所長挨拶

NTT コミュニケーション科学基礎研究所
所長

上田 修功

このたびの東日本大震災により被災された方々、震災による様々な影響で困難に窮している方々に、心よりお見舞い申し上げます。一日も早い安心・安全の復旧と、社会全体の復興を祈念申し上げます。
NTTコミュニケーション科学基礎研究所では、1991年の創立からコミュニケーションの本質に迫る情報通信技術の基礎研究を進めてまいりました。このたび当研究所は、皆様のご理解と温かいご支援により創立20周年を迎えることができました。厚くお礼申し上げます。｢オープンハウス2011｣ では、メディアとコミュニケーション、情報科学、人間科学の各分野における私たちの最新研究成果について、研究講演、ポスター展示・デモ実演を通して皆様にご紹介させていただきます。
当研究所は、これまで様々な研究テーマを創生しながら幾多の進化を遂げてまいりました。しかし、20周年のこの節目に大きな震災に遭遇し、我々所員は、次世代の社会に向けて今後何を目指し何をすべきかを、改めて深く考える機会を与えられたように思えます。このような時だからこそ、｢オープンハウス2011｣ において私たちが目指そうとしている未来の情報通信社会を知っていただき、
是非皆様とともに未来のコミュニケーショ
ンのあるべき姿について熱く語り合いたいと考えております。
どうぞ、お時間の許す限りごゆっくりご覧ください。

-1-

目

次

■所長挨拶
■会場案内図■講演会場スケジュール■創立 20 周年にあたって
■招待講演
■研究講演
Supporting Communication in Global Networks

1
3
3
4
5

フォーマルメソッドによるセキュリティ＆プライバシ
錯覚応用工学で実現するヒューマンインタフェース
環境知能がもたらしたもの

8
10
12

インタラクション研究は一発芸の集まりでよいのか

14— Machine Translation and Social Network Mining —―空気を読み、さりげなく応える IT 環境の試み―

6

■研究展示
17

守谷特別研究室
１ 音楽テンポと呼吸の関係

B～呼吸周期に合わせた音楽呈示の可能性について～18

協創情報研究部

19

２ 新しい量子計算モデルの実現可能性を高める ～観測に基づく量子演算実行方法～
３ ケーキを公平に分割するには？ ～メタ羨望なしケーキ分割プロトコル～
４ コンテンツ循環の促進を目指して ～ライセンス互換性のフォーマルメソッド～
５ 行間を読んで「何がどうした」を明らかに ～多様なテキスト表現から主語・目的語等を高精度に解析～
６ 使えるデータは何でも使って精度向上 ～大規模データを活用した高精度依存構造解析技術～
７ この翻訳，あなたなら何点あげますか？ ～本当に BLEU でいいんですか？～
８ 「早く，正確に」時系列データを識別する早期認識技術
９ センサデータを賢くまとめて集める方法 ～特異値分解を用いたセンサネットワークにおける効率的なデータ収集手法～
10 磁気を使って人の行動を認識 ～安心・安全な見守りのための指輪型磁気センサデバイス～

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メディア情 報 研究 部

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11 ９つ目カメラで物の色と形を正確に再現
12 メディアにリンク ～スマートフォンやWebブラウザでロバストメディア探索～
13 同じ画像パターンを瞬時に発見 ～高速画像マッチング～
14 身の回りのものを見つけ認識する ～実環境中の大規模物体認識のための簡易半教師付き学習～
15 データから学ぶ，話しやすいロボットの会話の進め方

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～統計的手法による満足度の高い自然なインタラクションの実現～

34

17 デジタル教育ツールとしてのビスケット ～ネットワーク上で動作するビジュアルプログラミング言語による実践～
18 インタラクション分析から生まれる共同作業支援 ～t-Roomは何を可能にし，何を解決できていないのか？～
19 光のサイコロ ～レーザを利用した小型・高速乱数生成器～
20 微笑み合いから分かり合う気持ちを察知
21 音声認識フレンドリーな収音技術 ～音声らしさの学習に基づく耐雑音処理～
22 雑音を消し残しても大丈夫！ ～収音技術の不足を補い音声認識の長所を活かす統合技術～
23 誤りから学ぶ音声認識システム ～音声認識のための識別モデル学習法～
24 いつ誰が何を話したか？を素早くメモする会話支援システム ～複数人会話のシーン分析技術～～ロボット行動タイミングの適応制御による円滑なインタラクションの実現～

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人 間 情 報 研究 部

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25 動きをつなぐ視覚システム
26 なぜ聞き取りにくいのか？ ～脳の違いを見つける聴覚検査～
27 さわるイリュージョン ～「錯触」が明らかにする触覚の情報処理～28 サブリミナル効果から知る心のメカニズム
29 流れる模様で文字をすらすら ～無意識的視覚・運動系の働き～
30 ご希望の場所へ手を引いてご案内 ～ぶるなび錯覚を利用した経路誘導～

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16 気の利く会話ロボットの＜間＞の取り方■研究企画担当の紹介

52-2-

会場案内図／講演会場スケジュール

講 演 会 場スケジュール
6月9日（木）

6月10日（金）創立20周年にあたって

研究講演
11:00 ～ 11:30

13:00 ～ 13:15

ご 挨 拶 宇治 則孝（日本電信電話株式会社 代表取締役副社長）
13:15 ～ 13:30

来賓祝辞 長尾

環境知能がもたらしたもの―空気を読み、さりげなく応えるIT環境の試み―（国立国会図書館 館長）

南 泰浩（メディア情報研究部 主任研究員）

13:30 ～ 14:00

所長挨拶 上田 修功（NTT コミュニケーション科学基礎研究所 所長）

11:30 ～ 12:00

インタラクション研究は一発芸の集まりでよいのか

研究講 演

山下 直美（メディア情報研究部 研究員）

14:05 ～ 14:45

Supporting Communication in Global Networks— Machine Translation and Social Network Mining —招待講演

Kevin Duh・歐陽 靖民（協創情報研究部 リサーチアソシエイト）

13:00 ～ 14:00

16:00 ～ 16:30

鳥のさえずりとヒトのツウィート

フォーマルメソッドによるセキュリティ＆プライバシ―ヒトのコミュニケーションの進化とICT社会―

塚田 恭章（協創情報研究部 主幹研究員）

長谷川 眞理子

16:30 ～ 17:00（総合研究大学院大学 先導科学研究科 生命共生体進化学 教授）

錯覚応用工学で実現するヒューマンインタフェース

雨宮 智浩（人間情報研究部 研究員）
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創立20周年にあたって

創立20周年にあたって
来賓祝辞
プロフィール1961年京都大学大学院修士課程修了。1966年工学博士号取得。 1997年第23代京都大学
総長、独立行政法人情報通信研究機構理事長を経て、2007年４月から国立国会図書館長となり現在に至る。専門は、自然言語処理、画像処理、パターン認識、電子図書館。自動翻訳ソフ
トや郵便番号読み取り装置の開発の第一人者として知られ、特にJICST日英機械翻訳システム
国立国会図書館

長館長

尾は有名である。主な編著書に「岩波情報科学辞典」、「電子図書館」、岩波新書「『わかる』とは何か」（岩波書店）、「情報を読む力、学問する心」（ミネルヴァ書房）等がある。1993年
IEEE Emanuel R. Piore Award 、2005年日本国際賞を受賞。 1997年紫綬褒章、フランス
共和国レジオンドヌール勲章シュバリエ章等を受章。 2008年文化功労者。工学博士。京都大学名誉教授。

ご挨拶
プロフィール
1973年京都大学大学院修士課程修了。 同年日本電信電話公社（現NTT）に入社。総裁室
企画室にてNTT民営化関連業務、新規事業開発業務を担当したあと、1988年NTTデータに異動。産業システム事業本部（現在の法人分野）で民間企業向け情報システムの企画開発、コン
日本電信電話株式会社代表取締役副社長

宇

治

則

孝

サルティングや営業提案を統括。その後、新世代情報サービス事業本部長、経営企画部長、法人分野の事業本部長等を経て、2005年より代表取締役常務として法人分野、新規ビジネス分
野、情報システム戦略等を管掌。2007年6月より日本電信電話株式会社の代表取締役副社長（技術戦略担当）となり現在に至る。

所長挨拶
プロフィール1984年大阪大学大学院修士課程修了。同年日本電信電話公社（現NTT）横須賀電気通信研究所入社。1993年より1年間米国Purdue大学客員研究員。専門は、ベイズ統計、機械学習とそのパターン認識・データマイニングへの応用。共著書「わかりやすいパターン認識」（オーNTT コミュニケーション科学
基礎研究所 所長

上

田

修

功

ム社）、「計算統計：確率計算の新しい手法」（岩波書店）。電気通信普及財団テレコムシステ
ム技術賞（1997、2006年）、電子情報通信学会論文賞（2000、2004年）、ICONIP2009
best paper award 等受賞。現在、NTTコミュニケーション科学基礎研究所所長、奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科客員教授、京都大学大学院情報学研究科連携教授、国立情報学研究所客員教授。情報処理学会、電子情報通信学会（フェロー）、IEEE各会員。博士（工学）。

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招待講演

鳥のさえずりとヒトのツウィート：
ヒトのコミュニケーションの進化とＩＣＴ社会
Birdsongs and human tweets:
Evolution of human communication and ICT society

長谷川 眞理子 （は せ が わ ま り こ）
総合研究大学院大学 先導科学研究科教授
専攻分野「行動生態学、進化生物学」

プロフィール1976 年３月

東京大学理学部生物学科卒

1983 年３月

東京大学大学院理学系研究科人類学専攻博士課程修了

1980 年から 2 年間 タンザニア野生動物局に勤務
1983 年４月

東京大学理学部人類学教室助手、専修大学助教授・教授
Yale 大学人類学部客員準教授、早稲田大学政治経済学部教授

2006 年より総合研究大学院大学教授

2007 年より

先導科学研究科生命共生体進化学専攻長

2008 年～ 2009 年 日本進化学会会長
2008 年より

国家公安委員会委員
新日中友好 21 世紀委員会委員
日本人間行動進化学会会長

野生のチンパンジー、イギリスのダマジカ、野生ヒツジ、スリランカのクジャク等の研究を行ってきた。最近は人間の進化と適応の研究を行っている。
著書：「クジャクの雄はなぜ美しい ? 増補改訂版」（紀伊国屋書店）、「進化とは何だろうか」（岩波ジュニア新書）、「ダーウィンの足跡を訪ねて」（集英社）等。
訳書：「人間の進化と性淘汰 I、II（チャールズ・ダーウィン著）」（文一総合出版）、「ダーウィ
ンの種の起源（ジャネット・ブラウン著）」（ポプラ社）等。

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研究講演

Supporting Communication in Global Networks— Machine Translation and Social Network Mining —世界中の人とつながるネットワークを目指して—機械翻訳とソーシャルネットワークマイニング—

Research Associates, Innovative Communication Laboratory

Kevin Duh, Albert Ching-man Au Yeung

Introduction

differences, all languages share a common goal:
communication. Can technology help bridge the

The world has become increasingly connected

divide between speakers of different languages?

in this age of globalization. Communications is

Machine translation is a technology with such ano longer bounded by geographical location orpromise.

languages. Two technological advances have

Research in machine translation has a long

been crucial in this process, namely machine

history (beginning in the 1950s), but recently thetranslation and online social networking, both ofdevelopment of the digitized era has brought

which have facilitated the spread of information.

forth a new paradigm, termed the Data-driven

In this combined talk, we will explore the core

Revolution. The idea is that language is too richtechnologies of machine translation and socialand complex for a human to program all the rules

network mining and discuss our latest researchof translation. Instead, we exploit the power ofresults.

computers and statistics to automatically learntranslation rules from a corpus of translated text [1].
The idea is to collect thousands to millions of (e.g.

Data-driven Machine Translation

English) sentences and their (Japanese) translations.
Patterns will emerge from this large dataset, which

There are more than 6000 languages in theenables the computer to automatically acquire

world. Among these, 350+ languages are spoken

translation rules. One important research themeby more than a million people. Linguistic diversity

focuses on how to make the process more efficientis an amazing phenomenon. Some languages haveand robust to any amount of data [2].

as many as 14 vowels (German), while others haveas few as 2 (Yimas). Some languages put the verb

Understanding and Supporting User
Interactions in Social Networks

at the end of the sentence (Japanese), while others
put it at the beginning (Irish). Some languages
have separate words for colors“blue”and“green”(English), while others use a single word (Somali).

Online social networking has experienced

Some languages have tones, some have genders,

explosive growth in recent years, transformingsome have cases, etc.

the World Wide Web into a platform for

Globalization is bringing different language

social interactions. Users not only share theircommunities in closer contact. Despite theopinions, photos, music and videos on social

-6-

研究講演

networking services (SNS), but also contribute

more and more difficult, resulting in a form of‘social

to the development of information repositories

information overloading.’Here, again, new methods

in a collaborative manner such as in the case offor predicting user activities and generating more

Wikipedia. Micro-blogging services like Twitter haverelevant recommendations to users are necessary.

also become an important tool for disseminating

Recently, we have proposed a new method forreal-time information .

analysing trust networks on the Web and generating[3]

This rising popularity of online social networks

more accurate predictions [5].

offers invaluable opportunities for studying social

It can be expected that more user interactions

dynamics, but at the same time also presents greatcan be observed on the Web as more and morechallenges to information processing on the Web.

people get accessed to the Internet in the future,

In the past, sociologists used to study social

especially through mobile devices. We therefore

networks and human interactions through surveys

need to make good use of the opportunities toand analysis of small groups. Online social

acquire a better understanding of user behaviors

networking generates huge volume of data thatand social dynamics, and use this knowledge tomakes investigation of social dynamics on a hugedevelop technologies that can be used to support

scale possible

online social networks.

[4]. To take advantage of this kind ofdata, we need new tools to perform analysis and◎ References

data mining, in order to understand topics such as[1] P. Brown, et. al., "The Mathematics of Statistical Machineuser behaviors, characteristics of social relationship,

Translation: Parameter Estimation," Computational Linguistics
19(2), 1993.

and group formation.

[2] K. Duh, K. Sudoh, H. Tsukada, "Analysis of Translation ModelOn the other hand, the increasing amount of user-

Adaptation for Machine Translation," IWSLT, 2010.

[3] H. Kwak et al., "What is Twitter, a social network or a news

contributed information and size of social networks

media?" WWW '10, pp.591-600, ACM, NY, USA, 2010.

[4] D. Lazer et al., "Computational Social Science," Science, 323

on the Web make locating relevant information(5915), 721-723, 2009.

[5] C. M. Au Yeung and T. Iwata. 2011. Strength of social influencein trust networks in product review sites. WSDM '11, pp.495504, ACM, NY, USA.

Kevin DuhHe received his B.S. from Rice University (USA) in 2003, and PhD from the University of Washington(USA) in 2009, both in Electrical Engineering. His past experiences include stints at Microsoft Research,
MIT Lincoln Laboratory, and a web search start-up. He is interested in natural language processing,information retrieval, and machine learning research.

Albert Ching-man Au Yeung
He has a PhD in Computer Science from the University of Southampton, the United Kingdom, and an
MPhil in Computer Science from the Chinese University of Hong Kong. His research interests include
social media, social network analysis, user modelling, and recommendation systems.

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研究講演

フォーマルメソッドによるセキュリティ＆プライバシ
Formal Methods for Security and Privacy

協創情報研究部

安心・安全なネットワーク・サービスを

主幹研究員

塚田 恭章

目が集まり、フォーマルメソッドを活用しようとする企

目指して業が増えてきています [1][2]。標準化も進展しており、情報技術セキュリティ評価基準（ISO/IEC 15408）におインターネット上で電子商取引・電子政府・電子医療

いてレベル 5 以上の高い評価保証レベルを達成するに等のサービスを安心して利用するためには、セキュリ

は、フォーマルメソッドの適用が不可欠になっています。

ティやプライバシの十分な確保が不可欠です。そのためには、これらのサービスを提供する ICT システムが、セキュリティやプライバシに関する要件を正しく実現できプライバシのフォーマルメソッドへているかどうかを、厳密に検証できるようになっていな
ければなりません。私たち NTT コミュニケーション科

フォーマルメソッドは一つあれば足りるというもので学基礎研究所では、数理論理学・計算機科学の手法を駆はなく、検証対象となる性質に応じて開発する必要があ

使し、セキュリティとプライバシを厳密に検証する技術

ります。秘匿性や認証といったセキュリティに関する基―フォーマルメソッド―の研究を行っています。

本的な性質は、世界中の研究者による 1980 年代からの研究の蓄積により、現在ではそのフォーマルメソッドが確立しつつあります。一方、匿名性やプライバシは、

フォーマルメソッドにより高いレベルの個人情報保護の気運の高まりとともに近年急速に関心が安全性を高まってきた性質であり、そのフォーマルメソッドは依然として研究段階にあります。中でもプライバシは、

フォーマルメソッド（形式手法、数理的技法とも訳さ

それをどう厳密に検証するかという問題以前に、どれます）とは、あたかも数学の定理を証明するかのようう厳密に定義するかという問題が未解決でした。私に、システムの記述・解析・検証を厳密に（フォーマルに）たち NTT コミュニケーション科学基礎研究所では、行うことにより、バグやセキュリティホールの混入を著システムの匿名性・プライバシをそれぞれ「誰が」・

しく減少させる高信頼化手法の総称のことです。フォー「何をした」の情報が漏洩しない性質として対称的に（もマルメソッドの適用により、システム開発の初期段階でしくは双対的に）定義し、知識論理と呼ばれる数理論理

仕様やセキュリティ要件の不備を発見・修正したり、従学の枠組みの中で両者を統一的に検証する技術を開発し来型のテストでは発見困難なバグやセキュリティホール

ました [3][4]。本技術を用いることにより、FOO と呼ばを見つけたりすることが可能となります。その効果に注れる代表的なインターネット電子投票プロトコルの匿名

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研究講演

性（「誰が投票したのか」が漏洩しないこと）とプライバシ（「誰に投票したのか」が漏洩しないこと）を、厳密且つ統一的に検証することができました。

今後の展望
近年、フォーマルメソッドと暗号理論の境界領域の開拓が急速に進んでいます [5]。フォーマルメソッドの強力な検証技術を活用し、暗号理論的な強い匿名性・プライバシを確立することにも積極的に取り組んでいきます。

◎参考文献[1] ディペンダブル・ソフトウェア・フォーラム（Dependable Software
Forum, DSF）http://www.nttdata.co.jp/dsf/index.html[2] 塚田恭章（編）、" 特集 フォーマルメソッドの新潮流。情報処理 "、49(5)、pp. 491-543、2008。

[3] K. Mano, Y. Kawabe, H. Sakurada, Y. Tsukada, "Role interchange
for anonymity and privacy of voting," Journal of Logic andComputation, 20(6), pp. 1251-1288, 2010.

[4] Y. Tsukada, K. Mano, H. Sakurada, Y. Kawabe, "Anonymity,

privacy, onymity, and identity: A modal logic approach,"Transactions on Data Privacy, 3(3), pp. 177-198, 2010.

[5] 萩谷昌己、塚田恭章（編）、" 数理的技法による情報セキュリティ "、日本
応用数理学会監修、シリーズ応用数理、第 1 巻、共立出版、2010。

塚田 恭章 （つ か だ や す ゆ き）
1990 年 東 京 工 業 大 学 大 学 院 理 工 学 研 究 科 情 報 科 学 専 攻 修 士 課 程 修 了。同 年 日 本 電 信 電 話 株 式 会 社 入 社。
現 在 NTT コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン 科 学 基 礎 研 究 所 協 創 情 報 研 究 部 主 幹 研 究 員 ・ グ ル ー プ リ ー ダ。 専 門 は 計
算 機 科 学。 現 在 は 特 に フ ォ ー マ ル メ ソ ッ ド （形 式 手 法、 数 理 的 技 法） に よ る 情 報 セ キ ュ リ テ ィ の 研 究 に従 事。 博 士 （工 学）。 日 本 ソ フ ト ウ ェ ア 科 学 会、 日 本 応 用 数 理 学 会、 情 報 処 理 学 会、ACM 各 会 員。

-9-

研究講演

錯覚応用工学で実現するヒューマンインタフェース

Human Interfaces based on Applied Sensory-illusion Engineering
人間情報研究部

研究員

雨宮 智浩

錯覚が知覚を生み出す

識に）行われており、こうした変換によって脳内に構成される世界を安定させ、即座に環境に適応することを可

どんなに高機能なシステムが開発されても利用する能にしています。

ユーザは情報処理能力や運動能力において限界や制約の一方、与えられた刺激に対して、実際の客観的特性とある「人間」です。そのため、人間がどのように外界か異なって知覚される現象は「錯覚」と呼ばれています。

ら受ける情報を処理するか、また、人間と情報を媒介す

そのため、パラパラ漫画の例は錯覚によって等価的に滑る境界的要素をどのように設計するかは避けて通れない

らかな動きを知覚する体験と言い換えることができま問題となります。

す。このように、人間の知覚は錯覚に満ちています。更一般に人間が外界から受ける感覚情報を処理するとに言えば、錯覚なしに知覚することはできません。錯覚

き、刺激を感覚器官によって受容し（感覚）、それらをは、幻覚のような特定の条件下でのみ引き起こされる異総合的に意味づけし（知覚）、経験や記憶に基づいて解常な症状ではなく、極めて自然で正常な知覚過程で生じ釈を行う（認知）過程を経ます。そのため、人間に何らるものです。錯覚は我々が進化の過程で生得したもの

かの感覚情報を提示するには、その現象を物理的に忠実

や、処理リソースの限界を克服するために獲得したものに再現した刺激を感覚器に受容させればよいことになりが多いことが知られています。そのため、錯覚は心理物ます。しかし、その刺激が忠実に再現できない、物理的理学の領域で人間の情報処理メカニズムを解明するために不完全なものであったらどのように理解・判断されるのツールとして主に用いられてきました。

のでしょうか。この問いに対して普遍的な答えを提出するのは困難ですが、ここでは以下のような日常的に体験する例を考えることから限定的な解を得ることを試みた

錯覚応用工学

いと思います。たとえば、私たちはパラパラ漫画のような、ある一定以上の時間周波数で提示された一連の断続

人間の情報処理メカニズムを解明することを工学的観

画像を「滑らかな動きのある動画」と知覚し、またレコー

点から捉えれば、錯覚現象が生じるような効果的な刺激

ド音源のような連続波形でなく、離散的なディジタル音を設計するためのモデルを提案し、検証することで、「錯源であっても両者を主観的にほとんど同じ「音」のよう覚」体験を制御する枠組みを提供できると考えることがに知覚します。つまり、我々は感覚器から受容した刺激できます。私たちは、人間の感覚－知覚変換によって生から物理現象の「ありのまま」の写しを知覚するのではじる歪みを情報提示のために積極的に活用することで、ありません。それでも適当な条件が揃えば整合性のとれ

ヒューマンインタフェースの開発に応用すること、またた「現実」へと変換されます。勝手に変換されては困る

心理物理学の領域へ帰還することを目指した、錯覚応用と感じるかもしれませんが、こうした変換は生活に支障

工 学（Applied Sensory-illusion Engineering） の 思

を来たすことがないように日常的に（且つ、ときに無意

想に基づく研究開発に取り組んでいます。錯覚応用工学

-10-

研究講演

に基づく実装では、物理現象の忠実な再現を必ずしも必す。このように、人間の知覚特性や運動特性に着目する

要としないため、設計次第ではこれまでの物理的制約かことで、革新的なヒューマンインタフェースの創成とそら解放された情報提示や体験共有を実現できると期待さの知覚性能の向上を継続的に進めています。

れます。

錯覚をインタフェースへ
たとえば、物に触ったときの反力をバーチャルに生成する力覚提示装置は一般的に力を発生させた際に生じる反力を逃がすため、人間と力覚提示装置の両方を地面等の外部環境に固定しなければならないことが物理的制約

図１

牽引力錯覚を作り出す「ぶるなび」の試作機となっていました。そのため、従来の力覚提示装置の方
法を携帯電話等外部に固定されていない機器に適用しようとすると、反力を逃がすことができないため、適切な力覚を提示することができませんでした。
しかしながら、錯覚応用工学の考え方では物理的には実現不可能であっても牽引力感覚を作り出すことができます。正確に言えば、刺激を受け取った人間がそれを最終的に「牽引力である」と解釈できれば、外部環境に固定されないときでも牽引力感覚の提示が実現できたということになります。このような着眼点から私たちは牽引
力錯覚の生成装置「ぶるなび」を考案し、開発してきました [1][2]。「ぶるなび」は、人間の知覚の非線形性を応用し、物理的には振動現象にもかかわらず、どちらか一方に引っ張られたような感覚を作り出すことができま◎参考文献[1] T. Amemiya, T. Maeda, “Asymmetric Oscillation Distorts thePerceived Heaviness of Handheld Objects”, IEEE Trans. on
Haptics, 1 (1), pp.9-18, 2008.

[2] T. Amemiya, H. Sugiyama,“Orienting Kinesthetically: A Haptic
Handheld Wayfinder for People with Visual Impairments”, ACM
Trans. on Accessible Computing, 3 (2), Article 6, pp.1-23, 2010.

雨宮 智浩 （あ め み や と も ひ ろ）NTT コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン 科 学 基 礎 研 究 所 人 間 情 報 研 究 部 研 究 員。2004 年 東 京 大 学 大 学 院 情 報 理 工 学 系
研 究 科 修 士 課 程 修 了、 同 年 日 本 電 信 電 話 ㈱ 入 社。2008 年 大 阪 大 学 大 学 院 情 報 科 学 研 究 科 修 了。 人 間 の知 覚 特 性 や 錯 覚 を 利 用 し た ウ ェ ア ラ ブ ル イ ン タ フ ェ ー ス の 研 究 に 従 事。Laval Virtual Grand Prix（2007年） 等 受 賞。 博 士 （情 報 科 学）。

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研究講演

環境知能がもたらしたもの―空気を読み、 さりげなく応える IT 環境の試み―
Achievements of Ambient Intelligence Project―Steps towards IT Environment Appropriately Communicating with Humans―

メディア情報研究部

環境知能プロジェクトとは

主任研究員

南 泰浩

環境知能のシナリオ

NTT コミュニケーション科学基礎研究所では、利便

プロジェクトでは、最初に、環境知能が実現する様々性・効率性偏重の価値観から脱却し、情報通信技術（ICT）

な生活様式を幾つかのシナリオという形で示しました。

が豊かさと Quality-of-Life の向上へ貢献することを以下にその一つを示します。

目指す「環境知能」と冠するプロジェクトを立ち上げま

シナリオ：会議室

した。その目的は、コミュニケーション科学の技術[1]

開発で実現される新たな生活様式を提言すること、知能統合という言葉で表せる融合領域研究に戦略的に取り組
むことにあります。環境知能は、人と環境を仲介し、場に即した適切な働きかけを行うことで、人に知的な愉し
み、発想、安らぎをもたらし、ひいては、人同士のコミュ

複数の人が一つの部屋の中で会議をしている。その中に混じって幾つかの環境知能がいる。
環境知能 : 場の雰囲気を読む。和気藹々か険悪か。そして、話の内容から議題が何であるかを知る。
環境知能 :「…って何だけ」といった人間の発話から情報を集めて議論のヒントを提示する。

ニケーションを活性化する存在です。また、我々に寄り添う身近な存在として、我々の生活を豊かにすることに貢献してくれるものでもあります。

対話処理技術はたして、以上のシナリオはどの程度、達成されたのでしょうか。この点に関して、まさに取り組んでいる対話の研究をお話します。図２に私たちが進めている複数
人数対話実験システムの概要をお見せします。このようなシステムを使って、シナリオの実現を目指し、煩わしさを感じさせない気の利く＜間＞で行動する環境知能の研究、及び、「話したい」「聞いてもらいたい」という欲求を満たす対話技術の研究をしています。この発表では、後者の研究に焦点を当ててお話します [2]。

図１

環境知能の生態

私たちは、環境知能の世界観を図１のように「たくさんいる」「いたずらをする」「呼べば答える」「隠れている」等の言葉で表現しました。現在、これらの課題に対して、技術的な観点から研究に取り組んでいます。

図２

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複数人数を対象とする対話処理システム

研究講演

不確定性を扱う強化学習
様々な環境で人に対して柔軟に対話するシステムをプ
ログラミングすることは、莫大な労力を必要とします。

対話にも高い報酬を与えました。
以上の報酬を二つ同時に設定することで、評価 ( 満足度 ) が高く、且つ、自然な対話を実現する聞き役対話シ
ステムの対話制御を、今まで実現してきました。

そこで、私たちは、図３で示すような人と人あるいは人とシステムとの対話から、不確定性を扱う強化学習を用
いて自動的に対話制御を学習する手法を開発しました。
強化学習とは、報酬（システムがある状況で行動をした
ときに得られる価値）が将来に渡って最大となる行動を選択する対話制御を、錯誤を繰り返しながら決定する手法です。強化学習は、ロボットの学習機構を中心に様々な分野で利用されていますが、対話システムで利用する
場合には、不確定性のある情報を、すなわち、音声認識
や言語処理での認識誤りを含んだ情報を、考慮する必要があります。強化学習でのシステムの動きを決定するのは報酬です。これをどう設定するかが問題です。私たちは、より“良い”対話を実現するため以下の二つの報酬

図３

不確定性を扱う強化学習を設定しています。
１．人の評価に関する報酬
たくさんの人に人と人あるいは人とシステムの対話を見てもらい、対話の評価をしてもらいます。ここでは、

今後の展開

たとえば、“システムはユーザのことを良く聞いてくれ

このように ICT 技術は、より人を中心としたものへましたか？”等の質問を行い、７段階でスコアを付けてと発展しています。今後も、ICT が豊かさと Quality-

もらいます。

of-Life の向上に貢献できるよう研究開発を行っていき

２．自然性に関する報酬ます。

当初、私たちは人の評価の報酬だけでシステムが十分動作すると予想していました。しかし、実際に対話シス
テムを作成して見ると、対話システムは、人であれば当然行う挨拶等の対話を省いて、いきなり評価を上げる対話をしてしまいます。このため、私たちが普段当然と思◎参考文献

える対話も重要であると考え、確率的に頻繁に行われる[1] 前 田 英 作 、 南 泰 浩 、 堂 坂 浩 二 ： 妖 精 ・ 妖 怪 の 復 権 ─ 新 し い 「 環境 知 能 」 像 の 提 案 － 、情 報 処 理 、vol. 47、no. 6、pp. 624-640。
2006。

[2] Y. Minami, A. Mori, T. Meguro, R. Higashinaka, K. Dohsaka, andE. Maeda, "Dialogue Control By POMDP using Dialogue Data

Statistics," in Spoken Dialogue Systems Technology and Design,:
Springer-Verlag Inc., 2010.

