N T T コミュニケ ー ション 科 学 基 礎 研 究 所

オープンハウス 2017

1

6/

木

12:00〜17:30

2

6/

入 場 無 料・事
事前登録不要金

9:30〜16:00

会 場 : NT T 京阪 奈ビル
奈
京都府相楽郡精華町光台2-4（けいはんな学研都市）
京都府相楽郡精華町光台2
京（け はんな学研都市）

ご あ い さ つ「オープンハウス20 1 7」へようこそ

N T T コミュニケーション科学基礎研究所

所長

前田

英作

NTT コミュニケーション科学基礎研究所「オープンハウス2017」へご来場頂き、心より御礼申し上げます。
情報分野の基礎研究を担う組織としてNTT コミュニケーション科学基礎研究所が設立されてから、26年が経ちました。この間に多くの研究成果が生まれ、少しずつではありますが実社会で活躍している技術も増えています。
しかしながら、夜が明け朝日が昇る頃には、新しい次の地を探し求め彷徨していくことも基礎研究の使命であります。

こうした視点に立ち、私たちコミュニケーション科学基礎研究所では、２種類の研究に取り組んでいます。一つは、時代を創る研究です。５年後、１０年後に実となる技術を育て、知見を積み上げていくことにより、新たな時代への準備を世界に先駆けて行います。
もう一つは、時代の要請に応える研究です。
これまで培ってきた技術と知見を利用して、私たちが今まさに直面している社会課題にも取り組んでいます。

NTTグループでは、人工知能（AI）のブランドcorevo®を立ち上げました。当研究所の成果はcorevo®を支える基盤となります。オープンハウス2017では、「データと学習の科
学」、「 計算と言語の科学」、「メディアの科学」、「コミュニケーションと人間の科学」の４領域について、最新の研究成果を幅広くご紹介いたします。二日間のささやかな企画ではありますが、ご来場の皆様にとって有益で愉しいひとときとなれば幸いに存じます。

オープンハウス 2017

01

目

次

ごあいさつ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・01
会 場 案 内 図 ／ 講 演 スケジュール・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・03
所長講演
AI×IoT×BigData時代における基礎研究

科学と工学の融合による研究プロセスの新しいデザイン・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・04

招待講演
あしたのまちの100の風景

生活者発想によるシナリオプラニング・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・06

研究講演
ビッグデータに隠れた構造を見つけ出す 確率的潜在変数モデルに基づく知識発見・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・08
あなた専用のお手本映像で上達支援 深層学習によるメディア生成の可能性・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・10打てるバッターは何が違うのか？ 潜在脳機能からみた技の神髄・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・12
感じ方まで変わる？息と音の不思議な関係 呼吸と音の相互関係とその心理的効果 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・14

研究展示

17

データと学習の科学
01 車両によるスマートシティセンシング 車載型センサノードによる時空間都市イベント検知・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・18
02 都市における人の活動パターンとリズムを可視化 時空間統計に基づく都市データの解析・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・19
03 集団最適なナビをリアルタイムに実現 ベイズ的最適化に基づく効率的な誘導計画探索・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・20
04 プライバシーを保護しつつ人の動線を抽出 人流推定のための確率的行動モデル・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・2105 時間変化するデータのための安定した深層学習 Gated recurrent unitにおける学習安定化技術・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・22
06 グラフを用いてデータの関係を素早く発見 L1-グラフ構成法のための高速化アルゴリズム・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・23

計算と言語の科学
07 絶対に安全な共有伴を作れるか 今あるハードウェアで量子暗号の実現を図る・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・24
08 漏れなくデタラメです 物理乱数源のランダムさを損なわずに乱数ビットを安定供給・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・25
09 敷き詰めかたをすべて見つけます 厳密被覆問題の高速な全解列挙法・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・26
10 絵本はこどもの言葉の教科書 絵本コーパスと幼児の語彙獲得の関係を探る・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・27
11 ノンネイティブのためのリスニング支援 効率的な自動字幕表示法 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・28
12 あなた好みに翻訳する 接頭辞制約によるニューラル翻訳の制御・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・29
13 単語の意味や関係を賢く学習 開発者利便性が高い単語埋め込みベクトルの獲得法・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・30

メディアの科学14 照明光で目的の色だけをくっきり見せる スペクトル最適化による色彩強調・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・31
どちらも同時に楽しめます メガネなしでも二重に見えないステレオ映像生成法・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・32
15 ２Dと３D、16 あなた専用のお手本映像で上達支援 深層学習によるメディア生成の可能性・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・33
17 英語の発音をネイティブのように綺麗に変換 声道モデルと深層生成モデルを用いた統計的音声変換・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・34
18 現場の生音、高音質電話でクリアにお届け リアルタイム音源伝送向け低遅延・高音質符号化CLEAR ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・35
19 世界中の言葉を聞き分けます 多言語音声識別・認識技術・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・36
20 あなたの声に即座にあわせて音声認識 音声認識精度を高めるニューラルネットの高速適応技術・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・37
21 会話の流れを読んでみんなの声をうまく認識 頑健な音声処理を可能にする複数人発話区間推定技術・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・38

コミュニケーションと人間の科学
22 それっぽくしゃべるとは 発話リズム変換技術を用いた脳における音声情報処理の解明・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・39
23「自然な」音を調べて聴覚を理解する バイノーラル録音や空間残響に着目した聴覚再考・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・40
24 無意識の目の動きからココロを読む 微小眼球運動から潜在的な心を解読する技術・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・41
25 触り方と触り心地の深い関係 手の動きから触り心地を推定する・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・42
26 災害時の安否確認通話をつながりやすく 通話時間の自発的短縮を促す発信規制法・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・43
27 脳科学とICTでアスリート脳を解明 Body-mind readingで推進するスポーツ脳科学・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・44「ぶるなび」
で連れてって 屋内・屋外・仮想空間での牽引感覚デバイス応用に向けて・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・45
28 私を
Ａ
Ｉ
と議論
：
都市と田舎、
永住するならどっち？ 議論構造に基づき論拠提示や反論を行う議論対話システム・・・・・・・・・・46
29

c o r e v o NTTグループのAI技術・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・48

02

オープンハウス 2017

会場案内図／講演スケジュール

講演中継会場
資料コーナー

講演中継会場06 07 08
05
09
04
03
11
12 13
02
01
10
15 16
14

27
休憩スペース
喫煙所

展示会場
17
18

19
22

28

26

20 21
23
24

25

29

講演会場

簡易休憩コーナー

講 演 スケ ジュー ル

6月1日（木）

6月2日（金）

所長講演

研究講演

13：20〜13：50

11：00〜11：40

AI×IoT×BigData時代における基礎研究

あなた専用のお手本映像で上達支援

科学と工学の融合による研究プロセスの新しいデザイン
コミュニケーション科学基礎研究所 所長

前田

深層学習によるメディア生成の可能性

英作

招待講演

メディア情報研究部

金子

卓弘

柏野

牧夫

研究講演

14：00〜15：00

13：00〜13：40

あしたのまちの100の風景

打てるバッターは何が違うのか？

生活者発想によるシナリオプラニング
博報堂生活総合研究所 上席研究員

潜在脳機能からみた技の神髄
酒井

崇匡

研究講演

スポーツ脳科学プロジェクト
研究講演

15：30〜16：10

13：50〜14：30

ビッグデータに隠れた構造を見つけ出す

感じ方まで変わる？息と音の不思議な関係

確率的潜在変数モデルに基づく知識発見
上田特別研究室

岩田

具治

呼吸と音の相互関係とその心理的効果
守谷特別研究室佐藤

オープンハウス 2017尚03

所 長 講 演

AI×IoT×BigData時代における基礎研究〜科学と工学の融合による研究プロセスの新しいデザイン〜
B a s ic Res ea r c h i n t he A g e o f A I×Io T×B i g D a t a〜 New Des ign o f R& D Pro c e sse s by t he Blending of Science and En gineering 〜

N TT コミュニケーション科 学 基 礎 研 究 所 所長

前田
A I×I o T×B i g D a t aが 生 みだす未 来英作

E i s a ku Ma ed a

解 読・探 索・デザイン

AI（人工知能）として総称される新しい情報技術、IoT（Inter-実世界にある森羅万象（人・もの・環境）のあらゆるものから

net of Things）という新しい情報インフラ、BigDataと呼ばれるデータが取得され、解読、探索、デザインという情報循環の過程

これまでにない量と質を有するデータ群、
この三つが重なることを経て、実社会にフィードバックされます。人が書き記した文字、により、世界が大きく変わろうとしています。
しかしながら、
これか行動、発話、画像、音声、生体反応、筋活動、脳活動など、人にらどのような技術とサービスが現れるのか、今私たちが予見でき

関わるあらゆるデータから知能のモデル化が行われます。そのているのは恐らくそのごく一部に過ぎません。その可能性と社会過程で、知能が様々な形で分解、再構成されて知能の部品化に与える影響について、
さらにアイデアと知恵を絞ることが求めが進み、市場経済の中で商品として扱われる時代が早晩到来られています。AI×IoT×BDが生みだす世界の技術基盤は、情するに違いありません。

報を“正確に”複製することを可能にした「情報のデジタル化」と、情報を“容易”に集積・拡散することを可能にした「世界のネットワーク化」の二つにあります。この基盤の上に、機械学習をはじめとした情報を処理するアルゴリズムが載ることにより、
新しい未来が生まれようとしています。

今まで純粋科学と工学は独立な学問として研究が行われてきました。
しかし、先に述べた変化の中でこの構図も大きく変わりつつあります。センシングの低廉化と知能化により、様々な分
野の基礎科学データが短時間で大量に取得できるようになり、処理・解析の信頼度が増すことにより工学への活用が容易にな

04

オープンハウス 2017

所 長 講 演

りました。一方、信号処理・データ解析などの工学領域では、生音やカメラの画像を見るのでなくて、解読された様々な情報をこ

データを読み取る力や実験計画のデザインなど実験科学のス

こで見ることができ、さらにその情報を操作、制御することも可

キルが必要になってきています。前者は科学の工学化、後者は能になります。今すでに、2~3歳の子どもたちがタブレットをい

工学の科学化と呼べるかも知れません。科学から工学、工学か

じってYouTubeなどを見るようになっています。それと同じよう

ら社会実装、
さらにそこから科学へのフィードバックに至るルーに、ごく普通の市井の人がタブレットを使って実世界を“操作”でプが、太くかつ短時間で回るようになりました。そのため、牧歌的きる時代が来るかも知れません。その良し悪しはおくとして、情に行われていた一部の科学研究でさえ全体の経済性を視野に報の民主化とはそういうことも指し示しています。

いれた研究戦略の立案が必要になりつつあります。

実 世 界を操 作するのは 誰 か
ブームとしてのAIはいずれ沈静化するでしょう。
しかし、技術開発そのものは緩やかにではあるが確実に進みます。その究極の将来像はどのようなものでしょうか。人工知能の父と呼ばれる
マービン・ミンスキー（Marvin Minsky）
がかつて知能の秘密を知りたくて脳の中をのぞこうとしたように、専門家でない普通の人が世界の情報を手軽に見ることができるようになるでしょう。

関 連 文 献[1] 前田英作, “通信からコミュニケーションへ データの時代におけるパラダイムの変容,” NTT技術ジャーナル, Vol. 28, No. 9, pp. 6-8, 2016．
（【特集】
コミュニケーションの未来を描く基礎研究，http://www.ntt.co.jp/journal/1609/special.html）[2] 前田英作, “情報科学技術を抱きしめて 世界の解読、探索とデザイン,” NTT技術ジャーナル , Vol. 27, No. 9, pp. 8-9, 2015.（【特集】未来への羅針盤としてのコミュニケーション技術，http://www.ntt.co.jp/journal/1509/special.html）[3] 前田英作, “基礎研究は「時代」
とともに在り,” NTT技術ジャーナル , Vol. 26, No. 9, pp. 12-15, 2014.（【特集】コミュニケーション科学の新展開，http://www.ntt.co.jp/journal/1409/special.html）[4] 前田英作, “音声・言語・聴覚の最先端研究が拓くコミュニケーションの未来,” NTT技術ジャーナル , Vol. 25, No. 9, pp. 12-13, 2013.（【特集】
こころまで伝わるコミュニケーションを支える音声言語と聴覚研究の最前線，http://www.ntt.co.jp/journal/1309/special.html）

オープンハウス 201705

招 待 講 演

あしたのまちの100の風景
生活者発想によるシナリオプラニング
Fo u r s cena r i o s o f fut ur e c i t y

博報堂生活総合研究所

上 席 研 究員

H a k u ho d o I n s ti tu te of Li f e a n d Li v i n g

酒井

R & D D i r e c to r

崇 匡 Ta k a ma s a S a k a i

プ ロフィー ル
2005年

早稲田大学政治経済学部経済学科卒業

2005年

株式会社博報堂 第7プラニング局 ストラテジック・プラナー

2008年

株式会社博報堂 教育コミュニケーション推進室参画

2010年

株式会社博報堂 第二カンパニー マーケティング・プラナー

2012年

博報堂生活総合研究所

主任研究員

2016年

博報堂生活総合研究所

上席研究員

2005年よりマーケティングプラナーとして、教育、通信、外食、自動車、エンターテインメントなど諸分野でのブランディン
グ、商品開発、
コミュニケーションプラニングに従事。
2012年より博報堂生活総合研究所に所属し、日本およびアジア圏における生活者のライフスタイル、価値観変化の研究に従事。
専門分野はバイタルデータや遺伝情報など生体情報の可視化が生活者に与える変化の研究。
著書に『自分のデータは自分で使う マイビッグデータの衝撃』（ 星海社新書）。

06

オープンハウス 2017

MEMO

オープンハウス 201707

研 究 講 演

ビッグデータに隠れた構造を見つけ出す
確率的潜在変数モデルに基づく知識発見
Dis co vering hi d d e n st r u c t ur e i n b i g d a t a
K now led ge disc o v e ry ba se d o n p ro ba bili stic latent variable m ode ls

上田特 別 研 究 室

岩田

具 治 Tomo ha r u I w a ta

プ ロフィー ル
2001年慶應義塾大学環境情報学部卒業。2003年東京大学大学院総合文化研究科修士課程修了。同年日本電信電話株式会社入社。2008年
京都大学大学院情報学研究科博士課程修了 博士（情報学）。2012年から2013年にかけケンブリッジ大学客員研究員。現在、NTT コミュニケー
ション科学基礎研究所 主任研究員（特別研究員）。データマイニング、機械学習の研究に従事。2014年長尾真記念特別賞等受賞。情報処理学会、電子情報通信学会各会員。

インターネットやセンサの普及とともに膨大なデータを容易にこのような隠れた構造は有用な知識となります。例えば、たく

入手、蓄積できるようになってきています。
しかしながら、得られさんの研究論文から、同時に現れやすい代表的な単語のまとまたデータをそのまま眺めたとしても、どのような性質をもつのか、りをトピックとして抽出できれば、どのような研究が話題となってどのような価値があるのかを知ることは困難です。データから有いるかを知ることができます。またそのトピックを利用することで、用な知識を自動的に発見することはビッグデータ解析の大きな

単純なキーワード検索では得られない関連論文を探し出すこと課題となっています。

ができます。購買データから同じような商品を購入している顧客
グループを見つけ出せれば、グループ毎に特化したマーケティ

様々な場面で得られたデータを見てみると、隠れた構造をング戦略を練ることができます。

持っていることが多々あります。例えば、新聞記事では同じ記事
中に同時に現れやすい単語の集まりがあります。政治記事では隠れた構造を自動的に見つける方法として、潜在変数モデル

「首相」
と
「国会」
という単語が同時に現れやすいですし、スポーが注目されています。潜在変数モデルでは、観測データが生成

ツ記事では「サッカー」と「ゴール」が同時に現れやすいです。まされる過程において隠れた構造が重要な役割を果たしているとた、画像の場合、包丁が写っていたら、まな板も写っている可能考えます。具体的には、隠れた構造を観測することができない変性が高いです。ソーシャルネットワークでは友達の友達は友達数である「潜在変数」として表します。そして、その潜在変数にであることが多いですし、ＳＦ小説を買った人は次もＳＦ小説を買依存してデータが生成されるモデルを考えます。例えば、新聞記う可能性が高いです。

事が生成されるモデルの場合、
まず新聞記事の潜在変数であるトピックが決められ（政治トピック）、そのトピックに従ってその記事の単語が生成される（首相、国会、政策）、と考えます。

08

オープンハウス 2017

研 究 講 演
潜在変数モデルを使うことによって潜在変数からデータが生

本講演では、
まず上記の隠れた構造を発見するための確率成される過程を表現できますが、実際に与えられるのはデータな的潜在変数モデルに基づく技術の基礎を説明します。そして、ので、データから潜在変数を推定する逆問題を解く必要があり具体的なタスクにおけるモデルを紹介し、どのような場面でどのます。この逆問題を解くためにベイズ則という確率の基本的なようなモデルを用いればよいかの指針を示します。本技術は公式が利用できます。ベイズ則を利用することにより、潜在変数

様々な課題に適用できます。例えば、大量の文書から話題を見からデータを生成するモデルをもとに、与えられたデータに関す

つけ出す「トピック抽出」[1]、異なる店の顧客グループを対応付

る潜在変数を推定できます。ここで確率を基盤にすることによっけクロスドメイン推薦を可能にする「オブジェクトマッチング」て、不確実性を扱うことが可能になり、データに含まれるノイズ[2]、超高次元データをなるべく元データに含まれる本質的な構にも頑健な推定が可能になります。

造を保ったまま2次元空間に埋め込む「可視化」[3]、ユーザのイ
ンターネット上での活動履歴から影響力の強いユーザやユーザ

機械学習は「教師あり学習」と「教師なし学習」に大別できます。確率的潜在変数モデルによる隠れた構造の推定は「教師間の影響関係を推定する「影響ネットワーク推定」[4]に適用できます。

なし学習」になります。教師あり学習では、入力と出力のペアを大量に教師データとして用意して、ある入力に対応する出力を予測できるように学習します。学習データ作成のコストが高い場
合や、プライバシー保護等の理由で学習データが得られない場
合は、教師あり学習は利用できません。一方、教師なし学習は、
教師データなしで学習できるという利点があります。その反面、タスクに適したモデルを使わなければ、望ましい有用な結果を得ることができないため、モデルの設計が重要となります。

図1：隠れた構造に依存したデータの生成と、データに基づく
隠れた構造の推定

図2：異なる店の顧客グループを対応付けるオブジェクトマッチング

関 連 文 献[1] T. Iwata, T. Yamada, Y. Sakurai, N. Ueda, “Online multiscale dynamic topic models,” in Proc. 16th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), pp. 664-672, 2010.
[2] T. Iwata, J. Lloyd, Z. Ghahramani, “Unsupervised many-to-many object matching for relational data,” IEEE Transactions on
Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI), Vol. 38, No. 3, pp. 607-619, 2016.
[3] T. Iwata, T. Yamada, N. Ueda, “Probabilistic latent semantic visualization: Topic model for visualizing documents,” in Proc.
14th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), pp. 363-371, 2008.
[4] T. Iwata, A. Shah, Z. Ghahramani, “Discovering latent inﬂuence in online social activities via shared cascade Poissonprocesses,” in Proc. 19th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), pp.
266-274, 2013.

オープンハウス 201709

研 究 講 演

あなた専用のお手本映像で上達支援
深層学習によるメディア生成の可能性
G enera tive pe r so n al assi st an c e w i t h a u d i o a n d v i s u a l e x a m p l e s
D eep learning o p e n s the wa y t o in n o v a tive m edia generation

メディア情 報 研 究 部

金子

卓 弘 Ta k u hi r o K a n e k oプ ロフィー ル
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 メディア情報研究部 研究員。
2012年東京大学工学部卒業。2014年同大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了、2017年博士課程入学。2014年日本電信電話株式会社入社。コンピュータビジョン、画像処理、音声信号処理、機械学習の研究に従事。2012年日本機械学会畠山賞受賞。同年ICPR2012 Best
Student Paper Award受賞。電子情報通信学会会員。

深 層 学 習 の 広がり

したりといった方法がよくとられます。前者は個人に合った具体

近年、深層学習と呼ばれる技術の著しい発展により、少し前的な指示が得られる点、後者は自己解決できる点で有用ですまでは想像もつかなかったことが実現されつつあります。メディが、一方で、前者は詳しい人を探し出すことが難しく、後者は特

ア生成はその代表例であり、例えば、任意の乱数から本物と見定の個人を対象にしたものではないため自身のケースにうまく分けのつかないような画像を生成する技術など、世界中で驚く当てはまる情報を見つけ出すことが難しいという問題がありまような研究成果が報告され始めています。同じ深層学習でも、す。このような問題に対し、私たちは、前者の利点である「個人

数年前までは、画像識別や音声認識など比較的正解が明確な

性」
「具体性」
と後者の利点である「自己解決性」の両者を満た問題に対して精度を向上させる研究が主でしたが、近年は、深すものとして、「あなた専用のお手本映像の生成」
システムの実層学習ならではの表現能力の高さを活かし、新たな概念・モデ現を目指しています。

ル構造を導入することで、より複雑な問題も解決できるようになってきています。

あなた専 用 の お 手 本 映 像 の 生 成
上 達 支 援 のためのメディア 生 成

10

図１に提案システムのコンセプトを示します。このシステムで「ボールを速く投げたい」「英語をきれいに発音したい」「印象

は、ユーザが与えたメディア情報（画像や音声）を元に解析を行の良い表情にしたい」など「何かをしたい」という時に、「どうすれうことで「個人性」を実現し、具体的な指示や理想像を提示すば良いのかやり方が分からない…」といった経験は誰しもがしたることで「具体性」
を実現し、さらにこれらの処理を自動的に行うことがあるのではないでしょうか。このような時には、詳しい人にことで「自己解決性」を実現します。図２に、実際に私たちのグ教えを乞うたり、自身で書物やインターネットを頼りに情報を探ループが考案した表情改善のためのフィードバックシステム[1]オープンハウス 2017

研 究 講 演の動作例を示します。本システムでは、
まず、ユーザの顔表情を

題を解決するために、深層学習における新たな情報伝播方法をカメラで撮影して現状把握を行います。次に、この情報を元に考案し、多様な入力状態の理解と具体的な情報提示とを一体解析を行うことで各ユーザの現状に最適な理想状態を求め、ど的なモデルで実現することを可能にしました。

の顔パーツをどのぐらい修正すればよいかということを矢印で提示します。具体的な情報が与えられているので、ユーザはこの指示に従って顔パーツを動かすことで理想状態に近づくことができます。同じような方式は、上手な話し方の練習など、音声に対しても適用することができます。

深 層 学 習 によるメディア 生 成 の 今 後 の 展 望
上記のアプローチの伴は、システムがメディア生成を通して
いかにユーザに寄り添えるか、ということです。そのための必須技術として、私たちは、
インタラクティブに操作しながら理想像を探索・提示する方法[2]、肉声と見分けのつかない音声の合成

多 様な入 力 状 態 への 対 応と具 体 的な情 報 提 示

方法[3]なども考案してきています。これらは、上達支援だけにと

上記のようなシステムを実現するためには、二つの点で技術

どまらずユーザが思い描くようなメディアを生成するために無く的な難しさがありました。一つ目は多様な入力状態への対応でてはならない技術です。私たちは、どのようなものが生成できたす。このシステムが対象としている人は千差万別であり、最適なら嬉しいかという想像力と、深層学習を用いたメディア生成にフィードバックも個人ごとに異なります。従来のフィードバックシ

関する知見と経験とを積み重ねながら、将来的には、ユーザのステムはルールベースで入出力関係を定めるものが主で、多あらゆる要望に応えられる、極めて高品質なメディア情報を生様な入力状態に対応するためには数多くのルールを人手で作成できる技術の確立を目指しています。

成する必要がありました。二つ目の難しさは、入力に対して単に認識するだけではなく、それを元に具体的な情報提示を行う点です。従来の画像認識技術では、クラス（例えば表情）の識別
や特徴的な点（例えば顔パーツ）の検出などを行うことはできましたが、提示すべき情報の生成は困難でした。私たちは、
この問

⌮᝿ീ

Ⰻ࠸⾲᝟࡟
ࡋࡓ࠸͐

⏕ᡂ౛ձ
ᣦ♧ࡢᥦ♧

ከᵝ࡞ධຊ≧ែධຊ≧ែ࡟ᛂࡌ࡚
ࠕ࠾ᡭᮏᫎീࠖ⏕ᡂ

⮬ᕫゎỴᛶ

図1：
「あなた専用のお手本映像の生成」
システム（例：顔の表情改善の場合）┿㢦Ѝ➗㢦➗㢦ղࣇ࢕࣮ࢻࣂࢵࢡ⏕ᡂճᣦ♧㏻ࡾ࡟ಟṇ⏕ᡂ౛ղ⌮᝿ീࡢᥦ♧
ձ࣓࡛࢝ࣛ᧜ᙳ

ಶேᛶ

Ⰻ࠸➗㢦㸟

ලయᛶ

ཱྀඖࡢᣑ኱ᅗཱྀゅࡢୖ᪼ࢆ
▮༳࡛ᣦ♧

図2：表情改善のためのフィードバックシステムの動作例

関 連 文 献[1] T. Kaneko, K. Hiramatsu, K. Kashino, “Adaptive visual feedback generation for facial expression improvement with multi-task
deep neural networks,” in Proc. 24th ACM International Conference on Multimedia (ACMMM), pp. 327-331, 2016.
[2] T. Kaneko, K. Hiramatsu, K. Kashino, “Generative attribute controller with conditional ﬁltered generative adversarial
networks,” in Proc. 30th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017 (to appear).
[3] T. Kaneko, H. Kameoka, N. Hojo, Y. Ijima, K. Hiramatsu, K. Kashino, “Generative adversarial network-based postﬁlter for
statistical parametric speech synthesis,” in Proc. 42nd IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal
Processing (ICASSP), pp. 4910-4914, 2017.

オープンハウス 201711

研 究 講 演

打てるバッターは何が違うのか？
潜在脳機能からみた技の神髄
Wh a t is s p e c i al ab o ut e xc e l l e n t b a t t e r s ?
T he es s enc e o f ﬁ n e skills in the lig ht o f im plicit brain functions

スポーツ脳 科 学プロジェクト

柏野

牧 夫 M a k i o K a s hi n oプ ロフィー ル
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 上席特別研究員・スポーツ脳科
学プロジェクトPM。東京工業大学工学院情報通信系特任教授。東京大学大学院修士課程修了、博士(心理学)。専門は心理物理学・認知神経科学。スポーツ脳科学の他に、聴覚のメカニズム、自閉スペクトラム症の感覚特性、body-mind readingなどの研究に従事。日本音響学会理事。文部科学大臣表彰科学技術賞(研究部門) 受賞。著書に「空耳の科学̶だ
まされる耳、聞き分ける脳」（ヤマハミュージックメディア、2012）他。

高校通算本塁打60本という抜群の実績をひっさげて、期待

ドボールの恐怖や、チャンスに凡退して大ブーイングを浴びる不の大型新人としてプロ球界に入ったA選手。恵まれた体格から安などの強烈な精神的プレッシャーにもさらされています。まさ繰り出すスイングスピードは既に一軍トップクラス。
しかし試合に、知覚、意思決定、運動制御、情動といった脳科学の主要問になるとさっぱり打てず、二軍でくすぶる毎日。よくある話です。

題が、従来の単純化された実験室環境とはかけ離れた形で複レベルが高くなればなるほど、いわゆる身体能力だけでは通用

雑に絡み合っているのです。

しなくなります。逆に、体格や筋力では見劣りしても、素晴らしい活躍を見せる選手もたくさんいます。では、何が両者を分けるの

まず、バッティングでは、眼でボールの軌道を正確に捉えるこでしょうか。我々スポーツ脳科学プロジェクトでは、脳にその伴とが不可欠です。バッティング以前に、
そもそもモノを見るというがあると考えています[1]。

のは思いの外複雑な情報処理です。眼球の網膜では中心部と周辺部で特性が違っていて、形の細部は中心のごく狭い部分で12

野球のバッティングというのは、脳の情報処理という観点からしか捉えられませんが、動きに関しては周辺部の方がむしろ鋭敏

みると、きわめて高度な課題です。ハイレベルの野球であれば、です。日常生活では、視野全体で形も動きもはっきり見えている

投手の手からボールが離れてからホームベースを通過するまように感じていますが、実はこれはある種の錯覚です。ある時点で、速球ならば約0.4秒、遅い変化球なら約0.6秒。このわずかはこの位置、次の時点はこの位置というように眼球を素早く動かな時間内に、様々な球速や軌道で投じられるボールに対して、してサンプリングした、時間的にも空間的にも断片的な情報を

ホームベース上での到達点を予測し、打つ・打たないという意

脳が統合して、奥行きも含めた外界の全体像を再構成したもの

思決定をし、強くかつ正確にバットスイングをしなければなりませが「見えて」いるのです。その過程で、外界の物理的特性と知覚ん。
しかも、当たり所が悪ければ命にも関わるかもしれないデッ

される内容とが多かれ少なかれ乖離することは避けられません。

オープンハウス 2017

研 究 講 演
バッティングのようにきわめて時間的余裕のない状況では、

こうしてみると、バットを振る以前に、打者の優劣を決める要

上記の情報処理は一層困難になります。ボールの物理的軌道

因はいろいろあることがわかります。冒頭のA選手に欠けている

自体は、球速や回転数、回転軸などによって決まりますが、打者のは、まさにそのような部分なのではないでしょうか。スポーツ脳の感じるボールの変化や「キレ」というものは、物理的軌道だけ

科学プロジェクトでは、大学野球や社会人野球、女子ソフトボー

では決まりません。打者がどの時点でどこに眼球を向けてどのルなどの選手の協力を得て、投手と打者の脳や身体で何が起ような情報をサンプリングしているか、それを脳がどのように統きているか、優れた選手とそうでない選手はどこが違うのかを詳合しているかに強く依存します。スピードガンの数字は平凡なのしく調べています。その際、従来型の実験室での脳機能計測ににプロで活躍できる投手がいますが、彼らは、フォームや配球

加え、計測環境を整えたスマートブルペン、ヴァーチャルリアリ

で、打者の眼や身体の動きをうまくコントロールし、脳がボール

ティ環境、
さらには実際の試合と、目的に応じた多様な環境で、の軌道を正しく計算するのを困難にしていると考えられます。逆

身体動作、眼球運動、心拍、筋活動などの生体計測を行い、そに、打てる打者は、その手に乗らず、ボールの軌道を正確に捉えれらの背 後にある脳 機 能を、我々の培ってきたb o d y - m i n dる戦略を身につけている、あるいは処理能力を備えていると言reading技術を駆使して解読する研究を行っています
（図1）。

えます。

その結果、打者の優劣に応じて、いくつかの興味深い差違が浮かび上がってきました。講演ではその一端を紹介します。

次に、ボールの軌道を正確に捉えたとしても、打つべきでないボールに手を出してはいけません。バットスイングに要する時

こうして得られた知見は、野球のほかにも、例えばテニスやバ間を考慮すると、打つか打たないかという意思決定に許される

ドミントン、
さらには格闘技など、瞬間的なインタラクションが勝

時間は高々0.2秒ほどしかありません。意思決定といっても、意敗を分ける様々な競技にも展開可能です。また、長期的に計測識が生成されるのにはもっと時間がかかりますから、無自覚的なすれば、選手の能力発達，才能の早期発見など、選手の育成にものということになります。身体が勝手に反応するという感覚に役立つ知見も得られます。これらの知見をもとに、アスリートの近いでしょうし、逆に、こうしようと思っていても、実際その通りに脳を鍛えパフォーマンス向上を支援する新しいトレーニング手は身体は動きません。強い情動にさらされている場合にはなおさ法の確立をめざします。

らです。打てる打者は、振り遅れないぎりぎりまでボールの軌道に関する情報を集め、情動に攪乱されることもなく、適切な意思決定ができていると考えられます。

図1：スポーツ脳科学プロジェクトの研究アプローチ。様々な環境で計測されたアスリートの生体情報から、body-mind reading 技術を駆使して脳機能を解読、優れたパフォーマンスのメカニズムを探る

関 連 文 献[1] スポーツ脳科学プロジェクトウェブサイト：http://sports-brain.ilab.ntt.co.jp/index.html

オープンハウス 201713

研 究 講 演

感じ方まで変わる？息と音の不思議な関係
呼吸と音の相互関係とその心理的効果
Do es brea th i n g c han g e t he i m pr e s s i o n o f a s o u n d ?
I nt era c t ive rela t io n ship be t we e n re sp iration and sound, and its effect on em otion

守谷特別研究室佐藤

尚 Ta k a s hi G . S a toプ ロフィー ル
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 守谷特別研究室 研究主任。
東京大学博士（情報理工学）。神経工学、生体生理工学を専門。近年は
特に「音と呼吸の関係の解明と応用」、「触覚による呼吸誘導」、「可視光
通信による集団の状態計測」の研究に従事。IEEE、電子情報通信学会、
計測自動制御学会、
日本神経科学学会、各会員。

14

呼吸、心臓、睡眠、歩調など、私達が何気なくすごしているとと、定位反応と呼ばれる心拍、血流量、脳波等の一時的変化がきも体は常に多種多様なリズムを作り出しています。ではそのよ

現れ、来るべき状況に対する心と体の準備を行うのです。今まうな周期的な活動が、知覚に与える影響はないのでしょうか？

での多くの研究は、
この定位反応が呼吸といった短い周期の変

私達の感情（情動）が呼吸に深く影響することは、息が詰まる、化に対しては変わらないという前提で行われてきました。我々は息を潜めるといった言葉にも見られるように、よく知られていま

独自の視点から実験を行い、この音に対する定位反応が吸う吐す。一方で、呼吸の状態が知覚体験に与える影響はまだ研究くといった呼吸のタイミングによって異なることを発見しましたの途に着いたばかりです。我々のグループでは呼吸と音の関係[1]。この反応の差は知覚的に認識できるようなものではありまを探ることにより、人間理解を深めるだけでなく、より深い感動

せんが、体の反応が異なるということは、それが積み重なることを生むインタフェース（音呈示装置）の設計に生かすことをめざによって認知的な体験が異なってくる可能性があることを示しし、研究を行っています。

ています
（図1）
。

呼 吸 のタイミングと自 律 神 経 系 の 反 応

呼 吸と合った音 の 印 象

呼吸は一時的に止めることはできても息を止め続けることは

我々は呼吸と音のタイミングの関係が音の印象に影響を与できません。実際、呼吸の制御経路は自分の意思で働く大脳皮える可能性を探るために、新たに呼吸と音の関係をコントロー

質由来の経路と、自分の意思とは関係なく働く脳幹を中心としルできるシステムを作成しました。このシステムを実装するに当た自律神経系の経路の２つが大きく関わっています。この意思たっては、呼吸の位相を解析する信号処理技術や引き込みモとは関係なく働く自律神経系は、外からの刺激に常に反応しな

デルなどが応用されています。このシステムを使うと、周期的変がら感情の基礎を形作ります。例えば音が突然聞こえたりする

化のある音のデータに対して、楽譜のようにどこで息を吸うか、

オープンハウス 2017

研 究 講 演
どこで息を吐くかの情報を追加することで、呼吸の動作と音のされる音が複雑な音楽になった場合はどうでしょうか？直感的に周期的変化を同調させることができます。すなわち、
このシステは音楽と呼吸は関係すると思うかもしれませんが、学術的には

ムを使うことにより、継続的に息を吸うと音が高くなる、吐くと音

呼吸が速くなる傾向があるという以上の知見はありませんでしが低くなる、といった状況を作り出すことができるようになりまた。そこで、我々は同じ音楽を繰り返し同じ人に聞かせる実験をす。我々はこの装置を使った実験を通して、呼吸と音の変化を行いました。すると、同じ曲を聞かせても人それぞれに特有の呼一致させると、まったく同じ音に対しても感じ方が変わるというこ

吸パターンが浮かび上がってくることを発見しました[3]。つまり、とを示すことに成功しました[2]。つまり、呼吸をするタイミングとその曲の経験を積むほど、どの音の場面で息を吸うか、吐くかと音の変化のタイミングをコントロールすることで、体の微弱な反いったパターンが決まってくるということです。我々が得た知見応を変えるだけでなく知覚的な印象をもある程度左右できるこ（息のタイミングと音の変化が一致すると知覚的印象が変わる）とを、示すことができたことになります(図2)。

とあわせてみると、より音楽の印象を深く感じるために無意識的に呼吸を変化させているとも言えます。これらの知見は将来的

呼 吸と音 の 関 係を極 めた先 のにより音楽を楽しむためのインタフェース等を作る上で大きなヒ

新たな体 験 の 提 供を目指してントにもなります。

ではこのような呼吸変化が起きることが、音楽を聴くという知

我々のグループでは呼吸と音の関係の知見を深めるととも

覚体験に何らかの意味を与えるのでしょうか？実は、ここまでおに、音の信号処理、触覚刺激などの様々な技術を組み合わせ

話した呼吸と音のタイミングが体と感情に影響を与えるという現[4]、より楽しめる呼吸へ誘導したり、より心に響くタイミングで音象を、我々は無意識のうちに活用している可能性があります。例を出したりといった、新たな感動を生むインタフェースへの応用

えば一定のリズムで打たれる太鼓の音を聴いていると呼吸周も模索して研究を行っています。

期が音に引っ張られて速くなることが知られています。では呈示

図１：物理的にまったく同じ音を聞いたとしても呼吸のタイミングによって身体の反応が異なります

図２：我々は呼吸の運動と音の刺激タイミングを合わせることによって、感情（情動）に影響を与えることを発見しました

関 連 文 献[1] T. G. Sato, Y. Ooishi, “Sound presentation during diﬀerent respiration phases alters the sound-induced vasoconstriction
mediated by the sympathetic nerve,” Neuroscience Letters, Vol. 521, pp. 67-70, 2012.
[2] T. G. Sato, J. Watanabe, T. Moriya, “Presenting changes in acoustic features synchronously to respiration alters theaﬀective evaluation of sound,” Int. J. Psychophys, pp. 179-186, 2016.
[3] T. G. Sato, M. Ohsuga, T. Moriya, “Increase in the timing coincidence of a respiration event induced by listening repeatedly
to the same music track,” Acoustical Science and Technology, Vol. 33, No. 4, pp. 255-261, 2012.
[4] T. G. Sato, M. Ohsuga, H. Boutani, T. Moriya, “Tactile phantom sensation for coaching respiration timing,” IEEE Trans.
Haptic, Vol. 8, No. 1, pp. 119-125, 2015.

