オープンハウス
2014

5
4
3

6

資料 講演中継コーナー 会
場

2

7
8
9
11

1

展示会場

12 13
22 27

講演会場

17 19 20
16
21
休憩スペース26
喫煙所 15
28
10 14
29
23
18 25 24

講演中継
会
場

クローク

受付

入口

研究展示
ビッグデータの科学
1 異種データ間の隠れた関連性を探り出す 教師なしオブジェクトマッチング
2 多種類のデータに横断的なパターンを抽出 複合非負値行列因子分解法: NM2F
3 大量なデータ間のつながりから隠れた知識を発見 高速グラフクラスタリングと分散クエリ最適化

4 押し寄せる膨大な映像を瞬時に賢く分析する リアルタイム大規模分散データ分析基盤「Jubatus」
5 ネットワークデータ分析による保守運用高度化 機械学習技術によるネットワーク内部潜在状態の推定
6 絶滅危惧種の生育環境を24時間センシング 無線センサネットワークによるオンライン環境モニタリング

計算と言語の科学
7 ネットワークの安全性を厳密に評価します フォーマルメソッドを用いた暗号プロトコルの安全性検証
8 “観測の限界”が秘密をつくる 広帯域ランダム光の観測困難性を利用した秘密鍵配送
9 量子コンピュータ実現への布石 定数ステップ量子回路による論理和関数の計算可能性の解明
10 プログラミングをすべての人へ ビジュアル言語ビスケットによるコンピュータ入門

11 コンピュータと雑談、してみませんか？ 異なる特性の発話生成手法を融合した雑談対話システム
12 「私、行く、に京都」の方が訳しやすいんです！ 日本語の述語項構造(SVO)を利用した日英・日中翻訳
13 お好みの長さで筋のとおった要約を作ります 修辞構造木の最適刈り込みによる文書要約

メディアの科学
14 フレーム単位の精度で撮影素材をピタリ当てます メディア探索技術を用いた映像制作コラボレーションシステム
15 カメラで撮ってその場で動画検索 映像中の特定物体を検索するインスタンスサーチ技術
16 「二」斑を見て全豹を卜す アフィン不変空間文脈表現に基づく画像照合
17 コンテンツを見ずにコンテンツの内容を理解 ネット上のユーザ行動で読み解くメディアコンテンツの意味

18 光で音をつかまえる LEDと高速カメラで挑む超多チャネル音響信号の観測
19 どんな環境でも、聞きたい音を聞き分けるには 確率的モデル統合に基づく音声強調
20 音声認識の大敵「残響」を退治します 音声強調と音声認識の統合技術最先端
21 どれくらい正しく聞き取れるか分かります 正解文が不要な音声認識率推定技術

6 5 木 12:00 〜 17:30

6 金 9:30 〜16:00

コミュニケーションと人間の科学
22 動きに感じる会話の場 映像と機械運動の同時提示に基づく複数人会話の表現
23 目と目が合っていると思う時 視線一致を知覚する心理的要因
24 身体から心を読む 身体運動、自律神経応答、ホルモン分泌に表れる情動
25 コツが掴（つか）める！ 身体運動の可視化・可聴化によるスポーツ上達支援システム

26 動きから素材を見抜く 映像中の動き成分に基づく液体の知覚
27 聞きとりの得意な人、不得意な人は何が違う？ 聴覚基礎特性の個人差の元を探る
28 まざる触感の科学 皮膚感覚の情報統合メカニズム
29 ぶるなび3: 小さくてもパワフルな引っ張られ感 小型軽量の非対称振動装置による明瞭な牽引力錯覚の生成〒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

会場：NTT京阪奈ビル （京都府相楽郡精華町光台２-４）
ht tp://w w w.kecl .nt t.co.jp/openhouse/2014/

所長あいさつNTT コミュニケーション科学基礎研究所
所長 前田 英作

「オープンハウス2014」へようこそ
N T T コミュニケーショシ科 学 基 礎 研 究 所「オープンハウス2 014」へご来 場頂き、心より御礼申し上げます。
21世 紀に入って情 報 通 信 技術の開 発と普及が急 速に進み、日々の生活は大きな変 貌をとげました。私たちはその 便 利さを享受する一方 で、あふれ かえる情 報の中でわが 身の処し方に迷い右 往 左 往しているのも事 実です。
「時 代 」の様 相が目まぐるしく変わりゆく中で、技術進 化の袋小路に迷い込むことなく、基 礎 研 究自身もその内容と戦 略とを常に見直していかな
ければなりません。
N T T コミュニケーション科 学基 礎 研 究 所では、二つの基 礎 研 究について情 報科 学と人間科 学の両 面から取り組んでいます。一つは、時 代を創る基 礎 研 究です。5 年 後、10 年 後に花開くかも知れ ない技 術と知見を少しずつ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 請に応える基 礎 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 題に挑 戦していきます。
オープンハウス2014では、「ビッグデータの科学」、「計算と言語の科学」、「メディアの科学」、「コミュニケーションと人間の科 学」の４領域について、当研 究 所の活動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。

-1-

目

次

会場案内図／講演スケジュール■ 所長あいさつ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・1■ 会場案内図／講演スケジュール・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・3■ 所長講演5
4
3■ 招待講演2

基礎研究は「時代」とともに在り アイデアの源泉とイノベーションの種・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・4

1「ポスト構造主義以後」の観点から情報社会を考察する・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・6「フカシギの数え方」から広がる世界 離散構造処理の現在と今後の展望・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・7■ 研究講演身体に表れる心、心を導く身体 科学的マインドリーディングの可能性・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・8
音声をよりクリアに、音楽をより豊かに

講演会場

6

7
8
9
11

資料 講演中継コーナー 会場

17 19 20
16
21
休憩スペース26
喫煙所 15
28
12 13
10 14
29
展示会場
23
18 25 24
22 27

講演中継
会
場

残響制御が切り拓く“音”の世界・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 10

因数分解だけではない量子計算の魅力 量子探索技術の可能性を探る・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 12■ 研究展示 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 15
ビッグデータの科学

1 異種データ間の隠れた関連性を探り出す 教師なしオブジェクトマッチング・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 16■
2 多種類のデータに横断的なパターンを抽出 複合非負値行列因子分解法 : NM2F・・・・・・・・・・・・・・・・・ 17■
3 大量なデータ間のつながりから隠れた知識を発見 高速グラフクラスタリングと分散クエリ最適化・ ・・・・・・・・ 18■
4 押し寄せる膨大な映像を瞬時に賢く分析する リアルタイム大規模分散データ分析基盤「Jubatus」・ ・・・・・・・・ 19■
5 ネットワークデータ分析による保守運用高度化 機械学習技術によるネットワーク内部潜在状態の推定・・・・・・・・・ 20■
6 絶滅危惧種の生育環境を 24 時間センシング 無線センサネットワークによるオンライン環境モニタリング・ ・・・・・ 21■
クローク

計算と言語の科学

7 ネットワークの安全性を厳密に評価します フォーマルメソッドを用いた暗号プロトコルの安全性検証・ ・・・・・・・ 22■
8 “ 観測の限界 ” が秘密をつくる 広帯域ランダム光の観測困難性を利用した秘密鍵配送・・・・・・・・・・・・・・・・ 23■
9 量子コンピュータ実現への布石 定数ステップ量子回路による論理和関数の計算可能性の解明・ ・・・・・・・・・・・ 24■
10■ プログラミングをすべての人へ ビジュアル言語ビスケットによるコンピュータ入門・・・・・・・・・・・・・・・・ 25
11 コンピュータと雑談、してみませんか？ 異なる特性の発話生成手法を融合した雑談対話システム・・・・・・・・・・ 26■
12 「私、行く、に京都」の方が訳しやすいんです！ 日本語の述語項構造（SVO）を利用した日英・日中翻訳・ ・・・・・ 27■
13 お好みの長さで筋のとおった要約を作ります 修辞構造木の最適刈り込みによる文書要約・・・・・・・・・・・・・ 28
■

受付

入口

ビッグデータの科学

計算と言語の科学

メディアの科学通行可能領域

講演会場

トイレ

コミュニケーションと人間の科学

メディアの科学

14 フレーム単位の精度で撮影素材をピタリ当てます メディア探索技術を用いた映像制作コラボレーションシステム・ ・・ 29■
15 カメラで撮ってその場で動画検索 映像中の特定物体を検索するインスタンスサーチ技術・ ・・・・・・・・・・・・・ 30■
16 「二」斑を見て全豹を卜す アフィン不変空間文脈表現に基づく画像照合・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 31■
17 コンテンツを見ずにコンテンツの内容を理解 ネット上のユーザ行動で読み解くメディアコンテンツの意味・ ・・・・・ 32■
18 光で音をつかまえる LED と高速カメラで挑む超多チャネル音響信号の観測・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 33■
19 どんな環境でも、聞きたい音を聞き分けるには 確率的モデル統合に基づく音声強調・ ・・・・・・・・・・・・・ 34■
20 音声認識の大敵「残響」を退治します 音声強調と音声認識の統合技術最先端・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 35■
21 どれくらい正しく聞き取れるか分かります 正解文が不要な音声認識率推定技術・ ・・・・・・・・・・・・・・・ 36■

コミュニケーションと人間の科学

22 動きに感じる会話の場 映像と機械運動の同時提示に基づく複数人会話の表現・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 37■
23 目と目が合っていると思う時 視線一致を知覚する心理的要因・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 38■
24 身体から心を読む 身体運動、自律神経応答、ホルモン分泌に表れる情動・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 39■
25 コツが掴（つか）める！ 身体運動の可視化・可聴化によるスポーツ上達支援システム・・・・・・・・・・・・・・・・ 40■
26■ 動きから素材を見抜く 映像中の動き成分に基づく液体の知覚・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 41
27 聞きとりの得意な人、不得意な人は何が違う？ 聴覚基礎特性の個人差の元を探る・ ・・・・・・・・・・・・・・ 42■
28 まざる触感の科学 皮膚感覚の情報統合メカニズム・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 43■
29 ぶるなび 3: 小さくてもパワフルな引っ張られ感 小型軽量の非対称振動装置による明瞭な牽引力錯覚の生成・ ・・・・ 44■-2-

講 演スケジュール
6月5日（木）

6月6日（ 金）

所長講演

研究講演

（13：00〜13：30）（11：00〜11：40）

基礎研究は「時代」
とともに在りアイデアの源泉とイノベーションの種
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 所長

身体に表れる心、心を導く身体前田

科学的マインドリーディングの可能性

英作

人間情報研究部

招待講演

柏野

牧夫

木下

慶介

谷

誠一郎

（13：00〜13：40）

音声をよりクリアに、音楽をより豊かに（13：40〜14：35）

残響制御が切り拓く“音”の世界「ポスト構造主義以後」の観点から情報社会を考察する
立命館大学大学院 先端総合学術研究科 准教授

千葉

メディア情報研究部

雅也（13：50〜14：30）

招待講演

因数分解だけではない量子計算の魅力（14：45〜15：40）

量子探索技術の可能性を探る「フカシギの数え方」から広がる世界
離散構造処理の現在と今後の展望

北海道大学 大学院 情報科学研究科 教授

協創情報研究部

湊

真一

-3-

所長講演

所長講演

基礎研究は「時代」
とともに在り〜アイデアの源泉とイノベーションの種〜■基礎研究は「時代」とともに在りBasic research - Defining our age and the future

しCo-Innovationによる市場創出（Phase3）への取り組みを強化しています。

果 実が 人々の口に入ってはじめて滋 養となるように、研The origin of ideas and the seeds of innovation

究成果も技術として使われてこそ価値を持ちます。CS研発

基 礎 研 究の営みは決して世 俗から離れた特 別なものでの基礎研究成果にも、実社会の中へ入っていく技術が生まはありません。時代に寄り添い、時代と共に在るべきものでれつつあり、その代表例を表1にまとめました。
これらを分析

す。ベル研を支えたジョン・ピアースが「優れた発想や計画してみると、種を播いてから1 0 年の時 間を要しているもの

はイノベーションには欠かせません。ただ何より時 機が 肝が 多いこと、実がなってから食 卓に出るまで（ P h a s e 2 ）の心です。」と言っていますが、市場導入の場はスピードが勝いイノベーションの種がたくさん潜んでいるに違いないの

時間も多様であることがわかります。技術が完成しても時代負になります [1] [2] 。基礎研究は、その取り組む課題の選択て23年、そしてNTT再編に伴う新体制下で基礎研究を始です。

のニーズに合わなければ使われることはありません。その時において時代とともに在ると同時に、時代のスピード感に合めて1 4 年が 経ちました。この間にC S 研の確たる骨 格が 形

■果実のなる樹木を育て、世代を重ねて、進化させるがいつ来るのか、それを予 想することも多くの場 合 困 難でわせた市場導入への貢献も求められています。私たちは、こ

NTT コミュニケーション科学基礎研究所

所長

前田

英作

Eisaku Maeda
コミュニケーション科学基礎研究所（CS研）が設立され成され、基礎研究から生まれた技術が少しずつ世の中で使基 礎 研 究の営みを図 1にまとめました。些 細な発 想の転す。その時まで技術プールを維持し守るとともに、時が来た

うした時代の要請を見据えた上で、新たな革新技術の創出

われるようになってきました。そして私たちは今 、次の一 歩

換や問 題の発 見が 新しい研 究の種になります。種を播き、ときにすぐに世に出せる体 制を整えておかなければなりまに向けた努力をなお一層進めてまいります。

を踏み出すための大きな転換期にあると考えています。

水をやるとしばらくして芽が出てくるものがあります。さらに、せん。さらに、N T T 研 究 所 全 体では、他 業 種 企 業とも連 携■情報技術の「見えない」イノベーション

肥料と陽の光を与えるといずれ論文や特許として花が咲き

技術革新そのものがイノベーションであった蒸気機関やます。やがて花は果 実となり、摘み取ることができるように

活 版 印 刷 機などの機 械 技 術と比 べると、情 報 技 術は少しなります。この種を播き樹 木（き）を育て果 実（み）を摘むま

特 殊な位 置にあります。ある製 品やサービスを指して、イノで（Phase1）が基礎研究の根幹をなす最も重要な過程でベーションが起きたと世の人は言うけれど、そして情報技術す。多 様な果 実を貯えると同時に、果 実から新たな種を採も使われているはずだけれど、情報技術の重要性が世の中

り、再び播くことによって技術のさらなる進化を促します。

の人に伝わっていないと、専 門 家は嘆きます。それが 、【情基礎研究の使命は、
リスクを怖れずに困難な問題に敢え

報技術の見えない】イノベーションです。一方、製品やサーて挑むことにありますから、問題がいつ解けるのかを予測す

ビスに直接、あるいはすぐには反映されないところで、情報ることが担当者でさえ難しいのです。最新の事例では、人間技術の各分野で何年かに一度とてもすごい技術革新が起の感覚特性を利用して牽引力錯覚を引き起こす装置、ぶる

