芸術科学会論文誌 Vol. 16, No. 4, pp. 94-101 (2017)

ビジュアルコミュニケーションを活性化するためのエモーティコンのデザイン要素抽出蛭間和也 1)
藤堂英樹 2)

加納徹 3)

東京工科大学大学院 1)

榎本美香 3)

中央学院大学 2)

菊池司 3)

東京工科大学 3)

Design Analysis of Emoticons to Accelerate Visual Communication
Kazuya Hiruma1)
Hideki Todo 2)

Toru Kano3)

Mika Enomoto3)

Tsukasa Kikuchi3)1) Graduate school of Media Science, Tokyo University of Technology
2) Chuo Gakuin University

3) Tokyo University of Technology1) g31160105f @edu.teu.ac.jp
2) todo@cc.cgu.ac.jp 3) kanohtr@stf.teu.ac.jp 3) menomoto@stf.teu.ac.jp 3)kikuchitks@stf.teu.ac.jp
アブストラクト
本論文では，現在広く普及しているコミュニケーション手段のひとつである LINE スタンプなどのエモーティコンに必要なデザイン要素を導き出す．また，スタンプの持つ「かわいい」などの抽象的なイメージとデザインの特徴との関連性を明らかにする．まず，LINE スタンプ 100 個の収集と，スタンプを構成するデザイン要素 60 個を抽出した．そして，主成分分析で LINE スタンプを構成するデザイン要素の相関関係を見つけ，デザイン要素の縮約を行った．さらに，抽出された主要なデザイン要素に対し，データマイニングの一種であるラフ集合を用いた分析を行うことで，「かわいい」などの抽象的なイメージに含まれているデザイン要素の組合せを明らかにした．

キーワード：ビジュアルコミュニケーション，エモーティコン，主成分分析，ラフ集合

Abstract
Recently, people have come to communicate in various styles with diversification of information. Especiallyvisual communication using emoticons such as emojis and stickers are often used in an e-mail or messages onSNSs. This paper focuses on stickers of LINE, which is the most popular SNS in Japan, and analyzes therelationship between abstract impressions and characteristics of designs. We collect 100 LINE stickers, define 60
design elements that compose of the stickers, then apply two analytical methods -- principal component analysis(PCA) and a rough set as a technique of data mining. PCA can find the main design elements of stickers, and therough set can classify designs giving a specific abstract impression. By clarifying these relationships, it becomeseasier to design various stickers, which leads to an acceleration of visual communication.
Keywords： Visual Communication，Emoticon，Principal Component Analysis，Rough Sets

94芸術科学会論文誌 Vol. 16, No. 4, pp. 94-101 (2017)
討を加え，アイコンのデザインにおいて，視覚的典型性が重要

1. はじめにであることを推論している．

近年，情報や扱えるデバイスの多様化，および SNS の普及に藤森らは，ピクトグラムの理解容易性に関する調査研究を行

よって，人々はさまざまなスタイルのコミュニケーションを取った[3]．被験者にピクトグラムの意味を問う実験を行った結果，るようになった．特に，メールなどの遠隔コミュニケーションいくつかのケースで 1 コマのピクトグラムよりも，関連する 2

では，絵文字，顔文字，LINE スタンプなどのエモーティコンがコマ目のピクトグラムを提示したほうが，意味明瞭度や一致率用いられる．このようなエモーティコンを利用したコミュケーの観点において優位であることを示している．このように，アションは，視覚コミュニケーションやビジュアルコミュニケー

イコンやピクトグラムなど，比較的単純な記号とそのわかりやションと呼ばれる．エモーティコンには，タグとして「かわいすさに関して分析をする研究はさまざま行われている一方で，い」が付けられるものが多いが，人々は何をもって，かわいいLINE スタンプなどのエモーティコンに関する形態要素や伝達と判断しているのかは明らかになっていない．このため，デザ容易性についての研究はあまり実施されていない．これは，イイナー達が「かわいい」などの抽象的な要素を含むデザインをラストを構成する形態要素の数が抽象的かつ膨大であるため，作る際，思考を重ね，苦労を伴っていることが考えられる．そ分析対象とするのが困難であることに起因すると考えられる．

