ISSN 1345 0093

愛知大学情報メディアセンター紀要
Vol.32/No.1 2023.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

10：00～16：50

区

通年
※1
※2

土

413 教室・421 教室・
423 教室・523 教室
講義利用のみ※ 2

SE サービス
9：00～17：40
なし

メディアゾーンは，豊橋図書館の運用日程に準じます。
講義期間の木曜と土曜，及び，講義期間以外の期間は全て，413 教室を開放教室として使用します。

名古屋校舎
区分

講義期間

厚生棟 4F ※ 3
メディアゾーン受付（月～金）
8：50～21：00（土）
8：50～17：00

講義期間以外※3（月～土）
8：50～17：00

講義棟 7F
メディアカウンター

SE サービス（月～金）
8：50～20：00※土曜日は閉室（月～金）
8：50～18：30

閉室

（月～金）
8：50～17：00

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

メディアゾーン

講義期間

（月～金）
9：00～21：00

講義期間以外（月～金）
9：00～18：00■センター閉室日／

K802，K804

SE サービス

講義利用のみ（月～金）
9：00～17：00

日曜・祝日・夏期休暇期間（8 月土曜日）・年末年始・創立記念日（11/15）
・
入試期間ただし，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

本年度も愛知大学情報メディアセンター紀要 COM47 号を無事発刊できました。お忙しい中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。今号は大学院生からの投稿も含め全 4 件となっております。多くの方々にご愛読いただければ幸いです。
さて，昨年末から米国 IT 企業における大量解雇がニュース等で大きく報じられています。メタは 1 万 1000 人以上、Amazon は 1 万人の人員削減を発表しました。また，Google
も 1 万人を解雇する予定のようです。さらに，Twitter はイーロンマスク氏による買収後に社員の半数に当たる約 3,700 人を解雇しました。これらの大手 IT 企業などは新型コロナ
ウイルスが広まった 2020 年から「巣ごもり需要」で大きく業績を伸ばし，それに伴い多くの人を雇うだけでなく，人員の確保のため賃金を上げたことが影響しているようです。また，各企業がネット広告への費用を絞り込んだことも関係していると考えられます。経営上の判断とは言え現時点でのこのような大量解雇は，将来の IT 分野の成長を阻害する恐れがあると言われています。一方，日本の IT 業界はどうでしょうか？先日，IT 企業の方にお話を伺う機会がありました。そこで聞いたのは，とにかく IT 関連の人材が不足しており，文系出身でも IT 関連に興味があれば是非就職先として検討して欲しいとのことでした。本
学は学部としては文系しかないですが，共通教育科目などを通じて IT について学ぶ機会
はいろいろと用意されています。これらの授業と情報メディアセンターの活動により，これからの時代に必要とされる人材を育てていければ思っております。
最後になりましたが，早いもので，2022 年 9 月 30 日を以て情報メディアセンター所長の第 2 期目の任期を終えることができました。1 期目の途中から新型コロナウイルスが始
まり，あっという間に 2 期 4 年が経過したように感じます。その間至らぬ点も多かったと思いますが，皆様のおかげでなんとか乗り切ることが出来ました。通例では 2 期で交代となることが多いようですが，未だに続いている新型コロナウイルスのこともあり，力不足ながら引き続き情報メディアセンター所長を務めさせていただくことになりました。今後
も事務スタッフや ICT 委員の皆さんの御協力を得ながら努めて参りたいと思っております。
よろしくお願いいたします。
1

ただし，
IT 関連企業の労働条件（特にアメリカなどに比べて低い賃金）が改善されていかないと，人材の確保は難しいといえる。

目

次

はじめに………………………………………… 情報メディアセンター長：岩田員典

論文
Unity ML-Agents 実行環境の構築と強化学習における報酬の影響の検討
岩田

員典，勝又

洋斗

1

湧

31

孝子

47

員典

57

会議報告 		

79

情報メディアセンター主催行事 		

80

Moodle（LMS）運営業務報告（2021 年度）		

81

ICT 委員会構成員 		84

情報メディアセンター沿革・歴代所長 		

85

編集後記 		

86

PDF 敷設工事図面を用いた地理空間データの開発と解析―中山間地域の光ファイバー網の敷設事業を事例に
IoT による室内環境変化のリモートセンシング
鈴木 臣，深沢蒋

日本語プログラミング言語の可読性と普及率
新村 裕太，毛利圭一郎，村井元昭，岩田センターだよりICT 委員会

自己紹介
情報システム課
情報システム課
原稿募集要項
執筆要項

課長

秦 俊一郎 		岩田 大輝 		

87
88

論文

Unity ML-Agents 実行環境の構築と強化学習における報酬の影響の検討
岩田員典（経営学部）

勝又

洋斗（経営学部）

要旨
近年，Artificial Intelligence（人工知能，以下 AI）の発展はめざましく，さまざまな分野に浸透してきている。特に機械学習の一種であるディープラーニングを利用したさまざまなアプリケー
ションは著しい成果を上げている。しかし，機械学習は初期値やパラメータにより学習結果が大きく変わる。そこで，本論文では機械学習の一つである強化学習において報酬がどのような影響を及ぼすかについて調査する。そのために，Unity が提供する Unity Machine Learning Agents（以下，ML-Agents）を使用する。しかし，ML-Agents を実行する環境を構築するのは，頻繁にアップデートされることもあり煩雑である。そこで，本論文では Windows，Linux，Mac における ML-Agents の実行環境の構築方法について説明をする。そして，この環境を使って，サンプルに含まれる人型エージェント「Walker」の報酬を変更した場合の学習結果について検証をする。

キーワード：Unity ML-Agents，機械学習，強化学習

1．はじめにカー7）や人狼ゲーム8）などのテーブルゲー
ムでも AI の研究が進められている。

AI と い う 言 葉 は 今 や， 我 々 の 日 常 生

このように様々な分野で活用されて活の中で見かけることが珍しくないほど

い る 機 械 学 習 で は あ る が， 初 期 値 や パ

頻繁に使用されている。特に機械学習のラメータにより学習結果が大きく変わ

一 種 で あ る デ ィー プ ラ ー ニ ング 1）を 利 用る。 そ こ で 本 論 文 で は， 機 械 学 習 を 行

したさまざまなアプリケーションは著しう際にパラメータがどのような影響をい成果を上げている。例えば，テーブル

及 ぼ す か に つ い て 調 査 す る。 そ の た め，

ゲ ー ム AI は 急 速 に 進 化 し て おり， 完 全

Unity が提供する Unity ML-Agents9）を使

情報ゲームであるオセロ2），チェス3），将用し，サンプルに含まれている学習環境

棋 4），碁 5）など では AI はプロに 勝 利 する

「Walker｣ の 報 酬 を 変 更 し， そ の 影 響 にほどに成長している。更に，プレイヤー

ついて検証する。また，ML-Agents の実同士の読みあいなどが発生する不完全情

行 環 境 の 構 築 は，OS に よ っ て 要 求 さ れ報ゲームである，大富豪（大貧民）6），ポーるライブラリのバージョンが異なるなど

―

1

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愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

煩 雑 で あ る。 そ こ で，Windows，Linux，

ようになり，幅広い知識と何らかの自意

Mac に お け る ML-Agents の 環 境 構 築 方

識 を 持 つ と さ れ る。「人 工 知 能 に よ っ て

法と実行方法について説明する。

人類が滅ぼされる，人間の知能を人工知能が上回る」と言った文脈で使われるも本 論 文 の 構 成 は 次 の 通 り で あ る。 まのは汎用人工知能に分類できる。

ず， 第 2 章 で AI と 機 械 学 習 に つ い て 説
明 を す る。 次 に， 第 3 章 で Unity ML-

一 方， 特 化 型 人 工 知 能 は， 全 認 知 能

Agents と 機 械 学 習 に つ い て 述 べ る。 そ力を必要としない程度の問題解決や推して，第 4 章で Unity ML-Agents の学習

論 を 行 う ソ フ ト ウ ェ ア を 指 す。 例 え

環境の構築方法について，第 5 章で学習ば，前述した囲碁のプロ棋士に勝利したの実行と結果の利用方法について説明をAlphaGo5） や， デ ィ ー プ ラ ー ニ ン グ な どする。第 6 章でこれらを活用した報酬がも，この特化型人工知能に区別される。

与 え る 影 響 と 学 習 結 果 に つ い て 論 じ る。

2022 年 現 在， 汎 用 人 工 知 能 は 実 現 さ

最後に第 7 章でまとめと今後の課題につれておらず，現存しているのは特化型人いて述べる。

工知能のみである。

2．AI と機械学習

2.2．機械学習

本章では AI について簡単に説明をし，機械学習とは大量のデータの中から規機械学習やディープラーニングの位置づ

則性を見つけ，推論に有用な規則，ルーけについて述べる。

ル，判断基準などを機械に生成させる手法である。AI の研究分野の 1 つである。

2.1．AI の定義と現状

機 械 学 習 が 用 い ら れ る 以 前 の AI は，予測や判断を行うためのルールを全て人

AI とは，「人工的にコンピュータ上な間 が 考 え る 必 要 が あ っ た。 よ っ て AI のど で 人 間 と 同 様 の 知 能 を 実 現 し た も の」

限界は，人間の限界によるものとなってと定義されている。しかし，一般的に非いた。

常に広い概念をもった言葉で，専門家にしかし，機械学習の登場により，ある10）

よっても定義が異なる 。

特 定 の 分 野 に お い て は，AI が 人 間 の 知
能を超えることができるようになってき

AI に は レ ベ ル と い う も の が あ り， 一ている。

般に「汎用人工知能」と「特化型人工知能」に大別される。汎用人工知能は，人間の知能に迫って人間の仕事をこなせる―

2―

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Vol.32, No.1, 2023

2.2.1．「学習」と「推論」

るスパムフィルタなどがこれに該当する。
「回帰」とは入力されたデータに対し，機械学習には「学習」と「推論」という 2 つのプロセスが存在する。

出力として数値を返す手法である。商品「学 習」 と は， 大 量 の 学 習 デ ー タ の 統の販売予測などがこれに該当する。

計的分布から特徴を抽出し，実際のデー
教師なし学習タから推論するための特徴の組み合わせ

教師なし学習（Unsupervised Learning）

パターン（推論モデル）を生成するためは，データの構造を学習させる手法である。

のプロセスである。
「推論」とは，分類や識別をしたいデー

学習データのみで学習させ，そのデー

タ を，「学 習」 で 生 成 し た 特 徴 の 組 み 合

タに含まれた潜在的なパターンを見つけ

わせパターン（推論モデル）に当てはめ，出す推論モデルを生成する。最も一般的推論結果を導き出すプロセスである。

な教師なし学習の手法は「クラスタリング｣ である。

2.2.2．機械学習の手法「ク ラ ス タ リ ン グ｣ は 学 習 デ ー タ の パ

機械学習の手法にはいくつかの種類がターンを見つけ出し，似たパターンを持ある。代表的なものとして「教師あり学

つ性質の近いデータ同士をまとめる手法

習」，「教師なし学習」，「強化学習」などである。類似購買者のグルーピングなどがある。

がこれに該当する。

教師あり学習強化学習

教 師 あ り 学 習（Supervised Learning）

強化学習（Reinforcement Learning）は，は，学習データに正解ラベルを付けて学ある「環境」に置かれた「エージェント」

習する手法である。予測の基礎となる正が環境から「状態」に関する情報を得る。

解ラベルと，学習に使用する学習データ

そして，その「状態」に対し「行動」し，をセットで学習させることにより，入力得られる「報酬」が最大化するような方されたデータに対して予測を出力する推策を求め，推論モデルを生成する手法で論モデルを生成する。

ある。「Unity ML-Agents｣ において， 主に 使 用 さ れ る 学 習 方 法 で あ る。 他 に も，教師あり学習は大きく「分類」と「回帰」の 2 つに分けることができる。

将 棋 や 囲 碁 な ど の 対 戦 ゲ ー ム AI や， 車

「分 類」とは入 力され たデ ータに対し，の自動運転などに利用される（図 1）。

出力としてデータの属性または種類を返す手法である。迷惑メールかどうかを判断す―3―

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Vol.32, No.1, 2023

図1

強化学習の例

2.3．ディープラーニング

格納されている。異なる層間のノード同士はエッジで結合しており，ノードに格1）

デ ィ ー プ ラ ー ニ ング は， 教 師 あ り 学

納された数値データは，エッジを介して

習の 1 つである「ニューラルネットワー

次のノードへと伝播していく。このとき，ク｣ を元に開発されたものである。本節

エ ッ ジ に は「 重 み｣ が 付 与 さ れ て おり，

ではニューラルネットワークとディープ

データが入力層から伝播して出力層へたラーニングについて概要の説明をする。

どり着くと出力値（予測値）を得ることができる。ニューラルネットワークにお2.3.1．ニューラルネットワーク

い て 一 般 的 に，「 重 み｣ は 特 定 の 個 体 ご

ニューラルネットワークとは，人間のとに値を設定され，「重み｣ はシナプス結脳の神経細胞を模した数理モデルであ合の強さを表す。中間層では，予測の精る。 ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク は「 入 力度を高めるための学習が行われる。

層」，「中間層」，「出力層｣ を持つ階層構
2.3.2．ディープラーニング

造で構成される（図 2）。
各層にはノード（図 2 中丸印）がいく

ディープラーニングは，ニューラルネッ

つも配置され，それぞれのノードの間は

トワークの多数 の中間層があるモデ ルをエッジ（図 2 中矢印）で結ばれる。ニュー構築できるため，「ディープニューラルネッ

ラルネットワークでは入力層から中間層，トワーク｣（Deep Neural Network：DNN）

中間層から出力層へとデータを伝播させとも呼 ば れ る。 従 来 のニューラルネットていく。各層のノードには数値データがワークでは中間 層は 2 ～ 3 層 程 度 であっ

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4

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図2

ニューラルネットワークの基本構成

たが，ディープニューラルネットワークでに画像や音声，言語などの非構造化デー

は中間層は 100 を超える学習も可能になっタから特徴量を抽出し，精度の高い推論ている。こういった多 層での学 習が 可能

モデルを構築することに長けている。ことなった要因として，コンピュータ処理能

れらの非構造化データは説明変数の数が力，
特に CPU（Central Processing Unit）や多く，特 徴 量の抽出が難しい。そのためGPU（Graphics Processing Unit：画像処理

従来の機械学習の手法を用いて精度の高に特化したプロセッサのこと）の性能向上

い推論モデルを構築するためには，画像などがあげられる。

データや音声データ，自然言語処理の専

また，画像認識などにおいては畳み込門知識が必要である。一方，ディープラー

みニューラルネットワーク（Convolutional

ニングを用いることにより，機 械 が自動

Neural Network，以下 CNN）が用いられ的に特徴量を抽出するため，専門知識がている。CNN では畳み込み層とプーリン得られないような場合にも精度の高い推グ層を有している。これらの層を使うこ論モデルを構築するが可能になっている。

と で CNN は 画 像 か ら 特 徴 を 抽 出 し， 画
3．Unity ML-Agents と機械学習

像内における対象の位置にかかわらず高い精度での認識が行える。

Unity11）と は ゲ ー ム 制 作 の 大 衆 化 を 目

このように，ディープラーニングは特―5―

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Vol.32, No.1, 2023

指 し て 作 ら れ た ゲ ー ム エ ン ジ ン で あ る。

て 学 習 さ せ る 手 法 で あ る。Unity ML-

Unity を 使 用 す れ ば 3D ゲ ー ム 開 発 や，Agents で は， 人 間（Player） が 操 作 す物理エンジンなど，専門知識が少なくてるエージェントの行動を模倣して学習すも導入することが可能である。

る。そのため人間に似た能力を素早く得

ま た，Unity ML-Agents は 機 械 学 習 のためのライブラリ「PyTorch｣

ることができる。

注1）と Unity
3.3．強化学習＋模倣学習で 作 成 し た 学 習 環 境 を 連 携 さ せ，Unityのシーン内のキャラクターを学習させることが可能である。これを利用すること

強化学習＋模倣学習は，まずは模倣学

により，深い専門知識なしで，視覚的に習により「人間の行動｣ という「正解デー

わかりやすく機械学習を体験することがタ｣ を元に学 習をする。 そして，その学できる。

習結果を更に強化学習により改善をする。

Unity ML-Agents で 利 用 可 能 な 主 な 学
3.4．その他の学習方法

習方法として「強化学習」「模倣学習」「強化学習＋模倣学習」がある。

その他にも，Recurrent Neural Network
3.1．強化学習（ R N N ）， L o n g S h o r t - T e r m Me m o r y（LSTM），カリキ ュラム 学 習 等 を 利 用 することができる。

強化学習は前述のように，ある「環境」に置かれた「エージェント」が環境に対

4．Unity ML-Agents の学習環境の構築

し「行動」し，得られる「報酬」が最大化するような方策を求め，推論モデルを生成する手法である。学習に時間がかか

Unity ML-Agents を 動 作 さ せ る た め にるが，人間を超える能力を得られることは以下のソフトウェアを導入する必要ががある。

あ る。 た だ し，OS の 種 類 に よ っ て 動 作
するバージョンなどが異なるため各節で3.2．模倣学習

Windows，Linux，Mac の 設 定 に つ い て説明する 注2）。
◦

注 1）

以前は TensorFlow が用いられていた。

注 2）

本論文執筆の 2022 年 11 月時点の情報

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6

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模倣学習は他人が行う行動を模倣しUnity Hub12）

Vol.32, No.1, 2023

Unity12）◦

めて Unity をインストールする手順につ13，14）◦

Unity-ML Agents◦

Python◦PyTorch15）
16）◦

いて＜ Windows 編＞」22）が参考になる。
Unity Hub の Preferences（ 図 4） か ら
Appearance を選び Language を「日本語」
17）

CUDA ・NVIDIA cuDNN （ 利 用にすることで，Unity Hub を日本語化でしたい場合）

きる（図 5）。

な お，Unity の イ ン ス ト ー ル の 際 にユーザ登録やライセンスの取得が必要になる。大学教員の場合に，個人で使用する PC では Unity Educator Plan18）を使い，教室や研究室では教育機関向けライセン
ス 19）を利用する必要がある。 学生の場合は Unity Student プ ラン 20）を 利 用 す る とよい。

図3

Unity Hub のダウンロード

図4

Unity Hub の Preference

図5

Unity Hub の言語の選択

4.1．Windows での設定
Windows10・11 では以下のバージョンの各ソフトウェアをインストールすることで，比較的容易に実行することができる。
◦

Unity Hub：3.3.0◦

Unity：2021.3.21◦

Unity ML-Agents：Release 19◦

Python: Anaconda21） Python 3.9・64Bit Graphical Installer を利用◦

PyTorch：1.13

4.1.1．Unity Hub と Unity のインストール
Unity Hub をダウンロード（図 3）・イン ス ト ー ル し，Unity Hub か ら Unity を
インストールする。インストールは「初―7―愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

図6

ML-Agents のバージョンとダウンロード

4.1.2．Unity ML-Agents の ダ ウ ン ロ ー ド

展 開し た フォル ダ 名 の た め，
「ml-agents-と設定

release_19」のような名称となることもある。

利 用 し た い Unity ML-Agents の バ ー
4.1.3．Python と PyTorch の準備

ジョンを選びダウンロードする（図 6）。

Python は Anaconda 経由でインストー

download を ク リ ッ ク す る と zip フ ァ イルする。

ル が 得 ら れ る。git を 使 っ て い る 場 合 はAnaconda と PyTorch の イ ン ス ト ー ル

HTTPS 経 由 で も 同 様 の フ ァ イ ル が 得 ら

方 法 は「 コ ン ピ ュ ー タ ー に PyTorch をれる。

イ ン ス ト ー ル し て 構 成 す る」23）が 参 考 にそして，上記のいずれかの方法でダウン ロ ー ド し た ml-agents-release_19.zip をなる。

展開し，任意の場所に移動させる。

また，NVIDA 製のグラフィックスボー

次に，図 7 のように Unity Hub の「開ド を 搭 載 し て い る 場 合 は CUDA を イ ンく」から「ディスクから加える」を選び，ストールすることで利用できる。

ML-Agents のプロジェクトを加える。

Anaconda Prompt を 起 動 し 以 下 の コ

加 え る プ ロ ジ ェ ク ト は「ml-agents¥

マ ン ド で Python の 仮 想 環 境 を 作 成 すProject」 と な る。 た だ し，ml-agents はる。 仮 想 環 境 の 作 成 は 必 須 で は 無 い が，Anaconda の base 環 境 で pip3 を 使 う とAnaconda の 動 作 が お か し く な る こ と があるため，こだわりがない限りは仮想環境を作成した方がよい。なお，仮想環境を作成する前に pip を最新にしておく。

> python.exe -m pip install--upgrade pip

Unity へプロジェクトの追加

愛知大学情報メディアセンター

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8

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図7

Vol.32, No.1, 2023

ここで「>」 はプロンプトを表してい選択すると下部に実行すべきコマンドる。またコマンドは一行だが誌面の都合

Run this command：に表示される（図 8）

上折り返して記載する（以下同様）。

ので，それをコピーして実行する。
PyTorch のインストール（CPU）

ま た，Python の バ ー ジ ョ ン 情 報 が必 要 な た め，python--version で 確 認 す> conda install pytorch torchvision

る。このバージョン（本論文執筆時ではtorchaudio cpuonly

3.9.13） を 使 い， 以 下 の コ マ ン ド に よ り-c pytorch

仮想環境を作成することができる。

PyTorch のインストール（CUDA）> conda create --name ml-agents19
python=3.9.13> conda install pytorch torchvision
torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c

仮想環境の作成ができたら以下のコマ

pytorch -c nvidia

ンドにより有効にする。

PyTorch がインストールできているか> conda activate ml-agents19

は，Python を 起 動 し「import torch」 をまた，仮想環境を無効にし，元の環境

実 行 す る こと で 確 認 す る こ と が で き る。

に戻る場合は「conda deactivate」を実行

また，CUDA が利用できるようになってする。なお，作成した仮想環境を確認すいるかどうかは，「import torch」 の後にる場合は「conda info -e」である。