きています。
ところが、情報技術のさらにその中の一分野のなび3の発明があります。牽引力効果を維持したままぶるな

専門家しかそのことに気がついていません。それが、情報技びを小型化することは難しいだろうとずっと思っていたもの

術の【 見えないイノベーション】です。ですから、オープンハ

が、ある日突然解けてしまって、10年前に開発したぶるなび

ウスでご紹 介する基 礎 研 究 成 果の中にも、まだ誰も知らな

１の1/20の大きさにすることができました（図2）。

？

種

！

芽

技術プール

プロト 特許 要素
タイプ 論文 技術蕾花製品・サービス実市場

ぶるなび１ (2004)(2004)
ぶるなび１

ぶるなび３ (2014)(2014)
ぶるなび３

56x27x175mm
mm//250250gg
56x27x175

18x18x37mm
mm//1919gg
18x18x37

図2：ぶるなびの進化研究開始

基礎研究の代表的成果

実サービス等への貢献

1993年

1995：画像の高速探索（アクティブ探索法）
1998：音・動画の高速探索
2004：雑音・歪みに強いロバストメディア探索
2013：高精度インスタンス探索

2004：携帯電話の音で音楽検索
2007：放送等における音楽著作権処理
2008：ネット投稿動画のコンテンツ特定
2010：スマホによるセカンドスクリーン

WFST型
音声認識

2000年

2004：超大語彙（200万語）認識デコーダ
2010：音響・言語一体学習モデル

2011：衆議院議会録システム

残響制御【REVTRINA】

2003年

2005：基本原理考案
2009：残響制御に基づくサラウンド技術

2009：プロ用残響制御ソフト
2012：民生用サラウンドスピーカ
2013：プロ用サラウンド機器

質問応答

2001年

統計翻訳

2003年

質感情報学

2001年

牽引力錯覚
【Buru‐Navi】

2003年

メディア探索【RMS】

2003：日本語質問応答システムSAIQA
2009：なぜに答えるNAZEQA
2009：半教師有り学習による係り受け解析
2010：主辞後置化による事前並べ替え翻訳
2007：質感判断の理由解明、Nature誌採録
2012：物体残効錯視の発見
2004：牽引デバイスぶるなびの実現（Buru‐Navi1）
2014：小型化の実現と効果の検証（Buru‐Navi3）

2012：しゃべってコンシェル
2011：ルールベースを超える性能実現
2013：JAPIO中国特許翻訳2010：新学術領域「質感情報学」発足

表１：CS研発の成果例 ―（研究開始から、問題解決、技術の完成、実サービスに至るまで）

Phase 1

Phase 2

図1：基礎研究の成果が世の中に出ていくまで-4-

Phase 3

【関連文献】[1] ジョン・ガートナー, “世界の技術を支配する ベル研究所の興亡”, 文藝春秋, 2013.
[2] フレッド・ボーゲルスタイン, “アップルvs.グーグル:どちらが世界を支配するのか”, 新潮社, 2013.
-5-

招待講演

招待講演

「ポスト構造主義以後」の観点から情報社会を考察する「フカシギの数え方」から広がる世界

Considering the information society in terms of“After post-structuralism”

Science and engineering of discrete structure
manipulation based on “Power of enumeration”～離散構造処理の現在と今後の展望～

立命館大学大学院 先端総合学術研究科 准教授

千葉

（ちば

北海道大学 大学院 情報科学研究科 教授

湊

雅也

（みなと

まさや）

（専門分野）

真一

しんいち）（専門分野）

哲学及び表象文化論

大規模離散構造データ処理（プロフィール）（プロフィール）

2001年 東京大学教養学部超域文化科学科（表象文化論分科）卒業

1988年 京都大学工学部情報工学科卒業

2012年 東京大学大学院総合文化研究科超域文化科学専攻（表象文化論コース）博士課程修了 博士（学術）1995年 京都大学大学院工学研究科情報工学専攻博士課程修了 博士（工学）2004年 東京大学大学院総合文化研究科超域文化科学専攻（表象文化論コース）修士課程修了
2005～2006年 パリ第10大学 文学・言語・哲学科 哲学専攻
2005～2007年 高等師範学校 外国人研究生

2007～2008年 独立行政法人日本学術振興会特別研究員DC2
2008～2009年 独立行政法人日本学術振興会特別研究員PD

2009～2010年 東京大学グローバルCOE「共生のための国際哲学教育研究センター」（ UTCP）特任研究員
2010～2012年 東京大学グローバルCOE「共生のための国際哲学教育研究センター」（ UTCP）共同研究員

1990年 京都大学大学院工学研究科情報工学専攻修士課程修了
1990～2003年 NTT研究所勤務

2004年 北海道大学大学院情報科学研究科助教授（2007年准教授）

2009年より 科学技術振興機構(JST) ERATO湊離散構造処理系プロジェクト研究総括（兼務）2010年 北海道大学大学院情報科学研究科教授、現在に至る。

この間、スタンフォード大学計算機科学科客員研究員、慶応義塾大学湘南藤沢キャンパス非常勤講師、早稲田大学先進グリッド技術研究所招聘研究員等を歴任。

2010～2012年 独立行政法人日本学術振興会特別研究員PD
2012年より 立命館大学大学院先端総合学術研究科准教授

この間、高崎経済大学経済学部非常勤講師、東京藝術大学大学院映像研究科非常勤講師、慶應義塾大学文学部非常勤講師、跡見学園女子大学文学部現代文化表現学科兼任講師等を歴任。

（主要研究テーマ）
大規模離散構造データの効率的な表現と処理アルゴリズムの研究に従事。1993年に考案したデータ構造「ZDD」
は、Knuthの名著「The Art of Computer Programming」(Vol.4, Fascicle 1, 2009年)において、日本人としては初めて独立した項目として詳しく掲載された。

（主要研究テーマ）（1）20 -21世紀フランス哲学（ジル・ドゥルーズなど）と精神分析学から発しての、
「変化」
「出来事」
「物」
「関係」と
いったテーマの考察（2）芸術とポピュラー文化の横断的研究（美術、文学、音楽、服飾など）（3）セクシュアリティの哲学

著書に『動きすぎてはいけない — ジル・ドゥルーズと生成変化の哲学』（河出書房新社、2013年、紀伊國屋じんぶん

2012年8月～2013年4月に日本科学未来館において「フカシギの数え方」出展。同展示で制作・監修したアニメ動画がYouTubeで150 万ビューを突破。
編・著 書として「B i n a r y D e c i s i o n D i a g r a m s a n d A p p l i c a t i o n s fo r V L S I CA D」（単 著、K l u w e r
Academic Publishers、1996年）、「英語で学ぶ計算理論」(共著、コロナ社、2009年)、「基礎から学ぶ情報理論」(共著、ムイスリ出版、2012年)等。

大賞、表象文化論学会賞受賞）、共著に『ラッセンとは何だったのか？ — 消費とアートを超えた「先」』（原田裕規編、
フィルムアート社、2013年）など。
-6-

-7-

研究講演

研究講演

身体に表れる心、心を導く身体〜科学的マインドリーディングの可能性〜

Mind changes body, body leads mind
Feasibility and potential of mind-reading technology

人間情報研究部

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 部長（上席特別研究員）。
JST CREST「潜在的インターパーソナル情報の解読と制御に基づくコミュニケーション
環境の構築」研究代表者。著書に『空耳の科学−だまされる耳、聞き分ける脳』（ヤマハ
ミュージックメディア、2012）他。

柏野牧夫

Makio Kashino

そして、
この潜在的な心は、身体と密接にリンクしていると無自覚的な動作や不随意的な自律神経系・内分泌系の反いうことも、次第に明らかになってきました。例えば、偶然を応といった身体の挙動から解読することを目指して研 究を装って温かいコーヒーカップを持たされた人は、その直後、進めています。生 体 情 報を心 理 状 態の指 標にしようという無関係の人に対して好意的な評価をすることが示されてい研 究は従 来から広く行われてきましたが、その適用範 囲やます [3] 。身体への単純な刺激が心に無自覚的なバイアスを

精 度は比較 的 限られたものでした。克 服すべき原 理 的 、技かけ、
しかもその効果は本来無関係な対象に（不合理にも）術的な問題がいくつもあります。

転移したのです。別の例を挙げれば、二人の顔を見比べて現時点では、従来注目されていなかった特徴や、解析がどちらが魅力的か選ぶ際、自覚的な意思決定に先立って、難しかったデータから、潜在的な心の一側面を解読できる

視線はこれから選ぶ方の顔に偏っていきます [4] 。無自覚的見通しが得られたところです。詳しくは展示24「身体から心な身体の動きが意思決定を先導していることがわかります。

を読む」をご覧ください。また、身体動作や生体信号の計測

さらに、人と人とのコミュニケーションにおいても、互いのをスポーツの訓 練に応 用した例を、展 示 2 5「コツが 掴（つか）める！」で紹介しています。

無自覚的な身体反応が相互作用し、一種の共鳴状態を生み出すことがあります。これが、言語や意図的な身振りなど研究はまだ端緒についたばかりであり、当面は、心と身体

人の心の状態を、外からの観測に基づいて推定する「マ自覚できないようなものばかりです。意識の水面下に隠れたとは別に、意思疎通や感情共有の土台となっている可能性の複雑なループのメカニズムを深く理解するための基礎研

インドリーディング」の技 術 。これが 実 現すれば 、I C Tの適「 潜 在 的な心 」を顕 在 化させる試みと言えるかもしれませがあります。心とは、身体を媒介とした相互作用から立ち現

究が 重 要です。また、このような研 究の推 進にあたっては、用範囲も質も飛躍的に変わります。言葉やクリックでは表しん（図1）。
こうなると、解読の正解を当人に直接尋ねるわけれるダイナミックな現象なのかもしれません。

プライバシーなど倫 理 的な問 題に対しても十 分な配 慮がきれない利用者の意図をスマートフォンが察知。新製品のにはいかないわけで、B C Iとはまた別の戦 略が 必 要になり

体感品質をアンケートなしにモニタ。ウェアラブルセンサ付ます。

必要なのは言うまでもありません。
■ブレイクスルーを求めてきユニフォームを着たスポーツ選手のプレー中の心理状態

そこで私たちは、「 身体に尋ねる」ことにしました。理由のこのような考え方のもと、私たちは、行 動を予 測できるよを実 況中継 。夢は広がります。マインドリーディングの実 現

ひとつは、脳計測のような大がかりな装置がなくとも、カメラ

うな潜在的な心―興味、好き嫌い、緊張、安心、等々―を、に向けた私たちのアプローチを紹介します。

や体表のセンサだけで計測できるので、日常場面での利用
可 能 性が大きく広がるということです。
しかしこれはむしろ■潜在的な心を読む

表面的な理由で、より本質的には、身体こそ、潜在的な心をAさんの心

マインドリーディング 技 術の一 部は、既に現 実のものと捉えるのに適切な「場」だからです。人が他者の心を読むとなっています。脳 活 動を計 測し、その人の見ているもののきのことを思い返してみましょう。口では「愛している」と言っ

種 類 や選びたい選 択 肢などを当てるB r a i n - C o m p u t e rていても、何となく雰囲気がおかしい、ということを、人は直意識

I n t e r f a c e （ B C I ） がそれです。この1 0 年 、B C I 研 究の感的に捉えたりします。身体に表れた何らかの情報から、行無意識

発 展 は目 覚 ましく、最 近 で は 、機 能 的 磁 気 共 鳴 画 像 法動（これも身体の挙動ですが）を予測しているわけです。

Bさんの心言語、意図的な動作

顕在的

潜在的

（ f M R I ）で計 測した脳 活 動のパターンから、夢に出てきた

無自覚的な動作、自律神経系や内分泌系の反応■心と身体のループ

ものの種類を6割程度当てることができたという論文もありこれを捉える！

近 代 文 明の人 間 観が 、人は他 者と峻 別された自己を持ます [1] 。
ただ、一口に「心を読む」と言っても、その意味するところ

ち、自覚的、合理的に意思決定するというものであったとすは様々です。BCIでは基本的に、見えたものが車か顔かといれば、現代の認知神経科学は、
この人間観に根本的な見直うように、当人の自覚した明 確なカテゴリーが 解 読の対 象

しを迫っています。
ノーベル経済学賞を受賞したカーネマンとなります。各カテゴリーと脳活動のパターンとの対応関係が指摘した通り、人の意思決定は往々にして非合理的ですをあらかじめコンピュータが学習し、今観測されたパターン[2]。
これは、意 思 決 定のかなりの部 分が、意 識 的な熟 考でがどのカテゴリーに属するかを判別するわけです。一方、冒はなく、比較的単純なやり方で自動的に高速で動作する潜頭の例などは、カテゴリーが曖昧で、そもそも当人も明確に在的な心に依存しているためです。
-8-

図1：潜在的な心と顕在的な心
図1: 潜在的な心と顕在的な心【関連文献】[1] T. Horikawa, M. Tamaki, Y. Miyawaki, Y. Kamitani, “Neural decoding of visual imagery during sleep,” Science, Vol. 340, No. 6132,
pp. 639-642, 2013.
[2] D. Kahneman, Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux, 2011.（邦訳：ダニエル・カーネマン, ファスト＆スロー あなたの意思はどのように決まるか? , 村井章子訳, 早川書房, 2012）[3] L. E. Williams, J. A. Bargh, “Experiencing physical warmth promotes interpersonal warmth,” Science, Vol. 322, No. 5901, pp. 606607, 2008.
[4] S. Shimojo, C. Simion, E. Shimojo, C. Scheier, “Gaze bias both reflects and influences preference,” Nature Neuroscience, Vol. 6,
No. 12, pp. 1317-1322, 2003.
-9-

研究講演

研究講演

音声をよりクリアに、音楽をより豊かに〜残響制御が切り拓く“音”の世界〜

Enhancing speech quality and music experience
Opening up new vistas for audio experience with reverberation
control technology

よりクリアな音声通信を可能とする次世代電話会議端末へきます。現在までに、残響制御技術は、有名海外アーティストも導入されようとしています。

の過去のライブ録音をサラウンド音楽に変換し、映画館など

また、我々の残響除去技術は自動音声認識性能の向上

で配信する再現ライブなどで使われ、好評を博しています。
まにも寄与しています。本年度開催された残響下音声認識にた、
このサラウンド化機能を搭載したホームオーディオ製品

関する世界的コンペでは、約30の研究機関が参加する中、も他社から発売されています。

我々は残響除去技術を音声認識の前処理として用いること■残響除去・制御技術が切り拓く音の未来：今後の展望

で、多くのタスクで最高性能を達成しました[2] 。
プロフィールメディア情報研究部（音楽をより豊かにする技術として）

残響制御技術の精度がさらに向上すれば、様々な可能性

残響制御技術はステレオ音源から立体的な情報である残が広がります。例えば、電話や自動音声認識等の音テクノロ

響を取り出し、過去の名演を元音源に忠実なサラウンド音楽

ジは、現在のようにマイクの位置を気にしながら使用する必として甦らせることにも使用されています[3] 。図2のように、
コ

要はなくなり、好きな時に好きな場所で自由に使用すること

ンサートホールの観客席で音楽を聴いている場合、我々の耳が可能になるでしょう。
また、手元にある音楽ソースをサラウ

残響制御は近年まで実現されず、困難な未解決問題としてに到来する音は、二つに大別されます。一つは、音源から我々ンド化再生すれば、家に居ながらにして、その音楽を収録し残響とは、ある音源から出た音が室内の壁や天井などに残されてきました。我々の初期の検討も困難を極めましたが、の耳に直接届く音成分（以降、直接音）と、四方八方あらゆるたライブ会場や音楽ホールで音楽を聴くのと全く同じ音環境

跳ね返って生じる反射音成分の総称です。残響は人やモノ

近年、線形予測という数学的手法を発展させることで、世界角度から我々の耳に到来する残響です。CDなどには、一般を体験することもできるようになるでしょう。
これらの応用をが室内で音を発した時には必ず生じており、知らず知らずので初めて、実環境で高精度に動作する残響制御を実現しま

的に、
この観客席の位置で録音されたような音楽が記録され含む様々な場面で、残響除去・制御技術は音テクノロジの根

うちに様々な音の効果をもたらしています。

した[1] 。

ています。
このようなCDを従来のステレオスピーカを用いて幹を支える技術となり、これから先の音の未来を切り拓く一再生すると、直接音と残響が両方とも前方から再生されてし助となっていくことでしょう。

