Media Data Tech Studio

秋葉原ラボ技術報告

4v olu me.

i

Med i a Dat a Tech St udi o

巻頭⾔「10 年後の 8 ⽉」
秋葉原ラボ 研究室⻑ 福⽥ ⼀郎

秋葉原ラボ技術報告 vol .4

ガールズロックバンド・ZONE*1 の代表曲「secret base 〜君がくれたもの〜」の歌詞に『10 年後の 8 ⽉』という印象的な⼀節がある．本格的な夏を前に本稿をしたためている現在，2011 年

4 ⽉に開設した秋葉原ラボはその『10 年後の 8 ⽉』を迎えようとしている．10 年前の 2011 年は東⽇本⼤震災があり，その 10 年
後の今年は新型コロナウイルスの影響が続き，⽇常⽣活にはまだ⼤きな制限がある状態となっている．いずれの年も後世に激動の1 年と呼ばれるであろう 1 年となっている．そんな中，節⽬の 10年を迎えた秋葉原ラボも組織として⼤きな変⾰のときを迎えようとしている．秋葉原ラボは改組を予定しており，この技術報告も秋葉原ラボとしては最後の技術報告となるかもしれない．
秋葉原ラボも前⾝組織から発展する形で成⽴したので，今回もまた発展を⾒込んでの改組ではある．本社のある渋⾕ではなく秋葉原という地で，ある意味エンジニアの「秘密基地」のような形でやってきた組
織も 10 年経つと時流に合わせて変化しないといけない部分は出てくる．開設した当初は「ビッグデータ」という⾔葉が流⾏り始めた時期であったが，いまはデータを活⽤したサービス提供が当たり前になりつつある．当時は⼤量のログデータを扱うシステム⾃体に新奇性があったが，いまやパブリッククラウドのフ
ルマネージドサービスとして提供される時代になっている．それゆえに，これまで研究開発や基盤システ
ム整備に重きを置いていた軸⾜をやや事業やサービス寄りにすることが必要になってきたわけである．
しかし，ここで研究開発や基盤システム整備の機能を完全になくしてしまうわけではない．これらの機能は，サービス⾃体の開発組織に⽐べてその存在が周囲の⼈々に意識されることは少ないが，組織として持つことによって技術基盤が維持されることになり，それが提供するサービスを発展させるために必要となってくるのだ．
冒頭で紹介した ZONE の曲「ボクの側に…」の歌詞に次のようなフレーズがある．
『失って気づいた その⼤切さを』失ってからでは遅い，多くの⼈には気付かれていなくても維持していかなければならない技術がある．
その信念をもって今後も技術に対して真摯に取り組んでいきたい．
そんな信念の⼀端をこの技術報告から読み取っていただければ幸いだ．
*1 https://ja.wikipedia.org/wiki/ZONE_(%E3%83%90%E3%83%B3%E3%83%89)

⽬次

巻頭⾔「10 年後の 8 ⽉」

i1

管理会計における多種多様なシステムリソースの包括的な収集・管理

1

2

組織間の連携を実現するためのワークフローエンジン

7

3

ABEMA における動画特徴抽出と推薦への応⽤

154

類似画像検索システムの設計と運⽤

24

5

ピグパーティにおける Orion フィルタの候補キーワード抽出

30

6

国際的質問紙調査の実施に関するテクニカルノート

37

発表⼀覧

43

1

Med ia Dat a Tech St udio

1
執筆者

管理会計における多種多様なシステ
ムリソースの包括的な収集・管理

飯島 賢志

概 要 秋葉原ラボが所属する技術本部では，機械学習を⽀えるデータ基盤，コンテナ基盤，課⾦基盤など，またそれらの基盤上で構築されたシステムなども含み 50 以上のシステムが運⽤されている．現在，技術本部では管理会計のしくみの⾒直しに取り組んでおり，技術本部で運⽤するシステムで発⽣した費⽤を各事
業部や⼦会社に請求する際，各システムのリソース使⽤量に基づいた請求額になるように管理会計システ
ムを構築した．本稿では，この管理会計システムの⼀部であり，多種多様なシステム間のリソース使⽤量の収集・管理を担う DFAS について紹介する．

Keywords

リソース計測，管理会計，配賦基準

1 背景

⽤者はこれらだけでなく，ほかの社内システムの場合や，分析業務に携わっている社員および業務

近年，データに基づく仮説検証や意思決定など

委託の受託者などの個⼈の場合もあり得る．また，各国の企業・組織でデータの活⽤が活発化していあるシステムが別のシステムを経由して事業に利る．秋葉原ラボが所属する技術本部においても，⽤されるなど利⽤状況の関係性は複雑であり，⼈データの活⽤を，事業への貢献だけでなく，組織のの⼿作業で表現するのは容易ではなく配賦⾦額や経営判断や業務の効率化の⾯でも推し進めている．

請求⾦額を正確に計算することは難しい．

技術本部では以前から管理会計のしくみの改善に

このような問題を解決するために技術本部では取り組んでおり，各システムのリソース使⽤量なしくみのシステム化に着⼿し管理会計システムをどのデータに基づきシステム費⽤などを各事業部構築した．本稿では，この管理会計システムの⼀に按分する配賦⽅法を採⽤していたが，しくみが部であり，システム間のリソース使⽤量の収集・管システム化されていないことでさらなる抜本的な理を担う DFAS について紹介する．なお，⼀般的改善が難しい状況であった．

に会計の⽤語で，配賦とは発⽣した費⽤をある⼀

その背景として，まず技術本部は横軸組織であ定の基準でいくつかの部署などに割り振ることをり，社内の事業に加えてグループ会社からも利⽤いう．按分とは基準となる数量に⽐例して割り振されるさまざまな社内システムを開発している．

る配賦⽅法を指す．本管理会計システムでは部⾨

それからこれらの社内システムで⽣じたインフラやグループ会社などの事業単位を社内外を問わずコストや開発費などの費⽤は配賦基準にのっとり，

統⼀的にとらえるために，社内で⽣じた費⽤の割利⽤者が社内であれば利⽤者の事業に配賦し，利り当てである「配賦」についても，事業単位に対す⽤者がグループ会社であれば利⽤者のグループ会

る「請求」と表現する．

社に請求することになる．しかし，システムの利1 管理会計における多種多様なシステムリソースの包括的な収集・管理

2

2 解決すべき課題
2.1

2.3

多段請求の考慮システムはほかのシステムの利⽤者ともなりう

汎⽤的なシステム使⽤量の表現

前述したように，按分の配賦⽅法を採⽤することで各事業に配賦するシステム費⽤を算出していた．しかし，たとえ既存の事業側のシステム利⽤
状況が変わらなくても，新しい事業が増えればその新しい事業にもシステム費⽤を按分するため，既存の事業への請求額が下がる，またその反対の事象も按分の性質上起こり得る．このように，按分の配賦⽅法では事業数の変動という外部要因で按分⽐率が変わり請求額も変動してしまうため，各事業が中⻑期的に事業計画を⽴てる上でシステ
ム費⽤がどれくらいになるかの⾒積もりにはあまる．たとえば，システムが API などの形でほかのシステムを利⽤している場合などがある．このようにシステム間の利⽤があるとき，システムを利⽤するとそのシステムを経由して別のシステムを同時に利⽤することになる．つまり，システム使⽤量に応じたシステム費⽤を正確に算出するためには，事業単位に属する利⽤者だけでなく，システ
ム側から⾒た利⽤者であるほかのシステムへの請求も考慮した多段請求を表現できることが必要になる．図 1.1 に多段請求の例を⽰す．多段請求を通じた各システムの請求は最終的に各事業単位に対して⾏うことになる．

り適さない．そこで，事業の拡⼤に伴うシステム
利⽤状況に応じてシステム費⽤を⾒積もるためには，配賦⽅法を変更して各事業が利⽤者としてシステムを使った使⽤量を元にして，あらかじめ設
定したシステム単価を乗じて請求額を決定する⽅法が考えられる．1 つのシステムがある事業単位に対して請求する⾦額は下記のように表すことができる．

3 DFAS の設計
3.1

概念モデル

前節で述べたように，DFAS では汎⽤的にシステ
ム使⽤量を表現して，さまざまな利⽤者に対応し，多段請求を考慮できる設計が必要である．DFASの設計の概要として概念モデルを図 1.2 に⽰す．

∑(

請求額 =
システム使⽤量i × 単価i※ i : システム使⽤量のメトリクス)

DFAS では利⽤者があるシステムを使う事象を利⽤タイプとその使⽤量，およびリソース属性で表現できる．利⽤タイプとは，API リクエスト数

この場合，システム使⽤量としてどのようなメや保存バイト数など CPU やメモリ，ディスクなトリクスを設定すべきかは各システムの特性によどのシステムリソースに関係するメトリクスのタ

り異なるため，各システムごとに異なるさまざまイプである．使⽤量は各利⽤タイプのリソースがなシステム使⽤量を扱える必要がある

どれだけ使われたかの数値を⽰す．リソース属性には，使われた利⽤タイプのシステムリソースな

2.2

さまざまな利⽤者への対応

どに関する情報を含めることができる．API のリシステム使⽤量の利⽤者を特定して費⽤を請求

クエストパス，保存したオブジェクトのネームス

する請求先の紐付けも表現できることが必要とな

ペース，利⽤したテーブル名などが例としてあげる．利⽤者の特定に対象システムの認証機能を利られる．このようなリソース属性の情報からどの⽤できる場合もあるが，そうでない場合は本シスアカウントに費⽤を請求すべきかの紐付けは後述

テムで使⽤量と利⽤者を紐付ける必要がある．まする resource_to_account_rule で表現される．

た，利⽤者が事業である場合やシステムである場

また，各事業単位や各システム，各個⼈はアカウ

合，任意の部署に所属する個⼈である場合もあり，ントとして表現され，それらは利⽤者にも請求先

これらさまざまな利⽤者を表現できる構造が必要にもなり得る．たとえばある事業単位に属する個である．

⼈がシステムを利⽤したときは，その個⼈が利⽤

3 DFAS の設計

3

図 1.1 多段請求の例

図 1.2 DFAS の概念モデル者であり，所属する事業単位が請求先となる．⼀

3.2

データ構造

⽅，多段請求が発⽣する場合では，システムを利⽤

図 1.3 に DFAS のデータ構造の⼀部を⽰す．

したほかのシステムが利⽤者や請求先となること

利 ⽤ 者 や 請 求 先 を 表 す account は 1 つ のがある．それらを⼀貫して扱うために，本システ

id_provider に 所 属 し ，oidc_issuer (Issuer

ムでは利⽤者や請求先となり得る主体をまとめて

Identifier) と provider_user_id (Subject In-

アカウントと表現することにした．

dentifier) の組として⼀意に表現できる．

ID プロバイダの認証，またシステム⾃⾝が認証

resource_to_account_rule で は ，JSON で機能を持つ場合は⾃⾝の認証機能を通じて利⽤者表現されるリソース属性が match_expressionを特定できる．もしシステムが認証機能を持たず，(JSON)

利⽤者を特定できない場合，使⽤されたリソース

さ れ た 請 求 先（Billing

属性から請求先を結び付けることになる．

量 を 紐 付 け る ．match_orderの 各 要 素 を 含 む と き ，指 定

Account）に 使 ⽤
は 複 数 の

1 管理会計における多種多様なシステムリソースの包括的な収集・管理

4

図 1.3

DFAS のデータ構造の⼀部

resource_to_account_rule に ⼀ 致 す る 場 合

まず，DFAS は MetricConverter を通じて，各シに 優 先 す る 順 位 で あ る ．認 証 が な く 利 ⽤ 者

ステムの監視システムに対してシステム使⽤量にを 特 定 で き い な い 場 合 に 対 し て ，こ の よ う に関連するデータを収集し，システム使⽤量ログ（図match_expression と match_order を組み合わ1.6）に変換したうえでデータ基盤である Patriot

せたルールにすることで，柔軟に請求先アカウンに保存する．⼀⽅，各システムを⼀意に認識するたトを紐付けることができる．

めの情報を ID プロバイダから取得するとともに，DFAS Web でシステム使⽤量を⽰すログと請求先

4 DFAS の実装を紐付ける情報 resource_to_account_rule を各システム担当者が⼊⼒する．この情報とログを

4.1

管理会計システム

掛け合わせて集計したシステム間の使⽤量データ

まず，DFAS の位置付けを明確にするために管を API を通じて統合会計システムである Macys

理会計システムの全体像を図 1.4 に⽰す．現在，管に受け渡す．これが DFAS が担う⼀連の機能で理会計システムは⼤きく 3 つのコンポーネントかある．

ら成り⽴っている．1 つ⽬は個⼈やシステム間の使⽤量を収集する DFAS，2 つ⽬に DFAS で集め

4.3

連携システムたシステム間の使⽤量データを取り込み，そのほ

DFAS はほかのシステムと連携し，それらを有かのインフラ費⽤，⼈件費なども含めて技術本部

機的に活⽤することで DFAS が成すべき機能を実内のあらゆる費⽤を統合的に管理する Macys，最現している．ここでは DFAS と連携しているシス

後に Macys から連携された各システムの費⽤を可テムを紹介する．

視化するダッシュボードの役割を持つ Kittyhawkの 3 つである．Macys では各システム毎に費⽤をID プロバイダ

紐付け，収益は DFAS で集めたシステム間の使⽤システムまたは個⼈を管理するために，社内の量データとリソースの単価を掛け合わせることでID プロバイダを利⽤している．社内の複数システ

算出し，収⽀を計算する．各システムは多段請求

ムへのシングルサインオンとして利⽤もでき，社を通じて最終的に各事業単位に対して費⽤を請求

内の正社員や業務委託の受託者などの個⼈を⼀意することになる．このように，DFAS は各システに表現できる ID プロバイダがあり，DFAS では個ムの収⽀，各事業に請求する⾦額を計算する上で⼈を管理する ID プロバイダとして利⽤している．

必要となるシステム間の使⽤量データを作る役割

また，システムを⼀意に表現できる ID プロバイダを果たしている．

としてサービスアカウント認証基盤である sa-iamを利⽤している．ほかにも ID プロバイダ機能を有4.2

DFAS のシステム概要

しているシステムであれば，ID プロバイダの 1 つシステム概要として DFAS のデータの流れをとして扱うこともできる．これらの ID プロバイ

図 1.5 に⽰す．連携するシステムについては後述

ダを通じて，利⽤者または費⽤の請求先としてのする．

アカウント，システムリソースを消費されたシス

4 DFAS の実装

5

図 1.4 管理会計システムの全体像

図 1.5 DFAS のデータの流れ（仮）図 1.6

システム使⽤量ログの例

1 管理会計における多種多様なシステムリソースの包括的な収集・管理

6

テムとしてのアカウントを表現できるようになっている．

5 まとめと課題
本稿では，技術本部の管理会計システムの⼀部
であり，システム間のリソース使⽤量の収集・管理を担う DFAS について紹介した．DFAS を活⽤す

監視システム各システムは時系列データベース機能を持つ監ることで会計管理システム全体として各システムの使⽤量に応じた請求・管理が実現できる．

視システムに⾃⾝の使⽤量を⽰すメトリクスを反今後の DFAS および管理会計システム全体とし映する．DFAS は監視システムの API のエンドポての課題として，管理会計システムを活⽤するこ

イントにアクセスし，データを収集しシステム使とで管理会計のしくみの改善，各システムの改善

⽤量ログに変換する．監視システムはシステム毎にいかにつなげられるかがあげられる．リソースに異なるものであっても対応できるようにプラガ

使⽤量の単位あたりの⾦額として単価を定めるこ

ブルで柔軟なしくみになっている．

とで，各システムの相対的な価値を表現できるようになったが，社内の代替システムとの⽐較や外部サービスとの⽐較を通じて，システム⾃体の運

Patriot

⽤コスト削減の取り組み，機能追加や抜本的な改DFAS が収集した使⽤量に関するデータは秋葉修など付加価値を上げる取り組みが組織として継原ラボのデータ基盤である Patriot に格納する．

続的に実⾏できるかが重要である．また，本稿のまた，DFAS がデータを収集するとき，データを保執筆段階では，まだ本番運⽤が開始されていない存するときの処理は Patriot が持つ Patriot Work-