こで本論文では，現在広く普及しているコミュニケーション手本研究では，ラフ集合理論を用いて抽象的イメージとデザイン段のひとつである LINE スタンプを分析対象とし，「かわいい」要素の関係性を分析する前段階として，主成分分析による主要と「激しい」の抽象的なイメージと，LINE スタンプを構成するなデザイン要素の抽出を実施することで，この問題を回避する．

デザイン要素の関係を明らかにする．具体的には，クリエイタエモーティコンに関する研究も近年増加傾向にあるが，そのーズスタンプ売上ランキング上位 100 位，計 100 個のスタンプ多くは顔文字や絵文字を対象としたものとなっている．大西らと，デザイン要素 60 個を元に，主成分分析とラフ集合による分は，テキストマイニングを用いて Twitter 上における時間帯別の析を行う．まず，主成分分析によって，各スタンプを構成する顔文字の使用傾向の調査をした[4]．川上は，顔文字が持つ感情デザイン要素の相関関係を見つける．そして，主成分分析の結情報と，文意の強調の度合いについて評価実験をし，定量的な果に基づき，ラフ集合による分析を行うことで，「かわいい」データベースを作成した[5]．このような調査研究が実施されると「激しい」の抽象的なイメージとデザイン要素の関係性を明

一方で，エモーティコンの感情伝達や感情認知に関する研究もらかにする．「かわいい」などの抽象的なイメージのデザイン広く行われつつある．竹原らによる研究[6]では，エモーティコを作るために必要な要素がわかれば，エモーティコン制作におンによる感情伝達の促進効果についての実験的検討を行っていける大きな支援となることが期待される．また，意図した抽象る．実験の結果は，メッセージに顔文字などのエモーティコン的イメージの伝達が容易になれば，ビジュアルコミュニケーシを付与することで，特に「喜び」と「驚き」の感情伝達が促進

ョンの活性化にも繋がる．

されることを示唆している．廣瀬らは，顔文字と絵文字という種類の異なるエモーティコンが与える感情について比較検討を行っており，絵文字にも顔文字と同様の感情伝達促進効果があ

2. 関連研究ることを明らかにした[7]．しかし，エモーティコンが有する感大野らは，既存アイコンの魅力度と分かりやすさについて調情の要素や，抽象的印象の要素に関する研究は，ほとんど実施査実験を行い，アイコンを構成する形態要素（属性値）を抽出されていない．ビジュアルコミュニケーション活性化という目した[1]．ラフ集合理論を用いて決定ルールを算出し，クラスタ

的は，これら感情伝達促進の研究と同様であるが，本研究では，ー分析によって被験者を分類している．さらに，各クラスターエモーティコンが有する抽象的印象のデザイン要素について分が魅力的，もしくは分かりやすいと感じる属性値を抽出した．

析するアプローチを試みる．

属性値の有効性の検証を行った結果，色の好みと見やすさが魅力度に大きく影響していること，見やすさが分かりやすさに大3. 本研究で使用する各分析の概要きく影響していることが示唆されている．見やすいと感じる要
素としては，図と背景のコントラスト，アクセント，色の濃淡

人間は対象（人やモノ）を見分けるとき，すべての要素を見などを挙げている．しかし，分析対象は単純なアイコンに留まて判断しているのではなく，特徴を把握することで見分けていっており，評価も魅力度とわかりやすさに限定されている．

る．気に入った洋服などを瞬時に選ぶことができるのは，この北神らによる研究[2]では，提示されたアイコンの意味を答えためである．このような特徴を抽出する方法として，近年，ラる自由回答方式の質問を中心として，モバイルマップ上のランフ集合という新しい数学理論が，医学や工学，マーケティング，ドマークを表示するアイコンの分かりやすさについて検討して社会学などの多くの分野で注目を浴びている[8]．

いる．その結果，全体の傾向としてはわかりやすいアイコンがラフ集合とは，1982 年にポーランドの Z.Pawlak によって提多かったものの，個別に見れば，わかりやすいとは言えないア唱されたデータマイニングの一種であり，集合によりデータのイコンも存在することが明らかになった．さらに，アイコンの特徴を抜き出すことができるものである．ラフ集合は感性工学