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
日本音響学会技術開発賞、
日本オーディオ協会大賞、各受賞。

■残響の功罪

研究主任。

木下

慶介

Keisuke Kinoshita

例えば、少しでも残響のある部屋でICレコーダ等を用いてまい、元の音響環境とは異なる音環境が作り出されてしまい■様々な応用分野への波及

音声を収録すると、目的音に反射音が重なり、収録音声は響いた聞き取りにくいものになってしまいます。
また、
このように

現在までに、提案の残響除去・制御技術は様々な分野へます。
しかし、我々の技術を用いて音楽信号を直接音成分と響いた音声は、最先端の自動音声認識技術を使っても正し

以下のように波及し、効果が示されています。

残響成分に分離し、図3のようなサラウンド環境にて、前方ス

く認識しにくいものです。
このように、
コミュニケーションの手（音声をクリアにする技術として）ピーカから直接音成分、後方スピーカから残響成分を再生段としての「音声」にとっては、残響はしばしば邪魔なものに映画、ＴＶ番組制作のためのポストプロダクション 業界
※

なります。

※放送やパッケージメディアなどの映像作品、映画の製作における撮影後の作業の総称。

すれば、元の録音環境に近い音環境を再構成することがで

図3: 残響制御を用いたサラウンド化再生

では、作品制作のために様々な場所で音声を収録します。そ一方、「 音楽」の鑑賞や演奏にとっては、残響は非常に重の際に、収録音声には作品に不要な残響が含まれてしまうこ

要な要素です。例えば、音楽ホールのステージ上でオーケスとがあります。
このような状況に対処するため、残響除去・制トラが演奏をすれば、奏でられた音はその音楽ホール特有

御技術は長らく登場を待ち望まれていた技術でした。現在、の豊かな響きである残響を伴い、厚みのある音として聴衆の我々の技術はポストプロダクション業界向けのプロ用残響

耳に届きます。残響は歌声や楽音を豊かに響かせ、時にはそ除去ソフトウェアとして、世界の多くの制作スタジオなどに導れらの芸術性を高めることにさえ寄与します。
このように、残入され、日々作品制作の役に立っています。
また、我々の技術

響がもたらす音の効果には功罪の両側面があります。

（正確には、メディアインテリジェンス研究所において、我々

図2: ホールの客席に届く音

L

直接音

残響により響いた音声をクリアで聞き取りやすい音声に戻

直接音

直接音

るかのように豊かなものにするには、収録音に含まれている

残響制御

残響を制御する技術（以降、残響制御技術。図1参照）が必

残響
残響

要です。
残響制御技術には、雑音除去技術とならび、長い研究の録音音声・音楽

歴史があり、世界的に見ると1980年代から盛んに研究が行
われてきました。
しかし、雑音除去とは違い、実環境における残響を分離し、制御

図1：残響制御の効果- 10 -

残響

残響

図2：ホールの観客席に届く音

図1: 残響制御の効果

したり、一旦収録された音楽をコンサートホールで聴いてい

R

残響制御

の技術を基に開発されたリアルタイム残響除去処理技術）は■革新的音響信号処理技術「残響除去・制御技術」の実現

直接音

CD等

図3：残響制御を用いたサラウンド化再生【関連文献】[1] K. Kinoshita, M. Delcroix, T. Nakatani and M. Miyoshi, "Suppression of late reverberation effect on speech signal using long-term
multiple-step linear prediction," IEEE Trans. Audio, Speech and Lang. Proc., Vol. 17, No. 4, pp.534-545, 2009.
[2] M. Delcroix, T. Yoshioka, A. Ogawa, Y. Kubo, M. Fujimoto, N. Ito, K. Kinoshita, M. Espi, T. Hori, T. Nakatani, A. Nakamura,"Linear prediction-based dereverberation with advanced speech enhancement and recognition technologies for the reverb
challenge," REVERB challenge, 2014.
[3] K. Kinoshita, T. Nakatani and M. Miyoshi, "Blind upmix of stereo music signal using multi-step linear prediction based
reverberation extraction," in Proc. of The 34th International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP) ,pp.49-52, 2009.
- 11 -

研究講演

研究講演

因数分解だけではない量子計算の魅力■量子探索アルゴリズムとその発展
本講演では、1996年にLov K. Grover [2] が発見し量子情報科学の研究は、抽象レベルから、量子回路など

Quantum computing beyond integer factorization

た、量子探索アルゴリズム（以下、量子探索）に端を発するの実装レベル（関連展示番号09）にいたるまで、この20年

Exploring the potential of quantum search

研 究 領 域を中心に、我々の研 究 成 果を交えてご紹 介しま間、世界中で非常に精力的に行われてきました。それでもなす。このアルゴリズムが 解く探 索 問 題とは、1からの N の番

お、未解明な問題が数多くあります。量子コンピュータを用

号がついているN 個のデータの中から所望のデータを探しいて高 速に解ける問 題をうまく分 類し、その限 界を明 確に出す問題です（図1）。Turingのモデルに基づくコンピューするため、我々は、さらに研究を推進していきます。

〜量子探索技術の可能性を探る〜

プロフィール

協創情報研究部

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（特別研究員）。
電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ 論文賞受賞。

谷誠一郎

Seiichiro Tani

■今後の展開タであれ ば 、最 悪 N 回 程 度 のデータアクセスが 必 要です
が 、量 子コンピュータがあれば回程 度のデータアクセ

スで済ますことができます。
これは、素因数分解の場合のよ
うに指数倍のスピードアップではありませんが、それでもNが巨大であれば、著しいスピードアップにつながります（図■現在のコンピュータと量子コンピュータ■素因数分解量子アルゴリズムのインパクト2）。探索問題の最大の特徴は、問題設定の単純さと、それ

英国の数学者Alan M. Turingにより計算機モデルが量 子アルゴリズムの代 表 例 が 、素 因 数 分 解を、現 在 のゆえの応用範囲の広さにあります。実際、探索問題は、様々考案されて以来、コンピュータは著しい発展を遂げました。

コンピュータよりも指 数 倍 高 速に行う量 子アルゴリズムでな問題の部分問題として現われます。この部分問題を発見

しかし、現 在のコンピュータも、原 理 的にはT u r i n gのモデす。これは、1994年にPeter W. Shor [ 1 ] によって発見し、量 子 探 索を適 用することにより、元の問 題を極めて高ルと同じです。これからも、この計 算 機モデルに基づいたコ

されました。素 因 数 分 解は、長 年の研 究にもかかわらず、

速に（ 効 率良く）解くことができます。 例えば 、通 信ネット

ンピュータは、進 歩を遂げていくでしょう。一 方で、世の中

Turingのモデル上で高速に解く方法がいまだ見つかってワークの形状を最適化する際に重要な、グラフの性質検査

で解くことが要請される問題の中には、そのような進歩を遂いない難しい問題です。実際、インターネット等で使用されを高 速 化できる事 例や、あるいは、量 子 通 信を用いた分 散

げてもなお、原 理 的に、大 幅な高 速 化が期 待できないものている暗号は、素因数分解の困難性を安全性の根拠として

計 算では、極めて少ない通 信 量で計 算できる事 例が 知らがあります。

います。このため、S h o rの発 見は、「 量 子コンピュータが完れています。これらの量子アルゴリズムの特筆すべき点は、

量 子コンピュータは、量 子力学 的な性 質を利用した、将成したら、現在使用されている暗号が役に立たなくなる」とTuringのモデルでは理論的に到達し得ない高速化・低通来のコンピュータです。Turingのモデルとは原理的に異ないう意味でも非常に大きなインパクトがありました。この発信量を達成しているところにあります。

るため、現在のコンピュータの延長線上では解くことが難し見を機に、世界中で量子コンピュータの研究が盛んになっい問 題でも、高 速に解くことが 期 待され 、世 界中で研 究がたといっても過言ではありません。
これまで、Shorの素因数

進められています。量子コンピュータを動かすためには、現分解アルゴリズムが、量子アルゴリズムの代表選手としてし在のコンピュータと同様に、ハードウェアを動かす手順（＝ばしば取り上げられてきたのも当然と言えます。

アルゴリズム）が必要です。そして、アルゴリズムの善し悪し

しかし、よく考えてみると、便 利 に使 われている暗 号 がが計算速度を大きく左右するというのも、現在のコンピュー

破られてしまうことは、
うれしくないことです。専 門 的には、

タと同じです。
このため、量子コンピュータのハードウェアがS h o rの量 子アルゴリズムの拡 張もよく研 究されており、素完成したとしても、それを用いて難しい問題を高速に解くた

因数分解を含むもっと広範な問題群も高速に解けることがめには、優れた量子アルゴリズムが欠かせないのです。従来知られています。
しかし、現時点では、身近な問題との関連のアルゴリズムは量子コンピュータ上では使えないため、優は薄く、そのメリットを理解するのは難しいかもしれません。

れた量子アルゴリズムを発見するための研究を行う必要があります。

- 12 -

1

2

N‐1

3

N

図1：探索問題のイメージ

計算時間

現在のコンピュータ
による探索

1テラ
= 1012

1メガ
= 106

量子探索

1テラ
= 1012

データ数

図2：探索問題を解くため要する計算時間（理論値）の比較【関連文献】[1] P. W. Shor, “Algorithms for quantum computation: Discrete logarithms and factoring,” in Proc. 35th Annual IEEE Symposium on
Foundations of Computer Science, pp. 124-134, 1994.
[2] L. K. Grover, “A fast quantum mechanical algorithm for database search,” in Proc. 28th Annual ACM Symposium on Theory ofComputing, pp. 212-219, 1996.
- 13 -

研究展示

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、「時代の要請に応え、新たな時代を創る」

ことを目指し、情報科学と人間科学の両面から基礎研究を行っています。

本年のオープンハウスでは、「 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3分野に関する23展示と、当研究所を中心としてNTT研究所全体で取り組んでいる「ビッグデータの科学」
に関する6展示をご紹介いたします。

ビッグデータの科学

計算と言語の科学〜大規模データを駆使し、役立てる〜〜情報処理をより賢く、安全に〜

膨大なデータに潜む特徴を知り、価値ある

世界中の人と自由に話し、コンピュータと知見を取り出したい、将来を予測し、起こりも雑談し、安全に通信したい、未解決の難ニーズに、ビッグデータの高度な解析で応に応え、計算機の限界に挑戦し乗り越える

得るリスクに備えたい。このような実践的問を解決したい。このような普遍的ニーズえる研究です。

研究です。

110101110
100010101
011101110
101010001
010
010
情1 1 1報
001110001
000101010
101011111
1011101

コミュニケーションと人間の科学

メディアの科学〜ヒトを知り、人に優しい ICT 社会へ〜

〜情報を意のままに扱う〜

人に優しい社会を創り心豊かなライフスタ

大量の画像映像から目的物を見つけたい、

イルをデザインしたい。そのために人 間と音声を明瞭に聞き分け、認識したい、高臨

情報のかかわりを深く理解し、人間の情報

場 感を再 現したい。このようにメディア情

究です。

す。

処理メカニズムの科学的解明を目指す研報の性質を利用し、意のままに扱う研究で- 15 -

Unsupervised object matchingNon-negative multiple matrix factorization: NM2F

～教師なしオブジェクトマッチング～

02

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

異なる種類のデータ集合の間で関連するオブジェクトを自動的に見つける研究です。例えば、意味が同じ英語と日本語の単語の対応付け（辞書自動作成）、
画像と文の対応付け（説明文作成）、複数のデータベースのIDの対応付け（名寄せ）に利用できます。

これまでは人手で対応付けたデータや異種データ間の類似尺度が必要でした。提案法は潜在空間に全データを埋め込むことによって、対応データや類似尺
度なしで関連性を発見できます。
また多対多対応がある場合や、2つ以上のデータ集合が与えられた場合でも適用できます。

現在、大量のデータ集合が多様な用途で収集・管理されています。そのため異なるデータ集合の間の関係を解析することが困難でした。本技術により複数のデータ集合の統一的解析が可能となり、これまで知りえなかった因果関係や知識の発見につながります。

人間が処理し切れない多種類のデータをコンピュータで解析し、データの中に隠れた構造を見つけ出す技術が注目を集めています。本展示では多種類のデータを同時に解析する機械学習の新手法「複合非負値行列因子分解
法: NM2F」とその解析事例を紹介します。

今回提案するNM2Fは複数のデー
タを同時に説明できる整合性のとれたパターンを抽出することが出来ます。NM2Fは数値的な解
析性能が優れているだけでなく、人間が理解しやすい横断的なパターンを抽出するため、データを多角的に分析できます。

現在、自然気象や人間行動など
様々な種類のデータが世界中のあらゆる箇所で観測されています。目的に合わせて膨大な種類のデータから重要なデータを選
び出し、社会に役立つパターンを自動で抽出するシステムの発展が期待できます。

01

異種データ間の隠れた関連性を探り出す

個々の行列を結合させ、
大きな行列を作る✓ 特徴数・データ数・統計的性質が異なるデータにも適用可能
データ集合A

データ集合B【応用例】日本語と英語の商品レビュー記事集合を用い
英語レビュー記事
ライブ ファン
曲
収録
アルバム

含まれる単語カメラ デザイン
本 曲 文学
ライブ アルバム
物語 収録 作品
時計 使用 ファン機能
撮影

bag watchmusic
caseuseread
camera
sound
story
track
characterauthoralbum
look book song

単語・絵本・年齢・品詞のそれぞれを考慮したパターンが抽出される

応用例：絵本データの潜在構造解析
・絵本から抽出された潜在構造を可視化した。対象年齢と品詞が加わることでパターンの可読性が高まった。

辞書や対訳文なしで関連する単語を対応付け
日本語レビュー記事

全行列を
同時に分解

watch
use
bag
look
case
camera

本 文学
作品 物語

story
read
book character
author

使用
デザイン
時計 撮影
カメラ 機能sound album
music tracksong

 パターン（黄）の解釈：
感動詞（さあ、ほら等）をよ
く使う絵本には１歳児向けの絵本が多いことが読み取れる。

 パターン（赤）の解釈：比較的難しい固有名詞が頻出している。これらの単語は複数種類の品詞として使われている。
特に３歳児を対象とする
絵本が多い

関連文献

関連文献
[1] T. Iwata, T. Hirao, N. Ueda, “Unsupervised cluster matching via probabilistic latent variable models,” in Proc. The Twenty-Seventh AAAI
Conference on Artificial Intelligence (AAAI-13), 2013.

[1] 竹内孝, 石黒勝彦, 小林哲生, 藤田早苗, 平博順, “複合非負値行列因子分解(NM2F)による絵本データセットからの多角的パターン抽出,” 人
工知能学会全国大会, 2014.
[2] K. Takeuchi, K. Ishiguro, A. Kimura, H. Sawada, “Non-negative multiple matrix factorization,” in Proc. IJCAI, 2013.
[3] K. Takeuchi, R. Tomioka, K. Ishiguro, A. Kimura, H. Sawada, “Non-negative multiple tensor factorization,” in Proc. ICDM, 2013.