オープンハウス 2017

15

16

オープンハウス 2017

研 究 展 示㻺㼀㼀 䝁䝭䝳䝙䜿䞊䝅䝵䞁⛉Ꮫᇶ♏◊✲ᡤ 䜸䞊䝥䞁䝝䜴䝇㻞㻜㻝㻣ᄂᆮ‫ޒ‬ᅆ↝⇑⇬⇚∐
㻺㼀㼀 䝁䝭䝳䝙䜿䞊䝅䝵䞁⛉Ꮫᇶ♏◊✲ᡤ䛿䚸䛂᪂䛯䛺᫬௦䜢๰䜛䛃䚸䛂᫬௦䛾せㄳ䛻ᛂ䛘䜛䛃䜢䝭䝑䝅䝵䞁䛻䚸᝟ሗ⛉Ꮫ䛸ே㛫⛉Ꮫ䛾୧ഃ㠃䛛䜙ᇶ♏◊✲䛻ྲྀ䜚⤌䜣䛷䛔䜎䛩䚹䜸䞊䝥䞁䝝䜴䝇㻞㻜㻝㻣䛷䛿䚸䛂䝕䞊䝍䛸Ꮫ⩦䛾⛉Ꮫ䛃䚸䛂ィ⟬䛸ゝㄒ䛾⛉Ꮫ䛃䚸䛂䝯䝕䜱䜰䛾⛉Ꮫ䛃䚸䛂䝁䝭䝳䝙䜿䞊䝅䝵䞁䛸ே㛫䛾⛉Ꮫ䛃䛻㛵䛩䜛ྜィ㻞㻥ᒎ♧䜢䛤⤂௓䛔䛯䛧䜎䛩䚹ἙὊἑể‫ܖ‬፼ỉᅹ‫ܖ‬ᶵᲔᏛ⩦ᢏ⾡࡜ࢹ࣮ࢱゎᯒࡢ◊✲ࢆࡈ⤂௓ࡋࡲࡍ‫⭾ ڦ‬኱࡞ࢹ࣮ࢱ࠿ࡽ౯್࠶ࡿ▱ぢࢆぢࡘࡅࡓ࠸‫ ڦ‬㐣ཤࡢ஦౛࡟Ꮫࡧࠊᮍ᮶ࢆண ࡋࡓ࠸‫ࢱ࣮ࢹ ڦ‬ゎᯒࡢᛂ⏝஦౛ࢆ▱ࡾࡓ࠸ᚘምểᚕᛖỉᅹ‫ܖ‬ィ⟬ᶵ࡟ࡼࡾᅔ㞴ࢆඞ᭹ࡍࡿ◊✲ࢆࡈ⤂௓ࡋࡲࡍ‫⭾ ڦ‬኱࡞⤌ࡳྜࢃࡏ࠿ࡽ㐺ࡋࡓゎࢆぢࡘࡅࡓ࠸‫ ڦ‬Ᏻᚰ࣭Ᏻ඲࡟㏻ಙࡋࡓ࠸
‫ ڦ‬ゝⴥࡢព࿡ࢆᩘ್࡛ ࡾࡓ࠸ἳἙỵỴỉᅹ‫ܖ‬㡢ኌ࣭⏬ീ࡞࡝ࡢ࣓ࢹ࢕࢔᝟ሗࢆ㧗ᗘ࣭㧗㏿࡟ฎ⌮ࡍࡿ◊✲ࢆࡈ⤂௓ࡋࡲࡍ‫▱ ڦ‬ⓗ࡟㡢ኌࢆㄆ㆑ࡋࡓ࠸‫ ڦ‬㡢ࢆ㧗ရ㉁࡛┦ᡭ࡟ᒆࡅࡓ࠸‫ ڦ‬ᫎീ࡜㡢ࡢᮏ㉁࡟㏕ࡾࠊ⌮ゎࡋࡓ࠸ἅἱἷἝἃὊἉἹὅểʴ᧓ỉᅹ‫ܖ‬ே㛫ࡢ᝟ሗฎ⌮࣓࢝ࢽࢬ࣒ࢆ⛉Ꮫⓗ࡟ゎ᫂ࡍࡿ◊✲ࢆࡈ⤂௓ࡋࡲࡍ‫ ڦ‬ᚰ㇏࠿࡞ࣛ࢖ࣇࢫࢱ࢖ࣝࢆࢹࢨ࢖ࣥࡋࡓ࠸
‫ࡢࣥࣙࢩ࣮ࢣࢽ࣑ࣗࢥ ڦ‬ᮏ㉁ࢆ῝ࡃ⌮ゎࡋࡓ࠸‫ࡢ⬻ ڦ‬௙⤌ࡳࢆ✲᫂ࡋࠊ᪂ࡋ࠸㹇㹁㹒ࢆᥦ᱌ࡋࡓ࠸

オープンハウス 201717

Spatio-temporal city event detection via car-mounted sensors

データと 学 習の 科 学ᵎᵏ៻ɲỆợỦἋἰὊἚἉἘỵἍὅἉὅἂ
᳸៻᠍‫׹‬ǻȳǵȎȸȉƴǑǔ଺ᆰ᧓ᣃࠊǤșȳȈ౨ჷ᳸

計 算と 言 語の科 学

ỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

ࢦ࣑཰㞟㌴ࡢࡼ࠺࡞ᕷෆࢆᐃᮇⓗ࡟ᕠᅇࡍࡿ㌴୧࡟ࢭࣥࢧࢆタ⨨ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ㒔ᕷ࡛Ⓨ⏕ࡍࡿ኱ᑠࡉࡲࡊࡲ
࡞࢖࣋ࣥࢺࢆ᳨▱ࡍࡿᢏ⾡ࡢ◊✲࡛ࡍࠋࡓ࡜࠼ࡤࠊࢦ࣑཰㞟㌴ࡢࢦ࣑ᅇ཰࢖࣋ࣥࢺࢆ᳨▱ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊᆅ༊
ࡈ࡜ࡢࢦ࣑᤼ฟ㔞ࢆᢕᥱ࡛ࡁࡲࡍࠋ

ᚑ᮶኱ࡲ࠿࡟ࡋ࠿ᢕᥱ࡛ࡁ࡞࠿ࡗࡓ
㒔ᕷ࡛㉳ࡁ࡚࠸ࡿ࢖࣋ࣥࢺࢆ᫬㛫࡜✵㛫ࡢ୧㠃࡛ヲ⣽࡟᳨▱࡛ࡁࡲࡍࠋ
౛࠼ࡤࠊ኱Ẽởᰁࡢ࣍ࢵࢺࢫ࣏ࢵࢺ
ࡸ㦁㡢࢚ࣜ࢔ࠊࢦ࣑᤼ฟ㔞ࡢᛴ⃭࡞ቑຍ࡞࡝ࠊ㒔ᕷ࡛㉳ࡁ࡚࠸ࡿᵝࠎ࡞࢖࣋ࣥࢺࢆ᳨▱࣭⵳✚ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊヲ⣽࡞ศᯒࢆྍ⬟࡟ࡋࡲࡍࠋ

㒔ᕷ࡛Ⓨ⏕ࡋ࡚࠸ࡿᵝࠎ࡞࢖࣋ࣥࢺ
ࢆ㌴㍕ᆺࢭࣥࢧࣀ࣮ࢻࢆ฼⏝ࡋ࡚ヲ⣽࡟᳨▱࡛ࡁࢀࡤࠊᰂ㌾࡞㒔ᕷ࣐ࢿࢪ࣓ࣥࢺ࡟㈉⊩࡛ࡁࡲࡍࠋࡓ࡜࠼ࡤࠊᑗ᮶ண ࡟ᇶ࡙ࡃຠ⋡ⓗ࡞ࢦ࣑཰㞟࡞࡝ࡢࢫ࣐࣮ࢺࢩࢸ࢕ࢧ࣮ࣅࢫࡢᥦ
౪ࡸ㒔ᕷィ⏬ࡢ⟇ᐃ࡟ᙺ❧ࡕࡲࡍࠋࢦ࣑཰㞟㌴ࢆ⏝࠸ࡓ㒔ᕷࢭࣥࢩࣥࢢ

ࢦ࣑᤼ฟ㔞
%ᆅ༊

࣭ ࢦ࣑཰㞟㌴ࡀᐃᮇⓗ࡟ᕷෆ඲ᇦࢆᕠᅇ
࣭ ㌴㍕ᆺࢭࣥࢧࣀ࣮ࢻ࡛࿘ᅖࡢ≧ἣࢆࢭࣥࢩࣥࢢ ᫬㛫

$ᆅ༊
&ᆅ༊

ࢦ࣑᤼ฟ
$

㸟"

*36

⯟✵㦁㡢

࣐࢖ࢡ

%
&
メ ディ ア の 科 学ࢭࣥࢧࣀ࣮ࢻ㸤࣮ࣔࢩࣙࣥࢭࣥࢧ

⚄ዉᕝ┴⸨ἑᕷࡢࢦ࣑཰㞟㌴࡟ࢭࣥࢧࣀ࣮ࢻࢆ
タ⨨ࠊከᵝ࡞ࢭࣥࢧࢹ࣮ࢱࢆ཰㞟኱Ẽ≧ែᗘࠊ‵ᗘࠊ89ࠊ&2ࠊ2ࠊ30͐ ࠊ᣺ື ࣮ࣔࢩࣙࣥ ࠊ㡢ኌࠊ఩⨨᝟ሗ *36%&

コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学኱Ẽ≧ែࢹ࣮ࢱ

᫬✵㛫㒔ᕷ࢖࣋ࣥࢺ᳨▱ຍ㏿ᗘࢹ࣮ࢱ

㌴㍕ᆺࢭࣥࢧࣀ࣮ࢻ࡛ィ ࡉࢀࡓࢭࣥࢧ
ࢹ࣮ࢱ࡟ᇶ࡙ࡃ࢖࣋ࣥࢺ᥎ᐃ

㦁㡢ࢹ࣮ࢱ
఩⨨᝟ሗ
ࢭࣥࢧࣀ࣮ࢻᦚ㍕ࢦ࣑཰㞟㌴

኱Ẽởᰁ

$

࣭ࢦ࣑཰㞟༊㛫᥎ᐃ 㡢ࠊ᣺ື࣭኱Ẽởᰁ࣍ࢵࢺࢫ࣏ࢵࢺ &2ࠊ30͐ࢹ࣮ࢱ࣐࢖ࢽࣥࢢࢧ࣮ࣂ

ᮏ◊✲ᡂᯝࡢ୍㒊ࡣ1,&7ጤク◊✲ࠕࢯ࣮ࢩ࣭ࣕࣝࣅࢵࢡࢹ࣮ࢱ฼ά⏝࣭ᇶ┙ᢏ⾡ࡢ◊✲㛤Ⓨࠖ࡟ࡼࡿࡶࡢ࡛ࡍࠋ

᧙ᡲ૨ྂ
[1] Y. Kishino, Y. Yanagisawa, Y. Shirai, S. Mizutani, T. Suyama, F. Naya, “Agile Environmental Monitoring Exploits Rapid Prototyping and
In Situ Adaptation,” ,(((3HUYDVLYH&RPSXWLQJ0DJD]LQH, Vol. 16, Issue 2, pp. 61-71, 2017.
[2] Y. Shirai, Y. Kishino, F. Naya, Y. Yanagisawa, “Toward On-Demand Urban Air Quality Monitoring using Public Vehicles,” in 3URFQG
,QWHUQDWLRQDO:RUNVKRSRQ6PDUW&LWLHV3HRSOH7HFKQRORJ\DQG'DWD ,:6&  , pp. 1-6, 2016.

ᡲዂέ

18

ᓊ㔝 Ὀᜨ <DVXH.LVKLQR ࠊⓑ஭ Ⰻᡂ <RVKLQDUL6KLUDL  ༠๰᝟ሗ◊✲㒊▱⬟๰Ⓨ⎔ቃ◊✲ࢢ࣮ࣝࣉ E-mail: s-room(at)lab.ntt.co.jp

オープンハウス 2017

Spatio-temporal analysis of city activities

データと 学 習の 科 学ᵎᵐᣃࠊỆấẬỦʴỉ෇ѣἣἑὊὅểἼἌἲửӧᙻ҄᳸଺ᆰ᧓ወᚘƴؕƮƘᣃࠊȇȸǿƷᚐௌ᳸

ỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

㒔ᕷ࠿ࡽほ ࡉࢀࡿ᫬✵㛫ࢹ࣮ࢱ࡟ࡣࠊ
࠸ࡘ࡜࡝ࡇ࡟㛵ࡍࡿ᝟ሗࡀྵࡲࢀ࡚࠸ࡲࡍࠋ

計 算と 言 語の科 学㒔ᕷ࠿ࡽほ ࡉࢀࡿࢹ࣮ࢱ࡟ࡣே㛫࠸ࡘ࣭࡝ࡇ࡛ほ ࡀᚓࡽࢀࡓ࠿࡜࠸ ஺㏻ὶࢹ࣮ࢱ࡟㝈ࡽࡎࠊேࡢάື࡟
ࡢάື࡟㉳ᅉࡋࡓ೫ࡾࡀ⏕ࡌࡲࡍࠋ࠺ࢹ࣮ࢱ࡜㐨㊰⥙࡞࡝ࡢ఩⨨࡟㛵ࡍ క࠺ከ✀ከᵝ࡞ࢹ࣮ࢱࡀ௒ᚋࡲࡍࡲ
ࡇࡢࡼ࠺࡞೫ᅾࢆ✵㛫ⓗ࡞άືࣃࡿ᝟ሗࢆ⏝ពࡍࢀࡤࠊ⮬ື࡛άືࣃ ࡍほ ࡉࢀࡿࡼ࠺࡟࡞ࡾࡲࡍࠋࡑࡢ
ࢱ࣮ࣥ࡜᫬㛫ⓗ࡞ࣜࢬ࣒࡜ࡋ࡚ᢳฟ
ࢱ࣮ࣥ࡜ࣜࢬ࣒ࡢᢳฟࡀ࡛ࡁࡲࡍࠋ ࡼ࠺࡞ࢹ࣮ࢱࢆࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒࡛ゎᯒࡋࠊゎ㔘ࡢᐜ᫆࡞ᙧ࡟ྍど໬ࡋࡲࡍࠋ ࡲࡓࠊࢭࣥࢧ࣮ࡢᨾ㞀ࠊࢿࢵࢺ࣮࣡ ࡋࠊάືࣃࢱ࣮ࣥ࡜ࣜࢬ࣒ࢆ༶ᗙ࡟
౛࠼ࡤࠊ஺㏻㔞ࢹ࣮ࢱ࡟㐺⏝ࡍࡿࡇࢡࡢ୙ලྜࠊࢧ࣮ࣂ࣮␗ᖖ࡟ࡼࡗ࡚ ྍど໬ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ⥭ᛴ⅏ᐖ࡞࡝࡟
࡜࡛ࠊ஺㏻㔞ࡢഴྥࢆ⌮ゎࡍࡿ㝿ࡢࢹ࣮ࢱ࡟Ḟᦆ್ࡀᏑᅾࡍࡿሙྜ࡟ࡣࠊ ࠾ࡅࡿࠊ㎿㏿࡞≧ἣᢕᥱࡢࢧ࣏࣮ࢺ
ᡭຓࡅࢆࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡲࡍࠋほ ್ࡢ᥎ᐃ࣭᚟ඖࡀ࡛ࡁࡲࡍࠋ
࡞࡝ࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡁࡲࡍࠋ

᫬✵㛫ࢹ࣮ࢱ࡟ࡣࠊே㛫ࡢάື࡟㉳ᅉࡍࡿ✵㛫ⓗ࡞೫ࡾ࡜࿘ᮇⓗ࡞⧞ࡾ㏉ࡋࡀ⌧ࢀࡲࡍࠋᖹ᪥༗๓ࡢ㏻໅
ࢹ࣮ࢱෆࡢ≉ᐃࡢ᭙᪥ࠊ᫬้ࠊ఩⨨࡟⧞ࡾ㏉ࡋⓎ⏕ᖹ᪥༗ᚋࡢᖐᏯ
㐌ᮎࡢ㈙࠸≀

ࢸࣥࢯࣝศゎ࡟ࡼࡗ࡚ᢳฟࡉࢀࡓᑡᩘࡢάືࣃࢱ࣮ࣥ࡜ࡑࡢⓎ⏕ࣜࢬ࣒ࢆ⏝࠸࡚ࠊ୚࠼ࡽࢀࡓ᫬
✵㛫ࢹ࣮ࢱࡢ኱㒊ศࢆㄝ࡛᫂ࡁࡲࡍࠋᮏ◊✲࡛ࡣࠊࢸࣥࢯࣝศゎ࡟ᆅⅬ㛫ࡢ㊥㞳ࠊ᫬้ࡸ᪥௜ࡢ
๓ᚋ㛵ಀ࡞࡝ࢆ฼⏝ࡋࠊ᫬✵㛫ⓗ࡟⁥ࡽ࠿࡛ゎ㔘ࡋࡸࡍ࠸ࣃࢱ࣮ࣥᢳฟࢆྍ⬟࡟ࡋࡲࡋࡓࠋ

▮༳䛜⁥䜙䛛䛻
䛴䛺䛜䜚ὶ䜜䛜
⌮ゎ䛷䛝䜛メ ディ ア の 科 学

᪤Ꮡἲ

ᥦ᱌ἲ

▮༳䛾᪉ྥ䛜
䜀䜙䛴䛟ὶ䜜䛜ྲྀ䜜䛶
䛔䛺䛔᭙᪥䛤䛸䛾䝸䝈䝮
䛜ྲྀ䜜䛶䛔䜛

15.Aug00:00

22.Aug

06:00

29.Aug 05.Sep
Time [day]12:00
Time [Hour]

12.Sep19.Sep

18:00

26.Sep08.Augᖹ᪥༗๓䛾㒔ᚰ䜈䛾⛣ື

00:00

15.Aug

22.Aug

06:00

29.Aug 05.Sep
Time [day]12:00
Time [Hour]

12.Sep19.Sep

18:00

コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学

08.Aug᭙᪥䛤䛸䛾つ๎ᛶ䛜
ぢ䛵䜙䛔

26.Sepᩥ⊩>@ࡼࡾᢤ⢋᧙ᡲ૨ྂ
[1] K. Takeuchi, N. Ueda, “Graph regularized Non-negative Tensor Completion for spatio-temporal data analysis,” QG,QWHUQDWLRQDO:RUNVKRSRQ6PDUW&LWLHV3HRSOH7HFKQRORJ\DQG'DWD, 2016.
[2] ➉ෆᏕ, ⣡㇂ኴ, ୖ⏣ಟຌ, “୍⯡໬KL䝎䜲䝞䞊䝆䜵䞁䝇䜢⏝䛔䛯㠀㈇್䝔䞁䝋䝹⿵᏶ἲ䛸㒔ᕷ஺㏻ὶ䝕䞊䝍䜈䛾ᛂ⏝,” ➨ᅇ䝕䞊䝍ᕤᏛ䛸᝟ሗ䝬䝛䝆䝯䞁䝖䛻㛵䛩䜛䝣䜷䞊䝷䝮, 2016.

ᡲዂέ➉ෆ Ꮥ .RK7DNHXFKL  ୖ⏣≉ู◊✲ᐊ
E-mail: takeuchi.koh(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス 2017

19

Finding efficient navigation by Bayesian optimization

データと 学 習の 科 学ᵎᵑᨼ‫ׇ‬இᢘễἜἥửἼỴἽἑỶἲỆܱྵ᳸șǤǺႎஇᢘ҄ƴؕƮƘјྙႎƳᛔ‫ݰ‬ᚘဒ੕ኧ᳸

ỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

計 算と 言 語の科 学

ேࡸ㌴࡞࡝ࡢ㞟ᅋࡢὶࢀ࠿ࡽ㏆ᮍ᮶୙ ࡢ஦ែ࡟ࡶᑐᛂྍ⬟࡞㞟ᅋ᭱㐺࡟⏕ࡌࡿΰ㞧࣭῰⁫ࣜࢫࢡࢆண ࡋࠊ ㄏᑟ⟇ࢆ࢜ࣥࣛ࢖࡛ࣥ⮬ືᑟฟ࡛ࡁ
ࡇࢀࢆᅇ㑊ࡍࡿ㞟ᅋ᭱㐺࡞ㄏᑟࢆ࢜
ࡲࡍࠋ౛࠼ࡤࠕ✺Ⓨⓗ࡞࢔ࢡࢩࢹࣥ
ࣥࣛ࢖࡛ࣥ⮬ືⓗ࡟ᑟฟࡍࡿᢏ⾡ࡢࢺ࡟ࡼࡾࡇࡢ㐨ࡀᑒ㙐ࡉࢀࡓ࡜ࡁࠖ
◊✲࡛ࡍࠋ㞟ᅋࡢືࡁࡢࢩ࣑࣮ࣗࣞ
࡛ࡶࠊ࡝ࡢࡼ࠺࡞ㄏᑟ⟇ࡀΰ㞧ࡢ⦆
ࢩࣙࣥࢆ㏻ࡌ࡚ΰ㞧ࡢண ࡸㄏᑟ⟇࿴࡟ᐤ୚ࡍࡿ࠿ࢆ࣋࢖ࢬⓗ᭱㐺໬࡟ࢆ⏕ᡂࡋࠊᶵᲔᏛ⩦ᢏ⾡ࢆ⏝࠸࡚ຠࡼࡾ⮬ືⓗ࠿ࡘຠ⋡ⓗ࡟ぢࡘࡅฟࡋᯝⓗ࡞ㄏᑟࢆຠ⋡ࡼࡃ᥈⣴ࡋࡲࡍࠋࡲࡍࠋேࡸ㌴ࡢ㞟ᅋࡀ⾜ࡁ஺࠺ሙᡤ࡛ࡢࣜ
࢔ࣝࢱ࢖࣒ほ ᢏ⾡࡜⤌ࡳྜࢃࡏࡿ
ࡇ࡜࡛ࡑࡢሙࡑࡢ᫬ࡢ≧ἣ࡟㐺ࡋࡓ㞟ᅋࡢㄏᑟࢆྍ⬟࡟ࡋࡲࡍࠋ஦๓ࡢ
ㄏᑟィ⏬࡜ࡣ␗࡞ࡿ୙ ࡢ஦ែ࡟ࡶ
ᑐᛂྍ⬟࡞ㄏᑟᢏ⾡ࢆ☜❧ࡋࠊᛌ㐺࠿ࡘᏳ඲࡞࢖࣋ࣥࢺ㐠Ⴀࡸ࢖ࣥࣇࣛ
Ᏻᐃ໬ᨭ᥼࡟㈉⊩ࡋࡲࡍࠋỜằẴ২ᘐ: ᨼ‫ׇ‬ỉ‫ܤ‬μὉࣛᢘễᆆѣửӧᏡỆẴỦ ICT & ೞ఺‫ܖ‬፼২ᘐ
ほ

ࢹ࣮ࢱ

ܱɭမ

ㄏᑟ⟇

Ṳ

ㄏᑟ⟇ࡸWhat-ifࢩࢼࣜ࢜ࡢ
ࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥࢆ⏝࠸ࡓᏛ⩦Æ ᭱㐺ㄏᑟ⟇ࢆ࢜ࣥࣛ࢖࡛ࣥ⮬ືᑟฟṲࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ⎔ቃࡢࣃ࣓࣮ࣛࢱࢆほ ࢹ࣮ࢱ࡟ᇶ࡙ࡁ⮬ືᏛ⩦МဇἉὊὅ̊
メ ディ ア の 科 学

9 㥐䛸䜲䝧䞁䝖఍ሙ䛾㛫䛾ே䚻䛾ㄏᑟ᭱㐺ㄏᑟ⟇ᑟฟ
ࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ⎔ቃṲ ✵䜔䝔䞊䝬䝟䞊䜽➼䛾ᚅ䛱⾜ิไᚚṲ 䝅䝵䝑䝢䞁䜾䝰䞊䝹࿘㎶䛾㌴୧ㄏᑟஜ‫ޒ‬ᅆ: ἋἑἊỴἲԗᡀỉʴ්Ệ‫ݣ‬ẴỦἫỶἌႎஇᢘ҄ỆợỦᛔ‫ݰ‬ሊỉ੕ኧࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ࡟ࡼࡿ
㏆ᮍ᮶ΰ㞧ࣜࢫࢡண
コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学⌧ᅾ࣋࢖ࢬⓗ᭱㐺໬ࢆ⏝࠸ࡓⰋ࠸ㄏᑟ⟇ 㻔ᡤせ᫬㛫ᑡ㻕㻌ࢆຠ⋡ⓗ࡟᥈⣴

ศᚋ
͐

᧙ᡲ૨ྂ
[1] “䝇䝍䝆䜰䝮䛾ㄏᑟᢏ⾡☜❧,” ᪥หᕤᴗ᪂⪺, 3/1 ඲ᅜ∧, ᮅห12㠃, 2017.
[2] “㞟ᅋ᭱㐺࡞ࢼࣅࢆ⮬ື࡛Ꮫ⩦ࡋࡲࡍ,” NTT R&Dࣇ࢛࣮࣒ࣛ2017. https://labevent.ecl.ntt.co.jp/forum2017/elements/pdf_jpn/03/C-13_j.pdf,
2017.

ᡲዂέ

20

኱ሯ ⌶㤿 7DNXPD2WVXND ༠๰᝟ሗ◊✲㒊 ▱⬟๰Ⓨ⎔ቃ◊✲ࢢ࣮ࣝࣉE-mail: otsuka.takuma(at)lab.ntt.co.jp

オープンハウス 2017

Probabilistic behavior model for discovering pedestrian flow

データと 学 習の 科 学ᵎᵒἩἻỶἢἉὊử̬ᜱẲếếʴỉѣዴửਁЈ᳸ʴ්ਖ਼‫ܭ‬ƷƨǊƷᄩྙႎᘍѣȢȇȫ᳸

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

ᒎ♧఍ሙࡸࢩࣙࢵࣆࣥࢢ࣮ࣔࣝ➼࡟࠾࠸࡚ࢫ࣐࣮ࢺࣇ࢛ࣥ➼࡟ࡼࡾྲྀᚓ
ࡉࢀࡓேࡢ఩⨨᝟ሗࡣࠊࣉࣛ࢖ࣂ
ࢩ࣮ಖㆤࡢࡓࡵ㞟ィ໬ࡉࢀࡿࡇ࡜ࡀ
ࡼࡃ࠶ࡾࡲࡍࠋᮏᒎ♧࡛ࡣࠊேࡀ
͆࡝ࡇ࠿ࡽ࡝ࡇ࡬⛣ືࡋࡓ࠿͇ࢆ㏣㊧࡛ࡁ࡞࠸㞟ィࢹ࣮ࢱ࠿ࡽࠊேࡢື
⥺ࢆᢳฟࡍࡿᢏ⾡ࢆᥦ᱌ࡋࡲࡍࠋ኱つᶍ࡞఍ሙ࡛ࡣࠊࢥࢫࢺࡸ✵㛫ⓗ࡞ไ⣙࡟ࡼࡗ࡚ࠊᮍほ 㡿ᇦ㸦㏻㊰࡞࡝㸧ࡀ㢖⦾࡟Ꮡᅾࡋࡲࡍࠋࡑࡢࡼ
࠺࡞≧ἣ࡛ほ Ⅼ㛫ࡢ⛣ືࢆࡼࡾ㐺ษ࡟ᤊ࠼ࡿࡓࡵ࡟ࠊほ Ⅼ㛫ࡢ⛣ື᫬㛫ࢆ⤌ࡳ㎸ࢇࡔ☜⋡ࣔࢹࣝࢆᥦ᱌
ࡋࡲࡍࠋࡇࢀ࡟ࡼࡾࠊᚑ᮶ࡼࡾࡶ㧗⢭ᗘ࡞ேὶ᥎ᐃࡀྍ⬟࡜࡞ࡾࡲࡍࠋ

࣮ࣘࢨ࡟㛵ࡍࡿከᵝ࡞ࢹ࣮ࢱࡀほྍ⬟࡟࡞ࡿ࡜ྠ᫬࡟ࠊࣉࣛ࢖ࣂࢩ࣮
ಖㆤ࡬ࡢ㛵ᚰࡀ㧗ࡲࡗ࡚࠸ࡲࡍࠋࣉ
ࣛ࢖ࣂࢩ࣮ࡀಖㆤࡉࢀࡓ≧ἣ࡟࠾࠸࡚ࠊ࣮ࣘࢨ⾜ືࡢ⌮ゎ࣭ศᯒࢆྍ⬟࡜ࡍࡿᢏ⾡ࡢ☜❧ࢆ┠ᣦࡋࡲࡍࠋࡇ
ࢀ࡟ࡼࡾࠊ᭱㐺࡞࣮ࣘࢨࢼࣅࢤ࣮
ࢩࣙࣥ➼ࡢᐇ⌧࡟ࡘ࡞ࡀࡾࡲࡍࠋ

ほ

計 算と 言 語の科 学ỄỮễᄂᆮⅬࡀᑡ࡞࠸≧ἣ࡟࠾ࡅࡿ㞟ィࢹ࣮ࢱ࠿ࡽேࡢື⥺ࢆᢳฟၥ㢟㸯㸸ᮍほ㡿ᇦࡀ⏕ࡌࡿ㸟ၥ㢟㸰㸸ಶேࢆ㏣㊧࡛ࡁ࡞࠸㸟

ほ Ⅼ㸦%/(ࣅ࣮ࢥࣥࠊࣅࢹ࣓࢜࢝ࣛ➼㸧ᒎ♧ࣈ࣮ࢫධຊ㞟ィࢹ࣮ࢱ
ὶ
ฟ
ᩘ

☜
⋡
ᐦ
ᗘ

ฟຊ㸸ேࡢື⥺

ศ

ศ

ศ

ศ

ศ

⛣ື᫬㛫

᥎ᐃ

ศ

㸸ほ

ྍ⬟⠊ᅖ

ᒎ♧఍ሙࡢ౛

ᥦ᱌ᢏ⾡㸸」ᩘࡢほ≉ᚩ㸸ࣈ࣮ࢫ㛫ࡢ⛣ື᫬㛫ࡢศᕸ࡜ほ

ศ

ศ

ศ

メ ディ ア の 科 学

☜
⋡
ᐦ
ᗘ

ὶ
ධ
ᩘ

ศ

⛣ື᫬㛫

▮༳ࡢኴࡉ㸸⛣ືேᩘ

Ⅼ࡟࠾ࡅࡿὶධ࣭ὶฟ㔞ࡢ㛵ಀࢆゎᯒࡋࠊேࡢື⥺ࢆᢳฟ
Ⅼ㛫ࡢ⛣ືேᩘࢆྠ᫬࡟᥎ᐃྍ⬟ᛂ⏝౛㸸࣮ࣘࢨࡢࣉࣛ࢖ࣂࢩ࣮ࢆಖㆤࡋࡓࡲࡲ࡛͐
ઃमनभ૲द
େः੟खेअ‫ء‬᝟ሗ㓄ಙ䝅䝵䝑䝢䞁䜾䝰䞊䝹䛷ᒎ♧఍ሙ䛷䜸䝇䝇䝯䛾ᒎ♧䞉䝹䞊䝖䜢᱌ෆコ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学䝘䝡䝀䞊䝅䝵䞁

न॒ऩঝ‫ॺش‬द৚ौअ‫ء‬
ศᯒ䝴䞊䝄䛾௦⾲ⓗ䛺⛣ື䝹䞊䝖䜢ศᯒศᯒᗈ࿌䞉䜽䞊䝫䞁䜢㓄ಙ䝴䞊䝄䛜⾜䛝䜔䛩䛔
ᗑ⯒䜢ศᯒ

᧙ᡲ૨ྂ
[1] ⏣୰భ඾, ᒾ⏣ල἞, ಴ᓥ೺, ᡞ⏣ᾈஅ, ୖ⏣ಟຌ, “㞟ィࢹ࣮ࢱ࡟ᇶ࡙ࡃேὶࢢࣛࣇ᥎ᐃᢏ⾡ࡢ᳨ウ,” ➨ᅇ᝟ሗㄽⓗᏛ⩦⌮ㄽ࣮࣡ࢡࢩࣙࢵࣉ ,%,6 , 2016.