見やすさと抽象性の階層の観点から，分かりやすさについて検の分野では，感性評価をモデル化するための手法の 1 つとして95

芸術科学会論文誌 Vol. 16, No. 4, pp. 94-101 (2017)
使われており，同値関係を用いた属性の縮約や条件属性と決定

表 1．LINE スタンプのサンプルに対する決定表例 [10]UU1U2U3U4U5U6U7U8

属性の値の規則性を用いた，極小決定ルールの抽出が研究されている．本研究では，LINE スタンプを対象に，ラフ集合を使用して「かわいい」と「激しい」の極小決定ルールを算出する．
今回，二つの抽象的イメージ「かわいい」「激しい」を分析対象とした理由は，書籍「確実に稼げる LINE スタンプ副業入門」[9]において，これらが売れるスタンプの要素として挙げられていたためである．なお，比較のため，「かわいくない」と「激A（動物）犬と猫くまうーぱーるーぱー

くまねこ
ねこ
ねこ
いぬ

B（言語の使用）
言葉がある
言葉がある
言葉がある
言葉がある
言葉がある
言葉がある
言葉がある
言葉がある

C（色数）
色が多い
色が少ない
色が少ない
色が多い
色が少ない
色が少ない
色が少ない
色が少ない

D（形状）
丸い
丸い
若干丸い
丸い
若干丸い
丸い
若干丸い
若干丸い

Y（評価）
かわいくないかわいい
かわいい
かわいくないかわいい
かわいい
かわいくないかわいくないラフ集合を用いた分析では，条件属性の数が多くなると，デしくない」の極小決定ルールも算出する．

ータの構造が複雑化し，決定ルールの解析や評価が困難になる．

ここで，本論文で使用する決定表の例を元に，決定ルールにこのため，条件属性は重複や冗長性を排除し，できるだけ数をついて説明する．表 1 は LINE スタンプ(U1，U2，…U8) に対少なくすることが望ましい．一方で，多量のデータを縮小するする属性値データを示したもので，決定表と呼ぶ．
決定表では，ときや，データの相関を見つける際には，主成分分析という分表の項目名（「動物」「言葉の種類」「色数」「形状」「評価」）析がよく用いられる．主成分分析(PCA: Principal Componentを属性と呼ぶ．そして各属性は，条件属性と決定属性の 2 つにAnalysis)とは，多くの変数により記述された量的データの変数分けられる．表 1 では，「動物」「言葉の種類」「色数」「形間の相関を排除し，できるだけ少ない情報の損失で，少数個の状」が条件属性，「評価」が決定属性である．また，各属性は無相間である合成変数に縮約して，分析を行う手法である[11]．

「言葉が多い」「色が多い」といった固有の値「属性値」をと本研究では，LINE スタンプのデザイン要素間の相関を見つけ，り，そのうち「かわいい」「かわいくない」などの決定属性がラフ集合における条件属性の数を縮約するために，主成分分析取る値のことを特に「決定クラス」と呼ぶ．決定ルールとは，を使用する．

この決定表から算出され，条件属性の値と結論の規則性をIf-Then 形式で記述したルールのことである．
表1 を例にすると，4. デザイン要素の収集と分析結果

If「動物が犬と猫」and「言葉の使用はある」and「色数が多い」
and「形状が丸い」Then「評価はかわいくない」という決定ルー

本実験では，2016 年 11 月 9 日時点でのクリエイターズスタ

ルが導き出される．しかし，これではサンプル数が多いと，得ンプ上位 100 位の LINE スタンプを分析対象とし，100 個のデられる決定ルールの長さが膨大になるので，決定属性を説明可ータを収集した（図 1）．

能な，必要最小限の条件属性に基づく決定ルールがよく利用さスタンプを構成するデザイン要素については，クリエイターれる．これを極小決定ルールと呼ぶ．条件属性の数が同じであズスタンプの上位 100 位から観察できる要素を独自に抽出した．

