FIT2010（第 9 回情報科学技術フォーラム）E-027
幼児の日常生活を収録したビデオデータの分析と名詞概念獲得システム SINCA の評価
Analysis of Video Data of Daily Life andEvaluation of a System for Noun Concepts Acquisition (SINCA)
内田 ゆず† 荒木 健治‡
Yuzu Uchida Kenji Araki
1. まえがき2001 年に日本ロボット工業会（JARA）が発表した「21世紀におけるロボット社会創造のための技術戦略調査報告書」では，ロボットの市場規模は 2010 年に 3 兆円，2025
年に 8 兆円にまで伸びると予測されている[1]．この市場の伸びは，生活分野や医療福祉分野などの非製造業分野におけるサービスロボットの普及によるところが大きい．しかし，ペットロボットやコミュニケーションロボット，掃除
ロボットなどの一般家庭で動作するホームロボットが開発され，徐々に普及してきているものの，現状では大規模な市場の成長にはつながっていない．
ホームロボットの普及を妨げている原因の一つは，ユー
ザのロボットに対する過剰な期待であると考えられる．特に日本においては「ロボットはなんでもできる」というイメージが先行しているが，実際のロボットは人間とのコミュニケーションもままならない状況である．一方で，ユー
ザの期待に応えるためにロボットを高機能化していくと，ロボットを操作するユーザ側の負担が大きくなるというジレンマも抱えている．
言語処理の分野では，ロボットと人間のコミュニケーシ
ョンを含め，多様なタスクに関する研究が行われている．
それらの多くは，"人間なら簡単にできることが機械には難しい"という部分をいかに解決するかに焦点があてられている．この問題は，人間と同等の言語理解能力を利用することにより解決することができる．しかし，現状ではシステムが人間と同じレベルで言語を理解することは不可能であるため，最終的には人間の手を加える必要がある．
人間の言語活動は，対話の中から言語を獲得する，記憶に基づいた対話を行う，質問に対して論理的な応答を行う，
ユーモアや皮肉を理解する，環境や相手に適した言葉を選択する，感情を表現する，などの様々な能力から成り立っている．我々は，人間と同等の言語能力を持つロボットの実現を目指している．その研究の第一歩として，人間の言語獲得能力を手がかりとした言語獲得手法を考案した．そして，上記の手法を適用した名詞概念獲得システム SINCA（System for Noun Concepts Acquisition from utterances about
Image）を開発し，研究を行ってきた[2]．SINCA は，ユー
ザが提示する画像と，画像に関する発話から名詞概念（画像に対するラベル）を獲得するシステムである．
ロボットを一般家庭で動作させるには，家庭内に存在する事物のラベルの知識が必要になる．しかし，あらゆる事
物のラベルを予めデータベース化するには大変な労力がかかる．ユーザが直接ロボットに教示するとしても，事前に†青山学院大学理工学部 College of Science andEngineering, Aoyama Gakuin University‡北海道大学大学院情報科学研究科 Graduate School ofInformation Science and Technology，Hokkaido University

