Online version : ISSN 2432-7956

国際 ICT 利用研究学会

国際 ICT 利用研究
研究会講演論文集
第7回

2020 年 3 月 15 日
オンライン開催＠ZOOM

第 7 回 国際 ICT 利用研究学会 研究会 プログラム
下記のように第 7 回研究会を Web 開催しますので，ご案内申し上げます。
尚，
新型コロナウイルスの感染拡大の影響により，予定していた千葉商科大学での集合開催は中止し，Web 上での開催を実施します。この Web でのご講演・聴講によって本研究会が成立したものといたします。
本研究会の講演論文集は後日 OnLine edition: ISSN 2432-7956 として Web 上に置きます。
また，会員により発表された内容で査読を経た論文（非会員共著者は 1 名まで）については，Transactionsof the IIARS（IIARS 研究会論文誌）No.3，もしくは Journal of IIARS（IIARS 学術研究論文誌）Vol.4 以降に掲載します。
山下倫範（立正大学）
日時

2020 年 3 月 15 日（日） 11:45－14:30

会場

Web（URI については著作権上，会員には直接お知らせいたします）

参加費 無料
プログラム
11:45 開会の挨拶 次郎丸 沢（ＯＭＥ）
第１セッション（11:50－12:50，座長 福田眞規夫（太成学院大学）
11:50－12:10〇奥原 俊（名古屋工業大学／藤田医科大学），水野 開（藤田医科大学），菅原 良（明星大学）
日常運転行動の個別評価に関する探索的な研究
12:10－12:30〇中村洋介，香内彩夏（福島大学）
15 万フライトの解析にもとづく，日本の主要空港発着便における気象と欠航率の関係
12:30－12:50〇田中雅章（ユマニテク短期大学）［環境整わず，直前に発表ご辞退｝
iPad とクラウドサービスを活用したグループ学習の試み
12:50－13:10〇次郎丸 沢（ＯＭＥ）
講義「判断推理」における宿題正答率の解析

13:10－13:20 休憩
第２セッション（13:20－14:40，座長 永田 清（大東文化大学）
13:20－13:40○松本貴裕，森本義基，高見友幸（大阪電気通信大学）
RPA でプレイするためのゲーム－プログラミング教材としての活用－
13:40－14:00○高見友幸（大阪電気通信大学）
平安大将棋から中国象棋が作られたという可能性

14:00－14:20〇松本 響（立正大学）
性成熟年齢から考えるミナミシロナガスクジラの個体数予測
14:20－14:40〇鈴木治郎（信州大学）
世の中で突然生じた「1 ヶ月の休校期間」の教育側運用に関する諸問題の検討－ｅラーニングに長く関わってきた立場から－
14:40
閉会の挨拶 福田眞規夫（太成学院大学）

日常運転行動の個別評価に関する探索的な研究
奥原 俊 † ,‡†‡藤田医科大学 医療科学部

水野 開 †

名古屋工業大学

菅原 良 †‡

工学研究科

†‡

明星大学

明星教育センター

sokuhara@fujita-hu.ac.jp
キーワード：アイトラッキング，運転評価，安全性

1

はじめに

4

実験結果

警視庁の高齢運転者交通事故発生状況によると高齢運

実験結果のうち、相関係数が-0.4 以下または 0.4 以上の転者による事故率は年々上昇している [1] 。しかし、日相関が見られた項目と相関が見られなかった項目があっ

常運転行動は同年代の人間においてもそれぞれ異なるにた。本論文は相関が見られなかった 3 項目の相関係数、も関わらず、自動車の任意保険料は年齢や等級で区分さ共分散、評価平均の結果を表 1 に示す 。

れている。そのため、事故に繋がる危険行為が正しく評
価できているとは言い難い。そこで、本研究では個人の項目

日常運転行動の危険行為の頻度（以下、安全性）に差がサイドミラーへの目配り

あるのか調査することを目的とする。

制限速度遵守信号確認

2

評価指標の作成

相関係数

分散

項目平均

0.14
-0.02
-0.12

0.06
-0.01
-0.12

2.07
2.36
-0.04

表 1: 全国大会の変遷

本研究は、運転を評価するため安全運転に必要な行動を評価項目として 4 段階で評価する。作成した項目で、分析結果から相関の見られなかった評価項目は「サイ日常運転行動が評価可能か調べるために、評価者 3 人にドミラーへの目配り」、「制限速度遵守」、「信号確認」が同じ映像を見せ、評価結果の差や評価の可否、追加すべ含まれていた。相関がないことから、これらの項目は運き項目を議論する。そして、改善した評価指標を本研究

転歴の長さとの関係性は低い可能性が示唆された。

に用いる。また、被験者に運転歴に関するアンケートを実施し、評価結果とアンケートから、運転傾向と運転状
況の相関関係を測る。

5

おわりに「運転歴、本研究で作成した評価項目の相関」では、

3実験

強い相関のある項目と相関のない項目があった。しかし、相関のない項目の中にも、安全運転に関わる重要な項目

本研究では、運日常運転行動の評価・分析のため、被[2] が存在した。相関がないということは、運転歴との関係性は低く、運転の安全性は個人の技術によって左右さ影を行う。視線の撮影には、Tobii 社のアイトラッカーれる可能性が高いことから、運転は個々で評価する必要
Tobii Pro Glasses2 を用い、車載カメラ映像の撮影には、 があることが示唆された。
GoPro 社の GoPro5 を用いる。また、本研究では、被験者の走行ルートを確認するため、千秋社の ZweiteGPS を
参考文献
用いて、ログデータを取得する。 データ収集を行うにあ[1] 警 視 庁 ホ ー ム ペ ー ジ, 防 ご う！高 齢 者 の 交 通 事 故！,たり、フロントガラスの上部 20 ％以内に GoPro5 を取り
https://www.keishicho.metro.tokyo.jp/smph/kotsu/
付け、運転者にアイトラッカーを装着し、同一ルートのjikoboshi/koreisha/koreijiko.html（参照 2019.12.13）走行を実施する。走行ルートは ZweiteGPS を用いて記録 [2] 【 運 転 注 意 】交 通 事 故 の 原 因 TOP10, https://carmoby.jp/70445/2（参照 2019.12.21）
する。
験者 14 名に対して運転時の視線と車載カメラ映像の撮15 万フライトの解析にもとづく、日本の主要空港発着便における気象と欠航率の関係
中村 洋介

香内 彩夏

福島大学 人間発達文化学類文化探究専攻
キーワード：飛行機，空港，気象条件，欠航率

はじめに都市間の移動において、多くの人々は高速バス、

春秋航空日本、エア・アジアジャパンの 20 社がある。また、82 の空港（飛行場を除く）が存在し、新幹線、飛行機などの公共交通機関を利用する。

中でも国内で最も路線数の多い羽田空港は、1 日

これら 3 つの公共交通機関には、それぞれメリッの国内線発着回数が約 1000 回、1 日の国内線利用

ト・デメリットがあり、利用者のお金や時間の有無によって選択される。

者数は約 182,000 人である。
飛行機は、エンジンによる推力（前進させる力）

高速バスのメリットは何より価格が安いことで、と向かい風による揚力（浮き上がらせる力）によデメリットは移動に時間がかかる点や渋滞につかって飛行している。滑走路は、過去の空港周辺のまると到着時間を予測できない点などがある。新幹線のメリットは快適性が高い点と、飛行機やバ

風向きデータから方向を熟慮されて作られているが、空港周辺の気象条件によって適宜、使用方法

スに比べて時間的信頼性が高い点である。デメリを変更する必要がある。また、滑走路だけでなく、ットは、どの時期でも基本的に価格が高い点であ空路にもルートがあり、別の飛行機の遅延などのる。飛行機のメリットは、圧倒的な移動時間の短さやさらに近年は LCC の導入により低料金でも情報を共有しながら安全に離着陸しなければならない。風速の規定は、飛行機の種類、機長のクラ利用できる点である。デメリットは、時期や時間