る複数の決定ルールが得られた際には，どの決定ルールがどれ今回は，60 個のデザイン要素を挙げた時点で，新たに要素を追だけ決定表の結論に寄与しているかを計る指標があると，分析加することが難しくなったため，60 個の要素を分析対象とした．

結果の考察に有効な物差しになる．本研究では，極小決定ルー

また，主観に基づく分類が必要なデザイン要素については，20ルを評価する指標として，Covering Index [10]（以下，C.I.）を代前半の被験者 10 人（男性 9 人，女性 1 人）に対して分析対象用いる．C.I.は以下の式で求められる．のスタンプ 100 個を提示し，SD 法[12]によるアンケートを実施した．アンケートは，各スタンプに対して，主観的デザイン要C. I. 値

同じ結論で決定ルールがあてはまるサンプル数

素の尺度を 5 段階で評価してもらうものである．ただし，「喜決定ルールの結論を満たすサンプル数

怒哀楽」の項目については，Plutchik の感情モデル[13]を使用した．
そして，アンケート結果に基づいてデザイン要素を分類し，C.I.が高いほど，決定表の結論を説明する割合が高いため，重要主成分分析とラフ集合を行った．

な決定ルールであると考えられる．例えば，表 1 のように，分析する対象となる LINE スタンプが 8 個，スタンプを構成する
デザイン要素が 4 個あり，分析する際に評価する値を「かわいい」「かわいくない」とする．そして，この 8 個のスタンプを被験者に提示し，スタンプがかわいいか，かわいくないかで選択実験をした結果，4 つのスタンプが「かわいい」と選択されたものとする．その 4 つの中に共通して含んでいた要素が 3 つあったとしたら，C.I. は 3/4 となり，「かわいい」と選ばれた要素としてこの 3 つが関係していると言える．

図1．クリエイターズスタンプの上位100位のサンプル（一部抜粋）

96

芸術科学会論文誌 Vol. 16, No. 4, pp. 94-101 (2017)

4.1 主成分分析による結果
LINE スタンプ 100 個，デザイン要素 60 個による主成分分析を行った結果，第一主成分は，相関の高い要素として，「使用言葉」「言葉が枠で括られているか」「言葉は日本語か」「文字に色はあるか」「言葉は縦か横か」「同じことを繰り返し言っているか」など，言葉に関するものが多く含まれていた．また，第二主成分は，相関の高い要素として，「立っているか」「足はあるか」「腕があるか」「腕を上げているか」「足を上げているか」「指を指しているか」など，スタンプの身体に関する要素が多く含まれていた．以上の傾向から，今回の実験では，第一主成分を「言葉に関すること」，第二主成分を「身体図3．デザイン要素の寄与率と累積寄与率に関すること」と名付けた．ただし，これら名称は便宜上のも4.2 本実験のラフ集合による分析結果のであり，第一主成分を構成するデザイン要素が全て言葉に関ラフ集合による分析を行うにあたって，20 代前半の被験者 8すること，および第二主成分を構成するデザイン要素が全て身体に関することを意味するものではない．ここで，100 個の人（男性 6 人，女性 2 人）にクリエイターズスタンプ上位 100

LINE スタンプを，第一主成分と第二主成分のグラフにプロッ位のスタンプ（図 1）を提示し，アンケートを実施した．アン

トした結果を図 2 に示す．次に，60 種類のデザイン要素に対すケートは，各スタンプが「かわいい」と「激しい」のイメージる次元削減を行った．図 3 に，デザイン要素の寄与率と累積寄に当てはまるか，当てはまらないかの 2 択を選択するものであ与率の推移を示す．第 16 主成分までに累積寄与率が 80%を超り，この結果はラフ集合における決定属性として利用する．

えていることから，第 16 主成分までの相関があるデザイン要素で LINE スタンプを 80%再現可能であると言える．この結果を4.2.1 本実験の「かわいい」の極小決定ルール

