⑨ HTT（
入場無料・事前登録不要

ン
―ー

．
．

l -T
`
｀
urrJ`

会場

NTT京阪奈ビル

ff匂Ii

3リ斗 昇里 危

京都府相楽郡精華町光台2-4(けいはんな学研都市）

Innovative R&D by NTT

corevoごあいさつ「オ ー プンハウス2018」へようこそ

NTTコミュニケ ー ション科学基礎研究所

所長 山田

武士

NTTコミュニケ ー ション科学基礎研究所「オ ー プンハウス2018」へご来場頂き、心より御礼申し上げます。

昨今、人工知能(AI)やビッグデ ー タ、IoTなどが日々、注目を浴びています。NTTグル ー プ
では、 コンピュ ー タと人間が協創する人工知能であるcor e vo® に取り組んでいます。
corevo®がめざすのは、人の活動の 一 部を代替・支援して、人と共存、共創することによって、人に寄り添い、人の生活を豊かにする人工知能の実現です。

NTTコミュニケ ー ション科学基礎研究所は、人と人、あるいはコンピュ ー タと人の間の「こころまで伝わる」コミュニケ ー ションの実現をめざし 、時代を先取りした基礎研究に取り組んでいます。ここで生み出される、人間と情報の本質に迫る基礎理論や革新技術は、未来のための地図や羅針盤であり、corevo®を支える基盤となるものです。

「オ ー プンハウス2018」では、「デ ー タと学習の 科学」、「コミュニケ ー ションと計算の科学」、「メディアの科学」、「人間の科学」の4領域について、最新の研究成果をわかりやすくご紹介致します。この二日間のイベントが、ご来場の皆様にとって、いわば未踏の地をめざして大海原に船出する、ワクワクする知的冒険の体験となれば幸いです。

オ ー プンハウス2018

(D

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
新たな次元へとシフトする〜さらに深化するコミュニケーション科学の取り組み〜 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・04

招待講演
ＡＩと倫理および社会的影響 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・06

研究講演
基本演算を操る量子コンピュータの真価
ウェルビーイングにおける触覚の役割〜ゲート型量子コンピュータの計算能力の分析〜 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・08〜触れることの科学とデザインが人の心を豊かにする〜 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・10「組合せ爆発」
を乗り超える 〜二分決定グラフを用いた膨大な量の組合せの数え上げと最適化〜 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・12
脳からみた聞くと話すの共通性〜音声変換技術と脳機能計測による人間の音声コミュニケーションの仕組みの解明〜 ・・・・・・・・・・・・・・・14

研 究 展 示 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・17
データと学習の科学
01 膨大なデータから似た音声を見つけます！ グラフ索引に基づく類似音声探索 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・18
02 複数の問題に共通して重要な情報の組合せを発見 共通因子を効率的に学習する低ランク回帰技術：MOFM・・・・・・・・・・・・・・・19
どこへ行くのか？ 人流データ同化と学習型誘導 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・20
03 人はどこから来て、
04 都市の今を知る 環境センシングと異種データ融合分析によるイベント解析 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・2105 深層学習をモバイル向けに小さくします 量子化による深層学習のモデル圧縮技術 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・22
06 光で機械学習をスピードアップ 光リザーバーコンピューティングによる高速機械学習 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・23
07 ネットワーク構造から深層学習のしくみを知る ニューラルネットの理解に向けたコミュニティ抽出技術・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・24

コミュニケーションと計算の科学
08 あなたの量子メモリをちょっと拝借！ 未初期化量子ビットを利用した高速量子計算 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・25
09 こわれにくいネットワークをデザインします 二分決定グラフを用いたネットワーク信頼性最大化 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・26
10 人工知能は文脈を読んで翻訳できるか？ ニューラル翻訳の文脈理解度をテストする ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・27
11 ことばの発達がゆっくりなお子さんの特徴を探る 小児医療現場で収集したデータの解析からみえてきたこと・・・・・・・・・・・・・・・・・・・28
12 物知りロボットとおしゃべりしながら賢くなろう 複数ロボット対話制御に基づく雑談と質問応答の融合 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・29
13 いつでもどこでもそれっぽくしゃべれます！ スマホで音声リズムを英語母語話者っぽく変換 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・30
14 離れていても盛り上がりを共有できる 双方向性の臨場感・一体感の向上をねらう拍手音符号化 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・31

メディアの科学15 照明光で色の鮮やかさを操る 彩度強調成分を用いた分光スペクトルの制御 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・32
16 聞きたい人の声に耳を傾けるコンピュータ 深層学習に基づく音声の選択的聴取 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・33
17 二択問題にして解くことでAIは賢くなる 深層学習による仮説比較と音声認識結果選択への応用 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・34
18 音だけから情景を推定 音から画像認識結果を予測するクロスメディア情景分析・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・35（うくぞう） 影を駆使して絵に奥行きを与える光投影技術 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・36
19 浮像
20 声の雰囲気や聞き取りやすさを変換する 深層生成モデルを用いた音声属性変換 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・37
21 選んで創るお気に入りの画像 DTLC-GANを用いた画像の階層的理解・生成制御 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・38

人間の科学
22 音への注意を眼で測る 瞳孔反応に現れる聴覚空間注意 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・39
知る、育む “いきいきとした心的状態”の実現を科学する領域横断研究 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・40
23 ウェルビーイングを測る、
24 人工知能で人の聴こえの仕組みを理解する 機械学習モデルによる聴覚神経機構の分析 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・41
25 一流打者はボールをどのように打っているか？ 打撃中の身体運動計測から認知過程を探る ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・42
26 一流打者はボールをどのように見ているか？ 打撃中の眼球運動計測から認知過程を探る ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・43
27 急ぐ方が正確？ 視知覚と運動に潜む情報処理のからくり ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・44
28 力で感じるかたちとうごき ぶるなび４による環境・状況の呈示 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・45
29 平らなシートなのに凹凸感？！ 磁性シートに凹凸感を“書き込む”磁性触覚印刷技術 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・46

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

02

オープンハウス 2018

会場案内図／講演スケジュール

講演中継会場B
資料コーナー

07 08
06
05
04
03
02
講演中継会場A

09
10
11

25

29

26

休憩スペース
喫煙所

14

13

12

24

20 21

展示会場
15

17
16

18
19

27
28

23 01 22

講演会場

講演中継会場C

簡易休憩コーナー

データと学習の科学

コミュニケーションと計算の科学

メディアの科学

人間の科学

通行可能領域

講演会場

講演中継会場A･B･C

講 演 スケ ジュー ル

5月31日（木）6月1日（金）

所長講演

研究講演

13：20〜13：50

11：00〜11：40

新たな次元へとシフトする

ウェルビーイングにおける触覚の役割〜さらに深化するコミュニケーション科学の取り組み〜
コミュニケーション科学基礎研究所 所長

山田〜触れることの科学とデザインが人の心を豊かにする〜
人間情報研究部

武士

招待講演

研究講演

14：00〜15：00

13：00〜13：40

ＡＩと倫理および社会的影響「組合せ爆発」
を乗り超える

理化学研究所 革新知能統合研究センター
社会における人工知能研究グループ グループディレクター

淳司〜二分決定グラフを用いた膨大な量の組合せの数え上げと最適化〜
中川 裕志

協創情報研究部

研究講演

研究講演

15：30〜16：10

13：50〜14：30

基本演算を操る量子コンピュータの真価

脳からみた聞くと話すの共通性〜ゲート型量子コンピュータの計算能力の分析〜
メディア情報研究部

渡邊

高橋

康博

西野

正彬

〜音声変換技術と脳機能計測による人間の音声コミュニケーションの仕組みの解明〜
人間情報研究部 廣谷 定男

オープンハウス 201803

新たな次元へとシフトする～さらに深化するコミュニケ ー ション科学の取り組み～
Shift to new dimensions

Deepening and evolving Communication Science

NTTコミュニケ ー ション科学基礎研究所所長

山田武士

Takeshi Yamada

コミュニケ ー ション科学基礎研究所(CS研）は、1991年、米例えば音声認識の研究では、これまでの接話マイクに向国独立記念日と同じ日の7月4日に、NTTの情報系の基礎研究

かって 一 人が話す音声認識から、テ ー ブルを囲んで複数人がを担う研究所として、けいはんな学研都市内に設立されました。

マイクから離れて自由に話す状況下での音声認識へとシフトしNTTの他の研究所がみな関東に集中する中、小さな研究所がています。そのためには音声認識そのものの性能向上も必要

ひとつ関西に飛び出し、いわば独立した瞬間でした。設立当初

ですが、それ以上に騒がしい環境でも周囲の雑音を取り除く雑から 一 貫して既存の研究領域にとらわれず、コミュニケ ー ション

音抑圧技術や、室内での壁や床などへの反射による残響を除を科学するとはどういうことか？にこだわり、情報科学から人間去する、残響除去技術等の音声強調技術との組み合わせが科学、社会科学、人文科学をも巻き込んだ学際的な取り組み重要となります。CS研の音声認識は、これらの組み合わせによを進めてきました。特に音声音響処理、メディア処理、自然言

り2015年に行われた国際技術評価(CHiME-3)で、参加25機

語処理、機械学習に代表されるいわゆるAl(人工知能）技術を

関中で第1位の精度を実現しました[1]。さらには、複数の発話中心とした情報科学と人間の脳内における感覚運動処理や幼の中から聞きたい人の声を選んで聞き取る技術等にも取り組児の言語獲得の仕組みを解明する人間科学の両方に取り組んでいます。

むことで研究テ ーマ間の相乗効果を高めています。
機械学習技術に関して、CS研は、大量のデ ー タから専門家
深層学習に代表される、最近のAl技術の発展には目覚ましでも気づかない特徴的なパタ ー ンを自動的に見つけ出す技術をいものがあります。研究所としては、これらの最先端の技術を研究開発してきました。現在はさらにこれを時空間に拡張した、

高度に使いこなし、直面する課題にうまく適用することも重要

時空間多次元集合デー タ解析技術へとシフトさせています[2]。

ですし、求められてもいます。しかし情報系の基礎研究を担う

さらに、単なる未来の予測だけでなく、予測の結果どうすべきか

CS研としては、それ以上に、これまでの地の利やノウハウを活（例えばどう人々の流れを誘導すべきか）の最適な方策をリア

かし更に技術を深め、いわば足場を固めつつ、これまでの延長

ルタイムに提案してフィ ー ドバックする学習型シミュレ ー ション

ではない、新たな次元を切り拓く取り組みに常に挑戦し、研究技術にも力を入れています。また、無数の組み合わせの中からテ ーマを大胆にシフトさせていくことが 一 層重要だと考えてい与えられた条件を満たす最適なものを見つけ出す、組合せ最ます。

適化問題についても、BODやZDDと呼ばれる、組み合わせ爆〇ォ ー プンハウス2018

発を回避するためのデー タ構造を工夫することでこれまで不可覚」「運動感覚」といった人間の基本的な感覚に関する「潜在能だった大規模な問題が解けるようになっています。

的な脳の働き」の解明に注力しています。これらは今後も引き続き取り組みますが、さらに新たなテ ー マとして、スポ ー ツ脳科

ロボットとの対話処理の研究においては、これまでの 一 台の学への取り組みが進んでいます[4]。脳科学の知見とICTを活ロボットとの対話から、複数台(2台）のロボットとの対話処理へとかし、「勝つための脳をきたえる」研究です。また、最近新たに、シフトしています。 一 人の人間と対話する場合、ロボットは 一 台

人間の心の豊かさや満足に関する概念であるウェルビー イン

で十分に思えますが、複数台のロボットを用いてうまく役割分

グに関する研究が立ち上がりました。これらは触覚研究などと担することで、―台の場合より、たとえ音声認識に失敗したり、あわせて、人間の「心と身体」の両面に焦点を当てた新たな取対話の文脈が破綻したりしたとしても、人間にとって自然な対り組みです。

話をより長く続けることができます。また、単なる雑談ではなく、質問応答と雑談の融合により、対話への興味をユ ー ザから引

これら、新たな取り組みにはリスクが伴います。すぐに期待通

き出しながらユ ー ザに知識を伝える対話システムの実現にも取りの学術的な成果が得られるとは限りません。Al研究の分野でり組んでいます[3]。

はExploration-Exploitation Dilemmaがしばしば問題となります[5]。これは限られたリソ ー スの中で、うまくいくとわかっていまた、メディア処理においては、単 一 のメディアの処理から複る周辺をより詳細に探索する Exploitationを行うべきか、目先数のメディアを組み合わせたり、相補的に扱ったりするクロスを変えてより広範囲に探索する Exploration を優先すべきか、

モ ー ダル情景分析へとシフトしています。この技術が完成すれ選択を迫られる、あるいは、バランスをとる必要がある、というもば、例えばマイクで収録した音声情報から室内のビジュアルなのです。基礎研究を担うCS研としては京阪奈も厚木もその独情景を再現することが可能になります。

立精神を胸に刻み、未踏の地を目指して大海原に船出する
Exploration に、今後も大胆かつ粘り強く取り組んでいきたい

人間科学研究にも変化があります。CS研では「視覚」「聴と思います。

l�Hら． 鳩�� ��[1]公共エリア雑音下でのモバイル音声認識の国際技術評価で、世界1位の精度を達成：
http://www.ntt.eo.jp/news2015/1512/151214a.html[2]機械学習・デ ー タ科学センタ： http://www.kecl.ntt.eo.jp/mlc/index-j.html[3]世界初、雑談を交えながら知識を伝える新感覚対話Alを開発： http://www.ntt.eo.jp/news2018/1801/180131b.html[4]スポ ー ツ脳科学プロジェクト： http://sports-brain.ilab.ntt.eo.jp/[5]例えば： https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning

オ ー プンハウス2018

G

Alと倫理および社会的影響
Al, ethics and social impact

理化学研究所革新知能統合研究センタ ー (A IP)
社会における人工知能研究グル ー プ
グル ー プディレクタ ー裕志中川Hiroshi Nakagawa

プロ フィ ー ル1975 年

東京大学

工学部

1980 年

東京大学

工学系研究科博士課程

1980 年

横浜国立大学

工学部

1981 年

横浜国立大学

助教授

1994 年

横浜国立大学教授

1999 年

東京大学

情報基盤センタ ー2001 年

東京大学

大学院

2003 年

東京大学

情報理工学系研究科

2016年

理化学研究所

革新知能統合研究センタ ー (AIP)

プライバシ ー と社会制度チ ー ム2017 年

理化学研究所

革新知能統合研究センタ ー (AIP)

社会における人工知能研究グル ープグル ープディレクタ ー

卒業
修了（工学博士）

講師

教授

学際情報学府兼坦
数理情報学専攻兼坦
チ ー ムリ ー ダ（非常勤）

専門分野は人工知能、自然言語処理、情報検索、機械学習、プライバシ ー 保護。

著書に『プライバシ ー 保護入門：法制度と数理的基礎』（勁草書房、 2016) 、『東京大学工学教程情報工学「機械学習」』（丸善出版、 2015) など。

〇ォ ー プンハウス2018

基本演算を操る量子コンピュ ー タの真価

～ゲ ー ト型量子コンピュ ー タの計算能力の分析～

The real worth of quantum computers with elementary operations

Analysis of computational power of gate-based quantum computers

メディア情報研究部

高橋康博 Yasuhiro Takahashi

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主任研究員。1998年東北大学理学部数学科卒業。2000年同大学院理学研究科
数学専攻博士前期課程修了。同年日本電信電話株式会社入社。2008
年電気通信大学大学院電気通信学研究科情報通信工学専攻博士後期課程修了。博士（工学）。量子計算理論の研究に従事。情報処理学会、電子情報通信学会各会員。

現在のコンピュ ー タでは実行不可能な超高速計算が、量子る量子コンピュ ー タです。 一 方で、近年活発に議論されているア

コンピュ ー タでは可能に な る と 期待されています。量子コン

ニ ー リング型は、解きたい問題に依存して量子状態の遷移のおピュ ー タと現在のコンピュ ー タの大きな違いの 一つは情報の表

よその方向性を指定するだけであり、その後は量子状態の自然

現にあります。現在のコンピュ ー タは、0または1のどちらか 一 方な状態遷移に任せることで、最終的に得られる状態が問題の解の値をもつ「ビット」により情報を表現します。 一 方で、量子コンになることを期待します。

ピュ ー タにおいて情報を表現する「量子ビット」は、0または1だけ
でなく、例えば0が30%で1が70%というような0と1の重ね合わ

我々の目標は、計算能力について、現在のコンピュ ー タに対せを表現できます（図1)。量子ビットの個数が増えれば、より多する量子コンピュ ー タの優位性を理論的に証明し、そのようなくの状態の重ね合わせが表現できます。この重ね合わされた状

優位性を示す量子コンピュ ー タを実現することです。ゲ ー ト型に態を用いた並列処理が量子コンピュ ー タの特徴の 一つです。

ついては計算能力の理論的な分析が可能であり、現在のコン
ピュ ー タより計算能力が高いという証拠が示されているため、量子ビットを利用した情報の表現については共通ですが、我々はゲ ー ト型に焦点を当てています。しかし、ゲ ー ト型は他の様々な方式の量子コンピュ ー タが提案されています。これまで

方式と比較して、実現に要求される技術水準が高いという問題

世界で最も研究されてきた量子コンピュ ー タをゲ ー ト型と呼びまがあります。本講演では、ゲ ー ト型量子コンピュ ー タによる超高す。現在のコンピュ ー タと同様に、解きたい問題に対し、基本演

速計算の実現へのハ ー ドルを大きく下げる二つの成果を紹介

算（ゲ ー ト）の組み合わせで表現されるアルゴリズムを人間が構します。

築し、これを実行します（図2)。言わば、基本演算を積極的に操〇ォ ー プンハウス2018

ゲ ー ト型の実現を難しくしている原因の 一 つは、複雑な重ねゲ ー ト型の実現を難しくしているもう 一 つの原因は、Oに初期合わせ状態を利用することです。このような状態は外界からの化された多数の量子ビットを必要とすることです。現在の技術影響を受けやすく、現在の技術では短時間で状態が崩壊してしでは、少数の初期化量子ビットしか用意できず、このような状況まいます。この問題に対処する 一 つの方法は、アルゴリズ ムのでは意味のある問題はほとんど解けません。我々は、少数の初ステップ数を制限し、量子状態の崩壊前にアルゴリズムの実行

期化量子ビットに加え、現実的に用意しやすい未初期化量子を完了させることです。しかし、このような制限はゲ ー ト型量子コ

ビット（どんな初期状態でも良い量子ビット）を使うことで計算能ンピュ ー タの計算能力を著しく低下させる可能性があるため、ス力が大幅に向上することを示しました[2]。初期化量子ビット数

テップ数を制限したゲ ー ト型量子コンピュ ー タの計算能力の分を制限した状況においても、ゲ ー ト型量子コンピュ ー タの高い析は重要な研究テー マになっています。

計算能力を引き出すことに繋がる成果です。

我々は論理和関数（入カビット中に1があれば1を、そうでない利用できる基本演算を現実的なものに制限する等、ゲ ー ト型

場合は0を出力する関数）の計算に着目しました。これは論理和

量子コンピュ ー タに関する検討課題は残っています。このような関数が少ないステップで計算できれば、様々な量子アルゴリズ

課題を解決し、ハ ー ドウェア研究と融合することで、ゲ ー ト型量

ム が少ないステップで実行できるからです。この関数を計算す

子コンピュ ー タによる超高速計算が実現されると考えています。

る従来方法では、入カビット数が増えるにつれてステップ数もまた、ゲ ー ト型と他の方式との融合が、さらなる高速化を生み出増えます。 一 方で、我々は、入カビット数に依存せず 一 定のスすと期待しています。我々は今後もゲ ー ト型量子コンピュ ー タのテップ数でこの関数が計算できることを示しました[1]。この成果

真価を明らかにする研究を続けていきます。

は 10 年来の未解決問題の解決であり、暗号の安全性の基礎となる離敬対数問題を従来より少ないステップで解くことに応用できます。ステップ数を制限した状況においても、ゲ ー ト型量子コンピュ ー タによる超高速計算が可能であることを示した成果
です。

曼子ビット

情報

今
T

亙］
ゼロ

T

田
イチ

,�
-----

⑯〕

重ね合わせ

図1: 電子スピン（ある軸についての回転）の向きを利用した量子ビット

I

I

入力

第1ステップ..Ji..

I __ I｀T

第2ステップI

I

最終ステップ
I __ I
I

fvl

LJ

出力

I

—

Y

卜

I

e�

図2:ゲ ー ト型量子コンピュ ー タにおける計算の模式図。入力量子状態に対し、基本演算（ゲ ー ト）を適用して状態を遷移させ、出力量子状態を得る

1』「置冨遭�����
[1] Y. Takahashi, S. Tani, "Collapse of the hierarchy of constant-depth exact quantum circuits," Computational Complexity, Vol.
25, Issue 4, pp. 849-881, 2016.
[2] Y. Takahashi, S. Tani, "Power of uninitialized qubits in shallow quantum circuits," in Proc. 35th International Symposium on
Theoretical Aspects of Computer Science (STACS), pp. 57:1-57:13, 2018.

オ ー プンハウス201scm,

ウェルビー イングにおける触覚の役割～触れることの科学とデザインが人の心を豊かにする～
Role of haptics in improving wellbeing

Science and design of touch can enhance human flourishing

人間情報研究部

渡邊

淳司

プロ フィ

ー

Junji Watanabe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（特別研究員）。人間の知覚特性を利用したインタフェ ー ス技術を開発・展示公開するなかで、人間の感覚と環境との関係性を理論と応用の両面か
ら研究している。平成20年度文化庁メディア芸術祭アー ト部門優秀賞受賞。平成24年Ars Electronica Prix審査員。著書『情報を生み出す触覚の知性』（化学同人、平成27年毎日出版文化賞受賞）。監訳『ウェルビ ー イングの設計論J (BNN新社）。

携帯型情報端末や無線通信環境の普及をはじめ、情報通

そもそもWBとは何か。それは主に三つの視点から定義されて信技術(ICT)は著しいスピ ー ドで発展してきました。しかし、そのいます。 一 つ目は医学的WBで、心身の機能が不全でないかを一方で、ストレスや依存など心身への負の影響も指摘されてい問う医学の定義といえます。二つ目は快楽的WBで、その瞬間ます。この背後には、ICTのコモディティ化（ 一 般化）だけでなく、の気分の良し悪しに関する定義です。三つ目は持続的WBで、技術の根源的な目標である「人間をしあわせにする」という事に人間が心身の潜在能力を発揮し、意義を感じ、周囲の人との関関する設計指針や評価原理が確立されていないという問題が係の中でいきいきと活動している状態を指します。英語ではフあります。このような 背景のなかで、近年、ウェルビ ー イング

ロ ー リシング(flourishing)=開花という言葉で表現されます。

(Wellbeing、以下WB)という、人間の心の豊かさや満足に関

特に、持続的WBは、「景気」や「天気」といった概念がそうであする概念が世界的に注目され、効率性•生産性とは異なる視点

るように構成概念（メカニズムを説明するために人為的に構成からのICTの設計論が期待されています。例えば、2015年に国された概念）であり、直接観察したり測定したりすることはできま連が採択した「2030年までの持続可能な開発目標(SDGs)」

せん。しかし、その構成概念の存在を仮定した場合、影響を受においても、WBは達成目標の 一 つとして挙げられ、また、IT企けるであろう行動や心的状態といった要因を規定し、計測する

業での瞑想の実践やウェブ・雑誌での言及もWBへの関心がことで把握することができます。例えば、天気は温度、湿度、気一般に広まりつつあることを示しています。情報系の研究分野

圧、風速など定量評価できる要因を設けることで「良い天気」やでも"Positive Computing"(2014) [1]をはじめ、ICTと心につ「悪い天気」を示すことができます。同様にWB もその構成要因

いての研究が増加しつつあります。

を特定し、具体的に把握することができれば、向上のための設計指針も明らかになるでしょう。

® ォ プンハウス2018
ー

研究講演

これまで、欧米で主潮となっている「主観的幸福」に着目したとは、意識的な思考の様式だけでなく、情動や意識下の行動をWBの研究では、例えば、図1にあるような構成要因がWBの実大きく変化させるということが示されています。つまり、触覚・身現には重要であるといわれています[2]。しかし、その多くは個人

体感覚はWBと関連した感情へ直接的に働きかけ、さらには、内の要因であり、人間同士の関係性やプロセスに高い価値をWBと関連の強い行動を引き起こすきっかけとして機能するとい置く日本など集産的文化においては、人間関係の要因の割合

うことです。また触覚・身体感覚に働きかける刺激は人間と人がより多くなるかもしれません。さらに、WB向上に向けた情報提間の関係を変容させます。日常生活でも温泉や祭などの身体示や介入では、触覚・身体感覚によるインタラクションが必要に的共同体験は、他者を身近にするなど、適切な距離を設定する

なってくるでしょう。現在、 NTT コミュニケ ー ション科学基礎研究

よいきっかけとなります。

所では、WBの設計論に資するための人間科学の観点からのメ
カニズムの解明と、具体的なケ ー スに適用可能な「WBの構成

これまでの触覚・身体感覚の研究は、主に 一 対 一 の関係の要因の特定、計測、モデル化、介入、評価」の循環プロセスの中での情報伝達それ自体を目的としてきました。しかし、それが検討に取り組んでいます。具体的には、社会心理や生理計測

現在は産業の対象となり、さらには、ここ数年の計測・伝送・提に基づくWBの指標づくり、母子間や対人コミュニケ ー ション、示技術の発展により、ネットワ ー クを介して多人数に触覚・身体集団における身体的・心的な結びつきのメカニズムの解明、さら感覚情報を送ることも可能になってきています（図 2) 。そうであには触覚を通した介入といった研究が行われています。

るならば、現在、取り組むべきは、触覚・身体感覚の提示だけでなく、持続的WB実現の鍵となる触覚・身体感覚を通じて、どの特に私自身は、触覚・身体感覚による情報提示[3]の研究を行っていたこともあり、WB実現における触覚・身体感覚の役割

ように人と人の間で生じるWBを向上させ、社会に貢献するかであるといえます。

について検討しています。触覚・身体感覚を通して働きかけるこ゜

自己への気づき(Self-awareness)
自律性(Autonomy)
達成(Achievement}
有能感(Competence)

共感(Empathy)
思いやリ(Compassion)活力｀ 動機づけ｀ 楽観性(Vitality, Motivation, Optimism)
没頭、 マインドフルネス、 フロ ー(Engogement. Mindfulness、 Flow)

丘意義(Meaning)
自尊心(Self•esteem)

図1:ウェルビ ー イングを構成する主な要因

図2:触覚・身体感覚の情報を伝送することによる応用例．「�厨冨遷層�����
[1] R, Calvo, D. Peters, "Positive computing," MIT Press, 2014.(邦書監訳：渡邊淳司，ドミニク・チェン，翻訳：木村千里，北川智利，
河邊隆寛，横坂拓巳藤野正寛，村田藍子，‘‘ウェルビーイングの設討論，"BNN新社，2017.)[2]渡邊淳司村田藍子，安藤英由樹，‘‘持続的ウェルビ ー イングを実現する心理要因"日本バーチャルリアリティ学会誌，Vol. 22, No. 1, pp.
12-18, 2018.
”[3]渡邊淳司，“情報を生み出す触覚の知性 化学同人，2014.

オ ー プンハウス2018.

研究講演

r組合せ爆発」を乗り超える～二分決定グラフを用いた膨大な量の組合せの数え上げと最適化～
Beyond combinatorial explosion

Enumeration and optimization with Binary Decision Diagrams

協創情報研究部

西野

正彬

プロ フィ

ー

Masaaki Nishinoル

NTTコミュニケ ー ション科学基礎研究所協創情報研究部研究主任。
2008年京都大学大学院情報学研究科修士課程修了。同年日本電信電話株式会社入社。博士（情報学）。アルゴリズム、自然言語処理、組合せ
最適化の研究に従事。2017年度山下記念研究賞受賞。言語処理学会、
人工知能学会、情報処理学会、各会員。

10人の従業員を5人ずつ2つのグル ー プに分けたいとしま

計算機を使って問題を解く際には組合せ爆発にうまく対処すす。このときに可能なグル ー プ分けの種類は何通りあるでしょう

る必要があります。いま、可能なグル ー プ分けの中から、業務がか。高校数学で習う組合せの公式を適用すると、可能なグル ー

滞りなく進むような良いグル ー プ分けを探したいとします。この

プ分けの数は252通りあることがわかります。では、従業員の数問題を解くための最も素朴な方法として、全ての可能なグル ーが50人、100人と増えていくと、可能なグル ー プ分けの種類はどプ分けを順番に調べ上げるという方法が考えられます。しかしな

うなるでしょう。同様に組合せの公式を適用してみると、50人のがら、従業員数が多くなるとそのような解法は現代の高性能なときには約126兆通り、100人のときには10穣(1穣は100兆の計算機をもってしても困難です。最新のパソコンは1秒間の間100兆倍）通りものグル ー プ分けが存在することがわかります。

に1兆回近くの計算を行うことができるといわれています。仮に1

このように問題のサイズが大きくなるにつれて答えとなる組合せ

つのグル ー プ分けを1回の計算で見つけられたとしても，従業員の数が爆発的に増えていく現象は「組合せ爆発」と呼ばれま100人の可能なグル ー プ分けを全て調べるのには1億年以上かす。グル ー プ分けの例のほかにも、ある駅から出発して別の駅にかることになるため、組合せ爆発を起こす対象を全て数え上げ到達するための鉄道の乗り継ぎの方法や、あるいは将棋の局るのは現実的ではありません。そこで、これまでは組合せ爆発を面の数など、組合せ爆発は様々な場面で見られる普遍的な現全て数え上げずに、いわば組合せ爆発を「避けて」問題を解く

象です。

方法が広く検討されてきました。

〇ォ ー プンハウス2018

一方で、近年のアルゴリズム研究の発展の成果として、これノとよばれる、四角い盤面にすき間なくピ ー スを敷き詰めるパス：

までは困難だと考えられていた組合せ爆発の数え上げが可能

ルの全ての解を高速に見つけるための方法や[2]、通信ネット

なケ ー スも数多くあることがわかってきました。組合せ爆発を正ワ ー クの故障確率を正確に計算することで、故障する確率が最確に数えることができると、可能な組合せの中からもっともよい

小となる通信ネットワ ー クの設計方法 [3] などを紹介します。いものを選び出すことや、問題の性質を詳しく分析することなどがずれの応用課題においても、BDDを用いて組合せ爆発を起こ

で き る よ う に な り ま す 。私達は 、二分決定グ ラ フ (B inary

す対象を圧縮して表現することで、これまでよりもサイズの大きDecision Diagram: BDD) とよばれるデ ー タ構造を用いることな問題を、より正確に解くことに成功しています（図2)。

で膨大な数の組合せを数え上げて問題を解く方法を研究しています。ここまで，膨大な数の組合せといってきたものは，数学的

もちろん、BDDを用いて世の中の組合せ爆発を起こす対象には何らかの要素からなる組合せの集まり（集合）として表現でをすべて数え上げられるわけではありません。しかしながら、近年きます例えば従業員の可能なグル ー プ分けは，各従業員を要の計算機の性能の向上と、BDDに代表される最新のアルゴリ

素とする組合せの集合として表現できます .BODは組合せの集

ズムとを組み合わせると、さまざまな場面で正確な数え上げがで合を図1に示すような丸や四角と矢印との組合せ（グラフ）としきるようになりつつあります。組合せ爆発を避けるのでなく、真てあらわす表現方法です。組合せ爆発に含まれる 一 つ 一 つの面目に数え上げて問題を解く、いわば組合せ爆発を「乗り超え

組合せは似通っているものが多いことが知られています。従業る」アプロ ー チというのはこれまであまり取られてこなかった新し員のグル ー プ分けの例では、ほとんど同じグル ー プ分けがいく

いものであり，多大な可能性を秘めていると考えています．今後

つもあることは容易に想像がつくでしょう。BDDはこうした似もBDDの数え上げの威力を活かしたアルゴリズムの研究に取通った組合せをまとめあげて表現することで、膨大な数の組合り組むことを通じて世の中の問題の解決に取り組んでいく予定

せの集合を表現することができます（図1)。講演では、ポリオミです。

組合せの集合を圧縮して表現BODの大きさに比例する
時間で各種演算を実行

検索
最適化{12, 13, 23, 123}
数字の組合せからなる集合
組合せの集合を表す
BDD

図1:組合せの集合と，それを表現する
二分決定グラフ (BOD) の例

一疇 数え上げ一
etc…

パズルの解の集合

図2: 二分決定グラフを用いて組合せ爆発を扱う処理の流れ-�冒冨遷鳩�����
[1] M. Nishina, N. Yasuda, S. Minato, M. Nagata, "Dancing with decision diagrams: a combined approach to exact cover," inProc. the 31st AAA/ Conference on Artificial Intelligence (AAA/), 2017.
[2] M. Nishina, T. Inoue, N. Yasuda, S. Minato, M. Nagata, "Optimizing network reliability via best-first search over decision
diagrams," in Proc. IEEE International Conference on Computer Communications (INFOCOM) , 2018.

オ ー プンハウス2018.

脳からみた聞くと話すの共通性～音声変換技術と脳機能計測による人間の音声コミュニケ ー ションの仕組みの解明～
Speech production and perception share common brain pathways

Investigation of the mechanisms of speech communication by speech conversion and brain imaging

人間情報研究部

廣谷

定男

プロ フィ

ー

Sadao Hiroya

ル

NTTコミュニケ ー ション科学基礎研究所人問情報研究部主任研究員（特別研究員）。2001年東京工業大学大学院総合理工学研究科修士課程修了。同年日本電信電話株式会社入社。2006年東京工業大学大学
院総合理工学研究科博士課程修了。博士（工学）。2007年から2008年
ボストン大学客員研究員。音声知覚生成メカニズムの解明および音声信号処理研究に従事。IEEE、日本音響学会、電子情報通信学会、北米神経科学学会、言語神経生物学学会各会員。

聞くことと話すことによる音声コミュニケ ー ションは、日常生活話すときに「聞く」に関与する脳部位が活動するにおいて欠かすことのできない重要なものです。「話す」過程で自らが発話した音声を200ミリ秒程度遅らせ、それをヘッドホ

は、脳でイメ ー ジした伝えたい意図が調音器官を通じて音声としンで聞きながら発話を行うと、どもるようになる、問延びするなどて放射され、「聞く」過程では、音声が聴覚器官を経て脳で理解発話が困難になる現象が起こります。また、音声のタイミングをされます。聞くと話すの目的はそれぞれ異なることから、これまで変換するのではなく、「え」と発話した音声が「あ」と聞こえるようほとんどの音声研究は聞くと話すを別々に扱ってきました。

に音声の共振周波数をリアルタイムに変換した音声を聞きながら発話を行っても発話に変化が見られます。聞こえた音声に応

人間の音声脳科学研究においても、「聞く」に関与する脳部

じて発話が変化するということは、人間は自らの音声をリアルタ

位はウェルニッケ野、「話す」はブロ ー カ野というように別々に議イムにモニタリングしながら話しをしているということです。これら論が行われてきました。ところが、近年の脳機能計測の発展に

変換音声を聞きながら発話を行うときの脳活動を調べますと、伴い、聞くと話すに共通した仕組みが脳の中に存在することが聞くに関与する脳部位（上側頭回）の活動が増加することが分分かってきました。この共通した仕組みは、話すときに「聞く」にかりました。つまり、モニタリングで発話に誤りが見つかったとき関与する脳部位の活動、聞くときに「話す」に関与する脳部位に脳は発話を正しく修正しようとするのです。この誤りに対するの活動を調べることで明らかになりました。つまり、聞くと話すを発話の修正量の大きさについて様々な検討が行われています

別々に扱うのではなく、一緒に扱うことが大切なのです[1]。

が、最近私たちは、変換音声の音質が良くなると、修正量が大きくなることを発見しました[2]。

〇ォ ー プンハウス2018

研究講演
聞くときに「話す」に関与する脳部位が活動する
話すときに「聞く」に関与する脳部位が活動することはモニタリングを考えれば理解しやすいかと思います。しかし反対に、聞動野の活動が増加することが分かりました[4]。つまり、聞くにおける発話のシミュレ ー ションは音声の自然性を判断するために行われている可能性があります。

くときに「話す」に関与する脳部位が活動するということは起こりうるのでしょうか。もしそうであれば、音声を聞くと、つられて自らまとめと今後の展望の口が動いてしまうことになります。ところが、口が動かないまで

近年、音声変換技術の発展に伴い、音声変換技術と脳機能も話すに関与する脳部位（運動前野）が音声を聞くときに活動

計測を組み合わせることで、これまで知られていなかった音声脳することが明らかになっています。このことは、調音器官の運動

情報処理の仕組みが解明されつつあります。音声変換技術は、をシミュレ ー ションしながら音声を聞いているという可能性を示

今後も音声脳科学研究において有効な手段であると考えられしています。人間がなぜこのようなことをしながら音声を聞いてます。また、この技術を応用して、ネイティブに聞き取りやすい英いるのかについてはまだ分かっていませんが、音声が聞き取りに語音声に変換することで、日本語母語話者の英語での音声コ

くい場合に運動前野の活動が大きくなることから、音声に足りな

ミュニケ ー ションを支援できると期待されます。

い情報を補うために調音運動のシミュレ ー ションを行うことで音声理解 (what) を助ける、また音声の自然性 (how: 合成音声ら話すときのモニタリングに関わる脳情報処理および聞くとき

しさ、たどたどしさ）を判断するためでないかと考えられています。

のシミュレ ー ションに関わる脳情報処理を紹介してきましたが、
実は、モニタリングもシミュレ ー ションも、聴覚野から上側頭回と音声リズムを変換する

角回、縁上回を経由して運動前野に音声が送られるという共通

さて、自然性を変換した音声を聞くときに、話すに関与する脳した経路です（図2)。しかも、これらは人間の聞くにおける頑健部位の活動がどのように変化するかは分かっていません。私た性や話すにおける安定性に深く関わっていると考えられていま

ちは、日本語母語話者の英語音声のリズムを変換する技術[3]す。しかし、現在の音声認識および音声合成技術ではこの経路により作成 した刺激音声を英語母語話者が聞くときの脳活動に相当する処理が考慮されていません。もしかすると、これら経計測を行いました（図1)。実験の結果、英語母語話者にとって路における音声脳情報処理の理解が今後音声認識の性能や自然でないリズムの音声を聞くときに、発話に関与する補足運

音声合成の品質を向上させる鍵となるかもしれません。

日本語母話話者

補足述勅阻f

1111
Iこ,j,j頭,疇←翫ー�:
英話母語話者

図1:発話リズム変換例（左）。英語母語話者が日本語リズム
英語音声を聞いているときの脳活動（右）図2:「話す」におけるモニタリング経路と「聞く」における発話
シミュレ ー ション経路。「聞く」と「話す」によらず共通した経路-�璽冨置漏��[1]廣谷定男編著，寛一彦，辰巳格，皆川泰代，持田岳美，渡辺員澄著，“闇くと話すの脳科学，" コロナ社，2017.
[2] S. Hiroya, T. Machida, "Speech sound naturalness alters compensation in response to transformed auditory feedback," inProc. J. Acoust. Soc. Am., Vol. 140, No. 4, Pt. 2, p. 3228, 2016.
[3] S. Hiroya, "Non-negative temporal decomposition of speech parameters by multiplicative update rules," IEEE Trans. Audio,
Speech and Lang. Process., Vol. 21, No. 10, pp. 2108-2117, 2013.
[4] S. Hiroya, K. Jasmin, S. Evans, S. Krishnan, M. Ostarek, D. Boebinger, S.K. Scott, "Effects of speaking rhythm naturalness
on the neural basis of speech perception," in Proc. Society for Neuroscience, 2015.

オ ー プンハウス2018.

