ISSN 1345-0093

愛知大学情報メディアセンター紀要
Vol.27/No.1 2017.March情報メディアセンター利用案内◇サービス時間〈月～土曜日〉（都合により変更する場合があります。掲示およびホームページをご覧下さい。）
豊橋校舎
分

曜日

420 教室（オープンアクセスルーム）

メディアゾーン（図書館） ※ 1

講義期間

月～金

9：10～19：00

9：00～19：50

講義期間以外 月～金

9：10～17：00

9：00～17：50

9：10～13：00

9：00～16：50

区

通年

土

※1

413 教室・421 教室・
423 教室・523 教室

SE サービス
9：00～17：40

講義利用のみ9：00～12：40（隔週）メディアゾーンは，豊橋図書館の運用日程に準じます。

名古屋校舎
区分

講義期間
（7・1 月以外）

講義期間（7・1 月）

講義期間以外厚生棟 4F ※ 2
メディアゾーン受付

講義棟 7F
メディアカウンター（月～金）
8：50～21：00（月～金）
8：50～20：00（土）
8：50～17：00（土）
8：50～17：00（月～金）
8：50～18：30（月～金）
8：50～20：00（土）
9：00～12：30（月～土）
8：50～21：00（月～土）
8：50～17：00※2

SE サービス（土）
8：50～17：00

閉室

（月～金）
8：50～17：00（土）
9：00～12：30

メディアゾーンは，名古屋図書館の運用日程に準じます。

車道校舎
区分

講義期間

講義期間以外■センター閉室日

受付（3 階）メディアゾーン（月～金）
8：50～18：30（月～金）
8：50～21：30（土）
8：50～12：30（土）
8：50～18：00（月～金）
8：50～17：00（月～金）
8：50～19：00（土）
8：50～12：30（土）
8：50～18：00／

K802，K804

SE サービス（月～金）
9：30～18：30
講義利用のみ（土）
9：30～12：30（隔週）

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

はじめに
情報メディアセンター所長

松井吉光

情報メディアセンター紀要 COM の第 42 号をお届けいたします。寄稿していただいた皆様にお礼を申し上げるとともに，より多くの方々にお読みいただけることを希望いたします。今号は幸いにして，締め切りの段階で 6 本の寄稿の申し込みがあり，追加募集することもなく発行することができました。3 号連続して，寄稿の申し込みが少ない状態でしたので，紀要の存続が危ぶまれましたが，これで一安心といったところです。今後もこういった状況が続くことを期待しています。
さて，今号の巻頭においても前号と同様，ICT 環境，サイバー空間におけるトラブ
ルについて触れさせていただきます。サイバー戦争の時代といわれ，従来のいわゆるハッカー集団だけでなく国家が積極的に関与し，主に国家機関やインフラ企業，軍事
企業などのコンピュータが日常的攻撃に晒されている状況になっています。また，その一方で，近年，IoT（Internet of Things）技術即ち，少し前はユビキタスと言っていたと記憶していますが，コンピュータやスマートフォンのような情報機器だけなく，あらゆる電化製品をネットワークつないで利用する技術が注目され，実用化されつつあります。この二つの事項が一見関係なさそうに見えるかも知れませんが，実はとても密接関連していて，パーソナルコンピュータや家庭用のルーターだけでなく，IoT技術が使われているテレビやビデオまでもが，DDoS（Distributed Denial of Service
attack，分散型サービス妨害攻撃）の踏み台として利用され，サイバー戦争に一役を買っているといいます。これまでコンピュータやスマートフォンなどのセキュリティ
対策ばかりいわれていましたが，これからはインターネットに接続する機器すべてについてのセキュリティ対策が欠かせなくなってくると言えます。
もちろん，これまで以上にコンピュータやスマートフォンのセキュリティ対策を強化していくことも不可欠です。サイバー戦争の踏み台もしくは，情報の不正取得に関わるマルウェアは，感染しても表だった行動はせず，バックグラウンドで静かに活動をします。これを防ぐもしくは，感染に気づくにはセキュリティ対策ソフトの導入は欠かせません。しかし，絶えず進化するマルウェアに対してはそれだけでは十分とは言えない状況になってきています。これからは，LAN からインターネットへの出口にも，ネットワークを監視する機器を設置し，怪しい通信がないか絶えず監視すること，また後からログを見ることでどれだけの情報が漏れたかが分かるようにしておくこと

も必要になってきているのではないかと思います。
最後になりましたが，皆様のおかげをもちまして，2016 年 9 月 30 日以てメディアセンター所長の第 1 期目の任期を無事終えることができました。至らないことなど色々あったかと思いますが，ご容赦いただきたく存じます。引き続き，2016 年 10 月 1 日以
降もメディアセンター所長の任を務めさせていただくことになりました。1 期目の反省を活かしながら，ICT 委員会の皆さんと事務スタッフの皆さんの協力を得ながら任務を果たしていきたいと思っています。どうぞよろしくお願いいたします。

目次

はじめに・・
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・情報メディアセンター所長：松井吉光

論文
個票データと位置情報を用いた自動車部品産業に関する研究・・
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・蒋

湧・・
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1

Beyond The Web — Homeless Data Server・・
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・ 有澤

健治・・
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・ 19

対面とオンライン－画像への評価がより高くなるのはどちらか：
http サーバを用いた心理実験の例・・
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・坂口

春香，関

義正・・
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・ 45

HITs Word 部門における受講生の学習成果
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・谷口

正明，松井

吉光，長谷部勝也・・
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・ 57

ソフトウェアレビュー
立体化学の基礎教育における MolView の活用・・
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・ 西本

寛・・
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・ 67

研究ノート
愛知大学における情報系科目以外での Moodle 活用事例・・
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・ 森野

誠之・・
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・ 73

特集
キャンパスネットワーク・インフラシステムの更新（2013 年度～2015 年度）
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・ 77

センターだよりICT 委員会

会議報告・・
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・ 81

情報メディアセンター主催行事・・
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・ 82
2015 年度 LMS 運営協議会活動報告・・
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・ 85
ICT 委員会構成員・・
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・ 88
情報メディアセンター沿革・歴代所長・・
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・ 89
編集後記・・
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・ 90

原稿募集要項
執筆要項

論文

個票データと位置情報を用いた自動車部品産業に関する研究蒋

湧 （愛知大学地域政策学部）

要旨
国勢調査や工業統計調査など行政が公開した統計データは，通常行政区単位，もしくはメッ
シュ単位，つまり一定の空間範囲において集計したデータであり，行政区レベルの地域研究によく使われている。一方，企業レベルの生産活動や企業間の取引を中心とした地域研究は，本社，工場，従業員，製品，入荷先，仕入先など含め，より細かな企業個票の属性とその位置情報が望ましい。しかし，こうしたデータの入手は非常に困難であることに加え，データの処理と分析に高度な IT 技術と空間解析の知識が必要になる。本報告は，自動車部品産業を対象に，個票データと位置情報を統合した時空間データベースシステムの研究と開発を解説し，この情報統合システムを活用した学際的な地域研究の手法を考察する。

キーワード：個票データ，位置情報，テキストマイニング，データベース，地理情報システム

1．はじめに業立地，産業ネットワークなどの実態を明 ら か に す る に は， 行 政 区 単 位 の 集 計

情報通信技術の飛躍的進歩によって，データに限界があり，より粒度の細かい

地域社会の各分野から，人々の日常生活情報が求められる。このような背景のもの隅々まで，多彩な情報とデータが溢れと，現在，個票ベースの非集計データ，言ている。こうしたデータには膨大な知識

い変えれば，集計前の個票データを活用

や潜在的価値が埋蔵されているため，そ1）
した地域研究が注目されている 。とこの有効活用が今後の学術研究や産業発展

ろが，個人情報の保護などの理由から，の鍵となる。

未集計の個票データの入手は非常に困難

これまでの地域研究においては，主にであるから，個票データの発掘は最初の行政区単位，またはメッシュ単位の統計課題として研究者の前に立ち現れる。さデータを利用してきた。例えば，豊橋市

らに，集計データと違って，個票データの人口数，豊川市の事業所数などは，行は通常膨大な情報量を持つ，処理と分析

政 区 単 位 の 属 性 と し て 使 わ れ る。 し かに高度な IT 技能に加え，地理情報，統計

し，行政区界内の人口分布，或いは行政学，地域産業など，学際的な地域研究手区界の概念を超えた流域の人口分布，産法が求められる。

愛知大学情報メディアセンター

－1－

Vol.27, No.1, 2017

本研究は，日本自動車部品産業を対象

本研究の意味をまとめる。第3章と第4章に，工場ベースの個票データを用いた地

は，個票データの発掘から情報統合シス

域産業の研究を試みる。自動車産業は，テムの構築まで，研究に必要な情報シス

極めて裾野の広い基幹産業として，日本

テムの開発プロセスを解説する。第 5 章の経済を牽引している。転換期を迎える

は情報統合システムを活用した学際的な

今日の日本自動車産業には，主に 4 つの地域研究の手法を考察し，第 6 章は，シ

2）

課題を抱えている 。一つ目は，グローステム開発の視点から，本研究の問題点

バル経済の影響を受け，海外での部品生と今後の方向性を示す。

産と調達が拡大したことで，主要自動車
メーカーの業績が向上し続ける反面，国

2．情報の粒度

内部品生産の規模は縮小している。二つ目は，人口規模の減少と少子高齢化によ

情 報 の 粒 度（Granularity） と は， 情る国内自動車市場の委縮。三つ目は，日報の荒さ，あるいは細かさの度合いを表

本の自動車産業が集積している太平洋沿す言葉である。図 1 では，愛知県製造業

岸部地域は，南海トラフ巨大地震と津波の事業所に関する 4 種類のデータを用いによる甚大な被害が予想されている。4て，情報粒度の概念を表す。

つ目は，自動車動力の革命により，ガソ

図 1-a ～図 1-c は，それぞれ市区町村単

リンエンジンは電気モーターに進化しつ

位，町丁字単位とメッシュ単位の事業所つある。この進化の過程において，これ

集計数の分布，図 1-d は事業所個票デー

まで自動車の中核と言われるエンジン系

タの分布を表す。企業立地に関する位置

統，駆動系統と排気系統などが淘汰され情報の粒度は一目瞭然である。図 2 では，ることで，部品メーカーに大きな衝撃をさらにデータ構造の視点から，情報の粒予想されている。

度を考察する。

こうした自動車産業の動向が，地域経

通常，個票データには，企業の属性や済に与える影響を空間的，かつ定量的に企業間の関連など，様々な情報をデータ

分 析 す る た め に は， 行 政 区 単 位 の 集 計

セットの形でまとめている。一方，集計

データだけではなく，企業や工場のレベ

データは，一定の期間と空間において，

ルにおいて，従業者，製造部品，生産方

その中に含まれる複数の個票のある指標

法，取引先など含めより詳細な企業情報に対する集計結果である。その集計の過が求められている。本研究は，このよう程において，個票に含まれている多くのな背景のもとで行われた。

情報が失われることになる。集計で得ら

本文の第 2 章では，情報粒度の視点で，
愛知大学情報メディアセンター

れ た 統 計 デ ー タ は， 情 報 量 が 少 な い た－2－

Vol.27, No.1, 2017

図1

図 1-a

図 1-b

図 1-c

図 1-d

愛 知県製造業の事業所に関する情報の粒度：a）市区町村単位の集計，データ数 =83，b）町丁字単位の集計，データ数 =13131，c）1km メッシュ単位の集計，データ数 =20348，
d）事業所個票データ，データ数：420712









集計を行う

 集計データ（単一の数値）
集計データ（単一の数値）
 一定の範囲内（愛知県）
 一定の期間内（平成  年度） ある指標に対する集計

図2
愛知大学情報メディアセンター

個票データ（データセット）
個票データ（データセット） 企業の属性
事業所名、住所、従業者数、製品、出荷額、生産形態、取引形態など 企業間の関連
取引関係、系列関係など

個票データと集計データ－3－

Vol.27, No.1, 2017

表1

本研究に使用するデータ一覧
データ

出所

道路網データESRI Japan

国勢調査データ

総務省

工業統計 1km メッシュデータ

経済産業省

経済センサス個票

経済産業省

産業連関表

経済産業省

地震震度，津波水深のメッシュデータ

内閣府

ArcGIS Data Collection 2010

ESRI Japanめ，分析処理の軽快さと特徴表現の明快「スズキ自動車グループの実態」などのさがメリットとして，行政区レベルの研資料を基づいて作成した。その際，テキ究に適している。一方，情報粒度の細か

ストマイニングなどの IT 技術を活用し，い個票データは，各々企業の多様な属性

自動車部品産業データベースシステムをのみならず，企業間の関連も含め様々な構築した。その詳細について，次章以降

側面から分析することは可能になった反に解説する。

面，膨大な情報量を扱うことに高性能な情報機器の導入をはじめ，情報統合シス

3．個票データの発掘

テムの構築やデータ解析などを含め，広い意味でのコスト増は避け得られない。

アイアールシー社が出版した「○○○本研究は，自動車部品企業の個票デー

自動車グループの実態」のシリーズは，

タを用いて，前述の課題が自動車産業に

図 3 の左のようなテキストベースの資料

与える影響，さらに自動車産業の盛衰がであり，大量な文字情報から研究に必要

地域経済に与える波及効果を空間的，かな個票データを抽出することが目標であつ定量的に分析することを目標とする。

る。

表 1 には，本研究に利用する主なデータを示す。

図 3 の右側には，個票データ構造のイメージを示す。トヨタ，日産など完成車

自動車部品産業の企業個票データは，メーカーに複数の組み立て工場があり，

アイアールシー社が出版した「トヨタ自そこに決められた車種の自動車が組み立

動 車 グ ル ー プ の 実 態 」，「 日 産 自 動 車 グ

てられ，出荷される。車種ごとに異なるループの実態」，「三菱自動車グループの部品ユニットが搭載され，それらは部品実態」，「ホンダ自動車グループの実態」，

メーカーの工場で生産される。通常，日愛知大学情報メディアセンター

－4－

Vol.27, No.1, 2017

本の自動車部品メーカーは系列グループ

工場の敷地面積，労働者数，生産部品名，に所属し，組織的な技術協力と取引関係

生産形態などの情報を有する。このようを持っている。部品メーカーの本社は，に，メーカー本社の間は「資金流」，部品経営の母体として，本社住所，従業員，工場の間は「物流」，産業ネットワークが代表者，資本金，取引銀行，取引先，主形成されている。

な製品などの情報を持つ。一方，本社工

図3の左に示した大量の文字情報から，

場は部品生産の実体として，工場住所，

図 3 の右側に示した個票データ構造に資金

系列グループ

完成車メーカー取引
部品メーカー

組み立て工場

部品
部品工場

車種
部品ユニット

図3

元資料（左）とデータ構造のイメージ（右）図4愛知大学情報メディアセンター

個票データの発掘プロセス－5－Vol.27, No.1, 2017

従って情報を抽出することは，筆者に置

統計メッシュデータを活用し，メーカー

かれている最初の課題である。図4は，こごとの出荷額に按分計算を行い，位置情の作業のプロセスを表す。まず，資料を報を付随した個票データセットを時空間ス キ ャ ナ ー に か け 文 字 情 報 を PDF フ ァ

データベースに格納し，本研究に欠かせイルに変換する。次には，OCR（Optical

ない情報統合システムを構築した。シス

Character Recognition/Reader）ソフト

テム構築に関する詳細について，次の章を 用 い て PDF フ ァ イ ル の 文 字 情 報 を 活に解説する。

字化し，Excel ファイルに保存する。その 場 合， 大 抵 70 ％ 以 上 の 活 字 成 功 率 が4．データベースシステムの構築あり，残りの訂正作業は手動で完成させる。そして Excel データが，筆者自ら開研究グループの全員がデータ共有，編発したテキストマイニングシステムに読集 作 業 な ど を 行 え る た め に， 筆 者 は マみ込ませると，個票データが自動的に抽イ ク ロ ソ フ ト の ASP.Net 技 術 を 用 い た

出 さ れ る こ と に な る。PC 画 面 上 抽 出 さWeb ア プ リ ケ ー シ ョ ン の 仕 組 み

れた個票データの詳細を確認し，必要なデータベースシステムを構築した。表 2

場合に編集作業を加え，「追加」ボタンをはシステム構成の一覧である。

3）

で，クリックすることで，データは自動車部

データベースシステムの開発におい品産業データベースに流れる。さらに，て，MS ASP.Net 4.0 が 推 奨 し た ADO.

データベースからメーカー本社や部品工

NET Entity Framework テ ク ノ ロ ジ ー

場の住所だけを抽出し，東京大学空間情を 試 み た。 デ ー タ ベ ー ス 設 計， 実 装報研究センターへ送ると，向こうから住と O/R マ ッ ピ ン グ を 含 め，Codeless

所情報から変換した位置座標データを返Programming 環 境 を 活 用 し た 視 覚 的，信される。こうしてメーカーと工場のポかつ効率的な開発手法を実践した。

イントデータが作成できる。最後に工業
表2

図 5 では，Entity Framework を用いシステム構成の一覧

構成

型番

OS

Window Server 2008

データベースサーバー

MS SQL 2008 R2

開発環境

MS Visual Studio 2010, ASP.Net 4.0

GIS システム

Esri ArcGIS Desktop 10.1

ServerDell PowerEdge R330

愛知大学情報メディアセンター

－6－

Vol.27, No.1, 2017



⑤クラスロジックの実装



③クラス基本型の生成

④ プロシージャの実装

②データベースの生成



① データベース設計

図5

O/R システム構成と構築プロセス




















図6

Entity data mode，データベースとクラス

た O/R シ ス テ ム 構 成 と 構 築 プ ロ セ ス を構築プロセスとしては，まず，Entity

示 す。 こ の 部 分 の シ ス テ ム は，Entity

data model を 用 い て デ ー タ ベ ー ス の 設data model，SQL データベース，ADO.

計を行う。設計作業は Codeless であり，

Net の Dataset，Dataset に含まれている

視覚的に行われる。データベース概念モ

Table Adapter と ユ ー ザ ー 作 成 の ク ラ

デ ル， ス ト レ ー ジ モ デ ル， モ デ ル の 間スにより構成している。

のマッピングなどを含めた設計結果は愛知大学情報メディアセンター

－7－

Vol.27, No.1, 2017

XML 形 式 で .edmx フ ァ イ ル に 保 存 さ れに 流 し 込 む。 利 用 終 了 後， デ ー タ ベ ーる。次には，Entity data model からデースとの接続を切断する。その後はデータタベースと entity ベースのクラスを自動ベースに接続せず，クライアント側のメ的に生成させる。

モ リ の 中 に デ ー タ 操 作 を 行 う。 更 新 作

図 6 は，MS Visual Studio 2010 の業 を 行 う 度 に， デ ー タ ベ ー ス と の 同 期

Entity data model の 作 成，.edmx フ ァ

作業を行う。その非接続型のデータベー

イ ル 管 理， デ ー タ ベ ー ス と ク ラ ス を 含

スプログラミングも，図 7 に示したようめ た 総 合 開 発 環 境 を 示 す。Entity dataに Codeless Programming 環 境 で 視 覚model から生成された entity ベースのク的に行われる。図 7 の左には，完成した

ラスには，Entity Property に関する標

CompanyViewTableAdapter の 事 例 を準なプロパティプロシージャが備えてい示 し， 選 択（Select）， 追 加（Insert），

る（図 6 の右）。

更 新（Update） と 削 除（Delete） な ど

デ ー タ ベ ー ス プ ロ グ ラ ミ ン グ は，

SQL Procedure が実装され，それはデー

ADO.Net の Dataset， つ ま り MS.Net

タベースと Dataset 間の「パイプ」役をFramework の非接続型テクノロジーを果たしている。

利用した。クライアント側が初めてデー

最後に，前述の TableAdapter で構築

タベースを利用するとき，データベース

し た SQL Procedure を ク ラ ス Methodに接続しながら取得したデータをクライの 処 理 ロ ジ ッ ク に 埋 め 込 み， 各 々 の オ

アントサイトのインメモリオブジェクト

ブジェクトと関連データベースのマッ




図7
愛知大学情報メディアセンター

Dataset と Table Adapter－8－Vol.27, No.1, 2017

表3
Public Class cCompany
Inherits CompanyView

クラス中の SQL Procedure 実装①

Public Function GetCompanyByName() As DataTable ②
Dim ds As New MyDataSet ③
Dim daCompanyView As New MyDataSetTableAdapters.CompanyViewTableAdapter
daCompanyView.FillCompanyByName(ds.CompanyView, Me.Company)
Return ds.CompanyView ⑥
End Function

④

⑤

……
End Class

ピングを完成させる。表 3 には，会社名

ラ ス 属 性 の Me.Company（ 会 社 名 ） で（CompanyName） で 会 社 個 票 を 検 索 す

あ る。 最 後 の ⑥ に は， デ ー タ セ ッ ト のる Method をクラス cCompany に実装すds.CompanyView か ら 会 社 個 票 デ ー タる事例を示す。

を DataTable 型で返す。

まず①では，Entity Data Model が自ADO.NET Entity Framework の導入

動 生 成 し た cCompayView ク ラ ス を 継には，2 つのメリットがあげられる。ま承 す る。 継 承 し た ク ラ ス に は，Entity

ず，Codeless Programming 環境を利用

Property（ここでは会社の主な属性）にすることで，これまで煩雑であったデー

関する標準なプロパティプロシージャ

タベースプログラミング作業は，視覚的が 既 に 備 え て い る。 ラ イ ン ② 以 下 は，にかつ効率的に行われ，クラス内部の構

GetCompanyByName() Method の コ ー

文は非常に簡潔になった。次に，Entity

ド に 入 り， そ の う ち ③ と ④ は そ れ ぞ れFramework の 導 入 に よ り， シ ス テ ム 開Dataset と Table Adapter を宣言し，⑤

発は MVC モデルに向け，大きく前進しでは，CompanyViewTableAdapter

た。MVC モ デ ル と は，Data 処 理 部 分，に 実 装 し た FillCompanyByName()

ビ ジ ネ ス ロ ジ ッ ク 処 理 部 分 と Web 表 現

Method を 経 由 し， デ ー タ ベ ー ス か ら部分をお互いに独立，分離することで，

CompanyView の デ ー タ を デ ー タ セ ッシステムの柔軟性と保守性を向上させる

ト の ds.CompanyView に 流 し（ 初 回ためのモデルである。表 3 で分かるよう

目 の み ）， そ の と き の 検 索 引 数 は， クに，クラスのビジネス処理においては，

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－9－Vol.27, No.1, 2017

データベースプログラムの詳細は記述し

DataSource に 流 れ， デ ー タ を 表 示 さ れて い な い。 つ ま り，TableAdapter の 導る（③）。よって，表 4 のコードの中，検入により，ビジネス処理とデータベース

索に関するビジネスロジックは記載されの処理は分離させた。TableAdapter のていないので，Web デザイン作業とビジ

設定を変えるだけで，様々なデータソー

ネスロジック処理は分離されている。

ス（例えば，実験用 DB，PC 内臓の DB，次には，完成した主なシステムの操作

本 番 の 遠 隔 DB な ど ） に 対 応 で き る が，画面を紹介する。図 8 は完成車メーカー

その際クラスのビジネス処理は変わらなごとのシステム Top Page である。著者

い。また，表 4 には，ビジネスロジック

権保護の観点から，本システムは研究セ

処 理 と Web 上 の デ ー タ 表 現 処 理 を 分 離ンター内部において，研究プロジェクトすることを示す。

メンバーに限りアクセス権を与える。図

表 4 は， 事 例 と し て， 会 社 名 か ら 会

9 では，Excel データの読み込み，テキス

社 個 票 を 表 示 す る コ ー ド を 示 す。Web

トマイニングとデータベースへの書き込

Form 上の「検索」ボタンをクリックすみとデータ編集などの機能を備えたペー

る と， こ の Sub プ ロ グ ラ ム が 起 動 さ れ

ジを表す。

る。 そ の と き， 会 社 ク ラ ス cCompany

図 10 と図 11 は，それぞれ本社個票と工が 生 成 さ れ（ ① ）， ユ ー ザ ー か ら 入 力

場個票の検索，データ編集のシステムをし た 検 索 文 字 を ク ラ ス 属 性 c.Company示す。その他に，系列関連，部品関連，に 送 り（ ② ）， 表 3 で 実 装 し た 検 索

取引関連とユーザー管理など複数のシス

Method，c.GetCompanyByName をテムにより，自動車部品産業の情報統合

呼 び 出 し， 検 索 結 果 を 直 接 に Web 上 のシステムを構築した。次の章には，このGridView（データテーブルを表示するた

情報統合システムを活用した学際的な地めの部品），つまり Me.gvCompanyList.