連 絡 先

連 絡 先

岩田 具治 (Tomoharu Iwata)
協創情報研究部 創発知能環境研究グループ
E-mail： iwata.tomoharu{at}lab.ntt.co.jp- 16 -

竹内 孝 (Koh Takeuchi)
協創情報研究部 創発知能環境研究グループ
E-mail： koh.takeuchi{at}lab.ntt.co.jp- 17 -

ビッグデータの科学

ビッグデータの科学 複合非負値行列因子分解法 (NM2F: Non-negative Multiple Matrix Factorization )⇒ 複数種類のデータ行列を1つの複合行列として扱い因子行列に分解する✓ 教師データが不要✓ 多対多の関連性を自動的に推定～複合非負値行列因子分解法: NM2F～

多種類のデータを同時に解析することですべてのデータと整合性の高いパターンの抽出が出来ます

潜在空間

一見対応関係のない複数のデータ集合
を、性質を保存したまま共通の空間（潜在空間）に埋め込むことによって、要素間の対応を付けることができます。

多種類のデータに横断的なパターンを抽出Efficient graph clustering and distributed query optimization

Jubatus, a scalable big data real-time analysis framework

03 大量なデータ間のつながりから隠れた知識を発見

04

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

本研究は、SNSやWebなどのつながりを表す大規模なグラフデー
タを従来技術よりも高速に分析する技術です。グラフデータ分
析することにより、大規模なデータから仲良し友人グループ
や影響力のある人物などのデータに隠れた知識を発見します。

グラフデータの統計的な性質を用いることで、高速なグラフ
データ分析手法を確立しました。
このアルゴリズムを用いること
で、データ数が数百万～数千万件規模のグラフデータを従来手法よりも70%～90%短い時間で分析することができます。

TwitterやSNSなどの大規模なソーシャルメディアやログデータなどを瞬時に分析し、情報推薦
や情報予測、情報理解に活用できるような未来を目指しています。本技術は、従来考えられな
かった規模のデータの分析に貢献できる可能性があります。

オンライン機械学習を複数のマシン上に分散させ、性能もスケールアウトできる世界初の技術です。
(1)監視カメラ映像などの複雑で大きなデータを、(2)事例からルールを学びとりながら、(3)蓄積せずにその場ですぐに素早く分析する仕組みがJubatusです。

多値分類・異常検知・線形回帰・
統計分析・推薦・グラフマイニン
グ・クラスタリングといった多種のアルゴリズムを使って、リアル
タイムに流れてくる大量のデータをメモリ上で瞬時に分析することができます。データ量の増加に対しても安価なサーバを追加するだけで性能と安定性を確保できます。

Machine learning for everyone
増え続けるビックデータを、あな
たはどのように処理しますか？
Jubatusは誰でも気軽に機械学習を使ってデータの分析ができる世界を目指しています。今後もより使いやすいフレームワークの開発を進めていきます。

～高速グラフクラスタリングと分散クエリ最適化～

人間関係などの大規模なグラフデータの中から影響力（ページランク値）の高いデータを従来手法より高速(Wikipedia データで1桁高速)に発見します．

 以下の式展開に基づきページランクの上限値と下限値を再帰的に算出しますs  cWs  (1  c ) e (1  c ) e  cWe  c 2W 2 e   ページランクの小さなノードを枝刈りしグラフを徐々にコンパクトにします～リアルタイム大規模分散データ分析基盤「Jubatus」～

カメラ映像から人物を特定し、その人の服装や動作に関するタグ付けを瞬時に行います。また、間違ったタグ付けに対して、正しい情報をオンラインで学習させることにより、学習モデルのリアルタイムな更新が可能です。

すばやい応答

事前に学習したモデルを使って効率的にタグ付け

s ：ページランクベクトル c ：ランダムウォークの確率e ：全ての値が1/nのベクトル
W ：グラフの隣接行列 クラスタリング高速化技術(関連文献[2])

ネクタイあり
黒い服
非読書中




人間関係や購買履歴などの大規模なグラフデータの中に隠れたコミュニティや
ハブ、ノイズとなるデータを従来手法より70%以上高速に発見します。

 最短距離が2ホップ離れたノードのみを計算し、粗いコミュニティを算出します 複数のコミュニティに所属するノードを見つけ正確なコミュニティを修正します
ハブ

計算対象ノード

粗いコミュニティ

ノイズ

正確なコミュニティ

ネクタイなし青い服
読書中

安定した性能容量や性能が足りなくなっ
たらPCを追加するだけでOK

ネクタイなし
青い服
読書中
学習モデル

間違った場合は正しい
情報を再学習オンライン学習

JubatusはPreferred Infrastructure社との共同開発です。 http://jubat.us
NTTソフトウェア株式会社にてJubatus商用サポートサービスを提供しています。
関連文献

関連文献
[1] Y. Fujiwara, M. Nakatsuji, H. Shiokawa, T. Mishima, M. Onizuka, “Fast and exact top-k algorithm for PageRank,” in Proc. the 27th AAAI
Conference on Artificial Intelligence (AAAI2013), 2013.
[2] 塩川浩昭, 藤原靖宏, 鬼塚真, “構造的類似度に基づくグラフクラスタリングの高速化,” 第6回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM Forum 2014), D6-2, 2014.

[1] 岡野原大輔, 海野裕也, 熊崎宏樹, 小田哲, “大規模リアルタイム解析エンジンJubatusの創り方,” 情報処理学会デジタルプラクティス, 4(1),20-28, 2013.
[2] S. Oda, S. Nakayama, K. Uenishi, S. Kinoshita, “Jubatus: distributed processing technique enabling realtime processing of big data,”
IEICE Tech. Rep., Vol. 111, No. 409, IN2011-126, pp. 35-40, 2012.
[3] H. Makino, “Jubatus: scalable distributed processing framework for realtime analysis of big data,” XLDB, 2012.

連 絡 先

連 絡 先

鬼塚 真 (Makoto Onizuka) NTTソフトウェアイノベーションセンタ 分散処理基盤技術プロジェクト
E-mail： onizuka.makoto{at}lab.ntt.co.jp

堀川 桂太郎 (Keitaro Horikawa) NTTソフトウェアイノベーションセンタ 分散処理基盤技術プロジェクト
E-mail： horikawa.keitaro{at}lab.ntt.co.jp- 18 -- 19 -

ビッグデータの科学

ビッグデータの科学 ページランク高速化技術(関連文献[1])押し寄せる膨大な映像を瞬時に賢く分析する

Inferring latent network status through machine learning05

ネットワーク分析による保守運用高度化～機械学習技術によるネットワーク内部潜在状態の推定～

Online environment monitoring with a wireless sensor network

06

絶滅危惧種の生育環境を24時間センシング～無線センサネットワークによるオンライン環境モニタリング～

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

突発的なトラヒック変動による
輻輳や、ネットワーク（NW）の大規模故障などの異常を未然に防ぐプロアクティブ（予見的）ネットワークオペレーションの実現に向け、NW状態推定・予測に基づく故障診断技術、予測
ベーストラヒックエンジニアリ
ング技術を開発しました。

大規模・非構造なNW機器ログから潜在的なログ発生構造を抽出する
ログテンソル分解手法（LTF）を考案しました。また予測困難性に応じてトラヒックを分類し、トラ
ヒック制御のポリシーを変更する
トラヒックエンジニアリング技術
を考案しました。

ログデータに加え、トラヒック、品質等の各種計測データを統合
した故障予兆検知技術の確立し、突発的な変動の発生を予め織り込んだ、ロバストなネットワー
ク基盤を構築し、プロアクティ
ブオペレーションの具現化を支
ブオペレ ションの具現化を支援、推進していきます。

無線センサネットワークを用いて、さまざまな環境をモニタリングする研究を行っています。
近畿大学農学部と連携し絶滅危
惧種の生息池にセンサを設置し、24時間センシングすることで、溶存酸素量や水温の累積値や日較差の検証といった詳細なデータ解析が可能になりました。

環境データの時間的・空間的相関性を活用した圧縮手法、セン
サノードの振る舞いを動的に変更できる仮想マシンなどの技術について研究開発を行ってきました。これらの要素技術を組み合わせることで多様なフィール
ド環境で効率的かつ臨機応変にセンシングを行えます。

本技術を用いることで長期間にわたって詳細な環境データを計
測・蓄積・分析することが可能になります。これにより、今までは計測できなかった生態に関する環境要因を解明し、さまざまな環境での生物多様性保護や、効率的な育成方法の実現に貢献します。

絶滅危惧種生息池モニタリング

メモリエラー

目的：生育環境解明
生物多様性維持

リンクダウン

インターフェイス連続アップダウン

センサ
ノード

トラヒック
情報

Hosts



X

H

I

L

V

H

K

トラヒックから安定成分と非安定成分を抽出

Z

J

K

W

溶存酸素量
センサノード設置例

提案方式平均リンク負荷気温

 日射量を数値化し、日除けによる 従来不可能と考えていた時期でも（従来は週に一度程度人手で計測）

通常の日曜

提案方式
最大リンク負荷
安定成分は最適経路、
非安定成分は負荷分散と制御ポリシーを使い分けることで、最大リンク使用率と平均リンク使用率の双方を低減

35℃

湿度データによる生活パターン分類※1 本検討の一部は総務省SCOPE「フローマイニングに基づくトラヒック変動に適応する予測型トラヒックエンジニアリング」の支援による。

12/1

0:0012/2

20℃
0:00

12:00

0:00

異常を検知した日曜

0:00

35℃

トラヒック変動予測に基づくプロアクティブな制御と予測誤差にロバストな制御

機器ログからのネットワークイベント(故障)抽出技術

栽培可能であることを示唆
 環境の状況を記録・可視化することによる農家のモチベーションアップ

環境データの分析例（オフィス内での温度・湿度計測）（例：夏のエアコンの消し忘れ）

有意なネットワークイベントを抽出

日射量の差を検証

 新たに溶存酸素センサを無線化して連続センシング可能に

温度データによる異常検知

非安定トラヒックL

ビニールハウス内に設置されたセンサノード

トルコキキョウ

湿度せを現場で更新し、確実なセンシングシステムを構築

安定トラヒックX     vl  zlk   wk
 l 1k 1 

K

⽔温

センサ

 溶存酸素量や水温の累積値や日較差が検証可能に
 仮想マシンを利用して、センシング間隔やセンサの組み合わ

ネットワークイベント
からなるコアテンソル

ログテンソルセンサ

正規化した湿度I

攻撃トラヒック

技術②：予測型トラヒックエンジニアリング※1

Network events

L

映像配信の
視聴集中

時刻

照度

センサ

センサ
ノード

20℃
0:00

12:00

0:00

土曜パターン

12:00

日曜・祝日パターン

12:00

0:00

12/3

0:00

0:00

平日パターン

12:00

12/5

0:00

平日パターン

0:00

休み明けパターン

12:00

12/4

0:00

0:00

正規化した湿度

Time-windowsJ
Templates

センサデータ
センサ

センサ
ノード

技術①：ログテンソル分解法（LTF）

コイ科の小型淡水魚
絶滅危惧IA類

生息環境
データベース

12:00
正規化した湿度

NW機器
ログ情報

センサ
ノード

正規化した湿度

Template

移動トラヒックの集中正規化した湿度

スマホOS
アップデート%TRACKING-5-STATE: 1 interface Fa0/0 line-protocol Up->Down%LINK-3-UPDOWN: Interface FastEthernet 0/9, changed state to down
%SYS-5-CONFIG I: Configured from console by vty2 (10.11.11.11)
msg [100]: STP: VLAN 1 Port 38 STP State -> DISABLED (PortDown)
msg [101]: System: Interface ethernet 38, state down
msg [200] : STP: VLAN 100 Port 22 STP State -> DISABLED (PortDown)
msg [201] : System: Interface ethernet 22, state down
%SYS-5-CONFIG I: Configured from console by vty2 (10.11.11.11)
System: Interface ethernet 1, state down
System: Interface ethernet 1, state up
System: Interface ethernet 2, state down
init: alarm-control (PID 111) terminate signal sent
init: bslockd (PID 124 ) terminate signal sent
init: ce-l2tp-service (PID 123 ) terminate signal sent
init: chassis-control (PID 1111 ) terminate signal sent
init: class-of-service (PID 11112) terminate signal sent
init: craft-control (PID 111) terminate signal sent
init: database-replication (PID 2718932 ) terminate signal sent
init: diameter-service (PID 2993 ) terminate signal sent
init: disk-monitoring (PID 7082 ) terminate signal sent
%SYS-5-CONFIG I: Configured from console by vty2 (10.11.11.11)
msg [200] : STP: VLAN 100 Port 22 STP State -> DISABLED (PortDown)g [201][] : System:ymsg
Interface ethernet 22,, state down
System: Interface ethernet 1, state down

Templategroups

目的：温度、湿度分布の記録
栽培に適した環境の解明輻輳ハードウェア故障
Time

ニッポンバラタナゴ
無線センササーバ

ルータ再起動2012-1-1-T00:00:00
2012-1-1-T00:00:00
2012-1-1-T00:00:00
2012-1-1-T01:11:00
2012-1-1-T01:11:00
2012-1-1-T03:00:00
2012-1-1-T03:00:00
2012-1-1-T00:00:00
2012-1-1-T10:30:00
2012-1-1-T10:30:00
2012-1-1-T10:30:00
2012-1-1-T12:00:00
2012-1-1-T12:00:00
2012-1-1-T12:00:00
2012-1-1-T12:00:00
2012-1-1-T12:00:00
2012-1-1-T12:00:00
2012-1-1-T12:00:00
2012-1-1-T12:00:00
2012-1-1-T12:00:00
2012-1-1-T00:00:00
2012-1-1-T15:45:10
2012-1-1-T15:45:10
2012-1-1-T16:12:40

花卉栽培モニタリング＊NTT西日本「NTT西日本みどりいっぱいプロジェクト」の一環正規化した湿度

ネットワーク
イベント

0:00

12/31

0:00

日曜・祝日パターン

12:00

0:00

関連文献

関連文献
[1] T. Kimura, K. Ishibashi, T. Mori, H. Sawada, T. Toyono, K. Nishimatsu, A. Watanabe, A. Shimoda, K. Shiomoto, “Spatio-temporalfactorization of log data for understanding network events,” in Proc. IEEE INFOCOM 2014, April 2014.
[2] 高橋洋介, 石橋圭介, 上山憲昭, 塩本公平, 大歳達也, 大下裕一, 村田正幸, “フローベースネットワーク制御のためのマクロフロー構成手法,” 電子情報通信学会インターネットアーキテクチャ研究会, 2014年2月．

[1] 須山敬之, 納谷太, 柳沢豊, “センサネットワークによるビニールハウス環境センシング,” 情報処理学会マルチメディア, 分散, 協調とモバ
イルシンポジウム, pp. 938-944, 2013.
[2] Y. Kishino, Y. Sakurai, Y. Yanagisawa, T. Suyama, F. Naya, “SVD-based hierarchical data gathering for environmental monitoring,”
Adjunct Publication of the 2013 ACM Conference on Ubiquitous Computing (UbiComp 2013), pp. 9-12, 2013.

