情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 2019

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3 次元キャラクタモーション制作履歴データ事例に対する一検討
大森 葵1向井 智彦1,a)

安藤 大地1,b)

概要：デジタルコンテンツ制作はデザイナーの試行錯誤的な熟練作業によって実現されており，その編集作業の履歴データが各スタジオのバージョン管理システムに蓄積されている．本稿では，そうした編集履歴データから有用な知見が得ることを目的として，アクションゲーム制作におけるキャラクタモーション編集履歴データ例を対象とする定性的分析結果を報告する．また，その分析結果を踏まえ，担当アニメーターの作業に即したバージョン管理システム利用法について検討する．さらには，編集履歴データの機械学習によるアニメーション品質判定に向けた，学習データ選択に関する知見について報告する．

1. はじめにのアセット管理手順がみられた．つまり，いわゆるプログラムコードや文書データに対するバージョン管理システム

CG アニメーションの制作現場では，アニメーターが制の一般的な用途とは異なる利活用を試みる様子が確認され作するキャラクタモーションを美術チーフや監督が繰りた．具体的には，制作ソフトウェアが備えている変更履歴返しチェックすることで，高品質なアニメーションが制作管理機能と，バージョン管理システムのファイル差分保存されている．その際，Subversion や Perfoce を初めとする機能を適宜組み合わせて使用していた．さらに，その組みバージョン管理システムや，インハウスのアセット管理シ合わせ手順を必ずしも一貫させておらず，デザイン作業をステムを用いて制作用データを管理する運用が普及してお最大限に効率化するよう工夫されていた．これは，既存のり，各種デジタルコンテンツの編集履歴データが各スタジバージョン管理システムが主にプログラムコードや文書なオで蓄積されている．こうした背景の下で，本研究室ではどを念頭に設計されていることが一因と考えられる．すな

実際のビデオゲーム開発の過程で蓄積されたキャラクタ

わち，デジタルコンテンツの作成においては，途中でゼロモーションデータの編集履歴データを分析し，美術チーフからの作り直しや，複数の素案を作成した上で 1 つのみ選や監督の主観的な品質チェックを模倣するようなシステム定するなど，比較的大きな試行錯誤を伴うことが常である．の研究に取り組んでいる．具体的には，製品版に採用されそのため，そうした試行錯誤的なアニメーターの作業に即たモーションアセットを正例，制作当初のアセットを負例したバージョン管理システムの利用手順の提案，あるいはとするような機械学習を通じて，ディレクターの品質判定新たな編集履歴管理法の検討が必要であると考える．

基準を近似する分類手法や，品質向上において着目すべき

そこで本稿では，機械学習のための学習データ整備を主

特徴を同定できるような自動システムの確立を目指して目的とした精査作業を通じて得られた，アクションゲームいる．

におけるアニメーション編集履歴データに対する定性的分

ここで，実制作現場で蓄積されたデータは，そのままの析の一例について報告する．まず，CG アニメーション制状態では必ずしも機械学習に適していないため，いわゆる作では途中で履歴をいったん破棄するような大幅な変更外れ値などを除外するための目視を通じた精査が必須であや，微修正を積み重ねるような編集を試行錯誤的に繰り返る．本研究でも，アクションゲームのアニメーション制作す過程についてまとめる．その上で，アニメーターの制作履歴データを対象に，学習に適したデータを精査する作業手順に即したアセット管理法や，アニメーション品質判定を行っている．その際，バージョン管理システムに蓄積さを目的とする機械学習に適した学習データの選択方法につれたアニメーションデータから，担当アニメーターに特有いて検討する．以上，本稿の学術的貢献は下記の通りにまとめられる．

1a)b)

首都大学東京システムデザイン学部
tmki@acm.org
dandou@tmu.ac.jp© 2019 Information Processing Society of Japan• 実制作現場で蓄積されたアクションアニメーションの編集履歴例を対象とした，変更過程の詳細な分析

