情報通信の未来をつくる

研究者たち

Ⅱ

第

章

ユニバーサル
コミュニケーション
基盤技術
木俵 豊
岩澤昭一郎
大井隆太朗
翠 輝久・水上悦雄
内山将夫
吉田俊介
金 京淑・村上陽平
隅田英一郎・柏岡秀紀
風間淳一
安藤広志
岩爪道昭
荒川佳樹

Ⅱ

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

コミュニケーションの壁を越えるためのユニバーサルコミュニケーション基盤技術
木俵 豊（きだわら ゆたか）

ユニバーサルコミュニケーション研究所
研究所長
民間企業勤務を経て、2001 年独立行政法人通信総合研究所（現 NICT）入所、2006 年内閣府出向、2007 年
知識処理グループリーダーを経て 2011 年よりユニバー
サルコミュニケーション研究所長。ユビキタスコンピュー
ティング、情報分析の研究などに従事。趣味はドライブ
や写真撮影など。

「本稿では、
NICT ユニバーサルコミュ
ニケーション研究所で研究開発を進めている、言語の壁、情報の量と質の壁、距離や臨場感の壁などを超えるためのユニバーサルコミュニ
ケーション基盤技術の概要を説明
します。
」
はじめに

「情報の量と質の壁」があります。さらには遠隔地の友人と簡単にテレビ電話をすることができまブロードバンドネットワーク技術やユビキタス

すが、限られた 2 次元のディスプレイによる「距

コンピューティング技術によって、いつでもどこで離や臨場感の壁」があります。これらの壁を越えも高速なネットワークの恩恵を享受できるようなるには、自動翻訳技術や情報分析技術、超臨場りました。また、スマートフォンの普及によって、必感通信技術などのユニバーサルコミュニケーショ

要な ICT サービスを即座に利用できるようにもン基盤技術の研究開発が必要不可欠です。

なっています。このように、情報通信インフラは充実しつつありますが、人と人がコミュニケーション

ユニバーサルコミュニケーション技術するためには、まだまだたくさんの壁があります。

114

例えば、外国人とコミュニケーションする場合

NICTユニバーサルコミュニケーション研究所には「言葉の壁」があります。インターネットを通では、「言語の壁」を越えるための多言語音声翻じて情報を利用する際には、大量の情報によっ訳や「情 報の量と質の壁」を超えるための情 報て、信頼性が高く価値の高い情報の発見を阻む

分析技術、「距離や臨場感の壁」を越えるための

Ⅰ−１

URCF

光ネットワーク技術

オープンラボALAGIN
社会還元

大規模情報資産

超臨場感
通信・評価

Ⅰ−２

対話
多言語音声対話技術

超臨場感インタラクション技術

翻訳

知識・言語グリッド
分析

WISDOM2015による情報分析

ネットワークセキュリティ技術

Ⅰ−３

収集・分析・
分類・構造化等①玉石混淆な 情報

多言語長文翻訳技術
③超臨場感
コンテンツ

図

ワイヤレスネットワーク技術

超臨場感
コンテンツ

インターネット②環境センシング
データ

情報分析技術ユニバーサルコミュニケーション基盤技術の概念図



新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

Ⅰ−４

超臨場感通信技術を研究・開発しています。また、

理技術、多言語機械翻訳技術、大規模情報管理技

これらの技術を利活用するために新世代ネット術、
情報検索技術、
サービスコンピューティング技術、ワークを活用した知識・言語グリッドと呼ばれる

画像符号化圧縮伝送技術、電子ホログラフィ技術

新たな情報利活用基盤上で大量の Web 情報やなど多岐にわたる分野の基礎研究を行っています。

Ⅱ

資産を作り上げます。さらには、情報資産から「知」

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

センサ情報などから構築された大規模高度情報
おわりにの情報を取り出し、多様な情報サービスへと利用できる仕組みを構築します。

これらの研究開発の成果は、単なる学術的な成すことで、他に類を見ない世界最先端の「社会で業などでも、高度な知識処理技術を用いた情報

使ってもらえる」
成果となっています。例えば、多言システムが容易に構築できるようになります。これ

語音声翻訳技術などは、既に商用サービスに組みらの技術を用いて既に多言語音声翻訳システム

込まれて利用されており、一般の人々の生活に深VoiceTra4U-M、音声対話システム AssisTra、情報く関わっています。このような社会への成果展開

分析システム WISDOM や一休などを開発していを目指した共同研究・開発のために、高度言語情ます。また、多感覚インタラクションシステム、臨場感

報融合フォーラム（ALAGIN）と、超臨場感コミュニ

あふれる映像を表示できる200インチ裸眼立体ディケーション産学官フォーラム（URCF）
を設立しておスプレイ及び究極の立体ディスプレイである電子ホ

り、産学官での協力体制も進んでいます。要素技

ログラフィも開発しています。これらのシステムを実術の更なる高度化のみならず成果の社会展開を現するためには、着実な研究開発が必要不可欠で加速させながらユニバーサルコミュニケーション

す。私たちは、高度な自然言語処理技術や音声処領域における国際的 COE 研究拠点を目指します。

௶ၡฆఒɈ჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻI
C
T

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術

識処理の専門的な知識を持たないベンチャー企

基盤技術

果だけに終わらず、実用的に使えるレベルを目指

Ⅲ 未来

この情報利活用基盤によって、言語処理や知

115

Ⅱ

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

世界初！
インチ裸 眼200

ディスプレイによる自然な立体視の実現／岩澤 昭一郎

3
D

世界初！200インチ
裸眼3Dディスプレイによる自然な立体視の実現
岩澤 昭一郎（いわさわ しょういちろう）
ユニバーサルコミュニケーション研究所
超臨場感映像研究室 主任研究員

大学院博士課程修了後、民間研究機関等を経て 2006
年から NICT にて大画面裸眼立体表示技術の研究開発に従事。小学校時代からの強度近視＋乱視に近頃は激しい疲れ目も加わって、業務の画質調整時に機器が悪いのか、はたまた自分の目のせいなのか判断に迷うことがしばしば。趣味はものすごく偏った料理。

116「3Dメガネなしでいろいろな視点から見られる立体 表示技術を用いて、
	実寸大の自動車が収まる大きな画面サイズを持つ投射式ディスプレイの試作に成功しました。
」

両眼視差を手がかりとして奥行きを感じることは

Ⅰ−１
光ネットワーク技術

自然な 3D の実現

できますが、運動視差は生じないため手がかりと私は立体映像技術に関する仕事に取り組んでしては用いられることはありません。
3D メガネなしでより自然な立体像を見ること

術によって通信相手先の状況がまるで自分の目ができるようになれば、初めに書いたようによ

前にあるかのように感じられて、これまでになくりよいコミュニケーション環境の実現に大いにスムーズにコミュニケーションのできる環境を作

役立つと考えて、私たちは超多視点（色々な角度りだすことです。その際、相手側に提示する映像

から映像が見られる）かつ裸眼に対応した大型の大きさ・精細さ・そして立体感の 3 つが特に画面の立体映像表示技術の開発に取り組みまし大切だと考えています。

た。その成果として完成させた試作ディスプレイ
角の長さが 200 インチ = 約 5 m）、表示されるることでしょう。映画館やテーマパークの 3D 映

映像としてフルハイビジョンの情報量をもち、両像でもやはり同じではないでしょうか。3D メガ

眼視差に加えて滑らかな運動視差をも示せるた

ネを必要とする方式では右目と左目のそれぞれ

めに奥行きをより自然に感じることができる、とに対応する別の映像を見せることによって、立体いった数々の特色を備えています。既に販売され的に見られるようになっています。このとき表示ている裸眼（3D メガネのいらない）
3D 対応薄型されるのは右目用と左目用の 2 種類の映像のみ

テレビではいずれの特徴もまだ実現されていまで、どの場所から誰が見ても同じ映像しか見られせん。

ません。またテレビを見るのにわざわざ 3D メガ
ネをかけなければいけないというのは多くの人

超臨場感の要素Ⅰ−４

メガネをかけて楽しむもの、と思っていらっしゃⅠ−３

新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

は 3D メガネなしで、画面の大きさは 200 型（対ネットワークセキュリティ技術

みなさんの多くは 3D テレビといえば専用の

Ⅰ−２
ワイヤレスネットワーク技術

います。研究開発の究極の目標は、映像通信技

Ⅱ

街頭で通りがかりの人に立体的な広告を見せた

フルハイビジョン画質、すなわち高精細な映像

いといった用途に 3D メガネが必要とあってはそが見えるということは臨場感を高める 1 つの要もそも無理があります。

素になるというのはあえてここで説明をしなくてユニバーサルコミュニケーション基盤技術が負担に感じるのではないでしょうか。たとえばも、みなさんが地上波デジタル放送対応テレビに
三次元的に見る買い替えられたときのことを思い出していただけ

いろいろな手がかりを利用しています。なかでも

いということは単に迫力があるというだけでな

両目に映る見え方の違い（左右の目は離れたとこ

く、自動車や人などいろいろな対象の全体像をろに付いていますから物の見え方もわずかに違実寸大で見ることができることを意味していまい、これを両眼視差といいます。
）やどこから見るす。つまり本物と同じ大きさで見ることができる

かによって物の見え方も変化する（運動視差と呼ため、より高いレベルの現実感を感じることになびます。）現象は、立体感つまり奥行きを知るためります。50 型前後が主流の薄型テレビではこうにとりわけ重要な情報として脳内で扱われることはいきません。さらには多くの人が一度に見るこがわかっています。3D メガネ方式のように左目ともできますからこの点でも大画面というのは欠用と右目用の 2 種類の静止画像を見ている人はかせない特徴です。

௶ၡฆఒɈ჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻI
C
T

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術

次に画面の大きさですが、画面サイズが大き

基盤技術

私たちの脳は外界を立体的に把握するために

Ⅲ 未来

れば納得していただけるものと思います。

117

Ⅱ
世界初！
インチ裸 眼200

ディスプレイによる自然な立体視の実現／岩澤 昭一郎

3D

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術
さらに運動視差があることで、横に移動しな

クタアレイと呼んでいる投射光学系を組み合わがら見ると隠れていた面が見えるなどより自然せたものです。以下、図 3 を使って説明します。

な立体感を堪能できます。例としてショールーム

スクリーンは透過型で横方向は光を拡げず縦方

で本物の車を見ているとしましょう。左右に動向のみ光を散乱させる特殊な拡散面と、各視点

いて車体を見てみるとヘッドライトが見えたり、を作るための集光レンズの 2 層から成っていま

室内インテリアで今まで隠れていた部分がどんす。プロジェクタアレイはプロジェクタユニット

な造りになっているのかわかるでしょう。ボディを多数並べたもので、全てのプロジェクタユニッ

部分に現れる光沢の出かたで表面の形を知るこトから投射された光はスクリーンの拡散面で一ともできます。これらはみな運動視差によっても度像を結びます。このとき全投射画像においてたらされる情報なのですが、私たちの表示技術対応する画素同士がぴたりと重なるように各プでも近い感覚を味わえます。図 1 は実際に試作

ロジェクタユニットの投射レンズを調整していましたディスプレイの画面を撮ったものです。車をす。投射光が 前述のスクリーンを通過した後は見てください。正面から見ると開いているドアに

横方向にはほとんど拡がらず上下にのみ大きく隠れて見えないステアリングハンドルが右の端

拡がり、上から見たときにある場所に集まるよからは見えています。

うに進みます。光の集まってくる場所は視点、すなわち映像が見られる地点となります。視点は 1

超多視点で魅せる立体像

つのプロジェクタユニットに対して 1ヶ所作られ、プロジェクタユニットを横に少しずつずらして並

それではどのように立体映像を実現しているのべているため同様に視点も横に並びます。隣りか、ごく簡単に説明してみましょう。試作したディ合う視点の間隔は約 2 cm
（日本人の成人の両眼スプレイ装置は大きく分けて 2 つの要素
（図 2）、

