情報処理学会 インタラクション 2020
IPSJ Interaction 2020

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2020/3/9

マルチモーダルセンシングによる状況内評価のラベリング支援手法
近藤 杏祐1加藤 浩2

大西 鮎美1

寺田 努1

葛岡 英明3

久保田 善彦4鈴木 栄幸5

塚本 昌彦1

概要：本研究では，他者に対する評価を含む表出をセンサを用いて機械学習により推定し，リアルタイムに集計して場にフィードバックするシステムの構築を目指す．機械学習を用いるシステムの構築には正解ラベルの作成が必要であるが，かかる労力が大きいため，自己申告の評価と当事者をセンシングしたデー
タを活用することで正解ラベル作成の負担を軽減する仕組みを提案する．カメラから得た表情の特徴量とメガネ型モーションセンサにより得た頭部の動き特徴量を用いて正解ラベルを推定した．その結果，F 値で平均 0.472 の認識精度が得られ，評価の大まかな変化は推定できていることを確認した．自己申告と推定ラベルを提案ラベルとして提示することで正解ラベル作成の補助となりうることを示した．

1. 背景

状況内評価を実践の場から拾い上げて記録・集計し，学習者にフィードバックすることができれば，学習者の気づ従来，能力の測定手法として一般的にペーパーテストやきを促したり，形成的評価に用いたりすることに役立てらアンケートが用いられてきた．これらの手法は対象の知識れる．また，学習活動の流れを評価のために分断する必要や記憶量の多寡を個人の能力としており，実践とは別の場がなくなり，学習活動をより真正な活動に近づけるのに役面を設定して能力の測定を行っている．しかし，実践の場立つだろう．さらに，評価がより日常感覚的に妥当なもので発揮できる能力と特別な場であるテストで発揮できる能になることで，学習者のモチベーションを向上させ，学習力は異なっていることが指摘されている [1]．これに対し活動を活性化する効果も期待できる．つまり，状況内評価て，教室での学習活動の中で生徒たち自身が学習や到達度，は評価行動を記録し集計することで，従来の教育評価を補動機づけ，態度を振り返る様々なやり方を用いた評価法が完するもうひとつの (alternative) 教育評価となり得ると考真正の評価（authentic assessment）[2] として提唱されてえられる．

いるが，これにおいても，実際には学習活動と評価は異な具体的に，議論や討論の場において，状況内評価を集計る場面で行われており，真の意味で学習活動の「中」で評したものをフィードバックできれば，その場の雰囲気が可価が行われているわけではない．したがって，学習者が実視化できると考えられる．発言した人に対して，その場の践の場においてどのようにそれらを発揮しているのかを測

ポジティブ・ネガティブの表出の割合といった場の雰囲気定する技術が求められる．の情報がリアルタイムで提示されれば，場の雰囲気を察知

実践の場で発揮される能力に目を転じると，我々は日常し，少数意見を採り上げたり，劣勢をはねかえそうと説得行為において能力を言動や行為を通して可視化しているこを試みたり，多数派に同調したりといった行動が触発されとに気づく [3], [4]．たとえば，ある行為を他者が「これすて議論深化や合意形成支援の効果が期待できる．

ごいね」といって褒める，「ちょっと違うんじゃないの」と

本研究では，他者に対する状況内評価としての表出をポ指摘するなどの表出はお互いの能力を評価していることにジティブ・ニュートラル・ネガティブの 3 種類に単純化し，他ならない．このように，現場で当事者らが文化的実践のそれをセンサを用いて機械学習により推定し，リアルタイ一部として相互行為的に行う評価のことを筆者らは状況内ムに集計して場にフィードバックするシステムの構築を目評価と呼んでいる [5], [6]．

指す．単純化した 3 種類の表出をセンサ値から推定するた

1
2
3
45

神戸大学大学院工学研究科
放送大学教養学部
東京大学大学院情報理工学系研究科
玉川大学大学院教育学研究科
茨城大学人文社会科学部© 2020 Information Processing Society of Japan

めには，それらの正しい対応を事前にシステムに学習させるために正解データを作成する必要がある．正解データの作成には，一般的に ELAN[7] などのアノテーションツールを使用して録画映像から手作業で抽出する方法が用いら1103