連 絡 先

連 絡 先

石橋 圭介 (Keisuke Ishibashi)
ネットワーク基盤技術研究所通信トラヒック品質プロジェクト
E-mail：ishibashi.keisuke{at}lab.ntt.co.jp- 20 -

岸野 泰恵 (Yasue Kishino)
協創情報研究部 知能創発環境研究グループ
E-mail： kishino.yasue{at}lab.ntt.co.jp- 21 -

ビッグデータの科学

ビッグデータの科学

どんな研究Verification of cryptographic protocols using formal methods

07

ネットワークの安全性を厳密に評価します～フォーマルメソッドを用いた暗号プロトコルの安全性検証～

Secret key distribution using broadband random light08“観測の限界”が秘密をつくる～広帯域ランダム光の観測困難性を利用した秘密鍵配送～

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

秘匿性やなりすまし防止などのセキュリティが重要となる通信
では、暗号技術を組みあわせた
暗号プロトコルと呼ばれる仕組
みを用いますが、その欠陥により思わぬ攻撃が可能になることがあります。本研究はこれを防ぐため、暗号プロトコルの安全性を厳密に評価（検証）します。

プロトコルの仕様から、実際にプロトコルを実行することなく膨大な攻撃の可能性を網羅的に調べ、安全性を評価します。膨大な数の攻撃から成功確率が無視できるほど小さいものをあらかじめ除外し、残りの攻撃のみを調べることで高速化を可能にしました。

現在の暗号プロトコルは安全性の厳密な保証がないまま使われ、しばしば欠陥が発見されユーザーが危険にさらされたりその修正と再配布に多大な費用がかかるなどします。本技術によりプロトコルの問題点を網羅的に発見でき、広く使用される前に修正できます。

二人のユーザ間で、盗聴者には推測できない秘密鍵を共有する
鍵配送方式の研究です。提案方式では、高速に変化するランダ
ム光の完全測定は難しく、一方で部分的な測定は容易であることを利用します。ランダム光注
入で同期するレーザを、部分測定器として用い実装されます。

公開鍵暗号は盗聴者の計算能力の限界を仮定するため、暗号文が記録されれば将来に解読されてしまうかもしれません。また
量子暗号では、長距離伝送は現状においては困難です。提案技
術は、盗聴者の計算能力に依らない将来に渡る安全性と長距離伝送の両立を実現します。

・将来に解読される心配のない
セキュア通信インターネットショッピングなどの通信は暗号技術を応用した暗号プロトコルを利用して保護されるが、NTT研究所
フィードバック/修正提案

完全測定（全ての水分子の位置・速度）は困難
しかし、

標準化団体
(ITU-T, ISO等)

部分測定（例えば、温度、体積 etc.）は容易

通信事業者
/ベンダ

測定難易度の差を利用して秘密鍵を共有する方式を提案
高速変動するランダム光（完全測定は困難）を利用して本方式を実装

研究機関・大学
暗号プロトコル評価技術コンソーシアム

利用者

インターネット商店※NTT・NICT・日立・KDDI研を中心に有力企業・大学・研究機関とともに設立（NTT報道発表2013/12/19 [1])実装のためには、膨大な種類の部分測定法を用意することが重要！

10010101…

インフォーマルな（英語/日本語の）• プロトコルの仕様• プロトコルが使われる環境・前提• 実現すべき安全性

検証用の
言語で
記述

• 復号などの攻撃者の動作を、あらかじめ単純な（確率・計算量を用いない）ルールのみで記述• ルールに合致する攻撃のみを調べることで高速化• ルールから外れる攻撃（暗号解読・偽造を行うもの）の成功確率が十分小さい（＊）ことを証明して精度を保証（＊）暗号鍵を長くすると急速に減少

実行モデル
（安全性の
前提条件）

入力

検証
ツール

出力

実現すべき
安全性

ユーザA
公開通信路

プロトコル
仕様

部分測定器レーザA
10010110…

広帯域ランダム光発生装置

検証結果（成功する攻撃が存在するか否か）

部分測定器レーザE
盗聴者E

秘密鍵生成プロトコル

高速かつ高精度な安全性評価（検証）を可能に部品（暗号技術）が安全でも、全体が安全とは限らない！

相関ランダムビット列装置の概念図10110100…

部分測定器レーザB

ユーザB

成果： レーザを組合わせて多種の部分測定を実現する手法を提案＆実験実証
関連文献

関連文献
[1] NICT, 日立, KDDI研究所, NTT, “「暗号プロトコル評価技術コンソーシアム」の設立について, ” NTT報道発表, 2013[2] H. Sakurada, “Computational soundness of symbolic blind signatures under active attacker,” in Proc. The Sixth International Symposium
on Foundations & Practice of Security (FPS’2013), 2013.

[1] K. Yoshimura, J. Muramatsu, P. Davis, T. Harayama, H. Okumura, S. Morikatsu, H. Aida, A. Uchida, “Secure key distribution using
correlated randomness in lasers driven by common random light,” Phys. Rev. Lett. Vol. 108, 070602, 2012.
[2] H. Koizumi, S. Morikatsu, H. Aida, T. Nozawa, I. Kakesu, A. Uchida, K. Yoshimura, J. Muramatsu, P. Davis, “Information-theoretic secure
key distribution based on common random-signal induced synchronization in unidirectionally-coupled cascades of semiconductor lasers,”
Optics Express, Vol. 21, pp. 17869-17893, 2013.

連 絡 先

連 絡 先

協創情報研究部 情報基礎理論グループ
櫻田 英樹 (Hideki Sakurada)
E-mail： sakurada.hideki{at}lab.ntt.co.jp- 22 -

吉村 和之 (Kazuyuki Yoshimura)
メディア情報研究部 信号処理研究グループ
E-mail： yoshimura.kazuyuki{at}lab.ntt.co.jp- 23 -

計算と言語の科学

暗号プロトコルの欠陥を利用した攻撃• なりすまし（詐欺）• プライバシ侵害• 情報窃盗

国際標準・
検討中の
プロトコル

協力

計算と言語の科学• その安全性（欠陥がないこと）の評価は十分行われていない• 高精度な評価方法も確立されていない

安全性を厳密に評価、プロトコルの問題点を発見

・既存の光ファイバ網をそのまま利用できるセキュア通信

容器内の水について、安全性評価のためアライアンス

暗号プロトコルの安全性の課題

・大陸を結び、大陸を横断する
長距離セキュア通信

09

Constant-step quantum circuits can compute the OR function

量子コンピュータ実現への布石～定数ステップ量子回路による論理和関数の計算可能性の解明～

Introduction to computer programming in VISCUIT

10

プログラミングをすべての人へ～ビジュアル言語ビスケットによるコンピュータ入門～

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

量子コンピュータの実現を阻む大きな問題は、情報を表現する
量子ビットの状態が短時間で崩壊しアルゴリズムの正しい実行を妨げることです。ここでは状態の崩壊前にアルゴリズムの実行を完了させる技術の核となる、論理和関数を定数ステップで計算する量子回路を紹介します。

論理和関数を定数ステップで計算する量子回路が構成可能かど
うかは10年来の未解決問題でした。本研究では、このような回路の構成に世界で初めて成功しました。また、この成果を応用し、従来より少ないステップの量子回路で多様な計算が可能であることを証明しました。

量子ビットの状態が崩壊する前にアルゴリズムの実行を完了させる技術を構築し、量子コン
ピュータの実現に貢献します。
量子コンピュータにより、最適化問題に対する超高速計算等、現在では不可能な計算が可能となり、実社会における様々な課
題の解決が期待されます。

プログラミングが簡単にできる
ビジュアル言語ビスケットを使って、プログラムを学ぶだけ
でなくコンピュータとはどういうものかを理解する入門カリ
キュラムを構築しました。実際に専門家ではない大人を対象に講座を開き、好評でした。

コンピュータとはどういうもの
かを非専門家が理解するのは非常に困難でした。本や座学での知識習得だけではコンピュータの本質を理解することはできません。プログラミングが簡単にできるビスケットを用いること
で、低い敷居で教えることができました。

コンピュータへの正しい理解が社会全体に広がることで、全員参加型のIT社会を構築してゆくことができます。

量子コンピュータの実現を阻む大きな問題

カリキュラムの例

U・三進数、十進数をつくり、複雑さを比較する⇒二進数の方が圧倒的に簡単と実感できる
人間は足し算を暗記しているので十進数の方が簡単に感じるだけ！

意図しない状態

本研究の成果
論理和関数を計算する定数
ステップ量子回路の構成に成功

ステップ数は
入力桁数によらず一定U

パリティ関数による論理和関数の表現が鍵乗算アルゴリズムを実行する
定数ステップ量子回路の構成

パリティ計算入力
a,b

次々にぶつかると …

入力桁数増加→ステップ数増加→量子ビットの状態が計算途中で崩壊

応用

簡単なプログ
ラムで二進数で数を数えているのがわかる（２）コンピュータシミュレーション

出力ab・風邪の感染プロセスを模擬
健康な人と風邪の人がぶつかると風邪が感染
する

風邪の人を
一人だけ入
れると、指数
関数的に感
染が広がる
様子が体感
できる

⇒指数関数と線形関数の性質の違い。情報が本質的に持っている性質（複製しても減らない）について考える。

入力桁数増加→ステップ数不変→量子ビットの状態の崩壊前に計算完了

参加者の感想 二進法： こんな形で習っていたら… 視覚で感じる面白さ
シミュレーション： 本来の可能性を感じた わかるより感じること

関連文献

関連文献

[1] Y. Takahashi, S. Tani, “Collapse of the hierarchy of constant-depth exact quantum circuits,” in Proc. 28th IEEE Conference on
Computational Complexity (CCC2013), pp. 168-178, 2013.

[1] 原田康徳, “一般人にプログラミングの重要さを伝える,”第55回プログラミングシンポジウム, 情報処理学会, 2014.
[2] 原田康徳, 勝沼奈緒美, 久野靖, “公立小学校の課外活動における非専門家によるプログラミング教育, ” 情報処理学会論文誌, Vol.55, No.8,
2014 (to appear).

連 絡 先

連 絡 先

協創情報研究部 情報基礎理論研究グループ
高橋 康博 (Yasuhiro Takahashi)
E-mail： takahashi.yasuhiro{at}lab.ntt.co.jp- 24 -

メディア情報研究部 メディア認識研究グループ
原田 康徳 (Yasunori Harada)
E-mail： harada.yasunori{at}lab.ntt.co.jp- 25 -

計算と言語の科学

・二進数の1ケタの足し算を実現
０と１が重なると１になる
１と１が重なると１０になる

論理和
計算
所望の状態

「1」を同じ場所に生成し続けると…

（１）二進数の仕組みを学ぶ…

計算と言語の科学

情報を表現する量子ビットの状態が短時間で崩壊乗算アルゴリズムを実行する量子回路
ステップ数は
入力
出力
入力桁数とともに増加a,babDialogue system with various utterance generation methods

11

コンピュータと雑談、してみませんか？
～異なる特性の発話生成手法を融合した雑談対話システム～

Translation using Japanese predicate argument structure

12「私、行く、に京都」の方が訳しやすいんです！
～日本語の述語項構造(SVO)を利用した日英・日中翻訳～

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

どんな話題についても応答できる、雑談対話システムの実現を目指しています。発話の適切さと話題の広さを両立するため、ルールを用いて発話を生成する
手法と、Web上の大量の文章から自動的に発話を生成する手法を融合した、新しい雑談対話シ
ステムを目指しています。

ユーザ発話ごとに相性の良い発話生成手法へ切り替えることで、発話の適切さと話題の広さを両立しています。ルール中のパターンとの一致率や、ユーザ発話に含まれる単語の出現頻度を用いることで、各手法を単独で用いる場合よりも適切な発話を生成することができました。

旅行のプランや今日の夕飯の献
立を、家族と話すようにコンピュータに相談できる。雑談で話題になった曲を聴くうちに、
新しいジャンルの音楽が好きになる。コンピュータとヒトをつなぐ自然なインターフェースを実現することで、生活を彩る豊
かな情報がより身近になります。

英語や中国語は日本語と語順が異なるため、翻訳するときに正しい語順になるように並べ替える必要があります。この研究は、日本語を英語や中国語に翻訳するときに、日本語の語順を英語や中国語に近くなるようにあらかじめ並べ替えて、機械翻訳しやすくするためのものです。

日本語は主語・目的語・述語(SOV)の語順、英語や中国語は主語・述語・目的語の語順なので、日本語の述語を主語と目的語の間に移動します。そのために、述語と主語・目的語の関係を見つける「述語項構造解析」
を高精度に行うことで、翻訳精度を高めることができました。

日本語と外国語の間の双方向の機械翻訳を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。今後はより多くの対象分野、言語で高精度の翻訳を行うことができるように、言語の解析と翻訳の研究を進めていきます。

「雑談」はコンピュータにとってとても難しい！
こんにちは！

私 は

京都 に

長い

尻尾 の 猫 を 見た

肉じゃが煮るときに塩麹いれたらめちゃく
ちゃ美味しいよね

機械翻訳

様々な話題を持つユーザ発話に対して雑談対話システムは適切な発話を生成できる必要がある

ユーザ発話「何も食べてなくてお腹空いたなあ」
形態素解析
何も/食べ/て/な/くて/
お腹/空/い/た/なあ

システム発話文候補

応答ルールDB(パターン→発話文のペア)

一致パターン「＊ お腹 ＊ 空 い ＊」(＊: 任意の単語に一致)「もうそろそろご飯の時間ですしね」「今日はラザニアを作ろうかと」「私もお腹空いてきました…」

統計ベース(話題は広いが不適当な文が含まれやすい)
ユーザ発話「あべのハルカス行きたいね」

関連話題DB（Twitterから構築）
関連意味構造入力意味構造（係り受け関係を持つペア）
あべのハルカス→行きたい

ユニバのハリポタ→行く
レストラン街→見物だけ（入力意味構造と係り受け関係にある意味構造を利用）システム発話文候補

I to Kyoto go
Long tail of cat saw②英語or中国語の語順に並べ替え私

入力
・ユーザ発話に含まれる単語の珍しさ・含まれる単語そのもの
・パターンとの一致率
出力・各手法が生成した文に対する人手評価

機械学習で推定
各手法単独よりも適切な発話を生成！

京都 に

私 は
主語

(私は) 長い
主語(省略)

ユーザ発話ごとに、適した特性の発話生成手法を選択「ユニバのハリポタも行きたいね」「レストラン街は見物だけかな」

係り受け解析・①述語項構造解析行く
述語

尻尾 の 猫 を 見た
目的語 述語私行く

見たを 猫 の 長い 尻尾

よく語順を間違える！

異なる特性を持つ２つの発話生成手法を組み合わせる
ルールベース(話題は狭いが不適当な文が含まれにくい)

行く

に 京都

③翻訳
技術のポイント①：述語項構造解析 [1]（ほぼ）逐語訳- 述語に対応する主語や目的語を見つける- 主語等の省略に対応した高速高精度な方式を考案

I

goto Kyoto

I saw a cat with a long tail
技術のポイント②：二段階の単語並べ替え [2]- SOV語順を英・中のSVO語順に （文節単位）- 助詞等を文節先頭に移動 or 削除 （単語単位）

正しい語順で訳せる！
手法

RIBES

BLEU

技術のポイント③：統計的機械翻訳 [3]

従来手法

68.48

29.19

- 大量の対訳データを利用して翻訳規則を学習- 並べ替えが（ほぼ）不要なので楽に解ける！

本手法

72.26

30.65

語順に注目した 語句の翻訳に翻訳評価尺度注目した(NTTが考案)
翻訳評価尺度* この研究は国立情報学研究所の宮尾祐介准教授らと共同で行ったものです
関連文献

関連文献
[1] H. Sugiyama, T. Meguro, R. Higashinaka, Y. Minami, “Open-domain utterance generation for conversational dialogue systems using
web-scale dependency structures,” in Proc. SIGDIAL, pp. 334-338, 2013.
[2] 目黒豊美, 杉山弘晃, 東中竜一郎, 南泰浩, “ルールベース発話生成と統計的発話生成の融合に基づく対話システムの構築,” 人工知能学会全国大会, 2014.

[1] 平博順, 永田昌明, “述語項構造解析を伴った日本語省略解析の検討,” 言語処理学会第19回年次大会, 2013.
[2] 星野翔, 宮尾祐介, 須藤克仁, 永田昌明,“日英統計的機械翻訳のための述語項構造に基づく事前並べ替え,” 言語処理学会第19回年次大会,
2013.
[3] 永田昌明, 須藤克仁, 鈴木潤, 秋葉泰弘, 平尾努, 塚田元, “革新的発展期を迎えた統計翻訳,” NTT技術ジャーナル vol.25, No.9, 2013.