ス、滑走路面の状態、滑走路の長さなどにより細帯によって価格にばらつきがある点、季節や地域

かく決められているが、雨天時や降雪時は滑走路

によっては欠航便が相次ぐ点などがある。また、空港は僻地に立地している場合も多く、都市～空が濡れて滑りやすくなるため、乾いた滑走路に比べて横風制限は厳しくなる。

港間の移動に時間がかかる点や搭乗手続きのため、飛行機の欠航理由として、風（風速、滑走路に早めに空港に着かなければいけない点などがある。

対する風向き）、視界不良、大雪、大雨、整備作業、

これら 3 つの公共交通機関の中で、飛行機は最もハイリスクハイリターンな乗り物であり、上手使用機の未到着、乗務員の体調不良、システム・
ネットワーク障害などが挙げられる。特に飛行機

く利用すれば最も早く、安い価格で移動することは横風に対して弱い乗り物であり、離着陸時の横ができる。そこで本研究では飛行機のリスクの１

風は翼のバランスが崩れ地面に接触する可能性がつである欠航の割合や理由について分析を行った。

あるため、（滑走路に対しての）横風が強い場合には安全に離着陸することが困難となり欠航になる

1

2

飛行機や日本の空港についてことがある。飛行機の運行において、最終的な決

現在、日本国内の旅客便就航会社は、日本航空

定権を持っているのはパイロットであり、パイロ（以下、JAL）、全日本空輸（以下、ANA）、ジェ
ットスター・ジャパン、ジェイエア、北海道エア

ットは乗客の安全を第一とし、フライトを行うか否かを判断する。各種制限による欠航には、航空システム、日本トランスオーシャン航空、日本エ

会社別にマニュアルはあるものの、マニュアル自アコミューター、琉球エアコミューター、ピーチ・体は非公開となっており空港関係者しか見ること

アビエーション、ANA ウィングス、エア・ドゥ、
IBEX エアラインズ、ソラシドエア、スターフラができない。さらに、気象は変化が激しく常に同じパターンとはならないため、たとえマニュアル

イヤー、オリエンタルエアブリッジ、スカイマーがあったとしてもパイロットの臨機応変な判断がク、
フジドリームエアラインズ、天草エアライン、必要であり、絶対的な指標は存在しない。

3

調査方法と結果月間とし、ANA、JAL それぞれの公式サイトから

本研究では、ANA 全 139 路線、JAL 全 145 路線

路線別運行状況を検索し、欠航の原因を主要空港のうち、国土交通省が発表した平成 30 年空港別乗降客数順位で 30 位以内の空港かつ 1 日片道 6 便以発着便ごとに次の５つに分類した。
①気象（台風、強風、視界不良など）、②機材繰り上運行している路線である、ANA30 路線、JAL 25（飛行機の整備、機材整備など）、③人員繰り（乗路線（全 147,000 便）を対象とし（表１）た。調

務員体調不良）、④その他（火山灰、保安再検査な

査期間は 2019 年 9 月 1 日〜11 月 30 日までの 3 ヶど）、⑤記載なし表 1 今回対象とした路線
ANA(30 路線)

JAL(25 路線)

羽田―伊丹

羽田―大分

伊丹―福岡

羽田―伊丹

羽田―大分

福岡―宮崎

羽田―関西

羽田―長崎

伊丹―宮崎

羽田―新千歳羽田―長崎

鹿児島―奄美大島

羽田―新千歳

羽田―熊本

伊丹―鹿児島

羽田―福岡

羽田―熊本

那覇―久米島

羽田―福岡

羽田―宮崎

新千歳―仙台

羽田―那覇

羽田―宮崎

那覇―宮古

羽田―那覇

羽田―鹿児島新千歳―中部

羽田―青森

羽田―鹿児島

那覇―石垣

羽田―広島

伊丹―新千歳

中部―仙台

羽田―小松

伊丹―仙台

羽田―山口宇部

伊丹―仙台

中部―福岡

羽田―徳島

伊丹―宮崎

羽田―高松

伊丹―松山

福岡―那覇

羽田―広島

伊丹―鹿児島

羽田―松山

伊丹―高知

福岡―宮崎

羽田―高松

新千歳―仙台羽田―北九州

伊丹―熊本

那覇―石垣

羽田―松山

福岡―那覇

表 2 各主要空港原因別欠航率
気象

機材繰り

人員繰り

その他

記載なし

就航予定便数

欠航数

欠航率

羽田発

644(88%)47(6%)

4(1%)

35(5%)

2(0%)

35329 便

732 便

2.1%

羽田着

646(85%)72(9%)

4(1%)

33(4%)

6(1%)

35329 便

761 便

2.2%

伊丹発

144(66%)47(21%)1(0%)

23(11%)

4(2%)

10752 便

219 便

2.0%

伊丹着

120(60%)51(26%)1(0%)

23(12%)

4(2%)

10752 便

199 便

1.9%

新千歳発

130(82%)23(14%)

2(1%)

1(1%)

3(2%)

6776 便

159 便

2.3%

新千歳着

104(82%)19(15%)

0(0%)

0(0%)

4(3%)

6720 便

127 便

1.9%

福岡発

152(82%)26(14%)

2(1%)

4(2%)

1(1%)

7826 便

185 便

2.4%

福岡着

151(84%)22(12%)

0(0%)

4(2%)

3(2%)

7826 便

180 便

2.3%

那覇発

197(79%)51(20%)

2(1%)

1(0%)

0(0%)

6062 便

251 便

3.2%

那覇着

216(80%)54(20%)

1(0%)

0(0%)

0(0%)

6062 便

271 便

3.5%

中部発

30(72%)

11(26%)

1(2%)

0(0%)

0(0%)

1988 便

42 便

2.1%

中部着

14(64%)

7(32%)

0(0%)

0(0%)

1(4%)

2044 便

22 便

1.1%

鹿児島発

73(82%)

12(14%)

0(0%)

2(2%)

2(2%)

4767 便

89 便

1.9%

鹿児島着

72(89%)

7(9%)

0(0%)

2(2%)

0(0%)

4767 便

82 便

1.7%

各主要空港時間帯別欠航率

羽田空港全体としては、午前が 35.8%、

伊丹空港全体としては、午前が 38.3%、

午後が 64.2%という結果であった。

午後が 61.7%という結果であった。

新千歳空港全体では、午前が 35.0%、

福岡空港全体としては、午前が 26.7%、

午後が 67.2%という結果であった。

午後が 67.2%という結果であった。

那覇空港全体では、午前が 34.7%、

中部国際空港全体としては、午前が 15.3%、

午後が 65.3%という結果であった。

午後が 84.7%という結果であった。

７ヶ所すべての空港で午後の便の欠航率がより高いことから、飛行機は 1
日の中で午後の便の方が欠航になりや
すいと言える。
飛行機に搭乗してもなかなか動き出さない場合があるが、これは遅延や欠
鹿児島空港全体としては、午前が 49.0%、
午後が 51.0%という結果であった。

航により滑走路に飛行機が溜まっているため、空港混雑を緩和するためにあ
えて遅れを取っていると考えられる。

4考察
原因別欠航率は、気象による欠航が全体のグラフの山があることから、到着便が何らかの理

81.1%で、そのうち 98.5%が台風による欠航であった。新千歳空港では、視界不良による欠航が 6 便

由で遅延や欠航となり、代替機を用意できなかったため出発便が欠航となったことがわかる。したあり、気象庁過去の気象データ検索から空港周辺

がって、飛行機は到着便をそのまま出発便としての気象を調べると、視程がおおよそ 1.5km を切る

運用していることが多く、午後になるほど遅延やと視界不良となり、さらに 1km を切ると霧で欠航になることがわかった。特に夜間は、視程が低下

欠航は蓄積されるため、欠航率が高くなることがわかる。代替機や控え人員が少ない LCC では、こ

しやすいことがわかった。機材整備による欠航は、のような理由による欠航が多くなると推測できる。

小型機やプロペラ機を使用している路線に多いこ考察とがわかった。使用している機種の新旧や備える
機能によって、整備を必要とする回数は異なるた

5め、定期的に機材の見直しが必要であると考える。

ヶ月間で ANA30 路線、JAL25 路線を対象とし、その他に分類されるものは 4 つあった。1 つ目

各主要空港発着便における飛行機の欠航について、は、9 月 26 日に伊丹空港 ANA 保安検査場で見つかった刃物を誤って乗客に返却したため、保安再原因別（①気象、②機材繰り、③人員繰り、④その他、⑤記載なし）、時間帯別に分析した。