「torch.cuda.is_available（ ）」 を 実 行 す る ことで確認が行える。

PyTorch の イ ン ス ト ー ル は CPU と
CUDA に よ っ て 異 な る の で 注 意 が 必 要である。PyTorch のページ 15）から環境を愛知大学情報メディアセンター

PyTorch の選択
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図8

Vol.32, No.1, 2023

> python> pip3 install -e .￥ml-agents-envs￥>>> import torch> pip3 install -e .￥ml-agents￥>>> torch.cuda.is_available()

上 記 の 設 定 を 行 う と mlagents-envs とTrue

mlagents の 0.28.0 がインストールされる「True」と表示されれば CUDA が利用

が，python 3.9.13 で は 0.29.0 に 変 更 し なで き て い る。 こ こ で「>>>」 は Python

い と エ ラ ー が 起 き る。 そ こ で 以 下 の コ

インタプリタの対話モードであることを

マンドを実行する。なお，mlagents-envs

表している。なお，対話モードから抜けのインストールで警告が出るが無視してるには「quit（）」と入力する。

よい。

4.1.4．Python による ML-Agents の設定
Anaconda Prompt か ら，Download し> pip3 install mlagents-envs==0.29.0> pip3 install mlagents==0.29.0

展 開 し た ml-agents の フ ォ ル ダ に 移 動 する。例えば，Documents の下に展開して

4.2．Linux（Ubuntu）での設定あれば以下のようなコマンドになる。
本 節 で は Ubuntu 22.04.1 LTS で ML-> cd C:￥Users￥ユーザ名

Agents を 利 用 す る た め の 設 定 に つ い て￥Documents￥ml-agents-release_19

説明をする。Ubuntu では以下のバージョ

こ の フ ォ ル ダ（ こ こ で は ml-agents-

ンの各ソフトウェアを使う。

release_19） 以 下 に あ る ml-agents と ml-◦

Unity Hub：2.4.6

agents-envs の 内 容 を 編 集 可 能 な 状 態 の◦Unity：2022.1.23f1 注3）

パッケージとしてインストールする。

◦

Unity ML-Agents：Release 19◦

Python：Anaconda Python 3.7・64-

これにより，これらのフォルダ以下のファイルを編集しても，再インストール
することなしに編集結果を実行に反映でBit Graphical Installer を利用◦

PyTorch：1.8.2

きる。実行するコマンドは以下の通りで
ある。

注 3）

本論文執筆時には 2021.3.14f1(LTS) が推奨されるが，インストール時にエラーになる。また，
いずれのバージョンを利用しても Project がうまく読み込めないという問題が生じている。

― 10

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愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

4.2.1．Unity Hub と Unity の イ ン ス ト ー
ルと ML-Agents の設定

実 行 権限を付 与しても，そのまま実 行するとエラーが生じるので，以下のように

24）「Unity を ダ ウ ン ロ ー ド」 か ら「Unity
Hub を ダ ウ ン ロ ー ド 」（ 図 9） を 選 び，
「UnityHub.AppImage」をダウンロードする--no-sandbox オプションを付けて実行する。

> ./UnityHub.AppImage --no-sandbox（本来ならば Installing the Hub on Linux25）

UnityHub が 起 動 し た ら 4.1.1・4.1.2 とに従って Unity Hub をインストールするべ

同 様 に Unity や Unity ML-Agents の 設 定

きだが，起動時にエラーが生じる）。

を行う。
4.2.2．Python と PyTorch の準備
Windows と 同 様 に Python は Anaconda
経由で設定をする。
Anaconda のインストー
ルは「【Ubuntu Server 18.04】Anaconda を

図926）
インストールする」
が参考になる。

Unity Hub のダウンロード

Anaconda は「ANACONDA

ダ ウ ン ロ ー ド が で き た ら「UnityHub.

21）
DISTIRUTION」にアクセスし，Download

AppImage」に実行権限を与える。Google

を ク リ ッ ク す る。Anaconda3-YYYY.MM-

Chrome か ら ダ ウ ン ロ ー ド し た 場 合 は，Linux-x86_64.sh をダウンロードすることがホームディレクトリの下の Downloads にできるはずなので，以下のようにこのファ保存されているはずなので，次のような

イ ル を 実 行 す る（YYYYY に は 西 暦 が，コマンドを実行する。

MM には月が入る）。
ライセンスの認証には「yes」と入力し，> cd Downloads> bash Anaconda3-YYYY.MM-Linuxx86_64.sh

インストール先はデフォルトの「/home/<USERNAME>/anaconda3」を選択する。
これらの設定が完了したら，利用する

また，fuse がインストールされている

python を Anaconda の も の に す る た め

必要があるため，未インストールの場合に，ターミナルを再起動するなど，シェは apt を使いインストールしておく。

ルの設定を読み込み直す。以下のように
python の 場 所 を 調 べ て， 上 記 の イ ン ス> sudo apt install fuse libfuse2

ト ー ル 先 の bin 以 下 に あ る python が 指> cd Downloads

定されていればよい。

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> chmod 777 UnityHub.AppImage

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に行うことができる。前項のコマンドを> which python/home/<USERNAME>/anaconda3/
bin/python

トリに移動済みのはずなので，以下のコ
マンドを実行することで設定が完了す

その後は，4.1.3 と同様に設定を完了させ る。 た だ し，Ubuntu 22.04.1 LTS 上 では python のバージョンが 3.7 でないとエラーになるため，下記のコマンドを使い設定を行う。
◦

実 行 し て い る 場 合 は ml-agents デ ィ レ ク

pip の ア ッ プ グ レ ー ド と ML-Agentsのダウンロードる。

> pip install -e ./ml-agents-envs/> pip install -e ./ml-agents/> pip install mlagents-envs==0.29.0> pip install mlagents==0.29.0> pip install importlibmetadata==4.4> python --m pip install --upgrade

なお，これらの実行が完了したら，パ

pip

スの設定を更新するために再度ターミナ> git clone

ルを再起動する必要がある 注4）。

https://github.com/UnityTechnologies/ml-agents.git◦

4.3．Mac での設定

仮 想 環 境 の 設 定 と PyTorch の イ ン
本 節 で の 説 明 は Intel プ ロ セ ッ サ とストールApple シ リ コ ン の 両 方 に 対 応 し て い る。

> cd ml-agents> conda create --name ml-agents19
python=3.7

ま た，macOS Ventura 13.0.1 が 対 象 で ある。
利用するソフトウェアは以下の通> conda activate ml-agents19> conda install pytorch torchvision
torchaudio cpuonly -c pytorch-lts

り で あ る。 た だ し， 執 筆 時 点 で MLAgents に 対 応 す る PyTorch が Mac で は
動 作 し な い た め，Python や PyTorch はDocker27）上 で 動 作 さ せ る。 こ の Docker

4.2.3．Python による ML-Agents の設定
ML-Agents の 設 定 も 4.1.4 と 同 じ よ う◦

Unity Hub：3.3.0

rehash などを使ってもよい

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― 12

―

注 4）

の設定についても後述する。

Vol.32, No.1, 2023

◦

Unity：2021.3.13f1◦

Unity ML-Agents：Release 19

くするために ml-agetns は Mac 上に置き，◦Docker v4.13.1

バ イ ン ド マ ウ ン ト で Docker に マ ウ ン ト

Docker 内部の設定を行う方式を採用している（図 10）。

◦

Ubuntu 22.04◦

Python: 3.7.1◦

PyTorch: 1.8.1

Agent のスクリプトなどを編集しやす

4.3.1．Unity Hub と Unity のインストール「Unity をダウンロード」24）から「Unity
Hub をダウンロード」をクリックすると

図 10「UnityHubSetup.dmg」がダウンロードさ

ml-agents のマウントれるはずなので，ダブルクリックしイン

ml-agents を 置 き た い デ ィ レ ク ト リ にストールをする。インストールが完了し移動し，以下のコマンドを実施することた ら， ア プ リ ケ ー シ ョ ン フ ォ ル ダ か ら

で ダ ウ ン ロ ー ド か ら build ま で 行 う こ とUnityHub を 起 動 し 4.1.1 と 同 様 に 設 定 をが で き る。 た だ し， あ ら か じ め docker

進 め る。 こ こ で，ML-Agents は Docker

や git が 使 え る よ う に 設 定 が な さ れ て い

か ら ダ ウ ン ロ ー ド す る た め 4.1.2 の 設 定る必要がある。

はまだ行わない。

> git clone https://github.com/

4.3.2．Docker を 利 用 し た Python とPyTorch の準備
前 述 の よ う に ML-Agents に 対 応 す る

kazunori-iwata/ml-agents19-formacOS.git> sh ./docker-build.sh

PyTorch が Mac 向けには提供が終了しているため，Docker を利用して ML-Agents

4.3.3．Unity ML-Agents の設定を動かせるようにする。Docker 内部で起Docker 上 で ML-Agents を 動 作 さ せ る

動 さ せ た OS は Ubuntu 22.04 の た め， 基に は，Unity か ら Linux 対 応 の ビ ル ド を

本 的 な 設 定 は 4.1.3・4.1.4 と 同 様 で あ る。

実施する必要がある。少し情報が古いがま た，Dockerfile や 各 種 ス ク リ プ ト は「Docker で Unity ML-Agents を 動 作 さ

GitHub に「macOS で Unity ML-Agents19

せ て み た（v0.11.0 対 応 ）」29）の「Unity にを動 作させるための Docker の設 定」28）とLinux ビルドサポートコンポーネントをして公開している（付録 1 〜 5）。

追加する」が参考になる。
― 13―

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Vol.32, No.1, 2023

図 11Unity へのモジュールの追加

まず，以下の手順でモジュールを追加する。
1．Unity Hub の「 イ ン ス ト ー ル 」 か ら
Unity の 右 側 に あ る 歯 車 を ク リ ッ ク
し て「モ ジ ュ ー ル を 加 え る」 を 選 択する（図 11）2．表 示 さ れ た モ ジ ュ ー ル を 加 え る に あ
る 「Linux Build Support（IL2CPP）］

図 12にチェックを入れて「インストール」

モジュールのインストール

ボタンをクリックする（図 12）
次に，ML-Agents に含まれているサン
プルを学習できるようにする。4.1.2 の図
7 と 同 様 に プ ロ ジ ェ ク ト の 追 加 を す る。
その際に，4.3.2 で保存したディレクトリ
以下を指定する必要がある。
また，本論文ではサンプルにある Walker
を 利 用 するため，プ ロジェクトが 読 み 込
めたら「Project」タブから「Asserts → MLAgents → Examples → Walker → Scenes」にある「Walker」をダブルクリックする（図 13）。
Unity 上部に図 14 のようなエージェン
トが表示されれば Scene の設定は完了で
ある。
― 14

―

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図 13

Scene を開く

Vol.32, No.1, 2023

図 14

エージェントの設置例
図 15

Scene が 設 置 で き た ら， ビ ル ド の 設 定

Build Settings

をし Linux で動作するようにする。
1．Unity の「File」 メニューから「Build

5．ML-Agents の学習の実行と結果の利用

Settings...」を選ぶ（図 15）
ML-Agents で は 17 種 類 の サ ン プル 30）

2．
「Target Platform」 か ら「Linux」 を選択する。

が用意されており，さまざまな環境にお3．
「Add Open Scenes」 を ク リ ッ ク す る

いてエージェントを学習させることがでと 「ML-Agents/Examples/Walker/

き る。 本 論 文 で は 前 述 の よ う に Walker

Scenes/Walker」 が 追 加 さ れ る の で，を対象とする。

Scenes In Build に チ ェ ッ ク マ ー ク が入っていることを確認する（図 16）。

5.1．Walker の概要

4．
「Build」をクリックし（図 16），保存先
を 指 定 す る。 保 存 先 は ML-Agents のWalker は以下のパーツに関して自由度

トップディレクトリである「ml-agents」

26 を有した人型ロボットである（図 18）。

の下の「unity-volume」
にする。
また，
ファ

◦

腰

イル名は「Walker」とする（図 17）
。

◦

胸部

― 15

―

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Vol.32, No.1, 2023

1.
2.
3.

Add Open Scenes をクリック
Scenes In Build にチェックが入––っていることを確認
Build をクリック

図 16

図 17

Build する Scene の設定

Build の保存先の指定

図 18

― 16

―

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Walker エージェント

Vol.32, No.1, 2023

◦

背骨

値の積

◦

頭部



◦

大腿部

ターゲットの方向にどの程◦脛骨部

度一致しているかを基準に◦足部

判 断 する 注5）。0 以 上 1 以 下◦

腕の 値 に 正 規 化 さ れ て い る。

◦

前腕転んだ場合は 0 となる

◦

手



全 パーツの平均ベクトルが顔 （頭部）がターゲットの

このサンプルにおいてエージェントは，方を向いているかどうかをランダムな位置に配置されるターゲット

基 に 計 算 さ れ る。0 以 上 1（ボックス）に到達することを目的とする。

以下の値に正規化され，転んだ場合は 0 となる。

5.2．報酬（Rewards）の計算方法
5.3．学習の実行
強化学習の報酬は以下の方針に従って計算される。
◦◦

FixedUpdate の タ イ ミ ン グ で 報 酬 を

mlagents-learn.exe）によって行える。この受け取る。これは 0.02 秒に 1 回実施

プログラムはターミナルなどから実行する。

される。

Windows の 場 合 は Anaconda Powershell

本来の強化学習ではエピソードが終Prompt で実行する必要がある注6）。

了した際に合計値を受け取るが，学

mlagents-learn の 引 数 に 学 習 の 設 定

習を早くするためにこの方式が採用

ファイルを指定し，オプション「--run-id」

されている。

を 使 い 学 習 結 果 を 識 別 す る た め の ID を

以下のいずれかの値になる。

指定する。この ID で指定された値を使っ




注 5）

学習は「mlagents-learn」（Windows ではタ ーゲットに到達したステップて「ml-agents/results/<ID ＞ 」 以 下 に 実は1

行 結 果 が 保 存 さ れ る。Walker を 利 用 すそ れ以外のステップは以下の 2る場合に，学習の設定ファイルは「config/

原文では「Body velocity matches goal velocity」と書かれているが，コードを読むと Body
は bodyPartsList のベクトルの平均値を計算しており，goal velocity はボックスの方向に固定値 m_TargetWalkingSpee を乗算した値を利用している。
Anaconda Prompt では実行時にエラーになる。

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― 17

―

注 6）

Vol.32, No.1, 2023

ppo/Walker.yaml」である 注7）。

なお，コンテナを既に起 動しておま た，「--torch-device=cuda:0」 の よ うり，exit している場合は，sh ./docker-に 指 定 す る こ と で CUDA を 利 用 す る こ

attach.sh で再利用できる。

とができる。
これらオプションについては「Unity ML31）

起 動 に 成 功 す る と 図 19 の よ う な 表

Agents Release 18 の mlagents-learn」 で詳

示 の 後 に「Listening on port 5004. Start

しく説明がされている。また，学習には時

training by pressing the Play button in the

間がかかるためアプリ化して学習環境を複Unity Editor.」と出力されるので，Unity

数起動することで高速化が可能である32）。

の上部にある再生ボタンをクリックする

ID を first と し た 場 合 の 実 行 方 法 は 以ことで学習が始まる。

下の通りである。
◦

Windows> mlagents-learn.exe.¥config¥ppo¥Walker.yaml--run-id=first
◦

図 19

Linux

学習が開始されると以下のように経過> mlagents-learnが表示される。

config/ppo/Walker.yaml--run-id=first◦［INFO］Walker. Step: 30000. Time
Elapsed: 12.147 s. Mean Reward: 0.247.

Mac（Docker 利用）

Std of Reward: 1.623. Training.

> sh ./docker-run.sh

ここで，Step が経過ステップ数，Mean（以下 Docker 内）

Reward は 1000 ステップ毎の報 酬の合計

> cd ml-agentsの平 均 値（この場 合は 30000 ステップま> mlagents-learn

での 1000 ステップ毎），Std of Reward はconfig/ppo/Walker.yaml

その標準偏差を表す。

--run-id=first

なお，本論文では以下の 2 台を利用し本論文では Proximal Policy Optimization（PPO）を利用する

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― 18

―

注 7）

ml-agents の起動画面

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エージェントの学習を進めた。

ID が first の場合について示す。

◦◦

Ubuntu 22.04.1 LTS
CPU: AMD Ryzen 7 5700G 3.8GHz> tensorboard.exe

RAM: 64.0 GB◦--logdir=.¥results¥first

Mac Studio
OS: macOS Ventura 13.0.1◦

CPU: A pple M1 Ultra 3.2GHzLinux> tensorboard

20 コア CPU，64 コア GPU--logdir=./results/first

RAM: 128.0GB◦
5.4．学習状況の監視・確認

Mac（Docker を利用）

> sh ./docker-attach.sh

学 習 が ど の よ う に 進 ん だ か は Tensor
Board を利用することで確認することができる。

（以下 Docker 内）> cd ml-agents> tensorboard--logdir=./results/first

logdir オ プ シ ョ ン で は「results/<ID>」--host=0.0.0.0

デ ィ レ ク ト リ を 指 定 す る。 こ こ で は，

TensorBoard の例
― 19

―

図 20

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Windows

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これらのコマンドを実行してて 起 動 することが できる。--run-id には 学

「TensorBoard 2.11.0 at http://

習時に利用した ID を指定する。また，学

localhost:6006/」 の よ う に 表 示 さ れ た ら

習の Time Scale（表 示速 度）が 初期値でWeb ブラウザから http://localhost:6006/ には 20 倍のため，--time-scale=1 を指定する。

アクセスすることで学 習状 況を監 視した◦り確認したりすることができる（図 20）。

> mlagents-learn.exe.¥config¥ppo¥Walker.yaml

5.5．学習結果の利用--run-id=first--inference --resume

学習結果を利用するには以下の手順で--time-scale=1

設 定 を し，Unity の 再 生 ボ タ ン を ク リ ッ
クすればよい 33）。

◦

1．results/<ID ＞ 以 下 に あ る Walker.
onnx フ ァ イ ル を Project/Assets/ML-

config/ppo/Walker.yaml--run-id=first

以下に置く。

--inference --resume

2．Unity か ら Prefabs に あ る Behavior--time-scale=1

Parameters の Model で 配 置 し た
Walker.onnx ファイルを指定しする◦

3．Behavior Type を inference にする
し か し， 本 論 文 執 筆 時 に は Unity からこれらを設定しても学習結果を利用できない 注8）。そこで，Unity 側ではなく，
mlagents-learn を 推 論 モ ー ド で 実 行 す る
ことで，学習結果を利用する方法についMac（Docker を利用）

> sh ./docker-attach.sh（学習で Docker のコンテは起動済みのはず。以下 Docker 内）> cd ml-agents> mlagents-learn
config/ppo/Walker.yamlて説明をする。

--run-id=firstと--inference --resume「--resume」を与えることで推論モードとし

注 8）

Linux

> mlagents-learn

Agents/Examples/Walker/TFModels

mlagents-learn に「--inference」

Windows--time-scale=1

筆 者の調査不足の可能性もあるため，確定情報ではない。また，参考文献 33) の最新版が2022 年 12 月に発刊が予定されており，その中で正確な手法が説明されているかもしれない。

― 20

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6．報酬が与える影響と学習結果◦

頭 の位置が腰の位置よりも高い場合に報酬を与える。 こちらも 0 以上 1

サンプルに用意されている設定で学習以下の値に正規化をする（付録 8）。

を 進 め る と Walker は す り 足 で タ ー ゲ ッ

二つ目の報酬は設定しなくても足を上トに接近をする。これは転倒すると報酬

げて歩行を行うが，バランスをとろうとが 0 になるため，転倒しにくい移動方法

頭を大きく振ってしまう。そこで，頭のを学習したからであると考えられる。

位置をあまり移動させないようにするた

そこで，本論文では報酬を決定する方

め，この条件を加えている。
こ れ ら の 学 習 の 結 果 を YouTube で 公法を変更することで，すり足ではなく普通に人が移動しているような歩き方に開している 35）（図 21 のリンク先）。

近づけることを目差す。 修正は Project/
Assets/ML-Agents/Examples/Walker/
Scripts に 置 か れ て い る「WalkerAgent.
cs」に対して行う。
6.1.1．情報取得部分の修正
姿勢の制御に関わる情報が不十分なため，一部修正する。姿勢の制御について

図 21

は「物理ベースのキャラを強化学習向け

学習の経過動画へのリンク（YouTube）に調整する」にある「手順：既存のスク
リ プ ト を 修 正 す る」34）を 基 に 修 正 を す る

7．まとめと今後の課題（付録 6）。
本論文では機械学習の一つである強化
6.1.2．報酬部分の修正

学習において報酬がどのような影響を及報酬に関してはメソッド「FixedUpdate」

ぼすかについて検証した。この検証にはで決定しているため，この部分を編集す

Unity が提供する ML-Agents を利用した。

る。変更内容は以下の通りである（詳細こ の ML-Agents の 実 行 環 境 の 構 築 方 法は付録を参照）。

や 利 用 方 法 は 複 雑 な 上，OS に よ っ て 異◦左 右いずれかの足 先が，逆の足よりなるため Windows，Linux，Mac の各 OSも高い位置にあり，腰よりも低ければでの方法について解説した。そして，こ高さに応じた報酬を与える。0 以上 1の環境を使って，サンプル「Walker」の以下の値に正規化をする（付録 7）。

報酬を変更した場合の学習結果について

― 21

―

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Vol.32, No.1, 2023

考察した。

2022），2022 年 9 月 31 日 更 新．http://

今後は，本論文では動作が確認出来な

www.tnlab.inf.uec.ac.jp/daihinmin/

か っ た Unity に お け る onnx の 利 用 方 法

2022/［アクセス日 : 2022 年 10 月 31 日］．

や，その他のエージェントの動作につい

7） N o a m B r o w n，T u o m a s S a n d h o l m，て検証を行う予定である。

“Superhuman AI for multiplayer poker”．
Science．365（6456）: 885-890．doi:10.1126/

参考文献

science.aay2400，2019．

1）Yann LeCun，Yoshua Bengio，Geoffrey8） 人 狼 知 能 プ ロ ジ ェ ク ト，2022 年 10 月 4

Hinton，“Deep Learning”． Nature． 521

日更新．http://aiwolf.org/［アクセス日 :（7553）: 436-444． Bibcode:2015Natur.521..