ため，まずは継続的に管理会計システムが適切に

flow Scheduler で管理され実⾏される．さらに，使われるために障壁になっている要素が本番運⽤

Patriot からデータを取り出し処理をする FDC

開始後にあるようであれば，その解消の優先度がAPI があり，DFAS から Macys にデータを受け渡⾼いと考えられる．まずは運⽤が軌道に乗るようすとき，この API 機能を使⽤している．

に地道な対応が今後の第⼀歩となる．

7

Med ia Dat a Tech St udio

2
執筆者

組織間の連携を実現するためのワー
クフローエンジン

岩城 洋⼀

概 要 秋葉原ラボでは各サービスの定期処理，機械学習モデル作成などのワークフロー実⾏を⽀援するための基盤を提供している．機械学習モデルの作成のためには，データの収集や前処理などのさまざまなデー
タに関連する処理を連携して動かす必要があり，組織の規模が⼤きくなるほどそれらの処理は各チームまたは各組織によって開発・運⽤される．このため近年は組織間のさまざまな業務ワークフローを連携させる重要性が⾼まっている．本稿では組織間の効率的なワークフロー連携を実現することを⽬的とした現在開発中のワークフローエンジンについて紹介する．

Keywords

ワークフローエンジン，バッチ処理，Kubernetes，Operator

1 はじめに秋葉原ラボでは機械学習のモデル作成を含む各種ワークフローが定期的に実⾏されている．これ
らのワークフローは秋葉原ラボ内のシステムやデータと連携するだけではなく，他組織のシステるための⼀連の流れがワークフローであり，ワー
クフローの中で実施されるデータ準備，前処理，学習処理などが個々のジョブ∕タスクである．

2 背景と課題

ムやデータと連携するものもある．当社では社内

秋葉原ラボでは各ワークフローをワーカの OSにおけるデータ有効活⽤の促進を進めており，他∕ライブラリ環境に依存しない形でワークフロー

組織とのシステムやデータによる効率的な連携はを実⾏するために，オープンソースのワークフロー

ワークフローにおいても重要性が⾼まっている．

エンジンである Apache Airflow*1 をベースとした

本稿では秋葉原ラボにおける，組織間の効率的なワークフロー実⾏基盤をラボ向け Kubernetes 環

ワークフロー連携を実現するためのワークフロー

境*2 上で運⽤している．またこのワークフロー実

エンジン開発の取り組みについて紹介する．

⾏基盤では秋葉原ラボ内の要件を満たしたり，ワー
クフロー利⽤者の学習コストやワークフロー作成

1.1

ワークフローの⽤語に関する補⾜

本稿ではワークフローとは「システムやサービ

コストを軽減するために Airflow のコードベース等に対して機能追加や改修を⾏っている．

スの⼀連の処理を⾏うために構成される１つ以上

ワークフロー実⾏基盤によりライブラリ等に依のジョブ∕タスクの集合体」を指す．たとえば機存しないワークフローの管理・運⽤という当初の械学習モデルを作成する場合は，モデルを作成す

⽬標は達成しているが，以下のような課題がある．

*1 https://airflow.apache.org/*2 https://d2utiq8et4vl56.cloudfront.net/files/topics/25465_ext_22_0.pdf?v=1607324285

2 組織間の連携を実現するためのワークフローエンジン

8

1. 依存コンポーネントが多い：Airflow では Web,

2.1

既存の代替⼿段の検討

Scheduler, Worker というコンポーネントで構

前述した課題を解決するための代替⼿段の候補

成されており，またそれらのコンポーネントがとして，Kubernetes 上で動作し，ワークフロー定連携するために Redis, データベースも必要と義を宣⾔的に記述可能なワークフローエンジンでなるため依存コンポーネントが多くなる．運⽤

ある Argo Workflows*4 ，Tekton*5 を検討した．

環境では各コンポーネントの冗⻑化も⾏ってい

Argo Workflows と Tekton は Kubernetes Op-

るため，これらを含めた運⽤コストが⾼くなる

erator *6 として動作するため，ワークフローの管傾向にある．

理と制御が Operator に集約されて依存コンポー

2. 機能拡張が困難：Airflow をベースとしている

ネントが少なくなるので前節の 1 つ⽬の課題を解ため，ワークフロー利⽤者からの Airflow にな決できる．しかし，2 つ⽬の課題については機能をい機能があった場合に Airflow の内部実装を理拡張するためのプラグイン機能等は提供されてい解したうえで設計と実装が必要となる．このたないため解決することはできず，3 つ⽬の課題につめ機能追加や機能改善時には Airflow 側のソーいても複数のワークフロー連携を実現するためのスコード，データベーススキーマを調査したう

しくみが提供されていないため解決できない．以

えでソースコード改修を⾏う必要がある．

下に 3 つ⽬の課題を解決できない詳細な理由を挙

3. ワークフロー連携のしくみが存在しない：ワー
クフロー連携とは「Amazon S3*3 の特定バケッ

げる．

トの配下に新しいオブジェクトが追加された」• 標準ではワークフロー連携をサポートしない：

といったような別ワークフローの実⾏結果を検Argo Workflows と Tekton はともにワークフ知してワークフローを実⾏するしくみである．

Airflow は定期実⾏によるワークフロー実⾏には対応しているが，ワークフロー連携のしくみは持たない．

ローとその中のタスクを定義，実⾏，制御するために必要な Kubernetes CRD（Custom Re-

source Definition）*7 などを提供するが，複数のワークフロー間の連携をサポートするしくみが提供されていない．

特に 3 つ⽬の課題は，機械学習モデル作成など• ワークフロー連携を実現する拡張のしくみが複における組織間のワークフロー連携の重要性が⾼

雑：Argo Workflows では Argo Event*8 ，Tek-

まっていること，秋葉原ラボ以外の組織で運⽤さton では Tekton Trigger*9 というイベント検知

れているバッチ処理システムやワークフローエン

関連の拡張コンポーネントがあり，これらのア

ジンでもワークフロー連携が課題となっているこ

ドオンを⽤いることで様々なデータソースのとも踏まえると，今後のサービス開発や改善の競

データ変化を検知して組織間のワークフロー連

争⼒を⾼めるためにも解決することが不可⽋な課携を実現することはできる．ただしこれらの拡題である．

張コンポーネントは新たな Kubernetes CRD
およびイベントルーティング等のしくみといった複雑性を導⼊することになるため，ワークフ
ロー利⽤者がワークフロー連携を実現するため*3 https://aws.amazon.com/jp/s3/*4 https://argoproj.github.io/argo-workflows/*5 https://tekton.dev/*6 https://kubernetes.io/docs/concepts/extend-kubernetes/operator/*7 https://kubernetes.io/docs/concepts/extend-kubernetes/api-extension/custom-resources/*8 https://argoproj.github.io/argo-events/*9 https://github.com/tektoncd/triggers

3 ワークフローエンジンの概要の学習コストがより⾼くなる．

• ワークフロー連携の管理・運⽤のしくみがな
い：前述した Argo Event や Tekton Trigger は
基本的にワークフロー実⾏等のアクションを実施するまでが責務であるため，それ以降の対象ワークフローの実⾏結果や履歴などを管理するためのしくみは提供されていない．このためこの部分の管理・運⽤はワークフロー利⽤者に委ねられることになるため運⽤の負担が⼤きくなる．
このように Argo Workflows や Tekton ではイ
ベント検知関連の拡張を⽤いることでワークフ

9
みを拡張機能として導⼊することが最も重要な⽬的の１つとして挙げられる．
ワークフローエンジンの主な特徴を以下に⽰す．

• ワークフローの⼿動実⾏，定期実⾏に加えて，
ワークフロー連携を実現するために「各システ
ムやサービスにおけるデータ変化等によるイベ
ント契機実⾏」に対応する．

• イベントを監視するための条件を，システムやサービスといった監視対象によらず統⼀的な記法で記述できる．

• Kubernetes CRD の YAML マニフェストとして宣⾔的に記述，管理することが可能．

ロー連携⾃体は実現することは可能となるが，シ• ワークフローの管理・運⽤を⾏うための統合的ステムの依存コンポーネントを増やし，かつワーな機能，UI を提供する．
（パラメータ指定実⾏，

クフロー利⽤者の学習コストや運⽤負荷の増⼤を

ワークフロー連携時の実⾏履歴の管理）招くことになるため代替⼿段としては採⽤に⾄ら• ワークフローの基本機能，および要件を過不⾜なかった．Argo Workflows と Tekton の課題を解なく満たすための拡張機能を疎結合に分離する決するための Issue や Pull Request を作成するア

ことにより，基本機能側の実装を改修せずに機プローチも考えられるが，どちらも⽐較的規模の能拡張が可能．

⼤きい OSS プロジェクトであるためさまざまな理
由により Pull Request がマージされない可能性もあるため⾒送っている．機能⾯でワークフロー連携を実現しつつ，管理・運⽤⾯でワークフロー利⽤者の負担を最⼩限にすることを両⽴するため，次節で述べるワークフローエンジン開発を⾏うこと
となった．

3.1

ワークフロー連携のしくみ

Wurfrahmen のコア機能であるワークフロー連携を実現するための考え⽅について説明する．各
ワークフローを連携するための基本モデルとして，各組織のシステムやデータソースの状態やデータ変化をイベントとして監視し，そのイベントを検知した契機でワークフローを実⾏することにより3 ワークフローエンジンの概要
秋葉原ラボでは上述した従来のワークフローエ
ンジンの課題を解決するために，Wurfrahmen と呼ばれるワークフローエンジンを開発している．

Wurfrahmen は既存ワークフローエンジンに不⾜している機能やしくみを拡張機能として補完する
ことにより各種課題を解決することを⽬的とした
ワークフローエンジンである．秋葉原ラボでは各サービスの品質向上などを促すための社内向けシ

組織内および組織間のワークフローを疎結合に連携するものとする．各組織のサービス，システム，
データソース等をドメインとして定義し，ドメイ
ン毎のイベントの監視条件を記述することにより，ワークフロー利⽤者は組織間のドメインをまたいだ疎結合なワークフロー連携を宣⾔的に記述して管理・運⽤できる．（図 2.1）

• 対象とする組織，ドメイン，データイベントは１つ以上を指定できる．

ステムを提供しており，各組織のサービスやシス• 複数の組織のドメインとデータイベントを監視

テムのワークフローと連携することは極めて重要することにより，複数組織とのワークフロー連であるため，特に複数のワークフロー連携のしく携を実現できる．

2 組織間の連携を実現するためのワークフローエンジン

10• ドメインとそのイベントに着⽬して連携を⾏うため，既存のバッチ処理システムやワークフ
ローエンジン上で運⽤されるワークフローとも疎結合に連携することが可能．

• Attribute は，Key (Attribute Name) と Value(Attribute Value) で構成される．
• Object は１つ以上の Attribute と紐付いており，Attribute からも関連するすべての Objectと紐付いている．

3.2

イベント監視モデル

前述したとおり，Wurfrahmen では各ドメイン• Object, Attribute のデータ差分を管理することにより，Attribute と紐づく Object の状態のデータ変化などのイベントの監視と検知を⾏う

および変化を検知可能．(Created, Updated,

ことにより，組織内外のドメインのイベントに基Removed, Exists)

づいたワークフロー連携を実現できる．イベント

イベント監視条件に合致する Object を検知しの監視と検知を⾏うためにワークフロー利⽤者はた場合，Wurfrahmen ではこれに対応するドメイ

イベント監視条件を記述する必要があるが，ワーンイベント契機でワークフローを実⾏し，実⾏さ

クフロー利⽤者の学習コストや運⽤負荷を軽減すれたワークフローの中では該当するドメインイベ

るためにこのイベント監視条件の記述は統⼀的かントの Object と Attribute を参照できる．これにつシンプルな構⽂で記述できることが望ましい．

よりワークフロー外部で発⽣したドメインイベン

これを実現するため Wurfrahmen ではドメイン

トの内容に応じた処理や制御を⾏うワークフロー

を定義し，そのドメインの中で Object（オブジェクト）と Attribute（属性）のシンプルなモデルを連携を実現できる．
このイベント監視条件のモデルには以下の利点

構築する．

があり，ワークフロー利⽤者は Wurfrahmen を⽤• ドメイン：特定のシステムやサービスを指す．

いてワークフロー連携を伴うワークフローを記述

たとえばシステムであれば S3 や Hive，サービする際の敷居を下げることに寄与している．

スであれば ABEMA*10 などがドメインとして• イベント監視条件を記述するために SQL や，挙げられる．ワークフロー連携に必要な抽象度

Argo Events 等の複雑なイベントルーティングに応じて，ドメインとして定義するサービスや制御の知識などを必要としないため学習コストシステムを選択する．

が低い．

• Object：データの実体を指す．たとえば S3 ド

• ワークフロー利⽤者が各ドメインのデータの追メインであれば S3 オブジェクトなどが Object

加，更新，削除などを検知するためのスクリプとして挙げられる．

トやプログラムを実装する必要がない．

• Attribute：Object が持つ属性を指す．たとえ• Object と Attribute によるシンプルなモデル

ば S3 ドメインであれば S3 オブジェクトのバを採⽤しているため，広く普及しているオブ

ケット名やタグなどが Attribute として挙げら

ジェクト指向モデルの知識をベースにドメインれる．

の追加や拡張ができる．

ワークフロー利⽤者はイベント監視条件の中で

Object の Attribute の値やパターンを記述することで監視対象を指定できる．（図 2.2）

• Object と Attribute の変化パターンからイベ
ント検知を⾏うため，ユースケース拡張のたびにイベントを増やす必要がない．適切な Ob-

ject と Attribute が定義されていれば，イベン• 各ドメインに対して，データの実体を Object，
データの属性を Attribute として定義する．
*10 https://abema.tv/

ト監視条件でイベントを表現できる．

4 新ワークフローエンジンのアーキテクチャ

11

図 2.1 組織内外のワークフロー連携

図 2.2 Object/Attribute のイベント監視モデル

イベント監視条件の記述例

この例で登場したドメインは IT サービスの開発

イベント監視対象であるドメインおよび接続情や運⽤に携わる者にとっては広く普及したシステ報を指定したうえで，以下のイベント監視条件とムやサービスなどのドメインだが，ドメインはこして以下の 2 つを記述する．

れ以外にもたとえば秋葉原ラボ内等で提供する機• watch: 監視対象の Object を条件⽂で記述する．“<Object 名>.<Attribute 名>” という形
式で監視対象となる Object を指定し，==や>等の⽐較演算⼦を⽤いて Attribute の値と⽐較する形で記述する．

• detect: 監視対象の Object で検知すべきイベ
ント．Created, Updated, Deleted, Exists のいずれかを指定できる．
図 2.3 に AWS S3 および Hive のドメインに対する domain, watch の記述例を⽰している．なお

械学習のモデル管理システム等の社内システムやサービスのドメインも定義している．これらのすべてのドメインで前述した Object, Attribute によるモデルに基づいたイベント監視条件を記述できる．

4 新ワークフローエンジンのアーキテ
クチャ
本節では，前述した Wurfrahmen のしくみや機能を実現するために採⽤しているアーキテクチャについて述べる．

2 組織間の連携を実現するためのワークフローエンジン

12

図 2.3 各ドメインの監視条件記述例

Wurfrahmen ではワークフローを宣⾔的に記述，と疎結合に連携する形で機能を拡張できる．これ

管理を⾏うため，Cloud Native Computing Foun-

によりワークフロー実⾏制御の基本機能は Argo

dation（CNCF）プロジェクト*11 に代表されるクWorkflows レイヤが提供し，Argo Workflows レ

ラウドネイティブエコシステム，および Kuber-

イヤの基本機能では提供できないワークフロー連

netes エコシステムの恩恵を最⼤限に受けられる携などの機能を拡張機能として Wurfrahmen レ

Kubernetes Operator パターンを⽤いて実装してイヤが提供することを実現できる．Wurfrahmen，いる．

Argo Workflows，Kubernetes の組み合わせによ

前述した通り，Argo Workflows や Tekton 等の代替⼿段候補のワークフローエンジンは単独では秋葉原ラボの要件を満たすことはできないものの，
以下の特徴をもつ Kubernetes CRD として基本機能が提供されている．

