第54回 東海ファジィ研究会
In 蒲郡（蒲研2023）
予稿集

主催：日本知能情報ファジィ学会・東海支部
協賛：日本経営システム学会中部支部
IEEE名古屋支部
日時： 2023年8月8日(火)~9日(水)会場：蒲郡商工会議所 203・204会議室第54回東海ファジィ研究会（2022年8月8日～9日）プログラム
8月8日（火）13:10-13:15【開会挨拶】研究会幹事 野崎佑典（名城大学）

13:15-14:35

セッション1 座長: 高野敏明 （静岡理工科大学）
S1-01

少数言語を対象とした教師なし単語分割
古畑陽

S1-02

松下真也
加藤央昌

田川和義

どうぶつの森のキャラクタ名が持つ音象徴について
畑中基稀

S1-04

中村剛士

新聞記事データベースにおけるビジネスカタカナ語の共起関係とそこから見る特徴
岡野瑠依

荒川俊也

14:35-14:45

休憩

14:45-15:45

セッション2 座長: 荒川俊也 （日本工業大学）
S2-01

地図画像の建物特徴量を利用した事故種別分類のためのPlateauの効果的な活用
石田木斗巳

S2-02

向直人

内種岳詞

岩田員典

伊藤暢浩

四足歩行動物の科における共有可能な姿勢推定モデルの検討～手に学習の利用に着目した手法の検討とネコ科動物での検証～
判家宏彰

S2-03

–語彙数と分割性能の関係の調査–

北英彦

一般投稿の#(ハッシュタグ)キーワードを用いたスタイル分類手法の検討
板橋知生

S1-03

高瀬治彦

加藤央昌

田川和義

ミニ四駆の作成について
藤村喜久郎

15:45-15:55

休憩

15:55-16:45

招待講演

座長：早瀬光浩（椙山女学園大学）

地理空間情報に関するオープンデータと機械学習への応用
向直人 （椙山女学園大学）
16:45-20:00

休憩

20:00-23:30

ナイトセッション

座長: 吉川大弘 （鈴鹿医療科学大学）

討論テーマ1「生成系AIの大学教育への利活用」
討論テーマ2「高等学校学習指導要領における情報系科目必修化に対する大学教育での取り組み」

8月9日（水）
9:10-10:10

チュートリアル講演

座長: 中村剛士 （中部大学）

φs-変換によるファジィ測度の分類( Classification of Fuzzy Measures using φs-Transform )塚本弥八郎（名城大学）

10:10-10:20

休憩

10:20-11:20

セッション3 座長: 加納政芳 （中京大学）
S3-01

φs変換法(ファジィ測度)によるFCR法の展開 -- 直観的説明とN項目への拡張 -高萩栄一郎

S3-02

小田哲久
S3-03

小田哲久

高萩栄一郎

軽量暗号を用いたPUFにおけるファジィ抽出器の検討
野崎佑典

11:20-11:25

山田洋巳

ファジィ測度によるFCR法アルゴリズムを参考にした新矛盾度指標の提案

吉川雅弥【閉会挨拶】東海ファジィ研究会・支部長

会場：蒲郡商工会議所 203・204会議室〒443-8505 愛知県蒲郡市港町18-23
TEL 0533-68-7171

中村剛士（中部大学）

少数言語を対象とした教師なし単語分割—語彙数と分割性能の関係の調査—
〇古畑

陽，松下

真也，高瀬

1. はじめに治彦，北英彦(三重大学)ができない．

現在，世界では約 7,000 程度の言語が使用されている．

そこで，本研究では，NPYLM を少数言語の保存活動（特しかし，世界人口の半分以上の人々が使用する言語はわずに，書き起こされた文章の単語分割）に適用するために障か 23 の言語であり，約 40%の言語は絶滅の危機に瀕して害となる要因を明らかにすることを最終目的とする．これいる．これらの言語を「少数言語」と呼び，言語学者はこれを明らかにすることで，NPYLM の改良すべき点を特定し，らの少数言語を保護する活動を行っている．こうした保護

少数言語の文章の分割性能を向上させることができるだろ活動の一つに，音声を収集し，その内容を記録する活動がう．特に本稿では，語彙数に着目し，その分割性能への影響ある．しかし，この作業は手作業で行われ，大量の時間や人について調査する．

手が必要である．そのため，この活動を構成するさまざまなタスクの支援が試みられている．本稿では，これらの試

2. NPYLM の性能の決定要因

みのうち，書き起こされた文章を単語に分割するタスクを

NPYLM は機械学習に基づいているため，その学習性能対象とする．音声として収集された情報はそのままではなには，どのようなデータを与えて学習したのかが強く影響

く，発音記号などを用いて書き起こされた後，その構文・意する．第一に思いつくのが，文章の量（文字数）だろう．文

味を読み解き保存する．書き起こされた文章を読み解くた

献[3]において，文字数と分割性能の関係について調査した．

めの第一歩として，この作業の支援に着目する．

その結果，文字数が少ないときには分割性能が低下する結

文章を単語に分割する技術として形態素解析が知られて果が示された．それをふまえ本稿では，分割性能に影響すいる．これは，単語の区切りが不明な文章を，単語（形態る可能性がある要因として語彙数に着目する．ここでの語素）単位に分割するとともに，各単語の品詞の情報を得る

彙とは分割前の文章に含まれていた単語の種類数を意味すものである．日本語の文章に対してこれを行うツールとしる．

て MeCab[1]などの形態素解析器が用いられる．MeCab は，

ここで，分割性能に語彙数が影響する可能性について考あらかじめ多量のラベル付きデータを用いて機械学習を行察する．NPYLM は，与えられたテキストに対してサンプ

うことで，形態素解析の機能を獲得する．しかし，少数言語

リングを行い，ある文字の次に現れる確率を算出し，単語は品詞や文法などが体系化されていないうえに，使い手がの切り分けを行う．この際に，図 1 に示す文字 n-gram の少ないためラベル付きデータを用意することが困難である．

文脈木と，図 2 に示す単語 n-gram の文脈木を同時に学習

そのため，ラベル付きデータを必要としない形態素解析器

する．語彙数の多い文章を学習すると，文字 n-gram の文脈として，教師なし形態素解析と呼ばれる手法がある．その木の葉要素が増え，単語 n-gram による文脈木のノードの一つに NPYLM[2]があり，未知の言語で記されてた文章を種類数が増える．いずれも語彙数が多くなったときに文脈多量に学習することで，その言語で記された文章を単語分

木の大きさが大きくなることを意味する．これをサンプリ割できる．NPYLM は教師なし機械学習を行うために，ラングにより決定するためには，与えられるテキストの文章

ベル付きデータは必要としないが，多量のデータが必要で量が十分でなければならない．この考えから文字数が十分ある．

でないときに，語彙数が分割性能に影響すると考えられる，

しかし，少数言語の保存活動においては多量のデータを用

これについて，次節で実験を通じて検討を行う．

意することが困難なため，NPYLM をそのまま用いること

3.2. 実験① 不十分な文字数の決定
まず不十分な文字数の決定を行った．与えるテキストは英語（すべて小文字，記号・空白は削除）と日本語カタカナ（句読点は削除），それぞれ約 200,000 文字の文章から抽出した．
図 3,4 に文字数と F 値の関係のグラフを示す．これらの図 1 文脈木（文字 n-gram）

グラフは横軸が与えた文の文字数を，縦軸が F 値を表している．また，図 3 は英語の文を与えたときの結果を，図 4
は日本語の文を与えたときの結果を示す．いずれのグラフ
も 100,000 文字を超える領域では，F 値はほとんど変化していない．これは，100,000 文字程度の文字数を与えること
で，NPYLM の分割性能を十分に引き出せたことを意味する．

図 2 文脈木（単語 n-gram）

そこで，30,000 文字程度の文を与えた場合は，NPYLM
にとってデータが不足している状況であるとみなし，次の3. 実験

実験を行う．

この章では，文字数が不足するときの，語彙数と分割性能の関係を調査した．調査は，言語によらない関係を調べるために，英語と日本語カタカナの 2 種類の言語のテキストに対して行った．
このために以下の 2 つの実験を行った．
① データが不足している状況の特定
文字数を変化させ，分割性能の変化を調査する② 語彙数と分割性能の関係の調査
語彙数を変化させ，分割性能の変化を確認する
図 3 文字数と F 値の関係（英語）

3.1. 実験条件
2 つの実験を行う上で，NPYLM の学習条件は，学習回数を 500 回，文字の最大単語長を 20 文字とした．
また，分割性能の評価は切り分け位置の正誤で行った．
正解の区切り位置は，英語の場合は原文の空白の位置，日
本語の場合は，漢字交じり文の段階で MeCab で分割した
ときの位置とした．分割性能の評価尺度として再現率（実際の正解の中で正解と予測できた割合）と適合率（正解と予測した中で実際に正解だった割合），再現率と適合率の調和平均であるＦ値を用いた．

図 4 文字数と F 値の関係（日本語カタカナ）3.3. 実験② 語彙数と分割性能の関係

4. まとめと今後

この節では，データが不足している状況下での語彙数と本稿では語彙数と NPYLM の性能の関係についての調査

分割性能の関係を検討する．実験では，与えるテキストとを行った．その結果，文字数が不足するときは，語彙数が多して，実験①と同様に前処理した英語と日本語カタカナのくなると，適合率が減少し，過剰分割が行われていること

2 種類の言語において，30,000 文字で語彙数が異なる文章が分かった．

をそれぞれ 10 例ずつ用意し，実験を行った．

今後は，過剰分割を解消するために NPYLM の改良を行

英語の語彙数と F 値，再現率，適合率の関係についてまう．また，再現率について精査や NPYLM の分割性能に影とめたグラフをそれぞれ図 5,6,7 に，日本語カタカナの語彙響を与えている他の要因についての検討も行っていく．

数と F 値，再現率，適合率の関係についてまとめたグラフ
をそれぞれ図 8,9,10 に示す．

参考文献

英語のグラフを見ると，語彙数が増加するにつれて F 値[1] Taku Kudo, Kaoru Yamamoto, Yuji Matsumoto:が減少し，再現率は変化せず，適合率は減少する傾向がみ

Applying Conditional Random Fields to Japaneseられた．このことから英語の文章において，語彙数増加すMorphological Analysis, Proceedings of the 2004

ると分割性能が低下するが，その要因は主に適合率の低下

Conferenceによるものだといえる．

Language Processing (EMNLP-2004), pp.230-237

一方，日本語カタカナのほうでは，語彙数が増加するに

on

Empirical

Methods

in

Natural(2004.)

つれて，F 値は変化せず，再現率は上昇し，適合率は減少す[2] Daichi Mochihashi, Takeshi Yamada, and Naonori Ueda.

る傾向がみられた．このことから日本語の文章において，F

Bayesian unsupervised word segmentation with nested

値は語彙数の増加に関わらず一定であるが，その要因は再pitman-yor language modeling. In Proceedings of the

現率の上昇を適合率の低下を打ち消したためであるといえJoint Conference of the 47th Annual Meeting of theる．

Association for Computational Linguistics and the 4th

両言語に共通する点として，語彙数の増加に伴う適合率の減少が挙げられる．適合率は分割した箇所が正しかったInternational Joint Conference on Natural Language
Processing of the AFNLP, pp. 100 ‒ 108, 2009

割合であるため，この結果は，語彙数が増加すると余分な[3] 村瀬亮太郎, 松下真也，高瀬治彦，北英彦. 少数言語を箇所を分割する過剰分割を引き起こしているといえる．再対象とした教師なし形態素解析 ~学習データ・計算量現率については，英語では語彙数の増加に対して変化がなと抽出制度との関係~, 第 49 回東海ファジィ研究会予かったと示したが，わずかに増加傾向が見られた．日本語

稿集, S4-05, 2021

では語彙数の増加により再現率が増加した．これらの結果
は，語彙数が少ないときに再現率が低下する可能性を示している．再現率は正しい分割箇所を正しく分割した割合なので，この結果は，語彙数が少ないときに過剰結合が発生する可能性を示している．
以上をまとめると，文字数が不足するときは，語彙数が多くなると，過剰分割による性能低下が発生するといった関係が見られた．

図 5 英語

30,000 文字

F値

図 8 日本語

30,000 文字

F値

図 6 英語30,000 文字

再現率

図 9 日本語

30,000 文字

再現率

図 7 英語30,000 文字

適合率

図 10 日本語

30,000 文字

適合率

一般投稿の＃ (ハッシュタグ) キーワードを用いた
スタイル分類手法の検討
A style classiﬁcation approach using hashtag keywords in posts by ordinary users⃝ 1 板橋 知生 ，⃝ 1 Kazuki Itabashi,
1
愛知工科大学大学院
1
Aichi University of Technology

加藤 央昌 ，
2
Hiroaki Kato,2
愛知淑徳大学2
Aichi Shukutoku University
2

田川 和義
3
Kazuyoshi Tagawa
3
富山県立大学3
Toyama Prefectural University
3

Abstract: As with e-commerce sites, there is demand for a system that can recommend stores andproducts that match the preferences of customers in physical stores. Therefore, we proposed a system torecommends apparel stores based on customers’ appearance information. However, the preferences andimages given by fashion are often ambiguous and may diﬀer in expression from the fashion styles advocatedby experts. In this paper, we examine a style classiﬁcation method that uses website postings to createmachine learning models based on the styles recognized and expressed by non-experts.

1

はじめに
近年，情報技術の進展や感染症の影響により，ネット

ショッピングの需要が高まっていた．一方，7 割近くの人がネットショップでの衣料の購入で失敗を経験している

4 ファッションを推薦する
イルに関する知識量 (1-5)」「○システムが店頭に設置された際，どの程度利用してみた
5 アウトレットの入り口などにアパレル店
いか (1-5)」「○[1]．そのため，実店舗の利用者が一定数いるが，特に時舗を推薦するシステムが設置された際，どの程度利用し
6 自由記述」の 6 項目である．
てみたいか (1-5)」「○間や労録の削減のためには，通販と同様に顧客の嗜好に

1 では，利用者の 85%が協力
アンケートの結果，項目○合った商品を的確に推薦できるシステムが望まれる．し店舗の商品にカジュアルスタイルのイメージがあると回答
2 では，利用者の 75%が自身の衣料にカジュした．項目○

かし，実店舗においては，通販のように顧客の購買履歴

3 では，を容易に利用できない問題点があった．そのため我々は， アルスタイルのイメージがあると回答した．項目○

着用している衣料からスタイル情報を推定し実店舗推薦

利用者の多くはスタイルに関する知識量が豊富でない(スに利用するシステムを提案した [2]．

4 では，利用者の多くがコア平均 2.55)と回答した．項目○

しかし，ファッションの与える嗜好やイメージは曖昧なものが多く，専門家が提唱するファッションスタイルと推ファッション推薦のシステムを利用してみたい (スコア平
5 では，利用者の多くが店舗
均 4.125)と回答した．項目○薦システムの利用者として想定される非専門家が専門家

推薦システムを利用してみたい(スコア平均 4.175)と回答の間ではファッションスタイルに齟齬が生じる．そのため， した．
1 ○
2 から，一般の人は特に曖昧さを持つスタイル
スタイル情報を推定するための機械学習モデルに，専門
上記○
家によって分類されたデータセット [3] を用いることが適についてカジュアルスタイルと認識・表現している可能切ではないと考えた．本稿では，非専門家が認識・表現性が考えられる．この結果を踏まえ，スタイル分類モデ

するスタイルに基づいた機械学習モデル作成に向け，一ル作成のための，機械学習の実験を行う．
2.2 データ収集および作成

般投稿を用いたスタイル分類手法を検討する．

2 ハッシュタグキーワードを用いたスタイル分類

Takagi らの提案する 14 スタイルには，「コンサバ」「ドファッションコーディネートサイトの投稿に付与された

レッシー」「エスニック」「フェアリー」「フェミニン」「ギャ

ハッシュタグキーワードからスタイルに関する情報を抽ル」「ガーリッシュ」「カジュアル」「ロリータ」「モード」

出可能であることがわかった[2]．しかし，Takagiら[3] の提「ナチュラル」「レトロ」「ロック」「ストリート」がある．

案する14 スタイル全てでは検証されていない．そこで，14

これらを基にファッションコーディネートサイト「Wear」

スタイルと同じスタイルがハッシュタグキーワードによにてハッシュタグ検索し，各投稿の画像およびハッシュタ

るスタイル分類において有効であるか実験的に検討する． グキーワードを収集した．また，前処理として重回帰分
2.1 実地検証析を実施し，ハッシュタグキーワードの集合とスタイル検討にあたり，専門家と非専門家の表現に差があるス の関係性を数値データとして取得した．この数値データ
タイルを特定する必要がある．そのため，以前より構築 を画像のラベルとして付与し，機械学習用のデータセッを進めていた推薦システムを一部改良して実店舗に設置
し，実店舗を訪れた 40 名に対してアンケート調査を実施
1 協力店舗が販売している
した [4]．アンケート項目は「○
2 利用者自身が現在着用して衣料のスタイルイメージ」「○
3 利用者自身のファッションスタ
いる衣料のスタイル」
「○

トとした．
2.3 機械学習の実験作成した機械学習用のデータセットのうち，正解ラベ
ルを 14 スタイル全て，13 スタイル，12 スタイルと変更
しながら機械学習を実施した．多ラベル分類問題である