2022 年 10 月 31 日］．

436L．doi:10.1038/nature14539．PMID

9） Unity Machine Learning Agents，https://26017442．S2CID 307409，（2015）．

unity.com/ja/products/machine-learning-2） LOGISTELLO，2002 年 11 月更新． https://agents［アクセス日 : 2022 年 10 月 31 日］．

skatgame.net/mburo/log.html，［アクセス10）人 工 知 能 学 会，What’s AI，https://www.

日 : 2022 年 10 月 30 日］．

ai-gakkai.or.jp/whatsai/［アクセス日: 2022 年

3） Stockfish Outlasts “Rybkamura”，2014 年
8 月 25 日 更 新．https://www.chess.com/

10 月 31 日］．
11）Unity，https://unity.com/ja［アクセス日 :news/view/stockfish-outlasts-nakamura-2022 年 10 月 31 日］．

3634，［アクセス日 : 2022 年 10 月 30 日］．

12）Unity download archive，https://unity3d.

4） 山本 一成，下山 晃，齋藤 真樹，藤田 康博，

com/get-unity/download/archive?_秋葉 拓哉，土井 裕介，菊池 悠太，奥田 遼

ga=2.39544163.1505483174.1667441172-介，須藤 武文，大川 和仁，“ 第 27 回世界525719297.1667441172［アクセス日 : 2022

コンピュータ将棋選手権 Ponanza Chainer

年 10 月 31 日］

アピール文章 ”，第 27 回世界コンピュータ

13）ML-Agents 2022 年 1 月 14 更新．https://

将棋選手権，（2017）

github.com/Unity-Technologies/ml-

5） G o o g l e R e s e a r c h B l o g ，“ A l p h a G o :agents［アクセス日 : 2022 年 10 月 31 日］．

Mastering the ancient game of Go with

14）Installing ML-Agents for Windows，2018

Machine Learning”，2016 年 1 月 27 日更新．

年 3 月 5 日 更 新．https://github.com/

https://ai.googleblog.com/2016/01/alphago-

miyamotok0105/unity-ml-agents/blob/mastering-ancient-game-of-go.html，［アクセ

master/docs/Installation-Windows.md

ス日 : 2022 年 10 月 31 日］．

［アクセス日 : 2022 年 10 月 31 日］．

愛知大学情報メディアセンター― 2215）PyTorch https://pytorch.org/［アクセス―6） UEC コンピュータ大貧民大会 2022（UECda-

Vol.32, No.1, 2023

日 : 2022 年 10 月 31 日］．

jp/get-unity/download［アクセス日 : 2022

16）Accelerated Computing Tools https://

年 10 月 31 日］．

developer.nvidia.com/accelerated-

25）Installing the Hub on Linux．https://docs.

computing-toolkit［アクセス日 : 2022 年 11

unity3d.com/hub/manual/InstallHub.html?_

月 7 日］．

ga=2.126622349.1839134172.1669444065-

17）NVIDIA cuDNN，https://developer.

522614030.1668563380#install-hub-linux［アクnvidia.com/cudnn［アクセス日 : 2022 年 11
月 7 日］．

セス日 : 2022 年 10 月 31日］．
26）
【Ubuntu Server 18.04】Anaconda をインス18）UNITY EDUCATOR プラン，https://unity.

トールする，2019 年 5 月 4 日更新．https://com/ja/products/unity-educator［アクセス

paperface.hatenablog.com/entry/2019/

日 : 2022 年 10 月 31 日］．

05/04/【Ubuntu_Server_18.04】Anaconda
をインストールする［アクセス日 : 2022 年 1019）UNITY 教育機関向けライセンス，https://

月 31 日］．

unity.com/ja/products/unity-educationgrant-license［アクセス日 : 2022 年 10 月 3127）Docker．https://www.docker.com［アクセス日 : 2022 年 10 月 31 日］．

日］．
20）UNITY STUDENT プラン，https://unity.

28）岩田 員典，“macOS で Unity ML-Agents19

com/ja/products/unity-student［アクセスを動作させるための Docker の設定 ”，2022

日 : 2022 年 10 月 31 日］．

年 11 月 28 日 更 新．https://github.com/
kazunori-iwata/ml-agents19-for-macOS［ア21）ANACONDA DISTRIBUTION，https://

クセス日 : 2022 年 11 月 28 日］．

www.anaconda.com/products/distribution29）Docker で Unity ML-Agents を 動 作 さ せ［アクセス日 : 2022 年 10 月 31 日］．
22）初めて Unity をインストールする手順について み た（v0.11.0 対 応），2019 年 12 月 23て＜ Windows 編＞，2022 年 2 月 24 日更新．

日更新．https://qiita.com/kai_kou/items/

https://forpro.unity3d.jp/tutorial/unity-

6fbb8d7aa9d39820428b［アクセス日 : 2022

install-windows/［アクセス日 : 2022 年 10 月

年 10 月 31 日］．
30）Example Learning Environments，2022 年

31 日］．
23）コンピューターに PyTorch をインストールし11 月 19 日更新．https://github.com/Unity-て構成する 2022 年 9 月 22 日更新．https://

Technologies/ml-agents/blob/main/docs/

learn.microsoft.com/ja-jp/windows/ai/

Learning-Environment-Examples.md［アクwindows-ml/tutorials/pytorch-installation

セス日 : 2022 年 11 月 29 日］．
31）Unity ML-Agents Release 18 の mlagents-［アクセス日 : 2022 年 10 月 31 日］．

learn，2021 年 8 月 17 日更新 .https://note.

24）Unity をダウンロード https://unity3d.com/

― 23

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Vol.32, No.1, 2023

com/npaka/n/n65bc79178744［ ア ク セ ス
日 : 2022 年 11 月 29 日］．
32）【Unity】ML-Agents の環境をアプリ化して学習を高速化する（ML-Agents で機械学習＆強化学習をやってみる その 6），2022 年1 月 28 日 更 新．https://wakky.tech/unityml-agents6-app-quick/［アクセス日 : 2022 年
11 月 29 日］．
33）布留川 英一（著），佐藤 英一（編），“Unity
ML-Agents 実践ゲームプログラミング v1.1
対応版（Unity ではじめる機械学習・強化”，ボーンデジタル，
学習）（2020）．
34）物理ベースのキャラを強化学習向けに調整する：Unity（ML-Agents（Walker）），UnityChan，VRM（VRoid），DAZ，2022 年 5 月
6 日 更 新．https://mkitys.xoxxox.net/doc/
setcmm_202205041439346698868957.htm［アクセス日 : 2022 年 11 月 29 日］．
35）岩田 員典，“Unity ML-Agents Release 19「Walker」における報酬の影響 ”，2022 年 12
月 1 日更新．https://youtu.be/xarzJGUXpjE［アクセス日 : 2022 年 12 月 1 日］
.

― 24

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付録 1 Dockerfile

Dockerfile
FROM ubuntu:22.04
MAINTAINER Kazunori Iwata
ENV PATH /usr/bin:/usr/local/bin:$PATH
RUN apt-get -y upgrade && apt-get update && apt-get install -y curl software-properties-common vim && add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
ENV LANG C.UTF-8
ENV TZ=Asia/Tokyo
RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && echo $TZ > /etc/timezone
RUN apt-get install -y python3.7
RUN update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.7 1
RUN apt-get -y install python3.7-distutils && apt-get install -y python3-pip git
RUN python3 -m pip install --upgrade pip
RUN pip3 install torch==1.8.1 torchvision==0.9.1 torchaudio==0.13.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/cpu
COPY setup.sh /RUN mkdir /home/tmpuser
RUN useradd tmpuser
RUN USER=tmpuser && \GROUP=tmpuser && \curl -SsL https://github.com/boxboat/fixuid/releases/download/v0.5/fixuid-0.5-linux-amd64.tar.gz | tar -C /usr/local/bin -xzf - && \chmod 4755 /usr/local/bin/fixuid && \mkdir -p /etc/fixuid && \printf "user: $USER\ngroup: $GROUP\n" > /etc/fixuid/config.yml
RUN chown tmpuser:tmpuser /home/tmpuser
USER tmpuser:tmpuser
ENV PATH /home/tmpuser/.local/bin:$PATH#WORKDIR /ml-agents/ml-agents-envs#RUN pip3 install -e .
#WORKDIR /ml-agents/ml-agents#RUN pip3 install -e .
# port 5004 is the port used in Editor training.
# port 6006 is the port used by tensorboard.
EXPOSE 5004 6006
ENTRYPOINT ["fixuid"]

24

― 25

―

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Vol.32, No.1, 2023

付録 2 setup.shDocker-build.sh#! /bin/sh
cd ml-agentsif [ ! -f .setup ]; thenpip3 install -e ./ml-agents-envs
pip3 install -e ./ml-agents
touch .setupfi

付録 4 docker-build.shDocker-build.sh#!/bin/sh
localUID=$(id -u $USER)
localGID=$(id -g $USER)
docker run -it -u ${localUID}:${localGID} -p 5004:5004 -p 6006:6006 -v ${PWD}/mlagents:/ml-agents --name ml-agents ml-agents /bin/bash

付録 5 docker-run.shDocker-run.sh#! /bin/shdocker build -t ml-agents .
if [ ! -d ml-agents ]; thengit clone https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents.git
fi

25

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Vol.32, No.1, 2023

付録 6 姿勢情報の取得に関する WalkerAgent.cs の修正部分--- WalkerAgent.cs-org

2022-11-29 16:41:34+++ WalkerAgent.cs

2022-11-30 12:04:26@@ -15,6 +15,11 @@ public class WalkerAgent : Agent//The walking speed to try and achieve
private float m_TargetWalkingSpeed = 10;+

private Quaternion hipsInitialRatation; /*MOD*/++

private Vector3 hipsInitialDirection; /*MOD*/+

private Vector3 headInitialDirection; /*MOD*/+public float MTargetWalkingSpeed // property{
get { return m_TargetWalkingSpeed; }@@ -85,6 +90,11 @@ public class WalkerAgent : Agent
m_ResetParams = Academy.Instance.EnvironmentParameters;+

hipsInitialRatation = hips.rotation; /*MOD*/+

hipsInitialDirection = (m_OrientationCube.transform.rotation * Quaternion.Inverse(hips.rotation)) * m_OrientationCube.transform.forward;+

headInitialDirection = (m_OrientationCube.transform.rotation * Quaternion.Inverse(head.rotation)) * m_OrientationCube.transform.forward;+
SetResetParameters();}@@ -100,7 +110,8 @@ public class WalkerAgent : Agent}//Random start rotation to help generalize-

hips.rotation = Quaternion.Euler(0, Random.Range(0.0f, 360.0f), 0);+// hips.rotation = Quaternion.Euler(0, Random.Range(0.0f, 360.0f), 0);+hips.rotation = Quaternion.Euler(0, Random.Range(0.0f, 360.0f), 0) * hipsInitialRatation; /*MOD*/
UpdateOrientationObjects();@@ -154,8 +165,10 @@ public class WalkerAgent : Agentsensor.AddObservation(m_OrientationCube.transform.InverseTransformDirection(velGoal));//rotation deltas-

sensor.AddObservation(Quaternion.FromToRotation(hips.forward, cubeForward));-sensor.AddObservation(Quaternion.FromToRotation(head.forward, cubeForward));+//sensor.AddObservation(Quaternion.FromToRotation(hips.forward, cubeForward));+//sensor.AddObservation(Quaternion.FromToRotation(head.forward, cubeForward));++sensor.AddObservation(Quaternion.FromToRotation(hips.rotation * hipsInitialDirection, cubeForward)); /*MOD*/sensor.AddObservation(Quaternion.FromToRotation(head.rotation * headInitialDirection, cubeForward)); /*MOD*///Position of target position relative to cube
sensor.AddObservation(m_OrientationCube.transform.InverseTransformPoint(target.transform.position));@@ -252,7 +265,64 @@ public class WalkerAgent : Agent
);
}

26

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付録 7 報酬に関する WalkerAgent.cs 変更（足を上げる）
AddReward(matchSpeedReward * lookAtTargetReward);
を以下のように修正
float footReward = 0.001F;
float diffFootHeight = Mathf.Abs(footL.position.y - footR.position.y);float diffFootAndHip = 0;if(footL.position.y > footR.position.y){
diffFootAndHip = hips.position.y - footL.position.y;} else {diffFootAndHip = hips.position.y - footR.position.y;}if((diffFootAndHip > 0 ) && (0.0F < diffFootHeight ) || (0.2F >= diffFootHeight )){footReward = diffFootHeight /0.2F * .3F;}
AddReward(matchSpeedReward * lookAtTargetReward * footReward);

27

― 28

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Vol.32, No.1, 2023

付録 8 報酬に関する WalkerAgent.cs 変更（足を上げ，頭を高く保つ）
AddReward(matchSpeedReward * lookAtTargetReward);
を以下のように修正
float footReward = 0.001F;
float diffFootHeight = Mathf.Abs(footL.position.y - footR.position.y);float diffFootAndHip = 0;if(footL.position.y > footR.position.y){
diffFootAndHip = hips.position.y - footL.position.y;} else {diffFootAndHip = hips.position.y - footR.position.y;}if((diffFootAndHip > 0 ) && (0.0F < diffFootHeight ) || (0.2F >= diffFootHeight )){footReward = diffFootHeight /0.2F * 0.3F;}
float headHeight = head.position.y - hips.position.y;
float headReward = headHeight / 0.2F * 0.3F;
AddReward(matchSpeedReward * lookAtTargetReward * footReward * headReward);

28

― 29

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Vol.32, No.1, 2023

論文

PDF 敷設工事図面を用いた地理空間データの開発と解析―中山間地域の光ファイバー網の敷設事業を事例に
蒋湧（愛知大学地域政策学部学部）

要旨
本稿は，自治体が所持している情報通信網配線の PDF 敷設工事図面から，①配線の立地に関する地理空間情報，②配線の接続に関するトポロジー情報を抽出し，配線のコスト構造を空間的に解析できる GIS データ構造とデータ作成方法を提示し，それを用いた空間解析の結果を述べる。
近年，水道や情報通信網などを含む地域インフラの老朽化や，人口減少・少子高齢化時代における自治体インフラの維持管理への関心が高まっている。地域インフラ整備・保守計画における根拠に基づいた政策立案（Evidence Based Policy Making，EBPM）が求められるなか，それに向けた科学的な手法に注目が集められている。本稿は，愛知県設楽郡東栄町の光ファイバー網の整備事業を事例として取り上げて，敷設配線とその接続先の人口分布の関連を焦点に，情報通信システムの維持管理コスト構造における空間解析の手法を提案し，地域政策の立案に寄与することを目指す。

キーワード：① PDF・DXF・Shape file のデータ形式，② QGIS のジオレファレンス，③ GIS ト
ポロジーのデータ構造，④公設公営の中山間地域情報通信基盤システム

1 ．はじめにる。
配線の敷設工事図を用いた空間データ

近年，自治体の水道配管や情報通信網の 整 備 に は 2 つ の 課 題 が あ る。 一 つ は，などを含めた地域インフラの整備と保守

PDF 工 事 図 面 か ら 地 理 空 間 情 報 を 抽 出計画において，GIS の活用が注目されてし，PDF フ ァ イ ル を シ ェ ー プ フ ァ イ ル

いる。その理由として，自治体インフラへ変換する課題である。もう一つは，イの老朽化や，人口減少・少子高齢化社会

ンフラ配線間の接続情報，さらに配線のに伴うインフラ整備と維持における財政末端にある地域住民とのつなぐ情報を取的な限界が挙げられる。この課題解決にり入れることである。そうすると，配線向けて，自治体のインフラ整備計画におの地理空間情報に，配線間の接続情報を

け る 根 拠 に 基 づ い た 政 策 立 案（EBPM）

加えると，配線の物理的な属性と接続先に関する科学的な手法が求められていの社会的な要因（人口，世帯など）を関

― 31

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愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

連付けることで，インフラ整備における

2 ．敷設工事図面の概要

コストの解析は可能になる。
本 稿 で は， 愛 知 県 設 楽 郡 東 栄 町 の 光

東栄町全域の光ファイバー網の敷設工

フ ァ イ バ ー 網 の 配 線 敷 設 工 事 を 事 例 に，事には，計 295 枚の工事図面（A3 サイズ）

配線空間データの整備とコスト分析の手がある。各々の工事図面は，ゼンリン住法を解説する。

宅地図のメッシュ区画単位に基づき，そ

愛知県北設楽郡の 3 町村（設楽町，東の範囲が決められている。図 1 は，その栄町，豊根村）が「公設公営」の方式で295 枚 工 事 図 面 の 中 の 1 枚，TE33―1 番

営む「北設情報ネットワーク事業」の敷の工事図面を示す。

設工事は 2008 年にスタートし，2 年の工また，図 2 の索引図は東栄町の全域お事期間を経て，2010 年から運用を始めた。

いて，ゼンリン住宅地図のメッシュ区画

その背景には，政府が 2000 年に進めた「ITに工事図の図番が表示されている。従っ基 本 法」（高 度 情 報 通 信 ネットワーク 社
会形成基本法）にある。全国範囲で進められた地上デジタル波は，県境に隣接中山間地域の奥三河エリアには届いておらず，代わりに光ファイバー情報通信シス
テムを導入した。また，人口の少ない集
落が中山間地域の広域に分散していることから，光ファイバー敷設事業における民間企業の参入は極めて困難であり，結図1

果的に「公設公営」の方式が採用された。

TE33―1 番配線の敷設工事図

この光ファイバー通信システムの規模
は，2008 年 建 設 当 時 の 人 口 規 模 に 基 づき設計された。本稿は，2015 年の調査デー
タ に 基 づ い た 分 析 結 果 で あ り， つ ま り，
開業から約 8 年を経て，人口減少と少子高齢の進展が情報システムに与える影響を定量的に分析したい。本研究の主な結論は既に文献「1」に掲載されていたが，本稿は QGIS を用いたデータ開発手法を

図2

中心に解説を行う。
― 32―

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 域のメッシュ区画と工程図番号の全一覧

Vol.32, No.1, 2023

て，図 2 の索引図を利用すれば，各々の工事図面における地理空間上の立地が判明できる。
3 ．地理空間データの作成
図 3 には，配線の敷設工事図から地理
空間データを作成する手順を示す。
敷設工事図の施工範囲は，ゼンリン住宅地図をベースにしている。まず，手順

図3

配線シェープファイルの作成手順①は，ゼンリン住宅のベースマップを作
成 す る（図 4）。 次 の 手 順 ② は，QGIS のシュ区画と敷設工事図の図番との関連

ジオレファレンスを用いて，図 2 の全域

付 け か ら， 敷 設 工 事 図 の 地 理 空 間 情 報

索引図の画像ファイルをゼンリン住宅の取得は可能になる（図 6）。 手順③は，ベースマップと重ね合わせる。その重ねTE33―1 番 の 工 事 図 を 事 例 に， 工 事 図 面

る こ と に よ っ て， ゼ ン リ ン 地 図 の メ ッの画像ファイル（図 1） とジオレファレ

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ゼンリン住宅地図のデータセット
― 33

―

図4

Vol.32, No.1, 2023

ン ス を 用 い て，33 番 の メ ッ シ ュ 区 画 とて， 対 象 の TIFF 画 像 フ ァ イ ル を 選 び，

重ね合わせることで，メッシュ区画から

地理座標系は日本測地系の EPSG：30167

TE33―1 の 工 事 図 面 角 の 座 標 値 を 取 得 でに設定する。次は，画像ファイルとベーきる（図 7）。 最後の手順④と手順⑤は，スマップの間に複数のグラウンドコント

そ れ ぞ れ PDF か ら CAD へ，CAD か ら

ロールポイント（Ground Control Points，

シ ェ ー プ フ ァ イ ル へ， デ ー タ 変 更 を 行

GCP）と呼ばれる照準点を入れる。ベーう。その際，手順③で取得した工事図面

スマップの東西南北に，4 つの方向におの角の座標情報が使われる。次は，上述

い て 照 準 点 を 入 れ（ 図 5）， 最 後 に［ ジの手順に沿って，解説を行う。

オ レ フ ァ レ ン ス を 開 始］ を ク リ ッ ク し，
図 6 の結果が得られる。

【 手 順 1： ゼ ン リ ン 住 宅 地 図 ベ ー ス マ ップの作成】
ゼ ン リ ン 社 が 提 供 す る 2015 年 の 東 栄
町 住 宅 デ ー タ か ら， 大 字（oaza）， 道 路（road），建物（tatemono）と行政（gyousei），
計 4 つのレイヤを図 4 に示したレイヤの順 に， ベ ー ス マ ッ プ を 作 成 す る。 こ こに，愛知県のゼンリン住宅データは，日
本測地系の平面直角座標系の 7 系（EPSG
30167） を 使 用 す る こ と に 注 意 し て ほ しい。

図5

QGIS ジオレファレンスの操作

図6

全域索引図のジオレファレンス【手順 2：全域配線の索引図のジオレファレンス】
PDF 形 式 の 全 域 配 線 の 索 引 図 を 入 手
し た の で あ る が，QGIS ジ オ レ フ ァ レ ン
スを行うために，PDF ファイルを TIFF
（Tag Image File Format）形式の画像ファ
イ ル に 変 換 す る 必 要 が あ る。 筆 者 は，Adobe Acrobat DC を使って，TIFF 形式の画像ファイルを取得した。
QGIS の「 ジ オ レ フ ァ レ ン サ 」 を 使 っ― 34―

愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

図7

TE33―1 工程図のジオレファレンス【 手 順 3： 区 画 単 位 の 敷 設 工 事 図 の ジ オ
レファレンス】
前述のジオレファレンス手法を用いて， ベ ー ス マ ッ プ 33 番 の メ ッ シ ュ 区 画に， 工事図面 TE33―1 番のジオレファレ
ン ス を 行 う（ 図 7）。 そ う す る と， 工 事
図面 TE33―1 の両角（左下と右下） の地
理座標を取得することができる。
図8【手順 4：PDF を CAD データへ変換】

Pdf2cad の導入

次 は， 入 手 し た PDF の 工 事 図 面 をAutodesk 社 が 提 唱 し た DXF（Drawing

データ変 換の手 順として，まず［Add］

Exchange Format） 形 式 の CAD デ ー タのボタンをクリックし，対象の PDF ファイ

へ 変 更 す る。 デ ー タ の 変 換 は，Visual

ルを選 択 する。 次に［Options］ボタンをIntegrity 社 （https://visual-integrity.

