NTT コミュニケーション科学基礎研究所

3
2
1

4

5
6
7
8

10 11

15 16 17
18
14
19
13
20

喫煙所

21 22

展示会場

12

講演会場

9

講演中継
会
場
休憩スペース23 24 25 26

書籍展示
コーナー

講演中継
会
場

クローク

受付

入口

研究展示
インフォメーション サイエンス
1

測れない光で秘密ができる −レーザの相関ランダム現象を利用した秘密鍵配送−

2コンピュータが安全性を保障！ 究極の暗号 −フォーマルメソッドを用いた量子暗号の安全性証明−

3

法律はあなたのプライバシを守ってくれるか？ −プライバシの数理的定式化と法律への適用−

4

類題から賢く学べます5

データのキモ、見つけます −特徴的な構造を抽出するデータマイニング技術−

6

よく似たデータを瞬時に発見 −近傍グラフを用いた高速類似探索−

7

生放送でも即座に特定 −追加型特徴ＤＢによるリアルタイムメディア探索技術−

8

ノイジーな世界を見守る −センシングと符号化の協同現象と大偏差原理−

9

複数のカメラで物の色と形を正確に記録・再現 −２眼ステレオ式６バンド映像システムによるリアルタイム色再現−−頑健な半教師あり学習法と自然言語処理への応用−

インタフェース サイエンス
10

多数のセンサがあなたにあわせて情報を集めます −センサネットワークの動的な動作変更技術−

11

翻訳は語順が大切 −日本語風の英語を介した英日・日英統計翻訳−

12

動くディスプレイで会話が伝わる −頭部運動の動的補強表現に基づく会話場再構成−

13

昔の自分達に助けて貰おう！ −時空間同室感 (t-Room) における蓄積情景処理とその応用−

14

あなたの歌い方を診断します！ −歌声音高軌跡の確率モデルに基づく歌唱スタイルの特徴抽出−15

いつ誰が何を話したか？ −複数人会話シーン分析技術の進展と利用イメージ−

16 雑多な音の中からあなたの声だけ聞きとります −時間・空間・周波数情報を統合した高精度音声強調技術−

17 会話中のあなたの話、何でも聞いて理解します −話し言葉音声認識のための高度な学習、適応、正規化技術−

18

音を付けると違って見える −視聴覚統合に基づく視覚時空間の変容−

19

20

質感を見る脳のしくみに迫る −画像から質感を取り出す視覚のメカニズム−

見るより前に手が動く −潜在的な目と手の協調メカニズム−

ライフ サイエンス
21

こどもが急にことばを覚えだすのはなぜ？ −個人の時系列データ解析から解明された語彙爆発の謎−

22

この月齢の子にぴったりの「言葉たち」を探して −幼児語彙発達データに基づく成長に応じた言語資源の提示−

23

しゃべると空耳！？ −発音動作と音声知覚の密接なつながり−24

人のふり見て我がふり直せるネズミたち −適応的社会行動を支える神経基盤を探る−

25 聞きたい音を聞く脳のメカニズムを探る −心理物理、計算モデル、脳機能計測によるアプローチ−

会 場：NT T 京阪 奈ビル（京都府相楽郡精華町光台２-４）

26 「触れる感覚の物差し」としての言葉 −触覚の質感とその音声表象−〒619-0237 京都府相楽郡精華町光台2-4（けいはんな学研都市）

http://www.kecl.ntt.co.jp/openhouse/2012/

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 上田 修功

近年、ソーシャルメディアの普及、スマートフォンの高機能化が進み、これまでに増して情報爆発が加速しています。まさしく「ビッグデータ」時代の到来と言えるでしょう。一方、情報の価値は個人や状況に応じて異なります。真に豊かなコミュニ
ケーション環境の実現には、情報処理技術だけでなく、情報と人間、さらには情報と社会の関わり方にも目を向ける必要があると考えます。
ＮＴＴ コミュニケーション科学基礎研究所では、創立当初より、人間と情報の深い理解に基づくコミュニケーションの実現を目指し、人間科学と情報科学の両面で研究を行っております。最近では、未来のコミュニケーション環境の構築、知能コン
ピューティング基礎技術の創出、人間の豊かなQuality of Lifeの実現、を研究の軸として各々の分野で世界トップレベルの研究を推進しています。我々所員一同は、情報通信の変革につながる新概念、新原理、革新技術の創造をミッションとして、ＮＴＴグループのサービス創造への貢献と共に、科学技術発展のための学術貢献、さらには、イノベーションによる新価値の創造による社会貢献を目指し、革新的研究に持続的にチャレンジしております。
恒例のオープンハウスの開催を通じて、できるだけ多くの方々に当研究所の活動と成果に接して頂きたいと考えております。私たちの最新の研究成果を研究展
示および研究講演により、幅広くご紹介させて頂きます。また、皆様とともに、これからの情報通信のあり方についても議論を深めたいと思います。活力あふれる基
礎研究を進める上では、このような所外の研究者や技術者の皆様との交流が何よりも大切であります。お互いに有益な交流の場になることを祈念し、所員一同、皆様のご来場に心より感謝申し上げます。