ため，目的関数を Binary Cross Entropy，出力層の活性化関数を Sigmoid とした．また，画像の特徴量抽出にはResNet50 を使用した．
2.4 実験結果
実験結果の一例を表 1 に示す．14 スタイル全てを使用した場合と比較し，「カジュアル」を除いて学習させると正解率が向上した．一方，テストデータにおける正解率がやや伸び悩んだ．これは，ノイズとなるハッシュタグ
図 1: 学習経過 (左：Accuracy，右：Loss)

キーワードや画像特徴を持つ投稿が含まれているためと考えられる．また，「カジュアル」が内包するスタイルイ
メージが広く，そのまま利用するとデータセット内で矛盾が生じてしまうと考えられる．
表 1: 機械学習の結果
Test Loss
Test Acc

3

4

おわりに
本稿では，非専門家が認識・表現するスタイルに基づいた機械学習モデル作成に向け，一般投稿のハッシュタ
グキーワードを用いたスタイル分類手法を検討した．
一般投稿によるファッションコーディネートサイトの

14Style6.74160.4486

ハッシュタグキーワードを用いたスタイルの学習では，曖

13Style3.54390.5168

昧な情報であると考えられる「カジュアル」を除くこと

画像を入力としたハッシュタグ分類が有効であることを確認した．

推論精度向上のために，2.4 節であげたノイズとなる

画像を入力としたハッシュタグ分類では，出力としてハッシュタグキーワードの特定や，スタイルの関係性をハッシュタグキーワードを指定する手法では有効性が見把握する必要がある．そのため，画像とハッシュタグキー

られなかったこと，重回帰分析による前処理が有効であワードを直接結びつけて学習させる方法を検討する．有ることを確認した．

効性を検証するために，１スタイルに対して機械学習に今後の課題として，3 章であげた画像とハッシュタグ

よる実験を行う．
3.1 データ作成
画像およびハッシュタグキーワードについては，2.2 節

キーワードを直接結びつけて学習させる方法では，対応で収集したものを使用する．また，ハッシュタグキーワーないと考えられる．そのため，Transformer をバックボー

ドに対して One-Hot エンコーディング以外の前処理を実ンに使用した Visual Semantic Embedding 手法などの検施しない．対象スタイルは，矛盾の生じやすさがわかっ証が必要である．

ている「カジュアル」以外で最もデータ数が多く，また

参考文献「民族的」を表すことから大きな矛盾が生じにくいと考えできるハッシュタグキーワードの数が少ない．また，現在の機械学習モデルの構成では推論精度向上の余地が少[1] 中村雅章, “インターネット・ショッピングと実店舗を利用したファッション衣料の購買行動,” Cyukyo Business
Review, Vol.12, No.1, pp.29-62, March 2016.
[2] 板橋知生, 伊東賢人, 加藤央昌, 田川和義. “一般投稿からのファッションスタイル抽出手法の検討と着用衣料習条件を使用して機械学習を実施した．
のスタイル情報による店舗推薦システムの構築,” 第3.3 実験結果
28 回画像センシングシンポジウム, IS3-12, June 2022.
学習の経過を図 1 に示す．ここで，total accuracy は[3] M. Takagi, E. Simo-Serra, S. Iizuka, and H. Ishikawa,
0.5 を閾値として全成分が一致した割合を示している．図“What Makes a Style: Experimental Analysis of
1 から，Accuracy の値が Loss の変動に対して収束しす
Fashion Prediction,” Proc. of the IEEE International Conference on Computer Vision Workshops,
ぎていること，2.4 節と比較して Loss が高いこと，total
pp.2247-2253, Oct. 2017.
accuracy が伸びないことがわかる．よって，この条件に[4]
板橋知生, 森澤知也, 加藤央昌, 田川和義, 岡島健治.
よる機械学習には有効性が見られない．原因として，特“着用衣料のスタイル情報による店舗推薦システムの徴量抽出に用いた ResNet50 の出力に対し，ラベルであ評価とハッシュタグ情報を用いたスタイル分類モデル
るハッシュタグキーワードの種類が多すぎるためであるの実験的検討,” 第 29 回画像センシングシンポジウム,
IS3-14, June 2023.
と考えられる．このことから，2.2 節で実施した前処理は，ラベルの数を大きく削減して機械学習を実施できるため， 連絡先
愛知工科大学大学院 板橋知生
有効であるとわかった．
E-mail: itabashi.uni@gmail.com
られる「エスニック」を採用した．
3.2 機械学習の実験
作成したデータセットを 2.3 節と同様のモデル構成・学どうぶつの森のキャラクタ名が持つ音象徴についてSound Symbolism about Character Names in Animal Crossing〇畑中 基稀 1, 中村 剛士 1
〇Motoki Hatanaka1, Tsuyoshi Nakamura1
1
中部大学
1
Chubu University
Abstract ： Sound symbolism is a phenomenon in which listeners regularly and directly associate certain
meanings with certain sounds. Previous studies have shown that various names and sounds are related to soundsymbols. However, there are still many unresolved aspects, and our goal is to elucidate the full extent of soundsymbolism. In this study, we conduct an AI-based gender classification experiment using the names ofcharacters in “Animal Crossing: New Horizons” published by Nintendo Co., Ltd. If we can elucidate therelationship between gender and character names in Animal Crossing, the sound symbolism will become morefamiliar, and we will be able to find novelties not found in previous studies.

1

はじめに

音象徴とは, ある特定の音において, 聞き手が規則的, 直接的に特定の意味や印象を想起する現象である[1]. アニメのキャラクタの名前, ブランドの名前, 日本人の名前, オノマトペなど, 様々な名前や音には, この音象徴が関係することが報告されている[2-5]. しかし, その一方で未解明な部分も多い．
我々の研究の最終目的は音象徴の全容を解明することである.
本研究では, 任天堂株式会社より 2020 年に発売された「あつまれ どうぶつの森」（以降「どうぶつの森」）に登場するキャラクタ名をデータセットとし,機械学習を用いた分類器による男女の性別分類実験を行い, 実験結果について議論する. 分類の正解率等が一定以上であれば, キャラクタ名に何らかの音響的な特徴が存在する可能性があると考えられる．
また，分類実験における正解サンプルは，分類・判
別処理を経たある種のデータクレンジングされた結果と捉えることができる．この正解サンプルに対して XAI 技術を適用し，正解サンプルが持つ音響的な特徴を発見・分析することで，キャラクタ名の持つ音象徴を解明できるのではないかと我々は期待する．
どうぶつの森のキャラクタ名には, 市野ら[4]が報告した「日本人風の名前」に加え, 「外国人風の名前」
や「どうぶつの森特有の名前」も含まれており，多様な名前で構成される. どうぶつの森のキャラクタ
名が，音象徴を持つことを明らかにできれば, 音象
徴はより我々の社会に身近になると共に, 先行研究等で報告されていない新規性を見出すことができるのではないかと考える.

2

男の子

キャラクタ名

音響特徴量
変換

CNN

女の子

図 1：どうぶつの森のキャラクタ名の男女クラス分類

図 2：Grad-CAM のヒートマップと音声波形の対応による重要モーラの抽出例 1

実験方法

本研究で用いる分類の流れを図 1 に示す．分類対象であるデータセットとしては，どうぶつの森から，
男の子クラス 205 個, 女の子クラス 191 個の合計396 個のキャラクタ名をデータとして分類する. まず，キャラクタ名は，Google Cloud Text-to-Speechを用いて合成音声に変換・入力される．つぎに，合成音声は音響特徴量である Mel-frequency cepstralcoefficients (MFCCs) に 変 換 さ れ る ． MFCCs は
CNN で構成された分類器に入力され，男の子と女の子のいずれかのクラスとして分類出力される.
分類実験では, Leave-one-out 法を用いた分類を複数回実施する．今回，分類実験は合計 5 回行うものとした. 5 回の実験結果が一定以上の正解率を示す
場合，分類結果に基づいて，Grad-CAM を用いて音図 3：Grad-CAM のヒートマップと音声波形の対応による重要モーラの抽出例 2
響的な特徴の抽出をする．抽出については，５回の分類実験全てに正解したキャラクタ名を対象とし，Grad-CAM が出力するヒートマップの濃赤色部分(勾配が大きい箇所)から, 分類に大きく寄与したと思われる重要モーラを抽出する. 図２及び図 3 は，上段が Grad-CAM のヒートマップ，下段がキャラク
タ名の音声波形である．図 2 においては，ヒートマップの濃赤箇所に対応する重要モーラは「オ」であり，図 3 においては「ク」と「シ」が対応する．

Grad-CAM のヒートマップから抽出した重要モーラについて分析を行う．分析は，重要モーラをモーラ CV, 子音 C, 母音 V に種別し分析する. 具体的には，各種別において，男の子クラスと女の子クラス間の各個数の差分を調査する．この差分の大きい音がキャラクタ名の性別を特徴付けている可能性が高いと考え分析する．

3

5 回行った分類実験の中で, 最も正解率の低かった 1 回目の分類結果を表 1, 最も正解率の高かった
2 回目の分類結果を表 2 として以下に示す. 表 1 お
よび表 2 に示す混同行列から算出した正解率はそれ
ぞれ 66. 41％と 69. 19％であった．正解率は 5 回の分類実験すべてにおいて 50%以上であり，キャラク
タ名すべてを男の子クラスに分類・判別した場合の正解率である 51. 77％と比較しても一定以上の正解率を示している．そこで，どうぶつの森のキャラク
タ名には性別クラス間を分類・判別できる何らかの音響的な特徴がある可能性があると 考え，GradCAM を用いた分析を行うものとした．なお，5 回の分類実験全てに正解したキャラクタ名は, 男の子クラスが 111 個,女の子クラスが 97 個であった.
5 回の分類実験すべてに正解したキャラクタ名について，5 回分の Grad-CAM のヒートマップを調査した．先に述べたように，ヒートマップの濃赤色部
分と音声波形の対応から，分類に寄与したと思われる重要モーラを抽出した．重要モーラは日本語五十音のモーラであることから，撥音である/N/等を除き基本的には子音 C と母音 V の組合せで構成される．そこで，重要モーラをモーラ CV の種類とその数を数えた場合，子音 C の種類とその数を数えた場
合，母音 V の種類とその数を数えた場合の三通りについて各数を計上した．その上で，モーラ CV, 子音
C，母音 V のそれぞれの数について，クラス間で大きく差をつけて計上されたものを表 3 にモーラ CV,
子音 C, 母音 V の抽出回数毎に整理して示した．なお，表 3 においては，モーラ CV を数えた場合は 5
個差, 子音 C を数えた場合は 10 個差, 母音 V を数えた場合は 10 個差があった差分の大きいもののみを示した．クラス間で大きな差をつけて計上できた
モーラ CV とその子音 C またはその母音 V については，各クラスの音響的な特徴である可能性が高い
表１：最も正解率の低い分類結果を表す混同行列
男の子
131
59

女の子
74
132

表 2：最も正解率の高い分類結果を表す混同行列
真値＼予測
男の子(205)
女の子(191)

男の子
145
62

女の子
60
129

表 3：クラス間で大きな差分があったモーラ CV,
モーラ CV の子音 C, モーラ CV の母音 V

モーラ
CV
子音 C
母音 V

性別
クラス
男の子
女の子
男の子
女の子
男の子
女の子

3/5 回
抽出
/su/,/N/

抽出
回数

5回

実験結果と考察

真値＼予測
男の子(205)
女の子(191)

表 4：男の子クラスにおいて，表 3 の
モーラ CV・子音 C・母音 V がキャラクタ名上の位置(第 n モーラ)に占める割合(%)

4/5 回
抽出
/na/

5/5 回
抽出
/ku/,/ti//a/,/ko/,/mi/,/ra/
/t-/

/r-/
/-o/

/-u/
/-a/

4回

モーラ CV,
子音 C,
母音 V
/ku/
/ti/
/t-/
/-u/
/-o/

第1

第2

第3

第4

第5

モーラ

モーラ

モーラ

モーラ

モーラ

51.22

7.32

31.71

9.76

0.00

53.33

4.44

22.22

20.00

0.00

55.21

5.21

26.04

12.50

1.04

22.14

21.37

27.48

23.66

5.34

59.79

6.19

23.71

8.25

2.06

/su/

9.09

15.91

31.82

31.82

11.36

/N/

0.00

71.80

0.00

28.21

0.00

3回

表 5：女の子クラスにおいて，表 3 の
モーラ CV・子音 C・母音 V がキャラクタ名上の位置(第 n モーラ)に占める割合(%)
抽出
回数

5回

4回
3回

モーラ CV,
子音 C，
母音 V
/a/
/ko/
/mi/
/ra/
/-a/
/na/
/r-/

第1

第2

第3

第4

第5

モーラ

モーラ

モーラ

モーラ

モーラ

9.62

5.77

50.00

34.62

0.00

0.00

7.25

92.75

0.00

0.00

9.42

23.81

64.29

2.38

0.00

3.28

27.87

32.79

36.07

0.00

10.33

15.22

39.67

34.78

0.00

7.41

18.52

37.04

37.04

0.00

8.13

37.40

30.08

24.39

0.00

と考える．しかしながら，これらのうちのいずれが最も影響が大きいモーラ CV，子音 C，母音 V であるのかについては現在十分な考察ができていない．
さらに，モーラ CV，子音Ｃ，母音 V が各キャラ
クタ名を構成する何番目のモーラから抽出されたのかを調査した．ここでは，表 3 に示したクラス間で大きな差分があったものについてのみ, それらが抽出された位置(第 n モーラ)を調べた．表 4 は男の子
クラス, 表５は女の子クラスについて，表 3 に示したモーラ CV，子音 C，母音 V が占める位置を第 n
モーラ毎に示したものである．表 4 の男の子クラス
ではキャラクタ名の前半を占める第 1 モーラ等の割合が大きく，表 5 の女の子クラスではキャラクタ名の後半を占める第 3 モーラ等の割合が大きいことが分かる．表 4 と表 5 から，クラス間でモーラ CV 等が占める位置が異なることから，モーラ CV 等の位
置情報は性別クラスの判別に大きな影響を与えているのではないかと考えられる．

4

まとめ

本研究では, どうぶつの森のキャラクタ名を事例として採用し，キャラクタ名と性別間について音象徴があるのか可能性を探るため，基礎的な調査を行った. 調査は，CNN を用いた男女クラス分類とGrad-CAM を用いた重要モーラの抽出によって行われた．また，5 回の分類実験を通して抽出された
重要モーラ数に注目し，クラス間でモーラ CV，子
音 C，母音 V について大きな差分があるものに注目して分析を行った．さらに，それらがキャラクタ名のモーラ列上のどの位置に多く見られるのか調査した．
調査結果については，クラスを分類・判別できる可能性があるモーラ CV や子音 C・母音 V がいくつか発見できたものの，最も重要な要因が何かについては十分に考察できておらず，音象徴仮説の設定までには至っていない．一方，モーラ CV や子音 C・
母音 V がキャラクタ名のモーラ列上に占める位置については，男女クラス間で違いがあり，男の子クラスでは比較的前半，女の子クラスでは比較的後半のモーラに重要な音響的な特徴が見受けられる傾向があることが分かった．
今後は，さらなる調査・考察を続け，どうぶつの森のキャラクタ名と性別に関する音象徴仮説を設定したいと考えている．また仮説が設定できた場合，その仮説の検証を行いたいと考えている．仮説検証
については，アンケート調査等の人間の主観評価によ って 行 う 予 定で あ る ． な お， 本 研 究 は科 研 費(22K12232)の助成を受けたものである.

参考文献[1]酒井典久: 英語における音象徴(soundSymbolism)についての考察, Vol. 77, No. 4, pp.
14-17, 2015[2]川原繁人: 音そのものに意味はあるのか──
ポケモンから考える「音とことばのふしぎな世界」, https://wired.jp/2017/03/02/pokemonsound/, 2017[3]五所万実: 音象徴とグローバル・ブランドネーミ
ング -ことばの響きから生まれる「感性」を探る-, Vol. 17, No. 2, pp. 74-77, 2019[4]市野満梨奈, 木山幸子: 日本人名見られる音象
徴：子音タイプと母音タイプに着目した音声提示による実験, Vol. 27, pp. 734-738, 2021
[5]平田佐智子, 秋田喜美, 藤原和子, 佐治伸郎, 宇
野良子, 井上加寿子, 今井むつみ: オノマトペと音象徴, JCSS2010_W6, 2010

連絡先
中部大学工学部情報工学科 畑中基稀
E-mail: ep20090-9844@sti.chubu.ac.jp

新聞記事データベースにおけるビジネスカタカナ語の共起関係とそこから見る特徴
Co-occurrence Relations of ”Business Katakana Words” in Newspaper Article Databases andTheir Characteristics⃝ 岡野 瑠依 1 ，
荒川 俊也 1
⃝ Rui Okano1 , Toshiya Arakawa1
1
日本工業大学1
Nippon Instutite of Technology
Abstract: ”Business katakana words” such as ”internship” and ”sustainable” have been used rapidly inrecent years. However, it has not been investigated why the tendency to use ”business katakana words”
has increased in spite of the existence of Japanese expressions with the same meaning. In this study, we
analyze a large newspaper database and examine the trend of ”business katakana words” as a time series,
as well as the possibility that the occurrence of social events aﬀected the increase in ”business katakana
words.” We also attempt to verify the possibility that the occurrence of social events aﬀected the increaseof ”business katakana words” by analyzing the co-occurrence network.