間隔のおよそ 3 分の 1) と非常に密になっていま

特殊なスクリーン光学系と、私たちがプロジェす。各視点にはその位置に応じて少しずつ違った

図1

118

実際に見える画面の例（見る場所を変えれば異なる角度の映像が見える）

光ネットワーク技術

Ⅰ−１

ワイヤレスネットワーク技術

Ⅰ−２

Ⅰ−３

開発した200インチ裸眼立体ディスプレイの構成

ネットワークセキュリティ技術

図2



新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

Ⅰ−４

Ⅱ
ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

図3

立体表示原理（上から見た図)

今後の展開

Ⅲ 未来

角度の映像を届けているため、（一定の距離離れた）両眼で見たときそれぞれの目は異なる角度の像を見ることができます。さらに頭を左か右に少ラを使って超多視点の映像を撮影し、ネットワー

し動かすだけで両眼には別の角度の映像がそれクを通じて伝送できるよう最適な画像圧縮方式

ぞれ入ってきますから、見ている人は同時に運動の開発を急いでいます。さらには実験室内から出視差による奥行きをも感じとることができます。

て実際に公共の往来に試作ディスプレイ装置を

これにより両眼視差のみの場合に比べて自然に長期間設置して大勢の方々に見ていただきなが立体像を見ることができるのです。

ら実証的に評価していくことを計画しています。

௶ၡฆఒɈ჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻI
C
T

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術

すでに始めているのですが実写、すなわちカメ

基盤技術

映像を受け取ることになり、両眼視差により立体

119

Ⅱ

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

電子ホログラフィ／大井 隆 太 朗

電子ホログラフィ－近未来の表示技術－

大井 隆太朗（おおい りゅうたろう）
ユニバーサルコミュニケーション研究所
超臨場感映像研究室 主任研究員

大学院博士課程修了後、放送局の研究所を経て、2006
年から NICT にて電子ホログラフィの研究に従事。専門は３次元映像技術、イメージセンサ技術。趣味は水泳と
飲み会。

120

「ホログラフィは 3 次元映像の記録・再生 方法として最 も 理 想 的 です。
写真技術（静止画）として発達した
この技術を、撮影から表示まで全て電子化するのが電子ホログラフィの目標です。」

目用の少しだけ異なる左右 2 つの視点、つまり視Ⅰ−１
光ネットワーク技術「電子ホログラフィ」とは？

差を与えた状態で被写体を同時に撮影し、その 2
つの映像素材を人の左右両眼にそれぞれ個別にとがあると思います。例えば SF 映画の「スター・見せることで、人間の脳内で立体を知覚させていウォーズ」や「トータル・リコール」など、近未来ます。つまり人間の脳が持つ特性を利用した原理の世界を表現する時に空中に立体で人物などをになっています。この方法は二眼立体と呼ばれ、表示するシーンが出てきますが、ホログラムはこ

映画のように画面の正面からじっと動かずに映像

うした映画などに出てくるような 3 次元映像をを見る場合には優れた方式で広く普及しています

記録したデータや媒体のことをいいます。

が、片目をつぶって見てみると立体的に見ること

ホログラフィは、正確にはこの 3 次元映像をはできないという欠点があります。
また、画面に対して左側から見ている観客と、とです。ホログラフィには、ホログラムを実写す

右側から見ている観客とでは、物の見え方が本る撮影技術、記録技術、および再生技術が含ま来は異なるはずですが、もとの情報が左右の 2れます。私たちは実写の立体映像を電子的にホ視点分しかないため、どの席に座っても正面から

ログラム化し、伝送、記録、再生するまでの全て画面を見ているときの立体映像しか見ることはについて研究をしており、これを「電子ホログラ

できません。
あります（表 1）。通常の 3D テレビの原理であるを動画に、しかも電子的に実現するものです。こ二眼立体は、人間の視覚機能に頼った方式といの技術により究極の 3 次元映像によるコミュニ

えます。多眼立体は、レンチキュラーレンズ ＊1 な

ケーションの実現を目指しています。

どを用いることで、見る位置が変化した場合にそ

つまり、これまでの静止画のホログラフィ技術

Ⅰ−４
新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

立体視を実現する方法にはいくつかの種類がⅠ−３
ネットワークセキュリティ技術記録した媒体であるホログラムの製造技術のこフィ」と呼んでいます。

Ⅰ−２
ワイヤレスネットワーク技術

読者の方は、ホログラムという言葉を聞いたこⅡ

通常の 3D テレビとホログラフィの違い

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術れに応じた映像を見せることが可能です。ホログ
ラフィでは表 1 の要素全てを記録再生できるため人間の目にとっては実物を見ているときと完
最近は一般家庭にも 3D テレビが普及してい全に同じ状態となり、ホログラフィは人の視覚機ます。家電量販店では多数の 3D テレビを見るこ

能に頼らない理想的な立体表示法といえるのでとができます。市販の 3D テレビは、左目用、右す。さらに、例えば一眼レフカメラなどでホログ

Ⅲ 未来

表1

3次元映像記録・再生方法の比較

二眼立体（眼鏡式３Ｄテレビなど）

○
○

○

光線再生

○

○

○

ホログラフィ

○○○（200 イン チ ディス プ レ イや
fVisiOn など）

I
C
T

ピント調節（浅い） ピント調節（深い）௶ၡฆఒɈⅣ 電磁波センシング基盤技術

多眼立体

運動視差

基盤技術

両眼視差

○

჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻ

121

Ⅱ

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

電子ホログラフィ／大井 隆 太 朗

ラフィ像を撮影すれば、現実空間と同様に正確なラフィでは光の回折・干渉を用いて光の方向をコ

ピント合わせも可能です。

ントロールするため、デメリットとしては光の波
長程度の微小な画素を持つ特別な素子が必要に回折と干渉によってシャープな再生像を得るなる事が挙げられますが、ホログラム面から遠く離れた位置でも非常にシャープな結像が得られ

電子ホログラフィの基本原理について説明する

るメリットがあります。

前に、まず 2 次元のテレビから考えてみましょう。

私たちの日常生活では光を光線として考えます

通常のカラーテレビは被写体に反射した光の強さ

が、光には波としての性質もあることはご存知かと

（輝度）
と色
（波長）
の情報を記録して、再生するこ思います。光の波長程度に細かい格子パターン（縞）とができます。これに対してホログラフィでは、こを光が通過すると、光の一部は進行方向を変えられら情報に加えてさらに、ホログラム面を通過すれます。縞が粗いと少なく曲げられ、縞が細かいほる光の方向、つまり光の位相についても記録再生

どより大きく曲げられます。ホログラム全体に渡っすることで、立体映像を表示できます。

てこのような粗い縞や細かい縞を予め書き込むこ

図 1 はこれを模式的に示したものです。撮影時とで、何もない空中に立体像を再現できます。このは物体から反射した光である物体光 O（位相と振縞は図 1 のように光学的に作ることもでき、またコ

幅を持つ、ベクトル量）と既知の参照光 R の干渉

ンピュータ内で光の伝搬をシミュレートして、計算

縞 I（ホログラム、スカラー量）を記録します。再により作り出すこともできます。NICT では実写の生時はこのホログラムに参照光 R と同じ光をあホログラム生成を行っており、例えば距離情報をてて、物体光 O と位相・振幅が等しい光をふた取得できるカメラで撮られた 3 次元情報を、コンたび発生させます。

ピュータ計算でホログラム化し、開発したホログラ

二眼立体とホログラフィの中間にある技術として、光線再生という技術があり、そこでは多数のム表示装置で 3 次元像を立体再生するというシステムの研究をしています。

レンズを使うことで光の方向をコントロールしています。レンズで位相を変調するので、どうして実験室レベルの巨大な表示システムは必要なの？

もレンズの大きさ程度のボケ感が生じることや、
レンズアレイから離れた位置での結像特性が急

現状では電子ホログラフィ再生装置 ＊2 が大きい

速に劣化する欠点があります。これに対しホログため、サイズをコンパクトにすることがまず課題に

図1

122

ホログラムの記録と再生光ネットワーク技術

Ⅰ−１（a）近い: 自動車のタイヤの付近に焦点
写真1

ワイヤレスネットワーク技術

Ⅰ−２（b） 遠い: 植木の葉の付近に焦点

電子ホログラフィ再生装置で再生した実写ホログラム像

	再生像（a）、（b）はともに１枚の電子ホログラフィから再構成された立体像を再度カメラで撮影して得た画像。輝度、色に加えて、距離も正確に再現。

ビジョンに進歩してきたように、その先の立体映て視域角 15 度で対角 4cm サイズのカラー動像への進化も必ずやってくるでしょう。現在人類

画表示を実現しました。その中で使用しているが知り得る立体表示の方法の中で、究極といえる

光変調素子は 3,300 万画素のものが合計 3 枚

電子ホログラフィによって社会生活をより豊かなで構成されており、カラー動画表示を実現するものにすることができると信じています。

ためには、素子の周辺に必要な駆動装置やメモリなども大きくなります。また、装置が大きい理由のひとつとして、ホログラムから原理的に発Ⅰ−４

ホログラフィの表示装置では世界初の技術とし新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

がモノクロからカラーへ変わり、カラーからハイ

ネットワークセキュリティ技術

挙げられます。2010 年度に報道発表した電子

Ⅰ−３Ⅱ

光学的なフィルタ処理を行っている部分のサイ用語解説

ズが大きいことが挙げられますが、今後の変調＊1 レンチキュラーレンズに必要なホログラム自体の部分は 20cm 角程

かまぼこ形の微細な半円筒レンズを多数並べて作ったシート状のレンズのことで、液晶画面や印刷物の表面に貼り付けて使う。
半円筒レンズの働きで光の進行方向を変え、見る位置に応じて液晶画面や印刷物の異なる画素を観察できるようにするためのレンズのこと。

度です。写真１は我々の電子ホログラフィ装置で＊2再生された映像の例です。実際には動画像（ムー

上部黄色の枠内は距離カメラと演算用ＰＣクラスター

素子技術が進歩するのに従ってコンパクトなものになる見込みが十分にあります。現状で本当ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

生する妨害光、つまりノイズを除去するために

Ⅲ 未来

電子ホログラフィ再生装置ビー）として再生されますが、像の大きさは高さ

基盤技術

I
C
T

約 2cm 程度で、今後、表示サイズを大きくする
ことも課題です。

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術

おわりに今回の電子ホログラフィの成果は、今ただちに実用化されるというものではなく、研究開発の初期段階にあり、まだまだ研究が必要です。テレビ௶ၡฆఒɈ჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻ

123

Ⅱ
声できくと、声で答える 。 観 光 案 内 ア プ リ／翠 輝久・水上 悦雄

A
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T
r
a

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

声できくと、声で答える。
観光案内アプリAssisTra－自然な音声で簡単に情報を取得できるシステムの実現を目指して－「音 声コミュニケーション研究室の技術を用いたスマートフォン用の音
声 対 話システム AssisTra を、Siri
しゃべってコンシェルに先駆けて、
2011 年 6 月に公開しました。」

翠 輝久（みす てるひさ）

ユニバーサルコミュニケーション研究所
音声コミュニケーション研究室 研究員
人と人、人とコンピュータのコミュニケーションに関心を持ち、音声対話の研究をしています。