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IPSJ Interaction 2020Πότʖεϥϱςʖϩ

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2020/3/9υʖνιρφ

取得しており，その盛り上がりがポジティブであるかネガ# *Sensor01 Sensor02 Sensor03

ティブであるかといった活性度合いの方向性までは取得しActual

Label03
Label03
Label03
Label03
Label02
Label02
Label02

Label01
Label02

テムの多くは音声情報から場の盛り上がりを雰囲気としてていない．筆者らは頷きなどの行為や発話内容，表情などの表出を総合的に収集し，ポジティブ，ネガティブの評価として測定することで場の雰囲気としてフィードバックするシステムの構築を目指す．

Label03Πότʖεϥϱͪ͢ϧϗϩΝਜ਼մυʖνͶ
図 1 一般的な正解データ作成

2.2 ラベリング作業の自動化に関する研究
ラベリング作業の負担を軽減する方法として，部分的にラベルを付与したデータを用いて学習を行う半教師あり学習がある．半教師あり学習は主に行動認識の分野で使用れる [5], [8]（図 1）．しかし，多大な時間を要するため本研される学習方法で，一部のラベル付きデータを用いて残り究のように多人数の会話時のラベル作成を想定した場合にのラベルがついていないデータの学習を行い，ラベル付きは現実的でない．

データを増やした後に学習を行う．Stikic らは，特徴量空

そこで本研究では，状況内評価のフィードバックシステ間上で類似しているデータや時間空間上で類似しているムの構築を目指し，現状の課題であるラベリングの負担軽データは同じラベルである確率が高いことに注目し，ラベ減のため，実践の参加者が自身のポジティブ・ネガティブ

ル付きデータと類似度の高いラベルなしデータに同じラベ状態を簡易な方法で自己申告し，その自己申告情報と表情ルを与えることでラベルを拡散した [12]．評価では事前になどのセンサデータから正解ラベルである表出されたポ与えるラベルの間隔を 10 分から 180 分まで変化させてラジティブ・ネガティブ情報のラベルを正確かつ簡易に作成

ベリング精度を計測しており，10 分間隔では 90%，180 分可能かどうかを検討する．想定する正解ラベルの作成方法

間隔では 55%の精度を得た．Huynh らは，各サンプルのは，正解ラベル作成者がアノテーションを行う際にボタン特徴量に Multiple eigenspace algorithm を適用し，固有空による自己申告評価とセンサデータから推定したラベル候間を割り当てて学習する手法を提案した [13]．固有空間と補がアノテーションシステムから提示されその適否を選択

ラベルには相関があり，外部から少量の学習データを与えしていき，アノテーションシステムがさらに選択された適ることでラベル付けを行う．評価では，ラベル付きデータ否情報を学習しラベルの推定精度を向上させるといったもの割合が 80%の場合に 8 種類の行動の認識率が 88.3%であのである．

り，ラベル付きデータの割合が 20%で 80.3%となった．村

本論文は以下のように構成される．2 章で場の雰囲気

尾らは，行動の順序情報を用いることで，7 種類の行動をフィードバックと自動ラベリングの関連研究を紹介し，3含むデータに対して，77.2%の精度でラベル付けした [14]．

章でデータの収集システムについて説明する．4 章で実験

このように半教師あり学習を応用したラベリング手法について述べ考察を行い，最後に 5 章で本論文をまとめる．

に関する研究は多く行われている．しかし，特定の行動に2. 関連研究
2.1 共同作業における場の雰囲気フィードバックに関する研究と商品

偏ってラベル付けをするとラベル付けの頻度の低い行動のラベリング精度が低下するため，ある時間間隔で行動を考えて偏りなく正確な時間と行動を記録する必要がある．今回対象とする共同作業の実践の場では，ポジティブ，ネガ場の雰囲気を推定し，フィードバックしようと試みる研

ティブの表出が同じ程度の頻度で起こるとは限らず，結果究や商品は多くある．Egi らは，共同作業空間の出入り口的に多くのラベル付けが必要となる可能性がある．また，に接近したユーザに，空間にいるメンバーや作業空間内の本研究で注目しているうなずきや表情を変えるといった行音声を場の活性度としてフィードバックすることで雰囲気為は即興的に行われることが多く，行動の順序を記録するを伝達するシステム「CollaboGate」を構築した [9]．村田