-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

321● 所長講演・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 4● 招待講演・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 5

4

5
6
7
8

10 11

15 16 17
18
14
19
13
20

喫煙所

21 22

展示会場

● 研究講演12

心地よさと「やみつき」の神経科学 ・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 6

923 24 25 26

講演中継
会
場
休憩スペース
書籍展示コーナー−動物の行動に情動の生物学的基盤を探る−

デジタルコンテンツ保存における標準化とその課題・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 8

講演会場－ISO/IECおよびその他の機関における標準化の取り組み－

講演中継
会
場

光から乱数をつくる・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 10－半導体レーザカオスを利用した高速乱数生成－

センサネットワークを通して見えてくる世界・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 12－多数かつ多様なセンサから情報を収集・解釈・提示する技術－● 研究展示 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 15
インフォメーション サイエンスクローク

1 測れない光で秘密ができる －レーザの相関ランダム現象を利用した秘密鍵配送－・・・・・・・・・・・・・・・・・ 16■
2 コンピュータが安全性を保障！ 究極の暗号 －フォーマルメソッドを用いた量子暗号の安全性証明－・ ・・・・・・・ 17■
3 法律はあなたのプライバシを守ってくれるか？ －プライバシの数理的定式化と法律への適用－・・・・・・・・・・ 18■
4 類題から賢く学べます －頑健な半教師あり学習法と自然言語処理への応用－・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 19■
5 データのキモ、見つけます －特徴的な構造を抽出するデータマイニング技術－・ ・・・・・・・・・・・・・・・・ 20■
6 よく似たデータを瞬時に発見 －近傍グラフを用いた高速類似探索－・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 21■
7 生放送でも即座に特定 －追加型特徴ＤＢによるリアルタイムメディア探索技術－・ ・・・・・・・・・・・・・・・・ 22■
8 ノイジーな世界を見守る －センシングと符号化の協同現象と大偏差原理－・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 23■
9 複数のカメラで物の色と形を正確に記録・再現 －２眼ステレオ式６バンド映像システムによるリアルタイム色再現－・ ・・・ 24
■

受付

入口

インタフェース サイエンス
10 多数のセンサがあなたにあわせて情報を集めます －センサネットワークの動的な動作変更技術－・・・・・・・・・ 25■
11 翻訳は語順が大切 －日本語風の英語を介した英日・日英統計翻訳－・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 26■
12 動くディスプレイで会話が伝わる －頭部運動の動的補強表現に基づく会話場再構成－・ ・・・・・・・・・・・・・ 27■
13 昔の自分達に助けて貰おう！ －時空間同室感 (t-Room) における蓄積情景処理とその応用－・ ・・・・・・・・・・・ 28■
14 あなたの歌い方を診断します！ －歌声音高軌跡の確率モデルに基づく歌唱スタイルの特徴抽出－・ ・・・・・・・・・ 29■
15 いつ誰が何を話したか？ －複数人会話シーン分析技術の進展と利用イメージ－・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 30■
16 雑多な音の中からあなたの声だけ聞きとります −時間・空間・周波数情報を統合した高精度音声強調技術−・ ・・・ 31■
17 会話中のあなたの話、何でも聞いて理解します −話し言葉音声認識のための高度な学習、適応、正規化技術−・・・・ 32■
18 音を付けると違って見える −視聴覚統合に基づく視覚時空間の変容−・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 33■
19 見るより前に手が動く −潜在的な目と手の協調メカニズム−・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 34■
20 質感を見る脳のしくみに迫る −画像から質感を取り出す視覚のメカニズム−・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・ 35■

