食堂入口

食 堂

NTT
NTT コミュニケーション科学基礎研究所
コミュニケーション科学基礎研究所

講演中継会場
資料コーナー

03 04 05
02
06
15
休憩スペース
11
07
喫煙所
10
01
13 29
24 14 120908
展示会場
講演中継会場

20

19

23 28

26

27

25

16
17
22
21
18

講演会場

簡易休憩コーナー
クローク

受付

通行可能領域

講演会場

インフォメーション

トイレ

食堂

入口

研究展示
データと学習の科学
01 膨大な情報の組合せから楽々学習 大域的最適性を保証する低ランク回帰学習技術：CFM
02 データに隠れた関係性を賢く抜き出します 無限バイクラスタリングによる特徴的部分行列の抽出
03 無限に広がるビッグデータの解析 無限階層の包含関係を持つ木構造の確率モデル
04 賢いナビで待たずに周遊 顧客満足度最大化のための動的巡回スケジューリング技術

05 どうやって来た？どこへ行く？ 深層学習を利用した移動軌跡分析・予測技術
06 2020のトラヒックホットスポットはどこ？ ユーザ行動に基づく将来イベントトラヒック予測技術
07 高速かつ高精度な深層学習を実現します 時系列の勾配方向に着目した高効率な学習アルゴリズム

言語と計算の科学
08 訂正、圧縮、おてのもの シャノン限界を達成できる多能な符号化法
09 巨大ネットワークに潜む構造を量子で探索 量子ウォーク技術による超グラフの高速探索
10 次世代ｗｅｂの安全性がより確かなものに フォーマルメソッドによるQUIC・TLS1.3の検証
11 情報を守る真のデタラメをつくる 物理乱数 Gbps ストリーミングの実現

でこの子にピッタリの絵本探し 興味・発達段階を考慮したグラフ索引型類似探索技術
12 「ピタリエ」
13 ニュースも会話も精読して翻訳します 書き言葉から話し言葉へ〜自然言語解析と機械翻訳〜
14 こどもがいつどんな語を覚えるのかを教えます 語彙チェックリストによる幼児語彙発達データベースの作成
15 ロボットが増えると話がはずむ 複数ロボットの協調動作による音声対話活性化

メディアの科学
16 飾り文字でも読み取れる 深層学習と系列デコーディングによる文字列認識
17 声の抑揚が別人に変わる 基本周波数パターン生成過程モデルに基づく韻律変換
18 実物鑑賞では得られない発見を得る 高精細マルチバンド画像撮影による美術品への情報付加
19 こんなにガヤガヤした場所でも聞き取ります 遠隔発話音声認識における雑音除去・深層学習技術の最前線

20 高圧縮符号化で携帯電話も放送も更に高音質に 低ビットレート符号化ＥＶＳと音響ロスレス符号化ＡＬＳ
21 変幻灯2.0：光をあてると踊り出す 画像検索を用いた動き情報の自動投影
22 乾いた風景を雨上がりに 物体表面を濡れているように見せる質感編集技術

コミュニケーションと人間の科学
23 英語は苦手？でもだいじょうぶ 音声認識と機械翻訳による非母語者にやさしい支援
24 ことばの発達、日本語と英語で何が違う？ 言語間比較で見えてきた親の発話とこどもの語彙獲得の関係
25 離れていても目と目を合わせて会話が出来ます キネティックアバタを用いた視線を交わせるテレプレゼンス
26 分かってきた耳の繊細な働き 内耳における振幅変調−周波数変調変換システム

27 手も心もひかれるモバイルガジェット 牽引力錯覚装置「ぶるなび」の進化と応用
28 「スポーツで勝てる脳」をつくる 脳科学に基づくスポーツ強化システムと「見守られる」をつなぎます 介護者記録用Webアプリ「みまもメイト」の開発と評価
29 「見守る」〒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

京都府相楽郡精華町光台 2-4（けいはんな学研都市）

ごあいさつ「オープンハウス2 0 1 6」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2016」へご来場頂き、心より御礼申し上げます。
ここ数年、“人工知能（AI）”に関する技術開発が急速に進み、世の中を動かす仕掛けが大きく変わろうとしています。このとき、将来に対する適切な投資を行うためには、人工知能を支える技術の根幹とその潜在的可能性を適確に把握しておくことが必要になります。
N T T コミュニケーション 科 学 基 礎 研 究 所では、N T Tグル ープが 進 める人 工 知 能“corevoTM（コレボ）”の核となることを目指し、２種類の基礎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。
オープンハウス2016では、「データと学習の科学」、「言語と計算の科学」、「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、ご来場の皆さま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
2016

1

目

次

会場案内図／講演スケジュール

ごあいさつ・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 1
会場案内図／講演スケジュール・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 3
所長講演
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・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 4

招待講演
わかりあえないことから・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 5

研究講演
音声認識が人間に近づく・人間を超える ディープラーニングと信号処理の進化がもたらす音声認識のひろがり・ ・・・・・・・ 6
きれいな音で伝えます。携帯電話も放送も。 携帯電話向け音声音響符号化ＥＶＳとハイレゾ放送向け音響ロスレス符号化ＡＬＳ・ ・・ 8
視覚をだまし、質感を操作する 液体質感の科学的解明と変幻灯の開発・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 10
雑談できるコンピュータを作る オープンドメイン言語処理技術の進展と課題・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 12

研究展示

15

データと学習の科学
01｜
膨大な情報の組合せから楽々学習 大域的最適性を保証する低ランク回帰学習技術：CFM・ ・・・・・・・・・・・・ 1602｜
データに隠れた関係性を賢く抜き出します 無限バイクラスタリングによる特徴的部分行列の抽出・ ・・・・・・・・ 1703｜
無限に広がるビッグデータの解析 無限階層の包含関係を持つ木構造の確率モデル・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 18
04｜
賢いナビで待たずに周遊 顧客満足度最大化のための動的巡回スケジューリング技術・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 19
05｜
どうやって来た？どこへ行く？ 深層学習を利用した移動軌跡分析・予測技術・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 20
06｜2020 のトラヒックホットスポットはどこ？ ユーザ行動に基づく将来イベントトラヒック予測技術・・・・・・・・・ 21
07｜
高速かつ高精度な深層学習を実現します 時系列の勾配方向に着目した高効率な学習アルゴリズム・ ・・・・・・・・ 22

言語と計算の科学
08｜
訂正、圧縮、おてのもの シャノン限界を達成できる多能な符号化法・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 23
09｜
巨大ネットワークに潜む構造を量子で探索 量子ウォーク技術による超グラフの高速探索・・・・・・・・・・・・・ 24
10｜次世代ｗｅｂの安全性がより確かなものに フォーマルメソッドによる QUIC・TLS1.3 の検証・ ・・・・・・・・・・ 25
11｜
情報を守る真のデタラメをつくる 物理乱数 Gbps ストリーミングの実現・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 26
12｜「ピタリエ」でこの子にピッタリの絵本探し 興味・発達段階を考慮したグラフ索引型類似探索技術・ ・・・・・・・・・ 27
13｜
ニュースも会話も精読して翻訳します 書き言葉から話し言葉へ～自然言語解析と機械翻訳～・ ・・・・・・・・・・・・ 28
14｜
こどもがいつどんな語を覚えるのかを教えます 語彙チェックリストによる幼児語彙発達データベースの作成・ ・・・・ 29
15｜
ロボットが増えると話がはずむ 複数ロボットの協調動作による音声対話活性化・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 30

メディアの科学
16｜
飾り文字でも読み取れる 深層学習と系列デコーディングによる文字列認識・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 31
17｜
声の抑揚が別人に変わる 基本周波数パターン生成過程モデルに基づく韻律変換・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 32
18｜
実物鑑賞では得られない発見を得る 高精細マルチバンド画像撮影による美術品への情報付加・・・・・・・・・・・・ 33
19｜
こんなにガヤガヤした場所でも聞き取ります 遠隔発話音声認識における雑音除去・深層学習技術の最前線・・・・・・ 34
20｜
高圧縮符号化で携帯電話も放送も更に高音質に 低ビットレート符号化ＥＶＳと音響ロスレス符号化ＡＬＳ・ ・・・・ 35
21｜
変幻灯 2.0：光をあてると踊り出す 画像検索を用いた動き情報の自動投影・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 36
22｜
乾いた風景を雨上がりに 物体表面を濡れているように見せる質感編集技術・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 37

コミュニケーションと人間の科学
23｜
英語は苦手？でもだいじょうぶ 音声認識と機械翻訳による非母語者にやさしい支援・ ・・・・・・・・・・・・・・ 38
24｜
ことばの発達、日本語と英語で何が違う？ 言語間比較で見えてきた親の発話とこどもの語彙獲得の関係・・・・・・・ 39
25｜
離れていても目と目を合わせて会話が出来ます キネティックアバタを用いた視線を交わせるテレプレゼンス・・・・・ 40
26｜
分かってきた耳の繊細な働き 内耳における振幅変調－周波数変調変換システム・ ・・・・・・・・・・・・・・・・ 41
27｜
手も心もひかれるモバイルガジェット 牽引力錯覚装置「ぶるなび」の進化と応用・・・・・・・・・・・・・・・・ 42
28｜「スポーツで勝てる脳」をつくる 脳科学に基づくスポーツ強化システム・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 43
29｜「見守る」と「見守られる」をつなぎます 介護者記録用 Web アプリ「みまもメイト」の開発と評価・ ・・・・・・・ 44

2

オープンハウス
2016

オープンハウス
2016

3

所長講演

招待講演

通信からコミュニケーションへ

わかりあえないことから

データの時代におけるパラダイムの変容

Standing together on no common ground

From information transmission to the mutual understandings
Paradigm shift in the age of data

NTT コミュニケーション科学基礎研究所

前田

所長

英作

Eisaku Maeda

近 年 、“人 工 知 能（ A I）”に対 する関 心 が急 速に高まるのからデータが 取得され 、解読 、探 索（探 究）、デザイン

中で、過 度の 期 待と醒 めた 批 判とが 錯 綜しています。し（ 実 装 ）という情 報 循 環 の 過 程を 経て、実 社 会にフィーかしながら少なくとも、人 工 知 能に関する新しい発見やドバックされます。人 が 書き記した 文 字 、行 動 、発 話 、技 術によって、世の中を動 かす仕 掛 けが大きく変わろう

画 像、音声、バイタル、筋活動 、脳活動など、人に関わるとしてい ることは 間 違 い ありません 。そして、将 来 に 対

あらゆるデータから知 能のモデル 化 が 行われます。そのする適 切 な 投 資を行うため には 、人 工 知 能 を支 える 技

過 程 で、知 能 がさまざ ま な 形で 分 解 、再 構 成 さ れて知術 の 根 幹とそ の 潜 在 的 可 能 性 を 適 確 に 把 握しておくこ

能 の 部 品 化 が 進 み 、市 場 経 済 の 中で 商品として 扱 わ れとが必 要になります。

る時 代 が早晩 到 来するに違いありません。

N T TのAI 技 術“co r evo™（コレボ）”

コミュニケーションの本質を探る

N T T で は 、N T Tグル ープのA I 技 術 に 対して “c o r e v o™

実 用 領 域 に達した 音声 認 識 、機 械 翻 訳 から人 間 の心

（ コ レ ボ ）”と い うブ ラ ンド 名 を 付 け まし た 。さ ま ざと 身 体 を 読 み 解くセン シング 技 術 に 至 るま で、多 様 な

ま なプ レ イヤ ーとの c o l l a b o r a t i o n を 通じ て、とも に形でA I 技 術 が 実 生 活 に入り込 んで 来る中で、“コミュニr e v o l u t i o n を 起こしたいという思い を 込 めています。

ケーション ”の本 質について再 考すべき時 期 が 来ていま

“corevo™ ”は人の知性や思考を模倣するものではなく、す。物 理 学 的な時 間の 流 れは変わらない、生物としての人の活 動を支 援し、人の能 力を補 完 、引き出すAI技 術で人 間の 寿 命も大きくは変わらない、こうした 堅 固な制 約あり、社 会 課 題 の克 服と 産 業 競 争力 の 強 化 を目 指しての中にありながら人 間を取り巻く環 境は大きく変 貌しています。

います。人と 人、人と機 械 とのコミュニケーションの 本

知 能の市 場 経 済 性

Oriza Hirata

http://www.seinendan.org/hirata-oriza© T.Aoki（プロフィール）
1962年

東京生まれ。国際基督教大学教養学部卒業。

1995年 『東京ノート』で第39回岸田國士戯曲賞受賞。
1998年 『月の岬』で第5回読売演劇大賞優秀演出家賞、最優秀作品賞受賞。
2002年 『上野動物園再々々襲撃』(脚本・構成・演出)で第9回読売演劇大賞優秀作品賞受賞。

ていきたいと考えています。

2002年 『芸術立国論』(集英社新書)で、AICT評論家賞受賞。

【関連文献】[特集]NTTグループにおけるAIの取り組み, NTT技術ジャーナル , Vol. 28, No. 2, pp. 6-37, 2016.
（http://www.ntt.co.jp/journal/1602/special.html）
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（[特集]未来への羅針盤としてのコミュニケーション技術）,
NTT技術ジャーナル , Vol. 27, No. 9, pp. 8-9, 2015.（http://www.ntt.co.jp/journal/1509/special.html）
前田英作：基礎研究は「時代」とともに在り（[特集]コミュニケーション科学の新展開）, NTT技術ジャーナル , Vol. 26, No. 9,
pp. 12-15, 2014.（http://www.ntt.co.jp/journal/1409/special.html）[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, NTT技術ジャーナル , Vol. 25, No. 9, pp.
12-13, 2013.（http://www.ntt.co.jp/journal/1309/special.html）

オープンハウス
2016

平田オリザ

質について深くそして広く追 究し 、未 来 の設 計 図を描 い

実 世界 にある森 羅 万象（ 人・もの・環 境 ）あらゆるも4

劇作家・演出家

2003年 『その河をこえて、五月』(2002年日韓国民交流記念事業)で、第2回朝日舞台芸術賞グランプリ受賞。
2006年

モンブラン国際文化賞受賞。

2011年

フランス国文化省より芸術文化勲章シュヴァリエ受勲。

東京藝術大学COI研究推進機構 特任教授、大阪大学コミュニケーションデザイン・センター客員教授、四国学院大学客員教授・学長特別補佐、京都文教大学客員教授、（ 公財）舞台芸術財団演劇人会議理事長、埼玉県富士見市民文化会館キラリ☆ふじみマネージャー、日本劇作家協会副会長、日本演劇学会理事、（ 財）地域創造理事、豊岡市文化政策担当参与。
オープンハウス
2016

5

研究講演

研究講演
音声認識が人間に近づく・人間を超える「どこでも使える音声認識」を実現する信号処理技術

タスクで人間並み・もしくは人間以上に正しく認識できる

音声認識の前処理である信号処理技術もまた、音声認ようになるでしょう。インターネットでの買い物、天気の確識の世界に劇的な変化をもたらしています。現在の音声

認、ビデオの視聴、ロボット掃除器の動作。こういったこと

Avenues toward super-human speech recognizers

認 識 技 術 は 、声 の 波 形 から文 字 列 へ の 変 換 規 則 を 学 習が室内に端末を一台置いておくだけでできるようになり、

Advances in deep learning and signal processing that are making speech recognition leap forward

