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6回

2019 年 10 月 6 日
＠千葉商科大学

第 6 回 国際 ICT 利用研究学会 研究会（第 3 報）
下記のように第 6 回研究会を開催しますので，ご案内申し上げます。
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.2，もしくは Journal of IIARS（IIARS 学術研究論文誌）Vol.3 以降に掲載します。
山下倫範（立正大学）
日時

2019 年 10 月 6 日（日） 11:45－16:30

会場

千葉商科大学 （会場へのアクセス）6 号館 3 階６３１教室（下段案内図参照）

参加費 無料
プログラム
11:45 開会の挨拶 上山俊幸（千葉商科大学）
第１セッション（11:50－12:50，座長 座長 田中雅章（ユマニテク短期大学））
11:50－12:05〇伊藤良浩，木川 裕（日本大学）
インターネット利用による認知機能回復の可能性について
12:05－12:20〇阿部美里（立正大学）
学生目線による学内 ICT 環境についてのアンケート分析結果
12:20－12:35〇芝地芳貴，白木洋平（立正大学），岡村仁史，縄 和泰（正則高校）
情報倫理教育がウイルス対策への意識に与える影響
12:35－12:50〇竹井 潔（聖学院大学）
情報倫理専門誌のキーワード分析による情報倫理の課題と傾向
12:50－13:00 休憩
第２セッション（13:00－14:00，座長 木川 裕（日本大学））
13:00－13:15○鎌田光宣（千葉商科大学）
VTuber (Virtual YouTuber)を支える技術とコンテンツビジネスの新たな可能性
13:15－13:30〇奥原 俊（藤田医科大学），菅原 良（明星大学），伊藤孝行（名古屋工業大学大学院）
エージェントにおける交渉の自動化に関する一考察
13:30－13:45○田中雅章（ユマニテク短期大学），神田あづさ（仙台白百合女子大学）
紙芝居を活用したプレゼントレーニングの試み

13:45－14:00〇福田真規夫（太成学院大学）
ある未来予測と今後の教育への提案
A proposal for education derived from a future prediction
14:00－14:15 休憩
第３セッション（14:25－15:25，座長 田中敏幸（慶應義塾大学））
14:15－14:30〇斉藤彗太，白木洋平（立正大学）
夏季イベント開催時における暑熱環境の調査およびその対策に関する研究
14:30－14:45○新間隆登，佐藤響平， 後藤真太郎（立正大学）
農業遺産評価におけるジオインフォマチックスの役割－比企丘陵のため池に係わる水管理コミュニティーの評価への適用－
14:45－15:00○佐藤響平，後藤真太郎（立正大学）
環境保全型農業における稲と雑草との競合と土壌成分との関係評価
15:00－15:15〇今井 優（立正大学・外部研究員）
航空レーザ計測データからの森林情報の推定
15:15－15:25 休憩
第４セッション（15:25－16:30，座長 宮田大輔（千葉商科大学））
15:25－15:40〇松本 響（立正大学）
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
15:40－15:55○青木和昭（立正大学）
疑似カラー画像を用いた気圧配置の予測に関する研究
15:55－16:10
長瀬 潤，○田中敏幸（慶應義塾大学）
ジャイロ効果による自立型二輪車のディジタル制御
16:10－16:30○鈴木治郎（信州大学）
8 クイーン問題を題材にした人工知能の理解学習
16:30 閉会の挨拶

上山俊幸（千葉商科大学）

千葉商科大学 構内図とアクセス＊JR 総武線 市川駅下車 徒歩約 20 分
バス利用の場合は、駅前京成バス 1 番のりばから松戸駅行または松戸営業所行に乗車約 10 分 和洋女子大前下車 徒歩 3 分＊京成線 国府台駅下車 徒歩約 10 分
＊北総線 矢切駅下車 徒歩約 20 分
バス利用の場合は、駅前京成バスのりばから市川駅行に乗車約 10 分 和洋女子大前下車 徒歩 3 分＊JR 常磐線 松戸駅京成バス 1 番のりばから市川方面行に乗車約 20 分 和洋女子大前下車 徒歩 3 分

インターネット利用による認知機能回復の可能性について
伊藤 良浩

木 川 裕

日本大学 法学部
キーワード：ＭＣＩ（軽度認知障害），認知症，高齢者

1

問題の所在

して、健康寿命5は、男性 72.14 年、女性 74.79 年

我が国の高齢化率は、平成 19 年に 21.5％と初（平成 28 年）であり、健康寿命を延ばすことでそめて 21％を超え1、「超高齢社会」と呼ばれるようれぞれの寿命の差を縮めていくことが重要である。

になり、その後も高齢者数は増加の一途をたどっ

しかし、この健康寿命の維持の大きな障害となるている。総務省統計局2によれば、平成 31 年 4 月のが認知症である。

1 日現在の我が国の総人口は 1 億 2625 万 4 千人と国内の認知症有病者数は、平成 24 年時点で約発表されており、そのうち 65 歳以上の高齢者は462 万人と算出されており、当時の高齢者人口3575 万 2 千人であり、全体の 28.32％を占めてい（3079 万人）に占める割合は約 15％であり、これる3（図 1）。

は 7 人に 1 人が認知症であることを示している。
ま た 、 認 知 症 の 前 段 階 と さ れ る MCI （ Mild
Cognitive Impairment）こと軽度認知障害の有病者
数も約 400 万人と推定されており、全体の約 13％にあたる6。
本稿では、この高齢化にとっての障害となる認知症を避けるため、MCI 状態から回復させるための非薬物的アプローチについて考察するものである。

2
図 1．我が国の世代別人口構成

我が国の高齢化と世界の状況
ここで「高齢者」という用語の定義について考

総務省「人口推計」より作成

えてみたい。高齢者という用語は、「高齢社会白書
7」にあるように、「文脈や制度ごとに対象が異なところで、高齢者の増加は当然、寿命と大きくり、一定の定義が」なく、また、日本老年学会ワ関係してくる。我が国の平均寿命4は、男性 81.09

ーキンググループの報告書8のように、75 歳以上

年、女性 87.26 年（平成 29 年）であり、これに対を高齢者とする新たな提案など統一されていない。

内閣府「平成 20 年版 高齢社会白書」平成 19
年度 高齢化の状況及び高齢社会対策の実施状況
第 1 章第 1 節 高齢化の状況 p2
2 総務省統計局「人口推計」平成 31 年 4 月 1 日
現在（確定値），
https://www.stat.go.jp/data/jinsui/new.html
3 図 1 は総務省統計局「人口推計」資料より筆者が作成。15 歳未満人口は 1532 万人，15~64 歳人
口は 7518 万 1 千人となっている。

4

1

令和元年版 高齢社会白書，p6
同上，p27
6 朝田隆「都市部における認知症有病率と認知症の生活機能障害への対応」平成 25 年 3 月，
http://www.tsukuba-psychiatry.com/wpcontent/uploads/2013/06/H24Report_Part1.pdf
7 内閣府「令和元年版 高齢社会白書」p2, https://
www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w-2019/zenbun/
pdf/1s1s_01.pdf
8 高齢者の定義と区分に関する、日本老年学会・5そこで、用語を統一するため、本稿では一般的なでは語れないということの証明であろう。

傾向として認知されている 65 歳以上を対象とする。

3

我が国の社会保障費の現状

前述したように、我が国の総人口は 1 億 2625 万「超高齢社会」の問題点は「社会保障制度への人であり、65 歳以上の高齢者は 3575 万人となっ圧迫」である。日本では、「国民皆保険制度」
・「高ている。これは、全体の 28.32％（平成 31 年 4 月

額療養費制度」
・「後期高齢者医療費制度」などと時点）にあたり、世界で最も高い水準である。

いった福祉制度が存在しており、国民一人が高い

9

平成 30 年時点の資料 によれば、日・伊・独・医療費の全額を出さなくても、医療を受けること

仏・英・米の 6 か国で、日本は 28.1％と 1 番高く、が出来る仕組みが出来上がっているため、気軽に次にイタリアが 23.3％、ドイツの 21.7％、フラン病院で診察してもらうことが出来る。ただ、そのス 20.1％、イギリス 18.7％、アメリカ 15.8％の順

たびに社会保障費の出費が増えていくという仕組となっている。

みになっている。ここに、病気にかかりやすい高

これを平成 22 年時点と比較すると、日本は23.0％、イタリアが 20.3％、ドイツの 20.8％、フ齢者の増加となれば、出費が増えることは明らかである。

ランス 16.8％、イギリス 16.6％、アメリカ 13.1％

たとえば、平成 29 年度の「社会支出」
・「社会保となり、高齢化の進行率は、日本は 5.1％、イタリ

障給付費」の内訳11において、「社会支出」の総額

アが 3.0％、ドイツの 0.9％、フランス 3.38％、イは 124 兆 1837 億円のうち、政策分野別に見るとギリス 2.1％、アメリカ 2.7％であった（図 2）10。

56 兆 9399 億円が「高齢」に割り当てられており、これを見ても、日本の高齢化進行率が他国から群全体の 45.9％を占めている。また、41 兆 8713 億を抜いて高いことが理解できる。

円が「保険」に割り当てられており、全体の 33.7％を占めている。これら二つだけで約 8 割弱の社会支出を占めているのである。
また、「社会保障給付費」の総額は 120 兆 2443
億円のうち、機能別に見ると「高齢」が 56 兆 5211
億円となっており、全体の 47.0％を占めている。
また、「保険医療」が 37 兆 7436 億円となっており、全体の 31.4％を占めている12。
このように、高齢化による社会保障費の増加は多方面にも影響を与えかねない現状である。

図 2．高齢化進行率の国際比較（主要 6 か国）

4

認知症と軽度認知障害（MCI）
前述したように、国内の認知症有病者数は、平

違う視点から見れば、長生きをすることが出来

成 24 年時点で約 462 万人に加え、軽度認知障害る国であるというポジティヴな視点をもつことも（MCI：Mild Cognitive Impairment）の有病者数も可能であるが、現状、日本で「少子高齢化」が問約 400 万人と推定されており、これら二つを合わ題視されているということはポジティヴな面だけせると約 862 万人となり、約 28％程度の高齢者達

日本老年医学会 高齢者に関する定義検討ワーキ
ンググループからの提言（概要）,https://www.
jpn-geriat-soc.or.jp/proposal/pdf/definition_01.pdf
9
総務省統計局「5. 国際比較でみる高齢者」，
https://www.stat.go.jp/data/topics/topi1135.html
10 同上「表７.高齢者人口の割合（上位 10 か国）（2018 年）」と平成 27 年版 高齢社会白書,p12 の資料から 6 か国のデータの未集計、筆者が作成。
11 国立社会保障・人口問題研究所「平成 29 年度
社会保障費用統計」（令和元年 8 月）,p6,表 4 政策
分野別社会支出を参照。
12 同上,p12,表 9 機能別社会保障給付費を参照。

が認知症もしくは認知症予備軍と言える。

を行うことが理想15とされている。

この調査が実施されたのが今から 7 年前である

この様に、MCI という段階もしくは、健常な状ことから、現在ではさらに多くの認知症、MCI を態の時点での改善もしくは予防が大切であること

有病している可能性がある。

は明らかである。その活動として、非薬物的アプ

また、
厚生労働省の推計では 2025 年には認知症

ローチを自主的に行うことが重要となる。

有病者の率が 18.5％に増加し、5 人に 1 人が認知症の高齢者になるとしている。

そこで、我々は「知的活動」をベースにしたイ
ンターネット活動に焦点を当てている。
もちろん、

ところで、MCI と認知症は異なり、厚生労働省

栄養や運動の重要性は誰もが認めるところである。

による健康情報サイトである e－ヘルスネットのしかし、本研究では、直接的に脳に刺激を与える

説明によれば、「正常と認知症の中間ともいえる状ことのできる「知的活動」の可能性に着目した。

態」であり、「記憶力に障害があって物忘れの自覚

では、知的活動とは何か。
“The Florida Cognitiveがあるが、記憶力の低下以外に明らかな認知機能

Activities Scale（FCAS）”によれば、チェス、ボーの障害がみられず、日常生活への影響はないかあ

ドゲーム、テレビ・ラジオの視聴、電話での会話、っても軽度のもの」とされる。しかし、MCI は「年人への訪問などが知的活動として挙げられている。

間で 10～15%が認知症に移行する」認知症の前駆

この FCAS は、高齢者集団の認知活動を評価する

状態でもあると考えられている。

ために使用される 25 項目のスケールと 2 つのサ

これを放置することは認知症またはアルツハイ

ブスケールがあり、より高い認知能力と頻繁な認

マー病への片道切符になりかけない可能性があり、知能力や認知活動の維持・改善に関するスケール

注意が必要である。認知症は種類によっては治るとして開発された。上記以外にも、日常会話、買ものと治らないものがあるが、高齢者認知症の原

い物、園芸・ガーデニングによって認知症のリス因の約 6 割がアルツハイマー型認知症13となってクが減少することが挙げられている。この様な活おり、現状の医療では完治することは難しくゆっ動によって、認知機能の維持・改善を図ることがくりと進行し、重症化する可能性もある。

できると考えられているのである。

しかし、MCI は低下した認知機能が回復すると

本研究では、これらの活動をインターネットをいう研究14もあり、「MCI と特定された人のうち、介して行うことで、より活発な知的活動を能動的

健忘型 MCI 単一領域障害では 38.7％、非健忘型

かつ合理的に行うことが可能になると考えている。

MCI 単一領域障害では 57.0％、健忘型 MCI 複数
領域障害では 25.7％、非健忘型 MCI 複数領域障害

620.9％の人が健常認知機能に回復」したとされる。

高齢者のインターネットの利用
これらのことを踏まえた上で、65 歳以上のインターネット利用率を見てみる。

5

MCI に対する非薬物的アプローチ

インターネットが普及する中、情報通信白書に

前述のように、MCI が回復可能であるのなら、よれば、平成 26 年度末から平成 30 年度末におけ

実際にどのような方法があるのだろうか。MCI のる高齢者のインターネット利用率は 65 歳から 69

対処アプローチとして、薬物療法はなく、①栄養、

歳16は約 7 割、70 歳から 79 歳は約 5 割、80 歳以②運動、③知的活動といった非薬物的アプローチ
認知症ネット「アルツハイマー型認知症（アルツハイマー病）とは｜初期症状や予防法など」
https://info.ninchisho.net/type/t10（2019/10/3 参照）
14「日本人高齢者における MCI からの回復および認知症への進展率」（健康長寿ネット）公益財
団法人長寿科学振興財団,https://www.tyojyu.or.jp/
net/topics/news/2017/83-MCI-ninchisho.html
13

水上勝義「軽度認知障害（MCI）症例にはどう対応すべきか？」精神雑誌（2009）111 巻 1号,p29, https://journal.jspn.or.jp/jspn/openpdf/111001
0026.pdf
16
平成 30 年度末のグラフについては、これまでの 65-69 歳という区切りではなく資料が 60-69 歳に変更されたため省略した。
15

上は約 2 割とほぼ横ばいで推移している17（図 3）。

況になれば「利用する」との回答であったが、80

これは、13 歳から 59 歳までが各階層で 9 割を超

代女性 1 名は、使い方がわかれば「利用する」とえていることと比較して非常に低い状況と言える。

回答したが、女性 2 名は、わからないので「利用しない」との回答であった。
今回の調査はプレ調査ということもあり、被験者も非常に少なく年代もかなり偏っていて、ほとんど参考にはならないだろう。しかし、新しいことにチャレンジすることは、それがネットやスマホのようなものであっても高齢者にはハードルが高いのかもしれない。

8

今後の課題
今回の調査は不十分なものであったが、今後はもっと多くの高齢者の方々への直接のヒアリン
図 3．高齢者・年齢階層別インターネット利用率の推移

グ・アンケート調査を実施する予定である。
具体的には、今回のアンケート内容を拡充し、

7

高齢者のインターネット利用調査
高齢者のインターネット利用に関するプレ調査

幅広く利用状況と今後の可能性を探っていければと考えている。

を実施した。被験者は、60 歳から 89 歳までの 12

高齢になるにつれて新しいものを学習する力

名（内訳：60 代男性 7 名、70 代男性 2 名、80 代（意欲）が低くなってしまうのかもしれないが、女性 3 名）であり、アンケート実施時期は、9 月

逆に考えると、脳にとっては大きな刺激となるは末である。

ずである。そうだとすると、単に利用を促すだけ

まず、インターネットの利用の有無についての質問については、60 代・70 代ともに「ある」と回答、80 代女性は 3 名とも「ない」と回答した。

ではなく、高齢者の方々に利用してもらえるシス
テムの構築こそが急務なのかもしれない。
我々にとって、高齢者問題は遠い課題ではない。

次に、携帯電話について所有の有無と、所有し

1 日 1 日と年齢を重ねることが楽しみになるようている場合はスマートフォンかガラケーかについて尋ねたところ、60 代男性のうち 5 名がスマートな、そんな素晴らしい未来の一助になれるように研究を続けたいと思う。

フォン、2 名がガラケーとの回答であった。70 代
男性 2 名はスマートフォン、80 代女性のうち 2 名

参考文献

はガラケー、1 名は所有していないとの回答であ[1] 牧迫飛雄馬、「老年健康科学～運動促進・知的った。
3 つ目に、SNS の利用についてスマートフォン、

活動・社会参加のススメ」, p143・p147,株式会社ヒューマン・プレス,2019

利用者のみに尋ねたところ、60 代の男性のうち 4
名が「利用している」他は「利用していない」との回答であった。
4 つ目に、「もし認知機能を回復させるアプリがあるなら利用しますか」との質問を行った。これについて、60 代・70 代の男性全員が、そういう状

図 3 は「平成 28 年版～令和元年版情報通信白書（総務省）」ICT サービスの利用動向 属性別イ
17

ンターネット利用率データを集計し筆者が作成。

IIARS 第 6 回研究会 発表要旨2019 年 10 月 6 日

学生目線による学内 ICT 環境についてのアンケート分析結果
阿部 美里 (立正大学地球環境科学部）∗
キーワード:情報化投資額，ICT 環境，費用対効果• 対象者：環境システム学科 2 − 4 年生