南 泰浩 （み な み や す ひ ろ）1986 年 慶 應 義 塾 大 学 理 工 学 部 電 気 工 学 科 卒 業。1991 年 同 大 大 学 院 博 士 課 程 了。 同 年 NTT 入 社。
1999-2000 年 MIT 客 員 研 究 員。 音 声 認 識、 対 話 処 理 の 研 究 に 従 事。 工 博。

-13-

研究講演

インタラクション研究は一発芸の集まりでよいのかInteraction: Invention? Intellection!

メディア情報研究部

研究員

山下 直美

インタラクション研究の難しさ評価における問題点

インタラクションの研究は、人間と情報技術の関わり

さて、システムが出来上がると、次は課題を与えての方を起点とし、私たちの生活により快適性や利便性をも評価です。各自の価値観で「改善された状態」を定義でたらす情報技術の発展を目指しています。一般的に、イきたとしても、それが実際に達成されているかどうかを

ンタラクションの研究は難しく、多くの研究者が、特に評価することは容易ではありません。

評価方法で頭を悩ませています。仮にインタラクション

たとえば、使うことによって「コミュニケーションがの質を向上させることを期待してシステムを構築したと楽しくなるシステム」を作ったとします。「楽しい」状

しても、その期待が実現できたか否かを評価することは態を客観的に計測する尺度は存在しないため、実際に意外と難しいものです。

ユーザに試用してもらい楽しくなったかどうかをユーザ

評価を困難にしている一つの要因は、インタラクショ

自身に聞いて調べる方法が取られます。ところが、ユーンにおいて、速度や正答率といった、誰でもが共通に用

ザは惑わされやすく誘導されやすいものです。往々にしいるような尺度の定義が存在しないことです。このため、て、研究者は、自分のシステムに対する思い入れが強く、「インタラクションが改善されたとはどういった状態を役に立つに決まっていると思いこみがちです。そのため、指すのか」、「何がどのように変化すれば目的が達成されユーザを対象にアンケート調査やインタビューを実施したとみなすのか」、「何と比較して改善したと言えばよいても無意識のうちに自分に都合の良い結果を引き出す聞のか」といった問いに対して研究者自身が答えを見つけき方をしてしまうことがどうしても多くなってしまいま

なければなりません。そして厄介なことに、これらに対す。聞き方に問題がなかったとしても、ユーザが、あるする各研究者の考え方は多様であり、絶対的に正しい価機能の付随している場合といない場合を比較してどちら

値観等存在しないのです。

が良いか問われると、大抵のユーザが実際に良いと感じ

その結果、各研究者が自分の価値観に基づいて「私は○○ということがユーザにとって改善された状態である

たかどうかとは関係なく、付随している場合が良いと答えることが知られています。

と考えます。」と定義し、自分の思い付くままにシステ

このようなユーザ実験を通して多くの場合は期待通り

ムを作ることとなります。こうして各研究者が好き勝手の結果が得られ、目的が達成されたと報告します。そうなシステムをバラバラに作ることによって、同じとも違して、その後そのシステムが顧みられることはなく、更うとも判別の付きにくいシステムが山のように出来てくに改善されることも残念ながら少ないのが現状です。

るわけです。

-14-

研究講演

提案

よって一般化し、意義のある知見に変換することが必要なのです。そして、それらを積み重ねることによってイ

ここで、筆者は研究者の価値観の多様性や発想豊かなシステム作りを否定しているわけではありません。それ

ンタラクションの研究分野として知見を強化・蓄積し、共通基盤を形成することが可能になると思います。

らが重要であることは言うまでもありません。しかし、本講演では、筆者がこれまで思い付き一発のインタラ

自分のシステムの「独創性」に目を奪われる余り、既存

クション研究に陥らないためにとってきたアプローチにのシステムとの関連性を見落としたり見誤ってしまうこ

ついてご紹介いたします。本アプローチの特徴は、まとは問題だと思います。また、表層的な評価しか行わなずユーザがシステムを利用している様子を観察・分析

いために、改善点を見逃したり同定できず次のステップ

し、システムがユーザの行動に及ぼす影響を理解した上につながらないことも問題です。それらのために、インで人と情報技術の接点を総体的に考えることです。本

タラクションという分野が他分野の研究者から一発芸の講演では特に機械翻訳システムや遠隔ビデオシステム集合体で、研究分野として知見を蓄積していないように“t-Room”に本アプローチをどのように適用したか [1][2]

見られてしまうのは残念なことです。

に焦点を当てながらご紹介したいと思います。

インタラクション研究を健全な研究分野として発展させるためには、好き勝手なシステムをバラバラと作って表層的な評価をするのではなく、従来研究との関連性を意識したシステム作り、納得のいく合理的な評価・分析を実現しなくてはなりません。そして、「思い付き一発のインタラクション研究」から脱皮し、各研究者が合意できるような共通基盤を持つ必要があります。
その際、特に重要なことは、実験等から得られた結果を一般化し、知見として蓄積することです。一つ一つの実験から得られる結果は限定的で脆弱なことが多く、実験条件や課題を少し変更しただけで異なる結果が得られることも決して稀ではありません。したがって、実験によって得られた結果を従来研究と比較検討することに◎参考文献[1] N. Yamashita, K. Kaji, H. Kuzuoka, K. Hirata, "Improving Visibilityof Remote Gestures in Distributed Tabletop Collaboration,"
Proceedings of ACM Conference on Computer Supported
Cooperative Work (CSCW'11), pp.95-104, 2011.

[2] N. Yamashita, T. Ishida, "Effects of Machine Translation on
Collaborative Work," Proceedings of ACM Conference on

Computer Supported Collaborative Work (CSCW'06), pp.515524, 2006.

山下 直美 （や ま し た な お み）2001 年 京 都 大 学 情 報 学 研 究 科 数 理 工 学 専 攻 修 士 課 程 修 了。 同 年 よ り 日 本 電 信 電 話 株 式 会 社 入 社、NTTコ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン 科 学 基 礎 研 究 所 研 究 員。2006 年 京 都 大 学 情 報 学 研 究 科 社 会 情 報 学 専 攻 博 士 後 期 課
程 修 了。 博 士 （ 情 報 学 ）。 協 調 作 業 支 援 （CSCW） や ヒ ュ ー マ ン コ ン ピ ュ ー タ イ ン タ ラ ク シ ョ ン （HCI）の 研 究 に 従 事。 平 成 22 年 度 情 報 処 理 学 会 長 尾 真 記 念 特 別 賞 を 受 賞。

-15-

研究展示守谷特別研究室Moriya Research Laboratory
守谷特別研究室

守谷特別研究室とは
高品質音響信号処理・符号化技術を研究テーマとする少人数の研究室です。広い意味での通信や生活の質の向上を目指し、
高音質、高臨場感を志向した音響信号処
理及び符号化の基礎研究に取り組んでいます。
短期的には符号化技術の国際標準化への提案や標準化された技術の普及活動を行っています。
長期的にはハードウェア技術、人間科学
や脳科学の知見等も含む隣接分野の成果を柔軟に活かした革新的基盤技術を開拓し、標準化や実用化も視野に入れて世の中に貢献しようとしています。

ＮＴＴで開発された符号化技術を含む下記の標準化方式を様々な高品質サービスに展開しようとし【自由記述領域】ています。（図１）●ＩＳＯ／ＩＥＣ ＭＰＥＧ－４ ＡＬＳ（オーディオ・ロスレス符号化）、●ＩＴＵ－Ｔ Ｇ．７１１．０ （対数圧伸ＰＣＭロスレス符号化）● ＩＳＯ／ＩＥＣ ＭＰＥＧ－Ａ ＰＡ－ＡＦ （アーカイブ・フォーマット）

研究室長：守谷 健弘（右）Research Fellow : Takehiro MORIYA
補佐担当：北川 智利（左）Associate manager : Norimichi KITAGAWA

高品質サービスの世界普及
音源アーカイブ
長期保存
ひかり
電話

デジタル
シネマ

医療用
データ蓄積

放送素材伝送コンサート中継

プロ用音楽
編集蓄積

IPTV
ダウンロード放送

音楽配信
携帯プレーヤ
携帯電話
家電

NTT グループ会社
ロスレス符号化
ロスレス符号化ITU-T G.711.0
MPEG-4 ALS
図1 ロスレス符号化標準のサービス展開

満足性を高めるための音楽鑑賞システム構築を目指して、呼吸と音楽の関係に注目しています。
（図２）
この他、超多チャネル信号処理に向けた基盤技術の開拓を模索しています。

人間科学・脳科学

情報処理技術
音の世界の拡大
音処理技術の発展

生体情報センサ
ユビキタス化

情報の加工呈示＊音楽の変形＊マルチモーダル呈示

生体の反応＊呼吸の観測＊呼吸のモデル化＊呼吸の誘導融合

図2 生体の反応の観測を利用した音楽の呈示

-17-

1

音楽テンポと呼吸の関係
音楽テンポと呼吸の関係～呼吸周期に合わせた音楽呈示の可能性について～～呼吸周期に合わせた音楽呈示の可能性について～～呼吸周期に合わせた音楽呈示の可能性について～
RelationshipbetweenRespiration
and
Music
Relationship
Relationshipbetween
betweenRespiration
Respirationand
andMusic
Music
PossibilityofMusic
Presentation
that
Corresponds
toRespiration
Frequency---Possibility
PossibilityofofMusic
MusicPresentation
Presentationthat
thatCorresponds
Correspondsto
toRespiration
RespirationFrequency
Frequency--背景・課題：皆さんは同じ音楽を聴いていても日によって体のリズムに合う・合わないということがあり
背景・課題：皆さんは同じ音楽を聴いていても日によって体のリズムに合う・合わないということがありませんか？音楽を聴くだけで，様々な生理的変化が生じることが知られています．我々は人の状態を測りませんか？音楽を聴くだけで，様々な生理的変化が生じることが知られています．我々は人の状態を測りながらリアルタイムに音楽を変化させることで，より没入感・臨場感の高い音楽鑑賞を目指しています．
ながらリアルタイムに音楽を変化させることで，より没入感・臨場感の高い音楽鑑賞を目指しています．
アプローチ：呼吸誘導で呼吸を音楽に，音楽テンポを変えることで音楽を呼吸に近づけることにより，没アプローチ：呼吸誘導で呼吸を音楽に，音楽テンポを変えることで音楽を呼吸に近づけることにより，没入感のある音楽呈示を目指します．呼吸タイミングをファントムセンセーションと呼ばれる錯覚を用いて入感のある音楽呈示を目指します．呼吸タイミングをファントムセンセーションと呼ばれる錯覚を用いて効率的に呈示し，それに合わせて音楽テンポを変化させます．
効率的に呈示し，それに合わせて音楽テンポを変化させます．
音楽を聴いているときに呼吸タイミングを無意識に合わせようとしている可能性が高いことが示
到達点： 音楽を聴いているときに呼吸タイミングを無意識に合わせようとしている可能性が高いことが示到達点：されました．音楽テンポと呼吸周期をずらせた場合に没入感といった主観評価が下がるため，呼吸に合わされました．音楽テンポと呼吸周期をずらせた場合に没入感といった主観評価が下がるため，呼吸に合わせた音楽呈示が効果的に働く可能性があります．
せた音楽呈示が効果的に働く可能性があります．

音楽テンポと呼吸周期，相互の歩み寄りを促す構成
音楽テンポと呼吸周期，相互の歩み寄りを促す構成
パラメータ修正
パラメータ修正

呼吸計測
呼吸計測
テンポ変化
テンポ変化

今までに
今までに
得られた知見得られた知見相互の歩み寄り
相互の歩み寄り↓↓
一体感の向上を一体感の向上を
目指します
目指します

振動子
振動子

ファントムセンセーションによる
ファントムセンセーションによる
呼吸誘導
呼吸誘導

再生速度制御再生速度制御少ない振動子で連続的な錯覚を生じさせ，少ない振動子で連続的な錯覚を生じさせ，呼吸タイミングを呈示します．
呼吸タイミングを呈示します．
肩
肩
振動子の
振動子の

Midiを用いた
Midiを用いた再生速度制御再生速度制御

振幅変化
振幅変化
背中
背中

Lith
ium
Lith
ium
ossienGuGu
nnnn
ossieneealtzn o6
n o6
WW
altz
Nocturnen o8
n o8
Nocturne
SarabanSaraban
dd
yon
ShSh
yon
enen
d ata
x xnonod ata

2.02.01.81.81.61.6
1.41.4
1.21.2xx

1.01.00.80.8

M11
M11

M12
M12

xx
M13
M13

F11
F11

0.60.6

生じる錯覚
生じる錯覚
腰
腰

10回平均すると
10回平均すると固有の呼吸パターンが見えてきます．
固有の呼吸パターンが見えてきます．

一体感
一体感

呼吸変化
呼吸変化

呼吸周期の推定
呼吸周期の推定音楽テンポとの比較
音楽テンポとの比較
両者の一致を試みます．
両者の一致を試みます．

同期の変化率
増加率
同期の変化率
増加率

守
谷
特
別
研
究
室

被験者
被験者

実験参加者
実験参加者

繰り返し経験で繰り返し経験で音楽と呼吸の同期で音楽と呼吸の同期で呼吸タイミングが呼吸タイミングが満足感が高くなります．
満足感が高くなります．
揃う可能性があります．
揃う可能性があります．

時間
時間

時間
時間
文献（References）
文献（References）[1] T.
T. G.
G. Sato,Sato, M.
M. Ohsuga,
Ohsuga, T.
T. Moriya,
Moriya, ‘Increase‘Increase inin synchronizationsynchronization ofof respiration
respiration byby[1][1] repeatedly
repeatedly listening
listening toto thethe samesame piece
piece ofof music,’
music,’ IEEE
IEEE ISCIT2010,
ISCIT2010, pp.1035-1038
pp.1035-1038
[1]
備考
備考
大阪工業大学 大須賀教授との共同研究
大須賀教授との共同研究
大阪工業大学連絡先（Contact information）
information）
連絡先（Contact

佐藤 尚
尚
佐藤

白木 善史
善史
白木

佐藤 尚（Takashi
尚（Takashi G
G SATO），白木SATO），白木 善史（Yoshifumi
善史（Yoshifumi SHIRAKI）
SHIRAKI）
佐藤
守谷特別研究室（Moriya Research
Research Laboratory）
Laboratory）
守谷特別研究室（Moriya
.
-18-

.

研究展示
協創情報研究部B

協創情報研究部
Innovative Communication Laboratory
協創情報研究部とは部写真（部長＋補佐）研究部長：中岩 浩巳（右）Executive manager : Hiromi NAKAIWA
補佐担当： 塚田 元（左）Associate manager : Hajime TSUKADA

高度な技術で膨大なデータを構造化し、「知の泉」を生み出します
多様なデータを知に：機械学習技術•大量・多様な生データから効率よく学習、マイニング、予測知の質を高める：言語理解•人間に匹敵する言語理解能力の実現
安全・安心・超高速に知を扱う：セキュリティ技術・量子計算•計算機やネットワーク上で情報を巧みに操るための基礎理論

知の泉

難易・雑多・多言語・多相な生データ：
・テキスト（文語調／口語調、専門的／一般的、日本語／外国語）

・マルチメディア（音声、画像、映像）
・センサ（位置、速度、温度）-19-

種々のアプリケーション：
・企業システム・企業プロダクト・ポータル
・放送・通信・ユビキタス

協創情報研究部

世の中に溢れる大量の言語資源や情報、更には実世界からの直接的な情報を結び付けることにより単なる情報の和にとどまらない知能を創造する計算原理、及び、
将来の情報インフラの土台となる新原理、
核技術の創出を目指し研究を進めています。
具体的には、機械学習とそれに基づく
データマイニング、センサネットワーク、
自然言語処理、セキュリティ理論、量子コンピュータ等について、基礎から応用まで幅広い視野に立った研究を行っています。

2

新しい量子計算モデルの実現可能性を高める～観測に基づく量子演算実行方法～～観測に基づく量子演算実行方法～～観測に基づく量子演算実行方法～～観測に基づく量子演算実行方法～
Enhancingthe
Feasibilityof
Novel
Quantum
Computational
Model
Enhancingthe
Feasibility
Enhancingthe
Feasibility
ofaa
NovelQuantum
QuantumComputational
ComputationalModel
Model
Enhancing the Feasibility ofof
aaNovelNovel
Quantum
Computational
Model----Measurement-Based
Measurement-Based
Methodfor
Quantum
Operations
Measurement-BasedMethod
Methodfor
forQuantum
QuantumOperations
Operations--Measurement-Based
Methodfor
Quantum
Operations

背景・課題：超高速計算を可能とする量子コンピュータの実現方法として，量子状態の観測を主な計算資
背景・課題：超高速計算を可能とする量子コンピュータの実現方法として，量子状態の観測を主な計算資
源とする全く新しい量子計算モデルが注目されています．このモデルでは，様々な種類の観測を組み合わ源とする全く新しい量子計算モデルが注目されています．このモデルでは，様々な種類の観測を組み合わせて量子演算を実行します．観測の種類の削減はこのモデルの実現可能性を高める上で極めて重要です．
せて量子演算を実行します．観測の種類の削減はこのモデルの実現可能性を高める上で極めて重要です．
アプローチ：２つの量子ビットに対し，観測を使って一方の量子状態を他方に転送する量子状態転送方法
アプローチ：２つの量子ビットに対し，観測を使って一方の量子状態を他方に転送する量子状態転送方法
は，観測を使って任意の量子演算を実行する方法の核となります．そこで，従来とは異なる種類の観測をは，観測を使って任意の量子演算を実行する方法の核となります．そこで，従来とは異なる種類の観測を使って量子状態転送方法を構成し，それを基に，量子演算の実行に必要となる観測の種類を分析します．
使って量子状態転送方法を構成し，それを基に，量子演算の実行に必要となる観測の種類を分析します．

協
創
情
報
研
究
部

到達点：従来着目されていなかった観測（Y軸観測）を使って量子状態転送方法を構成し，それを基に，到達点：従来着目されていなかった観測（Y軸観測）を使って量子状態転送方法を構成し，それを基に，従来より少ない種類の観測で，任意の量子演算を実行する方法を提案しました．また，これを応用し，暗従来より少ない種類の観測で，任意の量子演算を実行する方法を提案しました．また，これを応用し，暗号プロトコル等で利用される特殊な量子状態が，２種類の観測だけで用意できることを明らかにしました．
号プロトコル等で利用される特殊な量子状態が，２種類の観測だけで用意できることを明らかにしました．

量子コンピュータの計算過程
入力状態の用意＝X
量子状態は球面上の量子状態は球面上の
1点に対応
1点に対応

0
Z

量子演算の実行Y
1

X
演算に応じて演算に応じて状態は変化
状態は変化

新しい量子計算モデル
様々な種類の観測を組み合わせて量子演算を実行
実現可能性を高めるためにZ

量子状態の観測（Z軸観測）
状態はZ軸上に確率的に変化
状態はZ軸上に確率的に変化

00

確率 pp
確率

Y

確率 1-p
1-p
確率
11

確率 qq
確率

Y軸観測

確率 1-q1-q
状態はY軸上に 確率
状態はY軸上に確率的に変化?? ii 11
確率的に変化00

様々な種類の観測原点を通る直線（軸）に対して観測が規定され原点を通る直線（軸）に対して観測が規定され各観測により量子状態は様々に変化
各観測により量子状態は様々に変化少ない種類の観測で量子演算を実行する方法が極めて重要
XY平面上の軸が規定する観測だけを使う方法を提案
文献（References）
文献（References）[1] Yasuhiro
Yasuhiro Takahashi,
Takahashi, Simple
Simple sets
sets ofof measurements
measurements forfor universal
universal quantum
quantum[1]
computation andand graphgraph state
state preparation,
preparation, International
International Journal
Journal ofof Quantum
Quantum
computation
Information, Vol.
Vol. 88 No.
No. 6,
6, pp.
pp. 1001-1012,
1001-1012, 2010.
2010.
Information,
河野
河野
加藤
加藤

Photo
Photo
高橋
高橋

谷
谷
尾張
尾張

?? ii 11

連絡先（Contact information）
information）
連絡先（Contact

高橋 康博（Yasuhiro
康博（Yasuhiro TAKAHASHI）
TAKAHASHI）
高橋
情報基礎理論研究グループ（Computing Theory
Theory Research
Research Group）
Group）
情報基礎理論研究グループ（Computing
.
-20-

.

00

ケーキを公平に分割するには？
ケーキを公平に分割するには？

3～メタ羨望なしケーキ分割プロトコル～～メタ羨望なしケーキ分割プロトコル～～メタ羨望なしケーキ分割プロトコル～～メタ羨望なしケーキ分割プロトコル～How
toa toCuta CakeFairlyHowa CakeFairly
How
to
Cut
Cake
Fairly:Meta-Envy
How
to
Cut
a Cut
Cake
Fairly:Meta-Envy- Meta-Envy-Free
Cake-Cutting
Protocols- Meta-Envy-Free
Cake-Cutting
Protocols-Free
Cake-Cutting
Protocols-Free
Cake-Cutting
Protocols-

背景・課題：
ケーキ分割問題は，領土の分割や業務担当時間帯の割り振り等の，実世界における様々な割
背景・課題：
ケーキ分割問題は，領土の分割や業務担当時間帯の割り振り等の，実世界における様々な割り当てをモデル化した問題です．ケーキ分割プロトコル（手順）が達成するべき公平性として「無羨望」
り当てをモデル化した問題です．ケーキ分割プロトコル（手順）が達成するべき公平性として「無羨望」という性質が考えられてきましたが，「無羨望」だけでは真に公平ではないことが知られています．
という性質が考えられてきましたが，「無羨望」だけでは真に公平ではないことが知られています．
アプローチ：「無羨望」は「自分の取り分を相手の取り分と交換したいと思わない」という性質です．
アプローチ：「無羨望」は「自分の取り分を相手の取り分と交換したいと思わない」という性質です．
ケーキ分割プロトコルが更に達成するべき性質として「メタ羨望なし」と呼ぶ，「プロトコルにおける自ケーキ分割プロトコルが更に達成するべき性質として「メタ羨望なし」と呼ぶ，「プロトコルにおける自分の役割を相手の役割と交換したいと思わない」という性質を新たに提案しました．
分の役割を相手の役割と交換したいと思わない」という性質を新たに提案しました．
到達点：
ケーキを２者ならびに３者で分割する場合において，「メタ羨望なし」且つ「無羨望」を満足す
到達点：
ケーキを２者ならびに３者で分割する場合において，「メタ羨望なし」且つ「無羨望」を満足するケーキ分割プロトコルを示しました．これにより，真に公平な割り当てが可能となります．しかし４者
るケーキ分割プロトコルを示しました．これにより，真に公平な割り当てが可能となります．しかし４者以上については未解決です．
以上については未解決です．

ケーキを分割
ケーキを分割大きいのがいい大きいのがいいイチゴが大好き
イチゴが大好き【自由記述領域】【自由記述領域】

研究内容・到達点・今後の展望などについて記述してく
研究内容・到達点・今後の展望などについて記述してください．一般のお客様にも興味を持っていただき，ご理
ださい．一般のお客様にも興味を持っていただき，ご理

分割上の問題点
分割上の問題点
・ケーキは均一とは限らない
・ケーキは均一とは限らない
記述してください
記述してください・各参加者の好みは異なる
・各参加者の好みは異なる

解いただけるように，図を利用して，やさしく，簡潔に解いただけるように，図を利用して，やさしく，簡潔に有名なプロトコル「一人が２つに分け，有名なプロトコル「一人が２つに分け，有名なプロトコル「一人が２つに分け，有名なプロトコル「一人が２つに分け，もう一人が好きな方を選ぶ」は実は公平でない
もう一人が好きな方を選ぶ」は実は公平でない
もう一人が好きな方を選ぶ」は実は公平でない
もう一人が好きな方を選ぶ」は実は公平でない

それはなぜ？
それはなぜ？ どうすれば公平？
どうすれば公平？
ＰＦ研岡本龍明フェローとの共同研究
ＰＦ研岡本龍明フェローとの共同研究
文献（References）
文献（References）[1] Yoshifumi
ManabeandandTatsuakiOkamoto:‘‘Meta-envy-freeCakeCutting[1] Yoshifumi
ManabeTatsuakiOkamoto:‘‘Meta-envy-freeCakeCutting[1] Protocols,’’
Proceedingsof Mathematical
Foundationsof Computer
Science[1] Protocols,’’
Proceedingsof Mathematical
Foundationsof Computer
Science[1] (MFCS)
2010,
LNCS
Vol.Vol.
6281,
pp.501-512
(Aug.
2010)
. .
[1] (MFCS)
2010,
LNCS
6281,
pp.501-512
(Aug.
2010)
[2] 日刊工業新聞2010年12月24日記事「ケーキ分割問題，どうすれば公平？」[2] 日刊工業新聞2010年12月24日記事「ケーキ分割問題，どうすれば公平？」

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連絡先（Contact
information）
連絡先（Contact
information）

真鍋義文（Yoshifumi
MANABE）
真鍋
義文（Yoshifumi
MANABE）
情報基礎理論研究グループ（Computing
TheoryResearch
Group）
情報基礎理論研究グループ（Computing
TheoryResearch
Group）

-21-

協
創
情
報
研
究
部

4

コンテンツ循環の促進を目指してコンテンツ循環の促進を目指して〜
ライセンス互換性のフォーマルメソッド〜
ライセンス互換性のフォーマルメソッド―〜
ライセンス互換性のフォーマルメソッド―〜―
ライセンス互換性のフォーマルメソッド―
Aimingat
PromotingContent
Circulation
Aimingat
PromotingContent
Circulation
Aimingat
PromotingContent
Circulation
Aiming at Promoting Content Circulation-- A
FormalApproachtoInteroperability
betweenLicenses-- --- A
FormalApproachInteroperability
betweenLicensesA
FormalApproach
totoInteroperability
betweenLicensesA
FormalApproachtoInteroperability
betweenLicenses
背景・課題：
コンテンツ流通手段の変化（物理的媒体→ネットワーク経由）に伴い，コンテンツ循環（派
背景・課題：
コンテンツ流通手段の変化（物理的媒体→ネットワーク経由）に伴い，コンテンツ循環（派
生利用の連鎖）が生じ，保護手段も変化（DRM→ライセンス）しつつあります．しかし，ライセンス間の生利用の連鎖）が生じ，保護手段も変化（DRM→ライセンス）しつつあります．しかし，ライセンス間の互換性が明らかでないと，ライセンス違反の恐れから，コンテンツ循環を阻害する可能性があります．
互換性が明らかでないと，ライセンス違反の恐れから，コンテンツ循環を阻害する可能性があります．
アプローチ：
ライセンス互換性を分析するため，論理学を基盤としたシステム検証方法のフォーマルメソッ
アプローチ：
ライセンス互換性を分析するため，論理学を基盤としたシステム検証方法のフォーマルメソッ
ドを用います．まず，自然言語のライセンスα, βα,を一階述語論理式<α>,<β><β>に変換します．そして，含ドを用います．まず，自然言語のライセンス
β を一階述語論理式<α>,に変換します．そして，含意を表す一階述語論理式
<α>
→
<β>
が成り立つ場合，αはβに対し互換性を有する，と定義しました．
意を表す一階述語論理式 <α> → <β> が成り立つ場合，α は β に対し互換性を有する，と定義しました．