• Kubernetes の JSON ∕ YAML の宣⾔的 API
として定義されているため，⾔語やシステム⾮るワークフローエンジンの構成図を図 2.4 に⽰す．

• Wurfrahmen：Argo Workflows では提供できない拡張機能を提供する．秋葉原ラボ開発のデータ変化監視コンポーネントと連携することにより，各ドメインのデータ変化等のイベント
契機でのワークフロー実⾏を実現する．

• データイベント監視コンポーネント：イベント

依存のインタフェースが提供されている．

監視条件を記述することにより，各ドメインに• Kubernetes 上のリソースであるため，そのほおけるデータ変化等のイベント監視および検知

かの Kubernetes リソースと同様に API 経由

を⾏う機能を提供する．もともとは Wurfrah-

で spec や status の設定および監視ができる．

men の機能の⼀部だったが，ほか⽤途でも汎⽤• ワークフロー完了時等に関連する Kubernetes

的に利⽤できるようにするため別コンポーネン

イベントを発⾏するため，ワークフローの各種イベントも同様に監視ができる．

Kubernetes Operator パターンで実装されている Wurfrahmen は，Kubernetes の CRD リソース
やイベントを介して，Argo Workflows や Tekton*11 https://www.cncf.io/

トとして分離している．

• Argo Workflows：基本的なワークフロー実⾏
および制御を提供する．

• Kubernetes：Kubernetes クラスタ．ワークフ
ローに関連するリソースやイベントの管理，制御を⾏う．

5 まとめ13

図 2.4

Wurfrahmen の構成

Argo Workflows と Tekton のうち，前者の Argo

態が変化したり，ワークフローやタスクが完了

Workflows を基本機能を提供するワークフローエ

したりした時に発⽣する Kubernetes Event をンジンとして採⽤した理由は，(1) 機能追加を含め契機に拡張機能が実⾏される．たとえばワーク

た開発が活発であること，(2) Tekton よりも GCP

フロー完了時にその実⾏結果をワークフロー利等の特定クラウド環境への依存度が低いこと，(3)

⽤者に Slack 通知を⾏う．

Kubeflow*12 のように Argo Workflows を基本機
能として利⽤している実績があること，(4) CNCF

Hosted Project であること，といったものが挙げられる．

Wurfrahmen の拡張機能の提供には 3 つのパ
ターンがあり，これらのパターンを組み合わせて実現している．拡張機能の提供例と合わせてそれ

い ず れ のパ タ ー ン も Argo Workflows お よび

Kubernetes のリソースとイベントを介して拡張機能を実現しているため，Argo Workflows や Ku-

bernetes の内部構造や実装の詳細を把握したり依存したりすることなくそれぞれのインタフェースに基づいて機能を拡張できる（図 2.5）．

ぞれのパターンを以下に⽰す．

5 まとめ
1. Wurfrahmen CRD リソースをもとにサーバとして提供：ワークフローのイベント契機実⾏，

本稿では組織間の効率的なワークフロー連携をパラメータおよび対象タスクを指定可能なワー実現することを⽬的としたワークフローエンジン

クフロー実⾏の Web UI などを提供する．

である Wurfrahmen の概要，しくみ，アーキテク

2. Argo Workflows CRD リソースへの変換時にチャについて紹介した．

提供：Wurfrahmen CRD から Argo Workflows

今後は (1) 秋葉原ラボの既存のワークフロー実

CRD に変換する時に，社内システムと連携す⾏基盤から Wurfrahmen へのワークフロー移⾏，

るためのアドオン設定を⾏ったり，ワークフ(2) 他組織の既存バッチ処理システムやワークフ

ローを実⾏する時に必要な Argo Workflows お

ローエンジンから Wurfrahmen へのワークフロー

よび Kubernetes に関連する煩雑な設定を⾃動移⾏を進めていく予定である．これにより混在す的に⾏ったりする．

るワークフローエンジンの Wurfrahmen への集

3. ワークフロー関連の状態変化やイベントを契機に提供： Argo Workflows CRD リソースの状*12 https://www.kubeflow.org/

約・統合を⾏い，組織内外でのワークフロー連携を促進する予定である．

14

2 組織間の連携を実現するためのワークフローエンジン

図 2.5 拡張機能提供の 3 つのパターン

15

Med ia Dat a Tech St udio

3
執筆者

ABEMA における動画特徴抽出と推
薦への応⽤

若松 浩平

概 要 当社のメディアサービスの⼀つである新しい未来のテレビ「ABEMA」に向け，推薦⽤途への応⽤やコンテンツ理解の促進を⽬的として AVE(ABEMA Video Embedding) を提供している．AVE は ABEMAのコンテンツである動画に対し機械学習とコンピュータビジョンに関する技術を利⽤することで分散表現を付与したものである．本項では動画からの特徴量抽出の取り組みである AVE v1 と，推薦への利⽤によるユーザー体験の向上を⽬的に⾏ったアップデートである AVE v2 について紹介する．v2 では v1 の有していた，内容の⼤きく異なるコンテンツを推薦してしまうという問題に対し，ユーザーの⾏動分析から得た知⾒をもとに改善を⾏った．結果としてオフラインでの検証でランキング指標の向上が確認できたほか，実際にオンラインで⾏った A/B テストでは⼀部ジャンルにおけるサービス指標の向上が確認できた．

Keywords

機械学習, コンピュータビジョン, 動画像処理, 特徴抽出

1 はじめにAVE では始めにコンテンツベースでの推薦の実現のため，特に動画からの特徴抽出に主眼を置い当社のメディアサービスの⼀つである ABEMA

た v1 を実装した．その後，v1 の運⽤の結果を踏は新しい未来のテレビとして展開する動画配信

まえ推薦におけるさらなる精度の向上を⽬指し，サービスである．ABEMA ではユーザー体験の向視聴ログによる特徴空間の変換を⾏った v2 を実装

上を⽬的にデータの活⽤を進めており，機械学習をした．

⽤いた番組編成を⾃動化するプロジェクト，デー

これらの検証では，オフラインにおいて視聴回タを活⽤したキャスティング⽀援ツールの開発，数の少ない動画に対しベースラインを上回る結果

番組のアートワークをパーソナライズするためのが得られ，コールドスタート問題の改善傾向とコン

アルゴリズムの開発などに取り組んでいる．

テンツベースの推薦の有効性を⽰した．また，オ

本稿では ABEMA におけるデータ活⽤の⼀環として取り組んだ AVE(ABEMA Video Emebed-

ンラインでは⼀部ジャンルにおいてサービスの指標である CTVR の改善が確認された．

ding) について紹介する．元来 ABEMA の推薦は

本稿ではこれらの v1, v2 の⼿法や実装，提供を

視聴ログをベースにして⾏われており，視聴回数

⾏うシステム，その評価や検証について説明する．

の少ないコンテンツに対して有効な推薦がしづら

まず 2 節で動画からの特徴量抽出の取り組みであい，いわゆるコールドスタート問題を抱えていた．

る v1 について紹介し，続いて 3 章で推薦へ向け

そこで AVE では動画から特徴量を抽出し，コンテ

アップデートを⾏った v2 について紹介する．4 章

ンツベースの推薦へ活⽤することで前述の問題をでは AVE を提供するシステムについて，最後に 5解決しユーザー体験の向上を⽬指した．

章で本稿を総括して今後の課題について述べる．

3 ABEMA における動画特徴抽出と推薦への応⽤

16

2 AVE v1
本節では特に動画からの特徴抽出に主眼を置いた AVE v1 について紹介する．2.1 項で AVE v1の導⼊先の推薦システムについて簡潔に述べ，2.2
項でどのように動画から特徴抽出を⾏うかについて述べる．また，2.3 項では AVE v1 の評価について，2.4 項では課題について説明する．

2.1

背景

ABEMA では，ユーザーに合わせ適切なコンテンツを配信するための推薦のしくみが複数導⼊されている． このうち，ユーザーが視聴中の動画に対し，次にユーザーが視聴しやすい動画を提⽰す
る推薦システムに AVE が導⼊されている．
推薦システムの概略を図 3.1 に⽰す．推薦シス
テムはクエリに対し推薦したいコンテンツを候補としてあげる Candidate Generator, それらを画像からの事前学習モデルによる特徴抽出」，「画
像特徴の集約」という 2 ステップで動画の⾒た⽬に関する特徴抽出を実現した．
処理イメージを図 3.2 に⽰す．まず，動画からフレーム画像を等間隔に 20 枚取得する．次に，取得したそれぞれの画像の特徴を抽出する．これには事前学習を⾏った Inception V3 [1] を⽤い，最終層の出⼒である 2048 次元のベクトルを画像の特徴とした．最後に，得られた 20 個のベクトルから各次元について平均値を取ることで 2048 次元のベクトルを作成しこれを動画の特徴量とした．
推薦での提供の際には，データサイズの削減を⽬的に PCA を利⽤して 100 次元に次元削減を⾏う．Candidate Generator として⽤いる場合は，次元削減後の特徴空間内でクエリとなる動画に対しユークリッド距離が近いコンテンツを推薦候補として提⽰する．

ユーザーに合わせ視聴されやすい順番に並べかえ
る Ranker から構成されている．

AVE の開発以前，システムを構成する Candi-

2.3

評価

オフライン検証

date Generator は視聴ログに基づいて推薦候補をオフライン検証では，従来⼿法の⾏動ログベー

作成していた．しかし，このような形式の推薦はスの Candidate Generator と⽐較することによユーザーが潜在的に興味を持つ動画の視聴数やクり AVE v1 の 有 効 性 を 検 証 す る ．従 来 ⼿ 法 はエリとなる動画が少ない際に，適切な推薦が⾏え(Weighted)MF [2] で得た動画ベクトルのコサイ

なくなってしまうコールドスタート問題を有してン類似度が⾼いコンテンツを候補集合とする．

いる．コールドスタート問題への対処としては，

ここでは，ランキング指標である nDCG [3] をしばしばコンテンツベースの推薦があげられる．

⽤いて評価を⾏った．評価⽤のデータには，視聴コンテンツから情報を抽出しそれを推薦に活⽤す

ログからクエリの動画に対しユーザーが組み合わることで，コンテンツの持つログの量の多寡によせて⾒やすい動画のランキングを作成し利⽤した．

らず適切なコンテンツを推薦できる．AVE v1 に結果として，nDCG@30 は視聴ログを基とする

よって動画から得られた特徴を⽤いる Candidate

ベースラインの⼿法 (MF) で 0.396, AVE v1 でGenerator を導⼊することで，コンテンツベース

0.370 となった．また，動画の視聴回数に対する平の推薦を実現しコールドスタート問題の改善によ

均 nDCG のスコアをグラフにしたものを図 3.3 にるユーザー体験の向上を⽬指した．

⽰す．
全体の nDCG@30 ではベースラインの⼿法が

2.2

処理

v1 より良い結果を⽰すことが確認された．⼀⽅

動画は連続した画像と⾳声によって構成されてで，図 3.3 より視聴回数 10000 回以下においてはおり，特に画像は事前学習されたモデルを利⽤す

v1 がベースラインの⼿法を上回る結果が確認さることで⽐較的容易に品質の⾼い特徴抽出を⾏うれた．したがって，視聴回数が少ない動画に対しことができる．そこで v1 では，「動画を構成する

ベースラインより指標の改善が確認できることか2 AVE v1

17

図 3.1 ABEMA のコンテンツ推薦システム

図 3.2 AVE v1 の特徴抽出の処理イメージ

図 3.3

視聴回数に対する nDCG

ら，v1 がコールドスタート問題に対し有効に働く

ストを 2020 年 3 ⽉に実施した．評価指標には，提可能性が⽰唆された．

⽰された推薦候補がクリックされたのちに視聴に結び付いたかを⽰す CTVR を採⽤した．
ジャンルを抜粋してベースラインとの相対値をオンライン検証
オフライン検証の結果を踏まえ，v1 を Candi-date Generator の⼀⼿法として導⼊する A/B テ

集計したものを表 3.1 に⽰す．ドラマ，恋愛番組，
バラエティなどのジャンルや全体では CTVR が低

18

3 ABEMA における動画特徴抽出と推薦への応⽤

下したものの，アニメ，映画，⿇雀ジャンルなど

3.1

距離学習

でベースラインに対し CTVR が改善された．オン

距離学習とは⼊⼒とするデータの類似度がユー

ライン検証の結果，CTVR の改善が確認された 5

クリッド距離やコサイン類似度などの尺度と対応ジャンルで v1 が本番環境において⽤いられることするような別の空間に埋め込む⼿法である．

が決定した．

AVE における距離学習による特徴空間の変化のイメージを図 3.4 に⽰す．⾒た⽬の類似度が表現される v1 の特徴空間から，ユーザーにとっての動

2.4

考察と課題

表 3.1 より，オンライン検証において v1 が有効に働くジャンルとそうでないジャンルに分かれる
ことが確認された．

画の関連性が距離として表現される v2 の空間に埋め込むことで，推薦集合がより良い集合になることが期待できる．
また，特徴空間の補正のイメージを図 3.5 に⽰有効に働いたジャンルとしてアニメや⿇雀，趣す．距離学習によってサンプル間の距離が調整さ味があげられる．たとえばアニメでは画⾵が作品れると，調整対象と同じ特徴を持つサンプルに対性を表現している場合，⿇雀や趣味では動画を象しても同時に調整が及ぶ．これにより直接学習の徴するような道具を含むシーンが写るといった場

対象とならない動画に対しても距離学習の効果が合がある．そのため⾒た⽬の特徴抽出によって動及び，コールドスタート問題にも有効に働くこと

画の内容をうまく表現でき，良い結果を⽰したとが期待される．さらに，今後抽出する特徴を増や考えられる．

した場合にも同様に補正の対象となり，学習後に⼀⽅で，恋愛番組やドラマ，バラエティなどの多くの実写作品では CTVR が低下した．実写ジャ追加されるサンプルに対しても精緻な関連性の再
現が頑健に⾏われることが期待される．

ンルは多くの場合実在の⼈間を被写体としており，
⾒た⽬による違いが現れづらい．そのため v1 の特徴空間内で作品の関連性を表現できず CTVR が低下したと考えられる．

3.2

視聴ログから教師データへの変換

距離学習をするにあたって教師データとしてコンテンツの関連性や類似度を表す尺度が必要とな

関連性のない動画を提⽰している可能性についる．今回は尺度としてユーザーの視聴ログを利⽤て調べるため，ベースライン，v1 の推薦集合 30

することとした．利⽤にあたって，関連性のある件が有する平均ジャンル数を算出した．⼀部ジャ動画はユーザーが連続して視聴しやすいという仮ンルの結果を表 3.2 に⽰す．表から，ほとんどの説のもと，ユーザーの⼀連の視聴⾏動の中に任意ジャンルでベースラインに⽐べ v1 の推薦集合のの動画のペアが含まれる回数を動画間の関連性と平均ジャンル数が多いことがわかる．特に恋愛番みなすこととした．以下の⼿順で視聴ログを教師

組，バラエティ，ニュースなどの CTVR の低下しデータに変換する．

たジャンルではその傾向が顕著であり，v1 がジャンルの異なるような関連性の低い推薦集合を作成してしまうことがわかった．

視聴ブロックの作成
ユーザーの⼀連の視聴⾏動を視聴ブロックと定義する．視聴ブロックにはユーザーが連続して視3 AVE v2

聴しやすい動画を含めることを⽬的とする．
ユーザーが視聴した動画を時系列に並べたもの

本章では v1 の課題を踏まえ，距離学習の導⼊にを {v1 , v2 , ..., vn } (vi は i 番⽬に視聴した動画) とよって推薦での精度向上を⽬指した v2 について紹したとき，i 番⽬の視聴が完了してから i + 1 番

介する．

⽬の視聴を開始するまでの時間を視聴間隔とよび

3 AVE v2

19
表 3.1 v1 導⼊の A/B テストの結果 (ベースラインとの相対値)

ジャンル

v1 の相対値 [%]