データから抽出するため、学習データの性質が実際の利

私たちの日常生活は一層便利になると期待されます。街に用シーンと異なる場合はどうしても認識精度が劣化してし出れば、ヒューマノイドが案内を務めたり、音声応答シス

まいます。このことは、マイクロホンで録音された音声にテムが券売窓口やドライブスルーで動作したりしているで不要な雑音や残響が含まれている場合に特に問題になりしょう。我々は、そのような未来を目指してこれまで以上にます。信号処理技術は、あらかじめ不要な音を取り除くこと

研究をすすめると同時に、社内外の機関と連携して研究成で、こうした性能劣化を防ぎます。

果を世の中にタイムリーに提供できるよう取り組みをすす

ディープラーニングと信号処理の進化がもたらす音声認識のひろがり

特に、複数のマイクロホンを用いて雑音を除去するマ
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 研究主任。
京都大学博士（情報学）。
IEEE ASRU2015 Best Paper Award
Honorable Mention、
日本音響学会独創研究奨励賞 板倉記念等受賞。
音声認識、マイクロホンアレイの研究に従事。

メディア情報研究部

吉岡

めていきます。

イクロ ホンアレ イ信 号 処 理 技 術 が 実 際 に 使 わ れるようになってきています。これ によって、例えば M i c r o s o f t のKinectやAmazonのEchoでは、手元にマイクロホンがな
くても声を使った操作が可能になっています。さらに、我々の研究グループが昨年参加してベストスコアを達成した
CHiME3と呼ばれる音声認識評価国際イベントでは、タブ拓也

レットに取り付けられた複数のマイクを組み合わせること

Takuya Yoshioka

で騒がしい環境でも音声認識精度を劇的に向上させられることが 示されています[ 3 ]。このような 技 術 が 進 展 すれ

音声認識のカンブリア紀

ば、音声認識がどこでも使えるようになり、応用範囲は飛私たちが話した声をコンピュータが自動的に認識する

躍的に広がるでしょう。

－それを可能にする音声認識技術の実用化が今、急速にすすんでいます。AppleのSiriやGoogleのGoogle Now、

人間に近づく・人間を超える音声認識

NTTドコモのしゃべってコンシェルに代表される音声アシ

音声認識技術は今後ますます発展し、近い将来に多くのスタント、各種検索エンジンに搭載されている音声検索、

図2：社会に溶け込む音声認識技術

カーナビやゲーム端末の音声操作、官公庁における会議録作成支援。音声認識技術は今や多様な場面で利用されており、まさにカンブリア紀を迎えています。その背景には、近年の音声認識精度の劇的な改善があります。本講演

ディープラーニングの音声認識への導入は2009年頃に
図1：ディープラーニングの発展がもたらした音声認識制度の改善（NTTでの実験結果）

では、この革新を生み出したディープラーニングと呼ばれディープラーニングの音声認識への導入は2009年頃にはる技術と、音声認識の応用領域をさらに拡大する上で重要じまりました。2011年にはSwitchboardと呼ばれる本格となる信号処理技術について我々の取り組みを交えて紹的な音声認識タスクで、従来技術と比べて音声認識誤りを介し、音声認識の未来を展望します。

約3割削減できたという報告がなされました[1]。この大成
功をきっかけに、多くの研究機関がディープラーニングを

ディープラーニングの台頭
ディープラーニングは階層構造をもつニューラルネット

識別学習、話者適応化、畳み込みニューラルネットワーク、ワークを用いた機械学習技術です。機械学習では、大量の長短期記憶ネットワーク、コネクショニスト時系列分類、大データ（学習データと呼ばれます）をコンピュータに与え

規模並列学習など、重要技術が次々と発表されました。そて、そのなかから有用な規則を自動的に抽出させます。音の結果、前述のSwitchboardタスクでは、かつては考えら

声認識ならマイクロホンから得られる人の声の波形かられなかった認識誤り率8%が報告され[2]、人間の認識誤り

文字列に変換する規則を自動的に学習します。こうして得率といわれる4%に急速に近づ いています。データによっられた規則を用いることで、音声を文字列に自動的に変換ては人間並みの認識精度も報告されています。

できます。
6

用いた音声認識技術の研究にいっせいに取り組み、系列

オープンハウス
2016

図3：信号処理とディープラーニングを統合した音声認識システム【関連文献】[1] F. Seide, G. Li, D. Yu, “Conversational speech transcription using context-dependent deep neuralnetworks,” in Proc. 12th Annual Conference of the International Speech Communication Association(Interspeech) , pp. 437-440, 2012.
[2] G. Saon, H.-K. J. Kuo, S. Rennie, M. Picheny, “The IBM 2015 English conversational telephone speech
recognition system,” arXiv:1505.05899, 2015.
[3] 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 andrecognition for mobile multi-microphone devices,” in Proc. IEEE Automatic Speech Recognition andUnderstanding Workshop (ASRU), pp. 436-443, 2015.
オープンハウス
2016

7

研究講演

研究講演
きれいな音で伝えます。携帯電話も放送も。

携帯電話向け音声音響符号化ＥＶＳとハイレゾ放送向け音響ロスレス符号化ＡＬＳ

How to transmit high-quality sound via network
Reseach and deployment of speech codec EVS for VoLTE and lossless audio codec ALS for broadcasting

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。情報処理学会論文賞、
日本音響学会粟屋潔学術奨励賞、電気通信普及財団テレコムシステム技術奨励賞・技術学生賞、各受賞。電波産業会（ARIB）音声符号化作業班 委員。IEC MT 61937－10
Convenor。超臨場感コミュニケーション産学官フォーラム（URCF）超臨場感音響技術に関する調査ＷＧ幹事。

しなければならないため、仕方なく歪のある圧縮を行い

ALSは圧縮しても元に戻る国際標準技術で [3]、NTTも皆様の元へ届けられていました。これから始まる4K/8K放標準化に貢献してきました [4]。圧縮率は入力信号に依存

送では、映像で使われる情報量が大きくなるため、それにしますが、おおよそ30%～70%の大きさのビットレートへ伴い、音声に割り当てられる情報量も大きくなることが期

圧縮することができます。NTTでは標準策定後も周辺分野待されます。音声を伝送するための符号化方式の一つとしの標準化に取り組み、より使い や すいツール に限 定したて、日本の放送規格であるARIB STD-B32では音響ロスレ

MPEG-4 ALS Simple Profile規格、日本の放送規格である

ス符号化のMPEG-4 ALSが使えるようになりました。ALSに

ARIB STD-B32、ディジタルアンプへの接続規格であるIEC

より放送局のスタジオで制作された音声をそのまま家庭

61937-10の標準化やそれらの改訂作業を進めてきましまで届けることができるようになります。電波で届く放送にた。今後、ALSが普及することにより、皆様が意識せずとも先駆けてIPTVでの放送コンテンツ伝送においても、ALSが放送の音質が向上することが期待できます。

使われる可能性が高まっています。

固定電話
3G携帯電話
8 kHz
サンプリング

守谷特別研究室

鎌本

VoLTE

近い将来のVoLTE

16 kHz
サンプリング

32 kHz
サンプリング

次世代のVoLTE
音楽サービス
48 kHz
サンプリング

0

優

50
3 400
300

Yutaka Kamamoto

周波数 (Hz)
8 000

16 000

20 000

図1：電話帯域の高音質化

図１：電話帯域の高音質化
携帯電話向け音声音響符号化EVS

8

ビットレートもNBは5.9 kbpsから24.4 kbps、WBは5.9

移 動 通 信 システム の 国 際 標 準 規 格 を 策 定 する3 G P P

kbpsから128 kbps、SWBは9.6 kbpsから128 kbps、FBは(The 3rd Generation Partnership Project) では将来の16.4 kbpsから128 kbpsというように幅広く対応し、任意携帯電話やVoLTE ( Voice over Long-Term Evolution)の音声帯域・任意のビットレートにフレームごとに切り替

向け音声音響統合符号化方式として、Enhanced Voice

えることができます。そして、現在普及しつつあるAMR-WB

Services (EVS) を新たに策定しました [1]。EVSコーデック(Adaptive Multi-Rate WB)との互換性も具備するため、は音声向けの時間領域の符号化方式と音楽向けの周波数

シームレスなコーデックの置き換えが可能です。

領域の符号化を組み合わせたものであり、これまで実現で各社の提案する技術を正当に評価するために、標準化きなかった、背景雑音や背景音楽を含む音声信号や音楽の過程において、様々な条件・音源・言語での大規模な主信号そのものを高音質のまま低遅延で伝送することが可

観品質評価実験が第三者機関によって行われ 、実験結果能となっています [2]。

が評価レポートに示されており、従来の音声符号化方式・

1

Copyright©2016 NTT corp. All Rights Reserved.

選
択
可
能

図２：放送音声の高音質化
図2：放送音声の高音質化

EVSコーデックは8 kHz (Narrow-band; NB), 16 kHz

音響符号化方式よりも高性能であることが確認されていま( Wide-band; WB), 32 kHz (Super-WB; SWB), 48 kHz

す。技術を提案した12社が協力し、統一方式を改善するこ【関連文献】(Full-band; FB)というように幅広いサンプリングレートをとにより、従来の符号化方式よりも高性能のEVSを策定すサポートし、1フレーム20 msごとに伝送し、アルゴリズムることに貢献しました。

遅延32 msという通話可能な遅延で処理を行います。まハイレゾ放送向け音響ロスレス符号化ALS[1] 3GPP TS 26.441, “Codec for Enhanced Voice Services (EVS); General overview,”[2] M. Dietz, M. Multrus, V. Eksler, V. Malenovsky, E. Norvell, H. Pobloth, L. Miao, Z. Wang, L. Laaksonen, A.
Vasilache, Y. Kamamoto, K. Kikuiri, S. Ragot, J. Faure, H. Ehara, V. Rajendran, V. Atti, H. Sung, E. Oh, H.
Yuan, C. Zhu,“Overview of the EVS codec architecture,” in Proc. 2015 IEEE International Conferenceon Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2015), pp. 5698 - 5702, 2015.
[3] ISO/IEC 14496-3, “Information technology - Coding of audio-visual objects - Part 3: Audio,” fourth
edition, 2009.
[4] T. Liebchen, T. Moriya, N. Harada, Y. Kamamoto, Y. A. Reznik, “The MPEG-4 Audio Lossless Coding(ALS) Standard -Technology and Applications,” in Proc. AES 119th Convention, 2005.

た、VoLTE向けということもあり、ビット列の誤り耐性では放送の音声は、放送局内では48 kHz, 24 bitのいわゆるなくパケット消失を隠蔽する方策がとられ 、パケットベー

ハイレゾ品質で制作されています。ところが、放送を家庭スの伝送に適した方式となっています。さらに、対応するまで届けるために使われる電波は有限な資源であり節約

オープンハウス2016

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オープンハウス
2016

9

研究講演

研究講演
視覚をだまし、質感を操作する
液体質感の科学的解明と変幻灯の開発

Hack human vision, control material appearance
Liquid material impression and Hen-GenTou

プロフィール
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 人間情報研究部 主任研究員。主な研究テーマは視覚質感科学および視覚質感操作。1979年に長崎県で生まれる。2005年に九州大学大学院人間環境学府で博士号（心理学）取得。2011年にNTT コミュニケーション基礎研究所にリ
サーチスペシャリストとして入社、2015年より現職。2013年に日本心理学会第8回国際賞奨励賞を受賞。

人間情報研究部河邉

隆寛Takahiro Kawabeとで、本来その画像には存在しなかった流れる透明液体体の外観がそのまま動いたり変形したりするように見えるの印象を作り出すことに成功したのです。

のではないかと考えました。
この考えを基に開発したのが変幻灯です[2]。図1は変動きの質感を操作する光投影技術「変幻灯」の開発

幻灯の代表的なシステム例です。まずカメラで投影対象の

上記の液体質感印象を表示する技術は、あくまで画像中

グレースケール画像を取得します。その画像を画像処理にの話でした。
ここで我々は、画像という仮想的な世界の産物

よって変形し、変形前後の差分画像を得ます。この差分画から離れ、現実世界の物体、つまり実物体へ透明液体印象

像は明暗のみで構成されています。その差分画像の明るさを表示することが可能かどうかを検討しはじめました。

レベル調整しつつ投影対象へ投影することで、あたかもそここで光投影技術（いわゆるプロジェクションマッピンの対象が変形しているかのような印象を得ることができまグ）に注目しました。光投影技術は、ビデオプロジェクタかす。これは、投影した差分画像の明暗パタンが動きの錯覚

らの投影画像を利用し、実物体が実際とは異なる視覚印を生じさせるためであると考えています。変形のパタンを象をもつように投影画像を制御する技術です。既存の光投工夫することで、液体印象、熱気印象はもとより、肖像画の影技術は、本来実物体の表面にある模様や色味を打ち消

表情を変えることも可能です。

し、新しい視覚情報を映し出す技術です。そのため既存技
術では、実物体に備わっている模様や色味を残したまま、まとめ

透明液体印象のみを追加するということは不可能でした。

錯覚を利用することにより、豊かな視覚表現を簡易に、我々はここで、錯覚を利用することで実物体に透明液体

そして時には経済的に、ユーザーへ提供することができま

印象を与える方法を思いつきました。動きを見る際に働くす。視覚を科学的に明らかにする、そして視覚を映像技術

視覚情報処理では、色よりも明るさが重要視されることがに利用する、その2つの目的を同時に満たすような研究開知られています。この特性を利用し、白黒の動きパタンを発に今後も取り組みたいと思います。

実対象へ投影することにより、色やテクスチャを含む実物
はじめに

画像操作による液体質感印象の制御

他 者をだまして自らが 利 益を得るの はよくありません

我々は最近、材質の中でもその挙動が大変複雑であるが、脳をだましてユーザーに利益を与えることはあながち

液体を人間がどのように視覚的に認識しているか、という悪いこととは言えません。特に、視覚をごまかす、いわゆる問題に取り組み始めました。透明な液体は空気と異なる屈錯覚を利用した情報提示は、視覚情報を送る側にも、受け折率を持っているため、液体内で反射して液体外に出る光る側にも恩恵を与えることができます。本講演では、画像は屈折します。その際、液体内やその底面にある対象の画

情報処理や光投影技術によってユーザーに錯覚を与える

像情報は変形します。

ことで、簡易に、
しかしながら、劇的に、視覚質感印象を操作することに成功した研究例を紹介いたします.

我々は、この画像の変形と液体を認識することとの間の関係を調べました[1]。その結果、画像の変形が時間的に連続して生じるときに、あたかも透明な液体が画像上を流

質感の科学

10

れているように感じることを実証しました。変形が時間的

布は柔らかく温かい、金属は固く冷たい、というように、に連続しない場合、透明な液体が流れている印象は生じ

我々は対象の材質やその特性印象、すなわち質感を感じませんでした。更に研究を深く進めると、連続した画像変取ることができます。この質感を認識する脳の仕組みの探形の中でも特定の時空間変形周波数帯域が、透明な液体

求は知覚科学で最近取り組まれ始めたホットなテーマでの流れ印象を喚起する重要な要素であることをつきとめ【関連文献】

す。一般に材質の物性は複雑であり、それが故に材質が人ました。

[1] T. Kawabe, K. Maruya, S. Nishida, “Perceptual transparency from image deformation”, Proceedingsof the National Academy of Sciences of the United States of America , Vol. 112, No. 33, pp.
E4620-E4627, 2015.
[2] T. Kawabe, T. Fukiage, M. Sawayama, S. Nishida, “Deformation lamps: A projection technique to makestatic objects perceptually dynamic”, ACM Transaction on Applied Perception , Vol. 13, No. 2, Article
10, pp. 1-17, 2016.