® ォ プンハウス2018ーᄂᆮ‫ޒ‬ᅆ↝⇑⇬⇚∐‒
㻺㼀㼀㻌䝁䝭䝳䝙䜿䞊䝅䝵䞁⛉Ꮫᇶ♏◊✲ᡤ䛿䚸ே䛸ே䚸䛒䜛䛔䛿䝁䞁䝢䝳䞊䝍䛸ே䛾㛫䛾䛂䛣䛣䜝䜎䛷ఏ䜟䜛䛃䝁䝭䝳䝙䜿䞊䝅䝵䞁䛾ᐇ⌧䜢䜑䛦䛧䛶䚸᝟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㻤䛷䛿䚸䛂䝕䞊䝍䛸Ꮫ⩦䛾⛉Ꮫ䛃䚸䛂䝁䝭䝳䝙䜿䞊䝅䝵䞁䛸ィ⟬䛾⛉Ꮫ䛃䚸䛂䝯䝕䜱䜰䛾⛉Ꮫ䛃䚸䛂ே㛫䛾⛉Ꮫ䛃䛻㛵䛩䜛ྜィ㻞㻥ᒎ♧䜢䛤⤂௓䛔䛯䛧䜎䛩䚹㻌ἙὊἑể‫ܖ‬፼ỉᅹ‫ܖ‬䝕䞊䝍ゎᯒ䛸ᶵᲔᏛ⩦ᢏ⾡䛾◊✲䜢䛤⤂௓䛧䜎䛩㻌䕔⭾኱䛺䝕䞊䝍䛛䜙౯್䛒䜛▱ぢ䜢ぢ䛴䛡䛯䛔㻌䕔㐣ཤ䛾஦౛䛻Ꮫ䜃䚸ᮍ᮶䜢ண 䛧䛯䛔㻌䕔䝕䞊䝍ゎᯒ䛾ᛂ⏝஦౛䜢✲䜑䛯䛔㻌ἅἱἷἝἃὊἉἹὅểᚘምỉᅹ‫ܖ‬ே䛸ே䚸ே䛸䝁䞁䝢䝳䞊䝍䛾䜔䜚䛸䜚䜢෇⁥䛻䛩䜛◊✲䜢✲䜢䛤⤂௓䛧䜎䛩㻌
䕔㻭㻵䛸䛾⮬⏤䛺఍ヰ䜢ᐇ⌧䛧䛯䛔㻌䕔ゝㄒ䛾ᮏ㉁䜢῝䛟⌮ゎ䛧䛯䛔㻌䕔⭾኱䛺⤌䜏ྜ䜟䛫䛛䜙㐺䛧䛯ゎ䜢ぢ䛴䛡䛯䛔㻌ἳἙỵỴỉᅹ‫ܖ‬ᴾ㡢ኌ䞉⏬ീ䛺䛹䛾䝯䝕䜱䜰᝟ሗ䜢㧗ᗘ䞉㧗㏿䛻ฎ⌮䛩䜛◊✲䜢㻌㡢ኌ ⏬ീ䛺䛹䛾䝯䝕 䜰᝟᝟ሗ䛤⤂௓䛧䜎䛩㻌
䕔᭱᪂䛾㻭㻵䜢㥑౑䛧䚸䝯䝕䜱䜰ฎ⌮䜢㧗ᗘ໬䛧䛯䛔㻌䕔䝯䝕䜱䜰䛾ᮏ㉁䜢▱䜚䚸ᮃ䜏䛹䛚䜚䛻ኚ᥮䛧䛯䛔㻌䕔ே㛫䛾▱ぬ≉ᛶ䜢䝯䝕䜱䜰⾲⌧䛻ά䛛䛧䛯䛔㻌ʴ᧓ỉᅹ‫ܖ‬ᴾ
ே㛫䛾᝟ሗฎ⌮䝯䜹䝙䝈䝮䜢⛉Ꮫⓗ䛻ゎ᫂䛩䜛◊✲䜢㻌ே㛫䛾᝟ሗฎ⌮䝯䝯䜹 䝈䝯䜹䛤⤂௓䛧䜎䛩㻌
䕔ᚰ㇏䛛䛺䝷䜲䝣䝇䝍䜲䝹䜢䝕䝄䜲䞁䛧䛯䛔㻌䕔䝖䝑䝥䜰䝇䝸䞊䝖䛾⬻䛾䝯䜹䝙䝈䝮䜢ゎ᫂䛧䛯䛔㻌䕔⬻䛾௙⤌䜏䜢⌮ゎ䛧䚸᪂䛧䛔䠥䠟䠰䜢ᥦ᱌䛧䛯䛔㻌

*UDSKLQGH[EDVHGDXGLRVLPLODULW\VHDUFKᵎᵏᴾᐔ‫ٻ‬ễἙὊἑẦỤ˩Ẻ᪦٣ửᙸếẬộẴὲᴾᐔᐔ‫ٻ‬῍ἂἻἧኧࡽỆؕỀẪ᫏˩᪦٣੕ኧ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

⭾኱࡞ࢹ࣮ࢱࡢ୰࠿ࡽ༶ᗙ࡟㢮ఝࡢࢹ࣮ࢱࢆぢࡘࡅࡿࡓࡵࡢ◊✲࡛ࡍࠋ౛࠼ࡤࠊከᩘࡢヰ⪅ࡀ࠸ࢁ࠸ࢁ࡞Ⓨヰࢆࡋ࡚࠸ࡿ⭾኱࡞㡢ኌࢹ࣮ࢱࡢ୰
࠿ࡽࠊ࠶ࡿ≉ᐃࡢヰ⪅ࡢⓎヰࡋࡓ㡢ኌࢹ࣮ࢱࡸࠊࡑࡢヰ⪅࡟㢮ఝࡢኌⰍࡢูࡢヰ⪅ࢆ᥈ࡍࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡲࡍࠋ

㡢ኌ䝕䞊䝍㻌

ỜằẴசஹ

ᥦ᱌ἲࡣࠊ᳨⣴ᑐ㇟㛫ࡢ㢮ఝᗘࡉ࠼ᐃ⩏࡛ࡁࢀࡤᵓ⠏ྍ⬟࡞ࢢࣛࣇ⣴ᘬ࡟ᇶ࡙ࡃࠊከᵝ࡞࣓ࢹ࢕࢔࡟฼⏝࡛ࡁࡿỗ⏝ᛶ࡟ඃࢀࡓ᪉ἲ࡛ࡍࠋࢢࣛ
ࣇ⣴ᘬࡣࠊ᳨⣴ࡢᗘ࡟㝶᫬᭦᪂࡛ࡁࠊ
᪂ࡋ࠸㡢ኌࢆ༶ᗙ࡟㏣ຍࡍࡿࡇ࡜࡛
᭱᪂ࡢࢹ࣮ࢱ᳨࡛⣴࡛ࡁࡲࡍࠋ

䜾䝷䝣⣴ᘬᵓ⠏㻌 㻌 㻌 㻌䜰䝹䝂䝸䝈䝮

࠶ࡽࡺࡿ࣓ࢹ࢕࢔ࢆ᳨⣴ྍ⬟࡞ࣉࣛࢵࢺࣇ࢛࣮࣒ࢆᵓ⠏ࡋࠊ࡞ࢇ࡛ࡶ
Ẽ㍍࡟᳨⣴࡛ࡁࡿᮍ᮶ࢆࡵࡊࡋࡲࡍࠋ
ࡉࡽ࡟ࡣࠊ」ᩘࡢ࣓ࢹ࢕࢔ࢆ⤫ྜⓗ࡟᳨⣴ྍ⬟࡞ࢡࣟࢫ࣓ࢹ࢕࢔᳨⣴ࢩࢫࢸ࣒ࢆᐇ⌧ࡋࠊᩥ᭩ࠊ⏬ീࠊ㡢ኌ࡞࡝ఱࢆධຊࡋ࡚ࡶᙺ❧ࡘ᝟ሗࡀᚓ
ࡽࢀࡿᑗ᮶ࢆࡵࡊࡋࡲࡍࠋ

䜾䝷䝣⣴ᘬ㻌䜾䝷䝣⣴ᘬ䠍 㡢ኌ䝣䜯䜲䝹䜢㻌ධຊ䛩䜛䛸䞉䞉䞉㻌䠎䛂䜰䞊䜹䜲䝤䛾Ⓨヰ⪅⮬ື䜰䝜䝔䞊䝅䝵䞁䛃䚸䛂ኌⰍ䛜ఝ䛯ே䜢᥈䛩䛃䛺䛹䛜䛷䛝䜎䛩䟿䜸䝣䝷䜲䞁䠖䜸䜲୍ᣓᵓ⠏䜸䞁䝷䜲䞁䠖㻌
㏲ḟ᭦᪂㻌㡢ኌ㢮ఝ᥈⣴㻌䛾୍౛㻌᥈⣴䜰䝹䝂䝸䝈䝮

Rank:1䜸䞁䝷䜲䞁䠖
䜾䝷䝣᥈⣴䜰䝹䝂䝸䝈䝮
䠄㈎ḧ᥈⣴ἲ䠅ධຊ㻌ࢡ࢚ࣜ

Rank:2

ฟຊ㻌 Rank:3ᥦ᱌ἲ䛾≉ᚩ

䜾䝷䝣⣴ᘬ䛾㏲ḟ᭦᪂䜾䝷䝣⣴ᘬ䛾ᣢ䛴䝇䝰䞊䝹䝽䞊䝹䝗ᛶ䛻䜘䜚䚸㧗㏿ᛶ䜢ᐇ⌧㻌䜾䝷䝣⣴ᘬ䛿䚸᳨⣴ᑐ㇟䛾㛵ಀᛶ䛾䜏䛷ᵓᡂ䛷䛝䜛䛯䜑䚸ᵝ䚻䛺ᑐ㇟䛻㐺⏝ྍ⬟㻌䜾䝷䝣⣴ᘬ䛿䚸୍ᣓ᭦᪂䛸㏲ḟ᭦᪂䛻䜘䜚ᖖ䛻᭱᪂䛾≧ែ䛷㐠⏝ྍ⬟㻌ධຊ䛧䛯㡢ኌ䜒䜾䝷䝣⣴ᘬ䛻༶ᗙ䛻㏣ຍྍ⬟䟿㻌᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌㻷㻚㻌㻭㼛㼥㼍㼙㼍㻘㻌㻭㻚㻌㻻㼓㼍㼣㼍㻘㻌㼀㻚㻌㻴㼍㼠㼠㼛㼞㼕㻘㻌㼀㻚㻌㻴㼛㼞㼕㻘㻌䇾㻰㼛㼡㼎㼘㼑㻙㼘㼍㼥㼑㼞㻌㼚㼑㼕㼓㼔㼎㼛㼞㼔㼛㼛㼐㻌㼓㼞㼍㼜㼔㻌㼎㼍㼟㼑㼐㻌㼟㼕㼙㼕㼘㼍㼞㼕㼠㼥㻌㼟㼑㼍㼞㼏㼔㻌㼒㼛㼞㻌㼒㼍㼟㼠㻌㼝㼡㼑㼞㼥㻙㼎㼥㻙㼑㼤㼍㼙㼜㼘㼑㻌㼟㼜㼛㼗㼑㼚㻌㼠㼑㼞㼙㻌㼐㼑㼠㼑㼏㼠㼕㼛㼚㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㻵㼚㼠㻚㻌㻯㼛㼚㼒㻚㻌㻭㼏㼛㼡㼟㼠㼕㼏㼟㻘㻌㻿㼜㼑㼑㼏㼔㻘㻌㻿㼕㼓㼚㼍㼘㻌㻼㼞㼛㼏㼑㼟㼟㻚㻌㻵㻱㻱㻱㻘㻌㻭㼜㼞㼕㼘㻌㻞㻜㻝㻡㻘㻌㼜㼜㻚㻌㻡㻞㻝㻢㻙㻡㻞㻞㻜㻚㻌㻌㼇㻞㼉㻌㻷㻚㻌㻭㼛㼥㼍㼙㼍㻘㻌㻿㻚㻌㼃㼍㼠㼍㼚㼍㼎㼑㻘㻌㻴㻚㻌㻿㼍㼣㼍㼐㼍㻘㻌㼅㻚㻌㻹㼕㼚㼍㼙㼕㻘㻌㻺㻚㻌㼁㼑㼐㼍㻘㻌㻷㻚㻌㻿㼍㼕㼠㼛㻘㻌䇾㻲㼍㼟㼠㻌㼟㼕㼙㼕㼘㼍㼞㼕㼠㼥㻌㼟㼑㼍㼞㼏㼔㻌㼛㼚㻌㼍㻌㼘㼍㼞㼓㼑㻌㼟㼜㼑㼑㼏㼔㻌㼐㼍㼠㼍㻌㼟㼑㼠㻌㼣㼕㼠㼔㻌㼚㼑㼕㼓㼔㼎㼛㼞㼔㼛㼛㼐㻌㼓㼞㼍㼜㼔㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㼕㼚㼐㼑㼤㼕㼚㼓㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㻵㼚㼠㻚㻌㻯㼛㼚㼒㻚㻌㻭㼏㼛㼡㼟㼠㼕㼏㼟㻘㻌㻿㼜㼑㼑㼏㼔㻘㻌㻿㼕㼓㼚㼍㼘㻌㻼㼞㼛㼏㼑㼟㼟㻚㻌㻵㻱㻱㻱㻘㻌㻹㼍㼞㼏㼔㻌㻞㻜㻝㻜㻘㻌㼜㼜㻚㻌㻡㻟㻡㻤㻙㻡㻟㻢㻝㻚㻌㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌᭹㒊㻌ṇႹ㻌䠄㼀㼍㼗㼍㼟㼔㼕㻌㻴㼍㼠㼠㼛㼞㼕䠅䚸㟷ᒣ㻌୍⏕㻌㻔㻷㼍㼦㼡㼛㻌㻭㼛㼥㼍㼙㼍㻕㻌༠๰᝟ሗ◊✲㒊㻌▱⬟๰Ⓨ⎔ቃ◊✲䜾䝹䞊䝥㻌02)0ORZUDQNUHJUHVVLRQIRUOHDUQLQJFRPPRQIDFWRUVᵎᵐᴾᙐૠỉբ᫆ỆσᡫẲề᣻ᙲễऴ‫إ‬ỉኵӳẶửႆᙸᴾᙐૠᙐૠ῍σᡫ‫܇׆‬ửјྙႎỆ‫ܖ‬፼ẴỦ˯Ἳὅἁ‫ׅ࠙‬২ᘐᾉᵫᵭᵤᵫ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

௒ࡲ୍࡛ࡘࡢ┠ⓗኚᩘࡢண ࡟㝈ࡽࢀ࡚࠸ࡓࠕ)DFWRUL]DWLRQ0DFKLQHVࠖࢆ」ᩘࡢ┠ⓗኚᩘࡢண࡟ᣑᙇࡋࡓ◊✲࡛ࡍࠋᥦ᱌ἲࡣࢹ࣮
ࢱࢆ⾲ࡍ≉ᚩ࠿ࡽྛ┠ⓗኚᩘ࡟ᑐࡋ
࡚᭷⏝࡞⤌ྜࡏࢆぢࡘࡅ࡚㧗⢭ᗘ࡞ࣔࢹࣝࢆసࡾࡲࡍࠋ

ỜằẴசஹ

ᥦ᱌ἲࡣࠊྛ┠ⓗኚᩘ࡟ඹ㏻ࡢᇶᗏࢆ⏝࠸࡚≉ᚩࡢ⤌ྜࡏࢆ⾲⌧ࡋࠊ㔜ࡳࢆồࡵࡿࡓࡵࠊḟඖᩘࡀ⭾኱࡟࡞ࡗ࡚ࡶຠ⋡ⓗ࡟Ꮫ⩦࡛ࡁࡲࡍࠋࡲ
ࡓࠊึᮇ್࡟౫Ꮡࡏࡎ኱ᇦⓗ᭱㐺ゎࢆᚓࡽࢀࡿࡇ࡜ࡀ⌮ㄽⓗ࡟ಖドࡉࢀ࡚࠸ࡲࡍࠋ

㻹㼡㼘㼠㼕㻙㻻㼡㼠㼜㼡㼠㻌㻲㼍㼏㼠㼛㼞㼕㼦㼍㼠㼕㼛㼚㻌㻹㼍㼏㼔㼕㼚㼑㼟㻌㻔㻹㻻㻲㻹㻕㻦㻌」ᩘ䝍䝇䜽䛾䝰䝕䝹䜢ྠ᫬䛻Ꮫ⩦䛧㔜せ࡞≉ᚩࡢ⤌ྜࡏࢆⓎぢ㻌ᛂ⏝ඛ࡜ࡋ࡚ࠊ་⒪デ᩿ࠊ᥎⸀ࢩࢫ
ࢸ࣒ࠊ㑇ఏᏊゎᯒ࡞࡝࡟฼⏝ྍ⬟࡛ࡍࠋ௒ᚋࡣࠊ⌮ㄽⓗᛶ㉁ ⾲⌧ຊࠊỗ໬⬟ຊ࡞࡝ ࡟㛵ࡍࡿ⌮ゎࢆ῝ࡵࠊᥦ᱌ἲࢆ෌ᖐⓗ࡟㐺⏝ࡍࡿࡇ࡜࡛῝ᒙᏛ⩦࡛ࡢຠ⋡ⓗ࡞ィ⟬࡟ά⏝ࡋ࡚࠸ࡁࡲࡍࠋ

䀂䠖┠ⓗኚᩘ㻌䀂㼙㻌㻩㻌㼤㼀㻌㼣㼙㻌㻗㻌㼤㼀㻌㼃㼙㻌㼤㼙␒┠䛾䝍䝇䜽㻌
㼤䠖≉ᚩ㻌㻔㼐ḟඖ㻕㻌⭾኱㸟䀂㻞㻌㻩㻌㼤㼀㻌㼣㻞㻌㻗㻌㼤㼀㻌㼃㻞㻌㼤㼣䠖㻝ḟ㔜䜏㻌
㼃䠖㻞ḟ㔜䜏㻌
䀂㻝㻌㻩㻌㼤㼀㻌㼣㻝㻌㻗㻌㼤㼀㻌㼃㻝㻌㼤㻌 ỗ⏝ⓗ䠄ᵝ䚻䛺ண ၥ㢟䛻㐺⏝ྍ⬟䠅㻌 䝍䝇䜽㛫䛾┦㛵㛵ಀ䜢ά⏝㻌䠖䝍䝇䜽䛾ಶᩘ㻌䠄ྛ㔜䜏⾜ิ䜢ඹ㏻䛾ᇶᗏ䛷ప䝷䞁䜽䛻ศゎ䠅㻌 䝰䝕䝹䛾䝟䝷䝯䞊䝍Ꮫ⩦䛜ᐜ᫆㻌䠄ゎ䛜ึᮇ್䛻౫Ꮡ䛫䛪୍ព䛻ồ䜎䜛䠅㻌 ⭾኱䛺ᩘ䛾⤌ྜ䛫䜢ᢅ䛘䜛㻌䠄㧗ḟඖ䝕䞊䝍䛻㐺⏝ྍ⬟䠅㻌඲䝍䝇䜽䛻ඹ㏻䛺ᇶᗏ㻌㼔㻝㻘㻚㻚㻚㻘㼔㼗㻌䜢㏲ḟⓗ䛻ຠ⋡ィ⟬㻌ᛂ⏝౛䠍㻦㻌་⒪デ᩿㻌ᛂ⏝౛䠎㻦㻌ၟရ᥎⸀㻌ᛂ⏝౛䠏㻦㻌཰✭㔞ணฟຊ䠖⑓ྡ㻝㻘⑓ྡ㻞㻘䈈㻘⑓ྡ㼙㻌

Bob


Alice

䖪

䖪䖪䖪

Bob

䖪䖪䖪㻌

㻫㻌

㑇ఏᏊ㻮㻌

⎔ቃ㼙㻦㻌 㻝㻞㼠㻛㼔㼍㻌

0.6

ᮇᚅ್䠖㻝㻚㻡㻌
0.3

MOFM

㑇ఏᏊ㻯㻌
0.1

‫ۼ‬

」ᩘ䛾⑓ྡ䠄㻝䈈㻌㼙䠅䜢デ᩿䛧ඹ㏻
䛺せᅉ㻔᳨ᰝ್䛾⤌ྜ䛫㻕䜢Ⓨぢ㻌

㑇ఏᏊ㻭㻌

…

⎔ቃ㻝㻦㻌 㻌 㻤㼠㻛㼔㼍㻌

MOFM

ධຊ䠖᳨ᰝ್㻌㻌⎔ቃ㼙䛻ᑐ䛧䛶㻌㔜せ䛺㑇ఏᏊ⤌ྜ䛫㻌‫ۼۼۼ ۼۼ‬ホ౯Ⅼ䠄㻝䈈㻌㼙䠅䛻ᑐ䛧䛶☜⋡䜢ணᮇᚅ್䜢⏝䛔䛶᭩⡠᥎⸀㻌䛧㻌ྛ⎔ቃ䠄㻝䈈㻌㼙䠅䛻ᑐ䛩䜛㻌䝖䜴䝰䝻䝁䝅䛾཰✭㔞䜢㻌㑇ఏᏊ䛾⤌ྜ䛫䛛䜙ண 㻌᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌㻹㻚㻌㻮㼘㼛㼚㼐㼑㼘㻘㻌㻭㻚㻌㻲㼡㼖㼕㼚㼛㻘㻌㻺㻚㻌㼁㼑㼐㼍㻘㻌䇾㻯㼛㼚㼢㼑㼤㻌㻲㼍㼏㼠㼛㼞㼕㼦㼍㼠㼕㼛㼚㻌㻹㼍㼏㼔㼕㼚㼑㼟㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㻱㼡㼞㼛㼜㼑㼍㼚㻌㻯㼛㼚㼒㼑㼞㼑㼚㼏㼑㻌㼛㼚㻌㻹㼍㼏㼔㼕㼚㼑㻌㻸㼑㼍㼞㼚㼕㼚㼓㻌㼍㼚㼐㻌㻼㼞㼕㼚㼏㼕㼜㼘㼑㼟㻌㼍㼚㼐㻌㻼㼞㼍㼏㼠㼕㼏㼑㻌㼛㼒㻌㻷㼚㼛㼣㼘㼑㼐㼓㼑㻌㻰㼕㼟㼏㼛㼢㼑㼞㼥㻌㼕㼚㻌㻰㼍㼠㼍㼎㼍㼟㼑㼟㻘㻌 㻞㻜㻝㻡㻚㻌㼇㻞㼉㻌㻹㻚㻌㻮㼘㼛㼚㼐㼑㼘㻘㻌㼂㻚㻌㻺㼕㼏㼡㼘㼍㼑㻘㻌㼀㻚㻌㻻㼠㼟㼡㼗㼍㻘㻌㻺㻚㻌㼁㼑㼐㼍㻘㻌䇾㻹㼡㼘㼠㼕㻙㼛㼡㼠㼜㼡㼠㻌㻼㼛㼘㼥㼚㼛㼙㼕㼍㼘㻌㻺㼑㼠㼣㼛㼞㼗㼟㻌㼍㼚㼐㻌㻲㼍㼏㼠㼛㼞㼕㼦㼍㼠㼕㼛㼚㻌㻹㼍㼏㼔㼕㼚㼑㼟㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㻺㼑㼡㼞㼍㼘㻌㻵㼚㼒㼛㼞㼙㼍㼠㼕㼛㼚㻌㻼㼞㼛㼏㼑㼟㼟㼕㼚㼓㻌㻿㼥㼟㼠㼑㼙㼟㻘㻌㻞㻜㻝㻣㻚㻌㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌䝤䝻䞁䝕䝹㻌䝬䝏䝳䞊㻌㻔㻹㼍㼠㼔㼕㼑㼡㻌㻮㼘㼛㼚㼐㼑㼘㻕㻌ୖ⏣≉ู◊✲ᐊ㻌

'DWDDVVLPLODWLRQDQGQDYLJDWLRQOHDUQLQJIRUFURZGᵎᵑᴾʴỊỄẮẦỤஹềẆỄẮồᘍẪỉẦᾎᴾʴʴỊ῍ʴ්ἙὊἑӷ҄ể‫ܖ‬፼‫׹‬ᛔ‫ݰ‬ᴾ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ከࡃࡢேࡀ㞟ࡲࡿࢫ࣏࣮ࢶ࢖࣋ࣥࢺ
➼࡛ேࡢὶࢀࢆࢫ࣒࣮ࢬ࡟ࡍࡿࡇ࡜
ࢆࡵࡊࡋࡓ◊✲࡛ࡍࠋࡑࡢࡓࡵ࡟ࡣ
஦๓ࡸᙜ᪥࡟ㄏᑟィ⏬ࢆ⟇ᐃࡍࡿࡇ࡜ࡀ㔜せ࡞ㄢ㢟࡛ࡍࠋࡇࡢᒎ♧࡛ࡣࠊᐇୡ⏺ࡢほ ್ࢆேὶࡢࢩ࣑࣮ࣗࣞ
ࢩࣙࣥ࡟཯ᫎࡋ࡚ࠊㄏᑟィ⏬⟇ᐃ࡟ά⏝ࡍࡿᢏ⾡ࢆ⤂௓ࡋࡲࡍࠋ

ỜằẴசஹΰ㞧ண ࡸ㐺ษ࡞ㄏᑟ⟇ࡢᑟฟ࡟ࡼ
ᐇୡ⏺࡛ᐃⅬほ ࡋࡓ㏻㐣ேᩘࢆᇶࡾࠊࡼࡾᏳ඲࡛ຠ⋡ⓗ࡟࢖࣋ࣥࢺࢆ
࡟ࠊ⤒㊰ࡈ࡜ࡢேࡢὶ㔞ࢆ᥎ᐃࡋࠊ
㛤ദࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟࡞ࡾࡲ
ṇ☜࡟ேὶࢆࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩ࡛ࣙࣥࡁ
ࡍࠋ᮶ሙ⪅ࡣᏳᚰࡋ࡚ᛌ㐺࡟࢖࣋ࣥࡲࡍࠋࡉࡽ࡟⭾኱࡞⤌ࡳྜࢃࡏࡢㄏ
ࢺ࡟ཧຍ࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟࡞ࡾࡲࡍࠋ⮬ᑟ⟇ࡢ୰࠿ࡽࠊࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥୖ
ື㌴ࡢຠ⋡ⓗ࡞ࢼࣅࢤ࣮ࢩࣙࣥࡸࠊ
࡛ຠ⋡ⓗ࡟᭱㐺ㄏᑟ⟇ࢆ᥈⣴ࡍࡿࡇᗑ⯒ෆ࡛ࡢேὶศᯒ࡬ࡢᛂ⏝ᒎ㛤ࡶ࡜ࡀ࡛ࡁࡲࡍࠋ᫖ᖺࠊᐇ㝿ࡢ࢖࣋ࣥࢺ࡛ㄏᑟィ⏬ࡢ⟇ᐃ࡟ά⏝ࡋࡲࡋࡓࠋ ྍ⬟࡛ࡍࠋյ୙ ࡢ஦ᨾ࡞࡝ࡢከᵝ࡞≧ἣࢆ  ⪃៖ࡋࡓࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ࡟  ࡼࡾ᭱㐺ㄏᑟィ⏬ࡢ⟇ᐃࢆᨭ᥼

ձᐇୡ⏺࡛㏻㐣ேᩘࢆᐃⅬほ նᐇୡ⏺࡛  ㄏᑟᐇ᪋

䝥䝷䞁䠝㻌
䠝

䝥䝷䞁䠝㻌
Ⓨື䟿㻌

䝥䝷䞁䠞㻌
䞁䠞
䠞
ղほ

ࢹ࣮ࢱࢆά⏝㻌͐ճᶵᲔᏛ⩦࡟ࡼࡾࡢ ⤒㊰ẖࡢேࡢ ὶ㔞ࢆ᥎ᐃ

ேὶ䜢෌⌧䛩䜛䝅䝭䝳䝺䞊䝍⏝䛾㻌ධຊ䝕䞊䝍䜢⮬ື⏕ᡂ㻌⭾኱䛺⤌䜏ྜ䜟䛫䛾ㄏᑟ⟇㻌մࢩ࣑࣮ࣗࣞࢱ࡬ ධຊࡋࠊேὶࢆ෌⌧᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌ΎỈோ䠈ᯇᯘ㐩ྐ䠈⏣୰ᝆ௓䠈ᒾ⏣ල἞䠈⃝⏣ᏹ䠈㻌䇾⁫ᅾேᩘ䜢⪃៖䛧䛯⤒㊰ูேᩘ䛾᥎ᐃ䠈䇿㻌 ➨㻟㻞ᅇேᕤ▱⬟Ꮫ఍඲ᅜ኱఍䠈㻞㻜㻝㻤䠊㻌㼇㻞㼉㻌ΎṊᐶ䠈ᖾᓥ໷ᏹ䠈ᯇᯘ㐩ྐ䠈ᡞ⏣ᾈஅ䠈㻌䇾᫬㛫㐜䜜䜢⪃៖䛧䛯⤒㊰ู㏻⾜ேᩘ䛾᥎ᐃ䠈䇿㻌 ➨㻟㻞ᅇேᕤ▱⬟Ꮫ఍඲ᅜ኱఍䠈㻞㻜㻝㻤䠊㻌㼇㻟㼉㻌㻺㻚㻌㼁㼑㼐㼍㻘㻌㻲㻚㻌㻺㼍㼥㼍㻘㻌䇾㻌㻿㼜㼍㼠㼕㼛㻙㼠㼑㼙㼜㼛㼞㼍㼘㻌㼙㼡㼘㼠㼕㼐㼕㼙㼑㼚㼟㼕㼛㼚㼍㼘㻌㼏㼛㼘㼘㼑㼏㼠㼕㼢㼑㻌㼐㼍㼠㼍㻌㼍㼚㼍㼘㼥㼟㼕㼟㻌㼒㼛㼞㻌㼜㼞㼛㼢㼕㼐㼕㼚㼓㻌㼏㼛㼙㼒㼛㼞㼠㼍㼎㼘㼑㻌㼘㼕㼢㼕㼚㼓㻌㼍㼚㼥㼠㼕㼙㼑㻌㼍㼚㼐㻌㼍㼚㼥㼣㼔㼑㼞㼑㻘䇿㻌㻭㻼㻿㻵㻼㻭㻌㼀㼞㼍㼚㼟㼍㼏㼠㼕㼛㼚㼟㻌㼛㼚㻌㻿㼕㼓㼚㼍㼘㻌㼍㼚㼐㻌㻵㼚㼒㼛㼞㼙㼍㼠㼕㼛㼚㻌㻼㼞㼛㼏㼑㼟㼟㼕㼚㼓㻘㻌㼂㼛㼘㻚㻌㻣㻘㻌㻺㼛㻚㻌㻠㻘㻌㻞㻜㻝㻤㻚㻌㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌ΎỈ㻌ோ㻌㻔㻴㼕㼠㼛㼟㼔㼕㻌㻿㼔㼕㼙㼕㼦㼡㻕㻌༠๰᝟ሗ◊✲㒊㻌▱⬟๰Ⓨ⎔ቃ◊✲䜾䝹䞊䝥㻌

(YHQWDQDO\VLVE\HQYLURQPHQWDOVHQVLQJDQGPDFKLQHOHDUQLQJᵎᵒᴾᣃࠊỉʻửჷỦᴾᣃᣃࠊ῍࿢‫ؾ‬ἍὅἉὅἂểီᆔἙὊἑᗡӳЎௌỆợỦỶἫὅἚᚐௌ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

㒔ᕷ࡛Ⓨ⏕ࡋࡓ࢖࣋ࣥࢺࢆ཰㞟ࡋࠊศᯒࡍࡿ◊✲࡟ྲྀࡾ⤌ࡳࠊ⸨ἑᕷ࡛
㸴ᖺ࡟Ώࡗ࡚ᐇドᐇ㦂ࢆ⾜ࡗ࡚ࡁࡲࡋࡓࠋࢦ࣑཰㞟㌴࡞࡝ࡢබඹ㌴୧࡟ᦚ㍕ࡋࡓࢭࣥࢧ࡟ࡼࡿ⎔ቃࢭࣥࢩࣥ
ࢢ࡜ࠊࡑࡢࢭࣥࢧࢹ࣮ࢱ࠿ࡽࡢ࢖࣋
ࣥࢺᢳฟࠊᢳฟࡋࡓ࢖࣋ࣥࢺࡢゎᯒ࡟ྲྀࡾ⤌ࢇ࡛࠸ࡲࡍࠋ

┠ⓗ䠖㻌䝇䝬䞊䝖䝅䝔䜱ᐇ⌧䛻ྥ䛡䛯᫬✵㛫䜲䝧䞁䝖ゎᯒ䛻䜘䜛㒔ᕷ䛾䝕䞊䝍໬㻌ỄẮầϯẟ

ኚ໬ࡍࡿᐇ⎔ቃ࡟ᛂࡌ࡚ࢩࢫࢸ࣒ࢆ
ኚ᭦࡛ࡁࡿࣉࣟࢢ࣒ࣛືⓗ᭦᪂ᢏ⾡
ࡸࠊ㏻ಙࢥࢫࢺࡸࢧ࣮ࣂ࡛ࡢฎ⌮ࢆ
㍍ῶࡍࡿࡓࡵࡢࢹ࣮ࢱ⦰⣙ᢏ⾡ࢆᐇ⌧ࡋࡲࡋࡓࠋࡉࡽ࡟␗✀ࢹ࣮ࢱࡢ⼥ྜศᯒࢆ⾜࠸ࠊ⫋ဨࡢ┤ឤࢆࢹ࣮ࢱ
࡟ࡼࡗ࡚⿬௜ࡅࠊ௒ࡲ࡛࡟࡞࠸ほⅬ࠿ࡽࡢ᪂ࡓ࡞Ẽ࡙ࡁࡀᚓࡽࢀࡲࡍࠋ

ỜằẴசஹ

㒔ᕷ࡛ࡣࠊࡉࡲࡊࡲ࡞࢖࣋ࣥࢺࡀ㉳ࡁ࡚࠸ࡲࡍࡀࠊከࡃࡣ᝟ሗ໬ࡉࢀࡎࠊ
㒔ᕷ࣐ࢿࢪ࣓ࣥࢺࡸࠊᕷẸ⏕ά࡟ά⏝ࡉࢀ࡚࠸ࡲࡏࢇ࡛ࡋࡓࠋᥦ᱌ࡍࡿ
ᢏ⾡ࢆ⏝࠸࡚࢖࣋ࣥࢺࢆ཰㞟࣭ゎᯒࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾࠊࡼࡾຠ⋡ⓗ࡞㒔ᕷ㐠⏝ࠊヲ⣽࡞ண ࡟ᇶ࡙ࡃ㒔ᕷィ⏬
❧᱌ࡀྍ⬟࡜࡞ࡾࡲࡍࠋ

ᆅ༊ู䝂䝭㔞᥎ᐃ㻌䝂䝭཰㞟≧ἣ㻌 ࢚ࢵࢪࢭࣥࢧ࡟࠾ࡅࡿࢹ࣮ࢱ⦰⣙ᢏ⾡ࢆᐇ⌧㻌 䜶䞁䝆䞁᣺ື䜢䝉䞁䝅䞁䜾䛧䛶䝂䝭཰㞟༊㛫䜢ᢳฟ㻌 䜲䝧䞁䝖ᢳฟ䛻䜘䜚䚸㏦ಙ䝕䞊䝍㔞䜢኱ᖜ๐ῶ㻌㻳㻼㻿㻌䝂䝭཰㞟䜲䝧䞁䝖㻌䝬䜲䜽㻌ᆅ༊ู䝂䝭㔞㻌

䜶䝑䝆䝉䞁䝃䝜䞊䝗㻌䠄䝰䞊䝅䝵䞁䝉䞁䝃䠅㻌኱Ẽ≧ែ䝰䝙䝍䝸䞁䜾㻌 䝂䝭཰㞟㌴䛻኱Ẽ䝉䞁䝃䜢ᦚ㍕䛧䛶⾤୰䛾⎔ቃ䜢䝉䞁䝅䞁䜾㻌 䝥䝻䜾䝷䝮ືⓗ᭦᪂ᢏ⾡䛻䜘䜚䚸ヨ⾜㘒ㄗ䛧䛺䛜䜙䝅䝇䝔䝮䛾Ᏻᐃ໬䜢ᐇ⌧㻌

኱Ẽ䝉䞁䝃㻌

ᆅ༊ู䝂䝭㔞䛾㛗ᮇኚື䜔ᆅᇦᕪ䜢⪃៖䛧䛯䝂䝭཰㞟ィ⏬❧᱌䜢ᨭ᥼ྍ⬟䛻㻌䝂䝭䛸ᆅᇦ䛾≉ᚩ䛾␗✀䝕䞊䝍ศᯒ㻌↝༷ሙ䛷ィ 䛧䛯㔜㔞䜢ᆅ༊ẖ䛾཰㞟᫬㛫䛷᱌ศ䠆ṧ´䝂䝭䠖ᤞ䛶㛫㐪䛔䚸ᮍᅇ཰䛾䝂䝭㻌ṧ´䝂䝭䛜ᑡ䛺䛔ᆅ༊䛾≉ᚩ㻌

ṧ´䝂䝭㻌
ேཱྀᵓᡂ㻌

୙ື⏘᝟ሗ㻌

ṇ๎໬㻌
⥺ᙧᅇᖐ㻌

≉ᚩ㻌
㻝㻌 ศㆡ㈤㈚㻌
㻞㻌 䝞䝹䝁䝙䞊㻌㻟㻌 䜲䞁䝍䞊䝛䝑䝖ᑐᛂ㻌㻠㻌 㻣㻜ṓ௦㻌㻡㻌 䝹䞊䝮䝅䜵䜰୙ྍ㻌 ᆅᇦ䛾≉ᚩ䜢ධຊ䚸ṧ´䝂䝭䠆䜢ฟຊ䛸䛩䜛ᅇᖐ䛻䜘䜚䚸㻌㦁㡢䝺䝧䝹䝬䝑䝥䛾⾲♧䜔኱Ẽởᰁ≀㉁䛾ศᕸ䜢ඖ䛻䛧䛯⥥ᐦ䛺኱Ẽởᰁᑐ⟇䜢ྍ⬟䛻䝂䝭䛾ฟ䛧᪉䛸ᆅᇦ䛾≉ᚩ䛾㛵ಀ䜢␗✀䝕䞊䝍⼥ྜศᯒ㻌 ᢳฟ䛥䜜䛯≉ᚩ䛿Ύᤲဨ䛾┤ឤ䛸୍⮴㻌ᆅᇦ䛾≉ᚩ䜢⪃៖䛧䛯䝂䝭ῶ㔞ㅮ⩦఍䛺䛹䛾ᑐᛂ䛜ྍ⬟䛻㻌 㻙㻌ᮏ◊✲ᡂᯝ䛾୍㒊䛿㻺㻵㻯㼀ጤク◊✲䛂䝋䞊䝅䝱䝹䞉䝡䝑䜽䝕䞊䝍฼ά⏝䞉ᇶ┙ᢏ⾡䛾◊✲㛤Ⓨ䛃䛻䜘䜛䜒䛾䛷䛩䚹㻌㻌 㻙㻌ᆅᅗ䝕䞊䝍䛿䚸ᅜᅵᆅ⌮㝔㻌㟁Ꮚᅜᅵᇶᮏᅗ䜢฼⏝䚹⾤༊䛾༊ษ䜚䛿䚸ᨻᗓ⤫ィ䛾⥲ྜ❆ཱྀ㻌⤫ィ㻳㻵㻿㻌ቃ⏺䝕䞊䝍䜢౑⏝䚹㻌᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌㼅㼍㼟㼡㼑㻌㻷㼕㼟㼔㼕㼚㼛㻘㻌㻷㼛㼔㻌㼀㼍㼗㼑㼡㼏㼔㼕㻘㻌㼅㼛㼟㼔㼕㼚㼍㼞㼕㻌㻿㼔㼕㼞㼍㼕㻘㻌㻲㼡㼠㼛㼟㼔㼕㻌㻺㼍㼥㼍㻘㻌㻺㼍㼛㼚㼛㼞㼕㻌㼁㼑㼐㼍㻘㻌䇾㻰㼍㼠㼍㼒㼥㼕㼚㼓㻌㼏㼕㼠㼥㻦㻌㻰㼑㼠㼑㼏㼠㼕㼚㼓㻌㼍㼚㼐㻌㼍㼏㼏㼡㼙㼡㼘㼍㼠㼕㼚㼓㻌㼟㼜㼍㼠㼕㼛㻙㼠㼑㼙㼜㼛㼞㼍㼘㻌㼑㼢㼑㼚㼠㼟㻌㼎㼥㻌㼢㼑㼔㼕㼏㼘㼑㻙㼙㼛㼡㼚㼠㼑㼐㻌㼟㼑㼚㼟㼛㼞㼟㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㼛㼒㻌㻵㻱㻱㻱㻌㻮㼕㼓㻰㼍㼠㼍㻘㻌㻵㼚㼠㼑㼞㼚㼍㼠㼕㼛㼚㼍㼘㻌㼃㼛㼞㼗㼟㼔㼛㼜㼟㻌㼛㼚㻌㻿㼙㼍㼞㼠㻌㻯㼕㼠㼕㼑㼐㻦㻌㻼㼑㼛㼜㼘㼑㻘㻌㼀㼑㼏㼔㼚㼛㼘㼛㼓㼥㻌㼍㼚㼐㻌㻰㼍㼠㼍㻌㻔㻵㼃㻿㻯䇻㻝㻣㻕 㻘㻌㻞㻜㻝㻣㻚㻌㼇㻞㼉㻌➉ෆ㻌 Ꮥ㻘㻌ᓊ㔝Ὀᜨ㻘㻌ⓑ஭Ⰻᡂ㻘㻌㡲ᒣᩗஅ㻘㻌⣡㇂㻌 ኴ㻘㻌ୖ⏣ಟຌ㻘㻌䇾✵㛫᝟ሗ䜢⏝䛔䛯ᒁᡤ໬㻌㻸㼍㼟㼟㼛㻌䜘䜛㒔ᕷ䝕䞊䝍ゎᯒ㻘䇿㻌 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍⥲ྜ
኱఍ㅮ₇ㄽᩥ㞟㻘㻌㼜㼜㻚㻿㻿㻙㻝㻜㻟㻌䇵㻌㻿㻿㻙㻝㻜㻠㻘㻌㻞㻜㻝㻤㻚㻌㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌ᓊ㔝㻌Ὀᜨ㻌㻔㼅㼍㼟㼡㼑㻌㻷㼕㼟㼔㼕㼚㼛㻕㻌༠๰᝟ሗ◊✲㒊㻌▱⬟๰Ⓨ⎔ቃ◊✲䜾䝹䞊䝥㻌0HPRU\HIILFLHQWGHHSOHDUQLQJIRUPRELOHGHYLFHVᵎᵓᴾข‫ܖޖ‬፼ửἴἢỶἽӼẬỆ‫ݱ‬ẰẪẲộẴᴾ῍᣽‫҄܇‬ỆợỦข‫ܖޖ‬፼ỉἴἙἽ‫ן‬጑২ᘐ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

⏬ീࡸ㡢ኌ࡞࡝ࡢㄆ㆑࡟῝ᒙᏛ⩦ࡀ┒ࢇ࡟⏝࠸ࡽࢀ࡚࠸ࡲࡍࠋࡋ࠿ࡋࠊ
㔜ࡳࢆಖᣢࡍࡿࣃ࣓࣮ࣛࢱࡢᩘࡀከ
࠸ࡓࡵࠊ࣓ࣔࣜࢆ኱㔞࡟ᾘ㈝ࡋࡲࡍࠋ
ᮏ◊✲࡛ࡣࣃ࣓࣮ࣛࢱࡢศᕸࢆ⪃៖ࡋࡓ᪂ࡓ࡞㔞Ꮚ໬࡟ࡼࡾࠊ῝ᒙᏛ⩦ࡢ࣓ࣔࣜᾘ㈝㔞ࢆ㸱㸰ศࡢ㸯࡟పῶ࡛ࡁࡿᏛ⩦ἲࢆᥦ᱌ࡋࡲࡍࠋ⫼ᬒ㻌῝ᒙᏛ⩦ࡢ㐃⥆್࡛࠶ࡿࣃ࣓࣮ࣛࢱ
ࢆs㸯࡟㝈ᐃࡍࡿ㔞Ꮚ໬ࡢᙳ㡪ࢆ᭱ᑠ㝈࡟ࡍࡿ࡜ྠ᫬࡟ຠ⋡ⓗ࡞Ꮫ⩦࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒࡜ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊᚑ᮶ᡭἲ
ࡼࡾࡶ㧗⢭ᗘ࠿ࡘ㧗㏿࡞㔞Ꮚ໬ࡀྍ⬟࡜࡞ࡾࡲࡍࠋࡲࡓࠊᏛ⩦ᚋ࡟ࡣ
ࣅࢵࢺ₇⟬࡛ィ⟬࡛ࡁࡿࡓࡵࠊ㧗㏿࡟ண ࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟࡞ࡾࡲࡍࠋ