域研究の手法を考察する。

表4

Web 上のデータ表現

Protected Sub btnSearchFromName_Click(ByVal sender As Object, ByVal e As EventArgs)
Handles btnSearchFromName.ClickIf Me.txtSearchName.Text <> "" Then
Dim c As New cCompany①
c.Company = Me.txtSearchName.Text & "％ "②
Me.gvCompanyList.DataSource = c.GetCompanyByName ③
Me.gvCompanyList.DataBind()
End IfEnd Sub

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Vol.27, No.1, 2017

図8

図9

自動車メーカーごとのシステム

図 10

テキストマイニングの機能

図 11

本社の編集システム

5．位 置情報持つ個票データを用いた地域産業研究の考察

工場の編集システム

析手法を考察する。
行政区単位から個票データまで，情報の粒度が細かくなったことで，情報の分

この章では，開発した情報総合システ

析と表現に変化が起きる。例えば，図1に

ムに，地理情報システム ArcGIS とネッ

示したように，マップ上の基本要素は，トワーク分析ツール R を加え，位置情報

面から点へ変わる。その場合，従来の人を持つ個票データを用いた地域研究の分

口密度，産業密度の概念，つまり，行政

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－ 11 －

Vol.27, No.1, 2017

区単位面積あたりの人口数や企業数の概

単位の統計データで定量化される。地理

念は，面積のないポイントデータ（個票学において，地域の概念は「形式地域」とデータ）に変えた場合，ポイントの「密「実質地域」に分けることができる。形式

度」はどう考えるべきか？このような問地域とは，行政区や選挙区や校区など，題を踏まえ，以下は，産業集積，産業集

人的に区切られた区域を指す。形式地域

積の空間相関性，部品調達圏，産業組織の区域境界は明確に定められていることと取引ネットワーク，4 つの側面から個から，通常，行政の計画，予算，財政，施票データを用いた地域産業の研究方法を

策は，形式地域を対象に行われている。

考察する。

一方，実質地域は，生活圏，流域圏，生態圏，災害危険区域など，同質的な要素

5.1

産業集積

や性質をもつ地域を指し，その意味で自動車部品産業の集積エリアは実質地域にこれまで産業集積は，ほとんど行政区

図 12属する。形式地域と違って，実質地域の愛 知県の自動車産業（トヨタ関連）の集積。企業出荷額のカーネル密度（左上），カーネル密度の三次元表現（右上），③集積等値線の定量化（左下），④集積曲線（右下）

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－ 12 －

Vol.27, No.1, 2017

範囲は大抵不明，或いは曖昧であり，定5.2

産業集積の空間相関量化は難しい。図 12 では，愛知県におけるトヨタ関連の部品メーカーを事例に，同質の空間対象（ここでは企業を指す）

企業個票データを用いた産業集積の分析の近接性は，空間相関性と呼ぶ。同質の方法を示す。集積エリアは，点分布（企対象が空間的に隣接していることは空間

業出荷額の点分布）のカーネル密度で定的に相関していると言う。図 13 では，企める。図 12 の左上と右上は，ArcGIS 環

業出荷額の規模を評価指標として，同質境でカーネル密度の分布を求め，図 12 のの企業，つまり，出荷額意味上の中小企

左下では Python プログラミングで密度業と大型企業を着目し，その空間上の近等値線を抽出し，等値線から集積エリア

接 性 を 調 べ， 企 業 間 の 空 間 相 関 性 を 表（GIS 上のポリゴン）を求める。最終的にす。

は，集積曲線をはじめ，集積エリアを利こ こ で は，ArcGIS の ホ ッ ト ス ポ ッ

用した各種の集計は可能になる。これまト 分 析 Hot Spot Analysis（Getis-Ord

で，筆者は，産業集積アリアと地震・津Gi ＊ ） ツ ー ル を 利 用 し， 工 場 出 荷 額 の波危険区域，産業集積エリアと道路・社

Getis-Ord Gi ＊ 統計値を指標として，値会インフラ，産業集積エリアと人口・就の高い群をホットスポット（Hot Spot）

業者などを含め，産業集積エリアを用いと 低 い 群 を コ ー ル ド ス ポ ッ ト（Cold

た様々な空間解析を行った

4），5），6），7），8），9）。

Spot）と呼び，それらの空間近接性を求める。図13の左には，Getis-Ord Gi ＊ 統計量有意義性レベル P 値と限界値 z スコアを示し，右図は，中小企業（Cold Spot）

図 13

産 業の空間相関性。Hop Spot と Cold Spot の統計信頼空間（左），Hop Spot とCold Spot の空間近接性（右）愛知大学情報メディアセンター

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と大型企業（Hot Sot）の空間相関性を表す。

図 14 右 に は， 色 別 に そ れ ぞ れ 完 成 車の 組 み 立 て 工 場 か ら 車 走 行 で 20 分，40
分 と 60 分 の 部 品 調 達 圏 を 示 し， 既 存 の

5.3

部品調達圏

研究

4），5），6）には，各部品調達圏内の工場

数，従業者数，出荷額をはじめ，部品調
一台の自動車は約2～3万件の部品を有し，末端の部品から完成車まで，多くの達圏ごとに部品種類別の生産実態を解析した。

企業がその生産過程に関わっている。そこに道路を利用した部品調達圏の存在が5.4

部 品 メ ー カ ー の 組 織 と 取 引 ネ ッ ト
ワーク

容易に想像できる。特に，トヨタの「カンバン方式」と「Just in Time」生産方式の実現に，部品調達圏においた産業集

日 本 の 自 動 車 産 業 で は， 多 く の 場 合，

積は必要不可欠である。また，部品調達

完成車メーカーと部品メーカーとの間

圏も，行政区界の概念を超え，実質区域に，取引部品の仕様等をすり合わせるたであり，その範囲の確定に意味がある。

めに，系列組織を築き上げ，緊密な関係

図 14 の左は，愛知県の道路ネットワークを維持してきた。しかし近年，技術・取を示す。図 14 の右には，ArcGIS のネッ

引関係の両面において，自動車部品産業

トワーク分析ツールを用いて，各完成車の系列には大きな変化が見られ，こうし

組み立て工場から国道を沿って，道路のた変化が自動車部品メーカーの行動・パ法定速度で走行する場合，一定時間内にフォーマンスに与える影響に関する研究

到達可能な範囲を表す。この到達可能なが注目されている 13）。

範囲を部品調達圏と呼ぶ。

図 14
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系列と取引関係は，ネットワークモデ

道路（左）と部品調達圏（右）－ 14 －

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図 15

系 列のトポロジー関係を示す Social Network（左上），ネットワークのノード
が地理空間に落としたネットワーク（右上），Geographic Network（左下），
災害リスクと Geographic Network の関係（右下）

ルで表現できる。そのとき，対象間のトン ジ ン 系 統， 駆 動 系 統 と 電 子 部 品 メ ー

ポロジー関係を重視し，空間的な要因がカーの系列組織を示し，R を用いたネッ

無視できる場合は，Social Network モデ

トワークトポロジーに関する分析は可能

ルの利用は一般的である。一方，ネットに な る。 一 方， 図 15 の 右 上 は， ネ ッ ト

ワークのトポロジーに加え，ノードと枝

ワークノード（節点）を地理空間に落との地理的な立地特徴も考慮しないといけし た 結 果 で あ り， ネ ッ ト ワ ー ク の ト ポ

ない場合は，Geographic Network モデ

ロ ジ ー 構 造 が 地 理 空 間 上 に 現 れ， 空 間ルの方が適している。

的 に 解 析 で き る。 さ ら に 図 15 の 左 下 に

図 15 では，統計ソフト R と ArcGIS をは，ネットワーク上の枝は，直線ではな

利用し，トヨタ系列と一部の取引データ

く，道路ネットワーク上最短距離で計算を用いたネットワーク分析の事例を示し た 道 路 を 利 用 し， 地 理 的 な 近 接 可 能す。 図 15 の 左 上 に は， ト ヨ タ 関 連 の エ

な Geographic Network を 示 す。 そ の愛知大学情報メディアセンター

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Vol.27, No.1, 2017

場合，ネットワークのトポロジーとその型の演繹的な思考ではなく，データ駆動

背景にある自然環境や社会状況を統合し型の回帰的な思考を基づいた研究手法でた分析は可能になる。その研究事例としあ り， そ の と き 情 報 粒 度 の 細 か い 個 票て， 図 15 の 右 下 に 示 し た 南 海 ト ラ フ 大

デ ー タ の 使 用 は 必 要 不 可 欠 で あ る。 一地震と津波が東海地域自動車産業に与え方， 個 票 デ ー タ を 利 用 す る に は，IT 技

る災害リスクに関する研究のマップを示

術をはじめ，数理統計，人工知能，情報す。災害危険区域，自動車部品工場，サ科学，地理空間などを含め，最近 Data．

プライチェーンと道路システムなどの要

Science と言われたような学際的な知識

素を総合的に分析するためのモデルにな体系が求められている。

る。

筆者の研究は，集計データから非集計
へ，モデル駆動からデータ駆動へ，静的6．まとめなシステムから動的なシステムへ，3 つ

今日，日本の自動車部品産業に取り巻のコンセプトのもとで研究活動を進めてく課題を詳細に分析するためには，企業きた。データ駆動と動的なシステムの観

レベルの定量的な研究は欠かせない。そ点から，現段階の情報統合システムにまのとき，研究の視点は，ミクロからマクだ多くの課題が残っている。大量のデー

ロへ，目線を常に変化させることで，ミタ計算に耐えられ，しかも Agent-based

クロレベルの各々の個体の動きを，マクmodel も対応できることは次期統合シス

ロレベルの群れの動向にまとめることは

テム開発の目標である。図 16 と表 5 は，重要である。それは，従来のモデル駆動

次期の情報統合システムの構想を示す。

図 16
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次期の情報統合システム構造－ 16 －

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表5

次期の情報統合システム構成一覧表

SystemVersionDownload Site

Note

QGIS

QGIS-OSGeo4W-2.4.

http://download.osgeo.org/qgis/win32/

Free GIS system

0-1-Setup-x86_64
R

R 3.2.1 Win

https://cran.r-project.org/bin/windows/base/rtest.html

R 64bit 統計処理

RStudio

RStudio-0.99.467

https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/

R Programming 環境

StatETstatet-3.4.2

http://www.walware.de/;jsessionid=b8212cffdcf4ca59fe

R for Eclipse plugin

009bee15e6?page=/it/statet/installation.html

systemPleiades All in One

http://ftp.jaist.ac.jp/pub/mergedoc/pleiades/4.4/pleiad

日本語化 Eclipse 4.4

4.4.2.v20150310

es-e4.4-ultimate-jre_20150310.zip

Luna ルナ

EclipseQt

qt-unified-windows-x https://www.qt.io/download/

Visual develop system

86-2.0.2-1-online

for Python Application

QGIS，R，Python と eclipse 含 め Open参考文献

Source で構成したシステムを用いて，R

1）橋本 操，村山祐司「小地域におけるミク

プ ロ グ ラ ム と QGIS 環 境 の Python プ ロ

ロ空間データの取得と可視化―筑波大学

グラムの連携と強化で，計算スピードとキャンパス GIS の構築を事例に―」，『多目

GIS Simulation 性能の向上を目指す。

的統計データバンク報告書 No.89』，2012．
2）中部経済産業局「東海地域の自動車部品

謝辞

産業の現状について～『地域経済産業調査』

本 研 究 は，2010-2012 年 文 部 科 学 省 の私立大学戦略的基盤研究の「地域に根差した研究」プロジェクトである「三遠南から特別調査～，2012．
3）Bill Evjen,“Professional ASP.NET 4 in
C# and VB”, Wrox, 2010．

信地域における地域連携型 GIS に関する

4 ）Y o n g J i a n g , X i a o m i n , T o m o k i研究」の研究補助と 2013-2018 年文部科

Suzuki, “Facing a transition period

学 省 共 同 利 用・ 共 同 研 究 拠 点「 越 境 地

of automobile industry in Aichi

域政策研究拠点」の研究補助を受けていprefecture of Japan A research for its

る。 ま た， 愛 知 大 学 三 遠 南 信 研 究 セ ン

spatial feature and economic impact”,

ターの梶原純子氏は，長い間データ整理

International Conference of Spatialの作業に取り組んで頂き，本研究に大きEconomics, 2011．

く貢献したことに謹んで感謝の意を申し上げる。

5） 蒋 湧， 暁 敏， 鈴 木 伴 季，「 自 動 車 部 品 製造業の再編による経済波及効果の推計－
愛知県のトヨタ関連部品メーカーを中心

愛知大学情報メディアセンター

－ 17 －

Vol.27, No.1, 2017

に － 」，2011 年 度 日 本 GIS 学 会 論 文 集 Vol.

12）Yong Jiang,“A Spatial Analysis for
S o c i a l I m p a c t o f N a t u r a l D i s a s t e r s ”,

20，2011．
6 ）Y o n g J i a n g “, A spatial analysis

The Seventh International Annual

for economic impacts affected byConference of the Chinese Scholars

the industrial structure change in

Association for Management Sciencea u t o m o t i v e i n d u s t r y ”, 6 t h K O R E A -and Engineering (CSAMSE), 2014．

CHINA-JAPAN，JOINT CONFERENCE

13）池内 健太等，「取引関係のオープン化が日本の自動車部品産業の生産性に与えた影ON GEOGRAPHY, 2011．
7）蒋湧，「非集計データと帰納法を用いた空間分析の試み」，地域政策学部地域政策学

響の分析」, 独立行政法人経済産業研究所，
2015．

研究センター，第 1 回公開研究会，2012．
8 ）Y o n g J i a n g“
, A spatial analysis of
tsunami hazard in Toyohashi-Tahara
a r e a o f J a p a n ”, 7 t h K O R E A - C H I N A JAPAN JOINT CONFERENCE ON
GEOGRAPHY, 2012．
9）蒋湧，「データ集約型科学的探索手法を用いた産業立地に関する研究」，GIS を活用した地域産業に関する研究，平成 22～24 年度
文部科学省私立大学戦略的基盤研究支援事
業研究報告書，2013．
10） 蒋 湧，「GIS を 用 い た 津 波 被 害 想 定 に 関する研究」，GIS を活用した地域防災に関する 研 究， 平 成 22～24 年 度 文 部 科 学 省 私 立
大学戦略的基盤研究支援事業研究報告書，
2013．
11） 蒋 湧，「GIS を 活 用 し た 地 域 産 業 に 関 する研究」，平成 22 年度～24 年度

文部科学

省私立大学戦略的研究基盤形成支援事業，「三遠南信地域における『地域連携型 GIS』の研究」，研究報告書，第Ⅲ分冊．

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－ 18 －

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論文

Beyond The Web — Homeless Data Server＊
Kenji Arisawa(Aichi University, Nagoya, Japan arisawa@aichi-u.ac.jp)

Abstract
A new type of data server is presented. The server is designed for grid computing. The distinctive
feature of the server is that enables to execute programs from clients without allowing any byte to be
written to the server. Therefore we need not allocate storage space for clients, which means the timeand labor will be reduced greatly, and in addition, we can keep the server perfectly clean.

Keywords: grid computing, data server, Plan 9

1．近頃巷に流行るものに置いているからであって，その場合に個人あるいは小さな組織もコンピュー

近頃ネット社会では「クラウド」とか

ティグバワーやデータをインターネット「ビッグデータ」なる言葉が流行ってい上に提供していくことになる。

る。ここでは「クラウド」上の「ビッグ「ビッグデータ」も盛んに使われる言データ」の処理について考察する。ただ葉であるが，一般に既存のデータベース

し「クラウド」とか「ビッグデータ」な

管理ソフトでは扱えないほどの巨大なる言葉はバズワードと化しているので，データを指しており，サイズはテラバイ

定義をはっきりさせる必要がある。

トクラスに昇る。幾つかのネット企業で一般に「クラウド」と言えば，インターはユーザの動向を逐一記録し販売促進に

ネット上の信頼できる企業にデータの保活用している。またネット上には膨大な存や管理を任せることを意味するが，こ情報が公開されている。そうした情報もこではもっと一般的にインターネット上

マーケッティングに利用可能である。そにあるサーバとして定義する。このよううして蓄積された情報は膨大になりすぎに定義するのは，将来普及するかも知れて，管理の方法や利用のためのツールをないグリッドコンピューティングを念頭見直す必要に迫られているのである。
Web は 現 在 の イ ン タ ー ネ ッ ト 社 会 に＊

この論文は筆者の Web の記事［1］を基に書かれている。論文としての多少の修正が加えられている。

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おいて最も重要な役割を果たしている情報共有の技術である。テラバイトクラス－ 19 －

Vol.27, No.1, 2017

を想定する「ビッグデータ」に対して，

データを処理し，処理結果を受け取る方

Web の サ ー バ が 扱 う デ ー タ は 遥 か に 小が速い。

さい。そのサイズはせいぜいメガバイト

こ の よ う に Web の 実 用 限 界 と の 関 係

クラスである。Web ではクライアントので語られるデータサイズを何と言えば良求めに応じてデータをクライアントに送いのだろうか？

信する。データ転送に要する時間は回線問題に関しては広く知られた用語は存在の能力とデータサイズに依存する。そのしない。「ビッグデータ」を既存技術がため，ユーザの忍耐力を超えるような大適用できないほどの巨大なデータである

きなデータを扱うわけにはいかないのでと定義すれば，情報共有技術である Webある。

の技術が使えないギガバイトクラスの筆者の知る限り，このではサーバのデータがメガバイトクラ

データも「ビッグデータ」の仲間であるスを超え，ギガバイトクラスになると何と考えることもできる。しかし以下ではが問題になるか？

混乱を避けるために，インターネット回

ここではこの問題に焦点を当てる。

線を通じて転送するのに適さないデータ

データサイズがギガバイトクラスになを「大きなデータ」と言うこととする。

るとデータをインターネット回線を通言うまでもなく，いわゆる「ビッグデー

して転送するのに適さなくなる。他方，

タ」は「大きなデータ」である。

データサイズに比べるとプログラムのサ「大きなデータ」はインターネット回

イズは遥かに小さい。データを処理する

線を通じて転送するのに適さないのでのに必要なプログラムのサイズはせいぜ

サーバ上で処理される必要がある。従っい数メガバイトである。従って，プログて，処理に必要なプログラムはクライア

ラムをサーバ側に送信して，サーバ側でントがサーバにアップロードすることになる。クライアントの任意のプログラム
を使って，サーバ上でデータ処理をする

Bigとなればセキュリティが大問題となる。
従って以下では，セキュリティ問題に話?

を限定し，安全にサーバを運用し，かつWeb

クライアント側のニーズとセキュリティを確保するための方策に議論の焦点を当

B

図1

KB

MB

GB

てることにする。

TB

Web データとビッグデータの間

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－ 20 －

Vol.27, No.1, 2017

2．リモート実行

行のニーズが少なくなっている。ホーム
ページを運用している場合には保守のた

2.1

リモート実行の過去，現在，未来

めにリモート実行が要求されることがあ
るが，それ以外の場合には高性能なコン

ここではクライアントのプログラム

ピュータを使った特殊な計算を行いたい

を，遠く離れているサーバ上で実行する

場合と，サーバにしかない大きなデータことをリモート実行と言うことにする。

にアクセスしたい場合に限られるだろこの意味でのリモート実行の歴史はインう。いずれも現在では普通の人々にとっターネット胎動期（1970 年前後）に現れては縁のない世界である。

た Telnet と FTP から始まる。サーバのしかし，将来はどうであろうか？

利用者はサーバ上に利用者の個人スペー学の発展にとって収集したデータは可能

ス（ホームディレクトリ）を与えられ，な限り公開すべきである。生に近いデー

アクセスに必要なパスワードをサーバのタが公開されていれば多様な視点からの管理者から知らされる。このスタイルは分析が可能になる。視点が異なれば予想

現在でも変わらない。

していなかったような発見があるかも知科

現在では個人所有のコンピュータ，いれない。現在は残念ながら特定の視点かわゆるパーソナルコンピュータが普及

らの調理済みのデータしか公開されな

し，大抵のことはパーソナルコンピューい。 公 開 を Web で 行 っ て い る 限 り， そタで処理できる。そのためにリモート実のようになる。また，IT 化された社会の中では自動収集された膨大なデータが蓄積される。そのようなデータが適切に公開されていけば，社会にとって有用な情報が得られる可能性がある。分析視点の多様性を重視するならば，分析者のプロ
グラムをサーバ側で実行できる必要がある。
2.2

ホ ー ム デ ィ レ ク ト リ が 必 要 と さ れる理由

図2

リモート実行

データが大きいときにはリモート実行の方が理にかなっている。データよりもプログラムの方がはるかに小さいのだ
愛知大学情報メディアセンター

現在，サーバの利用者はサーバ上に利用者の個人スペース（ホームディレクト－ 21 －

Vol.27, No.1, 2017リ）を必ず与えられる。なぜ与えられる

することが可能となった。高い処理能力のか？

が必要な場合には共同利用のホストが使マイクロプロセッサが現れる前の時代

えた。ホストにはこれまで通りに利用者には，コンピュータと言えば大きく高価の個人スペースが与えられた（図 3）。プ

で，個人が独占的に使用できるような装ログラムを編集し保存するためと，FTP

置 で は な く， 共 同 で 利 用 せ ざ る を え なによるファイルの受け皿として，ユーザかった。当時のコンピュータはホストとごとのスペース（ディレクトリ＝フォルも呼ばれていた。利用者は端末と呼ばれダ）が必要であると信じられてきた。こる装置を使ってホストを利用していた。

の状況は現在でも変わらない。

端末の処理能力は不十分で，利用者が打ち込んだ命令をホストに伝えるだけで

3．ネットワークベースのマウントあった。そのために，ホストには利用者ごとの記憶スペースが割り当てられ，利3.1

リモートマウント

用者は端末を通じてホスト側にプログラ
ムを作成し，ホスト側でプログラムを実行する他はなかった。

リモートマウントはサーバのファイルシステムをクライアントのファイルシス

マイクロプロセッサが現れて，個人がテムの一部であるかのように見せる技術独占的に使用できるコンピュータが出現である（図 4）。この技術を使えば，サー

した。それらはワークステーションと呼バ へ の フ ァ イ ル 転 送 の た め に FTP は 不

ばれ，その上でプログラムを作成し実行要になる。FTP でやっていたことは OS

図3

リモート実行とホームディレクトリ

愛知大学情報メディアセンター

－ 22 －

図4

リモートマウント
Vol.27, No.1, 2017

付属のコピーコマンドでやっていけるのツールがサーバ上のファイルに対して一である。

様に適用可能であるので，開発あるいはリモートマウントのメリットとしては，普通のユーザにとっては管理が容易になるなどの利点を挙げるだろう。

・ク ライアント側でサーバのファイルが編集できる図 5 はリモートマウントを利用してサーバで実行可能なプログラムが完成

・ D rag & Drop で サ ー バ へ の フ ァ イ
ル転送ができるするまでの流れを FTP と比較している。
マウント方式の方が手間が省けているこ・マ ウスを使ってサーバのファイルをとに注意する。

ブラウズできるなどが挙げられようが，パワーユーザあ

3.2

リモートマウントのレイテンシ

るいはシステム管理者にとっては見方が違うであろう。彼らにとっては OS 標準

ネット上にはマウントはレイテンシの基本的なツールだけでサーバのファイ（ 遅 延 時 間 ） が 大 き す ぎ て LAN レ ベ ル

ルを扱えるのが大きい。例えば scp コマ

でしか実用にならないと述べている記事

ンドを使わず，クライアントから実行すがいくつか存在する。インターネットでる cp コ マ ン ド で サ ー バ と ク ラ イ ア ン トのマウントレイテンシは原理的な問題

間 の フ ァ イ ル 転 送 が 可 能 で あ る。 さ らが 絡 ん で 改 善 し に く い と 言 う［3，4］。

に，クライアントで実行可能な馴染みのそ の 根 拠 は， 光 の 伝 達 速 度 が 有 限 で あり（ 光 フ ァ イ バ ー の 中 で の 光 の 伝 達 速度は，真空中の光速の 2/3 程度である），
マウントのプロセスでは RPC（Remote
Procedure Call）の技術が使われている
ために，マウントが完了するまでにサーバとクライアントの間で多数のメッセー
ジのやり取りが発生する。そのために地球規模での WAN でのマウントでは時間が掛かりすぎて実用にならないと言う。
こ う し た 議 論 は い ず れ も LAN 環 境 を 前提にして設計された NFS や CIFS を話題に採り上げている。また記事が作成され