間にもたらす感覚情報も複雑になります。
したがって、質感

そしてこの知見を利用することで、流れる透明液体の印の科学では、材質の物性、感覚情報、および知覚内容の3象をつくりだす技術を開発しました。つまり、静止した画像

者を密に検討する必要が出てきます。

を上記の時空間変形周波数帯域を利用して変形させるこ

オープンハウス
2016

図1：変幻灯のシステム構成例

オープンハウス
2016

11

研究講演

研究講演
雑談できるコンピュータを作る

オープンドメイン言語処理技術の進展と課題

Creating a computer that can perform casual conversation
Advances and challenges in open domain natural language processingのシステムは、人手による対話ルールと併用し、図2に示す

今後の展開

ような自然な雑談を実現することができます。

オープンドメイン言語処理技術の実現にはまだ多くの課題が残されています。雑談対話システムも、一定の日常会話ができるようになったとはいえ、質問に適切に答えられオープンドメイン言語処理技術の実用化
オープンドメイン言 語 処 理 技 術 の 実 用 化 の 例として、なかったり、現在の話題に関連しないことを話してしまうな「しゃべってコンシェル」における知識Q&Aと「自然対話プ

ど、対話が破綻してしまう状況が多々あります[4]。基礎研究

ラットフォーム」を紹介します。
どちらも、NTT研究所が技術を進めつつ、実用化によりユーザに実際に使ってもらいな支援を行い、NTTドコモが開発したものです。

がら改良を続けていくことが必要だと考えています。

「しゃべってコンシェル」は音声エージェントサービスでプロフィールす。音声により、さまざまな機能が実行できます。その中に、NTT コミュニケーション科学基礎研究所 協創情報研究部 主任研究員。
NTT メディアインテリジェンス研究所 音声言語メディアプロジェクト 主任研究員（兼務）。1999年慶應義塾大学環境情報学部卒業、2001年
同大学大学院政策・メディア研究科修士課程、2008年博士課程修了。
2001年日本電信電話株式会社入社。
質問応答システム・音声対話システムの研究開発に従事。
博士
（学術）
。
言語処理学会、
人工知能学会、
情報処理学会、
電子情報通信学会、各会員。

知識Q&Aという機能があり、任意の質問に対して回答を得ることができます。ユーザがスマートフォンに向けて行う質問は多様であり、まさにオープンドメイン言語処理技術が必要となる場面です。われわれは、幅広い質問を網羅する
ような汎用的な質問分類を用いることで的確な応答を実現しました[3]。また、自然対話プラットフォームは対話システ

協創情報研究部

ム構築のためのプラットフォームです。ここには、われわれ

メディアインテリジェンス研究所 音声言語メディアプロジェクトの雑談対話システムの成果が多く盛り込まれています。自

東中

竜一郎

然対話プラットフォームは、店頭支援からコミュニケーショ

Ryuichirou Higashinaka
オープンドメイン言語処理技術の必要性

ントイに至るまで、オープンドメインと呼ぶにふさわしい、に、人間はやり取りをする相手がコンピュータであっても、スマートフォン上のみならず、家の中でも、街中でも対まるで相手が人間であるかのように振る舞うことが知られ話システムが使われるようになってきました。家の中では、ています[2]。つまり、人間はシステムが相手でもどうしてもパーソナルロボットがいて、家の外では、ロボットが案内や雑談をしてしまうのです。雑談機能を持つ必要がないと思販売員をしていたりします。また、今後の技術の進展に伴っわれるシステムでも、雑談機能がないと使い勝手の悪いシて、人工知能が様々な役割を担い、多くの分野で人間とやりステムになってしまいます。われわれは任意の入力を受け取りをするようになるでしょう。さまざまな状況や多くの分付けつつ、幅広い話題に応答できる雑談対話システムの野で、システムに入力されうる内容を、事前にすべて列挙す

構築を進めてきました。そして、ようやく任意の話題についることは困難です。そこで、任意の言葉による入力を適切にて、ユーザと複数回のやり取りができるまでに進展させるこ処理する「オープンドメイン言語処理技術」が必要になってきています。

システム：こんにちは
ユーザ：コーヒーが飲みたいな
システム：コーヒー？コーヒー好きですか？
ユーザ：大好きですよシステム：ここの豆はおいしいとか、耳寄り情報があったら知りたいです
ユーザ：スタバにはよく行きます
システム：スタバ？コーヒー専門店のコーヒーはやっぱり美味しい。
ユーザ：そうですよね
システム：コーヒーは香りが大事ですよね！
ユーザ：紅茶も好きですよシステム：紅茶？お気に入りの紅茶の種類は何ですか
ユーザ：ダージリンかな
システム：ダージリン？ダージリンは香りが強いようです
ユーザ：その香りがよいのです
システム：香りがいいのは嬉しいですね。
ユーザ：そうそう
システム：だよね。なるほど。

図２：雑談対話システムによる対話例

多くの場面での対話を実現しています。

図２：雑談対話システムによる対話例

ラーメンが好きです

ユーザ発話

発話理解部

• 話題
• ユーザの発話意図• 発話内容
対話管理部

システム発話（変換後）とができました。
雑談対話システムの基本的な構成を図1に示します。発

システム発話• 話題• システムの発話意図

表現変換部

発話生成部

インターネット上の大規模テキストデータ

発話・知識DB

スープが美味しいよね！

話理解部は、ユーザ発話から現在の話題、ユーザの発話意
雑談対話システム

12

図、ユーザの発話内容を抽出します。対話管理部は、文脈をユーザの発話が幅広い内容を含む端的なシーンは日常踏まえ、システムの発話意図を生成します。発話生成部は、会話、いわゆる雑談です。そこで、われわれは、雑談対話シ

現在の話題とシステムの発話意図を反映した発話を生成しステムの研究に取り組んでいます[1]。雑談を研究することます。
どのような発話にも対応できるようにするため、発話

は、オープンドメイン言語処理技術を推し進めるだけでな

意図の表現には汎用的な類型（質問、自己開示、確認など）【関連文献】

く、人間に寄り添うインタフェースの実現にもつながりまを用い、発話内容の表現には、述語項構造と呼ばれる文のす。

意味を表す汎用的な表現を用いています。幅広い話題に[1] R. Higashinaka, K. Imamura, T. Meguro, C. Miyazaki, N. Kobayashi, H. Sugiyama, T. Hirano, T. Makino,
Y. Matsuo, “Towards an open-domain conversational system fully based on natural language processing,”
In Proc. 25th International Conference on Computational Linguistics (COLING) , pp. 928-939, 2014.
[2] B. Reeves, C. Nass, “How people treat computers, television, and new media like real people andplaces,” CSLI Publications and Cambridge university press, 1996.
[3] 東中竜一郎, 貞光九月, 内田渉, 吉村健, “しゃべってコンシェルにおける質問応答技術,” NTT技術ジャーナル , Vol. 25,
No. 2, pp. 56-59, 2013.
[4] 東中竜一郎，船越孝太郎，荒木雅弘，塚原裕史，小林優佳，水上雅博, “テキストチャットを用いた雑談対話コーパスの構築と対話破綻の分析,” 自然言語処理 , Vol. 23, No. 1, pp. 59-86, 2016.

国立国語研究所の調査によれば、日本人の会話のうち、対応するため、発話生成部にはインターネット上の大規模

約60%が雑談です。雑談によって、人間は社会関係を構築

テキストデータから抽出した発話・知識データベースを用していると言われており、人間の輪に入ることのできるコン

いています。さらに、システム発話にキャラクタとしての一ピュータを実現するためには雑談は必須の機能です。さら貫性を持たせるため、表現変換技術も備えています。現状

オープンハウス
2016

図1：雑談対話システムの基本的な構成

図１：雑談対話システムの基本的な構成

オープンハウス
2016

13

研究展示
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2016

研究展示のカテゴリ
NTT コミュニケーション科学基礎研究所は、「新たな時代を創る」、「時代の要請に応える」をミッションに、情報科学と人間科学の両側面から基礎研究に取り組んでいます。オープンハウス2016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」のそれぞれの研究を紹介する合計２９展示をご覧頂きます。

データと学習の科学

言語と計算の科学

主に機械学習技術に基づくデータ解析の研究を基礎から活用事例まで包括的にご紹介します

計算機の限界に挑戦しこれまで困難であったことを可能にする研究をご紹介します膨大なデータから価値ある知見を見つけたい！

人と人，人とコンピュータの言葉の壁をなくしたい！

過去の事例から学習し，将来を予測したい！

安全・安心に通信したい！ あああ
ああ

データ解析技術の活用で何ができるか事例を知りたい！

量子コンピュータを実現したい！

メディアの科学

コミュニケーションと人間の科学

音声，画像等のメディア情報を人間の特性に合わせて高度・高速に処理する研究をご紹介します

人間の他者とのコミュニケーション
や情報処理のメカニズムを科学的に解明する研究をご紹介します

どんな状況下でも音声/画像を明瞭に認識したい！

心豊かなライフスタイルをデザイン
したい！

「もの」の質感の本質を究め，変化させたい！

コミュニケーションの本質を深く理解したい！

高音質で相手に届けたい！

脳の仕組みを解明し、新しいインターフェイスをデザインしたい！

オープンハウス
201615CFM: low-rank regression with global optimality guarantees

0100

膨大な情報の組合せから楽々学習〜大域的最適性を保証する低ランク回帰学習技術：CFM〜

02
00

Infinite plaid models for infinite bi-clustering

データに隠れた関係性を賢く抜き出します～無限バイクラスタリングによる特徴的部分行列の抽出～

どこが凄い

目指す未来

どんな研究

どこが凄い

目指す未来

複数の特徴量から目的値を予測する
回帰問題を汎用的に、かつ高精度に解く研究です。提案法「Convex
Factorization Machines」(CFM)は、データを表す特徴から予測に有用な組合せを見付けて高精度なモデルを作ります。提案法は、価格推定、推薦システム、遺伝子解析などの様々な応用例に適用できます。

提案法は、膨大な数の特徴の組合せ
を低ランク制約によって効率的に扱うことができます。さらに、初期値に依存せず大域的最適解を保証することができます。また、学習データに現れない未観測特徴の組合せの重要度（重み）も推定できるため、ユーザに新規の商品を推薦するなどの応用が可能です。

本技術を展開させ、より高次の特徴の組合せも考慮できれば、さらに予測精度の高いモデルを構築することができます。応用先として、推薦シ
ステムのほか、ゲノムデータから病気の有無や治療の効果を予測することで、その病気に影響する遺伝子の組合せの発見や新薬の開発技術などに利用可能です。

行列の形式で与えられた関係データの中から、周りと大きく違う値をもつ部分（バイクラスタ）だけを自動的に見つける研究です。そのような部分は「もっとも売れる顧客層と商品群」や「特定の治験で効果のあった遺伝子群」などのように、有益な発見となる可能性が高い部分です。

これまでの技術では、バイクラスタの数を事前に指定する必要があります。しかし、事前に正確な数を知ることは困難です。そこで、任意数のバイクラスタを表現可能な機械学習
モデルを用いて、各データに対して適切なバイクラスタ数を自動的に推定して抽出できます。

これまでの関係データ解析は、データを表現する隠れたパターンを発見するだけで、「どれが興味深いパターンか」は人が判断する必要がありました。今後はこの研究のように、「興味深いと思われるパターン」だ
けを発見する、より使いやすい関係
データ解析技術を目指します。

目的変数 1次重み提案：重要な特徴の組合せを見つけて高精度な回帰モデルを学習する
Convex Factorization Machines (CFM)

２次重みデータと学習の科学

データと学習の科学

どんな研究

バイクラスタリング: 与えられた関係データから周囲と異なる特徴的な値をもつバイクラスタ（部分行列）を発見する

特徴量

遺伝子発現データ

膨大な行列！
CFMは低ランクの制約によってWの大きさを抑制します• 汎用的（様々な予測問題に適用可能）

購買データ

行のクラスタ x 列のクラスタ= バイクラスタ（部分行列）
関係データ（行列形式）• モデルのパラメタ学習が容易（解が初期値に非依存）• 膨大な数の組合せを扱える（高次元データに適用可能）• 未観測な特徴組合せの重要度を推定（新たな知識を発見可能）

Wの固有ベクトルを固有値が大きい順で逐次的に求めていくため、効率的に計算できます

応用例１

応用例２

応用例３

住宅の契約価格を予測

ユーザが好む書籍を推薦

遺伝子から穀物収穫量を予測

オーナー

顧客

契約価格

３０００万円

? 円
○

Alice

☆

☆☆☆

Bob

☆☆☆

?

Charlie?

☆☆

２０００万円車庫○

駅から＜５分契約価格を決定する要因（条件の組合せ）を発見

収穫量に影響する
遺伝子の組合せ

８トン/h

ユーザと書籍の組合せから評価点を予測することで推薦システムを実現

トウモロコシの収穫量を遺伝子の組合せから予測！

[1] M. Blondel, A. Fujino, N. Ueda, “Convex factorization machines,” in Proc. European Conference on Machine Learning and Principles
and Practice of Knowledge Discovery in Databases, 2015.

ブロンデル マチュー (Mathieu Blondel) 上田特別研究室
E-mail：mathieu.blondel(at)lab.ntt.co.jp
16

オープンハウス2016{優良顧客パターン} x{各パターンに売れる商品群}

提案法: 任意のデータからバイクラスタを個数を含めて推定し、発見する機械学習モデル

K = 6!!

１２トン/h【関連文献】【連絡先】{治療・投薬パターン} x{特異的に反応する遺伝子群}

従来法: 隠れたバイクラスタの数を指定しないといけない

一戸建て

○

並び替え
＋クラスタリング 最適バイクラスタ数をデータから自動推定 簡単にバイクラスタリング！
【関連文献】[1] K. Ishiguro, I. Sato, M. Nakano, A. Kimura, N. Ueda, “Infinite plaid models for infinite bi-clustering,’’ in Proc. 30th AAAI Conference on
Artificial Intelligence (AAAI), 2016.
[2] 石黒勝彦, 佐藤一誠, 中野允裕, 木村昭悟, 上田修功, “Infinite bi-clusteringのための無限Plaid Model,’’ 第18回情報論的学習理論ワー
クショップ (IBIS2015), 2015.

