - ｜Stayway. https://stayway.jp/tourism/travel-survey2019. 閲覧日：
2022/01/25.
[3] 2021 年 12 月 更 新！ 12 の ソ ー シャル メ ディア 最 新 動
向データまとめ. https://gaiax-socialmedialab.jp/
post-30833/. 閲覧日：2022/01/28.

は抽出方法の異なる 2 つのスポット群それぞれに対して， [4] 酒井勇人, 熊野雅仁, 木村昌弘ほか. Flickr データに基づいベースとなるスポットを選択してもらった後に，提案手
法と既存手法の両方で得られた推薦結果を 5 個ずつ提示
し，それぞれベースとなるスポットと一緒に訪れたいかを 10 点満点で評価させた．
「推薦されるペアスポットに一緒に訪れたいか」をサた インタラクティブ観光スポット推薦システム. SIG-AM,
Vol. 14, No. 05, pp. 24–29, 2016.

連絡先
堤良介

E-mail: t1810431@uec.ac.jp

検索ツイートを感情分類することによる意思決定への影響に関する研究
A Study on the Effect of Emotional Classification of Search Tweets on Decision Making○1 林 慎己，○1Masaki Hayashi,
1
1

1
1

橋山 智訓

Tomonori Hashiyama

電気通信大学

The University of Electro-Communication

1 はじめにして，感情分析の結果を提示するシステムを作成する．

我々は日々情報を得て，その情報をもとに物事の判

そのシステムを用いて実験を行い，意思決定の変化を断を行なっている．インターネットを利用して検索したり，分析し，システムの有用性を検証する．

他人と会話したりと情報の取得方法はさまざまである．イ

2 関連研究

ンターネットで検索する際に，全ての情報を閲覧して判断をすることは不可能である．そのために，検索結果を個人に合わせて変更することで，対立する意見などから孤立するという状況があり，フィルターバブルがある．フィルターバブルとは，利用者が接する情報の範囲に関する問題である．推薦などの個人化技術により，利用者は知らないうちに関心があると判断された話題において，限定された情報のみにしか接しないようになっており，
まるで泡の中に閉じ込められたような状態になる．利用者が新たな話題に関心を持つ機会が奪われたり，社会の中での情報や知識の共有が困難になったりするなどの影響があると Pariser が指摘している[1][2]．意思決定を行う際にはこのような状況を避け，幅広い情報を得て判断を行うことが必要である．
SNS が広く普及している今日では，他人の意見に触れる機会は多い．「意見」は「事実」とは異なり，個人の感情が含まれた主張である．ある否定的なツイートを
UserLocal 社のテキスト感情認識 AI[3]を利用して感情分析を行なった．その結果，否定的なツイートでもそのYahoo!Japan のリアルタイム検索では，検索する単語に対するツイートと検索結果のツイート全体のポジティ
ブ・ネガティブの感情割合を閲覧することができる．しかし，個々のツイートの感情を見ることはできない．ここでは，2 つの感情でしか分析が行われていない．意思決定に関して小野田[4]は，自分の意見や判断の正当性を客観的に内省する効果的な方法は，自分に有利な賛成論と不利な反論の双方について考えることだと述べている．池田・牛尼[5]は，普段閲覧しない立場や主張と閲覧している主張を比較することを中立的に考えるとした．
本研究では，ツイートを多次元の感情で分析し，個々のツイートの感情を閲覧することを可能する．中立的に考えるために提供情報を変更することを中立化するとした．また，自身に有利な意見と不利な意見の双方を見せることで元々の意見や判断を客観的に内省でき，中立的に考えることができると考えられる．そして，客観的な情報で意思決定を行うことができると考える．

ツイートを代表する感情が，異なっていることがわかった．

3 提案システム

反対の立場である否定的な意見でも主な感情が異な提供される情報に感情を付加することで閲覧する情報

ることがわかった．ある話題に対する意見を多次元の感を中立化し，意思決定に影響を与えるという仮説を検証

情で分類することで幅広い意見に触れることができ，自するためにシステムを作成した．

身の立場と似た意見・反対意見をより詳しく閲覧すること

TwitterAPI で最新ツイートを取得した．形態素解析をができると考えられる．感情を付加することによる話題に行い，動詞・名詞・形容詞・副詞・形容動詞を感情分析

関する詳しい情報を閲覧することで，話題の全貌を捉え，意思決定を行えると考える．そこで本研究では，さまざ
まな意見が数多く投稿される Twitter のツイートを利用の単語とした．日本語感情表現辞書[6]を利用して，文章に対する感情毎の単語平均の値を算出した．感情は，
悲しみ，不安，怒り，嫌悪感，信頼，驚き，喜びの７つとした．

アンケートに回答させた根拠・意見に関して，話題にシステムでは，ツイートを選択すると感情分析の結果と関する事前知識のない被験者は，条件関係なく選択しして，そのツイートのレーダーチャートと他の感情を代表するツイートを表示した．例えば，選択したツイートの最も値が高い感情が怒りであった場合(図 1)，怒り以外の
6 つの感情を代表するツイートを表示するようにした．

た立場を支える根拠・意見がより詳細なものになっていた．また，実験後に順位づけした 1 位のツイートが主に被験者の賛否の立場を支えるものであった．
実験前後で根拠・意見が変化した場合，提供情報を中立化したことで従来条件とは異なり，新たな情報が追加された根拠・意見になっていた．しかし，影響を与えた要因がシステムによるものだという定量的な根拠がな
いため仮説を検証できたとは言えなかった．

図 1 システムの感情分析結果表示例

4 実験
4.1 実験⽅法
被験者は実験前にアンケートに回答した．その後に提案システムを 10 分間使用した．その際興味のあるツイ

図 2 アンケート回答平均値の結果ートを見つけたらメモさせた．双方のアンケートで提示した話題に対する賛否の立場とその立場を支える根拠・5 まとめ

意見を回答させた．実験前のアンケートから実験後のア

本研究は，「提供される情報に感情を付加することでンケートまでを 2 回行った

閲覧する情報を中立化し，意思決定に影響を与えられ条件は，Twitter のように縦にツイートが羅列されている」という仮説を検証することを目的にシステムを作成し，る従来条件，ツイートを選択するとレーダーチャートと選実験を行なった．システムは，ツイートを感情分析し，そ択したツイートを代表する感情とは異なる感情を代表すの結果をユーザに提示するものであった．収集したツイるツイートを表示する提案条件とした．

ートの賛否の割合を同程度にした．感情を付加すること

4.2 話題で提供する情報を中立化し，意思決定の元になる根提示する話題は，「電動キックボードに乗ること」「原子拠・意見が変化した．しかし，統計的に有意差は見られ力発電を積極的に稼働させること」とした．賛否の割合なかったため，さらなる実験や文献調査が必要である．

を同等にするため，検索単語に「楽しい」や「危険」などの単語を追加して検索することで，賛成・反対・中立のツイートを収集した．各感情を代表するツイートは，各感情の上位 5 件のうちランダムに 1 件を表示した．
4.3 結果アンケート解答結果の平均値で t 検定を行なった．実

参考文献
[1]
[2]
[3]
[4]

験後のアンケートで「提示された情報で話題の全貌が[5]わかりましたか？」という質問項目で提案条件よりも従来[6]条件の方が有意に高かった(図 2)．

E.Pariser The Filter Bubble: What The Internet Is Hiding
From You. Viking, 2011
イーライ・パリサー,訳：井⼝耕⼆.閉じこもるインターネ
ット:グーグル・パーソナライズ・⺠主主義.早川書房,2012
株 式 会 社 ユ ー ザ ー ロ ー カ ル ． テ キ ス ト 感 情 認 識 AI,
https://emotion-ai.userlocal.jp/,(最終閲覧日:2022/1/26)
⼩野⽥ 亮介. 対⽴的議題における⽴場選択が理由の産出とその評価に与える影響―反論の産出に着⽬して―. 読書
科学, 57:35‒46, 2015.
池⽥ 将，⽜尼 剛聡. Twitter 上で配信されるニュースの偏りを考慮した推薦⼿法. DEIM2019, pages C3‒3, 2019.
ソーシャル・コンピューティング研究室. ⽇本語感情表現
辞書. https://sociocom.naist.jp/jiwc-dictionary/, (最終閲覧⽇:2022/1/26)

オンライン会議における運動の動機付けと創造性の向上を図るシステムの提案
A System for Motivating Exercise and Enhancing Creativity in Online Meetings⃝ 1 荻野 隼，⃝ 1 Jun Ogino,

橋山 智訓
Tomonori Hashiyama
1
電気通信大学1
The University of Electro-Communications
1

1「座りすぎ」による身体活動不足は，健康リスクを脅か

実験 1: 会議中の運動が会議の質に与える影響の検証す問題の一つである．COVID-19 の影響によるテレワー

運動を実施する条件と実施しない条件でオンライン会

1

はじめに

3

クの普及でその問題は以前にも増して顕著になっており， 議を実施し比較することで運動が会議の質に与える影響
運動の必要性が高まっている．しかし，実際には運動の を実験により検証した．
習慣化は心理的ハードルが高く，実現しないことの方が多い．その原因の多くは運動時間の新たな確保ができな
いことと，運動をする際の環境的要因の 2 つである．

3.1
3.1.1

実験方法
会議の種類

収束的思考を用いる会議として情報共有会議，発散的運動の習慣化を最も阻害する原因として挙げられてい思考を用いる会議としてブレインストーミングを行った．

る仕事に着目すると，仕事の時間の多くが会議に使われ会議の時間は 1 回 30 分とし，1 グループに対しブレインていることがわかっている．会議は従来座って行うもの

ストーミングで 3 条件，情報共有会議で 3 条件の計 6 回とされているが，会議の種類の一つである新たなアイデの会議を行う被験者内実験であった．

アを考える創造会議に着目すると，軽い運動が創造力の活性化に有益であることが明らかになっている [1]．しか情報共有会議 図 1 のように会議参加者それぞれに配らし，先行研究では個人の創造力についてのみ触れており， れる部分情報から全員で一つの地図を完成させる地図作
複数人での会議において運動をした際のグループに対す 成課題を行った．情報共有会議では，会議参加者が持っる影響は調べられていない．

ている情報を効率よく他の参加者に伝達できているかど

会議中に運動をすることができれば，運動の習慣化にうかが会議の質を決めることになる．そこで，本実験でおける心理的ハードルである運動をするための新たな時は作成された地図に描かれた施設の方角と位置の両方が間の確保は必要なく，オンライン会議であれば運動をす

模範解答とあっている割合である課題正答率で会議の質る際の環境的要因をクリアすることは可能である．そのを評価した．

ため，運動を取り入れるタイミングとしてオンライン会
議は適していると考えられる．そこで本研究では，運動を促進させ，オンライン会議における会議の質の向上を図るシステムを作成し，それを用いて実験を行いシステ
ムの有効性を評価する．

2

関連研究
運動の心理的ハードルを下げ，運動の動機づけを支援

図 1: 地図作成課題の概要図

するシステムはナッジを活用するものが提案されている[2]．会議の質の向上を支援するシステムは Guilford の認

ブレインストーミング

会議開始時に提示されるテーマ

知的思考過程 [3] を基にした新しいアイデアを考える発散に対して新しいアイデアを考えるブレインストーミング

的思考を用いる会議と，一つの答えを導き出す収束的思を行った．本実験ではアイデア出しの手助けとなるよう

考を用いる会議の 2 種類に分けられ提案されている [4][5]． に，文献 [6] を参考に提示されるテーマに対ししりとり
しかし，運動を会議に取り入れることで会議の質を向上 で繋がる単語を掛け合わせる方法を用いた．ブレインス
しようと試みている研究は存在しない．自然な運動の促

トーミングでは質よりも量を重視するため，本実験では進をナッジにより実現し，インセンティブとして会議の出されたアイデアの個数で評価を行った．

質を向上させる要素を組み込むことができれば，運動の3.1.2

促進と会議の質の向上を同時に実現できるシステムになると考えられる．

実験で実施した運動

本実験ではエアロバイクやステッパーを使用した有酸素運動とストレッチの 2 種類を採用した．運動の条件ではこの 2 種類に加え，通常の会議と同様の座位姿勢で会会議は 1 回 15 分で，1 グループに対し 4 条件の会議を行っ議に参加するコントロール条件を行い計 3 条件で行った． た．評価方法は実験 1 と同様のアイデア数に加え，課題に