䝟䝷䝯䞊䝍䛾್䜢㻌േ૚㻌䛻㝈ᐃ䛧䛶㻌ண ᫬䛾䝯䝰䝸ᾘ㈝㔞䜢㍍ῶ䛩䜛㻌Ꮫ⩦᫬㻌⩦᫬ỜằẴசஹ

ண᫬᫬㻌ཎᅉ䐟䛾ᑐ⟇㻌 䝟䝷䝯䞊䝍䜢䝜䝹䝮䛾ᖹᆒ್݉㻌䛻㻌㻌㔞Ꮚ໬䛧䛶㏆ఝㄗᕪ䜢䛺䛟䛩㻌䝟䝷䝯䞊䝍䛾ศᕸ㻌൅ͳ㻌㻌㻝㻌㼎㼕㼠㻌䛾䝟䝷䝯䞊䝍㻌㻌㔞Ꮚ໬㻌ᮏᢏ⾡ࡣせồᛶ⬟ࡢప࠸῝ᒙᏛ⩦ࢆసࡾࡲࡍࠋࡑࡢࡓࡵࠊࣃ࣓࣮ࣛࢱࡀ
ከ࠸࡯࡝㧗⢭ᗘ࡞ண ࡢ⾜࠼ࡿ῝ᒙᏛ⩦ࢆᛶ⬟ࡢప࠸ᑠᆺ➃ᮎୖ࡛ື࠿
ࡏࡿࡼ࠺࡟࡞ࡾࡲࡍࠋࡇࢀ࡟ࡼࡾࠊࡇࢀࡲ࡛῝ᒙᏛ⩦ࡀ౑࠼࡞࠿ࡗࡓ
ᵝࠎ࡞➃ᮎ࡛⏬ീࡸ㡢ኌ࡞࡝ࡢ㧗ᗘ࡞ㄆ㆑ࡀ⾜࠼ࡿࡼ࠺࡟࡞ࡾࡲࡍࠋ

ᥦ᱌ᡭἲ㻌ᴟᑠ್䛜ከ䛔㻌
㻌㻟㻞㻌㼎㼕㼠㻌䛾䝟䝷䝯䞊䝍㻌㻌㏆ఝㄗᕪ䛜㻌
ᑠ䛥䛔㻌

൅݉㻌
㻌㻝㻌㻌

㻜㻚㻜㻟䈈㻌

െ݉㻌Ꮫ⩦䜰䝹䝂䝸䝈䝮㻌䝟䝷䝯䞊䝍䜢㻌
㻌஧್䛻㔞Ꮚ໬㻌㻌

െͳ㻌

㻙㻝㻌

㻙㻜㻚㻝㻠㻌ᦆኻ㻌㻌ィ⟬㻌㻌㻙㻜㻚㻝㻠㻌䊻㻌 㻙㻝㻌㔞Ꮚ໬๓䛾㻌
㻌䝟䝷䝯䞊䝍䜢᭦᪂㻌㻌㔞Ꮚ໬๓㻌䠄ᐇᩘ್䠅㻌

᪤Ꮡ䛾㔞Ꮚ໬㻌 ᮏᢏ⾡䛾㔞Ꮚ໬㻌േͳ 㻌േͳ ൈ ݉ 㻌ཎᅉ䐠䛾ᑐ⟇㻌 ㏆ఝ䛧䛯㐃⥆㛵ᩘ䜢⏝䛔䛶㻌㻌㐺ษ䛺᭦᪂㔞䛷Ꮫ⩦䛩䜛㻌Ꮫ⩦᫬䛻⏝䛔䜛㛵ᩘ㻌㻙㻜㻚㻝㻠㻌䊻㻌 㻙㻜㻚㻜㻥㻌൅݉㻌ၥ㢟Ⅼ㻌 ㄆ㆑ᛶ⬟䛾పୗ㻌㻌 ཎᅉ䐟㻌 േ૚䜈䛾ኚ᥮䛿㏆ఝㄗᕪ䛜኱䛝䛔㻌㻌 ཎᅉ䐠㻌 㐺ษ䛺᭦᪂㔞䛜ồ䜎䜙䛺䛔䛯䜑㻌㻌Ꮫ⩦䛜䛖䜎䛟䛔䛛䛺䛔㻌െ݉㻌 䝟䝷䝯䞊䝍㻌⮬ືⓗ䛻㐺䛧䛯ᙧ䛻㻌⦪ᶓ䜢䝇䜿䞊䝹䛥䛫䚸㻌ຠ⋡ⓗ䛻Ꮫ⩦䛥䛫䜛㻌ண ᫬䛿್㻌݉㻌䜢άᛶ໬䛾㜈್䛻౑䛔ᅇ䛩㻌䛣䛸䛷䝟䝷䝯䞊䝍䜢േͳ䛻䛧䛶᥎ㄽ䛩䜛㻌Ꮫ⩦⤖ᯝ㻌㻌᭦᪂㔞㻌 䠙㻌 Ꮫ⩦⋡㻌 㽢㻌 㛵ᩘ䛾ᚤศ್㻌㻌ᮇᚅᦆኻ㻌ỗ໬ᛶ⬟㻌㼇㻑㼉㻌േ૚䛻ኚ᥮䛩䜛㛵ᩘ㻌᭦᪂㔞䛾ᾘኻᑐ⟇㻌㻌 䞉Ꮫ⩦⋡䜢㧗䛟䛩䜛㻌൅ͳ㻌㻌 䞉ᚤศ್䜢ᙉไⓗ䛻㻌െͳ㻌 䝟䝷䝯䞊䝍㻌 㻌 㻌 䠌䛛䜙䠍䛻䛩䜛㻌ᚤศ್㻌䠌㻌 䊻㻌 ᭦᪂㔞䛾ᾘኻ㻌 㻌 㻌 䋻㻌 Ꮫ⩦䛜ᅔ㞴㻌ຠ⋡ⓗ䛺Ꮫ⩦㻌஧್㻌 േͳ 㻌஧್㻌 േ݉ 㻌
ᐇᩘ್㻌

᧙ᡲ૨ྂ
㼇㻝㼉㻌኱ᒇඃ㻘㻌஭⏣Ᏻಇ㻘㻌⸨ཎ㟹ᏹ㻘㻌ᒾᮧ┦ဴ㻘㻌䇾ṇ๎໬䛻䜘䜛῝ᒙᏛ⩦䛾㔜䜏㔞Ꮚ໬ᡭἲ䛾᳨ウ㻘䇿㻌㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡◊✲ሗ࿌㻘㻌㼂㼛㼘㻚㻌㻝㻝㻣㻘㻌㻺㼛㻚㻌㻞㻝㻝㻘㻌㼜㼜㻚㻌㻡㻝㻙㻡㻞㻘㻌㻞㻜㻝㻣㻚㻌㼇㻞㼉㻌኱ᒇඃ㻘㻌஭⏣Ᏻಇ㻘㻌⸨ཎ㟹ᏹ㻘㻌ᒾᮧ┦ဴ㻘㻌䇾䝞䜲䝘䝸䝙䝳䞊䝷䝹䝛䝑䝖䛻䛚䛡䜛㠀άᛶ໬ᡭἲ䛾᳨ウ㻘䇿㻌 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡◊✲ሗ࿌㻘㻌㼂㼛㼘㻚㻌㻝㻝㻣㻘㻌㻺㼛㻚㻌㻞㻟㻤㻘㻌㼜㼜㻚㻌㻝㻝㻥㻙㻝㻞㻜㻘㻌㻞㻜㻝㻣㻚㻌䝋䝣䝖䜴䜵䜰䜲䝜䝧䞊䝅䝵䞁䝉䞁䝍㻌ศᩓฎ⌮ᇶ┙ᢏ⾡䝥䝻䝆䜵䜽䝖㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌኱ᒇ㻌ඃ㻌㻔㼅㼡㻌㻻㼥㼍㻕㻌ศᩓ䝅䝇䝔䝮䜰䞊䜻䝔䜽䝏䝱ᇶ┙䜾䝹䞊䝥㻌

3KRWRQLFUHVHUYRLUFRPSXWLQJIRUKLJKVSHHGPDFKLQHOHDUQLQJᵎᵔᴾήỂೞ఺‫ܖ‬፼ửἋἦὊἛỴἕἩᴾ῍ήἼἈὊἢὊἅὅἦἷὊἘỵὅἂỆợỦ᭗ᡮೞ఺‫ܖ‬፼῍ᴾᴾἈ ἢἦἂỄỮễᄂᆮ



ග₇⟬࡛ᶵᲔᏛ⩦ࢆຍ㏿ࡋࡲࡍࠋⳘ
኱࡞ᩘࡢ⾜ิ₇⟬ࢆගࡢᖸ΅࡛ฎ⌮ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ୪ิ࠿ࡘග㏿࡛₇⟬ࡀ࡛ࡁࡲࡍࠋࡇࡢᛶ㉁ࢆ᭱኱㝈ά࠿ࡏࡿᵓᡂ࡜ࡋ࡚ࠊᑠ⬻ࢆᶍᨃࡋࡓࣜࢨ
࣮ࣂ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢸ࢕ࣥࢢ࡟╔┠ࡋ
ࡑࡢගᅇ㊰ᐇ⿦ࢆ㐍ࡵ࡚࠸ࡲࡍࠋ

ࣜࢨ࣮ࣂ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢸ࢕ࣥࢢ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ



୍ࡘࡢᅇ㊰࡛ධຊಙྕࡀ㸯⛊࠶ࡓࡾᶵᲔᏛ⩦ࡢ࢔ࢡࢭ࣮ࣛࣞࢱ࡜ࡋ࡚ࡢ
ࢠ࢞ࣅࢵࢺࢆ㉺࠼ࡿಙྕࢆฎ⌮ࡍࡿ㐺⏝ࢆࡵࡊࡋࡲࡍࠋ㉸㧗㏿ᛶࢆά࠿ࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡲࡍࠋࡉࡽ࡟ࠊගࡢ఩┦ࠊ ࡋ࡚ࠊ㏻ಙࡸ㧗㏿࡞ື⏬ฎ⌮࡟ᶵᲔἼ㛗ࠊ೫Ἴࢆ⏝࠸ࡿࡇ࡜࡛₇⟬㔞ࢆᏛ⩦ࡢ᝟ሗฎ⌮ᢏ⾡ࢆ㐺⏝ࡍࡿࡇ࡜ᩘⓒಸ࡟ࡍࡿࡇ࡜ࡶᮇᚅ࡛ࡁࡲࡍࠋࡶ᳨ウࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋගࡢ᭷ࡍࡿᛶ㉁ࡇࢀ࡟ࡼࡗ࡚ࠊ኱つᶍ࡞ࢽ࣮ࣗࣟ₇ࢆ᭱኱㝈࡟ά⏝ࡍࡿࡇ࡜࡛✲ᴟ࡟㏿⟬ࢆ㧗㏿࡟⾜࠺ࡇ࡜ࡀྍ⬟࡛ࡍࠋ࠸ィ⟬ᶵࡢᐇ⌧ࢆࡵࡊࡋࡲࡍࠋ

ගἼ䜢⏝䛔䛯䝸䝄䞊䝞䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝔䜱䞁䜾䛾≉ᚩ㻌䠄ᴫせ䠅㻌㻙㻌ධຊᒙ䛸୰㛫ᒙ䜢䝷䞁䝎䝮⤖ྜ䛷⾲⌧䛧䛯㻌㻌 䝙䝳䞊䝷䝹䝛䝑䝖䝽䞊䜽䠄ᑠ⬻ⓗ䛺ᵓᡂ䠅㻌㻙㻌Ꮫ⩦ኚᩘ䛜ᑡ䛺䛔ୖ䚸⥺ᙧᅇᖐ䛾㻌㻌 䛯䜑㧗㏿䛷཰᮰㻌䠄ᛂ⏝䠅㻌㻙㻌᫬⣔ิಙྕฎ⌮䚸㡢ኌㄆ㆑䚸⏬ീฎ⌮䛺䛹㻌ヨసᶵ䛾ᐇ⿦䛸ཎ⌮᳨ド㻌䝧䞁䝏䝬䞊䜽䝍䝇䜽㻔㻺㻭㻾㻹㻭㻝㻜䈜㻝㻕䛷䛾ືస᳨ド㻌 䈜㻝㻌 㻺㻭㻾㻹㻭㻝㻜䠖㻌㻝㻜ḟ䛾᫬㛫㐜䜜㻗㻞ḟ䛾㠀⥺ᙧ㛵ᩘ䛾㏆ఝ䝍䝇䜽㻌ヨసᶵ䛾ᴫせ㻌᭱ᑠ䝤䝻䝑䜽䛷䛒䜛༢୍Ἴ㛗䛷ືస䛩䜛ヨసᶵ䜢ᵓ⠏䛧䚸௨ୗ䜢᳨ド㻌䐟㻌ග₇⟬䛷㧗㏿ฎ⌮䛾ྍ⬟ᛶ䠄ᮏヨసᶵ䛷䛿䚸ධຊᒙ䞉䝸䝄䞊䝞䞊ᒙ䜎䛷䛾ගᐇ⿦䜢᳨ウ䠅㻌
㻌 㻌䋻㻌䝘䝜⛊䠄㻳㻴㼦䠅䜸䞊䝎䛾䝇䝹䞊䝥䝑䝖㻌 䠄㻯㻼㼁䛻ẚ䜉㻟㻙㻠᱆⛬ᗘ㧗㏿䛺ฎ⌮䜢ᐇ⌧䠅㻌 㻌䐠㻌ග䛾Ἴືᛶ䜢฼⏝䛧䛯」⣲✵㛫䛷䛾᝟ሗฎ⌮䛿ྍ⬟ᛶ㻌㻌 㻌䋻㻌ᐇ㒊䞉⹫㒊䛾୧᪉䛷ᡤᮃ䛾ᛂ⟅䜢☜ㄆ䛧䚸఩┦✵㛫䜈䛾୪ิ໬䜢ᐇ⌧㻌௒ᚋ䛾ᒎ㛤䠖㻌 Ἴ㛗䞉೫Ἴ䞉✵㛫➼䜢฼⏝䛧䛯䝛䝑䝖䝽䞊䜽䛾኱つᶍ໬䛸᭦䛺䜛㧗䝇䝹䞊䝥䝑䝖໬㻌䜸䞁䝷䜲䞁ฎ⌮໬䛸㡢ኌㄆ㆑䜔⏬ീฎ⌮䚸ග㏻ಙ䛾ಙྕฎ⌮➼䜢䛿䛨䜑䛸䛧䛯ᛂ⏝ၥ㢟䜈䛾ᒎ㛤㻌᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌㻹㻚㻌㻺㼍㼗㼍㼖㼕㼙㼍㻘㻌㻹㻚㻌㻵㼚㼡㼎㼡㼟㼔㼕㻘㻌㼀㻚㻌㻳㼛㼔㻘㻌㼀㻚㻌㻴㼍㼟㼔㼕㼙㼛㼠㼛㻘㻌䇾㻯㼛㼔㼑㼞㼑㼚㼠㼘㼥㻌㻰㼞㼕㼢㼑㼚㻌㼁㼘㼠㼞㼍㼒㼍㼟㼠㻌㻯㼛㼙㼜㼘㼑㼤㻙㼂㼍㼘㼡㼑㼐㻌㻼㼔㼛㼠㼛㼚㼕㼏㻌㻾㼑㼟㼑㼞㼢㼛㼕㼞㻌㻯㼛㼙㼜㼡㼠㼕㼚㼓㻘䇿㻌㻯㻸㻱㻻㻌㻞㻜㻝㻤㻘㻌㻿㻹㻝㻯㻚㻠㻌

㻔㻹㼕㼠㼟㼡㼙㼍㼟㼍㻌㻺㼍㼗㼍㼖㼕㼙㼍㻕㻌 㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌୰ᓥ㻌ග㞞㻌ඛ➃㞟✚䝕䝞䜲䝇◊✲ᡤ㻌 ග㟁Ꮚ⼥ྜ◊✲㒊㻌㻌 ග㟁Ꮚ」ྜᶵ⬟㞟✚䜾䝹䞊䝥㻌

,QWHUSUHWLQJGHHSOHDUQLQJIURPQHWZRUNVWUXFWXUHᵎᵕᴾ἟ἕἚὁὊἁನᡯẦỤข‫ܖޖ‬፼ỉẲẪỚửჷỦᴾ἟἟ἕ῍ἝἷὊἻἽ἟ἕἚỉྸᚐỆӼẬẺἅἱἷἝἘỵਁЈ২ᘐ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ



'11ࡢෆ㒊ࡢ௙⤌ࡳࢆே㛫ࡀゎ㔘ࡋࡸࡍ࠸ᙧ࡛⾲⌧ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ⮬ື㐠㌿ࡸ་⒪࡞࡝ࠊᶵᲔᏛ⩦ᢏ⾡ࡀᑟࡁฟࡋࡓண ⤖ᯝ࡟ᑐࡋ࡚᰿ᣐࢆㄝ᫂
࡛ࡁࡿࡇ࡜ࡀᚲせ࡜࡞ࡿᛂ⏝ศ㔝࡟࠾࠸࡚ࡶࠊᏳᚰࡋ࡚'11ࡀ౑࠼ࡿࡼ
࠺࡞ᮍ᮶ࢆࡵࡊࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ

ղ㞄᥋ࡍࡿᒙࡢࣘࢽࢵࢺ࡟ᑐࡋࠊ ఝࡓ⤖ྜࣃࢱ࣮ࣥࢆᣢࡘࣘࢽࢵࢺ ࡢࢥ࣑ࣗࢽࢸ࢕ࢆ᥎ᐃ

ճྛࢥ࣑ࣗࢽࢸ࢕㛫࡟Ꮡᅾࡍࡿ
 」ᩘࡢ⤖ྜࢆࡲ࡜ࡵ࡚⾲♧⏬ീ䛻෗䛳䛯㔝⳯䜢㆑ู䛩䜛ၥ㢟䛾ሙྜ㻌౛㸧㢮ఝࡋࡓ᥎ㄽ᝟ሗࢆཷࡅྲྀࡿ

䝁䝭䝳䝙䝔䜱䛤䛸䛻䝴䝙䝑䝖䜢䛂୪䜃᭰䛘䛃㻌౛䠅㻌䝖䝬䝖䚸䛻䜣䛨䜣䚸䛺䛩䚸䞉䞉䞉㻌䝛䝑䝖䝽䞊䜽ゎᯒ㻌౛䠅㻌ࢹ࣮ࢱ࠿ࡽᏛ⩦ࡉࢀࡓ'11࡟ᑐࡋ࡚ࢥ࣑ࣗࢽࢸ࢕ᢳฟ࡜࿧ࡤࢀࡿᡭἲࢆ
㐺⏝ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ'11ࡢ኱ᒁⓗ࡞ᵓ㐀ࢆᤊ࠼ࡿࡇ࡜ࢆୡ⏺࡛ึࡵ࡚ྍ⬟࡜ࡋࡲࡋࡓࠋࡇࢀࡣࠊ'11ෆ㒊ࡢྛ㒊ศࡀண ࡸㄆ㆑࡟࠾࠸࡚ᯝࡓࡍᙺ
๭ࢆゎ᫂ࡍࡿࡓࡵࡢࠊ᪂ࡓ࡞⣒ཱྀ࡜࡞ࡾ࠼ࡲࡍࠋ

῝ᒙࢽ࣮ࣗࣛࣝࢿࢵࢺ '11 ࡣᵝࠎ࡞ᐇࢹ࣮ࢱ࡟ᑐࡋ㧗⢭ᗘ࡞ண ࢆᐇ⌧ࡋ࡚࠸ࡲࡍࡀࠊࡑࡢ」㞧࡞Ꮫ⩦⤖ᯝࢆே㛫ࡀ⌮ゎࡍࡿࡇ࡜ࡣᅔ㞴࡛ࡍࠋᮏ◊✲࡛ࡣࠊࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡゎᯒ࡟ࡼ
ࡾ'11ࡢ୰࡟₯ࡴࢥ࣑ࣗࢽࢸ࢕ᵓ㐀ࢆ⮬ືⓗ࡟Ⓨぢࡋࠊྍど໬ࡍࡿ᪉ἲ
ࢆᥦ᱌ࡋࡲࡍࠋ

ձධฟຊࢹ࣮ࢱࡢ⤌࠿ࡽ  ࢽ࣮ࣗࣛࣝࢿࢵࢺࢆᏛ⩦ỜằẴசஹ䞉䞉䞉㻌  㔝⳯ࡢ⤌ࡳྜࢃࡏࢆ⾲ࡍࢥ࣑ࣗࢽࢸ࢕㜈್ฎ⌮㻌౛㸧㢮ఝࡋࡓ᥎ㄽ᝟ሗࢆཷࡅΏࡍධຊ

᥎ᐃ䛥䜜䛯䝁䝭䝳䝙䝔䜱  ⏬⣲ࡢ⤌ࡳྜࢃࡏࢆ⾲ࡍࢥ࣑ࣗࢽࢸ࢕

䕔䝛䝑䝖䝽䞊䜽ᵓ㐀䛾⏕ᡂ䝰䝕䝹䛻ᇶ䛵䛟䝁䝭䝳䝙䝔䜱ᢳฟἲ䜢䚸Ꮫ⩦῭䝙䝳䞊䝷䝹䝛䝑䝖䛻㐺⏝㻌䕔ᚑ᮶ᢏ⾡䛷䛿ᤊ䛘䜙䜜䛺䛛䛳䛯䚸䝙䝳䞊䝷䝹䝛䝑䝖䛾඲యᵓ㐀䜢䜂䛸䜑䛷⌮ゎ䛷䛝䜛䟿㻌߬Ԣ௖ǡ௝ 㻌݆㻌䝟䝷䝯䞊䝍᥎ᐃ㻌䝁䝭䝳䝙䝔䜱ܿ䛾䝴䝙䝑䝖䛜䝴䝙䝑䝖݆䛻䛴䛺䛜䜛☜⋡㻌ߨ௖ 㻌䝁䝭䝳䝙䝔䜱ܿ㻌ᐇ㝿䛻Ꮫ⩦䛥䜜䛯䝛䝑䝖䝽䞊䜽㻌݅㻌䝛䝑䝖䝽䞊䜽⏕ᡂ䝰䝕䝹㻌߬௖ǡ௜ 㻌

䝴䝙䝑䝖䛜䝁䝭䝳䝙䝔䜱ܿ䛻ᒓ䛩䜛☜⋡㻌

䝁䝭䝳䝙䝔䜱ܿ䛾䝴䝙䝑䝖䛜䝴䝙䝑䝖݅䛛䜙䛴䛺䛜䜛☜⋡㻌᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌㻯㻚㻌㼃㼍㼠㼍㼚㼍㼎㼑㻘㻌㻷㻚㻌㻴㼕㼞㼍㼙㼍㼠㼟㼡㻘㻌㻷㻚㻌㻷㼍㼟㼔㼕㼚㼛㻘㻌䇾㻹㼛㼐㼡㼘㼍㼞㻌㼞㼑㼜㼞㼑㼟㼑㼚㼠㼍㼠㼕㼛㼚㻌㼛㼒㻌㼘㼍㼥㼑㼞㼑㼐㻌㼚㼑㼡㼞㼍㼘㻌㼚㼑㼠㼣㼛㼞㼗㼟㻘䇿㻌㻺㼑㼡㼞㼍㼘㻌㻺㼑㼠㼣㼛㼞㼗㼟㻘㻌㼂㼛㼘㻚㻌㻥㻣㻘㻌㼜㼜㻚㻌㻢㻞㻙㻣㻟㻘㻌㻞㻜㻝㻤㻚㻌㻌㼇㻞㼉㻌Ώ㑔༓⣫䠈ᖹᯇ⸅䠈᯽㔝㑥ኵ䠈䇾῝ᒙ䝙䝳䞊䝷䝹䝛䝑䝖䛻䛚䛡䜛ṇ㈇䛾⤖ྜ㔜䜏䛻ᇶ䛵䛟኱ᒁᵓ㐀ᢳฟ䠈䇿㻌 ᝟ሗ⛉Ꮫᢏ⾡䝣䜷䞊䝷䝮䠈㻞㻜㻝㻣㻚㻌㻌㼇㻟㼉㻌㻯㻚㻌㼃㼍㼠㼍㼚㼍㼎㼑㻘㻌㻷㻚㻌㻴㼕㼞㼍㼙㼍㼠㼟㼡㻘㻌㻷㻚㻌㻷㼍㼟㼔㼕㼚㼛㻘㻌䇾㻾㼑㼏㼡㼞㼟㼕㼢㼑㻌㼑㼤㼠㼞㼍㼏㼠㼕㼛㼚㻌㼛㼒㻌㼙㼛㼐㼡㼘㼍㼞㻌㼟㼠㼞㼡㼏㼠㼡㼞㼑㻌㼒㼞㼛㼙㻌㼘㼍㼥㼑㼞㼑㼐㻌㼚㼑㼡㼞㼍㼘㻌㼚㼑㼠㼣㼛㼞㼗㼟㻌㼡㼟㼕㼚㼓㻌㼢㼍㼞㼕㼍㼠㼕㼛㼚㼍㼘㻌㻮㼍㼥㼑㼟㻌㻌㻌㻌㻌㼙㼑㼠㼔㼛㼐㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㻰㼕㼟㼏㼛㼢㼑㼞㼥㻌㻿㼏㼕㼑㼚㼏㼑㻘㻌㻸㼑㼏㼠㼡㼞㼑㻌㻺㼛㼠㼑㼟㻌㼕㼚㻌㻯㼛㼙㼜㼡㼠㼑㼞㻌㻿㼏㼕㼑㼚㼏㼑㻘㻌㼂㼛㼘㻚㻌㻝㻜㻡㻡㻤㻘㻌㼜㼜㻚㻌㻞㻜㻣㻙㻞㻞㻞㻘㻌㻞㻜㻝㻣㻚㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌Ώ㑔㻌༓⣫㻌㻔㻯㼔㼕㼔㼕㼞㼛㻌㼃㼍㼠㼍㼚㼍㼎㼑㻕㻌䝯䝕䜱䜰᝟ሗ◊✲㒊㻌䝯䝕䜱䜰ㄆ㆑◊✲䜾䝹䞊䝥㻌

+LJKVSHHGTXDQWXPFRPSXWDWLRQVZLWKXQLQLWLDOL]HGTXELWVᵎᵖᴾ

ẝễẺỉ᣽‫܇‬ἳἴἼửẼỢẾểਖ͈ὲᴾ῍சИ஖҄᣽‫܇‬ἥἕἚửМဇẲẺ᭗ᡮ᣽‫܇‬ᚘም῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟィ⟬ࢆ⾜࠺๓࡟ࠊ㏻ᖖࠊ࣓ࣔࣜࢆึ
ᮇ໬ࡍࡿᚲせࡀ࠶ࡾࡲࡍࠋࡋ࠿ࡋࠊ
㔞Ꮚࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࡢሙྜࠊࡇࡢึᮇ
໬ࡀᐜ࡛᫆ࡣ࠶ࡾࡲࡏࢇࠋᮏ◊✲ࡣࠊึᮇ໬ࢆ┬␎ࡋ࡚ࠊึᮇ≧ែࡀ୙࡛᫂࠶ࡿ㔞Ꮚ࣓ࣔࣜࢆ౑ࡗ࡚ࡶࠊ」㞧
࡞ィ⟬ࢆ㛫㐪࠺ࡇ࡜࡞ࡃᐇ⾜ࡍࡿࡇ࡜ࢆྍ⬟࡟ࡋࡲࡍࠋ

ỜằẴசஹ

㔞Ꮚ࣓ࣔࣜࢆ」ᩘࡢィ⟬ࢱࢫࢡ࡛ඹ
㏻ᖖࡢ㔞Ꮚ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒࡛ࡣࠊฟຊ
ࡀ࣓ࣔࣜࡢึᮇ≧ែ࡟౫Ꮡࡍࡿࡓࡵࠊ ᭷ࡍࡿࡇ࡜ࡀྍ⬟࡟࡞ࡿࡓࡵࠊᐇ㉁ⓗ࡟ࠊࡼࡾከࡃࡢ㔞Ꮚ࣓ࣔࣜࢆ౑⏝ṇࡋࡃィ⟬࡛ࡁࡲࡏࢇࠋᮏ◊✲ᡂᯝࡋࡓ㔞Ꮚィ⟬ࡀྍ⬟࡟࡞ࡾࡲࡍࠋࡇ
ࡣࠊ࣓ࣔࣜࡢึᮇ≧ែࢆ▱ࡿࡇ࡜࡞ࡢ⤖ᯝࠊ㔞Ꮚ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒ࡢ୪ิᛶ
ࡋ࡟ࠊึᮇ≧ែ࡬ࡢ౫Ꮡᛶࢆ࢟ࣕࣥ
ࡀቑࡋࠊ㔞Ꮚࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࡢࡉࡽ࡞
ࢭࣝࡍࡿᢏ⾡࡛ࡍࠋィ⟬⤊஢ᚋࠊ㔞Ꮚ࣓ࣔࣜࡣඖࡢ≧ែ࡟᚟ᖐࡍࡿࡓࡵࠊ ࡿ㧗㏿໬ࠊ㐺⏝㡿ᇦࡢᣑ኱ࡸ᪩ᮇᐇ
࣓ࣔࣜෆࢹ࣮ࢱࢆ෌ࡧ฼⏝࡛ࡁࡲࡍࠋ ⏝࡟㈉⊩ࡋࡲࡍࠋ

㏻ᖖ䛾㔞Ꮚィ⟬䠖ከᩘ䛾ึᮇ໬῭䜏㔞Ꮚ䝡䝑䝖䛜ᚲせ㻌
‫ܪ‬㻌

ㄢ㢟䠖㻌

ධຊ㻌ȁ‫ۧݔ‬㻌㔞Ꮚ䝯䝰䝸䛿ึᮇ໬䛜ᅔ㞴㻌᪤䛻䝕䞊䝍䛜ධ䛳䛶䛔䜛䝯䝰䝸䛿
౑䛘䛺䛔㻌

ߠଶ㻌

‫ܪ‬㻌

ȁͲۧ䛻ึᮇ໬䛥䜜䛯ከᩘ䛾㔞Ꮚ䝡䝑䝖㻌㻔䝯䝰䝸㻕㻌

ȁͲۧ㻌
ȁͲۧ㻌
ȁͲۧ㻌
‫ڭ‬㻌

ȁͲۧ㻌

ฟຊ㻔ィ⟬⤖ᯝ㻕㻌ȁ݂ ‫ۧ ݔ‬㻌
ߠଵ 㻌

‫ڭ‬㻌

‫ڭ‬㻌

‫ܪ‬㻌

ᥦ᱌ᡭἲ䛻䜘䜛㔞Ꮚィ⟬㻦ᑡᩘ䛾ึᮇ໬῭䜏㔞Ꮚ䝡䝑䝖䠇ᮍึᮇ໬㔞Ꮚ䝡䝑䝖㻌䝯䝰䝸䛾ึᮇ≧ែ䜢▱䜛䛣䛸䛺䛧䛻䚸㻌ึᮇ≧ែ䜈䛾౫Ꮡᛶ䜢䜻䝱䞁䝉䝹㻌䠄㔞Ꮚ≧ែ䛾఩┦䜈䛾౫Ꮡᛶ䜢䚸㻞䃟䛾ᩚᩘಸ䛻䛩䜛䛣䛸䛻䜘䛳䛶ྍ⬟䛻䠅㻌

ධຊ㻌

‫ܪ‬㻌

ȁ‫ۧݔ‬㻌ȁͲۧ㻌ȁͲۧ䛻ึᮇ໬䛥䜜䛯㻌ᑡᩘ䛾㔞Ꮚ䝡䝑䝖㻔䝯䝰䝸㻕㻌 ȁͲۧ㻌

‫ܪ‬㻌
ߠଵ 㻌

‫ڭ‬㻌 ‫ڭ‬㻌

㏫
ィ
⟬
㔞
Ꮚ
ᅇ
㊰

ฟຊ㻔ィ⟬⤖ᯝ㻕㻌ȁ݂ ‫ۧ ݔ‬㻌㻌‫ڭ‬㻌ึᮇ໬䛥䜜䛶䛔䛺䛔㔞Ꮚ䝡䝑䝖㻔䝯䝰䝸㻕㻌

ߠଶ㻌

‫ܪ‬㻌
䝯䝰䝸ෆᐜ䜢᚟ඖ㻌ィ⟬⤊஢ᚋ䛻
୰㌟䛿ඖ㏻䜚㻌

᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌㼅㻚㻌㼀㼍㼗㼍㼔㼍㼟㼔㼕㻘㻌㻿㻚㻌㼀㼍㼚㼕㻘㻌䇾㻼㼛㼣㼑㼞㻌㼛㼒㻌㼡㼚㼕㼚㼕㼠㼕㼍㼘㼕㼦㼑㼐㻌㼝㼡㼎㼕㼠㼟㻌㼕㼚㻌㼟㼔㼍㼘㼘㼛㼣㻌㼝㼡㼍㼚㼠㼡㼙㻌㼏㼕㼞㼏㼡㼕㼠㼟㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㻟㻡㼠㼔㻌㻿㼥㼙㼜㼛㼟㼕㼡㼙㻌㼛㼚㻌㼀㼔㼑㼛㼞㼑㼠㼕㼏㼍㼘㻌㻭㼟㼜㼑㼏㼠㼟㻌㼛㼒㻌㻯㼛㼙㼜㼡㼠㼑㼞㻌㻿㼏㼕㼑㼚㼏㼑㻌㻔㻿㼀㻭㻯㻿㻌㻞㻜㻝㻤㻕㻘㻌㼜㼜㻚㻌㻡㻣㻦㻝㻙㻡㻣㻦㻝㻟㻘㻌㻞㻜㻝㻤㻚㻌㼇㻞㼉㻌㼅㻚㻌㼀㼍㼗㼍㼔㼍㼟㼔㼕㻘㻌㻿㻚㻌㼀㼍㼚㼕㻘㻌䇾㻼㼛㼣㼑㼞㻌㼛㼒㻌㼡㼚㼕㼚㼕㼠㼕㼍㼘㼕㼦㼑㼐㻌㼝㼡㼎㼕㼠㼟㻌㼕㼚㻌㼟㼔㼍㼘㼘㼛㼣㻌㼝㼡㼍㼚㼠㼡㼙㻌㼏㼕㼞㼏㼡㼕㼠㼟㻘䇿㻌 㼍㼞㼄㼕㼢㻦㻝㻢㻜㻤㻚㻜㻣㻜㻞㻜㼢㻟㻚㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌㇂㻌ㄔ୍㑻㻌㻔㻿㼑㼕㼕㼏㼔㼕㼞㼛㻌㼀㼍㼚㼕㻕㻌䝯䝕䜱䜰᝟ሗ◊✲㒊㻌᝟ሗᇶ♏⌮ㄽ◊✲䜾䝹䞊䝥㻌㻌

0D[LPL]LQJQHWZRUNUHOLDELOLW\YLDELQDU\GHFLVLRQGLDJUDPVᵎᵗᴾẮỪủỆẪẟ἟ἕἚὁὊἁửἙἈỶὅẲộẴᴾ῍ʚЎൿ‫ܭ‬ἂἻἧửဇẟẺ἟ἕἚὁὊἁࣱ̮᫂இ‫῍҄ٻ‬ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

᭱㐺࡞ቑᙉ᪉ἲࢆぢࡘࡅࡿࡓࡵ࡟ࡣࠊ ᮏᢏ⾡ࢆ⏝࠸ࡿࡇ࡜࡛ࠊ᪤Ꮡࡢ᪉ἲ
ࡼࡾࡶಙ㢗ᛶࡢ㧗࠸ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࢆ
⭾኱࡞ᩘࡢᨾ㞀ࣃࢱ࣮ࣥࢆㄪ࡭ୖࡆ
ࡼࡾᏳ౯࡟タィ࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟࡞ࡾࡲ
ࡿᚲ⏝ࡀ࠶ࡾࡲࡍࠋ⚾㐩ࡣ஧ศỴᐃࡍࠋ௒ᚋࡣᗈᇦࡢ㐨㊰⥙࡞࡝ࡢ኱つࢢࣛࣇ࡜ࡼࡤࢀࡿࢹ࣮ࢱᵓ㐀ࢆ⏝࠸ᶍ࡞ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࡢタィࡸࠊ⮬↛⅏࡚ᨾ㞀ࣃࢱ࣮ࣥ㞟ྜࢆᑠࡉࡃ⾲⌧ࡍᐖ࡟ࡼࡿ᩿⥺ࡀⓎ⏕ࡍࡿࢣ࣮ࢫ࡬ࡢ
ࡿࡇ࡜࡛ࠊ᪤Ꮡ᪉ἲࡼࡾࡶ༑ಸ௨ୖ
ᑐᛂ࡞࡝ࢆ⾜࠸ࠊࡼࡾᖜᗈ࠸ሙ㠃࡛኱ࡁ࠸ᐇ⏝ⓗ࡞㏻ಙࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࡢ
᭱㐺ゎࢆồࡵࡿࡇ࡜࡟ᡂຌࡋࡲࡋࡓࠋ ά⏝࡛ࡁࡿᢏ⾡ࡢᐇ⌧ࢆࡵࡊࡋࡲࡍࠋ

㟁⥺ࡸ㐨㊰࡞࡝ࢆቑᙉࡍࡿሙྜ࡟ࠊ
᭱ࡶಙ㢗ᛶࡀ㧗ࡃ࡞ࡿࡼ࠺࡞ࢿࢵࢺ
࣮࣡ࢡࡢቑᙉ᪉ἲࢆ⮬ືⓗ࡟ぢࡘࡅࡲࡍࠋಙ㢗ᛶ࡜ࡣྛ㟁⥺ࡸ㐨㊰ࡀᑍ᩿ࡉࢀࡓ࡜ࡋ࡚ࡶ㏻ಙࡸ⾜ࡁ᮶ࡀ࡛ࡁࡿᗘྜ࠸ࢆ⾲ࡋࡲࡍࠋಙ㢗ᛶࡢ㧗࠸ቑᙉ᪉ἲࢆぢࡘࡅࡿࡇ࡜ࡣ⭾኱࡞ィ⟬ࡀᚲ⏝࡞㞴ࡋ࠸ၥ㢟࡛ࡋࡓࠋ

⇳⇩⇮∕∞⇕ࣱ̮᫂இ‫҄ٻ‬բ᫆‒ʚЎൿ‫⇁⇻∏⇖ܭ‬ဇⅳ↎ᚐඥ‒䝸䞁䜽ᨾ㞀᫬䛻㏻ಙ䛷䛝䜛☜⋡䠄ಙ㢗ᛶ䠅䛜㧗䛟䛺䜛䜘䛖䛻㻌ቑᙉ㈝⏝䛜ண⟬ෆ䛻཰䜎䜛⠊ᅖ䛷䝸䞁䜽䜢㓄⨨䛩䜛ၥ㢟㻌஧ศỴᐃ䜾䝷䝣㻌䠄㻮㻰㻰㻕㻌䜢⏝䛔䛶ᨾ㞀䝟䝍䞊䞁䛾ඹ㏻㻌
㒊ศ䜢䜎䛸䜑ୖ䛢䛶ᑠ䛥䛟⾲⌧䛩䜛䛣䛸䛷ィ⟬䜢㧗㏿໬㻌䊻㻌 ⣙㻝㻡㻜㡬Ⅼ䛛䜙䛺䜛኱つᶍ䛺䝛䝑䝖䝽䞊䜽䛻䛚䛔䛶㻌㻌㻌㻌㻌㻌᭱㐺ゎ䜢ồ䜑䜛䛣䛸䛻ึ䜑䛶ᡂຌ㻌䛔䛱䜀䜣ᨾ㞀䛻ᙉ䛔㏻ಙ䝛䝑䝖䝽䞊䜽䛿䠛㻌բ᫆↝ᩊↆↄ‒ಙ㢗ᛶ䛜᭱኱䛸䛺䜛䝸䞁䜽䛾㓄⨨᪉ἲ䜢ィ⟬䛩䜛䛾䛻㻌⭾኱䛺ィ⟬᫬㛫䛜䛛䛛䜛㻌㻮㻰㻰㻌䝫䜲䞁䝖㻝㻚㻌㧗㏿࡟ಙ㢗ᛶ䜢ィ⟬㻌㞴䛧䛥㻝㻚㻌ಙ㢗ᛶ䜢ィ⟬䛩䜛䛯䜑䛻ᣦᩘ㸦㻞ࣜࣥࢡᩘ㸧㏻䜚㻌㻌 㻌㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 䛾ᨾ㞀䝟䝍䞊䞁䜢ᩘ䛘ୖ䛢䛺䛡䜜䜀䛺䜙䛺䛔㻌ಙ㢗ᛶ㻌㻥㻜㻑㻌

ಙ㢗ᛶ㻌㻥㻣㻑㻌

㏻ಙྍ⬟䛺ᨾ㞀㻌㏻ಙ୙⬟䛺ᨾ㞀㻌㞴ࡋࡉ㻞㻚㻌ࣜࣥࢡࡢ㓄⨨᪉ἲࡢೃ⿵ࡀᣦᩘ㏻ࡾᏑᅾ㻌䝫䜲䞁䝖㻞㻚㻌ಙ㢗ᛶ䜢᥎ᐃ䛩䜛䛣䛸䛷᭱㐺䛺䝸䞁䜽㓄⨨᪉ἲ䛾㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌ೃ⿵䜢⤠䜚㎸䜐㻌㻭㻌

㏣ຍ䛩䜛㻦㻌᭱኱㻥㻥㻑㻌㻌
㏣ຍ䛧䛺䛔㻦㻌᭱኱㻥㻟㻑㻌䝸䞁䜽㻭䜢㏣ຍ䛧䛯㻌䜋䛖䛜䜘䛔䠛㻌

䝸䞁䜽㻭䜢㏣ຍ䛩䜛㓄⨨㻌᪉ἲ䜢ඃඛⓗ䛻ㄪ䜉䜛㻌᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌㻹㻚㻌㻺㼕㼟㼔㼕㼚㼛㻘㻌㼀㻚㻌㻵㼚㼛㼡㼑㻘㻌㻺㻚㻌㼅㼍㼟㼡㼐㼍㻘㻌㻿㻚㻌㻹㼕㼚㼍㼠㼛㻘㻌㻹㻚㻌㻺㼍㼓㼍㼠㼍㻘㻌䇾㻻㼜㼠㼕㼙㼕㼦㼕㼚㼓㻌㼚㼑㼠㼣㼛㼞㼗㻌㼞㼑㼘㼕㼍㼎㼕㼘㼕㼠㼥㻌㼢㼕㼍㻌㼎㼑㼟㼠㻙㼒㼕㼞㼟㼠㻌㼟㼑㼍㼞㼏㼔㻌㼛㼢㼑㼞㻌㼐㼑㼏㼕㼟㼕㼛㼚㻌㼐㼕㼍㼓㼞㼍㼙㼟㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㻵㻱㻱㻱㻌㻯㼛㼚㼒㼑㼞㼑㼚㼏㼑㻌㼛㼚㻌㻯㼛㼙㼜㼡㼠㼑㼞㻌㻯㼛㼙㼙㼡㼚㼕㼏㼍㼠㼕㼛㼚㼟㻌㻔㻵㻺㻲㻻㻯㻻㻹㻌㻞㻜㻝㻤㻕㻘㻌㻭㼜㼞㼕㼘㻌㻞㻜㻝㻤㻚㻌㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌す㔝㻌ṇᙯ㻌㻔㻹㼍㼟㼍㼍㼗㼕㻌㻺㼕㼟㼔㼕㼚㼛㻕㻌༠๰᝟ሗ◊✲㒊㻌ゝㄒ▱⬟◊✲䜾䝹䞊䝥㻌