【連絡先】

石黒 勝彦 (Katsuhiko Ishiguro)
協創情報研究部 知能創発環境研究グループ
E-mail：ishiguro.katsuhiko(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス
201617R-tree structure grows through stochastic process

0300

無限に広がるビッグデータの解析～無限階層の包含関係を持つ木構造の確率モデル～

どんな研究

どこが凄い

無限の場合の数を表現しうる確率モデル（アルゴリズム上の工夫によって無限の処理に陥らないモデル）を使い仮想的に計算機上で無限データを扱えるようにする工夫により実現。
 無限のデータをクラスタリングしたい：中華料理店過程

課題：無限データを扱える
確率モデルは極めて少ない！

 無限のデータから主要構成要素を抽出したい：インド料理店過程
 無限の行列から長方形分割模様のクラスタを抽出したい：モンドリアン過程、長方形分割過程
客（データ）

客の料理の選択料理（クラスタ）

賢いナビで待たずに周遊～顧客満足度最大化のための動的巡回スケジューリング技術～

どんな研究

どこが凄い

目指す未来

大規模イベント会場などにおいて、
リアルタイムに観測された人流・交通流および、希望するアトラクショ
ンや目的地検索ログから、近未来の混雑状況やリソース需要を予測し、全てのお客様が快適に周遊できるよ
うに巡回スケジュールに基づき動的にナビゲーションする技術です。

イベント会場や各アトラクションでの混雑状況を予め正確に見積ることは困難です。本技術は、リアルタイ
ム観測に基づき、未来の混雑を予測し、個々人ではなく集団にとって最適な誘導を動的に実現します。これにより有事が生じた場合でも適応的な誘導が可能となります。

観光地、イベント会場、空港、商業施設などで、お客様が安心、安全に移動できる社会インフラを実現し、さらに、本技術を多方面に展開し、
人、交通、モノの流れを、いつでもどこでも快適に誘導、制御できる世界の実現を目指します。

希望アトラクションのリストを送信インド料理店過程

提案するモデル：Ｒ木過程
無限の行列から隠れた部分行列の無限木構造を抽出したい。
Ｒ木（各ノードに行列が対応した木構造で親ノード行列はその子ノード
行列を包含するもの）と呼ばれるデータ構造に基づく、無限データのための確率モデルを初めて提案[1]。従来の無限データ解析では扱えなかった部分行列の包含関係が木構造を用いて表現可能に。

モンドリアン過程

１３：００
お化け屋敷
１５：００１１：３０
サーカスフリーフォール
１３：００１０：５０
観覧車
お化け屋敷
１５：００ １１：３０
サーカス フリーフォール
１３：００
お化け屋敷
１５：００
サーカス

１2：２０

リアルタイム人流計測とアトラクション需要から、・混雑を緩和しつつ・個人の要望も満たす
全体最適スケジュールをオンデマンド計算

60分待ちあるユーザに対する推薦スケジュール
中華料理店過程

推薦スケジュール
が配信される

動的巡回スケジューリング技術

１1：0０
□
☑サーカス
１０：2０
□
□お化け屋敷☑観覧車☑サーカス□□お化け屋敷☑フリーフォール
☑観覧車☑サーカス□□お化け屋敷☑フリーフォール
☑観覧車□☑フリーフォール
□データと学習の科学

データと学習の科学

従来の無限データ解析
これまでに発見された無限データのための確率モデル：

04

目指す未来

本発表では無限のデータへの対策を 世界で初めてＲ木構造を無限データ ビッグデータ解析はデータサイズの考慮した機械学習技術を紹介します。 解析へ応用する方法を創出しました。 増加と解析アルゴリズムの更新のイ
従来のビッグデータ解析では、文字 Ｒ木とは行列の包含関係の木構造を タチごっこになる危険を抱え続けて通り大きいながらも有限のサイズの 表すデータ構造であり、無限サイズ います。これを克服するため、あらデータを解析することを暗に仮定し の行列を根とするＲ木の全ての場合 ゆるビッグデータ解析手法を無限ていましたが、本研究では無限のの数は無限通りとなります。これを データ解析へ発展すべく、その要素
データに対しても破綻することなく 計算機上で表現することの出来る確 技術の拡大・確立していくことを目解析可能な機械学習の新しい技術を 率モデルの構成に成功しました。
指しています。
提案します。

Dynamic migration scheduling for greater visitor satisfaction

長方形分割過程[2]応用
関係データ解析：入力行列の行と列の並び替えとＲ木模様の中で、なるべく一つの領域に同じ性質のデータが集まるものを探す技術。

2
90分待ち

20分待ち

3
5分待ち

（例）協調フィルタリング、ネットワークの異常検知

1
10

10分待ち

20

潜在的に無限サイズの候補を持つ行と列

430

150分待ち

40
50

20

40

60

80

【関連文献】[1] 中野允裕， 武小萌， 森稔，木村昭悟，柏野邦夫, “R木過程,” 情報論的機械学習ワークショップ, 2015.
[2] M. Nakano, K. Ishiguro, A. Kimura, T. Yamada, N. Ueda, “Rectangular tiling process,” in Proc. International Conference on Machine
Learning (ICML), 2014.

【連絡先】

中野 允裕 (Masahiro Nakano)
メディア情報研究部 メディア認識研究グループ
E-mail：nakano.masahiro(at)lab.ntt.co.jp
18

オープンハウス
2016【関連文献】[1] 上田修功, 納谷太, “集団を快適な巡回スケジューリングでナビゲーションします,” NTT R&Dフォーラム2016.
[2] G. Hernandez-Maskivker, G. Ryan, M. Blazey, M. Pàmies, “Fast lines at theme parks,” International Journal of Social, Behavioral,
Educational, Economic, Business and Industrial Engineering, Vol. 7, No. 6, 2013.
[3] N. Ueda, F. Naya, H. Shimizu, T. Iwata, M. Okawa, H. Sawada, “Real-time and proactive navigation via spatio-temporal prediction,” inProc. 2015 ACM International Symposium on Wearable Computers (UbiComp), pp. 1559-1566, 2015.

【連絡先】

上田 修功 (Naonori Ueda) 上田特別研究室, 納谷 太 (Futoshi Naya) 協創情報研究部 知能創発環
境研究グループ E-mail：{ueda.naonori, naya.futoshi}(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス
201619Trajectory analysis and prediction using deep learning～深層学習を利用した移動軌跡分析・予測技術～
どこが凄い

目指す未来

・DNN によって画像化した軌跡から特徴を抽出
・画像から大域的な特徴を捉えノイズに強い推定を実現

…

…

…

2. 特徴抽出

モバイル端末の普及・高機能化により、巨大な通信需要を伴う過去に実施経験のない「将来イベント」の増加が見込まれます。本展示では、過去イベントにおけるモバイルユーザの行動分析に基づき、将来イベントのトラヒック発生を予測する技術についてご紹介します。

目指す未来

従来の予測は、定期開催のイベント 本技術により、必要最小限となる通を対象とし過去の経験に基づくもの 信リソースの事前見積りや、トラであり、「将来イベント」への応用 ヒックホットスポットの発生に対すが困難でした。イベント目的に則し る通信リソースの計画的な制御が可て人の行動が集約される点に着目し、 能となり、ノウハウなしで本番に臨
イベント特有な行動メカニズムのモ む２０２０年オリンピック・パラリ
デル化により、「将来イベント」ト ンピックに対しても，高品質なモバ
ラヒック予測を可能にします。
イル通信環境を提供します。

過去のイベントデータを通じて、モバイル端末ユーザのアプリ利用頻度、移動パターン、アプリ
利用(通信発生)のトリガ等、移動・通信行動の抽出およびモデル化に取り組んでいます。

Café XXに訪問予定

1. セグメント分割

どこが凄い

STEP1：過去データの分析からイベントタイプ別にユーザ行動モデルを構築

移動手段推定技術

時刻, 緯度, 経度

どんな研究

3. 移動手段判定

目的地予測技術・RNN により長期的な場所の遷移を離散モデリング・データの不足に強くかつ効率的な予測が可能イベントの分類
タイムテーブル複雑
タイプD
タイプB
花火
ニコニコ
音楽
超会議
フェス
マラソン

野球

初詣

タイプA

移動軌跡*

コミケ

ユーザ行動モデル：タイプ別に構築
移動行動
通信行動
休憩
場所

駅

会場

タイプC

• 主要な滞留場所、
移動パターン

タイムテーブル簡素

アプリ利用頻度

技術～ユーザ行動に基づく将来イベントトラヒック予測技術～

データと学習の科学

データと学習の科学

スマートフォン等の普及により、人
スマートフォン等で取得できる移動 (1)移動手段推定技術は画像化した軌跡から、移動行動の潜在的なコン 移動軌跡から深層学習により移動の の行動に関わる多様なデータが収集
テキストを予測する研究です。本展 特徴を自動抽出することで、従来よ されています。しかしこれらのデー
示では、移動軌跡から、徒歩や鉄道、 り高精度に移動手段を推定できます。 タだけで人の行動を理解し、活用することは困難でした。本技術により自動車等の移動手段を推定する技術 (2)目的地予測技術は人の移動を
人の行動を意味的に解釈すること、と、今後訪れると考えられる目的地 Recurrent Neural Network でモデを予測する技術について紹介します。 リングすることで、従来よりデータ 予測することが可能となり、移動軌
不足の影響を受けずに、長期的な動 跡を利用した個人向け行動支援、人きを考慮し高精度に予測できます。 流の解析・制御等につながります。

２０２０のトラヒックホットスポットはどこ？

終日開催

どんな研究

06
00

数時間開催

05
00

どうやって来た？どこへ行く？

Predict the traffic of future events based on the individual behavior

時間• 時空間・状態別のアプリ利用頻度

STEP2：ユーザ行動モデルを用いて将来イベントのトラヒックを予測

コンシェルジュサービス

観光ナビゲーション● 個人の移動行動分析● 観光客の移動行動集計【車】音声で案内【鉄道】画面で案内

渋谷に向かわれるのであれ
ば先日オープンしたケーキ店に行ってみませんか?

次のスポットまでは徒歩の方が早く到着
できます【関連文献】[1] Y. Endo, H. Toda, K. Nishida, A. Kawanobe, “Deep feature extraction from trajectories for transportation mode estimation,” in Proc.
the 20th Pacific Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), 2016.
[2] A. Y. Xue, J. Qi, X. Xie, R. Zhang, J. Huang, Y. Li, “Solving the data sparsity problem in destination prediction,” The VLDB Journal,
24(2):pp. 219-243, Apr. 2015.

【連絡先】

遠藤 結城 (Yuki Endo)
サービスエボリューション研究所
E-mail：endo.yuki(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス2016• ユーザ行動モデル混合比
・・・

将来イベントのトラヒックホットスポット
を細かい時空間粒度
で事前に予測！

外部パラメータ

ユーザ行動
モデルA

*移動軌跡は携帯電話、スマートフォン等からGPS等を活用して取得する

20

内部パラメータ

モバイルユーザ• 地理情報• ユーザ数• 端末性能• アプリのトラヒック特性・・・• STEP1で構築した人の行動 • 環境に関するパラメータ（将来イベントの事前情報より設定）
ルールに関するパラメータ

高トラヒックエリア

総トラヒック

応用例

STEP1で構築したモデルに加え、事前情報に基づき推定した将来イベントのタイプや環境に関するパラメータを入力とするマルチエージェントシミュレーションによって、
トラヒックを予測する技術を開発しています。
シミュレート

1. 軌跡グリッド化 2. 遷移確率の計算 3. 訪問確率の計算

時間（例：1日）【関連文献】[1] 本多泰理, 高橋洋介, 石橋圭介, “高品質･低コストの実現に向けたプロアクティブなネットワーク制御,” NTT技術ジャーナル, Vol. 27,
No. 7, pp. 20-23, 2015.

【連絡先】

塩津 晃明 (Akihiro Shiozu)
ネットワーク基盤技術研究所
E-mail：shiozu.akihiro(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス2016

21

Efficient learning utilizing directions of past gradients

0700

高速かつ高精度な深層学習を実現します～時系列の勾配方向に着目した高効率な学習アルゴリズム～

どんな研究

どこが凄い

データと学習の科学

深層学習は音声や画像認識などの過去の重みの更新方向の情報を用い様々なタスクで高い精度を達成し、 て学習中の重みの更新量を適切に調注目を浴びています。しかし、深層 整することで、深層学習の学習時間
学習は学習に時間のかかる技術です。 を２～５倍短縮することに成功しま
そこで本研究では、深層学習の学習 した。加えて、学習に必要だった手
時間を短縮するための効率のよい学 動調整コストを減らし、さらに従来
習アルゴリズムの研究を進めていま よりも高い精度を達成することがで
す。
きました。

どんな研究

どこが凄い

目指す未来

深層学習は学習コストが高く、気軽に使える技術ではありませんでした。
我々は低コストに深層学習を実現するための研究開発を今後も進めていきます。これにより音声・画像認識、
自然言語処理、AIなどがますます社会に浸透し、便利で快適な社会の実現を加速させていきます。

信号にノイズが混入しても正しく情報を伝える誤り訂正技術、信号を少ないビット数で表現する情報圧縮技
術に関する研究です。実用化されている従来技術は、目的に特化されており、限定された通信路・情報源でしか理論限界を達成できませんでした。展示では、この課題を解決するための符号化理論を紹介します。

拘束条件を満たす系列に基づく符号化法(CoCoNuTS※)を考案し、これが任意の情報源・通信路に対して理論限界を達成することを数学的に証明しました。この符号化理論により、多くの通信・記録の手段（誤り訂正や情報圧縮など）において、理論限界を達成する実用的な符号を統一的に構築することができます。

光ファイバ・無線ＬＡＮ・携帯電話などにおける信頼性の高い大容量通信や、ＣＤ・ＤＶＤ・ＢＤ・フラッ
シュメモリなどにおける高品質な大容量記録を実現できます。また、本技術により、符号化による効率を理論限界まで高めることができます。

課題
学習に時間がかかります。
従来:数時間～数ヶ月
学習
誤差

ゲームAI

時間
提案手法の効果
２～５倍の時間短縮が可能となります

手法概要 学習の計算プロセスの一つである、重みの更新量計算を工夫。
順伝播

更新量計算

逆伝播

提案 重みの更新量を自動調整して効率アップ
更新履歴

重み更新

誤り訂正のための
情報を付加

誤
り
訂
正
技
術
限界を達成できることを証明

音声認識

学習

～シャノン限界を達成できる多能な符号化法 ～

符号器

+

更新履歴

大規模学習
データ

+
-

更新の向きが揃っている重みは自信がある 更新量を大きくして積極的に学習
重み

更新の向き

情
報
圧
縮
技
術

シャノン限界(シンボル数／送信量)= max � �� � �

max �� � � � � � �[Shannon, 1948]

研究の背景

�� :
� � � ���� :
� � � ��•通信における符号化効率の限界はシャノン（C.E.Shannon）によって求められました•

しかし、シャノンが提案した限界効率を達成する符号化法は計算量の観点から実現が困難でした•

一方、現在実用化されている符号（ターボ符号・ＬＤＰＣ符号・ポーラ符号）は、光ファイバのような通信路や自然画像のような情報源ではシャノン限界を達成できませんでした

シャノン限界(送信量／シンボル数)=[Shannon, 1959]
拘束条件(方程式)を満たす
系列に変形して圧縮

符号器

min

���� :� � ��� ��� �� � �

拘束条件の情報量を
削減できる

min

���� :� � ��� ��

記録・通信基準を満たす品質で情報を圧縮自動調整により従来の手動調整コストも低減【関連文献】

復号器

拘束条件を満たすように
情報を復元

更新の向きがバラつく重みは自信がない 更新量を小さくして慎重に学習

ノイズの混入ノイズによる情報損失を拘束条件の情報量まで抑えられる拘束条件(方程式)を満たす
系列へ符号化

提
案
技
術
の
ポ
イ
ン
ト

ノイズを除去して元の情報を復元

言語と計算の科学

画像認識

大規模学習
データ

08
00

訂正、圧縮、おてのもの

目指す未来

学習時の重みの更新量を独自の方法で自動調整することによって、ニューラルネットの学習時間を２～５倍短縮します。
背景
深層学習はデータから深いニューラルネットを学習し、画像認識やゲームAIで人間を超える性能を発揮しています。

Multipotential coding method achieving the Shannon limit�� � � � � � �

拘束条件を利用して
情報を復元

復号器

基準を満たす品質で情報を復元※CoCoNuTS = Code based on Constrained Numbers Theoretically-achieving Shannon limit【関連文献】[1] J. Muramatsu, S. Miyake, “Hash property and coding theorems for sparse matrices and maximal-likelihood coding,” IEEE
Transactions on Information Theory, Vol. IT-56, No. 5, pp. 2143-2167, May 2010. Corrections: Vol. IT-56, No. 9, p. 4762, Sep. 2010, Vol.
IT-59, No. 10, pp. 6952-6953, Oct. 2013.
[2] J. Muramatsu, “Channel coding and lossy source coding using a generator of constrained random numbers,” IEEE Transactions on
Information Theory, Vol. IT-60, No. 5, pp. 2667-2686, May 2014.