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• 試行錯誤的に制作されるアニメーションデータに対する機械学習の適用についての検討• 分析結果を踏まえた，担当アニメーターに適したバージョン管理法の考察

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キャラクターのアクション動作制作の際に蓄積された編集履歴データ 2 種類を使用する．いずれについても，実際に製品に採用されたモーションは履歴の一番最後のモーションのみである．また，今回使用されている制作ソフトウェ

なお，本稿では約 20 段階と 40 段階の編集過程をそれぞ

アには「テイク」と呼ばれる変更履歴管理機能が存在す

れ含む 2 種類のデータについての分析結果についてのみ詳る．これは，映像撮影の際に同一カットの撮影を何度も行述する．したがって本稿で述べる結果は，必ずしも任意種う「テイク」のように，モーションに編集・改良を重ねて類のアニメーションや，制作者全般に対して一般化できないく際にその編集履歴を残せるものである．今回分析したいが，今後もそうした少数のデータを着目した事例研究をデータでもこのテイクの機能を利用しており，一つのデー蓄積し，いずれは広範なデータに共通する分析に展開してタが複数のテイクを保持している．なお，データの中にはいく計画である．また，今回の分析を踏まえて考察する，履歴データだけでなく編集の際につけられたメモも含まれモーション編集作業に適したアセット管理法についても，ているが，メモの内容は簡易的かつ制作陣にしか伝わらなまずは履歴データ制作者のフィードバックを得ながらテーい用語が多様されているためメモを見ただけではどのようラーメイド型で開発した上で，いずれ一般化に取り組む予な編集が加えられているのか理解することは難しかった．

定である．

2. 関連研究
デジタルコンテンツの編集履歴管理システムに関する研究は，プログラムやテキストなどの文書データについてはこれらのデータに対し，今回は各履歴データの履歴の古いものから順に，目視で特徴を書き出しながら分析を行った．すなわち，各データのすべてのテイクを分析し，各データやテイク間にどのような関連性があるのかを有向グラフとして可視化したうえで，その特徴を分析した．

古くより取り組まれているが，絵画や 3 次元 CG などのバイナリデータに関する研究は比較的少ない．例えば，デジ

3.2 4 連キックコンボ動作

タル画像のバージョン管理手法 [1] では，有向グラフを用4 種類のキックを連続して行うコンボ動作を作成しておいて変更履歴を GUI 上に表示し，その上で履歴のマージやりその履歴数は 22 個である．4 種類のキックは横蹴り=K，復元を可能としている．また，3 次元ポリゴンモデルのコ

回し蹴り＝ KK，上方向に蹴り＝ KKK，高くジャンプしラボレーション制作システム [2] では，多くのデザイナーながら蹴り＝ KKKK と名前がつけられておりこれらの 4の編集履歴データを共有することで効率的な制作を可能に種類の動きが履歴の中で並行して作られている．制作ソフする方法を提案している．本研究では，これらの先行研究

トウェアのテイクの機能を利用しそれぞれのテイクに K，では扱われてこなかった 3 次元 CG キャラクタのスケルト

KK などの名前をつけることで，一つのデータの中で 4 種

ンモーションデータを扱う点と，実制作現場で実際に蓄積類の動きを並行して制作している．下記の図は履歴データされたデータセットを分析対象として扱うという 2 点で新内の各モーションの関連性を示した図である．左の数字がしい取り組みである．なお，今回の分析においても，有向履歴の順番を表し 1 が履歴上最も古く初めに制作されたグラフを用いて編集履歴を可視化し，その観察を通じて定データ，22 が実際に製品として採用された完成のデータを性的分析を行った．

表す．また，それぞれの横に並ぶ四角はデータ内のテイクまた，スポーツや舞踊などの技能発達過程における人体の名前を表している．実線の矢印は細かな修正を行なって動作を収集し，その統計分析を通じて技能向上のための知いる類似性の極めて高いデータ同士を結び，破線の矢印は見を得ようとする研究も行われている [3], [4]．こうした先類似性はあるが何かしらの大きな変更があったデータを結行研究の知見は CG アニメーション編集履歴の分析にも有んでいる．

