第55回 東海ファジィ研究会
in 日間賀島（ヒマ研2024）
予稿集

主催：日本知能情報ファジィ学会 東海支部
協賛：IEEE名古屋支部
日時： 2024年2月18日（日）～ 2月19日（月）会場： 日間賀島公民館(日間賀島サービスセンター)

第55回東海ファジィ研究会（2024年2月18日～19日）プログラム
2月18日（日） 会場：日間賀島公民館
13:00-13:05 【開会挨拶】

研究会幹事 野崎佑典（名城大学）

13:05-14:05 セッション1

司会：森田賢太（鈴鹿医療科学大学）

P1-01

プログラミング演習におけるQ学習を用いた車速制御学習の実践
伊藤一也

P1-02*

人間とAIのコミュニケーションを深化させる感情推定技術の検討
笠井有華 伊藤捺々 早瀬光浩

P1-03*

移動軌跡を利用した効率的な倉庫番問題の生成手法
山本拓未 西野順二

P1-04*

香水の名前の音響特徴量調査
西森天馬 中村剛士

P1-05*

深層学習によるバスケットボールのファウル判定に関する一考察
大場健矢 加納政芳

P1-06*

フィードバック提示時のロボットの表情と内発的動機づけとの関連性
田中翔梧 加納政芳 ジメネスフェリックス

P1-07*

画像生成AIを対象とした 目的指向型プロンプト文の検討
福岡 玲也 富成 啓希 宇佐美 裕康 岩堀 祐之

P1-08

PG PUFにおけるファジィ抽出器の実装評価
野崎佑典 吉川雅弥

14:05-14:25 休憩
14:25-15:25 セッション2
P2-01*

司会：加納政芳（中京大学）
NBI内視鏡画像からのポリープの形状復元
伊藤優一 岩堀祐之 小笠原尚高 春日井邦夫

P2-02*「ゼルダの伝説」のキャラクター名の音響特徴量の調査
加藤善 中村剛士

P2-03*

運転者の性格特性と運転振り返りロボットの印象・支援受容性との関連性
岩川壱 加納政芳 ジメネスフェリックス 早瀬光浩 吉川大弘

P2-04*

棋譜に表れる人間の特徴のファジィ抽出
小松原舞 西野順二

P2-05*

イナズマイレブンの技名に関する音象徴による音響特徴量調査
小川流空 中村剛士

P2-06*

顔タイプ分析によるパーソナライズメイク提案システム
小木曽由菜 酒井里子 早瀬光浩

P2-07*VRゴーグルで見た仮想物体の距離感に対する理解能力の基礎調査（仮）小野田祐大 濱田海斗 矢野良和

P2-08

航空機事故避難シミュレーションの評価
三好哲也

P2-09*

大規模データを対象としたファジィモデリングの高精度化と高速化
張瑞叡 西野順二

15:25-15:45 休憩
15:45-16:45 招待講演

司会：中村剛士（中部大学）

題名

博士の曖昧な愛情 または私は如何にして心配するのを止めてファジィを愛するようになったか

講演者

西野順二（電気通信大学）

18:30-21:30 懇親会

司会：三好哲也（阪南大学）

21:30-23:30 ナイトセッション

司会：三好哲也（阪南大学）

2月19日（月） 会場：西区会館
10:00-11:30 ミニ四駆AI大会

司会： 矢野良和（愛知工業大学）

11:30-11:40 【閉会挨拶】

東海ファジィ研究会・支部長 中村剛士（中部大学）＊は優秀発表賞の投票対象

プログラミング演習における Q 学習を用いた車速制御学習の実践
Practical Learning of Vehicle Speed Control using Profit Sharing Method
in Programming Exercises○伊藤 一也 1○Kazuya Itoh1
1 大阪産業大学
1Osaka Sangyo University
Abstract: For the purpose of developing an MDASH-certified curriculum, we applied vehicle speed
control learning based on the Profit Sharing method as a programming exercise for students in the
Department of Transportation Mechanical Engineering who have no programming experience. As a result,the acquisition of programming ability was a major hindrance, and it was found that courses specializingin acquiring programming ability and courses learning about AI need to be separated.

１. はじめに
文部科学省が大学毎に認定する MDASH プログ
ラム[1]は，学生の数理・データサイエンス・AI に関する基礎的な能力の向上を機会の拡大を目的としており，大阪産業大学でも導入を検討中である．その一方，高等学校で情報の授業が必修化される前に大学に入学した学生の中には，データサイエンスやAI はおろか，コンピュータプログラミング自体が未経験の学生が多い．ましてや，著者が在籍している工学部 交通機械工学科においては，AI を経験す
る機会は演習科目のコンピュータプログラミング(以下，プログラミング演習)の履修か，著者の研究室を含むごく一部の卒業研究テーマに限られている．そのため，交通機械に対する関心が強いがコン
ピュータプログラミングが未経験の受講生に対するMDASH 認定カリキュラムの策定を目的に，自動車の車両運動シミュレーションにおける速度制御の学習を題材とする Q 学習，厳密には Profit Sharing 法を適用したプログラムを作成し，教員が示した学習結果を更に向上させるプログラムの修正を演習課題として取り組ませて，演習の懸案点を抽出した．

２. 本研究の Profit Sharing 法について
Profit Sharing 法は，マルチエージェント強化学習の方法論である Classifier System の強化学習アルゴ
リズムの 1 つである[2]．無効なルールの抑制と報酬プランの獲得による合理性定理による安定的な挙動が保証されており，経験強化型の代表的手法である．
一般的には，報酬に至るエピソードにおける入力 xと行動 a の対から成り立つルール系列を記憶して，報酬が得られた時点で次式に従ってルールを強化する．
𝑤(𝑥𝑖 , 𝑎𝑖 ) ← 𝑤(𝑥𝑖 , 𝑎𝑖 ) + 𝑓(𝑟, 𝑖)(1)
ここで，𝑤(𝑥𝑖 , 𝑎𝑖 )はエピソード上の i 番目のルールの重み，r は報酬値，f は強化関数である．本研究においては，自動車が走行する路面の傾斜角を状態，
自動車のモータの回転数を行動とした Q テーブルに総報酬量を記憶させるようにしたため，式(1)のルー
ルで示されるルールの重みを得られた報酬量の総和，
r は制御目標となる目標平均車速との偏差，f が r に
よって得られた報酬量と対応づけた．

３. 車両運動アルゴリズムについて
車両運動アルゴリズムは，ミニバン型自動車(日産
セレナ e-Power)を題材に，1/100 秒毎に車両の加速度，速度，位置を計算し続けるものである．自動車の変速機や減速機によって発生する速度伝達比 i は，式(1)に示すように求められる．ここで，i1 は変速機の速度伝達比，i2 は差動歯車装置(デファレンシャルギヤ)の速度伝達比である．なお，本研究のミニバン
型自動車は電動駆動であるため，i1=1 である．
(2)𝑖 = 𝑖1 ∙ 𝑖2
増幅されたトルクはドライブシャフトを介してタイヤに伝達する．タイヤ径は，タイヤと路面との間でタイヤの接線方向に発生する駆動力 D に影響する．
タイヤ径を r[m]，モータトルクを速度伝達比で増幅した駆動トルクを T[N・m]とすると，駆動力 D は式(3)で求められる．
𝑇
𝐷=
(3)
𝑟
タイヤが発生可能な駆動力の最大値 Dmax は，接地面に対するタイヤの垂直荷重を Fz [N]，路面摩擦係数を μ として式(4)で表される．
𝐷𝑚𝑎𝑥 = 𝜇 ∙ 𝐹𝑧
(4)
また，速度変化によって加速度が発生した場合，式(5)に示す荷重移動が発生し，荷重移動によって式(4)の Fz が Δwx だけ変化する．ここで，m は車重，Hg は路面から重心までの垂直方向距離，lf と lr はそれぞれ重心から前輪および後輪までの前後方向距離である．
𝐻𝑔∆𝑤𝑥 = 𝑚 ∙ 𝑎𝑥
(5)
𝑙𝑓 + 𝑙𝑟
こうして求められた駆動力 D は，空気抵抗 Ra，転がり抵抗 Rr，勾配抵抗 Rθの総和である走行抵抗 R(式(6))より大きければ速度が増加する．
𝑅 = 𝑅𝑎 + 𝑅𝑟 + 𝑅𝜃
(6)
ただし，駆動力が走行抵抗以上であっても，車体に発生する速度がモータ回転数を速度伝達比で除した回転数と車輪の円周の積で求められる速度より上回らないように制限をかけている．
また，指定した目標車速を実現するためのモータ

回転数の設定については，Profit Sharing 法による学
習結果を課題に適用するため，モータ回転数をランダム関数で決定してシミュレーションした．

４. プログラミング演習課題について
プログラミング演習課題は，ANSI-C によって著者が作成した，自動車の登坂シミュレーションである．道路の傾斜角を 0°，3°，5°，8°，10°の 5段階を設定し，それぞれの区間を停止状態から発進して，400m 走行した時点の平均速度を 60km/h となるモータ回転数を学習させるものである．初期状
態では，Q テーブルの行動側のモータ回転数は3000rpm を最低値として 10000rpm まで 200rpm 間
隔の 36 段階としている．
課題のソースコードと教員例は著者が作成し，受講生に提示した．そして，授業で用いているコンパ
イラ(CPad for Borland C++ Compiler Ver.2.31)で実行させて，車両運動シミュレーション結果の教員例を示しながら，教員例よりも良いシミュレーション結果を目指すためにプログラムを修正するレポート課
題を課した．ただし，車両運動アルゴリズムに関わる部分の改変は車両運動の計算結果自体が変わるため禁止とした．
本研究のプログラミング演習課題における目標車
速 60km/h への収束は，教員サンプルでは学習回数
1000 回と示したが，実際には 100 回程度の学習でほぼ収束する．これは，Profit Sharing 法の強みが発揮されていると考えられる．ここで，ANSI-C におけるランダム関数 rand()，およびランダムシードを決定する srand()は擬似乱数であり，本来ならばコンピュータの CPU 実行時間などを srand()に代入して rand()関数のランダム性を上げる必要がある．しかし，プログラミング演習では ANSI-C の標準関数のみを演習の対象としているため，全員が同じような結果になる．そのため，教員例より良い結果を示すためのレポート課題の模範解答は，以下の要素を記述することが求められる．
① ランダム関数のランダム性を一様に近づけるための方策の適用(例：srand()関数をプログラム
内の随所に配置する，等)② Q テーブルに記載されている行動軸側(モータ回転数)の個数を増やして，モータ回転数を細かく指定出来るようにする③ 報酬関数の計算式変更による報酬量の再調整(ただし，報酬量の変化を極端にすると逆に学習効果が低下する点も注意が必要である)

５. 演習の結果
学生の演習結果について，成績評価の対象となった 49 人の結果，①～③全てを示し，かつ教員
例より良い結果を示した場合を評価 S とし，1 項
目が欠落する毎に評価を A,B,C と段階的に下げて評価した．この結果より，本演習課題で修得すべきポイントを全て修得したのは 20%に留まったことが示された．

採点の正答率としては，①は 80%，②が 67%，
③が 20%であった．

６. 考察
演習レポートの採点をとおして得られた知見を基に考察する．
まず，①に関連して，ANSI-C で自在にプログラ
ムを作成，実行出来る能力の修得度による差が成績に影響している可能性が挙げられる．例えば，rand()関数や srand()関数は演習で指定した教科書[]に示されている内容を精読すれば理解出来るものである
が，教員が授業中に使用する PowerPoint スライドのみを頼りに演習課題に臨んでいることが背景にあり，他人が記述したソースコードの理解力不足と併せて影響が出たものと推察される．
次に，②と③に関連して，Q 学習および Profit
Sharing に対する理解の不足が挙げられる．プログ
ラミング演習における事前講義では，動物園等における動物の芸の練習を例えとして示し，理解をしやすくすることに努めたが，ソースコードで表現する
段階でつまずいた可能性が考えられる．なお，②および③の解答が正しい学生は全員①も正答であった．
以上の懸案点を改善するためには，ANSI-C プロ
グラミングと AI に関する授業を完全に分離して，
プログラミング能力の習得に専念させる経験と，理論式をプログラムのソースコードで表現する経験をそれぞれ設けることが必要であると考えられる．

７. まとめMDASH 認定カリキュラムの策定を目的に，プログラミング未経験の交通機械工学科の学生を対象としたプログラミング演習課題として Profit Sharing
法に基づいた車速制御の学習を適用した．結果，プ
ログラミング能力の修得度が大きく足を引っ張る結果となり，プログラミング能力修得に特化した科目と AI について学ぶ科目は分離して設ける必要があるという知見が得られた．

参考文献[1] 文部科学省: 数理・データサイエンス・AI 教育
プログラム認定制度,
https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_
datascience_ai/00001.htm (2024 年 2 月 14 日
確認).
[2] 荒井幸代, 宮崎和光, 小林重信: マルチエージェ
ント強化学習の方法論 –Q-Learning と Profit
Sharing による接近-, 人工知能学会誌, Vol.13,
No.4, 1998.
[3] B.W.カーニハン, D.M.リッチー,石田晴久: プロ
グラミング言語 C 第 2 版 ANSI 規格準拠,共立出版, 1989.

連絡先
伊藤 一也
E-mail: kazuitoh@tm.osaka-sandai.ac.jp

人間と AI のコミュニケーションを深化させる感情推定技術の検討
1

1

笠井有華

伊藤捺々 1 早瀬光浩
1椙山女学園大学
1

はじめに
現在，人と自然にコミュニケーションを行うロボットの普及が進んでいる．例えば，MIXI の Romi は表情から感情を読み取り，自然な会話を実現する．また，Fujitsuの unibo は Empath の音声感情解析技術を採用しており，
これらは，人の生体情報を活用して感情を識別する手法である．しかしながら，異なる生体情報から矛盾する感情が認識された場合，単一の感情の特定が困難である．本

図 1: システム概要

論文では、表情と音声間の感情差異における感情推定手法を検討する．これにより，人の感情を深く理解し，感情に寄り添った開発に貢献することを目指す．

2

関連研究
感情推定に関連する研究として，リアルタイムで発話感情を推定する．音声の感情推定は，音声波形をメル周
波数ケプストラムに変換し，その特徴量を用いて LSTMによる感情推定を行う．総合的な感情推定は，表情と音声からの感情を組み合わせて推定する．

内容，表情，音声から感情を推定する研究 [1]，統計的応

音声の感情推定のための LSTM は，音声資源コンソー

答手法を用いて非言語的な感情表出を考慮した音声対話

シアムの感情評定値付きオンラインゲーム音声チャット

システムに関する研究 [2]，および発話内容と推定される

コーパス [4] を用いて学習する．データは演技用データを

感情の両方を考慮した対話を実現することを目指す自然

用い，学習用に 8 割，検証用に 2 割に分割して使用する．

言語対話システムに関する研究 [3] などが挙げられる．最パラメータの設定は，メル周波数ケプストラムの次元数初の研究では，リアルタイムで発話，表情，音声から複雑を 10，LSTM の隠れ層を 1024，バッチサイズを 128，エな感情（例えば，皮肉やツンデレ）を推定するシステムがポック数を 20 に設定する．

開発された．このシステムでは，表情からの感情推定には

学習時の誤差の推移を図 2(a)，正解率の推移を図 2(b)OKAO Vision を，音声からの感情推定には openSMILEに示す．それぞれのグラフの横軸はエポック数を表し，縦を使用して SVM による学習を行い，発話内容からの感軸は損失値と正解率を表す．図 2(a) を見ると，検証用

情推定には音声認識エンジンと評価極性辞書を基にしたデータでは損失値が下がっていないことから，これ以上方法が用いられている．二つ目の研究では，統計的応答の学習は過学習の恐れがある．学習結果は，学習誤差が手法を用いて，非言語的感情（口調，表情）を絵文字で0.53684，検証誤差が 1.30845 で，検証データに対する正表現し，入力することで，感情を考慮した応答が可能な解率は，50.9 %であった．研究 [1] の音声からの感情推定システムを構築し，その優れた性能を実証した．三つ目の精度は，全体で 43%であったことから，SVM による分の研究では，発話内容とユーザの感情を考慮して，より類より高い精度が得られた．

自然な対話が可能なシステムが開発された．このシステ

総合的な感情推定は，メラビアンの法則を参考に，表ムでは，音声認識と openSMILE を用いた SVM 学習を

情と音声の感情を 6 : 4 の比率で重み付けし，合成して一通じて，感情に基づいた返答プランを決定している．こつの感情を推定する．これにより，表情と音声間の感情れにより，感情を考慮することで，より生物らしく対話

差異に基づく，より精度の高い感情推定が可能となる．

を楽しむことができる．これらの研究は，テキスト情報と生体情報の感情差異に注目しているが，表情と音声といった生体情報間の感情差異に焦点を当てた研究はまだ
少ない．

4

実験
実験は，表情と音声が一致している場合と一致していない場合に分けて行う．一致している場合には 6 パターン（平静の状態では音声が不足しているため，このケー

3

提案システムスは除外）を設定し，一致していない場合には，1 つの本研究では，表情と音声から感情を推定するシステムを

表情に対してランダムに選ばれた 3 種類の異なる感情を開発する．図 1 にシステムの全体像を示す．まず，Deep-

持つ音声を使用し，21 パターンを生成する．したがって，

Face を使用して表情から感情を推定し，次に音声からの表情と音声が一致している場合と一致していない場合を

(a) 誤差(b) 正解率

図 2: 誤差と正解率の推移

図 4: 実験結果 2

図 3: 実験結果 1

合わせて，合計 27 パターンの実験を行う．
実験結果を図 3，図 4 に示す．図 3 を見ると，表情は「怒り」，音声は「悲しい」と異なる結果であるが，総合的な感情は「怒り」となった．図 4 では，表情は「悲しい」，音声は「驚き」と異なる結果であるが，総合的な感情は「悲しい」となった．このように，一致していない
場合では，表情を優先的に使用した結果，違和感なく感情を推定できたと考えられる．しかし，怒りや驚きなど
強い感情は音声の推定結果の確率が高いため総合的な感
情では確率の値が低くなることもある.

5

おわりに
本研究では，表情と音声からの感情を組み合わせた感

音声チャットコーパス（OGVC）」を利用した．

参考文献[1] 岡田, 他, 表情・音響情報・テキスト情報からのリア
ルタイム感情推定システム, 第 31 回人工知能学会全国大会 (JSAI2017), 1B1-OS-25a-4in1, 2017.

[2] 目良, 他, ユーザの非言語的な感情表出を考慮した音声対話手法, 知能と情報, Vol.34, No.3, pp.555-567,
2022.
[3] Tang Ba Nhat, 他, 音声に含まれる感情を考慮した自然言語対話システム, HAI シンポジウム 2014, P-11,
2014.

情推定手法を検討した．結果から，感情推定の精度は従[4] 有本, 他, 感情評定値付きオンラインゲーム音声

来の方法を上回るものの，改善の余地があることが明ら

チャットコーパス（OGVC）, 国立情報学研究所

かになった．またシンプルな手法により総合的な感情を音声資源コンソーシアム. (データセット), 2013.