検査実施による欠航である。伊丹空港発着計 28

今回の研究では複数の空港発着便を調査の対象

便が欠航、計 26 便が遅延となり、約 8300 人に影としたが、1 箇所の空港の発着便に着目し、さら響が出た。伊丹空港では、保安検査業務を警備会
社「にしけい」に委託しており、10 月 17 日、11に年間を通して調査することで、気象と飛行機の遅延・欠航について今回より詳細な結果が得られ

月 9 日にも乗客が刃物を持ったまま保安検査を通ると考える。
また、今回は調査対象外であったが、過したトラブルがあった。このようなトラブルに

原因別欠航率で機材繰りに分類した“飛行機の手よる欠航は、検査係員の意識によって防ぐことが可能であるため、伊丹空港は定期的に研修などを配なしによる欠航”について、各空港における飛行機の運用方法（同じ機体における到着便と出発行い、検査係員が共通の認識を持って業務を遂行

便の動き）を詳しく調査することで、１日の空港できるようにする必要があると考える。2 つ目は、の動きについて明確になると考える。

10 月 22 日の「即位令正殿」に参列する外国要人
来離日に伴い、安全確保やテロ防止のための欠航＜参考文献＞

である。3 つ目は、鳥衝突（バードストライク）

・ANA 公式 HP 運行状況

による機材整備による欠航である。2016 年の羽田空港における鳥衝突件数は 182 件で、各空港でも鳥衝突防止対策が考えられている。4 つ目は、熊本研究では、2019 年 9 月 1 日〜11 月 30 日の 3

https://www.ana.co.jp/fs/dom/jp/
・JAL 公式 HP 運行状況
https://www.jal.co.jp/cms/other/ja/weather_info_do

本空港火山灰の影響による欠航である。熊本空港

m.htmlは断続的に噴火を続ける阿蘇中岳の火口から西南・気象庁 HP

西に位置しており、熊本空港周辺で東北東向きの風が吹いていたため、火山灰が空港まで流れて欠

https://www.jma.go.jp/jma/index.html
・国土交通省 羽田空港のこれから航となったと考えられる。
時間帯別欠航率は、午前便(6:00~11:59)が約 34%、
午後便(12:00~24:00)が約 66%であった。３−２の伊丹発着便のグラフや中部発着便のグラフを見ると、到着便のグラフの山より後ろの時間帯に出発便のhttps://www.mlit.go.jp/koku/haneda/international/us
e.html・国土交通省 国管理空港における鳥衝突防止対策の取組状況について
https://www.mlit.go.jp/common/001227492

講義「判断推理」における宿題正答率の解析
次郎丸 沢†株式会社ＯＭＥ
キーワード：宿題，期末テスト，スピアマンの順位相関係数

1

目的

3

予備的調査

筆者は某大学にて講義を担当しており、受講し本稿で使用する検定手法を選定するために、コている学生に対して宿題を課している。その宿題

ルモゴロフ・スミルノフ検定を利用し、正規分布の正答率および宿題の提出回数と期末テストとのと期末テストの点数・宿題の提出回数・宿題の正関連性を探ることにより、受講している学生に対答率に対して有意水準を算出した結果を表１に示しての指導方針を明確化させることを目的とする。

す。表１より、期末テストの点数・宿題の提出回

宿題の正答率を期末テストの先行指標とすること

数・宿題の正答率のいずれも帰無仮説である「標が出来れば、宿題の正答率を見ながら期末テスト

本の分布は正規分布に一致する」ことが有意水準の予想得点を算出することや指導の内容を再検討

5%で棄却された。よって、本稿ではノンパラメト

することが出来るなど、リックな手法を選択する。

筆者は専門学校で判断推理を 8 年間程度指導し
表 1：コルモゴロフ・スミルノフ検定た経験より、判断推理に対する理解度には学生間で大きな開きがあると予想している。本稿では、

期末テス

宿題の

宿題の

その前提の下で異なるセグメンテーションの学生

トの点数

提出回数

正答率

0.167

0.000

0.011

に対する指針を示す。

2

実験環境

2.1 講義講義「判断推理」（以下、本講義と記載）はどの年次でも受講可能な選択教科である。1 回 90 分の講義を 15 回行い、その後に 60 分の期末テストを行って評定を出す。本講義では、論理的判断力を育成することを目的としており，就職試験・公務員試験・資格試験対策も視野に入れている。
2.2 宿題
本講義では毎回宿題を課しており、宿題の提出状況を評価の 10%としている。宿題の正解率は評
価から外しており、正解率の調査などは学生の業過が確定後に行い、正答率が本講義の評価につながらないことを複数回にわたって講義中に口頭および文書にて学生に通達している。

検定量

4

解析

4.1 相関係数の算出方法
以上より、宿題と期末テストの相関を算出するためにノンパラメトリックな手法であるスピアマ
ンの順位相関係数を使用する。
4.2 相関が取れなかった組み合わせ
期末テストとの相関を図るため、宿題の提出回
数や宿題の提出日時と期末テストの点数の相関についてスピアマンの順位相関係数を用いて相関を調べたが、いずれも無相関であった。
4.3 相関とＰ値
表２に宿題の正答率と期末テストの相関を、表３に宿題と期末テストの P 値を示す。表の横軸と縦軸は両方とも宿題の提出回数を示しており、例
えば表２の右下に記載している 0.144 という相関考察

係数は、宿題を１回以上７回以下提出した学生に

5おける宿題の正答率と期末テストの点数の相関を

5.1 宿題の正答率と期末テストとの関係性
表 2 の結果は筆者には予想外であった。
これは、宿題よりテストが出来た学生と宿題よりテストが出来なかった学生の人数が予想より多かったことを表している。
そのため、宿題よりテストが出来た学生と宿題
よりテストが出来なかった学生について何かしらの相関があるかどうかを、宿題の提出回数・宿題の提出日時・宿題の正答率などを使って調べてみたが、いずれも相関は見られなかった。
そこで、正答率に注目した。宿題の出題範囲を
表１に、宿題の平均正答率をグラフにしたものを図１に示す。

示している。
また、表３の P 値は灰色の背景に黒字のセルは0.01<=P<0.05、白字のセルは P<0.01 である。表２
表３共に宿題の提出回数が 7 回以上提出している
データのみ示しているが、宿題の提出回数が 7 回～10 回のデータを使用しない場合の P 値はすべて 0.005 より大きいため、宿題の提出回数が 7 回～10 回のデータを入れない場合には相関があるという帰無仮説を棄却した。
表２：宿題と期末テストの相関
10

9

8

10

0.237

9

0.306

0.359

8

0.372

0.428

0.510

7

0.355

0.384

0.369

6

0.350

0.364

5

0.362

4

7

表１：宿題の出題範囲
回

範囲

回

範囲

0.257

1

暗号

6

手順

0.323

0.214

2

形式論理

7

数量推理１

0.367

0.316

0.193

3

対応関係

8

数量推理２

0.367

0.364

0.308

0.189

4

試合と勝敗

9

順位・順序

3

0.332

0.319

0.249

0.119

5

証言からの推論

10

位置関係

2

0.334

0.317

0.248

0.130

1

0.338

0.321

0.254

0.144

0.6

10

9

8

10

0.031

9

0.000

0.001

8

0.000

0.000

0.000

7

0.000

0.000

0.000

7

平均正答率

0.5

表３：宿題と期末テストの P 値

0.4
0.3

0.2
0.1
0

0.049

6

0.000

0.000

0.000

0.032

5

0.000

0.000

0.000

0.027

4

0.000

0.000

0.000

0.019

3

0.000

0.000

0.000

0.118

2

0.000

0.000

0.000

0.065

1

0.000

0.000

0.000

0.036

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

宿題（回目）

図１：宿題の平均正答率
各問題は公務員試験の初級（高卒）を想定した問題であるため、選択肢は５択である。そのため、正答率が３割を切ると無作為に選んだ場合の確率である２割とあまり変わらなくなる。この視点から考えると、第４・６・８回に関しては、問題選
定等を大幅に考え直す必要がある。