踏まえ，第 16 主成分までの相関が低いデザイン要素 31 個を削[1]言葉に関すること減した．相関が高いと判断された 29 個のデザイン要素を表 2「言葉に関すること」かつ「かわいい」の極小決定ルールは，に示す．今回は，最も寄与率の高かった第一主成分「言葉に関「使用アイテムがある，動物，漫画特有の抽象的な記号がある」すること」と，第二主成分「身体に関すること」の二つを軸に，であり，このときC.I.は10/ 54であった（図4）．ここで，使用ア「かわいい」と「激しい」の抽象的なイメージを明らかにする

イテムとは，ストロー，マグカップ，ブランコ，マフラーなど，ため，ラフ集合理論に基づく分析を行った．

メインキャラクタ以外の装飾物のことである．
この結果は，人々がかわいいと思うスタンプは100個中で54個であり，54個中の10個が，「使用アイテムがある」，「動物」，「漫画特有の抽象的表 2．相関の高いと判断されたデザイン要素
スタンプの種類
色数
使用アイテム
使用言葉
使用シーン
効果線
形状
立っているか
腕を上げているか
足を上げているか

目の大きさ
目はあるか
鼻はあるか
口はあるか
髪はあるか
耳はあるか
腕はあるか
足はあるか
眉はあるか
尻尾はあるか

口は開いているか
言葉は日本語か季節
文字色の有無
背景色の数
喜怒哀楽
漫画特有の抽象的な記号
ほっぺに丸い模様はあるか
言葉は縦向きか横向きかな記号がある」，の3つの組み合わせを有していることを意味する．また，「使用アイテムがある」「漫画特有の抽象的な記号がある」の決定ルールから，比較的派手なスタンプがかわいいと判断される傾向にあることが考えられる．

図4．「言葉に関すること」かつ「かわいい」スタンプ

図2．デザイン要素の第一主成分と第二主成分

97

芸術科学会論文誌 Vol. 16, No. 4, pp. 94-101 (2017)[2]身体に関すること「身体に関すること」かつ「かわいい」の極小決定ルールは，「足がある，眉がない，鼻がある，口は開いていない，耳がある」であり，このときC.Iは18/54であった（図5）．この結果か
ら，一般的な動物の持つ特徴を有するデザインは，かわいいと判断される傾向があることが考えられ，これは前項の「動物」という決定ルールと一致する．

図7．「体に関すること」かつ「かわいくない」スタンプ

4.2.3 本実験の「激しい」の極小決定ルール[5]言葉に関すること「言葉に関すること」かつ「激しい」の極小決定ルールは，
図5．「身体に関すること」かつ「かわいい」スタンプ「楽観，相手の言ったことに対するリアクション，季節の該当

4.2.2 本実験の「かわいくない」の極小決定ルール

8）．この結果から，特徴が少なく，単調なデザインが激しい[3]言葉に関することと判断される傾向にあることが考えられる．

なし，文字に色がない」であり，このときC.I.は3/22であった（図「言葉に関すること」かつ「かわいくない」の極小決定ルー
ルは，「相手の言ったことに対するリアクション，使用アイテムなし，文字に色がない」であり，このときC.I.は9/ 46であった（図6）．この結果から，単調なデザインはかわいくない傾向にあることが考えられる．
図8．「言葉に関すること」かつ「激しい」スタンプ[6]身体に関すること「身体に関すること」かつ「激しい」の極小決定ルールは，「口が開いている，立っている，どちらかといえば丸い，鼻がある，ほっぺに丸い模様がない，耳がある」であり，C.I.は6/22であった（図9）．この結果から，「かわいくない」と同様に，単調なデザインが激しいと判断される傾向にあることが考えられる．ただし，「かわいくない」では「尻尾がない」が決定ルールに入っていた一方，「激しい」では「耳がある」が決定ルールに入っていることから，動物的な要素が含まれると「かわいくない」よりも「激しい」と判断される傾向にあることが予想される．
図6．「言葉に関すること」かつ「かわいくない」スタンプ[4]身体に関すること「身体に関すること」かつ「かわいくない」の極小決定ルー
ルは，「口が開いている，ほっぺに丸い模様がない，どちらかといえば丸い，尻尾がない」であり，C.I.は12/46であった（図7）．
この結果から，言葉に関することと同様に，単調なデザインがかわいくないと判断される傾向にあることが考えられる．
図9．「体に関すること」かつ「激しい」スタンプ98