インフォメーション サイエンス

21 こどもが急にことばを覚えだすのはなぜ？ －個人の時系列データ解析から解明された語彙爆発の謎－・・・・・・・・ 36■
22 この月齢の子にぴったりの「言葉たち」を探して －幼児語彙発達データに基づく成長に応じた言語資源の提示－・・・ 37■
23 しゃべると空耳！？ −発音動作と音声知覚の密接なつながり−・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 38■
24 人のふり見て我がふり直せるネズミたち −適応的社会行動を支える神経基盤を探る−・ ・・・・・・・・・・・・ 39■
25 聞きたい音を聞く脳のメカニズムを探る −心理物理、計算モデル、脳機能計測によるアプローチ−・ ・・・・・・・ 40■
26 「触れる感覚の物差し」としての言葉 −触覚の質感とその音声表象−・ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 41■-2-

ライフ サイエンス

講 演 ス ケ ジュール6 月7 日（木）6 月 8 日（金）

所長講演

研究講演

（13：00〜13：30）（11：00〜11：30）

・Big data時代のコミュニケーション科学

・デジタルコンテンツ保存における標準化とその課題

上田−ISO/IECおよびその他の機関における標準化の取り組み−

修功（NTT コミュニケーション科学基礎研究所 所長）

原田

招待講演

登（守谷特別研究室）（14：00〜14：30）（14：00〜14：50）

ライフ サイエンス

インタフェース サイエンス

・光から乱数をつくる

・繋がり／社会／政治―若者のコミュニケーション態勢と社会性
北田−半導体レーザカオスを利用した高速乱数生成−

暁大（東京大学情報学環 准教授）

吉村

研究講演

和之（メディア情報研究部）（14：30〜15：00）（16：00〜16：30）

・センサネットワークを通して見えてくる世界

・心地よさと「やみつき」の神経科学−多数かつ多様なセンサから情報を収集・解釈・提示する技術−−動物の行動に情動の生物学的基盤を探る−
廣中須山

直行（人間情報研究部）-3-

敬之（協創情報研究部）

所長講演

招待講演

Big data 時代のコミュニケーション科学
Communication science for big data era

繋がり／社会／政治―若者のコミュニケーション態勢と社会性
Connection, the social, and the political;
The mode of communication and the sociality of the youth

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 所長

上田修功（うえだ なおのり）

近 年、インターネット、ソーシャルメディア、さら将 来 の出来事 の 予 測に結びつける「学 習」能 力がには携帯情 報端末の爆発的な普及により、想像を重要です。その 観点で機械学習技 術が期待されて超えるスピードでデジタルデータが生産・蓄積されいるものと思われます。しかし、現在の機械学習技

つつあります。まさに「ビッグデータ時代」の到来

術の大半は、単一種類のデータ、もしくは何らかのです。これら多種多様なデータをサイバー空間上の形で紐づいた複数種類のデータを対象とした要素

計算資 源を利用して高度な解 析を行い、その 結果技術です。ビッグデータ時代では、独立に観測されを実 世界 のシステムに働きかけ、高 効率的な 社 会

る多様 なデータをうまく融 合させて、単一種 類のシステムの構築を目指すサイバーフィジカルシステ

データでは見 えてこなかった 新しい「価 値 創 造をムがビッグデータ時代における次世代ＩＣＴインフ

実現する技術が必要です。

ラです。

東京大学情報学環 准教授

北田暁大（きただ あきひろ）

すなわち、サイバーフィジカルシステム構築におサイバーフィジカルシステムでは、単に情 報 通信

いては、異種情報を融合させ、どのような新価値を技 術が 高 度化されるだけでなく、だれでもが そ の

デ ザイン するかが 極 めて重 要なのです。研 究者も高度な技術の利便性を享受でき、安心・安全で、か個々の要素技術の高度化に取り組むだけでは不十つ、それにより心が 豊 かになる情 報 通 信 社 会が 実