全体

-2.58

アニメ

+13.36

韓流・華流+21.18

ドラマ

-7.78

趣味

+43.54

⿇雀

+6.66

映画

+26.82

ニュース

-3.77

恋愛番組

-17.41

バラエティ-12.13表 3.2 推薦集合 30 件が有する平均ジャンル数

ジャンル

ベースラインv1

相対値 [%]

全体

2.50

3.62

+59.31

アニメ

1.27

1.54

+20.74

韓流・華流

1.12

1.76

+56.71

ドラマ

2.02

2.78

+37.76

趣味

4.65

4.10

-11.67

⿇雀

1.06

1.45

+36.91

ニュース

1.19

3.63

+204.63

恋愛番組

1.72

4.04

+134.77

バラエティ

2.39

6.33

+164.62

ti,i+1 とする．すべての視聴間隔に対し，ある閾値

る必要がある．今回は学習の設定のしやすさと効T と⽐較して ti,i+1 > T の箇所で動画の集合を区率を踏まえ Triplet Loss + Semi-Hard Negative

切った部分集合を作成し，これらを視聴ブロック

Selection [4] を採⽤することとした．

とする．

Triplet Loss
教師データへの変換
同⼀視聴ブロック内における重複を排除した２
つの動画の組み合わせの登場回数を，全ユーザーのTriplet Loss は関連性が⾼いとされるペアよりも関連性の低いペアが埋め込み空間上で近い場合にペナルティを設ける損失関数である．

すべての視聴ブロックで合計する．この数値の⼤

任意のサンプルである anchor, anchor と類似

きい上位の組み合わせを関連がある動画とみなす．

度が⾼いとされる positive, 類似度の低いされる

negative を⼊⼒とする．動画 vi に対する v1 のベ
3.3

Triplet Semi-Hard Loss

クトルを xi , そのベクトルに対する変換の操作を

距離学習を⾏うにあたり，どんなサンプルを対fθ (xi ) とした場合，式 (3.1) を最⼩化するようにパ象にしてどのような距離の補正を⾏うかを決め

ラメータ θ を最適化する．なお，fθ (xi ) の出⼒は

3 ABEMA における動画特徴抽出と推薦への応⽤

20

図 3.4 距離学習の前後における特徴空間の変化のイメージ

図 3.5

距離学習による特徴量の補正のイメージ変換を実施するモデルに依存し，任意の次元のベクトルとなる．今回は v1 と同じ 2048 次元のベクトルとしている．

3.4

評価

オフライン評価()
Σi=1 L fθ (xi ), fθ (xipositive ), fθ (xinegative ) (3.1)

オフライン評価では v1, v2 に対し，2.3 と同様にランキング指標である nDCG を⽤いて評価を

xi , xipositive , xinegative は i 番⽬のサンプルに対す⾏った．

る anchor, positive, nagative に対応した v1 のベ

結果として，nDCG@30 は v1 で 0.2797, v2 でクトルである．ここで L は損失関数であり f (xi )0.2948 となり，v1 に対し 1.52 ポイントの改善がに対し f xinegative の⽅が xipositive よりも埋め込み確認できた．また，ジャンルごとに指標の差異に後の特徴空間内で近い際にペナルティを設ける関ついて確認すると，v1 が課題としていた実写ジャ数を設定する．

ンルである恋愛番組やバラエティを含む 14 ジャン

今回は式 (3.2) のヒンジ損失関数を⽤いる．

Lhinge (x, y, z) = max(0, ||x − y||22 − ||x − z||22 + α)
(3.2)

ルで nDCG が改善したことが確認できた．

オンライン評価2020 年 12 ⽉に v2 を Candidate Generator と今回は，マージンの設定は実験の結果から α = 0

して導⼊する A/B テストを実施した．ベースライとしている．最適化されたパラメータ θ を⽤いてンとの CTVR の相対値をジャンルを抜粋して表

動画 vi に対応する v1 のベクトル xi から得られた

3.3 に⽰す．全体ではベースラインに対し CTVRfθ (xi ) が動画間の関連を表現した分散表現である．

が低下したものの，v1 導⼊時と⽐較して相対的に

4 システム21

低下の幅は⼩さくなった (−2.72 → −2.02) ほか，

しば課題になる．v2 で距離学習を⾏うモデルは多格闘や趣味，映画ジャンルで改善傾向が⾒られた．

次元のベクトルを出⼒するモデルであれば内部のv1 で課題となっていた実写ジャンルの恋愛番組

構造に制限がなく，特徴量を結合する際に起こりについては，ベースラインに対しては低下したも得る課題に対し柔軟に対応できる．また，連続しのの v1 導⼊時と⽐較して⼤幅な改善が⾒られた

た視聴のしやすさを表現するという⽬的に従って(−17.55 → −0.16). ⼀⽅で，依然としてドラマやそれぞれのドメインの特徴から適切に学習するこバラエティでは CTVR が低下する結果となった．

とが期待されるため，情報の追加に対して頑健に働くと考えられる．

3.5

考察と課題

オンライン検証の結果，新たに改善傾向が⾒ら

4 システムれたジャンルとして「格闘」が挙げられる．既存の配信ロジックが同ジャンルでの急上昇作品やユー

本節では AVE v2 の提供システムについて紹介

ザーが視聴中のシリーズの新着作品をレコメンド

する．本システムは動画からの特徴量の抽出を⾏するのに対し，v2 は同⼤会の動画といった内容にう推論バッチ，モデルを学習する学習バッチから関連性のあるものをレコメンドでき CTVR が向上構成され，秋葉原ラボのバッチ処理実⾏基盤上でしたと考えられる．

実装，提供した．また，バッチ内で利⽤されるプ

多くの実写ジャンルでは v1 と同様に CTVR がロセスやデータ，モデルのバージョン管理には同低下した．⾳楽ジャンルを例に挙げると，あるグじく秋葉原ラボの機械学習モデル管理基盤である

ループのライブ映像に対し，v2 ではグループを問

Etna [5] を利⽤した．

わずライブ映像をレコメンドするという結果が⾒られた．実際に⾳楽ジャンルのライブ映像を視聴

推論バッチの概略を図 3.6, 学習バッチの概略を
図 3.7 に⽰す．

したユーザーについて調べたところ，同じキャスバッチの概略図中の丸はプロセスを，四⾓はデートが出演するバラエティジャンルの番組を連続しタを表しており，それぞれ Etna を利⽤してバーて視聴するといった視聴⾏動が確認された．ライジョンを管理している．特に⽣成される特徴量，距

ブ映像とバラエティ番組のような，変換前である

離学習モデル，PCA モデルについては Etna が提v1 の差異が⼤きいもののユーザーが連続してみや供する API を通してデータをアップ/ダウンロー

すい動画の組み合わせは距離学習による補正が難ドしている．ここで PCA モデルは提供時のデー

しく，CTVR が低下してしまうと考えられる．

タサイズを⼩さくするために次元削減として導⼊

v2 で利⽤する距離学習モデルは⼊⼒される特徴

している．

を連続した視聴のしやすさに結び付ける．このた

Etna を採⽤した理由として，特に推論時のモデ

め，特定のコンテキストに基づいた視聴が，⼊⼒すル間のバージョンの整合性の管理が挙げられる．

る特徴によって説明できない場合にうまく学習がPCA への⼊⼒には距離学習モデルによって変換できないと考えられる．今回の場合では⾒た⽬にされた特徴量が想定されるが，変換に利⽤する距関する特徴を表現した v1 を⼊⼒としたため，たと離学習モデルのバージョンが異なる場合，特徴空

えば⾳声に関わる視聴⾏動などは特徴空間で表現間も変化するため正しい次元削減が期待できない．

できない．この問題を改善するためには，⼊⼒でそのため PCA のバージョンから利⽤するモデル

ある特徴にユーザーの視聴⾏動を説明できるようを正しく選定する必要がある．実際に A/B テスト

な情報を増やす必要がある．

実施中に学習のバッチが不具合で動作停⽌してし

特徴量に情報を追加する際には異なるドメイン

まい距離学習モデルのみが更新されるという事態の特徴をどの段階でどのように結合するかがしばが起こったが，正しく PCA に対応する距離学習モ

3 ABEMA における動画特徴抽出と推薦への応⽤

22

表 3.3 v2 導⼊の A/B テストの結果 (ベースラインとの相対値)

ジャンル

v2 の相対値 [%]

全体

-2.02

アニメ

-0.43

韓流・華流

-0.07

ドラマ

-5.38

格闘

+4.05

趣味

+17.30

⿇雀

+0.66

映画

+3.06

ニュース

+3.60

恋愛番組

-0.16

バラエティ

-13.78

図 3.6 学習⽤バッチの処理の概略図

デルを読み込むことができ異常な出⼒を防ぐこと

からの特徴抽出を主眼に置いた v1 ではオフライができた．

ンにて視聴回数の少ない動画に対しランキング指標改善の結果が⾒られ，動画特徴量によるコール

5 まとめと今後の課題

ドスタート問題改善の傾向を⽰したほか，オンラ
インでも⼀部ジャンルにおいて指標の改善傾向が本稿では ABEMA の推薦システムにおけるコー
ルドスタート問題の解決を⽬的として動画からの特徴抽出を⾏った AVE について紹介した．動画⾒られた．距離学習によって推薦における活⽤での精度向上を⽬指した v2 では，オフライン指標で

参考⽂献

23

図 3.7 推論⽤バッチの処理の概略図

v1 を上回る結果が得られたもののオンラインでは[2] Y. Hu, Y. Koren, C. Volinsky. “Collaborative

画像を基にしたレコメンド⾃体が有していた課題

Filtering for Implicit Feedback Datasets”,

があらためて確認された．⼀⽅で視聴ログを基に

In IEEE International Conference on Data

した距離学習が今後の特徴量の追加に対して頑健

Mining (ICDM 2008), pages 263 ‒ 272,に機能する可能性についても⽰唆された．

2008.

動画からの特徴抽出や推薦への応⽤はいまだ確[3] Kalervo J ärvelin, Jaana Kek äl ä

⽴された⼿法がなく，発展途上の分野である．応

inen. “Cumulated gain-based evaluation of⽤の⼀例として何らかの参考になる点があれば幸IR techniques”, In ACM Transactions on In-いである．

formation Systems 20(4), 422 ‒ 446, 2002.
[4] F. Schroﬀ, D. Kalenichenko, J. Philbin.

参考⽂献“FaceNet: A Unified Embedding for Face
Recognition and Clustering”, In CVPR,[1] C. Szegedy, V. Vanhoucke, S. Ioﬀe, J. Shlens,2015.

Z. Wojna. “Rethinking the Inception Archi-[5] ⼤内裕晃. “データと処理の依存関係を整理する

tecture for Computer Vision”, In CVPR,

機械学習モデル管理基盤の開発”, CyberAgent2016.

秋葉原ラボ技術報告 Vol. 3，2019.

24

M ed ia Da ta Te ch St udio

4
執筆者

類似画像検索システムの設計と運⽤

松⽉ ⼤輔

概 要 秋葉原ラボは当社メディアサービスから⽇々⽣成される⼤量のデータを活⽤したサービスの健全化への取り組みやレコメンデーションシステムの開発を⾏うことでサービスの品質向上に貢献している．本稿
ではこれらの取り組みに応⽤が期待される類似画像検索システムの開発・運⽤について紹介する．開発した類似画像検索システムは，類似画像検索の課題である検索部分のレイテンシを改善するようなしくみに加え，特徴ベクトルの⽣成を汎⽤的に⾏うことができる社内基盤であるフィルタ基盤を使⽤することにより，複数のサービスに応⽤しやすい設計を実現した．

Keywords

類似画像検索, 画像特徴量, ANN

1 はじめに動に影響を与える場合，類似画像検索によるレコ
メンデーションは類似コンテンツの提供が可能で

近年，画像を取り扱うインターネットサービス

あるため有⽤である．類似画像検索を⽤いたレコが拡⼤している．当社においても例外ではなく，ブメンデーション⼿法では，⾏動ログベースのレコメ

ログサービス「Ameba ブログ*1 」やマッチングア

ンデーション⼿法の課題でもあるコールドスター

プリ「タップル*2 」など複数のサービスが画像デー

ト問題*4 の解決策として期待される．

タを取り扱っている．秋葉原ラボではユーザー投

また，類似画像検索は健全化への応⽤が期待さ

稿画像を含むプロダクトから⽇々⽣成される⼤量れる．現在秋葉原ラボでは上岡 [1]，岩井 [2] が画のデータを⽤いてレコメンデーションシステムの像分類技術を⽤いたフィルタ開発により，ユーザー

開発やサービスの健全化に取り組んでいる．本稿の投稿画像に対する⾃動フィルタリングサービス

では，画像からレコメンデーションおよび健全化を運⽤しており，サービスの健全化に⼤きな貢献を促進する⼿法として期待している類似画像検索を果たしている．画像分類は教師あり学習であるシステムの設計について紹介する．

ため，サービスにとって不適切なカテゴリを教師

画像データによりユーザーが⾏動を選択する

データとして⽤意する必要があることに対し，類ケースは多々存在する．たとえば Ameba ブログ

似画像検索は教師データを必要としない．そのたや ABEMA*3 のサムネイル画像を根拠に⾏動を選め，カテゴリを問わず画像の類似性による不適切

択するケースが挙げられる．画像がユーザーの⾏

コンテンツの再投稿防⽌が可能であり，画像分類*1 https://ameblo.jp/*2 https://tapple.me/*3 https://abema.tv/*4 ⾏動ログがない新規データでは適切なレコメンドが難しいこと

2 関連研究

25

による⼿法と異なる観点で健全化への貢献が期待た⼿法は類似画像検索に⾮常に有効的で，2015 年

できる．以上の理由から秋葉原ラボでは類似画像に発表された FaceNet [6] では距離学習⼿法であ検索システムの構築は有意義であると考え，実際

る SiameseNetwork [7] の特徴量抽出部分に CNNに開発・設計を⾏っている．

を採⽤しており，顔画像における類似画像検索の本稿では，まず 2 節で関連研究について紹介し，分野で⼤きな精度改善を実現している．2021 年現

3 節では実際に設計した類似画像検索システムに在においても，顔画像における類似画像検索の分ついて記述する．最後に 4 節でまとめと今後の課野においての研究では距離学習と CNN の組み合題について述べる．

わせがトレンドである [8, 9]．
類似画像検索を⾏うにあたり，近傍探索の⾼速化

2 関連研究類似画像検索は⼀般的に検索したい画像を何らかの特徴ベクトルに変換し検索クエリとする．そして検索対象の画像群を特徴ベクトル集合に変換
し，検索クエリとの間で類似度計算を⾏うことで類似度の⾼い画像を取得できる．近年，類似画像検索技術は画像認識技術の⼤幅な改善と⾼速な近傍探索⼿法の提案に加え，⼤量のメタデータを含む画像データがインターネットサービス上で扱われることで注⽬されている．

1990 年〜2000 年代では，SIFT や HOG などの特徴量を利⽤した検索⼿法が研究されてきた．

SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 特 徴
量 [3] はスケールスペースを⽤いた⼿法で，画像の回転・拡⼤縮⼩・照明変化にロバストな特徴量である．また HOG(Histogram of Original Gra-

dient) 特徴量 [4] は局所的な画像勾配をヒストグ

はシステム運⽤において重要な課題である．近年
では⾼速化のために ANN(Approximate Nearest

Neighbor) が広く扱われている．実際に Facebook
AI Research は⾼速な ANN アルゴリズムである
Faiss*5 の開発を⾏っており．ライブラリを公開している．また⾳楽ストリーミングサービスの Spo-tify は Annoy*6 を公開している．Annoy は実際にSpotify 内部の⾳楽レコメンデーションで使⽤されており，ANN によるアプローチがインターネット
サービス上で有効であることを⽰している．秋葉原ラボでは Phoenix*7 が近傍探索アルゴリズムを実装しており，グラフ探索による⾼速な ANN の⼿法である HNSW(Hierarchical Navigable Small

World graphs) [10] アルゴリズムを提供している．
今回設計した類似画像検索システムの近傍探索部
分においても Phoenix 上で HNSW アルゴリズムを使⽤した近傍探索を⾏っている．