ᡲዂέ⏣୰ భ඾ <XVXNH7DQDND  ࢧ࣮ࣅࢫ࢚࣮࣎ࣜࣗࢩࣙࣥ◊✲ᡤE-mail: tanaka.y(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス 201721

Preventing gradient explosions in gated recurrent units

データと 学 習の 科 学ᵎᵓ଺᧓‫҄٭‬ẴỦἙὊἑỉẺỜỉ‫ܭܤ‬ẲẺข‫ܖޖ‬፼
᳸Gated recurrent unitƴƓƚǔ‫ܖ‬፼‫҄ܭܤ‬২ᘐ᳸

計 算と 言 語の科 学

ỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

㡢ኌㄆ㆑ࡸᶵᲔ⩻ヂ࡞࡝࡟ࡣࣜ࢝ࣞ
ࣥࢺࢽ࣮ࣗࣛࣝࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ RNN
ࡀ౑⏝ࡉࢀ࡚࠸ࡲࡍࠋRNNࡣ᫬⣔ิࢹ࣮ࢱࡢ㧗⢭ᗘ࡞ゎᯒ࡟㐺ࡋࡓ῝ᒙᏛ⩦ᢏ⾡ࡢ୍ࡘ࡛ࡍࠋࡋ࠿ࡋ RNN
࡟ࡣᏛ⩦ࡀᅔ㞴࡛࠶ࡿ࡜࠸࠺ၥ㢟ࡀ࠶ࡾࡲࡍࠋᮏ◊✲࡛ࡣኻᩋࡋ࡞࠸
RNNࡢᏛ⩦ἲࢆᥦ᱌ࡋࡲࡍࠋ

RNNࢆ౑⏝ࡋࡓࢹ࣮ࢱゎᯒ࡛ࡣࠊ
RNN࡞࡝ࢆྵࡴ῝ᒙᏛ⩦ࢆ⏝࠸ࡓ
RNNࡢᏛ⩦ࡀኻᩋࡋ࡚ࡋࡲ࠺ࡓࡵࠊ ࢹ࣮ࢱศᯒࡣศᯒ⪅ࡢ⤒㦂ࡸ຺࡟ᇶヨ⾜㘒ㄗࡸࣀ࢘ࣁ࢘ࢆᚲせ࡜ࡋࡲࡍࠋ ࡙࠸࡚ㄪᩚࡍ࡭ࡁࣃ࣓࣮ࣛࢱࡀከᩘ
ᮏᢏ⾡࡛ࡣࠊRNNࡢ୍ࡘ࡛࠶ࡿ
࠶ࡾࡲࡍࠋࡇ࠺ࡋࡓࣃ࣓࣮ࣛࢱࢆࡼ
Gated Recurrent Unit (GRU)ࡢᏛ⩦ࡾゎ㔘ࡢࡋࡸࡍ࠸ࡶࡢࠊࡶࡋࡃࡣㄪ
ࡀኻᩋࡍࡿཎᅉࢆゎ᫂ࡋࠊヨ⾜㘒ㄗ ᩚ୙せ࡜ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ῝ᒙᏛ⩦ࢆ⏝࡞ࡃᏛ⩦ࡍࡿ᪉ἲࢆᥦ᱌ࡋࡲࡍࠋ
࠸ࡓゎᯒࢆᡭ㍍࡟ㄡ࡟࡛ࡶ฼⏝࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟࡞ࡾࡲࡍࠋ

⫼ᬒㄢ㢟

Recurrent Neural Network (RNN)ᵝࠎ࡞᫬⣔ิࢹ࣮ࢱࢆ⾲⌧ࡍࡿࣔࢹࣝ
཰㞟ࡋࡓࢹ࣮ࢱࢆ⏝࠸࡚ RNN ࢆᏛ⩦Ꮫ⩦ᚋࡢ RNN ࢆ⏝࠸࡚ண ࠊㄆ㆑

‫ٻ‬᣽ỉ
ἙὊἑ
(᪦٣ etc.)ỜằẴசஹ໙㓄䛜ᛴᓧ䛩䛞䜛䛯䜑᭦᪂㔞䛜ᛴቑ䛧䛶ኻᩋഴ䛝䠄໙㓄䠅䜢䜒䛸䛻ㄗᕪ䛾ῶᑡ᪉ྥ䜈
RNN 䛾䝟䝷䝯䞊䝍ߠ䜢཯᚟᭦᪂ㄗᕪ‫ܮ‬ሺߠሻ

RNN ửဇẟẺ
᪦٣ᛐᜤ
ೞ఺ᎇᚪ
ီࠝ౨ჷ

RNN ỉ
‫ܖ‬፼

ࣃ࣓࣮ࣛࢱࡀᛴ⃭࡟᭦᪂ࡉࢀ࡚Ꮫ⩦ࡀኻᩋㄗᕪ‫ܮ‬ሺߠሻ
᭱㐺䛺ߠ
⌧ᅾ䛾ߠ
᭦᪂ᚋ䛾ߠ

ߠ

Ꮫ⩦࡛ࡣㄗᕪࢆୗࡆࡿࡼ࠺࡟ࣃ࣓࣮ࣛࢱࢆ཯᚟᭦᪂

ߠᚑ᮶ࡣ໙㓄ࡢ኱ࡁࡉࡢୖ㝈ࢆヨ⾜㘒ㄗⓗ࡟タᐃᥦ᱌ᡭἲメ ディ ア の 科 学᭦᪂㔞ࡀᛴቑࡍࡿⅬࢆᅇ㑊ࡋࡘࡘᏛ⩦㸦㸧᭦᪂㔞ࡀᛴቑࡍࡿⅬࢆ≉ᐃ
RNN ࡢᛶ㉁ࡢษࡾ᭰ࢃࡿⅬ࡛᭦᪂㔞㸦໙㓄㸧ࡀᛴቑ
GRU ᭱᪂ࡢRNN ࡢᛶ㉁㸦ࢲ࢖ࢼ࣑ࢡࢫ㸧ࢆゎᯒ㸦㸧ᛴቑࡍࡿⅬࢆᅇ㑊ᛴቑࡍࡿⅬ࡟ࣃ࣓࣮ࣛࢱࢆ㐍ࡲࡏ࡞࠸ไ⣙ࡘࡁ᭱㐺໬᭦᪂㔞ࡢᛴቑࡍࡿⅬ 㸻 ≧ែࡢ㌶㐨ࡀษࡾ᭰ࢃࡿⅬ
GRUࡣ≧ែ
࡟ࡼࡾ᫬⣔ิ
ࢹ࣮ࢱࢆ⾲⌧

ㄗᕪ‫ܮ‬ሺߠሻ

GRUࡢ≧ែ

コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学

݄‫כ‬


᫬้
≧ែࡀ݄‫཰࡚ࡗ࠿ྥ࡟ כ‬᮰GRUࡢ≧ែ

ߠฟຊㄗᕪ‫ܮ‬ሺߠሻไ⣙ࢆ‶ࡓࡍ
㡿ᇦ

≧ែ

ߠ
ධຊ

݄‫כ‬

ไ⣙ࢆ‶ࡓࡍ㡿ᇦእ࡬ฟࡓ࡜ࡁࡣࠊ
ไ⣙ࢆ‶ࡓࡍ㡿ᇦ࡬ᘬࡁᡠࡍ

ᥦ᱌䛩䜛ᢏ⾡䛻䜘䛳䛶໙㓄䛾ᛴቑ䜢ᢚไ᫬้≧ែࡀ࡟ྥ࠿ࡗ࡚཰᮰

ヨ⾜㘒ㄗ๐ῶ䛻䜘䜛᫬㛫▷⦰ㄪᩚ䛾䝜䜴䝝䜴୙せ᧙ᡲ૨ྂ
[1] 㔠஭㛵฼, ⸨ཎ㟹ᏹ, ᒾᮧ┦ဴ, “GRUᏛ⩦᫬ࡢ໙㓄⇿Ⓨࡢᢚไ᪉ἲࡢᥦ᱌,” ➨ᅇ᝟ሗㄽⓗᏛ⩦⌮ㄽ࣮࣡ࢡࢩࣙࢵࣉ ,%,6  2016.

ᡲዂέ

22

㔠஭ 㛵฼ 6HNLWRVKL.DQDL  ࢯࣇࢺ࢙࢘࢔࢖ࣀ࣮࣋ࢩࣙࣥࢭࣥࢱ
E-mail: kanai.sekitoshi(at)lab.ntt.co.jp

オープンハウス 2017

An efficient algorithm for L1-graph construction

データと 学 習の 科 学ᵎᵔἂἻἧửဇẟềἙὊἑỉ᧙̞ửእଔẪႆᙸ
᳸L1-ǰȩȕನ঺ඥƷƨǊƷ᭗ᡮ҄ǢȫǴȪǺȠ᳸

ỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

⫼ᬒ㸸/ࢢࣛࣇ
z/ไ⣙࡟ࡼࡾࢢࣛࣇᵓ㐀ࢆィ⟬ࡋࢹ࣮ࢱ㛫ࡢ␯࡞㛵ಀࢆ㐺ษ࡟⾲⌧┠ⓗ㛵ᩘ䜢᭱ᑠ໬䛩䜛ᅇᖐศᯒ䛛䜙䜶䝑䝆䛾㔜䜏䜢ィ⟬ଶଵ ଶெ
‫ݔ‬௣ െ ‫ݓ‬௣ ܺ ଶ ൅ ߣ ‫ݓ‬௣ ଵ௪೛ᮏᢏ⾡ࡣᚑ᮶ᢏ⾡࡛ࡣ⪃࠼ࡽࢀ࡞࠿ࡗࡓつᶍࡢࢹ࣮ࢱࡀศᯒྍ⬟࡛࠶ࡾࠊࣅࢵࢢࢹ࣮ࢱ࡟ᇶ࡙࠸ࡓ᥎⸀࣭ண ࣭⌮ゎ࡞࡝࡟ά⏝࡛ࡁࡲࡍࠋ
,R7࡟ࡼࡾᑗ᮶ⓗ࡟ୡ⏺ࡢ⮳ࡿᡤ࠿ࡽࢹ࣮ࢱࡀᚓࡽࢀࡿࡼ࠺࡟࡞ࡾࡲࡍ
ࡀࠊࡑࢀࡽࢆ▐᫬࡟ゎᯒ࣭฼⏝࡛ࡁࡿ♫఍ࢆᐇ⌧ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡲࡍࠋ

計 算と 言 語の科 学,&7ࡢ㐍Ṍ࡟క࠸኱つᶍ࡞ࢹ࣮ࢱࡀ฼ ࢢࣛࣇ࡟࠾࠸࡚ࣀ࣮ࢻࡀ࢚ࢵࢪࢆᣢ
ࡘ᮲௳ࢆゎᯒࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾࠊ㧗㏿⏝ྍ⬟࡟࡞ࡾࡘࡘ࠶ࡾࡲࡍࡀࠊࢹ࣮
࡞࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒ࢆ☜❧ࡋࡲࡋࡓࠋᚑ
ࢱ㛫ࡢ␯࡞ࡘ࡞ࡀࡾࢆ⾲⌧࡛ࡁࡿࢢ᮶ࡢ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒ࡼࡾࡶ኱つᶍ࡞ࣛࣇᵓ㐀ࡢ◊✲ࡀ┒ࢇ࡟⾜ࢃࢀ࡚࠸ࢹ࣮ࢱࢆ▷᫬㛫࡛ฎ⌮ࡍࡿࡇ࡜ࡀྍ
ࡲࡍࠋᮏ◊✲࡛ࡣ௦⾲ⓗ࡞ࢢࣛࣇᵓ
㐀࡛࠶ࡿ/ࢢࣛࣇࢆ኱つᶍ࡞ከḟඖ ⬟࡜࡞ࡗࡓࡓࡵࠊࢹ࣮ࢱ࡟₯ࢇࡔ㛵ࢹ࣮ࢱ࠿ࡽ㧗㏿࡟ィ⟬ࡍࡿࡓࡵࡢ࢔
ಀᛶࢆ⣲᪩ࡃぢࡘࡅฟࡍࡇ࡜ࡀ࡛ࡁ
ࣝࢦࣜࢬ࣒ࡢ㛤Ⓨ࡟ྲྀࡾ⤌ࡳࡲࡋࡓࠋ ࡿࡼ࠺࡟࡞ࡾࡲࡋࡓࠋ

ㄢ㢟㸸㧗࠸ィ⟬ࢥࢫࢺzᅇᖐศᯒࡢಀᩘࢆࡍ࡭࡚ࡢࣀ࣮ࢻ࡟
ᑐࡋ࡚ィ⟬ࡋ࡞ࡅࢀࡤ࡞ࡽ࡞࠸

‫ݓ‬௣ ࢚ࢵࢪࡢ㔜ࡳ‫ࡢࢱ࣮ࢹܯ‬ḟඖᩘ‫ݔ‬௣ ࢹ࣮ࢱ࣏࢖ࣥࢺ
ܺࢹ࣮ࢱ⾜ิߣṇ๎໬ࣃ࣓࣮ࣛࢱ

‫ݖ‬௣ ‫ݓ ݑ‬௣ െ ߣ‫ݓ‬௣ ሾ‫ݑ‬ሿ ึ ൞‫ݖ‬௣ ‫ݓ ݑ‬௣ ൅ ߣ‫ݖ‬௣ Ͳ‫ݖ‬௣‫ݖ‬௣ ‫ݓ ݑ‬௣ ൐ Ͳ࠿ࡘ ‫ݖ‬௣ ‫ݓ ݑ‬௣ ൐ ߣ‫ݖ‬௣ ‫ݓ ݑ‬௣ ൏ Ͳ࠿ࡘ ‫ݖ‬௣ ‫ݓ ݑ‬௣ ൐ ߣ‫ݖ‬௣ ‫ݓ ݑ‬௣ ൑ ߣଵࡇࡇ࡛ ‫ݖ‬௣ ‫ݓ ݑ‬௣ ൌ ெ σ೔సభ ௫ೠ ሾ௜ሿ ௫೛ ௜ ି௫෤ ೛ሾ௜ሿೠ

㔜䜏‫ݓ‬௣ ሾ‫ݑ‬ሿ䜢ィ⟬䛩䜛䛯䜑䛻䛿䝟䝷䝯䞊䝍‫ݖ‬௣ ‫ݓ ݑ‬௣ ࡀᚲせ䛻䛺䜛ᡭἲ㸸ࣀ࣮ࢻࡢᯞสࡾz≉␗್ศゎ࠿ࡽࣃ࣓࣮ࣛࢱ‫ݖ‬௣ ‫ݓ ݑ‬௣ ࡢୗ㝈メ ディ ア の 科 学/ไ⣙䛻䜘䜚䛩䜉䛶䛾䝜䞊䝗䛸䛿䛴䛺䛜䜙䛺䛔ಾᥦ᱌ᡭἲ䛿኱つᶍ䝕䞊䝍䜈ᑐᛂྍ⬟ᯞส䜚䛧䛺䛔ᡭἲ䜘䜚᭱኱ಸ㧗㏿್‫ݖ‬௣ ‫ݓ ݑ‬௣ ࡜ୖ㝈್‫ݖ‬௣ ‫ݓ ݑ‬௣ ࢆ㧗㏿࡟ィ⟬

㹼༑୓
ࣀ࣮ࢻ

ᩘ༑୓
ࣀ࣮ࢻ

コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学ୗ㝈್䛸ୖ㝈್䛛䜙 ‫ݖ‬௣ ‫ݓ ݑ‬௣ ൑ ߣ䛸䛺䜛䛣䛸䛜䜟䛛䜛䛯䜑ᯞส䜚ⓒ୓ࣀ࣮ࢻྛࢹ࣮ࢱࢭࢵࢺ࡟ᑐࡍࡿィ⟬᫬㛫>V@᧙ᡲ૨ྂ[1] Y. Fujiwara, Y. Ida, J. Arai, M. Nishimura, S. Iwamura, “Fast Algorithm for the Lasso based L1-Graph Construction,” 39/'%, 10(3), pp.
229-240, 2016ᡲዂέ⸨ཎ 㟹ᏹ <DVXKLUR)XMLZDUD  ࢯࣇࢺ࢙࢘࢔࢖ࣀ࣮࣋ࢩࣙࣥࢭࣥࢱ
E-mail: fujiwara.yasuhiro(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス 201723

4XDQWXPNH\GLVWULEXWLRQXVLQJSUDFWLFDOGHYLFHVዌ‫ݣ‬Ệ‫ܤ‬μễσஊᦆử˺ủỦẦ

データと 学 習の 科 学ᵎᵕ᳸ʻƋǔȏȸȉǦǧǢư᣽‫܇‬ଢ଼ӭƷܱྵǛ‫׋‬ǔ᳸

計 算と 言 語の科 学

ỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

⤯ᑐ࡟┐⫈ࡉࢀࡿࡇ࡜࡞ࡃࣛࣥࢲ࣒
࡞ࣅࢵࢺิࢆ஧⪅㛫࡛ඹ᭷ࡍࡿ᪉ἲࢆぢࡘࡅࡿ◊✲࡛ࡍࠋ㔞Ꮚᬯྕ࡜࿧
ࡤࢀࡿ᪉ἲ࡛ࠊཎ⌮ⓗ࡟ࡣᐇ⌧ྍ⬟࡞ࡇ࡜ࡀಖドࡉࢀ࡚࠸ࡲࡍࠋᐇ㝿ࡢ⿦⨨࡛ࡶᐇ⌧࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟ࠊ⦆ࡸ࠿
࡞๓ᥦ᮲௳࡛ࡶྍ⬟࡛࠶ࡿ࡜♧ࡍࡇ࡜ࢆ┠ⓗ࡜ࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ

ࡇࢀࡲ࡛ࡢ㔞ᏊᬯྕࡢᏳ඲ᛶࢆಖドࡍࡿ⌮ㄽ࡛ࡣࠊ⿦⨨ࡀ↓㝈኱ࡢ⢭ᗘ࡛ືసࡍࡿࡇ࡜ࡀ௬ᐃࡉࢀ࡚࠸ࡲࡋ
ࡓࠋࡋ࠿ࡋࠊ᪂ࡋ࠸ゎᯒᡭἲࢆ๰ฟ
ࡋࡓࡇ࡜࡛ࠊ୍ᐃࡢ⢭ᗘ࡛ືసࡍࡿࡇ࡜ࡀಖド࡛ࡁࢀࡤࠊྠ୍ࡢᡭ㡰࡛ᐇ᪋ࡋࡓ࡜ࡋ࡚ࡶᏳ඲ᛶࢆᢸಖ࡛ࡁࡿࡇ࡜ࢆド᫂ࡋࡲࡋࡓࠋ

ࡇࢀࡲ࡛ࡢཎ⌮ࡢᐇ⌧ࢆ┠ᣦࡋ࡚㛤
Ⓨࡉࢀࡓ㔞Ꮚᬯྕ⿦⨨࡛ࡣࠊ〇㐀⪅ࢆಙ㢗ࡍࡿࡇ࡜࡛ࡋ࠿Ᏻ඲ᛶࢆᢸಖ
ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁ࡞࠸㒊ศࡀᏑᅾࡋࡲ
ࡍࠋࡋ࠿ࡋࠊࡇࡢ◊✲ࡢඛ࡟ࡣࠊ฼
⏝⪅ࡀ┤᥋ᗄࡘ࠿ࡢ㡯┠ࢆࢳ࢙ࢵࢡ
ࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡗ࡚Ᏻ඲ᛶࡀᢸಖ࡛ࡁ
ࡿୡ⏺ࡀᚅࡗ࡚࠸ࡲࡍࠋ

Ᏻ඲࡞⛎ᐦ㏻ಙࡣࣛࣥࢲ࣒࡞⛎ᐦࡢࣅࢵࢺิ㸦⛎ᐦ㘽㸧ࡢඹ᭷࡛ᐇ⌧ࡇࡢࡼ࠺࡞ࣅࢵࢺิࡢඹ᭷ࡣ㏻ᖖࡢබ㛤㏻ಙ࡛ࡣཎ⌮ⓗ࡟୙ྍ⬟㔞Ꮚᬯྕ䛾ᴫせ
ձ

ගᏊ

ཷ䛡ᡭ

㏦䜚ᡭ

ղ᝟ሗ஺᥮

ճࣅࢵࢺิ

ճࣅࢵࢺิ
メ ディ ア の 科 学ձ

㏦ࡾᡭࡀཷࡅᡭ࡟ගᏊࢆࡓࡃࡉࢇ㏦ࡿ

ղ

ගᏊࡢ㏦ཷࡢ≧ἣ࡟ᛂࡌ࡚᝟ሗࢆ஺᥮

ճ

ගᏊࡢ㏦ཷࡢ≧ἣཬࡧ஺᥮ࡋࡓ᝟ሗ࠿ࡽ㏦ࡾᡭ࡜ཷࡅᡭࡀ⛎ᐦࡢࣅࢵࢺิࢆ⏕ᡂᡭ㡰䐟䛾ヲ⣽䛺ᵓ㐀

㏦䜚ᡭ

䝫䜲䞁䝖
•

⏕ᡂࡉࢀࡓࣅࢵࢺิࡣྠࡌ࡛࠿ࡘ⛎ᐦ•ᡭ㡰ձ࡛㔞ᏊຊᏛࡢཎ⌮ࡢᙳ㡪ࢆཷࡅࡿගᏊ䠍ಶ⛬ᗘ䛛䜙䛺䜛ගග䝣䜯䜲䝞఩┦䜢ኚ᥮䛩䜛⿦⨨コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学ᡭ㡰䐟䜢ᐇ᪋䛩䜛䛖䛘䛷ᚑ᮶せồ䛥䜜䛶䛔䛯⿦⨨䜈䛾᮲௳• 䛱䜗䛖䛹㏫఩┦䛻ኚ᥮䛷䛝䛺䛡䜜䜀䛔䛡䛺䛔ᡭ㡰䐟䜢ᐇ᪋䛩䜛䛖䛘䛷ᮏ◊✲䛷⦆࿴䛥䜜䛯⿦⨨䜈䛾᮲௳• ㏫఩┦䛛䜙ከᑡ䛪䜜䛶䜒Ⰻ䛔ཷ䛡ᡭග䜢᳨ฟ䛩䜛⿦⨨ගᏊ䛸䛔䛖⢏䛿㔞ᏊຊᏛ䛷⪃䛘䜛䛛䜙䛣䛭⌧䜜䜛• ගᏊ䛾ᩘ䜢ᩘ䛘䜙䜜䛺䛡䜜䜀䛔䛡䛺䛔• ගᏊ䛾᭷↓䛜䜟䛛䜜
䜀䜘䛔

᧙ᡲ૨ྂ
[1] K. Tamaki, M. Curty, G. Kato, H. K. Lo, K. Azuma, “Loss-tolerant quantum cryptography with imperfect sources,” Physical Review A, 90,052314, 2014.
[2] G. Kato, K. Tamaki, “Security of six-state quantum key distribution protocol with threshold detector,” Scientific Reports, 6, Article number:
30044, 2016.

ᡲዂέ

24

ຍ⸨ ㇦ *R.DWR  ࣓ࢹ࢕࢔᝟ሗ◊✲㒊 ᝟ሗᇶ♏⌮ㄽ◊✲ࢢ࣮ࣝࣉE-mail: kato.go(at)lab.ntt.co.jp

オープンハウス 2017

Stably preserving unpredictability originated in entropy sources

データと 学 習の 科 学ᵎᵖ๨ủễẪἙἑἻἳỂẴ᳸ཋྸʏૠเƷȩȳȀȠƞǛ੷ƳǘƣƴʏૠȓȃȈǛ‫̓ܭܤ‬ዅ᳸

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

ண ୙ྍ⬟࡞≀⌮஘ᩘ⏕ᡂࡣ✲ᴟ࡟Ᏻ඲࡞᝟ሗ⛎༏ࡢࡓࡵࡢᚲ㡲ᢏ⾡࡛ࡍࠋண ୙ྍ⬟ᛶࡀᢸಖࡉࢀࡓ஘ᩘ
ࢆ࣮ࣘࢨࡀᏳᚰࡋ࡚౑࠺࡟ࡣࠊ஘ᩘ
ࡀ⏕ᡂࡉࢀࡿ௙⤌ࡳࡀ᫂☜࡟ࡉࢀ࡚࠸ࡿࡇ࡜ࡀᚲせ࡛ࡍࠋࡇࡢᒎ♧࡛ࡣᏳᚰࡋ࡚౑࠼ࡿ≀⌮஘ᩘࢫࢺ࣮࣑ࣜ
ࣥࢢ⿦⨨ࢆ⤂௓ࡋࡲࡍࠋ

≀⌮஘ᩘࡢ᰿※࡛࠶ࡿ࢚ࣥࢺࣟࣆ࣮
※ࡢ୙☜ᐃᛶࡉ࠿ࡽほ ࠊ㔞Ꮚ໬ࠊ஦ᚋࣅࢵࢺฎ⌮ࢆ⤒࡚࣮ࣘࢨࡀ౑࠺
஘ᩘࣅࢵࢺࡲ࡛ࢆࢺ࣮ࢱ࡛ࣝ⪃࠼ࠊ୙せ࡞ࣀ࢖ࢬࡢᙳ㡪ࡸࣅࢵࢺࣟࢫࡀ
࡞࠸࢚ࣥࢻࢶ࣮࢚ࣥࢻࣔࢹࣝࡢᐇ⿦
࡜ࡋ࡚ࡢ≀⌮஘ᩘࢫࢺ࣮࣑ࣜࣥࢢ⿦
⨨ࢆᐇ⌧ࡋࡲࡋࡓࠋ

௒ᚋࠊ኱㔞ࢹ࣮ࢱ⛎༏໬ࡢࢽ࣮ࢬࡀ
ࡲࡍࡲࡍቑ኱୍࣭⯡໬ࡍࡿ࡜⪃࠼ࡽࢀࡲࡍࠋᮏ◊✲ࡣࠊ㧗㏿࡟⏕ᡂࡉࢀࡓ≀⌮஘ᩘࢆㄡ࡛ࡶ⡆༢࡟౑࠼ࡿࡼ
࠺࡟ࡋࠊ⛎ᐦศᩓࡸᬯྕ໬࡞࡝ࡢᢏ
⾡࡜࡜ࡶ࡟⏝࠸ࡿࡇ࡜࡛ࠊ⭾኱࡞ࢹ࣮ࢱࡸィ⟬࡟㛵ࡋ࡚✲ᴟࡢᏳ඲ᛶ
ࢆᐇ⌧ࡍࡿࡇ࡜ࢆ┠ᣦࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ

࢚ࣥࢻࢶ࣮࢚ࣥࢻ≀⌮஘ᩘ⏕ᡂࣔࢹࣝ

計 算と 言 語の科 学ỄỮễᄂᆮ࢝࢜ࢫ࣮ࣞࢨࢹࣂ࢖ࢫ

࢝࢜ࢫ࣮ࣞࢨ
ග㟁Ẽಙྕኚ᥮ ࣮ࣞࢨไᚚ
㧗࿘Ἴቑᖜ
㸿㹂ኚ᥮
ࣅࢵࢺ᧯స
㹎㹁࢖ࣥࢱ࣮ࣇ࢙࣮ࢫ

䝺䞊䝄ෆ䛾ᚤᑠ䛺୙☜ᐃᛶ䜢䜒䛸䛻୙つ๎ಙྕ䜢⏕ᡂྛฎ⌮㐣⛬࡟࠾࠸࡚
≀⌮࢚ࣥࢺࣟࣆ࣮※ࡢ୙☜ᐃᛶࡢ
ᙧࡣኚࢃࡿࡀ
ᮏ㉁ࡣኚ࠼࡞࠸ࡼ࠺
ḟࡢฎ⌮࡬ᘬࡁΏࡋࠊ
᭱ᚋࡣ஘ᩘࣅࢵࢺ࡟
࡞ࡿࡼ࠺タィ

࣮ࣘࢨ࣓ࣔࣜண ୙ྍ⬟䛺≀⌮஘ᩘ䜢ᑠᆺ⣲Ꮚ䛷㧗㏿䛻⏕ᡂྍ⬟䛺₯ᅾຊග㞟✚ᅇ㊰〇స≀⌮஘ᩘ⏕ᡂ⿦⨨ࣉࣟࢺࢱ࢖ࣉࢩࢫࢸ࣒

ึ௦≀⌮஘ᩘࢫࢺ࣮࣑ࣜࣥࢢ⿦⨨メ ディ ア の 科 学ࢺ࣮ࢱࣝࢩࢫࢸ࣒࡜ࡋ࡚ࡢ஘ᩘ⏕ᡂ⬟ຊࢆ☜ㄆᑠᆺ≀⌮஘ᩘࢫࢺ࣮࣑ࣜࣥࢢ⿦⨨࣮ࣞࢨไᚚࠊග㟁Ẽಙྕኚ᥮ࠊ㧗࿘Ἴቑᖜࢆࠊ
ᐇ㦂ᐊࣞ࣋ࣝ࠿ࡽ୍⯡ࣞ࣋ࣝࡢᛶ⬟࡟ࡋ࡚ᑠᆺ໬

࢚ࣥࢻࢶ࣮࢚ࣥࢻ
≀⌮஘ᩘ⏕ᡂࣔࢹࣝࢆᐇ⿦コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学㻝㻳㼎㼜㼟㻌௨ୖ䛷䝣䝹䜶䞁䝖䝻䝢䞊䛾≀⌮஘ᩘ䜢䠬䠟䛾
䝴䞊䝄䝯䝰䝸䜈౪⤥ᛂ⏝౛䠖䈄✲ᴟ䛾Ᏻ඲ᛶ䜢䜒䛴⛎ᐦศᩓ䈄㧗㏿䛺⛉Ꮫᢏ⾡ィ⟬᧙ᡲ૨ྂ[1] T. Harayama, S. Sunada, K. Yoshimura, P. Davis, K. Tsuzuki, A. Uchida, “Fast nondeterministic random-bit generation using on-chipchaos lasers”, Physical Review A, Vol. 83, 031803(R), 2011.
[2] S. Shinohara, K. Arai, P. Davis, S. Sunada, T. Harayama, “Chaotic laser based physical random bit streaming system with a computer
application interface”, Optics Express, Vol. 25, pp.6461-6474, 2017.