協
創
情
報
研
究
部

実際のライセンス（クリエイティブ・コモンズ，ニコニ・コモンズ，GFDL〈GNU
Free
到達点：
実際のライセンス（クリエイティブ・コモンズ，ニコニ・コモンズ，GFDL〈GNU
Free
到達点：
Documentation
License〉）に提案手法を適用し，互換性を明らかにするとともに，冗長なライセンスを発Documentation License〉）に提案手法を適用し，互換性を明らかにするとともに，冗長なライセンスを発見する等分析に成功しました．
見する等分析に成功しました．

物理的なコンテンツの流通から物理的なコンテンツの流通から電子的なコンテンツの循環へ
電子的なコンテンツの循環へ

ライセンス互換性の分析の意義
ライセンス互換性の分析の意義
αとβ はそれぞれ
s1 とs2 の固有のライセンスαとβ はそれぞれ
s1 とs2 の固有のライセンス
UGCサイトs2 s2
UGCサイトUGCサイトs1 s1
UGCサイト

制作
制作

コンテンツ
c c
コンテンツ

流通
流通

ライセンス
α α
ライセンス

ライセンス
β β
ライセンス

cは
α に基
cは
α に基
づく利用が
づく利用が
許諾される
許諾される Alice
Alice

消費
消費

互換性の分析手法
互換性の分析手法

換変換

変

一階述語論理で一階述語論理で
記述された
記述された
ライセンス
< α <>α >
ライセンス

著作権法
著作権法

SA ライセンス継承
SA ライセンス継承
ND 改変不可ND 改変不可IL インターネット限定
IL インターネット限定
NL 提携サイト限定
NL 提携サイト限定
AC 別途許諾で商用利用可
AC 別途許諾で商用利用可

自然言語で
自然言語で
記述された
記述された
ライセンス
β β
ライセンス

BobBob

Bob
はは
cを
Bob
cを
s2 に投稿s2 に投稿
できるか？
できるか？

実際のライセンスの互換性
実際のライセンスの互換性

【凡例】
【凡例】

著作権表示
BY 著作権表示
強 強 BYNC 非商用利用
NC 非商用利用

自然言語で
自然言語で
記述された
記述された
ライセンス
α α
ライセンス

コンテンツ
c c
コンテンツ

ニコニ・コモンズ（NiC）
ニコニ・コモンズ（NiC）

BY_AC_NL
BY_AC_NL BY_NC_NL
BY_NC_NL
BY_NL
BY_NL

冗長なライセンスを発見！
冗長なライセンスを発見！

換変換 変

BY_NC_SA
BY_NC_ND
BY_NC_SABY_AC_IL
BY_AC_IL BY_NC_IL
BY_NC_IL
BY_NC_ND

一階述語論理で一階述語論理で
記述された
記述された
ライセンス
< β <>β >ライセンス

AS BY_ND_ BY_ND
Y Y
B
A
S
_

B

クリエイティブ・コモンズ（CC）
クリエイティブ・コモンズ（CC）

LC L
DC
N D
FN
_ F
G_
Y GY
B
BY BY

パブリックドメイン
パブリックドメイン

弱 弱

B

L

I
L

_
I

Y
_

B
Y

B

• CC• CC→ →NiCNiC
だがだが
NiCNiC↛ CC↛ CC• GFDL↛ CC
且つ• GFDL
↛ CC
且つ
GFDL
↛ NiC
GFDL
↛ NiC

文献（References）
文献（References）[1][1]
Kunihiko
Fujitaand
Yasuyuki
Tsukada:AnAn
Analysisof ofInteroperability
Kunihiko
Fujitaand
Yasuyuki
Tsukada:AnalysisInteroperability
betweenLicenses,in
Proceedings
of
10th
ACM
Workshoponon
DigitalRightsbetween Licenses, in Proceedings of 10th ACM Workshop
DigitalRightsManagement(ACM-DRM
2010),
pp.
61-72(2010).
Management (ACM-DRM 2010), pp. 61-72 (2010).

Photo
Photo
連絡先（Contact
information）
連絡先（Contact
information）

藤田邦彦（Kunihiko
FUJITA）
藤田邦彦（Kunihiko
FUJITA）
情報基礎理論研究グループ（Computing
TheoryResearch
Group）
情報基礎理論研究グループ（Computing
TheoryResearch
Group）-22-

行間を読んで「何がどうした」を明らかに
行間を読んで「何がどうした」を明らかに

5～多様なテキスト表現から主語・目的語等を高精度に解析～～多様なテキスト表現から主語・目的語等を高精度に解析～～多様なテキスト表現から主語・目的語等を高精度に解析～
Reading
Reading
Between
the
Lines
for
Extracting
5W1H
from
Texts
ReadingBetween
Betweenthe
theLines
LinesforforExtracting
Extracting5W1H
5W1Hfrom
fromTexts
Texts---High-Accuracy
High-Accuracy
Analysisof
Subjects
andObjectsforReal-World
Texts
High-AccuracyAnalysis
Analysisof
ofSubjects
Subjectsand
andObjects
Objectsfor
forReal-World
Real-WorldTexts
Texts--背景・課題：現在のコンピュータシステムでは，人が書いた普通の文章から「何がどうした」といった文
背景・課題：現在のコンピュータシステムでは，人が書いた普通の文章から「何がどうした」といった文全体が表す状態・動作を読み取ることは容易にはできません．特に，係り受け関係がない場合や省略があ全体が表す状態・動作を読み取ることは容易にはできません．特に，係り受け関係がない場合や省略がある場合には解析精度が低下することが多く，情報抽出等への応用の妨げになっている問題があります．
る場合には解析精度が低下することが多く，情報抽出等への応用の妨げになっている問題があります．
アプローチ：係り受け関係がない場合や主語・目的語等が省略されている場合にも「どうした」(述語)アプローチ：係り受け関係がない場合や主語・目的語等が省略されている場合にも「どうした」(述語)にに対する「何が」(項)
対する「何が」(項)が持つべき意味カテゴリ等の条件を大量のデータから統計的に学習することで，精度が持つべき意味カテゴリ等の条件を大量のデータから統計的に学習することで，精度の高い「何がどうした」の解析（述語項構造解析）を実現します．
の高い「何がどうした」の解析（述語項構造解析）を実現します．
到達点：
新聞記事を中心とした大規模日本語データから，提案手法を用いることにより従来より高精度な到達点：新聞記事を中心とした大規模日本語データから，提案手法を用いることにより従来より高精度な解析を行うことに成功しました．今後は，解析を行うことに成功しました．今後は，Web文書等の省略がより多く出現する文書からも知識獲得を行Web文書等の省略がより多く出現する文書からも知識獲得を行い，更なる性能向上を図る予定です．
い，更なる性能向上を図る予定です．

入力
入力

大規模
大規模
日本語データ日本語データ

私は先生から薦められた本を読んだ．
私は先生から薦められた本を読んだ．
係り受け関係
係り受け関係

私は
私は

先生から
先生から
(HUMAN1)から(HUMAN1)から

形態素解析
形態素解析
構文解析,etc.
構文解析,etc.

薦められた
薦められた 本を本を 読んだ
読んだ
受身形
受身形
能動形
能動形

先生が
先生が

薦めた
薦めた

内在する
内在する
多様な
多様な
変換規則
変換規則

(HUMAN2)に(HUMAN2)に係り受け関係なし
係り受け関係なし

出力
出力

私に
私に
述語項構造
述語項構造

主語
目的語
目的語 目的語
主語 目的語
何が
何が 何を
何を 何に
何に
先生が
先生が 本を
本を 私に
私に
私が
―
私が 本を
本を
―

述語
述語
どうした
どうした
薦めた
薦めた
読んだ
読んだ

述語項構造
述語項構造
解析
解析

大規模日本語データから
大規模日本語データから変換規則を統計的に学習
変換規則を統計的に学習したモデルで解析したモデルで解析提案手法（最近隣制約法）
提案手法（最近隣制約法）
係り受けだけでなく係り受けだけでなく項となる文節が満たすべき項となる文節が満たすべき
あらゆる制約をデータから学習
あらゆる制約をデータから学習係り受け関係がない場合や省略が係り受け関係がない場合や省略がある場合にも高精度に解析ある場合にも高精度に解析

文献（References）
文献（References）

平
平 Photo藤田
Photo 藤田[1]
H.
Taira,
S.
Fujita,M.
Nagata,“A
Japanese
PredicateArgument
Structure
Analysis[1]H.
H.
H.Taira,Taira,Taira,S.
S.
S.Fujita,
Fujita,Fujita,M.
M.
M.Nagata,
Nagata,Nagata,“A“A“AJapaneseJapaneseJapanesePredicate
Predicate
PredicateArgument
Argument
ArgumentStructure
Structure
StructureAnalysis
AnalysisAnalysis
using
using
Decision
Decision
Lists,”
Lists,”
Proc.
Proc.
of
of
pp.
522-531,522-531,
2008.
2008.
using
using
Decision
Decision
Lists,”
Lists,”
Proc.
Proc.
ofEMNLP-08,
EMNLP-08,
ofEMNLP-08,
EMNLP-08,
pp.pp.
pp.
522-531,522-531,
2008.
2008.
[2]
平,
藤田,
永田,
“決定リストを用いた述語項構造解析,”言語処理学会第15回年次大
[2]平,
平,
平,藤田,
藤田,
藤田,永田,
永田,
永田,“決定リストを用いた述語項構造解析,”言語処理学会第15回年次大会“決定リストを用いた述語項構造解析,”言語処理学会第15回年次大会“決定リストを用いた述語項構造解析,”言語処理学会第15回年次大
予稿集,
会予稿集,
pp.
pp.
2009.
予稿集,
会予稿集,
pp.368-371,
368-371,
pp.368-371,
368-371,
2009.2009.
2009.
[3]
H.
Taira,
S.
Fujita,M.
Nagata,“Predicate
Argument
Structure
Analysis
using
[3]H.
H.
H.Taira,Taira,Taira,S.
S.
S.Fujita,
Fujita,Fujita,M.
M.
M.Nagata,
Nagata,Nagata,“Predicate“Predicate“PredicateArgument
Argument
ArgumentStructure
Structure
StructureAnalysis
AnalysisAnalysisusing
using
using
Transformation
Transformation
based
based
Learning,”
Learning,”
Proc.
Proc.
of
of
2010.
2010.
Transformation
Transformation
based
based
Learning,”
Learning,”
Proc.
Proc.
ofACL-2010,
ACL-2010,
ofACL-2010,
ACL-2010,
2010.
2010.
連絡先（Contact
連絡先（Contactinformation）
information）

平
平 博順（Hirotoshi
博順（Hirotoshi TAIRA）
TAIRA）
永田
永田

言語知能研究グループ（Linguistic
言語知能研究グループ（LinguisticIntelligenceIntelligenceResearch
ResearchGroup）
Group）

-23-

協
創
情
報
研
究
部

使えるデータは何でも使って精度向上
使えるデータは何でも使って精度向上
使えるデータは何でも使って精度向上

6～大規模データを活用した高精度依存構造解析技術～～大規模データを活用した高精度依存構造解析技術～～大規模データを活用した高精度依存構造解析技術～～大規模データを活用した高精度依存構造解析技術～～大規模データを活用した高精度依存構造解析技術～～大規模データを活用した高精度依存構造解析技術～
More
Data
is
Better
Data
More
Data
is better
Better
Data
More
Data
is
Data
More
Data
is Better
Better
Data
More
data
is
data
More
data
is
betterdata-- High-Performance
Dependency
Parsing
Using
Large
Text
-- -High-Performance
Dependency
Using
Large
Text
Data
-- High-Performance
Dependency
Parsing
Using
Large
Text
Data
High-Performance
Dependency
Parsing
Using
Large
Text
Data
-- High-performance
dependency
parsing
using
large
text
-- Data
High-performance
dependencyParsing
parsing
using
large
text data
data
背景・課題：
自然言語解析器は，機械学習を使って解析器を構築する方法が主流です．解析精度は正解を
背景・課題：
自然言語解析器は，機械学習を使って解析器を構築する方法が主流です．解析精度は正解を付与したデータ量に大きく依存します．しかし，正解データ作成コストは高いため，十分な量を確保する
付与したデータ量に大きく依存します．しかし，正解データ作成コストは高いため，十分な量を確保するのが困難です．そこで，限定された正解データ量で解析器の精度向上が可能な方法論が求められています．
のが困難です．そこで，限定された正解データ量で解析器の精度向上が可能な方法論が求められています．
アプローチ：まず，解析器で実際に用いる解析規則の重要度を，大量に準備した正解の解析結果が付与さアプローチ：まず，解析器で実際に用いる解析規則の重要度を，大量に準備した正解の解析結果が付与されていない未解析データから推定します．次に，その推定値を利用して，解析器の学習に有効な解析規則
れていない未解析データから推定します．次に，その推定値を利用して，解析器の学習に有効な解析規則を再構築することで，高精度な解析器を学習可能とします．
を再構築することで，高精度な解析器を学習可能とします．

正解の解析結果が正解の解析結果が付与されたデータ付与されたデータ
例：人手で作成
例：人手で作成[技術のポイント][技術のポイント]
不完全でも今使えるデータを不完全でも今使えるデータを使える範囲で使える範囲でとことん使いきろう！
とことん使いきろう！

U.N.U.N.
official
JohnJohn
Smith
heads
for Baghdad.
official
Smith
heads
for Baghdad.

入力... U.N.
official
John
Smith
入力
... U.N.
official
John
Smith
heads
for Baghdad.
… …
入力
heads
for Baghdad.

Economic
newsnews
had hadlittle little
effecton financial
markets.
Economic
effecton financial
markets.
Economic
newsnews
had hadlittle little
effecton financial
markets.
Economic
effecton financial
markets.
Economic
newsnews
had hadlittle little
effecton financial
markets.
Economic
effecton financial
markets.

統計的機械学習
統計的機械学習

高コストのために大量に高コストのために大量に作成するのは困難
作成するのは困難

出力
出力
力

協
創
情
報
研
究
部

係り受け解析のベンチマークデータで現在世界最高解析精度を達成しました．また，分散並列計
到達点：
係り受け解析のベンチマークデータで現在世界最高解析精度を達成しました．また，分散並列計
到達点：
算モデルMapReduce上で計算可能な計算アルゴリズムを構築することで，正解の解析結果が付与されてい算モデルMapReduce上で計算可能な計算アルゴリズムを構築することで，正解の解析結果が付与されていない未解析データがWebスケールの場合でも容易に利用可能となりました．
Webスケールの場合でも容易に利用可能となりました．
ない未解析データがwebスケールの場合でも容易に利用可能となりました．

自然言語解析器
自然言語解析器
様々なアプリケーション
様々なアプリケーション
の基盤技術
の基盤技術

解析規則
解析規則

重み
重の
み推
の定
推定

大量且つ
且つ容易に
容易に
大量
大量且つ
且つ容易に
容易に
大量
獲得可能
獲得可能

重み重み 解析規則
解析規則
1.5 1.5 [(Heads)(0)(for)]:
左 左[(Heads)(0)(for)]:

1

1

66 66

0.520.52-2.3-2.3 [(is)(0)(a)]:左[(is)(0)(a)]:左70 70

5305300.710.71

0.1 0.1 [(had)(1+)(effect)]:左[(had)(1+)(effect)]:左

5

5

3

3

0.120.12

0.2 0.2 [(little)(0)(effect)]:右[(little)(0)(effect)]:右

2

2

82 82

0.370.37… …… …

… …

… …

… …

0

0

0 12001200

0.950.95004804800.870.87[(is)(1)(pen)]:左0[(is)(1)(pen)]:左
未解析データ
未解析データ（＝
正解の解析結果が0[(This)(0)is]:右（＝ 正解の解析結果が0[(This)(0)is]:右
定推定
付与されていないデータ）の推付与されていないデータ）の度
要 度
例：Web・電子化文書
例：Web・電子化文書

頻度A
頻度A 頻度B
頻度B 重要度
重要度

重 重要

頻度A:正解データ上での出現頻度
頻度A:正解データ上での出現頻度
頻度B:未解析データ上での出現頻度
頻度B:未解析データ上での出現頻度

文献（References）
文献（References）

鈴木
鈴木

Photo
Photo

[1] JunSuzuki,
Hideki
Isozaki,Xavier,CarrerasandMichaelCollins,`An
JunJunSuzuki,
Hideki
Isozaki,Xavier,Carreras
andandMichaelCollins,‘AnEmpiricalEmpirical[1]
Suzuki,
Hideki
Isozaki,Xavier,Carreras
MichaelCollins,`An
Empirical
Jun
Suzuki,
Hideki
Isozaki,Xavier,CarrerasandMichaelCollins,`An
Empirical
Study
Jun
Suzuki,
Hideki
Isozaki,Xavier,CarrerasandMichaelCollins,‘An
Empirical
Studyof
Semi-supervised
Structured
Conditional
Modelsfor
Dependency
Parsing'.
Parsing’.
Studyof Semi-supervised
Structured
Conditional
Modelsfor
Dependency
Parsing'.
ofSemi-supervised
Structured
Conditional
ModelsforModels
Dependency
Parsing'.
EMNLPStudyof Semi-supervised
Structured
Conditionalfor Dependency
Parsing’.
EMNLP-2009.
EMNLP-2009.
2009.
EMNLP-2009.
[2] 鈴木潤,
磯崎秀樹,
永田昌明.
”L1
正則化特徴選択に基づく大規模データ・特徴集合
鈴木潤,
磯崎秀樹,
永田昌明.
“L1”L1
正則化特徴選択に基づく大規模データ・特徴集合[2] 鈴木潤,
磯崎秀樹,
永田昌明.
正則化特徴選択に基づく大規模データ・特徴集合
鈴木潤，
磯崎秀樹,，永田昌明.．”L1
正則化特徴選択に基づく大規模データ・特徴集
鈴木潤,
磯崎秀樹,
永田昌明.
“L1
正則化特徴選択に基づく大規模データ・特徴集合に適した半教師あり学習”,
言語処理学会第17回年次大会,(2011)．
に適した半教師あり学習”,
言語処理学会第17回年次大会,(2011)．
合に適した半教師あり学習”，言語処理学会第17回年次大会,(2011).．
に適した半教師あり学習”, 言語処理学会第17回年次大会,(2011)．
藤野
藤野

藤野

連絡先（Contact
information）
連絡先（Contact
information）

鈴木
潤（Jun
SUZUKI）
潤（Jun
SUZUKI）
鈴木潤（Jun
SUZUKI）
言語知能研究グループ（Linguistic
Intelligence
Research
Group）
言語知能研究グループ（Linguistic
Intelligence
Research
Group）

進藤
進藤

永田
永田
-24-

この翻訳，あなたなら何点あげますか？
この翻訳，あなたなら何点あげますか？
この翻訳，あなたなら何点あげますか？

7～本当にBLEUでいいんですか？～～本当にBLEUでいいんですか？～～本当にBLEUでいいんですか？～～本当にBLEUでいいんですか？～～本当にBLEUでいいんですか？～～本当にBLEUでいいんですか？～
How
Many
Do
Give
For
How
Points
Do
You
Give
For
This
Translation?
How
Many
Points
Do
You
Give
For
This
Translation?
HowMany
ManyPoints
Points
DoYou
You
Give
ForThis
ThisTranslation?
Translation?
How
good
is
translation?
How
goodis thisthistranslation?
-- -Why
Use
BLEU?
Do
You
Use
BLEU?
Why
Do
You
Use
BLEU?
--Why
Why
DoYou
You
Use
BLEU?
Is
theDo
BLEU
metricreliable?
--- -- Is the BLEU metric reliable? -背景・課題：
背景・課題：質の高い翻訳システムを実現するためには，評価，改良というプロセスを繰り返し行わねば質の高い翻訳システムを実現するためには，評価，改良というプロセスを繰り返し行わねばなりません．しかし，人間の評価に頼っていては時間，金銭コストが多大にかかってしまいます．この問なりません．しかし，人間の評価に頼っていては時間，金銭コストが多大にかかってしまいます．この問題を解決するため，翻訳システムを人間のように正確且つ自動的に評価する仕組みが必要になります．
題を解決するため，翻訳システムを人間のように正確且つ自動的に評価する仕組みが必要になります．
題を解決するため，翻訳システムを人間のように正確かつ自動的に評価する仕組みが必要になります．
アプローチ：
アプローチ：正解訳とシステム翻訳との間で共通する単語に着目し，それらの出現順を順位相関係数に基
正解訳とシステム翻訳との間で共通する単語に着目し，それらの出現順を順位相関係数に基づき採点することによって翻訳システムを評価する手法である
づき採点することによって翻訳システムを評価する手法であるRIBES
RIBES(Rank-based(Rank-basedIntuitive
IntuitiveBilingual
Bilingual
Evaluation
Score)
を考案しました．
Evaluation Score) を考案しました．
到達点：
英日，日英翻訳の人手による評価結果とRIBES
RIBESによる自動評価の結果との間の相関係数を調べによる自動評価の結果との間の相関係数を調べ
到達点：英日，日英翻訳の人手による評価結果とたところ，その値はいずれも0.9を超えており，非常に高い相関が得られました．従来より提案されていたところ，その値はいずれも 0.9 を超えており，非常に高い相関が得られました．従来より提案されている自動評価法と比較して，より人間の評価に近いことを実証しました．
る自動評価法と比較して，より人間の評価に近いことを実証しました．
入力：John saw a girl yesterday.

入力：John saw a girl yesterday.
RIBES:RIBES:Rank-based
Rank-basedIntuitive
Intuitive 出力：ジョンは昨日少女を見た．
出力：ジョンは昨日少女を見た．
Bilingual
BilingualEvaluation
EvaluationScore
Score

RIBES
RIBES NRC
NRC PP

開発用対訳データ
開発用対訳データ

パラメータ更新
パラメータ更新

システム翻訳と正解訳の単語単位での正解率
システム翻訳と正解訳の 単語単位での正解率【自由記述領域】
語順の近さ【自由記述領域】
語順の近さ

原文
原文

RIBES
RIBES

研究内容・到達点・今後の展望などについて記述してく
研究内容・到達点・今後の展望などについて記述してく
技術のポイント:
技術のポイント:
自動評価
自動評価
Nグラムのような局所的な単語の並び
Nグラムのような局所的な単語の並び
ださい．一般のお客様にも興味を持っていただき，ご理
ださい．一般のお客様にも興味を持っていただき，ご理
ではなく，文全体での大域的な単語のではなく，文全体での大域的な単語の正解訳システム翻訳並びに着目
正解訳
システム翻訳並びに着目 解いただけるように，図を利用して，やさしく，簡潔に解いただけるように，図を利用して，やさしく，簡潔に翻訳システムのチューニング
翻訳システムのチューニング
記述してください
記述してください

文献（References）
文献（References）[1]
Isozaki,
H.,
H.,
Hirao
Hirao,
T.,
T.,
Kevin
Kevin,
D.,
D.,
Sudoh
Sudoh
K.
K.
and
and
TsukadaTsukada,H.:
H.:
Automatic
Automatic[1]Isozaki
IsozakiIsozaki,
H.,
H.,
Hirao
Hirao,
T.,
T.,
Kevin
Kevin,
D.,
D.,
Sudoh
Sudoh
K.
and
and
TsukadaTsukada,H.:
H.:
Automatic
Automatic
Isozaki,H.,
Hirao,T.,
Kevin,
D.,
Sudoh
K.K.
and
Tsukada,H.:
Automatic
Evaluation
Evaluation
ofofTranslationofTranslation
Quality
Qualityfor
for
Distant
Distant
Language
Language
Pairs,
Pairs,
Proc.
Proc.
ofoftheofthe
2010
Evaluation
EvaluationofTranslation
Translation
Quality
Qualityfor
for
Distant
Distant
Language
Language
Pairs,
Pairs,
Proc.
Proc.
ofthe
the
2010
Conference
2010
ononEMNLP,
ononEMNLP,
pp.
pp.
(2010)
Conference
2010Conference
Conference
EMNLP,EMNLP,
pp.944-952
944-952
pp.944-952
944-952(2010) (2010)(2010)

Photo
Photo

[2]平尾努,磯崎秀樹,Kevin
Duh,須藤克仁,塚田元,永田昌明:RIBES:順位相関に基Duh,須藤克仁,塚田元,永田昌明:RIBES:順位相関に[2]平尾努,磯崎秀樹,Kevin
平尾努,磯崎秀樹,Kevin
Duh,須藤克仁,塚田元,永田昌明:RIBES:順位相関に基Duh,須藤克仁,塚田元,永田昌明:RIBES:順位相関に
Duh,須藤克仁,塚田元,永田昌明:RIBES:順位相関に基づ基づく翻訳の自動評価法,
づく翻訳の自動評価法,
第17回言語処理学会年次大会,
第17回言語処理学会年次大会,
pp.
1115-1118
1115-1118(2011)
基づく翻訳の自動評価法,
づく翻訳の自動評価法,
第17回言語処理学会年次大会,
第17回言語処理学会年次大会,
pp.
pp.
1115-1118
1115-1118(2011)
く翻訳の自動評価法,
第17回言語処理学会年次大会,
pp.pp.
1115-1118(2011)
連絡先（Contact
連絡先（Contactinformation）
information）

平尾
HIRAO）
努（Tsutomu
HIRAO）
平尾努（Tsutomu
努（Tsutomu
HIRAO）
言語知能研究グループ（Linguistic
言語知能研究グループ（LinguisticIntelligenceIntelligenceResearch
ResearchGroup）
Group）

-25-

協
創
情
報
研
究
部

「早く，正確に」「早く、正確に」「早く、正確に」時系列データを識別する早期認識技術
時系列データを識別する早期認識技術
時系列データを識別する早期認識技術

8

Early
Recognition
Methods
For
Time
Sequence
Classification
Early
Recognition
MethodsFor
FortimeTime
Sequence
Classification
Early
Time
Sequence
Classification
Early
Recognition
Methods
For
Time
Sequence
Classification
EarlyRecognition
recognition Methods
methods
forsequenceclassification
背景・課題： 音声や動作等のように，時間で変化する「時系列データ」を認識したり判別する際，変化が音声や動作等のように，時間で変化する「時系列データ」を認識したり判別する際，変化が背景・課題：
背景・課題：
音声や動作などのように，時間で変化する「時系列データ」を認識したり判別する際，変化
完全に終了するまで待ってから解析するとどうしても遅延が発生します．そこで，音声や動作が終了する
完全に終了するまで待ってから解析するとどうしても遅延が発生します．そこで，音声や動作が終了する
が完全に終了するまで待ってから解析するとどうしても遅延が発生します．そこで，音声や動作が終了す前に時系列データのクラス・性質を推定する技術，すなわち「早期認識」が必要となります．
前に時系列データのクラス・性質を推定する技術，すなわち「早期認識」が必要となります．
る前に時系列データのクラス・性質を推定する技術，すなわち「早期認識」が必要となります．
アプローチ： 早期認識では「できるだけ早く，且つできるだけ正確に」データの認識を行う必要がありま
早期認識では「できるだけ早く，且つできるだけ正確に」データの認識を行う必要がありまアプローチ：
アプローチ：
早期認識では「できるだけ早く，かつできるだけ正確に」データの認識を行う必要があります．そこで，前の時刻での認識誤りを，常に最大限修正するようにモデルを学習する認識手法を考案します．そこで，前の時刻での認識誤りを，常に最大限修正するようにモデルを学習する認識手法を考案します．そこで，前の時刻での認識誤りを，常に最大限修正するようにモデルを学習する認識手法を考案しました．この手法をブースティングと呼ばれる技術の枠組みの中で確立しました．
した．この手法をブースティングと呼ばれる技術の枠組みの中で確立しました．
した．この手法をブースティングと呼ばれる技術の枠組みの中で確立しました．
到達点： 手書き文字のオンライン推定問題に適用して，英字やひらがなの入力予測を行いました．また，手書き文字のオンライン推定問題に適用して，英字やひらがなの入力予測を行いました．また，到達点：
手書き文字のオンライン推定問題に適用して，英字やひらがなの入力予測を行いました．また，
到達点：
運転中の行動予測・判別問題にも応用しました．いずれの実験においても良好な認識率を実現しました．
運転中の行動予測・判別問題にも応用しました．いずれの実験においても良好な認識率を実現しました．
運転中の行動予測・判別問題にも応用しました．いずれの実験においても良好な認識率を実現しました．
協
創
情
報
研
究
部