教示方法を習得しなければいけないような方法ではユーザに多大な負担がかかってしまう．SINCA をロボットに搭載
し，自然な発話でラベルを教示することが可能になれば，これらの問題は解決するものと考えられる．
SINCA の有効性については，様々な観点から評価が行われてきた[2],[3]．SINCA の重要なアルゴリズムの一つであるラベル獲得ルールについては次の三つの評価実験が行われた．
一つ目は，名詞概念を獲得するために必要な入力回数を，ラベル獲得ルールを利用する場合と利用しない場合で比較し，ラベル獲得ルールが名詞概念に与える効果の評価を行う実験である．その結果，ラベル獲得ルールを利用することで一つのラベルを獲得するために必要な平均入力回数が7.0 回から 5.6 回に減少し，より効率的な名詞概念獲得が可能になることが明らかになった．
二つ目は，Google1による検索ヒット件数を用いて各ルールの一般性を測定する実験である．その結果，Google の検索ヒット件数が 10,000 件以下のルールは，一般性が低く適用されにくいと判断でき，淘汰することが可能であることが明らかになった．
三つ目は，World Wide Web 上の日本語文書をコーパスとみなし，SINCA が生成するラベル獲得ルールの妥当性を調査する性能評価実験である．その結果，全体の 26％のルー
ルが 80％以上の有効率で名詞の抽出が可能であることが明らかになった．
システム全体の評価としては，評定尺度法[4]を用いた印象評価実験を行った．実験の結果，評定尺度法で用いた全ての項目に対して中間点である 4.0 ポイントを上回るポジ
ティブな評価を得られ，SINCA が幅広い層のユーザに好意的な印象を与えることが確認された．また，ELIZA[5]との比較によって，SINCA はキーワードやテンプレートを用いた簡単な対話システムよりも好印象を与えられることが明らかになった．
工学の分野では，これまでにも言語獲得システムや言語
理解システムの研究が行われてきた[6]～[8]．人間は言語獲得のエキスパートである．したがって，言語獲得期にある人間の幼児が実際に日常的に聞いている発話を参考にすることが有益であると考えられる．Roy ら[9]は統計的な手法によって，音声と画像の提示からロボットに語彙や簡単な文法の学習を行わせるシステムを開発し，実際の会話データを用いた実験を行っている．
我々は，人間の幼児が実際に日常的に聞いている対話データを分析し，SINCA に適用した実験を行った．大人と幼児の間で行われる実際の対話を，日本語を対象とした言語
獲得システムに適用した研究はこれまでに存在しない．

1 http://www.google.co.jp/

275（第2分冊）

FIT2010（第 9 回情報科学技術フォーラム）本研究では，日本語を母語とする幼児が日常的に聞いている発話文をビデオデータから収集し，独自の対話データの作成を行った．また，そのデータを統計情報や特定の言語構造に依存しないアルゴリズムで構築された名詞概念獲得システムに適用している．これらの点に本研究の意義がある．
以下，2.で子どもの対話を対象とした既存コーパスについてまとめる．3.で SINCA の構成を述べ，4.では SINCAの処理過程を詳しく説明する．5.では，我々が作成した対話データの概要を述べ，6.では，対話データの分析結果について詳述する．7.では予備実験とその結果を示し，8.でビデオデータを用いた実験とその結果を示し，考察を述べる．最後に，9.で本論文をまとめる．

2. 子どもの対話コーパス
認知科学や心理学，言語学などの分野では，人が日常生
活で行っている会話を収集し，研究資料として用いている．
これらの分野では収集したデータを分析することが主な研究方針である．
子供の発話や子供と大人の会話を収集したコーパスには，
以下のようなものがある．
・ CHILDES (Child Language Data Exchange System)[10]
言語習得研究のための国際的な言語データ共有シ
ステムであり，英語や日本語をはじめ 26 か国語の発話データが収められている大規模コーパスである．
・ こども語辞書 [11]日本全国の母親が子供の言葉の成長をウェブサイ
ト上で記録し，それらを集積・解析することで，1～
3 歳のこどもがどんな単語をいつごろ覚える傾向にあるかを検索・閲覧できるようにしたウェブツールである．対象言語は日本語である．
・ NTT 乳幼児音声データベース [12]
3 家庭 5 名の幼児とその両親の自然発話を，幼児の誕生直後から最大 5 年間にわたって断続的に録音した
縦断的データベースである．対象言語は日本語である．
・ Vocabulary of First-Grade Children [13]5～8 歳の 329 名から収集した総単語数 286,108 語，
異なり単語数 6,412 語の話し言葉のデータである．対
象言語は英語である．
・ The Polytechnic of Wales Corpus [14]イギリスの South Wales 地域の 6～12 歳の児童 120
名より収集された約 65,000 語の話し言葉コーパスである．対象言語は英語である．
・ The Bergen Corpus of London Teenager Language[15]
London の 13～17 歳の少年少女の自然な会話を録音した約 500,000 語のコーパスである．対象言語は英語である．
このように，子供の話し言葉コーパスは徐々に整備されてきてはいるものの，特に日本語を対象としたコーパスは依然として少ない．
上述したコーパスは，単語単位のデータである点や，どのような場面での発話なのかがわからない点など，SINCA
への入力として使用するには問題が存在した．したがって，