1 はじめに• 調査方法：web アンケート（webclass）

35 年前，元カーネギーメロン大学長のリチャード＝サ• 有効回答数：74 件

イヤート氏は「未来の偉大な大学とは，立派なコンピュー• 回収率： 28.5 ％タシステムを備えた大学ということになろう」（[2]）と確
信をもって予言していたが，蓋し明察であり，今日では「偉大な大学とは優秀な ICT システムを具備した大学である」と翻訳されよう。しかるに，厳しさの増す大学ガバ
ナンスに希求されるべき ICT システム具備については，
新陳代謝する情報システムに十分な投資をしたうえで迅

3.1.1 情報処理技術に関して興味・関心度
男女別に情報処理技術に興味・関心度を調査すると，「興
味・関心あり」と答えた割合で男性が約 82 ％，女性が約67 ％となった。男性の方がこの点に関して興味・関心度が高い傾向と分かった。

速な意思決定を下すというマネジメントの問題でもあろ

3.1.2 学内 ICT の充実度・満足度
ICT 設備別に利用充実度・満足度の調査を実施し，段う。大学における ICT システムを推進する／しないの選

階別に点数をつけ，評価を表にまとめた。

択は，ともすれば旧套墨守に陥りやすい大学将来の運命を大きく左右するといっても過言ではなかろう。
大学 ICT 推進の中で，基盤たるべき情報システム環境を常時整備してゆくというのは決して安くない投資と考えられるが，その投資が適切であるかどうかを判断する材料の一つとして公益社団法人私立大学情報教育協会（以表 1：学内 ICT システムの充実度・満足度評価

A:充実・満足している，B:やや充実・満足している，C:今一つ，
D:充実・満足していない，X:利用したことがない
1) 授業教室，2)PC 教室，3)PC 教室（3 号館），4) 図書館シス
テム，5) 履修システム，６）成績表示システム

下，私情協）が調査報告している「私立大学情報化投資額調査」があげられよう。
本稿では，私情協による 2017 年度情報化投資額調査報
告を参考に，学生がどのような意識（ICT システムの利
用充実度および満足度，リプレイスなど）を有しているのかについてのアンケートを実施し，その調査結果を報告
する。

1)
2)
3)
4)
5)
6)
合計

2 調査目的

Ａ

Ｂ

Ｃ

Ｄ

Ｘ

4点
1.89
1.89
2,11
1.95
1.57
1.89
11.30

3点
1.18
1.09
1.18
0.73
1.14
1.09
6.41

2点
0.27
0.27
0.08
0.30
0.38
0.24
1.54

1点
0.00
0.03
0.01
0.00
0.04
0.04
0.12

人数

合計

0
0
2
9
0
0
11

3.34
3.28
3.38
2.97
3.12
3.27
19.36

情報化投資額とは，それぞれの大学の ICT システム・
設備にどれだけの投資をしているかという額を指す。こ

合計点から読み取ると，学部コンピュータ室の評価が高

れは学生が毎年度納付している授業料の中から投資され

く，図書館システムの評価が低いことが分かる。図書館シている。その投資は我々学生にとってどのように反映さ

ステムにおいては，そもそも利用したことがないと回答しれているのか，アンケート調査によって分析したいと考た方が多く以上のような結果となった。一つでも「充実・えた。

満足」以外を選択した方に理由を述べてもらうと，「Wi–Fi
接続の悪さ」や「最新の OS・ソフトの更新がされていな

3 アンケート分析結果

い」などの声が多く挙げられた。

今回のアンケートは，著者が在籍している立正大学地球環境科学部環境システム学科の 2 年生から 4 年生を対象として実施した。

3.1

3.2 1 人当たりの大学情報化投資額
2017 年度情報化投資額調査によると，立正大学は「入学定員数規模 1 万人程度」のグループに分けられており，

2–4 年生対象アンケート

一人当たりの情報化投資額は中央値 7.0 万円，平均値 8.3• 調査期間： 2019 年 7 月 15 日–7 月 26 日

万円と報告されている。
この情報を参考に，アンケートでは適切と思われる大学∗ misato.abe9514@gmail.com

情報化投資額はいくらぐらいか調査実施すると，中央値
6th Workshop on ICT Application and Research

IIARS 第 6 回研究会 発表要旨2019 年 10 月 6 日

6.25 万円，平均値 6.46 万円という結果を得た。この結果は実際に投資されている額よりも低い金額である。

果となった。
今回，アンケートの回収率が 28.5 ％と非常に低く，一また，立正大学は 8 学部中 7 学部が文系学部であり，残部の学生意見しか反映できなかったことが課題点であっり 1 学部が文理融合学部となっている文系よりの大学でた。今後，学生にアンケートを依頼する際は，今回と異なある。上記とは源資が異なり，著者が所属している地球環る手法を用意するべきと考えた。

境科学部のコンピュータ室は，学費の中の実験実習費（環また，満足度・充実度の評価分析方法を多角的に施し，境：19.5 万円，地理：6 万円）から所属学生一人当たり年

最終目的となる，学生目線による ICT 環境について結論

2 万円ほどが拠出されている。このことを踏まえた上で，づけてゆきたい。

適切と思われる投資額を調査したところ，中央値 2.0 万円，平均値 2.46 万円となった。中央値は実際に投資されている額と同額であった。平均値は 2.46 万円となり，実際の投資金額よりも高いことが分かった。

3.3

学内リプレイスについて

参考文献[1]（公社）私立大学情報教育協会，平成 29 年度私立大学
情報化投資額調査集計結果，2009 年 9 月-2018 年 9 月[2] Cyert R.，Wall Street Journal，November 30，1984，

最後に学内のリプレイス（設備の入れ替え）について，

18p.

リース・レンタル利用か買取利用のどちらが好ましいか調[3] 山下倫範，立正大学における遠隔システムについて，立査した。予算の都合など，様々考慮する点はあると考える

正大学情報メディアセンター年報，第 1 号，2012.12，

が，学生がより利用しやすい環境を調査したく，以上の設

17–35

問を用意した。

3.3.1[4] 大学 ICT 推進協議会（AXIES），高等教育機関におけ

レンタル派の意見

る ICT 利活用に関する調査研究，

リース・レンタル利用する場合，最低 3 年から 4 年利

https://axis.jp/ja/ict/2015，

用することが義務となっている。アンケートの結果，62

https://axis.jp/ja/ict/2016，％の学生はレンタル利用が好ましいということが分かっ（2019.10.01

参照）

た。選択した人の意見は，「情報システムは常に新しいも[5] 酒井博之–辻晴彦–稲葉利江子，高等教育における ICTのを取り入れて利用したい」，「本学科では情報分野の研究

活用に関する大学規模による分析，日本教育工学論文を行っているので 4 年程度のリプレイスは必要であると

誌，39（Suppl），69-72，2016

考える」などの意見があった。

3.3.2[6] 阿部美里–山下倫範，情報化投資額の費用対効果に関す買取派の意見る学生の意識について，2018 年度国際 ICT 利用研究

一方で買取利用の方が好ましいという学生は，38 ％であった。選択した理由は，「更新されていく設備について，

学会合同大会（CD 版），日本大学，2018.12.8，D3–6，

251–254

新たに使用方法を覚える必要がない」，「長期利用した方が安く済む」などの意見が挙がった。
レンタル，買取利用両者の意見を学生に求めたが，レンタル／買取についての誤解に基づく意見も少なからず見受けられた。例えば，「レンタル利用の方が安く済む」や「レンタル設備を破損したら混乱する」などという意見があった。必ずしもレンタルが安価であるとは言い切れな
いこと，リース品を破損したら修繕補償費用が嵩む等等，
こちら側が質問する上での基礎的知識が回答者には不足していたことが感じられた。

4 おわりに今回のアンケート調査結果から，学内の ICT システム
において，広い視野では満足・充実している傾向となった。また，自然科学系学部に所属している学生は専攻授業により必要となるソフトなどが比較的多くあるため，学部専用のパソコン端末においてはより満足・充実している結6th Workshop on ICT Application and Research情報倫理教育がコンピュータウイルス対策への意識に与える影響
芝地 芳貴†

白木 洋平†

岡村 仁史‡†立正大学 地球環境科学部

縄 和泰‡‡正則高校 情報科

キーワード：情報倫理教育，コンピュータウイルス対策，アンケート調査

1

はじめに
近年のスマートフォンやタブレット端末などの爆発的な普及は青少年（本稿では小中高生と定義明らかにすることとした。なお，本稿ではサイバ
ー犯罪のうち特にコンピュータウイルスを中心に講義することとした。

する）のモバイルデバイス保有率の変化にも大き研究方法な影響を与えており，たとえば内閣府によって公2開されている青少年のインターネット利用環境実

2.1 事前アンケートの概要
事前に行ったアンケートを図 1 および図 2 に示す。このアンケートでは主にインターネットの利
用状況やコンピュータウイルスに対する知識などを問う設問によって構成されている。また，事後
アンケート結果との関係性について評価を行うた
めに記名式としているが，「回答したくない質問には未回答でも構わない」との配慮も行っている。
なお，事前アンケートの有効回答数は 223 名である。

態調査[1]によると，平成 22 年度から平成 29 年度におけるスマートフォンの普及率は，小学生が2.1%から 29.9%，中学生が 1.3%から 58.1%，高校生が 3.8%から 95.9%となっている。モバイルデバ
イスの利活用は従来までの据え置き型の通信手段とは異なり SNS を代表とするコミュニケーショ
ンツールの利用や動画・音楽の視聴，あるいは情報検索などが「どんな場所でも」「手軽に」行うことが可能というメリットがある。しかしながら，
モバイルデバイスを用いて誰でも（正しい知識がない人でも）手軽にインターネットに接続することができるようになったことで，近年ではサイバー犯罪（コンピュータ技術や電気通信技術を悪用した犯罪）が身近なものになってきている。青少年が被害に遭う事例も非常に多く報告されており，
たとえば警視庁・文部科学省によって公表されている「夏休みを迎える君たちへ〜ネットには危険もいっぱい〜」[2]によると，コミュニティサイ
トで被害にあった子供の数は平成 20 年から平成
28 年の間で約 2.2 倍との報告がなされている。
サイバー犯罪に巻き込まれないための最も有効な手段として，これらに対する正しい知識の教授，
すなわち教育が挙げられる。そこで本稿では，東京都に位置する私立高等学校（以下，本稿では A高校と記す）の 2 年生を対象とし，情報倫理について講義を行った事前と事後でサイバー犯罪への意識に変化が発生するかアンケート調査によって

図1

事前アンケート（表面）

図2

図3

事前アンケート（裏面）2.2 情報倫理に関する授業の概要
本授業では，グループワークを中心に行い，「インターネット閲覧時に，ウイルス感染の通知
画面が出てきてしまったら，どのような行動をするか」と「ウイルスに感染してしまったら，どのような被害が考えられるか」についてグループごとに議論を行ってもらい，最後にコンピュータウ
イルスの解説および対策事例について紹介を行った。
2.3 事後アンケートの概要
事後に行ったアンケートを図 3 に示す。このアンケートでは主に授業を聞いたことでコンピュー
タウイルスの理解が深まったか，あるいはウイル
ス対策の必要性について知識が深まったか，などを問う設問で構成されている。なお，事前アンケートと同様に事前アンケート結果との関係性について評価を行うために記名式としているが，「回答したくない質問には未回答でも構わない」との配慮も行っている。なお，事前アンケートの有効
回答数は 227 名である。

3

事後アンケート

結果および考察

事前アンケートおよび事後アンケートにて得られた結果について以下に記す。

3.1 事前アンケート結果
まず，問 1 は①30 分未満 32 名（14.3％）①30 分～1 時間 13 名（5.8％）①1 時間～3 時間 20 名
（9.0％）①3～5 時間 3 名（1.3％）①5 時間以上 7名（3.1％）①全く利用しない 148 名（66.4％）未回答 0 名（0.0％），問 2 は①30 分未満 3 名（1.3％）①30 分～1 時間 20 名（9.0％）①1 時間～3 時間 110
名（49.3％）①3～5 時間 54 名（24.2％）①5 時間
以上 35 名（15.7％）①全く利用しない 1 名（0.4％）
未回答 0 名（0.0％），問 3 は①意識している 89 名
（39.9％）①少し意識している 107 名（48.0％）①
あまり意識していない 18 名（8.1％）①全く意識していない 9 名（4.0％）未回答 0 名（0.0％），問
4 は①大体理解している 11 名（4.9％）①少し理解している 85 人（38.1％）①あまり理解していない
94 名 （42.2％ ）①全 く 理 解 し て い な い 32 名
（14.3％）未回答 1 名（0.4％）となった。問 5 は当てはまったすべての項目を集計し，①小学校の授業 22 名（7.2％）①中学校の授業 62 名（20.2％）（98.2％）①必要ない 4 名（1.8％）未回答 0 名①高校の授業 5 名（1.6％）①テレビ番組やニュー（0.0％），問 4 は当てはまったすべての項目を集

ス 40 名（13.0％）①書籍や論文など 9 名（2.9％）

計し，①アンチウイルスソフトを入れる 81 名

①インターネット 37 名（12.1％）①その他 12 名

（31.4％）①アップデートを頻繁に行う 141 名（3.9％）未回答 120 名（39.1％）となった。問 6（54.7％）①何もやることはない 17 名（6.6％）①は①必要 187 名（83.9％）①必要ない 2 名（0.9％）

その他 6 名（2.3％）未回答 13 名（5.0％）となっ①場合による 33 名（14.8％）未回答 1 名（0.4％），

た。問 5 は問 4 と同様に当てはまったすべての項

問 7 は①所持している 55 名（24.7％）①所持して目を集計し，①アンチウイルスソフトを入れる 66

いない 167 名（74.9％）未回答 1 名（0.4％）とな

名（25.8％）①アップデートを頻繁に行う 176 名った。問 8 は当てはまったすべての項目を集計し，（68.8％）①何もやることはない 9 名（3.5％）①①ネットサーフィン 33 名（11.7％）①メールやその他 5 名（2.0％）未回答 0 名（0.0％）となっ

SNS16 名（5.7％）①ゲーム 12 名（4.2％）①音楽

た。最後の問 6 では、「Norton セキュリティを毎を聴く 24 名（8.5％）①課題 24 名（8.5％）①その回買うのを渋っていたが，今度から導入しようと

他 9 名（3.2％）未回答 165 名（58.3％）となった。

思った。」や，「アップデートをサボってきたので，

問 9 は①入れている 57 名（25.6％）①入れていな

ちゃんとやっておきたい」などがあった。

い 25 名（11.2％）①入れているか分からない 110
名（49.3％）未回答 31 名（13.9％），問 10 は①ア
ップデートしている 58 名（26.0％）①アップデー

3.3 考察事前・事後アンケートに対する回答を考察する

トしていない 25 名（11.2％）アップデートしていと，授業による情報倫理教育はウイルス対策へのるか分からない 107 名（48.0％）未回答 33 名

意識に少なからず影響している様子が見て取れる。

（14.8％），問 11 は①所持している 220 名（98.7％）

インターネットの危険性については，小中学生の①所持していない 1 名（0.4％）未回答 2 名（0.9％）

時点で学んでいる生徒が多く，そのためこれにつとなった。問 12 は問 8 と同様に当てはまったすいて意識している生徒が多い傾向が見られた。しべての項目を集計し，①ネットサーフィン 127 名

かしながら，コンピュータウイルスについての理（17.6％）①メールや SNS191 名（26.5％）①ゲー

解をしている生徒は少なく，理解している生徒のム 129 名（17.9％）①音楽を聴く 189 名（26.2％）

中でも小中学校の授業で学んだ生徒は少なかった。

①課題 76 名（10.5％）①その他 7 名（1.0％）未回
答 2 名 （0.3％ ），問 13 は①入れている 46 名

したがって，危険性について小中学校の授業で教える際に，コンピュータウイルスや，その他マル（20.6％）①入れていない 63 名（28.3％）入れてウェアなどの危険性と対策について，さらに深い

いるか分からない 113 名（50.7％）未回答 1 名

内容にするなど情報倫理教育の徹底および工夫を（0.4％），問 14 は①アップデートしている 167 名

行っていくことが必要だと考えられる。

（74.9％ ）①ア ッ プ デ ー ト し て い な い 34 名
（15.2％）①アップデートしているか分からない
21 名（9.4％）未回答 1 名（0.4％）となった。

4

まとめと今後の課題
本研究では，A 高校の 2 年生を対象として，事前および事後アンケート調査をもとに情報倫理教

3.2 事後アンケート結果
まず，問 1 は①意識している 197 名（86.8％）①
意 識 し て い な い 30 名 （13.2％ ） 未 回 答 0 名（0.0％），問 2 は①深まった 154 名（67.8％）①やや深まった 72 名（31.7％）①あまり深まらなかった 1 名（0.4％）①全く深まらなかった 0 名（0.0％）
未回答 0 名（0.0％），問 3 は①やるべき 223 名

育がコンピュータウイルス対策への意識に与える影響について評価を行った。本稿では詳細な結果について解析不足のため記すことができなかったが，情報倫理教育はコンピュータウイルスへの意
識を向上させるために一定の効果があることが伺えた。今後の課題として，事前・事後アンケートから得られた結果を詳細に分析すること，さらに

大学生にも同様のアンケートを行うことでどのような違いが見られるか検討を行うことなどが挙げられる。また，コンピュータウイルスの危険性を学んだ上で，どのような対策が出来るかを考えてもらうように促す教育について検討を行うことも重要であると考えている。

参考文献[1] 内閣府，青少年のインターネット利用環境実態 調 査 ，https://www8.cao.go.jp/youth/youthharm/chousa/h29/net-jittai/pdf/sokuhou.pdf（2019-9-30）.
[2] 警視庁・文部科学省，夏休みを迎える君たちへ〜ネットには危険もいっぱい〜，
http://www.mext.go.jp/component/a_menu/education/detail/__icsFiles/afieldfile/2017/06/27/13869
63_1_1.pdf（2019-9-30）.