【連絡先】

井田 安俊 (Yasutoshi Ida) ソフトウェアイノベーションセンタ
E-mail：ida.yasutoshi(at)lab.ntt.co.jp
22

オープンハウス
2016

【連絡先】

村松 純 (Jun Muramasu) 協創情報研究部 創発知能環境研究グループ
E-mail：muramatsu.jun(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス
201623

High-speed search over hypergraphs via quantum walk

09
00

巨大ネットワークに潜む構造を量子で探索○○○○abcdefe～量子ウォーク技術による超グラフの高速探索～

Formal verification of the QUIC and TLS protocols

1000

次世代ｗｅｂの安全性がより確かなものに～フォーマルメソッドによるQUIC・TLS1.3の検証～

どんな研究

どこが凄い

目指す未来

どんな研究

どこが凄い

目指す未来

巨大な超グラフの中から、与えられた条件に合う構造を高速に見つけ出す手法の研究です。例えば，ウェブ
アクセスログやセンサーから得た膨大なデータを超グラフとして表現することにより、様々な関係や法則を高速に発見するのに役立ちます。

最新の量子ウォーク技術を駆使した新たな量子探索アルゴリズムを開発しました。既存(非量子)のアルゴリ
ズムの限界を大きく超える高速性を実現するばかりでなく、標準的な量
子探索アルゴリズムであるGroverのアルゴリズムをも凌ぎます。

巨大な超グラフの中から、特定の構造を見つけ出す作業を既存のアルゴ
リズムで行うと、膨大な計算時間を必要とします。このため、実質的に実行不可能となります。高速な量子アルゴリズムの発見により、これが可能となり、膨大なデータ中に隠された法則や関係性を新たに発見できることが期待されます。

インターネット上の通信の安全性は認証や暗号化の方法を定めたセキュ
リティ・プロトコルに従って守られていますが、その欠陥が近年多く発見されています。セキュリティ・プ
ロトコルの安全性を、その仕様に基づいて自動的かつ厳密に検査する研究です。

計算機を用いて攻撃を効率的・網羅
的にチェックします。次世代web認
証・暗号化プロトコルTLS1.3の安全性を確認するとともに、Googleによって策定されたweb認証・暗号化
プロトコルQUICが従来研究で“証明”された安全性を満たさないことを発見しました。

現在はプロトコル仕様が策定されて広く利用されるようになってから欠陥が発見されるため、対策に多大な労力と時間を費やしています。また、その間は安全でない状態が続きます。
本研究によって仕様を決める段階で安全性を検査し、利用前に欠陥を発見・修正できるようになります。

セキュリティ・プロトコルの策定と欠陥

巨大な超グラフ全体を調べることなく、頂点と枝を量子的にサンプリングすることにより高速(*)かつ99％以上の高確率で、条件に合う構造（部分超グラフ）を発見します(*) 100万ノードの超グラフに対して量子を使わない場合より500万倍程度高速••

プロトコルの利用

認証（通信相手の確認）の手順
部品として利用する暗号技術（暗号・署名）

実装・展開
修正

◀▶↻ 🔒🔒 https://～.com/～ ≡時間がかかる（数年～）修正されるまで危険な状態

ClientHello
ServerHello◀▶↻ 🔒🔒 https://～.com/～ ≡…

認証

頂点と枝を量子的に…

…

サンプリンング
Webブラウザ

暗号化

WebサーバWebサーバWebブラウザ巨大な超グラフ

フォーマルメソッドによる安全性検証

検証ツール（ソフトウェア）
検証用言語で記述したプロトコル仕様 超グラフの頂点・枝の部分集合(サンプル)をジョンソン・グラ
フと呼ばれるグラフの頂点に符号化

・QUIC（Googleによるweb
認証・暗号化プロトコル）

 ジョンソン・グラフＪを量子ランダム性を用いてたどる(量子ウォーク)ことにより、ほとんどランダムにＪの頂点を抽出

・TLS1.3（次世代のweb
認証・暗号化プロトコル）

ジョンソン・グラフ J(10,2)【関連文献】[1] F. Le Gall, H. Nishimura, S. Tani, “Quantum algorithms for finding constant-sized sub-hypergraphs,” Theoretical Computer
Science, Vol. 609, Part 3, pp. 569 – 582, 2016.
[2] F. Le Gall, H. Nishimura, S. Tani, “Quantum algorithms for finding constant-sized sub-hypergraphs,” in Proc. 20th International
Computing and Combinatorics Conference (COCOON ’14), 2014.

【連絡先】

谷 誠一郎 (Seiichiro Tani)
メディア情報研究部 情報基礎理論研究グループ
E-mail：tani.seiichiro(at)lab.ntt.co.jp
24

オープンハウス2016• プロトコル自体の欠陥⇒ 全ての実装に影響• 特定の実装の欠陥

目標：プロトコルの仕様を決める段階で、プロトコルの安全性を厳密に検査• プロトコル仕様を入力として安全性を検査することで、実装・利用前の検査を可能に• 数理論理学に基づくフォーマルメソッドにより、安全性を論理式で記述し、これに反する攻撃を網羅的に検査することで、専門家でも見逃してしまうような欠陥も発見可能に技術のポイント：量子サンプリング手法
量子ウォークを用いてサンプリングを行うことにより、高速性と確実性を両立させます 抽出した頂点を復号化して得られるサンプルが，条件に合う構造を含むかチェック• なりすまし• 情報窃取言語と計算の科学

プロトコルの欠陥（攻撃）プロトコル例（TLS/SSLによるwebの暗号化）(例：条件＝4頂点クリーク）

近年、広く利用されているプロトコルに欠陥が多く発見される…

言語と計算の科学

条件に合う構造を発見！

プロトコル仕様の策定

検証結果

入力
期待される安全性（論理式）

出力（成功する攻撃が存在するか否か）「なりすましができない」などの安全性を論理式で表現

QUICへの攻撃を発見、従来研究で“証明”された安全性が成り立たないことを示す
TLS1.3の安全性を確認 ⇒ 標準化に
フィードバック【関連文献】[1] 櫻田英樹, 米山一樹, 吉田真紀, 花谷嘉一, “形式検証に向けたQUICの安全性定義の検討,” 日本応用数理学会2015年度年会, 2015.
[2] 荒井研一, 徳重佑樹, 櫻田英樹, “ProVerifによるTLS 1.3ハンドシェイクプロトコルの形式検証（その2）,” 2016年暗号と情報セキュリ
ティシンポジウム, 2016.

【連絡先】

櫻田 英樹 (Hideki Sakurada)
メディア情報研究部 情報基礎理論研究グルー
プE-mail：sakurada.hideki(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス2016

25

Gbps streaming of physical random numbers

1100

情報を守る真のデタラメをつくる～物理乱数 Gbpsストリーミングの実現～

どんな研究
本質的に解読が不可能な究極の安全性を保証する暗号化を実現するためには物理乱数が不可欠です。私たちは、カオスレーザから生成した物理
乱数列を実用的な速度で供給する研究をおこなっています。この展示では、1秒間で1Gbit(Gbps)以上の速度で直接パソコンなどへ物理乱数列を供給するシステムを紹介します。

どこが凄い

目指す未来

生成速度が遅いことが従来の物理乱 現在一般に使われているデータの秘数生成器の欠点でした。研究段階で、 匿化手法は、膨大な解読時間がそのカオスレーザの信号を記録し乱数列 安全性の根拠となっています。将来、に事後変換することで生成速度が物理乱数の高速な生成システムが実Gbps超になることが分かりました。 用化できれば、無限に時間をかけて
高速AD変換器と高速処理システムを も解読できない究極の安全性が保証
融合し、ユーザが高速に生成される された暗号化が実現可能となり、よ乱数列をリアルタイムで利用できる り安心安全なデータの秘匿化ができシステムを構築しました。
るようになります。

物理乱数 Gbps ストリーミングの仕組み

12

ユーザプログラムの例：

光電気信号変換高周波信号増幅 あいまいな記憶しかな  大好きな絵本に絵や文章がくても、おおまかなス
似た絵本が見つかる！
トーリーを入力すれば
 借りに行った絵本が図書館  シリーズ本の読みやす探していた絵本が見つさの順序が分かって読にないとき、代わりに同じ
かる！
む順の参考になる！
テーマや文章の読みやすさの絵本が見つかる！

カオスレーザ発生装置

情報科学と人間科学の融合

共有メモリー

自然言語処理グラフ構造を索引とした
高速汎用探索アルゴリズム

幼児語彙発達データベース

ひらがな形態素解析と文章の読みやすさ推定

 「知り合いの知り合いを辿ると6人で誰とでも繋がる」
SNS的性質を高速探索に応用

 0－3才までの1300名分のデータを収集し「こどもがいつどんな語を理解し発話するか」についてモデル化

 形態素解析の重要な手がかり
である「漢字・かな・カナ」の境界がほとんどない、ほぼ
ひらがなだけの絵本に対しても高い精度を実現[1] T. Harayama, S. Sunada, K. Yoshimura, P. Davis, K. Tsuzuki, A. Uchida, “Fast nondeterministic random-bit generation using on-chipchaos lasers,” Phys. Rev. A, Vol. 83, 031803(R), 2011.
[2] T. Harayama, S. Sunada, K. Yoshimura, J. Muramatsu, K. Arai, A. Uchida, P. Davis, “Theory of fast nondeterministic physicalrandom-bit generation with chaotic lasers,” Phys. Rev. E, Vol. 85, 046215, 2012.

【連絡先】

新井 賢一 (Kenichi Arai)
メディア情報研究部 信号処理研究グループ
E-mail：arai.k(at)lab.ntt.co.jp

 左記の語彙獲得記録と、文章の長さ等のテキスト特徴に基づいて読みやすさを推定

ひらがなだけだと分割困難

PC【関連文献】

オープンハウス
2016

発達心理学

FPGA

物理乱数 Gbps ストリーミングシステム

26

類似探索

 テキストも画像も音声も扱える高い汎用性

AD変換器

目指す未来

でこんな絵本探しが可能に！

実現例

レーザ

カオス
レーザ

どこが凄い

言語と計算の科学

言語と計算の科学

ユーザ
プログラム

1Gbps以上で乱数ビット供給

鏡～興味・発達段階を考慮したグラフ索引型類似探索技術～

こどもの興味と発達段階に合った絵 複数種類の特徴を扱える汎用検索ア 絵本は、多様な物語が様々な語彙と本を見つけるための研究です。従来、 ルゴリズムを基に、文や絵の好みを 絵により表現されており、読み聞か書誌情報やキーワードによる検索が 統合できる基盤を開発しました。ま せ等のコミュニケーションによる教行われており、文章の内容と絵に関 た、こどもの語彙獲得記録と言語処 育効果が注目されています。こども
する特徴は有効に利用されていませ 理的知見を用い文の読みやすさを推 の興味や発達段階に合う絵本を、本んでした。また、対象年齢に関する 定する技術を開発しました。このよ 技術で検索し利用することにより、情報が不十分な絵本が多く、発達段 うに、複数研究分野の知見によりこ こどもの語彙獲得の促進と情操の育階に応じた検索が困難でした。
どもにピッタリの絵本を見つけます。 成などの効果が期待できます。

PC

乱数ビット列の蓄積「ピタリエ」でこの子にピッタリの絵本探し

どんな研究• 究極の安全性をもつ秘密分散• 高速な科学技術計算

高速不規則信号の生成
波形の例

Picture-book search with interdisciplinary approach

おひめさまになったきぶん【関連文献】[1] 服部正嗣, 藤田早苗, 青山一生, “テキストから得られる複数特徴量を融合する絵本類似探索法,” 人工知能学会第２９回全国大会発表論文集, 2E4-NFC-01b-5, 2015.

[2] 藤田早苗, 小林哲生, 南泰浩, 杉山弘晃, “幼児を対象としたテキストの対象年齢推定方法,” 認知科学. Vol. 22, No. 4, pp. 604-620, 2015.

【連絡先】

服部 正嗣 (Takashi Hattori) 協創情報研究部 知能創発環境研究グルー
プE-mail：hattori.takashi(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス
2016

27

Written and spoken language analysis and machine translation

1300

ニュースも会話も精読して翻訳します～書き言葉から話し言葉へ～自然言語解析と機械翻訳～

どんな研究

どこが凄い

目指す未来

外国語は日本語と語順が異なるもの 私たちは構文解析によって得られるが多く、機械翻訳を難しくしていま 各単語間の係り受けとその役割に応す。語順は文法で決まるため、文法 じて、翻訳先の言語の文法に合うよに基づいた構文解析が重要です。こ うに語順を並べ替える方式で翻訳精の研究は、ニュースのような書き言 度を向上させてきました。今回日本
葉だけでなく、話し言葉に対しても、 語の話し言葉についても学習データ
構文解析を利用して語順を外国語に を整備し、書き言葉と同じように精近づけるよう並べ替えて、翻訳しや 度よく構文解析、並べ替え、翻訳をすくするためのものです。
できるようにしました。

文を精読すればうまく訳せる！
彼は長い尻尾の
猫を見た。

[1,2]

-単語分かち書き-単語間の係り受けの関係と役割を求める-今回日本語話し言葉への対応を強化

精読（言語解析）

1400

こどもがいつどんな語を覚えるのかを教えます～語彙チェックリストによる幼児語彙発達データベースの作成～

どんな研究

日本語と外国語の間の双方向の機械
翻訳を、書き言葉・話し言葉とも高精度に行うことで、言語の壁を越えて情報収集、情報発信、コミュニ
ケーションを円滑にします。また，本技術を拡張し，音声認識と連携した効率的な音声翻訳の実現が見込めます。

技術のポイント① 言語解析

Creating child language development database by checklist method

どこが凄い

目指す未来

こどもがいつどんな語を習得するの0-3才のこどもがいる親にチェック
かは、データ取得の困難さのため、リストを回答してもらい、約1300名
大規模なデータベースが少なく、多のデータから約2700語の習得特性モ
くのことがわかっていませんでした。 デルを推定し、3才までに覚える語
本展示では、言語習得の仕組みを科をほぼ網羅するデータベース構築に学的に解明するため、0-3才のこど成功しました。また月齢と獲得割合
もがいつどんな語を言えるようになから該当語を表示するシステムも開るかを研究した成果を紹介します。
発しました。

本データベースを土台に考案した発達検査や言語訓練支援アプリを小児医療現場で実際に使ってもらっています。また教育コンテンツ作成支援
や絵本推薦システムの基盤技術としても大いに期待されています。こうした研究からエビデンスに基づく新
しい教育ICTを提案します。

データ収集

幼児語彙発達データベース

語彙チェックリストアプリを作成
0−3才までの1300名分の横断データ取得

約2700語の習得特性モデルをロジスティック関数で近似（学習用の解析正解データを整備）
対象語:

連体

一般的な方式（語順を総当たり）彼 は 長い連体尻尾

目的語 助動詞

の 猫 を

主語

言える

-翻訳先言語の文法に合わせて並べ替え

は 彼

目的語
連体
助動詞

見

た

猫

母親が回答

Q: 24ヶ月齢で40-50%の子が言える語は?