早期認識＝「できるだけ早く正確に」時系列データを認識
早期認識＝「できるだけ早く正確に」時系列データを認識
早期認識＝「できるだけ早く正確に」時系列データを認識
例：運転中にグローブボックスを開けようとする
例：運転中にグローブボックスを開けようとする
例：運転中にグローブボックスを開けようとする

動作完了
動作完了
動作完了

タイムアップ！
タイムアップ！
タイムアップ！

「通常の認識手法」では最後まで見て「通常の認識手法」では最後まで見て「通常の認識手法」では最後まで見て最高の認識をします
最高の認識をします
最高の認識をします「早期認識」では途中で「早期認識」では途中で「早期認識」では途中で精一杯の認識をします
精一杯の認識をします
精一杯の認識をします

遅延なしで機能！
遅延なしで機能！
遅延なしで機能！

応用先＝「先読み・遅延なし」動作が必要・嬉しいタスク
応用先＝「先読み・遅延なし」動作が必要・嬉しいタスク
応用先＝「先読み・遅延なし」動作が必要・嬉しいタスク

手書き文字認識
手書き文字認識
手書き文字認識

発話認識・翻訳
発話認識・翻訳
発話認識・翻訳

行動・動作支援
行動・動作支援
行動・動作支援文献（References）
文献（References）
文献（References）

Photo
Photo
Photo

[1]Ishiguro,K.
K.Ishiguro,
Ishiguro,
Ishiguro,H.
H.Sawada
SawadaSawadaandandSakano,
H.
H.Sakano,
Sakano,Sakano,[1]
K.
K.
Ishiguro,
H.
H.
SawadaandH.
H.
Sakano,K.
H. Sawada
andandH.
“Multi-Class“Multi-Class
Boosting
Boosting
for Early
Early
for Early
Early
Classification
Classificationof Sequences”,
Sequences”,
of Sequences”,
Sequences”,“Multi-Class“Multi-Class
Boosting
Boosting
for
forClassification
Classificationofof“Multi-Class
Boostingfor
EarlyClassificationofSequences”,
Proc.
Proc.
BMVC2010,
BMVC2010,
pp.
pp.
24.1-24.10,
24.1-24.10,
2010.
2010.
Proc.
Proc.
BMVC2010,
BMVC2010,
pp. 24.1-24.10,
pp.
24.1-24.10,
24.1-24.10,
2010.
2010.
Proc.
BMVC2010,
pp.
2010.
[2] 石黒石黒
石黒勝彦，澤田勝彦，澤田勝彦，澤田宏，坂野
宏，坂野
宏，坂野
鋭，
鋭，
[2]
石黒
勝彦，澤田
宏，坂野
鋭，
鋭，
石黒
勝彦，澤田
宏，坂野
鋭，
“多クラス早期認識ブースティング法とその応用”，
多クラス早期認識ブースティング法とその応用，，“多クラス早期認識ブースティング法とその応用”，
多クラス早期認識ブースティング法とその応用“多クラス早期認識ブースティング法とその応用”，
第13回画像の認識・理解シンポジウム
第13回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2010)，OS10-2，pp．1452-1458，2010(MIRU2010)，OS10-2，pp．1452-1458，2010．
第13回画像の認識・理解シンポジウム
第13回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2010)，OS10-2，pp．1452-1458，2010(MIRU2010)，OS10-2，pp．1452-1458，2010．
第13回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2010)，OS10-2，pp．1452-1458，2010．
．
．連絡先（Contact information）
連絡先（Contact
連絡先（Contactinformation）
information）

石黒勝彦（Katsuhiko
勝彦（KatsuhikoISHIGURO）
ISHIGURO）
石黒
石黒
勝彦（Katsuhiko
ISHIGURO）
知能創発環境研究グループ（Learning
Learning
andIntelligent
Systems
Research
Group））
知能創発環境研究グループ（
Intelligent
Systems
ResearchGroup
知能創発環境研究グループ（Learning
andandIntelligent
Systems
Research
Group）-26-

センサデータを賢くまとめて集める方法
センサデータを賢くまとめて集める方法

9～特異値分解を用いたセンサネットワークにおける効率的なデータ収集手法～～特異値分解を用いたセンサネットワークにおける効率的なデータ収集手法～～特異値分解を用いたセンサネットワークにおける効率的なデータ収集手法～～特異値分解を用いたセンサネットワークにおける効率的なデータ収集手法～
Efficient
Efficient
Data
Gathering
Using
SingularValue
Decomposition
forSensorNetworks
Efficient
Data
Gathering
Using
SingularValue
Decomposition
forSensorNetworks
EfficientData
DataGathering
GatheringUsing
UsingSingular
SingularValue
ValueDecomposition
Decompositionfor
forSensor
SensorNetworks
Networks
背景・課題：
背景・課題：センサデバイスの小型化，低価格化により，たくさんのセンサから無線通信でデータを集め，センサデバイスの小型化，低価格化により，たくさんのセンサから無線通信でデータを集め，
実世界の状況を解析したり，状況に応じてサービスを提供するセンサネットワークが実現可能になってい実世界の状況を解析したり，状況に応じてサービスを提供するセンサネットワークが実現可能になっています．しかし，センサデバイスは電池で駆動するため，効率よくデータを集める手法が必要となります．
ます．しかし，センサデバイスは電池で駆動するため，効率よくデータを集める手法が必要となります．
アプローチ：
アプローチ：実世界の状況を計測したセンサデータには，繰り返し同じような値の変化をしたり，そばに実世界の状況を計測したセンサデータには，繰り返し同じような値の変化をしたり，そばにあるセンサではよく似た値の変化をする，といった特徴があります．本研究ではこの特徴を活かして特異あるセンサではよく似た値の変化をする，といった特徴があります．本研究ではこの特徴を活かして特異値分解という技術を使い，賢くセンサデータをまとめながら基地局へ無線通信で集める手法を提案します．
値分解という技術を使い，賢くセンサデータをまとめながら基地局へ無線通信で集める手法を提案します．
到達点：
到達点：提案する方法によって，これまでの手法よりも誤差は増えるものの，少ない計算量で，大幅に少提案する方法によって，これまでの手法よりも誤差は増えるものの，少ない計算量で，大幅に少ないデータ量でセンサデータを集められるようになりました．計算量と無線通信のデータ量の両方を減らないデータ量でセンサデータを集められるようになりました．計算量と無線通信のデータ量の両方を減らすことにより，センサデバイスの電池を長持ちさせ，長時間効率よく計測することが可能になります．
すことにより，センサデバイスの電池を長持ちさせ，長時間効率よく計測することが可能になります．

提案手法の方針1：
繰り返されるデータをまとめて圧縮提案手法の方針1：
繰り返されるデータをまとめて圧縮

研究の目的
研究の目的
実空間に配置した多数のセンサノード
実空間に配置した多数のセンサノード
から賢く無線通信でデータを集めます．
から賢く無線通信でデータを集めます．

賢いデータの集め方とは？
賢いデータの集め方とは？

無線通信のデータ量が少ない．
無線通信のデータ量が少ない．
センサでの計算量が少ない．
センサでの計算量が少ない．

系列1系列1 系列2系列2 系列3系列3 系列4系列4提案手法の方針2：
提案手法の方針2：
隣接したセンサの類似したデータをまとめて圧縮
隣接したセンサの類似したデータをまとめて圧縮
センサ1
センサ1
センサ2
センサ2
センサ3
センサ3
センサ4
センサ4

誤差が少ない．
誤差が少ない．

提案手法の概要
提案手法の概要
階層的圧縮：
階層的に特異値分解を繰り返し，
階層的圧縮：
階層的に特異値分解を繰り返し，各ノードでの圧縮：
特異値分解によって各ノードでの圧縮：
特異値分解によって無線通信で基地局へデータを集約
無線通信で基地局へデータを集約
基地局
基地局

データを基底となる系列と重みに分解し，データを基底となる系列と重みに分解し，重みの大きいもののみ無線で送信
重みの大きいもののみ無線で送信

センサG
センサG

HH
センサE
センサE
センサF
センサF

センサB
センサB
D CC

D

重みの大きい基重みの大きい基底系列のみ送信底系列のみ送信

センサA
センサA

基底系列
基底系列

一定周期で
一定周期で
データを分割
データを分割センサデータセンサデータ特異値分解で特異値分解で
基底系列と
基底系列と
重みに分解
重みに分解

本展示のデモンストレーションの一部は科学研究費補
本展示のデモンストレーションの一部は科学研究費補助金基盤(A)(20240009)の支援によるものです．
助金基盤(A)(20240009)の支援によるものです．

階層的ネットワークにおけるデータ収集のイメージ図
階層的ネットワークにおけるデータ収集のイメージ図

文献（References）
文献（References）[1][1]岸野泰恵,
岸野泰恵,櫻井保志,
櫻井保志,亀井剛次,
亀井剛次,前川卓也,
前川卓也,柳沢豊,
柳沢豊,岡留剛:
岡留剛:階層的センサネットワー
階層的センサネットワー
クのための効率的なデータ収集手法,
クのための効率的なデータ収集手法,情報処理学会論文誌：データベース,
情報処理学会論文誌：データベース,Vol.3,
Vol.3,
No.4,
No.4,pp.82-93
pp.82-93(Dec.
(Dec.2010).
2010).

連絡先（Contact
連絡先（Contactinformation）
information）

櫻井
櫻井

岸野
岸野

岸野
岸野泰恵（Yasue
泰恵（YasueKISHINO）
KISHINO）
知能創発環境研究グループ（Learning
知能創発環境研究グループ（Learningand
andIntelligent
IntelligentSystems
SystemsResearch
ResearchGroup）
Group）

-27-

協
創
情
報
研
究
部

10

磁気を使って人の行動を認識
磁気を使って人の行動を認識～安心・安全な見守りのための指輪型磁気センサデバイス～～安心・安全な見守りのための指輪型磁気センサデバイス～～安心・安全な見守りのための指輪型磁気センサデバイス～～安心・安全な見守りのための指輪型磁気センサデバイス～
Recognizing
Human
Activities
withMagnetic
FieldsRecognizing Human
Human Activities
Activities with
with Magnetic
Magnetic Fields
FieldsRecognizing
Recognizing
Human
Activities
withMagnetic
FieldsFinger-RingType
SensorDevicewith
Magnetic
Sensorsfor
Healthcare
andFitness
Monitoring
Finger-Ring TypeType Sensor
Sensor Device
Device with
with Magnetic
Magnetic Sensors
Sensors forfor Healthcare
Healthcare andand Fitness
Fitness Monitoring
Monitoring ------- Finger-Ring
Finger-RingType
SensorDevicewith
Magnetic
Sensorsfor
Healthcare
andFitness
Monitoring
背景・課題： センサの小型化や価格の下落から，その普及が広がっています．環境や身体に装着したセン
センサの小型化や価格の下落から，その普及が広がっています．環境や身体に装着したセン
背景・課題：
サにより日常生活を記録，認識することが現実的になってきました．
サにより日常生活を記録，認識することが現実的になってきました．

アプローチ： 指に取り付けた磁気センサにより，人の日常生活の記録及び，行動の認識を行います．特に指に取り付けた磁気センサにより，人の日常生活の記録及び，行動の認識を行います．特にアプローチ：
本研究では，手で使っている電化製品の認識と，手の動きに特徴のある行動の認識を，電化製品から発せ本研究では，手で使っている電化製品の認識と，手の動きに特徴のある行動の認識を，電化製品から発せられる磁場や，手の動きによる地磁気の変化を解析することで行います．
られる磁場や，手の動きによる地磁気の変化を解析することで行います．

協
創
情
報
研
究
部

到達点： 指輪型デバイスを手に装着するだけで，電化製品の利用や手の動きに特徴のある行動を認識でき指輪型デバイスを手に装着するだけで，電化製品の利用や手の動きに特徴のある行動を認識でき到達点：るようになります．これまでの研究では，電化製品に添付したセンサ等が必要でした．行動を認識するこるようになります．これまでの研究では，電化製品に添付したセンサ等が必要でした．行動を認識することで，その行動に応じたサービスの提供や人の行動の記録等ができるようになります．
とで，その行動に応じたサービスの提供や人の行動の記録等ができるようになります．

[1.提案デバイス][2.センサデータを用いた行動認識]
カメラを使う行動
製品内の磁石等製品内の磁石等から発せられる磁から発せられる磁場による変化場による変化

理想的なデバイス
理想的なデバイス
センサが検知したセンサが検知した
磁気の時間変化
磁気の時間変化手袋型プロトタイプ
手袋型プロトタイプ

指輪型プロトタイプ
指輪型プロトタイプ

手の動きによる
手の動きによる
周期的な
周期的な
磁気の変化
磁気の変化

hold camera
camerahold[3.応用例]

walk
walk

run
run

波形の特徴を学習・認識する

5月30日
5月30日

11:58-12:11 炊飯
炊飯
11:58-12:11
12:34-12:56
食事
12:34-12:56 食事
14:20-14:29
掃除
14:20-14:29 掃除
・・・
・・・

磁気センサ

歩く行動

見守りの応用等

遠隔地の家族
遠隔地の家族

電話をする•• 電話をする
歯を磨く•• 歯を磨く•• 掃除機をかける
掃除機をかける
走る•• 走る•• 字を書く
字を書く
等の行動を認識等の行動を認識文献（References）
文献（References）[1] T.
T. Maekawa,
Maekawa, Y.
Y. Kishino,
Kishino, Y.
Y. Sakurai,
Sakurai, andand T.
T. Suyama:
Suyama: Recognizing
Recognizing thethe UseUse ofof[1]
Portable ElectricalElectrical Devices
Devices with
with Hand-worn
Hand-worn Magnetic
Magnetic Sensors,
Sensors, Proc.
Proc. ofof
PortableInternational Conference
Conference on
on Pervasive
Pervasive Computing
Computing (Pervasive(Pervasive 2011),
2011), June
June 2011
2011 totoInternational
appear.
appear.

Photo
Photo
連絡先（Contact information）
information）
連絡先（Contact

前川 卓也（Takuya
卓也（Takuya MAEKAWA）
MAEKAWA）
前川
知能創発環境研究グループ（Learning
Learning andand Intelligent
Intelligent Systems
Systems Research
Research Group
Group））
知能創発環境研究グループ（
.
-28-

研究展示
メディア情 報 研究部

メディア情報研究部
Media Information Laboratory
メディア情報研究部とは将来の豊かなコミュニケーション環境の実現に向けて、音や映像等の「メディア情報」
に関する、分析・認識・検索・再構成等の処
理技術を研究しています。
インターネットやTV・ラジオを通じて、日々接するメディア情報は膨大な量になってきています。これらを適切に処理し、様々なサービスに役立つ基盤技術を確立すること、
人や機械のコミュニケーションの特性を明らかにし、それを用いたよりよいコミュニ
ケーション環境を実現することが目標です。

研究部長：大和 淳司（右）Executive manager : Junji YAMATO
補佐担当：黒住 隆行（左）Associate manager : Takayuki KUROZUMI

メディア情報研究部

メディア情報研究部の３つのグループの研究領域：

コミュニケーション環境研究Ｇ（京都・厚木）
人と人、人と機械のコミュニケーションを分析・制御し、遠隔地で再構成。時空を越える新たなコミュニケーション環境の創造

対話制御技術時空間同室感t-Roomマルチモーダル対話分析

ビジュアル言語
viscuit

最先端のメディア処理技術によるコミュニケーション環境の革新

メディア認識研究Ｇ（厚木）
映像・音楽を超高速に検索、シーン中の物体・イベントを的確に認識

信号処理研究Ｇ（京都）
あらゆる音響環境で、複数人の対話を分離、強調し、世界最高精度の音声認識を実現

メディアシーン学習

複数人対話リアルタイム認識
音声強調
ダイナミカル情報処理

マルチバンド画像処理

音声認識

ロバストメディア探索

残響制御

-29-

音楽認識

11

９つ目カメラで物の色と形を正確に再現
９つ目カメラで物の色と形を正確に再現
９つ目カメラで物の色と形を正確に再現
９つ目カメラで物の色と形を正確に再現

StereoStereo9-BandCameraSystemfor
Accurately
Estimating
Object
Color
and
Shape
StereoStereo9-Band
9-Band9-BandCamera
CameraCameraSystem
SystemSystemfor
for
forAccurately
Accurately
AccuratelyEstimating
Estimating
EstimatingObject
ObjectObjectColor
Color
Colorandand
andShape
Shape
Shape
背景・課題：
背景・課題：物の色を忠実に記録するには物の色を忠実に記録するにはRGBの3
RGBの3色では色域や色の分解能が足らず，更に多くの色情
色では色域や色の分解能が足らず，更に多くの色情報が必要です．これまで2台のカメラを用いた6色カメラを開発し人間の眼でほぼ同じに見える程度の色再報が必要です．これまで2台のカメラを用いた6色カメラを開発し人間の眼でほぼ同じに見える程度の色再現を達成しましたが，近赤外を含む色スペクトル情報は近似的にしか記録できませんでした．
現を達成しましたが，近赤外を含む色スペクトル情報は近似的にしか記録できませんでした．
アプローチ：
アプローチ：カメラの台数を増やし，それぞれに異なる特性の色フィルタを取り付けることで細かな色情
カメラの台数を増やし，それぞれに異なる特性の色フィルタを取り付けることで細かな色情報の記録が可能です．更に非線形画像変形処理により，異なる視点から取得した画像を同一視点からの画報の記録が可能です．更に非線形画像変形処理により，異なる視点から取得した画像を同一視点からの画像に変換し，同一視点からの異なる色特性を持つ多数の画像を統合し色スペクトルを推定します．
像に変換し，同一視点からの異なる色特性を持つ多数の画像を統合し色スペクトルを推定します．
到達点：
到達点：9台のカメラで得られた画像に非線形画像変形処理を施すことで，同一視点から9回撮影して生成
9台のカメラで得られた画像に非線形画像変形処理を施すことで，同一視点から9回撮影して生成した9バンド画像と同等の画像が1ショットで取得できます．この結果6色カメラよりも色再現性やスペクした9バンド画像と同等の画像が1ショットで取得できます．この結果6色カメラよりも色再現性やスペク
トル反射率の推定精度が向上し，動く物体の9バンドの静止画や動画が取得できるようになりました．
トル反射率の推定精度が向上し，動く物体の9バンドの静止画や動画が取得できるようになりました．
st st
11
band
band

ndnd
22
band
band

rdrd
33
band
band

9バンド画像からの色再現
9バンド画像からの色再現
Resultant
Resultantimage
image
th th
band
band
44

th th
55
band
band

th th
66
band
band

【自由記述領域】【自由記述領域】
450nm(FWHM:40nm)
450nm(FWHM:40nm)

研究内容・到達点・今後の展望などについて記述してく
研究内容・到達点・今後の展望などについて記述してく

カメラの分光感度
カメラの分光感度

480nm(FWHM:30nm)
480nm(FWHM:30nm)
510nm(FWHM:40nm)
510nm(FWHM:40nm)
540nm(FWHM:30nm)
540nm(FWHM:30nm)
570nm(FWHM:40nm)
570nm(FWHM:40nm)
610nm(FWHM:40nm)
610nm(FWHM:40nm)

ity ity
iv iv
it it
s s
n n
e e
s s
a
r ra
e e
m m
a a
C C

画像変形の例
画像変形の例

380380650nm(FWHM:40nm)
650nm(FWHM:40nm)

ださい．一般のお客様にも興味を持っていただき，ご理
ださい．一般のお客様にも興味を持っていただき，ご理
th th
77
band
band
650nm(FWHM:40nm)
650nm(FWHM:40nm)
735nm(FWHM:50nm)
735nm(FWHM:50nm)

解いただけるように，図を利用して，やさしく，簡潔に解いただけるように，図を利用して，やさしく，簡潔に480480580580680680780780

Wavelength[nm]
Wavelength[nm]

記述してください
記述してください

BeforeBefore

th th
88
band
band
1

A Aerer

11

1

0 .9 0 .9

0 .9 0 .9
0 .8 0 .8

0 .8 0 .8

0 .7 0 .7

0 .7 0 .7

C C7C C7

0 .7 0 .7

CC7CC7

0 .6 0 .6

CC8CC8

0 .6 0 .6

C C8C C8

0 .5 0 .5

CC9CC90 .5 0 .5

C C9C C9

0 .4 0 .4

CC10
CC10

0 .4 0 .4

C C10
C C10

CC11
CC11

0 .2 0 .2

CC12
CC12

0

C C11
C C11

0 .2 0 .2
003803800 .3 0 .3

C C12
C C12

0 .1 0 .1

0 .1 0 .1
480480580580

Wavelength
Wavelength
[nm]
[nm]

68 068 0

78 078 0

Measured
Measured
spectral
spectralreflectancereflectance

柏野
柏野

1

1

0 .9 0 .9
0 .8 0 .8

0 .3 0 .3

大和
大和

th th
99
band
band

4 804 80

58 058 0

Wavelength
Wavelength
[nm]
[nm]

68 068 0

7 807 80

Estimated
Estimated
spectral
spectralreflectancereflectance(9-band)(9-band)C C8C C8C C9C C9

0 .4 0 .4

C C10
C C10

0 .3 0 .3

C C11
C C11

0 .2 0 .2

C C12
C C12

0 .1 0 .1
003 803 80

C C7C C7

0 .6 0 .6
0 .5 0 .5

03 803 80

4 804 80

58 058 0

7 807 80

Wavelength
Wavelength
[nm]
[nm]

Estimated
Estimated
spectral
spectralreflectancereflectance(6-band)(6-band)

文献（References）
文献（References）[1][1] M.
M.Tsuchida,
Tsuchida,et.
et.al.,
al.,“Development“DevelopmentofofaaHigh-definition
High-definitionand
andMultispectral
Multispectral
Image
ImageCapturing
Capturingsystemsystemfor
forDigital
DigitalArchiving
ArchivingofofEarly
EarlyModern
ModernTapestries
Tapestries
ofofthetheKyoto
KyotoGion
GionFestival”,
Festival”,Proc.
Proc.ICPR2010
ICPR2010[2][2] M.
M.Tsuchida,
Tsuchida,et.
et.al.,
al.,“A“Astereo
stereoone-shotone-shotmulti-band
multi-bandcamera
camerasystemsystemforforaccurate
accuratecolor
colorreproduction”,
reproduction”,Proc.
Proc.ACMACMSIGGRAPH,SIGGRAPH,Poster,
Poster,2010
2010

Photo
Photo

連絡先（Contact
連絡先（Contactinformation）
information）

土田
土田勝（Masaru
勝（MasaruTSUCHIDA）
TSUCHIDA）
メディア認識研究グループ（Media
メディア認識研究グループ（MediaRecognition
RecognitionResearch
ResearchGroup）
Group）土田
土田

68 068 0

川西
川西
-30-

12

メディアにリンク
メディアにリンク～スマートフォンやWebブラウザでロバストメディア探索～～スマートフォンやWebブラウザでロバストメディア探索～～スマートフォンやWebブラウザでロバストメディア探索～
Link
Link
to
Media
LinktotoMediaMedia---RobustMedia
Searchon
Smartphones
RobustandWeb
Browsers
Robust MediaMedia Search
Search on
on Smartphones
SmartphonesandandWebWebBrowsers
Browsers--背景・課題：
背景・課題： 音や映像をキーにした情報検索（メディア探索）により，テキストによるキーワード検索で音や映像をキーにした情報検索（メディア探索）により，テキストによるキーワード検索では見つけることができなかった情報を見つけ出すことができます．手軽に，ときには無意識のうちに探索は見つけることができなかった情報を見つけ出すことができます．手軽に，ときには無意識のうちに探索を行えるようにすることで，様々なコンテンツナビゲーションへの応用が可能になります．
を行えるようにすることで，様々なコンテンツナビゲーションへの応用が可能になります．
アプローチ：
アプローチ： スマートフォンでキャプチャした映像やWebブラウザで視聴中の映像を手がかりにしてデー
スマートフォンでキャプチャした映像やWebブラウザで視聴中の映像を手がかりにしてデー
タベースを探索し，関連する情報を提示します．音や映像そのものを緻密に比較するのではなく，抽出しタベースを探索し，関連する情報を提示します．音や映像そのものを緻密に比較するのではなく，抽出した特徴量に基づく探索を行うことにより，頑健且つ高速な探索を実現します．
た特徴量に基づく探索を行うことにより，頑健且つ高速な探索を実現します．
到達点：
到達点： 視聴中の音や映像と関連するコンテンツをリアルタイムに出力することができます．ノイズや加視聴中の音や映像と関連するコンテンツをリアルタイムに出力することができます．ノイズや加工編集があったり，部分的な利用でも検出できます．コアとなる探索エンジンは世界トップレベルの性能
工編集があったり，部分的な利用でも検出できます．コアとなる探索エンジンは世界トップレベルの性能を持ち，目的や規模，要求される精度等に合わせてカスタマイズできるスケーラブルな技術です．
を持ち，目的や規模，要求される精度等に合わせてカスタマイズできるスケーラブルな技術です．
応用例2:
応用例2: Webブラウザで閲覧中の音や映像とWebブラウザで閲覧中の音や映像と関連する情報を表示
関連する情報を表示

応用例1:
応用例1: スマートフォンによるコンテンツナビゲーション
スマートフォンによるコンテンツナビゲーション

ブラウザアドオン
ブラウザアドオン
でキャプチャ
でキャプチャ
関連する情報やリンクを表示
関連する情報やリンクを表示

カメラやマイクでキャプチャ
カメラやマイクでキャプチャ
PC
PC

特徴データベース
特徴データベース
関連情報
関連情報 特徴データ
特徴データ

問い合わせ信号問い合わせ信号（音や映像）（音や映像）

コンテンツデータベース
コンテンツデータベース
楽曲や映像
楽曲や映像

作品1
作品1
作品2
作品2

関連する情報を表示
関連する情報を表示

作品3
作品3
・・・
・・・

メディア探索メディア探索
エンジン
エンジン
一致箇所を
一致箇所を
高速に特定
高速に特定
特徴データ
特徴データ

特徴データ抽出・特徴データ抽出・関連情報付与
関連情報付与一致！
一致！

結果（題名等結果（題名結果（題名等等の情報）の情報）結果（題名等文献（References）
文献（References）

向井
向井 良
良

黒住
黒住 隆行
隆行

平松
平松 薫
薫

川西
川西 隆仁
隆仁

柏野
柏野 邦夫
邦夫 泉谷
泉谷 知範
知範

[1]R.
R.
Mukai,
T.
Kurozumi,
K.
Hiramatsu,
T.
Kawanishi,
H.
Nagano,K.
Kashino,“NTT[1]R.
R.Mukai,
Mukai,
Mukai,T.
T.
T.Kurozumi,
Kurozumi,
Kurozumi,K.
K.
K.Hiramatsu,
Hiramatsu,
Hiramatsu,T.
T.
T.Kawanishi,
Kawanishi,
Kawanishi,H.
H.
H.Nagano,
Nagano,Nagano,K.
K.
K.Kashino,
Kashino,Kashino,“NTT
“NTT
“NTT
Communication
Communication
Science
ScienceLaboratories
Laboratories
at
at
2010
2010
Content-Based
Content-Based
Copy
Copy
Communication
Communication
Science
ScienceLaboratories
Laboratories
at TRECVIDTRECVIDat TRECVIDTRECVID
2010
2010
Content-Based
Content-Based
Copy
Copy
Detection,”
Detection,”
TRECVIDTRECVID
2010
2010
Notebook
Notebook
Papers,Papers,vol.1,
vol.1,
pp.340-349,
pp.340-349,
Nov.
Nov.
2010.
2010.
Detection,”
Detection,”
TRECVIDTRECVID
2010
2010
Notebook
Notebook
Papers,Papers,vol.1,
vol.1,
pp.340-349,
pp.340-349,
Nov.
Nov.
2010.
2010.
http://www-nlpir.nist.gov/projects/tvpubs/tv.pubs.org.html
http://www-nlpir.nist.gov/projects/tvpubs/tv.pubs.org.html
http://www-nlpir.nist.gov/projects/tvpubs/tv.pubs.org.html
http://www-nlpir.nist.gov/projects/tvpubs/tv.pubs.org.html[2][2] 黒住,黒住, 永野,永野, 柏野,柏野, “実環境で収録された映像断片をキーとする一致映像探索,”“実環境で収録された映像断片をキーとする一致映像探索,” 電子情
電子情
報通信学会
報通信学会
論文誌
論文誌
D-II,
D-II,
vol.J90-D,
vol.J90-D,
no.8,
no.8,
pp.2223-2231,
pp.2223-2231,
Aug.
Aug.
2007.
2007.
報通信学会
報通信学会
論文誌
論文誌
D-II,
D-II,
vol.J90-D,
vol.J90-D,
no.8,
no.8,
pp.2223-2231,
pp.2223-2231,
Aug.
Aug.
2007.
2007.
連絡先（Contact
連絡先（Contact information）
information）