分で、「風が吹けば桶屋が儲かる」といった一見無現されることが大切です。そのためには、情報通信

関係な情報群から新価値創造のシナリオを具体化

技 術 の 研 究 だけではなく、人 間 科 学、社 会 科 学 的するデザイン能力も要求されます。また、情報の価な側面も含めた「コミュニケーション科学」の研究

値向上にともない、その 情 報に基づく社 会 活動がが重要と考えます。偶然にも、当研究所は、設立時行われるため、情報通信の安全性の保障、さらには

東京大学社会情報研究所助手、筑波大学専任講師等を経て、に「コミュニケーション科学基礎研究所」と命名さ

プライバシーの保護も必須要件となります。これか

現在東京大学情報学環准教授。博士（社会情報学）。

れ現在に至っておりますが、ビッグデータ時代到来

らは、情報分野に閉じた研究ではなく、情報通信技のこの機会に、当研究所が何に取り組み、どのよう術を水平展 開させ、国民 生 活に密接に関連する保な視点で研究を行うかを再考したいと思います。

健 医 療 分 野、食 糧 確保 の 観 点で農 業 分 野、さらにビッグデータの解析技術として、近年、機械学習（経歴）1971 年生まれ。
東京大学文学部卒業、同大人文社会系研究科博士課程退学、『広告の誕生』『広告都市・東京』『責任と正義』『＜意味＞への抗い』などの著書がある。

は経済、行政分野についても技術貢献することが、技 術が注目されています。膨 大で多様 なデータに

我々情報通信研究者に求められています。

対しては、単 純 な 統 計 分析では不十 分で、膨 大 な講 演では、機械学習技 術が各分野にどのように

観 測データからそれらの背 後にあるモデル（デー貢 献できるかについてより詳しくご説 明させて 頂

タ生成メカニズム）を学習し、そのモデルを用いて

きます。

-4-

-5-

研究講演

研究講演
心地よさと「やみつき」の神経科学

ー動物の行動に情動の生物学的基盤を探るー

Neuroscience of liking and wanting

Exploring biological foundations of human emotion in animal behavior
人間情報研究部
快情動の起源を求めて

廣中

直行「好き」は記憶くので す。ところが、この 体 験 の 最 中 に 海 馬 に 微らでしょう。「欲しい」は 、「 足らな い も の を 満 た

量 の麻 酔 薬 を入れてθ波を止め ると、体 は寄ってす」気持ちから起こるのです。その気持ちは、何度行きません。「ここは良い場所だった 」という記憶

でも同じことを繰り返す「やみつき」につながりまが できない のです。また、体 が 寄って行くとき、つす。「やみつき」は報酬探 索の原 動力で、動物を生まり、記 憶に 基づ いて脳 の 中 で「良いことが あっかす力として大事なものです。しかし、その力に歯た 場 所にもう一度 行ってみよう」という指 令 が 出

止めがかからなくなると「依 存 症 」という病 気 でているときにもθ波が出ます。

す。「やみつき」ではあっても困った状 態にならな

心地よさや楽しさ、嬉しさといった快 情動は、日動 物 は生きて行くために食 物 や 繁 殖 相 手 を 見

常 生 活 のさまざ ま な 場 面 で 私 たちの心 を 豊 かにつけて接 近しなければ なりません。接 近を 起こす

いようにするためには？

彩っています。これからは多くのものに「使って楽ような 対 象を「報 酬 」と言います。そして、脊 椎 動

るメカニズムを詳しく研究することが大事です。

しい」、「 面白い」という性 質が 求められる時代で物 の脳には、報 酬 が見つかったときに活 動 する神あり、「快 」を研究する重要性が 高まってきたと言経 系 があります。それが中脳から大 脳 辺 縁 系に向えます。

かう神 経で（図1）、「報 酬 系 」と呼ばれています。

報酬系 の 働きを調節す信号としての情動
どこでどのような 報 酬が 得られるのか？

群れ

人 間 の 脳 は何 億 年 という脊 椎 動 物 の 進 化 の 歴

私 たちが 感じる「心 地よさ」は報 酬 系 の 活動 の副を 作って生 活する動 物 は 、そ の 情 報をひとりじめ

史を内蔵しています。私 たちの 情動は起 源の古い産 物です。なぜそんな副 産 物が必要なのかというにはしません。何らか の方 法 で 仲 間に伝 え、血 縁

脳の 構 造 から生まれるのです。心 地よさも例 外でと、報 酬 を 獲 得した 経 験 をしっかり覚 えるためでをもつ 一族 が 繁 栄 するように行 動します。最 近、はありません。したがって、情動については人間以す。そうすると次の 機 会 に効 率良く報 酬 を手にす