3.2

沿わないアイデアを削除したユニークアイデア数，評定結果

それぞれの会議における評価指標の結果を表 1 と表 2

者によるアイデアの 5 段階評定を行った独創性得点，運に示す．それぞれの指標において，条件間に有意な差は動量の 4 つの指標で評価した．

認められなかった．

4.3

表 1: 情報共有会議における条件ごとの平均正答率 (%)
コントロール条件
65.1

ストレッチ条件
57.8

有酸素運動条件60.1

表 2: 創造会議における条件ごとの平均アイデア数
コントロール条件
29.5

ストレッチ条件
35.7

有酸素運動条件
33.5

結果

4 つの指標の評価の結果を表 3 に示す．アイデア数と独創性得点には有意差は認められなかったものの，シス
テムを使用した条件でアイデア数が最も多く，独創性得
点が最も高い結果になった．運動量に関してシステムを使用した条件と使用していない条件の間には有意な差が認められ，提案システムを使用することで有意に運動が考察では，情報共有会議における運動が文字の書き込

増加することがわかった．このことから，システムが運

みや資料の閲覧に支障をきたす可能性が指摘された．ま動の動機付けと創造会議の質の向上に有効である可能性

た，創造会議においてアイデアを出すことよりもしりとが示された．

りを続ける方に意識がいき，無駄な時間が発生していた

表 3: 実験 2 の評価結果

ことがわかった．この結果をふまえ，実験 2 では支援する会議の対象を創造会議に限定し，しりとりによる単語提示を運動のインセンティブとして提供することで運動の動機づけと創造会議の質の向上の両方が期待できるシステムを作成した．

実験 2: 運動の促進・創造会議における会議の質の向上を促すシステムの評価実験

44.1

提案システム提案システムの画面を図 2 に示す．アクセスしている
ユーザのスマートフォンの加速度変化に応じてグラフが埋まっていき，グループで合計 2 分間運動することで画面中央に表示されている単語がしりとりで繋がるようになし-なし
総アイデア数
ユニークアイデア数
独創性得点
運動量 (分)**p < .01

5

28.3
23.8
3.04
-

なし-あり
(運動のみ)
36.3
28.2
3.08
3.87**

あり-なし
あり-あり(単語刺激提示のみ)
36.5
39.0
28.3
30.3
3.10
3.14
6.93**

まとめ
本研究の目的は，オンライン会議において運動の促進と会議の質の向上を同時に実現するシステムの提案をすることであった．運動が会議の質に与える影響の検証をした実験では，会議の質と運動の間に関連は見られなかった．その結果を踏まえ，運動のインセンティブとして創造会議の参加者に対する手助けとなる単語提示を行うシ
ステムを作成した．提案システムの効果を検証する実験
では，会議の質を測る指標ではシステムを使用する条件

変化する．

が使用しない条件よりも良い結果となり，運動量は有意に増加することがわかった．このことから，提案システ
ムが運動の動機づけと創造会議の質の向上に有効である
可能性が示された．

参考文献
図 2: 提案システムの概要

4.2

実験方法

被験者には物体に対しての一般的ではない新しい使い方を考える代替使用タスクを行わせた．アイデアの出し方は実験 1 と同様であるが，しりとりで繋がる単語を提案システムを使用することで自動化する．実験は単語刺激提示要因と運動要因の 2 つの要因を持ち，それぞれが「あり」と「なし」の 2 水準を持つ被験者内計画であった．

[1] Oppezzo, Marily and Schwartz, Daniel L, Give your ideas somelegs: The positive eﬀect of walking on creative thinking., Journal of experimental psychology: learning, memory, and cognition
Vol.40, No.4, p.1142, 2014.
[2] ITOKI Co., Ltd., Workcise,https://www.itoki.jp/solution/workcise/[3] Joy Paul Guilford, The nature of human intelligence. McGrawHill, 1967.
[4] Jay F. Nunamaker Jr., Lynda M. Applegate, and Benn R. Konsynski. Facilitating group creativity: Experience with a group decision support system. Journal of Management Information Systems, Vol. 3, No. 4, pp. 5–19, 1987.
[5] 阿部花南, 越後宏紀, 小林稔ほか. ボタンによる会議円滑化支援システムの検討. ワークショップ 2019 (GN Workshop 2019) 論文集, 第 2019 巻, pp.
26–32, 2019[6] 高橋晋平. アイデアが枯れない頭の作り方. CCC メディアハウス, 2014

教師なし形態素解析器 NPYLM の少数言語への適用に関する一考察
A study on the application of unsupervised morphological analyzer NPYLM to minority
languages⃝ 松下 真也，⃝ Shinya Matsushita,

村瀬 亮太朗，
高瀬 治彦，
Ryotaro Murase, Haruhiko Takase,
三重大学
Mie University

はじめに

1

2.2

北 英彦
Hidehiko Kita

改良手法：
「置き換え」

少数言語とは，使用者が少ない言語である．こうした前章において，細かすぎる分割を確認した．こうした言語は近い将来に消滅が危惧されることから，言語学者

分割は NPYLM の分割精度に悪影響を及ぼすと考えられらによって保護活動が行われている [1][2]．保護活動の一るが，NPYLM に正しい記号列という情報は含まれていつに「少数言語の耳を頼りにした書き起こし」という手ない．あくまで事前知識と照らし合わせた時のみ，細か作業が，言語学者らによって進められている．この手作

すぎるという認識が可能である．少数言語の事前知識は業における，書き起こされた発話情報（音声）を単語単位存在しないことから，本研究では細かすぎる分割結果をに分割するというタスクに注目する．本研究ではこの単許容する．

語分割をコンピュータによってサポートする．ここでの想定外に繋がってしまう部分には改良の余地がある．例

単語分割は形態素解析という技術に相当するが，こうし

えば「きょうはいいてんきだ」は，正しくは「きょう/は/た技術で必要な辞書を少数言語は持ち合わせないことか

いい/てんき/だ」と分割される．しかし，学習データ量ら，本研究では教師なし形態素解析器 NPYLM (Nasted

が零細では「きょ/う/は/い/いてんきだ」のように誤っ「いてんきだ」のような想定外に
Pitman-Yor Language Model) に注目する [3]．しかし， て分割される．ここで，繋がってしまう記号列に注目すると，「てんき」の前後に
NPYLM は大量の学習データが前提となっており，学習データ量が零細な少数言語にそのまま適用することは困

余分な「い」と「だ」が繋がっている．仮に「てんき」を難である．本研究では，少数言語における NPYLM の分

1 や A など）に置き換え後を学習データに用い別記号（○

割精度向上を目的として，改善手法「置き換え」を提案

れば，余分に繋がる可能性を事前に排除できる．同時に，すると共に，置き換え対象について簡単な実験を通じてある記号列における正しく繋がる確率が相対的に向上す検討する．

る可能性がある．

少数言語を対象とした NPYLM の改良

2

3

前章で示した「置き換え」において，正しい記号列を

ここでは，学習データ量の不足を前提とした NPYLMの課題と「置き換え」について説明する．

2.1

少数言語における NPYLM の課題

NPYLM は統計的な手法であり，高精度な分割結果を利用することが前提となってしまう．あらゆる少数言語への適用においては，少数言語が日本語や英語のように体系化（語彙や文法が整理済み）されておらず，正しい
記号列の特定・抽出が困難である．

得るためには 100 万文字程度（50 文字/文）のテキスト
データを必要とする．本研究で扱う少数言語は，1 万文字程度のテキストデータであり，十分に少ない．
予備実験として，この少数言語から NPYLM を構築し単語分割を実施した．その結果，細かすぎる分割（1 文
字ごとの分割）や想定外に繋がってしまう部分が存在した．ここで，NPYLM は文と単語を同時に学習するよう

課題：置き換え対象の選定基準

NPYLM を適用した結果から，正しい記号列を近似的に得られるかを検討する．現状で得られる情報を整理する．NPYLM の適用結果では，教師なしで区切り文字が挿入されたテキストが出力される．区切り文字を境界に存在する記号列を単語とするならば，単語数，単語長，各単語の出現頻度が得られる．さしあたって，これら三つの情報から置き換え対象を検討する．

な言語モデルである．上記のような結果が出力される要因としては，学習データ量が少ないことに起因して，単4実験

語分割に有用な水準で単語が学習されていないと考えら

少数言語における NPYLM の分割性能を向上させるた

れる．したがって，少数言語に NPYLM を適用するにあめ，以下 2 つの実験から「置き換え」効果を検証する．実たって，少ない学習データからでも効率的に単語を学習験に用いた言語は日本語であり，Wikipedia から余分なするような改良が必要と考えられる．

記号を除いて抽出した．その後形態素解析器 MeCab を用

表 1: 実験結果
再現率

実験-条件
置き換えなし

5
置き換え数

0.84

0

1-1

頻度 70 以上

0.88

1592

1-2

単語長 10 以上

0.87

14

2-1

頻度 100 以上

0.65

3893

2-2

単語長 10 以上

0.55

7

まとめと今後
少数言語の単語分割というタスクにおいて，教師なし

形態素解析器 NPYLM の適用方法を検討した．適用にあたり，少数言語は学習データが零細であるという特徴を持っており，従来の NPYLM ではこの特徴を考慮していない．そこで，本研究では「置き換え」という改良手法を提案し，置き換え対象についても検討した．実験では，
少数言語における NPYLM の分割性能を向上を目指し，

4 つの実験を通じて「置き換え」効果を検証した．その結いてカナ文字に変換し，53,255 文字からなる日本語（カ果，正しいかつ長い単語を置き換えることで，NPYLM

ナ文字）を学習データとした．評価のための正解分割箇の性能が効率的に向上することが分かった．

所は，カナ変換前のテキストを MeCab によって分割したものである．実際の少数言語への適用を見据えると，「切れるべき箇所が切れているか」が重要であるため，分割性能を再現率から評価する．

今後は「置き換えるべき語」の現実的な選定方法について，引き続き検討する．

参考文献[1] Krauss, Michael, “The world’s Language in crisis,”

実験 1 MeCab による正しい単語を置き換えたものを学習データとして，再度単語分割する
実験 2 NPYLM による単語を置き換えたものを学習データ
として，再度単語分割する．

Language Volume 68, Number 1, 1992, pp.4-10.
[2] Christopher Moseley, “UNESCO Atlas of theWorld’s Languages in Danger,” UNESCO, 2010.
[3] Daichi Mochihashi, Takeshi Yamada, and Naonori
Ueda, “Bayesian unsupervised word segmentation

条件 1：出現頻度の高い 2 文字以上の単語を置き換える

2：単語長の長い単語を置き換える（10 文字以上）
4.1

実験結果

実験結果を表 1 に示す．実験 1 では値が共に向上し，分割性能が向上したと考えられる．同様にして，実験 2 では
分割性能が著しく低下していると考えられる．正しい記号
列を置き換えるべきことが分かったが，頻度重視や単語長重視といった極端な条件では，正しい記号列を NPYLMの適用結果のみから置き換えることはできなかった．
表 1 より，実験 1 における置き換え数は，頻度が 1592
個，単語長が 14 個である．ここで，置き換え数 1 個あたりの再現率の上昇率は単語長の方が大きいことから，単語長に基づいた置き換えの方が効率的であると考えられる．ただし，実験 1 は正しい記号列が置き換えられていることから，「正しくかつ長い記号列の置き換え」と言い換えられる．しかしながら，実験 2 のように NPYLM の適用結果のみから，「正しくかつ長い記号列」を抽出することは現実的ではない．実際，実験 2 の単語長を重視した置き換えが，最も低い再現率を出力している．この要因は，誤った長い単語が NPYLM の適用結果に存在することであり，そうした語を置き換えてしまうと，再学習
しようとも改善の余地がなくなる．

with nested pitman-yor language modeling,” In
Proc. of ACL-IJCNLP 2009, pp.100-108.
連絡先
松下 真也

E-mail: 420d052@m.mie-u.ac.jp

日本人の名前の男女クラス分類
〇梅村

友槙,

中村

剛士

中部大学

1. はじめに
我々の最終目的は，音象徴の全容解明である．音
象徴とは，音そのものがある特定のイメージを喚起

性名 112 個，女性名 109 個，合計 221 個をデータセットとした．

3. 実験する事象のことである[1]．音象徴は，主に言語学・名前の各データを機械学習によって分類する実験

音声学・心理学・認知科学等の分野で研究がされてを行った．実験では，図 1 に示すとおり，名前を音きた．我々は，音象徴を工学的アプローチによって響特徴量の一つである MFCC(メル周波数ケプスト