推定しているため，混合感情などの推定は困難である．今https://doi.org/10.32130/src.OGVC

後の課題として，精度のさらなる向上と混合感情の表現方法の検討，データセットの拡充やアルゴリズムの最適化を進め，人間と AI のより自然なコミュニケーションを

連絡先
早瀬光浩

実現するための基盤を検討していく．

E-mail: mhayase@sugiyama-u.ac.jp

謝辞
本研究では，国立情報学研究所 音声資源コンソーシア
ムから提供を受けた「感情評定値付きオンラインゲーム

移動軌跡を利用した効率的な倉庫番問題の生成手法
An eﬃcient method for generating Sokoban problems using movement trajectories⃝ 1 山本 拓未， 1 西野 順二⃝ 1 Takumi Yamamoto, 1 Junji Nishino1
電気通信大学
The University of Electro-Communications
Abstract: In this study, we propose the UAM method (Unknown area Avoidance Map creation) aimed at
generating new Sokoban problems with suﬃcient diﬃculty and just a short time required for. We validate
its performance through experimental veriﬁcation. In the UAM method, to have a map, ﬁrst we generatesome trajectorys transporting each baggage to all open tiles, and select one with the evaluation value, thenupdate a board situation by adding up this new movement trajectory. These way surpress unnecessarily
unreached cells, We test proposed method by both measurements of generation speed, and the diﬃculty ofgenerated problems. As a result, we conﬁrmed that problems could be generated in less than exponential
time with respect to the board size and the number of baggages, and we could generate problems suchas various diﬃculty levels. For example, we were able to generate around 35 large scaled problems inapproximately two minutes.

1

はじめに
本研究は，プレイヤーと荷物の移動履歴から未通過マ

スを無駄に増やさないように荷物の運搬手順を生成し十分な難易度を保持しつつ倉庫番問題の生成速度を向上させる UAM 法 (Unknown area Avoidance Map creation)
を提案し，性能を実験的に検証することを目的とする．
パズルゲーム倉庫番 [1] は従来から研究され，問題の自動生成手法についても既に複数提案されており，これらの既存手法では問題の品質と生成速度とのトレードオフが課題となっている．これは倉庫番の問題は状態数が指

図 1: 問題の例. 左は初期状態, 右はゴール状態である.

数関数的に増加することが原因である．また，倉庫番の解の有無の判定をする問題は PSPACE 完全複雑性クラスに属し [2] ，規模の大きな問題を解くことが困難である． 地点に置かれている荷物である.
提案する UAM 法は複数の手数の動作を 1 つとしてまとめて扱うことで，問題生成時に探索すべき木構造を圧3関連研究の調査縮し，プレイヤーと荷物の移動履歴に着目して良い経路

倉庫番の問題の自動生成の研究を 7 件調べ [3, 4, 5, 6,を生成する手法である．提案法は盤面の広さや荷物の数

7, 8, 9] ，問題の品質と生成速度を両立させるのが困難でを増やしたとき，既存の手法よりも生成にかかる時間があることがわかった．解探索や手詰まりの判定の研究を長くなりにくいと同時に，パラメータを調整することで4 件調べ [10, 11, 12, 13] ，倉庫番の部分問題では詰み状生成される問題のバリエーションが豊富であるという特態の高速な検出や学習ができることがわかった．問題の徴を持つ．

難易度や面白さを評価する手法の研究を 2 件調べ [14, 15]，人間が感じる難易度と近い相関をする指標が幾つかあ

2

倉庫番のルール

ることがわかった．

倉庫番は, 盤面上の全ての荷物をゴール地点に運び込む
盤面は壁と通路による二次元のグリッド状の地形になっ無駄な通路マスの形成を抑制した盤面の生成方法ている. 通路には一人のプレイヤーと, 複数の荷物が配置

UAM 法は YUEYANG の手法 [5] に似ており，壁を掘され, 荷物の数と同数のゴール地点が設定される. ゴール

るように地形を生成する手法である．既存の手法と異な地点にはどの荷物を運び込んでもよい. 倉庫番の問題のるのは，無駄な通路マスを増やさないように荷物の運搬例を図 1 に示す. 図の赤いアリのアイコンはプレイヤー,

手順を生成する点である．

ことを目的としたパズルゲーム [1] である.

茶色の箱は荷物, 緑の点はゴール地点, 緑色の箱はゴール

4

UAM 法は以下の手順で問題を生成する．

(i) 盤面サイズ，荷物の数，生成過程の繰り返し回数，ラ• b - 荷物の数

ンダムな壁マスの配置割合，訪問済み通路マスの配置割合，評価関数のインデックスの 7 つのパラメータを設定し，プレイヤーと荷物をランダムに配置した盤面を作る．

• c1 - 運搬する荷物を切り替えた回数• c2 - 2 × 2 のサイズの通路マスのみで構成された地形の数(ii) 全ての荷物について運搬できる座標全てに対し，プ
レイヤーと荷物の移動履歴から訪問していないマス• c3 - 2 × 3 のサイズの通路マスのみで構成された地形を通る回数が最小になる運搬経路を最良優先探索で

の数

求める．

(iii) 求められた運搬経路全てに対し，経路に沿って動かした後の盤面の評価値を評価関数で求め，最も評価
値の良い運搬経路を選択する．

(iv) 手順 2 と手順 3 を繰り返し，終了時点におけるプレ• c4 - 周囲 3 方向が未訪問マスで囲まれている荷物の数• c5 - 未訪問マスの角に配置されている荷物の数• c6 - 外周の壁に接する荷物の数

イヤーと荷物のいずれも通過していないマスを壁マスに変換する．

(v) 手順 4 で変換した壁マスをそのままに再度手順 2 から手順 4 を繰り返し，最後の手順 2 の終了時の荷物の位置をゴール地点に設定する．

• c7 - 外周の角に配置されている荷物の数
評価関数は，値が大きいほど悪い盤面 (簡単な盤面) の可能性が高く，値が小さいほど良い盤面を表す．使用する評価関数を以下に示す．

本手法は UAM 法 (Unknown area Avoidance Map cre-

f1 = c2 + c4 + c5 + c6 + c7

(1)

f2 = c 3 + c 4 + c 5 + c 6 + c 7(2)

f3 = c2 + c3 + c4 + c5 + c6 + c7

(3)

atio，未通領域回避法) と呼ぶ．プレイヤーと荷物のいずれも訪問していないマスを避ける経路をとることで無駄な通路マスの生成を防ぐ．

UAM 法によって生成された問題の中でも，筆者が高品質であると感じた問題の例を図 2 に示す．

f6 =
4.2

f4 =

c2 (xy − b)b(c5 + c6 + c7 )+ c4 +
xy
c1

(4)

f5 =

b(c5 + c6 + c7 )c3 (xy − b)
+ c4 +xyc1(5)(c2 + c3 )(xy − b)b(c5 + c6 + c7 )+ c4 +xy
c1(6)

盤面の状態表現

盤面の状態は JSoko [16] に準拠したテキストデータで表現する．1 文字で 1 つのマスを表し，以下の 7 種類の文字を使用する．
図 2: UAM 法によって生成された問題例(i) ’#’ 壁のマス(ii) ’ ’ 通路のマス(iii) ’$’ 荷物が置かれている通路のマス

4.1

経路選択の評価関数

運搬経路の選択を行う評価関数の計算に用いる特徴量を以下に示す．

(iv) ’@’ プレイヤーがいる通路のマス(v) ’.’ ゴール地点のマス(vi) ’*’ 荷物が置かれているゴール地点のマス(vii) ’+’ プレイヤーがいるゴール地点のマス• x - 盤面の幅
• y - 盤面の高さ

テキストデータを盤面に変換する例を図 3 と図 4 に示す．

• 壁マスへの変換回数 convert• 初期盤面の壁マスの配置割合 wall ratio• 初期盤面の訪問済み通路マスの配置割合
visited ratio
変動させないパラメータは基準値を使用する．

5.2

既存の手法との生成時間の比較

盤面の大きさと荷物の数を揃えて問題の生成にかかる
図 3: 盤面のテキストデータ

時間を記録し，既存の手法の結果と比較した．実行速度の比較には，論文中で既に実行時間を計測している Taylor
らの手法 [4] を比較対象として取り上げた．論文中で実行時間を計測を行った際の盤面サイズや荷物の数と条件を揃えて盤面を 1000 個ずつ生成し，生成にかかった時間の平均をとり，結果を比較する．

Taylor らの手法との比較では，盤面サイズを変化させたときと，荷物の数を変化させたときで生成にかかる時間の比較を行う．

5.3

生成される問題の指標の値の分布の調査

問題の生成に用いる初期パラメータの組合せを複数作
図 4: 図 3 のテキストデータを反映させた盤面

り，各々の初期パラメータの組合せについて，評価関数ごとに 1000 個ずつ生成する．生成した問題全てに対し，

JSoko [16] のソルバーでプレイヤーの移動距離が最短に性能の評価実験

5

UAM 法を実装し，問題の生成にかかる時間の計測と，生成される問題の難易度の評価を行った．
実験に用いた計算機の諸元を，表 1 に示す．
表 1: 実験に用いたコンピュータの性能なる解を求める．求めた解から，難易度評価に用いる指標の値を求め，各初期パラメータの組合せの評価関数ごとに分布を作成する．
難 易 度 の 評 価 に あ た り，村 瀬 ら の 論 文

[3]

と，

YUEYANG の論文 [5] で使用された指標と，この論文
独自の指標を用いる．実験では，以下の指標の分布を調

パーツ

性能

CPU

Intel(R) Core(TM) i9-10900K 3.70GHz

RAM

32.0 GBべる．

• 手数 最短手順において荷物を押す回数• 持ち替え回数 最短手順において運搬する荷物を切り

5.1

初期パラメータによる生成時間の変化

替えた回数

初期パラメータの条件を変えて問題の生成にかかる時間を記録し，実行時間の変化を観察した．観察対象のパ• 遠回り距離 最短手順の荷物の移動距離の総和から，

ラメータごとに，盤面を 1000 個ずつ生成し，盤面の生成

荷物と対応するゴールのマンハッタン距離の総和をにかかった時間の平均をとる．観察対象のパラメータは引いた値

以下のものを用いる．

• ボックスライン 最短手順において荷物を押す方向も• 盤面のサイズ x,y• 荷物の数 b• 荷物の運搬回数 carry

しくは押す荷物を切り替えた回数• 最短移動距離 最短手順におけるプレイヤーの移動
距離

5.4

目標値以上の指標の盤面の生成割合の調査

村瀬らの論文 [3] で難しいと評価された盤面の指標の6.2

既存の手法との生成時間の比較

盤面サイズ 8 × 8 とし，荷物の数に対する生成時間を値を目標値として定め，目標値以上の指標の値を持つ問比較したグラフを図 7 に示す．結果から，Taylor らの手題が生成される割合を調べる．ここでは盤面サイズ 8 × 8法よりも荷物の数に対して生成時間が長くなりにくいこ，荷物の数 3 とし， 手数，持ち替え回数，遠回り距離のとがわかった．

指標を対象にする．指標の目標値を表 2 に示す．
表 2: 指標の目標値
指標

目標値

手数

17

持ち替え回数

10

遠回り距離

8

6

性能の評価実験の結果

6.1

初期パラメータによる生成時間の変化

図 7: 荷物の数に対する生成時間の推移の比較

荷物 4 とし，盤面サイズを変更したときの生成時間を
図 5 に示す．結果から，盤面サイズに対して指数時間未満で，問題を生成できるとわかった．

6.3

生成される問題の指標の値の分布の調査

盤面サイズ 8 × 8 ，荷物の数 3 としたときの評価関数
ごとの手数の分布を図 8 に示す．評価関数毎に最も生成頻度の高い手数にばらつきが出ており，評価関数によって生成される問題の傾向を変えられると考えられる．

図 5: 盤面サイズに対する生成時間の推移 ( y 軸を対数軸にしている．)

盤面サイズ 8 × 8 とし，荷物の数に対する生成時間を
図 6 に示す．結果から，荷物の数が一定値より大きくな

図 8: 盤面サイズ 8 × 8 ，荷物の数 3 での評価関数毎の手
数の分布

ると，生成時間が短くなることがわかった．

6.4

目標値以上の指標の盤面の生成割合の調査

評価関数毎の目標値以上の指標の盤面が生成された割合を表 3 に示す．図 6 より，盤面サイズ 8 × 8 ，荷物の数 3 の盤面を 1000 個生成するには 2 分程度かかる．評価関数 f4 , f5 , f6 では手数の多い問題が 1000 個中 35 個前
後あり，人間が 2 分間で倉庫番の盤面を 35 個制作するの図 6: 荷物の数に対する生成時間の推移は現実的ではないため，手数の多い問題を高頻度で生成できていると考えられる．

表 3: 指標の数値が閾値以上となった盤面の割合

UAM 法では運搬経路に沿って移動した後の盤面から経路を選択しており，現状では荷物の運搬順序を考慮し

評価関数

手数

持ち替え回数遠回り距離ていないため，選択される荷物が偏る可能性がある．評

f1

0.018

0.0

0.002

価関数の作り方によっては選ぶ荷物の優先順位を変えら

f2

0.020

0.002

0.007

れるので，特定の荷物が選ばれない状況は意図的に回避

f3

0.019

0.002

0.002

できる．

f4

0.033
0.037

0.003
0.003

0.003

今後は，新たなパラメータの組合せや評価関数，経路選択アルゴリズムで生成される問題の傾向を調べる予定

0.034

0.001

0.006
0.006

f5
f6

である．また，人間の手によって初期盤面やゴール位置
を事前に設定できるようにすることで，問題の設計の補7

結論と今後の課題

助ツールとしての用途が期待できる．

7.1

結論

参考文献

本研究では，倉庫番の問題の生成方法を提案し，実装と実験を行った．プレイヤーと荷物の移動履歴を参照して地形を生成することで生成される問題が必ず解けるよ
うにした．プレイヤーと荷物の移動範囲を最も未通過マ
スを通らない経路に絞ることで，無駄な地形の生成を防[1] 倉庫番とは, 2023.
html.

https://sokoban.jp/rule.

[2] Joseph Culberson.

Sokoban is pspace-complete.

1997.

ぎつつ，問題の生成速度を向上させた．

UAM 法では，既存のいくつかの手法よりも高速に問[3] 村瀬芳生, 松原仁, 平賀譲ほか. 「倉庫番」 の問題の題を生成しつつ，解きごたえのある問題を含む，多様な自動作成. 情報処理学会論文誌, Vol. 39, No. 3, pp.

問題を生成できることを確認できた．9 × 10 程度の盤面

567–574, 1998.

サイズまでであれば，1 つの問題を作るのに 1 秒かからない程度の時間で問題を生成できる．荷物の数の多い問
題は多くの手法で生成に非常に時間がかかるが，UAM 法
は荷物の数が増加しても生成時間が伸びにくいことが明らかになった．

[4] Joshua Taylor and Ian Parberry. Procedural generation of sokoban levels. In Proceedings of the International North American Conference on Intelligent
Games and Simulation, pp. 5–12, 2011.

評価関数を変えることで，生成された問題の難易度を[5] WU YUEYANG. An eﬃcient approach of sokoban

表す指標の分布が変わることを確認できた．手数の多い

level generation. 法政大学大学院紀要. 情報科学研

問題を生成するのに適した評価関数があることが明らか

究科編, Vol. 15, pp. 1–6, 2020.

になった．

7.2

今後の課題

[6] Bilal Kartal, Nick Sohre, and Stephen Guy. Data

生成した問題の難易度の評価では，人間がプレイしてdriven sokoban puzzle generation with monte carlo

感じる難易度と近い相関をするパラメータの調査をしてtree search. In Proceedings of the AAAI Confer-

いるが，実際に人間がプレイして難易度の評価をしていence on Artiﬁcial Intelligence and Interactive Dig-

るわけではない．

ital Entertainment, Vol. 12, pp. 58–64, 2016.

UAM 法では，初期盤面をランダムに決定しているた[7] 小田原大, 金子知適, 川合慧ほか. 倉庫番ゴールエ

め，ロジックアートのような地形の盤面を生成すること

リアの自動配置手法. ゲームプログラミングワーク

は非常に稀である．

ショップ 2003 論文集, Vol. 2003, pp. 67–74, 2003.

UAM 法の実験にあたり，盤面のデータやプレイヤーと荷物の訪問履歴等の変数を文字型や整数型のリストに[8] Ahmed Khalifa and Julian Togelius.

Multi-

よって実装を行っている．例えば，盤面の各マスを表す

objective level generator generation with marahel.

情報は 7 種類だけであるため，3 ビットで 1 マスの情報

In Proceedings of the 15th International Confer-を表したり，連続して同じマスが続く部分をランレング

ence on the Foundations of Digital Games, pp. 1–8,

ス法で圧縮したりすることで高速化が期待できる．

2020.

[9] Tomáš Balyo and Nils Froleyks. Ai assisted designof sokoban puzzles using automated planning. In
International Conference on ArtsIT, Interactivity
and Game Creation, pp. 424–441. Springer, 2021.
[10] Luis Rei and Rui Teixeira. Willy: A sokoban solving agent.
[11] 小田原大, 金子知適, 川合慧ほか. 倉庫番における部
分マップの組合せに基づく手詰り判定手法. 情報処
理学会研究報告ゲーム情報学 (GI), Vol. 2004, No.