情報倫理専門誌のキーワード分析による情報倫理の課題と傾向
竹井 潔
聖学院大学 政治経済学部
The issues and trends in information ethics
based on keyword analyses in the journals concerning Information Ethics
Kiyoshi Takei
Faculty of Political Science & Economics, Seigakuin University
要旨：
英国において何が情報倫理の重要課題であるかを検討するために課題項目を調査した。情報倫理の専門誌における各論文のキーワードを分析することにより情報倫理の重点課題やトレンド等を確認することを試みた。
キーワード：
情報倫理の課題、キーワード分析
Abstract：
To identify important ethical problems in information ethics in the UK, the issues following were investigated.
The key issues and trends in information ethics were examined by analyzing keywords in papers published in thejournal of information ethics.
Key words：
Issues in information ethics , keyword analysis

１．はじめに
２． 情報倫理の課題項目について
情報倫理の課題は新しい IT 技術とともに出現してくる。筆者は英国においてどのような情報倫

英国における情報倫理の課題について、オック

理の課題があるかを検討した。主に英国の研究者

スフォード大学やケンブリッジ大学の研究者とのとの対談等で 2017 年頃から確認してきたもので対談等により情報倫理の課題項目を整理した。

ある。

結果は以下の通りである。

情報倫理において英国で何が重要課題であるか、対談等を通して一応把握はしているが、果たしてWhat is the big problem about Ethical issues in UK(Especially Information society.)

それらの課題に対してどの程度論文が書かれているのか、調査をすることにした。
本稿では、情報倫理の課題として挙げられた項

１．Autonomous cars
２．Revenge pornography

目 に 対 し て 、 情 報 倫 理 の 専 門 誌 Ethics and３．Internet addiction

Information Technology を取り上げて、各論文のキーワードを分析することにより情報倫理の重点
課題やトレンド等を確認することを試みた。[1]４．Privacy(Online addiction)

５．Intellectual Property right
６．Online bullying

７．Digital divide

理専門誌においてどの程度研究テーマの論文とし８．The right to be forgottenて掲載されているのかを検証してみることとした。

９．Anonymity
10. Moral Artificial Intelligence

情報倫理の専門誌のキーワード等から、先に述べた情報倫理の課題項目に該当するものをチェッ

11. Sustainability

クし情報倫理課題の傾向を探った。その試みとし

12. Diversityて 情 報 倫 理 の 専 門 誌 Ethics and Information

13. Responsibility (for what? for whom? whose?)Technology の 2017 年から 2019 年 9 月迄の論文を14. Government Surveillance

取り上げた。Ethics and Information Technology の論

15. DSS(Decision-Support Systems)

文は、online

16. Big Data, AI … relationship between private and2017 年 3 月～12 月 26 本、2018 年 3 月～12 月 44

public serviceのものも含む。対象となる論文数は、本、2019 年 3 月～9 月迄 24 本である。キーワード

17. Harassment

による分析例を表 1 に示す。尚、項目２の Revenge

18. Fake news

pornography は Moral problem の一つとして表記し

19. Cyber security

た。

20. Code of conduct, Normative
表１. Ethics and Information Technology
2009 年にオックスフォードの OII 訪問時、当時の所長 William Dutton より英国での一番大きによる情報倫理の課題分析例
ArticleData science ethicalな課題はデジタル・デバイドの解消であるといわconsiderations: a

れた。[2]情報環境はこの 10 年で大きく変化しsystematic literature review

た。ハード面は WiFi は駅や公共施設、鉄道、バ

and proposed project

ス、店等で完備しており、あらゆるところでframework

WiFi にアクセスできる環境が整ってきている。

Keyword

電車やバスでは WiFi のみならず、電源も完備しており、スマートフォンやタブレット、ノートパ
ソコン等の使用に配慮がなされてきている。しかEthics, Code of conduct
Authorを中心に解消することはなかなか難しい現状であEthical issues

る。[3]1.Autonomous cars
2.Moral

研究者に確認したところ、情報倫理の課題項目のproblem(Revenge

中でも一番大きな話題、関心事は自動運転等であporn, etc.)

った。自動運転の責任の問題や DSS 等、AI 倫理

3.Internet addictionの領域がこれからますます議論されてくるところ(Online addiction)である。また、NHS における個人データのプライ

4.Privacy

バシーの問題やリベンジポルノ等、最近の重要な

5.Intellectual Property

課題も大きな関心事であった。

right
6.Online bullying

３．情報倫理の専門誌のキーワードからの分析

7.Digital divide
8.The right to beforgotten

以上、
これらの情報倫理課題項目が最近の情報倫

Jeffrey S. Saltz, Neil
Dewar (2019)

しながら、いまだにデジタル・デバイドは高齢者

最近は AI ブームになり、オックスフォードのBig data, Data science,9.Anonymity

7.Digital divide

0

1

1

2

10.Moral Artificial

8.The right to be

0

0

0

0

Intelligence

forgotten

11.Sustainability

9.Anonymity

0

1

1

2

10. Moral Artificial

8

15

5

28

11.Sustainability

7

15

9

31

14.Government

12.Diversity

0

1

1

2

Surveillance

13.Responsibility

6

4

3

13

15.DSS(Decision-(for what? forSupport Systems)

whom? whose?)
0

1

5

6

0

3

5

8

12.Diversity
13.Responsibility (forIntelligence

what? for whom?
whose?)

１

16.Big Data, AI …

14.Government

relationship between

Surveillance

private and public

15.DSS(Decision-

service

Support Systems)

17.Harassment

16.Big Data, AI

2

0

9

11

17.Harassment

0

0

0

0

18.Fake news

0

0

0

0

19.Cyber security

0

3

1

4

20.Code of conduct,

3

3

6

12

18. Fake news
19.Cyber security
20.Code of conduct,

1

Normative

Ethics and Information Technology の論文におけるキーワード分析による情報倫理の課題傾向の結果を表２に示す。

Normative
Moral problem は、様々な倫理的問題が含まれているが、主に出てきたキーワードは、Computer

表 2．Ethics and Information Technology による情報倫理の課題傾向
Ethical issues

Game, Wikipedia, Overstimulation, Virtual reality,
Scandal or Sex crime などである。

20

20

20

17

18

19

SUM

Sustainability はキーワードそのものが該当する
ものはなかったが、Sustainability の概念を情報社

1.Autonomous cars

2

3

2

7

会の持続可能性ととらえて、キーワードを選択し2.Moral

8

6

0

14

た。主なキーワードは、Public value, Value change,

problem(Revenge

Value sensitive design, Human value, Value declaration,

porn, etc.)

ethical commitments, RRI(responsible research and3.Internet addiction

1

0

1

2

technology of future, Quantum technology 等、幅広い(Online addiction)
4.Privacy

3

5

6

14

5.Intellectual

1

0

0

1

0

0

0

0

Property right
6.Online bullying

innovation) ,e-health, Participatory design, Computing
キーワードを含めたものとなった。その結果、Sustainability は 2017 年～2019 年の合計では一番多い。2018 年は新しいインターネット技術として
quantum technology に関する論文が多かった。
2 番目に多いのが Moral Artificial Intelligence である。2018 年に Ethics and Information Technology

おける個人データの取り扱いでのプライバシーのに お い て ”Special Issue: Ethics and Artificial

課題も大きい。

Intelligence“の特集号もあり論文件数が多かった。

情報倫理の大きな課題は AI はじめ新しい技術

Autonomous car や Big Data 、 AI そ し て Moral

等に関することが多く、Digital divide の解消に向Artificial Intelligence を合わせると AI 関連を扱っ

けて、今後 Sustainable という概念のキーワードにた論文は 46 件となり、AI に関心を寄せた論文が情報倫理の課題が包括されていくように思われる。

多い。Big Data、AI 関係は 2019 年に増えてきてい

今回は Ethics and Information Technology の論文る。

の 2017～2019 という期間限定でキーワード分析

2018 年は AI や quantum technology 等の新しいをした。情報倫理の領域は学際的であり、範囲が技術に関するものが多いのが特徴である。2019 年

広いため一論文誌のみで当然バイアスは出てくる。

も 9 月までであるが、Big Data、AI 関係が多く、しかし今回は、専門誌での取り扱っているテーマ

引き続き Sustainability と AI 関連が多い。

やキーワードから今回分析対象とした範囲内で情Privacy のテーマも年々増えていく傾向にある。

報倫理の課題と傾向がある程普度明らかとなった。

特に Big Data の個人情報に関する取り扱い等重要課題である。
Responsibility の問題は AI など、新しい技術に【文末注・参考文献】[1] Ethics and Information Technology, springer, vol.19-

対する責任の問題である。常に倫理の中心概念で

1, vol.19-2, vol.19-3, vol.19-4, 2017

あり、今後も重要なテーマである。

Ethics and Information Technology, springer, vol.20-1,

Code of conduct, Normative は 2019 年増えてきていvol.20-2, vol.20-3, vol.20-4, 2018

る。倫理規範のテーマは Decision-Support Systems,

Ethics and Information Technology, springer, vol.21-1,

Responsibility 等とあわせて今後 AI 倫理を中心に

vol.21-2, vol.21-3, 2019

増えていくと思われる。

（https://link.springer.com/journal/volumesAndIssues/10

今回の取り上げた論文誌は倫理と情報技術に

676）

最終アクセス 2019.9.23

関するものであり、当然 AI や IT に関する最新技[2] 竹井潔「英国におけるデジタル・デバイドの現術と社会や人間への影響、責任、倫理的側面が議状と課題」聖学院大学論叢第 22 巻第 2 号, 2010,

論の対象となる。

pp.99-119

情報倫理も学際的で社会科学、法学、政治、心[3] 竹井潔「英国における高齢者のデジタル・デバ

理学等、様々な領域と関係してくるところも多い

イドの現状と課題」国際 ICT 利用研究

が、それぞれの課題については各専門領域で議論

究会講演論文集, 2019, pp.1-6がなされることが多い。Online bullying ，The rightto be forgotten ，Harassment や Fake news は今回取り上げた Ethics and Information Technology において 2017 年以降の論文のキーワードは見当たらなかった。

４. おわりに
情報倫理の課題として挙げられた項目に対して、
情 報 倫 理 の 専 門 誌 Ethics and Information

Technology の論文のキーワード分析を試みた。結果として、やはり一番大きな話題、関心事である
自動運転や AI 倫理に関することはキーワード分
析の結果でも多かった。また、ビッグデータ等に

第 5 回研VTuber (Virtual YouTuber) を支える技術とコンテンツビジネスの新たな可能性
鎌田光宣
千葉商科大学人間社会学部

kamata@cuc.ac.jp
要旨

VTuber (Virtual YouTuber) とは，人物の代わりにイラストあるいは 3DCG で描かれたアバター（キャラクター）を使い，動画配信を行っている人の総称である。アバ
ターを用意し動画を配信するための環境が用意しやすくなったことから，近年，VTuberが急増している。YouTuber と同様に，投稿した動画の再生回数に応じた広告収入などが主な収益となっている。
キーワード

YouTube, ユーチューバー, モーショントラッキング, HMD, ライブ配信,

動画配信, アバター, V チューバ―

1

はじめに

VTuber が登場したが，“VTuber” という言葉が確立したのは 2016 年頃であり，その先駆けとなったのは “キズナ

小学生が将来就きたい職業の上位に “YouTuber（ユーアイ” である。日本で徐々に人気が出はじめ，動画の字幕

チューバー）” が登場するなど，動画配信が手軽な，そに英語を付け始めてから海外でも認知されるようになっ

して夢のあるビジネスとして注目を集めている。日本でた。そして、約 1 年でチャンネル登録者数 100 万人を突は “Hikakin” や “はじめしゃちょー” といった人気のユー

破した。VTuber は企業の広告にも出演するようになり，

チューバーがおり，彼らはテレビタレントと同様に振る

例えば日清は VTuber の “輝夜月 −KAGUYA LUNA−”

舞い，また自ら動画を編集して配信している。

とコラボレーションした CM を作り話題になった。

さらに近年，インターネットに自らの顔をさらすことに抵抗がある，あるいはキャラクターになりきって演じたい，という人たちの要望から，人物の代わりにイラス
トあるいは 3DCG で描かれたアバター（キャラクター）

3

VTuber を支える技術

3.1

VTuber に必要なものを使い，動画配信を行う “VTuber(Virtual YouTuber)”と呼ばれるものが誕生した。

VTuber は，YouTuber と同様に，投稿した動画の再生回数に応じた広告収入などが主な収益となっている。アバ
ターを作って動画を配信するための機材の価格が下がり，
ソフトウエアも入手しやすくなったことから，VTuber を世に送り出す人が急増している。
本稿では VTuber を支える技術と，VTuber によるコ
ンテンツビジネスの今後について述べる。

2

VTuber の歴史
VTuber の始まりについては諸説があるが，2011 年 6

月 13 日に YouTube にて投稿を開始した “Ami Yamato”
が世界初の VTuber だと言われている。これはモーション
キャプチャー等を使用しておらず，編集作業で３ D モデルを動かした CG アニメであった。その後，企業が運営するVTuber となり情報を発信するにあたり必要なものは以下の通りである。詳細については次節以降で説明する。

1. アバターの準備
2. アバターの操作
3. ボイスチェンジャー
4. ライブ配信ソフトウェア
5. ライブ配信サービス
3.2

Avatar(Character) の準備

VTuber になるにあたり，まずはアバター（キャラクター）を用意する必要がある。3DCG モデルを 1 から作る方法もあるが，高いスキルレベルとコストが求められる。

一般的に，用意された CG モデルを利用するか，キャウェアはいくつもあるが，中でも，ローランドのボイス・

ラクターをカスタマイズして用いることができるサービ

トランスフォーマーは，ピッチ (pitch) やフォルマント

スを利用することが多い。

(formant) をリアルタイムに高音質で加工することがで

例えば “Ｖカツ”[5] は 3D キャラクターメイキングからアニメーション，表情付けなどを無料で行えるＶチュー

き，ミュージシャンを含め多くのアーティストに愛用されている。

バー支援サービスである。用意された 3D モデルに対して，キャラクターカスタムシステムによってパーツの種

3.5

ライブ配信ソフトウェア

類や色を選択し，パラメータを変更するだけで多様なキャラクターを作ることができる。

リアルタイムで動画を配信することを “ライブ配信” とも呼ぶ。ライブ配信を行うことで，リアルタイムで視聴

3.3

Avatar(Character) の操作

者からのコメントを募り紹介するといった，視聴者参加型の番組を作ることができる。ライブ配信は収録済み動アバター（キャラクター）の操作方法として，大きく

画の配信と異なり，配信側も視聴者側もある種の緊張感

分けて，コントローラーを用いるもの，カメラの入力をを共有し，参加しているという実感が得られやすい。

用いるもの，モーションキャプチャシステムを用いるものがある。

“N-Air”[7] は株式会社ドワンゴが配布しているライブ配
信ソフトである。“Streamlabs OBS”(Open Broadcasterコントローラーを用いるものは，テレビゲームのキャ

Software) をベースにしており、Web カメラやゲームなラクターを操作する様子に似ている。テレビゲーム用のどの映像をニコニコ生放送などの配信サービスに簡単にコントローラーを使い，それぞれのボタンに役割を持た配信できるなど，生放送に便利な機能が豊富に組み込ませて画面内のキャラクターを操作する。

れている。クロマキーで背景を合成する機能はもちろん，

スマートフォンだけでアバターの操作ができるアプリ
ケーションでは，顔の向きを認識して画面内のキャラク

ライブ配信の来場者数やコメント数を表示することもできる。

ターを動かすことができる。主に顔のアップやバストアッ

この “N-Air” をはじめ，録画機能を搭載しているソフ

プで表示されるキャラクターを操作するのに適している。

トウェアでは，事前に録画を行い，編集後に YouTube なモーションキャプチャ(Motion Capture) によりキャラどに動画を投稿する事も可能である。

クターを操作するシステムとして，家庭用製品としては“HTC VIVE”[6] が有名である。これは HTC と Valve
Corporation が共同開発した HMD（Head Mount Display; ヘッドマウントディスプレイ）であり，主に Valveが提供するゲーム配信プラットフォーム “Steam” の VR
ゲーム向け HMD と位置づけられているほか、バーチャ
ルキャストをはじめとする他社の多くの VR 関連サービ
スでも推奨 HMD になっている。高い位置に 2 か所のセンサーを取り付け、屋内に設定したプレイエリア（最大4.6×4.6m の空間）の中をプレイヤーが自由に動き回ることができるのが特徴である。

3.6

ライブ配信サービス

ライブ配信において有名なサービスをいくつか紹介する。

“ニコニコ生放送（ニコ生）”[8] は，ニコニコ動画のラ
イブ配信サービスで，視聴者が放送中の画像上にコメントをつけることができ，リアルタイムで放送画面上に文字が字幕のように流れるのが特徴である。ライブ配信の先駆け・代表的存在である。

“TwitCasting LIVE（ツイキャス）”[9] は，Twitter、

なお，いずれの操作方法においても，マイクから入力

Facebook のアカウントを使ってライブ配信を行えるサー

された音声によりキャラクターの口元を自動的に制御すビスである。PC だけでなく，スマートフォンからも簡単る仕組みが取り入れられていることが多い。

に配信ができることから多くの利用者を獲得した。

“YouTube Live”[10] は，世界最大の動画サイト “YouTube”
3.4

Voice Changer

必須の装置ではないが，ボイスチェンジャーを利用して声色を変えることで，演者の正体を隠す役割と，アバ
ターの個性をより強調する役割を担っている。
リアルタイムで音声変換できるソフトウェアやハードのライブ配信サービスである。配信中に配信者と視聴者がチャットで交流することができる。また，配信が終了した動画を自動アップロードし、通常の動画と同じように再生させることができる。
他にも “Facebook LIVE” や “LINE LIVE” など，ライブ配信を行なえるサービスが続々と誕生している。