押し，
図 9 の画面が開かれる。下部の［CADcom/）が提供した Pdf2cad というソフト

Format］

ウェア（有料）を使用する（図 8）。

Format）」のオプションにチェックを入れ― 35―

愛知大学情報メディアセンターに「DXF（Drawing Exchange

Vol.32, No.1, 2023

DXF デ ー タ ル を シ ェ ー プ フ ァ イ ル に 変
換し，図 4 のベースマップのレイヤに入れる。
ま ず，URL の https://plugins.qgis.org/
plugins/AnotherDXF2Shape/ に ア ク セ ス
し， プ ラ グ イ ン AnotherDXFImporter を
ダウンロードする（図 10）。
QGIS の メ ニ ュ ー か ら，［ プ ラ グ イ ン（P）］>［プラグインの管理とインストー
ル］ の 順 に ク リ ッ ク し， 図 11 の 画 面 が開 き，［ZIP か ら イ ン ス ト ー ル ］ と ダ ウ
ンロードしたプラグイン ZIP ファイルを選択し，［インストール］ボタンを押す。
次 は， 図 12 に 示 し た 方 法 で， 手 順
図9

PDF を DXF の CAD フォーマッ
トに変換る。 そ の 後，指 示 に 従 い 前 に 進 め れ ば，
TE33―1.pdf と同じ保存場所に，TE33―1.dxfが生成される。
【手順 5：DXF をシェープファイルへ変換】
最後に，QGIS のプラグインを用いて，愛知大学情報メディアセンター

AnotherDXFImporter をインストール
― 36

―

図 11

図10 QGISのプラグインAnotherDXFImporter

Vol.32, No.1, 2023

図 12

 E33―1 配線図面の角（左下）座標
Tの取得③ の ジ オ レ フ ァ レ ン ス 結 果 を 用 い て，
TE33―1 番工事図面の角座標を取得する。
選択ツール［シングルクリックによる地図 14 ジ オレファレンスファイル TE33―
1.WLD
画像ファイルの座標 x，y（半角スペース）
対応するベースマップ上の地理座標 x，y

物選択］をクリックする（図 12）。

TE33―1.WLD ファイルの第 1 行は， 画

マウスポイント「＋」が画像ファイル

像ファイルの左下角のジオレファレンスの左下角に合わせ，マウス右ボタンを押である。最初の（0，0）は画像ファイル

す。 開 か れ た メ ニ ュ ー か ら［ 座 標 を コの座標原点である。次の座標（48713.969，

ピ ー］>［Map CRS―EPSG 30167（ 座 標―103565.980） は 図 13 で 取 得 し た 画 像 原値）］をクリックすると，座標値がコピー点に対応するベースマップの地理座標される（図 13）。 その座標値をメモ帳にで あ る。 同 様 に， 画 像 フ ァ イ ル の 右 下

貼 り 付 け， 最 終 的 に は， 図 14 の よ う に

角 の 座 標 を 取 得 す る。 そ の と き，A3 サ

TE33―1.dxf の ジ オ レ フ ァ レ ン ス フ ァ イ

イズの画像図面の座標は（420，0） であル を 作 成 し， 名 前 TE33―1.WLD で 保 存り，それに対応するベースマップの座標する。

は（49536.210， ―103565.952） で あ る（図DXF デ ー タ の ジ オ レ フ ァ レ ン ス フ ァ14）。完成した TE33―1.WLD ファイルを，イルは，以下の形式で地理座標を記述す

TE33―1.dxf ファイルと同じ場所に置く。

る。

次 は，［ ベ ク タ ］>［DXF Import /愛知大学情報メディアセンター

TE33―1 配線図面の角（左下）座標の取得
― 37

―

図 13

Vol.32, No.1, 2023

Convert］>［Import or Convert］の順でれ，TE33―1.WLD ファイルのジオレファ

Another DXF Importer を開く（図 15）。

レンスの内容を確認できる。

次は図 16 に示したように設定を行う。

［use geometry collection］> チ ェ ッ ク［Input DXF―File］>［Browse］をクリッを入れる

クし，TE33―1.dxf ファイルを選ぶ［group layer］> チェックを入れる［Save as shape―files］> チェック入れ［hide and use］>1.3［Use coordinate transformation］ >［Charset］>Sheft_jis

チ ェ ッ ク を 入 れ る と， 図 17 の 画 面 が 現［label（Point）］> チェックを入れる［line］> チェックを入れる
最後に［Import］ボタンを押す。
図 18 は， シ ェ ー プ フ ァ イ ル に 変 換 した TE33―1 敷設工事図である。データは，
ポインタ， ラインとポリゴン，3 つのレイヤに分けて，レイヤグループとしてま ラ グ イ ン AnotherDXFImporter
プ
を起動

図 16

愛知大学情報メディアセンターと め て い る こ と が 確 認 で き る。 そ の 次
は，研究のニーズに合わせて，データのDXF からシェープファイルへの変換
― 38

―

図 15

Vol.32, No.1, 2023

図 17

DXF からシェープファイルへの変換

図 18

TE33―1 配線工程図のシェープファイル

取捨選択を行う。また，メッシュ区画で

空 間 情 報 を 抽 出 し，PDF フ ァ イ ル を分断されたデータの統合と整理を含めた

シェープファイルに変換した。次は，空作業も必要になる。

間データ構造の設計を通して，配線間の接続と住民とのつなぐ情報を取り入れ

4 ．光 フ ァ イ バ ー 網 に お け る 地 理 空 間
ネットワークデータの構築

る。 図 19 は， 光 フ ァ イ バ ー ネ ッ ト ワ ー
クと地域住民を含めた構造図を示す。
情報通信基盤システムは，中継基地局

愛知大学情報メディアセンター― 39（station），ルーター（router），幹線（trunk）―

こ こ ま で，PDF 敷 設 工 事 図 か ら 地 理

Vol.32, No.1, 2023

図 19

光ファイバー情報通信ネットワーク構造と 支 線（branch） に よ っ て 構 成 さ れ る。
中継基地局とルーター間の配線，または
ル ー タ ー 間 の 配 線 は 幹 線 と 呼 び， ル ー
ターと建物間の配線は支線と呼ぶ。住民
は住宅建物に住み，そこに情報通信ネッ
ト ワ ー ク か ら 支 線 が 接 続 さ れ る。 従 って，中継基地局から情報ネットワーク末
端 の 住 宅 ま で， 配 線 は「ツ リ ー（tree）」
型のネットワーク構造をもち，それを踏まえたデータ構造を設けた（図 20）。
ま ず， 住 民 テ ー ル stb_residents の 属
性 を 確 認 し て み る。 こ こ に 先 頭 文 字 stbと は，spatial table， つ ま り， 空 間 情 報

図 20

情報通信ネットワークのデータ構造をもつテーブルを指す。住民の属性として，住民 ID（resident_id），世帯 ID（setai_

家 族 構 成 を 判 断 で き る。 ま た， 自 治 会id） と 続 柄（relationship） な ど が あ り，

ID の外部キー（resident_associ_id） を通

― 40

―

愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

し て， テ ー ブ ル tb_resident_association

表1

基礎データ

へ の 参 照 が で き る。 こ こ の 先 頭 文 字 tb

人口3678（2015 年）

は，非空間情報のテーブルを指す。最後世帯

1626（2015 年）に，setai_id と 建 物 ID（tatemono_id） の建物

4480（2015 年）

中継基地局

1基

ルーター

512 基

幹線

517 本，121km

支線

1903 本，133km

対応で， 居住者の地理空間情報は，stb_building の建物テーブルから特定できる。
次は，支線テーブル（stb_branch），ルー
タ ー テ ー ブ ル（stb_router） と 幹 線 テ ー
ブ ル（stb_traunk） の 順 に 関 連 付 け を して お り， 接 続 の 情 報 が 反 映 さ れ て い る。

表2

接続状況の集計

特に，ツリー型のネットワーク構造の特

接続世帯数

1519（93%）

性を生かし，常に唯一の上位ルーターを

接続人口数3414（93%）

参照するように回線をつながっていく。

接続建物数

1903 棟図 20 の デ ー タ 構 造 を PostgreSQL のデ ー タ ベ ー ス に 実 装 し，QGIS で マ ッ ピ
ングした結果を図 21 に示す。

0 世帯：853 棟（45％）
内訳

1 世帯：880 棟（46％）
2 世帯以上：170 棟（9%）

表 1 と表 2 には，それぞれ人口を含む

光ファイバー網の基礎データと接続状況の 集 計 を 示 す。 ま ず，1626 世 帯 を つ な
ぐ 配 線 の 長 さ は 250km を 超 え， ネ ッ ト
ワーク配線が広範囲に敷設されていることが窺える。次に，中山間地域の人口減
少により，いわゆる「空き家」への接続
数 は 全 域 の 接 続 数 の 45% に 占 め た。 図
22 に は， 幹 線 の 長 さ（ 横 軸 ） と 接 続 先の世帯数（縦軸）の関係を示し，中継基
地 局 か ら 遠 く 離 れ る 約 10％ の 世 帯 を 接
続 す る た め に， 幹 線 長 さ の 約 80% が 費
やされたことが判明された。
データ構造の実装結果

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― 41

―

図 21

Vol.32, No.1, 2023

図 23
図 22

配線コスト構造の説明

幹線の長さと接続世帯数の関係
まず， 配線③―④は世帯 F だけが使用

5 ．光 ファイバー網の配線におけるコスト構造と解析

す る の で， そ の コ ス ト は「配 線 ③― ④ の
長 さ／1 世 帯（ 世 帯 F）」 に な る。 同 じ
考え方で，配線②―③のコストは，「配線図 23 に は， 配 線 コ ス ト 構 造 の 考 え 方②―③の長さ／5 世帯（世帯 B，C，D，E，を示す。配線コストの基本構造は，配線

F）」 になる。 最後の配線①―②のコストの長さと配線を共有する世帯数のみを用

は，「配線①―②の長さ／6 世帯（世帯 A，

いて定義する。

B，C，D，E，F）」 で あ る。 よ っ て， 配

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全域における敷設配線（幹線）コストの分布
― 42

―

図 24

Vol.32, No.1, 2023

線のコストは以下ように定式化できる。
n 番配線の長さ∑ n 番配線を共有する世帯数

Cost＝

n

ここに，n は中継基地局から n 番目の接続配線を指す。
図 24 に は， 算 出 し た 配 線 コ ス ト の 高
低を， 青色から赤色まで，9 段階のグラ
デ ー シ ョ ン で 表 現 し た。 配 線 コ ス ト は，

図 25

中継基地局から配線末端へ向け，配線長 線（幹線 + 支線）コストと接続
配
世帯数の関係さの増加と共有世帯数の減少に連れ，増を 計 算 し， そ の 関 連 を 図 25 の よ う に プ

えていくことが確認できる。
図 25 は， 接 続 世 帯 数（ 横 軸 ） と 配 線

ロ ッ ト し た。 そ れ に よ る と， 中 継 基 地

コスト（縦軸）の関係を示す。まず，中局 か ら 最 も 離 れ て い る 約 10% の 世 帯 の継基地局から配線の末端まで，接続コス

接続コストは，全域の配線コストの 35%

トの昇順で世帯を並べ替える。次に，世を超えた。
図 26 は 配 線 コ ス ト（横 軸） と 年 齢 別

帯数と配線コスト，それぞれの累積割合

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配線（幹線 + 支線）コストと年齢別人口分布の関係
― 43

―

図 26

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の 人 口 分 布（ 縦 軸 ） の 関 係 を 示 す。 図

は，分析に利用できる属性は含まれてい26 の右側は，2015 年度東栄町の 10 歳階ない。そのため，データの取捨選択作業

級 年 齢 別 の 人 口 分 布 を 示 す。 そ れ に 対は，ほぼ人力で行われ，その改善が今後し， 図の左側には，9 段階のコストレベの課題にしたい。

ルごとのエリアにおいて，それぞれの年

また，情報通信ネットワークのデータ

齢別人口の分布を示す。最も左側の低コには，地理空間情報と配線接続情報，両ストエリアは，中継基地局を含む町の中方の情報をもつことで，空間トポロジー

心 部 で あ り， 町 の 唯 一 の 小 学 校 を は じ

データになる。本稿は，よく利用される

め，周辺には多くの商業施設が立地して道路ネットワークの空間トポロジー構造いることで，比較的に若い年齢層の人口を 参 考 し， ル ー タ ー を 経 由 し た ト ポ ロが集中している。横軸に右方向へ推移す

ジーデータ構造を簡潔にまとめることがると，中継基地局からの距離，並びに接できた。それによって，光ファイバー網

続コストの増加に伴い，接続先の年齢層の配線敷設と東栄町人口分布の特徴を踏が高くなる。コストレベル 9 のエリアにまえた配線コストの構造が，空間的，かは，60 歳 以 上 の 人 口 の 割 合 は 76% を 超つ定量的に分析することができた。

えた。
参考文献
6 ．まとめと今後の課題

1） 蒋湧，“中山間地域の情報通信ネットワー
ク事業の考察”，愛知大学中部産業研究所，

本 論 文 で は 光 フ ァ イ バ ー 網 の PDF 敷「地域・産業・大学研究報告」2017 年報，

設工事図面から地理空間情報と配線接続

75―89 頁（2018）の情報を抽出し，PDF ファイルをシェー
プ フ ァ イ ル へ の 変 換 方 法 を 述 べ た。 従付録

来，紙ベースのマップ情報を数字化するに は，QGIS の ジ オ レ フ ァ レ ン ス と デ ジ

次の付録表は本稿に利用するデータと
ソフトウェアの一覧を示す。

タイジングの手法を用いて，ユーザーが手動で地物の形状を沿って点や線を引くことが必要になる。こうした作業効率の低 い 手 法 に 比 べ， 本 稿 で 紹 介 し た 方 法
は，地物データが自動的に変換されることで，作業効率が大幅に改善されることになる。一方，変換された空間データに― 44―

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Vol.32, No.1, 2023

付録表：使用するデータとソフトウェア
No

データ名称

1

光ファイバー網敷設工事の PDF 図面

配線システムのデータ

2

住宅地図 2015

住宅ベースマップの作成と住宅
ゼンリン株式会社
べース人口の計箕3

人ロデータ 2015

世帯構成の人ロデータ

町役場

4

その他のマップ背景データ

行政区界などの基礎データ

国土地理院

No

用途

ソフト名称

出典
町役場・NTT

用途

出典
VisualIntegrity（有料）1

pdf2cadPDF ファイルから DXF ファイル
ヘの変換

2

Dxf2Shp

DXF ファイルからシェープファQGIS の Plugin（無料）
イルヘの変換3

QGIS 3.24

GIS ソフトqgis.org（無料）4

PostgreSQL 14

データべース

postgresql.org（無料）5

PostGIS 3.2

PostgreSQL の空間拡張モジュール

postgresql.org（無料）

― 45

―

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Vol.32, No.1, 2023

論文

IoT による室内環境変化のリモートセンシング
鈴木臣（愛知大学地域政策学部）

深沢圭一郎（京都大学学術情報メディアセンター）
村井孝子（純真学園大学保健医療学部）

要旨
近年の IoT 技術の発展により，計測機器の利便性が飛躍的に高まり測定データが様々な場面で利用されるようになってきた。特に，大量のデータが安定的に取得できる環境は，長期のモニタ
リングにおいて極めて有効である。我々は IoT を使ったセンサによって居室環境（気温，湿度，
気圧，照度，騒音，TVOC 濃度，CO2 濃度）を常時観測し，データをリアルタイムでモニタし解析するシステムを開発した。福岡県下の介護福祉団体の協力のもと，介護施設や高齢者家庭で実証実験をおこなった結果，環境の変化からは居住者の生活パタンを把握することができ，起床・就寝や外出など基本的な行動の推定も可能であった。また，2022 年 1 月 15 日に発生したトンガの海底火山噴火に伴う明瞭な気圧変動も観測された。今後は装置を多地点で展開することによって，地球物理学分野での活用や理科教育にも貢献できると考えられる。

キーワード： IoT，センサ，リモートセンシング，環境測定，Raspberry Pi

１．はじめに家庭においても，スマート LED やスマー
ト ロ ッ ク が 普 及 し て お り，IoT に よ る「モ ノ の イ ン タ ー ネ ッ ト」 で あ る IoT「 快 適 な 生 活 」 が 実 現 し て い る。AI とは近年急速に実用化されている。従来のIoT に よ る 経 済 効 果 は 2016 年 と 比 較 し

情報端末だけでなく，さまざまな「モノ」て 2030 年 に 実 質 GDP を 132 兆 円 押 し 上がインターネットにつながることによっげると推測されており（総務省，2017），て，業務のコスト削減と生産性の向上が

今や IoT は社会基盤を支える重要な要素期待できる。また，大量のデータが蓄積といえる。

されていくことで更なる効率化が図られ『令和 3 年度版情報通信白書』（ 総務省，る こ と に な る。 す で に 多 く の 企 業 で AI

2021）では，今後の IoT デバイス数の高を用いたビッグデータの解析が進められ

成 長 が 見 込 ま れ て い る 分 野 と し て， 医ており，IoT 利用の多様化によってデー療（デ ジ タ ル ヘ ル ス ケ ア）， コ ン シ ュ ー

タ自体の付加価値も高まっている。一般

マ，産業用途（工場，インフラ，物流），

― 47

―

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Vol.32, No.1, 2023

ている。

自動車・宇宙航空が挙げられている。特に，医療現場においては，機器の動作の我々は，介護者の負担軽減を目的とし監視，患者のリアルタイムなデータの取て，非接触の環境センサを高齢者（特に得において恩恵が大きく，医療現場で使認知症患者）の見守りシステムとして活われる IoT は IoMT（Internet of“Medical”

用 す る シ ス テ ム を 開 発 し た（深 沢 ほ か，Things） と も 呼 ば れ る。IoT（ あ る い は2022; 村井ほか，2021; Murai et al., 2022）。

IoMT） は， 医 療 従 事 者 の 慢 性 的 な 不 足

このシステムでは，環境センサが対象者と解消につながる実用的かつ有効な手段の室内環境を測定し，IoT 機器を通してと考えられている。

サーバにデータを転送することで準リア
ルタイムな居室環境変化の把握と対象者の行動認識，室内の最高・最低気温の予2007 年 に 超 高 齢 化 社 会 に 突 入 し た 日

測をおこなっている。

本においては，介護問題も並行して対応しなければならない。特に認知症は，介本稿では，上記の見守り IoT システム

護が必要となった原因のトップでありの紹介と，得られたデータの地球物理学（ 内 閣 府，2022）， 患 者 は 増 加 の 一 途 を的計測への応用についての展望について辿っている。内閣府（2017）の報告では，述べる。

2025 年 に は 65 歳 人 口 の 5 人 に 1 人 が 認
２．見守りシステム知症になると予測されている。また，在宅介護においても，家族の介護負担が介

図 1 に見守りシステムの概要を載せ

護離職といった深刻な社会問題に発展し

環境センサ

対象者

セキュアネットワーク

送信用エッジコンピュータ（Raspberry Pi）

通信モジュール

就寝検知
20:30

就寝検知 20:30

図1

見守りシステムの概要。

受信端末

― 48

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仮想サーバ

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る。 計 測 系 は， 環 境 セ ン サ（ オ ム ロの関係式，および，Tetens（1930）の式

ン 2JCIE）， 送 信 用 エ ッ ジ コ ン ピ ュ ー タ（Raspberry Pi 3 Model B）， お よ び 通 信（飽和水蒸気量）＝6.1078×10K

モジュールから成る。すべて比較的安価

K＝7.5×（温度［℃］）（/（温度［℃］）＋237.3）

な商用品で構成されているため入手性が良 く， 故 障 か ら の 復 帰（ デ ー タ の 連 続から，ある閉じた空気塊で考えると，温性）の面でメリットが大きい。環境セン度が高く（低く）なると，湿度が低下（上サ は， 気 温， 湿 度， 気 圧， 照 度， 騒 音，昇）する。図 2 においても，冷房を作動

TVOC 濃度，CO2 濃度を測定できる。時させたことによる強制的な室内温度の低間 分 解 能 は 任 意 に 設 定 す る こ と が で き，

下 に 伴 っ て 湿 度 が 80% 近 く ま で 上 昇 し本システムにおいては基本的に 5 分間隔て い る。 た だ し 12：00 以 降 は 気 温 変 化

でサンプリングしているが，対象によっを伴わない湿度増加が見られるため，気て 1 分 間 隔 で 運 用 し て い る 物 も あ る。
センサで得られた各種の測定データは(a)Bluetooth LE 経由で，エッジコンピュー
タに送信され，暗号化された後，送信モ(b)

ジュールによってサーバに転送され日毎の CSV（Comma-Separated Values） ファ(c)イ ル と し て 格 納 さ れ る。 ま た サ ー バ では，測定データを基に対象者の行動の認(d)

識が自動でおこなわれ，データの可視化(e)と行動推定結果が指定された受信端末に表示される。

(f )図 2 に実際の測定結果の例（2021 年 7
月 3 日：5 分 分 解 能 ） を 載 せ る。5：15(g)

あ た り に エ ア コ ン（ 冷 房 ） が 作 動 し 気
温 が 低 下 し て い る 様 子 が 見 ら れ る（ 図2a）。 測 定 さ れ る 湿 度（図 2b） は， 相 対

図2

湿度であるため（相対湿度）=（水蒸気量）/（ 飽和水蒸気量）

― 49

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測定結果の例。2021 年 7 月 3 日における（a）気温，（b）湿度，（c）照度，（d）気圧，（e）騒音，（f）TVOC 濃度，（a）
CO2 濃度。時間分解能は 5 分。赤および緑の破線と実線で囲まれた区間
はそれぞれ自動判定された起床・就寝および外出の時間を示す。