水上 悦雄（みずかみ えつお）

ユニバーサルコミュニケーション研究所
音声コミュニケーション研究室 主任研究員
コミュニケーションにおける相互調整の性質に関心があり、対話の評価研究をしています。趣味は映画（特に SF）観賞、公園探検と称する娘たちとの散歩、
昆虫探索、車でのぶらり遠出旅行。

124

NICT ユニバーサルコミュニケーション研究所

ユーザの自然な音声による要求を受け付け、音音声コミュニケーション研究室では、わずらわし

声と画面で、その要求に答える「音声対話システム」

い操作を覚えなくとも、その人にとって自然なコです。
図1の例のような音声対話をすることができ、ミュニケーションの手法で、容易に情報システム

ユーザは京都の観光スポットやレストランなど観を利用できる社会の実現を目指して、研究を進

光に役立つ様々な情報を調べることができます。

Ⅰ−１

Ⅰ−２
ワイヤレスネットワーク技術『はんなのガイド 京都編』とは？

光ネットワーク技術

はじめにめています。中でも私たちは、人に話しかけるよ
うな、自然な音声による要求を受け付け、その音声対話処理技術

意図を理解・推測することによって、適切な情報をしており、大きく分けて、音声認識、音声言語理

データ収集を目的として、観光案内 iPhone 用

解、対話制御、応答文生成、音声合成の 5 つのモ

アプリ「AssisTra」を 2011 年 6 月にリリースしま

ジュール（要素技術）
で構成されます。
『はんなのガした。本稿では、AssisTra の中心機能である、『はイド 京都編』に用いられているこれらのモジュール

んなのガイド 京都編』で利用されている音声対は、すべて当研究室で開発したものです。以下では、

話処理技術について解説します。

これらのモジュールについて概説します。

Ⅰ−４

ます。これまでの研究成果の実証実験および実Ⅰ−３

新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

一般に音声対話システムは、図 2 のような構成

ネットワークセキュリティ技術を提示する、高精度対話処理技術を研究していⅡ
ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

Ⅲ 未来
基盤技術

I
C
T

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術

図1 『はんなのガイド 京都編』対話例௶ၡฆఒɈ჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻ

125

Ⅱ

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

声できくと、声で答える 。 観 光 案 内 ア プ リ／翠 輝久・水上 悦雄

A
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T
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a

図2

音声対話システム構成図

・音声認識・音声合成・応答文生成存在します。このような発話の意図を解釈する＊

 音声認識・音声合成は、隠れマルコフモデル

ことは人にとっては難しいことではありませんに基づく統計的手法を利用しており、大量の音が、コンピュータがこれらの発話を理解するた声データを学習に用いることで、自然で連続的

めには、これらの表現を同一のシンボル（コン

な音声発話文を認識し、人の発話音声に近い合ピュータが処理可能な言葉）に変換する必要が成音を作成することができます。後述の大量のあります。これが音声言語理解の役割です。

観光案内対話データを利用して、観光案内用に

 この機能を実現するためには、ユーザが実際特化したモデルを作成することにより、高い音に使用する表現を収集するとともに、高精度な声認識率と、ユーザに話しかけるような自然な

音声言語理解アルゴリズムを研究・開発するこ

合成音声を実現しています。さらに、応答文生とが重要になります。会話の中で実際に利用され成で利用するテキストとして、プロのガイドの発る言い回しを収集するために、私たちはプロの観話内容をもとに、桜、紅葉など様々な観点から

光ガイドと旅行者の模擬会話を150 時間 300の観光スポットの説明文を整備しました。

対話収録しました。これは、現在収集されている
単一状況での音声対話データとしては世界的に・音声言語理解126

も大規模なものです。さらに、プロトタイプ音声

 人間の自然発話には、ユーザや状況によっ

対話システムを構築して、被験者実験を行い、実て様々な言い回しが存在します。たとえば、「観際のシステム利用を想定した状況での発話表現

光スポットへのバスを利用したアクセス方法」

を収集しました。これらのデータをもとに、私たが知りたいと考えている場合を考えますと、図ちの研究室で独自に開発した音声言語理解・対3 の例をはじめとして、多種多様な言い回しが話制御フレームワークである『重み付き有限状

光ネットワーク技術

Ⅰ−１

ワイヤレスネットワーク技術

Ⅰ−２

図3

言語音声理解の例

Weighted Finite-State Transducer-based

類・言い回しのバリエーションが 150 時間程度

Dialog Manager）』
を用いて、WFST 表現によの学習データではカバーしきれないほど多様でる音声言語理解モデルを作成することで、高速複雑なものであり、コンピュータが人の意図を正かつ高精度な音声言語理解を実現しています。

確に理解するためには、より大きな対話データを収集するとともに、音声言語理解や対話履歴処・対話制御

理の精度の改善が必要であることが分かりまし

図が異なる場合があります。たとえば、「アクセス方るとともに、より柔軟に発話を理解し対話を制法を教えて」という入力があった場合には、直前の御するアルゴリズムの研究を進めていきます。ま対話内容に基づいて「どこから、
どこまで、
どのよ

た、システムの利用の拡大を目指して、訪日観光

うな交通手段で」などの情報を補完する必要があ

支援に利用できるように『はんなのガイド 京都

ります。これらの発話に隠れた意図を適切に補っ編』の英語版を 2012年 3月に無料公開しました。

て応答内容を決めることが対話処理の役割です。

さらに、チケット予約や、コールセンター業務な このような対話履歴処理は、対話システムがど、実世界で必要とされている様々なタスクを扱利用される状況や、ユーザがシステムを使う目う音声対話システムを構築し、対話処理技術の的に対する依存性が高いものです。そこで、
ユー

実用性を証明していきたいと考えています。

I
C
T

基盤技術

タを追加して各モジュールのモデルを再構築す

Ⅲ 未来

や発話履歴に応じて発話に含まれるユーザの意

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術た。今後はシステム運用により収集した発話デー

Ⅱ まったく同じ発話が入力された場合でも、状況

Ⅰ−４

だ十分ではありません。人間の発話や意図の種

新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

態トランスデューサ対話制御機構（WFSTDM：

ネットワークセキュリティ技術

Ⅰ−３

ザの実際の利用状況に近い、前述の大規模対話データをもとに観光対話用の履歴処理モデ
用語解説

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術

ルを作成し、
対話履歴を適切に処理しています。

＊ 隠れマルコフモデル

おわりに今回、アプリを公開し、収集されたログデータを分析していますが、システムの応答の精度はま観測される記号列（音声認識の場合、音声の特徴量）
が、直前の m個の記号から決定されるマルコフ過程であると仮定し、それを出力するような状態遷移系列が非決定的である（隠れている）とする
確率モデルです。音声認識の場合、状態遷移確率などのパラメー
タが、大量のデータから学習され、最も高い確率で記号列を出力するような単語列や音素列が認識結果となります。

௶ၡฆఒɈ჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻ

127

Ⅱ

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

身近になった多言語自動 翻 訳 ／ 内 山 将 夫

身近になった多言語自動翻訳－半世紀以上の研究開発を経て実用化されつつある技術－

内山 将夫（うちやま まさお）

ユニバーサルコミュニケーション研究所
多言語翻訳研究室 主任研究員
自動翻訳の研究を 10 年くらいしています。自動翻訳の性能をあげることにより、世の中が住みやすくなることに貢献したいと思っています。家族にわかる研究をするように努めています。

128「自動翻訳は、長年の研究開発を経て実用化されつつあります。NICT の自動翻訳エンジンは、対訳データから自動構 築 可能です。この研究
成果を社会に還 元したいと思っています。」

テムでしたが、最近は、コーパスベースの自動翻Ⅰ−１
光ネットワーク技術

身近になった多言語自動翻訳

訳システムの性能も向上しています。NICT が研究している自動翻訳システムは、コーパスベース

した。日本でも、1980 年代に産学官で盛んにの自動翻訳システムです。その研究開発の基盤に研究開発されて、たくさんの商用自動翻訳シス

は、大きく分けると、ユーザ、言語資源、アルゴリ

テムが開発されました。そして、現在では、インズムの 3 点があります。

Ⅰ−２
ワイヤレスネットワーク技術

自動翻訳の研究は、1940 年代から始まりま

ターネットのポータルサイトなどで、自動翻訳が無料で提供されていますし、商用の自動翻訳シ

ユーザ

ステムの提供も盛んです。
自動翻訳システムの目的は、ユーザの役に立つ

手で記述した規則に基づいたシステムと、大量のことです。そのため、ユーザは、自動翻訳システ

対訳テキストから自動的に翻訳規則を学習する

ムの研究において、もっとも尊重する必要があり

コーパスベースの自動翻訳システムの 2 種類がます。

あります。コーパスというのは、大量のテキストからなるデータベースのことです。

Ⅰ−３
ネットワークセキュリティ技術

自動翻訳システムの種類には、基本的には、人

NICT では、旅 行 会 話 専用の自 動 音 声 翻 訳
システムとして VoiceTra を 開 発して い ま す

訳システムは、人手で記述した規則に基づくシス

訳エンジンとして、日本最大級のアパレルサイト

Ⅰ−４

（p.140-143 参照）。また、e コマース用の自動翻

新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

これまでは、一般的に利用されている自動翻Ⅱ
ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

Ⅲ 未来
基盤技術

I
C
T

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術

図1

みんなの翻訳 （http://trans-aid.jp）௶ၡฆఒɈ჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻ

129

Ⅱ

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

身近になった多言語自動 翻 訳 ／ 内 山 将 夫の、韓国サイトについて、日韓自動翻訳により商上の対訳文が翻訳エンジンの訓練に必要です。

品説明文を韓国語に訳すサービスを提供してい図 2 は、e コマース分野における、訓練に利用します。この自動翻訳エンジンのための対訳データ

た対訳文数と翻訳精度の関係を示しています。

を作成するために、株式会社バオバブとの共同

なお、A と B は商用の翻訳エンジンですが、これ研究により「留学生ネットワーク@ みんなの翻訳」

らは対訳文での訓練はしていないため、一定の（https://en.ecom.trans-aid.jp/）を開発し、留精度です。

学生のアルバイトにより効率的に対訳データを作

NICT では、異なる言語の文書から自動的に成しました。また、ボランティアによる人手翻訳

文と文の対訳を作成する技術を開発しています。

を支援するために東京大学図書館情報学研究室

そして、この技術を利用することにより、日本とと共同で「みんなの翻訳」（http://trans-aid.jp）

米国に同時出願された特許文書から 1,000 万文を運営しています（図 1）。

以上の大規模な日英対訳コーパスを自動作成しこのように、NICT では、最新の研究成果を一ました。今後は、このコーパスを利用して、日英般に利用していただくことにより、研究成果を社の特許翻訳や類似文検索などのサービスを開発会に還元すると同時に、そのフィードバックを研する予定です。

究開発に役立てています。

また、NICT では、新聞記事から 25 万文規模の日英対訳コーパスも作成しており、この対訳

言語資源

コーパスは、ライセンス契約により第 3 者も利用可能です。このコーパスは英辞郎に採用予定です

最も重要な言語資源は、対訳テキストです。統計的自動翻訳では、分野を限定した場合で十数
万文、分野を限定しない場合には 1,000 万文以

図2

130

日英翻訳の性能改善

ので、たとえば、「英辞郎 on the Web」で NICTが提供した対訳文が検索可能となります。

光ネットワーク技術

Ⅰ−１

図3

ワイヤレスネットワーク技術

Ⅰ−２

コンピューター用対訳辞書の作成補の中から、前述の対訳関係の確率等を利用し

Ⅰ−３
ネットワークセキュリティ技術

アルゴリズムて、最適な英文を選択します。
氏により提案されました。その後、1990

複雑です。たとえば、英日自動翻訳の場合には、

年代に、IBM により、対訳コーパスから自動的

英語と日本語の構造差が大きいので、あらかじめに対訳辞書や翻訳規則を推定するアルゴリズム

入力文の英語を構造解析して、日本語の語順にが開発されました。2000 年代には、自動翻訳を近くなるように英語の語順を変更してから、上述（不完全ながらも）自動的に評価する方法が開発の方法で翻訳したりします。