ᡲዂέ᪂஭ ㈼୍ (Kenichi Arai) ࣓ࢹ࢕࢔᝟ሗ◊✲㒊 ಙྕฎ⌮◊✲ࢢ࣮ࣝࣉE-mail: arai.k(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス 201725

An efficient algorithm for finding all exact covers

データと 学 習の 科 学ᵎᵗ૤ẨᛄỜẦẺửẴỔềᙸếẬộẴ᳸ӈ݅ᘮᙴբ᫆Ʒ᭗ᡮƳμᚐЗਫඥ᳸

計 算と 言 語の科 学

ỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

ཝᐦ⿕そၥ㢟㸦ࡆࢇࡳࡘࡦࡩࡃࡶࢇ
ࡔ࠸㸧ࡢࡍ࡭࡚ࡢ⟅࠼ࢆ㧗㏿࡟ぢࡘࡅࡿ᪉ἲࢆ⤂௓ࡋࡲࡍࠋ౛࠼ࡤࠊ㟁Ꮚᅇ㊰ᇶ┙ࡢࣔࢪ࣮ࣗࣝ㓄⨨ࢆỴࡵࡿၥ㢟ࡸࠊ࣐ࣥࢩࣙࣥࡢ㛫ྲྀࡾࢆỴࡵࡿၥ㢟࡞࡝ࡀཝᐦ⿕そၥ㢟ࢆゎࡃࡇ࡜࡟┦ᙜࡋࡲࡍࠋ

᪤Ꮡᡭἲࡼࡾࡶ㸯୓ಸ㧗㏿࡟⟅࠼ࢆࡍ࡭࡚ぢࡘࡅ࡚ࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡲࡍࠋࡲࡓࠊぢࡘࡅࡓ⭾኱࡞ᩘࡢ⟅࠼ࢆ඲࡚ぬ࠼࡚࠾࠸࡚ࠊ࠶࡜࠿ࡽ᮲௳ࢆ‶ࡓࡍゎࢆ㧗㏿࡟ྲྀࡾฟࡍࡇ࡜ࡀ࡛ࡁ
ࡲࡍࠋෆ㒊࡛ࡣ⤌ྜࡏࢆࢢࣛࣇ࡜ࡋ
࡚⾲⌧ࡍࡿࢹ࣮ࢱᵓ㐀ࡀ⏝࠸ࡽࢀ࡚࠸ࡲࡍࠋࡇࡢᢏ⾡࡟ࡼࡗ࡚ࡼ࠸ᩜࡁワࡵ࠿ࡓࢆぢࡘࡅࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟࡞ࡾ
ࡲࡍࠋ౛࠼ࡤᇶ┙ୖࡢ↓㥏ࡢ࡞࠸ࣔࢪ࣮ࣗࣝ㓄⨨ࢆぢࡘࡅࡿࡇ࡜࡛ᾘ㈝㟁ຊࢆ๐ῶࡋࡓࡾࠊ฼⏝⪅ࡢዲࡳ࡟ྜࢃࡏࡓ࣐ࣥࢩࣙࣥࡢ㛫ྲྀࡾࢆぢࡘࡅࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟࡞ࡗࡓࡾ࡜
࠸ࡗࡓᛂ⏝ࡀ⪃࠼ࡽࢀࡲࡍࠋ

ӈ݅ᘮᙴ≋ↁ⇂↮↓↡↤ⅾ≌բ᫆↗↞㝽㛫䛺䛟䝢䞊䝇䜢ᩜ䛝ワ䜑䜛᪉ἲ䜢Ⓨぢ䛩䜛ၥ㢟բ᫆↝ཎࣉ⭾኱䛺ᩘ䛾ᩜ䛝ワ䜑䛛䛯䛜
Ꮡᅾ䛩䜛

┙㠃䝃䜲䝈

ゎ䛾⥲ᩘ

฼⏝ྍ⬟䛺䝢䞊䝇䛾㞟ྜメ ディ ア の 科 学ↈ↨↕↝૤ⅼᛄ↰ⅺ↎⇁᭗ᡮ↚ᙸ↓ↀ↺

ゎ
叏
ᩘ
厮
ᛴ
ቑ

117 ㏻䜚

4x4
8x8

19,077,209,438 ㏻䜚

12x12

13,664,822,582,333,502,156,627,512 ㏻䜚

வˑ⇁฼↎ↈ૤ⅼᛄ↰ⅺ↎⇁እଔⅾӕ↹Јↈ













ゎ䛾㞟ྜ䜢⾲䛩㼆㻰㻰⣲᪩䛟ゎ䜢ฟຊ

㞀ᐖ≀䜢㑊䛡䜛
ゎ䜢ၥ䛔ྜ䜟䛫 ゎ䛾㞟ྜ䜢ZDD䛸䛧䛶ᅽ⦰䛧䛶⾲⌧䛩䜛䛣䛸䛷䚸᮲௳䜢‶䛯䛩ゎ䜢⣲᪩䛟ྲྀ䜚ฟ䛩䛣䛸䛜䛷䛝䜛コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学䜾䝷䝣䛸䛧䛶⾲⌧
䠄㼆㻰㻰䠅

ࣖဇ̊

 ᥈⣴ࢆ⾜࠸ࡘࡘࠊ䛩䜉䛶䛾ᩜ䛝ワ䜑䛛䛯䛾㞟ྜ䜢⾲䛩䜾䝷䝣䠄ZDD䠅䜢ᵓ⠏䛩䜛䛣䛸䛷䚸ྠ䛨㒊ศၥ㢟䛾ゎ䛾⧞䜚㏉䛧ィ⟬䛜୙せ䛻 ᪤Ꮡἲ䜘䜚䜒᭱኱10,000ಸ㧗㏿䛻䛩䜉䛶䛾ᩜ䛝ワ䜑䛛䛯䜢Ⓨぢ䛷䛝䜛䈜ᮏᒎ♧ࡣ໭ᾏ㐨኱Ꮫ࡜ࡢඹྠ◊✲ᡂᯝ࡛ࡍࠋ

㟁Ꮚᅇ㊰䛾䝰䝆䝳䞊䝹㓄⨨䝬䞁䝅䝵䞁䛾㛫ྲྀ䜚Ỵ䜑

Photo by PeterJohnBishop

Photo by ⟽ᆏ᧙ᡲ૨ྂ[1] M. Nishino, N. Yasuda, S. Minato, M. Nagata, “Dancing with decision diagrams: a combined approach to exact cover,” in Proc. the 31st
AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), pp. 868-874, 2017.

ᡲዂέ

26

す㔝 ṇᙯ (Masaaki Nishino) ༠๰᝟ሗ◊✲㒊 ゝㄒ▱⬟◊✲ࢢ࣮ࣝࣉE-mail: nishino.masaaki(at)lab.ntt.co.jp

オープンハウス 2017

5HODWLRQEHWZHHQSLFWXUHERRNFRUSXV DQGFKLOGYRFDEXODU\ᵏᵎ

データと 学 習の 科 学ዋஜỊẮỄờỉᚕᓶỉ૙ᅹ୿᳸ዋஜǳȸȑǹƱ࠷δƷᛖ࢛ྒࢽƷ᧙̞Ǜ੕ǔ᳸

ỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

⤮ᮏࢥ࣮ࣃࢫᗂඣㄒᙡⓎ㐩ࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫ

࣭⤮ᮏࡢᮏᩥࢆ㟁Ꮚ໬ࡋࠊゎᯒ࣭࣋ࢫࢺࢭ࣮ࣛ࡞࡝෉ࠊヰ࣭ṓࡢ⣙ྡศࡢࢹ࣮ࢱࢆ཰㞟࣭㸣ࡢᏊࡀゝ࠼ࡿࡼ࠺࡟࡞ࡿ᪥㱋ࢆ᥎ᐃ

計 算と 言 語の科 学⤮ᮏࡣࡇ࡝ࡶࡀゝㄒࢆ⩦ᚓࡍࡿୖ࡛
⤮ᮏ࡛ࡢฟ⌧㢖ᗘ࡜ࠊࡇ࡝ࡶࡀㄒࢆ ࡇ࡝ࡶ࡟࡜ࡗ࡚Ꮫ⩦ࡋࡸࡍ࠸ㄒࡋ㔜せ࡞᝟ሗ※ࡢ୍ࡘࡔ࡜ゝࢃࢀ࡚࠸ゝ࠼ࡿࡼ࠺࡟࡞ࡿ᫬ᮇࡢ㛵ಀࢆㄪ࡭ ࡟ࡃ࠸ㄒࢆ᫂ࡽ࠿࡟ࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾࠊ
ࡲࡍࡀࠊ⤮ᮏࡀ࡝ࡢ⛬ᗘㄒᙡ⋓ᚓ࡟ࡓ࡜ࡇࢁࠊື≀ྡ࡞࡝࡛ࡣ୧⪅࡟ᴟ ຠᯝⓗ࡞ᩍ⫱ᨭ᥼ࡢᐇ⌧࡟ᐤ୚ࡋࡲ
ᐤ୚ࡋ࡚࠸ࡿ࠿࡟ࡘ࠸࡚኱つᶍࢹ࣮ࡵ࡚㧗࠸┦㛵ࡀ࠶ࡿࡇ࡜ࢆⓎぢࡋࡲ ࡍࠋࡲࡓࠊࡇ࡝ࡶ୍ேࡦ࡜ࡾࡢㄒᙡ
ࢱࢆ⏝࠸ࡓ᳨ドࡣ࠶ࡾࡲࡏࢇ࡛ࡋࡓࠋ ࡋࡓࠋࡇࡢ㛵ಀᛶࡣࡲࡓࠊㄒࡢᏛ⩦ Ⓨ㐩ࣞ࣋ࣝ࡟࠶ࡗࡓ⤮ᮏࡢ᥎⸀ࢆᐇ
ᮏᒎ♧࡛ࡣࠊ⤮ᮏ࡟Ⓩሙࡍࡿㄒ࡜ࡇ
ࡢ㞴ࡋࡉࡢᣦᶆ࡜࡞ࡾ࠺ࡿࡇ࡜ࡶࢃ ⌧ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊゝⴥࢆᴦࡋࡃᏛ࡭ࡿ
࡝ࡶࡀࡑࡢㄒࢆ⋓ᚓࡍࡿ᫬ᮇࡢ㛵ಀ࠿ࡾࡲࡋࡓࠋࡇࢀࡣゝㄒ⩦ᚓ࣓࢝ࢽ ⤮ᮏࢆᩍ⛉᭩࡜ࡋ࡚ㄒᙡ⋓ᚓࢆᚋᢲ࡟ࡘ࠸࡚ศᯒࡋࡓ⤖ᯝࢆ⤂௓ࡋࡲࡍࠋ ࢬ࣒ゎ᫂࡟ࡘ࡞ࡀࡿ㔜せ࡞Ⓨぢ࡛ࡍࠋ ࡋࡋࡲࡍࠋ

ぶࡀᅇ⟅

䜲䝚

ฟ⌧㢖ᗘ

⋓ᚓ᪥㱋

Ṍࡃヰ ᅇ
࢖ࢾヰ ᅇ
ࢧ࢖ヰ ᅇ
࣭
࣭
࣭

ከ
ࡃ
ฟ
ࡿ
㡰

䜲䝚: 796᪥㱋Ṍ䛟: 829᪥㱋䝃䜲: 1100᪥㱋
࣭
࣭
࣭

⋓
ᚓ
๭
ྜ

ぬ
࠼
ࡿ
㡰

᭶㱋

メ ディ ア の 科 学⤮ᮏ࡜ㄒᙡ⋓ᚓࡢ㛵ಀࢆゎᯒື≀ྡືモ㡰఩┦㛵㛵ಀ Ȩ 





࠙⤮ᮏࠚ

࠙⤮ᮏࠚ

ㄒ
䛾
ฟ
⌧
㢖
ᗘ

⤮ᮏ䛻䛒䜎䜚
ฟ䛶䛣䛺䛔ㄒ䛿⋓ᚓ᪥㱋䛜㐜䛔

㢖ᗘ䛜㧗䛔䛾䛻
⋓ᚓ᪥㱋䛜㐜䛔
Ꮫ⩦䛧䛻䛟䛔ㄒコ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学⤮ᮏ䛻䜘䛟ฟ䛶䛟䜛ㄒ䛿
⋓ᚓ᪥㱋䛜᪩䛔

ㄒ
䛾
ฟ
⌧
㢖
ᗘ

㡰఩┦㛵㛵ಀ Ȩ 










࠙ᗂඣࠚㄒࡢ⋓ᚓ᪥㱋ື≀ྡ䛿≉䛻⤮ᮏ୰䛾㢖ᗘ䛸⋓ᚓ᪥㱋䛻ᙉ䛔┦㛵Ѝ⤮ᮏࡣࡇ࡝ࡶࡢㄒᙡ⋓ᚓ࡜ᐦ᥋࡟㛵ಀ











࠙ᗂඣࠚㄒࡢ⋓ᚓ᪥㱋ືモ䛿ື≀ྡ䛸ẚ䜉㢖ᗘ䛾䜟䜚䛻⋓ᚓ᪥㱋䛜㐜䛔Ѝ㢖ᗘ࡜⋓ᚓ᪥㱋ࡢ㛵ಀࡣㄒࡢᏛ⩦ࡋࡸࡍࡉࡢᣦᶆ

᧙ᡲ૨ྂ
[1] S. Fujita, T. Kobayashi, Y. Okumura, T. Hattori, “How do words in picture books affect child vocabulary acquisition? – An analysis of largescaled corpus in Japanese picture books –,” in Proc. Workshop on Infant Language Development (WILD-2017), 2017.
[2] ⸨⏣᪩ⱑ, ᑠᯘဴ⏕, ዟᮧඃᏊ, ᭹㒊ṇႹ, “ᗂඣࡢㄒᙡ⋓ᚓ࡜⤮ᮏࢥ࣮ࣃࢫࡢ㛵ಀࢆ᥈ࡿ,”ゝㄒฎ⌮Ꮫ఍➨23ᅇ඲ᅜ኱఍, pp. 899-902, 2017.
[3] ᑠᯘဴ⏕, ዟᮧඃᏊ, ༡Ὀᾈ, “ㄒᙡࢳ࢙ࢵࢡࣜࢫࢺ࢔ࣉࣜ࡟ࡼࡿᗂඣㄒᙡⓎ㐩ࢹ࣮ࢱ཰㞟ࡢヨࡳ,” 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡◊✲ሗ࿌, Vol. 115,
No. 418, pp. 1–6, 2016.

ᡲዂέ⸨⏣ ᪩ⱑ 6DQDH)XMLWD  ༠๰᝟ሗ◊✲㒊 ゝㄒ▱⬟◊✲ࢢ࣮ࣝࣉE-mail: fujita.sanae(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス 201727

([SORULQJHIIHFWLYHGLVSOD\RIDXWRPDWHGFDSWLRQVἠὅ἟ỶἘỵἨỉẺỜỉἼἋἝὅἂૅੲ

データと 学 習の 科 学ᵏᵏ᳸јௐႎƳᐯѣ‫ࠧ܌‬ᘙᅆ৖ඥ᳸

計 算と 言 語の科 学

ỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

⮬ືᏐᖥࡣࣀࣥࢿ࢖ࢸ࢕ࣈࡢࣜࢫࢽ
ࣥࢢ⬟ຊࢆྥୖࡉࡏࡿ୍᪉࡛ࠊ㈇ᢸ
ࡶቑ኱ࡉࡏ࡚ࡋࡲ࠺ࡇ࡜ࡀሗ࿌ࡉࢀ
࡚࠸ࡲࡍࠋᮏ◊✲࡛ࡣࠊࣀࣥࢿ࢖
ࢸ࢕ࣈࡀࣜࢫࢽࣥࢢ୰࡟࡝ࡢࡼ࠺࡟
⮬ືᏐᖥࢆ฼ά⏝ࡍࡿ࠿ࢆㄪᰝࡋࠊ
⮬ືᏐᖥࡀゎỴ࡛ࡁࡿၥ㢟࡜ゎỴ࡛ࡁ࡞࠸ၥ㢟ࢆ᫂☜࡟ࡋࡲࡋࡓࠋ

ࣀࣥࢿ࢖ࢸ࢕ࣈࡢ≉ᛶࡸၥ㢟࡟ᛂࡌ࡚ᨭ᥼᪉ἲࢆኚ࠼ࡿᚲせࡀ࠶ࡿࡇ࡜
ࢆ♧ࡋࡲࡋࡓࠋࡇࢀࡲ࡛ࠊ⮬ືᏐᖥࢆ⾲♧ࡋ⥆ࡅࡿ᪉ἲࡀྲྀࡽࢀ࡚ࡁࡲ
ࡋࡓࡀࠊ⮬ືᏐᖥ࡟ࡼࡗ࡚ゎỴ࡛ࡁ࡞࠸ၥ㢟ࡶከࡃᏑᅾࡋࠊ≧ἣ࡟ࡼࡗ࡚ࡣࣀࣥࢿ࢖ࢸ࢕ࣈࡢ㈇Ⲵ࡟࡞ࡗ࡚
ࡋࡲ࠺ࡇ࡜ࡀࢃ࠿ࡾࡲࡋࡓࠋ

ேࡢ≉ᛶࡸ≧ἣ࡟ᛂࡌ࡚᭱ࡶ౑࠸᫆
࠸ᙧ࡛ᨭ᥼ᢏ⾡ࢆᥦ౪ࡍࡿࡇ࡜࡟
ࡼࡗ࡚ࠊࡼࡾே࡟ඃࡋ࠸,&7ࡢᐇ⌧ࢆ┠ᣦࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋࣀࣥࢿ࢖ࢸ࢕ࣈ
ࡢ≧ἣࢆࣔࢽࢱࣜࣥࢢࡋࠊ㐺ษ࡞ᨭ᥼ࢆ᭱㐺࡞ࢱ࢖࣑ࣥࢢ࡛⾜࠺ࡇ࡜࡟ࡼࡗ࡚ࠊゝㄒࡢቨࡀゎᾘࡉࢀࡓᮍ᮶
ࢆ┠ᣦࡋࡲࡍࠋ

ㄪᰝ㡯┠
㻝㻕
㻞㻕

ศᯒ⤖ᯝ

䝜䞁䝛䜲䝔䜱䝤䛜⮬ືᏐᖥ䜢฼⏝䛩䜛᪉ἲ䝜䞁䝛䜲䝔䜱䝤䛾⮬ືᏐᖥ䛾ά⏝ἲ 㼇㻞㼉⮬ືᏐᖥ䜢౑⏝䛩䜛䛣䛸䛾฼Ⅼ䛸ḞⅬ䝟䝍䞊䞁䠍䠖 Ꮠᖥ䜢㏣䛖䛣䛸 䛻ὀຊ䛩䜛䝟䝍䞊䞁ᐇ㦂ᴫせཧຍ⪅䠖 䝜䞁䝛䜲䝔䜱䝤㻞㻜ྡ᮲௳䠖㡢ኌ䛾䜏 㼢㼟㻚㻌㡢ኌ㻗Ꮠᖥ 㻔䜰䜲䝖䝷䝑䜻䞁䜾㻕ᡭ㡰䠖㻝㻕䝸䝇䝙䞁䜾ㄢ㢟㻦㻌ཧຍ⪅䛿䝸䝇䝙䞁䜾୰䛻䜟䛛䜙䛺䛔䝟䝍䞊䞁䠎䠖 ᚲせ᫬䛾䜏Ꮠᖥ䜢฼⏝䛩䜛䝟䝍䞊䞁䛣䛸䠄ၥ㢟䠅䛜䛒䜛䛸䚸䝪䝍䞁䜢ᢲ䛩メ ディ ア の 科 学㻞㻕䜲䞁䝍䝡䝳䞊㻦㻌ཧຍ⪅䛿┤㠃䛧䛯ၥ㢟䛾ෆᐜ䛸ࣀࣥࢿ࢖ࢸ࢕ࣈࡢ≉ᛶࡢᛂࡌ࡚ᨭ᥼ࢆኚ࠼ࡿᚲせᛶࢆ♧၀ᣢ⥆᫬㛫䛻䛴䛔䛶ㄝ᫂ḞⅬ䠖 ㈇Ⲵ䛾ቑຍ 㼇㻞㼉฼Ⅼ䠖 ⮬ືᏐᖥ䜘䛳䛶ゎỴ䛷䛝䛯ၥ㢟 㼇㻝㻘㻞㼉


‫۔‬




‫۔‬


Ꮠᖥ䜢ぢ䜛䛣䛸䛻䜘䛳䛶ゎỴ䛷䛝䜛䛜㈇Ⲵ䛜ቑຍ䛩䜛䜒䛾コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学‫۔‬Ꮠᖥ䜢ぢ䜛䛣䛸䛻䜘䛳䛶ゎỴ䛷䛝䛪䚸㈇Ⲵ䜢ቑ኱䛥䛫䛶䛧䜎䛖䜒䛾ၥ㢟࡟ᛂࡌ࡚ᨭ᥼ࢆኚ࠼ࡿᚲせᛶࢆ♧၀᧙ᡲ૨ྂ[1] X. Cao, N. Yamashita, T. Ishida, “How Non-Native Speakers Perceive Listening Comprehension Problems: Implications for Adaptive
Support Technologies,” in Proc. the 8th International Conference on Collaboration Technologies (CollabTech 2016), pp. 89–104, Best
Paper Award, 2016.
[2] X. Cao, N. Yamashita, T. Ishida, “Investigating the Impact of Automated Transcripts on Non-native Speakers’ Listening Comprehension,”in Proc. the 18th ACM International Conference on Multimodal Interaction (ICMI 2016), pp. 121–128, ACM, 2016.

ᡲዂέ

28

ᒣୗ ┤⨾ 1DRPL<DPDVKLWD༠๰᝟ሗ◊✲㒊 ࢖ࣥࢱࣛࢡࢩࣙࣥᑐヰ◊✲ࢢ࣮ࣝࣉE-mail: yamashita.naomi(at)lab.ntt.co.jp

オープンハウス 2017

&RQWUROOLQJQHXUDOPDFKLQHWUDQVODWLRQE\SUHIL[FRQVWUDLQWV

ᵏᵐ

データと 学 習の 科 学ẝễẺ‫ڤ‬ỚỆᎇᚪẴỦ᳸੗᪽ᠴСኖƴǑǔȋȥȸȩȫᎇᚪƷСࣂ᳸

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

ࢽ࣮ࣗࣛࣝᶵᲔ⩻ヂࡣࠊཎᩥ࡜ヂᩥࡢ㛵ಀࢆ⾲ࡍ☜⋡ࣔࢹࣝࢆᑐヂࢹ࣮ࢱࡔࡅ࠿ࡽᏛ⩦ࡍࡿࡢ࡛ࠊ⩻ヂࢩࢫࢸ࣒ࡀฟຊࡍࡿᩥࢆ࣮ࣘࢨࡀ⣽࠿ࡃไᚚࡍࡿࡇ࡜ࡀ㞴ࡋ࠸࡜࠸࠺ၥ㢟ࡀ࠶ࡾࡲࡍࠋࡇࡢᒎ♧࡛ࡣࠊ࣮ࣘࢨࡀ
ࢽ࣮ࣗࣛࣝᶵᲔ⩻ヂࡢฟຊࢆ࢝ࢫࢱ
࣐࢖ࢬࡍࡿ᪉ἲࢆ⤂௓ࡋࡲࡍࠋ

ᮏ◊✲࡛ࡣࠊ⩻ヂࢩࢫࢸ࣒ࡀฟຊࡍ
ࡿᩥࡢ≉ᚩࢆࢱࢢ࡛⾲⌧ࡋࠊධຊᩥ
࠿ࡽࢱࢢ࡜ฟຊᩥࢆྠ᫬࡟ண ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊࢱࢢ࡛⾲⌧ࡉࢀࡓ≉ᚩࢆ཯ᫎࡋࡓฟຊᩥࢆ⏕ᡂࡋࡲࡍࠋ࣮ࣘࢨ
ࡀࢱࢢࢆᣦᐃࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾࡑࡢࢱ
ࢢࡢ≉ᚩࢆ཯ᫎࡋࡓฟຊᩥࢆ⏕ᡂࡍࡿࡇ࡜ࡶྍ⬟࡛ࡍࠋ⩻ヂࡢᑓ㛛ᐙࡣࠊᩥ⬦ࡸ≧ἣࠊᩥ໬ࡢ㐪࠸࡞࡝ᵝࠎ࡞ゝእࡢព࿡ࢆ⪃៖ࡋ࡚⩻ヂᩥࢆసᡂࡋࡲࡍࠋᡃࠎࡣࠊ
ᩥ⬦ࡸ≧ἣࢆ⌮ゎࡋ࡚ゝእࡢព࿡ࢆ
⿵࠸࡞ࡀࡽࠊ᭱㐺࡞୺ㄒࠊᵓᩥࠊᩥ
య࡞࡝ࢆ⮬ືⓗ࡟㑅ᢥࡋࡓࡾࠊ࣮ࣘ
ࢨ࡬㐺ษ࡞㑅ᢥ⫥ࢆᥦ♧ࡍࡿࡼ࠺࡞
ᶵᲔ⩻ヂࢩࢫࢸ࣒ࢆ┠ᣦࡋࡲࡍࠋ

ࢽ࣮ࣗࣛࣝᶵᲔ⩻ヂࡢࡋࡃࡳ᥋㢌㎡ࢱࢢ ฟຊᩥࡢ≉ᚩ ࡢ౛

RNN䝕䝁䞊䝎䠄᚟ྕჾ䠅
love
Kyoto

#IWSLTI<eos>#IWSLT<eos>ி㒔䛜ዲ䛝䛷䛩 ї#3 IloveKyoto(ᩥ䛾㛗䛥)
ி㒔䛜ዲ䛝䛷䛩 ї#L2R IloveKyoto(ᕥ䛛䜙ྑ䜈⏕ᡂ)ி㒔䛜ዲ䛝䛷䛩 ї#R2L KyotoloveI(ྑ䛛䜙ᕥ䜈⏕ᡂ)ி㒔䛜ዲ䛝䛷䛩 ї#IWSLT IloveKyoto(᪑⾜఍ヰศ㔝)᪥ⱥ⩻ヂࡢ⢭ᗘ %/(8
I

love

Kyoto

䜰䝔䞁䝅䝵䞁ᒙ䛜ዲ䛝䛷䛩

RNN䜶䞁䝁䞊䝎䠄➢ྕ໬ჾ䠅<eos>ࢱࢢ࡜ฟຊᩥࡢྠ᫬ண

⏕ᡂ᪉ྥ

IWSLT

KFTT

REUTERS㡰 (#L2R)

34.8

20.9

19.7

㏫ (#R2L)

32.8

20.1

19.6

᪉ྥண

35.6

21.5

20.6

ࡢ౛

䛹䛖䛔䛯䛧䜎䛧䛶
ї#IWSLT you’rewelcome
ї#TATOEBA don’tmentionit

ศ㔝

༢⊂

඲య

GVOICES(䝤䝻䜾, 4୓ᩥ)

6.31

16.9

ศ㔝ண

17.0

ศ㔝ᣦᐃ

17.1

IWSLT(᪑⾜఍ヰ,2୓ᩥ)

34.8

36.8

37.1

37.1

KFTT(Wikipedia,43୓ᩥ)

20.9

20.8

21.1

21.1

REUTERS(䝙䝳䞊䝇,5୓ᩥ)

19.7

24.6

25.0

25.0

TATOEBA(౛ᩥ㞟,19୓ᩥ)

36.0

59.4

59.5

59.7

メ ディ ア の 科 学ி㒔

計 算と 言 語の科 学ỄỮễᄂᆮศ㔝ࢱࢢࡢ᭷↓࡟ࡼࡿࢹࢥ࣮ࢲࡢෆ㒊≧ែࡢ㐪࠸ 㸦ศ㔝᝟ሗࢆಖᣢࡋࡓࡲࡲศ㔝㛫࡛᝟ሗࢆඹ᭷㸧ศ㔝ࢱࢢ࠶ࡾ㸦ึᮇ≧ែ㸧コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学ศ㔝ࢱࢢ࡞ࡋ

ศ㔝ࢱࢢ࠶ࡾ㸦ࢱࢢฟຊᚋ㸧᧙ᡲ૨ྂ
[1] ➉㔝ᓧ㍜, Ọ⏣ᫀ᫂, ᒣᮏ࿴ⱥ, “༢ㄒᑐᛂࢆ฼⏝ࡋࡓḞⴠㄒࡢᢞᑕ࡟ࡼࡿᶵᲔ⩻ヂྥࡁ࢜ࣛࢡࣝධຊᩥࡢ⏕ᡂ,” 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡ሗ࿌, Vol.116, No.379, NLC2016-38, pp.135-140, 2016.
[2] ➉㔝ᓧ㍜, Ọ⏣ᫀ᫂, ᒣᮏ࿴ⱥ, “ࢽ࣮ࣗࣛࣝ᪥ⱥᶵᲔ⩻ヂ࡟࠾ࡅࡿḞⴠㄒ࡟㛵ࡍࡿศᯒ,” ゝㄒฎ⌮Ꮫ఍➨23ᅇᖺḟ኱఍, pp. 659-662,
2017.

ᡲዂέ

Ọ⏣ ᫀ᫂ 0DVDDNL1DJDWD  ༠๰᝟ሗ◊✲㒊 ゝㄒ▱⬟◊✲ࢢ࣮ࣝࣉE-mail: nagata.masaaki(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス 201729

1HXUDOZRUGHPEHGGLQJVZLWKKLJKXVDELOLW\

データと 学 習の 科 学ᵏᵑҥᛖỉॖԛở᧙̞ửជẪ‫ܖ‬፼᳸᧏ႆᎍМࣱ̝ƕ᭗ƍҥᛖ؈ǊᡂǈșǯȈȫƷྒࢽඥ᳸

計 算と 言 語の科 学

ỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

༢ㄒ㛫ࡢព࿡ⓗ࡞㛵㐃ᛶࡢ₇⟬ࢆྍ⬟࡜ࡍࡿࠕ༢ㄒᇙࡵ㎸ࡳ࣋ࢡࢺࣝࠖ
ࡣࠊィ⟬ᶵ࡟ࡼࡿே㛫ࡢ┤ឤ࡟༶ࡋࡓ⮬↛ゝㄒฎ⌮⌮ゎࡢᐇ⌧࡟ᚲ㡲࡞せ⣲ᢏ⾡࡛ࡍࠋࡇࡢᢏ⾡ࢆ⏝࠸࡚ࢩࢫࢸ࣒ࢆᵓ⠏ࡍࡿ㝿࡟ࠊࢩࢫࢸ࣒㛤Ⓨ⪅ࡀ୙౽࡟ឤࡌࡿḞⅬࢆᶵᲔᏛ⩦ᢏ⾡ࢆ㥑౑ࡋ࡚ゎᾘࡋࡲࡍࠋ

ᚑ᮶ἲ࡜ྠ➼ࡢᛶ⬟ࢆศࡢ⛬ᗘࡢᚲせ࣓ࣔࣜ㔞࡛ᐇ⌧ࡍࡿ༢ㄒᇙࡵ
㎸ࡳ࣋ࢡࢺ࡛ࣝࡍࠋࡇࢀ࡟ࡼࡾィ⟬ࣜࢯ࣮ࢫࡀ㝈ᐃⓗ࡞ᦠᖏ➃ᮎࡢࡼ࠺࡞⎔ቃ࡛ࡶ฼⏝ྍ⬟࡜࡞ࡾࡲࡍࠋࡲ
ࡓࠊィ⟬⤖ᯝࡢ෌⌧ᛶࢆᢸಖࡋࠊ฼
⏝⪅ࡀᏳᚰࡋ࡚౑࠼ࡿ⎔ቃࢆᥦ౪ࡍ
ࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡲࡍࠋ

㛤Ⓨ⪅฼౽ᛶࢆ㧗ࡵࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾࠊ
ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ࡟ࡼࡿ⮬ື⩻ヂ㸭㉁ၥ
ᛂ⟅㸭ᑐヰ࢚࣮ࢪ࢙ࣥࢺ࡜࠸ࡗࡓ⮬↛ゝㄒࢆ௓ࡍࡿ࠶ࡽࡺࡿேᕤ▱⬟㛵㐃ࢩࢫࢸ࣒࡛౑ࢃࢀࡿᇶ┙ᢏ⾡ࡢᵓ⠏ࢆ┠ᣦࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋࡲࡓࠊᮏᢏ⾡
ࢆⓎᒎࡉࡏࡿࡇ࡜࡛ࠊᐇࢩࢫࢸ࣒ࡢ
ᛶ⬟ࡢᗏୖࡆࢆᐇ⌧ࡋࡲࡍࠋ༢ㄒᇙࡵ㎸ࡳ࣋ࢡࢺࣝz ༢ㄒࢆ㸦㏻ᖖ࠿ࡽḟඖ⛬ᗘࡢ㸧࣋ࢡࢺ࡛ࣝ⾲⌧ࡋࡓࡶࡢz ព࿡ⓗ࡞ฎ⌮࡟ᇶ࡙ࡃ㧗ᗘ࡞⮬↛ゝㄒฎ⌮⌮ゎࢆᐇ⌧ࡍࡿ㔜せ࡞せ⣲ᢏ⾡኱つᶍ࡞ゝㄒࢹ࣮ࢱ
౛㸸᪂⪺グ஦ࠊZHE඲య

メ ディ ア の 科 学

௒᪥
᫂᪥
᪥ᮏ
䜰䝯䝸䜹
୰ᅜ
㡑ᅜ
2016
෇
䝗䝹
ඖ
㌴
⮬㌿㌴

+HOOR

ᶵᲔ⩻ヂ༢ㄒᇙࡵ㎸ࡳ
࣋ࢡࢺࣝ‫࠸Ⰻࡣۑۑ‬ࡀࢲ࣓㻙㻜㻚㻜㻞㻟㻡

㻙㻜㻚㻝㻣㻟㻠 㻜㻚㻜㻜㻟㻡㻤㻤 㻙㻜㻚㻜㻥㻜㻤㻠 㻜㻚㻟㻜㻣㻜㻢㻣 㻜㻚㻜㻤㻡㻝㻥㻤 㻙㻜㻚㻝㻢㻤㻤㻟 㻙㻜㻚㻝㻤㻤㻞㻟 㻙㻜㻚㻞㻣㻠㻣㻣 㻙㻜㻚㻝㻤㻠㻟㻤 㻜㻚㻝㻜㻥㻝㻥㻡㻜㻚㻜㻞㻞㻢㻡 㻙㻜㻚㻜㻢㻠㻝㻥 㻜㻚㻜㻟㻞㻣㻝㻢 㻜㻚㻜㻜㻝㻥㻜㻡 㻙㻜㻚㻞㻜㻜㻡㻤 㻙㻜㻚㻜㻟㻜㻥㻝 㻜㻚㻜㻤㻜㻠㻡㻞 㻙㻜㻚㻜㻞㻟㻡㻝㻙㻜㻚㻜㻞㻟㻤㻣 㻙㻜㻚㻜㻡㻢㻜㻡 㻙㻜㻚㻞㻜㻝㻣㻝 㻙㻜㻚㻝㻡㻤㻝㻞 㻙㻜㻚㻝㻠㻢㻠㻞 㻙㻜㻚㻜㻠㻟㻞㻞 㻙㻜㻚㻟㻢㻢㻡㻢 㻙㻜㻚㻟㻝㻢㻢㻢 㻙㻜㻚㻝㻠㻤㻤㻠㻙㻜㻚㻝㻠㻤㻤

