第53回 東海ファジィ研究会
in 日間賀島（ヒマ研2023）
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： 2023年2月16日（木）～ 2月17日（金）会場： 日間賀島 公民館(日間賀島サービスセンター）

第53回東海ファジィ研究会（2023年2月16日～17日）プログラム
2月16日（木）13:30-13:35【開会挨拶】

研究会幹事 野崎佑典（名城大学）

13:35-15:20

セッション1

司会：中村剛士（中部大学）

P1-01*

高校生とプログラミング教育用ボードゲームを共に遊ぶパートナー型ロボットの印象の調査
井上智貴

P1-02*

ジメネスフェリックス

望月亮佑
P1-03*

西野順二
西野順二

超解像と3次元形状を用いたリンパ節の転移有無の分類精度改善鈴木康介

P1-05*

岩堀祐之

橋山智訓

畳み込みニューラルネットワークにより抽出した地図画像の特徴量を用いた事故種別の分類
向直人

ジメネスフェリックス

吉川大弘

高瀬治彦

北英彦

キャラクタ外見の印象にユーザの認知バイアスが与える影響
早瀬光浩

3次元画像処理の実績紹介
水野昌次郎

P1-13

秋月秀一

加納 政芳

中根駿太
P1-12

伊藤暢浩

スパイキングニューラルネットワークの応答関数近似による学習精度の変化に関する一考察
安井雅哉

P1-11

岩田員典

遺伝的アルゴリズムを用いた棒倒し法原理に基づく迷路生成手法
鶴田 勇志

P1-10*

内種岳詞

学習者の表情から困惑を推定する教育支援ロボットの実現可能性
大川航平

P1-09*

清水泰博

西野 順二

石田木斗巳
P1-08*

大内晶

ライブ配信の切り抜き動画の分析による切り抜き動画作成支援に関する研究植田匠

P1-07*

舟橋健司

観戦画面情報を用いたFPSゲームの勝敗予測
川口 蒼

P1-06*

春田登紀雄

ファジィモデリングにおける段階的前件部縮小の効果
張瑞叡

P1-04*

大貫守

複数タイトルに利用できるゲームBOT

大西勇多

仮想環境を用いた情報ネットワーク教育における方法と効果
三好哲也

15:20-15:40

休憩

15:40-16:40

招待講演

司会：加納政芳（中京大学）

題名

人間知能と人工知能の共存を目指す人間共生システム研究

講演者

前田陽一郎（東京都立大学

18:30-21:30

懇親会

司会：吉川大弘（鈴鹿医療科学大学）

21:30-23:30

ナイトセッション

司会：吉川大弘（鈴鹿医療科学大学）

セッション2

司会： 高瀬晴彦（三重大学）

P2-01*

Dynamic AI Difficulty in Unsolved Abstract Strategy Games

教授）

2月17日（金）9:30-11:00

テケリアニルP2-02*

白石洋輝
P2-03*

速水陽平
橋山智訓

学習スタイルに着目した適応的な情報提示システムのボードゲーム説明書への応用と検証
永井美央花

P2-05*

橋山智訓

複数の模倣AIの切り替えによるプレイヤとの協力プレイの提案
東川由憲

P2-07*【閉会挨拶】＊は優秀発表賞の投票対象

福澤和久

小田 哲久

TWINEに対するハミング重みを利用した故障利用解析の検討
野崎佑典

11:00-11:10

矢野良和

FCR法における矛盾度の定義についての一考察
山田洋巳

P2-12

中村剛士

e-Paper 上の可変格子状マーカの撮影による魚眼レンズ校正システムの構築
福井皐河

P2-11

中村剛士

Grad-CAMを用いた"ジョジョの奇妙な冒険“の音象徴的特徴の発見
吉兼利浩

P2-10*

中村剛士

モンスターハンターの音象徴について
渡邉紫花

P2-09*

橋山智訓

ポケモンの音象徴について
山口郁弥

P2-08*

橋山智訓

顔合わせ時において適切な心理的距離を把握する支援システムの提案
後藤匠

P2-06*

橋山智訓

本棚メタファを用いて幅広い論文サーベイを支援する論文検索システムの提案
小林稜

P2-04*

西野順二

不確実性を有するデータ分類に向けたミシガン型ファジィ分類子システムのルール表現適応

吉川雅弥

東海ファジィ研究会・支部長

川中普晴（三重大学）

高校生とプログラミング教育用ボードゲームを共に遊ぶ
パートナー型ロボットの印象の調査
Impression Eﬀect of Robot that Learns Programmingwith High School Learners while playing board games
1
2
3⃝ 1 井上智貴,
ジメネスフェリックス,
大貫 守
春田 登紀雄1
1
2
3⃝ Tomoki Inoue,
Jimenez Felix
Mamoru Onuki,
Tokio Haruta
12
愛知県立大学情報科学部
愛知県立大学教育福祉学部
3
愛知県立芸術大学美術部
1
Aichi Prefectural University,School of Information Science and Technology
2
Aichi Prefectural University,School of Education and Welfare
3
Aichi University of the Arts,Faculty of Art

Abstract: In recent years, Programming education has become active in public schools. Moreover, theprogramming education is becoming compulsory. Therefore, board games that learners can enjoy learning
programming are being used in educational ﬁeld. However, having a partner to play board games at home
is not always feasible. We think that the robots can replace the partner who plays board games together.
If it can be realized, the possibilities of board games for programming education would expand. Thus, thispaper investigate the impression that the robot gives to high school learners and examine the eﬀectivenessof robots in board games for programming education.

1

はじめに

として，プログラミング初学者が楽しみながら遊ぶこと

近年，文部科学省による学習指導要領改訂により，プロでストレスなく順次実行や繰り返し処理などの「プロググラミング教育が必修化しつつある [1]．小学校では 2020

ラミング的思考」を学ぶことができおることが挙げられ年度よりプログラミングが必修化され，プログラミング

る．
「小学校段階における論理的思考力や創造性、問題解

教育が各教科等の特質に合わせて計画的に実施されるよ決能力等の育成とプログラミング教育に関する有識者会

うになった．実践事例として，杉並区立西田小学校では

議（議論の取りまとめ）」[9] によると「プログラミング

算数の時間においてビジュアル言語「Scratch」を用いて的思考」とは，「自分が意図する一連の活動を実現するた正多角形を描画するプログラムを作成した．[2] また，横めに、どのような動きの組合せが必要であり、一つ一つ

浜市立白幡小学校は理科の時間においてビジュアル言語の動きに対応した記号を、どのように組み合わせたらい「MakeCode」を用いて電気を無駄なく使うため，明るさ

いのか、記号の組合せをどのように改善していけば、よセンサーを活用して暗いときのみ照明をつけるといったり意図した活動に近づくのか、といったことを論理的に工夫を施したプログラムを作成した．[3] 中学校では 2021

考えていく力」と説明されている．

年度より技術・家庭科目「情報の技術」においてプログ

しかしながら，家庭において常にともに遊ぶパートナー

ラミング学習の内容が強化された．実践事例として，日が存在するとは限らない．さらにコロナ禍において友人

本語プログラミング言語「ドリトル」を用いて音楽デー

同士で対面で遊ぶ機会も減少していることが考えられる．

タをほかのパソコンに共有できるようなプログラムを作

プログラミング教育用ボードゲームは複数人で遊ぶこと成するなどの取り組みが行われている．[4] 高等学校におを想定して制作されており，パートナーと遊ぶことによっいては 2022 年度より共通必修科目「情報 I 」を新設しさて学習者のモチベーションが向上し，学習を続けたくならにその発展的な選択科目として「情報 II 」が新設されると考える．一方，単独でボードゲームを遊んでいる場

た．実践事例として，埼玉県立川越南高等学校ではプロ

合は，作業となり，学習に対するモチベーションも減少

グラミング言語「Java」を用いて与えられた 3 日分の気するだろう．

温データからから最高気温を算出するプログラムを作成した．[5]

そこで教育支援ロボットが学習者と共にボードゲーム
を遊ぶパートナーになりうると考えた．人の教育を支援

その中でも「プログラミング的思考」を学べるボード

する教育支援ロボットロボットは教師の役割を想定したゲームが様々な教育機関で活用されている．たとえば開「教師型ロボット」と学習者と共に問題を解き合う「パー智望小学校ではプログラミング教育用ボードゲームを用

トナー型ロボット」が存在する．本研究ではパートナー型

いたワークショップが開催され [6]，志知小学校や津島市

ロボットに注目する．パートナー型ロボットに関する従来立南小学校ではプログラミング教育用ボードゲームを用研究において中学生と共に問題を解き合うパートナー型

いた授業が行われた [7][8]．ボードゲームを活用する利点

ロボット [10] や，子供から教わるパートナー型ロボット

[11] の研究事例が報告されている．また，画面上のエー
ジェントに比べて，実世界に存在するロボットのアドバ
イスは優位に働くことも報告されている [12]．そのため，パートナー型ロボットは，プログラミングボードゲーム
でも有効に働くと考える．しかしながら，従来研究では数学や英語などの中学校における主教科が多くプログラ
ミング学習などの学習支援に使用された報告は極めて少(a) ペンギンコマ

ない．そのためロボットがプログラミング教育を目的と(b) マップ

図 1: ボードゲームの内容物するボードゲームを学習者と共に遊ぶことで学習者に与える印象は検証されていない．
本研究では既存のプログラミング教育用ボードゲーム
による学習アプリケーションを搭載したパートナー型ロ
ボットを開発し，ロボットが高校生に与える印象について検証する．

(a) 魚

プログラミングボードゲーム対戦型ロボット

2

(b) 鍵

(c) 宝箱(d) 数字付き魚図 2: アイテム

プログラミング教育用ボードゲームを共に対戦するパートナー型ロボットについて説明する．

2.1

プログラミングボードゲームの概要

ボードゲームは「STEMON」[13] から発売されているプログラミング教育用ボードゲーム「COOL PRO-GRAMMING」[14] を 用 い る ．「COOLPROGRAMMING」はプレイ人数 1∼4 人であり対象年齢が 6 歳以
上の対戦型のボードゲームである．

2.1.1

ボードゲームの選定理由(ii) 各プレイヤーは矢印カード４種各４枚，繰り返しカー
ド２種各２枚，キャッチカード４枚を受け取る．

(iii) マップを選びスタートマスに主役のペンギンを置く．
(iv) 友達ペンギンのマスが存在する場合友達のペンギン
コマを友達ペンギンのマスに置く．

2.1.4

ボードゲームのルール

ゲーム開始と共に各プレイヤーは公開されたマップを見て全員同時にコマンドカードを並べ始める．主役ペン

プログラミング教育用ボードゲームとして「COOL

ギンはコマンドカードの並びにしたがってマップ上を移PROGRAMMING」以外にも「ALGOGLA」や「Robot

動する．コマンドカードを並べ終わったプレイヤーはコマ

Turtles」など数多くのボードゲームが存在する．
「COOL

ンドカードの並び通りにマップ上のペンギンコマを動か

PROGRAMMING」を選定した理由としては Amazon です．一番初めにマップ上すべてのアイテム (図 2) をキャッのレビューを参照したところ，「覚えてしまえばルールがチできたプレイヤーが勝者となる．

簡単」，「楽しみながら学べる」など肯定的な意見が多かったからである．

2.1.2

ボードゲームの内容物

主な内容物は以下である．

(i) ペンギンコマ (3 個)(図 1(a))(ii) マップ (30 ステージ)(図 1(b))(iii) コマンドカード (8 種類)(図 4)
マップは 001 から 030 の 30 面あり難易度が 5 段階で分かれている．コマンドカードは矢印カード 4 種類，繰り返しカード 2 種，交代カード，キャッチカードの計８種類で
ある．

2.1.3

ただし，カギ (図 2(b)) と宝箱 (図 2(c)) のアイテムが存在する場合は鍵を先にキャッチしなければならない．また，魚アイテムに数字がついている場合 (図 2(d)) 数字の少ない順にキャッチしなければならない．

2.1.5

マップ上のマスの説明

雪マス (図 3(a))
ペンギンコマはマスを 1 つずつ進む
海マス (図 3(b))
海マスは行き止まりのマスであり中に入ることはできない．
氷マス (図 3(c))

ボードゲームの準備(i) 主役のペンギンと友達のペンギンを決める．

ペンギンコマはマスをの上を壁，海またはペンギン
コマに衝突するまで進み続ける．

(a) 雪マス(b) 海マス(d) 矢印マス(e) スタートマス(c) 氷マス(a) 矢 印 カ ー ド (b) 矢 印 カ ー ド (c) 矢 印 カ ー ド (d) 矢 印 カ ー ド
（上）
（下）
（右）
（左）

(f ) 友達ペンギンのマス

図 3: マス(e) 繰 り 返 し (f ) 繰 り 返 し(h) キャッチカー
カード (始)カード (終) (g) 交代カード
ド矢印マス (図 3(d))
ペンギンコマが矢印マスの上を通る場合，ペンギン

図 4: コマンドカード

コマは矢印マスの示す向きへすすむ．矢印マスの上ではペンギンコマは止まることはできない．
スタートマス (図 3(e))
主役ペンギンはスタートマスを初期位置として配置される．
友達ペンギンのマス (図 3(f))

プログラミングボードゲームアプリケーションの2.2

概要「COOL PROGRAMMING」をもとにプログラミン
グボードゲームアプリケーションを開発した．本アプリ
ケーションは Windows 用アプリケーションとしてプログ
ラミング言語 C#で作成した．本アプリケーションは「ス

友達ペンギンのマスがマップ上に存在する場合は友タート画面」，「チュートリアルモード」，「対戦モード」，達ペンギンのコマをこのマスに配置する．

「GOAL 画面」，
「FINISH 画面」の 5 つの画面を推移しながらゲームが進んでいく．各画面の上部にはエージェン

2.1.6

各カードの説明矢印カード (4 種) (図 4(a),4(b),4(c),4(d))
マップ上のペンギンコマを矢印の方向へうごかす．
繰り返しカード (始, 終) (図 4(e),4(f))

トの表情が描画されている．

2.2.1

各画面の説明スタート画面 (図 5)
アプリケーションが起動するとまずスタート画面か

繰り返しカード (始) と繰り返しカード (終) で挟まら始まる．スタート画面では「チュートリアルモーれたカードは繰り返し実行される．繰り返しカード

ド」か「対戦モード」どちらに遷移するか選ぶことがの中に繰り返しカードを用いることも可能．

できる．アプリケーションを初めて操作する場合は「あそびかたボタン」を押すと「チュートリアルモー

交代カード (図 4(g))
交代カードを使うことで操作対象のペンギンコマをド」に遷移する．
「スタートボタン」を押すと「対戦モード」画面に遷移する.

主役ペンギンから友達ペンギンに交代する．もう一度交代カードを使うことで操作対象のペンギンコマ
を主役ペンギンに戻すことができる．

チュートリアルモード (図 6)「スタート画面」で「あそびかたボタン」をおした
場合「チュートリアルモード」に遷移する．チュー

キャッチカード (図 4(h))

トリアルモードではゲームの遊びかたを実際にマウ主役ペンギンがアイテムの上で止まっている場合にスを操作しながら学ぶことができる．チュートリア

使うことでマップ上のアイテムをキャッチすることルを終えると「スタート画面」に戻る．

ができる．
対戦モード (図 7)図 5: スタート画面

図 9: フィニッシュ画面

図 6: チュートリアル画面「FINISH 画面」に遷移する．
「GOAL 画面」では勝敗を計算し，その時点でエージェントの勝利数が学習者より多いならエージェントの待ち時間，カードを並べる速さ，ペンギンが動く速さを長くし，エー
ジェントの勝利数が学習者より少ないなら短くしている．

FINISH 画面 (図 9)5 ステージ終了後の「GOAL 画面」で「つぎのステージ」ボタンをおすと「FINISH」画面に遷移す
る．
「FINISH 画面」ではエージェントと学習者の得図 7: 対戦モード

点とどちらが勝利したかが表示される．

図 8: ゴール画面

2.2.2「スタート画面」で「スタートボタン」を押すと対戦

エージェントの表情

エージェントは状況に応じて多様な表情変化を行う (図モードに遷移する．対戦モードでは上画面に描画さ10)．ゲーム開始時は図 10(a)，GOAL 画面移行時，Tabot

れているエージェントと 1 対 1 で対戦する．ステーが勝利した場合は図 610(c)，プレイヤーが勝利した場合

ジは 5 ステージ搭載されており， 各難易度ごとに 1

は図 10(b) の表情が表示される．
「次のステージ」押下時，ステージ存在する．対戦モードは全体で 5∼10 分程
度を要する．
「対戦モード」では上画面がエージェン

Tabot の勝利数がプレーヤーに比べて高い場合は図 10(e)，Tabot の勝利数がプレーヤーに比べて低い場合は図 10(d)，トの操作する画面，下画面がプレイヤーの操作する

Tabot とプレーヤーの勝利数が同等である場合は図 10(a)画面となっておりプレーヤーは下画面のカードを選の表情が表示される．FINISH 画面移行時，Tabot の勝

択しながら対戦を進める．エージェントは対戦がは利数がプレーヤーに比べて高い場合は図 10(g)，Tabot の
じまると自動でカードを並べ出し学習者と対戦する． 勝利数がプレーヤーに比べて低い場合は図 10(f) の表情
学習者もしくはエージェントがゴールするとゲーム が表示される．
は中断され，「GOAL」画面に遷移する．
ゴール画面 (図 8)2.2.3

エージェントの発話内容

エージェントは状況に応じて様々な発話を行う．その「対戦モード」で学習者かエージェントがゴールする

内容を表 1 に示す．

と「GOAL 画面」に遷移する．
「GOAL」画面では学

2.3

ロボットの概要

習者，エージェントのどちらが勝利したかの表示を実験には頭部がタブレットであるタブレット型ロボッ

行う．
「つぎのステージ」ボタンをおすことで「対戦ト「Tabot」(図 11) を用いた．Tabot は頭部のタブレッモード」に戻り次のステージを開始する．
「つぎのス

トにエージェントを表示することで多様な表情変化を行テージ」ボタン押下時，5 ステージ目であるならば， うことができる．また，Tabot の体部分は首の自由度が

(a) 標準(b) 悲しみ(c) 嬉しい(e) 気楽(f ) 不愉快(g) 喜び(d) 退屈図 10: エージェントの表情
表 1: エージェントの発話内容

発話タイミング

発話内容

チュートリアル終了時

おつかれさま．

図 11: タボット

ゲームをスタートして
ぼくとしょうぶだ
各ステージ開始時 1

よーし

各ステージ開始時 2

しょうぶだ

ゲーム中 1

うーん

ゲーム中 2

えーと

ゲーム中 3

えー

ゲーム中 4

ちがうなぁ

ゲーム中 5

きたきた

ゲーム中 6

わかったぞ

ゲーム中 7

これでおわりGOAL 画面移行時 1

まけたー

GOAL 画面移行時 2

かったー

FIBISH 画面移行時 1

うわー，ぼくのまけだー

FIBISH 画面移行時 2

やったー，ぼくのかちだ

図 12: ロボット群

3.1.2

ボードゲーム群

ボードゲーム群では 4 人の被験者同士でボードゲーム
を対戦する．ゲームマスターは実験実施者が担当し，被３，片腕の自由度が５，足部の自由度が１であり合計 14の自由度を持つため多様な身体動作を行うことができる．

Tabot はフィニッシュ画面遷移時，勝敗に応じて異なる動きをする．Tabot が負けた場合は悔しそうな動作をし，Tabot が勝利した場合は嬉しそうな動作をする．

験者がカードを組み終わると，ゲームマスターがカードのとおりにペンギンコマを動かし，勝敗を決定する．
各群で出題されるステージはランダムとなる．

3.2

評価指標

本実験では「楽しさ」にまつわる 10 個の形容詞対を用

3

被験者実験

意し，5 段階尺度の SD 法により各群競技後にアンケート

3.1

方法

を行った．各質問内容は 5 段階尺度とし，ポジティブな本実験では高校生 28 人に対して被験者内実験を行った． 内容のほうが高くなるように 1 から 5 までで数値化した．
実験日は 2022/10/21 である．学習者はボードゲーム群， 質問項目は以下の 10 項目である (図 2)．検定は 10 項目
ロボット群の 2 つの群をランダムな順番で実施する．

3.1.1

ロボット群

ロボット群では，被験者はボードゲームアプリケーションを搭載したロボットと共にボードゲームを遊ぶ．

それぞれに対し，データの等分散性を確認したのち等分
散である場合ステューデントの t 検定，等分散でない場

合はウェルチの t 検定を用いた．10 項目に対し検定を実施するため，合計 10 回の検定を実施する．そのため，多重比較の問題を考慮し，ボンフェロー二の方法で有意水

表 3: 質問 10 項目の等分散性

図 13: ボードゲーム群

表 2: 楽しさにまつわる形容詞対

質問項目

p値

すきな/きらいな

0.88

むちゅうな/むしんな

0.11

ゆかいな/ふゆかいな
まんぞくした/ものたりない

0.51
0.92

たんじゅんな/ふくざつな

0.22

わかりやすい/むずかしい

0.51

ポジティブ

ネガティブ

よい/わるい

0.67

すきな

きらいな

おもしろい/つまらない

0.10

むちゅうな

むしんな

いよくてきな/むきりょくな

0.56

ゆかいな

ふゆかいな

じゅうじつした/くうきょな

0.83

まんぞくした

ものたりないたんじゅんな

ふくざつな

わかりやすいむずかしい験で出題されたステージの平均を算出したところロボッ

よい

わるい

ト群が 3 であったのに対しボードゲーム群は 2.2 であっ

おもしろい

つまらない

た．またロボット群のアンケートでの自由記述欄には「ス

いよくてきなむきりょくな

テージが進むにつれて正解できなくなった」などの感想

じゅうじつした

くうきょなが多く集まった．よって難易度の平均が異なることでこのような差が生じてしまったと考える．反対にたんじゅ

準を 0.005 へ調整した．

3.3

結果

まず質問 10 項目それぞれの等分散性を確認した (表 3)．
分散の水準を 0.2 とし水準を超えた場合は等分散とみなす．おもしろい/つまらない，むちゅうな/むしんなの 2 項
目は水準を下回ったので等分散ではない．よっておもしろい/つまらない，むちゅうな/むしんなの 2 項目はウェ
ルチの t 検定，その他の 8 項目にはステューデントの t 検定を用いて検定を行った．
アンケートの平均と検定の結果を図 14 に示す．
検定の結果すべての項目に有意差が認められなかった．
よって楽しさに関してボードゲームとロボット群は同程度であるといえる．

4

考察
すべての楽しさにまつわる項目に対し検定を行った結

んな/ふくざつな，わかりやすい/むずかしいの 2 項目はロボット群がボードゲーム群を上回る結果となった．これはロボットでのマウス操作によって現実の操作より操作が単純になったり，わかりやすくなった結果であると
考える．

5

終わりに

5.1

まとめ

本稿では既存のプログラミング教育用ボードゲームによる学習ソフトウェアを搭載したロボットが高校生に与える印象効果について検証した．実験結果からボードゲー
ム群と，ロボット群は学習者に与える印象効果に差がな
いと示された．そのため，ロボットは，プログラミング
教育用ボードゲームのパートナーとして活用できる可能性があると考える．

果，ボードゲーム群とロボット群で有意差が認められなかった．このことから，ボードゲームを人と対戦する場

5.2

今後の展望

合とロボットと対戦する場合のたのしさは同程度である

文部科学省による「日本語指導が必要な児童生徒の受と考える．しかしたんじゅんな/ふくざつな，わかりやす

入状況等に関する調査（令和３年度）」[16] によると日い/むずかしいの 2 項目をのぞいた 8 項目はロボット群が

本語指導が必要な外国籍児童の数は年々増加傾向にある．

ボードゲーム群を下回る結果となった．これらの項目はス

よって日本人児童だけではなく外国人児童にも支援をしテージの難易度によって下回ったのだと考えられる．ボーていく必要がある。そこで今後は、外国人児童と共にプドゲーム群ではステージがランダムに出されていた．実

ログラミングを学ぶパートナー型ロボットを開発する。

https://www.mext.go.jp/content/20200403mxt_jogai01-000006333_002.pdf[5] 文部科学省,”基本的なアルゴリズムの学習 (高等学 校 ３ 年 生:情 報)” https://www.mext.go.jp/
a_menu/shotou/zyouhou/detail/__icsFiles/
afieldfile/2018/08/09/1408013_04.pdf[6] Wantedly Inc.,”COOL PROGRAMMING が、小学校のプログラミングワークショップにて使用されました！”, https://www.wantedly.com/companies/

nicofca/post_articles/197961?utm_source=t.
co&utm_medium=share&lang=ja[7] こどもあんしんネット,”３・４・６年 プログラミング
教育の授業”, https://www.aw-ansin.net/8210/

article/detail/13341[8] 津島市立南小学校,”【６年生】プログラミング出前授業”, https://minami-e.tsushima-schoolnet.

jp/?p=17156[9] 文 部 科 学 省,”小 学 校 段 階 に お け る プ ロ グ ラ ミ ン
グ教育の在り方について（議論の取りまとめ）”,
図 14: 質問 10 項目の平均及び p 値

https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/
chousa/shotou/122/attach/1372525.htm

謝辞
本研究は，愛知県立大学学長特別研究費 (2022 年度) の補助を得て遂行された. そして，本研究のために，被験者実験にご協力いただいたみなさまに，心から感謝いた
します．

[10] F. Jimenez, T. Yoshikawa, T. Furuhashi and M.
Kanoh: Eﬀects of a Novel Sympathy-Expression
Method on Collaborative Learning among JuniorHigh School Students and Robots, Journal of
Robotics and Mechatronics, vol.30, no.2, pp.282-

参考文献

291, 2018.

[1] 文部科学省,”平成 29・30・31 年改訂学習指導要領（本文、解説）” https://www.mext.go.jp/a_menu/

shotou/new-cs/1384661.htm,2022.

[11] 松添静子, 田中文英: 教育支援ロボットの賢さの違い
が子どもの英単語学習に及ぼす影響, 人工知能学会
論文誌, vol.28, no.2, pp.170-178, 2013.

[2] 小学校を中心としたプログラミング教育ポータル,”
正多角形をプログラムを使って書こう (杉並区立西田小学校)” https://miraino-manabi.mext.go.jp/

content/111[12] M. Fridin and M. Belokopytov: Embodied Robot
versus Virtual Agent: Involvement of PreschoolChildren in Motor Task Performance, International[3] 小学校を中心としたプログラミング教育ポータル,”

Journal of Human?Computer Interaction, vol.30,
no.6, pp.459-469, 2014.

電気を無駄なく使うための工夫を考えよう (横浜市立[13] STEMON,”ス テ モ ン と は”https://www.stemon.

白幡小学校)” https://miraino-manabi.mext.go.

net/about/jp/content/481[14] 株 式 会 社 ヴィリ ン グ,
[4] 文 部 科 学 省,”中 学 校 技 術・家 庭 科（ 技 術 分 野 ）におけるプログラミング教育実践事例集 2 ”

O

COOL

PROGRAM-MING ,https://prtimes.jp/main/html/rd/p/
000000015.000024064.html

[15] 向後千春・鈴木克明, ARCS 動機づけモデルに基づく授業・教材用評価シートの試作 , 『日本教育工学会第 14 回全国大会講演論文集』577-578[16] 文 部 科 学 省,”「 日 本 語 指 導 が 必 要 な 児 童 生 徒 の
受 入 状 況 等 に 関 す る 調 査（ 令 和 ３ 年 度 ） 」の結 果（ 速 報 ）に つ い て ”,

chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://www.mext.go.jp/content/20220324mxt_kyokoku-000021406_01.pdf
連絡先

E-mail: is191009@cis.aichi-pu.ac.jp

複数タイトルに利用できるゲーム BOT
The game BOT available for multiple titles
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 purpose of this study is to examine a method for extending the game BOT target
from a single game title to multiple targets. Game BOTs do not work well with diﬀerent screen
representations, even if the games have similar content. We proposed a symbolization model withmeta-modules and unique modules, a symbolization that standardizes diﬀerent screen representations for each game title and treats elements that perform the same function as the same. The
MiniGrid environment showed the eﬀectiveness of using unique modules. In the Atari2600 environment, the use of learned weights was found to be advantageous for learning. The performance
was similar when the study was conducted under a diﬀerent title. It was shown that appearance
does not aﬀect gameplay as long as elemental information is retained, and that learning is possible
even without detailed location information.

はじめにムが含まれることがある。同ジャンルのゲームであ本研究はゲーム BOT の対象を単一のゲームタイ れば内容が類似している可能性が高い。ジャンル分
トルから複数の対象へと拡張することを目的とし、 類を対象学習によって行うことも研究されている。
メタモジュールと固有モジュールを持つ記号化モデ [3]
ルを提案する。ゲーム BOT は単一の対象に対する
2 メタモジュールと固有モジュールを持つ記性能を追求されることが多く、複数の対象に対する号化モデル
汎用性についてはあまり議論されていない。画面を本研究の記号化とは、画面上のオブジェクトの位
オブジェクトに基づいて再構成することで状態を規格化し、類似したゲーム間で同一状態の出現率を高 置情報を基に画面をグリッド分割して再構成し、オブジェクトの位置情報に規格化することである。強くすることを狙う。
現在ゲーム BOT は開発時の調整における定量評 化学習ではゲーム内容が類似していても外見情報が価や実際のゲーム内でプレイヤの対戦相手として利 異なっていると上手く知識を利用出来ない。見た目用されている。開発は人手や学習によって行われて だけが異なっているゲームや画面を構成する要素がいるが、対象が単一である場合目的とするタイトル 類似したゲームを規格化することで強化学習におい毎に作成する必要がある。獲得する知識を類似環境 て同一の状態であるとみなした学習が可能になる。

1

記号化ではゲーム画面を構成する要素を複数のタイトルで共通に出現する要素と特定のタイトルに限定して出現する要素に区別する。共通する要素によっ
1.1 関連技術て規格化した画面を作成し類似した複数の環境で適転移学習は既存の知識を別環境に利用する学習で用できるメタな行動を出力し、固有の要素を学習しある。転移学習では事前に学習した重みの層を一部てメタな行動を調整してより適した行動を生成する。
凍結することで汎用性や再学習時の性能が変化する。
それぞれを処理するため、メタな行動を出力するメ[1]
タモジュール、固有の知識を学習する固有モジュー
メタ学習は learning to learn と呼ばれ学習する方
ルを用いる。
法を学習する。現在の対象に限定した行動を学習す
るのではなく、周辺状況も考慮して行動を決定する。 2.1 記号化による状態の規格化に利用しやすい形にすることで個別開発における負担を軽減することを目指す。

メタ学習の一つである MLSH[2] は現在の状況を評価する上位ネットワークと状況に合わせた行動列を選択する下位ネットワークで構成される。状況判断と行動選択を区別することによってメタな視点を利用する。
ゲームはジャンルによって大別され類似したゲー

複数タイトルに共通して出現する要素の位置情報を基に記号化する。図 1 は Atari2600 のタイトルである Assault と DemonAttack を記号化したイメージ図である。記号化することによって背景やキャラ
クターのデザインといったゲームに直接影響のない要素を排除し、グリッド分割して配置することで細かな位置情報を無視する。Atari2600 の表現を排除して簡易的なシミュレーション環境を作成しても学習性能に影響はないことを、Young らは確かめた [4]。
図 1 ではプレイヤ、敵、それぞれの攻撃を共通した要素として記号化している。スコア、残機、敵の生成場所のような情報も画面から取得可能だが、大きくゲームに影響する要素ではないため観測対象外とした。Assault の画面右下にプレイヤーの攻撃頻度を抑制するためのゲージが存在するが、DemonAttackにはない固有の要素であるため規格化した画面とは切り離して扱う。

個別環境への対応は固有モジュールで行う。図 3 の例では A,B,C という 3 つの環境からの入力に対し、3 つの固有モジュールを利用している。C という入力に対して一番下の固有モジュールを利用して行動を出力する。新規に D という環境を追加したい場合
は固有モジュールを追加する。

図 3: 環境と固有モジュールの対応

図 1: 記号化前後の画面区別

2.2 記号化モデル
記号化モデルはメタモジュールと固有モジュール
によって構成される。メタモジュールは複数タイト
ルに共通する要素を入力としてメタな行動を出力する。固有モジュールはタイトル固有の要素とメタな行動を入力として個別の対象に調整した行動を出力する。メタモジュールが十分に学習されている場合、新規の対象を追加するには固有モジュールのみの学習で対応する。

図 2: メタモジュールと固有モジュールを持つ記号
化モデル

3

MiniGrid 環境における記号化

シンプルな迷路探索環境である MiniGrid[5] において各モジュールの有無や利用条件による影響を確認した。簡単な環境で記号化モデルの性能を検討することが目的である。図 4 のような障害物のない Empty
環境と接触でゲームオーバーとなる溶岩タイルを追加した LavaGapS6 環境で行った。学習は DDQN[6]で行った。

図 4: MiniGrid 環境

図 5 は MiniGrid の LavaGapS6 環境においてメタモジュールのみの場合と固有モジュールも利用した
場合の学習の比較である。横軸はエピソード、縦軸
は直近 100 エピソードの平均報酬、meta はメタモ
ジュールのみの結果、feature はメタモジュールと固有モジュールの両方を利用した結果である。また、
scratch は事前学習なし、learned は事前学習ありで書き換え可、freeze は事前学習ありで書き換え不可の 3 つを比較した。

3.1 固有モジュールの有無による影響
固有モジュールの有無による性能変化を確認した。
図 5: 各モジュールの学習
LavaGapS6 環境では固有モジュールを追加した学習が高い性能を示した。どちらも観測範囲は同じだが、 ジュールでは記号化によって再構成した画面を利用
両方のモジュールを利用した際の明示的な階層入力 しており、配置用のグリッドサイズが性能に及ぼす影が着目したい特徴を強調出来たと考える。
響を確認した。グリッド分割数は画面の解像度となるため細かい方が情報量が大きくなると考えた。グ
3.2 ネットワークサイズによる比較
固有モジュールも利用する場合メタモジュールのみ リッドサイズ 28x28 と 56x56 の 2 通りで学習を行っの学習と比較してネットワークサイズが大きくなる。 た。28x28 では 5000 エピソードで約 40、56x56 では性能の変化が構造によるものか表現力の増加による 約 17 のスコアに到達した。ランダムエージェントにものかを確認した。meta large はメタモジュールの よる平均スコアと比較してもグリッドサイズを少な
中間層を固有モジュール利用時と同等にして表現力 くした方が良い性能を示した。今回のようなシューを大きくしたものである。元サイズの meta scratch ティングゲームではグリッドサイズが大きくなること大きな変化はないため、3.1 での変化は構造による とで回避の行動を大きく取る必要が発生しスコアの向上につながったと考える。
ものである。
3.3 固有モジュールの利用方法による比較
固有モジュールの学習において事前知識の利用方
法を検討した。学習の安定性は学習不可の freeze が一番高く、scratch と learned は学習時の曲線が上下している。freeze ではメタモジュールの重みが変更されないため、固有モジュールの入力が安定した。
scratch と learned では scratch の方が性能が高く、Empty 環境での知識が負に働いたと考える。ゴールまでの最短を目指すことを学習しているため溶岩タ
イルを無視した行動が発生した可能性がある。
図 6: グリッドサイズによる変化

4

Atari2600 環境における記号化

Atari2600 環境である DemonAttack において事前 4.2 事前学習による影響
知識の影響を確認した。学習は DDQN[6] で行った。
図 7 は DemonAttack においてメタモジュールに
4.1 メタモジュールのグリッドサイズの変更
DemonAttack と Assault での事前学習を利用した結図 6 は DemonAttack においてメタモジュールの 果である。横軸はエピソード、縦軸は直近 100 エピ
グリッドサイズを変更した学習結果である。メタモ ソードの平均報酬、useDemon は DemonAttack での事前学習、useAssault は Assault での事前学習を行っている。どちらの事前学習を利用してもスクラッ
チからの学習よりは早くスコアが向上している。別環境での事前学習でも基本的な行動は共通して有効である。

[4] Kenny Young and Tian Tian. Minatar: An
atari-inspired testbed for more eﬃcient reinforcement learning experiments. CoRR, Vol.
abs/1903.03176, , 2019.
[5] Maxime Chevalier-Boisvert, Lucas Willems,and Suman Pal. Minimalistic gridworld environment for gymnasium. https://github.
com/Farama-Foundation/MiniGrid, 2018.
[6] Hado van Hasselt, Arthur Guez, and David Silver. Deep reinforcement learning with double
q-learning. CoRR, Vol. abs/1509.06461, , 2015.

図 7: 事前学習メタモジュールによる変化

5

結論

画面をオブジェクトの位置に基づいて記号化する
メタモジュールと固有モジュールを持つ記号化モデルを提案した。MiniGrid 環境における実験では記号化モデルの階層的な入力の有効性を示した。メタモ
ジュールに利用する事前学習の条件を比較すること
で学習の安定性や性能の変化を確認した。Atari2600
環境ではメタモジュールに利用するグリッド分割数の変化での性能の違いや別環境の事前学習でも有効に働くことを示した。3 タイトル以上での比較が今後の課題である。

参考文献[1] Jason Yosinski, Jeﬀ Clune, Yoshua Bengio,and Hod Lipson. How transferable are features in deep neural networks? CoRR, Vol.
abs/1411.1792, , 2014.
[2] Kevin Frans, Jonathan Ho, Xi Chen, Pieter
Abbeel, and John Schulman. Meta learning
shared hierarchies. CoRR, Vol. abs/1710.09767,, 2017.
[3] Chintan Trivedi, Antonios Liapis, and Georgios N. Yannakakis. Contrastive learning ofgeneralized game representations. CoRR, Vol.
abs/2106.10060, , 2021.

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

ファジィモデリングにおける段階的前件部縮小の効果
Eﬀects of Stepwise Precedent Narrowing in Fuzzy Modelling1⃝ 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 research, we improve the iterative rule generation mechanism for fuzzy modeling. First
we develop an precedent 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 modeling faster. According
to the results of simulations, these methods work eﬀective enough.