64 (2004-GI-012), pp. 33–40, 2004.
[12] Jean-Noël Demaret, François Van Lishout, andPascal Gribomont. Hierarchical planning and learning for automatic solving of sokoban problems. In
20th Belgium-Netherlands Conference on Artiﬁcial
Intelligence, 2008.
[13] Muhammad

Suleman,Farrukh

Hasan

Syed,

Tahir Q Syed, Saqib Arfeen, Sadaf I Behlim, andBehroz Mirza. Generation of sokoban stages using
recurrent neural networks. International Journalof Advanced Computer Science and Applications,Vol. 8, No. 3, 2017.
[14] Daniel Ashlock and Justin Schonfeld. Evolution forautomatic assessment of the diﬃculty of sokobanboards. In IEEE Congress on Evolutionary Computation, pp. 1–8. IEEE, 2010.
[15] Petr Jarušek and Radek Pelánek. Diﬃculty ratingof sokoban puzzle. In STAIRS 2010, pp. 140–150.
IOS Press, 2010.
[16] Jsoko, 2023. https://www.sokoban-online.de/sokoban/.
連絡先
電気通信大学 西野研究室 山本拓未

E-mail: y4m4rn0f0.f4kvml@gmail.com

香水の名前の音響特徴量の調査〇西森

1

天馬 1， 中村
1
中部大学

はじめに

音象徴とは，「ある特定の音が，ある意味やイメージを持つ」という現象であり[1]，様々な分野において研究されているテーマである． しかし，未だ解明されていない部分が多い． そこで，多種様々な音象徴事例と思われるデータセットを収集・解析し，各事例の持つ音象徴を発見することでボトムアップ
的にその全容を明らかにしたいと考える．本研究では，“香水の商品名”を事例として機械学習による分類実験を行い， 音象徴の調査・解析を行うものとする．先行研究の一つに， ブ
ランドネーミングについて音象徴との関係性研究したものがある[2]．しかし，我々が用いたような機械学習技術を用いた分類・解析は行われていない．我々は，機械学習技術を音象徴の発見に導入することで，新たな発見がされることを期待する．
本研究の目的は，香水の商品名が持つ音響的な特徴を調査・解析し，香水の商品名が音象徴を持つ可能性について議論することである．

2

表1

分類実験とその結果

本研究で使用したデータセットは，2023 年 12 月 21 日の価
格ドットコムにおいて記載された香水名から採用した．採用
した香水名は，香水のカテゴリであるメンズとレディースそれぞれから，「人気売れ筋ランキング」の上位 100 個の合計200 個を採用した．なお， 商品名にブランド名・匂いの種類が記載されているものについては，その部分を除外した．分類
実験の結果を示す混同行列を表 1 に示す．正解率・F 値はともに約 59%であった． 正解率・F 値ともに 50%以上であることから， 何らかの音響特徴量によって，商品名をある程度分類可能であることが分かる．

分類結果
レディース用

メンズ用

58

42

レディース用4060

真値

次に，Grad-CAM のヒートマップによってクラス分類に影響を与えたと考えられる重要モーラを数え上げた．表 2 に，
重要モーラとして抽出されたものの中で出現回数の多いものを示す．
表2

重要モーラの出現回数
メンズ用

レディース用ロ(/ro/)1

5

レ(/re/)

0

5

ル(/ru/)

03

リ(/ri/)

0

3

ラ(/ra/)

0

1

合計

1

17

表 2 より，メンズ用とレディース用では，/r/の音がレディース用に多く出現していることがわかる． このことから，子音/r/には女性らしい印象を与える可能性があるのではないかと考える．

4

考察

CNN による分類結果や，Grad-CAM による特徴解析より，
子音/r/がメンズ用とレディース用を識別する音響的な特徴である可能性がある．また，五所[2]は，子音/r/は女性的，透明感，明るい，といったような印象を与えると報告した．これ
らの印象を与える可能性のある音響的な特徴には，女性消費者の購買意欲を搔き立てるような特徴が多く，商品名に子音/r/を使うことで，購買意欲に影響を及ぼしていると考えられる．また，このような音響的な特徴があることから，商品名を定める際に音象徴を意識した名付けがされているのではない
かと我々は考えている．

5

図 1 Grad-CAM のヒートマップ例

予測

メンズ用

音象徴の調査・解析の方法

本研究では，香水の商品名を事例とし，機械学習技術(クラス分類器と XAI)により，データセットの各クラスが持つ音響的特徴を調査・解析する．クラス分類では CNN を用い，香水の商品名を入力し，“メンズ用”と“レディース用”の 2 クラス
分類を行う．CNN による 2 クラス分類により得られた結果か
ら Grad-CAM のヒートマップを獲得し，分類に寄与した音響的な特徴を抽出し，音象徴仮説として設定する．
はじめに，香水の商品名を音響特徴量(MFCC)に変換し，Leave-1-out 法による 2 クラス分類を行う．この分類器は入力された商品名に対して，“メンズ用”か“レディース用”のいずれかのクラスを出力する．次に，正分類された商品名に対して
Grad-CAM を用いた音響的な特徴の抽出と調査・解析をする．
Grad-CAM により出力されるヒートマップの一例を図 1 に示す． 図 1 に示すように，赤色で示される箇所と一致するモーラが分類に寄与した特徴的なモーラ(重要モーラ)であると考えられる．図 1 では，赤色で示される重要モーラ(ドとラ)を抽
出する．

3

剛士 1

まとめ

本研究では，香水の商品名を音象徴事例と仮定し，“メンズ用”か “レディース用”かの 2 クラス分類実験を行った．
また，
分類実験により出力された結果に対して Grad-CAM を用いた音響的な特徴の調査・分析を行い，/r/が分類に寄与する音響的特徴の一つがある可能性を示した．しかし，現段階ではレディース用香水における音響的特徴しか調査できておらず，メンズ用香水については音響的特徴が十分解析できていない．
今後は，/r/以外の音響的な特徴の有無について引き続き調査・解析を進めたいと考えている．また，今回の調査・解析によって得られた/r/については，/r/が香水の商品名における音象徴と関係しているという仮説を設定し，その仮説を検証するための主観評価実験を行いたいと考えている．
本研究は JSPS 科研費 JP22K12232 の助成を受けたもので
ある．

参考文献
[1] 熊谷学而, 川原繁人, “音韻素性に基づく音象徴―赤ちゃん用のオムツの名付けにおける唇音―,” 言語研究 157

(2020): 149-161.
[2] 五所万実, “音象徴とグローバル・ブランドネーミング-ことばの響きから生まれる 「感性」 を探る,” 感性工学 17.2
(2019): 74-77.

連絡先
中部大学工学部情報工学科 EP21081 西森天馬
E-mail: ep21081-7551@sti.chubu.ac.jp

深層学習によるバスケットボールのファウル判定に関する一考察⃝ 大場 健矢 加納 政芳
中京大学
1

はじめに

2

データ準備

深層学習などの AI 技術の成熟により，スポーツ競技の審判に AI が採用されつつある [1] が，バスケットボー
ルにおいては反則の種類が多いことなどの理由から，実用化には至っていない．そこで本稿では，バスケット
ボールの審判の判定を支援するシステムを開発する第一段階として，レイアップシュート時のファウルを検出する手法として深層学習を用いることを検討する．

3

学習

4

結果

訓練データ 7000 枚，検証データ 3000 枚として学習を行った．訓練データ・検証データともにファウルあり
画像となし画像の枚数の割合は 1:1 である．学習モデルには ResNet-152[2] を用いた．学習パラメータは，バッ
チサイズ 70，エポック数 400 とした．入力は画像 1 枚とし，出力はファウルありとなしの 2 クラスとした．

表 1 に学習結果を示す．同表の結果から，Accuracy =0.86, P recision = 0.89, Recall = 0.84, F 1 score =0.86 であった．本稿では，1 枚の画像からファウル判定を行うシステムを試作したため，プレイヤとカメラの位置関係で誤判定が生じてしまったと考える．例えば，
図 3 のように手の当たり具合が小さくファウルなしと誤判定されていたり，図 4 のように画角的に腕と腕が触れているように見えるためファウルありと誤判定されている場合が散見された．今後は，6 台のカメラで撮影された画像を同時に入力するシステムを開発することで，精度の向上を目指す．

学習データ収集のために体育館でレイアップシュートの動画を撮影した．図 1 に撮影時の設定を示す．同図において，〇印はカメラであり，計 6 台のカメラを用いて多角的にシュートの様子を撮影した．撮影の被写
体は，シュートを打つ人とそれに対してディフェンスをする人である．6 台のカメラで計約 3800 本の動画を撮り，そこからファウルありの画像とファウルなしの画像をそれぞれ 5000 枚ずつ切り出し，合計 10000 枚の画像を用意した．得られた画像内からファウル部位を抽出するために画像に対して前処理を施した．図 2 に前処理の流れを示す．まず，画像からボール位置を特定する
1 ）．次に，抽出したボールの半径が 50 pixel に（同図○
5 おわりに2 ）．最後に，なるように画像を拡大・縮小する（同図○本稿では，バスケットボールのファウル判定支援シス
224×224 pixel の正方領域の上端中央にボールの頂点が テムを開発する第一段階として，深層学習モデルの一つ3 ）．こうして得られた である ResNet-152 を用いたファウル判定システムを試来るよう画像を切り抜く（同図○
画像を入力画像とした．
作した．実験の結果，F 1 score は 0.86 であった．
[1] N. Chmait, H. Westerbeek: Artiﬁcial Intelligence andMachine Learning in Sport Research: An Introduction for Non-data Scientists, Frontiers in Sports andActive Living, 3, 2021.
[2] K. He et al.: Deep Residual Learning for Image
Recognition，CVPR, 770–778, 2016.

PPP
図 1: 撮影環境

データ

表 1: 混同行列
判定

ファウルありPP
PP

ファウルありファウルなし1254 (83.6%)
161 (10.7%)

ファウルなし計

246 (16.4%)
1339 (89.3%)

1500
1500

図 3: ファウルあり画像が 図 4: ファウルなし画像がなしと誤判定された画像
図 2: 前処理ありと誤判定された画像

フィードバック提示時のロボットの表情と内発的動機づけとの関連性⃝ 田中 翔梧 1 加納 政芳 1
1
中京大学
1

ジメネス フェリックス 22
愛知県立大学はじめに
我々の日常生活では，褒める，叱るといったフィード

バックを受ける場面が多々ある．Deci[1] は，ポジティブなフィードバックを与えると内発的動機づけが高まり，ネガティブなフィードバックを与えると低下すると報告

表 1: フィードバック内容
ポジティブ
フィードバック
ネガティブ
フィードバック

している．内発的動機づけは，教育現場において，学習者の学習行動を左右する重要な要因であり [2]，内発的動機づけが主体的な学習態度と強く正の相関を示すこ

なぐさめるとがわかっている [3]．本研究では，教育支援ロボットと学習者の学習状況において，学習者の内発的動機づけ

おめでとう．テストの結果，平均点を超えてたよ．英単語の勉強や頑張りが実ったね．
テストの結果，平均点を下回っていたよ．
今のテストの結果は，君の英語力を示しているよ．もっと真剣に向き合って，努
力と集中を高めないといけないよ．
テストの点が平均点を下回っていたけど大丈夫，学び続けて前進してるんだから，失敗っていうのは成功につながる第一歩なんだよ．

を高める方法としてフィードバックを与える状況に着目する．
余根田ら [4] は，フィードバックを与える際に笑顔を同時に提示することで，ネガティブフィードバックを与える際に内発的動機づけの低下が抑制されると報告している．そこで本稿では，教育支援ロボットが笑顔を提示することで同様の効果が得られるか検証する．

2

図 1: 笑顔なし

実験
教育支援ロボットとして Tabot を使用する．Tabot の動作を実験参加者で統一するために，Tabot の実機ではなく事前に録画した動画を用いる．実験では，英語テス
トを行う．テストの結果に対するロボットからのフィードバックは，「ポジティブフィードバック」「ネガティブ
フィードバック」「なぐさめる」の 3 種類のフィードバッ
クと，「笑顔あり」「笑顔なし」の 2 種類の表情を組み合わせた 6 条件とする．表 1 に各フィードバック文を，図図 2: 笑顔あり

1，図 2 に各表情を示す．笑顔を提示する際に，Tabotの表情が笑顔であることを強調するために，フィード

たびに過去に選択されていない動画が提示される．そのバック開始時に赤枠で囲まれた表情を表示する．また， 後，内発的動機づけを調査する項目（楽しさ，認知されフィードバックを提示する際，実験参加者にテストの結 た因果律の所在，知的好奇心，挑戦，内生的–外生的帰果が平均点以上か以下かを正確に認識してもらうため属，達成）で構成されるアンケート [6] を 5 段階評価しに，Tabot の画面に，ポジティブフィードバックの場合， てもらう．この英語テストからアンケートまでの流れを「テストの結果は平均点以上です」，ネガティブフィー 6 回行う．
ドバックおよびなぐさめるの場合，「テストの結果は平均点以下です」と表示する．

実験参加者は，学生 20 名（男性 18 名，女性 2 名）である．

実験の流れは次のとおりである．まず，事前アンケー
トとして Big Five によって性格特性 [5] を調査する．次

3

結果・考察

に，制限時間 5 分間の英語テストを行う．問題数は 10 問

図 3 に，内発的動機づけアンケートの得点を一元配である．解答を終えた後，テストの結果に対するフィー

置分散分析し，多重比較（Bonferroni 法）した結果を示

ドバック動画を視聴してもらう．なお，提示される動画

す．同図から，ポジティブフィードバックは，ネガティ

は 6 条件の中からランダムに選択されるが，テストのブフィードバック／なぐさめると比較して，内発的動機

図 5: 挑戦

図 3: 内発的動機づけに挑戦することをためらう可能性がある．なお，笑顔の有無による差は認められなかった．また，楽しさ，挑戦以外の下位調査 4 項目については，有意差は認められなかった．
以上，いずれのフィードバックにおいても，笑顔の有無では内発的動機づけに差が見られなかったことから，
教育支援ロボットの笑顔の表出は内発的動機づけに影響を及ぼさない可能性が示唆された．

4

おわりに
本研究では，教育支援ロボットの笑顔の有無による内発的動機づけの変化を調査した．その結果，ポジティブ
図 4: 楽しさ

フィードバックが内発的動機づけを高める可能性が認められたものの，笑顔の有無による効果は認められなかっづけの評点が有意に高いことがわかる．このことから，ロボットがフィードバックを提示する場面において，ポジティブフィードバックが内発的動機づけを高める可能た．今後，教育支援ロボットによる内発的動機づけを高める方法として，フィードバックを与える状況以外についても検討する．

性が示唆される．なお，笑顔の有無による差は認められ

参考文献

なかった．

[1] Deci, E.L.: The eﬀects of externally mediated rewards
on intrinsic motivation, Journal of Personality andSocial Psychology, 18, 105–115, 1971.

次に，内発的動機づけの下位調査項目（楽しさ，認知された因果律の所在，知的好奇心，挑戦，内生的–外生的帰属，達成）について見ていく．図 4 に，楽しさの結果を示す．同図から，ポジティブフィードバックは，ネ
ガティブフィードバックと比較して，楽しさの評点が有意に高いことがわかる．ポジティブフィードバックが与えられたことで，自身の英語力に自信がつき，テストを楽しめるようになった可能性がある．なお，笑顔の有無による差は認められなかった．図 5 に，挑戦の結果を示す．同図から，ネガティブフィードバックは，ポジティ
ブフィードバックと比較して，挑戦の評点が有意に低下することがわかる．ネガティブフィードバックが与えられたことで，自身の英語力に自信をなくし，難しい問題[2] 森沢, 玉木: 学習者の内発的動機づけを高める教育実践
介入, 兵庫医療大学紀要, 5(2), 39–43, 2017.
[3] 畑野: 大学生の内発的動機づけが自己調整学習方略を媒介して主体的な学習態度に及ぼす影響, 日本教育工学会
論文誌, 37, 81–84, 2013.
[4] 余根田 他: 笑顔のフィードバックが内発的動機づけに与える影響，日本心理学会第 81 回大会, 81, 762, 2017.
[5] Yoshino, S. et al.: A validation of the Japanese adaptation of the Big Five Inventory-2, Frontiers in Psychology, 13, 1–17, 2022.
[6] 桜井, 高野: 内発的–外発的動機づけ測定尺度の開発, 筑波大学心理学研究, 7, 43–54, 1985.

画像生成 AI を対象とした目的指向型プロンプト文の検討
A Study of Objective-Oriented Prompts for Image Generative Models○福岡 玲也，冨成 啓希，宇佐美 裕康，岩堀 祐之○Reiya Fukuoka, Hiroki Tominari, Hiroyasu Usami, Yuji Iwahori
中部大学
Chubu University
Abstract: This research proposes an objective-oriented prompt for image-generative models for dataset
expansion in a specific domain. The proposed method introduces negative prompts to consider impeditive
information, aiming to acquire conditional sentences that enable the generation of targeted images.

１. はじめに画像生成と画像認識の研究において，データセッ
トは極めて重要である．データセットは，機械学習
モデルの訓練と評価に不可欠な要素であり，その質と量はモデルの性能に直接影響を与える．画像認識の研究で扱われるデータセットは日々増大しているが，十分とは言えず，特定のタスクや特定のドメインに対するデータセットは依然として不足している．
例えば，医療画像認識や微細な物体認識などのタス
クでは，特化したデータセットが必要となる．
この問題を解決するための一つの方法として，画像生成 AI の活用が考えられる．画像生成 AI は，学習用の画像と類似した画像を生成する潜在能力を有しており，効果的に活用することで，既存のデー
タを補完しうる．
データ拡張を目的とした場合，生成画像がデータ拡張を目的とする対象画像に近い画像が生成される必要がある．本研究では，目的とした画像生成を実現する目的志向型プロンプトを提案する．

２. プロンプトデザイン
深津式プロンプト
深津式プロンプトは，Note 株式会社の CXO，深津貴之氏が開発した ChatGPT をより効率的かつ精度高く利用するために設計されたフレームワークであり，図 1 に示すように制約条件やタスクを明示することで，AI と人間の対話を効率的かつ自然に進行させるための一連のルールを提供する．

図1

例：深津式プロンプト

シュンスケ式プロンプト
シュンスケ式プロンプトは，一般社団法人・生成AI 活用普及協会の協議員であり，ひふみ株式会社の取締役でもある林駿甫氏によって考案されたプロ
ンプトデザインである．このプロンプトデザインの基本的な考え方は，ユーザーが ChatGPT にプロンプトを与えるのではなく，ChatGPT がユーザーからプロンプトを引き出す考え方に特徴をもつ．具体
的には，ChatGPT が精度の高いアウトプットを行うために必要なインプットを得るために，ChatGPT側からユーザーに対して質問させるように，図２に示す手順でプロンプトをデザインする.

図2

シュンスケ式プロンプトのイメージ

ゴールシークプロンプト
目的志向型プロンプトとして，ゴールシークプロ
ンプトが存在している．具体的には，図 3 のように何度も質問と回答を繰り返す構造になっている．これにより，AI はユーザーの意図をより深く理解し，より適切な出力を生成することが可能となる．

図3

ゴールシークプロンプトのイメージ

３. 提案手法
目的とする画像の生成を実現する条件文獲得を目指す場合，ゴールシークプロンプトには次のような課題を有する．それは，応答を繰り返すなかで必要な情報を増やすことはできるが，不必要な情報が画像生成において入ってしまうことである．そこで，
本研究では，図 4 に示すように，除外すべき情報の扱いを可能とするネガティブプロンプトの仕組みを導入した改良ゴールシークプロンプトを提案する.

図 4 改良ゴールシークプロンプトのイメージ

４. 評価実験
実験概要
本実験では提案手法の有効性を確認するために，
複数のドメインを対象としてターゲット画像を設定
し以下の手順で画像生成との類似度比較を行い，評価を行った．
Step1. 生成対象となるターゲット画像の決定
Step2. ターゲット画像を元に ChatGPT を用いて条件文を生成Step3. 画像生成 AI(StableDiffusion[1])にプロンプ
トを適用し画像を生成

Step4. 生成した画像とターゲット画像の類似度を評価指標 CLIP[2]，Dino[3]，Dreamsim[4]を用いて評価実験では，プロンプト文を用いない場合，ゴール
シークを用いた場合と提案手法である改良ゴールシ
ークプロンプトを用いた結果について比較評価を行う．以下に各手順について述べる．
Step1
実験で使用するターゲット画像とキーワードは，
インターネット上で検索した画像をランダムに選び，
図 5 に示すようにターゲットとなる画像を 4 種類用意した．次にターゲットとした画像からスライドのように主観でキーワードを決定した．

図 5 ターゲット画像とキーワード
Step2
ターゲット画像のキーワードを基にゴールシーク
プロンプト，改良ゴールシークプロンプトを
ChatGPT-3.5 に適用し画像生成用のプロンプトを作成する．改良ゴールシークプロンプトで作成したプロンプトの例を以下に示す．
プロンプト:(cherry blossom, sakura tree, close-up:1.5),(blue sky background:1.3), (individual branch withvisible petals:1.2), (exclude:cherry)
ネガティブプロンプト:(worst quality, low quality:2),(abstract, surreal:1.5), (night scene, artificial
lighting:1.4), (noisy, pixelated:1.3), (exclude:cherry)

Step3
作 成 し た プ ロ ン プ ト を 画 像 生 成 AI(Stable
Diffusion)に適用する．作成したプロンプトそれぞれ 50 枚画像生成を行う．その際比較のためにプロ
ンプトデザインを用いない主観で選択したキーワー
ドのみでの画像生成も行う．画像生成の例を図 6，7，
8，9 に示す.