連 絡 先

連 絡 先

メディア情報研究部 コミュニケーション環境研究グループ
杉山 弘晃 (Hiroaki Sugiyama)
E-mail： sugiyama.hiroaki{at}lab.ntt.co.jp- 26 -

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- 27 -

計算と言語の科学

計算と言語の科学

こっちはさっきまで
土砂降りでしたが、晴れてきました【日本語】

クラシック音楽が好きですMedia search-based collaboration system for movie production

Document summarization by discourse tree trimming

13

14 フレーム単位の精度で撮影素材をピタリ当てます

お好みの長さで筋のとおった要約を作ります～修辞構造木の最適刈り込みによる文書要約～～メディア探索技術を用いた映像制作コラボレーションシステム～

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

従来の自動要約法は、文書を文の集合としてとらえ、その部分集合を要約としていました。しかし、作成された要約に一貫性が欠けてしまい読みにくいという問題がありました。本展示では、文書が本来持つ話題構造を利用して一貫性のある要約を生成する技術を紹介します。

文書を文間の依存関係、文の重要度を反映した木として表現し、根付き部分木を抽出することで一貫性がある要約を生成する手法を考案しました。これは、ツリーナップサック問題という計算困難な問題として定式化されるので、効率的に解くためのア
ルゴリズムも考案しました。

一貫性のある要約を生成することによって、文書を素早く、正確に理解できるようになります。
文章を読む手間を減らすことができれば、より時間を有効活用できるようになります。将来的には文短縮を用いてより少ない
文字数でも一貫性を保った要約を生成できるようにします。

映像制作の効率化・高付加価値化を目的に、メディア探索技術とコンテンツ管理システムとを統合したコンテンツコラボレー
ションシステムを実現しました。
メディア探索技術に基づく編集
映像の使用素材の解析により、編集工程やコンテンツ管理を効率化します。

離れたロケから複数の手段でコンテンツにアクセスする際、編集情報は共有出来ません。本シ
ステムにより、使用された素材・部分を1フレームのずれもなく探索し、コンテンツ管理と統合することで、離れたロケ間でも効率的に編集結果の表示・共有・修正が可能となります。

編集工程の効率化のみならず、
アーカイブの管理を含めた、映像制作前後の全工程での効率化を実現します。また、類似ショットのリスティングなどにより、コンテンツ自体の付加価
値化・多様化も実現し、視聴者の満足度も向上させます。

計算と言語の科学

文書

得点

文字数

文1：今日は朝から粉雪が舞って寒かった。

5

17

文2：京都の冬ならではの風も加わり、気温
は氷点下。

10

22

文3：午後には天気も回復して、気温も上昇
してきた。

8

文4：私は午後からの会議の準備に追われていた。

7

文5：会議が急に中止となり午後の時間が
空いた。

6

20

文6：なので、久しぶりにテニスを楽しんだ。

10

18

従来技術
60文字,27点
文2
文4

文6

22

55文字,22点

文160文字,24点
文3

文4

文5

文6

文6

要約=60字以内で総得点を最大化する部分集合20

映像制作のデジタル化••

全コンテンツ・工程をオンラインで管理離れたロケーション間で共同作業

撮影素材及び編集映像をリモートから異なるアクセス環境で共有・確認・指示

使用素材のファイル名及び正確な使用箇所の時間情報の探索•

何度も撮影し直した極めて類似した撮影素材から、使用素材や使用箇所（ショット）を特定

文4：私は午後からの会議の準備に追われていた。

•

Fade等の特殊効果や画質調整、キャプションの挿入等があっても、1フレームの誤差もない同期した開始・終了時間を検出

文6：なので、久しぶりにテニスを楽しんだ。

•

登録作業は完全自動化

文2：京都の冬ならではの風も加わり、気温は氷点下。

編集映像に編集結果をメタデータ
として自動付与する必要有り•

コンテンツ管理システムとメディア探索を統合したコラボレーションシステム•

映像制作の工程を効率化及び高付加価値化

話題の一貫性に欠けるため読者に誤った解釈を与えてしまう【本展示のポイント】

提案技術 【本展示のポイント】

60文字,24点

文6システムの概要
撮影素材の登録

文3
高速な探索
因果

文3

文5

文3

文5

文3

文4

文1

GUI

文1
低

推移

文2

推移

文5

文4

文4

文5：会議が急に中止となり午後の時間が空いた。

T

文6：なので、久しぶりにテニスを楽しんだ。

文の間の関係と文の重要度を深さにFPの抽出・登録Internet

DB

Intranet/Internet

文2

要約=60字以内で総得点を最大化する根付き部分木
推移

自動ダウンロード

文5

文1

重要度

登録処理

ユーザ（撮影・編集）

文6

文6
因果

57文字,23点

文6

文6

高

58文字,23点

編集映像の登録
探索のリクエスト

コンテンツ
管理システムメディアサーバ
ダウンロードFPの抽出・探索

文3：午後には雨も止み、徐々に気温も上がってきた。

話題の構造をよくとらえており一貫性がある反映した文書の依存構造木

探索処理

ユーザ（監督・製作）
探索結果の送信・表示
映像及び探索結果の共有・確認・指示

FP：Fingerprintの略
映像・音声等から抽出された情報

関連文献

関連文献
[1] T. Hirao, Y. Yoshida, M. Nishino, N. Yasuda, M. Nagata, “Single-document summarization as a tree knapsack problem,” in Proc. EMNLP2013, pp. 1515-1520, 2013.
[2] 安田宜仁, “制約をともなう動的計画法のZDDを用いた解法,” ERATO湊離散構造処理系プロジェクトセミナー, 2013.
[3] 吉田康久, 鈴木潤, 平尾努, 永田昌明, “係り受け木に基づく談話構造の提案,” 言語処理学会第20回年次大会, pp. 468-471, 2014.

[1] M. Mori, H. Kimiyama, M. Ogawara, “Search-based content analysis system on online collaborative platform for film production,”in Proc. International Conference on Pattern Recognition, 2014 (to appear).
[2] M. Mori, T. Kurozumi, H. Nagano, K. Kashino, “Video content detection with single frame level accuracy using dynamic thresholding
technique,” in Proc. International Conference on Pattern Recognition, 2014 (to appear).

連 絡 先

連 絡 先

平尾 努 (Tsutomu Hirao)
協創情報研究部 言語知能研究グループ
E-mail： hirao.tsutomu{at}lab.ntt.co.jp- 28 -森 稔 (Minoru Mori)
メディア情報研究部 メディア認識研究グループ
E-mail： mori.minoru{at}lab.ntt.co.jp- 29 -

メディアの科学

依存構造に基づく修辞構造木 部分木集合の簡潔な表現

Instance search for specific objects in movies

15

カメラで撮ってその場で動画検索～映像中の特定物体を検索するインスタンスサーチ技術～

どんな研究

どこが凄い

大量の映像の中から、インスタンスと呼ばれる特定の人物、物体、場所などが映っているシーンを検索する技術の研究です。インス タ ンスが映った画像や動画をクエリとするこのような映像検索はイ ン スタ ンス
サーチと呼ばれ、現在、国際的な研究コミュニティであるTRECVIDの重点課題の一つになっています。

目指す未来

現在世界最高レベルの検索精度を記録しています。技術のポイントは以下の二つです。
1.

画像特徴の重要度をその出現頻度に基づき統計的に決定

2.

クエリ画像特徴量と映像特徴
量のダイレクトマッチングにより精度の高い検索を実現

ノイズがあったり、目的のものの見た目が異なっていても情報検索を可能にするスマートなメディア探索技
術の実現をめざします。本技術は、身のまわりの音・画像・映像を用いて、大量の音や映像の中から必要な情報を瞬時に探し出せるメディア社
会の実現に寄与します。

・インスタンスサーチとは： インスタンスと呼ばれる特定のもの（人物、物体、場所など）が映っている映像
を、メタデータ付与無しの映像データベースから検索し、ランキングして出力

16Image matching based on affine-invariant spatial context「二」斑を見て全豹（ぜんぴょう）を卜（ぼく）す～アフィン不変空間文脈表現に基づく画像照合～

どんな研究

どこが凄い

目指す未来

局所特徴に基づく、アフィン変換に頑健な画像照合法では、きめ細かい模様に起因する誤認識が生じやすいという問題がありました。本展示では、特徴のアフィン不変性を犠牲にすることなく、雑音となってしまう細かいパターンへの耐性を飛躍的に向上させる技術を紹介します。

雑音の影響を抑えるため、アフィン形状適応法を単一の特徴
ではなく複数の局所特徴の関係に対して適用する空間文脈表現法を考案しました。これにより、
雑音パターンによる誤認識を大幅に低減でき、FLICKR LOGOS
32 データによる評価で世界最高の探索精度を実現しました。

「タワー」を探すのではなく、「東京タワー」を探したい！似たようなものが見つかれば良いのではなく、まったく同じものを見つけなければ意味がない！
そのような、あなたにとっては「特別な」ものを 100% 正確にかつ素早く探索・特定できる技術の実現を目指しています。

単一局所特徴誤認しやすい単一局所特徴空間文脈特徴抽出

インスタンス例 「ゴールデンゲート橋」

大規模映像データベース

インスタンス入力

クエリ画像

マスク画像

インスタンス例 「黒いタクシー」

インスタンス例 「この男」

インスタンス例 「パンテオン神殿」

検索結果出力（映像ランキング）「この男」「黒いタクシー」「ゴールデンゲート橋」

1.

3.

2.

4.

空間文脈特徴Instance query
imagesmasked query
generation
ROI (regionof interest)
effectmasked query
image

Instance
search results

key-pointmatching

shotranking

Video shot
DB

技術のポイント1
画像特徴量の重要度を考慮

CSP に基づく画像照合

実

0.4
0.3
0.2

局所領域群を階層的に部分集合に分割し、ドロネー図を構築。

0.1
0

DATASET※世界最高レベルの検索精度を記録

提出検索結果（全22参加チーム）
主にヨーロッパ、アメリカ

Instance 9069
1.
shot65_213
2.
shot15_523
・・・

主に中国の大学、研究機関
検索結果

験 結 果

・TRECVID2013 タスク結果
検索精度(最大1)技術のポイント2
特徴量のダイレクトマッチング

インスタンス例 「ストーンヘンジ」

識別力が抜群

空間文脈特徴空間文脈特徴抽出では、各局所領域に対し、局所領域（中核領域）から他の局所領域（衛星領域）へ指す位置ベクトルを計算し、中核領域の幾何学的係数をもとに、位置ベクトルを正規化
し、局所特徴の空間文脈を記述する新たな特徴と見なす。

FL32

HD

OB

ACCURACY

MAP

MP@4

MAP

MAP

MP@4

BOVW

54.3

79.8

54.7

70.9

94.1

MSDT

54.8

81.1

49.5

70.1

94.1

MSDT-ASA2

61.9

87.2

55.9

70.6

94.1

SCK

63.4

87.5

63.0

72.8

95.5

Liu et al.

65.3

89.5

66.2

73.6

95.9

KNN-ASA2

67.5

90.9

67.4

76.1

96.4

CSP-ASA2

68.0

91.2

66.9

76.9

96.4

NTT CS研とNII（共同研究パートナー）

関連文献

関連文献
[1] M. Murata, H. Nagano, K. Kashino, S. Satoh, “NTT Communication Science Laboratories and National Institute of Informatics at
TRECVID2013: Instance Search Task,” in Proc. TRECVID2013 Workshop, 2013.
[2] 村田眞哉, 永野秀尚, 柏野邦夫, 佐藤真一,“Exponential BM25によるインスタンスサーチ,” 信学技報PRMU2013-111, pp. 189-194, 2014.

[1] X. Wu, K. Kashino, “Image retrieval based on spatial context with relaxed Gabriel graph pyramid,” in Proc. IEEE International Conferenceon Acoustics, Speech and Signal Processing, 2014.
[2] X. Wu, K. Kashino, “Image retrieval based on anisotropic scaling and shearing invariant geometric coherence,” in Proc. The 22ndInternational Conference on Pattern Recognition, 2014.

連 絡 先

連 絡 先

村田 眞哉 (Masaya Murata)
メディア情報研究部 メディア認識研究グループ
E-mail： murata.masaya{at}lab.ntt.co.jp- 30 -

武 小萌 (Xiaomeng Wu)
メディア情報研究部 メディア認識研究グループ
E-mail：wu.xiaomeng{at}lab.ntt.co.jp- 31 -

メディアの科学

メディアの科学

中心性鋭敏型ピラミッド（CSP）“Some images are programme material @ BBC”

・検索システム概要

HESSIAN AFFINE等の形状適応法を駆使し、画像から特徴的な局
所領域を検出し、局所領域の形
状や方向等を表す幾何学的係数を第二モーメント行列より計算。

17

User behavior reveals meaning of multimedia content

コンテンツを見ずにコンテンツの内容を理解～ネット上のユーザ行動で読み解くメディアコンテンツの意味～

Towards massive-channel audio sensing via LEDs and a camera

18

光で音をつかまえる～LEDと高速カメラで挑む超多チャネル音響信号の観測～

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

画像・音楽等のメディアコンテ
ンツをウェブ上で利用するユー
ザの行動は、メディアコンテン
ツの内容と密接に関連しています。本研究では、これらユーザ
行動の分析を通じて、メディア
コンテンツの内容を理解する手がかりを自動的かつ大量に獲得することを目指します。

画像共有サイトには、ユーザ独自の基準で収集分類された画像が大量に蓄積されています。この収集分類の過程を解析するだけで、内容が類似する画像群を大量かつ自動的に獲得できます。
獲得した画像群をコーパスを利用すると、特定の内容を表現する画像特徴量を獲得できます。

ウェブ上のメディアコンテンツ
が互いにどのような関連にあるのか？ どのような知識やイベントが背後にあるのか？ コン
テンツが生成・拡散・消費されるプロセスや多様な付加情報を横断的に解析することで、それらを自動的に獲得し、可視化する技術の確立を目指します。

複数のマイクを並べるマイクロホ
ンアレーは、マイク数を増やすことで、音響空間をまるごと観測し臨場感再現、指向性収音、雑音除去などの機能を高めることが可能です。我々は並列性に優れる可視光通信を利用し、従来にはない大規模アレーの実現を目指しています。

大規模なマイクロホンアレーを作成することは、配線の煩雑さやコスト面から困難でした。我々はLED送信機を搭載する音響センサと受信用の高速カメラ、GPGPUを使った高速並列画像処理により、配線や電波帯域に制約されない 自由度の高いマイクロホンア
レーを実現しました。

現在のGPGPUでも10,000チャネ
ル以上の実時間処理が可能です。加えてカメラなどの性能向上を考慮すれば、近い将来、より大規模な音響計測システムの実現が可能になる見込みです。
これにより頑健性の高い指向性
収音や超臨場感音場伝送などへの応用が期待されます。

カメラで観測した画像

ウェブを利用するユーザの行動はメディアコンテンツの内容を浮き彫りにする。[3]音響センサ

システム構成グラフィックプロセッサー (GPGPU)
基板上での並列・実時間処理

音源の
信号

音源
可視光データPCM 16ビット
マイク

LEDs

高速カメラ

騒音

16,000 fps

応用例（指向性音響観測）
ビームフォーミング

1.画像を収集分類するユーザの行動を多数集積することで、画像分類間の類似性を獲得 [1]• 各画像分類をノード、画像の共有関係をエッジとするネットワークを構成。
• ネットワーク上での近さで、画像分類間の内容の類似性を表現。

2.分類を表現する画像特徴量を、
画像分類間類似性から学習 [2]• 新しい画像をネットワーク上に配置、隣接ノードから画像の内容を推測可能に。
関連文献

関連文献

[1] A. Kimura, K. Ishiguro, A. Marcos Alvarez, K. Kataoka, K. Murasaki, M. Yamada, “Image context discovery from socially curated
contents,” in Proc. ACM International Conference on Multimedia (ACMMM), 2013.
[2] A. Marcos Alvarez, M. Yamada, A. Kimura, “Exploiting socially-generated side information to improve dimensionality reduction,” in Proc.
International ACMMM Workshop on Sociality-Aware Multimedia (IWSAM), 2013.
[3] 木村, “コンテンツを見ないコンテンツ解析－人間行動を介したアプローチ,” 日本音響学会春期研究発表会 招待講演, http://bit.ly/1gdutDo

連 絡 先[1] G. Pablo Nava, Y. Kamamoto, T. G. Sato, Y. Shiraki, N. Harada, T. Moriya, “Image processing techniques for high speed camera-based
free-field optical communication,” in Proc. IEEE Int. Conf. Signal and Image Processing Applications (ICSIPA), 2013.
[2] G. Pablo Nava, Y. Kamamoto, T. G. Sato, Y. Shiraki, N. Harada, T. Moriya, “Simultaneous acquisition of massive number of audio
channels through optical means,” in Proc. 135th Convention of the Audio Engineering Society (AES), 2013.