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的にルールを生成するファジィモデリングの改良である。
ニュー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ることが難しい。これに対して、ファジィ理論に基づくファジィモデリングはこの問題を解消する方法のひとつである。最近の AI は大規模なデータとその学習を前提としている。しかし、ファジィ理論、特にファジィ

図 1: 対称な三角形のメンバーシップ関数

モデリングに関する研究には大規模データを扱うものが少ない。

バーシップ関数 µA (x) によって与える。ファジィルール

本研究はファジィモデリングを利用した AI の作成に向は「IF. . .THEN. . .」のように記述されるファジィ述語にけて、大規模データを扱う。逐次法によるファジィモデ

よって構成される [4]。ファジィルールの「IF. . .」の部分

リング [1] について検討し、[2][3] を参考にルールの追加

を前件部、「THEN. . .」の部分を後件部という。本研究に前件部の探索（縮小）やランダムサンプリングによっでは、後件部のファジィ集合を ck 実数一点とした簡略化てモデルの誤差評価を高速化する手法を追加することで、

ファジィ推論法を用いる。よって、ファジィルール Rk はその改良を試みた。

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。

ファジィモデル2

ファジィモデルは入力を受け、モデル内のルールを利用して推論し、結果を出力するシステムである。ファジィmRk : IF x1k is A1k and · · · and xm
k is Ak THEN y is ck (2)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

ファジィルールを利用してファジィ推論ができる。入ファジィ集合、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び、帰属度をメンバーシップ関数 µA (x) ∈ [0, 1] を用いて表す。また、本研究ではメンバーシップ関数の形を図 1 の

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

ような左右対称な三角形に設定する。このメンバーシッ

wk (x) = min(µAik (xi )) (i = 1, 2, . . . , m)プ関数 µ(x) を式 (1) で与える。ここで、d = m3 − m2 =m2 − m1 , d > 0, d ∈ R。本研究では図 1 と式 (1) の m2
を前件部の中心、d を前件部の幅とする。

(3)

r 個のファジィルール Ri (i = 1, . . . , r) を持つファジィ
モデルを F として、入力 x に対して F の推論結果 F (x)は式 (4) によって与える [5]。

x − m1dm3 − xµ(x) =
1
−

d


 0
2.2

(m1 < x ≤ m2 )(m2 < x < m3 )F (x) =
(1)(x ≤ m1, m3 ≤ x)

ファジィルール、ファジィ推論、ファジィモデル3

Σri=1 wi (x)ciΣri=1 wi (x)(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。

「x is A」というようなファジィ集合の言語的な表現追加するルールの前件部のファジィ集合の幅が常に一による命題はファジィ述語といい、これの真理値はメン

定な逐次法では、柔軟性に欠けて、モデリングの精度に

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

図 2: 元の手法による f (x) = sin x のモデリング結果

一定数になるまで 1.2.3.4. を繰り返すも上限がある。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。改良したアルゴリズムを Algorithm1 に示す。
モデルの誤差を全数計算によって獲得する場合、入力データの数を N 、入力の次元数を m、後件部の探索回数

図 3: 改良手法による f (x) = sin x のモデリング結果

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
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らすことができる。

4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

図 4: 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）達したときとした。
本実験では f (x) = x2 と f (x) = sin x を目標関数とし4.2

複雑な関数への対応の確認てモデリングし、改良手法の性能向上を確認した。図 2 と実験は六つの二変数関数を目標関数としてモデリング

図 3 に、それぞれ元の手法と改良手法による f (x) = sin x

した（訓練データ数 N = 10201）。それらのモデリングのモデリング結果を示す。改良手法と元の手法の違いを結果とモデルの前件部範囲図をそれぞれ図 5 と図 6、図確認するため、f (x) = sin x のモデリングにおけるそれ7、図 8、図 9、図 10 に示す。結果から、改良手法によるぞれのモデルがルールの追加に連れて全数誤差（以下は複雑な関数のモデリングができ、モデルの誤差も許容範

総誤差と呼ぶ）がどのように変化するかを確認し、その囲内であるといえる。

結果を図 4 に示す。比較の結果、改良手法はモデリング

ただし、検討しなければならないところがある。図 6の前半で元の手法より素早く誤差を改良できなかったが、の f2 (x) のような周期的な関数に対して、周期的なルー

後半では元の手法がそれ以上誤差を改善できないのと違っルやメンバーシップ関数を採用した方が明らかに効率がて更にモデルの精度を上げていた。この結果から、追加

高いが、本手法は毎回新しいルールを追加する形になっするルールの数が一定の場合、改良手法の方がより精度ており、効率が比較的に劣ってしまう。図 7 の f3 (x) のの良いモデルを獲得することができることが分かった。

ような関数に対して、範囲が小さいが高く尖っている部

分は誤差が高いため、アルゴリズムは最初にここを中心にルールを追加して行く。そこの誤差が減っていったら、もう一方の低く尖っているが範囲が大きい部分を中心にルールを追加していく。先に範囲の小さい部分に適応する為にルールの前件部の範囲が縮小されているため、範囲の大きい部分の誤差を修正する効率が低くなってしまう。この問題について、前件部の縮小だけでなく、適切な時に前件部を拡大する必要もあると考えられる。図 10の f6 (x) のような、x1 方向では狭く、x2 方向では広いようなルールやメンバーシップ関数があった方が、ルールの効率が良い場合に対して、本手法の効率も比較的に低いと思われる。この問題を解消するために各次元ごとに縮小を行う手法が考えられるが、次元数の増加に連れて(a) モデルのグラフ(b) 前件部の範囲
2

2

2

2

図 7: f3 (x) = 10e−(x1 +3) −(x2 +6) + 5e−(x1 −4) −(x2 −5) のモデリング結果

計算量が急増することが予想されるため、計算量と精度のバランスを慎重に考慮して改良する必要があると思う。
もう一つ、モデリングにかかった計算時間が長いという問題に対して、高速化の方法が求められる。

(a) モデルのグラフ(a) モデルのグラフ(b) 前件部の範囲

図 5: f1 (x) = x1 2 + x2 2 のモデリング結果

図 8: f4 (x) = (x21 − x22 + 6x1 x2 + 8x1 + 9x2 ) ∗ 0.1 のモデリ
ング結果(a) モデルのグラフ(a) モデルのグラフ(b) 前件部の範囲

図 6: f2 (x) = sin x1 + 2 cos x2 のモデリング結果(b) 前件部の範囲(b) 前件部の範囲

図 9: f5 (x) = (x31 − x32 + 4x1 x2 + 8x1 + 9x2 ) ∗ 0.1 のモデリ
ング結果

実験の結果から、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 倍速くなっている。よって、ランダムサンプリングを利用することに(a) モデルのグラフ(b) 前件部の範囲

図 10: f6 (x) = x31 − 4x22 − 8x1 x2 + 5 sin (x1 + x22 ) + ex のモ
デリング結果より、アルゴリズムの高速化が可能であると考えられる。

5

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

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った。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した。実験の結果を表1 に示す。

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、複雑な関数についてのモデリングもできることを示した。ラ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。
今後の課題として、更に複雑な関数への対応の確認とビッグデータに対応できるようにすることを目指す。

参考文献
表 1: ランダムサンプリングによってモデリングの実行結果[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.

番号 i

モデリング時間 (秒)

誤差 ei

0

16055

59465

1

766

131984の訓練時間の改善. 知能と情報, Vol. 23, No. 5, pp.

2

847

69829

783–793, 2011.

3
4

795
753

122137209270

5

879

83206

6

795

2304907789

229427[4] 水本雅晴. ファジィ推論 (1)(ファジィ理論入門 (8)). 日

8718

178322

本ファジィ学会誌, Vol. 4, No. 2, pp. 256–264, 1992.

9913

13391410877307658[5] Tomohiro Takagi and Michio Sugeno. Fuzzy identi-

11

819

331421ﬁcation of systems and its applications to modeling

12

759

332729and control. IEEE transactions on systems, man,

13

820

157810and cybernetics, No. 1, pp. 116–132, 1985.

14

843

24665615915221882

連絡先
張 瑞叡

16

792

314993

電気通信大学 情報・ネットワーク工学専攻 西野研究室

17

791

120403

18

854

79580

19

869

96206

20

951

82008

[2] 市橋秀友, 本多克宏, 野津亮. ファジィ c-平均識別器[3] 石岩, 水本雅晴, 湯場崎直養, 大谷正幸. 最急降下法
によるファジィ規則の自動チューニング一手法. 日本
ファジィ学会誌, Vol. 8, No. 4, pp. 757–767, 1996.

E-mail: c2231092@edu.cc.uec.ac.jp

超解像と 3 次元形状を用いたリンパ節の転移有無の分類精度改善
Improvement of Classiﬁcation Accuracy for Metastasis of Lymph-node using Super-Resolution
and 3D Shape⃝1 鈴木 康介，
1
Kosuke Suzuki,

岩堀 祐之，
2
Yuji Iwahori,
2

舟橋 健司，
1
Kenji Funahashi,

大内 晶，
3Akira Ouchi,

1

名古屋工業大学
1
Nagoya Institute of Technology
1

3

中部大学
2
Chubu University
2

3
3

清水 泰博
Yasuhiro Shimizu
33

愛知県がんセンター
Aichi Cancer Center

Abstract: Diagnosis of cancer metastasis to the lymph-node using an AI-based approach has been important these days in the medical ﬁeld. However, it generally requires a large datasets. In this study, we
propose to improve the accuracy of classiﬁcation of cancer metastasis with small datasets in lymph-nodeby performing super-resolution preprocessing of CT images and using the 3D shapes of lymph-node.

はじめに

1

がんの病期診断では，リンパ節へのがん転移の有無が重要であるとされている．そして，医師の負担軽減や経験量の差による診断のばらつきを抑えるため，機械学習の導入が重要視されている．機械学習を用いたがん転移診断のための先行研究として，3DCNN を用いたリンパ節検出手法 [1] 等が提案されている．しかし，CT 画像を学習に使用するには，患者の同意や医師によるアノ(a) 入力テーション作業が必要であり，大量のデータセットを準(b) 出力図 1: SRCNN の実行例

備するのは一般に困難である．そのため，本研究では少量のデータセットからでも学習を十分に進めるために， 2.2 リンパ節の 3 次元形状化手法
リンパ節の 3 次元形状の取得には画像処理ソフトウ
前処理として CT 画像の超解像を行い，さらに学習に
リンパ節の 3 次元形状を使用することで，リンパ節のェア 3D Slicer[4](https://www.slicer.org/) の Grow

がん転移有無の分類精度向上を試みた．

from seed セグメンテーション機能を用いる．これは，CT 画像に対してマスキングしたい部位の一部に印をつ

提案手法

2

けると，印を元に自動で部位全体を 3D マスキングする

本研究では愛知県がんセンターから提供されたデー機能である．本研究のデータセットはリンパ節の位置情

タセットを使用した．このデータセットは医師によって報が含まれているため，それを元に印をつけることで，患者 51 人分の CT 画像に，転移なしリンパ節 596 個， 自動でリンパ節の 3 次元形状データを生成することが転移ありリンパ節 43 個の位置がアノテーションされて できる．この手順で生成した 3 次元形状の例を図 2 にいる．このデータセットに対し，超解像と 3 次元形状化示す．生成した 3 次元形状はリンパ節部分を 1，リンパを行うことで，追加のデータを必要とせずに分類精度向

節でない部分を 0 とする 64 × 64 × 16 のボクセルデー

上を行う手法を提案する．

タとして出力し，超解像後の CT 画像とサイズを合わ

2.1

超解像手法

超解像には SRCNN[2] を用いる．SRCNN には，事前に CT 画像の背景以外の部分から 64 × 64 ピクセル
でクロップした画像を正解データ，それらを 32 × 32 ピ

せるため 128 × 128 × 16 に拡大したのち，分類を行う
モデルに入力する．

実験

3

提案手法の有効性を確認するため，超解像による前処

クセル相当に低解像度化した画像を入力データとする

理や 3 次元形状を用いない場合との比較実験を行った．

データセットを使用し，CT 画像の超解像タスクを学習

3.1

手順

させた．その際，データ拡張として上下・左右反転およ提案手法で使用する 3D CNN モデルを図 3 に示す．

び CutBlur[3] を行った．分類を行う際は，前処理とし超解像後の 128 × 128 ピクセル × 16 スライス の CT 画て各リンパ節周辺を 64 × 64 ピクセルにクロップした画

像と，128 × 128 × 16 の 3 次元形状の 2 つの入力をも像を前述の SRCNN に入力し，128 × 128 ピクセルに超ち，それぞれに対して 3 次元畳み込みと 3 次元プーリ

解像された画像を得て，それを分類を行うモデルに入力ングを行う．その後 2 つの行列同士を乗算し，3 次元畳する．SRCNN を用いた超解像の例を図 1 に示す．

み込みと 3 次元プーリングを 2 回行う．最後に全結合

表 1: 実験結果
手法

Acc.

Pre.

Rec.

F値

従来手法

0.910

0.941

0.884

0.912

拡大のみ

0.893

0.913

0.877

0.895

超解像のみ

0.962

0.993

0.931

0.961

提案手法

0.968

0.973

0.964

0.968

で，精度の向上が認められた．また，超解像のみの場
合と提案手法の比較から，3 次元形状の効果も確認でき
図 2: 3D Slicer で生成した 3 次元形状の例

た．3 次元形状は，画像内のどこがリンパ節であるかを表すデータであり，分類を学習する際の情報量が増加したことで，精度の向上が認められた．
これらの結果から，提案手法が最も F 値が高く，総合的に分類精度が向上していることがわかる．特に，がん転移分類において重要視される Recall が向上しており，提案手法の有効性が確認できた．

4

むすび
本研究では，SRCNN での超解像と 3D Slicer で生成したリンパ節の 3 次元形状を利用することで，少量のデータセットでもがん転移有無の分類精度が向上することを確認できた．提案手法では追加のデータが必要ない
ため，大量のデータの入手が困難な分類タスクの精度向上に効果的である．今後の課題として，より高精度な超解像を実現する手法を用いて，さらに正確な 3 次元形状を取得することが挙げられる．

謝辞
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．
図 3: 3D CNN モデル

参考文献[1] A.-I. Iuga, et al., “Automated detection and seg-

層によりリンパ節が転移ありである確率を出力する．比mentation of thoracic lymph nodes from ct us-較対象として，従来手法では 64 × 64 ピクセル × 16 ス

ing 3d foveal fully convolutional neural networks,”

ライス の CT 画像を入力した．拡大のみを行う場合は

BMC Medical Imaging, vol.21, no.1, pp.1–12, 2021.

128 × 128 ピクセル × 16 スライス へ単に拡大した CT[2] C. Dong, et al., “Image super-resolution using deep

画像を入力した．また，3 次元形状を用いない場合は，
図 3 の 3D shape input 層から multiply 層までを削除しconvolutional networks,” IEEE transactions on
pattern analysis and machine intelligence, vol.38,

たモデルを使用した．データ拡張として −10◦ から 10◦

no.2, pp.295–307, 2015.

のランダム回転を行ない，その際にクラスの不均衡の解[3] J. Yoo, et al., “Rethinking data augmentation

決のため，転移ありデータのオーバーサンプリングを

for image super-resolution: A comprehensive anal-

行った．各手法において 4 分割交差検定を行った．

ysis and a new strategy,” Proceedings of the

3.2

結果

実験により得られた各評価指標の平均値を表 1 に示

IEEE/CVF Conference on Computer Vision and
Pattern Recognition, pp.8375–8384, 2020.

す．超解像のみの場合と，従来手法および拡大のみの場[4] A. Fedorov, et al., “3d slicer as an image com-

合の比較から，超解像の効果が確認できた．一般的な

puting platform for the quantitative imaging net-

CT 機器の解像度は 512 × 512 であり，その制限によっ

work,” Magnetic resonance imaging, vol.30, no.9,て失われた詳細な情報を超解像により復元できたこと

pp.1323–1341, 2012.

観戦画面情報を用いた FPS ゲームの勝敗予測
Predicting winners in FPS games using information from spectator screen
1⃝ 1 川口 蒼，
西野 順二
1⃝ 1 Sou Kawaguchi,
Junji Nishino1
電気通信大学1
The University of Electro-Communications

Abstract: Predictions of game winners were made based on the position and survival status ofcharacters acquired from the spectator screen.Five diﬀerent prediction models were created, andtheir accuracy was compared. The prediction by random forest was the most accurate. A video
visualizing the battle situation based on the predicted win rate was also created.

はじめに

置情報のトラッキングデータなどを用いた勝敗予測
本研究の目的は，FPS ゲームの VALORANT を 研究などが確認できなかったこと．2 つ目はデータ
題材に，観戦画面から取得したキャラクターの位置 が取りやすいことである．選手の各視点以外に，観や生存状況などの情報を用いてラウンドの勝敗を予 戦画面上には常にミニマップやキル情報などが流れ測し表示することで，観戦者に対するゲーム状況理 ているため，画面内で多くの情報を取得でき，本研解の支援である．将棋などの中継で行われるような， 究の目的に当てはまっていることから本研究の題材
試合動画に勝敗の予測状況を重ねて表示することで， に選んだ．
より理解しやすいシステムを構築する．また，複数2 方法と手順
種類の予測モデルを作成し，その予測精度を比較検本研究で提案するアルゴリズムは，以下の手順に討する．
より構成される．
観戦画面から情報を取得する理由は，情報取得元(i) ゲームの観戦画面から各キャラクター
の入手のしやすさである．本研究はできるだけ多くの位置情報や各チームの生存状況を取の人が使えるようなシステムを目指している．その得するため，情報取得のしやすさが重要な点であると考え(ii) 取得した各キャラクターの位置情報をた．本研究では，実際に行われたプロプレイヤーにもとに各チームの重心座標を計算する
よる試合動画を使用しているため，試合の動画をダ(iii) 以上のデータを入力とした複数の予測
ウンロードするだけで利用が可能となる．
モデルで勝敗を予測し精度を比較する
国内 e スポーツ大会配信のスケジュール情報サイ(iv) 線形モデルの予測値を用いて戦況を可ト「TAIYORO」によると，2022 年 4 月から 6 月末
視化する動画を作成するまでの国内における e スポーツ大会の累計視聴時間
はおよそ 14.6 億分で，前年と比べて 70%増加したこ なお，本研究におけるデータ取得のための素材は，2とが明らかとなり，より一層の盛り上がりが確認で 種類のマップを対象に，VALORANT の世界大会及きる [2]．一方，e スポーツとして人気の高いゲーム びその予選である VCT Champions Tour [3] の試合
は競技性が高く，初めて e スポーツを観戦する人は 動画 30 本を用いた．そのうち 26 本をモデルの学習
試合状況を一目では理解しにくいという欠点がある に使用し，4 本をテストデータとして使用した．
と考える．

1

3

現在，将棋などの中継放送では観戦画面上に AIの勝敗予測が表示されることがあり，将棋をよく知らない人でも簡単に戦局を掴める．同様に e スポー
ツの分野においても勝敗予測を画面に表示すること
で，ゲームを深く知らない視聴者にも内容がわかりやすくなり，誰でも気軽に観戦できるようになると考えた．

VALORANT を本研究の題材に選んだ理由は大きく 2 つある．1 つ目は，試合進行中のデータである位観戦画面からのデータ取得

本研究では OpenCV [4] のテンプレートマッチン
グを利用して，観戦画面から各キャラクターの位置
情報，各チームの生存状況，現在のラウンド状況という 3 種類のデータを 8 フレームごとに取得する．
本研究では 30 本の試合動画を用いて，3 種類のデー
タをそれぞれ 555,280 個取得し，位置情報の平均検出率は約 70.2%だった．図 1 に VALORANT における観戦画面の一例と画面構成を示す．
観戦画面左上のミニマップから，プレイヤが操作

試合の勝敗ログデータに勝利可能性の評価値を付与
しこれを教師データとする．ここでは，この状態に対する評価値の付与方法を説明する．

図 1: VALORANT の観戦画面の一例と画面構成するキャラクターの位置情報を取得する．ミニマップ
上の各キャラクターのアイコンを検出のテンプレー
トとして使用し，最も類似度が高かった走査位置を
各キャラクターの位置情報とする．各チームの位置
情報の平均値を計算し各チームの重心とした．
画面右に表示されるキルログから各チームの生存状況を取得する．キルログとは，キルイベントに対する更新ログを表す．キルログ上の各キャラクター
のアイコンを検出のテンプレートとして用いた．二進数を用いて各チームの生存状況を数値化すること
で位置情報との連携を可能にした．
ラウンド状況の取得では，各ラウンドの残り時間
上部に表示されるラウンド数をテンプレートとして検出した．次のラウンドに移行した時，キルログからの情報取得により減少した各チームの生存人数と生存状況を初期状態に戻す．

4

本研究では、次の 3 種類の評価値付与方法を比較する．各付与方法で線形モデルを作成し，その予測精度を比較した．試合経過時間 t[s] における評価値
Wt とする．評価値は赤色で表示されるチームの勝敗によって [-1,1] の範囲で付与する．赤色で表示されるチームが勝利した場合は最終的に 1, 敗北した場合は最終的に-1 を付与する．

(i) ラウンド序盤の評価値に重みをつける．
(ii) 初項 0 公差 ±0.2 で評価値をつける．
(iii) 初項 ±0.1 公比 1.58 で評価値をつける．
(i) では，t ≤ 30 の時 Wt = ±0.1 とする．また，
30 < t ≤ 40 では評価値を Wt = ±0.2 とする．それ以降は，1 もしくは-1 をつける．
評価値付与方法の (ii) と (iii) では，各試合について、試合時間を 6 等分し、それぞれの時間区間の状
態に 0.0 から 1.0 までの 5 段階の評価値を与える．5
段階評価のため，(ii) の等差法では 1.0/5=0.2 の公差とし，(iii) の等比法では 10 の 5 乗根で 1.58 を公比とした．(ii) では，初項 0 公差 ±0.2 で評価値をつける．(ii) における Wt+1 は (1) 式のとおりである．
Wt+1 = Wt ± 0.2(1)

W0 = 0(2)

ラウンドの勝敗予測

本研究では，観戦画面から取得した 10 人分のキャ
ラクターの位置情報 (x,y)，2 チームの重心 (x,y)，2
チームの生存人数の合計 26 次元のデータを使用して複数の予測モデルを作成する．表 1 に予測モデルで使用する具体的な特徴量を示す．

(iii) は，初項 ±0.1 公比 1.58 で評価値をつける．(iii)
における Wt+1 は (3) 式のとおりである．

表 1: 勝敗予測に用いた特徴量

Wt+1 = 1.58Wt(3)

W0 = ±0.1

(4)

概要

次元

評価値のつけ方と線形モデルで検討した場合の予測精度を表 3 にまとめる．

2 チームの生存人数
10 キャラクターの位置情報 (x,y)
チームごとの位置情報の平均 (x,y)

2204

表 2: 勝敗評価値のつけ方と線形予測精度
評価値のつけ方 平均予測精度

4.1 評価値付与方法の検討
ある時刻 t における 26 次元の状態ベクトル x(t)からの勝率をの予測値を求めるためのモデルを作る．

(i)
(ii)
(iii)

75.24%
76.43%
76.43%

4.2 複数の予測モデルを用いた勝敗予測精度の比較
サポートベクターマシン，決定木，ランダムフォ
レスト，XGBoost の 4 種類の予測モデルを作成し，予測精度を比較した．評価値のつけ方には，線形モ
デルでより高い精度を得た等差数列を採用した．
4 種類の予測モデルの予測精度を表 4 に示す．

表 5: 決定木の最大深度と予測精度の比較
最大深度 予測精度

2
3
4
563.33%
63.33%
82.86%
75.48%

表 3: 作成した予測モデルの予測精度比較
予測モデル
平均予測精度
サポートベクターマシン
決定木
ランダムフォレスト
XGBoost82.86%
82.86%
84.05%
75.24%

SVM と決定木におけるパラメータチューニング
SVM と決定木による予測ではパラメータのチュー
ニングを行った．SVM ではソフトマージンの厳しさを表すパラメータ C をチューニングした．C の初期値は 1.0 である。チューニングした C の値とその予測精度の比較を表 5 に示す．決定木では，決定木の最大の深さをチューニングした．決定木の最大の深さに初期はなく，ノードを分割するために必要な最小サンプルサイズ未満になるまで分岐が続く．チュー
ニングした決定木の最大の深さとその予測精度の比較を表 6 に示す．
4.3

図 2: 予測値の動画を重ねた観戦画面

5まとめ

5.1 結論本研究では，テンプレートマッチングを用いて観戦画面からゲーム上のキャラクターの位置と生存状
況，ラウンドの情報を取得し，そのデータを利用した勝敗予測モデルを作成した．また，3 種類の評価
値付与方法について検討した．
その結果，時系列で評価値が徐々に大きくなるよ
うな評価値付与方法がより高い精度を示した．
表 4: SVM におけるパラメータ C と予測精度の比較
また，線形モデルにおいて平均 76.43%の予測精度C
予測精度を得た．また，線形モデルを用いて予測した値を用い
1.0
78.57%て，戦況を可視化する動画を作成した．複数の予測モ
0.5
83.33%
デルを作成し，SVM による予測では平均 82.86%の
0.1
85.71%
予測精度を得た．決定木による予測では平均 82.86%
0.05
83.33%の予測精度を得た．ランダムフォレストによる予測で0.01
85.71%
は平均 84.05%の予測精度を得た．最後に，XGBoost
0.001 73.81%
による予測では平均 75.24%の予測精度を得た．
予測精度を比較した結果，ランダムフォレストが最も高い予測精度を得た．
4.4 線形モデルの予測値を利用した戦況の可視化
線形モデルによって計算された予測値を利用して，SVM と決定木による予測ではパラメータのチュー
観戦画面に重ねて戦況を可視化した動画を作成した． ニングを行った．SVM ではソフトマージンの厳しさ
動画の作成には観戦画面から取得したラウンド状況 を表すパラメータ C，決定木では最大の深さをチューのデータを使用することでゲームの進行状況を観測 ニングした．その結果，本研究において，SVM では
し，ゲーム中断中に予測の可視化を行わないように C=0.1,0.01 の場合が予測精度 85.71%と最も高精度した．作成した動画の様子を図 2 に示す．となり，決定木では最大の深さを 4 にした場合が予測精度 82.86%と最も精度の高いモデルとなった．

[7] Tianqi Chen, Carlos Guestrin，XGBoost: A
Scalable Tree Boosting System，
KDD ’16: Proceedings of the 22nd ACM
SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining，p785-794，
2016-08-13.
https://doi.org/10.1145/2939672.
2939785

5.2 今後の課題
今後の課題として，位置情報取得の精度を上げる必要がある．現状，位置情報の平均取得精度は約 70.2%にとどまっている．様々なパターンマッチングの技術を利用し，より正確な位置情報を取得することが本システムの信頼につながる．
また，より正確な予測モデルを作成するには，ゲーム特有の特徴を考える必要がある．VALORANT の連絡先
勝利条件として，爆弾の設置と解除がある．本研究〒 182-8585 調布市調布ヶ丘 1-5-1
では，爆弾設置は観戦画面から取得できるが，解除
電気通信大学は状態が複数種類あり，正確な検出が難しいと考え
I 類コンピュータサイエンスプログラム
たため，爆弾のイベントを考慮しなかった．しかし，
川口蒼実際のゲームでは重要なイベントであり，爆弾設置
E-mail: k1810187@edu.cc.uec.ac.jp
前後でプレイヤーの動きが変わる場合があるため，考慮することでより精度の高い予測モデルが得られると考える．

参考文献[1] e スポーツとは — 一般社団法人日本ｅスポー
ツ連合オフィシャルサイト
https://jesu.or.jp/contents/about_esports/[2] 2022 年 4-6 月 国内における e スポーツ大会の累計視聴時間は前年比 70%増を記録．配信された大会日程は 350 件以上（データソース：
TAIYORO）
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/
000000022.000045650.html[3] ラ イ アット ゲ ー ム ズ ，2022 VALORANT
CHAMPIONS TOUR，https://valorantesports.tokyo/[4] OpenCV. https://opencv.org/[5] 栗田多喜夫，サポートベクターマシン入門．
https://home.hiroshima-u.ac.jp/
tkurita/lecture/svm.pdf[6] Leo Breiman，Random Forests，Machine
Learning 45, 5–32 (2001).
https://doi.org/10.1023/A:
1010933404324

ライブ配信の切り抜き動画の分析による切り抜き動画作成支援に関する研究
Analyzing “Kirinuki” Videos of a Live Streaming to Support Video Edit
○ 1 植田 匠，○ 1Takumi Ueda,

1 橋山

智訓

1Tomonori Hashiyama

1 電気通信大学大学院

情報理工学研究科

1Graduate School of Informatics and Engineering,

The University of Electro-Communications

Abstract: In this study, the author collected and analyzed “kirinuki” videos from YouTube live streaming.
“Kirinuki” video is a short video which summarizes a long streaming video. The purpose of this study is
to find out the features and requirements of “kirinuki” video. Findings will help us to set the guidelines
to reduce the burden on those who edit “kirinuki” videos. This paper describes the results of theregression and clustering analyses.

1. はじめに
近年、YouTube などでのライブ配信が増加している。ライブ配信とは、YouTube などのライブ配信プ
ラットフォーム上でゲーム実況を行う配信や雑談を行う配信などを指しており、本研究では特にゲーム実況配信に焦点を当てている。ゲーム実況とは、ゲームをプレイしながらそのプレイや状況について話したり、ゲーム内の出来事に対してリアクションしている様子を配信することである。
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の拡大により、ライブ配信の需要は高まっている。日本におけるライブ配信の視聴時間は、COVID-19 が厚生省指定感染症と告知されてから、2 ヶ月ほどで視聴時
間 が 約 44 ％ (1100000 時 間 ) 上 昇 し て い る 。
COVID-19 の拡大により増加した在宅時間を利用してライブ配信の視聴を行う人が増えた結果だと考えられる。
配信やその視聴時間が増加するに伴って切り抜き
動画の数も増えている。切り抜き動画とは、オリジ
ナルのライブ配信動画から、一部のシーンを切り抜き、編集してつなぎ合わせた動画のことである。一部のシーンとは、見所となる盛り上がった場面を指している。ゲーム配信であれば、上手いプレイや珍しい現象が起きた時、雑談配信であれば、面白い話
題や驚くべき話題が出た時などが該当する。
近年 e スポーツの視聴時間が増加しており、さらに、切り抜き動画の視聴習慣があることも分かっている[2]。調査対象の約 80％の人が切り抜き動画を視聴したことがあると回答している。週に 1 回以上見る人が全体の約 70％を占めており、オリジナルのライブ配信動画ではなく、切り抜き動画を視聴する理由としては、「プロレベルのプレイを気軽に視聴したいため」、「大会や配信者の面白い部分だけ視聴したいため」などの理由が多い。
切り抜き動画を作成する手順は以下の通りである。
1. 切り抜きたい配信者と元となるライブ配信を決める
2. そのライブ配信を実際に視聴し、切り抜きたい
箇所を決める

3.

切り抜きたい箇所のみをつなぎ合わせ、字幕を入れるなどの編集を施す
切り抜き動画を作成するためには、配信を実際に視聴して切り抜きたい箇所を決め、編集を施す必要があり、元となるライブ配信の時間が長いほど、切り抜き動画作成の負担は大きいものとなる。
配信者は数多く存在する上に、配信者によって配信時間は異なり、中には 10 時間以上ものライブ配
信も存在する。視聴者が視聴したい配信をすべて視聴しようとすると非常に多くの時間を必要とする。
切り抜き動画を作成する人にとっても、数多く存在
する配信者の長時間のライブ配信に全て目を通し、見所を見つけて編集するという作業は非常に時間がかかってしまう。これらのことから切り抜き動画は、ライブ配信中の面白かった部分やプロレベルのプレイなどのハイライトのみを手軽に見たいという視聴者にとっての需要はあるが、切り抜きを行う人にとって切り抜き動画を作成することは大きい負担になってしまう。
映画[3]やスポーツ[4]など、ハイライト抽出、動画要約に関する研究は広く行われており、自動要約も試みられている。しかし、YouTube などで個人が行うライブ配信の切り抜き動画に関する研究は、自動での切り抜き以前に、手動で行う切り抜きに関しても十分に行われていない。
そこで、切り抜き箇所の決定や編集による切り抜きを行う人の負担を軽減するためのガイドライン作
成の足掛かりとすることを目的として、切り抜き動画の収集、分析を行う。

2. 関連研究2.1. 映画の要約
Evangelopoulos ら[3]は、映像と音声、字幕を用いて映画の要約を行っており、この手法は情報提供
性と楽しさの観点から動画の要約に有用であると明らかにしている。
字幕は切り抜き動画に付与されていることが多い。
分析を行うにあたり、人が見て収集できる字幕は切
り抜き動画の特徴量として有用であると考え、分析に用いた。

2.2. スポーツの要約
ゴルフやテニスでは、歓声の音量やトーンの変化、選手の表情、得点などに基づいてハイライトの抽出を行っている[4]。これらの手法を利用して自動でハ
イライトを抽出できるようになったことで、それまで人力で行っていたハイライト動画の作成を、簡単に、迅速に行うことが可能になった。
切り抜き動画では、声の大きさやトーンの変化を
字幕のフォントや大きさ、動きによって強調して表現することがある。そのため、強調された字幕は人が見て収集できる切り抜き動画の特徴量として有用であると考え、分析に用いた。
2.3. e スポーツの要約
Sanjeewa[5]は、歓声や解説の声、ゲーム内イベントを検出することでゲーム「Dota 2」のプレイ映像の要約を行っている。キルイベントの検出精度や映像の長さを YouTube の公式チャンネルで公開されている動画と比較するなどの方法で評価した。
e スポーツ(ゲーム)の動画要約に関する研究は行われているものの、対象が大会の動画となっており、YouTube などで行われる個人のライブ配信のゲー
ムのプレイ動画とは異なる。そのため、これらの研究とは別に、個人のライブ配信の動画要約に関する研究が必要であると考える。ゲーム内のキルイベン
トを要約に用いていたことから、敵を倒す要素がある類似した対戦ゲームであれば、同様にキルを特徴量に使用できると考え、分析に用いた。また、動画の長さは、人が見て収集できる切り抜き動画の特徴
量として有用であると考え、分析に用いた。

3. 動画データ
3.1. 動画
本研究で用いたデータは、YouTube の切り抜き
動画から収集したものである。検索クエリには「にじさんじ APEX 切り抜き」を用いた。
にじさんじとは、Vtuber(Virtual YouTuber)グループの１つである。ライブ配信を中心として活動しており、内容は雑談やゲーム実況など様々なものがある。150 人以上の Vtuber が所属している大規模で人気のあるグループであり、ライブ配信の切り抜きも多く行われている。APEX(APEX LEGENDS)とは、3 人 1 組でチームを組み、合計 60 人 20 チー
ムで落ちている武器やアイテムを拾って敵と戦い、最後の１チームに残ると勝利となる一人称視点のシューティングゲームである。データ取得のエラーがあった 2021 年 9 月を除いて、2020 年 4 月から 2022
年 12 月まで配信視聴時間が長いゲーム TOP3 に常に入っている人気のあるゲームである。人気のある
大規模なグループの配信者が、人気のあるゲームをプレイしている配信の切り抜き動画であれば、切り抜き動画としての需要が高く、多くの切り抜き動画が作られる。多くの切り抜き動画が作られることで、様々な配信者の、様々な場面、編集、再生数の動画を得ることができる。これらから、どのような切り抜き動画が存在し、どのような切り抜き動画が求められているかを調べるのに適していると考え、この検索クエリを選択した。
3.2. 特徴量
収集した特徴量は、A:敵をダウン(キル)させた回数、B:敵部隊を全滅させた回数、C:自身がダウン(デス)した回数、D:自身の部隊が全滅した回数、E:字幕の回数、F:強調字幕の回数、G:動画の長さ、H:切り抜きチャンネルの登録者数、I:元配信のチャンネル登
録者数、J:再生数の 10 項目である。元配信とは、切り抜かれた動画の元となったライブ配信を指している。実際に YouTube にアップロードされている切り抜き動画に含まれている場面や編集の仕方、各チャンネルの人気度合いなど、どのような切り抜き動画が存在しているかを表せていると考え、これらの特徴量を選択した。
A と G に関して、キルイベントと動画の長さはSanjeewa[5]が用いていた項目であり、E に関して、は Evangelopoulos ら[3]が用いていた項目である。
B~D は A に関連して、戦闘に関する項目として収集した。F は声の大きさやトーンの変化を表していると考え、E に関連して字幕に関する項目として収集した。また、人気のある配信者・切り抜きチャンネルであるかという情報が、どのような(誰の)切り抜き動画が存在しているのか、そして求められているのかを調べるために必要であると考え、H と I を収集した。J は切り抜き動画が求められている度合いを調べるために必要であると考え、収集した。

4. 結果
4.1. クラスタリング分析
実際に YouTube にアップロードされている切り抜き動画に含まれている場面や編集の仕方など、どのようなものが存在していて、どのような切り抜きが求められているかを調べることを目的として、クラスタリングによる分析を行なった。
収集したデータを特徴量ごとに標準化し、
K-means を用いてクラスタリングを行った。その際、K-means の損失関数の減少量が急激に小さくなったクラスタ数を最適とするエルボー法により、クラスタ数を 4、6 と決定した。

図 1. A~G のみでの K-means の損失関数

クラスタ数 4 と 6 それぞれについて動画そのものの特徴量(A~G)のみでクラスタリングを行った。結果
は表 1、表 2 のようになった。表は、クラスタごと

の各特徴量の平均値とクラスタに属する動画の数を表している。
表 2. A~G のみでのクラスタリング(クラスタ数 4)

ル登録者数(I)のみが、再生数と有意に関係性があり影響を与えることがわかった。
次に、多重共線性の問題を排除するため、相関係数の確認を行った。各説明変数に対して、相関係数
をヒートマップで表したものを図 2 に示す。

表 2. A~G のみでのクラスタリング(クラスタ数 6)

4.2. 回帰分析
切り抜き動画を作成する人の目的としては、自分の好きな配信者をもっと多くの人に知ってもらいた
い、収益をあげたい、ということが考えられる。どちらの目的を達成するためにも、切り抜き動画の再生数を伸ばす必要がある。そのため、再生数(J)と強く関連している切り抜き動画の特徴量を分析することで、ガイドラインの作成につながると考えた。そこで、再生数以外の特徴量(A〜I)のうち再生数に関連している特徴量を分析することを目的として、収集した特徴量のうち、再生数以外の特徴量を標準化したものを説明変数、再生数を目的変数として、回帰分析を行なった。
再生数以外の特徴量全てを説明変数として、重回帰分析を行った結果を以下の表 3、表 4 に示す。表3 の自由度調整済み決定係数とは、回帰モデルの精度を表す指標でありこの値が 1 に近いほどこの回帰
モデルの精度が高い。有意 F とは、回帰モデルの有意性を表す指標であり、この値が 5％未満であれば、回帰モデルに有意性があると言える。
表 4 の t 値は、説明変数の影響度を表し、この絶対値が大きいほど影響が強いことを意味する。絶対値が 2 未満であれば、その説明変数は目的変数に影響しないと判断できる。P 値は得られた回帰モデルの係数の有意性を表す値で、5％未満であればその説明変数は目的変数に関係していると判断できる。

図 2. 説明変数の相関係数

図 2 から、敵をダウン(キル)させた回数(A)と敵部隊を全滅させた回数(B)、自身がダウン(デス)した回数(C)と自身の部隊が全滅した回数(D)に強い相関があることがわかった。また、表 4 の結果から、A と B
では B が、C と D では C が、より再生数に影響を与えていると言える。そこで、それぞれについて影響の少ない A と D を除いて、もう一度重回帰分析を行なった結果を表 5、表 6 に示す。
表 5. 回帰モデルの精度と有意性(説明変数削減後)

表 6. 説明変数の影響度合いと有意性(説明変数削減後)

表 3. 回帰モデルの精度と有意性

表 4. 説明変数の影響度合いと有意性

表 5 から、F=0.0244 であり、この回帰モデルは有意なモデルであるものの、自由度調整済み決定係数は小さいため、精度が低いことがわかった。表 6 から、t=2.72、P=0.00784 である I のみが、再生数と有意に関連があり、影響を与えることがわかった。
最後に、説明変数を I のみとして、単回帰分析を行い、その結果を表 7、表 8 に示した。
表 7. 回帰モデルの精度と有意性(I のみ)

表 8. 説明変数の影響度合いと有意性(I のみ)

表 3 の各値から、得られた回帰モデルの精度、有意性はともに低いと言うことがわかった。また、表 4から、t=2.65、P=0.00956 である配信者のチャンネ

5. 考察5.1. クラスタリング分析
どちらのクラスタリングでも字幕(E、F)が他と比べて非常に多く、戦闘に関する項目(A~D)が少ない
クラスタが存在している。表 1 の cluster1 と表 2 のcluster1 が該当する。どちらのクラスタでも再生数
は、1 つの動画のみで構成される表 1 の cluster3 と
表 2 の cluster5 を除けば再生数(J)が最も多くなっている。字幕が多く、戦闘に関する項目が少ない、かつ再生数が多いということから、配信者のトークや配信者同士のやり取りを求めて切り抜き動画を視聴している層が多く存在していることが考えられる。
このことから、にじさんじの APEX の切り抜き動画を視聴する人は、戦闘シーンよりも、配信者のトークや配信者同士のやり取りを求めて視聴している人が多いと考える。
また、表 1 の cluster2 と表 2 の cluster0 はともに戦闘に関する項目と動画の長さ(G)が最も小さく、字幕も他クラスタと比較して少ない。このことから、このクラスタに属する切り抜き動画は、見所をいく
つもつなぎ合わせた長い切り抜き動画でなく、見所を少なく絞ってその分短い時間で視聴できるようにした切り抜き動画であると言える。また、このクラスタの再生数は、他のクラスタと比較しても多くはないため、このような短い切り抜き動画よりも、多くの見所を含む長い動画の方が求められていると考えられる。
5.2. 回帰分析
説明変数削減前(A~J)の回帰モデルは F>0.05 であり有意なモデルではなかったが、説明変数削減後(A、D 除外)は F<0.05 となっており、有意な回帰モデルを得ることができたと言える。また、単回帰分析(I)
結果の t 値と P 値は説明変数削減後に行なった重回
帰分析結果の t 値と P 値と比較して、t 値はさらに大きく、P 値はさらに小さくなっており、より有意に再生数と関連があり、影響を与えるという結果になっている。ただし、多重共線性の問題を排除した回帰モデルにおいても、再生数に与える影響の小さい変数(A~H)を削減した今回の回帰モデルにおいても精度が低くなったことから、新しい説明変数追加の検討が必要であることが示唆された。また、I が再生数に与える影響が大きいと言うことから、にじ
さんじの APEX の切り抜き動画は配信者のチャンネル登録者数が多い、つまり人気のある配信者の動画がよく見られる傾向にあることが示唆された。

6. まとめと今後の展望
切り抜き箇所の決定や編集による切り抜きを行う
人の負担は軽減するためのガイドライン作成の足掛かりとすることを目的として、切り抜き動画の収集、分析を行った。
実際に YouTube にアップロードされている切り抜き動画に含まれている場面や編集の仕方など、どのようなものが存在していて、どのような切り抜きが求められているかを調べることを目的として、クラスタリングによる分析を行った。また、再生数と強く関連している切り抜き動画の特徴量を分析することで、ガイドラインの作成につながると考え回帰分析を行った。
分析の結果は以下のようにまとめられる。
•
視聴者は戦闘シーンよりも配信者のトークや配信者同士のやりとりを求めている•見所の少ない短い切り抜き動画よりも見所を多く含む長めの切り抜き動画を求めている•
また、元配信のチャンネル登録者数(I)が再生数(J)に大きな影響を与えている
しかし、データを収集、分析して、切り抜きを行う
ためのガイドライン作成の足掛かりとするという本研究の目的は達成できていない。そのため、様々な配信者やゲーム、さらに別のジャンルのライブ配信の分析を行う必要がある。

参考文献[1] 配信技研. 配信技研 news：「COVID-19 vs. ラ
イブ配信」
レポート(2023 年 1 月 21 日閲覧), 2020.
https://www.giken.tv/news[2] 株式会社 NTT ドコモ.この数年で e スポーツの動画視聴時間は増加傾向“切り抜き動画”が e ス
ポーツ観戦の新たなトレンドへ(2023 年 1 月 22日閲覧), 2022.
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.0
00098560.html[3] Georgios Evangelopoulos, Athanasia Zlatintsi,
Georgios Skoumas, Konstantinos Rapantzikos,
Alexandros Potamianos, Petros Maragos, andYannis Avrithis. Video event detection andsummarization using audio, visual and text
saliency. In 2009 IEEE international
conference on acoustics, speech and signal
processing, pp. 3553–3556. IEEE, 2009.
[4] 望月貴裕. 映像自動要約技術の最新動向 NHK
技研 RD 2020 年夏号(2023 年 1 月 29 日閲覧),2020.
https://www.nhk.or.jp/strl/publica/rd/182/2.ht
ml.
[5] KWCK Sanjeewa. Automated Highlights
Generator for DOTA 2 Game Using
Audio-Visual Framework. PhD thesis, 2022.