&DQFRPSXWHUWUDQVODWHFRQVLGHULQJFRQWH[W"ᵏᵎᴾʴ߻ჷᏡỊ૨ᏦửᛠỮỂᎇᚪỂẨỦẦᾎᴾ῍ἝἷὊἻἽᎇᚪỉ૨ᏦྸᚐࡇửἘἋἚẴỦ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

᪥ᮏㄒ࠿ࡽⱥㄒ࡬ࡢ⩻ヂ࡟࠾࠸࡚ᩥ
⬦ࡢ⌮ゎࡀᚲせ࡜࡞ࡿ஦౛ࢆ⣔⤫ⓗ࡟཰㞟ࡋࡓึࡵ࡚ࡢࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫ࡛
ࡍࠋ୺ㄒࡸ┠ⓗㄒࡢ┬␎ࡀከࡃࠊㄒ
⩏ࡢ㐪࠸ࢆ₎Ꮠ࡛⾲⌧ࡍࡿ࡜࠸࠺᪥
ᮏㄒࡢᛶ㉁࠿ࡽࠊⱥ௖⩻ヂࢆᑐ㇟࡜ࡋࡓඛ⾜◊✲࡜ࡣ␗࡞ࡿ⊂⮬ࡢ࢔ࣉ࣮ࣟࢳࡀᚲせ࡛ࡋࡓࠋ

」ᩘࡢᩥࢆ୍ᗘ࡟ධຊࡋࡓሙྜ࡟ࠊ
ᶵᲔ⩻ヂࢩࢫࢸ࣒ࡀᩥ⬦ࢆ⌮ゎࡋ࡚㐺ษ࡞ヂᩥࢆ⏕ᡂ࡛ࡁࡿ࠿ࢆホ౯ࡍࡿ᪉ἲࡢ◊✲࡛ࡍࠋඛ⾜ࡍࡿᩥ࡟ࡼࡗ࡚ධຊᩥ࡟ᑐࡍࡿṇゎヂࡀኚ໬ࡍࡿ౛ࢆ㞟ࡵࠊヂࡋศࡅࡢ㘽࡜࡞ࡿゝㄒ⌧㇟ࡈ࡜࡟ศ㢮ࡋ࡚ࠊᩥ⬦⌮ゎᗘࢸࢫࢺ࡜ࡋ࡚ࡲ࡜ࡵࡲࡋࡓࠋ
䝙䝳䞊䝷䝹⩻ヂ䛾䛧䛟䜏㻌

‫ݕ‬ଵ
‫ݏ‬଴

‫ݕ‬ଶ

фĞŽƐх

‫ݕ‬ଷ

‫ݕ‬ସ

‫ݏ‬ଷ

‫ݏ‬ସ

ůŽǀĞ ܿ

<ǇŽƚŽ ܿ

‫ݏ‬ଶ

‫ݕ‬଴

фĞŽƐх ܿ

ଵ

/

ὀពᶵᵓ

݄ଵ

ܿଶ

ଷ

Ϭ͘Ϭ

Ϭ͘ϲ

݄ହ

݄ଶ

݄ଷ

݄ସ

݄ହ

݄ଵ

݄ଶ

݄ଷ

݄ସ

݄ହ

‫ݔ‬ଶ

ி㒔

‫ݔ‬ଷ

‫ݔ‬ସ

䛜
ዲ䛝
䛷䛩
ZEE䜶䞁䝁䞊䝎䠄➢ྕ໬ჾ䠅

♫ㄝ

ㅮ₇

Ꮠᖥ

1ᩥ䛪䛴䠄᭱኱50༢ㄒ䠅

15.17

10.04

11.00

2ᩥ䛪䛴䠄᭱኱100༢ㄒ䠅

16.36

10.30

11.37

9 ṇゎ䛾☜⋡䛜ㄗ䜚䛾☜⋡䜘䜚኱䛝䛟䛺䜛๭ྜ䛷䝰䝕䝹䛾⬟ຊ䜢ホ౯䠄ゝㄒ⌧㇟䛤䛸䛻ㄗ䜚ศᯒ䛷䛝䜛䠅㻌
↷ᛂ䞉┬␎
‫ݔ‬ହ

фĞŽƐх

᭕᫕ᛶゎᾘ䠖᪥ⱥ㎡᭩䛛䜙ከ⩏ㄒ䜢᥈⣴㻌
ཎゝㄒ㻌

⩻ヂ䛾༢఩

9 ┤๓䛾ཎᩥ䛸ヂᩥ䚸⌧ᅾ䛾ཎᩥ䛸ヂᩥ䛾㻠䛴⤌䜢సᡂ㻌

Ϭ͘Ϭ

Ϭ͘ϰ

݄ଵ

‫ݔ‬ଵ

9 ⩻ヂ⢭ᗘ䛿ୖ䛜䜛䛜ఱ䛜㉳䛣䛳䛶䛔䜛䛛ศ䛛䜙䛺䛔㻌䝙䝳䞊䝷䝹⩻ヂ䛾ᩥ⬦⌮ゎᗘ䝔䝇䝖㻌

݄ସ

݄ଷ

݄ଶ

῝ᒙᏛ⩦ࡢⓎᒎ࡟ࡼࡾࠊ୍ࡘࡢᩥࡢ
ព࿡ࢆ኱ࡲ࠿࡟ఏ࠼ࡿᶵᲔ⩻ヂᢏ⾡ࡣ☜❧ࡋࡲࡋࡓࠋ௒ᚋࡣࠊᩥ⬦ࡸ≧ἣࢆ⌮ゎࡋ࡚ࠊ┬␎ࢆ⿵᏶ࡋ࡞ࡀࡽ
୍㈏ᛶࡢ࠶ࡿᩥࢆ⏕ᡂࡍࡿࡔࡅ࡛ࡣ
࡞ࡃࠊಶேᛶ࣭ឤ᝟ࡸᩥయ࡞࡝ࡲ࡛
ఏ㐩ྍ⬟࡞ࢥ࣑ࣗࢽࢣ࣮ࢩࣙࣥࢶ࣮
ࣝ࡜ࡋ࡚ࡢᶵᲔ⩻ヂࢆࡵࡊࡋࡲࡍࠋ

ସ

н
Ϭ͘Ϭ



ᩥ⬦䠄┤๓䛾ᩥ䠅䜢฼⏝䛧䛯䝙䝳䞊䝷䝹⩻ヂ䛾ணഛᐇ㦂㻌

ZEE䝕䝁䞊䝎䠄᚟ྕ໬ჾ䠅
/
ůŽǀĞ
<ǇŽƚŽ
‫ݏ‬ଵ

ỜằẴசஹ┠ⓗゝㄒ㻌⤖᮰ᛶ䞉୍㈏ᛶ

௦ྡモ

ෙモ

ᑐᛂ

⧞䜚㏉䛧

᭕᫕ᛶゎᾘ

ᡭἲ1

䕿䕿%

䕻䕻%

䠊䠊䠊

䠊䠊䠊

䠊䠊䠊

ᡭἲ2

䕧䕧%

䕕䕕%

䠊䠊䠊

䠊䠊䠊

䠊䠊䠊

ᑐᛂ࣭⧞ࡾ㏉ࡋ㸸సᴗ⪅ࡢෆ┬࡟ࡼࡾᵓ㐀ⓗ࡞ไ⣙ࢆ᥈⣴
ཎゝㄒ㻌

┠ⓗゝㄒ㻌

ඛ⾜ᩥ㻌 ᫖᪥䚸῰㇂䜈⾜䛳䛯䚹㻌 㻵㻌㼣㼑㼚㼠㻌㼠㼛㻌㻿㼔㼕㼎㼡㼥㼍㻌㼥㼑㼟㼠㼑㼞㼐㼍㼥㻚㻌ඛ⾜ᩥ㻌 䛔䛔᫬ィ䛷䛩䛽䚹㻌ධຊᩥ㻌 䛩䛤䛔ே䛰䛳䛯䚹㻌ධຊᩥ㻌 䛣䛾᫬ィ䛿∗䛾ᙧぢ䛺䜣䛷䛩䚹㻌 ṇゎ䠖㼀㼔㼕㼟㻌㼏㼘㼛㼏㼗㻌㼕㼟㻌㼍㻌㼙㼑㼙㼑㼚㼠㼛㻌㼛㼒㻌㼙㼥㻌㼒㼍㼠㼔㼑㼞㻚㻌ㄗ䜚䠖㼀㼔㼕㼟㻌㼣㼍㼠㼏㼔㻌㼕㼟㻌㼍㻌㼙㼑㼙㼑㼚㼠㼛㻌㼛㼒㻌㼙㼥㻌㼒㼍㼠㼔㼑㼞㻚㻌ṇゎ䠖㼀㼔㼑㼞㼑㻌㼣㼑㼞㼑㻌㼍㻌㼘㼛㼠㻌㼛㼒㻌㼜㼑㼛㼜㼘㼑㻚㻌ㄗ䜚䠖㻴㼑㻌㼣㼍㼟㻌㼍㻌㼓㼞㼑㼍㼠㻌㼙㼍㼚㻚㻌㻵㼠䇻㼟㻌㼍㻌㼚㼕㼏㼑㻌㼏㼘㼛㼏㼗㻚㻌௦ྡモ㻦㻌᪥ᮏㄒ䛾୺ㄒ䜔┠ⓗㄒ䛾┬␎䜢ศᯒ䛧䛯䝕䞊䝍䛸䛭䛾ᶵᲔ⩻ヂ䛻䜘䜛ⱥㄒヂ䛛䜙సᡂ㻌
ཎゝㄒ㻌

┠ⓗゝㄒ㻌

ඛ⾜ᩥ㻌 ⏦䛧ヂ䛒䜚䜎䛫䜣䛜䚸ඛ⏕䛿༗ᚋᑡ䛧㐜䜜䛶䛔䜛䜣䛷䛩䚹 㻵䇻㼙㻌㼍㼒㼞㼍㼕㼐㻌㼠㼔㼍㼠㻌㼠㼔㼑㻌㼐㼛㼏㼠㼛㼞㻌㼕㼟㻌㼞㼡㼚㼚㼕㼚㼓㻌㼍㻌㼎㼕㼠㻌㼘㼍㼠㼑㻌㼠㼔㼕㼟㻌㼍㼒㼠㼑㼞㼚㼛㼛㼚㻚㻌ධຊᩥ㻌 デᐹ䛩䜛䜎䛷䛻㻞㻜ศ䜋䛹䛛䛛䜛䛸ᛮ䛔䜎䛩䚹㻌ṇゎ䠖㻵㼠㻌㼙㼕㼓㼔㼠㻌㼎㼑㻌㼍㼎㼛㼡㼠㻌㻞㻜㻌㼙㼕㼚㼡㼠㼑㼟㻌㼎㼑㼒㼛㼞㼑㻌㼔㼑㻌㼏㼍㼚㻌㼟㼑㼑㻌㼥㼛㼡㻚㻌ㄗ䜚䠖㻵㼠㻌㼙㼕㼓㼔㼠㻌㼎㼑㻌㼍㼎㼛㼡㼠㻌㻞㻜㻌㼙㼕㼚㼡㼠㼑㼟㻌㼎㼑㼒㼛㼞㼑㻌㼣㼑㻌㼏㼍㼚㻌㼟㼑㼑㻌㼥㼛㼡㻚㻌᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌㻹㻚㻌㻹㼛㼞㼕㼟㼔㼕㼠㼍㻘㻌㻶㻚㻌㻿㼡㼦㼡㼗㼕㻘㻌㻹㻚㻌㻺㼍㼓㼍㼠㼍㻘㻌䇾㻺㼀㼀㻌㻺㼑㼡㼞㼍㼘㻌㻹㼍㼏㼔㼕㼚㼑㻌㼀㼞㼍㼚㼟㼘㼍㼠㼕㼛㼚㻌㻿㼥㼟㼠㼑㼙㼟㻌㼍㼠㻌㼃㻭㼀㻌㻞㻜㻝㻣㻘䇿㻌㼕㼚㻌 㻼㼞㼛㼏㻚㻌㼀㼔㼑㻌㻠㼠㼔㻌㼃㼛㼞㼗㼟㼔㼛㼜㻌㼛㼚㻌㻭㼟㼕㼍㼚㻌㼀㼞㼍㼚㼟㼘㼍㼠㼕㼛㼚㻌㻔㼃㻭㼀㻙㻞㻜㻝㻣㻕㻘㻌㻞㻜㻝㻣㻚㻌㼇㻞㼉㻌㻾㻘㻌㻮㼍㼣㼐㼑㼚㻘㻌㻾㻚㻌㼃㼑㼚㼚㼞㼕㼏㼔㻘㻌㻭㻚㻌㻮㼕㼞㼏㼔㻘㻌㻮㻚㻌㻴㼍㼐㼐㼛㼣㻘㻌䇾㻱㼢㼍㼘㼡㼍㼠㼕㼚㼓㻌㻰㼕㼟㼏㼛㼡㼞㼟㼑㻌㻼㼔㼑㼚㼛㼙㼑㼚㼍㻌㼕㼚㻌㻺㼑㼡㼞㼍㼘㻌㻹㼍㼏㼔㼕㼚㼑㻌㼀㼞㼍㼚㼟㼘㼍㼠㼕㼛㼚㻘䇿㻌㼕㼚㻌 㻼㼞㼛㼏㻚㻌㼀㼔㼑㻌㻝㻢㼠㼔㻌㻭㼚㼚㼡㼍㼘㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻯㼛㼚㼒㼑㼞㼑㼚㼏㼑㻌㼛㼒㻌㼠㼔㼑㻌㻺㼛㼞㼠㼔㻌㻭㼙㼑㼞㼕㼏㼍㼚㻌㻯㼔㼍㼜㼠㼑㼞㻌㼛㼒㻌㼠㼔㼑㻌㻭㼟㼟㼛㼏㼕㼍㼠㼕㼛㼚㻌㼒㼛㼞㻌㻯㼛㼙㼜㼡㼠㼍㼠㼕㼛㼚㼍㼘㻌㻸㼕㼚㼓㼡㼕㼟㼠㼕㼏㼟㻌㻌㻔㻺㻭㻭㻯㻸㻙㻞㻜㻝㻤㻕㻘㻌㻞㻜㻝㻤㻚㻌㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌Ọ⏣㻌ᫀ᫂㻌㻔㻹㼍㼟㼍㼍㼗㼕㻌㻺㼍㼓㼍㼠㼍㻕㻌༠๰᝟ሗ◊✲㒊㻌ゝㄒ▱⬟◊✲䜾䝹䞊䝥㻌

&ROOHFWLQJDQGDQDO\]LQJYRFDEXODU\GDWDIURPSHGLDWULFPHGLFDOILHOGV

ᵏᵏᴾẮểịỉႆᢋầỡẾẪụễấ‫܇‬ẰỮỉཎࣉử੕Ủᴾ
῍‫ݱ‬δҔၲྵ‫ئ‬ỂӓᨼẲẺἙὊἑỉᚐௌẦỤỚảềẨẺẮể῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ



ࡇ࡜ࡤࡢⓎ㐩ࡣಶேᕪࡀ኱ࡁࡃࠊⓎ㐩ࡀ᪩࠸Ꮚࡶ࠸ࢀࡤࠊࡺࡗࡃࡾ࡞Ꮚ
ࡶ࠸ࡲࡍࠋᮏ◊✲࡛ࡣࠊࡇ࡜ࡤࡢⓎ㐩ࡀࡺࡗࡃࡾ࡞࠾Ꮚࡉࢇ࡟↔Ⅼࢆᙜ࡚࡚ࠊㄒᙡⓎ㐩ࢹ࣮ࢱࢆᑠඣ་⒪⌧ሙ࡛ྲྀᚓࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾࠊᗂඣࡢゝㄒ⩦ᚓ࣓࢝ࢽࢬ࣒ࡸಶேᕪࢆ⏕ࡳฟࡍ௙⤌ࡳࡢゎ᫂ࢆࡵࡊࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ

ỜằẴசஹ

ࡇ࡜ࡤࡀ㐜࠸࡜࠸࠺⌮⏤࡛᮶㝔ࡋࡓ
Ꮚࢆ㏣㊧ㄪᰝࡋࠊ ᐃᆺⓎ㐩ඣ࡜ྠᵝࡢㄒᙡ⇿Ⓨࡀ㉳ࡇࡿࡇ࡜ࠊ ᐃᆺⓎ㐩ඣࡀ⋓ᚓࡋ࡚࠸ࡃㄒ࡜࡯ࡰྠᵝࡢㄒࢆ⋓ᚓࡋ࡚࠸ࡃࡇ࡜ࡀศ࠿ࡾࡲ
ࡋࡓࠋࡇࢀࡣࠊࡇ࡜ࡤ࡟㐜ࢀࡀぢࡽࢀ࡚ࡶᐃᆺⓎ㐩ඣ࡜࡯ࡰྠᵝࡢࣉࣟࢭࢫࢆࡓ࡝ࡿࡇ࡜ࢆ♧ࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ

ㄒᙡ⇿Ⓨ
㛤ጞ᫬ᮇ

⋓
ᚓ
ㄒ
ᙡ
ᩘ㻌

䖃 ᑐ㇟ඣ䠖 ゝㄒⓎ㐩㐜⁫ඣ2ྡ䖃 ᪉ἲ䠖 ᪂䛧䛟ゝ䛘䜛䜘䛖䛻䛺䛳䛯ㄒ䜢ぶ䛜ᐙᗞ䛷ㄒᙡᡂ㛗䜰䝥䝸䛻㝶᫬グ㘓䖃 ศᯒ䠖 ᢡ䜜⥺㏆ఝ䛻䜘䜛≉ᚩ᥎ᐃ

ࡇ࡜ࡤࡢⓎ㐩ࡀࡺࡗࡃࡾ࡞࠾Ꮚࡉࢇ
ࡢ≉ᚩ࡜ࡑࡢࣉࣟࢭࢫࢆヲ⣽࡟ᢕᥱࡋᐃᆺⓎ㐩ඣ࡜ࡢ㐪࠸ࢆ▱ࡿࡇ࡜࡛ࠊ
ࣄࢺࡀゝㄒࢆ࡝ࡢࡼ࠺࡟⩦ᚓࡍࡿ࠿࡟㛵ࡍࡿ⌮ㄽ☜❧࡬ࡢࣄࣥࢺ࡟࡞ࡿ
࡜࡜ࡶ࡟ࠊᑠඣ་⒪⌧ሙ࡛ࡢゝㄒカ⦎ἲ࡟㛵ࡍࡿ᪂ࡋ࠸ᢏ⾡ࡢᣦ㔪ᥦ᱌࡟ࡶ㈉⊩ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡲࡍࠋ㸿ඣ ึデᡯࣨ᭶   ᪥ㄅἲ䛻䜘䜛⦪᩿䝕䞊䝍ゎᯒ㹀ඣ ึデᡯࣨ᭶ 

ㄒᙡ⇿Ⓨ
㛤ጞ᫬ᮇ

ㄒᙡ⇿Ⓨ
ㄒᙡ⇿ⓎᚋᏛ⩦㏿ᗘ

ㄒᙡ⇿Ⓨ๓
Ꮫ⩦㏿ᗘ
᪥㱋㻌

⤖ᯝ

ㄒᙡᏛ⩦㏿ᗘ

ᛴ⃭䛺ㄒᙡᏛ⩦㏿ᗘ䛾ኚ໬䛒䜚㻌 ĺ䛣䛸䜀䛾Ⓨ㐩䛜䜖䛳䛟䜚䛺Ꮚ䛷䜒ㄒᙡ⇿Ⓨ䛜Ꮡᅾ㻌 㻌 䠄䛯䛰䛧䚸⇿Ⓨ䜎䛷䛻ከ䛟䛾ㄒᙡᩘ䜢⋓ᚓ䛩䜛ᚲせ䛒䜚䠅

Aඣ
Bඣ
ᐃᆺⓎ㐩ඣ
䠄N=17䠅

ㄒᙡ⇿Ⓨ㛤ጞ᫬ᮇ

ㄒᙡ⇿Ⓨ๓

ㄒᙡ⇿Ⓨᚋ

᭶㱋

⣼✚ㄒᙡᩘ

0.36 ㄒ/᪥
0.27 ㄒ/᪥
0.18 ㄒ/᪥

1.21 ㄒ/᪥
1.84 ㄒ/᪥
0.83 ㄒ/᪥

44.1 䞄᭶33.7 䞄᭶
20.1 䞄᭶136 ㄒ
94 ㄒ
39.5 ㄒ

䠄⠊ᅖ:0.05-0.30䠅 䠄⠊ᅖ:0.18-1.85䠅 䠄⠊ᅖ:15.7-23.0䠅

䠄⠊ᅖ:19-79䠅 ㄒᙡ䝏䜵䝑䜽䝸䝇䝖䝕䞊䝍䛾ゎᯒ䖃 ᑐ㇟ඣ䠖 㠀ᐃᆺⓎ㐩ඣ 20ྡ䖃 ᪉ἲ䠖 ᮶㝔᫬䛻䠈⌧᫬Ⅼ䛷ゝ䛘䜛ㄒ䜢䝏䜵䝑䜽䝸䝇䝖䜰䝥䝸䛷ぶ䛻ᅇ⟅䖃 ศᯒ䠖 ᐃᆺⓎ㐩ඣ䛾ከ䛟䛜⋓ᚓ䛧䛶䛔䛟ㄒ䛸䛹䛾⛬ᗘඹ㏻䛧䛶䛔䜛䛛䜢⟬ฟܸ‫ ݅ ݔ݁݀݊ܫܿ݋‬ඹ㏻࣎࢟ࣕࣈࣛࣜᣦᶆ
‫ ݅ ܿ݋ܸݐ݁ݏ‬ᗂඣ݅ࡢⓎヰ࡛ࡁࡿㄒࡢ㞟ྜ‫ࡢ ݅ ܿ݋ܸݐ݁ݏ ݅ ܣ݋ܣݐ݁ݏ‬༢ㄒ࡜ྠᩘศࠊ⋓ᚓ᭶㱋 ‫ࡢ ܣ݋ܣ‬࠙㠀ᐃᆺⓎ㐩ඣࠚゝㄒⓎ㐩㐜⁫⮬㛢⑕ࢫ࣌ࢡࢺ࣒ࣛ
ࢲ࢘ࣥ⑕
▱ⓗ㞀ᐖ
➽ࢪࢫࢺࣟࣇ࢕

‫ ݅ ܣ݋ܣݐ݁ݏ ת ݅ ܿ݋ܸݐ݁ݏ‬ܸ‫ ݅ ݔ݁݀݊ܫܿ݋‬ൌ ‫ ݅ ܣ݋ܣݐ݁ݏ‬

ඹ
㏻
࣎
࢟
勐
ࣈ
ࣛ
ࣜ
ᣦ
ᶆ

࠙ᐃᆺⓎ㐩ඣࠚ
ṓඣྡ     ᪩࠸༢ㄒ࠿ࡽ㡰࡟㑅ࢇ࡛ࡁࡓ㞟ྜ⤖ᯝ䛣䛸䜀䛾Ⓨ㐩䛻㐜䜜䛾䛒䜛Ꮚ䜒
ᐃᆺⓎ㐩ඣ䛸ྠᵝ䛾ㄒ䜢ぬ䛘䛶䛔䛟ഴྥ䜢᫂☜໬⋓ᚓㄒᙡᩘ㸦ㄒ㸧ᮏ◊✲ࡣ➉⏣⥈ྜ⑓㝔࡜㟁Ẽ㏻ಙ኱Ꮫ࡜ࡢඹྠ◊✲ᡂᯝ࡛ࡍ

᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌㼅㻚㻌㻯㼍㼛㻘㻌㼅㻚㻌㻹㼕㼚㼍㼙㼕㻘㻌㼅㻚㻌㻻㼗㼡㼙㼡㼞㼍㻘㻌㼍㼚㼐㻌㼀㻚㻌㻷㼛㼎㼍㼥㼍㼟㼔㼕㻘㻌䇾㻭㼚㼍㼘㼥㼦㼕㼚㼓㻌㼂㼛㼏㼍㼎㼡㼘㼍㼞㼥㻌㻯㼛㼙㼙㼛㼚㼍㼘㼕㼠㼥㻌㻵㼚㼐㼑㼤㻌㼁㼟㼕㼚㼓㻌㻸㼍㼞㼓㼑㻙㼟㼏㼍㼘㼑㼐㻌㻰㼍㼠㼍㼎㼍㼟㼑㻌㼛㼒㻌㻯㼔㼕㼘㼐㻌㻸㼍㼚㼓㼡㼍㼓㼑㻌㻰㼑㼢㼑㼘㼛㼜㼙㼑㼚㼠㻘䇿㻌 㻝㻝㼠㼔㻌㼑㼐㼕㼠㼕㼛㼚㻌㼛㼒㻌㻸㼍㼚㼓㼡㼍㼓㼑㻌㻾㼑㼟㼛㼡㼞㼏㼑㼟㻌㻒㻌㻱㼢㼍㼘㼡㼍㼠㼕㼛㼚㻌㻯㼛㼚㼒㼑㼞㼑㼚㼏㼑㻌㻔㻸㻾㻱㻯㻕㻘㻌㻞㻜㻝㻤㻚㻌㻌㼇㻞㼉㻌㜿ஂὠ⏤⣖Ꮚ㻘㻌ᑠᯘဴ⏕㻘㻌Ώ㎶బ࿴㻘㻌㰻⸨㈗⨾Ꮚ㻘㻌༡Ὀᾈ㻘㻌䇾ㄒᙡᡂ㛗グ㘓䜰䝥䝸ά⏝䛻䜘䜛ゝㄒⓎ㐩㐜⁫ඣ㻞౛䛾ㄒᙡⓎ㐩䛾ศᯒ㻘䇿㻌 ➨㻝㻤ᅇ᪥ᮏ㻌㻌㻌㻌ゝㄒ⫈ぬᏛ఍㻘㻌㻞㻜㻝㻣㻚㻌 㻌㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌ᑠᯘ㻌ဴ⏕㻌㻔㼀㼑㼟㼟㼑㼕㻌㻷㼛㼎㼍㼥㼍㼟㼔㼕㻕㻌༠๰᝟ሗ◊✲㒊㻌䜲䞁䝍䝷䜽䝅䝵䞁ᑐヰ◊✲䜾䝹䞊䝥㻌Integration of chat and QA based on two-robot coordination

ᵏᵐᴾཋჷụἿἮἕἚểấẲỞỔụẲễầỤជẪễỨạᴾ
῍ᙐૠἿἮἕἚ‫ݣ‬ᛅСࣂỆؕỀẪᩃᛩểឋբࣖሉỉᗡӳ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

࣮ࣘࢨࡢᑐヰ࡬ࡢ⯆࿡ࢆᘬࡁฟࡋ࡞
ࡀࡽ▱㆑ࢆఏ࠼ࡿᑐヰࢩࢫࢸ࣒ࢆୡ
⏺࡛ึࡵ࡚ᐇ⌧ࡋࡲࡋࡓࠋᚑ᮶ࡣ
ูࠎ࡟సࡽࢀ࡚࠸ࡓࠊ㉁ၥᛂ⟅࡞࡝ࡢ▱㆑ࢆఏ࠼ࡿᶵ⬟࡜ࠊ㞧ㄯࢆ⾜࠺ᶵ⬟࡜ࢆ⼥ྜࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ㉁ၥᛂ⟅࡜㞧ㄯࢆ㐪࿴ឤ࡞ࡃ┦஫࡟⾜ࡁ᮶࡛ࡁࡿᑐヰࢆᐇ⌧ࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

ࣟ࣎ࢵࢺࡀࡼࡾ㌟ࡢᅇࡾ࡟ᬑཬࡋ♫఍࡟ཷࡅධࢀࡽࢀ࡚࠸ࡃ࡟ࡣࠊࣟ
࣎ࢵࢺ࡜࣮ࣘࢨࡀಙ㢗㛵ಀࢆᵓ⠏࡛ࡁࡿࡇ࡜ࡀ㔜せ࡛ࡍࠋ⚾ࡓࡕࡣࠊᑐ
ヰࢆ㏻ࡋ࡚࣮ࣘࢨ࡜ಙ㢗㛵ಀࢆᵓ⠏ࡋࠊ࣮ࣘࢨࢆᵝࠎ࡞ഃ㠃࠿ࡽࢧ࣏࣮
ࢺࡍࡿࣃ࣮ࢺࢼ࣮࡜ࡋ࡚ࡢࣟ࣎ࢵࢺ
ࡢᐇ⌧ࢆࡵࡊࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ

ᚑ᮶ࡢ㞧ㄯ⏝ࡢⓎヰ▱㆑ࡣヰ㢟ࡢከᵝࡉ㔜どࡢࡓࡵࠊ㉁ၥᛂ⟅⏝ࡢ▱㆑࡟ẚ࡭ヲ⣽ࡉࡀ୙㊊ࡋ࡚࠸ࡲࡋࡓࠋ
ᮏ◊✲࡛ࡣ」ᩘࣟ࣎ࢵࢺࡢ㐃ᦠ࡟ࡼࡾ㞧ㄯࡢヰ㢟ࢆ⮬↛࡟ไ⣙ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ୍ᐃࡢヲ⣽ࡉࢆ⥔ᣢࡋࡓ㞧ㄯ▱㆑࡛ࡢᑐヰࢆྍ⬟࡟ࡋࠊ㉁ၥᛂ⟅࡜㞧ㄯࡢ⼥ྜࢆᐇ⌧ࡋࡲࡍࠋ

ᑐヰ౛䠖㞧ㄯ䛛䜙㉁ၥᛂ⟅䜈䛾⮬↛䛺㑄⛣㞧ㄯ⏝▱㆑

䝌䜴䛥䜣䛾䛹䜣䛺䛸䛣䜝䛜ዲ䛝䠛㻌
Ⓨヰᩥ

ᛂ⟅ᩥ

኱䛝䛔䛸䛣䜝䛛䛺䛒㻌㞧ㄯ䛭䛖䛰䛽䚹኱䛝䛟䛶䛛䛳䛣䛔䛔䜘䛽㻌ᚋ⥆Ⓨヰ ᚋ⥆Ⓨヰᛂ⟅኱䛝䛔ї䛛䛳䛣䛔䛔䞉䜘䛟㣗䜉䜛䝻䝪䝑䝖ϭ䛤㣤䛔䛳䜁䛔㣗䜉䛶䜛䛛䜙኱䛝䛔䛾䛛䛺䛒㻌䛭䛖䛔䛘䜀䛤㣤䛳䛶䛹䛾䛟䜙䛔㣗䜉䛶䜛䛾䠛㻌㉁ၥ⏝▱㆑
Ⓨヰᩥ୍᪥䛻䛰䛔䛯䛔㻠㻜㻙㻡㻜䜻䝻䛟䜙䛔䛿㣗䜉䜛䜘㻌㉁ၥ

䜈䞊䚸䛩䛤䛔䛽䚹ఱ䜢㣗䜉䛶䜛䛾䠛㻌䝻䝪䝑䝖Ϯᛂ⟅ᩥᚋ⥆Ⓨヰ ᚋ⥆Ⓨヰᛂ⟅䛹䛾䛟䜙䛔㣗䜉䜛䠛їϭ᪥ϰϬͲϱϬ䜻䝻ⲡ䜔ᮌ䛾ᐇ䛺䜣䛛䜢㣗䜉䜛䜘㻌ఱ䜢㣗䜉䜛䠛їⲡ䜔ᮌ䛾ᐇி㒔ᕷື≀ᅬ䛻䛶ᐇドᐇ㦂㻌䠄㻞㻛㻝㻙㻞㻛㻞㻤䠅㻌 ϭϱϬ

ϭϭϱ

ϭϬϬ
ϱϬ

ϰϳ

Ϯϰ

ϭϰ

ϯ

ϮϮ

ϭϯ

Ϭ
ϭͲϮ

ϯͲϱ

ϱ
ϰ
ϯ
Ϯ
ϭ
Ϭ

ϲͲϴ ϵͲϭϮ ϭϯͲϭϵ ϮϬͲϯϵ ϰϬͲ
ᖺ㱋

ேᩘ

ϭ͘ᴦ䛧䛥Ϯ͘⯆࿡ϯ͘▱㆑ᖺ㱋ู䜰䞁䜿䞊䝖⤖ᯝ㻌᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌㻴㻚㻌㻿㼡㼓㼕㼥㼍㼙㼍㻘㻌㼀㻚㻌㻹㼑㼓㼡㼞㼛㻘㻌㼅㻚㻌㼅㼛㼟㼔㼕㼗㼍㼣㼍㻘㻌㻶㻚㻌㼅㼍㼙㼍㼠㼛㻘㻌䇾㻭㼢㼛㼕㼐㼕㼚㼓㻌㼎㼞㼑㼍㼗㼐㼛㼣㼚㻌㼛㼒㻌㼏㼛㼚㼢㼑㼞㼟㼍㼠㼕㼛㼚㼍㼘㻌㼐㼕㼍㼘㼛㼓㼡㼑㻌㼠㼔㼞㼛㼡㼓㼔㻌㼕㼚㼠㼑㼞㻙㼞㼛㼎㼛㼠㼟㻌㼏㼛㼛㼞㼐㼕㼚㼍㼠㼕㼛㼚㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻵㼚㼠㼑㼞㼚㼍㼠㼕㼛㼚㼍㼘㻌㻯㼛㼚㼒㼑㼞㼑㼚㼏㼑㻌㼛㼚㻌㻭㼡㼠㼛㼚㼛㼙㼛㼡㼟㻌㻭㼓㼑㼚㼠㼟㻌㼍㼚㼐㻌㻹㼡㼘㼠㼕㼍㼓㼑㼚㼠㻌㻿㼥㼟㼠㼑㼙㼟㻌㻔㻭㻭㻹㻭㻿㻙㻞㻜㻝㻤㻕㻘㻌㻞㻜㻝㻤㻌㻔㼠㼛㻌㼍㼜㼜㼑㼍㼞㻕㻚㻌㼇㻞㼉㻌ᮡᒣᘯ᫭㻘㻌Ỉୖ㞞༤㻘㻌ᡂᯇᏹ⨾㻘㻌䇾」ᩘ䝻䝪䝑䝖༠ㄪ䛻䜘䜛୍ၥ୍⟅ᆺ㞧ㄯᑐヰ䛛䜙䛾⬺༷䇿㻘㻌 ேᕤ▱⬟Ꮫ఍඲ᅜ኱఍㻘㻌㻞㻜㻝㻤㻌㻔㼠㼛㻌㼍㼜㼜㼑㼍㼞㻕㻚㻌㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌ᮡᒣ㻌ᘯ᫭㻌㻔㻴㼕㼞㼛㼍㼗㼕㻌㻿㼡㼓㼕㼥㼍㼙㼍㻕㻌༠๰᝟ሗ◊✲㒊㻌䜲䞁䝍䝷䜽䝅䝵䞁ᑐヰ◊✲䜾䝹䞊䝥㻌

6SHHFKUK\WKPFRQYHUVLRQE\PRELOHDSSOLFDWLRQᵏᵑᴾẟếỂờỄẮỂờẸủẾỘẪẲỞỔủộẴὲᴾ῍ἋἰἭỂ᪦٣ἼἌἲửᒍᛖ൐ᛖᛅᎍẾỘẪ‫٭‬੭῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ࡇࢀࡲ࡛ᡃࠎࡣࠊ㡢ኌࡢⓎヰࣜࢬ࣒ࢆኚ᥮ࡍࡿᢏ⾡͆ࡑࢀࡗࡱࡃࡋࡷ࡭
ࡾࡲࡍ͇ࢆᥦ᱌ࡋࠊ▱ぬᐇ㦂ࡸ⬻ᶵ⬟ィ ᐇ㦂࡟ࡼࡾࡑࡢ᭷ຠᛶࢆ♧ࡋ࡚ࡁࡲࡋࡓࠋࡇࡢᒎ♧࡛ࡣࠊࢫ࣐࣍
ࢆ౑ࡗ࡚ࠊ᪥ᮏㄒẕㄒヰ⪅ࡀⓎヰࡋࡓ㡢ኌࢆⱥㄒẕㄒヰ⪅ࡗࡱ࠸Ⓨヰࣜࢬ࣒࡟ኚ᥮ࡍࡿᢏ⾡ࢆ⤂௓ࡋࡲࡍࠋ

᪥ᮏㄒẕㄒヰ⪅࠾ࡼࡧⱥㄒẕㄒヰ⪅ࡀⓎヰࡋࡓ኱㔞ࡢⱥㄒ㡢ኌ࠿ࡽᶵᲔ
Ꮫ⩦ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ᪥ᮏㄒẕㄒヰ⪅ࡢⓎヰࣜࢬ࣒ࢆⱥㄒẕㄒヰ⪅ࡢࡑࢀ࡟ኚ᥮ࡍࡿࢩࢫࢸ࣒ࢆᵓ⠏ࡋࡲࡋࡓࠋ
ࢫ࣐࣍࡟ྥ࠿ࡗ࡚Ⓨヰࡋࡓ௵ពᩥ❶㡢ኌࡢⓎヰࣜࢬ࣒ࢆࡑࡢሙ࡛ⱥㄒẕㄒヰ⪅ࡗࡱࡃኚ᥮࡛ࡁࡲࡍࠋ

ỜằẴசஹ

᪥ᮏㄒẕㄒヰ⪅ࡀⓎヰࡋࡓⱥㄒ㡢ኌࡣࠊࢿ࢖ࢸ࢕ࣈ࡟ఏࢃࡾ࡟ࡃ࠸ࡇ࡜
ࡀࡼࡃ࠶ࡾࡲࡍࠋࡇࡢᢏ⾡ࢆᛂ⏝ࡋ࡚ࠊࢿ࢖ࢸ࢕ࣈ࡟⪺ࡁྲྀࡾࡸࡍ࠸ⱥ
ㄒ㡢ኌ࡟ኚ᥮ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ᪥ᮏㄒẕㄒヰ⪅ࡢⱥㄒ࡛ࡢ㡢ኌࢥ࣑ࣗࢽࢣ࣮
ࢩࣙࣥࢆᨭ᥼࡛ࡁࡿ࡜ᮇᚅࡉࢀࡲࡍࠋ

᪥ᮏㄒẕㄒヰ⪅䛜Ⓨヰ䛧䛯ⱥㄒ㡢ኌ䛿䝛䜲䝔䜱䝤䛻ఏ䜟䜚䛻䛟䛔Ⓨヰ䝸䝈䝮䜢ኚ᥮䛩䜛䛸ఏ䜟䜚䜔䛩䛟䛺䜛᪥ᮏㄒẕㄒヰ⪅䛿䝰䞊䝷ᢿ䝸䝈䝮䠄ὀ䠍䠅䛷ⱥㄒ䜢Ⓨヰ䛩䜛ഴྥ䛜䛒䜛㻌

Ⓨヰࣜࢬ࣒ኚ᥮ࡣ᪥ᮏㄒẕㄒヰ⪅ࡢⱥㄒ㡢ኌࡢ
Ⓨヰࣜࢬ࣒䜢ᙉໃᢿ䝸䝈䝮䠄ὀ䠎䠅䛻ኚ᥮䛩䜛ᢏ⾡㻌

Lettsu mito
atto nun.

Lettsu mito
atto nun.

Lettsu mito
atto nun.

/HW¶VPHHW
at noon.