図 6 ターゲット画像

図 7 キーワードのみ

（真値）

Step4
表 1 にターゲット画像と生成した画像の類似度を示す．表１から，プロンプトなしの場合と比較して，
ゴールシークと改良ゴールシークで生成した画像では類似度が向上しており，プロンプト文を適用する
ことによって目的とする画像に近い画像を生成できていることが確認できる．
表 1 ターゲット画像と生成画像の類似度比較
プロンプトなし

ゴールシーク

改良ゴールシーク(キーワード)（既存手法）（提案手法）

CLIP[2]0.9602

0.97490.9852

Dino[3]0.67460.87090.9338DreamSim[4]0.38270.62810.7186

生成画像とターゲット画像の類似度を比較した結果，改良ゴールシークプロンプトが最も高い値を示した．これは，改良ゴールシークプロンプトが，ターゲット画像の特徴や目的を明確に伝えることで，画像生成 AI がより正確な画像を生成することができたからと考える．またゴールシークの CLIP の低い原因は必要ではない要素を含んだ画像が生成されたことが原因だと考えられる．

５. おわりに本研究では，除外すべき情報に考慮したネガティブプロンプトを導入した目的志向型プロンプ
トを提案した．提案手法の有用性は，実際に作成した条件文と画像生成 AI を用いて実験を行い，評価を行った．実験結果から，提案手法を使用することで，求める画像の生成を行えていることが確認できている．

参考文献[1] Robin Rombach, et al. High-resolution image
synthesis with latent diffusion models. In
Proceedings of the IEEE/CVF conference on
computer vision and pattern recognition, pp.
10684–10695, 2022.
[2] Alec Radford, et al. Learning transferable

visual models from natural language
supervision. In International conference on
machine learning, pp. 8748–8763. PMLR,
2021[3] Maxime Oquab, et al. Dinov2: Learning
robust visual features without supervision.
arXiv preprint arXiv:2304.07193, 2023
[4] Stephanie Fu, Netanel Tamir, Shobhita
Sundaram, Lucy Chai, Richard Zhang, Tali
Dekel, and Phillip Isola. Dreamsim:
Learning new dimensions of human visual
similarity using synthetic data. arXiv
preprint arXiv:2306.09344, 2023

連絡先
図 8 ゴールシーク

図 9 改良ゴールシーク

中部大学工学部情報工学科 福岡玲也
E-mail: ep20098-9291@sti.chubu.ac.jp

PG PUF におけるファジィ抽出器の実装評価○野崎 佑典 1，吉川 雅弥 2
○Yusuke Nozaki1, Masaya Yoshikawa2
1, 2 名城大学
1, 2Meijo University
Abstract:
IoT デバイスのセキュリティを向上させる技術として，軽量暗号や PUF の利用が期待されている．また，軽量暗号 PRINCE と Physically Unclonable Function（PUF）を組み合わせた技術として PRINCE
based Glitch PUF（PG PUF）も提案されている．一方で，PG PUF において誤り訂正技術であるファジィ
抽出器の実装評価は行われていない．そこで本研究では，PG PUF とファジィ抽出器を FPGA に実装し，その性能について評価した．

１. はじめに

３. PG PUF とファジィ抽出器の実装

IoT デバイスのセキュリティを向上させる技術として軽量暗号の利用が期待されている [1]．軽量暗号は，小回路規模，低消費電力，低遅延で実装できるため，実装制約が厳しい IoT デバイスでも利用できる．また，デバイスの認証技術には，Physically
Unclonable Function（PUF）が注目されている [2]‒[5]．
PUF は LSI の製造ばらつきからデバイス固有の IDを生成する技術である．これまでに，IoT 向けのセキ
ュリティ技術として，軽量暗号 PRINCE を利用したPUF（PRINCE based Glitch PUF：PG PUF [5]）が提案されている．また，PUF の利用に関して，PUF は電
源電圧や温度などの環境変動の影響から，生成される ID に一定の揺らぎ（誤り）が含まれることが知られているため，誤り訂正技術の適用が求められる[6]～[8]．これまでに，PG PUF に対して代表的な誤り訂正技術であるファジィ抽出器の適用が検討されているが [9]，詳細な実装評価は行われていない．そこで本研究では，PG PUF におけるファジィ抽出器の実装評価を行う．具体的には，Field Programable
Gate Array（FPGA）を用いた評価実験によってその性能を評価する．

ファジィ抽出器 [6]は，初期生成処理と再生成処理の 2 つの処理で構成する．各処理では任意の誤り
訂 正 符 号 と し て， ハ ミ ング 符 号 や リ ー ドマ ラ ー（Reed-Muller：RM）符号 [9][10]，リードソロモン
符号などを用いるが，本研究では RM 符号を対象とする．
RM 符号を用いたファジィ抽出器の概要を図 1 に示す．図 1 に示すように，まず初期生成処理では，ある乱数 R を RM 符号で符号化し，符号語 C を得る．そして，PUF のレスポンス Re と符号語 C との
XOR 演算を計算し，これをヘルパーデータ H（H =C ⨁ Re）とする．
次に，再生成処理では誤りを含む PUF レスポンス
Re*とヘルパーデータ H を XOR 演算し，符号語 C*（C* = Re* ⨁ H）を計算する．そして，符号語 C*
を RM 符号で復号し，乱数 R を得る．さらに，この乱数 R を RM 符号で符号化し，初期生成処理と同様の符号語 C を計算する．最後に，符号語 C とヘルパ
ーデータ H の XOR 演算を行い，誤りを取り除いた
PUF レスポンス Re（Re = C ⨁ H）を計算する．
また，RM 符号の符号化では生成行列 G を利用する．元データ長が mbit の 1 元 RM 符号を RM(1,m)と表記し，このときに使用する生成行列は式(1)(2)で計算できる．符号化は，この生成行列との線形演算で
実現する．
1 1
𝐺0 = ()(1)
0 1

２. PG PUF
PG PUF [5]は，アンロールドアーキテクチャ実装
した PRINCE を対象とした PUF である．具体的には，PRINCE の演算時のグリッチ波形を PUF レスポ
ンスの生成に利用する．ここで，PUF に与える入力
をチャレンジ，得られる出力をレスポンスと呼び，
PG PUF では PRINCE に入力する平文を PUF のチャ
レンジとみなして利用する．また，PRINCE は合計
で 10 ラウンドの処理を行うが，ラウンドの後段になるほどグリッチが増大するため，PG PUF では 1 ラ
ウンド目などの前段部分を PUF ソースとして利用
する．レスポンスの生成にはトグルフリップフロッ
プ（Toggle Flip-Flop：TFF）を利用し，TFF に入力されるグリッチ波形の立ち上がりの偶奇を 2 値の PUF
レスポンスに変換する．このとき，PRINCE のブロ
ック長は 64bit であるため，64 個の TFF を使用し，64bit のレスポンスを生成することができる．

𝐺𝑚+1 = (

𝐺𝑚
0…0

𝐺𝑚
)
1…1

(2)

RM 符号の復号処理については，多数決論理で実現できることが知られている [7][8][10][11]．この復号処理について，RM(1,5)を例に説明する．復号では，ベクトル a0, a1, a2, a3, a4 を式(3)～(7)で計算する．

P1-08-1

𝑎1,𝑖 = 𝐶2𝑖 ⊕ 𝐶2𝑖+1 (𝑖 = 0,1, … ,7)(3)(𝑖 = 0,1)(𝑖 = 2,3)(𝑖 = 4,5)(𝑖 = 6,7)(4)

𝐶𝑖 ⊕ 𝐶𝑖+2
𝐶𝑖+2 ⊕ 𝐶𝑖+4
𝑎2,𝑖 =
𝐶𝑖+4 ⊕ 𝐶𝑖+6
{𝐶𝑖+6 ⊕ 𝐶𝑖+8実装した回路のセキュリティ評価を行う予定である．

初期生成処理レスポンスRe

チャレンジ

謝辞

PG PUF

本研究の一部は，JSPS 科研費 22K17891 の助成を受けたものです．

符号語C
ヘルパーデータH

RM符号 符号化

乱数R

参考文献

再生成処理
チャレンジ

PG PUF
符号語C*

ヘルパー
データH

RM符号
復号

図1

誤りを含む
レスポンスRe*
乱数R

符号語C

RM符号
符号化

レスポンスRe

実装するファジィ抽出器の概要

𝐶 ⊕ 𝐶𝑖+4 (𝑖 = 0,1,2,3)
𝑎3,𝑖 = { 𝑖𝐶𝑖+4 ⊕ 𝐶𝑖+8 (𝑖 = 4,5,6,7)(5)

𝑎4,𝑖 = 𝐶𝑖 ⊕ 𝐶𝑖+8 (𝑖 = 0,1, … ,7)(6)

𝑎0 = 𝐶 ⊕ (𝑎1 ⋅ 𝐺1 ) ⊕ (𝑎2 ⋅ 𝐺2 )⊕ (𝑎3 ⋅ 𝐺3 ) ⊕ (𝑎4 ⋅ 𝐺4 )(7)

そして，計算した各要素の多数決論理によって決定した値を連結させたものが復号結果となる．
実装に関して，RM 符号の符号化や復号の式(3)～式(7)の計算，ファジィ抽出器のヘルパーデータの作成やその利用部分については， XOR 演算で実現できる．また，RM 符号の復号の多数決論理について
は，a1～a4 は 8bit の多数決論理決定回路で，a0 は 16bitの多数決論理決定回路を実装することで実現可能である．

４. 評価実験
実験では，FPGA 評価ボードとして SASEBO-GII
を使用した．そして，Xilinx Virtex-5 XC5VLX30 にファジィ抽出器を実装した．実験結果を表 1 に示す．
ここで，表 1 ではファジィ抽出器の初期生成処理を
FEencode，再生成処理を FEdecode と記述している．
表 1 より，ファジィ抽出器の LUT 数は合計で 170 であり，PG PUF に対して 10%程のオーバーヘッドで実装可能であることが分かる．

５. まとめ本研究では，PG PUF とファジィ抽出器の実装性能について評価した．そして，RM(1,5)を用いたファジィ抽出器は PG PUF に対して 10%程の回路オーバ
ーヘッドで実装できることを明らかにした．今後は，FEencode
FEdecode
PG PUF

表 1 実験結果
LUT 数
SLICE レジスタ数
64
0
106
0
1697
259

[1] J. Borghoff, A. Canteaut, T. Güneysu, E. B. Kavum,
M. Knežević, L. R. Knudsen, G. Leander, V. Nikov, C.
Paar, C. Rechberger, P. Rombouts, S. S. Thomsen, andT. Yalçin, “PRINCE – A low-latency block cipher forpervasive computing applications,” Proc. of
ASIACRYPT 2012, LNCS vol. 7658, pp. 208–225,
Springer, Dec. 2012.
[2] J. -W. Lee, D. Lim, B. Gassend, G. E. Suh, M.V. Dijk,
and S. Debadas, “A technique to build a secret key inintegrated
circuitsforidentification
andauthentication applications,” Proc. of IEEE VLSI
Circuits Symposium, pp. 176–179, Jun. 2004.
[3] G.E. Suh and S. Devadas, “Physical unclonable
functions for device authentication and secret key
generation,” Proc. of 44th ACM/IEEE Design
Automation Conference (DAC’07), pp. 9–14, Jun.
2007.
[4] K. Shimizu, D. Suzuki, and T. Kasuya, “Glitch PUF:
Extracting information from usually unwanted
glitches,” IEICE Trans. Fundamentals, vol. E95-A, no.
1, pp. 223–233, Jan. 2012.
[5] 野崎佑典，吉川雅弥，“低遅延軽量暗号 PRINCEを利用した PUF とその評価，”電子情報通信学会
論文誌 B，vol. J105-B，no. 3，pp. 52–61，Mar. 2022．
[6] Y. Dodis, M. Reyzin and A. Smith, “Fuzzy Extractors:
How to Generate Strong Keys from Biometrics andOther Noisy Data,” Eurocrypt 2004, LNCS vol. 3027,
pp. 523–540, Springer-Verlag, 2004.
[7] 渡辺壮柾，福田悠太，大山達哉，吉田康太，藤野毅，“Arbiter PUF を用いた暗号鍵生成の検討 (2)- Fuzzy Extractor に対するサイドチャネル攻撃の評価と対策 -，”2024 年暗号と情報セキュリティ
シンポジウム講演論文集，2F1-3，pp. 1–8，2024．
[8] 渡辺壮柾，福田悠太，大山達哉，吉田康太，藤野毅，“Reed-Muller 符号を使用した Fuzzy Extractor
に対する差分電力解析による PUF レスポンスの窃取，”電子情報通信学会技術研究報告，IEICEHWS，vol. 122，no. 125，pp. 29–34，2022．
[9] 野崎佑典，吉川雅弥，“軽量暗号を用いた PUF におけるファジィ抽出器の検討，”第 54 回東海フ
ァジィ研究会予稿集，no. S3-03，pp. 1–2，2023．
[10] D. E. Muller, “Applications of Boolean Algebra to
Switching Circuits Design and Error Detection,” IRE
Trans., vol. EC-3, pp. 6–12, Sep. 1954.
[11] I. S. Reed, “A Class of Multiple-Error-Correcting
Codes and the Decoding Scheme,” IRE Trans., vol.
IT-4, pp. 38–49, Sep. 1954.

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

P1-08-2

NBI 内視鏡画像からのポリープの形状復元
Shape Recovery of Polyp from NBI Endoscopic Image○伊藤 優一 1，岩堀 祐之 1
小笠原 尚高 2，春日井 邦夫 2，○Yuichi Ito1，Yuji Iwahori1
Naotaka Ogasawara2，Kunio Kasugai2
1 中部大学2 愛知医科大学
1 Chubu University
2 Aichi Media University
Abstract: This paper proposes a new method to recover 3D shape from NBI of endoscopic image. WLI isgenerated from NBI using CycleGAN and we have made it possible to recover 3D shape of polyp from
NBI. Learning conditions using CycleGAN is investigated and proposed approach was evaluated using
actual NBI image. This research is the first contribution of 3D shape recovery of polyp not only fromthe WLI but also from NBI.

１. はじめに
現在も医療現場では，内視鏡によるポリープの診察が行われており，ポリープは癌化する可能性があるために正確に早期発見し形状や大きさを知ることが重要である．ポリープの大きさは医師の目視によって良性と悪性の判断を行っており，ポリープの大きさが 1cm 以上である場合，悪性の可能性が高いとされている．そのため，ポリープの正確な大きさを求めることは良性と悪性の重要な判断基準となる．
しかし，内視鏡画像からポリープの正確な大きさを目視で判断することは経験を積んだ医師であっても困難である．そのため，コンピュータビジョンの分
野では，内視鏡画像から三次元形状復元を行うこと
でポリープの形状を三次元的に表現し，大きさや形状からポリープの状態を判断可能にすることで医師の手助けを行うことを目的として研究が行われてきた．三次元形状復元を行う手法として，主に二種類の手法がある．一つ目の手法は二台以上のカメラを用いて同一物体を撮影しておき，そこから得られる視差によって物体の形状を復元する手法である．二つ目の手法は，Horn によって提案された Shapefrom Shading(以下，SFS)[1] である．この手法は，復元対象の照明条件と反射特性が既知であるときカメラを固定して撮影した画像に対して，画像の濃淡値の情報により形状復元を行う．SFS に関しては様々な研究が行われてきており，その一つとして，
Woodham らによって提案された照明条件が異なる複数枚の画像を用いて形状復元を行う照度差ステ
レオ法 (Photometric Stereo)[2] がある．また，照度差ステレオ法を基にして，復元対象物体と同じ反射特性の仮想球を作成して形状復元を行う手法 [3]がある．Kimmel らはアイコナール方程式を解く際に ，収 束 計 算 を行 わ ず 高 速 に解 く こ と が可 能 なFast Marching Method(以下 FMM)について，SFSに 応 用 し た 文 献 [4] を 提 案 し た ． FMM は
Lambert (完全拡散) 反射，平行光線・平行投影，単調凸物体を前提条件としており，Lambert 画像を視点から一番近い画素から順に濃淡情報を用いて視点から最も遠い画素へ向かってアイコナール方程式を解くことで形状復元を行う手法である．この手法は平行光線・平行投影を前提としていたが，Tankus らの文献 [5] や Yuen らの文献 [6] によって透視投
影の環境へ拡張された．また，内視鏡によって撮影さ れ た 一 枚 の 画 像 に 対 し て FMM の 枠 組 み がIwahori ら [7] により点光源・透視投影に拡張された．各点の傾きの最適化を行いながら隣接点に対して形状復元を行う枠組みとしては文献 [8] が提案された．文献 [8] は光学的制約式と幾何学的制約式の二つの式から目的関数を作成し，最適化を用いて形状復元を行う．また，近年は文献 [9][10]が提案された．また，文献 [9][10] は光学的制約式と幾何学的制約式を用いてアイコナール方程式に基づく式を導出し，FMM の処理手順で形状復元を近似的に行う手法であり，文献 [8] よりも処理時間とポリープの高さの復元精度が高い．この手法を用いて，反射係数を推定してポリープの絶対的な大きさを推定することが可能であるが，そのためには血管[11] や内視鏡フード [12] などを参照物体としてポリープの大きさと形状を推定する方法を Iwahori らが近年提案してきた．しかしながら，上記の手法は白色光源画像からの形状復元を行うことが可能であるが，内視鏡の他のモードである NBI 画像からの復元は未だ提案されていない．他方で近年では，GAN を用いて GAN を用いた画像生成の研究が盛んに行
われつつある．このため本研究では，この GAN による画像生成と FMM を用いて，内視鏡 NBI 画像
からポリープの形状復元を行う手法を新たに提案す
ることとする．

２. 提案手法
本手法では，NBI から WLI を生成するにあたって関連性のない 2 枚の画像を使用して，AI に双方の画像の特徴を寄せ合い、新たな画像を生成
す る 敵 対 的 生 成 ネ ッ ト ワ ー ク (GAN) で あ る
CycleGAN を用いた画像生成を行う．CycleGAN
では画像生成のため NBI と WLI の 2 種類のデータセットから学習を行う．生成された WLIから FMM を用いた形状復元が可能である．以下に NBI からの形状復元の手順を示す．
Step0． 内視鏡画像の収集およびデータセットの作成
Step1． 収集した画像による CycleGAN の学習
Step2． 学習した CycleGAN による画像生成
Step4． 三次元形状復元
2.1 内視鏡画像の収集およびデータセットの作成
CycleGAN の 学 習 に 使 用 す る 元 画 像 の 収 集 を
Piccolo データセットから行う．Piccolo データセッ
トは WLI と NBI の画像が 3433 枚収集された
データセットである．学習に使うデータセットは
NBI，WLI それぞれ 2 種類のデータセットが必要となる．NBI と WLI は同一のシーンが存在しない
ため，ペア画像のデータセットを作成するのは難し
い．そのためデータセットがペア画像である必要がなく，データ収集に優れている CycleGAN を使用をする．トレーニングデータセットの枚数は 100，
250，500，1000，1500，2000，2500，3000 枚それぞれ作成した．以下にデータセットの WLI デー
タセット (図 2.1) と NBI データセット (図 2.2)のそれぞれ一部を示す．