連絡先
植田 匠
E-mail: u2130009@edu.cc.uec.ac.jp

畳み込みニューラルネットワークにより抽出した
地図画像の特徴量を用いた事故種別の分類
Classiﬁcation of Accident Types using Features of Map Images
extracted by Convolutional Neural Networks⃝ 1 石田 木斗巳,
⃝ 1 Kotomi Ishida,

向 直人,
1Naoto Mukai,
1椙山女学園大学
1
Sugiyama Jogakuen University
1

内種 岳詞,
2
Takeshi Uchitane,2

岩田 員典，
3
Kazunori Iwata,3

愛知工業大学2
Aichi Institute of Technology2伊藤 暢浩
Nobuhiro Ito
2

2

愛知大学
Aichi University
3

3

Abstract The number of fatalities due to traﬃc accidents in Aichi Prefecture is on the increase. Since
about half of the fatalities are elderly people, it needs to consider appropriate factors according to thecharacteristics and situations of drivers to prevent accidents. In this paper, we consider a CNN as afeature extractor and propose a prediction method using the output of the CNN trained by accident
map images. Experimental results show that the proposed method can classify accident types with highaccuracy.

1

はじめに

画像から病理タイプを診断するシステムを構築するため

愛知県警察の交通統計1 によると，愛知県における人身に，畳み込みニューラルネットワークである AlexNet[3]事故件数は年々減少を続け，令和 4 年には 23,825 件と前を利用して 1000 次元の特徴量を抽出し，サポートベク

年比で 360 件が減少した．一方で，交通事故による死者

タマシン（Support Vector Machine: SVM）に学習させ数は 137 人であり，前年比で 20 人の増加となっている． た [4]．同様に，大下らは，CT 画像から肺がん患者の予この死者数は，都道府県別ランキングで，大阪に続きワー 後を予測するために，ResNet[5] を利用して，2048 次元
スト 2 位であり，改善が必要な状況である．特に死者数の特徴量を抽出した [6]．分類器として，ナイーブベイズに占める 65 歳以上の高齢者の割合は，約 47%（64/137） （naive Bayes）とニューラルネットワークを採用した．いとなっており，ドライバの特性や状況に応じた適切な支 ずれの研究においても，80%以上の分類精度を達成して援が望まれる．本研究では，愛知県警察から提供された

おり，CNN で抽出された特徴量が分類に効果的であるこ

過去の交通事故データを利用して，ドライバの属性情報とが示されている．我々は，事故発生地点の地図画像を(年齢や性別など) と位置情報から，生じやすい事故種別学習させた CNN から 128 次元の特徴量を抽出する．こ（追突や出会頭など）を予測することを目的とする．高精

れに，ドライバの属性や道路形状など 19 次元の情報を加度な事故種別の予測が実現できれば，運転中のドライバ

え，ロジスティック回帰により学習・分類させることを試に対し，適切な支援が可能になる．

みる．実験では，CNN で地図画像から抽出した特徴量の

我々は，これまでに画像の学習に適した畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network:

CNN）を利用して，地図画像から生じやすい事故種別を予測する手法を提案した [1, 2]．過去の交通事故データを基に，事故発生地点の緯度・経度に対応する地図画像を生成し，地図画像と事故種別との対応を CNN に学習させる．この手法では，「直線的な道路では追突が発生しやすい」など，地図画像に含まれる道路や建物などの地理的な特徴量と事故種別の関係性を利用している．しかし，ドライバの年齢や性別などの属性情報を，CNN に直接的に学習させることは困難であった．

有無が，事故種別の分類に与える影響を比較する．

2

愛知県の交通事故データ
愛知県警察から提供された 2013 年から 2018 年の交通事故データから，事故種別が追突，出会頭，右左折時に該当する N = 9, 000 件のデータを無作為に抽出する．8 割の 7,200 件を学習用データセット，2 割の 1,800 件を評価
用データセットとして用いる．いずれのデータセットも3 種類の事故種別が均等に含まれる．データセットには，性別（第 1 当事者），年齢（第 1 当事者），時間帯，道路形状が含まれる．時間帯は，日の出と日の入りの時刻を基に，1 日を 6 分割した連続値である．道路形状は，愛知

そこで，本稿では，CNN を特徴量抽出器とみなし，CNN

県警察が定める表 1 に示す 17 種類の道路形状である．この途中出力を地図画像の特徴量として用いることで，ドこで，道路の幅員は，大（13.0 メートル以上），中（5.5ライバの属性情報と組み合わせた予測手法を提案する．こメートル以上，13.0 メートル未満），小（5.5 メートル未れまで主に医療分野において CNN を特徴量抽出器とし満）で定義される．例えば「中中交差点内」とは，第 1 当て用いた研究が報告されている．岡本らは，大腸内視鏡

事者の進入路の幅員が中，第 2 当事者も同様に幅員が中

1 愛 知 県 警 察 交 通 統 計 https://www.pref.aichi.jp/police/
koutsu/jiko/koutsu-s/toukei.html

であることを表す．道路形状は 17 種類の離散値であることから，16 次元のダミー変数に変換して用いる．

表 1: 道路形状

No.

道路形状

1

単路その他

2

中中交差点内3

小小交差点内4

中交差点付近5

大大交差点内

6

その他広場等

7

大交差点付近8

大中交差点内9

中大交差点内

No.

道路形状

10

小交差点付近11

小中交差点内12

中小交差点内13

小大交差点内14

大小交差点内15

橋

16

カーブ・屈折17トンネル

図 2: 年齢別の事故件数が大においても発生していることがわかる．このように，
愛知県警察が定める道路形状は，事故種別に大きく関係していることがわかる．

性別・年齢と事故件数の関係について考察する．図 1

表 2: 追突が生じやすい道路形状

は，男女別の事故件数を表している．男性は 5,792 件，女性は 3,089 件であり，男性の方が多くの事故を起こしている（性別が不明の 119 件を除く）．また，男性は追突

順位の割合が高く，出会頭の割合は低い傾向がある．女性は

1

単路その他（2176 件）

出会頭の割合が高く，追突の割合は低い傾向がある．性2

中交差点付近（355 件）

別に応じて，生じやすい事故種別が異なることがわかる．

3

大交差点付近（173 件）

道路形状

表 3: 出会頭が生じやすい道路形状

図 1: 男女別の事故件数

順位

道路形状

1

中中交差点内（1471 件）

2

小小交差点内（539 件）

3

小中交差点内（420 件）

図 2 は，年齢別の事故件数を表している．20 代前半の若い世代に追突が多いことがわかる．また，出会頭は広3

CNN による地図画像の特徴抽出

い年齢層に分布しているが，特に 10 代で多いことがわか

上述した道路形状は愛知県警の判断で定める分類である．10 代の事故の多くは，バイクまたは自転車の乗車時

り，道路構造の詳細や建物の配置などの情報が失われてに生じた事故であると推察される．性別と同様に，年齢いる．そこで，事故発生地点に対応する地図画像を生成に応じても，生じやすい事故種別が異なることがわかる． し，CNN を利用して特徴量を抽出する．地図画像の生成
2
次に道路形状と事故種別の関係について考察する．表 には，地図開発プラットフォームの MapBox を採用した．

2 は，追突が生じた道路形状のトップ 3 である．
「単路そ

地図画像のサンプルを図 3 に示す．地図画像のサイズはの他」が圧倒的に多いことがわかる．追突は直線的な道

256 × 256 ピクセル，倍率（ズームレベル）は 17 であり，

路において生じることが理由と考えられる．表 3 は，出

地図画像の一辺の長さは約 117 メートルである．また，地会頭が生じた道路形状のトップ 3 である．いずれも幅員

図画像は 3 色で構成されており，白は道路，黒は背景，緑が小・中の交差点内で発生していることがわかる．出会

は建物を表している．この地図画像を，32 × 32 ピクセル

頭は幅員の狭い路地において生じることが理由と考えらに縮小し，ランダムに上下左右を反転させて，図 4 に示れる．表 4 は，右左折時が生じた道路形状のトップ 3 です独自に設計した CNN に入力として与える．この CNNある．出会頭と同様に交差点内が多くを占めるが，幅員2 MapBox https://www.mapbox.jp/

表 4: 右左折時が生じやすい道路形状

像から抽出した 128 次元の特徴量を組み合わせた 147 次
元のデータを説明変数とする．目的変数は 3 種類の事故

順位

道路形状

1

中中交差点内（1522 件）

2

大大交差点内（480 件）

3

単路その他（337 件）

種別（追突，出会頭，右左折時）であるが，ロジスティッ
ク回帰は 2 クラス分類が基本であり，そのまま適用することができない．そこで，One Vs Rest（OVR）を採用
して，3 クラスの分類を実現する．図 5 に，OVR の概念
図を示す．OVR では，追突とその他，出会頭とその他，
右左折時とその他，を分類する 3 つのモデルを生成する．

は，2 つの畳み込み層と，2 つの結合層で構成されており，3 種類の事故種別を出力することから，出力層は 3 次元で各モデルで対応する事故種別が生じる確率を算出し，最も大きな確率を示した事故種別を採択する．

ある．出力層の直前の 128 次元の中間出力を抽出し，地図画像の特徴量として用いる．入力時の地図画像が持つ

32 × 32 × 3(色) = 1, 072 次元の情報が，128 次元の情報に圧縮されたとみなすことができる．

図 5: One Vs Rest の概念図(a) Mapbox で生成した画像 (b) CNN に入力する画像

図 3: 地図画像のサンプル

5実験
道路形状を学習したモデルと，CNN の特徴量を加えて学習したモデルを比較する．N = 7, 200 の学習用データセットでモデルを構築し，N = 1, 800 の評価用データセッ
トでモデルの性能を評価した．
道路形状を学習したモデルの正解率は 68.5%であった．
混同行列を表 5，適合率・再現率を表 6 に示す．追突は，出会頭・右左折時に比べ，高い正解率を示していることがわかる．特に再現率は 90%を超える値を示した．これは，追突が「単路その他」での発生頻度が高く，出会頭や右左折時とは異なる道路形状で発生することが大きく影
図 4: 地図画像の特徴量を抽出するための CNN のモデル響していると考えられる．一方で，出会頭と右左折時の適合率と再現率は 6 割弱にとどまっている．これは，愛知県警察が定めた道路形状だけでは，出会頭と右左折時

4

ロジスティック回帰による事故種別の分類の区別が困難であること示している．

事故種別の分類には，ロジスティック回帰を採用する．

CNN の特徴量を加えて学習したモデルの正解率は地図画像から抽出した特徴量の有効性を確かめるため，2

75.9%であった．道路形状のみを学習したモデルに比べ，つの分類モデルを構築する．１つ目は道路形状を学習し

7.4 ポイントの改善が確認できた．混同行列を表 7，適合たモデルであり，性別 (1 次元)，年齢 (1 次元)，時間帯 (1率・再現率を表 8 に示す．追突の適合率・再現率は，道路次元)，道路形状 (16 次元) を組み合わせた 19 次元の特徴

形状のみを学習したモデルと大差がなかった．一方で，出量を説明変数とする．2 つ目は CNN の特徴量を加えて学会頭と右左折時に関しては，適合率・再現率ともに 10%習したモデルであり，上記の 19 次元の特徴量に，地図画以上の改善が確認できた．上述したように出会頭は幅員

表 5: 道路形状を学習したモデルの混同行列

表 8: CNN の特徴量を学習したモデルの適合率と再現率

予測
追突
正解

出会頭

追突

出会頭

右左折時

右左折時

適合率

80.9%

73.8%

71.9%

再現率

91.7%

72.2%

63.8%

追突

556

26

18

出会頭

55

357

188

右左折時

80

200

320
クト」の助成を受けている．また，本研究に必要不可欠

表 6: 道路形状を学習したモデルの適合率と再現率

な交通データをご提供頂いた愛知県警察に深く感謝する．

参考文献
追突

出会頭

右左折時

適合率

80.5%

61.2%

60.8%

再現率

92.7%

59.5%

53.3%

[1] 向直人, 内種岳詞, 岩田員典, 伊藤暢浩. 愛知県の交通事故データを利用した地図画像からの事故種別の分類. 第 18 回 ITS シンポジウム, 2020.

[2] 向直人, 内種岳詞, 岩田員典, 蒋湧, 伊藤暢浩. Alexnet
が小・中の交差点，右左折時は幅員が中・大の交差点で生じやすい．これに加え，出会頭は見通しの悪い交差点において生じることが予想される．地図画像には建物がを用いた交通事故種別の分類における地図データセッ
トのズームレベルの評価. 情報処理学会 第 84 回全国大会，2E-04, 2022.

含まれており，交差点付近の見通しに関する情報が特徴[3] Krizhevsky, Alex, Sutskever, Ilya, Hinton, and Ge-

量に含まれていたことが改善に寄与したと考えられる．

oﬀrey E. Imagenet classiﬁcation with deep convolu-

表 7: CNN の特徴量を学習したモデルの混同行列

tional neural networks. In F. Pereira, C.J. Burges,
L. Bottou, and K.Q. Weinberger, editors, Advancesin Neural Information Processing Systems, Vol. 25.

予測

正解

Curran Associates, Inc., 2012.

追突

出会頭

右左折時

追突

550

16

34

出会頭

51

433

116

右左折時

79

138

383

[4] 岡本拓巳, 小出哲士, 玉木徹, Bisser Raytchev, 金田
和文, 吉田成人, 三重野寛, 田中信治. リアルタイム大腸内視鏡画像診断支援システムのための cnn 特徴と

svm 分類を用いた識別手法. DA シンポジウム 2017
論文集, Vol. 2017, pp. 27–32, 08 2017.

6まとめ
本研究では，ドライバの属性情報と位置情報から事故種別を予測することを目的とした．愛知県警察が定義する道路形状に，CNN を利用して地図画像から抽出した特徴量を加えることで，7.4 ポイントの正解率の改善が確認できた．地図画像の特徴量は，特に出会頭と右左折時の分類に寄与していることも示された．今後の課題は，対象とする事故種別を増やすことに加え，事故種別の分類に寄与する地理的な特徴量（信号の有無など）を考慮することである．

謝辞
本研究は名古屋大学未来社会創造機構 HMI・人間特性研究部門の「エージェントを介した運転支援研究プロジェ[5] Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, andJian Sun. Deep residual learning for image recognition. CoRR, Vol. abs/1512.03385, , 2015.
[6] 大下悠樹, 竹内野々子, 寺本篤司, 近藤征史, 今泉和良,
齋藤邦明, 藤田広志. Ct 画像を用いた肺がん患者の予後予測：畳み込みニューラルネットワークによる特徴
量抽出と機械学習法による予測. 日本放射線技術学会
雑誌, Vol. 78, No. 8, pp. 829–837, 2022.

連絡先
石田 木斗巳 (ika20da008@g.sugiyama-u.ac.jp)

学習者の困惑に応じて自律的に学習支援を提供する教育支援ロボットの実現可能性
Feasibility of an Educational Support Robot that Provides Autonomous Learn- ing Support in
Response to The Learner s Perplexion⃝ 1 大川 航平，
3秋月 秀一，⃝ 1 Kohei Okawa,3
Shuichi Akizuki,

ジメネス フェリックス，
4
吉川 大弘
2
Felix Jimenez,
4
Tomohiro Yoshikawa
1
2
愛知県立大学大学院
愛知県立大学34
中京大学
鈴鹿医療科学大学
1
2
Graduate School of Aichi Prefectural University Aichi Prefectural University
3
4
Chukyo University
Suzuka University of Medical Science2

Abstract: Recently, with the development of robot technology, educational robots that support learning
have been attracting attention. In this study, we focus on teacher-type robots that teach learners how tosolve problems. In previous studies, teacher-type robots provide learning support by having the learnerpress a button. However, in actual educational settings, there are many situations in which a teacher
senses that a learner is perplexing and calls out to the learner to provide learning support. We believe thata teacher-type robot can realize a human-like learning environment by estimating the learner’s perplexion
and providing learning support autonomously. In this study, we developed a method for estimating thelearner’s state of perplexion based on the learner’s facial expression, and developed a supervised robotthat provides learning support autonomously. In this study, we deﬁne the perplexion as a state in which
the learner is unable to solve a problem and asks for learning support. Facial expressions of the learnerdue to the perplexed state were collected through learning using a learning system with a hint button. In
previous studies on emotion classiﬁcation by human facial expressions, the emotion of perplexion has notbeen addressed. Therefore, we constructed a method for estimating eight emotions by learning the learner’s
state of perplexion from the seven basic emotions (anger, disgust, fear, happy, sad, surprise, and neutral) of
the conventional method. However, since other emotions are also estimated, the accuracy of the estimationof the state of perplexion itself is considered to be low. Therefore, in this paper, we propose a method for
estimating the learner’s state of confusion (hereinafter referred to as the perplexion estimation method”)
so that learning support can be provided to autonomous enemies based on the learner’s state of perplexion
for a teacher-type robot in problem learning. The results of the subject experiments indicate that the robot
equipped with the perplexion estimation method is optimal in terms of the timing of assistance. Fromthese results, we believe that robots equipped with the perplexion estimation method can be introduced
into educational settings to realize a learning environment similar to that of human interaction.

1

はじめに

ている状態／学習支援を求めている状態（以下，困惑状態）をロボットが推定し，自律的に最適なタイミングで

近年，教育現場において ICT 教育の導入が活発化して学習支援を提供することが有効であると考える．これにいる．
「誰一人残すことのない，公正に個別最適化されたより円滑なインタラクションが実現でき，教師型ロボッ

学び」の実現に向けて，ここの学習状況などを収集した

トが学習者に与える効果を向上できると考える．

教育ビッグデータを用いた ICT 教育の導入が進められている [1]．その ICT 教育の中でも，人の学習を支援する

本研究では最初に，深層学習に基づいて学習者の困惑

教育支援ロボットの研究開発が注目されている [2]．教育状態を推定するために，従来の表情認識から基本七感情

支援ロボットには，教師のように学習者に対して教示す（怒り，嫌悪，恐怖，幸福，悲しみ，驚き，無表情）を分る「教師型ロボット」が存在する．従来研究における教類する感情認識モデル [3] に困惑表情データを学習させた育支援ロボット（以下，従来ロボット）は，学習者のボタ

八感情推定手法（再現率 67%）を構築した．そして，八ン操作によって学習支援を提供する仕組みとなっている． 感情推定手法を搭載した教師型ロボット（以下，八感情
そのため，学習者は学習支援が欲しいと思うたびに，自ロボット）が与える印象効果についての被験者実験を実身でロボット内のボタンを押さなければいけない．それ施したところ，従来ロボットと同程度の印象を与えるとにより，学習者はボタン押下が面倒だと感じ，教師型ロ

いう結果が得られた [4]．一方で，アンケートにて「支援ボットへの印象が低下する可能性が高い．この問題を解タイミングが早い」，「何度も発話をしてきてうるさい」

決するためには，学習者のボタン押下により学習支援をとの意見も得られた．その問題を解決するためには，搭提供するのではなく，学習者が問題を解答できずに困っ載手法の推定精度改善であると考え，転移学習を利用して精度を改善した困惑推定手法 (改) を構築した（再現率86%）．しかしながら，困惑推定手法 (改) を搭載した教師型ロボットと八感情ロボット間において印象および支援タイミングについて比較調査ができてない．
そこで本研究では，困惑推定手法 (改) を活用し，教師型ロボットに搭載するために特化した，学習者の困惑状態を推定する困惑推定手法を構築した．本稿では，本手

図 1: 困惑状態の定義法を搭載した自律的に学習支援を提供する教師型ロボッ
ト（以下，提案ロボット）との共同学習が大学生に与える印象効果と支援タイミングついて検証する．

従来手法（八感情推定手法）

2

表情認識では Ekman ら [5] による基本七感情が扱われる．西銘ら [6] の研究においても基本七感情の分類に焦点が当てられている．しかしながら，問題学習において，学習者が表出する表情は、問題の回答に困っている困惑状態であり，基本七感情に当てはめられない．本研究ではO.Arriaga らが構築した七感情推定手法 [3] に困惑状態を追加した八感情推定手法を構築した．八感情推定手法は，基本的には O.Arraiaga の手法と同等である．そこで本研
究では八感情推定手法を従来手法と位置付ける．

2.1

困惑状態データの収集方法

本論文では，学習者が問題を解答できなく困っている
状態／学習支援を求めている状態を困惑状態と定義する．
困惑状態データは，学習者が IT パスポート試験に関する学習ソフトウェア，または数学の図形問題と，日本エス・
エイチ・エル社が提供する CAB[8] の規則性に関する学
習ソフトウェアを用いて学習している表情を，RGB カメ

図 2: CNN モデルの構成
困惑状態の最初の一つ前のフレーム（ni+1 − 30 フレーム目）のデータとした．これにより，全 52 名のデータを収集し，モデル構築に使用した．

ラ（1920 × 1080px，30fps）で撮影することで取得した． 2.2 学習
学習画像には，基本七感情の顔画像は Facial Expression
本論文では，大学生を対象とした困惑状態データを収集した．そのため，前述したような大学生に対して，問題

Recognition 2013(FER-2013) データセット [9] を使用しレベルが難し過ぎず，大学講義および高校数学の知識で， た．FER2013 データセットには，七感情ごとの人間の顔熟考すれば解答できる問題を学習ソフトウェアへ搭載し 画像があり，それぞれグレースケール化されており，サ
た．学習ソフトウェアには，問題とその下にヒントが得

イズは 48 × 48 に揃えられたデータセットである．また，られるボタンが表示される．被験者には，ボタンは何度学習中の学習者の表情は無表情と考えられるため，図 1

でも押下可能であり，ボタンを押下することでヒントがに定義された非困惑状態の顔画像は，無表情として学習

もらえることを伝えた．これにより，困惑状態におけるさせた．困惑状態は，2.1 節に従って取得した顔画像の内，表情データにラベル付けすることが可能となる．

10 名を学習させた．

本論文では，学習ソフトウェアを用いた学習における i

CNN モデルの重みパラメータ W を，８感情いずれ

回目のボタン押下時（ni フレーム目）の 1 秒前（30fps でかのラベルが付与された M 個の学習用顔画像 Itrain =撮影するため，ni − 29 フレーム目）までの表情データを

I1 , I2 , · · · , IM を用いて最適化する．モデルの最終的な出困惑状態とし，それ以外の表情データを非困惑状態デー

力は各クラスの確率 yc（c = 1, 2, · · · , 8）であるため，損タと定義した（図 1）．非困惑状態は，i 回目のボタン押

失関数 E には交差エントロピー誤差を用いる．ここで，c下時における困惑状態の最後の１つ次のフレーム（ni + 1に対応する感情をそれぞれ「怒り，嫌悪，恐怖，幸福，悲

フレーム目）から（i + 1）回目のボタン押下時におけるしみ，驚き，無表情（非困惑），困惑」とする．この時，ある学習用顔画像 Im の交差エントロピー誤差 E は，

E=−

8
∑

Tc log yc(1)

表 1: モデルのクラスごとによる学習データ振り分け方法
内訳

c=1

困惑

のように求めることができる．ここで Tc は Im の真値を非困惑表しており，実際の感情（付与されているラベル）に対収集した困惑データ

FER-2013 から基本 7 感情収集した非困惑データ

応したインデックスのみ 1 で，それ以外は 0 の one-hot
表現となっている．最適化手法は Adam[7] を用いる．

2.3

表 2: 学習データの構成とデータ数
データ名 データ取得元 データ数

困惑状態推定困惑状態は，推定する顔画像 I を構成・学習させたモ

怒り

FER-2013

1997

デルに入力することで推定する．モデルの出力 yc は各ク

嫌悪

FER-2013

218

ラスの確率であり，c には前述した感情が対応している．

恐怖

FER-2013

2048

そのため，

幸福

FER-2013

3607

悲しみ

FER-2013

2415

arg max yc = 8

(2)

1≤c≤8

となった場合を困惑状態とし，それ以外の場合は対応するクラスの感情とする．

驚き

FER-2013

1585

無表情

FER-2013

2482

非困惑

表情取得実験

3504

困惑

表情取得実験

3475

困惑推定手法3

八感情推定手法は，基本七感情と困惑状態を推定する手法である．困惑状態以外の感情推定もあるため，困惑

3.3

困惑状態推定状態そのものの推定精度は低いと考えられる．本章では，困惑状態は，推定する顔画像 I を構成・学習させたモデ困惑状態と非困惑状態のみを推定するために転移学習をルに入力することで推定する．モデルの出力 yc は各クラ活用して困惑推定手法を構築した．

3.1

転移学習による構築スの確率であり，c は困惑・非困惑状態が対応している．
そのため，

arg max yc = 2

深層学習において，所持しているデータセット数が少ない場合，他のモデルが学習している特徴量の抽出過程を利用する転移学習 [10] が用いられる．学習済みの特徴量の抽出過程を利用するため，学習させるデータセット数が少なくても高い性能を示すことができる．困惑状態と非困惑状態という微細な表情変化をとらえるために，転移学習を行うにあたり，ベースモデルを図 2 の構成で FER2013
データセットを用いて構築した基本七感情推定モデルとして，困惑推定手法を構築した．ベースモデルの特徴量が表情に特化しているため，困惑の推定精度が向上すると考える．また，困惑推定手法では困惑か非困惑かという二感情分類として構築した．

3.2

学習

(3)

1≤c≤2

となった場合を困惑状態とし，それ以外の場合は非困惑状態とする．
困惑状態の推定 (以下，困惑状態推定) は学習者がヒントを要求するまでの平均時間 x 後に開始する．これは，最初に問題を目にした時，問題を理解するまでの表情で誤認識してしまう状況を未然に防ぐためである．例えば，平均時間が 30 秒である場合には，30 秒後から困惑状態推定を開始する．

4

被験者実験

4.1

ロボットの概要

実験には，頭部がタブレットであるタブレット型ロボッ

困惑推定手法を構築するために使用した困惑・非困惑

ト「Tabot（図 3）」を用いた．Tabot は，頭部のタブレッの学習データは，2.1 節にて収集した 52 名分の内，36 名

トにエージェントを表示することで，多様な表情変化をの顔画像を使用した．また，本手法では困惑・非困惑の行うことができる．また，Tabot の体部分は，首の自由

2 値で分類を行うため，非困惑のデータにはその他の感度が 3, 片腕の自由度が 5，脚部の自由度が 1 であり，合情として，FER2013 データセットのデータを含めた（表計 14 の自由度を持つため，多様な身体動作を行うことが1）．以上のデータセットを用いて学習した際のデータ数できる．問題の正誤判定時にロボットが学習者に共感す

は表 2 に示す．

るような感情を表出することで，学習者に好印象を与え

図 3: Tabot とカメラ
図 6: 学習ソフトウェア

ることができると報告されている [11]．そこで，正解時に喜びの感情を，不正解時に悲しみの感情を表出する表情と身体動作を，従来研究 [12] を参考にそれぞれロボッ
トに設定した（図 4，図 5）．
本実験では図 3 に示すように，学習中の表情を取得するため，頭部にカメラを設置した．設置したカメラから，学習者が学習している際にタブレットの画面を見ている

きる問題を出題し，CAB では規則性の問題を用いた．これらのような，閃きを要する問題とパズル的な要素が強い問題を出題することで，被験者に対して困惑状態が発生しやすい環境を整えた．

4.3

方法

表情を取得する．カメラは，処理用 PC により制御・デー

大学生・大学院生 67 名を対象とし，大学生・大学院生

タ処理を行う．取得した表情データから困惑状態が推定とロボットが共に学習する実験を実施した．実験期間はされた場合は，LAN 通信により Tabot に命令を送る．カ2020 年 9 月 14 日〜11 月 30 日，2021 年 5 月 6 日〜6 月

メラは，解像度が 640 × 480，フレームレートが 30fps の

30 日，2022 年 2 月 17 日〜3 月 17 日である．被験者は 1ものを用いた．

回の学習において 20 問の問題をロボットと共に解く．ロボットには，問題を解くためのヒントを提供する行動と

4.2

学習ソフトウェア

搭載した．なお，ヒントを提供する条件は，各群に応じ被験者は Tabot のタブレット下部に表示される，学習て異なる (表 3)．1 回の学習における学習時間は最大 60
ソフトウェアを用いて学習する．学習ソフトウェアには， 分間とし，問題を全て解き終わったら，学習を終了とす
よりパズル的な要素や閃きが必要と考えられる，そこで， る．問題構成は各 10 問となる．
数学の図形問題と，日本エス・エイチ・エル社が提供するロボットとの共同学習の前に，ロボットとの共同学習とCAB[8] の問題を搭載し，学習ソフトウェアを開発した． 同様の問題で構成されている事前学習を，表情取得のた
図形問題は補助線を引くことにより簡単に解くことので めに実施した．事前学習における学習ソフトウェアには，
問題下部にヒントボタンが表示され，学習者がヒントボ
タンを押下することで画面にヒントが表示される．なお，
事前学習では問題に回答しても，正誤判定並びに解説画
面（図 6(b)）には遷移せず，そのまま次の問題画面に遷移する．これは，事前学習よって知識を得ることで，ロボットとの共同学習時に表情表出が小さくなることを防ぐためである．
以下に実験手順を示す．

Step1 被験者は学習ソフトウェア（Tabot と同様のもの）
単体で学習する．
図 4: 正解時の Tabot の様子

図 5: 不正解時の Tabot の様 Step2 被験者は事前学習のヒント押下回数を基にして各子群に振り分けられる．各群のロボットと共同学習を表 4: 好ましさの各形容詞対
ポジティブ
ネガティブ

表 3: 各群のヒント提供条件
群

ヒント
ボタン

八感情群

無

一定時間群

無

従来群
提案群

有
無

ヒント提供条件
困惑状態を推定する度何度でも事前学習時のヒント要求時間に 1 度だけボタンが押下される度何度でも困惑状態を推定した 2 回まで

好き

嫌い

親しみやすい親しみにくい

親切な

不親切な

愉快な

不愉快な

良い

ひどい

行う．各群の説明については表 3 に示す．

Step3 被験者はロボットとの共同学習後に，アンケートへ回答する．
本実験では，被験者 72 名を 4 種類の群に男女比および事前学習のヒント押下回数がなるべく均等になるよう振り分けた．1 つ目が八感情推定手法を搭載したロボット

図 7: 支援提供タイミングに関するアンケート

と共に学習する「八感情群」，2 つ目は事前学習のヒント
要求時間に基づき，ヒントを自動的に提供するロボット

分析を，支援タイミングに対しては「どちらでもない」

と共に学習する「一定時間群」，3 つ目は従来ロボットとの「３」を最適なタイミング基準として，母分散が未知共に学習する「従来群」，4 つ目は困惑推定手法を搭載の場合の母平均の検定を実施した [15]．第一種過誤を考したロボットと共に学習する「提案群」である．一定時

慮し，BH 法 [16] により有意水準を調整した．具体的に間群は，事前学習におけるヒント要求時間が，学習者には，最も高い p 値に対して p < 0.05，認められなかった

とって最適な支援提供タイミングと推測したため群を設場合は，次に高い p 値に対して p < 0.025 と，有意差がけた．各群におけるロボットのヒント提供条件を表 3 に認められない場合に限り順に p < 0.05，p < 0.025，· · ·，示す．提案群の事前学習において，学習者がヒントを要

p < 0.05/n(n は算出された p 値の個数) を適用し，有意求する平均時間が 106 秒であったため，困惑状態推定の差が認められるか検証した．

開始時間をこの値に設定した．また，ヒント制限回数を， 4.5 結果
問題数と解答時間から 1 問にかかる平均時間が 3 分であ 4.5.1 Godspeed による好ましさることから，2 回とした．これは，2 回目の推定開始まで

図 8 に各群の好ましさの平均点数を，図 9 に好ましさは学習者に試行時間を与えるために，2 倍である 212 秒の各項目の平均点数を示す．一定時間の点数が最も高く，後と設定したからである．

その次に八感情群，従来群，提案群の順で点数は高かっ

4.4

評価指標

た．検定を実施したところ，いずれの群間においても有本実験では，ヒューマンロボットインタラクションにお意差は認められなかった．以上のことから，被験者がロける主観評価のためのアンケート手法である「Godspeed

ボットに対して感じた好ましさは，各群のロボットにおQuestionnaire[13][14]」を用いた．本実験ではアンケート

いて同等であると示唆された．つまり，ロボットのヒン手法における「好ましさ」を評価する項目を使用した．まトボタンを削除しても，学習者に与える好印象に変化がた，ロボットの支援提供タイミングをアンケートにて収ないことが示された．

集した．好ましさのようなロボットに対する肯定的な印

4.5.2

支援提供タイミング

象はインタラクションの継続に重要であると考える．好図 10 に各群の支援提供タイミングの平均評点を示す．

ましさの各形容詞対を表 4 に示す．各形容詞対は 5 段階検定を実施したところ，最適な「3」というタイミングに尺度であるため，ポジティブな形容詞側が高くなるよう

対して有意差が認められた群は，八感情群と一定時間群に 1 から 5 までで数値化し，好ましさの 5 項目の平均点だった．従来群と提案群において，有意差は認められなを「好ましさ」と定義し，各群ごとで比較した．支援提かった．以上のことから，有意差が認められた八感情群

供タイミングに関するアンケートを表 7 に示す．

は支援提供タイミングが早い，一定時間群は遅いと学習評価結果に対する検定では，好ましさに対しては分散者に感じさせたと示唆された．一方，有意差の認められ図 8: 各群における好ましさの結果

図 9: 好ましさの各項目の結果
ボットが発話しても，「急に喋り始めた」と思わせてしまい，支援内容をうまく届けることができない．その影響から，「愉快な」，同様の理由で「親切な」が低くなってしまったと考える．一方で，「親しみやすい」は最も高い結果となっている (図 9)．これはボタンを有さない群がいず
れもボタンを有す従来群より高い結果となっている．つまり，従来群のようにボタン押下による学習支援提供は，学習者に煩わしさを与えており，ロボットへの印象低下につながっていたと考察できる．その改善として，ボタンのインタラクションを必要としない，自律的に支援を

図 10: 各群における支援提供タイミングの結果なかった従来群と提案群は，支援提供タイミングが最適であると示された．

提供する手段は有効であると言える．特に，提案群は図10 に示されたように支援提供タイミングも最適と考えられる「3」と変わらないことから，最適なタイミングで支援提供できていると考えられる．
教師型ロボットが自律的支援を提供する上で，重要と5

考察なる要素は支援提供タイミングである．このタイミング

実験結果から，好ましさについて，いずれも有意差がが早くても遅くても被験者がロボットへ抱く印象を低下

認められなかったため，学習者に与える印象に違いはな

させる一因となる．八感情群と一定時間群の支援提供タいことが示された．一方，支援提供タイミングでは，八イミングに注目すると，どちらも理想的なタイミング「3」感情群と一定時間群において有意差が認められた．それに対して，どちらも有意差が認められた．八感情群ではぞれについて，各アンケートとともに考察していく．

早い，理想と推測した一定時間群では遅いと示唆された．

好ましさの平均では，提案群が最も低い結果であった． 一方で，従来群のように学習者が支援が欲しいタイミン
この原因として考えられる項目は「愉快な」が低いこと

グでボタン押下により支援を要求するロボットはもちろ

である (図 9)．
「愉快な」が低くなった要因として，発話んのこと，困惑推定手法による支援提供を行う提案群は時の学習者の状態が考えられる．提案群は困惑推定手法

理想的なタイミングで支援提供できていると示唆された．

を搭載しており，学習者の困惑状態を 76%で推定するこしかし，提案群は支援提供タイミングが理想的であるととができる．つまり，何度も繰り返し発話する八感情群

示唆されたにもかかわらず，好ましさの平均点は最も低や，事前学習の支援要求時間と同じタイミングで発話す

い結果となっている．これは，前述したように，学習者がる一定時間群と異なり，最も問題に対して悩んでいる瞬困惑状態となっている理想的なタイミングで支援できて間に発話すると考えられる．問題に対して最も悩んでいいるが故に，最も集中している状態であるため，学習者る状況は，集中が高まり，その問題にのみ意識を向けてが驚いてしまうからだと考える．理由として，アンケーいると推測できる．そのため，その状態時にいきなりロ

トの記述欄にも「ロボットがいきなり話しかけてきたから，聞き取れなかった」との回答があった．その反面，支援提供が遅いとされた一定時間群では好ましさは高い結果となっている．これは，少しタイミングがずらされたことにより，学習者の集中が少し途切れ，提案群とは異なりヒントを聞く余裕があるからだと考えられる．提案
群の改善として，困惑推定手法による支援提供を行う際には，ヒントを発話する前に，ロボットが「悩んでいるからヒントを出すね．
」というような，学習者にヒントを聞く状態を作り出す枕詞を発話することが挙げられる．

6

おわりに
本論文では，深層学習 (CNN) に基づいて学習者の困惑

Gender Classiﬁcation”, https://arxiv.org/abs/
1710.07557, (2017)[4] 大川航平, ジメネスフェリックス, 村上和人, 秋月秀一, 吉川大弘, ”学習者の困惑を推定する教育支援ロ
ボットとの共同学習に関する印象調査”, 第 37 回ファイジィシステムシンポジウム, (2021)[5] P.Ekman, W.V.Friesen, ”工藤力 (訳) 表情分析 入門”, 誠信書房 (1987)[6] 西銘大喜, 遠藤聡志, 當間愛晃, 山田孝治, 赤嶺有平,
畳み込みニューラルネットワークを用いた表情表

状態を推定する困惑推定手法を提案した．また，提案手

現の獲得と顔特徴量の分析法を搭載したロボットと，八感情推定手法を搭載したロvol.32, no.5, pp.1-8, (2017), 人工知能学会論文誌,

ボット，事前学習でヒントを要求した時間と同じタイミ[7] D.P.Kingma, J.L.Ba, ”ADAM: A Method for

ングでヒントを提供するロボット，さらにボタン押下にStochastic Optimization”, https://arxiv.org/

よりヒントを提供するロボットとの比較実験を実施した．

abs/1412.6980, 2017

被験者実験の結果から，好ましさはいずれの群間においても有意差は認められず，学習者に従来ロボットと同様[8] 日本エス・エイチ・エルの商品 - 日本エス・エイチ・の印象を与えることが示唆された．また，支援提供タイエ ル の 商 品, http://www2.shl.ne.jp/product/

ミングにおいては提案手法を搭載したロボットが最適な

index.asp?view=recruit, (2020/12/06 accessed)

タイミングで支援提供できていることが示唆された．つ[9] I.J.Goodfellow, D.Erhan, A.Courville, et al, ”Chal-

まり，ロボットにおけるボタンを削除し，教員と学習者

lenges in representation learning: A report on three

による人同士の共同学習のような環境を，ロボットと学

machine learning contests”, International Confer-

習者間でも実現できる可能性を示したと考える．

ence on Neural Information Processing, Springer

今後は，実際の学習現場を想定し，中学生や高校生を対象とし，提案ロボットが学習者に与える印象，また教育支援ロボットの本来の目的である学習効果に関する被験者実験を行う予定である．

7

謝辞
本研究は，文部科学省科学研究費（若手研究 20K19909）の補助を得て遂行された．

Berlin Heidelberg (2013)[10] A.Gulli, S.Pal, 大串正矢, 久保隆宏, 中山光樹, ”直感
Deep Learning -Python×Keras でアイデアを形にするレシピ”,p97-103,2018[11] F.Jimenez, T.Yoshikawa, T.Furuhashi, M.Kanoh,
An Emotional Expression Model for EducationalSupport Robots , Journal of Artiﬁcial Intelligence

参考文献

and Soft Computing Research, vol.5, no.1, pp.51-[1] 文部科学省， 新時代の学びを支える先端技術活用

57, (2015)

推進方策 (最終まとめ)」について ，https://www.