ラム化する⼿法で，定点カメラで撮影した画像の3 類似画像検索システムの構築

ように画像の構成が⼤きく変化しない場合に有効

本節では実際に秋葉原ラボで設計した類似画像である．これらの⼿法はそれぞれのメリットデメ

検索システムの機能と設計について説明する．3.1

リットを考慮したうえで，さまざまな類似画像検項では類似画像検索システムの要件と設計指針に索に応⽤されてきた．近年ではこれらの特徴量について，3.2 項では実際に設計した類似画像検索シ

とって代わり，CNN [5] のような Deep Learning

ステムの概要について解説する．

を⽤いた特徴量抽出⼿法が⼀般的である．これは画像分類などの教師あり学習の問題設定で CNN

3.1

要件と設計指針を学習し，その中間層の出⼒を特徴量として扱う

類似画像検索システムはいくつかの要件がある．

ものである．特に距離学習と CNN を組み合わせ

本項では要件を提⽰し，要件に対する設計指針を*5 https://github.com/facebookresearch/faiss*6 https://github.com/spotify/annoy*7 秋葉原ラボが開発している推薦基盤

4 類似画像検索システムの設計と運⽤

26
⽰す．

するためには，データベースに属性情報を含めた状態でデータを登録し，ANN を実⾏する際に必要

低レイテンシで類似画像検索の検索結果が取得可になるインデックスの構築時のデータ参照で属性

能である

情報による絞り込みが実現できればよい．本実装

類似画像検索の検索時に低レイテンシで検索結

ではランダムアクセスに強い HBase をデータベー果を取得することは，類似画像検索システムの開スとして選択し，スキーマに属性情報を追加する

発において⼀般的な課題である．

実装を⾏った．

図 4.1 に設計指針をまとめたフロー図を⽰す．

また，インデックスの構築は検索のリクエスト

検索結果取得におけるレイテンシのボトルネッ

ごとに実⾏すると検索結果取得のレイテンシを悪クとなるのは，近傍探索とクエリとなるアイテム化させてしまうため，バッチ処理で実⾏する．この特徴ベクトル⽣成である．近傍探索の⾼速化で

こで⾏うインデックスの構築は，すでにインデッは⼀般的に ANN を使⽤する⽅法が⼀般的である．

クスに追加済みのデータと更新時に新規で追加し設計した類似画像検索システムにおいてもグラフ

たいデータの差分が抽出できると，効率的にイン探索による ANN の⼿法である HNSW を採⽤しデックスの更新が可能である．そこで，HBase のている．特徴ベクトルの⽣成を⾏う⼯程は，⼀度スキーマにデータ登録時の timestamp をセットす⽣成した画像の特徴ベクトルは再度計算処理が⾏ることで，差分抽出を可能にしている．

われないようにすることで，特徴ベクトル⽣成のリクエスト数を削減しレイテンシの改善が可能で複数のサービスで利⽤可能である

ある．そこで，検索対象データを登録するフロー

当社メディア事業部は複数のサービスを展開しを設計し，その中で特徴ベクトルを保存するデーている．そのため，秋葉原ラボでは複数サービス

タベースを構築する．図 4.1 に⽰すように，類似画で利⽤可能な汎⽤的なシステム設計を⾏っている．

像検索を⾏いたいアイテムの情報を基に検索対象

類似画像検索システムも例外ではなく，新しいサーデータが登録されているデータベースから特徴ベ

ビス適⽤時に少ない⼯数で機能適⽤が可能であるクトルを抽出し，ANN を実⾏することで検索結果ことが望ましい．

を取得する．反対に，データベースに特徴ベクト

類似画像検索システムを提供するサービスによルが保存されていない場合は，その都度特徴ベク

り設計に差分が⽣じる可能性が⾼い部分は特徴トルを⽣成する．こうすることで，検索対象デー

ベクトルの⽣成⽅法である．特徴ベクトルの⽣成

タおよび，検索クエリとなる画像が類似画像検索を汎⽤的に⾏うために，設計した類似画像検索シシステムにとって既知である場合，低レイテンシ

ステムでは特徴ベクトル⽣成部としてフィルタ基

で検索結果を取得可能になる．

盤 [12] を使⽤した．フィルタ基盤では，物体検出や特徴量抽出，画像のハッシュ値計算などをそれ検索時に属性情報でフィルタリング可能である

ぞれ単体のフィルタとして実装が可能であり，ま類似画像検索の検索時には，属性情報でフィルたそれらのフィルタを任意の組み合わせで定義可

タリング可能であると便利である．たとえば，ア

能である点から，汎⽤的な特徴量抽出部分としてイテムの同⼀カテゴリ (ジャンルやタグなど) 内で適していると考えた．

検索結果を取得したい場合，検索結果の取得後にフィルタリングするのは⾮効率であり，検索結果がフィルタリングされた状態で取得可能であることが望まれる．
属性情報で類似画像検索結果をフィルタリング

3.2

類似画像検索システムの設計

本項では 3.1 項で⽰した要件と設計指針の基，実際に設計した類似画像検索システムについて解説する．図 4.2 に類似画像検索システムの全体図を

3 類似画像検索システムの構築

27

図 4.1 検索結果取得の⾼速化フロー

図 4.2 類似画像検索システムの全体図

⽰す．

類似画像検索の検索リクエストを受信し ANN を

類似画像検索システムの全体像は，サービスか

実⾏する PhoenixAPI および，ANN を実⾏する

ら検索対象データ送信を受け付けるための Coro-

ために必要なインデックスを構築するコンポーネnaAPI と，特徴ベクトルの⽣成を⾏うフィルタ基ントにより構成される検索フローの 2 つのフロー盤，検索対象データおよび特徴ベクトルを保存すに分けて設計した．

るための HBase により構成される登録フローと，

登録フローは図 4.2 の⾚⽮印で⽰している通り，

4 類似画像検索システムの設計と運⽤

28
まずはサービスから登録したい画像 URL を属性情

ドポイントを提供している．具体的には，図 4.2 の報とともに CoronaAPI に送信する．次に Coron-

検索フロー⻘点線⽮印で⽰すように，PhoenixAPI

aAPI はフィルタ基盤に画像 URL を送信し，特徴が ANN を実⾏する際に HBase から特徴ベクトル

ベクトルを取得する．最後に取得した特徴ベクトを参照できない場合には，特徴ベクトルを⽣成す

ルとサービスから受信した属性情報に加え，デーる必要があるというケースに対応している．

タ登録を⾏うタイミングの timestamp を HBaseに登録する．

フィルタ基盤

検索フローでは図 4.2 の⻘⽮印で⽰している通フィルタ基盤は CoronaAPI から gRPC で画像

り，サービスから取得したい検索クエリとなる

URL を受信し，レスポンスとして特徴ベクトルおアイテム情報を PhoenixAPI に送信する．次によびモデルの詳細を返す．フィルタ基盤では単体

PhoenixAPI は特徴ベクトルを取得するためにまのフィルタの設計とフィルタの任意の組み合わせ

ずは受信したアイテムが HBase に登録済みのデーであるチェインが定義可能である．たとえば，物タであるかを参照し，登録済みのデータである場

体の⼀部分にフォーカスするような特徴ベクトル

合，HBase から特徴ベクトルを抽出する．登録済を⽣成したい場合は以下のようなチェインを定義

みでない場合は CoronaAPI に画像 URL を送信する．

し，特徴ベクトルを⽣成・取得する．その後，取得した特徴ベクトルをクエリにし類似画像検索結果を取得する．検索結果のフィルタリングを⾏う場
合はここで静的な属性情報を指定することで実現される．
また，これらのコンポーネントのインフラ環境

1. 画像ダウンロードフィルタ
2. 物体検出フィルタ
3. 特徴ベクトル⽣成フィルタ
ここで定義したチェインは，CoronaAPI から画
像 URL を受信するタイミングで指定可能である．

は秋葉原ラボで開発・運⽤している Kubernetes である lab-k8s [11] 上で動作しており，それぞれのコ

PhoenixAPI

ンポーネントごとにメトリクスの監視を⾏っていサービスは類似画像検索を⾏いたいアイテム

る．⼤まかな流れは以上の通りであるが，以降各と，取得したい件数を PhoenixAPI に送信するこコンポーネントについて詳しく説明する．

とで，任意の数だけ類似したアイテムを取得できる．ここで類似したアイテムとは類似度，ID お

CoronaAPI

よび属性情報 (attributes) であり，attributes はCoronaAPI はサービスが類似画像検索システム

CoronaAPI 節で定義した属性情報が取得できる．

にデータを登録するための機能を提供する．具体

PhoenixAPI 内部ではアイテムの ID や画像 URL

的には，サービスからの API リクエストで受けを基に HBase から特徴ベクトルを抽出，抽出でき取った画像データを基にフィルタ基盤へ特徴ベク

ない場合は CoronaAPI に特徴ベクトルの⽣成を

トルの⽣成をリクエストし，⽣成された特徴ベクト

リクエストし取得している．そして取得した特徴

ルを HBase に保存する．HBase に登録するデー

ベクトルをクエリとして ANN を実⾏し類似画像

タは，ID，特徴ベクトル，属性情報 (attributes) お検索結果を取得している．

よび timestamp をスキーマに登録しており，属性
情報は検索フローにおけるサービスが受信する類
似画像検索結果に含まれる．

インデックスの構築
ここでは HBase から特徴ベクトルを参照し，イCoronaAPI ではデータの登録だけではなく，画ンデックスを構築する．ここで HBase を参照する

像 URL を受信し，特徴ベクトルを返すようなエン際に登録されている属性情報によりフィルタ条件

4 まとめと課題を加えることで，属性情報で絞り込まれたインデッ29
pp886-893, 2005.

クスが構築され，フィルタリングされた検索結果[5] A. Krizhevsky, S. Ilya, et al.: “Imagenetを取得できる．また，インデックスの構築はバッclassification with deep convolutional neural

チ処理で実⾏している．そのため，検索対象デー

networks”, Advances in Neural Information

タの反映は⼀定の遅延が発⽣する．登録データがProcessing Systems (NIPS), pp.1097-1105,

分間で数件程度であれば，毎秒差分更新を⾏うコス

2012.

トが⼩さいため，低遅延で運⽤可能であるが，登録[6] F. Schroﬀ, D.Kalenichenko, et al.：“Facenet:

データが毎秒数百件追加されるようなサービスで

A unified embedding for face recognition andは遅延が無視できなくなってしまう．これは今後

clustering”，IEEE Computer Society Confer-の改善点として取り組んでいきたいと考えている．

ence on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR), pp.815-823, 2015.

4 まとめと課題[7] J. Bromley, I. Guyon, et al.：“Signature verification using a “siamese” time delay neu-

本稿では画像特徴量を⽤いたレコメンデーショ
ンおよび健全化への貢献を⽬的に開発している類
似画像検索システムについて紹介した．設計した
類似画像検索システムでは，検索結果を低レイテンシで取得するために特徴ベクトルを HBase に保存し，検索時に特徴ベクトルを参照するような設計を⾏った．今後は，検索対象データもオンラインで更新されるしくみを開発することに加え，本システムの適⽤事例を増やし，システムの汎⽤化のために必要な課題整理および開発を⾏っていきたいと考えている．

ral network”，Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), pp.737-744,
1993.
[8] X. Zhang, R. Zhao, et al.：“Adacos: Adaptively scaling cosine logits for eﬀectively
learning deep face representations”，IEEE
Computer Society Conference on Computer
Vision and Pattern Recognition(CVPR),
pp.10823-10832, 2019.
[9] J. Deng, J. Guo, et al.：“Arcface: Additive
angular margin loss for deep face recognition.”，IEEE Computer Society Conference

参考⽂献[1] 上岡 将也：“マッチングサービスにおける画像
審査の⾃動化”，CyberAgent, CyberAgent 秋
葉原ラボ技術報告 Vol. 3，2019.

on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR), pp.4690-4699, 2019.
[10] YU. A. Malkov, D.A.Yashunin: “Eﬃcientand Robust Approximate Nearest Neigh-[2] 岩井 ⼆郎：“NG 画像フィルタの設計から運⽤

bor Search Using Hierarchical Navigable

まで”，CyberAgent, CyberAgent 秋葉原ラボ

Small World Graphs”, IEEE Transactions on

技術報告 Vol. 3，2019.

Pattern Analysis and Machine Intelligence,[3] D.G. Lowe：“Object Recognition from Local Scale-invariant Features”，IEEE International Conference on Computer Vision(ICCV), pp.1150-1157，1999.
[4] N. Dalal, B. Triggs：“Histograms of oriented gradients for human detection”，IEEE
Computer Society Conference on Computer
Vision and Pattern Recognition(CVPR)，

Vol42.4, pp824-836, 2018.
[11] 岩城 洋⼀ 佐藤 栄⼀ 松原 周平：“秋葉原ラボの研究開発とシステム運⽤を⽀えるクラウドネ
イティブ環境”，CyberAgent, CyberAgent 秋
葉原ラボ技術報告 Vol. 3，2019.

[12] Connolly, Juhani：“フィルタ基盤の開発における取り組みと利⽤されている技術”，Cyber-

Agent, CyberAgent 秋葉原ラボ技術報告 Vol.
3，2019.

30

M ed ia Da ta Te ch St udio

5
執筆者

ピグパーティにおける Orion フィル
タの候補キーワード抽出上⽥ 紗希

概 要 ピグパーティではサービスの健全性を維持するために，総合監視基盤システム Orion を導⼊しユー
ザーの投稿に不適切なキーワードが含まれていた場合に検知・対処するためのコンテンツフィルタを運⽤している．しかし⽇々膨⼤な投稿が⾏われる本サービスでは Orion フィルタに登録すべき新しいキーワー
ドの探索が⼈的または時間的リソースの問題から困難であり，加えて表現の複雑性から監視者が独⾃にキーワードを推測することもまた困難であるという問題があった．本稿ではこの問題を解決するために導⼊された Orion フィルタへの追加候補となるキーワードを⾃動抽出するシステムについて紹介する．

Keywords

機械学習，⾃然⾔語処理

1 はじめにることによってサービスのネットワークやサーバのリソースを圧迫したりといった問題が発⽣する

サイバーエージェントのメディア事業ではさま
ざまなサービスを提供しており，それらの中にはユーザーによるコンテンツの投稿が可能である
サービスも数多く存在する．たとえば，新しい未来のテレビ「ABEMA*1 」ではユーザーは配信されているコンテンツに対しコメントを投稿できる．
また，ブログサービス「Ameba ブログ*2 」ではテキストや動画像を含む記事やそれぞれの記事に対するコメントを投稿できる．マッチングアプリ「タップル」ではユーザーは⾃分の画像やテキストを⽤いたプロフィールを投稿・公開し，ほかのユーザーとメッセージの交換が⾏える．
このようなユーザーによって⽣成されるコンテンツを含むサービスを運⽤していく上では，しばしば悪意のあるユーザーによる不適切コンテンツの投稿が他ユーザーの利益や利⽤体験を損なった
り，あるいは不適切コンテンツが⼤量に投稿され*1 https://abema.tv/*2 https://ameblo.jp/

場合がある．したがって，サービスの健全性を維持するためにはこれらの不適切コンテンツに対する監視・対応を⾏うことが求められる．
秋葉原ラボではメディア事業が運営するサービスを健全に保つため，これらの投稿を抽出するためのフィルタとフィルタに基づいた総合監視基盤
システム Orion [1] を開発・運⽤している．Orionはさまざまなサービスに接続可能であり，不適切
投稿に備えたフィルタ群を事前に作成しておくことでサービスの不適切投稿を迅速に発⾒し，それらに対応できるしくみを実現している．たとえばAmeba ブログでは Orion を⽤いてコピースパム
コンテンツと思われるブログ投稿を⾃動判定し，疑いがあるコンテンツについては Web UI を通じて監視オペレータが内容を確認，必要に応じて⾮表⽰にするシステムを運⽤している．

2 ピグパーティのサービス健全化に対する取り組み

31

本稿ではメディアサービスの⼀つであるピグ

たがってピグパーティでは，それらの⾏為を利⽤

パーティ*3 において Orion の活⽤⽀援として導⼊

規約で禁⽌するとともにユーザーの投稿を監視すされている Orion フィルタの候補キーワード抽ることでサービスの健全性の維持に努めている．

出システムについて紹介する．ピグパーティでは

加えてピグパーティは利⽤者の 60% 超を 10 代が⽇々⼤量の投稿が⾏われており，Orion フィルタに占めているという特徴があるため，前述の問題は登録すべき新しいキーワードの探索が⼈的または未成年の誘い出し被害や児童ポルノ事犯の防⽌等