ὀ㸯㸸༢ㄪ࡞ࣜࢬ࣒

ὀ㸰㸸ᙉᙅࡢ࠶ࡿࣜࢬ࣒

Ⓨヰ䝸䝈䝮ኚ᥮䛾䛯䜑䛾䠏䛴䛾ᢏ⾡㡹೺䛺ኌ㐨䝇䝨䜽䝖䝹᥎ᐃ㻼㻱㻭㻾䠄఩┦➼໬⥺ᙧண 䠅ἲ㻌㼇㻝㼉㻌ኌ㐨䝇䝨䜽䝖䝹⣔ิ䛛䜙᫬㛫㛵ᩘ䜢ᢳฟ
㻺㼀㻰䠄㠀㈇್᫬✵㛫ศゎ䠅ἲ㻌㼇㻞㼉㻌䝇䝬䝩䜢౑䛳䛶ⱥㄒẕㄒヰ⪅䛳䜍䛔Ⓨヰ䝸䝈䝮䛻ኚ᥮䝸䝈䝮ኚ᥮๎䛾Ꮫ⩦䝸䝈䝮䜢⮬ືኚ᥮䛩䜛䛯䜑䛻䚸኱㔞䛾ⱥㄒ㡢ኌ䠄᪥ᮏㄒẕㄒヰ⪅㻌㻟㻡㻜ྡ䚸ⱥㄒẕㄒヰ⪅㻌㻣㻜㻜ྡ䠅䛛䜙㻺㼀㻰ἲ䛻䜘䜚ᢳฟ䛧䛯᫬㛫㛵ᩘ䜢ᶵᲔᏛ⩦䛩䜛
䛣䛸䛷Ⓨヰ䝸䝈䝮ኚ᥮๎䜢ᵓ⠏㻌㼇㻟㼉㻌᫬㛫㛵ᩘ㻌ኚ᥮㻌᪥ᮏㄒẕㄒヰ⪅ࡀ䝇䝬䝩䛻ྥ䛛䛳䛶Ⓨヰ䛧䛯ⱥㄒ㡢ኌ䜢↓⥺㻸㻭㻺䛷㣕䜀䛧䚸䝃䞊䝞䛷䝛䜲䝔䜱䝤䛳䜍䛟ኚ᥮㻌ⱥㄒẕㄒヰ⪅ࡗࡱ࠸Ⓨヰࣜࢬ࣒ࢆࢫ࣐࣍࡟ࡼࡾࡑࡢሙ࡛☜ㄆ࡛ࡁࡿ㻌᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌㻿㻚㻌㻴㼕㼞㼛㼥㼍㻘㻌㼀㻚㻌㻹㼛㼏㼔㼕㼐㼍㻘㻌䇾㻼㼔㼍㼟㼑㻌㼑㼝㼡㼍㼘㼕㼦㼍㼠㼕㼛㼚㻙㼎㼍㼟㼑㼐㻌㼍㼡㼠㼛㼞㼑㼓㼞㼑㼟㼟㼕㼢㼑㻌㼙㼛㼐㼑㼘㻌㼛㼒㻌㼟㼜㼑㼑㼏㼔㻌㼟㼕㼓㼚㼍㼘㼟㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㻵㼚㼠㼑㼞㼟㼜㼑㼑㼏㼔㻘㻌㼜㼜㻚㻌㻠㻞㻙㻠㻡㻘㻌㻞㻜㻝㻜㻚㻌㼇㻞㼉㻌㻿㻚㻌㻴㼕㼞㼛㼥㼍㻘㻌䇾㻺㼛㼚㻙㼚㼑㼓㼍㼠㼕㼢㼑㻌㼠㼑㼙㼜㼛㼞㼍㼘㻌㼐㼑㼏㼛㼙㼜㼛㼟㼕㼠㼕㼛㼚㻌㼛㼒㻌㼟㼜㼑㼑㼏㼔㻌㼜㼍㼞㼍㼙㼑㼠㼑㼞㼟㻌㼎㼥㻌㼙㼡㼘㼠㼕㼜㼘㼕㼏㼍㼠㼕㼢㼑㻌㼡㼜㼐㼍㼠㼑㻌㼞㼡㼘㼑㼟㻘䇿㻌 㻵㻱㻱㻱㻌㼀㼞㼍㼚㼟㻚㻌㻭㼡㼐㼕㼛㻘㻌㻿㼜㼑㼑㼏㼔㻘㻌㼍㼚㼐㻌㻸㼍㼚㼓㻚㻌㻼㼞㼛㼏㼑㼟㼟㻚㻘㻌㼂㼛㼘㻚㻌㻞㻝㻘㻌㻺㼛㻚㻌㻝㻜㻘㻌㼜㼜㻚㻌㻞㻝㻜㻤㻙㻞㻝㻝㻣㻘㻌㻞㻜㻝㻟㻚㻌㼇㻟㼉㻌ᘅ㇂ᐃ⏨㻘㻌䇾㠀㈇್᫬✵㛫ศゎἲ䛸ᶵᲔᏛ⩦䜢⏝䛔䛯௵ព㡢ኌ䛾Ⓨヰ䝸䝈䝮ኚ᥮㻘䇿㻌 ᪥ᮏ㡢㡪Ꮫ఍⛅Ꮨ◊✲Ⓨ⾲఍ㅮ₇ㄽᩥ㞟㻘㻌㼜㼜㻚㻌㻠㻞㻟㻙㻠㻞㻠㻘㻌㻞㻜㻝㻣㻚㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌ᘅ㇂㻌ᐃ⏨㻌㻔㻿㼍㼐㼍㼛㻌㻴㼕㼞㼛㼥㼍㻕㻌ே㛫᝟ሗ◊✲㒊㻌ឤぬ㐠ື◊✲䜾䝹䞊䝥㻌

Applause coding for bi-lateral immersive sharing

ᵏᵒᴾᩉủềẟềờႮụɥầụửσஊỂẨỦᴾ῍ӑ૾Ӽࣱỉᐮ‫ئ‬ज़Ὁɟ˳ज़ỉӼɥửỈỤạਊ৖᪦ᇷӭ҄῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

⌧ᅾࡢࣃࣈࣜࢵࢡࣅ࣮ࣗ࢖ࣥࢢࡣ࡯
࡜ࢇ࡝ࡀ∦᪉ྥ㏻ಙ㸦୍᪉㏻⾜㸧ࡢ
ࡓࡵࠊఏ㏦ඛࡢ┒ࡾୖࡀࡾࢆᮏ఍ሙ
࡟ఏ࠼ࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡲࡏࢇࠋࡇࡢᒎ
♧࡛ࡣఏ㏦ඛࡢᢿᡭ㡢ࢆᮏ఍ሙ࡟ఏ
࠼ࡿࡇ࡜࡛ࠊ཮᪉ྥᛶࡢ࠶ࡿ⮫ሙឤ୍࣭యឤࢆྥୖࡉࡏࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁ
ࡿ$35,&27ࢩࢫࢸ࣒ࢆ⤂௓ࡋࡲࡍࠋ

ỜằẴசஹ

ࣃࣈࣜࢵࢡࣅ࣮ࣗ࢖ࣥࢢ఍ሙ࠿ࡽ࡛
ࡶࠊ₇⪅࡬ࡢ㈹㈶ࡸ㑅ᡭ࡬ࡢ⃭ບࡀᒆࡃࡼ࠺࡟࡞ࡾࡲࡍࠋ㏻ಙࡢຊ࡛㞳ࢀ࡚࠸࡚ࡶࡇࡕࡽࡢ᝿࠸ࢆ࠶ࡕࡽ࡬
ఏ࠼ࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟࡞ࡾࠊᐇ
㝿࡟఍ሙ࡟⾜ࡅ࡞࠸ሙྜ࡛ࡶཧຍࡋ
࡚࠸ࡿయ㦂ࢆ࿡ࢃ࠺ࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࡼ
࠺࡟࡞ࡾࡲࡍࠋ

⮬↛࡞ᢿᡭ㡢ࢆྜᡂࡍࡿࡇ࡜ࡀྍ⬟࡟࡞ࡾࡲࡋࡓࠋఏ㏦ඛࡢ⎔ቃ㡢࠿ࡽᢿᡭ㡢ࡢ㡢㔞ࢆᢳฟࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ࡝
ࢀࡔࡅ┒ࡾୖࡀࡗ࡚࠸ࡿ࠿ࢆィ ࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟࡞ࡾࡲࡋࡓࠋ㐜ᘏࢆឤࡌࡉࡏ࡞࠸ࣇ࢕࣮ࢻࣂࢵࢡ࡟ࡼࡾࠊ⮫ሙឤ୍࣭యឤࡢྥୖ࡟ᐤ୚࡛ࡁࡿࡇ
࡜ࢆ☜ㄆࡋࡲࡋࡓࠋ

㻭㻼㻾㻵㻯㻻㼀㻦㻌㻭㻼㼜㼘㼍㼡㼟㼑㻌㼒㼛㼞㻌㻾㼑㼍㼘㼕㼟㼠㼕㼏㻙㻵㼙㼙㼑㼞㼟㼕㼢㼑㻌㻯㻻㼚㼠㼑㼚㼠㼟㻌㼀㼞㼍㼚㼟㼙㼕㼟㼟㼕㼛㼚㻌䛆⫼ᬒ䛇༢⣧䛺䝔䝺䝡୰⥅䜢ᣑᙇ䛧䛯䛰䛡䛾䝟䝤䝸䝑䜽䝡䝳䞊䜲䞁䜾䛷䛿䝷䜲䝤ឤ䛜୙㊊䚹䛆ၥ㢟Ⅼ䛇ᢿᡭ㡢䛾䜏䜢㡢䛸䛧䛶ᢳฟ䞉ఏ㏦䛩䜛䛣䛸䛿ᅔ㞴䚹ฎ⌮䞉ఏ㏦䛾㐜ᘏ䛻䜘䜚ᮏ఍ሙ䛾ᢿᡭ䝍䜲䝭䞁䜾䛸䛪䜜䛜䛒䜚㐪࿴ឤ䛜Ⓨ⏕䚹䛆╔║Ⅼ䛇ㄡ䛾ᢿᡭ㡢䛷䜒Ẽ䛻䛺䜙䛺䛔䚹䛆ᥦ᱌ἲ䛇ఏ㏦ඛ䛾┒䜚ୖ䛜䜚䜢ィ 䛧䚸䛭䛾㡢㔞䜢䝯䝍䝕䞊䝍䛷ఏ㏦䛧䚸ᢿᡭ㡢䜢ྜᡂ䚹䜎䛪䛿ᢿᡭ㡢䜢䝣䜱䞊䝗䝞䝑䜽㻌

ᫎ⏬㤋㻌

ᫎീ
㡢ኌ

䛜䜣䜀䜜䡚㻌

䠘ᑗ᮶䛿᥃䛡ኌ䜒䝣䜱䞊䝗䝞䝑䜽䠚㻌䕿䕿ᒇ䟿㻌䝣䜯䜲䝲䟿䝍䜲䜺䞊䟿㻌

㡢ᢿ
可ᡭ
ᢚ㡢
ไ௨
እ
叏

䜹䝣䜵㻌

㻌

䝁䞁䝃䞊䝖఍ሙ㻌



ᫎീ
㡢ኌ
ᫎീ
㡢ኌ

㏻ಙᅇ⥺

බẸ㤋
බẸ㤋㻌

ᫎീ
㡢ኌ

㡢㔞䜢䝯䝍䝕䞊
䝍໬䛧䛶ఏ㏦䠄ேᩘ᥮⟬䠅㻌

ᚑ᮶ἲ࡛ࡣࣆࣥࢡࡢ0&༊᫬㛫㛫࡛ᢿᡭ㡢௨እࡢ㡢ࡀΰࡌࡗ࡚࠸ࡿࡀᥦ᱌ἲ࡛ࡣ
ᾘࡏ࡚࠸ࡿࠋ

㻌

㡢
㔞
吸
吖
吞
呎
吖
ఏ
㏦

ᐇ㝿䛻䝟䝤䝸䝑䜽䝡䝳䞊䜲䞁䜾䜢⾜䛔䚸㻭㻼㻾㻵㻯㻻㼀䛻䜘䜚୍యឤ䛜᭷ព䛻ྥୖ䛩䜛䛣䛸䜢୺ほホ౯ᐇ㦂䛻䜘䜚☜ㄆ㻭㻼㻾㻵㻯㻻㼀䛜䛒䛳䛯䜋䛖䛜୍యឤ䜢ឤ䛨䜙䜜䜛䊺㻌ᖹᆒ್㻌㻥㻡㻑ಙ㢗༊㛫㻌

ఏ㏦ࡉࢀࡓ㡢
㔞࣓ࢱࢹ࣮ࢱ
࡟ᛂࡌ࡚ྜᡂᢿᡭ㡢ࡢ㡢㔞࣭✵㛫≉ᛶ
ࢆㄪ⠇


ẁ
㝵
ホ
౯
ࡢ
ᕪ
ศ
ࢆ
⾲
♧
卓
$35,&27᭷ᢿᡭ㡢⏕ᡂࣔࢹࣝ
࡟ᇶ࡙ࡃྜᡂ

↓㻭㻼㻾㻵㻯㻻㼀䛜↓䛔䜋䛖䛜୍యឤ䜢ឤ䛨䜙䜜䜛䊼㻌䈜஑ᕞ኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ⱁ⾡ᕤᏛᗓ䛸䛾ඹྠ◊✲㻌᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌㙊ᮏඃ㻘㻌Ἑཎ୍ᙪ㻘㻌ᑿᮏ❶㻘㻌Ᏺ㇂೺ᘯ㻘㻌䇾㡢ᴦ㚷㈹᫬䛻ບ㉳䛥䜜䜛ᢿᡭ㡢䛾ప㐜ᘏఏ㏦䛻ྥ䛡䛯᳨ウ㻘䇿㻌 㻞㻜㻝㻠ᖺ⛅Ꮨ᪥ᮏ㡢㡪Ꮫ఍ㅮ₇ㄽᩥ㞟㻌㼇㻞㼉㻌㻷㻚㻌㻷㼍㼣㼍㼔㼍㼞㼍㻘㻌㻭㻚㻌㻲㼡㼖㼕㼙㼛㼞㼕㻘㻌㼅㻚㻌㻷㼍㼙㼍㼙㼛㼠㼛㻘㻌㻭㻚㻌㻻㼙㼛㼠㼛㻘㻌㼀㻚㻌㻹㼛㼞㼕㼥㼍㻘㻌䇾㻵㼙㼜㼘㼑㼙㼑㼚㼠㼍㼠㼕㼛㼚㻌㼍㼚㼐㻌㼐㼑㼙㼛㼚㼟㼠㼞㼍㼠㼕㼛㼚㻌㼛㼒㻌㼍㼜㼜㼘㼍㼡㼟㼑㻌㼍㼚㼐㻌㼔㼍㼚㼐㻙㼏㼘㼍㼜㼜㼕㼚㼓㻌㼒㼑㼑㼐㼎㼍㼏㼗㻌㼟㼥㼟㼠㼑㼙㻌㼒㼛㼞㻌㼘㼕㼢㼑㻌㼢㼕㼑㼣㼕㼚㼓㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㻝㻠㻝㼟㼠㻌㻌㻭㼡㼐㼕㼛㻌㻱㼚㼓㼕㼚㼑㼑㼞㼕㼚㼓㻌㻿㼛㼏㼕㼑㼠㼥㻌㻔㻭㻱㻿㻕㻌㻯㼛㼚㼢㼑㼚㼠㼕㼛㼚㻘㻌㻞㻜㻝㻢㻚㻌㼇㻟㼉㻌㻹㻚㻌㻺㼕㼟㼔㼕㼗㼍㼣㼍㻘㻌㻷㻚㻌㻷㼍㼣㼍㼔㼍㼞㼍㻘㻌㼅㻚㻌㻷㼍㼙㼍㼙㼛㼠㼛㻘㻌㻭㻚㻌㻲㼡㼖㼕㼙㼛㼞㼕㻘㻌㻭㻚㻌㻻㼙㼛㼠㼛㻘㻌㼀㻚㻌㻹㼛㼞㼕㼥㼍㻘㻌䇾㻱㼤㼠㼞㼍㼏㼠㼕㼛㼚㻌 㼛㼒㻌㼍㼜㼜㼘㼍㼡㼟㼑㻌㼒㼞㼛㼙㻌㼍㻌㼟㼛㼡㼚㼐㻌㼒㼕㼑㼘㼐㻌㼒㼛㼞㻌㼍㼙㼎㼕㼑㼚㼠㻌㼠㼞㼍㼚㼟㼙㼕㼟㼟㼕㼛㼚㻌㼕㼚㻌㻌㻌㻌㻌㼍㻌㼘㼕㼢㼑㻌㼢㼕㼑㼣㼕㼚㼓㻌㼟㼥㼟㼠㼑㼙㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㻵㻱㻱㻱㻌㻳㼘㼛㼎㼍㼘㻌㻯㼛㼚㼒㼑㼞㼑㼚㼏㼑㻌㼛㼚㻌㻯㼛㼚㼟㼡㼙㼑㼞㻌㻱㼘㼑㼏㼠㼞㼛㼚㼕㼏㼟㻌㻔㻳㻯㻯㻱㻕㻘㻌㻞㻜㻝㻣㻚㻌㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌㙊ᮏ㻌ඃ㻌㻔㼅㼡㼠㼍㼗㼍㻌㻷㼍㼙㼍㼙㼛㼠㼛㻕㻌Ᏺ㇂≉ู◊✲ᐊ㻌

6SHFWUDORSHUDWLRQXVLQJFRORUHQKDQFHPHQWIDFWRUVᵏᵓᴾༀଢήỂᑥỉᮗởẦẰửદỦᴾ῍ࢢࡇࢍᛦ঺ЎửဇẟẺЎήἋἬἁἚἽỉСࣂ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

↷᫂ගࡢศගࢫ࣌ࢡࢺࣝࢆኚ໬ࡉࡏ
ࡿࡇ࡜࡛ࠊ⿕෗యࡢぢࡓ┠ࡢⰍࡢ㩭ࡸ࠿ࡉࢆไᚚࡍࡿᢏ⾡࡛ࡍࠋຎ໬࡟
ࡼࡾⷧࡃ࡞ࡗࡓⰍࡸࠊே㛫ࡢ┠࡛ࡣ༊ูࡋ࡟ࡃ࠸噌࠿࡞Ⰽࡢᕪ࡞࡝ࢆᙉ
ㄪࡋࡲࡍࠋ

ỜằẴசஹ

⤒ᖺຎ໬➼࡟ࡼࡾ㏥Ⰽࡋࡓᩥ໬㈈ࡢ
௬᝿᚟ඖࠊ་⒪ศ㔝࡛ࡢデ᩿ᨭ᥼ࠊ㣗ရࡸᕤᴗ〇ရࡢ᳨ᰝᨭ᥼㸦ኚ໬ࡢ≧ែࡸΰධ␗≀ࡢᙉㄪ㸧ࠊᗑ⯒ෆ࡛᥈ࡋࡓ࠸㸭ᙉㄪࡋࡓ࠸≀ရ࡬ࡢὀព
ႏ㉳➼ࢆࠊ↷᫂ගࢫ࣌ࢡࢺࣝࡢኚㄪ
ࡢࡳ࡛ᐇ⌧ࡋࡲࡍࠋ

࠾⫗ࡸ㔝⳯࡞࡝ࡢ㣗ᮦࢆ㩭ࡸ࠿࡟ぢࡏࡿ↷᫂ࡀᕷ㈍ࡉࢀ࡚࠸ࡲࡍࡀࠊ≉ᐃࡢⰍ࡟ᑐࡋ࡚ࡢࡳ᭷ຠ࡛ࠊࡲࡓⓑⰍ࡟ࡶⰍࡀࡘࡁ඲యࡢ࣮࢝ࣛࣂࣛࣥ
ࢫࡀᔂࢀࡿၥ㢟ࡀ࠶ࡾࡲࡍࠋᮏᢏ⾡ࡣ࣍࣡࢖ࢺࣂࣛࣥࢫࢆಖࡕࡘࡘᵝࠎ࡞Ⰽࡢ⿕෗యࡢᙬᗘࢆྠ᫬࡟ᙉㄪࡋࠊ
ࡑࡢᗘྜ࠸ࡢㄪᩚࡀྍ⬟࡛ࡍࠋᮏᡭἲ䛾≉ᚩ㻌᭱㐺໬䛥䜜䛯↷᫂ග䝇䝨䜽䝖䝹㻌䝍䞊䝀䝑䝖䛸䛺䜛⿕෗య䛾ศග཯ᑕ⋡㻌䞉㻌ᇶ‽䛸䛩䜛↷᫂ග䝇䝨䜽䝖䝹㻌౛䠅㻌ᙉㄪ䛩䜛Ⰽ㻌䋻㻌㉥䚸⥳䚸㟷䛾㻟Ⰽ㻌䞉㉥Ⰽ䛾䜏ᙉㄪ㻌䞉⥳Ⰽ䛾䜏ᙉㄪ㻌䞉㟷Ⰽ䛾䜏ᙉㄪ㻌䛺䛹㻌↷᫂ග䝇䝨䜽䝖䝹䛾㻌᭱㐺໬ฎ⌮㻌

䞉㻌䜹䝷䞊䝏䝱䞊䝖䠄Ⰽ⚊䠅䛾ศග཯ᑕ⋡㻌㻌ᇶ‽䛸䛩䜛↷᫂ග䝇䝨䜽䝖䝹㻌౛䠅ᙉㄪ䛩䜛Ⰽ䋻㉥䚸⥳䚸㟷䛾㻟Ⰽ㻌䝇䝨䜽䝖䝹䛾㻌
ኚ໬㔞䛾ศᯒ㻌ᙬᗘᙉㄪ䝇䝨䜽䝖䝹㻌䠇㻌ᇶ‽䛸䛩䜛↷᫂ග䝇䝨䜽䝖䝹㻌ᙉㄪ๓㻌ᙉㄪᚋ䠄≉䛻㉥Ⰽ䛸㟷Ⰽ䠅㻌ᙉㄪᚋ䛾↷᫂ග䝇䝨䜽䝖䝹㻌

ϯϴϬ

ϰϯϬ

ϰϴϬ

ϱϯϬ

ϱϴϬ

ϲϯϬ

ϲϴϬ

ϳϯϬ

ϯϴϬ

ϳϴϬ

ከⰍ㻸㻱㻰↷᫂⿦⨨㻌

ϱϯϬ

ϱϴϬ

ϲϯϬ

ϲϴϬ

ϳϯϬ

ᙬᗘᙉㄪ䝇䝨䜽䝖䝹 䠄ィ⟬್䠅㻌ᙉㄪ๓ᚋ䛷䛾Ⰽᇦ䛾ẚ㍑㻌
Ϭ͘ϳ㻯㻵㻱㻌㼡䇻㻙㼢䇻Ⰽᗘᅗ㻌Ϭ͘ϲ䛣䛣䛜෶䛔䟿㻌

㻔ィ⟬್㻕㻌

Ϭ͘ϬϬϬϭ
Ϭ͘ϱ

Ϭ

ϯϴϬ

ϰϯϬ

ϰϴϬ

ϱϯϬ

ϱϴϬ

ϲϯϬ

ϲϴϬ

ϳϯϬ

ϳϴϬ

ᶓ㍈䠖㻌Ἴ㛗㼇㼚㼙㼉㻌ͲϬ͘ϬϬϬϭ

䕔㻌㉥䞉⥳䞉㟷ᡂศ䛾ᙉㄪ䜢㻌㻌 㻌 䠏䛴䛾䝟䝷䝯䞊䝍䛷ไᚚྍ⬟㻌㻌 㻌 䠄ⓑⰍ䛾ぢ䛘䛿ಖᣢ䠅㻌

ⓑⰍⅬ㻌

Ϭ͘ϰ

㼢䇻㻌

ᙉㄪᚋ䛾Ⰽᇦ㻌Ϭ͘ϯ䕔㻌ྛⰍ䛾ᙉㄪලྜ䛾䚸㻌㻌 㻌 㐃⥆ⓗ䛺ㄪᩚ䛜ྍ⬟㻌ᙉㄪ๓䛾Ⰽᇦ㻌
Ϭ͘Ϯ

ZĞĚ

ϳϴϬ

㻝㻢Ⰽ䛾㻸㻱㻰䠄ྛⰍ䛾ᙉᗘ䜢⊂❧䛻ไᚚྍ⬟䠅㻌䛷ᵓᡂ䛥䜜䜛↷᫂⿦⨨䜢⏝䛔䛯ᐇ㦂㻌ᙬᗘᙉㄪ䛾㐺⏝౛㻌Ϭ͘ϬϬϬϮ

⦪㍈䠖㻌ᙉᗘ㻌ϰϴϬከⰍ㻸㻱㻰↷᫂⿦⨨㻌㻝㻢Ⰽ䛾㻸㻱㻰䛷ᇶ‽䛸䛩䜛↷᫂ග䜢ྜᡂ㻌ͲϬ͘ϬϬϬϮ

ϰϯϬ

'ƌĞĞŶ

ůƵĞ

Ⰽ⚊䛾㉥䞉⥳䞉㟷㻌䊻㻌㼐㻱㼍㼎㻌㻩㻌㻝㻜㻌䜎䛷ᙉㄪྍ⬟㻌Ϭ͘ϭ䕔㻌ィ⟬㔞䛜㍍ᚤ䛺䛯䜑䚸㻌㻌 㻌 䜲䞁䝍䝷䜽䝔䜱䝤䛺ㄪᩚ䛜ྍ⬟㻌ϬͲϬ͘ϬϬϬϯ

Ϭ䈜㻌䝬䜲䝘䝇䛾್䜒ྲྀ䜚䜎䛩㻌

Ϭ͘ϭ

Ϭ͘Ϯ

Ϭ͘ϯ

Ϭ͘ϰ

㼡䇻㻌

Ϭ͘ϱ

Ϭ͘ϲ

Ϭ͘ϳ

᧙ᡲ૨ྂ
㼇㻝㼉㻌㻹㻚㻌㼀㼟㼡㼏㼔㼕㼐㼍㻘㻌㻷㻚㻌㻴㼕㼞㼍㼙㼍㼠㼟㼡㻘㻌㻷㻚㻌㻷㼍㼟㼔㼕㼚㼛㻘㻌䇾㻰㼑㼟㼕㼓㼚㼕㼚㼓㻌㻿㼜㼑㼏㼠㼞㼍㼘㻌㻼㼛㼣㼑㼞㻌㻰㼕㼟㼠㼞㼕㼎㼡㼠㼕㼛㼚㻌㼛㼒㻌㻵㼘㼘㼡㼙㼕㼚㼍㼠㼕㼛㼚㻌㼣㼕㼠㼔㻌㻯㼛㼘㼛㼞㻌㻯㼔㼍㼞㼠㻌㼠㼛㻌㻱㼚㼔㼍㼚㼏㼑㻌㻯㼛㼘㼛㼞㻌㻿㼍㼠㼡㼞㼍㼠㼕㼛㼚㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㻵㻿㻒㼀㻌㻞㻠㼠㼔㻌㻯㼛㼘㼛㼞㻌㼍㼚㼐㻌㻵㼙㼍㼓㼕㼚㼓㻌㼏㼛㼚㼒㼑㼞㼑㼚㼏㼑㻌㻔㻯㻵㻯㻞㻠㻕㻘㻌㼜㼜㻚㻌㻞㻣㻤㻙㻞㻤㻞㻘㻌㻞㻜㻝㻢㻚㻌㻌㼇㻞㼉㻌㻹㻚㻌㼀㼟㼡㼏㼔㼕㼐㼍㻌㻘㻌㻷㻚㻌㻴㼕㼞㼍㼙㼍㼠㼟㼡㻘㻌㻷㻚㻌㻷㼍㼟㼔㼕㼚㼛㻘㻌䇾㻯㼛㼘㼛㼞㻌㻱㼚㼔㼍㼚㼏㼑㼙㼑㼚㼠㻌㼎㼥㻌㻻㼜㼠㼕㼙㼕㼦㼕㼚㼓㻌㼠㼔㼑㻌㻵㼘㼘㼡㼙㼕㼚㼍㼠㼕㼛㼚㻌㻿㼜㼑㼏㼠㼞㼡㼙㻘䇿㻌 㻺㼀㼀㻌㼀㼑㼏㼔㼚㼕㼏㼍㼘㻌㻾㼑㼢㼕㼑㼣㻘㻌㼂㼛㼘㻚㻌㻝㻢㻌㻺㼛㻚㻌㻝㻘㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻞㻜㻝㻤㻘㻌㻌㼔㼠㼠㼜㼟㻦㻛㻛㼣㼣㼣㻚㼚㼠㼠㻙㼞㼑㼢㼕㼑㼣㻚㼖㼜㻛㼍㼞㼏㼔㼕㼢㼑㻛㼚㼠㼠㼠㼑㼏㼔㼚㼕㼏㼍㼘㻚㼜㼔㼜㻫㼏㼛㼚㼠㼑㼚㼠㼟㻩㼚㼠㼞㻞㻜㻝㻤㻜㻝㼞㼍㻝㻚㼔㼠㼙㼘㻌㻌㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌ᅵ⏣㻌຾㻌㻔㻹㼍㼟㼍㼞㼡㻌㼀㼟㼡㼏㼔㼕㼐㼍㻕㻌䝯䝕䜱䜰᝟ሗ◊✲㒊㻌䝯䝕䜱䜰ㄆ㆑◊✲䜾䝹䞊䝥㻌

&RPSXWDWLRQDOVHOHFWLYHKHDULQJEDVHGRQGHHSOHDUQLQJᵏᵔᴾᎥẨẺẟʴỉ٣Ệ᎚ửͼẬỦἅὅἦἷὊἑᴾ῍ข‫ܖޖ‬፼ỆؕỀẪ᪦٣ỉᢠ৸ႎᎮӕ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

఍ヰࡢ୰࡛」ᩘࡢேࡀྠ᫬࡟ヰࡋ࡚࠸ࡿ᫬࡛ࡶࠊே㛫ࡣ⪺ࡁࡓ࠸ேࡢኌ
࡟㞟୰ࡋࠊ⪺ࡁศࡅࡿࡇ࡜㸦㑅ᢥⓗ⫈ྲྀ㸧ࡀ࡛ࡁࡲࡍࠋ୍᪉ࠊࢥࣥ
ࣆ࣮ࣗࢱ࡟ࡣࡑࡢ⬟ຊࡀ࡞ࡃࠊ⪺ࡁࡓ࠸ேࡢኌࡔࡅࢆ࠺ࡲࡃ⪺ࡁྲྀࡿࡇ࡜ࡣ࡛ࡁࡲࡏࢇࠋ䝁䞁䝢䝳䞊䝍䛻䜘䜛㑅ᢥⓗ⫈ྲྀ䛾◊✲䜢㐍䜑䛶䛔䜎䛩䚹ỄẮầϯẟ

஦๓࡟཰㘓ࡋࡓ⪺ࡁࡓ࠸ேࡢኌࢆ⿵
ຓ᝟ሗ࡜ࡋ࡚฼⏝ࡋࠊ」ᩘேࡀྠ᫬
࡟ヰࡋ࡚࠸ࡿ᫬࡟ࠊࡑࡢேࡢኌࡔࡅ
ࢆ⪺ࡁྲྀࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿᢏ⾡ࠗ㐺ᛂᆺࢽ࣮ࣗࣛࣝࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ࠘ࢆᐇ⌧ࡋࡲࡋࡓࠋࡇࢀ࡟ࡼࡾࠊ⪺ࡁࡓ࠸ேࡢኌ࡟⪥ࢆഴࡅࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࢥࣥ
ࣆ࣮ࣗࢱࢆᐇ⌧ࡋࡲࡋࡓࠋ

䜔 䝔䝺䝡䛾㡢䛜
」ᩘே䛷䛾఍ヰ䜔䚸䝔䝺䝡䛾㡢䛜⫼ᬒ䛷ὶ䜜䛶䛔䜛᫬䛺䛹䚸᪥ᖖ䛾ᵝ䚻䛺ሙ㠃䛻䛚䛔䛶䚸㻌ே䛾ኌྠኈ䛜ΰ䛦䜛䛣䛸䛿䜘䛟㉳䛣䜛㻌㻌ᚑ᮶䛾䝁䞁䝢䝳䞊䝍䞉㡢ኌධຊ⿦⨨䛿䚸ΰ䛦䛳䛯㡢ኌ䛜ධຊ䛥䜜䛶䛟䜛䛸䚸䛭䛾୰䛛䜙䚸⪺䛝䛯䛔ே䠄┠ⓗヰ⪅䠅䛾ኌ䛰䛡䛻㞟୰䛧䛶⪺䛝ྲྀ䜛䛸䛔䛖䛣䛸䛿䛷䛝䛺䛛䛳䛯㻌ࣟ࣎ࢵࢺ࣭࣮࣒࣍࢔ࢩࢫࢱࣥࢺ࣭ࢫ
࣐࣮ࢺࢫࣆ࣮࢝࡞࡝ࡢ㐲㝸㡢ኌ཰㡢⿦⨨ࡀࠊὀ┠ࡍ࡭ࡁヰ⪅ࡢኌࡔࡅࢆ
⪺ࡁྲྀࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟࡞ࡾࡲ
ࡍࠋࡑࢀ࡟ࡼࡾࠊ౛࠼ࡤࠊࣟ࣎ࢵࢺ
ࡀ≉ᐃࡢேࡢኌ࡟ࡢࡳ཯ᛂࡍࡿ࡞࡝ࠊ
ே࡜ࡼࡾ⮬↛࡟఍ヰ࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟࡞
ࡾࡲࡍࠋ

௒᪥䛾㻌
௒
᪥䛾
ኳẼ䛿䠛
ኳẼ䛿䠛㻌

ㄢ㢟㻌


ỜằẴசஹ



䛚⭡䛜㻌
䛩䛔䛯㻌
ΰྜ㡢ኌ㻌

┠ⓗヰ⪅䛾ኌ䛰䛡䛻㞟୰䛧䛶⪺䛡䛺䛔㻌㻼㼕㼏㼠㼡㼞㼑㻌㼐㼑㼟㼕㼓㼚㼑㼐㻌㼣㼕㼠㼔㻌㻿㼣㼑㼑㼠㻌㻴㼛㼙㼑㻌㻟㻰㻚㻌㻵㼚㼏㼘㼡㼐㼑㼟㻌㻟㻰㻌㼙㼛㼐㼑㼘㼟㻌㼏㼞㼑㼍㼠㼑㼐㻌㼎㼥㻌㻾㼑㼍㼘㼘㼡㼟㼕㼛㼚㻘㻌㻼㼑㼚㼏㼕㼘㼍㼞㼠㻘㻌㻿㼏㼛㼜㼕㼍㻌㼍㼚㼐㻌㼑㼀㼑㼗㼟㻚㻌῝ᒙᏛ⩦䛻ᇶ䛵䛟㑅ᢥⓗ⫈ྲྀ㻌䐡㻌 ⪺䛝䛯䛔ヰ⪅䛾ኌ䛾䜏䛜ฟຊ䛥䜜䜛㻌⪺䛝䛯䛔ヰ⪅䛾ኌ䛾≉ᚩ䛻ᇶ䛵䛝䚸ΰྜ㡢ኌ䛛䜙䛭䛾ヰ⪅䛾㡢ኌ䛾䜏䜢ྲྀ䜚ฟ䛩䜘䛖䛻䝙䝳䞊䝷䝹䝛䝑䝖䝽䞊䜽䜢Ꮫ⩦䛩䜛㻌㻌 ኱㔞ࡢࢹ࣮ࢱࢆ⏝࠸ࡓᏛ⩦࡟ࡼࡾࠊᏛ⩦ࢹ࣮ࢱ࡟࡞࠸ヰ⪅ࡢ㡢ኌ࡛࠶ࡗ࡚ࡶࠊࡑࡢ≉ᚩ㔞ࢆ୚࠼ࡿࡇ࡜࡛ࠊࡑࡢேࡢ
ኌࢆྲྀࡾฟࡋྍ⬟㻌㻌 ヰ⪅ᩘࡸ┠ⓗヰ⪅ࡢ᪉ྥ࡞࡝ࠊ
ᚑ᮶ᢏ⾡࡛ᚲせ࡜ࡉࢀࡿ᝟ሗࡀ୙せ࡞ࠊỗ⏝ᛶࡢ㧗࠸ᡭἲ䐠㻌 ⪺䛝䛯䛔ヰ⪅䛾≉ᚩ㔞䛻㐺ᛂ䛧䛶䚸䝙䝳䞊䝷䝹䝛䝑䝖䝽䞊䜽䛜䛭䛾᣺䜛⯙䛔䜢⮬ືⓗ䛻ኚ䛘䚸㻌䛭䛾ヰ⪅䜢ྲྀ䜚ฟ䛩䜘䛖䛻䛺䜛㻌ヰ⪅≉ᚩ㔞㻌ᢳฟ㻌ΰྜ㡢ኌ㻌䐟㻌 ஦๓䛻཰㘓䛧䛯⪺䛝䛯䛔ヰ⪅䛾㡢ኌ䝕䞊䝍䠄ᩘ⛊⛬ᗘ䛾஦๓㘓㡢䠅䛛䜙䚸䛭䛾ヰ⪅䛾ኌ䜢⾲䛩≉ᚩ㔞䜢ᢳฟ䛩䜛㻌⪺䛝䛯䛔ヰ⪅㻌㻼㼕㼏㼠㼡㼞㼑㻌㼐㼑㼟㼕㼓㼚㼑㼐㻌㼣㼕㼠㼔㻌㻿㼣㼑㼑㼠㻌㻴㼛㼙㼑㻌㻟㻰㻚㻌㻵㼚㼏㼘㼡㼐㼑㼟㻌㻟㻰㻌㼙㼛㼐㼑㼘㼟㻌㼏㼞㼑㼍㼠㼑㼐㻌㼎㼥㻌㻾㼑㼍㼘㼘㼡㼟㼕㼛㼚㻌᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌㻷㻚㻌㼆㼙㼛㼘㼕㼗㼛㼢㼍㻘㻌㻹㻚㻌㻰㼑㼘㼏㼞㼛㼕㼤㻘㻌㻷㻚㻌㻷㼕㼚㼛㼟㼔㼕㼠㼍㻘㻌㼀㻚㻌㻴㼕㼓㼡㼏㼔㼕㻘㻌㻭㻚㻌㻻㼓㼍㼣㼍㻘㻌㼀㻚㻌㻺㼍㼗㼍㼠㼍㼚㼕㻘㻌䇾㻿㼜㼑㼍㼗㼑㼞㻙㼍㼣㼍㼞㼑㻌㼚㼑㼡㼞㼍㼘㻌㼚㼑㼠㼣㼛㼞㼗㻌㼎㼍㼟㼑㼐㻌㼎㼑㼍㼙㼒㼛㼞㼙㼑㼞㻌㼒㼛㼞㻌㼟㼜㼑㼍㼗㼑㼞㻌㼑㼤㼠㼞㼍㼏㼠㼕㼛㼚㻌㼕㼚㻌㼟㼜㼑㼑㼏㼔㻌㼙㼕㼤㼠㼡㼞㼑㼟㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㻵㼚㼠㼑㼞㼟㼜㼑㼑㼏㼔㻘㻌㻞㻜㻝㻣㻚㻌㼇㻞㼉㻌㻹㻚㻌㻰㼑㼘㼏㼞㼛㼕㼤㻘㻌㻷㻚㻌㼆㼙㼛㼘㼕㼗㼛㼢㼍㻘㻌㻷㻚㻌㻷㼕㼚㼛㼟㼔㼕㼠㼍㻘㻌㻭㻚㻌㻻㼓㼍㼣㼍㻘㻌㼀㻚㻌㻺㼍㼗㼍㼠㼍㼚㼕㻘㻌䇾㻿㼕㼚㼓㼘㼑㻌㼏㼔㼍㼚㼚㼑㼘㻌㼟㼜㼑㼍㼗㼑㼞㻌㼑㼤㼠㼞㼍㼏㼠㼕㼛㼚㻌㼍㼚㼐㻌㼞㼑㼏㼛㼓㼚㼕㼠㼕㼛㼚㻌㼣㼕㼠㼔㻌㻿㼜㼑㼍㼗㼑㼞㻮㼑㼍㼙㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㼛㼒㻌㻞㻜㻝㻤㻌㻵㻱㻱㻱㻌㻵㼚㼠㼑㼞㼚㼍㼠㼕㼛㼚㼍㼘㻌㻯㼛㼚㼒㼑㼞㼑㼚㼏㼑㻌㼛㼚㻌㻭㼏㼛㼡㼟㼠㼕㼏㼟㻘㻌㻿㼜㼑㼑㼏㼔㻘㻌㼍㼚㼐㻌㻿㼕㼓㼚㼍㼘㻌㻼㼞㼛㼏㼑㼟㼟㼕㼚㼓㻌㻔㻵㻯㻭㻿㻿㻼䇻㻝㻤㻕 㻘㻌㻞㻜㻝㻤㻚㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌䝕䝹䜽䝻䜰㻌䝬䞊䜽㻌㻔㻹㼍㼞㼏㻌㻰㼑㼘㼏㼞㼛㼕㼤㻕㻌㻌䝯䝕䜱䜰᝟ሗ◊✲㒊㻌ಙྕฎ⌮◊✲䜾䝹䞊䝥㻌

Solving two-choice questions makes AI cleverᵏᵕᴾʚ৸բ᫆ỆẲềᚐẪẮểỂᵟᵧỊជẪễỦᴾ῍ข‫ܖޖ‬፼ỆợỦˎᛟൔ᠋ể᪦٣ᛐᜤኽௐᢠ৸ồỉࣖဇ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ



ᮏ$,ࡣ᭱᪂ࡢ῝ᒙᏛ⩦ᢏ⾡࡟ᇶ࡙ࡁࣔࢹࣝ໬ࡉࢀ࡚࠸ࡲࡍࠋ஧ᢥၥ㢟ࢆゎࡃࡇ࡜࡟≉໬ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ㧗⢭ᗘ໬࣭ࢥࣥࣃࢡࢺ໬ࢆᐇ⌧ࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ
⌧ᅾ᭱ࡶᗈࡃ⏝࠸ࡽࢀ࡚࠸ࡿ௬ㄝ㑅ᢥࣔࢹࣝ࡜ẚ㍑ࡋ࡚ࠊ௨ୗࡢࣃ
࣓࣮ࣛࢱᩘ࡛ࠊࡼࡾ㧗⢭ᗘ࡟௬ㄝࡢ
㑅ᢥࢆ⾜࠺ࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡲࡍࠋ

ᮏᒎ♧࡛⤂௓ࡍࡿ$,㸦῝ᒙᏛ⩦ࣔࢹࣝ㸧ࡣࠊ࠶ࡿၥ㢟࡟ᑐࡍࡿゎࡢೃ⿵㸦௬ㄝ㸧ࡀ஧ࡘ୚࠼ࡽࢀࡓ࡜ࡁ࡟ࠊ
ࡼࡾⰋ࠸࡜᥎ᐃࡉࢀࡿ᪉ࢆ㑅ᢥࡋࡲ
ࡍࠋᮏ$,ࢆ」ᩘࡢ㡢ኌㄆ㆑௬ㄝ࠿ࡽ
᭱⤊ⓗ࡞ㄆ㆑⤖ᯝࢆ㑅ᢥࡍࡿၥ㢟࡟ᛂ⏝ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊㄆ㆑⢭ᗘࢆ኱ࡁࡃ
ྥୖࡉࡏࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡲࡍࠋ

」ᩘ㡢ኌㄆ㆑௬ㄝ䛛䜙䛾ㄆ㆑⤖ᯝ㑅ᢥ㻌㡢ኌㄆ㆑㻌ỜằẴசஹ



ᮏ$,ࡣ㡢ኌㄆ㆑࡟㝈ࡽࡎᶵᲔ⩻ヂࡸᩥ᭩せ⣙࡞࡝ࠊ」ᩘࡢ௬ㄝࡀฟ
ຊࡉࢀࡿࢱࢫࢡ࡟ᖜᗈࡃᛂ⏝ྍ⬟࡛ࡍࠋࡲࡓᡃࠎࡢᬑẁࡢ⏕ά࡟࠾࠸࡚ࡶ஧ᢥၥ㢟ࡣ㢖⦾࡟⏕ࡌࡲࡍࠋᑗ᮶ⓗ࡟ࡣᮏ$,ࡀᡃࠎࡢ㔜せ࡞Ỵᐃ࡟࠾࠸࡚ࡼࡾⰋ࠸㑅ᢥࡀ࡛ࡁࡿ
ᡭຓࡅ࡟࡞ࡿ࡜ᮇᚅ࡛ࡁࡲࡍࠋ