[12] 谷嵜悠平, ジメネスフェリックス, 吉川大弘, 古橋武,

mext.go.jp/a_menu/other/1411332.htm, (2019)”教育支援ロボットにおける身体動作と表情変化による共感表出法の印象効果”, 知能と情報, vol.30, no.5,[2] T. Belpaeme, J. Kennedy, A. Ramachandran, B.
Scassellati, F. Tanaka, Social robots for education: A review, Science Robotics, Vol.3, eaat5954,(2018)

pp.700-708, (2018)[13] C.Bartneck, D.Kulic, E.Croft, S.Zoghbi, Measurement Instruments for the Anthropomorphism, Animacy, Likeability, Perceived, Intelligence, and Per-

[3] O.Arriaga, P.G.Ploger, M.Valdenegro, ”Realtime
Convolutional Neural Networks for Emotion andceived Safety of Robots , International Jour- nalof Social Robotics, vol.1, pp.71-81, (2009)

[14] 野村竜也,

Human-Agent Interaction(HAI) における人の主観評価 , Journal of the Japanese Society

for Artiﬁcial Intelligence, vol.31, no.2, pp.224-229,(2016)[15] 古橋 武, ”統計・多変量解析とソフトコンピューティ
ング 改訂版―超多自由度系解析を目指して―”, 共立
出版, (2014)[16] Y.Benjamini, Y.Hochberg, ”Controling the false
discovery rate: a pratical and powerful approach
to multiple testing”, J. R. Statist. Soc. ser.B, 57(1),298-300, (1995)

遺伝的アルゴリズムを用いた棒倒し法原理に基づく迷路生成手法
A Maze Generation Method Based on Stick-Fall Method Using Genetic Algorithm
鶴田 勇志,
加納 政芳
Yuji Tsuruta, Masayoshi Kanoh
中京大学
Chukyo University
はじめに

1

プロシージャル技術とは，ゲームのストーリーやダンジョン，フィールド，モーションなどのコンテンツを自動的に生成するものであり，人的コストや制作コストを抑えられることから注目されている．本研究では，ダンジョンの典型的コンテンツの一つである迷路に注目する．
迷路の生成手法については，様々な手法が提案されている [2–5] が，迷路の難易度に関する報告は数多くされているものの人にとっての面白さに関する報告は少ない．そ

図 1: 下位関数の設定

こで本稿では，誰もが楽しむことができる迷路を生成するために，遺伝的アルゴリズム（GA）を用いた迷路自動

2.2

生成手法を提案する．

迷路の面白さを評価するために，本手法では，適応度

遺伝的アルゴリズムによる迷路自動生成2

適応度関数の設定を構成する 5 つの下位関数として，1) 正解経路の長さ

GA とは，生物の進化を模した最適化アルゴリズムの一(L)ength，2) 行き止まりの数 (E)nd，3) 最終分岐の長種であり，準最適解を導き出す手法である．先行研究 [5]さ (B)ranch，4) 幹分岐の長さ (T )runk ，5) 壁マスの数

では，難易度に影響する「正解経路の長さ」「行き止まり(W )all を用いる．図 1 に各下位関数によって評価されるの数」を評価する GA を用いてセル・オートマトンのルーマスを示す．1) は，赤で示した部分のように，スタート
ルを進化させ，迷路を自動生成する手法を提案している． 地点からゴール地点まで最短でたどり着く経路上のマス
このように，GA を用いることによって，正解経路や偽 の数とする．2) は，青で示した部分のように，行き止ま
経路の単純化を防ぐだけでなく，任意の特徴を持った迷りとなる地点のマスの数とする．これは分岐経路の数と路の生成が可能と考える．本研究では，適応度を構成す等しくなる．3) は，緑で示した部分のように，行き止まる下位の目的関数（下位関数）として迷路の面白さに関り地点から分岐点までのマスの数とする．4) は，黄で示係すると考えられる要素を与え，それらの重み付き和をした部分のように，すべての経路から 1)，2), 3) を除い適応度として GA を進化させることで，面白い迷路を自た数とする．5) は，白点付きの壁マスのように，外壁を動生成する．

除いたすべての壁マスの数とする．

2.1

適応度 F は，L，E ，B ，T および W の重み付き和と個体の設定

棒倒し法 [6] とは，外周を壁とする迷路 xmax × ymax :して与えられる．

x ∈ [0, xmax − 1], y ∈ [0, ymax − 1] において，x 座標もF = α0 L + α1 E + α2 B + α3 T + α4 W

しくは y 座標が偶数となるマスに基準となる壁を配置し，そこから規則に従って上下左右の任意の方向に壁を 1 つ

ここで，αi は重みパラメータである．

作ることで迷路を生成する手法である．提案手法は，棒

2.3

(1)

遺伝的操作

倒し法において棒を倒す方向を GA によって決定するも

図 2 に選択の手続きを示す．具体的な手順は次の通りのである．各遺伝子座には { 上，下，左，右 } の 4 つのである．まず，すべての個体を適応度の降順で並べる．次対立遺伝子を配置する．したがって，遺伝子長は基準とに，上位 50%のエリート選択を行い，次世代の個体の半なる壁の数と等しくなる．なお，本手法では，交叉（後数を決定する．最後に，上位 50%の個体から適応度の高述）の際に迷路の構造が破壊されないようにするために， いものから順に 2 個体選び，それらを交叉・突然変異さ

xmax = ymax = 8n + 3 となる値を使用する．この際の遺せ，残りの次世代個体を補充する．この手続きのように，伝子長は，16n2 = (4n)2 となる．

上位 50%の個体をそのまま次世代に残すことで，迷路のP1-09-1

図 2: 選択の概要

多様性の維持と早期収束を防ぐ．
交叉には，遺伝子配列を 3 点で等間隔に区切り，2 個体の同区間の配列を 50%の確率で入れ替える 3 点確率交叉を用いる．正方形型の迷路において，遺伝子長を 4 の倍数の 2 乗に設定することで，迷路構造を破壊せずに交叉

図 3: 提案手法による迷路

が行える．

3

実験
提案手法の有効性を確認するために，棒倒し法で生成された迷路との比較を行い，主観的ならびに客観的な観点から評価を行う．
迷路サイズを 43 × 43 マスとし，提案手法で生成した 4つの迷路（図 3）と，棒倒し法で生成した 4 つの迷路（図4）を用いて実験を行う．提案手法のパラメータは，1 世
代 100 個体，αi = {0.4, 0.5, 0.5, 0.4, 1.0} とし，1800 世代まで繰り返すものとした．なお，棒倒し法には，棒倒しを開始する列に関して制約が存在するため，それを考慮して迷路を生成していることに注意されたい（図 4 参照）．大学生・大学院生 20 名を被験者として，以下の手順で実験を進めた．まず，8 つの迷路をランダムな順序で解いてもらう．その際，各迷路の解答に要した時間（経過時間）を計測する．各迷路を解き終えた後，迷路の印
象評価アンケートを行う．印象評価アンケートでは，迷路の難しさ・面白さ・複雑さについて 7 段階の SD 法を用いて評価する．そして，すべての迷路の解答が終了した後，最終アンケート行う．最終アンケートでは，一番面白いと感じた迷路を 1 つ選択してもらう．

4

図 4: 棒倒し法による迷路

結果・考察
図 5 に学習の推移を示す．同図から，徐々に迷路が形成されていることがわかる．また，同図下部に示した迷路ていることが見て取れる．

はその世代における一例であり，スタート地点からゴー

まず，経過時間ならびに印象評価アンケートについてル地点まで到達可能な経路を黄色で示している．同図よ見ていく．検定にはウィルコクソンの符号順位検定を用

り，1800 世代ではゴールに到達可能な経路が，1 つになっいる．図 6 に経過時間ならびに印象評価アンケートの結P1-09-2

図 5: 学習の様子

図 7: 「正解経路の長さ」による比較

図 6: 経過時間・アンケート結果

果を示す．同図より，経過時間 (p = 0.044) ならびに面白

図 8: 「最終分岐の長さ」による比較

さの項目 (p = 0.009) で有意差が認められていることが見て取れる．つまり，提案手法の迷路は，棒倒し法の迷「幹分岐の長さ」の結果を路よりも面白く，解答時間が増加している．この結果は， 図 9，10 に「行き止まりの数」示す．同図より，「最終分岐の長さ」とは逆に，行き止ま
GA を用いることで，棒倒し法の制約にとらわれずに面りの数が少なく幹分岐の長さが短いほど，面白さならび白い迷路を生成できることを示唆している．
次に，各下位関数が迷路の評価に与える影響を確認すに解答時間が増加することがわかる．これらの結果から，る．ここでは，各下位関数によって得られる値で 8 つの「正解経路の長さ」が長いほど偽経路への試行を促し，難迷路を降順に並び替え，上位 4 つと下位 4 つの平均経過度を上昇させる可能性があること，過去の研究では検討時間・平均評価値によって上位・下位迷路の特徴を比較す

されていなかった評価項目「最終分岐の長さ」「幹分岐のる．検定にはウィルコクソンの符号順位検定を用いる．図長さ」が面白さに影響を与えることに加え，偽経路の複

7 に下位関数「正解経路の長さ」の結果を示す．同図より， 雑性を上昇させる可能性があるといえる．
経過時間に有意差が認められる (p = 0.025)．このことは，

最後に最終アンケート結果について述べる．提案手法

正解経路が長いほど解答時間が増加することを示していの迷路と棒倒し法の迷路の選択者数を合計し，適合度のる．図 8 に「最終分岐の長さ」の結果を示す．同図より， 検定を行った．その結果，提案手法と棒倒し法の間に有面白さ (p = 0.009) ならびに経過時間 (p = 0.044) の各項

意差は認められなかった．この理由としては，被験者が目で有意差が認められる．このことから，最終分岐が長比較的少数であったことに加え，解き終えた迷路を提示

いほど面白さが増し，解答時間が増加することがわかる． したため，被験者本人が正解経路を含む迷路の構造を見P1-09-3

参考文献[1] C. Adams, H. Parekh, S. J. Louis: Procedural level design using an interactive cellular automata genetic algorithm, Proceedings of the Genetic and Evolutionary
Computation Conference Companion, pp.85–86, 2017.
[2] 横田 和幸, 船瀬 新王, 藤原 清悦, 内匠 逸: ヒトを対象とした迷路課題の難易度を定量的に決定するパラメータの検討, 生体医工学, Vol.57 No.2-3, pp.58-67, 2019.
[3] J. Kwiecie’n: A swarm-based approach to generate challenging mazes, Entropy, Vol.20, No.10, 2018.
[4] 吉田 喜峰廣, 小泉 康一, 大槻 正伸: 難しい迷路の条件に関する研究, 情報処理学会研究報告, Vol.2017-GI-37 No.6,
2017.
[5] C. Adams, S. J. Louis: Procedural maze level generation
with evolutionary cellular automata, IEEE Symposium
Series on Computational Intelligence, pp.1-8, 2017.

図 9: 「行き止まりの数」による比較[6] Algoful, 迷路生成 (棒倒し法): https://algoful.com/
Archive/Algorithm/MazeBar

図 10: 「幹分岐の長さ」による比較ることができた．それが結果に影響した可能性がある．

5

おわりに
本稿では，遺伝的アルゴリズムを用いて，棒倒し法原理に基づいた面白い迷路を自動生成する手法の開発を試みた．適応度を構成する下位の目的関数として，
「正解経
路の長さ」
「行き止まりの数」「最終分岐の長さ」「幹分岐の数」「壁の数」を設定し迷路の自動生成を行った．提案
手法と棒倒し法で生成した迷路の印象評価比較を行った
結果，提案手法は棒倒し法よりも面白い迷路を生成できることがわかった．また，下位の目的関数の値を基に比較した結果，「最終分岐の長さ」が増加すること，「行き止まりの数」が少ないこと，「幹分岐の長さ」が短いことが面白さを向上させることがわかった．

P1-09-4

スパイキングニューラルネットワークの応答関数近似による学習精度の変化に関する一考察2
安井 雅哉，
高瀬 治彦，
三重大学大学院地域イノベーション学研究科
1

1

はじめに

1

北 英彦
三重大学大学院工学研究科
22i 番目のスパイクの時刻である．
∑
s(t) =
δ(t − t(i) )スパイキングニューラルネットワーク（SNN）は，ス
パイク（パルス）を入出力の信号として用いるニューラ(1)

ルネットワーク（NN）である．ネットワークを構成する

各ユニットは多入力一出力であり，i 番目の入力として si (t)ユニットは，それらの間の信号伝達にスパイク信号を用を受け取り，これを応答に変換する ϵ(·) により変換後，重いる．そのため，ユニット自身が時系列情報を取り扱う

み wi により重みづけされる．以降，ϵ(·) を SRK(Spike能力を有し，複雑な時系列信号処理への適用が期待され

Response Kernel) と呼ぶ．また，連続した発火を防ぐる．加えて，イベント駆動型処理による実装が可能であため，自身の出力スパイク列に対して，内部電位を抑制

り，チップ化への親和性が高く，省力化や小型化に有利する応答を生成する．この応答を生成する関数 ν(·) をであるとされている [1] しかし，ユニットの動作が複雑

RK(Refractory Kernel) と呼ぶ．これらをまとめると，ユであるため，ネットワークの大規模化が非スパイキング

ニットの内部状態 u(t) は，畳み込み演算 (∗) を用いて，次型の NN と比べ困難である．実際，非スパイキング型の式のように表される．

NN のユニットは多入力一出力の関数として動作するの
u(t) =

に対し，SNN のユニットの動作は内部電位の時間変化に基づきスパイクの発火判定を繰り返す．

∑

wi (ϵ ∗ si )(t) + (ν ∗ s)(t)(2)

各ユニットは，この内部電位があらかじめ定められたしきこのような状況の中で，SNN の大規模化に対応した学

い値 θ を越えたときに発火し，スパイクを出力する．こ習法の提案，動作の高速化が試みられてきた．非スパイのように内部電位からスパイク列への変換を行う関数をキング型の NN でも，大規模化に伴い学習法の工夫・並列

fs (·) とする．一般に，ユニット間の信号伝達には時間遅化による高速化が試みられてきた．それに加えて，ネッ

れが生じる．そこで，式 (2) の ϵ(t) は，時間遅れ d を含

トワークモデルの見直しも行われてきた．非スパイキンんだ ϵd (t) = ϵ(t − d) を用いる．

グ型 NN のユニットが，その出力を決定するための関数

多層 SNN において，第 l 層のユニット数を Nl 個，第（活性化関数）を，生体由来のシグモイド関数などではな

l 層から第 (l + 1) 層への結合の重みを W (l) ∈ RNl+1 ×Nl

く，大規模ネットワークに適した ReLU[2] などに変更すとすると，ネットワークの 1 層分の動作は次式のようにることで，動作の高速化・大規模ネットワークでの学習性表される．

能改善を行った．それにならい，本稿では SNN における活性化関数に相当する関数の簡略化の効果について，学

a(l) (t) = (ϵd ∗ s(l) )(t)

習性能の観点から議論する．

(l+1)

u

我々は以前，スパイキングニューラルネットワークの(t) = Wa (t) + (ν ∗ s(l) (l)

(3)
(l+1)

)(t)

s(l+1) (t) = fs (u(l+1) (t))

(4)
(5)

ユニットの内部状態を決定するための関数を近似することで，ネットワークの動作の高速化について報告した [3]． 2.2 SNN の学習法
Slayer の学習は，以下の式に従い行う．
本稿では，この近似が，非スパイキング型 NN における
ReLU の導入の効果と同様に，この近似が動作の高速化
∂L(t)


if l = nl(nl )l
以外にも学習性能の改善をもたらすかどうかを検討する．
∂ae =
(W (l) )T δ (l+1) (t) otherwise

SNN の動作と学習

2

ρ(t) =

ここでは，文献 [4] に基づき，SNN の動作と学習法について概説する．

2.1

SNN の動作

SNN で信号伝達に使用されるスパイク列は，次式のように定義される．ここで，s(t) はスパイク列を表す関数，
δ(·) はディラックの δ 関数，t(i) はスパイク列を構成する

1
exp(−β|u(t) − θ|)α)(δ (l) (t) = ρ(l) (t) · ϵd ⊙ e(l) (t)∫ T()T∇W (l) E =δ (l+1) (t) a(l) (t) dt

(7)
(8)
(9)

0

∫ T

∇d(l) E = −ȧ(l) (t) · e(l) (t)dt
0

1

(6)

(10)

ここで，L(t) は時刻 t における誤差を，演算子 ⊙ は時間
εorig(t)εlinear(t)εlinear0(t)1

方向における要素毎の相関演算を，α, β は内部状態としきい値の差が学習に与える影響の大きさを調整する定数εを意味する．

3

SRF の変更0.5

文献 [4] の実験では，SRK(ϵ(t)) には以下のものを用い
ていた．

(
)

 t exp 1 − tts
ϵ(t) = τs000

if t ≥ 0

5
t

(11)

otherwise

図 1: 検討対象の SRK

これは，式 (3) においてスパイク 1 個に対して 1 個ずつ• orig を直線で近似し，orig の極大以降 0 としたもの

現れ，時々刻々と計算される．SRK は計算負荷の大きい(linear0)

指数関数を含んでおり，これらを参照するたびに値を計{算すると，計算コストが高くなる．また，内部状態の計算に時間における畳み込み演算を利用する場合は，ルッϵlinear0 (t) =クアップテーブルとして事前にこれらを計算しておくことで，計算コストを軽減できる．

ϵlinear (t)if t ≤ τs0otherwise(15)

我々は以前に，指数関数を用いた SRK は，時間の経過

ϵlinear (t) は，SRK が従来用いられてきた指数関数を用いたものである必要性を検討するため，検討対象とする．加により 0 に漸近する性質のため，ルックアップテーブルをえて，ネットワークの対規模化に向けた計算負荷の軽減

用いた場合でも多項式による近似を行うことで高速化がも考慮し，線形関数を組み合わせたものとした．また，文できることを示した．その際に，SRK の近似により SNN

献 [3] で，SRK がいったん極大に達した後，0 に減衰するの動作が高速化するだけでなく，学習性能が向上する実までの時間は計算時間の軽減に寄与するだけでなく，学験結果を得た．次の章で，SRK の簡単化による学習性能

習精度の向上にもつながるという結果を示していた．その変化について，簡単な実験をつうじ検討する．

こで，0 に減衰するまでの時間を 0 にした ϵorig0 (t) およびSRK は，以下の 4 種類について検討する．τs = 1.0,

ϵlinear0 (t) も検討対象に加える．

K = 4 の場合の概形を図 1 に示す．

実験

4
• 式 (11) に従うもの (orig)

この章では，さまざまな SRK を用いた SNN について
その学習性能を調査し，学習性能が高くなる SRK の種類

ϵorig (t) = ϵ(t)(12)

について検討する．

4.1• orig において，極大以降 0 としたもの (orig0){
ϵorig0 (t) =ϵorig (t)if t ≤ τs0otherwise

実験では，文献 [4] の実験でも用いられていた NMNISTを学習させる．NMNIST は，もともとは手書き文字認(13)

識の問題である．34 × 34 の画素により描かれた文字をDynamic Vison Sensor により撮影したものを，画素毎に出現・消失の入力を用意し，該当する時刻にスパイクを• orig を直線で近似したもの (linear)








t
τs
τ
+
K −t
s
ϵlinear (t) =


K




0

実験条件

入力する．図 2 は “5” を入力した際の，ある時刻におけ

if 0 < t ≤ τs

る入力層への入力の例である．赤色が出現・青色が消失・

if τs < t ≤ K + τsに対して，当該文字種の出力ユニットは 60 個のスパイク

黒が無入力に対応している．出力は，300ms の入力期間を出力し，それ以外の出力ユニットは 10 個のスパイクを

otherwise

出力するように学習する．

(14)

実験に用いたネットワークは，10 層のネットワークを2

これらをまとめると，線形関数により構成され，減衰部分を省略した SRK が，計算時間のみならず，学習性能についても効果があることが示されたといえる．ただし，
この結果は特定の問題に対するものであり，幅広い検証が必要である．

5

まとめ
本稿では，SNN のスパイク応答関数の簡略化が，ネッ

トワークの学習精度に与える影響について議論した．簡
単な実験をつうじ，指数関数を用いた単峰性の非線形関数として記述されていた従来のスパイク応答関数に対して，それを複数の直線で近似したものを用いることで，計算時間の短縮だけでなく，学習精度の向上がもたらされ図 2: NMNIST の入力例

ることを示した．
このような簡略化による学習精度の向上は，非スパイ用い，中間層のユニット数はいずれも 512 個のユニット

キング型の NN における ReLU などの導入でももたらさにより構成され，各層間は全結合したものを用いた．まれていた．今後は，広範な検証を続けると共に，ReLU 等

た，ネットワークのパラメータは，文献 [4] の NMNISTとの関連についても検討してゆく．

の実験に準じた．SRK は，前章で示した 4 種類を用い，

参考文献

それぞれ実験を行った．

4.2[1] M. Pfeiﬀer and T. Pfeil: “Deep learning with spiking

結果

neurons: Opportunities and challenges”, Frontiers in

図 3，4 に SRK に ϵorig (t)， ϵlinear (t) を用いた場合の学習結果をそれぞれ示す．また，図 5，6 に SRK に ϵorig0 (t)，Neuroscience, Vol.12, (2018).

ϵlinear0 (t) を用いた場合の学習結果をそれぞれ示す．これ[2] X. Glorot, A. Bordes and Y. Bengio: “Deep sparse

らの図は，横軸の学習 epoch 数に対して，上が学習時のrectiﬁer neural networks”, Proceedings of the Four-

Loss を下が認識精度を示す．また，実線で示されたもの

teenth International Conference on Artiﬁcial Intelli-が学習用データに，点線で示されたものが評価用データにgence and Statistics, Vol. 15, pp. 315–323 (2011).

より求めた Loss, 認識精度を示す．ϵlinear (t)， ϵlinear0 (t)[3] 尾﨑, 高瀬, 北：“スパイキングニューラルネットワー

まず，Loss の変化に着目する．いずれの SRK を用いたクの応答関数近似による高速化 —複数スパイク出力

場合も，Loss は，学習用データに対しては順調に減少し時の検証—”, 東海ファジィ研究会予稿集, pp. S2–2–1ている．評価用データに対する Loss を比べると，ϵorig (t)– S2–2–4 (2022).

を用いた場合は，他の SRK では学習の進行が多少遅い

が，大きな差異は無い．これらの結果より，SRK として， [4] S. B. Shrestha and G. Orchard: “Slayer: Spike layer
単峰性の関数を用いればその具体的な表式の違いは，大error reassignment in time”, Advances in Neural In-

きな学習速度の違いを生まないといえる．

formation Processing Systems, Vol. 31, pp. 1419–

次に，認識精度に着目する．学習用データに対する認1428 (2018).

識精度は，いずれの SRK でも最終的にはほぼ 100%に達している．しかし，評価用データに対する認識精度は，

ϵorig (t) を用いた場合が最も低く，ϵlinear0 (t) を用いた場合が最も高かった．これらの結果は，SRK を線形な関数の組み合わせにすることは，ネットワークの汎化能力の向上につながる可能性を示している．また，SRK の増加区
間は発火を維持するために必要であるが，減少区間はな
めらかに減衰させず不連続・急速に 0 にすることで，汎化能力が向上することを意味する．

3

10

10

Loss

Loss

1

0.1

1

0.01
Train
Valid

0.001
0

Train
Valid

0.1
100

200

300

0

100

epoch

0.5

Train
Valid

0
0

100

200

0.5

Train
Valid

0
300

0

100

epoch

200

300

epoch

図 3: SRK に ϵorig (t) を用いた場合の学習結果

図 5: SRK に ϵorig0 (t) を用いた場合の学習結果

10

Loss

10

Loss

300

1

Accuracy

Accuracy

1

1

Train
Valid

0.1
0

1

Train
Valid

0.1
100

200

300

0

100

epoch

200

300

epoch
1

Accuracy1

Accuracy

200
epoch

0.5

Train
Valid

0
0

100

200

0.5

Train
Valid

0
300

0

epoch

図 4: SRK に ϵlinear (t) を用いた場合の学習結果

100

200

300

epoch

図 6: SRK に ϵlinear0 (t) を用いた場合の学習結果

4キャラクタ外見の印象にユーザの認知バイアスが与える影響
Eﬀect of Cognitive Biases for Jobs on Character Appearance Impressions.
1

中根 駿太,
1
Shunta Nakanem,
1
豊橋創造大学1
Toyohashi Sozo University

2

早瀬 光浩
Mitsuhiro Hayase2椙山女学園大学
2
Sugiyama Jogakuen University
2

Abstract: In recent years, we see digital information boards in our daily lives. Most of the charactersused in digital billboards are young women, and characters of other ages, genders, and characters are
rarely seen. It is thought that the appearance of characters may be determined by the cognitive biases of
their creators and users. In this study, we clarify how users’ cognitive biases aﬀect their impressions of acharacter’s appearance.

1

はじめに
近年，駅や大規模商業施設でデジタル案内板を見かけるようになった．デジタル案内板は通行人または入場客に対して片方向あるいは双方向での音声案内を行うことを目的としている．

(a) 老年型・男性(b) 老年型・
女性(c) 青年型・男性(d) 青年型・女性(e) 少年型・男性(f ) 少年型・
女性(g) デ フォルメ型・
男性(h) デ フォ
ルメ型・
女性

しかし，これらのデジタル案内板で使用されるキャラ
クタ外見は成人女性であることが多く，他の年代や性別，
人物以外の外見を持つキャラクタは少ない．このことから，キャラクタの制作者やデジタル案内板の使用者のバ
イアスによりキャラクタ外見が決められている可能性があると考えられる．ユーザの認知バイアスの影響下でキャラクタ外見が異なる場合，想定とは異なる印象を与える可能性があると考えられる．例えば，ホテルの受付案内板に使用されるキャラクタ外見により印象に差異が生じ(i) 動物型(j) 無機物型

ると考える．
図 1: 生成したキャラクタ

そこで本研究では，ユーザの認知バイアスがキャラク
タ外見の印象にどのような影響を与えているのかを明ら
かにする．

2

キャラクタ外見に関する研究

Stable Diﬀusion とはテキストから画像を生成する AI モデルである．共通で使用する生成に関するパラメータは，Width と Height は 512，sampling method は Euler a，キャラクタの外見に関する研究は古くからなされてお

CFG Scalse は 7 とする．プロンプトおよびネガティブプ

り数多く存在する．例えば，擬人化された対話型エージェ

ロンプト，steps，seed は生成するキャラクタごとに設定

ントの外見の違いによるコミュニケーションの感情的なを行う．

心理特性 [1] や，擬人化されたエージェントの外見につい本研究では「ホテルの受付案内キャラクタ」と設定しての印象評価 [2]，アバターとして使われる 3DCG キャラ

キャラクタを生成する．図 1 に生成したキャラクタを示す．

クタの分類 [3] 等である．
このように様々な研究がなされているが，ユーザの認

4

調査

知バイアスとキャラクタの外見の関係性に関する研究は

4.1

調査方法

ない．

調査方法は，被験者にキャラクタを提示しキャラクタへの印象をアンケートにて行う．質問項目は，エージェン

キャラクタの外見と制作
トが持つ性質 [4] と，Godspeed[5] を参考に 7 項目についキャラクタの外見は，先行研究 [3] の分類法を参考に， て作成する．作成した質問項目を表 2 に示す．各項目は，人間型と非人間型に分類する．人間型は老年型，青年型， 5 段階のリッカート尺度（「5. 思う」「4. やや思う」「3. ど

3

少年型，デフォルメ型，非人間型は動物型，無機物型のちらともいえない」「2. あまり思わない」「1. 思わない」）

計 6 種類に分類する．また，人間型は男性，女性の 2 種を採用する．背景による影響を除くために，生成された類，計 10 種類に分類する．

キャラクタ画像に対し背景除去の加工を行う．また，認キャラクタの制作は Stable Diﬀusion[6] を使用する． 知バイアスに関する調査も行う．キャラクタの設定に合

設問 1. 優しそうだと思いますか？
設問 2. 会話したら楽しそうだと思いますか？
設問 3. 親しみを感じますか？
設問 4. 会話したらリラックスできそうだと思いますか？
(a) 年代設問 5. ホテルについて豊富な知識を有していると思いま
すか？

(b) 性別図 3: ホテルの受付案内係で想定する年代と性別設問 6. 正しい案内を行えると思いますか？
た．このことから，可愛らしい見た目が「親しみを持て
設問 7. このキャラクタのデジタル受付案内を利用したいと思いますか？

る」印象を与えた可能性が高いと考えられる．
図 4(d) で最も平均が高かったキャラクタは少年型・女性で，少年型・女性ーデフォルメ型・女性間 (p = 0.7944)

図 2: 質問項目と少年型・女性ー動物型間 (p = 0.9959) で有意差がな
かった．このことから，可愛らしい見た目が「会話したわせ，ユーザが想定するホテルの受付案内係の年代と性らリラックスできる」印象を与えた可能性が高いと考え別を質問する．提示する順序は，Google Form のランダ

られる．

ム機能を利用し，被験者ごとに異なる．

4.2

結果

アンケート調査には，Yahoo!クラウドソーシングを利用し 1 週間実施した．回答は 481 人から得た．

4.2.1

認知バイアスに関する結果

図 4(e) で最も平均が高かったキャラクタは青年型・男性で，青年型・男性ー老年型・男性間 (p = 0.1516) で有意差がなかった．このことから，年齢を重ねた知的な見た目が「豊富な知識を有している」印象を与えた可能性が高いと考えられる．

ユーザが想定するホテルの受付案内係の年代と性別の図 4(f) で最も平均が高かったキャラクタは青年型・男

集計結果を図 3 に示す．それぞれに対し，コクランの Q

性で，どのキャラクタとも有意差があった．このことか検定を行った結果，どちらも有意な差が見られた．このこら，ホテルマンらしさを備えた見た目が「正しい案内をとから，多くの人がホテルの受付案内係は「30 代」
・「女行える」印象を与えた可能性が高いと考えられる．

性」を想定していると考えられる．

4.2.2

キャラクタ外見の印象に関する結果

図 4 に，各質問項目の結果を示す．一元配置分散分析の結果，全ての項目で有意差があったため，Tukey による多重比較を行った．その結果，どの質問項目でも，ほぼすべての群間で有意差が見られた．

図 4(g) で最も平均が高かったキャラクタは少年型・女性で，少年型・女性ーデフォルメ型・女性間 (p = 0.0676)と少年型・女性ー動物型間 (p = 0.5770) で有意差がなかった．このことから，可愛らしい見た目が「利用したい」印象を与えた可能性が高いと考えられる．

4.3

考察

図 4(a) で最も平均が高かったキャラクタは少年型・女

認知バイアスに関する設問で，多くの人がホテルの受性で，少年型・女性ーデフォルメ型・女性間 (p = 0.5960)

付案内係は「30 代」「女性」であるとバイアスがあることと少年型・女性ー動物型間 (p = 0.2386) で有意差がなかっがわかった．このことから，キャラクタの場合も「青年た．このことから，可愛らしい見た目が「優しい」印象型」あるいは「少年型」の「女性」が好まれる傾向が高を与えた可能性が高いと考えられる．

いと考えられる．

図 4(b) で最も平均が高かったキャラクタは少年型・女各設問は，参考文献 [4] の分類によると，設問 1 と 2，

性で，少年型・女性ーデフォルメ型・女性間 (p = 0.0798)

4 が「感情想起性」，設問 3 が「親和性」，設問 5 が「知と少年型・女性ー動物型間 (p = 0.9616) で有意差がなかっ

識豊富性」，設問 6 が「信頼性」にあたる．感情想起性，た．このことから，可愛らしい見た目が「会話をしたら親和性では，少年型・女性のキャラクタに対して好印象

楽しい」印象を与えた可能性が高いと考えられる．

を抱き，知識豊富性，信頼性では青年型・男性に対して

図 4(c) で最も平均が高かったキャラクタは動物型で， 好印象を抱いた．このことから，単純に会話するだけな
少年型・女性ー動物型間 (p = 0.9846) で有意差がなかっ

らば見た目が可愛いらしいキャラクタに対して好印象を(a) 設問 1「優しそうだと思うか」(d) 設問 4「リラックスできるか」(b) 設問 2「楽しそうだと思うか」(c) 設問 3「親しみを感じるか」(e) 設問 5「豊富な知識を持っていそうか」(f ) 設問 6「正しい案内ができると思うか」(g) 設問 7「利用してみたいか」
図 4: アンケート結果

抱き，知的な場面では信頼がおけるような見た目のキャ
ラクタに対して好印象を抱くと考えられる．
また，認知バイアスの結果と各設問の結果から，ユー
ザの認知バイアスは感情想起性，親和性に対して影響を与えている可能性が示唆された．

5

おわりに

[3] 清水 千夏, 渡邉 慎二: アバターの外見と動きとその印象に関する研究, 日本デザイン学会研究発表大会,

2021.
[4] Tetsuya Matsui, Seiji Yamada: Building trust in
PRVAs by user inner state transition through agent
state transition, HAI2016, 2016.

本研究では，ユーザの認知バイアスがキャラクタ外見[5] Christoph Bartneck, Dana Kuli, Elizabeth Croftにどのような影響を与えるか調査した．調査の結果，ユーand Susana Zoghbi: Measurement Instruments for

ザの認知バイアスは感情想起性，親和性に対して影響を

the Anthropomorphism, Animacy, Likeability, Per-

与えることが示唆された．今後は，写実的なキャラクタ

ceived Intelligence, and Perceived Safety of Robots,の場合や被験者の年齢による違いなどを調査する．

International Journal of Social Robotics, Vol. 1, No.
1, pp. 71-81, 2009.

参考文献[1] 林 勇吾, クーパー エリック, クリサノフ ビクター,[6] Robin Rombach, Andreas Blattmann, Dominik

浦尾 彰, 小川 均: 対話エージェントとのコミュニ

Lorenz, Patrick Esser, Bjrn Ommer:

ケーションにおける心理特性, 日本感性工学会論文

Resolution Image Synthesis with Latent Diﬀusion
Models, CVPR, 2022.

誌, Vol. 11, No. 3, pp. 459-467, 2012.

[2] 松井 哲也, 山田 誠二: 擬人化エージェントの外見がユーザに与える印象, 第 31 回人工知能学会全国大会,

2017.

連絡先
早瀬光浩

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

High-仮想環境を用いた情報ネットワーク教育における方法と効果○三好哲也○Tetsuya Miyoshi
阪南大学 Hannan University

１. はじめに
情報通信サービスの普及によって，サービスの大きな割合が情報通信網を介して提供されるようになっており，さらに増加する傾向にある．そのことを踏まえると，ビジネスの展開方法も，情報通信サー
ビスなくしては成り立たない状況といえる．そのため，ビジネスやサービスを担うあらゆる担当者が情報通信の仕組みを理解することで新しいサービスの立案や企画の幅が広がるとともに効率的な協議を進めやすくなる．このようなことを考慮すると情報通
信ネットワークの原理や仕組みを理解することは，
情報通信社会が進展する中で，エンジニアに限らず多くの社会人に有用であるといえる．
また，個人においても，個人の情報通信環境設定についてマニュアルに従って盲目的に行っている状
況ではあるが，情報通信網の機能やプロトコルの基
礎知識を習得することによって，トラブルシューテ
ィングを行いやすくなるなどのメリットがある．生活者の視点を考慮しても，情報通信ネットワークの仕組みの理解は，情報リテラシーの一領域として学習を進める必要がある．
情報リテラシーに関する教育は，知識と情報処理技術を一体として学習することが効果的であると考えられており，演習を中心とした教育が展開されている．このことが「情報処理技術への習熟によって理論や仕組みの理解を促進させる」ことを示している．情報通信ネットワークを支える技術や規則は，多数の情報通信プロトコルで規定され，それがソフトウェアによって実装されている．そのため，情報通信ネットワークの理論の学習においては，実際に送受信される情報を視覚的に確認することによって，その通信手順や通信プロトコルの理解が促進されると報告されている[例えば，1,2,3,4]．さらに，高校生などの情報通信に関する知識がほとんどない学習者に対して，役割分担して情報通信の様子をロールプレイさせる演習を通して，通信原理を理解させる
教育効果も議論されている [19,29]．
このように演習を通して教育を展開することの効
果が認識される中，技術者教育に重点を置く大規模大学や工学系の情報ネットワーク教育は，ルータやスイッチングハブなどの情報通信機器を実際に配置した学習環境の下で展開されている．しかし多くの教育機関では，予算や場所の制約から教室内に情報通信を実現する機器を整備しにくい事情がある．実運用されているネットワークに対するモニタリング
もセキュリティの観点から大幅に制限されるため，学習者が情報通信の様子を確認できる情報ネットワークは容易に準備できない．また，文科系学生に対するネットワーク教育の在り方の検討も必要である．
以上のように実機を用いたネットワーク教育における課題を仮想化技術に基づく環境で解決する方法
が多数報告されている．ネットワーク教育において，仮想空間やシミュレータを演習に用いる利点のうち，運営側の視点としては，・実機環境に比較して，予算を低廉化しやすい．
・実機台数による受講者数の制約を緩和できる．
・実機による演習の場合とは異なり，他のコンピュータ演習と同等の演習スペースがあれば実施可能
である．
・不慣れな学習者の場合に生じやすいケーブルの抜
き差しや移動による故障のリスクを小さくできる．
また修理にかかる費用を低廉化できる．
・設定のリセットや事前設定などの授業準備に労力を小さくできる．
一方，学習者の視点としては，・場所や時間に制約されず学習が可能である．
・配線などもシミュレートできるようになっている場合もあるが，通信原理やプロトコルの学習に集中しやすい．
などがある．
このような運営側や受講者のメリットを実現するために，ネットワーク上で送受信されるデータの可視化やネットワーク構築演習が行えるシミュレータが提供されている．代表的なネットワークシミュレー タ と し て ， Cisco 社 が 提 供 し て い る Packet
Tracer[30]やオープンソースである GNS3[31]などがあるが，それらの機能比較が報告されている[13]．
シミュレータの性能評価として，実機の機能がすべて実装されているわけではなくシミュレータにおけるネットワーク機器の機能が制約されるとの指摘もあるが，シミュレータも改善が進められている．また，教育対象や目的によっては，利用する機能は大きく異なり，例えば初学者が学習に利用する機能は限定的である．シミュレータにおいて一部の機能が制約されていたとしても，可視化やネットワーク構
築ができるシミュレータはネットワーク教育において効果があると評価されている[7,11,13,21]．報告[21]によると受講者の評価として，Packet Tracerを用いた演習において，配線ミスや機器の不具合によるトラブルシューティングが必要なく，学習した知識を機器設定に集中できるという面で演習環境として好ましいと受講生に評価されていることが報告されている．Cisco システムズのカリキュラム（シスコネットワークアカデミー，CNA）を取り入れた大学や専門学校では，実機を用いた演習が義務図けられており，その前段階の演習として Packet Tracer

P1-13-1

を用いた演習が実施されている．
近年，仮想化技術が比較的容易に利用できる環境が整いつつある．無償利用できる OS である Linuxにおいては，Namespace（名前空間）というカーネルの機能がある．これは，Namespace で割り当てられるプロセスがそれぞれ，カーネルリソースを分
割 し て 利 用 す る 機 能 で あ る ． ま た ， User-Mode
Linux（UML）は，Linux 上のひとつのプロセスとして動作する Linux OS であり，Linux 環境を仮想的に構成できるソフトウェアである．この機能を利用すると容易に 1 台の PC 上で，仮想的なネットワークを構築できる．このことを踏まえて，情報ネッ
トワーク演習を PC 上の仮想ネットワーク空間で行う教育環境についての研究が発表されている[例えば 8,10,13,33,34]．これらの多くは，仮想空間に配置したネットワーク機器や端末から構成されるネッ
トワークにおいて，通信される情報の可視化によってプロトコル理解の支援を行ったり，受講者自身がネットワーク構築演習を行うシナリオ（課題）を与えて演習を行っている．また，この機能を利用して情報通信ネットワークの教育システムを構築し，その教育効果の評価に関する研究が多数報告されている．これらの報告においては，・教育環境が容易に構築できること
・情報通信ネットワーク上の通信を視覚的に提示することで，プロトコルの理解を促進できることが報告されている．
一方で，情報ネットワークなどの情報基盤において，サーバやソフトウェアをすべて自社で提供する
オンプレミス方式の情報処理システムでは，その維持管理費用が高額になるため，仮想化技術を用いたクラウドサービスを利用する情報システムの構築が広がっている．Amazon Web Service (AWS)やサク
ラインターネットなどの仮想システムを基盤としたクラウドサービスベンダーでは，利用者や利用検討者向けに，ネットワークシステム構築のためのオン
デマンドセミナーを無料で提供している．特に，様々な状況を想定してネットワークインフラを構築する演習（ハンズオン）も提供されている．これらを教育に活用することにより，より実務に即したネットワーク構築の学習の可能性が考えられる．大学 1 年
生にクラウドサービスを実体験させるために，AWS
上でサーバを構築する演習を大学 1 年生の授業で行い，その教育効果と課題について報告されている[24]．
本報告では，情報通信ネットワークの基礎的な教育を展開するにあたってのネットワーク演習方法の検討のために，これまでのネットワーク演習に関する研究発表に対して調査し，その集約結果を報告す
る．先行研究に対する調査においては，実機を用いる場合も含めて調査を行ったが，研究報告の殆どは，無料で提供されるネットワークシミュレータや仮想空間上で構築されるネットワーク上で実施する演習
に関する研究報告であった．これらを教育に用いるための方法論とその効果について集約し，今後の教育に展開する場合についての考察を報告する．