外 の 動 物 の 研 究 から重 要 な 手 が かりが 得ら れ まることができます。ということは、報酬を得たときす。しかし、動 物には笑 顔のようにはっきりした快に経 験した感 覚情 報と報酬系の活動を統 合し、記

情動の 表出がありませんから、快 情動の 基 礎 研究

憶として脳 の 中にたくわえるシステム が あ るはずは遅 れていました。近 年 の 神経科 学 の 発 展によっです。

動 物 の 協 力、協調、共 感といったテーマの 研 究 が

図 2：選好行動実験装置

飛 躍的に増えてきました。しかし、こういう行動が「好き」・「欲しい」・「やみつき」

見られるときに、お互い の間で 何が 信号になり、

好 き な も の は 欲しくな る と 思 い が ち で す。事どういう情 報 がやりとりされているのかはまだよ

実、どちらも報 酬 系 の 活動に関 係しているのです

くわかって いません 。私 たちは 、動 物 の 持って いて、ようやく光が当たるようになったところです。

私 たちはネズミ（ラット）を使った 実 験で、記憶が、近 年 の 研究で「好き」と「欲しい」の 違いがわる「報 酬に関する情 報を伝 達 する」神 経 機 構が、

今 回 はそ の 一 端 をご 紹 介しま す。な お 、すべ てのと関 係 の 深 い「 海馬」から出てい る規 則 正しいリ

かってきました。私 たちは理 化 学 研 究 所と共同で「 楽しい 気 持 ちが 伝わ るコミュニケーション」の動物実 験は厳格な倫理審 査を受け、動物の命を大ズ ムを持った 脳 波（θ波 ）が そ の 鍵 であ ることを報 酬 系 の 調 節 機 能 が 低 下したマウスの 行 動 を 調基礎であると考えて研究を進めています。

切にし、動 物に苦 痛を与えないように万全 の配 慮

見つけました 。図2のように白い 部 屋と 黒 い 部 屋

べ ました 。このマウスは 、2 種 類 の 食 べ 物 を 並べをして行っていることを申し添えます。

がつながった箱を作り、どちらか一方の部屋で、報て選ばせると、脂っこい食べ物を好みました。しか

【参考文献】

酬を得 る体 験をさせます。そ の 後この中を自由にし、これらを１種 類ずつ交 互に与えると、脂っこい歩かせると、報 酬 体 験をした 部屋に体 が 寄って行方はあまり食べ なかったのです。つまり「好き」な

１）廣中直行・高野裕治・高橋伸彰・田中智子・板坂典郎・
小泉美和子. 報酬探索の神経機構と快情動. 認知神経科学, 13: 96-102（2011）２）帚木蓬生・村井俊哉・廣中直行・西村周三・谷岡一郎・船橋新太郎 『依存学ことはじめ』晃洋書房（2011）

ものをいつも「欲しがる」とは限らないということです。脂っこいものは少量で 十 分な栄 養になるか

廣中
図 1：ヒトとラットの報酬系（赤色の領域）-6-

直行（ひろなか なおゆき）

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 人間情報研究部 リサーチスペシャリスト。
1984年、東京大学大学院人文科学研究科単位取得退学。博士（医学）。
（財）実験動物中央研究所研究員、理化学研究所脳科学総合研究センター研究員、（独）科学技術振興機
構ERATO下條潜在脳機能プロジェクト研究員などを経て現職。専門は薬物依存の神経精神薬理学。
-7-