本研究では，幼児のいる家庭にビデオカメラを設置し，大人と幼児の間で行われる日常的な会話を撮影するという方法で独自の話し言葉データを収集し，これを用いて評価実験を行った．日本語の話し言葉データの乏しさを考慮すると，本研究で収集したデータの分析によって幼児に向かって行われる大人の発話の特徴などの新たな知見が得られ，認知科学や言語学への寄与も期待することができる．

3. システム概要
SINCA の概要を図 1 に示す．4.で個々の処理の詳細を述べる．
SINCA のインタフェースを図 2 に示す．なお，このイン
タフェースは Microsoft Visual Studio .NET 20051を用いて構築されている．ウィンドウ中の 2 枚の画像のうち，左はユーザの画像撮影を補助するために表示される Web カメラ
からのプレビューである．右はキャプチャ済みの画像となっており，実際に入力画像として使用される．この場合，ユーザはシステムに消しゴムを見せながら話しかけているという場面を表している．
右下の赤ちゃんに付随している吹き出しの内容は 4.5 で述べる出力である．赤ちゃんの画像の下には，「（今キャプチャされている画像は）初めて見る画像である」「前に見たことがある」などの画像処理の結果や，「何か言っています」などのシステムの状態が表示される．

4. 処理過程
4.1 入力SINCA への入力は常に一対の画像と文である．以下，
4.1.1 において入力画像について，4.1.2 において入力文について詳しく述べる．
4.1.1 入力画像
入力画像は Web カメラからキャプチャされた画像（以降画像 P と呼ぶ）である．使用した Web カメラは USBCAMCHAT2（アイ・オー・データ機器．有効画素数：30万画素）である．被写体に制限はなく，ユーザが自由に選び撮影するものである．また，画像のサイズは 320×240
ピクセルで，なるべく被写体全体が画像内に収まるように撮影する．
4.1.2 入力文
入力文は画像 P に関係する発話 1 文（以降文 S と呼ぶ）
である．発話内容，画像 P に含まれる事物を指すラベルに制限はない．入力文は全てひらがなで表記され，入力文に形態素解析などの前処理は一切施されない．
ひらがなで表記する理由は，漢字などの表意文字を使用して，入力された文字列自体に意味が含まれることを避けるためである．入力文の表記に揺れ（「消しゴム」，「けしごむ」など）が生じることを避ける目的もある．
形態素解析などの前処理を行わないのは，形態素解析結果の誤りの影響を避けるためと，未知語に対応できるようにするためである．

4.2 画像認識
この過程では，過去に同じ被写体が写った画像が入力されたかどうかを判断する．ただし，過去の全ての入力を対1 http://www.microsoft.com/japan/msdn/vstudio/.

276（第2分冊）

FIT2010（第 9 回情報科学技術フォーラム）"E
ERSP 3.1"は，ロボット製品品の作成を目的的とした総合開開発プ
プラットフォー
ームで，"ERSPP ビジョン"はは照明や物体のの位置置が管理されてていない現実的的な環境の中ででもロボットやや装置
置が 2 次元と 3 次元の物体をを認識することとができる画像
像認識
識ツールであるる．
公表されている公
る具体的な機能
能・性能を以下下に示す．
・ 認識の対象
象となる物体の特性により，80～100％のの認識率
視野角，レンンズ歪み，画像
像ノイズ，照明
明・ 広範囲の視条件でも動動作の大部分（最高
高 90％）が別
別の物体にさええ・ パターンのぎられてもも動作物体を同時に認認識することがが可能
・ 複数個の物
大幅に増加さ せることなくく，数百，さらら
・ 計算量を大には数千のの視覚パターーンを保存するるデータベース
ス
を処理可能
能用することで，ViPR は 208×
×
・ 1,400MHz の PC を使用
160 ピクセセルの画像を 1 秒間に約 14
4～18 フレームム
処理可能