次に宿題の正答率をヒストグラムにしたものを図２に示す。正答率が 30%～40%の問題が最も多453.
[2] Wilson, Robert C., et al. "The Eighty Five Percent

くなっており、宿題では正しい実力を正確に測る

Rule

ことが出来ていない可能性が考えられる。

communications 10.1 (2019): 1-940

問題数（問）

35
30
25
20
15
10
5
0

正答率

図２：正答率のヒストグラム

5.2 理想とする正答率はどこに設定すべきか
ここで、理想とする正答率はどこか、という問題である。
心理的な視点で考えると、70%程度の正解確率
がちょうどよいという報告がある[1]。
また、計算論的神経科学モデルの視点で考えると、学習者の正答率を約 85％に保つようにトレー
ニングの難易度を調整することで学習が最も急速に生じるという結果が得られたとの報告がある[2]。
以上から考えると、少なくとも正答率を 70%以上に設定することが必要であると考えられる。

6

おわりに
本講義は１年目であったため、講義の難易度を学生に適切に合わせることが出来なかった。次年度以降の講義では、適切に合わせることが出来るように改善をしていきたいと思う。

参考文献[1] 藤森進. "テスト項目の心理的に最適な困難度水準の研究." 心理学研究 65.6 (1995): 446-

foroptimallearning."

NatureRPA でプレイするためのゲーム 〜プログラミング教材としての活用〜
松本 貴裕†

森本 義基‡†大阪電気通信大学大学院 総合情報学研究科

高見 友幸†‡‡大阪電気通信大学 総合情報学部

キーワード：RPA，プログラミング教材，デジタルゲーム，Python

1

はじめに

従来，プログラミグ練習の題材には，数学の問

近 年 ， 事 務 作 業 を 自 動 化 す る た め に RPA

題やクイズが用いられる事が多く例えば，Fizz（Robotic Process Automation）の手法が広く利用さBuzz 問題，素数判定，N クイーン問題などがある。

れつつある。RPA は，目で PC 画面を視認，脳で近年では，ゲームを題材としたプログラミング学処理を考え，手でキーボードとマウスなどの入力

習サイトが増えてきているが，使用できるライブ

デバイスを操作するといった人がパソコンを操作する工程を，プログラムに肩代わりさせる。人がラリが限定されており，サイト独自の関数が用い実行するこれらの作業は図１のように，プログラ

本研究では，従来の数学の問題がゲームプレイ

ムによる PC 画面のキャプチャ，画像や文字の認の RPA に置き換わる。ゲームには，様々なジャン

識，データの処理と解析，キーボードとマウスのルが存在し，例えば，タイピングゲーム，シュー

自動制御で実現する。

ティングゲーム，クイズゲーム，格闘ゲームなどられているため，実用性がない。

本研究では，RPA をデジタルゲームのプレイにがある。それらのゲームでは，操作の仕方や，思対して適応し，この際に用いるアルゴリズムがプ

考方法が全て違っている。そのため，RPA するに

ログラミングの練習問題として活用できると考察は，適したアルゴリズムを用いる必要がある。まし，RPA によるプログラミング練習になるようなた，上記のジャンルでは一部の分野しか学習でき

デジタルゲームの制作をした。

ないため，他の分野に適したゲームの制作をした。

プログラミング言語には，Python を用いて RPA

また，段階を踏んで学習できるように工夫をした。

を行った。
Python には豊富なライブラリが存在し，以下のような幅広い分野で活用する事ができる。

以上によりライブラリ，プログラミング手法の選択を行うことにより技術を習得していく。

1）機械学習 / Deep Learning2）データベース / ビッグデータ処理

RPA を行うにあたってプログラミング学習になった自作ゲームを以下で取り上げる。

3）Web スクレイピング / Web クローリング4）ハードウェア制御
5）文字列制御 / 文字列認識
6）画像制御 / 画像認識
7）音声制御 / 音声認識
8）字句・構文解析 / 自然言語処理
9）RPA
10）サーバー・クライアントアプリケーション
11）GUI アプリケーション
12）Web アプリケーション
13）科学計算
14）Web API 制御

図１. RPA で実現する作業.

2フラッシュ暗算 / 文字認識

また，より難易度上げた文字認識の問題としフラッシュ暗算は，数秒間隔で切り替わり表示て，素数が含まれるランダム数字が画面上を自由される数字を覚え，表示された全ての数字の合計に動き素数の数字のみクリックするというゲーム

を求めるゲームである。

を制作した。これを RPA するには，瞬時にスクこのゲームのプレイを RPA するには，ゲーム画

リーンショットを撮り，素数判定を行う必要があ

面の数字が表示されている部分のみスクリーンキ

るため，速度が速いアルゴリズムを考える必要がャプチャーを行い，数字を認識しやすくするためある問題となっている。
ゲーム画面を図 3 に示す。

にグレースケール，
二値化などの画像処理を行う。
それらの画像を光学文字認識により数字を抽出し，計算により答えを導き出し，マウスとキーボードの自動制御を行い，入力フォームに答えを入力送信する。フラッシュ暗算のゲームプレイの RPA を
図２に示す。
このフラッシュ暗算の RPA を行うことにより，スクリーンショットの撮影方法，マウスとキーボードの自動制御，画像処理，文字認識といったプ
ログラム分野を身に付ける事が可能である。スク
リーンショットの撮影方法では，数秒で表示が切り替わるため，高速なスクリーンショット技法が図３. 素数を探すゲームの画面.

必要となる。画像処理では，文字認識を行いやす
い色，形状を見極め正しい処理をする必要がある。
文字認識では，数字のみに限定や数字の形状を考慮する必要がある。

3

的当てゲーム / 画像処理
的当てゲームは，クリックする事で移動する大次に，このフラッシュ暗算の難易度を上げ，別きさが均一な赤い円をクリックしてスコアを獲得のプログラミング技法を学習できるようにした。

していくゲームである。素早くクリックする事で今までのフラッシュ暗算では，数字がランダムに高スコアを獲得する事ができる。

表示され，それらの合計を求めるものであったが，今回は，ランダムに素数が混じった数字を表示し，このゲームのプレイを RPA するには，ゲーム画
面全体のスクリーンキャプチャーを行い，画素ア

素数のみの合計を求めるようにした。
これにより，

クセスを行い，RGB を取得し，赤色の部分の座標

素数判定のプログラミング手法を身につける事がを取得し，マウスの自動制御を行いクリックする。

できる。

この的当てゲームの RPA を行うことにより，スクリーショットの撮影方法，
マウスの自動制御，
画像処理といったプログラム分野を身につける事が可能である。スクリーンショットの撮影方法では，高速でスクリーンショットを撮影することで高得点を獲得する事ができる。画像処理では，赤色を取得するだけでいいため，画素アクセスが高速な処理となる。
次に，この的当ての難易度を上げ，別のプログ
ラミング技法を学習できるようにした。今までの的当てゲームでは，大きさが均一な赤い円をクリ
図 2. フラッシュ暗算の RPA.

ックしていたが，大きさがクリックするたびに変化するように変更した。これを RPA 行うには，画素アクセスでは，速度が遅いため，赤い円を抽出し，円の面積を求め，中心の位置座標を取得し，その座標をクリックする。
赤い円を抽出するには，
二値化，グレースケール化，マスク処理などの画像処理を行い，円の認識を行いやすくする。次にハフ変換，最小外接円，輪郭抽出などを用い円の輪郭を取得する。それらの処理の後，中心の座標を取得する。そして，取得した座標をマウスの自動制御でクリックする事で確実に中心をクリックする事が可能である。これにより円の大きさが不図 6. 円が複数個ある的当てゲーム.