用であると考えられる．しかし，人体運動技能では，練習履歴データ 1〜4とコーチングの積み重ねによって技能を向上させていくと作している．TM010 は，両足を肩幅より広く開いた状態いう仮定をおくことが多いため，途中で大きな編集が加わから右方向に横飛びした後に，左足を右足に引きつけながるようなアニメーション編集履歴にそのまま適用すること

ら右足を上方向にキックする動き，Take1 は，右足を軸には難しい．したがって本研究では，まず目視を通じて各履反時計周りに回転しながらジャンプすると同時に左足を上歴データの詳細を分析したうえで，こうした統計解析法のに蹴り上げる動きを制作している．データ 2 では TM010適用を検討するという手順を採用する．

3. モーション編集履歴データの定性的分析
3.1 編集履歴データ
分析には，実際のテレビゲーム制作現場で 3 次元 CG© 2019 Information Processing Society of Japan

履歴データ 1 では二種類のキックを制に大きな変化はないが，Take1 のジャンプの高さが大幅に変更されている．データ 3 では新しく a というテイクが追加されている．TM010 は，これまで上方向にキックしていた部分が横蹴りに変更されている．またキック前の体勢もこれまでとは 180 度反対方向を向いている．a はそれま

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ほぼ同様の動き ( 細かな修正 )1P-75
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でそれまで存在しなかった回し蹴りのモーションが加えられている．データ 5 で新たに作成された 4 つのテイクにつ少し類似する点もあるが何かしらの大きな変更いてそれぞれ詳述する．

• K は，キックの高さや全体の動きの流れは TM010 に類似しているがキック前後の動きやキックそのものにもかなり変化がある．具体的には，K では動き始めに左足を軸に反時計回りに半周回転する動きが加えられており，キックの際にも一度足を体に強く引き付けてから勢いよくキックを行なっている．

• KK は，右足を軸に左足で前回し蹴りを行うというそれまでは存在しなかった新たな動きを制作している．
また KKold も KK と同様に回し蹴りを行っているが大きな違いとして KKold では左足で後ろ回し蹴りを行なっているため KK とは回転の方向が異なる．それ以外のキックに至るまでの動きなども KK と KKold
ではかなり異なる．

• KKK はキックから着地以降の動きが a と類似しているがキックに至るまでの動きが全く異なる．KKK では a で存在した横飛びの動きはまったくなく足を前後に開き両膝を深く屈伸させ上体を右方向に大きく捻る動きになっている．キック後の動きは a に類似している．

• KKKK はジャンプから着地以降の動きが Take1 に類似しているがジャンプに至るまでの動きが全く異なる．両足を軽く開いた状態から両膝を深く屈伸させ，特に右膝は内側に倒し地面まで近づける．そこ右足を伸ばして立ち上がりつつ右足を軸に反時計回りに回転しながらジャンプする．これ以降の動きは Take1 と類似している．
データ 5 以降ではしばらくそれぞれのデータに大きな変化はなく，足の開き方の違いや，飛距離，動きの速さなどの細かい修正が為されていく．
図 1 4 連キックコンボ動作の編集履歴

履歴データ 8〜11

データ 8 では新たに Kold というテイクが追加されると同時に，K のキックの動作に大きな変での TM010 とほぼ同様の動き (=上方向に蹴り) をしてお更が成される．K では，キック時に状態を少し丸め右膝をり，これまでの TM010 の名前が a に変更されたと捉えら顔の近くまで引きつける動作が追加される．その後キックれる．データ 4 では大きな変更はないが Take1 の着地後のの高さはこれまでの K と変わらないが横蹴りではなく前蹴体勢に変化が成されている．