向井
向井 良（Ryo
良（Ryo MUKAI）
MUKAI）
メディア認識研究グループ（Media
メディア認識研究グループ（Media Recognition
Recognition Research
Research Group）
Group）

永野
永野 秀尚
秀尚

大和
大和 淳司
淳司

-31-

同じ画像パターンを瞬時に発見
同じ画像パターンを瞬時に発見

13～－
高速画像マッチング－～
高速画像マッチング～－高速画像マッチング
高速画像マッチング～－
Instantaneous
DetectionofIdentical
Image
Instantaneous
DetectionofIdentical
Patterns
Instantaneous
DetectionofIdentical
Image
Patterns
Instantaneous Detection of IdenticalImage
ImagePatterns
Patterns----Fast
Image
Matching
Technique
Fast
Image
Matching
Technique
Fast
Fast Image
Image Matching
Matching Technique
Technique -背景・課題：画像検索・物体検出・動画圧縮等の様々な処理において，静止画や動画の中から探したい
背景・課題：画像検索・物体検出・動画圧縮等の様々な処理において，静止画や動画の中から探したい
画像（入力画像）と一致する箇所を検出する技術が使用されています．近年，静止画や動画の高解像度
画像（入力画像）と一致する箇所を検出する技術が使用されています．近年，静止画や動画の高解像度化・大容量化を背景に，より高速且つ正確に検出するパターンマッチング技術が必要となっています．
化・大容量化を背景に，より高速且つ正確に検出するパターンマッチング技術が必要となっています．
アプローチ：速いが最適な位置の検出を保証しない，最適な位置の検出を保証するが遅い，という従来のアプローチ：速いが最適な位置の検出を保証しない，最適な位置の検出を保証するが遅い，という従来の二つの手法の長所を組み合わせ，最適な位置の検出を保証しつつ高速化する手法を考案しました．この際，二つの手法の長所を組み合わせ，最適な位置の検出を保証しつつ高速化する手法を考案しました．この際，入力画像の内容を解析し，適応的にこれらの手法の適用範囲・順序を設定する点に特徴があります．
入力画像の内容を解析し，適応的にこれらの手法の適用範囲・順序を設定する点に特徴があります．
到達点：考案手法は各種画像を用いた評価実験で，最適な検出を保証する従来の代表的手法と比較し，平均で到達点：考案手法は各種画像を用いた評価実験で，最適な検出を保証する従来の代表的手法と比較し，平均で170倍・最高で600倍という大幅な高速化を実現しました．今後は，高解像度の画像・映像での高速な物体検出や170倍・最高で600倍という大幅な高速化を実現しました．今後は，高解像度の画像・映像での高速な物体検出やより歪みの少ない動画圧縮等として実用化できるよう，改良・検証を進める予定です．
より歪みの少ない動画圧縮等として実用化できるよう，改良・検証を進める予定です．
適応的領域分割
適応的領域分割

複雑さと面積から，サブ領域の複雑さと面積から，サブ領域の大きさ及び処理順を適応的に決定
大きさ及び処理順を適応的に決定

粗いサブ領域間の比較でもより原画像の粗いサブ領域間の比較でもより原画像の細かさでの距離値に近い値を獲得
細かさでの距離値に近い値を獲得

処理の
処理の
概要
概要

入力画像
入力画像

複雑さの指標として
複雑さの指標としてエッジ強度を計測
エッジ強度を計測

近似探索及び網羅的探索の統合
近似探索及び網羅的探索の統合
近似（幅優先）近似（幅優先）探索
探索

各領域内の複雑さが一定に
各領域内の複雑さが一定になるようサブ領域のサイズ設定
なるようサブ領域のサイズ設定

近似探索（途中段階）の近似探索（途中段階）の結果を網羅的探索に利用結果を網羅的探索に利用
網羅的（深さ優先）
網羅的（深さ優先）
探索
探索1.1.（途中の）
（途中の）
探索結果を
探索結果を
暫定で確定
暫定で確定
2.2.確定箇所
確定箇所
の距離値を
の距離値を
閾値に設定
閾値に設定

大
大
処理の
処理の
細かさ
細かさ

より小さい閾値設定⇒底上げより小さい閾値設定⇒底上げ
により探索空間を狭域化
により探索空間を狭域化
3.3.開始点から開始点から再度探索を実施
再度探索を実施

両アイデアにより，両アイデアにより，より少ない処理で一致／
より少ない処理で一致／
不一致の判定が可能に不一致の判定が可能に

底上げで
底上げで
空間を狭域化
空間を狭域化小小

複雑さと面積の比が大きい
複雑さと面積の比が大きい
サブ領域順に比較処理
サブ領域順に比較処理

最適位置の検出を保証しつつ最適位置の検出を保証しつつ大幅な高速化を実現
大幅な高速化を実現

文献（References）
文献（References）[1]
森稔，柏野邦夫，邦夫，“適応的領域分割と初期閾値推定によるテンプレートマッチン“適応的領域分割と初期閾値推定によるテンプレートマッチン[1]森森森 稔，柏野稔，柏野稔，柏野邦夫，邦夫，“適応的領域分割と初期閾値推定によるテンプレートマッチン“適応的領域分割と初期閾値推定によるテンプレートマッチン
グの高速化，”電子情報通信学会論文誌(D)グの高速化，” ” 電子情報通信学会論文誌(D)Vol.J94-D.
Vol.J94-D.
No.5.
No.5.
May
May
2011.
2011.
グの高速化，”電子情報通信学会論文誌(D)グの高速化，
電子情報通信学会論文誌(D)Vol.J94-D.
Vol.J94-D.
No.5.
No.5.
May
May
2011.
2011.
[2]M.
M.
Mori,
K.
Kashino,Kashino,“Fast
Template
Matching
Matching
Based
Based
on
on
Normalized
Cross
Cross
[2]M.
M.Mori,Mori,
Mori,K.
K.
K.
Kashino,Kashino,“Fast“Fast“FastTemplate
Template
Template
Matching
Matching
Based
Based
on
onNormalized
Normalized
Normalized
Cross
Cross
Correlation
Correlation
Using
Using
Adaptive
Adaptive
Block
Block
Partitioning
Partitioning
andandInitial
InitialThresholdThreshold
Estimation,”
Estimation,”
12th
12th
Correlation
Correlation
Using
Using
Adaptive
Adaptive
Block
Block
Partitioning
Partitioning
andandInitial
InitialThresholdThreshold
Estimation,”
Estimation,”
12th
12th
International
International
Symposium
Symposiumonon
Taichung,
Taichung,
Taiwan,Taiwan,
Dec.
Dec.
2010.
2010.
International
International
Symposium
Symposium
onMultimedia,
Multimedia,
onMultimedia,
Multimedia,
Taichung,
Taichung,
Taiwan,Taiwan,
Dec.
Dec.
2010.
2010.
連絡先（Contact
連絡先（Contactinformation）
information）
森森稔
稔(Minoru(MinoruMORI)
MORI)

柏野
柏野邦夫
邦夫

(Kunio(KunioKASHINO)KASHINO)森
森稔（Minoru
稔（MinoruMORI），柏野
MORI），柏野邦夫（Kunio
邦夫（KunioKASHINO）
KASHINO）
メディア認識研究グループ（Media
メディア認識研究グループ（MediaRecognition
RecognitionResearch
ResearchGroup）
Group）-32-

14

身の回りのものを見つけ認識する
身の回りのものを見つけ認識する～～～
実環境中の大規模物体認識を支える簡易半教師付き学習～
実環境中の大規模物体認識のための簡易半教師付き学習～～ 実環境中の大規模物体認識のための簡易半教師付き学習
実環境中の大規模物体認識を支える簡易半教師付き学習 ～～DetectingandAnnotating
Generic
Objects
in
Real
World
DetectingandAnnotating
Generic
Objects
in
Real
World
DetectingandAnnotating
Generic
Objects
in
Real
World
Detecting and Annotating Generic Objects in Real World----Easy-To-Use
Easy-To-Use
Semi-Supervised
Learning
for
Generic
ObjectRecognition
Easy-To-Use
Semi-Supervised
Learning
for
Generic
ObjectRecognition
Easy-To-UseSemi-Supervised
Semi-SupervisedLearning
Learningfor
forGeneric
GenericObject
ObjectRecognition
Recognition––––

背景・課題：
背景・課題： 身の回りの「もの」を介して身の回りの「もの」を介して 様々な情報を取得し交換する仕組みとその基盤技術の構築
様々な情報を取得し交換する仕組みとその基盤技術の構築
携帯端末の付加機能を有効活用し，直感的な操作で，実環境から，有用な情報を提供したい携帯端末の付加機能を有効活用し，直感的な操作で，実環境から，有用な情報を提供したい→→ カメラ付携帯端末をかざすだけでその画像情報から重要な“もの”
カメラ付携帯端末をかざすだけでその画像情報から重要な“もの” を検出し関連情報を提示するシステムを検出し関連情報を提示するシステム
アプローチ：
アプローチ： ユーザに意識させることなくオンラインで有用な情報を収集して情報提示の精度を向上
ユーザに意識させることなくオンラインで有用な情報を収集して情報提示の精度を向上
教師付学習の限界：画像と関連情報が紐付いた情報の収集は手間もコストもかかる
教師付学習の限界：画像と関連情報が紐付いた情報の収集は手間もコストもかかる →→ 少量しか使えない
少量しか使えない
半教師付き学習への展開：
問い合わせ画像は自動的且つ大量に収集可能→
教師なしサンプルとして活用
半教師付き学習への展開： 問い合わせ画像は自動的且つ大量に収集可能 → 教師なしサンプルとして活用
到達点：
到達点： 画像と関連情報との関係を見出すための基盤技術として簡易半教師付き学習技術を考案
画像と関連情報との関係を見出すための基盤技術として簡易半教師付き学習技術を考案
SemiCCA
SemiCCA :: 大量のラベルなし画像を利用，画像とラベルの共起関係を適切に表現するトピック空間を導出
大量のラベルなし画像を利用，画像とラベルの共起関係を適切に表現するトピック空間を導出
SSCDE
画像とラベルとがなす複雑な共起関係を，大量のラベルなし画像を援用して事例ベースで獲得
SSCDE :: 画像とラベルとがなす複雑な共起関係を，大量のラベルなし画像を援用して事例ベースで獲得
トピック空間の作り方
トピック空間の作り方

何ができるの？
何ができるの？

1.
1. 画像とラベルとの共起関係を大まかに求める
画像とラベルとの共起関係を大まかに求める

携帯端末をかざすだけでどこに何があるかが分かる
携帯端末をかざすだけでどこに何があるかが分かる

トピック
トピック

緑系
緑系
水系
水系

トピック空間トピック空間

Z
Z

釧路系
釧路系

問い合わせ
問い合わせ 兼兼
学習サンプル
学習サンプル

緑
緑
川
川
蛇行
蛇行
草原
草原
湿原
湿原
釧路
釧路

X
X

Y
Y

画像特徴
画像特徴

ラベル特徴
ラベル特徴

ラベル付き
ラベル付き
ラベルなし
ラベルなし

2.
2. 複雑な共起関係を事例ベースで獲得する
複雑な共起関係を事例ベースで獲得する
ラベル伝播
ラベル伝播

ラベル情報
ラベル情報

サンプル間
サンプル間 隣接行列
隣接行列

Blue robot toy
Blue robot toy

トピック空間トピック空間画像とラベルの画像とラベルの近さを同時に近さを同時に考慮した
考慮した
潜在変数空間潜在変数空間

只今販売
只今販売
中
中
NTT-X
NTT-X
¥3,500¥3,500
AmazonAmazon¥3,500¥3,500Blue robot toy

近隣のサンプルに
近隣のサンプルに自身のラベル情報を伝播
自身のラベル情報を伝播

元のラベル情報を信頼して補正
元のラベル情報を信頼して補正

Blue
Blue
Robot toy
Robot toy

ラベル修正
ラベル修正
Blue toyBlue toy

文献（References）
文献（References）

木村
大石 康智
康智
木村 昭悟
昭悟 亀岡
亀岡 弘和
弘和 大石
前田
前田 英作
英作

坂野
坂野 鋭
鋭

石黒
石黒 勝彦
勝彦

[1]
Kimura,Kameoka,Sugiyama,Nakano,Maeda,Sakano,Ishiguro“SemiCCA:[1] Kimura,Kameoka,Sugiyama,Nakano,Maeda,Sakano,Ishiguro
Kimura,Kameoka,Sugiyama,Nakano,Maeda,Sakano,Ishiguro
Kimura,Kameoka,Sugiyama,Nakano,Maeda,Sakano,Ishiguro “SemiCCA:“SemiCCA:“SemiCCA: Efficient
Efficientsemi-supervised
learningofcorrelation,”
ICPR2010
Efficientsemi-supervised
learningofcorrelation,”
ICPR2010
Efficientsemi-supervised
semi-supervised
learning
learningof canonicalcanonical
of canonicalcanonical
correlation,”correlation,”
ICPR2010
ICPR2010
[2]
木村,
中野,
杉山,
亀岡,
前田,
坂野
“SSCDE:
画像認識検索のための半教師[2] 木村,木村,
木村, 中野,中野,
中野, 杉山,杉山,
杉山, 亀岡,亀岡,
亀岡, 前田,前田,
前田, 坂野坂野
坂野 “SSCDE:“SSCDE:“SSCDE: 画像認識検索のための半教師正準密
画像認識検索のための半教師正準密
画像認識検索のための半教師度推定法,”
画像の認識・理解シンポジウム予稿集,
2010
正準密度推定法,”
画像の認識・理解シンポジウム予稿集,
2010
正準密度推定法,”
度推定法,”
画像の認識・理解シンポジウム予稿集,
画像の認識・理解シンポジウム予稿集,
2010
2010
“Automatictag[3]
Takagi,Ohishi,Kimura,Sugiyama,Yamada,Kameoka
audio
tag
[3] Takagi,Ohishi,Kimura,Sugiyama,Yamada,Kameoka
Takagi,Ohishi,Kimura,Sugiyama,Yamada,Kameoka
Takagi,Ohishi,Kimura,Sugiyama,Yamada,Kameoka “Automatic“Automatic“Automatic
audio audio
audio
tag
tag
classification
semi-supervised
canonical
densityestimation,”classificationvia
semi-supervised
canonical
densityestimation,”
ICASSP2011.
classification
classification
viaviavia
semi-supervised
semi-supervised
canonical
canonical
densitydensityestimation,”
estimation,”
ICASSP2011.
ICASSP2011.
ICASSP2011.
連絡先（Contact
連絡先（Contact information）
information）

木村
木村 昭悟
昭悟 (Akisato(Akisato KIMURA)
KIMURA)
知能創発環境研究グループ(Learning andand Intelligent
Intelligent Systems
Systems Research
Research Group)Group)
知能創発環境研究グループ (Learning-33-データから学ぶ，話しやすいロボットの会話の進め方
データから学ぶ，話しやすいロボットの会話の進め方
データから学ぶ，話しやすいロボットの会話の進め方15～統計的手法による満足度の高い自然なインタラクションの実現～統計的手法による満足度の高い自然なインタラクションの実現～～統計的手法による満足度の高い自然なインタラクションの実現～～統計的手法による満足度の高い自然なインタラクションの実現～～統計的手法による満足度の高い自然なインタラクションの実現～
～
How
to
Train
a
Conversable
Agent
using
Dialogue
Data
How
to
Train
a
Conversable
Agent
using
Dialogue
Data
How
to
Train
a
Conversable
Agent
using
Dialogue
Data
How
Conversableagent
Agentusing
usingdialogue
Dialoguedata
Data
How toto Train
train aa conversable-- -Statistical
DialogueControlfor
NaturalandSatisfying
Interaction
Statistical
DialogueControlfor
NaturalandSatisfying
Interaction
Statistical
DialogueControlfor
NaturalandSatisfying
Interaction- Statistical
DialogueControl
NaturalandSatisfying
Interaction-- --Statistical
dialoguecontrol forfor naturalandsatisfying
interaction背景・課題：
人は聞いてもらうことで，新しい気づきを得ます．カウンセリングや傾聴ボランティアなど
背景・課題：人は聞いてもらうことで，新しい気づきを得ます．カウンセリングや傾聴ボランティア等人
背景・課題：人は聞いてもらうことで，新しい気づきを得ます．カウンセリングや傾聴ボランティア等人
人は聞いてもらうことでストレスを解消します．本研究では，「話したい」「聞いてもらいたい」というは聞いてもらうことでストレスを解消します．本研究では，「話したい」「聞いてもらいたい」という欲は聞いてもらうことでストレスを解消します．本研究では，「話したい」「聞いてもらいたい」という欲欲求を満たす「聞き役エージェント」の構築を目指しています．
求を満たす「聞き役エージェント」の構築を目指しています．
求を満たす「聞き役エージェント」の構築を目指しています．
アプローチ：
アプローチ：
アプローチ：
・満足度といった人の評価から対話制御方法を学習します
・満足度といった人の評価から対話制御方法を学習します
・満足度といった人の評価から対話制御方法を学習します
・自然性といった人がいつも行うことから対話制御方法を学習します
・自然性といった人がいつも行うことから対話制御方法を学習します
・自然性といった人がいつも行うことから対話制御方法を学習します
・以上の二つを大量のデータから自動的に学習します
・以上の二つを大量のデータから自動的に学習します
・以上の二つを大量のデータから自動的に学習します

到達点：自然性のみ向上を行う従来手法と比較し満足度の高い対話制御方法の実現を達成しました．本手
到達点：自然性のみ向上を行う従来手法と比較し満足度の高い対話制御方法の実現を達成しました．本手法は対話だけではなく，インタラクションを持つすべてのシステムの制御を自動的に学習することができ
法は対話だけではなく，インタラクションを持つすべてのシステムの制御を自動的に学習することができます．
ます．

現在取り組んでいる課題：聞き役エージェントの構築
聞き役：夕飯は何食べたの？

話し役：今日は中華街で食べたよ．そっちは？

評価付き
対話データ
話し役

聞き役：中華街！いいね！私は肉じゃが．
中華の何料理食べたの？

聞き役

実際の人同士が聞き役と話し役になったときの対話例

自然性 と 満足度 を最大化する「聞き役の行動パターン」を学習
自然性を最大化＝対話データの中でよく起こっている行動を行う
満足度を最大化＝良い評価値が付いている行動を行う
自然性のみ使った場合

満足度の値が高い
一部の行動に偏る

こんにちは

自然な対話でも，満足度が高いとは限らない

今日は楽し
かった ?

満足度のみ使った場合
すごいね
すごいね
すごいね

自然性と満足度を合わせて使うことで良い聞き役を実現
文献（References）
文献（References）

目黒
目黒[1]Toyomi
Toyomi
Meguro,Meguro,Ryuichiro
Ryuichiro
Higashinaka,
Higashinaka,
Yasuhiro
Yasuhiro
MinamiMinami
and
and
Kohji
Kohji
Dohsaka,
Dohsaka,[1]Toyomi
Toyomi
Meguro,Meguro,Ryuichiro
Ryuichiro
Higashinaka,
Higashinaka,
Yasuhiro
Yasuhiro
MinamiMinami
and
and
Kohji
Kohji
Dohsaka,
Dohsaka,"Controlling"Controlling
Listening-oriented
Listening-oriented
Dialogue
using
using
Partially
Partially
Observable
Observable
Markov
Markov
Decision"Controlling"Controlling
Listening-oriented
Listening-oriented
Dialogue
Dialogue
using
using
Partially
Partially
Observable
Observable
Markov
Markov
Decision-orientedDialogue
Dialogueusing
Partially
Observable
Markov
Decision
Processes",
Decision
COLING,COLING,
2010.
2010.
Processes",
DecisionProcesses",
Processes",
COLING,pp.761-769,
pp.761-769,
COLING,pp.761-769,
pp.761-769,
2010.
2010.
-769, 2010.
[2]Yasuhiro
Yasuhiro
Minami,Minami,
Akira
Akira
Mori,
Mori,
ToyomiToyomi
Meguro,Meguro,Ryuichiro
Ryuichiro
Higashinaka,
Higashinaka,
Kohji
Kohji
Dohsaka,[2]Yasuhiro
Yasuhiro
Minami,Minami,
Akira
Akira
Mori,
Mori,
ToyomiToyomi
Meguro,Meguro,Ryuichiro
Ryuichiro
Higashinaka,
Higashinaka,
Kohji
Kohji
Dohsaka,2.
Yasuhiro
Minami,Mori,
Meguro,Ryuichiro
Higashinaka,
Kohjidata
Dohsaka,andDohsaka,
Eisakuand: Dialogue
Maeda
control: Toyomi
Dialogue
bybyPOMDP
controlusing
byDialogueusing
data
Dialoguestatistics,
andDohsaka,
EisakuMaeda
Maeda
andEisaku
Eisaku: AkiraDialogue
Maeda
control: Dialogue
POMDP
controlusing
byPOMDP
POMDP
Dialogueusing
data
Dialoguestatistics,
data
Spokenstatistics,
Dialogue
SpokenSystems
Systems
Technology
andTechnology
andDesign,Springer-Verlag,
pp.163-186,
Spokenstatistics,
Dialogue
SpokenSystems
DialogueTechnology
SystemsandTechnology
Design,Springer-Verlag,
andDesign,
Design,Springer-Verlag,
Springer-Verlag,
pp.163-186,
2010.
and
Eisaku
Maeda:Dialogue
Dialoguecontrol
by
POMDP
using
Dialoguedata
statistics, 2010.
pp.163-186,2010.
pp.163-186,
2010.
SpokenDialogue
Systems Technology and Design, Springer-Verlag, pp.163-186, 2010.

連絡先（
Contactinformation）
information）
連絡先（Contact
連絡先（Contact
information）

南
南

目黒
豊美（
ToyomiMEGURO），南MEGURO），南泰浩（Yasuhiro
泰浩（ Yasuhiro
MINAMI）
目黒
MINAMI）
目黒豊美（Toyomi
豊美（Toyomi
MEGURO），南泰浩（Yasuhiro
MINAMI）
コミュニケーション環境研究グループ(CommunicationEnvironment
Environment
Research
Group)
コミュニケーション環境研究グループ(Communication
コミュニケーション環境研究グループ(Communication
EnvironmentResearch
ResearchGroup)Group)

E-mail：-34-気の利く会話ロボットの＜間＞の取り方
気の利く会話ロボットの＜間＞の取り方
気の利く会話ロボットの＜間＞の取り方

16～ロボット行動タイミングの適応制御による円滑なインタラクションの実現～～ロボット行動タイミングの適応制御による円滑なインタラクションの実現～～ロボット行動タイミングの適応制御による円滑なインタラクションの実現～～ロボット行動タイミングの適応制御による円滑なインタラクションの実現～～ロボット行動タイミングの適応制御による円滑なインタラクションの実現～
How
Conversational
RobotsMake
Smartly-Timed
SpeechBehavior
How
Conversational
RobotsSmartly-Timed
Behavior
How
Conversational
RobotsMake
Make
Smartly-Timed
SpeechBehaviorHow
to Make Conversational
RobotsInteract inSpeech
Good Timing
How
Conversational
RobotsMake
Smartly-Timed
SpeechBehavior
Adaptive
TimingControlofRobot
Behavior
for
SmoothHuman-Robot
Interaction----Adaptive
Timingfor
Human-Robot
Interaction---Adaptive
TimingControl
ControlofRobot
RobotBehavior
Behavior
forSmooth
SmoothHuman-Robot
Interaction
Adaptive
TimingControlofRobot
Behavior
for
SmoothHuman-Robot
Interaction- Adaptive
controlof
timingforseamlessrobot-humaninteraction-

背景・課題：人と情報環境の間の親しみやすいインタフェースを実現するため，言葉や身振りを使って背景・課題：人と情報環境の間の親しみやすいインターフェースを実現するため，言葉や身振りを使って背景・課題：人と情報環境の間の親しみやすいインタフェースを実現するため，言葉や身振りを使って人と会話するロボットの研究を進めています．会話ロボットがさりげなく人をサポートしたり円滑にイン人と会話するロボットの研究を進めています．会話ロボットがさりげなく人をサポートしたり円滑にイン人と会話するロボットの研究を進めています．会話ロボットがさりげなく人をサポートしたり円滑にイン
タラクションを進めるためには，煩わしさを感じさせない気の利いた＜間＞で行動することが重要です．
タラクションを進めるためには，煩わしさを感じさせない気の利いた＜間＞で行動することが重要です．
タラクションを進めるためには，煩わしさを感じさせない気の利いた＜間＞で行動することが重要です．
アプローチ：気の利いた＜間＞について，２つの側面から研究を進めています．
気の利いた＜間＞について，２つの側面から研究を進めています．
アプローチ：
アプローチ：
気の利いた＜間＞について，２つの側面から研究を進めています．
１）ユーザが情報を必要とする兆候を察知して情報提示タイミングを決める「必要に応じた情報提示」
１）ユーザが情報を必要とする兆候を察知して情報提示タイミングを決める「必要に応じた情報提示」
１）ユーザが情報を必要とする兆候を察知して情報提示タイミングを決める「必要に応じた情報提示」
２）ユーザ評価に基づいて発話の間隔やユーザを注視する時間を調整する「自然なテンポの発話」
２）ユーザ評価に基づいて発話の間隔やユーザを注視する時間を調整する「自然なテンポの発話」
２）ユーザ評価に基づいて発話の間隔やユーザを注視する時間を調整する「自然なテンポの発話」
到達点： 従来手法では困難であった，ユーザが情報を必要とする兆候を検出する新技術を，多数の時系列
従来手法では困難であった，ユーザが情報を必要とする兆候を検出する新技術を，多数の時系列
到達点：
到達点：
認識器を組み合わせることで開発しました．また，ユーザとのインタラクションの中で逐次的に発話間隔認識器を組み合わせることで開発しました．また，ユーザとのインタラクションの中で逐次的に発話間隔や注視時間を調整する機能を方策勾配型強化学習を用いて実現し，ユーザの印象を改善しました．
や注視時間を調整する機能を方策勾配型強化学習を用いて実現し，ユーザの印象を改善しました．

クイズ対話
クイズ対話
クイズ対話
ヒント！戦国大名だよ
ヒント！戦国大名だ
ヒント！戦国大名だ
よ
よ

織田信長？
織田信長？
織田信長？
惜しい！
惜しい！
惜しい！

クイズ対話の性質
クイズ対話の性質
クイズ対話の性質
・ユーザ思考を促進
・ユーザ思考を促進
・ユーザ思考を促進
・適度なシンプルさで評価が容易
・適度なシンプルさで評価が容易
・適度なシンプルさで評価が容易
・大規模知識源から自動構築可能・大規模知識源から自動構築可能・大規模知識源から自動構築可能

ユーザ
ユーザ
ユーザ

そろそろ
そろそろ
そろそろ
次のヒント出すよ
次のヒント出すよ
次のヒント出すよ
会話ロボット
会話ロボット
会話ロボット

必要なときに必要なときに必要なときに自然なテンポで自然なテンポで自然なテンポで多数の時系列認識器の統合学習による多数の時系列認識器の統合学習による多数の時系列認識器の統合学習によるユーザ行動からの情報要求推定
ユーザ行動からの情報要求推定
ユーザ行動からの情報要求推定

せわしないなあ・・
せわしないなあ・・
せわしないなあ・・

話者交替が柔軟な対話における話者交代が柔軟な対話における話者交替が柔軟な対話における
方策勾配型強化学習による逐次適応
方策勾配型強化学習による逐次適応
方策勾配型強化学習による逐次適応

難しいなあ・・
難しいなあ・・
難しいなあ・・

察知
察知
察知

ゆったりな
ゆったりな
ゆったりな
私にぴったり♪
私にぴったり♪
私にぴったり♪
間を空ける
間を空ける
間を空ける

適応
適応
適応

次のヒントだそう
次のヒントだそう
次のヒントだそうか？
か？
か？
ユーザの潜在的なユーザの潜在的なユーザの潜在的な情報要求を推定
情報要求を推定
情報要求を推定