長尾されました。現在では、英日や日英などの言語構自動翻訳の研究においては、これまで、ほぼ造が離れた言語対の翻訳も、ある程度の精度で10 年に 1 回の割合で、ブレークスルーとなる研

自動翻訳ができるようになりました。

究が起きていますので、ここ数年で、次のブレーから自動的に翻訳辞書を構築します
（図 3）
。こ

ちは、そのブレークスルーを NICT から起こすよの翻訳辞書は、たとえば、「私」と「I」が対訳関係

うに研究しています。

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

クスルーが起きるのではないかと思います。私たⅡ

コーパスベースの自動翻訳では、対訳コーパス

Ⅰ−４

もっとも、実際に行われている方法は、もっと新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

コーパスベースの自動翻訳は、1980 年代に、にあることを記述しています。さらに、通常の辞書と異なる点として、どのくらいの確率でこれらが対応関係にあるかも記述しています。更に、単Ⅲ 未来語だけではなく、フレーズの対訳関係も大量に格納しています。
この辞書を使って日本語を英語に翻訳する方

基盤技術

I
C
T

法の概略は、まず、日本語文をフレーズに分割します。そして、そのフレーズを英語に翻訳して、最Ⅳ 電磁波センシング基盤技術

後に、翻訳したフレーズを並べ替えて英語の語順にします。ここで、もちろん、個々の日本語のフレーズには複数の英語のフレーズが対応します
し、日本語文をフレーズに分割する方法も多量にあります。したがって、自動翻訳が出力可能な英語文の数は無数にあります。この無数の翻訳候௶ၡฆఒɈ჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻ

131

Ⅱ

何
: もな い テ ー ブ ル の 上 に 浮 か ぶ

f
V
i
s
i
O
n

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

fVisiOn : 何もないテーブルの上に浮かぶ3D映像の作り方－メガネなしで360度から見えるテーブル型3Dディスプレイの研究－

映像の作り方／吉田 俊介

3D「テーブルを囲んだコミュニケーションのような自 然 な 情 報 伝 達 環 境 を	目指し、メガネなしで観察できる 3D
映像をテーブル上のそこにあるかのように提示する技術を紹介します。」

吉田 俊介（よしだ しゅんすけ）

ユニバーサルコミュニケーション研究所
超臨場感映像研究室 主任研究員
大学院修了後、通信・放送機構（TAO）研究員、国際電気通信基礎技術研究所（ATR）研究員を経て、2006 年
より NICT 主任研究員。博士（学術）。人とコンピュータ
をつなぐ境界面（インタフェース）の研究者。
「未来を作っています」と言えるハカセになるべく精進中。

テーブルトップを介したコミュニケーション
コミュニケーションにはいろいろな形がありますが、この研究が対象としているのはテーブルの周りに集う人々のコミュニケーションです。テーブ
ルの上（テーブルトップ）は様々な作業をみんなで共同して進めるのに適した空間です。書類や模型を並べる場所として使うことができますし、それらをみんなで共有して書き込んだり修正したりしながら議論を進めることができます。これをコンピュータで支援し、テーブルトップに表示された
ディジタルな書類を扱えたり、3D 映像の模型を修正できたりすれば、その場に集まった人同士だ
けでなく、データのやりとりで遠隔地間でもテー
ブルトップを介したコミュニケーションができるようになります。

132

光ネットワーク技術

Ⅰ−１

ワイヤレスネットワーク技術

Ⅰ−２

ネットワークセキュリティ技術

Ⅰ−３

図1
上

テーブル型メガネなし3Dディスプレイ「fVisiOn」
試作したfVisiOnによる3D映像。中央にウサギの3D映像と、周りに折り鶴やペンなどが置かれたテーブルトップ
右下 テーブルトップを介したコミュニケーションの例



新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

Ⅰ−４

テーブルトップに求められる 3D 映像「fVisiOn（エフ・ビジョン）」と名付けたテーⅡ

プにて 3D 映像をみんなで自然に共有するため自然なコミュニケーションを達成するためには、にはどのようにすればよいのかという新しい着想

特別なメガネをかけることなく、何人でも同時より生まれました。

に 3D 映像を観察できることが望ましいと言えテーブルに置かれた模 型がそうであるよう

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

ブル型 3D ディスプレイの研究は、テーブルトッ

ます。
テーブルの上に高さのある 3D 映像を浮かび上しなければいけません。しかし一般的な 3D ディ

がらせて再生することができます。テーブルの周

スプレイの技術は、テレビのように正面側から

囲にいる人々は、特別なメガネを使うことなく、

3D 映像を見ることが 想定されていて、得られ何人でも同時に周囲 360°からそれぞれの視点

る立体感は奥行きのみで、3D 映像の横や後ろに応じた 3D 映像を観察できます。テーブルトッが見えるものではありませんでした。全周 360°

プには作業の邪魔となる表示装置が一切ないのから観察可能な 3D ディスプレイ技術も提案さで、従来と同じように 3D 映像の隣で書類を交れていますが、それらはテーブルに置かれたガ

わしたり、模型をそばに置いたりすることもできラスケースの中に表示するような仕組みであり、ます（図 1）。

I
C
T

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術

いろいろな方向から観察すると違った見え方を

基盤技術

fVisiOn で提案する方式では、何もない平らなⅢ 未来に、テーブルトップに表 示された 3D 映 像は、その表示装置がテーブルトップでの自由な作業を邪魔してしまうことが問題でした。また、より௶ၡฆఒɈ჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻ

133

Ⅱ

何
: もな い テ ー ブ ル の 上 に 浮 か ぶ

f
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n

映像の作り方／吉田 俊介

3
D

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術
fVisiOn を実現する技術難しかったのですが、すり鉢状のアクリル円錐に糸状のレンズを巻くという工夫で、必要な光学性

現実世界の物体は、両目が左右に離れている能を得ることに成功しました。

ので、それぞれの眼には少しずつ違う見え方で写現在の試作機では、テーブルトップから 5cm

ります。この見え方の差が立体を感じる要因のひほど飛び出した 3D 映像を周囲から観察できまとつです。fVisiOn では、円状に並べた多数のプす。例えば、3D 映像のウサギでは、頭側から見ロジェクタを使って様々な方向へ向かう光線群

る人と尻尾側の人では見え方が異なり、テーブルを大量に作り出し、それらの進み方をうまく制御に落ちた影もウサギの模型がそこあるかのようする光学素子を使うことによって、見る方向で見に見え方が 変わります（図 3、４）。静止画だけ

え方が変わる映像をテーブルトップに表示しまではなく動画も再生可能で、実物の模型ではです。これにより、立体的な映像として両目で知覚きない動きのある情報提示が可能であることもすることができます（図 2）。

fVisiOn の利点のひとつです。

fVisiOn の研究では、テーブルトップに適した
今後の展望（作業の邪魔にならない、斜め上からの観察に対応する、特別なメガネがいらない、みんなで使える）新しい 3D 映像の再生技術の考案に加え、そ試作機はまだ生まれたての状態であり、3D 映れを実現するための技術開発に困難が伴いまし

像の品質は今後さらに改良を加えていきます。用た。特に再生原理を実現する光学素子の作製が意できたプロジェクタの数の制限（100 台強）か

横からみた図上からみた図視点

プロジェクタ（円状配置）

バーチャルな点光源
拡散光

光学素子（すり鉢状スクリーン）プロジェクタ（円状配置）
図2

134

視点

fVisiOnにおける3D映像を再現する原理・横 から見た図のように、プロジェクタから投射された光線を、光学素子は垂直方向には拡散して、テーブルの周囲、斜め上方向の視点へ光を向ける。
・一
 方、光学素子は水平方向には光線を拡散させずにそのまま直進させる。
・そ のため、テーブルの周囲のある視点では、複数のプロジェクタから放たれた映像の一部（スリット状）がそれぞれ横に連なって1つの映像として観察される。
・ 別の視点では、それぞれ別の一部が連なった映像が見えるため、観察方向ごとに異なる映像を見せることができる。
・ この原理によって、観察方向に応じたそれぞれ異なる見え方が再現されるので、両目で見たときに3D映像として知覚される。

光ネットワーク技術

Ⅰ−１

ワイヤレスネットワーク技術

Ⅰ−２

ネットワークセキュリティ技術

Ⅰ−３

図3 fVisiOnで再生された3D映像の写真
上段: 左からティーポット、おもちゃのアヒル、頭蓋骨
下段: 3D映像のウサギと手前に置いた実物の折り鶴を異なる角度から撮影

Ⅰ−４

新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

ら観察範囲も今は 130°程度です
が、360°からの観察へ拡張可能
なことは原 理 的に確認できました。3D 映像の全周化は次の試作で試みたいと思います。

Ⅱ
ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

fVisiOn は 従 来 からのテーブ
ルトップ作業に親和性の高い 3D
映 像 技 術です。これまでに述べたようなテーブルを 介した 議 論
や作業といった産業用途だけではなく、平面ではわかりにくい身図4 机の上に鏡を置いた場合の写真
	鏡に映り込んで見える像が、実物と同じように、3D映像も反対側から見た様子になっていることがわかります。

普段の生活で利用しているテーブルにさりげな者さんとのコミュニケーションなど医療の場面

く 3D 映像を加える、それが fVisiOn の目指す

でも役立つでしょう。また、提案技術は斜め上究極の形です。

I
C
T

基盤技術

とで、お医者さんたちの手 術の事 前検 討や患Ⅲ 未来

体の構造を立体的に表現するこからの観察に最適化されていますので、3D 映

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術

像の地図を使った防災訓練や、交 通管制などにも有効です。さらには、家族みんなで楽しめる 3D 映像のテーブルゲームや、将来的に大型化が できれば 3D 映 像のサッカースタジ アムといったエンタテインメントへの応用も広がり
ます。

௶ၡฆఒɈ

჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻ

135

Ⅱ
実世界とクラウドをつな ぐ
インフラ／金 京淑・村上 陽平

ICT

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

実世界とクラウドをつなぐ
ICTインフラ「クラウド上の多種多様な情報サービ
スと、実世界の大規模なセンシング
データを連携させることで、実世界に有用な情報を提供するシステムの構築を可能にする ICT インフラを研究開発しています。」

金 京淑（キム キョンスク）ユニバーサルコミュニケーション研究所
情報利活用基盤研究室 研究員
2007 年韓国釜山大学自然科学研究科電子計算学博士取得。2007 年 11 月より NICT 知識創成コミュ
ニケーション研究センター知識処理グループ有期研
究員、2010 年 8 月に同研究員を経て、2011 年より現職。時空間データベース、時空間データマイニン
グに興味を持つ。日本データベース学会会員。

村上 陽平（むらかみ ようへい）

ユニバーサルコミュニケーション研究所
情報利活用基盤研究室 主任研究員

2006 年京都大学大学院社会情報学専攻博士課程
修了。博士
（情報学）
。電子情報通信学会サービスコン
ピューティング研究専門委員会委員長を務める。

136

データ、社会を反映した新聞記事データや 20 億Ⅰ−１
光ネットワーク技術

研究の背景

ページの Web コンテンツ、実世界の環境の観測
グラム処理を情報サービスとして提供するクラウが増している Big Data 間の相関関係を発見すドが普及しています。クラウドは、サーバの CPUることで、分野間のギャップを越えて、様々な出やハードディスクといったハードウェアの提供か