定量的に解明することを目指す．

ラム係数)に変換して入力した．分類器には

本研究では，音象徴全容解明をボトムアップに進CNN(Convolutional Neural Network)を採用した．

める．すなわち，音象徴を持つ可能性のある事例を

出力は，男性名と女性名の 2 クラスである．実験で多数収集し，それらの持つ特徴を発見する．その後，は，Leave one out 法で学習・評価を行った．

得られた特徴から音象徴の規則性を一般化すること

また，機械学習による分類の比較対象として，人を試みる．本稿では，音象徴を持つ可能性のある事

間の主観による男性名と女性名の 2 クラス分類実験例の一つとして，日本人の名前を採用した．我々は，をアンケートとして実施した．今回，9 名の実験協

日本人の名前が男女によって異なることに着目し，力者から回答を得た．主観実験における男女クラス

名前には男女の印象を与える音象徴が存在するのでの判定は，過半数の票が集まったクラスを全体の回はないかと考えた．そこで，名前における男女の違答としてまとめた．

いについて分析を試み，一音象徴事例の特徴を明らかにしたいと考えている．
本研究では，機械学習を用いた分類器によって，音象徴の分析を行う．機械学習によって，音響特徴
量によって表された名前を男性名クラスと女性名クラスに分類できるならば，男女の名前の間で何らか

図 1:機械学習による名前のクラス分類の音響的な違いがあることが期待できる．また，その特徴が男女を識別しうる印象を与えている可能性があると考える．本稿の目的は，分類器の分類結果に基づいて，男女の名前を識別する音響的な特徴を発見することである．また，その特徴に基づいて，

4. 実験結果
機械学習による分類結果を表 1 に，人間の主観による分類結果を表 2 に示す．

名前が音象徴を持つ可能性について議論する．

表 1:機械学習による分類結果
予測

計

男性名

女性名

男性名

83

29

112

名前のデータセットは，明治安田生命が公表して

女性名

26

83

109

いる名前ランキングの読み方ランキングに記載の名

計

109

112

221

正解率

0.751

2. 日本人の名前のデータセット

前を採用した[2]．2004～2020 年の上位 50 位の名
前の内，男女両方でランクインした名前を除いた男

真値

表 2:人間の主観による分類結果
予測真値している．このことから，モーラ長が男女の印象の計違いを与える音象徴に関連している可能性があるのではないかと考える.

男性名

女性名

男性名

106

6

112

女性名

0

109

109

表 3:「ト」を含む名前を対象とした機械学習によ

計

106

115

221

る分類結果

正解率

0.973

表 1 の実験結果から，機械学習による分類におい

予測

真値ても正解率 0.751 となっており，音響特徴量によって一定の分類が可能なことが分かる．表 2 に示す人

計

男性名

女性名

男性名

24

3

27

女性名

1

1

2

25

4

29

正解率

0.862

計

間の主観による実験結果と比較すると，機械学習による分類は正解率が低い．これは，人間が名前に関する前提知識を持っていることによる差異ではない

表 4:「ト」を含む名前を対象とした人間の主観にかと思われる．表 1 に示す実験結果は，日本人の名よる分類結果前には，男女の違いを識別しうる音響的な特徴が存

予測在することを示唆しているのではないかと考える．

5. 考察

真値

分類結果について，特定のモーラを含む名前に注

計

男性名

女性名

男性名

26

1

27

女性名

0

2

2

計

26

3

29

正解率

0.966

目し，音象徴の分析を行った．表 3，表 4 に示すよ
うに「ト」を含む名前 29 個のうち，27 個が男性名であり，分類結果でも機械学習で 25 個，人間の主観

表 5:「ナ」を含む名前を対象とした機械学習によでは 26 個が男性に分類されている．また，表 5，表る分類結果

6 に示すように「ナ」を含む名前は 34 個のうち 30

予測個が女性名であり，分類結果でも機械学習で 23 個，
人間の主観では 30 個全てが女性に分類されている．

真値

以上のことから，「ト」には男性的な音象徴が，「ナ」には女性的な印象を与える音象徴がある可能性があ

計

男性名

女性名

男性名

4

0

4

女性名

7

23

30

11

23

34

正解率

0.794

計

るのではないかと考える．
他方，分類結果について，モーラ数に関する分析を行った．図 2 はモーラ数とそのモーラ数を持つ名

表 6:「ナ」を含む名前を対象とした人間の主観に前の総数を示す．女性名には 2 モーラと 3 モーラのよる分類結果名前しかなく，モーラ数が少ないほど女性名の割合

予測が大きくなる傾向がある．図 3 は各モーラ数を持つ
名前が女性名に分類された比率を示す．機械学習，
人間のどちらの分類においても，モーラ数が少ない
程女性に分類される比率が高いことが分かる．このことは，モーラ数が少ないほど女性的な名前であり，モーラ数が多いほど男性的な名前であることを示唆

真値

計

計

男性名

女性名

男性名

4

0

4

女性名

0

30

30

4

30

34

正解率

1.000

できない．さらなる分析を続け，日本人の名前の持つ音象徴について明らかにしたいと考えている．

名前の総数

100

男性
女性

50

参考文献
[1] 丹野眞智俊. "日本語音韻における音象徴の存

0
2

3

4

5

在." (2003): 1-10.
[2] " 明 治 安 田 生 命 名 前 ラ ン キ ン グ ." (2021):

モーラ数

https://www.meijiyasuda.co.jp/sp/enjoy/ranking/index.html

1

れた比率

女性名クラスに分類さ

図 2:各モーラ数を持つ名前の総数

機械学習

連絡先

人間

中部大学工学部情報工学科

0.5

梅村友槙

ep19019-3980@sti.chubu.ac.jp
0
2

3

4

5

モーラ数

図 3: 各モーラ数を持つ名前が女性名クラスに分類された比率

6. おわりに本研究では，音象徴を持つ可能性がある事例として，日本人の名前に着目した．とくに，名前には男女の印象を与える音象徴が存在するのではないかと考え，機械学習による分類実験を実施し，その結果に基づいて分析を行った．分析の結果，男性名には「ト」，女性名には「ナ」のモーラを持つ特徴が発見された．また，モーラ数が男性名・女性名で異なる傾向があることも分かった．今回の分析は，男性名・女性名に音響的な特徴があることを示唆するものではあるが，現段階でこれらの特徴が音象徴を示すか否かについては明らかになっていない．
今後は，今回発見した男女名の音響的特徴が音象徴に関連しているのか否かについて明らかにしたいと考えている．そのために，多数の日本語話者による主観実験を実施し，音象徴の有無について調査する予定である．また，今回発見した音響的特徴以外にも音象徴に関連した特徴が存在する可能性は否定

神名の音象徴に関する調査○清水 郁 1，中村 剛士 1
1 中部大学
キーワード:
音象徴，音響特徴，機械学習，クラス分類
表 2 外国(非日本)の神名の一例

１. はじめに特定の音が特定のイメージを喚起する事象は音象徴と呼ばれる[1]．例えば「わんわん」，「メーメー」
といった生き物が発する音を元にした擬声語や，「ザーザー」，「ドカン」のような無生物が発する音を元にした擬音語などが音象徴をもつ．また，音象徴は言語学，心理学，音声学等で多数の研究がされているテーマの一つであり，Sapir [6] の報告によれば，徒を中心とする 500 名を被験者とし実験した結果，/a/と/i/の組み合わせの刺激音に おいて 75%から96%が/a/のほうが「大きい」と答えたとされる．その他に，Ohara[4,5]によって，高周波の子音は小さ
いもの，鋭いもの，すばやい動きを表し，低周波の子音は大きなもの，柔らかさ，鈍重な動きを表すことが報告されている．
これまで音象徴に関して様々な報告がされているが，現状においても未解明な部分が多い．我々の最終目的は音象徴の全容解明である．音象徴の全容解明のために，音象徴を持つと思われる事例を収集し，多くの事例群からボトムアップに音象徴の全容解明を目指す．
本研究では，“神名”に焦点を当て神々の名前において日本的な音象徴の有無とその規則性について調査を行った．調査にあたっては，神名を音響特徴量
で表し，機械学習による“日本的”か“外国的(非日本的)”の 2 クラス分類を行った．これによって，神名の音響的な特徴による分類の可否を示す．また，その分類結果に基づいた分析結果として，神の名前が持つ音象徴についての可能性として，いくつかの仮説を示す．
表 1 日本の神名の一例
ア行が語頭の神名

カ行が語頭の神名

アオヌマヌオシヒメ

カナヤマヒメアカルヒメ

カムオオイチヒメ

アキビメ

カムヤタテヒメアクトビメ

カモタマヨリヒメ

アタヒメ

カヤノヒメ

アネクラヒメカナヤマヒコアマシルカミヅヒメ

キサガイヒメアマノタナバタヒメ

キサカヒメ

アメノサデヨリヒメ

ククリヒメ

アメノミツタマテルヒメ

クシナダヒメイコマツヒメ

コノハナチルヒメ

イチキシマヒメ

コノハナノサクヤビメ

ローマ神話の神名

ギリシア神話の神名

ウーラヌス

アスクレーピオス

ウーラノス

アストライオス

ウゥルカーヌス

アトロポス

ウェヌス
カイルス

アルテミス
アレース

ケレース

イーアペトスサートゥルヌスイーリス

ネプトゥーヌス

ウーラノス

バックス

エウロス

プルートゥス

エーオース

プルートス

エリーニュス

話の神名には名前の最後に“ス”が付く名前が多い
ことが分かる．このように，国によって名づけに特徴があるのではないかと思われる．神名は，その国の言語的特徴が反映されている可能性があり，そのため，音象徴性を強く持つことが期待される．
そこで，我々は，各国の神名を音象徴事例の一つとして仮定して収集を行った．収集した神名のデー
タセットは，日本の神名を 389 個，外国の神名を 291個の合計 680 個である．収集においては，Wikipediaの記事（「神の一覧」）[2]を参考にした．ここでは，これらの神名の持つ音象徴として，“日本的”か“外国的(非日本的)”の 2 クラス分類について注目し調査を行った．

３. 実験方法
神名を音響特徴量（MFCC）に変換し，Leave-1-out
法を用いたクラス分類を行った(図 1 参照)．分類器
は CNN によって構成した．この分類器は，入力された神名に対して“日本”か“外国”のいずれかのクラスを出力する．
なお，音声合成器での処理の都合上，14 文字以上で構成される神名は，今回のデータセットに含めていない．また，すべてカタカナ表記にし，
“・”
，
“＝”
が含まれている名前は“・”，“＝”を消去した上で，
MFCC に変換して分類を行った．

２. 神名について
表 1，表 2 は神名の一例である．表 1 にある日本の神名の多くが名前の最後に“ヒメ”，“ビメ”とつく名前が多いことが分かる．また，表 2 のローマ神

図1

神名のクラス分類

４. 実験結果と特徴分析
分類実験を行った結果を表 3 に示す．
分類の結果，
正解率は約 88％，F1 値は約 86%であった．このことから，音響特徴量によって，神名をある程度分類可能であることが分かった．音響的な分類の可能性が示されたことから，実験で得られた分類結果に基づき，各クラスの特徴について調査した．

予想クラス
(外国)
予想クラス
(日本)
合計

真値(日本)

語尾
ス
ー
ト

39

288

42

350

392

291

389

680

特徴分析として，まず，神名を構成する文字数に焦点を当てた．表 4 は，外国と日本それぞれの全データの平均文字数と分類実験の正解データの平均文
字数の平均と不正解データの平均文字数を算出した結果である．全データ平均文字数と平均正解文字数
は日本のほうが多いのに対し，平均不正解文字数は日本のほうが外国より少ないことが分かる．
表 4 神名の平均文字数

平均正解文字数(分類実験の正解デー
タ)
平均不正解文字数(分類実験の不正解
データ)

外国

日本

4.62

6.03

4.48

6.16

5.43

4.13

次に，日本と外国の神名において，語頭に多く使用された文字について使用率と分類実験の正解率を調査した（表５参照）．表 5 から，日本と外国どちらも語頭に“ア”が使用される割合が高いことが分かる．また，正解率は日本の“エ”を除きどれも正解率が高いことが分かる．
表 5 多く使用された語頭の正解率
語頭
ア
イ
ウ
ヴ
エ
オ

全体
20.9%
5.7%
2.9%
1.0%
2.2%
6.2%

使用率
外国
15.8%
2.7%
3.8%
2.4%
4.8%
1.7%

日本
24.7%
8.0%
2.3%
0.0%
0.3%
9.5%

全体
83.1%
89.7%
95.0%
100.0%
93.3%
92.9%

メ
ミ
チ

合計

249

平均文字数(全データ)