りをし，その際に両手をまっすぐ頭の上に伸ばしながら上体を後方へまっすぐ倒すよう変更される．キック後の動作

データ 4 まででは，TM010=横蹴り，a=はこれまでの K と同様である．Kold はそれまでの K とほ

上方向に蹴り，Take1=ジャンプしながら蹴りという三種類

ぼ同様の動き (=横蹴り) をしており，K が新しい動きに変の動きを作成しそれぞれに細かな編集が加えられている．

更されたためこれまでの K の名前が Kold に変更されたと履歴データ 5

しかしデータ 5 ではテイクの名前が大きく変更され，モー捉えられる．しかし，データ 11 では K，Kold それぞれのションもキックの動きにはそれまでのデータと類似性があ

名前が変更され，Kold は K に戻り K は Kmae に変更されるがキック前後の動きがそれぞれ大きく変化しており，全る．

体に大きな編集が加えられていることがわかる．また，テイクの数も 3 個から 5 個に増え，KK，KKold という名前© 2019 Information Processing Society of Japan

履歴データ 12〜22

データ 12 では Kmae，KKold の二423情報処理学会 インタラクション 2019
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つのテイクが削除され K，KK，KKK，KKKK の 4 個のほぼ同様の動き ( 細かな修正 )テイクに絞られる．これ以降は大きな変更は無くこの 4 種

少し類似する点もあるが何かしらの大きな変更の動きに細かな修正が加えられ完成形へと向かっていく．
以上の分析をまとめると，データ 1〜4 では様々な変更を加えながら K，KKK，KKKK の元となる３種類の動きが作られているがその動きは 5 で大幅に改変されている．
データ 5 以降はそれぞれの動きに大きな変更はなく細かな修正を繰り返しながら複数の案を徐々に絞り完成系に近付いている．つまり，データ 1〜4 は試行錯誤をしながら最終イメージを固めている段階で，データ 5 で最終イメージが固まりそれ以降は品質向上のための細かな修正作業が行われていることがわかった．

3.3 4 連複合技コンボ動作
銃を使った状態での 4 種類の構えの動作を連続して行うコンボ動作を作成しておりその履歴数は 40 個である．4 種類の動きは左手を前に突き出す＝ 1st，回転しながら右手で裏拳＝ 2nd，左手でアッパー＝ 3rd，回転しながら右手を振り下ろす＝ 4th と名前がつけられておりこれらの 4 種類の動きが履歴の中で並行して作られているが，キックコンボ動作以上にそれぞれの動きの展開が複雑になっている．
キックコンボ動作同様テイクの機能を利用しそれぞれのテイクに名前をつけることで，一つのデータの中で複数の動きを並行して制作している．下記の図はそれぞれのデータの関連性を表した図である．
データ 1〜15 までは大幅な変更やデータ内容の一新が度々行われており，データ 16 で最終イメージが固まり、以降品質向上のための細かな修正作業が行われている．キックコンボ動作に比べ作られているモーションの数がかなり多く複雑だが，最終的に製品版として採用されているデー
タ 40ALL に関係性のあるモーションは非常に少ない．最終
イメージが固まるデータ 16 の New はデータ 12 の New とデータ 9 の New からそれぞれ一部を抜粋して組み合わせた動きである．データ 9 の New は MW 05 033，TM007 2，

MW 05 37 の 3 個の動きと類似性の高い動きを組み合わせた動きであり，データ 12 の New はデータ 10 の New に修正が加えられたものである．以上からデータ 40ALL に関係性

図 2 4 連複合技コンボ動作の編集履歴のあるモーションは MW 05 033，TM007 2，MW 05 37，
データ 10〜12 の New のみであり，それ以外の多くのモー履歴データ 1

ションも品質向上に向けた細かな修正が加えられていたがれている．Take001 は 4 種類のポーズを連続して行うコン途中で制作から外れていることがわかる．また，Take001