気の利いた「間」の実現
気の利いた「間」の実現
気の利いた「間」の実現

ユーザの印象を改善
ユーザの印象を改善
ユーザの印象を改善

文献（References）
文献（References）
文献（References）[1] Hiroaki
Hiroaki Sugiyama
Sugiyama andand Yasuhiro
Yasuhiro Minami.
Minami. Information
Information Provision-timing
Provision-timing Control
Control for
for[1]
Informational Assistance
Assistance Robot,
Robot, In
In Proc.
Proc. ofof HRI,
HRI, pp.259-260,
pp.259-260, 2011.
2011.
Informational[2] Kohji
Kohji Dohsaka,
Dohsaka, Atsushi
Atsushi Kanemoto,
Kanemoto, Ryuichiro
Ryuichiro Higashinaka,
Higashinaka, Yasuhiro
Yasuhiro Minami,
Minami, andand[2]
Eisaku Maeda:
Maeda: User-adaptive
User-adaptive Coordination
Coordination ofof Agent
Agent Communicative
Communicative Behavior
Behavior inin
EisakuSpoken Dialogue,
Dialogue, In:
In: Proc.
Proc. ofof SIGDIAL,
SIGDIAL, pp.314-321,
pp.314-321, 2010.
2010.
Spoken杉山
杉山

連絡先（Contact information）
information）
連絡先（Contact

杉山 弘晃（Hiroaki
弘晃（Hiroaki SUGIYAMA），堂坂
SUGIYAMA），堂坂 浩二
浩二 (Koji(Koji DOHSAKA)DOHSAKA)杉山
コミュニケーション環境研究グループ(Communication Environment
Environment Research
Research Group)Group)
コミュニケーション環境研究グループ(Communication

堂坂
堂坂
-35-

デジタル教育ツールとしてのビスケット
デジタル教育ツールとしてのビスケット

17～～ ネットワーク上で動作するビジュアルプログラミング言語による実践
ネットワーク上で動作するビジュアルプログラミング言語による実践 ～～Viscuit:
Viscuit: Digital
Digital Education
Education Tool
Tool forfor Coproduction
Coproduction andand Creation
Creation-- Practice
Practice ofof Visual
Visual Programming
Programming Language
Language Teaching
Teaching onon thethe NetworkNetwork背景・課題： スレート端末タブレットPC等を一人１台を，授業で使用する実験が進められています．ド
リル型の教材を生徒が独立した学習に使用するだけでなく，新しい機器によって教室内のコミュニケー
ションを円滑にした新しい授業のスタイルが可能となりました．
アプローチ： 小学校放課後活動，美術館のイベント，「教育スクェアｘICT」等に協力し，現場からのフィードバックを得ながら，具体的に役に立つシステムを構築します．プログラミングの楽しさを出発点にし，国語，図工，音楽等の教科の学習へつなげます．
到達点： プログラミングの楽しさを伝え，それを教科の学習につなげるツールの拡張と教材の開発を行いました．それを放課後活動や美術館のイベントで実施しました．

特徴■ プログラミングの楽しさを，誰にでも分かりやすく，伝えることができます．
■ デジタルならではの遊び方・学び方を注意深く設計し，メリットを最大限に引き出すことができました．
■ 算数，理科，音楽，図工，国語等教科学習のモチベーション向上にも寄与できます．

利用シーン■ 小学校の総合の時間，放課後活動等による，授業の補完．
■ 科学館，美術館の展示，イベント等のコンテンツ．
■ SNS 上のソーシャルアプリケーション．
■ スマートフォン用コンテンツ．
文献（References）[1] 原田康徳：ビスケットへの絵の継承の導入：第52回プログラミングシンポジウム，
原田康徳：ビスケットへの絵の継承の導入：第52回プログラミングシンポジウム，
情報処理学会(2011)．
情報処理学会(2011)．
[2] 原田康徳：体験型ワークショップ用ソフトウェアの開発，第50回プログラミング
シンポジウム，情報処理学会(2009)．

Photo
連絡先（Contact information）

原田 康徳（Yasunori HARADA）
コミュニケーション環境研究グループ(Communication Environment Research Group)

E-mail：-36-

インタラクション分析から生まれる共同作業支援
インタラクション分析から生まれる共同作業支援

18～～
t-Roomは何を可能にし，何を解決できていないのか？～～t-Roomは何を可能にし，何を解決できていないのか？～
t-Roomは何を可能にし，何を解決できていないのか？～
Bridging
Bridging
Interaction
Analysis
andSystemDesignBridgingInteraction
InteractionAnalysis
Analysisand
andSystem
SystemDesign
Design-- WhatHas
thet-RoomSolved,
and
What
Has
Not
Yet
Solved,andBeen
Solved?
What Has the T-Roomt-Room
T-RoomSolved,
Solved,andand What
What Has
Has Not
Not YetYetBeenBeenSolved?
Solved?---

背景・課題：これまでのメディアスペース研究により，遠隔地・遠隔ユーザの様子をただ高精細高品質で背景・課題：これまでのメディアスペース研究により，遠隔地・遠隔ユーザの様子をただ高精細高品質で伝えるだけでは良質のコミュニケーションを実現できないことが明らかとなっています．遠隔地のどのよ伝えるだけでは良質のコミュニケーションを実現できないことが明らかとなっています．遠隔地のどのような映像をどのように呈示することがどのような効果を生むかを分析し，知見を蓄積することが重要です．
うな映像をどのように呈示することがどのような効果を生むかを分析し，知見を蓄積することが重要です．
アプローチ：t-Roomを用いた遠隔協調作業を観察し，どのような問題が起きているかを分析します．問題アプローチ：t-Roomを用いた遠隔協調作業を観察し，どのような問題が起きているかを分析します．問題となる現象が発生するまでの過程を詳細に分析することにより問題の原因究明を行い，現象の発生を阻止となる現象が発生するまでの過程を詳細に分析することにより問題の原因究明を行い，現象の発生を阻止するための方法を提案します．その後，提案手法の実装を行い，評価実験と分析を行います．
するための方法を提案します．その後，提案手法の実装を行い，評価実験と分析を行います．
到達点：t-Roomを題材としたインタラクション分析を通して，ビデオシステムに共通する問題点(遠隔ジェ
到達点：t-Roomを題材としたインタラクション分析を通して，ビデオシステムに共通する問題点(遠隔ジェ
スチャの不可視性)を見出し，それを軽減する手法を提案・実現・評価しました．更にこのような，より良い
スチャの不可視性)を見出し，それを軽減する手法を提案・実現・評価しました．更にこのような，より良いコミュニケーション支援システムを創出するデザインサイクルの手法を確立しました．
コミュニケーション支援システムを創出するデザインサイクルの手法を確立しました．
4.
4.評価分析
評価分析

1.
1.観察による問題発掘
観察による問題発掘

H1
H1

遠隔ユーザのジェスチャの見逃しが多発
遠隔ユーザのジェスチャの見逃しが多発
要因①
要因①Diverted
DivertedAttention
Attention
・平面ディスプレイに注意が向きにくい
・平面ディスプレイに注意が向きにくい
・多人数協調作業では気が散りやすい・多人数協調作業では気が散りやすい
要因②
Occlusion
要因②Occlusion
・実物によってジェスチャ映像が隠れる
・実物によってジェスチャ映像が隠れる
要因③
要因③Supposition
Suppositionof
ofVisibility
Visibility
・自分のジェスチャは遠隔ユーザに見え・自分のジェスチャは遠隔ユーザに見えていると思ってしまうていると思ってしまう

H1
H1
realreal-timetime

laggedlagged3.
3.実験のデザイン
実験のデザインData and Measures

Data and Measures
被験者内比較
被験者内比較
データ収集
データ収集
提案機能
提案機能有り有りvs.
vs. 無し無し
・被験者・被験者80名(20グループ)
80名(20グループ)
京阪奈と厚木に半数ずつ
京阪奈と厚木に半数ずつ--京阪奈の2名:
京阪奈の2名:worker
worker--厚木の2名:
厚木の2名:helper
helper・課題
・課題
レゴ組み立てと配置
レゴ組み立てと配置
実物は京阪奈のみ
実物は京阪奈のみ
完成図は厚木のみ
完成図は厚木のみ
helper-workerペアが2つ
helper-workerペアが2つ

DesignDesign Implications
Implications
設計指針
設計指針

Experimental
Experimental
DesignDesign 2. 提案機能の設計と実装
2. 提案機能の設計と実装
実験計画
実験計画

予備実験によって比較検討
予備実験によって比較検討
・遅延映像は・遅延映像は1.1秒遅れの白黒映像とする
1.1秒遅れの白黒映像とする
・遅延映像は実時間映像の下に重ねて表示する
・遅延映像は実時間映像の下に重ねて表示する
・ジェスチャの動きを線で薄く表示
・ジェスチャの動きを線で薄く表示--1ペアはrectangular
1ペアはrectangularpieces担当
pieces担当--1ペアはnon-rectangular1ペアはnon-rectangularpieces担当
pieces担当

文献（References）
文献（References）

高田
高田

山下
山下

[1]
[1]Yamashita,
Yamashita,N.,
N.,Kuzuoka,
Kuzuoka,H.,
H.,Hirata,
Hirata,K.,
K.,Aoyagi,
Aoyagi,S.,
S.,Shirai,
Shirai,Y.,
Y.,“Supporting“SupportingFluid
Fluid
Tabletop
TabletopCollaboration
CollaborationacrossacrossDistances,”
Distances,”Proc.
Proc.ACM
ACMCHICHI2011.
2011.
[2][2]Yamashita,
Yamashita,N.,
N.,Kaji,Kaji,K.,K.,Kuzuoka,
Kuzuoka,H.,
H.,Hirata,
Hirata,K.,
K.,“Improving“ImprovingVisibility
VisibilityofofRemote
RemoteGesturesGesturesininDistributed
DistributedTabletop
TabletopCollaboration,”
Collaboration,”Proc.
Proc.ACM
ACMCSCWCSCW2011,
2011,95-104.
95-104.
[3][3]Hirata,
Hirata,K.,
K.,et.
et.al.,
al.,“Basic“BasicDesign
DesignofofVideoVideoCommunication
CommunicationSystem
SystemEnabling
EnablingUsers
UserstotoMoveAroundin
SharedSpace,”
IEICE
Trans.
Electron.,
E92-C:11(2009),
1387-1395.
Move Around in Shared Space,” IEICE Trans. Electron., E92-C:11 (2009), 1387-1395.
連絡先（Contact
連絡先（Contactinformation）
information）

高田
高田 敏弘（Toshihiro
敏弘（Toshihiro TAKADA）
TAKADA）
コミュニケーション環境研究グループ(Communication
コミュニケーション環境研究グループ(CommunicationEnvironment
EnvironmentResearch
ResearchGroup)Group)

青柳
青柳

白井
白井
-37-

19

光のサイコロ
光のサイコロ
光のサイコロ～レーザを利用した小型・高速乱数生成器～～レーザを利用した小型・高速乱数生成器～～レーザを利用した小型・高速乱数生成器～～レーザを利用した小型・高速乱数生成器～～レーザを利用した小型・高速乱数生成器～
Optical
OpticalDice
Dice
OpticalDice
Optical
OpticalDice
Dice

Compact
andFast
RandomBit
Generator
Using
Laser
Chip
-- Compact----Compact
and
Fast
Fast
RandomRandomBit
Generator
Using
Using
Laser
Laser
Chip
Chip
-- ---Compact
andFast
Random
BitGenerator
Generator
Using
Laser
Chip
Compact
Compact
andand
and
Fast
Fast
RandomRandomBit Bit
Bit
Generator
Generator
Using
Using
Laser
Laser
Chip
Chip
背景・課題：
絶対に予測不可能な乱数列を高速に生成する技術は，量子暗号通信や秘密分散等情報セ
背景・課題：
背景・課題：
絶対に予測不可能な乱数列を高速に生成する技術は，量子暗号通信や秘密分散等情報セ
絶対に予測不可能な乱数列を高速に生成する技術は，量子暗号通信や秘密分散等情報セ
キュリティに必要不可欠です．ところが，予測不可能性が保証された乱数列を高速に出力でき，且つ機器
キュリティに必要不可欠です．ところが，予測不可能性が保証された乱数列を高速に出力でき，且つ機器
キュリティに必要不可欠です．ところが，予測不可能性が保証された乱数列を高速に出力でき，且つ機器への搭載が可能なほど小さな乱数生成器は開発されていませんでした．
への搭載が可能なほど小さな乱数生成器は開発されていませんでした．
への搭載が可能なほど小さな乱数生成器は開発されていませんでした．
アプローチ：
半導体レーザから出力される光の強さが高速且つランダムに変化する複雑現象(光カオス現アプローチ：
アプローチ：
半導体レーザから出力される光の強さが高速且つランダムに変化する複雑現象(光カオス現
半導体レーザから出力される光の強さが高速且つランダムに変化する複雑現象(光カオス現象)に着目し，高速に高品質な乱数を生成できる“光のサイコロ”(1cmｘ2cmのランダム信号発生モジュー象)に着目し，高速に高品質な乱数を生成できる“光のサイコロ”(1cmｘ2cmのランダム信号発生モジュー象)に着目し，高速に高品質な乱数を生成できる“光のサイコロ”(1cmｘ2cmのランダム信号発生モジュー
ル)を最先端の半導体光集積回路技術を用いて実現しました．
ル)を最先端の半導体光集積回路技術を用いて実現しました．
ル)を最先端の半導体光集積回路技術を用いて実現しました．
到達点：
作製した光のサイコロが従来の乱数生成器では到達困難な2Gbpsの高速スピードで動作すること
到達点：
到達点：
作製した光のサイコロが従来の乱数生成器では到達困難な2Gbpsの高速スピードで動作すること作製した光のサイコロが従来の乱数生成器では到達困難な2Gbpsの高速スピードで動作することを示しました．更に，この光のサイコロから出力される乱数列の予測不可能性を保証する理論を与えましを示しました．更に，この光のサイコロから出力される乱数列の予測不可能性を保証する理論を与えましを示しました．更に，この光のサイコロから出力される乱数列の予測不可能性を保証する理論を与えました．
た．た．

光カオスを利用した高速乱数生成とその予測不可能性に関する理論的保証
光カオスを利用した高速乱数生成とその予測不可能性に関する理論的保証
光カオスを利用した高速乱数生成とその予測不可能性に関する理論的保証
光カオス発生装置※
光カオス発生装置
光カオス発生装置
※ ※
反射鏡
反射鏡
反射鏡
レーザ
レーザ
レーザ
光
光 光

予測不可能な
予測不可能な
予測不可能な
ミクロノイズミクロノイズミクロノイズ（量子ノイズ）（量子ノイズ）（量子ノイズ）

出力波形
出力波形
出力波形

マクロな揺らぎへ拡大
マクロな揺らぎへ拡大
マクロな揺らぎへ拡大

ランダム性の起源は原理的に絶対に予測不可能な量子ノイズです．光カオスの初期値鋭敏性
ランダム性の起源は原理的に絶対に予測不可能な量子ノイズです．光カオスの初期値鋭敏性
ランダム性の起源は原理的に絶対に予測不可能な量子ノイズです．光カオスの初期値鋭敏性と混合性により，量子ノイズによる揺らぎは20億分の１秒以下の時間で急速に拡大され，と混合性により，量子ノイズによる揺らぎは20億分の１秒以下の時間で急速に拡大され，と混合性により，量子ノイズによる揺らぎは20億分の１秒以下の時間で急速に拡大され，観測しやすい信号に変換されます．これにより予測不可能な乱数の高速生成が可能となります．
観測しやすい信号に変換されます．これにより予測不可能な乱数の高速生成が可能となります．
観測しやすい信号に変換されます．これにより予測不可能な乱数の高速生成が可能となります．

高速性・量産性・安定性に優れた光カオス発生装置内蔵ランダム信号発生モジュール
高速性・量産性・安定性に優れた光カオス発生装置内蔵ランダム信号発生モジュール
高速性・量産性・安定性に優れた光カオス発生装置内蔵ランダム信号発生モジュール
ランダム信号発生モジュール(1×2cm）
ランダム信号発生モジュール(1×2cm）
ランダム信号発生モジュール(1×2cm）
半導体光集積回路技術と高周波パッケージ技術を用いて作製！
半導体光集積回路技術と高周波パッケージ技術を用いて作製！
半導体光集積回路技術と高周波パッケージ技術を用いて作製！
内蔵
内蔵内蔵

光カオス発生装置の集積回路の写真（1cm×300μm)
光カオス発生装置の集積回路の写真（1cm×300μm)
光カオス発生装置の集積回路の写真（1cm×300μm)(※の装置と対応)(※の装置と対応)(※の装置と対応)

理論保証付乱数生成器としては世界最高速のビット生成速度
理論保証付乱数生成器としては世界最高速のビット生成速度
理論保証付乱数生成器としては世界最高速のビット生成速度
2.08Gbps！
国際標準の乱数検定テストに合格！
2.08Gbps！
2.08Gbps！
国際標準の乱数検定テストに合格！
国際標準の乱数検定テストに合格！

新井
新井
新井

吉村
吉村
吉村

村松
村松
村松
Photo
Photo
Photo

文献（References）
文献（References）
文献（References）[1]
T.Harayama,
Harayama,
S.Sunada,
Sunada,K.Yoshimura,
Yoshimura,
K.Tsuzuki,
Tsuzuki,P.Davis,
Davis,
andA.Uchida,
Uchida,[1] T.
[1]
Harayama,
T.
S. Sunada,S.
K. Yoshimura,
K.
K. Tsuzuki,
K.
P. Davis,P.
and andA.
Uchida,A.
PhysicalReviewVol.031803(R)83031803(R)031803(R)(2011).
PhysicalPhysicalReview
Review
A Vol.
AAVol.
83
83(2011).
(2011).
[2]
S.Sunada,
Sunada,T.Harayama,
Harayama,
K.Arai,Arai,
K.Yoshimura,
Yoshimura,
K.Tsuzuki,
Tsuzuki,P.Davis,
Davis,
andA.Uchida
Uchida[2] S.
[2]
Sunada,S.
T. Harayama,
T.
K. Arai,K.
K. Yoshimura,
K.
K. Tsuzuki,
K.
P. Davis,P.
and andA.
UchidaA.
OpticsExpress,
Vol.pp.
195713-5724,
pp.5713-5724,
5713-5724,(2011).
Optics
OpticsExpress,
Express,
Vol.Vol.
19
19
pp.
(2011).
(2011).

砂田
砂田
砂田

連絡先（Contact
information）
連絡先（Contact
連絡先（Contact
information）
information）

吉村
和之（Kazuyuki
YOSHIMURA）
吉村
吉村
和之（Kazuyuki
和之（Kazuyuki
YOSHIMURA）
YOSHIMURA）
信号処理研究グループ（Signal
Processing
Research
Group）
信号処理研究グループ（Signal
信号処理研究グループ（Signal
Processing
Processing
ResearchResearch
Group）
Group）.
-38-

20

微笑み合いから分かり合う気持ちを察知
微笑み合いから分かり合う気持ちを察知
Understanding
Empathy
betweenPeoplefrom
Their
Smiling
Understanding
Empathy
BetweenPeopleFrom
Their
SmilesUnderstandingEmpathy
Empathybetween
BetweenPeople
Peoplefrom
FromTheir
TheirSmiling
Smiles

背景・課題：
背景・課題： 複数人対話の場面で誰と誰がいつ共感／反感したかを自動で推定するという新しい技術を紹
複数人対話の場面で誰と誰がいつ共感／反感したかを自動で推定するという新しい技術を紹介します．従来は，感情を推定する際に人物間の相互作用を考えずに対象人物のみに注目するため現象の介します．従来は，感情を推定する際に人物間の相互作用を考えずに対象人物のみに注目するため現象の把握に限界がありました．本研究では二者の顔表情と視線に注目して共感や反感との関連性を探ります．
把握に限界がありました．本研究では二者の顔表情と視線に注目して共感や反感との関連性を探ります．
アプローチ：共感の場合にはお互いに見合って表情が一致する傾向，逆に反感の場合には一方が視線をそアプローチ：共感の場合にはお互いに見合って表情が一致する傾向，逆に反感の場合には一方が視線をそらしたり表情の不一致の傾向が見られます．この傾向を詳しく分析し，二者がどういう表情や視線をしてらしたり表情の不一致の傾向が見られます．この傾向を詳しく分析し，二者がどういう表情や視線をしているとき共感／無関心／反感のどの状態でありそうなのかを確率分布としてモデル化します．
いるとき共感／無関心／反感のどの状態でありそうなのかを確率分布としてモデル化します．
到達点：
到達点： 表情と視線から，対話中の二者がいつ共感／反感しているのかをその程度を含めて推定できるよ
表情と視線から，対話中の二者がいつ共感／反感しているのかをその程度を含めて推定できるよ
うになりました．今後の課題は，ある二者の共感が他の二者に与える影響と発話やジェスチャなど他の行
うになりました．今後の課題は，ある二者の共感が他の二者に与える影響と発話やジェスチャなど他の行
うになりました．今後の課題は，ある二者の共感が他の二者に与える影響と発話やジェスチャ等他の行動動を加えたモデルの精緻化とシステムの全自動化・実時間化です．
動を加えたモデルの精緻化とシステムの全自動化・実時間化です．
を加えたモデルの精緻化とシステムの全自動化・実時間化です．
手法概要：共感／反感と顔表情・視線との間の関係性を二者の間の表情の共起パターンとしてモデル化し，手法概要：共感／反感と顔表情・視線との間の関係性を二者の間の表情の共起パターンとしてモデル化し，映像音声信号から自動で認識した表情と視線から各二者が共感／無関心／反感である確率を推定します．
映像音声信号から自動で認識した表情と視線から各二者が共感／無関心／反感である確率を推定します．
複数人対話
複数人対話
解析
視線
解析
視線
確率モデル
入
出
確率モデル
入
出
に基づく推定力
力に基づく推定
解析
表情
力
力
解析
表情
表情
表情

確率モデル
（動的ベイズネット）
確率モデル（動的ベイズネット）
感情
感情

行動
行動
信号
信号

共感

共感 の時 人物Ｂの表情の時 人物Ｂの表情
相互凝視
相互凝視
無
無
微
苦
無 微
微 苦
苦
無表情
無表情

共感
共感

視線
視線

二者の間の表情の共起パターン
二者の間の表情の共起パターン

表情
表情
画像
画像

微笑
微笑

発話
発話
音声
音声

サンプリング法の一種である
サンプリング法の一種である
マルコフ連鎖モンテカルロ法でマルコフ連鎖モンテカルロ法で共感／無関心／反感の共感／無関心／反感の確率分布を推定する確率分布を推定する

推定した分布
推定した分布生じやすい組み合わせ生じやすい組み合わせ

微笑
微笑

苦笑
苦笑
低
低低

あれって嫌だよね
あれって嫌だよね

0.5
0.5 0.4
0.4 0.1
0.1

微笑
微笑
そうね
そうね

高
高高

確率
確率
の時
の時
片側凝視
人物Ｂの表情片側凝視
人物Ｂの表情
無
微 苦
無
無 微
微 苦
苦
無表情
無表情

視線
視線

反感
反感

苦笑
苦笑

苦笑
苦笑

微笑
微笑

苦笑
苦笑

複数の人による
複数の人による
判断の分布
判断の分布
0.6
0.6 0.3
0.3 0.1
0.1

New
New

微笑
微笑
苦笑
苦笑

人の判断のばらつき
人の判断のばらつきに近い推定結果に近い推定結果

文献（References）
文献（References）

S.
K.
Otsuka,D.
MikamiS.
Kumano,K. K.
Otsuka,D.D.
Mikamiand
Y.Y.Junji,
Junji,“Analyzing
Empathetic[1] Kumano,S.
S. Kumano,
Kumano,K.
Otsuka,MikamiandandY.
Junji,“Analyzing“Analyzing Empathetic
Empathetic Interactions
Interactions
based
on
the
Probabilistic
ModelingoftheCo-occurrence
based
on on
thetheProbabilistic
PatternsofFacialbased
ProbabilisticModeling
Modeling
Modelingof
ofofthethe
theCo-occurrence
Co-occurrence
Co-occurrencePatterns
Patterns
Patterns ofof Facial
FacialExpressions
inGroup
Meetings”,
In
Proc.
The
Ninth
IEEE
Int‘l
Conf.
on
Automatic
Expressions
Expressions
in in
Group
Group
Meetings”,
Meetings”,
In InProc.
Proc.The
TheNinthNinthIEEE
IEEE Int‘l
Int‘l Conf.
Conf. onon AutomaticFace
andGestureRecognition
(FG),
2011.
Face
andandGestureRecognition
(FG),
2011.
Face
GestureRecognition
(FG),
2011.