来事や現象に関連するデータを横断的に検索・ら、サーバ上で動作しているプログラムやデータ統合することを可能にします。たとえば、単純なといったソフトウェアの提供まで多岐にわたって

時空間（位置・時間）の相関関係を使い、台風やいます。このようなクラウド環境を用いて、実世地震などの自然現象の観測データと、新聞記事

界の情報をセンサーやモバイル端末上のアプリ

や Web コンテンツなどの社会の観測データを

ケーションから収集して、多様な情報サービスと横断的に繋ぐことで、自然現象が人々の日常生活

適切に組み合わせることで実世界に有用な情報にどのような影響を与えたかをより詳しく、分かを提供するサイバー・フィジカル・システムが注りやすく伝えることができます。

Ⅰ−２

Ⅰ−３
ネットワークセキュリティ技術

データ（降水量、風速、震度等）など近年重要性

ワイヤレスネットワーク技術

近年、インターネットを介してサーバ上のプロ目されています。我々の研究室では、このような多様な情報サービスの連携

実世界とクラウドを繋ぐサイバー・フィジカル・
システムを実現するための ICT インフラの研究
フラを用いて、実世界の多種多様な Big Data を技術では、大規模データ管理技術によって提供

収集し、その関係性を分析して配信することでされる検索サービスとデータ分析サービスを組

実世界のアウェアネスを高めるサイバー・フィジ

み合わせることでクラウド上の新しい情報サー

カル・データクラウドの実現を目

Ⅰ−４

図 1 に示す ZODIAC の 情 報サービ ス 連 携

新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術開発に取り組んでいます。さらに、この ICT イン

Ⅱ
ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

指しています。この ICT インフラ
は、それぞれの大規模データや情報サービスのギャップを埋め、ユーザの要求に応じて適切に連 携させる基盤ソフトウェア「ZODIAC（Zero-gap Orchestration for

Ⅲ 未来

Data Intensive Actionable
Collaboration）」と、ユーザに情報サービスを効率的に届けるネッ

基盤技術

I
C
T

ト ワ ー ク「Service-Controlled
Networking」から構成されます。

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術

異種・異分野 Big Data の検索
図 1 に 示 す ZODIAC の 大 規
模データ管理技術では、様々な研究機関が持つ幅広い分野の科学

図1

ZODIACの役割௶ၡฆఒɈ჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻ

137

Ⅱ
実世界とクラウドをつな ぐ
インフラ／金 京淑・村上 陽平

ICT

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

ビスを実現し、災害など刻々と変化する状況を

情報サービスを届けるネットワーク

分析するアプリケーションの構築を容易にします。情報サービスの連携では、情報サービス間

図 2 に示す情報サービスによるネットワーク

で交換するデータの形式や、情報サービスの利制御技術（Service-controlled networking）

用手順にギャップが生じます。これらのギャップ

は、クラウド上の情報サービスの連携プロセス

は情報サービスが多様化し、環境の変化が激しに連動してネットワークの構成を柔軟に変更しま

くなるにつれてより顕著になります。情報サー

す。特に、データの大規模化・情報サービスの複ビス連 携技 術は、データ間の依存関係に基づ雑化による新しい要求に応えるために、従来のイ

いてデータ形式の変換を行い、環境の変化に基

ンターネットよりも高い処理能力と拡張性を備

づいて情報サービスの切り替えを行うことで、えた「新世代ネットワーク」を活かし、膨大なデー

これらのギャップを越えて情報サービスの連携

タを処理したり、多種多様な情報サービスを組を可能にします。たとえば、降水量や河川の水み合わせたネットワーク構成をプログラムで調整

位、交通状況などの様々な環境センサーサービ

することができます。これにより、災害などによスと、Twitter などのソーシャルサービス、翻訳

りネットワークが混み合ったり、遮断されたりとサービスを連携させることで、災害状況やユー

いった既存システムで想定していない事態が発生

ザに合わせてアナウンス内容や言語、伝達方法

した場合でも、ユーザが素早くデータを収集し蓄をリアルタイムに自動的に切り替えることがで積できるように専用の連携ネットワークをオンデきます。

マンドに構成することができるようになります。
今後の展望
この ICT インフラによりクラウド上の情報サービスと Big Dataの効率的な連携が可能になること
で、実世界の観測データから実世界の状況を多面的に分析するアプ
リケーションの開発が促進される
ことが 期待されます。たとえば、
Stream Concordance（ストリー
ムコンコーダンス）は、Twitter 上の意見を分析するアプリケーショ
ンです
（図 3）
。Twitter 上に流 れるツィートを意見分析サービスで肯定、否定に分 類し、ツィート内に出現するキーワードで整列させることで、社会の中でそのトピッ
クがどのように語られているかを

図2

138

情報サービスによるネットワーク制御技術

リアルタイムで把握することがで光ネットワーク技術

Ⅰ−１

ワイヤレスネットワーク技術

Ⅰ−２

ネットワークセキュリティ技術

Ⅰ−３

新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

Ⅰ−４

図3

Stream Concordanceを超高精細大画面に写し出した例（“TPP”を含むツィートを整列）きます。このようなアプリケーションの開発を加Ⅱ
ユニバーサルコミュニケーション基盤技術速させるためにも、現在、世界中の科学データの共有を図っている国際科学会議（ICSU）による
世界科学データシステムの WDS（World Data
System）と連携して、利用できるデータや情報サービスの拡充を進めています。また今後はこのICT インフラを用いて「知識・言語グリッド」と呼Ⅲ 未来

ばれるユーザ参加型のテストベッドを公開することで、参加者によるデータや情報サービスの共有を可能にし、互いの情報サービスの利活用を促

基盤技術

I
C
T

進していく予定です。

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術௶ၡฆఒɈ჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻ

139

Ⅱ

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

世界中の人々が母国語で外国人と対話できる多言語音声翻訳技術／隅田 英一郎・柏岡 秀紀

世界中の人々が母国語で外国人と対話できる多言語音声翻訳技術－スマートフォンに話しかければ自動的に通訳するソフトウェア「VoiceTra」－「ス マ ー トフ ォ ン の 33 台 に 1 台にダ ウン ロ ード さ れ 利 用 さ れ た
NICT の多言語音声翻訳アプリの技術と評価、今後の展開について説明します。」

隅田 英一郎（すみた えいいちろう）

柏岡 秀紀（かしおか ひでき）

京大、IBM、ATR、NICTと居場所を変えつつ、もう四半世紀も自動翻訳をやっているロートルですが、今が一番楽しいですね。研究の進展が凄く速く、技術移転も好調だからです。自動翻訳は、アカデミックでもビジネスでも、かつてない熱いステージに達しました。
一方、文脈処理や同時通訳等の大物課題もしっかり残っています。
次の四半世紀もワクワクものです。皆さん、一緒に楽しみませんか？

コンピュータと自然に会話できる世界を作ることに関われればと思い、音声翻訳、音声対話の研究をしています。大学を卒業した
頃は、携帯電話は、珍しいものだったのに、今ではみんな持っているのが当たり前のようになり、想像以上に音声翻訳、音声対話が身近なものになりつつあります。突拍子もないことでも、すぐに当たり前になるかも、そんな研究がしたいと思っています。

ユニバーサルコミュニケーション研究所
多言語翻訳研究室 特別招へい研究員・室長

140

ユニバーサルコミュニケーション研究所
音声コミュニケーション研究室 室長

きます。電話をかけるときのようにスマートフォン

Ⅰ−１
光ネットワーク技術

ボ イ ス ト ラ

VoiceTra とその背景を耳元に近づけると短時間振動するので、これを合図に音声を入力すると、翻訳結果が音声で返っ「訪課題です。例えば、
政府の『新成長戦略』 ではてきます。図 1 の 1 番目の窓はシステムが認識し日外国人を 2020 年までに現在の 3 倍の 2,500た（聞き取った）結果、3 番目の窓が 翻訳結果で万人（経済波及効果 10 兆円、新規雇用 56 万人）

す。2 番目の窓は、「逆翻訳」（翻訳文を元の言語ににする」としていますが、公共交通、宿泊施設、飲逆に翻訳する）の結果で、これを見て正しく翻訳で

食店での外国語対応の遅れが、訪日外国人の最きたかどうかを確認できます。VoiceTra は 2010

大の不満となっています。

年 8 月に公開し、2012 年 3 月時点で累計 60 万

＊1件を超えるダウンロード数を記録しています。日では、多言語音声翻訳ソフトウェアの研究・開発

本人の200人に1人が利用者であり、日本のスマーを進めています。その成果として、音声翻訳ソフ

トフォンの 33 台に 1 台にダウンロードされた計をスマートフォン用に公開算になり、音声翻訳技術を多数の方に知っていたしました。無償でダウンロードできるこのアプリ

だくことができました。さらに、後述するように、

ケーションを使えば、例えば、図 1と図 2 の組み

民間事業者と事業化が始まり、NICT 技術が社会合わせで示したような日本語と英語の対話がでに還元された代表例の 1 つになっています。

トウェア VoiceTra＊2

Ⅰ−３
ネットワークセキュリティ技術

このような「言葉の壁」を克服するため、NICT

Ⅰ−２
ワイヤレスネットワーク技術

言葉の壁はボーダーレス社会において大きな

新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

Ⅰ−４

Ⅱ
ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

Ⅲ 未来
基盤技術

I
C
T

例（日英翻訳）図2

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術

図1

左図の応答例（英日翻訳）௶ၡฆఒɈ჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻ

141

Ⅱ

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

世界中の人々が母国語で外国人と対話できる多言語音声翻訳技術／隅田 英一郎・柏岡 秀紀

VoiceTra の技術

語と英語の対訳文から学習された翻訳モデルを用います。次に、語順を英語に合わせるため、●「基本の」
音声翻訳技術

大量の英語のテキストから学習される 3 つ組

 図 3 は、日本語音声が認識されて日本語文の単語列の生起確率から英語として適切な単章となり、さらに英語文章に翻訳され、英語音語列を求め、それを音声合成部に送ります。音

声に合成される例を表しています。音声認識モ

声合成部では、まず、英語の単語列にあわせてジュールで、多くの話者の音声データから構成

発音、イントネーションを推定します。次に、そされた音響のモデル（モデルは音声の要素であれにあう波形を、大量の音声から学習された

る音素ごとに構成）と、入力音声との照合が行

音声特徴量に合わせてフレームと呼ばれる時

われて、音素列に変換されます。次に、この音間単位で作り、それらを接続して音声合成を行

素列は、かな漢字で表記される単語列確率
（言

います。

語モデルと呼ぶ）を最大化するように変換され

 図の下方にある大 規模コーパス（日本語のます。この変換では、日本語の大量のテキスト

データや対訳文や英語の音声のデータなど）をから学習された、3 つ組の単語列の生起確率基盤にして、そこから自動的にシステムを構築をもとに、適切な単語列を求めます。これをさするため、コーパスベースの技術と呼ばれます。

らに翻訳モジュールで、日本語の単語列が対応● ネットワーク型の「音声翻訳技術」と実用化する英語の適切な単語の選択、および語順の入れ替えが行われます。日本語の単語列に対 さらに、前述の基 本 技 術を無線 通信を活応する英語の単語列を選択するために、日本用したネットワーク型にしました。単一のコン