連体

教育・医療での活用

の 長い

尻尾

翻訳

技術のポイント③ 統計的機械翻訳

He saw a cat with a long tail.

-大量の対訳データから翻訳規則を学習-並べ替えがほぼ不要で簡単に解ける！

月齢
獲得割合
該当語

言語訓練支援アプリ（言語聴覚士用）

文末

疑問

文末

疑問

か ？

か ある

助動詞

他 の ご質問 は ございます でしょう

絵本の対象年齢推定に利用【小児医療】

話し言葉でも！
主語

主語
は小児医療現場で実証実験中

連体
他

の

質問

？

A:

敬語・疑問文・口語表現も解析

並べ替えと表現の簡略化
Are there any other questions ?

【関連文献】[1] T. Tanaka, M. Nagata, “Word-based Japanese typed dependency parsing with grammatical function analysis,” in Proc. ACL-IJCNLP,
2015[2] S. Takeno, M. Nagata, K. Yamamoto, “Empty category detection using path features and distributed case frames,” in Proc. EMNLP,
2015.
[3] S. Hoshino et al., “Discriminative preordering meets Kendall’s tau maximization,” in Proc. ACL-IJCNLP, 2015

【連絡先】

須藤 克仁 (Katsuhito Sudoh)
協創情報研究部 言語知能研究グループ
E-mail：sudoh.katsuhito(at)lab.ntt.co.jp
28

オープンハウス2016

さよなら

月齢と獲得割合から該当語を表示するシステムを提案-係り受け役割をもとに細かく語順を決定

絵本検索システム

連体

ばいばい

わかる

技術のポイント② 事前並べ替え [3]（日本語:SOV → 英語/中国語: SVO 等）

訳語は正しいが
語順に誤り

発話

理解

見 た

並べ替え

He is a long tailof cat saw.

2700

言語と計算の科学

言語と計算の科学

主語

語彙数推定

訓練語推薦

訓練動画提示

ポーン もしもしいっしょ

0-3才の初期語彙を網羅する貴重な発達データ

公開予定【関連文献】[1] 小林哲生, 奥村優子, 南泰浩, “語彙チェックリストアプリによる幼児語彙発達データ収集の試み,”電子情報通信学会技術研究報告,
vol. 115, no. 418, pp. 1-6., 2016.
[2] T. Kobayashi, Y. Minami, Y. Okumura, “Fluctuating development of common nouns and predicates in early lexical development:
evidence from analysis of large-sample vocabulary checklist data in Japanese children,” in Proc. ECDP, 2015.

【連絡先】

小林 哲生 (Tessei Kobayashi)
協創情報研究部 インタラクション対話研究グルー
プE-mail：kobayashi.tessei(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス201629

Encouraging speech dialogue using multiple robots

1500

ロボットが増えると話がはずむ～複数ロボットの協調動作による音声対話活性化～

どんな研究
現在の対話システムは、音声認識のエラーなどにより、不自然な応答をしてしまうことがあります。この不自然な応答が、ユーザとって対話シ
ステムを使いにくく感じる大きな要因となっています。本展示では、人と自然に楽しく対話できる雑談対話
システムに関する研究成果を紹介し
ます。

どこが凄い

ロボット１

 従来研究：１対１の対話

16

目指す未来

対話における人の認知特性に着目し， ロボットとの雑談を通して、人を不自然な応答でも複数のロボットを 様々な側面からサポートするシステ
協調動作させることで、ユーザがス ムの実現を目指しています。人と気トレスを感じにくくなることを発見 軽に雑談できるシステムは、人と情しました。また、この知見を利用す 報をつなぐ自然なインターフェース
ることで、音声認識エラーをはじめ として大いに期待されています。まとする様々なエラーに頑健な音声対 た、人自身のコミュニケーションス
話システムを実現しました。
キルの向上にも役立つと考えられます。

言語と計算の科学

・ユーザ自身と同程度の高い対話能力をロボットにも要求してしまう・ロボットが不自然な発話をした場合、ユーザがリカバリする必要がある→ ユーザに大きな負担、ストレス

ロボット２

Optical word recognition with CNN features and WFST decoding

飾り文字でも読み取れる～深層学習と系列デコーディングによる文字列認識～

どんな研究

どこが凄い

スマートフォンで撮影した街中の風景など、実環境の情景中に存在する文字を読み取ることは、その有用性が期待されながら、今なお困難な課題です。本研究は、デザインされた
飾り文字も含めて、情景中に存在する様々な書体の文字列を正確に読み取ることを目指しています。

目指す未来

同じ文字でも書体や撮影条件などに 文字を読み取ることで、コンピューより画像には大きな違いが生まれ、 タが効率的に情報を取得することや、認識が困難になります。これに対し、 ユーザにとって必要な情報を的確に
深層学習と、音声認識で有効性が示 提示することが可能になります。効されている系列の認識手法である
率的な画像探索や駅・店頭・市街地
WFST (重み付き有限状態トランス
での歩行者用ナビゲーション、車のデューサ) とを組み合わせる方法を 自動運転、画面の自動翻訳など、提案し高い認識精度を実現しました。 様々な応用の可能性が広がります。

文字列認識の流れ① ずらし窓を用いて各部分の「CNNスコア」
を計算

協調動作

② 系列として認識

you

入力画像

スコア行列

認識結果（単語） 本研究：複数ロボットとの対話
・ロボットが多数派のため，ロボットの対話能力が基準になる・ロボットが不自然な発話をしても，ロボット同士の対話に遷移することで対話を継続できる→ ストレス、負担を大幅軽減

明日は寒くなるみたいだから
コート着なきゃ音声認識エラー検出時の破綻回避

文字列をWFSTとして表現
WFST: Weighted Finite‐State Transducer

WFSTによる系列デコーディング
認識結果

食べ物だったら何が好き？

実験結果

蘭がスキー
（ラーメンが好きを誤認識）

辞書WFST

ふむふむ（誤認識を検知）

編集WFST

ロボットＡが相槌などで一旦発話を受け止め、ロボット
Ｂが後続発話を行うことで、多少逸脱した発話になってもユーザの違和感が軽減される

僕は焼き肉が好きだよ！
（ロボット同士の対話に移行）認識した発話が、対話の流れから逸脱した内容であった場合、音声認識の失敗と判断し、ロボット同士の対話に移行して対話破綻を回避する【関連文献】[1] H. Sugiyama, T. Meguro, R. Higashinaka, Y. Yasuhiro, “Open-domain utterance generation for conversational dialogue systems using
Web-scale dependency structures,” in Proc. the 14th annual SIGdial Meeting on Discourse and Dialogue (SIGDIAL), pp. 334-338, 2013.
[2] 杉山弘晃, 目黒豊美, 東中竜一郎, “対話システムのパーソナリティを問う質問の大規模な収集と分析,” 人工知能学会論文誌, Vol. 31,
No. 1, pp. 1-9, 2016.

【連絡先】

杉山 弘晃 (Hiroaki Sugiyama)
協創情報研究部 インタラクション対話研究グルー
プE-mail：sugiyama.hiroaki(at)lab.ntt.co.jp
30

オープンハウス2016

画像データセットを用いた単語認識精度の評価

DatasetICDAR2003(50)

ICDAR2003
(860)

SVT‐
WORD
(50)

Jaderberg et al.
[ECCV 2014]

96.2

91.5

86.1

Proposed

96.9

91.8

93.4

(辞書の単語数)

ふむふむ
今年のコートの流行は
チェスターコートだよ

メディアの科学

話題連続性に対する要求の低減

文字認識のCNNモデル
CNN: Convolutional Neural Network

トークンWFST
CNNラベルとスコア

i ∶ 0.6
1 : 0.02

y: 0.8o: 0.6
0: 0.2

u: 0.5v: 0.1

MethodICDAR：Intl. Conf. on Document Analysis and Recognition Dataset (画像860枚)
SVT-WORD：Street View Text Dataset (画像647枚)【関連文献】[1] X. Liu, T. Kawanishi, X. Wu, K. Kashino, “Scene text recognition with high performance CNN classifier and efficient word inference,” inProc. International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2016.

【連絡先】

劉 新豪 (Xinhao LIU)
メディア情報研究部 メディア認識研究グループ
E-mail：liu.xinhao(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス
2016

31

Prosody conversion with generative voice F0 contour model

1700

声の抑揚が別人に変わる～基本周波数パターン生成過程モデルに基づく韻律変換～

どんな研究

どこが凄い

目指す未来

音声は抑揚（声の高さの変化）とリ
ズムのつけ方によって大きく異なる印象の話し方になります。本展示では、ある話者と別の話者の抑揚・リズムを「混ぜる」ことによって、本人の声色は変えずに話し方だけを変えることができる高品質音声変換技術を紹介します。

声の高さに相当する基本周波数(F0)パターンは声帯に張力を与える甲状軟骨の運動によって生み出されています。本技術では、二つのF0パターンの単純な伸縮や混合ではなく、甲状軟骨に加わる力そのものを合成して音声を生成するので、変換音声の自然性がいつも保たれる点がポイン
トです。

映画やアニメの俳優・声優の話し方を自分好みに変換したり、喉頭摘出者の無喉頭音声に抑揚を付与したり、非母語話者の音声の抑揚を母語話者
風に付け替えたりできる音声処理技
術への応用が期待されます。プレゼンの練習や語学の学習支援としても利用することができます。

周波数
フレーズ・
アクセント強度SPACE法※

どこが凄い

目指す未来

美術品の実物を直に鑑賞する際には、 赤外画像の撮影により消えかかった 画像入力における波長方向（色）の作品保護を目的とした展示方法の制 線画や下絵の可視化を実現しました。 ダイナミックレンジ拡大と高分解能
限に加え、人間の目の性能が制約と 画像の解像度も0.1mm/pixel以上と化、および画像処理による情報抽出
なり、様々な情報が知覚できない状 超高精細です。被写体の正確な色再 技術が、肉眼では識別できない光学態にあります。本技術による被写体 現、実際の展示環境とは異なる照明 的な特性の可視化を実現する鍵となの撮影により、肉眼による実物鑑賞 下での色の見えの再現（照明環境の ります。これらの技術は文化財のデでは得られない情報を記録し、ソフ 変更）も可能です。さらに従来は手 ジタルアーカイブに加え、医療分野
トウェア上での処理により新たな知 間が掛かったこれらの画像同士の比 や工業製品等の非破壊検査への応用
識を得ることを目的としています。 較を、簡易な方法で実現しました。 が期待されます。

再現画像

高精細マルチバンドカメラ「赤外カットフィルタ」「6バンド撮影用フィルタ」「赤外透過フィルタ」
を組み合わせ、合計3枚の画像を撮影

デジタルカメラバック（赤外カットフィルタ無し）

話者Bの音声甲状軟骨の回転・並進方向に加わる力を推定 実物よりも明るく高精細な画像
 可視光と赤外の画像間でずれが少ない（同じセンサで等しい画角にて撮影）

大判カメラ「誓願寺門前図屏風」（京都文化博物館蔵）

SPACE法（赤外画像は940nmの赤外フィルタを使用）

時間
メディアの科学

利用イメージ：美術館での展示
甲状軟骨に加わる力を合成する

声の個人性を保ったまま他人の抑揚を適度に取り入れられる
例えばプレゼンのうまい人の話し方やネイティブのような抑揚になった自分の声を聞くことで、話し方のトレーニングができる

話者Aの音声を話者Bの抑揚で

時間※SPACE法
Statistical Phrase/Accent Command Estimation• 音声F0パターンは甲状軟骨の運動パラメータにより記述可能• SPACE法はこの逆推定を高速・高精度に行う手法【関連文献】[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] H. Fujisaki, O. Fujimura, Ed., “A note on the physiological and physical basis for the phrase and accent components in the voice
fundamental frequency contour,” in Vocal Physiology: Voice Production, Mechanisms and Functions. New York, NY, USA: Raven, 1988.

【連絡先】

亀岡 弘和 (Hirokazu Kameoka)
メディア情報研究部 メディア認識研究グルー
プE-mail：kameoka.hirokazu(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス2016

画像探索技術との組み合わせ時間

タブレット（スマートホン）のカメラで実物 or レプリカを撮影し、被写体を特定

感度

メディアの科学

回転
並進

周波数

～高精細マルチバンド画像撮影による美術品への情報付加～

カラー画像（左）と赤外画像（右）比較の例

声帯

32

18
00

実物鑑賞では得られない発見を得る

どんな研究

話者Aの音声基本周波数(F0)パターン

Adding information to art using high-definition multiband image

画像探索サーバ④高精細色再現
画像の表示
380

430

480

530

580

630

680

730

タブレット
（スマートフォン）780

波長[nm]

カメラの分光感度特性（可視光6バンド）
高精細色再現画像DB

屏風レプリカ

画像認識により被写体を特定し、あらかじめ撮影した高精細画像を表示するため、カメラ、センサ等の常備が不要【関連文献】[1] M. Tsuchida, K. Yano, and H. Tanaka, “Development of a high-definition and multispectral image capturing system for digital archivingof early modern tapestries of Kyoto Gion Festival,” in Proc. ICPR2010, pp. 2828-2831, 2010[2] 土田勝, “市販のデジタルカメラを用いたマルチスペクトル画像撮影システム（特集：更なる進展が期待されるマルチスペクトル技術）,” 映像情報メディア学会誌, Vol. 68, No. 04, pp. 286(32) - 290(35), 2014

【連絡先】

土田 勝 (Masaru Tsuchida)
メディア情報研究部 メディア認識研究グルー
プE-mail：tsuchida.masaru(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス
201633

Advances in distant speech recognition technologies

1900

こんなにガヤガヤした場所でも聞き取ります～遠隔発話音声認識における雑音除去・深層学習技術の最前線～

20

Low-bit-rate speech coding EVS and lossless audio coding ALS

高圧縮符号化で携帯電話も放送も更に高音質に～低ビットレート符号化ＥＶＳと音響ロスレス符号化ＡＬＳ～

どんな研究

どこが凄い

目指す未来

どんな研究

どこが凄い

目指す未来

音声認識技術は近年飛躍的に向上していますが、展示会場のような騒がしい場所で口元から離れたマイクを使う場合、雑音や残響の影響を大きく受け、未だに音声認識は難しいという課題があります。この展示では、騒がしい環境でも精度のよい音
声認識を実現するための基盤技術を紹介します。