ことは難しい．本論文では，自己申告の評価を簡易的に記製作所は，音声センシングにより対話や会話テンポを計測録し，センサによる推定結果と組み合わせることでラベルし，場の盛り上がりや人間同士の親密度などを可視化する付けの負担が軽減できないか調査する．

仮想センサプラットフォーム「NAONA」を構築した [10]．
みずほ情報総研は，赤外線人感センサと音声周波数成分分析機を設置することで，会話の盛り上がりと環境変化の関係を調査する実証実験を行った [11]．
これらに代表されるように，場の雰囲気を測定するシス© 2020 Information Processing Society of Japan

3. データ収集システム
3.1 想定環境
今回システムの利用環境として 10 名程度の議論の場を想定した．議論の場で表出される行動として，以下のよう

1104

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2020/3/9なものが考えられる．

• 頷き
• 笑う
• 発話
• 目を深く瞑る

PP• 首をかしげる• 眉をひそめる

図 2 ボタンデバイス

これらの表出を状況に合わせて，ポジティブ・ニュートラ
ル・ネガティブ状態の 3 種類に単純化しラベル付けする．
正解ラベルの自動的な作成には，正解として使用するという特性上，多少の手間はかかったとしても推定精度が重要である．推定精度を高めるために，現場の当事者が活動の最中に他者に対する評価を行った際にそれを簡易的な仕組みを用いて自身で記録することでラベリングの負担を軽減できるのではと考えた．状況内評価は他者からみた行為

図 3

者の評価であるのに対し，自己申告の評価は評価者が感じJINS MEMEる自身の評価であるが，多くの行為は内的感情が表出され面にカメラを設置し，眼鏡型デバイスの JINSMEME を装たものであると考えると，自己申告が状況内評価のラベル着した状態で実験に参加した．JINS MEME は瞬きのス付けの補助になる可能性がある．

ピード，瞬きの強さ，視線方向の変化（上下左右），3 軸加

そこで，自己申告評価が表出の正解ラベル付けの補助に速度，頭部姿勢（ロール角，ピッチ角，ヨー角），歩行判使えるか，さらに表情や動作といった表出をセンサで取得定が計測できる JINS 社のアイウェアである（図 3）．JINSしそれらを組み合わせて正解ラベルを推定できるかを調査

MEME は 20Hz のサンプリングレートで，±8G の加速度する．例えば自己申告評価がセンサの推定結果の未検出をと 1deg の検出精度で頭部姿勢を検出できる．今回のデー補完できれば，2 つを組み合わせることでより正確な正解

タ収集では，集中度合いなどを表すと考えられる瞬き頻度，ラベリングが可能といえる．

頷きなど頭部動作と関連の深い 3 軸加速度，頭部姿勢の 3つを利用した．JINS MEME はボタンデバイスと同じく，3.2 デバイス構成
データ収集システムは評価を自己申告するためのボタ

iPod touch と BLE 通信で接続され，iPod touch 上のアプリケーションにデータを逐次蓄える．

ンデバイスと，表情や頭部動作を取得するためのカメラ・JINSMEME，データを集約するための iPod Touch で構成
される．

3.3 センサを用いた推定
顔を正面から撮影した録画映像をみて，うなずき，笑

自己申告評価の記録手段は (i) ユーザが活動を妨げられい，発言内容，表情などから他者がポジティブ状態，ネガない，(ii) 評価操作が秘匿性の高いものである，という 2 つティブ状態をラベル付けしたデータ（以下，他者ラベルの要件を満たす必要がある．(ii) に関しては評価操作が被とする．）を状況内評価の正解として，他者ラベルとセン評価者に伝わってしまうことに対し，評価者が抵抗感を抱サ値の関係を学習する．カメラで得られた顔映像からは，いてしまう可能性があるためである．これらを踏まえて，OpenFace[15] で取得可能な顔の動き（AU: Action Units）