語尾

全体
11.8%
6.8%
5.7%

使用率
外国
0.0%
0.3%
0.0%

日本
20.6%
11.6%
10.0%

全体
98.8%
100.0%
100.0%

正解率
外国
100.0%

日本
98.8%
100.0%
100.0%

表 7 外国の神名で多く使用された語尾を持つ神名の正解率

表 3 分類結果
真値(外国)

表 6 日本の神名で多く使用された語尾を持つ神名
の正解率

正解率
外国
67.4%
87.5%
100.0%
100.0%
100.0%
80.0%

日本
90.6%
90.3%
88.9%
0.0%
94.6%

さらに，神名の語尾で多く使われていた文字について調査した．表 6 より，日本の神名で語尾によく使われていた文字は“メ”，“ミ”，“チ”であり，正解率も約 100％であった．また，さらにデータを詳しく見ると，語尾に「ヒメ」，「カミ」，「ヅチ」など
といった特定のフレーズが付く名前が多いことが分かった．外国の最後の文字によく使われていた文字
は表 7 より，“ス”，“―(長音)”，“ト”であった．こ

全体
11.2%
6.5%
5.1%

使用率
外国
25.4%
15.1%
10.0%

日本
0.5%
0.0%
1.5%

全体
94.7%
79.5%
85.7%

正解率
外国
95.9%
79.5%
89.7%

日本
50.0%
66.7%

れらの文字も全体的に約 80％以上と正解率は高く，それに対し日本は 50%や 66%と低いことが分かっ
た．

５. 考察
分類実験の結果，日本と外国では神名のつけ方に違いがあることが分かった．表 4 より，名前の文字数によって日本に分類されるか外国に分類されるかどうかが変わり，文字数が多いほうが日本に分類されたため，文字数が多いと日本的な印象を与える名
前になる可能性があると考えられる．
また，語頭文字についての分析では，表 5 より，
日本と外国の神名で使用率や正解率に目立つ差はな
かった．そのため，語頭文字は今回注目したクラス分類に関する音象徴には関係しないのではないかと考えられる．
さらに，語尾の文字を分析した結果，表 6，表 7に示すとおり，日本と外国の神名において使われる文字に偏りがあり，各正解率も高かった．このことから，語尾に使う文字によって日本的な印象を与える名前になる可能性があると考察する．また，語尾に使われる文字には，日本と外国の間で大きく偏りがあった．これは日本独自の歴史や文化が名づけに影響しているなどの理由が考えられるが，今後のさらなる調査が必要である．

６.さいごに
本研究では，神名を音象徴事例として仮定し，日本的または外国的の 2 クラス分類の音象徴について調査した．機械学習による実験の結果，日本と外国
で神名を音響特徴量である程度分類可能であることが分かった．このことは，日本的または外国的な印象を与える音象徴が存在する可能性を示唆するものであると考える．また，分類実験の結果を分析した
結果，今回の音象徴に関連するいくつかの仮説を示すことができた．
今後は，今回得られた仮説について検証を行う予定である．また，日本やその他の国の名づけの仕方についての文献調査を行い，神名の音象徴を解明したいと考えている．

参考文献[1]https://ja.wikipedia.org/wiki/音象徴[2]https://ja.wikipedia.org/wiki/神の一覧[3] Jakobson, Roman (1978) Six lectures on soundand meaning. Cambridge: MIT Press.
[4] Ohala, John J. (1983) “The origin of soundpatterns in vocal tract constraints.” In Peter
MacNeilage (ed.) The production of speech,
189-216. New York: Springer-Verlag.
[5] Ohala, John J. (1994) “The frequency code
underlies the sound symbolic use of voice
pitch.” In Leane Hinton, Johanna Nichols andJohn J. Ohala (eds.) Sound symbolism, 325–347.
Cambridge: Cambridge University Press.
[6] Sapir, Edward (1929) “A study in phonetic
symbolism.”
Journalofexperimental
psychology 12.3, 225-239.

連絡先
中部大学工学部情報工学科 清水郁
E-mail: ep19053-3707@sti.chubu.ac.jp

親しみやすく愚痴を聴く対話システムの開発
Development of an interactive system that listens friendly to complaints
1⃝ 1 坪井 開，
森田 賢太
11⃝ Kai TSUBOI,
Kenta MORITA
1
鈴鹿医療科学大学
1
Suzuka University of Medical Science

Abstract: In this study, the purpose was to develop an interactive system for listening to complaints.
The proposed interactive system retains user identiﬁcation and conversation content. The proposed systemgives back-channel feedback or repeats what a user says. We conﬁrmed the eﬀectiveness of the proposedsystem by questionnaire. As a result, We conﬁrmed that the proposed system listens friendly to complaints
like friends.

1

はじめに

ちやオウム返しは，システムに入力された発話内容が出日常生活を送っていく中で，人間は何らかの要因によ来事であるかによって決まる．図 1 は，開発した対話シりストレスがたまる．そのストレスを発散するために，人ステムの処理の流れを示している．会話の内容が出来事

間は他人にストレスの原因を愚痴として話す．

の場合には，判定された出来事と保持されている出来事

人間は，愚痴を聴いてもらうことにより，気持ちが楽を照らし合わせそれに応じた返答をする．また，会話のになる．しかし，だれもが気軽に他人に愚痴を聴いても内容の出来事が保存されてない場合は，データベースにらえるわけではない．例えば，一人暮らしなど、話し相手

その内容を保存する．会話の内容が出来事ではない場合
が身近にいない場合は愚痴を聴いてもらうことは難しい． には，相づちを返す．
愚痴などを聴いてもらう相手がいない場合，対話シス
出来事の判定は，自然言語処理を用いて行う．
「今日」やテムなどの機械に話を聴いてもらうことで，その問題を解「最近」などの時間を表す言葉と過去形の語尾である「タ決することができる．対話システムには種類があり，AI形」の言葉が共に会った場合，出来事と判定する．例え

りんな [1]，SELF[2] などのチャットを用いた対話システ

ば、「最近友達と喧嘩したんだ」という音声データがシス

ムや，音声を用いた対話システム [3] がある．対話システ

テムに与えられた場合，自然言語処理により，「最近」とムは主にこの２種類がある．

いう時間を表す語と「した」という過去形の語が抽出さロボットと音声を用いて会話をすることで気分の改善が認められことが分かっている [4]．しかし，機械の場合

れ，出来事と判定される．

3

実験は親しみやすさなどが無く，気軽に愚痴を話しづらいな

本システムの有効性を確認するために，５人を対象にどの問題がある．齋藤らの調査によると，愚痴を言う相使用実験を行なった．実験は，各被検者に本システムに

手は，友達など親しみを持った身近な相手を対象とする

約３分程度の愚痴を話してもらい，アンケートを記入しことが多い [5]．

てもらった．アンケートでは，話した後の気持ちの変化，本研究では，親しみやすく，気軽に話せるような対話

親しみやすさ，使いやすさの３つを回答してもらった．

システムの開発を目的とする．対話システムの返答ルー

図 2 は，話した後の気持ちの変化についてのアンケー

ルを人間の応答に近いようにすることで，使用者に愚痴

ト結果である．実験に協力した４人の方が「愚痴を話しを話して気持ちが楽になってもらうことをめざす．

てみて，気持ちが楽になったか」という質問に対して満2開発した対話システム
開発した対話システムは，リアルタイムで音声データ

から音声認識と自然言語処理を用いて会話内容を把握し、足，やや満足と回答した．このことから愚痴をどんな形でも言葉にして発声することでストレスの発散につなげることができ，気持ちが楽になると分かった．

会話内容に対して提案する返答ルールに基づいて返答文

図 3 は，親しみやすさについてのアンケート結果であを作成し、作成した返答文を合成音声で返す．親しみやる．３人の方が親しみを持てると回答した．愚痴を相づ

すく気軽に話せる対話システムとするために，開発した

ちなどで返答しながら聴く点が親しみやすさにつながっ

対話システムは，最初にシステムがユーザーの名前を聴ていることが分かった．しかしその他２人はロボットのくことで会話ユーザーを特定し，ユーザーごとに会話内

ような返答のため親しみは感じられないと回答した．

容をデータベースとして記録し，会話内容を聞き返した

図 4 は，使いやすさについてのアンケート結果である．

りすることで，友達のような人が聴いているようすを再使いやすさについては３人の方がそう思う，ややそう思現する．また，提案している独自の返答ルールでは，ユーうと回答した．正確な音声認識や相づちのタイミングなザーの発話に対して相づちやオウム返しでの返答を行い， ど一方的に話すには使いやすいことが分かった．その他
人が愚痴を聴いているようすを再現する．発話後の相づ２人は話すタイミングのテンポが悪いと回答した．

図 1: 対話システムの処理の流れ
でより親しみを持ち，話しやすくなると考える．

参考文献[1] rinna 株式会社.「りんな」 https://www.rinna.jp/,（参照 2022-2-7）[2] SELF 株式会社.「SELF AI （セルフ）—人工知
能 AI と会話できるアプリ：SELF（セルフ） 」
図 2: システムへ愚痴を話して気持ちが楽になったか？

https://self.software/. （参照 2022 2-2-7）[3] 下岡 和也, 徳久 良子, 吉村 貴克, 星野 博之, 渡部 生
聖: 音声対話ロボットのための傾聴システムの開発,
自然言語処理, Vol. 24, No. 1, pp. 3-47, 2017[4] 齋藤 智子, 椎塚 久雄: 人間とロボットの感性コミュ
ニケーションについて, 日本知能情報ファジィ学会
ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 第 23 回
図 3: システムに親しみやすさを感じたか？

ファジィ システム シンポジウム, pp. 158-161, 2007

[5] 齋藤 智子, 椎塚 久雄: コミュニケーションロボット
による会話効果とその要因について, 日本知能情報
ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演
論文集 第 24 回ファジィ システム シンポジウム, pp.

326-327, 2008

図 4: システムは使いやすい（話しやすい）と感じたか？
以上の結果と考察から，親しみやすく，気軽に話せる
対話システムの開発ができたと考える．

4

おわりに

本研究では音声認識や自然言語処理を用いて，ユーザーの話す愚痴を認識し，相づちなどを返答するシステムの開発を行った．簡易的な実験を行い，被検者のアンケー
ト結果から本システムの有効性を確認した．今後の課題
として，返答時のロボットのような発音や話し始めと返答のタイミングが挙げられる．この課題を解決すること

複数魚眼カ メ ラ によ る 全周画像合成のためのカ メ ラ 相対位置関係の推定
Estimatation of the camera relative position relations
for spherical image synthesis with ﬁsheye cameras⃝ 田中 啓太,⃝ Keita Tanaka,1

三浦 唯広,
福井 皐河,Tadahiro Miura, Koga Fukui,
愛知工業大学
Aichi Institute of Technology

矢野 良和
Yoshikazu Yano

研究背景
近年、 免許返納に よ る 高齢者の移動支援や過疎地域の移動手段と し て 、 自動車の自動運転実用化が進めら れている 。 一方で不整地や住宅地周辺の環境な ど 自動運転の適用が困難な 領域に おいて は、 遠隔運転に よ る 人間の介在が期待さ れる 。 ま た 遠隔運転は自動車以外に も 遠隔地で作業する 大型ロ ボッ ト な ど に も 広く 利用さ れる 。

図 1: 等角度マ ーカ ーの概要

遠隔運転では遠隔に いる 操作者が車両周辺を はじ めとし た 車両全周の映像を 見て 運転を 行う 。 全周映像の撮影に は全周パノ ラ マ 映像を 撮影でき る カ メ ラ ユニッ ト が利を 解消する 必要があ る 。 こ のレ ン ズ歪み修正に ついて は用さ れる 。 全方位が見渡せる 車両ルーフ に カ メ ラ ユニッ

2.1 に て 説明する 。

ト を 設置し 、 全周画像を 提供する 。 し かし 、 映像の下部

外部パラ メ ータ の推定に おいて は、 画像連結する 際のに ルーフ な ど 車体自身が映り 、 車両周辺の近距離領域が合成位置に 大き く 影響する 。 カ メ ラ 間距離が離れる と 撮

死角と な る 。 複数カ メ ラ を 取り 付け、 そ れぞれの映像を

影対象への位置関係が同一に な ら ず、 撮影方向に 差が生確認する 方法な ど も 使われる が、 個別の映像情報から 実

じ る 。 画像上では対象物体がそ れぞれで異な る 撮像位置

際の車両周辺の状況を 直感的に は理解でき な い。

に 投影さ れ、 カ メ ラ ごと の画像を 比較する と 視差と し て

そ こ で本研究では、 車両の前後左右に 複数の魚眼カ メ

確認さ れる 。 視差を 抑え る べく 対象物体の位置で合成す

ラ を 設置し 、 撮影し た 4 方向の画像を 統合し て 死角のなる と そ れよ り 遠方の領域が消失し 、 無限遠方が重な る よい全周映像の取得を 試みる 。