図5

プログラムが完成するまでの流れ

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た時期も古い。現在では実際にどの程度－ 23 －

Vol.27, No.1, 2017

のものか？

Plan9 の例を紹介する 1 。

ングによってレイテンシが大幅に短縮さ

まずマウントレイテンシの定義であるれる。欲しいデータはキャッシングの影が，ネットの議論にはリモートマウント

響を排除した時間である。そのためにはされたファイルの転送速度との混同があクライアントを立ち上げた直後に測定するように思えるのではっきりさせておる こ と に な る。 そ う し て 得 ら れ た 筆 者

く。ここではマウントの開始要求からマの環境でのレイテンシは殆どの場合 1 秒

ウントが完了するまでの時間を問題にす台であるが，時には数秒かかることもある。具体的には time コマンドを使ってる。なお筆者の自宅はインターネットとtime マウントコマンド

1Gbps の光回線で繋がっている。実験にのように測定する。測定値の中には DNS

使用したクライアントは WiFi（ 802.11n）の名前解決や認証に要する時間も含まれを 使 っ て 家 庭 内 LAN と 繋 が っ て い る のている。パスワードの手入力の時間を測でバンド幅は 1/2 程度に小さくなるので

定 値 か ら 排 除 す る た め に， 認 証 は 認 証

あるが，結果には大きな影響はないであエージェントを使った自動認証の仕組み

ろ う。 イ ン タ ー ネ ッ ト 回 線 に お け る 実を使う必要がある。

効的なバンド幅はさらに小さいだろうか

紹 介 す る の は 筆 者 の 自 宅 か ら Bellら。

Labs の サ ー バ を マ ウ ン ト す る 時 の レ イ

Plan9 では生まれた当初（1992 年）か

テンシである。日本からアメリカまでのら，Bell Labs の フ ァ イ ル シ ス テ ム を

距離でのレイテンシの目安になるであろ

ローカル側にマウントすることによってう。測定してみると，レイテンシには結

ソースプログラムの更新を行っている。

構なばらつきがある。ネットワークの混

他の OS の場合は全体をダウンロードしみ具合も関係するが，2 回目以降のマウて初めて更新の内容が分かるのである

ントの場合にはクライアントのキャッシ

が，マウント方式だと，改訂されたファ1

イルの一覧を基にして必要なファイルのPlan9 とは 1992 年に Bell Labs（ベル研究所）からリリースされた OS である。開発グループは
Ken Thompson や Rob Pike など Unix の生みの親たちであり，ネットワーク時代の前に生まれた Unix をネットワーク時代に正しく適応させることが開発の目標となっていた。また Unix の経験の上に立って，問題点を洗い出し，その解決のための新しい仕組みが提供された。なお，
Plan9 の正式名称は“Plan 9 from Bell Labs”であり，この省略形は正式には“Plan 9”であるが，ここではさらに簡単に，ネット界で普通に使われている“Plan9”を用いる。Plan9 については文献［50］及び文献［51］に詳しい。

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みをコピーすれば済む。ネットワークのバンド幅がまだ大きくない時代においてもマウント方式は実用的に使われていたのである。
マ ウ ン ト に 必 要 な RPC の 回 数 や マ ウントによるファイルコピーの速度は分散
ファイルシステムの設計に強く依存する。ここに述べたのは Plan9 によるマウ－ 24 －

Vol.27, No.1, 2017

図6

Mac のファイルブラウザ

図7

ントで他のシステムの参考にはならない

3.3

分散ファイルシステム

分散ファイルシステムであろう。例えば文献［5］には sshfs が非常に遅いという苦情がある。残念ながクライアントやサーバにネットワー

ら Plan9 以外でのマウントレイテンシのクを通じてファイルシステムを提供

実測値が手に入らない。

しているのが分散ファイルシステム
2

マウントレイテンシに関する誤解の一（Distributed File System） である。こつに，ファイルブラウザに表示されるまこにはリモートマウントの仕組みが使わでの時間との混同がある。マウント要求れている（図 7）。

を出してファイルブラウザにファイルの分散ファイルシステムは大学などの一覧が表示されるまでの時間は，マウンLAN 環 境 で は 既 に 古 く か ら 整 備 さ れ てトされるのに要する時間と，ファイルブいる。これによって，学生用のパソコン

ラウザの表示に要する時間との和であ教室では，どのコンピュータを使ってもる。後者はファイルブラウザの設計と深

学生はサーバに保存されている自分のく関わっている。

ファイルにアクセスできるのである。

図 6 のようにファイルブラウザがファ

表 1 に 示 す よ う に， い ろ い ろ な 分 散

イルの内容を表示している場合には，要フ ァ イ ル シ ス テ ム が 存 在 し，OS 依 存 性する時間は，フォルダーの中のファイルが強い。（強かった）

数，ファイルの総サイズ，ネットワークの 実 効 速 度 が 関 わ っ て い る。 そ の た めに， 大 抵 の 場 合 に は LAN の 中 で し か 実
用 に な ら な い で あ ろ う。 こ こ で は Macの 例 を 挙 げ た が Windows で も 同 様 で ある。

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2「分散ファイルシステム」よりも「ネットワー
クファイルシステム」の方が分かりやすい呼称
だが，この名前は既に特定の製品を指す名前として使われている（Sun NFS）［6］。なお，「分散ファイルシステム」の呼称は普通名詞として広く使われてきたにも関わらず Microsoft が自社の製品名を表す名前として使い出したので混乱している。ここでは「分散ファイルシステム」
を製品名ではなく普通名詞として使っている。

－ 25 －

Vol.27, No.1, 2017

表1server client

よく知られている分散ファイルシステム
名称

製作者

適用範囲

公表年度

Unix

Unix

NFS（Network File System）ver.2

Sun Microsystem

LAN

1984

Unix

Unix

NFS（Network File System）ver.4

IETF

LAN/WAN

2003

Unix

Win

Samba aOpen Source

LAN

1992

Win

Win

DFS（Distribute File System）

Microsoft

LAN/WAN2008

Microsoft

LAN/WAN?

1996

Microsoft

LAN

1999

Win

Win

CIFS（Common Internet File System）

Win

Unix

Windows NFS ClientbaUnix には Samba［10，11］をクライアントとして利用するのもある［11，12］b

一応 WAN 環境でも使えるようであるが，問題はありそう［9］。なお，CIFS は廃止になりそうである［7，8］

こ の 表 で「Win」 と は Windows のこ と で あ る。 ま た「WAN」 と は イ ン

も FUSE ベースで再設計する動きがある［14］。

タ ー ネ ッ ト 環 境 を 指 す。LAN を VPN

FUSE（Filesystem in Userspace）と（Virtual Private Network） で 結 ん だは，ファイルシステムのプログラムコー

ネ ッ ト ワ ー ク は， 管 理 面 か ら 見 て LAN

ド を カ ー ネ ル の 外 に 置 く 技 術 で あ る。

の一種だと考える。この表からは多くのカーネルには FUSE を実現するための汎ものが省かれている。例えば分散 OS で用の小さなコードが含まれている必要ある Plan9 は生まれた時から高性能な分が あ る。 最 近 で は 主 要 な OS で FUSE が散ファイルシステムを備えていた。またサポートされている。（アイデア自体は最 近 の Unix 系 の 分 散 フ ァ イ ル シ ス テ ム

1990 年前後に発表された Mach や Plan9

は FUSE をベースにしているが，それらに由来する）

も表から省かれている。

ファイルシステムがカーネルと固く結び付いていると，ファイルシステムの開

3.4

FUSE

発 自 体 が 困 難 で あ る ば か り か， 新 し いファイルシステムの導入が OS 提供者に

現 在， フ ァ イ ル シ ス テ ム の OS 依 存 性

限定され，ユーザニーズが反映され難くを弱めるための新しい技術（FUSE）がなる。また分散ファイルシステムを構築

注目されている。そして Ceph，Gfarm，する場合には OS を統一しなくてはなら

GlusterFS など最近の分散ファイルシス

なくなる。FUSE によって，このようなテムの設計は FUSE ベースになっている

制約から解放される。

［13］。さらに，既存のファイルシステム
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FUSE を応用したファイルシステムは－ 26 －

Vol.27, No.1, 2017

多数ある。FUSE ベースの分散ファイル
システムはグリッドコンピューティングとの関係で注目されており，いくつか開発されている。その中でも Gfarm［15，16］は国際的にも高い評価を受けている
分散ファイルシステムである。Gfarm は
日本発の技術であり，ホームディレクト
リを自動マウントできるように工夫されている［17］。
図8

個 人 が 手 軽 に 使 え る FUSE ベ ー ス のPlan9 の逆向きマウントフ ァ イ ル シ ス テ ム と し て sshfs が 注 目
さ れ て い る。 こ れ ま で の Unix 系 の 分 散

サーバ側の OS は（現在のところ）Plan9

ファイルシステムに比べてだけである。クライアント側は Plan9 の・個 人利用として手軽に使える（インストールと管理が簡単）

他，Unix，Linux，Mac，Windows などでサポートされている。逆向きマウント

・ WAN 環境でも使えるだけでは意味がないので，実際にはクラ・家 庭 内 LAN の 中 で の デ ー タ 共 有 に

イアントのリモート実行コマンドと組に便利なっている。リモート実行コマンドを実・多様な OS 間で共通に使える

行すると，同時に自動的にクライアントなどの特徴がある。

のファイルシステムがサーバ側にマウン
3トされるのである 。リモート実行コマン
3.5

ドとしては Plan9 端末（Plan9 クライアン

Plan9 の逆向きマウント

ト）では cpu，Plan9 以外のクライアント
分散ファイルシステムにおける通常のでは drawterm を使う［18，19］。

マウントは，サーバ側のファイルシステ

正方向のマウント（サーバのファイル

ムをクライアント側のファイルシステム

をクライアントに見せるマウント）の場にマウントするのであるが，それに対し合 に は， ク ラ イ ア ン ト の プ ロ グ ラ ム をて，Plan9 では逆向きマウントが実現している。つまりクライアントのファイルシステムをサーバ側にマウントする（図8）。
逆向きマウントをサポートしている
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3

ローカルシステムをリモートシステムにマウントするのに必要な通信チャネルは，コマンドを送る通信チャネルと兼ねている。そのためにファイアウォールの中からでも問題なく接続できる。これが可能なのは，通信チャネルが多重化されているからである。

－ 27 －

Vol.27, No.1, 2017

サーバで実行するプロセスは次のようになるであろう。
1．サーバをローカル側にマウントする
2．プログラムをサーバ側にコピーする
3．ssh コマンドでリモートログインする
図94．プログラムを実行する

情報の抽出

これに対して Plan9 の逆方向マウントだと4.1

データの解析

1．cpu コマンドでリモートログインする
2．プログラムを実行する

データを還元処理によって得られたも4と手順が簡略化される。この簡略化はグのが情報である 。極端には 1 ビットにま

リットコンピューティングでは決定的にで還元される。還元処理は問題意識（目重 要 な 意 味 を 持 っ て い る。 な ぜ な ら グ的）に依存し，大きなデータではさらにリットコンピューティングでは膨大な数技術が求められる（図 9）。

のサーバによる並列実行が想定されてい記録メディアの価格が低下し続けた結るからである。正方向マウントしか持た果，最近では膨大なデータを保持するよな い Unix ベ ー ス の グ リ ッ ト コ ン ピ ュ ー

うになった。データ収集時にデータを厳ティングでは最初の 2 つ（サーバをロー選するよりも，集められるデータは片っカ ル 側 に マ ウ ン ト す る， プ ロ グ ラ ム を端から集め，後で整理するやり方が可能

サーバ側にコピーする）を 1 回で済ませになっているのである。そこで，我々はるための仕掛けが望まれる。

データに対して次の見方を採ることがで
きる：

4

データサーバ・データ : そのままではゴミの山・情 報の抽出には，問題意識と技術が必要

ここではデータの提供とデータ処理のた め の CPU パ ワ ー を 提 供 す る サ ー バ に情報の抽出は一意的ではない。多様なついて考えて見る。以下，これをデータ

問題意識が存在し，そこから多様な情報

サーバと言う。データサーバにはどのような特性が求められているのだろうか？

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4

データと情報の関係に関しては多様な見解が存在する。概ね，データは計算機寄りのもの，
情報は人間寄りのものと理解されているようである。しかしここでは情報量で説明する。

－ 28 －

Vol.27, No.1, 2017

が生まれる。分析する視点が異なれば，が要求される。「会話型実行」を含めたの意外な結論も得られるであろう。従って

は，情報抽出の過程で多くの試行錯誤を

データを公開し，多様な視点で検討でき必要とするからである。

5

るようにすることが重要である 。

こ れ ら を 行 う た め に， 現 在 の 方 式

データが小さい場合には既存技術でも（Unix のリモート実行）ではユーザ登録

やっていける。サーバからユーザがダウの際にパスワードとホームディレクトリ

ンロードすればよい。しかし，大きい場が与えられる。

合には…

しかし，データサーバにとって，利用

Web で は サ ー バ 運 営 者 の 問 題 意 識 に者は一時的である。必要な結果が得られそって情報が抽出される。今はそれで我ればアクセスするニーズがなくなるであ慢しているのである。

ろう。そうした利用者にホームディレク
トリを与えるのは合理的ではない。サー4.2

ホ ー ム デ ィ レ ク ト リ は 本 当 に 必 要

バにそのためのディスクスペースが要求か？

され，しかも必要な大きさは前もってはわからない。サーバ側としては十分な大大きなデータの処理にはリモート実行を許す必要がある。つまり，データを移動させないで，サーバ上で直接処理する

きさのディスクスペースを提供するしかないであろう。
利用者が彼らのスペースに保存して必要がある。その場合にはいるファイルは，一時的に必要とされ，・データへのアクセス

使い終わったものなのかも知れないし，・ユ ーザが作成したプログラムの実行

後々に必要とされる大切なものかも知れ

許可ない。また他人には見られたくないもの

・結果の受け取りなのかも知れない。サーバの管理者には・会話的実行

適切な管理義務が発生する。

5

データが公開されない原因には社会的なものと技術的なものがある。社会的なものは，過度な競争の結果として研究成果の抱え込みを必要悪と考える風潮，データの1次発掘者が低く見られている風潮（分析しないと研究成果にならない）が考えられる。技術的なものとしては，大きなデータを公表する手段を欠いていたために，
これまでは還元した情報しか公表できなかったことが挙げられよう。1 次データを公表しない
で成果だけを発表しているアカデミーの習慣が研究不正の温床になっている。

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ホームディレクトリは本当に必要なのだろうか？

必要ではないなら，こうしたことに悩まされることはないのである。ホームディレクトリが必要とされる
理由は，FTP などによるファイル転送の際にファイルの受け皿が必要と考えられ－ 29 －

Vol.27, No.1, 2017

るからである 6 。しかし図 8 について考え・ク ライアントのプログラムはサーバてみよう。クライアントのプログラムを側で実行可能サーバ側で実行するにあたって，Plan9・ク ラ イ ア ン ト の プ ロ グ ラ ム 編 集 はの場合には，実はホームディレクトリは

ローカルサイドで行うことが可能

大した役割を果たしていないのである。

・ク ライアントはサーバ側で実行されたプログラムの実行結果を受け取る

5．ホームレスデータサーバ

ことが可能・ク ライアントにサーバでの会話的実

5.1

データサーバの新しい方向性

行を許す
サーバ側の要求は厳しい。

サーバの管理者にとってグリッドユー

この実現には Plan9 の逆方向マウント

ザは特殊な存在である。ボランティア的を利用すれば可能である。逆向きマウンにサービスを提供しているにすぎない相トによってサーバ上で直接クライアン手である。しかも顔が見えない相手であト の プ ロ グ ラ ム を 参 照 で き る。 た だ しる。彼らに対して貴重な記憶装置を特別

Plan9 自体はホームディレクトリの存在に準備するのは抵抗があるだろう。ユーを想定しているので，多少の手直しが要

ザのデータはユーザが所有する記憶装置求される。特にセキュリティ上の理由かに保管するのが管理者側とユーザの双方

らカーネルのパッチが要求される。このの利益である。そこで図 10 に示すサーバ

仕様は，実際に筆者のグリッドサーバ 7側の要求は実現可能か否かを考える。

で実現されている［2］。
ホームレスデータサーバの場合には，

具体的には次の要求仕様を考えてみ

ク ラ イ ア ン ト と サ ー バ と の 関 係 は 図 11

る：のようになる。

・クライアントの認証は行う

図 11 は図 8 と似ているがホームディレ・ク ライアントごとにホームディレク

クトリが存在しない。工夫すればホームトリを与えない・ク ライアントに一切の書き込みを許
さない
6

7

他にも OS ごとに存在理由があるが，除去可能な理由か否かが問題である。例えば公開鍵を使った ssh 認証方式があるが，ホームディレク
トリにログイン認証に必要な情報が置かれる。
そのような場合にはホームディレクトリは必須になる。

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ディレクトリ無しにやっていけるのであグリッドサーバとは，コミュニティーのメン
バーが自由に使えるサーバ群であり，リモート実行を許す。通常は多数のサーバ上での並列実
行によって 1 個のコンビュータでは実現できないような大きな処理能力を得るために使われる。もちろん個々のサーバでユーザ登録しない
で，ユーザ登録は一箇所で済ませる仕組みを持つ。

－ 30 －

Vol.27, No.1, 2017

チケットで利用可能になっている。
さらにグリッドサーバを踏み台とした
不正アクセスを防ぐために，サーバからのネットワークアクセスを防止してい
る 8。
5.2

実行例

次の実行例は Plan9 のユーザを想定し
図 10

Don't write to me!

ている。彼らの多くは Bell Labs のアカ
ウントを持っている。そこで，このアカウントの保有者に対してサーバへのアクセスを許可するようにサーバが設定されて い る。 サ ー バ に ロ グ イ ン す る た め には，Plan9 の認証エージェント factotumに対して次の認証キーを登録しておく。
key dom=outside.plan9.bell-labs.com
proto=p9sk1 user=XXXXX!password=YYYYY
ここでは，紙面の都合上，3 行で書い

図 11

 ームディレクトリ無しの逆向き
ホマウントて い る が， 実 際 に は 1 行 で あ る。 ま た，
XXXXX は Bell Labs の ア カ ウ ン ト 名
で あ り，YYYYY は Bell Labs で の パ ス

る。

ワードである。ドメイン名が指定されて筆者のサーバはグリッドコンピューい る こ と に 注 意 す る。 こ の サ ー バ は マ

ティング用に設計されている。そのためルチドメイン認証に対応しており，サーに認証はマルチドメイン認証に対応してバ側は他のドメインのユーザも受け付けいる。しかも，認証の対象となるサーバる。

の所属ドメインがマルチであるばかりでサーバにログインするには cpu コマン

はなく，認証チケットを発行するドメイ

ドを使う：

ンもマルチである。現在は Bell Labs の8

チケットあるいは筆者が独自に発行する
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完全を期してカーネルへのパッチで実現している。

－ 31 －

Vol.27, No.1, 2017

cpu -h grid.nyx.linkの利用を許し，プロセスが干渉しない保-k 'dom=outside.plan9.bell-labs.com'

障を得るためには，このようにプロセス

ここでも，紙面の都合上，2 行で書いのオーナ名にドメイン名を含めざるを得て い る が， 実 際 に は 1 行 で あ る。 ま た，ないであろう。なお，ps の表示が“bell-”grid.nyx.link は 筆 者 の サ ー バ で あ り，

で切られているのは，単に表示幅の節約

outside.plan9.bell-labs.com の ア カ ウ ンのためである。

トを使うことを指定している。一般的に

次に言 え ば factotum に は 複 数 の 認 証 キ ー が

ls /usr

登録されているので，その内のどれを使を実行してみる。するとホームディレク

うかを指示しているのである。ログイン

トリの一覧が表示される。その中には /に成功すれば“grid%”のプロンプトがusr/none と /usr/arisawa の他に，クラ表示される。

イアント側のユーザの一覧が見えるはず

ま ず 最 初 に ps コ マ ン ド を 実 行 し て みである。例えばクライアントのユーザ名

るとよい。図 12 は筆者が Bell Labs のアが bob であれば，/usr/bob が見える。もカウントでログインした場合の結果であ

ち ろ ん /usr/bob の 下 に あ る デ ィ レ ク トる。Bell Labs のアカウントでログイン

リやファイルはクライアントのものであした場合にはプロセスのオーナはる。bob はそれらを使って，自由に自分

XXXXX@outside.plan9.bell-labs.comとなっている。多様なドメインのユーザのプログラムを実行できる。
も し も bob の 他 に carol も ロ グ イ ン し

grid% psarisawa

1

0:00

0:00

256K Await

bootrcarisawa

2

0:00

0:00

0K Wakememouse...				
none

369

0:00

0:00

132K Open

listen

none

370

0:00

0:00

132K Open

listenarisawa@outside.plan9.bell-		20188

0:00

0:00		 124K Await

gcpu

arisawa@outside.plan9.bell-		20195

0:00

0:00		 240K Await

rcarisawa@outside.plan9.bell-		20196

0:00

0:00		 124K Pread

gcpu

arisawa@outside.plan9.bell-		20247

0:00

0:00		 116K Preadramfs

arisawa@outside.plan9.bell-		20252

0:00

0:00		 92K Pread

ps

grid%

図 12
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ps コマンドの出力－ 32 －

Vol.27, No.1, 2017て い た ら ど う な る か？

Plan9 と Unix

い。

との大きな違いの一つにユーザが見る名グリッドユーザが見る名前空間は，シ前空間の根本的な違いがある。Plan9 にステムユーザが見る名前空間の一部でおいては異なるユーザは異なる名前空間

あ る。Unix で は フ ァ イ ル の 保 護 は 許 可に属している。その結果，carol は /usr/

ビットで与えるが，Plan9 ではその他に

bob を見ることはないし，逆もまた然り

カプセル化によって隠蔽できる。例えばである。

システムユーザの個人的なファイルの最 後 に Plan9 の テ キ ス ト エ デ ィ タacme を実行してみる。このエディタは他，/sys/log，/mail などがグリッドユー
ザには隠蔽されている。

（サーバ側で実行しているにもかかわらず）マウスを使え，そしてファイルブラ

5.3

ウザを兼ねているのでサーバの様子をホ ー ム レ ス デ ー タ サ ー バ の レ イ テ
ンシ

ざっと見るのに良いであろう。もちろんファイルの編集もできるが，編集はロー

世間一般の認識では世界規模の WAN

カル側で行った方がレスポンスが良い。

レベルのマウントは遅くて実用になるは筆者のサーバではシステム領域や他ずがないと言うことらしい。このようなユーザの領域への書き込みは禁止されて認識は著名な雑誌のレフリーですら持っいる。書き込みはクライアント側にあるている 。彼らは Unix や Windows の常識

ユーザの領域と，ユーザの便宜のためにで考えている。しかし Plan9 のマウント準備された ramfs にのみ許される。

は速い。既に述べたように，日本からア9ramfs とはメモリーの中のファイルシメリカ（Bell Labs）までのマウントレイ

ステムであり，Plan9 ではユーザごとにテンシは数秒である。マウント後に続く割り当てられる。ramfs は，ログインでユーザの作業時間を考えた時には，この生成され，ログアウトで消滅する。一時

時間は完全に無視できるだろう。
ではホームレスデータサーバのレイテファイル用のディレクトリである /tmp
は ramfs で実装されている。どのユーザ

ンシはどうか？

具体的にはも /tmp である。/tmp も Plan9 の私的なtime cpu -h grid.nyx.link

名前空間の中にあり，他のユーザと干渉-k 'dom ＝ outside.plan9.bell-labs.com'

し合うことはない。またクライアントの-c pwdファイルシステムは /mnt にマウントされるが，他のクライアントとは別の名前空間にあるために干渉し合うことはな
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9