連 絡 先

木村 昭悟 (Akisato Kimura)
メディア情報研究部メディア認識研究グループ
E-mail： kimura.akisato{at}lab.ntt.co.jp- 32 -

パブロ ナバ ガブリエル（Gabriel Pablo Nava）
E-mail： gabriel.pablonava{at}lab.ntt.co.jp- 33 -

守谷特別研究室

メディアの科学

メディアの科学

チャネル数と計算量の比較

Probabilistic modeling and integration for speech enhancement

19

どんな環境でも、聞きたい音を聞き分けるには～確率的モデル統合に基づく音声強調～

Advanced speech enhancement and recognition

20

音声認識の大敵「残響」を退治します～音声強調と音声認識の統合技術最先端～

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

目的音を、離れたマイクで収録
すると、雑音や残響により、明瞭性や音声認識性能が低下します。そこで、雑音や残響を除去する音声強調技術が研究されてきました。しかし、従来技術は特定の環境でしか使えません。
我々は、どんな環境でも使える
音声強調技術を目指しています。

どんな環境でも使える音声強調技術の実現には、様々な環境のモデルを確率的に統合する統一モデルの構築が必要です。本研
究では、残響環境のモデルと拡
散性雑音環境のモデルを統合した環境モデルを構築し、より広範囲の環境に適用可能な音声強調技術を実現しました。

本研究により、どんな環境でも音声強調技術が使えるようにな
り、音声サービスの利便性が大きく向上します。例えば、雑音の多い居酒屋や車内をはじめ、どんな環境でも快適に、スマー
トフォンで音声検索したり、テレビ会議に参加したりできるよ
うになると期待されます。

会議室などで音声を録音するとき、音声が壁などに反射した残響も録音されてしまいます。また雑音も録音されてしまいます。
このような残響・雑音を含んだ
音声は人や機械にとって聞き取
りにくいものになります。この展示では、残響下音声強調と音声認識の最新技術を紹介します。

長年研究してきた高性能な残響
抑圧・雑音除去・音声認識の技
術を統合した残響下音声認識技術を構築しました。その結果、残響下音声認識性能が大幅に向上しました。また残響下音声認識に関する国際学会コンペティ
ションで世界トップの成績を達成しました。

「どこでも高品質な音声を録音できる」、「コンピュータがその音声を理解できる」などの技術を作るには、残響・雑音環境での音声強調・音声認識が必要不可欠です。会議議事録の自動作成やパソコン・ロボットとの自然なインタラクションなどに役立つと期待されます。

【従来】特定環境のみ扱えるモデル
残響環境のモデル【現到達点】
残響+拡散性雑音環境のモデル

課題

結果
ゴゴゴゴゴ

会議室などで録音した音声に対する高精度な音声認識を実現
REVERBチャレンジ2014において参加機関19チーム中1位の性能を達成

お は よ ー

おはよー

?

お
は
よよ ーー
お
は

残響

ゴ

ゴ

ゴ

ゴ

ゴ

従来技術

目的音

提案技術(ディープラーニングに基づく音声認識のみ)

提案統合技術(雑音なし)

人や機械に聞き取りやすくする

0

20

40

拡散性雑音環境のモデル

より広範囲の環境に適用可能に！
お
おはは よよーー

居酒屋で音声検索(例:エアコンの音)

おはよー

お は よ ーゴ ゴ ゴ ゴ ゴ

【最終目標】
どんな環境でも扱える統一モデル

ゴ

ゴ

ゴ

ゴ

おはよー

ゴ

残響抑圧

音声認識

観測音声に含まれる背景雑音を取り除く(1) 観測音声に含まれる残響成分
は過去の音声から推定できる
お

は

よ

雑音

音声

ー

確率論的に統合時間+(2) 推定した残響成分を引いて、残響除去を行う

方向性雑音

お扱える環境の範囲

は

広

よ

おはよー

雑音抑圧

響いた音声から、くっきりとした
音声にする

方向性雑音環境のモデル

狭

100

ー
時間

観測

音声方向情報と周波数情報を用いて、雑音と音声を区別し、音声のみを抽出

音声を文字に変換
音声

音声認識

文字

ディープラーニングに基づく最先端
音声認識モデル
大量の残響下音声データを用いて事前学習＋ 残響･雑音抑圧処理した音声データに対して適応

関連文献

関連文献
[1] N. Ito, S. Araki, T. Nakatani, “Probabilistic integration of diffuse noise suppression and dereverberation,” in Proc. International Conferenceon Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), May 2014.
[2] 伊藤信貴, 荒木章子, 中谷智広, “確率的モデル統合に基づく拡散性雑音と残響の同時ブラインド抑圧,” 日本音響学会講演論文集, pp. 667668, March 2014.

[1] M. Delcroix, T. Yoshioka, A. Ogawa, Y. Kubo, M. Fujimoto, N. Ito, K. Kinoshita, M. Espi, T. Hori, T. Nakatani, A. Nakamura, “Linear
prediction-based dereverberation with advanced speech enhancement and recognition technologies for the REVERB challenge,” in Proc.
REVERB workshop, 2014.

連 絡 先

連 絡 先

伊藤 信貴 (Nobutaka Ito)
メディア情報研究部 信号処理研究グループ
E-mail： ito.nobutaka{at}lab.ntt.co.jp- 34 -

デルクロア・マーク (Marc Delcroix)
E-mail： marc.delcroix{at}lab.ntt.co.jp

メディア情報研究部 信号処理研究グループ- 35 -

メディアの科学

メディアの科学

拡散性雑音(時変ガウス分布に基づくモデル化)

80

残響下音声認識技術（提案統合技術）(例) 家電の遠隔音声操作

確率論的に統合60
音声認識率(%)

Estimating speech recognition accuracy without references

21

どれくらい正しく聞き取れるか分かります～正解文が不要な音声認識率推定技術～

22

Recreating a conversation space with augmented body motions

動きに感じる会話の場～映像と機械運動の同時提示に基づく複数人会話の表現～

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

音声認識システムの性能を示す
音声認識率は、認識結果文と正解文を比較して算出します。しかし事前に人が音声を聞いて正解文を作成する必要があるため、そのコストが非常に高いという問題点がありました。本展示では、正解文を用いずに音声認識率を推定する技術を紹介します。

認識率は認識結果文中の各単語を正解または3種類の不正解のいずれかに分類することで計算します。本研究では、正解文を用いずに、この分類を確率的に行う誤りタイプ分類技術を開発しました．本技術によれば、認識率が高精度に推定可能であることを確認しました。

音声認識技術は着実に進展し応用例も増えていますが、話者や環境などの変動への頑健性は十分ではありません。本技術を用いれば、音声認識技術の導入判
断やシステムの自己診断と性能改善が低コストで可能になるな
ど、音声認識技術の応用先の拡大に貢献すると期待できます。

遠隔コミュニケーション環境の改良・革新を目指し、人と人とのコミュニケーションの仕組みを探っています。特に複数人の対面会話において、やり取りされる非言語情報に着目し、その役割や機序の解明、及び、それらを工学的に再現するための原理・方式の研究を進めています。

映像と機械運動の同時提示による会話表現のデモ展示を行います。従来法（2年前に展示）の頭部回転（頷き・首振り）に加えて、今回は、前後左右の運動を導入しました。この運動自由度の増強により、人物の姿勢や存在感をより明瞭に表現すること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な存在感を感じながら会話ができる遠隔会議の実現が期待されます。また、コミュニケーション
科学分野において、非言語情報の役割とその伝達・知覚の仕組みを探るための研究ツールとしても活用が期待されます。

音声認識率の計算手順
人手で作成

正解の数と３種類の不正解の数をそれぞれ数えて認識率を計算

高コスト!
正解文: 今日

今日はいい
天気です

正解
(C)

比較

認識結果文: 今日

は

いい

天気

[ ]

です

置換
誤り
(S)

正解
(C)

正解
(C)

挿入
誤り
(I)

削除
誤り
(D)

も

いい

天気

だ

[ ]

メディアの科学#C - #I
x 100 = 70%#C + #S +#D

認識率 =

音声認識システム

誤りタイプ分類(CSID確率推定)に基づく認識率推定
認識結果文(含,対立候補)
今日

も

いい

が

濃い

景気

S=0.4

[ ]

です

C=0.7

C=0.5

S=0.3

I=0.3
S=0.2

C=0.6
I=0.4

[]=0.6
D=0.4

処理の
流れ

1)会話シーンの撮影

2)頭部の姿勢/位置の計測 3)スクリーンパネルの姿勢/位置の制御

正解文が不要で低コストかつ高い認識率推定精度

音声再生
用振動子

(言語依存性なし)
真の認識率との相関係数≒0.97

CSID確率
補正モデル

補正

補正
CSID確率

推定
認識率

回転運動
機構
カメラ､マイク､センサ等を用いた会話の撮影・収録
提案法の効果

平面座標上の頭部中心の軌跡

従来法（2自由度の回転のみ）と比較して，姿勢と存在感の表現力が向上
より豊かな感情表現力，会話への没入感，行動伝染などの可能性

並進運動
機構

関連文献

関連文献
[1] A. Ogawa, T. Hori, A. Nakamura, “Recognition rate estimation based on word alignment network and discriminative error typeclassification,” in Proc. IEEE Workshop on Spoken Language Technology (SLT), pp. 113-118, 2012.
[2] A. Ogawa, T. Hori, A. Nakamura, “Discriminative recognition rate estimation for n-best list and its application to n-best rescoring,” in Proc.
IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), pp. 6832-6836, 2013.

[1] K. Otsuka, S. Kumano, R. Ishii, M. Zbogar, J. Yamato, “MM+Space: n×4 degree-of-freedom kinetic display for recreating multiparty
conversation spaces,” in Proc. ACM International Conference on Multimodal Interfaces (ICMI), 2013.
[2] 大塚和弘, 熊野史朗, 松田昌史, 大和淳司, “MM-Space: 頭部運動の物理的補強表現に基づく会話場再構成,” 情報処理学会論文誌, Vol.
54, No. 4, pp. 1450-1461, 2013.

連 絡 先

連 絡 先

小川 厚徳 (Atsunori Ogawa)
メディア情報研究部 信号処理研究グループ
E-mail： ogawa.atsunori{at}lab.ntt.co.jp- 36 -

人間情報研究部 感覚共鳴研究グループ
大塚 和弘 (Kazuhiro Otsuka)
E-mail： otsuka.kazuhiro{at}lab.ntt.co.jp- 37 -

コミュニケーションと人間の科学

S=0.2

C=0.6

[ ]

変換

CSID確率ネットワーク
C=0.8

だ

[ ]

で
京

天気

MM+Spaceシステム

Determining factors related to the eye-contact perception area

Body movements and physiological responses reveal emotions～視線一致を知覚する心理的要因～

24

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

人は相手の視線が自分の目に向いていなくても視線が一致していると思うことがあります。例
えば、視線が鼻に向けられていても目が合っていると思います。
この展示では、視線一致知覚が視線の物理的な方向だけではな
く、心理的要因に影響を受けて変化することを紹介します。

個人の社交性不安や、相手の性別などによって視線一致知覚の有無が影響を受けることを実験で計測し、世界で初めて発見しました。コミュニケーションの基本的要素である視線認知について個人差だけでなく相手との関係など環境の影響も受けることがわかりました。

ビデオコミュニケーションでは厳密な視線一致が困難です。本
研究の知見を応用することで、利用者に視線一致を意識させた自然な対話を行わせることが期待できます。また、人が視線を重要視する心のメカニズムについて理解を深め、視線恐怖などの問題に迫ります。

人間の心理状態を、生体信号から解読するマインドリーディン
グ。カメラや体表のセンサなどによって、対象者になるべく負担をかけずに計測したデータから、行動やコミュニケーションを予測できる情報がどこまで読めるでしょうか。解析法の工夫で、その可能性が広がりました。

無自覚的な身体動作や、瞳孔や視線の動き、心拍変動やホルモン分泌などの不随意的な生理反応に注目しました。
そして、各計測対象の性質に即した独自の解析手法を開発し、従来捉えにくかった、本人も自覚していない潜在的情報を取り出すことに成功しました。

ウェアラブルセンサと組み合わせると、利用者の気持ちを自然に汲み取る情報端末、マルチメ
ディア環境の臨場感や心地よさなどの定量的評価法、心理状態まで考慮に入れたスポーツや音楽のトレーニングシステムなど、心を扱えるICTの実現可能性が見えてきます。

23

目的

目と目が合っていると思う時

視線知覚に関与すると予想される社交性不安(個人特性)および、相手の性差(環境特性)を検討し、視線コミュニケーションの基礎的理解を深める。

実験方法

本当はポールを注視しているのに、「自分の目が見られている」と誤答した箇所を視線一致範囲とする。

身体から心を読む～身体運動、自律神経応答、ホルモン分泌に表れる情動～眼の動きで誰だかわかる

音の目立ちやすさや好みを眼から読む•

自由発話をしている時の眼球運動には、話の内容や視覚的環境によらず、個人ごとに固有のパターンが見られることを発見。

•

計測された眼球運動のパターンのみをCG動画で再現すると(下図)、観察者は、それが誰のものか高精度で識別可能。

・2人の間にポールを立てる•(両目の中心を原点、2cm刻み20×20箇所)
視線受信者

・送信者はポールか受信者の目いずれかを注視
・受信者（左）は送信者の注視先を回答

規則的な音列中に稀に出てくる音(予測を裏切るゆえに目立つ音)に対して、マイクロサッカード(固視中に生じる、小さく跳ぶような不随意的眼球運動)の動特性(制御特性)が変化することを発見。
• マイクロサッカードや瞳孔径の動特性から、音楽聴取中の各時点での好みの程度を推定する手法も開発。

社交性不安
他者から注目されることに緊張し強い不安を感じること。
質問紙で測定。個人特性を検討。

視線送信者

→時間

視線送信者
1人の視線受信者(実験参加者)は男女それぞれと対峙。
環境特性による変化を検討。

結果
cm2

社交性不安(個人特性)と共に、相手の性別(環境特性)も視線一致範囲に影響をあたえることがわかった。

異性が相手

同性が相手

視線知覚の広狭はなぜあるか？
→ 有効な環境が異なる(1)危険回避のため過剰知覚が有利
e.g. 捕食者からの逃走、社会関係の拒絶(社交性不安)

男 女
男● ▲
女▲ ●

(低)

歩調の同期が対人印象を左右する•

唾液中のオキシトシン(コミュニケーションに重要な •役割を果たすホルモン)の濃度を世界で最も正確に測定できる手法を開発(東大・川戸教授との共同研究)。

•

ゆっくりしたテンポの音楽は、オキシトシン分泌を促進し、副交感神経を賦活することを実証。

•

通信環境における音の臨場感や相手の実在感が、自律神経活
動とオキシトシン濃度に反映されることを確認(明治大・上野准教授との共同研究:
右図)。

•

二人が並んで歩いているときの、両者の足首の加速度を計測。力学系モデルを用いて、二者間の位相同期(引き込み)が生じていることを実証。
位相同期が生じている時間の割合が高いほど、初対面の相手への好感度が上昇することを
発見。

(高)
関連文献

関連文献
[1] 松田昌史, 本間元康, 石井亮, 熊野史朗, 大塚和弘, 大和淳司, “アイコンタクト知覚範囲の性差に関する探索的検討: 社交性不安およびアイコンタクト相手の性別の影響,” 電子情報通信学会技術研究報告, Vol. 112, No.1, pp. 77-82, 2013.