図 1: システム構成図

3.7

構築した環境

VTuber としてライブ配信を行う実験を行った。シス
テム構成図を図 1 に示す。
アバターは前述の “V カツ” を利用して作成し，“HTCVIVE” で動きを制御する。音声変換には Roland の “VT4 Voice Transformer” を用いる。
ライブ配信ソフトウェアとして “N-Air” を用い，予め“YouTube チャンネルメンバーシップ” を利用すると，
YouTube の利用者は月額料金を払うことで，VTuber 等が開設しているチャンネルからバッジや絵文字といった様々な特典を得ることができる。70% がチャンネル開設者 (VTuber) の収益になり，30% が YouTube の収入となる。ただし，YouTube チャンネルメンバーシップは，
チャンネル登録者数が 3 万人以上（2019 年 9 月現在) い
なければ利用することができない。

用意した動画を組み合わせるなどしたうえ，“YouTube

Live” にて配信を行った。

4

VTuber の収入

5

まとめ
近年，スマートフォンで簡単に動画の撮影と投稿が行えるようになったことから，主要なコミュニケーション手

VTuber が動画配信により収入を得る主な方法を, You
Tube のサービスを例として以下に紹介する。
投稿者は自身の動画にインストリーム広告，オーバーレイ広告，サイドバー広告などを設定することができ，広告先のページが開かれたり，広告が決められた秒数以上視聴された場合に広告収入が得られる仕組みである。ただし，1 か月の収入が 8,000 円（2019 年 9 月現在，日本
において）を超えなければ支払われない。

“スーパーチャット” は，主に生配信の時に、視聴者がコメントにお金を乗せて投稿できるシステムである。俗に “投げ銭’ とも’ 呼ばれる。

段として動画配信が用いられるようになってきた。その中で，動画を継続的に公開し，さらにはユーチューバーとして広告収入を主な収入源として生活する人々が出てきた。そしてここ最近，アバターを通してヤラクターを演じ，演者の情報をできるだけ公開せずに情報発信を行う “VTuber” と呼ばれる人々が登場した。
これまでも，多くの人がブログなどで情報発信を行い，読者とのコミュニケーションを行ってきた。そこへ動画という手段が新たに加わっただけとも言えるが，これまでマスメディアの独壇場だった映像や音声情報の発信が個人にも可能になったことで，人々の意識に大きな変化

が現れることが考えられる。
本稿では VTuber と，VTuber が収入を得る仕組みについて説明した。個人で YouTuber や VTuber となり，多大な収入を得ている人がいることから，夢を掴もうと多くの人が動画配信の世界に飛び込んでいる。今後はマスコミや大手芸能事務所も続々と参入してくるであろうことが想像に難くない。
一方で，フェイクニュースや，情報モラルの低い若者の動画投稿による意図しない炎上（批判的なコメントを伴って拡散する現象）や，広告収入を狙って故意に炎上させるなど，良くない一面も持っている。情報リテラシー
教育および情報モラル教育の重要性が，今後ますます高まっていくだろう。

参考文献[1] 桑名由美,“YouTube 完全マニュアル”, 秀和システム,
2018[2] バーチャルエコノミスト 千莉, “マニア必見！究極のVTuber 解説本 行動経済学でバーチャル YouTuberの本質を分析”, Amazon Services International, Inc.

,2019[3] バーチャルエコノミスト 千莉, “アニメ 2.0: VTuberが日本を救う”, Amazon Services International, Inc.

,2019
[4] CGWORLD 編集部, “わいわいバーチャル YouTuber”,CGWORLD, 2018 年 5 月号, No.237, pp.32–
59, 2018[5] V カツ, http://vkatsu.jp/ (参照:2019-10-01)[6] HTC

VIVE,

https://www.vive.com/jp/(参

照:2019-10-01)[7] N-Air, https://n-air-app.nicovideo.jp/ (参照:201910-01)[8] ニ コ ニ コ 生 放 送,

http://live.nicovideo.jp/ (参照:2019-10-01)[9] TwitCasting LIVE, https://twitcasting.tv/ (参照:2019-10-01)[10] YouTube LIVE, https://www.youtube.com/live(参照:2019-10-01)

IIARS 第 6 回研究会 発表要旨2019 年 10 月 6 日

エージェントにおける交渉の自動化に関する一考察
奥原 俊 (藤田医科大学 医療科学部）
菅原 良（明星大学 明星教育センター）
伊藤 孝行（名古屋工業大学 大学院工学研究科）
キーワード:自動交渉，交渉問題，エージェント

1 はじめに4 おわりにICT を含む情報技術の発展のため，自動交渉エージェ

本研究では，エージェント同士の交渉である自動交渉にント [1],[2] の重要性が高まってきている．自動交渉とは関する研究について述べた．マルチエージェントシステ

マルチエージェントシステムモデルの 1 つであり，エームの 1 つの分野である自動交渉には，人が理解すること

ジェント同士がそれぞれの合理性に従って合意形成を行が困難である．今後の課題として，上記の研究内容を調査う仕組みのことである．エージェントは社会において知

し，マルチエージェントシステムのモデルからより詳細に的な処理を自律的に行われる異種のシステムを示してお分析することである．そして，人間に説明が可能なモデル

り，実現が望まれている．近年では複数のエージェント間の構築をする予定である。

の競合が発生し，自動交渉によって合意を自動的に得るような仕組みが現実に必要とされてきている．

参考文献[1] Ito, T., Hattori, H. and Klein, M.: Multi–issue

2 自動交渉と合意形成

Negoti– ation Protocol for Agents : Exploring Non-

自動交渉のエージェントの研究ではマルチエージェン

linear Utility Spaces, Proc. of 20th International

トシステムの分野で広く行われており，2010 年前後から

Joint Conference on Arti cial Intelligence (IJCAI-

国際ワークショップや国際競技会が開かれ，次世代の重要

2007), pp. 1347–1352 (2007).

な技術として注目されている．自動交渉のエージェント[2] Jennings, N. R., Faratin, P., Lomuscio, A. R., Par-に関する研究では，エージェントは自分の好みを秘匿し

sons, S., Wooldridge, M. and Sierra, C.: Automated

た状態で，交渉プロトコルに基づき交渉し，合意を得る．

Negotia- tion: Prospects, Methods, and Challenges,

エージェントの好みは多論点の効用関数（多属性効用関Group Deci- sion and Negotiation, Vol. 10, pp. 199–数）で表されている．交渉プロトコルは，数多くのプロト

215 (2001).

コルが提案されているが，仲介型のプロトコル，繰り返し[3] 佐久間賢，交渉力入門，日本経済新聞社，1989．

型のプロトコル，提案交換型プロトコルが一般的である．
また，自動交渉では，エージェント同士の交渉において，どのような戦略で交渉すると合意するか等の研究も進められている．ここで述べる交渉（negotiation）とは合意に到達することを目指して討議する [3] ことである．そして，自動交渉では，ステークホルダーの意見の一致を図り，合意形成することに関連した研究が進められている．

3 自動交渉の説明の可能性
自動交渉では多論点の効用関数で交渉を実現している
ため，人が自動交渉を行っているエージェントがどうして合意に到達したかわからない問題がある．その理由として，従来の多くのプロトコルでは合意形成する場合，交渉している論点，及び制約をある効用値以上かどうかを閾値から判断した結果で合意を表現していることがあげられる．特に論点，制約を複数ある場合，人には効用値を閾値
で合意形成を決定すると理解が困難になる．

6th Workshop on ICT Application and Research

IIARS 第 6 回研究会 発表要旨2019 年 10 月 6 日

紙芝居を活用したプレゼントレーニングの試み
田中雅章（ユマニテク短期大学）∗
神田あづさ（仙台白百合女子大学）
キーワード: 教育法，教授法，教育方法と技術

紙芝居の歴史などを講義で理解した後に実践を行った。

1 はじめに
学生に社会人力を身に着けさせる事は，将来社会人とな

3 プレゼントレーニング

る必要なキャリア教育の一つである。保育士養成課程で学生は相互評価を効率よく行うために７名程度のグルー

学ぶ学生は，そのほとんどは保育所や幼稚園などの保育現プを形成した。次に紙芝居を演じる準備として，図書館で場へ就職する。これらの現場では，保育者が絵本の読み聞

紙芝居を選書する。さらに紙芝居の下読みを充分に行う。

かせや紙芝居を実演する機会が多くある。また，他の養成

この場合の効果的な下読みは絵と文字を確認しながら，ト

課程に比べ臨地実習が多い。実習先で絵本の読み聞かせ書きに注意し，作者の意図や情景を描きながら演じるシや紙芝居を実演する機会も恵まれる。

ミュレーションを繰り返す。

そこで，臨地実習に臨む学生のために実習先で紙芝居がグループ内で 1 人ずつ演じる紙芝居を鑑賞しながら学

スムーズに演じられる技術を習得してほしいと考え，異な生同士で客観的に評価を行う。紙芝居を鑑賞する側の学る科目の担当者が共通する教材として紙芝居を取り上げ，生は，間接体験となる。それを通して，自らのスキルの不その理解を深めるために協働教育を試みた。まず，児童文

足点を発見し，演じる技術や話法を学生同士が互いに評価

化では児童文化財としての紙芝居について歴史と理論をした。

講義した。また，教育方法と技術（情報機器及び教材の活次に，グループの代表者が全員の前で 1 人ずつ紙芝居を用を含む）では，教材としての紙芝居をテーマに教授法を演じる。聴講する学生は各代表者の演じる様子を評価す学んだ。学生は実際に紙芝居を演じながら，教育技術や教る。評価者が多いため，後処理を効率化するため紙ではな授法を実践した。

く学生が所有するスマートフォンを利用することにした。

本稿で述べる協働教育は，保育が専門の担当者と教育が評価データはクラウドファイルに集約される。集約され専門の担当者とが紙芝居を統一テーマとして互いに協力た評価データはパソコン分析し処理が行われる。分析結をしてより効果的な授業を実践することにある。この試果をレーダーチャートで可視化処理をしたレポートを学

みは保育士養成課程で学ぶ学生が現場で紙芝居の実演が生に配布した。

できるように，保育の専門教科である児童文化と教職の教学生は，出力された分析結果レポートに基づきグループ

育方法の技術の受講により，紙芝居の深い学びを行うため

内でリフレクション活動を行う。この活動を行う事で紙の試みである。

芝居の演技力を身に着ける取り組みを実施した。

2 紙芝居の理解

4 まとめ

紙芝居の起源といわれるものに，江戸時代から明治にか

本稿では紙芝居を上達する方法を試みた。紙芝居を上けて盛んに行われていた「のぞきからくり」がある。これ

達する方法を試みた。紙芝居を上手に演じるためには，まは大道芸のひとつで，情景を描いた絵を観客にレンズ越しず紙芝居の事を知ることが重要である。紙芝居の歴史やに覗かせ，演じ手は観客に物語を語り聞かせながら紐を変遷，構造や仕組みを知ることで紙芝居の理解を深めるこ

操作するなどして次々に絵を差し替えて見せる見世物でとができる。次に紙芝居の演じ方を上達させるには，模範ある。

となる演じ方をよく見て鑑賞することがその効果を十分

同じく紙芝居のルーツにあたるものとして「写し絵」がに高める。さらに何度も実際に紙芝居を演じることであある。「写し絵」は，19 世紀の代表的な映像装置だった幻る。ここで注意したいのはただ演じるだけではなく，他人燈（マジック・ランタン）が，江戸時代に日本に伝わったもの目で演じる内容を評価してもらうことである。

のがもとになったとされており，寄席などで演じられて庶民の人気を集めていた。そして，現在の紙芝居は，ストー
リーの展開に従って画面を一枚ずつ抜くスタイルである。

参考文献[1] 田中雅章，協働教育に基づく紙芝居理解の試み，ユマニ
テク短期大学紀要，1 号（創刊号），pp.66–73（2018）．

∗ m tanaka@jc-humanitec.ac.jp

6th Workshop on ICT Application and Research

IIARS 第 6 回研究会 発表要旨2019 年 10 月 6 日

ある未来予測と今後の教育への提案
福田真規夫（太成学院大学 経営学部）∗
キーワード: ジャックアタリ，未来予測，未来の教育• 新たなコミュニケーション手段の普及

1 はじめにインターネットの普及で，僻地で暮らす人々でも先進

本稿は，フランスの経済学者であるジャックアタリ博士の書「2030 年における未来予測」[1] をベースに，特に国なみのコミュニケーション手段を得た。

• 農業，教育，医療の分野におけるイノベーション

ICT の研究・教育に関わる者として，今後の教育にどのよ

各種センサーの IOT 接続で，農業の生産効率の上昇，

うなことを留意したら良いかについて提案するものであ

遠隔診療の普及拡大が実現。

る。したがって，本稿の「2. 未来予測」から「3. 未来を• 技術進歩（ロボット）によって減る苦役

予測する技術的な裏づけ」までは，その書の内容を参考に• 共有経済（シェアリングエコノミー）の発展
社会資源を各自の所有から，一つの資源をシェア（共したり，一部引用したものである。

有）することで，資源の有効活用を図る。

2 未来予測• 協働と利他主義の推進

本稿の前提となる未来予測は，「ジャック・アタリ博士
による 2030 年未来予測」で，ジャック・アタリ著林昌弘
訳，プレジデント社

2017 年 8 月発行の書で，章構成は，第一章 憤懣が世界を覆いつくす，第二章 解説，第三章

99 ％が激怒する，第四章明るい未来となっている。
著者のアタリ博士は，1943 年 11 月の生まれのフランスの経済学者，著述家，アドバイザー，未来学者で音楽家としても知られている。過去には，ミッテラン元大統領のアドバイザーや「ヨーロッパ復興開発銀行」の初代総裁を務め，非営利組織「プラネット・ファイナンス」を創立し人道と利他主義に基づく活動が拡大する。また，NGO
活動，フィランソロピーも活発になる。

• 強化される民主主義
世界中で，独裁者からの解放，公正な選挙が拡がり，報道や結社の自由を監視している。

2.2.1 悲惨な状態になりつつある世界
ここでは，2.2 とは反対に，世界で起こってるネガティ
ブな動きについて述べる。

• 高齢化する世界人口た。フランス経済成長自由委員の委員長なども努めるほ

世界中で高齢者の割合は，1950 年には 5.1 ％，2000

かにコンサルタント会社「A&A」の創立者であり会長で年には 7.7 ％となった。

もある。また，これまで小説やエッセイを含め 50 冊以上• 医療サービスの乏しい地域での人口爆発の本を出版しており，中でも 2008 年の金融危機を予言し最貧国（主にサヘル地域）の人口は 9 億 5400 万人

た「21 世紀の歴史」は世界中でベストセラーとなった。

（2015 年）で 30 年間で倍増している。

ここでは，その著書の概要について解説する。

2.1

世界の現状

• 地球環境の悪化
都市部では大気汚染が深刻，農地は，32

本書「未来予測」では，「第一章 憤懣が世界を覆いつ• 気候変動が世界におよぼす悪影響

くす」として，現在進行しつつある世界の動向について，温暖化で 1 億 5780 万人の人々が居住地域の移動を余「2.1.1 順調に見える世界」として，未来も希望が持てる状儀なくされている。

況について述べ，逆に「2.1.2 悲惨な状態になりつつある世界」に分けて述べている。

2.2

窒素汚染の 40 ％は化学肥料の投入，農薬などによる順調に見える世界

水質汚染である。

ここでは，世界の現状について，順調に状況が向上していることについて述べている。

• 加速する富の偏在
富裕層上位 10

• 貧困化する先進国の中産階級• 向上し続ける生活水準

中産階級は，収入が横ばい，ないしは減少。

• 続伸する平均寿命• はびこり続ける極貧• 減少する極貧• グローバル化によりコスト削減が推進∗ fmakkey1@gmail.com• 農業の暗い未来

7 億 7,600 万人が栄養失調状態である。
• 破綻寸前の医療システム
エイズ感染者は 3,700 万人。

6th Workshop on ICT Application and Research

IIARS 第 6 回研究会 発表要旨2019 年 10 月 6 日• 脆弱な国際金融システム• 自動車の未来

主にシャドーバンキングが担っている。

• 知的所有権の侵害

リチウム・空気電池の導入。

• 娯楽の未来

モラルの低下，模造薬品や食品による健康被害• 超大国アメリカの危うい経済成長

仮想現実によって，客が映画の場面を作ったり，ス
トーリーを操作できるようになる。

貧困層は 4,780 万人。インフラ設備の老朽化。

• 不透明な中国の経済成長• 芸術の未来
３ D プリンターは創造するためのあたりまえの道具

過剰投資と内需不足，企業と銀行は過剰債務。

になる。観客は，作品と対話が可能になる。

貧富の差（都市部と農村部で 3 倍）。

• 政治力のないヨーロッパ

4 未来予測と今後の教育への提案

高い若者の失業率

以上のような未来予測に対応して，情報処理教育を担当

3 未来を予測する技術的な裏づけ
3.1

イノベーションの大波

ここでは，特に技術の変革について述べている。

し研究している者として，今後の特に ICT 教育の中に次のような要素を入れていくことを提案するものである。
1 セマンティックウエブによる対話型 Web の開発。
⃝