筆者はこの理由によって論文への掲載が拒否された。

－ 33 －

Vol.27, No.1, 2017

をアメリカから実行して貰い 10 ，レイテ比べて数倍に昇るので，妥当な数値であンシを測定する。アメリカから日本の筆

ろう 12 。この数値が大き過ぎて実用にな者のサーバに接続して，pwd を実行するらないのか否かは行われる内容に依存すのに必要な時間の測定である。

るが，殆どの場合には問題にはならない

認証サーバとしては Bell Labs のものが使われているので，cpu コマンドの実であろう。特に，会話的実行環境では完
全に無視できる。

行によってログインするまでには次の 3ステップが内部で実行される 11 。

5.4

ホ ー ム レ ス デ ー タ サ ー バ を 支 え る
技術

1．ク ラ イ ア ン ト は ま ず 筆 者 の サ ー バに ア ク セ ス し， チ ケ ッ ト を 入 手 するのに必要な情報を受け取る

筆者のホームレスデータサーバは

2．ク ラ イ ア ン ト は そ の 情 報 を Bell

Plan9 の技術に基礎を置いている。最もLabs の 認 証 サ ー バ に 提 示 し， チ

重要で困難な部分は Plan9 の標準環境のケットを受け取る

中で既に実現している。すなわち

3．ク ラ イ ア ン ト は， そ の チ ケ ッ ト を・ c pu コマンドによるリモートアクセ

筆 者 の サ ー バ に 提 示 し， ロ グ イ ン

スの技術の許可を請う・逆 向きマウントの技術

さらに筆者のサーバではユーザの使い

・認 証エージェントに基づく認証技術

心地を向上させるために，クライアント・プ ロセスごとに自由に構築できる名と交信しながら幾つかの内部処理を行っ

前空間のカプセル化技術ており，この事がレイテンシを幾分大きなどである。Plan9 の標準的なリモート

くする。

アクセスではサーバ側にホームディレク

幸いシアトルに住む友人が実験に協力

トリの存在を前提にしているが，この要してくれた。報告によれば 3 回の実験で件を省いたのが筆者が提唱するホームレ

結果は各々7.58 秒，7.22 秒，8.17 秒であスデータサーバである。それでもデータる。この値は Plan9 による日本からアメサーバとしてのニーズが満足されるようリカまでのマウントレイテンシの数倍に，またセキュリティ上の問題が発生しである。cpu コマンドが完了するまでのないようにサーバの設計を行う必要があ

サーバとの交信回数は通常のマウントに

12

10

これも 1 行のコマンドであるが，紙面の都合
上 3 行で表示されている。
11
詳しくは文献［2］の Appendix を見よ。

愛知大学情報メディアセンター

Plan9 にも幾つかの変種が存在する。筆者のは 9front である。これは，このままではレイテンシがいささか大きい。そのために筆者は少しだけ手を加えている。その結果，標準環境に比べてレイテンシは 1/3 程度になっている。

－ 34 －

Vol.27, No.1, 2017

る。以下に設計の要点を解説する。筆者

ト オ ー ナ と none と そ の 他 で あ る。 そ ののサーバではユーザを次のように分類しためにグリッドユーザとシステムユーザている：の区別ができないのである。Plan9 のホ・グリッドユーザス ト オ ー ナ は Unix の root に 相 当 す る。

・システムユーザ

Unix と 異 な り ホ ス ト オ ー ナ に 固 定 し た・ホストオーナ

名前はない。マシンを立ち上げたユーザ

・ユーザ none

がホストオーナになるのである。

グリッドユーザにはホームディレクト

ユ ー ザ none は Unix の nobody に 相 当

リを与えない。筆者はグリッドユーザとし， 主 に ネ ッ ト ワ ー ク サ ー ビ ス を 受 け

し て BellLabs に 登 録 さ れ た ユ ー ザ を 想

持 っ て い る。Unix で は nobody の 他 に定している。従って，ここに登録されたも，八百万の神様（デモン）を持っていユーザは筆者のサーバを使えるように設るが，Plan9 では none 一個で済ませてい定 し て い る。 と こ ろ が 筆 者 は BellLabs

る。

にユーザ登録されたユーザのリストはPlan9 では名前空間をカプセル化でき

持 っ て い な い の で あ る。 従 っ て ホ ー ム

る。Unix で も あ る 程 度 は で き る が 実 用

ディレクトリは与えようがない。筆者のの域には達していない。筆者のグリッド

グリッドユーザを Bell Labs のユーザにサーバは筆者が普段使っているファイル

完全に限定してしまえば，ユーザ登録にサーバの下で動いている。従ってそこに関する一切の作業は必要がなくなり，まは 私 的 な フ ァ イ ル も 存 在 し， グ リ ッ ドたグリッドユーザは利用にあたって筆者

ユーザからは，そうしたファイルの存在と連絡をとる必要もない。

自 体 を 隠 し た い の で あ る。 そ の た め に

Plan9 ではシステムユーザは本来ならネットワークが許されている。しかし，
このシステムではグリッドユーザの巻き添えを食ってシステムユーザもネット

Plan9 の名前空間のカプセル化が利用されている。
以上の説明をまとめると表 2 のようになる。

ワークができないようになっている。こホームレスサーバ自体は Plan9 の標準の サ ー バ は 家 庭 内 の LAN の 中 に 置 か れ

環境に多少の手を加えれば実現できる。

て い る た め に， セ キ ュ リ テ ィ の 関 係 で次の 2 つのコマンド：

ネ ッ ト ワ ー ク は 困 る の で あ る。 ネ ッ ト・認証エージェント factotum

ワークの禁止は完全を期してカーネル

・ cpu コマンド

レベルで行っている。Plan9 のカーネルにわずかのパッチを当てれば済む。クラは，ユーザを 3 つに分類している。ホス

イアント側は標準環境のままで構わな

愛知大学情報メディアセンター

－ 35 －

Vol.27, No.1, 2017

表2

筆者のホームレスグリットサーバにおけるユーザの分類

ユーザ

ネットワーク

名前空間

ホームディレクトリ

グリッドユーザ

不可

限定する

無

システムユーザ

不可

限定せず

有

ホストオーナ可限定せず

有システムメンテナンス

none

可

限定せず

有

ネットワークサービス

6

い。

仕事

グリッドコンピューティング

しかし Plan9 は筆者のようなサーバの使い方を想定していないので，そこから

6.1

グ リ ッ ド コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ の パ
ラダイム

発生するセキュリティ上の問題を解決
し な く て は な ら な い。 例 え ば， 本 来 のPlan9 で は， ど の ユ ー ザ も none に な れ

筆者がホームレスサーバを考える動機るとされている。しかしグリッドユーザになったのはグリッドコンピューティン

も none に な れ る よ う で あ れ ば， 表 2 にグである。グリッドコンピューティング

示した分類自体が意味をなさないのであが 目 指 す パ ラ ダ イ ム は 図 13 で 上 手 に 表る。表 2 の通りに働くためにはカーネル現されている。

のパッチ当てが必要になる。筆者のサー図を注意深く観察すると，小さな魚はバの場合以下のようなパッチが当てられ

実は PC ではなく，ワークステーションている。

（PC よ り 少 し 上 位 ク ラ ス の コ ン ピ ュ ー・ホ ス ト オ ー ナ だ け が ユ ー ザ none に

グ を 上 手 に こ な す に は，Unix ワ ー ク ス

なれる・グ リッドユーザによるサーバ内からのネットワークを防止するタ）である。グリッドコンピューティン

13

テーションクラスのコンピュータが必要と考えたのであろう。

・グ リッドユーザに提供されている名前空間を完全にロックする

こ の 図 に 示 す 考 え は， 実 は Google やAmazon など著名なネット企業がシステムを組む際に既に採用しており，クラス
ターコンピューティングとも呼ばれてい13

既に述べたように，カーネルレベルではグリッドユーザとシステムユーザの区別はできない。従ってホストオーナと none 以外は内部からのネットワークが防止されていると言う意味である。

愛知大学情報メディアセンター

る。高価なスーパーコンピュータでシステムを組むよりも，安価な市販品を多数組み合わせてシステムを組む方が安く済むからである。さらに大規模なデータ処－ 36 －

Vol.27, No.1, 2017

図 13

PC の大群がスーパーコンピュータ
を飲み込む（文献［20］）

理はこの方が効率的で，また障害に対す

図 14

Grid Computing Evolution（ 文 献
［27］）

14
力が必要とされているのである 。

る耐久性が高い。
グリッドコンピューティングに結びつ

6.2

グ リ ッ ド コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ の 分
類

く 考 え は 1990 年 代 の 初 頭 か ら す で に 提唱 さ れ， 研 究 機 関 で 模 索 さ れ た。1990
年代末に至るまでのグリッドコンピュー次の図 14 は Globus のホームページにティングの研究と将来への展望は，Ian

載 っ て い る Gentzsch の 論 文［27］ か ら

Foster た ち の 本 に 詳 し く 纏 め ら れ て い

借 用 し て い る。Gentzsch は， デ ー タ セる［21］。 研 究 機 関 へ の グ リ ッ ド コ ン

ンターの中で実現されているクラスター

ピューティング普及の中心的な役割を

コンピューティング（Cluster Grid）と担ったのは Globus［49］で，現在におけ研究機関を結ぶグリッドコンピューティ

るグリッドコンピューティングのソフト

ン グ（Global Grid） の 間 に， 中 間 的 な

ウェア基盤を築き上げた。

形 態 が あ る と 言 う。 分 類 の 視 点 は， グ

データセンターにおけるクラスターコ
ンピューティングに対する，研究機関をリ ッ ド の 運 用 人 員（team） と 運 用 組 織（organization）である。
中間的な形態として図では“Campus

結ぶグリッドコンビューティングの難しさは，参加するコンピュータの多様性にあ る。 デ ー タ セ ン タ ー の 場 合 に は コ ン
ピュータは仕様を統一できる。しかし，研究機関を結びつけるグリッドネット
ワークでは管理主体が異なっているために仕様を統一するのは難しい。特別の努
愛知大学情報メディアセンター

14

日本では 2008 年に東大，京大，筑波大を結ぶ
グリッドコンピューティングの実証実験が開始されたが，その時には基本仕様を統一するために，3 大学による共同入札が行われている［23］。
2012 年には実証実験に関するシンポジュームで認証基盤にかんする問題が取り上げられている［24］。

－ 37 －

Vol.27, No.1, 2017

Grid”となっている。しかし，この著者

Collaboration グ リ ッ ド で は， 認 証 シ スの 図 の キ ャ プ シ ョ ン で は“Enterprise”

テムは統一されていないであろう。既にとなっているのである。両者に共通して述べたように，異なる組織で認証システ

いるのは，単一組織が運用している点でムを統一するとなると大きな努力が必要

あ る。 こ の 場 合 に は シ ス テ ム を 組 む にである。9grid で「統一不要」と書いたの当たって認証システムは 1 つに統一されは，認証を与える組織を統一する必要がる。それではクラスターとの違いはどこないという意味である。認証メカニズム

にあるか？

15
は統一する必要がある 。

クラスターでは認証はもっとシンプルなはずである。もちろんクラ表の「分散ファイルシステム」の欄でスターの外から中へのアクセスは認証がは，サーバとクライアント間で分散ファ求められるはずであるが，クラスターのイルシステムが利用可能か否かを問題に内部で行われているコンピュータ相互のしている。グリッドコンピューティング

アクセスでは認証は不要であろう。

に利用可能な多数のサーバが一つの組織

図 の“Global Grid” に つ い て も 他 のに属していれば，それらを分散ファイル

呼 び 方 が あ る。 例 え ば“Collaboration

システムで結ぶのは現在では当たり前

Grid” で あ る［25］。“Global Grid” はの こ と と 考 え て よ い。Collaboration グ

インターネットレベルのグリッドであ

リッドでは，分散ファイルシステムにつる こ と が 強 調 さ れ て い る の に 対 し て，

いて「採用困難」と書いたが，最新の技“Collaboration Grid”はグリッドを構成術 で あ る Gfarm を 使 う と 実 用 の レ ベ ルする組織が単一ではないことが強調されに達しているかも知れない。しかし筆者ている。グリッドの難しさの本質は，グは評価の手段を持たないし，性能を評価

リッドの管理にあることを考え，ここでした文献も知らない。

は“Collaboration Grid”を採用する。
そこで次ページ表 3 に筆者による分類

6.3

9grid

をまとめる。ついでに筆者のホームレス
9grid と 呼 ば れ る グ リ ッ ド は， 今 回 のグリッドサーバ（9grid）も表に組み込ん

筆者のホームレスデータサーバの以前でいる。
表の認証システムについて補足が必要に，歴史上 2 度現れ異なるグリッドプロ

で あ ろ う。Campus/Enterprise グ リ ッ
ド で は， 認 証 シ ス テ ム は シ ス テ ム 導 入の際に既に統一されていると考えてよい。そのために導入は容易である。他方
愛知大学情報メディアセンター

15

Plan9 の 中 で は 既 に 統 一 さ れ て い る。 正 確に言えば，Plan9 は複数の認証メカニズムをサポートしているが，それらは認証エージェント
factotum を通じて統一されている。

－ 38 －

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表3

Grid の分類

分類

認証システム

分散ファイルシステム

適用範囲

Cluster不要

統一可能

LINK aCampus/Enterprise

必要（統一可能）

統一可能

LAN b

Collaboration

必要（統一困難）

採用困難→ FTP

WAN

（9grid）

必要（統一不要）

不要

WAN

a

リンクというのは LAN よりも狭い範囲で，イーサーネットのブロードキャストが届く範囲である。セグメントb

物理的な LAN よりも，単一ドメイン構成になっていることが本質的である。この場合，仕様を統一できるとも呼ばれるジェクトに対して使われている。最初にら れ て い る［30］。Wiki に は グ リ ッ ド

現 れ た の は Bell Labs と University of

サーバに対する新しいアイデアも述べら

Calgary と の 共 同 研 究 プ ロ ジ ェ ク ト のれている。しかしながら，それらのアイ

グリッドである［30］。この成果は文献

デアは実現されることもなく第 2 期は終［28］に纏められている。この内容はま息した。9fans に集まるユーザの関心はた Mirtchovski の博士論文に詳しく解説

もっぱら技術的な問題にあり，その解決

さ れ て い る［29］。 こ れ ら の 論 文 で は，のメドが立った段階で関心を無くしたと

Plan9 はグリッドコンピューティングに思われる。

適した OS であると主張された。

もしかすると何十年か先に 9fans によ

彼らに刺激されて，メーリングリスト

るこの時期の活動は別の視点から歴史家

9fans に 集 ま る Plan9 ユ ー ザ が グ リ ッ ドの評価を受けるようになるかも知れな

コンピューティングの実験を始めた。グい。 す な わ ち， 研 究 所 の 高 性 能 な コ ン

リッドサーバがボランティア的に提供さピュータとネットワークの中で生まれれ，各自が各自のやり方でグリッドサー

育まれたグリッドコンピューティング

バを構成した。筆者もサーバを提供し，が，Plan9 による新しい技術によって初

並列コンピューティングの実験を行い，めて研究所の外に踏み出し，普通のコン

そのソフトを公開している［31，32］。こピュータと普通のネットワーク回線の中れが9grid の第2期である。このユーザーで実験されたと。

ズグループによって，標準配布の Plan99grid の 第 3 期 に な る か 否 か は 不 明 だに少し手を加えるだけでマルチドメイン

が，あれから 10 年，筆者は 9grid を再び認証が可能になることが見つけられた。

考えてみることとした。グリッドサーバ

彼 ら の 実 験 の 成 果 は Plan9 Wiki に 纏 めの必要用件からホームディレクトリを除愛知大学情報メディアセンター

－ 39 －

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去できるのではないかと考えたからであコンピューティングを進めている［45］。

る。ホームディレクトリをグリッドユー

Wikipedia によると2009年現在42大学がザに提供しなくてもよいのなら，グリッOSG に参加しているという［46］。

ドサーバを気楽にユーザに提供できるだ

EGI と OSG に 基 礎 を 置 い て， 世 界 最ろう。これをホームレスグリッドサーバ

大のグリッド WLCG（Worldwide LHCとは言わないのは，グリッドサーバは複Computing Grid）が組織されている。こ数個の存在を想定しているのであるが，の 組 織 を 調 整 し て い る の は CERN で あ

ホームレスデータサーバは今の所世界でり，LHC（Large Hadron Collider）か

ただ一つしか存在しないからである。

ら生み出される巨大なデータを世界中の研究者の間で共有することを使命として

6.4

グ リ ッ ド コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ の 現
在と未来いる［43］。
ある雑誌の記事［47］を次に紹介する。

グリッドコンピューティングに関する 2000 年 頃 ま で の 状 況 に 関 し て は 文 献［34，35］に詳しいので，ここでは省略「e-Science」という言葉をお聞きになったことがあるでしょうか。聞いたことのある方は「高度に分散化する。現在，研究機関でのグリッドコン

されたネットワーク環境で実施されピューティングは，研究の基本インフラ

るコンピュータを多用した科学など

としてヨーロッパとアメリカで定着してと 言 わ れ， 主 に 自 然 科 学 の 分 野 で，いるようである。

研究成果や研究過程で生み出されるヨーロッパでは 2002 年から 2004 年の大量のデータを共有し，新たな研究

Data-Grid プ ロ ジ ェ ク ト［36］，2004 年への利活用を行おうとする取組み等

か ら 2010 年 の EGEE（Enabling Grids

といった理解をされているかと思い

for E-sciencE）プロジェクト［37］を経ます。一方で近年，大量のデータをて，2010 年からは EGI（European Grid
Infrastructure）プロジェクト［38］に引き継がれている。ここには 2016 年現在，世界中から 200 以上の研究機関が参加している［39］。アメリカでは早くも 1988
年から大学でのグリッドプロジェクトが動いており［44］，現在では OSG（Open共 有， 活 用 す る と い う e-Science と似た取り組みが，あらゆる分野で盛んに行われつつあります。ビジネスの分野では「ビッグデータ」や「クラウドコンピューティング」と呼ばれるさまざまな技術やサービスが普及し，ログ等の大量の生データを解Science Grid）が中心になってグリッド
愛知大学情報メディアセンター

－ 40 －

Vol.27, No.1, 2017析し，ビジネスに活きる知見を引き出す「データサイエンティスト」という専門家が注目を集めつつあります。自中 の IT 化 が さ ら に 進 行 し た 時 に グ リ ッ
ドコンピューティングが研究機関の外に広がる可能性はどうだろうか？

World

然 科 学 分 野 で は「 オ ー プ ン サ イ エ ン

Wide Web は CERN か ら 始 ま り， 研 究ス」，「ビッグサイエンス」，「e リサー

機関に広がり，現在では世界中の人々にチ」等と呼ばれる取り組みが進みつつとってなくてはならない存在となってあり，一方で人文科学分野では Digital

い る。 同 様 な プ ロ セ ス を 辿 る の だ ろ う

Humanities と い う 分 野 が 隆 盛 し， 研

か？

究分野を超えた学際的な研究も盛んにがインターネットと接続すると予想されなりつつあります。

ている。そのコンセプトは「モノのイン

将来には家庭のあらゆるデバイス「e-Science とその周辺～現状とこれから～」の編集に

ターネット（IoT）」と呼ばれている。そあたって［47］。（下線は筆者）のような時代には研究所のスタイルではない新しいグリッドが求められる可能性

グリッドコンピューティングを支えるが残されている。そこでは高性能なコン

理念は e-Science に示されている研究者

ピュータや高性能なネットワークを求め間でのデータ共有であり，単に高速の計ることはできないし，またグリッドのた算環境を提供したいと言うことではない

めに提供できる資源は限られてくる。さの である［34，41，46］。こうした欧米らに家庭内にサーバを設置するとなれの動きに比べると日本は非常に遅れていば完全なセキュリティが求められるだろる 16 。

う。そしてグリッドユーザごとのホーム

現 在 の Collaboration グ リ ッ ド は 研 究

ディレクトリの提供はできそうもない

機 関 の グ リ ッ ド で あ る。 こ の 分 野 は グだろう。筆者のホームレスデータサーバ

リッドコンピューティングのニーズがは，そうした未来を視野に置いた一つの高く，多数の高性能なコンピュータを集提案である。

めやすい。また高速なネットワークが研
究機関の間で整備されている。つまりグ

References

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い分野なのである。しかし，将来，世の16

日本では 2008 年にようやく 3 大学のグリッドから始まり，現在では旧七帝大を中心とした共同利用の環境が整っている。もちろん成果に関しては公開されており，他に毎年シンポジュウ
ムが開かれている［48］。

愛知大学情報メディアセンター

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愛知大学情報メディアセンター

－ 44 －

Vol.27, No.1, 2017

論文

対面とオンライン－画像への評価がより高くなるのはどちらか：
http サーバを用いた心理実験の例
坂口春香 （文学部学生）・関義正 （文学部）

要旨
心理学の特徴として，統計検定を多用する，電子計算機をモデルとして認知処理の過程を考える，実験系の開発・データ分析においてプログラミングが必要になるなどの点が挙げられる。
これらは心理学と情報技術との間の密接な関連を示すものである。近年，技術の進歩による情報伝達手段の飛躍的な変化が生じており，心理学の主要テーマの一つであるコミュニケーショ
ン研究において，情報技術を考慮する必要性が増加している。心理学コースではインターネッ
トに接続された独自のサーバマシンの構築・運用により，心理実験・研究を基礎とした学生の情報技術教育を推進している。その試みの一つとして，http サーバ Apache，プログラミング言
語 PHP，関係データベース MySQL を組み合わせ，ウェブブラウザを介した実験的な回答収集システムを開発した。これにより，被験者からの呈示画像の印象評定スコアを取得，対面条件で得られた結果と比較した。本実験はシステム運用の効果の検討を兼ねた初期段階のものであるが，この方向性に沿った研究は今後，各方面からの注目を受け得るものと期待している。

キーワード：心理学，ブラウザ，質問紙，印象評定，PHP，MySQL

1．はじめにかに情報技術と関連を持つのかを紹介する。それにより，本誌読者との間に共通

本学文学部人文社会学科心理学コースの認識を築きたい。

では，豊橋メディアセンターサーバ室において，インターネット接続されたコー

1.1

心理学と情報技術

ス所有サーバ（psy.aichi-u.ac.jp）を運用している。本稿では，心理学コースの学

多くの方が「心理学」と聞いて想起す

生がこのサーバを用いて実施中の研究をるのは，カウンセリングや曖昧な印象の紹介し，心理学実験を通じた情報技術教

ある自己啓発セミナーのことであるかも育の可能性，および情報通信技術の心理しれない。しかし，心理学者の多くが思学研究への応用の実例とする。

い浮かべる心理学とは，実際にはそのよ

しかし，それに先立って，心理学がい愛知大学情報メディアセンターうなものとはかなりかけ離れたものであ－ 45 －

Vol.27, No.1, 2017

る。

る。情報技術において，プログラミング

心理学研究の大半においては，実験・はもちろん，統計処理が必須であること

調査に基づいて大量のデータが取得さは自明であるから，この点だけでも心理れ，それが定量化・数値化され，それら学と情報処理には重なり合う部分が非常に 対 し 統 計 処 理 が 施 さ れ る。 多 く の 場に大きいということは容易に理解いただ合，実験・調査は，研究対象となる一群けるだろう。

の人もしくは動物が示す特定の行動・心的状態について仮説を立て，その仮説を

1.2

認知と電子計算機検証すべく行われる。対象者から得られた デ ー タ は， 対 照 群 か ら も た ら さ れ た

心理学はヒトやヒト以外の動物の認知データと比較される。その際には統計検も研究対象とする。「認知」という語の定が用いられる。つまり，取得したデー

定義は難しいが，ここでは，実験の対象

タから導かれる結果の信頼性を数学的に者が外部からなんらかの情報（心理学的検討するのである。用いられる統計検定には刺激とも表現する）を受け取り，その 手 法 は， デ ー タ の 分 布 に 一 定 の 正 規の受け手がなんらかの行動を起こす，あ性を仮定した古典的な t 検定や分散分析

るいはその受け手になんらかの反応が生（ANOVA） で あ る こ と も あ る。 一 方，じるまでのすべての過程とする。すなわ

ノンパラメトリックまたはディストリ

ち，観察者からすれば，いわば「ブラックビューションフリーなどと表現される，ボックス」である研究対象者の心的情報

データの分布のそのような仮定を必要と処理過程のことである。心理学の歴史にしない手法であることもある。さらに，

おいては，かつて，ワトソンやスキナー

一般化線形モデルなどの比較的新しい手などに代表される「行動主義」が主流で法であることや，主成分分析などビッグあった時代が長く続いた。これは，そのデータの分析にも用いられる多変量解析「ブラックボックス」については研究対であることもある。このように心理学に象とせず，客観的かつ定量的に評価でき

おいては統計処理が多用されるため，心る「情報の入出力」のみを記述する，物理理学者の多くは，一部の情報技術者に馴

学のようにそれらの関係性をいわば数式染み深い SPSS や R などの統計解析ツー化することを試みるという立場である。

ルの利用に長けている。たとえば，通常

この立場はそれまでの“科学的”心理学のプログラミング言語にはあまり馴染において用いられてきた「内観・内省のみがない心理学研究者であっても R のプ

報告」という，とかく客観性の欠如しがログラミングには熟達していることもあちな手法に対する反省から生じたものと

愛知大学情報メディアセンター

－ 46 －

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も言える。行動主義的心理学はビジネス報の入力と出力の関係性の記述にすべてや臨床場面など，実用的にも大きな成功の労力が費やされるのではなく，その関を収めたため，特にアメリカを中心に隆係性を生み出す知覚や記憶，学習，問題盛を極めた。しかし，時代が進み，脳活

解決，推論などにまで研究対象が拡張さ

動その他の生理データの取得技術およびれてきた。これが「認知的アプローチ」と電子計算機（つまりコンピュータ）の発呼ばれるもので，行動主義に取って代わ展に伴い，かつて「ブラックボックス」