2

複数カ メ ラ 画像によ る 全周合成
180 度視野を 持つ魚眼レ ン ズカ メ ラ を 用いる と 全天球面の半分の領域を 撮影でき 、 前後の半球面映像を 合成する こ と で全天球面の画像に でき る 。 自動車な ど 大型の移う に 合成する と 近傍物体が二重に 映り 込むこ と が知ら れて いる 。 対象物体の消失を 避け る た め、 本研究では無限遠方での画像連結を 試み、 そ の合成方法を 2.2 に て 詳細を 説明する 。

2.1

カ メ ラ キ ャ リ ブ レ ーシ ョ ン

動体に対し 、 近傍や全周を 死角な く 映像で確認する ため、VR 空間の表現に 利用さ れる 全周画像は経度緯度の座

移動体の前後左右に 魚眼レ ン ズカ メ ラ を 設置する 。 各カ

標系で構成さ れる 。 こ れら 広範囲を 撮影する た め魚眼カ

メ ラ 画像を そ れぞれを 経緯度画像に 変換し 、 適切に 統合

メ ラ が多用さ れる 。 全周画像の経緯度に 対応する 情報取でき れば天地前後左右を 確認でき る 全周画像が生成でき得が必要に な る た め、 魚眼画像を 座標変換し て 適切な 経る 。 画像合成に は各カ メ ラ ごと に 調整すべき レ ン ズ歪み

緯度画像を 生成する 。 し かし 、 安価な 民生品では魚眼レ

な ど の内部パラ メ ータ やカ メ ラ 間の相互位置情報な ど のン ズが座標変換に 適し た 形状に な っ て おら ず、 レ ン ズ歪外部パラ メ ータ が必要と な る 。

みと し て 不適切な 位置に 撮像さ れた画像と な っ て いる 。

魚眼画像は光軸中心から の方向に基づき 撮像さ れる 。 光

こ れら 歪みを 簡単に 推定する 手法と し て 、 図 1 に 示す

軸を 中心と し た 方位角と 、 光軸と で成す仰角に よ り 座標

等角度マ ーカ ーを 提案する 。 マ ーカ ー交点を 計測する こ

表現さ れる 。 こ の仰角に ついて は様々 な 投影モデルがあと で直接的にレ ン ズの歪み量を 計測する 。 紙面の都合、 詳る が、 安価な 民生カ メ ラ のレ ン ズでは投影モデルが反映

細について は文献 [1] を 参照さ れたい。 光軸と で成す仰角

さ れな い製品が多く 、 計測と し て 使う 場合はレ ン ズ歪み

方向の補正を 各カ メ ラ ごと に 行う こ と で適切な 方位角でと し て 不具合と な る 。 こ れら カ メ ラ レ ン ズごと の特性をの投影が実現でき 、 経緯度画像に おいて も ズレ のな い画

内部パラ メ ータ と 呼び、 パラ メ ータ を 推定し レ ン ズ歪み

像を 得る こ と ができ る 。

(a) 補正前画像(b) 補正後画像

図 4: 等角度マ ーカ ーに よ る レ ン ズ歪みの補正

図 2: 実験装置

2.2

画像連結

外部パラ メ ータ を 適切に 設定し て も 、 カ メ ラ 間の位置関係に よ り 連結合成に おいて 近傍物体は二重化や消失が生じ る 。 本研究では無限遠方で画像連結し 、 全物体の背(a) front(b) right(c) back(d) left

景画像と し て 全周画像を 生成する 。 こ う する こ と で近傍物体が二重化する 問題は残る が、 画像データ の消失を 防
ぐ こ と ができ る 。
外部パラ メ ータ の推定によ り 接合位置を 算出でき る 。 一方、 本研究では隣り 合う カ メ ラ 間で重複し て 撮影でき る
領域を も つ。 そ こ で重複領域から 特徴点を 抽出し 、 対応
点で位置合わせを する 手法の適用を 試みる 。 重複領域には無限遠方の対象が映る 状態と し 、 そ れら 無限遠方の対象から 特徴点を 抽出し て 対応関係を 調べる 。 対応関係を

図 5: 生成し た経緯度画像

も と に 、 画像の変形を 行っ て 画像の連結を 試みる 。

3

実験
本実験では、 図 2 に示すよ う にカメ ラ を 設置し た。 こ の装置に おいて 、 対角のカ メ ラ 間の距離は 37.4cm であり 、地面から 高さ 90cm にカメ ラ 設置平面を 設定し た。 魚眼レン ズカ メ ラ と し て GENIUSPY-GS-A15WDCM-1.5MM
を 利用し た 。 画像は 1280 × 720 pixel の解像度で取得し た。
得ら れる 画像例を 図 3 に 示す。 画像の左右に は黒く 外光が投影さ れな い領域が確認でき る 。 こ の非黒領域である 円周部ま でが撮影視野と な り 、 カ メ ラ の仕様から 光軸
から ±90 度の範囲が撮像さ れて いる 。 グラ ウ ン ド で撮影を し 、 画像に 映る 木々 は 70m 以上離れた 対象物であ る 。

それぞれ前後左右の画像と なっ て おり 、 隣り 合う 画像ど う
し で共通する 領域が写っ て いる 。 90 度づつ方向を 変え て
撮影し て いる ため、 無限遠方で 90 度の範囲が重複し て い
る と みな せる 。 な お、 上下部分に おいて は撮像セ ン サー
外に 投影さ れて いる 部分があ る た め、 こ のレ ン ズでは上(a) front-cam(b) right-cam

下に 死角が生じ て いる 。
こ の魚眼画像は歪みを 持っ て いる ため補正を 行っ た。 こ
こ では歪みが補正さ れた 様子のみを 図 4 に 示す。 経緯度の展開に は中心から の距離が中心から の角度に 相当する
等距離投影方式の画像が必要と な る 。 中心から 10 度間隔(c) back-cam(d) left-camに な る よ う 同心円を 描いた 画像で検証する と 、 補正前は横軸と 同心円と の交点位置に マ ーカ ーが現れて いな いこ

図 3: 魚眼カ メ ラ での撮像画像と がわかる 。 そ れに 対し 、 提案する 補正手法に よ り 同心

(a) front(b) right

図 6: 経緯度画像の重複領域内での対応特徴点
図 7: 射影変換に 基づく 画像連結 (2 画像)
円上に マ ーカ ーの交点が現れる こ と がわかる 。
図 3 の画像に各カ メ ラ ごと のレ ン ズ歪み補正を 適用し 、
経緯度画像に し た も のを 図 5 に 示す。 画像を 取り 囲む正方形の枠が画像境界を 示す。 こ の画像は横方向に経度、 縦方向に 緯度を 示し て おり 、 中心から 上下左右に ±90 度の範囲を 示し て いる 。 上下の白領域は魚眼画像の切れた 上
図 8: 射影変換に 基づく 画像連結 (4 画像)

下部分に相当し て いる 。 レ ン ズ歪みを 補正し て ある ため、
重複領域に おいて は適し た方位 (経度) に 対応する 物体が現れる こ と が確認でき る 。

の方法を 順に 適用し て いき 、 前後左右の 4 枚の画像を 合

経緯度画像の解像度は 900x900 pixel と し た 。 1 pixel

成し た 結果を 図 8 に 示す。 こ の結果は、 基準と な る 前方が 0.2 度に 相当する 。 隣接カ メ ラ 間の距離が 26.4cm で画像から 連結を 繰り 返し て 得た 。 連結に おいて 、 画像形

ある ため、 三角測量で計測でき る 最大距離 (無限遠方) は状が射影変換さ れる た め空間的に 傾け た 変形を 許容し て80m 程度と な る 。 撮影に 用いて いる グラ ウ ン ド の木々 はいた 。 特徴点一致の最適を 求めた 結果、 経緯度画像の合

ほぼ無限遠方と みな せる こ と が確認でき た。

成と し て は不適切な 形状変化を さ せ、 全周を つな ぐ こ と

こ のよ う に 撮影画像に 対し て 経緯度画像が生成でき る
こ と が確認でき た 。 こ れら を カ メ ラ の外部パラ メ ータ にができ な い画像に な っ て し ま っ た。
経緯度画像は縦横が直行する 経度と 緯度であ る べき な

即し て 連結する こ と で、 全周画像を 獲得する 。

ので、 空間的な 傾き を 許容し て はいけ な い。 こ の実験で特徴点に基づく 射影変換によ る 合成

は、 そ の制限を せず変換パラ メ ータ を 得た た め、 不適切

3.1

対応する 特徴点に 基づき 射影変換を 行う 手法に ついて
結果を 述べる 。 ま ず、 隣り 合う 2 つのカ メ ラ (前・ 右) から 得ら れる 画像の連結を 試みる 。

な 変形を 繰り 返し 、 最後に 一周でき な い形状と な っ て し
ま っ た。

3.2

光軸方向を 手動補正し たカ メ ラ によ る 結果検証

図 6 に 各画像から 得ら れる 対応する 特徴点を 示す。 こ

本来であ ればカ メ ラ の方向を 補正する た めの変形と す

れら は各画像中のすべて の特徴点候補から RANSAC をべき だっ た た め、 魚眼画像に 再度特徴点を 投影し 直し て用いて 妥当な 対応点が存在する 特徴点であ る 。 そ れぞれ

魚眼画像の補正を 行う 必要があっ た 。 し かし 、 こ れの実

同一対象物体から 適切に 特徴点を 得ら れた こ と が確認で

現に は計算モデルを 新たに 用意する 必要がある 。

き る 。 こ れを も と に射影変換行列を 求めて 画像連結を 行っ

こ こ では経緯度画像上の特徴点の一致で解決でき る 方

た 結果を 図 7 に 示す。 こ の合成では 2 枚の画像を 同じ 比法を 検討する 。 空間的な 傾き を 行っ た 理由はカ メ ラ の光

率でア ルフ ァ ブレ ン ド し た 合成結果を 示し て いる 。 図中

軸方向が上下に 傾いて いた た めであ り 、 上下方向の傾きに 確認でき る フ ェ ン ス の柱が二重に 写っ て いる のは、 前が解消すれば連結実験が継続でき る と 考え た。 そこ で、 図と 右の画像に おいて のズレ に よ る も のであ る 。 そ れぞれ

9 に示すカメ ラ 固定具を 新たに作成し 、 カメ ラ の光軸調整の画像で特徴点を 赤丸と 青丸で表現し た た め、 合成後のを 行う 。 こ の固定具では上下左右から 固定ネ ジに よ り 押

画像で紫色に な っ て いる と 特徴点が重な っ た こ と を 意味

さ え る 構造と な っ て おり 、 取り 付け 位置を 手動調整できする 。 そ れぞれの対応点が重な り 合う よ う 右側画像が修る 。 光軸方向、 つま り 魚眼の中心を 同一水平面に 向け る

正さ れ、 連続的に 変化する 画像を 得る こ と ができ た 。 こ

こ と で上下の傾き を 解消でき る 。 本実験では図 10 およ び(a) 正面(b) 側面(a) front(b) right(c) back(d) left(c) 上面

図 9: カ メ ラ 固定器具

図 10: 姿勢調整の環境

図 11: 光軸調整の様子 (魚眼画像)

図 12: 合成画像
図 11 に 示すよ う に 、 壁面照射し た レ ーザー光を 撮影し 、中心を 通る X 軸と 重な る よ う に カ メ ラ 角度を 調整し た。

4

まとめ
本研究では、 無限遠方の物体に よ り カ メ ラ の相対位置関係の推定し 、 画像の連結統合を 行っ た 。 カ メ ラ の上下
光軸調整を 行っ た 後に 同様の実験を 行っ た 。 特徴点の方向の傾き 補正を さ せな い拘束を 入れる こ と で、 わずか

対応点同士が重な る よ う に 画像変換を 適用する が、 空間に 誤差があ る も のの期待さ れた 全周画像が得ら れた 。 手的な 傾き 補正や経緯度の座標空間の単位角度が変化し な法の有用性が示せたこ と から 、 今後は魚眼画像上でのキャ

いよ う 、 平行移動に 限定し た 合成を 行う 。 経緯度画像空リ ブレ ーショ ン を 実装し 、 すべて のパラ メ ータ 推定を 行間での平行移動は、 各カ メ ラ の左右方向の傾き およ び 90

う 。 ま た 、 二重化を 前提と し た 近傍物体の適切な 再描画

度ずつ角度を 変え て 取り 付け た 角度分を 補正さ せる こ と法を 検討する 。

に 相当する 。

参考文献

合成結果を 図 12 に示す。 こ の画像は図 5 の左画像を 基[1] Koga Fukui, Yoshikazu Yano, “Validation of Cal-

準に し て 、 右側に 正面画像を 、 さ ら に 右側に 右画像を とibration Method for Fish-eye Lens using Equian-

順に 4 枚連結し た。 平行移動のみに制約し たため、 図 5 のgular Markers -Aiming for Remote Car Driving-”,

よ う な 元画像の形状が維持さ れて いる 。 連結部分に ついProc. IEEE 10th Global Conference on Consumerて 確認する 。 わずかに対象物の二重化が残る も のの、 傾きElectronics, 2021.