自己申告評価記録のためのポジティブ，ネガティブ 2 つの18 成分を特徴量として抽出した．OpenFace とはケンブ入力ができるボタンデバイスを作成した (図 2)．それぞれリッジ大学の Multicomp Group が開発している，顔の特の入力ボタンの形を変えることで，評価者はボタンの位置徴点検出，頭部姿勢の検出，AU の認識，視線推定が可能を確認するなどの必要がなく，活動を妨げられない．また，なツールキットである．JINS MEME からは，３軸加速度

ボタンデバイスは小型であるため操作が被評価者に伝わり（x 軸，y 軸，z 軸）の生データ，１秒間（20 サンプル）のにくい．被験者は他者の行為に対してポジティブ状態もし平均および分散と頭部姿勢（ロール角，ピッチ角，ヨー角）

くはネガティブ状態であると判断した際に対応するボタンの生データ，１秒間（20 サンプル）の平均および分散，３を押下する．ボタンは BLE 通信により iPod touch に接続秒間（60 サンプル）で起こった瞬きの回数の 19 個の特徴されており，iPod touch のアプリケーションでデータを蓄量を抽出した．

積する．
状況内評価に関係すると考えられる表情や動作といった表出をセンサデータから取得するために，被験者は顔の正© 2020 Information Processing Society of Japan

4. 提案ラベル作成
3 章で述べたデータ収集システムで，状況内評価の正解

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表 1 認識率(a) データ A

Precision

RecallF-measure

Negative

0.00

0.00

0.00

Neutral0.99

0.96

0.98

Positive

0.22

0.670.33(b) データ B

図 4 実験環境

Precision

RecallF-measure

Negative

0.00

0.00

0.00

Neutral

0.99

0.94

0.96

Positive

0.42

0.81

0.56

3UHGLFWHG/DEHO

6HOI$VVHVVPHQW/DEHO

3UHGLFWLRQ
E

F



E 1HXWUDO

F 3RVLWLYH



3UHFLVLRQ$FWXDO/DEHO

5HFDOOD 1HJDWLYH1Expression$FWXDO

D

00500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

0500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

(a) データ A-13UHGLFWLRQE1F

5HFDOOD 1HJDWLYH

E 1HXWUDOF 3RVLWLYH

3UHFLVLRQExpression$FWXDOD

0-1

7LPH>V@(b) データ B
図 5(a) データ A

認識結果の混同行列$FWXDO/DEHO

3UHGLFWHG/DEHO

6HOI$VVHVVPHQW/DEHO

ラベリングが推定できるかどうかを調べるためのデータ収集を行った．推定されたラベルが正確であれば推定結果を提案ラベルとして提示することでラベリング作業の負担をExpression

1軽減できる．分析対象として，参加者 7 名の研究打合せ 2

データ A につけられた他者ラベルはポジティブラベルが 16 箇所，計 46.7 秒，ネガティブラベルが 3 箇所，計 7.5秒であった．データ B につけられた他者ラベルはポジティ
ブラベルが 62 箇所，計 222.3 秒，ネガティブラベルが 45001000150020002500

3000

3500

40004500

05001000150020002500

30003500

40004500

1Expression

様子を図 4 に示す．

0-1回のデータ（データ A，データ B）をそれぞれ約 1 時間分収集した．被験者は 20 代女性 1 名である．打ち合わせの00-1

7LPH>V@(b) データ B
図 6 時系列の認識結果箇所，計 10.8 秒であった．ラベルのつけられていない部分をニュートラルとして，センサによる特徴量でネガティ

列とは，各クラスの正しく認識された数を示す分類表であブ，ニュートラル，ポジティブの 3 つのクラスを分類でき

り，各セルはコンテキストの出力回数を示している．対角るかを 10 分割交差検証により調査した．10 分割交差検証

線上の行と列に示されたラベルが一致しているセルが正しとは，標本データを 10 分割して，そのうちの 1 つをテス

く認識を行えたときのものである．図 5(a)，図 5(b) はそ

トデータ，残り 9 個を学習データとする検証方法である．

れぞれデータ A，データ B の認識結果であり，それぞれ F学習器には RandomForest を用いた．ここで，3 クラスの値で 0.473，0.507 の認識率となった．それぞれの認識におサンプル数に大きな偏りがあったため，学習データにおけける各クラスの認識率を表 1 に示す．