஧ᢥၥ㢟䜢ゎ䛟㻭㻵㻌䛔䛔ኳẼ䛷䛩㻌
௬ㄝ㻭㻌௬ㄝ㻝㻦㻌䛔䛔㻛㟁Ẽ㻛䛷䛩㻌௬ㄝ㻞㻦㻌䛔䛔㻛㟁Ẽ㻛ฟ䛩㻌㻸㼛㼟㼑㻌㡢ኌㄆ㆑௬ㄝ㻌䛾ẚ㍑䛻㐺⏝㻌㼃㼕㼚㻌௬ㄝ㻟㻦㻌஧఩㻛ኳẼ㻛䛷䛩㻌

㼃㼕㼚㻌

㼃㼕㼚㻌

䜘䜚Ⰻ䛔䛸᥎ᐃ㻌䛥䜜䜛᪉䜢㑅ᢥ㻌

㻭㻵㻌

௬ㄝ㻮㻌

㻸㼛㼟㼑㻌



௬ㄝ㻮㻌

຾䛱ᢤ䛔䛯௬ㄝ㻌䠙᭱䜒⢭ᗘ䛜㧗䛔䛸᥎ᐃ䛥䜜䜛௬ㄝ㻌䠙᭱⤊ⓗ䛺㡢ኌㄆ㆑⤖ᯝ㻌௬ㄝ㻝㻤㻦㻌䛔䛔㻛ኳẼ㻛䛷䛩㻌௬ㄝ㻺㻦㻌ከ䛔㻛ኳẼ㻛ฟ䛩㻌㻸㼛㼟㼑㻌஧䛴䛾௬ㄝ䛾ẚ㍑䜢⧞䜚㏉䛧⾜䛖䛣䛸䛷」ᩘ௬ㄝ䛾୰䛛䜙᭱䜒⢭ᗘ䛜㧗䛔䛸᥎ᐃ䛥䜜䜛௬ㄝ䜢㑅ᢥྍ⬟㻌᭱᪂䛾῝ᒙᏛ⩦ᢏ⾡䛻ᇶ䛵䛟䝰䝕䝹໬㻌

㻸㻿㼀㻹㻌
➢ྕ໬ჾ㻌

㼔㻮㻌

㻲㻲㻺㻺㻌

ㄆ㆑⤖ᯝ༢ㄒ䜔ㄆ㆑䝇䝁䜰䛺䛹㻌

㼔㻭㻌
㐃⤖㻌

௬ㄝ㻮䛾㻌
≉ᚩ㔞䝧䜽䝖䝹㼄㻮㻌㻸㻿㼀㻹㻌㼟㼕㼓㼙㼛㼕㼐㻌

௬ㄝ㻭䛾㻌≉ᚩ㔞䝧䜽䝖䝹㼄㻭㻌௬ㄝ㻭䛾㞃䜜≧ែ䝧䜽䝖䝹㻌㻼㻔௬ㄝ㻭㼨㼄㻭㻘㻌㼄㻮㻕㻌䍻㻌㻜㻚㻡㻌䛺䜙௬ㄝ㻭䜢㑅ᢥ㻌㻼㻔௬ㄝ㻭㼨㼄㻭㻘㻌㼄㻮㻕㻌䠘㻌㻜㻚㻡㻌䛺䜙௬ㄝ㻮䜢㑅ᢥ㻌㻼㻔௬ㄝ㻭㼨㼄㻭㻘㻌㼄㻮㻕㻌ศ㢮ჾ㻌௬ㄝ㻮䛾㞃䜜≧ែ䝧䜽䝖䝹㻌/670㛗▷ᮇグ᠈䝯䝰䝸㻌))11䝣䜱䞊䝗䝣䜷䝽䞊䝗䝙䝳䞊䝷䝹䝛䝑䝖䝽䞊䜽㻌㼟㼕㼓㼙㼛㼕㼐㻦㻌䝅䜾䝰䜲䝗㛵ᩘ㻌᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌㻭㻚㻌㻻㼓㼍㼣㼍㻘㻌㻹㻚㻌㻰㼑㼘㼏㼞㼛㼕㼤㻘㻌㻿㻚㻌㻷㼍㼞㼕㼠㼍㻘㻌㼀㻚㻌㻺㼍㼗㼍㼠㼍㼚㼕㻘㻌䇾㻾㼑㼟㼏㼛㼞㼕㼚㼓㻌㼚㻙㼎㼑㼟㼠㻌㼟㼜㼑㼑㼏㼔㻌㼞㼑㼏㼛㼓㼚㼕㼠㼕㼛㼚㻌㼘㼕㼟㼠㻌㼎㼍㼟㼑㼐㻌㼛㼚㻌㼛㼚㼑㻙㼛㼚㻙㼛㼚㼑㻌㼔㼥㼜㼛㼠㼔㼑㼟㼕㼟㻌㼏㼛㼙㼜㼍㼞㼕㼟㼛㼚㻌㼡㼟㼕㼚㼓㻌㻌㻌㼑㼚㼏㼛㼐㼑㼞㻙㼏㼘㼍㼟㼟㼕㼒㼕㼑㼞㻌㼙㼛㼐㼑㼘㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㼛㼒㻌㻞㻜㻝㻤㻌㻵㻱㻱㻱㻌㻵㼚㼠㼑㼞㼚㼍㼠㼕㼛㼚㼍㼘㻌㻯㼛㼚㼒㼑㼞㼑㼚㼏㼑㻌㼛㼚㻌㻭㼏㼛㼡㼟㼠㼕㼏㼟㻘㻌㻿㼜㼑㼑㼏㼔㻌㼍㼚㼐㻌㻿㼕㼓㼚㼍㼘㻌㻼㼞㼛㼏㼑㼟㼟㼕㼚㼓㻌㻔㻵㻯㻭㻿㻿㻼㻌㻞㻜㻝㻤㻕㻘㻌㻭㼜㼞㼕㼘㻌㻞㻜㻝㻤㻚㻌㻌㼇㻞㼉㻌ᑠᕝཌᚨ䠈䝕䝹䜽䝻䜰䞉䝬䞊䜽䠈ⱉ⏣ᡂᶞ䠈୰㇂ᬛᗈ䠈䇾୍ᑐ୍䛾௬ㄝẚ㍑䜢⾜䛖㼑㼚㼏㼛㼐㼑㼞㻙㼏㼘㼍㼟㼟㼕㼒㼕㼑㼞䝰䝕䝹䜢⏝䛔䛯㻺䝧䝇䝖㡢ኌㄆ㆑௬ㄝ䛾䝸䝇䝁䜰䝸䞁䜾䠈䇿㻌᪥ᮏ㡢㡪Ꮫ఍㻞㻜㻝㻤ᖺ᫓Ꮨ◊✲Ⓨ⾲఍ㅮ₇ㄽᩥ㞟䠈㻝㻙㻤㻙㻥䠈㻹㼍㼞㼏㼔㻌㻞㻜㻝㻤䠊㻌㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌ᑠᕝ㻌ཌᚨ㻌㻔㻭㼠㼟㼡㼚㼛㼞㼕㻌㻻㼓㼍㼣㼍㻕㻌䝯䝕䜱䜰᝟ሗ◊✲㒊㻌ಙྕฎ⌮◊✲䜾䝹䞊䝥㻌

&URVVPHGLDVFHQHDQDO\VLV

ᵏᵖᴾ᪦ẻẬẦỤऴ୎ửਖ਼‫ܭ‬ᴾ
῍᪦ẦỤဒ΂ᛐᜤኽௐửʖยẴỦἁἿἋἳἙỵỴऴ୎Ўௌ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

㒊ᒇ࡞࡝ࡢᒇෆ✵㛫࡟㓄⨨ࡋࡓ࣐࢖ࢡࣟ࣍ࣥ࢔ࣞ࢖࡟ࡼࡾ཰㡢ࡋࡓ㡢ࡔࡅࢆศᯒࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡗ࡚ࠊࡲࡿ࡛
⏬ീㄆ㆑ࡋࡓ࠿ࡢࡼ࠺࡟ࠕ࡝ࡇ࡟࡝
ࢇ࡞≀యࡀ࠶ࡿࡢ࠿ࠖࢆ᥎ᐃࡍࡿ◊✲࡛ࡍࠋ⏕άࡸබඹ✵㛫࡛ࡢぢᏲࡾࡸ㜵≢➼࡬ࡢᛂ⏝࡟ྥࡅ࡚ࡢ◊✲㛤Ⓨࢆ㐍ࡵ࡚࠸ࡲࡍࠋ

ỄẮầϯẟ

ࠗ㡢࠿ࡽ⏬ീㄆ㆑⤖ᯝࢆண ࡍࡿ࠘࡜࠸࠺ヨࡳ⮬యࠊࡇࢀࡲ࡛ྲྀࡾ⤌ࡳ౛ࡢ࡞࠸᪂ࡋ࠸ᢏ⾡ㄢ㢟࡛ࡍࠋᮏ◊✲࡛ࡣࠊධຊࡀ㡢㡪≉ᚩࠊฟຊࡀ⏬
ീㄆ㆑⤖ᯝ࡜࡞ࡿࡼ࠺࡞ࠊࢡࣟࢫ࣓ࢹ࢕࢔࡞῝ᒙᏛ⩦ࣔࢹࣝࢆタィࡋࠊᢏ⾡ⓗ࡞ᐇ⌧ྍ⬟ᛶࢆึࡵ࡚♧ࡋࡲࡋࡓࠋỜằẴசஹ

⌧ᅾࡢぢᏲࡾ࣭㜵≢ᢏ⾡ࡣ࣓࢝ࣛࡢ
฼⏝ࢆ๓ᥦ࡜ࡋ࡚࠾ࡾࠊࣉࣛ࢖ࣂ
ࢩ࣮ᛶࡢ㧗࠸ᐙᗞࡸබඹ✵㛫࡟ࡣ㐺⏝ࡋ࡟ࡃ࠸ሙྜࡀ࠶ࡾࡲࡋࡓࠋᮏᢏ
⾡࡟ࡼࡾࠊ࣓࢝ࣛࡢタ⨨ࡀዲࡲࡋࡃ
࡞࠸✵㛫ࡢᵝᏊࡶࢃ࠿ࡾࡸࡍࡃ☜ㄆ࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟࡞ࡿࡓࡵࠊ㐺⏝㡿ᇦࡢᣑ኱ࡀᮇᚅ࡛ࡁࡲࡍࠋ

᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌䜸䝇䝖䝺䜽㻌䝭䝺䝷㻘㻌ධỤ㇦㻘㻌டᒸᘯ࿴㻘㻌ᮌᮧ᫛ᝅ㻘㻌ᖹᯇ⸅㻘㻌᯽㔝㑥ኵ㻘㻌䇾㻿㼑㼑㼕㼚㼓㻌㼠㼔㼞㼛㼡㼓㼔㻌㻿㼛㼡㼚㼐㼟㻦㻌㡢㡪᝟ሗ䛛䜙䛾どぬⓗ᝟ᬒ⌮ゎ䛻ྥ䛡䛶㻘䇿㻌 ⏬ീ䛾ㄆ㆑䞉⌮ゎ䝅䞁䝫䝆䜴䝮㻘㻌㻞㻜㻝㻣㻚㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌ධỤ㻌㇦㻌㻔㻳㼛㻌㻵㼞㼕㼑㻕㻌㻌 㻌 䝯䝕䜱䜰᝟ሗ◊✲㒊㻌䝯䝕䜱䜰ㄆ㆑◊✲䜾䝹䞊䝥㻌

&DVWVKDGRZVDGGGLPHQVLRQV

ᵏᵗᴾූ΂ίạẪẹạὸᴾ῍ࢨửᬝ̅ẲềዋỆ‫ښ‬ᘍẨửɨảỦή৲ࢨ২ᘐ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

ᮏᢏ⾡ࢆ฼⏝ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ๓ࡶࡗ࡚
ᙳࢆ౑ࡗࡓ㘒ぬࢆ฼⏝ࡋ࡚ࠊ༳ๅࡉ
‽ഛࡋࡓ⤮ࡔࡅ࡛ࡣ࡞ࡃࠊᡭ᭩ࡁࡋ
ࢀࡓᑐ㇟ࡸᡭ᭩ࡁᩥᏐࡀᾋ࠸࡚ࡳ࠼
ࡿࡼ࠺࡟㘒ぬࡉࡏࡿගᢞᙳᢏ⾡࡛ࡍࠋ ࡓᩥᏐࡸ⤮࡟ᑐࡋ࡚ࡶࠊᾋࡁୖࡀࡗ
࡚࠸ࡿ࠿ࡢࡼ࠺࡞どぬຠᯝࢆ༶ᗙ࡟
⏬㠃ୖࡢᑐ㇟࡟ᙳࢆ᭩ࡁຍ࠼ࡿ࡜ࠊ
୚࠼ࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡲࡍࠋࡲࡓᮏᢏ⾡ࡑࡢᑐ㇟ࡀᾋ࠸࡚࠸ࡿ࠿ࡢࡼ࠺࡟ぢ࡟ࡼࡿᙳࡢຠᯝ࡟ࡼࡾࠊ⣬࡞ࡢ࡟㏱࠼ࡿࡇ࡜ࡣ▱ࡽࢀ࡚࠸ࡲࡍࡀࠊ⌧ᐇ᫂ࣇ࢕࣒࡛ࣝ࠶ࡿ࠿ࡢࡼ࠺࡞㉁ឤࢆ
ࡢ≀యࢆᾋ࠸࡚࠸ࡿ࠿ࡢࡼ࠺࡟ぢࡏࡿᢏ⾡ࡣሗ࿌ࡉࢀ࡚࠸ࡲࡏࢇ࡛ࡋࡓࠋ ᐇ≀య࡬୚࠼ࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡲࡍࠋ㘒ぬࢆ฼⏝ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ⌧ᐇሙ㠃࡛ࡢࣔࣀࡢ▱ぬࡸㄆ▱ࢆࡼࡾ౽฼࡟ࠊ
ࡑࡋ࡚ࡼࡾᴦࡋ࠸᪉ྥ࡬ኚ࠼࡚࠸ࡃ
ࡇ࡜ࡀྍ⬟࡛ࡍࠋᬑẁ⚾ࡓࡕࡀఱẼ࡞ࡃ⾜࡞ࡗ࡚࠸ࡿぢࡿࡇ࡜ࠊ⪺ࡃࡇ
࡜ࠊゐࡿࡇ࡜ࢆࡼࡾ୍ᒙᴦࡋࡴࡇ࡜
ࡀ࡛ࡁࡿୡ⏺ࢆ๰ࡿࡓࡵࡢᢏ⾡㛤Ⓨࢆࡵࡊࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ

䖃ᮏᢏ⾡䛻䜘䜛ዟ⾜䛝㘒ぬ㻌䐟༳ๅ䛧䛯ᑐ㇟䛻ᑐ䛧䛶㻌䐠ᙳ䝟䝍䞁䜢ᢞᙳ䛩䜛䛸㻌䐡ᙳ䝟䝍䞁䛾ຠᯝ䛻䜘䜚䚸༳ๅ䛥䜜䛯ᑐ㇟䠄䛣䛣䛷䛿䝟䝈䝹䛾ᙧ䜢䛧䛯ᬯ䛔✵㛫䠅䛜㻌ᾋ䛔䛶ぢ䛘䜎䛩㻌

䜸䝸䝆䝘䝹䛾༳ๅ≀㻌䖃ᮏᢏ⾡䛻䜘䜛㉁ឤ㘒ぬ㻌ᙳ䛾䝟䝍䞊䞁䜢ᕤኵ䛩䜛䛣䛸䛷䚸༳ๅ䛥䜜䛯ᑐ㇟䛻㏱᫂ឤ䜢୚䛘䜛䛣䛸䛜䛷䛝䜎䛩䚹㻌㏱᫂ឤ䜢䜒䛴䜘䛖䛻ᙳ䜢䛴䛡䛯༳ๅ≀㻌

㏱᫂ឤ䜢䜒䛯䛺䛔䜘䛖䛻ᙳ䜢䛴䛡䛯༳ๅ≀㻌

㻌

㻌

᧙ᡲ૨ྂ
㼇㻝㼉㻌㼀㻚㻌㻷㼍㼣㼍㼎㼑㻘㻌䇾㼀㼔㼑㻌㼕㼘㼘㼡㼟㼕㼛㼚㻌㼛㼒㻌㼒㼘㼛㼍㼠㼕㼚㼓㻌㼛㼎㼖㼑㼏㼠㼟㻌㼏㼍㼡㼟㼑㼐㻌㼎㼥㻌㼘㼕㼓㼔㼠㻌㼜㼞㼛㼖㼑㼏㼠㼕㼛㼚㻌㼛㼒㻌㼏㼍㼟㼠㻌㼟㼔㼍㼐㼛㼣㻘䇿㻌㼕㼚㻌 㻼㼞㼛㼏㻚㻌㼠㼔㼑㻌㻱㼕㼓㼔㼠㼑㼑㼚㼠㼔㻌㻭㼚㼚㼡㼍㼘㻌㻹㼑㼑㼠㼕㼚㼓㻌㼛㼒㻌㼠㼔㼑㻌㼂㼕㼟㼕㼛㼚㻌㻌㻌㻌㻌㻿㼏㼕㼑㼚㼏㼑㼟㻌㻿㼛㼏㼕㼑㼠㼥㻌㻔㼂㻿㻿㻞㻜㻝㻤㻕㻘㻌㻞㻜㻝㻤㻚㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌Ἑ㑓㻌㝯ᐶ㻌㻔㼀㼍㼗㼍㼔㼕㼞㼛㻌㻷㼍㼣㼍㼎㼑㻕㻌ே㛫᝟ሗ◊✲㒊㻌ឤぬ⾲⌧◊✲䜾䝹䞊䝥㻌

&RQYHUWLQJLPSUHVVLRQDQGLQWHOOLJLELOLW\RIVSHHFKᵐᵎᴾ٣ỉᩎ‫׊‬ൢởᎥẨӕụởẴẰử‫٭‬੭ẴỦᴾ῍ข‫ޖ‬ဃ঺ἴἙἽửဇẟẺ᪦٣‫٭ࣱޓ‬੭῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ



h

ኌ䛾ᒓᛶ㻌
䜢ኚ᥮䟿㻌

CycleGAN[1], StarGAN
᪦᪩ί൐᪦ὸཎࣉ‫٭‬੭ᴾ㻌 㻌 ධຊ㡢ኌ㻌䠄ヰ䛧ኌ䠈ḷኌ䠅㻌᪩ࢷί৮੬ὸཎࣉ‫٭‬੭ᴾ

GAN: Generative Adversarial Network

VAE-SPACE[3]VAE: Variational Autoencoderኚ᥮㡢ኌ㻌䝫䝇䝖䝣䜱䝹䝍ྜᡂ㡢䛳䜍䛔㡢ኌ㻌䛻䛺䜛ሙྜ䛒䜚䈈㻌

CycleGAN[2]ฟຊ㡢ኌ㻌⫗ኌ䜙䛧䛔㻌
㡢ኌ䛻ኚ᥮䟿㻌SPACE: Statistical Phrase/Accent Command Estimation㡢㡩≉ᚩኚ᥮䠄౛䠖ⱥㄒ䛾Ⓨ㡢䜢䝛䜲䝔䜱䝤㢼䛻ኚ᥮䛩䜛䠈ኌ䜢ู䛾ே䛾ኌ䛻ኚ᥮䛩䜛䠅㻌
CycleGAN㡢ኌኚ᥮
[1,2]
StarGAN㡢ኌኚ᥮㻌‫ܨ‬ሺ‫ܡ‬ሻ䛜‫ܦ‬䛻ᮏ≀䛾㡢ኌ䛸㻌 Fake㆑ู䛥䜜䜛䜘䛖‫ܨ‬䜢Ꮫ⩦㻌ᒓᛶܺࢆܻ ከ✀ࡢᒓᛶܿ ‫ͳ א‬ǡ ǥ ǡ ‫ࡢ࡬ ܥ‬ኚ᥮ࡀྍ⬟ ኚ᥮㡢ኌࡢ┠ᶆᒓᛶࡢᗘྜ࠸ࡀ᭱኱࡟࡞ࡿࡼ࠺࡟Ꮫ⩦ᒓᛶܻ䛾㻌㡢ኌ䝃䞁䝥䝹㻌

Real‫ܠ‬ො䛜ඖ㏻䜚䛻䛺䜛㻌䜘䛖‫ܩ‬䜢Ꮫ⩦㻌ᒓᛶ ܿƸᒓᛶܻ䜢ܺ㻌䛻ኚ᥮㻌ኚ᥮ჾ㻌 ධຊ䛜ྜᡂ㡢ኌ䛛㻌ᮏ≀䛾㡢ኌ䛛䜢㆑ู㻌 ධຊ䛾ᒓᛶ䜢㆑ู㻌Fakeᒓᛶܺ䜢ྜᡂ㡢ኌ䠈ᒓᛶܻ㻌䜢⮬↛㡢ኌ䛸䛩䜜䜀䝫䝇䝖㻌䝣䜱䝹䝍䛸䛧䛶䜒฼⏝ྍ⬟㻌Real‫ܠ‬ො䛜ඖ㏻䜚䛻䛺䜛㻌䜘䛖‫ܩ‬ǡ ‫ܨ‬䜢Ꮫ⩦㻌Real/Fake
eal/Fak

Fake

Real

‫ܩ‬ሺ‫ܠ‬ሻ䛜ᮏ≀䛸㆑ู㻌䛥䜜䜛䜘䛖‫ܩ‬䜢Ꮫ⩦㻌ᒓᛶܿ䛾㻌㡢ኌ䝃䞁䝥䝹㻌

Real/Fake

Real/Fake
eal/FaᒓᛶܿԢࡢ
㡢ኌࢧࣥࣉࣝ

Real
Re
eal

‫ܡ‬ො䛜ඖ㏻䜚䛻䛺䜛㻌䜘䛖‫ܩ‬ǡ ‫ܨ‬䜢Ꮫ⩦㻌

࡟ኚ᥮

㡢ኌ䝕䝰㻌
䛿䛣䛱䜙㻌

ᒓᛶ ܿԢ

ᣑᙇ

ᒓᛶ ܿ

 ஧✀ࡢᒓᛶ㛫ࡢኚ᥮㛵ᩘ‫ܩ‬ǡ ‫ࢆܨ‬Ꮫ⩦ᒓᛶܺࡢ㡢ኌࢧࣥࣉࣝ

⪺ࡁྲྀࡾ࡟ࡃ࠸㡢ኌࢆ⪺ࡁྲྀࡾࡸࡍ
㡢ኌ࡜࠸࠺⌧㇟࡟ࡣゝㄒ᝟ሗ௨እ࡟
࠸㡢ኌ࡟ኚ᥮ࡍࡿࡇ࡜࡛ࢥ࣑ࣗࢽ
ᵝࠎ࡞ኚືせᅉࡀ」㞧࡟ࡶࡘࢀྜࡗ
ࢣ࣮ࢩࣙࣥࢆ෇⁥໬ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁ
࡚ΰᅾࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋᮏ◊✲࡛ࡣࠊᩛࡲࡍࠋᮏ◊✲࡛ࡣࠊ㡢ኌኚ᥮ᢏ⾡ࢆᑐⓗ⏕ᡂࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ *$1 ࡸኚศ㏻ࡋ࡚㠀ẕㄒヰ⪅㡢ኌࡸႃ㢌᦬ฟ⪅⮬ᕫ➢ྕ໬ჾ 9$( ࡞࡝ࡢ῝ᒙ⏕ᡂ࡞࡝ࡢ㡢ኌࢆ⪺ࡁྲྀࡾࡸࡍ࠸Ⓨ㡢ࡸࣔࢹࣝࢆ⏝࠸࡚ࡇࢀࡽኚືせᅉࡢࡶᢚᥭࡢ㡢ኌ࡟ኚ᥮ࡍࡿࢩࢫࢸ࣒࡞࡝
ࡘࢀࢆゎࡁࠊᒓᛶࡢಶู᧯సࢆྍ⬟࡟ࡍࡿ㡢ኌኚ᥮ἲࢆ᳨ウࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ ࡢᐇ⌧ࢆࡵࡊࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ῝ᒙ⏕ᡂࣔࢹࣝࢆ⏝࠸ࠊ㡢ኌࡢᒓᛶࡸ㠀ゝㄒ᝟ሗࢆᰂ㌾࠿ࡘ㧗ရ㉁࡟ኚ
᥮࣭⏕ᡂࡍࡿᢏ⾡ࡢ◊✲࡛ࡍࠋ౛࠼
ࡤ㠀ẕㄒヰ⪅ࡢ㡢ኌࢆẕㄒヰ⪅㢼ࡢⓎ㡢ࡢ㡢ኌ࡟⮬ືኚ᥮ࡋࡓࡾࠊዲࡁ
࡞ḷᡭࡢḷ࠸᪉࡛௵ពࡢᴦ㆕ࢆḷࢃࡏࡓࡾࡍࡿࡇ࡜ࡀྍ⬟࡛ࡍࠋ᪦٣‫٭‬੭ἉἋἘἲỉμ˳΂ỜằẴசஹ

‫ܩ‬ሺ‫ܠ‬ǡ ܿሻ䛜ᒓᛶܿ䛸㆑ู㻌䛥䜜䜛䜘䛖䛻‫ܩ‬䜢Ꮫ⩦㻌㡩ᚊ≉ᚩኚ᥮㸦౛㸸ḷࡢḷ࠸᪉ࢆኚ᥮ࡍࡿ㸪ヰࡋኌࡢ࢖ࣥࢺࢿ࣮ࢩࣙࣥࡸ࢔ࢡࢭࣥࢺࢆኚ᥮ࡍࡿ㸧
VAE-SPACE [3] ᇶᮏ࿘Ἴᩘࣃࢱ࣮ࣥ㸦ኌࡢ㧗ࡉࡢ᫬㛫ኚ໬㸧࠿ࡽ⏥≧㌾㦵ࡢືࡁࢆ᥎ㄽࡍࡿࣉࣟࢭࢫ࡜⏥≧㌾㦵ࡢືࡁ࠿ࡽᇶᮏ࿘Ἴᩘࣃࢱ࣮ࣥࢆ⏕ᡂࡍࡿࣉࣟࢭࢫࢆᏛ⩦࡟ࡼࡾ⋓ᚓࡍࡿኚศ⮬ᕫ➢ྕ໬ჾ(VAE)ᅇ㌿ḷኌྜᡂ䜈䛾ᛂ⏝䠖㻌ᇶᮏ࿘Ἴᩘ䝟䝍䞊䞁㻌

୪㐍
ኌᖏ

ḷᡭ䛾ḷ䛔᪉䜢Ꮫ⩦䛧䚸㻌௵ព䛾ᴦ㆕䜢ධຊ䛧䛶㻌ḷ䜟䛫䜛䛣䛸䛜ྍ⬟㻌᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌㼀㻚㻌㻷㼍㼚㼑㼗㼛㻘㻌㻴㻚㻌㻷㼍㼙㼑㼛㼗㼍㻘㻌䇾㻺㼛㼚㻙㻼㼍㼞㼍㼘㼘㼑㼘㻌㼢㼛㼕㼏㼑㻌㼏㼛㼚㼢㼑㼞㼟㼕㼛㼚㻌㼡㼟㼕㼚㼓㻌㼏㼥㼏㼘㼑㻙㼏㼛㼚㼟㼕㼟㼠㼑㼚㼠㻌㼍㼐㼢㼑㼞㼟㼍㼞㼕㼍㼘㻌㼚㼑㼠㼣㼛㼞㼗㼟㻘䇿㻌㼟㼡㼎㼙㼕㼠㼠㼑㼐㻌㼠㼛㻌㻱㼁㻿㻵㻼㻯㻻㻞㻜㻝㻤㻘㻌 㻞㻜㻝㻤㻚㻌㼇㻞㼉㻌㻷㻚㻌㼀㼍㼚㼍㼗㼍㻘㻌㼀㻚㻌㻷㼍㼚㼑㼗㼛㻘㻌㻺㻚㻌㻴㼛㼖㼛㻘㻌㻴㻚㻌㻷㼍㼙㼑㼛㼗㼍㻘㻌䇾㻿㼥㼚㼠㼔㼑㼠㼕㼏㻙㼠㼛㻙㼚㼍㼠㼡㼞㼍㼘㻌㼟㼜㼑㼑㼏㼔㻌㼏㼛㼚㼢㼑㼞㼟㼕㼛㼚㻌㼡㼟㼕㼚㼓㻌㼏㼥㼏㼘㼑㻙㼏㼛㼚㼟㼕㼟㼠㼑㼚㼠㻌㼍㼐㼢㼑㼞㼟㼍㼞㼕㼍㼘㻌㼚㼑㼠㼣㼛㼞㼗㼟㻘䇿㻌㼟㼡㼎㼙㼕㼠㼠㼑㼐㻌㼠㼛㻌㻱㼁㻿㻵㻼㻯㻻㻞㻜㻝㻤㻘㻌 㻞㻜㻝㻤㻚㻌㻌㼇㻟㼉㻷㻚㻌㼀㼍㼚㼍㼗㼍㻘㻌㻴㻚㻌㻷㼍㼙㼑㼛㼗㼍㻘㻌㻷㼍㼦㼡㼔㼛㻌㻹㼛㼞㼕㼗㼍㼣㼍㻘㻌䇾㼂㻭㻱㻙㻿㻼㻭㻯㻱㻦㻌㻰㼑㼑㼜㻌㼓㼑㼚㼑㼞㼍㼠㼕㼢㼑㻌㼙㼛㼐㼑㼘㻌㼛㼒㻌㼢㼛㼕㼏㼑㻌㼒㼡㼚㼐㼍㼙㼑㼚㼠㼍㼘㻌㼒㼞㼑㼝㼡㼑㼚㼏㼥㻌㼏㼛㼚㼠㼛㼡㼞㼟㻘䇿㻌㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㻵㻯㻭㻿㻿㻼㻘㻌㻞㻜㻝㻤㻚㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌டᒸ㻌ᘯ࿴㻌㻔㻴㼕㼞㼛㼗㼍㼦㼡㻌㻷㼍㼙㼑㼛㼗㼍㻕㻌䝯䝕䜱䜰᝟ሗ◊✲㒊㻌䝯䝕䜱䜰ㄆ㆑◊✲䜾䝹䞊䝥㻌

&UHDWLQJIDYRULWHLPDJHVZLWKVHOHFWLYHGHFLVLRQV

ᵐᵏᴾᢠỮỂоỦấൢỆλụỉဒ΂ᴾ
῍ᵢᵲᵪᵡᵋᵥᵟᵬửဇẟẺဒ΂ỉ᨞‫ޖ‬ႎྸᚐὉဃ঺Сࣂ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ῝ᒙᏛ⩦ࡢⓎᒎ࡟ࡼࡾపḟඖࢹ࣮ࢱ࠿ࡽ㧗⢭⣽࡞⏬ീࢆ⏕ᡂ࡛ࡁࡿࡼ࠺
࡟࡞ࡾࡘࡘ࠶ࡾࡲࡍࠋࡋ࠿ࡋࠊ⏕ᡂࡍࡿ㝿࡟ࢥࣥࢺ࣮࡛ࣟࣝࡁࡿࡇ࡜ࡣ
㝈ᐃⓗ࡛ዲࡳࡢ⏬ീࢆ๰ࡿࡇ࡜ࡣᅔ
㞴࡛ࡋࡓࠋᮏ◊✲࡛ࡣᒓᛶࢆ㝵ᒙⓗ࡟㑅ࡧ࡞ࡀࡽ⏬ീ⏕ᡂ࡛ࡁࡿᶵᵓࢆ
⪃᱌ࡋࠊࡇࡢၥ㢟࡟ᑐฎࡋࡲࡋࡓࠋ

ỜằẴசஹ

ᒓᛶࡢ㝵ᒙⓗ⾲⌧ࢆேᡭ࡛୚࠼ࡼ࠺
࡜ࡍࡿ࡜ࠊヲ⣽࡞ࣛ࣋ࣝ௜ࡅࡀᚲせ࡛኱ኚ࡛ࡍࠋࡑࡇ࡛ࠊᮏ◊✲࡛ࡣࠊᩍᖌࢹ࣮ࢱ࡞ࡋࡲࡓࡣ᭱ୖ఩ᒙࡢᩍ
ᖌࢹ࣮ࢱࡔࡅ࡛ୗ఩ᒙࡢ⾲⌧ࢆ⮬ືⓎぢ࡛ࡁࡿ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒ࢆ⪃᱌ࡋࡲࡋࡓࠋࡇࢀ࡟ࡼࡾࠊᡭ㛫ࢆቑࡸࡍࡇ
࡜࡞ࡃ㧗࠸⾲⌧ຊࢆ⋓ᚓ࡛ࡁࡲࡍࠋ

ᮏᢏ⾡ࡣࠊ῝ᒙ⏕ᡂࣔࢹࣝࡢ௦⾲ⓗ࡞୍ࡘ࡛࠶ࡿ*$1ࡢ⮬↛࡞ᣑᙇ࡛࠶
ࡾࠊ⏬ീ⏕ᡂࡔࡅ࡟࡜࡝ࡲࡽࡎࠊ㡢ኌ࡞࡝ࡢ௚ࡢ࣓ࢹ࢕࢔ࢹ࣮ࢱࡢ⏕ᡂ࡬ࡢᛂ⏝ࡶᮇᚅࡉࢀࡲࡍࠋࡲࡓࠊᚓ
ࡽࢀࡓ㝵ᒙⓗ⾲⌧ࡣ⏕ᡂࡔࡅ࡛ࡣ࡞
ࡃࠊ᳨⣴࣭⦅㞟࣭ኚ᥮࡞࡝ࡢ௚ࢱࢫ
ࢡ࡛ά⏝ࡍࡿࡇ࡜ࡶྍ⬟࡛ࡍࠋႸႎᾉấൢỆλụỉဒ΂ửᴾẐᢠỮỂẑᴾоỦᴾ䝯䜺䝛䜢㻌䛛䛡䛯㢦⏬ീ㻌䜢๰䜚䛯䛔䟿㻌

ከ✀ከᵝ䛺ೃ⿵㻌 䛂䝯䜺䝛䛃䛾✀㢮㻌䜢㝵ᒙⓗ䛻㑅ᢥ㻌⏬ീ⏕ᡂჾ㻌

䐟㻌஘ᩘ䜢ධຊ㻌䐠㻌䝷䝣䛺㑅ᢥ㻌䈈㻌䛹䛖䜔䛳䛶㻌
䛚Ẽ䛻ධ䜚䛾㻌
⏬ീ䜢๰䜛䠛㻌䐡㻌ヲ⣽䛺㑅ᢥ㻌ᒓᛶ䜢㝵ᒙⓗ䛻㑅䜃䛺䛜䜙⏬ീ䜢⏕ᡂ䈜㻌䈜ྠᵝ䛻䛧䛶䛂⾲᝟䛃䛾㑅ᢥ䜔䛂㧥ᆺ䛃䛾㑅ᢥ䜒ྍ⬟㻌૾ඥᾉᵢᵲᵪᵡᵋᵥᵟᵬᴾẐᛇኬễỽἘἆἼỊἙὊἑẦỤ‫ܖ‬፼ᴾί૙ࠖἻἫἽɧᙲὸẑᴾ
䝷䝣䛺䜹䝔䝂䝸䊹䛂ᩍᖌ䝷䝧䝹䛃㻌䠄౛䠖䝯䜺䝛䛾᭷↓䠅㻌䈜ලయⓗ䛺ព࿡䛿䝕䞊䝍㻌䛛䜙ぢ䛴䛡ฟ䛩䛣䛸䛜ᚲせ㻌ᒓᛶ䛾㻌₯ᅾኚᩘ䈜㻌

㻰㼀㻸㻯㻙㻳㻭㻺㻌
⏕
ᡂ
ჾ㻌

㆑
ู
ჾ㻌

஘ᩘ㻌
ヲ⣽䛺䜹䝔䝂䝸䊹䛂䝕䞊䝍䛛䜙Ꮫ⩦䛃㻌䠄౛䠖䝃䞁䜾䝷䝇䠈⣽⦕䝯䜺䝛䈈䠅㻌ᮏ≀㻛⏕ᡂ≀㻌䛾㆑ู㻌㝵ᒙⓗ㻌䜹䝔䝂䝸ศ㢮㻌

㻰㼑㼏㼕㼟㼕㼛㼚㻌㼀㼞㼑㼑㻌㻸㼍㼠㼑㼚㼠㻌㻯㼛㼚㼠㼞㼛㼘㼘㼑㼞㻌㻳㼑㼚㼑㼞㼍㼠㼕㼢㼑㻌㻭㼐㼢㼑㼞㼟㼍㼞㼕㼍㼘㻌㻺㼑㼠㼣㼛㼞㼗㼟㻌㻯㼂㻼㻾㻌㻞㻜㻝㻤㻌㻔㼠㼛㻌㼍㼜㼜㼑㼍㼞㻕㻌㼇㻞㼉㻌‫᧏ޒ‬ᾉἫὊἉἕἁễ২ᘐỂಮẉễࣖဇầӧᏡᴾᒎ㛤䐟䠖㡢ኌ䛺䛹䛾௚䛾䝯䝕䜱䜰䝕䞊䝍䛾⏕ᡂ㻌ᒎ㛤䐠䠖᳨⣴䞉⦅㞟䞉ኚ᥮㻌᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌㼀㻚㻌㻷㼍㼚㼑㼗㼛㻘㻌㻷㻚㻌㻴㼕㼞㼍㼙㼍㼠㼟㼡㻘㻌㻷㻚㻌㻷㼍㼟㼔㼕㼚㼛㻘㻌䇾㻳㼑㼚㼑㼞㼍㼠㼕㼢㼑㻌㻭㼠㼠㼞㼕㼎㼡㼠㼑㻌㻯㼛㼚㼠㼞㼛㼘㼘㼑㼞㻌㼣㼕㼠㼔㻌㻯㼛㼚㼐㼕㼠㼕㼛㼚㼍㼘㻌㻲㼕㼘㼠㼑㼞㼑㼐㻌㻳㼑㼚㼑㼞㼍㼠㼕㼢㼑㻌㻭㼐㼢㼑㼞㼟㼍㼞㼕㼍㼘㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻺㼑㼠㼣㼛㼞㼗㼟㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㼀㼔㼑㻌㻌㻟㻜㼠㼔㻌㻵㻱㻱㻱㻌㻯㼛㼚㼒㼑㼞㼑㼚㼏㼑㻌㼛㼚㻌㻯㼛㼙㼜㼡㼠㼑㼞㻌㼂㼕㼟㼕㼛㼚㻌㼍㼚㼐㻌㻼㼍㼠㼠㼑㼞㼚㻌㻾㼑㼏㼛㼓㼚㼕㼠㼕㼛㼚㻌㻔㻯㼂㻼㻾㻕 㻘㻌㻞㻜㻝㻣㻚㻌㼇㻞㼉㻌㼀㻚㻌㻷㼍㼚㼑㼗㼛㻘㻌㻷㻚㻌㻴㼕㼞㼍㼙㼍㼠㼟㼡㻘㻌㻷㻚㻌㻷㼍㼟㼔㼕㼚㼛㻘㻌䇾㻳㼑㼚㼑㼞㼍㼠㼕㼢㼑㻌㻭㼐㼢㼑㼞㼟㼍㼞㼕㼍㼘㻌㻵㼙㼍㼓㼑㻌㻿㼥㼚㼠㼔㼑㼟㼕㼟㻌㼣㼕㼠㼔㻌㻰㼑㼏㼕㼟㼕㼛㼚㻌㼀㼞㼑㼑㻌㻸㼍㼠㼑㼚㼠㻌㻯㼛㼚㼠㼞㼛㼘㼘㼑㼞㻘䇿㻌㻌㻌㻌㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㼀㼔㼑㻌㻟㻝㼟㼠㻌㻵㻱㻱㻱㻌㻯㼛㼚㼒㼑㼞㼑㼚㼏㼑㻌㼛㼚㻌㻯㼛㼙㼜㼡㼠㼑㼞㻌㼂㼕㼟㼕㼛㼚㻌㼍㼚㼐㻌㻼㼍㼠㼠㼑㼞㼚㻌㻾㼑㼏㼛㼓㼚㼕㼠㼕㼛㼚㻌㻔㻯㼂㻼㻾㻕 㻘㻌㻞㻜㻝㻤㻌㻔㼠㼛㻌㼍㼜㼜㼑㼍㼞㻕㻚㻌㼔㼠㼠㼜㻦㻛㻛㼣㼣㼣㻚㼗㼑㼏㼘㻚㼚㼠㼠㻚㼏㼛㻚㼖㼜㻛㼜㼑㼛㼜㼘㼑㻛㻌㼗㼍㼚㼑㼗㼛㻚㼠㼍㼗㼡㼔㼕㼞㼛㻛㼜㼞㼛㼖㼑㼏㼠㼟㻛㼐㼠㼘㼏㻙㼓㼍㼚㻛㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌㔠Ꮚ㻌༟ᘯ㻌㻔㼀㼍㼗㼡㼔㼕㼞㼛㻌㻷㼍㼚㼑㼗㼛㻕㻌䝯䝕䜱䜰᝟ሗ◊✲㒊㻌䝯䝕䜱䜰ㄆ㆑◊✲䜾䝹䞊䝥㻌

Auditory spatial attention revealed as pupillary responseᵐᵐᴾ᪦ἪỉදॖửაỂยỦᴾ
῍შ‫܉‬ӒࣖỆྵủỦᎮᙾᆰ᧓දॖ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

」ᩘࡢ㡢※ࡀΰᅾࡍࡿ᪥ᖖ⎔ቃࡢ୰ࠊ㐺ษ࡞✵㛫㸦᪉ྥ㸧࡟ὀពࢆྥࡅࡿ
ࡇ࡜࡛ࠊ⚾ࡓࡕࡣࡑࡢ᫬ࠎ࡟⪺ࡁࡓ࠸㡢ࢆ㐺ษ࡟⪺ࡁྲྀࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡲ
ࡍࠋࡇࡢ◊✲࡛ࡣࠊ⫈ぬⓗὀពࢆྥࡅ࡚࠸ࡿ᪉ྥࡢ᫂ࡿࡉࡀࠊ࠶ࡓ࠿ࡶ
ᑐග཯ᑕࡢࡼ࠺࡟▖Ꮝࡢ㛤ࡁලྜ࡟཯ᫎࡉࢀࡿࡇ࡜ࢆⓎぢࡋࡲࡋࡓࠋ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ⫈ぬⓗὀពࢆྥࡅ࡚࠸ࡿ᪉ྥࢆ▱ࡿ࡟ࡣࠊࡇࢀࡲ࡛ࡣ㢌ࡸ║ࡢືࡁ࡜࠸ࡗࡓ⾜ື࡟㢗ࡿࡋ࠿࠶ࡾࡲࡏࢇ࡛
ࡋࡓࠋᮏ◊✲ࡢ⤖ᯝࡣࠊ║ࡀື࠿࡞
ࡃ࡚ࡶࠊどぬධຊࡢ᫂ࡿࡉࡢ✵㛫ศᕸ࡜ࠊ▖Ꮝᚄ࡜ࡢᑐᛂࢆㄪ࡭ࡿࡇ࡜
࡟ࡼࡾࠊ⫈ぬⓗ࡞ὀព᪉ྥࢆ࠶ࡿ⛬ᗘ᥎ᐃ࡛ࡁࡿࡇ࡜ࢆព࿡ࡋࡲࡍࠋ