1

はじめに
近年，日本語の環境が大幅に変わりつつある．その原因は「西洋諸国語からの借用語」ないしは「外来語」，
そして，そこから派生した「ビジネスカタカナ語 [1]」である．それは，ここ数年で急激に広まり，種類も日々増えている [2, 3]．そして，当たり前のように新聞等のメ
ディアに頻出している [4]．また，それらが日常会話などに溶け込むことが原因で，コミュニケーションギャッ
プ（世代や職種の違いによるコミュニケーションの障害）を引き起こしている [5, 6]．

そこで，主観的な「アンケート調査」より，客観的であるマスメディア，その中で，新聞のビッグデータを解析し，特定のビジネスカタカナ語の意味変化を捉えることができれば，時代に合わせて「使うのを控えるべきビジネスカタカナ語」と「使った方がいいビジネスカタ
カナ語」の理解に繋がるとみた．そのため，この研究では，新聞のビッグデータを解析することによる「ビジネスカタカナ語における特徴（意味変化）」に対して，抽出の可能性を検証した．

2「ビジネスカタカナ語」の定義について筆者は上記を問題視し，過去に，「ビジネスカタカナ「ビジネスカタカナ語」の名前はまいにち doda[1] を語」をアンケートに盛り込ませ，それに伴う心理的影響

参考としているが，このサイトでは「ビジネスに関するを解析した [7]．そこでは，「ビジネスカタカナ語」は，「多

カタカナ語」と表記されており，曖昧である．したがっ

用してはいけないものの，完全になくしてもそれはそれて，本論における「ビジネスカタカナ語」の定義についでいけない」との考察に至った．しかしながら，「(多用ては，呉の「カタカナ語について」[10] に書かれている，しない際に) 使うのを控えるべきビジネスカタカナ語」

三つの「カタカナ語」の定義，欧米から取り入れられカと「(多用しない際に) 使った方がいいビジネスカタカ

タカナで表記される外来語（コミュニケーションなど），

ナ語」の線引きは曖昧のままであった．この研究以外に

和製用語（サラリーマンなど），特別な意味があるとき関しても，鳥取県が「カタカナ語（外来語など）の使用や注意して欲しい時にカタカナに転換される言葉（ヒロ

指針の策定」を行い [8]，一般への定着が十分でないも

シマ・ナガサキや擬音語など）の内，欧米から取り入れのは使わない，置き換える，元の日本語を付記するといられカタカナで表記される言葉を「ビジネスカタカナ

う方針を示したものの，「一般への定着が十分ではない語」と定義した．また，これらを「外来語」と表記しな
ビジネスカタカナ語」に関しては，一例はあるものの， い理由としては，外来語の定義が定まっておらず，人に肝心の明確な定義・線引きが存在しない．
よっては非カタカナ表記の「漢語」も「外来語」に含めこれらを分ける方法の一つとして，「アンケート調査」

るためであり [11]，また，「ビジネス日本語」と表記しがある．しかし，「アンケート調査」のみでこれらを分けない理由としても，応用日本語教育協会が「ビジネス場

るのは困難といえる．理由としては，「一般的なビジネ面で必要とされるコミュニケーションのための日本語」

スカタカナ語」と「一般的でないビジネスカタカナ語」と定義しており，非カタカナ表記の「敬語」なども含ま「一見，説得力のある言葉のよは世代別・地域別・職業別等で異なる可能性 [5, 6] と， れているためである [12]．
認知度と理解度と使用率は必ずしも一致及び比例しな

うに見えて，実は定義や意味があいまいなキーワード」

い [9]（”一般的”という基準が人によって異なる）可能[13] の意味である「バズワード」という言葉もあるが，性が示唆されるからである．

そちらも明確な定義が存在しておらず「人間力」「複雑系」といった非カタカナの言葉も含まれるため本論では

4

解析

用いない．

4.1

ビジネスカタカナ語単語別の各新聞・年代におけ

3

先行研究

3.1

新聞ビックデータ解析に関する研究

新聞ビッグデータ解析を扱った研究として，四方らる出現頻度数の抽出調査するビジネスカタカナ語は，2016 にネオ・マー
ケティングが行った，「カタカナ語に関する調査」に取の犯罪報道の共起ネットワーク分析の研究 [14] がある． り上げられているカタカナ語 [15] を対象とした．調査
この研究は「被疑者と被害者の性別による扱いの違い 対象の新聞は朝日新聞とした．また，その他検索の制が問題視されている犯罪報道の在り方」を正すために， 限として，対象紙を本紙のみとし，地域版，雑誌関連，「女性が被疑者・被害者とされる事件の報道」を解析し ネット記事は除外した．また，宣伝・商品紹介関連とスたものであり，解析には KHcoder を使い，抽出語リス

ポーツ系統記事を除外した．対象年は 1989 年 (平成元トと共起ネットワークを作成し，行っている．この研究年) から 2022 年とした．これらの条件の下でビジネス

では，抽出語リストには，被害者名と被疑者名が多く出

カタカナ語単語別の各新聞・年代における出現頻度数を現し，特に被害者名が多い傾向にあったが，個人のプラ抽出した．

イバシーや個人情報を想起する語や，煽情的な語が共4.2

KHcoder について起することはあまりないことが確認された．共起ネット

解析には KHcoder を利用する．KHcoder とは，テキワークにおける語と語の結びつきについても，複雑に絡スト型データを計量的に内容分析，または，テキストマ

み合うネットワークは描かれず，単純でかつ結びつく語

イニングのためのフリーソフトウェアである．このソフの数も多くはないことが判名した．

トを利用し「共起ネットワーク」を作成し解析する．共この研究を参考にし，KHcoder を利用し，共起ネッ

起ネットワークとは，図 1 のような言葉と言葉のつな

トワークを作成，解析することにより，ビジネスカタカ

がりを可視化したネットワーク図のことである．なお，

ナ語における特徴抽出が可能であると着想した．

「共起」とは，単語と単語が同じ段落や文章内に同時に新聞ビッグデータを利用した外来語に関する研究出現していることである．図 2 は，図 1 の一部を拡大

新聞ビッグデータを利用した外来語に関する研究とししたものであるが，この図の場合，「インターンシップ」て，新聞記事データベースを利用した外来語の出現率のと「参加」が強い共起関係になっていると言える．円の推移調査がある [4]．この研究は「外来語」109 語 (全て

大きさはその言葉の出現頻度を示している．円と円の距

カタカナ表記) の読売新聞における単語別の年別出現率

離と位置に関しては一切関係ない．円と円をつなぐ線の(その単語の使用度数÷読売新聞収録記事データ文字数)

上に書かれている数値は，Jaccard 係数であり，をまとめ，ヒストグラムしたものを平行型 (使用率が年

Jaccard 係数＝

3.2

語 A と語 B が同時に出現した数÷

別で変化なし)，増加型 (使用率が年々増えている)，減少型 (使用率が年々減っている)，凹凸型 (使用率が年別

語 A もしくは語 B のいずれかだけでも出現した数でまばら) の 4 つに分類している．また，使用度数，理と定義されるものである．この数値が高ければ高いほど解率 (2002-2003 年の間に 16 歳以上の男女を対象とし2 つの語の関連が強いとされる．

た外来語委員会が文化庁と協力して得た外来語定着率

4.1 節で述べたように，ビジネスカタカナ語単語別のの内，「その外来語が分かる」と答えた割合)，外来語の各新聞・年代別に新聞記事本文をまとめた．その後，そ初出年を使い，出現率の推移の型別に分析をしている． れらを KHcoder を利用し，解析し，共起ネットワーク
その結果，外来語の推移の型によって，その外来語の理 を作成した．得られた共起ネットワークから，ビジネス解率が異なることが分かった．ヒストグラムが平行型に

カタカナ語における使用状況や出現頻度，使われることなっているものは理解率が高くと利用期間が長いのに対になった原因の検証をした．

し，増加型は最近となって生まれた外来語，減少型は理解率が低いという傾向が見え，凹凸型も同様に理解率が

5

結果・考察

低いと考察された．なお，この研究は 2005 年と比較的本論では一例として「コンプライアンス」という単語古いものであり，それ以降における新聞ビッグデータをを解析した結果について述べる．まず初めに，「コンプ利用した「外来語」の利用状況を研究したものは把握で

ライアンス」が出現する傾向について大局的に把握するきなかった．

ため，1989 年から 2022 年について，「コンプライアン図 3: 「コンプライアンス」の朝日新聞における年別の出現記事数

図 1: 2022 年の朝日新聞における「インターンシップ」および「インターン」が含まれた記事の共起ネットワーク

図 4: 1991 年の「コンプライアンス」が出現した朝日新
図 2: 図 1 の一部を拡大したもの

聞の記事における共起ネットワーク

ス」が出現する記事数を図 3 に示す．共起ネットワーク

ワーク図を図 4 から図 8 に示す．図 4 から図 8 は，そに関しては 1991 年，1998 年，2000 年から 2022 年各年

れぞれ，1991 年， 2001 年，2002 年，2018 年，2021 年のものをそれぞれ作成した．

の記事による共起ネットワークである．

な お ，こ れ ら を 形 態 素 解 析 す る 際 に 使 う 辞 書 はまず初めに，「コンプライアンス」の意味についてだ

ChaSen(茶筌) を選択し，理由としては，ビジネスカタ

が，これは主に三つあるとされている．一つ目に法令・カナ語は「未知語（辞書にない言葉）」が多い傾向があ

法律（国や自治体が出しているもの）を指す意味，二つり， もう一つの MeCab はその「未知語」を別の品詞に目に就業規則（企業が出しているもの）を指す意味，三割り当てる仕様がある [16] ため，ビジネスカタカナ語

つ目に企業倫理・社会規範（法令や規則では決められてを別の品詞に割り当てられるのを危惧したためである． いないもの，マナー）を指す意味である [17]．
また，共起ネットワークを作る際，年代別の図を同じ尺

図 4，図 5 および図 6 を比較すると，「法律」という

度で見るため，共起ネットワークのオプションにて，単言葉が図 4 のネットワークでしか繋がっていない．一方語の最小出現数を 15，Jaccard 係数を 0.2 に設定を統一

で，図 5 には「商社」「業界」，図 6 には「内部」
「告発」

した．

といった企業に関する言葉が繋がっている．これは，コ

本論ではその中でも特徴的であった 8 つの共起ネット

ンプライアンスという概念が「国や自治体の法律でみた図 5: 2001 年の「コンプライアンス」が出現した朝日新聞の記事における共起ネットワーク
図 7: 2018 年の「コンプライアンス」が出現した朝日新聞の記事における共起ネットワーク

図 6: 2002 年の「コンプライアンス」が出現した朝日新聞の記事における共起ネットワーク
企業」から「社会全体からみた企業」と徐々に範囲が広がったのではないかと考察する．次に図 4 から図 6 と

図 8: 2021 年の「コンプライアンス」が出現した朝日新

図 7，図 8 を比較すると「社会」「規範」という言葉が聞の記事における共起ネットワーク

共にネットワーク内で「コンプライアンス」と繋がっている．
「コンプライアンス」と「社会」「規範」が共に繋は，他の年のものにはない，
「委員」
「クラス」
「選手」と

がり初めたのは図 7 の 2018 年の共起ネットワークからいった言葉が繋がっている．これは，2021 年当時，全であり，それよりも前のものには繋がっていなかった． 日本柔道連盟（全柔連）の幹部職員によるパワーハラス
なお，「社会」に限った場合，2017 年のネットワークにメント疑惑の問題があった [18] ため，それらに対するも繋がっていた．これらのことから，当初は，「コンプ「コンプライアンス」を問う内容の記事が多く書かれたライアンス」という言葉に，企業倫理・社会規範というのが原因であると考えられる．また，「選手」とスポー

意味はなかったのではないかと考察する．次に，図 9 にツに関する言葉があるが，他の年代のものには繋がっていなかった．これから，当初 (1991 年，1998 年など) と[7] 岡野瑠依: バズワードが人に与える心理的影響, 日

比べて使用される範囲が広がりを見せ，企業以外でも使

本工業大学 先進工学部 情報メディア工学科 卒業

用されるようになったのではないかと考察する．

研究論文, pp.17-27, 2022.

6[8] 鳥取県: カタカナ語（外来語など）の使用指針のまとめ
本研究では，新聞のビッグデータを KHcoder で解析することにより，ビジネスカタカナ語の特徴抽出の可能策定について, https://www.pref.tottori.lg.

jp/263187.htm, [accessed Jun. 23, 2023]性を検証した．
「コンプライアンス」が出現する記事数[9] 荻原廣: 大学 4 年生の日本語の使用語彙は平均約

は年ごとに増減はあるものの，出現頻度は増加傾向に

3 万語、理解語彙は平均約 4 万 5 千語, 京都語文,あること，また，共起ネットワークから，同じ「コンプVol.23, pp.276-298, 2016.

ライアンス」という単語であっても，時代によって「企業が法令・法律を守る」「就業規則を守ること」そして「マナーを守ること」と意味が拡大し，「企業関連」だけ
でなく「スポーツ関連」の場面で使われるようになるな
ど，利用される範囲が変化していることが示唆された．
また，共起ネットワークの違いを手掛かりにして，使われ方が変化した背景や要因を推定することができた．
今後は「ビジネスカタカナ語」の種類や対象とする新聞を広げて解析していく．また，共起ネットワーク以外の解析方法を行うのも今後の課題である．

[10] 呉依桐: カタカナ語について, 群馬大学 j-プログラ
ム論文, 2017.

[11] ジャパンナレッジ: 「外来語」と「カタカナ語」の 違 い は？,https://japanknowledge.com/

articles/blognihongo/entry.html?entryid=
413 [accessed Jun. 23, 2023][12] 応用日本語教育協会:

ビジネス日本語とは？,

https://www.ajlea.net/business-japanese/[accessed Jun. 23, 2023]

参考文献[1] ま い に ち doda:「 ア ジェン ダ、リ ソ ー ス 、[13] 朝日新聞社: 知恵蔵, 朝日新聞社, 2009

グ ロ ー ス 、リ ス ケ … 」新 入 社 員 と し て 覚 え て[14] 四方由美, 大谷奈緒子, 北出真紀恵, 小川祐喜子, 福

お き た い 、よ く 使 わ れ る ビ ジ ネ ス カ タ カ ナ 語

田朋実: 犯罪報道の共起ネットワーク分析, 宮崎公【#1】,

立大学人文学部紀要, Vol.25, No.1, pp.63-80, 2018.

https://mainichi.doda.jp/article/

2019/03/09/1566.html [accessed Jun. 23, 2023][2] 陣内正敬: 日本語学習者のカタカナ語意識とカタ[15] ネ オ マ ー ケ ティン グ: 立 教 大 学 経 営 学 部 の 学
生 が 気 に な る こ と を 大 調 査！ ！全 国 の 20 代

カナ語教育, 関西学院大学 言語と文化, pp.47-60,〜50 代 の 自 分 ま た は 周 り が「 カ タ カ ナ 語 」を2008.

使 う 社 会 人 1000 人 に 聞 い た「 カ タ カ ナ 語 に関する調査」, https://www.lisalisa50.com/[3] 仇文俊: 中国の大学におけるビジネス日本語教育の現状と問題点について, 比較社会文化研究, Vol.32,

pp.1-6, 2012.
[4] 柏野和佳子, 山口昌也, 桐生りか, 田中牧郎: 新聞記
事データベースを利用した外来語 の出現率の推移
調査, 自然言語処理, Vol.12, No.4, pp.98-116, 2005.

[5] 中山恵利子: 介護現場のカタカナ語, 日本語科学,
Vol.13, pp.58-78, 2003.
[6] 堀切友紀子: 外来語に関する研究動向〜使用意識と言語接触の視点から〜, お茶の水女子大学 人文科学研究, Vol.9, pp.113-124, 2013.

research20160928_6.html[accessed

Jul.

4,

2023]
[16] 環境と品質のためのデータサイエンス: 形態素解析,
http://data-science.tokyo/ed/edj1-3-7-1.
html [accessed Aug. 3, 2023][17] 採用お役立ちコラム: コンプライアンスとは？正しい意味の解説と、違反事例に学ぶ遵守に向けた対策,

https://www.staffservice.co.jp/client/contents/management/column022.html[ac-cessed Aug. 3, 2023][18] 産 経 ニュー ス:
格攻撃「 使 え ね え な 」人

全 柔 連 パ ワ ハ ラ 報 告 書 判 明,

https://www.sankei.com/article/
20210627-QQSDQZGHWNJFHIOJ3SXSOXQJQU/[accessed Aug. 3, 2023]
連絡先
岡野 瑠依

E-mail: 2238003@stu.nit.ac.jp
荒川 俊也

E-mail: arakawa.toshiya@nit.ac.jp

地図画像の建物特徴量を利用した
事故種別分類のための PLATEAU の効果的な活用
Eﬀective Utilization of PLATEAU for Classiﬁcation of Accident Types
Using Building Features of Map Images⃝ 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
We have focused on the relationship between traﬃc accidents and geographical features of accident locations, and proposed a method for predicting the types of accidents that are likely to be triggered at agiven location. In this paper, we generate a map image with building colors based on “building height”
and “building use” in the 3D city model PLATEAU. The use of 3D building information may improve theprediction accuracy of accidents at intersections with poor visibility. The area ratio of each color in the
map image is used as a feature quantity, and logistic regression is used to clarify the classiﬁcation accuracyof the three types of accidents: rear-end collision, merging, and right/left-turn.