な ど の不整合は確認でき な い事がわかる 。 二重化のズレに ついて は連結の部分ごと に 発生の有無が異な る 。 そ れ
ぞれのカ メ ラ でのレ ン ズ歪み補正に 不具合があ る と 、 左右への伸長に 影響を 及ぼし 、 ズレ 量から も レ ン ズ歪みの影響に よ る も のと 推察さ れる 。 一方で、 こ のズレ 量を もと に 互いに 一致する よ う カ メ ラ 間での情報で歪み補正す
る 方法が期待でき る 。 今後は、 こ う し た ズレ 量を 基に レン ズ歪みの解消を 試み、 無限遠方での全周画像の高精度連結を 実現する 。

連絡先
愛知工業大学 工学部 電気学科 電子情報工学専攻

E-mail: k tanaka@hmi.aitech.ac.jp段階的に前件部を縮小する逐次法によるファジィモデリングA Fuzzy Modelling with Iterative Mechanism with Stepwise Narrowing of Zenkenbu
1⃝ 1 張 瑞叡，
西野 順二
1
1
⃝ Zhang Ruirui,
Nishino Junji1
電気通信大学1
The University of Electro-Communications

Abstract: In this paper, we improve the iterative rule generation mechanism for fuzzy modelling. First
we develop an antecedent narrowing algorithm to get a more accurate model. And next, we also introduce
a random sampling method to obtain errors of each candidate models to make modelling faster. According
to the results of simulations, these methods work eﬀective enough.

はじめに
本研究の目的は大規模データを対象として逐次的にルー2.2 ファジィルール、ファジィ推論、ファジィモデル「x is A」というようなファジィ集合の言語的な表現

ルを生成するファジィモデリングの改良である。ニューによる命題はファジィ述語といい、これの真理値はメン

ラルネットワークを用いた AI は学習結果を人間が理解すバーシップ関数 µA (x) によって与える。ファジィルール

ることが難しい。ファジィ理論に基づくファジィモデリ

は「IF. . .THEN. . .」のように記述されるファジィ述語にングはこの問題を解消する方法のひとつである。最近のよって構成される [2]。ファジィルールの「IF. . .」の部分

AI は大規模なデータとその学習を前提としている。しかを前件部、「THEN. . .」の部分を後件部という。本研究し、ファジィ理論、特にファジィモデリングに関する研では、後件部のファジィ集合を ck 実数一点とした簡略化

究には大規模データを扱うものが少ない。

ファジィ推論法を用いる。よって、ファジィルール Rk は1

本研究はファジィモデリングを利用した AI の作成に向けて、大規模データを扱う。逐次法によるファジィモデ
リング [1] について検討し、その改良を試みた。

2

式 (2) のようになる。式 (2) における m は Rk が扱える
入力の次元数である。
m
Rk : IF x1k is A1k and · · · and xm
k is Ak THEN y is ck (2)ファジィモデルファジィモデルは入力を受けてモデル内のルールを利

ファジィルールを利用してファジィ推論ができる。入用して推論し、結果を出力するシステムである。ファジィ

力 x = [x1 , x2 , . . . , xm ] が与えられたとき、ファジィルー

モデルは複数のファジィルールによって構成される。
2.1 ファジィ集合、メンバーシップ関数
要素 x がファジィ集合 A に属する度合いを帰属度と呼ル Rk（の後件部）が採択される度合いを適合度 wk (x) と呼び、式 (3) によって与える。

び、帰属度をメンバーシップ関数 µA (x) ∈ [0, 1] を用いて

wk (x) = min(µAik (xi )) (i = 1, 2, . . . , m)表す。また、本研究ではメンバーシップ関数の形を図 2.1

r 個のファジィルール Ri (i = 1, . . . , r) を持つファジィのような左右対称な三角形に設定する。このメンバーシッ

モデルを F として、入力 x に対して F の推論結果 F (x)プ関数 µ(x) を式 (1) で与える。ここで、d = m3 − m2 =は式 (4) によって与える [3]。

m2 − m1 , d > 0, d ∈ R。本研究では図 2.1 と式 (1) の m2

F (x) =

を前件部の中心、d を前件部の幅とする。

3

Σri=1 wi (x)ciΣri=1 wi (x)

(3)

(4)

逐次法の改良案
逐次法はモデルの誤差が改善されなくなるまでルールを逐次的に追加するファジィモデリング法である。
追加するルールの前件部のファジィ集合の幅が常に一定な逐次法では、柔軟性に欠けて、モデリングの精度にも上限がある。これは異なる場合でモデルの精度を高め
るには、幅が異なるルールが必要になるからである。こ

図 1: 対称な三角形のメンバーシップ関数

れを改善するため、提案手法では前件部を予め大きく設定し、その後段階的に縮小するステップを追加した。改x − m1dm3 − xµ(x) =
1
−

d


 0

良したアルゴリズムを Algorithm1 に示す。

(m1 < x ≤ m2 )(m2 < x < m3 )(x ≤ m1, m3 ≤ x)

モデルの誤差を全数計算によって獲得する場合、入力(1)

データの数を N 、入力の次元数を m、後件部の探索回数を t、ファジィルールの数を r、前件部の範囲を連続で縮小できる最大回数を l として、改良した逐次法によるファAlgorithm 1 改良した逐次法によるファジィモデリング
1: 誤差が最も大きい (x1 , . . . , xm ) を見つけ、次のルー

タ数 N = 10201）。結果から、改良手法による複雑な関数のモデリングができ、モデルの誤差も許容範囲内であるといえる。しかし、モデリングにかかった計算時間がルの前件部の中心とする
2: 誤差が一番小さくなるような後件部の値 ck′

を見つけ、次のルールの後件部の値とする
3: 前件部を縮小する条件に当てはまるとき、前件部を縮小して、後件部を探索する
4: 誤差の改善率が最も良いルールをモデルに追加する
5: 誤差が改善られなくなる, または追加したルール数が一定数になるまで 1.2.3.4. を繰り返す

長いため、高速化の方法が求められる。
4.3 ランダムサンプリングによる高速化
計算の高速化のため、総誤差の代わりに、ランダムサ
ンプリングによって誤差を計算する方法を採用して、比較した。本実験は、サンプリング数を N/10 = 1020 として、ランダムサンプリングを行う。また、f (x) = x2 を目標関数とする。ランダム誤差で 20 回モデリングし、それらの結果と総誤差の結果と比較する。
実験の結果、総誤差を利用した方のモデルの最終総誤差 e0 に対して、ランダム誤差の方は 20 回の中、4 回の結果の最終総誤差が e0 の 1.5 倍以下であった。ランダム
誤差の方のモデリングに掛かった平均計算時間が 827 秒であるため、およそ 827 × 20/4 = 4135 秒で比較的に良いモデルを獲得できることが望まれる。これは総誤差の方の計算時間が 16000 秒に比べると、約 4 倍速くなって

図 2: f (x) = sin x の違うモデリング中の総誤差の変化の比較図（青：改良手法, 赤：元の逐次法）いる。よって、ランダムサンプリングを利用することにより、アルゴリズムの高速化が可能であると考えられる。

5
ジィモデリングの計算量は O(r2 N mtl) である。N は実
質誤差を計算するときに計算される入力データの数であるため、誤差の計算方法を改良すれば計算量も減ること
ができる。

4

おわりに
本研究は将来 AI の作成にファジィ理論を利用するため、大規模データを扱う逐次法によるファジィモデリン
グについて検討し、改良した。段階的に前件部を縮小す
る逐次法はより高い精度のモデルを獲得できることを確認し、複雑な関数のモデリングもできることを示した。ラ

実験

4.1 改良手法の性能の確認
本研究の逐次法の終了条件は、ルール数が設定値 50 にンダムサンプリングによる高速化改良アルゴリズムを実装し、実験により 4 倍速いことを確認した。

参考文献

達したときとした。
2

本実験では f (x) = x と f (x) = sin x を目標関数としてモデリングし、改良手法の性能を確認した。改良手法と元の逐次法の違いを確認するため、f (x) = sin x のモデリングにおけるそれぞれのモデルがルールの追加に連れて全数誤差（以下は総誤差と呼ぶ）がどのように変化するかを確認し、その結果を図 4.1 に示す。比較の結果、[1] 大海哲平: 大規模データからのファジィモデルの獲得アルゴリズム. 電気通信大学修士卒論 (2020)[2] 水本雅晴: ファジィ推論. 日本ファジィ学会誌 Vol.4, No.2
p.256-264(1992)[3] T. Takagi, M. Sugeno: Fuzzy identiﬁcation of systems
and its applications to modeling and control. IEEE
Transactions on Systems, Man, and Cybernetics (Volume: SMC-15, Issue: 1, Jan.-Feb. 1985 p.116-132)

改良手法はモデリングの前半で元の手法より素早く誤差差を改善できないのと違って更にモデルの精度を上げて

連絡先
張 瑞叡

いた。この結果から、追加するルールの数が一定の場合、電気通信大学 情報・ネットワーク工学専攻 西野研究室

改良手法の方がより精度の良いモデルを獲得することがE-mail: c1710410@edu.cc.uec.ac.jp

を改良できなかったが、後半では元の手法がそれ以上誤できることが分かった。

4.2 複雑な関数への対応の確認
実験は f (x) = x1 2 + x2 2 と f (x) = sin x1 + 2 cos x2 、
f (x) = 10e−(x1 +3) −(x2 +6) + 5e−(x1 −4) −(x2 −5) の三つ
2

2

2

2

の二変数関数を目標関数としてモデリングした（訓練デー記号化による複数環境を対象としたゲーム AI
The game AI aims for multiple titles by symbolization
1⃝ 1 望月 亮佑，
西野 順二
1⃝ 1 Ryosuke Mochizuki,
Junji Nishino1
電気通信大学大学院
1
The University of Electro-Communications Graduate School

Abstract: The goal of this paper is acquiring a common state among diﬀerent game titles. We
used symbolization to simplify the screen information. Although no performance improvement wasobserved for individual learning in this study, there is a possibility that the learning policy can bedeﬁned by pre-training.