日本語「駅はどこですか」

音声認識

翻訳

音声合成

声を文字に

日本語を英語に文字を声に

eki w a d o kodesuka

駅はどこですか142

the station where iswhere is the station

声を聞き取って文字に変換

日本語の辞書に合わせて文字を並び替えコンピュータにある
たくさんの辞書から同じ意味の英語を探す

英語の文法に合わせて自然な
英語に変更

コンピュータの言葉を声に変換

日本語の
声のデータ

日本語の
データ

日本語と英語の対訳辞書・対訳コーパス

英語の
データ

英語の
声のデータ

大規模コーパス

図3

英語“Where is the station”

音声翻訳の概略

光ネットワーク技術

Ⅰ−１

北
京
語
台
湾
華
語

タ
イ
語
タ
ガ
ロ
グ
語
ベ
トナ
ム
語

韓
国
語
マ
レ
ー
語
オ
ラ
ン
ダ
ポ
語
ル
トガ
ル
語
ブ
ラ
ジ
ル
語
ロ
シ
ア
語

英
語
ス
ペ
イ
ン
語
フ
ラ
ン
ス
語
ヒ
ン
デ
イ
ィ語
ン
ドネ
シ
ア
語
イ
タ
リア
語

Ⅰ−２
ワイヤレスネットワーク技術

ア
ラ
ビ
ア
語
ドイ
ツ
デ
語
ン
マ
ー
ク
語

100
80
60
40
20
0

図4 翻
 訳率の比較（広く利用されているソフトウェア（黄色）とNICTのソフトウェア（紺色）と比較。縦軸が日本語への翻訳率。横軸が翻訳元の言語）ピュータ内に閉じた実装では得られない可搬● 翻訳ソフトウェアの性能

ま す が、そ の 翻 訳 能 力としては、おおよそできました。①利用者端末を 100g 程度に軽TOEIC600 点 の人 に 相 当しま す。VoiceTra

くできるので可搬性が高くなり実用性が増しの特徴は、多言語対応であると同時に高品質ました。②サーバはハードの制限がほぼないな点にあります。図 4 のグラフは、日本語へのので、言語や語彙の拡張性は大きく、利用デー

他の 20 言語からの翻訳について、広く利用さタに基づく自律的な性能改善が可能になりまれている多言語ソフトウェア（黄色で表示）とした。実際に、VoiceTra の利用データの一部

NICT のソフトウェア（紺色で表示）と、翻訳率を利用し音声認識の改善を行ったところ、対（翻訳者が評価した意味が通じる率）で比較し象言語により差はありますが、5%から 10%、

たものです。

精度が向上できました。

Ⅱ

音声翻訳研究の今後

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

 NICT と成田国際空港株式会社（NAA）は

Ⅰ−４

など特有の効果で、実用化を加速することがⅠ−３

新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

 VoiceTra は 旅 行 会 話 を 対 象 と し て い

ネットワークセキュリティ技術

性、言語や語彙の拡張性、自律的な性能改善

2010 年 10 月 4 日から 2011 年 2 月 25 日
国際空港に関連する固有名詞（エアライン名、れましたが、VoiceTra は、同技術がついに実用

観光地名、駅名、商品名等）1,600 件を追加化に至った、大きな成果の 1 つです。しかしながし、従 来、語 彙の不足から「穴のカウンター

ら、現在の音声翻訳技術には、長い文に対応では何処ですか？」と誤認識されていた音声もきないこと、文脈を理解できないこと、などの課「ANA のカウンターは何処ですか？」と正し題があります。NICT は、これらの困難な研究課

く認識・翻訳が可能となりました。NAA は、

題に取り組み、ニュースや会議の同時通訳というネットワーク型の「音声翻訳技術」が外国人と次の大きな夢の実現を目指しています。

I
C
T

基盤技術

音声翻訳技術は 1986 年に基礎研究が開始さ

Ⅲ 未来まで、商用化検証実験を実施しました。成田の「言葉の壁」解消のソリューションとなるとⅣ 電磁波センシング基盤技術

判 断し事 業化に着手し、2011 年 12 月末に
アプリケーションを旅行者のスマートフォンにダウンロードするサービスを開始しました。
VoiceTra は本件を含め 4 社に技術移転されました。

＊１ http://www.kantei.go.jp/jp/sinseichousenryaku/＊2	http://mastar.jp/translation/index.html

௶ၡฆఒɈ჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻ

143

Ⅱ

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

情報分析技術／風間 淳一

情報分析技術－大量の情報の中から価値ある情報を見つける－

風間 淳一（かざま じゅんいち）

ユニバーサルコミュニケーション研究所
情報分析研究室 主任研究員
2004 年に東京大学大学院を修了し、博士（情報理工学）を取得しました。その後、北陸先端科学技術大学院大学の助教を経て、2008 年から NICT に勤務しています。
専門は自然言語処理で、機械学習や確率モデルの自然言語処理への応用の研究を行ってきました。プライベー
トでは（最近はあまり行くことができませんが）釣りをしたり、けいはんな周辺の色々な名所を巡ったりしています。また、最近、家庭菜園を始めて、北陸先端大時代に知って好きになった加賀野菜の「金時草」を植えたりしています。

「大量の情報の中から価値ある情報を見つけるために私の所属する情報分析研究室で研究開発を行っている
様々な技術、特に質問応答システム『一休』
について紹介します。
」

144

は、
「言い換え認識」という技術が鍵となっていⅠ−１
光ネットワーク技術はじめにます。私たち人間が使う言語では、同じ意味を表すために様々な表現を使うことができます。

発信や検索の技術の発展には目覚ましいものが様々な言い方をされている所から回答を抽出すあります。しかし、現状で十分満足でしょうか。

るために、この言い換え認識の技術が重要とな

今でも、Web 検索の結果はページが単純にラります。また、「推論」といういわば「計算機に考ンキングされてリストアップされるだけで、検索えさせる」技術を使って、Web に直接的に書かする人が元々欲しかった情報を手に入れるためにれていない回答を導くことも可能です。
ちなみに、我々がいるユニバーサルコミュニ

か方法がありません。私の所属する情報分析研

ケーション研究所からほど近い京都府京田辺市

究室では、このような現状に満足せず、大量の情にはとんちで有名な一休和尚（一休さん）が晩年報の中から価値ある情報を見つけるための様々を過ごしたお寺が 有ります。
『一休』という名前

な技術の研究開発を行っています。

は、一休和尚のようにどんな難問でも答えられる

Ⅰ−３
ネットワークセキュリティ技術

は、リストアップされたページを順に見ていくし

Ⅰ−２
ワイヤレスネットワーク技術

近年のインターネットの発達と、そこでの情報

ようにという気持ちを込めてつけられました。
質問応答システム『一休』

図 1 は、『 一休』による質問応答の例を示した
画面です。
「脳梗塞を防ぐものは何ですか？」と異なる点は、入力が文であることと、結果が「答

回 答 は、『 一 休』が 用いている約 6 億 ページのえ」の端的な列挙であるということです。このこ

Web データの中にははっきりと簡単な形ではとから分かるように、通常の Web 検索よりも一書かれていません。
『一 休』は、Web 上の別々段高度で、「価値ある情報の発見」という私たちののところに書かれていた「ダークチョコレート

目的にかなった技術です。実は、質問応答の研究

は、動脈硬化を防止する働きがある。
「」心臓病

は古くから行われてきましたが、つい最近まではや脳梗塞などの原因になる動脈硬化は．．．」と実用には届かない難しい技術ととらえられてきまいう 2 つの情報を自分で考えて組み合わせるこした。しかし、最近の技術の進歩で、かなり実用とで「ダークチョコレートは脳梗塞を防ぐ」といに近いところまで来ています。Web 上の大量のう回答を導き出したのです。最 近、アメリカのデータや、Wikipedia などのある程度組織化さ有名なクイズ番組で質問応答システムが人間のれたデータから、必要な知識を自動で抽出する

チャンピオンに勝ったというニュースがありま技術が大きく進歩したためです。

した。それでも、そこで用いられたシステムには、『 一休』のような進んだ推論の機能はありま

様々な技術を応用して、『一休』という質問応答せんでした。
『一 休』は、この点で、一歩進んだシステムを開発しています。このシステムの特徴

質問応答システムと言うことができます。我々

は、Web に書かれていることであればおおよ

は、人間が行うような推論、つまり機械に考え

そどんなトピックに関する質問でも回答を返すさせる技術が、次世代の情報システムにおいてことができるということです。音声入力機能を

特に重要になると考えて、研究開発を進めてい備え、スマートフォン上で動作します。技術的に

ます。

௶ၡฆఒɈ

჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻ

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術

我々の 研 究 室でも、これまで 開 発してきた

I
C
T

基盤技術

ています。実 は、「 ダークチョコレート」というⅢ 未来

列挙する技術です。通常の Web 検索と大きく

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

トウキナーゼ」「 アスピリン」などの回答がされⅡですか」のような質問文に対して、答えの候補をⅠ−４

いう質問に対して、「 ダークチョコレート」「 ナッ

新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

質問応答とは、ユーザが「脳梗塞を防ぐのは何

145

Ⅱ

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

情報分析技術／風間 淳一

私も含めて、研究室の研究者は、開発のため

思いつくことはその分野の素人ではかなり難しに日々『一休』のシステムを試していますが、通いということです。もしかしたら、専門 家でも常の Web 検 索では到底 見つけることが でき

難しいかもしれません。

ない意 外で 価 値ある情 報を見つけ、それを自このように見てくると、現在の通常のインター

分 の 生 活に実 際に活かすという経 験をしていネット環境では、いかに多くのことがまだ可能にます。例えば、「 味 噌 汁に何を入れますか？」となっていないかが分かると思います。私たちは『一いう質問に対して「チーズ」を見つけて試してみ休』の例で示したような、価値ある情報の発見をたりといったことです。もう少し真面目な例を

効率的に行うことができる技術を開発し、普及さ挙げると、「 デフレの原因は何ですか」という質せたいと考えています。これにより、社会生活を問に対して、『 一 休』は、大きな利益を上げ てい

さらに大きく進歩・進展させることができると考るある大企業を意外な答えとして挙げました。

えています。

Web でさらに調べると、その企業が 莫大な利益を内部で貯金し社会に還 元しないためであ

耐災害情報技術るという根拠を見つけることができ、またその後、雑誌に同主旨の記事が発表されました。こ2011 年 3 月 11 日に発生した東日本 大 震 災

れらの 例で重 要なことは、味 噌 汁 の具として

では、Twitter をはじめとする情報技術の可能

チーズを、デフレの原因としてその企業を自ら性が強く認識された一方で、大量に飛び交う情図1 『一休』による質問応答の例

146

光ネットワーク技術

Ⅰ−１

報から状況を正確に把握し、救援や復興に役立てることがいかに難
しいかを痛感させられました。結局のところ、私 たちには「必要な情報を必要な人に届ける」技術のワイヤレスネットワーク技術

Ⅰ−２

準備が十分にできていなかったのです。それが、大災害という極限状態になって露呈しました。あらためて、私たちが目標としてきた技術が必要とされていると感じています。情報分析研究室では、「宮

ネットワークセキュリティ技術

Ⅰ−３

城県で孤立しているのはどこですか？」といった災害時の質問に答えることが可能なシステムや、様々な事実や意見を分析して、多様な観点を考慮した冷静な判断を助けきます（図 2）。
おわりにⅠ−４

図2 「耐災害一休」プロトタイプによる質疑応答の例

新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

るシステムなどの開発を進めていⅡ
ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

今、日本は原発、デフレなど難しい問題が山積みですが、そうした問題の解決の道筋はいくら
Web 検索を使ったり、新聞を読んだりしてもな
かなか分からないというのが多くの人の実感ではないでしょうか。現状の研究開発はまだ、そのレベルには達していませんが、将来的には、色々Ⅲ 未来な人が書いている解決の道筋を可能な限り見つけ、分かりやすい形でまとめるといった技術にも繋げて行きたいと思っています。