1

はじめに

照して，名古屋市中区錦 2 丁目の 3 次元の解析モデルを

愛知県警察の交通統計1 によると, 愛知県における交通

構築し，壁面緑化や高反射性塗料の塗布を検討すべき箇事故による死者数は令和 3 年に統計開始から最も少ない

所を明らかにした．また，室橋らは PLATEAU を利用し

117 件を記録した．しかし，令和 4 年は 137 件と増加し， て体感型ゲーム「風穴」を開発した [5]．現実と同じ都市
令和 5 年も前年度より増加傾向にある．アフターコロナ をデジタル空間に再現することで，ユーザに自由にそのにより外出行動が増加したことが理由と考えられ，「交通

空間を飛び回る体験を提供した．本稿では，PLATEAU

事故のない社会」を目指した取り組みが引き続き求めらに含まれる「建物の高さ」と「建物の用途」を基に建物れている．我々は，これまでに，交通事故と事故発生地点の色を設定した地図画像を生成する．この地図画像に含の地理的特徴量の関係性に着目し，任意の地点で誘発さまれる各色の面積比を特徴量とし，ロジスティック回帰をれやすい事故種別を予測するための手法を提案した [1, 2]． 利用したときの，追突，出合頭，右左折時の 3 種類の事
提案手法では，地理的特徴量を抽出するために，事故発生 故種別の分類精度を明らかにする．
地点を中心とした地図画像を生成するアプローチを採用した．地図画像には，道路，建物の形状が含まれ，これに2

データセットの構築

畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural

2.1

対象地域

Network: CNN) を適用することで，事故種別の分類に寄与する特徴量を抽出することが可能となる．一方で，地図画像の生成に用いた建物の情報は，フラットな 2 次元のポリゴン・データであり，立体的な建物の情報は考慮されていなかった．立体的な建物の情報を用いることで，住宅密集地などの見通しが悪い交差点での出合頭事故や，高層ビルが立ち並ぶ幹線道路での追突事故などの予測精度が改善される可能性がある．

2020 年に国土交通省が主導する日本全国の 3D 都市モ

PLATEAU では，建物の形状に対して LOD(Level of
Details) と呼ばれるレベルが設定されている．表 1 に示すようにレベルごとに建物の詳細度が異なる．名古屋市のデータにおいては，市内全域 (約 326.5 km2 ) が LOD1となっており，中心部を含む一部地域 (約 5.58 km2 ) がLOD2 で表現されている. ここでは名古屋市に含まれる 2
次メッシュ（約 10 km2 ）が 523657 の全域と，523667 の一部地域を対象地域とする．

デルのオープンデータ PLATEAU2 が公開され，立体的な表 1: PLATEAU の LOD

建物の 3 次元データが利用可能になり，社会や地域の問題解決に用いられるようになった [3]．山崎らは PLATEAU
を活用して都市空間の温熱環境のシミュレーションを実施した [4]．PLATEAU の建築物情報と土地利用情報を参1 愛 知 県 警 察 https://www.pref.aichi.jp/police/koutsu/
jiko/koutsu-s/toukei.html
2 PLATEAU https://www.mlit.go.jp/plateau/

LOD

形状

LOD0

建物の設置面の外形線を平面で表現

LOD1

建物を立体で表現

LOD2

建物の壁，床，屋根などに分けて立体で表現

2.2

データセット

愛知県警察から提供された 2013 年〜2018 年の交通事故データを基にデータセットを構築する．上記で述べた対象地域において発生した 62,731 件の事故の内，追突，出合頭，右左折時の事故は 47,426 件存在し，全体の約 75%を占めている．ここから，N = 9, 000 件のデータを無作為抽出し，実験用のデータセットとして用いる．データ
セットに含まれるサンプル数を表 2 に示す．サンプルの8 割を学習用，2 割を評価用に用いる．
図 1: 建物の高さの分布

表 2: データセットのサンプル数 (N = 9, 000)
事故種別

発生件数

サンプル数

追突

25,292 件

3,000 件

出合頭

14,292 件

3,000 件

右左折時

7,842 件

3,000 件合計

47,426 件

9,000 件

地図画像の生成3

事故発生地点の周辺状況を表す地図画像を Mapbox

図 2: 建物の高さを利用した地図画像のサンプル

Static Tiles API3 を利用して生成する．地図画像に含まれる道路形状は Mapbox，建物形状は PLATEAU から抽出し，これらを重ねて 1 枚の地図画像とする．画像サ

3.2

建物の用途を利用した地図画像

イズは 256 × 256 ピクセル，1 辺の長さは約 117 メートル

図 3 に「建物の用途」のヒストグラムを示す．建物の用である．本稿では，「建物の高さ」と「建物の用途」を表

途は，業務施設，商業施設，住宅など 18 種類で分類されす 2 種類の地図画像を生成し，その有効性を比較する．

ているが，住宅や共同住宅が大部分を占めていることが3.1

建物の高さを利用した地図画像

わかる．表 4 に示すように，18 種類の用途に応じて，地対象地域に含まれる建物のデータは 438,813 件である． 図画像に含まれる建物を 18 色に塗りわけることにした．
図 1 に「建物の高さ」のヒストグラムを示す. 10 m 以下 図 4 に地図画像のサンプルを示す．建物の色によって，事の低層の建物が大部分を占め，20 m を超えるような高層故発生地点の周辺の建物の用途を把握することで，住宅の建物は少ないことがわかる．高さの分布が一様ではな

街や商業エリアなどの土地利用の判別ができる．

いことから，表 3 に示すように，高さの 4 分位に応じて，
地図画像に含まれる建物を 4 色に塗り分けることにした．
図 2 に地図画像のサンプルを示す．建物の色によって，事故発生地点の周辺の建物の高さを把握することができる．
表 3: 建物の高さを利用した地図画像の色設定

4

地図画像の特徴量抽出
生成した地図画像から，事故種別を分類するための特徴量を抽出する．地図画像全体の面積は 256×256 = 65, 536
ピクセルである．建物の高さを利用した地図画像から，4分位が表す領域が占める面積比を特徴量として抽出する．
建物の用途を利用した地図画像から，18 種類の建物の用

4 分位

高さ

色 (RGB)途から「その他」と「不明」を除いた，16 種類が表す領域

0%-25%

0-6.1 m黄 (255,255,0)が占める面積比を特徴量として抽出する．図 5 に示す名

25%-50%6.1-7.9 m

青 (0,0,255)

古屋市熱田区青池町の地図画像を例に考える．同地区は50%-75%

7.9-9.5 m

緑 (0,255,0)

熱田区北西部に位置し，小学校が立地する閑静な住宅街

75%-100%

9.5 m 以上

赤 (255,0,0)である．この地点では出合頭が過去に発生している．左は建物の高さを利用した地図画像であり，面積比に基づ3 Mapbox https://docs.mapbox.com/

く特徴量は表 5 となる．6.1-7.9 m の建物が多くを占めて

図 4: 建物の用途を利用した地図画像のサンプル

おり，9.5 m 以上の建物はその約半数しかない．右は建物の用途を利用した地図画像であり，面積比に基づく特徴
量は表 6 となる．住宅が多くを占めており，商業施設や
図 3: 建物の用途の分布

文教厚生施設はわずかに存在している．同地区が住宅街であることを，これらの特徴量が表している．

表 4: 建物の用途を利用した地図画像の色設定
図 5: 地図画像のサンプル（名古屋市熱田区青池町）

用途

色 (RGB)

業務施設(255,0,0)

商業施設(255,0,127)

宿泊施設(255,0,255)

商業系複合施設(127,0,255)

住宅(0,0,255)

共同住宅(0,127,255)

店舗等併用住宅(0,255,255)

店舗等併用共同住宅(0,255,127)

作業用併用住宅(0,255,0)

官公庁施設(127,255,0)

文教厚生施設(255,255,0)

運輸倉庫施設(255,127,0)

ロジスティック回帰を利用して，追突，出合頭，右左折

工場(255,122,122)

時の 3 種類の事故種別の分類精度を 3 つのモデルで比較

農林漁業用施設(255,122,188)

する．モデル A は，交通事故データから抽出した「年齢」

供給処理施設(255,122,255)「性別」「時間帯」「天気」「道路形状」で構成される 5 次

防衛施設(188,122,255)

元の事故状況に関する特徴量で学習する．道路形状は愛その他(122,122,255)

知県警察によって定義されており，道路の幅員などに応不明(122,188,225)

じて 15 種類ある．幅員は，大（13.0 m 以上），中（5.5 m

表 5: 建物の高さから抽出した特徴量

5

特徴量

面積比

6.1-7.9 m

13.4%

7.9-9.5 m

7.0%

9.5 m 以上

6.3%

0-6.1 m2.1%

実験以上），小（5.5 m 未満）で定義される．例えば，「大中交差点内」とは第 1 当事者の進入路の幅員が大，第 2 当事者が中であることを示す．モデル B は，モデル A の 5 次

表 6: 建物の用途から抽出した特徴量 (上位 5 件を抜粋)
特徴量

面積比

住宅

10.4%

商業施設

6.8%

共同住宅

4.3%

店舗等併用住宅

2.5%

文教厚生施設1.6%

表 9: 再現率の比較

6

モデル

追突

出合頭

右左折時

A(事故状況)

91.0%

68.2%

54.7%

B(事故状況+高さ)

91.0%

71.3%

65.3%

C(事故状況+用途)

91.0%

70.5%

69.7%

まとめ
本稿では，3D 都市モデルの PLATEAU の情報を利用して，事故種別の分類精度を改善することを目的とした．
元の特徴量に，建物の高さの地図画像から抽出した 4 種「建物の高さ」と「建物の用途」の情報は，交差点で発生類の面積比を加えた，9 次元の特徴量で学習する．モデル

する出合頭と右左折時の分類に有効であることが示され

C は，モデル A の 5 次元の特徴量に，建物の用途の地図

た．特徴量として採用した面積比は，建物の数や配置な画像から抽出した 16 種類の面積比を加えた，21 次元のどの情報が失われるという問題がある．今後の課題は，地特徴量で学習する．各モデルの正解率を表 7 に示す．モ

図画像から分類に寄与する特徴量を，CNN を利用して機デル A に比べ，モデル B とモデル C の正解率が高いこ械的に抽出することである．

とがわかる．建物の高さや用途の情報は，事故種別の分謝辞

類に寄与することが示された．また，モデル C の正解率
は，モデル B より，1.2 ポイント高いことから，建物の用途の方が事故種別に関する多くの情報を有していることが示唆された．各モデルの適合率を表 8，再現率を表 9 に示す．追突の適合率と再現率は，モデルに関係なく一定

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
クト」の助成を受けている．本研究に必要不可欠な交通
データをご提供頂いた愛知県警察に深く感謝する．

であり，建物の高さや用途とは無関係であることがわか

参考文献

る．追突は単路で生じることから，道路形状に大きく依[1] 向直人, 内種岳詞, 岩田員典, 伊藤暢浩. 愛知県の交存していると考えられる．一方で，出合頭と右左折時は，通事故データを利用した地図画像からの事故種別の分

建物の高さと用途を加えることで，適合率と再現率が改類. 第 18 回 ITS シンポジウム, 2020.

善している．いずれも交差点で発生するが，出合頭は狭い路地の交差点で発生するのに対し，右左折時は幹線道路が交差する大きな交差点で発生する．この見極めに対して，建物の高さや用途が効果的だったと考えられる．

正解率

A（事故状況）71.3%

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. 第 53 回東海
ファジィ研究会, pp. 25–28, 2023.

[3] 内山裕弥. 実装フェーズに入った都市デジタルツイン

表 7: 正解率の比較
モデル[2] 石田木斗巳, 向直人, 内種岳詞, 岩田員典, 伊藤暢浩.

「PLATEAU」. 情報処理, Vol. 64, No. 7, pp. 314–315,

06 2023.

B（事故状況+高さ） 75.9%[4] 山崎潤也, 増渕正博, 飯塚悟, 吉田崇紘, 似内遼一, 真
鍋陸太郎, 村山顕人. Project PLATEAU の 3D 都市

C（事故状況+用途） 77.1%

モデルを利用した都心市街地の温熱環境シミュレー
ション. 環境情報科学論文集, Vol. ceis36, No. 0, pp.

238–243, 11 2022.

表 8: 適合率の比較[5] 室橋直人. 体感型ゲーム「風穴」での 3D 都市モデル

モデル

追突

出合頭

右左折時

A（事故状況）

85.2%

60.9%

67.4%

Project PLATEAU の活用. 東京工芸大学芸術学部紀B（事故状況+高さ） 85.2%

69.5%

72.2%

要, Vol. 29, pp. 31–38, 03 2023.

C（事故状況+用途） 85.2%

72.3%

72.8%

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

四足歩行動物の科における共有可能な姿勢推定モデルの検討〜転移学習の利用に着目した手法の検討とネコ科動物での検証〜
A study of a shareable pose estimation model in a family of quadrupedal animals-Investigation of an approach using transfer learning and its evaluation in feline animals判家 宏彰，
1
Hiroaki Hanke,1
愛知工科大学大学院，
1
Aichi University of Technology,
13
加藤 央昌，
田川 和義
2
3
Hiroaki Kato，
Kazuyoshi Tagawa
23
愛知淑徳大学，
富山県立大学2
3
Aichi Shukutoku University， Toyama Prefectural University
2

Abstract: In this paper, we propose a method to use transfer learning on a learned posture estimation
model in order to realize a posture estimation model that can be shared by multiple animal species in abiological class. We propose a method that uses transfer learning on a learned posture estimation model.
Speciﬁcally, we use data from animals belonging to the same family as the learned posture estimation
model for transfer learning. Experimental results show that the same families have similarities that canbe used in the posture estimation model.

1

はじめに
機械学習を利用した技術として姿勢推定がある．この技術は，人という種を対象として発展したため，動物への適用することが困難である．その理由として，動物の種ごとに人と同等の学習用データを収集することが困難であることがあげられる．この問題に対して筆者らは，複数の動物種で共有可能な姿勢推定モデルの実現を目的とした研究に取り組んでいる．ネコ科動物であるネコ，トラ，チータに対してボトムアップ方式で検討された研究 1

図 1: 提案手法の概念図

では，種によって外見的特徴が最も異なる顔にキーポイントが多く検出される結果が得られた．同研究では，作成したモデルを用いてイヌ科動物に対して試行した場合
において，同様の結果が得られないことが確認されている．そのため，筆者らは生物階級の科に着目することで，着目して共有可能な姿勢推定モデルが作成可能であるか
検証した．

実験

3

複数の動物種で共有可能な姿勢推定モデルの作成が可能

MMPose を 使 用 し ，提 案 手 法 を 検 証 す る ．ATRW

ではないかと考えている．本稿では，生物階級の科におDataset[3] を用いた学習済みモデルに対して，Animal-

ける複数の動物種で共有可能な姿勢推定モデルの実現を

Pose のネコのみのデータを 200 程度使用し転移学習を実目指し，少量の学習用データを用いる転移学習に着目し施した．

た手法の検討とネコ科動物での検証を行う．また，今後の評価方法について検討する．

2

提案手法

3.1

学習に使用した動物への検証

トラの学習済みモデルにネコのデータを転移学習し作成したモデルにおいて，学習に使用した動物であるネコ

転移学習の一手法であるクロスドメイン適応を利用しの姿勢推定について検証した．結果の例を図 2 に示す．図て人物の姿勢推定モデルから四足歩行動物の姿勢推定モ2(a)，(b) より，トラに検出されているキーポイントと同デルを作成する手法が提案された [2]．しかしながら，動等のキーポイントがネコに検出された．次節では，学習に使用していないネコ科の動物を使用して検証する．
などの応用は困難になると考えらえる．そこで本稿では， 3.2 学習に使用していないネコ科動物への検証
物の姿勢を推定することは可能だが，モーションの作成
学習済みの姿勢推定モデルに対して転移学習を用いる手

3.1 節で検証に用いた姿勢推定モデルを使用して，学習法を提案する．概念図を図 1 に示す．図 1 は，転移学習に使用していないネコ科動物であるライオンとチータにに使用するデータを学習済みの姿勢推定モデルと同一の対して姿勢推定が実現可能か検証した．結果を図 3 に示科に属する動物のデータとすること，および，例としてす．図 3(a),(b) のライオン，チータに多くのキーポイン

トラの学習済みモデルに対してネコのデータを使用した

トが検出されていることが確認できた．また，転移学習

転移学習を示している．次章の実験では，ネコ科動物にに使用するデータを犬のデータに変更して姿勢推定モデ表 1: 提案手法と従来手法の数値比較(a) トラ(b) 猫

である．本来とは異なる用途で転移学習を使用した提案
図 2: 猫，トラへの姿勢推定結果

手法では，ネコのみではなくトラ含めたネコ科動物にキーポイントの検出が見られたため，対象範囲が広がったのではないかと考えられる. そのため，AnimalPose より数値が低下する結果となったと考察した．
今回の評価では，検出されたキーポイントの傾向を見るための評価となったため，今後はキーポイントの詳細な評価を行う必要があると考えている. 例えば，既存モデ
ルと提案手法で作成したモデルにおいて検出されたキー(a) ライオン(b) チータ