時間的リソースの問題から困難であり，キーワーの観点からも対応は必須である．近年 SNS 利⽤に

ド⾃体もまた表現の複雑性から推測が困難である

起因する事犯の被害児童数が増加傾向にあり [2]，という問題があった．本システムはこの問題を解サービス内での未成年者の安全を確保することは決するために，過去の投稿データを Orion フィル

企業の枠を超えインターネット全体の健全化を促

タに検知された投稿と内容が類似しているかに基す上でも⼤きな課題であると⾔える．

づいて分類し，Orion フィルタに検知された投稿

ピグパーティ内では主に未成年の利⽤者に向け，を含めたそれらのグループ間でのキーワードの出サービス内で他ユーザーに対して外部の SNS の現頻度の差異に着⽬することで，フィルタに追加

ID や連絡先等の個⼈情報を教えたり実際に会っすべき未知のキーワード候補を抽出するものであたりすることで⽣じる危険性や犯罪やトラブルのる．本⼿法によってキーワードの選定にかかる時被害に遭う可能性について啓蒙活動を⾏う*4 とと間を削減し，また監視者が独⾃に推測できないよ

もに，前述の総合監視基盤システム Orion を通じうな複雑なキーワードの発⾒が可能となった．

て実際にそれらの事犯につながる可能性のある投稿をはじめとした利⽤規約に反する投稿が⾏われ

2 ピグパーティのサービス健全化に対する取り組みアバターコミュニティアプリである「ピグパーていないか 24 時間体制での有⼈監視を⾏ってい
る*5 ．

2.1

ピグパーティの監視体制・Orion による対策

ティ」は，サイバーエージェントのメディア事業

ピグパーティではユーザーがテキストチャットが提供するサービスの⼀つである．ピグパーティ

等に投稿したテキストに対してキーワードマッ

ではユーザーが⾃⾝のアバターを作成することでチによるフィルタを適⽤することによって監視をエリアやお部屋と呼ばれる仮想空間上やサービス

⾏っている．監視体制について図 5.1 に⽰す．

内限定のコミュニティで他ユーザーとのテキスト

キーワードフィルタには「投稿 NG ワードフィ

チャットや画像投稿によるコミュニケーションをルタ」と「抽出ワードフィルタ」の 2 種類が存在

⾏うことが可能であり，本サービスはソーシャルする．前者の「投稿 NG ワードフィルタ」はピグ

ネットワーキングサービスとしての側⾯を有してパーティがサービス内で独⾃に有しているフィル

いる．

タであり，健全性を維持する上で不適切と定めら

しかし，このようなコミュニケーション中⼼のれた投稿禁⽌キーワードが登録されている．これ

サービスを運営する上では悪意あるユーザーにによって作成した投稿にそれらのキーワードが含よる他ユーザーへの誹謗中傷や個⼈情報の聞き出まれる場合，ユーザーは投稿の送信を⾏うことがし，そのほか法令に反する表現を含むコンテンツ

できない．後者の「抽出ワードフィルタ」は Orionの投稿等の問題が発⽣することが考えられる．しのフィルタであり，ユーザーの投稿が「投稿 NG*3 https://lp.pigg-party.com/*4 https://lp.pigg-party.com/rules*5 ピグパーティではメッセージの作成時に，必要に応じて会話の内容を確認している旨のポップアップが出現する

5 ピグパーティにおける Orion フィルタの候補キーワード抽出32

図 5.1 ピグパーティの監視体制

ワードフィルタ」を通過した後に適⽤される．こ1 つ⽬はキーワードの探索に掛る⼈的・時間的リのフィルタには，通常の投稿にも含まれることがソースの不⾜である．ピグパーティにはユーザーあるが不適切な投稿の中で⽤いられる可能性が⾼によって⽇々⼤量の投稿が⾏われている．そのたいために監視対象となっている抽出キーワードリ

め，フィルタによって検知されていない投稿を含めストがあらかじめ設定されており，それらのキー

た全投稿を対象にそれらを⽬視で確認しながら新ワードリストのうちいずれかを含む投稿が⾏われしいキーワードを探索することは多くの⼈⼿またたことが検知されると，監視オペレータがその投は時間が必要となり，実⾏することは困難である．

稿内容を確認し，必要に応じて⾮表⽰等の対応を

2 つ⽬はキーワードの複雑性である．ユーザー

⾏う．多くの場合キーワードの不健全性はその投の中には⾃⾝の投稿が⾮表⽰になる等によりフィ稿の⽂脈に左右されるため，「投稿 NG ワードフィ

ルタによって監視されていることを察知すると，そルタ」と「抽出ワードフィルタ」を⽐較したとき含れ以降は伏字や婉曲な表現等を含む別のキーワー

まれるキーワード数は「抽出ワードフィルタ」の⽅ドを⽤いることによってフィルタによる検知を回が多い傾向にある．

避しようとするケースも散⾒される．したがって
不適切な投稿の中で⽤いられるキーワードは⽇々

2.2

Orion フィルタの課題

変化しており，加えて多くの場合においてユーザー

Orion フィルタで監視対象となるキーワード群

が考案した造語や⽐喩等の複雑な表現となる傾向

を適切に設定し定期的に更新することはフィルタにある．そのためそれらのキーワードを Orion のを継続的かつ有効に運⽤していく上で必要不可⽋運⽤者が観測することなく独⾃に思い付くことはな作業であり，ピグパーティでも新たに不適切な困難であると⾔える．

キーワードが発⾒された場合．適宜フィルタの更新を⾏っている．

しかし，新しいキーワードを監視対象に含められない状態が続くことは本来監視するべき投稿を

しかし，偶発的な発⾒を除いてフィルタに追加

⾒逃している状況であり，サービスの健全性を維すべき新しいキーワードの探索は運⽤者の⼿作業持するためには新キーワードの探索とフィルタへによるものとなっており，⼤きく 2 つの問題が存の追加を継続的に⾏っていくことは必須の課題で在した．

あると⾔える．したがって，⼈的・時間的リソー

3 Orion フィルタのキーワード候補推薦システム
スを抑え，また運⽤者の推測のみに頼らないキー

33
3.1

フィルタキーワード候補抽出

ワード探索⽅法が必要である．次節ではこの問題を解決するために実際にピグパーティ導⼊されているシステムについて紹介する．

本節で説明するフィルタキーワード候補抽出の処理は以下のような 6 つのステップに分かれている．

3 Orion フィルタのキーワード候補推
薦システム
ピグパーティでは Orion のフィルタを適切に更新するために，投稿ログからフィルタに追加する候補となるキーワードを機械学習を⽤いて⾃動で抽出するシステムを構築している．システムの概略図を図 5.2 に⽰す．
本システムではまず，過去に Orion フィルタとオペレーターのチェックにより不適切と判定された投稿（以降 NG メッセージ）とそれ以外のすべての投稿（以降 OK メッセージ）を⽤い，OK メッ
セージの中から NG メッセージに内容が類似する
投稿（以降 NG 類似メッセージ）を検出する．そ1. ログを基に過去⼀定期間の投稿を NG メッセー
ジと OK メッセージとに分類する

2. キーワード辞書を作成し各メッセージをキー
ワードに分割する

3. 各メッセージから⽂章ベクトルを作成する
4. OK メッセージを NG 類似メッセージと NG ⾮
類似メッセージに分類する

5. 各メッセージ群内でのキーワードの出現頻度の違いを基に各キーワードの NG スコアを計算する

6. NG スコアがあらかじめ定めた条件に当てはまるキーワードをフィルタキーワード候補として抽出するの後これらのメッセージ群を⽐較することで，NGステップ 1 ではキーワード候補抽出の元データ

メッセージや NG 類似メッセージに特徴的に現れ，となるメッセージデータセットを作成するためにかつ Orion フィルタに未登録であるキーワードをNG メッセージと OK メッセージを投稿ログから抽出する．これらの処理は図 5.2 のフィルタキー

作成する．ピグパーティ上の投稿は多くの場合相ワード候補抽出に該当する．

⼿ユーザーとの会話形式でやりとりされる．その次に，抽出されたキーワードは実際にそれらのため各投稿の⽂字数は短い傾向にあり，1 つの投稿

キーワードが含まれる会話ログのサンプルととのみでは以降の処理を⾏うための⼗分なキーワー

もにアノテーションツールである OrionAnnota-

ドが含まれない可能性が⾼い．この問題を解決す

tor [3] へ送信される．オペレータは OrionAnno-

るために，ある投稿を基準としたときその前後でtator 上で会話ログを確認しながら各キーワード発信された 5 投稿のテキストをその投稿のテキスが Orion で監視されるべきものであるかアノテー

トに結合することで 1 つのメッセージとした．NG

ションを⾏い，フィルタキーワードとして採⽤さメッセージについては Orion で不適切と判定されれたキーワードについては Orion の抽出キーワー

たメッセージを基準にこの処理を⾏い，OK メッ

ドリストに追加する対応を⾏う．

セージについては Orion フィルタをクリアした

これらの⼀連の処理は定期的に実⾏されるた（不適切と判断されていない）投稿を NG メッセー

め，オペレータは⼤量の会話ログを確認すること

ジと同数サンプリングした後同様の処理を⾏った．

なく⾃動的に抽出されたキーワード群から新しくステップ 2 ではステップ 1 で作成したメッセー

Orion のフィルタに追加すべきキーワードを精査・ジデータからキーワード辞書を作成し，辞書を更新できる．次節ではシステム中のフィルタキー

基に各メッセージをキーワードに分割した．本

ワード候補抽出⼿法についてより詳しく紹介する．

ステップではキーワード辞書の作成に Sentence-*6 https://github.com/google/sentencepiece5 ピグパーティにおける Orion フィルタの候補キーワード抽出

34

図 5.2

キーワード候補推薦システム概略図

Piece*6 を⽤いた．SentencePiece はテキストからと内容が類似する投稿（NG 類似メッセージ）を検

直接キーワード分割を⾏う⼿法である．ピグパー

出する．これは既存の NG キーワードを含んでおティがコミュニケーションアプリケーションであらず従来では Orion フィルタを通過していた OKるという特性上ユーザーの投稿には⼝語調の語がメッセージであっても Doc2Vec によるメッセージ多く含まれており，既存の辞書ベースの分割⼿法の分散表現が NG メッセージと類似していれば，では適切なキーワード分割が困難であった．また，そのメッセージは潜在的な NG キーワードを有し前述した通り不適切なキーワードについてもユーているという仮定に基づいている．類似度の計算

ザーが考案した造語等が含まれている可能性があには式 5.2 で表されるユークリッド距離を⽤い，るため，既存の辞書ではなく SentencePiece を⽤

OK メッセージ i と NG メッセージ j の全組み合

いてメッセージから直接キーワード辞書を作成す

わせについて距離 u を計算する．

ることで⼀般の辞書には含まれないような語彙の抽出を⽬指した．

√

u(i, j) =(vi1 − vj1 )2 + ... + (vi100 − vj100 )2(5.2)

ステップ 3 ではステップ 2 でキーワードに分割

各 OK メッセージはいずれかの NG メッセージとした各メッセージから⽂章ベクトルを作成する．

の距離 u が閾値以下であった場合に NG 類似メッ

⽂書ベクトルの作成には⽂章の分散表現を得られセージと分類され，いずれの NG メッセージとのる⼿法である Doc2Vec [4] を⽤い，各メッセージ距離も閾値を上回った場合 NG ⾮類似メッセージ

dn に対して Doc2Vec のアルゴリズムである PV-

として分類される．

DM と PV-DBOW を適⽤してそれぞれ 50 次元のステップ 5 では NG メッセージ，NG 類似メッベクトルに変換し，式 5.1 の通り 2 つのベクトル

セージ，NG ⾮類似メッセージの 3 つのメッセーを連結して 100 次元のベクトル vn としたジ群でのキーワードの出現頻度の偏りを利⽤して

vn = concat(vpv−dm (dn ), vpv−dbow (dn )) (5.1)

各キーワードの NG スコアを計算する．キーワー
ド w が NG メッセージ群 DNG で出現する確率をステップ 4 では作成した⽂章ベクトルを⽤いてP (w|DNG )，NG 類似メッセージ群 DSIM で出現

OK メッセージと NG メッセージの類似度を計算する確率を P (w|DSIM )，NG ⾮類似メッセージ群

することで，OK メッセージから NG メッセージ

DOK で出現する確率を P (w|DOK ) としたとき，

4 実運⽤と結果

35

NG スコアは以下の式 5.3，5.4，5.5 で与えられる

可能にしている．本タスクでは候補となったキー

ように 3 通りの⽅法でそれぞれ計算される．なお，

ワードごとにアノテーションのエントリが作成さ

式中の ϵ は任意の⼗分⼩さい数とする．

れ，作業者はアノテーション画⾯上でキーワード

P (w|DNG )P (w|DOK ) + ϵ(5.3)
P (w|DSIM )ScoreB (w) = P (w|DSIM ) log
P (w|DNG ) + ϵ(5.4)
P (w|DSIM )ScoreC (w) = P (w|DSIM ) log
P (w|DOK ) + ϵ(5.5)
ScoreA (w) = P (w|DNG ) log

式 5.3 で計算される ScoreA は各キーワードが NG
⾮類似メッセージ群よりも NG メッセージ群でが含まれる実際の会話ログを確認しながら，そのキーワードを Orion フィルタに採⽤するかどうか，「採⽤」，「⾮採⽤」，「保留」の中から該当するラベルを選択していくことで効率的に決定できる．また，アノテーション結果は当社のデータ基盤に保存され，そのデータを次回以降のキーワード抽出
時に利⽤できる．

4 実運⽤と結果の出現頻度が⾼いほど⼤きくなる．式 5.4 で計算

現在ピグパーティではキーワード候補推薦シスされる ScoreB は各キーワードの出現頻度が NG

テムを⽤いて隔⽉で約 500 個の候補キーワード

メッセージと NG 類似メッセージで同等であるほの精査を OrionAnnotator 上で⾏っている．候補

ど⼩さくなる．式 5.5 で計算される ScoreC は各

キーワードを 500 個に絞ることで運⽤担当者 1 名

キーワードが NG ⾮類似メッセージ群よりも NG

でも精査可能な作業量となっており，これによっ類似メッセージ群での出現頻度が⾼いほど⼤きくて定期的なフィルタ更新が従来よりも容易となっなる．

た．このシステムは 2019 年から継続的に運⽤されステップ 6 ではステップ 5 で計算した NG スコ
ア⽤い，以下の条件のいずれかに該当するキーワーており，現在まで⼀度の抽出で平均約 10 個のキー
ワードが新規にフィルタに登録されている．

ドを抽出する．

• ScoreA > 0 かつ ScoreA 上位 K 位以内のキー

5 おわりにワード（K はあらかじめ定めた任意の数）

本稿ではピグパーティにおける Orion フィル• ScoreA > 0 かつ ScoreC かつ ScoreB 下位 L 位タの候補キーワード抽出システムについて紹介し以内のキーワード（L はあらかじめ定めた任意

た．本⼿法では過去の投稿データを Orion フィルの数）

タに検知された投稿と内容が類似しているかに基抽出されたキーワードから重複を除いたキーワー

づいて分類し，Orion フィルタに検知された投稿ド群がフィルタキーワードの候補となる．

を含めたそれらのグループ間でのキーワードの出現頻度の差異に着⽬することでフィルタに追加す3.2

OrionAnnotator の活⽤

べきキーワード候補の抽出を⾏う．これによって前述の⼿法で抽出されたキーワードは実際にそオペレータは⼤量の会話ログを確認することなくれらのキーワードが含まれる会話ログのサンプル

⾃動的に抽出されたキーワード群の中から新しくとともに OrionAnnotator にインポートされ，オ

Orion のフィルタに追加すべきキーワードを選別

ペレータによって実際に Orion フィルタに登録す

し，フィルタを更新できる．また，キーワードの精べきであるか精査される．OrionAnnotator は秋

査に OrionAnnotator を⽤いることでより効率的

葉原ラボが開発したアノテーションシステムであな作業を可能にしている．

り，当社データ基盤と連携しながらさまざまなタス

今後の課題としては，不適切なキーワードの傾クに対するアノテーションをインタフェース上で

向は⽇々変化していることから，定期的なキーワー

5 ピグパーティにおける Orion フィルタの候補キーワード抽出

36

ド抽出を⾏う本システムよりもさらにリアルタイ
ム性の⾼いキーワード検出システムの開発が挙げ

dustrial Session, 2018.
[2] 警 察 庁 ⽣ 活 安 全 局 少 年 課,

令 和 ２られる．冒頭で述べたとおり不適切なコンテンツ

年 に お け る 少 年 ⾮ ⾏ ，児 童 虐 待への対応はサービスや企業の枠を超えたインター

及 び ⼦ 供 の 性 被 害 の 状 況,

ネット全体の健全化を促す上での⼤きな課題であhttps://www.npa.go.jp/publications/

り，今後も継続的に取り組んでいくことが必要で

statistics/safetylife/R2.pdf

あると考える．

2021,[3] 上辻 慶典, ⼤内 裕晃, ⾓⽥ 孝昭, 數⾒ 拓朗, 善
明 晃由, Orion Annotator： 機械学習を⽀える

参考⽂献

アノテーションシステム, ソフトウェアエンジ
ニアリングシンポジウム 2019, 2019.