音声認識性能を劣化させる雑音や残響を、音声を歪ませることなく低減する技術や、雑音の影響を受けても精緻に音声をモデル化するディープ
ラーニング音声認識技術を開発しました。これらの技術で、公共エリア
雑音下でのモバイル音声認識国際技術評価(CHiME-3)で、世界1位の音声認識精度を達成しました。

カフェや空港などの公共エリアでの音声インタフェースや、オフィスや家庭のリビングなどでの会話認識な
ど、騒がしい所で多くの人が話す場
面でも快適に動作する音声認識が実現できます。これは、スマホの音声
エージェントやコミュニケーション
ロボットの利用シーンの拡大に大きく貢献すると期待されています。

音声や音響信号を目的にあった条件（ビットレートや遅延）で最高の品質を維持して伝送符号に変換する（符号化する）技術の研究です。携
帯電話や放送は、貴重な電波を多くのユーザーで共有する必要があり国際的な相互接続も保証するため国際標準化が必要です。私たちは標準化にも力を入れて取り組んでいます。

世界のトップレベルの品質、性能を達成しています。携帯電話ではほぼ目の前の肉声に近い音声、放送ではスタジオの原音をそのまま伝えることができるようになります。また，
本技術は2種類の国際標準規格にそれぞれ準拠しています。これらの国際標準規格の制定にもＮＴＴ研究所
は大きく貢献しました。

本技術は近い将来の日本の携帯電話（VoLTE)の音声通話サービス、衛星放送やIPTVの高音質サービスに利用されることが既に見込まれています。研究所は円滑なサービス導入を支援しつつ、さらなる高品質化をおこない，快適な通信環境を実現することを目指します．

音声認識の利用シーンの拡大へ

世界トップ性能を達成

携帯電話(VoLTE*)用 3GPP EVS**

騒がしい公共エリアで（道案内、店頭案内など）

公共エリア雑音下での音声認識(CHiME-3)• 低ビットレート• 低遅延• 全帯域対応 (最大48kHzサンプリングレート）

1位
2位
3位
4位
5位

NTT

66.6

屋内で
（家電操作、会議録作成など）

60

94.2
90.9
89.4
88.7
88.3

固定電話
3G携帯電話狭帯域

標準的な
ディープラーニング音声認識

70
80
90
音声認識率(%)

広帯域

次世代のVoLTE、
音楽サービス

近い将来のVoLTE
超広帯域
FB

全帯域

0

100

技術の特徴

VoLTE

• 現在のVoLTEと相互接続可能• 背景雑音時や音楽でも高品質

50 3003,400
携帯電話の音声帯域*

8,000

16,00020,000

周波数(Hz)

VoLTE (Voice over Long Term Evolution)** 3GPP EVS (3rd Generation Partnership Project Enhanced Voice Services)

収録音声

ディープ
ラーニング
音声認識

音声認識結果（複数マイク）• 収録音声に含まれる音声をひずませる
ことなく、雑音や残響の音量を低減• 後段のディープラーニング音声認識に好適な強調音声を生成

放送用 MPEG-4 ALS*
• 情報が欠損しない（ロスレス）圧縮符号化• 4K/8K放送と同期した高音質サービス（24ビット振幅、48kHzサンプリングレート）
映像符号化
MPEG-H HEVC/H.265• 雑音に影響を受けた音声も精緻にモデル化（Network-in-Networkに基づく多層畳
み込みニューラルネット音響モデル）• 長い文脈を考慮したより正確な音声認識（再帰的ニューラルネット言語モデル）

メディアの科学

メディアの科学

ひずみなし
音声強調

4K テレビ

音響符号化 MPEG-4 ALS

多重化ストリーム MPEG-DASH

Set-top box(映像音声復号チップ)

Video on Demand サービス例* MPEG-4 ALS (Moving picture Experts Group

24 bit D/A 変換
ステレオアンプ

Audio Lossless coding)【関連文献】[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, 2015.
[2] S. Araki, M. Okada, T. Higuchi, A. Ogawa, T. Nakatani, “Spatial correlation model based observation vector clustering and MVDR
beamforming for meeting recognition,” in Proc. ICASSP2016, 2016.

【連絡先】

荒木 章子 (Shoko Araki), 木下 慶介 (Keisuke Kinoshita) メディア情報研究部 信号処理研究
グループ
E-mail：{araki.shoko, kinoshita.k}(at)lab.ntt.co.jp
34

オープンハウス
2016【関連文献】[1] 守谷健弘, “音声音響符号化技術と3GPPでの標準化,” NTT技術ジャーナル, Vol.27, No.4, pp. 33-36, 2015.
[2] 鎌本優, 守谷健弘, 原田登, Csaba Kos, “ロスレス・オーディオ符号化MPEG-4 ALS の高性能化,” NTT技術ジャーナル, Vol.20, No.2,
pp.11-18, 2008.
[3] 原田登, 守谷健弘, 鎌本優, “MPEG-4 ALS の性能・応用と関連する標準化活動,” NTT技術ジャーナル, Vol.20, No.2, pp.19-25, 2008.

【連絡先】

守谷 健弘 (Takehiro Moriya), 鎌本 優 (Yutaka Kamamoto)E-mail：{moriya.takehiro, kamamoto.yutaka}(at)lab.ntt.co.jp

守谷特別研究室

オープンハウス
2016

35

21
00

Automatic projection of motion impression using image search

変幻灯2.0 : 光をあてると踊り出す○○○○abcdefe～画像検索を用いた動き情報の自動投影～

Material editing that makes object surfaces look wet

2200

乾いた風景を雨上がりに～物体表面を濡れているように見せる質感編集技術～

どんな研究

どこが凄い

目指す未来

どんな研究

どこが凄い

目指す未来

対象に新しい印象を与える手法として、
プロジェクタを使って対象に映像を投影する「プロジェクションマッピング」が有効です。変幻灯は、プロジェクションマ
ッピングと錯覚を組み合わせ、身の回りのものに様々な動きの印象を与える技術です。

対象物に映像を上書きする既存のプ
ロジェクションマッピングと異なり、僅かな明暗の模様を投影するだ
けで対象そのものが動きだすような印象を生み出すことができます。さらに画像検索の技術と組み合わせることで、身の回りの対象を認識して、それに合った動きを即座に投影できるようになりました。

CGやアニメのような印象的な動きの情報は、これまで画面の中にしか存在し得ないものでした。変幻灯の技術を用いると、店頭の商品パッケー
ジや部屋のインテリア等、身の回りに溢れるあらゆる物に動きがつけられます。変幻灯は現実世界と仮想世
界がシームレスにつながる未来を構成する要素技術となるでしょう。

ものの質感を人間がどう認識しているかはよくわかっていません。ものの質感は雨に濡れたりすることで変化します。本研究では、湿り具合のようなものの質感の状態変化を推定する人間の知覚の方略を明らかにしました。さらに、この知見を応用して、映像の見かけのウェット感を操作する技術を開発しました。

光の物理学と人間科学の知見を融合することで、ものの湿り具合を認識する際に人間が利用する明るさと色に関する画像特徴を特定しました。
さらに、湿り具合の認識のように複雑な質感の認識は、映像に含まれる色の情報量の大きさに依存して行われるという知覚情報処理の新たな原理を発見しました。

ものの湿り具合のように複雑な質感をCG再現するためには現在とてもた
くさんの計算量を必要とします。また、ものの複雑な質感を画像から認識するためには、ものの形や照明環
境の情報を詳細に知る必要があります。人間の脳のしくみを利用することで、未来には簡便で高速に質感編
集・質感認識が可能になります。

ウェット変換: 見かけのウェット感を上げる画像処理

出力明るさ

操作1: 画像の明るさを変調します。元画像の中で明るい部分を明るいままに、暗い部分をより暗くします。
操作2: 元画像に含まれる全ての色の鮮やかさを強調します。

出力鮮やかさ

入力明るさ

入力鮮やかさ

元画像

変換画像

光学的な要因メディアの科学

メディアの科学

ウェット変換によって風景がなぜ濡れて見える？
認知情報処理的な要因
色数の多い画像に対する適用例

入射光

色数の少ない画像に対する適用例

水素材

 物理的にものが濡れた場合、水と素材との間で生じる光の多重反射によって光は暗く鮮やかになります。さらに、ものの表面を水が覆うことでハイライトが生じやすくなります。これらの色・明るさ特徴をウェット変換が定性的に捉えているために濡れて見えます。
【関連文献】[1] T. Kawabe, T. Fukiage, M. Sawayama, S. Nishida, “Deformation lamps: a projection technique to make a static object dynamic,” ACM
Transaction on Applied Perception, 13(2), Article No. 10, 2016.
[2] T. Kawabe, M. Sawayama, S. Nishida, “Deformation lamps: a projection technique to make a static picture dynamic,” in Proc.
SIGGRAPH ‘15 Emerging Technologies, Article No. 8, 2015.

【連絡先】

吹上 大樹 (Taiki Fukiage)
人間情報研究部 感覚表現研究グループ
E-mail：fukiage.taiki(at)lab.ntt.co.jp
36

オープンハウス2016 色数が少ない画像より、多い画像のほうがウェット変換の効
果は高くなります。
 ウェット変換が生む画像特徴はものが濡れる場合以外でも起こりますが、さまざまな表面に同時にその特徴が現れると湿りが原因である可能性が高まります。

【関連文献】[1] 澤山 正貴, 西田 眞也, “表面画像の湿り度知覚における色・輝度処理の相互作用,” 日本視覚学会2015年冬季大会, Vision, Vol. 27(1),p 46, 2015.
[2] M. Sawayama, S. Nishida, “Visual perception of surface wetness,’’ in Proc. 15th Annual Meeting of Vision Sciences Society, Journalof vision, Vol. 15(12), p 937, 2015.

【連絡先】

澤山 正貴 (Masataka Sawayama)
人間情報研究部 感覚表現研究グ
ループE-mail：sawayama.masataka(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス
201637英語講演の聴講中に、認知的負荷に 音声認識技術や機械翻訳技術といっ
よってワーキングメモリ不足に陥る た最先端の情報処理技術を実際に人ことが、非母語者の英語理解を阻害 間が使い易い形で提供する方法を構する大きな要因です。そこで音声認 築し、より人に優しいICT技術の実
識技術や機械翻訳技術の力を活用し 現を目指しています。また、母語者
た非母語者のワーキングメモリを拡 と非母語者の自然な協力関係でコ張するシステムをデザインしました。 ミュニケーションの壁を減らすため
これにより、聴講内容をより深く理 のデザインを実現し、言語の壁が解解し易くなりました。
消された未来を目指します。

どんな研究

どこが凄い

目指す未来

１才半ごろ、日本語児は英語児に比べて発話できる語彙数が非常に少ないのですが、新しい語の学習は早期から正確にできる能力を身につけていることがわかってきました。言語間の違いに注目しながら、親の発話
スタイルなどのインタラクション解析を行うことで、言語習得メカニズ
ムの解明を目指しています。

母親の発話スタイルを解析すると、日本の親は英語の親に比べて育児語などの使用により、多様な語を使用する傾向が強いことがわかってきました。こうした物体や動作に対する一貫性の低い発話スタイルが、こどもの語の獲得や定着に影響を与え、発話できる語彙数の少なさと強く関連している可能性が示唆されます。

こどもの語彙獲得に与える親の発話
スタイルの影響が明らかになれば、
コミュニケーション能力の発達を支援する効果的な方法を導き出すことが可能です。こうした方法を、ペア
レント・トレーニングなどに応用することにより、育児や教育をサポートするコミュニケーション環境の指針を提案していきます。

■ 発話できる語彙数

英語講演者

要素技術

講演聴講支援(App)
発話音声

発話音声

機械翻訳

日本語
英語

日本語児は
語彙数少

英語講演者の発話をリアルタイムで書き起こす↓
聞き取れなかった
箇所を確認

自動辞書引きエリア

日本語でも記録可能

ユーザの英語レベルに合わせた単語の翻訳を表示

differential equations
微分方程式

英語
英語児

日本語児は語の意味推定が正確なのに発話できる語彙数が少ないのはなぜ？
■ 親の発話スタイル
・日英の20ヶ月齢の母親がこどもに動画の内容を説明
・母親の発話を書き起こし、普通名詞と動作動詞に分類し解析

あっ、犬さん!
モグモグしてる。
わんちゃん、
食べてはるな。

日本の親は
多様な語
を使用

2
動
画
あ 1.5
た
り 1
の
タ
0.5
イ
プ
数 0

＊

日本語
英語
＊

一般名詞

コミュニケーションと人間の科学

コミュニケーションと人間の科学

音声認識結果をタッチすることによって低コスト
で記録

動作動詞

↓

日英比較から親の発話スタイルとこどもの語彙獲得が関連わからない言葉を理解【関連文献】[1] N. Yamashita, T. Ishida, “Effects of machine translation on collaborative work,” in Proc. CSCW'06, pp. 515-524, 2006.
[2] N. Yamashita, A. Echenique, T. Ishida, A. Hautsaari, “Lost in transmittance: How transmission lag enhances and deteriorates
multilingual collaboration,” in Proc. CSCW'13, pp. 923-934, 2013.
[3] G. Gao, N. Yamashita, A. Hautasaari, S. Fussell, “Improving multilingual collaboration by displaying how non-native speakers use
automated transcripts and bilingual dictionaries,” in Proc. CHI'15, pp. 3463-3472, Honorable Mention Award, 2015.

【連絡先】

山下 直美 (Naomi Yamashita)
協創情報研究部 インタラクション対話研究グルー
プE-mail：yamashita.naomi(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス
2016

日本語
日本語児

＊: 有意差有り

メモエリア

38

日本語児は
語の意味推定が正確

音声認識結果エリア

日本語聴衆

外部ワーキングメモリに対する入出力が容易

0

動作入替

月齢

クライアント・アプリ

物体
(青い物)

5
物体入替

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

秒

ベースライン

0

＊
＊

注 20
視
15
時
間 10
おもちゃを
セタしてるよ

動作
(倒す)

＊

25

物体
(赤い物)

（ ）

回答

要求

開発したタブレットのアプリ

翻訳結果

↓

動作
(乗る)

動作入替

平
均 100
語
彙
数
50
語

物体入替

文字列

動詞を動作 動詞を動作と物体にマッピングにマッピング

おもちゃをモケしてるよベースライン

150

翻訳結果

データ
ベース

・初めて聞く新奇な動詞を提示した時、物体でなく動作にマッピングできるかを、注視反応を指標として判定(20ヶ月児)

（ ）

認識結果
機械翻訳クライアント

認識結果

・親による語彙チェックリストに基づき、英語児と日本語児の語彙数を比較

音声認識

音声認識クライアント

多言語音声
会議支援

■ 語の学習action

英語非母語者は、例えば英語講演の聴講中、大きな認知的負担を強いられています。情報技術の利用は非母語者支援に有用ですが、単純に使うだけでは負担を増大させ、英語理解を阻害する場合すらあります。本展
示では、非母語者の認知的負荷を軽減する情報技術の効果的な支援方法について紹介します。

目指す未来

object

どこが凄い～言語間比較で見えてきた親の発話とこどもの語彙獲得の関係～

baseline

どんな研究

24
00

action～音声認識と機械翻訳による非母語者にやさしい支援～

ことばの発達、日本語と英語で何が違う？

object

英語は苦手？ でもだいじょうぶ

A cross-linguistic study of parental input and word acquisition

baseline

23
00

Assistive technology for non-native speakers【関連文献】[1] Y. Okumura, Y. Oshima-Takane, T. Kobayashi, M. Ma, Y. Kayama, “Japanese children comprehend null object sentences earlier thanpronominal object sentences,” in Proc. ICIS, 2016.
[2] Y. Oshima-Takane, T. Kobayashi, “Learning novel transitive verbs in Japanese-, French- and English-speaking infants: a crosslinguistic study,” in Proc. IASCL, 2014.
[3] T. Kobayashi, Y. Oshima-Takane, “How mothers describe dynamic action events to 20-month-old-childreb,” in Proc. ICP, 2016.