基盤技術

I
C
T

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術௶ၡฆఒɈ჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻ

147

Ⅱ

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

五感を伝える多感覚統合 ・ 評 価 技 術 ／ 安 藤 広 志

五感を伝える
多感覚統合・評価技術－自然でリアルな遠隔コミュニケーションを目指して－安藤 広志（あんどう ひろし）

ユニバーサルコミュニケーション研究所
多感覚・評価研究室 室長

京都大学にて学部
（物理学）
・修士課程
（実験心理学）を修了後、渡米し MIT 脳・認知科学科にて Ph.D
（計算神
経科学）
を取得、
その後、国際電気通信基礎技術研究所（ATR）に入社、主任研究員、研究室長を経て、2006 年
より NICT の超臨場感プロジェクトに参画。心理物理学、認知脳科学、
多感覚インタフェース等の研究に従事。
趣味は、自然の風景写真やスナップ写真を撮ること。

148「五感による自然でリアルな情報通信の実現を目指して、多感覚情報の統合
提示技術、人の知覚認知メカニズムに基づく臨場感の定量的・客観的
評価技術の開発を進めています。
」

光ネットワーク技術

Ⅰ−１

ワイヤレスネットワーク技術

Ⅰ−２

ネットワークセキュリティ技術

Ⅰ−３

新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

Ⅰ−４
図1

多感覚インタラクションシステム（MSenS）

図１は、立体 映 像、立体音 響、感 触、香りと味覚といった五感の感覚器官を通して、外界でいった多感覚情報を統合してユーザの動作に合何が生じているのかを瞬時に理解しています。しわせて提示する多感覚インタラクションシステム

かし、現在の情報通信技術では、立体映像、立体（MSenS）
を示しています。このシステムを用いる

音響、感触、香り等の五感情報を統合し人に自と、立体で提示されたバーチャルな物体映像をあ然に伝えることはできず、遠隔地にいる人とも実たかも実物体のように自由に操れて、表面の凹

際の対面（face-to-face）のような自然なコミュ

凸・ざらつきや柔らかさといった、触れた時の感

ニケーションを行うことはできません。

触も自然に伝わります。このような感触は、あら通信の限界に挑み、実世界でのコミュニケーション

り計測し、物体のモデルを計算機に構築・保存のように、五感による自然でリアルな情報通信を可しておき、物体の立体映像を力覚提示装置のペ能にするための多感覚技術の研究開発にチャレンンで触れると、ペン先の位置をセンシングして、ジしています。また、多感覚の情報を人に違和感やモータが３次元的な力をペンに発生させること不快感を与えずに、人にとって快適で心地よい情報で生成されます。

を伝えるために、人が感じる臨場感を定量的、客観

また、物体に触れると、その部分の材質（金属、的に捉える測定・評価技術を開発し、人の知覚認知

木、皮等）
特有の接触音が、触り方（こする、叩く等）

メカニズムを明らかにする研究を行っています。

に応じてリアルタイムで生成されます。人が音場௶ၡฆఒɈ჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻI
C
T

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術

かじめ実物の表面構造を３次元デジタイザによ

基盤技術

多感覚・評価研究室では、このような現在の情報

Ⅲ 未来

私たちは、視覚、聴覚、触覚（体性感覚）、嗅覚、

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

多感覚インタラクション技術

Ⅱ

研究の狙い

149

Ⅱ

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

五感を伝える多感覚統合 ・ 評 価 技 術 ／ 安 藤 広 志を感じる仕組み（音の頭部伝達関数）に基づき、隔会議や遠隔医療、災害時の遠隔操作等に役立頭の外に拡がる立体音をヘッドホンで聞くこともてていきたいと考えています。

できます。さらに、私たちが開発した超小型香り
噴射装置「マイクロ・アロマ・シューター」
を用いて、異なる種類の香りを映像や音・感触とともに提示することができます。香りは、一旦空中に広く一方、多感覚情報を人に安心・安全に伝えるた

拡散してしまうと排除するのが困難になるため、めには、人の知覚認知メカニズムを明らかにし、香りの噴出を時空間制御して、香りを含む少量の多感覚情報が人に与える効果をできるだけ定量

空気を鼻にめがけて短時間だけ提示しています。

的に測定する必要があります。私たちは、眼鏡を

このような多感覚技術を用いて、通常は触れ必要とする３D テレビの視聴が人の疲労に与えるることのできない貴重な文化財（国の重要文化財

影響を調べる心理・生理評価実験を被験者 500「海 獣葡萄鏡」、正倉院宝物「銀 薫爐」等）や科学

名に対して大規模に実施しました
（図２）
。また、

データ
（小惑星イトカワ等）の五感体験など、さま人の知覚認知を定量的・客観的に測定・評価す

ざまな多感覚コンテンツの制作に取り組んできる新しい技術の開発も進めています。

かいじゅうぶどうきょうぎんくんろました。今後は、さらに、遠隔地の五感情報をリ

その 1 つの方法は、心理物理測定による人のアルタイムで伝える多感覚通信技術を開発し、遠知覚の定量的評価です。これは、感覚刺激の物理

図2

150

多感覚情報の知覚認知メカニズムと評価技術

眼鏡あり3D映像の心理・生理評価実験

光ネットワーク技術

Ⅰ−１

ワイヤレスネットワーク技術

Ⅰ−２

ネットワークセキュリティ技術

Ⅰ−３

新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

Ⅰ−４

図3 超広視野立体映像提示装置を用いたfMRI脳活動評価実験との対応関係を定式化しようという手法です。私評価する技術を開発することにより、人に最適にたちは、人が感じる物体の質感の定量的測定を

多感覚情報を伝えるための技術要件を明らかに試み、立体や動きの情報が物体表面の光沢知覚

し、多感覚技術利用に関するガイドライン策定やに大きく影響することを明らかにしました。

国際標準化に寄与していきたいと考えています。

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

このような人の知覚認知を定量的・客観的にⅡ

パラメータを厳密に制御し、物理情報と知覚反応

人の知覚認知を定量的に捉えるもう1 つの方Ⅲ 未来法は、脳活動計測です。心理物理測定では、刺激と反応の対応だけから知覚認知の仕組みを探ることになりますが、脳活動計測では、直接、脳の

基盤技術

I
C
T

中で生じている現象を捉えることができます。私たちは、光沢感が脳の中で生じる仕組みを fMRI

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術（機能的磁気共鳴撮像法）
により明らかにしてきました。また、MRI 装置の高磁場・狭空間でも使用できる超広視野立体映像提示装置の開発に世界で初めて成功し、水平視野角 100°の立体映像が人に与える包囲感・没入感の脳内メカニズムの解明を進めています
（図３）
。

௶ၡฆఒɈ

჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻ

151

Ⅱ

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

大量の情報を蓄え研究を支える情報基盤技術／岩爪 道昭

大量の情報を蓄え研究を支える情報基盤技術－ビッグデータ時代のI/O指向ハイパフォーマンスコンピューティング－

岩爪 道昭（いわづめ みちあき）

ユニバーサルコミュニケーション研究所
統括

奈良先端科学技術大学院大学修了後、日本学術振興会特別研究員、近畿大学理工学部助手、理化学研究所脳科学
総合研究センター研究員を経て、2005 年 NICT 入所。内閣府（総合科学技術会議事務局）
出向等を経て、2011 年より現職。知識ベースシステム、Web 情報処理、
オントロジー
工学などの研究に従事。博士
（工学）
。趣味は、
ジャズギター、
ルアーフィッシング、キャンピング、アウトドアスポーツ全般。
最近は、１歳半の娘と戯れることと、メタボ解消に始めたランニングに夢中。現在の目標は、フルマラソン完走。

「ユニバーサルコミュニケーションの実現に向けて、40 億ページ以上の	Web アーカイブ をはじめとする
大量の情報を収集、蓄積可能な大規模情報基盤の研究開発について紹介します。
」

新型データセンターを背景に、研究所長命で編成された企画室共通基盤チームのメンバーとともに。
左から、原口弘志専門研究員、田中康司有期技術員、岩爪道昭統括、泥谷誠専門研究員、岩瀬高博特別研究員、藤井秀明専門研究員

152

たどるだけの極めて単純なものですが、ネット上

Ⅰ−１
光ネットワーク技術

背景にはスパムページや重複サイト等が多数存在します。また、ほとんど更新されない情報もあれば、ングスと呼ばれるネットワークに接続されたセニュースのように頻繁に更新されるものもありま

ンサー、自動車等あらゆるモノから非定型かつす。一方でネットワーク環境や取得先の Web サイ

大量のデータがリアルタイムに生成されるようトに過度な負荷をかけないよう十二分な配慮も不になってきました。このようなデータは、短期間可欠です。
当研究所では、第 2 期中期計画（平成 18 ～タ量に達することもあり「ビッグデータ」と呼ば22 年度）において開発された情報分析システ

れています。ビッグデータの集積、有効活用は、

ム WISDOM の情報基盤として、Web クロー

2012 年 1 月のダボス会議 においても、議題

ラを開発、運用してきました。同クローラでは、に取り上げられるなど、ICT 分野にとどまらず、

1 日に最 大 約 1,000 万ページの Web 文 書をグローバルな新しいビジネスサービスやイノベー

収 集することが でき、約 10 億ページの Web

ションのフロンティアとして経済界においても期文書を集積しています。第 3 期中期計画では、待と関心が高まっています。

研究所 全体の研究開発資源として活用可能な＊1

では、ユニバーサルコミュニケーションの実現に向けて、質の高い情報を効率的に収集するため向けて、多言語音声技術や高度な意味処理に基のクローラ制御の高度化、計算機やネットワー

づく情報分析技術等の基盤技術の研究開発に取ク環 境に応じて柔軟にスケールする非同期 的り組んでいます。これらの技術では、大規模なテな並列分散収 集 機能の実現を目指しています

キストデータを収集し、大規模なコーパス や（図 1）。

＊2Ⅰ−４


40 億ページ以上の Web アーカイブの構築に

新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

NICT ユニバーサルコミュニケーション研究所

Ⅰ−３
ネットワークセキュリティ技術に数億～数百億エントリー、ペタバイト級のデー

Ⅰ−２
ワイヤレスネットワーク技術

近年、ライフログ、インターネット・オブ・シⅡ

各種の言語資源 を整備することが不可欠です。
＊3

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

私は、インターネット上の大量の情報を効率よく集め、蓄え、用途に応じて高速に取り出すための情報基盤技術の研究開発に取り組んでいます。具
体的には、（1）超高性能クローリ