図 3: 学習には使用していないネコ科動物の推定結果

ポイントの精度を比較する評価として，キーポイントの座標平均値と標準偏差を用いて精度を評価したいと考え
ている．

4

おわりに
本研究では，ネコ科に着目し転移学習を用いた姿勢推

定モデル作成について実験，考察した．その結果，ネコ科
動物での複数種で使用できる可能性があることがわかった．今後の課題として，ネコ科動物のみに対象をしぼり(a) トラ

検証を行っていたため，ネコ科以外の科で同様な結果を(b) 猫

得られるか検証を行う必要がある．

参考文献
図 4: 犬を転移学習に使用したモデルでの推定結果[1] 判家宏彰，加藤央昌，田川和義: 科に着目した類似
骨格動物における共有可能な骨格データの検証, 電ルを作成，検証を行った．結果の例である図 4 よりキーポイントの検出数が減少していることがわかる．以上か
ら，提案手法では，学習に使用していない動物種においてもキーポイントの検出が可能であるといえる．

3.3

提案手法の評価提案手法で作成した姿勢推定モデルと AnimlPose を用

気学会電子・情報・システム部門大会, pp.408,2022[2] JinkunCao，HongyangTang，Hao-ShuFang，
XiaoyongShen，CewuLu，Yu-Wing
Tai:CrossDomain Adaptation for Animal Pose Estimation，Proc.2019IEEE/CVF International Conference on
Computer Vision，pp.9497-9506, 2019

いて，ネコに対して姿勢推定を実施し AP(Average Preci-[3] Shuyuan Li, Jianguo Li, Hanlin Tang, Rui Qian,sion)，AR(Averange Recall) の値によって定量的な評価

Weiyao Lin, ATRW: A Benchmark for Amur Tigerを行った．結果を表 1 に示す．数値は AP，AR 共に数値

Re-identiﬁcation in the Wild ,Proc.2020ACMが低下したが，本手法での学習用データ数と AnimalPose

Multimedia(MM),pp2590-2598, 2020の学習用データ数を比較すると，AnimalPose の学習用
移学習は，一般的に既存モデルに対して別のデータを追

連絡先
判家 宏彰

加することで，追加したデータのモデルに変更する技術

E-mail: 20228005@g.aut.ac.jp

データ数が多いため数値が低下したと考える．また，転ミニ 4 駈の作成について
Cocretive baisycall mini4wd⃝ 藤村 喜久郎 1⃝ Fujimura Kikuo1
1
鳥取大学
1
Tottori University
Abstract: The mini 4wd is commercially available as a children’s toy. There are many toys that adults
have modified. This paper captures the mechanical aspects and how to actually improve it.

1

はじめに
ミニ４ｗｄは子供のおもちゃとして市販されている。

そのおもちゃをおとなが改造をくわえたものがいくつもみられる。この論文はメカニカル的な面を捉え、実際にどのように改良していくのかを捉える。

5

まとめ
とりあえずミニ 4 駈の作成方法についてまとめた。
基本的このたび重要な地点を改良してミニ 4w ｄの改良法をしめした。
まだ未開発な部分をはっきりと表現することがまず第一なことだと思う。

2

コースのレイアウト
最もシンプルなコースを選んだ。それはジュニアコー

スを中心そしたものであり、通常のコースに１つだけオプションを設定した。通常のコースは 3 レーンあり全長20m のコースである。
このコースの最終コーナーの手前に赤いジャンプ台
を 2 個設定する。このコーナへの侵入速度が高いと車

参考文献[1] I 機能搭載ミニ四駆を使った衝突実験代行の可能性について 、 藤村喜久郎，目出拓也 、 平成 30 年
度 日本知能情報ファジィ学会中国・四国支部大会、 S2-2(6pages) 巻 、 2018 年 12 月

はジャンプした状態のまま不安定動作となってコースア

連絡先
藤村 喜久郎ウトする。

E-mail: fujimura@tottori.ac.jp

3

適用車
仕様の材料はフロントはマルチ 2 枚。リアはマルチ 2枚。両方とも加工して取付。フロントとリアはカーボン製の治具。前のスタビライザは 15 ミリぐらいのもの、
後ろのスタビライザは 21mm の２連装。シートの中央
に錘あり。

4

現状の確認事項と実行
まずこの車を実際のコースで走らせると、図 1 に示す地点でブレーキがかかり減速を伴う。このブレーキは非常に設定が難しかった。
まず、ブレーキを利かすために図２に示すように最前面のところにつけたブレーキゴムで減速をおこなう。他の箇所のブレーキはすべて除去した。
ブレーキの安定度がかなりふらついた。そのブレーキが利いたじてんで、なぜか振動めんが存在した。これを取り除くために図３に示す黒い錘を取り付けた。そののちに安定するようになった。
それでも前部の材料によりブレーキがかかる現象が生じたらめ図 4 に示すテープ巻きをおこなった。

図 1: 追加箇所とミニ４ｗｄ。

図 2: スポンジをブレーキとした車。

図 3: 錘を車の重心に適用した車。

図 4: 前方の形状を変更した車。

2023/8/8

椙山女学園大学 文化情報学部
向 直人

第54回東海ファジィ研究会

地理空間情報に関する
オープンデータと機械学習への応用

12023/8/8

自己紹介
来年度から
情報社会学部 情報デザイン学科に所属予定（設置審査中）

名前：向 直人（むかい なおと）生年月日：1978年12月12日
所属：椙山女学園大学 文化情報学部 文化情報学科

1997年4月 名古屋工業大学工学部知能情報システム学科 入学
2001年4月 名古屋工業大学大学院工学研究科電気工学専攻 博士前期課程 入学
2003年4月 名古屋大学情報科学研究科社会システム専攻 博士後期課程 入学
2006年4月 日本学術振興会特別研究員 PD
2007年4月 東京理科大学工学部第一部電気工学科 嘱託助教
2011年4月 椙山女学園大学 文化情報学部 文化情報学科 着任

博士論文：オンデマンド交通システムの運行計画に関する研究

第54回東海ファジィ研究会

経歴2

2023/8/8

研究＆社会活動
地理空間情報やオープンデータを【GIS】
扱う機会が多い• FOSS4G TOKAI 講師＆運営スタッフ• Geospatial Hackers Program 講師&運営スタッフ

第54回東海ファジィ研究会【CivicTech】• Code for Nagoya 名誉代表
• アーバンデータチャレンジ 愛知ブロック コーディネータ• Hatch Technology Nagoya 最終選考審査員

3

2023/8/8

目次• 地理空間情報に関するオープンデータ• G空間情報センター 人流オープンデータ• 3D都市モデル PLATEAU• FOSS4G（Free Open Source Software for GeoSpatial）• Cesium• 機械学習への応用• CNNを利用した特徴量の抽出• 最後に

第54回東海ファジィ研究会• LeafLet

4第54回東海ファジィ研究会

地理空間情報に関する
オープンデータ

52023/8/8

2023/8/8

オープンデータとは（1/3）
オープンデータの定義

スマートフォン，タブレット端末，SNSの普及等を背景に，多種多様な情報を相互に連携させて新たな価値を生み出す（出典：デジタル庁 https://www.digital.go.jp/resources/open_data/）

第54回東海ファジィ研究会①営利目的，非営利目的を問わず二次利用可能なルールが適用されたもの②機械判読に適したもの③無償で利用できるもの

6

2023/8/8

オープンデータとは（2/3）
平成28年12月14日「官民データ活用推進基本法（官民データ法）」

令和2年7月17日「世界最先端IT国家創造宣言・官民データ活用推進基本計画」
地域におけるオープンデータの利活用を促進（出典：デジタル庁 https://www.digital.go.jp/resources/open_data/）

第54回東海ファジィ研究会

国，地方公共団体が保有するデータをインターネット等を通じて公開することを義務付け

7

2023/8/8

オープンデータとは（3/3）
オープンデータに取り組む地方公共団体数の推移
令和5年6月1日時点 約81%（1,449/1,788自治体）

団体数（市区町村）

42

22
16

548

769

828

1148
1179

47 47 1600
1400

1402
1368
1274
1223

1200
1000
800
600

680
621
605

400
200
R5年6月

R5年3月

R5年1月

R4年6月

R4年1月

R3年10月

R3年7月

R3年4月

R元年9月

R元年6月

0
H30年12月

H28年12月

H28年9月

H28年3月

H27年6月

H27年2月

H26年3月

H25年3月

0

347

418

278

243 264
H30年3月

24

199

316

H29年12月

4

87

132 176

233

H29年5月610208

H30年9月15

H29年2月20

H31年3月25

868

R2年12月

30

R2年9月

29

R2年6月

35

36

34 34 34

R2年3月

40

47 47 47 47 47
47 47 47 47 47 47 47 47 47 47 47 47
1137
1110

R元年12月45

5

団体数（市区町村）（出典：デジタル庁 https://www.digital.go.jp/resources/data_local_governments/）

第54回東海ファジィ研究会

団体数（都道府県）団体数（都道府県）

活用しないともったいない！

82023/8/8

5★オープンデータ
ランク

状態

フォーマット★

オープンライセンスで公開

PDF、JPG★★

コンピュータで処理可能なデータ形式で公開

XLS、DOC★★★

コンピュータで処理しやすいフォーマットで公開

CSV、JSON、XML★★★★

Web標準のフォーマットで公開

RDF

★★★★★

他のデータとのリンク

Linked-RDF(LOD)

RDF: Resource Description
Frameworkhttps://5stardata.info/ja/

第54回東海ファジィ研究会

オープンデータの公開レベルを5段階でランク付け

92023/8/8

オープンデータの公開サイト
国・自治体が公開しているオープンデータ• e-Gov 行政機関が公開しているオープンデータを横断的に検索• e-Stat 各省庁が実施している統計調査の情報を提供• RESAS 産業構造や人口動態などのデータを可視化• BODIK ODCS ISITが運用する地方自治体のオープンデータのカタログサイト• JAPAN SEARCH 国立国会図書館が運用する日本が保有する文化資産の提供

地理空間情報に関するオープンデータ• G空間情報センター AIGIDが運営する地理空間データのプラットフォーム• PLATEAU 国土交通省が主導する3D都市モデルのオープンデータ

第54回東海ファジィ研究会

法人・機関が公開しているオープンデータ

102023/8/8

BODIK API（1/2）
BODIK（BigData & OpenData Initiative in Kyusyu）
九州先端科学技術研究所（ISIT）の事業•

ビッグデータ＆オープンデータを活用した地域社会の実現•

2023年7月にBODIK APIを公開し、自治体標準オープンデータセットを取得可能に

第54回東海ファジィ研究会•

https://www.bodik.jp/

112023/8/8

BODIK API（2/2）• BODIK ODCSの自治体データをAPI経由で取得可能• 位置情報 に基づく検索も可能

緯度・経度も取得可

美術館「えき」KYOTO
京都府京都市下京区烏丸通塩小路下る 京都駅ビル7階{'type': 'point', 'coordinates': [135.758784, 34.98585]}
京都駅ビルインフォメーション
京都府京都市下京区烏丸通塩小路下ル東塩小路町901 京
都駅ビル2階{'type': 'point', 'coordinates': [135.758782, 34.985848]}

https://colab.research.google.com/drive/16bWr1f3eRwezvTlst1jFnL18Bz2OZVLF?usp=sharing

第54回東海ファジィ研究会

Crosta京都（荷物預かり所・キャリーサービス）
京都府京都市下京区東塩小路町 京都駅ビルB1階{'type': 'point', 'coordinates': [135.758765, 34.985882]}

12

2023/8/8

Japan Search API（1/2）
Japan Search
国立国会図書館が運用•

書籍・公文書・文化財・美術・人文学・自然史/理工学などのコンテンツを提供•

簡易Web APIとSPARQLによるデータ取得が可能

第54回東海ファジィ研究会•

https://jpsearch.go.jp/132023/8/8

Japan Search API（2/2）• SPARQLを利用してJapan Searchのエンドポイントにアクセス• クエリはRDF（Resource Description Framework）= 主語，述語，目的語で指定

東観音寺多宝塔
https://jpsearch.go.jp/data/bunka-122004
34.68301
137.4393
東照宮 本殿
https://jpsearch.go.jp/data/bunka-122094
34.97922
137.5864
https://colab.research.google.com/drive/1fEETfvGOJq9PfaGscMhiAS2T3L4BfQzK?usp=sharing

第54回東海ファジィ研究会

墨会館
https://jpsearch.go.jp/data/bunka-120287
35.312874
136.745605
緯度・経度も取得可

142023/8/8

G空間情報センター（1/2）
G空間情報センター
一般社団法人 社会基盤情報流通推進協議会（AIGID）の事業•

アーバンデータチャレンジと連携しデータ提供•

地理空間情報の流通促進を目的として12,043件のデータを公開（2023/8/1現在）

第54回東海ファジィ研究会•

https://front.geospatial.jp/

152023/8/8

G空間情報センター（2/2）
人流オープンデータ

全国の「1kmメッシュ別の滞在人口データ（1日あたりの平均値）」
スマートフォンアプリにより取得したGPSデータを基に算出
アプリの利用者数を日本の総人口に拡大推計

2021年の滞在人口の推移（3次メッシュコード:52366702）
https://colab.research.google.com/drive/1YV-UJlT5A79hBacOm8RWYgqWgB1I0p4Y?usp=sharing

第54回東海ファジィ研究会

•
•
•

16

2023/8/8

PLATEAU（1/2）
PLATEAU•

国土交通省が主導する全国の3D都市モデルのオープンデータ•

2020年にスタートし，現在は117の地域のデータが公開（2023/4/24/現在）•

PLATEAUを利用したハッカソン（PLATEAU Hack Challenge）も開催•

CityGML，3D Tiles，GeoJsonなどの形式で利用が可能

LOD0は建物の地表または屋上のいずれかの緯度・経度・標高を記録

LOD1は建物を構成する複数の面の緯度・経度・標高を記録

第54回東海ファジィ研究会

LOD: Level of Details

17テレビ塔（久屋大通）

第54回東海ファジィ研究会

PLATEAU View App

2023/8/8

PLATEAU（2/2）

https://plateauview.mlit.go.jp?share=01h6qm6vg4gn1n0haah19v7n9s

18

2023/8/8

地理空間情報を可視化しよう！

FOSS4G

第54回東海ファジィ研究会(Free Open Source for GeoSpatial)

192023/8/8

FOSS4Gとは（1/3）• オープンソースの地理情報ソフトウェアのこと（コミュニティやイベントを指す場合も）• OSGeo財団がイベントを主催（FOSS4G 2023 Japan@福井で開催）• 78のソフトウェア（プロジェクト）がOSGeo財団に認定（2023/8/1現在）• QGIS クロスプラットフォームのGISソフト• PostGIS 地理オブジェクトを管理するための関係データベース（PostgreSQL）• Leaflet 2Dマップを作成するためのJavaScriptライブラリ• Cesium 3Dマップを作成するためのJavaScriptライブラリ

商用は有料

第54回東海ファジィ研究会

代表的なソフトウェア

202023/8/8

FOSS4Gとは（2/3）
FOSS4G TOKAI 2022@岐阜県立森林文化アカデミー
子供向けワークショップを向が担当•

デジタル昆虫探検マップを開発

Leafletで開発

第54回東海ファジィ研究会•

名和昆虫博物館の館長
https://mukai-lab.info/application/InsectMap/

21

2023/8/8

FOSS4Gとは（3/3）
FOSS4G TOKAI 2023@名古屋•

8/25（金）はハンズオンDay，8/26（土）はセッションDay•

ハンズオンDay
愛知大学 名古屋キャンパスで開催•

QGIS初級編：今日から使えるPLATEAUの基礎の基礎•

MapLibre GL JS初級編～WebGISを作ってみよう～
第54回東海ファジィ研究会•

https://foss4g-tokai2023-handson.peatix.com/

222023/8/8

Leaflet（1/2）
Leaflet
Web用の2Dマップを作成するためのJavaScriptライブラリ•

デスクトップ，モバイルの表示に対応した地図を作成可能•

GeoJSONデータを読み込んで地理オブジェクトを表示することが可能

第54回東海ファジィ研究会•

https://leafletjs.com/

23

2023/8/8

Leaflet（2/2）• PLATEAUのGeoJSONデータを表示

第54回東海ファジィ研究会• 名古屋市の鉄道，公園，緊急輸送道路（建物のデータはGeoJSONに含まれていない）

https://codepen.io/nmukai/project/editor/a9439d530b314611cd92eafd28c0a751

242023/8/8

Cesium（1/2）
Cesium•

Web用の3Dマップを作成するためのJavaScriptライブラリ•

Cesium ion （3Dデータのホスティング），CesiumJS（JavaScriptライブラリ）

第54回東海ファジィ研究会

商用は有料

https://cesium.com/

25

2023/8/8

Cesium（2/2）• PLATEAUの3D Tilesの配信サービスを利用（試験運用中）

第54回東海ファジィ研究会• 名古屋市中区の建築物（テクスチャなし）

https://codepen.io/nmukai/pen/xxQmjZP/a1ddc8482310dd20bdaf37a3be4db12126

2023/8/8

地図画像の特徴量を抽出しよう！

第54回東海ファジィ研究会

機械学習への応用

27

2023/8/8

特徴量抽出（1/3）

2Dマップ+PLATEAU（建物の高さ）

2Dマップ+PLATEAU（建物の用途）

定量的な特徴量

3Dマップ+PLATEAU（建物）

第54回東海ファジィ研究会

地理空間データ（地図画像）から機械学習のための特徴量を抽出28

2023/8/8

特徴量抽出（2/3）
色空間を利用した特徴量抽出

奥健太、山西良典、松村耕平、川越, 恭二
道路地図および航空写真の特徴量を用いたドライブ風景の推定
Webインテリジェンスとインタラクション研究会 予稿集
2015、vol.6、pp.60-65