図 2.1: WLI データセットの例

図 2.2: NBI データセットの例
2.2 CycleGAN の学習
Step1 では画像生成手法 CycleGAN の学習を行う．Step0 で収集し作成したデータセットを用いる．
モデルを安定して学習させるために，最近の研究か
ら 2 つの学習のテクニックを導入している．1 つ目として，敵対性損失の対数尤度損失を「最小二乗損失」に置き換えている．この損失は，学習中に安定性が高く，性能が向上することが知られている．
敵対性損失に関して，G については D(G(x)) − 1 の二乗の期待値が小さくなるように，D については
D(y) − 1 の二乗と D(G(x)) の二乗の和が最小になるように学習を進める．また，学習中の摂先が反復ごとに大きく変化することを防くため，識別器は生成器の生成画像の履歴を用いて学習するようになっている．これを行うために，最近生成された 50 枚の画像を保存するバッファを保持している．学習率
は 0．0002 からスタートし，最初の 100 エポック
は同じ学習率を維持し，次の 100 エポックでは学習率がゼロになるまで直線的に減衰させる．バッチ
サイズは 1 に設定されており，このことが，バッ
チ正規化ではなくインスタンス正規化と呼ばれる理由である．学習のプロセスは、以下の 7 つのステップから構成される．
Step1: データセットから，それぞれ画像を取得
Step2: 生成器により偽物画像を生成
Step3: 識別器に偽物画像を入力して識別を実行
Step4: 識別器の損失を計算
Step5: 得られた損失を入力として生成器を再度実行し，サイクル画像を生成
Step6: サイクル画像からサイクル一貫性損失を計算

Step7: 最後に生成器の損失を計算
CycleGAN の結果は，教師なしドメイン変換の他のどのモデルよりも本物らしい画像を 生成できていて，pix2pix の教師あり学習と同等の，本物らしい画像変換が可能となっている．GAN 損
失とサイクルー貫性損失のどちらか一方が欠けても，結果の性能は大きく 低下することが実験的にわかっている．サイクルー貫性損失は 2 種
類の生成器についてそれぞれ適用される．これらはそれぞれ，A → B → A を前進サイクル一貫性
損失，B → A → B を後退サイクルー貫性損失と呼ばれる．どちらか一方がなくなった場合も，学習が 不安定化してうまく進まないことがわかっている．
2.3 学習した CycleGAN による画像生成
Step2 では Step1 で学習した CycleGAN を用
いて，NBI から WLI を生成する．また，精度評価
を 行 う た め WLI か ら NBI も 生 成 す る ．
CycleGAN の結果は非常にリアルで，ペア画像を使用した教師あり学習である．本物と偽物を比較しても，区別できないほどの画像を生成することに，多くのタスクで成功している．CycleGAN は，色や質感の変化を伴うようなタスクが得意である．例えば，
昼の写真から夜の写真への変換や，絵画から写真への変換といったスタイルの変換に適している．他方
で，猫から犬への変換のように，画像に大幅な幾何学的変更が必要となるタスクでは，通常失敗する．
本研究では NBI から WLI といったスタイルの変換を行うので CycleGAN は適している．
2.4 三次元形状復元
形状復元をする際に必要なパラメータを推定し，内視鏡画像中に存在するポリープの三次元形状復元を行うまでの処理手順と文献 [9] での FMM による形状復元の手順を使用する．文献 [9] では FMM を
点光源照明と透視投影の条件に拡張している．

３. 評価実験
3.1 CycleGAN を用いた画像生成
CycleGAN の生成器で NBI から WLI の生成を行った．その際，データセットの枚数ご とに生成を行った．以下に生成した画像の例を示す．

図 3.1: 100 枚のデータセットで生成した例

図 3.8: 3000 枚のデータセットで生成した例

図 3.2: 250 枚のデータセットで生成した例

図 3.9: 生成した NBI 例
上記で生成された NBI から，再度 WLI を生成し，元の WLI との SSIM 値を算出した．結果を表
3.1 に示す．

図 3.3: 500 枚のデータセットで生成した例

図 3.4: 1000 枚のデータセットで生成した例

図 3.5: 1500 枚のデータセットで生成した例

図 3.6: 2000 枚のデータセットで生成した例

図 3.7: 2500 枚のデータセットで生成した例

表 3.1: CycleGAN を使用した NBI から WLI への変換の結果SSIM
SSIM
データセット SSIM
MIN
MAX
AVE
の枚数
0.702830.80886
0.75167
100 枚
0.79136
0.898830.85502
250 枚
0.88801
0.93299
0.90334
500 枚
0.90540.95933
0.93205
1000 枚
0.90240.944220.92929
2000 枚
0.88767
0.96034
0.93162
2500 枚
0.888440.95799
0.91665
3000 枚
表 3.1 から最低値は 100 枚，最大値は 2000 枚，
平均値は 2500 枚が高くなっている．加えて学習枚
数 1000 枚までは SSIM 値は高くなっているが，1000 枚以降は変化が少ない．よって CycleGANの学習のデータセットの枚数は 1000 枚以上は必要でそれ以上のデータセットを作成し，使用する際
は，データセットの整理が必要である．
3.2 WLI 生成画像からの三次元形状復元
次に，生成した白色光源画像の有効性を確認する
ため，FMM を用いて三次元形状復元を行う．今回は表 3.1 から平均値が最も高い 2500 枚のデータセットで生成した画像を使用する。
以下に元となった NBI 画像，生成された WLI，
Lambert 画像, 三次元形状復元した結果(図 3.10)を示す．
図 3.10 から NBI 画像から生成した白色光源画
像からでも従来の三次元形状復元方法で復元が可能である．

[5] A. Tankus, N. Sochen, and Y. Yeshurun,“Shape-from-shadingunderperspective
projection”,
International
JournalofComputer Vision, vol. 63, no. 1, pp. 21–43,
2005.
[6] S. Y. Yuen, Y. Y. Tsui, and C. K. Chow, “A fast
marching formulation of perspective shapefrom shading under frontal illumination”,
Pattern Recognition Letters, vol. 28, no. 7, pp.
806–824, 2007.

図 3.10: 生成した白色光源画像からの三次元形状復元

４. おわりに[7] Y. Iwahori, K. Iwai, R. J. Woodham, H.
Kawanaka, S. Fukui, and K. Kasugai, “Ex
tending fast marching method under point
light source illumination and perspective
projection”, pp. 1650–1653, 2010.

本稿では，CycleGAN を用いた NBI 画像から白色光源画像の生成を行い，そこから従来の方法
で三次元形状復元を行った．内視鏡画像は NBI
画像と白色光源画像の 2 つが一般的にあるが，先行研究では白色光源画像からの復元しか行ってきていなかったため，NBI 画像からでも形状復元ができるようになることが課題であった．
CycleGAN による NBI 画像からの白色光源画像の生成において，見た目においても白色光源画
像と遜色ない画像ができた．数値評価でも 1000
枚以上のデータセットで作成し た画像は SSIM
値は 90 ％以上の精度が実現できた．加えてポリープの形状復元において も目的としたことが可能となった．今後の課題としては NBI 画像から直接 Lambert 画像，さらには様々なモードの内視鏡画像から形状復元までをディープラーニン
グモデルにより復元することなどが挙げられる．

[8] K. Tatematsu, Y .Iwahori, T .Nakamura, S.
Fukui, R.J. Woodham, and K. Kasugai,“Shapefrom endoscope image based on photometricand geometric constraints”, KES 2013 ，Procedia Computer Science，Elsevier, vol. 22,
pp. 1285–1293, 2013.

８. 謝辞[11] S. Emoto, Y. Iwahori, M. Bhuyan, A. Wang,
and K. Kasugai, “Recovering shape and size
from a single endoscope image using
optimization”, 4 pages, IIAI AAI 2022 (SCAI2022), 2022.

本研究は科研費基盤（C）（20K11873）および中部大学研究費の支援による．ここに感謝申し上
げる．

参考文献
[1] B.K.P.Horn, “Obtaining shape from shading
information”, MIT Press, pp. 123–171,1989.
[2]

R.J.Woodham, “Photometric method for
determining surface orientation from mul
tiple images”, Optical Engineering, vol. 19, pp.
139–144, 1980.

[3] A. Hertzmann and S. M. Seitz, “Shape andmaterials by example A photometric stereo
approach”, vol. 19, pp. 139–144, 2003.
[4] R.Kimmel and J.A.Sethian ： , “ Optimalalgorithm for shape from shading and path
planning”, JMIV, vol. 14, pp. 237–244, 2001.

[9] 満安佑亮, 舟橋健司, 岩堀祐之, 小笠原尚高, 春日井邦夫, “内視鏡画像におけるアイコナール方
程式に基づくポリープの形状復元,” 信号処理・
医用画像，令和元年度電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会, 2019.
[10] Y. Iwahori, S. Miyazaki, H. Usami, M.
Bhuyan, B. Kijsirikul, A. Wang, N. Ogasawara,
and K. Kasugai, “Automatic detection of
lst-type polyp by cnn using depth map,”
Handbook of Artificial Intelligence in
Healthcare, Chapter 7, pp. 177–196, 2022.

[12] Ryo Kikuchi, Yuji Iwahori, Kenji Funahashi,
M.K.Bhuyan, Aili Wang, Naotaka Ogasawara,
Kunio Kasugai, "Polyp Size and ShapeEstimation by Using an Endoscopic Hood
Information", Procedia Computer Science,
Elsevier, Volume 225, Pages 2412-2419, 2023.

連絡先
E-mail: iwohori@isc.chubu.ac.jp

「ゼルダの伝説」キャラクタの音響量特徴調査
加藤 善，中村 剛士
中部大学
1．はじめに音によって喚起される特定のイメージを「音象徴」といい，「意味と音の恣意的ではない関係」のことを指す[1]．例
えば，人に尖った形状をした図と丸みを帯びた形状をした図を見せて，「どちらが“ブーバ”でどちらが“キキ”か？」という質問をすると，95%の人が尖った形状をした図を“キキ”，丸みを帯びた形状をした図を“ブーバ”と答えたという報告がある．これは「ブーバ/キキ効果[2]」と呼ばれ，形状と音の特性が人々の認知において密接に関連していることを示唆している．しかし，音象徴には未だに解明されていな部分が多い
ため，その全容を明らかにするには，様々な事例から音響的特徴を解析することが必要であると考える．
本研究では，音象徴事例と思われる「ゼルダの伝説シリー
ズ[3]」のキャラクタ名を事例として，機械学習による分類を行い，分類に寄与する音響的特徴を発見・解析する．本研
究の目的はゼルダの伝説に登場するキャラクタ名が音象徴を持つのか否かについてその可能性を議論することである．

2．解析方法
本研究では，ゼルダの伝説シリーズに登場するキャラクタ
名を事例として，クラス分類器と XAI により音響的特徴を発見し，音象徴仮説を設定する．分類実験には CNN を用いて，キャラクタ名を「味方」か「敵」の 2 クラスに分類す
る．C 分類された結果に対して Grad-CAM を適用し，キャ
ラクタ名の分類根拠となる音響的特徴を発見する．まず，キャラクタ名は音響特徴量(MFCC)に変換され，Leave-1-out
法によって「味方」か「敵」の 2 クラスに分類される．次に，正しく分類されたキャラクタ名について音響的な特徴を
Grad-CAM を用いて解析する．Grad-CAM によって出力されるヒートマップの例を図 1 に示す．

3．分類実験結果
今回，分類実験に使用したデータセットは，主人公および味方キャラクタ名 334 個と主人公に敵対する敵キャラクタ名
318 個の計 652 個である．また，ゼルダ姫の「姫」や ○○○先生の「先生」といった部分は除外した．分類結果の混同
行列を表１に示す．実験の結果，正解率・Ｆ値ともに約 70%であった．
表１：混同行列
予測

真値

味方

敵

味方

222

96

敵

98

236

4．考察
以上の分類結果から，キャラクタ名のクラスを音響的特徴
によって正解率約 70％で判別できていることがわかった．
このことから，ゼルダの伝説シリーズのキャラクタ名は音響的に区別でき，何らかの音象徴を持つ可能性があると考えられる．また，現段階では Grad-CAM による音響的特徴の解析が完了していないため，引き続き解析を進めることが必要
である．

5．まとめ
本研究では，ゼルダの伝説シリーズのキャラクタ名を音象徴事例として，「味方」か「敵」の 2 クラス分類実験を行った．その結果，正解率約 70％でキャラクタ名を分類できる
こと分かった．このことから，ゼルダの伝説シリーズのキャ
ラクタ名は何らかの音象徴を持つという可能性が示唆された．しかし，Grad-CAM による音響的特徴の解析が完了していないため，分類根拠となる音響的特徴までは発見できていない．今後は Grad-CAM による音響的特徴の解析を進め，分類根拠となる音響的特徴を発見し，その音響的特徴から音象徴仮説の設定，検証を行う予定である．
本研究は JSPS 科研費 JP22K12232 の助成を受けたもので
ある．

参考文献

リンク
図１：Grad-CAM による「リンク」のヒートマップ[1]川原他：“音象徴の言語学教育での有効利用に向けて-ウル
トラマン怪獣名と音象徴-“ Journal of the Phonetic Societyof Japan，Vol．21 No．2 August 2017，pp．43–49[2] V．S．Ramachandran and E．M．Hubbard：“Synaesthesia-A
Window Into Perception，Thought and Language” Journal ofConsciousness Studies，8，No. 12，2001，pp．3–34[3]任天堂：“ゼルダの伝説ポータル｜Nintendo” 任天堂ホーム

図 1 は，ゼルダの伝説シリーズの主人公名である「リンク」のヒートマップである．このヒートマップ上の赤色で示されている部分は，2 クラス分類する上で音響的な特徴(特徴的なモーラ)であると考えられる．図１の場合，「ク」が特徴的なモーラであると考えられる．このようにしてキャラクタ
名の分析を行う．

ページ

https://www.nintendo.co.jp/character/zelda/index．
html

連絡先
中部大学情報工学科 EP21024 加藤善E-mail: ep2102-9199@sti.chubu.ac.jp

運転者の性格特性と運転振り返りロボットの印象・支援受容性との関連性⃝ 岩川 壱 111

加納 政芳 1中京大学

2

ジメネス フェリックス 2

愛知県立大学3椙山女学園大学

はじめに
本研究では，運転者自身が自宅などで 1 人で運転行動

早瀬 光浩 3
4吉川 大弘 4

鈴鹿医療科学大学

表 1: 本番走行時におけるロボットのナビゲーション
開始時を振り返るためのロボット「運転振り返りロボット」を適宜開発している [1]．岩川ら [2] は，ロボットの発話のピッ
チや発話速度といったパラ言語情報では，ロボットからの助言を受け入れる度合い（支援受容性）は向上しない

終了時

今から音声案内を始めるね
運転を開始してね{ 左, 右 } 方向だよ
およそ {100, 300, 500} メートル先，{ 左, 右 } 方向だよ
第 {1,2,3} 通行帯に入ってね
お疲れ様，運転を終了してねことを報告している．本稿では，パラ言語情報以外のロボットに対する印象を形成する要因として，人の性格特性との関連性を探る．

振り返り動画を基にロボットと運転の振り返りを行う．
表 2 にロボットの発話内容を示す．運転の振り返りでは

Iwashita ら [4] は，「ほめる」などの言語行動であるコロボットが各シーンに対して質問を行い，参加者がそのンプリメントは，受け手の性格特性によってその効果に映像を見るという形式とした．なお，一時停止場面につ差異がみられると報告している．運転振り返りロボット

いては，参加者が完全停止をしていたかを実験者が判

は，運転振り返り時に運転者の運転行動をほめる場合

断して，それに応じたセリフをロボットに発話させる．

が多々あることから，コンプリメントと同様の効果が発したがって，運転状況（安全運転／危険運転）によって現する可能性，すなわち運転者の性格特性によって振りセリフが異なることに注意されたい．運転の振り返りを返り効果に変化が生じる可能性がある．そこで，交通安行った後，アンケートを行う．アンケート項目は，The

全分野において性格特性認識 [3] に用いられている Big

Godspeed Questionnaire Series[6] を参考に，ロボット

Five 尺度を用いて，運転者の性格特性が運転振り返りの印象を 7 段階の SD 法で評価してもらう．続いて，支ロボットに対する印象や支援受容性に与える影響を調査

援受容性を「不快である」「バカにされている気がする」

する．

「アドバイスは受け入れやすい」の 3 項目を用いて，1

2

実験設計

点の「全く感じない」から 7 点の「非常に強く感じる」の 7 件法で評価してもらう．

実験参加者は，普通自動車第一種免許（AT 可）を所持している学生 40 名とし，ドライブシミュレータを用

3

結果・考察

いて実験を行う．実験では，Unity で作成された 2 つの事前アンケートの回答結果から，外向性，協調性，勤コースを使用し，コース 1 とコース 2 に 20 人ずつラン

勉性，神経症傾向，経験への開放性の 5 つの因子ごとにダムに割り当てる．運転振り返りロボットには，シャー

平均得点を求め，平均点未満をその因子の得点下位群，プ社製ロボホンを使用する．

平均点以上を得点上位群として 2 群に分けた．その後，実験手順は次のとおりである．はじめに，事前アン

性格特性によるロボットに対する印象および支援受容性

ケートを行う．事前アンケートでは運転者の属性情報とへの影響を確認するために，ブルンナー・ムンツェル検

文献 [5] を参考に 29 項目の性格特性を問う質問に 5 件定で解析した．

法で回答してもらう．次に，練習走行を行う．練習走行

図 1 に外向性の得点上位群と得点下位群の各項目の平では実験者がナビゲーションを行う．次に，本番走行を

均ならびに標準誤差（SE）を示す．得点上位群，すなわ行う．本番走行では，ロボットのナビゲーションにした

ち外向的な参加者は，得点下位群と比較して有意にロボッがい危険シーンが 4 箇所，一時停止シーンが 1 箇所ある

トの擬人性の印象が高まることが示された（p = 0.042）．

コースを運転してもらう．ロボットは，WOZ 法によっ外向的な人は，人と接する能力が高いが故に，人のみなて操作する．ロボットの発話内容は，表 1 のセリフとすらずロボットとも心理的に打ち解けやすいと推察される．本番走行終了後，約 5 分の休憩時間を設ける．5 分

る．一方，安全性の印象は，得点下位群のほうが有意に間の休憩中に実験者は，録画映像から危険シーンを抽出高まることが示された（p = 0.046）．安全性は「不安した振り返り動画を作成する．振り返るシーンは，4 つな」−「落ち着いた」や「動揺している」−「冷静な」の危険シーンと一時停止の計 5 シーンとする. 休憩後， などの下位項目から構成されている因子であるが，外向表 2: 運転振り返り時のセリフ
コース 1
開始時
適宜
シーン 1

シーン 2
シーン 3
シーン 4
一時停止
安全／危険
終了時

コース 2

今から僕と一緒に振り返りを始めよう．まずはこの場面だよ．
次はこの場面だよ．
ここで道を渡ろうとしている人がいたね．
ここで右側に人がたくさんいて気になるよね．
気づいていたかな．
運転に集中できていたかな．
人が見えなくても横断歩道は徐行して確認しようね．
気になるものを見つけても前を向いて運転しようね．
ここに停車中の車がいたね．
車線変更時にミラーと目視で車が来ていないか確認で車や死角から出てくる人に注意できていたかな．
きていたかな．
ここで後ろから車が来ていたね．気づいていたかな．
ここで歩行者がいたね．
ルームミラーだけじゃなくてサイドミラーも確認しようね． 気づいていたかな．
ここで歩行者がいたね．
ここで右から車が来てたね．確認できていたかな．
気づいていたかな．
車だけじゃなく左右からくる歩行者にも注意しようね．
ここで一時停止があったね．
ちゃんと一時停止できていたね．／一時停止の場所は完全停止しようね．
お疲れ様．振り返りはこれで終了だよ．