均一で円が小さい場合にも一定の速度で円をクリックする事が可能である。この的当てゲームを

クイズゲーム / Web スクレイピング

RPA することにより，画像処理，数学の計算のプ

4

ログラミング技法を学習する事ができる。
そして，高得点を狙うためプログラムの高速化するアルゴ

クイズゲームは，問題文の答えを 4 つの選択肢から選ぶゲームである。

リズムを考える必要があり，それについても学習

このゲームを RPA するには，問題文と選択肢のする事ができる。的当てゲームの流れを図 4，画スクリーンショットを撮影し，それぞれの文字認像処理を図 5 に示す。

識を行い，問題文を Web クローリングで検索。検また，これらの難易度を上げ，円の大きさに加索して出た結果から問題の答えを Web スクレイ

え円の色が変わるように変更や円の数を複数個にピングで抽出する。文字認識した４つの選択肢かする事で画像処理の方法を変えるようにした。こら抽出した答えと一致したものの座標をクリック

れを図 6 に示す。

する。図 7 に文字認識と Web クローリングの様子を示す。
このゲームの RPA を行う事で，文字認識，Web
クローリング，Web スクレイピングの技術を身につける事ができる。
Web スクレイピングのみでは，解けない問題が出た場合は，字句・構文解析を用
いて単語で抽出や問題と答えのデータベースを作成して対処する事で，それらの技術についても学習する事ができる。また，RPA を用い，問題と答えのデータベースを作成することも可能である。

図 4. 的当てゲームの RPA.

図 5. 左）ゲーム画面，右）画像処理後.

図 7. クイズゲームの RPA.

5

漢字認識ゲーム / 形態素解析

7

モンスターハンター:ワールド

漢字認識ゲームは，表示されている漢字の読み

このゲームは 3 次元空間上でプレイヤーと様々をローマ字で入力フォームに入力するものである。

なモンスターと戦闘するゲームである。基本的な

RPA するには，漢字部分のスクリーンショット

手法は前述のストリートファイターV と同じであを撮影し，光学文字認識を行い，それを形態素解るが， 2D と 3D という違いがある。3D のため，

析で読みを導き入力フォームへと入力する。

モンスターとの距離をモンスターの大きさで判断

このゲームを RPA することにより光学文字認した。大きい場合は近く，小さい場合は離れてい識，形態素解析のプログラミング技術を学習するるとした。次に 3D のため画面外に敵が移動する事ができる。このゲームを図 8 に示す。

場合があるため，マウス制御によりカメラを動かしモンスターを探すように工夫した。
このゲームを RPA することにより 3 次元を考慮した計算，物体認識を学習する事ができる。

8

まとめ

本研究では，文字認識，画像処理，Web スクレ
イピング，Deep Learning などのプログラミング技
術を駆使できる RPA の為のゲームを制作した。
図 8. 漢字認識ゲームの RPA.

ゲームプレイを自動制御するプログラムの作成
は，それ自体が幅広いプログラミング学習教材に

6

ストリートファイターV / Deep Learning

なり得ると考察する。また，様々なゲームプレイ

このゲームは様々なキャラクター同士が 2 次元に適した手法，計算時間を考慮したプログラミン

平面上に 1 対 1 で対戦する格闘ゲームである。
RPA を行うには様々な技，姿勢，キャラクター

グといった技術についても学習する事ができる。
本来ゲームは人がプレイする事が目的であるが，の識別を行い，状況に合わせて操作を変える必要プログラムにプレイさせることもまた別の面白さがある。そのため，ゲーム画面全体のスクリーンを含むものである。本研究ではこの点が，プログショットを撮影し，Deep Learning による物体認識

ラミング初学者，中級者の学習する上で大きなモを行い，キャラクターの種類，位置，サイズを取得する。それらを用い，キャラクター同士の間合

チベーションになるだろうと期待している。

い，姿勢（ジャンプ，しゃがみ，仰向け）を求め問題やクイズが用いられる。本研究が目指すプロ

自動制御する操作を選ぶ。

グラミング教材では，これらをゲームプレイの通常のプログラミングの練習問題には，数学の物 体 認 識 の た め に ， TensorFlow の Object

RPA に置き換わる。近年の ICT 環境においては，

Detection API を用い Single Shot MultiBox Detector

画像や音声のプログラミングが頻出する。また，という手法を用いた。これは，1 枚の画像に対し

Web API や機械学習のライブラリを使用する機会て複数の物体を学習データとして与える事がでる。

も多い。プログラミング環境の変化に応じた新し

今回は，２人のキャラクターが写っている画像

い教材の作成が必要であると考える。

200 枚を学習データとして使用した。学習データには，様々な姿勢，
状況を入れるように工夫した。

参考文献

学習時間に 15 時間弱かかったが，姿勢や色が変[1] 松本貴裕，森本義基，高見友幸，「デジタルゲ化しても認識できる精度を得る事が出来た。[1]
このゲームを RPA する事で，Deep Learning にームの RPA 〜プログラミング教育への活用に関する検討〜」，第 4 回国際 ICT 利用研究

よる画像認識，数学の計算などのプログラミング学会全国大会 IIARS2019 国際 ICT 利用研究

技術を学習する事ができる。

学会 全国大会講演論文集，pp.84-85，2019

平安大将棋から中国象棋が作られたという可能性
高見友幸††大阪電気通信大学 総合情報学部
キーワード：平安大将棋，中国象棋，将棋の起源，陰陽五行思想

1

はじめに

2

将棋の伝来に関する疑問

日本将棋の起源については，通説では，中国か将棋が中国からの伝来だとすれば，次の３点のらの伝来であるとする考え方が多い。ただ，この説明が特に困難だと思われる。１）将棋はマスの説は，明解な文献や出土に基づいたものではない。

中に駒を置くが，中国象棋は交点に駒を置く。２）

古代日本には，駒数の多い将棋の存在が知られて将棋の歩兵は最前列に隣り合って間を置かず並ぶいる。これらの大型将棋は，これまでの将棋史研が，中国象棋の卒（歩兵相当の駒）は，離れて並究の俎上にのることはなかったが，最近，摩訶大ぶ。３）将棋の桂馬と香車は前にのみ動く弱い駒

将棋が起源の将棋であるとする仮説（以下，摩訶であるが，中国象棋ではこの２駒に相当する駒（馬大将棋起源説）が，様々な観点から提唱されていと車）は弱い駒ではない（馬は八方桂，車は飛車る[1][2][3]。

の動き）。

摩訶大将棋起源説は，平安将棋（小将棋）を現

図２に，平安将棋と中国象棋の初期配置を比較

代将棋の起源とみなす従来説の主張とは大きく異した 注１）。上記１）の問題点については，最近のなる。それは，従来の研究が，文献や出土駒だけ研究からある程度解決しており，伝来当初，駒はに注目して行われてきたのに対し，摩訶大将棋起

交点置きであり，その後，マスの中に置かれるよ源説では，１）大型将棋の遊戯ルールに深入りし，うになったという可能性が提起されている[4]。

そこから得られた知見を将棋史の解明材料に使っ

上記２）と３）は本研究の副産物として回答をている点，２）将棋のもつ呪術性に注目している得ることができる。将棋がボードゲームである以点を挙げることができる。従来は顧みられること

上，初期配置や駒の動きは，ゲームクリエイタ個のなかった遊戯ルールや呪術性という観点は，文人の設計に帰すると考えてもよいわけだが，実際献に現れない多くの情報を将棋史解明の材料としはそうではなく，後述のとおり，たとえば，馬がて提供してくれる。将棋の駒は陰陽五行思想が具