セマンティックウエブは，2019 年現在，まだ実用化• 人間とコンピュータの計算能力差は 3.5 倍に縮小。

に至っていない状況にあるが，やがては Web の主流• 知識・医療分野は次第に自動化される。

になると思われる。

• 人間は機械と会話するようになる。
• モノは数十億人の人々とインターネットで接続さ2 バイオテクノロジーと情報処理の関係の探求。
⃝

生物の情報処理のしくみがさらに解明され，それを情報処理システムに応用されることが多くなることが予れる。

• ３ D プリンターが産業界や家庭に浸透する。

想される。そのため，生物の情報処理とコンピュータ

製造現場は高度になる。先進国に回帰。一般家庭でサイエンスを結びつけた技術についての教育を ICTはカストマイズしたモノが作れる。

教育の中に組み込んでいく。

• 企業は AI（人工知能）を使って自律的な情報システ

3 ブロックチェーンの理解と学習。
⃝

今後ますますグローバルな社会への拡がりが進むにムを構築。

• 個人は，学習，会話，知覚，作曲，感情の刺激のため

つれて，情報システムとしてブロックチェーンの仕組にコンピュータ（ロボット）と会話する。

みを使うのが既定になる。社会のあらゆる情報シス• ロボット工学の発展は，人間の人工物化を加速

テムがブロックチェーンになると思われるので，ITC• バイオテクノロジーで臓器の再生，３ D プリンター教育の中にも当然組み込んでいく必要がある。

で人間のパーツ（部品）が作れる。

3.2

4 データサイエンティストの基礎的教育。
⃝

IOT の爆発的な普及によるビッグデータの爆発的な各要素の未来特に社会の要素の未来について述べている。

発生で，その効果的な分析のために，データサイエン
スについての教育を広める必要がある。

• 健康の未来
がんの早期治療，感情のしくみが解明される。

• 教育の未来
注意力，集中力，記憶力，思考力，独創力などを高めることができるようになる。

参考文献[1] ジャック・アタリ，（林昌弘訳），2030 年ジャック・ア
タリの未来予測，プレジデント社，2017 年 8 月• 労働の未来ロボット化で従来の仕事や企業がなくなり，データサ
イエンティスト，バイオテクノロジーやナノテクノロ
ジーの技術者が重用される。

• 水資源の未来
海水淡水化のコストが低下，特にアフリカ。サブサハ
ラ地域には大きな効果が得られる。
6th Workshop on ICT Application and Research

夏季室内イベント開催時における暑熱環境の調査とその対策に関する研究
斉藤 慧太†

白木 洋平††立正大学 地球環境科学部
キーワード：室内気温，暑熱環境評価，地理情報システム

1

はじめに
わが国では 1 年を通じて様々な大規模イベントが行われているが，これらの開催は地域経済に大向について事前に情報を取得・把握することが可
能なシステムを構築することなども，熱中症の発生リスクを軽減させる有効な手段となる。

きな影響を与えることが知られている。既往研究

本研究では，日本最大級のイベント（以下，イによると，たとえば 2012 年 10 月に北九州市で開ベント A と記す。）を研究対象とし，暑熱環境デ催された「B-1 グランプリ in 北九州」では市内への経済波及効果額が約 26.5 億円[1]，2014 年 10 月

ータの連続的な取得およびそのデータの可視化をに北九州市で開催された「全国餃子祭り in 北九

変化の傾向について考察を行うこととした。

試みることで熱中症の危険箇所の把握およびその州」では市内への経済波及効果額が約 7.5 億円と研究方法推計されている[2]。また，日本最大級のイベント

2として知られているコミックマーケットは日本の

2.1 暑熱環境評価パラメータの取得
暑熱環境について評価を行う際，既往研究では
度々暑さ指数（湿球黒球温度（WBGT: Wet Bulb
Globe Temperature））が用いられている。暑さ指数とは気温，湿度および放射熱を考慮した指数であり，以下の（１）式および（２）式で表される。

みならず世界中から参加者が集まることが知られており，その経済効果は正確な数値は明らかにされていないものの，一説には百数十億円とも言われている。このことから，地域経済を支える一つとして地域の特性を活かしたイベントを開催する
ことは極めて有効な手段として考えられるが，一方で施設の収容能力やスタッフの対応能力を大幅に超える参加者が集まった場合，様々な想定外のアクシデントが発生することがある。典型的な例
として，夏季に行われるイベントでは熱痙攣や熱失神，熱疲労，熱射病といった，いわゆる熱中症

WBGT(℃) = 0.7 × 𝑇𝑇𝑤𝑤 + 0.2 × 𝑇𝑇𝑔𝑔 + 0.1 × 𝑇𝑇𝑎𝑎

・・・
（１）

WBGT(℃) = 0.7 × 𝑇𝑇𝑤𝑤 + 0.3 × 𝑇𝑇𝑔𝑔

・・・
（２）

を引き起こすリスクが高くなることが知られておここで，Tw は湿球温度，Tg は黒球温度，Ta は乾球

り，屋外・屋内ともに毎年のようにニュースとな

温度であり（１）式は屋外の場合，（２）式は屋内っている。前述のようなリスクが必ず発生するとの場合（太陽放射の影響がない場合）の計算式と想定した場合，これに備えてスタッフに対する適なる。人体生理（熱中症）との関連を議論する上切な救護方法の教授や救護施設の設置，熱中症にでは WBGT の利用が現実的である[3]と言われて対する注意喚起などは重要な対策となる。しかしいるが，その一方で計測装置を観測地点に設置すながら，イベント開催時における会場の気温やそることが必要となってくるため，混雑が予想されの時間変化を情報として蓄積し，来場者の体調に影響を及ぼす可能性がある気温と判断された場合

るイベント会場で測定を行うには不向きである。
また，ハンディタイプの WBGT 計測器も存在する

は主催者側が早急な行動を起こすシステムを構築

ものの，補正の必要性が指摘されている[3]。そこ

すること，また参加者が気温やその時間変化の傾で本研究では，より簡便に，かつ混在が予想され

るイベント会場においても情報を得ることができ

布は常に一定ではなく，時間帯によって大きく変る不快指数（THI: Temperature-Humidity Index）を化することが明らかになった。そのため，前述し用いて暑熱環境の評価を行うこととした。不快指数にはいくつかの定義があるが，気温と湿度を使たような熱中症の発生リスクを軽減させる有効なシステムについて検討する際には時間帯別に異な用する場合には以下の（３）式で表される。

ったものを検討する必要がある。

𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 = 0.81𝑇𝑇 + 0.01𝐻𝐻(0.99𝑇𝑇 − 14.3) + 46.3

・・・
（３）

ここで，T は気温，H は湿度である。

4

まとめと後の課題
本研究では，イベント A を研究対象とし，暑熱環境の調査として会場内の不快指数分布と，時間帯による不快指数の面的な変化について評価を行

また，気温と湿度の取得方法は T&D 社の温湿なった。その結果，不快指数の分布は常に一定で度記録計「おんどとり TR-73U」を用いており，はなく，時間帯によって大きく変化することが示

会場内の地点（24 箇所）を徒歩によって連続的に唆された。しかしながら本研究ではどのような要取得した。なお，得られた不快指数に対する一般

因で不快指数分布が形成されるか，あるいはどの的な感覚は「〜55：寒い」「55〜60：肌寒い」「60〜65：何も感じない」「65〜70：快適」「70〜75：

ような要因で不快指数分布が変化するかについては議論を行なっていない。そのため，今後は不快

暑くない」「75〜80：やや暑い」「80〜85：暑くて指数に影響を与える要因などについても検討を行汗が出る」「85〜：暑くてたまらない」となっていっていく予定である。

る。

2.2 地理情報システムを用いた可視化
暑熱環境を可視化は，現状の把握や対策の立案を行う際の有効な情報となりうる。そこで本研究
では，地理情報システム（以下，GIS（Geographic
Information System）と記載する）を用いて得られた情報の可視化を試みた。

3

結果および考察GIS を活用した会場の不快指数分布を考察する

図 1．不快指数の時間変化（ID）1 および ID_2 の例）と，同じ会場内においても場所によって異なった
暑熱環境である様子が見て取れた。また多くの地

参考文献

点が「75〜80：やや暑い」に分類されている様子[1] 南博（2013）B-1 グランプリ in 北九州へのが見て取れるが，一部の地点では「80〜85：暑く

来場者の評価および開催に伴う経済波及効て汗が出る」となる箇所もあることがわかった。

果に関する研究，都市政策研究所紀要，7，

このことから，同じ会場内においても不快を感じ

75-98．

る場所が異なることがわかるが，本研究ではさら[2] 南博（2015）「食」をテーマとした集客イベに時間帯によって不快指数の値が変化するかにつントの地域活性化効果の検証～「全国餃子祭

いて評価を行うこととした。その一例を図 1 に示り in 北九州」を事例として～，都市政策研

す。これによると，たとえば地点（ID_1）は 12

究所紀要，9，99-124．

時 30 分の時点では「80〜85：暑くて汗が出る」となっているが，2 時間後の 14 時 35 分には 78.5，[3] 環境情報科学センター（2013）ヒートアイラ
ンド現象に対する適応策及び震災後におけすなわち「75〜80：やや暑い」まで低下しているる ヒ ー ト ア イ ラ ン ド 対 策 検 討 調 査 業 務，
https://www.env.go.jp/air/report/h25-02/

様子が見て取れる。このことから，不快指数の分

農業遺産評価におけるジオインフォマチックスの役割－比企丘陵のため池に係わる水管理コミュニティーの評価への適用－
後藤真太郎・佐藤響平
立正大学地球環境科学部環境システム学科
キーワード：ジオインフォマチックス，農業遺産，文化財、GIS

1.

はじめに

比企丘陵ではため池を沼と称し、地形的には谷津

２．農業遺産評価項目(1) 食料および生計の保証

田地形にあることから、谷津沼といわれている。こ

主な農産品（環境配慮型農業の推進）の地域では約 300 のため池があり、1500 年以上前か

特産品の基準・選定

ら天水のみに頼った農業が営まれています。この歴ツーリズム

史の中で養われた谷津沼農業文化に改めて着目し、伝統的取り組みの復活・活用

日本・世界農業遺産に登録申請するため、滑川町、(2) 生物多様性および生態系機能

熊谷市、深谷市、東松山市、小川町、嵐山町、吉見

固有種、遺伝資源町、寄居町で構成される協議会が 2017 年 7 月 7 日に生物多様性調査・保全発足し、申請に向けた様々な活動が実施されている。

(3) 知識システムおよび適応

それ等の横軸を貫く活動が望まれおり、農業遺産登制度

録後を視野に入れ、これを維持するために、農業遺地域住民対象人材育成

産登録をテコにして比企丘陵に位置する自治体の活(4)ランドスケープおよび土地と水資源管理性化を目指すことは文化の維持のためにも必然であ

の特徴

る。

ランドスケープ

谷津沼農業文化では、農業を営んで生活していく

地形的特徴評価ために地域資源である風土を利用しながらヒト、モ

谷津田地形生成要因

ノ、自然、水土をトータルなエコシステムとして共

谷津田地形の分布

創されて形成されてきたものであり、まさに、風土共創の賜物である。

水利システム文化遺産評価立正大学谷津田イノベーション研究会（代表：後文化財評価（神社・仏閣）

藤真太郎）は発足から1.5年の団体であり、産学官

農業文化・コミュニティー

連携や農福連携により、谷津田でのコメ作り、日本(5)その他

酒造り、ぶどう園・オリーブ園準備、農泊ツアー、財源

エコツーリズムなどが精力的に進められている。

推進体制

各々の事業をくくる仕組みが必要となってきている。

3. 谷津田地形の抽出

本研究は、2020 年の農業遺産登録申請を目標に、比企丘陵には第四紀更新世前～中期頃の河成堆積

これまで風土共創によって築かれてきた谷津沼農業

物（物見山礫層など）が分布し、その礫層の下位に文化にかかる多様な要素にジオインフォマチックス

は、不整合に、第三紀中新世中期（約 1 千万年前）を適用する目的とする。本報告は、ため池の基盤との砂岩、泥岩など（岩殿層など）がある。また、谷なるため池を中心とする水管理コミュニティーの可頭凹地の維持・拡大には、まれに崩壊などが起こり、視化への適用事例を報告する。

水流の作用があまり強力でない、湿潤・寒冷な環境が好都合である。

比企丘陵は外秩父山地から東方に半島状に突き出

４．水管理システムの評価した丘陵であり、北部は江南台地、南部は東松山台

ため池は 1500 年前から小字を中心として水管理地、東部は吉見丘陵に接している。丘陵内では、高が行われている。本研究では大字福田地区を対象と根山（標高 105m）、二宮山（標高 132m）、大立山（標し、ため池からはじまる農業用水の分布について検高 113m）など標高 100m 前後の山が、丘陵の西半分討する。大字には淡州神社が鎮座し雨乞いのお祭りの地域に散在して突出した丘陵地形をつくっている。

が継続されている点に着目し水管理の文化に焦点を

このような平坦な平野の外縁の山地との境界では、現在の市ノ川・滑川およびその支流に至る水路によ当てたい。

る開析が進み、広い谷底と小谷が発達した谷頭凹地を生んだ。
この谷頭凹地をせき止めてできたため池は浅い地
下と地上との水循環システムに支えられた景観の典型例として機能してきた。
本研究では、特定のため池に着目し、上記の生成要因を明らかにするため、地形、地質、植生データなどを GIS 化し、計測データを追加してデータベースを構築するとともに、他地域の谷津地形との比較を行うため、谷津地形の抽出アルゴリズムを作成し、比企丘陵の特徴を明らかにする。

図 3

図 1

滑川町の谷津田分布

比企丘陵の谷津田地形の分布１

図 4 滑川町大字福田における農業用水の流向分布

参考文献[1] 後藤真太郎（2018）:比企丘陵の風土共創―ヒト・サト・マチのエコシステム－、立正大学[2] 田村俊和、宮下香織(2007):川と谷の始まり

図 2

比企丘陵の谷津田地形の分布２を丘陵地に探る, 地理 52(5), pp20-27.

環境保全型農業における稲と雑草との競合と土壌成分との関係評価
佐藤 響平

後藤 真太郎

立正大学 地球環境科学部

1

はじめに

埼玉県の比企丘陵には 300 以上のため池があり，されているカメラの RGB 画像の計５種の画像を取得した。

谷津地形でのため池を水源とする農業は 1500 年取得した各画像は複数枚あり,撮影地点により前から行われている。しかしながら,沼下に位置す

地物の位置や形状にずれが生じているため,オルる圃場は地理的影響から,生産効率が悪く，就農者

ソ補正を行い１つのオルソ画像に処理した。

の減少も相まって,耕作放棄地が増加している現

なお,本研究で用いた UAV は DJI 社の MavicPro,状である。このような現状を脱却するため近年でマルチスペクトルカメラは Parrot 社の Sequoia をは,農作物の収量を目的とせず,生態系の保全など

用 い , オ ル ソ 補 正 に は Agisoft 社 の Metashapeを視野に入れた農業の再生が行われつつある。

Professional(Ver.1.5.5.9097)を用いた。

そのうちの一つに環境保全型農業による水稲栽培

2.2 指標によるマルチスペクトル画像の解析
リモートセンシングでは,分光反射特性と呼ばれる光がある物体から反射する際のそれぞれの特徴的な反射率の特性をもとに物体や地域の計測・観測・解析を行うのが一般的な方法である [3]。
本研究では,得られたマルチスペクトル画像をもとに NDVI・NDWI・SAVI の 3 つの指標を用いて解析を行った。
NDVI は植物の活性度を-1 から 1 に正規化して表した指標である。1 に近いほど活性度は高い。
NDWI は帯水状況を-1 から 1 に正規化して表した指標である。
SAVI は土壌の影響を考慮し,NDVI を改良した指標である。
また,近赤外画像(以下 NIR 画像)のみでの解析も行った。
以下にこれらの指標の解析のための演算方法と演算によって得られた画像から稲を抽出する手法について記す。
2.2.1 近赤外画像による稲の抽出
植物の分光反射特性を見ると近赤外において高い反射率を確認できる。
陸域の植物の抽出などでは,土壌状況の影響などから,NIR 画像のみでの解析はあまり行われないが,本研究の様な水田では,植物の周囲は水で囲まれており,影響が少ないため,分析に使用した。
得られた NIR 画像を用い,稲の値から閾値を設が取り組まれているが，環境保全型農業は,生産者の勘や経験で栽培している場合が多く,栽培においての基準となるデータなどは少ない。
細谷(2017)の研究 [1]により環境保全型農業での窒素循環と収量成立機構については説明がされているが，環境条件と物質循環における関係性については十分な説明ができるまでに至っていない。
これまでに筆者は，環境保全型農業におけるイネの活性度と日射量等の環境条件を UAV から得られた RGB 画像によって面的に観測し,関係性について評価を行えるか検討してきたが [2],今年度よりマルチスペクトルカメラを導入して研究を進めているため,本発表では,マルチスペクトル画像を用いた環境条件の把握にあたり,イネと雑草との競合を計測する際の稲の抽出アプローチに焦点を絞り報告する。
なお,本研究で対象とした稲の品種は彩のかがや
きであり,研究対象地は,埼玉県の比企丘陵の小江川にある谷津田を対象とした。

2

研究方法

2.1 UAV による研究対象地の撮影とオルソ補正
本研究では,UAV にマルチスペクトルカメラを搭載し,高度を 30ｍに設定したのち研究対象地の上空を空撮した。
これにより Red・Green・Red-edge・Near Infraredの 4 つのスペクトル反射画像と UAV 自体に搭載

定し,稲以外を除去するマスクレイヤを作成し,稲図 5~8 は拡大した同地点を比較した画像である。

の抽出を試みた。

また,作成した土地被覆分類画像を図 9 に記す。

2.2.2

NDVI 画像による稲・雑草の抽出

NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)正これらによると,NIR 画像と SAVI 画像の稲が顕著に表されていることがわかる。

規化植生指数は以上の結果より,本研究における稲の抽出におNDVI =(𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝑒𝑑)(𝑁𝐼𝑅 + 𝑅𝑒𝑑)ることが考えられる。また,NDVI 画像は抽出のみで表すことができる。

においては効果を発揮しないことが分かった。

稲の抽出は NIR 画像と同様の手順で行った。

4

2.2.3

NDWI 画像による稲の抽出

NDWI(Normalized Difference Water Index)正規化
水指数は
NDWI =(𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛 − 𝑁𝐼𝑅)
(𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛 + 𝑁𝐼𝑅)

で表すことができる。
稲の抽出は NIR 画像と同様の手順で行った。
2.2.4

SAVI 画像による稲の抽出

SAVI(Soil Adjusted Vegetation Index)土壌調整植
生指数は
𝑆𝐴𝑉𝐼 =(𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝑒𝑑)
(1 + 𝐿)(𝑁𝐼𝑅 + 𝑅𝑒𝑑 + 𝐿)

