ISSN 1345-0093

愛知大学情報メディアセンター紀要
Vol.30/No.1 2020.March情報メディアセンター利用案内◇サービス時間〈月～土曜日〉（都合により変更する場合があります。掲示およびホームページをご覧下さい。）
豊橋校舎
分

曜日

420 教室（オープンアクセスルーム）

メディアゾーン（図書館） ※ 1

講義期間

月～金

9：10～19：00

9：00～19：50

講義期間以外 月～金

9：10～17：00

9：00～17：50

9：10～13：00

9：00～16：50

区

通年
※1

土

413 教室・421 教室・
423 教室・523 教室

SE サービス
9：00～17：40

講義利用のみ9：00～12：30（隔週）メディアゾーンは，豊橋図書館の運用日程に準じます。

名古屋校舎
区分

講義期間
（7・1 月以外）

講義期間（7・1 月）

講義期間以外※2

厚生棟 4F ※ 2
メディアゾーン受付

講義棟 7F
メディアカウンター（月～金）
8：50～21：00（月～金）
8：50～20：00（土）
8：50～17：00（土）
8：50～17：00（月～金）
8：50～18：30（月～金）
8：50～20：00（土）
8：50～12：30（月～土）
8：50～21：00（月～土）
8：50～17：00

SE サービス（土）
8：50～17：00

閉室

（月～金）
8：50～17：00（土）
8：50～12：30

メディアゾーンは，名古屋図書館の運用日程に準じます。

車道校舎
区分

講義期間

講義期間以外＊受付（3 階）メディアゾーン（月～金）
8：50～18：30（月～金）
8：50～21：30（土）
8：50～12：30（土）
8：50～18：00（月～金）
8：50～17：00（月～金）
8：50～19：00（土）
8：50～12：30（土）
8：50～18：00

K802，K804

SE サービス（月～金）
9：30～18：30
講義利用のみ（土）
8：50～12：30（第 1，3 土＊）

土曜日の SE サービスは毎月第 1，3 週のみ提供■センター閉室日／

 曜・祝日・夏期休暇期間・年末年始・創立記念日（11/15）・入試期間
日
ただし，祝日授業日は開室

はじめに
情報メディアセンター長

岩田員典

愛 知 大 学 情 報 メ デ ィ ア セ ン タ ー 紀 要 COM45 号 を 無 事 発 刊 で き た こ と に 対 し ま して，投稿していただいた執筆者の方々をはじめ，編集委員や発刊に関わっていただいた方々にお礼を申し上げます。今号も 4 件の投稿をいただきました。多くの方々にご愛読いただければ幸いです。
さて，近年は情報機器の発展によって，個人にまつわる様々な情報をコンピュータ
やスマートフォンなどに保存して管理することが当たり前となっています。そのような状況において個人情報の取り扱いに関して衝撃となる事件が昨年 12 月に発覚しました。ニュースなどでも大きく報道されたため，ご存じの方も多いかと思いますが，
神奈川県庁が使っていたファイルサーバの HDD が転売されて，そこから多数の個人情報が流出しました。
この事件では，神奈川県庁がリースしていたファイルサーバから，リース会社がHDD を取り外し，契約に基づいた HDD の処分を処理会社に委託していました。ところが処理会社の担当者が HDD の一部を持ち出してオークションサイトで転売し，この HDD を購入した人物が復元ツールを利用したところ個人情報が見受けられたというものでした。
米国国立標準技術研究所の Guidelines for Media Sanitization 1 によると，HDD を再利用する場合には少なくとも 1 回は固定の値（通常は 0）を全体に書き込むという消去方法をとるべきだと書かれています。これを行うことで復元ツールによるデータの復元はほぼ不可能になります。また，0 を 1 回ではなく，様々な値（0 と 1）を数回書き込む方が望ましいとも書かれています 2 。ただし，これはさほど重要なデータを保存しておらず組織内で再利用する場合であり，重要なデータを保存していた場合は物理的に破壊して再利用できなくするべきだとも書かれています。
この事件が起きた原因は様々ありますが，このディスク消去の指針に則ると，まずは処分会社の管理体制が杜撰だったことが挙げられます。データの重要度からして即座に破壊して再利用できなくすべきディスクを，破棄せずに保管していたのが問題だ
1

https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/SpecialPublications/NIST.SP.800-88r1.pdf
なお，最近の PC でメジャーになっている SSD は仕組みが異なるため，この消去方法では不充分である。

2

と言えます。また，神奈川県庁も破棄するにあたって簡易な消去しか実施していなかったと報道されています。処分会社に全て任せるのではなく，少なくとも全体に 0を書き込む消去方法をとっておくべきでした。その他にも，元々データを保存するときに全体を暗号化して保存するような方式を採用していれば，データの消去が不完全でも復元ツールでデータを取り出すことは出来なかったはずです。もちろん，HDD を無断で持ち出し転売した人物が最も悪いのですが，神奈川県庁が気をつけていれば防げた事態だと言えます。
この事件だけでなく他にも多数の個人情報漏洩が引き起こされています。それらの被害に遭わないためには，他人任せではなく各個人が自身の情報の管理に常に関心を持つことが重要だと言えます。それに関する話題として，今号の投稿の中にも情報イ
ンテグレーションによる個人情報漏洩の危険性について書いていただいています。このように今後も COM を通じて最新の情報技術やセキュリティに関して皆様に情報発信をしていければと思っております。

目

次

はじめに・・
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・情報メディアセンター長：岩田員典

論文
情報インテグレーションについて・・
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・ 伊藤

博文・・
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HITs における Typing 練習用採点プログラムの改良・・
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・ 松井

吉光・・
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	マイクロジオデータの作成と解析～持続可能なコミュニティバス運営を事例に～
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・蒋

湧，片山

穂南，可児

紀夫・・
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H5P プラグインを利用した Moodle 上での教材作成・・
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・ 森野

誠之・・
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研究ノート

センターだよりICT 委員会

会議報告・・
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・ 47

情報メディアセンター主催行事・・
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2018 年度 Moodle（LMS）運営業務報告・・
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・ 50
ICT 委員会構成員・・
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・ 53
情報メディアセンター沿革・歴代所長・・
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・ 54
自己紹介・・
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編集後記・・
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原稿募集要項
執筆要項

論文

情報インテグレーションについて
伊藤博文 † （愛知大学法科大学院）

要旨
情報が氾濫しその重要性が増す社会の中で，これまでとは異なる情報のインテグレーション（集約）が行われつつある。個人情報保護やプライバシーといった考え方から守られてきた情報がビッグデータ解析やオープンソース調査という手法で，秘匿化が骨抜きにされ個人レベルでは保護し得ない状況となり，あらたな望ましい情報管理のあり方が必要とされるようになる。
これについての問題点と対応手法について考察する。

キーワード：ビッグデータ

情報インテグレーション

1．はじめにプライバシー

オープンソース調査

根本から覆す恐れのあるものであり，慎重に扱うことを議論する必要がある。こ本稿の目的は，情報インテグレーショの意味で，情報インテグレーションの持ン（II: Information Integration）2 に かつ問題点を検討することが喫緊の課題でかわる問題点を考察することにある。情ある。

報インテグレーションとは，言葉通りに情報の集約であるが，単にビッグデータ

2．情報インテグレーションとは解析から生み出される新たな集約された情報に留まらず，元データとは異質の情情報インテグレーションを考えるにあ報を生み出す処理操作を指し，単なる集たり，まずは 2 つの事例から考えていき約という言葉だけでは表せない意味を持たい。

つ。この処理操作から生み出される情報が社会的に有用であるのは当然であるが，我々の社会における情報のあり方を†

愛知大学法科大学院教授。以下のメールアドレスに忌憚なき意見や批判を送付していただければ幸いである。hirofumi@lawschool.aichi-u.ac.jp。今後，本稿の改訂が必要な場合は，改訂版を http://cals.
aichi-u.ac.jp/project/PN0160.html にて PDF ファイルで公開する予定であり適宜参照いただければ幸甚である。また，本稿引用文中 URL の最終アクセス確認日は 2019 年 11 月 27 日である。
2
https://en.wikipedia.org/wiki/Information_integration 参照。

愛知大学情報メディアセンター－1－

Vol.30, No.1, 2020

2.1．オープンソース調査
インターネット上で繰り広げられる
Cyber 空間では，さまざまな情報発信が行われているが，いわゆる「ニュース」という事実を伝えるべき報道情報の中に偽物（Fake）とされる情報が蔓延した状
BellingCat
https://www.bellingcat.com

態となり，事実報道の真偽を誰もが判定できない状態に陥り，情報が錯綜し社会問題化してきている。
そこで，情報処理技術に長けた市井のSNS 上での日常での対話など，誰もがア

人達が，オープンソースの情報を集約しクセスできるオープンソース情報を地道て，真相を突き止めるという活動が行わ

な情報処理操作で一元集約することによれている。

り，撃墜したのはロシア軍であることを2014 年 ウ ク ラ イ ナ で 起 き た マ レ ー シ

突きとめたのである。

3

ア航空 17 便撃墜事件 の真相は，ウクラ

すなわち，既にこの世界中に散在する

イナとロシアの間で互いに相手が撃墜を

オープンソース情報を 1 つの目的でイン行ったと非難し合い，真相はどの報道メ

テグレーションを行うことにより，誰もディアも突き止めることができなかっが知り得なかった，また隠し通されたまた。BELLINGCAT（猫に鈴をつけるの

まの情報を明るみに出すことができるこ意）という名のインターネット上で活動とを証明しているのである。事実は存在するグループがある。エリオット・ヒギ

しその事実から漏れ発せられるオープン

ンス氏が率いる集団で，画像分析や音声

ソース情報が自由にアクセスできる環境

解析，位置情報の特定などに精通したメであれば，誰もが情報インテグレーショ

ンバーとボランティアから構成されていンを行い，求める情報を生み出すことが4る。Google Earth の衛星画像写真が示

できる。

5

す 位 置 情 報，Google Street view の 街
頭の映像が示すミサイル自走発射機の映像， 戦 地 に 赴 く 息 子 を 心 配 す る 母 親 の
3https://ja.wikipedia.org/wiki/ マレーシア航空 17 便撃墜事件
https://www.google.co.jp/earth/5
https://www.google.co.jp/intl/ja/streetview/4

愛知大学情報メディアセンター－2－

Vol.30, No.1, 2020

2.2．匿名からの個人特定
Luc Rocher 氏 ら の 研 究 6 に 依 れ ば，
ビッグデータなどで広く活用される匿名化された大量のデータには安全性に問題があるとされる。この研究結果では，プ
ライバシー保護のためにデータが匿名化されていても，性別，人種，生年月日，郵便番号，住宅ローン，学歴，結婚歴，車所有の状態，職業，市民権の状態といった複数の断片的な情報を手がかりに，近Figure 1 ビッグデータの集積

時の統計学や機械学習の計算手法を駆使すれば，高い確率で個人の特定が可能で2.3．ビッグデータの情報源あったとしている。
さまざまな分野で利用されるビッグデータ分析の基となる匿名化された個人

高度の監視社会といわれる今日においデータは，提供前に個人を識別されそうて，さまざまな形態で個人にかかわる情なデータ要素を取り除いて匿名データ化

報が収集されつつある。

され汎用データとして利用されるが，専第 1 は，不同意に情報収集されるデー

門知識を持った者が統計学や機械学習

タ群である。本人に情報収集されているの 計 算 手 法 を 駆 使 す れ ば， 地 域 住 民 のことの同意を全く取らずに一方的に行わ

99.98 ％ の 個 人 が 特 定 可 能 で あ る こ と をれる情報収集方法である。

指摘している。

まずは，街中に設置してある多数の防すなわち，匿名化作業はビッグデータ

犯カメラ画像データである。警察庁によ時代において意味のないものとされてしれば「防犯カメラ画像は，被疑者の特定まうことを指摘しているのである。

や犯行の立証に有効であることから，事件関係者の足取りの確認，防犯カメラ画

6

Luc Rocher, Julien M. Hendrickx & Yves-Alexandre de Montjoye, Estimating the success of reidentifications in incomplete datasets using generative models, NATURE COMMUNICATIONS(2019), https://www.nature.com/articles/s41467-019-10933-3.pdf.「ビッグデータ，匿名化でも高確率で個人特定 海外で指摘」2019 年 8 月 11 日朝日新聞朝刊，https://www.asahi.com/articles/photo/
AS20190810002696.html。

愛知大学情報メディアセンター－3－

Vol.30, No.1, 2020

像を公開しての追跡捜査等，警察捜査にbeacon））9 ，広告用識別子などの技術をおける様々な場面で活用されている。防使用して取得したアクセス情報も実質的犯カメラ画像の分析結果から被疑者の検に同意を得ずに収集され，目的外利用の挙に結び付いた事件の中には，被害者と恐れは高い。

全く面識がない被疑者による偶発的な犯

そして IoT（Internet of Things）10 が行 に よ る も の も あ り， 防 犯 カ メ ラ 画 像

もたらすデータ管理である。冷蔵庫内には， 今 や 警 察 捜 査 に 欠 か せ な い も の と残された野菜や牛乳といった食材の消費なっている。」7 としている。

期限がインターネット経由で遠隔地からさらに，高速道路上の自動料金収受シ
8

わかり今日購入すべき食材を教えてく

ステム（ETC）などの記録 ，検疫目的でれ，外出先から自宅の電灯・クーラーと設置されている空港のサーモグラフィー

いった家電の On/Off が自在にできるとも，本人の同意のないまま体温情報が収して利用される技術であるが，使われた集・記録されている。空港の出入国管理

機器操作の情報データも記録・一元集約

では，強制的に顔写真と指紋が採取され可能である。

る。その利用目的は自明のこととして，

第 2 は，同意型の情報収集である。

本人に口頭で情報収集時に説明されるこ

携 帯 電 話 の 通 話 履 歴 は， プ ラ イ バとはない。拒否すれば，出入国できない

シー・ポリシー 11 により保護され誰でもだ け で あ る。 防 犯 カ メ ラ 型 の セ ン サ ー

見られる情報ではないが，今や警察捜査で 人 工 知 能 を 使 っ た 顔 認 証 は， 防 犯 カには欠かせない情報データとなっていメラと同じく，その場にいる者全員の情る。管理主体は各携帯電話会社であり，報を取得しているが同意は得ていない。

恣意的な情報管理が行われても誰も知らWeb ア ク セ ス 時 に 発 生 す る 情 報（ ク ッ

ないままで済まされてしまう可能性があキ ー（cookie）， ウ ェ ブ ビ ー コ ン（web

る。


7

特 集： 変 容 す る 捜 査 環 境 と 警 察 の 取 組 https://www.npa.go.jp/hakusyo/h26/honbun/html/
qf310000.html。
8
有料道路自動料金収受システムにおける個人情報の保護に関する指針 https://www.its-tea.or.jp/
library/law/guideline.html。
9
Cookie の利用規制については，就職情報サイト「リクナビ」を運営するリクルートキャリア社が就職活動中の学生のサイト閲覧履歴などを基に内定辞退の指標を採用企業に提供していた問題が記憶に新しい。この問題を受けて，個人情報保護委員会が，個人情報保護法改正に取り組むこととなっている。「『クッキー』利用に法規制 リクナビ問題受け改正へ」日本経済新聞社 2019 年 11 月 26 日記事，https://www.nikkei.com/article/DGXMZO52606310W9A121C1000000/ 参照。
10
IoT は，「モノのインターネット」とも言われ，これを実装したものの一つがコネクティッド技術である。https://ja.wikipedia.org/wiki/ モノのインターネット 参照。
11
たとえば，https://www.kddi.com/corporate/kddi/public/privacy/exhibit2/ 参照。