２. 演習を伴う情報通信ネットワーク教育
2.1 情報通信を視覚化する初学者向け教材開発
中学校や高等学校での情報科目の中で，情報通信技術の基礎を教育する際に，通信状況の物理的可視化と物理的直接操作の有用性が報告されている[17，18]．香山らは，高等学校の情報科目における情報通信に関する教育が十分展開されていない状況に対して，高等学校教育における情報科目の取り扱い内容の整理とデータリンク層におけるビット同期，キャラクター同期，エラー検出と同定の仕組みの可視化する教材を提案している．ビット同期，キャラクタ
ー同期，エラー検出教材は共にワンボード組み込み
PC である Arduino 上で Processing を稼働して，通信状況を視覚化するシステムを提案し，その教育効果を考察している[17]．また，吉原らは，IP アドレスの設定と Ping による導通確認を複数のワンボード
コンピュータで構成されたネットワーク上で行う演習を提案している．提案の演習方法で，初学者への興味喚起や演習を通した実体験による知識の定着の効果が報告されている[18]．
情報通信についての初学者，特に中高生など通信の原理に接したことがほとんどない対象に対しては，機器やシミュレータを用いないアンプラグドな教育方法がネットワーク教育において有効であるとの報告がされている[19]．データの伝送路とルータの役
割を生徒が演じるロールプレイを基に教授する教育方法が考察されている．演習では，回線交換モデルとパケット交換モデルのそれぞれのデータ通信方式を模倣して，手を使ってデータを伝送する実験を行う参加型シミュレーションを行わせている．そのう
えで，通信性能の良否について考察させる演習となっている[29]．
2.2 ネットワークシミュレータを用いた教育
シスコシステムズ社は，将来のネットワーク技術者の養成を目的としてシスコ ネットワーキング ア
カデミー（Cisco Networking Academy，CNA)という教育プログラムを世界中で展開している[32]．日本
でも大学や専門学校など 175 校（2023 年 2 月 5 日現在）の教育機関等が参加，運営している．CNA では，
情報ネットワークに関する知識とそれを実現する機器操作に関する技術の教育を提供している．ネット
ワーク機器操作の演習授業がカリキュラムに組み込
ま れて い る た め， 学 習 用 の レイ ヤ ー 3 スイ ッ チ（L3SW），レイヤー2 スイッチ（L2SW），ルータ，
端末など多数のネットワーク機器を配置して，実機によるネットワーク構築演習を行っている．しかし，
CNA 以外の教育機関においては，それら機器を維持することや，複雑なネットワーク構築演習を行うために必要な機器を受講生数に合わせて準備することが容易ではない．
また，実機を用いる場合は，演習場所が学校などに限定されるため，学生に対して課外時間に学習機会を十分に提供できないことが生じる．このような

P1-13-2

ワーク演習に Packet Tracer を用いて教育効果を評価した研究である[7,11,13,21]．オープンソースである
ネットワークシミュレータである GNS3 を使った報告は，参考文献[27]のみで，Packet Tracer に関する研究に比較して少なくなっている．それぞれの研究
数は，調査範囲に依存することではあるが，GNS3
では，ネットワーク機器の OS を自前で用意する必要があるが，Packet Tracer は，実機に比較して機能は制限されるが，プレインストールされているため，利用者の準備が容易であり採用割合が高いと推察される．また，国外でも Packet Tracer を用いた演習方
法に関する研究報告もされている[7,11,13]．

図１

Packet Tracer の画面キャプチャー例

状況を解消するために，シスコシステムズ社がネッ
ト ワ ー ク 構 築 で き る シ ミ ュ レ ー タ と し て Cisco
Packet Tracer を 提 供 し て い る [30] ． Cisco Packet
Tracer では，まず，ネットワークトポロジーを踏まえてネットワーク機器や端末を配置して，機器を適切なケーブルで接続する．そして，ネットワーク機
器，端末のネットワーク環境を設定し，通信が可能かどうかの確認作業を行う．ネットワーク機器や端末ではそれぞれの OS のイメージが再現されるので，実機を設定するかのようにネットワーク設定を進めることができる．図１に Packet Tracer 上で構築したネットワークトポロジーとその設定によって確認できる情報を表した画面キャプチャーを例示する．
例えば，L2SW を介して 3 台の端末を接続する演習では，L2SW と端末を適切にストレートケーブル
で接続し，端末の IP アドレスなどを設定すると，Pingなどで導通確認が可能となっている．
Packet Tracer では，通信のパケットをモニターするシミュレーションモードという機能も実装されており，端末やネットワーク機器で送受信されるパケットが視覚化されるとともに，通信の可否，パケッ
トの内容などを表示することができる．情報ネット
ワークの学習者にとっては，ネットワーク機器で制御しているデータ（パケット）の内容が確認できる
ので，通信プロトコルの理解を深めることができるようになっている．
Packet Tracer の顕著な特徴は，物理的な機器配置と論理的な配置を視覚的に確認することができ，その中でネットワーク機器や端末の通信設定を行える
ところである．また，通信環境を設定した後に通信制御の要件を満たしているかのテストが容易におこなえるように，パケットジェネレータによる通信テ
ストや多数のパケットが発生して対象のパケットを把握しづらいときに利用できるフィルタリング機能が付加されており，現実的なテストと優れた操作性を持っている．
既存研究の一覧表である表 1 の「利用ソフト」の項目に Packet Tracer と記されている研究は，ネット

2.3．仮想空間を用いたネットワーク教育ソフト
コンピュータの高機能化に伴って，ハードウェアを効率的に利用する一つの方法として仮想化技術が広く利用されている．仮想化技術は，ホスト型，ハ
イパーバイザ型，コンテナ型に分類できる．ホスト
型のうち無料で利用できる Virtual Box（Oracle 社提供）は，既存の OS 上で，別の OS を実行するのに使う仮想環境（仮想マシン）を構築するためのオー
プンソースウェアである．Linux OS には，OS をプロセスとして起動できる User-Mode Linux（UML）
がある．仮想化空間上にネットワークを構成してそれをネットワーク教育のプラットフォームとして積極的に利用されているが，上記の仮想化技術を用いてネットワーク演習を行う教育方法の効果測定をする研究や，新しい教育環境を提案する研究が発表されているが，これらの研究においては，国内，国外
ともに UML を利用する研究が多く報告されている[例えば，8,10,13,33,34]．ここでは，UML を用いたネットワーク教育のプラットフォームに関する研究を紹介する．UML を用いたネットワーク演習環境構
築に関する研究は，調査した範囲では，2007 年以降に研究発表がなされており，立岩らの研究グループと井口らの研究グループが精力的に研究開発している．
立岩らの研究グループ[8,25,26,38]は，LAN 構築を想定して，ネットワークを構成するルータ，スイッ
チングハブ，サーバやクライアントを表すコンピュ
ータを UML で代替し，1 台のホストコンピュータ上に仮想的なネットワークを構築するシステムを提案している．ネットワークに含まれる機器は，10－20
台として，システムが設計されている．また，UMLの操作を簡便にして，TCP/IP の理論学習に集中できるように，機器の配置やネットワーク環境構築がGUI で設定できる工夫がなされている．また，パケットの伝送状況を視覚的に表現し，TCP/IP で規定されるプロトコルを理解できるように工夫がされている．近年は，これまで構築してきたシステムを改変
し，DoS/DDoS 攻撃, パスワードクラッキング，パケットスニフィング，バックドア，バッファオーバ
ーフローなどの攻撃に対するセキュリティ対策の演習も実施している報告がなされている[25,38]．

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井口らの研究グループ[33,34,26,27,28]は，ルータやスイッチの設定を行う演習のために，立岩らの研究と同様に UML によってネットワーク機器や端末を代替し演習のプラットフォームを提供する方法を
提案，評価している．RIP をはじめとする複数のルーティングプロトコルを UML 上に実装している．
ネットワーク構築演習における GUI の実装や設定したネットワーク環境の保存と保存データからの再構
成機能も実装されている．開発したネットワーク演
習プラットフォーム上で，DoS/DDoS 攻撃など攻撃に対するセキュリティ対策の演習も実施している[27]．
ま た ， 国 外 に お い て も UML を 用 い た 演 習（Laboratory）の開発に関する研究報告が同時期に行われている[39,14]．国内外を問わずネットワークに係る学習において，通信実態の視覚化やネットワー
ク構築演習の重要性が認識されるとともに，仮想化技術を用いた演習環境の構築が研究報告されている．
2.4 仮想化ミドルウェアを用いた仮想空間上での演
習教育
仮想化を実現するソフトウェアはホスト型，ハイパーバイザ型，コンテナ型があるが，ホスト型のVMware（VMware inc.提供） およびハイパーバイザ型の Hyper-V（マイクロソフト社提供）を用いたネットワーク演習環境開発についての報告がなされている．VMware を用いた研究では[6]，比較的少人数（20 人程度）で行う演習を想定した方法である．ネットワーク上の機器を VMware のゲストマシンとして稼働させるため，単一組織のネットワークしか構築できない問題があり，xtreme 製レイヤー3 スイッチにて構築し、グループごとに WAN や独立した組
織ネットワークを構築することができるように工夫されている．提案のネットワーク演習環境においては，大学のファイアウォール内に仮想的に構築できるため，インターネットとの接続を確保できるが外部からの攻撃のリスクは比較的小さい特徴がある．
Hyper-V を用いた演習環境構築に関する研究として，コンピュータ演習室で比較的小規模な受講者数（16 名）が，サーバ構築を行う演習環境の自動構築についての研究が報告されている[15]．1 台のホスト
PC （ CPU : i7-3930K, 主 記 憶 装 置 ： 16GB ， OS :Windows8.1）に 17 のゲスト OS（CentOS6.4）を起動
しても，ホスト PC の CPU 使用率は，起動後で数％であり，演習中の 20％を超えることはないと報告されている．CUI を基本とした演習であったためと推察される．
実際に授業で利用されているかは明確ではなく，研究発表数との相関の有無も明らかではないが，調査した範囲の研究発表では，仮想化ミドルウェアを利用した演習環境の構築例はこの 2 例しか見当たらなかった．サーバ構築のみならずネットワークを仮想空間で構築する演習を想定する場合は，文献[6]で言及されているように，レイヤースイッチ３を用いたセグメント分割するなどの方法を別途検討する必要がある．
2.5 商用のクラウドサービスネットワークを用いた教育
2.5.1 AWS の教育利用制度
クラウド利用したシステム開発が広く浸透する中で，クラウド技術を持った人材に対する要請が大きくなっている．このことを踏まえてクラウドサービ
スを展開する Amazon 社では，パッケージ化されたクラウドコンピューティング学習カリキュラムを高等教育機関向けに無償で提供する AWS Academy を運営している．教育目的とした AWS の利用を無償化する AWS Education も展開している．これらの比較を参考文献[36]より表 2 に転載する．AWS の教育
利用は広がっているが，本稿のテーマである仮想ネットワーク上でのネットワーク演習に関しては，ほとんど研究報告が見られず，継続した調査が今後の課題である．以下に，大学初年次生を対象に行われた演習と，著者の大学で行った演習について紹介する．
2.5.2 AWS 上のサーバ構築演習の評価
Amazon Web Services（AWS）をはじめとしてクラウドサービスを利用したシステム開発が増加してい

表2

AWS Education と AWS Achademy の比較文献[36]スライド 28 より転載
AWS EducationAWS Achademy
クラウドの学習環境とそれ目的に紐づく求人情報へのアクセス環境を学生に提供す
る。

学生(生

14歳以上で、なんらかの教徒)の対育機関で学習をする生徒で

象年齢と あればどなたでも（社会人対象

教育も含む）
オンライントレーニング（自習）、または教員が運営する独自のクラスの中で学習形態 提供されるクレジットを利用しAWSを使用することも可能。学生、教員が自由に活用できる。
学生、教員ともの個別に申し込みと利用開始が自由に参加方法 可能。登録機関の学生・教員はクレジットが増えます。
学生、教員、機関、企業の費用

P1-13-4

リクルータの登録料、会費などは一切無い無償のプログラムです。

クラウドの学習コースを教育機関のカリキュラムに組
み込み、クラウドについての理解促進と、生徒の認定取得を目指す。
高校卒業以上で、Academy
プログラムで講師認定を受けた教員が指導をするクラスがあるAcademy加盟校の学生学校で実施される目標とす
る資格取得のためにデザインされたクラスへの出席、
オンライントレーニング、
またはそれらの組み合わせ。
機関登録,教員のトレーニン
グと講師認定が完了後、クラスが始まり学生が受講できるようになります。
登録、教員のトレーニン
グ、学習リソースは無料で提供され、認定試験は教員、学生ともに50%割引で受験可能になります。

る．クラウドサービスにおける IaaS, PaaS の仕組み
やシステム開発環境への理解を深めるために，大学1 年生を対象とした教育実践が報告されている[24]．
情報処理技術の初学者を対象に AWS での Web サー
バ構築演習を 1 年後期の 3 回の講義で実施し，その教育効果を議論している．サーバ構築に対する深い理解の促進には課題は残るが，クラウドに関する興
味喚起の効果が確認されるとともに，演習実施に向けての課題が整理されている．
大学 1 年生の初学者にも関わらず，Apache Web サーバ構築完了まで 65％の受講者が完了できており，初学者の演習課題として十分成り立つと報告している．課題を理解し応用できる知識として修得するための課題としては，IP アドレス，DNS などのインターネットの基礎的知識を先行して学習する必要性とまとめられている．また，操作に関しては CUI への不慣れや PC 上のファイル管理などコンピュータを利用する際の基礎的スキルの不足が挙げられている．
2.5.3 AWS を用いた授業展開のための予備授業
クラウドサービスの利用が拡大している背景を考慮して，クラウド上にネットワークシステムを構築することの意義や方法の理解を目的に，AWS 上でサーバ構築演習と AWS 上にプライベートネットワー
ク空間の構築演習をそれぞれ 3 回，合計 6 回の講義・演習で行った．講義は，TCP/IP やセキュリティの内容を含む 2 科目を学部生時代に履修した阪南大学大学院学生 4 名を対象に学部教育展開の準備として2021 年前期に行った．すべての受講生は，これまでにネットワーク構築やクラウド利用の経験はなく，今回の演習が初めてのクラウド利用であった．学生自らが実施内容をチェックできるように，AWS で用意されたハンズオンに関するビデオを参照して実施できる演習とした．演習における CUI の操作方法やネットワークに関する知識不足をビデオ参照することで自らのペースで学習できる様にした．
受講者が大学院生でもあり，情報系就職を希望していることもあり，実践的な内容に対する知識習得
意欲を持っていることもあり，課外での利用を通して，学生が持つ以下のような学習課題を配布資料やネット学習によって克服しながら演習課題に取り組んだ結果，全員，課題をなし終えた．
・Linux における CUI 操作への不慣れ
・TCP/IP の理論に対する知識不足- IP アドレスは知っているが，クラスレス IP
アドレスの概念を理解していない-トランスポート層（TCP/UDP）の機能を理解していない- NAT/NAPT におけるローカル IP・グローバル
IP の変換機能を理解していない・クラウドサービスにおける仮想ネットワーク構築の概念が理解できない．
なお，以上の学習上の課題は，学生からの質問内
容や口頭の QA により収集した事項をまとめたものである．
これらの学習課題から，学部での授業展開をする
ための課題として以下のことが考えられる．これらの課題の対策を踏まえて講義計画が必要であることが明らかになった．学部での教育展開に際しては，
ネットワーク演習の前段階の演習の設計や，演習処理中のヒント提供などの工夫が必要あるといえる．
（1）Linux における CUI へ習熟させる（2）演習に係る TCP/IP の関連事項の事前学習（3）クラウドサービスにおける全体的な操作方法
３．ネットワーク教育における演習方法とその効果に関する考察
情報教育における演習が知識の修得とその応用性を高めることが認められている．情報ネットワーク
論の教育においても，演習の重要性が認識され，演習環境の整備，演習を含めた教授方法，学習環境の自動化など多面的な研究成果が国内外で報告されている．本節では，本報告で調査した既存研究の概要をまとめた表 1 に基づき，演習環境の時間的進化について考察する．
3.1 TCP/IP のプロトコル理解のための可視化
表 1 にまとめられたネットワーク演習に関する研究の経過を見ると，2000 年代前半においては，ルー
タやスイッチから構成されるネットワーク上で転送されるパケットやフレームのヘッダ情報を学習者の操作によって可視化して学習者に提示するシステムの提案や教育上の効果をが評価されている[2,3,4]．
例えば荒井らは，SMTP, POP, HTTP のアプリケー
ションプロトコルごとにデータ構造と通信手順を学習するツールを開発した．提案の学習サポートシス
テムでは，Ethernet，IP，TCP それぞれのヘッダ情報を区切って提示することにより，PDU（Protocol Data
Unit）に各層で規定されるプロトコルに従ったヘッ
ダ情報が付加・除去されカプセル化・非カプセル化される様子を可視化している．また，TCP の 3 ハン
ドシェイクなどの様子を可視化して示し，TCP に関する通信規約を理解できるようにしている．
国外の研究発表では，2.2 で述べたように Packet
Tracer 等のネットワークシミュレータ上で通信内容を確認する演習を設定し学生の理解を導いている．
3.2 ネットワーク構築演習を通しての学習支援
今回の調査の範囲では，2003 年以降仮想化技術を用いたネットワーク演習環境の開発が報告されている[5,8,33,34]．特に UML によりネットワークを構成する機器を表現する方法は，国内外でも 2007 年以降に発表されている．仮想空間上に配置する機器をそれぞれ UML のゲスト OS 上で模擬するため，配置する機器が多数の大規模なネットワークの構築には，
ハードウェア上の制限が生じることが予想される．
しかし，いずれの研究においても 20 台程度までで構成される LAN においては，演習室に配置されている PC で運用できると報告されている．UML ではな
く，VMware を用いた演習環境においても，レイヤ
ースイッチ３とくみあわせることで複数のセグメン

P1-13-5

トを持つネットワーク演習が可能なシステムも提案されている[6]．
3.3 演習システムのユーザインターフェース
ネットワーク演習を設計するときの重要な点の一つとして，学習者のスキルに沿った演習課題の設定が挙げられる．サーバ周りの通信状況をモニターする場合，通常は tcpdump などのコマンドを用いてモニターをする場合が多いが，Linux コマンドに不慣れな学習者の場合，主たる演習課題を開始できないこと生じる．このようなことがないように初学者にも操作が容易なように，GUI インタフェースを準備する演習システムが発表されている[8,33,34]．特に，ネットワーク構築演習においては，ネットワークを構成するルータやスイッチ及び端末をマウス操作で設定できるようになっており，スムーズに演習を実施できるような工夫がなされている．
3.4 教育対象者のレベルに合わせた演習コンテンツ
今回の調査対象であるネットワーク教育における演習方法や演習環境に係る研究において対象とする学習者は以下の 3 段階に分類できる．
1） 中高生など情報通信に関する教育に初めて接す
るような対象者
2） 大学レベルで情報通信の理論を学んでいる対象者
3） CNA や工学部などでみられるネットワーク技
術者を目指す対象者
これらの 3 つの対象に対して，学習者の知識レベルが異なるため，提供する教育内容も異なることは当然であるが，要約すると以下のような目標設定になっている．
1) 身の回りの情報通信への興味喚起，その結果としての情報通信に係る知識，技術学習への意欲を向上させる．
2）理論の理解：TCP/IP などの情報通信における規則や制御方式の理解できることを目指し，その理解を補助するために実際の情報通信におけるパケットやセグメントの内容を学習者に提供する．
3） 理論の適用：通信上の実際の制御において，TCP/IP の実装状況の理解指定された仕様の設定，以上の能力に加えて，実務的には要求仕様にあった
ネットワークを知識と技術を総合的に活用して，設計・実装できることが目指されている．調査対象の研究の殆どは，上記 2，3 に対応できるようなシステ
ムである．しかしながら，仮想化空間におけるネッ
トワーク演習環境の構築は，自動化も可能であり学習者の学習環境をダイナミックに形成することも可能である．表 1 における環境自動化にチェックのある研究[8,10,15,20]も進められており，学習者のレベルが混在するような演習であっても，学習者に対してカスタマイズした学習環境の提供の可能性が示唆されている．
４．おわりに
本研究では，情報通信ネットワーク教育の充実のために演習教育の必要性に着目し，シミュレータの利用や仮想空間上での演習環境関する既存研究の整理分類を行い，教育方法の時代変化や学習者のレベルに応じて実装が求められる仕様や演習課題の設定
方法について考察した．シミュレータや仮想空間上で，現実のネットワーク通信を正確に模擬できる環境が整備されており，TCP/IP の理解のための演習にとどまらず，ネットワーク構築，セキュリティに関し脆弱性の検証など，情報通信ネットワークで理解すべき内容についての演習方法が検証されていることが明らかになった．一方，演習の準備に要する多大な人的コストの低減に，演習用環境構築の研究も行われている．Amazon Web Ssearvice (AWS)では，教育利用の無償かなどが展開されており，実務的にも有用なクラウドサービス上でのネットワークシス
テムの構築のための演習の在り方の検討が引き続き検討する必要があるといえる．
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https://doi.org/10.15077/jjet.44039[30] Cisco Packet Tracer, https://www.netacad.com/
ja/courses/packet-tracer (2023/02/01 閲覧)[31] GNS3(General Network Simulator-3), https://
gns3.com/ (2023/02/01 閲覧)[32] Cisco Network Academy (CNA), https://www.netacad.com/
courses/networking/ccnaintroduction- networks (2023/02/01 閲覧)[33] 西嶋崇，井口 信和,仮想 Linux 環境を活用したネットワーク構築演習システムへの実ネットワークとの通信機能の開発,情報通信学会全国大会講演論
文集 第 72 回 (コンピュータと人間社会), 675-676,
2010[34] 井口信和,仮想ルータを活用したネットワーク
構築演習支援システムの開発,情報処理学会論文誌，
52- 3，pp.1412-1423, 2011[35] Amazon Educate , https:// aws.amazon.com/
jp/education/awseducate/ (2023/02/01 閲覧)[36] アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社
パ ブ リ ッ ク セ ク タ ー 編 ， AWS Educate と AWS
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jp/ pdf/ services/ 20190724_ PubSec_ Education_
webinar.pdf (2023/02/01 閲覧), スライド 28[37] 鈴木 大助,パケットキャプチャ演習が通信の仕組みの理解にもたらす効果,情報教育シンポジウム
論文集 2018 (11), 76-83, 2018[38] Yuichiro TATEIWA, LiNeS Cloud: A Web-Based
Hands-On System for Network Security Classes with
Intuitive and Seamless Operability and Light-Weight
Responsiveness , IEICE Transactions on Information and
Systems E105.D(9) 1557-1567 2022
[39] F. Gala´n, D. Ferna´ndez, W. Fuertes, M. Go´mez,
and J.E.L. de Vergara, Scenario-Based Virtual Network
Infrastructure Management in Research and Educational
Testbeds with VNUML, Annals of Telecomm. - Annales
Des
Tcommunications,64-5/6,pp.
305-323,
http://dx.doi.org/10.1007/s12243-009-0104-3, 2009.

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

P1-13-7

表１ 既存研究の研究目的，評価対象などの比較

文献番号

[1]

題目

TCPセッションを考慮したパケットモニタリングツール

発表年 利用ソフト

1994

教育対象

自主開発

の 機 習 シ

実

比

授

成

教

可 能 （ ミ

習

較

業

績

授

視 理 自 ュ

環

な

環

評

方

化 解 作 レ

境

ど

境

価

法

の 以 ー

の

効

設

の

の

た 外 タ

提

果

定

自

改

め ） に

供

の

の

動

善

化

の

よ

検

自

情

る

証

動

報

実

○

機能：可視化
自主開発

大学生などの初機能：可視化学者[2]

誤り検出の目視検証システムの試作

1994

[3]

TCP/IP プロトコル学習ツールの開発と評価

2003

[4]

LAN構築シミュレータの開発と教育手法の改善

2001 自主開発[5]

教育向けネットワークシミュレータの開発

2003 自主開発[6]

Vmwareを利用したネットワーク管理者教育の試み

2003 Vmware

大学生3年生2005 packet tracer

大学生66人

○

大学生

○

自主開発
機能：可視化化大学生117名
大学生などの初
学者

○
○
○
○
○

Using a Network Simulation Tool to engage students in Active[7]

Learning enhances their understanding of complex data
communications concepts

[8]
[9]
[10]
[11]
[12]
[13]
[14]

仮想環境ソフトウェアに基づくLAN構築技能とTCP/IP理論の関連
付け学習のためのネットワーク動作可視化システムの開発
Design of a computer networking laboratory for efficientmanageability and effective teaching
ネットワーク学習支援のための経路制御可視化アプリケーション開発
Teaching Innovation in Computer Network Course for
Undergraduate Students with Packet Tracer.
仮想プラットフォームを用いたネットワーク実習環境開発に関する研究において実現したIPルーティング実習環境開発とその評価
Comparison between physical devices and simulator software for
Cisco network technology teaching.
Teaching Advanced Concepts in Computer Networks: VNUMLUM Virtualization Tool

2007.4

UMLを利用して自主開発

2009 なし

大学生2011 自主開発

大学生○

2012 packet tracer

学部生○

2012 自主開発

高専４年生

2013 packet tracer

大学生

2013

ネットワーク演習ための仮想サーバ構築

2014

[16]

A small network simulator for learning routing fundamentals

2018 自主開発

[17]

[18]

情報通信ネットワークにおけるプロトコルの基本概念理解のためのハンズオン教材

開発

○

○

○

○
○
○

自主開発

[15]

○
○

UMLを利用してHyper-Vと自主

○

大学生

○
○
○

○

○

○

ハードウェアも2018 含めたシステム 高校生

○

の自主開発

物理的可視化と物理的直接操作によるIP アドレスの仕組みを学習するための教材の開発と評価

ハードウェアも2018 含めたシステム

○

の自主開発
ロールプレイ・[19]

通信の仕組みを理解するためのロールプレイ演習の開発と実践

2018 アンプラグド学

○

習
[20]
[21]
[22]
[23]
[24]

[25]

[26]
[27]
[28]

Automating the Configuration Management andAssessment ofPractical Outcomes in Computer

Networking Laboratories

コンピュータネットワーク構築の学習における学習者から見た実機演習とシミュレータ演習の比較
TCP/IP ネットワークの理解を促進する
無線パケットキャプチャ演習の開発と実践
Flipped Classroom Model for Advanced
Networking Courses
一般情報教育におけるAmazon Web Servicesを利用したサーバ構築
演習
ネットワークセキュリティ演習のための直感的でシームレスな操作性と軽快な応答性を目指したウェブ型演習システムの評価
仮想化技術を用いたネットワーク演習環境
DDoS攻撃対策演習を可能とするネットワークセキュリティ学習支
援システム
ネットワーク機器の内部処理の可視化を可能とする QoS 制御学習
支援システム[29]

データ通信方式の特徴を科学的に理解する探究型の授業実践[37]

パケットキャプチャ演習が通信の仕組みの理解にもたらす効果

2018 自主開発
2019 packet tracer
2019
2019

2021

2020

Security Classes with Intuitive and Seamless Operability and

2022

Light-Weight Responsiveness[39]

Scenario-Based Virtual Network Infrastructure Manage ment in
Research and Educational Testbeds with VNUML

packet tracer &UMLを用いた自主開発
UMLを用いた自主開発

UMLを用いた自主開発
ロールプレイ・

2009

UMLを用いた自主開発
UMLを用いた自主開発

P1-13-8

○

○

○

反転授業

○

大学生

○

大学生

○

○

大学生

○

○

大学生9名

○

大学生

○

アンプラグド学
2018 Wireshark
大学生3年

LiNeS Cloud: A Web-Based Hands-On System for Network
[38]

○

○

○

いた演習

2021 GNS-3
2022

大学生

Wiresharkを用2020 クラウド

2021

○

○
○

○

大学生

○

大学生

○

○

Dynamic AI Difficulty in Unsolved Abstract
Strategy Games
University of Electro-Communications
Anil Tekeli NISHINO Junji

Abstract
The goal of this study is proposing a dynamic difficulty adjusting (DDA) Artificial intelligence (AI)algorithm in unsolved abstract games. AI has achieved superhuman performance in board games, andnow, it is not enjoyable for human players since it’s not winnable. To keep human players entertained,
AI needs to change its difficulty dynamically to be on the same level as the player. Especially in thisresearch, the target is DDA for large-scale games such as chess which do not have complete gamesolution.
For this purpose, we introduce Interval Alpha-Beta algorithm which is created by modifying theAlpha-Beta algorithm toward an adaptive difficulty adjustment. This algorithm is tested in chess AI
with a time limit of 30 seconds per move against Elo 1300 human player and 2450 Elo AI. As a result,
AI with this algorithm kept the game going over as an average of 24 moves against 2450 Elo AI, 28
moves against the player while keeping the balance in the game with a win rate of %10.
In conclusion, AI which uses the Interval Alpha-Beta algorithm was moderately successful to keep thegame long without making unnatural moves.

1

Introduction

The goal of this study is proposing a dynamic difficulty adjusting (DDA) AI algorithm in unsolved
abstract games.
Artificial intelligence (AI) has achieved superhuman performance in board games such as Go andchess. In other words, it is impossible for humanplayer to beat AI in such games. Therefore, it is not
enjoyable for human player since it’s not winnable.
Also, if a weak version of AI is used, similarly it
might fail to entertain human player since it is too
weak. Thus, to keep human player entertained, human player needs to feel challenged. To achievethis, AI needs to change its difficulty dynamicallyto be in same level with player
According to the Kokoro Ikeda‘s research, tokeep human player entertained there are six requirements for the AI [1]. Especially, three of them
are related to this research;
Rq-A. Acquiring an opponent model: The
AI should understand how much knowledge andability a human player has about the target game.
Rq-B. Controlling the game position: The

AI should adapt his moves to the level of the weakerplayer and use some kind of “gentle moves” to keep
game in balance without being noticed.
Rq-C. Avoiding unnatural moves: The AI
should avoid unnatural moves such as making an
obvious critical mistake.
There are some researches where DDA which
achieves those requirements in Mancala [1] andNine men’s morris [2]. However, those games haveless states of game than big table games such as
Chess or Go. And now, in this research, the target
is DDA for large-scale games such as chess which
do not have complete game tree figures and node
values.

2

MethodFor making the game AI difficulty dynamic, AI
needs to choose a similar level of moves to theplayer. Also, since it is not possible to do a fullsearch in unsolved games due to the high numberof possibilities, some existing game AI algorithms
are proposed in this research such as the AlphaBeta and Monte Carlo Tree Search (MTCS) gameFig. 1. Example of Interval Alpha-beta algorithm

algorithms. However, those algorithms are madefor choosing the best move instead of choosing asimilar level of move with the player. Therefore,
they are tested whether they are open for modification or not. The modification condition is, AI
which uses that algorithm is at least stronger thanan average chess player whose Elo is around 1300
since AI cannot adjust its difficulty if it is weaker
than the player in the first place. If the algorithm
meets the condition, the algorithm is modified tosearch for a move that matches the player’s move.

Fig. 2. Comparison of Alpha-Beta & Interval
Alpha-beta algorithms visit counts in same example tree.

2.2

Modified
Search

Monte

Carlo

Tree

The MCTS is a method for optimal decisions in
AI problems. In MTCS, to calculate the weightof the nodes, UCT formula is used. The purposeof Modified MCTS is, changing the calculation ofFirst of all, chess engines that use those game alUCT formula and condition of choosing the next
gorithms will be implemented. After testing thosemove so, it can be applied to the DDA AI.
in chess, they will be modified for DDA AI if they
can meet the condition for modification. Current
modification ideas are:1) Modified Alpha-Beta search2) Modified Monte Carlo Tree Search (MCTS)

3

Implementation and experimental results on DDA

Since some of the requirements for AI to keep players entertained are relatively for each player, six
2.1 Interval Alpha-beta algorithm requirements of keeping human players entertained[1] are taken as standards. Especially, achieving
rq-B and rq-C is the main focus of this study, since
To choose similar values with the player, the Alphathey make the game long and challenging whichbeta algorithm needs to be modified. So, for thisleads to a fun game. Therefore, measurement is
problem, the x, y interval is created. The x, y intaken as whether DDA AI fulfills those or not.
terval is calculated from player power(pp) whichis the value of the player‘s move. Pp is calculated every turn by the player’s latest move. AI 3.1 Implementation of Alpha-Betachooses the max value in the x, y interval.Aside
algorithm program for chessfrom normal alpha-beta algorithm condition “condition 1 (if (alpha≥beta) alpha-beta cut;)”, new For the Alpha-Beta algorithm in chess, a chess encondition “condition 2, if (alpha>y || alpha<x) skip gine called ’Cosette’ is used. Since Cosette is 2503
that node;” is added. As expected, Interval Alpha- Elo in chess which is far above the average, it is
Beta algorithm visits more nodes than Alpha-Beta suitable for DDA AI. Cosette also is suitable formodification since the complexity of its code is notalgorithm (Fig.2).

high.

3.2

x = pp − |pp|(2)

y = pp + |pp|(3)

Implementation of Monte Carlo
Tree Search for DDA AI

For the Monte Carlo Tree Search, a chess engine Type B: Narrow and overall version ofthat uses the MCTS algorithm and is suitable for IntervalPNe(mi )
modification could not be found. Therefore, it is(4)
pp = i=1
Ncreated by modifying the chess engine called “Minimal Chess Engine”. Only board and piece libraries
|pp|
x
=
pp
−
(5)
are used from the Minimal Chess Engine. MCTS
2algorithm and evaluation function are created from|pp|
y = pp +(6)
scratch. However, Due to poor implementation
2
chess AI with MTCS kept making unnatural moves
each time, and lost the game quickly. Therefore, it
could not meet the condition for modification.
Type C: Wider and last move version ofInterval
3.3 Implementation of Interval
pp = ml(7)

Alpha-Beta algorithm programfor DDA AI
For the Interval Alpha-Beta algorithm in chess, achess engine called ‘Cosette’ is modified according
to the method from section 2.1.
Firstly, the static value of player power which
defines the strength of a player in chess is createdalong with the static interval of x and y. The reason
for this modification is to test whether chess AI will
choose movements in that interval or not. Overall,
AI became weaker to match with the overall player(before it was winning against the player) which is
expected. Also, there is not always a move in thatstatic interval, after some point, AI became unable
to move and lost the game.
Since the test was successful, as the next step
formula for calculating player power, interval x andy dynamically need to be created. For this case,four equations are tested in chess with a time limitof 30 seconds per move against a human player
whose Elo is in chess around 1300.
In the equations below, pp is Player Power, x
is interval X, y is interval Y, e() is the evaluation
function which returns the evaluation value of amove, mi is i th move, N is move count, ml is last
move.
Type A: Wider and overall version of IntervalPNe(mi )(1)
pp = i=1
N

x = pp − |pp|(8)

y = pp + |pp|(9)

Type D: Narrow and last move version ofInterval
pp = ml
(10)
|pp|
2
|pp|
y = pp +2

x = pp −

(11)
(12)

Equation (1) and (4) is the same. Similarly,(2) and (8), (3) and (9), (5) and (11), (6) and(12), (7) and (10) are the same equation. Player
evaluations are calculated with Cosette‘sevaluation function, in other words, AI used
its evaluation function to calculate player
power.
In type A and type B, 4 and 5 times outof 10 games respectively, between early and midgame(around 10-15 moves) AI could not find amove. Therefore, lost the game.
In type D 1 time out of 10 games, in midgame(after 15 moves) AI could not find a move.
In type C there was not a problem with finding
a move, however, the player lost the AI 8 times out

of 10 games. Therefore, AI was clearly stronger
than the player.
To overcome those problems, a new option isadded for AI. If AI cannot find until depth 3, it
will double the interval range until finding a move.
After adding the new option, equations type A
and type B performance increased. However, it
was not enough for carrying the game to the lategame, only their move count before the state of not
finding a move increased. Therefore, those equations are abandoned. In type D case problem of
not finding a move is solved. However, the player
started to dominate the game generally game finished between the early and mid-game. In otherwords, the equation type D result was the opposite of the equation type C result.
Since result of equations type C and type D
similar but opposite, type E equation is created.
Type E: Semi narrow/wide and last moveversion of Intervaly ← (pp + |pp|)
if pp < 0 then|pp|)y ← (pp +2else if pp == 0) theny ← 100
Since AI searches for the best move in the interval, only the upper border of the interval limits theAI. Therefore the bottom border of the interval, inother words, interval X is removed. Also, to preventthe player and AI to dominate each other, equations type C and type D are mixed. Therefore,
when the player plays positively evaluated moves,
AI search for the stronger move, however, if theplayer plays negatively evaluated moves, AI does
not punish the player and searches for a less strong
move than a positively evaluated move. In case theplayer plays a move that evaluates as zero whichmakes the interval upper limit to zero as well innormal conditions since it might result in AI to go
in not finding a move state. Thus by the average ofplayer moves evaluations, a static upper limit value
for AI is calculated as 100.
The result of equation type E is, the player won
9 games out of 10 in an average of 28 moves. During
the games, 3 times unnatural moves occurred suchas not running the queen from the threat or notpreventing a checkmate.
Also, Interval Alpha-Beta AI is tested with another AI with an Elo of 2450. Interval Alpha-Beta
AI lost to another AI 20 times out of 20 games inan average of 24 moves. During 20 games, AI madea total of 8 unnatural moves.
Since equation type E created better results
than other equations, it is chosen as the Interval
Alpha-Beta algorithm‘s equation formula.

4

Discussion

4.1

DDA by Interval Alpha-Beta

The reason for Interval Alpha-Beta AI doing unnatural moves in games might be due nature of theAlpha-Beta Algorithm. AI performs an iterative
search and chooses the best move in the deepest
leaves of the game state tree it can reach in a limited amount of time. If the player plays a weak
move, AI might search for a bad game state for itself to match with the player in 18 moves, which
may lead to sacrificing its queen in this turn (second most valuable piece) for nothing because it is
the closest game state for AI to match with theplayer‘s current move. However, the same principle applies for making good moves as well, eventhough the player played a bad move. For example, if the player gave their queen for free, AI
might find a state 10 moves later where it takes theplayer’s queen now but sacrifices its queen and rookfor free in the next moves. Therefore, in 10 moves
it matches with players’ current evaluation. However, after taking players queen since it will searchagain, it won’t choose the same state and get anadvantage.
Moreover, another reason for AI to play unnatural moves is, AI plays weak moves to match theplayer‘s weak moves even though the player is creating a strong state with weak moves. For example, in normal conditions, AI is in a position
that cannot be checkmated. However, the player
makes a move that leads to checkmate in 5-6 moves
but can be easily avoided. Since it can be easily
avoided, evaluation of that move is low, therefore
AI chooses a move with an equation of type E.
This leads to weak moves as well, however whenthe player reaches the last 2 moves for checkmate formulas for MCTS are suggested to make MCTS
even though the player‘s move evaluation is signif- AI stronger.
icantly increased, it might be unavoidable for AI
because not only it was a sudden increase in evaluation, but also in last 3-4 moves AI played weak References
moves which made the situation impossible for pre[1] K. Ikeda and S. Viennot, ”Production ofventing checkmate.
various strategies and position control for
The reason for abandoning equations type A
Monte-Carlo Go — Entertaining humanand type B is, the evaluation function of Cosette
players,” 2013 IEEE Conference on Computawas a bit different. For instance, in the original
tional Intelligence in Games (CIG), 2013, pp.
Cosette (which is a chess AI with 2503 Elo), while
1-8, doi: 10.1109/CIG.2013.6633625.
the player’s first move was 65 points, the best movehttps://ieeexplore.ieee.org/document/6633625
Cosette chose against it was -3 points. Also, during
the game generally normal moves‘ evaluations be- [2] Y. Arai -人 間 プ レ イ ヤ ー に 対 し て 接 待tween (-400,400) points, so if the average of those
プ レ イ を 行 う ボ ー ド ゲ ー ムAIの 提 案,
is taken and set an interval according to that averUndergraduate Thesis, University of Electroage after some point average became closer to zeroCommunications. 2019
which leads to not finding any moves by AI in 30
seconds due to interval upper limit is around zero.
[3] N. Suzuki -全 探 索 を 用 い た シ ッ ク ス メ ン
ズ モ リ ス の 接 待AI, Undergraduate Thesis,
University of Electro-Communications. 2022
5 Conclusion

5.1

Interval Alpha-Beta

Even though Interval Alpha-Beta AI lost to player
9 out of 10 times. The aim of this research is tomake a DDA AI in unsolved strategy games which
entertain players. Since every people has a different taste in games, this research aims to fulfill thesix requirements (mainly three) for AI which keep
human players entertained [1]. Therefore, Interval Alpha-Beta AI that uses equation type E, inother words, DDA AI of this research, moderately
achieved requirements A, B, C. Since, it plays according to the player‘s move evaluation, tries tokeep the balance of the game so that the game canbe carried to between mid and late game (around25-35 moves).

5.2

DDA by Monte Carlo Tree
SearchSince MCTS AI implemented in this research was
not strong enough to beat an easy chess AI, Modified MCTS to make DDA AI is not implemented.
Therefore, there is not any suggestion related tocreating DDA AI with MCTS algorithm. However,in future research, more suitable chess evaluation[4] Putra, Werda Heryawan, Lukman. (2017).
APPLYING ALPHA-BETA ALGORITHM
IN A CHESS ENGINE. Jurnal Teknosains. 6.
37. 10.22146/teknosains.11380.
[5] C. B. Browne et al., ”A Survey of Monte Carlo
Tree Search Methods,” in IEEE Transactions
on Computational Intelligence and AI inGames, vol. 4, no. 1, pp. 1-43, March 2012,
doi: 10.1109/TCIAIG.2012.2186810.
[6] Ciancarini, P., & Favini, G. P. (2010). Monte
Carlo tree search in Kriegspiel. Artificial
Intelligence, 174(11), 670-684.
[7] M. Ishihara, S. Ito, R. Ishii, T. Harada
and R. Thawonmas, ”Monte-Carlo Tree
Search for Implementation of Dynamic
Difficulty Adjustment Fighting Game AIs
Having Believable Behaviors,” 2018 IEEE
Conference on Computational Intelligenceand Games (CIG), Maastricht, Netherlands,
2018, pp. 1-8, doi: 10.1109/CIG.2018.8490376.