ボ動作である．というモーションが履歴データ１からデータ 33 まで完全( 1 ) 左足を小さく前に出した状態から左膝が地面に着くまに他のデータから独立し，膝の屈伸の角度の調節などの細で屈伸し，右足は大きく前に踏み出す．この時右足とかい修正が成されていたが，途中で消滅し最終的に使われ同時に左手も前に出す．体全体を左に捻り，左手を腰ることがなくその有用性については推測する事が出来な元まで戻しつつ一気に右手を前に突き出す．

かった．以下に各データの細かい説明を記す．

履歴データ 1 では二個のテイクが作成さ( 2 ) 1 の状態から一度立ち上がりつつ左足を大きく一歩踏
み出し体は反対側を向き、同じくらい屈伸し，手は左© 2019 Information Processing Society of Japan424

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手を一気に前に突き出し右手は腰元まで戻す．

右足を一歩前に出して，両手首は顔の前でクロスさせた状( 3 ) その後，左腕を時計回りに空中で一周回し同時に右手態から右足を前に踏み出しつつ左腕を腰元まで下げて一気は右肘を耳のあたりまで高く突き出す．足は右足が左に左手でパンチする動作が作られている．God 01 022 は，足の後ろに来るように大きく両足をクロスさせる．

右足を一歩前に出し左から後ろを振り返り右手で後ろに向( 4 ) 右回りに回転し体の向きを 180 度変え，右足を大きくけて銃を構えて動かない状態で静止している．MW 05 033

一歩前に踏み出した状態で終了，両手は肩の高さに広では，左足を一歩前に出し，両手を顔の前でクロスした状

げ大の字のような状態．

態から全身を右方向に捻り左膝が地面につくまで屈伸しなおここから履歴データ 29 まで Take001 に大きな変更はて真後ろを向く．その状態から一気に前に向き直りそのま加えられず細かな修正のみ加えられ続ける．Jack04 333

ま右手を前に突き出しパンチする動作が制作されている．

は，両手を顔の前でクロスさせるポーズから左足を大きくNew では 4 つの動きを連続して行うコンボ動作を作成して踏み出し右手を後ろに下げた後，野球のピッチングのよういる．

な動きで右手を振り下ろす単体の動作である．

( 1 ) はじめの動きは MW 05 033 に非常に類似しており一度後ろを振り返った後に右手でパンチの動作をする．

履歴データ 2〜6

データ 2 では新たに 4 つのテイクが( 2 ) その後左足を軸に時計周りに回転しその回転の勢いで加わる．Jack04 333 は Take001 の (4) のポーズの状態で静右手で思い切り裏拳を行う．TM007 2 に腕の伸ばし止して動かないデータに変更されているがデータ 3 以降は具合や回転の速度などが類似しているが TM007 2 に

データ 1 の Jack04 333 と同様の動きに戻る．BS014 1 は，比べ回転の際に重心を低くしている点が少し異なる．

左足を少し前に踏み出し両腕は胸元でクロスした状態から( 3 ) その後右足を前踏み出した状態のまま少し前にスライ両足の形を維持したまま小さく前にジャンプしつつ右手でドし左手で腰元から一気にパンチを行う．

肘を曲げたまま下から突き上げるようなアッパーカットが( 4 ) 腰元からパンチをする点で動きが少しだけ MW 05 037

制作されている．Jack205 では両足を肩幅まで開き両腕をに類似しているが，パンチの勢いや足の開き具合など下に無気力に下げた状態から両腕を一度右後ろに下げたはかなり異なる．その後，大きく左足を一歩踏み出し後，左足を少し踏み出しつつ両手を一気に前に突き出す動

左腕を正面斜め上に，右腕を正面斜め下に伸ばした状きを制作している．TM007 2 では左足を少し前に踏み出態で終了．

し体全体が右を向き顔だけ正面を向き両腕は胸の前で構え次のデータ 8 では God01 022 がデータ 7 の状態から右た状態から始まり，左足を軸に時計周りに 180 度回転しそ足を軸に時計回りに回転しながら回転の勢いのまま右手での回転の勢いで右手で思いっきり裏拳をする動作を制作．