㻜㻚㻝㻠㻥㻠㻟㻝 㻜㻚㻜㻣㻥㻟㻟㻠 㻜㻚㻞㻥㻟㻡㻢㻞 㻙㻜㻚㻜㻞㻥㻞㻤 㻜㻚㻞㻢㻞㻝㻤㻢 㻙㻜㻚㻞㻜㻝㻤㻠 㻙㻜㻚㻜㻝㻥㻤㻠 㻙㻜㻚㻜㻠㻞㻡㻡 㻜㻚㻝㻝㻝㻡㻡㻟 㻜㻚㻜㻥㻡㻞㻞㻣㻜㻚㻝㻢㻟㻠㻣㻝 㻜㻚㻜㻟㻞㻞㻝㻥 㻙㻜㻚㻜㻟㻣㻢㻠 㻙㻜㻚㻜㻜㻣㻟㻡 㻜㻚㻜㻡㻣㻢㻝㻥㻙㻜㻚㻝㻠㻥㻣 㻜㻚㻜㻡㻡㻤㻞㻢 㻙㻜㻚㻝㻝㻠㻥㻟㻙㻜㻚㻜㻟㻞㻠 㻙㻜㻚㻜㻡㻤㻞㻡㻜㻚㻜㻞㻥㻢㻡㻠 㻜㻚㻝㻜㻡㻤㻜㻞 㻙㻜㻚㻟㻞㻥㻞㻢 㻙㻜㻚㻝㻜㻞㻣㻢 㻙㻜㻚㻞㻣㻞㻞㻤 㻙㻜㻚㻝㻝㻝㻤㻥 㻜㻚㻜㻥㻣㻜㻢㻟 㻜㻚㻞㻞㻜㻡㻠㻠 㻙㻜㻚㻜㻞㻠㻟㻣 㻙㻜㻚㻜㻢㻠㻜㻢㻙㻜㻚㻝㻢㻢㻣㻟 㻜㻚㻜㻞㻞㻤㻠㻤 㻙㻜㻚㻜㻤㻡㻞㻠㻜㻚㻝㻝㻝㻡㻥 㻜㻚㻜㻥㻟㻣㻠㻟 㻜㻚㻜㻢㻞㻢㻝㻠 㻙㻜㻚㻜㻜㻢㻜㻞 㻜㻚㻜㻢㻝㻟㻠㻡 㻜㻚㻝㻜㻞㻣㻣㻢 㻙㻜㻚㻜㻟㻡㻞㻡㻜㻚㻜㻠㻠㻟㻟㻟 㻙㻜㻚㻝㻞㻢㻣㻤 㻙㻜㻚㻜㻜㻡㻝㻡 㻜㻚㻝㻝㻝㻞㻡㻣 㻙㻜㻚㻞㻢㻠㻟㻞 㻙㻜㻚㻜㻣㻣㻜㻡 㻜㻚㻞㻣㻣㻣㻡㻝 㻙㻜㻚㻝㻜㻣㻝㻣㻙㻜㻚㻜㻤㻤㻤㻥 㻙㻜㻚㻝㻡㻠㻥㻣㉁ၥᛂ⟅᝟ሗ᳨⣴㻜㻚㻜㻝㻝㻠 㻙㻜㻚㻜㻞㻝㻝㻥 㻜㻚㻝㻞㻞㻜㻜㻟 㻙㻜㻚㻜㻤㻥㻢㻢 㻜㻚㻜㻤㻣㻥㻥㻡㻜㻚㻜㻤㻜㻝㻟 㻜㻚㻝㻠㻥㻟㻢㻤 㻜㻚㻞㻥㻣㻤㻜㻝 㻙㻜㻚㻜㻥㻣㻣㻤 㻙㻜㻚㻝㻠㻟㻞㻡 㻙㻜㻚㻞㻣㻢㻤㻡 㻜㻚㻝㻝㻤㻢㻠㻞 㻜㻚㻜㻞㻝㻞㻟㻤㻙㻜㻚㻜㻝㻜㻞㻟 㻜㻚㻜㻣㻡㻣㻢㻟 㻜㻚㻜㻞㻝㻠㻡㻥 㻜㻚㻜㻠㻥㻠㻣㻥 㻙㻜㻚㻝㻡㻜㻝㻣 㻙㻜㻚㻝㻡㻡㻠㻟 㻜㻚㻞㻞㻞㻠㻢㻡 㻙㻜㻚㻝㻜㻥㻠㻥 㻙㻜㻚㻜㻜㻝㻡㻣㻜㻚㻜㻣㻤㻣㻤㻢 㻙㻜㻚㻝㻝㻡㻠㻟

ࡇࢇ࡟ࡕࡣ

ேᕤ▱⬟
ゝㄒ⌮ゎ
⮬↛ゝㄒฎ⌮ࡢ࠶ࡽࡺࡿ
ᛂ⏝ࢩࢫࢸ࣒࡛ά⏝㻜㻚㻜㻠㻡㻤㻢㻢 㻙㻜㻚㻜㻜㻟㻣㻝 㻙㻜㻚㻜㻜㻠㻥㻣 㻜㻚㻜㻣㻜㻥㻡㻥 㻙㻜㻚㻜㻢㻞㻟㻤㻙㻜㻚㻟㻡㻟㻟 㻙㻜㻚㻜㻟㻜㻡㻤ࢽ࣮ࣗࣛࣝࢿࢵࢺ῝ᒙᏛ⩦㻙㻜㻚㻞㻢㻜㻢 㻜㻚㻞㻜㻝㻞㻢㻠㻙㻜㻚㻞㻤㻢㻣 㻜㻚㻝㻥㻢㻞㻤㻢 㻜㻚㻟㻟㻣㻣㻞㻝 㻙㻜㻚㻞㻠㻣㻞㻝 㻜㻚㻝㻥㻤㻢㻤㻞 㻙㻜㻚㻜㻝㻝㻡㻟 㻙㻜㻚㻜㻜㻠㻣㻝 㻜㻚㻜㻠㻢㻢㻣㻤༢ㄒ㛫ࡢព࿡ⓗ࡞ࠕ㛵㐃ᛶࠖэ ࣋ࢡࢺࣝ㛫ࡢࠕ㊥㞳ࠖࠕゅᗘ࡛ࠖ⾲⌧ࡲࡓࠊ㛵㐃ᛶࢆࠕ₇⟬ࠖࡍࡿࡇ࡜ ࡀྍ⬟༢ㄒ㛫ࡢ㢮ఝᗘ э㊥㞳༢ㄒ㛫ࡢ㛵㐃ᛶ эゅᗘ

コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学

PDQ

OLRQ

౛㸸ព࿡ⓗ࡟㢮ఝࡋࡓ༢ㄒࡣ✵㛫ෆ࡛㏆࠸఩⨨࡟㓄⨨ࡉࢀࡿ

OLRQHVV>෌⌧ᛶࡢྥୖ@ ᮏᡂᯝ㸸࠸ࡘࠊㄡࡀࠊ࡝ࡇ
࡛ᐇ⾜ࡋ࡚ࡶྠࡌ⤖ᯝࢆ⋓ᚓྍ⬟z ẖᅇྠࡌ⤖ᯝࡀᏳᐃⓗ࡟ᚓࡽࢀࡿࡇ࡜࡛ࠊ
ࢩࢫࢸ࣒㛤ⓎࢆᏳᐃࡋ࡚⾜࠺ࡇ࡜ࡀྍ⬟࡟

PHQ

OLRQV

ᚑ᮶ἲ࡟ࡼࡾ⏕ᡂࡉࢀࡓ༢ㄒᇙࡵ㎸ࡳ࣋ࢡࢺࣝࡣࠊ
฼⏝⪅㸦◊✲⪅㻛㛤Ⓨ⪅㸧࡟࡜ࡗ࡚౑࠸࡟ࡃ࠸
ḞⅬࡀ࠶ࡿࡇ࡜ࡀ▱ࡽࢀ࡚࠸ࡿz ౛㸯㸸ィ⟬⤖ᯝࡀẖᅇ㐪࠺z ౛㸰㸸⭾኱࡞࣓ࣔࣜ㔞ࡀᚲせZRPDQ

౛㸸༢ᩘ」ᩘࡢ㛵ಀ 㟷ᛶู ⏨ዪ ࡢ㛵ಀ ㉥>┬࣓ࣔࣜ໬@ ༢ㄒᇙࡵ㎸ࡳ࣋ࢡࢺࣝ฼⏝᫬ࡢᚲせ࣓ࣔࣜ㔞ࢆ㹼ศࡢ࡟๐ῶz ᦠᖏ➃ᮎࡢࡼ࠺࡞ィ⟬ࣜࢯ࣮ࢫࡀᑡ࡞࠸⎔ቃ࡛ࡶ༢ㄒᇙࡵ㎸ࡳ࣋ࢡࢺࣝࡀ฼⏝ྍ⬟࡟᧙ᡲ૨ྂ[1] J. Suzuki, M. Nagata, “Right-truncatable neural word embeddings,” in Proc. of the 15th Annual Conference of the North American
Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL-HLT), pp. 1145-1151, 2016.
[2] J. Suzuki, M. Nagata, “Learning compact neural word embeddings by parameter space sharing,” in Proc. of the 25th International Joint
Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), pp. 2046-2052, 2016.

ᡲዂέ

30

㕥ᮌ ₶ -XQ6X]XNL༠๰᝟ሗ◊✲㒊 ゝㄒ▱⬟◊✲ࢢ࣮ࣝࣉE-mail: suzuki.jun(at)lab.ntt.co.jp

オープンハウス 2017

Color enhancement by optimizing illumination spectrum

ᵏᵒ

データと 学 習の 科 学ༀଢήỂႸႎỉᑥẻẬửẪẾẨụᙸẶỦ᳸ǹȚǯȈȫஇᢘ҄ƴǑǔᑥࢢࢍᛦ᳸

ỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

ㄢ㢟

ᥦ᱌ᡭἲ

ⓑⰍࡢ Ⰽ್ࢆ⥔ᣢࡋࡘࡘࠊ㉥࣭⥳࣭㟷ࡢྛ࣮࢝ࣛࣃࢵࢳࡢ
ᙬᗘࡀ᭱኱࡜࡞ࡿྛ/('ࡢ᫂ࡿࡉ࡟┦ᙜࡍࡿ㔜ࡳಀᩘࢆỴࡵࡿ௨ୗࡢホ౯್Ȝࢆ᭱኱໬ࡍࡿ㔜ࡳಀᩘࢆỴᐃ✀㢮ࡢ/('ග※ࡢศගࢫ࣌ࢡࢺࣝ
#01
#02
#03
#04
#05

࢚ࢿࣝࢠ
Intensity#06

H

HUHG  HJUHHQ  HEOXHᣊ᮰᮲௳ⓑⰍ࡟㛵ࡋࠊⰍᕪԥX Y ӌ&,(<ࡢᕪࢆ௨ୗ
&,(Y

60

ȜJUHHQ

ȜUHG

40

#07
#08

20

#09

&,(X

#10

0

#11

Ͳ60

#12
#13

Ͳ40

Ͳ20

0

20

40

60

80

Ͳ20

#14
#15

Ͳ40

430

480

530

580

630

680

730

780

ȜEOXH

Ͳ60

ͤ&,(X Y ್㸸↷᫂ගࢫ࣌ࢡࢺࣝ࡜
⿕෗యࡢศග཯ᑕ⋡࠿ࡽ⟬ฟメ ディ ア の 科 学

#16

380

計 算と 言 語の科 学↷᫂ගࢫ࣌ࢡࢺࣝࢆ┠ⓗ࡟ྜࢃࡏ࡚
ே㛫ࡣⓑⰍ࡞࡝ࢆᇶ‽࡟ᑐ㇟≀ࡢⰍ ࣓࢝ࣛࡸࣔࢽࢱ㉺ࡋ࡛ࡣ࡞ࡃࠊᐇ≀᭱㐺໬ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊᑐ㇟≀ࢆ⫗║࡛ࢆㄆ㆑ࡋࠊࡑࡢᇶ‽ࡀኚ໬ࡍࡿ࡜༳ ࢆ┤᥋ほᐹࡍࡿࡢ࡛ࠊ≀యࡢ㉁ឤࡀ
┤᥋ほᐹࡋࡓ㝿ࡢⰍᙬࢆᙉㄪࡍࡿᢏ
㇟ࡀ኱ࡁࡃኚࢃࡾࡲࡍࠋᮏᢏ⾡࡛ࡣࠊ ಖࡓࢀࡲࡍࠋࡲࡓ/('ග※ࡢ⤌ࡳྜ⾡ࡢ◊✲࡛ࡍࠋ඲యࡢ࣮࢝ࣛࣂࣛࣥ
ⓑⰍࡢぢ࠼᪉ࡣ⥔ᣢࡋࡘࡘ≉ᐃࡢⰍ ࢃࡏ࡛ᐇ⌧࡛ࡁࠊᑟධࢥࢫࢺࡶᢚ࠼
ࢫࢆಖࡕ࡞ࡀࡽࡢᙬᗘᙉㄪࡸഹ࠿࡞
⣔⤫ࡢ㩭ࡸ࠿ࡉࢆᙉㄪࡍࡿࠊ࡜࠸ࡗ ࡽࢀࡲࡍࠋᑗ᮶ⓗ࡟ࡣࠊຎ໬࣭ᦆയ
Ⰽࡢᕪࢆᙉㄪࡍࡿ஦ࡀྍ⬟࡛ࡍࠋ༤ࡓ┠ᶆࢆᐇ⌧ࡋࡲࡍࠋ⿕෗యࡢศග ࡋࡓᩥ໬㈈ࡢ௬᝿ⓗ࡞Ⰽᙬ᚟ඖࡸࠊ
≀㤋࡞࡝࡛ࡢᒎ♧↷᫂ࡸᕤሙ࡞࡝࡛
཯ᑕ⋡ࢆ⪃៖ࡋࡓ↷᫂ගࢫ࣌ࢡࢺࣝ ⏘ᴗ࣭་⒪ศ㔝࡟࠾ࡅࡿ␗ᖖ㡿ᇦࡢࡢရ㉁⟶⌮࡬ࡢ㐺⏝ࡀ⪃࠼ࡽࢀࡲࡍࠋ ࡢ᭱㐺໬࡟ࡼࡾྍ⬟࡜࡞ࡾࡲࡋࡓࠋ ྍど໬࡬ࡢᛂ⏝ࡀᮇᚅࡉࢀ࡚࠸ࡲࡍࠋ

Wavelength[nm]Ἴ㛗>QP@

ᐇ㦂⤖ᯝ↷᫂ගࢫ࣌ࢡࢺࣝࡢ᭱㐺໬⤖ᯝᙉㄪᚋ㸦≉࡟㉥Ⰽ࡜⥳Ⰽ㸧࢚ࢿࣝࢠIntensityᙉㄪ๓ᑐ㇟≀㸸⤒ᖺຎ໬࡛㏥Ⰽࡋࡓᾋୡ⤮᭱㐺໬ࡉࢀࡓ↷᫂ග

480

580

680

コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学380ேᕤኴ㝧ග↷᫂780

Ἴ㛗 >QP@
Wavelength[nm];ULWHⰍ⚊㸦㉥Ⰽࠊ⥳Ⰽࠊ㟷Ⰽ㸧ࡢ㩭ࡸ࠿ࡉࡢኚ໬
&,(DE✵㛫ୖ࡛ࠊ㉥㸸ࠊ⥳㸸ࠊ㟷㸸ࡢᣑ኱

᧙ᡲ૨ྂ
[1] M. Tsuchida, K. Hiramatsu, K. Kashino, “Designing Spectral Power Distribution of Illumination with Color Chart to Enhance Color
Saturation,” in Proc. IS&T 24th Color and Imaging conference (CIC24), pp. 278-282, 2016.

ᡲዂέᅵ⏣ ຾ (Masaru Tsuchida) ࣓ࢹ࢕࢔᝟ሗ◊✲㒊 ࣓ࢹ࢕࢔ㄆ㆑◊✲ࢢ࣮ࣝࣉE-mail: tsuchida.masaru(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス 201731

Hiding phase-based disparity for viewers without 3D glasses

データと 学 習の 科 学ᵏᵓᾁDểᾂDẆỄẼỤờӷ଺ỆಏẲỜộẴ᳸ȡǬȍƳƠưǋȋ᣻ƴᙸƑƳƍǹȆȬǪପ΂ဃ঺ඥ᳸

計 算と 言 語の科 学

ỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

ᚑ᮶ࡢࢫࢸࣞ࢜ᫎീࡣࠊᑓ⏝ࡢ║㙾ࢆ࠿ࡅࡎ࡟ぢࡿ࡜ᕥྑ⏬ീྠኈࡀ㔜࡞ࡾྜࡗ࡚ࡰࡅ࡚ࡋࡲ࠺ࡓࡵࠊ║㙾ࢆ࠿ࡅ࡞࠸ど⫈⪅ࡣᫎീࢆ༑ศ࡟ᴦ
ࡋࡵࡲࡏࢇࠋࡑࡇ࡛⚾ࡓࡕࡣࠊ║㙾ࢆ࠿ࡅࡓど⫈⪅࡜࠿ࡅ࡞࠸ど⫈⪅ࠊ୧⪅ࡀྠ᫬࡟ᴦࡋࡵࡿࢫࢸࣞ࢜ᫎീ
ࢆ⏕ᡂ࡛ࡁࡿᢏ⾡ࢆ⪃᱌ࡋࡲࡋࡓࠋ

║㙾䜢䛛䛡䛯ど⫈⪅䛻䛿㻟㻰ᫎീ䜢䚸║㙾䜢䛛䛡䛺䛔ど⫈⪅䛻䛿㩭᫂䛺㻞㻰ᫎീ䜢ᥦ౪䛧䜎䛩䚹ᮏᡭἲ䛷⏕ᡂ䛧䛯䝇䝔䝺䜸⏬ീ䝨䜰䛿䚸ᕥྑ⏬ീྠኈ䛜㔜䛺䜚ྜ䛖䛸䚸୧║䛾䛱䜗䛖䛹୰㛫どⅬ䛛䜙ぢ䛯᫬䛾㩭᫂䛺⏬ീ䛜䛷䛝䜎䛩䚹║㙾䜢䛛䛡䛺䛔ど⫈⪅䛿䛣䛾୰㛫どⅬ䛛䜙ぢ䛯㩭᫂䛺ᫎീ䜢ᴦ䛧䜑䜎䛩䚹ࡇࢀࡲ࡛ࡢࢫࢸࣞ࢜ᫎീࡣࠊࢥࣥࢸ
ࣥࢶഃࡀࠕ║㙾ࢆ࠿ࡅࡿࠖ࡜࠸࠺ᴦ
ࡋࡳ᪉ࢆᙉไࡍࡿഃ㠃ࡀ࠶ࡾࡲࡋࡓࠋ
⚾ࡓࡕࡢᢏ⾡ࡣࠊࢥࣥࢸࣥࢶࡣࡑࡢ
ࡲࡲ࡟ࠊࡑࡢሙ࡟࠸ࡿど⫈⪅㻝ே㻝ேࡀᴦࡋࡳ᪉ࢆ⮬⏤࡟㑅ᢥ࡛ࡁࡿ࡜࠸
࠺ࠕே࡟ࡸࡉࡋ࠸᝟ሗఏ㐩ࠖࢆᐇ⌧ࡋࡲࡍࠋࢫࢸࣞ࢜⏬ീࡢ⏕ᡂࡢ࡞ࡀࢀ
'ࢩ࣮ࣥྑ┠⏝⏬ീ 5 ,'

5
/
'ࢩ࣮ࣥ

ඖ⏬ീ ୰㛫どⅬ ,どᕪㄏᑟࣃࢱ࣮ࣥ ',メ ディ ア の 科 学ᕥ┠⏝⏬ീ / ,'ᇶᮏཎ⌮ ఩┦ࡢ␗࡞ࡿࡘࡢṇᘻἼࢆ㊊ࡋྜࢃࡏࡿ࡜ࠊࡑࡢ୰㛫ࡢ఩┦ࡢṇᘻἼ࡟࡞ࡿ࡜࠸࠺
༢᣺ືྜᡂࡢᛶ㉁ࢆᛂ⏝ࡋ࡚࠸ࡲࡍ

࣭ඖ⏬ീ࠿ࡽᗘศ఩┦ࢆࢩࣇࢺࡋࡓᡂศࢆ
ຍ⟬ῶ⟬ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ஫࠸࡟㏫᪉ྥ࡟఩┦ࡀࢩࣇࢺࡋࡓ㸰ᯛࡢ⏬ീࡀ࡛ࡁࡲࡍコ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学࣭ᗘ఩┦ࢩࣇࢺᡂศࡢ᣺ᖜࢆኚ࠼ࡿࡇ࡜࡛ࠊ
఩┦ࢩࣇࢺ㸦㸻どᕪ㸧ࡢ㔞ࢆㄪ⠇࡛ࡁࡲࡍ࣭୚࠼ࡽࢀࡿどᕪ㔞࡟㝈⏺ࡣ࠶ࡾࡲࡍࡀࠊ
༑ศ⮬↛࡞❧యឤࡀ▱ぬ࡛ࡁࡿᫎീࡀసࢀࡲࡍ

᧙ᡲ૨ྂ[1] T. Fukiage, T. Kawabe, S. Nishida, “Hiding of phase-based stereo disparity for ghost-free viewing without glasses,” SIGGRAPH2017(to appear).

ᡲዂέ

32

྿ୖ ኱ᶞ (Taiki Fukiage) ே㛫᝟ሗ◊✲㒊 ឤぬ⾲⌧◊✲ࢢ࣮ࣝࣉE-mail: fukiage.taiki(at)lab.ntt.co.jp

オープンハウス 2017

Deep learning opens the way to innovative media generationᵏᵔ

データと 学 習の 科 学ẝễẺ‫ݦ‬ဇỉấ৖ஜପ΂Ểɥᢋૅੲ᳸ข‫ܖޖ‬፼ƴǑǔȡȇǣǢဃ঺ƷӧᏡࣱ᳸

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

ࠕࡋࡓ࠸ࡇ࡜ࡀ࠶ࡿࡅ࡝ࠊࡸࡾ᪉ࡀ
ศ࠿ࡽ࡞࠸͐ࠖࡑࡢࡼ࠺࡞᫬࡟ࠊ
࣮ࣘࢨࡀ୚࠼ࡓ㡢ኌࡸ⏬ീ࡞࡝ࡢ࣓
ࢹ࢕࢔᝟ሗࢆඖ࡟ලయⓗ࡞ᣦ♧ࡸ⌮᝿ീࢆᥦ♧ࡍࡿࢩࢫࢸ࣒ࡢᐇ⌧ࢆ┠ᣦࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋᮏᒎ♧࡛ࡣࠊࡇࡢࢩ
ࢫࢸ࣒ᐇ⌧ࡢࡓࡵ࡟⾜ࡗࡓ஧ࡘࡢྲྀ
⤌࡟ࡘ࠸࡚⤂௓ࡋࡲࡍࠋ

ᚑ᮶ࡢࣇ࢕࣮ࢻࣂࢵࢡࢩࢫࢸ࣒ࡣࠊ
࣮࣮ࣝࣝ࣋ࢫࡢࡶࡢࡀ୺࡛ࠊ࣮ࣘࢨ
ࡢከᵝ࡞ධຊ≧ែ࡟ᑐࡋ࡚ᑐᛂࡍࡿ
ࡇ࡜ࡣᅔ㞴࡛ࡋࡓࠋࡇࢀ࡟ᑐࡋࠊᮏ
◊✲࡛ࡣࠊ῝ᒙᏛ⩦ࢆ࣮࣋ࢫ࡟᪂ࡓ
࡞᝟ሗఏ᧛᪉ἲ࣭ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡᵓ㐀ࢆ⪃᱌ࡋࠊࠕ࠶࡞ࡓᑓ⏝ࡢ࠾ᡭᮏࠖ
ࢆᥦ♧ࡍࡿࡇ࡜ࢆྍ⬟࡟ࡋࡲࡋࡓࠋ

ᮏ◊✲ࡢ㘽ࡣࠊࢩࢫࢸ࣒ࡀ࣓ࢹ࢕࢔
⏕ᡂࢆ㏻ࡋ࡚࠸࠿࡟࣮ࣘࢨ࡟ᐤࡾῧ
࠼ࡿ࠿࡜࠸࠺ࡇ࡜࡛ࡍࠋࡇࢀࡣࠊୖ
㐩ᨭ᥼ࡔࡅ࡟࡜࡝ࡲࡽࡎࠊ࣮ࣘࢨࡀ
ᛮ࠸ᥥࡃ࣓ࢹ࢕࢔ࢆ⏕ᡂࡍࡿࡓࡵ࡟ᚲせ࡞ᢏ⾡࡛ࡍࠋᑗ᮶ⓗ࡟ࡣ࣮ࣘࢨ
ࡢ࠶ࡽࡺࡿせᮃ࡟ᛂ࠼ࡽࢀࡿ࣓ࢹ࢕
࢔⏕ᡂᢏ⾡ࡢ☜❧ࢆ┠ᣦࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ

計 算と 言 語の科 学ỄỮễᄂᆮࠕ࠶࡞ࡓᑓ⏝ࡢ࠾ᡭᮏᫎീࠖࡢ⏕ᡂ㸦౛㸸㢦ࡢ⾲᝟ᨵၿ࣭㢦ࡢᒓᛶኚ᥮ࡢሙྜ㸧‫࡚ࡗࡸࢆۑۑ‬ࡳࡓ࠸㸟ලయⓗ࡞ ⌮᝿ീᣦ♧ࡢᥦ♧ ࡢᥦ♧ከᵝ࡞ධຊ≧ែ

ධຊ≧ែ࡟
ᛂࡌࡓฎ⌮

ධຊ

⮬ᕫゎỴᛶ

ぢࡓ㏻ࡾ࡟
ኚ࠼ࢀࡤࡼ࠸

ಶேᛶලయᛶලయⓗ࡞ᣦ♧ࡢᥦ♧㸦౛㸸㢦ࡢ⾲᝟ᨵၿࡢሙྜ㸧⌮᝿ീࡢᥦ♧㸦౛㸸㢦ࡢᒓᛶኚ᥮ࡢሙྜ㸧

Ⰻ࠸➗㢦㸟

Ⰻ࠸⾲᝟࡟
ࡋࡓ࠸͐

‫ࢆۑۑ‬ኚ࠼ࡓ
ࡽ࡝࠺࡞ࡿ㸽

㧥ᆺ

⾲᝟

ᒓᛶ
ኚ᥮

ཱྀゅࡢୖ᪼ࢆᣦ♧)HHGEDFN3URSDJDWLRQ>@&RQGLWLRQDO)LOWHUHG*$1>@ࣇ࢕࣮ࢻࣂࢵࢡ⏕ᡂࡢࡓࡵࡢ᝟ሗఏ᧛᪉ἲࢆᥦ᱌

ᒓᛶෆከᵝᛶࡢᏛ⩦ࡢࡓࡵࡢࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡᵓ㐀ࢆᥦ᱌ձ┠ᶆᕪศ⟬ฟ➗㢦࣐ࣝࢳࢱࢫࢡ
'11ͤ

┠ᶆ

┿㢦

⌧≧

մ㡰ఏ᧛ἲ
յࣇ࢕࣮ࢻࣂࢵࢡ⏕ᡂͤ⾲᝟ㄆ㆑࡜࣮࣏࢟࢖ࣥࢺ᳨ฟ࡟ࡘ࠸࡚Ꮫ⩦῭ࡳࣔࢹࣝࢆ฼⏝

]L
\

⏕ᡂჾ

ᒓᛶ᭷↓

ᒓᛶࡢ᭷↓ኚ᥮ࡢࡳ
ᚑ᮶ἲ&*$1

]D࡜\ࢆ
㛵㐃࡙ࡅ

]L

]D

]D ¶

₯ᅾኚᩘ
ᒓᛶෆ
ከᵝᛶ

\
ほ

ኚᩘ

ಶேᛶ

コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学ಶேᛶղㄗᕪ㏫ఏ᧛ἲ

ճ≉ᚩ㔞᭦᪂

║㙾メ ディ ア の 科 学

ᣑ኱ᅗ

ฟຊ

⏕ᡂჾ
ᒓᛶ
᭷↓

ᒓᛶࡢከᵝ࡞ኚ᥮ࡀྍ⬟ᥦ᱌ἲ&)*$1

᧙ᡲ૨ྂ[1] T. Kaneko, K. Hiramatsu, K. Kashino, “Adaptive visual feedback generation for facial expression improvement with multi-task deep neuralnetworks,” in Proc. The 24th ACM International Conference on Multimedia (ACMMM), pp. 327-331, 2016.
[2] T. Kaneko, K. Hiramatsu, K. Kashino, “Generative attribute controller with conditional filtered generative adversarial networks,” in Proc.
The 30th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017 (to appear).
[3] T. Kaneko, H. Kameoka, N. Hojo, Y. Ijima, K. Hiramatsu, K. Kashino, “Generative adversarial network-based postfilter for statisticalparametric speech synthesis,” in Proc. The 42nd IEEE International Conference on Acoustic, Speech and Signal Processing, 2017.

ᡲዂέ㔠Ꮚ ༟ᘯ (Takuhiro Kaneko) ࣓ࢹ࢕࢔᝟ሗ◊✲㒊 ࣓ࢹ࢕࢔ㄆ㆑◊✲ࢢ࣮ࣝࣉE-mail: kaneko.takuhiro(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス 201733

Speech conversion using vocal tract model and deep generative models

データと 学 習の 科 学ᵏᵕᒍᛖỉႆ᪦ử἟ỶἘỵἨỉợạỆዦᰯỆ‫٭‬੭᳸٣ᢊȢȇȫƱข‫ޖ‬ဃ঺ȢȇȫǛဇƍƨወᚘႎ᪦٣‫٭‬੭᳸

計 算と 言 語の科 学

ỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

㠀ẕㄒヰ⪅ࡢ⪺ࡁྲྀࡾ࡟ࡃ࠸㡢ኌࢆẕㄒヰ⪅㢼ࡢⓎ㡢ࡢ㡢ኌ࡟⮬ືኚ᥮ࡍࡿ◊✲࡛ࡍࠋᮏᢏ⾡࡛ࡣࠊ」ྜ⥺ࢫ࣌ࢡࢺࣝᑐ㸦/63㸧⾲⌧࡜࿧ࡪ⊂⮬ࡢኌ㐨ࣔࢹࣝࢆ⏝࠸ࡓಙྕฎ⌮࢔ࣉ࣮ࣟࢳ࡜ࠊᩛᑐⓗ⏕ᡂࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ
*$1 ࢆ⏝࠸ࡓ῝ᒙᏛ⩦࢔ࣉ࣮ࣟࢳࢆ
࡜ࡗ࡚࠸ࡲࡍࠋ

ᮏᢏ⾡ࡣኚ᥮㡢ኌࡢ⮬↛ࡉࢆከ㠃ⓗ ⪺ࡁྲྀࡾ࡟ࡃ࠸㡢ኌࢆ⪺ࡁྲྀࡾࡸࡍ
࡟㏣ồࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ」ྜ/63⾲⌧࡛࠸㡢ኌ࡟ኚ᥮ࡍࡿࡇ࡜࡛ࢥ࣑ࣗࢽ
ࡣ㡢ኌࡢ⏕ᡂ㐣⛬ࡢࣔࢹࣝࢆ⏝࠸࡚ ࢣ࣮ࢩࣙࣥࢆ෇⁥໬ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁ
࠾ࡾࠊⓎኌჾᐁ࠿ࡽ⏕ᡂࡉࢀᚓࡿ⠊ ࡲࡍࠋᮏ◊✲࡛ࡣࠊ㡢ኌኚ᥮ᢏ⾡ࢆᅖࡢ⮬↛ࡉࢆಖࡗࡓࡲࡲྛẕ㡢ࡢ≉ ㏻ࡋ࡚㠀ẕㄒヰ⪅㡢ኌࡸႃ㢌᦬ฟ⪅ᚩࢆಶู࡟ㄪᩚ࡛ࡁࡲࡍࠋ*$1࣏ࢫ࡞࡝ࡢ㡢ኌࢆ⪺ࡁྲྀࡾࡸࡍ࠸Ⓨ㡢ࡸࢺࣇ࢕ࣝࢱ࡛ࡣྜᡂ㡢ኌࢆࡼࡾ⫗ኌ ᢚᥭࡢ㡢ኌ࡟ኚ᥮ࡍࡿࢩࢫࢸ࣒ࡢᐇ
ࡽࡋࡃ࡞ࡿࡼ࠺࡟ኚ᥮࣭ྜᡂࡋࡲࡍࠋ ⌧ࢆ┠ᣦࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ

᪦٣‫٭‬੭ἉἋἘἲỉμ˳΂ỜằẴசஹ」ྜLSP⾲⌧/GAN᪦᪩ί൐᪦ὸཎࣉ‫٭‬੭ධຊ㡢ኌ㸦㠀ẕㄒヰ⪅➼㸧ኚ᥮㡢ኌ⪺ࡁྲྀࡾࡸࡍ࠸
㡢ኌ࡟ኚ᥮㸟

᪩ࢷί৮੬ὸཎࣉ‫٭‬੭
SPACE᪦٣ỉဃ঺ᢅᆉ

ؕஜԗඬૠί‫ܨ‬଴ὸἣἑὊὅ ᪩ࢷႎཎࣉ
ί৮੬ሁὸ

᪦᪩ႎཎࣉ
ί൐᪦ሁὸ

‫ܨ‬଴

power

٣ᢊ
٣࠘
٣ᢊἋἬἁἚἽ
frequency

メ ディ ア の 科 学ዴἋἬἁἚἽ‫(ݣ‬LSP)ỆợỦ٣ᢊἋἬἁἚἽᘙྵ
٣ᢊૺ᩿ᆢ᧙ૠỆợụൿộỦσਰཎࣱ
LSF:

12

0

500

3

4

56

7 8

9

ἧἾὊἌਦˋ

10

Relave amplitude, dB

50
40
30

ỴἁἍὅἚਦˋ

20
10
0

コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学

1000

1500

2000
2500
Frequency, Hz

3000

3.0
/i/

‫ܨ‬ଶ [kHz]ᙐӳLSPᘙྵ• ሺ‫ܨ‬ଵǡ ‫ ڮ‬ǡ ‫ܨ‬௉ ሻᆰ᧓ɥỉˊᘙໜỉІኽӳỂӲ଺ЦỉLSPἣἻἳὊἑίἧỻἽἰὅἚὸ
ửᘙྵ• ٣ᢊἋἬἁἚἿἂἻἲμ˳ửἴἙἽ҄эἧỻἽἰὅἚˊᘙໜỉદ˺ỂӲ൐᪦ỉཎࣉử̾КỆદ˺ӧᏡ

time‫ܨ‬଴ἣἑὊὅဃ঺ᢅᆉἴἙἽίᕲ߃ἴἙἽὸ
ဍཞ᠂ᭌỆợỦ٣࠘˦጑ᢃѣỉἴἙἽ

ߙ

60

ࢃ

GAN

ฟຊ㡢ኌ
⫗ኌࡽࡋ࠸
㡢ኌ࡟ኚ᥮㸟

᪦٣ἋἬἁἚἿἂἻἲ(଺᧓ԗඬૠᘙྵ)

‫ܨ‬଴

ࢻ

䝫䝇䝖䝣䜱䝹䝍

/e/
/a/

/u/

4000

SPACE (StatisticalPhrase/AccentCommandEstimation)• ᩉ૝଺᧓ᄩྙᢅᆉỆợỦᕲ߃ἴἙἽ
rpỉᄩྙἴἙἽ҄ểወᚘႎ৖ඥửᬝ̅arẲẺјྙႎễἧἾὊἌὉỴἁἍὅἚਦˋ
ਖ਼‫ܭ‬ỴἽἆἼἌἲ
HMMỆợỦ
ਦˋЗἴἙἽ
⮬↛ᛶࡢ㧗࠸㡩ᚊไᚚࡢᐇ⌧
1

2.0

1.0

3500

/o/

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2‫ܨ‬ଵ [kHz]ࡴ⮬↛ᛶࡢ㧗࠸㡢㡩ไᚚࡢᐇ⌧0

GAN(GenerativeAdversarialNet) ỆợỦཎࣉ᣽‫٭‬੭• ஜཋỉ᪦٣Ầӳ঺᪦٣ẦửᜤКẴỦᜤК֥‫ܦ‬ửẻộẴợạỆ᪦٣ỉ‫٭‬੭֥‫ܩ‬ử‫ܖ‬፼ẴỦ᪦٣ཎࣉ᣽ ‫ݕ‬‫ܩ‬Ἳὅἒἲ‫٭‬ૠ ‫ݖ‬

‫٭‬੭

‫ݔ‬ҧ
‫ݔ‬

‫ܦ‬

Real/Fake⫗ኌឤࡢ࠶ࡿ㡢ኌ࡟ኚ᥮ྍ⬟᧙ᡲ૨ྂ
[1] H. Kameoka, K. Yoshizato, T. Ishihara, K. Kadowaki, Y. Ohishi, K. Kashino, "Generative modeling of voice fundamental frequency
contours," IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing, Vol. 23, No. 6, pp. 1042-1053, Jun. 2015.
[2] T. Kaneko, H. Kameoka, N. Hojo, Y. Ijima, K. Hiramatsu, K. Kashino, "Generative adversarial network-based postfilter for statisticalparametric speech synthesis," in Proc. 2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP2017),
pp. 4910-4914, Mar. 2017.