研究講演

研究講演

デジタルコンテンツ保存における標準化とその課題
ー ISO/IEC およびその他の機関における標準化の取り組みー

念 を 定 義して い ま す。 情 報 パッケー ジ は、 新 規

ト国際 標 準であり、保 存 対 象のファイルを、階層

情 報 の 登 録 の た め の Submission Information

構 造と文 脈 メタデー タ情 報とともに１つ のファイ

Package (SIP)、 保 存 に 用 い ら れ る Archival

ルにアーカイブ することが できます。この 標 準は登Information Package (AIP)、配布に用いられる

OAIS 参照モデルに定 義されている情 報パッケー

Dissemination Information Package (DIP) のジとして利用できます。

近 年、 様 々 な 分 野 で ア ー カ イ ブ、本講演では、OAIS 参照モデルや MPEG-A アー

３つに分 類されます。この標準により概 念 定義の

今 後、上記のような 標 準を利用することで、分Preservation が 検 討 さ れ、 あ る い は 実 際 に 運

カイブフォーマット PA-AF など、アーカイブのた

曖昧さが解消され、異なる分野でアーカイブに関し

野をまたがっての 情 報 共 有やシステム共 有が 容易

用されています。例えば、図書館、美術館、博物館、めの標準化の動向を紹介し、いくつかの分野でのて情報交換を行うことが容易になりました。

になり、アーカイブシステムの 設 計 や実 装・維 持

映 画・テレビ・ラジ オ・音 楽・医 療 な どの 各 業 界

アーカイブ保 存 の 現 状、Preservation においてで用いられるコンテンツ・データのほか、行 政 資

標準化が果たすべき役割、およびその課題につい料、個 人の 写 真・動 画 像・資 料 等 をアーカイブ保

て考察します。

Preservation of digital contents

Standardization activities and best practices for digital content preservation
being discussed at ISO/IEC and other organizations
守谷特別研究室

原田・MPEG-A アーカイブフォーマット PA-AF（図 2）

・OAIS 参照モデル（図 1）

MPEG および そ の 他 の 標 準 を 利 用して特 定の応【参考文献】

用 分 野 で 利 用 可能 なファイルフォーマットおよび

１）ISO14721:2 0 03 , Space Dat a a nd I n for mation
Transfer Systems – Open Archival Information
System – Reference model, ISO, 2003.
２）ISO/IEC 23000-6:2009, Information Technology –Multimedia Application Format (MPEG-A) – Part 6:
Professional archival application format, ISO/IEC,
April 2009.

OAIS 参 照 モ デル は、 電 子 情 報 の 長 期 保 存 に

メタデータ記 述を定 義する MPEG-A アプリケー

このようにアーカイブに関する要求 が 高まって必要な概 念を理 解し適 用するためのフレームワー

ションフォーマット標準シリーズの１つとして定 義いるにもかかわらず、各 運 用主体に必ずしもアークです。ここで、“長 期 ”とは、“ 技 術 の 変 化につされています。

カイブの専門家がいない場合があり、また、専門

いて考慮しなければ ならない 程 十 分に長い 期間 ”

家 が いても自ら の 専 門 分 野 に特 化 さ れ た 指 針でとして 定 義 さ れて いま す。

アーカイブシステムの設 計や 運 用がなされている

新規情 報のアーカイブへの取り込みや記録 保管方

ために、分野をまたがっての情 報や資源の共 有が法、データの管 理、利用・閲覧、配布など、情 報

非常に難しいという問題があります。同じアーカイのアーカイブ保 存に関する広 範囲な機能について

ブ・Preservation という単語を使って議論されて述べ ており、OAIS 準 拠 のアーカイブ 方法としているにもかかわらず、その意味する内容は各 運 用

満たすべき必要条件等を定義しています。

より管理される場合があります。

この 参 照 モ デル は、

ま た、 この 標 準 は 情 報 パッケージ 呼 ば れる 概主体によって全く異なる場合が多いのが現状です。

PA-AF は、 複 数 のファイル を１つ の 情 報 パッ
ケージとして保 存 するため のファイルフォーマッStandardization archive Profile• Set of files to be stored• Set of metadata to be stored

Policy / Profile
Input files

Content analysis

C:/folder1/
Index.html
folder2/
file2.html
file3.jpg

ISO 14721:2003 Open Archival Information System (OAIS) Reference Model

Descriptive
Info.

Descriptive
Info.

Data
Management

file4.mp4

IngestAccessSIP

AIPArchival
Storage

AIPCO
queries N
S
result setsorders U
M
DIPER

Recording Project archive Profile• Set of files to be stored• Set of metadata to be stored

PA-AF
Content
Description

Pre-processing-Lossless Compression-Encryption / Protection- Hash code calculation

Preservation Planning

P
R
O
D
U
C
E
R

ます。

MPEG-A アーカ イブ フォーマット PA-AF は、存していく必要があります。また、編集中のドキュメントや 作 業 中 のプ ログラム等 も、アーカイブに

管 理に必要なコストが低減されることが期待されCompression
tools

File split
Verification

PA-AF
Packaging tool
(File format)