で表すことができる。
この時 L は土壌の影響を除去する補正パラメー
ターであり,高植被率の時は L=0,低植被率の時はL=1,通常の補正では 0。5 を用いる。
今回は L=1 を用いた。
稲の抽出は NIR 画像と同様の手順で行った。

教師付き分類による土地被覆データをもちいたイネの抽出
４つのスペクトル反射画像をコンポジットした
のち,稲の地点を手動で判別し,４つのスペクトル
反射画像内の稲の特徴を教師データとした土地被覆画像を作成した。
教師データは、200 箇所の稲のポリゴンデータと稲が生えていない 50 箇所のポリゴンデータを使用した。
稲の抽出は NIR 画像と同様の手順で行った。
2.3

3

いて,有効な画像は,NIR 画像または SAVI 画像であ結果および考察作成した NIR 画像・NDVI 画像・NDWI 画像・

SAVI 画像をそれぞれ図 1~4 に示す。
なお,NDWI 画像のみグレーカラーを反転して表示している。

今後の展望

RGB オルソ画像でのイネと雑草の抽出方
法の検討
2.2 から 2.3 で記した方法はいずれも解析の際に,人間の主観で,閾値または教師データを設定するものであり,設定者ごとに閾値が異なる点,教師データの偏りで精度が変化する点,処理のたびに設定を行う必要がある点などの問題点がある。
また,抽出の際,反射率での抽出ではイネと雑草を判別することが困難なため,演算結果の画像にはイネと雑草が混在している可能性がある。
そこで新たに深層学習による画像認識を用いた
イネと雑草の判別と検出を今後の課題として考えている。
理由として,深層学習における画像認識では,検出対象の形状の特徴量によって検出を行うため,反射率が近いために引き起こされる稲と雑草の混在を回避できる可能性がある点,直接地物の検出が行えるため、マスク処理の手順の省力が見込める点が挙げられる。
先行研究では,油ヤシを自動検出する研究が多く , 畳 み 込 み ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク (CNN) や
SVM 分類器等が用いられている [4] [5]。
4.2 データセット作成にあたる分解能の比較
画像分類における物体検出において,データセットの作成は,結果精度に直結するため,重要なプロセスである。
本発表では,今後行う物体検出のためのデータセット作成の際,どの程度の分解能（高度）の画像が適しているか判断するため,研究対象地の RGB
オルソ画像について,30m・20m・10m の 3 パターンを用意して比較を行った。
図 10 にそれぞれの画像を示す。
4.1

図 1 NIR 画像（圃場全体）

図 3 NDWI 画像（圃場全体）

図 2 NDVI 画像（圃場全体）

図4

SAVI 画像（圃場全体）

図 5 NIR 画像 (左上) ：図 6 NDWI 画像 (左下) ：図 7 NDVI 画像 (右上)： 図 8

SAVI 画像 (右下)

図 9 土地被覆分類画像

図 10 オルソ画像（左から 10m・20m・30m）

参考文献[1] 細谷啓太,自然栽培水田における窒素循環と収量成立機構,岩手大学院連合農学研究科,2017[2] 佐藤響平,水田管理における GIS の適用手法に関する研究-谷津田での自然栽培農業への適用-,立正大学地球環境科学部環境システム学科,2018[3] 井上吉雄・坂本利弘・岡本勝男・石塚直樹・DavidSprague・岩崎亘典,農業と環境調査のためのリモー
トセンシング・GIS・GPS 活用ガイド,森北出版株式会社,2019/1/23[4] Nurulain abd Mubin・Eiswary Nadarajoo・Helmi Zulhaidi Mohd Shafri・Alireza Hamedianfar,Young and mature
oil palm tree detection and counting using convolutional neural network deep learning method, International
Journal of Remote Sensing Volume40,2019[5] Yiran Wang・Xiaolin Zhu・Bo Wu,Automatic detection of individual oil palm trees from UAV images using
HOG features and an SVM classifier, International Journal of Remote Sensing Volume40,2019

航空レーザ計測データからの森林情報の推定
今井 優 ††

立正大学 地球環境科学部 外部研究員
†

キーワード

1

yu.kosame@gmail.com

森林，林業，航空レーザ，点群，point cloud，深層学習

はじめに

日本の国土の約 7 割を占める森林は，木材資源の生産，
水源の涵養，土砂災害の抑制，温室効果ガスである二酸
化炭素の吸収・固定等の多くの機能を持ち，また生物多様性を担う重要な生態系の一つでもある。しかし，森林面積の約 4 割の人工林の多くは，林業就業者の減少等により，間伐等の森林整備が行き届いていないことも多い。そのため，森林環境税・森林環境譲与税が創設され、2019 年
から人工林や林業就業者数等に応じて地方自治体への譲与が開始された。この財的資源を有効活用するためには，
まずは迅速で正確な現況把握が必要であり，航空レーザ
計測は森林を迅速かつ網羅的に調査する上で有効な手段である。これまでも，レーザ計測で得られる点群（point
cloud）を活用した森林情報推定が行われてきたが [1][2]，
近年急速に発展している深層学習の技術を用いることで，より高精度な推定や一般化を実現できる可能性がある。
そこで本研究では，航空レーザ計測データを対象に深層学習による新たな樹種や材積量の推定手法を検討した。
実用的な森林情報データを作成するには，1. 林分単位
で境界線の作成（セグメンテーション） 2. 林分別に樹種をクラス分類 3. 林分別に平均胸高直径や材積量を推定 という 3 段階の工程が必要と考えた。本発表では，2 の樹種のクラス分類 についての試行を発表する。

2

方法

データセットの作成
点群データを 3D 点群処理ソフトウェア「CloudCompare」を用いて属性値を持った 2 次元画像データに変換した。属性値としては，赤，緑，青の明度，最大高（m），
点の密度（個数）の計 5 つを採用した。解像度は 0.25m
で，点が存在しない個所は欠損値とした。
次にその画像データと森林計画図データを GIS ソフト
ウェア「QGIS」上で重ね合わせ，単一の樹種で構成されている林班に限定して，その範囲内から 25m 四方の区画
で画像データを抽出した。このようにして，点群と樹種の情報が関連づいたデータセットを作成した。

CNN モデルの構築
モデルの構築には，機械学習ライブラリ「TensorFlow」
を容易に扱うためのフレームワーク「Keras」を使用し，
CNN（Convolutional Neural Network：畳み込みニュー
ラルネットワーク）モデルを構築した。サンプル数は 25，
Epoch 数は 10 回と 100 回で試行した。

3

結果

Epoch 数にかかわらず，精度（Accuracy）: 0.12 とな
り，今回のわずかなデータセットからは有効なモデルを構築することはできなかった。

今後に向けて

使用データ

4

深層学習モデルを作成するためのデータとして，「静岡県
ポイントクラウドデータベース」（https://pointcloud.
pref.shizuoka.jp）に登録されている森林地域を計測している点群データを対象とした。本発表では平成 30 年
12 月に計測された「（国）152 号周辺航空レーザ測量業
務（浜松市発注）」の点群データを用いた。樹種情報としては「平成 30 年度天竜森林計画図」（ふじのくにオープンデータカタログ https://opendata.pref.shizuoka.
jp/dataset/fuji-25.html）の GIS（地理情報システム）データを使用した。このデータは，縮尺 5,000 分の１の精度で，各林班の空間情報と樹種や材積量，林齢等を記録しているものである。

今回，点群データから CNN モデル作成までの処理の流れを確立することができた。今後はサンプル数の増加と並行し，樹高や点の垂直方向のばらつきといった新たな属性値の検討も行うことで，モデルの精度を上げてい
きたい。

参考文献
[1] 朱 林, チャタクリ スバス, 島村 秀樹, 航空レーザ計測デー
タによる林相分類手法の研究, 写真測量とリモートセンシ
ング, 2016, 55 巻, 5 号, p. 303-313.
[2] 中武 修一, 山本 一清, 吉田 夏樹, 山口 温, 宇野女 草太, 航
空機 LiDAR による単木樹種分類手法の開発, 日本森林学会
誌, 2018, 100 巻, 5 号, p. 149-157.

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
松本 響
立正大学 地球環境科学部
†

キーワード

m.hibiki2007@gmail.com

ミナミシロナガスクジラ，個体数，性成熟年齢，第 2 次世界大戦

1 研究の背景
Branch[4] によれば，ミナミシロナガスクジラの個体数は（Balaenoptera musculus intermedia）は捕鯨により256,000 頭（95 ％信頼区間 235,000-307,000）から 395 頭 (95 % 信頼区間 235-804) まで減少し，これは利用前の個体数における 0.15 %(95 %信頼区間 0.10-0.28 %) であったと推定されている。その後は年率 6.4 %(95 %信頼区
間 2.4-8.4 %) で増加し [4]，1997 年の個体数は 2,280 頭（95 ％信頼区間 1,160-4,500）であり [2]，これは利用前の個体数と比較して 0.9 %(95 %信頼区間 0.7-1.0 %) と推定されている [4]。また，これらの推定値は IWC(国際捕鯨委員会) で合意された [7]。ミナミシロナガスクジラの生物学的に妥当な増加率に関しては，初出産年齢と生存率(成獣と 1 年目)，年間妊娠率，雌の出生割合をもとに年率 4.1 %と推定されている [3]。また，シロナガスクジラ（Balaenoptera musculus）については増加率 5 %が得られている [15]。本稿では，これら 3 つの増加率を参考にし，
齢構造モデルを用いて性成熟年齢の変化を仮定することにより，現在のミナミシロナガスクジラの個体数変動を考察する。また，第二次世界大戦中は捕鯨を中断していたが，この期間中も捕鯨が続い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についても考察する。

2 先行研究結果
本報告は，以下の先行研究結果を参考にしたものである。また，Taylor et al.[15] で用いられているシロナガス
クジラのパラメータをミナミシロナガスクジラに適用している。
表．1

先行研究結果

生物名

研究結果

引用元

シロナガスクジラ

幼獣の生存率 S 0 ：0.819
年間非幼獣の生存率 S A ：0.975
出生間隔 IBI ：2.5 年
繁殖開始年齢 AFR：11 歳
繁殖雌の最高年齢 Oe ：65 歳
上記のパラメータで得られた個体数増加率 r：0.05

ミナミシロナガスクジラ

年間増加率：6.4 %(† 2.4−8.4 %)生物学的に妥当な年間増加率：4.1 %(SD=0.019)
最大年間増加率：8.5 %
最小個体数：395 頭 († 235−804)
1997 年の個体数：1,740 頭 († 1,020−2,830)
利用前の個体数：256,000 頭 († 235,000−307,000)
1997 年の南極域個体数：2,280 頭（† 1,160−4,500）[15][13，15]
[15]
[15]
[15]
[15]
[4]
[3]
[3]
[4]
[4]
[4]
[2]

†

:95% 信頼区間

2.1

ミナミシロナガスクジラの捕獲数

図．1

2.2

ミナミシロナガスクジラの捕獲数 ([5] より作図)

性成熟年齢
表．2

2.3

シロナガスクジラの性成熟年齢
性成熟年齢

引用元

およそ 10 歳

[12]

5歳

[10]

5−15 歳[11]

性成熟年齢の変化

シロナガスクジラと同様のナガスクジラ科に属するナガスクジラ（Balaenoptera physalu）とクロミンククジラ（Balaenoptera bonaerensis）を参考にする。Lockyer[9] によると，南半球のナガスクジラでは，1910 年級の 10 年と比較して，1958 年級の 6 歳で成熟する性成熟年齢の低下を示している。Zenitani and Kato[16] によると，クロミン
ククジラの tmp（性成熟の指標として耳垢栓の変移相を使用して推定された両性の平均性成熟年齢）[8] は，1940
年代中頃のコホート（= シーズンの開始年 − 捕獲時の年齢）または 1950 年代中頃のコホートのおよそ 10 − 12 歳から，1960 年代後半または 1970 年代初期のコホートのおよそ 7 歳まで減少した。しかし，1970 年代初期のコホート
までの tmp はもはや減少せず，7 − 8 年で一定であるか，1970 年代初期コホートから 1990 年代初期のコホートまでわずかに増加したことが新たに確認された [16]。また，Bando et al.[1] によれば，tmp は 1990 年代のコホートにおいてもおよそ 7 − 8 にとどまっており，1970 年代から 1990 年代後半のコホートに対しても Zenitani and Kato[16]と同様の傾向が確認された。
これらの研究の成果を考慮すると，ミナミシロナガスクジラにおいても性成熟年齢が低下した可能性は十分に考えられるため，性成熟年齢の低下が生じたと仮定する。

3 研究方法
ここではミナミシロナガスクジラの個体数変動を計算するためにレスリー行列を用いる。また，以下に具体的な方法を記述する。

Pa+1,t+1 = S a Pa,t (a < ar )Pa,t は a 歳の t 年の個体数である。a 歳の生存率 S a は，Taylor et al.[15] をもとに a ≧ 1 のとき S a = 0.975 と仮定する。

Ct
Et = 

70
 ∑



P
a,t


a=ar

Et と Ct は t 年の捕獲率と捕獲数である。また，ar は捕獲開始年齢である。ミナミシロナガスクジラの捕獲数 Ct
は Branch et al.[5] によって得る（図 1）。また，1904/05 年は 1904 年 7 月 1 日から 1905 年 6 月 31 日までに捕獲された数を表している。他の年も同様である。

Pa+1, t+1 = S a Pa,t (1 − Et )(ar ≦ 69)()
P70, t+1 = S a P69,t + P70,t (1 − Et )捕獲開始年齢 ar 以降の生存率 S a は捕獲率 Et を引いて求める。また，寿命に関しては Sears and Calambokidis[14]をもとに 70 歳以上生きると仮定し，a = 70 については結合齢階級を置くことにする。

P1, t+1 = S 0 Fa,t Pam ,t(am ≦ a ≦ a65 )0 歳の生存率 S 0 は，S 0 = 0.819 であり [15]，Fa,t は a 歳の t 年の繁殖率，am は繁殖開始年齢（= 性成熟年齢 +1）である。また，出生間隔が 2.5 年 [15] であり，雌のシロナガスクジラは 1 回あたり 1 頭を産む [6] ため，性比を
12.5= 0.2 として求められ，Taylor et al.[15] をもとに雌の繁殖可能な最大年齢
1/2 と仮定すると，繁殖率 Fa,t =2
を 65 歳と仮定する。
70∑
繁殖率 Fa,t には次のように密度効果を加える。a ≧ am のとき繁殖率 Fa,t = 0.2 − k
Pa,t とする。密度効果の強a=1

0.2 − xさk=とする。 x は最大固有値が 1 になる時の繁殖率である。
K
第二次世界大戦による捕獲中断がなかった場合の個体数変動は，大戦後の捕獲数と同様になるとは考えられな
いため，第二次世界大戦の仮定を考える以前の行列で得られた 1930 年代後半の捕獲率をもとに計算を行う。

4 今後の課題
齢構造モデルを作成するためには，捕獲開始年齢についての知見が必要である。そのためには，体長と年齢の関係から，どのような年齢から捕獲が開始されたかを決定する必要がある。既に Lockyer[10] 等によるシロナガス
クジラの体長と年齢の関係に関する研究が報告されていることから，IWC の捕獲データベースの体長データを取得し，Lockyer 等の結果をもとに捕獲開始年齢の推定を試みる予定である。

謝辞
横浜国立大学環境情報研究院の松田裕之教授と松田研究室の方々には有益なアドバイスを頂きました。また，国立研究開発法人 水産研究・教育機構 中央水産研究所の宮川光代博士と国立研究開発法人 水産研究・教育機構 東北区水産研究所の柴田泰宙博士にも多くのアドバイスを頂きました。