ᡲዂέ

34

டᒸ ᘯ࿴ (Hirokazu Kameoka)࣓ࢹ࢕࢔᝟ሗ◊✲㒊 ࣓ࢹ࢕࢔ㄆ㆑◊✲ࢢ࣮ࣝࣉE-mail: kameoka.hirokazu(at)lab.ntt.co.jp

オープンハウス 2017

CLEAR: Low-delay near-lossless codec for audio transmission

ᵏᵖ

データと 学 習の 科 学ྵ‫ئ‬ỉဃ᪦Ẇ᭗᪦ឋᩓᛅỂἁἼỴỆấ‫ފ‬Ậ᳸ȪǢȫǿǤȠ᪦เˡᡛӼƚ˯᡿ࡨȷ᭗᪦ឋᇷӭ҄CLEAR᳸

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

㡢ኌࡸ㡢㡪ಙྕࢆࠊỴࡵࡽࢀࡓࣅࢵ
ࢺ࣮ࣞࢺࡸฎ⌮㐜ᘏࡢ୰࡛᭱኱㝈࡟
㡢㉁ࢆಖࡗࡓࡲࡲᅽ⦰ࡋࠊఏ㏦ࡍࡿᢏ⾡࡟㛵ࡍࡿ◊✲࡛ࡍࠋᐇἣ୰⥅ࡢࡼ࠺࡟㡢ኌࡢࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒ఏ㏦ࡀᚲ
せ࡞ሙྜ࡟ࠊࣅࢵࢺ࣮ࣞࢺ࡟ไ㝈ࡢ࠶ࡿప㐜ᘏ࣭㧗ಙ㢗ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ
㸦ࡦ࠿ࡾ㟁ヰ⥙㸧ࢆά⏝࡛ࡁࡲࡍࠋ

177◊✲ᡤࡢ㛤Ⓨࡋࡓ&/($5ࡣࠊ177ࢢ࣮ࣝࣉࡢᣢࡘప㐜ᘏ࣭㧗ಙ㢗࣭ప౯᱁࡞ࡦ࠿ࡾ㟁ヰ⥙࡟㐺ࡋࡓࠊࣜ࢔
ࣝࢱ࢖࣒㡢ኌ㏻ಙྥࡅ㡢ኌ㡢㡪➢ྕ໬᪉ᘧ࡛ࡍࠋ㡢ኌ㏻ಙ࡟チࡉࢀࡿࣅࢵࢺ࣮ࣞࢺࢆ᭱኱㝈฼⏝ࡋࠊከࡃࡢ㡢ኌಙྕࢆṍࡳ࡞ࡃᅽ⦰ࠊఏ㏦ࡍ
ࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡲࡍࠋ

177◊✲ᡤ࡛ࡣࠊ㧗࠸⮫ሙឤࢆ࠾ᒆ
ࡅࡍࡿప㐜ᘏ㧗㡢㉁㡢ኌఏ㏦ᢏ⾡ࢆᥦ᱌ࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋⓙᵝࡢࡈᐙᗞ࡛ࡶ
౑࠼ࡿࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ㸦ࡦ࠿ࡾ㟁ヰ⥙㸧ࢆά⏝ࡋࠊࡑࡢ౯್ࢆ㧗ࡵࡿᢏ⾡ࢆᥦ౪ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊᚑ᮶ࡢࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ㸦,6'1⥙㸧ࡼࡾࡶ㧗ရ㉁࡞㡢
ኌ㏻ಙࡢᥦ౪ࢆ┠ᣦࡋࡲࡍࠋ

計 算と 言 語の科 学ỄỮễᄂᆮ㻯㻸㻱㻭㻾䠄㻯㼛㼚㼐㼕㼠㼕㼛㼚㼍㼘㼘㼥㻌㻸㼛㼟㼟㼘㼑㼟㼟㻌㻱㼚㼏㼛㼐㼕㼚㼓㻌㼡㼚㼐㼑㼞㻌㻭㼘㼘㼛㼣㼑㼐㻌㻾㼍㼠㼑㼟䠅• ప㐜ᘏ࣭㧗㡢㉁ 㸦㻝㻢ࣅࢵࢺ᣺ᖜࠊ㻠㻤㻌㼗㻴㼦ࢧࣥࣉࣜࣥࢢ࣮ࣞࢺࠊࢫࢸࣞ࢜ࠊ㻣㻜㻜㻌㼗㼎㼜㼟ࠊཎ⌮㐜ᘏ 㻝㻚㻟㻌㼙㼟㻌㸧• ᣦᐃࡋࡓࣅࢵࢺ࣮ࣞࢺෆ࡛ྍ⬟࡞㝈ࡾࣟࢫࣞࢫ࡛㡢ኌࢆᅽ⦰ࢧ࣮ࣅࢫ౛㸸ࣛࢪ࢜⣲ᮦ㡢※ఏ㏦䈈⌧ሙ䋽ᨺ㏦ᒁ㛫ࡢ཮᪉ྥ㏻ಙࡀᚲせ嵑崠崒մࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒ཷ⫈䝷䝆䜸ᨺ㏦䠄䠝䠩䞉䠢䠩䠅㡢ኌ䛾ప㐜ᘏ
ఏ㏦䛜ᚲせճࣛࢪ࢜ᒁ࡛㡢ࢆຍᕤࡋ࡚ᥦ౪
,3ਗ਼ਵ

⣲ᮦ㡢※
ৰயরಲ

ఠ஭ಎ઼

ղ㻯㻸㻱㻭㻾࡛ప㐜ᘏ࡛㧗㡢㉁࡟ᅽ⦰

メ ディ ア の 科 学

଼ૼভৃ

ձ⌧ሙ࡛
཰㡢࣭ᐇἣ

ਗ਼ణྶ

CLEAR䜢ᨭ䛘䜛3䛴䛾ᢏ⾡㡢ኌಙྕ

 NESVᮍ‶᝟ሗ๐ῶ ࣟࢫࣞࢫఏ㏦ ࣟࢫࣞࢫఏ㏦

ᣦᐃ䛾䝡䝑䝖䝺䞊䝖䜢㉸䛘䜛ᡤ䛰䛡᭱ᑠ㝈䛾᝟ሗ๐ῶ᣺ᖜ㞧㡢ࡀ㞃ࢀࡿ

࿘Ἴᩘ (Hz)

㡢ኌ
ಙྕ
᣺
ᖜ

࿘Ἴᩘ (Hz)㸽᫬㛫㟷䠖ཎ㡢䛾࿘Ἴᩘ䝇䝨䜽䝖䝹㉥䠖㔞Ꮚ໬㞧㡢䛾࿘Ἴᩘ䝇䝨䜽䝖䝹๓ࡢಙྕࡢࡳ࠿ࡽ
ఝࡓ㡢ࢆ෌⌧

᝟ሗ๐ῶ䛷㔞Ꮚ໬㞧㡢䛜⪺䛣䛘䛭䛖䛻䛺䜛᫬䛰䛡⫈ぬ⿵ṇ䝟䜿䝑䝖䛜ⴠ䛱䛶䜒㐜ᘏ↓䛟ᦆኻ䜢䜹䝞䞊

コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学 NESV㉸  NESVᮍ‶

๐ࡾࡍࡂ

G%

᫬㛫

᣺
ᖜ
G%

ࣟࢫࣞࢫᅽ⦰
㸦03(*$/6
ࡢᢏ⾡㸧

᣺
ᖜ

䝟䜿䝑䝖䝻䝇㞃ⶸ⫈ぬᨵၿฎ⌮

ఏ㏦ᖏᇦไ㝈

䈜ᮏ◊✲ᡂᯝࡣ㻺㼀㼀ࢧ࣮ࣅࢫ࢚࣮࣎ࣜࣗࢩࣙࣥ◊✲ᡤ㸦㻱㼂◊㸧࡜ࡢඹྠ㛤Ⓨ

᧙ᡲ૨ྂ

ᡲዂέ

ᮡᾆ ு௓ (Ryosuke Sugiura) Ᏺ㇂≉ู◊✲ᐊ
E-mail: sugiura.ryosuke(at)lab.ntt.co.jp, als(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス 201735

Multilingual speech identification & recognition technologyɭမɶỉᚕᓶửᎥẨЎẬộẴ

データと 学 習の 科 学ᵏᵗ᳸‫ٶ‬ᚕᛖ᪦٣ᜤКȷᛐᜤ২ᘐ᳸

計 算と 言 語の科 学

ỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

ྠ᫬࡟ヰࡉࢀࡓୡ⏺୰ࡢゝⴥࢆ▐᫬࡟⪺ࡁศࡅ࡚ᩥᏐ࡟ኚ᥮ࡍࡿ◊✲࡛ࡍࠋኌࢆศ㞳ࡋ࡚⪺ࡁྲྀࡿ࢖ࣥࢸࣜ
ࢪ࢙ࣥࢺ࣐࢖ࢡᢏ⾡ࠊ㡢ኌࡀ࡝ࡢゝㄒ࡛ヰࡉࢀࡓ࠿ࢆุᐃࡍࡿゝㄒ㆑ูᢏ⾡ࠊ㡢ኌࢆᩥᏐ໬ࡍࡿከゝㄒ㡢ኌㄆ㆑ᢏ⾡࠿ࡽᵓᡂࡉࢀ࡚࠸ࡲࡍࠋ

࢖ࣥࢸࣜࢪ࢙ࣥࢺ࣐࢖ࢡࡣࠊ᭱኱
ேࡀྠ᫬࡟ヰࡋࡓኌࢆศ㞳ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿᢏ⾡࡛ࡍࠋࡲࡓࠊ㞧㡢ୗ࡛ࡢ㡢ኌㄆ㆑ࡢᅜ㝿ᢏ⾡ホ౯࡛ୡ⏺఩ࡢ⢭ᗘࢆ㐩ᡂࡋࡓ㡢ኌㄆ㆑ᢏ⾡ࢆከゝㄒᑐᛂࡋࠊゝㄒ㆑ูᢏ⾡࡜⤌ࡳྜࢃࡏ࡚࢔ࢪ࢔࣭ࣃࢩࣇ࢕ࢵࢡゝㄒࡢㄆ㆑ࢆྍ⬟࡜ࡋࡲࡋࡓࠋ

௒ᚋࡣᑐᛂゝㄒࢆቑࡸࡋࠊୡ⏺ࡢ࠶ࡽࡺࡿゝⴥࡢㄆ㆑ࢆ┠ᣦࡋࡲࡍࠋ
ࡲࡓࠊᑐヰᢏ⾡࣭ឤ᝟ㄆ㆑ᢏ⾡࡞࡝ࢆ⤌ࡳྜࢃࡏࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾࠊ᪥ᮏࢆゼࢀࡿእᅜ࠿ࡽࡢほගᐈ࡟ᑐࡋ࡚ࠊ
⮬↛࡛Ẽࡢ฼࠸ࡓᛂᑐࡀ࡛ࡁࡿࡼ࠺
࡞ᢏ⾡ࡢᐇ⌧ࢆ┠ᣦࡋࡲࡍࠋ

ࡇࢇ࡟ࡕࡣ

Hello

­ª´­¸㞞⎫䞮㎎㣪఼ዲSelamat siang
Xin chàoከゝㄒ㡢ኌㄆ㆑ᢏ⾡㸸ゝㄒ㆑ูᢏ⾡ุ࡛ᐃࡉࢀࡓゝㄒ࡟ᑐᛂࡋࡓࣔࢹࣝࢆ⏝࠸࡚㡢ኌㄆ㆑ࢆᐇ⾜㞧㡢࡟ࡼࡿ㡢ኌ≉ᚩࡢኚືࢆ྾཰ࡍࡿࢹ࢕࣮ࣉ࣮ࣛࢽࣥࢢᵓ㐀ࢆ⏝࠸ࡓࣟࣂࢫࢺ࡞㡢ኌㄆ㆑メ ディ ア の 科 学ゝㄒ㆑ูᢏ⾡㸸
㛗᫬㛫ࡢ㡢ኌ≉ᚩࢆᢅ࠺ࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࢹ࢕࣮ࣉ࣮ࣛࢽࣥࢢᵓ㐀ࢆ⏝࠸࡚ṇ☜࡟ゝㄒࢆ㆑ู࢖ࣥࢸࣜࢪ࢙ࣥࢺ࣐࢖ࢡᢏ⾡㸸ᣦᐃ᪉ྥ࠿ࡽࡢ㡢ኌࢆᙉㄪ࣭࿘㎶ࡢ㡢ࢆᢚᅽࡍࡿࡇ࡜ࡼࡾࠊΰࡊࡗࡓኌࢆ᪉ྥู࡟ศ㞳
䛣䜣䛻䛱䛿

Hello

コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学­ª´­¸㞞⎫䞮㎎㣪

Selamat siang఼ዲ
Xin chào᧙ᡲ૨ྂ[1] T. Yoshioka, N. Ito, M. Delcroix, A. Ogawa, K. Kinoshita, M. Fujimoto, C. Yu, W. J. Fabian, M. Espi, T. Higuchi, S. Araki, T. Nakatani,"The NTT CHiME-3 system: Advances in speech enhancement and recognition for mobile multi-microphone devices," in Proc. ASRU2015,
pp. 436-443, 2015.
[2] R. Masumura, T. Asami, H. Masataki, Y. Aono, "Parallel Phonetically Aware DNNs and LSTM-RNNs for Frame-by-Frame Discriminative
Modeling of Spoken Identification," in Proc. ICASSP2017, 2017.

ᡲዂέ

36

ᨻ℧ ᾈ࿴ (Hirokazu Masataki) ࣓ࢹ࢕࢔࢖ࣥࢸࣜࢪ࢙ࣥࢫ◊✲ᡤE-mail: masataki.hirokazu(at)lab.ntt.co.jp

オープンハウス 2017

Neural network adaptation for automatic speech recognition

データと 学 習の 科 学ᵐᵎẝễẺỉ٣ỆұࡈỆẝỪẶề᪦٣ᛐᜤ᳸᪦٣ᛐᜤችࡇǛ᭗ǊǔȋȥȸȩȫȍȃȈƷ᭗ᡮᢘࣖ২ᘐ᳸

ỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

࠙ᚑ᮶ࡢ㡢ኌㄆ㆑ࠚ

ヰ⪅ࡢኌࡢ≉ᚩࡔࡅ࡛ࡣ࡞ࡃࠊ཰㘓ࡋ࡚࠸ࡿ㒊ᒇࡢ㡢㡪≉ᛶࡸࠊ㞧㡢ࡢ
ᛶ㉁࡟ᛂࡌ࡚ࠊᖖ࡟㧗࠸⢭ᗘࡢ㡢ኌㄆ㆑ࡀᐇ⌧࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟࡞ࡾࡲࡍࠋ
ࡉࡽ࡟ࠊ㡢ኌㄆ㆑ࡔࡅ࡛ࡣ࡞ࡃධຊ
ࢹ࣮ࢱࡢ≉ᚩ࡟ྜࢃࡏ࡚᣺ࡿ⯙࠸ࢆ༶ᗙ࡟ኚ᭦࣭᭱㐺໬ࡍࡿேᕤ▱⬟ᢏ⾡ࡢᐇ⌧ࢆ┠ᣦࡋࡲࡍࠋ

計 算と 言 語の科 学㏆ᖺࠊᵝࠎ࡞ሙ㠃࡛㡢ኌㄆ㆑ࡀ฼⏝㡢ኌㄆ㆑ࡢࡓࡵࡢࢽ࣮ࣗࣛࣝࢿࢵࢺ
ࡉࢀࡿࡼ࠺࡟࡞ࡗ࡚ࡁࡲࡋࡓࡀࠊ⌧ࢆࠊᩘ⛊㛫ࡢ㡢ኌࢹ࣮ࢱࡔࡅࢆ⏝࠸ᅾࡢᢏ⾡࡛ࡶࠊㄡࡢኌ࡛ࡶྠࡌࡼ࠺
࡚ࠊࡑࡢヰ⪅ࡢኌࢆ᭱ࡶㄆ㆑ࡋࡸࡍ
࡟ṇ☜࡟ㄆ㆑࡛ࡁࡿࢃࡅ࡛ࡣ࠶ࡾࡲ
࠸ࡼ࠺࡟༶ᗙ࡟㐺ᛂࡉࡏࡿࡇ࡜ࡀ࡛
ࡏࢇࠋᮏᒎ♧࡛ࡣࠊࢩࢫࢸ࣒ࡀヰ⪅ࡁࡲࡍࠋࢽ࣮ࣗࣛࣝࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࡢ
ࡢኌࡢ≉ᚩ࡟༶ᗙ࡟㐺ᛂࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ ⭾኱࡞ࣔࢹࣝࣃ࣓࣮ࣛࢱࢆヰ⪅ࡢ≉ᖖ࡟㧗࠸㡢ኌㄆ㆑⢭ᗘࢆᐇ⌧ࡍࡿࣔᚩ࡟ྜࢃࡏࡿ࡟ࡣࠊᚑ᮶ࡣ኱㔞ࡢ㡢ࢹࣝ㐺ᛂᢏ⾡ࢆ⤂௓ࡋࡲࡍࠋ
ኌࢹ࣮ࢱ࡛ࡢᏛ⩦ࡀᚲせ࡛ࡋࡓࠋ࠙ヰ⪅ࡢ≉ᚩ࡟༶ᗙ࡟㐺ᛂࡍࡿ㡢ኌㄆ㆑ࠚᖹᆒⓗ࡞ኌ࡟࠶ࢃࡏࡓࣔࢹࣝࢆ౑
ヰ⪅ࡢኌࡢ≉ᚩࢆᢳฟࡋࠊࡑࡢ≉ᚩ࡟ᛂࡌ࡚ㄆ㆑ࡋࡸࡍ
⏝ࡍࡿࡓࡵࠊヰ⪅ࡢኌࡢ≉ᚩ࡟࠸ࡼ࠺࡟ࠊࢽ࣮ࣗࣛࣝࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࡢ᝟ሗࡢὶࢀࢆไᚚ
ࡼࡗ࡚ࡣࠊ㧗࠸⢭ᗘࡣᚓࡽࢀ࡞࠸ࠋ
ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊྛヰ⪅࡟࠶ࢃࡏࡓ㡢ኌㄆ㆑ࢆᐇ⌧ࠋCan you understandd
my choice?

Can you understandmy voice?

༢ㄒㄗࡾ⋡ͤ

ͤ༢ㄒㄗࡾ༢ㄒㄗࡾ⋡༢ͤⱥㄒ᪂ⱥㄒ᪂⪺ㄞࡳୖࡆ㡢ኌㄆ㆑࡛ࡢホ౯メ ディ ア の 科 学ኌࡢ≉ᚩ࡟ᛂࡌ࡚ࠊ
ࢽ࣮ࣗࣛࣝࢿࢵࢺෆࡢ
᝟ሗࡢὶࢀࢆㄆ㆑⢭ᗘࡀୖࡀࡿࡼ࠺࡟᭱㐺໬

ᖹᆒⓗ࡞ኌ
࡟࠶ࢃࡏࡓ
ࢽ࣮ࣗࣛࣝ
ࢿࢵࢺ

Can youunderstandmy voice?

コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学

Can youunderstandmy voice?

Ⓨヰ䛛䜙䛭䛾
ヰ⪅䛾㡢㡪ⓗ≉ᚩ䜢ᢳฟᩘ⛊⛬ᗘࡢ▷࠸㡢ኌࢹ࣮ࢱ࠿ࡽ࡛ࡶ㹍㹉᧙ᡲ૨ྂ
[1] M. Delcroix, K. Kinoshita, T. Hori, T. Nakatani, “Context adaptive deep neural networks for fast acoustic model adaptation,” in Proc.
ICASSP, pp. 5270-5274, 2015.
[2] M. Delcroix, ᮌୗ៞௓, Yu Chengzhu, ᑠᕝཌᚨ, ྜྷᒸᣅஓ, ୰㇂ᬛᗈ, “㡢㡪ࢥࣥࢸ࢟ࢫࢺ㐺ᛂᆺDNN ࡟ᇶ࡙ࡃ㧗㏿㡢㡪ࣔࢹࣝ㐺ᛂ,” ᪥ᮏ㡢㡪Ꮫ఍᫓Ꮨ◊✲Ⓨ⾲, 2016.
[3] M. Delcroix, K. Kinoshita, A. Ogawa, T. Yoshioka D. Tran, T. Nakatani, “Context adaptive neural network for rapid adaptation of deep
CNN based acoustic models,” in Proc. Interspeech, 2016.

ᡲዂέࢹࣝࢡࣟ࢔ ࣐࣮ࢡ (Marc Delcroix)
E-mail: marc.delcroix(at)lab.ntt.co.jp

࣓ࢹ࢕࢔᝟ሗ◊✲㒊 ಙྕฎ⌮◊✲ࢢ࣮ࣝࣉ

オープンハウス 201737

Robust speech processing using speakers' activity estimation

データと 学 習の 科 学ᵐᵏ˟ᛅỉ්ủửᛠỮỂỚỮễỉ٣ửạộẪᛐᜤ᳸᪴ͤƳ᪦٣ϼྸǛӧᏡƴƢǔᙐૠʴႆᛅғ᧓ਖ਼‫ܭ‬২ᘐ᳸

計 算と 言 語の科 学

ỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

」ᩘேࡢ఍ヰ㡢ኌ࠿ࡽࠊྛヰ⪅ࡀヰࡋࡓ᫬㛫༊㛫㸦Ⓨヰ༊㛫㸧ࢆ⢭ᗘࡼࡃ᥎ᐃࡍࡿᢏ⾡ࢆ⤂௓ࡋࡲࡍࠋⓎヰ༊㛫ࡀศ࠿ࡿ࡜ࠊ౛࠼ࡤ㆟஦㘓࡟Ⓨゝ⪅ࢆేグࡋࡓࡾࠊᑐヰࣟ࣎ࢵࢺ࡟
ࢱ࢖࣑ࣥࢢࡼࡃⓎゝࡉࡏࡓࡾ࡛ࡁࡿ
࡯࠿ࠊⓎヰ༊㛫᝟ሗࢆά⏝ࡋࡓྛヰ⪅ࡢ㡢ኌㄆ㆑⋡ࡢᨵၿࡶྍ⬟࡛ࡍࠋྛヰ⪅ࡢ఩⨨≉ᚩ㔞ࢆ⢭ᗘࡼࡃ⾲⌧ ⌧≧ࡢ㡢ኌㄆ㆑ࡣࠊ୍ேࡢேࡀࢫ࣐
ࡍࡿ⤫ィࣔࢹࣝ࡟ᇶ࡙ࡁ㧗⢭ᗘ࡞Ⓨ ࣍ࡸࣟ࣎ࢵࢺ࡟ព㆑ࡋ࡚ヰࡋ࠿ࡅࡿヰ༊㛫᥎ᐃࡀྍ⬟࡛ࡍࠋࡲࡓࠊⓎヰ ฼⏝ࡢ௙᪉ࡀ࡯࡜ࢇ࡝࡛ࡍࠋࡇࢀ࡟
༊㛫᝟ሗࢆ౑ࡗࡓᏳᐃⓗ࡞ྛヰ⪅㡢 ᑐࡋࠕ࠸ࡘㄡࡀఱࢆヰࡋࡓ࠿ࠖࢆ㧗ኌࡢᙉㄪᢏ⾡ࡸࠊⓎヰ༊㛫ࡸヰ⪅஺ ⢭ᗘ࡟⮬ື᥎ᐃࡍࡿᮏᢏ⾡࡛ࠊே࡜᭰ࡢ᝟ሗࢆ౑ࡗࡓゝㄒࣔࢹࣝ࡟ࡼࡾࠊ ேࡀヰࡍ⮬↛࡞఍ヰࡢ୰࡟ࢥࣥ
」ᩘே఍ヰ࡟࠾ࡅࡿྛヰ⪅ࡢ㡢ኌㄆ ࣆ࣮ࣗࢱࡀධࡗ࡚᮶ࡽࢀࡿࡼ࠺࡞㡢㆑⋡ࢆᨵၿ࡛ࡁࡲࡍࠋ
ኌධຊ࢖ࣥࢱࣇ࢙࣮ࢫࢆᐇ⌧ࡋࡲࡍࠋ‫ی‬Ⓨヰ༊㛫᥎ᐃ࡜ࡣ㸸ỜằẴசஹ‫ی‬ᛂ⏝౛㸸࣭఍㆟㘓ࡢ⮬ືసᡂྛヰ⪅ࡀヰࡋࡓ᫬㛫༊㛫ࢆ᥎ᐃࡍࡿᢏ⾡

Ⓨヰ༊㛫᥎ᐃ࠶ࡾ

Ⓨヰ༊㛫᥎ᐃ࡞ࡋ

㸦ࢲ࢖࢔ࣛ࢖ࢮ࣮ࢩࣙࣥ ࡜࿧ࡪࡇ࡜ࡶ㸧ヰ⪅/ ࡝ࢀࡀㄡࡢⓎゝ- Ⓨゝ⪅௜୚࡛
ࢃ࠿ࡾࡸࡍ࠸ ࡔࡗࡓ࠿࡞͐
/ ㄆ㆑ㄗࡾࡶከ࠸͐
- ㄆ㆑ࡶࣂࢵࢳࣜ
メ ディ ア の 科 学࣭఍ヰࢩ࣮࡛ࣥࡢ㞴⫈⪅ᨭ᥼᫬㛫࣭ࢥ࣑ࣗࢽࢣ࣮ࢩࣙࣥࣟ࣎ࢵࢺࡢไᚚ

‫ی‬Ⓨヰ༊㛫᥎ᐃᢏ⾡࡜ࠊࡑࡢ㡢ኌฎ⌮ᢏ⾡࡬ࡢᛂ⏝㸸」ᩘே఍ヰࡢⓎヰ༊㛫᥎ᐃ࡜㡢ኌᙉㄪ」ᩘ࣐࢖ࢡ࡛ࡢ఍ヰ཰㘓㡢㸦」ᩘேࡢኌࡸ㞧㡢ࢆྵࡴ㸧ヰ⪅᪉ྥ᝟ሗศ㢮コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学⤫ィⓗ✵㛫㎡᭩ྛヰ⪅ࡢ఩⨨≉ᚩ㔞ࢆ⢭ᗘࡼࡃ⾲⌧ࡍࡿ⤫ィࣔࢹ࡛ࣝࠊ㧗⢭ᗘ࡞Ⓨヰ༊㛫᥎ᐃࡀྍ⬟Ⓨヰ༊㛫Ⓨヰ༊㛫᝟ሗࢆ⏝࠸ࡓ఍ヰㄆ㆑⏝ゝㄒࣔࢹࣝ࠾ࡣࡼ࠺ ࠸࠸ኳẼࡔࡡ㡢ኌᙉㄪྛヰ⪅ࡢⓎヰ༊㛫ࡢࡳ࡛㡢ኌᙉㄪࣇ࢕ࣝࢱࢆᏛ⩦ Ѝ௚ヰ⪅ࡢⓎヰ࡟ᝨࢃࡉࢀ࡞࠸㡢ኌᙉㄪࡀྍ⬟࡟

ࡑ࠺ࡡⓎヰ⤊➃࠶ࡾ
ヰ⪅஺᭰࡞ࡋ Ⓨヰ⤊➃࠶ࡾヰ⪅஺᭰࠶ࡾ

ࡔࡼࡡⓎヰ༊㛫᝟ሗ Ⓨヰ⤊➃ࡸヰ⪅஺᭰࡞࡝ ࢆ⏝࠸ࡿࡇ࡜࡛㸪఍ヰࡢὶࢀࢆṇ☜࡟ᤊ࠼࡚ࠊḟࡢⓎヰࢆண ࡋ࡞ࡀࡽࡼࡾṇ☜࡞㡢ኌㄆ㆑ࡀྍ⬟࡟᧙ᡲ૨ྂ[1] N. Ito, A. Araki, M. Delcroix, T. Nakatani, “Probabilistic spatial dictionary based online adaptive beamforming for meeting recognition innoisy and reverberant environments,” in Proc. ICASSP2017, 2017.
[2] ⰱᕝ༤ே, ᳃ᒸᖿ, ᑠᕝཌᚨ, ᒾ⏣ල἞, ಥ┤ᘯ, ᑠᕝဴྖ, ᑠᯘဴ๎, “」ᩘேᑐヰࡢࡓࡵࡢヰ⪅᝟ሗࢆ⏝࠸ࡓRNNゝㄒࣔࢹࣝ,” ᪥ᮏ㡢㡪Ꮫ
఍2016ᖺ⛅Ꮨ◊✲Ⓨ⾲఍ㅮ₇ㄽᩥ㞟, 3-Q-2, pp. 85-88, Sept. 2016.