愛知大学情報メディアセンター－4－

Vol.30, No.1, 2020

ビッグデータ集積情報インテグレーション
高度な情報処理技術Figure 2

新たな情報
の統合

情報インテグレーションの流れ

生体認証が求める個人情報は，目的外

利用履歴，等々である。

流用されないという信頼関係に基づきや

まさに，高度情報化社会を超えた超高り 取 り さ れ て い る が， 生 体 認 証 が 求 め

度情報化社会が到来しているのである。

る，虹彩・指紋・静脈・行動様式などの情ゆりかごから墓場まで，人が生きている

報がどのように処理されているかを検証

間に生み出す情報は全てインターネットする術は無い。医療機関の持つ電子カルを経由してビッグデータの中に入ること

テ上の病歴・既往症などの個人情報，調になる。

剤薬局の持つ薬事情報，社会保険会社のこうした情報収集は高度化し，それに持つ顧客の治療情報，など同様である。

伴うデータ集約は不可避であり，問題は種々の個人認証操作がもたらすデータ

誰がそれを適切にコントロールするのかの集約も同様である。コンビニの ATMである。

からお金を引き出したときの機器操作記録，銀行の ATM における機器操作デー

2.4．情報インテグレーション

タ， パ ス ポ ー ト に よ る 出 入 国 管 理 デ ータ，航空券の購入履歴情報，運転免許証

こうしたビッグデータとなった情報に記載される住所・本籍地・生年月日，

は，現状は様々な組織や個人が個別に記

住民基本台帳による住民管理情報，学校録保管しており，その手持ちデータの利における学業成績簿，卒業アルバム上の用可能範囲内で行われるデータマイニン

個人写真や氏名，学級の連絡網一覧表がグ技術を駆使し，データ集約という名の示す住所・電話番号，クレジットカード

下に，ビッグデータを情報処理して活用

愛知大学情報メディアセンター

－5－

Vol.30, No.1, 2020

するということが行われてきた。この段

3.1．プライバシーとは

階では，情報を集約する時点で特定の意図があるわけではなく，情報加工プロセ

プライバシーとは「他人の干渉を許さス を 経 て 統 計 的 な 処 理 を 行 い， 新 た なな い， 各 個 人 の 私 生 活 上 の 自 由 」12 と さ

データを生み出すことに留まる。

れ，「誰もが他人には知られたくない私

これに対し，情報インテグレーション的な情報を持っている。その個人にとっでは，単に文字情報のデータのみならずて場合によっては，知られたくない情報

画像や音声などあらゆる情報を集約しとなりうる。このような，他人に勝手にて，これまで関連付けられなかったオー

踏み込まれたくない個人の私生活上の自プンソース情報も含めて全ての情報が一

由 を プ ラ イ バ シ ー」13 と 一 般 に 定 義 さ れ

元管理され情報処理され，新たな付加価る。我々の社会生活上の重要な概念の一値の加わった情報を生み出すことに意義つである。
次 に， プ ラ イ バ シ ー の 発 展 史 で あ る。

がある。
これまでのビッグデータ解析とは次元

プライバシーの概念が日本に導入されたの異なるインパクトを社会にもたらすもの は ア メ リ カ か ら で あ り， ア メ リ カ にのである。

おいてプライバシー権が認められるよう に な っ た の は，1890 年， ウ ォ ー レ ン

3．プライバシーの果たした役割（Samuel D. Warren） と ブ ラ ン ダ イ ス（Louis D. Brandeis） が 連 名 で，「The情報を護るという観点からいつも引きRight to Privacy」（ プ ラ イ バ シ ー の 権合いにだされるのは，プライバシーであ利）と題する論文 14 を掲載したことに端る。そのプライバシーの意義とこれまでを 発 す る。 当 時， ア メ リ カ は イ エ ロ ー

果たしてきた役割について考える。

ジャーナリズムが横行する時代であり，目先の購読者数獲得のため人の私生活を覗き見たり秘密を暴いたりする取材報道には社会的にも批判が加えられようとしていた。そこでプライバシーという概念

12

広辞苑第七版。プライバシーについては，伊藤博文「プライバシーと不法行為法」豊橋創造大学
短期大学部研究紀要第 20 号 19 頁（2003 年），available at http://cals.aichi-u.ac.jp/products/articles/
Privacy&torts.pdf 参照。
13
岡本敏雄・山際隆『最新社会と情報 新訂版』実教出版 2018 年 22 頁 参照。
14
Samuel D. Warren and Louis D. Brandeis, The Right to Privacy: The Implicit Made Explicit, 4Harv. L. Rev. 193 (1890).

愛知大学情報メディアセンター

－6－

Vol.30, No.1, 2020

を創成し，「独りにしておいてもらう権

一方，日本においては，プライバシー

利（the right to be let alone）」が確立

は 憲 法 13 条 が 保 障 す る 人 格 権 の 一 部 とされていくのである。アメリカ法においしての幸福追求権に由来するとする。プて， こ の 論 文 発 表 の 1890 年 以 前 に も プ

ライバシーは，「私生活をみだりに公開

ライバシー侵害のような事件を扱った判されないという権利」，「独りにしておい例等は存在していたが，明確にプライバてもらう権利」という受動的な側面を協シー権と判示したものは無かった。1890

調される定義から，もっと積極的かつ主

年以降，ウォーレン・ブランダイス論文

体的に「自己の情報を自らコントロールに依拠して，後の判例の多くがプライバし得る権利」として定義する方向へシフシー権を確立していくのである。

トしてきた 19 。

アメリカでの発端は，マスメディアとつまり，プライバシーは唯一不変の法

いう急速に発達した情報拡散媒体から個概念ではなく時代の変遷につれてその中人の情報を護り安寧な生活を維持してい身を変質させてきている。なかでも，高くための人格権的権利としてプライバ

度情報化社会へと向かった時代では，自シ ー を 位 置 づ け た。 こ の 後， プ ラ イ バ

己決定権の尊重という考えを徹底するこシー保護は，損害賠償制度を基調とするとは，プライバシーという個人の持つ情不法行為法に委ねられ，プロッサーの 4報を自身が積極的にコントロールできる

15

類型 へと結実していく。そして「法とかに焦点が当てられることになる 20 。

経済学」学派の影響を受け 16 ，サーバース
ペースでのプライバシー保護についてのLawrence Lessig の主唱する財産権論

3.2．個人情報とプライバシー

17

へと流れていくのである 18 。

プライバシーと相俟って引き合いに出
15

Prosser and Keeton’s Hornbook on Torts (5th ed.) at 850 (1984)；望月礼二郎『英米法［新版］』青林書院（1997 年）254‒256 頁。
16
Guido Calabresi & Douglas Melamed, Property Rules, Liability Rules, and Inalienability: One Viewof the Cathedral, 85 HARV. L. REV. 1089（1972 年）。 松浦以津子「所有権法ルール，損害賠償法ルー
ル，不可譲な権原ルール：大聖堂の一考察」松浦好治編『不法行為法の新世界』111‒172 頁，木鐸社（1994 年）。
17
Lawrence Lessig, CODE VERSION 2.0, pp. 200‒232（2006 年）。山形浩生『CODE VERSION 2.0』
翔泳社 279–324 頁（2007 年）。
18
この流れについては，石井夏生利「伝統的プライバシー理論へのインパクト」『AI がつなげる社会AI ネットワーク時代の法・政策』弘文堂（2017 年）参照。
19
前田達明『民法Ⅵ 2（不法行為法）』青林書院新社 102 頁（1979 年）。
20伊藤博文「プライバシーと不法行為法」豊橋創造大学短期大学部研究紀要第 20 号 19 頁（2003 年），
available at http://cals.aichi-u.ac.jp/products/articles/Privacy&torts.pdf 22 頁参照。

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護法という法でもって保護範囲を確定して，「個人情報の適正かつ効果的な活用が新たな産業の創出並びに活力ある経済
社会及び豊かな国民生活の実現に資するものであることその他の個人情報の有用性に配慮しつつ，個人の権利利益を保護することを目的」24 としているのである。
Figure 3

3.3．伝統的プライバシー論の終焉

情報の分類図集団と個という対立構造で人類が社会されるのは，個人情報である。個人情報
21

2条

生活を生きていく中で，個の許容範囲をが規定し，氏名，住所，生年月日，性別，限定する道具としてプライバシーは働い

電話番号，学歴，職業など個人に関するてきた。人らしい生き方，自由な人生と情報のうち，生存している個人を特定でいう名の下に機能してきたプライバシー

き る 情 報 と し て い る。 特 に， 氏 名， 住

論は，情報インテグレーションにおいて所，生年月日，性別の 4 つを基本四情報は終焉期を迎えつつある。

そのもの定義は，個人情報保護法とし，他の情報と組み合わせることで容では，プライバシーという概念はどの

易に個人を特定できる情報も個人情報とような機能を私たちの社会で果たしてきされる 22 。

たのであろうか。近代哲学の祖デカルト

個人情報保護法という個別の立法によ（René Descartes） の コ ギ ト（Cogito

りプライバシーを守ろうとする意図は，

ergo sum）は「自己と他者」の対立を生「情報化社会の進展とプライバシー問題

み出し，ここにプライバシーの種が蒔かの認識」と「個人情報保護法制定の世界れる。人間社会が成熟し情報伝達量が高的潮流」にあるとする 23 。すなわちプライ

まれば，集団から個への干渉が大きくな

バシーの具現化を図るために個人情報保り，反動として個の存在領域を主張する


21

個人情報の保護に関する法律（平成 15 年法律第 57 号）。
岡本敏雄・山際隆『最新社会と情報 新訂版』実教出版 2018 年 22 頁。
23
基本的人権の保障に関する調査小委員会「衆憲資第 28 号 知る権利・アクセス権とプライバシー
権に関する基礎的資料―情報公開法制・個人情報保護法制を含む―（平成 15 年 5 月 15 日の参考資料）（PDF）」衆議院 pp. 77‒78, http://www.shugiin.go.jp/internet/itdb_kenpou.nsf/html/kenpou/chosa/shukenshi028.pdf/$File/shukenshi028.pdf。
24
個人情報の保護に関する法律（平成 15 年法律第 57 号）第 1 条（目的）。
22

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Figure 4

プライバシーライン

必要が出てくる。それは権利による保障

ル方法について考えてみる。

であり，情報化社会となると情報の自己4.1．ビッグデータ時代のプライバシー

コントロール権へと変わる。
しかしながら，超高度情報社会となる
現 代 で は， 自 分 で 自 分 の 情 報 を コ ン ト

ま ず， ビ ッ グ デ ー タ と 匿 名 個 人 情 報

ロールすることはほぼ不可能である。オ

と の 境 界 線 で あ る。AI 開 発 に は ビ ッ グ

プト・イン（Opt In），オプト・アウト

データは不可欠である。ビッグデータは（Opt Out） と い っ た 情 報 提 供 者 と 情 報

個人情報を匿名化したデータの集合体で収集者間の意思表示だけでは，情報管理ある。この境界を決める判断基準がプラができない時代になってきているのであイバシー・ライン（上記 Figure 4 参照）

25

る 。

である。
たとえば，A さんが週末にデートでイ

4．新しい情報コントロール

タリア・レストランにて会食をし，スマホ（スマートフォン）の電子決済で代金

超高度情報社会となる現代において個支払いをしたという情報はどうだろう

人で情報をコントロールすることは容易か。誰が何時・何処で何の代金支払いをではない。こうした状況でのコントロー

したという情報データは，イタリア・レ25See, Ronald Leenes and Silvia De Conca, Artificial intelligence and privacy – AI enters the housethrough the Cloud, Woodrow Barfield, Ugo Pagallo, Research Handbook on the Law of Artificial
Intelligence, Edward Elger (2019) p. 280; S.J. Blodgett-Ford, Future privacy: A real right to privacy for
artificial intelligence, Woodrow Barfield, Ugo Pagallo, Research Handbook on the Law of Artificial
Intelligence, Edward Elger (2019) p. 307.

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ストラン店の今後の売り上げには大きなり，調べればわかることである。年齢を情報である。加えて，店内の監視・防犯

隠すことによるメリットを求める人に

カメラ，店の向かいにあるマンションのとっては，その場は秘匿できても，戸籍防犯カメラの録画データが一元集約化さには生年月日が書かれている。プライバれることにより，A さんの個人情報は更シーという判断基準は極めて恣意的なもに大きな価値を生む。ビッグデータとしのであり，主観的で恣意的な意思判断をて欲しいのは，性別，年齢，当日の天気，重要視し保護しようとするのもプライバ

日付，年収，嗜好，同伴者の数などであシーである。

ろう。これがマーケティング手法により来店予測に繋がり，更に店独自に持つ注4.2．秘匿と匿名の希釈化

文履歴等を合わせれば，材料仕入れにも反映させることが可能である。大きなビ
ジネスチャンスとなる。

匿名化された情報はビッグデータとして活用されれば有用であるが，プライバ

この場合，プライバシー上保護される

シーなどによって保護される情報は利活べき個人情報とされるか否かの境界線

用されることも日の目を見ること無く消は，データ解析の目的により左右される

滅すると考えるのがプライバシーの求めものであり，一義的には決められない。

る帰結である。

個人情報とされるものを限定的に列挙しこれは，情報の全てを知らされず一部てもそれをインテグレーションすることのみを知り満足している状態と同じであにより，推測が可能となることは既に述る。まさに「裸の王様」 状態である。そべた。

して，すべての人類が既に「裸の王様」

26

また，知られたくない個人の情報，プ状態にあるとしたらどうであろうか？つライバシーと主唱して保護を求める情報

まり，情報インテグレーションが徹底さは，主観的に決まる。自分の年齢を対外れた社会では，あらゆる情報が集約され的にも公にする人もいればひたすら隠そ

一元管理されている。もちろん，多元的うとする人もいる。しかし，情報データな管理も可能である。そこでは，存在すの深層ではそのような情報は公知である情報を個の目で見て見えない情報にす
26「裸の王様」については，https://ja.wikipedia.org/wiki/ 裸の王様 参照。「知らないのは王様本人
だけで，王様の臣下と国民はちゃんと知っている。でも王様は満足している。なぜなら自分の情報をきちんと管理していると信じているからだ。」将にこの状態である。情報は常に事実そのものを表象しているのではなく，その事実を人が伝達可能にしたものである。情報は人が作り出すものなのである。

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るのがプライバシーである。しかし存在する情報は誰にも隠し通すことはできない。オープンソース情報調査などにより個人情報は丸裸にされてしまうからである。
Figure 5

プライバシーが求める情報の秘匿化は情報の区分希釈化され薄れ匿名情報との峻別は意味をなさなくなる。
市場経済を前提とする社会では情報は財となり自由に売買され得る。財としての情報の自由な流通というベクトルが大きな力を持つ。ビッグデータ解析による情報分析が新たなビジネスチャンスを生む 27 。だから，プライバシー保護に消極的な国家ほど，多くの有用なビッグデー

Figure 6

公共財と私有財の包摂関係

タを持つことができてしまうという現実
4.3．公共財としての情報があり，国家間の不均衡が生じ得る。
情報は存在し続ける。ただそれへのア
クセスを否定することで，無い物と扱お