軽く裏拳をするように変化している．同じ裏拳という意味

Fin は TM007 2 とほとんど変化のない動きが制作されてでは TM007 2 と同類だが，TM007 2 に比べると足の動きいる．これ以降はしばらく大きな変更はなくパンチをするも手の動きも軽く，手を振り払うくらいの動きのためあま手の左右が変わる，足の開き具合に変化があるなどの細かり類似性が高いとは言えない．God01 022 以外のテイクもい変更が重ねられる．またデータ 5 では Fin が BS014 1，

データ 7 以降は細かな変更・修正を重ねていく．データ 9

Jack04 033，TM007 2，Jack 205 の動きを繋げたものに変では New の (1) の動きに変化が．それまでは全身を右に化する．しかし，データ 6 の Fin はそれぞれの上半身の動捻ってから右手でパンチしていたが，データ 9 では全身をきを大袈裟に動かして繋げたものになっているため，デー左に捻り，左手を前に突き出してパンチして (2) の動作へ

タ 6 内の別テイクの動きをただ繋げたものではなく Fin とと繋がっていくように変化している．

して独立してデータ 5 から成長していると考えられる．
履歴データ 10〜15

データ 10 ではテイクの数が Take001

データ 6 までは，6 種類のテイクがと New の 2 個になり，New の動きもまた新たな 4 種のコ作成されそれぞれに細かな編集が加えられていた．しかしンボ動作に大きく変更される．両膝を屈伸させつつ左足をデータ 7 ではテイクの名前も大きく変更され，モーション少し後ろに下げ上体を右に捻り，屈伸する．腰を落とした自体も類似性がほとんどない新しいものとなっており，こまま左足を一気に大きく前に踏み出し同時に右手を正面にれまでのような細かい編集を加えるのではなく全体に大き突き出してパンチし左手は後ろにまっすぐ伸ばす (1)．そな編集が加えられていることがわかる．KF009 1 では，両の後左足を軸に時計周りに 360 度回転し，足を大きく開き足を肩幅に開き左足を一歩前に出した状態から始まり，右腰を低く下ろした状態で左手を正面に突き出す．その際右足を前に踏み出しながら右手を前に突き出し左手は頭上の手はうしろにまっすぐ伸ばす (2)．その後，右膝を内側に位置でひじを曲げ左後ろへ回す．その後少し膝の屈伸を戻倒しながら右手を前に，左手を後ろに持って行き，右足をしつつ左手を右手の近くまで持って行き両手首をクロスさ前にスライドさせ正面に右足を伸ばしながら左手で一気にせた状態にする動作が制作されている．MW 05 037 では，横からパンチ (3)．その後立ち上がった勢いでジャンプし履歴データ 7〜9© 2019 Information Processing Society of Japan425

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つつ右足を軸に反時計周りに 360 度回転，右足が少し前能性が高いため，2 つのデータ間の差異に着目するようなに来るように着地し，着地と着地と同時に右手を上から振定量的な比較は難しいと考えられる．したがって今後は，り下ろしてパンチをする (4)．以降データ 12 までこれら 2最終版に至るように微調整を重ねていると考えられる履歴

つのテイクの細かな修正が繰り返される．データ 13 では

データのみを対象とし，試行錯誤の過程は学習データからNew が New と New2 の二つのテイクに派生する．New で省くような機械学習を考えている．

は，それまでの New の (2) の動きに変化がある．(1) の後，しかし，4 連複合技コンボ動作においては，大幅なデー左足を軸に 180 度回転し，右足を前に出した状態に．左手タ置き換えと数段階の微修正を繰り返す様子がみられた．

も右手も前に突き出さず腰元へ持って行き (3) に繋がる．

言い換えれば，ボツにした履歴の中にも品質向上を図る作

New2 は，データ 12 の New に類似しているが，New の (3)