八方桂の動きをするのは，ゲームを面白くしよう

現化された貴重な事例である。また，盤のマスがという意図とは無関係だったということがわかる。

陰陽道に基づく都，平安京の条坊ときれいに一致することから，将棋盤も呪術に基づいたものであ3る（図１）。

3.1 大型将棋の成立順
大型将棋の成立順に関する考察については文献[2]を参照されたい。本節では，将棋の発展に伴って，各大型将棋の駒数がどのように変化していったかを確認しておきたい（図３）。摩訶大将棋から
大将棋，大将棋から平安大将棋へと変わっていく
過程で，駒数は同じ 31 枚ずつ取り除かれていることがわかる。また，摩訶大将棋から大大将棋に変わる過程においても，31 枚が取り除かれるのである 注２）。こうした事実は，将棋の発展が遊戯の面本研究では，将棋史の問題を中国象棋（図２）の起源の問題と絡めて考察した。その結果，中国象棋が平安大将棋からの派生である可能性を見いだすことができた。この結果は，次に列挙した項目も同時に説明するため，信頼度は高いと考えている。
１）卒は成れば横に動くことができる。
２）塞八方馬のルール。
３）砲は駒を飛び越えることができる。

大将棋から平安大将棋へ白さという観点で変化したわけではないことを物から推測することができる注４）。

語る。なぜ 31 枚なのかの詳細は別論文に譲るが，3.4 駒の動きの変化に関する仮説
駒を取り除いて新しい別の将棋が作られるとき，
3.2 節と 3.3 節で述べたような駒の取り扱い方は，
単なる規則というよりは，何とも奥ゆかしく，な
くされた駒への敬意と愛着を感じさせるものである。まさに呪術としての将棋の一端が現れていると言えるだろう。だとすれば，上の考察で取り上げた 6 種の駒以外についても，同様の取り扱いがなされているのではないか。そう考えるのも不合理ではない。以下では，この仮説のもとで，大将棋から取り除かれた駒が，平安大将棋でどのように生かされているかを推測した。
最終結果を図６に示した。大将棋から取り除かれた駒は，図４の場合と同じであるが，奔王と師子以外の取り除かれた駒はすべて平安大将棋で生かされていることに注意されたい。3.2 節では，駒名と駒の動きの入れ替わりは 1 対 1 で対応していたが，図６の場合では，2 枚の駒の動きが融合して生かされ，1 枚の駒の動きとして機能する場合もある。以下の４つである（図５参照）。なお，「」
で囲まれた名前は中国象棋の駒名である。
１）桂馬：「馬」の動きをする。嗔猪と猫又の動きの融合であるが，まず嗔猪の動きをしてから，猫又の動きをしなければならない。最初の嗔猪の動きができない場合（前後左右の位置に駒がある場合）は，動くことができない（これは塞八方馬のルールに等しい）。
２）鉄将：「砲」の動きをする。飛車と猛牛の動きの融合であるが，駒を取らない場合は，飛車と同じ動きである。駒を取る場合は，踊り駒である
猛牛の動き（前後または左右に 2 回動きをくり返す）と飛車の動きの融合となる。正行度で走る踊
り駒ではあるが，間の駒は取れないという点で摩訶大将棋の踊りとは異なる注５）。
３）金将：「将」の動きをする。悪狼と猛豹の動きの融合であるが，上記１）の場合とは違い，悪狼または猛豹が動くことのできる位置に動くことができる。玉将の動きと同じである。
４）反車：「車」の動きをする。竪行または横行が動くことのできる位置に動く。上記３）と同じである。

本研究で注目するのは，平安大将棋と平安将棋，
中国象棋との関係性である。駒数に注目すると，平安将棋を横 9 マスで片側 18 枚とした場合，平安大将棋（34 枚）＝平安将棋（18 枚）＋中国象棋（16 枚）という等式が成立する。このことは，平安大将棋以降の発展は，それまでの発展過程のように駒を取り除いたのではなく，駒を２つに分割して，２種類の将棋を作ったということを意味する注３）。

3.2 駒の動きの変化
図４に大将棋と平安大将棋の初期配置を示した。
大将棋から次の駒が取り除かれて平安大将棋が作られている。猫又，嗔猪，悪狼，飛車，横行，竪行，角行，石将，歩兵，猛豹，猛牛，龍王，龍馬が各 2 枚，仲人，麒麟，鳳凰，師子，奔王が各 1
枚の計 31 枚である。なお，図４の平安大将棋は二中歴に記載された初期配置から１点の変更がなされている。二中歴では２段目中央に横行が置かれているが，これを酔象とした。31 枚の駒の取り除
き方は，必ずしも一意的でなく，将棋が発展する過程でいくつかの将棋が生まれたであろう。
二中歴に記載されている平安大将棋の駒の動きに注意されたい。盲虎，銅将，鉄将は，大将棋での動きとは異なる。これは誤写ではなく，決められた規則によるものである。図５に示されるとおり，平安大将棋の盲虎は，大将棋の盲虎よりも弱い動きになっている。この動きは猫又の動きであるが，猫又は平安大将棋が作られるとき取り除かれた駒である。猫又という駒の名前はなくなってしまったが，駒の動きは残ったということである。
逆に，盲虎は駒の名前としては残ったが，駒の動きはなくなったのである。銅将/嗔猪，鉄将/悪狼についても同様で，一方は名前をなくし，他方は動きをなくしている。
3.3 成り駒として残存
大将棋から取り除かれた駒のうち，平安大将棋
で成り駒として残った駒がある。飛車，竪行，横行の３駒で，それぞれ，金将，銀将，銅将の成り駒となった。この知見は二中歴の記述からは読み解くことはできないが，二巻本色葉字類抄の記載

５）銅将：図５では「Ｎ」と表記したが，麒麟

平安大将棋と中国象棋の関係性について考察した。

と鳳凰の動く位置に動く駒を想定した。動けない

結果は，大将棋から平安大将棋が成立し，平安大位置が八方桂の動く位置となる。このように動く

将棋から中国象棋が成立したことを導く。これは，駒もあったのかも知れない。

摩訶大将棋起源説を全面的に支持するものである。

以上の他，駒名と動きが１対１で入れ替わるの

摩訶大将棋起源説では，第１次平安京の条坊をが，次の場合である。

将棋盤と見立て，呪術としての将棋を取り扱う[4]。

・ 駒名：銀将，動き：角行

この説に立てば，中国象棋は，盤として洛陽城の・ 駒名：香車，動き：飛車条坊を使ったということになる。詳細は別論文に・ 駒名：酔象，動き：奔王

譲るが，象棋の盤の中央の河は，洛陽の都を東西に横切る洛水であると推察できる。象棋の通説で3.5 平安大将棋から中国象棋へ
図７に，平安大将棋を２分割してできた２つ将棋を示した注６）。34 枚の駒から 16 枚で構成される
2 種の将棋が作られたと想定した。一方が中国象棋である。不使用の駒は，仲人と酔象（動きは奔王）である。ただ，どの駒を不使用とするかについては融通性がある。横 9 マスで 18 枚の平安将棋や，横 8 マスで 16 枚のシャトランジを作ることも可能である。
図７の左図（中国象棋）で，卒の間隔が開くことに注目されたい。これは，平安大将棋で 13 枚あった歩兵が 5 枚と 8 枚に振り分けられたからである。馬の動きが作られた経緯は，3.4 節で述べられたとおり，平安大将棋には存在しなくなった，嗔
猪と猫又の動きに起因する。嗔猪と猫又を順に使うと規定することで，塞八方馬のルールが再現されることに注目されたい。
卒の成りは，平安大将棋が２分割されたとき，使われなかった仲人が，成り駒として残されたことから説明できる。仲人は前と左右に動く駒であり，卒の成ったときの動きに一致する。不使用だ
った駒が成り駒として残るのは，3.3 節で述べたとおりである。また，酔象（奔王の動き）の方を卒の成り駒とすることも，規約上可能である。実は，
これは，初期のチェスのルールである（Pawn がQueen に成る）。