情報は公共財であり，情報は個人の財うとしているに過ぎない。我々の棲む高ではない。公共財である情報の一部を，度情報社会では，あらゆるところに自分

プライバシーという考え方から秘匿するの痕跡を残しながら生きていくことは避ことにより，個人の排他的アクセスを認けられないのである。

めているだけなのである。
土地所有制度を例にとろう。国家が国境という名の下にこの地球上に存在する


27

これは規制に緩やかな国家と厳格な国家下での AI（人工知能）開発にも言えることである。たとえば，自動車の自動運転技術の開発である。規制の厳しい国家では道路交通法等の規制をたてに，開発段階の自動運転自動車の公道走行を許可しない。また自動運転車が起こす可能性のある事故の法的責任のあり方も AI 開発者にとって酷なものとなり，開発意欲を萎縮させる。一方，規制のゆるいも
しくは国策的に規制の無い特区などを認めるところでは開発は自ずと進む。人工知能開発は営利企業が主体であり，市場原理が命題となって開発が進むのである。市場は多様な商品としての AI を出
現させ，その AI の優劣により市場占有が決まり，企業収益が変わる。国家の下での企業活動である
限りは，AI は国家の政策に大きく左右されてしまうのである。

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土地を囲い込んでいる。これが領土であ個が生み出す情報を個のものとしてプラる。この国境内の領土上で，私有財産制

イバシー保護を行い日の目を見させない度の下に，個人に土地の排他的使用を認のは，情報という財を十分に利活用してめる。地球上の陸地という観点から見れいるとは言えない。オープンソース調査

ば，誰がその一部を支配しているかは瑣を駆使すればあらゆるプライバシーは存末なことである。土地を私的財産制度の在し得ないはずである。個が生み出す情

下で土地の個人所有を認め，個人に自由報は，膨大なセンサーにより日々集約さに活用させることがその土地自体の価値

れビッグデータとなっていく。生きていを最大限化できるという信念の下，こうくこと自体が情報発信となり，その情報した制度が近代以降の資本主義社会で行インテグレーションはもはや誰にも止めわれてきた。しかし，土地の「私的所有られないのである。公共財としての情報

vs． 公 共 の 福 祉 」 と い う 対 立 構 造 の 下を人類全体として有用に活用する手法がに行われる個と集団の葛藤が，個人所有求められるのである。

の範囲を狭める。功利主義的な考えにより，個よりも集団全体が優先された方が4.4．AI による情報インテグレーション

価値が上がると考えられるのであれば，個を押さえ全体の利益を優先させることさらに問題となるのが，AI（ 人工知能）

により，結果として個の利益に繋がるとの 進 化 で あ る。 ビ ッ グ デ ー タ 解 析 に AIいう考えが可能である。これが福祉国家

が 不 可 欠 な の は い う ま で も な い が，AIであり，今後も求められるものである。

28
がシンギュラリティ 以降，情報インテ国家が，法制度により国土という財を最グレーション技術の駆使を自発的に行え

大限活用できるように制度運営を行うよ

ば，人類には及びもしない情報管理社会

うに，情報も財として全体にとって最もが生まれてくる 29 。

価値の上がる管理手法を考える必要があ

DNA デ ー タ の 集 約 に よ る 発 病 リ ス クの予測，気候変動による災害リスクの予る。
ビッグデータは，個のデータをより多測，人身事故発生予測等が可能となりポく集約することによりその価値を増す。

ジティブな未来社会予測が可能となる一
28

Ray Kurzweil, The Singularity is Near: When Humans Transcend Biology (2005)，邦訳『ポスト・ヒューマン誕生 コンピューターが人類の知性を超えるとき』井上健監訳他 NHK 出版 2007 年。
29
伊藤博文「法的特異点について」愛知大学情報メディアセンター紀要『COM』Vol. 26/No. 1 第 41 号
13 頁（2016 年），available at http://cals.aichi-u.ac.jp/products/articles/OnJudicialSingularityV1.pdf。

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方で，個として埋没する個人情報の範囲

処方法が見出せないのが実情である。今（プライバシー・ライン）が AI により決後の研究に大いに期待するところであ定されるようになり，全体の利益のためる。

に没個性が強く要求される社会になる。

現状で考え得る一つの方法としては，情報処理演算能力の向上，情報インテ

情報インテグレーション権（Information

グ レ ー シ ョ ン 技 術 の 向 上， 情 報 収 集 技

Integration Right）を構想していく方法

術 の 向 上 と 深 化（IoT，GPS， ス マ ホ のが考え得る。また今後の開発されるテク

通 信 デ ー タ，SNS 上 で の 情 報 発 信， 遺ノロジーを駆使して，情報データに対し伝子情報解析の普及等），AI が自律的にブロックチェーン（Block Chain）技術を

情報インテグレーションを行うように駆使して情報のトレーサビリティを確保するのは大きなリスクが伴う。特に，汎して情報管理することも一案となろう。

用 人 工 知 能（AGI: Artificial General

いずれにせよ，誰がどうやって認めるIntelligence） の よ う に， 自 己 学 習 すのか社会的なコンセンサスが不可欠である AI，自ら情報を取りに行く AI，強いる。営利追求を前提としたビジネスは匿AI と呼ばれる段階の AI が情報インテグ

名化されないビッグデータを欲しがる。

レーションを管理するとき，もはや人類

しかし市井の人々は自らの情報を安易には AI の 完 全 な る 管 理 下 に お か れ る こ と提供することには躊躇いがある。この両となる。

者のバランスをどう保つかという社会的AI が 細 胞 レ ベ ル の 小 さ な チ ッ プ に なに議論が必要とされる。この論稿が今後れ ば， 人 は サ イ ボ ー グ 化 さ れ た も の にのその議論の一助となれば幸いである。

な り， 将 に Hybrid Human の 出 現 と なる。近未来の人間は，バイタルデータやDNA 情報等が逐次 AI の持つセンサーによ り 自 動 記 録・ 管 理 さ れ る こ と と な ろう。このような時代にプライバシーを論ずる意義を再考する必要があろう。
5．おわりに
ここまで情報インテグレーションについて考察してきたのであるが，残念ながら，指摘してきた問題点への決定的な対
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論文

HITs における Typing 練習用採点プログラムの改良松井

吉光 （愛知大学法学部）

要旨：
近年，情報機器の普及が進む反面，PC の扱い，特にキーボード入力に不慣れな学生が再び増
加しつつある。今後しばらくは PC における入力の主体はキーボード入力であり続ける可能性が高く，タッチタイピングによるキーボード入力スキルを身につけることは，学生にとって大学での勉学を修める上でも，卒業後社会に出てからも必須であると言えよう。このような状況にあるため，情報リテラシー・入門では e-Learning システムである HITs において，Typing 練
習の問題を多数用意し，自習できる環境を整備している。その HITs における Typing 採点プロ
グラムについて，2019 年度の講義に向けて，差分検出アルゴリズムを用いてエラーメッセージ
表示機能の改良を行った。それにより，学生の Typing 学習の効率化を図った。本稿では改良に用いた差分検出アルゴリズムについて述べる。

キーワード：e-Learning，Typing，情報リテラシー教育，差分検出アルゴリズム

1．はじめにでも，キーボードによる文字入力についても不慣れで入力速度がほとんど上がら

近年，スマートフォンの普及によりイない学生が多いようである。

ンターネットを使ったコミュニケーショ

PC に お け る 入 力 の 主 体 が 将 来 音 声 入ン，情報収集に一定のスキルを持って大力等の他の方法に移行していくことは考学に入学してくる学生が増えてはいる

えられるが，今後何年かはキーボード入が，逆に PC の利用に関して言えば，そ力がその地位を譲ることは想定できる現の機会が減ってきていて扱いに不慣れな状 で は な い た め， キ ー ボ ー ド 入 力 の 技

学生が増えているように感じられる。そ術，特にタッチタイピングのスキルは学れを反映してか，キーボードの入力に関生にとって必須のものであり続けるであして，アルファベットの大文字の入力のろう。そのため，情報リテラシー・入門

仕方といったごく基本的な操作方法につで は e-Learning シ ス テ ム で あ る HITs

いての質問がなされるようになってきてに お い て，Typing 練 習 問 題 を 多 数 用 意いる。スマートフォンのフリック入力・し，練習できる環境を提供してきた。

予測変換による入力には長けている学生
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そ の Typing 練 習 を 支 え て い る の が，

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自動採点プログラムである。採点においムをコーディングすることを試みた。

て， 入 力 の 各 行 の 文 字 列 を 模 範 と 比 較

二つの文字列の差分を求めることとし，一致しているかどうかで正解・不正

は，変更によって一方の文字列からもう解を判定するという方法をとっており，一方の文字列を生成するときに，どの文その点において全く支障は発生していな字が追加されたか，どの文字が削除されい。ただ，不正解と判定した場合に，不たか，どの文字列がそのままなのかを調

正解個所の学生への提示において，最初べることに尽きる。その際，コンピューの間違い箇所を表示するのみで，全体でタで求めるべきは何カ所間違っているか，2 つ目以降の間◦ SES（Shortest Edit Script）

違っている箇所がどこかを表示するよ◦編集距離（Edit Distance）

う に は な っ て い な い と い う， 学 習 者 に◦最長共通部分列

とって不親切な仕様になっていた。今回（Longest Common Subsequence）

は，不正解個所のメッセージをより具体の三つに還元される。その三つの量につ的に，文書全体でどの部分に，誤字があいて以下に述べる。

るか，書込不足か，書込過剰かといった間違いを一目で分かるように改良を行っSES

た。このメッセージを作成するのにあた

二つの文字列 A，B があったとき，文り用いたのが，本稿で紹介する差分検出

字列 A から文字列 B へ変更するときの手アルゴリズムである。

順は，様々なものが考えられる。そのう
ち，SES を考えるときは，文字列に対す

2．差分検出アルゴリズムの基本

る編集操作として◦任意の位置への一文字の挿入

このプログラム改良に用いた差分検出◦任意の一文字の削除

アルゴリズムとは，入力された文字列との二つのみが許されるものとする。手順

解答の文字列との差分を検出するためののうち最大の手数は，文字列 A の全てのものである。UNIX 等ではファイル等の文字を削除し，文字列 B のすべての文字差分を検出する diff というプログラムがを 挿 入 す る 手 順 で あ ろ う。 文 字 列 A とあり，PHP にも差分を検出する TextDiff

文字列 B に共通の文字がなければもちろ

等のライブラリーが存在するが，メンテん，この手順しかないが，そうでなけれナンスが終了していたり，ライセンスがば，もっと少ない手数で変更が可能にな明記されてなかったり等の問題があった

るはずである。そういった様々な手順のため，今回は，自前で差分検出プログラ

うち，最も手数が少ない手順を SES と呼愛知大学情報メディアセンター

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ぶ。

する際の編集操作の最小回数を指す。文

例えば，二つ「abcde」と「abief」であれば，字列の編集操作は SES と同様，
◦任意の位置への一文字の挿入

1．「a」をそのまま◦任意の一文字の削除

2．「b」をそのままの二つのみが許されるものとし，それぞ3．「c」を削除

れを「1」と する。 編 集距 離 は SES が分

4．「i」を「b」の後に挿入

かれば求めることができて，SES におけ5．「d」を削除

る削除・挿入の回数に相当する。先の例

6．「e」をそのまま「abcde」と「abief」の場合であれば，編集

7．「f」を「e」の後に挿入

距離は「4」となり，「abcde」と「abdce」

が SES となる。ただし，SES は二つの文の 場 合 で あ れ ば， 編 集 距 離 は「2」 と な字列が与えられとしても，一意に決まらる。編集距離は二つの文字列が与えられない場合がある。例えば，

れば，一意に決まると考えて良い。

「abcde」と「abdce」の場合だと，
1．「a」をそのまま

最長共通部分列（LCS）

2．「b」をそのまま

最長共通部分列とは，二つの文字列に

3．「c」を削除

共通して含まれる最も長い部分列のこと

4．「d」をそのままである。この時，部分列は部分文字列で5．「c」を「d」の後に挿入はなく，連続した文字列である必要はな

6．「e」をそのままい。ただし，出現する順序は元の文字列との順序通りである必要がある。
1．「a」をそのまま先の例「abcde」と「abief」の場合であ

2．「b」をそのままれば，最長共通部分列は「abe」となる。

3．「c」をそのまま

最長共通部分列は SES と同様，一意に決

4．「d」を削除

ま ら な い 場 合 が あ る。 先 の 例「abcde」

5．「d」を「b」の後に挿入と「abdce」 だ と， 最 長 共 通 部 分 列 は

6．「e」をそのまま「abce」と「abde」のどちらとしても良はともに SES となる。

い。最長共通部分列と SES は一対一の関係になっており，SES が決まれば最長共

編集距離

通部分列が決まり，最長共通部分列が決二つの文字列 A，B の違いを数値化しまれば SES が決まるという関係にある。

たもので，文字列 A から文字列 B へ変更
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差分検出アルゴリズムでは，上記三つでの移動を距離「0」とする。この時の最の量，SES，編集距離，最長共通部分列

短距離が，編集距離に相当する。また，を求めることになるが，この問題を編集

編集グラフを SES に解釈するときは，斜グラフ（Edit Graph）上の最短距離取得

め線での移動を「そのまま」とし，下方問題に還元し，解を求めるのが一般的で向への移動を「文字の削除」，右方向へのある。編集グラフとは，文字列 A と文字

移動を「文字の挿入」とすれば良い。

列 B の各要素を x 軸 y 軸上に 並べ，それの交点を縦横の辺で結合し，文字列 A の

上記の例で SES は例えば，以下のような太線の経路である。

i 番目の文字と文字列 B の j 番目の文字が等しい場合のみ，（i － 1，j － 1）から（i，

（0，0）

a

b

i

e

f

a

j）へ斜め線で結んだものである。

yb

例 え ば，「abcde」 と「abief」 の 場 合cであれば，編集グラフは以下のようにな

d

る。

e

（0，0）

a

b

i

e

f

a

x

y

（図 2

b
c

（5，5）
編集グラフ上での SES の例）

太線において，縦の線が二つ，横の線dが二つあるので，距離は「4」となり，編

ex

集距離が「4」と合致しているのが分か

（5，5）
（図 1

る。
編集グラフ上の最短距離取得問題を解編集グラフの例）

くアルゴリズムとしては，単純な「動的このような編集グラフを考えるとき，計画法」を用いる方法や，それを文字列

SES を求める問題は，原点（0，0）からの差分を求めるために効率を良くした，座標（M，N）まで向かう場合の，最短距

O（ND）アルゴリズム［8］や O（NP））

離を求める問題に還元される（ここで，アルゴリズム［9］がある。今回の改良でM,N はそれぞれ文字列 A，文字列 B の文は最も単純な「動的計画法」を用いるア

字数である）。このとき考える距離は単ルゴリズムを採用した。

純な距離ではなく，編集グラフにおいて縦横へ一つ分の移動を距離「1」，斜め線
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3．「動的計画法」アルゴリズム◦文字列 A の i 番目の文字と文字列 Bの j 番 目 の 文 字 が 等 し い 場 合 は， 最単純な「動的計画法」を用いるアルゴ