ᡲዂέ

38

Ⲩᮌ ❶Ꮚ (Shoko Araki) ࣓ࢹ࢕࢔᝟ሗ◊✲㒊 ಙྕฎ⌮◊✲ࢢ࣮ࣝࣉE-mail: araki.shoko(at)lab.ntt.co.jp

オープンハウス 2017

1HXUDOPHFKDQLVPVRIVSHHFKUK\WKPSHUFHSWLRQ

データと 学 習の 科 学ᵐᵐẸủẾỘẪẲỞỔỦểỊ
᳸ႆᛅȪǺȠ‫٭‬੭২ᘐǛဇƍƨᏯƴƓƚǔ᪦٣ऴ‫إ‬ϼྸƷᚐଢ᳸

ỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

Ⓨヰ䝸䝈䝮ኚ᥮ᢏ⾡䇾䛭䜜䛳䜍䛟䛧䜓䜉䜚䜎䛩䇿Ⓨヰ䝸䝈䝮ኚ᥮

ͤⓎヰࣜࢬ࣒ࡢᢳฟ࡟ࡣ17'ἲ>@ࢆ౑⏝᪥ᮏㄒẕㄒヰ⪅ࡢⓎヰࣜࢬ࣒• ᪥ᮏㄒẕㄒヰ⪅࡜ⱥㄒẕㄒヰ⪅ࡢⓎヰࣜࢬ࣒ࢆࡑ
ࢀࡒࢀᢳฟⱥㄒẕㄒヰ⪅ࡢ • Ⓨヰࣜࢬ࣒ࡢධࢀ᭰࠼࡟
ࡼࡾኚ᥮
Ⓨヰࣜࢬ࣒

ᐇ㦂

メ ディ ア の 科 学⬻ᶵ⬟ィⓎヰࣜࢬ࣒ࢆࢿ࢖ࢸ࢕ࣈ࡟㏆࡙ࡅࡿࡼ࠺࡟ኚ᥮ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊⱥㄒẕㄒヰ⪅ࡢ⬻ࡢ㈇ᢸࢆ㍍ῶ࡛ࡁࡿྍ⬟ᛶࡀ♧ࡉࢀࡲࡋࡓࠋࡘࡲࡾࠊእᅜㄒ㡢ኌ
ࡢⓎヰࣜࢬ࣒ኚ᥮ࢆ⾜࠺ࡇ࡜࡛ࠊ⪺ࡁྲྀࡾࡸࡍࡃࠊ⬻࡟ࡸࡉࡋ࠸㡢ኌࢆసࡾฟࡍࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿ࡜ᮇᚅࡉࢀࡲ
ࡍࠋ

計 算と 言 語の科 学㡢ኌࢆ⪺ࡃ࣭ヰࡍ㝿ࡢே㛫ࡢ⬻᝟ሗ᪥ᮏㄒẕㄒヰ⪅ࡢⱥㄒ㡢ኌࡢⓎヰࣜฎ⌮ࢆゎ᫂ࡍࡿ◊✲࡛ࡍࠋࡇࢀࡲ࡛ࠊ ࢬ࣒ࢆࢿ࢖ࢸ࢕ࣈࡗࡱࡃኚ᥮ࡋࠊⱥ
Ⓨヰࣜࢬ࣒ኚ᥮ᢏ⾡͆ࡑࢀࡗࡱࡃ
ㄒẕㄒヰ⪅࡟⪺࠿ࡏࠊࡑࡢ㝿ࡢ⬻άࡋࡷ࡭ࡾࡲࡍ͇ࢆ㛤Ⓨࡋࠊ▱ぬᐇ㦂ືࢆI05, ᶵ⬟ⓗ☢Ẽඹ㬆⏬ീἲ ࡟࡟ࡼࡾ㡢ኌ▱ぬ࡟࠾ࡅࡿⓎヰࣜࢬ࣒ࡼࡾィ ࡋࡲࡋࡓࠋࡑࡢ⤖ᯝࠊⓎヰࡢ㔜せᛶࢆ♧ࡋ࡚ࡁࡲࡋࡓࡀࠊⓎヰࡢ᫬㛫ࢱ࢖࣑ࣥࢢ⏕ᡂ࡟㛵୚ࡍࡿ࡜ࣜࢬ࣒࡜⬻᝟ሗฎ⌮ࡢ㛵ಀ࡟ࡘ࠸࡚
ࡉࢀࡿ⿵㊊㐠ື㔝ࡢάືࡀኚ᥮࡟ࡼ
ࡣศ࠿ࡗ࡚࠸ࡲࡏࢇ࡛ࡋࡓࠋ
ࡾᑠࡉࡃ࡞ࡿࡇ࡜ࡀศ࠿ࡾࡲࡋࡓࠋ

⿵㊊㐠ື㔝

⤖ᯝ

• ࢿ࢖ࢸ࢕ࣈࡗࡱ࠸Ⓨヰࣜࢬ࣒࡟ኚ᥮ࡋࡓࡇ࡜࡛ࠊ⬻࡬ࡢ㈇Ⲵࡀ
㍍ῶࡉࢀࡓ
• 㡢ኌ▱ぬ࡟࠾ࡅࡿⓎヰࣜࢬ࣒ࡢ㔜せᛶࢆ⬻ࡢほⅬ࠿ࡽ♧ࡋࡓ

0.06
0.05
0.04

コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学• ᪥ᮏㄒⓎヰࣜࢬ࣒ࡼࡾࠊⱥㄒⓎヰࣜࢬ࣒ࡢ㡢ኌࢆ⪺ࡃ㝿࡟⿵
㊊㐠ື㔝ࡢάືࡀᑠࡉࡃ࡞ࡿࡇ࡜ࢆⓎぢ• ᮏ᮶ࠊ⿵㊊㐠ື㔝ࡣⓎヰ࡟࠾ࡅࡿ᫬㛫ࢱ࢖࣑ࣥࢢࡢ⏕ᡂ࡟㛵୚ࡍࡿ࡜ࡉࢀ࡚࠸ࡿࡇ࡜࠿ࡽࠊⓎヰࡢࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ࡟ࡼ
ࡾࠊⓎヰࣜࢬ࣒ࡢ୙⮬↛ࡉࡢ᳨ฟ/ಟṇࡀ⾜ࢃࢀ࡚࠸ࡿྍ⬟ᛶࢆ♧၀⿵㊊㐠ື㔝࡟࠾ࡅࡿάືࣞ࣋ࣝ ș್᪥ᮏㄒⓎヰࣜࢬ࣒ࠊⱥㄒⓎヰࣜࢬ࣒ࡢ᪥ᮏㄒẕㄒヰ⪅ࡢⱥㄒ㡢ኌࢆࠊⱥㄒẕㄒヰ⪅ࡀ⪺࠸࡚࠸ࡿ㝿ࡢ⬻άືࢆfMRI࡛ィ

0.03
0.02
0.01
0
᪥ᮏㄒ䝸䝈䝮
ⱥㄒ䝸䝈䝮㸦㠀ẕㄒࣜࢬ࣒㸧㸦ẕㄒࣜࢬ࣒㸧᧙ᡲ૨ྂ
[1] S. Hiroya, “Non-negative temporal decomposition of speech parameters by multiplicative update rules,” IEEE Transactions on Audio,
Speech, and Language Processing, Vol. 21, No. 10, pp. 2108-2117, 2013.
[2] S. Hiroya, K. Jasmin, S. Evans, S. Krishnan, M. Ostarek, D. Boebinger, S.K. Scott, “Effects of speaking rhythm naturalness on the neuralbasis of speech perception,” Society for Neuroscience Abstracts, 2015.

ᡲዂέᘅ㇂ ᐃ⏨ 6DGDR+LUR\D  ே㛫᝟ሗ◊✲㒊 ឤぬ㐠ື◊✲ࢢ࣮ࣝࣉE-mail: hiroya.sadao(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス 201739

Reconsidering our auditory system under natural environments

データと 学 習の 科 学ᵐᵑẐᐯ໱ễẑ᪦ửᛦỔềᎮᙾửྸᚐẴỦ᳸ȐǤȎȸȩȫ᥵᪦Ǎᆰ᧓സ᪪ƴბႸƠƨᎮᙾϐᎋ᳸

計 算と 言 語の科 学

ỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

᪥ᖖ⏕ά࡛⚾ࡓࡕࡀឤࡌࡿ㡢ࡢ㇏࠿
࡞㉁ឤࢆᨭ࠼ࡿ௙⤌ࡳࡣㅦ࡟‶ࡕ࡚࠾ࡾࠊᐇ㦂ᐊ࡛༢⣧࡞ேᕤ㡢ࢆ౑࠺ࡔࡅ࡛ࡣゎ࡛᫂ࡁࡲࡏࢇࠋࡇࡢᒎ♧࡛ࡣࠊᐇ㦂ᐊእࡢ⮬↛࡞⎔ቃ࡛⚾ࡓࡕࡀ⤒㦂ࡋ࡚࠸ࡿ㡢࡟╔┠ࡍࡿࡇ࡜࡛⫈ぬࡢ⌮ゎࢆ῝ࡵࡿヨࡳࢆ⤂௓ࡋࡲࡍࠋ⮬↛࡞㢌ࡢືࡁࢆྵࡴࣂ࢖ࣀ࣮ࣛࣝ
㘓㡢ࡸࠊቨࡸᮌࠎࡢ཯ᑕ⏤᮶ࡢ✵㛫ṧ㡪࡜࠸࠺ぢ㐣ࡈࡉࢀ࡚ࡁࡓ≉ᚩࢆᣢࡘࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫࢆᵓ⠏ࡋࠊゎᯒࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ✵㛫ṧ㡪࡟㡰ᛂࡋ࡚࠸ࡃ
௙⤌ࡳࡀୡ⏺࡛ึࡵ࡚᫂ࡽ࠿࡟࡞ࡗࡓࡾࠊ⫈ぬࡢᐃㄝࡀᚲࡎࡋࡶᡂࡾ❧ࡓ࡞࠸ࡇ࡜ࡀศ࠿ࡗ࡚ࡁࡲࡋࡓࠋ

㡢ࡢ㉁ឤ▱ぬࢆᨭ࠼ࡿ⫈ぬᶵᵓࡀ⌮ゎ࡛ࡁࢀࡤࠊ༢࡟㡢ࡢෆᐜࢆఏ࠼ࡿ
ࡔࡅ࡛ࡣ࡞ࡃࠊ㉁ឤไᚚࡲ࡛ࡶࡀྍ
⬟࡟࡞ࡿ࡛ࡋࡻ࠺ࠋࡇࢀ࡟ࡼࡾࠊᚑ
᮶࡛ࡣ⪃࠼ࡽࢀ࡞࠿ࡗࡓᚰᆅⰋ࠸㡢⤒㦂ࢆᐇ⌧࡛ࡁࡿྍ⬟ᛶࡀぢ࠼࡚ࡁࡲࡍࠋᎮᙾỊᐯ໱᪦ỆஇᢘẦᾎ⮬↛㡢࣭୧⪥࣭ṧ㡪⫈ぬ◊✲࡛ࡣ↓㡪ᐊࡸ༢⣧࡞ேᕤ㡢ࡀ㛗ࡃ౑ࢃࢀ࡚ࡁࡲࡋࡓࡀࠊ
㏆ᖺࠊ⚾ࡓࡕࡢ⫈ぬࡣ⮬↛㡢ࡢฎ⌮࡟᭱㐺໬ࡉࢀ࡚࠸ࡿࡢ࡛ࡣ
࡞࠸࠿࡜࠸࠺⪃࠼ࡀ᭷ຊ࡟࡞ࡗ࡚
ࡁ࡚࠸ࡲࡍࠋࡋ࠿ࡋ᪤Ꮡ◊✲࡟࠾ேᕤ㡢࣭∦⪥࣭┤᥋㡢ࡅࡿࠕ⮬↛㡢ࠖࡣࡲࡔࡲࡔ༢⣧࡛ࠊ㢌ࡢືࡁࡸቨࡢ཯ᑕࡢᙳ㡪ࢆཷࡅ࡚ᐇ㝿࡟⚾ࡓࡕࡢ୧⪥࡟ᒆࡃ㡢ࡢ㉁ឤ࡟ࡣ㐲ࡃཬࡧࡲࡏࢇࠋ⚾ࡓࡕࡣ୧⪥࡟ᒆࡃ㡢ࢆヲࡋࡃㄪ࡭ࠊࡑ
ࡢ㡢ࡀ⬻ෆ࡛࡝ࡢࡼ࠺࡟ฎ⌮ࡉࢀ࡚࠸ࡿ࠿⌮ゎࡋࡼ࠺࡜ࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ

メ ディ ア の 科 学Ẹỉ৖ầẦụ̅ảềỦᾎ [1]Ắỉ৙એ᪦ỉ஬ឋỊᾎ [2]இᢘ҄Ị૙ࠖễẲ‫ܖ‬፼ᾎ [3]ࢩ࣮ࣕࣉࢿࢫ
(Q10dB)
シャープネス (Q10dB)ᮌ⮬↛⎔ቃ࡟࠾ࡅࡿᡭࡀ
࠿ࡾ㛫ࡢᑐᛂ㛵ಀࡣࠊ↓㡪ᐊ㸦⌮᝿ⓗ⎔ቃ㸧࡟ẚ࡭࡚ᙅࡲࡿᐊෆ㡢㡪ࢆヨ⾜ࡈ࡜࡟ኚ໬

コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学¾ ᐃㄝ㸸⫈⚄⤒≉ᛶࡣ⮬↛㡢ࡢ᭱¾ ᡴᧁ㡢ࡢῶ⾶≉ᛶࡣᮦ㉁ุ᩿ࡢ
㐺➢ྕ࡜୍⮴㸦ᩍᖌ࡞ࡋᏛ⩦㸧¾ ↓㡪ᐊ࡛ࡢᐃㄝ㸸㡢※ᐃ఩࡛ࡣᡭࡀ࠿ࡾ࡜ࡋ࡚▱ࡽࢀࡿ¾ ṧ㡪ࡢ࠶ࡿ⌧ᐇⓗ࡞㡢࡟ࡘ࠸࡚」ᩘࡢᡭࡀ࠿ࡾ㸦୧⪥㛫᫬㛫
¾ ᐊෆṧ㡪ࡣῶ⾶≉ᛶࢆኚㄪࡣࠊ୍⮴ࡋ࡞࠸ࡇ࡜ࢆⓎぢᕪ࣭ࣞ࣋ࣝᕪ㸧ࢆ⤫ྜÆ ᮦ㉁▱ぬ࡟࡝࠺ᙳ㡪ࡍࡿ㸽
¾ ༢⣧࡞ᩍᖌ࡞ࡋᏛ⩦࡜ࡣ␗࡞ࡿ
¾ ⮬↛࡞⎔ቃ࡛ࡣᡭࡀ࠿ࡾࡢಙ㢗¾ ᐊෆ㡢㡪࡟㡰ᛂࡋ࡚ṧ㡪ࡢᙳ㡪ᛶࡀపୗࡍࡿࡇ࡜ࢆ☜ㄆ᭱㐺➢ྕࡢᇶᗏ౛
ࢆపῶࡍࡿᶵᵓࡢᏑᅾࢆⓎぢ20ṧ㡪࠶ࡾ
¾ ୧⪥ᶵᵓࡢᙧᡂ࣭Ⓨ㐩ࡢᏛ⾡ⓗṧ㡪ኚ໬ࡢᙳ㡪
᭱㐺➢ྕ
10
↓㡪ᐊ
ᐇ⎔ቃ
㸦఍㆟ᐊ㸧
㆟ㄽ࡟୍▼
5
ࢆᢞࡌࡿ
⫈⚄⤒

ᐊෆ㡢㡪୍ᐃ

2

≉ᛶ

1
0.2

0.5 1

2

5

10

中心周波数 [kHz]
୰ᚰ࿘Ἴᩘ
[kHz]

ᐯ໱᪦ỉჷᙾỊẆ‫ܭ‬ᛟợụờᙐᩃễஇᢘ҄ᢅᆉỂܱྵẰủềẟỦẮểửᚐଢ᧙ᡲ૨ྂ
[1] S. Furukawa, “Natural Combinations of Interaural Time and Level Differences in Realistic Auditory Scenes,” in Proc. 39th Annual
Midwinter Meeting of the Association for Research in Otolaryngology, 2016.
[2] T. Koumura, S. Furukawa, “Effect of Reverberation and Its Presentation Context on Material Perception Based on Impact Sounds,” inProc. 40th Annual Midwinter Meeting of the Association for Research in Otolaryngology, 2017.
[3] ᑎᓥ⿱㈗, ྂᕝⱱே, “⮬↛ṧ㡪䛾⪃៖䛻䜘䜛⫈ぬ㡢ኌ䝇䝟䞊䝇➢ྕ໬෌⪃,” ➨31ᅇேᕤ▱⬟Ꮫ఍඲ᅜ኱఍, 2017.

ᡲዂέ

40

ᑎᓥ ⿱㈗ (Hiroki Terashima) ே㛫᝟ሗ◊✲㒊 ឤぬඹ㬆◊✲ࢢ࣮ࣝࣉE-mail: terashima.hiroki(at)lab.ntt.co.jp

オープンハウス 2017

'HFRGLQJLPSOLFLWPLQGIURPIL[DWLRQDOH\HPRYHPHQWV

ᵐᵒ

データと 学 習の 科 学໯ॖᜤỉႸỉѣẨẦỤἅἅἿửᛠớ᳸ࣇ‫ݱ‬აྶᢃѣƔǒ๼‫נ‬ႎƳ࣎ǛᚐᛠƢǔ২ᘐ᳸

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

↓ព㆑࡟⏕ࡌࡿ║⌫ࡢືࡁ࠿ࡽࠊே
ࡢㄆ▱▱ぬෆᐜࢆ᥎ᐃࡍࡿ◊✲࡛ࡍࠋ࣐࢖ࢡࣟࢧࢵ࣮࢝ࢻ㸦↓ព㆑࡟⏕ࡌࡿᚤᑠ࡞║⌫㐠ື㸧ࡸ▖Ꮝᚄኚ໬ࡢἼᙧࢆヲ⣽࡟ゎᯒࡋࠊ║⌫ィࢹ࣮ࢱ࠿ࡽ᪂ࡓ࡞≉ᚩ㔞ࢆᢳฟࡍࡿ
ࡇ࡜࡛ࠊᛌ୙ᛌࡸὀព≧ែ࡞࡝ࡢ᥎
ᐃࡀ୍ᐃ⢭ᗘ࡛ྍ⬟࡟࡞ࡾࡲࡋࡓࠋ

║⌫ࡢືࡁࢆ⾲⌧ࡍࡿ⊂⮬ࡢࣔࢹࣝࢆ⪃᱌ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ║⌫ࢹ࣮ࢱ࡟㞃ࢀࡿ₯ᅾⓗ࡞᝟ሗࢆᢳฟྍ⬟࡟࡞ࡾࡲࡋࡓࠋ║⌫ィ ࡣࠊ⬻ࢆ┤᥋ィࡍࡿᡭἲ㸦⬻ἼࡸI05,࡞࡝㸧࡜ẚ㍑
ࡋ࡚ࠊィ ࡢᏳᐃᛶࡸ࣮ࣘࢨ࡬ࡢᣊ
᮰ᛶࡢ㠃࡛ඃ఩ᛶࢆࡶࡕࠊ᪥ᖖ⏕ά࡛ࡢᛂ⏝ࡀᮇᚅࡉࢀࡲࡍࠋ

ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ࡛ࡋ࠿ㄆ㆑࡛ࡁ࡞࠸ே
㛫ࡢ₯ᅾⓗ࡞ᚰࡢືࡁࢆㄞࡳྲྀࡿࡇ
࡜࡛ࠊࠕே㛫ࢆ㉸࠼ࡿࠖឤ᝟ㄆ㆑⬟ຊࢆࡶࡗࡓ$,ࡢᐇ⌧ࢆ┠ᣦࡋ࡚࠸ࡲ
ࡍࠋࡲࡓࠊ║⌫࠿ࡽ᥎ᐃࡉࢀࡓ࣓ࣥ
ࢱࣝ≧ែࢆࣇ࢕࣮ࢻࣂࢵࢡࡍࡿࡇ࡜
࡛ࠊಶேࡢ࣓ࣥࢱࣝࢥࣥࢺ࣮ࣟࣝ࡟
฼⏝ࡍࡿࡇ࡜ࡶ⪃࠼ࡽࢀࡲࡍࠋ

ἙὊἑᚘย

計 算と 言 語の科 学

ỄỮễᄂᆮ

ཎࣉਁЈ
▖Ꮝ཯ᛂ

୙㝶ព࡟⏕ࡌࡿ㊴㌍ᛶ║⌫㐠ື▖Ꮝࡢ཰⦰ᩓ኱ࡢ᫬⣔ิኚ໬

Ѝ0LFURVDFFDGHࡢไᚚㄽࣔࢹࣝ

Ѝᩓ▖⦰▖ࡢไᚚㄽࣔࢹࣝ

3RVLWLRQ>GHJ@

3XSLOVL]HFKDQJH>]VFRUH@

0LFURVDFFDGH 06

2
0
-2
0

7LPH>V@

1

2

Ў᫏֥
ίἴἙἽὸ

ᩓ▖ Mydriasis

▖Ꮝᣓ⣙➽

▖Ꮝᩓ኱➽

๪஺ឤ⚄⤒

஺ឤ⚄⤒

ἴἙἽဃ঺

メ ディ ア の 科 学⦰▖ MiosisἧỵὊἛἢἕἁ

3

7LPH>V@ࣛ࣋ࣝホ౯್ਖ਼‫ܭ‬ί̊ὸ

ࣃࣇ࢛࣮࣐ࣥࢫྥୖ㸽‫ڤ‬Ớỉਖ਼‫ܭ‬

RU

දႸር‫׊‬ỉਖ਼‫ܭ‬䠇RU

コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学ㄆ▱ุ᩿㐠ືㄢ㢟࡟࠾ࡅࡿදॖἾἫἽỉਖ਼‫ܭ‬䠇᫊ဒ΂Ẇ᪦ಏễỄ᧙ᡲ૨ྂ
[1] ྂᕝⱱே, ⡿ᐙᝡ, Hsin-I LIAO, ᯽㔝∾ኵ, “║࠿ࡽㄞࡳྲྀࡿᚰࡢືࡁ 㹼Heart-Touching AIࡢ࣮࢟ᢏ⾡㹼,” NTTᢏ⾡ࢪ࣮ࣕࢼࣝ, Vol. 28, No.
2, pp. 22-25, 2016.
[2] M. Yoneya, S. Furukawa, M. Kashino, “Potential Use of Microsaccade in Personal Identification,” in Proc. 37th Annual International
Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2015.

ᡲዂέ⡿ᐙ ᝡ 0DNRWR<RQH\D  ே㛫᝟ሗ◊✲㒊 ឤぬඹ㬆◊✲ࢢ࣮ࣝࣉE-mail: yoneya.makoto(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス 2017

41

(VWLPDWLQJWDFWLOHSHUFHSWLRQE\DQDO\]LQJKDQGPRWLRQVᚑụ૾ểᚑụ࣎‫ע‬ỉขẟ᧙̞

データと 学 習の 科 学ᵐᵓ᳸৖ƷѣƖƔǒᚑǓ࣎‫ע‬Ǜਖ਼‫ܭ‬Ƣǔ᳸

計 算と 言 語の科 学

ỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

≀యࢆゐࡗ࡚࠸ࡿேࡀឤࡌ࡚࠸ࡿゐࡾᚰᆅࢆ᥎ᐃࡍࡿ࡟ࡣ࡝࠺ࡋࡓࡽⰋ
࠸࡛ࡋࡻ࠺࠿ࠋゐࡿྍ⬟ᛶࡢ࠶ࡿ඲
࡚ࡢ≀యࡢ≀⌮≉ᛶࢆィ ࡋ࡚࠾ࡃࡢࡣ㠀ᖖ࡟኱ኚ࡛ࡍࠋᮏᒎ♧࡛ࡣࠊゐࡿ࡜ࡁࡢᡭࡸ┠ࡢືࡁ࡟╔┠ࡋࠊゐࡾ᪉࡟ࡼࡿゐࡾᚰᆅࡢ᥎ᐃྍ⬟ᛶࢆ᳨ウࡋࡲࡋࡓࠋ

ᚰ⌮≀⌮ᐇ㦂࡜ከኚ㔞ゎᯒࢆ⤌ࡳྜࢃࡏ࡚ࠊゐࡗ࡚࠸ࡿ࡜ࡁࡢᡭࡸ┠ࡢືࡁ࡟ࡼࡗ࡚ゐࡗࡓᚋࡢゐࡾᚰᆅࡢ
ホ౯ࢆㄝ࡛᫂ࡁࡿࡇ࡜ࠊࡲࡓ࡞࡛ࡿ
ᡭࡢືࡁ࡜኱ࡁ࡞┠ࡢືࡁࡢ⤌ࡳྜࢃࡏ࡟ࡼࡗ࡚◳ࡉࠊ⢒ࡉࠊ⢓ࡘࡁࠊ
࠿ࡉࡢゐࡾᚰᆅࢆ༊ูࡋ࡚ㄝ࡛᫂
ࡁࡿྍ⬟ᛶࢆ᫂ࡽ࠿࡟ࡋࡲࡋࡓࠋ

㌟ࡢᅇࡾࡢࡶࡢࡢ」㞧࡞≀⌮≉ᛶࢆィ ࡋ࡞ࡃ࡚ࡶࠊゐࡗ࡚࠸ࡿேࡢᡭ
ࡢືࡁࡉ࠼ィ ࡍࢀࡤ࡝ࡢࡼ࠺࡞ゐࡾᚰᆅࢆឤࡌ࡚࠸ࡿ࠿ࢆ᥎ᐃ࡛ࡁࡿ
ࡇ࡜ࡀᮇᚅࡉࢀࡲࡍࠋࡲࡓࠊゐ▱ぬ࣓࢝ࢽࢬ࣒ゎ᫂ࡢࡓࡵࡢ௬ㄝࡸࠊᡭ
࡟ྲྀࡾ௜ࡅࡿゐぬᥦ♧⿦⨨ࡢタィᣦ㔪࡟ࡘ࡞ࡀࡿࡇ࡜ࡶᮇᚅࡉࢀࡲࡍࠋ

ゐࡾ᪉࡜ゐࡾᚰᆅࢆ

ղᡭࡢືࡁࡸ┠ࡢືࡁ࠿ࡽ
㐠ືࣃ࣓࣮ࣛࢱࢆᢳฟ

ࡿ

ձゐࡗ࡚࠸ࡿ࡜ࡁࡢᡭࡢືࡁ㸦࡞ࡒࡾࡸᢲࡋ㎸ࡳ㸧ࡸ┠ࡢືࡁࢆィ

࠿ࡃ࡚
ᰂࡽ࠿࠸
ճゐࡗࡓ࠶࡜࡟ホ౯ࡉࢀࡓ◳ࡉࠊ⢒ࡉࠊ⢓ࡘࡁࠊ ࠿ࡉ࡜ࡢ㛵ಀࢆ⤫ィゎᯒ఩⨨ [pixel]

400
300
200
100
0
2

4

6

᫬㛫 [sec]

8

10

2.5
2.0

㐠ືࣃ࣓࣮ࣛࢱ

ゐࡾᚰᆅホ౯ᣦඛࡢ㏿ᗘ◳ࡉᣦඛࡢᢲ௜ຊ

1.5
1.0
0.5

͐

ᢲ௜ຊ [N]0

メ ディ ア の 科 学

0
0

2

4

6

᫬㛫 [sec]

8

║⌫ࡢ㏿ᗘ

10

ゐࡾ᪉࡜ゐࡾᚰᆅࡢ┦㛵 ᡭ࡜┠ࡢືࡁࡉ࠼ࡳࢀࡤ
◳ࡉࠊ⢒ࡉࠊ⢓ࡘࡁࠊ࠿ࡉࢆ᥎ᐃ࡛ࡁࡿ

◳ࡉホ౯

౛
෭ࡓ࠸

࡞ࡵࡽ࠿

"

┠ࡢືࡁ

コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学

⢓ࡘࡁホ౯

⢓ࡘࡁ
࠿ࡉ

ᮇᚅࡉࢀࡿᛂ⏝౛㌟య㐠ືࢆ ࡿࡔࡅ࡛࡝ࢇ࡞ゐࡾᚰᆅࢆឤࡌ࡚
࠸ࡿࡢ࠿ࢆ᥎ᐃ࡛ࡁࢀࡤࠊࣉࣟࢲࢡࢺ࡞࡝ࡢ
ゐࡾᚰᆅࡢᐈほⓗ࡞ホ౯࡟ᛂ⏝ྍ⬟

◳࠸
⁥ࡿ

ᢲ௜ຊ

⢒ࡉ

ࡢືࡁ࠿ࡽ
ࡡࡤࡡࡤࠊ
ゐࡾࡓࡃ
࡞࠸

ゐࡾᚰᆅࢆぢᢤࡃ

⢓ࡘࡃ
ᰂࡽ࠿࠸
⢒࠸

࠿࠸

ࡢືࡁ࠿ࡽ
࡞࡛ࡿᡭࡢືࡁ

ᡭࡢᖹᆒ㏿ᗘ

ゐࡾᚰᆅࢆぢᢤࡃ᧙ᡲ૨ྂ
[1] T. Yokosaka, S. Kuroki, J. Watanabe, S. Nishida, “Linkage between free exploratory movements and subjective tactile ratings,” IEEE
Transactions on Haptics, (in press), DOI: 10.1109/TOH.2016.2613055.

ᡲዂέ

42

ᶓᆏ ᣅᕭ 7DNXPL<RNRVDND  ே㛫᝟ሗ◊✲㒊 ឤぬ⾲⌧◊✲ࢢ࣮ࣝࣉE-mail: yokosaka.takumi(at)lab.ntt.co.jp

オープンハウス 2017

&RQWUROWRLQGXFHYROXQWDU\UHGXFWLRQRIFDOOGXUDWLRQᵐᵔ

データと 学 習の 科 学໎ܹ଺↝‫ܤ‬ԁᄩᛐᡫᛅ⇁↓↙ⅻ↹↳ↈⅾ⊡ᡫᛅ଺᧓↝ᐯႆႎჺ጑⇁̟ↈႆ̮ᙹСඥ ⊡

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

㡢ኌ㏻ヰࡣ⅏ᐖ᫬࡟᭱ࡶ㔜せ࡞㏻ಙᡭẁࡢ୍ࡘ࡛ࡍࡀࠊᛮ࠺ࡼ࠺࡟⧅ࡀ
ࡽ࡞࠸ၥ㢟ࡀ࠶ࡾࡲࡍࠋⓎಙྍ⬟᫬㛫ᖏࢆつไࡍࡿࡇ࡜࡛ᚑ᮶ࡼࡾࡶࡘ
࡞ࡀࡾ᫆ࡃࡍࡿ࡜ྠ᫬࡟ࠊࡑࡢ᝟ሗ
ࢆᥦ♧ࡍࡿࡇ࡜࡛ேࡢ⾜ືࢆኚ໬ࡉࡏ㟂せࡑࡢࡶࡢ㸦㏻ヰ᫬㛫㸧ࢆῶᑡࡉࡏࡲࡍࠋไᚚࡢᑐ㇟ࢆ㟁ヰ⥙ࡔࡅ࡛࡞ࡃே㛫ࡢ⾜ື࡟ࡲ࡛ᣑ኱ࡋࡓⅬ࡜ᙉไ↓ࡋ࡛࣮ࣘࢨࡢ⮬Ⓨⓗ⾜ືࢆಁࡍ௙⤌ࡳ
ࢆసࡗࡓⅬ࡛ࡍࠋᙉไⓗ࡞つไࡣ཯Ⓨࢆᣍࡁ㍽㍵⦆࿴࡜࠸࠺ほⅬ࡛ࡣ㏫ຠᯝ࡟࡞ࡾࡀࡕ࡛ࡍࡀ࣮ࣘࢨ⮬ࡽࡢពᛮ࡟ࡼࡿ⾜ືࡢࡓࡵࢫࢺࣞࢫࡶᑡ
࡞ࡃ㍽㍵⦆࿴࡟ᐤ୚ࡋࡲࡍࠋ

ே㛫ࡢ⾜ືࢆ฼⏝ࡍࡿࡇ࡜࡛⅏ᐖ᫬࡟ᚑ᮶ࡼࡾࡶ⧅ࡀࡾࡸࡍ࠸≧ἣࢆసࡾฟࡍࡇ࡜ࢆ┠ᣦࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ㟁ヰ௨እࡢᡭẁ࡬ࡢㄏᑟ࡟ࡶ◊✲ᑐ㇟ࢆᗈࡆࠊ᪩ᮇࡢᏳྰ☜ㄆᐇ⌧ࡔࡅ࡛࡞
ࡃࠊ㏻ヰࢧ࣮ࣅࢫࢆே࿨ᩆຓࡸ᚟ᪧ
ࡢࡓࡵ࡟ࠊࡼࡾከࡃ๭ࡾᙜ࡚ࡿࡇ࡜
ࢆ┠ᣦࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ

計 算と 言 語の科 学ỄỮễᄂᆮᥦ᱌ᡭἲ 䠄ᩚ⌮ๆἲ䠅㟁ヰ␒ྕ䛾ᮎᑿ䛻䜘䜚䝴䞊䝄䛾䜾䝹䞊䝥ศ䛡䜢⾜䛔䜎䛩䚹䠄ྛ䜾䝹䞊䝥䛾ேᩘ䛿䜋䜌ᆒ➼䛷䛩 㼇㻝㼉䠅䜾䝹䞊䝥䛤䛸䛻Ⓨಙྍ⬟᫬㛫ᖏ䜢タ䛡䛶䚸䛒䜛᫬㛫ᖏ䛻䛿䛒䜛䜾䝹䞊䝥䛾䜏Ⓨಙྍ⬟䛸䛧䜎䛩䚹㟁ヰ䛿䛔䛴䛷䜒ཷ䛡䜙䜜䜎䛩䚹㏻ヰ᫬㛫䛾ไ㝈䛿䛒䜚䜎䛫䜣䚹

•
•
•
•

ᚑ᮶ἲ

䛴䛺䛜䛳䛯

኱ከᩘ䛜䛴䛺䛜䜙䛺䛔䟿䕿つไつไ㼄 㼄 㼄 㼄㼄 㼄 㼄 㼄㼄 㼄 㼄 㼄

㼄

ᩚ⌮ๆἲ

௒䛾᫬㛫ᖏ䛿⚾䛯䛱
䛰䛡Ⓨಙ䛷䛝䜛㻣㻟 ᮎᑿ㻟䜾䝹䞊䝥㻡㻝䝴䞊䝄䛿䜘䜚᪩ᮇ䛻䜘䜚ከ䛟䛾ே䛾Ᏻྰ☜ㄆ䜢䛧䛯䛔䛯䜑㏻ヰ᫬㛫䜢⮬䜙▷⦰᭱㢖್㻟๭䠄㻝㻠㻜⛊䊻㻝㻜㻜⛊䠅ῶᑡ 㼇㻞㼉ᖹᆒ್㻟๭䠄㻝㻢㻝⛊䊻㻝㻝㻝⛊䠅ῶᑡ 㼇㻞㼉㻞㻠䛾䜏Ⓨಙྍ⬟

㻢㻜ศ㻝㻜ศ๭౛

඲య㈇Ⲵ
㻜㻚㻝㻌㻔ேᩘ㻕㽢㻝㻚㻟㻟㻌㻔୍ேᙜ䛯䜚༢఩᫬㛫Ⓨಙᩘẚ㻕㻩㻌㻜㻚㻝㻟㻟㻌㻪㻌㻝㻛㻝㻜࿧㔞 䠙 ୍ேᙜࡓࡾ༢఩᫬㛫Ⓨಙᩘ㽢ᖹᆒ㏻ヰ᫬㛫䠙 㻜㻚㻝㻟㻟㻌㽢 㻜㻚㻢㻥㻝Ⓨಙ⪅䝇䝖䝺䝇㸻 㻜㻚㻜㻥㻞㻌㻌㻨㻌㻌㻝㻛㻝㻜㧗୍ேᙜࡓࡾ༢఩᫬㛫Ⓨಙᩘࡣࡸࡸୖ᪼ࠋ Ѝコ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学㏻ヰ᫬㛫 VHFᩚ⌮ๆᚑ᮶ᮎᑿ㻞䜾䝹䞊䝥
䛾䜏Ⓨಙྍ⬟

㻞
㻢

40
80
120
160
200
240
280
320
360
400
440
480
520

┦ᑐᗘᩘ

㻝

メ ディ ア の 科 学

0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0

ᮎᑿ㻝䜾䝹䞊䝥
䛾䜏Ⓨಙྍ⬟

㼄ḟ䛾᫬㛫ᖏ䛿
⚾䛯䛱㻜

㏻ヰ᫬㛫ῶᑡ㻜㻤䕿 䕿Ⓨಙ䛿䛷䛝䛺䛔
䛡䛹䚸㏻ヰ䛿
䛭䛾䜎䜎⥅⥆
䛷䛝䜛䛔䛴䛷䜒Ⓨಙྍ

㻥䛴䛺䛜䜚䜔䛩䛔

㻣䊹㻌ᚑ᮶㼇㻟㼉

ࡋ࠿ࡋࠊ඲య㈇Ⲵ䠄࿧㔞䠅䛿䠍㻛ศ๭ᩘ䜘䜚䜒๐ῶ䟿䊹㻌ᩚ⌮ๆ㼇㻟㼉ప㻝᧙ᡲ૨ྂ[1] D. Satoh, H. Kawano, Y. Chiba, “Effect of Load-balancing against Disaster Congestion with Actual Subscriber Extension Telephone
Numbers,” IEICE Transactions, E98-A(8), pp. 1637-1646, 2015.
[2] బ⸨኱㍜㸪㧗㔝⿱἞㸪㡲⸨❳அ௓㸪ᣢ⏣ᓅ⨾, “⅏ᐖ㍽㍵⮬ᕫᢚไಁ㐍ไᚚἲࡢຠᯝ,” 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡◊✲ሗ࿌, Vol. 115, No. 130,
CQ2015-36, pp. 87-92, 2015.
[3] 㡲⸨❳அ௓㸪బ⸨኱㍜㸪㧗㔝⿱἞㸪ᣢ⏣ᓅ⨾, “⅏ᐖ᫬㟁ヰᏳྰ☜ㄆ࡟࠾ࡅࡿⓎಙ⪅ࡢࢫࢺࣞࢫ࡜ᑐ⟇ἲࡢ᳨ウ,” ᪥ᮏᚰ⌮Ꮫ఍➨79ᅇ኱
఍Ⓨ⾲ㄽᩥ㞟, p. 292, 2015.