るニュートラルのデータを SpreadSubSample によりダウ

データ A の時系列の認識結果を図 6(a) に，データ B のンサンプリングし，ネガティブのデータを SMOTE により時系列の認識結果を図 6(b) に示す．それぞれ，青の折れ線オーバーサンプリングすることで，中央値であるポジティは正解の他者ラベルであり，橙の折れ線はセンサデータにブのサンプル数に合わせた．

よる認識結果である．上方向に伸びた線はポジティブのラ

データ A の認識結果の混同行列を図 5 に示す．混同行© 2020 Information Processing Society of Japan

ベルが付けられたデータであり，下方向に伸びた線はネガ1106

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$FWXDO/DEHO

3UHGLFWHG/DEHO40఑Ҍϧϗϩໃ͢఑Ҍϧϗϩ༙Ε

30Time[m]඲Ճ஍
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

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͹ؔ භ͹ϩϗϧ


20

100අ‫ंݩ‬A

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



අ‫ंݩ‬Bඅ‫ंݩ‬C

図 8 ラベリング時間


7LPH>V@

ブラベルで自己申告がなされている時間に他者ラベルが付(a) データ A$FWXDO/DEHO

けられていた．このことから，自己申告はその日のデータ収集環境，議題や気分などの要因で，申告の基準が異なることが考えられる．したがって正解ラベル作成において有用となるような自己申告の基準を決定することが必要で඲Ճ஍‫ܯ‬߻͹

3UHGLFWHG/DEHO͹ؔභ ͹ϩ ϗϧある．

5. ラベリング支援
図 7 の推定された評価の変化と自己申告の情報を提案ラ
7LPH>V@ベルとして正解ラベル作成者に提示し，正解ラベリングの負担が軽減できているかを調査した．正解ラベル作成者はデータ A，B をそれぞれ 15 分間ずつ切り出した映像を，提(b) データ B

案ラベルあり，なしの状態で ELAN を用いてラベル付けす

図 7 時系列の認識結果

る．対象となる 15 分間はラベリングの難易度を均一にするため，他者ラベルとしてポジティブの付与された時間のティブのラベルが付けられたデータを示す．緑のプロット

合計，ネガティブの付与された時間の合計が似た箇所を切が自己申告で付けられたラベルである．F 値の認識率は正り出した．被験者は 20 代男性 3 名（被験者 A，被験者 B，解データとして使用するには低いが，図 6(a)，図 6(b) か

被験者 C）である．ラベリング作業に対する慣れの影響をら正解のポジティブ，ネガティブがラベル付けされたデー考慮して，練習として別の 15 分間の映像をラベリングす

タに近い時間にポジティブ，ネガティブを推定しているこる作業を行った．また，データによる影響と順序による影とがわかる．

響を考慮して，被験者 A は提案ラベルありでデータ A，提瞬間的な評価は認識できなかったが，大まかな評価の変案ラベルなしでデータ B の順に，被験者 B は提案ラベル化は認識できていると考えた．そこで，ポジティブのラベなしでデータ A，提案ラベルありでデータ B の順に，被験ルが付与されたデータを +1，ネガティブのラベルが付与

者 C は提案ラベルなしでデータ B，提案ラベルありでデーされたデータを −1 として，10 秒間（200 サンプル）の合タ A の順にラベリングを行った．各ラベリング作業におい計値を算出した．結果を図 7 に示す．これらの図から，振て，ラベリングにかかった時間とラベリング方法，他者ラ幅に違いはあるが，概形としては似た変化を推定できておベルとの比較を行った．

り，この評価の変化を提案ラベルとして提示することで，ラベリング作業の負担を軽減できる可能性がある．

各被験者のラベリング作業にかかった時間を図 8 に示す．
橙の棒グラフは提案ラベル有りでラベリングを行った際にデータ A に関して，多くの場合で自己申告の評価と他かかった時間，緑の棒グラフは提案ラベル無しでラベリン者ラベルに関係はみられなかった．しかし，2800 秒からグを行った際にかかった時間を示す．左が 1 つ目に行った2900 秒ごろにかけてのネガティブの自己申告が連続でなラベリングで右が 2 つ目に行ったラベリングである．図 8