長共通部分列の長さが一つ伸びるのリズムでは，まず編集グラフの各頂点にで「1」を加算する。

辿り着くまでの最長共通部分列の長さを

この規則を用いると先の例の場合は，計算する。文字列 A（文字数 M）と文字

各格子点における最長共通部分列の長さ

列 B（文字数 N）を考えるときは，（M ＋は以下のようになる。

1）×（N ＋ 1）の表を作成し，先頭の行，

a

b

i

e

f

0

0

0

0

0

0

a

0

1

1

1

1

1

b

0

1

2

2

2

2

列を以下のように「0」で初期化する（ここでは，文字列 A を「abcde」と文字列
B を「abief」を例にとる）。

0
a

0

b

0

c

0

d

0

e

0

a

b

i

e

f

c

0

1

2

2

2

2

0

0

0

0

0

d

0

1

2

2

2

2

e

0

1

2

2

3

3

（表 2）
次に，この表を用いて SES と最長共通部分列を求めることになるが，このとき（表 1）

座 標（M，N） か ら 原 点（0，0） に 戻 ることを考え，その時最短となる経路を以この表の算出する規則は以下の通りとする。

下の手順で決定していく。
◦文字列 A の i 番目の文字と文字列 B◦文字列 A の i 番目の文字と文字列 Bの j 番 目 の 文 字 が 等 し い 場 合 は， 編の j 番 目 の 文 字 の， そ れ ぞ れ 一 つ 前

集グラフで（i，j）から（i － 1，j －の文字（一つ左，または一つ上）の1）に進む。（編集グラフ上では左斜

最長共通部分列の長さを基準としてめ上に進む）

考える。

◦文字列 A の i 番目の文字と文字列 B◦一つ左と一つ上の二つの最長共通部の j 番目の文字が等しくない場合は，分列の長さのうちどちらか一方が長格子 点（i － 1，j） と（i，j － 1）にい場合は，長い方がその格子点にお最長共通部分列の長さを比較し，長ける最長共通部分列の長さとなる。

い方に進む（編集グラフ上では左ま愛知大学情報メディアセンター

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たは，上に進む）。なお，同じ場合は

1．「a」をそのままどちらに進んでも良いので，実装上

2．「b」をそのままは上に進むことにした。

3．「i」を「b」の後に挿入

今回の例でこの手順を実行すると，以4．「c」を削除

下のような図になる。
a5．「d」を削除

bie

6．「e」をそのまま

f

7．「f」を「e」の後に挿入と な り，SES に な っ て い る こ と が 分 かる。また，この SES から編集距離は「4」

←

a

←

←

b
c

↑

d

↑

であることも導き出すことができる。
以上が，単純な「動的計画法」を用いた，差分検出用の最短経路探索アルゴリ

←

←

e

ズムであり，このアルゴリズムを，PHP（図 3）

言語を使って実装を行った。

この経路の中で斜め上に進んだ箇所の4．まとめ

文字列を左上から経路を順に辿って集めると「abe」となり，最長共通部分列に

今 回 は HITs の Typing 採 点 プ ロ グ ラ

なっていることが分かる。この場合の経ムの改良を行い，不正解個所のメッセー

路 は， 編 集 グ ラ フ で は 以 下 の よ う に なジをより具体的に，文書全体でどの部分る。

に，誤字があるか，書込不足か，書込過

（0，0）

a

b

i

e

f

a
b

剰かといった間違いを一目で分かるよう
yにした。その際，文字列の差分を検出するアルゴリズムとして，前節で紹介した単純な「動的計画法」を用いるアルゴリ

cズムを採用した。

d

単純な「動的計画法」を用いるアルゴ

e
x

（5，5）
（図 4）

リズムは実行時間が最長・平均ともに O（MN）となり，文字列が長くなると計算量，メモリの使用量とも膨大になってしまうという欠陥が存在する。それは，最これを解釈すると，
愛知大学情報メディアセンター

短経路の探索で，編集グラフ上の全ての－ 20 －

Vol.30, No.1, 2020

格子点をいったん全て辿って最長共通部

愛知大学一般教育論集，（40），25–40（2011）

分列の長さを計算し，それから経路を見［4］長谷部勝也，松井吉光，谷口正明，「HITs

つけ出すという手順になっているためでにおける Word 文書の採点プログラム 2013 年ある。それは共通部分の多い文字列同士度版の開発」，愛知大学一般教育論集，（45），での比較ではとても冗長な作業となって41–53（2013）

しまうからである。それを改善する方法［5］松井吉光，長谷部勝也，谷口正明，「HITs

としては，最短経路の探索範囲を絞ってにおける Word 文書の採点プログラム 2016 年

計算量とメモリの使用量を減らす方法が度版の開発」，愛知大学一般教育論集，（52），あり，それが O（ND）アルゴリズム［8］27–36（2017）

や O（NP）アルゴリズム［9］等である。

［6］松井吉光，谷口正明，「HITs における Word

ただ，HITs の Typing の問題では各行文書の採点プログラム2018年度版の開発」，愛が高々30 文字であるため，その欠陥が大知大学一般教育論集，（54），43–49（2018）

きな問題になることはほぼ想定する必要［7］長谷部勝也，松井吉光，谷口正明，「HITsはないと判断している。しかし，今後とにおける Word 文書の採点プログラム 2019 年

しては，他のより効率の良いアルゴリズ

度版の開発」，愛知大学一般教育論集，（56），

ムを採用することも視野にいれて，改良

31–39（2019）をして行いたいと考えている。

［8］E.W.Myers, “An O (ND) Difference
Algorithm and Its Variations”

参考文献

Algorithmica 1, 251 (1986)［1］岩田員典，功刀由紀子，齋藤毅，谷口正明，［9］Sun Wu, Udi Manber, G.Myers, W.Miller,

長谷部勝也，松井吉光，古川邦之，「Excel，“An O (NP) Sequence Comparison

Word 自 動 採 点 シ ス テ ム HITs の 構 築 と 運

Algorithm”

用」，愛知大学情報メディアセンター紀要

Information Processing Letters

COM vol. 20，No. 1，2010

35, 317 (1990)［2］岩田員典，松井吉光，長谷部勝也，谷口正［10］『アルゴリズムイントロダクション「第 2明，池森均，梅垣敦紀，齋藤毅，澤田貴行，

巻」アルゴリズムの設計と解析手法

土橋喜，中尾浩，西本寛，古川邦之，毛利元T．コルメン，C．ライザーソン，R．リベス

昭，「情報リテラシーのための Word，Excel 自ト，C．シュタイン（浅野哲夫，岩野和生，梅動採点システムの構築と運用」，教育改革 ICT

尾博司，山下雅史，和田幸一共訳）近代科学

戦略大会

社

pp. 294–295（2013）［3］松井吉光，谷口正明，長谷部勝也，「HITs における Word 文書の採点プログラムの開発」，

愛知大学情報メディアセンター

第 3 版』［11］久保達彦，「diff の動作原理を知る～どのよ
うにして差分を導き出すのか」－ 21 －

Vol.30, No.1, 2020

https://gihyo.jp/dev/column/01/prog/2011/
diff_sd200906（2019/8/23 参照）［12］「差分検出アルゴリズム三種盛りプログラ
ミング」
https://susisu.hatenablog.com/entry/2017/10/09/134032（2019/8/23 参照）［13］N. Tsuda，「diff ってなんだ」
https://gist.github.com/gurimusan/
7e554eb12f9f59880053（2019/8/23 参照）［14］文書比較（diff）アルゴリズム
http://hp.vector.co.jp/authors/VA007799/
viviProg/doc5.htm（2019/8/23 参照）［15］典型的な DP（動的計画法）のパターンを
整理 Part 1～ナップサック DP 編～

https://qiita.com/drken/items/
a5e6fe22863b7992efdb（2019/8/26 参照）

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－ 22 －

Vol.30, No.1, 2020

論文

マイクロジオデータの作成と解析～持続可能なコミュニティバス運営を事例に～
蒋

1．はじめに湧 （愛知大学地域政策学部）

片山

穂南（愛知大学地域政策学部学生）

可児

紀夫 （非常勤）

本稿は，愛知県安城市のコミュニティ
バスの運営を事例に，オープンソースを

位 置 情 報 を 持 つ， 情 報 粒 度 が 非 常 に活用したマイクロジオデータの作成と分

細かいデータをマイクロジオデータ

析結果を紹介し，マイクロジオデータの（Micro Geodata） と 呼 ぶ。 通 常， 位 置普及に寄与したい。

情報を付随する個票データ（Individual

我が国では人口減少，少子高齢化が進Data），例えば，空き家，店舗，バス停，

行しており，地域社会の経済が減縮傾向

工場など様々な地域データはマイクロジに向かいつつある。地域の公共交通におオデータに分類される。

いても，人口減少や財政緊縮による公共

近年，マイクロジオデータを活用した

交通など社会資本（Social Capital）への地域研究，とりわけ行政区などの形式区

投資規模の縮小傾向，一方高齢者が公共域（Formal Region）を超え，実質区域

交通に対する需要と依存の増大傾向，こ（Uniform Region）における属性の集計の二つの傾向が長期的に併存することが手法が注目されている。例えば，浸水区考えられる。限られた地方財政の制約を

域内の被害人口を集計するには，行政区

前提に，公共交通システムなど社会資本域ではなく，浸水エリア内の人口を集計の供給と高齢者など社会弱者の需要が，する。その場合，行政区単位の人口デー「量」的と「空間」的にマッチングさせる

タの代わりに，住宅単位の人口データ，ことが課題になる。本研究は，愛知県安つまりマイクロジオデータの使用が有効

城市を対象に，住民のニーズとバス路線になる。

や商店など社会資本の立地を空間的に分

通常，マイクロジオデータの入手は困析する。地域住民からみた社会資本（公難である。また，マイクロジオデータを

共交通や商店など）へのアクセス利便性

作成と分析するために，GIS 専門知識とを定量化し，社会資本立地の適合性を検技能が必要になる。それは初心者にとっ証する。本稿は，本研究において，マイて，やや難しいと言わざる得ない。

クロジオデータデータの作成と分析結果

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－ 23 －

Vol.30, No.1, 2020

の一部について解説を行う。
本稿の第 2 章はバス路線とバス停，コンビニエンスストアのマイクロジオデー
タの作成方法を紹介し，第 3 章はマイクロジオデータの分析システム，第 4 章はいくつかの分析結果を紹介する。
図1

NAVITIME システム

2．マイクロジオデータの作成
市が公表したバス路線図（PDF 形式）でこの章では，QGIS の環境を用いて，安ある。
「NAVITIME」2 は全国各地のバス

城市のバス路線・バス停とコンビニエン

路線とバス停の情報を WebGIS 形式で検スストアのマイクロジオデータの作成方

索できるシステムである（図 1）。

法を解説する。
（2）作業手順
2-1．バ ス 路 線 と バ ス 停 に お け る マ イ ク
ロジオデータの作成

以下は作業の手順を示す。
1． QGIS に BingMap の追加
2． データ構造の設計（1）情報の入手

3． バス路線とバス停のシェープファイ
ルデータの新規作成

表 1 は使用する情報ソースを示す。

4． QGIS の デ ジ タ イ ジ ン グ 機 能 を 用 い
表1
No
1
2
3

情報ソース

名称

たデータ作成用途

あんくるバス 安城バス路線と時刻（3）BingMap の追加

路線図時刻表 情報（PDF ファイル）
NAVITIME

全国バス路線図検索（WebGIS システム）

QuickMap

QGIS 用 BingMap のServices

プラグイン

バ ス 路 線 と バ ス 停 は， そ れ ぞ れ ラ イ
ン と ポ イ ン ト の ベ ク タ デ ー タ と し て，
QGIS の「デジタイジング」機能を用いて，手作業で作成することになる。その際，バス停の情報を載っている BingMap

1「あんくるバス路線図時刻表」 は安城を QGIS の背景として追加する必要がある。

1「あんくるバス路線図時刻表」：https://www.
city.anjo.aichi.jp/kurasu/dorokotsu/ankurubus/
ankuru4.html

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2「NAVITIME」：https://www.navitime.co.jp/
bus/route/－ 24 －

Vol.30, No.1, 2020

図2

QuickMapServices のプラグイン

図3

BingMap の追加

そのために，「QuickMapServices」3 をダウンロードし，QGIS にプラグインを
インストールする（図 2）。

ファイルを選択し，プラグインをインストールする。
次 に，QuickMapServices プ ラ グ イ

メニューバーの［プラグイン］＞［プンを使用し，Bing Map をロードインす

ラグインの管理とインストール］＞［zipる。［Web］ ＞［QuickMapService］ ＞

からインストールする］を選択する。zip［Search QMS］を選択し，「Bing Maps」

3

QuickMapServices：https://plugins.qgis.org/
plugins/quick_map_services/

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と 検 索 す る と Bing Maps を 追 加 で き る（図 3）。

－ 25 －

Vol.30, No.1, 2020

（4）バス路線とバス停のデータ構造

して，id のバス停コード，line_id の路線

バス路線とバス停，それぞれはベクタ

コード，no のバス停番号と name のバス

形式のデータとして作成し，ShapeFile

停名，計 4 つの属性を持つ。バス路線と形式で保存される。バス路線は，ライン

バス停の間に，line_id を通して情報がつの ジ オ メ ト リ フ ィ ー ル ド geom を 持 ち，ながっていることを確認できる（図 4）。

line_id と line を二つの属性に，それぞれ
路線コードと路線名を記述する。一方，（5）バス路線とバス停のデータ新規作成

バス停は，ポイント型のベクタデータと次 に，QGIS の［ レ イ ヤ ］ ＞［ レ イ ヤの作成］＞［新規シェープファイルレイ
ヤ］を選択し，「バス停」と「バス路線」の「新規シェープファイルレイヤ」ダイ
アログを開く。以下の表 2 と表 3 データ
仕様を用いて，図 5 と図 6 の操作の通り，
図 3 で示したデータ構造を実装する。

図4
表2

データ構造

バス停のデータ仕様

ファイル名

バス停

ジオメトリタイプ ポイント
CRS の選択EPSQ4326 WGS84

フィールド名称

タイプ

長さ

id

Integer10

line_id

Integer10

noInteger10

nameString30

図5

データの新規作成（バス停）図6

データの新規作成（バス路線）

表 3 バス路線のデータ仕様
ファイル名

バス路線

ジオメトリタイプ ライン
CRS の選択EPSQ4326 WGS84

フィールド名称

タイプ

長さ

line_id

Integer10lineString30

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－ 26 －

Vol.30, No.1, 2020

（6）「デジタイジングツールバー」の使用

置 を 確 認 し， 次 に QGIS の BingMap の次に，「NAVITIME」バス路線検索と上にも同じバス停の位置を特定する（図「あんくるバスの路線図」情報を併用し，8）。最後に「デジタイジングツールバー」

QGIS の BingMaps の 上 に， 関 連 の バ スの編集モードでポイントを追加し，属性

停とバス路線の位置を特定し，QGIS の入 力 画 面 に［id］，［line_id］，［no］ と「デジタイジングツールバー」を用いて，［name］の属性データを入力する（図 9）。

手動でバス停の位置（ポイント）とバス

この手順を繰返し全バス停のポイントを路線（ライン）の軌道を入力する。

追加する。

図 7～図 9 では，「安祥線」の「南桜井駅」バス停データの作成過程を示す。

バス路線は，［バス路線］レイヤを選択
し，「デジタイジングツールバー」の［編

まず，図 7 のように「NAVITIME」バ

集モード切替］＞［ライン地物を追加］

ス路線検索で，「南桜井駅」バス停の位を選択し，「あんくるバスの路線図で路線経路を確認しながら，ポイントとポイ
ントをラインで結び，そのラインのデー
タを追加する。新規のラインを追加する
際に，図 10 の属性入力画面が現れ，その中路線の属性データを記入する。
その時点で完成した 1 つの路線は，通常複数のラインで構成されている。次の