り現在まで心理学の主流となっている研とされたもの，すなわち心的情報処理も1）
究パラダイムである 。つまり，ヒトや動研究対象となり得るのではないかと考え物を電子計算機と同様に情報を処理するられるようになった。電子計算機についシステムとみなすことで心を理解しようて言えば，情報が入力されると計算結果とするわけである。そのために，主としが出力されるという側面はヒトや動物のて実験心理学，心の働きを脳機能から説行動と同様である。しかし一方で，「ブ明する認知神経科学，言語学，人工知能

ラックボックス」とされてきたヒトや動研究など多様な分野の学際的な連携が行

物の心とは異なり，電子計算機を構成す

われている。人工知能研究と関わりのあるハードウェアすなわち中央処理演算装るマービン・ミンスキーやハーバート・

置・制御装置，ランダムアクセス可能な

サイモン，アレン・ニューウェルのよう

主記憶装置，補助記憶装置，入出力装置

な研究者は認知心理学者もしくは認知科

についてはその仕組みが完全にわかって学者とされることもあるが，一方で極めいる。ソフトウェアについてもそのアルて著名な計算機科学・情報処理の研究者

ゴリズムはプログラミング言語で表現可でもある。このあたりになると心理学研

能なものである。つまり，少なくとも技

究と情報技術研究はもはや区別できなく術者にとって，これらはブラックボック

なる。これはかつて注目されたパーセプ

スではない。生理反応データの利用・生

トロンモデル（単純なニューラルネット

理メカニズムに対する知見とともに，こワークの一つ；生物の神経回路網にヒンのような電子計算機のメカニズムをアナトを得て，ソフトウェア的に実現された

ロジーとして用いることで，「ブラックいわば人工の神経回路網），近年メディボックス」とされてきたヒトやヒト以外

アに取り上げられることの多いディープの動物の心的情報処理の仕組みも明らか

ラーニングなどについても同様で，知能にできるのではないか，と考えられるよや学習の研究には，計算機科学・情報学うになったわけである。つまり，行動主と心理学の間には明確な境界はない，と義以後の心理学研究においては，単に情言えるかもしれない。

愛知大学情報メディアセンター

－ 47 －

Vol.27, No.1, 2017

以上に述べてきたことから，心理学を

1.3

オンラインか対面か学ぶ学生は情報技術教育を受けるのに優れた立場にいると言える。加えて，実験

コミュニケーションは心理学の大きな心理学者の多くにとって，実験システム

研究テーマの一つである。コミュニケーの一部として電子計算機を用いることはションに該当する良い和語はなかなか見必須である。自ら実験システムのプログ

当たらないために，この語は片仮名表記

ラミングを行うこともしばしばである。

されることが多い。定義としては，情報プ ラ ッ ト フ ォ ー ム は Windows で あ る この 送 り 手 と 受 け 手 が お り， そ の 情 報 にともあれば，Macintosh あるいは Linux

よ り 受 け 手 の 行 動 が 変 化 す る， も し くであることもあり，用いる言語も C およは（生理的なものも含め）受け手に何らび類似のものを好む人，Basic の系統をかの変化が生じること，とすることがで

好 む 人， あ る い は Matlab を 用 い る 人 な

きよう。生物の歴史において，コミュニ

ど多岐にわたる。プログラミングに加えケーションと言えば対面（face-to-face）て， 電 子 回 路 を 設 計 し， 実 験 装 置 を 作

で 行 わ れ る の が 普 通 で あ っ た。 も ち ろり，その制御を電子計算機に行わせるこん，嗅覚的な情報のマーキング・拡散なともよくある。特に，一部のモデル動物

ど特殊な方法も存在するが，主流はやはを除き，動物を用いた心理学研究についり実時間での対面コミュニケーションでては，商業的に生産されている実験用機ある。しかしながら，現代では通信ネッ器が存在しないため，それらを被験体とトワークを介したコミュニケーションがして使う場合には制御プログラムを含め行われている。対面式のスカイプのようシステムのかなりの部分を自作する必要なものがある一方，テキストベースの電がある。また本稿著者の一人である関は子 メ ー ル， ツ イ ッ タ ー， 日 本 に お い て

単一神経細胞の活動を記録する実験をこは LINE なども存在する。このようなコ

2）

れまで多数行ってきたが ，その種の実

ミュニケーション手段の変化は心理学的験から得られるデータはまさに神経回路に大きな研究テーマとなるため，その利網モデルを構成する基盤となるものであ

点・弱点などについてもすでに様々な報る。これらのことからすれば，心理学を告がある

3），4），5）。

学ぶ学生にとっては，情報技術を学ぶ優さらにインターネットなどの通信ネッれた立場にいるというだけでなく，場合

トワークを利用してアンケートを収集す

によってはそれらの技術は必須のものでる，オンライン調査がある。この手法にあるとさえ言えるだろう。

は，収集する側にとっては時間，労力，金銭などのコストを少なくできるなどの愛知大学情報メディアセンター

－ 48 －

Vol.27, No.1, 2017

利点がある。回答（する必要がある）者

1.4

本コースにおける実験の例

にとっても従来の方法と比べ，メリットがある。ディスプレイ上に表示された質

テキストベースでは，ブラウザを介し問文を読み，与えられた選択肢の中からた電子調査と従来型の質問紙調査におい最も適切だと思うものをマウスで選択すて，米国，日本ともに，その回答データ

るだけでよいのである。そのようなわけの統計的な傾向が異なることが報告されでマーケティングに関連して，企業によ6）ている 。一方，現在の一般的なブラウ

るオンライン調査が頻繁に行われていザには画像の表示機能が備わっている。

る。しかし，その結果の信頼性について

そ こ で， 同 一 被 験 者 に よ る 同 一 画 像 のは当然疑問を感じる人たちもおり，この評定が，対面の場合とブラウザを介した点についても心理学的な研究が存在す場合とで，どのように異なるかを比較す

6），7），8），9）

る研究も有意義であろう。というのは，

近年広く普及してきたネット通販につネット通販でも対面販売でも，画像は重いても触れたい。消費者はブラウザ上に要な商品情報となることが多く，それら示された図・写真とその説明に基づいて画像から受ける印象の違いの比較の研究

商品を選択し，必要な情報を入力するだはマーケティングにおいても価値あるもけでそれを購入できる。商店街での密接のとなり得るからである。実際の購買行な人間関係のみならず，レジやサービス

動には，画像による商品の評価以外にもカウンターでの接客さえも経験せずに買様々な要因が関わるが，そこで，本稿でい物ができる。仮にクレームや返品処理は，まず，単純化したシミュレーションが発生しても，もはや一切の対面コミュ

的実験を行う計画を立てた。この実験計

ニケーションを必要としない。従来もテ

画は心理学コースのサーバを教育利用

レビショッピングのような通信販売は存に用いる初の試みでもあり，その意味で在していたが，それでもプレゼンターがも，単純なシステムを安価に開発して運

消費者に語り掛けることで疑似的な対面用することとした。

る。

状態を作り出してきた。ネット通販にはまず，サーバマシンに Linux ディスト

それもない。しかし，当然，対面販売に

リ ビ ュ ー シ ョ ン の 一 つ で あ る CentOS7もメリットがあり，また対面とネット通を イ ン ス ト ー ル 後，http サ ー バ で あ る

販で消費者による商品に対する評価が変

Apache を起動し，インターネットに接わることもあり得るだろう。

続した。ウェブサイトの公開のみが目的であればこれで準備は整うが，本実験の実 施 に は， 被 験 者 の 評 定 を サ ー バ 側 で愛知大学情報メディアセンター

－ 49 －

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図1

心理学コースのウェブサーバ

受け取り，それを保存し，後ほど参照す学豊橋メディアセンターのサーバ室に設る た め の 仕 組 み が 必 要 に な る。 そ の た置したため，初期費用はハードウェアのめ， 追 加 で プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語・ 処 理

購入代金のみである。

系 の PHP（Hypertext Preprocessor）
を イ ン ス ト ー ル し， 関 係 デ ー タ ベ ー ス

以下，実施した実験の具体的な内容について述べる。

管 理 シ ス テ ム（Relational Database
Management System; RDBMS） で あ

2．実験 1：面識のある被験者での実験

る MySQL（ 実 際 に は MySQL と 互 換 であり，かつ CentOS において標準である

2.1

目的

MariaDB を用いた）を起動した（図 1）。
一方，これらの導入には，サーバに不正

電子計算機のディスプレイに呈示されな情報を送り込まれる危険性が伴う。そる画像について，対面，ウェブブラウザ

こで，実験用ウェブページへの不正アク

での呈示それぞれの条件で，同一画像にセス防止対策の一つとして，Apache の対する被験者の印象に違いが生じるのか

Digest 認証を利用し，正規の被験者以外を検討した。これは画像の呈示者が存在は該当ページに到達できないようアクセする場合と，呈示者不在で被験者自らがス制限を掛けた。この認証方式について

電子計算機を操作して見る場合でその同は，古いブラウザが対応していないとはじ画像への評価が変わるのか，という問

いえ，広く用いられてきた Basic 認証といの検討でもある。ここでは，対面条件は異なり，情報が平文で流れないというの方がブラウザ条件よりも高評価を得ら利点がある。

れるという仮説を立てた。まずは，実験

なお，これらオペレーティングシステ

者と面識のある学生を被験者として実験

ムとアプリケーションはすべて無償で公を開始した。これは顔見知りの営業担当

開されている。また，サーバマシンは本者に商品画像を見せられる条件とネット

愛知大学情報メディアセンター

－ 50 －

Vol.27, No.1, 2017

通販のサイトで同じ商品を見る条件の比プレゼンテーションソフトを用いてコン較を単純化したものになぞらえられるか

ピュータのディスプレイに呈示した。各もしれない。

画像を一枚ずつ呈示し，その画像の印象を 点 数 化 し て，A4 用 紙 に 記 さ れ た 1～

2.2

方法

10 の 数 字 一 つ を ○ で 囲 む 形 式 で 回 答 させた。この条件では，対面コミュニケー

被験者

19～22 歳の男女大学生で，男性

ションの特徴をより強調するために，実5名と女性15名の計20名であった。なお，

験者自ら画像の品や景色についてのエピ

被 験 者 は す べ て， 実 験 者 と 面 識 が あ っソードなどをコメントした。

た。
材料

ブラウザ条件では，被験者各自が指定
視覚刺激として，実験者が撮影しの URL に ア ク セ ス し，Digest 認 証 に よ

た 身 の 回 り の 品 や 景 色 の 写 真 画 像 30 枚るアクセス制限を通過すると，一ページ（JPEG フォーマット， 800 × 600 ピクセ

目 に 教 示 が 表 示 さ れ， 続 い て，ID を 入ル，96dpi）を用いた。対面条件での刺激力後に実験が開始されるようにした。30

呈示のために，14 型ラップトップパーソ

枚の画像がページごとに 1 枚ずつ呈示さナルコンピュータ（Windows7 または 10,

れ，ラジオボタンで表示された 1～10 点

NY2200S, EPSON 製 ） と プ レ ゼ ン テ ーの中から一つを選ばせることで画像を評

ションソフトウェア（PowerPoint 2010,

価させた（図 2，図 3）。刺激セットは対Microsoft 製）を用いた。
ブラウザ条件については，心理学コースのサーバ（psy.aichi-u.ac.jp）上に実験システムを構築した。オペレーティング
システムとして CentOS7，プログラミン
グ言語として PHP，取得データの格納と取り出しのために関係データベースシス
テムの MySQL を使用した。データベー
スには被験者の ID ごとに画像 30 枚それ
ぞれの印象評定データが格納されるよう
にした。
手続き

対面条件では，口頭で教示を行い， 被 験 者 に よ る 回 答 用 紙 へ の ID 記 入
後に実験を開始した。画像は，実験者が愛知大学情報メディアセンター

図2－ 51 －

ブラウザ条件の模式的な流れ図
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図3

ブラウザのスクリーンショット（例）面条件と同一であったが，その呈示順を検定には対応のある t 検定を用いた。

変えた。
すべての被験者に対し，対面・ブラウ

2.3

結果

ザ条件それぞれを実施し回答を得た。2つの条件の順番については被験者間でカ

画像評定点数の合計の平均は対面条件

ウンターバランスをとった。つまり，被で 231.4（SD ＝ 27.82），ブラウザ条件で

験 者 の う ち 10 名 は ブ ラ ウ ザ 条 件 ⇒ 対 面

206.25（SD ＝ 30.48）であり，対面条件

条件の順に実験し，10 名は対面条件⇒ブ

で評価点が高くなった（図 4）。検定の結ラウザ条件の順で実験した。2 つの条件

果，この違いは有意であった（t（19）＝

それぞれの実験は 3 日程度の間隔をあけ

5.18, p ＜ .001）。

て実施した。評価点はそれぞれの条件ごとに合計し，その点数を比較した。統計愛知大学情報メディアセンター

－ 52 －

Vol.27, No.1, 2017

に対する配慮からよい評価をした被験者もいたことも推測される。そのため，次にこれらの問題点を踏まえて新たな実験を計画した。
3．実験 2：初対面の被験者での実験
3.1

目的

実験 1 で明らかとなった問題の改善を図り，実験者と初対面の被験者を用いた実験を行った。この実験は，見知らぬ営
図4

実験 1 での各条件での画像の評価

業担当者から商品画像を単に呈示される
場合とネット通販サイトで商品画像を見

2.4

考察

る場合で同じ画像から受ける印象の違いを調べる単純化された実験と言えるかも

呈示画像の評定を 2 つの条件で比較ししれない。

たところ，仮説通り，対面条件の印象評
価点が高かった。これは，被験者がみな

3.2 方法

実験者と面識があったこと，対面条件においては実験者によるコメントが添えら被験者れていたことなどが大きく影響したもの

1 名と女性 2 名の計 3 名であった。すべてと 考 え る。 こ れ は， 対 面 コ ミ ュ ニ ケ ーの被験者が実験者と初対面であった。

ションの特徴を有効に活用するためで材料あったが，その結果，単純な対面・オンラ

新 た に 実 験 者 が 撮 影 し た 写 真 画 像 15 枚

イン条件の比較にならなかったともいえを加えた計 45 枚を用いた（画質，サイズる。また，実験後の会話から，実験中には先の30枚と同様）。そして，ブラウザ条

実験の仮説・意図を推測し，それに沿っ件で呈示される刺激セットについて，実た回答をした被験者がいたこともわかっ験 1 で使用した 30 枚のうち 15 枚を新たにた。加えて，対面条件では，用いた画像

追加した画像 15 枚と入れ替えた。乱数をが実験者本人により撮影された写真であ用い，条件間で画像の呈示順を変えた。

ることを被験者に伝えたために，実験者

その他は実験 1 と同様である。

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－ 53 －

19～22 歳の男女大学生で，男性

実験 1 で用いた刺激画像 30 枚に，Vol.27, No.1, 2017

手続き

概 ね 実 験 1 と 同 様 で あ っ た が，「材料」の項目に述べた通り，刺激セットを変更したことで，対面・ブラウザ条件
ともに，2 回目の実験では新奇な画像が15 枚呈示されることとなった。そこで，対面条件では回答用紙，ブラウザ条件ではラジオボタンによる回答項目に「この画像を見た記憶がありますか」という質
問と回答欄を追加した。記憶に関する回
答 項 目 は， 実 験 の 主 た る 目 的 を 推 測 しにくくするためのダミーとして用いた。
データの分析は対面・ブラウザ条件に共図5

実験 2 での各条件での画像の評価

通 し て 現 れ る 画 像 15 枚 に 対 す る 評 価 点
を対象に行った。なお，取得したデータ

は 3 名に限られた。この被験者数はこのからは 2 つの条件間における記憶の定着

種の統計検定に十分な数とは言えないた

率・再生率についても検討できるが，本め，この結果のみで結論を出すことは適稿 に お い て は そ の 分 析 は 省 略 し た。 ま当ではない。

た，実験 1 と異なり，結果の単純化した解釈ができるよう図についてのコメント

3.4

考察

は行わなかった。また，実験の間隔を 1
週間程度に延ばした。

ここでは初対面の被験者を対象に対面・ブラウザ条件で同一画像から受ける

3.3

結果

印象の評価の違いを検討した。しかし，
本稿執筆までに有効な統計検定を行うだ

実験 1 と同様に画像評定点数の合計をけの被験者を集められなかった。とはい算出した。対面条件で90.3（ SD ＝14.63），

え，全ての被験者において対面条件で評ブラウザ条件で 86.0（SD ＝ 17.28）であ

価が高くなるという傾向が出ており，十り，実験 1 と同様，対面条件で評価点が高分な被験者を集めることで統計的な裏付くなった。（図 5）しかし，統計的にはこけを持つデータとなるものと考えていの差は有意ではなかった（t（2）＝ 1.30，

る。

p ＝ .32）。とはいえ，本稿執筆時点では，現在までに，簡単なデータの取得とい2 つの条件ともにデータを取得できたのう目的のためには，本システムが十分に愛知大学情報メディアセンター

－ 54 －

Vol.27, No.1, 2017

機能することを確認した。今後の課題とアプリケーションをある程度自由に導入

して，以下を検討できるだろう。例えば，できるようになる。これは心理学研究のどのような要因を操作すれば，呈示者のテーマの幅を広げる可能性をもたらすだ

在・不在を問わずディスプレイに呈示さろう。

れる画像の印象を良くすることができる

本稿に紹介した実験自体は，本稿執筆のか，呈示者自身の印象が画像の印象評

締め切り時点現在で継続課題である。研定にどのように影響するのかなどという究の成果が，サーバシステム同様，新た点である。実験方法の変更の一例としてな価値を持つ重要な知見につながる大きは，SD 法 を 用 い る こ と な ど が 挙 げ ら れな可能性をもつものになることと期待しる

10）。これらを通じ，現実のネット通販ている。

や対面販売において，商品画像の印象に影響を及ぼし得る要因を総合的に検討できるだろう。

謝辞
本 研 究 は JSPS 科 研 費 JP24653210 の助成を受けたものです（To Y.S.）。

4．まとめ
参考文献
本稿では，心理学と情報技術の密接な

1）Benson, N. Introducing Psychology: a

関わりを紹介した。また，インターネッ

graphic guide. Icon Books Ltd（2014）．

トに接続された心理学コースのサーバ

2）Seki Y, Hessler NA, Xie K, Okanoya

を，心理実験を基礎として情報技術の教K. Food rewards modulate the activity

育に用いる例を紹介した。加えて後者にof song neurons in Bengalese finches.

関連して，心理学教育・研究については，

European Journal of Neuroscience, 39

インターネットに接続された独自のサー（6）:975-83（2014）．

バを設置することに多くの利点があるこ

3）Lee, P. S., Leung, L., Lo, V., Xiong, C., &とを示したと考えている。

Wu, T. Internet communication versus

米国には，PHP と MySQL を組み合わ

face-to-face interaction in quality of life.

せたウェブベースの心理学調査・実験用

Social Indicators Research, 100（3）, 375-

サーバアプリケーションを開発・無償で389（2011）．

配布しているカリフォルニア大学 Davis

4）Kappas, A., & Krämer, N. C. （Eds.）．

校 の よ う な 大 学 も あ る 11）。 我 が 国 に お

Face-to-face communication over the

いても，本学の心理学コースのように独Internet: emotions in a web of culture,

自のサーバを運用するなら，さまざまな

language, and technology. Cambridge

愛知大学情報メディアセンター

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Vol.27, No.1, 2017

University Press（2011）．

11）Tomic, S. T., & Janata, P. Ensemble:5）山本吉伸，& 仁木和久．コミュニケーショ

A Web-based system for psychology

ン基礎実験計画とその環境設計 . 情報処理

survey and experiment management.

学会研究報告ヒューマンコンピュータイン

Behavior Research Methods, 39（3）, 635-

タ ラ ク シ ョ ン（HCI），1995 （42），49-56

650（2007）．

（1995）．
6）柿本敏克，& 細野文雄．コンピュータディ
スプレイ上での回答に特異性はあるか：電子調査と質問紙調査の比較．群馬大学社会情報学部研究論集， 12，23-34（2005）．
7）Szolnoki, G., & Hoffmann, D. Online,
face-to-face and telephone surveys—
Comparing different sampling methods
in wine consumer research. WineE c o n o m i c s a n d P o l i c y , 2（ 2 ）, 5 7 - 6 6（2013）．
8）Heerwegh, D., & Loosveldt, G. Faceto-face versus web surveying in a highinternet-coverage population differencesin response quality. Public Opinion
Quarterly, 72（5）, 836-846（2008）．
9）Hollier, L. P., Pettigrew, S., Slevin, T.,
Strickland, M., & Minto, C. Comparing
online and telephone survey results inthe context of a skin cancer prevention
campaign evaluation. Journal of Public
Health, fdw018（2016）．
10）鎌田晶子，吉野大輔，& 臼井信男．商品
写真に対する印象評価と選択行動：SD 法と 一 対 比 較 を 用 い た 検 討． 人 間 科 学 研 究（ Bulletin of Human Science），36（3），133-143（2015）．

愛知大学情報メディアセンター

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論文

HITs Word 部門における受講生の学習成果
谷口正明 （名城大学教職センター）
松井吉光 （愛知大学法学部）
長谷部勝也 （愛知大学名誉教授）
要旨2015 年度前期の情報リテラシー入門の HITs Word 部門における事前テストと事後テストの成績を比較することにより，受講生の学習成果を分析した。これらを比較すると，後者の平均点は 25.0 点上昇していた。また，標準偏差は，後者の方が前者の半分以下となっていた。事前
テストの成績分布は三ツ山分布となっていたが，事後テストでは解消された。そして，ほとん
どの受講生の成績は，上昇したか現状維持であった。事後テストで高得点群に属していたもの
は，1106 名中 1028 名（92.9 ％）となった。
これらにより，情報リテラシー入門では，一定程度の情報リテラシーを受講生に身に着けさせることができており，Word の操作に関する受講者間の実力差（格差）が縮まっている。

キーワード：情報教育，情報リテラシー

1．はじめにを計画的に継続できていないように感じたのである。当初導入した e-learning 教

愛知大学名古屋校舎では，2006 年度に材が操作主体で受講生にとって面白味のカリキュラム改定を行い，新しい情報リないものであったし，達成度テストの認

テラシーに関する科目（情報リテラシー

定基準が甘かったためである。この教材

入門，応用，それぞれ 1 単位）を開講する

は，達成度テストのパターンが限られてことにした。当初は，商用の e-learning

おり，何度か繰り返し問題を解いているシステムと情報リテラシーに関する教材と 同 じ 問 題 が 出 て き て い た。 し た が っを用いて，学生が自学自習をする科目とて，たとえ教材の内容を把握していなくして設定した。しかし，開講後の受講生ても受講生はトライアルアンドエラーでの様子をよく観察すると，これらの科目

正解にたどり着けていた。

の実効性に関して疑問が生じてきた。相したがって，学生たちが自学自習によ

当数の学生が自学自習を基本とした学習

り情報リテラシーを身に着けるという目

愛知大学情報メディアセンター

－ 57 －

Vol.27, No.1, 2017

標の達成は難しいように思われた。当初

10 周年を迎える。

の目的を達成するためには，達成度テス

HITs は 問 題 を 提 示 す る サ ー バ と ユ ー

ト の パ タ ー ン を 大 幅 に 増 や す か， ま たザが操作をするクライアントからなる。

は，他の教材を用いるしかなかった。

HITs のサーバでは，課題を Web ブラウ

私 た ち は， 教 員 が 基 本 的 な 知 識・ 技

ザ上でユーザ（受講生）に提示する。ユー能 を 教 え， そ の 後 は 学 生 が 自 学 自 習 を

ザは，課題をダウンロードし，ローカル

するようなシステムとするのがより良マシンの Microsoft Office を用いて，課い の で は な い か と 考 え た。 こ れ は い わ

題 を 解 く。 こ れ を 保 存 し た 後，Web ブ

ゆ る Blended e-learning で あ る。 そ し

ラウザを通じてファイルをアップロードて，教員有志で Microsoft Office（Wordす る。 サ ー バ 上 の PHP が こ れ を 採 点 エと Excel） を 自 動 採 点 す る シ ス テ ム をンジンに渡し，採点エンジンは，ユーザ

1）

開 発 し た 。 こ れ を Highly Interactiveが正しい操作を行ったかどうかを判定す

Training system（HITs）という。

る。（図 1）

HITs は 2006 年 7 月 に 開 発 を 開 始 し，Microsoft Word の採点では，Python

2006 年度秋学期の「情報リテラシー・応で書かれたプログラムでユーザが提出し用」より運用を開始した。そして，2007

たファイルの中身（xml）を読む。そし年 4 月開講の「情報リテラシー・入門」でて，指定された命令が入っているかどう

Typing に 関 す る 自 動 採 点 機 能 を 加 え，かを確認する。指定されたものが入って本格的に運用を開始した。これまでの運いる場合には，「正解」と判定する用でいくつかの問題に直面したが，それこの過程を小問の数だけ繰り返す。これ