参考文献[1] Bando, T., Kishiro, T. and Kato, H. 2014. Yearly trend in the age at sexual maturity of Antarctic minke whales examined bytransition phase in earplugs collected during JARPA and JARPAII surveys. Paper SC/F14/J08 presented to the Expert Workshop to
Review the Japanese JARPAII Special Permit Research programme, Tokyo, February 2014. 10.
https://www.icrwhale.org/JARPAIIReview.html，（参照 2019-10-03）．
[2] Branch, T.A. 2007. Abundance of Antarctic blue whales south of 60 ° S from three complete circumpolar sets of surveys. Journalof Cetacean Research and Management 9(3): 253-262.
https://archive.iwc.int/pages/view.php?search=\%21collection15+&k=&modal=&display=list&order_by=
title&offset=0&per_page=240&archive=&sort=DESC&restypes=&recentdaylimit=&foredit=&ref=265,(参照 2019-10-03).
[3] Branch, T.A. 2008a. Biologically plausible rates of increase for Antarctic blue whales. IWC Scientific Committee document
SC/60/SH8:7.
https://iwc.int/sc60docs，（参照 2019-09-27）．
[4] Branch, T.A. 2008b. Current status of Antarctic blue whales based on Bayesian modeling. IWC Scientific Committee document
SC/60/SH7:10．
https://www.researchgate.net/profile/Trevor_Branch/publication/214839285_Current_status_of_Antar
ctic_blue_whales_based_on_Bayesian_modeling/links/540aa5f00cf2d8daaabfa7d6/Current-status-of-Ant
arctic-blue-whales-based-on-Bayesian-modeling.pdf，（参照 2019-09-27）．
[5] Branch, T.A., Allison, C., Mikhalev, Y.A., Tormosov, D. and Brownell Jr, R.L. 2008. Historical catch series for Antarctic andpygmy blue whales. IWC Scientific Committee document SC/60/SH9:11.
https://iwc.int/sc60docs, (参照 2019-09-27).
[6] COSEWIC. 2002. COSEWIC assessment and update status report on the Blue Whale Balaenoptera musculus in Canada. Committee
on the Status of Endangered Wildlife in Canada. Ottawa.?vi + 32.
https://www.sararegistry.gc.ca/virtual_sara/files/cosewic/sr_blue_whale_e.pdf，（参照 2019-09-27）．
[7] International Whaling Commission. 2009. Report of the Sub-Committee on Other Southern Hemisphere Whale Stocks. Journal of
Cetacean Research and Management supplement 11:220-247.
https://archive.iwc.int/pages/view.php?search=supplement&k=&modal=&display=list&order_by=title&off
set=0&per_page=240&archive=&sort=DESC&restypes=2&recentdaylimit=&foredit=&ref=294，（参照 2019-10-02）．
[8] Kato, H. 1987. Density dependent changes in growth parameters of the southern minke whale. Scientific Reports of the Whales
Research Institute 38:47-73.
https://www.icrwhale.org/04-C.html, (参照 2019-10-11).
[9] Lockyer, C. 1972. The age at sexual maturity of the southern fin whale (Balaenoptera physalus) using annual layer counts in theear plug. ICES Journal of Marine Science 34(2):276-294.
[10] Lockyer, C. 1981. Growth and energy budgets of large baleen whales from the Southern Hemisphere. Mammals in the seas 3:379487.
https://www.researchgate.net/publication/37862904_Growth_and_energy_budgets_of_large_baleen_whales_from_the_southern_hemisphere，（参照 2019-10-03）．
[11] Mizroch, S. A., D. W. Rice, and J. M. Breiwick. 1984. The blue whale. Marine Fisheries Review 46(4):15-19.
https://spo.nmfs.noaa.gov/content/blue-whale-balaenoptera-musculus，（参照 2019-10-03）．.
[12] Ohsumi, S. 1979. Interspecies relationships among some biological parameters in cetaceans and estimation of the natural
mortality coeﬃcient of the Southern Hemisphere minke whale. Report of the IWC 29:397-406.
https://archive.iwc.int/pages/view.php?search=1979&k=&modal=&display=list&order_by=title&offset=0&per_page=240&archive=&sort=DESC&restypes=2&recentdaylimit=&foredit=&ref=33，（参照 2019-10-03）．
[13] Ramp, C., Brub, M., Hagen, W. and Sears, R. 2006. Survival of adult blue whales Balaenoptera musculus in the Gulf of St.
Lawrence, Canada. Marine Ecological Progress Report 319: 287-295.
https://www.int-res.com/abstracts/meps/v319/p287-295/，（参照 2019-10-03）．
[14] Sears, R. and Calambokidis, J. 2002. Update COSEWIC status report on the Blue Whale Balaenoptera musculus in Canada, in
COSEWIC assessment and update status report on the Blue Whale Balaenoptera musculus in Canada. Committee on the Status ofEndangered Wildlife in Canada. Ottawa. 1-32.
https://www.sararegistry.gc.ca/virtual_sara/files/cose
wic/sr_blue_whale_e.pdf，（参照 2019-09-27）．
[15] Taylor, B.L., Chivers, S.J., Larese, J. and Perrin, W.F. 2007. Generation length and percent mature estimates for IUCN assessmentsof cetaceans. Administrative Report LJ-07-01, Southwest Fisheries Science Center, La Jolla, California. 24.
https://swfsc.noaa.gov/textblock.aspx?Division=PRD&Pare
ntMenuId=229&id=7576，（参照 2019-10-02）．
[16] Zenitani, R. and Kato, H. 2006. Temporal trend of age at sexual maturity of Antarctic minke whales based on transition phasein earplugs obtained under JARPA surveys from 1987/88-2004/05. Paper SC/D06/J15 presented to the JARPA Review workshop,
Tokyo, 4-8 December 2006. 9.
https://www.icrwhale.org/JARPAReview3.html，（参照 2019-10-03）．

疑似カラー画像を用いた気圧配置の予測に関する研究
青木 和昭 ††

立正大学 地球環境科学部 環境システム学科
†

キーワード

kazu@ris.ac.jp

気象、気圧配置、機械学習、疑似カラー画像

はじめに

1

気象分野の研究では、再解析データをはじめとした格子点データの普及が進んでおり、計算機を用いた大規模データの解析や予測が行われている。代表的な例として
は、天気予報や気候変動予測などを行う気象予測が挙げられる。気象予測に用いられるデータの一つとして、高気圧と低気圧の配置を示す気圧配置がある。天気予報のニュースでもよく耳にする「西高東低の冬型の気圧配置」

図 1: 西高東低冬型と南高北低夏型の気圧配置などは、気圧配置の分類の一つである。西高東低冬型の気圧配置の場合、太平洋側では晴天となり乾燥し、日本

2.2

JRA55[2]

海側では雨や雪が降りやすくなる。気圧配置のパターン
は、吉野ら [1] によって 15 種類に分類されている。

気象データとして JRA-55[2] を用いる。JRA-55 とは、気圧配置に着目した気象現象の研究を行う場合、気圧気象庁と電力中央研究所で 1958〜2013 年の 55 年間のデータから天気図を作成し、天気図を読み取り分類する

長期再解析を行ったデータである。長期再解析とは、現必要がある。気圧配置の事例を抽出するためには、過去

在から過去に遡ってデータの同化を行ったものである。

数十年に渡って蓄積された気圧配置図のデータから、専

JRA-55 は気象庁や筑波大学計算科学研究センター、Na-門家が目視によって分類する必要がある。データ数が多tional Center for Atmospheric Research(NCAR[3]) にくなればなるほど作業量は増えることとなる。過去に蓄よってアーカイブされており、3 時間毎、6 時間毎や月平積されたデータの分類に加えて、現在も観測データは増均のデータが取得可能である。データは取得可能なパラ加し続けているため、気圧配置を自動的に分類する手法

メータによっていくつかのカテゴリーに別れており、本を開発することで、気象学の研究に寄与することが期待研究ではこれらのデータの内、anl surf125 というデータ

される。

を用いる。

本研究では、機械学習によるクラス分類手法を用いて、JRA-55 は GRIB(GRId Binary) というデータ形式で

JRA-55[2] データを対象とした気圧配置の分類・予測のデータを配布しており、これは WMO(The World Mete-

ための予備検討を行う。

orological Organization) が提唱した規格である。GRIB
は格子点データの高圧縮パッケージ法である。気象データ

2

対象データ

の規格では NetCFD(Network Command Data Form) と

2.1

気圧配置

準的なフォーマットの一つで、IPCC（気候変動に関するいう規格もある。NetCFD は気象データを扱うための標
政府間パネル）の報告書のデータ形式は NetCFD でアー

気圧配置として有名なものは「西高東低冬型」「南高北低夏型」などが挙げられる（図 2）。気圧配置の種類は、カイブされている。NetCFD を扱うためのソフトウェア
も豊富に存在している。

吉野ら [1] によって大きく分けて 6 種類、さらにそれらをJRA-55 では種々の気象データを取得可能であるが、本細かく分類することで 15 種類に分類されている。吉野ら

研究では気圧配置に最も関係が深いと考えられる海面更による分類を表 1 に示す。

生気圧データを利用する。GRIB 形式から海面更生気圧

表 1: 気圧配置の分類
気圧配置の分類 [1]I

西高東低冬型

II気圧の谷型

a. 低気圧が北海道またはサハリン付近を東に進む
b. 低気圧が日本海から北東に進む
c. 低気圧が台湾から日本の太平洋岸を東〜東北東に進む
d. 二つ玉低気圧、または日本海と太平洋に低圧部

III

移動性高気圧型

a. 日本の北方または北部を東に進む
b. 日本列島上、主として本州の上を東に進む
c. 帯状高気圧
d. 日本の太平洋岸または南方を東に進む

IV

前線型

a. 日本列島上をほぼ東西方向に走る主として停滞性の前線
b. 太平洋岸または日本南方をほぼ東西方向に走る主として停滞性の前線

V

南高北低夏型（原則として太平洋高気圧が日本列島を支配）

IV

台風型

a. 台風が南九州より南方の会場にある場合
b. 台風が本州およびその接岸地帯にある場合
c. 台風が北日本にある場合データを抽出するためには、wgrib というコマンドを利用する。wgrib に PRMSL というパラメータを与えることにより、海面更生気圧データのみを取り出すことができる。取り出したデータは東西南北 1.25 度の全球格子データである。ここから、日本周辺地域として北緯 15〜

60 度、東経 105〜175 度のデータを対象データとした。なお、本発表では予備検討のため、気象庁作成の天気図を用いて分類を行った。

3

分類手法

3.1

気圧配置分類結果

吉野らの分類に従って、1981〜1990 年の気圧配置分類を行った。分類は、1 日のうち 9 時の天気図を対象とし、はじめに 15 種類に分類を行い、その後 6 種類の大分類にまとめた。
分類結果から、年ごとの気圧配置パターン出現数は把図 2: 1981〜1900 年の気圧配置分類結果

3.2

疑似カラー画像

気圧配置の分類結果を色分けすることで、年ごとの特徴や傾向の可視化を行った。結果を図 3 に示す。
同様に、近年のデータとの比較のため、1981〜1990 年と 2018 年の 8 月、9 月の分類結果を疑似カラー画像化した結果を図 4 に示す。

握できるが、どのパターンがどの季節に出現していたか

図より、年ごとの気圧配置パターンが可視化されておといったことは表からは読み取ることができない。そこり、特徴や傾向が理解しやすくなっていることがわかる。

で、各パターンを擬似的に色分けして疑似カラー画像を

図 4 からは、夏場の気圧配置パターンの傾向が若干変化

作成することを検討した。

しており、台風が長期間続いていることや、南高北低夏型の気圧配置が少なくなっている様子が伺える。こうした疑似カラー画像を利用することで、気圧配置出現パター
ンのトレンド予測が可能か、検討を進める予定である。

気温や気圧などの気象データを疑似カラー画像化し、トレンド予測を実施した既存研究として、伊勢らの研究がある [4]。伊勢らは、世界各地の気温を格子点で表現したデータを疑似カラー画像化し、深層学習の画像解析手法を適用することで 10 年間の気温の上下変動を 97%の精度で予測した。

4

おわりに
本研究では、気圧配置の分類結果を疑似カラー画像によって可視化し、年ごとの傾向や特徴を捉え、予測の可能性を議論した。今後は、疑似カラー画像を用いて深層学習の画像解析手法を適用することで、気圧配置パター
図 3: 1981〜1900 年の分類結果の疑似カラー画像（青：ンのトレンドを予測する手法を開発する。

西高東低冬型、緑：気圧の谷型、黄：移動性高気圧型、橙：
前線型、赤：南高北低夏型、黒：台風型）

参考文献[1] 吉野正敏, ”日本の気候 最新データでメカニズムを考える”,
二宮書店, 2002.
[2] Kobayashi, S., Y. Ota, H. Harada, A. Ebita, M. Moriya,
H. Onoda, K. Onogi, H. Kamahori, C. Kobayashi,
H. Endo, K. Miyaoka, and K. Takahashi, 2015: The
JRA-55 Reanalysis: General Specifications and Basic Characteristics, J. Met. Soc. Japan, 93, 5-48, doi:
10.2151/jmsj.2015-001.
[3] National Center for Atmospheric Research, Research
Data Archive, https://rda.ucar.edu/, 2019 年 10 月 1
日参照.
[4] T. Ise and Y. Oba. Forecasting Climatic Trends Using Neural Networks: An Experimental Study Using
Global Historical Data. Frontiers in Robotics and AI,
6:32, 2019.

図 4: 1981〜1900 年、2018 年の 8 月および 9 月の分類結果の疑似カラー画像（青：西高東低冬型、緑：気圧の谷型、黄：移動性高気圧型、橙：前線型、赤：南高北低夏型、黒：台風型）

ジャイロ効果による自立型二輪車のディジタル制御
長瀬 潤 田中敏幸
慶應義塾大学 理工学部
キーワード：ジャイロ効果、二輪車、安定性、ディジタル制御

1 研究背景および目的
バイクは低燃費，低コスト，省スペースなどといったメリットを持っていて，非常に重要な交通手段の一つである．一方で転倒する方向について自由度を持っており，安定化，安全化することが難しく，それによる危険性といったデメリットも持っている．日本においてもバイクの事故は事故全体の 20% 近くを占めており，またバイクの事故類型別割合をみると，単独転倒事故が多く発生している [1]．これは安定性・安全性の欠如が原因であると推測される．
現在，二輪車の安定化を題材にした研究は数多く行われている．例としては S. Lee[2] や竹囲氏ら [3] の研究などが挙げられる．いずれも研究結果が挙げられているが，これらの研究は低速中速域での走行時での安定化である．このように二輪車を題材にした研究では，静止状態での安定化に対する研究は少なく，ほとんど議論されていない．また二輪車の安定化の研究で主に使われている手法として，重心の移動，ハンドル操作，リアクションホイールなどが存在するが，外乱の影響や応答時間が長いことに対する考慮はされていない．
そこで本研究でバイクを静止状態に限定し，バイクにジャイロを取り付け，ジャイロが発生するトルクを利用して，高い安定性が確立された自立制御バイクを提案する．1970 年代に佐藤氏らの研究 [4] で使われていたジャイロ二輪車を参考にプロトタイプとしてバイクを作製した（以下，ロボットバイクとする）．
使用しているロボットバイクを以下の Fig. 1 に示す．傾斜センサ，サーボモータ，回転モータ，ジャイロ，マイコンボードを用いて，デジタル制御でバイクを静止状態で自立制御することを目的とする．

図 1 Robotic bike

図 2 Basic form of robotic bike - side and back view schematic
表 1 The explanation of each parameter

θ1

The roll angle of the robotic bike [rad]θ2

The roll angle of the gyro [rad]m1

The mass of the body of the robotic bike [kg]m2

The mass of the gyro unit [kg]l1

The distance from the wheelbase line to thecenter of gravity of the robotic bike [m]l2

The distance from the servo motor shaft to thecenter of gravity of the gyro unit [m]I1

The moment of inertia of ground axis (θ1 ) [kg ·m2 ]I2The moment of inertia of the servo
motor axis (θ2 ) [kg ·m2 ]I3The moment of inertia of the spin axis of the gyro [kg ·m2 ]ωThe angular velocity of the spin of the gyro [rad/s]gGravitational acceleration [m/s2 ]2 提案手法2.1 運動方程式
ロボットバイクの原理的構造を Fig. 2 に示す．ロボットバイクの基本的挙動を考えるために，ロボット
バイクの運動方程式は固定座標系を用いて Euler 方程式から導く．ジャイロの回転軸の微小変動について

θ1 , θ2 に関する運動方程式は次のように記述される [4]．
d2 θ1
dθ2
dθ1
dθ2
= I3 ω
+ m1 gl1 sin θ1 + εf1 ∗ (θ1 ,, θ2 ,
)
dt2
dt
dt
dt

(1)

dθ1
d2 θ2
dθ1
dθ2
= −I3 ω+ m2 gl2 sin θ2 + εf2 ∗ (θ1 ,, θ2 ,
)
dt2
dt
dt
dt

(2)

I1
I2

この２式に含まれる各パラメータについてはそれぞれ以下の Table 1 に示す．関数 εf1 ∗ および εf2 ∗ はそれぞれ θ1 および θ2 軸回りに加わる非線形トルクを表す．ここで近似，線形化を行い，数式を整理すると

以下の (3)，(4) 式に変換することができる．

ü + b1 u̇ − u − k v̇ = 0(3)v̈ + b2 v̇ − n0 v + k u̇ + Ku = 0(4)2

ただし，(3),(4) 式の係数については以下に示す．

√
k = I3 ω/ m1 gl1 I2√
m0 = I1 /I2
n0 2 = m2 l2 I1 /m1 l1 I2√
t = I1 /m1 gl1 τ
θ1 = u, θ2 = m0 v
u̇ = du/dτ, ü = d2 u/dτ 2
また K は制御トルク，b1 , b2 はダンピング係数を表す．

2.2 ジャイロ効果
時計回りに高速回転しているジャイロをロボットバイクに対して任意の角度・角速度で前後方向に傾けることによって任意のトルクの力をロボットバイク全体に与えることができる．ジャイロをロボットバイ
クの前輪方向に傾かせた場合，ロボットバイク全体を右側に傾けるようにトルクを与えることができる．
一方でジャイロをロボットバイクの後輪方向に傾かせた場合，ロボットバイク全体を左側に傾けるようにトルクを与えることができる．この様子を Fig. 3 に示す．

図 3 How the gyro eﬀect works

2.3 制御方法
Fig. 4 に本研究で使用しているメインのフローチャートを示す．まず， (3)，(4) 式から特性方程式を求める．そして求められた特性方程式に対して，フルビッツの安定判別法を用いて安定性を調べる．このときの安定条件を満たすような b1 , b2 , K の組み合わせを探す．その見つかった組み合わせから PC 上でバ
イクとジャイロの初期条件に合わせた様々なシミュレーションを行う．加えてマイクロコンピュータ上でバイク実機を用いて実験を行う時と同じ条件下でシミュレーションを行い，ロボットバイクおよびジャイロの挙動の変化を調べる．
次に，実機の制御について説明する．まずシミュレーション上で得られた b1 , b2 ,K を用いてバイクの初期状態を設定し，アルゴリズムをマイクロコンピュータ上に送り込み，制御を開始する．制御の流れとし

図 4 Main Flowchartてはロボットバイクの傾きを計測，微小時間後のバイクおよびジャイロの理想の角度・角速度をルンゲ・クッタ法を用いて計算する．最後に得られたそれらの値からジャイロを任意の角度・角速度に傾かせて任意のトルクを発生させる．この一連の流れを繰り返すことでロボットバイクを自立させることができると考えられる．

3 結果
3.1 シミュレーション結果

図 5 simulation result

特性方程式からフルビッツの安定判別法を用いて得られた b1 ，b2 ，K の組み合わせは b1 = 0.1，b2 = 0.5，

K = 1.23 であった．次に PC 上で初期条件を u = 0.1，v = u̇ = v̇ = 0.0 とし，ロボットバイクとジャイ
ロの傾きの変化を調べた．結果，ロボットバイクとジャイロの傾きが安定的に収束するために必要な，ア
ルゴリズムの１ループにかかる時間限界は 0.08 秒未満であることがわかった，次にマイコンボードを用いて，同様の初期条件でロボットバイクとジャイロの傾きの変化を調べると Fig. 5 のようになった．このとき実際にかかるアルゴリズムの計算時間は 140 マイクロ秒であった．これは PC 上でのシミュレーション
で求められた上記の時間限界を十分に下回っており，かつジャイロが角度限界 (−40◦ ≤ θ2 ≤ 40◦ ) の範囲内で動いているので，シミュレーション上では安定的にロボットバイクとジャイロの傾きが収束すること