図 7「NAVITIME」でのバス停位置

図 8「BingMap」での同じ位置を確定
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－ 27 －

図9

バス停データを入力
Vol.30, No.1, 2020

図 10

バス路線属性の入力

図 13
図 11

図 12

完成した「安祥線」

空間演算ツール：融合

融合対象フィールドの指定
図 14

作業では，それらの複数のラインを一本

安城市のバス路線システム

を押す。

のラインに融合し，路線とラインが一対

図 13 は完成した「安祥線」，図 14 は完成

一の状態に仕上げる。路線ラインの融合した安城市のバス路線とバス停を示す。

では，図 11 と図 12 のように［ベクタ］＞［空間演算ツール］＞［融合（ディゾル

2-2．コ ンビニエンスストアデータの作成ブ）］の順に選択し，［入力レイヤ］→バ

商業施設は社会資本の 1 つの要素としス路線，［基準となる属性］→「line_id」て，地域研究によく取り上げられる。店を入れると，最後に「OK」

舗リストに関する情報は，電話帳や業種と「line」に

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－ 28 －

Vol.30, No.1, 2020

別の名鑑から入手できるが，本稿は，非常に入手しやすい NTT タウンページ株
式会社の i タウンページ 4 の利用を紹介する（図 15）。
（1）作業手順以下は i タウンページを用いたコンビ
図 15

ニエンスストアにおけるマイクロジオi タウンページ

データの作成手順を示す。
1． i タ ウ ン ペ ー ジ か ら 店 舗 情 報 の CSV
ファイルの作成
2． アドレスマッチングによる店舗の緯度と経度の取得
3． 店舗のベクタデータの作成（2）i タウンページから店舗情報に関す

図 16

i タウンページの検索結果

図 17

CSV ファイル：検索結果

る CSV ファイルの作成
今回はコンビニエンスストアの店舗
デ ー タ の 作 成 を 試 み る。 ま ず，i タ ウ ン
ページで「愛知県安城市

コンビニエンスストア」と検索する（図 16）。
検 索 結 果 を 図 17 の よ う に CSV 形 式 で保存する。その後，Excel の「データフィ
ルター」機能を使用して，電話番号「TEL…」や「口コミ情報」や系列外の店舗情報を削除する。次に，Excel の「データフィルター」機能を使って，図 18 のように住所を含む行をまとめ，そこから住所情報だけを抽出する。
図18の情報から住所だけを抽出するには，2 通 り の 方 法 が 考 え ら れ る。1 つ は
Excel の「フラッシュフィル」機能を使っ

4

i タウンページ：https://itp.ne.jp/?rf=1

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て住所の文字情報を自動的に抽出する。
－ 29 －

Vol.30, No.1, 2020

図 19

図 18

完成した店舗情報 CSV ファイル

住所を含む文字情報

もう一つは関数 find（），left（）と right

図 20

Geocoding and Mapping

図 21

住所から緯度・経度の取得（）の併用で住所の文字情報を抽出する。
最後は，同じ方法で店舗系列と店舗名の情報を抽出し，下図のように店舗情報の CSV ファイルを完成させる。
（3）アドレスマッチング
次 に， 谷 謙 二 氏 の「Geocoding and
Mapping」5 サイトを利用し（図 20），店
舗住所から緯度と経度を取得する。図 21のように，［住所，施設名等］ウィンドウ

そして［住所変換］ボタンを押すとウィに，住所のみをコピーする。この際［並びンドウに入力した住所が緯度経度に変換

順］は，「住所・施設のみ」としておく。

される。処理終了後，［取得結果］ウィン

5

ドウに，店舗住所の緯度経度が出力されGeocoding and Mapping：http://ktgis.net/
gcode/

愛知大学情報メディアセンター

る。

－ 30 －

Vol.30, No.1, 2020

［ 一 致 住 所 ］ と［ 注 意 事 項 ］ の 記 述，に読み込み，店舗シェープファイル（ポ住所エラーが出た箇所については，正し

イントデータ）に保存する。

く緯度経度は取得できていない可能性が

ま ず，QGIS［ レ イ ヤ ］ ＞［ レ イ ヤ のある。もし位置が間違っている場合は，追加］＞［デリミティッドテキストレイ

マップで示されたポイントまで移動し，ヤの追加］を選択する。デリミティッド

正しい緯度経度を取得する。

テキストウィンドウが立ち上がったら，

こうして入手した緯度経度を図19で完［ファイル名］，［レイヤ名］，［ジオメト成したリストに追加し，このファイルをリ定義］，「緯度・経度」などの情報を設

CSV 形式で保存する（図 22）。

定し，最後に「追加」ボタンを押す（図 23）。
この部分の詳細については文献［1］を参（4）Q GIS への読み込みとシェープファ
イルへの書き出し

照できる。
ここまで終えるとポイントが表示され

図 22 で保存した CSV ファイルを QGIS

る。まだ画面上にポイントが表示させただけの状態であるため，データとして保存する必要がある。レイヤーパネルに示されているレイヤー（今回は「安城市コン ビ ニ 店 舗 リ ス ト 」） を 右 ク リ ッ ク し，［Save as…］を押す。書き出しのファイ
ル形式は「ESRI Shape file」を選択し，

図 22

図 23

座標付き店舗 CSV ファイル

ファイル名を入力すると，シェープファ

座標付き CSV ファイルの読み込み

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－ 31 －

図 24

完成した店舗データ
Vol.30, No.1, 2020

イルとして出力される（図 24）。

こうした QGIS ＋ PostGIS の統合環境を用いて，愛知県安城市のコミュニティバ

3．マイクロジオデータの分析環境

ス 運 営 の 空 間 分 析 結 果 を 紹 介 す る。 なお，統合システムの構築や空間分析の詳集計型の行政区単位の統計データと比べ，マイクロジオデータは以下の 3 つの細について参考文献［1］を参照してほしい。

特徴を持つ。1 つ目は，ジオメトリタイ
プからみると，ポイント型とライン型の

4．空間分析の結果

マイクロジオデータデータが多い。2 つ目はデータの量が多い。3 つ目はデータ

この章では，安城市のバスシステムと間のつながりが多い。例えば，図 3 に示

コンビニエンスストアの分布をはじめ，したように，バス停とバス路線の間に，

コンビニエンスストアの商圏と商圏の人

line_id を経由した「つながり」が存在し

口密度，また徒歩でバスシステムの利用ている。

人口や商店ごとの利用者アクセスビリ

こうしたマイクロジオデータの特徴をティなどの分析結果を紹介する。

踏まえ，マイクロジオデータの処理，演表4算と解析するための環境は，①空間デー

利用するデータの一覧

タの可視化，②ビッグデータの処理，③No

空間演算と解析，最低 3 つの機能を備え

1

バス路線

自作

る必要がある。

2

バス停

自作

3

コンビニエンスストア 自作

空間データベースと GIS（地理情報システム）の統合システムはそれらの機能4が備えている。米国 ESRI 社が提供した

5

ArcSDE 空間データベースと ArcGIS 地理情報システムは，業界の標準仕様としデータ

500m 人 口 メ ッ シ ュ（2019 年）
行政区界

出所

国土数値情報国土数値情報（1）バス路線とバス停の分布て 広 く 使 わ れ て い る が， 高 額 な ラ イ セ

図25は安城市のバス路線とバス停の分

ンスはその普及に妨げていた。本稿は，布を示す。全市において計 12 のバス路線

オープンソースの統合システムを紹介すを展開し，その総走行距離は約 152.04 キ

る。空間データベースは PostgreSQL とロにのぼる。12 系統のバス路線に，合計

PostGIS で構成され，大量な空間データ

268 箇所のバス停が設置され，路線へのの処理と演算は可能になる。空間データ

アクセスが確保されている（表 5）。

の 可 視 化 は QGIS を 担 う。 次 の 章 で は，
愛知大学情報メディアセンター

－ 32 －

Vol.30, No.1, 2020

図 25

バス路線とバス停の分布

図 26

バス系統と商店のオーバーレイ

表5

バスシステムの集計

表6

コンビニエンスストアの集計

バス路線

走行距離
（km）

バス停数

系列

店舗数

割合

セブン ‐ イレブン

31

36 ％

ファミリーマート

28

33 ％

ローソン

11

13 ％

ミニストップ911 ％デイリーヤマザキ

5

6％

ローソンストア

1

1％

85

100 ％

西部線

19.06

33

作野線

19.03

33

南部線

14.90

22

桜井線

13.42

22

桜井西線

13.08

19

高棚線

12.51

21

安祥線

10.68

16

循環線

10.57

23

東部線

10.51

20

北部線

9.58

21

名鉄安城線

9.51

18

し，様々な条件と設定に従って，その範

合計（3）商圏の分析
商圏とは，店舗に集客できる範囲を指名鉄岡崎安城線

9.1720囲を定めることができる。本稿は，①消合計

152.04268

費者の競合状況を把握できるボロノイ（Voronoy） 商 圏， ② 消 費 者 の 利 便 性 を（2）バス系統と商店の重ね合わせ重視する 500m バッファ商圏を取り上げ

図 26 は バ ス 系 統 と 商 店 の 重 ね 合 わ せ（Over Lay）を示す。

る。
ま ず，QGIS の「 ジ オ メ ト リ ツ ー ル 」

全市において計 85 のコンビニエンスス>「 ボ ロ ノ イ 多 角 形 」 の 機 能 を 用 い て，

トア店舗が立地し，そのうちセブン・イ

商店ごとのボロノイ商圏区域を求める

レブンとファミリーマートの店舗数は最（ 図 27）。 次 に， 図 28 の よ う に， ボ ロ ノ

も多く，全店舗数の約7割を占める（表6）。

イ 商 圏 と 500m 人 口 メ ッ シ ュ デ ー タ を愛知大学情報メディアセンター

－ 33 －

Vol.30, No.1, 2020

図 27

図 28

商店のボロノイ商圏

図 29

ボロノイ商圏の人口密度

 ロノイ商圏と 500m 人口メッシュ
ボ
データの重ね合わせ

図 30

商店の 500m バッファ商圏

オ ー バ ー レ イ に し，QGIS の「 交 差 演 算（intersect）」を用いてボロノイ商圏区域と 500m メッシュの「共通部分」を求める。最後に，面積按分の方法用いて，各商圏区域の人口と人口密度を求める。
図29は商圏人口密度のコロプレスマップ（Choropleth Map） を 示 す。 市 北 部の新安城駅，三河安城駅と安城駅を中心に， 周 辺 の 商 圏 区 域 の 人 口 密 度 は 高 い

図 31

5 00m バッファ商圏，バス停と 500m
人口メッシュの重ね合わせ

が，市の南部地区において，比較的に人口密度が低い。

し，商店中心に半径 500m の円バッファ

図 30 と図 31 は，消費者の利便性を重視
愛知大学情報メディアセンター

商圏を求めた。

－ 34 －

Vol.30, No.1, 2020

この半径 500m のバッファ商圏は，1 時数に占める割合と定義する。「徒歩でバ間 4 キロの徒歩速度で，歩いて約 7 分以内

ス停にたどり着く」ことは，①徒歩速度に到達できる範囲になる。通常，この範と徒歩時間，②徒歩経路に依存する。こ囲は高齢者が歩いて到達できる範囲とみの人口カバー率は GIS の道路ネットワー

なされている。

クと道路トポロジーを用いて正確に計算

500m バッファ商圏の上に，500m 人口することができるが，詳細について，［1］

メッシュとバス停のデータを重ね合わせに 参 照 し て ほ し い。 本 稿 は， バ ス 停 かることで，500m バッファ内の人口とバら 500m の円バッファを用いて，近似的

ス停数を集計してみた（図 31）。

にバス路線のカバー率を推計する。つま安 城 市 全 域 の 面 積 は 86.05 平 方 キ ロ でり，徒歩経路を直線にし，時速 4 キロであるが，そのうち商店の 500m バッファ

徒歩約 7 分の区域内の人口数と全人口の区域の面積は 40.12 平方キロに達し，全比率をバス路線のカバー率とする。

域面積の約 46.6 ％になる。一方，安城市
表8

全域2019年の人口数は189,961であるが，商店500m バッファ区域の人口は137,222にのぼり，全人口の 72.2 ％を占める。つまり，全域約 46.6 ％のエリアに全域人口の 約 72.2 ％ の 人 口 が 集 中 し て い る こ とが判明した。さらにこの商店 500m バッ

バス停 500m バッファの集計
バス停 500m

項目

バッファ

全域

割合

面積

56.48

86.05

56.6 ％

人口168,226

189,961

88.6 ％

店舗数

77

85

90.6 ％

ファエリアに含まれるバス停数は 202 で
あ り， 全 域 バ ス 停 数 268 の 約 75 ％ に の

図 32 は バ ス 停 か ら 500m バ ッ フ ァ と

ぼった。
表7

商店 500m バッファ商圏の集計

項目

500m 商圏

全域

割合

面積

40.12

86.05

46.6 ％

人口137,222

189,96172.2 ％

バス停

202

268

75.4 ％（4）バス路線の人口カバー率「バス路線の人口カバー率」は，徒歩で

図 32

バス停にたどり着ける人口数が市全人口
愛知大学情報メディアセンター

－ 35 －

 ス 停 500m バ ッ フ ァ と 人 口 メ ッ
バ
シュの重ね合わせVol.30, No.1, 2020

500m 人口メッシュの重ね合わせを示し活用したマイクロジオデータの作成と分ている。前述と同じ計算方法で，まず，析方法を紹介した。

バッファエリアと人口メッシュエリアの

通常の行政区単位の統計データと違っ交差演算を行い，次に面積按分の方法でて，本稿で紹介したバス停・バス路線と

交 差 エ リ ア 内 の 人 口 数 を 推 計 す る。 表

コンビニのマイクロジオデータは，細か

8 は 推 計 結 果 を 示 す。 バ ス 停 500m バ ッ

な情報粒度とデータ間の関連性を生か

ファの面積は56.48平方キロであり，全市

し，行政区単位を超えた空間解析をでき

面積の 56.6 ％に対し，このバス停 500m

るようになった。それを踏まえ，コンビのバッファエリアに暮らしている住民数

ニ商圏やバス路線の人口カバー率など多は 168,226 に な り， 全 域 人 口 189,961 の様な分析指標を用いて地域の現状を表す

約 88.6 ％に達した。さらに，バス停周辺ことが可能になった。

500m の範囲に 77 のコンビニエンススト

今後は，研究のみならず，民間企業やアが含まれていて，全域コンビニエンス

自治体で幅広い分野において地理空間情

ストア数の 90.6 ％にのぼった。

報の活用が推進されることを期待する。

5．おわりに参考文献

近年，インターネットや携帯電話の普［1］蒋湧，湯川治敏，駒木伸比古，飯塚隆藤，

及，情報技術の高度化に伴い，いわゆる村山徹，小川勇樹，「地域研究のための空間

情報化社会の到来，人々ライフスタイル

データ分析入門」，古今書院，2019．

の 変 化 や「 地 理 空 間 情 報 活 用 推 進 基 本［2］「 あ ん く る バ ス 路 線 図 時 刻 表 」：

法」など国策の推進により地域データはhttps://www.city.anjo.aichi.jp/kurasu/

飛 躍 的 に 増 え， 入 手 し や す く な っ て き

dorokotsu/ankurubus/ankuru4.html

た。

［3］「NAVITIME」：https://www.navitime.