平均ならびに標準誤差を示す．勤勉性の得点上位群は有意にロボットの好感度と知性の印象が高まることが示された（それぞれ，p = 0.019，p < 0.01）．このことから，勤勉な人は，運転振り返りロボットから知性と好感度を感じると推察される．勤勉な人は，真面目で計画性
擬人性

生命性

があり自身をコントロールする能力に優れているため，運転の振り返りに対して真剣に取り組むと推測される．
このような実験参加者の取り組み姿勢から，運転をともに振り返るパートナーが人ではなくロボットであったとしても，ロボットを能力の高い存在，すなわち運転指

好感度

知性

導員などとして認識した可能性がある．また，中村 [7]は，対人魅力を規定する要因の 1 つに類似性を挙げており，他者と自己が類似した特性をもっていると知覚し，かつその特性がポジティブだった場合，魅力が生起すると報告している．このような魅力効果が得点上位群に対して生じたため，ロボットの好感度印象が上がったと推

安全性

支援受容性

図 1: 外向性の得点上位と得点下位の平均値 ±SE察される．なお，得点下位群の実験参加者は 16 名であり勤勉性の平均得点は 2.5 ± 0.32 点，得点上位群は 24
名 3.51 ± 0.32 点であった．
図 3 に神経症傾向の得点上位群と得点下位群の各項的な人がロボットを「不安な」存在として認識している

目の平均ならびに標準誤差を示す．得点上位群，すなわというよりも，非外向的な人がロボットを擬人化せずにち落ち込みやすいなど情緒的に不安定な参加者は，得点

無機質な存在として認識していることから，得点下位群

下位群と比較して有意にロボットの知性の印象が高まるのほうが安全性の値が高かったと推察される．実際に， ことが示された（p = 0.013）．神経症傾向が高い人は，
得点上位群においても安全性の評点が著しく低いわけで 不安や弱気になりやすく自己評価が低い傾向があるが，はなく，「どちらともいえない」の評価である評点 4 を

自己に対する低評価を逆説的に見ると，他者に対して羨

上回っており，不安な存在とは捉えていないことがわか

望を感じやすいともいえる．言い換えると，他人の能力

る．擬人性，安全性以外の項目では有意差は確認されなを知覚することに鋭敏であるといえる．これが，運転振かった．なお，得点下位群の実験参加者は 23 名でありり返りロボットに対する知性の印象評価を高めた原因

外向性の平均得点は 2.76 ± 0.40 点，得点上位群は 17 名の 1 つと推察される．なお，得点下位群の実験参加者
3.85 ± 0.25 点であった（平均 ± 標準誤差，以下同様）． は 17 名であり神経症傾向の平均得点は 2.65 ± 0.44 点，
図 2 に勤勉性の得点上位群と得点下位群の各項目の得点上位群は 23 名 4.05 ± 0.40 点であった．

擬人性

生命性

擬人性

生命性

好感度

知性

好感度

知性

安全性

支援受容性

安全性

支援受容性

図 2: 勤勉性の得点上位と得点下位の平均値 ±SE
協調性および経験への開放性については，ロボットの印象評価に差が見られなかった．また，すべての性格特性の項目において，運転者の性格特性は支援受容性には影響を及ぼさないことが確認された．以上のことから，運転者の性格特性は，ロボットの印象評価に影響を与えるが，支援受容性の向上には寄与しないことが確認さ
れた．

4

おわりに
本稿では，Big Five 尺度を用いて運転者の性格特性によって，運転振り返りロボットへの印象や支援受容性に影響を及ぼすか調査した．その結果，運転者の性格特性によってロボットに対していだく印象に違いが見られる
ことが確認された．外向性が高い人はロボットを擬人化する傾向が強いこと，勤勉性が高い人はロボットに対する知性と好感度が高まること，神経症傾向が高い人はロボットに対する知性の印象が高まることが確認された．

謝辞
本研究は，科学研究費補助金# 23K11291 および名古屋大学未来社会創造機構 HMI・人間特性研究部門「エージェントを介した運転支援プロジェクト」の支援を受
けた．

参考文献
[1] Y. Kato et al.: A Robot System Using Mixed Reality
to Encourage Driving Review, International Confer-

図 3: 神経症傾向の得点上位と得点下位の平均値 ±SE
ence on Human-Computer Interaction, 2019.
[2] 岩川 他: 運転支援ロボットの抑揚変化が支援受容性にもたらす効果の検証, 知能と情報, 35(1), 581–586, 2023.
[3] 石田, 松浦: 交通心理学入門, 企業開発センター交通問題研究室, 2017.
[4] M. Iwashita, and D. Katagami: Psychological Effects of Compliment Expressions by Communication
Robots on Humans, International Joint Conference
on Neural Networks, 2020.
[5] 並川 他: Big Five 尺度短縮版の開発と信頼性と妥当性の検討, 心理学研究, 83(2), 91–99, 2012.
[6] C. Bartneck et al.: Measurement Instruments for the
Anthropomorphism, Animacy, Likeability, Perceived
Intelligence, and Perceived Safety of Robots, International Journal of Social Robotics, 1(1), 71–81, 2009.
[7] 中村: 性格の類似性が対人魅力に及ぼす効果, 実験社会
心理学研究, 23(2), 139–145, 1984.

棋譜に表れる人間の特徴のファジィ抽出
Fuzzy extraction of human features represented in the game record
2⃝ 1 小松原 舞，
西野 順二
1
2
⃝ Mai Komatsubara, Junji Nishino1
電気通信大学1
University of Electro-Communications

Abstract: In games such as chess and shogi, AI that is strong enough to beat top players has alreadybeen developed. However, game AI sometimes behaves diﬀerently from humans, and humans may feel
discomfort or discomfort when playing against it. Currently, research on human-like game AI and analysis
of human game records are being actively conducted, but the methods to realize such game AI are still in thedevelopment stage. Therefore, as a preliminary step to create a game AI that plays moves understandable
to humans, this study examines human characteristics expressed in game records from human and AI gamerecords. We compare the human and AI game records and perform fuzzy extraction on the human features
found to show the human features in a form understandable to humans.

1

はじめに
本研究の目的は、人間らしい AI の実現にむけて、チェスの棋譜から、棋譜に表れる人間の特徴を調べ、ファジィ

れ、このうち、壊れた棋譜を取り除いた中級者 (レート

1200-1399) の白手番の棋譜 15921、黒手番の棋譜 16818
個を使用した。

抽出することである。
人間らしい手をファジィ抽出する理由は、人間らしいレート

AI をつくるためである。ファジィ抽出することは、人間らしさを知り、AI の機能として与えることが期待される。
ファジィ抽出では人間にわかりやすいルール表現が獲得できる。
チェス AI の現状として、stockﬁsh[6] のように強いチェ
スプログラムは人間より強いが、その手は人間には理解できないことが多い。これは、探索の深さと順番の違い
によって打つ手が人間と異なるからである [9]。現在は人間らしいゲーム AI の研究 [4][11] や、人間の棋譜分析な表 1: 取得した人間の棋譜
棋譜数 (白手番) 棋譜数 (黒手番)-1199or2600-

2676

3524

1200-1399

16000

16877

1400-1599

41569

42960

1600-1799
1800-1999

40848
16690

38090
16215

2000-2199

3412

3520

2200-2399

136

128

2400-2599

1

18

ど [8][2][10][13][12][7] が盛んに進められているが、人間らしさのあるゲーム AI を実現する手法についてはまだ発展途上にある。
本研究では、まずオンラインチェスサイトから収集した棋譜から、人間と AI で挙動が異なる局面を抽出した。

AI の棋譜は、黒手番の人間の棋譜 16877 個の 6 手目の局
面を初期配置として与え、以降は探索深さ 20 の stockﬁshにより得た最善手を交互に指して試合を行うことで 33754
個作成した。

次に評価値差分の分布を比較して見つかった人間に特有

以上により、人間の棋譜、AI の棋譜それぞれ 32739、の特徴をもとに、焦り度を算出するファジィルールを作成

33754 個を得た。これらの棋譜に対して、特定の局面でし棋譜全体から人間らしい局面のファジィ抽出を行った。

の評価値および前後の評価値の差から人間らしさが見ら

2使用した棋譜人間の棋譜はオンラインチェスサイト lichess.com[3] より取得し、AI の棋譜は stockﬁsh を用いて作成した。棋譜を実験に使用するための手順を以下に示す。

(i) lichess からの人間の棋譜の取得(ii) fen 形式から pgn 形式 (stockﬁsh 用) への変換 [5](iii) 人間の棋譜と stockﬁsh を用いた AI の棋譜の作成(iv) stockﬁsh を用いた評価値の計算
lichess より取得した人間の棋譜は表 1 のように分けられるかを調べた。

3

特徴抽出予備実験
特徴抽出予備実験の目的は、人間の特徴を調べる事である。抽出する局面は、人間らしさが表れるような局面が望ましい。典型的と思われる局面を 3 つ選定した。
・クイーンの駒を取られたとき・続けて駒を取られたとき・相手との駒数の差が開いたとき (自分の方が駒数が少ない場合)以上の状況に当てはまる局面を探し、評価値および評価値差分を求めた (図 1、2、3)。また、分析した局面数

表 2: 分析した局面の種類と数を図 2 に示す。
クイーンを取られる前後の評価値差分の分布を図 1 に示す。

図 1: クイーンを取られた後の評価値と取られる前の評価分析した局面の種類分析した局面数人が先手でクイーンを取られた局面

8034

人が後手でクイーンを取られた局面

8364

AI が先手でクイーンを取られた局面

12641

AI が後手でクイーンを取られた局面

12960

人が先手で続けて駒を取られた局面

16678

人が後手で続けて駒を取られた局面

18458

AI が先手で続けて駒を取られた局面

20505

AI が後手で続けて駒を取られた局面

22816

人が先手で駒数の差が 6 以上の局面

3447

人が後手で駒数の差が 6 以上の局面

3618

AI が先手で駒数の差が 6 以上の局面

67

AI が後手で駒数の差が 6 以上の局面

815

値の差

AI と人間の局面の評価値分布を比較した結果、人間はクイーンをただで取られることが多いことがわかった。二つ続けて駒を取られたとき、人間は、価値の高い自分の駒と価値の低い相手の駒との駒交換もしくは駒をただで取られることが多いことがわかった。以上の二つから、人はクイーンを取られると焦ってしまい下手な手を指してしまうと考えられる。
相手との駒数の差が 6 以上のとき、局面はかなり劣勢になっており、人間と AI の手で特別な違いが出ない結果であった。

4
図 2: 続けて駒を取られた後の評価値と取られる前の評価
値の差

焦る局面のファジィ抽出
焦る局面を抽出するため、ある局面での焦り度合いを出力するファジィシステムを作成した。駒の価値はchess.com[1] での値を採用し、ポーンが 1、ルークが 5、ナイト、ビショップが 3、クイーンが 9 とした。棋譜から得た、白黒それぞれ 5 手打った際の取った駒、取られた駒の時系列リストを入力とし、焦り度合いを 0 から 5 の実数で出力する。ファジィルールは、予備実験の結果を基に、図 4 の六つとした。

図 3: 駒数の差が 6 以上になったときの評価値

図 4: ファジィルール

取った駒、取られた駒の総価値差分のメンバーシップ
関数を図 5、図 6、図 7、図 8 に示す。

交換を行っており、合計でポーン 1 つの損失となるので、戦略上大きく不利になるほどの損失ではない。ファジィ
ルール数 2 の時と 4 の時の焦り度を表 3 に示す。
表 3: ファジィルール毎の焦り度
ファジィルール数 焦り度

2

4.08

4

2.42

図 5: 取った駒、取られた駒の総価値の差のメンバーシッ
プ関数

ルール数 2 では焦り度が 4.08 と高い。修正ルールを 4追加したところ焦り度が 2.42 となり、より直感に合う結果を算出することができた。ルール数 2 の時は取られた駒の価値のみに注目していたが、相手との駒の価値の差や取られた駒数についてもファジィルールを作成したことで、より直感に合う結果を得ることができた。さらに
ファジィルールを追加することで、自分の直感により近い焦り度を出力できると考えられる。

図 6: 取られた駒の総数のメンバーシップ関数

約 1000 試合の棋譜を 10 手ごとに切り取った約 1500 エ
ピソードからファジィ抽出した焦り度合いのヒストグラ
ムを図 9 に示す。

図 7: 取られた駒の総価値のメンバーシップ関数
図 9: 約 1500 エピソードからファジィ抽出した焦り度合
いのヒストグラム5

まとめ
本研究では、人間の棋譜と AI の棋譜の比較から人間に特有の特徴を調べ、ファジィ抽出を行った。
人間の棋譜と AI の棋譜をそれぞれ 32739、33754 個収
図 8: 焦り度のメンバーシップ関数

集し、クイーンの駒を取られたとき、続けて駒を取られたとき、相手との駒数の差が開いたときの前後の評価値
差分および評価値の分布を比較した。価値の高い自分のメンバーシップ関数を用いて適合度を計算し、後件部駒と価値の低い相手の駒との駒交換や、駒をただで取らのファジィ集合のメンバーシップ関数を α カットして OR

れて評価値が悪化することは、人間に多く見られることを取ってデファジィ化することで焦り度の出力を得た。

が分かった。

駒リスト [n, P, 0, R, r, N, 0, 0, 0, 0] は、白が黒のナ

比較結果を基に、白黒 5 手ずつ打った際の取った駒、取イト、ルークを取り、ポーン、ルーク、ナイトを取られてられた駒の時系列リストを入力とし、焦り度を出力とすいることを示す。ポーン以外の駒については同じ駒で駒るファジィシステムを構築し、局面のファジィ抽出を行った。取られた駒の総価値の差や取られた駒の総数、取られた駒の総価値の高低により、焦り度の高低を規定し、ファジィルールを作成した。結果、人間が焦ると考えられる
状況で、ある程度感性にあった焦り度を出力するファジィ
システムを構築することができた。

2010(3):1–7, 2010.
[12] 登坂紘介, 松原仁, et al. 将棋における棋譜データベースからの棋士の特徴抽出. 情報処理学会研究報
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[5] SindreSvendby. pgntofen, 2022. https://github.
com/SindreSvendby/pgnToFen/tree/master.
Yang.

stockﬁsh16.

https://stockfishchess.org/.
[7] 中村貞吾, 梶山貴司, et al. 棋譜テキストからの特徴
素抽出とそれを用いた棋譜の分類. 情報処理学会研究
報告ゲーム情報学 (GI), 2000(27 (1999-GI-002)):79–

86, 2000.
[8] 山下宏 et al. 将棋名人のレーティングと棋譜分析.
ゲームプログラミングワークショップ 2014 論文集,

2014:9–16, 2014.
[9] 松原仁. AI に心は宿るのか. 集英社インターナショ
ナル新書, 2018.

[10] 澤宣成, 伊藤毅志, et al. 将棋における棋風を形成する要素に関する統計的分析. 研究報告ゲーム情報学(GI), 2011(3):1–8, 2011.

2006.
[13] 馬場匠, 伊藤毅志, et al. 少ない棋譜からの将棋プ
レイヤ棋力推定手法の提案. 情報処理学会論文誌,

61(6):1190–1199, 2020.

[2] Matej Guid and Ivan Bratko. Computer analysisof chess champions. In International Conference[6] Daylen[11] 生井智司, 伊藤毅志, et al. 将棋における棋風を感じさせる ai の試作. 研究報告ゲーム情報学 (GI),

連絡先
電気通信大学 西野研究室 小松原舞

E-mail: k2010274@edu.cc.uec.ac.jp

イナズマイレブンの音象徴について〇小川1

流空 1, 中村
1
中部大学

はじめに

音そのものがある特定のイメージを喚起する事象は音象徴と呼ばれる[1]．音象徴には未だ解明されていない部分が多い．
我々の研究の最終目的は音象徴の全容を明らかにすることである．そのため，多種多様な事例を収集し，ボトムアップに解明したいと考えている．
本研究では，“イナズマイレブン[2]” を事例として採用し，機械学習による分類実験を行うことで，音象徴の調査・解析をする．イナズマイレブンとは, 必殺技を駆使して戦う育成サッカーRPG ゲームである．本研究の目的は，イナズマイレブン
シリーズの技名が持つ音響的な特徴を，機械学習を用いて発見し，その特徴が音象徴であるかを議論することである．

2

提案手法

まず，音象徴事例と思われるデータセット収集する．次に，機械学習技術(クラス分類器, XAI)によって，データセットの各クラスが持つ音響的な特徴を発見する．その後，発見された音響的な特徴を音象徴仮説として設定し，音象徴仮説を主観評価実験（アンケート調査）によって検証する．最後に，統計的検定を用いて，主観評価実験の結果を議論する．
本報告では，音象徴仮説の設定まで至っていない．本報告では，分類実験の結果とその結果に基づき XAI を用いて調査した音響的な特徴の一部について述べる．

3

分類・特徴解析の方法

本研究では，技名の持つ音象徴として，“攻撃”か“守備”の 2クラスを識別できる音響的な特徴の存在を調査する．まず，機械学習を用いた分類によって，技名の音響的な特徴による分類可否を正解率・F 値によって示す．分類器には CNN を用いた．また，分類結果に対して Grad-CAM による特徴分析を行い，2 クラスの識別に寄与した音響的な特徴を調査する．
クラス分類については，技名を音響特徴量(MFCC)に変換
し，Leave-1-out 法による 2 クラス分類を行う．この分類器は入力された技名に対して，“攻撃”か“守備”いずれかのクラスを出力する．図 1 は本研究で用いた分類器である CNN の構成
を示す．

剛士 1

次に正しいクラスが出力された技名について，Grad-CAMによる特徴分析を行う．Grad-CAM は図 2 のようなヒートマ
ップを出力し，入力した各技名の MFCC ベクトルに対応する．
ヒートマップ上に濃赤色で示される箇所は正分類に寄与したと考えられる箇所を示しており，分類する上で特徴的なモーラの一部であると考えられる．そこで，濃赤色箇所に対応する
モーラを抽出し，それを重要モーラとした．本研究では，重要
モーラを音象徴仮説設定のための解析対象とした．

4

分類結果と Grad-CAM による解析

分類実験に使用したデータセットは攻撃技名が 321 個，守備技名が 226 個，合計 547 個である．結果の混同行列を表 1に示す．正解率は約 57%，F 値は約 65％であった．以上より，
何らかの音響的な特徴によって，技名をある程度分類可能であることが分かる．
表1

分類結果

次に，出力された分類結果の正解データについて，GradCAM のヒートマップから，クラスの分類に影響を与えたと考えられる濃赤色で示された重要モーラを数え上げた．その一部を表 2 に示す．攻撃技名と守備技名を比較すると， /b/と/d/の音が攻撃技名に多く出現している．また,/k/と/s/の音が守備技名に多く出現している．
表2

5

ヒートマップ上で濃赤色を示すモーラの出現回数
攻撃

守備

/k/

15

33

/s/

26

37

/b/

26

11

/d/

34

18

考察

Grad-CAM のヒートマップから得られた結果から，攻撃技
名であることを特徴づける可能性を持つ重要なモーラは/b/と/d/である可能性があると考える．また，濁音には，「濁音=力強い」というイメージが働いていることからも/b/ と/d/は重要なモーラである可能性があると推測できる[3]．守備技名
であることを特徴づける可能性を持つ重要なモーラは/k/と/s/である可能性があると考える．

6

図 1 CNN の構造

図 2 Grad-CAM のヒートマップ例

まとめ

本研究では，イナズマイレブンの技名を音象徴事例と仮定し，“攻撃”か“守備”の 2 クラス分類の音象徴について調査した．また，Grad-CAM によって作成されたヒートマップから，
攻撃技名の判別に寄与したと思われる重要モーラ/b/と/d/を音響的な特徴として獲得した．また，守備技名の判別に寄与したと思われる重要モーラ/k/と/s/を音響的な特徴として獲得した．しかし，そのモーラが実際に人に攻撃と守備それぞれの印象を与えるか否かを調査することはできていない．
今後は，音象徴仮説の設定し，重要モーラの解析を進めるとともに，重要なモーラの有無に対して, 存在しない技名を作成し，被験者実験を通して音象徴の検証を行う予定である．
本研究は JSPS 科研費 JP22K12232 の助成を受けたもので
ある．

参考文献
[1] Ohala, John J., “The frequency code underlies the soundsymbolic use of voice pitch,” Sound symbolism, pp.325–347,
1994.
[2]【イナズマイレブン】必殺技一覧！イナズマイレブン１・２・３をまとめて紹介！
https://frequ.jp/4987[3] 川原繁人, 桃生朋子, “音象徴の言語学教育での有効利用に向けて―ウルトラマンの怪獣名と音象徴―,” 音声研究, Vol.21, No.2,
pp. 43-49, 2017.