Ⅲ 未来

ング技術、
（2）大規模分散データストア技術、（3）大規模計算機基
盤構築・管理技術の実証的な研

基盤技術

I
C
T

究開発を行っています。

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術

超高性能クローリング技術
Web クローラは、ネットワーク
上の情報を自動的に収集するソフ
トウェアの一種です。その実行原
理は、Web 文 書 のリンクを順次

図1

並列分散クローリング環境௶ၡฆఒɈ჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻ

153

Ⅱ

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

大量の情報を蓄え研究を支える情報基盤技術／岩爪 道昭

大 規模 分 散データストア技 術

によっては、データを全てメモリ上に格納すること（分散キー・バリュー・ストア技術）

で、毎秒数万～数十万件のデータストリームにも対応可能な超高速なインメモリデータベース＊5 も数億～数百億エントリー、ペタバイト級のデー実現可能です。

タ量に及ぶ大量かつ非定型なデータを研究開発

現在、私は、分散 kvs のオープンソース・ソフやイノベーションのために戦略的に活用するため

トウェアの 1 つである okuyama の開発者、岩には、超高速に蓄え、必要に応じて取り出す仕組

瀬高博氏
（
（株）
神戸デジタル・ラボ）
と共同で、
ビッ

みが不可欠になります。しかし、従来の関係デー

グデータ時代に対応した大規模データストア技

タベースシステム（以下、RDBMS）
は、このような術とそれに基づく大規模 Web アーカイブ構築

用途には必ずしも適しておらず、仮に実現しようとの研究プロジェクトに取り組んでいます。

するとハード、ソフトともに高いコストが伴います。
そこで、
近年 NoSQL と呼ばれる新しいデータベー

大 規模計算機基盤構築・管理技術～ I/O 指向ハイス技術が注目されています。NoSQL は、RDBMS

パフォーマンスコンピューティングのように関係モデルに基づく固定的なデータ構
造ではなく、データや計算機資源の増加に応じ

近年、コンピュータのコモディティ化＊6 が急速てスケールアウト＊4 しやすいシンプルなデータ構に進んでおり低価格かつハイスペックな計算機

造とシステムアーキテクチャを採用しています。

資源を利用できるようになってきました。では、NoSQL は、そのデータ構造や検索方式によって多数の CPU や大容量のメモリ、ストレージを搭

ドキュメント指向型、カラム指向型、キー・バリュー

載した計算機をただ沢山並べれば首尾よく問題型などのタイプがありますが、私の研究では、非は解決するのでしょうか。

定型なネット上の収集、蓄積により適した、分散問題はそれほど単純ではありません。スパコン

キー・バリュー・ストア（以下、分散 kvs）
を採用しています。分散 kvs は、データを格納する「データノード」、
多重化されたデータノードを管理するとともに、分散
kvs へアクセスするインタ
フェースを提 供 する
「マス
ターノード」、
アプリケーションから分散 kvs にアクセスするための「クライアント」
から構 成されます（図 2）。
これによりデータや計算機
資 源の増加に応じた柔軟なデータノードの追加や自動障害復旧が可能となるほか、取扱うデータのサイズ

154

図2

分散キー・バリュー・ストア概要

光ネットワーク技術

Ⅰ−１に代表されるハイパフォー
マンスコンピューティングの 分 野では、浮 動 小数 点演算をいかに高速に実 行
するかということに主眼がワイヤレスネットワーク技術

Ⅰ−２

置かれていました。しかし、ビッグデータ時代の到来によって、その様相は一変し、いかに大量のデータを取り扱えるかということが重要になっています。

ネットワークセキュリティ技術

Ⅰ−３

例えば、前述の情報分析システム WISDOM では、1
つの Web 情報はたかだか

図3

大規模計算機基盤構築・管理技術

100 キロバイト程度の小さで取り扱います。この際に、最も問題になるのは、れらの実証的研究開発を通じて、ビッグデータ

演算速度ではなく、ストレージ上に存在する大量の時代の新しいコンピューティング分野を開拓し、データへの書き込み / 読み出し（I/O）の速度です。

ユニバーサルコミュニケーション及び新世代ネッ

特にハードディスクは、どんなに最新の高性能のもトワークの実現に貢献していきたいと考えていのでも、メモリと比較すると10

-5

～ 10

-6

の速度

ます。

Ⅰ−４


立つ情報のハブの実現を目指します。また、こ

新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

いものですが、これを数億～数十億件のオーダー

Ⅱ
ユニバーサルコミュニケーション基盤技術になるため、データ I/O の遅延（レイテンシー）がボトルネックとなり、情報システム全体のスルー
プットが上がりません。
膨大なデータを効率よく活用するには、計算機

用語解説
ダボス会議

ドウェア構成はもちろん、分散ファイルシステム、

毎年 1月末にスイスのダボスで開催される「世界経済フォーラム」の年次総会。世界中の知識人、経済・企業のトップ、政治家、学者、
ジャーナリスト等が一堂に会し、世界が直面する重大な問題について議論する。

分散処理フレームワークなどのミドルウェアも一

＊2

コーパス

＊3

言語資源

＊4

スケールアウト＊5

インメモリデータベース＊6

コモディティ化

I/O のレイテンシーを極力最小化するためのハー大規模な計算機基盤を少人数・少コストで運用するための管理技術も非常に重要です（図 3）。

今後ますます重要性が増していくアジアに関する情報を 40 億ページ規模で集積化し、当研究所内外の研究開発及び成果の社会還元に役ICT

自然言語処理を研究する際に利用する辞書などの資源のこと。
サーバの数を増やすことで、サーバ群全体の処理能力を向上させること。

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術

今後の展望

日本語や英語などの自然言語の文書を大量に集めた言語データのこと。

基盤技術体となったシステム構築技術が不可欠です。また

Ⅲ 未来

＊1

の持つポテンシャルを最大限に引き出すために、

データストレージを主にメインメモリ上で行うデータベース管理
システムのこと。

商品がメーカー、機能、品質等において差や違いがはっきりしなく
なること。

௶ၡฆఒɈ

჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻ

155

Ⅱ

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

人の視覚限界に迫る映像 技 術 ／ 荒 川 佳 樹

人の視覚限界に迫る映像技術－大容量映像データの伝送を可能とする映像伝送技術－

荒川 佳樹（あらかわ よしき）

ユニバーサルコミュニケーション研究所
企画室 専門推進員

1980年早稲田大学大学院理工学研究科機械工学修了。
同 年 松下電 器産 業
（株）
（現 パナソニック（株））入社。
1990年郵政省通信総合研究所（現 NICT）
入所。幾何・
画像・映像情報の研究に従事。工学博士。趣味は森
林浴とサボテン（覇王樹）。現在、「第三の眼」に興味を持っています。

156「21 世 紀の通信は『分身通信』（身 体性拡張 /3 次元遠隔操作通信）です。
その実現の第一歩として、超高精細
3 次元映像技術とその伝送技術を研究開発しています。
」

光ネットワーク技術

Ⅰ−１

ワイヤレスネットワーク技術

Ⅰ−２

図1

ネットワークセキュリティ技術

Ⅰ−３

4K超高精細映像プロジェクタ（左）と4Kカメラ（右）（どちらも世界1号機）

人工知能と人工視覚

2,048 または 2,160 画素の解像度を持つ映像を、ことから、4K2K または 4K 映像と呼んでいます。

です。その中核となるのが、「人工視覚」の実現です。そして、この人工視覚を実現する第一歩とし分身通信と 4K 超高精細ロボットビジョンて、「人の視覚限界に迫る超高精細 3次元映像（画
また、ネットワークを介して分身を実現する分

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術要であると考えています。

Ⅱ像）技術」を研究開発し完成することが、まず重

21 世紀における人類の夢の 1 つは「人工知能」

Ⅰ−４
新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

水平解像度が 3,840 ≒ 4,000 ＝ 4K 画素である

身通信（身体性拡張通信、３次元遠隔操作通信）に関する研究開発を行ってきました。図 2 に示す

4K 超高精細映像技術

ように、人の手が持つ機能に近い触覚付き 5 本
指ハンド（両手）を開発し、「分身ロボット」のプロ

1997 年から、現行の HDTV
（ハイビジョン）を

トタイプを 2003 年に完成しました。
べて、体積比および重量比で約 1/20 に小型化

（株）
（現
（株）
JVC ケンウッド、以下 JVC と呼ぶ）

かつ軽量化することに成功しました。図 2 上部は共同研究を行い、HDTV の 4 倍の解像度であに示すように、2005 年に、この小型 4K カメラ

る 800 万画素
（水平 3,840 ×垂直 2,048 画素）

を、分身ロボットの頭部に、ロボットの眼としてを実現した4K 超高精細映像プロジェクタ（2001

搭載しました。人の視力に一段と迫るロボットビ

年、
図1左）および4K 超高精細映像カメラ（2002

ジョンを実現しました。図 3 に示すように、この年、図 1 右）を、いずれも世界に先駆けて世界 1

4K ロボットビジョンが撮像する超高精細映像を号機として完成しました。現行のハイビジョン映用いて、分身ロボットを遠隔から高臨場遠隔操作

像は、水平 1,920 ×垂直 1,080 画素です。このハできるようになりました。

ICT

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術開発に取り組んできました。
NICTと日本ビクター

基盤技術

一方、JVC は、4K カメラを当初（図 1 右）と比Ⅲ 未来

超える超高精細映像技術とその伝送技術の研究

イビジョン映像の 4 倍（4 画面分）である 3,840 ×௶ၡฆఒɈ჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻ

157

Ⅱ

ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

人の視覚限界に迫る映像 技 術 ／ 荒 川 佳 樹

マルチチャネル映像伝送システム

は共同で、2 台の小型 4K カメラを用いて、4K3D 超高精細 3 次元映像カメラを開発しました。
カメラを極

現在、並列 PC で構成されるマルチチャネル映薄型化することにより、人の眼の間隔 65mm にかな

像伝送シスム（オールソフトウエアコーデック）をり近いカメラ間隔 70mm を実現しました。
これにより、研究開発しています。この伝送システムは、図 4眼に自然な 3D 映像を撮影することが可能になりましに示すように、多数の HD 映像（多チャネル映像）

た。
さらに一段と、人の視覚に近づくことができました。

を同時 / 同期伝送することができます。さらに、2010 年 7 月 6 日（火）には、図 4 に示すように、

このシステムでは、超マルチチャネル映像同期伝

NICT 鹿島宇宙技術センター（茨城県）と NICT ユ送を実現していますので、例えば、200 視点を有ニバーサルコミュニケーション研究所（京都府）
をする超多視点 3D 映像（メガネなし裸眼 3D 映

JGN2plus で接続し、マルチチャネル映像伝送シ像）を同期して伝送することも可能です。

ステム 8 チャネルを用いて、4K3D のライブ映像

最近の成果として、伝送ソフトウエアを PC マル

を世界で初めて伝送上映することに成功しました。

チコアテクノロジーに最適化し、PC1台
（1対）
で、4K

さらに、2010 年 11月 2 日（火）には、このマルチ

超高精細映像をソフトウエアのみで伝送することをチャネル映像伝送システムと超高速インターネット

可能にしました。これにより、超高精細映像の伝送

衛星
「きずな」
（WINDS、使用帯域 400Mbps）
を用が手軽に行えるようになりました。一般家庭に 4K

いて、4K3D 映像のライブ伝送にも成功しました。

映像が普及するのもそう遠くないと考えています。

図 5 に示すように、大極殿（奈良平城遷都 1300 年祭会場）の 4K3D ライブ 映像を、WINDS 車載局

4K3D 超高精細 3 次元映像技術とその伝送→ WINDS 衛星→ NICT 鹿島宇宙技術センター地
上局→JGN2plus →けいはんなプラザの伝送経路

2010 年に、図 4 右上に示すように、
NICTと JVC

図2

158

分身ロボット

図3

で、世界で初めて衛星通信することに成功しました。

4Kロボットビジョンの撮像映像 （3D操作グローブを用いて遠隔操作）

光ネットワーク技術

Ⅰ−１

ワイヤレスネットワーク技術

Ⅰ−２

ネットワークセキュリティ技術

Ⅰ−３

新世代ネットワーク基盤構成技術／
テストベッド技術

Ⅰ−４

図4

JGNを用いた4K3D映像ライブ伝送実験（2010/7/6）

Ⅱ
ユニバーサルコミュニケーション基盤技術

Ⅲ 未来
基盤技術

I
C
T

Ⅳ 電磁波センシング基盤技術

図5

WINDS衛星を用いた4K3D映像ライブ伝送実験（2010/11/2）

௶ၡฆఒɈ჎ᅰɬȾȩɥॸ࢞ଞȹȻ

159