Vol.32, No.1, 2023

圧低下（図 2d）を考慮すると，降雨があったと推測される。このように，室内環境の変化は気象変化だけでなく対象者の行動によっても顕著に変わることがわかる（行動推定については後述する）。
な お， 使 用 し た 環 境 セ ン サ に は VOC（揮 発 性 有 機 化 合 物） セ ン サ が 搭 載 さ れているものの，簡易的な物であるためガス 種 ま で は 判 定 で き ず，VOC ガ ス の 総量換算値（eTVOC）として算出される（図2f）。さらに二酸化炭素濃度（図 2g）は，測定された eTVOC から算出される換算値（eCO2） で あ る。 こ れ ら の ガ ス 測 定
値は，人の密集，空気の澱み，換気の目安として使用できると考えられる。
装置の動作 確認やイベントの発見，研究者間での情報共有のために，サーバ上のデ ータをウェブブラウザ でプロットできる環境も整えている。Python の Web フ

図3

レームワークのひとつである Bottle を使Bottle と Plotly による測定結果のウェブ表示。2021 年 12 月 25 日の例。

用して，描画ライブラリの Plotly でプロットを作 成することで，ユーザ 側が 任意のた，複数の日付のデータを重ねて表示す装置，日付・時間のデータをインタラクティ

る機能も実装している（図 4）。 これは，

ブに確認することが可能になっている。

対 象 者 の 通 常 の 生 活 パ タ ン（お お よ そ，図 3 に一例を示す。デバイス番号と日何時くらいに起床し，何時くらいに就寝付を入力フォームに指定すると結果のプする傾向にあるのか）を把握する際に有ロットが表示される。プロットにマウス用である。なお，曜日指定（図 4 上部のオーバーすることで各測定データの値がDOW ウィンドウで指定） も可能になっ表示され，横軸を任意の時間幅に変更すている。この機能は，特定の曜日におこることも可能である。そのため，データ

なわれる行動（通院やデイケアなどの外の特徴的な変化の時間とその値をプロッ出）と居室環境の変化を比較する場合にト か ら 直 接 確 認 す る こ と が で き る。 ま

用いる。

― 50

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Vol.32, No.1, 2023

とが可能である。
図 2 の赤線は対象者の起床と就寝（破線 と 実 線 の 間 で 行 動 が 起 こ っ た と 判 定）の時間を，緑線は対象者の外出時間（破線から実線まで）を自動で推定した結果である。部屋の照明が点けられ（照度が上 が る）， 活 動 を 始 め た（騒 音 が 大 き くな る） タ イ ミ ン グ で「起 床」 と 判 定 し，
逆に部屋の照明が消え，騒音が下がった状態が続くと「就寝」と判定される。また， 部 屋 の 騒 音 が 小 さ い 状 態 が 60 分 経過した際に「外出」の判定となる。具体的な判定は， ある時刻 t において以下の条件を満たす時である。
〈起床〉
mI(t-2Ät : t-Ät)+óI(t-2Ät : t-Ät)
図4

 ラウザ上で 2022 年 3 月 1 日～ 3 月
ブ
7 日（1 週間分）のマルチプロットを表示。

<mI(t-2Ät : t)+óI(t-2Ät : t)かつmL(t-2Ät : t-Ät)+óL(t-2Ät : t-Ät)<mL(t-2Ät : t)+óL(t-2Ät : t).

3．行動推定こ こ で，m(a : b) お よ び ó(a : b) は，前節で示したように，室内環境は気象

時刻 a から時刻 b までの平均値と時刻 aだけでなく，居住者の行動によっても大から時刻 b までの標準偏差を表し，添字

きく変化する。特に，手動でエアコンをの I と L はそれぞれ照度と騒音を示す。

操作する場合は，気温の変化によって居住者の安否（エアコンが操作できる状態〈外出〉にあること）が確認でき，さらに照度やmL(t-2Ät : t-Ät)

騒 音 の 変 化 か ら は 対 象 者 の 起 床， 就 寝，<mL(t-Ät : t)+óL(t-Ät : t).

外出といった基本的な行動を推定するこ― 51―

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Vol.32, No.1, 2023

４．地球科学的計測への応用〈就寝〉
mI(t-2Ät : t-Ät)+óI(t-2Ät : t-Ät)<mI(t-2Ät : t)+óI(t-2Ät : t)

2022 年 1 月 15 日 04：10 UTC（13：10 JST） 頃 にトン ガ の 海 底 火 山（Hunga
Tonga-Hunga Ha’apai）の大規模噴火が発かつmL(t-2Ät : t-Ät)+óL(t-2Ät : t-Ät)<mL(t-2Ät : t)+óL(t-2Ät : t).
な お， 図 2 の 例 で は，Ät=30 分 と して判定した。実際に装置を設置したある

生し，それに伴って生じた急激な気 圧変化が地球規模で伝搬した。日本各地においても 1 月 15 日 20：40 JST 頃に，気象庁の地上気圧計で 2 hPa 程度の気圧変化として観測されている。

対 象 者 の 20 日 間 の 行 動 の 自 動 判 定 の 成Otsuka（2022）は，日本の気象衛星「ひ功精度は， 起床が 90%， 就寝が 45%， 外

まわり 8 号」の水 蒸 気画 像において噴 火

出 が 80% で あ っ た。 就 寝 を 除 き， お お

直後から１週間に渡って全球を周回するラむね高い精度で行動を推定できているとム波が同心円状に広がっていく様 子を明

い え る。 行 動 推 定 に 使 用 さ れ る デ ー タ

瞭に捉えた。ひまわり 8 号の 水 蒸 気 画 像

は， あ く ま で も 居 住 空 間 の 環 境 で あ り，に見られたラム波 が日本に到達した時 刻対象者そのものデータではないため，対と変 動 量は，地 上 気 圧 計の測定とよく一象者のプライバシー侵害は，カメラ映像

致しており，噴火に伴うラム波の伝搬が地やウェアラブル装置の解析と比較すると

上気圧の変化を作ったことが示された。

極めて限定的であるといえる。さらに判

また，Watanabe et al.（2022）は，ウェ

定精度を向上させるためには，対象者のザーニュース社が日本で展開している気行動や室内環境の詳細を学ぶ必要がある

象 セ ン サ ネ ッ ト ワ ー ク（ ソ ラ テ ナ ） のと考えられる（深沢ほか，2022）。

気圧計アレイデータをから，2 hPa の気

ま た， 通 常 の 生 活 パ タ ン と 異 な る 行

圧上昇をもたらしたラム波から 2 時間遅動（起きない，留守が続く，あるいは行れで到達したペケリス波による 0.1 ～ 0.2

動がない，など）や，特定の行動（トイhPa の気圧低下を捉えた。 これらの噴火

レに行く，など）が検知された場合，あ起源の大気波動の気圧変化が海面変動にる い は 室 内 の 高 温 が 予 測 さ れ る 場 合 は，作用したことが示唆されている。

LINE 経 由 で 自 動 的 に 介 護 者 に 通 知 を 送

我 々 の 環 境 セ ン サ に お い て も，2022

ることで速やかに対応を促す環境も構築

年 1 月 15 日 20：40 に 明 瞭 な 気 圧 上 昇済みである。

（変化量は約 1.5 hPa） が観測された（図5a）。 こ の セ ン サ は 京 都 大 学 構 内（35.0°― 52―

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(a)

(b)

(c)

図5

 都で観測された（a）2022 年 1 月 15 日，（b）2022 年 1 月 16 日，
京（c）2022 年 1 月 17 日の気圧変化。

N, 135.8°E） に 設 置され て おり， 噴 火し17：20（ 気 圧 上 昇： 約 0.2 hPa） に（ 図た火山（20.5°S, 175.8°E）との距 離は約5b），1 月 15 日 に 日 本 を 通 過 し た 後 に 地

8018 km である。この急激な気圧変化は球を一周して再来した波と考えられる変噴火から 7 時間 25 分後であることから，化も 1 月 17 日 09：05（気圧上昇：約 0.7

気圧変化をもたらしたラム波の伝搬速度

hPa） に確認することができた（図 5c）。

は 300 msと算出できる（ただしセンサ

こ れ ら の 変 化 は 1 月 15 日 に 到 達 し た 第時間分解能は 5 分である）。この速度は，

1 波と比較すると， 伝搬距離が長いためOtuka（2022）のひまわり 8 号の結果（平減衰しているものの，安価な気象センサ

均 310 ms-1）とほぼ等しい。また，地上でも火山噴火に伴うラム波の伝搬の様子の音速（約 340 ms ）よりもやや遅いとを捉えることに成功している。

-1-1

いうラム波の特徴とも一致する。22：40

図 6 に福岡市および 北九州市のセンサ（ラ ム 波 到 着 の 2 時 間 後 ） に は， ペ ケ リ

で 観 測され た 2022 年 1 月 15 日の 気 圧 変ス 波 と 考 え ら れ る 0.2 hPa の 気 圧 低 下 も化 を 載 せ る。 す べ て の シ ステ ム で，20：見られた（図 5a の太矢印で示した変化）。

55 前後に明瞭な 1.5―2.0 hPa 程度の気圧上さ ら に， 火 山 噴 火 に 伴 っ て 同 心 円 状

昇が見られた。それぞれのセンサで観測に 広 が る ラ ム 波 が， 地 球 の 反 対 側 か らされた気圧変化の到達時間差を計算する

到 達 し た と 考 え ら れ る 変 化 が 1 月 16 日

ことで，日本を通 過 するラム波の波 面を

― 53

―

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Vol.32, No.1, 2023

TVOC 濃度，CO2 濃度）を測定し，データ は IoT 機 器 を 経 由 し て サ ー バ へ 転 送される。測定値は逐次的に自動で解析され，対象者の行動推定の結果を準リアル
タイムに提供することに成功している。
装置は安価であり非接触かつ自律的な測定であるため，大型設備やウェアラブ
ル装置と比較して，導入コストが抑えられ，対象者および介護者への精神的・身体的負担の軽減につながると期待される。システム自体も，堅牢性が高くメン
テナンスが容易になるように設計しており，安定して長期間に渡り大量のデータ
図6

 岡市内および北九州市内に設置し福
た 5 つのセンサで観測された 2022 年
1 月 15 日の気圧変化（点線がラム波
到達時刻）。

を取得できるという IoT の特性が最大限に活かされているといえる。
ま た， 環 境 セ ン サ で は 2022 年 1 月 15日にはトンガの海底火山噴火に伴う気圧変動も観測された。また，地球の反対側描くことも可能である。ただし，これらのから回り込む波動や再来波による微小変センサは見 守りシステムとして運 用中で化についても認められた。到達時間や変あり，対 象 者のプライバシー保 護の理由

動量は，他の計測とおおむね一致しておで位置情報（個人の特定につながる自宅

り，地球科学計測への活用も十分に可能や施 設の場 所）を得ることを禁じているであることが示された。
今後は，見守り以外の用途でも設置をため，水 平 構 造を議 論 することはできな

協力してもらい，高い時間分解能（例えい。

ば 1 分 や 30 秒 な ど ） で 測 定 す る シ ス テ
5．おわりにムを多地点で展開することでより有用な観測体制が確立できると考えられる。こ我々の研究グループでは，IoT と環境

れらの測定は，オープンデータ化（参加

センサを利用した見守りシステムを開者 は 他 者 の デ ー タ を 自 由 に 解 析 で き る）

発・運用している。環境センサによってすることで，さらに多くのデータ集積さ

室内環境（気温，湿度，気圧，照度，騒音，れる環境となるであろう。 特に， 中学・

― 54

―

愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

高校に設置することが高密度ネットワー

年 11 月15 日）．

ク 観 測 網 の 構 築 に は 非 常 に 有 効 で あ る。

4 ）内 閣 府 :『 平 成 29 年 版 高 齢 社 会 白 書 』

台風接近に伴う気圧変化や，センサに搭

https://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/

載されている 3 軸加速度計による地震セ

w-2017/html/zenbun/index.html，2017（参照

ンシング，農作物の育成環境の管理など

日：2022 年 11 月15 日）．

理科教育およびデータ駆動型の情報科学

5 ）深沢圭一郎，鈴木臣，村井孝子 : 非接触セ

教育への活用も見込むことができると考ンサと IoT を用いた自律的遠隔見守りシスえられる。

テムの研究開発，情報処理学会研究報告，
2022-IS-159，Vol. 7，pp. 1―6, 2022．

謝辞6 ）村井孝子，深沢圭一郎，鈴木臣 : 環境セン

本 研 究 は，JSPS 科 研 費（JP20K21739，

サを用いた要介護者療養環境および行動

JP18K03728）および純真学園大学共同研の認識・予測手法の検討，第 9 回看護理

究費助成により実施した。データの取得

工学会学術集会，2021 年 10 月 22 日―11 月

は，福岡市役所保健福祉局，社会福祉法

22 日．

人敬愛園アットホーム福岡，社会福祉法

7 ）Murai T., K. Fukazawa, S. Suzuki: A

人 福 岡 市 民 生 事 業 連 盟 ケ ア タ ウ ン 茶 山，

Study on Predictive Detection of Excretion

株式会社ライフケアひかりの協力によるin Elderly Requiring Care Using Videoものである。ここに記して感謝の意を表Internet of Things, the 25th East Asia

す次第である。

Forum of Nursing Scholars（EAFONS）
Conference, 21―22 April 2022．

参考文献

8 ）Tetens, O.: Uber einige meteorologische

1 ）総 務 省 :『 平 成 29 年 版 情 報 通 信 白 書 』，

Begriffe., Z. Geophys, 6, 297―309, 1930

https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/

9 ）Otsuka, S.: Visualizing Lamb waves fromwhitepaper/ja/h29/index.html，2017（参照a volcanic eruption using meteorological

日：2022 年 11 月 14 日）．

satellite Himawari-8, Geophys. Res. Lett.,

2 ）総 務 省 :『 令 和 3 年 版 情 報 通 信 白 書 』，

10.1029/2022GL098324, 2022．

https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/10）Watanabe, S., K. Hamilton, T. Sakazaki, andwhitepaper/ja/r03/index.html，2021（参照M. Nakano: First Detection of the Pekeris

日：2022 年 11 月 14 日）．

Internal Global Atmospheric Resonance:

3 ）内閣府 :『令和 4 年版高齢社会白書』https://

Evidence from the 2022 Tonga Eruption

www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w-2022/

and from Global Reanalysis Data, J. Atmos.

html/zenbun/index.html，2022（参照日：2022

Sci., 79, 10.1175/JAS-D-22-0078.1, 2022.

― 55

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Vol.32, No.1, 2023

論文

日本語プログラミング言語の可読性と普及率
新村裕太（愛知大学大学院経営学研究科）

毛利

元昭（愛知大学経営学部）

岩田

員典（愛知大学経営学部）

要旨
プログラミング言語の中でも特に有名で普及率が高いものには「Python」，「Java」，「JavaScript」，「C/C++」などがある。これらのプログラミング言語は英語がベースで，英語が母国語でない人々
にとっては言語の壁がある。一方，我々が使い慣れた母国語で記述できる「日本語プログラミン
グ言語」は，未だ認知度が低く，普及率も低い。構文が自然言語の日本語に近づけて作られた日
本語プログラミング言語である「プロデル」は，プログラミング初学者に利用されやすい構文であるが，教育分野では利用されていないなど，「ミスマッチ」を起こしている。そして，そのような「ミスマッチ」を起こさず，日本語プログラミング言語の普及率を上げるには，プログラミン
グ教育が 2020 年度から小学校，2021 年度から中学校，2022 年度から高校で必修化されたことを利用し，初等教育でプログラミング的思考が育まれた状態にし，中等教育以降で日本語プログラ
ミング言語を活用することが重要である。

キーワード：日本語プログラミング言語，なでしこ，プロデル，ドリトル，プログラミング教育

1．はじめにる。そのため，ファイル処理，画像処理，
Word/Excel 連携，ネットワーク，文字列

近年，様々なプログラミングツールが処理など，日々の定型作業を自動化する

普 及 し つ つ あ る が， 我 々 が 使 い 慣 れ た

た め の 便 利 な 命 令 を 1000 以 上 備 え て い

母国語で記述できる「日本語プログラミる。作業の自動化をはじめ，趣味，教育，ン グ 言 語 」 は， 未 だ 認 知 度 が 低 く， 普仕事など幅広く利用することが可能であ及率も低い状況にある。日本語プログラる。プロデルは，特徴として「読めばすミング言語の中で有名なものには「なでぐ分かるプログラム」，「実用的な用途」，

しこ」，「プロデル」，「ドリトル」という「 速 い 」，「プ ラ グ イン」 の 4 つ を 掲 げ てものがある。なでしこは，前身の「ひまいる。また，日本語プログラミング言語

わり」という言語の頃から事務の自動化の中では珍しく，教育分野での使用のたを目標に開発されているという特徴があ

めには作られておらず，汎用的なソフト

― 57

―

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Vol.32, No.1, 2023

ウ ェ ア 開 発 を目 標 とし て 作 ら れ て い る。

語 に つ い て 定 義 し， 第 2.2 節 で 言 語 処 理

ドリトルは，なでしこやプロデルと比べ系， 第 2.3 節 で プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 の 種

るとより教育用途に特化しており，教育類という順に述べる。

現場を中心に普及が進んでいるのが特徴である。リファレンスやマニュアルも主

2.1．プログラミング言語には授業用テキストや教師向けの授業資料という形で整備され，配布されている。

我々が普段話す日本語のような日常的本研究では，これらの日本語プログラに使われている言語は，自然言語と呼ば

ミング言語の特性を把握し，その普及をれている。プログラミング言語はそれと妨げる原因について，英語記述のプログは別で，人の手により作られた特殊な規

ラ ミ ン グ 言 語 と の 可 読 性 の 比 較， ア ン

則に基づく言語で，形式言語と呼ばれてケート調査などを踏まえて考察し，普及いる。言語とは，一定のルールのもとで方法や新たな活用方法を模索することを文字，音声を組み合わせて意味を表すも目的とする。

の，あるいはその体系のことである。そ本稿の構成は次の通りである。まず第して，プログラミングとは，コンピュー

1 章で， 本稿の目的を説明する。 第 2 章

タへの指示書となるプログラムを作成すでは，プログラミング言語の定義，言語ることである。つまり，プログラミング

処理系，プログラミング言語の種類につ言語とは，コンピュータに指示をするた

いて述べる。第 3 章では，日本語プログめ，文字で意味を示すことやその規則とラミング言語について，なでしこ，プロ言える。

デ ル， ド リ ト ル の 3 つ を 用 い て 解 説 し，プログラミング言語の存在意義は，人

日本語プログラミング言語の現状を述べ間が直接扱うには難しい機械語に代わっる。第 4 章では，日本語プログラミングて，より人間が扱いやすい形を提供する

言語の普及率が低い原因を，可読性や必ことにある。機械語とは，コンピュータ

要性の観点から考察し，プログラミングの マ イ ク ロ プ ロ セ ッ サ（CPU/MPU） が教育での活用についても述べる。第 5 章

直接解釈，実行できる命令コードの体系

では，まとめを述べる。

のことであり，0 と 1 を並べたビット列として表され，人間が直に読み書きしや

2．プログラミング言語について

すい形式ではない。そして，コンピュー
タが直接理解し実行することのできる言

本章では，プログラミング言語につい語は，そのコンピュータの種類に固有のて 述 べ る。 第 2.1 節 で プ ロ グ ラ ミ ン グ 言

機械語だけである。したがって，最終的

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には機械語を使ってコンピュータが行う

い ぬ がべき作業，計算を指示しなければならな

ね こ を う ん だ よ① コンピュータの場合い。機械語命令と一対一に対応するアセ

い ぬ／が／ね こ／を／う ん だ

ンブリ言語もプログラミング言語の一つではあるが，一般的には，C 言語や Javaよ

② ⼈間の場合などより人間に解り易いプログラミング

い ぬ／が ね／こ／を／う ん だ

言語が使われる事が多い。アセンブリ言

図1

よいぬがねこをうんだよ8）

語 は 低 水 準 言 語（ 低 級 言 語 ），C 言 語 やJava な ど は 高 水 準 言 語（ 高 級 言 語 ） とこ ／ を ／ う ん だ よ」 す な わ ち，「犬 が 猫呼ばれる。高水準言語で書かれたプログを産んだよ」という区切り方と，②のよ

ラムを機械語プログラムに変換するのがう に「い ぬ ／ が ね ／ こ ／ を ／ う ん だ よ」

コンパイラである。機械語プログラムにす な わ ち，「犬 が ね， 子 を 産 ん だ よ」 と変換するのではなく，高水準プログラミ

いう区切り方ができる。人間は犬が猫をング言語で書かれたソースコード（プロ産 む 訳 が な い と 簡 単 に 理 解 で き る た め，グラム）を逐次解釈，実行するものをイ② が 正 解 で あ る と 導 き 出 せ る の に 対 し，ンタプリタと呼ぶ。そして，プログラム

コンピュータの自然言語処理である予測の実行に主としてインタプリタを用いる

変換などでは①が表示されてしまう。こプログラミング言語をインタプリタ言語のように，「 あいまいさ」や「意味の重複」（ま た は ス ク リ プ ト 言 語） と 呼 び， 有 名があってはコンピュータに正確な処理をな も の に は「JavaScript」，「VBScript」，

させる事が難しい。そのため，プログラ「Perl」 な ど が あ る。 こ れ ら の 言 語 処 理

ミング言語のような形式言語は，その様系の違いについては第 2.2 節で述べる。

な要素はすべて取り除き，厳格な文法規

AI な ど を 用 い て 自 然 言 語 を 機 械 で 処則に基づいている。そのため，プログラ

理することを自然言語処理と言うが，開ミ ン グ 言 語 は 自 然 言 語 と は 違 い， コ ン

発には未だに難しい点も多く，中でも自ピュータでの処理が容易となっている。

然言語には言葉の「あいまいさ」，「意味の重複」が含まれていることから，感情

2.2．言語処理系

や文脈などの解釈違いにより，勘違いを言語処理系とは，プログラミング言語する場面が多々ある。
例として，図 1 の「いぬがねこをうんで記述されたプログラムを計算機上で実だよ」という文章を挙げる。この文章の行するためのソフトウェアである。その解釈方法は，①のように「いぬ／が／ね