連絡先
中部大学工学部情報工学科 EP21019 小川流空E-mail: ep21019-7315@sti.chubu.ac.jp

顔タイプ分析によるパーソナライズメイク提案システム
1

1

小木曽由菜 1 酒井里子 1 早瀬光浩
1椙山女学園大学

はじめに日常生活で女性にとって重要なメイクは，「社会人としてのマナー」と「自己満足」を求めるものであるが，「自分の顔に適したメイク方法が分からない」という問題がある．これを解決するのが顔タイプ診断であり，顔の特徴に基づき似合うメイクを提案する．この診断は，キュー
図 1: システム概要

ト，フレッシュ，フェミニン，クールの 4 大カテゴリとそのサブカテゴリに分かれ，顔タイプに合わせたメイクが提案される．本研究の目的は，この顔タイプを分析し， を示す．はじめに，平均フェースプロポーション（以下，適切なメイクを提案するシステム開発することである．

2

関連研究
メイクに関する研究では，平尾らが日本人女性の「平均フェースプロポーション」を明らかにし，これがメイ

平均顔）とユーザの顔画像を入力し，3D 顔ランドマークの検出を行う．検出されたランドマークを基に，平均顔とユーザの顔画像の目の横幅や鼻の位置などの特徴量を抽出する．これを平均顔と比較し 4 つの顔タイプを特定する．顔タイプ判定は，以下の式 (1) により行う．

クアップにおける印象の違いに重要な役割を果たしていることを示した [1]．顔のパーツの配置と形状の解析により，顔の特定の特徴が人々の印象に与える影響を詳細に分析している．これはメイクアップ研究において基盤となる重要な成果である．
高木らは，メイクアップ技能の向上を目的とした 3 次
元メイクアップアドバイスシステムを開発し [2]，実際の




cute




f reshf acetype =
f eminine




cool

メイクアップ技術の上達を支援するため，メイクアップ
処理結果の画像とテクニックの説明を提示する機能を備えている．このシステムは，非接触式 3 次元形状計測装

f acepretype =置を使用して顔の距離データと 2 次元画像を取得し，顔の 3 次元モデルを生成することで，より実践的なメイク
アップアドバイスを可能にする．

if preA and width < height,
if preA and width ≥ height,
if preB and width < height,
if preB and width ≥ height
(1)


pre

A

if distuser < distmean ,

pre

B

if distuser ≥ distmean(2)

ここで，f acetype は顔タイプを，width はユーザの顔輪

さらに，神武らは好みの顔画像の色に近づくメイクアッ

郭の横幅を，height はユーザの顔輪郭の縦幅を，distuser

プをシミュレーションし，商品を提示するシステムを提案

はユーザの顔の目から鼻下の長さを，distmean は平均顔した [3]．このシステムは，メイクアップを得意としないの顔の目から鼻下の長さを表す．

女性が新しいメイクアップを手軽に発見できるよう，タ

分類後，顔の各パーツに色を適用して適したメイクアッブレット端末のアプリケーションとして実装されている． プを提案する．メイクアップ提案では，眉毛，瞳孔，唇ユーザが選択した好みの顔画像と自身の顔画像を入力す の色を変える．表 1 に各顔タイプの色を示す．この色は，ると，シミュレーション画像とメイクアップ商品の候補

日本顔タイプ診断協会の提案を参考に決定した．

を提示し，好みの顔画像に近づける支援を行う．
これらの研究は，メイクアップ技術の向上，印象管理，
そして新しいメイクアップの発見に寄与し，メイクアップ研究の進展に貢献している．

4

実験
本システムの有効性を検証するために，20 代女性 10 名を対象に実験を行う．実験は，被験者の顔写真を使用し，顔タイプを判定後，それに適したメイク提案を行い，ア3

提案システムンケートにより有効性を検証する．システム評価のアン

開発するシステムは，顔タイプを 4 つ (キュート，フケート項目を図 2 に示す．システム評価のアンケートは，

レッシュ，フェミニン，クール) に分類 [4] し，それぞれに

5 段階尺度で回答する．また，自身の顔に関するアンケー
トを行い，顔の形，目の大きさ・形，骨感を回答する．顔合ったメイクスタイルを提案する．図 1 にシステムの概要

表 1: 顔タイプごとの顔パーツの色

顔タイプ

眉毛の RGB 値

瞳孔の RGB 値

唇の RGB 値

キュート(105, 69, 52)(100, 70, 35)(250, 100, 112)

フレッシュ

(160, 82, 45)(210, 105, 15)(255, 90, 15)

フェミニン(162, 68, 0)(105, 105, 105)

(188, 143, 143)(0, 0, 128)

(65, 20, 0)(0, 0, 0)

クール• 理想的である (理想度)• 参考になる (参考度)• 理想のイメージ通りである (イメージ適合度)• 自身の好みである (好み度)• 自身に相応しい (相応度)• このシステムがあれば使用する (使用意欲度)• このシステムを他人に薦める (推薦度)
図 2: システム評価のアンケート項目

図 3: システム評価のアンケート結果

参考文献[1] 平尾, 他, 平均フェースプロポーションからの個性美に関するアンケートから顔診断を用いて，顔タイプ判定の提案ー印象の違いによる顔の配置および形状の特を行い本システムとの比較を行う．

徴解析―, 第 25 回日本顔学会 (フォーラム顔学 2020)

システムに関するアンケートの結果を図 3 に示す．
各項目が 4 点より高いか有意水準 5% で母平均の検定, O2-2, 2020.
[2] 高木, 他, メイクアップ技能上達のためのアドバイスを行ったところ，「参考度」(p = .0058) および「使用意システム, 芸術科学会論文誌, Vol.2, No.4, pp.156-

欲度」(p = .0005) で有意差が見られた．また，「相応度」

164, 2003.

(p = .0863) では有意傾向が認められた．このことから，提案されたメイクアップは参考になり，本システムを使用したいが，似合っていないと考える人が多いと言える．
本システムによる顔タイプの判定結果はキュートが 5 名，

[3] 神武, 他, 好みの顔画像の色に基づくメイクアップ
支援システム, 日本感性工学会論文誌, Vol.16, No.3,

pp.299-306, 2017.

フレッシュが 1 名，フェミニンが 4 名，クールが 0 名で，[4] 一般社団法人日本顔タイプ診断協会, 顔タイプ診断

アンケートによる判定と比較した結果，6 名が一致した．

® とは, https://kaotype.jp/kaotype/ (最終確

精度があまり高くなかったことは，使用している顔特徴

認: 2024.1.15)が少ないことが考えられる．

5

おわりに
本研究では，顔タイプを分析し，適切なメイクを提案するシステム開発した．顔の特徴を平均顔と比較することで，4 つの顔タイプに分類する手法を確立した．今後の課題として，顔タイプ判定の精度向上，8 タイプへの細分化などのより個々に合わせた提案やアイシャドウなどのメイクアップの種類の拡大や「盛った」メイクアップ提案に取り組んでいく．

連絡先
早瀬光浩

E-mail: mhayase@sugiyama-u.ac.jp

VR 空間における仮想物体の距離感に対する理解能力の基礎調査
Basic survey on the abilities to understand the distancesof virtual objects in the virtual reality environment1⃝ 1 小野田 祐大， 1 濱田 海斗，
矢野 良和
1
1
1
⃝ Yudai Onoda,
Minato Hamada, Yoshikazu Yano1
愛知工業大学1
Aichi Institute of Technology

Abstract: Providing VR (Virtual Reality) environment can reduce the remote operator s workload andreliable remote control. To drive safely, the remote operator must have accurate distance perception in
the VR environment. This paper surveys the inﬂuence of distance perception of remote control in VR
environments, with a particular focus on forward and lateral. The experiment evaluated the diﬀerence
between the perceived distance from the subjects and the actual distance in the VR environment.

1

研究背景
自動車の自動運転機能が正常に機能しない場合，人の歩行者

遠隔操縦によるサポートが求められる．遠隔操縦者は，車提示距離両に取り付けられた複数のカメラ映像を利用し，車両周辺の状況を確認する．複数視点の映像を複数のディスプ

被験者

レイで見る方法では，臨場感が伝わりづらく，訓練が必要である．一方で，VR による映像提示の場合，任意の方(a) 被験者と歩行者の位置関係

向を自由に直感的に理解できる．よって，提示する映像(b) 被験者視点

図 2: 提示距離を確認する様子 (正面 2m)

は VR 空間が望ましい．
安全に運転するためには，適切な車両感覚をもたなけ

提示距離

ればならない．そのため，遠隔操縦者は VR 空間において，現実と整合した距離感覚をもつ必要がある．北本ら
歩行者[1] は，VR 空間における距離知覚について，現実での距

被験者

離知覚に対して短く知覚する傾向にあることを明らかにした．また，馬淵ら [2] は VR 空間での物体までの距離感の精度に影響する要因を検証し，物体までの距離を正確(a) 被験者と歩行者の位置関係に捉えられる距離が 3m 程度である可能性を示した．し(b) 被験者視点

図 3: 提示距離を確認する様子 (側面 2m)

かし，これら VR 空間での距離感の差異が，運転に必要な距離感との関連性を主題にした研究は少ない．よって，

VR 空間が運転に耐えうる環境かどうかを調査する必要がある．そのため本研究では，運転に必要な正面と側面の距離感の知覚について，VR 空間における差異が運転時にどのような影響があるかについて調査する．

2

調査方法
本実験では，運転時に必要となる正面と側面の距離感の知覚について，VR 空間上の物体の実距離と被験者が知覚した距離の差異を計測した．計測した差異をもとに，距離の長短の違いによる類似性を評価した．
図 1 に実験環境となる VR 空間の俯瞰図を示す．VR 空

60m

間に道路と横断歩道を構築し，横断歩道上には歩行者を100m配置した．道路の長さは 100m，横断歩道は道路上の 60m

40m
計測距離(正面)の位置に配置した．VR 空間はヘッドマウントディスプレ
イにて提示された．被験者は提示された歩行者までの距
離（提示距離）を記憶した．その後，被験者は歩行者から

正面経路
被験者

歩行者
側面経路

計測距離
(側面)

40m 離れた位置（初期位置）から，実験指示者から指示された距離（指示距離）になるように，被験者は図 1 に示す移動経路で視点を任意の位置に移動させた．図 1 に示す移動後の被験者の位置から歩行者までの距離（計測

図 1: 実験環境 (俯瞰図)距離）を記録した．また，被験者は 20 歳代の大学生（男性 10 名）であった．
図 2 に，正面において被験者が提示距離を確認する様子を示す．被験者は正面に対してそれぞれ 1m, 2m, 4mの提示距離を連続で記憶し，計測時の指標とした．指示
距離は 3m, 6m, 9m, 12m, 15m の 5 水準である．連続した同距離計測による感覚誘導を排除するため，指示距離はランダムに指示した．これらの条件で計測距離を記録した．以上の過程を一試行とし，同一条件を 30 試行繰り返した．なお，被験者は計測の繰り返しにより距離感の誤誘導がないように，5 試行ごとに提示距離を記憶した．

図 4: 距離ごとの評価値 (正面)

図 3 に，側面において被験者が提示距離を確認する様子を示す．被験者は側面に対してそれぞれ 1m, 2m, 4mの提示距離を連続で記憶し，計測時の指標とした．なお，被験者は左側方を向くことで歩行者を視認した．指示距
離は 1.5m, 3m, 6m の 3 水準である．同一条件を 18 試行
繰り返し，被験者は 3 試行ごとに提示距離を記憶した．また，側面の実験は正面の実験が終わった後，十分な休憩を取ったうえで同一の被験者によって行われた．

3

調査結果

図 5: 距離ごとの評価値 (側面)指示距離から計測距離を減じた値を標準化し，評価値とした．図 4 に，正面における評価値について距離ごとのばらつき具合を示す．図 5 に，側面における評価値について距離ごとのばらつき具合を示す．図 4，図 5 より，指示距離が長くなるにつれてばらつきが大きくなってい
ることがわかる．

4

まとめ
本研究では，VR 空間での距離感の差異と，運転に必要な正面と側面の距離感について，距離の長短の違いによる類似性を評価した．検定結果より，6m と 9m 間以外に類似性があることがわかった．また，側面の距離感の知

正面の距離感について，距離ごとの類似性を t 検定に覚について，類似性がないことがわかった．今後は，距よって評価した，検定結果より，3m と 6m について類似

離感の手がかりになる要因の有無による，正面と側面の性がみられた (p = 0.41 > 0.05)．6m と 9m について，類

距離感の知覚への影響について調査する．

似性が認められなかった (p = 0.04 > 0.05)．9m と 12m
について，類似性がみられた (p = 0.75 > 0.05)．12m と15m について，類似性がみられた (p = 0.17 > 0.05)．

参考文献[1] 北本英里子, 山田悟史, 神長伸幸. ”没入型 VR 空間
における空間知覚の研究-パーソナルスペースを対象

側面の距離感について，距離ごとの類似性を t 検定にとした囲われ感についての距離の知覚と心理評価.”

よって評価した，検定結果より，1.5m と 3m について類

日本建築学会技術報告集 27.66 (2021): 1104-1109.

似性が認められなかった (p = 0.00 > 0.05)．3m と 6m について，類似性が認められなかった (p = 0.00 > 0.05)．
被験者への事後調査により，側面の計測距離について[2] 馬淵大宇, et al. ”没入型仮想空間における距離感の精度に影響を与える要因の検証.” 日本建築学会技術報告集 23.53 (2017): 223-228.

は，被験者が計測距離を決定する際に，横断歩道の縞模
行者とは別の距離感の手がかりになる要因がある場合と連絡先
愛知工業大学 大学院 工学研究科 電気電子工学専攻

ない場合で距離感にどのような影響があるかを調査する

E-mail: y onoda@hmi.aitech.ac.jp

様の間隔を目安としたことがわかった．このことから，歩必要があると考えられる．

航空機事故避難シミュレーションの評価
Evaluation of Aircraft Accident Evacuation Simulation○三好哲也○Tetsuya Miyoshi
阪南大学 Hannan University
Abstract: In order to achieve efficient aircraft evacuation, we will organize the evacuation

situation of the Japan Airlines aircraft accident that occurred on January 2, 2024, and analyze
the factors that affect the efficiency of the evacuation. Then, we report the results of setting theparameters of the aircraft evacuation simulator appropriately.
１. はじめに
航空機は，運搬効率を高めるため機体に多数の座席を配置して運営されている．事故時には，限定された非常口しか利用できないことを想定して，半数の非常口から，乗客，乗員全員が 90 秒以内で避難できる構造であることが FAA（Federal Aviation
Administration）
が制定する FAR（Federal Aviation
Regulation）で規定されている．この規定を満たさない航空機は，米国をはじめ多くの国で営業できな
い．そのため，航空機企業は，このことを考慮して航空機を設計するとともに，営業開始前に，航空機と同じ機体を用いて避難実験によって規則に沿っていることを実証している[1]．
2024 年 1 月 2 日に羽田空港で生じた日本航空 516
便（エアバス A350-900）と海上保安庁航空機との接触事故後の避難では，炎上する航空機から軽症者数名が出たものの乗客，乗員 379 人全員が衝突から18 分で避難脱出でき，「奇跡の脱出」と世界中から賞賛を浴びている．客室乗務員の適切な対応や避難誘導と乗客の冷静で統制された行動によって迅速な避難が実現できたと，事故後の報道番組で明らかにされている．特に，避難者のスマホで撮影された客室内の映像によって，避難誘導や避難者の行動が記録され，詳しい状況が伝えられている．
避難シミュレータは，事故状況を想定して乗客の避難行動をシミュレートすることにより，事故時に生じうる様々な状況を乗務員などの事故対応に提示
し，それらへの対処を訓練できる利点がある．筆者
らは，マルチエージェントシステムを用いた航空機
避難シミュレータを開発し，避難完了に影響する要因の考察を行っている[2]．正確な状況を再現するためには，避難者の移動速度や脱出シュータに要する
時間や待ち時間などのシミュレータに含まれるパラメータを正しく想定する必要がある．しかしながら，実際の事故時の機内の様子は，一部の事後を除いて，断片的な状況しか，事故報告書に記述されていない．
しかし，2024 年 1 月 2 日に羽田空港で生じた航空機事故の場合，複数の乗客による映像記録があり，それらが報道を通して Youtube にアップされている．
以上を踏まえて，航空機の効率的避難を目指すた
めに，2024 年１月２日に起きた日航機航空機事故の避難状況の整理を行い，避難の効率に左右する要因を分析する．その上で，航空機避難シミュレータのパラメータを適切に設定した結果を報告する．

２. 航空機避難シミュレーションの概要
本発表では，エアバス A350-900 の避難シミュレーション結果を報告するが，避難者の行動は，三好らによって発表されている避難シミュレーションモ
デル[2]を用いる．そのため，避難者の行動ルールは，参考文献[2]を参照してまとめる．
2.1 避難行動のルール
以下に論文[1]で用いられるエージェントの行動
ルールを示す．モデルで乗客の避難行動を表すエー
ジェントは, 現在の自分の位置や状況を判断し，最短時間で非常口に到着することを目的として行動を決定する． エージェントの行動ルールを本研究では以下のように規定した．
(1) エージェントは 1 回の行動で 1 セル移動する．
ただし，進行方向に他のエージェントや障害物がなければ， 1 単位時間に 2 セルまで移動可能とした．
(2) 視野内の情報から求めた目的地と近傍の設備状況の情報から近傍 8 セルを選択し移動する．
(3) 座席近辺では，非常口の方向に関係なく最寄りの通路側に移動する．
(4) 移動先セルが他の乗客で埋まっている場合は，移動可能になるまでその場で待機する．この場合
は，非常口に脱出待機として待ち行列を形成する．
(5) 非常口に到達したエージェントは，脱出スライ
ドで地上に脱出する．
(6) 非常口のサイズや大きさにより，MTBE(平均
避難時間間隔)が固有に決まっており，避難乗客の到着間隔により，非常口付近に乗客が滞留する．
2.2 A350-900 における避難モデル
１つのグリッドを座席サイズしたグリッドの集合として機体を表現したモデルを用いて避難シミュレ
ー ショ ン を 行 う． 用 い た 機 体モ デ ル と エア バ ス
A350-900 型の簡略図面[2]を図１に示す．