らはすべて解決可能なものであった。そら の 結 果 は PHP に 渡 さ れ，PHP は デ ー

して，その後も絶え間ない改善を続け，タベースにこの結果を記録すると同時に

今年 2016 年で HITs を運用し始めてから

Web ブラウザに結果を表示する。

図1
愛知大学情報メディアセンター2），3），4）。

HITs の概要－ 58 －

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Microsoft Office 2007 以降では，ファクラスにつき定員は 110 名（55 名× 2）でイ ル の 保 存 に Office Open XML Fileあ る。 受 講 者 の 数 は， そ れ ぞ れ 1386 名

Formats という形式が用いられており，（2015 年 ），1791 名（2014 年 ），1898 名

ECMA で 公 開 さ れ て い る。 こ の た め，

（2013 年），1610 名（2012 年）であった。

XML フ ァ イ ル の 構 造 と 命 令 を 知 る こ とができる。これを利用して採点を行って

2．H ITs デ ー タ ロ グ の 分 析 に よ る 受 講

5）

いる 。

生の学習成果の分析

HITs で は，Word の 他 に Excel フ ァ
イ ル の 採 点 を 行 っ て い る 1）。 ま た，

2.1

概要

PowerPoint に つ い て は 現 在 採 点 プ ロ グ
ラムを開発中である。

HITs の サ ー バ 上 に は， ユ ー ザ が 提 出「情報リテラシー・入門，応用」では，したファイルがタイムスタンプ付きです

次のように授業を行っている。教員は授べて蓄積される。これらを解析すること

業時間の最初に基本的な知識についてのにより，ユーザの学習の様子を分析する

インストラクションを行う。そして，残ことができる。

り時間で受講生はこれを元に複数の課題

これらのファイルより，ユーザがファを解く。また，授業の最後に到達度の確イルを提出した時間と各問いに対する正認のために小テストを行っている。これ

誤を知ることができる。したがって，あは出欠確認のためでもある。

るユーザが特定の課題を解くためにどの「情報リテラシー・入門，応用」では，時点でどのような間違いをしたのか，ま受講生 110 名を 2 つのグループに分け，隔た，どの時点で成功に転じたのかを知る

週で授業を行っている。

ことができる。また，提出回数や課題を「情報リテラシー・入門」のスケジュー

解くのに要したおおよその時間（一つのルは以下の通りである。第 1 回目

ガイ

課題を提出した後，同じ課題を解きなお

ダ ン ス， メ ー ル の 使 い 方，HITs の 使 いして再提出するまでの時間間隔）を得る

方， 第 2 回 目こともできる。これら個々のミクロデー

タ イ ピ ン グ，HITs 事 前

テスト，第 3 回目

Word 1，第 4 回目

Word 2， 第 5 回 目

Excel， 第 6 回 目

HITs 事後テスト，第 7 回目は，全体の内タを分析することにより，個々の受講生の学習履歴を知ることができる。
一方，学期中に 2 回の実力テストを行容に対する質問日である。

い，受講生の成績がどのように上がった「情報リテラシー・入門」のクラスは Aのかを見ることもできる。クラス全体で～ P，および，Z の 17 クラスである。一どの程度の平均点の上昇が見られるの

愛知大学情報メディアセンター

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か，また，学部別，クラス別に平均点の2015 年度の前期に，Word の事前，事上昇がどの程度見られるのかを分析する

後の両方のテストを受けた（問題をダウこともできる。

ンロードをして提出をした）ものは 1106

本稿では，このようなマクロデータの名であった。（事前テストのみを受けた分析を行うことにより，この科目を取る

ものは 152 名，事後テストのみを受けた

こ と に よ り， 受 講 生 全 体 の 情 報 リ テ ラ

ものは 39 名であった。また，ダウンロー

シーがどの程度上昇したのかを分析す

ド の み を 行 い， 提 出 を し て い な い も のる。

は，事前テスト 32 名，事後テスト 11 名であった。）以降では，両方のテストを受け

2.2

分析方法

た 1106 名を対象に分析を行う。
ここで，次の量を定義する。まず，事HITs では，実習を行うに当たって，事前テストと事後テストの正解率をそれぞ

前テストを行っている。（付録参照）これ

れ％ Pre，％ Post とする。そして，事後は，受講生が Word と Excel をどのくら

テストの平均値〈％ Post〉から事前テス

い使うことができるかということを把握

トの平均値〈％ Pre〉を引き，100 −〈％するためである。事前テストは，その学Pre〉で割ったものを定義する。これを，期で教える予定の内容について学期の最規 格 化 ゲ イ ン（Normalized Gain）G と初に問う。当然ながら，受講生の大半が呼ぶ。

事前テストで満点を取るようであるならG：＝

ば，実習の内容を見直さなければならな〈％ Post〉－〈％ Pre〉
100 －〈％ Pre〉

いであろう。ただし，このような例はこ

これは物理教育の分野で受講生たち

れまで見られていない。なお，2015 年度の学力の伸びを示すための指標として前期の事前テストの平均点は後述する。

広く用いられている 6）。この量の最大値

また，学期の最後に事後テストを行っは，〈％ Post〉が 100 点の時の値であり，ている。これは，事前テストと同種の問1 で あ る。 物 理 教 育 で は，FCI（Force

題である。これを行うことにより，受講

Concept Inventory，力学概念調査）と生が Word と Excel に関する知識と技能いうテストを用いて，事前テスト，事後が概ね身につけたかどうかを判定するこ

テ ス ト を 行 っ て い る。Hake の 結 果 6） にとができる。

よると，伝統的な教え込み型の物理学の以下では，2015 年度の前期の事前，事講義を受けている受講生のゲインの平均

後テストから Word の問題に対する受講

値は約 0.23，受講生同士の対話や教員と生の成績に注目し，分析を行う。

受講生の対話を重視し，演示実験の結果

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－ 60 －

Vol.27, No.1, 2017

を予想するために討論を行っている講義

成績のばらつきが小さくなっている。こを受講し，同様の演習や実験を受けていれにより，「情報リテラシー・入門」でる受講生のゲインの平均値は，約 0.48 では， 一 定 程 度 の 情 報 リ テ ラ シ ー を 受 講あった。

生に身に着けさせることができており，

情報リテラシー入門では，授業の内容

Word の操作に関する受講者間の実力差や受講生の能力を測る測定装置は物理教（格差）が縮まっていると言える。また，育のそれとは全く異なる。しかし，規格規格化ゲインは，0.904 という大変高い値

化ゲイン自体は成績の伸びを示す汎用的であった。

な量であるため，試みにこれを計算し，事前テストと事後テストの成績分布を

どの程度の成績の伸びがあったのかを計

図 2 に示す。横軸は，事前テスト，事後算する。

テストの正解率であり，それぞれの数値
は，階級値を表す。例えば，90 点超 100

3．結果点以下の階級の階級値を 95 としている。
縦軸は，相対度数である。すなわち，そ3.1

受講生の成績上昇の様子の階級に属している割合を示している。
白抜きの棒グラフは事前テスト，グレー2015 年度前期の受講者のうち，両方のテストを受けた 1106 名について平均点，
標準偏差，規格化ゲインを計算したところ，以下のようになった。（表 1）の棒グラフは事後テストの成績分布である。
図 2 によると，事前テストの得点分布
は概ね三ツ山分布となっているようである。一つは 0 点をピークとする山，もう表1

全 受講生の平均値，標準偏差，規格化ゲイン G
事前テスト 事後テスト

平

均

72.3

97.3

標準偏差

27.5

11.6

一つは 70～80 点をピークとする山，もう

G
0.904

これによると，平均点は，事前テストと事後テストを比較すると 25.0 点上昇しており，事後テストでは，97.3 点となっている。また，標準偏差が事後テストでは 事 前 テ ス ト の 1/2 以 下 に な っ て お り，
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図2－ 61 －

事前テスト，事後テストの成績分布
Vol.27, No.1, 2017

一つは 90～100 点をピークとする山であ群に遷移した者は 599 名であった。つまる。しかし，事後テストではこれがほぼり，事前テストのうち最大勢力であった解消されており，しかも，多くの者（90 ％中得点群 649 名のうち 92.3 ％が高得点群以上のもの）が 90 点超 100 点以下の階級に移動している。また，事前テストで低に属していることがわかる。実は，この得点群に属していた 64 名は，事後テスト

テ ス ト の 小 問 の 数 は 9 で あ る。（ 付 録 参で中得点群に 12 名，高得点群に 45 名移動照）したがって，一問間違えたものは必した。この表から，成績が下がったもの

然的に 90 点未満になるため，90 点超 100

が 1106 名中 12 名いるが，ほとんどの受

点以下の階級に属するということは，満講生は，成績が上がったか，現状維持で点 を 取 っ て い る と い う こ と に な る。 実あった。なお，事前テストで高得点群には，事後テストが満点だった者は全体の属していたものは，全体 1106 名中 393 名

92.3 ％であった。

（35.5 ％），事後テストで高得点群に属し

次に，事前テストを受けた集団を三つの層に分け，事後テストの成績の増減をていたものは，1106 名中 1028 名（92.9 ％）であった。

定量的に議論する。上述のように，事前

この結果を図示したものが図3である。

テストの得点分布は概ね三ツ山分布と図 を 縦 断 す る 破 線 は 低 得 点 群， 中 得 点なっているため，全体を三つの層（1）低群，高得点群の境界である。左右の矢印

得点群：15 点以下，（2）中得点群：15 点

は，それぞれの得点群間の移動を表して

超～85 点以下，（3）高得点群：85 点超にいる。矢印の付近に書かれている数字は分けた。そして，これら三つの層の間の人数をあらわし，カッコ内の数字は，全遷移を見ることにより，成績がどの程度

体 1106 名 中， 何 パ ー セ ン ト の 者 が 移 動

上昇したかを分析する。（表 2）

しているのかを示している。矢印の太さ

表2
事後

三つの得点群の成績の遷移

事前 低得点群 中得点群 高得点群

合計

低得点群

7

3

0

10

中得点群

12

47

9

68

高得点群

45

599

384

1028

合計

64

649

393

1106

表 2 によると，事前テストの中得点群であった 649 名中，事後テストの高得点
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図3－ 62 －

三つの得点群の成績の遷移の様子
Vol.27, No.1, 2017

は，人数（または，パーセント）に比例おり，90 点台後半である。また，事後テさせて太く記している。

ストの標準偏差は，事前のそれの半分以下である学部が大半である。

3.2

学部間の比較

特に，現代中国学部の一年生は，事前
テ ス ト の 平 均 点 は 70.0 点 で あ る が， 事

下 の 表 は，2015 年 度 前 期 の 情 報 リ テ

後テストの平均点は 98.0 点であり，成績

ラシー入門の受講者のうち，両方のテスの伸びが最も大きい。加えて，事後テストを受けた 1106 名を，学部ごとに分け，トの標準偏差は 6.9 点であり最小である。

事前テストと事後テストの平均点，標準

一方，経営学部の一年生は，事前テスト，偏差を示したものである。「現代中国」，

事後テストの平均点はそれぞれ 75.1 点，「 経 済 」，「 法 学 」，「 国 際 コ ミ ュ ニ ケ ー

96.4 点であった。事前テストの平均点はション」，「経営」は，それぞれの学部の最も大きいが，成績の伸びは最も小さく

一年生の成績である。そして，「二年生なった。経営学部では，高等学校の商業以上」はすべての学部の 2 年生以上の成科の生徒を推薦入学で受け入れている。

績である。

商業科出身の学生は，普通科出身の学生
よりもより時間をかけて情報リテラシー

表3

各 学部一年生，全学部二年生以上
の成績
現代中国

経済

法

事後

事前

事後

事前

事後

数

105

105

252

252

195

195

平 均 値

70.0

98.0

71.0

97.3

71.2

98.0

標準偏差

26.5

6.9

29.0

11.6

28.7

9.3

国際コミュ

経営

テラシーの点数が高い。これにより，成績の伸びは最小となった。

事前
人

教育を受けているため，もともと情報リ4．まとめと議論
本稿では，2015 年度前期の情報リテラ

二年生以上

シー入門の HITs Word 部門における事

事前

事後

事前

事後

事前

事後

前テストと事後テストの成績を比較する

数

192

192

266

266

96

96

ことにより，受講生の学習成果を分析し

平 均 値

71.6

97.8

75.1

96.4

73.4

96.9

標準偏差

26.8

9.2

26.4

15.2

25.7

12.6

人

た。
事前テストと事後テストの成績を比較すると，後者の平均点は前者のものより

この表によると，学部ごとに事前テス

も 25.0 点上昇していた。また，標準偏差

トの平均点にわずかな差が見られるが，は，後者の方が前者の半分以下となって事後テストの平均点はいずれも上昇していた。

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－ 63 －

Vol.27, No.1, 2017

事前テストの成績分布は三ツ山分布との巨大データのごく一部を用いたに過ぎなっていたが，事後テストではそれが解ない。サーバ上には，それぞれの受講生消された。そして，ほとんどの受講生のの学習の様子を知ることができる巨大な成績は，上昇したか，現状維持であった。

情 報 が 蓄 積 さ れ て い る。 こ れ ら の 巨 大

事後テストで高得点群に属していたもの

データからユーザの学習履歴とともに成は，1106 名 中 1028 名（92.9 ％） と な っ長の様子を見出すことができるかもしれた。

ない。これは今後研究してゆきたいと思

これらにより，情報リテラシー入門でう。

は， 一 定 程 度 の 情 報 リ テ ラ シ ー を 受 講

ところで，情報リテラシー応用は，情生に身に着けさせることができており，

報リテラシー入門を履修要件としていWord の操作に関する受講者間の実力差る。 し か し， 学 生 た ち は， 情 報 リ テ ラ（格差）が縮まっていると言える。

シー入門の単位を取得した次の学期に情

また，学部ごとの事前テストと事後テ

報リテラシー応用を履修しているわけでストの平均点と標準偏差を分析した。どはない。すなわち，入門を履修して一年の 学 部 も 平 均 点 が 上 昇 し て 90 点 台 後 半

以上たった後に応用を履修している学生になっており，多くの学部は標準偏差はも 少 な か ら ず い る。 実 は， 情 報 リ テ ラ

半分以下となった。

シー応用では，初回に情報リテラシー入同様の分析を用いて，クラス間の成績

門の事後テストと同様のテストを行っての比較，他の年度の成績との比較も行ういる。情報リテラシー応用のこのテストこともできる。前者は FD に役立つであを入門の事後テストと比較をすることにろうし，後者は高等学校のカリキュラム

より，学生の情報リテラシーに関する長の改正が行われた際の学生の質の安定

期記憶を調べることができるかもしれな性，情報リテラシーのカリキュラムや内い。これも次の機会に研究したいと考え

容を変更したときの是非を検討するときている。

に役立つであろう。
今回，私たちは，情報リテラシー入門

参考文献の事前テストと事後テストの成績データ

1）岩田員典，功刀由紀子，齋藤毅，谷口正明，を比較することにより，受講生の成績の長谷部勝也，松井吉光，古川邦之，Excel，

伸びなどを見ることができた。ただし，Word 自 動 採 点 シ ス テ ム HITs の 構 築 と 運

私たちは HITs のサーバ上に，ユーザが用， 岩 田 ら， 愛 知 大 学 情 報 メ デ ィ ア セ ン

提出したファイルがタイムスタンプ付き

ター紀要 COM vol.20, No.1, 2010

ですべて蓄積している。今回は，これら
愛知大学情報メディアセンター

2）岩田員典，松井吉光，長谷部勝也，谷口－ 64 －

Vol.27, No.1, 2017

正明，池森均，梅垣敦紀，齋藤毅，澤田貴行， 土 橋 喜， 中 尾 浩， 西 本 寛， 古 川 邦 之，
毛利元昭：情報リテラシーのための Word，Excel 自動採点システムの構築と運用，教育改革 ICT 戦略大会 pp.294-295（2013）3）松井吉光，谷口正明，長谷部勝也，HITs
における Word 文書の採点プログラムの開発， 一 般 教 育 論 集 ,（40）,25-40（2011-0330）
4）長谷部勝也，松井吉光，谷口正明，HITs
における Word 文書の採点プログラム 2013
年度版の開発，一般教育論集 ,（45）,41-53（2013-09-30）
5）Standard ECMA-376 Office OpenXML File Formats, http://www.
ecma-international.org/publications/standards/Ecma-376.htm
6）Richard R. Hake, American Journal of
Physics 66（1998）64

愛知大学情報メディアセンター

－ 65 －

Vol.27, No.1, 2017

（付録）情報リテラシー入門の事前，事後テストのサンプル
以下に，2015 年度の前期に開講された情報リテラシー入門の事前テスト，または，
事後テストのサンプルを示す。事前，事後テストは，数種類の問題があり，これはそのうちの一つである。
ワードを使い，以下に記されている指示にしたがってファイルを編集しなさい。
ただし，以下のファイルをダウンロードして編集した後，docx ファイルとして保存して提出しなさい。
【指示】［1］右揃えしなさい。
［2］左インデントを指定しなさい。
［3］左インデントを指定しなさい。
［4］こ の行を次のように設定しなさい：
・フォントの種類：MS P ゴシック
・フォントサイズ 14pt
・太字
・一重下線
・中央揃え

愛知大学情報メディアセンター

［5］一行目のインデントを指定しなさい。
［6］右揃えしなさい。
［7］中央揃えしなさい。
［8］箇条書きにしなさい。
［9］右揃えしなさい。
※イ ンデントは好きな位置に指定して良い事とする。
※箇 条書きの部分は，箇条書きでも段落番号でも構わない事とする。

－ 66 －

Vol.27, No.1, 2017

ソフトウェアレビュー

立体化学の基礎教育における MolView の活用
西本
1．はじめに寛 （愛知大学経済学部）

い。また，立体化学の学習用として多くの 教 育 機 関 で 導 入 さ れ て い た HGS 分 子

立体化学は，有機化学を学ぶうえで避構造模型が，製造元（日ノ本合成樹脂製

け て は 通 れ な い 項 目 で あ る。 分 子 の 三

作所）の倒産により入手不可能となって次 元 構 造 が， そ の 分 子 の 性 質 を 左 右 すおり，在庫が無くなれば継続的な利用はる た め で あ る。 化 学 の 教 科 書 で は， 透

できなくなる。

視 式（perspective formula）1） や 破 線 -そこで，本稿では立体化学教育のため

く さ び 形 表 記 法（dashed-wedged lineの 3D 分子モデリングアプリケーション

2）

notation） と呼ばれる表記法により，分の活用方法を紹介する。PDB の管理を行子 の 三 次 元 表 記 を 行 う 場 合 が 多 い。 まう RCSB のウェブサイトには30種以上のた，補助的にステレオ図を活用する場合

ソフトウェアがリストアップもある（図 1）。

る よ う に，3D 分 子 モ デ リ ン グ ソ フ ト に

3）

されてい

しかし，紙面上でのこうした表記だけは数多くの種類が存在するが，ここではで分子の立体構造を理解することは，化

MolView と い う ウ ェ ブ ア プ リ ケ ー シ ョ

学初学者にとっては極めて困難であり，ンを取り上げる。このアプリケーション

実際に自分の手で分子模型を組んで立体の特徴は，無料で使えること，そして，化学の学習を進めることが推奨される。

パソコンだけでなくスマートフォンから

しかし，履修者数が数百人規模にのぼるも利用できる点であり，文系学生への立

文系大学の共通科目では，分子模型を履

体化学教育に導入し易いという利点があ

修者全員に購入させることは現実的ではる。

なく，分子模型を用いた授業進行は難し
2．MolView の解説
MolView は， ナ ノ バ イ オ ロ ジ ー を 学
ぶ デ ル フ ト 工 科 大 学 の 大 学 生 Herman
Bergwerf によって開発されたウェブア
図1

 タンのケクレ構造式と透視式及メびステレオグラム愛知大学情報メディアセンター

プリケーションである 4）。2004 年の 7 月
1 日から一般に公開されている。ウェブ－ 67 －

Vol.27, No.1, 2017

ブラウザを介して動作させるプログラム

また，パソコンから利用した際とは画であるため，Windows や Mac，Linux と面 構 成 が 若 干 変 わ る も の の，iPhone や

いった OS に依存せず利用することがで

iPad の よ う な タ ブ レ ッ ト 端 末 か ら も 動

きる（図 2）。

作 さ せ る こ と が で き る（ 図 3）。 こ こ では，2016 年 9 月 現 在 の 最 新 バ ー ジ ョ ン
MolView v2.4 の操作方法について解説する。
2.1

構造式からの 3D モデリング

MolView を 利 用 す る た め に は，
図2

M olView の動作画面（Firefox，Mac OS）

http://molview.org にアクセスする。パソコン画面からアクセスした場合，画面左側には構造式が，画面右側には構造式に描かれた分子の 3D モデルが表示される。iPhone からアクセスすると，画面が上下に分かれており，上部に構造式，下部に 3D モデルが配置されている。ここか ら は， 学 生 の 利 用 を 想 定 し て iPhoneの画面をもとに解説する。
初めて MolView にアクセスした場合，カフェインの構造式と 3D モデルが表示
さ れ る。3D モ デ ル は 指 で ド ラ ッ グ し たりピンチイン・ピンチアウトにより自由に動かしたりサイズを変えることができる。MolView の基本機能は 2D の構造式
か ら 3D モ デ ル を 描 画 す る こ と で あ り，
任意の構造式から 3D モデルを作成することができる。構造式エディタの周りには，構造式を描くための各種ツールが並んでいる。このうち，［ゴミ箱］ボタンを

図3

MolView の動作画面（Safari，iPhone）

愛知大学情報メディアセンター

押すことで最初に描かれていたカフェイ－ 68 －

Vol.27, No.1, 2017

きあがる。
こ う し て 描 い た 構 造 式 を 3D に 変 換 するためには，画面上部のツールメニュー
を左にスワイプして現れる［2D to 3D］
ボタンをタップする。すると，構造式エディタに描かれた分子の 3D モデルが画面下部に表示される（図 4）。化学を専門としない学生は，二次元の構造式から三次元構造をイメージしにくいという場合が多いが，MolView を用いることで極めて容易に分子の立体構造を作り出すこと
ができる。
2.2

外 部 デ ー タ ベ ー ス を 用 い た 検 索 機
能MolView では，構造式を自分で描かな
くても，物質の英語名称から構造式及び
図4

 olView で作成したプロパンの構
M
造式と 3D モデル

3D モ デ ル を 作 図 す る こ と が で き る。 画
面上部の検索窓に任意の物質名を入力す
ると，PubCem，Crystallography Openンの構造式をクリアすることができる。

Database，RCSB の デ ー タ ベ ー ス か ら

構造式を描く方法は，基本的に一般的な物質を探し出し，自動的に構造式とその構造式エディタを利用する場合と同様で

3D モ デ ル が 描 画 さ れ る。 ま た， 物 質 名ある。画面左側には単結合や二重結合とを途中まで入力すると候補となる物質がいった結合線が並んでいるが，上にスワリストアップされる機能も備わっている

イプするとベンゼンや五員環などの骨格ため，物質名を正確に覚えていなくても構造が現れる。例えば，単結合を選択し的確に目的の物質を探し出すことができて画面上をタップすれば，炭素 - 炭素のる。例えば，グルコースを出力したい場

単結合を持つエタンが描かれるし，エタ

合は検索窓に Glucose と入力すればよい

ンの端を再度タップすると，3 つの炭素が，Glu まで入力すると，検索窓の下にを持つ直鎖アルカンであるプロパンがで

Glucose，Glucagon，Gluconic acid と愛知大学情報メディアセンター

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Vol.27, No.1, 2017

いった候補物質が並ぶので，その中から
Glucose を選択すればよい。
検 索 機 能 は， キ ラ ル 分 子 を 出 力 す る
際 に 有 用 で あ る。 例 え ば，L-alanineと D-alanine の 立 体 配 座 の 違 い を 見 た
い が， キ ラ ル 中 心 の 立 体 配 座 が わ からないために構造式を描けない場合があ る。 そ う し た 時 は， 検 索 機 能 を 用 い

図5て L-alanine と 入 力 す れ ば L-alanine のMoodle の ペ ー ジ 上 に 埋 め 込 ん だ
MolView の 3D モデル（カフェイン）

3D モ デ ル が，D-alanine と 入 力 す れ ば
D-alanine の 3D モデルを得ることができんだものを図 5 に示した。HTML コード

る。

は，ページコンテンツ入力欄の［HTML］
ボタンを押したうえで入力する。こうし

2.3

Moodle との連携て埋め込まれた 3D モデルは，MolViewと同様に向きやサイズを変えながら閲覧

MolVeiw では，作成した 3D モデルをす る こ と が で き る。Moodle で 提 示 し て

ウ ェ ブ サ イ ト に 埋 め 込 む た め の HTMLいるレジュメなどの授業資料と対応付け

コードを取得することができる。画面上て教員側が 3D モデルを用意しておくこ部の［Tools］メニュー内にある［Embed］とで，テキストやレジュメでは伝えきれボタンを押すと，現在表示されている 3Dない分子の立体構造を学生に提供するこモ デ ル の HTML コ ー ド が 現 れ る。 こ れと が で き る。 同 様 の 機 能 は，Moodle にをコピーして任意のウェブサイトに貼り

5）Jmol プラグイン を導入することで実現

付けると，MolView 以外のサイトに 3D可能であるが，この場合は Moodle へのモデルを埋め込むことができる。

Jmol ブラグインの実装，表示させたい分

本 学 が 2009 年 度 よ り オ ン ラ イ ン 教

子の PDB や MOL ファイルのアップロー

材提示システムとして採用している

ドなどの準備が必要であり，MolView を

Moodle では，HTML コードの埋め込み利用した方がより簡便である。

が可能であるため，MolView で作成した
3D モ デ ル を Moodle 上 で も 表 示 さ せ る

3．まとめことが可能である。例として，Moodle のトピック内に新規ページを作成し，そこ本 稿 で は， 立 体 化 学 教 育 の た め のにカフェイン分子の 3D モデルを埋め込

MolView の 活 用 方 法 を 紹 介 し た。 二 次

愛知大学情報メディアセンター

－ 70 －

Vol.27, No.1, 2017

元的な構造式から三次元の 3D モデルを4）Herman Bergwerf: MolView: an

作成できること，外部データベースからattempt to get the cloud into chemistry

物質を検索して 3D モデルを作図できる

classrooms, ACS CHED CCCE

こと，さらに Moodle 上に 3D モデルを埋Newsletter, 2015.