地域データのほとんどは地域社会の実

co.jp/bus/route/

態を記録したものであり，その客観性と［4］QuickMapServices：https://plugins.

多様性が注目され，地域研究の糧になっqgis.org/plugins/quick_map_services/ている。その意味で，地域データの収集，［5］i タウンページ：https://itp.ne.jp/?rf=1

作成，処理と分析に関する方法は地域研［6］Geocoding and Mapping：http://ktgis.

究に欠かせない手法になりつつある。

net/gcode/

本稿は，愛知県安城市のコミュニティ
バスの運営を事例に，オープンソースを愛知大学情報メディアセンター

－ 36 －

Vol.30, No.1, 2020

研究ノートH5P プラグインを利用した Moodle 上での教材作成
森野誠之 （非常勤）

要旨
従来の Moodle では基本機能での教材作成方法は種類も少なく，特に小テストは作成の難易度が高いために，本学での利用者が少なくなっていた。Moodle3.8 からは H5P プラグインがライ
ブラリと連携し，小テストなどの教材作成が容易になっている。H5P プラグインの Moodle へのインストール，教材の作成方法などを説明する。

キーワード：Moodle，H5P，プラグイン，教材作成

1．はじめに
Moodle の基本機能で作成できる教材は，小テスト・フィードバック・HTML ペー
ジなどで種類も少なく，特に小テストは設定も煩雑で難しいものとなっている。基本
機能は Moodle が開発された当初からあまり変わっておらず，今後も追加される予定はない（※ 1）。したがって，基本機能以外での教材作成はプラグインを追加しての作成が主となる。他方で HTML5 が普及し，以前の Flash のような動きをする教材がブラウザ上で容易に作成できるようになっている。その 1 つが紹介する H5P である。
H5P（HTML5 Package） は HTML5 を 用 い て ブ ラ ウ ザ 上 で ゲ ー ム や ク イ ズ な どの イ ン タ ラ ク テ ィ ブ な 教 材 を 作 る た め に 開 発 さ れ た も の で あ る。OSS の Drupal，
WordPress，そして Moodle での利用が可能で，特徴は以下の 4 点である（※ 2，3）。
・コンテンツが増えることにより web サイトが強化される・モバイルフレンドリーなコンテンツが提供できる・ビデオなどのリッチコンテンツが共有できる・MIT ライセンスで利用できる
H5P は 2017 年頃から Moodle 上で利用できるようになっていたが，当時の Moodle
ではコンテンツの追加を個別に行う必要があり，利用できるコンテンツの全体を俯瞰できない状況になっていた。コンテンツとは計算クイズやグラフなど教材作成のテンプレートのようなものである。本学で 2020 年度に導入予定の Moodle3.8 より，H5P
愛知大学情報メディアセンター

－ 37 －

Vol.30, No.1, 2020

のコンテンツライブラリと連携できるようになり，コンテンツの把握と導入が容易となっている。
2．H5P プラグインの Moodle へのインストール
H5P プラグインの Moodle へのインストール手順は以下の通りである。
2-1．プラグインのダウンロード
Moodle 公式のプラグインディレクトリ（https://moodle.org/plugins/mod_hvp）
より Interactive Content – H5P をあらかじめダウンロードしておく。

図 1．Interactive Content – H5P のダウンロード画面
2-2．Moodle のプラグインインストールよりインストール
1でダウンロードしたものをドラッグ＆ドロップすることでインストールができる。

図 2．Moodle のプラグインインストール画面

愛知大学情報メディアセンター

－ 38 －

Vol.30, No.1, 2020

2-3．プラグインのチェックが正常に完了

図 3．プラグインチェック完了画面
2-4．Moodle データベース更新画面で確認
H5P プ ラ グ イ ン が 表 示 さ れ て い る こ と を 確 認 す る。 確 認 後 に ペ ー ジ 最 下 部 のMoodle データベースを更新するをクリック。

図 4．Moodle データベース更新画面
2-5．H5P などのインストールを確認
H5P ハブに登録されたことも確認しておく。登録されることで，Moodle 上からコンテンツを選択できるようになる。

愛知大学情報メディアセンター

－ 39 －

Vol.30, No.1, 2020

図 5．H5P プラグインのインストール完了画面
2-6．H5P 設定画面で設定
設定は特に変更せず初期設定のままで問題はない。

図 6．H5P 設定画面
以上で Moodle への H5P プラグインのインストールは完了である。
愛知大学情報メディアセンター

－ 40 －

Vol.30, No.1, 2020

3．H5P プラグインのコースへの反映
H5P プラグインのコースへの反映手順は以下の通りである。
3-1．編集モードに切り替えて活動の追加より選択
H5P プラグインをインストールすると，活動にインタラクティブコンテンツが追加され選択できるようになる。

図 7．インタラクティブコンテンツの選択
3-2．インタラクティブコンテンツ設定画面からコンテンツを選択する
H5P のコンテンツライブラリと連携しているので，設定画面から選択できるようになっている。今回は Multiple Choice を使用するので，Multiple Choice の Get ボタン
をクリックしインストールする。

図 8．H5P コンテンツの選択画面
愛知大学情報メディアセンター

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Vol.30, No.1, 2020

図 9．Multiple Choice のインストール

図 10．Multiple Choice のインストール完了画面
3-3．Multiple Choice の設定をする
タイトル，設問，選択肢，正解の設定をする。初期設定では選択肢は 2 つで増やすこともでき，ヒントやフィードバックも設定できるが今回は割愛する。

愛知大学情報メディアセンター

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Vol.30, No.1, 2020

図 11．問題の作成画面
この設定で保存をするとコース上に表示されるようになる。

図 12．コース上に反映された多肢選択問題

愛知大学情報メディアセンター

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Vol.30, No.1, 2020

実際に作成されたコンテンツは以下の図のように表示される。

図 13．実際の多肢選択問題
このようにインタラクティブなコンテンツがブラウザ上で容易に作成できるようになる。スクリーンショットではわかりづらいが，実際は Flash のようにスムーズに動きユーザーにとっても自分の操作がわかりやすくなっている。

愛知大学情報メディアセンター

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Vol.30, No.1, 2020

4．作成できるコンテンツ
執筆時点作成できるコンテンツ数は 33 である。

図 14．H5P で選択できるコンテンツ
愛知大学情報メディアセンター

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Vol.30, No.1, 2020

33 のコンテンツがあるが，実際に授業内で利用するものは多肢選択問題や穴埋めなどのテスト関連ものが多くなると思われる。語学では単語スピーク，単語のドラッグなどのコンテンツ利用も有用であると考えられる。
5．まとめと注意点
H5P は HTML5 で作成されるために，専用ソフトなどの必要がなく，容易に教材が作成されるため，パソコンの操作が苦手な教員でも利用が可能である。しかし，コン
テンツによっては IE11 などの古いブラウザでは表示がされないことがあるので注意が必要である。筆者が確認した範囲では Chrome，Firefox，Safari の最新版では問題なく表示され，スマートフォンの操作も問題ない。
多肢選択問題などでは Moodle の評定と連携しているが，テスト回数の制限・開始
時刻などの細かい設定ができないために，評価に含めるのは難しいであろう。反復テストや力試しのテストとして使うのが現実的な利用方法である。
本学では Moodle のアクセスの半分ほどがスマートフォンからであるために，H5Pのようにスマートフォンに対応したコンテンツを作成することで，学生も手軽に学習できるようになり，授業外での学習も促進されると考えられる。
参考文献※ 1. Roadmap - MoodleDocs
https://docs.moodle.org/dev/Roadmap#Moodle_3.9_.28LTS.29_Dates※ 2. H5P 日本語コミュニティ
https://h5p.jp/※ 3. H5P インタラクティブコンテンツ共有サイトの構築 https://www.jsise.org/taikai/2017/
program/contents/pdf/I1-28.pdf

愛知大学情報メディアセンター

－ 46 －

Vol.30, No.1, 2020

センターだより

1．ICT 委員会

会議報告

愛知大学情報メディアセンターの事業および運営は，ICT 企画会議のもと，三校舎合同の ICT 委員会を設置し，豊橋および名古屋（車道メディアゾーン含む）情報メディアセン
ターの事業を推進する。
（2018 年 10 月から 2019 年 9 月まで）

2018 年度◇第 3 回 11 月 21 日
議題：
1．2019 年度予算申請について
2．2 019 年度情報メディアセンター開館
カレンダーについて
3．情 報セキュリティ部会委員選出について
4．学 外 か ら vega へ の メ ー ル 送 信（SMTP ポート）の取り扱いについて
5．学 生 貸 出 ノ ー ト PC の 教 職 実 習 へ の貸出対応について

協議・報告：
1．2018 年度事業報告書について
2．2019 年度事業計画書について
3．2 019 年度機器・ソフトウェア更新について協議・報告：
1．COM 編集委員選出について
2．2 019 年 2～3 月でのシステム更新について協議・報告：
1．全 学認証システムの不具合について
2．豊 橋校舎の施設整備に係る意見・要望について
3．補正予算申請について
4．Moodle 講習会の開催日程について
5．2020 年度実習室アンケートについて
6．2020 年度予算申請ついて2019 年度◇第 1 回 6 月 6 日
議題：
1．COM 編集委員選出について
2．情 報セキュリティ部会委員選出について
3．S OC（Security Operation Center）
仕様確認について4．豊 橋校舎 教材提示装置更新（421，
423，514 教室）仕様確認について
5．豊 橋校舎 講師控室授業用貸出し PCの更新仕様確認について

愛知大学情報メディアセンター

◇第 2 回 9 月 13 日
議題：
1．教 育研究用システム更新 2019 について
2．名 古屋校舎コアスイッチ更新について－ 47 －

Vol.30, No.1, 2020

2．情報メディアセンター主催行事（2018 年 10 月～2019 年 9 月）

◆豊橋校舎
開

講

日

講

習

会

名

教室

参加人数

10 月 17 日（水）Excel2016 講習会

応用編

423 教室1 人

10 月 24 日（水）Word2016 講習会 応用編

423 教室2 人

10 月 31 日（水）メール講習会

423 教室4 人

11 月 19 日（月）メール講習会523 教室0 人

11 月 21 日（水）Excel2016 講習会

応用編

423 教室3 人

11 月 26 日（月）Word2016 講習会

応用編

523 教室3 人

5 月 16 日（木）Word2016 講習会

基礎編

423 教室4 人

5 月 22 日（水）PowerPoint 講習会

基礎編

421 教室12 人

5 月 28 日（火）Excel2016 講習会

基礎編

421 教室13 人

6 月 14 日（金）Excel2016 講習会

基礎編

421 教室3 人

6 月 20 日（木）Word2016 講習会

基礎編

423 教室3 人

6 月 28 日（金）PowerPoint2016 講習会

421 教室

3 人

教室

参加人数

基礎編

◆名古屋校舎
開

講

日

講

習

会

名

10 月 12 日（金）グラフ作成講習会（Excel2016）

L712 教室

1 人

10 月 24 日（水）グラフ作成講習会（Excel2016）

L712 教室

1 人

10 月 30 日（火）エクセル関数講習会（Excel2016）

L711 教室

2 人

10 月 31 日（水） パワーポイント講習会（PowerPoint2016）

L711 教室

1 人

11 月 6 日（火）

文書作成講習会（Word2016）

L711 教室

1 人

11 月 7 日（水）エクセル関数講習会（Excel2016）

L712 教室

1 人

11 月 12 日（月）エクセル関数講習会（Excel2016）

L712 教室

2 人

11 月 14 日（水）グラフ作成講習会（Excel2016）

L710 教室

14 人

11 月 19 日（月）グラフ作成講習会（Excel2016）

L712 教室

1 人

12 月 4 日（火） パワーポイント講習会（PowerPoint2016）

L713 教室

2 人

12 月 4 日（火）L712 教室

2 人

愛知大学情報メディアセンター

文書作成講習会（Word2016）－ 48 －

Vol.30, No.1, 2020

開

講

日

教室

参加人数

L712 教室

2 人

12 月 17 日（月） パワーポイント講習会（PowerPoint2016）

L712 教室

1 人

3 月 4 日（月）エクセル関数講習会（Excel2016）

GWR 1

2 人

5 月 7 日（火）

文書作成講習会（Word2016）

L711 教室

3 人

5 月 13 日（月）

文書作成講習会（Word2016）

L712 教室

3 人

5 月 16 日（木）文書作成講習会（Word2016）

L711 教室

7 人

5 月 21 日（火） パワーポイント講習会（PowerPoint2016） W403 教室

21 人

5 月 22 日（水）エクセル関数講習会（Excel2016）

L713 教室

2 人

5 月 22 日（水）グラフ作成講習会（Excel2016）

L713 教室

3 人

5 月 27 日（月）グラフ作成講習会（Excel2016）

L713 教室

1 人

5 月 31 日（金）グラフ作成講習会（Excel2016）

L710 教室

2 人

6 月 7 日（金） パワーポイント講習会（PowerPoint2016）

GWR 2

3 人

6 月 10 日（月）エクセル関数講習会（Excel2016）

L711 教室

3 人

6 月 12 日（水）文書作成講習会（Word2016）

L711 教室

1 人

6 月 13 日（木） パワーポイント講習会（PowerPoint2016）

L711 教室

1 人

6 月 17 日（月）

文書作成講習会（Word2016）

L711 教室

1 人

6 月 17 日（月）グラフ作成講習会（Excel2016）

L712 教室

6 人

6 月 21 日（金）グラフ作成講習会（Excel2016）

L710 教室

2 人

6 月 24 日（月） パワーポイント講習会（PowerPoint2016）

L712 教室

1 人

6 月 26 日（水）エクセル関数講習会（Excel2016）

L710 教室

5 人

7 月 2 日（火）エクセル関数講習会（Excel2016）

L710 教室

2 人

7 月 17 日（水）エクセル関数講習会（Excel2016）

L710 教室

2 人

8 月 20 日（火）グラフ作成講習会（Excel2016）

L713 教室

1 人

8 月 20 日（火） パワーポイント講習会（PowerPoint2016）

L713 教室

1 人

8 月 29 日（木）L713 教室

1 人

12 月 10 日（月）

講

習

会

名

グラフ作成講習会（Excel2016）

エクセル関数講習会（Excel2016）◆車道校舎：主催行事なし

愛知大学情報メディアセンター

－ 49 －

Vol.30, No.1, 20202018 年度 Moodle（LMS）運営業務報告
1．Moodle 講習会

Moodle の利用促進のため，Moodle 利用講習会を以下の通り実施した。

①第 27 回 Moodle 講習会
校舎

開催日時

豊橋

場所

6 月 7 日 2・3 限

名古屋

第 27 回
教員向け

5 号館

Moodle 講習会のお知らせ！

ご質問・ご意見をお寄せください514 教室

厚生棟 W401 教室

第27回は、2018年版Moodleの説明です。
18年度から使ってみたい方も、是非ご参加ください！

6 / 7 木 2・3 限

1 日時

2 限 [ 初心者向け講習会 ]名古屋校舎 10:45 〜

豊橋校舎 11:00 〜

3 限 [18年度版の説明、相談会」

名古屋校舎 13:00 〜

豊橋校舎 13:20 〜

2 場所 名古屋校舎 厚生棟 W401教室 ／ 豊橋校舎 5号館514教室
3 18年度版の説明、相談会②第 28 回 Moodle 講習会
校舎● 操作方法説明