External tools

Protection
tools
Integrity check
tools

Dissemination tools-Trans coding- Trans format

Metadata
search

図２：MPEG-A アーカイブフォーマット PA-AF

Administration

原田

MANAGEMENT
SIP = Submission Information Package
AIP = Archival Information Package
DIP = Dissemination Information Package

図１：OAIS 参照モデル-8-

情報パッケージ

登（はらだ のぼる）

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 守谷特別研究室 主任研究員。
1997年、九州工業大学大学院情報工学研究科情報システム専攻終了。同年、日本電信電話株式会社入社。
現在、NTT コミュニケーション科学基礎研究所において高能率音声音楽信号符号化の研究およびその標準化に従事。アーカイブ用フォーマットMPEG-A PA-AFの標準化では、ＭＰＥＧアドホックグループ議長・
エディタとして標準化の取りまとめを行った。
-9-

研究講演

研究講演
光から乱数をつくる

ー半導体レーザカオスを利用した高速乱数生成ー

半導体レーザのカオスと乱数生成

Random number generation from light

Fast physical random number generation using chaos in semiconductor lasers
メディア情報研究部
なぜ乱数が必要なのか？

吉村和之

ます。さらに重 要な点として、デジタル 化によっ

通 常 の 半 導 体レ ーザ は 時 間 的 に一定 強 度 の 光て 得 ら れるビット 列 の 予 測 不 可 能 性 を 示しましを出 力しま す。一方、図１のように半 導 体レーザた。講演では、生 成ビット列が予測不可能であるにお いて出 力 光を 反 射 鏡 で 再 びレーザに戻すと、理由についても触れる予定です。

本質的に不安定な状態となり、レーザから出力される光の強 度 が時間的にランダムに変 動すること

乱数の種類

出現する値に規 則性の無いランダムな数、もし乱数を生 成する方法には、大 別して２種 類の方が 知られています。この 現 象は戻り光レーザカオ

くは、数列は、「乱数」と呼ばれます。さて、この法があります。その一つは「擬似乱数 」と呼ばれ、スと呼ばれ、過去約 30 年間にわたり基 礎的な研ような乱 数に使い 道はあるのでしょうか？ 実は、

一定の算術式を用いた計算により数列を生 成する

究が積み重ねられてきました。我々の 研究グルー

乱数は、我々の生活の身近な場面で使われていま

方法 で す。シードと呼 ばれる最 初 の 値 a 0 を 決 め

プ では、戻り光レーザカオス現 象 がランダムであす。例 えば、各種 ゲームで用いられるサイコロやて、a 0 から次 の 値 a1 を 計 算し、 さらに a1 からるの みならず、数 ギガ ヘ ルツ（ギガ ヘ ルツは、毎

ル ーレットの目、抽 選 の 結 果 決まる宝くじの当選

a 2 を 計算 するというような手 続 きを 繰り返して、

秒 10 億 回 の 振 動 ） という高 い 周 波 数 帯 の 振 動

番号などは、身近な乱数の例です。また、科学 技

一見ランダムな 数 列 a 0 , a1, a 2 ,…を 生 成します。

成 分を有 する 非 常に 高 速 な 時 間 変 動 現 象であ る術計算や 情 報セキュリティ技 術において不 可欠な

しかしながら、算術式に従って乱 数列を計算することに 着 目し、 この 現 象を 利 用した 物 理 乱 数 生

存 在でもあります。物理学や工学では、乱数を利ため、シードと算術式 が 判 明してしまうと出 力 乱

成 の 研 究 を 進 めて い ま す。 ランダム に 変 動 する用するモンテカルロ法と呼ばれるコンピュータシ数を予測することが 可能です。このため、擬 似乱

レーザ出力光強 度のアナログ信号を、0 と 1 にデミュレーション手法が広く利用されています。さら

数は、セキュリティ用途において重 要な予 測 不 可

ジタル 化して２値乱 数 系列を高速に生 成することに、ネットワークで伝 送される情 報の漏 洩や改ざ能性を備えることができません。もう一つの方法ができます。

んを防ぐために暗号や認証技術が使われていますは「物 理 乱 数 」と呼ばれ、ランダムに変 化する物

2008 年 12 月に、拓 殖 大 学 内田 研 究 室とのが、これらにも乱数が利用されています。

理現 象を 元に生 成される乱 数のことです。サイコ

共 同 研 究 に より、 戻り光 を 有 する 半 導 体レ ーザ

乱 数 が備えるべき性 質として、出現する値に統ロやル ーレットによる乱 数 が 典 型的な例です。こに て 毎 秒 1.7 ギガ ビット の 世 界 最 高 速 の 物 理 乱【参考文献】