業過程が含まれており，モーションの自動品質判定においと (4) の動きが入れ替わったものになっている．データ 15て有用である可能性が高い．しかし，学習の正例と不例のではテイクの数が 6 個に戻る．New と Take001 以外のデーいずれに属するかという情報，すなわち製品利用に足る品タはそれぞれ全てデータ 9 のものと類似しており微妙な編質であるかという情報が欠けているという大きな問題があ集が加えられる．New はデータ 8 の New の状態に戻り，る．今後は，半教師付き学習の知見などを応用し，正例・データ 10 以降で作られていたものは無くなる．

不例の自動推定を行う仕組みについても検討する．

履歴データ 16〜40

データ 16 では再びテイクが Take001

質を左右する重要な要因があると考えられる．例えば，熟と New の 2 個に減る．また New のモーションにも変化が練したアニメーターと初学者の間には，試行錯誤の方法やあり，(1)〜(3) まではデータ 9 の New(1)(2)(3) に類似し，手順に大きな差異がある可能性も考えられる．将来的には(4) はデータ 12 の New(4) に類似したものになっている．

多種多様なアニメーターの編集履歴データを対象として，その後データ 29 まで大きな変化はなく，全体的に動きが制作プロセス全体および最終的な制作物の品質の差異を分大袈裟な動きに変更される，ジャンプの高さが変わるなど析・学習できるような技術に展開したい．

さらには，本来は試行錯誤の過程にこそコンテンツの品細かな修正が加えられていく．データ 30 ではテイクの数が 6 個に増え，それぞれのテイクの名前も変更される．こ謝辞 アクションモーション編集履歴データはプラチナれまでの Take001 は OLD に名前を変え，New は New all

ゲームズ (株) より提供を受けた．本研究は JSPS 科研費に名前を変える．また P1，P2，P3，P4 は New all の４15H02704 の助成を受けた．

つのコンボ動作を一つずつにバラしたものとなっており

P1=(1)，P2=(2)，P3=(3)，P4=(4) を表ている．データ

参考文献

34 では Take001 がなくなり，New all は ALL へ，P1 は[1]

1st へ，P2 は 2nd へ，P3 は 3rd へ，P4 は 4th へ名前を変える．ここから最後のデータ 40 まで大きな変化はなくこ[2]の 4 種の動きに細かな修正が加えられ完成形へと向かっていく．

4. 考察

[3]

今回のモーション制作過程の分析を通じ，制作着手からしばらくは大幅なデータ改変を施しながら試行錯誤的に最終イメージを探っている様子が確認された．一方，最終イ
メージが固まった後は，細かい修正を漸次的に施しながら[4]

Chen, H.-T., Wei, L.-Y. and Chang, C.-F.: Nonlinear Revision Control for Images, ACM Transactions on Graphics, Vol. 30, No. 4, p. Article No.105 (2011).
Salvati, G., Santoni, C., Tibaldo, V. and Pellacini,F.:
MeshHisto: Collaborative Modeling by Sharing andRetargeting Editing Histories, ACM Transactions onGraphics, Vol. 34, No. 6, p. Article No. 205 (2015).
崔 雄, 関口博之, 鶴田清也, 八村広三郎 : モーショ
ンキャプチャを用いた日本伝統舞踊における歩行動作の特徴量抽出, 情報処理学会全国大会講演論文集,Vol. 71,pp.393394 (2009).
八村 広三郎園田 真史 : モーションキャプチャデータからの特徴抽出による舞踊動作のセグメンテーション, じんもんこん 2006 論文集,pp. 173180 (2006).

全体の品質を高めていく作業工程も観られた．こうした場
合，Subversion や Git などであれば，試行錯誤的な作業は複数のブランチとして管理し，それぞれのブランチで微調整をコミットするような手順が適していると考えられる．
ただし，制作履歴に含まれない全く新しいデータで置き換えるような作業を，ブランチ作成と呼称できるかについては議論の余地が残る．今後は，新たなバージョン管理システム開発の必要性も含めて検討を進める．
また機械学習の学習データ選定においては，制作当初のデータと最終版ではモーションの意味的にも全く異なる可© 2019 Information Processing Society of Japan426