開催日時

豊橋● サポート体制、マニュアル設置場所の紹介

場所
4 号館
4 号館

10 月 11 日 2・3 限

名古屋

コースの開設や教材の掲示をはじめ、Moodle の設定から使用方法の説明まで、
メディアセンター職員や専門スタッフがお困りごとに対応します。

423 教室421 教室・常駐サポート、メディアセンターサポート

4 18年度版のMoodleを使いながら変更点などの説明を行います。
18年度版のMoodleを使いながら変更点などの説明を行います。
コース作成から学生の登録、配布する教材の電子化など、すぐにMoodle を使い始めるための準備を一緒に行います。
授業の中で感じるMoodleに対する困りごと、ご不安などのご相談にもお答えします。

5 講③第 29 回 Moodle 講習会
場所

3 月 22 日 2・3 限

名古屋

師

6 その他

開催日時

豊橋

4 号館

※事前登録の必要はありません。直接教室までお越しください。
※当日は教員向けマニュアルを配布いたします。

講習会に関するお問い合わせ先421 教室佐藤（内線 : 20553）
水谷 （内線 : 1532）
宮部 （内線 : 3100）

お 問 い 合 わ せ先 E - Ma il

E-mail：moodlestaﬀ@ml.aichi-u.ac.jp

厚生棟 W401 教室
第 29 回
教員向け

10/11 木 2・3 限

1 日時

ご質問・ご意見をお寄せください名古屋校舎：運営堂 森野誠之
豊 橋 校 舎 ：株式会社コネクティボ 内田広幸

名古屋校舎 情報システム課
豊橋校舎 情報システム課豊橋分室
車道校舎 情報システム課車道分室

Moodle 講習会のお知らせ！

第 28 回
教員向け

1 日時

パソコンが苦手な先生方にも安心してお使いいただくことができます。

厚生棟 W402 教室

校舎

コースリクエストと初期設定／教材配布 ( ファイルアップロード ) ／レポート課題／フォーラム／機能の紹介のみ ・小テスト ・アンケート

Moodle 講習会のお知らせ！

ご質問・ご意見をお寄せくださいMoodle講習会は少人数でゆっくり進めていきますので、まだ使ったことがない方、使い始めの方にピッタリです。既に使いこなされている方は、質問だけのご参加でも構いません。申込などは不要ですので、お気軽にお立ち寄りください。

Moodle講習会は少人数でゆっくり進めていきますので、まだ使ったことがない方、使い始めの方にピッタリです。既に使いこなされている方は、質問だけのご参加でも構いません。申込などは不要ですので、お気軽にお立ち寄りください。

3/22

金

2・3 限

2 限 [ 初心者向け講習会 ]名古屋校舎 10:45 〜

豊橋校舎 11:00 〜

2 限 [ 初心者向け講習会 ]名古屋校舎 10:45 〜

豊橋校舎 11:00 〜

3 限 [18年度版の説明、相談会」

名古屋校舎 13:00 〜

豊橋校舎 13:20 〜

3 限 [19年度版の説明、相談会」

名古屋校舎 13:00 〜

豊橋校舎 13:20 〜

2 場所 名古屋 校舎 厚生棟 W401教室

2 場所 名古屋 校舎 厚生棟 W401教室

3 初心者向け説明会

3 初心者向け説明会

豊 橋 校舎 4 号 館 2限 423教室・3限 421教室● 操作方法説明

豊 橋 校舎 4 号 館 421教室● 操作方法説明

コースリクエストと初期設定／教材配布 ( ファイルアップロード ) ／レポート課題／フォーラム／機能の紹介のみ ・小テスト ・アンケート● サポート体制、マニュアル設置場所の紹介● サポート体制、マニュアル設置場所の紹介

コースの開設や教材の掲示をはじめ、Moodle の設定から使用方法の説明まで、コースの開設や教材の掲示をはじめ、Moodle の設定から使用方法の説明まで、

メディアセンター職員や専門スタッフがお困りごとに対応します。

メディアセンター職員や専門スタッフがお困りごとに対応します。

パソコンが苦手な先生方にも安心してお使いいただくことができます。

パソコンが苦手な先生方にも安心してお使いいただくことができます。

・常駐サポート、メディアセンターサポート

・常駐サポート、メディアセンターサポート

4 利用者向け質問・相談会

5 講

師

6 その他

コースリクエストと初期設定／教材配布 ( ファイルアップロード ) ／レポート課題／フォーラム／機能の紹介のみ ・小テスト ・アンケート

4 19年度版のMoodleを使いながら変更点などの説明を行います。

18年度版Moodleを使いながら実践的な内容で進めます。

19年度版のMoodleを使いながら変更点などの説明を行います。

学生の意見を聞き出す方法、リアクションペーパーの作成方法など、授業の中で学生の意見を聞き出す方法、リアクションペーパーの作成方法など、授業の中で感じるMoodle に対する困りごと、ご不安などのご相談にお答えします。

感じるMoodle に対する困りごと、ご不安などのご相談にお答えします。

名古屋校舎：運営堂 森野誠之
豊 橋 校 舎 ：株式会社コネクティボ 内田広幸

5 講

※事前登録の必要はありません。直接教室までお越しください。
※当日は教員向けマニュアルを配布いたします。

6 その他

師

名古屋校舎：運営堂 森野誠之
豊 橋 校 舎 ：株式会社コネクティボ 内田広幸
※事前登録の必要はありません。直接教室までお越しください。
※当日は教員向けマニュアルを配布いたします。

講習会に関するお問い合わせ先
名古屋校舎 情報システム課
豊橋校舎 情報システム課豊橋分室
車道校舎 情報システム課車道分室

佐藤（内線 : 20553）
水谷 （内線 : 1532）
宮部 （内線 : 3100）

愛知大学情報メディアセンター

講習会に関するお問い合わせ先
名古屋校舎 情報システム課
豊橋校舎 情報システム課豊橋分室
車道校舎 情報システム課車道分室

お問い合わせ 先 E-Mail

E-mail：moodlestaﬀ@ml.aichi-u.ac.jp－ 50 －

佐藤（内線 : 20553）
水谷 （内線 : 1532）
宮部 （内線 : 3100）

お 問 い 合 わ せ先 E - Ma il

E-mail：moodlestaﬀ@ml.aichi-u.ac.jp

Vol.30, No.1, 2020

2．Moodle 利用状況

（Ａ）コース利用状況
運用開始 10 年目の 2018 年度は，682 コース，延べ 348 名の教員の利用があった。
合計コース数および利用教員数ともに，前年度と比較して14～16％程度増加した。
2017・2018 年度コース登録数及び利用教員数（利用人数は，延べ人数）
カテゴリ

共通教育科目〈豊橋〉共通教育科目〈名古屋〉
法
現中
経営
経済
文
国コミ
地域
短大
法科
大学院
資格課程
その他
合計
カテゴリ
共通教育科目〈豊橋〉共通教育科目〈名古屋〉
法
現中
経営
経済
文
国コミ
地域
短大
法科
大学院
資格課程
その他
合計

愛知大学情報メディアセンター

18年度春学期
コース数
教員数
48
30
90
42
34
21
17
10
56
24
47
23
55
25
47
19
45
18
9
6
15
7
8
5
38
14
4
3
513
247

18年度秋学期
コース数
教員数
38
27
21
12
6
4
10
7
10
5
15
11
20
7
13
6
18
9
4
2
1
1
2
2
8
5
3
3
169
101

合計
コース数
教員数
86
57
111
54
40
25
27
17
66
29
62
34
75
32
60
25
63
27
13
8
16
8
10
7
46
19
7
6
682
348

前年比率
コース数
教員数
246％
228％
78％
77％
105％
104％
123％
155％
106％
107％
129％
117％
142％
128％
82％
96％
117％
108％
130％
100％
123％
114％
200％
140％
131％
146％
100％
120％
114％
116％

17年度春学期
コース数
教員数
24
16
108
47
32
20
14
7
47
19
37
21
36
19
56
18
50
21
8
6
12
6
4
4
25
9
6
4
459
217

17年度秋学期
コース数
教員数
11
9
34
23
6
4
8
4
15
8
11
8
17
6
17
8
4
4
2
2
1
1
1
1
10
4
1
1
138
83

合計
コース数
教員数
35
25
142
70
38
24
22
11
62
27
48
29
53
25
73
26
54
25
10
8
13
7
5
5
35
13
7
5
597
300

前年比率
コース数
教員数
39％
58％
195％
156％
119％
133％
88％
85％
87％
100％
126％
107％
79％
78％
130％
144％
106％
93％
143％
133％
186％
233％
71％
125％
121％
93％
140％
100％
107％
106％

－ 51 －

Vol.30, No.1, 2020

（Ｂ）サイトアクセス状況
2018 年度

学内・学外からのログイン数・活動数推移（月別）3月

2016年度

2017年度

2018年度

前年同月比

4月

5月

6月

7月

9月

10月

11月

12月

1月

総ログイン数（学内）577

18,581

23,61424,55824,5518月
844

14,14423,48015,386

14,911

11,5252月
381

172,552

合計

平均
14,379

総ログイン数（学外）

1,296

23,52331,88329,171

40,2705,696

17,80730,686

22,91022,402

28,1142,155

255,913

21,326

総活動数（学内）

18,659277,868

339,264

400,772

471,513

12,141

223,648

416,410254,346

256,717

208,724

6,073

2,886,135

240,511

総活動数（学外）

21,593

294,414448,733

409,696674,779

81,657

209,594

388,324

365,260

350,506

428,094

55,851

3,728,501

310,708

ログインあたり活動数（学内）

32.34

14.95

14.37

16.32

19.21

14.39

15.81

17.73

16.53

17.22

18.11

15.94

16.73

17.74

ログインあたり活動数（学外）

16.66

12.52

14.07

14.04

16.76

14.34

11.77

12.65

15.94

15.65

15.23

25.92

14.57

15.46

総ログイン数（学内）

252

22,28531,64829,73027,430748

14,941

26,33919,795

18,381

12,241

301

204,091

17,008

総ログイン数（学外）807

26,44334,52832,31342,7904,679

18,71935,10926,10527,55033,932

1,963

284,938

23,745

総活動数（学内）

3,321

502,910484,384

540,335

582,451

13,854

219,535

461,564

298,655

244,556

223,295

7,013

3,581,873

298,489

総活動数（学外）

12,434354,446486,314

485,676

787,91075,479243,875

458,915419,385

358,040

521,772

41,407

4,245,653

353,804

ログインあたり活動数（学内）

13.18

22.57

15.31

18.17

21.23

18.52

14.69

17.52

15.09

13.3

18.24

23.3

17.55

17.59

ログインあたり活動数（学外）

15.41

13.4

14.08

15.03

18.41

16.13

13.03

13.07

16.07

13

15.38

21.09

14.9

15.34

総ログイン数（学内）366

24,81038,34836,35933,528986

14,09032,035

24,77021,096

11,290324

238,002

19,834

総ログイン数（学外）

1,077

36,69649,16748,26257,294

6,114

19,06438,29332,20831,54935,778

1,986

357,488

29,791

総活動数（学内）

26,564

677,532

644,977

658,176

630,869

17,445211,906

423,267

311,240

265,314

183,726

4,931

4,055,947

337,996

総活動数（学外）

26,299555,986

669,514

857,416

903,31384,874

223,651

431,908379,364

370,352

523,280

40,2195,066,176

422,181

ログインあたり活動数（学内）

72.58

27.31

16.82

18.1

18.82

17.69

15.04

13.21

12.57

12.58

16.27

15.22

17.04

21.35

ログインあたり活動数（学外）

24.42

15.15

13.62

17.77

15.77

13.88

11.73

11.28

11.78

11.74

14.63

20.25

14.17

15.17

総ログイン数（学内）

145.2％

111.3％

121.2％

122.3％

122.2％

131.8％

94.3％

121.6％

125.1％

114.8％

92.2％

107.6％

116.6 ％

116.6 ％

総ログイン数（学外）

133.5％

138.8％

142.4％

149.4％

133.9％

130.7％

101.8％

109.1％

123.4％

114.5％

105.4％

101.2％

125.5 ％

125.5 ％

総活動数（学内）

799.9％

134.7％

133.2％

121.8％

108.3％

125.9％

96.5％

91.7％

104.2％

108.5％

82.3％

70.3％

113.2 ％

113.2 ％

総活動数（学外）

211.5％

156.9％

137.7％

176.5％

114.6％

112.4％

91.7％

94.1％

90.5％

103.4％

100.3％

97.1％

119.3 ％

119.3 ％

※2018年度4月は日本語 e ラーニングのデータ削除が総活動数（学内）に含まれています

愛知大学情報メディアセンター

－ 52 －

Vol.30, No.1, 2020

3．ICT 委員会構成員◆ ICT 委員（2019 年 10 月 1 日現在）
役職名

所

属

氏

名

情報メディアセンター所長

経

部

岩田

員典

部

近藤

暁夫

地域政策学部蒋湧短 期 大 学 部

ローラ

営

文

学

法
委

員

学

クサカ

部

松井

吉光

部

毛利

元昭

現代中国学部

吉川

剛

経

池森

均

国際コミュニケーション学部

梅垣敦紀

法 科 大 学 院

春日

修

文博

経

学

リー

営

済

学

学

部

◆情報メディアセンター事務室

情報システム課

情報システム課

愛知大学情報メディアセンター

豊橋分室

課

長

三浦

係

長

石原有希子

課

員

係

長

－ 53 －

伊神

真悟

太田

裕介

宮部

浩之

Vol.30, No.1, 2020

4．愛知大学年度

情報メディアセンター沿革・歴代所長

組織

所長（任期）
豊橋

名古屋

1978

システム沿革IBM 製ホストコンピュータ4331

導入

1979
1980

電子計算機センター

電子計算機センター委員会

1981

津村 善郎
（1980. 4. 1～1982. 4. 30）

1982
福田 治郎
（1982. 5. 1～1985. 3. 31）

1983
1984
1985
1986

高橋 正
（1985. 4. 1～1989. 3. 31）

1987
1988
1989

第1期教育研究情報システム稼動
情報処理センター

情報処理センター委員会
豊橋情報処理センター委員会
名古屋情報処理センター委員会

1988.4-1991.3

日立製ホストコンピュータ（HITAC M-640/20）導入
坂東 昌子（1989. 4. 1～1990. 9. 30）

1990
藤田 佳久
浅野 俊夫
（1989. 4. 1～1994. 9. 30） （1990. 10. 1～1992. 9. 30） 第2期教育研究情報システム稼動

1991

1991.4-1994.3

1992
有澤 健治
（1992. 10. 1～1994. 9. 30）

1993

第3期教育研究情報システム稼動 1994.10-1997.3（全校舎学内 LAN 敷設）

1994
1995
樋口 義治
長谷部 勝也（1994. 10. 1～1998. 9. 30） （1994. 10. 1～1998. 9. 30）

1996

第4期教育研究情報システム稼動（延長 6ヶ月）

1997
1998

宮沢 哲男
（1998. 10. 1～2000. 3. 31）

1999
2000

小津 秀晴
（2000. 4. 1～2002. 9. 30）

2001

1997.4-2000.9

有澤 健治（1998. 10. 1～2000. 9. 30）
10月 第 5 期教育研究情報システム稼動
田川 光照（2000. 10. 1～2002. 9. 30）