4.3 共通部分抽出
出
SIINCA は入力をを得ると，過去
去に画像 P ととともに入力されれた文
文と文 S を比較
較して，字面がが一致する文字
字列を全て切りり出すす．この処理でで切り出されたた文字列を共通
通部分と呼ぶ．
以降降の処理においいて，共通部分分は画像 P に対対応するラベルルの候候補として扱わ
われる．
一致した部分が一が一文字であっっても共通部分分として切り出出
されれるためラベルルの候補数が膨膨大になるが，短い共通部分
分
は 4.4 で述べるスコア計算によって淘汰されれる．

図 1 処理の流れ
処

4.4 スコア計算抽出された共通抽
通部分には基本
本スコアが付与
与される．
基本スコアとは基
は，その共通部部分のラベルととしての確かららしささを表した値でであり，出現頻頻度が高く，文
文字数が多く，他のの画像と共に出出現することののない共通部分
分ほど高いスココ
アがが与えられる．
基本スコア計算基
算式は式 (1)ののように定義すする．ここで，αはは共通部分が他
他の画像ととも
もに出現していいる場合スコア
アを減減少させるよううに働く係数，F は共通部分
分が同一画像とと共にに出現した頻度
度，PN は画像のの出現回数，L
L は共通部分のの文字字数である．

SCOR
RE
図 2 インンタフェースス
象とすると入力象
力回数が増えるにしたがって処理量が増
増大し，
S
SINCA
とユーザのインタラクションに支支障が出る．ししたがっって，画像認識識の対象とする入力画像はは，直近の 10 回分ととした．
画像認識ツー
ールには，エボリューション・ロボティクス
社1の"ERSP3.1（Evolution Robotics
R
Softwaare Platform）""に含
ままれる"ERSP
ビ
ビジョン"を用用いた．

1 http://www.ev
volution.com/prroducts/ersp/

=α ×

F
×
PN

L

…(11)

この式は，Lこのの重みが異なるる 4 種類のスコ
コア計算式を用用
意しし，SINCA に 1,000 回の入力力を与えて名詞
詞概念獲得の効効率をを調査する予備備実験[16]によよって決定したたものである．

4.5 出力4.4 で述べた方方法で求めた基
基本スコアが閾閾値を超えた共共
通部
部分は，画像 P のラベルに適適している可能能性が高いと判判断さされ，テキストトで出力される
る．

4.6 ユーザによるる評価
SIINCA の出力にに対してユーザ
ザは次の三つののキーワードのの
うちち，最も相応ししいものを選び
び，入力する．

277（第2分冊）

FIT2010（第 9 回情報科学技術フォーラム）

獲得したラベベル
入力文：わんちゃん
んがいるよ：あっちにわんちゃん↓がいるよ
ルール ：あっちに＠
ラベル獲得ル

図 3 ラベル獲獲得ルールの生
生成例
・・

じょうず：ラベルとして適切であある
おしいい ：ラベルととしては適切ででないが意味味はわ
かる・ ちがうよ：意味がわ
わからない
本手法は語彙
彙の知識を持たない初期状態を前提とししてい
る
る．SINCAはキーワードの意味を正確にに理解しているのでははなく，人間がが相手の表情やや声の調子で感じ取る様々な情報
報の代わりにここれらのキーワ
ワードを用いてている．
出力された共共通部分のスコアは，ユーザの評価が「「じょううず」の場合はは増加，「おしい」の場合はわずかに減減少，「ちがうよ」のの場合は大幅に減少するように係数βをを乗じてて再計算されるる．
本論文で述べべる実験では，，過去の実験結果を踏まええて，
係係数βを「じょうず」の場場合は 1.5，「おしい」の場
場合は
0
0.8，「ちがうよ」の場合は 0.2 とした．