KumanoKumanoOtsukaOtsuka
連絡先（Contact
連絡先（Contact information）
information）

熊野史朗（Shiro
熊野史朗（Shiro
KUMANO）
熊野 史朗（ShiroKUMANO）
KUMANO）
Mikami
Mikami

YamatoYamato

コミュニケーション環境研究グループ（Communication
Environment
Research
Group）
コミュニケーション環境研究グループ（Communication
Environment
Research
Group）
コミュニケーション環境研究グループ(Communication
Environment
Research
Group)-39-

21

音声認識フレンドリーな収音技術
音声認識フレンドリーな収音技術
音声認識フレンドリーな収音技術～音声らしさの学習に基づく耐雑音処理～～音声らしさの学習に基づく耐雑音処理～～音声らしさの学習に基づく耐雑音処理～～音声らしさの学習に基づく耐雑音処理～
Automatic-Speech-Recognition-Friendly
SpeechEnhancement
Automatic-Speech-Recognition-Friendly
SpeechEnhancement
Automatic-Speech-Recognition-Friendly
SpeechEnhancement
Automatic-Speech-Recognition-Friendly
SpeechEnhancement
Automatic
speechenhancement
Automatic
speech recognition-friendly
recognition-friendly speechspeechenhancement-- Noise-Robustness
Techniques
Basedon
Learning
What
NaturalSpeechIs-- -Noise-Robustness
Techniques
Based
on on
Learning
What
NaturalSpeechIs LikeLike-- Noise-Robustness
Techniques
Based
Learning
What
NaturalSpeechIs
Noise-Robustness
Techniques
Basedon
Learning
What
NaturalSpeechIs LikeLike–– Noise
Noise robustness
robustness techniques
techniques based
based onon learninglearning what
what natural
natural speechspeech is
is likelike ––
背景・課題：
マイクロホンアレイを使った雑音抑圧技術は，話者方向から来る音を強調することで雑音を背景・課題：
マイクロホンアレイを使った雑音抑圧技術は，話者方向から来る音を強調することで雑音を抑圧します．しかし方向情報だけに頼る方法では，処理後の音声は音声認識の音響モデル（音素毎の周波抑圧します．しかし方向情報だけに頼る方法では，処理後の音声は音声認識の音響モデル（音素毎の周波数パターン）と必ずしもマッチしないので，十分な音声認識精度が得られません．
数パターン）と必ずしもマッチしないので，十分な音声認識精度が得られません．
アプローチ：
音声認識の音響モデルを学習するために用いる音声データから，音声の周波数パターンを学
アプローチ：
音声認識の音響モデルを学習するために用いる音声データから，音声の周波数パターンを学習し，このパターンと方向情報を組み合わせて雑音を抑圧します．これにより，音響モデルとのミスマッ
習し，このパターンと方向情報を組み合わせて雑音を抑圧します．これにより，音響モデルとのミスマッ
チが小さく，高い音声認識精度が得られる雑音抑圧を実現します．
チが小さく，高い音声認識精度が得られる雑音抑圧を実現します．
到達点：
方向情報と音声の周波数パターンを組み合わせた雑音抑圧の処理方式を考案しました．音声の周
到達点：
方向情報と音声の周波数パターンを組み合わせた雑音抑圧の処理方式を考案しました．音声の周波数パターンを使うことで，雑音環境での音声認識精度が大きく向上することを確認しました．
波数パターンを使うことで，雑音環境での音声認識精度が大きく向上することを確認しました．

提案する雑音抑圧処理のブロック図（の部分がキーコンポーネント）
提案する雑音抑圧処理のブロック図（の部分がキーコンポーネント）
提案する雑音抑圧処理のブロック図（の部分がキーコンポーネント）

ル
ル
デ
デル
デ
モ
モ
モ
響
響
響
音
音
と
と
音
と
声
声声
音
音
た
音
たれ
た
れ
さ
さ
れ
圧
い
さ
い
圧
ささ
抑
さい
圧
抑
小
音
小
音雑
小
が
が
音抑
雑雑
チ
が
チ
ッ
ッ
チ
マ
ッ
マ
ス
ミマ
ミス
のス
ミ
のの
雑音抑圧
圧圧 抑抑 音音 雑雑

音声＋雑音
音声＋雑音

【自由記述領域】【自由記述領域】…

音声
音声

雑音抑圧フィルタ
雑音抑圧フィルタ

音声認識
識認

音声認識システム
音声認識システム

研究内容・到達点・今後の展望などについて記述してく
研究内容・到達点・今後の展望などについて記述してく

…

の
声
声のの
た
音声
れ
た音
さ択
れ音
た
さ
選択
され
音響モデル（音素毎の選
音響モデル（音素毎のす選択合する だき，ご理
適
る
する
に
合合
ださい．一般のお客様にも興味を持っていただき，ご理
適適ンににださい．一般のお客様パにも興味を持っていたタ
ださい．一般のお客様にも興味を持っていただき，ご理
ーン
成
ー
タ
タン
構
詳細な周波数パターン）パ成
パーを
詳細な周波数パターン）
成
タ
を構
を構
タタ
ィ
ル
フ
ィ
ィル
圧
フル
フ
抑
圧
圧
抑
抑
雑音
音
音
雑
雑
パターン
パターン
/あ//あ/
話者方向
解いただけるように，図を利用して，やさしく，簡潔に
話者方向解いただけるように，図を利用して，やさしく，簡潔に
選択
選択
推定
推定
あ
あるる
にる
に
向あ
向
方に
方
者向
話者
者
話方
/い//い/
話す
記述してください
チる
する
記述してください
する
ッ
チ
チ
マ
ッ
ッ
に
マ
マ
に
に
声
音声
声
音
音
を
択
選択
選
を択
を選
ン
ン
ーー
パタ
タ
タン
パー
パ
学習
学習
学

音声の
音声の
周波数パターン
周波数パターン

学習
習
学習
学

…

共通の音声データ共通の音声データ

文献（References）
文献（References）

i
T.
Nakatani,
et
et
al.,
“Joint“Jointunsupervised
unsupervised
learning
learningofofhiddenMarkov
Markov
sourcesourcemodelsmodelsT.Nakatani,
Nakatani,etal.,al.,“Jointunsupervised
learning
ofhiddenhiddenMarkov
sourcemodelsand[1]T.
T.Nakatani,
Nakatani,etetal.,al.,“Joint“Jointunsupervised
unsupervised
learning
learningofofhiddenhiddenMarkov
Markov
sourcesourcemodelsmodelsa shi ta en e n taniat nia n [1]T.
itashit ohdo uuddenaka akkata
andandsourcesourcelocation
locationmodelsmodelsformultichannelformultichannel
sourcesourceseparation,”separation,”
ICASSP2011.
ICASSP2011.
sourcelocationmodelsforsourceseparation,”
ICASSP2011.
Kiinnos SouS
andandsourcesourcelocation
locationmodelsmodelsfor multichannelformultichannel
multichannel
sourcesourceseparation,”separation,”
ICASSP2011.
ICASSP2011.
KinoK
Na
So N N

Photo
Photo

[2] T.
et“Speechenhancement
basedonspectralenvelope
model
T. Yoshioka,
Yoshioka,
et al.,al.,“Speechenhancement
based
on logloglogspectralenvelope
model
and
[2]
T. Yoshioka,
et al.,“Speechenhancement
basedonspectralenvelopemodel
andharmonicity-derived
spectral
mask,
and
its
couplingwithfeatureharmonicity-derived
spectral
mask,
and
its
couplingwithfeaturecompensation,”and harmonicity-derived spectral mask, and its coupling with featurecompensation,”
2011.
ICASSP
2011. ICASSP
compensation,”
ICASSP
2011.
連絡先（Contact
information）
連絡先（Contact
information）

ot o
a ka
吉岡
拓也（Takuya
YOSHIOKA）
吉岡拓也（Takuya
YOSHIOKA）
otoi mhiooskshhiiooka raki raakik i
ot o
m
Fu
Ar
Yo
A A
Fuji F
Yos Y
ujjim

信号処理研究グループ（Signal
Processing
Research
Group）
信号処理研究グループ（Signal
Processing
Research
Group）

-40-

声

音

22

雑音を消し残しても大丈夫！
雑音を消し残しても大丈夫！

~収音技術の不足を補い音声認識の長所を活かす統合技術~~収音技術の不足を補い音声認識の長所を活かす統合技術~
It's OK
Leave
Some
Noise!
It'stoOK
to Leave
Some
Noise!
- Unificationof Noise
Reduction
Techniqueand Speech
Recognizer- Unificationof Noise
Reduction
Techniqueand Speech
Recognizer-

背景・課題：収音技術は雑音や残響を除去し音声を聞き取りやすくする技術です．ただし，処理音声には所々に消し残りがあるため，十分な音声認識性能が得られません．雑音·残響下の音声認識を実現する
ためには，収音技術の不足を補う音声認識術の実現が必要になります．
アプローチ：雑音の消し残りがもたらす影響を軽減するために，処理音声の信頼性に基づき音声認識を行います．処理音声の歪みが大きい時間区間は信頼性が低いと仮定し，信頼性の低い時間区間が音声認識結果に与える影響を弱めることで，音声認識誤りを起こりにくくします．
到達点：様々な収音技術を扱うことができる統合技術を提案しました．音声認識性能が向上するように処
理音声の信頼性が推定されるので，合目的な統合が実現されます．今後は本技術のオンライン化を目指し
アルゴリズムの改良を検討していきます．

あかい

雑音・残響

従来法

提案法
収音技術が消し残した
雑音·残響の影響により処理後の音声特徴量が劣化

収音技術
収音技術

収音技術
収音技術
雑音・残響の量

? かい

? かい

信頼性に基づく
信頼性に基づく
音声認識
音声認識

音声認識
音声認識

?

あ

信頼性数理モデル

お
あ

?

お

最適化
認識精度が上がる
基準により信頼性を推定
信頼性の低い特徴量がもたらす
悪影響を軽減認識モデル

おかいNakatani

Nakamura

あかい 認識誤り改善

文献（References）[1] Delcroix, M., Nakatani, T., Watanabe, S., “Static and dynamic variancecompensation for recognition of reverberant speech with dereverberation
preprocessing,” IEEE Trans. ASLP, vol. 17(2), 324-334, 2009.

Photo
連絡先（Contact information）

マーク デルクロア（Marc Delcroix）
Ｄelcroix

Watanabe

信号処理研究グループ（Signal Processing Research Group）-41-

誤りから学ぶ音声認識システム
誤りから学ぶ音声認識システム

23～音声認識のための識別モデル学習法～～音声認識のための識別モデル学習法～～音声認識のための識別モデル学習法～～音声認識のための識別モデル学習法～
SpeechRecognition
Systemthat
Learnsfrom
ErrorsSpeechRecognition
Systemthat
Learnsfrom
ErrorsSpeechRecognition
Systemthat
Learnsfrom
ErrorsSpeechRecognition
Systemthat
Learnsfrom
Errors-- Discriminative
Model
TrainingforSpeechRecognition-- --- Discriminative
Model
TrainingforSpeechRecognition
Discriminative
Model
TrainingforSpeechRecognition
Discriminative
Model
TrainingforSpeechRecognition

背景・課題：
現在の音声認識システムは音響モデルと言語モデルを利用して音声をテキストに変換します．
背景・課題：
現在の音声認識システムは音響モデルと言語モデルを利用して音声をテキストに変換します．
より正しい認識結果を得るにはモデルの学習技術が重要です．現状，流暢な話し言葉を対象とする場合や，より正しい認識結果を得るにはモデルの学習技術が重要です．現状，流暢な話し言葉を対象とする場合や，学習データが十分に無い場合には認識精度の劣化がみられ，音声認識の普及を妨げる要因となっています．
学習データが十分に無い場合には認識精度の劣化がみられ，音声認識の普及を妨げる要因となっています．
アプローチ：
従来，音声データと人が与えた正解文のみからモデル学習を行っていましが，ここ最近，音アプローチ：
従来，音声データと人が与えた正解文のみからモデル学習を行っていましが，ここ最近，音声認識結果と正解文の照らし合わせを行う識別的学習法が注目を集めています．このテストの答え合わせ
声認識結果と正解文の照らし合わせを行う識別的学習法が注目を集めています．このテストの答え合わせのような学習法では，間違いやすい箇所を修正することができるため，より高い認識精度が期待できます．
のような学習法では，間違いやすい箇所を修正することができるため，より高い認識精度が期待できます．
音響・言語の両モデルについて，既存手法より高精度なモデルを生成可能な識別的学習法を実現
到達点：
音響・言語の両モデルについて，既存手法より高精度なモデルを生成可能な識別的学習法を実現
到達点：
することができました．これらを駆使することで，会話音声のような流暢な話し言葉に対しても，一定のすることができました．これらを駆使することで，会話音声のような流暢な話し言葉に対しても，一定の品質の音声認識結果を提供することができるようになりました．
品質の音声認識結果を提供することができるようになりました．

テストの復習のように，自分の解答と答えを照らし合わせてテストの復習のように，自分の解答と答えを照らし合わせて学習することで，自ら賢くなっていく認識システムを目指します！
学習することで，自ら賢くなっていく認識システムを目指します！
音声認識システム
音声認識システム
音声認識システム
音声認識システム
言語の
言語の
言語の
言語の
モデル
モデル
モデル
モデル

音の
音の
音の
音の
モデル
モデル
モデル
モデル

Q
ΨQ
Ψ

ΘΘ

認識結果
認識結果
認識結果
認識結果

誤りの度合い誤りの度合い誤りの度合い誤りの度合いΘ,ΨHi , i R

D

iを最小化するパラメータを見つける！
を最小化するパラメータを見つける！
を最小化するパラメータを見つける！
を最小化するパラメータを見つける！

つまりいーシステムかわ返ってつまりいーシステムかわ返ってつまりいーシステムかわ返ってつまりいーシステムかわ返ってつまりシステムから返ってつまりシステムから返ってつまりシステムから返ってつまりシステムから返って

正解
正解
正解
正解

文献（References）
文献（References）[1][1]
E.E.
McDermott,
S.S.
Watanabe,
and
A.A.
Nakamura,“Margin-Space
Integration
of of
MPE
McDermott,
Watanabe,andNakamura,“Margin-Space
Integration
MPE
Loss
Loss
via
via
Differencing
Differencing
of of
MMI
ofMMI
MMI
Functionals
Functionals
forfor
Generalized
forGeneralized
Generalized
Error-Weighted
Error-Weighted
Loss
Loss
via
via
Differencing
Differencingof
MMI
Functionals
Functionals
forGeneralized
Error-Weighted
Error-Weighted
Discriminative
Discriminative
Training,”
Training,”
Proc.
Proc.
Interspeech,
Interspeech,pp.pp.
pp.
224-227,224-227,
2009.
2009.
Discriminative
Discriminative
Training,”
Training,”
Proc.
Proc.
Interspeech,
Interspeech,
pp.
224-227,224-227,
2009.
2009.
[2][2]
T. T.
Oba,
T. T.
Hori,
A.A.
Nakamura,“Round-Robin
Discrimination
Model
forforReranking
Oba,
Hori,
Nakamura,“Round-Robin
Discrimination
Model
Reranking
ASR
Hypotheses,” Proc.
Interspeech,pp.pp.
2446-2449,
2010.
ASR
Hypotheses,” Proc.
Interspeech,
2446-2449,
2010.
連絡先（Contact
information）
連絡先（Contact
information）

大庭
大庭隆伸（Takanobu
隆伸（TakanobuOBA）
OBA）
信号処理研究グループ（Signal
Processing
Research
Group）
信号処理研究グループ（Signal
Processing
Research
Group）-42-

24

いつ誰が何を話したか？を素早くメモする会話支援システム
いつ誰が何を話したか？を素早くメモする会話支援システム
いつ誰が何を話したか？を素早くメモする会話支援システム
いつ誰が何を話したか？を素早くメモする会話支援システム～複数人会話のシーン分析技術～～複数人会話のシーン分析技術～～複数人会話のシーン分析技術～～複数人会話のシーン分析技術～
Meeting
Assistance
SystembyRapidly
Indicating
Who
Spoke
When
and
What
Meeting
Assistance
System
Rapidly
Indicating
Who
Spoke
When
and
What
Meeting
Assistance
Systemby by
Rapidly
Indicating
Who
Spoke
When
and
What
Meeting Assistance Systemby
Rapidly
Indicating
Who
Spoke
When
and
What
-- Technology
forAnalysisofConversation-- --- Technology
forAnalysisofConversation
Technology
for Scene
Scene
Analysisof Multi-Speaker
Multi-Speaker
Conversation
Technology
for Scene
Scene
Analysisof Multi-Speaker
Multi-Speaker
Conversation

背景・課題：
背景・課題： 人間同士の自然なコミュニケーションを認識し，状況を理解することでコミュニケーション
人間同士の自然なコミュニケーションを認識し，状況を理解することでコミュニケーション
を分析・支援する技術が求められています．しかし，実環境での複数人の会話において，誰が誰に話してを分析・支援する技術が求められています．しかし，実環境での複数人の会話において，誰が誰に話しているかといった会話の状況やその発言内容を高い精度で認識することは技術的に極めて難しい課題です．
いるかといった会話の状況やその発言内容を高い精度で認識することは技術的に極めて難しい課題です．
アプローチ：
アプローチ： 複数人の会話の状況をカメラやマイクでセンシングし，「いつ，誰が，誰に，何を，どのよ
複数人の会話の状況をカメラやマイクでセンシングし，「いつ，誰が，誰に，何を，どのように話したか」を高速且つ高精度に分析するためのモデリングや学習・認識技術を研究しています．これ
うに話したか」を高速且つ高精度に分析するためのモデリングや学習・認識技術を研究しています．これら技術に磨きをかけながら認識精度を改善するとともに，新たな利用シーンの創出にも取り組んでいます．
ら技術に磨きをかけながら認識精度を改善するとともに，新たな利用シーンの創出にも取り組んでいます．
到達点：
到達点： これまで複数人の会話から「いつ，誰が，誰に，何を話したか」をリアルタイムで認識する技術
これまで複数人の会話から「いつ，誰が，誰に，何を話したか」をリアルタイムで認識する技術を研究してきました．今回は更なる音声認識精度の改善に向けた検討結果と，私たちの技術を利用した会を研究してきました．今回は更なる音声認識精度の改善に向けた検討結果と，私たちの技術を利用した会
話支援の一例として「オンライン会話支援」のデモンストレーションをご覧にいれます．
話支援の一例として「オンライン会話支援」のデモンストレーションをご覧にいれます．

CS
CS研の会話シーン分析技術と会話支援システムをご紹介
研の会話シーン分析技術と会話支援システムをご紹介
いつ誰が何を話したかを
いつ誰が何を話したかを
リアルタイムで分析・表示
リアルタイムで分析・表示

複数人の会話シーン
複数人の会話シーン
遠隔マイクで収録される自由会話音声
遠隔マイクで収録される自由会話音声((残響・背景雑音・同時発話を含む)
残響・背景雑音・同時発話を含む
残響・背景雑音・同時発話を含む)
残響・背景雑音・同時発話を含む))

複数人会話に対応したCS
研独自の複数人会話に対応した
複数人会話に対応したCS
CS研独自の研独自の複数人会話に対応したCS研独自の高速・低遅延な音声強調・音声認識・
高速・低遅延な音声強調・音声認識・映像処理を統合
映像処理を統合【自由記述領域】【自由記述領域】

研究内容・到達点・今後の展望などについて記述してく
研究内容・到達点・今後の展望などについて記述してください．一般のお客様にも興味を持っていただき，ご理
ださい．一般のお客様にも興味を持っていただき，ご理
解いただけるように，図を利用して，やさしく，簡潔に解いただけるように，図を利用して，やさしく，簡潔に記述してください
記述してくださいタブレット上での，会話のタブレット上での，会話のモニタリング・検索・メモ挿入等が可能
モニタリング・検索・メモ挿入等が可能
会話の効率化・活性化，会話の効率化・活性化，
過去の会議情報の整理・活用を支援
過去の会議情報の整理・活用を支援

オンライン会話支援タブレット
オンライン会話支援タブレット

文献（References）
文献（References）

Hori
Hori

Araki
Araki

Yoshioka
YoshiokaOba
ObaFujimoto
Delcroix
WatanabeOgawa
Ogawa Kubo
KuboDelcroix
FujimotoWatanabe[1][1] T.
T. Hori,Hori, etet al.
al. “Real-time“Real-time Meeting
Meeting Recognition
Recognition andand Understanding
Understanding Using
Using DistantDistant
Microphones
Microphones andand Omni-directional
Omni-directional Camera,”
Camera,” inin Proc.
Proc. SLTSLT 2010,
2010, pp.
pp. 413—417,
413—417,(2010.12).
(2010.12).
[2][2] 堀他，“いつ誰が何を話したかを即座に認識するオンライン会話分析システム～(1)堀他，“いつ誰が何を話したかを即座に認識するオンライン会話分析システム～(1)コンセプトとデザイン～”,コンセプトとデザイン～”, 日本音響学会講演論文集，2-9-6
日本音響学会講演論文集，2-9-6 (2010.9).
(2010.9).
連絡先（Contact
連絡先（Contact information）
information）

SoudenKinoshitaHahm
SoudenKinoshita
HahmMikami
KumanoMikamiKumano堀堀 貴明（Takaaki
貴明（Takaaki HORI），荒木HORI），荒木 章子（Shoko
章子（Shoko ARAKI）
ARAKI）
信号処理研究グループ（Signal
信号処理研究グループ（Signal Processing
Processing Research
Research Group）
Group）

OtsukaNakatani Nakamura
Nakamura Yamato
Otsuka Nakatani
Yamato-43-

研究展示人 間 情 報 研究部

人間情報研究部
Human and Information Science Laboratory
人間情報研究部とは
人間情報研究部では、情報科学、心理物理学、脳神経科学という３部写真
つの切り口から、人間の五感や知（部長＋補佐）覚の仕組み、情動の働き、運動の仕組み等、人間の脳や体の中で情報がどのように処理されているのかを調べています。そしてそこから得られた新しい発見は、人間本研究部長：柏野 牧夫（右）来の特性を活かした革新的な情報
Executive manager : Makio KASHINO
補佐担当：北川 智利（左）技術を創り出すときのヒントにもAssociate manager : Norimichi KITAGAWA
なっています。

コミュニケーションに関わる人間の感覚・運動・情動のメカニズムを科学的に解明し「こころまで伝わる」情報通信技術の設計原理を提案する
視・聴・触覚機能の解明

感覚－運動間相互作用の解明

情報獲得のバリアを克服

こころをつなぐ
科学技術

感覚－情動間相互作用の解明

人と人の無意識的相互作用の解明

ATR-DB99

気持ちを制御する手法

様々な指標から情動状態を推定-45-

人間情報研究部

違和感のないインタフェース

25

動きをつなぐ視覚システム
動きをつなぐ視覚システムA
Mechanismof
VisualMotionIntegration
over
Space
A Mechanism
Mechanism ofof Visual
Visual Motion
Motion Integration
Integration over
over Space
Space
A
A
Mechanismof
VisualMotionIntegration
over
Space
背景・課題：人間は網膜で捉えた外界の複雑な動きを，速く，正確に認識することができます．脳の動き処理の入り
背景・課題：人間は網膜で捉えた外界の複雑な動きを，速く，正確に認識することができます．脳の動き処理の入り口にあるセンサはごく限られた空間範囲の動きだけを捉えています．これらの情報を統合して知覚に結び付ける
口にあるセンサはごく限られた空間範囲の動きだけを捉えています．これらの情報を統合して知覚に結び付ける
メカニズムを明らかにすることが動きを見るシステムを理解する鍵であるといえます．
メカニズムを明らかにすることが動きを見るシステムを理解する鍵であるといえます．
アプローチ： 心理物理学的手法を駆使して，様々なタイプの動き信号が組み合わされた視覚パターンに対する観
心理物理学的手法を駆使して，様々なタイプの動き信号が組み合わされた視覚パターンに対する観アプローチ：
察者の知覚を調べました．
察者の知覚を調べました．

到達点： 人間の動き信号の統合プロセスの基本的特徴について，1.
人間の動き信号の統合プロセスの基本的特徴について，1. 異なる位置，方位の信号を統合して正しい運異なる位置，方位の信号を統合して正しい運到達点：
動を復元できる
2.
異なるタイプの動き信号も統合できる
3.
近傍の動き統合の結果や形の処理の文脈に沿って，動を復元できる 2. 異なるタイプの動き信号も統合できる 3. 近傍の動き統合の結果や形の処理の文脈に沿って，統合する信号群を正しく選択できる，ということを明らかにしました．
統合する信号群を正しく選択できる，ということを明らかにしました．
大きなオブジェクトが動く時，場所 異なる向きへ振動する４つの大きなオブジェクトが動く時，場所異なる向きへ振動する４つのによって異なる方向への動き信号
縞の動きが統合されると円運によって異なる方向への動き信号 縞の動きが統合されると円運が生じます．
動として見えるパターンを用いが生じます．
動として見えるパターンを用いて，動き信号の統合プロセスのて，動き信号の統合プロセスの22
基本的特徴を調べました．
1
基本的特徴を調べました．
1

あらゆる動きの信号を包括的に空間統合
あらゆる動きの信号を包括的に空間統合
するプロセスを発見しました．
するプロセスを発見しました．

視覚系はごく限られた空間範囲
視覚系はごく限られた空間範囲
で生じたこれらの信号からで生じたこれらの信号からもとの動きを推定できます．
もとの動きを推定できます．

形の処理の
形の処理の
結果
結果

人
間
情
報
研
究
部

4つの動く縞の荒さやパター
4つの動く縞の荒さやパター
ンの種類が異なっていても，ンの種類が異なっていても，円運動が見える円運動が見える（＝統合が起こる）ことが分（＝統合が起こる）ことが分かりました．
かりました．

近隣の動き
近隣の動き
の統合結果
の統合結果

統合可能？
統合可能？

文献（References）
文献（References）

統合
統合[1] Maruya
Maruya K.,
K., Amano
Amano K.,
K., NishidaNishida S.
S. (2010).
(2010). Conditional
Conditional spatial-frequency
spatial-frequency selective
selective[1]
poolingof
one-dimensionalmotionsignals
into
globaltwo-dimensionalmotion.
pooling of one-dimensional motion signals into global two-dimensional motion.
Vision Research
Research 50(11),50(11), 1056-1064.
1056-1064.
Vision[2] Maruya
Maruya K,
K, NishidaNishida S.
S. (2010).Spatial(2010).Spatial poolingpooling ofof one-dimensional
one-dimensional second-ordersecond-order[2]
motionsignals.
Journalof
Vision10(13):
article24
motion signals. Journal of Vision 10(13): article 24

連絡先（Contact information）
information）
連絡先（Contact

丸谷 和史（Kazushi
和史（Kazushi MARUYA）
MARUYA）
丸谷

感覚情動研究グループ（Perception andand Emotion
Emotion Research
Research Group）
Group）
感覚情動研究グループ（Perception-46-

研究展示ID
26

なぜ聞き取りにくいのか？
なぜ聞き取りにくいのか？
なぜ聞き取りにくいのか？
なぜ聞き取りにくいのか？
なぜ聞き取りにくいのか？ ～脳の違いを見つける聴覚検査～～脳の違いを見つける聴覚検査～～脳の違いを見つける聴覚検査～～脳の違いを見つける聴覚検査～～脳の違いを見つける聴覚検査～～脳の違いを見つける聴覚検査～～脳の違いを見つける聴覚検査～～脳の違いを見つける聴覚検査～
Why
ComplainComplainininListening?
Why
ComplainComplaininin
Listening?
in
Listening?
Why
Complain
Listening?
Why-Why
Auditory
tests
that
Why
ComplaininListening?
Listening?
Why complain
complain in
in listening?
listening?
-Why
Auditory
tests
that sense
sense brain
brain variabilities
variabilities --- -Auditory-Auditory
Tests
Tests
That
That
Sense
Sense
Brain
Brain
Variabilities
Variabilities-- -- -- Auditory
Auditory
Tests
Tests
That
That
Sense
Sense
Brain
Brain
Variabilities
Variabilities
Auditory
Tests
That
Sense
Brain
Variabilities-Auditory
Tests
That
Sense
Brain
Variabilities

背景・課題：いわゆる「難聴」と診断されていなくても，日常生活の中において，特に妨害音存在下で，
背景・課題：いわゆる「難聴」と診断されていなくても，日常生活の中において，特に妨害音存在下で，
背景・課題：いわゆる「難聴」と診断されていなくても，日常生活の中において，特に妨害音存在下で，
背景・課題：
いわゆる「難聴」と診断されていなくても、日常生活の中において、特に妨害音存在下で、話し声や物音が聞き取りにくいと訴える人は少なくありません．この聞き取りにくさの原因が何にあるの
話し声や物音が聞き取りにくいと訴える人は少なくありません．この聞き取りにくさの原因が何にあるの
話し声や物音が聞き取りにくいと訴える人は少なくありません．この聞き取りにくさの原因が何にあるの
話し声や物音が聞き取りにくいと訴える人は少なくありません。この聞き取りにくさの原因が何にあるのかは，従来の「耳の検査」では分かりません．
かは，従来の「耳の検査」では分かりません．
かは，従来の「耳の検査」では分かりません．
かは、従来の「耳の検査」ではわかりません。
アプローチ：既存の典型的な聴覚検査は，聴覚末梢（いわゆる「耳」）の機能を測定するのに対し，私たアプローチ：既存の典型的な聴覚検査は，聴覚末梢（いわゆる「耳」）の機能を測定するのに対し，私たアプローチ：既存の典型的な聴覚検査は，聴覚末梢（いわゆる「耳」）の機能を測定するのに対し，私たアプローチ：既存の典型的な聴覚検査は、聴覚末梢（いわゆる「耳」）の機能を測定するのに対し、私た
ちは，聴覚末梢から脳幹の機能を反映していると考えられる多項目の能力について，多角的に検査を実施
ちは，聴覚末梢から脳幹の機能を反映していると考えられる多項目の能力について，多角的に検査を実施
ちは，聴覚末梢から脳幹の機能を反映していると考えられる多項目の能力について，多角的に検査を実施
ちは、聴覚末梢から脳幹の機能を反映していると考えられる多項目の能力について、多角的に検査を実施
しました．
しました．
しました．
しました。
「高齢者(60「高齢者(60
歳代～）
歳代～）」や「自閉症スペクトラム障害（社会性やコミュニケーション能力に困難を」や「自閉症スペクトラム障害（社会性やコミュニケーション能力に困難を
到達点：
到達点：
「高齢者(60歳代～)」や「自閉症スペクトラム障害（社会性やコミュニケーション能力に困難を到達点：「高齢者(60歳代～）」や「自閉症スペクトラム障害（社会性やコミュニケーション能力に困難を生じる先天的な脳機能障害の一種）患者」には，聴力検査は「正常」であっても，妨害音下での音の聞き生じる先天的な脳機能障害の一種）患者」には，聴力検査は「正常」であっても，妨害音下での音の聞き生じる先天的な脳機能障害の一種）患者」には、聴力検査は「正常」であっても、妨害音下での音の聞き生じる先天的な脳機能障害の一種）患者」には，聴力検査は「正常」であっても，妨害音下での音の聞き取りが困難な人がしばしばいます．これらの人々では，詳細時間構造に対する感度が顕著に低いことが分取りが困難な人がしばしばいます．これらの人々では，詳細時間構造に対する感度が顕著に低いことが分取りが困難な人がしばしばいます。これらの人々では、詳細時間構造に対する感度が顕著に低いことがわ
取りが困難な人がしばしばいます．これらの人々では，詳細時間構造に対する感度が顕著に低いことが分
かりました．これにより，聞き取りにくさの原因の解明につながるばかりでなく，聴覚検査で「脳の個人
かりました．これにより，聞き取りにくさの原因の解明につながるばかりでなく，聴覚検査で「脳の個人
かりました。これにより、聞き取りにくさの原因の解明につながるばかりでなく、聴覚検査で「脳の個人
かりました．これにより，聞き取りにくさの原因の解明につながるばかりでなく，聴覚検査で「脳の個人差」を評価することもできるようになるかもしれません．
差」を評価することもできるようになるかもしれません．
差」を評価することもできるようになるかもしれません。
差」を評価することもできるようになるかもしれません．

聞きたい音をよく聞きとるためには，耳と脳には様々な基礎能力・精度が求められます
聞きたい音をよく聞きとるためには，耳と脳には様々な基礎能力・精度が求められます
聞きたい音をよく聞きとるためには，耳と脳には様々な基礎能力・精度が求められます
聞きたい音をよく聞き取るためには、耳と脳には様々な基礎能力・精度が求められます
音源の方向への感度
音源の方向への感度
音源の方向への感度
音の詳細時間構造の音の詳細時間構造の音の詳細時間構造の
符号化精度
符号化精度
符号化精度
音の強さに関する精度
音の強さに関する精度
音の強さに関する精度
スペクトルに関する精度
スペクトルに関する精度
スペクトルに関する精度

聴覚野
聴覚野
聴覚野
脳幹
脳幹
脳幹

音の時間変化に
音の時間変化に
音の時間変化に
関する精度
関する精度
関する精度
小さい音を聞く能力
小さい音を聞く能力
小さい音を聞く能力（いわゆる聴力検査）（いわゆる聴力検査）（いわゆる聴力検査）
高齢者
高齢者
高齢者
自閉症スペクトラム障害患者
自閉症スペクトラム障害患者
自閉症スペクトラム障害患者

内耳
内耳
内耳
内耳

詳細時間構造に対する感度が低い
詳細時間構造に対する感度が低い
詳細時間構造に対する感度が低い
聞き取りやすさのカギ？
聞き取りやすさのカギ？
聞き取りやすさのカギ？
• •音の高さ（ピッチ）の知覚の基礎• 音の高さ（ピッチ）の知覚の基礎• 音の高さ（ピッチ）の知覚の基礎
音の高さ（ピッチ）の知覚の基礎
脳機能を敏感に示す指標？
脳機能を敏感に示す指標？
脳機能を敏感に示す指標？
• 聞きたい音の成分を抜き出す• 聞きたい音の成分を抜き出す• 聞きたい音の成分を抜き出す• 聞きたい音の成分を抜き出す
手がかり
手がかり
手がかり
手がかり

文献（References）
文献（References）
文献（References）
文献（References）[1]
A.
A.Ochi,
Ochi,
and
and
S.
S.Furukawa
Furukawa(2010),(2010),"Correlation"Correlation
ofindividual
individual
performance
performance[1][1]
A.Ochi,andS.Furukawa(2010),"Correlation
ofindividual
performance
A.
Ochi,
and
S.
Furukawa(2010),"Correlation
ofof
individual
performancein inininmonauralmonauralandandbinauralbinaural
temporal
temporaldetection
detection
tasks,"
tasks,"
33rd
33rd
ARO
ARO
Midwinter
Midwintermonauralandbinaural
temporaldetection
tasks,"
33rd
ARO
Midwintermonaural and binaural temporal detection tasks," 33rd ARO MidwinterMeeting
Meeting(Anaheim,(Anaheim,
CA).
CA).
Meeting(Anaheim,CA).
Meeting(Anaheim,CA).