1

はじめに

本論文ではゲームがジャンルに大別されることに注目し、同様のゲーム性を持った異なる複数のタイトルから共通に利用できる知識を獲得することを目的とする。
機 械 学 習 の 発 展 に よって ゲ ー ム AI を 強 化 学
習によって獲得する試みが数多く行われている。
AlphaGO[1] のような人間を凌駕するほどの強さを目的とした学習や MuZero[2] のようなルールから学ぶことを目的とした学習など、学習する目的にも多様性が見られるようになった。いずれの目的においても対象とするゲームは単一であり、一度獲得した知識が別の対象に活用される例は少ない。単一ゲー
ムを対象とした場合でも、StarCraftII のような大規模ゲームを対象にする場面ではマルチタスクをこなすことが求められる。また、様々な強化学習フレー
ムワークの台頭によって並列強化学習が容易になった。オブジェクト認識を学習中に活用する例もある[3]。この例では、報酬が疎な環境の学習において段階的に報酬を自然言語の形で設置することで学習の促進を目的とし、目的語の解釈のために画面中のオブジェクトを学習と並行してテンプレートマッチン
グによって検出している。
ゲームにおけるマルチタスクネットワークを作成する試みはネットワーク中に効率よく情報を詰め込
むことで行われてきた。異なるタスクの連続学習において、以前に学習した知識において重要とみなせるものを忘却しない範囲内でネットワークの重みを更新する方法 [4]、一度各環境で十分な学習を行った
後に模倣学習の形で効率的に新規ネットワークに学習させ直す方法 [5] などがある。いずれにおいても環境が増えるにつれて必要な情報が増加してしまい、
対応出来る数はネットワークのサイズに依存してしまう。
ゲームがジャンルに大別されることに注目し、同様のゲーム性を持った異なる複数のタイトルから共通に利用できる知識を獲得することを目的とした。
観測する状態を簡単にすることで、人間プレイヤが無視するような差異を取り除いて共通の状態を増やすことを試みた。状態を簡素化するだけであれば、新規環境に対して解釈部を追加するだけでネットワー
クについて大きな更新を必要としない。

2

記号化

環境の状態数を減らすために記号化を行う。記号化とは、物体認識の技術を用いて画面上に表示されるオブジェクトを判定することで、画素情報をオブ
ジェクト情報に置き換えることである。記号化を行うことでオブジェクトの外見による差分を取り除く
ことが出来る。操作キャラクタや敵キャラクタの外見情報を無視すれば、異なる環境で同一の状態を獲得しやすくなる。
画面を 13x16 のグリッド状に分割し、物体認識によって得られた矩形について中心の位置を利用して画面情報を作成した。ゲームプレイにおいて人間プ
レイヤは数ピクセルの違いを認識する必要がないと考えるため、位置情報が近似できる状況をまとめる
ことで更なる状態の簡略化を狙った。また、複数の敵プレイヤが重なっている状態についても、対象グリッド付近に敵がいるという情報に圧縮した。敵の数という情報は欠落してしまうが、配置と数の情報の重要度を比較して利用状況を検討することとした。
今回は Atari2600 のゲームタイトルである、Assault、DemonAttack の 2 つの環境について、状態の共有が可能かどうかの実験を行った。

3
3.1

強化学習フレームワーク
HandyRL

今回の実験では学習の並列化のために HandyRL[6]を利用した。HandyRL は PyTorch で並列に強化学
習可能なフレームワークである。ゲーム環境に対する部分が独立して設計されているため、対象タイト
ルに対する環境部を記述するだけで並列強化学習が可能になる。
HandyRL では policy,value の更新において、モン
テカルロ、TD(λ)、Vtrace、UPGO を選択して利用できる。マルチタスク学習である、並列化するといった観点から UPGO を採用した。

て最下部に敵キャラクタが補充されず、プレイヤが敵キャラクタを殲滅する以外にゲームが進行しない状況が発生する。これは報酬が疎な強化学習となり、学習が進まなくなるという問題を引き起こすため、
各エピソード 3000 ステップの上限を設けた。

Assault にはプレイヤの連続攻撃を防ぐためのゲージが存在する。一定以上に攻撃を続けるとゲームオーバーの扱いとなる。本ゲージは画面右下に表示され3.2 UPGOUPGO[7] は DeepMind 社が StarCraftII 向けに作 ているが、OpenAI Gym では情報を取得することが成した AlphaStar というエージェントの中で提案さ 出来ない。画面上の画素情報を参照するしか方法がれた学習法である。UPGO では以下の更新式に従う。 ないため、本実験では考慮しない。
4.2 実験における記号化
今回の記号化においては各タイトルについて、敵キャラクタ、プレイヤキャラクタ、敵キャラクタの攻ここで GUt は
撃 (敵弾)、プレイヤキャラクタの攻撃 (自弾) をテン
{
U
r
+
G
if
Q(s
,
a
,
z)
≥
V
(s
,
z)
t
t+1
t+1
t+q
θ
t+1
プレートマッチングによって検出した。また、それGUt =rt + Vθ (st+1 , z) otherwise
ぞれについて 1∼4 の数字を割り当て、何もない空間(2) を 0 とした。敵キャラクタについてはアニメーショ
で表わされる。ρ はン用に複数のポーズや色に変動する可能性があるた)(
め、すべての状態について検出を行った。ステージπθ (at |st , z),1
ρ = minの進行に伴って敵キャラクタの外見も変わるため、
πθ′ (at |st , z)
プレイ中のステージに出現する敵のみ検出対象としで表される重要度比、Q は行動価値の推定値、πθ′ はた。図 1 は各ゲームにおける検出対象のオブジェク
アクターの軌道を生成した方策である。
トと変換用の記号 (数字) の対応表である。
ρt (GUt − Vθ (st , z))∇θ logπθ (at |st , z)4(1)

学習対象のゲームと記号化

4.1 環境設定
本実験は OpenAI Gym 環境で Atari ゲームを動作させ、HandyRL で並列化を行い、OpenCV でテン
プレートマッチングによるオブジェクト認識を行った。学習に利用したネットワークはノード数 13x16の入力層、512 の隠れ層、6 の出力層のサイズで行った。報酬はスコア変動時に一律で 1 を与えた。これによってスコア上の数字の大小を無視出来る。各ゲー
ムにおいてスコア変動が生じるのは敵キャラクタを撃破した時のみである。
今回利用したタイトルの一つである DemonAttack
では、敵キャラクタが画面上に同時に 3 体まで出現する。それぞれの高さはある程度区別されており、3つの区分で各 1 体ずつ配置される。各ステージには敵の上限数が設けられており、一定数の敵キャラクタを撃破することでステージクリアとなる。また、攻撃する敵キャラクタは一番下の区分に配置されたものだけである。この仕様によって、進行状況によっ

図 1: 変換表

5

同一ネットワークでの連続学習

記号化による状態共有の性能を調べるために、同一のネットワークを利用して異なる二つの環境を連続的に学習する実験を行った。今回利用した環境は Assault と DemonAttack である。いずれも Atari2600
で提供されたゲームであり、縦シューティングゲー
ムの形式を取っていることから多少の類似点を持つ環境である。各ゲームタイトルのスクリーンショッ
トを図 2,3 に示す。

図 2: DemonAttack

図 3: Assault

図 5: Assault

図 4: DemonAttack

5.1 連続学習への記号化の効果
各ゲームにおいて学習を行った結果を図 4,5 に示す。各グラフは直近 100 エピソードの平均獲得報酬の推移を表したものである。横軸はエピソード、縦軸は平均報酬を表す。グラフにおける d,a はそれぞれ DemonAttack,Assault のタイトル名を示し、a→d→a
ならば Assault を学習したネットワークで DemonAttack を学習し、再度 Assault の学習を行ったということである。 図 4 のグラフより、DemonAttack においては Assault のみの事前学習時にスコアが低い
ことが分かる。しかし、いずれにおいてもランダム
プレイヤと同等か劣る性能である。逆に図 5 のグラ
フでは DemonAttack のみの事前学習時にスコアが高い。また、この場合においてのみランダムプレイ
ヤよりも性能が良い。このことから Assault において学習に不都合な要素が含まれることが推測できる。
Assault には固有のパラメータとして画面右下に連続攻撃を抑止するためのゲージが存在する。不必要な攻撃行動はゲームオーバーを招く行動として学習されてしまい、行動が消極的になってしまったのではないかと考える。他方 DemonAttack ではプレイ
ヤキャラクタと攻撃用の弾が一対にデザインされており、画面上に一つしか自プレイヤの攻撃が存在出来ない。攻撃ボタンのゲーム入力を行ってもゲーム側で反映されないことが多いため、より積極的に攻撃行動を行うと推測できる。類似のゲーム性であっても、最初に学習するゲームによって全体的な傾向が定まってしまう可能性がある。今回の場合は 3000
ステップの上限を設けており、人間のプレイと比較すると短いエピソードであったと考えられる。短期
的にスコアを向上させるには Assault の場合であっても積極的な行動が望まれると考える。

6

まとめ

同じジャンルに大別される類似ゲームにおいて、状態を簡略化することで同一のネットワークで複数のゲームタイトルをプレイ出来るゲーム AI の獲得を試みた。オブジェクト認識で獲得出来る画面上の情報と内部から得られるスコア情報を基に学習を行ったが、考慮外としたパラメータの重要性が高かった可能性がある。また、類似ゲームであっても仕様の違いから学習の進行度に差が出ることも分かった。
DemonAttack のような局所的に意図しない形で報酬が疎になってしまうようなゲームでは代替環境で学習することが望まれるため、報酬の疎密度についても環境選択の考慮としたい。
簡略化入力における個別学習の結果も芳しくなかった。学習における必須情報を落としてしまった、学習
時間が足りない、といった原因も考えられるため今後の課題としたい。Assault における DemonAttack の
事前学習は効果が確認出来たため、学習以前にエージェントの基本方針を定めることが有効な場面があるとも考えられる。

参考文献[1] Silver, D., Huang, A., Maddison, C. et al.
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484–489 (2016). https://doi.org/10.1038/
nature16961[2] Julian Schrittwieser, Ioannis Antonoglou,
Thomas Hubert. et al. Mastering Atari, Go,
Chess and Shogi by Planning with a Learned
Model. https://arxiv.org/abs/1911.08265[3] Russell Kaplan, Christopher Sauer, Alexander
Sosa. Beating Atari with Natural Language
Guided Reinforcement Learning. https://
arxiv.org/abs/1704.05539[4] James Kirkpatrick, Razvan Pascanu, Neil Rabinowitz. Overcoming catastrophic forgettingin neural networks. https://arxiv.org/abs/
1612.00796[5] Emilio Parisotto, Jimmy Lei Ba, Ruslan
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and Transfer Reinforcement Learning. https://arxiv.org/abs/1511.06342[6] HandyRL.
HandyRL

https://github.com/DeNA/[7] Vinyals, O., Babuschkin, I., Czarnecki, W.M.
et al. Grandmaster level in StarCraft II using multi-agent reinforcement learning. Nature
575, 350–354 (2019). https://doi.org/10.
1038/s41586-019-1724-z

連絡先〒 182-8585 調布市調布ヶ丘 1-5-1
電気通信大学大学院
情報・工学ネットワーク専攻
望月亮佑
E-mail: m2131157@edu.cc.uec.ac.jp

イベント認知に基づく動的目標獲得システム
A dynamic goal acquisition system based on event perception〇 1 岡野1〇 Koki Okano,
1
1

1

光稀,
1

西野

順二

Junji Nishino

電気通信大学大学院

The University of Electro-Communications Graduate School

Abstract：In this research, we propose a system for dynamically setting goals for game AI. In setting goals for game AI, it issometimes necessary to design complex models and evaluation functions. Through this research, we aim to reduce the cost ofthese designs and contribute to the eﬃciency of research and development of game AI. In the proposed system, ”event” aredeﬁned as in-game information that a player can relate meaning to, and goal setting is dynamically updated with the recognized
events. To investigate the required accuracy of event recognition in practical use, we conducted evaluation experiments ofevent recognition and path learning on two-dimensional grid maps. As a result, we found that a recognition rate of 0.9 orhigher is required for an L-shaped map, while 0.9 is suﬃcient for a square map. It was also shown that the required accuracyof the proposed system may be relaxed for maps with a high degree of freedom such as the open world.