ᡲዂέబ⸨ ኱㍜ 㻔㻰㼍㼕㼟㼡㼗㼑㻌㻿㼍㼠㼛㼔㻕㻌 䝛䝑䝖䝽䞊䜽ᇶ┙ᢏ⾡◊✲ᡤ
E-mail: satoh.daisuke(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス 201743

Sports brain science based on body-mind reading

データと 学 習の 科 学ᵐᵕᏯᅹ‫ܖ‬ểICTỂỴἋἼὊἚᏯửᚐଢ
᳸Body-mind readingưਖ਼ᡶƢǔǹȝȸȄᏯᅹ‫ܖ‬᳸

計 算と 言 語の科 学

ỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

ࢫ࣏࣮ࢶ࡛຾ࡘ࡟ࡣࠊ㡹೺࡞ࠕయࠖ
ࡔࡅ࡛࡞ࡃࠊ↓⮬ぬⓗ㸦₯ᅾⓗ㸧࡞⬻ࡢ᝟ሗฎ⌮࡟ᨭ࠼ࡽࢀ࡚࠸ࡿᕦࡳ
࡞ࠕᢏࠖࡸືࡌ࡞࠸ࠕᚰࠖࢆഛ࠼ࡿ
ࡇ࡜ࡀᚲせ࡛ࡍࠋ⚾ࡓࡕࡣࠊ⬻⛉Ꮫ࡜,&7ࢆ⤌ࡳྜࢃࡏ࡚ࠊ࢔ࢫ࣮ࣜࢺࡢ
₯ᅾ⬻ᶵ⬟ࡢ௙⤌ࡳࢆゎ᫂ࡍࡿࡇ࡜
ࢆ┠ᣦࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ

㔝⌫࡞࡝ࡢ▐᫬ࡢᑐே࢖ࣥࢱࣛࢡ
ࢩࣙࣥࢆక࠺ࢫ࣏࣮ࢶ࡟ࡘ࠸࡚ࠊᐇ
㦂ᐊࡸᐇᡓሙ㠃࡞࡝ࡢከゅⓗ࡞࢔ࣉ࣮ࣟࢳ࡛ィ ࢆ⾜࠸ࠊ࢔ࢫ࣮ࣜࢺࡢ
㌟య࡟⌧ࢀࡿ✀ࠎࡢ⏕య᝟ሗ࠿ࡽ⬻᝟ሗฎ⌮ࡢ௙⤌ࡳࢆゎㄞࡍࡿ
ࠕ%RG\PLQGUHDGLQJࠖᢏ⾡ࢆ㥑౑ࡋ࡚ࠊ࢔ࢫ࣮ࣜࢺ⬻ࢆ⌮ゎࡋࡲࡍࠋᚓࡽࢀࡓ⬻⛉Ꮫⓗ▱ぢ࡟ᇶ࡙࠸࡚ࠊ
࢔ࢫ࣮ࣜࢺࡢ➇ᢏࣞ࣋ࣝࡸࢱ࢖ࣉࠊ
㐺ṇࢆホ౯ุู࣭ࡍࡿࡇ࡜࡟ᙺ❧࡚ࡲࡍࠋࡲࡓࠊ஬ឤ≉ᛶࢆࡩࡲ࠼ࡓ
ࣇ࢕࣮ࢻࣂࢵࢡᢏ⾡࡜ྜࢃࡏ࡚ࠊ
ࣇ࢕ࢪ࣭࣓࢝ࣝࣥࢱࣝࡢᐇ㊶ⓗ࡞ࢺ࣮ࣞࢽࣥࢢ᪉ἲࢆ㛤Ⓨࡋࠊ₯ᅾ⬻ᶵ⬟ࡢㄪᩚ࡟ά⏝ࡋࡲࡍࠋᚑ᮶ࡢࢫ࣏࣮ࢶ
⛉Ꮫࡢ୺࡞ࢱ࣮ࢤࢵࢺ࣎˳ ২ᮏ◊✲ࡢࢱ࣮ࢤࢵࢺ

㻵㻯㼀

⬻⛉Ꮫ

䝇䝬䞊䝖䝉䞁䝅䞁䜾䝡䝑䜾䝕䞊䝍ゎᯒ₯ᅾ⬻ᶵ⬟㐠ື䚸▱ぬ䚸䝯䞁䝍䝹⬻⛉Ꮫ࡜,&7ࢆ⤌ࡳྜࢃࡏ࡚ࠊ࢔ࢫ࣮ࣜࢺࡢ
͆ᢏ͇࡜͆ᚰ͇ࡢ⬻᝟ሗฎ⌮ࡢ௙⤌ࡳࢆゎ᫂メ ディ ア の 科 学

Body-mind reading▐᫬ࡢุ᩿࡜㐠ືㄪ⠇
඲㌟ࡢ┦ᑐ㏿ᗘ࣓ࣥࢱࣝ≧ែࡢ᥎ᐃ
ᮏ␒ᚰᢿᩘ࢔ࢫ࣮ࣜࢺࡢ㌟య࡟⌧ࢀࡿᵝࠎ࡞⏕య᝟ሗ࠿ࡽ⬻᝟ሗฎ⌮ࡢ௙⤌ࡳࢆゎㄞ⦎⩦ᵝࠎ࡞⎔ቃ࡛
ከゅⓗ࡟ゎㄞ

㐠ືᙉᗘ

ᐇᡓ

㏿⌫

ࢳ࢙ࣥࢪ࢔ࢵࣉ
࣮࣮࣎ࣝࣜࣜࢫ࠿ࡽࡢ᫬㛫ࢫ࣐࣮ࢺࣉࣝ࣌ࣥ

コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学ពᛮỴᐃࡸ᝟ືࡢᙳ㡪ឤぬ㐠ື≉ᛶࡢホ౯▐᫬ࡢᑐே࢖ࣥࢱࣛࢡࢩࣙࣥ
ࢆక࠺ࢫ࣏࣮ࢶࢆᑐ㇟

㏿⌫ࣅ࣮࣮ࣥ࣎ࣝ

ᡭඛ఩⨨ [

࣮࣮࣎ࣝࣜࣜࢫ࠿ࡽࡢ᫬㛫ࣂ࣮ࢳࣕࣝࣜ࢔ࣜࢸ࢕

᥍࠼ᡭඛ఩⨨ 㹷

㢌ࡢ఩⨨

ࣞࢠ࣮ࣗࣛ

ᐇ㦂ᐊ

᧙ᡲ૨ྂ
[1] ᮌᮧ⪽㈗, ᣢ⏣ᓅ⨾, ஭ᑼဴஓ, ᯽㔝∾ኵ, “ᑠ≉㞟 ICT࡛ᙉࡃ࡞ࡿ࣭೺ᗣ࡟࡞ࡿ, ᝟ሗ⛉Ꮫ࡛ࢫ࣏࣮ࢶࣃࣇ࢛࣮࣐ࣥࢫྥୖࢆᨭ᥼ࡍࡿ,” 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ ㏻ಙࢯࢧ࢖࢚ࢸ࢕࣐࢞ࢪࣥ, Vol. 37, pp. 23-28, 2016.
[2] ᯽㔝∾ኵ, ᣢ⏣ᓅ⨾, ஭ᑼဴஓ, ᮌᮧ⪽㈗, “࢙࢘࢔ࣛࣈࣝࢭࣥࢧࢆ⏝࠸ࡓࢫ࣏࣮ࢶ୰ࡢᚰ㌟≧ែࡢゎㄞ࡜ㄪᩚ-₯ᅾ⬻ᶵ⬟࡟ᇶ࡙ࡃࢫ࣏࣮
ࢶୖ㐩ᨭ᥼ࢆ┠ᣦࡋ࡚-,” ࣂ࢖࣓࢜࢝ࢽࢡࢫ◊✲, Vol. 19, No. 4, pp. 230-239, 2016.
[3] ࢫ࣏࣮ࢶ⬻⛉Ꮫࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺ ࢙࢘ࣈࢧ࢖ࢺ, http://sports-brain.ilab.ntt.co.jp/index.html

ᡲዂέ

44

ᮌᮧ ⪽㈗ (Toshitaka Kimura) ࢫ࣏࣮ࢶ⬻⛉Ꮫࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺ
E-mail: kimura.toshitaka(at)lab.ntt.co.jp

オープンハウス 2017

7DFWLOHQDYLJDWLRQLQLQGRRURXWGRRUYLUWXDOVSDFHV

データと 学 習の 科 学

ᵐᵖᅶửẐốỦễỎẑỂᡲủềẾề᳸‫ދ‬ϋȷ‫ٳދ‬ȷˎेᆰ᧓ưƷཏࡽज़ᙾȇȐǤǹࣖဇƴӼƚƯ᳸

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

ゐຊぬ᝟ሗࢆ᣺ືࣔࣂ࢖ࣝࢹࣂ࢖ࢫ
࡛ఏ㐩ྍ⬟࡟ࡍࡿ᪉ἲ࡟ࡘ࠸࡚◊✲ࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋᘬࡗᙇࡽࢀࡓឤぬࢆ⏕ࡎࡿࢹࣂ࢖ࢫࠕࡪࡿ࡞ࡧࠖࡣࠊࢫ࣐
࣍ࢩ࢙ࣝᆺࡸ࣮࢟ࣗࣅࢵࢡᆺ࡞࡝ከ
ᙬ࡞ᙧែ࡛ຊぬ࿊♧ࢆᐇ⌧ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟࡞ࡾࠊᵝࠎ࡞ࢩ࣮ࣥ
࡛ࡢᛂ⏝ྍ⬟ᛶࢆ᳨ウࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ

㠀ᑐ⛠᣺ືࡀ⓶⭵࡟ఏࢃࡿ≉ᛶ࡜ேࡀຊࢆឤࡎࡿ≉ᛶࢆ◊✲ࡋࠊ⿦⨨㔜㔞ࡀቑࡋ࡚ࡶከ⮬⏤ᗘࡢ≌ᘬឤぬᥦ♧ࡀྍ⬟࡞᪂ࡋ࠸タィཎ⌮ࢆ⪃᱌ࡋࡲࡋࡓࠋࡇࡢᡭἲ࡟ࡼࡾୡ⏺ึࡢࣔࣂ࢖ࣝᆺ㸴⮬⏤ᗘຊぬ࿊♧ࢹࣂ࢖ࢫ
ࢆ౑ࡗࡓ95ࢼࣅࡸࠊࢫ࣐࣍࡜୍య໬
ࡋࡓ⤒㊰ࢼࣅࡀᐇ⌧࡛ࡁࡲࡍࠋேࡢゐぬࡸຊぬࡢ▱ぬཎ⌮࡟ᇶ࡙࠸࡚ゐຊぬ᝟ሗࢆ⾲⌧ࡍࡿ➃ᮎ⿦⨨ࢆ
㛤Ⓨࡋࠊࡲࡓࡑࡢ᪂ࡓ࡟⏕ࡲࢀࡓᡭẁࢆ฼⏝ࡍࡿࢩ࣮ࣥࢆᥦ᱌ࡋ࡚࠸ࡃ
ࡇ࡜࡟ࡼࡾࠊ㌟య᝟ሗࢆకࡗࡓࡼࡾ
㇏࠿࡞ࢥ࣑ࣗࢽࢣ࣮ࢩࣙࣥࡀᐇ⌧࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟࡞ࡿࡇ࡜ࡀᮇᚅࡉࢀࡲ
ࡍࠋ

計 算と 言 語の科 学ỄỮễᄂᆮᆅ☢Ẽ䜢౑䛳䛯ᒇෆゐຊぬṌ⾜䝘䝡㹒ᆺ ୪㐍⮬⏤ᗘ㸧㹎ᆺ㸦୪㐍ࠊᅇ㌿⮬⏤ᗘ㸧䝇䝬䝩䜿䞊䝇ᆺ䜆䜛䛺䜃 㻔㻿㼔㼑㼘㼘㻌㻲㼛㼞㼏㼑㻕メ ディ ア の 科 学㼂㻾ຊぬ䝘䝡

コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学㻢⮬⏤ᗘᆺ䜆䜛䛺䜃㻔㻯㼡㼎㼕㼏㻌㼒㼛㼞㼏㼑㻌㻢㻰㻕ᒇእゐຊぬṌ⾜䝘䝡㻔㻳㻼㻿฼⏝㻕᧙ᡲ૨ྂ>@஬࿡⿱❶³ࣔࣂ࢖ࣝ࢞ࢪ࢙ࢵࢺࠕࡪࡿ࡞ࡧࠖ 㹼ᘬࡗᙇࡗ࡚᪉ྥࢆఏ࠼ࡿゐぬࢹࣂ࢖ࢫࡢ㛤Ⓨ࡜ᛂ⏝㹼´㟁ሙᢏ⾡༠఍ሗ 1RSS
>@஬࿡⿱❶㞵ᐑᬛᾈ㧗᳚ៅஓఀ⸨⩧ ³ຊぬ࿊♧࢞ࢪ࢙ࢵࢺࡢ◊✲㛤Ⓨᣦ࡛ࡘࡲࡴ࡜ᘬࡗᙇࡽࢀࡿ⿦⨨ࠕࡪࡿ࡞ࡧ㸱ࠖ´⏬ീࣛ࣎9RO  SS᪥ᮏᕤᴗฟ∧
>@㞵ᐑᬛᾈ஬࿡⿱❶³≌ᘬ᪉ྥ▱ぬ࡟࠾ࡅࡿ⬟ືⓗ᥈⣴ࡢ᭷ຠᛶࢆά⏝ࡋࡓᒇෆṌ⾜ࢼࣅࢤ࣮ࢩࣙࣥࢩࢫࢸ࣒ࡢ㛤Ⓨ´㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍
ㄽᩥㄅ'᝟ሗ࣭ࢩࢫࢸ࣒  SSᡲዂέ஬࿡ ⿱❶ +LURDNL*RPL  ே㛫᝟ሗ◊✲㒊 ឤぬ㐠ື◊✲ࢢ࣮ࣝࣉ(PDLOJRPLKLURDNL(at)ODEQWWFRMS
オープンハウス 201745

'LVFXVVLRQGLDORJXHV\VWHPEDVHGRQDUJXPHQWDWLRQVWUXFWXUHVᾐᾘểᜭᛯᾉᣃࠊểဋᑀẆ൨˰ẴỦễỤỄẾẼᾎ

データと 学 習の 科 学ᵐᵗ᳸ᜭᛯನᡯƴؕƮƖᛯਗ੩ᅆǍӒᛯǛᘍƏᜭᛯ‫ݣ‬ᛅǷǹȆȠ᳸

計 算と 言 語の科 学

ỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

ே࡜ᑐヰࢆ⾜࠺ᑐヰࢩࢫࢸ࣒࡟ࡘ࠸
࡚◊✲ࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ᭷ព⩏࡞ᑐヰࢆᐇ⌧ࡍࡿ࡟ࡣࠊከᵝ࡞ヰ㢟࡟ࡘ࠸࡚ヰࡏࡿࡇ࡜࡟ຍ࠼ࠊ≉ᐃࡢࢸ࣮࣐࡟ࡘ࠸࡚῝ࡃ᥀ࡾୗࡆ࡚ᑐヰ࡛ࡁࡿࡇ࡜ࡶ㔜せ࡞せ⣲࡛ࡍࠋࡑ࠺ࡋࡓࢩࢫ
ࢸ࣒ࢆ┠ᣦࡋࠊே࡜㆟ㄽࢆ⾜࠺㆟ㄽᑐヰࢩࢫࢸ࣒ࢆᵓ⠏ࡋࡲࡋࡓࠋ

㆟ㄽࢆ⾜࠺ࡓࡵ࡟ࡣࠊࢩࢫࢸ࣒ࡣ୍㈏ࡋࡓ୺ᙇࢆᣢࡗࡓୖ࡛ࠊㄽᣐࡢᥦ
♧ࡸ࣮ࣘࢨ୺ᙇ࡬ࡢ཯ㄽࢆࡍࡿᚲせࡀ࠶ࡾࡲࡍࠋ⚾ࡓࡕࡣࠊ≉ᐃࡢヰ㢟࡟ࡘ࠸࡚㆟ㄽࢆࡍࡿࡓࡵࡢ㆟ㄽᵓ㐀ࢆタィࡋࠊࡑࢀ࡟ᇶ࡙࠸࡚ࠊ㆟ㄽࡢ≧ἣࢆ㐺ษ࡟⟶⌮ࡋࠊ㆟ㄽࢆ㐍ࡵࡿ㆟ㄽᑐヰᢏ⾡ࢆ㛤Ⓨࡋࡲࡋࡓࠋ

ே࡜ゝⴥ࡛ࡸࡾ࡜ࡾ࡛ࡁࡿᑐヰࢩࢫࢸ࣒ࡣࠊே࡜ࢩࢫࢸ࣒ࢆࡘ࡞ࡄ㔜せ࡞࢖ࣥࢱ࣮ࣇ࢙࣮ࢫ࡛ࡍࠋ㆟ㄽࢆ㏻ࡌே㛫࡜ࢩࢫࢸ࣒ࡀࡼࡾ⌮ゎࡋྜ࠺ࡇ࡜࡛ࠊே࡜ࢩࢫࢸ࣒ࡀຓࡅྜ࠺♫఍ࡢᐇ⌧ࢆ┠ᣦࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋᮏᢏ⾡ࡣே㛫ࡢ㆟ㄽࢫ࢟ࣝࡢྥୖࡸᛮ⪃ࡢάᛶ໬࡟ࡶ᭷⏝࡛ࡍࠋ㆟ㄽᵓ㐀㸦඲య㸧Ọఫ䛻䛿⏣⯋
䜘䜚䜒㒔఍䛜Ⰻ䛔㆟ㄽᵓ㐀㸦୍㒊ᣑ኱㸧
ᨭᣢ

୙ᨭᣢ
⏣⯋䛿೺
ᗣ䛻Ⰻ䛔

⪁ᚋ䛿㒔
఍䛜ᴦ
ᨭᣢ
㒔఍䛻䛿ከᵝ䛺䝃䞊䝡䝇䛜䛒䜛
メ ディ ア の 科 学୙ᨭᣢࡢ▱㆑ࢆ฼⏝䛭䛖䛭䛖⪁ᚋ䛿㒔఍䛜ᴦ䛰䜘䛽䛷䜒䚸㒔఍䛿㌴䛺䛹༴㝤䛜ከ䛔䜟䜘

୙ᨭᣢ㒔఍䛿㌴䛺䛹༴㝤䛜ከ䛔䞉䞉䞉ᨭᣢࡍࡿ▱㆑ࢆ฼⏝൅䛿Ọఫ䛩䜛䛺䜙㒔఍䛛䛺䛒

コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン と 人 間 の 科 学㆟ㄽᵓ㐀䛻ᇶ䛵䛟ᑐヰͤᮏᒎ♧ࡣࠊ኱㜰኱Ꮫ ▼㯮◊✲ᐊ࡜ࡢඹྠ◊✲࡟ᇶ࡙ࡃᡂᯝ࡛ࡍࠋ

᧙ᡲ૨ྂ[1] ᮡᒣᘯ᫭, ᮾ୰❳୍㑻, ┠㯮㇏⨾, “Ẽ㍍࡟㞧ㄯ࡛ࡁࡿࢩࢫࢸ࣒ࡢᐇ⌧ࢆࡵࡊࡋ࡚,” NTT ᢏ⾡ࢪ࣮ࣕࢼࣝ, Vol. 28, No. 9, pp. 16-20, 2016.
[2] ᮡᒣᘯ᫭, ┠㯮㇏⨾, ྜྷᕝ 㞝୍㑻, ኱࿴ ῟ྖ, “」ᩘࣟ࣎ࢵࢺ㛫㐃ᦠ࡟ࡼࡿᑐヰ◚⥢ᅇ㑊ຠᯝࡢศᯒ,” ேᕤ▱⬟Ꮫ఍඲ᅜ኱఍, 2017.
[3] ᭷ᮏᗤᾈ, ྜྷᕝ㞝୍㑻, ᮡᒣᘯ᫭, ┠㯮㇏⨾, ኱࿴῟ྖ, ▼㯮ᾈ, “ᑐヰ↔Ⅼࡢ୙㐃⥆ᛶࢆ㞃ⶸࡍࡿ」ᩘࣟ࣎ࢵࢺ㛫㐃ᦠࡢ⏕ᡂ,” ゝㄒ䞉㡢ኌ⌮ゎ䛸ᑐヰฎ⌮◊✲఍, Vol. B5, No. 02, pp. 51-52, 2016.

ᡲዂέ

46

ᮡᒣ ᘯ᫭ +LURDNL6XJL\DPD  ༠๰᝟ሗ◊✲㒊 ࢖ࣥࢱࣛࢡࢩࣙࣥᑐヰ◊✲ࢢ࣮ࣝࣉE-mail: sugiyama.hiroaki(at)lab.ntt.co.jp

オープンハウス 2017

MEMO

オープンハウス 201747

corevo: “collaborative revolution” by AI technologies that NTT group creates through its R&D

corevo®

᳸ NTTǰȫȸȗƷAI২ᘐ᳸

ᵟᶅᶃᶌᶒ
ᶌᶒᵋ
ᵋᵟᵧ

ᵦᶃᵿᶐᶒ
ᶐᶒᵋ
ᶒ
ᵲᶍᶓᶁᶆᶇᶌᶅ
ᶌᶅᵋᵟᵧᵟᶋᶀᶇᶃᶌᶒ
ᶌᶒᵋᵋᵟᵧᵬᶃᶒᶕᶍᶐᶉ
ᶐᶉᵋᵋᵟᵧʴỤẲẰỉᡙ൭Ẇʴểỉσ‫܍‬๼‫נ‬ႎễ࣎៲๼‫נ‬ႎễ࣎៲ỉཞ७ửྸᚐౕ፠ɢᝋẦỤ
சஹửʖยᡫ̮἟ἕἚὁὊἁỉჷᏡ҄ே䛾Ⓨ䛩䜛᝟ሗ䜢ㄞ䜏ゎ䛝䚸ពᅗ䞉ឤ᝟䜢⌮ゎព㆑䛥䜜䛺䛔ே䛾䛣䛣䜝
䛸㌟య䜢ㄞ䜏ゎ䛝䚸῝ᒙᚰ⌮䞉▱ᛶ䞉ᮏ⬟䜢⌮ゎ᳃⨶୓㇟䠄≀䞉ே䞉⎔ቃ䠅䜢ㄞ䜏ゎ䛝䚸▐᫬䛻ண䞉ไᚚ」ᩘ䛾㻭㻵䛜᭷ᶵⓗ䛻䛴䛺䛜䜚ᡂ㛗䛧䚸♫఍䝅䝇䝔䝮඲య䜢᭱㐺໬
㏻ಙ䝛䝑䝖䝽䞊䜽䛻㻭㻵ᢏ⾡䜢㐺⏝Ӳ‫ޒ‬ᅆể ᶁᶍᶐᶃᶔᶍ ửನ঺ẴỦᾃếỉᵟᵧểỉ᧙ᡲࣱᵟᶅᶃᶌᶒᵟᶅᶃᶌᶒᵋ
ᵟᶅᶃᶌᶒᵋᵟᵧ12࠶࡞ࡓዲࡳ࡟⩻ヂࡍࡿ

13༢ㄒࡢព࿡ࡸ
㛵ಀࢆ㈼ࡃᏛ⩦29$,࡜㆟ㄽ㸸㒔ᕷ࡜⏣⯋ࠊỌఫࡍࡿ࡞ࡽ࡝ࡗࡕ㸽06

ࢢࣛࣇࢆ⏝࠸࡚ࢹ࣮ࢱࡢ
㛵ಀࢆ⣲᪩ࡃⓎぢ14↷᫂ග࡛┠ⓗࡢⰍࡔࡅࢆࡃࡗࡁࡾぢࡏࡿ

ᵟᶋᶀᶇᶃᶌᶒ
ᶌᶒᵋ
ᵋᵟᵧ

01

㌴୧࡟ࡼࡿࢫ࣐࣮ࢺ
ࢩࢸ࢕ࢭࣥࢩࣥࢢ

⌧ሙࡢ⏕㡢ࠊ㧗㡢㉁㟁ヰ࡛ࢡࣜ࢔࡟࠾ᒆࡅ

02㒔ᕷ࡟࠾ࡅࡿேࡢάື
ࣃࢱ࣮ࣥ࡜ࣜࢬ࣒ࢆྍど໬19ୡ⏺୰ࡢゝⴥࢆ⪺ࡁศࡅࡲࡍ

03㞟ᅋ᭱㐺࡞ࢼࣅࢆ
ࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒࡟ᐇ⌧20࠶࡞ࡓࡢኌ࡟༶ᗙ࡟࠶ࢃࡏ࡚
㡢ኌㄆ㆑

04

ࣉࣛ࢖ࣂࢩ࣮ࢆಖㆤࡋࡘࡘ
ேࡢື⥺ࢆᢳฟ

21఍ヰࡢὶࢀࢆㄞࢇ࡛
ࡳࢇ࡞ࡢኌࢆ࠺ࡲࡃㄆ㆑

05

᫬㛫ኚ໬ࡍࡿࢹ࣮ࢱࡢࡓࡵࡢᏳᐃࡋࡓ῝ᒙᏛ⩦22ࡑࢀࡗࡱࡃࡋࡷ࡭ࡿ࡜ࡣ

09

ᩜࡁワࡵ࠿ࡓࢆࡍ࡭࡚ぢࡘࡅࡲࡍ23ࠕ⮬↛࡞ࠖ㡢ࢆㄪ࡭࡚⫈ぬࢆ⌮ゎࡍࡿ
↓ព㆑ࡢ┠ࡢືࡁ࠿ࡽ
ࢥࢥࣟࢆㄞࡴ

28

07⤯ᑐ࡟Ᏻ඲࡞ඹ᭷㘽ࢆసࢀࡿ࠿

24⚾ࢆࠕࡪࡿ࡞ࡧ࡛ࠖ㐃ࢀ࡚ࡗ࡚ゐࡾ᪉࡜ゐࡾᚰᆅࡢ῝࠸㛵ಀ15

'࡜'ࠊ࡝ࡕࡽࡶྠ᫬࡟
ᴦࡋࡵࡲࡍ

08

₃ࢀ࡞ࡃࢹࢱ࣓࡛ࣛࡍ

25
27⬻⛉Ꮫ࡜,&7࡛
࢔ࢫ࣮ࣜࢺ⬻ࢆゎ᫂

16࠶࡞ࡓᑓ⏝ࡢ࠾ᡭᮏᫎീ࡛
ୖ㐩ᨭ᥼

26

⅏ᐖ᫬ࡢᏳྰ☜ㄆ㏻ヰࢆࡘ࡞ࡀࡾࡸࡍࡃ

10⤮ᮏࡣࡇ࡝ࡶࡢゝⴥࡢᩍ⛉᭩11ࣀࣥࢿ࢖ࢸ࢕ࣈࡢࡓࡵࡢ
ࣜࢫࢽࣥࢢᨭ᥼

17

ⱥㄒࡢⓎ㡢ࢆࢿ࢖ࢸ࢕ࣈࡢ
ࡼ࠺࡟⥡㯇࡟ኚ᥮

18

ᵦᶃᵿᶐᶒ
ᶐᶒᵋ
ᶒ
ᵲᶍᶓᶁᶆᶇᶌᶅ
ᶌᶅᵋᵟᵧᵬᶃᶒᶕᶍᶐᶉᶐᶉᵋᵋᵟᵧͤࠕFRUHYRpࠖࡣ᪥ᮏ㟁ಙ㟁ヰᰴᘧ఍♫ࡢၟᶆ࡛ࡍࠋ

᧙ᡲ૨ྂ

[1] “[≉㞟] NTTࢢ࣮ࣝࣉ࡟࠾ࡅࡿAIࡢྲྀࡾ⤌ࡳ,” NTT ᢏ⾡ࢪ࣮ࣕࢼࣝ, Vol. 28, No. 2, pp. 6-37, 2016.
(http://www.ntt.co.jp/journal/1602/special.html)[2] “[≉㞟] ࢥ࣮ࣛ࣎ࣞࢩࣙࣥࢆ㏻ࡌ୍࡚⥴࡟㠉᪂㸦࣮ࣞ࣎ࣜࣗࢩࣙࣥ㸧ࢆ㉳ࡇࡍNTTࢢ࣮ࣝࣉࡢAIᢏ⾡ࠕcorevoTM㸦ࢥࣞ࣎㸧ࠖ,” ࣅࢪࢿࢫࢥ࣑ࣗࢽࢣ࣮ࢩࣙࣥ, Vol. 53, No. 8, pp. 6-21, 2016.
[3] http://www.ntt.co.jp/corevo/

ᡲዂέ

48

ᒣ⏣ Ṋኈ (Takeshi Yamada) ௻⏬ᢸᙜE-mail: yamada.tak(at)lab.ntt.co.jp

オープンハウス 2017

NTT コミュニケーション科学基礎研究所
オープンハウス 2017 実行委員会（委 員 長） 平尾

努（副 委 員 長） 高橋

康博

（委

昌史／岸野

員） 松田

泰恵／高椋

慎也

食堂入口

食 堂

講演中継会場
資料コーナー

講演中継会場06 07 08
05
09
04
03
11
12 13
02
01
10
15 16
14

17
18

通行可能領域

講演会場

インフォメーション

トイレ

27
休憩スペース
喫煙所

展示会場
19
22

28

26

20 21
23
24

29

25

講演会場

簡易休憩コーナー

受付

食堂

入口

研 究 展 示データと学習の科学
01 車両によるスマートシティセンシング 車載型センサノードによる時空間都市イベント検知
02 都市における人の活動パターンとリズムを可視化 時空間統計に基づく都市データの解析
03 集団最適なナビをリアルタイムに実現 ベイズ的最適化に基づく効率的な誘導計画探索

04 プライバシーを保護しつつ人の動線を抽出 人流推定のための確率的行動モデル
05 時間変化するデータのための安定した深層学習 Gated recurrent unitにおける学習安定化技術
06 グラフを用いてデータの関係を素早く発見 L1-グラフ構成法のための高速化アルゴリズム

計算と言語の科学
07 絶対に安全な共有伴を作れるか 今あるハードウェアで量子暗号の実現を図る
08 漏れなくデタラメです 物理乱数源のランダムさを損なわずに乱数ビットを安定供給
09 敷き詰めかたをすべて見つけます 厳密被覆問題の高速な全解列挙法
10 絵本はこどもの言葉の教科書 絵本コーパスと幼児の語彙獲得の関係を探る

11 ノンネイティブのためのリスニング支援 効果的な自動字幕表示法
12 あなた好みに翻訳する 接頭辞制約によるニューラル翻訳の制御
13 単語の意味や関係を賢く学習 開発者利便性が高い単語埋め込みベクトルの獲得法

メディアの科学14 照明光で目的の色だけをくっきり見せる スペクトル最適化による色彩強調
どちらも同時に楽しめます メガネなしでも二重に見えないステレオ映像生成法
15 ２Dと３D、16 あなた専用のお手本映像で上達支援 深層学習によるメディア生成の可能性
17 英語の発音をネイティブのように綺麗に変換 声道モデルと深層生成モデルを用いた統計的音声変換

18 現場の生音、高音質電話でクリアにお届け リアルタイム音源伝送向け低遅延・高音質符号化CLEAR
19 世界中の言葉を聞き分けます 多言語音声識別・認識技術
20 あなたの声に即座にあわせて音声認識 音声認識精度を高めるニューラルネットの高速適応技術
21 会話の流れを読んでみんなの声をうまく認識 頑健な音声処理を可能にする複数人発話区間推定技術

コミュニケーションと人間の科学
22 それっぽくしゃべるとは 発話リズム変換技術を用いた脳における音声情報処理の解明
23 「自然な」音を調べて聴覚を理解する バイノーラル録音や空間残響に着目した聴覚再考
24 無意識の目の動きからココロを読む 微小眼球運動から潜在的な心を解読する技術
25 触り方と触り心地の深い関係 手の動きから触り心地を推定する

26 災害時の安否確認通話をつながりやすく 通話時間の自発的短縮を促す発信規制法
27 脳科学とICTでアスリート脳を解明 Body-mind readingで推進するスポーツ脳科学「ぶるなび」
で連れてって 屋内・屋外・仮想空間での牽引感覚デバイス応用に向けて
28 私を
29 ＡＩと議論：都市と田舎、永住するならどっち？ 議論構造に基づき論拠提示や反論を行う議論対話システム〒619-0237 京都府相楽郡精華町光台2-4（けいはんな学研都市）
TEL: 0774-93-5020 FAX: 0774-93-5015
Copyright (C) 2017 NTT Communication Science Laboratories