【連絡先】

奥村 優子 (Yuko Okumura)
協創情報研究部 インタラクション対話研究グループ
E-mail：okumura.yuko(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス
2016

39

25

Social telepresence with eye-contact using kinetic avatars

離れていても目と目を合わせて会話が出来ます～キネティックアバタを用いた視線を交わせるテレプレゼンス～

Coding of amplitude modulation in the inner ear

2600

分かってきた耳の繊細な働き～内耳における振幅変調ー周波数変調変換システム～

どんな研究

どこが凄い

目指す未来

どんな研究

どこが凄い

目指す未来

長年、テレビ会議では、対面状況とは異なり、会話相手と視線が合わず
コミュニケーションをとりづらいという課題がありました｡この展示では、より自然な遠隔コミュニケー
ションの原理・方式を探るため、従来の会話場再構成システムをリアルタイム化・双方向化した新しい実験
システムMMSpaceを紹介します｡

頭部ジェスチャなどの非言語行動をより明確に伝達するため、人の頭部と連動して動くディスプレイ（キネティックアバタ）を用いて、複数人−対−複数人の遠隔双方向・対称型の会話場を構成し、さらにアイコンタ
クト機構を組み込むことで、対面状況に近い自然な会話ができるようになりました｡

将来的には、遠隔にいる人があたかもその場にいるかのように自然なコ
ミュニケーションができる通信環境の実現が期待されます。また、より人と人との共感を醸成するよう、コ
ミュニケーションスキル向上を促す
ツール、システムの開発にもつながると期待されます｡

耳、は音を増幅するアンプのような役割を果たしています。私たちは、耳から出てくる音（耳音響放射）を使って、そのアンプの特性を調べてきました。本展示では、従来信じられてきた耳の特性を覆し「耳のアンプは、音を単純に増幅するだけではない」という新たに発見した耳の特性を紹介します。

耳は、音の強さの情報を神経発火のタイミングの情報に変換して、脳に伝達することが分かりました。これまで、音の強さは神経発火の反応強度の情報として脳に伝達されていると信じられてきました。本研究の結果は、どのように音の大きさを知覚するか？という疑問に新しい知見をもたらします。

本研究の成果は、加齢などで耳の機能が低下した場合に、どのような聞
こえの困難が生じるのかを解明することに繋がります。さらに、人工内
耳や補聴器の性能向上などの工学的な分野にも波及効果が期待されています。

【特徴1】複数人−対−複数人の遠隔会話を対象とし、地点間で人物の位置関係を保つようにアバタを配置し、遠隔地の人の顔を表示することで、対面状況に近い形で，離れた人とも自然に会話が出来ます。
地点Ａ

地点Ｂ

鼓膜から
の振動

内耳

基底膜：音が入ると振動。その振動情報は神経発火情報へ変換され、脳へ運ばれる。

鼓膜
引き
伸ばす

刺激音

耳音響放射
＝内耳からの反射音

耳音響放射として鼓膜から放射反射波

これを測定[従来の考え方] 音の強さの変化は、神経発火の反応強度の変化として脳に伝達される[本研究] 音の強さの変化は、神経発火のタイミングの変化としても脳に伝達されるパネルの動きのあり・なしを比較した結果、動きがある場合の方が人物の頭の動きと連動して、パネルの姿勢や位置が即座に変わります｡（前後左右の移動、首振り、頷きが表現可能）背後から見たアバタの機構測定した耳音響放射(基底膜振動に相当）

話し手
のアバタ

話し手のアバタが受け手に対して顔を向けます
受け手

それに応答して、受け手が話し手のアバタを見返すことで、両者のアバタを介した擬似的なアイコンタクトが成立します【関連文献】[1] K. Otsuka, “MMSpace: Kinetically-augmented telepresence for small group-to-group conversations,” in Proc. IEEE Virtual Reality 2016
(VR2016), pp. 19-28, March, 2016

【連絡先】

大塚 和弘 (Kazuhiro Otsuka) 人間情報研究部 感覚共鳴研究グルー
プE-mail：otsuka.kazuhiro(at)lab.ntt.co.jp
40

オープンハウス
2016

周波数分析

従来の考え方
振幅が変化すると、基底膜振動の大きさが変化

時間[ms]

周波数変化

神経発火の反応強度が変化

分かったこと周波数 刺激音は一定周波数なのに、変調 基底膜振動の周波数が変化

時間[ms]

コミュニケーションと人間の科学

コミュニケーションと人間の科学

話し手が受け手のアバタに向かって
話し掛けます
受け手
のアバタ
話し手

③
②

ヒルベルト変換

時間 [ms]【特徴3】アバタを介した擬似的なアイコンタクト−相手の目を見て会話ができます
①

振幅変化

振幅変調音
(周波数は一定で、音の強さのみ変化)

より相手の反応が分かりやすいですより相手に伝わった気がしますより相手の視線や表情、ジェスチャが分かりやすいですよりアイコンタクトしたと感じますより相手が近くにいるように感じます

地点Ａ 地点Ｂ

測定した耳音響放射

振幅 [mPa]

半透明のパネルへの投影により、相手の顔が浮かび上がります刺激音

振幅 [mPa]【特徴2】高機動（高精度、低遅延、静音）キネティックアバタ（人の頭と連動して動くディスプレイ）により、非言語コミュニケーションが促進されます

周波数[Hz]

対面状況での複数人会話の場の再現を目指す

神経発火のタイミングも変化

音の強さの変化は、神経発火のタイミングの変化としても脳に伝達されます。知覚実験の結果から、その情報が音の大きさの知覚に貢献していることが分かりました。
【関連文献】[1] 大塚翔, 古川茂人, “聴覚末梢における振幅変調信号の位相変調による表現: 耳音響放射を用いた検討,” 日本音響学会 秋季研究発表会講演論文集, 2015.

[2] 大塚翔, 古川茂人, “Conversion of amplitude modulation to phase modulation on the basilar membrane revealed by otoacoustic
emission measurements,” 日本音響学会 聴覚研究会資料, 2015.

【連絡先】

大塚 翔 (Sho Otsuka)
人間情報研究部 感覚共鳴研究グループ
E-mail：otsuka.s(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス201641

Evolution and application of “Buru-Navi”

2700

手も心もひかれるモバイルガジェット～牽引力錯覚装置「ぶるなび」の進化と応用～

Sports performance improvement system based on brain science

28
00「スポーツで勝てる脳」をつくる～脳科学に基づくスポーツ強化システム～

どんな研究

どこが凄い

目指す未来

どんな研究

どこが凄い

目指す未来

外から引っ張っていないのに引っ張られた感覚を生ずる「ぶるなび」錯覚装置を、把持（はじ）部の表面形
状や制御方式を工夫したり、無線化することで、さらに進化させました。これにより、 ゲームなどの力
ディスプレイや簡易ナビゲーションなど、様々な応用形態が可能になりました。

非対称振動によって生ずる牽引感覚
を分析・研究し、表面形状や振動方法を工夫して、牽引感覚を向上させることに成功しました。また，刺激最適化を行うため、製造メーカとアクチュエータの共同開発を行っています。

現在のコミュニケーションインター
フェースは、音と映像がほとんどです。触覚や力覚情報を人がどのように知覚しているかを解明することにより、音・映像に加え、幅広い触力
覚情報を表現する端末装置の開発につなげ、より豊かな情報伝達を実現することを目指しています。

スポーツには心技体が大切と言われます。勝負に勝つには、強い体だけ
でなく、体を最適に操る技と、精神状態を自在に調節する心が伴わなけ
ればなりません。私たちは従来の研究では重視されてこなかった心と技の問題に着目し、新たなスポーツ上達支援法の開発に取り組んでいます。

勝負には潜在的（自覚できない）脳活動による自動的な動作や意思決定が強く影響します。プレイ中の生体情報を包括的に収集し、抽出したエッセンスに基づき脳を最適な状態へと導くため、ウェアラブルセン
サ、機械学習、五感フィードバックなどの技術の活用法を探求しています。

センサを備えた服を着るだけで、自動的に心身状態がモニタされ、最適なフィードバックによる潜在的で直感的な指導が受けられる、といった
パーソナルコーチの実現を目指しています。子供から高齢者まで、誰もが自分に適した体の使い方を自然と身に付けられるようになります。

ぶるなび

従来からのスポーツ科学体

スポーツパフォーマンスの３要因

強い身体（筋力、心肺機能、傷害予防）技

心巧みな協調動作

最適なメンタル（ゾーン）

正確な状況把握（知覚）

相手との駆引き筋活動パターン解析

脳の情報処理の問題

運動情報の可聴化

カギは運動連鎖プロ

バーチャル魚釣り

腕タブレットやＶＲゲームで実現する魚釣りでの，生き生きとした魚の「引き」を再現

体幹
足

周波数

“Body-Mind Reading & Feedback”
勝つためのエッセンス（コツ、一流選手の特性）を解読し、脳を調整するようフィードバックする

効率的

歩行ナビゲーション

時間

手を引く歩行誘導の実現

ぶるなび

アマ

振幅
楽器演奏の練習のように…

心拍→メンタル推定

 リアリティ＆無拘束センシング

運動強度

任意の方位へのダイナミックな力覚生成

感覚感度を増す接触部形状【関連文献】[1] 五味裕章, 雨宮智浩, 高椋慎也, 伊藤翔, “力覚呈示ガジェットの研究開発: 指でつまむと引っ張られる装置「ぶるなび３」,” 画像ラボ,
vol. 26(7), pp 41-44: 日本工業出版. 2015[2] T. Teshima, S. Takamuku, T. Amemiya, H. Gomi, “Light touch on pillar array surface greatly improves directional perception inducedby asymmetric vibration,” in Proc. ASIA SIGGRAPH workshop on haptic media and contents design, 2015

【連絡先】

五味 裕章 (Hiroaki Gomi)
人間情報研究部 感覚運動研究グループ
E-mail：burunavi3(at)lab.ntt.co.jp
42

オープンハウス2016 自動データ取得 → ビッグデータ解析 →五感の特性をふまえたフィードバック 現場導入のモデルへ

本研究の一部は、国立研究開発法人科学技術振興機構(JST) CREST の支援によって行われています。

コミュニケーションと人間の科学

コミュニケーションと人間の科学

練習中

バーチャル犬の散歩

周波数

心拍数

試合中

時間

http://sports-brain.ilab.ntt.co.jp/【関連文献】[1] T. Kimura, T. Mochida, T. Ijiri, M. Kashino, “Body-mind sonification to improve player’s actions in sports,” NTT Technical Review, Vol.
14, No. 1, 2016.
[2] 柏野牧夫, 持田岳美, 井尻哲也, 木村聡貴, “ウェアラブルセンサを用いたスポーツ中の心身状態の解読と調整 -潜在脳機能に基づくス
ポーツ上達支援を目指して-,” バイオメカニクス研究, Vol. 19, No. 4, 2016.

【連絡先】

持田 岳美 (Takemi Mochida)
人間情報研究部 感覚運動研究グループ
E-mail：mochida.takemi(at)lab.ntt.co.jp
オープンハウス
201643How tracking technologies support caregiving at home

2900

「見守る」と「見守られる」をつなぎます～介護者記録用Webアプリ「みまもメイト」の開発と評価～

どんな研究

どこが凄い

目指す未来

うつ病の早期改善には、良好な家庭環境が重要です。そのためには、家族介護者がうつ病患者の言動に上手く対処できる必要があります。本研
究では、家族介護者の介護活動を支援する記録用アプリを開発し、2週間のホームユースを通して、その有効性を確認しました。

情報分野におけるヘルスケアに関する研究の大半は患者の治療や介護を効果的に行う方法に焦点を当て，家庭内環境の改善を目指したものは殆ど存在しません。本研究は、家族介
護者に働きかけることによって家庭内環境の改善を実現しました。

家族介護者がうつ病患者との適切な接し方を見出すことにより、家族介
護者とうつ病患者の人間関係が改善
し、家庭内環境が良くなります。これは、うつ病患者の症状緩和にもつながります。社会的な波及効果としては、自殺率の低下や生産活動の拡大が期待されます。

・家族介護者が、全ての項目を記入■ みまもメイトの開発「みまもメイト」の記録エリアと振り返りエリア

BEFORE

家族
介護者

患者
病気

妻の外出時に泣きそうなメールに対してメールのキャッチ
ボールができたこと。

メールが届いたことに気づくのが遅かったこと。

泣きそうなメールの時にはメールのキャッチボールだけでなく電話で声を届けることも大切。

家族介護者は、病気や薬に起因する患者の想定外の言動に困惑しどう対応してよいかわからない「患者の気分・言動」の記録
・選択回答方式

病気

コミュニケーションと人間の科学

患者

みまもメイト家族
介護者■ ホームユース調査
AFTER

みまもメイトの記録が家族介護者と患者のコミュニケーションのきっかけとなり家族介護者と患者が一丸となって病気と闘う構図へと変化した「介護活動」の記録

振り返りを促進・負の内容に偏らない工夫

・1つのグラフに全て表示

参加者（家族介護者）：• 家族のうつ病患者を介護している成人14名• 女性11名、男性3名、平均年齢43歳• 専業主婦6名、フルタイム雇用6名、自営業2名
患者の病状：• 発症時期は平均8年前、8名が再発を経験• 全員が抗鬱剤を服用、定期的に受診効果 1：効果的な対応方法の発見• 患者に対する注意力の向上• 患者の言動に対する理解
効果 2：患者との人間関係の改善• 介護活動の患者への影響• 患者に対する視点の変化• 患者に寛容になること• 気遣いのある声掛けの増加【関連文献】[1] N. Yamashita, H. Kuzuoka, K. Hirata, T. Kudo, “Understanding the conflicting demands of caregivers caring for depressed family
members,” in Proc. ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI’13), pp. 2637-2646, 2013.
[2] 山下直美, 葛岡英明, 平田圭二, 工藤喬, 荒牧英治, 服部一樹, “みまもメイト：家族介護者のための介護記録用Web アプリの開発とその効果,” インタラクション2016, ベストペーパー賞受賞.

【連絡先】

山下 直美 (Naomi Yamashita) 協創情報研究部 インタラクション対話研究グループE-mail：yamashita.naomi(at)lab.ntt.co.jp
44

オープンハウス
2016

NTT コミュニケーション科学基礎研究所
オープンハウス 2016 実行委員会（委 員 長） 	 鈴木

潤（副 委 員 長）
 	 北川

智利

（委

勝彦／黒木

員）
 	 石黒

忍／土田

勝

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