本学の石田が発表した研究も同じアプローチ

第54回東海ファジィ研究会

色相、彩度、明度などの成分割合を特徴量に用いる

292023/8/8

特徴量抽出（3/3）
グラフを利用した特徴量抽出

道路グラフのトポロジーを特徴量に用いる
延原玄弥、内田英明、阿部,和規、藤井秀樹、吉村忍
道路ネットワークの特徴量分析とその生成
人工知能学会全国大会論文集
2020、vol.6、pp.1I4GS205-1I4GS205
特徴量

値

ノード数

38

エッジ数

122

平均次数
（頂点につながる辺の数）

4.22

密度
（辺の数を完全グラフの辺の数で割った値）

0.08

第54回東海ファジィ研究会

グラフ理論における
様々な指標がある

30

2023/8/8

CNNを利用した特徴量抽出（1/2）• CNNを単なる特徴量抽出器とみなす• 出力層の直前の中間出力を画像の特徴量として抽出• 抽出された特徴量は色空間やグラフの特徴量を含むと考えられる

入力画像

第54回東海ファジィ研究会

128次元の特徴量として抽出

畳み込み層＆プーリング層
全結合層

31

2023/8/8

CNNを利用した特徴量抽出（2/2）

7.4
ポイント
道路形状のみを学習したモデルの改善
正解率：68.5%

CNNの特徴量を学習したモデル
正解率：75.9%

第54回東海ファジィ研究会

石田木斗巳、向直人、内種岳詞、岩田員典、伊藤暢浩.
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
第53 回東海ファジィ研究会
2023、pp. 25–28
日間賀島で石田が発表した研究32第54回東海ファジィ研究会

最後に

33

2023/8/8

2023/8/8

最後に
地理空間情報に関するオープンデータは社会問題や地域課題を解決するキーファクター
皆様のご研究においてもご活用ください！

第54回東海ファジィ研究会

アーバンデータチャレンジへの応募もお待ちしてます！

https://youtu.be/tu5Nw2ww2Yk34

φ s -- 変換によるファジィ測度の分類
Classification of Fuzzy Measures using φ s -Transform
名城大学名誉教授 塚本弥八郎
Yahachiro Tsukamoto
1. はじめに加法的性質をもつ確率システムを φ s -- 変換により

ただし, 上の (1), (2) で, s = 1 については

ファジィ測度を導出する研究がある. ( [1] ) . 今回,

Identity mapping となる.

40 年も前に筆者により提案された変換を論じるのはBorel Field を記号 ß で表す.

最近 SSW（ソフトサイエンスワークショップ）など

確率測度は以下の (3.1) ~(3.3) で表わす学会で話題になっているからである. ( [2], [3] )A, B ϵ ß について

不確実性を扱う主な理論として, 確率論, ファジィ

P( X ) = 1,

(3.1)

集合論[4], ファジィ測度論[6]および証拠理論[7]があIf A ∩ B = ϕ （空集合） then:

げられるが, 今回の話題は確率測度と色々なファジィ

P( A U B ) = P( A ) + P( B ).

(3.2)

測度との関係についての研究である.

P( 𝐴 ) = 1 – P( A )(3.3)

確率を φ s -- 変換した後に得るλ-ファジィ測度に

𝐴 は補集合.

おける -ルールは確率の加法性を継承している. λファジィ測度における -否定もまた確率の否定のル

--ファジィ測度を(4.1) ~(4.3) で表わす.

ールから φ s -- 変換により誘導される.

 ϵ ( -1, ꚙ ) とする.

本稿では, 主に文献[1]に基づいて φ s -- 変換およびg( X ) = 1,

(4.1)

その逆変換について紹介し, さらにこの変換の由来おA, B ϵ ß について

よびパラメータ s の範囲を (0, ꚙ) から[ 0, 1 ] に拡張

A∩B=ϕ:

した場合について述べる.

g(A U B) = g(A) +g(B) +  g(A)g(B)(4.2)

2. 記号と定義

-否定のルールとして次式が導かれる.

β := αg(𝐴 ) =

により「 β は α により定義される」 と読む.
s ϵ (0, ꚙ), u ϵ [ 0, 1 ] について,
.

(4.3)

P( • ), g( • ) において空集合, ϕ, からの mapping

φ s -- 変換を次式で定める.

φ s (u) : =

( )
ℊ( )

は敢えて除いてある. (4.2) 式における相互作用の一(1)

般的呼び方について, λ ＞ 0 なら 相乗効果, λ ＜ 0のとき相殺効果という.

φs は u (resp.s) の増加(resp. 減少)関数.
3. λ補集合の誘導
逆 φ s -- 変換は (2) 式となる,確率のもつルールと性質は逆 φ s -- 変換によりファジィ測度に継承される. 本稿では (4.3 ) 式の誘導につ𝜑(v) = 𝑙𝑜𝑔 ( 1 + ( s – 1) v ).

(2)

いて詳しく記す.

(3.3) 式の両辺に(2)式による逆変換をほどこすと,さらに, A” := 「A は必然である」の数値真理値

log ( 1 + λP( 𝐴 ) ) = 1 – log ( 1 + λg(A) )v(A”) も上式に似た形で得る, または,

(ただし, log の底は ( 1 + λ) .
右辺 = log (( )if v(A) =1 then v( A” ) = 1, else 0 .

) と書けて(4.3) を得る.

Quiz1. g(A) + g(𝐴 ) が必ずしも 1 にならないこと

---

(8)

で様相論理の □A’’ の真理値表現と同じである.

を確認しよう.
Quiz2.

逆変換 𝜑を(3.2)式の両辺に作用させて(4.2)式を誘導せよ.

4.2

確率と似た基本形

確率の定義 (3.1) ~(3.3) を満たす枠組みとして.
例えば, 加重平均で使う重要度 (weighting factors)

見たように肯定と否定を足して 1 にならない所にがある. 重要度とλからファジイ測度を誘導するこ

ファジイ測度が登場する. このファジィ測度の同定法とができる. ( 高萩[2] ).

については既に色々提案されているが, この同定法に

小田[10]により提案されたる FCR 法をファジィ測

ついては本稿の今回の課題ではないので省略する.

度に関連させて解釈する研究もある( 高萩[3] ).

4. 適用範囲の拡張

５．φ s -- 変換の由来

4.1 s ϵ [ 0, ꚙ] への拡張

φ s -- 変換は実は, 論理積から限界積までを連続的

これまでパラメータの範囲は

φ s -- 変換にカバーする Frank の T-ノルムの乗数的

s ϵ ( 0, ꚙ ) あるいはλ ϵ ( -1, ꚙ )生成子 (multiplicative generator) となっている.

としてきたが, これを s ϵ [ 0, ꚙ] へと拡張した場合,(1) 式は次の２つの性質をもつ[1].
➀  s ϵ [ 0, ꚙ] : φ s (1) =1, φ s(0) = 0,

2 変数関数を 1 変数で記述する研究がある,( f (x)・ f (y) ).

F( x, y ) = 𝑓------(5)

ここで, f (x) = φ s (x) とおくと以下のようなFrank の T-norm を得る.

②

( M.J.Frank [8] )[ u ] := if 0< u ≦ 1 then 1, else 0. と定めて,

φ s (u) =[u]

if s =0(6a)uif S= 1(6b)

1–[1–u]if s = ∞(6c)otherwise.

(6d)

その数値真理値の範囲を[ 0, 1 ] とする不確かな命
題 A の真理値について, A’ := 「A は可能である」

Ts (x, y) =

xy

:s=0

xy

:s=1

(x + y – 1) ∨ 0
Log s ( 1 +()(:s = ꚙ
)): s ϵ ( 0, 1) U ( 1, ꚙ ) .

上記の式は何故か (4.1) 節に述べた (6a) ~(6d)式 に対応している.

の数値真理値( n.t.v.) は次式となる.
６．φ s --変換でファジィ測度の分類
v(A’) ={

0if v(A) = 0

ファジィ測度は以下のように分類される,
(7)

1

else.

0-1 Possibility Measure ( s = 0 ),Plausibility function ( 0 ＜ s ＜ 1 )この表現は様相論理における ♢A’ の真理値表現とProbability ( s = 1) = 確率測度,同じである[11].

Belief function ( 1 ＜ s ＜ ꚙ)
0-1 Necessity Measure ( s = ꚙ ).

７. ３つのつぶやき文

7.1 想い出迷子[1] Y. Tsukamoto, A Measure Theoretic

40 年前に提案したφsー変換について, どうして献Approach to Evaluation of Fuzzy Set Defined

このような変換を思いついたのか, その意味は何だ

on Probability Space, 糢糊数学,ったのか探りを入れてみたのが今回の報告である.

pp.89-98, published in China, 1982

糢糊数学の論文を読んでも今一つ筆者自身理解できないでいる、過去の研究で迷子になってる.

第三期,[2] 高萩栄一郎, 重要度とλによるファジィ測度の同定, 知能と情報, 日本知能情報ファジィ
学会誌, Vol.12, No.5, pp.665-676 2000

7.2

気まぐれ (capricious) の数学モデルって？

ある質問事項のついて、①

はい、の程度はどれ程か②

いいえ、の程度はどれ程か、[3] 高萩栄一郎,ファジイ測度と FCR 法, 知能と情報, 日本知能情報ファジィ学会誌, Vol.16, No.1,
pp.80-87 2004
[4] L.A. Zadeh, Probability Measure of Fuzzyと問ういわゆる多項目並列回答に基づく研究がな

Event, J. of Math. Anal. Appl. 23,

されている。

pp. 421-427 1986

0～1 のスケールで、たとえば[5] G.Bannon, Distinction between Several①の程度は 0.8,

Subset of Fuzzy Measures, Fuzzy Set and②の程度は 0.9

Systems, Vol..5, pp. 291-305 1981という回答も許される。

[6] M. Sugeno, Theory of Fuzzy Integrals and its

朝と夜に分けて問うならともかく、ほぼ同時に問

Applications, Docter Thesis, Tokyo Institute

うとするとこのような回答例は通常はあり得ない気of Technology, Japan 1974

まぐれな返事に思える。気まぐれを説明する数学モ
デルを作成する意味って？
科学は「矛盾」を嫌いながら発展してきたのでは[7] G.Shafer, A Mathematical Theory of Evidence,Princeton University Press, N.J., 1976
[8] M.J.Frank,

On the simultaneous

ないか。論理学でも排中律の不成立は容認しても、Associativity of F(x,y) and x+y-F(x,y),

矛盾律を否定するものはない。（反論乞う)

Aequetiones, Mathmaticae, 19, pp.194,-226
1979

7.3

昔々のλ

[9] 塚本弥八郎, 不確実性を伴う意思決定問題の40 年前のファジィ測度論では相互作用の部分に

ファジィ測度論による分析, 講座ファジィ 14,

ついては何程か根拠を考えていた。たとえば、セファジィ理論と人文社会科学, 日本ファジィ

ット価格、料理でのよい組合せと悪い組合せ、薬学会編, 日刊工業新聞社, pp. 146~170, 1994の相性の悪さ等々。そこには、経済的理屈、生理[10] 小田哲久, ファジィ多項目並列評価法の特徴に学的背景、化学的根拠、行動科学的説明といったついて, 日本経営システム学会誌,

根拠がある。昔のファジィ測度論ではλをそのよ

Vol.12 , No.1, pp.23~32, 1995.

うなものとして考えていた。最近ではλは何の根拠[11] 杉原丈夫, 非古典論理学, 槇書店, 1995

もない数値として扱われているケースが見られる.
連絡先：yytsukamoto@ac.auone-net.jp

ϕs 変換法 (ファジィ測度) による FCR 法の展開
– 直観的説明と N 項目への拡張 –Development of the FCR method using the ϕs -transformation method: Intuitive explanation and extension to N-item⃝ 1 高萩 栄一郎，
⃝ 1 Eiichiro Takahagi,
1
専修大学
1
Senshu University

山田 洋巳,
2
Hiromi Yamada,
2
京都西山短期大学
2
Kyoto Seizan College
2

小田 哲久
Tetsuhisa Oda
2
愛知工業大学3
Aichi Institute of Technology
3

3

Abstract: The rating value of the Fuzzy-set Rating Method (FCR Method) corresponds to the value of the
fuzzy measure, and the integrated value of the FCR method corresponds to the importance (probability).
When obtaining the integrated value of the FCR method from the rating value, the ϕs transformation
is used, which is one of the functions to obtain the value of a fuzzy measure from a probability. The ϕstransform is a useful tool that can give the degree of inconsistency of the FCR method by a parameter,
and also corresponds to the λ-fuzzy measure. This paper presents an intuitive explanation of this FCR
method and proposes an extension to the N-item FCR method.

1

はじめに
FCR 法（Fuzzy-set Rating Method: ファジィ多項目

並列評定法）は，小田 [3] により導入された肯定の評定値(t ∈ [0, 1]) と否定の評定値 (f ∈ [0, 1]) を別個 (t + f = 1とは限らない) に評定し，その値から，統合値 (I) と矛盾
度 (C) を求める方法である．

2ϕs 変換による FCR 法の直感的な説明
ϕs 変換による FCR 法では，ϕs 変換を統合値 (If m ) から肯定の評定値 (t), 肯定の評定値 (f ) を求めるのに使っており，そのパラメータ s は，矛盾度 C に対応する．s は，
後述のように s > 0 であるので，式 (9) で述べる (0, 1) に値をとる ξ を利用する．

高萩 [5] は，2 点集合 (X = {xt , xf }) のファジィ測度を

評定値 1

考え，肯定の評定 (t) を要素 xt のファジィ測度の値 t =t=0.91 0.9µ({xt })，否定の評定値 (f ) を要素 xf のファジィ測度の値 f = µ({xf }) として，モデル化した．xt と xf の重要

0.8

度 (確率) を wt ∈ [0, 1], wf ∈ [0, 1], wt + wf = 1 とし，0.7

f=0.60 0.6
0.5

Distorted Probaility の 1 つである ϕs 変換を使って，重0.4

要度 (統合値 wt = If m , wf = 1 − If m ) からファジィ測

0.3

度（評定値 t, f ) を算出しているとしてモデル化した (If m

0.2

は，他の FCR の統合値の計算方法と区別するために添字

0.1

f m を付加した）．すなわち，t = ϕs (wt )，f = ϕs (wf )となるように評定値を回答しているとした．FCR 法は，

Φs変換，縦軸評定値，横軸統合値(ξ=0.8)

0
0

0.1

0.2

𝑤

0.3

0.4

0.3

0.5

0.6

𝑤
𝐼

0.7

0.8

0.9

1

0.7

0.7

統合値

t, f から，wt = If m を求めるので，ϕs 変換の逆変換を使い，wt = ϕ−1s (t) で統合値 If m = wt を求める．s は，矛

図 1: ϕs 変換による FCR 法

盾度に対応するパラーメータで，t, f の値から求める．
この ϕs 変換による FCR 法は，「ファジィ測度によるFCR 法」としてきたが，Distorted Probaility の中では，
ϕs 変換は，後述のようにパラメータにより調整可能であり，λ ファジィ測度に対応するなど応用する上で使い勝
手のよいモデルであり，他の Distorted Probaility では，さらなる検討が必要であるので，ϕs 変換による FCR 法と表記することとした．
本稿では，この ϕs による方法の直観的な説明をし，その導出方法について述べ，N 項目の評定値に拡張し，その統合値，矛盾度の算出方法を提案する．

図 1 は,t = 0.91, f = 0.60 と評定したとき，ξ = 0.8の ϕs 変換の曲線 (青の線) にあてはめて統合値 If m を求める図解である．ξ = 0.8 のとき，0.91 = wt = ϕs (0.7)，

0.60 = wf = ϕs (0.3) となるので，wt = 0.7，wf = 0.3となり, これは，wt + wf = 1 となり統合値の条件を満たしており，統合値 If m = wt = 0.7 となる．また，矛盾度
は，Cf m = 2ξ − 1 = 0.6 とする．

ξ = 0.8, t = 0.91, f = 0.60 の場合，wt + wf = 1 となった．もし，ある ξ で，wt + wf ̸= 1 となった場合，

wt + wf = 1 となる ξ を探すことになる．
図 2 は，さまざまな ξ で，ϕs (w) の値を描いたグラフ

評定値

ただし，s > 0, 0 < u < 1 とする．もともとの ϕs 変換でφs 変換図1は，s = 0, s = +∞ や u = 0,u = 1 の場合も扱っている