[1] A. Shirama, A. Koizumi, N. Kitagawa, “Your eye movements tell who you are,” Perception Vol. 42 ECVP Abstract Supplement, p.38, 2013.
[2] Y. Ooishi, H. Mukai, K. Watanabe, S. Kawato, M. Kashino, “The effect of the tempo of music on the secretion of steroid and peptide
hormones into human saliva,” in Proc. The 35th Annual Meeting of the Japan Neuroscience Society, 2012.
[3] M. Yoneya, H.-I. Liao, S. Kidani, S. Furukawa, M. Kashino, “Sounds in sequence modulate dynamic characteristics of microsaccades,” inProc. The 37th ARO (Association for Research in Otolaryngology) MidWinter Meeting, 2014.

連 絡 先

連 絡 先

メディア情報研究部 コミュニケーション環境研究グループ
松田 昌史 (Masafumi Matsuda)
E-mail： matsuda.masafumi{at}lab.ntt.co.jp- 38 -

柏野 牧夫 (Makio Kashino)
人間情報研究部
E-mail： kashino.makio{at}lab.ntt.co.jp- 39 -

コミュニケーションと人間の科学

受信者

コミュニケーションと人間の科学

送信者(2)視線シグナルの混信を避ける
e.g. 自分への興味の識別唾液・心拍で音のリラックス効果を捉える

Visualization and sonification of action in sports

25

コツが掴（つか）める！
～身体運動の可視化・可聴化によるスポーツ上達支援システム～

26

Motion-based liquid perception by human vision

動きから素材を見抜く～映像中の動き成分に基づく液体の知覚～

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

自分の身体の動きや状態を正しく捉えることは、スポーツ動作を習得したり改善したりするう
えでとても重要です。私たちは、どのように情報を与えれば運動学習を促進できるのか、効果的な運動情報の提示（フィードバック）の仕方について研究しています。

有効なフィードバックとするには、運動の時間的・空間的特徴
を直感的に把握しやすい形で示
すことが大切です。本研究では、運動のポイントとなる“ばらつき”や“リズム”などを映像や音で可視化・可聴化し、運動のコツを掴みやすく提示する手法を提案します。

フィードバックを実用的に利用するうえで、運動を簡便に計測できることも重要です。今後は、筋活動など生体信号記録システ
ムのウェアラブル化を目指します。また、これらの手法は、スポーツシーンだけでなく、リハ
ビリやエンターテイメントでの利用も期待されます。

身の周りにある物体の表面は様々な素材でできていて、時に輝いて見えたり透明に見えたりします。このような素材の状態に関する知覚を質感知覚と呼び、その仕組みを調べてきました。
今回、決まった形をもたない素材の一つである液体の質感を見抜く視覚の謎に迫りました。

流れる液体を撮影した映像に含まれる動きの情報に注目し、動きの情報のみからでも液体を知覚できることが分かりました。
さらに、粘性や透明感といった複雑な液体の質感でさえも、動きの情報から判断可能であることを示しました。

視覚の仕組みを利用し、人間にとってのリアリティを鮮やかにかつ効率よく伝達する情報提示
手法の指針を提案します。複雑で大量な物理計算をしなくとも、動きの情報を単純に操作するだけで、映像に含まれる物体の見た目の質感を操作できるようになります。

運動の“ばらつき”を視る再生映像では試行間の動きの違い（変動）が見えづらい。。。
急いで投げると動作がばらつく（重畳画像がぼやけている）

クイックスロー（慣れない動作）

Motion history images (MHI)・動きの履歴が残る表現
・動作イベントの自動抽出が可能

脚挙げ

踏み出し

ボール
リリース

接地

動作のばらつきが少ない

通常の投球
例えば、リリース時の画像（５試行分）を重畳運動の“リズム”を聴く
上手い投球動作

映像から身体部位間の協調関係（タイミング）は捉えにくい。。。

手首筋

ソ

足から手に順番に筋が活動している

肩筋
大腿筋

ミ
ド

例えば、筋ごとに異なる周
波数の正弦波を、筋活動開始時刻に合わせて合成し、音でフィードバック

周波数（Hz）

ソ？

筋が順番に活動
していない
0

0.5
時間（秒）

1.0

0

0.5
時間（秒）

1.0

0

0.5
時間（秒）

1.0

関連文献

関連文献
[1] D. Mikami, T. Kimura, K. Kadota, A. Matsumoto, H. Kawamura, A. Kojima, “A video feedback system providing motions synchronizedwith reference examples for motor learning,” in Proc. 14th Congress of the International Society of Biomechanics (ISB), 2013.
[2] 三上弾, 松本鮎美, 門田浩二, 川村春美, 小島明, “動作学習のための遅延同期ビデオフィードバックシステム,” 情報処理学会論文誌コン
シューマ・デバイス＆システム(CDS), Vol.4, No.1, April, 2014.

[1] T. Kawabe, K. Maruya, S. Nishida, “Seeing transparent liquids from dynamic image distortion,” Abstract presented at the 12th Annual
Meeting of the Vision Sciences Society, Journal of Vision, 13(9):208, 2013.
[2] K. Maruya, T. Kawabe, S. Nishida, “Material from motion - Human perception of fluid properties from motion vector fields,” Abstract
presented at the 12th Annual Meeting of the Vision Sciences Society, Journal of Vision, 13(9):207, 2013.

連 絡 先

連 絡 先

木村 聡貴 (Toshitaka Kimura)
人間情報研究部 感覚運動研究グループ
E-mail： kimura.toshitaka{at}lab.ntt.co.jp- 40 -

河邉 隆寛 (Takahiro Kawabe)
人間情報研究部 感覚表現研究グループ
E-mail： kawabe.takahiro{at}lab.ntt.co.jp- 41 -

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

筋電位（µV）

下手な投球動作周波数（Hz）

筋活動の開始時刻

Exploring sources of inter-individual variation

Integration process of tactile perception

27 聞きとりの得意な人、不得意な人は何が違う？
～聴覚基礎特性の個人差の元を探る～

28～皮膚感覚の情報統合メカニズム～

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

私たちの「聞こえ」は、耳から脳に至る経路で、並行かつ多段階の情報処理が行われることで成立しています。「聞こえ」に関わる基本的能力の個人差が、どの程度あるのか？また、どの
情報処理メカニズムの違いによるものなのか？を明らかにする研究をご紹介します。

医学的に難聴とは診断されない人の間にも、聴覚の基礎能力に個人差があることが分かりました。また、その個人差が、従来信じられていたよりも初期（下位）レベルのメカニズムの違い
によって、ある程度説明できることを明らかにしました。

研究成果は、高齢者など、日常生活で聞こえの困難を訴える
方々の原因特定、診断や治療といった医療分野への波及効果が期待されます。さらに、補聴器の性能向上ばかりでなく、聞きとりやすい音の設計、言語や音楽の聞き取り能力の訓練方法の開発につながります。

皮膚の中には複数の種類の触覚センサがあり、それらは体中に分布しています。脳は複数の入力をどのように処理して、外界を知覚しているのでしょうか。
私たちは、脳における情報処理の仕組みを調べることで、将来の触覚伝送や触感合成の技術につながる研究を進めています。

刺激部位や刺激時間、姿勢を変えながら、生じる知覚の変化を心理物理的に調べました。右手と左手のように、体の上の異なる部位に入力を加えた場合でも、感覚の干渉が起こり、入力タイ
ミングや、テクスチャのような内容について、知覚が変わってしまうことがわかりました。

入力部位や姿勢によらず安定して生じる知覚や、同じ知覚を生む複数の条件を調べることで、触覚の提示信号を賢く設計し、装置の大きさや使用エネルギーに制限のある携帯端末においても、情報のエッセンスを確かに伝えることを目指しています。

まざる触感の科学

時間がまざる
有毛細胞：機械振動
を神経信号に変換

耳の機械的特性は聞き取りの良さの要因

入力刺激

複数入力の時間関係が、 入力部位によって変化して知覚される

Q.どちらが先？

TFS感度

片耳の性能は音源定位能力の要因

同時？

別々だな

※ 片手で判断すると、両手に比べて、時間順序がわからなく（時間の差はわかりやすく）なる

両耳間強度差、時間差（IID, ITD; 音源の位置を知るための手がかり）は、文字通り、両耳間で信号を比較するメカニズムによって処理されています。

強度変化“時間パターン”
変化

この両耳メカニズムだけでなく、音の強度や時間パ
ターンの処理といった、より下位（片耳だけ）のメカ
ニズムの性能も、個人差の重要な要因であることを発見しました。
検出閾値の比較ITD

同時？

触感がまざる異なる入力（周波数）を同時に加えると、両手でもまざって知覚される

Q.どんな触感？

ぱたぱた

ざらざら

？？

入力刺激
数百 Hz
数十 Hz

IID

※ 片手に粗い触感、もう片手に細かい触感を同時に提示すると、中間の粗さの触感が生じる
関連文献

関連文献
[1] S. Otsuka, S. Furukawa, S. Yamagishi, K. Hirota, M. Kashino, “Inter-individual variation of sensitivity to frequency modulation: Its relation
with click-evoked and distortion-product otoacoustic emissions,” J. Assoc. Res. Otolaryngol., Vol. 15, pp. 175-186, 2014.
[2] A. Ochi, T. Yamasoba, S. Furukawa, “Factors that account for inter-individual variability of lateralization performance revealed bycorrelations of performance among multiple psychoacoustical tasks,” Front. Neurosci., doi. 10.3389/fnins.2014.00027, 2014.

[1] S. Kuroki, J. Watanabe, N. Kawakami, S. Tachi, S. Nishida, “Somatotopic dominance in tactile temporal processing,” Experimental Brain
Research, Vol. 203, pp. 51-62, 2010.
[2] 黒木忍, 渡邊淳司, 西田眞也, “異なる周波数の振動を用いた知覚周波数の合成,” 日本バーチャルリアリティ学会第18回大会, 33E-1, 2013.
[3] S. Kuroki, J. Watanabe, S. Nishida, “Synthesis of tactile frequencies,” in Proc. 36th European Conference on Visual Perception, 2013.

連 絡 先

連 絡 先

古川 茂人 (Shigeto Furukawa)
人間情報研究部 感覚共鳴研究グループ
E-mail： furukawa.shigeto{at}lab.ntt.co.jp- 42 -

黒木 忍 (Scinob Kuroki)
人間情報研究部 感覚表現研究グループ
E-mail： kuroki.shinobu{at}lab.ntt.co.jp- 43 -

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

我々は、耳音響放射（耳から放射される音）を調べ、より下位に位置する内耳（基底膜）の機
械的特性も、個人差の重要な要因であることを発見しました。

難しい…

上オリーブ核：両耳間の信号を比較

Q.同時？

これまで、時間微細構造(TFS; 聞きたい音を聴く手がかりの一つ)に対する感度の個人差は、有毛細胞・聴神経より上位のメカニズムの違いを反映すると信じられてきました。

右かな？

基底膜：音情報を機械振動で表現
聴神経：神経信号（強度・時間パターン）を中枢へと伝達

耳音響放射特徴量

右だなAsymmetric oscillation induces clear kinesthetic illusion29

ぶるなび3: 小さくてもパワフルな引っ張られ感～小型軽量の非対称振動装置による明瞭な牽引力錯覚の生成～

どんな研究

どこが凄い

目指す未来

これまでに人間の感覚・知覚の非線形特性をうまく利用して、あたかも手を引かれるような感覚を作り出すことに成功しまし
たが、装置が大きいという問題がありました。この展示では、新しい機構によって従来の試作機より9割以上サイズと重量を小さくした装置を紹介します。

親指サイズの装置で、一方向にすばやく、その反対方向にゆっくりと振動させることによって、すばやく動かす方向に連続的に引っ張られているように感じさせることに成功しました。この成果は携帯端末やウェアラブル
機器との連携において不可欠なものです。

視覚や聴覚だけでなく、人間の五感や身体を活用した情報技術の確立を目指しています。従来
ではあまり考えられていなかった、携帯端末における触覚情報
提示として、手を引っ張る携帯
電話や、手応えを与えるようなゲームなどを実現できる可能性があります。

「牽引力錯覚」を作るための装置の小型化
1自由度

ぶるなび１

250 g / 56x27x175 mm

19 g / 18x18x37 mm
ぶるなび３

2自由度

260 g / Φ126x55 mm

従来の試作機より小型軽量にもかかわらず牽引感覚の効果に遜色なし

加速度 (m/s2)

ぶるなび３の非対称振動パターン
正方向

200
100

牽引力感の明瞭度の比較

0-100-200 0

0.02

0.04

0.06

0.08

力方向知覚における明瞭度の定量化(サーストン対比較)
Clarity of Force Perception (Thurstone Paired
Comparison)0.1

加速度 (m/s2)

コミュニケーションと人間の科学

Actuator A: 125Hz
Actuator A: 40Hz
Actuator B: 125Hz

時間 (sec)

反対方向

42 g / 18x37x74 mm

ぶるなび２

Actuator B: 40Hz

200
100

0.6

0

0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

明瞭度スコア

-100
-200

0.4

0

0.02

0.04

0.06

0.08

装置と周波数をうまく組み合わせることで、明瞭な「牽引感」を生み出すことを発見

0.1

時間 (sec)

関連文献[1] 雨宮智浩, 五味裕章, “牽引方向知覚における能動的探索の有効性を活用した屋内歩行ナビゲーションシステムの開発,” 電子情報通信学会
論文誌, Vol. J97-D, No. 2, pp.260-269, 2014.
[2] T. Amemiya, H. Gomi, “Directional torque perception with brief, asymmetric net rotation of a flywheel,” IEEE Trans. Haptics, 2013.
[3] T. Amemiya, H. Gomi, “Buru-Navi3: Movement instruction using illusory pulled sensation created by thumb-sized vibrator,” in Proc. ACM
SIGGRAPH 2014 Emerging Technologies, August 2014 (to appear).

NTT コミュニケーション科学基礎研究所
オープンハウス 2014 実行委員会（委 員 長） 青山 一生

連 絡 先

雨宮 智浩 (Tomohiro Amemiya), 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- 44 -（副 委 員 長） 永野 秀尚（委員） 安部川 直稔／田中 貴秋／水谷 伸