め込める点など，特別な知識を持たなく

http://confchem.ccce.divched.

ても直感的な操作で 3D モデルの作成・

org/2015FallCCCENLP9

利用が可能である。学生に利用させるう
えで，iPhone のようなスマートフォンでの操作も可能なこと，そしてアプリケー
ションのインストールが必要なく無料で

5）Jmol/JSmol filter.
https://moodle.org/plugins/filter_jmol6）MolView manual.
http://molview.org/docs/manual.pdf

使える点など，化学を専門としない学生に も 扱 い や す い 点 が MolView の 最 大 のメリットである。
今回は詳しく取り上げなかったが，ここ で 紹 介 し た 機 能 以 外 に も MolView には様々なツールが用意されている。例えば，分子の静電ポテンシャルを表示した
り，NIST のデータベースを利用した IRやマススペクトルを得ることもできる。
機能の詳細については，公式のマニュア
ル

6）を参照されたい。

参考文献
1）村橋俊一ほか：ボルハルト・ショアー

現代有機化学第 4 版（上），p. 43，化学同人，
1996.
2）富岡清ほか：ブルース有機化学第 5 版（上），p. 230，化学同人，2004.
3）Molecular Graphics Software Links,
http://www.rcsb.org/pdb/staticHelp.
do?p=software/software_links/
molecular_graphics.html

愛知大学情報メディアセンター

－ 71 －

Vol.27, No.1, 2017

研究ノート

愛知大学における情報系科目以外での Moodle 活用事例
運営堂： 森野

1．はじめに誠之 （非常勤）

・Moodle の利用目的
・Moodle を使ってよかった点

愛 知 大 学 で Moodle の 利 用 を 開 始 し 8・Moodle の不満な点年目となり，当初は情報系科目での利用
3．調査結果が主であったものが情報系科目以外でも利用が増えている。講義室などパソコン

3-1が設置されていない科目もあるため，現

M oodle を利用している科目，履修者数，教室の形態

状や問題点・要望などを把握するために
6 名 の 教 員 に ア ン ケ ー ト 調 査 を 行 っ た。
その結果を報告する。

表 1 に Moodle を利用している科目，履
修者数，教室の形態をまとめた（教員の2．設問項目

敬称は省略する）。300 名以上の講義もあれば 30 名以下の小規模の講義もあり，科調査は以下の設問項目で行った。

目も演習，語学など幅広く利用されてい・Moodle を 利 用 し て い る 科 目， 履 修 者ることが分かる。特に 300 名以上の講義，数，教室の形態

講義室での Moodle 利用は導入時に想定・Moodle を利用し始めたきっかけ

していなかったため非常に興味深い。

・授業で使うまでに苦労した点
表1

Moodle を利用している科目，履修者数，教室の形態

教員氏名

科目

履修者数

教室形態

西本 寛

生命の科学

390 名

講義室

塩津

ゆりか

社会政策

328 名

講義室

アンソニー・ヤング

演習Ⅳ

27 名

PC 教室

小坂

敦子

Reading Ⅲ

40 名

PC 教室

土橋

喜

社会データ分析入門

59 名

PC 教室

伊藤

清己

財務諸表論

95 名

講義室

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－ 73 －

Vol.27, No.1, 2017

3-2

Moodle を利用し始めたきっかけ

たいと考えていた（小坂）。

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レジュメを履修者の人数分印刷して語学では双方向のコミュニケーション

も， い つ も 大 量 に 余 っ て し ま う。 紙 のに 課 題 を 感 じ て お り，Moodle を 使 う こ

無駄を減らすために私個人のウェブサとで解消できると考えて利用を始めていイ ト で の 配 布 を 検 討 し て い た と こ ろ，る。昨今の学生は LINE などのコミュニ

Moodle 上で配布が可能だということをケーションツールを使うことになれてい知り利用を開始した（西本）。

るために授業中に発言することが少ない

同 僚 の 先 生 に Moodle を 教 わ り ま しが，Moodle な ど の デ バ イ ス を 使 う こ とた。そこで講習会に参加して非常に簡単

で活発に発言するようになるようであに資料配付ができるだけでなく，小テス

る。筆者の授業でもチャットを用いて質トの実施もできることがわかったため，問を受け付けているがかなりの発言数が利用を開始しました（塩津）。

ある。

-300 名以上の講義では資料の印刷と配--布 が 大 き な 問 題 で あ り， 教 員 の 負 荷 に学生に授業の復習の機会を与えたかっな っ て い た こ と が 分 か る。Moodle で あ

た た め。 さ ら に は， 自 主 的 に 学 習 す る

れば事前に掲示しておくことで学生が印姿勢を身につけさせたいと考えたため。

刷することもでき，教員が許可をすればMoodle に 小 テ ス ト を 組 み 入 れ， 自 由 なタブレットなどでそのまま閲覧すること

時間に何度でも行わせることで，学力のも可能であるため，学生の利便性も向上向上を図ることができると考えたため。

している。

（伊藤）。
--

--

Moodle を 用 い ず に 反 復 学 習 を さ せ る

授業の教材をオンラインにまとめて，た め に は， 専 用 の デ ジ タ ル 教 材 を 購 入

様々なメデイアとチャットもクラスに導する必要があるなど障壁が高かったが，入したかったです（ヤング）。

Moodle では標準機能で小テストが実装

英語リーディングのクラスで，分からされているために利用価値が高かったよ

ない箇所があるかどうかをクラス全体にうである。また，自動採点があることと尋ねても，反応があまりよいとは言えな修正も容易なことが利点である。

いこと，また予習状況にかなりの個人差があることに対して，何らかの工夫をし愛知大学情報メディアセンター

－ 74 －

Vol.27, No.1, 2017

3-3

授業で使うまでに苦労した点ようである。このあたりの問題について--は講習会などで事前に告知しておき，サ小テストを実施するために，フィードポートできるような体制にすることが必

バック機能を活用しています。この機能要であろう。

の使い方が最初はよくわからず，せっかく小テストをしたのに匿名になっていたこともありました（塩津）。

3-4

Moodle の利用目的

出席管理・教材配布・予復習が主な目

宿題提出のためのワークシートをムー
ドル上に置いたのに，学生には「非表示」

的 で あ っ た。3-2 の 内 容 と 重 複 す る 部 分が多かったため詳細は割愛する。

になっていて焦ったこともあった。使い始 め る と， ワ ー ド で は 簡 単 に 開 け な い

3-5

ファイルが提出される等，予想していな--かったケースも出てきた（小坂）。

小テストの結果をオンラインで管理でMoodle を使ってよかった点--

きるのは，ペーパーテストを行うよりもMoodle には教員と学生の権限があり，

大 変 便 利 で あ る。 さ ら に， 分 子 の 3D モ

教員権限では学生に表示される画面と異デルを授業コンテンツと関連づけて提示なるが，分かりづらく戸惑うことがある

することができるのも便利な点である

ようである。教員を学生権限に切り替え（西本）。

る機能があり，テスト用の学生アカウン

冊子体の教材やプリントを作成しなくトも発行しているので，周知していくこても授業ができるようになり，内容の追とでこのような問題を解決していきた

加や修正が迅速に反映できるので大変便い。

利です（土橋）。
----

省力化に大きなメリットを感じている

以前から使っていた冊子体の教材を教員が多い。インターネット上にデータ

PDF フ ァ イ ル に 作 り 直 し て 使 っ て い まがあるので紛失や忘れることがないのもすが，教材の内容を作成することにかな

メリットであろう。

り時間がかかります（土橋）。

--

設問の数が多いので，小テストの問題
作成に手間がかかった（伊藤）。

る。 積 極 的 に 学 習 す る よ う に な っ た

--

（伊藤）。

既存の教材の電子化はかなりの負荷の愛知大学情報メディアセンター

期末試験にその成果が反映されてい--－ 75 －

Vol.27, No.1, 2017

Moodle で は 小 テ ス ト の 受 験 回 数 も わ

4．まとめ

かることから成績との関連性もわかる。

アンケート調査の結果 2 つの課題が浮

ま た，GISMO と い う 機 能 で は ロ グ イ ン

か び 上 が っ て き た。1 点 目 は 教 材 配 布，

数などもわかることから，成績の良い学

小テスト，課題の回収などの作業的な部

生行動も把握できるため教材開発，授業分に関しては導入も容易でメリットも多方法の改善にも役立つ。

いようであるが，さらなる活用になると様々な問題が生じるということ。2 点目

3-6

Moodle の不満な点

は Moodle のバージョンアップの内容を--素早く教員に伝えることである。

Moodle の 使 い 方 が 分 か ら な い と き は1 点目に関してはサポート側からのこ

ネ ッ ト で 調 べ て い ま す が， 新 機 能 な ど

まめなヒアリングを行い改善をしてい解説が少なく分かりにくい部分があり，く。2 点目に関しては難しい部分が多い

試行錯誤しながら使うことがあります

が，前述のように動画での説明コンテン（土橋）。

ツの作成で対応したい。また，公開され問題バンクのエクスポートが不完全な点。画像を入れ込んだ問題を作っても，ているマニュアルなどを用いるなどして対応する方法も考えられる。

エクスポートした際に画像が消えてしまうので，インポート後に再度画像を挿入しなければならない（西本）。

謝辞
本稿をまとめるにあたり，アンケート

フィードバック機能を使って小テストに回答いただいた教員各位，アンケートを 実 施 し た 場 合， 未 受 験 者 は エ ク セ ル

回収のサポートしていただいた情報シス

ファイルに反映されません（塩津）。

テム課佐藤氏に，心より感謝申し上げま--す。

Moodle は オ ー プ ン ソ ー ス の ソ フ ト
ウェアであるために常にバージョンアップをしている。セキュリティ面でも最新バージョンを導入する必要があるために， 毎 年 バ ー ジ ョ ン ア ッ プ を 行 っ て いる。このためマニュアルの更新，新機能の説明が追いつかず不満となっているようである。講習会での説明，操作動画の公開などで対応したい。
愛知大学情報メディアセンター

－ 76 －

Vol.27, No.1, 2017

特集

キャンパスネットワーク・インフラシステムの更新（2013 年度～2015 年度）
1．ネットワーク及びインフラシステム

ネットワーク機器は第 7 期システム導入時に不正な端末接続の防止を目的に，

1.1

システム概要認証方式としてユーザー認証（Web ブラ

2008 年に導入した第 7 期教育研究情報

ウ ザ で の ユ ー ザ ー ID 認 証 ） と 端 末 認 証システム（以下，第 7 期システム）のう（MAC アドレス認証）を採用している。

ち， イ ン フ ラ シ ス テ ム サ ー バ や ネ ッ ト

今回のアクセススイッチ更新時も同じ方

ワーク機器は，導入から機器寿命目安と式を採用した。

なる 5 年が経過しており，今後は老朽化

インフラシステムは豊橋キャンパス・

に伴うハードの故障が想定されることか

車 道 キ ャ ン パ ス で は 学 内 向 け DNS サ ーら，2013 年度から 2015 年度の 3 年間に渡バ・DHCP サ ー バ・RADIUS サ ー バ でり豊橋キャンパス・車道キャンパスのイ構成され，車道キャンパスのみ学外向け

ンフラシステムサーバ及びネットワーク

DNS サーバが設置されている。なお，名機器を入れ替え，情報教育学習環境の改

古 屋 キ ャ ン パ ス で は 2011 年 度 に サ ー バ

善を行った。詳細は後述する。

の仮想化を実施し，DNS サーバ・DHCP

なお，第 7 期システム導入以降はネッ

サーバ・RADIUS サーバ・ネットワーク

トワークをはじめとした各システムは一監視サーバ・ログ管理サーバ・ホスト接括更新をしない事とした。また，名古屋

続申請システムサーバが稼働している。

キャンパスのインフラシステムサーバ及び ネ ッ ト ワ ー ク 機 器 は 2012 年 度 の 名 古

1.3

屋キャンパス竣工時に入替済であるた【2013 年度】

め，対象外である。

インフラシステム更新

豊 橋 キ ャ ン パ ス・ 車 道 キ ャ ン パ ス の学 内 向 け DNS サ ー バ・DHCP サ ー バ・

1.2

システム構成RADIUS サ ー バ を 各 キ ャ ン パ ス の 仮 想

キ ャ ン パ ス 内 は， 高 速 L3 コ ア ス イ ッ

マ シ ン と し て 構 築 し た。 構 築 に 伴 い，チを中心としたスター型構成とし，コア

RADIUS サ ー バ は RADIUS-proxy 機 能層・ディストリビューション層・アクセ

によりネットワーク機器からの認証要求

ス層の 3 層構成である。

を LDAP サ ー バ へ リ レ ー す る 構 成 と し各層には，必要十分な帯域と処理能力を持った L3／ L2 スイッチを配置している。
愛知大学情報メディアセンター

た。
DNS サ ー ビ ス は， 車 道 キ ャ ン パ ス の
DNS サーバがプライマリとして動作し，－ 77 －

Vol.27, No.1, 2017

愛知大学情報メディアセンター

図1

DNS サーバのシステム構成

図2

DHCP サーバのシステム構成－ 78 －

Vol.27, No.1, 2017

名 古 屋 キ ャ ン パ ス・ 豊 橋 キ ャ ン パ ス の器を更新した。更新に伴い Windows8.1

DNS サ ー バ は セ カ ン ダ リ と し て 構 成 さへの対応と，従来 IPsecVPN のみであっれている。（図 1）

た学内リソースへのネットワークアクセ

DHCP サービスは名古屋キャンパスのスが可能となった。（2015 年度に旧機器

DHCP サ ー バ に 集 約 し て い た 無 線 LANの老朽化に伴い，IPsecVPN のサービスセグメントからの DHCP 要求処理を，各は終了している。）

キ ャ ン パ ス の DHCP サ ー バ で 処 理 す る
方式に変更した。（図 2）【2014 年度】
豊橋キャンパス・車道キャンパスのア【2014 年度】

ク セ ス 層 の ス イ ッ チ と， 車 道 キ ャ ン パ

導入から 2 年が経過したログ管理サー

スのインターネット接続ルータを更新

バの安定稼働に伴い，旧ログ管理サーバし た。 採 用 し た ア ク セ ス ス イ ッ チ は SDに残存するログを現用サーバに集約しカードブートに対応しており，故障等にた。

よる交換時の所要時間短縮を可能にしてホスト接続申請システムの申請フォーいる。

ム内の一部表記について，利用者との意
見 交 換 を 基 に 修 正 を 行 っ た。 な お， ス

【2015 年度】

マートフォンの普及により学生や教職員

豊橋キャンパス・車道キャンパスのコのホスト接続申請システム申請件数もア 層・ デ ィ ス ト リ ビ ュ ー シ ョ ン 層 の ス

年々増加している。今後も必要に応じてイッチを更新し，サーバスイッチはコア

システムの改修または更新を検討した

スイッチに集約した。コアスイッチは筐い。

体 内 冗 長 構 成 と な り， 設 置 ス ペ ー ス や
ケーブル本数，消費電力の削減を図るこ【2015 年度】とができた。また，豊橋キャンパスにつ

第 7 期システムで導入した学外向け

いてはコアスイッチがシングル構成で

DNS サーバを，車道キャンパスの仮想マあったことから障害時への懸念があった

シンとして構築した。

が，冗長構成とすることで安定稼働を実現することができた。

1.4

ネットワークシステム更新

他，豊橋キャンパス・車道キャンパス【2013 年度】の 光 ケ ー ブ ル や UTP ケ ー ブ ル の 張 替 え

学外から学内ネットワークやリソースを実施した。サーバ室フリーアクセスフ

へ の ア ク セ ス に 必 要 な SSLVPN 専 用 機

ロアに残存していた不要なケーブルを全

愛知大学情報メディアセンター

－ 79 －

Vol.27, No.1, 2017

図3

ネットワーク構成概略て撤去し，ケーブル配線や保守，メンテ

け，豊橋キャンパスの 5 号館 1F 部分と，

ナンスに支障の無い状態へ整頓された。

6 号館 1F・2F 部分に無線 LAN のアクセ
スポイントを増設した。

2．無線 LAN【2015 年度】
2.1

無線 LAN システム概要

アクセスポイント 1 台あたりの負荷を

無 線 LAN コ ン ト ロ ー ラ に よ る 集 中 管

分 散 す る た め， 名 古 屋 キ ャ ン パ ス の 厚

理 型 の 無 線 LAN シ ス テ ム を 導 入 し て お

生 棟 1F・2F・4F・5F 部 分 に 無 線 LAN

り，3 キャンパスとも IEEE802.11n に対のアクセスポイントを増設した。なお，応している。学会などで学外の方がネッ

一 部 の 無 線 LAN ア ク セ ス ポ イ ン ト はトワークを利用できるゲストアクセス用

IEEE802.11ac に対応している。また，増の環境も提供している。

設 に 伴 い 名 古 屋 キ ャ ン パ ス の 無 線 LAN
コントローラのソフトウェアバージョン

2.2

無線 LAN

アップも実施した。

【2013 年度】
無 線 LAN 対 応 エ リ ア 拡 大 の 要 望 を 受
愛知大学情報メディアセンター－ 80 －

以上
Vol.27, No.1, 2017

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。
（2015 年 10 月から 2016 年 9 月まで）

2015 年度◇第 2 回 12 月 10 日
1．2015 年 度・2016 年 度 教 育 用 ソ フ ト
ウェア利用申請書について
2．2016 年度新規予算について
3．2016 年度印刷ポイントについて
協議・報告事項
1．2016 年度情報メディアセンター開館
スケジュールについて
2．情報メディアセンター主催行事について2016 年度◇第 1 回 4 月 25 日
1．2016 年 度 新 規 予 算 2 期 工 事 ネ ッ ト
ワークについて2．2016 年度教育用ソフトウェア利用申請について
3．COM 編集委員の選出について
4．所長の任期満了について

5．短期大学部の第三者評価受審に関する提出資料について◇第 2 回 6 月 13 日
1．所長の任期満了について
2．2016 年度学生用 PC 更新について
3．2016 年 度 Moodle サ ー バ 更 新 に つ いて協議・報告事項
1．2016年度第2期工事ネットワーク調達
結果について2．SSL-VPN バージョンアップについて
3．EViews について
4．COM 募集について
5．Adobe 包括ライセンスについて
6．ホスト接続申請状況について

協議・報告事項
1．2015（平成 27）年度事業報告書について
2．SSL-VPN のバージョンアップについて
3．2016 年度新規予算について
4． ホ ス ト 接 続 申 請 に お け る 許 可 OS について愛知大学情報メディアセンター

－ 81 －

Vol.27, No.1, 2017

2．情報メディアセンター主催行事（2015 年 10 月～2016 年 9 月）

◆豊橋校舎
開

講

日

講

習

会

名

教室

参加人数

10 月 5 日（月）Word2010 講習会

応用編

421 教室4人

10 月 13 日（火）Excel2010 講習会

関数編

523 教室2人

11 月 11 日（水）Excel2010 講習会

グラフ編

421 教室1人

11 月 17 日（火）Word2010 講習会

応用編

523 教室2人

11 月 20 日（金）Excel2010 講習会

関数編

423 教室2人

11 月 24 日（火）Word2010 講習会

応用編

523 教室3人

12 月 4 日（金）Excel2010 講習会

グラフ編

423 教室3人

5 月 11 日（水）Word2013 講習会

基礎編

421 教室4人

5 月 17 日（火）Excel2013 講習会

基礎編

421 教室7人

5 月 23 日（月）Word2013 講習会

基礎編

421 教室9人

5 月 25 日（水）PowerPoint2013 講習会

421 教室8人

6 月 8 日（水）Excel2013 講習会

基礎編

421 教室5人

6 月 13 日（月）PowerPoint2013 講習会

421 教室4人

6 月 20 日（月）Excel2013 講習会

基礎編

421 教室3人

6 月 22 日（水）Word2013 講習会

基礎編

421 教室3人

6 月 29 日（水）PowerPoint2013 講習会

421 教室1人

9 月 22 日（木）無線 LAN 設定会

421 教室7人

9 月 30 日（金）無線 LAN 設定会

421 教室

12 人

教室

参加人数

◆名古屋校舎
開

講

日

講

習

会

名

10 月 14 日（水）文書作成講習会（Word2010）

L712 教室

1人

10 月 19 日（月）

文書作成講習会（Word2010）

L708 教室

2人

10 月 23 日（金）エクセル関数講習会（Excel2010）

L713 教室

6人

10 月 28 日（水） パワーポイント講習会（PowerPoint2010） W403 教室

4人

10 月 29 日（木） パワーポイント講習会（PowerPoint2010） L713 教室

3人

愛知大学情報メディアセンター

－ 82 －

Vol.27, No.1, 2017

開

講

日

講

習

会

名

教室

参加人数

11 月 11 日（水）グラフ作成講習会（Excel2010）

W402 教室

17 人

11 月 11 日（水）グラフ作成講習会（Excel2010）

W402 教室

2人

11 月 23 日（月）エクセル関数講習会（Excel2010）

L713 教室

1人

11 月 30 日（月）グラフ作成講習会（Excel2010）

L709 教室

5人

12 月 14 日（月）エクセル関数講習会（Excel2010）

GWR2

3人

12 月 15 日（火）グラフ作成講習会（Excel2010）

L708 教室

1人

12 月 18 日（金）グラフ作成講習会（Excel2010）

L713 教室

2人

12 月 18 日（金）文書作成講習会（Word2010）

L713 教室

2人

12 月 22 日（火）エクセル関数講習会（Excel2010）

L708 教室

2人

1 月 20 日（水）グラフ作成講習会（Excel2010）

W403 教室

2人

1 月 26 日（火）

文書作成講習会（Word2010）

W403 教室

2人

1 月 26 日（火） パワーポイント講習会（PowerPoint2010） W403 教室

2人

2 月 1 日（月）1人

パワーポイント講習会（PowerPoint2010） W403 教室

2 月 1 日（月）エクセル関数講習会（Excel2010）

W403 教室

1人

2 月 15 日（月）エクセル関数講習会（Excel2010）

W401 教室

1人

3 月 7 日（月）

文書作成講習会（Word2010）

W403 教室

1人

3 月 7 日（月）エクセル関数講習会（Excel2010）

W403 教室

1人

3 月 28 日（月）無線 LAN 設定会

GWR1, GWR2

26 人

3 月 31 日（木）無線 LAN 設定会

GWR1, GWR2

12 人

4 月 5 日（火）無線 LAN 設定会

GWR1, GWR2

58 人

4 月 7 日（木）無線 LAN 設定会

GWR1, GWR2

21 人

4 月 13 日（水）無線 LAN 設定会

GWR1, GWR2

85 人

4 月 15 日（金）無線 LAN 設定会

GWR1, GWR2

40 人

4 月 22 日（金）文書作成講習会（Word2010）

GWR1

3人

5 月 3 日（火）グラフ作成講習会（Excel2013）

W403 教室

3人

5 月 12 日（木）エクセル関数講習会（Excel2013）

L713 教室

8人

5 月 13 日（金）グラフ作成講習会（Excel2013）

L713 教室

6人

5 月 19 日（木）文書作成講習会（Word2013）

L713 教室

6人

愛知大学情報メディアセンター

－ 83 －

Vol.27, No.1, 2017

開

講

日

講

習

会

名

教室

参加人数

5 月 20 日（金）エクセル関数講習会（Excel2013）

L713 教室

6人

6 月 1 日（水）文書作成講習会（Word2013）

L708 教室

1人

6 月 3 日（金）グラフ作成講習会（Excel2013）

GWR1

2人

6 月 7 日（火）グラフ作成講習会（Excel2013）

W404 教室

1人

6 月 10 日（木）グラフ作成講習会（Excel2013）

L713 教室

2人

6 月 13 日（月）グラフ作成講習会（Excel2013）

L712 教室

8人

6 月 15 日（水） パワーポイント講習会（PowerPoint2013） L707 教室

3人

6 月 17 日（金）エクセル関数講習会（Excel2013）

L713 教室

10 人

6 月 21 日（火）

文書作成講習会（Word2013）

W404 教室

2人

6 月 24 日（金） パワーポイント講習会（PowerPoint2013） L713 教室

4人

6 月 27 日（月）L712 教室

6人

パワーポイント講習会（PowerPoint2013） L712 教室

2人

7 月 4 日（月）エクセル関数講習会（Excel2013）7 月 6 日（水）エクセル関数講習会（Excel2013）

L708 教室

5人

7 月 8 日（金）文書作成講習会（Word2013）

L713 教室

1人

9 月 5 日（月）無線 LAN 設定会

GWR1, GWR2

2人

9 月 14 日（水）無線 LAN 設定会

GWR1, GWR2

26 人

◆車道校舎：主催行事なし

愛知大学情報メディアセンター

－ 84 －

Vol.27, No.1, 2017

2015 年度 LMS 運営協議会活動報告
1．Moodle 講習会

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

①第 18 回 Moodle 講習会
校舎
豊橋
名古屋

第 18 回
教員向け

開催日時

場所

5 月 21 日

2限

5 号館

523 教室

5 月 21 日

3限

5 号館

523 教室

5 月 21 日

2限

厚生棟 W404 教室

5 月 21 日

3限

厚生棟 W404 教室

Moodle 講習会のお知らせ！

ご質問・ご意見をお寄せください

参加・不参加に関わらずご質問やご要望をお寄せください。
当日の講習内容に反映させるほか、メールなどでも回答いたします。

5/ 21 木1 日時

2 限 [ 初心者向け講習会 ]名古屋校舎 10:45 〜

豊橋校舎 11:00 〜

3限

名古屋校舎 13:00 〜

豊橋校舎 13:20 〜[ 利用者向けワークショップ ]2 場所 名古屋校舎 厚生棟 W404教室 ／ 豊橋校舎 5号館 523教室
3 初心者向け講習内容● 操作方法説明