は，河を挟んだ東西で楚と漢が合戦するが，それは違うであろう。天の河と同じ東西に流れる河を天の河と見立て，それを望む場所に洛陽城が建設された。その都を象棋の盤で象徴した，やはり，呪術としての将棋なのである。対局は南北方向でなされ，駒の色も五行思想から黒（北）と赤（南）に決められている。
洛陽城が象棋の盤であるなら，象棋の成立時期
は，洛陽がまだ都だったとき，遅くとも９世紀でなければならない。同時に，象棋の元になった平安大将棋の成立時期も９世紀が上限となる。平安
大将棋よりも古い摩訶大将棋は，９世紀半ばの第２次平安京創建時にはすでに成立していることから[4]，矛盾はない。
注記１）平安将棋は，二中歴の記載による限り，将棋盤のマスの数は不明である。ここでは，横 8 マス
縦 9 マスとした。
２）大大将棋と摩訶大将棋の駒数は同数であるため，31 枚が取り除かれると同時に，摩訶大将棋には含まれない駒が 31 枚導入されている。
３）図３では，平安将棋として図２に示した横 8マスで片側 16 枚の将棋であるとして考察したため，本文の等式は成立しない。
４）この詳細は別論文に譲る。これらは中将棋の成り駒と同じであり，これが中将棋のルールとし

4

おわりに

て伝わったものと思われる。

原初の将棋が何であるかについては，大別して５）現代の中国象棋のルールとして解釈したが，２つの説（摩訶大将棋起源説と従来の平安将棋起

当初のルールが走る踊り駒だった可能性もあるだ

源説）があるが，ともに定説までには至っていなろう。つまり，同じ方向だけに 2 回動く摩訶大将い。本論文では，将棋の起源の問題からは離れ，棋の鉤行で，1 回目の動きで駒を取った場合でも，

続いて 2 回目を動くことができる駒である。

ューズメント研究叢書第 19 巻，2019．

６）平安将棋には，桂馬ではなく銅将が入ること[3] 高見友幸，最近発見された摩訶大将棋に関すに注意されたい。これは二巻本色葉字類抄からのる古文書，IR＊ゲーミング学会ニューズレタ

知見である。

ー，No.38，8-11，2019．
[4] 高見友幸，中根康之，木子香，原久子，呪術

参考文献

としての大型将棋に関する考察，大阪電気通[1] 高見友幸，中根康之，原久子，摩訶大将棋の

信大学人間科学研究，Vol.22，2020（印刷中）．

復刻，大阪電気通信大学人間科学研究，Vol.19，
pp.63-80，2017．
[2] 高見友幸，摩訶大将棋の復刻 〜古代日本の大型将棋に関する考察〜，大阪商業大学アミ

図１．平安京の条坊と大型将棋の将棋盤．左）摩訶大将棋，右）大大将棋．丸印は駒の位置を表す．

図２．平安将棋（左）の初期配置，中国象棋（右）の初期配置．

図３．大型将棋の成立順と駒数．

図４．平安大将棋（上：酔象以外は二中歴記載と同様），大将棋（下）の初期配置．大将棋から平安大将
棋が作られたとき取り除かれた駒種は，猫又，嗔猪，悪狼，飛車，横行，竪行，角行，石将，猛豹，猛牛，
龍王，龍馬，麒麟，鳳凰，師子，奔王の 16 種である．色の駒が取り除かれた駒であり，黄色の駒は動きだけが残った駒，橙色の駒は成り駒として残った駒である．

図５．駒の動き．上段）大将棋での動き，中断）平安大将棋での動き，下段）大将棋から平安大将棋が作られたとき取り除かれた駒の動き．

図６．平安大将棋（上左：駒名），平安大将棋（上左：駒の動き），大将棋（下）の初期配置．下図における色の分類は図４と同様であるが，悪狼と猛豹，猫又と嗔猪，猛牛と飛車，竪行と横行はペアとなって，それぞれ，中国象棋の将，馬，砲，車の動きになっている．

図７．平安大将棋を２分割してできた２つ将棋．一方が中国象棋である．

性成熟年齢から考えるミナミシロナガスクジラの個体数予測
松本 響 †
立正大学
†

キーワード

地球環境科学部

m.hibiki2007@gmail.com

ミナミシロナガスクジラ，個体数，性成熟年齢

はじめに

1

表1

各性成熟年齢 as,t におけるレスリー行列の増加率
および最大固有値が 1 になる時の繁殖率 xt

著者は，齢構造モデルを用いて性成熟年齢を考慮した個体数予測を行ってきた ([3])。ここでは，性成熟年齢が短時間で急激に大きく変化するモデルを扱ってきた。
本論文では，この変化が緩やかになった場合の予測について報告する。また前論文 ([3]) の計算等の一部で誤りがあったため，修正した箇所についても言及する。

2

方法

2.1

計算方法

個体数変動には Excel を使用して，Branch により推定された最小個体数 395 頭を目標に計算し，詳細は [2] に記述した。
初期個体数には R を使用して，利用前の性成熟年齢の2.1.1

緩やかに変化した場合

性成熟年齢の低下は以下の式を用いた。

場合におけるレスリー行列の安定齢分布を求めた。結果，(安定齢分布と個体数を乗じたものを初期個体数として採as,t = as,1904

用した。用いた計算式は次の通りである ([3])。

Pa+1, t+1 = Pa,t (Sa − Et )(ar,t ≤ 69)

P70, t+1 = (P69,t + P70,t ) (Sa − Et )

(1)
(2)

捕獲開始年齢 ar,t 以降の生存率 Sa は捕獲率 Et を除いたものとしている。また，再計算した以下の最大固有値が 1 になる時の繁殖率 xt を用いた。

as,1965
as,1904)( Ct )
(3)

as,t は t 年の性成熟年齢である。丸めた際に 1965 年に目標の性成熟年齢となる C 年を定め，得られた as,t を丸めた。また，1904 年を 0 年とした。

2.2

捕獲開始年齢[3] で報告した Allison([1]) のデータに南極以外で捕獲されたもの等が含まれていたため，以下のように修正した。

緩やかに変化した場合

2.3.1

上記のシナリオに新たに性成熟年齢が 6 歳を加えて，上昇後の性成熟年齢は上昇前の性成熟年齢+1 歳とした。
また，緩やかに変化した場合のシナリオ (X，Y，Z) は，
シナリオ (N，D，C) と対応している。

図1

シロナガスクジラ (雄) の捕獲数と体長

3

結果

3.1

緩やかに変化しない場合[3] の結果と比較し，すべてのシナリオで初期個体数が減少した。

([1] より作図)

図2

図3

シナリオ (N) の個体数変動 (1960 年以降)

図4

シナリオ (D) の個体数変動 (1960 年以降)

シロナガスクジラ (雌) の捕獲数と体長([1] より作図)

ここでの処理は 1) 種 2) 性別 3) 体長 4) 南緯 52 度以上の高緯度のすべてが判明しているものを含めた。結果として，雄 (143,891 頭) と雌 (131,460 頭) の体長が分かる。

2.3

シナリオ

シナリオは以下の通りである ([3])。

(N)

性成熟年齢の低下がなかった場合(D)

1965 年に目標の性成熟年齢まで低下した場合(C)

1965 年に目標の性成熟年齢まで低下し，2009 年に性成熟年齢が上昇した場合

図5

表2

3.2

シナリオ (C) の個体数変動 (1960 年以降)

図7

シナリオ (Y) の個体数変動 (1960 年以降)

図8

シナリオ (Z) の個体数変動 (1960 年以降)

個体数変動の主な結果 (緩やかに変化しない場合)

緩やかに変化した場合

緩やかに変化しない場合の結果と比較して，シナリオ(Y および Z) では初期個体数が減少した。また，シナリ
オ (Z) では 2020 年の個体数が増加した。

図6

シナリオ (X) の個体数変動 (1960 年以降)

表3

個体数変動の主な結果 (緩やかに変化した場合)

4課題
第 2 次世界大戦中の捕鯨中断期間も捕鯨を継続していた場合にミナミシロナガスクジラの個体数がどのように推移していたかの可能性についての考察が今後の課題で
ある。

参考文献
[1] Allison, C. 2016. IWC individual catch database
Version 6.1; Date: 18 July 2016.
https://www.dropbox.com/sh/ulqwxv1nz794f4z/
AABXkNwPtZ1L1WuLogcv4xWEa?dl=,(参照 2020-3-17).
[2] 松本響. 2019. 齢構造モデルを用いたミナミシロナガ
スクジラにおける個体数予測. 国際 ICT 利用研究会
学会 第 6 回研究会講演論文集, 国際 ICT 利用研究学会, 千葉商科大学, 2019.10.6.

https://www.iiiar.org/iiars/event/,(参照 2020-3-17).
[3] 松本響. 2019. ミナミシロナガスクジラにおける齢構造モデルを用いた個体数予測. 国際 ICT 利用研究会
学会 第 4 回全国大会 (IIARS2019) 講演論文集, 大阪
電気通信大学, B1-1, 2019.11.30.