ࡇࡢὀព᪉ྥ᥎ᐃࡢཎ⌮ࢆ฼⏝ࡍࢀࡤࠊ࡝ࢇ࡞㡢ࡀ࡝ࢇ࡞᮲௳࡛ὀពࢆ
ࡦࡁࡘࡅࡸࡍ࠸࠿ࢆ▱ࡿࡇ࡜ࡶ࡛ࡁ
ࡿ࡛ࡋࡻ࠺ࠋே㛫ࡀᶵჾࢆᏳ඲࡟㐠㌿ࡍࡿ㝿ࡢࢧ࣏࣮ࢺࡸࠊὀពᶵ⬟㞀ᐖࡢデ᩿࣭ࣜࣁࣅࣜ࡜࠸ࡗࡓᵝࠎ࡞ศ㔝࡬ࡢᛂ⏝ࡶᮇᚅࡉࢀࡲࡍࠋ

ぢ䛶䛔䜛䜒䛾䛾᫂䜛䛥䛻䜘䛳䛶䚸▖Ꮝ䛾኱䛝䛥䛜ኚ䜟䜛䛣䛸䛿Ⰻ䛟▱䜙䜜䛶䛔䜎䛩䚹䛧䛛䛧䚸▖Ꮝ䛾኱䛝䛥䛿䚸┠䛻ධ䛳䛶䛟䜛⏬ീ䛾᫂䜛䛥䛰䛡䛷Ỵ䜎䜛䜟䛡䛷䛿䛺䛥䛭䛖䛷䛩䚹㻌㻌┠䜢ື䛛䛥䛪䚸どぬ่⃭䜢୍ᐃ䛻䛧䛯᮲௳䛷䛒䛳䛶䜒䚸ὀព䜢ྥ䛡䛶䛔䜛⪥䛾᪉ྥ䛻ᛂ䛨䛶䚸䛒䛯䛛䜒䛭䛾᪉ྥ䜢ぢ䛶䛔䜛䛛䛾䜘䛖䛻㻌▖Ꮝᚄ䛜཯ᛂ䛩䜛⌧㇟䜢ぢ䛴䛡䜎䛧䛯䚹㻌▖Ꮝ䛿⫈ぬ䛾ὀព䛜ྥ䛔䛶䛔䜛᪉ྥ䛾᫂䜛䛥䜢཯ᫎ䛩䜛㻌ᕥྑ䛾᫂ᬯ䠄㍤ᗘ䠅䛜␗䛺䜛⏬ീ㻌

どぬ่⃭㻌
ᐇ㦂᪉ἲ㻌
 ᕥྑ䛾᫂ᬯ䛜␗䛺䜛⏬ീ䜢࿊♧㻌 ║䜢ື䛛䛥䛺䛔䜎䜎䚸ྑ䜎䛯䛿ᕥ䛾⪥䛻ὀព䜢ྥ䛡䜛䜘䛖䛻ᣦ♧㻌⪥࡬ࡢὀពᕥ⪥䛻㻌ὀព㻌 ὀព䜢ྥ䛡䛯᪉ྥ䛻ᑐᛂ䛩䜛どぬ่⃭䛾᫂䜛䛥䛻ᛂ䛨䛶▖Ꮝᚄ䛜ኚ໬㻌

ྑ⪥䛻㻌
ὀព㻌

▖Ꮝ཯ᛂ㻌

㻌䊻㻌✵㛫ⓗὀព䛾䝯䜹䝙䝈䝮䛿どぬ䛸⫈ぬ䛷ඹ㏻䠛㻌 ↓ព㆑䛾཯ᛂ㻌䊻㻌ഇ䜛䛣䛸䛜䛷䛝䛺䛔ὀព᪉ྥ᥎ᐃἲ䛾ྍ⬟ᛶ㻌

⦰▖㻌

ᩓ▖㻌

ὀព䜢ྥ䛡䛯ഃ䛾㍤ᗘ䜢཯ᫎ㻌᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌㻴㻚㻙㻵㻚㻌㻸㼕㼍㼛㻘㻌㻴㻚㻌㻲㼡㼖㼕㼔㼕㼞㼍㻘㻌㻿㻚㻌㻲㼡㼞㼡㼗㼍㼣㼍㻘㻌䇾㼀㼔㼑㻌㼜㼡㼜㼕㼘㼘㼍㼞㼥㻌㼘㼕㼓㼔㼠㻌㼞㼑㼟㼜㼛㼚㼟㼑㻌㼞㼑㼢㼑㼍㼘㼟㻌㼠㼔㼑㻌㼒㼛㼏㼡㼟㻌㼛㼒㻌㼍㼡㼐㼕㼠㼛㼞㼥㻌㼟㼜㼍㼠㼕㼍㼘㻌㼍㼠㼠㼑㼚㼠㼕㼛㼚㻘䇿㻌 㻭㼟㼟㼛㼏㼕㼍㼠㼕㼛㼚㻌㼒㼛㼞㻌㻾㼑㼟㼑㼍㼞㼏㼔㻌㼕㼚㻌㻻㼠㼛㼘㼍㼞㼥㼚㼓㼛㼘㼛㼓㼥㻌㻔㻭㻾㻻㻕㻌㻠㻝㼟㼠㻌㻭㼚㼚㼡㼍㼘㻌㻹㼕㼐㼃㼕㼚㼠㼑㼞㻌㻹㼑㼑㼠㼕㼚㼓㻚㻌㻿㼍㼚㻌㻰㼕㼑㼓㼛㻘㻌㻯㼍㼘㼕㼒㼛㼞㼚㼕㼍㻘㻌㼁㻿㻭㻚㻌㻞㻜㻝㻤㻚㻌㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌䝸䝱䜸㻌䝅䞁䜲㻌㻔㻴㼟㼕㼚㻙㻵㻌㻸㼕㼍㼛㻕㻌ே㛫᝟ሗ◊✲㒊㻌ឤぬඹ㬆◊✲䜾䝹䞊䝥㻌

0HDVXULQJXQGHUVWDQGLQJDQGHPSRZHULQJZHOOEHLQJᵐᵑᴾỸỹἽἥὊỶὅἂửยỦẆჷỦẆᏋớᴾ῍ḛẟẨẟẨểẲẺ࣎ႎཞ७Ḝỉܱྵửᅹ‫ܖ‬ẴỦ᪸؏್ૺᄂᆮ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ேࡸ⤌⧊ࡀᣢ⥆ⓗ࡟࠸ࡁ࠸ࡁ࡜άື
ࡋ࡚࠸ࡿ≧ែ㸦࢙࢘ࣝࣅ࣮࢖ࣥࢢ㸧ࢆᐇ⌧ࡍࡿࡓࡵࡢタィㄽࢆே㛫⛉Ꮫ
ࡢどⅬ࠿ࡽᵓ⠏ࡍࡿ◊✲࡛ࡍࠋ⛉Ꮫⓗ࡞ゎ᫂࡜࡜ࡶ࡟ࠊලయⓗ࡞ࢣ࣮ࢫ࡟㐺⏝ྍ⬟࡞ࠊせᅉࡢ≉ᐃࠊィ ࠊࣔࢹࣝ໬ࠊ௓ධࠊホ౯࠿ࡽ࡞ࡿᚠ⎔ࣉࣟࢭࢫ࡟ྲྀࡾ⤌ࡳࡲࡍࠋ

࢙࢘ࣝࣅ࣮࢖ࣥࢢࡢせᅉࡣಶேෆ࡟
␃ࡲࡽࡎࠊᐙ᪘ࠊ཭ேࠊ㞟ᅋ࡞࡝ᵝࠎ࡞ẁ㝵ࡢே㛫㛵ಀ࡟ࡼࡗ࡚つᐃࡉࢀࡲࡍࠋ⚾ࡓࡕࡣࡑࢀࡒࢀࡢẁ㝵ࡢせᅉࢆ୺ほࡔࡅ࡛࡞ࡃࠊ⾜ືゎᯒࡸ⏕యィ ࡞࡝⥲ྜⓗ࡟ศᯒࡍࡿࡇ
࡜ࡀྍ⬟࡛࠶ࡾࠊ࢙࢘ࣝࣅ࣮࢖ࣥࢢ
ࢆໟᣓⓗ࡞どⅬ࠿ࡽ᳨ウࡋࡲࡍࠋ

ỜằẴசஹ

᝟ሗᢏ⾡࡟ࡼࡗ࡚ேࡸ⤌⧊ࡢ࢙࢘ࣝ
ࣅ࣮࢖ࣥࢢࢆᐇ⌧ࡍࡿࡓࡵࡢ࢚ࣅࢹ
ࣥࢫࢆᥦ౪ࡋࡲࡍࠋಶேẖࡸᖺ㱋࣭≧ἣ࡟ࡼࡿኚ໬ࠊࡉࡽ࡟ࡣ㞟ᅋࡢ࢙࢘ࣝࣅ࣮࢖ࣥࢢࢆᐃ㔞ྍ⬟࡞ᣦᶆࢆぢฟࡋࠊࡑࢀࡒࢀࡢ≉ᛶ࡟࠶ࡗࡓ
ᚠ⎔ࣉࣟࢭࢫࢆタィࡍࡿᣦ㔪ࡸ᪉ἲㄽࢆᥦ᱌ࡋࡲࡍࠋ

᝟ሗ໬♫఍䛻䛚䛔䛶䚸䛂䛹䛾䜘䛖䛻᝟ሗᢏ⾡䛜ᚰ䛾㇏䛛䛥䜢䝃䝫䞊䝖䛷䛝䜛䛛䛃䛜ၥ䜟䜜䛶䛔䜎䛩䚹㻯㻿◊䛾ே㛫⛉Ꮫ䛾◊✲䚸ᚰⓗ≧ែ䛾ィ ᢏ⾡䚸ឤぬ᝟ሗ䛾ᥦ♧ᢏ⾡䛿䚸䛣䛾ၥ䛔䠄⌧௦♫఍䛻䛚䛡䜛䜴䜵䝹䝡䞊䜲䞁䜾㸨䛾䛒䜚᪉䠅䜢䜶䝡䝕䞁䝇䛻ᇶ䛵䛔䛶᳨ウ䛩䜛䛯䜑䛾㔜せ䛺⣲ᆅ䛸䛺䜚䜎䛩䚹㻌䠆䜴䜵䝹䝡䞊䜲䞁䜾䠄㼃㼑㼘㼘㼎㼑㼕㼚㼓䠅㻦㻌ே㛫䛜ᚰ㌟䛾₯ᅾ⬟ຊ䜢Ⓨ᥹䛧䚸ព⩏䜢ឤ䛨䛶䛂䛔䛝䛔䛝䛸䛃‶㊊䛧䛶⏕䛝䛶䛔䜛≧ែ䚹㻌㻌 ୺ほ䚸⾜ື䚸⏕⌮䛾ከḟඖⓗ䛺ィ 䛻䜘䛳䛶ᐃ㔞໬䛥䜜䚸䝷䜲䝣䝇䝔䞊䝆䚸ᑐே㛵ಀ䚸⤌⧊䛺䛹䛻䜘䛳䛶䜒ኚ໬䛧䜎䛩䚹㻌䜴䜵䝹䝡䞊䜲䞁䜾䛾タィ㻌ே㛫⛉Ꮫ䛾◊✲㻌䜴䜵䝹䝡䞊䜲䞁䜾㻌䛾せᅉ䜢≉ᐃ㻌㻔㻿㼜㼑㼏㼕㼒㼕㼏㼍㼠㼕㼛㼚㻕㻌ᚰⓗ≧ែ䛾ィᢏ⾡㻌せせᅉ䛸㛵㐃䛩䜛㻌
᝟ື䞉⾜ື䞉㛵ಀ᝟䛾䛾ィ 䛸䝰䝕䝹໬㻌㻌㻔㻹㼑㼍㼟㼡㼞㼑㼙㼑㼚㼠㻕㻌ឤぬ᝟ሗ䛾ᥦ♧ᢏ⾡㻌஬஬ឤ䜢㏻䛧䛯㻌
⥅⥆ⓗ௓ධ㻌
⥅㻔㻔㻵㼚㼠㼑㼞㼢㼑㼚㼠㼕㼛㼚㻕㻌㻵௓௓ධ䛻䜘䜛≧ែ㻌䛾䛾ኚᐜ䜢ホ౯㻌㻔㻔㻭㼟㼟㼑㼟㼟㼙㼑㼚㼠㻕㻌ᣢ⥆ⓗ䛻䛔䛝䛔䛝䛸㻌άື䛧䛶䛔䜛≧ែ㻌䜴䜵䝹䝡䞊䜲䞁䜾䛾◊✲ᑐ㇟㻌⏕⌮ィ 䛻䜘䜛㡢ᴦ⫈ྲྀ䜔▂᝿䛾䝯䜹䝙䝈䝮ゎ᫂㻌䝁䝭䝳䝙䜿䞊䝅䝵䞁䛻䛚䛡䜛㌟య䛾┦஫స⏝䚸ඹឤస⏝䜢ᚰᢿ䚸⾲᝟䚸⾜ື䛛䜙ゎᯒ㻌⤌⧊䛾⏕⏘ᛶ䛸⾜ື䛾⥅⥆ⓗィ 㻌⩌⾗䛾㞟ᅋⓗྠᮇ䛸ㄆ▱䞉㌟య䛾ኚ໬㻌

ಶே㻌
ぶᏊ㻌
」ᩘ㻌
ẕᏊ㛫䛾ᚰⓗ㌟యⓗ䛺⤖䜃䛴䛝䛾ཎ⌮䜢ゎ᫂㻌⤌⧊䞉⩌⾗㻌

᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌㻾㻘㻌㻯㼍㼘㼢㼛㻌㻒㻌㻰㻘㻌㻼㼑㼠㼑㼞㼟㻘㻌䇾㻼㼛㼟㼕㼠㼕㼢㼑㻌㼏㼛㼙㼜㼡㼠㼕㼚㼓㻘䇿㻌 㻹㻵㼀㻌㻼㼞㼑㼟㼟㻘㻌㻞㻜㻝㻠㻚㻌㻔㑥ヂ㻌䛄䜴䜵䝹䝡䞊䜲䞁䜾䛾タィㄽ䛅㻌┘ヂ䠖Ώ㑔῟ྖ㻘㻌䝗䝭䝙䜽䞉䝏䜵䞁㻌⩻ヂ䠖ᮌᮧ༓㔛㻘㻌㻌㻌㻌㻌໭ᕝᬛ฼㻘㻌Ἑ㑓㝯ᐶ㻘㻌ᶓᆏᣅᕭ㻘㻌⸨㔝ṇᐶ㻘㻌ᮧ⏣⸛Ꮚ㻕㻌㼇㻞㼉㻌Ώ㑔῟ྖ㻘㻌ᮧ⏣⸛Ꮚ㻘㻌Ᏻ⸨ⱥ⏤ᶞ㻘㻌䇾ᣢ⥆ⓗ䜴䜵䝹䝡䞊䜲䞁䜾䜢ᐇ⌧䛩䜛ᚰ⌮せᅉ㻘䇿㻌 ᪥ᮏ䝞䞊䝏䝱䝹䝸䜰䝸䝔䜱Ꮫ఍Ꮫ఍ㄅ㻘㻌㼜㼜㻚㻌㻝㻞㻙㻝㻤㻘㻌㻞㻜㻝㻤㻚㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌Ώ㑔㻌῟ྖ㻌㻔㻶㼡㼚㼖㼕㻌㼃㼍㼠㼍㼚㼍㼎㼑㻕㻌ே㛫᝟ሗ◊✲㒊㻌ឤぬඹ㬆◊✲䜾䝹䞊䝥㻌

Analyzing auditory neural mechanisms with machine learningᵐᵒᴾʴ߻ჷᏡỂʴỉᎮẮảỉˁኵỚửྸᚐẴỦᴾᴾ
῍ೞ఺‫ܖ‬፼ἴἙἽỆợỦᎮᙾᅕኺೞನỉЎௌ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ᡃࠎࡀ᪥ᖖฟ఍࠺㡢ࡣ㠀ᖖ࡟」㞧࡛ࡍࠋࡑࡋ࡚ࠊ⪥ࡸ⬻ࡣ⭾኱࡞ᩘࡢ⚄⤒⣽⬊࠿ࡽ࡞ࡿࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ࡛㡢ࡢ᝟ሗࢆฎ⌮ࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ⚾ࡓࡕࡣࠊ⌧௦ࡢࠕேᕤ▱⬟ࠖࢆᵓᡂࡍࡿᶵᲔ
Ꮫ⩦ᢏ⾡ࡢຊࢆ೉ࡾ࡚ࠊࡇࢀࡲ࡛࡟
࡞࠸ᙧ࡛ࠊ⪥࡜⬻࡜㡢࡜ࡢ」㞧࡞㛵ಀᛶࢆ⌮ゎࡋࡼ࠺࡜ヨࡳ࡚࠸ࡲࡍࠋ

඾ᆺⓗ࡞௬ㄝ᳨ドᆺࡢㄆ▱⚄⤒⛉Ꮫ◊✲࡛ࡣࠊタᐃࡉࢀࡿ௬ㄝࡢⰋࡋᝏ
ࡋࡀࠊ◊✲ࡢ㐍ᒎࢆᕥྑࡋࡲࡍࠋ
ᡃࠎࡣࠊ」㞧࡞ࢹ࣮ࢱ࡟ྵࡲࢀࡿ㛵ಀᛶࢆᢳฟࡍࡿᶵᲔᏛ⩦ᢏ⾡ࢆᑟධࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊᙉ࠸௬ㄝࢆ๓ᥦ࡜ࡏࡎ࡟ࠊ⫈ぬࡢ࣓࢝ࢽࢬ࣒࡟㛵ࡍࡿࣄࣥࢺࢆᚓࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡲࡋࡓࠋ

ỜằẴசஹ

ࡇࡢ࢔ࣉ࣮ࣟࢳ࡟ࡼࡾࠊ◊✲⪅ࡀࡇࢀࡲ࡛ぢ㐣ࡈࡋ࡚ࡁࡓㄢ㢟ࡸ௬ㄝࢆⓎぢ࣭ᥦ㉳ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࠊㄆ▱⚄⤒࣓࢝ࢽࢬ࣒ࡢᮏ㉁ⓗ࡞⌮ゎ࡟ࡘ࡞ࡀࡿྍ⬟ᛶࡀ࠶ࡾࡲࡍࠋࡲࡓࠊ㧗㱋⪅ࡸ㞴⫈⪅ࡶྵࡴࠊ୍ேࡦ࡜ࡾ࡟
࡜ࡗ࡚⫈ࡁࡸࡍ࠸㡢ࢆタィࡍࡿࡢ࡟ࡶᙺ❧ࡘ࡛ࡋࡻ࠺ࠋ

㡢䛿⎔ቃ䜔㡢※䛻㛵䛩䜛ᵝ䚻䛺᝟ሗ䜢཯ᫎ䛧䛶䛔䜎䛩䚹⪥䜔⬻䛿䛭䛾᝟ሗ䜢」㞧䛺⚄⤒䝯䜹䝙䝈䝮䛷ฎ⌮䛧䛶䛔䜎䛩䚹㻌⚾䛯䛱䛿䚸ேᕤ▱⬟䛻䜒౑䜟䜜䜛ᶵᲔᏛ⩦䛾ᡭἲ䜢䝕䞊䝍䛻㐺⏝䛩䜛䛣䛸䛷䚸⫈ぬ䛻䛚䛡䜛㡢䛾⾲⌧䛻䛴䛔䛶䚸䛣䜜䜎䛷䛾◊✲䛷䛿ㄝ᫂䛷䛝䛺䛛䛳䛯䚸䜘䜚ᮏ㉁ⓗ䛺௙⤌䜏䜢᫂䜙䛛䛻䛧䜎䛧䛯䚹㻌ᴾ ᪦ỉ଺᧓‫҄٭‬ỉᘙྵ [1]ᴾ Ꮿ᪸؏ỉἙὊἑᬝѣᚐௌ [2]ᴾ ԗඬૠᢠ৸ࣱỉॖ፯ [3]

¾ ᫬㛫ኚ໬䛾⾲⌧䛿䚸㡢䛾ㄆ㆑䛻᭱㐺䛸䛺䜛䜘䛖䛻㐍໬䛧䛶䛝䛯䠛㻌¾ 㡢ฎ⌮䛾⬻㡿ᇦ䛿䛹䛖ศ䛛䜜䛶䛔䛶䚸䛹䛾䜘䛖䛺≉ᛶ䛛䠛㻌

¾ ⫈⚄⤒䛾࿘Ἴᩘ䝏䝳䞊䝙䞁䜾≉ᛶ䛿䛺䛬⋓ᚓ䛥䜜䛯䛾䛛䠛㻌¾ ⫈ぬ⣔䛾⚄⤒䛿㡢䛾᫬㛫ኚ໬䛾䝟䝍䞊䞁䛻㑅ᢥᛶ䜢ᣢ䛱䚸㑅ᢥᛶ䛿⬻䛾㡿㔝䛻䜘䛳䛶␗䛺䜛㻌¾ ྜᡂ㡢䛸␗䛺䜛⮬↛㡢⫈ྲྀ᫬䛾䝬䜴䝇⬻άື䜢ᗈ⠊ᅖ䛷グ㘓䛧䚸ᶵᲔᏛ⩦䛷⬻㡿ᇦ䜢⮬ືศ๭㻌¾ 㡢ㄆ㆑䛾䛯䜑䛻カ⦎䛥䜜䛯䝙䝳䞊䝷䝹䝛䝑䝖䝽䞊䜽䜒䚸⫈ぬ⣔䛸ఝ䛯㑅ᢥᛶ䜢ᣢ䛴㻌

¾ ᮍ▱㡿ᇦ䛾ྍど໬䞉ᶵ⬟ྠᐃ䜈㻌¾ ṧ㡪䛾䛒䜛⮬↛㡢䜢⪃䛘䜛䛸䚸᪤Ꮡ䛾ᩍᖌ䛺䛧Ꮫ⩦䝰䝕䝹䜘䜚䜒䚸㡢ㄆ㆑䛾䛯䜑䛾ᩍᖌ䛒䜚Ꮫ⩦䠄῝ᒙᏛ⩦䠅䛷䜘䛟ㄝ᫂䛷䛝䜛㻌䠄᪂₲኱Ꮫ䛸䛾ඹྠ◊✲䠅㻌

¾ ࿘Ἴᩘ㑅ᢥᛶ䛿⮬↛⎔ቃୗ䛷䛾㡢ㄆ㆑䛻᭱㐺䛛㻌⫈ぬ⣔䛸䛾㢮ఝᛶ㻌¾ ㄆ㆑⢭ᗘ䛜㧗䛔䛸䚸⫈ぬ⣔䛸䛾㢮ఝᛶ䜒㧗䛔㻌
䝰䝕䝹䝴䝙䝑䝖䛾㻌ᖹᆒάືᙉᗘ㻌㻌ኚㄪ࿘Ἴᩘ㻌㼇㻴㼦㼉㻌㡢䛾ㄆ㆑⢭ᗘ㻌㼇㻑㼉㻌኱⬻⓶㉁⫈ぬ㔝䛾᪂㡿ᇦྠᐃ䜈㻌኱⬻⓶㉁㻌
⫈ぬ㔝䛾㻥䛴
䛴䛾άື༢఩㻌

ᴾ ʴ߻ჷᏡử̅ẾềẆ᪦ửᎮẪẺỜỉˁኵỚửྸᚐẴỦểẟạૼẲẟᚾỚ᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌㼀㻚㻌㻷㼛㼡㼙㼡㼞㼍㻘㻌㻴㻚㻌㼀㼑㼞㼍㼟㼔㼕㼙㼍㻘㻌㻿㻚㻌㻲㼡㼞㼡㼗㼍㼣㼍㻘㻌䇾㻾㼑㼜㼞㼑㼟㼑㼚㼠㼍㼠㼕㼛㼚㻌㼛㼒㻌㼍㼙㼜㼘㼕㼠㼡㼐㼑㻌㼙㼛㼐㼡㼘㼍㼠㼕㼛㼚㻌㼕㼚㻌㼍㻌㼐㼑㼑㼜㻌㼚㼑㼡㼞㼍㼘㻌㼚㼑㼠㼣㼛㼞㼗㻌㼛㼜㼠㼕㼙㼕㼦㼑㼐㻌㼒㼛㼞㻌㼟㼛㼡㼚㼐㻌㼏㼘㼍㼟㼟㼕㼒㼕㼏㼍㼠㼕㼛㼚㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㻠㻝㼟㼠㻌㻭㼚㼚㼡㼍㼘㻌㻹㼕㼐㼣㼕㼚㼠㼑㼞㻌㻹㼑㼑㼠㼕㼚㼓㻌㼛㼒㻌㼠㼔㼑㻌㻭㼟㼟㼛㼏㼕㼍㼠㼕㼛㼚㻌㼒㼛㼞㻌㻾㼑㼟㼑㼍㼞㼏㼔㻌㼕㼚㻌㻻㼠㼛㼘㼍㼞㼥㼚㼓㼛㼘㼛㼓㼥 㻘㻌㻞㻜㻝㻤㻚㻌㻌㼇㻞㼉㻌ᑎᓥ⿱㈗㻘㻌ሯ㔝ᾈ᫂㻘㻌ྂᕝⱱே㻘㻌䇾⮬↛㡢่⃭䜢⏝䛔䛯䝬䜴䝇⫈ぬ㔝ᵓ㐀ゎᯒ䛾ヨ䜏㻘䇿㻌㼕㼚㻌䛂⬻䛸ᚰ䛾䝯䜹䝙䝈䝮䛃෤䛾䝽䞊䜽䝅䝵䝑䝥㻘㻌㻞㻜㻝㻤㻚㻌㼇㻟㼉㻌㻴㻚㻌㼀㼑㼞㼍㼟㼔㼕㼙㼍㻘㻌㻿㻚㻌㻲㼡㼞㼡㼗㼍㼣㼍㻘㻌䇾㻾㼑㼏㼛㼚㼟㼕㼐㼑㼞㼕㼚㼓㻌㼠㼔㼑㻌㼑㼒㼒㼕㼏㼕㼑㼚㼠㻌㼏㼛㼐㼕㼚㼓㻌㼙㼛㼐㼑㼘㻌㼛㼒㻌㼠㼔㼑㻌㼍㼡㼐㼕㼠㼛㼞㼥㻌㼜㼑㼞㼕㼜㼔㼑㼞㼥㻌㼡㼚㼐㼑㼞㻌㼞㼑㼢㼑㼞㼎㼑㼞㼍㼠㼕㼛㼚㼟㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㻠㻝㼟㼠㻌㻭㼚㼚㼡㼍㼘㻌㻹㼕㼐㼣㼕㼚㼠㼑㼞㻌㻹㼑㼑㼠㼕㼚㼓㻌㼛㼒㻌㼠㼔㼑㻌㻭㼟㼟㼛㼏㼕㼍㼠㼕㼛㼚㻌㼒㼛㼞㻌㻾㼑㼟㼑㼍㼞㼏㼔㻌㼕㼚㻌㻻㼠㼛㼘㼍㼞㼥㼚㼓㼛㼘㼛㼓㼥㻘㻌㻞㻜㻝㻤㻚㻌㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌ୖᮧ㻌༟ஓ㻌㻔㼀㼍㼗㼡㼥㼍㻌㻷㼛㼡㼙㼡㼞㼍㻕㻌ே㛫᝟ሗ◊✲㒊㻌ឤぬඹ㬆◊✲䜾䝹䞊䝥㻌

&RJQLWLYHSURFHVVHVUHYHDOHGE\ERG\PRYHPHQWVLQEDWWLQJᵐᵓᴾɟ්৙ᎍỊἮὊἽửỄỉợạỆ৙ẾềẟỦẦᾎᴾ῍৙એɶỉ៲˳ᢃѣᚘยẦỤᛐჷᢅᆉử੕Ủ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

୍ὶᡴ⪅ࡢㄆ▱ᶵ⬟ࢆ⌮ゎࡍࡿ࡟ࡣࠊ
ࣜ࢔ࣜࢸ࢕ࡢ࠶ࡿ≧ἣୗ࡛⾜ືࢆほࡍࡿࡇ࡜ࡀ⫢せ࡛ࡍࠋ⚾ࡓࡕࡣࠊᐇᡓ㸦ᢞᡴᑐᡓ㸧ሙ㠃ࡸࣂ࣮ࢳࣕࣝ
ࣜ࢔ࣜࢸ࢕⎔ቃ࡛ࡢ㌟య㐠ືィ ࢆ㏻ࡋ࡚ࠊᡴᧁࡢࢱ࢖࣑ࣥࢢㄪ⠇࡟㛵ࢃࡿ⌫✀ุ᩿⬟ຊࡸᢞ⌫ࣇ࢛࣮࣒⏤᮶ࡢண ⬟ຊࢆ ࡾࡲࡋࡓࠋ

ᕦࡳ࡞ᡴᧁࢆᐇ⌧ࡍࡿࡓࡵ࡟ࡣࠊṇ☜࡞ࣂࢵࢺ᧯సࡔࡅ࡛࡞ࡃࠊ▐᫬࡟⌫➽ࢆぢᴟࡵࡓࡾࠊᡴࡘ࣭ᡴࡓ࡞࠸
ࢆุ᩿ࡋࡓࡾࡍࡿඃࢀࡓㄆ▱ᶵ⬟ࡶ୙ྍḞ࡛ࡍࠋᮏ◊✲࡛ࡣࠊࢯࣇࢺ
୍࣮࣎ࣝὶᡴ⪅ࡢ₯ᅾⓗ㸦↓⮬ぬⓗ㸧ㄆ▱᝟ሗฎ⌮ࡢ≉ᚩࢆ᫂ࡽ࠿࡟
ࡍࡿࡇ࡜ࢆࡵࡊࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ

ᮏ◊✲ࡢࢹ࣮ࢱࢆ⵳✚ࡋ࡚࠸ࡃࡇ࡜
࡛ࠊㄆ▱ᶵ⬟࡟㛵ࡍࡿᡴ⪅ࡢ≉ᛶࡸࢱ࢖ࣉࢆホ౯ุู࣭ࡍࡿࡇ࡜࡟ᙺ❧࡚ࡲࡍࠋࡲࡓࠊࡇ࠺ࡋࡓㄆ▱ᶵ⬟ࢆྥୖࡉࡏࡿࡓࡵࡢࣇ࢕࣮ࢻࣂࢵࢡᡭ
ἲࡸࢺ࣮ࣞࢽࣥࢢ࣭࣓ࢯࢵࢻࢆ㛤Ⓨࡋࠊ㑅ᡭࡢࢫ࢟ࣝୖ㐩ࢆᨭ᥼ࡋ࡚࠸
ࡁࡲࡍࠋ㏿⌫㻛䝏䜵䞁䝆䜰䝑䝥䝪䞊䝹䜈䛾㐠ື཯ᛂ䛛䜙䚸ᡴ⪅䛾ㄆ▱᝟ሗฎ⌮㐣⛬䜢᥈䜛㻌㻝㻕㻌ᢞᡴᑐᡓᆺ䛾ᐇ㦂㻌ᐇᡴ䛾ືసィ

⌫✀ุู䛾㛫㐪䛔⋡䠄㻑䠅㻌

ືసィ

㻌㻌

⌫✀ุู䛾ィ

䝇䞊䝒㻌ᡴᧁ䛻㛵䜟䜛⬻᝟ሗฎ⌮㻌 㻌㻌䝪䝍䞁ᢲ䛧ㄢ㢟㻌㻝㻜㻜㻌ᮏ◊✲䛾䝍䞊䝀䝑䝖㻌㼞㻩㻜㻚㻣㻤㻥㻌

⌫✀ุู䛜ṇ☜䛺䜋䛹䚸䝇䜲䞁䜾
㛤ጞ䛾䝍䜲䝭䞁䜾
ㄪ⠇䛜ṇ☜㻌

㻡㻜㻌

㻜㻌
㻜㻌

㻜㻚㻜㻞㻌

㻜㻚㻜㻠㻌

㻜㻚㻜㻢㻌

䝇䜲䞁䜾㛤ጞ䛾䝈䝺䠄㼟䠅㻌㻞㻕㻌䝞䞊䝏䝱䝹䝸䜰䝸䝔䜱䠄㼂㻾䠅ᡴᧁ䛾ᐇ㦂㻌㻝㻜㻜㻜㻌⭜䛾ᅇ㌿㏿ᗘ
䠄㼐㼑㼓㻛㼟䠅㻌

㼂㻾䛷ᢞ⌫䝣䜷䞊䝮䛸
䝪䞊䝹㌶㐨䜢᧯స㻌㻹㼍㼠㼏㼔᮲௳䠖ṇ䛧䛔䝣䜷䞊䝮䛸㌶㐨䛾⤌ྜ䜟䛫㻹㼕㼟㼙㼍㼠㼏㼔᮲௳䠖䝣䜷䞊䝮䛸㌶㐨䜢ධ䜜᭰䛘㻌ࢳ࢙ࣥࢪ࢔ࢵࣉ㏿⌫䝣䜷䞊䝮䜢ධ䜜᭰䛘䜛䛸䝇䜲䞁䜾䝍䜲䝭䞁䜾䛜≬䛖㻌

㻡㻜㻜㻌

㻜㻌

㻙㻜㻚㻠㻌

㻙㻜㻚㻞㻌

㻜㻌

㻜㻚㻞㻌 㻙㻜㻚㻠㻌

㻙㻜㻚㻞㻌

㻜㻌

㻜㻚㻞㻌

䝪䞊䝹䜲䞁䝟䜽䝖䛛䜙䛾᫬㛫䠄㼟䠅㻌᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌㻰㻘㻌㻺㼍㼟㼡㻘㻌㻹㻚㻌㼅㼍㼙㼍㼓㼡㼏㼔㼕㻘㻌㼀㻚㻌㻲㼡㼗㼡㼐㼍㻘㻌㻺㻚㻌㻿㼍㼕㼖㼛㻘㻌㻹㻚㻌㻷㼍㼟㼔㼕㼚㼛㻘㻌㼀㻚㻌㻷㼕㼙㼡㼞㼍㻘㻌䇾㻼㼑㼞㼏㼑㼜㼠㼕㼛㼚㻙㼍㼏㼠㼕㼛㼚㻌㼘㼕㼚㼗㼍㼓㼑㻌㼕㼚㻌㼠㼛㼜㻌㼍㼠㼔㼘㼑㼠㼑㼟㻌㼐㼡㼞㼕㼚㼓㻌㼎㼍㼠㼠㼕㼚㼓㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㻿㼛㼏㼕㼑㼠㼥㻌㼒㼛㼞㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻺㼑㼡㼞㼛㼟㼏㼕㼑㼚㼏㼑㻌㻠㻣㼠㼔㻌㻭㼚㼚㼡㼍㼘㻌㻹㼑㼑㼠㼕㼚㼓㻘㻌㻞㻜㻝㻣㻚㻌㼇㻞㼉㻌㼀㻘㻌㻷㼕㼙㼡㼞㼍㻘㻌㻰㻚㻌㻺㼍㼟㼡㻘㻌㻹㻚㻌㻷㼍㼟㼔㼕㼚㼛㻘㻌䇾㼁㼠㼕㼘㼕㼦㼕㼚㼓㻌㼢㼕㼞㼠㼡㼍㼘㻌㼞㼑㼍㼘㼕㼠㼥㻌㼠㼛㻌㼡㼚㼐㼑㼞㼟㼠㼍㼚㼐㻌㼍㼠㼔㼘㼑㼠㼕㼏㻌㼜㼑㼞㼒㼛㼞㼙㼍㼚㼏㼑㻌㼍㼚㼐㻌㼡㼚㼐㼑㼞㼘㼥㼕㼚㼓㻌㼟㼑㼚㼟㼛㼞㼕㼙㼛㼠㼛㼞㻌㼜㼞㼛㼏㼑㼟㼟㼕㼚㼓㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㼠㼔㼑㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻝㻞㼠㼔㻌㻮㼕㼑㼚㼚㼕㼍㼘㻌㻌㼏㼛㼚㼒㼑㼞㼑㼚㼏㼑㻌㼛㼚㻌㼠㼔㼑㻌㻱㼚㼓㼕㼚㼑㼑㼞㼕㼚㼓㻌㼛㼒㻌㻿㼜㼛㼞㼠㻌㼛㼚㻌㼎㼑㼔㼍㼘㼒㻌㼛㼒㻌㼠㼔㼑㻌㻵㼚㼠㼑㼞㼚㼍㼠㼕㼛㼚㼍㼘㻌㻿㼜㼛㼞㼠㼟㻌㻱㼚㼓㼕㼚㼑㼑㼞㼕㼚㼓㻌㻭㼟㼟㼛㼏㼕㼍㼠㼕㼛㼚㻘㻌㻞㻜㻝㻤㻚㻌㻌㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌ᮌᮧ㻌⪽㈗㻌㻔㼀㼛㼟㼔㼕㼠㼍㼗㼍㻌㻷㼕㼙㼡㼞㼍㻕㻌䝇䝫䞊䝒⬻⛉Ꮫ䝥䝻䝆䜵䜽䝖㻌

&RJQLWLYHSURFHVVHVUHYHDOHGE\H\HPRYHPHQWVLQEDWWLQJᵐᵔᴾɟ්৙ᎍỊἮὊἽửỄỉợạỆᙸềẟỦẦᾎᴾ῍৙એɶỉაྶᢃѣᚘยẦỤᛐჷᢅᆉử੕Ủ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ỜằẴசஹ

ࣂࢵࢸ࢕ࣥࢢࣇ࢛࣮࣒ࡸࢫ࢖ࣥࢢࢫ
ࣆ࣮ࢻࡢࡼ࠺࡞ぢ࠼ࡸࡍ࠸≉ᚩ࡜␗࡞ࡾࠊ┠ࡢ౑࠸᪉ࡣᮏேࡶ⮬ぬ࡛ࡁ࡞࠸㒊ศࡀከ࠸ࡢ࡛ࠊᢏ⾡ࣞ࣋ࣝࡢホ౯ࡶࠊᢏ⾡ࡢࢥ࣮ࢳࣥࢢࡶ຺㢗ࡳ࡛ࡋࡓࠋᮏ◊✲ࡀⓎᒎࡍࢀࡤࠊᐈほⓗࢹ࣮ࢱ࡟ᇶ࡙࠸ࡓᢏ⾡ࡢホ౯ࡸࢥ࣮ࢳࣥࢢࡀྍ⬟࡟࡞ࡾࡲࡍࠋ

ᡴ⪅⏝ࡢ࣓࣊ࣝࢵࢺ࡟㧗㏿࢔࢖࣓࢝㔝⌫ࡸࢯࣇࢺ࣮࣎ࣝࡢࣂࢵࢸ࢕ࣥࢢ
ࣛࢆ⿦╔ࡋࠊᐇ㝿࡟ᢞᡭࡀᢞࡆࡿ
࡛ࡣࠊ࣮࣎ࣝࡢ㌶㐨ࢆṇ☜࡟ᤊ࠼ࡿ࣮࣎ࣝࢆᡴࡘ㝿ࡢ║⌫㐠ືࢆ⢭ᗘࡼࡇ࡜ࡀ୙ྍḞ࡛ࡍࠋ⛊࡟‶ࡓ࡞ࡃィ ࡍࡿࡇ࡜࡟ᡂຌࡋࡲࡋࡓࠋ
࠸ࡈࡃ▷᫬㛫࡛ࠊࡉࡲࡊࡲ࡞⌫✀ࠊࢺࢵࣉࣉࣟࡸࠊࡑࢀ࡟‽ࡌࡿࣞ࣋ࣝ
⌫㏿ࠊࢥ࣮ࢫࢆぢศࡅࠊ㐺ษ࡟㌟య
ࡢ㑅ᡭࡢ║⌫㐠ືࢆゎᯒࡍࡿࡇ࡜࡟
ࢆື࠿ࡍ࡜࠸࠺㞳ࢀᴗࡣࠊ࡝ࡢࡼ࠺
ࡼࡾࠊඃࢀࡓࣃࣇ࢛࣮࣐ࣥࢫࡢ⫼ᚋ࡟ᐇ⌧ࡉࢀ࡚࠸ࡿࡢ࡛ࡋࡻ࠺࠿ࠋ║⌫㐠ືࡢィ ࡛ࡑࡢ⛎ᐦ࡟㏕ࡾࡲࡍࠋ ࡟࠶ࡿㄆ▱㐣⛬ࡀぢ࠼࡚ࡁࡲࡋࡓࠋ
䝞䝑䝔䜱䞁䜾䛷䛿㻌

ど⥺ィ

⿦⨨㻌

 ᡴ⪅䛛䜙ぢ䛘䜛䝪䞊䝹䛾㏿ᗘ䛿䚸䝸䝸䞊䝇䡚㻜㻚㻟⛊䜎䛷䛿䜋䛸䜣䛹ኚ໬䛧䛺䛔䛜㻔⣙㻜䜪㻛㼟㻕䚸䛭䛾ᚋ䚸䜲䞁䝟䜽䝖䜎䛷䛻ᛴ⃭䛻㏿䛟䛺䜛㻔⣙㻜䡚㻣㻜㻜䜪㻛㼟㻕䛯䜑䚸䛭䛾㡿ᇦ䛷䛾ど⥺䛻ᐤ䜛㏣ᚑ䛿ᅔ㞴㻌 どぬ䞉㐠ື᝟ሗฎ⌮䛾᫬㛫㐜䜜䛜䛒䜛௨ୖ䚸ணど㔝䜹䝯䝷㻌
㻔㻟㻜㼒㼜㼟㻕㻌䛜୙ྍḞ㻌 ║⌫㐠ື䛸ືస䛾㛵ಀ䛿ᮍゎ᫂㻌ᐇᡴ᫬䛾ᡴ⪅䛾ど⥺䛾ື䛝䜢ィ䜰䜲䜹䝯䝷㻌