芸術科学会論文誌 Vol. 16, No. 4, pp. 94-101 (2017)
4.2.4 本実験の「激しくない」の極小決定ルール

5. 実験結果[7]言葉に関すること「言葉に関すること」かつ「激しくない」の極小決定ルール

主成分分析で得た情報に基づき，ラフ集合によりデザイン要素を分類した結果をまとめたものを，表 3 に示す．

は，「使用アイテムがある，季節の該当なし，効果線なし，言葉あり」であり，C.I.は19/78であった（図10）．この結果から，

表 3. ラフ集合による要素の分類結果
言葉に関すること
身体に関すること
かわいい
使用アイテムがあ 足がある，眉がない，る，動物，漫画特有 鼻がある，口は開いての抽象的な記号が いない，耳があるある
かわいくない 相手の言ったこと 口が開いている，ほっに対するリアクシ ぺに丸い模様がない，
ョン，使用アイテム どちらかといえば丸なし，文字に色がな い，尻尾がないい激しい
楽観，相手の言った 口が開いている，立っことに対するリア ている，どちらかといクション，季節の該 えば丸い，鼻がある，
当なし，文字に色が ほっぺに丸い模様がな
い，耳があるない
激しくない
使用アイテムがあ 足を上げていない，眉る，季節の該当な がない，口が開いていし，効果線なし，言 ない，ほっぺに丸い模様がない
葉あり

派手ではあるが特徴の少ないものが，激しくないと判断される傾向にあることが考えられる．

図10．「言葉に関すること」かつ「激しくない」スタンプ(1) 被験者に選択実験を行った結果，かわいいと感じるスタン[8]身体に関すること

プはサンプル全体に対して半分ほどであった．「使用アイテム「身体に関すること」かつ「激しくない」の極小決定ルールがある」「漫画特有の抽象的な記号がある」という決定ルール

は，「足を上げていない，眉がない，口が開いていない，ほっぺから，比較的派手なデザインが，「動物」「足がある」「眉がなに丸い模様がない」であり，C.I.が一番高かった極小条件は16/78

い」「鼻がある」「耳がある」という決定ルールから，動物の特であった（図11）．この結果から，リラックスしたポーズや表徴を有するデザインがかわいいと判断される傾向があることが情であると，激しくないと判断される傾向にあることが考えら考えられる．

れる．

(2) かわいくないと感じるスタンプは，かわいいと感じるスタンプと同様，サンプル全体に対して半分ほどであった．「使用アイテムなし」「文字に色がない」「ほっぺに丸い模様がない」「どちらかといえば丸い」という決定ルールから，単調なデザインがかわいくないと判断される傾向にあることが考えられる．
また，「口が開いている」
が決定ルールに含まれる理由としては，口を開ける動作が人を不快にさせる働きを持つためであると考えられる．
(3) 激しいと感じるスタンプは，被験者に選択実験を行った結果，サンプル全体に対して2割ほどであった．「季節の該当なし」「文字に色がない」「どちらかといえば丸い」「ほっぺに丸い模様がない」という決定ルールから，特徴が少なく，単調なデザインが激しいと判断される傾向にあることが考えられる．これら特徴は，かわいくないと感じるスタンプのものと同様であり，事実，激しいと感じるスタンプは全てかわいくないと感じ図11．「身体に関すること」かつ「激しくない」スタンプるスタンプに含まれていることから，両者は包括関係にあることが予想される．傾向の差異としては，激しいには「耳がある」「鼻がある」「耳がある」などの動物的特徴を有していることが挙げられる．

99

芸術科学会論文誌 Vol. 16, No. 4, pp. 94-101 (2017)(4) 激しくないと感じるスタンプは，被験者に選択実験を行っ今回，対象とした 4 つの抽象的イメージに対し，それぞれ異た結果，サンプル全体に対して 8 割ほどであった．「使用アイなる極小決定ルールを提示できたことから，本実験における 60