連絡先（Contact
連絡先（Contact
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連絡先（Contact
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古川
古川
古川

柏野
柏野
柏野

古川
古川
茂人(Shigeto
茂人(Shigeto
FURUKAWA),FURUKAWA),柏野柏野
牧夫(Makio
牧夫(Makio
KASHINO)KASHINO)古川
茂人(Shigeto
FURUKAWA),柏野
牧夫(Makio
KASHINO)古川茂人(Shigeto
FURUKAWA),
柏野牧夫(Makio
KASHINO)
感覚情動研究グループ(Perception
感覚情動研究グループ(Perception
andandEmotionEmotionResearchResearch
Group)
Group)
感覚情動研究グループ(Perception
andEmotionResearch
Group)

-47-

人
間
情
報
研
究
部

さわるイリュージョン
さわるイリュージョン
さわるイリュージョン

27～「錯触」が明らかにする触覚の情報処理～～「錯触」が明らかにする触覚の情報処理～～「錯触」が明らかにする触覚の情報処理～～「錯触」が明らかにする触覚の情報処理～～「錯触」が明らかにする触覚の情報処理～～「錯触」が明らかにする触覚の情報処理～
Touchable
Touchable
Illusions
Illusions
Touchable
Illusions
Touchable
Touchable
Illusions
Illusions
Touchable
Illusions-- Tools
forUnderstanding
Human
TactilePerception-- ---Tools
for
Understanding
Human
TactilePerception---Tools
Understanding
Human
TactilePerception
Tools
forforUnderstanding
Human
TactilePerception
Tools
for
Understanding
Human
TactilePerception
Tools
for
Understanding
Human
TactilePerception
背景・課題：触覚にも錯覚があり錯触といいます．錯触が私たちに教えてくれるのは，触覚に備わってい背景・課題：触覚にも錯覚があり錯触といいます．錯触が私たちに教えてくれるのは，触覚に備わってい背景・課題：触覚にも錯覚があり錯触といいます．錯触が私たちに教えてくれるのは，触覚に備わっている高度な情報処理です．私たちは皮膚に触れたものを単に感じているだけではありません．皮膚から得らる高度な情報処理です．私たちは皮膚に触れたものを単に感じているだけではありません．皮膚から得らる高度な情報処理です．私たちは皮膚に触れたものを単に感じているだけではありません．皮膚から得られた情報から効率よく世界を把握するための巧妙な仕組みが，私たちの脳には備わっているのです．
れた情報から効率よく世界を把握するための巧妙な仕組みが，私たちの脳には備わっているのです．
れた情報から効率よく世界を把握するための巧妙な仕組みが，私たちの脳には備わっているのです．
アプローチ：私たちがこれまでに研究してきた錯触を中心に，関連する錯触や古典的な錯触を展示して体アプローチ：私たちがこれまでに研究してきた錯触を中心に，関連する錯触や古典的な錯触を展示して体アプローチ：私たちがこれまでに研究してきた錯触を中心に，関連する錯触や古典的な錯触を展示して体験していただきます．それらの錯触から明らかになった脳の仕組みについて解説します．また，触覚と他験していただきます．それらの錯触から明らかになった脳の仕組みについて解説します．また，触覚と他験していただきます．それらの錯触から明らかになった脳の仕組みについて解説します．また，触覚と他の感覚（視覚や聴覚）との関わりについても紹介します．
の感覚（視覚や聴覚）との関わりについても紹介します．
の感覚（視覚や聴覚）との関わりについても紹介します．
到達点：普段なかなか気がつかない錯触を実際に触れて体験することができます．また，錯触の体験を通到達点：普段なかなか気がつかない錯触を実際に触れて体験することができます．また，錯触の体験を通到達点：普段なかなか気がつかない錯触を実際に触れて体験することができます．また，錯触の体験を通じて触覚についての理解を深めることができます．錯触から得られた知見は，五感通信を通じた触覚情報
じて触覚についての理解を深めることができます．錯触から得られた知見は，五感通信を通じた触覚情報
じて触覚についての理解を深めることができます．錯触から得られた知見は，五感通信を通じた触覚情報の伝達や，錯触を利用したエンターテイメント等への応用が期待できます．
の伝達や，錯触を利用したエンターテイメント等への応用が期待できます．
の伝達や，錯触を利用したエンターテイメント等への応用が期待できます．
止まったものが動いて感じる？
止まったものが動いて感じる？
止まったものが動いて感じる？

自分の手はどっち？
自分の手はどっち？
自分の手はどっち？

いろいろな
いろいろな
いろいろな
錯触
錯触
錯触
手が滑らかになる？
手が滑らかになる？
手が滑らかになる？

音を聞くだけでくすぐったい？
音を聞くだけでくすぐったい？
音を聞くだけでくすぐったい？
触覚で温度感覚が変わる？
触覚で温度感覚が変わる？
触覚で温度感覚が変わる？

人
間
情
報
研
究
部

文献（References）
文献（References）
文献（References）

北川
北川
北川

Photo
Photo
Photo

[1][1][1]
Kitagawa,
Kitagawa,
Igarashi
Igarashi& Kashino.
Kashino.
J Exp
Exp
Hum
Hum
Percept
Percept
Perform,
Perform,
35,35,
35,
1784-1790,
1784-1790,
2009.
2009.
Kitagawa,
Igarashi&&Kashino.
JJExp
Hum
Percept
Perform,
1784-1790,
2009.
[2][2][2]
Ho,Ho,
Ho,
Watanabe,
Watanabe,
Ando
Ando& Kashino.
Kashino.
J Neurosci
Neurosci, 31,
31,
pp.pp.
pp.
208-213,208-213,
2011.
2011.
Watanabe,
Ando&&Kashino.
JJNeurosci,,31,
208-213,2011.
[3][3][3]
Ho,Ho,
Ho,
Watanabe,
Watanabe,
Ando
Ando& Kashino.
Kashino.
Atten
Atten
Percept
Percept
Psychophys,
Psychophys,
72,72,
72,
1666-1675,
1666-1675,
2010.
2010.
Watanabe,
Ando&&Kashino.
Atten
Percept
Psychophys,
1666-1675,
2010.
情報処理学会論文誌
情報処理学会論文誌[4][4][4]
渡邊，福沢，梶本，安藤.
渡邊，福沢，梶本，安藤.
,
49,
,
49,
3542-3545,
3542-3545,
2008.
2008.
渡邊，福沢，梶本，安藤. 情報処理学会論文誌, 49, 3542-3545, 2008.
計測と制御
計測と制御
[5][5][5]
安藤，渡邊，雨宮，前田.
安藤，渡邊，雨宮，前田.
, 47,
47,
582-586,582-586,
2008.
2008.
計測と制御
安藤，渡邊，雨宮，前田.
,,47,582-586,
2008.

HOHO
HO
連絡先（Contact
連絡先（Contact
information）
information）
連絡先（Contact information）

北川
北川
智利
智利
(Norimichi(Norimichi
KITAGAWA),KITAGAWA),
ホー
ホー
シンニ
シンニ
(Hsin-Ni(Hsin-Ni
HO),
HO),
北川
智利
(Norimichi
KITAGAWA),ホーシンニ(Hsin-Ni
HO),

渡邊
渡邊
淳司
淳司
(Junji(JunjiWATANABE)
WATANABE)渡邊淳司(JunjiWATANABE)
渡邊
渡邊
渡邊

感覚情動研究グループ（Perception
感覚情動研究グループ（Perception
andandEmotionEmotionResearchResearch
Group）
Group）
感覚情動研究グループ（Perception
andEmotionResearch
Group）-48-

28

サブリミナル効果から知る心のメカニズム
サブリミナル効果から知る心のメカニズム
Subliminal
Subliminal Perception
Perception andand Underlying
Underlying Mechanism
Mechanism ofof Mind
Mind
背景・課題：観察者にあるパターンを何回もサブリミナル提示した後に，そのパターンが好きかどうかを
背景・課題：観察者にあるパターンを何回もサブリミナル提示した後に，そのパターンが好きかどうかを聞きます．すると観察者は，「見た」という意識体験がないにも関わらず，そのパターンを好ましいと判聞きます．すると観察者は，「見た」という意識体験がないにも関わらず，そのパターンを好ましいと判断することがあります．このような効果をもたらす脳や心の仕組みについては分かっていません．
断することがあります．このような効果をもたらす脳や心の仕組みについては分かっていません．
アプローチ：
アプローチ： 視覚パターンをサブリミナル提示すると同時に，観察者の瞳孔径を測定します．瞳孔径は自視覚パターンをサブリミナル提示すると同時に，観察者の瞳孔径を測定します．瞳孔径は自律神経系により制御され，観察者の心的負荷を反映します．パターンを好ましいとする観察者の判断が心律神経系により制御され，観察者の心的負荷を反映します．パターンを好ましいとする観察者の判断が心的負荷の低下によりもたらされるのであれば，瞳孔径と観察者の判断には関連性があるはずです．
的負荷の低下によりもたらされるのであれば，瞳孔径と観察者の判断には関連性があるはずです．
到達点：サブリミナル提示したパターンの内容に基づいて瞳孔径は変化しました．また，サブリミナル提
到達点：サブリミナル提示したパターンの内容に基づいて瞳孔径は変化しました．また，サブリミナル提示されたパターンをより好ましいと感じた観察者の瞳孔径は，そうと感じなかった場合よりも縮小しまし
示されたパターンをより好ましいと感じた観察者の瞳孔径は，そうと感じなかった場合よりも縮小しました．このような生体反応の計測から，後でそのパターンが好きになるかを予測することが可能になります．
た．このような生体反応の計測から，後でそのパターンが好きになるかを予測することが可能になります．
Step
Step 2-1：閾下提示されたパターンと2-1：閾下提示されたパターンと提示されなかったパターンとを比較
提示されなかったパターンとを比較

Step
Step 1：閾下（サブリミナル）に
1：閾下（サブリミナル）にパターンを提示（繰り返し20回）
パターンを提示（繰り返し20回）

結果：閾下提示されたパターンをより
結果：閾下提示されたパターンをより好む，あるいは高い点数を与える傾向
好む，あるいは高い点数を与える傾向

Step
Step 2-2：各パターンの好み度合いを2-2：各パターンの好み度合いを
点数で報告
点数で報告

用意する
用意する

閾下単純接触効果閾下単純接触効果閾下単純接触効果
Subliminal
mere exposure
effectSubliminal
Subliminal mere
mere exposure
exposure effecteffectパターン提示パターン提示（8ミリ秒）（8ミリ秒）
時間
時間

仮説：繰り返し見ることによる認知的
仮説：繰り返し見ることによる認知的流暢性の高まり（心的負荷の低下）／
流暢性の高まり（心的負荷の低下）／
繰り返し見ることによる安心感の醸成
繰り返し見ることによる安心感の醸成→「好ましさ」へと誤帰属→「好ましさ」へと誤帰属

マスク提示
マスク提示
（500ミリ秒）（500ミリ秒）

瞳孔径とサブリミナル効果との関係
瞳孔径とサブリミナル効果との関係パターンを閾下で見ている時の瞳孔径を計測する
パターンを閾下で見ている時の瞳孔径を計測する
正
正
規
規
し
し
た
た
瞳
瞳
孔
孔
径
径

全被験者
全被験者
繰り返し数
繰り返し数

1名の被験者
1名の被験者
瞳
瞳
孔
孔
径
径
（mm）
（mm）

特に好ましいと特に好ましいと判断しなかった
判断しなかった
被験者
被験者

正
正
規
規
し
し
た
た
瞳
瞳
孔
孔
径
径

結
結 論
論
１．心的負荷の低下がサブリミナ
１．心的負荷の低下がサブリミナ
ル効果を引き出す
ル効果を引き出す
２．サブリミナル効果の出方は，
２．サブリミナル効果の出方は，見ている時の瞳孔径に反映される
見ている時の瞳孔径に反映される
３．瞳孔径の計測から，将来好き
３．瞳孔径の計測から，将来好きになるかを予測することが可能にになるかを予測することが可能になる
なる

閾下提示された
閾下提示された
パターンを
パターンを
好ましいと
好ましいと
評価した被験者
評価した被験者
繰り返し数
繰り返し数

時間（秒）
時間（秒）

文献（References）
文献（References）

Photo

[1]
[1] Yoshimoto,
Yoshimoto, S.,
S., Imai,Imai, H.
H. && Takeuchi,
Takeuchi, T.
T. “Underlying“Underlying mechanism
mechanism ofof subliminal
subliminal mere
mere
exposure
exposure effecteffect –When–When your
your pupil
pupil constricts,
constricts, you
you will
will like
like what
what you
you unconsciously
unconsciouslysee–”,
see–”, ASSC15
ASSC15[2][2] Takeuchi,
Takeuchi, T.,
T., Yoshimoto,
Yoshimoto, S.,
S., Shirama,
Shirama, A.,
A., Lo,Lo, S.
S. && Imai,Imai, H.
H. “Forming“Forming preference
preference totosubthreshold
subthreshold visualvisual patterns
patterns estimatedestimated by
by pupil
pupil response”
response” ECVP2011
ECVP2011
連絡先（Contact
連絡先（Contact information）
information）

白間 綾（Aya SHIRAMA）
感覚情動研究グループ（Perception
感覚情動研究グループ（Perception andand Emotion
Emotion Research
Research Group）
Group）

-49-

人
間
情
報
研
究
部

29

流れる模様で文字をすらすら流れる模様で文字をすらすら～～
無意識的視覚・運動系の働き～～無意識的視覚・運動系の働き
無意識的視覚・運動系の働き～～
SmoothWriting
by
Optic
Flow
SmoothWriting
by
Optic
Flow
Smooth Writing by Optic Flow---HowHow
the
Implicit
Visuomotor
SystemWorks
HowthetheImplicit
ImplicitVisuomotor
VisuomotorSystem
SystemWorks
Works---

背景・課題：
背景・課題：通信の遅れが避けられない遠隔操作等では，表示の遅れにより，動きにくいものを操作して通信の遅れが避けられない遠隔操作等では，表示の遅れにより，動きにくいものを操作しているかのような感覚が生じることが知られています．この抵抗感は，様々なインタラクティブなネット
いるかのような感覚が生じることが知られています．この抵抗感は，様々なインタラクティブなネット
ワークサービスの品質を劣化させる要因となっており，これを軽減する技術の開発が望まれています．
ワークサービスの品質を劣化させる要因となっており，これを軽減する技術の開発が望まれています．
アプローチ：
アプローチ：この問題に対する既存のアプローチはシステムの挙動を予測することで表示の遅れを解消す
この問題に対する既存のアプローチはシステムの挙動を予測することで表示の遅れを解消する方法です．しかし，この方法は実装が難しく，予測可能なシステムにしか利用できません．そこで，る方法です．しかし，この方法は実装が難しく，予測可能なシステムにしか利用できません．そこで，
我々は流れる模様で無意識的に腕を加速させ，遅れの感覚を軽減する手法を開発しました．
我々は流れる模様で無意識的に腕を加速させ，遅れの感覚を軽減する手法を開発しました．
到達点：
コンピュータ上に文字を書く実験で，表示遅れによる抵抗感を，流れる模様を表示することで軽
到達点：コンピュータ上に文字を書く実験で，表示遅れによる抵抗感を，流れる模様を表示することで軽減できることを示しました．人の脳に備わる様々な無意識的な運動制御の仕組みを適切に利用すれば，簡減できることを示しました．人の脳に備わる様々な無意識的な運動制御の仕組みを適切に利用すれば，簡単な実装で，人の操縦運動やその操作感を改善できる可能性があることが分かりました．
単な実装で，人の操縦運動やその操作感を改善できる可能性があることが分かりました．
何ができた？
何ができた？

仕組み
仕組み

カーソルの動きが遅れると，抵抗感が生じて，書字が乱れま
カーソルの動きが遅れると，抵抗感が生じて，書字が乱れます．そこで書字運動にしたがって背景パターンを流すことで，す．そこで書字運動にしたがって背景パターンを流すことで，カーソル遅れによる抵抗感を軽減する技術を開発しました．
カーソル遅れによる抵抗感を軽減する技術を開発しました．
模様
カーソルの軌跡
きれいにすらすら模様 カーソルの軌跡
きれいに
すらすら
書けない
書ける！
書けない
書ける！
抵抗感！
抵抗感！

模様
模様
流れ
流れ

模様の
模様の
流れ
流れ
手が
手が
加速
加速

流れる模様が画面に表示されると，流れる模様が画面に表示されると，腕がその方向に無意識的に動く
腕がその方向に無意識的に動く応答（視覚誘導性腕応答）が知ら応答（視覚誘導性腕応答）が知られています．我々が発見したこのれています．我々が発見したこの
潜在的な感覚運動の仕組みを利用
潜在的な感覚運動の仕組みを利用
し，操作者の腕を加速することでし，操作者の腕を加速することで遅れを感じにくくしています．
遅れを感じにくくしています．

遅れ＋流れ
遅れあり
遅れなし
遅れ＋流れ
遅れあり
遅れなし
遅れに伴う抵抗感を軽減する効果を確認しました．
遅れに伴う抵抗感を軽減する効果を確認しました．
実験結果
実験結果
また，遅れによる文字の行き過ぎ量が模様の流れに
また，遅れによる文字の行き過ぎ量が模様の流れによって小さくなりました．
よって小さくなりました．
抵抗感
抵抗感
軽減
どんなことに利用できる？
軽減
どんなことに利用できる？

文字を書くシステムに限らず，文字を書くシステムに限らず，ロボットの遠隔操作やロボットの遠隔操作やネットワークゲーム等
ネットワークゲーム等
様々な遅れを伴うシステムの様々な遅れを伴うシステムの操作感を改善するための利用が考えられます．
操作感を改善するための利用が考えられます．

行き過ぎ
行き過ぎ
量軽減
量軽減

人
間
情
報
研
究
部

ShinyaShinyaTakamuku
Takamuku

文献（References）
文献（References）[1][1] 高椋慎也,
高椋慎也,五味裕章
五味裕章(2011)(2011)視覚運動刺激を利用した遅延視覚フィード
視覚運動刺激を利用した遅延視覚フィード
バックに伴う動作抵抗感の軽減.
バックに伴う動作抵抗感の軽減.ニューロコンピューティング研究会.
ニューロコンピューティング研究会.
[2][2] Gomi
GomiH,
H,Abekawa
AbekawaN,
N,Nishida
NishidaSS(2006)(2006)Spatiotemporal
SpatiotemporalTuning
TuningofofRapid
Rapid
Interactions
Interactionsbetween
betweenVisual-Motion
Visual-MotionAnalysis
AnalysisandandReaching
ReachingMovement.
Movement.J.J.
Neurosci.
Neurosci.26:5301-5308.
26:5301-5308.
連絡先（Contact
連絡先（Contactinformation）
information）

高椋
高椋慎也
慎也(Shinya(ShinyaTAKAMUKU)，五味TAKAMUKU)，五味裕章
裕章(Hiroaki(HiroakiGOMI)
GOMI)
Hiroaki
Hiroaki
Gomi
Gomi

人間情報研究部
人間情報研究部感覚運動研究グループ(Sensory
感覚運動研究グループ(Sensoryand
andMotor
MotorResearch
ResearchGroup)Group)-50-

ご希望の場所へ手を引いてご案内
ご希望の場所へ手を引いてご案内
ご希望の場所へ手を引いてご案内

30～ぶるなび錯覚を利用した経路誘導～～ぶるなび錯覚を利用した経路誘導～～ぶるなび錯覚を利用した経路誘導～～ぶるなび錯覚を利用した経路誘導～
Guide
Guide
You
to
the
Desired
Place
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Desired
Place
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tothe
theDesired
DesiredPlace
Place-- -Route
Navigation
byPseudo-Attraction
Force“Buru-Navi”---Navigation
byPseudo-Attraction
Force"Buru-Navi“
RouteNavigation
byPseudo-Attraction
Force“Buru-Navi”-RouteRoute
Navigation
byPseudo-Attraction
Force"Buru-Navi“
背景・課題：
背景・課題：一般的に力を提示する装置は発生した力の反力を受けるため，装置を外部に固定できない携
一般的に力を提示する装置は発生した力の反力を受けるため，装置を外部に固定できない携
帯機器では引っ張られる感覚は作り出せませんでした．そのため，携帯端末を用いた歩行者ナビゲーショ
帯機器では引っ張られる感覚は作り出せませんでした．そのため，携帯端末を用いた歩行者ナビゲーショ
ンでは主に視聴覚的な指示手段が使われ，触覚等で直感的に指示する手段はほとんどありませんでした．
ンでは主に視聴覚的な指示手段が使われ，触覚等で直感的に指示する手段はほとんどありませんでした．
アプローチ：
アプローチ：人間の感覚・知覚の非線形特性をうまく利用すると，一方向に強く素早く，その反対方向に
人間の感覚・知覚の非線形特性をうまく利用すると，一方向に強く素早く，その反対方向に
弱くゆっくりとおもりを動かすことで，強く速い方に連続的に引っ張られているように感じさせることが
弱くゆっくりとおもりを動かすことで，強く速い方に連続的に引っ張られているように感じさせることができます．本研究では，この感覚を生むことができる装置を発展させ，歩行ナビに適用しました．
できます．本研究では，この感覚を生むことができる装置を発展させ，歩行ナビに適用しました．
到達点：
到達点：八方位への牽引力感覚が提示が可能な携帯端末装置を作り，視覚障がい者の歩行支援のための力
八方位への牽引力感覚が提示が可能な携帯端末装置を作り，視覚障がい者の歩行支援のための力覚方向提示装置としての実証実験を行いました．その結果をもとに，新たな試作機として回旋式で牽引力
覚方向提示装置としての実証実験を行いました．その結果をもとに，新たな試作機として回旋式で牽引力
感覚の方向を変えて提示可能な装置を設計開発し，歩行者ナビゲーションシステムに組み込みました．
感覚の方向を変えて提示可能な装置を設計開発し，歩行者ナビゲーションシステムに組み込みました．

・特定の方向へ引っ張られるような感覚によって直感的な歩行者ナビを実現
・特定の方向へ引っ張られるような感覚によって直感的な歩行者ナビを実現
・ナビゲーションや方向指示のための事前のトレーニングが不要
・ナビゲーションや方向指示のための事前のトレーニングが不要
大きさ：φ120
大きさ：φ120x x2121mmmm
重さ：260
重さ：260g g
提示：牽引力+トルク感覚
提示：牽引力+トルク感覚
方位：水平面360度
方位：水平面360度

ナビゲーションイメージ
ナビゲーションイメージ

利用シーン
利用シーン
・視覚障がい者の道案内
・視覚障がい者の道案内
・携帯ゲーム端末や家庭用ゲーム機への組み込み
・携帯ゲーム端末や家庭用ゲーム機への組み込み
・外国人観光客等への言語によらないガイド
・外国人観光客等への言語によらないガイド

今後の展望
今後の展望
・屋外での歩行者ナビゲーションシステムへの拡張
・屋外での歩行者ナビゲーションシステムへの拡張
・歩行中の適切な力覚提示タイミングの評価
・歩行中の適切な力覚提示タイミングの評価
・知覚特性を考慮した指示方法の検討
・知覚特性を考慮した指示方法の検討
・刺激の設計による強弱の表現
・刺激の設計による強弱の表現
雨宮
雨宮

文献（References）
文献（References）[1][1]Tomohiro
TomohiroAmemiya,Amemiya,Hisashi
HisashiSugiyama,
Sugiyama,“Orienting“OrientingKinesthetically:
Kinesthetically:AAHaptic
HapticHandheldHandheldWayfinder
Wayfinderfor
forPeople
Peoplewith
withVisual
VisualImpairments”,
Impairments”,ACM
ACMTransactions
Transactionsonon
Accessible
AccessibleComputing,Computing,Vol.
Vol.3,3,No.
No.2,2,Article
Article6,6,pp.
pp.1-23,
1-23,2010.
2010.

連絡先（Contact
連絡先（Contactinformation）
information）

雨宮
雨宮智浩
智浩(Tomohiro(TomohiroAMEMIYA)，五味AMEMIYA)，五味裕章
裕章(Hiroaki(HiroakiGOMI)
GOMI)
五味
五味

感覚運動研究グループ（Sensory
感覚運動研究グループ（Sensoryand
andMotor
MotorResearch
ResearchGroup）
Group）

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人
間
情
報
研
究
部

研究企画担当の紹介

研究企画担当Research Planning Section
吉田研究企画担当とは•コミュニケーション科学基礎研究所（CS研）の戦略立案，計画策定，広報活動，人材育成，採用等に携わっています．

納谷部写真（部長＋補佐）•CS研は，NTTの情報系基礎研究を担う組織であり，学術貢献，社会貢献，事業貢献の三つを大きな柱としています．
•世界の研究拠点を目指して，国籍，分野を超えた多様な人材の確保とともに，基礎研究を企画担当
推進するための環境の充実にも力を入れています．
研究総括担当http://www.kecl.ntt.co.jp/rps/index-j.html

前田研究推進担当主席研究員：前田 英作
Eisaku MAEDA
主幹研究員：納谷 太
Futoshi NAYA
主任研究員：吉田 仙
Sen YOSHIDA【研究成果の広報】 （お問い合わせ窓口：研究推進担当）
CS研の研究成果に関する取材，展示協力，デモンストレーションにご協力します．

【研究成果の展開】 （お問い合わせ窓口：研究推進担当）
CS研の研究成果に関する技術の成果提供，技術開示を行います．
【共同研究】（お問い合わせ窓口：研究推進担当）
海外，国内の主要大学，研究機関，民間企業との共同研究を積極的に行っています．

【採用】（お問い合わせ窓口：研究総括担当）
契約研究員（Research Associate (RA) ・Research Specialist (RS) ）：研究に対する熱い情熱と優れた能力を有する方に，研究専門職として研究に専念できる環境を提供します．現在，海外からの９名を含め１５名が在籍中です．
正社員（新卒採用・中途採用）：
知的好奇心が旺盛で，未知の分野へチャレンジしていく方を採用しています．
研究開発，組織運営の核人材として期待しています．
【本件連絡先】 TEL:0774-93-5020

E-mail
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本吉

平松

櫻田

渡部

坂野

NTTコミュニケーション科学基礎研究所
オープンハウス2011実行委員会（実行委員長） 平松 薫
（副 委 員 長） 坂野 鋭
（委員） 本吉 勇／小林 哲生／櫻田 英樹／渡部 晋治

小林