2002
2003
2004

情報メディアセンター

情報メディアセンター委員会
豊橋情報メディアセンター委員会
名古屋情報メディアセンター委員会

2005
2006

情報メディアセンター運営会議
豊橋情報メディアセンター運営会議
名古屋情報メディアセンター運営会議

坂東 昌子
4月 第 6 期教育研究情報システム稼動（2002. 10. 1～2006. 9. 30）
龍 昌治（2002. 10. 1～2008. 9. 30）

中尾 浩（2006. 10. 1～2008. 9. 30）

2007
2008

ICT 企画会議
豊橋 ICT 委員会
名古屋 ICT 委員会

2009

4月 第 7 期教育研究情報システム稼動
蒋 湧（2008. 10. 1～2010. 9. 30）

2010
沓掛 俊夫
（2010. 10. 1～2012. 9. 30）

2011
2012

伊藤 博文
（2008. 10. 1～2012. 9. 30）

ICT 委員会

2013

4月 新名古屋校舎システム稼働
中尾 浩（2012. 10. 1～2014. 9. 30）

2014
2015
2016

松井 吉光
（2014. 10. 1～2018. 9. 30）

2017
2018
2019

愛知大学情報メディアセンター

岩田 員典（2018. 10. 1～）－ 54 －

Vol.30, No.1, 2020

自己紹介


情報システム課

伊神真悟

2013 年 10 月 1 日に愛知大学の専任職員として採用され，名古屋教務課にて 5
年半勤務しておりました。その後，2019 年の春からは，情報システム課に異動となり，現在はネットワーク・LMS システム（Moodle）・テレビ会議システム等を担当しております。
前職では，約 10 年間システムエンジニアとして，製造業向けのシステム開発
や，パッケージ開発を行い，主にオープン系（Web）システムの企画・設計・製造の業務や，クラウドサービスの開発を経験してきました。仕事をするなかで，たくさんの企業の方に出会うことができ，業務を知ることができ，刺激的な時間を過ごすことができましたが，いつしか，一つの企業・団体で，その企業・団体の成長や発展のために，働いてみたいという気持ちが強くなりました。
そして今，本学の職員として働いています。
まずは，いち早く担当業務を理解して，学生及び教職員へ適切な情報サービスができるよう心がけていきたいと考えています。さらには，情報技術に関する最新情報の収集に努め，他の大学に負けない最新の情報サービスが提供できるよう努力していきたいと思いますので，今後ともよろしくお願いいたします。



愛知大学情報メディアセンター

以上－ 55 －

Vol.30, No.1, 2020

編集後記
今回は 3 本の論文と 1 本の研究ノートを寄稿いただきまして，「愛知大学情報メディアセンター紀要 COM」の第 45 号を発刊する運びとなりました。進歩
する情報技術が生活・社会や教育・研究を便利で豊かなものにしていく一方で，その落とし穴も身近になってきております。そのような時世を反映した今号となり，寄稿いただいた著者の方々には厚く御礼申し上げます。
ところで，新元号「令和」となった今年度の日本は，キャッシュレス決済が拡充していきました。クレジットカード，交通系 IC カード，電子マネーは以前から多く利用されていましたが，最近は QR コード決済の利用が急激に増加しました。消費税率の引き上げに伴うレジの交換やポイント還元が強力に後押しした形ではありますが，土台にあるのは様々な機能をスマホへ集約する志向だと，筆者は考えています。というのも，会員カードを束にして持ち歩いている人を，
ここ数年は見かけないためです。会員用アプリや他社のアカウントサービスを用いることで，大抵はスマホで済ませられます。重量は増えず，場所も取らず，探すのも容易になるのが，電子化のありがたいところです。そして，電子化された個人情報を閲覧・管理するためのツールとして，スマホは最適です。ここに私有の金銭が統合された形ですね。
そんなことを考える筆者は，実は QR コード決済をしたことがありません。単純に煩わしいからです。スマホを取り出してロックを解除してアプリを開いて，店員に画面を読み取ってもらったり自分が QR コードを読み取ったりする必要がありますよね。そしてそれらは，通信できる環境と電池残量を必要とします。
片や，各カード類の場合は，支払いの手間が比較的少ないことに加え，電波や電池を気にする必要がありません。現代日本では気にする必要性が低い事柄と思われますが，あらゆる機能をスマホに集約した先には，それが本当に死活問
題になります。「あると便利」を通り越して「ないと何もできない」になると，大きな落とし穴のそばに立っている形になるのです。
情報技術や情報社会の功罪について，様々な観点から研究・議論・共有されることは，今後も大いに期待されていると思います。そのような場として本誌をご活用いただく方々が増えましたら幸いです。寄稿・閲覧など形を問わず，お待ちしております。


愛知大学情報メディアセンター

（M.M.）－ 56 －

Vol.30, No.1, 20202018 年 6 月 1 日改訂

愛知大学情報メディアセンター紀要〈COM〉 原稿募集要項
情報メディアセンター紀要〈COM〉は，下記の要領で原稿を募集しています。詳細
につきましては，情報メディアセンターまでお問い合わせください。
1．著者の資格（1）本学教職員および本学教職員との共著者（2）本学非常勤教員（3）本学学生（教員と共著とする。）（4）編集委員会が認めたもの
2．投稿原稿の内容
投稿原稿は未発表のもので，下記に関係する内容とする。
（1）情報教育に関する理論と実践（2）情報科学や情報工学に関する理論とその応用（3）情報システムに関する調査，分析，理論（4）コンピュータを活用した研究，教育，および業務等の実践報告（5）本学のコンピュータ利用に関して必要と思われる情報メディアセンターの報告（6）その他（編集委員会が認めたもの）
3．投稿原稿の区分
投稿された原稿は編集委員会の審査に従って，下記のように区分して掲載する。
ただし，法令等に抵触する，内容に著しい不備がある，執筆要項に従わないなどの問題があるものは，原稿の修正を依頼することや，掲載を見あわせることがある。
（1）論文（2）研究ノート（3）情報教育実践報告（4）書評（新刊・古典・ソフトウェア）（5）学会動向※原稿の体裁と見本については別紙を参照のこと。
4．原稿の提出要領（1）原稿は，電子ファイルで提出すること。
（2）完成された投稿原稿のみを受理する。
（3）提出する電子ファイル名は，投稿原稿のタイトルとすること。
（4）図版等がある場合は，その電子ファイルもあわせて提出すること。
図版等のファイル形式は jpeg とする。
（5）提出ファイルは，原則 Microsoft Word またはテキスト形式とする。

愛知大学情報メディアセンター

－ 57 －

Vol.30, No.1, 2020

ただし，その他の形式であっても編集委員会が認めた場合は受理する。
（6）裏表紙（目次用）として，タイトル，著者名の欧文を添えること。
（7）著 者は連絡先（ゲラ等の送付先）の住所，電話番号を申し込み先の担当者まで連絡すること。
5．投稿原稿の体裁
投稿原稿は横書きとし，図・表などは適切な場所に分かりやすく挿入すること。
なお，投稿原稿は COM 編集委員会にて共通したフォーマットに統一する。
6．校正（1）校正は著者校正を 2 回とする。
（2）校正段階での内容の変更は，編集作業に支障をきたさない範囲で行なうこと。
7．著作権（1）提 出された論文の著作権は，原則として愛知大学情報メディアセンターに属し，無断で複製あるいは転載することを禁じる。
（2）論 文作成に際して用いたコンピュータソフトや映像ソフト等の著作権に関する問題は，著者の責任において処理済みであること。他人の著作権の侵害，名誉毀損，その他の問題が生じないよう十分に配慮すること。
（3）万 一，執筆内容が第三者の著作権を侵害するなどの指摘がなされ，第三者に損害を与えた場合，著者がその責を負う。
（4）著 作人格権は著者に属する。
（5）本 誌に掲載された原稿は，学内においては，愛知大学情報メディアセンター
ホームページおよび愛知大学リポジトリにてデジタル公開するものとする。
（6）本 誌に掲載された原稿は，学外においては国立情報学研究所等へ登録される。
8．その他（1）別 刷りは著者に対して希望を調査し，原則として 30 部以内で無料進呈する。
（2）著 者には紀要を2部進呈する。ただし希望があれば10部を限度として進呈する。
以上
申し込み・問い合わせ： 愛知大学情報メディアセンター
担当： 情報システム課 太田 裕介
E-mail： johosystem@ml.aichi-u.ac.jp
TEL： 052-564-6117（内線 20554）
FAX： 052-564-6217（内線 20569）

愛知大学情報メディアセンター

－ 58 －

Vol.30, No.1, 20202014 年 8 月 8 日改訂

愛知大学情報メディアセンター紀要〈COM〉 執筆要項
1．執筆言語
和文もしくは英文とする。
2．原稿（1）論文 ……和文の場合は 30,000 文字程度，英文の場合は 15,000 words 程度を上限とする。ただし，図版等の数量に応じて調節すること。
（2）研究 ノート……和文の場合は 20,000 文字程度，英文の場合は 10,000 words 程度を上限とする。ただし，図版等の数量に応じて調節すること。
（3）情報 教 育 実 践 報 告 …… 和 文 の 場 合 は 20,000 文 字 程 度， 英 文 の 場 合 は 10,000
words 程度を上限とする。ただし，図版等の数量に応じて調節すること。
（4）書評 （新刊・古典・ソフトウェア）……和文の場合は 5,000 文字程度，英文の場合は 3,000 words 程度を上限とする。書評（新刊・古典）には図版等を挿入することはできないが，ソフトウェアレビューについては若干の図版を添えることが出来る。
（5）学会動向……COM のフォーマットに従う。
長文の場合は分裁や再提出等の措置を求めることがある。
3．著者と所属
著者名と所属を記載し，著者名のあとにカッコ（）に入れて所属を記載する。

4．セクションタイトルとセクション記号
本文中の章，節，項，目などの立て方は，原則として以下のとおりとする。
（例）
1．章タイトル
1.1 節タイトル
1.1.1 項タイトル（1）目タイトル
5．図・表・写真
図・表・写真は，本文中の適当な箇所に挿入すること。または，挿入箇所を明確にすること。
ただし，COM 編集委員会にて挿入位置，サイズを変更する場合があるが，変更不可の場合は明記のこと。
（1）表 について
表の上部に「表○ 表名」（○は表の一連番号）を記載すること。

愛知大学情報メディアセンター

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Vol.30, No.1, 2020

（2）図 ・写真について
図 ・写真の下部に「図○ 図名」（○は図の一連番号）または「写真○名」（○は写真の一連番号）を記載すること。

写真

6．要旨とキーワード
論文と研究ノートには要旨とキーワードをつける。要旨は 400 字以内（200words以内）で執筆し，本文と同じ言語でもよいし，異なった言語でもよい。キーワード
は国立情報学研究所の CiNii 等への正確な登録のために，5～7 語程度のキーワード
をつける。
7．謝辞
謝辞を記載する場合は，本文の最後に謝辞と小見出しを使い記載する。
8．注
注を記載する場合は，以下のいずれかの方法による。
（1）該 当ページの下部または見開きの前後 2 ページ分の後のページの本文の下部に脚注として記載する。
（2）本 文の末尾に後注として一括して記載する。本文の後に 1 行空けてから「注」という見出しを立て，その次の行から，注を一括して記載する。
上記のいずれの場合も本文中の該当箇所には，番号と右丸括弧を使い 注 1）のように上付きで記すこと。
9．参考文献
参考文献の記載は，本文の後（注がある場合は注の後）に 1 行空けてから「参考文献」という見出しを立て，その次の行から，参考文献を一括して記載すること。
本文中の該当箇所には，番号と右丸括弧を使い 1） のように上付きで記すこと。
参考文献は原則として，雑誌の場合には，著者，標題，雑誌名，巻，号，ページ，発行年を，単行本の場合には，著者，書名，ページ数，発行所，発行年を，この順に記す。引用番号の記し方は本文上に出現した順番とし，次の例を参照にされたい。
（例）1）山田太郎：偏微分方程式の数値解法，情報処理，Vol.1, No.1, pp.6-10（1960）.
2）Feldman, J.and Gries, D.: Translater Writing System, Comm. ACM, Vol.11, No.2,
pp.77-113（1968）.
3）大山一夫：電子計算機，p.300，情報出版，東京（1991）.
4）Wilkes, M. V: Time Sharing Computer Systems, p.200, McDonald, New York（1990）.



愛知大学情報メディアセンター

以上－ 60 －

Vol.30, No.1, 2020愛知大学情報メディアセンター紀要 COM〔コム〕
Vol.30 No.1
2020年３月１日
2020年３月５日
編集

第45号

印刷
発行

愛知大学情報メディアセンター「COM」編集委員会

発行

愛知大学情報メディアセンター（名古屋）名古屋市中村区平池町四丁目60-6		〒453-8777 TEL（052）564-6117（直通）FAX（052）564-6217（豊 橋）豊橋市町畑町1-1
		 EL（0532）47-4124（直通）〒441-8522 T
FAX（0532）47-4125（車 道）名古屋市東区筒井二丁目10-31		 EL（052）937-8120（直通）〒461-8461 T
FAX（052）937-8121
印刷株式会社荒川印刷

情報メディアセンター教育用パソコン

機種および設置台数

○豊橋校舎
設

置

場

所

機
420 教室台数

富士通 ESPRIMO D587/R

35

富士通 ESPRIMO D587/S

35

421 教室富士通 ESPRIMO D587/S

52

423 教室富士通 ESPRIMO D587/S

60

424 教室

富士通 LIFEBOOK A574-M

40

413 教室富士通 ESPRIMO D587/R

25

514 教室

富士通 LIFEBOOK A574-M

20

523 教室富士通 ESPRIMO D587/R

50

メディアゾーン

富士通 ESPRIMO D587/S

40

情報メディアセンター（4 号館）

5 号館
図書館棟 1F

種

豊橋

計

357

○名古屋校舎設

置場

厚生棟 4F

講義棟 7F

所

機

種

台数

W401 教室

富士通 ESPRIMO D587

60

W402 教室

富士通 ESPRIMO D587

60

W403 教室

富士通 ESPRIMO D587

60

W404 教室

富士通 ESPRIMO D587

60

メディアゾーン

富士通 ESPRIMO D587

120

L707 教室

富士通 LIFEBOOK A576/P

80

L708 教室

富士通 LIFEBOOK A576/P

80

L709 教室

富士通 LIFEBOOK A576/P

80

L710 教室

富士通 LIFEBOOK A576/P

24

L711 教室

富士通 LIFEBOOK A576/P

24

L712 教室

富士通 LIFEBOOK A576/P

24

L713 教室
名古屋

富士通 LIFEBOOK A576/P
計

24
696

○車道校舎
設

置

場

所

機

種

台数

K802

富士通 LIFEBOOK A574/M

35

K804

HP ProBook 4540s

50

メディアゾーン

HP Pro 4300 SFF

6

車道

計

91

Journal of Aichi University Media Centervol.30 No.1
CONTENTS
Preface ........................................................................................... Director: Kazunori Iwata

ArticlesOn Information Integration ............................................................................... Hirofumi Ito ......................... 1
Improvement of an Automated Marking Program
for Typing Practice .................................................................................. Yoshimitsu Matsui ....................... 15

Spatial Analysis for Sustainable Management of Community Bus— From geo-microdata creation to spatial analysis ...................................... JIANG YONG ....................... 23
Honami Katayama
Norio Kani

Notes
Creating teaching materials on Moodle using the H5P plug-in ....................... Seiji Morino ....................... 37

Miscellaneous ................................................................................................................................................. 47

Editorial .......................................................................................................................................................... 56

Aichi University Media Center