[1] Y. Fujisaka, Orion: An Integrated Multime-[4] Le, Quoc, Tomas Mikolov, Distributed rep-

dia Content Moderation System for Web Ser-

resentations of sentences and documents, In-

vices, The Annual ACM International Con-

ternational conference on machine learning.

ference on Multimedia Retrieval (ICMR), In-

PMLR, 2014.

37

Med ia Dat a Tech St udio

6
執筆者

国際的質問紙調査の実施に関するテ
クニカルノート

森下 壮⼀郎

概 要 本稿では，パーソナルデータの利活⽤の社会的受容性に関する研究のために実施した質問紙調査における実際的な留意点についてテクニカルノートとして述べる．具体的には，質問紙調査⾃体がパーソナル
データに相当する可能性に着⽬して⾏った匿名でのデータ収集や本⼈対応の実践について説明する．さらに研究倫理の観点からのインフォームドコンセントについて，共同研究を実施する各研究機関の倫理規定
や，論⽂投稿先として想定される学会の倫理綱領を念頭に置きながら実施したことを述べる．

Keywords

質問紙調査，研究倫理，個⼈情報保護，GDPR，インフォームドコンセント

1 はじめに⼈々の⽣活の多くがデジタルプラットフォームの上でも営まれるようになり，さらに⽇々のデー
タ収集および分析技術の発達によって，世界的にパーソナルデータの利活⽤が進んでいる．2000 年
代初頭にはすでに E-コマース分野や，広告分野における利活⽤が⼀般的になっており [1, 2]，昨今では⾦融分野（フィンテック）や，医療分野における利活⽤も盛んである [3, 4]．
⾦融関係のデータは⾦融分野に，医療関係のデー
タは医療分野で活⽤するのが素朴な形であるが，必ずしもデータの種類と利⽤先のドメインとは対応していない．たとえば医療情報を広告のために共有した事例は同意を得ていなかったこともあり社会問題となった [5]．⽇々の技術の発達により，たとえばソーシャルネットワーキングサービスの“like” から性的指向などのセンシティブな属性を推知するなどの思いも寄らないデータ分析法が⽣み出されている [6] ．仮にこのような技術を応⽤した事業を⾏っても，利⽤者に受容されないであろう．

なお⼈⼯知能技術の社会的影響の研究として，
江間らは多様なステークホルダーへの質問紙調査を実施しており，情報技術を活⽤する主体（国や企業，研究者など）に応じて悪⽤の意図や管理能⼒についての観念が異なることが⽰されている [7]．
データ利活⽤においても，データの種類と利⽤先のドメインに加えてデータを利活⽤する主体に応じて社会的受容性は異なり，それぞれのパターンについての利⽤者の考えを知ることは，社会的に受容される態様でデータを利活⽤する上での指針となるはずである．
以上の考えの下に秋葉原ラボでは，パーソナル
データを利活⽤する主体と利⽤⽬的に応じた社会的受容性について Web アンケート調査を実施して，分析結果の対外発表を⾏った [8–10]．いずれ
もオープンアクセスであるので興味関⼼のある向きには適宜ご参照いただきたい．
本稿ではこれらの成果発表の補遺として，質問
紙調査の実施における実際的な留意点をテクニカ
ルノートとしてまとめる．

6 国際的質問紙調査の実施に関するテクニカルノート

38

2 調査の枠組みしてしまうことは避けられない．
この問題についてはカリフォルニア⼤学バーク

デジタルプラットフォームは国家をまたいで展開されているものも多くあり，データを利活⽤す
る主体が国内の事業者か海外の事業者かによって受容性は異なるであろう．また国内で開発および展開されて受容された事業でも⽂化や法制の異なレー校の資料 [11] を参照しながら対処した．これはクラウドソーシングプラットフォームを活⽤することで，端末を識別する情報が調査実施者の意
図に反して取得できてしまう問題を回避するものである．次項で詳細を述べる．

る国では受容されなかったり，あるいは逆に海外で受容されていることが国内で受容されないとい

2.2

調査の⼿続きうことも考えられる．このような国家間の関係に

サードパーティーのクラウドソーシングプラッ

ついても知⾒を得るために，⽂化や法制の違いを考

トフォームとアンケート収集プラットフォームを慮に⼊れて，⽇本だけでなく海外の国家でも質問紙介してデータ収集を⾏う．具体的には次の 3 つの調査を実施した．具体的には⽇本に加えて，アメ

⼿順からなる．

リカ，イギリス，フランスを対象に調査を⾏った．

1. 当社がクラウドソーシングプラットフォームに
2.1

個⼈情報保護法制に関する検討

調査に着⼿する前に，質問紙調査⾃体がパーソ
ナルデータの取得に相当する可能性を考慮に⼊れながら，各国の個⼈情報保護法制に関する検討を⾏った．具体的には⽇本の個⼈情報保護法に加えて，EU ⼀般データ保護規則（GDPR: General

Data Protection Regulation）とカリフォルニア
州消費者プライバシー法（CCPA: California Con-

sumer Privacy Act）を遵守しながら実施する⼿続
きについて検討した．

対して，国ごとに絞り込んだアンケート募集を依頼する．

2. クラウドソーシングプラットフォームは依頼を受けて登録者にアンケート募集の連絡（アンケート収集プラットフォームへの誘導）をする．

3. クラウドソーシングプラットフォームからの募集に基づいて，回答者は国ごとに作られている
回答ページで質問紙調査に回答する．
割り当てはクラウドソーシングプラットフォー
ムにすでに登録されている情報に基づいて⾏われ

なお本調査の⽬的では最終的に統計情報としてるが，その割り当てをするのはクラウドソーシン

結果が得られればよいので，データは匿名でかまグプラットフォームなので，当社はその情報にアわない．もし匿名でデータを収集できれば，そのクセスしない．アンケート収集プラットフォーム

データはパーソナルデータに相当しないので，結上では，国ごとにアンケートページを⽤意するこ

果的に個⼈情報保護法や GDPR，CCPA に準拠すとで，国ごとに収集された質問紙調査の結果が得ることになる．しかしながら，素朴なデータ収集られる．

の⽅法ではデータが匿名であることの要件を満た以上のように，割り当てをする事業者と，アンすことができない．たとえば GDPR では，仮に個ケートを収集する事業者，アンケート結果を受領⼈を特定できなくとも，Cookie や IP アドレスなする事業者とがそれぞれ別々になっていることで，どの端末を識別する情報が含まれる場合でもパー実施者が受け取るデータはアンケートの回答結果

ソナルデータに該当する（すなわち匿名ではない）のみとなる．

と⾒なされる．インターネット上でブラウザを介

前 述 の バ ー ク レ ー 校 の 資 料 の “2.

External

した通信を⾏う以上，実施者に取得意思はなくとHITs” の項⽬で，クラウドソーシングプラット

も，サーバのログなどとしてこれらの情報を取得

フォームに Amazon Mechanical Turk (MTurk)*1 https://www.mturk.com/

3 本⼈対応

39*1 を採⽤した場合における匿名とみなせる要件 a,という⾏動が⾒られることがあり，このような⾏

b, c, d が挙げられている．

動はサティスファイスと呼ばれる [12]．これに対

a. アンケートで MTurk の識別⼦（ID: identifier）を取得しないb. アンケート内容で個⼈を特定しない
c. 外部サイトで IP アドレスが収集されない
d. 報酬⽀払いのための完了コードをユーザー毎にユニークにしない

しては，サティスファイスを判別するための問題⽂（アテンションチェック [13]）を⽤意しておき，アンケート収集プラットフォーム上で判別を⾏って，やはり回答者について⼀意とならないように報酬が無効になるコードを発⾏することで対処した．
以上により GDPR が要求する匿名でのデータ収集の要件を満たす⽅法でデータ取得を⾏った．

ここで「外部サイト」とはアンケート収集プラット
フォームを指す．
要件 a については，アンケートで MTurk の IDの⼊⼒を求めないことで対応した．

3 本⼈対応収集したパーソナルデータに対する本⼈による要件 b については，アンケートの質問項⽬に個開⽰および利⽤停⽌の請求や苦情等に対応するこ⼈を特定するものを含まないようにしたうえで，とを「本⼈対応」と呼ぶ．本⼈対応についての⼀定

MTurk から個⼈や端末を特定する情報（⽒名，住の義務は，OECD 8 原則の「公開の原則」や「個⼈所，メールアドレスも含めて，IP アドレス，Cookie

参加の原則」の規定が根拠となっている [14]．ま等）を受領しないことで対応した．

た，個⼈情報保護法でも保有個⼈データについて

要件 c については，外部サイトから IP アドレス

開⽰や利⽤停⽌に応じる義務があり，さらに苦情処を受領しない設定で調査を実施することによって理や紛争解決に関する努⼒義務が定められている．

対応した．本調査では，アンケート収集プラット

⼀⽅で，当該研究で収集したデータは法令上のフォーム（外部サイト）として SurveyMonkey*2

個⼈データではなく，また前述の⼿続きにより名を採⽤しており，このサイトでは「匿名回答」の設実ともに匿名で調査を実施している以上，⾃社で定を施すことで「作成者」*3 からは IP アドレスを完結した本⼈対応を⾏うことはできない．しかし参照できなくなる．なお，このサイトはプライバながら，当社の事情にかかわらず本⼈からの開⽰

シーポリシーに⽰されている範囲で Cookie を収および利⽤停⽌の請求や苦情等は発⽣しうる．

集しているが，Cookie の情報は「作成者」に提供されることはない．

当該研究で実施した調査の⼿続きにより調査が匿名が⾏われることは前節で述べたとおりである

要件 d については，以下のように完了コードのが，説明と同意⽂（後述）においてここまで詳細な発⾏⽅法を⼯夫することで対応した．MTurk から説明をしているわけではないので，問い合わせがの報酬の⽀払いは，アンケート収集プラットフォー

⽣じること⾃体は避けられない．

ムから発⾏されるコードを回答者が⼊⼒すること

なお当該調査では問い合わせへの対応が必要にで⾏われる．このとき回答者について⼀意なコーなる事態を想定していたので，次に⽰す⼿⽴てを

ドを発⾏していると，このコードが識別⼦として事前に講じていた．

働いて個⼈を識別できてしまう．これを防ぐために回答者について⼀意とならないコードを発⾏す• 本⼈対応ができないことを説明と同意⽂に⽰する．ところで本調査のようなオンライン調査では，• 事前に可能な⼿段について検討しておく

報酬のみを得るために問題⽂を読まずに回答する

以下，それぞれの⼿⽴てについて詳述する．

*2 https://www.surveymonkey.com/*3 SurveyMonkey のプライバシーポリシーの⽤語．アンケートを集める主体．本ケースでは当社．

6 国際的質問紙調査の実施に関するテクニカルノート

40
3.1

本⼈対応ができないことを説明と同意⽂にフォーム上で⾏っているので，クラウドソーシン

⽰す

グプラットフォーム上で回答者を識別して，回答

本⼈とデータとを対応付けることが不可能であ者が⼊⼒したコードと紐付けることは可能である．

ることを本⼈が納得しているならば，そのようなまた，受領したデータには本調査のみがスコープ

データを開⽰や利⽤停⽌できないことで本⼈が不となる回答者 ID が付与されており，アンケート収利益を感じる事態は考えにくい．また質問紙調査

集プラットフォーム上で個⼈を識別することは可への参加は任意であるので，事前に疑念がある場

能である．しかしながら前述した匿名でのデータ

合は参加しないということで問題はない．しかし収集の要件は，クラウドソーシングプラットフォー

ながら当該研究の調査ではアテンションチェック

ム上の ID とアンケート収集プラットフォーム上をパスした場合に限って報酬を⽀払っているので，の ID とを紐付けられないようにすることであり，本当は真摯に質問に答えていたにもかかわらず，

本調査もこの要件を満たしながら実施している以

ケアレスミスなどの何らかの理由でアテンション

上，調査の過程で両者を紐付けられる情報を当社

チェックをパスしなかった場合は，報酬を受け取は得られない．回答時間などの傍証から絞り込む

れないことで事後に不満が⽣じてしまう．

ことは可能かもしれないが，回答を⼀意に特定でもし，本⼈とデータとを対応付けることが可能

きるとは限らない．

ならば，実際に⾏われた回答がケアレスミスなの

ただし，本⼈からアンケート収集プラットフォー

かサティスファイス回答なのか，個別の回答を精ムに問い合わせてアンケート収集プラットフォー

査すればある程度は判断可能である．本⼈がそのム上での ID を知ることができれば，その ID にように考えて回答の精査を求めることは考えられ

よって受領した回答が⼀意に特定できる．調査のる状況である．それが実際には不可能であること

匿名性が破られることを回答者に説明したうえで，について事前の理解を得るために，説明と同意⽂

このような対応を依頼するという⼿段は考えられには次の⽂⾔を⼊れた．

る．ただしアンケート収集プラットフォームがそのようなリクエストに必ず応えるとは限らない．

なお、この調査は匿名で⾏われますので。どの回答を誰が⼊⼒したかを知る⽅法がありません。したがって、個別の回答についてのご要望にはお応えできないことをあらかじめご了承く
ださい。

4 インフォームドコンセント
過去に医療分野において，ヒトを対象とした実験で著しく⾮倫理的な実験が⾏われたことから，

1964 年に採択されたヘルシンキ宣⾔によりイン
3.2

事前に可能な⼿段について検討しておく

説明と同意⽂の内容を承知したうえで回答した

フォームドコンセントの原則などの研究倫理における基本理念が⽰された．

としても，アテンションチェックをパスしなかっインフォームドコンセント（informed consent）

たことにより実際に報酬が⽀払われない事態に直は⼀般に「説明と同意」と訳され，⽇本では特に医⾯すると，納得のいかない⼼境に回答者が⾄るこ療⾏為に対して，医師から⼗分な説明を患者が受とは⼗分に考えられる．このような状況で回答者

けて，その医療⾏為を受けるか否かを選択して同から回答の精査を要求された場合は，精査を申し意することを指す．研究倫理の⽂脈では，広くヒ出た回答者による回答を特定する必要が⽣じる．

ト（⼈）を対象とした実験*4 で，研究者から⼗分な

回答者の募集はクラウドソーシングプラット

説明を実験協⼒者が受けて，実験に協⼒するか否*4 学術⽤語としては「ヒト」と「⼈」とは使い分けされる．⽣物としての種を指すときは「ヒト」，社会的な存在としてみなすと

きは「⼈」と表記される．

5 おわりにかを選択して同意することを指す．

41
を設けることが難しく，共同研究先や論⽂投稿先

本研究をマーケティング調査と⾒なすと，インなどの⽂脈に依存しがちである．なお近年では研フォームドコンセントの必要までは感じられない究機関が社会貢献の⼀環として，技術的なもの以外

かもしれない．またヒト（⼈）を対象とする研究での諸々の課題の解決のために産業界をサポートすも侵襲性が低い場合では，研究倫理の観点においる取り組みがなされている．たとえば⼤阪⼤学 社ても，必ずしも医療分野で必要とされる⽔準を満た

会技術共創研究センター*5 は，倫理的・法的・社会す必要はないかもしれないという議論もある [15]．

的課題（ELSI: Ethical, Legal and Social Issues）

しかしながら本研究は国際的な調査を⾏うものでに関する教育を産業界に展開していくことを表明

あり，また外部研究機関との共同研究として実施している．社会に受け⼊れられる事業を営むためすることから，各研究機関の倫理規定や，論⽂投稿にも，私企業の研究開発組織においては，今後も新先として想定される学会の倫理綱領に満たす形で技術の研究開発において学術界と連携しながら諸実施することが望ましかった．また前述したよう問題に取り組んでいくことが必要であろう．

に匿名で調査を実施していることと，そのために可能な本⼈対応に制限があることを通知する必要

参考⽂献

があった．
以上に基づいて，説明と同意⽂を和⽂（⽇本向[1] Ben Schafer, Joseph Konstan, and Johnけ）と英⽂（アメリカ，イギリス，フランス向け）

Riedl. E-Commerce recommendation appli-とでそれぞれ⽤意した．なおセレクションバイア

cations. Data Mining and Knowledge Dis-スを軽減することを⽬的に，英語と⽇本語とで説covery, Vol. 5, No. 1, 2000.