[8] S. Demediuk, M. Tamassia, W. L. Raffe, F.
Zambetta, X. Li and F. Mueller, ”Monte Carlotree search based algorithms for dynamic difficulty adjustment,” 2017 IEEE Conference
on Computational Intelligence and Games(CIG), New York, NY, USA, 2017, pp. 53-59,
doi: 10.1109/CIG.2017.8080415.
[9] Demediuk, Simon Tamassia, Marco & Li,
Xiaodong Raffe, William. (2019). Challenging
AI: Evaluating the Effect of MCTS-Driven
Dynamic Difficulty Adjustment on Player
Enjoyment. 1-7. 10.1145/3290688.3290748.
[10] Cosette, Tearth
https://github.com/Tearth/Cosette[11] Minimal Chess Engine, lithander
https://github.com/lithander/MinimalChessEngine[12] Minimal Chess Engine with MCTS
https://github.com/Jsennin1/MinimalChessEnginewith-MCTS

連絡先
Anil Tekeli
電気通信大学 情報理工学研究科 西野順二研究室
t1910426@edu.cc.uec.ac.jp、nishinojunji@uec.ac.jp

不確実性を有するデータ分類に向けたミシガン型ファジィ分類子システムのルール表現適応
Self-Adaptation of Rule Representations in Michigan-Style Learning Fuzzy-Classiﬁer Systems
for Data Classiﬁcation with Uncertainty⃝ 1 白石 洋輝⃝ 1 Hiroki Shiraishi

速水 陽平
2
Yohei Hayamizu
2

電気通信大学1
The University ofElectro-Communications
1

橋山 智訓
Tomonori Hashiyama
11

ビンガムトン大学
2
The State University of
New York at Binghamton
2

Abstract: This paper explores the inﬂuence of rule representation on the performance of Michigan-Style
Learning Fuzzy-Classiﬁer Systems (LFCSs) in terms of classiﬁcation accuracy. A novel LFCS, nameda sUpervised Self-Adaptive-Classiﬁer System (Adaptive-UCS), is introduced to address the limitations
posed by conventional rule representations in coping with problems featuring unknown or uncertain datacharacteristics, such as noisy inputs. Adaptive-UCS utilizes a fuzzy indicator and evolutionary operators
to optimize the rule representation, leading to an optimal representation. The results from experiments
indicate that Adaptive-UCS outperforms other methods in terms of classiﬁcation accuracy, robustness,and stability, thus providing a practical solution for LFCSs to tackle unknown problems without resorting
to trial-and-error.

1

はじめに
ミシガン型学習分類子システム (Michigan-Style Learn-ing Classiﬁer System: LCS) [1] は，説明可能な AI（XAI）
として応用が進むルールベースの進化的機械学習のパラ
ダイムであり，データ分析技術として頻繁に利用される[2, 3]．LCS はルール学習と定常状態型の遺伝的アルゴリ
ズム (steady-state GA) からなり，データ間に共通する特徴を分類子と呼ばれる説明可能な IF-THEN ルールとして生成する．LCS の代表的分類手法として最もよく知られているのは，教師あり学習分類子システム (sUper-

vised Classiﬁer System: UCS) [4] とその拡張手法である
ファジィ理論に基づく UCS (sUpervised Fuzzy-Classiﬁer

System: Fuzzy-UCS) [5] である．前者は明確なルール
境界を持つクリスプルール，後者は曖昧なルール境界を持つファジィルールを用いて分類を行う．従って，UCS（Fuzzy-UCS）は，明確な（曖昧な）クラス境界で構成される分類問題に適している．特に，Fuzzy-UCS で使用されるファジィルールは，不確実性（e.g., 雑音や欠損値）を有するデータ分類において有効であることが知られている[6]．Orriols-Puig ら [5] は両手法の分類性能を 20 問の実
データ分類問題を用いて比較検証し，20 問のうち 8 問でFuzzy-UCS が UCS を上回り，他 12 問では Fuzzy-UCSが UCS に劣ることを報告した．上記の結果は，ファジィ

応可能な UCS (sUpervised Self-Adaptive-Classiﬁer Sys-

tem: Adaptive-UCS) を提案し，その有効性を検証する．
Adaptive-UCS には，ルールのメンバシップ関数を長方形型（クリスプ）または三角型（ファジィ）のどちらかに設定するルールパラメータであるファジィ指標（fuzzy

indicator ）が新たに導入されている．ファジィ指標は進化的操作（交叉・突然変異）によって最適化されること
で，システムが最適なルール表現を探索することができる．この機構により，Adaptive-UCS は 1 つのシステム
でクリスプルールとファジィルールを効率的に同時運用することが可能となる．Adaptive-UCS の性能は，不確実性を模した雑音環境下でのベンチマーク問題において検証される．
本稿の構成は以下の通りである．第 2 章では，既存のルール表現について総括する．第 3 章では提案法のAdaptive-UCS について説明し，第 4 章では従来法である
超直方体クリスプルールに基づく UCS, 台形型ファジィ
ルール [7] に基づく Fuzzy-UCS 及び提案法の Adaptive-

UCS による比較実験を行う．第 5 章では実験結果に対する議論を行い，第 6 章にて本稿をまとめる．

2

関連研究
本章では，実数値入力を扱う LCS の文脈で提案された様々なクリスプルール表現及びファジィルール表現の概要

ルールのみ，あるいはクリスプルールのみを運用する現について説明する．なお，ファジィルールを用いる LCS は状の (Fuzzy-)UCS の枠組みでは，高い分類性能を実現す

ファジィ分類子システム (Learning Fuzzy-Classiﬁer Sys-

ることは困難であることを強調している．

tem: LFCS) [8] と呼ばれる．

分類性能を低下させることなくファジィ理論の利点を

超直方体表現 [9] は，現在主流であるクリスプルール表

最大限に活用するために，本稿ではルール表現を自己適現であり，単純かつ可読性の高いルール構造を持つこと

から，データ分析において最も使用される [3]. その後，

𝜇𝐴𝑖 (𝑥𝑖 )𝜇𝐴𝑖 (𝑥𝑖 )𝑠𝑖

複雑なクラス境界をより正確に近似するために，超楕円体表現 [10]，凸包表現 [11]，超曲面多面体表現 [12] など

1のクリスプルール表現が提案された．

LFCS の代表的手法である Fuzzy-XCS [6] と Fuzzy-0

𝑐𝑖 − 𝑠𝑖UCS [5] の原著では，三角型メンバシップ関数に基づく
ファジィルール表現が用いられており，その後の研究においても広く用いられた [13]．Tadokoro ら [14] は，多変量1𝑐𝑖𝑐𝑖 + 𝑠𝑖𝑥𝑖0ℱ𝑖 = 0 (crisp)𝑠𝑖𝑐𝑖 − 𝑠𝑖𝑐𝑖

𝑐𝑖 + 𝑠𝑖𝑥𝑖ℱ𝑖 = 1 (fuzzy)

図 1: Adaptive-UCS の条件部ファジィ集合 Ai = (ci , si ).

正規分布の確率密度関数をメンバシップ関数とするファ有の新たなルールパラメータとして，条件部ファジィ集合

ジィルールを導入し，データ分布が多変量正規分布に従のメンバシップ関数の形状がクリスプかファジィかを示す

う実データ分類問題においてその有効性を示した．

パラメータであるファジィ指標 F ∈ Bn (fuzzy indicator)

Shoeleh ら [7] は，超直方体表現を拡張，すなわちメンが導入されている．具体的には，Fik = 0 のルール k の条

バシップ関数を 2 変数の長方形型から 4 変数の台形型へ

件部ファジィ集合 Aki は，下限値 cki −ski ，上限値 cki +ski のと変更することで，1 つのルールでクリスプ（明確）な

長方形型メンバシップ関数とみなされる．一方で，Fik = 1

ルール被覆領域とファジィ（曖昧）なルール被覆領域をのルール k の条件部ファジィ集合 Aki は，左頂点 cki − ski ，同時に表現することを可能にした．しかし，ルール前件

中央頂点 cki ，右頂点 cki + ski の二等辺三角型メンバシッ

部のパラメータ数の増加は，探索空間の拡大を招き，シプ関数とみなされる．図 1 は，Adaptive-UCS のルール

ステム性能を阻害する可能性がある．この懸念は，Lanzi

条件部ファジィ集合 Ai を模式的に示したものである．

と Wilson [11] が示した，凸包表現の頂点数の増加がシス

各ルール k は，以下 3 つの主要パラメータを持つ: (i)テム性能低下を引き起こした実験結果からも支持される． ルール k の精度を示す適合度 F k ∈ (−1, 1]; (ii) ルール k+
また，台形表現は，いくつかの実データ分類問題において に照合した回数を示す経験値 expk ∈ R0 ; (iii) ルール k
超直方体表現よりも性能が劣ることが示されている．そに内包されているルール数を示す重合度 numk ∈ N0 ．ここで，本稿ではパラメータ数を 2 個に減らしたメンバー

れらのパラメータは，学習を通して更新される．

シップ関数をルールごとに適応的に調整することで，1 つ

3.1.2

照合度計算

の分類子システムでクリスプ及びファジィなルール被覆

Adaptive-UCS における入力ベクトル x ∈ Rn のルール

領域を表現する自己適応機構を取り入れた LFCS を提案

k への照合度 (matching degree) µAk (x; F k ) ∈ [0, 1] は，する．

次の式 (2) のように計算される．

3

Adaptive-UCSµAk (x; F k ) =本章では，前件部のメンバシップ関数をルール毎に自n∏µAki (xi ; Fik ),

(2)

i=1

己適応的に調整する LFCS（Adaptive-UCS）を提案する． ここで，µ k (·; 0) / µ k (·; 1) はそれぞれ条件部ファジィ
Ai
Ai

3.1
3.1.1

集合 Aki を表現する長方形型 / 三角型メンバシップ関数

知識表現

である．

ルールパラメータ

Adaptive-UCS の n 次元ファジィルール k は，FuzzyUCS と同様に次の式 (1) で表現される．

図 2 は Adaptive-UCS における 2 次元ルール k1 , k2 , k3の表現型指標 F を変化させた時の照合度を可視化したグレイスケール図 であり，白色が照合度 0，黒色が照合度

IF x1 is Ak1 and · · · and xn is Akn(1)

1 を表す (解像度 1000 × 1000)．このように，提案法は 1つのルール前件部によって 2n 通りのルール被覆領域を自THEN ck WITH wk ,己適応する．
ここで，A = (A1 , ..., An ) は条件部集合，wk ∈ [0, 1] は，

なお，本稿では調整するメンバシップ関数の対象としルール k が結論部クラス ck を予測する際の確からしさをて長方形型と三角型を選択しているが，これら 2 つのい示す重みである．

ずれか，もしくは両方の関数を，左右対称かつ中央値 ci

Adaptive-UCS の条件部ファジィ集合 Ai は，長方形もしと幅 si の 2 変数で表現できる任意の関数（e.g., 正規分布

くは三角形の中央値 ci ∈ R (center) と幅 si ∈ R (spread)[14] や raised cosine 分布，ラプラス分布の確率密度関数）

によって，Ai = (ci , si ) と定義される．Adaptive-UCS 固に置き換えることも可能である．

+

0.8

0.6

0.6

0.6

0.6
x2

1.0

0.8

x2

1.0

0.8

x2

1.0

0.8

x2

1.0

0.4

0.4

0.4

0.4

0.2

0.2

0.2

0.2

0.0
0.0

0.0
0.0

0.0
0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0.2

x1

0.4

0.6

0.8

1.0

0.2

x1

(a) F = (0, 0)

0.4

0.6

0.8

1.0

0.0
0.0

0.2

x1

(b) F = (0, 1)(c) F = (1, 0)

0.4

0.6

0.8

1.0

x1

(d) F = (1, 1)

図 2: ファジィ指標 F ∈ B2 を変化させた際の 2 次元ルール k1 , k2 , k3 のルール被覆領域(Ak1 1 = Ak2 1 = (0.5, 0.2), Ak1 2 = Ak2 2 = (0.2, 0.1), Ak1 3 = (0.9, 0.1); Ak2 3 = (0.9, 0.3).)

3.2

メカニズム

の後，進化的操作である交叉・突然変異が 2 つの子ルールにAdaptive-UCS は実行部 (performance component)，更対して適用される．Adaptive-UCS では，条件部ファジィ

新部 (update component) 及び発見部 (discovery compo-

集合 Ai = (ci , si ) 及びファジィ指標 Fi に対して一様交叉nent) の 3 部から構成される．また，Adaptive-UCS はが確率 χ で適用される．また，突然変異も Ai = (ci , si )学習モード (training mode) もしくはテストモード (test及び Fi に対して適用される．具体的には，突然変異確率mode) のどちらに属しているかよって動作が異なる．学
習モードでは実行部，更新部，発見部を順に起動するこ

pmut を満たした場合，ci , si には範囲 [−m0 , m0 ) から一様とで，既存ルールの更新及び新規ルールの探索を実行す量を示すハイパーパラメータである．また，Fi は，現在のる．一方でテストモードでは実行部のみ起動し，既存の値を反転させた値へと変異する．すなわち，Fi = 0 (or 1)

ルールセットを用いて，正解クラスが付与されていないの場合，1 (or 0) へと変異する．進化的操作が適用された 2入力のクラスを推論する．本節ではこれらのメカニズム

つの子ルールは [P] に挿入される．このとき，親ルールがについて順に説明する．

子ルールを包含できる関係であれば包摂する．これを GA

3.2.1

実行部

全てのルールは，ルールセット [P] (population) に属する．まず時刻 t において，環境からクラス c に属する
入力 x を受取る（テストモード時には正解クラス c は与えられない）．次に，照合集合 (match set) [M] = {k ∈[P]|µAk (x; F k ) > 0} を形成する．その後，システムがテ
ストモードに属している場合は，[M] のルールを用いて，加重平均推論 (weighted average inference) [13] によって
入力 x のクラスを推論する．システムが学習モードに属している場合は，更新部を起動する．

3.2.2

更新部

[M] が形成された後，システムは正解集合 (correct set)
[C] = {k ∈ [M]|ck = c} を形成する．その後，[M] 内の全てのルールのパラメータ exp, F を Fuzzy-UCS と同様の更新式 [5] を用いて更新する．その後，[C] 内の最も一般的なルールは，[C] 内の全てのルールと比較され，包含できる関係であれば包摂する．これを正解集合包摂 (correct

set subsumption) という．
3.2.3

発見部

に採取した乱数値が加算される．ここで，m0 は最大変異

包摂 (GA subsumption) という．また，[P] のルールの

num の合計が，ルールの最大数を表すハイパーパラメー
タ N を超える場合，[P] の中で相対的に µAk (x) · (F k )νが低いルール k が優先的に削除される．ここで，ν は F kに課すペナルティを示すハイパーパラメータである．

実験

4

従来法である超直方体クリスプルール表現に基づく UCS[4]，台形ファジィルール表現に基づく Fuzzy-UCS [5]，及び提案法である Adaptive-UCS の性能を検証する．

4.1

ベンチマーク問題: Noisy Checkerboard

Noisy Checkerboard 問題 (NCB 問題) は，実数値 LCSの性能評価に用いられる Checkerboard 問題 (CB 問題)[9] に不確実性を付与した問題である．CB 問題は黒と白の領域に分割された状態空間として与えられ，ランダムに生成される実数値入力 x ∈ [0, 1)2 に対して，そのベクトルが黒または白の領域のどちらに含まれるかを各々{0, 1} の正解クラスとして決定する問題である．一方，NCB 問題では学習モードとテストモードにおいて，環境（CB 問題と同様）は正解クラス c に属する入力ベクトル

発見部では定常状態 GA を実行し，[C] から選択されたx ∈ [0, 1)2 を UCS に送信する．ただし，学習モード時

２つの親ルールの複製を２つの新しい子ルールとする．そ

のみ，UCS が x と c を受信する前に，x はガウス雑音

N (0, σ 2 ) に晒される．すなわち，雑音に晒された入力は

5

考察∀i ∈ {1, 2} : xi ← xi + N (0, σ ) として表現される．本

本章では，4.3 節で確認された提案法の有効性を視覚的

論文は，σ ∈ {0, 0.025, 0.05} に設定した 3 種の NCB 問に理解することを目的に，各システムがどのように問題題を用いて実験を行う．なお，σ = 0 の設定下での NCB

空間（クラス境界）を近似しているかを確認する．具体

問題は CB 問題と等価である（すなわち，無雑音の理想的には，2 次元の問題空間 S = [0, 1)2 を 1,000,000 分割

環境である）ことに留意されたい．

し（すなわち，解像度 1000 × 1000），ある試行における2

4.2

各座標に対する各システム（200,000 回の学習終了時）の実験設定

全問題で共通に，UCS1 , Fuzzy-UCS2 , Adaptive-UCS3のハイパーパラメータは先行研究 [4, 5, 7] と同様の値に設定する．ただし，σ ∈ {0.025, 0.05} の NCB 問題では，

Urbanowicz [15, 2] が提唱した雑音環境におけるパラメー
タ設定のガイドラインに従い，ν = 1, acc0 = F0 = 0.95とする．学習/テスト回数は 200,000 回とし，学習とテス
トを 1 回ずつ交互に実行する．評価指標は異なるランダ
ムシードを使用した 30 試行の独立した実験における，テストデータに対する平均分類精度及び平均ルール数とする．加えて，統計的有意差を確認するために，有意水準

0.05 の下で多群検定を行う．具体的には，Levene の等分
散検定によって等分散性が認められた場合は分散分析とTukey の事後検定をペアで実施し，等分散性が認められなかった場合は Welch の検定と Games-Howell の事後検定を併用する.

4.3

推論クラス {0,1} を各々黒，白で描画する．
図 4a, 4b, 4c は，それぞれ UCS, Fuzzy-UCS, Adaptive-

UCS が出力した NCB 問題 (σ = 0) における推論クラスの描画結果である．表 1 が示したように，200,000 回時点
での各システムの分類精度に有意差は見られないが，これらの図のクラス境界付近に着目してみると，各システムの近似性能差が僅かながら窺える．例えば，図 4a の UCS
及び図 4c の Adaptive-UCS は長方形クリスプルールにより，軸に対して平行なクラス境界を正確に近似している．
一方で，図 4b の Fuzzy-UCS は，クラス境界が直交している部分空間を正確に近似できておらず，丸みを帯びた近似となっている箇所が数点見受けられる．これは，台形表現の台形型メンバシップ関数が持つ µAki (·) < 1 となる区間(i.e., [aki , bki ] ∨ [cki , dki ]) が，CB 問題のクラス境界を被覆したことが原因であると考えられる4 ．特に CB 問題のような軸に対して平行なクラス境界で構成されている問題に

実験結果

対しては，長方形クリスプルールのみでの解決が理想で

表 1 は，各システムの平均評価値（分類精度，ルール

あるが，台形型メンバシップ関数によって長方形クリス数）を示している．ここで，表中の緑色/桃色の網掛けはプルールを表現する場合，∀i ∈ {1, 2} : aki = bki ∧ cki = dki

多群検定によって全システム間でそれぞれ最良/最悪の群の条件を満たさなければならない．実数値 LCS の枠組みに属していると判断されたシステムの平均評価値を表す． で用いられる突然変異が，各遺伝子座にランダム値を加減するだけの簡易な操作であることを踏まえると，上記
括弧内の数字は，多群検定に基づく順位を表す．
図 3 は ，NCB 問 題 に お け る UCS,

Fuzzy-UCS,

Adaptive-UCS の 4000 回毎の平均分類精度の推移を示したものである．これらの図の横軸はテスト回数，縦軸
は 30 試行における各平均評価値を示す．各グラフのエラーバーは 30 試行における 95%信頼区間を表す．
表 1 が示すように，提案法の Adaptive-UCS は最悪の群に属していることを示す桃色のセルが一切ない．また，全ての評価指標において提案法が最も高い平均順位を記録していることからも，提案法の有効性を確認できる．
1 UCS: N = 6400, acc = 0.99, β = 0.2, ν = 10, χ = 0.8,
0pmut = 0.04, δ = 0.1, m0 = 0.1, r0 = 0.2, θGA = 50,
θdel = 50, θsub = 50, τ = 0.4, doCorrectSetSubsumption = yes,
doGASubsumption = yes.
2 Fuzzy-UCS: Analogous to UCS, except: acc = N/A, β =0N/A, F0 = 0.99, θexploit = 10, θoverlap = 0.8.
3 Adaptive-UCS: Analogous to Fuzzy-UCS, except: θoverlap =0.5.

の条件を達成するためには多くの学習（最適化）回数を要すると考えられる．この主張は，冗長なルール表現によって多様性（ルールセットサイズ）が他 2 手法よりも飛躍的に大きい実験結果 (cf. 表 1) からも支持される．
一方で，雑音が加わった場合，全システム間における分類性能の有意差が如実に現れる．表 1 及び図 3b, 3c が示すように，雑音強度が低い σ = 0.025 の設定下では，

UCS/Fuzzy-UCS が全システム間で有意に最良/最悪の分類性能を示しているが，雑音強度が高い σ = 0.05 の設定
下ではこれら 2 手法の性能が逆転する．この理由については，次のように考察できる．まず，雑音に晒される前後の入力をそれぞれ x, xN とすると，雑音強度が低い (i.e.,

σ = 0.025) 環境においては，x と xN の正解クラスが異4 台 形 表 現 に お け る 条 件 部 フ ァ ジ ィ 集 合 A は ，台 形 の 頂 点
iai , bi , ci , di ∈ R (ai ≤ bi ≤ ci ≤ di ) によって Ai = (ai , bi , ci , di ) と定義される．

表 1: NCB 問題 (σ ∈ {0, 0.025, 0.05}) における各システムの分類精度とルールセットサイズ
NCB

Noise Strength

σ=0

No

σ = 0.025

Low

σ = 0.05

High

SystemAdaptive-UCS
Fuzzy-UCS
UCS
Adaptive-UCS
Fuzzy-UCS
UCS
Adaptive-UCS
Fuzzy-UCS
UCS
Adaptive-UCS
Fuzzy-UCS
UCS

100.0

100.0

97.5

97.5

97.5

95.0
92.5
90.0
87.5
85.0
UCS
Fuzzy-UCS
Adaptive-UCS

82.5
80.0

0

25000 50000 75000 100000 125000 150000 175000 200000
Test Steps(a) σ = 0 (no noise)

95.0
92.5
90.0
87.5
85.0
UCS
Fuzzy-UCS
Adaptive-UCS

82.5
80.0

0

25000 50000 75000 100000 125000 150000 175000 200000
Test Steps(b) σ = 0.025 (low noise)Classification Accuracy (%)

100.0Classification Accuracy (%)

Classification Accuracy (%)

Average Rank

Entire 200,000 Tests
Acc. (%)|[P]|
97.08 (1)2525 (1)96.56 (2)2936 (2)96.48 (2)2955 (2)95.44 (1)3862 (2)93.53 (2)3719 (1)93.63 (2)4047 (3)93.23 (1)4601 (2)92.76 (2)4688 (3)90.27 (3)4538 (1)
1
1.7
2
2
2.7
2

Last 10,000 Tests
Acc. (%)|[P]|
98.34 (1) 2651 (1)98.24 (1)3416 (3)98.15 (1)2962 (2)96.71 (1) 3964 (1)95.42 (2)4132 (2)96.59 (1)4088 (2)94.41 (1)4754 (2)93.79 (1)4840 (3)92.66 (2)4668 (1)
1
1.3
1.3
2.7
1.3
1.7

95.0
92.5
90.0
87.5
85.0
UCS
Fuzzy-UCS
Adaptive-UCS

82.5
80.0

0

25000 50000 75000 100000 125000 150000 175000 200000
Test Steps(c) σ = 0.05 (high noise)

図 3: NCB 問題 (σ ∈ {0, 0.025, 0.05}) における分類精度 (Classiﬁcation Accuracy) の推移
なる確率は低くなる．従って，最適化に時間を要する台に基づく Fuzzy-UCS との比較実験の結果，雑音の強度が形ファジィルール (Fuzzy-UCS) よりも，長方形クリスプ

低い（高い）問題に対しては，クリスプルール（ファジィ

ルール UCS による分類が有効であったと考えられる．一ルール）が分類において有効であることが示された．ま方で，雑音強度が高い (i.e., σ = 0.05) 環境においては， た，提案法は雑音の有無や強度に依らず，一貫して全手

x と xN の正解クラスが異なる確率は高くなる．従って， 法間で最も有意に優れた分類性能を示した．
同環境においては，不確実性に対して頑健な台形ファジィ

今後の課題として，より多様なベンチマーク問題での従ルールは，不確実性に対して脆弱なクリスプルールより

来法及び提案法の性能分析が挙げられる．本稿では超直も有効に作用したと考えられる．この主張は，雑音入力

方体ルールでのクラス境界近似が容易なチェッカーボーに過適合したクリスプルールによって近似されたクラス

ド問題を採用したが，同ルールでのクラス境界近似が困

境界上に白色雑音が強く現れている図 4g の結果からも支難な問題（e.g., 斜めや曲線状のクラス境界で構成される

持される．このように，本実験結果は台形ファジィルー

問題）による検証が望まれる．また，本稿では入力値にルの高強度な雑音入力に対する頑健性を示している．し対してガウス雑音を付与する環境を扱ったが，一定確率

かし，前述したように，同ルールは最適化に時間を要す

で入力値の欠損が発生する環境や，学習時に与えられるることから，総合的な分類性能に関しては提案法よりも正解クラスが反転する環境といった，異なる不確実性を有意に下回ることに留意されたい (cf. 表 1)．

模した問題においても提案法が有効であるか検証する必
要がある．

6

おわりに
本稿では，前件部のメンバシップ関数をルール毎に自己適応的に調整する LFCS（Adaptive-UCS）を提案するとともに，その性能を不確実性を模した雑音環境におけるベンチマーク問題にて検証した．従来法である超直方体クリスプルールに基づく UCS 及び台形ファジィルール

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[2] R. J. Urbanowicz and J. H. Moore, “ExSTraCS 2.0: description and evaluation of a scalable learning classiﬁer system,”

1.0

0.8

0.8

0.8

0.6

0.6

0.6

x2

x2

1.0

x2

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0.4

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x1

x1

x1

(a) UCS (no noise, i.e., σ = 0)(b) Fuzzy-UCS (no noise)(c) Adaptive-UCS (no noise)
1.0

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0.2

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0.6

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x1

x1

x1

(d) UCS (low noise, i.e., σ = 0.025)(e) Fuzzy-UCS (low noise)(f) Adaptive-UCS (low noise)
1.0

0.8

0.8

0.8

0.6

0.6

0.6

x2

x2

1.0

x2

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0.4

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0.2

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0.0
0.0

0.2

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0.0
0.0

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1.0

0.0
0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

x1

x1

x1

(g) UCS (high noise, i.e., σ = 0.05)(h) Fuzzy-UCS (high noise)(i) Adaptive-UCS (high noise)

図 4: NCB 問題 (σ ∈ {0, 0.025, 0.05}) における各システムが出力した推論クラス {0, 1}(下線の手法は，多群検定に基づく最良の手法を示す (cf. 表 1))
Evolutionary intelligence, vol. 8, no. 2, pp. 89–116, 2015.
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[8] A. Bonarini, “An introduction to learning fuzzy classiﬁer
systems,” in International Workshop on Learning Classiﬁer
Systems. Springer, 1999, pp. 83–104.
[9] C. Stone and L. Bull, “For real! XCS with continuous-valued
inputs,” Evolutionary Computation, vol. 11, no. 3, pp. 299–
336, 2003.

[10] M. V. Butz, P. L. Lanzi, and S. W. Wilson, “Function approximation with XCS: Hyperellipsoidal conditions, recursive
least squares, and compaction,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 12, no. 3, pp. 355–376, 2008.
[11] P. L. Lanzi and S. W. Wilson, “Using convex hulls to represent classiﬁer conditions,” in Proceedings of the 8th annual
conference on Genetic and evolutionary computation, 2006,
pp. 1481–1488.
[12] H. Shiraishi, Y. Hayamizu, H. Sato, and K. Takadama, “Betadistribution based XCS classiﬁer system,” in 2022 IEEE
Congress on Evolutionary Computation (CEC).
IEEE,
2022, pp. 1–8.
[13] A. Orriols-Puig and J. Casillas, “Fuzzy knowledge representation study for incremental learning in data streams andclassiﬁcation problems,” Soft Computing, vol. 15, no. 12, pp.
2389–2414, 2011.
[14] M. Tadokoro, H. Sato, and K. Takadama, “XCS with weightbased matching in VAE latent space and additional learningof high-dimensional data,” in 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC). IEEE, 2021, pp. 304–310.
[15] R. J. Urbanowicz and W. N. Browne, Introduction to learningclassiﬁer systems. Springer, 2017.

連絡先
白石 洋輝

E-mail: hirokish@media.is.uec.ac.jp

本棚メタファを用いて幅広い論文サーベイを支援する
論文検索システムの提案
Scientiﬁc Articles Exploration System Based on Book Shelves Metaphor
1⃝ 1 小林 稜，
橋山 智訓
11⃝ Ryo Kobayashi,
Tomonori Hashiyama
1
電気通信大学大学院 情報理工学研究科
1
Graduate School of Informatics and Engineering,
The University of Electro-Communications

Abstract: In this research, the author developed a system that assists users to explore scientiﬁc article
widely. This system aims to promote serendipity by (1) expanding the search space of scientiﬁc articles
and (2) making it easier to ﬁnd useful articles in the search space with a VR interface of book shelf
metaphor. The author conducted experiments that observe availability and the change of the behavior
to search information. The result shows that the proposed system has better serendipity scale than theexisting system.

はじめに

1

1.2

提案

研究をするにあたって、研究テーマの立案や、自身の本研究は、幅広い論文サーベイを実現することを目的

研究の位置づけ、研究手法を定めるためには、論文サーとし、本棚メタファにより、人が実世界を探索して回る

ベイは不可欠である。特に、新規性・有用性のある研究

かのような行動を伴う論文検索システムを提案する。

とするためには、論文サーベイを幅広く行うことが望ましい。
現在研究者は、論文を Web 上で幅広く入手できる。

2

関連研究

2.1

情報探索とセレンディピティ

Google Scholar 等の論文検索システムや、通常の検索エン情報探索行動におけるセレンディピティに着目した研ジンを利用することで、自身の読みたい論文を検索し、ア究が行われている。Lori ら [2] は、デジタル環境での情報

クセスできる。URL を知っている場合、J-STAGE, IEEE

探索実験で得られたセレンディピティに関するアンケー

Xplore 等の電子ジャーナルや研究者自身の Web サイト

トデータと、物理的環境での尺度との相違点を、主成分等を直接利用可能である。Web 上にはあまりにも多くの分析により明らかにした。尺度は「多様性」「好奇心をそ論文が存在するため、全ての論文に目を通すことはできそる表示」など 10 次元に及び「システムの予想もしなない。そのため、自身に必要な論文に絞って読む必要がかったような可視化が目を引いたか」など 20 個の設問か

ある。

らなる。

論文検索の際、様々な検索システム・様々な検索条件を

2D, 3D, VR などの空間表現やインタラクションの違い

試して論文を探すことが望ましい。しかし、検索条件が思で情報探索がどのように変わるか確かめる研究が行われいつかなくなることや、思いついた検索条件では思ってている。VR では、3D や 2D と比べ、タスク遂行時間がいた通りの論文が発見できないことなどが起きうる。ど短く、パフォーマンスが向上すると報告されている [3]。

のような検索条件とするか自身で考えることには限度が

2.2

ある。

1.1

本棚と情報探索行動

論文サーベイ支援

論文サーベイにおける課題に取り組む研究が様々なア
プローチから行われている。高久ら [4] らは、知識要求を、

思いがけない情報と出会うことで、自身では想像でき

自然文や、自然文の載っている参考 Web ページの URL

なかったような良い研究のアイデアとなり、成果につなでシステムに入力すると、その文から特徴語を複数抽出がることがある。例えば、分野 A の研究動向を調べるた

し、組み合わせて、論文検索システムにおける検索クエ

めに論文検索をしている際、たまたま検索結果中に分野

リを複数発行することで、多様な論文検索を実現する「ふB に関する論文を見つけ、分野 B に興味を持つことがあわっと関連検索」システムを提案した。

るだろう。このような、思いがけない偶然の有用な出会い

Alfaro ら [5] は、VR 空間上で論文検索ができ、声で操や、これを自ら察知する能力をセレンディピティという。

作が可能なシステムを提案し、ユーザビリティの向上を

人は、図書館などの実世界を探索する際、その道中で、確認している。しかし、論文検索結果は 1 画面に 3 件ま思いがけない有用なものを発見する効果があるといわれでしか表示しないものであり、VR 空間を十分活用できている [1]。この性質を、コンピュータ上の論文探索に応ていない。本研究では、VR がもたらす、実世界の探索に用することで、幅広い論文サーベイの実現が期待できる。

似た性質を論文サーベイに取り入れることを試みる。

プロトタイプとその評価実験

3

抄録・著者・掲載書誌の権威を可視化内容に反映した。本

論文検索システムにおける検索結果表示を本棚メタファにはタイトルを記載し、帯に著者名を記載し、帯色を掲とすることで、検索結果を俯瞰して眺められるようにな

載書誌名から計算したものとした。同じ掲載書誌の論文

り、従来よりも幅広いサーベイとなると考えた。

が複数並んでいると、同じ帯色の本が並ぶこととなり、見この仮説を確かめるため、ある単語で論文検索をした
時、その論文検索結果を 3D 空間上に可視化するシステ

分けがつく。

4.4

インタラクションムを構築し、被験者実験を行った。被験者には、Google

本システムは VR 空間上に実装され、Meta Quest 2 を

Scholar 等を比較システムとし、提案/比較 両システムを用いて操作する。Meta Quest 2 は、首の回転や体の動き使って、指定のトピック/自由なトピックをサーベイするを 6 自由度でトラッキングする HMD と、左右の手の位

2 種類の課題に取り組ませた。実験は、液晶ディスプレイ

置をトラッキングするコントローラからなる。このシスや、キーボード・マウスといった、従来どおりのインタ

テムを使い、ユーザは、仮想空間を自由に歩き回り、本フェースを用いて行った。

棚を見回すことができる。本にカーソルを合わせクリッ

結果、視点回転量が極端に少ない被験者がみられ、実クすると、文献情報や抄録を閲覧できる。

世界での本棚探索を十分に模したとはいえなかった。ま論文 PDF を開いて読むためには、論文をブックマーク

た、提案システムでは検索回数の被験者ごとのばらつきに登録する必要がある。VR システムでのサーベイ終了が減った他、一つの検索結果をより長時間眺める傾向に

後、ブックマーク論文一覧を Web ブラウザ上で確認可能

あった。

とした。

システムがきっかけで新しいトピックに出会った被験者はあまりみられなかった。このことから、ただ検索結果を本棚メタファで可視化するだけでは、幅広いサーベイが支援できるとはいえなかった。
幅広いサーベイを実現するには、セレンディピティを利用することが有効であると期待される。セレンディピ
ティを実現するためには、検索結果を本棚メタファで可視化するだけでなく、その検索結果が多様であることが求められる。このことから、論文探索空間を広げること

図 1: 提案: 「ゲーム」と検索した際の本棚で出会いの下地を作ることが今後の課題に残った。

提案システム4
4.1

概要

仮想 3D 空間に、論文検索結果を本棚として表示するシステムを構築した (図 1)。各論文が 1 冊の本として可視化される。検索エンジンには CiNii Research を使用し
ている。

4.2

本棚

論文探索空間を広げるために、検索結果の論文を最新順に取得したものが手前の本棚に出現し、高久ら [4] らの手法を参考に関連論文の検索結果が奥の本棚に陳列され

図 2: 提案: 関連分野「学習」の本の並びるものとした (図 2)。さらに、検索語やそれぞれの分野
名で引用数の多い論文を検索した結果が、平積み陳列される (図 3)。

4.3

本

事前の複数回の予備実験および聞き取りによって明らかになった、サーベイの際の手がかりのうち、タイトル・

図 3: 提案: 関連分野「学習」における平積み論文

表 1: 事後アンケートに用いた設問
セレンディピティの次元尺度1. 妨げられない直接アクセス

S1 システムを使って、興味を持ったもの全てを探索することができた
S2 いろいろな形で情報を見ることができた
S3 いろいろなトピックを調べることができた
S4 普段よりも多くのトピックで調べることができた
S5 いろいろな場所をクリック / 操作して、どうなるか試してみたくなった
S6 予想もしなかったような言葉が、目を引いた
S7 システムの、予想もしなかったような可視化が、目を引いた
S8 予想もしなかったような単語で、思考が刺激された
n/a
S9 予想もしなかったようなコンテンツを持つページで、面白いものを見つけた
S10 システムにより、異分野のつながりを感じた
S11 システムが、トピックを色々探索するように誘いかけるような方法で、コンテンツを提示してくれた
S12 あるトピックについて探索している時、予期せず、他のトピックにもたどり着いた
S13 思わぬトピックに出くわした
S14 それぞれのトピックに、色々な経路でたどりつくことができた
S15 システムによって、拾い読みや、探索を促された
S16 物をじっくり見るために、ふと立ち止まっている自分に気づいた
S17 システムによって、立ち止まったり、探索したりする気になった
S18 以前に調べていたトピックに戻ることができた
S19 道に迷うことなく、色々なトピックを簡単に探索できた
S20 トピックやアイデア間の興味深い関連性を追求することができた

2. 多様性3. 好奇心をそそる表示
4. 印象的な対比
5. ポインター
6. 欠陥

7. 相互の接触

8. 複数の経路
9. 探索可能性

10. 立ち止まって考えられるか

5

実験

6

結果と考察

5.1

概要

6.1

論文サーベイの幅広さとセレンディピティ

当研究室所属/配属希望の学域 3 年〜修士 2 年の学生 8

表 2: アンケート結果

名を対象に、自身の今の研究テーマや、研究テーマとし

提案条件

比較条件

両側 t 検定p値

66 ± 2166 ± 864 ± 26
81 ± 100.69710.00693

たいトピックについて、検索語が尽きる/疲れるまで論文
サーベイさせ、読みたい論文・興味関心のある論文をブッ
クマークさせる実験を行った。

5.2

条件

以下の 2 条件を用意し、それぞれ別の日に実験した。

実験目的達成度合い /％serendipity 尺度合計点

事後アンケートの結果は表 2 の通りである。先行研究の指標上では、提案条件のほうが有意にセレンディピティを引き起こすといえる。しかし、提案条件と比較条件とで、幅広いサーベイの達成度の主観的評価には差がなかった。

提案条件 提案システムを用いてサーベイした。その後、ブックマークに登録した論文を読んだ。
比較条件 提案システムでの検索結果を Web ブラウザに表示するものとしたシステムを用いてサーベイした。

5.3

実験の流れ

実験前に、提案システムの使い方を一通り使う練習タ

セレンディピティを測る設問のうち 1 ％有意差があったものは、S6「予想もしなかったような言葉が、目を引いた」S15「システムによって、拾い読みや、探索を促された」であった。このことから、提案条件には、比較条件と比べると、印象的な言葉が目を引く傾向や、検索結
果をよりよく探索させる効用があるものと考えられる。

6.2

情報探索行動スクを行わせた。実験中は、データとして、操作ログ、閲

検索行動の違いについて述べる。検索語の多様性は、提覧・検索履歴、実験システムの動作映像を取得したほか、案・比較条件間で有意差はなかった。検索結果から論文

何を考え、どう操作しているかを話す、思考発話法を実詳細を開いた回数や、興味を持った論文の数を比較する

践させた。

と、提案条件のほうが、単位時間あたりの数が微増では各条件の実験後、事後アンケートを実施した。アンケー

あるものの、有意差はなかった。

トでは「幅広くサーベイする」目的を達成できたかの主

検索回数は、比較条件では、被験者 2 人が他の被験者観的評価をさせたほか、先行研究 [2] の提案する 20 の設と比べ倍以上の回数であったものの、提案条件では他の問を和訳したものに回答させ、システムのもつセレンディ

被験者と同じ程度の検索回数であるような様子が見られピティの性質を評価した。設問群は表 1 の通りであり、セた。これは、3 章で通常の 3DCG を用いる提案条件と比レンディピティの 10 個の条件に対応するものとされる。

較条件を比べた時にも見られた傾向であった。

7

まとめ
幅広い検索結果を持つ論文検索システムにおいて、本

棚メタファを取り入れたインタフェースとそうでないイ
ンタフェースを用意し、比較実験を行った。
実験の結果、主観的には幅広いサーベイを実現させる
実感は得られなかったもの、先行研究 [2] の指標上ではセレンディピティを向上することがわかった。特に、比較手法に対し、印象的な言葉が目を引く傾向や、検索結果をよりよく探索させる効用があるものと考えられる。
アンケートから導いた結論では、利用者の主観に大きな影響を与えず、自然な形でのセレンディピティを実現するシステムとなっていると考える。

参考文献[1] 須崎信伍, 相場亮. 図書館における本との出会いを実現するシステムの研究. 第 81 回全国大会講演論文集,

No. 1, pp. 195–196, 2019.
[2] Lori. McCay-Peet and Elaine Toms. Measuring thedimensions of serendipity in digital environments.
Information Research, 2011.
[3] Maurice Schleußinger. Information retrieval interfaces in virtual reality. Plos one, Vol. 16, No. 2,2021.
[4] 高久雅生, 江草由佳. セレンディピティを促す論文検索ツール 「ふわっと関連検索」. ディジタル図書館,

Vol. 38, pp. 35–41, 2010.
[5] Luis Alfaro, et al. Scientiﬁc articles exploration system model based in immersive virtual reality andnatural language processing techniques.