３．避難シミュレーション
3.1 事故時の時間経過
2024 年 1 月 2 日に発生した日航機 516 便と海上P2-08-1

上記，2 つのシナリオに沿った避難状況を図 2 に示す．

図１ 事故機 A350-900 の座席配置とシミュ
レーションモデル
表１ 搭乗者の撮影したビデオに基づく避難の経過
時間
経過
00:00
00:48

時間

事柄

17:47

03:48
約
5:00
05:32
05:53
06:00

日本航空機５１６便滑走路で衝突
滑走路上で停止
ジェットエンジンが炎上
客室に煙が充満し始める
前方非常口にシュータが設置

17：50
17：52

「R3,L3 開いていない」CA の発話「R３開けてよいか」CA の発話「前方確認できない」CA の発話「煙が充満して大変」 乗客の発話「前方へいってください」CA の呼びかけ
撮影者 座席から前方非常口に移動
撮影者 前方非常口に到着
シュータへ飛び出て，脱出

17：53

06:20
06:52
07:03
07:10
07:17
約
9:00
15：00

17：54

撮影者 シュータ終了，航空機から離れた時点

17:56

後方非常口にシュータ開設

18:02

18:00
23：00

機長，航空機を見回り完了し，機体外へ後方シュータから避難
避難完了
避難完了後の 5 分後，機体の炎上が始まる

18:05
18:10

※この表に登場する CA は，R３,L３付近の CA と推定され
る．
250
L1

R1

200

避難人数(人)保安庁チャーター便の衝突事故について，様々な報道がなされており，搭乗者がスマホで撮影した映像も放映されている．映像に基づいて計測した時間経
過を表１にまとめる．
前方シュータ（R1,L1）が利用可能になった時間と後方シュータ R4 が利用可能になった時刻は確認
できていないが，NHK の報道[3]によると，追突から 5 分以内に前方から避難が開始，約 9 分後から後方でも避難が開始されたと報道されている．
ビデオ記録者は，客室乗務員から前方へ避難する
指示があってから，避難を開始し，約 10 秒程度で，座席から前方右側避難口に到着している映像が残っている．着席位置は，非常口 R3 の少し後方であり，
前方非常口まで約 40m あることから，3m/s-4m/s（時速 10-15km）であったと予測されます．100m を
25-33s の速度ということになり，かなり迅速に行動していたと推察できる．記録された映像では，移動時には，避難を遮るものが殆どなく迅速に移動が可能であったようであり，幼児を連れた夫人や高齢者の女性などがどのタイミングで避難したのかは，映像がなく確定したことは言えない．
3.2 事故状況を反映したシミュレーション
今回の事故においては，第 2 非常口（R2,L2）および第 3 非常口（R3,L3）は，エンジン炎上によって，非常口としては利用不可であった．前方は，炎上がないことが確認できたこととコックピットから最寄りであることから，早期（衝突から 5 分後）に非常用シュータが利用可能になっていたとの報告がある．一方，後方非常口は，コックピットとの通信網が故障していたため，衝突後 9 分後から利用であったと報道されている．
以上のことを考慮して，以下のシナリオによるシ
ミュレーションを行った結果を報告する．
・シナリオ１：事故発生から 5 分後に前方 2 つ(R1,
L1)が利用できるようになるが，後方のシュータ（L4）は利用できないままの場合
・シナリオ２： 事故発生 5 分後に利用できる 3 つのシュータ(R1,L1,L4)から避難する場合

150
100
50

参考文献

0

0.0

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

10.0
15.0
衝突からの経過時間(分）

L1

L4

R1

200
150
100
50
0
5.0
10.0
15.0
衝突からの経過時間(分）(b)シナリオ２
図２ シミュレーション結果
P2-08-2

20.0(a) シナリオ１

0.0

連絡先

5.0

250

避難人数(人)[1]
A380
EMERGENCYEVACUATION
TEST,
https://www.youtube.com/watch?v=XIaovi1JWyY&t=27s(2024.2.5 確認)[2] 三好 哲也, 中易 秀敏, 上野 由貴, 中川 雅央,航空機事故時の緊急避難シミュレーションモデルの構築，
日 本 機 械 学 会 論 文 集 Ｃ 編 ， 77 巻 776 号 p.
1491-1503(2011) https://doi.org/10.1299/kikaic.77.1491[3]
https://www.youtube.com/watch?v=SBLfnwhiJ1Y
2024/01/05 確認（現在閲覧不可）[4] https://www.youtube.com/watch?v=4psikXV15FY
2024/02/05 確認

20.0

大規模データを対象としたファジィモデリングの高精度化と高速化
Improving Accuracy and Speed of Fuzzy Modeling for Large Data
1
⃝ 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 study, faced with large data, we proposed four methods to improve accuracy and speedof the fuzzy modeling through iterative rule generation mechanism. These methods have been proveneﬀective in achieving a fuzzy model with higher accuracy and speed through the experiments conducted.
Additionally, the proposed methods were validated through experiments to be capable of handling large
data and noisy data.

x − m1dm3 − xµA (x) =
1
−

d


 0

はじめに

1

本研究の目的は大規模データを対象として逐次法ファ
ジィモデリングの精度向上と速度向上を目指した改良である．

(m1 < x ≤ m2 )(m2 < x < m3 )(1)

(x ≤ m1, m3 ≤ x)

人工知能は人間の日常生活で確実に不可欠な存在にな

本研究で扱うファジィルールを式 (2) の IF-THEN ルー

ろうとしている．現在の人工知能はニューラルネットワー

ルとした．ルールの IF の部分を前件部，THEN の部分クを使用することが主流である．しかし，ニューラルネッ

を後件部と呼ぶ．ここで，Rj はファジィモデル内の k 番

トワークはブラックボックスであり，人間にとって理解

目のファジィルール，x1 , . . . , xm ∈ R は m 次元入力 x のが難しい欠点がある．この問題を解消する手法として人

各要素，A1j , . . . , Amj はファジィ集合，y は出力，kj ∈ R

間の曖昧な思考を数学的に扱い，言語表現しやすいファ

は Rj の後件部の値である．

ジィ理論がある．更に，人工知能を作成するなどの場面

Rj : IF x1 is A1j and · · · and xm is Am
j THEN y is kj

で，大規模データを扱える素質が求められる．
本研究は逐次法ファジィモデリング [1] を大規模データを対象とした高精度化と高速化を目指して，関心領域の(2)m 次元入力 x が与えられた時，Rj の適合度 wj (x) は式(3) によって計算される．

みを更新することで段階的に前件部を縮小する手法を提wj (x) = min(µAij (xi )) (i = 1, 2, . . . , m)

案する．

段階的に前件部を縮小する逐次法ファジィ
モデリング

2
2.1

r 個のファジィルールを持つファジィモデルの全体の統合出力 F (x) は式 (4) によって計算される．

F (x) =

ファジィモデル

本研究では Takagi-Sugeno ファジィモデル [2] をベース

(3)

2.2

に，簡略化ファジィ推論を用いる．

Σri=1 wi (x)kiΣri=1 wi (x)(4)

前件部を縮小するファジィモデリングとその計算量

逐次法はモデルの誤差が改善されなくなるまでルール

ファジィ集合のメンバーシップ関数として式 (1) に示すを逐次的に追加するファジィモデリング法である．本研

左右対称な三角形とした．関数の概形とパラメータの関究で提案する前件部を縮小する逐次法ファジィモデリン

係を図 1 に示す．m2 をファジィルールの中心，d をルーグ（以下は逐次法と呼ぶ）の流れを Algorithm1 に示す．

ルの幅，m1 から m3 までの区間 (m1 , m3 ) をルールの影

前件部の縮小は条件を満たす場合のみ行うため，段階的

響範囲と呼び，m1 + d = m2 = m3 − d, d > 0, d ∈ R でである．このアルゴリズムの計算量は式 (5) になる．こある．

こで，N は訓練データの数，t は後件部の探索回数，l は連続に前件部を縮小する回数である．

O(r2 N mtl)

3

逐次法の改良3.1

関心領域を使った誤差計算(5)

従来手法では，モデルの総誤差 E T を使って追加する
図 1: メンバーシップ関数

ルールの効果を評価していた．しかし，モデルの出力は，

Algorithm 1 前件部を縮小する逐次法ファジィモデリ
ング
1: 誤差が最も大きくなる x を追加するルールの前件部の中心とする
2: 誤差が最小となる後件部の値 k を探索的に求め，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 2. に戻る
4: 2.3. で求めたルールをモデルに追加する
5: 誤差が改善されなくなる，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
追加したルール Ri がサポートする範囲すなわち適合度

wi (x) > 0 の範囲でしか変化しない．この範囲を関心領

図 2: 各後件部探索においての誤差の変化

域 IRi と呼び，関心領域内誤差 E I でルールを評価することが可能である．E T の代わりに E I を利用することにより，モデリング中で計算するサンプル数を削減し，計算量は式 (6) に軽減される．この改良手法によって，従来手法に対して r 倍の高速化ができた．

O(rN mtl)
3.2

り適切な前件部を探索し，モデリングの高精度化を図った．しかし，計算量が式 (8) に増えるトレードオフがある．ここで，g は探索する縮小・拡大の倍率 z の個数である．例として，縮小 (0 < z1 < 1) と維持 (z2 = 1) と拡大(6)(z3 > 1) の３つを考慮する場合では，g = 3 である．
O(g m r2 N mt)

誤差計算の打ち切り

この手法は，後件部の探索における計算量を削減する(8)

改良手法の実装と実験による検証

4手法である．後件部の探索中，今見ている後件部での誤実験によって，各改良手法の効果を確認した．

差を計算する途中で，既知の最適解より誤差が大きいと関心領域を使って誤差を計算する手法で，従来手法よ

分かったら，この後件部が最適解でないことが分かり，計り約 30 倍の高速化ができた．モデルの精度も向上して算を中止して次の後件部を探索することができる．このいた．

改良手法での逐次法の計算量は最悪でも従来手法と同じで式 (5) である．

3.3

誤差計算の打ち切りの改良手法は，改良前の手法と同じモデルを獲得することができ，約 25% の高速化もできた．
後件部の二分探索の改良手法は，今回の実験で使用さ後件部の二分探索

後件部の探索においての誤差変化を確認したところ，誤れた目標関数では，改良前の手法と同じモデルを獲得す差には一個だけの極小値を持つ特徴が見られた．これはることができた．改良手法によっての約 1 倍の高速化が各後件部探索においての誤差の変化を表した図 2 からもできた．
次元ごとに前件部を縮小・拡大する改良手法は，一部の確認できる．この特徴をすべての後件部の探索にあると仮定すると，二分法を用いた後件部の探索が可能となる． 目標関数においては，精度向上の効果が見られた．トレードオフとしてモデリング時間は 40% ∼ 1400% 増えた．
この改良手法での逐次法の計算量は式 (7) になる．

O(r2 N ml log t)(7)

改良手法による大規模データへの対応

5

実験によって，改良手法を利用した逐次法で大規模デー
タとノイズありデータをモデリングした場合の効果を確

3.4

次元ごとに前件部を縮小・拡大

従来手法ではルールの前件部のすべての次元に対して

認した．

5.1

大規模データ

同じ倍率で縮小しており，表現の柔軟性に欠けている．そ同じ目標関数を対象に異なる学習サンプル数 N で高速

こで次元ごとに前件部を縮小・拡大することによって，よ化のための改良手法を用いてモデリングし，N に対する

表 1: 実験 6: 異なるノイズ条件下で異なる目標関数のモデリン
グ結果の総誤差
ノイズなし

func01
func02
func033.25 × 10
3.71 × 104
7.22 × 104

71
N (0, 80yw )3.20 × 107
2.99 × 104
6.11 × 104

1
N (0, 40yw )3.17 × 107
3.48 × 104
6.01 × 104

1
N (0, 20yw )
4.73 × 107
3.21 × 104
7.66 × 104

内にあることが分かった．よって，逐次法はある程度の正規分布に従うノイズに対応できると考えられる．

結論

6

本研究は大規模データを対象として，逐次法ファジィ
モデリングに対して，高精度化と高速度化を目的として，
４つの改良手法を提案した．各改良手法によっての逐次法の高速化または高精度化ができたことを，実験によっ
図 3: 実験で改良手法を実装した逐次法で f (x) = x21 + x22 をモデリングした結果モデリング時間をプロットした結果を図 4 に示す．結果
から，逐次法のモデリング時間は N と比例することが分かる．これは計算量の式においての N に対する予想と同じである．

て検証した．改良手法によって大規模データをモデリン
グすることが可能で，高速化され，また，ノイズを含む
データのモデリングも可能であった．
今後の課題として，後件部の二分探索においての仮定の証明とより適切な前件部の決定手法（クラスタリング法など），並列化によるアルゴリズムの高速化 [3] があげ
られる．

参考文献
[1] 張瑞叡, 西野順二. 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. 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 38
回ファジィシステムシンポジウム, pp. 13–16. 日本知能情報ファジィ学会, 2022.

[2] Tomohiro Takagi and Michio Sugeno. Fuzzy identiﬁcation of systems and its applications to modeling
図 4: N とモデリング時間の関係

and control. IEEE transactions on systems, man,and cybernetics, No. 1, pp. 116–132, 1985.

従来手法は N = 100, 489 でのモデリング時間が 8259
秒であった．それに対して，改良手法は N = 20, 007, 729
でのモデリング時間が 9413 秒であった．N が約 20 倍になってもモデリング時間が 14% しか増えてないことから，改良手法を利用した逐次法は大規模データに対応することが可能であると考えられる．

5.2

ノイズありデータ

ノイズありデータを対象とした場合のモデリング効
果を 3 つの目標関数と正規分布に従う 3 つのノイズ11
1（N (0, 80yw )，N (0, 40yw )，N (0, 20yw )）で実験した．実験の結果を表 1 に示す．
結果，ノイズによっての影響が見られたが，許容範囲[3] 上西孟介, 中島智晴, 藤本典幸. Gpgpu を用いたファジィルール生成の高速化. 知能と情報, Vol. 22, No. 6,

pp. 818–823, 2010.
連絡先
電気通信大学大学院
情報・ネットワーク工学専攻
西野順二研究室
張瑞叡
E-mail: pokeevil31@gmail.com

博士の曖昧な愛情 : または私は如何にして心配するのを止めてファジィを愛するようになったか
Dr. Fuzzylove or: How I Learned to Stop Worrying and Love the Fuzzy⃝ 西野 順二⃝ NISHINO Junji
電気通信大学
Fuzzy University
Abstract: Nowadays, in Japan, research and development on Fuzzy is on the red data book. Anyway,
20 years ago, Japanese fuzzy technology taken over the world. Today, in this adress, the speaker give youwhat really fuzzy is and how good fuzzy is, and where we should go.

1

はじめに

大を筆頭にして私学でも法政大、明治大、早稲田、慶應、

本発表では、ファジィ理論とその応用が現在の「ニュー東海大、大阪電気通信、大工大、関西大、名城大など多ラルネットによる AI ブーム」の中でも十分に輝く技術でくの大学でファジィを主たるテーマに掲げた研究室の存あることを過去現在にわたって検討し、日本におけるファ在があった。さらには工学のみならず、医学、経済学、商ジィ理論の未来へと繋げることを目的とする。

学、文学、文化人類学、心理学など極めて幅広い分野の1990 年台のファジィ理論を引っ張っていたのは日本で研究者がツールとしてファジィ理論の活用研究も活発である。しかし、失われた 30 年の景気後退の中、目新しさあった。とくに医学系研究では、バイオメディカルファ

につられてファジィの研究は下火となってしまった。もジィ学会が現在でも独立に存在するほど盛んであった。

1990 年前後では、家電製品をはじめとして、自動車やはや 2023 年には風前の灯といった風情である。
ニューラルネットによる深層学習は、いっけん複雑な問

大規模プラント、株式ファンドなど計算機を用いる大小題を手軽に学習によって解決できる場面が多く、簡単に硬軟様々なシステムでの応用が相次いだ。1992 年には、試してみることができるため 2015 年ころから「AI」とし

菅野研究室によるヘリコプターのファジィ制御が行われ、てもてはやされている。しかしながら、大規模な計算資

世界初のドローン制御を実現した。

源、電力を必要とし、なおかつ学習のためのデータがなければ動かないという根源的な課題をかかえている。さらには、サンプルデータ上での性能、精度が良くとも、ハルシネーションと呼ばれる未知環境において突然危険な出力をする性質があり、しかもそれを陽に改善する方法がないブラックボックスであるという問題がある。
ファジィシステムの利点はその可読性の高さにある。構築されたファジィシステムはその入出力を与える理由がファジィルールに帰着されパラメータ空間にたいするファ
ジィ集合およびファジィ命題のラベルを通じて言語的に理解することができる。このため、異常作動時にもその原因を陽に求めることが可能であり、ひいては修正やバージョンアップがしやすいという特性がある。ここからは、
ニューラルネットによるブラックボックス学習と、ファジィ理論による説明性の高い論理的計算とを融合した可読システムの構築技法が重要となる。

2

日本ファジィの栄光
1990 年から 2000 年の日本のファジィ研究はすごかった。
仙台地下鉄、のちにつくばエクスプレスの無人制御が、

イギリスで初めてのファジィ制御の直後の 1980 年代には実装され、ファジィ制御が社会的に認知を促進した。
当時、工学系大学では東工大、電気通信大学、阪大、大阪府立大、名古屋大、名工大、九工大など多くの国公立

3

今日とこれからのファジィ
2023 年現在、日本におけるファジィ理論の状況は危機的である。世界的には IEEE TFS が高い IF を誇るが、研究の主軸は細かい性能向上が中心である。
ファジィはなぜ廃れたのか？。一つの大きな課題は、「な
ぜうまくいくのか解析的に説明できないことが多かった」
からだ。この問題は、大域的なシステム表現の正当性と、実験的な成功によって説明ができるようになった。
ファジィ理論がなにをすべきか？。昨今のニューラル
ネットの成功は、30 年経って大規模化した計算機能力を活用する点にあった。ファジィ理論周辺も、大規模な計算能力と大規模なサンプルデータからそこそこ大規模でかつ可読性を担保したファジィシステムを半自動で構築することが求められている。
ツールとして手軽に使える、ということは DL の特徴でなく 1990 年ころにはファジィ理論の売り文句であった。
今一度、手軽で性能が高くそして可読性の高いファジィ
システムを提供し、ニューラルネットでは届かなかった、
かゆいところを刺激する技術を研究し広めることがファジィ理論の未来を切り開く鍵である。
連絡先
西野順二

E-mail: nishinojunji@gmail.com