構成として，インタプリタとコンパイラ

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グラムの言語のコンパイラでコンパイル

⼊⼒

することにより，実行プログラムが得ら
ソース
プログラム

れる。 仮想マシンコードの場合には，オインタプリタブジェクトコードはその仮想マシンにより，インタプリトされて実行される。

出⼒

図2

ソースプログラム

11）

インタプリタ

字句解析という 2 つがある。
インタプリタとは，言語を逐次意味解

構⽂解析

析しながら，その意味する動作を実行す
意味解析るものである（図 2）。

中間コード

ソース
プログラム

コンパイラ

⼊⼒

最適化

実⾏
プログラム

オブジェクト
プログラム

コード⽣成

オブジェクトプログラム

出⼒

図3

実⾏

インタプリタ

図4

11）

コンパイラ

言語処理系の基本構成11）

コンパイラとは，言語を他の言語（機言語処理系の基本構成（インタプリタ

械語や中間言語）に変換し，その言語のとコンパイラの基本構成）は主に 5 つにプログラムを計算機上で実行させるもの

分かれる（図 4）。

である（図 3）。元のプログラムをソース

1．字 句解析：文字列を言語の要素（トープログラム，翻訳の結果と得られるプロ

クン）の列に分解する。

グラムをオブジェクトプログラムと呼ぶ。

2．構 文 解 析： ト ー ク ン 列 を 意 味 反 映 し

機械語で直接，計算機上で実行できるプた構造（木構造）に変換する。

ログラムを実行プログラムと呼ぶ。オブ3．意 味解析：木構文の意味を解析する。

ジェクトプログラムがアセンブリプログ

イ ン タ プ リ タ で は， こ こ で 意 味 を 解

ラムの場合には，アセンブラにより機械析 し， そ れ に 対 応 し た 動 作 を 行 う。

語に翻訳されて，実行プログラムを得る。

コンパイラでは，この段階で中間コー

他の言語の場合には，オブジェクトプロ

ド（内部的なコード）に変換する。

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4．最 適 化： 中 間 コ ー ド を 変 形 し て， 効

2.3．プログラミング言語の種類

率の良いプログラムに変換する。
5．コ ー ド 生 成： 内 部 的 な コ ー ド を オ ブ

現 在， プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 は Python

ジェクトプログラムの言語に変換

や Java，C++，JavaScript などのメジャー

し， 出 力 す る。 例 と し て， 中 間 コ ー

なものからマイナーなものまで合わせる

ドからターゲットの計算機のアセンと 200 種類以上存在していると言われてブリ言語に変換する。

いる。その中には，企業が作成したもの

コンパイラの性能とは，如何に効率のから個人が作成したものまで数多く存在

良 いオブジェクトコードを出 力できるか

し，文字を書くものだけではなく，視覚であり，最 適 化でどのような変 換 ができ的に表現されたブロックを組み合わせる

るかによる。インタプリタでは，プログラ

ものや画像データを用いる言語など様々

ムを実行するたびに字句解析，構文解析

な形態が採られている。このように多種を行うため，実 行 速 度はコンパイラの方

多様なプログラミング言語が存在する

が高速である。機械語に翻訳するコンパ

背景には，大きく分けて 3 つの要因が関イラの場合は，直接機 械語で実行される

わっている。

ために高 速である。コンパイラでは中間

第一に，プログラミング言語ごとに得コードでやるべき操 作の全 体を解 析する

意 分 野 が 異 な る と い う 点 が 挙 げ ら れ る。

ことができるため，高速化が可能である。

Web 開 発 で あ れ ば，PHP や JavaScript，Ruby，Python な ど の ス ク リ プ ト 言 語 が

x86

C⾔語

まず候補に挙がる。しかしながら，その中の 1 つの言語だけ覚えておけば，Web

SPARC

開発以外でもすべてのシーンで使える

中間コード

FORTRANか と い う と そ う で は な い。 例 え ば PHP

ARM
Java

は，Web 開 発 に 特 化 し て お り，iPhone

MIPS

図5

や iPad で 動 作 す る ア プ リ を 作 る こ と に

中間コード11）は あ ま り 適 し て い な い。iPhone や iPad

中間言語として都合の良い中間コード

用のアプリを制作するには，Objective-Cを用いると，様々な言語から中間言語へ

か Swift が 主 要 と な っ て い る。Androidの 変 換 プ ロ グ ラ ム を 作 る こ と に よ っ て，

用 の ア プ リ を 作 る な ら ば，Java や Java

それぞれの言語に対応したコンパイラをと の 互 換 性 が 100% で あ る Kotlin を 用 い作ることができる（図 5）。

る 必 要 が あ る。 ま た， ス マ ー ト フ ォ ン
ア プ リ を 開 発 す る に も， ゲ ー ム 開 発 で― 61―

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は C# を 用 い て Unity， また は C++ を 用

ラ ミ ン グ 言 語 が 開 発 さ れ， そ の 言 語 がい て Unreal Engine や Cocos2d-x で 開 発

主 流 と な っ て い く 場 合 も あ る。 例 え ば，するのが現在の主流となっている。さらか つ て Web サ ー バ で は Perl が 標 準 的 なに，一般的なプログラミング言語とは少プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 で あ っ た が， 同 じ

し 異 な る が，Web サ イ ト を 表 示 す る にく Web サ ー バ に 特 化 し て お り， 性 能 やは，HTML と い う 専 用 の マ ー ク ア ッ プ

書きやすさで優れた PHP が人気になり，

言語を使用してページ記述をし，データ

一 気 に Web サ ー バ 分 野 で の 使 用 率 を 抜

ベ ー ス を 操 作 す る 場 合 に は，SQL と い

か し て い っ た。 ま た， 最 近 で は，Javaうデータベースを操作する専用の言語をと Kotlin の間でも同様のことが起ころう

使用する。コンピュータの種類によってと し て い る。Kotlin が Java と 比 較 し ても使用する言語が異なってくる場合もあ

優れているといわれる点は，コンパクトる。このように，プログラミング言語ごなコードによる安定性とセキュリティのとに専門分野や得意分野が異なり，何を向上，安全性を重視したコンパイラ，豊ど の よ う な 環 境 で 作 り た い か に 応 じ て，

富な IDE（統合開発環境）の選択肢，生プログラミング言語を変える必要があ

産 性 向 上 の 可 能 性 な ど が あ る。 し か し，る。上記であげたプログラミング言語をそ れ 以 上 に 重 大 な 点 は，Kotlin と Java含 め， 多 く の プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 で は，の互換性が 100％であることにある。 つ複数の用途に使用できるようになっては

ま り，Java か ら Kotlin に 移 行 す る の にいるが，得意分野と苦手分野が明確に存

余 分 な 作 業 が 必 要 な く，Java の フ レ ー

在する。そのため，その時々に応じて適ム ワ ー ク も 利 用 で き る た め， 移 行 リ ス

したプログラミング言語を使い分けるこ

ク を 最 小 限 に し て， よ り 利 便 性 の 高 いとにより，効率良く開発を進める事がで言語を使用できるのである。また，2017

きるため，複数のプログラミング言語が年 に は，Kotlin が Android 公 式 言 語 と生まれた要因となっている。

な り，2019 年 に は，Android 上 で Kotlin

第二に，プログラミング言語の進化とフ ァ ー ス ト の 推 進 を 発 表 し，Java 以 上

い う 点 が 挙 げ ら れ る。IT の 世 界 は 常 にに Android 上で優先されるプログラミン

進化しているイメージが強いが，それはグ言語となっている。このような事が要

プログラミング言語においてもそうであ因となり，Kotlin は近年急速にユーザーる。プログラミング言語が使われていくを 伸 ば し，Java に 取 っ て 代 わ ろ う と し中で，その言語では解決できない，もしている。このように新しいプログラミン

くは解決しにくい課題が見つかっていグ言語を作ることによって，これまで時き，それに合わせて様々な新しいプログ

間のかかっていた処理を簡単に実現でき

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るようになるなど，効率性，利便性の向

リ を 開 発 し た り，Web ア プ リ を 開 発 し上を見込めることもあるため，プログラ

たりすることが可能で，静的型付けを行

ミング言語の種類が増加していく要因とうオブジェクト指向のプログラミング言なっている。

語という点や，一度は中間形式に変換さ第三に，プログラミング言語の多様性れる点など，細かい点でも似ている点がという点が挙げられる。プログラミングある。しかし，その他の書き方やプラッ

言語は誰でも自由に作れ，その新しく作

トフォームなどでは異なっている点も多られる言語は，第二でも述べたように何く，Java と C# のそれぞれに数多くの支

かしらの課題解決のために生まれている

持 者 が お り， 現 在 も 開 発 継 続 さ れ て い

事 が 多 い。 そ の た め， 同 様 の 用 途 の プる。このように，用途的に並立しても消ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 同 士 で あ っ て も， 完

えずに存在することが多いという，プロ全に近い進化であるかどうかに関わらグラミング言語の多様性も，複数のプロ

ず，劣っている点もあれば，優れている

グラミング言語が存在する要因となって点もあるといった状態で並立して生きいる。

残っている。それぞれ独自の事情やセー

上記で挙げたプログラミング言語以外

ルスポイントがあるからこそ，並立しての も の と し て， 本 研 究 の 題 材 で も あ る，

いても何かしらの使い分けが存在し，共「日 本 語 プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語」 と い う 種

存 が 可 能 に な っ て い る と い う 事 で あ る。

類がある。第 1 章でも述べたように，日さ ら に，IT の 分 野 で は 一 般 的 に 独 占 が本語プログラミング言語は，未だ認知度起きづらいと言われており，常に多様なが低く，普及率も低い状況にある。日本選 択 肢 が 存 在 す る。 例 え ば， ス マ ー ト

語プログラミング言語の中で有名なもの

フ ォ ン 一 つ と っ て も，Apple の iOS や，に は「 な で し こ 」，「 プ ロ デ ル 」，「 ド リ

Google の Android な ど 複 数 の OS が 存 在トル」というものがある。この 3 つのよ

し， どの OS にも良い点があり， 一概にうな日本語プログラミング言語同士でどちらが優れているとは言えない。そしも，様々な用途や特徴があるが，その中て， それぞれの OS に合わせた言語も発でもほとんどの日本語プログラミング言

表され，プログラミング言語の多様性も語に共通していて，最も使用率の高い用生まれているのである。その他にも，用途が，プログラミング初学者や学生向け

途的に並立した言語同士であっても個人のプログラミング教育である。日本人にの書き方やプラットフォームなどに関すとって日本語で読み書きできるという点

る 好 み に よ っ て 分 か れ て く る。 例 え ば，は最大の利点であるため，プログラミン

Java と C# はどちらもデスクトップアプ

グ 入 門 用 の 言 語 と し て 期 待 で き る。 ま

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た，日本語プログラミング言語の先駆け

ルなど，インタプリタ型の日本語プログと な っ た Mind や， 熱 心 に 開 発 が 続 く な

ラミング言語が次々とフリーソフトとし

でしこ，プロデル，ドリトルはいずれもて発表された。

トイ（知育玩具用）言語ではなく，十分

日本語プログラミング言語の最大の利に本格的な言語であり，教育分野以外で点は，我々が使い慣れた母国語である日も多くの業務に使用可能となっている。

本語で記述できるという点である。しかし な が ら， 日 本 語 プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語

3．日本語プログラミング言語について

は，未だ認知度が低く，普及率も低い状況 に あ る。 そ の た め，「日 本 語 プ ロ グ ラ

本 章 で は， 第 3.1 節 で 日 本 語 プ ロ グ ラ

ミング言語の可読性と普及率」について

ミ ン グ 言 語 に つ い て， 第 3.1.1 項 で な で考察する必要がある。まず初めに，日本

し こ， 第 3.1.2 項 で プ ロ デ ル， 第 3.1.3 項

語プログラミング言語の中でも有名であで ド リ ト ル， 第 3.2 節 で 日 本 語 プ ロ グ ラる，「なでしこ」，「プロデル」，「ドリトル」

ミング言語の現状という順に述べる。

について特徴や使用用途を述べる。

3.1．日本語プログラミング言語

3.1.1．なでしこ
ホームページでの紹介には，「『なでし日本語プログラミング言語とは，日本

こ 3』 は， 日本語をベースに開発された語風のプログラミング言語のことであプ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 で す。 主 に Web ブる。ひらがなやカタカナ，漢字などを用

ラウザで動かすことを目的に開発されていて日本語でソースコードを書き，アプ

い ま す。 ブ ロ グ や Web サ イ ト に 組 み 込

リケーション開発を行うことができる。

んで使えます。また，OS や環境を問わず，日本語プログラミング言語の歴史は意PC/ スマホ / タブレットとさまざまな環

外 と 古 く，1982 年 に 発 表 さ れ た ぴ ゅ う

境 で 動 き ま す。 作 業 の 自 動 化 を は じ め，

太には，日本語 BASIC（G-BASIC）が搭

趣味，教育，仕事などに利用できます。」

載 さ れ て い た。1983 年 に は， ワ ー プ ロとある 14）。

感覚で日本語をもちいてプログラミング

このようになでしこは，日本語で記述ができればという考えで開発された和漢をするため，日本人のプログラミング初が 開 発 さ れ た。1985 年 に は，Forth の 語

学者や，学生，英語の苦手な人などに向順 が 日 本 語 に 近 い こ と に 注 目 し た Mind

けて作られている。しかし，元々，前身が 開 発 さ れ た。 そ し て，2000 年 に は，のひまわりという言語の頃から事務の自TTSneo， プ ロ デ ル， ひ ま わ り， ド リ ト

動 化 を 目 標 に 開 発 さ れ て い る。 そ の た

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め，ファイル処理，画像処理，ネットワー

分かるプログラム」，「 実用的な用途」，「速ク，Word/Excel 連携， 文字列処理など，

い」，「プラグイン」の 4 つを特徴として

日々の定型作業を自動化するための便利挙げられる。そのため，日本語プログラ

な命令を 1000 以上備えている。そして，

ミング言語の中では珍しく，教育分野でな で し こ は 2004 年 に 公 開 さ れ て 以 降，の使用のためには作られておらず，汎用2017 年 に は Web ブ ラ ウ ザ で も 動 か せ る的なソフトウェア開発を目標としていv3（CoffeeScript や TypeScript のように，る。 ま た， プ ロ デ ル に は プ ロ デ ル Web

JavaScript に 変 換 さ れ て 実 行 さ れ る 広 義

サ ー バ と い う， プ ロ デ ル で 開 発 さ れ たの altJS） が 公 開 さ れ る な ど， そ の 後 もWeb ア プ リ ケ ー シ ョ ン を 動 作 さ せ る た

活発に開発が続けられている。

めの専用 Web サーバが用意されている。
この Web サーバを利用することにより，

3.1.2．プロデル

プ ロ デ ル で Web ア プ リ ケ ー シ ョ ン 開 発

ホ ー ム ペ ー ジ で の 紹 介 に は，「プ ロ デの 実 地 や サ ー ビ ス の 公 開 が 可 能 と な る。

ルは，日本語でプログラムが書けるプロ

プロデルは同じく日本語プログラミング

グラミング言語です。次のような特徴を言語の TTSneo を前身とし，仕様を一新，

持っています。プロデルの文法は日本語

アップグレードする形で公開された言語

文のように書けるように設計されていまである。TTSneo の公開は 2002 年，さらす。プログラム例文を見ればすぐに何をに，TTSneo の 前 身 で あ る TTS が 公 開しているか理解できます。バッチ処理やさ れ た の は 2000 年 で あ る た め，TTS の

画像描画，GUI 部品の機能が用意されて公 開 か ら 数 え る と， プ ロ デ ル は 20 年 以

い ま す。Excel，CSV 形 式 操 作，ODBC

上もの歴史を持つ。

接 続 も で き ま す。 ち ょ っ と し た ツ ー ル
や ゲ ー ム 作 り も 可 能 で す。TTSneo よ り

3.1.3．ドリトル

も高速に動くようになりました。大量のホームページでの紹介には，「ドリトル

データ処理も短時間で実行できます。まは教育用に設計されたプログラミング言た MSIL コンパイラも搭載していますの語です。中学校・高校の教科書や副教材

で， コ ン パ イ ル で 更 な る 高 速 化 も 可 能などに採用されています。小学校（総合・です。プラグインで FeliCa や Twitter と算 数・ 理 科・ 音 楽 など ）， 中 学 校（ 技 術の連携機能を利用できます。 また C# を科 の 計 測 制 御・ 双 方 向 コン テン ツ）， 高

使って独自のプラグインを作ることもで等学校（情報の科学・社会と情報，情報

15）

きます。」とある 。

I・情報 II），大学（プログラミング入門，

愛知大学情報メディアセンター― 65

IoT）などでご利用ください。」とある16）。

―

こ の よ う に プ ロ デ ル は，「読 め ば す ぐ

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このようにドリトルは，なでしこやプロ

ア ン ケ ー ト 結 果 は，「は い」 と 回 答 し

デ ルと比 べ，より教 育 用途に特 化し，教た方が 12 名，「いいえ」と回答した方が育現場を中心に普及が進んでいるのが特88 名 と な っ た。 た だ し， ア ン ケ ー ト 対徴である。リファレンスやマニュアルも主象 100 名の中では，いずれかのプログラには授業用テキストや教師向けの授業資

ミング言語に職業関連などで触れたこと料という形で整備され，配布されている。

が あ る 方 が 78 名， 授 業 で 触 れ た こ と があ る だ け の 方 が 22 名。 職 業 関 連 の 方 が

3.2．日本語プログラミング言語の現状

比 べ て 多 い た め，「は い」 が 多 少 多 い 可
能性も考えられる。いずれかのプログラ

日本語プログラミング言語の現状につ

ミング言語に一度は触れたことがある方

いて，「日本語で記述できるプログラミンのみに絞っても認知度がかなり低く，どグ言語の存在を知っていますか？」といのプログラミング言語にも一度も触れた

う内容の認知度アンケート調査を行った

ことがない方を含めれば，更に認知度が（図 6）。アンケート調査を行った対象は，低くなる結果が出ると考える。

いずれかのプログラミング言語を授業もこのように，日本語プログラミング言

しくは，職業関連などで一度は触れたこ

語は我々の母国語である日本語で記述でとがある方のみ，100 名である。アンケー

きるプログラミング言語であるにも関わト対象の年齢には特に制限は設けず，年らず，未だ認知度が低く，普及率も低い

代ごとに認知度が大きく変わるという事

状 況 に あ る。 そ の た め，「日 本 語 プ ロ グ

もなかったため，年齢は表記しない。

ラミング言語の可読性と普及率」につい「日本語で記述できるプログラミング言語の存在を知っていますか？」(n=100)

12%

88%

はい

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プログラミング言語の認知度調査
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―

図6

いいえ

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て考察する必要がある。そして，普及率

ラ ミ ン グ 言 語 の 必 要 性， 第 4.4 節 で 普 及が 低 い 原 因 に つ い て 考 察 す る に あ た り，

率 が 低 い 原 因， 第 4.5 節 で プ ロ グ ラ ミ ン

日本語プログラミング言語と英語記述のグ 教 育 で の 活 用， 第 4.6 節 で 初 等 教 育 かプログラミング言語との可読性の比較

らのプログラミング教育の必要性，第 4.7

や，日本語プログラミング言語同士での節でプログラミング教育の実態という順

可読性の比較を行う必要がある。第 4 章に述べる。

では，これらの調査を行った上で，普及率の高い言語との活用目的，環境，構文

4.1．英 語 記 述 の プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 との可読性の比較などの違いを見つけ出し，普及率にどの様な影響を及ぼしているか考察し，日本

日本語プログラミング言語と英語記述

語プログラミング言語の普及率を上げるのプログラミング言語との可読性の比較

方法について述べる。

を す る に あ た っ て， ① Java と ② な で し
4．日 本 語 プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 の 可 読 性と普及率

こについてアンケート調査を行った。両者ともアンケート内容は「FizzBuzz 問題」
について記述された簡易的なソースコー

本 章 で は， 第 4.1 節 で 英 語 記 述 の プ ロドである。アンケート調査を行った対象

グラミング言語との可読性の比較，第 4.2

は，プログラミング言語に触れた経験が節で日本語プログラミング言語同士でのない方も含めた 100 名である。アンケー

可 読 性 の 比 較， 第 4.3 節 で 日 本 語 プ ロ グ

ト対象の年齢には特に制限は設けず，年

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英語記述のプログラミング言語との可読性の比較
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図7

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代ごとに認知度が大きく変わるという事

4.2．日 本 語 プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 同 士 での可読性の比較もなかったため，年齢は表記しない。以上 を 前 提 と し て，「プ ロ グ ラ ム ① と ② では ど ち ら の 方 が わ か り や す い で す か？」日本語プログラミング言語の中でも有という内容でアンケート調査を行った

名な「なでしこ」，「プロデル」，「ドリト（図 7）。 また， そのように回答した理由

ル」の 3 つの中では，なでしことプロデについても同時に集計を行った。

ルは自然言語の日本語に近く，ドリトル

ア ン ケ ート 結 果 は，「 ① 」 と 回 答 し たはより英語記述のプログラミング言語に方が 4 名，「②」と回答した方が 96 名と近 い 性 質 を 持 っ て い る。 第 4.1 節， 日 本なった。ほぼ全員が Java よりなでしこの語プログラミング言語と英語記述のプロ方がわかりやすい，すなわち英語記述のグラミングとの可読性の比較では，Java

プログラミング言語より日本語プログラとなでしこを用いてアンケート調査を

ミング言語の方が，可読性が高いといえ行ったが，母国語である日本語で記述さる 結 果 と な っ た。「 ① 」 と 答 え た 理 由 とれているからという理由で，日本語プロ