4 ラベル獲4.7
獲得
入力（4.1） からユーザにによる評価（44.6）までの処処理を繰繰り返した結果
果，再計算されれたスコアが閾値を超え，さらにに「じょうず」」という評価を得たことがある共通部分
分は画
像 P のラベルととして獲得されれる．

4 ラベル獲4.8
獲得ルールの生生成
ラベル獲得ルルールとは再帰
帰的な名詞獲得を行うため
めのルールである．人ー
人間は過去に得得た知識を活用し，より効効率的にに学習を進めてていく．本手法
法ではそのような再帰的なな学習をを次のようにしして実現していいる．
SINCA は文字列 S をある事物に関する正しいラベル
ルとしてて獲得すると，，その事物に関する過去の入力文のうち，文字 S を含む文からラベル字列
ル獲得ルールをを生成する．具具体的にには，入力文にに含まれるラベ
ベルの部分を変数化（以降降，変数
数部を＠と表すす）することで，入力文を抽象化して生
生成す
る
る（図
3 参照）．以降，生生成したラベル
ル獲得ルールにに合致すする入力文が存存在した場合，，変数部＠に相当する部分
分を切りり出し，スコア
アを上昇させるる．
これは，人間間は様々な表現
現を聞いているうちにどののようなな表現がラベルルを示すものなのかを学習して，より効
効率的にに学習を進めてていると考え，，その様子をモデル化した
たもの
で
である．

5 対話データ
5.
タの概要
幼児がいる家庭における日常生活をビデオカメラ（Everio GZ-M
MG255，Victorr）を用いて撮撮影した．撮影
影対象ととなった家族はは， 日本語をを母語としておおり，2 歳 7 ヵ月の男
男児，12ヵ月の女児（ビデデオ撮影開始時
時の年齢）とそ
その両
親 4 人で構成
親の成されている．

図 4 ビデオ撮
撮影風景の例
例
多くの場合，撮多
撮影場所は上記
記の家族の住宅
宅の中であった
た．
ただだし，まれに自自家用車内や祖祖父母宅，駅ななどの外出先でで撮影影された場合ももある．撮影はは母親か父親ががビデオカメララ
を手手で持った状態
態か，箪笥の上上などのやや高高い位置に固定
定
した
た状態で行われれた．図 4 に収収録された場面
面の例を示す．
家庭庭における自然
然な発話が行わ
われる場面の撮撮影を目的とししたのので，課題など
どは一切設けてていない．
撮影は
撮
2007 年 7 月 21 日からら同年 11 月 23
3 日にかけて行行
われれた．ただし，撮影協力者ののプライバシーーに配慮して，
このの期間中の「撮撮影を行ってもも支障がない状状況」に限り，
撮影
影するように依依頼をした．そ
その結果，約 82 時間分のビビデオ
オデータが得らられた．
第一著者が得ら
第られた動画デー
ータを視聴し，その発話内容
容の書
書き起こし作業業を行った．書書き起こし対象
象は大人の発話話（主主に両親）でああり，できる限
限り発話の通りりにひらがな表
表
記でで記録を行った
た．音量が小ささく内容が聞きき取れない場合
合など
ど，書き起こししが不可能な音
音声は"***"のの記号で記録しした．
実際の発話の一実
一部を以下に示示す．文中の D は長女の名前
前を表表す．
・ もうあいすすかわないよおおとうさん（父
父親→長男）
・ ほらかまれれるわありんこ
こに（父親→長長男）
・ ねむいのかかな D ちゃんはは（父親→長女
女）
・ うえひこううきとんでるひひこうき（母親
親→長男）
・ こおりとっって（母親→長長男）
・ りんごいま
まおうちにないいもん（母親→→長男）
・ なにたべててんの D（母親親→長女）