コースリクエストと初期設定／教材配布 ( ファイルアップロード ) ／レポート課題／フォーラム／機能の紹介のみ ・小テスト ・アンケート● サポート体制、マニュアル設置場所の紹介
コースの開設や教材の掲示をはじめ、Moodle の設定から使用方法の説明まで、
メディアセンター職員や専門スタッフがお困りごとに対応します。
パソコンが苦手な先生方にも安心してお使いいただくことができます。
・常駐サポート、メディアセンターサポート

4 利用者向けワークショップ● 15 年度版Moodleの紹介● 個別相談5 講

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

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

6 その他

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

講習会に関するお問い合わせ先
名古屋校舎 情報システム課
豊橋校舎 豊橋情報メディアセンター
車道校舎 情報システム課車道分室②第 19 回 Moodle 講習会
校舎
豊橋
名古屋

第 19 回
教員向け

開催日時
10 月 1 日

2限

場所
5 号館

523 教室10 月 1 日

3限

5 号館

523 教室10 月 1 日

2限

厚生棟 W401 教室

10 月 1 日

3限

厚生棟 W401 教室

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

Moodle 講習会のお知らせ！

ご質問・ご意見をお寄せください

参加・不参加に関わらずご質問やご要望をお寄せください。
当日の講習内容に反映させるほか、メールなどでも回答いたします。

10 / 1 木

1 日時

お 問 い 合 わ せ 先 E -M ail

E-mail：moodlestaﬀ@ml.aichi-u.ac.jp

2 限 [ 初心者向け講習会 ]名古屋校舎 10:45 〜

豊橋校舎 11:00 〜

3 限 [ 利用者向けワークショップ ]名古屋校舎 13:00 〜

豊橋校舎 13:20 〜

2 場所 名古屋校舎 厚生棟 W401教室 ／ 豊橋校舎 5号館 523教室
3 初心者向け講習内容● 操作方法説明

コースリクエストと初期設定／教材配布 ( ファイルアップロード ) ／レポート課題／フォーラム／機能の紹介のみ ・小テスト ・アンケート● サポート体制、マニュアル設置場所の紹介
コースの開設や教材の掲示をはじめ、Moodle の設定から使用方法の説明まで、
メディアセンター職員や専門スタッフがお困りごとに対応します。
パソコンが苦手な先生方にも安心してお使いいただくことができます。
・常駐サポート、メディアセンターサポート

4 利用者向けワークショップ● 個別相談コース作成から学生の登録、配布する教材の電子化など、すぐに Moodle を使い始めるための準備を一緒に行います。
授業の中で感じる Moodle に対する困りごと、ご不安などのご相談にもお答えします。

● 新機能の紹介

5 講師

・条件付きアクセス(リソースと活動に表示の条件が追加できます)・動画ストリーミングシステム

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

6 その他

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

講習会に関するお問い合わせ先
名古屋校舎 情報システム課
豊橋校舎 豊橋情報メディアセンター
車道校舎 情報システム課車道分室③第 20 回 Moodle 講習会
校舎
豊橋
名古屋

第 20 回
教員向け

開催日時

場所

3 月 24 日

2限

4 号館

421 教室3 月 24 日

3限

4 号館

421 教室3 月 24 日

2限

厚生棟 W401 教室

3 月 24 日

3限

厚生棟 W401 教室

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

お 問 い 合 わ せ 先 E -M ail

E-mail：moodlestaﬀ@ml.aichi-u.ac.jp

Moodle 講習会のお知らせ！

ご質問・ご意見をお寄せください

参加・不参加に関わらずご質問やご要望をお寄せください。
当日の講習内容に反映させるほか、メールなどでも回答いたします。

3/ 24 木 2・3 限

1 日時

2 限 [ 初心者向け講習会 ]名古屋校舎 10:45 〜

豊橋校舎 11:00 〜

3 限 [ 利用者向けワークショップ ]名古屋校舎 13:00 〜

豊橋校舎 13:20 〜

2 場所 名古屋校舎 厚生棟 W401教室 ／ 豊橋校舎 4号館 421教室
3 初心者向け講習内容● 操作方法説明

コースリクエストと初期設定／教材配布 ( ファイルアップロード ) ／レポート課題／フォーラム／機能の紹介のみ ・小テスト ・アンケート● サポート体制、マニュアル設置場所の紹介
コースの開設や教材の掲示をはじめ、Moodle の設定から使用方法の説明まで、
メディアセンター職員や専門スタッフがお困りごとに対応します。
パソコンが苦手な先生方にも安心してお使いいただくことができます。
・常駐サポート、メディアセンターサポート

4 利用者向けワークショップ● 個別相談

5 講

師

6 その他

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

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

講習会に関するお問い合わせ先
名古屋校舎 情報システム課
豊橋校舎 豊橋情報メディアセンター
車道校舎 情報システム課車道分室

愛知大学情報メディアセンター

－ 85 －

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

お 問 い 合 わ せ 先 E -M ail

E-mail：moodlestaﬀ@ml.aichi-u.ac.jp

Vol.27, No.1, 2017

2．Moodle 利用状況

（Ａ）コース利用状況
運用開始 7 年目の 2015 年度は、456 コース、延べ 225 名の教員の利用があった。
合計コース数および利用教員数ともに、前年度と比較して微増である。
2015・2014 年度コース登録数及び利用教員数（利用人数は、延べ人数）
カテゴリ

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

愛知大学情報メディアセンター

15年度春学期
コース数
教員数
35
16
52
26
19
11
15
9
45
17
14
9
41
15
24
7
22
11
6
3
9
5
4
2
0
0
0
0
0
0
286
131

15年度秋学期
コース数
教員数
29
13
28
20
9
6
12
7
20
8
15
12
19
9
13
4
16
8
2
1
1
1
0
0
1
1
4
3
1
1
170
94

合計
コース数
教員数
64
29
80
46
28
17
27
16
65
25
29
21
60
24
37
11
38
19
8
4
10
6
4
2
1
1
4
3
1
1
456
225

前年比率
コース数
教員数
136％
121％
83％
121％
108％
121％
113％
114％
96％
89％
153％
131％
188％
126％
86％
73％
81％
100％
80％
80％
143％
100％
400％
200％
20％
25％
67％
60％
50％
100％
105％
108％

14年度春学期
コース数
教員数
37
17
71
24
20
11
13
6
54
22
12
10
24
14
22
9
31
12
6
2
5
4
1
1
2
2
1
1
0
0
299
135

14年度秋学期
コース数
教員数
10
7
25
14
6
3
11
8
14
6
7
6
8
5
21
6
16
7
4
3
2
2
0
0
3
2
5
4
2
1
134
74

合計
コース数
教員数
47
24
96
38
26
14
24
14
68
28
19
16
32
19
43
15
47
19
10
5
7
6
1
1
5
4
6
5
2
1
433
209

前年比率
コース数
教員数
147％
109％
77％
75％
96％
93％
114％
117％
124％
104％
73％
84％
100％
119％
113％
125％
100％
70％
83％
56％
175％
150％
20％
33％
125％
133％
300％
250％
100％
50％
100％
93％

－ 86 －

Vol.27, No.1, 2017

（Ｂ）サイトアクセス状況
2015 年度

学内・学外からのログイン数・活動数推移（月別）450,000
400,000
350,000
300,000ロ
グ 250,000
イン 200,000
数
150,000
100,000
50,000
0
3月

4月

5月

6月

7月

総ログイン数(学内)3月

2013年度

2014年度

2015年度

前年同月比

8月

9月

10月

総ログイン数(学外)

11月

総活動数(学内)

1月

2月

4月

5月

6月

7月

9月

10月

11月

12月

1月

総ログイン数（学内）564

22,254

23,39024,03923,439480

9,007

22,122

17,883

16,256

10,372338

総ログイン数（学外）

1,671

15,60819,657

17,37525,468

2,322

7,712

20,704

16,833

17,047

22,112

1,515

総活動数（学内）

8,637

268,775

258,609

301,004

304,371

5,888

93,537228,392

181,287

168,084

130,052

3,555

総活動数（学外）

21,869173,733

203,293

186,040

315,713

23,68872,233

182,621

136,228

154,839

227,217

11,941

ログインあたり活動数（学内）

15.31

12.08

11.06

12.52

12.99

12.27

10.38

10.32

10.14

10.34

12.54

10.52

ログインあたり活動数（学外）

13.09

11.13

10.34

10.71

12.40

10.20

9.37

8.82

8.09

9.08

10.28

7.88

総ログイン数（学内）422

23,432

20,815

24,10623,120580

11,477

18,695

15,87916,2549,666

358

総ログイン数（学外）949

18,845

19,571

20,43831,537

2,979

11,344

21,33817,437

18,741

23,653

1,738

総活動数（学内）

6,125

262,064

237,469

358,035

332,887

6,766

132,431

208,835

170,986

170,574

129,6643,690

総活動数（学外）

10,375

174,669

177,379

191,456

345,124

35,882102,170

178,857

137,450

142,081250,511

15,049

ログインあたり活動数（学内）

14.51

11.18

11.41

14.85

14.40

11.67

11.54

11.17

10.77

10.49

13.41

10.31

ログインあたり活動数（学外）

10.93

9.27

9.06

9.37

10.94

12.04

9.01

8.38

7.88

7.58

10.59

8.66

総ログイン数（学内）472

19,20817,19722,004

21,478604

10,79621,16918,094

16,151

11,034384

総ログイン数（学外）

1,119

20,744

22,111

21,36534,574

3,837

12,90424,54023,59921,31831,171

1,738

総活動数（学内）

11,393

256,288229,328

315,176

355,160

8,376

129,090249,924

205,368

178,020

163,640

6,136

総活動数（学外）

9,393

187,352

210,289

236,483

425,343

53,728

127,574

242,288219,904

185,126

353,718

17,677

ログインあたり活動数（学内）

24.14

13.34

13.34

14.32

16.54

13.87

11.96

11.81

11.35

11.02

14.83

15.98

ログインあたり活動数（学外）

8.39

9.03

9.51

11.07

12.3

14

9.89

9.87

9.32

8.68

11.35

10.17

総ログイン数（学内）

111.80%82.00%

82.60%

91.30%

92.90%

104.10%94.10%

113.20%113.90%99.40%

114.20%107.30%

総ログイン数（学外）117.90%110.10%113.00%104.50%109.60%128.80%113.80%115.00%135.30%113.80%131.80%100.00%

総活動数（学内）

186.00%97.80%

96.60%

88.00%

106.70%123.80%97.50%

119.70%120.10%104.40%126.20%166.30%

総活動数（学外）

90.50%

107.30%118.60%123.50%123.20%149.70%124.90%135.50%160.00%130.30%141.20%117.50%

愛知大学情報メディアセンター

－ 87 －

8月

12月
総活動数(学外)

2月

Vol.27, No.1, 2017

3．ICT 委員会構成員◆ ICT 委員（2016 年 10 月 1 日現在）
役職名

所

情報メディアセンター所長

法
文

委

員

属

氏

名

学

部

松井

吉光

学

部

近藤

暁夫

地域政策学部蒋湧短 期 大 学 部

龍

昌治

法

部

多田

哲也

部

小野

良太

現代中国学部

土橋

喜

経

阿部

武彦

国際コミュニケーション学部

梅垣敦紀

法 科 大 学 院

伊藤

博文

文博

経

学
営

済

学

学

部

◆情報メディアセンター事務室
課

長

三浦

係

長

石原有希子

情報システム課課

豊橋情報メディアセンター事務室
情報システム課

愛知大学情報メディアセンター

車道分室

員

石川

彰吾

佐藤

源

濱口

庸介

係

長

宮部

浩之

係

長

水谷

伸司

－ 88 －

Vol.27, No.1, 2017

4．愛知大学年度

情報メディアセンター沿革・歴代所長

組織

所長（任期）
豊橋

名古屋

1978

システム沿革IBM 製ホストコンピュータ4331

導入

1979
1980

電子計算機センター

電子計算機センター委員会

1981

津村 善郎
（1980. 4. 1～1982. 4. 30）

1982
福田 治郎
（1982. 5. 1～1985. 3. 31）

1983
1984
1985
1986

高橋 正
（1985. 4. 1～1989. 3. 31）

1987
1988
1989

第1期教育研究情報システム稼動
情報処理センター

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

1988.4-1991.3

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

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

1991

1991.4-1994.3

1992
有澤 健治
（1992. 10. 1～1994. 9. 30）

1993

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

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

1996

第4期教育研究情報システム稼動（延長 6ヶ月）

1997
1998

宮沢 哲男
（1998. 10. 1～2000. 3. 31）

1999
2000

小津 秀晴
（2000. 4. 1～2002. 9. 30）

2001

1997.4-2000.9

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

2002
2003
2004

情報メディアセンター

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

2005
2006

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

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

中尾 浩（2006. 10. 1～2008. 9. 30）

2007
2008

ICT 企画会議
豊橋 ICT 委員会
名古屋 ICT 委員会

2009

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

2010
2011
2012

伊藤 博文
（2008. 10. 1～2012. 9. 30）

沓掛 俊夫（2010. 10. 1～2012. 9. 30）
ICT 委員会

2013

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

2014
2015
2016

愛知大学情報メディアセンター

松井 吉光（2014. 10. 1～）－ 89 －

Vol.27, No.1, 2017

編集後記
多くの寄稿のおかげで、無事に「愛知大学情報メディアセンター紀要 COM」の第 42号を発刊することができた。まずは執筆頂いた方々に御礼申し上げる。今回の掲載論
文も多分野にわたっており、これらの論文がより多くの方に資することができれば編集委員として幸いである。
本号から新しい表紙デザインになった。この表紙デザインは、本学在学生（名古屋情報メディアセンター学生相談員

経営学部 2 年の岡田晃奈さん）が制作した作品である。これは本号からの新たな試みが実行された結果であるが、経緯を簡単に説明する。
まず、COM の表紙デザインを在学生から募集しては、との提案が ICT 委員会でされ、その後、名古屋・豊橋情報メディアセンターの学生相談員に呼びかけた。その結果、30点の応募作品が集まり、ICT 委員会での審査で選ばれたのが本号表紙の作品である。
今回は、在学生からの表紙デザイン募集が初めての試みであったこともあり、かつ募
集のしやすさから、対象学生を名古屋・豊橋情報メディアセンターの学生相談員に限定したが、この対象学生の範囲をもっと広げてみては？との意見も出されており、この点は次号以降の検討課題である。今回の試みは、応募作品も予想以上に多数集まり、かつわずか 1 名ではあるが在学生の作品発表の場を新たに設けることもできたため、非常に良かったと感じている。
さて、2012 年に誕生した名古屋キャンパスでは、第 2 期工事によって本館（研究棟）、
グローバルコンベンションホールが完成しようとしている。また、ささしまライブ 24地区の開発も進んで、これまでは工事が多く殺風景であった名古屋校舎周辺もようや
く落ち着いたものになるであろう。ちょうど 5 年が経過した名古屋キャンパスでは、デスクトップ PC の更新が予定され、また豊橋キャンパスにおいても PC や教材提示装置などの更新が計画されている。こうしたことが、より快適な学習環境の整備・向上につながることを大いに期待したい。
最後になるが、「情報メディアセンター紀要 COM」については、ICT 委員会の場で、例えばアクティブ・ラーニングなどをテーマにした特集号を企画しては？などの意見が出されている。残念ながら今号では実現できなかったが、次号以降、多くの教職員から興味を持って頂けるような特集なども検討できればと考えている。また、皆様からも COM についての感想やご意見をお寄せ頂きたくお願い申し上げる。


愛知大学情報メディアセンター

（T.A.）－ 90 －

Vol.27, No.1, 2017

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〉 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，プリントアウトしたものと電子ファイルの双方を提出すること。
（2）完成された投稿原稿のみを受理する。
（3）提出する電子ファイル名は，投稿原稿のタイトルとすること。
（4）図版等がある場合は，その電子ファイルもあわせて提出すること。
図版等のファイル形式は jpeg とする。
（5）提出ファイルは，Microsoft Word またはテキスト形式とする。

愛知大学情報メディアセンター

－ 91 －

Vol.27, No.1, 2017

（6）裏表紙（目次用）として，タイトル，著者名の欧文を添えること。
（7）著 者は連絡先（ゲラ等の送付先）の住所，電話番号を申し込み先の担当者まで連絡すること。
5．投稿原稿の体裁
投稿原稿は横書きとし，図・表などは適切な場所に分かりやすく挿入すること。
なお，投稿原稿は COM 編集委員会にて共通したフォーマットに統一する。
6．校正（1）校正は著者校正を 2 回とする。
（2）校正段階での内容の変更は，編集作業に支障をきたさない範囲で行なうこと。
7．著作権（1）提 出された論文の著作権は，原則として愛知大学情報メディアセンターに属し，無断で複製あるいは転載することを禁じる。
（2）論 文作成に際して用いたコンピュータソフトや映像ソフト等の著作権に関する問題は，著者の責任において処理済みであること。他人の著作権の侵害，名誉毀損，その他の問題が生じないよう十分に配慮すること。
（3）万 一，執筆内容が第三者の著作権を侵害するなどの指摘がなされ，第三者に損害を与えた場合，著者がその責を負う。
（4）著 作人格権は著者に属する。
（5）本 誌に掲載された原稿は，学内においては，愛知大学情報メディアセンター
ホームページおよび愛知大学リポジトリにてデジタル公開するものとする。
（6）本 誌に掲載された原稿は，学外においては国立情報学研究所等へ登録される。
8．その他（1）別 刷りは著者に対して希望を調査し，原則として 50 部以内で無料進呈する。
（2）著 者には紀要を2部進呈する。ただし希望があれば10部を限度として進呈する。
以上
申し込み・問い合わせ： 愛知大学情報メディアセンター
担当： 情報システム課 石川E-mail： johosystem@ml.aichi-u.ac.jp
TEL： 052-564-6117（内線 20550)
FAX： 052-564-6217（内線 20569)

愛知大学情報メディアセンター

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Vol.27, No.1, 2017

2014 年 8 月 8 日改訂

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

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

愛知大学情報メディアセンター

－ 93 －

Vol.27, No.1, 2017

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

写真

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



愛知大学情報メディアセンター

以上－ 94 －

Vol.27, No.1, 2017愛知大学情報メディアセンター紀要 COM〔コム〕
Vol.27 No.1
2017年３月３日
2017年３月10日
編集

第42号

印刷
発行

愛知大学情報メディアセンター「COM」編集委員会

発行

愛知大学情報メディアセンター（名古屋）名古屋市中村区平池町四丁目60-6		〒453-8777 TEL（052）564-6117（直通）FAX（052）564-6217（豊 橋）豊橋市町畑町1-1
		 EL（0532）47-4124（直通）〒441-8522 T
FAX（0532）47-4125（車 道）名古屋市東区筒井二丁目10-31		 EL（052）937-8120（直通）〒461-8461 T
FAX（052）937-8121
COM 表紙デザイン制作者名
経営学部 ２年
名前：岡田 晃奈（オカダ
印刷

アキナ）

株式会社荒川印刷

情報メディアセンター教育用パソコン

機種および設置台数

○豊橋校舎
設

置

場

所

機
420 教室台数

HP Compaq dc7700 SF

35

HP Compaq Pro 4300SF/CT

35

421 教室DELL OPTIPLEX 7010

52

423 教室DELL OPTIPLEX 7010

60

424 教室

富士通 LIFEBOOK A574-M

40

413 教室HP Compaq 8200 Elite SFF

25

514 教室

富士通 LIFEBOOK A574-M

20

523 教室HP Compaq 8200 Elite SFF

50

メディアゾーン

HP Compaq Pro 4300SF/CT

40

情報メディアセンター（4 号館）

5 号館
図書館棟 1F

種

豊橋

計

357

○名古屋校舎設

置場

厚生棟 4F

講義棟 7F

所

機

種

台数

W401 教室

HP Compaq 8200 Elite SF/CT

60

W402 教室

HP Compaq 8200 Elite SF/CT

60

W403 教室

HP Compaq 8200 Elite SF/CT

60

W404 教室

HP Compaq 8200 Elite SF/CT

60

メディアゾーン

HP Compaq 8200 Elite SF/CT

120

L707 教室

Dynabook Satelite B551D

80

L708 教室

Dynabook Satelite B551D

80

L709 教室

Dynabook Satelite B551D

80

L712 教室

Dynabook Satelite B551D

20

Dynabook Satelite B551D

20

L713 教室
名古屋

640

計

○車道校舎
設

置

場

所

機

種

台数

K802

HP Compaq 6720s

35

K804

HP Compaq 6720s

50

HP Compaq dc5700SF

10

メディアゾーン
車道

計85

Journal of Aichi University Media Centervol.27 No.1
CONTENTS
Preface ...................................................................................... Director: Yoshimitsu Matsui
ArticlesStudies on Automotive Parts Industry with Individual Dataand its location information ............................................................................ JIANG YONG ......................... 1
Beyond The Web — Homeless Data Server ................................................... Kenji Arisawa ....................... 19
Face-to-face vs. online — Comparing evaluation of visual images:
An example of psychological experiment using an http server ............ Haruka Sakaguchi ....................... 45
Yoshimasa Seki
Learning Outcomes of Students in HITs Word part ............................. Masa-aki Taniguchi ....................... 57
Yoshimitsu Matsui
Katsuya Hasebe
Software Review...................................................................................... Hiroshi Nishimoto ....................... 67
Notes................................................................................................... Seiji Morino ....................... 73

Special Issue............................................................................................................................................ 77
Miscellaneous ................................................................................................................................................. 80
Editorial .......................................................................................................................................................... 90

Aichi University Media Center