し て は，「Java の ような 英 語 記 述 の プ ロ

グラミング言語の方が英語記述のプログ

グラミング言語は使い慣れているため」，

ラミング言語よりわかりやすいと回答し「普段から Java を使うことが多いため」，

た 方 が ほ と ん ど で あ っ た。 し か し な が「日本 語 プ ログ ラミング 言 語 は 初 め て 見ら，母国語である日本語プログラミングたので少し違和感があるため」，「知らな言語の中でも，構文が自然言語の日本語

いプログラミング言語よりも知っているに近づけて作られた言語と，英語記述のプログラミング言語の方がわかりやすい

プログラミング言語に近づけて作られたため」という 4 つが挙がった。この事から，言語で分かれている。

「 ① 」 と回 答 し た 4 名 ともに 共 通 す る 要

そこで本節では，日本語プログラミン

因は，Java となでしこの認知度や普及率

グ言語同士での可読性の比較をするたの差であると考える。日本語プログラミ

め，①なでしこと②ドリトルについてア

ングは英語記述のプログラミング言語とンケート調査を行った。アンケート内容

比べ，遥かに認知度や普及率で劣っていは「FizzBuzz 問 題 」 に つ い て 記 述 さ れるため，当然といえる意見である。そのた 簡 易 的 な ソ ー ス コ ー ド で あ る。 ア ン

ため，これらの意見は，日本語プログラ

ケート調査を行った対象は，プログラミ

ミング言語の普及率がより高くなった際

ング言語に触れた経験がない方も含めには解決へ向かうと考える。

た 100 名である。アンケート対象の年齢には特に制限は設けず，年代ごとに認知― 68―

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度が大きく変わるという事もなかったた

生などに受け入れられやすい傾向がある

め，年齢は表記しない。以上を前提としと 考 え る。 そ し て， ド リ ト ル の よ う に，て，「プ ロ グ ラ ム ① と ② で は ど ち ら の 方

構文が英語記述のプログラミング言語にがわかりやすいですか？」という内容で近づけて作られている言語は，いずれか

アンケート調査を行った（図 8）。

の プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 を 習 得 し て い る，

ア ン ケ ー ト 結 果 は，「①」 と 回 答 し たもしくはプログラミング言語の学習過程

方 が 45 名，「 ② 」 と 回 答 し た 方 が 55 名に あ る が， 既 に あ る 程 度 十 分 な 知 識 をとなった。一見，ほぼ同じようにも見え持っている方に受け入れられやすい傾向

る が，「①」 と 回 答 し た 方 は， ほ と ん どがあると考える。そのため，教育分野でがプログラミング言語に触れた経験がなの普及では，構文を自然言語の日本語にい，もしくはプログラミング言語を授業近づけて作られた，学習用の日本語プロ

で触れたことがある程度であった。それ

グラミング言語がカギとなり，仕事で実に 対 し，「②」 と 回 答 し た 方 は， プ ロ グ

際に使用するなどの本格的な業務分野でラミング言語に職業関連などで触れたこの普及では，構文を英語記述のプログラとがある，かなり英語記述のプログラミ

ミング言語に近づけて作られた，ソフト

ング言語を使い慣れている方がほとんど

ウェア開発環境の整った日本語プログラであった。すなわち，なでしこのようにミング言語がカギとなる。

構文が自然言語の日本語に近づけて作られている言語は，プログラミング初学者
や，プログラミング言語の学習途中の学「プログラム①と②ではどちらの方がわかりやすいですか？」(n=100）

45%
55%

①なでしこ

愛知大学情報メディアセンター

日本語プログラミング言語同士での可読性の比較
― 69

―

図8

②ドリトル

Vol.32, No.1, 2023

4.3．日本語プログラミング言語の必要性

法 に 着 目 す る と， 日 本 語 は SOV 型 で あるが，インド・ヨーロッパ語族の言語（ド日本語プログラミング言語の必要性と

イ ツ 語， オ ラ ン ダ 語 を 除 く ） は SVO 型

し て， 日 本 人 の プ ロ グ ラ ミ ン グ 初 学 者である。文法の違いは可読性の高さにつや，学生，英語の苦手な人などにとっていて考えていく際にも重要な要素になり学習コストが低いという事ももちろん挙得る。

げられるが，必要になってくる要因の中でも最も大きなものとして，言語間距離

4.4．普及率が低い原因がある。
ここまでに述べたことを踏まえた上で，日本語プログラミング言語の普及率が低い原因として，日本語プログラミン
グ言語を取り巻く環境で起きている「ミス マ ッ チ」 が 挙 げ ら れ る。 第 2.3 節， プ
ログラミング言語の種類でも述べたように， プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 ご と に 専 門 分
野 や 得 意 分 野 が 異 な る。 さ ら に， コ ン
ピュータの種類によっても使用する言語
図9が異なってくる場合もあるため，何をど

言語間距離18）のような環境で開発するかに応じて，プ

インド・ヨーロッパ語族の言語として

ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 を 変 え る 必 要 が あ る。

代表的なものには英語がある。しかしな

ま た， 第 4.2 節， 日 本 語 プ ロ グ ラ ミ ン グ

がら，図 9 からわかるように，日本語は言語同士での可読性の比較で挙げたアン

英語からかけ離れた言語である。そのたケ ー ト 結 果 よ り， 教 育 分 野 で の 普 及 でめ，プログラミング言語においては，他は，構文を自然言語の日本語に近づけての国に比べても，英語記述のプログラミ

作られた，学習用の日本語プログラミン

ング言語ではなく，母国語である日本語

グ言語がカギとなり，仕事で実際に使用の 言 語 の 必 要 性 が 高 く な っ て く る。 まするなど本格的な業務分野での普及でた，言語間距離の原因として，日本語とは，構文を英語記述のプログラミング言の単語や文法，発音，文化，風習などの語に近づけて作られた，ソフトウェア開違いが考えられる。その中でも，プログ

発環境の整った日本語プログラミング言

ラミング言語について考察するため，文語がカギとなる。

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愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

まず初めに，教育分野での普及につい搭載しているので，コンパイルで更なるて述べる。日本語プログラミング言語の高 速 化 が 可 能， プ ラ グ イ ン で FeliCa や中では，ドリトルが，なでしこやプロデ

Twitter と の 連 携 機 能 を 利 用 可 能，C#

ルと比べて最も教育分野に特化しておを使って独自のプラグイン制作が可能なり，教育現場を中心に普及が進んでいる

ど実用的である。このような事から，プのが特徴である。また，リファレンスやロデルを業務用途で利用するのに適したマニュアルも主には授業用テキストや教環境は整っているように見える。しかし師 向 け の 授 業 資 料 と い う 形 で 整 備 さ れ，ながら，プロデルは構文を自然言語の日配布されている。このような事から，ド本語に近づけて作られた言語であり，そリトルを教育用途で利用するのに適したれ を 利 用 す る と 考 え ら れ る 層 は， ア ン

環境は整っているように見える。しかしケート結果より，プログラミング未経験

ながら，ドリトルは構文を英語記述のプの初学者や，プログラミング言語の学習

ログラミング言語に近づけて作られた言途中の学生などの層である。

語であり，それを利用すると考えられる

このように，教育分野での普及，業務層は，アンケート結果より，いずれかの分野での普及ともに，利用するのに適しプログラミング言語を習得している，もた環境は整っているように見える。しかしくはプログラミング言語の学習過程にしながら，構文が自然言語の日本語に近あ る が， す で に あ る 程 度 十 分 な 知 識 をづけて作られた日本語プログラミング言持っている層である。

語である「プロデル」は，構文の性質が次に，業務分野での普及について述べ日本語に近い分，プログラミング初学者

る。 日 本 語 プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 の 中 でに利用されやすいが，業務分野で利用すは，プロデルが，なでしこやドリトルとるのに適した環境になっている。すなわ

比べて最も業務分野に特化している。プ

ち，プログラミング初学者に利用されやロデルは，日本語プログラミング言語のすい構文であるが，教育分野では利用さ中では珍しく，教育分野での使用のためれていないなど，日本語プログラミングに は 作 ら れ て お ら ず， 汎 用 的 な ソ フ ト

言語の構文の性質と，利用されている環ウェア開発を目標としているのが特徴で境が「ミスマッチ」を起こしている。そある。バッチ処理や画像描画，GUI 部品

して，そのような「ミスマッチ」を起この 機 能 が 用 意 さ れ て い る，Excel，CSV

さず，日本語プログラミング言語の普及

形式操作，ODBC 接続が可能，ツールや率をより上げるには，プログラミング教

ゲーム作りが可能，大量のデータ処理を育 が 2020 年 度 か ら 小 学 校，2021 年 度 か

短 時 間 で 実 行 可 能，MSIL コ ン パ イ ラ をら 中 学 校，2022 年 度 か ら 高 校 で 必 修 化

― 71

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愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

されたことを利用し，初等教育でのプロ

コードは，日本語を理解できれば手順書

グラミング教育でプログラミング的思考のように読めるが，曖昧さを含まないよが育まれた状態にし，中等教育以降でのうに一定のルールに従って記述されていプログラミング教育で日本語プログラミる必要がある。この特性を活かして，読ング言語を活用することが重要である。

解力やわかりやすく記述する力を養うといった活用ができるのではないかと考え

4.5．プログラミング教育での活用る。

はじめに，プログラミング教育の目的

4.6．初 等 教 育 か ら の プ ロ グ ラ ミ ン グ 教
育の必要性

はプログラミング的思考を養うことにあり， プ ロ グ ラ ミ ン グ 的 思 考 と は，「自 分が意図する一連の活動を実現するため

プログラミング教育の必要性として最に，どのような動きの組合せが必要であも重要な要素に，論理的思考力を鍛える

り， 一 つ 一 つ の 動 き に 対 応 し た 記 号 を，ことがある。そして，その論理的思考力

どのように組み合わせたらいいのか，記を早期段階である初等教育の頃から鍛え

号の組合せをどのように改善していけることが重要であると考える。また，文ば，より意図した活動に近づくのか，と部 科 学 省 の 文 書 に は，「今 後 の 社 会 の 在

いったことを論理的に考えていく力」とり 方 に つ い て， と り わ け 最 近 で は，『第文部科学省によって定義されている。ま

4 次産業革命』 ともいわれる， 進化した

た，「児 童 が お の ず と プ ロ グ ラ ミ ン グ 言

人工知能が様々な判断を行ったり，身近語を覚えたり，プログラミングの技能をな物の働きがインターネット経由で最適習得したりするといったことは考えられ化されたりする時代の到来が，社会の在ますが，それ自体をねらいとしているのり方を大きく変えていくとの予測がなさではない」とも述べられている。つまり，れているところである。教育界には，そプログラミング教育の目的は，技能の習のような社会的変化の中でも，子供たち

得 で は な く プ ロ グ ラ ミ ン グ 的（論 理 的）が 自 信 を 持 っ て 自 分 の 人 生 を 切 り 拓 き，思考力を身に着けることである。

よりよい社会を創り出していくことがで

そして，そのような目的であるプログ

きるそうした資質 ･ 能力として，読解力，

ラミング教育において日本語プログラミ

論理的思考力，創造性，問題解決能力なン グ 言 語 を 活 用 し て い く に は，「動 き にどは，時代を超えて常にその重要性が指対応した記号」が日本語で表現されてい摘されてきており，これからの時代におる日本語プログラミング言語で書かれた

い て も そ の 重 要 性 が 変 わ る こ と は な い。

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愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

これらに加えて，情報や情報技術を問題方に「児童の読解力・記述力は 5 年ほどの発見 ･ 解決に活用していく力（情報活前と比較してどう変わったか」，「児童の用能力）の重要性も高まっている。学校

算数の回答力は 5 年ほど前と比較してど教育は，こうした資質 ･ 能力の育成に向う変わったか」，「小中学校でのプログラ

け て 充 実 を 図 ら な け れ ば な ら な い。」 とミング教育を必要と感じるか否か」，「現い う よ う な 記 述 も あ り， こ れ か ら の 時

在のプログラミング教育について困って代，より一層重要性が増すと考える。

いること」，「日本語で記述できるプログ

ま た， 第 4.4 節， 普 及 率 が 低 い 原 因 でラミング言語を初等教育に利用してみたも述べたように，日本語プログラミング

いか否か」の 5 項目についてご回答頂い

言 語 の 普 及 率 を よ り 上 げ る に は， プ ロ

た。

グラミング教育が 2020 年度から小学校，

まず初めに，プログラミング教育で向2021 年 度 か ら 中 学 校，2022 年 度 か ら 高上するといわれている読解力や記述力の校で必修化されたことを利用し，初等教

現 状 に つ い て 把 握 す る た め，「児 童 の 読

育でのプログラミング教育でプログラミ

解力・記述力は 5 年ほど前と比較してどング的思考が育まれた状態にし，中等教

う変わったか」について述べる。児童の育以降でのプログラミング教育で日本語読解力・記述力については，低下の傾向

プログラミング言語を活用することが重にあるそうである。それは，日頃から自要である。また，この方法が日本人にとっ分の頭で考えることが減ってきているこては最も学習コストが低く，効率の良いとと関係しているように感じ，答えがわ

学び方だと考える。そのため，中等教育

か ら な か っ た ら す ぐ に 大 人 に 聞 い た り，

以降での学習成果をより上げるために調べたりする習慣がつき，考える力を養も，初等教育でのプログラミング教育にう機会を逃しているように思えるとのこ

よる下積みが必要性として挙げられる。

とである。その結果，文章から様々なことを読み取ったり，想像したりすること

4.7．プログラミング教育の実態

が 苦 手 な 子 た ち が 増 え， ま た， 記 述 力に 関 し て も，「何 を 書 い た ら い い か わ かコロナウイルスの影響による大きな遅らない」と考えることをやめてしまう子

延 は あ っ た も の の，2020 年 度 か ら 初 等

や，頭の中で自分の思考を整理して文章教育でのプログラミング教育が実際に開に表すことが苦手な子が増えてきている始された。そこで，プログラミング教育

現状であるそうだ。低下の一途をたどっの実態調査を行い，現場の教師はどのよているからこそ，このタイミングで初等うな実感や考えであるか，小学校教師の教育でのプログラミング教育が開始され

― 73

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愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

の科目にプログラミングの要素を取り込たのは正解であったと言える。
次に，プログラミング教育で能力を育んでいく際に重要な部分となっていく算

むという方法でやっていけるのではない
かということである。

数 の 力 に つ い て 把 握 す る た め，「児 童 の次に，初等教育でのプログラミング教

算数の回答力は 5 年ほど前と比較してど

育 は 2020 年 度 よ り 始 ま っ た ば か り の た

う変わったか」について考察する。児童

め，なにかしらトラブルや解決しなけれの算数の回答力基本的な計算の力は大きばならない事柄はあるのか把握するたな 変 化 は な い よ う に 感 じ る そ う で あ る。

め，「現 在 の プ ロ グ ラ ミ ン グ 教 育 に つ いしかし，子どもが自分の考えを発表するて 困 っ て い る こ と」 に つ い て ま と め る。

場面で，友達にわかりやすく，順序立て

初等教育でのプログラミング教育の開始て説明することを苦手とする子は増えて1 年目時点では， プログラミング教育がきているようである。プログラミング的

算数や理科などの教科書の中で一部扱わ

思 考 と は，「自 分 が 意 図 す る 一 連 の 活 動

れ る よ う に な っ て き た も の の， 国 や 県，を実現するために，どのような動きの組

市の研修などが進んでおらず，何をどの合せが必要であり，一つ一つの動きに対ように教えていけばよいのか個人に任さ応した記号を，どのように組み合わせたれている部分が多いため，はっきりとわらいいのか，記号の組合せをどのようにかっていないのが現状のようである。こ改善していけば，より意図した活動に近れに関しては，開始 1 年目だからというづくのか，といったことを論理的に考え

事 も 考 え ら れ る が， 最 も 大 き な 要 因 とていく力」と文部科学省によって定義さ

し て は， コ ロ ナ ウ イ ル ス の 流 行 に よ り，

れているが，まさにこの力が低下してき2020 年 度 の 授 業 や 研 修 が 大 幅 に 遅 延 しているということがわかる。

たことが挙げられると考える。

次 に，「小 中 学 校 で の プ ロ グ ラ ミ ン グ

最 後 に，「日 本 語 で 記 述 で き る プ ロ グ

教育を必要と感じるか否か」について考

ラミング言語を初等教育に利用してみたえる。論理的思考力を鍛えることは今のいか否か」について述べる。日本語で記子たちにとって大切なことだと思い，従述できるプログラミング教材は小学校の来の国語や算数などの科目の中でも，教高学年，中学生くらいであれば活用でき材の扱い方や教師側の指導の仕方によっるのかも知れないが，まず，初等教育でて論理的思考力を育てることができる

は国語や算数などの教科学習の中で，論の で は な い か と の こ と で あ る。 こ れ は，

理的思考力を育てていくことが大切であ2020 年 度 か ら 開 始 さ れ た 初 等 教 育 で のると考えているとのことである。やはりプログラミング教育の手法である，既存

初等教育の間は，現状のプログラミング

― 74

―

愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

教育のやり方でプログラミング的（論理日 本 語 プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 の 中 で は，的）思考力を育んでいくことが大切であプロデルが，なでしこやドリトルと比べり，日本語プログラミング言語などを導て最も業務分野に特化している。プロデ入するならば，中等教育以降で行うこと

ルは，日本語プログラミング言語の中でが適切であると考える。

は珍しく，教育分野での使用のためには作られておらず，汎用的なソフトウェア

5．まとめ

開 発 を 目 標 と し て い る の が 特 徴 で あ る。
バッチ処理や画像描画，GUI 部品の機能

本稿では，日本語プログラミング言語が用意されている，Excel，CSV 形式操作，の普及を妨げる原因について，英語記述

ODBC 接続が可能，ツールやゲーム作りのプログラミング言語との可読性の比が可能，大量のデータ処理を短時間で実較，アンケート調査などを踏まえて考察

行 可 能，MSIL コ ン パ イ ラ を 搭 載 し て い

し，普及方法や新たな活用方法を模索しるので，コンパイルで更なる高速化が可た。

能，プラグインで FeliCa や Twitter との日 本 語 プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 の 中 で は，連 携 機 能 を 利 用 可 能，C# を 使 っ て 独 自ドリトルが，なでしこやプロデルと比べのプラグイン制作が可能など実用的であて最も教育分野に特化しており，教育現る。このような事から，プロデルを業務場を中心に普及が進んでいるのが特徴で用途で利用するのに適した環境は整ってある。リファレンスやマニュアルも主にいるように見える。しかしながら，プロ

は授業用テキストや教師向けの授業資料

デルは構文を自然言語の日本語に近づけと い う 形 で 整 備 さ れ， 配 布 さ れ て い る。

て作られた言語であり，それを利用する

このような事から，ドリトルを教育分野と 考 え ら れ る 層 は， ア ン ケ ー ト 結 果 よで利用するのに適した環境は整っている

り， プ ロ グ ラ ミ ン グ 未 経 験 の 初 学 者 や，ように見える。しかしながら，ドリトル

プログラミング言語の学習途中の学生なは構文を英語記述のプログラミング言語

どの層である。

に近づけて作られた言語であり，それをこのように，教育分野での普及，業務利用すると考えられる層は，アンケート

分野での普及ともに，利用するのに適し結果より，いずれかのプログラミング言た環境は整っているように見える。しか語を習得している，もしくはプログラミしながら，構文が自然言語の日本語に近ング言語の学習過程にあるが，すでにあづけて作られた日本語プログラミング言る程度十分な知識を持っている層であ語である「プロデル」は，構文の性質がる。

日本語に近い分，プログラミング初学者― 75―

愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

に利用されやすいが，業務分野で利用す

者会議について”，
2016 年 4 月 19 日更新．

るのに適した環境になっている。すなわ

https://www.mext.go.jp/b_menu/ち，プログラミング初学者に利用されや

shingi/chousa/shotou/122/attach/

すい構文であるが，教育分野では利用さ

1370404.htm［アクセス日：2022 年 11 月

れていないなど，日本語プログラミング

18 日］
．

言語の構文の性質と，利用されている環4 ）文部科学省，“ 小学校段階におけるプロ

境が「ミスマッチ」を起こしている。そグラミング教育の在り方について（議論して，そのような「ミスマッチ」を起この取りまとめ）”，2016 年 6 月 16 日更新．

さず，日本語プログラミング言語の普及

https://www.mext.go.jp/b_menu/

率をより上げるには，プログラミング教

shingi/chousa/shotou/122/attach/

育 が 2020 年 度 か ら 小 学 校，2021 年 度 か

1372525.htm［ ア ク セ ス 日：2022 年 11

ら 中 学 校，2022 年 度 か ら 高 校 で 必 修 化

月 18 日］．

されたことを利用し，初等教育でのプロ

5 ）文部科学省，“小学校段階における論理

グラミング教育でプログラミング的思考的思考力や創造性，問題解決能力等のが育まれた状態にし，中等教育以降での育成とプログラミング教育に関する有プログラミング教育で日本語プログラミ

識者会議

ング言語を活用することが重要である。

料”，2016 年 6 月 3 日更新．

議事要旨・議事録・配付資https://www.mext.go.jp/b_menu/
参考文献

shingi/chousa/shotou/122/giji_list/
index.htm［ ア クセ ス日：2022 年 11 月

1 ）クジラ飛行机，“プログラミング言語大全”，株式会社技術評論社，（2020）．

18 日］．
6 ）文部科学省，“小学校段階における論理

2 ）文部科学省，“小学校段階における論理的思考力や創造性，問題解決能力等の的思考力や創造性，問題解決能力等の育成とプログラミング教育に関する有

育成とプログラミング教育に関する有識者会議（第 3 回）議事録”，2016 年

識者会議”，2016 年 4 月 19 日更新．

6 月 3 日更新．

https://www.mext.go.jp/b_menu/

https://www.mext.go.jp/b_menu/

shingi/chousa/shotou/122/index.htm

shingi/chousa/shotou/122/gijiroku/

［アクセス日：2022 年 11 月 18 日］．

1382219.htm［アクセス日：2022 年 11 月

3 ）文部科学省，“ 小学校段階における論理

18 日］
．

的思考力や創造性，問題解決能力等の7 ）文部科学省，“小学校段階における論理

育成とプログラミング教育に関する有識的思考力や創造性，問題解決能力等の

― 76

―

愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

育成とプログラミング教育に関する有programming/2120/［アクセス日：2022

識者会議（第 3 回）配付資料”，2016

年 11 月 18 日］．
13）TechTarget，“Java から「Kotlin」に乗

年 6 月 3 日更新．
https://www.mext.go.jp/b_menu/

り換えたくなる 5 つの理由”，2020 年

shingi/chousa/shotou/122/shiryo/

2 月 17 日更新．

1371637.htm［ ア ク セ ス 日：2022 年 11https://techtarget.itmedia.co.jp/tt/

月 18 日］．

news/2002/17/news06.html［アクセス日：2022 年 11 月 18 日］．

8 ）AI（人工知能）関連メディア，“【入門編】自然言語処理（NLP）とは｜意味・

14）なでしこ，“なでしこ 3―日本語プログラ

仕組み・活用例・課題”，2019 年 11 月

ミング言語”，2022 年 10 月 9 日更新．

20 日更新．

https://nadesi.com/doc3/［アクセス日：https://ledge.ai/nlp/［アクセス日：2022

2022 年 11 月 18 日］．

年 11 月 18 日］．

15）日本語プログラミング言語「プロデル」，

9 ）Hatada’sHomePage（旧），“プログラミ“プロデル”，2022 年 11 月 12 日更新．

ング言語の基本概念”，2016 年更新．

https://rdr.utopiat.net/［アクセス日：

http://shopping2.gmobb.jp/htdmnr/

2022 年 11 月 18 日］．

www08/lp2016/chap01/language.html

16）プログラミング言語「ドリトル」，“教［アクセス日：2022 年 11 月 18 日］．

育用プログラミング言語「ドリトル」

10）IT 用語辞典，“ 機械語”，2018 年 10 月

情報ページ”，2021 年 11 月 13 日更新．

24 日更新．

https://dolittle.eplang.jp/［アクセス日：https://e-words.jp/w/%E6%A9%9F%

2022 年 11 月 18 日］．
17）TECH CAMP，“「なでしこ」「プロデル」

E6%A2%B0%E8%AA%9E.html［アクセス日：2022 年 11 月 18 日］．

「ドリトル」三大日本語プログラミン

11）HPCS Lab.，“ 言 語 処 理 系 と は ”，2014

グ言語を解説”，2021 年 2 月 1 日更新 .