278（第2分冊）

FIT2010（第 9 回情報科学技術フォーラム）10が見られる．長男への発話と長女への発話を比較すると，母親から長女への発話が平均して 0.5～0.9 文字ほど短くなっているが，顕著な差は見られなかった．
ビデオに収録された親子の対話の中で特徴的な現象として，幼児の発話に対して大人が行うオウム返しがあった．
オウム返しは幼児の言語獲得に重要な役割を果たすことが報告されている[17]．今回分析を行ったデータの中には，91 回のオウム返しが存在する．長女はまだ話すことができないこと，父親は母親に比べると長男の発話を正しく理解できないことから，必然的に母親が長男の発話に対して行
うオウム返しとなっている．長男が正確ではない発音で発話を行い，母親はそれを正しく解釈し，正確な発音でオウ
ム返しを行う様子が多く観察された．オウム返しが幼児の発音などを修正するためのフィードバックとして機能している点を参考にして，我々が開発した名詞概念獲得システ
ム SINCA のフィードバック部分にもオウム返しを用いることを検討している．
ビデオデータの中には，呼びかけも多く含まれていた．
両親の発話の中で，長男の名前が含まれているものは 331
文（全体の 13.1%），長女の名前が含まれているものは
178 文（全体の 35.6%）存在した．大人同士の発話には呼びかけは非常に少ない（全体の 0.8％）ため，子供に対する発話の特徴であると考えられる．

8

6.2 品詞の分布

65.で述べた方法で書き起こしを行った対話データの一部を分析し，発話者と発話対象の違いが発話内容などにどのような影響を及ぼすのかの調査を行った．分析対象とした
発話は 3,954 文である．

発話者や発話対象によって発話に含まれる品詞に特定の傾向が現れるかを調査した．収集した発話文を話者，発話
対象ごとに分類し，形態素解析を行った．分析対象となる
発話文はオノマトペ 1 を含んでいる，ひらがなで表記されている，などの特徴がある．形態素解析器は，連濁，反復形オノマトペを辞書に登録するのではなく，動的に認識を行う JUMAN2（ver.6.0）を使用した．
図 7 に両親から長男への発話，両親から長女への発話，
両親の間で行われた発話にそれぞれ形態素解析を行った結果を示す．品詞の分類は，JUMAN の仕様によるものである．この結果から，発話対象の違いには関係なく，名詞，
動詞，助詞の割合が高いことが明らかになった．また，幼児を対象にした発話と大人を対象にした発話では，助詞の数に約 6 ポイントの差があることが明らかになった．幼児に対する発話は，1 語発話が多く含まれることに加え，助詞によって格関係を明示する必要のない単純な内容であるためだと考えられる．

6.1 発話回数と発話の長さ

7. 予備実験

図 5 に発話者と発話対象ごとの発話回数を示す．母親から長男への発話が最も多く，全体の 41.6%を占めている．
それに対し，母親から長女への発話は全体の 4.8%となっており，最も少ない．父親も長男への発話が多く，長女への発話は少ない傾向にある．長男は不完全ながらも 1 語～
2 語の発話を行うことができ，両親の発話に応答を返すことができる．自ら両親に向けて話しかけることもある．したがって，長男は両親と継続的な対話を行うことができる．
一方で，長女はまだ話すことはできない．この違いが両親の発話回数に影響していると考えられる．
図 6 に発話者と発話対象ごとの発話の長さを示す．両親同士の発話は長く，子どもに向けた発話は短いという特徴

7.1 実験方法

1800
1500
1200
900
600
300
0

図 5 発話回数
124
2
0

図 6 発話の平均文字数
6. 対話データの分析

SINCA の名詞概念獲得の性能のベースラインを決定する
ために，アンケートによって収集した入力文を用いた実験を行う．入力文はアンケートによって収集した文からランダムに選択する．入力文の収集方法については 7.2 で詳しく述べる．

1 擬声語．擬音語と擬態語の総称．
2 http://nlp.kuee.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/juman.html