が確認できた．

3.2 実験結果
まず第 1 にロボットバイクの初期状態を設定し，ジャイロを回転させ，u = v = u̇ = v̇ = 0.0 のときの直立静止状態の自立実験を行った．結果，ジャイロを回転させずに自立する時間である 0.9 秒に比べて，平均して 3.1 秒と長く自立した．次にシミュレーションと同様の条件である，u = 0.1，v = u̇ = v̇ = 0.0 のときから自立実験を行うと以下の Fig. 6 の結果となった．このときジャイロの挙動ついてはシミュレー
ションと同様の動きになるように設定した．

図 6 Experimental result

目視する限りではロボットバイクは傾いた状態から直立状態まで起き上がり，自立したのちに倒れてしまうというように見受けられた．しかし Fig. 6 が示しているように傾斜センサーで読み取られた値では常に±3◦ の範囲で動いてしまっている．これはロボットバイクの傾きが急激に変化することによって，またジャイロが高速に回転することで生まれる振動によって傾斜センサーの値に誤差が生まれてしまっていると考えられる．

4 結論
本研究ではロボットバイクを静止状態に限定し，高い安定性を持つようなジャイロを備えた小型の自立バ
イクモデルを構成した．ロボットバイクの方程式の線形モデルを導出した．ロボットバイクが高い安定性のもと，素早く自立する条件を探し出し，シミュレーション上でロボットバイクとジャイロの傾きが 0◦ に収束できることを確認した．実験結果としてはジャイロを動かさない時に比べ，2.2 秒ほど長く自立することを確認した．これによりジャイロを使用することで安定性が増すことが確認された．さらに高い安定性を持たせるためにロボットバイクの傾きの急激な変化や振動によるセンサーの誤差を修正する必要があると考えられる．

参考文献[1] 警視庁， ” 二輪車の死亡事故統計”

http://www.keishicho.metro.tokyo.jp/kotu/roadplan/2rin_jiko.htm (2015 年 1 月 10 日
現在)

[2] S. Lee, W. Ham, “Self-stabilizing strategy in tracking control of unmanned electric bicycle withmass balance”, IEEE international conference on intelligent robots and systems, pp. 2200-2205,
2002.
[3] T. Takei, M. Tsuruta, J. Okumura, T. Nakabayashi, and T. Tsubouchi, “Stabilized motion of asmall sized bike robot only by steering control”, The 11th IEEE International Workshop on
Advanced Motion Control, pp. 466-471, Mar. 2010.
[4] 佐藤力，宮下照夫, ” ジャイロ二輪車”，計測自動制御学会論文集, Vol. 17, No. 4, pp. 515-523, 1981.

8 クイーン問題を題材にした人工知能の理解学習
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

遺伝的アルゴリズム，制約充足問題，アンプラグド情報教育

はじめに

2

8 クイーン問題とは

さいたま市で保育所の入所希望者への割当てに，のべ8 クイーン問題とは，8 × 8 マスのチェス盤上に 8 個の30 人 ×50 時間 =1500 人・時間かかっていたものが，人工クイーンを，お互いに利き筋に当たらないよう配置する

知能に処理させたら数秒で終わり，人工知能の威力に驚問題である．クイーン（Q）の利き筋の例を次図に示す．

いた的ニュースがあった [1]．この「保育所割当て」などの制約充足問題（CSP; Constraint Satisfaction Problem）
は，従来コンピュータを用いてさえも，最適解を得ることは困難であり，さまざまな「よい解」を得る試みがなされてきた計算困難問題の一種である．さいたま市の事

Q

例は，その計算困難問題にヒューリスティックで挑んでいたことになる．
このニュースで扱われた割当て問題の類似問題には，勤務シフトや時間割作成など，私たちにとって身近な問題

図 1．クイーン Q の利き筋例がある．だから情報科学の教養として，その困難さ（人手でやろうなんてばかげたことを考えない）を知っておくべきのものではないだろうか．

盤面サイズ N × N に N 個のクイーンを，同様な制約のもと配置する問題を N クイーン問題という．N ク

そうはいっても実行にコンピュータ利用を伴わずに扱

イーン問題は制約充足問題（CSP; Constraint Satisfac-

えるような問題はあまりないし，コンピュータ利用のも

tion Problem）の一種であり，計算量的にみて NP 問題とで「コンピュータってすごい」で終わらずに困難さのの一種であることがわかっている．

本質を実感することは，上の問題に限らず一般に容易とはいえない [2]．
ここでは制約充足問題の解法でも標準的なアプローチの一つである遺伝的アルゴリズム（GA）を取り上げて，

3

遺伝的アルゴリズム（GA）とは遺伝的アルゴリズム（GA; Genetic Algorithm）では

手作業での体験（アンプラグド情報教育の一種）をする． 解決したい問題に対して，適当な遺伝子型（GTYPE）をその体験において，人間とは異質な解決方法となるアル 設定し，その表現型（PTYPE）が問題自体の特徴を表す
ゴリズムのあることを学ぶ．さらに，そのアルゴリズム

ような構成を与える方法である．遺伝子型の設計がうまにおいて問題のスケール増大に対する線形に近い作業時くできた問題では，表現型が問題解決を示す状態へと高間の増大までを実感できれば，この問題に限らず情報科

速に到達できる特徴がある．

学の発見したよいアルゴリズムをさらに学習しようという動機となることも期待して授業実践をした．それを報告をする．

GA の特徴を以下にまとめる．
• 遺伝子型 GTYPE と表現型 PTYPE をもつこと• 表現型 PTYPE が選択を受けること• 進化（遺伝子型 GTYPE への交叉および突然変異）の実行ができること

N クイーン問題は有名な GA の対象問題であるため， 3.3
GA をプログラムに実現する実例としてよく紹介されて選択いる．しかしながら，プログラミング上は最も手間のか実習では乱数を初期配置として 8 個体を与え，そこかかることの多い表現型をプログラムとして簡易に計算でら適応度上位（適応度の小さいもの）3 個体を選択の結きる解釈を組み入れることが多く，手作業で判断しやす

果，残すものとした．

い GTYPE の設計は必ずしも行われない [3]．

3.4
3.1

GTYPE と PTYPE の設計

交叉

最上位個体の各座を A1 , A2 , . . . , A5 ，第 2 位個体の各

ここではチェス盤の第 1 列から第 N 列での配置が第何行であるかの値を，GTYPE の座 1 から座 N とする遺伝子型を採用した．この遺伝子型と表現型の読み替えは座

座を B1 , B2 , . . . , B5 ，第 3 位個体の各座を C1 , C2 , . . . , C5とするとき，次表にしたがって 4 個体を与えた．交叉の位置を固定したのは実習作業を簡単にするためである．

標の考えにより容易である．以下で実例は実習でも用い

表 2．N = 5 での交叉の実際

た N = 5 の場合にあげていく．
表 1．N = 5 での GTYPE の例
座
1 2 3 4 5

GTYPE

4

1

3

2

2

座 →1 2 3 4 5
Q
1
Q Q
2
Q
3
4 Q

5
図 2．上の例の PTYPE（クイーン Q の配置）

3.2

3.5

A1

A2

A3

B4

B5

B1

B2

B3

A4

A5

A1

A2

A3

C4

C5

C1

C2

C3

A4

A5

突然変異

交叉で得た 4 個体に対して，乱数で変異させる座を選び，その座を乱数により置き換えた．実習ではサイコロを振り，6 のときは無視して 1 ∼ 5 までの目を用いた．

3.6

繰り返し

交叉および突然変異で得られた 8 個体に対して，選択適応度の計算適応度はクイーンの利き筋にお互いに何個配置されてを行う．以下，適応度 0 の個体が得られるまで，
選択

いるかを数え，その個数が少ないほど適応度が高いとする．図 2 では，横方向が 1 つ，左下から右上への斜め方
向が 1 つの合計 2 個である．なお一列に n ≥ 3 個以上配

4

座 →1 2 3 4 5
Q
1
Q
2 Q

3
4
5

交叉

→

突然変異

を繰り返す．

置されるときは，並ぶ方向ごとに，配置方向の数に n − 2を加算することにした．

→

実習の実際
以上を実習作業させるために，手順書（両面印刷 1 枚）

およびワークシート（両面印刷 1 枚）にまとめ，ゼミ参加学生全員に配布し，実習はグループワークの形で実施した．作業補助にチェス駒およびサイコロも提供した．

Q Q

5

実習の総括

図３．一列に 3 個以上ならぶ PTYPE の例
実習の進行を阻害する行動としては，以下のものが頻
図 3 では，横方向が 2 つ，左下から右上への斜め方向

繁に見られた．

が 1 つ，左上から右下への斜め方向が 1 つで合計 4 方向ある．また左上から右下への斜め方向は 3 個並ぶので 1加算する．合計 5 を適応度に使う．

• 手順書にない作業を想像したのか，それを行おうとする

• 手順書を一歩一歩進めることなく結果を想像しようとする• 手を動かさず手順書を長い時間眺める
このため，実習開始前にも十分に注意したつもりだったが，• コンピュータ向けのアルゴリズム体験という，人間の思考とは異質な解決方法を体験するための実習であり，手順書から結果を想像することは困難であること• 手順書は単純に一歩一歩，ただちに作業を進めるためのものであり，結果を想像することなくただちに作業を行うこと• 手順書に書かれていないことは何もする必要はな
いことを実習中の学生に繰り返し伝え，実習を促すこととなった．
脱初心者レベルのプログラミング経験者のいるグループでは実習の進行が比較的スムーズだったことを考えると，実習を指示する手順書やワークシートの不備に進行阻害の原因を考えるよりも，見慣れない様式である手順書に対して手が止まる多くの学生をいかにして実習に入らせるかが重要な問題であると感じた．
その進行阻害要因を改善するために 2 期目の実習で手順書に加筆したのが，作業目安の時間である．そこに指示された時間を経過する前に作業を進めることを期待したのだが，いくらか実習状況の改善につながっている．

N = 5 とした理由は，なるべく小さなサイズの N ク
イーン問題から導入するためである．N = 4 では本質的に解が一意であること，ヒューリスティックでも相当数の学生が頭の中で解けることから避けた．N = 6 にスケールアップしても，作業量はあまり変わらない．収束を早めるためには，複数のグループが共同することで，選択対象になる個体数を増やす工夫をするとよい．

参考文献[1] 例えば，「保育所入所，AI が数秒で選考，手作業 50
時間分が数秒で終了，さいたま市で実験」産経 Biz

https://www.sankeibiz.jp/macro/news/180505/
mca1805050500003-n1.htm, 2018 年, 2019 年 9 月
閲覧[2] Tim Bell 他，コンピュータを使わない情報教育アン
プラグドコンピュータサイエンス，イーテキスト研究所，2007 年[3] 伊庭斉志，遺伝的アルゴリズムの基礎，オーム社，1994年

遺伝的アルゴリズム（GA）
課題作業手順- 座2，座3，座4，座5についても同様に解釈することで各個体ごとに，5 5の盤面にクイーンが5個配置される．
評価値

Nクイーン問題とは

GTYPEに対する評価値は，次のようにPTYPE
を通じて計算する．

8 8のチェス盤上に，8個のクイーンをお互い- 5 5の盤面で，縦・横・斜めのいずれかにに駒をとられない（効きがない，という）位

駒の並んだ状態のあるごとに1加算する．

置関係に配置する（エイト・クイーン問題）と- ある列に3個の駒があり，かつ4個以上はないうパズルを起源とする．チェスのクイーンは将棋の飛車と角の働きを合わせた駒であり，縦・横・斜め方向に（途中に遮る駒がない限り効きがある）．盤面サイズを一般化したものをNクイーン問題という．

いときは状態の個数に1加算する．

- ある列に4個の駒があり，かつ5個はないときは状態の個数に2加算する．

- ある列に5個の駒があるときは状態の個数に3加算する．

- 同順位の扱い．3個体を選ぶのに同順位でど作業概要れにしたらよいか，というときは「一番上」N=5の場合のＮクイーン問題を，遺伝的アルい．

ゴリズム（GA）により解く試みを体験する．
遺伝的アルゴリズムとは，遺伝子にあたる
GTYPEと表現型にあたるPTYPEから構成される．GTYPEには適合度に応じた進化の淘汰圧が働く．GAにおいて，GTYPEには交叉および突然変異を起こさせる．交叉および突然変
異で新たに生じた各GTYPEに対して，それぞれPTYPEをもとにした評価値を計算する．この評価値を適合度と考え，適合度上位のGTYPEだけを残し，それらに交叉，突然変異を起こさせる．この過程を，問題への解とみなせるGTYPEが出現するまで繰り返す．

約束事などの設定
GTYPEと初期配置

作業開始前の初期配置は各シートごとに乱数で決定済みである．
PTYPE

各個体ごとの座1から座5までの数字（1から5）は次の解釈を通じてPTYPEとする．

- 座1の値yは5 5の盤面の第1列のy番目にク
イーンがあること（これがPTYPEの座1への対応）を表す．

など，グループで適当な方法で定めればよ評価値の計算例（評価値5）

作業手順

GTYPE

1. すべて作業シート上で進めるため，初期配

座1

座2

座3

座4

座5

2

1

2

3

3

個体

置を作業シートに転記する
2. 初期配置にある8個体に対して評価値（「約束事の設定」の項を参照）を計算する- 配置確認マスに5個のクイーンを並べて確

PTYPE

かめるとよい◎○- 縦・横・斜めに並んでいる駒の方向の数◎

および並んでいる個数の確認による◎ ○- 作業時間目安2から3分（各個体ごとに配置5秒，並び確認10秒，8個体合計2分）

左下から右上斜め，2段目の横方向，3段目の横方向，左上から右下斜めの4方向に並ぶことから評価値4，さらに◎は斜め方向に3個並ぶので1加算して評価値5になる．

上位3個体のみを次のステージに持っていく．

- ただし初期配置で最初から評価値0，すな
わち5クイーン問題の解がすでにあるときは終わりとせず，体験演習なので，評価評価値の計算例（評価値2）

値0を除く上位3個体を選び，次のステー
ジに持っていく

GTYPE
座1

座2

座3

座4

座5

4

1

3

2

2

個体

3. （淘汰）評価値の小さい順に順位をつけ，4. 8個体中，上位3個体のもつ数値を，次のステージの各個体1から3に転記する．
5. （交叉）個体1と2，個体1と3について，
左3つの数値と右2つの数値とを順に並べ

PTYPEて，全部で4個体を作る○- 目安30秒（各個体5秒で4個体合計20秒）
○ ○
○

○

6. （突然変異）交叉のステップで得た4個体のそれぞれに，サイコロを振った目にしたがった突然変異を定める．

- サイコロの目にしたがって変異を起こさ
2段めの横方向，中央から右上斜めの2方向にせる座を決める．6の目は5で割った余り

並ぶことから評価値２になる．

の1とする．

- もう一度サイコロを振り，突然変異後の値を定める．6の目は5で割った余りの1とする．

- 以上を4個体すべてに対して繰り返す．
- 目安40秒（各個体10秒）
7. （評価値の計算）設定の項の説明にしたがって交叉で得た4個体，突然変異で得た4個体の合計8個体すべてに対して計算する．

- 目安2分（ステップ1参照）
8. （淘汰）上のステップ2に戻り，繰り返す．

遺伝的アルゴリズム演習
順位上位3個体

初期配置
個体

座1 座2 座3 座4 座5 評価値

個体順位

座1 座2 座3 座4 座5

2

2

3

3
4

変異位置

変異値

突然変異子孫

評価値

順位

2左と1右

6

1左と3右

7

3左と1右

8

個体
交叉1

座1

座2

座3

上の交叉4個体と同じ

交叉2

配置確認

1

交叉子孫
1左と2右

5

y

8個体から抽出

1

1

座4

座5

交叉3
交叉4
変異1
変異2

2

変異3
変異4

3

順位上位3個体個体

座1 座2 座3 座4 座5148個体から抽出

2
3

5

交叉子孫

変異位置

変異値

突然変異子孫

評価値

順位

1左と2右
2左と1右
1左と3右
3左と1右
個体
交叉1
交叉2
交叉3
交叉4
変異1
変異2
変異3
変異4

上の交叉4個体と同じ

遺伝的アルゴリズム演習

順位上位3個体順位上位3個体個体

個体

座1 座2 座3 座4 座5
1

座1 座2 座3 座4 座518個体から抽出

2

2

3

3
交叉子孫

変異位置

変異値

1左と2右

1左と2右

2左と1右

2左と1右

1左と3右

1左と3右

3左と1右

3左と1右

個体

突然変異子孫

交叉1

評価値

順位

個体
交叉1

上の交叉4個体と同じ

交叉2

交叉2

交叉3

交叉3

交叉4

交叉4

変異1

変異1

変異2

変異2

変異3

変異3

変異4

変異4

個体

2

2

3

3
変異位置

変異値
1左と2右

2左と1右

2左と1右

1左と3右

1左と3右

3左と1右

3左と1右

交叉1

突然変異子孫上の交叉4個体と同じ突然変異子孫評価値

順位

座1 座2 座3 座4 座5

1左と2右

個体

変異値

1

8個体から抽出

交叉子孫

変異位置

順位上位3個体座1 座2 座3 座4 座5
1

交叉子孫

上の交叉4個体と同じ

順位上位3個体個体

8個体から抽出

評価値

順位

個体
交叉1

交叉2

交叉2

交叉3

交叉3

交叉4

交叉4

変異1

変異1

変異2

変異2

変異3

変異3

変異4

変異4

8個体から抽出

交叉子孫

変異位置

変異値

突然変異子孫評価値

順位

上の交叉4個体と同じ