年更新．

h t t p s : / / t e c h - c a m p .i n / n o t e /http://www.hpcs.cs.tsukuba.ac.jp/

technology/41396/#i-9［ ア ク セ ス 日：

~msato/lecture-note/comp-lecture/2022 年 11 月 18 日］．

note1.html［アクセス日：2022 年 11 月

18）ACE PRO，
“衝撃の事実”，2022 年 2 月
22 日更新．

18 日］．

https://www.ace-schools.co.jp［アクセス12）TECH のススメ，“プログラミング言語

日：2022 年 11 月 18 日］．

とは？”，2020 年 9 月 16 日更新．
https://haa.athuman.com/media/it/― 77―

愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

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。

（2021 年 10 月から 2022 年 9 月まで）

2021 年度◇第 3 回 12 月 2 日

2022 年度◇第 1 回 6 月 30 日

議題：

議題：

1．2022 年度予算申請について
2．2022 年度情報メディアセンター開館
カレンダーについて
3．その他

1．所長改選について
2．COM 編集委員選出について
3．豊 橋 校 舎 新棟2Fの レ イ ア ウ ト に つ
いて
4．その他

協議・報告：
1．学生推奨 PC について
2．その他

協議・報告
1．2021 年度事業報告書について
2．2022 年度事業計画書について
3．その他◇第 2 回 9 月 29 日
議題：
1．所長改選について
2．補正予算申請について
3．その他
協議・報告：
1．2023 年度実習室アンケートについて
2．2023 年度予算申請について
3．学 生 の 推 奨 ノ ー ト パ ソ コ ン の 環 境 に
ついて
4．その他

― 79

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愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

2．情報メディアセンター主催行事（2021 年 10 月～ 2022 年 9 月）

◆名古屋校舎
開

講

日

講

習

会

名

教室

参加人数

2021年10月22日（金）Word 講習会・卒論編

L707

3人

2021年11月17日（水）Excel 講習会・グラフ編

L713

3人

2021年12月17日（金）Excel 講習会・関数編

L711

6人

2022年 4 月 6 日（水）新入生向けパソコン利用ガイダンス

W402

41 人

2022年 4 月 6 日（水）新入生向けパソコン利用ガイダンス

W402

14 人

2022年 4 月 7 日（木）新入生向けパソコン利用ガイダンス

W402

19 人

2022年 4 月19日（火）PowerPoint 講習会

W401

36 人

2022年 5 月12日（木）PowerPoint 講習会

L711

4人

2022年 5 月18日（水）Word 講習会・レポート編

L711

4人

2022年 6 月16日（木）Word 講習会・レポート編

L711

3人

2022年 6 月20日（月）PowerPoint 講習会

L707

15 人

2022年 6 月27日（月）Word 講習会・レポート編

L712

2人

2022年 7 月12日（火）Word 講習会・卒論編

オンライン

9人

2022年 9 月28日（水）Word 講習会・卒論編

L711

4人

教室

参加人数

◆豊橋校舎
開

講

日

講

習

会

名

2022年 6 月24日（金）PowerPoint 講習会（PowerPoint2016）

523 教室4人

2022年 6 月24日（金）Excel 講習会（Excel2016）

413 教室5人

2022年 6 月29日（水）Word 講習会（Word2016）

413 教室5人◆車道校舎：主催行事なし

― 80

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愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

2021 年度 Moodle（LMS）運営業務報告
1．Moodle 講習会

Moodle の利用促進および遠隔授業サポートのため，
Moodle 講習会を以下の通り実施した。
第 35 回 Moodle 講習会
校舎

開催日時

場所

豊橋

2021 年 9 月 2 日

4 号館 421 教室

名古屋

2・3 限

厚生棟 W402 教室②

第 36 回 Moodle 講習会
校舎

開催日時

場所

豊橋

2022 年 3 月 25 日

4 号館 421 教室

名古屋

2・3 限

厚生棟 W401 教室

愛知大学情報メディアセンター

― 81

―

①

Vol.32, No.1, 2023

2．Moodle 利用状況

（A）コース利用状況
運用開始 13 年目の 2021 年度は，新型コロナウイルス感染拡大防止のため，2020 年度に続き全ての授業についてコース作成をすることとなった。

2021 年度 利⽤コース数
春学期 秋学期 通年
合計
共通教育科⽬（名古屋）〈法・経済・経営・現中・国際〉 433
427
0
860
共通教育科⽬（豊橋）〈⽂・地域・短⼤〉
267
256
1
524
法学部
70
76
39
185
経済学部
76
65
75
216
経営学部
114
142
74
330
現代中国学部
174
129
23
326
国際コミュニケーション学部
176
199
5
380
⽂学部
226
214
16
456
地域政策学部
138
144
8
290
短期⼤学部
72
75
3
150
⼤学院
98
93
93
284
法科⼤学院
50
48
1
99
資格課程
84
93
18
195
協定留学⽣⽇本語コース
0
0
0
0
⾃習⽤教材
0
0
35
35
ヘルプ
0
0
7
7
その他
0
0
17
17
合計
1978
1961
415
4354
カテゴリ

― 82

―

愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

（B）サイトアクセス状況
2021 年度は 2020 年度に続いてコロナ禍で Moodle が運用された。2020 年度は遠隔授業による Moodle での運用が開始されたのが 5 月ゴールデンウィーク以降であった
ため，前年同月比では 3 月と 4 月の利用者が大きくなっているが，それ以降の利用者
は昨年と同様に推移している。

2021 年度

学内・学外からのログイン数・活動数推移 ( 月別 )3⽉2020 年度

2021 年度

前年同⽉⽐

5⽉

6⽉

7⽉

9⽉

10 ⽉

11 ⽉

12 ⽉

1⽉

合計

平均

421

23,76734,861

32,11837,2008⽉
990

17,82434,20528,272

27,356

14,593347

251,954

20,996

総ログイン数（学外）

1,276

38,78958,23053,93974,926

7,418

26,245

48,612

44,312

44,68149,042

2,216

449,686

37,474

総活動数（学内）

22,626

461,465

574,161

533,844

700,879

19,288276,896471,716357,383

375,973

239,322

7,007 4,040,560

336,713

総活動数（学外）

26,069505,463

746,053

766,831 1,164,778

105,650

306,291

544,806

483,347

528,962

650,874

42,804 5,871,928

489,327

ログインあたり活動数（学内）

53.74

19.42

16.47

16.62

18.84

19.48

15.54

13.79

12.64

13.74

16.4

20.19

16.04

ログインあたり活動数（学外）

20.43

13.03

12.81

14.22

15.55

14.24

11.67

11.21

10.91

11.84

13.27

19.32

13.06

14.04

総ログイン数（学内）

122

2,713

8,487

6,698

5,394

2,123

7,793

32,97927,522

26,722

9,697

892

131,142

10,929

総ログイン数（学外）

1,272

20,006648,209661,396685,698

139,800

357,397

465,944363,780

353,502272,696

16,835 3,986,535

332,211

総活動数（学内）

1,704

136,249

523,016

254,279

201,620

163,036

427,351

707,450

577,629

560,515

236,015

51,181 3,840,045

320,004

総活動数（学外）

25,766

289,722 13,123,453 13,463,238 14,148,403 2,907,150 6,517,112 8,293,424 6,204,644 6,213,003 4,806,766

ログインあたり活動数（学内）

13.97

50.22

61.63

37.96

37.38

76.8

54.84

21.45

20.99

20.98

24.34

57.38

29.28

ログインあたり活動数（学外）

20.26

14.48

20.25

20.36

20.63

20.8

18.23

17.8

17.06

17.58

17.63

21.25

19.15

18.86

総ログイン数（学内）769

33,432

25,88526,80330,282

1,781

9,686

28,122

28,24025,015

9,977

761

220,753

18,396

総ログイン数（学外）

6,384

381,959

550,583

557,142

497,146

49,916374,894460,258

358,565

346,202258,510

14,112 3,855,671

321,306

総活動数（学内）

12,383

711,677

719,977

632,517785,147

120,347

251,019686,218

581,506

543,247

266,535

33,871 5,344,444

445,370

総活動数（学外）

126,897 6,578,419 9,580,164 9,771,776 9,002,582

887,609 6,510,506 7,812,320 5,742,774 5,842,780 4,449,869

2⽉

19.74

357,769 76,350,450 6,362,538
39.83

347,558 66,653,254 5,554,438

ログインあたり活動数（学内）

16.1

21.29

27.81

23.6

25.93

67.57

25.92

24.4

20.59

21.72

26.71

44.51

24.21

28.85

ログインあたり活動数（学外）

19.88

17.22

17.4

17.54

18.11

17.78

17.37

16.97

16.02

16.88

17.21

24.63

17.29

18.08

総ログイン数（学内）

630.30% 1232.30%

305.00%400.20%561.40%83.90%

124.30%85.30%

102.60%93.60%

102.90%85.30%

168.30%168.30%

総ログイン数（学外）501.90% 1909.20%

84.90%

84.20%

72.50%

35.70%

104.90%98.80%

98.60%

97.90%

94.80%

83.80%

96.70%

96.70%

総活動数（学内）

726.70%522.30%137.70%248.70%389.40%73.80%

58.70%

97.00%

100.70%96.90%

112.90%66.20%

139.20%139.20%

総活動数（学外）

492.50% 2270.60%

73.00%

72.60%

63.60%

30.50%

99.90%

94.20%

92.60%

94.00%

92.60%

97.10%

87.30%

87.30%

愛知大学情報メディアセンター

― 83

―

2019 年度

4⽉

総ログイン数（学内）Vol.32, No.1, 2023

3．ICT 委員会構成員◆ ICT 委員（2022 年 10 月 1 日現在）
役職名
情報メディアセンター所長

所

氏

名

部

岩田

員典

部

近藤

暁夫

地域政策学部蒋湧短 期 大 学 部

迫田

耕作

法

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

経

属

営

文

委

員

経

学
学

学
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 豊橋分室

愛知大学情報メディアセンター

長

係

長

課

員

係

長

― 84

―

情報 システム課

課

秦

俊一郎

石原有希子
水谷

伸司

伊神

真悟

岩田

大輝

宮部

浩之

Vol.32, No.1, 2023

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）
豊橋システム沿革名古屋

1978

IBM 製ホストコンピュータ 4331

導入

第 1 期教育研究情報システム稼動

1988.4-1991.3

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

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

1990

坂東 昌子
日立製ホストコンピュータ（HITAC M-640/20）
導入（1989. 4. 1～1990. 9.30）
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
1992

有澤 健治
（1992.10. 1～1994. 9.30）

1993
1994

1991.4-1994.3

第 3 期教育研究情報システム稼動（全校舎学内 LAN 敷設）

1994.10-1997.3

第 4 期教育研究情報システム稼動（延長 6 ヶ月）

1997.4-2000.9

1995
樋口 義治
長谷部 勝也（1994.10. 1～1998. 9.30）（1994.10. 1～1998. 9.30）

1996
1997
1998

宮沢 哲男
（1998.10. 1～2000. 3.31）

1999
2000

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

坂東 昌子
4月
（2002.10. 1～2006. 9.30）

第 6 期教育研究情報システム稼動

小津 秀晴
田川 光照
（2000. 4. 1～2002. 9.30） （2000.10. 1～2002. 9.30）

2001
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

龍 昌治
（2002.10. 1～2008. 9.30）

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
中尾 浩（2006.10. 1～2008. 9.30）

2007
ICT 企画会議
豊橋 ICT 委員会

2009
2010
2011
2012

ICT 委員会

2013
2014
2015
2016
2017

蒋 湧
（2008.10. 1～2010. 9.30）
沓掛 俊夫（2010.10. 1～2012. 9.30）

第 7 期教育研究情報システム稼動

4月

新名古屋校舎システム稼働

松井 吉光（2014.10. 1～2016. 9.30）
松井 吉光（2016.10. 1～2018. 9.30）

2018

岩田 員典
（2018.10. 1～）

2019
2020

岩田 員典
（2020.10. 1～）

2021

岩田 員典
（2022.10.1～）

2022

愛知大学情報メディアセンター

4月
伊藤 博文
（2008.10. 1～2012. 9.30）

中尾 浩（2012.10.1～2014.9.30）

― 85

―

2008

Vol.32, No.1, 2023

編集後記
今回は 4 本の論文を掲載する形で，COM 第 47 号を発刊する運びとなりました。取
り上げられた内容は，AI エージェント，GIS データ解析，IoT リモートセンシング，
プログラミング教育と，いずれもホットな話題でバラエティに富んでおりました。また，開発されたツール・手法などを利用しやすいよう丁寧に説明されておりました。これ
らの研究活動が愛知大学で行われたことを嬉しく誇らしく思うとともに，寄稿いただ
いた著者の方々に深い感謝の念を抱いております。
AI と言えば，最近は人間の創作物に対する機械学習技術が大きく進歩しているのか，
画像，文章，楽曲などを，指定したキーワードやパラメータから自動生成するサービスが次々と現れ，あるいはそれらを活用した作品が世の中に出回り始めました。未成
熟な部分も時折見られはしますが，そのままでも人間の仕事と区別がつかない物も多く，野暮で不器用な私は驚いてばかりです。少し前までは「創作活動は AI に代替されない」がある種の通説でしたが，強烈なクサビが打ち込まれているように思います。
創作の界隈では，権利関係などで大いに問題視する方々もいらっしゃれば，自分自身のクローン AI とセッションするなど積極的に楽しむ方々もいらっしゃると聞きます。
今後が大変気になるところです。
リモートセンシングと言えば，コロナ禍の影響か，いたるところで非接触の計測がなされています。感染拡大防止のために様々な制約を受けている中，人間の行動を大きく制限しない技術と工夫に助けられていることを実感しています。その制約も徐々に緩んできており，例えば今年度の本学では多くの授業が対面でなされ，来年度はほぼ全てがそうなることが期待されています。このように，警戒を必要としつつも人流が増えることから，人間の邪魔をしないリモートセンシングがますます活躍すると思われます。体調管理という意味では，接触型ではありますが，活動量計を含むウェア
ラブルデバイスもますます普及するでしょうか。研究を兼ね，私も一つ持っておきたいです。
情報技術は様々な物事に絡んでおり，また日進月歩で話題は尽きません。愛知大学
においても，分野を問わず様々な方々が利活用し，また興味・関心を持たれていることと思います。その情報源や交流の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。
（M. M.）― 86―

愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

自己紹介
情報システム課

課長

秦

俊一郎

2022 年度の人事異動で情報システム課長を拝命しました。2014 年度に教務部門に異動して以来、約 10 年ぶりの情報部門となりました。古巣の職場に戻ったと言えばそうですが、10 年も空いてしまうと全てのことが新鮮で、一から再スタートという気持ちです。昨年度まではいちユーザーとして情報システムを利用してきましたが、再び管理者として関わることになり身が引き締まる思いです。教務部門に在籍していた時には新型コロナウィスル感染症への対応にあたりましたが、情報部門に在籍していた経験を多少ではありますが生かすことができたように、これからはユーザー部門での経験をシステム管理者として生かしていければと考えています。大学における情報シス
テムの位置付けとその管理にあたる情報システム課の役割、責任の大きさを考えると大きな重圧を感じますが、安全性、利便性、採算性のバランスを取りながら、本学学生・教職員の活動に寄与する情報システムの企画・導入・運用に努めてまいる所存です。
皆様におかれましては、ご指導いただければ幸いに存じます。どうぞよろしくお願いいたします。

― 87―

愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

自己紹介
情報システム課

岩田

大輝

2012 年度に愛知大学へ入職し，学生課にて 5 年，入試課にて 5 年の勤務を経て，2022 年度から情報システム課へ異動となりました。現在は事務情報システム，ユーザー
アカウントの管理等を担当しております。
学生課では主に奨学金業務を担当し，入試課では入試広報部門でオープンキャンパ
スの企画運営，大学案内の制作，進路ガイダンス等の業務を担当してまいりました。
情報システム部門については全くの初めての分野であり，戸惑いが多い毎日である一方，新しい知識や経験に触れる事ができ，ワクワクしております。
学生課に在籍していたころは，主に窓口業務が中心であり，学生一人一人が抱える事情も様々であったため，学生と密なコミュニケーションを取りながら，個々の現状にあった最適解を導き出す事に注力しておりました。
入試課に在籍していたころには，愛知大学の魅力をいかに的確に，高校生や保護者に伝えるか。どのような情報を発信すれば高校生が魅力的に感じてくれるのか。という事を常に考えながら仕事に取り組んでおりました。
情報システム課は，私がこれまで経験してきた分野とは異なりますが，いつか何かしらの形で私のこれまでの経験である点が線に繋がる事を信じて，邁進してまいります。
私の趣味についても少し触れさせていただきます。春から秋にかけては，良く登山
やキャンプに出掛けております。少しでも長い時間，山で過ごせるように。と数年前に実家がある三重県の北部へ帰郷し，早朝から山行に出掛ける日々を送っております。
道中では野生のリスが木の葉で遊んでいたり，鹿がひなたぼっこをしていたりと，都会では味わう事ができない非日常を楽しめます。
冬場は思うように山行に行けない事もあり，珈琲豆の焙煎をしております。珈琲豆に関しては非常に奥深いものがあり，ここでは語りつくせないのですが，当日の天候，
気温，湿度等の細かな条件によって，風味やコクが変化します。そのため 30 秒毎に窯内の温度の変化，ガス圧，ダンパー（排気）を調整しながら，好みの味を探っていきます。
焙煎した珈琲豆に関しては，近所の方から野菜や果物をいただいた際のお返しとして，お渡しするなどして楽しんでおります。
私の趣味が情報システム課のお仕事とつながる事は少ないかと思いますが，趣味と同じぐらい没頭して，業務にも取り組みたいと思っております。
以上，長々と拙い文章にお付き合いいただき有難うございました。精一杯，楽しみながら頑張りたいと思います。今後ともよろしくお願いいたします。

― 88

―

愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

2020 年 7 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，pdf 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。

― 89

―

愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

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，30 部を上限として無料進呈する。
（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 岩田 大輝
E-mail：johosystem@ml.aichi-u.ac.jp
TEL ：052―564―6117（内線 20554）
FAX：052―564―6217（内線 20569）

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愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

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

愛知大学情報メディアセンター

表名」（○は表の一連番号）を記載すること。
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表の上部に「表○Vol.32, No.1, 2023

（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○写真名」（○は写真の一連番号）を記載すること。

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）.
以上

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愛知大学情報メディアセンター

Vol.32, No.1, 2023

愛知大学情報メディアセンター紀要 COM〔コム〕
Vol.32 No.1

第 47 号

2023 年３月１日 印刷
2023 年３月５日 発行
編集

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〒441―8522 TEL（0532）47―4124（直通）FAX（0532）47―4125（車 道）名古屋市東区筒井二丁目 10―31〒461―8461 TEL（052）937―8120（直通）FAX（052）937―8121

印刷株式会社クイックス

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

34

富士通 ESPRIMO D587/S

30

421 教室富士通 ESPRIMO D587/S

52

423 教室富士通 ESPRIMO D587/S

60

424 教室東芝 Dynabook B65/HS

40

413 教室富士通 ESPRIMO D587/R

25

514 教室東芝 Dynabook B65/HS

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

352

○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.32 No.1
CONTENTS
Preface

Director: Kazunori Iwata

ArticlesBuilding Unity ML-Agents Environments and Validating Influence of Changing Rewards on Reinforcement
Learning

Kazunori Iwata 1

Hiroto Katsumata
Development and analysis of geospatial data using PDF construction drawings― A case study of an optical fiber network in a mountainous area
Remote sensing of the indoor environment based on IoTYong Jiang 

31Shin Suzuki 

47Keiichiro Fukazawa
Takako Murai
Readability and Penetration of Japanese Programming Language

Yuta Shimmura 

57Motoaki Mouri
Kazunori Iwata

Miscellaneous 

79

Editorial 

86

Aichi University Media Center