279（第2分冊）

FIT2010（第 9 回情報科学技術フォーラム）

30.0
25.0

割合︵％︶

20.0
15.0
10.0
5.0
0.0
動詞

形容詞 判定詞 助動詞

名詞

指示詞

副詞

助詞

接続詞 連体詞 感動詞 接頭辞 接尾辞

未定義
語

親→長男

18.5

4.6

1.5

2.5

26.3

4.1

2.6

13.0

0.2

0.1

3.9

2.3

7.7

12.6

親→長女

18.3

5.2

1.3

2.9

27.8

3.6

2.8

13.9

0.1

0.1

3.6

2.6

7.5

10.0

親→親

17.9

4.7

1.9

3.8

24.2

3.9

3.5

19.7

0.5

0.2

2.7

1.2

8.1

7.9

図 7 発話者と発話対象ごとの発話に含まれる品詞の分布
SINCA は音声認識及び音素認識を用いて入力を行った場
合にも名詞概念を獲得することが確認されているが[18]，
本論文の実験では音声認識誤りが実験結果に影響を与えることを避けるために，選択した文をキーボードから入力する．同様に，画像処理における誤認識が実験結果に与える影響を抑制するために，準備した静止画像を入力ごとにWeb カメラで撮影したものを入力画像とする．

7.2 アンケートによる入力文収集
10種類の事物（ウサギ，キリン，ネコ，クマ，りんご，
かばん，車，スプーン，ボール，ミルク）に関して「まだ話すことのできない赤ちゃんにその画像に含まれる物を見せながら話しかける」ことを想定した内容を尋ねるアンケートを実施した．回答者は10代から60代までの31名（男性7名，女性24名）であり，そのうち子育ての経験がある被験者は13名（男性1名，女性12名）であった．収集された全文数は324文であり，それらの平均モーラ長は10.98であった．
入力文の例を以下に示す．
・ かわいいねこがいるよ・ おいしそうなりんごだね
・ あそこにいるのはくまさんだね
・ うさぎさんはにんじんをたべるんだよ・ おもそうなかばんだね

7.3 実験結果
アンケートによって収集した入力文を用いた実験の結果，10 種類の画像に対して適切なラベルを対応付けることに成功した．一つの名詞概念を獲得するまでに必要な入力回数
は平均 6.2 回であり，分散は 0.40 であった．生成されたラ
ベル獲得ルール数は，52 個であった．ラベル獲得ルールが適用された回数は，3 回であった．

8. SINCA を用いた実験
8.1 実験方法
6.で述べた対話データを SINCA に入力した場合，名詞概念を獲得可能であるかを検証する実験を行う．ビデオ撮影

によって収集した発話文のうち，親子の間で共同注意が成立している場面の発話を入力文の候補とする．さらにその中で出現頻度が高い 10 種類の名詞（あいす，あり，ばす，
こおり，らーめん，おせんべい，とんねる，りんご，じゅーす）に関する 353 文からランダムに選択したものを入力
文とする．入力文はキーボードで入力し，入力画像は上記の名詞に対応した静止画像を入力ごとに Web カメラで撮影したものを用いた．

8.2 実験結果
実験の結果，ビデオから得られた対話データを入力に用いた場合も，SINCA は 10 種類の画像に対して適切なラベルを対応付けることに成功した．一つの名詞概念を獲得す
るまでに必要な入力回数は，平均 5.3 回であり，分散は0.21 であった．生成されたラベル獲得ルール数は，44 個であった．ラベル獲得ルールが適用された回数は，1 回であった．

8.3 考察
ビデオ撮影によって収集した入力文を用いた実験から，
SINCA は実際に幼児が聞いている発話データから名詞概念を獲得できることが明らかになった．また，予備実験で示した，アンケートによって収集した入力文を用いた実験の結果と比較すると，ビデオデータを用いる方が効率的な学習が可能になることがわかる．具体的には，一つの名詞概念を獲得するまでに必要な入力回数は，ビデオデータによる入力文を用いた場合，アンケートによる入力文を用いた場合と比較して平均 0.9 回少なかった．このような実験結果が得られた要因として，次の三つが考えられる．
一つ目は一語発話の数である．ビデオデータによって収集された入力文候補の平均モーラ長は 9.82，アンケートによって収集された文の平均モーラ長は 10.98 であった．このことから明らかなように，ビデオデータによる入力文はアンケートによる入力文より短いという傾向がある．アン
ケートによって収集された入力文の中には一語からなる文は全く含まれていなかったのに対し，ビデオデータから収集された入力文の候補のうち 66 文（全体の 18.6％）が一