Interna-tional Journal of Advanced Computer Science andApplications, Vol. 9, No. 7, 2018.
連絡先
小林稜

E-mail: ryo-kob@uec.ac.jp / ryokbysuec@outlook.jp

学習スタイルに着目した適応的な情報提示システムのボードゲーム説明書への応用と検証
An Adaptive Presentation System Focusing on One’s Learning Styles
to Tabletop Game Instructions
1⃝ 1 永井 美央花,
橋山 智訓
⃝ 1 Mioka Nagai, 1 Tomonori Hashiyama
1
電気通信大学1
The University of Electro-Communications

Abstract:
This study focused on the fact that adapting to one’s learning styles improves the ease of understanding foreach user. However, few researches have applied the learning style theory to the ﬁelds other than that ofeducation. This study proposes 2 types of web-based instruction manuals based on the Sequential/Global
dimension of Felder-Silverman Learning Styles Model. This paper describes the results of the experiment
to examine the eﬀectiveness of the proposed instruction manuals.

1

はじめに

用者にとってわかりやすい表現に適応させる手法を、日

自分がわかりやすいと感じた授業や教材が、自分以外の常における情報処理タスクの一例である「ボードゲーム

全員にとってわかりやすい表現であるとは限らないと、誰の説明書」に適用し、学習スタイル論の応用の幅を広げる

しも実感したことがあるだろう。この事象は、「学習スタことである。その第一歩として、FSLSM の Sequential-

イル」が人ごとに異なるために起こると考えられている。

Global 軸において、それぞれの優位者に配慮した 2 種類

「学習スタイル」とは、学習者が学習環境をどのように知覚し、相互作用し、反応するかの比較的安定した指標となる、認知的・感情的・心理的な特性である [1]。心理学・教育の分野において、個々の学習スタイルに適した学習環境を提供することで学習効果の向上が見込まれるとして、様々な理論が提唱されている [2]。その一つがFelder-Silverman の学習スタイルモデル (FSLSM) [3] である。

の Web 説明書と、その作成手法を提案する。実験では、
提案 Web 説明書を被験者に読ませ、学習スタイルによって理解効率やわかりやすさへの印象に差が生じるかを検証した。

Felder-Silverman の学習スタイルモデル

2
2.1

概要

FSLSM は、学習者が好む学習方法を Active-Reﬂective（能動-内省）、Sensing-Intuitive（感覚-直感）、Visual-

実際に、生徒の学習スタイルに適合した教材を提供する

Verbal（視覚-言語）、Sequential-Global（逐次-全体）のことによって、生徒の学習効率が上がり、モチベーション

4 軸とその強度で表すモデルである（図 1）。Felder はこが向上した事例が報告されている [4]。また、利用者の特性の 4 軸を測定するための質問紙である Index of Learningをモデル化し、それに応じてハイパーテキスト上の文書内

Styles (ILS) を開発し、オンライン上に公開している [6]。

容やリンク先を自動的に変更する Adaptive Hypermedia

Systems (AHS) の技術分野では、生徒の学習スタイルに適応した画面構成の教材を動的に生成する研究がされており、学習効果に対して良い影響を与えることが示唆されている [5]。これらの事例から、学習スタイルに配慮して情報の表示形式を適応させることは、各利用者にとってのわかりやすさを向上させると言える。
本研究は、わかりやすさは学問を学ぶときだけでなく、「ゲームの遊び方を理解する」などの日常生活における情報処理タスクにも要求されると考えた。しかしながら、学図 1: FSLSM の概要

習スタイル論を教育分野以外へ応用した研究は乏しい。

FSLSM は教材を学習スタイルに適応させる研究におい本研究の目的は、学習スタイルに配慮して情報を各利て最も適切な理論であるとされ、近年広く用いられている [7]。

FSLSM の Sequential-Global 軸について

2.2
2.2.1

Sequential 優位者の特徴

Sequential 優位者の特徴として、直線的・段階的に知識を吸収する傾向と、一部分ずつ理解を深めていき、最後に全体を把握する傾向がある。また、収束的思考と分析を得意とする。以上の特徴から、Sequential 優位者には論理的な順序で、情報に区切りを持たせて段階的に進図 2: 提案手法の概要

める学習方略が好ましい [3]。

2.2.2

Global 優位者の特徴

Global 優位者の特徴として、ランダムな順序で知識を吸収する傾向と、全体像を理解してから部分を把握する

紐付けられる。図 2 の左にボードゲームを体系化する手法の概要を示す。

傾向がある。また、発散的思考と合成を得意とする。以4.2

学習スタイルに配慮した Web 説明書の提案

上の特徴から、Global 優位者には最初に全体像を提示し、

4.2.1

Sequential 向け Web 説明書（SEQ）

情報の教示順を制限せず、主題の関連性に着目した学習方略が好ましい [3]。

説明に順序を与えるため、フローチャートを優先した情報の提示を行う。オントロジー内の説明は、フローチャー
ト内の説明文に初めて登場した際に添えて提示する。区3

課題

切りのある説明をするため、フローチャートを一定の間

3.1

適応的に提示する情報の体系化

隔で分割し、ページを作成する。また、ページナビゲー

先行研究 [4] [5] は、学習者の学習スタイルに応じて情報の提示位置や提示順序を変更する手法を取っている。

ションとして「メニューバー」と「前後ページへ遷移するボタン」を配置し、順を追いやすくする（図 3）。

この手法をボードゲームの説明書に適用するにあたって、提示順序やその入れ替えに再現性を持たせるため、またあらゆるボードゲームに対応可能にするために、ボードゲームにおけるルール説明の体系化、および体系化する手法の制定が必須である。

3.2

学習スタイルへの配慮手法

学習スタイルごとの学習方略は Felder によって定められている [3] が、その具体的な手法は研究によって様々で、確立されていない。配慮手法の設定によっては、有意な効果が見られなかった研究もある [8]。本研究は、学
習スタイルへの配慮をボードゲームに応用する新規の提案であるため、適応提示システムを開発する前に、その図 3: Sequential 向け Web 説明書（SEQ）の画面構成手法が適切に機能するかを検証する必要がある。

4.2.2

4

提案手法

4.1

ボードゲームを体系化する手法の提案

Global 向け Web 説明書（GLO）

ゲーム要素の関連性に従って説明するため、オントロ
ジーを優先した情報の提示を行う。オントロジーの各要ボードゲームのルールを、ゲーム進行に関する「手続素について、紐付けられた説明文と画像を用いたページ

き的ルール」と、プレイヤーの行動を恣意的に促進・抑を作成する。ページ内部には、オントロジーにおける下制・禁止する「宣言的ルール」の 2 つに分類する。
「手続

位要素ページのプレビューを表示する。フローチャート

き的ルール」はフローチャートで、「宣言的ルール」およ内の情報は、その説明文と画像の全てを連結して 1 つのびゲーム中の固有名詞はオントロジーでそれぞれ表現す

ページを作成する。全体像を見せるため、オントロジーのる。さらにフローチャートの各ノード、およびオントロ

全最上位要素ページとフローチャートから作成したペー

ジーの各要素には、その説明文と説明に付随する画像がジのプレビューを一覧表示した TOP ページを設ける。また、ページナビゲーションとして「TOP へボタン」、「グ

してもらった上で、わかりやすさに関するアンケートを

ローバルメニュー」、「下位ページプレビューボタン」、「リ実施した。この時、読ませていないもう一方の Web 説明

ンク先プレビュー」を配置し、情報の取得順を制限しな書を見せ、2 種類の説明書を読み比べさせて回答させた。

いようにする（図 4）。

5.2

結果

被験者の Sequential-Global 軸の ILS スコアと各検証項
目を相関分析した結果、最初に SEQ を読ませた群（5 名）について有意差が見られたものを表 1 に、最初に GLO を読ませた群（4 名）について有意差が見られたものを表2 に、実験の最後に実施したわかりやすさに関するアンケートの全被験者分の回答について有意差が見られたものを表 3 にそれぞれ示す。
（なお、本来 ILS スコアに正負はないが、分析の便宜上 Sequential を正、Global を負としている。）

図 4: Global 向け Web 説明書（GLO）の画面構成

5

実験

5.1

手順

表 1: 最初に SEQ を読ませた被験者群の相関分析の結果
検証項目

相関係数

p値

読了時間
SEQ 由来の認知負荷−0.894*−0.980**0.041
0.0034

表 2: 最初に GLO を読ませた被験者群の相関分析の結果
検証項目

相関係数

p値

メニューのクリック数
平均ページ遷移距離
読破前の遷移距離 >1 割合−0.955*−0.996**−0.964*0.045
0.00400.036

表 3: わかりやすさに関するアンケートの相関分析の結果
検証項目
SEQ は全体像が把握しやすい

図 5: 実験手順の概要
実験手順の概要を図 5 に示す。今回の実験では「封鎖の

6

相関係数

0.821**

p値
0.0067考察

7 ならべ」を題材とし、提案した手法で 2 種類の Web 説

SEQ について、表 1 と表 3 の結果から、被験者の Se-

明書を作成した。実験の前にアンケートを実施し、「封鎖

quential の度合いが強いほど、SEQ を読むときの読了時の 7 ならべ」を知らないことの確認と、ILS スコアの測定間が短く、認知負荷が少なく、全体像が把握しやすい有を行った。事前アンケートの回答をもとに、「封鎖の 7 な意な傾向が見られた。よって、SEQ が Sequential 優位者

らべ」を知らなかった被験者 9 名を、Sequential-Globalのわかりやすさを向上させたと言える。

軸の ILS スコアが分散するように 3 グループに分け、そ一方、GLO については、わかりやすさに関する有意なれぞれ「全員に SEQ を読ませるグループ」「全員に GLO

傾向が見られなかった。しかし、表 2 の結果から、被験を読ませるグループ」「各自の ILS スコアに応じた説明書

者の Global の度合いが強いほど、グローバルメニューをを読ませるグループ」とした。

使用する回数が多い傾向が見られ、また上から下へ、左以降の手順はグループごとに実施した。被験者に Webから右へといった規則性に従わないページ遷移を多くす

説明書を読ませ、その最中のアクセスログを取得した。まる傾向が見られた。よって、GLO が Global 優位者のわた説明書の読了後には、ルールの理解度を測る小テスト

かりやすさに貢献したとは言えないが、Global 優位者はと、認知負荷を測るアンケートを実施した。その後、「封

GLO に含まれる配慮手法の想定通りの行動を示したと言鎖の 7 ならべ」を被験者に遊ばせて実際のルールを確認える。

両方の説明書について、理解度テストの点数には有意[6] Richard M Felder,

et al.

差が見られなかった。ただし、ほとんどの被験者がゲー

ing styles.

ムのルールを 7 割以上理解していた。より複雑なルール

learningstyles/, 2005.

のボードゲームを題材とした場合や、より難しい設問を出題した場合ならば、差が見られた可能性がある。また、理解が 7 割未満だった数少ない被験者は、「封鎖の 7 ならべ」の基礎をなす「7 ならべ」を遊んだことがなく、元の知識量に差があったと思われる。したがって、説明書を読ませる前にも理解度テストを実施し、事前テストと事
後テストの点数の差で知識量の伸びを見るべきであった。

7

まとめと今後の展望
実験の結果、本研究が提案した Sequential 向け Web 説

明書は、実際の Sequential 優位者にとってのわかりやすさを向上させることが示唆された。一方、Global 向け Web
説明書は、実際の Global 優位者のわかりやすさに貢献したとは言えないが、情報の教示順を制限しないなどの配慮手法の方向性は誤っていないことが示唆された。
今後は Global 向け Web 説明書が Global 優位者に有用になるように改良するとともに、将来的にはゲームルー
ルを体系化したフローチャートおよびオントロジーから、利用者の学習スタイルに適応した Web 説明書を自動で生成する AHS を提案したい。

参考文献[1] James W Keefe. Learning style: An overview. Student learning styles: Diagnosing and prescribing programs, Vol. 1, No. 1, pp. 1–17, 1979.
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No. 11, 2019.
[8] 竹俊稲葉ほか. Rn-001 学習者特性適応型 e ラーニン
グシステムの構築・実験 (教育・人文科学, 査読付き論文). 情報科学技術フォーラム講演論文集, 第 7 巻, pp.

55–58, aug 2008.
連絡先
永井 美央花E-mail: MiokaNagai+UEC@gmail.com

顔合わせ時において適切な心理的距離を把握する支援システムの提案
A Support System to Understand the Appropriate Psychological Distanceat the First Time Meeting1⃝ 1 後藤 匠,
橋山 智訓
11⃝ Takumi Goto,
Tomonori Hashiyama
1
電気通信大学大学院 情報理工学研究科
1
Graduate School of Informatics and Engineering,
The University of Electro-Communications

Abstract:
We are interested in one’s feelings about the psychological distance from the other at the ﬁrst time online
meeting. We have experimented on whether communication channels and biological information can represent feelings. The result showed that it is hard to estimate the feelings. We have carried out anotherexperiment to examine how to display one’s feelings to the other. We have developed the online meetingsystem for the experiment with direct display and blur display. As a result, entering the feeling into the
proposal system causes more stress to the subject than expected.

1

はじめに

気持ちの入力を自動化するために，心理的距離に対する学校のクラスや研究室，勤務先など，年単位のような気持ちの推定ができるかを検証する．実験 2 では，実験長期的に付き合っていくコミュニティにおいて，メンバー

1 の結果を受けて提案したシステムの有用性を検証する．

一人一人との適切な心理的距離を把握することは重要である．金子は，心理的距離を「自己が，ある他者との間

2

関連研究

で，どれほど強く心理的な面でのつながりを持っている

2.1

心理的距離

と感じ，どれほど強く親密で理解し合った関係を持って金子は，「私は■のことを非常に信頼している．
」などといると感じているかの度合」と定義した [1]．適切な心理

いった，10 項目からなる心理的距離を測定する尺度を作

的距離を早い段階で把握するに越したことはない．

成した [1]．また，吉岡・野口は，「あなたは父親との心理

対人コミュニケーションでは，メッセージの記号化と解的距離について，どのように思いますか．
」と教示し，「か読が繰り返し行われる [2]．しかしながら，メッセージのなり近い」から「かなり遠い」までの 7 件法に回答させ記号化や解読がうまくいかない人や場合も存在する．特ることで，心理的距離を主観的にどのように捉えているに，新型コロナウイルス感染症（COVID-19）が蔓延しかの，心理的距離の評価を測定した [4]．

ている現在では，研究室のゼミや勤務先の会議がオンラ

坂本・高橋は，現実の心理的距離と理想の心理的距離がインで実施されることも多い．オンラインコミュニケー

一致している方が疎外感が低いこと，自分と友だちが同ションではビデオの画角やマイクの性能などによってコじくらいの心理的距離に位置付け合う方が疎外感が低い

ミュニケーション・チャネルが制限されるため，対面コ

ことを明らかにした [5]．実験 2 では，この研究を参考に

ミュニケーションに比べてメッセージの記号化と解読がして，自分と相手との心理的距離のズレのほか，自分とうまくいかない人や場合が多いと考えられる．

相手との心理的距離の評価のズレ，自分と相手との心理

美山は，心理的距離には近づこうとする動きと遠ざか的距離に対する気持ちのズレを分析で用いることにする．

ろうとする動きの両方があると考えている [3]．このことから，相手に対して「近づきたい」「離れたい」と感じる

2.2

感情の推定手法

心理的距離に対する気持ちは，適切な心理的距離を把握

実験 1 では，心理的距離に対する気持ちと感情は似たするために行われる，心理的距離の調整に関係している概念だと考え，感情の推定手法に関する研究を参考にしのではないかと考えられる．

て実験を設計した．参考にした感情の推定手法に関する本研究では，長期的に付き合っていくコミュニティのオ研究を紹介する．

ンライン顔合わせ時に着目した．自分の心理的距離に対満倉は，脳波から感性を推定するシステムを作成した

する気持ちを相手に伝達するシステム（以下，提案シス[6]．有田らは，表情と生理指標（顔温度，心拍数，瞳孔テム）を用いることで，心理的距離の調整をうまく行い， 径）を用いて感情を推定した [7]．岡田らは，表情，音響
適切な心理的距離を把握することを支援できないかと考的特徴，発話文字列から感情を推定した [8]．栗林らは，えた．実験 1 では，提案システムの心理的距離に対する表情，声色，体動から感情状態をクラスタリングした [9]．

実験 1: 心理的距離に対する気持ちの推定33.2

結果および考察実験 1 では，提案システムの心理的距離に対する気持分析では，システムトラブルにより心理的距離に対す

ちの入力を自動化するために，心理的距離に対する気持

る気持ちの入力ができなかった顔合わせ 1 回分のデータ

ちの推定ができるかを検証することを目的とする．そのは除外した．

ために，心理的距離に対する気持ちと関連しているコミュ

まず，感情推定に関する先行研究を参考に，録画した

ニケーション・チャネルや生理指標があるかを調査する． 動画を用いて以下のデータを取得した．

3.1

実験方法

被験者として，大学生および大学院生 8 名が参加した．

• 表情: 録画した動画に DeepFace を用い，7 種類の感情値を取得した（0.1 秒毎に取得）．

また，実験者（顔合わせの相手）として，大学生および• 顔のランドマーク: 録画した動画に Dlib を用い，顔の大学院生 9 名が参加した．被験者 1 名に対し実験者 3 名

68ヶ所のランドマークを取得した（0.1 秒毎に取得）．

とそれぞれ 10 分間，オンラインでの顔合わせをさせた．

• 骨 格 の ラ ン ド マ ー ク:

録 画 し た 動 画 に tf-pose-

顔合わせの際には「とある研究室に同じタイミングで配estimation を用い，カメラの画角に写っている骨格の属された同期と，長期的に付き合っていくことを想定し12ヶ所のランドマークを取得した（0.1 秒毎に取得）．

て顔合わせを行う」というシチュエーションを想定させた．なお，実験の前に実施した面識に関するアンケート

続いて，取得した全てのデータの時系列を 0.1 秒毎にを用いて，被験者と実験者の組み合わせはお互いが初対

リサンプリングし，全ての顔合わせにおけるデータを 1

面（お互いに存在を知らない状態）になるように設定しつにまとめた．次に，0.1 秒毎のデータから，10 秒毎のた．感情推定に関する先行研究を参考に，以下のデータ

平均値を求めた．そして，心理的距離に対する気持ちとを取得した．

その他全てのデータの相関係数（ピアソンの積率相関係数）を求めた．

• 心理的距離に対する気持ち: 心理的距離に対する気持ちを入力するシステム（図 1 下部）と Nintendo

Switch の Joy-Con を用い，「近づきたい」から「離れたい」までの 5 段階でリアルタイムに回答させた（0.1 秒毎に取得）．

• 脳波: Muse2 とアプリ「Mind Monitor」を用い，5種類の脳波× 4 つの電極のデータを取得した（0.001

また，感情推定に関する先行研究を参考に，録画した動画を用いて，以下のデータを取得した．

• 音声特徴量: 録画した動画を音声データに変換し，openSMILE を用い，6373 個の音声特徴量を取得した（10 秒毎に取得）．
続いて，10 秒毎に平均化した心理的距離に対する気持

秒毎に取得）．
ちと，10 秒毎に求めた音声特徴量の，全ての顔合わせに• 平均心拍数: TICKR FIT とアプリ「Wahoo Fitness」 おけるデータを 1 つにまとめた．そして，10 秒毎の心理を用い，取得した（1 秒毎に取得）．
的距離に対する気持ちの平均値と音声特徴量の相関係数• 動画: BRIO ULTRA HD PRO ビジネスウェブカメ （ピアソンの積率相関係数）を求めた．
ラと Blue Microphones Yeti Nano を用い，被験者の顔合わせの様子を録画した（1280 × 720，60fps）．

その結果，相関係数の絶対値は最大のものでも 0.4 程度であった．相関係数の絶対値が大きいコミュニケーショ
ン・チャネルや生理指標がなかったことから，心理的距離に対する気持ちと関連しているコミュニケーション・チャ
ネルや生理指標を見つけることはできなかったと結論づける．このことから，コミュニケーション・チャネルや生理指標から心理的距離に対する気持ちの推定はできな
いため，提案システムの心理的距離に対する気持ちの入力を自動化することはできないと結論づける．

図 1: 実験 1 被験者が見ていた画面

実験 2: 提案システムの有用性の検討

4

4.2

実験方法

実験 1 では，心理的距離に対する気持ちの推定はでき被験者として，大学生および大学院生 16 名が参加した．

ないため，提案システムの心理的距離に対する気持ちの被験者を 2 グループに分け，被験者 1 名につき，もう一

入力を自動化することはできないと結論づけた．そのた方のグループの被験者 3 名とそれぞれ 10 分間，オンライ

め，心理的距離に対する気持ちの入力を手動にしたシスン顔合わせをさせた．その際，3 種類のシステムを 1 回ずテムを提案する．実験 2 では，提案システムの有用性をつ使用させた（直接伝達条件，モザイク伝達条件，伝達検討することを目的とする．

なし条件と呼ぶ）．顔合わせの際には「とある研究室に同じタイミングで配属された同期と，長期的に付き合って

4.1

システム

いくことを想定して顔合わせを行う」というシチュエー

ユーザの心理的負担を考慮し，心理的距離に対する気ションを想定させた．なお，実験の前に実施した面識に持ちの伝達の直接さが異なる，直接伝達システムとモザ関するアンケートを用いて，被験者の組み合わせはお互

イク伝達システムの 2 種類のシステムを提案する．キーいが初対面（お互いに存在を知らない状態）になるよう

ボードの左右キーから入力された心理的距離に対する気に設定した．各顔合わせが終了するごとに，顔合わせ後持ちを，直接伝達システムでは文字で伝達し（図 2），モ

アンケートに回答させた．顔合わせ後アンケートは，心ザイク伝達システムではビデオの解像度の荒さで伝達す

理的距離 [1]，心理的距離の評価 [4]，心理的距離に対するる（図 3）．提案システムではないが，比較条件として， 気持ちの入力を忘れなかったか，心理的負担（以下の 3
心理的距離に対する気持ちが伝達されない，伝達なしシステム（図 4）も作成する．

つの設問）の 4 項目からなる．

(1) 正直に心理的距離に対する気持ちを入力できた．
(2) 心理的距離に対する気持ちの入力にストレスを感じた．
(3) 心理的距離に対する気持ちの伝達を受けてストレスを感じた．
※「とてもそう思う」から「全くそう思わない」までの

5 件法
4.3

結果

分析では，
「心理的距離に対する気持ちの入力を忘れな
図 2: 実験 2 直接伝達システム

かったか」の項目で「ほとんど・すべて忘れた」と回答していた 2 データや，それらに関連するデータは除外した．
まず，顔合わせ後アンケートの，心理的距離，心理的距離の評価，心理的負担の 3 項目について数値化し，各項目の条件毎の平均値を求めた．また，条件毎の被験者間で，心理的距離のズレの絶対値の平均値と，心理的距
離の評価のズレの絶対値の平均値を求めた．結果は表 1の通りである．
表 1: 実験 2 顔合わせ後アンケートの平均値

図 3: 実験 2 モザイク伝達システム

項目

直接伝達条件モザイク伝達条件

伝達なし条件p値

心理的距離-3.71 (SD: 6.34)-3.71 (SD: 5.69)-3.79 (SD: 6.02)

0.874

心理的距離の評価
心理的負担 (1)1.93 (SD: 0.829)
2.71 (SD: 1.20)

2.00 (SD: 0.961)
3.14 (SD: 0.535)

2.00 (SD: 0.961)
3.43 (SD: 0.646)

0.975
0.0807

心理的負担 (2)2.14 (SD: 1.17)

1.36 (SD: 1.15)

0.857 (SD: 0.949)

0.00199

心理的負担 (3)1.19 (SD: 0.911)

1.06 (SD: 1.12)

なし

0.559

心理的距離のズレの絶対値

7.88 (SD: 5.06)

3.75 (SD: 2.66)

5.29 (SD: 2.69)

0.194

心理的距離の評価のズレの絶対値

1.38 (SD: 0.744)

1.00 (SD: 0.756)

1.14 (SD: 1.21)

0.656

続いて，心理的距離に対する気持ちのデータの時系列
を 1 秒毎にリサンプリングした．次に，各条件の被験者
グループ毎に，全ての顔合わせにおける心理的距離に対する気持ちのデータを 1 つにまとめた．その後，各条件
図 4: 実験 2 伝達なしシステム

毎に，被験者グループ間の心理的距離に対する気持ちのデータの相関係数（ピアソンの積率相関係数）を算出し理的距離に対する気持ちを推定できる可能性がある．こた．結果は表 2 の通りである．

れを試してみることで，提案システムの心理的距離に対

表 2: 実験 2 心理的距離に対する気持ちのズレ
直接伝達条件モザイク伝達条件

伝達なし条件

0.785

0.546

0.273

する気持ちの入力を自動化を実現し，心理的距離に対する気持ちの入力のストレスを低減させた後に，改めて提案システムの有用性を検討したいと考えている．

参考文献
4.4

考察

表 1 の心理的負担 (2) では 1%水準で有意差がみられたことから，心理的距離に対する気持ちの入力にストレスを感じていない順から，伝達なし条件，モザイク伝達条
件，直接伝達条件，となることが示された．しかし，それ[1] 金子俊子. 青年期女子の親子・友人関係における心理的距離の研究. 青年心理学研究, Vol. 3, pp. 10–19,

1991.
[2] 大坊邦夫. しぐさのコミュニケーション：人はどう親
しみをどう伝えあうか. サイエンス社, 1998.

以外の項目においては有意差がみられなかった．その原[3] 美山理香. 大学生の友人との心理的距離に関する基因としては，山口らの研究 [10] より，性格と心理的距離

礎的研究. 九州大学心理学研究, Vol. 4, pp. 27–35,との間には一定の関連があると考えられることから，個人の性格の違いのためにデータのばらつきが大きくなってしまったことが考えられる．
システムの有用性の検討では，「適切な心理的距離を把握できたか」「心理的な負担はなかったか」の 2 つの観点

2003.
[4] 吉岡和子, 野口彩夏. 親との心理的距離及び子どもの夫婦関係の認知と「頼れる感」の関連. 福岡県立大学心理臨床研究: 福岡県立大学心理教育相談室紀要,

Vol. 11, pp. 33–41, 2019.

から考察する．
「適切な心理的距離を把握できたか」は心[5] 坂本安, 高橋靖恵. 友人関係における心理的距離の

理的距離の評価の項目，「心理的な負担はなかったか」はズレと疎外感の関連. 青年心理学研究, Vol. 21, pp.

心理的負担の項目がそれぞれ対応する．しかし，心理的69–81, 2009.

負担 (2) のみでしか有意差がみられず，その項目におい[6] 満倉靖恵. 脳波解析による感性アナライジング. 電気て提案システムは比較用システムに劣っていたことから，

学会誌, Vol. 136, No. 10, pp. 687–690, 2016.

提案システムが有用であるとは言えない．

[7] 有田繭子, 越智晴香, 松藤貴大, 坂本博康, 福島重廣.
ファジィメンバシップ値を利用した正準相関分析に

5

おわりに

よる顔表情と生理指標からの感情の推定. 日本知能

本研究では，長期的に付き合っていくコミュニティのオ

情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム

ンライン顔合わせ時において，自分の心理的距離に対す

講演論文集第 27 回ファジィシステムシンポジウム,

る気持ちを相手に伝達するシステムを用いることで，心pp. 303–303. 日本知能情報ファジィ学会, 2011.

理的距離の調整をうまく行い，適切な心理的距離を把握[8] 岡田敦志, 上村譲史, 目良和也, 黒澤義明, 竹澤寿幸.

することを支援できないかと考えた．実験 1 では，提案

表情・音響情報・テキスト情報からのリアルタイム

システムの心理的距離に対する気持ちの入力を自動化す

感情推定システム. 人工知能学会全国大会論文集 第るために，心理的距離に対する気持ちの推定ができるか

31 回 (2017), pp. 1B1OS25a4–1B1OS25a4. 一般社

を検証した．その結果，提案システムの心理的距離に対団法人 人工知能学会, 2017.

けた．実験 2 では，実験 1 の結果を受けて提案したシス[9] 栗林潤, 島田伸敬, 松尾直志. 表情・声色・体動の長時間計測による固有感情状態モデリング. In IEICE

テムの有用性を検証した．その結果，提案システムの有Conferences Archives. The Institute of Electronics,

用性は検証できなかったが，提案システムにおける心理

Information and Communication Engineers, 2021

的距離に対する気持ちの入力のストレスが大きかったこ[10] 山口正二, 小島弘史, 原野広太郎. 性格類型に規定さする気持ちの入力を自動化することはできないと結論づとが明らかとなった．
実験 1 では，提案システムの心理的距離に対する気持
ちの入力を自動化することはできないと結論づけた．しれる心理的距離に関する研究. カウンセリング研究,

Vol. 24, No. 1, pp. 11–17, 1991.

かし，複数のコミュニケーション・チャネルや生理指標

連絡先
後藤 匠

を組み合わせたり，機械学習を用いたりすることで，心E-mail: takumi.goto@mail.uec.jp

複数の模倣 AI の切り替えによるプレイヤとの協力プレイの提案
Switching among several AIs for cooperative play by player and AI○ 東川 由憲，
橋山 智訓○ Yoshinori Higashikawa, Tomonori Hashiyama
電気通信大学

The University of Electro-Communications
Abstract: With the recent development of AIs, AIs became a partner of players in board games to support
the missing parts of humans. This research aims to apply this concept to video games, using AI to support
the players’ enjoyment. Players play only the parts they want to play and let AI play the rest. Someexperiment have been carried out to show the feasibility of these switching procedure. As a result, the AIs
can play the stages, allowing the player and the AIs to switch intentionally while playing video games.

1

はじめに
近年ゲームに関する AI は急速な発展を遂げている．以

2

関連研究

2.1

BC に関する研究

ゲーム分野において BC を用いた研究は既に行われて前まではゲーム AI の強さに関する研究が広く行われていた．しかし，ゲーム AI の強さに関する研究は十分なものいる．Anssi ら [1] は一般的に BC がビデオゲームでどのになりつつあり，現在は強さだけでなく，プレイヤを楽ような性能を発揮するかを調べるために複数のゲームでしませるための研究が進んでいる．特に人間らしい振るBC を用いて AI を作成し性能を調べた．結果として，BC舞いをする AI やプレイヤを模倣する AI の研究が行われで作成した AI はゲームのルールやダイナミクスは学習でている．これらの研究では様々な学習方法が用いられてきるが，最高でも人間のスコアの 30%ほどであったとしいるが，その一つに模倣学習がある．

ている．本研究では，少ないデモで人間の代わりにゲー

模倣学習とは，教師となる人間の行動 (以下，デモ) をムをプレイする AI を作成し，プレイヤが遊びたい部分だ

模倣することでタスクを攻略する学習方法である．模倣けをできるように AI とプレイヤの操作を任意に切り替え

学習の代表的な手法の一つに，Behavioral Cloning(以下， られるようにすることを試みる．

BC) がある．BC はある状態になった時のデモの行動を2.2

プレイヤと AI の協力に関する研究

教師あり学習で獲得する手法である [2]．BC はゲームを

AI とプレイヤの協力プレイに関する研究は主にボード記録するツールとプレイヤによるゲームのデモがあればゲームで行われている．古田ら [3] はプレイヤと AI がペ

よく，ゲームの種類に依存しない．一方で，学習には大アを組んで将棋をプレイする「A.I.See」というツールの量のデモが必要で，実用的でないという問題がある．そ

開発を行った．プレイヤの任意のタイミングで AI がヒンのため，少ないデモで性能の良い AI ができれば実用的でトを与えることで，プレイヤと AI の協力プレイを実現さあり，様々なゲームで利用できると考えられる．

せた．一方，ビデオゲームはボードゲームほどプレイヤ

AI の発展により，囲碁や将棋ではプロに勝利する AIと AI の協力プレイに関する研究は進んでいない．そのたが現れた．現在は AI の強さを生かし，AI が人間の足りめ本研究では，ビデオゲームにおいてプレイヤと AI の協ない部分をサポートするパートナーとして人間と協力す

力プレイの実現の可能性を示す．

る考え方ができている．本研究ではこの考え方をビデオゲームにも応用できるのではないかと考え，AI との協力

3

提案手法

プレイによってプレイヤの楽しみを支援することを目的

本研究で対象とするゲームは横スクロール型のアクショとする．具体的には，プレイヤが遊びたい部分だけをプンゲームとした．アクションゲームには移動や攻撃といっ

レイし，残りを AI がプレイするという協力プレイの実現た特定のアクションがあり，プレイヤはそれぞれの特定である．

のアクションの組み合わせてゲームをプレイしている．

本研究では，多くのゲームで応用するために，BC を用

Anssi ら [1] の研究から，少ないデモから BC を用いて作いて少ないデモで性能の良い AI を作成する手法を提案成した AI の総合的な性能は良くない．しかし，ゲームのし，プレイヤが本手法による AI とプレイヤの操作を任意

ルールやダイナミクスは学習できていることから特定のに切り替えることをできるようにすることで協力プレイ

アクションを強調したデモから AI を作成すれば，作成しの実現を目指す．

た AI も同様に特定のアクションを強調してプレイできるのではないかと考えた．そこで本手法は，少ないデモか
ら特定のアクションを強調してプレイする AI を作成し，プレイヤのアクションの割合に基づいて切り替える (図1)．実験では本手法による AI が人間の代わりにゲームを

操作なしの割合をアクションとして含めるかを確かめる

プレイできるかの検証を行った．

ために，操作なしを含める場合と含めない場合の 2 種類

またプレイヤが特定のアクションを強調してプレイすでランダムに切り替え，比較を行った．アクションを分る AI と人間の操作を任意に切り替えられるようにする

類するために使用したデモから BC を用いて AI を作成

ことで，プレイヤが遊びたい部分だけをプレイでき，残し，本手法による AI と比較を行う比較 AI とした．

りを AI がプレイするという協力プレイの実現を可能に
した．

4.2

プレイヤと AI の切り替え

プレイヤと AI との協力プレイの観点から，プレイヤが移動 AI，攻撃 AI，ジャンプ AI とプレイヤの操作をキー操作によって任意に切り替えを可能にした．プレイヤの操作とそれぞれの AI の操作は以下のキーで切り替えた．

• Q キー : 移動 AI の操作• W キー : 攻撃 AI の操作• E キー : ジャンプ AI の操作• R キー : プレイヤの操作
図 1: 提案手法の概要

実験方法

4

BC の実装は文献 [2] を参考にし，対象のゲームとして株式会社 SEGA が発売している横スクロール型のアク

5

実験結果

5.1

プレイヤのアクションの割合でランダム切り替え

プレイヤのデモの行動を分類すると結果は表 1 の通りとなった．
表 1: デモのアクションの割合

ションゲーム「Alien Soldier」を使用した．このゲームで使用した操作は次の通りである．

• LEFT: 左に進む
• RIGHT: 右に進む

アクション

操作なしを含む (%)

操作なしを含まない (%)

操作なし
移動
攻撃
ジャンプ

28
26
39
7
100

37
53
10
100

合計

• S: 攻撃• D: ジャンプ• DOWN+D: 向いている方向に突進

この 2 種類の割合を元に移動 AI，攻撃 AI，ジャンプ

AI の切り替えを行い，それぞれ 100 プレイ実行した．操
作なしを含む場合を changeAI 4，操作なしを含まない場

この操作からゲームにおける特定のアクションを移動，攻合を changeAI 3 とした．それぞれのスコアの分布を次の撃，ジャンプの 3 種類とした．それぞれのアクションを

図 2，3 に，スコアの詳細を表 2 に示す．

強調してプレイするデモを 10 回分収集し、BC を用いて移動 AI，攻撃 AI，ジャンプ AI を作成した．

4.1

プレイヤのアクションの割合でランダム切り替え

プレイヤのアクションの割合に基づいて 3 つの AI を切り替えるために，プレイヤのデモの行動を 3 つのアクションに分類した．今回使用するゲームの操作を以下のように移動，攻撃，ジャンプの 3 つのアクションに分類
し，対応するアクションと同じ割合でそれぞれの AI をランダムに切り替えた．
• 操作なし : 何も操作キーを押してないときの割合• 移動 : LEFT の割合 + RIGHT の割合 + 突進の割合 / 2• 攻撃 : 攻撃の割合 + 突進の割合 / 2• ジャンプ : ジャンプの割合

図 2: changeAI 4 のスコア分布

図 5: 10 フレーム AI 3 のスコア分布

図 3: changeAI 3 のスコア分布
表 2: ランダム切り替え AI のスコアの詳細
スコア
平均値
最大値
最小値
標準偏差
中央値
最頻値

比較 AI
1084.223882
21824.311025.042changeAI 4
603.682105
0532.80542.0542changeAI 3
714.464252
21796.28542.0
21

図 2，3 を見ると，操作なしを含む・含まないどちらも
スコア 3000 以下が 9 割以上であることがわかった．ま図 6: 60 フレーム AI 4 のスコア分布

た，表 2 を見ると平均値・中央値を見ると操作なしを含
む・含まないどちらも比較 AI より低い値であり，性能が悪いということがわかった．また攻撃しようとして移動したり，移動しようとして攻撃したりするなど，プレイも機械的な挙動が見られた．この原因として，1 フレーム
毎に AI を切り替えていたためと考えた．そのため，AIの切り替えを 1 フレームから数十フレームごとにすることで，一定のフレームの間，同じ AI が行動できるように遅延を入れた．具体的には 10 フレームと 60 フレームごとに切り替わるように遅延を入れ，再度性能を検証した．

図 7: 60 フレーム AI 3 のスコア分布

この時の操作なしを含む場合を 10 フレーム AI 4，60 フ

表 3: それぞれの AI のスコアの詳細

レーム AI 4 とし，含まない場合を 10 フレーム AI 3，60
フレーム AI 3 とした．それぞれのスコアの分布を図 4〜

7 に，スコアの詳細を表 3 に示す．

スコア
平均値
最大値
最小値
標準偏差
中央値
最頻値

比較 AI
1084.223882
21824.311025.042

10 フレーム AI 4
1264.475235
421027.26
1086.084

10 フレーム AI 3
1636.986146
211237.421262.51252

表 4: それぞれの AI のスコアの詳細 (続き)
スコア
平均値
最大値
最小値
標準偏差
中央値
最頻値

図 4: 10 フレーム AI 4 のスコア分布

60 フレーム AI 4
1121.315147
0992.34766.5
563

60 フレーム AI 3
1843.755067
631222.221584.0693

図 4〜7 を見るとばらつきが大きいため，一概に性能がの切り替えでゲームをプレイしており，これらの AI は 10

良いとは言えない．しかし，表 3，4 の平均値・中央値を回分という少ないデモから作成した．60 フレーム longAI

見ると 60 フレーム AI 3 が最もスコアが高く，性能が良がボス戦までプレイできたことから，BC を用いて少ない

いという結果になった．ばらつきが大きい原因について， デモで性能の良い AI を作成できたと言える．

AI の切り替えはプレイヤのアクションの割合に基づいているが，割合ごとにランダムに切り替えるため，同じ AI

5.2

が連続して行動する可能性がある．そのため，一つの AI

作を任意に切り替えることが可能になった．プレイヤとが長い時間ゲームをプレイしてしまったからだと考えられる．また 10 フレーム，60 フレーム共に操作なしを含まない方が性能が良いという結果になった．この理由として，それぞれの AI ごとにプレイの中で操作しないタイミ
ングがあり，わざわざ操作しない割合をアクションの割合として含めると何も操作しないタイミングが増え，時間だけが過ぎてしまったためだと考えられる．

プレイヤと AI の切り替え

キーの切り替えによってそれぞれの AI とプレイヤの操AI を任意に切り替えることが可能になると，プレイヤがつまずいている場面を AI が代わりに操作することができたり，逆にデモに存在しないために AI がプレイするのが難しい場面をプレイヤが操作することができるようになる．しかし，現状では 3 つの AI とプレイヤの操作をキー操作によって切り替えているため，プレイヤ側の操作が多いという問題がある．そのため，上記の 60 フレー

最も性能が良かった 60 フレーム AI 3 に対して，プレム AI 3 との切り替えを可能にしたり，ゲームの状況に応イ時間を増加させた 60 フレーム longAI を作成し，スコ

じてプレイヤの操作なしで自動で切り替えを行ったりな

アの向上が見られるか，ボス戦までゲームをプレイする

ど，プレイヤにとって適切な切り替えの方法を考えていことができるかを検証した．60 フレーム longAI のスコ

く必要がある．

ア分布を図 8 に，スコアの詳細を表 5 に示す．

6

まとめ
BC により特定のアクションを強調してプレイする AIを作成し，それらをプレイヤの割合ごとにランダムに組
み合わせてプレイするという本手法による AI は，BC で作成した AI をそのままプレイする AI よりも，性能が向上しボス戦までゲームをプレイできることがわかった．またプレイヤが AI との操作を任意に切り替えられるようにしたことで AI との協力プレイの実現を可能にした．今後は，他のゲームでも同様の実験を行い，本手法が一般化
図 8: 60 フレーム longAI のスコア分布
表 5: 60 フレーム longAI のスコアの詳細
スコア

比較 AI

平均値
最大値
最小値
標準偏差
中央値
最頻値

1084.223882
21824.311025.04260 フレーム longAI
3022.6411760
1262039.402808.52634

図 8 より，スコア 5000 を超える回数が 60 フレーム AI 3
より 7 倍も増加しているという結果になった．また表 5より，平均値，中央値ともに 60 フレーム AI 3 より高いという結果になった．したがって，60 フレーム AI 3 のプレイできる時間を増加させることでスコアの向上が見られた．またボス戦までプレイすることができる回数が増えたことを確認できた．
本手法では移動 AI，攻撃 AI，ジャンプ AI の 3 つの AI

できるかを調べるとともに，本手法による AI との適切な切り替えの方法を考えていく．

参考文献[1] Anssi Kanervisto, Joonas Pussinen, and Ville Hautamäki. Benchmarking end-to-end behavioural cloning
on video games. In 2020 IEEE Conference on Games(CoG), pp. 558–565, 2020.
[2] 布留川英一. Openai gym / baselines 深層学習・強化学習
人工知能プログラミング実践入門. 株式会社ボーンデジタ
ル, 02 2020.
[3] 古田真緒, 白井暁彦ほか. Ai see: 多重化不可視映像技術を用いたボードゲームプレイ上達支援ツール. エンタテイン
メントコンピューティングシンポジウム 2016 論文集, Vol.
2016, pp. 52–54, 2016.