テムがある」「言葉あり」という決定ルールから，比較的な派手個というデザイン要素は，十分な数であったと考えられる．しなデザインが，「季節の該当なし」「効果線なし」「ほっぺに丸いかし，各 LINE スタンプのデザイン要素の分類は独自に行ってお模様がない」という決定ルールから，特徴の少ないデザインがり，そこには主観が含まれている．また，100 個というデータ激しくないと判断される傾向にあることが考えられる．

サンプル数は，抽象的イメージとデザイン要素の関係性の解明(5) 「かわいい」「かわいくない」「激しい」「激しくない」に含に十分であるとは言い難い．分析の信頼性を向上させるためにまれる決定ルールから，それぞれの特徴の概略を分類してまとは，デザイン要素の分類における主観の排除と，データサンプめた結果を表 5 に示す．全ての印象間に差異はあるものの，「かル数の大幅な増加が必要である．そこで今後は，機械学習を用わいい」と「激しくない」，「かわいくない」と「激しい」の間いて，デザイン要素の分類の自動化，および大量のデータに対には共通点が多いことが確認できる．

する分析を行っていく予定である．
本システムの実装によって，分析の信頼性が向上すると同時に，抽象的イメージを構成する

表 4. 分類結果の概略化
かわいい
かわいくない
激しい
激しくない

動物的○
☓
○△

派手さ○☓☓○

単調さ☓○○☓

潜在的なデザイン要素の抽出が期待される．さらには，算出さ特徴の多さ○☓☓☓

れた決定ルールをデザイナーに提示するだけでなく，その情報に基づいて，「かわいい」など特定の抽象的イメージを持ったデザインの自動生成システム，および既存のデザインの自動修正システムを構築していくことを検討している．

6. まとめと今後の課題と展望

謝辞

本論文では，抽象的なイメージとデザイン要素の関係性を明本研究で主成分分析やラフ集合による分析を行うにあたって，らかにするため，エモーティコンの一つである LINE スタンプ

東京工科大学メディア学部の皆様には数多くのアンケートにごを対象に，主成分分析とラフ集合による分析を行った．対象と協力いただきました．ここに記して謝意を表します．

した LINE スタンプは，クリエイターズスタンプ売上げランキ
ング上位 100 位の 100 個であり，ここからまず，観察可能なデ参考文献

ザイン要素 60 個を独自に抽出した．そして，抽出したデザイン要素に対して主成分分析を行うことで，要素間の相関関係を明[1] 大野盛太郎, 金田幸裕, 原田利宣, ラフ集合理論を用いたアイコンのらかにし，第一主成分「言葉に関すること」と，第二主成分「体魅力度と分かりやすさに関する研究, デザイン学研究, Vol. 62, No. 6, pp.

に関すること」を得た．ここで，主成分分析の累積寄与率が第61-68, 2016.

16 主成分で 80％を超えたことにより，第 16 主成分までの相関[2] 北神, 谷口, 山本, 高橋, モバイルマップ上のランドマークを表示すのあるデザイン要素 29 個だけで，LINE スタンプを 80％再現可

るアイコンのわかりやすさに関する研究, 日本教育工学会論文誌, Vol.

能であることが明らかになった．次に，第一主成分と第二主成

33, No. Suppl, pp. 77-80, 2009．

分を軸に，抽出した 29 個の主要なデザイン要素に対して，ラフ[3] 藤森, 伊藤, M. J. Dürst, 橋田, 差異表現に基づくピクトグラムの主題集合による分析を行った．その結果，4 つの抽象的イメージ「か提示と認識向上, Vol. 8, No. 3, pp. 575-583, 2008.

わいい」「かわいくない」「激しい」「激しくない」に対し，[4] 大西, 奥村, テキストマイニングを用いた時間帯別の顔文字の使用

各抽象的イメージに含まれる主要なデザイン要素を提示するこ傾向に関する調査, 電子情報通信学会技術研究報告, 言語理解とコミュとに成功した．さらに，極小決定ルールを観察すると，「かわニケーション研究会 (NLC), Vol. 213, pp. 43-49, 2013．

いい」と「激しくない」，「かわいくない」と「激しい」の間[5] 川上, 顔文字が表す感情と強調に関するデータベース, 大阪樟蔭女には共通点があることが明らかになった．本研究では，上記 4子大学人間科学研究紀要, No. 7, pp. 67-82, 2008.