0.9

が，FCR 法で利用するとき不連続の部分があるなど扱い

0.8

にくい部分があるので，[5] では別途，考察している．

0.7

ϕs 変換の逆変換 ϕ−1
s は，0 < s, 0 < v < 1 に対して，v
if s = 1u = ϕ−1(3)s (v) =
log (1 + (s − 1)v) otherwise

f=0.65
0.6
0.5
0.4

s

0.3

となる．

0.2

ϕs 変換は，λ ファジィ測度 [1] に対応しており [6],[5]，0.1t=0.09ある λ > −1（ファジィ測度の相互作用の指標）に対して，

0
0

0.1

0.2

0.3

ξ=0.00001
ξ=0.3
ξ=0.6
ξ=0.9

0.4

0.5

ξ=0.1
ξ=0.4
ξ=0.7
ξ=0.9999

0.6

0.7

0.8

ξ=0.2
ξ=0.5
ξ=0.8

0.9

1

A ∩ B = ∅ であれば，

𝑤 ,𝑤

統合値

µ(A ∪ B) = µ(A) + µ(B) + λµ(A)µ(B)

図 2: 各 ξ の ϕs 変換(4)となるファジィ測度である．ただし，s = λ + 1 とする．
ある s に対して，u1 ∈ (0, 1), u2 ∈ (0, 1), u1 + u2 < 1 でである．このグラフで，t = 0.09, f = 0.65 と評定した場

あれば，λ = s − 1 とし，合の wt , wf と ξ を求める．
仮に ξ = 0.8 とすると，t = 0.09 の横の水平線と ξ = 0.8の曲線との交点を求めると wt = 0.03 となり，f = 0.65の横の水平線と ξ = 0.8 の曲線との交点を求めると wf =0.34 となり，wt + wf = 0.37 < 1 となり，wt + wf = 1とならない．ξ の値を小さくして ϕs 変換の曲線は右下にシフトさせると，wt + wf の値は増加していくことが分かっている．ξ の値を試行錯誤で変更し，wt + wf を計

ϕs (u1 + u2 ) = ϕs (u1 ) + ϕs (u2 ) + λϕs (u1 )ϕs (u2 )となる．

2 項目，肯定の評定値 (t)，否定の評定値 (f ) の場合，それぞれを t = µ({xt }), f = µ({xf }) とし，肯定または否
定のどちらかである程度を 1 とすると，t + f + λtf = 1となり，t と f を与えたときの λ と s は，次式になる．

1−t−f
tf
1−t−f
(t − 1)(f − 1)
s=
+1=
tf
tf

算すると，ξ = 0.3 のとき，wt = 0.20, wf = 0.80 となり

λ=wt + wf = 1 を満たし，If m = wt = 0.2 となる．
ξ の値は，図 2 からわかるように，ξ = ϕs (0.5) の値である．ξ は，(0, 1) の値を取り (元々の定義では [0, 1])，定
和応答 t + f = 1 のとき ξ = 0.5 であり，t + f > 1 のとき，左上方の曲線，ξ > 0.5 にあてはまり，t + f < 1 のとき，右下方の曲線，ξ < 0.5 にあてはまるので，ξ の値を，(−1, 1) 区間に変換した値,Cf m = 2ξ − 1 を ϕs 変換法の矛盾度としている．

(5)

また，ξ は，0.5
ξ≡√ϕ (0.5) = s−1 = √ 1
s
s−1
s+1

if s = 1

(6)
(7)

(8)

otherwiseで定義する．s は次式で求めることができる．

3ϕs 変換による FCR 法の計算式

3.1ϕs 変換の定義s=ϕs 変換は，塚本 [2][6] により定義され, 高萩 [4] で応用面で必要な事項が検討されている．本稿では，次式で ϕs

3.2(1 − ξ)2ξ(9)

2 項目 FCR 法の定義

評定値 t ∈ (0, 1)，f ∈ (0, 1) が与えられたとき，次の性質を満たす wt ∈ (0, 1), s > 0変換を定義する．

ϕs : (0, 1) → (0, 1)v = ϕs (u) ≡(1)t = ϕs (wt ), f = ϕs (1 − wt )(10)を統合値 If m = wt とする．この s から式 (8) で ξ を求uif s = 1

s − 1s−1uotherwise(2)め，矛盾度 Cf m を次式で定義する．

Cf m ≡ 2ξ − 1

(11)

3.3

あれば，その ϕs 変換のグラフを利用し，w1 +w2 +w3 ̸= 1

ϕs 変換による統合値，矛盾度の計算手順

2 つの評定値 t ∈ (0, 1), f ∈ (0, 1) を与えたとき，統合であれば，ξ の値を試行錯誤的に変更し，w1 +w2 +w3 = 1

値 If m , 矛盾度 Cf m をどのように計算するのか，手順をとなる ξ を探す．図 3 の場合，ξ = 0.8 で w1 +w2 +w3 = 1

追って説明する．

となっており，統合値を I1 = w1 , I2 = w2 , I3 = w3 とする．矛盾度 Cf m は Cf m = 2ξ − 1 = 0.6 となる．

(1) s, ξ, Cf m (矛盾度) の導出

式 (7) を用いて，t ,f か

評定値

ら，s を求める．この s は，(2) での統合値の計算にも用

phi_s変換，縦軸評定値，横軸統合値 (ξ=0.8)

1

いる．

0.9

ξ は，式 (3) で求め，矛盾度は式 (11) で求める．t と f
から直接 Cf m を求める計算式は次のようになる．

0
if t + f = 1
Cf m =(12)2 √ (t−1)(f −1) − 1 otherwise
1+𝑡0.80 0.8
0.7

𝑡

0.60

𝑡

0.45

𝐼

0.6

0.3, 𝐼

0.5, 𝐼

0.2

0.5
0.4
0.3

tf

0.2

(2) If m (統合値) の導出 統合値 If m は，(1) で求めた s0.1を利用し，式 (3) の ϕs 変換の逆関数を用いて計算する．

00t + f ̸= 1 の場合，=

−1)log( (t−1)(f)
tf=log( 1−tf )−1)log( (t−1)(f
)
tf

0.2

0.3

0.2
𝑤

log(1 + (s − 1)t)
If m = logs (1 + (s − 1)t) =log(s)
log(1 + 1−t−f
tf t)

0.1

𝑤

0.4

𝑤

0.5

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

統合値

0.3

和は1

図 3: N 項目の ϕs 変換による FCR 法

(13)
4.3

統合値，ξ, 矛盾度の求め方(1)λ ファジィ測度としての制約となる．t + f = 1 の場合，次のようになる．

ϕs 変換は ξ ∈ (0, 1) で

λ ファジィ測度であるので，次の再帰的に定義された制If m = t(14)

る λ > −1 で，以下の式を満たす．

N 項目の FCR 法

4ϕs 変換は，2 項目だけではなく，N 項目 (N 個の全体
集合のファジィ測度) に適用できるので，FCR 法でも N
項目への拡張も容易である．

4.1

約を満たす．N 項目の評定値を t1 , . . . , tN に対して，あ• gi = µ({1, . . . , i})(i = 1, . . . , N ) とする．
• g1 = µ({1}) = t1 とする．
• λ ファジィ測度の式より，ある λ で gi の値は次のよ

N 項目 FCR 法の定義

N 項目の評定値を t1 , . . . , tN ，ただし，ti ∈ (0, 1) とす

うに計算できる (i = 2, . . . , N )．

る．次の条件を満たす w1 , . . . wN , s を求める．

ti = ϕs (wi ), ∀iN∑gi = gi−1 + ti + λgi−1 ti
(15)

(18)

• 式 (18) を再帰的に適用するが，gi ∈ [0, 1], ∀i でなければならい．

wi = 1(16)

wi ∈ (0, 1), ∀i, s > 0(17)• gN = 1 となる λ を求める．

i=1

次のアルゴリズム (二分法) で，λ, s, ξ を求める．ξ の範

このときの Ii = wi を N 項目 FCR 法の統合値，s から式

囲の初期値を (0, 1) とし，ξ の範囲を縮小していき，ξ の(8) で ξ を求め，式 (11) で求めた Cf m を N 項目 FCR 法

近似値を求める．

の矛盾度とする．

(1) ξ の範囲の下界 ξl の初期値を ξl := 0，上界の初期値

直感的説明を ξu := 1 とする．(2)〜(9) のプロセスをくり返す

4.2

図 3 は，直感的説明の図である．第 2 節と同様の図で，2(たとえば，100 回)

項目から 3 項目にしている．t1 , t2 , t3 の値を ϕs 変換のグラフに適用し，w1 , w2 , w3 の値を求める．w1 +w2 +w3 = 1 で(2) ξ :=

ξu + ξl(1 − ξ)2, λ := s − 1 とする．
, s :=
2
ξ2

(3) g1 := t1 とし，i = 2 とする．
(4) gi := gi−1 + ti + λgi−1 ti を計算(5) gi > 1 であったら，ξl := ξ とし，(2) へ(6) gi < 0 であったら，ξu := ξ とし，(2) へ(7) i < N ならば，i := i + 1 とし，(4) へ(8) gN < 1 ならば，ξu := ξ とし，(2) へ(9) gN > 1 ならば，ξl := ξ とし，(2) へ(10) 繰り返しが終了したときの ξ を求める ξ の近似値とする．
求めた s, λ, ξ より，統合値 Ii ，矛盾度 Cf m は，次式となる．

Ii = wi = ϕ−1s (ti ),

i = 1, . . . , N

Cf m = 2ξ − 1

(19)
(20)

参考文献
[1] Sugeno, M: Theory of fuzzy integrals and its applications, Doctoral Thesis, Tokyo Institute of Technology, 1974
[2] Tukamoto, Y : A Measure Theoretic Approachto Evaluation of Fuzzy Set Deﬁned on Probability
Space, 模糊数学, 3, pp.89-98, 1982.
[3] 小田哲久: ファジィ多項目並列評定法の特徴について, 日本経営システム学会誌, Vol.12, NO.1, pp.22-

32, 1995.
[4] 高萩栄一郎:重要度と λ による λ ファジィ測度の同定について, 日本ファジィ学会誌, Vol.12, No.5, pp.665-

676, 2000, DOI:10.3156/jfuzzy.12.5 73.
[5] 高萩栄一郎:ファジィ測度と FCR 法 :逆 ϕs 変換法の提案と各 FCR 法の比較, 知能と情報, 16-1, pp.80-87,

2004, DOI:10.3156/jsoft.16.80.
[6] 塚本弥八郎:不確実性を伴う意思決定問題のファジィ測度論による分析，「ファジィ理論と人文社会科学」(講座ファジィ 14)，日刊工業新聞社，1994.
連絡先
高萩栄一郎

E-mail: takahagi@isc.senshu-u.ac.jp

ファジィ測度による FCR 法アルゴリズムを参考にした新しい矛盾度の提案
Proposal of a New Contradiction Index for the FCR-method:
With Reference to the FCR Algorithm Based on Fuzzy Measure
小田哲久
高萩栄一郎
Tetsuhisa Oda Eiichiro Takahagi
愛知工業大学
専修大学
Aichi Institute of Technology Senshu University
Abstract: The FCR-method was proposed for improving the traditional bi-polar rating scale method.
The respondents are instructed to check both positive and negative mono-pole scales for each question.
From the paired response (p,n) , the integrated value I and the contradiction-irrelevance index C are
calculated. In this paper, a new contradiction-irrelevance index C6 is proposed with reference to theother integration and contradiction-irrelevance indexes for the FCR-method derived by applying Fuzzy
measure model.
１．はじめにFCR 法（Fuzzy-set Rating Method: ファジィ多項目並列評定法）は，伝統的な評定尺度法の欠点を補う目的で開発された技法である[1]．FCR 法の特徴は，図１に示すように，単極の評定尺度を複数（通例は，肯定 P と否定 N の２本）使用して，各尺度への確信の程度を他の尺度への応答と独立に応答させ，得られた複数の応答値をデータ処理することで，通常の両極法への単一の応答よりも被験者の態度や心理状態を正確に把握しようとすることである．これまでに開発されたデータ処理方法には，統合値 I (Integrated Value)，矛盾度 C（矛盾—無関
心指標: Contradiction- Irrelevance Index ）が提案されている[2]-[6]．指標化以外の新たな方法として，
高萩ら[7]により，ファジィ集合関数による分析方法も開発されている．本研究は，高萩[8]で提案されたファジィ測度によるアルゴリズムの特徴を生かし，小田の提案した各種統合値の中で近年推奨されている「複合スコア法１」(I4 )に対応する新たな矛盾度公式を提案することである．

図１ FCR 法の応答尺度の例（２項目並列尺度）
２． FCR 法応答値の拡張ファジィ論理での扱い
FCR 法の理論的背景として提案された HLS（Hyper Logic Space: HLS）[9]は，真理値 T(Truthfulness)と偽値 F(Falseness) の直積 T×F である． HLS を，図２のように，横軸を T, 縦軸を Fで表し，右下がりの対角線 F= 1- T の左下は「無関心領域」あるいは「無関連領域」，右上は「矛盾領域」と呼ぶ． HLS 上では，指標の定義や，複数の観測点間の比較，あるいは，論理演算などの操作を行うことができる．

FCR 法の２項目並列尺度（図１）で得られたデータの対(p,n)は，HLS 上の１点(t,f)にプロットされる．ただし， (t,f)=(p,n)とする.

図２ HLS の図
３．ファジィ測度による FCR 法の指標
FCR 法の応答に対しては，各種の指標が様々に提案され，統合値 I と矛盾度 C は全く別個の概念として扱われるのが一般的であった．しかし，その中で，高萩によるファジィ測度による解析アルゴリズ
ム [8]だけは，統合値と矛盾度を統一的に扱っている．[8]で提案された公式を基本に，他の矛盾度，
特に C3 との比較がしやすくなるように，最小値−１，最大値１の範囲になるようにし，また，特殊条件での定義を加えた．ここでは，ファジィ測度による統合値と矛盾度を，それぞれ，Ifm，および，
Cfm と表記する．

𝐼!" =

𝑡
𝑖𝑓 𝑡 + 𝑓 = 1⎧ 0.5
𝑖𝑓 𝑡 = 𝑓⎪⎪1 𝑖𝑓 (𝑡 = 1)⋁(𝑓 = 0)0 𝑖𝑓 (𝑡 = 0)⋁(𝑓 = 1)
⎨
!"#
#$%&
'
⎪
$
⎪
𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟
(!"#)(!"$)⎩ #$%( #$ )(1)

0
𝑖𝑓 𝑡 + 𝑓 = 1⎧
𝑖𝑓 (𝑡 = 1)⋁(𝑓 = 1)
⎪ 1
−1
𝑖𝑓 (𝑡 = 0)⋁(𝑓 = 0)
𝐶!" =
*
⎨
−1
𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟
⎪
(!"#)(!"$)⎩ +,- #$⎧
(2)

以下に，等統合値線，等矛盾度線を図示する．

図３ ファジィ測度モデルの等統合値線
左側より，統合値 0.1,0.2…0.9

𝐼. =0.5 𝑖𝑓 (𝑡 × 𝑓 = 0) ⋁ (𝑡 × 𝑓 = 1)

/
/,!
⎨ +0!

⎩*0/0!

𝑖𝑓 (0 < 𝑡 + 𝑓) ⋀ (𝑡 + 𝑓 ≦ 1)

(3)

𝑖𝑓 (1 < 𝑡 + 𝑓)⋀ (𝑡 + 𝑓 < 2)

I4 は，観測点(t,f) が無関心領域にあれば単純スコア
法 I1，矛盾領域では逆スコア法 I3 と，観測値によって統合法を切り替える方式である．

図５ 複合スコア法１の等統合値線
左側の F 軸より，統合値 0,0.1,0.2…0.9,1
図２と図４に見られるように，両者の等統合値線の形状もかなり類似している．ただし，ファジィ測度モデルによる等統合値線は滑らかな曲線であるが，複合スコア法の等統合値線は区分線形関数であって，対角線上で屈折しているという違いがある．また，
ファジィ測度モデルの大きな特徴として，統合値
Ifm と矛盾度 Cfm が不可分の関係にあり，図３と図４のように，等統合値線と等矛盾度線が，シンメト
リーに近い関係にあることである．これは数学的整合性の観点から望ましい特性といえよう．

図４ ファジィ測度モデルの等矛盾度線
左側より，矛盾度-0.8,-0.6…,0.6,0.8
４．複合スコア法１とファジィ測度モデル
小田の提案した各種の統合アルゴリズムの中では，
複合スコア法１の統合値 I4 だけが，ファジィ測度モデルによる統合値 Ifm と共通の特徴を持つ．その特徴とは，t,f のいずれか一方の値が決まっても，統合値の範囲が狭まらず，もう一方の値が決まって初
めて統合値が確定するという点である．t または fのどちらかが，0 または 1 の場合を除いて，この特徴は，FCR 法の測定の前提としての，「肯定項目尺度への応答と否定項目尺度への応答の独立性」が，分析結果に最大限尊重されており，適切といえる．
複合スコア法１の統合式 I4 は，次の通り．

５．これまでの矛盾度指標
ファジィ理論における矛盾の定義は十分確立しているとはいえない．FCR 法で,これまでに小田によって整理，提案された矛盾度指標は，C1 から C5 まである（表１）．このうち，近年推奨されている指標は,C3=t+f-1 である([2],[3])． この指標は，FCR
法だけでなく，他の２次元のファジィ論理やファジ
ィ集合で使われてきた指標である．しかし，C3 は，統合アルゴリズムとは無関係に定義されており，その等統合値線 f＝-t+C3+1 は 図５に示されるように，完全な線形で等間隔である．そして，C3 の等統合
値線とシンメトリーな等統合値線を示すのは，逆転
項目平均法の統合値 I2 のみである．逆転項目平均法
は，T と，F の否定によって T を推定した(１−T)との算術平均を統合値とする方式であり，原理が理解しやすいが，ファジィ測度モデルと複合スコア法１が共に持つ特徴としての「統合値に対する肯定尺度
値と否定尺度値の独立性」という性質は持たない．

(1) f≧t の場合

表１ 各種の矛盾度指標

指標名
2ndmoment ofthe output
fuzzy set
Minimum
ratio

Difference
fromtheconstantsum value 1
Corrected
minimum
ratio

Absolute
value of thedifferences

公式
1

0

1

0

⎛t f⎞
C2 = min ⎜ , ⎟⎝f t⎠

C3 = t + f −1

C4 =

⎛t f⎞
t+ f
× min ⎜ , ⎟2⎝f t⎠

C5 = 1− t − f

等矛盾度線は，点( t,f )=( 0,1 )を通り，傾きが!