明の粒度を同じ⽔準にした．

[2] Lee Sherman and John Deighton. Banneradvertising:

5 おわりにMeasuring eﬀectiveness andoptimizing placement. Journal of Interactive Marketing, Vol. 15, pp. 60–64, Decem-

本稿では，パーソナルデータの利活⽤の社会的

ber 2001.

受容性についての国際的な質問紙調査の実施にあ[3] 堀内進之介. 予測アルゴリズムに基づく与信

たって，質問紙調査⾃体がパーソナルデータに相管理の功罪―ライフチャンスへの影響とその当する可能性に着⽬して，匿名でのデータ収集や対策の有効性の検討を中⼼に―. 社会情報学,

本⼈対応の実践を⽰した．特に匿名でデータを収Vol. 8, No. 2, pp. 169–185, 2019.

集しているにもかかわらず，本⼈対応が必要とな[4] Wullianallur Raghupathi and Viju Raghu-

る状況に直⾯したことと，その相反する要求を満

pathi.

たすために考えられる⼿⽴てについて検討した結

promise and potential. Health Information

果とを，調査研究の実践としてここに報告するこ

Science and Systems, Vol. 2, No. 1, Febru-とには⼗分な意義があると考える．

ary 2014.

Big data analytics in healthcare:

さらに研究倫理の観点からのインフォームドコ

[5] Madhumita Murgia and Max Harlow.

ンセントについて，共同研究を実施する各研究機

How top health websites are sharing

関の倫理規定や，論⽂投稿先として想定される学

sensitive data with advertisers, Novem-

会の倫理綱領を念頭に置きながら実施したことを

ber 2019. https://www.ft.com/content/

述べた．私企業は研究倫理の観点で倫理審査を⾏

0fbf4d8e-022b-11ea-be59-e49b2a136b8d,

う部署を持たないことが多いので，⼀貫した基準

2021 年 7 ⽉閲覧.

*5 https://elsi.osaka-u.ac.jp/

6 国際的質問紙調査の実施に関するテクニカルノート

42[6] Michal Kosinski, David Stillwell, and Thore
Graepel.

Private traits and attributes

In 13th ACM Web Science Conference
2021, pp. 262–271, 2021.

are predictable from digital records of hu-[11] UC Berkeley Committee for the Protec-

man behavior. Proceedings of the Nationaltion of Human Subjects. Mechanical Turk

Academy of Sciences, Vol. 110, No. 15, pp.

(MTurk) for Online Research, January5802–5805, 2013.

2020.

[7] 江間有沙, 秋⾕直矩, ⼤澤博隆, 服部宏充, ⼤家[12] 三浦⿇⼦, ⼩林哲郎. オンライン調査モニタの慎也, 市瀬⿓太郎, 神崎宣次, 久⽊⽥⽔⽣, ⻄satisfice に関する実験的研究. 社会⼼理学研

條玲奈, ⼤⾕卓史, 宮野公樹, ⼋代嘉美. 運転・究, Vol. 31, No. 1, pp. 1–12, 2015.

育児・防災活動，どこまで機械に任せるか：[13] Weiping Pei, Arthur Mayer, Kaylynn Tu,

多様なステークホルダーへのアンケート調査.

and Chuan Yue. Attention Please: Your At-

情報管理, Vol. 59, No. 5, pp. 322–330, 2016.

tention Check Questions in Survey Studies[8] 森下壮⼀郎, ⾼野雅典. 個⼈データ利活⽤におCan Be Automatically Answered. In Pro-

ける利⽤主体と利⽤⽬的に応じた社会的受容

ceedings of The Web Conference 2020, pp.

性. ⼈⼯知能学会全国⼤会論⽂集（JSAI2020）,

1182–1193, Taipei Taiwan, April 2020.
[14] OECD 理事会. OECD 理事会勧告 8 原則（昭3N5OS11b01, 2020.
[9] 森下壮⼀郎, ⾼野雅典, 武⽥英明, ⾼史明, ⼩和 55 年（1980 年）9 ⽉）, Sep. 1980. https:

川祐樹. 個⼈データ利活⽤の類型に応じた社//www.soumu.go.jp/main_sosiki/

会的受容性の質問紙調査. ⼈⼯知能学会全国

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⼤会論⽂集（JSAI2021）, 2C4OS9b03, 2021.

2021 年 7 ⽉閲覧.

Takano,[15] ⼤⾕卓史, ⼤澤博隆, 壁⾕彰慶, 神崎宣次, 久Hideaki Takeda, Faiza Mahdaoui, Fumiaki

⽊⽥⽔⽣, ⻄條玲奈. 意思決定⽀援としての研Taka, and Yuki Ogawa. Social acceptabil-

究倫理 〜AoIR 倫理ガイドラインの原理と倫

ity of personal data utilization business

理分析 〜. 信学技報, Vol. 121, No. 119, pp.

according to data controllers and purposes.

182–189, Jul. 2021.

[10] Soichiro

Morishita,

Masanori

43

Med i a Dat a Tech St udi o

発表⼀覧

秋葉原ラボ技術報告 vol .4

2021 年（7 ⽉迄）
書籍・解説記事• ⾼野 雅典：「その他」を研究する ，⼈⼯知能，特集「編集委員からの抱負と提⾔ 2021」，Vol.36，No.3，
p.322，2021．
• ⿃海 不⼆夫（編著），⽯井 晃（著），岡⽥ 勇（著），上東 貴志（著），⼩林 哲郎（著），榊 剛史（著），
笹原 和俊（著），⾼野 雅典（著），瀧川 裕貴（著），常松 淳（著），三浦 ⿇⼦（著），⽔野 貴之（著），
⼭本 仁志（著），吉⽥ 光男（著）：『計算社会科学⼊⾨』，丸善出版，2021．
論⽂誌・国際会議（査読付き）• Masanori Takano, Fumiaki Taka, Soichiro Morishita, Tomosato Nishi, and Yuki Ogawa: “Threeclusters of content-audience associations in expression of racial prejudice while consuming online
television news,” PLOS ONE, Vol.16, No.7, e0255101, 2021.
• Soichiro Morishita, Masanori Takano, Hideaki Takeda, Faiza Mahdaoui, Fumiaki Taka, and Yuki
Ogawa: “Social acceptability of personal data utilization business according to data controllers
and purposes,” The 13th International ACM Conference on Web Science in 2021 (WebSci’21),
pp.262–271, 2021.
• Masanori Takano, Yuki Ogawa, Fumiaki Taka, and Soichiro Morishita: “Eﬀects of incidental brief
exposure to news on news knowledge while scrolling through videos,” IEEE Access, 2021.
• Kenji Yokotani and Masanori Takano: “Diﬀerences in Victim Experiences by Gender/Sexual
Minority Statuses in Japanese Virtual Communities,” Journal of Community Psychology, Vol.49,
Issue 6, pp.1598–1616, 2021.
• Masanori Takano and Kenichi Nakazato: “Diﬀerence in communication systems explained bybalance between edge and node activations,” Journal of Physics: Complexity, Vol.2, No.2, 025013,
2021.
• Kenji Yokotani and Masanori Takano: “Social Contagion of Cyberbullying via Online Perpetrator
and Victim Networks,” Computers in Human Behavior, Vol.119, 106719, 2021. ⻄ 朋⾥, ⼩川 祐樹, ⾼ 史明, ⾼野 雅典, 森下 壮⼀郎, 服部 宏充： ネットテレビのニュース番組に投稿される視聴者コ
メントの道徳性に基づく分析 ，⼈⼯知能学会論⽂誌，Vol.36，Issue 1，2021．

発表⼀覧

44
国内学会/セミナー• Masanori Takano: “Racism and News on the Internet: An Example of Japanese Online Television,” Prejudice, Discrimination, and Stereotypes in Northeast Asia, Featured Symposia on Asian
Association of Social Psychology (AASP), 2021.
• 森下 壮⼀郎： データサイエンスの実践と法・倫理 〜 アバターコミュニティアプリを⼀例として 〜 ，
技術と社会・倫理研究会 (SITE)，2021．

• 森下 壮⼀郎，⾼野 雅典，武⽥ 英明，⾼ 史明，⼩川 祐樹： 個⼈データ利活⽤の類型に応じた社会的受容性の質問紙調査 ，第 35 回⼈⼯知能学会全国⼤会，2C4-OS-9b-03，2021．

• ⾼野 雅典，⼩川 祐樹，⾼ 史明，森下 壮⼀郎： ニュース動画のリニア配信とオンデマンド配信における利⽤スタイルの分析 ，第 35 回⼈⼯知能学会全国⼤会，1D2-OS-3a-01，2021．

• ⼩川 祐樹，⾼野 雅典，森下 壮⼀郎，⾼ 史明 Twitter におけるニュースツイートの閲覧と動画視聴の関連性 ，第 35 回⼈⼯知能学会全国⼤会，1D4-OS-3c-03，2021．

• 涌⽥ 悠佑，Michael Mior，善明 晃由，佐々⽊ 勇和，⿁塚 真： 時刻変化するワークロードのためのNoSQL スキーマのオフライン最適化 ，情報処理学会第 83 回全国⼤会，4L-04，2021．
• 數⾒ 拓朗，⽩井 徳仁，善明 晃由： 構造化データの⾃動抽出に向けた変換処理フレームワークの提案 ，第 13 回データ⼯学と情報マネジメントに関するフォーラム （DEIM），E33-4，2021．

• 涌⽥ 悠佑，Michael Mior，善明 晃由，佐々⽊ 勇和，⿁塚 真： 時刻変化するワークロードのためのNoSQL スキーマの最適化 ，第 13 回データ⼯学と情報マネジメントに関するフォーラム （DEIM），
B14-1，2021．
• ⼤内 裕晃：【技術報告】データと処理の依存関係を整理する機械学習モデル管理基盤の紹介 ，第 13
回データ⼯学と情報マネジメントに関するフォーラム （DEIM），E11-5，2021．

2020 年
書籍・解説記事• ⽔上 ひろき，熊⾕ 雄介，⾼野 雅典，藤原 晴雄：『データ活⽤のための数理モデリング⼊⾨』，技術評
論社，2020．
論⽂誌・国際会議（査読付き）• ⻄⼝ 真央，⿃海 不⼆夫，⾼野 雅典： メタデータを利⽤したソーシャルメディア内グループのネット
リスク検知 ，情報処理学会論⽂誌，Vol.61，No.10，pp.1639–1646，2020．

• Teruyoshi Zenmyo, Noriyuki Watanabe, Yusuke Wakuta, and Makoto Onizuka: “Schema Mapping
between Logical and Internal Layers for NoSQL Applications,” The 1st Workshop on Distributed
Infrastructure, Systems, Programming and AI (DISPA), 2020.
• Masanori Takano and Kenichi Nakazato: “Emergence of the tradeoﬀ law of social relationships
in artificial societies driven by dual memory mechanisms,” Artificial Life (ALIFE2020), 2020.
• 涌⽥ 悠佑，善明 晃由，松本 拓海，佐々⽊ 勇和，⿁塚 真： Secondary Index を活⽤する NoSQL ス
キーマ推薦によるクエリ処理⾼速化 ，情報処理学会論⽂誌 : データベース（TOD），Vol.13，No.1，

pp.20–32，2020．
• Makoto Takeuchi: “Epidemic modeling of viral music diﬀusion,” NetSciX (Poster; Abstract) 2020.

45• Masanori Takano and Kenichi Nakazato: “A balance between edge- and node-excitation mechanisms realizes the diﬀerence of communication systems”, NetSciX (Poster; Abstract) 2020.
国内学会/セミナー• 飯塚 隆介，⿃海 不⼆夫，⻄⼝ 真央，⾼野 雅典，吉⽥ 光男： デマの訂正が社会的混乱に与える影響の分析 ，第 18 回データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会 (DOCMAS)，2020．

• ⼩川 祐樹，⾼野 雅典，森下 壮⼀郎，⾼ 史明： オンラインニュース動画の視聴と政治的知識の関連
性 ，第 18 回データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会 (DOCMAS)，2020．

• ⾼野 雅典： アバターコミュニケーションによって現実の社会を補間する ，第 11 回横幹連合コンファレンス，A-4-5，2020．

• 横⾕ 謙次，⾼野 雅典： バーチャルコミュニティが性的少数者の性的不平等と精神的健康に及ぼす影
響 ，⽇本認知・⾏動療法学会 第 46 回⼤会，P026，2020．

• ⾼野 雅典： サイバーエージェントにおける計算社会科学 ，第 34 回⼈⼯知能学会全国⼤会，インダストリアルセッション，2020．

• 森下 壮⼀郎，⾼野 雅典： 個⼈データ利活⽤における利⽤主体と利⽤⽬的に応じた社会的受容性 ，第34 回⼈⼯知能学会全国⼤会，3N5-OS-11b-01，2020．
• 武内 慎： 感染症モデルを⽤いた⾳楽拡散現象の分析 ，第 34 回⼈⼯知能学会全国⼤会，2E6-GS-5-05，
2020．
• ⾼野 雅典，⼩川 祐樹，⾼ 史明，森下 壮⼀郎： インターネットテレビ局におけるニュースチャンネルのユーザ体験が政治関⼼・ニュース知識に与える影響 ，第 34 回⼈⼯知能学会全国⼤会，1L5-GS-5-04，

2020．
• 森下 壮⼀郎： データサイエンスの実務とビジネス・倫理 ，技術と社会・倫理（SITE）研究会 「AIと倫理」シンポジウム（招待講演），2020．

• 善明 晃由： AbemaTV におけるコンテンツメタデータマネージメントに関する取り組み ，第 12 回
データ⼯学と情報マネジメントに関するフォーラム （DEIM），2020．

• 新平和礼，善明 晃由，斎藤 貴⽂： ストリーム処理を考慮したレイヤ化されたデータ転送管理システ
ム ，第 12 回データ⼯学と情報マネジメントに関するフォーラム （DEIM），2020．

• ⾼野 雅典，⼩川 祐樹，⾼ 史明，森下 壮⼀郎： インターネットテレビにおけるニュースへの偶発的接触が政治関⼼とニュース知識に与える影響 ，第 4 回計算社会科学ワークショップ（CSSJ2020），2020．

CyberAgent 秋葉原ラボ 技術報告 Volume 4
発行日

2022年 1月1日 初版

発行所

CyberAgent 秋葉原ラボ 技術報告編集委員会〒101-0021
東京都千代田区外神田1丁目18番13号
秋葉原ダイビル 13 階

編

集

上辻 慶典
上田 紗希
善明 晃由
橋爪 友莉子福田 鉄也
森下 壮一郎
數見 拓朗
松井 美帆

デザイン

柴 尚子
新間 絵美
横山 恵
Design Factory© 2022 CyberAgent, Inc.

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