1 はじめにが過去の成功体験から得られた行動の系列をスキルとして記憶し，さらにアフィン変換不変量を元にそれらにス

本研究ではコンピュータゲームプレイヤ（ゲーム AI）

キル報酬という内部報酬を与えることにより，さまざまがゲームをプレイする際の目標設定を動的に行うシステな環境で再現可能なスキルの強化とそれを用いた探索空

ムを提案する．本システムではプレイヤが意味付け可能

間の縮減を可能とする手法を提案した [6]．Benjamin らなゲーム内情報を「イベント」と定義し，認知したイベン

は事例の再帰的分類 (RCE:Recursive Classiﬁcation of

トによって新たな目標の獲得や目標達成の判定を行う．

Examples) という手法で，報酬関数が不要な強化学習を

近年では接待プレイ [1] など多様な目標をもつゲーム

AI の研究が行われている．このような多様なゲーム AI
は人間をより楽しませるゲームプレイなど，ゲーム AI

実現した [7]．

2 ゲームにおけるイベントと目標設定の関係の新たな利用方法をもたらす可能性をもつ．また，人間本研究ではプレイヤが観測するゲーム内情報のうち，プレイヤの思いがけない行動を再現することによるゲー

意味付けによって他の情報と区別可能なものを「イベン

ム開発のデバッグ作業の効率化や，人間から見て自然ト」と定義し，これをプレイヤの目標設定として利用すで個性的な振る舞いをする bot への利用なども考えらることを考える．

れる．

ゲーム AI の目標設定の多くは設計者の手によって与多様なゲーム AI の目標設定において複雑なモデルやえられる．一方で，人間プレイヤは柔軟かつ自律的に目

評価関数の設計を必要とする場合がある．本研究によっ標を設定することが出来る．ゲーム AI が多様な目標をてこれらの設計に掛かるコストを削減し，多様なゲーム

動的に設定するための方法として，人間の高度な認知機

AI の研究開発の効率化に貢献することを目指す．

能や膨大な事前知識に基づく柔軟な目標設定を再現する

1.1

目標設定をする AIことが考えられる．Minsky の「心の社会」では人間の近年の機械学習の進歩より，AI による学習の多くは幼児が行う積み木遊びなどを例として，人間の心の働き

その目標設定が適切であれば実用的な時間内で実行可能

を専門的な役割を持つ小さなエージェントの集まりとしである．よって肝要なのはいかにして AI の目標設定をて表現することを試みている [2]．本研究ではプレイヤ設計するかであり，これについてさまざまな取り組みがが認知するゲーム内の「イベント」を用いて，ゲーム AI

なされている．Minsky の「心の社会」では自律的に思の動的な目標設定を実現するシステムを提案する．

考・判断する AI のコネクショニズムによる構成が検討あるプレイヤが目標を設定し，ゲームプレイによってされている [2]．Pathak らは報酬が疎な環境における強それを達成したかどうか判断するためには，プレイヤが化学習 [3] について，好奇心という内部報酬をゲーム AI

ゲーム内における「目標を達成した状態」を他の状態とエージェント（エージェント）が自らに与えることで探区別して認識する必要がある．たとえばアクションゲー

索を進めていく手法を提案した [4]．Savinov らはただムにおいて「現在のステージをクリアする」という目標

新しいだけではなく，そこに到達するのがむずかしい，を設定するためには，クリア時の演出や画面遷移など到達に要するステップ数が大きい情報にのみ好奇心報の情報から，そのステージをクリアしたことを認識出来酬を与える手法を提案した [5]．増山らはエージェント

なければならない．逆に，そういった情報に対して「ステージクリア」という意味付けが出来なければ，「現在のプレイヤが発生したイベントを正確に認知する確率をステージをクリアする」という目標を達成することは不認知率 pc とする．プレイヤは観測したゲーム内情報と可能である．

事前知識（概念集合）に基づいてイベントを認知するが，「イベント」とはあるプレイヤがゲーム内で他の情報

観測の精度や知識の偏りによって，イベントの見逃しやと区別し，意味付けを行う事の出来る情報である．ここ誤認をする場合がある．このような誤認が発生する確率

で，意味付けとはゲーム内情報集合 I からプレイヤの持が高いほど，認知率 pc はより 0 に近い値となる．

つ概念集合 C への写像 f である（式 1）．

f : I −→ C

4 イベント認知に基づく動的目標獲得シス
テム(1)
本システムはゲーム AI がゲームプレイ中に認知した「イベント」を目標設定の候補として獲得し，目標達成の概念集合とは，プレイヤがゲーム内情報を解釈するため判定と動的な目標設定の更新を行う．観測したゲーム内に用いる，情報の見方 (概念) の集合である．写像 f (i)

情報をどのような「イベント」として認知するかによっが空でないゲーム内情報 i ∈ I の集合を，プレイヤのイて，様々な目標を獲得・設定出来る．目標設定の更新を

ベント集合 E ⊂ I と定義する（図 1）．写像 f によってゲームプレイ中に行うことで，初期の設定にかかるコス

概念 c ∈ C に意味付けされたゲーム内情報 i ∈ I は，プトを削減しつつ，柔軟かつ自律的な目標設定を実現する．

レイヤにとって c という意味のある「イベント」e ∈ E

4.1

となる．

システムの機能と構成

本システムは識別機，イベント記憶機，目標設定機，の 3 つの機能から構成される（図 2）．これは，本システ
ムがイベントの認知と目標設定の更新を行うためには，「イベントの認知」と「初めて認知したイベントと既知のイベントの区別」と「認知したイベントによる目標設定の更新」の 3 つの機能が必要なためである．

図 1 意味付けとイベント集合のイメージ

一般的な用語としてのイベントは，ゲームにおけるアイテムの取得や敵との戦闘などの，開発者によって設定された出来事（または事件）を意味することが多いが，

図2

イベント認知に基づく目標獲得システムの構成

本システムにおける「イベント」はそれよりも広い意味を持つ．たとえば，ゲーム画面の背景に雲が流れる様子

識別機はゲーム内情報 i をイベント情報 e に変換すは一般的にはイベントとみなされない．しかし本研究でる．変換には事前知識（概念集合）のフィルタ F を用いはプレイヤがその情報に意味付けを行い，それ（雲の流る．フィルタ F はゲーム内情報 i を概念 c に意味付けされる様子）を見るなどのゲーム内目標を設定できるのでれたイベント e として認知するためのものである．フィ

あれば，そういった情報もプレイヤにとっての「イベンルタ F の性能はシステムの認知率 pc を決定する要因のト」のひとつであると考えることが可能である．

ひとつである．ただし評価実験ではフィルタ F の代わ

3 イベントの認知と認知率

りに環境から e を直接受け取るように設計し，認知率 pc
は e を破棄する確率とした．

イベントの認知とは，観測したゲーム内情報 i によっ

イベント記憶機はイベント情報 e を過去に経験したイてイベント e の発生に気付くことである．認知されるイ

ベント情報 ee に変換する．変換には過去に経験したイ

ベントは，プレイヤにとって既知のものだけでなく，そベント情報の履歴 Me を用いる．入力された e に Me にのイベントを認知して初めてその存在を知ったもの（た含まれないイベント e′ が存在する場合，e′ で Me を更とえば，ゲーム内オブジェクトの意外な挙動など）も含

新する．

まれる．

目標設定機はイベント情報 e と過去に経験したイベン

ト情報 ee を用いて目標設定 G を更新し，目標達成の判のものを用意し，目標達成後は次の目標設定に対応する

定情報のベクトル jG を出力する．e に初めて認知したテーブルに切り替えて学習を行った．

′′

イベント e が存在する場合，e を目標設定の候補 CG に

探索手法は ε-greedy 方策とした．ランダムな行動の追加する．現在の目標 gG と同じイベントを認知した場選択率である ε の値はテーブル (目標) 毎に独立した値

合，gG が達成されたと判定し jG に追加する．その後，を使用・更新するようにした．

CG の目標のうち最も早く追加されたものを新たな目標

5.2

′
gG
として設定する．一度達成した目標は外部からの初期化信号を受けることで再設定可能となる．

実験設定

実験環境は図 3 の 2 種類のマップを用意した．左上をスタート地点（S），左下をゴール到達イベント（G），右上のをアイテム取得イベント（！）とした．

5 認知率が目標設定や学習に与える影響の

目標達成時の報酬は 100，1 ステップあたりの行動コ

調査

ストは-0.1 とした．Q 関数の学習率 α は 0.3，報酬の割本システムとＱ学習 [8] を用いて 2 次元格子状マップ
における経路学習を行い，識別機の認知率が目標設定や学習に与える影響を調査する評価実験を行った．

引率 γ は 0.9995 とした．ランダム行動率 ε の初期値は0.3，1 エピソード辺りの減衰率は 0.99 とした．
1 エピソードは最大 200 ステップ，学習 1 回は 1000

4 節で述べた識別機のフィルタ F は，手作業での設計エピソードとした．学習の終了後，認知率を 1 に再設定

ではなく自動的に生成することが望ましい．これは人間した上でゲームプレイを行い，認知したイベントとそのの膨大な事前知識（概念集合）を再現するフィルタ F を順序を記録した（評価フェーズ）．評価フェーズにおい

すべて手作業で作成するのは困難なためである．フィルて認知率を 1 に再設定した理由は，ゲームプレイ中に発タ F を自動生成する場合，フィルタの性能や観測する生したイベントを認知しなかった場合，イベントを偶然ゲーム環境によって，イベント認知の精度（認知率）の見逃したのか，それとも学習そのものが失敗したのかを向上には限界が生じると予想される．

判別するためである．各マップと認知率で学習および評

本実験では本システムの実用における認知率の要求精価フェーズを 1000 回ずつ行い，結果を記録した．

度を調査するため，自由度の異なる 2 つのマップにおいて擬似的な認知率に基づくイベント認知を行い，認知したイベントを用いた動的な目標設定の更新と Q 学習による経路学習を行った．

5.1 Q 学習
Q 学習 [8] は強化学習 [3] のアルゴリズムのひとつであり，状態 s における行動 a の価値 (行動価値)Q(s, a) の値を探索によって更新していく手法である．関数 Q(s, a)

L 字形マップ

は式 (2) で更新する．α は学習率，r は報酬，γ は将来の

図3

報酬の割引率であり，s′ は次の状態である．

5.3

正方形マップ
実験環境

結果

L 字形マップおよび正方形マップにおける実験結果をQ(s, a) = Q(s, a)+ α(r + γ max Q(s′ , a) − Q(s, a))(2)a

図 4 と図 5 に示す．各図の横軸は認知率であり，縦軸はイベントを認知した回数である．NO EVENT はイベントを認知しなかった場合のデータである．

関数 Q(s, a) の値は次の状態で行動価値最大の行動を選

5.4

認知率の要求精度

択するという貪欲法に基づいて更新されるが，実際の探図 4 と図 5 より，認知率 0.9 であれば L 字形マップで索では探索を上手く進めるために確率でランダム行動をは約 80% の確率で，正方形マップでは 90% 以上の確率とる ε-greedy 方策や，行動価値の重みに応じた確率でで何らかのイベントへ到達する経路を学習できた．この行動を選択する softmax 方策などがよく利用される．こ

結果から，L 字形マップでは 0.9 以上の認知率が必要でのように，Q 学習は更新式の方策と実際の方策が異なるあるが，正方形マップでは認知率 0.9 で十分であったとことから方策オフ型の学習法と呼ばれる．

いえる．正方形マップの方が要求精度が低かったのは，

本実験では行動価値 Q の値はルックアップテーブル

正方形マップではイベントに到達する経路が複数存在

形式で用意した．テーブルは目標となるイベント毎に別したためだと考えられる．発生したイベントを認知でき認知と経路学習の評価実験を行った．結果として，L 字形マップでは認知率 0.9 を超える精度が必要であり，正方形マップでは 0.9 でも十分であることが明らかになった．また，オープンワールドのような自由度の高いマッ
プでは本システムの要求精度が緩和される可能性が示さ
れた．

参考文献
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by self-supervised prediction.

In International

conference on machine learning, pp. 2778–2787.
PMLR, 2017.
[5] Nikolay
Marinier,

Savinov,

Anton

Raichuk,

Damien Vincent,RaphaëlMarc Pollefeys,

Timothy Lillicrap, and Sylvain Gelly. Episodic
図5

正方形マップの実験結果なかった場合，本来得られたはずの報酬より小さい値でcuriosity through reachability.

arXiv preprint

arXiv:1810.02274, 2018.

テーブルの値が更新され，学習が後退してしまう．経路[6] 増山岳人, 山下淳, 淺間一. 変換不変性を用いた経験が複数ある場合はこのような認知失敗の確率が分散されの抽象化と内発的動機づけに基づく強化学習. 日本機るため，学習が安定しやすかったと予想される．

械学会論文集 C 編, Vol. 79, No. 798, pp. 289–303,

5.5

自由度の高いマップにおける実用の考察

2013.

正方形マップはオープンワールドのような自由度の高[7] Benjamin Eysenbach, Sergey Levine, and Ruslan

いマップを抽象化したものと考えられる．Ｌ字形マップ

Salakhutdinov. Replacing rewards with examples:のような制限の厳しいマップでの実用では認知率 0.9 のExample-based policy search via recursive classiﬁ-

精度が必要な場合でも，正方形マップでは認知率 0.6 程

cation, 2021.

度で実用可能である．このことから，自由度の高いゲー
ムでの実用にける要求精度はある程度緩和されると考え[8] Christopher John Cornish Hellaby Watkins.
Learning from delayed rewards. 1989.

られる．ただし，本実験で使用した正方形マップはサイズが小さいため，より広いマップでの実用における要求精度はまた違った結果になる可能性がある．

連絡先〒 182-8585 調布市調布ヶ丘 1-5-1
電気通信大学大学院

6 結論
本研究ではゲーム AI の目標設定を動的に行うシステ
ムを提案した．プレイヤが意味付け可能なゲーム内情報をイベントと定義し，認知したイベントを用いて目標設定の動的な更新を行うシステムの機能と構成を説明した．本システムの実用におけるイベント認知の要求精度を調査するため，2 次元格子状マップにおけるイベント

情報・ネットワーク工学専攻
岡野光稀

E-mail: OkanoKoki@mail.uec.jp