されている部分の前後では，他者ネガティブラベルの付けから提案ラベル有りの場合ほうがラベリング時間は多くかられた箇所より程度は小さいが目を深く瞑る動作や唇を結かった．これは提案ラベルの波形が変化している箇所や自ぶ動作といったネガティブの表出ととれるような動作がみ

己申告のなされた箇所を重点的に何度も見返していたためられた．したがって，他者ラベルでは見逃していた小さなであると考える．したがって時間は短縮できなかったが，表出を自己申告評価で補える可能性がある．

映像を注意して見る箇所を制限することで負担軽減につな

データ B に関して，データ A とは違い，多くのポジティ© 2020 Information Processing Society of Japan

がった可能性がある．

1107

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提案ラベル無し

提案ラベル有り

P100

00

100

200

300

400

500

600

700

800

900

0100200300

400

500

600

700

800

9000N-1N-1-1P1P1P11100

200

300

400

500

600

700

800

900

0100200

300

400

500

600

700

800

9000N-1N-1-1P1P1P110000

100200

300

400

500

600

700

800

900

0100

200

300

400

500

600

700

800

900

0N-1N-1-1P1P1P110100

200

300

400

500

被験者A

600

700

800

900

500

600

700

800

900

100

200

300

400

500

600

700

800

900

100

200

300

400

500

600

700

800

900

た，より難易度の高いラベリング作業で提案ラベルの有用0性を調査する．
謝辞 本研究の一部は，日本学術振興会科学研究費補助
金基盤研究 (B)(18H01059) の支援によるものである．ここ

00

00N

400

N-1-1300

N-1020000

00100

N-10の適切な処理を行うことで認識精度の向上を目指す．まP11P103P-87
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100200N-1300400500600700800900

被験者B

0N-1-1100200300400500600

700800900

被験者Cに記して謝意を表す．

図 9 作成ラベル

参考文献
ラベリングの際の画面を録画することで，ラベリングの[1]方法を提案ラベルあり，なしで比較した．提案ラベル無し
では前から順にラベル付けし，提案ラベルありの場合に波[2]形の大きく変化している部分をまずラベル付けし，その他の部分をラベル付けするなどの変化があるかを調査した．

[3]

全被験者に共通して，提案ラベルあり，なしに関わらず前から順に映像を見てラベリングを行っていた．これは被験者のラベリング経験が少なかったこと，15 分間の映像では負担が少なく，工夫の必要がなかったことが原因として挙[4][5]げられる．
各被験者の作成ラベルを図 9 に示す．青の折れ線グラフ[6]が正解の他者ラベルであり，緑の折れ線グラフが提案ラベ
ルなしで作成されたラベル，橙の折れ線グラフが提案ラベ[7]

ル有りで作成されたラベルである．被験者 B は提案ラベル[8]有りで作成されたラベルのほうが，正解の他者ラベルに近づいていることがわかる．被験者 C は提案ラベル無しでも正解の他者ラベルに近いラベリングができており，ラベリ[9]ング精度が向上したとは言えなかったが，提案ラベル有りで正確なラベリングが行われていた．被験者 A は提案ラベ
ル有りでもなしでも正解の他者ラベルと違うラベルが付与された．これはラベリングの基準が他者ラベルの作成者と[10]違ったためと考えられる．

6. まとめと今後の課題[11]

本論文では，他者に対する表出をセンサを用いて推定し，リアルタイムに集計して場にフィードバックするシステム[12]の構築に向けて，正解ラベル作成の負担を軽減するために他者に付けられた状況内評価のラベルと自己申告およびセンサ値との関係を調査した．カメラにより取得した AU[13]

特徴量と JINS MEME により取得した頭部加速度，頭部姿勢，瞬きの特徴量の全てを用いて学習した結果，F 値で平均 0.472 の認識精度が得られた．認識精度は低い数値に[14]なっているが，正解のポジティブ，ネガティブがラベル付けされたデータに近い時間にポジティブ，ネガティブを推[15]定していることが多く，評価の変化を推定できていることを確認した．また，他者ラベルの付けられたデータに近い時間で自己申告がなされる場合があることを確認した．提案ラベルを提示した状態でラベリングを行い，ラベリング精度向上の可能性があることを示した．
今後は特徴量の改良や認識結果に対して多数決処理など© 2020 Information Processing Society of Japan[16]

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