280（第2分冊）

FIT2010（第 9 回情報科学技術フォーラム）表 1 ラベルの直前・直後に出現する
単語の異なり数と抜粋
ビデオデータ

アンケート

直前

直後

直前

直後

全 19 種全 42 種全 15 種全 22 種

も
の
きみら
ほれ
ほら
は
あと
ちゃん
そこ
ね
そんなに
それ
なんだ
いま
…

そっち
たべ
とった
きょう
いる
いっぱい
だろ
きた
おかたづけ
ちょうだい
のむ
あけて
すき
いった
しか
のみ
どうした
はき
うごいて
ない
そこ
…

は
が
かわいい
この
の
さん
さ
そうな
りっぱな
おでかけ
わあ
ながい
たかい
…

は
だ
です
か
も
いた
って
から
の
が
を
こっち
くび
はいて
ひも
…

このことから，SINCA への入力文には，日本語文法に即した正しい文よりも，大人が日常的に発話しているような文が適していると考えられる．
上記の三つの要因によって，ビデオデータから収集された入力文を用いた場合，共通部分抽出処理を行う際にラベルとして適切な文字列を切り出すことが容易になったと考
えられる．

9. むすび
幼児の日常生活を収録したビデオデータを書き起こし，
大人の発話の分析を行った．分析の結果，大人は短い発話で幼児に話しかけることが明らかになった．また，大人の発話に形態素解析を行った結果，幼児に対する発話には助詞が少ないことが明らかになった．
上記のデータを入力文として名詞概念獲得システム
SINCA を用いた名詞概念獲得実験を行った．SINCA は形
態素解析などを用いず，字面の一致のみを手がかりに名詞の候補を抽出する．したがって，名詞に隣接する文字が多様な（あるいは存在しない）文の集合が理想的な入力となる．これは大人が幼児に話しかける発話文の特徴に合致す
る．SINCA への入力文には，日本語文法に即した文よりも，大人が幼児に対して日常的に発話しているような文が適していることが示唆された．
一方で，日本語において助詞は動詞の格関係を示すなど，文の成立に重要な機能を果たしている．幼児が動詞を獲得する過程では助詞から得られる情報も必要だと考えられる．
助詞と名詞獲得，動詞獲得との関係については今後の研究課題である．

語発話であった．実際に実験で SINCA へ入力された文のうち，7 文が一語発話であった．
二つ目は表現の多様性である．収集した文からランダムに 100 文ずつを抽出し，それらに含まれるラベルの直前と直後の１単語について分析を行った．ビデオデータによって収集した文では，ラベルの直前に出現する異なり単語数
は 19，直後では 42 であった．アンケートによって収集した文では，ラベルの直前に出現する異なり単語数は 15，直後では 22 であった．ラベルの直前・直後に現れた単語の異なり数とその抜粋を表 1 に示す．アンケートの回答者はアンケート用紙に印刷された静止画に含まれる事物を説明しようとするため，画一的な表現を使用することが多い．
しかし，ビデオデータによって収集された文は日常生活における様々な状況の中での発話であるため，表現が多岐にわたる．これは，ラベル獲得ルールの適用回数が少ないという結果にも結び付くと考えられる．
三つ目は助詞の欠落である．アンケートによって収集された文は書き言葉に近く，助詞が省略されることはまれである．一方，ビデオデータによって収集された文では「らーめんあちちだからふーふー」，「あいすたべたの」などのように助詞が含まれないことが多い．また，入力された文のうち全体の 42.6％にあたる 23 文は本来必要であるはずの助詞が欠落していた．助詞はそれほど種類が豊富ではないため，SINCA が入力文から共通部分を抽出する際に，ラベルに助詞を伴った形で切り出されてしまうことがある．
助詞が含まれない入力文を用いると，ラベル部分に隣接する文字の種類が大幅に増えるため，このような誤りを回避することが可能になり，正確なラベルの獲得が促進される．

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