連絡先
東川由憲

E-mail: 1100560yosshi.507@gmail.com

中部大学工学部情報工学科
第 53 回東海ファジィ研究会 論文

ポケモンの音象徴について
EP20115 山口郁弥

指導教授：中村剛士

1 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, 音響的な特徴の発見を試みる必要がある.
本研究では, “ポケットモンスター [2]” (以降, ポケモン)を事例として AI による分類実験を行い, 調査・解析する. これまでにポケモンの音象徴については報告があり, 有性阻害音とモーラ数に関する音響的な特徴について議論されている[3]. しかし, AI を用いた研究報告は見当たらない.
本研究の目的は, ポケモンシリーズのポケモン名が持つ音響的な特徴を, AI 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. 先の研究ではポケモンの進化前と進化後による音象徴の差異について報告していたため, 本研
究では身長, 体重の大小による音象徴を議論する.

2 実験方法
本研究ではポケモン名の持つ音象徴として, 身長が“高い”
か“低い”の 2 クラス分類実験と体重が“重い”か“軽い”によって, ポケモン名の音響的な特徴による分類の可否を示す. 分類実験には CNN を用いた. 分類結果に対して Grad-CAM による特徴分析を行い, 分類根拠となる音響的な特徴を発見し,
音象徴仮説を設定する.
まず, ポケモン名を音響特徴量(MFCC)に変換し, Leave-1out 法による 2 クラス分類を行う. この分類器は入力されたポケモン名に対して, 身長の場合, “高い”か“低い”のいずれかのクラスを出力する. また, 体重の場合, “重い”か”軽い”のいず
れかのクラスを出力する。
次に正しいクラスが出力されたポケモン名について, GradCAM を適用し分類根拠となる音響的な特徴を発見し, 音象徴的仮説を設定する.

3 分類実験とその結果
データセットは身長と体重をポケモン図鑑から抽出しており, ポケモン赤・緑からポケットモンスターウルトラサン・ウ
ルトラムーンまでの作品に登場するポケモンを対象とした.
しかし, 分類を行うにあたって判断できない文字(記号, 英字など)が記載されているポケモンは作成したデータセットから除外している(例 ポリゴン Z など). また, ポケモンには同一名だが複数の姿を持つポケモンも存在し, クラス分けを行った際にそれぞれの姿が同じクラスである場合, 1 体としてカウントするものとした. 他方, それぞれが別のクラスとなる場合はそのポケモン自体をデータセットから除外した.
今回の実験では，身長・体重ともに平均値あたりであるポケ
モンをデータセットから削除した. 実験に使用したデータセットは身長のデータ数 403 個, 体重のデータ数 427 個である.
このデータセットを用いて Leave-one-out 法によって分類クラスの予測実験を行った.
分類実験の結果, 正解値と F1 値の算出を行った. また, 正解したデータの抽出を行い, それらについて Grad-CAM を使用し, 分類根拠となる音響的な特徴を分析した. ここでは, 正
解データがもつ音響的な特徴について勾配の大きな箇所に注目し, 勾配の大きな箇所がどのモーラに該当するのか調査を行った.
身長に関する混合行列を表 1 に, 体重に関する混合行列を
表 2 に示す。身長の正解率は.69, F1 値は.70, 体重の正解率
は.72, F1 値は.71 であり, 音響的な特徴からどちらもある程
度判別できていることがわかる.

表 1：身長の混合行列

真値

高身長

低身長

高身長

142

64

低身長

59

138

予測

表 2：体重の混合行列

真値

軽量級

重量級

軽量級

147

65

重量級

52

163

予測

次に, 正解したデータについて Grad-CAM を使用し, 勾配が大きかったモーラを調べ, 各モーラが出現するデータを数え上げた. 現在, 体重のみしか調査できていないため, 体重の場合の勾配の大きかったモーラとそれを含むデータの数の一部を以下に記す. このとき, “―”は長音を示す.
⚫ 軽量級：⚫ 重量級：―, シ, チ, イ, キ, ピ, ス, モ, ム―, ン, ド, オ, ガ, イ, ラ, バ

4 考察
Grad-CAM による分析で得られた結果から, 体重が軽いポケモンには母音が/i/の音が多く, 体重が重いポケモンには母音が/a/や/o/の音が多いことがわかる. 先行研究[4]において，/i/の音は小さいく弱い意味を表す音であり, /a/, /o/の音は大きく強い意味を表すとされている. 本実験の結果は先行研究の知見と一致しており, ポケモンの音象徴は先行研究と同様の法則で名付けられているのではないかと考える.

5 まとめ
本実験では, ポケモンの名前において身長・体重の二つの項
目を 2 クラス分類の音象徴について調査を行った. また GradCAM によって作成されたヒートマップから, 勾配の大きな箇所に対応しているモーラを音響的な特徴として獲得し, 得られた結果から考察を行った. その結果, 先行研究と同様の法則を発見することができた.
今後は, 統計的な分析を実施し, 判別できる可能性のあるモーラを発見していきたい. またそのモーラの発見後, そのモーラの有無に対して仮想のポケモン名を作成し, 主観評価
実験のアンケート調査を行う予定である. この一連の流れを身長, 体重の二つの項目で行いたいと考えている.

参考文献[1] Ohala, John J., “The frequency code underlies the soundsymbolic use of voice pitch”, Sound symbolism, 1994, 2,
325–347.
[2] 株式会社ポケモンから発売されているゲームソフトシリーズの名称[3] ポケモンのネーミングにおける母音と有声阻害音の効果
熊谷 学而（国立国語研究所） 川原 繁人（慶應義塾大学言語文化研究所）[4] 日本語の母音における音象徴の研究

モンスターハンターの音象徴について〇渡邉1

紫花 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, 音響的な特徴の発見を試みる必要がある.
本研究では, “モンスターハンターシリーズ[2]” (以降, モンハン)を事例として AI による分類実験を行い, 調査・解析する. これまでにモンハンの音象徴については報告があり, 有性阻害音とモーラ数に関する音響的な特徴について議論されている[3]. しかし, AI を用いた研究報告は見当たらない.
本研究の目的は, モンハンシリーズのモンスター名が持つ音響的な特徴を, AI 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. 先の研究ではモンスターの大きさによる音象徴の差異について報告していたため, 本研究でも同様に大きさによる音象徴の存在を検証する.

2

調査方法

本研究ではモンスター名の持つ音象徴として, “大きい”か“小さい”の 2 クラス分類実験によって, モンスター名の音響的な特徴による分類の可否を示す. 分類実験には 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, 分類根拠となる音響的な特徴を発見し, 音象徴仮説を設定する.
まず, モンスター名を音響特徴量(MFCC)に変換し, Leave1-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モンスター名に対して, “大きい”か“小さい”いずれかのクラスを出力する. 次に正しいクラスが出力されたモンスター名について, Grad-CAM による特徴分析を行う. Grad-CAM は図 1のようなヒートマップを出力し, 入力した各モンスター名のMFCC に対応する. ヒートマップ上に濃赤色で示される箇所
は, 分類する上で特徴的なモーラであると考えられるため,
濃赤色箇所のモーラを抽出した.

えられる濃赤色で示された箇所のモーラを数えた. その一部
を表 2 に示す. 大きいモンスター名と小さいモンスター名を比較すると, 歯茎音, 半母音, 有声の音である/r/の音が大きいモンスター名に多く出現している.このことから/r/が大きい印象を与えているのではないかという仮説を設定する.
表2

図 1 Grad-CAM のヒートマップ例

3

分類実験とその結果

分類実験は CNN を用いた. 各モンスター名を MFCC に変換し, CNN に入力した. 実験に使用したデータセットは大きいモンスター名が 80 個, 小さいモンスター名が 80 個, 合計
160 個である. 結果の混合行列を表 1 に示す. 正解率は約 76%,
F 値は約 77％であった. 以上より, 何らかの音響特徴量によって, モンスター名をある程度分類可能であることが分かる.
表1
真値

分類結果
大きい

小さい

大きい(80)6416小さい(80)

22

58

予測

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ヒートマップ上で濃赤色を示すモーラの出現回数

大きい

小さい

ル(ru)

13

2

ラ(ra)

11

1

オ(o)

10

3

ロ(ro)

8

0

レ(re)

7

0

上で設定した仮説について検証するために, モンスター名
が/r/を含むか否かについてカテゴリカル分布を構成し,“大きい”と“小さい”の間でχ2 検定を実施したところ p 値は0.00006 であった.

4

考察

Grad-CAM による分析により得られた結果から, 大きいモンスター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/r/である可能性があると考える.
さらに様々な先行研究から, 濁音は大きい印象を与えることが報告されていることから, 本実験において/r/と濁音の有無について前節で述べたようにχ2 検定を実施してみたところ,
p 値は 0.00000 であった.この結果の p 値は, /r/の有無同様非常に小さく, /r/と濁音がどちらも含まれているという特徴が音象徴と関係する可能性が高いのかもしれない.

5

ブ ラ キ デ ィ オ ス

剛士 1

まとめ

本研究では, モンハンのモンスター名を音象徴事例と仮定
し, “大きい”か“小さい”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, 大きいモンスター名の判別に寄与したと思われる重要モーラ/r/を音響的な特徴として獲得し, それに対してχ 2 検定を実施した. その結果, 大きいモンスター名をある程度判別できる可能性のあるモーラを発見することができた. しかしながら, そのモーラが実際に人に大きい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, 重要モーラの解析を進めるとともに, /r/の有無に対して, 存在しないモンスター名を作成し, 被験者実験を通して音象徴の検証を行う予定である.また, 本実験で十分に調査ができていない母音についても研究を進めたい.

参考文献[1] Ohala, John J., “The frequency code underlies the soundsymbolic use of voice pitch”, Sound symbolism, 1994, 2,
325–347.
[2]カプコン, “モンスターハンター”, 2004 – 2018 発売の作品[3]熊谷他：“デジタル・モンスターやモンスターハンターにおけるモンスターの名前とファイナル・ファンタジーの呪文
名における有声阻害音とモーラ数の音象徴”, 音声研究,
Vol. 24, pp.63-70, 2020

連絡先
中部大学工学部情報工学科 EP20130 渡邉紫花
E-mail: ep20130-1600@sti.chubu.ac.jp

Grad-CAM を用いた JoJo の奇妙な冒険 の音響的特徴の発見⃝ 吉兼 利浩， 中村 剛士
中部大学
1

はじめに

に, 正解したオノマトペについて, Grad-CAM を使用し,オノマトペは, 動作や心情を表す語として活用される.

勾配が大きかったモーラを調べ, 各モーラが出現するオノオノマトペについては, 音象徴を調査した多くの報告がマトペを数え上げた. 一部ではあるが表 2 に, 勾配の大きある [1]. 音象徴とは特定の音が特定のイメージを喚起す

かったモーラとそれを含むオノマトペの数を示す. 表 2 にる事象であるが, その全容は未だ明らかになっていない.

示すように, JoJo と銀魂を比較すると, ぐ と ば の

我々の研究の最終目的は, 音象徴の解明であり, 多種多様

ような有声阻害音や しゅ のような拗音が JoJo では多な事例からこれらを明らかにしたいと考えている.

く使用される傾向がある. この傾向から, 有声阻害音・拗

本研究では,

ジョジョの奇妙な冒険 [2](以降，JoJo)に登場するオノマトペを事例として調査・解析し, 音象徴

音が JoJo らしさに寄与しているのではないかという仮説を設定する.

について検証することを目的とする. JoJo のオノマトペ
については, 一般の読者の間で, 特異であると言われていPPPるため, 音象徴が存在しうるのではないかと考える.

予測

2

提案手法

表 1: 分類結果

PP 真値 JoJo
PP
PP
179
JoJo

音象徴事例として採用したオノマトペのデータセット

銀魂

79

銀魂

68
109

を構築し，CNN を用いたクラス分類と XAI 技術の一つである Grad-CAM[4] を用いて，データセットの持つ音響的な特徴を発見する．データセットとしては，JoJo と仮説より, 拗音について, データセットから JoJo, 銀魂

銀魂 [3] の戦闘シーンに登場するオノマトペを採用し，2でそれぞれ使用されている回数を集計し, χ2 検定を行っクラス分類問題として扱う．各オノマトペを音響特徴量

た. 結果として,

MFCC に変換後，CNN に入力し，JoJo か銀魂のいずれ

この結果からも, 拗音が JoJo らしさに寄与しているのでのクラスかを判別する.

はないかと考えられる.

ゅ について, p 値が .0001 以下となり,主観評価によって JoJo らしさの音象徴について検証する．Grad-CAM によって発見した音響的な特徴を JoJo

表 2: 勾配の大きいモーラの出現回数

らしさとして音象徴仮説を設定する．その仮説を用いた
未知のオノマトペを実験協力者に提示して検証を行う.

3

ば(/ba/)ぐ(/gu/)

分類実験

お(/o/)
しゅ(/sju/)

データセットは, 各コミックの戦闘シーンから抽出しており，JoJo のオノマトペ 247 個, 銀魂のオノマトペ 188

JoJo
16

銀魂
0

14

0

13

2

10

0

個から構成される. 今回の実験では, このデータセットを用いて Leave-one-out 法によって分類クラスの予測実験
を行った.

5

主観評価実験

分類結果から, 正解率と F1 値の算出を行った. また,

分類実験結果から設定した仮説について, アンケート調

正解したオノマトペの抽出を行い, それらについて Grad-

査を行い音象徴仮説の検証を行った. アンケートは, 二つ

CAM を使用し, 分類根拠となる音響的な特徴を分析した.

のオノマトペを提示し, どちらのオノマトペがより JoJo

ここでは, 正解オノマトペがもつ音響的な特徴について勾らしいと感じるか選択するという形で作成した．オノマ配の大きな箇所に注目し, 勾配の大きな箇所がどのモーラ

トペについては, 分類実験結果より得られた特徴 ( ば ,に該当するのか調査した.

ぐ ,

ど ,

お , ん ,ゅ ) を含めて作成した

JoJo らしいと考えるオノマトペと, 特徴を含まないオノ4

分類実験の結果と考察

マトペを 1 組とし 28 組, さらに, 選択肢の傾向が読み取

混同行列を表 1 に示す. 正解率は.661, F1 値は.708 でられてしまわないようにダミーのオノマトペを 22 組作成あり, オノマトペの持つ音響的な特徴から JoJo と銀魂のした. アンケート調査の実験協力者が JoJo らしいと回答

オノマトペをある程度判別できていることが分かる. 次

した比率を表 3 に示す.

連絡先
表 3: 仮説として設定した音響的な特徴を持つオノマトペ
を JoJo と回答した比率ば(/ba/)ぐ(/gu/)

JoJo と回答した比率(%)
65

ど(/do/)
ゅ(/-ju/)62
60
65

アンケート結果から, 有性阻害音, 拗音について, JoJoと回答した比率が 60%以上あり, 分類実験結果と同様に,ある一定の特徴があるのではないかと考える. 有性阻害音については, データセットの中でも登場回数が多く, バ行
は銀魂と比較したとき, 特に数が多いので, JoJo の特徴であると感じる人が多かったと考えられる. 拗音については語尾で使用されていたり, 連続で使用されているなど,
拗音の使い方が特徴となっているのではないかと考える.

6

まとめ
本実験では, JoJo, 銀魂の戦闘シーンに限定し, オノマ

トペの分類・調査・分析を行った. 分類結果から, JoJo では有声阻害音や拗音といったモーラが使用される傾向があり, これが JoJo らしさに寄与している可能性があると考える. アンケート調査からも, 有性阻害音や拗音が含まれるオノマトペについて, JoJo らしいと感じやすいという結果を得ることができた.
今回の実験では, JoJo について第一部のみでの実験であったので, 今後は第 2 部以降も同様に調査を行いたい.
また, 本実験では, 単音のみに着目したが, 今回特徴が得られた, 有性阻害音や拗音の前後の文字に着目することで新たな特徴が得られるのではないかと考える.

参考文献[1] 伊藤惇貴, オノマトペの音象徴属性値の調整のための一手法 , 人工知能学会論文誌 Vol.30, No.1, pp.364- 371 ,2015.
[2] 荒木飛呂彦, ジョジョの奇妙な冒険 , Vol.1-5, 集英社,1987-1988.

[3] 空知英秋, 銀魂 , Vol.62-66, 集英社, 2016.
[4] Selvaraju, R. R. et al., Grad-cam: Visual explanations from deep networks via gradient-based localization , ICCV, pp.618–626,2017.

E-mail: ep19115-4542@sti.chubu.ac.jp

e-Paper 上の可変格子状マーカの撮影による
魚眼レンズ校正システムの構築
Construction of Fisheye Lens Calibration System
by Photographing of Variable Lattice Markers on e-Paper⃝ 1 福井 皐河， 1 矢野 良和⃝ 1 Koga Fukui, 1 Yoshikazu Yano1
愛知工業大学1
Aichi Institute of Technology
1

研究背景

θ◦

近年，バスや自動車による輸送サービスに対する自動運転が実証実験の段階を迎え，普及に向けての準備が進められている．一方で，狭窄地や住宅地周辺などの非整備
道路環境では障害物を十分に想定することが難しく，完
全自動運転の早期適用が困難という課題がある．また完
全自動運転においてトラブル時に緊急停止した際，後に復帰が必要となる．これらに対しては，人間の介在する
遠隔運転操作が期待される．また遠隔操縦は，自動車の運転操作以外にも農業機械，建設機械などの大型作業用ロボットに対しても広く利用される．
遠隔にいる操作者へは移動体に搭載したカメラで撮影した周辺映像を提供する．画角の狭いカメラを複数取り付けて撮影映像を提供する方法では，操作者が実際の周辺状況を直感的に理解することが困難である．そのため，360 度視野をもつカメラユニットによる全周囲映像の撮
影と VR 映像の提供が一般的に利用される．しかし，全方位が見渡せる車両ルーフ上に設置すると映像の下部に車体自身が映り，死角が生じる．死角により周辺の近距離領域が確認できず，安全な遠隔操作の実現を阻害する．

θ◦

θ◦

A

Marker Plate+yXX Marker
X





θ◦

θ◦
B

A

B

図 1: 等角度マーカ

図 2: カメラとマーカの位置
関係

より簡易な操作で魚眼カメラのレンズ特性を推定・校正できる手法を提案している [2]．提案する校正法により十分な精度での歪み補正を実現したが，実用面での課題が明確となった．そこで本稿では，実用性向上のためディ
スプレイデバイスを用いた可変マーカによる校正システ
ムを提案する．

3

提案手法

魚眼カメラによる撮影画像では，外周が円形状になる
被写体が結像し，それ以外の部分は受光せず黒領域にな
そこで我々は，視野角が 180 度程度の広角撮影できる る．そのため，投影範囲の中心としてレンズの光軸が推定
魚眼レンズカメラを車体の前後左右に 1 台ずつ，計 4 台 でき，視野限界への半径も定義できる．本研究では，レン設置したシステムを提案している [1]．隣接する映像には， ズの歪み計測を小型かつ簡単に実現するため，レンズ中
およそ 90 度の視野が重複する領域が存在する．これらを 心からの同心円上では同じ歪み量として単一半径上での適切に合成することで天地前後左右を死角なく確認でき 計測を行う．図 1 のような格子状のマーカパターンを撮
る全周囲映像が生成できる．
影する．撮影時のカメラとマーカの俯瞰図を図 2 に示す．
撮影時は図 1 中の点 A が撮影画像の光軸中心と一致し，
2 研究目的
魚眼カメラによる撮影画像は半球状の魚眼レンズを通 かつ点 B が図 2 にて視野の周辺位置になるように調整すした光線が射影される. 一般的には，画像上の像高 (射影 る．カメラの視野角 0 から 90 度の等角度 (θ 度) ごとの位
点の光軸からの距離) を外界からレンズへの入射角と焦点 置にマーカ点が配置されるように間隔を調整してマーカ
距離によって記述した投影モデルとして表現される．一 を作成した．レンズが理想的な投影モデルであれば，撮方で，VR 空間の表現に利用される全周囲画像は，天球 影画像においてマーカ点が等間隔に投影される．実際のの経度および緯度の座標系で構成される．そのため全周 撮影画像における等間隔に対する誤差量を計測し，得ら囲画像の経緯度に対応するように，魚眼カメラ画像に対 れた離散的な角度間隔での誤差量から，多項式近似により任意角での誤差量を求める．この誤差量を補正し，再して座標変換を適用する．
本研究では，システムの低コスト化のため安価な民生 投影することで歪み補正を実現する．
品の魚眼レンズを用いる．このようなレンズはその歪み
一方で，印刷されたマーカの撮影では図 1 中の点 B のにより投影モデルが不明確な製品が多く，製造上の個体 撮影画像上での投影位置が不明なため，カメラに対する差も大きい．そのため映像変換に際しては，これらカメラ マーカの提示位置設定が困難である．そこで，電子ペー
レンズ毎に固有の歪み特性を推定し校正する必要がある． パーディスプレイによる動的なマーカ提示とカメラの回
これに対して我々は，小型の特殊なマーカーの撮影に転による計測システムを構築する．

(a) 0 度点の特定(b) 90 度点の特定

図 3: 拘束点 (0 度点・90 度点) の特定

図 5: 推定した補正関数(a) 撮影画像(b) 補正後画像

図 4: 動的マーカの撮影によるレンズ歪みの補正カメラをサーボモータに取り付け，カメラを任意角度に回転できるようにする．最初にディスプレイとカメラ
光軸が垂直になる位置を探す．その角度から -45 度 および +45 度 の位置になるよう回転させたとき，カメラの光軸中心が示す位置を図 1 のそれぞれ点 A および点 B とした．特定した点 A および点 B 間の計測範囲でマーカーを提示し，レンズ歪みの計測・校正を行う．

4

実験

提案手法の有用性を検証する．画角 180 度の安価な魚眼カメラとして GS-A15WDCM-1.5MM を用いた．撮影
画像の解像度は 1280 × 720[px] である．レンズ歪みの補正を行っていない画像を図 4(a) に示す．撮像範囲の外周
部境界の円を推定し，その円の中心を光軸点とした．
計測範囲の特定を行う．本実験では，図 3(a) に示すように撮影画像上の光軸点と一致するようにマーカの格子交点をディスプレイ上で移動させ，計測時の 0 度位置を特定する．図 3(b) に示すようにカメラを 90 度回転させた位置でも同様の特定作業を行い，計測時の 90 度位置を特定する．これにより 90 度区間が特定されたため，この範囲を 9 分割したマーカパターンを提示し，レンズ歪みを計測，補正する．

図 6: 補正前後の角度誤差量

5まとめ

小型で簡易なレンズ歪みの校正法について，ディスプ
レイ上で可変のマーカーパターンを提示することで，計測時におけるマーカ提示位置の特定を半自動化したシス
テムを構築した．実験により有用性を確認し，実用面での問題の解決指針を示した．今後は，ディスプレイの表
示情報と撮影画像間での推定計算によりカメラの傾きなど姿勢ズレを考慮したパターン提示を試みる．

参考文献[1] 福井皐河, 矢野良和: 遠隔運転支援のための複数魚眼
カメラによる全周囲映像システムの構築, 第 28 回画
像センシングシンポジウム講演資料集, SO2-15, 2022
[2] 福井皐河, 矢野良和: 等角度マーカによる魚眼レンズ
校正法, 情報処理学会 第 84 回全国大会講演論文集,
pp.147-148, 2022

カメラの光軸からのマーカ交点の角度位置を計測し，それらが理想的な間隔になるよう調整を行う．図 5 の横軸は理想的な入射角度，縦軸は観測された入射角度であり，これらの対応関係を示している．図 5 上の点は観測され 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
た 0 ∼ 90 度の各交点における対応関係を示している．こE-mail: k fukui@hmi.aitech.ac.jp
れらの離散的な計測点から 5 次多項式を推定した．多項式近似により任意角での対応関係を求めた結果が図 5 の実線であり，これが歪み補正関数となる．
図 5 にて推定された歪み補正関数を用いて，図 4(a) を補正したものを図 4(b) に示す．補正後の各角度での角度
誤差量を図 6 に示す．太実線で示すような大きな歪みを，細実線で示すような誤差まで補正することができた．

FCR 法における矛盾度の定義についての一考察
京都西山短期大学
愛知工業大学１ はじめに

山田 洋巳
福澤 和久，小田 哲久（Hyper Logic Space: HLS）上の 1 点（T，F）にプロ

これまで山田ら[1][2]により，消費者の選好を数値ットされる．ただし，（T，F）＝（p，n）とする．

化する手法として、精密な心理測定を志向した小田HLS は，真理値 T と偽値 F の直積 T×F である．

[3][4]の FCR 法で得られる矛盾度について，その利

HLS を，横軸を T，縦軸を F とした 2 次元のデカル用方法などが考察，提案されている．

ト座標で表すと，右下がりの対角線 F = T の左下は「無関心領域」あるいは「無関連領域」，右上は「矛２ 研究目的盾領域」と呼ぶ．[8]

本研究では，小田，高萩[5]により，新しく提案された複合スコア法１の新しい矛盾度指標と従来の矛

３．３ 複合スコア法 1 の矛盾度指標

盾度指標を比較し，新しい矛盾度指標の定義につい３．３．１ 従来の矛盾度指標て考察する．

複合スコア法 1 による統合値 I4 は，次のように求める．ただし，肯定応答値を p，否定応答値を n と

３ 研究方法し，p, n∈[0,1]である．

３．１ FCR 法

0.5

FCR 法は，ファジィ理論を応用した評定尺度法である．FCR 法では，評定尺度法の項目をそれぞれ独𝑝

統合値 𝐼4 = 𝑝 + 𝑛1−𝑛{ 2−𝑝−𝑛

立尺度（肯定尺度と否定尺度）として，全尺度に応答させる（図 1）．
00<𝑝+𝑛≤1𝑝+𝑛>1

また，定和からのずれの矛盾度 C3 は，

1

好き（P）

𝑝=𝑛=0
(
)
𝑝=𝑛=1

𝐶3 = 𝑝 + 𝑛 − 1.

嫌い（n）となる．[3][4]
図1

FCR 法による応答例

FCR 法で得られた複数応答を 1 つの代表的な数値に集約したものが，統合値である．
統合値の算出アルゴリズムは，単純スコア法，逆スコア法，複合スコア法 1，複合スコア法 2，複合ス
コア法 3，複合スコア法 4，複合スコア法 5 などがある[3][4]．また，高萩[6]は，ファジィ測度を応用した
統合値算出アルゴリズムを提案している．その他，間淵[7]も独自の統合値算出アルゴリズムを提案している．
図2

３．２ FCR 法応答値の拡張ファジィ論理での扱い
FCR 法の 2 項目並列尺度（図 1）で得られたデー

矛盾度 C3 の等矛盾度線（F = -T+ C3 +1）[5]３．３．２ 新しい矛盾度指標

タの対（p，n）は，2 次元の拡張ファジィ論理空間
P2-11-1

新しい矛盾度指標である矛盾度 Cnew は

0
1−𝑛−𝑝

𝐶𝑛𝑒𝑤 =

𝑛−𝑝−1
𝑛+𝑝−1

{ 1+𝑛−𝑝

𝑖𝑓 𝑝 + 𝑛 = 1

認されているが，矛盾度 Cnew を，これまで推奨され𝑖𝑓 𝑝 ≧ 𝑛てきた矛盾度 C3 と同等の実践的価値をもつ，矛盾－

𝑖𝑓 𝑝 < 𝑛

無関連（無関心）指標とみなすには，今後も心理学となる．[5]的な実験や調査を積み重ねる必要がある．

参考文献[1] 山田洋巳，宇佐美貴史，成瀬健一郎，小田哲久:“FCR 法の矛盾度のバラツキによる被験者のグループ化”, 日本経営システム学会誌, Vol.34,
No.3, pp.341-346, (2018)[2] 山田洋巳，宇佐美貴史，成瀬健一郎，小田哲久:“FCR 法矛盾度を利用したスクリーニング－ 6
種類のお茶を題材とした一対比較で発生する矛
図3

盾のループの低減 －”, 日本経営システム学会

矛盾度 Cnew の等矛盾度線[5]誌, Vol.35, No.3, pp.186-195, (2019)[3] 小田哲久: “ファジィ多項目評定法の特徴に

４ 矛盾度の定義

ついて”, 日本経営システム学会誌, Vol.12,

矛盾度 C3 は，矛盾－無関連（無関心）指標と定義されており，定和からのずれを使用している．C3 = 1 の場合は完全な無関連（無関心），C3 = 1 の場合は，No.1, pp.23-32, (1995)[4] 小田哲久: “FCR 法の新アルゴリズム 提案と数値的分析による比較”, 日本経営工学会論文誌,

完全な矛盾，C3 = 0 は無矛盾である．
矛盾度 Cnew は，n = 1，p > 0 ならば，矛盾のある状態と考えることができ，図 4 のようになる．また，

51(2), pp.93-107, (2000)[5] 小田哲久, 高萩栄一郎: “FCR 法矛盾度の新提案－ファジィ測度による FCR 法アルゴリズ

n = 0，P < 0 ならば，Cnew = -1 となる．なお，Cnew = 0

ムを参考にして－”, 日本知能情報ファジィは無矛盾である．

学会・ソフトサイエンス研究部会 第 27 回ソフトサイエンス・ワークショップ, A1-1, (2017)[6] 高萩栄一郎: “さまざまな FCR 法の特徴と比較”,
日本知能情報ファジィ学会, ノンエンジニアリ
ングワークショップ講演論文集, pp.60-63, (1997)[7] 間渕重昭: “不明、矛盾を含む複数観測の真理度算出法による 2 項目並列評価の統合”, 大阪学院大
学流通・経営科学論集, 30, pp.3875-3893, (2004)[8] 小田哲久: “多次元多値論理体系の提案－ファジ

図 4 矛盾度 Cnew の曲線（n=1，p>0）

ィ論理の多次元的拡張としての超論理空間モデ

５．まとめ

ル － ”, 日 本 経 営 工 学 会 論 文 誌 , Vol.49, No.3,

矛盾度 C3 は，小田，高萩[5]が述べているように，

pp.136-145, (1998)「真と偽の和は 1」という，定和条件からのずれの程[9] 山田洋巳, 福澤和久, 小田哲久: “FCR 法のアル度を矛盾度に使おうというもので，簡明である．しゴリズムの違いによる選好度への影響 ～FCR

かし，矛盾度 Cnew は，矛盾度 C3 のようには決まらな

矛盾度に着目して～“, 日本経営システム学会

い．山田ら[9]により，矛盾度 Cnew は，矛盾の要因の

第 69 回全国研究発表大会論文集, pp.76-79, (2022)

中で，大きい要因を際立たせる効果があることは確
P2-11-2

TWINE に対するハミング重みを利用した故障利用解析の検討○野崎 佑典 1，吉川 雅弥 2
○Yusuke Nozaki1, Masaya Yoshikawa2
1, 2 名城大学
1, 2Meijo University
Abstract:
現在，小型の組込デバイスでも利用可能な軽量暗号が注目されている．本研究で対象とする
TWINE は代表的な軽量暗号の一つである．また，暗号に対する解析として故障利用解析の脅威が報告されている．安全性評価の観点では，様々な解析手法に対する耐性（耐タンパ性）を評価することが重要である．
そこで本研究では，TWINE に対して新たにハミング重みに着目した故障利用解析を提案する．シミュレー
ション実験では，ランダムビットリセット故障モデルとランダムビットセット故障モデルにおいて，30 個の暗号文を使用することで，ラウンド鍵を全て推定することに成功した．

１. はじめにInternet of Things（IoT）の普及に伴い，外部のネットワークへ接続されるデバイスが増加している．そのため，これらの繋がるデバイスでのセキュリティ確保は重要な課題である．セキュリティを確保する
主要技術は暗号化であり，この暗号技術として軽量暗号が注目されている [1]．軽量暗号は，小回路規模・低消費電力・低遅延で利用できるため，リソースが限られる場合でも IoT デバイスで活用することができる．
一方で，暗号に対する解析として故障利用解析の脅威が指摘されている [2]‒[6]．故障利用解析は，暗号処理時に意図的に演算誤り（故障）を混入させることで，内部の秘密鍵情報を不正に取得する解析である．そのため，故障利用解析に対する安全性について検証することは非常に重要である．
本研究では，TWINE に対する故障利用解析として，新たにハミング重みに着目した手法を提案する．そして，シミュレーション実験によって提案手法の有効性を検証する．

２. 準備
２.１ TWINE
TWINE [1]は，ブロック長が 64bit で 16 分割一般化 Feistel 構造を持つ軽量暗号である．鍵長は 80bit
か 128bit から選択が可能であり，本研究では鍵長80bit の TWINE を対象とする．TWINE の暗号アル
ゴリズムを Algorithm1 に示す．
鍵長が 80bit の TWINE は 36 回のラウンド処理で構成し，各ラウンド処理は F 関数と拡散層（p( )）による処理を行う．F 関数では，S-BOX による置換処理（S( )）とラウンド鍵 RK との排他的論理和演算を行う．また，最後のラウンドである 36 ラウンド目では，拡散層を除いた処理を行うことで，平文 PT から暗号文 CT を生成する．
２.２ 故障利用解析
故障利用解析は，暗号処理時に演算誤りを混入させて解析を行う．故障の混入方法には，レーザー照射や異常電圧の供給，不正クロックの挿入，電磁波の注入などの方法が知られている．これらによって，Algorithm1: Encryption of TWINE
Function TWINEenc (PT, RK, CT)
← PT
← RK
for i ← 1 to 35 do begin← RKi
for j ← 0 to 7 do←for k ← 0 to 15 do←// p( ): diffusion layer
end
for j ← 0 to 7 do←
CT ←演算誤り（故障）を混入させ，故障入り暗号文を取得する．解析では，故障入り暗号文のみを使用して解析する手法（Statistical Fault Analysis：SFA [2]）と，故障が混入していない正規の暗号文とのペアを用いて解析する手法がある．
本研究で対象とする TWINE に対しては，暗号文ペアを用いた解析手法がいくつか提案されている．
具 体 的 に は ， 差 分 故 障 解 析 （ Differential Fault
Analysis：DFA [3][4]）やラウンド加算 DFA [5]，暗号
文ペア間のハミング距離に着目した解析手法 [6]などが報告されている．一方で，TWINE に対する SFA
に関する研究は見当たらない．

３. 提案手法
本研究では，TWINE に対する SFA を提案する．
SFA では，故障を混入させることで暗号中間値の均一性が損なわれることに着目して解析を行う．具体
的には，故障混入時の複数の暗号中間値の平均ハミング重みを利用し，これらの値が期待値よりも小さ
くなるか大きくなるかに着目する．
提案手法の概要を図 1 に示す．
図 1 に示すように，
TWINE の 36R 目のある暗号中間値（図 1 の例では）に着目し，この値を計算する．この暗号中間値は未知であるため，計算には既知の暗号文 C と RK36

P2-12-1

４. 評価実験
シミュレーションによる実験を行った．実験では各故障モデルで 100 個の故障入り暗号文を生成した．
故障の生成確率は各 bit で 50%とし，解析は 100 回行い，その平均を正解鍵数として算出した．実験結果を図 2 に示す．図 2 の横軸は解析に使用した故障入り暗号文の数を，縦軸は正解鍵数を示している．
解析は TWINE の 36R のラウンド鍵を対象としているため，最大で 32bit となる．実験結果より，ランダ
ムビットリセット故障モデルとランダムビットセッ
ト故障モデルにおいて，30 個の故障入り暗号文を使用することで全てのラウンド鍵の推定に成功していることが確認できる．一方で，ランダムビットフリ

X

36

X

0

1

0

S

C

C

0

1

36

36

1

0

X = S(C0 RK ) C1
ハミング重み

…

候補鍵
0
1
…
15

表1

候補鍵（24 = 16通り）

平均HW
2.01
0.88
…
1.99

図1

正解鍵を推定提案手法の概要提案手法での故障モデル

故障モデル
ランダムビットフリップ
ランダムビットリセット
ランダムビットセット

28

24
20
16

bit reset

12

bit set8

bit flip

4
0

1

5

10

15

20

25

30

故障入り暗号文の数

図2

実験結果

ップ故障モデルでは，ほとんどラウンド鍵を推定できていないことが確認できる．これは，ランダムビ
ットフリップ故障モデルでは，解析に必要とする故
障混入時の暗号中間値の均一性があまり低下していないことが原因として考えられる．

５. まとめ本研究では，TWINE に対してハミング重みに着目したフォールト解析を提案した．本研究では 3 つの故障モデルを導入し解析した結果，TWINE においてランダムビットリセット故障モデルとランダム
ビットセット故障モデルにおいて，ハミング重みに着目することで，故障入り暗号文のみでラウンド鍵を解析可能であることを明らかにした．
今後は，検算対策回路などを含めたフォールト解析対策手法の適用について検討する予定である．

参考文献

36

36

RK

32

正解鍵数 [bit]の候補鍵を用いる．ここで，RK36 は 4bit であるため，
24 = 16 通りの計算で全て計算できる．そして，計算した暗号中間値において故障によって均一性が低下しているかを確認する．このとき，真の候補鍵で暗号中間値を算出した場合，故障による均一性の低下がみられるが，間違った候補鍵の場合はこのような均一性の低下はみられない．したがって，この均一性の偏りが現れる候補鍵を真の鍵値として推定する．
本研究では，表 1 に示すようにいくつかの故障モデルを提案する．ここで，ランダムビットフリップ
モデルは，各 bit でランダムに値を反転させるモデルであり，ランダムビットリセットモデルは，各 bit
でランダムに値を 0 にするモデルである．また，ランダムビットセットモデルは，各 bit でランダムに値を 1 にするモデルである．

内容
各 bit でランダムに値を反転させる
各 bit でランダムに値を‘0’にする各 bit でランダムに値を‘1’にする[1] T. Suzaki, K. Minematsu, S. Morioka, and E.
Kobayashi, “TWINE: A lightweight, versatile blockcipher,” Proc. of LC11, pp. 146–149, Nov. 2011.
[2] T. Fuhr, E. Jaulmes, V. Lomné, and A. Thillard, “Fault
Attacks on AES with Faulty Ciphertexts Only,” Proc.
of FDTC 2013, pp. 108–118, Aug. 2013.
[3] W. Li, W. Zhang, D. Gu, Z. Tao, Z. Zhou, Y. Liu, and
Z. Liu, “Security Analysis of the Lightweight
Cryptosystem TWINE in the Internet of Things,” KSII
Trans. on Internet and Information Systems, vol. 9, no.
2, pp. 793–810, 2015.
[4] H. Luo, Y. Wu, and W. Chen, “Differential Fault
Attack on TWINE Block Cipher with Nibble,” Proc.
of IEEE ICCT 2020, pp. 1151–1155, Oct. 2020.
[5] H. Yoshikawa, M. Kaminaga, A. Shikoda, and T.
Suzuki, “Round Addition DFA on 80-bit Piccolo and
TWINE,” IEICE Trans. on Information and Systems,
vol. E96.D, no. 9, pp. 2031–2035, 2013.
[6] Y. Nozaki, K. Asahi, and M. Yoshikawa, “Statistical
Fault Analysis for a Lightweight Block Cipher
TWINE,” Proc. of IEEE GCCE 2015, pp. 497–498,
Oct. 2015.

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

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