㻌㻌ᢞᡭ㻦㻌ඖ䝥䝻㔝⌫䚸♫఍ே㔝⌫㻧㻌䝇䝖䝺䞊䝖㻔㻝㻟㻜䡚㻝㻠㻜㼗㼙㻛㼔㻕䚸䜹䞊䝤㻔㻝㻜㻜䡚㻝㻝㻜㼗㼙㻛㼔㻕㻌㻔㻡㻜㻜㼒㼜㼟㻕㻌㻌ᡴ⪅㻦㻌䝥䝻㔝⌫䚸♫఍ே㔝⌫䚸ඖᮾிභ኱Ꮫ㔝⌫㻌ど⥺఩⨨䛾᫬㛫ኚ໬䠄୍౛䠅㻌੒೾৓१ॵढ़‫ॻش‬50୍⮴䊻䝠䝑䝖㻌୙୍⮴䊻✵᣺䜚䞉ぢ㏨䛧㻌

ど⥺㻌

40
40
30

䝪䞊䝹㻌

20
10

१ॵढ़‫ॻش‬भીାਡऋ঎‫ش‬ঝध६ঞथःॊ

0-10-20

ど⥺䛸䝪䞊䝹䛾䝈䝺㻌
0

0.1

0.2

0.3

0.4

0

䝠䝑䝖㻌

0.3

0.4

ढ़‫ش‬ঈपৌख५ॺঞ‫ॺش‬भཾ੊঱ष୎৿䚹ண䛾⢭ᗘ䛜ᡴᧁ䛾ᡂྰ䜢ᕥྑ䚹㻌䞉䝸䝸䞊䝇ᚋ⣙㻜㻚㻟⛊௨㝆䚸㧗㏿䛺║⌫㐠ື䠄䝃䝑䜹䞊䝗䠅䛻䜘䜚䚸ண
䞉ண

0.2

ぢ㏨䛧㻌

ढ़‫ش‬ঈपৌखढ़‫ش‬ঈभཾ੊঱ष୎৿

䞉䝪䞊䝹䛾䝸䝸䞊䝇䛛䜙⣙㻜㻚㻞⛊䛾㛫䛻⌫➽䜢ண

0.1

䛧䛯⌫➽䛻ど⥺䜢䛒䜙䛛䛨䜑⛣ື䚹㻌ⓗ䝃䝑䜹䞊䝗䛿䚸䝪䞊䝹䜢ぢ䜛䛯䜑䛷䛿䛺䛟䚸㌟య䛾ື䛝䜢ไᚚ䛩䜛䛯䜑䠛㻌᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌ᮌୗ♸㍤㻘㻌᯽㔝∾ኵ㻘㻌䇾䝞䝑䝍䞊䛿䛔䛛䛻䝪䞊䝹䜢ぢ䛶䛔䜛䛾䛛䠛㻌 ୍ὶᡴ⪅䛾║⌫㐠ືᡓ␎䛾ゎ᫂䜢┠ᣦ䛧䛶㻘䇿㻌 ᪥ᮏ㔝⌫⛉Ꮫ◊✲఍㻘㻌㻞㻜㻝㻣㻚㻌㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌᯽㔝㻌∾ኵ㻌㻔㻹㼍㼗㼕㼛㻌㻷㼍㼟㼔㼕㼚㼛㻕㻌䝇䝫䞊䝒⬻⛉Ꮫ䝥䝻䝆䜵䜽䝖㻌

9LVXDOPRWLRQSURFHVVLQJLQWKHSHUFHSWLRQDQGDFWLRQᵐᵕᴾ࣯ẫ૾ầദᄩᾎᴾ῍ᙻჷᙾểᢃѣỆ๼ớऴ‫إ‬ϼྸỉẦỤẪụ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

≀యࡀᅇ㌿ࡋ࡞ࡀࡽ⛣ືࡍࡿሙྜࠊ
≀యࡢ఩⨨ࡣᅇ㌿㐠ືࡢ᪉ྥ࡟ࢬ࡚ࣞぢ࠼ࡲࡍ(࣮࢝ࣈ࣮࣎ࣝ㘒ど)ࠋࡇ
ࡢ㘒ぬࡣࠊど▱ぬ࡛ࡣ⏕ࡌࡿࡶࡢࡢࠊ
ど⥺⛣ື(║⌫㐠ື)࡛ࡣ⏕ࡌ࡞࠸࡜ࡉࢀ࡚ࡁࡲࡋࡓࠋᮏ◊✲࡛ࡣࠊ࡞ࡐ
ど▱ぬࡣࡔࡲࡉࢀ࡚ࠊ㐠ືࡣࡔࡲࡉ
ࢀ࡞࠸ࡢ࠿ࢆㄪ࡭ࡲࡋࡓࠋ

ỜằẴசஹ

ど▱ぬࡸ㐠ື࡟㛵ࢃࡽࡎࠊ≀యࢆぢ࡚࠿ࡽ఩⨨ࢆุ᩿ࡍࡿࡲ࡛ࡢ᫬㛫ࡀ▷ࡅࢀࡤࡔࡲࡉࢀࡎࠊ㛗ࡅࢀࡤࡔࡲ
ࡉࢀࡿࡇ࡜ࡀศ࠿ࡾࡲࡋࡓࠋࡇࢀࡣࠊᅇ㌿ࡍࡿ⛣ື≀యࡢᐃ఩࡛ࡣࠊ࠸ࡘ
ุ᩿ࡍࡿ࠿ࡀ㔜せ࡛࠶ࡾࠊ᫬㛫ࢆ࠿ࡅࡿࡇ࡜ࡀᚲࡎࡋࡶⰋ࠸࡜ࡣ㝈ࡽ࡞࠸ࡇ࡜ࢆព࿡ࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ

䜹䞊䝤䝪䞊䝹㘒ど㻌௒ᅇࡢ◊✲࠿ࡽࠊどぬ㐠ື᝟ሗࡢධ
ຊ࠿ࡽពᛮỴᐃࡲ࡛࡟࠿ࡅࡿ᫬㛫ࡢ㔜せᛶࡀศ࠿ࡾࡲࡋࡓࠋࡇࢀࡽࡢ▱ぢ࠿ࡽࠊࡶࡢࢆぢ࡚࠿ࡽ࠿ࡽ㐺ษ࡞᫬㛫࡛ど▱ぬุ᩿ࡸ㐠ື཯ᛂࢆಁࡍ
ࡇ࡜ࢆព㆑ࡋࡓࢫ࣏࣮ࢶ㑅ᡭࡢࢺ࣮ࣞࢽࣥࢢࡸࠊUIࢹࢨ࢖ࣥࡢタィ࡞࡝࡬ࡢᛂ⏝ࢆ⪃࠼࡚࠸ࡲࡍࠋ

䛺䛬ど▱ぬ䛿䛰䜎䛥䜜䛶䚸㐠ື䛿㻌䛰䜎䛥䜜䛺䛔䛾䛷䛧䜗䛖䛛䠛㻌
ᅇ㌿㐠ື㻌

ᐇ㦂㻌

║⌫㐠ື㻌
ὀどⅬ㻌



ᅇ㌿䛧䛺䛜䜙⛣ື䛩䜛≀య䛾ᫎീ䛜ᾘ䛘䛯఩⨨䜢ど▱ぬุ᩿࡜║⌫㐠ື䛷⟅䛘䜛ሙྜ䚸⤒㐣᫬㛫䛻ᛂ䛨䛯㘒ぬ㔞䛻㐪䛔䛜ぢ䜙䜜䜛䛛䜢ㄪ䜉䜎䛧䛯䚹

⛣ື㻌
ど▱ぬ㻌

⤖ᯝ㻌 ど▱ぬ䜔㐠ື䛻㛵䜟䜙䛪䚸ど▱ぬุ᩿䜔║⌫㐠ື䜎䛷䛾⤒㐣᫬㛫䛜▷䛔䛸㘒ぬ㔞䛜ᑠ䛥䛟䚸㛗䛔䛸㘒ぬ㔞䛜኱䛝䛔䛣䛸䛜ศ䛛䜚䜎䛧䛯䚹㻌
⠊ᅖ㻌
⠊ᅖ





ど▱ぬ㻌

║⌫㐠ື㻌

ᑠ㻌䊹㻌㻌 㘒ぬ㔞㻌㼇㼐㼢㼍㼉㻌 䊻㻌኱㻌ᑠ㻌䊹㻌㻌 㘒ぬ㔞㻌㼇㼐㼢㼍㼉㻌 䊻㻌኱㻌ᚑ᮶◊✲䛾ィ

ど▱ぬุ᩿䞉║⌫㐠ື䜎䛷䛾⤒㐣᫬㛫㻌㼇㼟㼑㼏㼉㻌




ど▱ぬ㻌
ど▱ぬุ᩿䜎䛷䛾⤒㐣᫬㛫㻌㼇㼟㼑㼏㼉㻌ᚑ᮶䚸どぬ㐠ື䜢ྵ䜐⛣ື≀య䛾⬻ෆ⾲⌧䛿䚸ど▱ぬ䛸㐠ື䛷䛿␗䛺䛳䛶䛚䜚䚸䛭䜜䛮䜜䛾఩⨨⾲⌧䛿᫬㛫ⓗ䛻୙ኚ䛷䛒䜛䛸⪃䛘䜙䜜䛶䛝䜎䛧䛯䚹ᮏ◊✲䛿䚸䛭䜜䜙䛾఩⨨⾲⌧䛜どぬ᝟ሗฎ⌮䛾㐣⛬䛷ྠ䛨䜘䛖䛻ኚ໬䛧䛶䛔䜛䛣䛸䜢᫂䜙䛛䛻䛧䜎䛧䛯䚹㻌᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌㻴㻚㻌㼁㼑㼐㼍㻘㻌㻺㻚㻌㻭㼎㼑㼗㼍㼣㼍㻘㻌㻴㻚㻌㻳㼛㼙㼕㻘㻌䇾㼀㼑㼙㼜㼛㼞㼍㼘㻌㼕㼚㼠㼑㼓㼞㼍㼠㼕㼛㼚㻌㼛㼒㻌㼟㼑㼚㼟㼛㼞㼥㻌㼑㼢㼕㼐㼑㼚㼏㼑㻌㼒㼛㼞㻌㼜㼛㼟㼕㼠㼕㼛㼚㻌㼞㼑㼜㼞㼑㼟㼑㼚㼠㼍㼠㼕㼛㼚㻌㼛㼒㻌㼍㻌㼙㼛㼢㼕㼚㼓㻌㼛㼎㼖㼑㼏㼠㻌㼏㼛㼚㼠㼍㼕㼚㼕㼚㼓㻌㼙㼛㼠㼕㼛㼚㻌㼟㼕㼓㼚㼍㼘㻌㼕㼚㻌㼜㼑㼞㼏㼑㼜㼠㼡㼍㼘㻌㼍㼚㼐㻌㼙㼛㼠㼛㼞㻌㼐㼑㼏㼕㼟㼕㼛㼚㻌㼙㼍㼗㼕㼚㼓㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㼀㼔㼑㻌㻠㻠㼠㼔㻌㻺㼍㼕㼠㼛㻌㻯㼛㼚㼒㼑㼞㼑㼚㼏㼑㻌㼛㼚㻌㻰㼑㼏㼕㼟㼕㼛㼚㻌㻹㼍㼗㼕㼚㼓㻌㼕㼚㻌㼠㼔㼑㻌㻮㼞㼍㼕㼚䇷㻹㼛㼠㼕㼢㼍㼠㼕㼛㼚㻘㻌㻼㼞㼑㼐㼕㼏㼠㼕㼛㼚㻘㻌㼍㼚㼐㻌㻸㼑㼍㼞㼚㼕㼚㼓㻘㻌㻞㻜㻝㻣㻚㻌㼇㻞㼉㻌㻴㻚㻌㼁㼑㼐㼍㻘㻌㻺㻚㻌㻭㼎㼑㼗㼍㼣㼍㻘㻌㻴㻚㻌㻳㼛㼙㼕㻘㻌䇾㼀㼑㼙㼜㼛㼞㼍㼘㻌㼏㼔㼍㼚㼓㼑㻌㼛㼒㻌㼜㼛㼟㼕㼠㼕㼛㼚㻌㼞㼑㼜㼞㼑㼟㼑㼚㼠㼍㼠㼕㼛㼚㻌㼛㼒㻌㼍㻌㼙㼛㼢㼕㼚㼓㻌㼛㼎㼖㼑㼏㼠㻌㼒㼕㼘㼘㼑㼐㻌㼣㼕㼠㼔㻌㻳㼍㼎㼛㼞㻌㼙㼛㼠㼕㼛㼚㻌㼒㼛㼞㻌㼟㼍㼏㼏㼍㼐㼕㼏㻌㼑㼥㼑㻌㼙㼛㼢㼑㼙㼑㼚㼠㼟䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㼀㼔㼑㻌㻠㻢㼠㼔㻌㻭㼚㼚㼡㼍㼘㻌㻹㼑㼑㼠㼕㼚㼓㻌㼛㼒㻌㼠㼔㼑㻌㻿㼛㼏㼕㼑㼠㼥㻌㼒㼛㼞㻌㻺㼑㼡㼞㼛㼟㼏㼕㼑㼚㼏㼑㻘㻌 㻞㻜㻝㻢㻚㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌ୖ⏣㻌኱ᚿ㻌㻔㻴㼕㼞㼛㼟㼔㼕㻌㼁㼑㼐㼍㻕㻌䝇䝫䞊䝒⬻⛉Ꮫ䝥䝻䝆䜵䜽䝖㻌

/HW·V)((/VKDSHDQGDFWLRQE\DIRUFH

ᵐᵖᴾ

щỂज़ẳỦẦẺẼểạắẨᴾ῍ốỦễỎᾃỆợỦ࿢‫ؾ‬Ὁཞඞỉԑᅆ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ᡃࠎࡣࠊ┠࡛ぢࡿࡔࡅ࡛࡞ࡃࠊゐࡗࡓࡾື࠸ࡓࡾࡋ࡚ᚓࡽࢀࡿయᛶឤぬ᝟ሗࡶ౑ࡗ࡚እ⏺≧ἣࢆ⌮ゎࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋᮏ◊✲࡛ࡣࠊゐຊぬࡢ▱ぬཎ⌮࡟ᇶ࡙࠸࡚㛤Ⓨࡋࡓຊぬ࿊♧࢞ࢪ࢙ࢵࢺ࡛ࠊどぬࡸ㡢᝟ሗࡔࡅ࡛ࡣ
ఏࢃࡾ࡟ࡃ࠸ࠕయឤࠖࢆఏ࠼ࡿࡇ࡜
ࢆࡵࡊࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ

ỄẮầϯẟ

ᫎീ࡟ᩚྜࡋࡓຊぬࡀ୚࠼ࡽࢀࡿ࡜ࠊ
ᫎീࡔࡅ࡛ࡣᚓࡽࢀ࡞࠸ἐධឤ୍࣭
యឤࡀᚓࡽࢀࠊどぬయ㦂ࡀᙉ໬ࡉࢀ
ࡲࡍࠋࡲࡓࠊどぬⓗ࡟ࡣ୙⮬⏤࡞≧ἣ࡛ࡶࠊቨࡸ㞀ᐖ≀࡟┤᥋ゐࢀࡎ࡟ࡑࡢ఩⨨ࡸᙧ≧ࢆࠕయឤࠖ࡜ࡋ࡚ᤊ
࠼ࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟࡞ࡾࡲࡍࠋ

ຊぬ࿊♧䜺䝆䜵䝑䝖䛂䜆䜛䛺䜃䠐䛃㻔㻮㻠㻲㻲㻕䛻䜘䜚䚸ຊぬ࿊♧䜺䝆䜵䝑䝖䛂䜆䜛䛺䜃䠐䛃㻔㻮㻠㻲㻲㻕䛻䜘䜚
ᫎീどⅬ䛾ື䛝䛻ᛂ䛨䛯᪉ྥᛶ䜢ᣢ䛴ຊぬ䛜୚䛘䜙䜜䛶䛔䜛ᵝᏊ㻌䝇䝬䝩䛾䝅䜵䝹䛸䛧䛶ྲྀ䜚௜䛡䛯ຊぬ࿊♧䜺䝆䜵䝑䝖䛂䜆䜛䛺䜃䠐䛃㻔㻮㻠㻿㻲㻙㻼㻕䛻䜘䜚䚸㻌䝝䞁䝗䝹᧯స䜔㌴䛾ຍῶ㏿䛻ᛂ䛨䛯㻌䛂యឤ䛃䛜୚䛘䜙䜜䛶䛔䜛ᵝᏊ㻌ỜằẴசஹ

ゐぬࡸຊぬ࡞࡝ࡢయᛶឤぬࢆ࿊♧ࡍࡿᢏ⾡࡟ࡼࡾࠊどぬࡸ⫈ぬ࡟ຍ࠼࡚ࠊ
࠶ࡿ࠸ࡣࡑࢀࡽࡢឤぬ࡟୙⮬⏤ࡀ࠶ࡿሙྜ࡟ࠊయឤࢆకࡗࡓࡼࡾ㇏࠿࡞
᝟ሗఏ㐩ࡸࠊぶࡋ࠸ேྠኈࡢ㐲㝸యឤࢥ࣑ࣗࢽࢣ࣮ࢩࣙࣥ࡞࡝ࡢᐇ⌧ࡀᮇᚅࡉࢀࡲࡍࠋ

どぬ᝟ሗ䛜䛺䛟䛶䜒䚸ቨ䛾✵㛫ⓗ᝟ሗ䜢
どぬ᝟ሗ䛜䛺䛟䛶䜒䚸ቨቨ䛾✵㛫ⓗ᝟ሗ䜢ຊぬ䛷୚䛘䜛䛣䛸䛻䜘䜚䚸ቨ䛻ᙜ䛯䜙䛪䛻Ṍ⾜䛷䛝䜛䜘䛖䛻䛩䜛䛣䛸䛜┠ᶆ䛷䛩䚹㻌㻔䜲䝯䞊䝆䠅㻌

ຊぬ࿊♧䜺䝆䜵䝑䝖䛷ᫎീ䛻㐺ྜ䛩䜛ຊぬ䜢୚䛘䜛䛣䛸䛻䜘䜚䚸ἐධឤ䜔୍యឤ䛜ᚓ䜙䜜䜎䛩䚹䜎䛯䚸ᫎീ䛰䛡䛷䛿ఏ䛘䛻䛟䛔䝇䝫䞊䝒ືస䛻䛚䛡䜛ຊ䛾ධ䜜ලྜ䛾䝍䜲䝭䞁䜾䜢ఏ䛘䜔䛩䛟䛩䜛䛺䛹䛾ຠᯝ䛜ᮇᚅ䛥䜜䜎䛩䚹㻌᧙ᡲ૨ྂ㼇㻝㼉㻌஬࿡⿱❶䠈㧗᳚ៅஓ䠈㞵ᐑᬛᾈ䠈ఀ⸨⩧㻘㻌䇾ຊឤぬ䛾኱䛝䛥䞉᪉ྥ䜢䝎䜲䝘䝭䝑䜽䛻ኚ໬䛥䛫䜛ᦠᖏ䝕䝞䜲䝇㻘䇿㻌 䛂≺䛔䛹䛚䜚䛾ゐぬ䞉ゐឤ䜢䛴䛟䜛ᢏ⾡䛃㻘㻌➨㻠❶㻘㻌 ➨㻟⠇㻘㻌㻔㻢㻕㻌 䝃䜲䜶䞁䝇䠃䝔䜽䝜䝻䝆䞊ᰴᘧ఍♫㻘㻌㻞㻜㻝㻣㻚㻌㻌㼇㻞㼉㻌஬࿡⿱❶㻘㻌䇾≌ᘬឤぬ䜢୚䛘䜛䝰䝞䜲䝹䝕䝞䜲䝇䛾㛤Ⓨ䛸ᛂ⏝㻘䇿㻌 䝇䝬䞊䝖䜲䞁䝣䜷䝯䝕䜱䜰䝅䝇䝔䝮◊✲఍㻘㻌㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍㻘㻌㻞㻜㻝㻣㻚㻌㼇㻟㼉㻌஬࿡⿱❶㻘㻌䇾䝰䝞䜲䝹䜺䝆䜵䝑䝖䛂䜆䜛䛺䜃䛃㻌 䡚ᘬ䛳ᙇ䛳䛶᪉ྥ䜢ఏ䛘䜛ゐぬ䝕䝞䜲䝇䛾㛤Ⓨ䛸ᛂ⏝䡚㻘䇿㻌 㟁Ἴᢏ⾡༠఍ሗ㻘㻌㼜㼜㻌㻚㻞㻞㻙㻞㻡㻘㻌㻞㻜㻝㻢㻚㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌஬࿡㻌⿱❶㻌㻔㻴㼕㼞㼛㼍㼗㼕㻌㻳㼛㼙㼕㻕㻌ே㛫᝟ሗ◊✲㒊㻌 ឤぬ㐠ື◊✲䜾䝹䞊䝥㻌)HHOLQJEXPSVRQDIODWVKHHW

ᵐᵗᴾ

࠯ỤễἉὊἚễỉỆЇІज़ᾎὲᴾ῍ᄬࣱἉὊἚỆЇІज़ửḛ୿ẨᡂớḜᄬࣱᚑᙾҮТ২ᘐ῍ᴾỄỮễᄂᆮ

ỄẮầϯẟ

ᚑ᮶ࡢゐぬᥦ♧ᢏ⾡ࡣ㟁Ẽⓗ࡟᣺ືࡸຊぬࢆᥦ♧ࡍࡿࡶࡢࡀ୺࡛ࡋࡓࡀࠊ
ᮏ◊✲࡛ࡣ㸰ᯛࡢ☢ᛶࢦ࣒ࢩ࣮ࢺࡢ
ࡳ࡛࣎ࢥ࣎ࢥ࡜ࡋࡓพฝゐぬࡢᥦ♧ࢆ⾜࠸ࡲࡍࠋࢩ࣮ࢺୖࡢ☢ᛶࣃࢱࣥࢆ⦅㞟ྍ⬟࡟ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊᥦ♧พฝឤࢆไᚚࡍࡿᡭἲࢆ☜❧ࡋࡲࡋࡓࠋ

䛆䝫䜲䞁䝖䠍䛇⡆᫆䛛䛴ヲ⣽╔☢ྍ⬟䛺╔☢ᡭἲ䜢⪃᱌㻌䝟䝍䞁╔☢䛧䛯䠎ᯛ䛾☢ᛶ䝂䝮䝅䞊䝖∦䜢䛣䛩䜚ྜ䜟䛫䜛䛰䛡䛷䚸䝅䞊䝖㛫䛻䛒䛯䛛䜒พฝ䛜䛒䜛䜘䛖䛻ឤ䛨䜛䛣䛸䛜䛷䛝䜛㻌

ỜằẴசஹ

☢ᛶࣃࢱࣥࡢ⤌ࡳྜࢃࡏ࡟ࡼࡗ࡚พ
ฝឤࡢᙉᗘࡸ⢏ᗘࡀタィ࡛ࡁࡿࡓࡵࠊ
㠀ᖖ࡟⡆⣲࡞ᵓᡂ࡞ࡀࡽከᵝ࡞ゐぬ⾲⌧࡬ࡢᛂ⏝ࡀྍ⬟࡛ࡍࠋゐࢀྜࢃࡏࡿ⟠ᡤࡸᑐ㇟ࢆኚ࠼ࡿࡇ࡜࡛พฝ
ឤࡢᙉᗘࢆኚ࠼ࡓࡾࠊ≉ᐃࡢᑐ㇟ࡢ
ࡳ࡟พฝឤࢆᥦ♧ࡉࡏࡓࡾ࡜࠸ࡗࡓ
⾲⌧ࡶ࡛ࡁࡲࡍࠋ

ゐぬᥦ♧࡟ࡣ୍ษ㟁※ࢆᚲせ࡜ࡏࡎࠊࡲࡓ୍ᗘ᭩ࡁ㎸ࡲࢀࡓ☢ᛶࣃࢱࣥࡣ
㛗ᮇ㛫ಖᣢࡉࢀࡿࡓࡵࠊ࠾ࡶࡕࡷࡸ
ᮏࠊᗋࡸቨ㠃࡬࡜ࠊゐぬࢥࣥࢸࣥࢶ
ࡢᖜࢆᗈࡆࡿᒎ㛤ࡀᮇᚅࡉࢀࡲࡍࠋ
ゐぬࡢ⾲⌧㡿ᇦࠊᛂ⏝㡿ᇦࢆᗈࡆࠊ
ࡼࡾከࡃࡢ᪉ࠎ࡟ᒆࡅࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁ
ࢀࡤ࡜⪃࠼࡚࠸ࡲࡍࠋ☢ᛶゐぬ༳ๅᢏ⾡╔☢⿦⨨☢ᛶ䝅䞊䝖䛚䜘䜃╔☢䛻ᚲせ䛺⿦⨨䛾䛩䜉䛶䛜ỗ⏝䚸ᐙᗞ⏝䛾䜒䛾䜢⏝䛔䛶ᵓᡂྍ⬟㻌

╔☢
ᡭἲ
A

B

+

=

タィᡭἲ
พฝឤᥦ♧≀䛆䝫䜲䞁䝖䠏䛇ᛂ⏝䛸
䛧䛶ゐぬ⤮ᮏ䛺䛹ᵝ䚻䛺ゐぬ䝁䞁䝔䞁䝒䜢ᐇ⌧㻌

䞉ゐぬ⤮ᮏ䞉ゐぬ䜲䞁䝍䝣䜵䞊䝇࡞࡝䛆䝫䜲䞁䝖䠎䛇ᥦ♧䛥䜜䜛พฝឤ䛾タィᡭἲ䜢☜❧㻌⏕䛨䜛พฝឤ䛾ᙉᗘ䚸พฝ㛫㝸䛿䝟
䝍䞁䛾⤌䜏ྜ䜟䛫䛻䜘䛳䛶␗䛺䜚䚸タ
ィ䜒ྍ⬟㻌

᧙ᡲ૨ྂ
㼇㻝㼉㻌㻷㻚㻌㼅㼍㼟㼡㻚㻌䇾㻹㼍㼓㼚㼑㼠㼕㼏㻌㻼㼘㼛㼠㼠㼑㼞㻦㻌㻭㻌㻹㼍㼏㼞㼛㼠㼑㼤㼠㼡㼞㼑㻌㻰㼑㼟㼕㼓㼚㻌㻹㼑㼠㼔㼛㼐㻌㼁㼟㼕㼚㼓㻌㻹㼍㼓㼚㼑㼠㼕㼏㻌㻾㼡㼎㼎㼑㼞㻌㻿㼔㼑㼑㼠㼟㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻼㼞㼛㼏㻚㻌㼛㼒㻌㼠㼔㼑㻌㻞㻜㻝㻣㻌㻯㻴㻵㻌㻯㼛㼚㼒㼑㼞㼑㼚㼏㼑㻌㻌㻌㻌㼛㼚㻌㻴㼡㼙㼍㼚㻌㻲㼍㼏㼠㼛㼞㼟㻌㼕㼚㻌㻯㼛㼙㼜㼡㼠㼕㼚㼓㻌㻿㼥㼟㼠㼑㼙㼟㻌㻔㻯㻴㻵㻌䇺㻝㻣㻕㻘㻌㻞㻜㻝㻣㻚㻌㻌㼇㻞㼉㻌㻷㻚㻌㼅㼍㼟㼡㻚㻌䇾㻹㼍㼓㼚㼑㼠㼕㼏㻌㻼㼘㼛㼠㼠㼑㼞㻦㻌㻭㻌㻹㼍㼏㼞㼛㼠㼑㼤㼠㼡㼞㼑㻌㻰㼑㼟㼕㼓㼚㻌㻹㼑㼠㼔㼛㼐㻌㼁㼟㼕㼚㼓㻌㻹㼍㼓㼚㼑㼠㼕㼏㻌㻾㼡㼎㼎㼑㼞㻌㻿㼔㼑㼑㼠㼟㻘䇿㻌㼕㼚㻌㻭㻯㻹㻌㻿㻵㻳㻳㻾㻭㻼㻴㻌㻞㻜㻝㻣㻌㻿㼠㼡㼐㼕㼛㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻌㻔㻿㻵㻳㻳㻾㻭㻼㻴㻌䇻㻝㻣㻕㻘㻌㻞㻜㻝㻣㻚㻌㻌ਃ ࢘ ᎍ 㻌Ᏻ㻌ㅬኴ㑻㻌㻔㻷㼑㼚㼠㼍㼞㼛㻌㼅㼍㼟㼡㻕㻌ே㛫᝟ሗ◊✲㒊㻌ឤぬ⾲⌧◊✲䜾䝹䞊䝥㻌

I

MEMO

I

オ ー プンハウス20,sCDcorevo: “collaborative revolution” by AI technologies that NTT group creates through its R&D®
corevo᳸ NTTǰȫȸȗƷAI২ᘐ᳸

ᵟᶅᶃᶌᶒ
ᶌᶒᵋ
ᵋᵟᵧ
ᵟᵧᴾ

ᵦᶃᵿᶐᶒ
ᶐᶒᵋ
ᶒ
ᵲᶍᶓᶁᶆᶇᶌᶅ
ᶌᶅᵋᵟᵧ
ᵟᵧ ᴾ

ᵟᶋᶀᶇᶃᶌᶒ
ᶌᶒᵋ
ᵋᵟᵧ
ᵟᵧ ᴾ

ᵬᶃᶒᶕᶍᶐᶉ
ᶐᶉᵋ
ᵋᵟᵧ
ᵟᵧᴾ

ʴỤẲẰỉᡙ൭Ẇʴểỉσ‫܍‬๼‫נ‬ႎễ࣎៲ỉᴾ
ཞ७ửྸᚐᴾౕ፠ɢᝋẦỤᴾ
சஹửʖยᴾᡫ̮἟ἕἚὁὊἁỉ
ჷᏡ҄ᴾ

ே䛾Ⓨ䛩䜛᝟ሗ䜢ㄞ䜏ゎ䛝䚸ពᅗ䞉ឤ᝟䜢⌮ゎ㻌ᚰ䛸య䜢ㄞ䜏ゎ䛝䚸῝ᒙᚰ⌮䞉▱ᛶ䞉ᮏ⬟䜢⌮ゎ㻌ே㛫䞉䝰䝜䞉⎔ቃ䜢ㄞ䜏ゎ䛝䚸▐᫬䛻ண 䞉ไᚚ㻌」ᩘ䛾㻭㻵䛜䛴䛺䛜䜚䚸♫఍඲య䜢᭱㐺໬㻌Ӳ‫ޒ‬ᅆểᴾᶁᶍᶐᶃᶔᶍᴾửನ঺ẴỦᾃếỉᵟᵧểỉ᧙ᡲࣱᴾ
䝛䝑䝖䝽䞊䜽ᵓ㐀䛛䜙㻌䛔䛴䛷䜒䛹䛣䛷䜒㻌

ᵟᶅᶃᶌᶒ
ᶌᶒᵋ
ᵋᵟᵧ
ᵟᵧᴾ

㻜㻣㻌 ῝ᒙᏛ⩦䛾䛧䛟䜏䜢▱䜛㻌㻝㻟㻌 䛭䜜䛳䜍䛟䛧䜓䜉䜜䜎䛩䟿㻌ኌ䛾㞺ᅖẼ䜔⪺䛝ྲྀ䜚䜔䛩䛥䜢㻌㻞㻜㻌 ኚ᥮䛩䜛㻌㻝㻜㻌㻝㻡㻌↷᫂ග䛷Ⰽ䛾㩭䜔䛛䛥䜢㻌᧯䜛㻌஧ᢥၥ㢟䛻䛧䛶㻌㻝㻣㻌 ゎ䛟䛣䛸䛷㻭㻵䛿㈼䛟䛺䜛㻌ேᕤ▱⬟䛿ᩥ⬦䜢㻌ㄞ䜣䛷⩻ヂ䛷䛝䜛䛛䠛㻌㻝㻤㻌 㡢䛰䛡䛛䜙᝟ᬒ䜢᥎ᐃ㻌≀▱䜚䝻䝪䝑䝖䛸䛚䛧䜓䜉䜚㻌㻝㻞㻌 䛧䛺䛜䜙㈼䛟䛺䜝䛖㻌㻝㻢㻌⪺䛝䛯䛔ே䛾ኌ䛻㻌⪥䜢ഴ䛡䜛䝁䞁䝢䝳䞊䝍㻌ᵟᶋᶀᶇᶃᶌᶒ
ᶌᶒᵋᵋᵟᵧᵧᴾ⭾኱䛺䝕䞊䝍䛛䜙ఝ䛯㡢ኌ䜢㻌㻜㻝㻌 ぢ䛴䛡䜎䛩䟿㻌㻌」ᩘ䛾ၥ㢟䛻ඹ㏻䛧䛶㔜せ䛺㻌㻜㻞㻌 ᝟ሗ䛾⤌ྜ䛫䜢Ⓨぢ㻌ே䛿䛹䛣䛛䜙᮶䛶䚸㻌㻜㻟㻌 䛹䛣䜈⾜䛟䛾䛛䠛㻌㑅䜣䛷๰䜛㻌㻞㻝㻌 䛚Ẽ䛻ධ䜚䛾⏬ീ㻌㻜㻠㻌 㒔ᕷ䛾௒䜢▱䜛㻌㻝㻥㻌㻜㻡㻌 ᑠ䛥䛟䛧䜎䛩㻌῝ᒙᏛ⩦䜢䝰䝞䜲䝹ྥ䛡䛻㻌㻝㻝㻌䛣䛸䜀䛾Ⓨ㐩䛜䜖䛳䛟䜚䛺㻌䛚Ꮚ䛥䜣䛾≉ᚩ䜢᥈䜛㻌㻞㻞㻌㡢䜈䛾ὀព䜢║䛷 䜛㻌㻞㻟㻌䜴䜵䝹䝡䞊䜲䞁䜾䜢㻌䜛䚸▱䜛䚸⫱䜐㻌ᾋീ䠄䛖䛟䛮䛖䠅㻌ග䛷ᶵᲔᏛ⩦䜢㻌୍ὶᡴ⪅䛿䝪䞊䝹䜢㻌㻞㻡㻌 䛹䛾䜘䛖䛻ᡴ䛳䛶䛔䜛䛛䠛㻌

ᵦᶃᵿᶐᶒ
ᶐᶒᵋ
ᶒ
ᵲᶍᶓᶁᶆᶇᶌᶅ
ᶌᶅᵋᵟᵧ
ᵟᵧ ᴾ

䛒䛺䛯䛾㔞Ꮚ䝯䝰䝸䜢㻌㻜㻤㻌 䛱䜗䛳䛸ᣏ೉䟿㻌୍ὶᡴ⪅䛿䝪䞊䝹䜢㻌㻞㻢㻌 䛹䛾䜘䛖䛻ぢ䛶䛔䜛䛛䠛㻌ேᕤ▱⬟䛷ே䛾⫈䛣䛘䛾㻌㻞㻠㻌 ௙⤌䜏䜢⌮ゎ䛩䜛㻌㻜㻢㻌 䝇䝢䞊䝗䜰䝑䝥㻌㻞㻣㻌 ᛴ䛠᪉䛜ṇ☜䠛㻌㻞㻤㻌 ຊ䛷ឤ䛨䜛䛛䛯䛱䛸䛖䛤䛝㻌㻞㻥㻌ᖹ䜙䛺䝅䞊䝖䛺䛾䛻㻌พฝឤ䠛䟿㻌

᧙ᡲ૨ྂ㞳䜜䛶䛔䛶䜒┒䜚ୖ䛜䜚䜢㻌㻝㻠㻌 ඹ᭷䛷䛝䜛㻌䛣䜟䜜䛻䛟䛔䝛䝑䝖䝽䞊䜽䜢㻌㻜㻥㻌 䝕䝄䜲䞁䛧䜎䛩㻌ᵬᶃᶒᶕᶍᶐᶉ
ᶐᶉᵋᵋᵟᵧᵟᵧᴾ䈜䛂㼏㼛㼞㼑㼢㼛㼹䛃䛿᪥ᮏ㟁ಙ㟁ヰᰴᘧ఍♫䛾Ⓩ㘓ၟᶆ䛷䛩䚹㻌㼇㻝㼉㻌䇾㼇≉㞟㼉㻌㻺㼀㼀䜾䝹䞊䝥䛻䛚䛡䜛㻭㻵䛾ྲྀ䜚⤌䜏㻘䇿㻌 㻺㼀㼀㻌ᢏ⾡䝆䝱䞊䝘䝹㻘㻌㼂㼛㼘㻚㻌㻞㻤㻘㻌㻺㼛㻚㻌㻞㻘㻌㼜㼜㻚㻌㻢㻙㻟㻣㻘㻌㻞㻜㻝㻢㻚㻌㻔㼔㼠㼠㼜㻦㻛㻛㼣㼣㼣㻚㼚㼠㼠㻚㼏㼛㻚㼖㼜㻛㼖㼛㼡㼞㼚㼍㼘㻛㻝㻢㻜㻞㻛㼟㼜㼑㼏㼕㼍㼘㻚㼔㼠㼙㼘㻕㻌㼇㻞㼉㻌䇾㼇≉㞟㼉㻌䝁䝷䝪䝺䞊䝅䝵䞁䜢㏻䛨䛶୍⥴䛻㠉᪂䠄䝺䝪䝸䝳䞊䝅䝵䞁䠅䜢㉳䛣䛩㻺㼀㼀䜾䝹䞊䝥䛾㻭㻵ᢏ⾡䛂㼏㼛㼞㼑㼢㼛㼀㻹䠄䝁䝺䝪䠅䛃㻘䇿㻌 䝡䝆䝛䝇䝁䝭䝳䝙䜿䞊䝅䝵䞁㻘㻌㼂㼛㼘㻚㻌㻡㻟㻘㻌㻺㼛㻚㻌㻤㻘㻌㼜㼜㻚㻌㻢㻙㻞㻝㻘㻌㻞㻜㻝㻢㻌㼇㻟㼉㻌㼔㼠㼠㼜㻦㻛㻛㼣㼣㼣㻚㼚㼠㼠㻚㼏㼛㻚㼖㼜㻛㼏㼛㼞㼑㼢㼛㻛㻌ਃ ࢘ ᎍ  ⣡㇂㻌ኴ㻌㻔㻲㼡㼠㼛㼟㼔㼕㻌㻺㼍㼥㼍㻕㻌㻌 ௻⏬ᢸᙜ㻌

48

NTT コミュニケーション科学基礎研究所
オープンハウス 2018 実行委員会（委 員 長） 岩田

具治（副委員長） 雨宮

智浩

（委

良成／中嶋

員） 白井

秀治／白木

善史

ンrtヌト C＿

oe
-

四

誓
日

講演中継会場B

資料コ ー ナ ー

講演会場�

講演中継会場C

簡易休憩コ ー ナ ーIll□ 通行可能領域□二］講演会場

ー食堂［二講演中継会場A·B·C® ィンフォメ ション [f]J トイレ
ー

I

入口

研究展示
ヽー
ノ

（デ ー タと学習の科学
回膨大なデ

ー

タから似た音声を見つけます！

グラフ索引に基づく類似音声探索

屈複数の問題に共通して重要な情報の組合せを発見
回人はどこから来て、どこへ行くのか？

人流デ四都市の今を知るー

環境センシングと異種デー

回深層学習をモバイル向けに小さくします
回光で機械学習をスピードアップ

タ同化と学習型誘導

回ネットワーク構造から深層学習のしくみを知るー

光リザ バ ー コンピュ ー ティングによる高速機械学習
ニュ ー ラルネットの理解に向けたコミュニティ抽出技術

タ融合分析によるイベント解析（コミュニケ ー ションと計算の科学
四あなたの量子メモリをちょっと拝借！

量子化による深層学習のモデル圧縮技術

共通因子を効率的に学習する低ランク回帰技術： MOFM

未初期化量子ビットを利用した高速量子計算

四こわれにくいネットワ ー クをデザインします

IN 人工知能は文脈を読んで翻訳できるか？

二分決定グラフを用いたネットワ ー ク信頼性最大化
ニュ ー ラル翻訳の文脈理解度をテストする

駐】いつでもどこでもそれっぽくしゃべれます！

スマホで音声リズムを英語母語話者っぽく変換

m 離れていて も盛り上がりを共有できる 双方向性の臨場感 体感の向上をねらう拍手音符号化
・一

ノ
ー
ヽ

m ことばの発達がゆっくりなお子さんの特徴を探る 小児医療現場で収集したデ タの解析からみえてきたことー）m 物知りロポットとおしゃべりしながら賢くなろう 複数ロポット対話制御に基づく雑談と質問応答の融合（メディアの科学

m 浮像（う＜ぞう） 影を駆使して絵に奥行きを与える光投影技術
m 聞きたい人の声に耳を傾けるコンピュ タ 深層学習に基づく音声の選択的聴取
回声の雰囲気や聞き取りやすさを変換する 深層生成モデルを用いた音声属性変換
m 二択問題にして解くことでAlは賢くなる 深層学習による仮説比較と音声認識結果選択への応用 m 選んで創るお気に入りの画像 DTLC-GANを用いた画像の階層的理解•生成制御
m 音だけから情景を推定 音から画像認識結果を予測するクロスメディア情景分析
ffl 照明光で色の鮮やかさを操る

彩度強調成分を用いた分光スペクトルの制御ー

3 音 への注意を眼で測る

駐瞳孔反応に現れる聴覚空間注意

四ウェルビーイングを測る、知る、育む
回ー流打者はボーー‘‘いきいきとした心的状態"の実現を科学する領域横断研究

四人工知能 で人の聴こえの仕組みを理解する
ルをどのように打っているか？

機械学習モデルによる聴覚神経機構の分析
打撃中の身体運動計測から認知過程を探る⑨ NTT
NTTコミュニケ ー ション科学基礎研究所

m —流打者はポ ルをどのように 見ているか？ 打撃中の眼球運動計測から認知過程を探る
回急ぐ方が正確？ 視知覚と運動に潜む清報処理のからくり
m ヵで感じるかた ちとうごき ぶるなび4による環境 状況の呈示
・

四平らなシ ー トなのに凹凸感？！

磁性シ ー トに凹凸感を書き込む"磁性触覚印刷技術〒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 : 077 4-93-5020 FAX : 077 4-93-50 l 5�悶心甑l〈ヽーノ（人間の科学