世の中で突然生じた「1ヶ月の休校期間」の教育側運用に関する諸問題の検討鈴木 治郎 †
†
†

キーワード

1

信州大学 全学教育機構

szkjiro@shinshu-u.ac.jp

e ラーニング，家庭学習

はじめに

討議．

3. 算数：ビデオ解説，オンラインセルフ回答．午後 22019 年 12 月の中国・武漢市に端を発する新型コロナウ

時終了．

イルスの感染拡大は，本稿執筆の 2020 年 3 月 12 日にはWHO がパンデミックを宣言するなど，現在収束に向かうかまだ未知数である．そんな中，わが国では 2 月 25 日

は 1 人 1 台の PC 環境があって利用に慣れており，「ふだ

木曜日，政府による 3 月 2 日月曜日から春休み開始まで

んからテクノロジー利用しているからすぐに移行できる」（春休みを合わせれば来年度新学期の始まるまで）の公立と記事は伝えている．

学校側では 1 週間前から準備を進めたとある．学校で小中高の一斉休校の指示が出た．休校する学校側にはわずか金曜日の一日が用意された中での指示であり，学校側の多くは準備作業もままならない中，春休みに入ったことになる．
この休校開始に伴って，多くのオンライン教材が無料
利用のもと公開されて行ったが [1]，それを活用する知恵の蓄積されている教育現場は数えるほどのようである [2]．
筆者は信州大学で，2004 年に汎用 LMS（e ラーニン
グプラットフォーム）である Blackboard の導入から，eラーニング教育の展開に中心的に関わった．文部科学省

3

長野県公立学校の対応
主な通知は以下の通りである．

2 月 28 日 「新型コロナウイルス感染症対策のための学校における一斉臨時休業について」．この中で「臨時休業の趣旨を生徒に説明し、3 月 2 日（月曜日）または、3 日（火曜日）から春季休業の開始日までの間、臨時休業とします。」とした．

補からの e ラーニング推進に関する補助金が 2008 年度に2 月 28 日 「県立学校の臨時休業に関する保護者の皆様

終了するのに伴い，大学として今後の e ラーニング活用へのお願い」で，卒業式の参加者・時間制限での実の継続を決めた中で，ランニングコストの軽減などを目

施，公立高校選抜（3 月 10 日）の実施などを通知．

的にプラットフォームを moodle に移行するまで，直接運用にも関わってきた．その事例も紹介しながら，オン
ライン教育資源の活用を軸に問題の検討を行う．

3 月 3 日 「臨時休業中の過ごし方について〜みなさんの命，健康が一番大切です〜」を通知．

3 月 3 日 「学習支援コンテンツリンク集」の掲載．文部2

インターナショナルスクールの事例
有効に展開している事例にインターナショナルスクー

ルの場合がある．東洋経済オンライン [2] の紹介をもとに簡単にまとめておく．12 歳の S 君のある日．

1. 8 時半開始．体育：YouTube 上のビデオをもとに身体を動かす（35 分）

2. 社会：ビデオ会議によるグループチャット（タイピング．音声は自動文字化），課題作成（筆記 5 分），

科学省，経済産業省，NHK for School，および「学びの広場」（長野県総合教育センター）

3 月 9 日 「新型コロナウイルス感染症対策のための一斉
臨時休業中における臨時登校時の留意事項について」を通知．
長野県内向けニュースでの報道を耳にする限り，よくある「夏休みの毎日の時間割」を提出し，毎日を過ごして行く状況のようである．

信州大学の e ラーニング

4

これらの教材を利用するに当たっては，いくつかの視点がある．

2004∼2005 年度 Blackboard（汎用 LMS）の試行運用．
信州大学工学部で独自の LMS をインターネット大学院に活用していた．大学全体で e ラーニングを活用することの可能性を検討する中で Blackboard の導入をした．

2006∼2008 年度 Blackboard の正式運用．文部科学省

1. 日常生活の学習サイクルを休校中も作ること（インターナショナルスクールの例）

2. ドリル的課題を進めて学力の遅滞を起こさないこと
3. 外出があまりできない中での時間をかけた探求活
動を進めることの補助金を利用して，システム運用人員の雇用もで第 1 の視点は小中学校の学級担任がふだんから取り組きた．この間は，教員への教材作成支援も積極的にんでいることである．今回利用提供されたビデオ会議シ行っている．

ステムによるホームルームなどに，失敗を恐れずに取り2009 年度 ∼ moodle への移行．
「e-Learning センター」の発足．

組む人たちが多く出てきてほしいと思う．
第 2 の視点は，人工知能の発達に伴い，おそらく 20
年後であれば人間の教師の指導が不要になるだろう課題

大学全体での利用が続いてきた現在でも，最も多い利用方法は授業教材資料の配布である．

である．現在公開されている教材でも Qubena[5] などはビッグデータからの適応型学習を実現しつつある．教師
にとって，今回公開されたさまざまな教材を体験するこ

5

何が問題か

5.1

学校環境

とも勝ちがある．学習指導要領で覚えるタイプの学習プ
リントを，教師が個別に用意して配布するようなことは

文部省の調査 [4] によれば，学校単位で見たときに，光ファイバーによる 30Mbps 以上（参考：携帯電話用 3G で下り最大 42Mbps である）のインターネット接続が 9 割
以上の学校で実現されている．
学校設置 PC の半数近くが可搬型ではなく普通教室への接続はないとしているから，PC 教室での利用と想像する．また Windows 端末に関して半数以上が Windows7
までのサポート切れのものである．
これでは先にあげた「子どもが自宅でもビデオ会議の活用」のような利用方法に慣れる機会はないと考えられる．

5.2

パンデミックに関わる問題「ブラック労働」と言われる時代に入りつつあることを理解するべきだろう．
第 3 の視点は，探究活動のためのキュレーターの不足である．この役割は学級担任の側よりも，世の中の人々
が「小学校で自慢できるプログラミングマスターになるための教材選択」のようなものを用意して，積極的に自宅学習の子どもたちに提示していくことである．

参考文献[1] た と え ば 経 済 産 業 省「 未 来 の 教 室 」リ ン ク 集 ，
https://www.learning-innovation.go.jp ，2020 年 2月 26 日公開[2] 臨時休校でも「国際学校」がビクともしない理由，東従来「インターネット接続や PC 設置のない家庭にどう対応するか」に対して，地域にある公民館・児童館などを利用するしかないだろうという考え方がなされてきた．しかし，今回のパンデミック進行への危険を伴う場
合には，子どもたちが集合する施設を使うこと可能性がほとんど除外されてしまった．

6

今からでもできること

洋経済オンライン，https://toyokeizai.net/articles/-/334400，2020 年，2020 年 3 月 10 日閲覧[3] 新型ウイルスで「教育が止まりかねない」日本。止めない中国。浮上した「オンライン教育格差」，ビジネス・
インサイダー https://www.businessinsider.jp/post-

208890, 2020 年, 2020 年 3 月 10 日閲覧[4] 学校における教育の情報化の実態等に関する調査（平成 30 年度），https://www.e-stat.go.jp/，2019 年

多くの教材が公開された [1] ことは最初に述べた．教材
群だけを見ると「もしこれらが十分に活用されたら」と想像するときにそれほど悲観することはない [3]．

[5] 提供会社のサービス案内，
https://qubena.com/service/