つの抽象的イメージの分析に留まっているが，同様の手順によ[6] 竹原, 栗林, エモティコンによる感情認知, 日本認知心理学会発表論って，「かっこいい」など，その他の抽象的イメージの極小決文集, pp. 123-123, 2007．

定ルールも得ることができる．デザイナー達はこの決定ルール[7] 廣瀬, 牛島, 森, 携帯電話メールによる感情の伝達に顔文字と絵文字を参考にすることで，特定の抽象的イメージを有したデザインが及ぼす影響, 感情心理学研究, Vol. 22, No. 1, pp．20-27, 2014．

を，容易に作ることができるようになることが期待される．ただし，意外性のあるデザイン要素を考慮した分析を行う場合は，[8] 森, 田中, 井上, ラフ集合と感性 データからの知識獲得と推論, 海文堂, pp. 4-18, 2004．

特定の条件属性に偏りが生じ，この偏りがそのまま決定ルール[9] 谷洋, 確実に稼げるラ LINE スタンプ 副業入門, ソーテック社, p.

として判断されてしまう可能性がある．このため，意外性のあ77, 2015．

るデザインの LINE スタンプに対し，信頼性の高い決定ルール[10] 乾口, ラフ集合の一般化一類似関係, ファジィ関係, 順序関係の元
でラフ集合一, 日本ファジィ学会, Vol. 3, No. 6, pp. 562-571, 2001．

を算出するためには，同様の意外性を有するスタンプを一定数[11] H. Harold, Analysis of a Complex of statistical Variables into Principal

収集する必要があると考えられる．
100

芸術科学会論文誌 Vol. 16, No. 4, pp. 94-101 (2017)

榎本 美香

Components, Journal of Educational Psychology, Vol. 24, pp. 417-445 and498-520, 1993．
[12] C. E. Osgood, G. J. Suci, P. H. Tannenbaum, The Measurement of Meaning,1957．
[13] R. Plutchik, The Nature of Emotions, American Scientist, Vol. 89, pp.
344-350, 2001.

蛭間 和也
2007 年千葉大学大学院自然科学研究科博士後期課程修了．博士(学術)．東京工科大学片柳学園嘱託研究員，東京工科大学メディア学部助教を経て，2012 年より東京工科大学メディア学部講
師．言語・非言語情報を利用したコミュニケーションのメカニズムの解明に従事．専門は言語心理学．日本認知科学会・社会言語科学会各会員．

菊池 司

2016年東京工科大学メディア学部卒業．2016年東京工科大学大学院メディアサイエンス専攻入学．現在では，LINEスタンプのデザイン要素を対象にしたデータ分析の研究に従事．

藤堂 英樹

1999 年岩手大学大学院工学研究科電子情報工学専攻博士後期課程修了．博士（工学）．2000 年拓殖大学工学部工業デザイン学科助手．2004 年同大学専任講師．2007 年から 2008 年まで韓国・高麗大学客員教授．2009 年拓殖大学工学部工業デザイン学
2008 年東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学科（現デザイン学科）准教授，2014 年東京工科大学メディア学専攻修士課程修了．同専攻博士課程単位取得退学後，2011 年

部准教授，現在に至る． コンピュータグラフィックス，(株) オー・エル・エム・デジタル入社．2013 年東京大学大学

Procedural Animation，Procedural Simulation，およびコンテンツ院特任研究員．2013 年博士(情報工学)．2016 年東京工科大学

デザイン，コミュニケーションデザイン分野の研究に従事．

メディア学部助教．2017 年中央学院大学現代教養学部助教．

ACM，芸術科学会，情報処理学会，画像電子学会，他会員．

CGと演出の融合に興味を持つ．ACM, 情報処理学会各会員．

加納 徹

2016 年信州大学大学院総合工学系研究科生命機能ファイバー工学専攻修了．同年東京工科大学メディア学部助手．X線CTを用いた計測技術の研究に従事．情報処理学会，他会員．

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