2∫ ( x − G ) µ (x)dxC =∫ µ (x)dx
1

提案者
Oda,T.
(1993)
Tsukamoto,Y.(1993):
Comment attheconference.
Mukaidono,
M. (1990)
[10]

#
"
#
#
"
"

− "!

"

簡約して

$"%

(4)

$#%

の直線． すなわち，

𝑓=

$"%
$#%

𝑡+1

(5)

である． C について解くと，次の式を得る．
%"&"'

𝐶 = &"'"%(6)

分母がゼロになる条件は，f-t-1=0 すなわち f=t+1
であり，HLS 内，かつ， f≧t では，( t=0 ) and( f=1 ) の場合に該当する．これは，古典論理における「偽」の点である．この時，C=０と定義すべきことは自明である．

Hayashi,F.
(1996)

1

F

C= 1
C= 0.8C= 0.6

Takeya,M.
(1995):
Comment attheconference.

C= 0.4
C= 0.2

C= 0
C= - 0.2
C= - 0.4
C= - 0.6
C=-0.8

0

C= -1

1

T

図７ 新しい矛盾度 C6 の等矛盾度線(2) f＜t の場合
等矛盾度線は，(1,0)点を通り，傾きが
$#%

の直線，

− %"$
$#%

(7)
$#%

𝑓 = $"%𝑡 − $"%図６ 定和からのずれの矛盾度 C3 の等矛盾度線
左下の端点より，矛盾度-1,-0.1,0.2…..0.9,1
指標値が負ならば無関心，正ならば矛盾を表す．
６．新しい矛盾度指標 C6 の提案
本研究では、ファジィ測度による統合値 Ifm と矛
盾度 Cfm がシンメトリーな関係に近いことを参考にして、それらに類似した関係にある矛盾度指標を、実用性の高い I4 にシンメトリーな形状の関数で定義する。
複合スコア法１の統合値 I4 の等統合値線（図５）にシンメトリーな矛盾度指標を新たに提案する．
その新指標の等矛盾度線のあるべき形状を図７に示す．ここには，矛盾度値が-1 から+1 までの 0.2 ス
テップで表記してある．以下では，そのような形状を示す公式を導出する．便宜上，新指標を単に C と
表記する．

(8)

である．C について解くと，次の式を得る．
!,/0+

𝐶 = +,! 0 /(9)

分母がゼロになる条件は，1+f- t =0 であり，書き直すと，f=t-1 である．HLS 内で，かつ，f＜t では，(t=1 ) and (f=0 )の場合に該当する．これは，古典論
理における「真」の点である．この時，C=0 と定義
すべきことは自明である．
これ以降 C を C6 と表記し，関数形を整理して示す．

𝐶( =0⎧ %"&"'&"'"%⎨ &#'"%⎩ %#&"'

𝑖𝑓 𝑡 + 𝑓 = 1
𝑖𝑓 𝑓 ≧ 𝑡(9)

𝑖𝑓 𝑡 < 𝑓

7．散布図による矛盾度指標間の相互比較
C３との大小関係を見るために，両矛盾度の散布図を図８に示す．t,f の刻み幅は 0.05 である．

1.0

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0.5

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0.0

C6

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−0.5

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−1.0

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−1.0

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−0.5

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0.0

0.5

1.0

C3

図８ C3 と C6 の比較
図８からは，C3<0 すなわち無関心領域では C6≦C3 とわかり，C3>0 すなわち矛盾領域では C6≧C3 である．C3=0 近傍では，最大で±1.0 までの違いが生1.0

じることになる．但し，それは極端な状況の場合であり，通常のデータでは，さほどの差異は現れない．
図 9 は，C6 と Cfm の散布図である．極めて相関が高いが，全体に|𝐶$ | ≧ $𝐶%& $である．

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0.0

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−1.0

−0.5

C_fm

0.5

●

●

−1.0

−0.5

矛盾度を被験者の分類に使って，統合値（応答）の比較をする場合は，統合値と数学的整合性が高い矛
盾度の方が良さそうである．しかし，その判断には，今後，心理学的な実験や調査を積み重ねる事が重要と思われる．
C6 と Cfm の比較では，矛盾度単独ではなく，I4 とC6， Ifm と Cfm といった，統合値とのセットでの利用で考える必要があるが，数値的な差異は小さいので，使い勝手や数学的性質の良さ等を勘案してユーザーが選択することになる．

0.0

0.5

1.0

C6

図９ C6 と Cfm の比較
８．まとめ
FCR 法は，様々な分野での応用が試みられているが，その一方で，データ処理アルゴリズムの開発も行なわれてきた．今回は，ファジィ測度モデルの性質を参考にして，複合スコア法１の統合値 I4 と同時に使う場合の新しい矛盾度指標 C6 を導出できた．
これまで良く使われてきた矛盾度指標 C3 は，「真と偽の和は１」という，定和条件からのずれの程度を矛盾度に使うという簡明な着想に基づくもので，小田[9]は，正ならば矛盾，負ならば無関心，絶対値がその程度を示す，としているが，C3 が最良という確証は無い．新指標 C6 と C3 との比較で，どちらがより適切かは，矛盾度指標をどういう目的に使うかによると言える．例えば，山田ら[12]のように，

参考文献[1] 小田哲久:ファジィ多項目並列評定法の特徴について, 日本経営システム学会誌, Vol.12,NO.1,
PP.22-32, 1995
[2] 小田 哲久:－感性評価による計測と解析－，人
間工学特集③人間工学のための計測手法 第 3 部心理計測と解析（3）：Vol. 51,No. 5, pp.293-303,
2015[3] 小田哲久: 評定尺度法へのファジィ論的アプロ
ーチ: FCR 法,IR 法について, 心理学評論, Vol.56,
No.1, pp.67-83,2013[4] 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[5] 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, Vol.30, pp.3875-3893,2004[6] 小田哲久，林文俊：FCR 法の心理測定への応用について─新しい定義と実践手続きの提案─，日本
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による並列評定値（FCR 法）の分析,知能と情報,Vol. 28 ,No. 4, pp.723-733,2016[8] 高萩栄一郎:ファジィ測度と FCR 法:逆 φs 変換法の 提案と各 FCR 法の比較,知能と情報, Vol.16,
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Vol.32,No.3, pp.333-340,2016[12] 山田 洋巳，福澤 和久，小田 哲久：大学生の特定保健用食品に対する認知度別の選好度への FCR
法矛盾度の影響，日本経営システム学会全国研究発
表大会講演論文集，PP.38-41,2021
連絡先

小田哲久
oda@aitech.ac.jp
高萩栄一郎 takahagi@isc.senshu-u.ac.jp

軽量暗号を用いた PUF におけるファジィ抽出器の検討○野崎 佑典 1，吉川 雅弥 2
○Yusuke Nozaki1, Masaya Yoshikawa2
1, 2 名城大学
1, 2Meijo University
Abstract:
IoT 機器向けの暗号技術として，小回路規模・低消費電力・低遅延で利用可能な軽量暗号が注目されている．また，これらのデバイスの認証技術として軽量暗号を用いた Physically Unclonable Function（PUF）技術が報告されている．一方で，PUF は環境変動の影響からわずかに出力が変動することが知られており，これらを補正するためにファジィ抽出器が提案されている．本研究で対象とする PUF において，このファジィ抽出器の効果について検討されていない．そこで本研究では，ファジィ抽出器を適用しその効果について定量的に評価する．

１. はじめにInternet of Things（IoT）機器に適した暗号技術として，小回路規模・低消費電力・低遅延で利用可能な
軽量暗号が注目されている [1]．また，IoT 機器向けの 認 証 技 術 と し て Physically Unclonable Function（PUF）が報告されている．近年では，軽量暗号を用いた PUF 技術も提案されている [2]‒[5]．
PUF は電子デバイス製造時の物理的なばらつきからデバイスを個別に識別する回路である．PUF では，
チャレンジと呼ばれる入力に対して，レスポンスと呼ばれる値を出力する．電子デバイスの遅延情報を利用した PUF には，アービターPUF [2]，リングオシ
レータ PUF [3]，グリッチ PUF [4][5]などがある．軽量暗号を利用した PUF [5]では，軽量暗号の組み合わせ回路で生じるグリッチ波形からデバイス固有のID を生成している．具体的には，軽量暗号 PRINCE[1]を用いた PUF（PRINCE Glitch PUF：PG PUF）が提案されている．
PUF の動作に関して，温度や電源電圧など環境変動によってレスポンスに揺らぎが生じることが知られている．そのため，これまでにこの揺らぎを補正するファジィ抽出器 [6]が提案されている．一方で，
PG PUF [5]に対してどのようなファジィ抽出器が適用するのかがよいのかについて十分に検討されていない．そこで本研究では，PG PUF に対するファジィ
抽出器について検討する．

PG PUF の概要を図 1 に示す．PG PUF では，主にPRINCE の平文をチャレンジとしてレスポンスを生成している．具体的には，暗号処理時に生成される
グリッチ波形を抽出するために，これらの出力をト
グルフリップフロップ（Toggle Flip-Flop：TFF）に接続し，波形の偶奇からレスポンスを生成している．

３. PG PUF に対するファジィ抽出器
本研究では，PG PUF におけるファジィ抽出器の項かについて検討する．ここで，PG PUF は PRINCEのどの処理部分（ラウンドや各関数）を使用するかで PUF の性能が変化することが知られている．文献[5]によると，比較的段数が浅い 1 ラウンド目の S 関
数では，安定性は高くユニーク性は低くなり，段数が深い 2 ラウンド目の M 関数では，安定性は低くユニーク性は高くなることが報告されている．
本研究では，複数の種類の PG PUF に対してファジ
ィ抽出器を適用する．ここで，ファジィ抽出器は初期生成処理と再生成処理の 2 つの処理で構成する．
初期生成処理では，揺らぎを持つ PUF レスポンスの補正に必要なヘルパーデータ H を作成する．具体的には，まず乱数系列 r を生成し，これを任意の誤り訂正符号で符号化して符号語 C を取得する．
そして，
符号語 C と PUF レスポンス R の XOR 演算を計算することでヘルパーデータ H（H = C ⨁ R）を作成す
る．次に，再生成処理では揺らぎを持つ PUF レスポ

２. 軽量暗号を用いた PUF

PRINCEPG PUF [5]は，PRINCE をアンロールドアーキテ
クチャ実装し，暗号処理時に生成されるグリッチ波
形からレスポンスを生成する．ここで，PRINCE について説明する．PRINCE は低遅延を指向した軽量暗号であり，特にアンロールドアーキテクチャ実装
において，非常に低遅延で暗号処理を行うことができる．主に，12 ラウンドの処理で構成しており，各ラウンドでは，S 処理，SR 処理，M 処理，鍵加算処理を行う．S 処理では S-BOX による非線形な置換処
理を，SR 処理では転置処理を，M 処理では行列 M
による線形演算を，鍵加算ではラウンド定数や鍵との XOR 演算を行う．

k0 k1 RC0m
チャレンジ

S3-03-1

RC1 k1S M SR

1R-S

RC2 k1S M SR1R 2R-M
レスポンス

PRINCEの出力
図1

PG PUFンス R*とヘルパーデータ H を XOR 演算すること
で，誤りを含む符号語 C*（C* = R* ⨁ H）を生成す
る．そして，この符号語 C*に対して誤り訂正符号による符号化を適用することで，元の符号語 C を取得
する．最後に，符号語 C とヘルパーデータ H を XOR
演算することで，元の PUF レスポンス R（R = C ⨁H）を取得する．

表1

誤り訂正しない場合のレスポンスの揺らぎ
1R-S
1R
2R-M
誤り率 [%]
0.4609
6.109
18.73

1R-S
1R
2R-M

表 2 実験結果
RM(1,5) RM(1,6) RM(1,7)
100%
100%
100%
94.88%
100%
100%
32.94% 69.31% 87.99%

RM(1,8)100%
100%
94.66%

４. 評価実験
実験では，評価ボード SASEBO-GII に PG PUF を
Field Programmable Gate Array（FPGA）実装し，PUF
レスポンスを取得した．具体的には，PG PUF の 1 ラ
ウンド目の S 処理の出力を使用したもの（1R-S），1
ラウンド目の出力を利用したもの（1R），2 ラウンド
目の M 処理の出力を利用したもの（2R-M）の 3 種類の実装でのレスポンスを使用した．そして，取得した PUF レスポンスに対してファジィ抽出器を適用し，どの程度 PUF レスポンスの誤りを訂正できるかを確認した．
まず，誤り訂正をしない場合での各実装でのレス
ポンスの揺らぎを確認した．結果を表 1 に示す．表
1 に示すように，1R-S では誤り率は 0.4609%であり，あまりレスポンスの揺らぎは生じないことが確認できる．次に，1R では誤り訂正は 6.109%であることが確認できた．最後に，2R-M では誤り率が 18.73%であり最もレスポンスの揺らぎが大きいことが分かる．これは，PRINCE の段数が深いことからグリッチ波形が複雑になったため，安定性が低下したと考えられる．
次にファジィ抽出器で誤りを訂正した結果を表 2に示す．実験では，ファジィ抽出器の誤り訂正にReed Muller（RM）符号を使用した．ここで，元データ長が lbit の n 元 RM 符号を，RM(n, l)と表現する．
表 2 から 1R-S においては，元々レスポンスの揺らぎを小さいため，全ての RM 符号において誤りの訂正に成功していることが確認できる．文献 [5]では，
1R-S の実装は鍵生成に適しているとされており，ファジィ抽出器を用いることで十分に鍵生成に使用可能であると考えられる．次に，1R においては，RM(1,6)以上の訂正能力のある誤り訂正符号を用いること
で全ての PUF レスポンスの揺らぎを訂正できていることが確認できた．最後に，2R-M については，どのファジィ抽出器においても誤りを完全に訂正することはできなかった．一方で，2R-M の実装は文献でも述べられている通り，一定のレスポンスの誤りが許容されるチャレンジ&レスポンス認証などの機器
認証での活用が期待されているため，機器認証の用途で使用する場合はファジィ抽出器の適用は不要だと考えられる．

５. まとめ本研究では，軽量暗号を利用した PUF におけるファジィ抽出器について検討した．その結果，PG
PUF の 1R-S についてはどの誤り訂正符号でもレスポンスを訂正可能であることを明らかにした．
今後は，ファジィ抽出器をハードウェア実装した
場合の実装性能についても定量的に評価する予定で
ある．

参考文献
[1] J. Borghoff, A. Canteaut, T. Güneysu, E. B. Kavum,
M. Knežević, L. R. Knudsen, G. Leander, V. Nikov, C.
Paar, C. Rechberger, P. Rombouts, S. S. Thomsen, andT. Yalçin, “PRINCE – A low-latency block cipher forpervasive computing applications,” Proc. of
ASIACRYPT 2012, LNCS vol. 7658, pp. 208–225,
Springer, Dec. 2012.
[2] J. -W. Lee, D. Lim, B. Gassend, G. E. Suh, M.V. Dijk,
and S. Debadas, “A technique to build a secret key inintegrated
circuitsforidentification
andauthentication applications,” Proc. of IEEE VLSI
Circuits Symposium, pp. 176–179, Jun. 2004.
[3] G.E. Suh and S. Devadas, “Physical unclonable
functions for device authentication and secret key
generation,” Proc. of 44th ACM/IEEE Design
Automation Conference (DAC’07), pp. 9–14, Jun.
2007.
[4] K. Shimizu, D. Suzuki, and T. Kasuya, “Glitch PUF:
Extracting information from usually unwanted
glitches,” IEICE Trans. Fundamentals, vol. E95-A, no.
1, pp. 223–233, Jan. 2012.
[5] 野崎佑典，吉川雅弥，“低遅延軽量暗号 PRINCEを利用した PUF とその評価，”電子情報通信学会
論文誌 B，vol. J105-B，no. 3，pp. 52–61，2022 年
3月[6] Y. Dodis, M. Reyzin and A. Smith, “Fuzzy Extractors:
How to Generate Strong Keys from Biometrics andOther Noisy Data,” Eurocrypt 2004, LNCS vol. 3027,
pp. 523-540, Springer-Verlag, 2004.

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

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