計 的な偏りが 無いこと（統 計 的 均 一 性）、および、

れら以 外 にも、電 子 回 路 の 熱 雑 音 や 光 量 子 効 果

数 生 成レートを 達 成しました 1）。2010 年には、次の 値を予測できないこと（予測不 可能性）が挙を用いる方法が知られています。物理乱数は、概NT T フォトニクス研 究 所で 培 わ れ た 光 集 積 回 路

げられます。特に、セキュリティ技 術へ の 利 用にして生 成 速 度 が 低 い も の の 適 切 なランダム 現 象

技 術を 生 かして、図１に 示すような 戻り光 半 導 体

際して高い安 全性を実現するためには、統計的均を利用することにより予測不 可能性を実現できるレーザ系を 1cm × 0.3mm サイズにチップ化し、一 性のみでは不十 分であり、乱数が予測不可能性という点で優れています。セキュリティ用途では、装置の大幅な小型化を実現しました 2）。このチッを備えていることが 非常に重 要です。一方 で、い予 測 不 可 能 が 保 証さ れ、 かつ、 高 速 な 物 理 乱 数

プは、図 2 に示すようなランダムな光強 度信号を

１）A. Uchida, K. Amano, M. Inoue, K. Hirano, S. Naito,
H. Someya, I. Oowada, T. Karashige, M. Shiki,
S. Yoshimori, K. Yoshimura, and P. Davis,“Fastphysical bit generation with chaotic semiconductor
lasers,”Nature Photonics vol.2, pp.728-732 (2008).
２）T. Harayama, S. Sunada, K. Yoshimura, P. Davis,
K. Tsuzuki, and A. Uchida,“Fast nondeterministic
random-bit generation using on-chip chaos lasers,”
Physical Review A vol.83, 031803 (2011).

くつ か の セ キュリティ技 術、 例 えば、 秘 密 分 散、生 成器を実現することが望まれています。

出 力します。この 信号をデジタル 化することによ

図２：戻り光レーザの出力信号

今後の展開
装置の更なる高速化・小型化を目指すとともに、
生 成ビット列の予測不 可能性を保証する理論をより精密に発展させる予定です。

り毎 秒 2.08 ギガビットの乱数 生 成が 可能となり次世代技術である量子鍵配送、我々のグループで研究を進めている相関乱数を利用した鍵配送など
は大 量の乱数を必要とします。そのため、乱数 生
成の方法には、高速に乱数 生 成できることも望ま

吉村 和之（よしむら かずゆき）

れます。

図１：戻り光のあるレーザ- 10 -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 主幹研究員（特別研究員）。
1997年、京都大学大学院工学研究科数理工学専攻博士課程修了。同年、日本電信電話株式会社 入社。
博士（工学）。
専門は非線形物理。現在は半導体レーザの非線形ダイナミクスとその応用の研究に従事。
- 11 -

研究講演

研究講演
センサネットワークを通して見えてくる世界

ー多数かつ多様なセンサから情報を収集・解釈・提示する技術ー

Real-world revealed through sensor networks

Technologies for collecting, interpreting and presenting information frommassive and heterogeneous sensor nodes
協創情報研究部

須山

敬之の 手首にセンサを取り付けるだけでその人 がどの提 供 することが で きるようになります。しかし現ような行動を取ったかを推 定できる技 術を開発し状ではまだ全てのセンサ情 報を統 合して、利用者ました。図 2 は手首に取り付けるセンサデバイスに役に立つ情 報を提 供できる状 況には至っておらのプロトタイプとセンサから得られた情 報 から行ず、まだ研究開発を行わなければならない要素が動を推 定している概念図です 2）。

多く残されています。また 集 めてきた情 報をどのように 取り扱うべきかと言った個 人情 報・セキュ

今日、私 達はたくさんのセンサに囲まれて生 活
しています。例えば、最 近の 携帯電話やゲーム機

リティの問題もあります。今 後は 現 在の 研究をよ解釈したセンサ情報の「提示」などでは入 力デバイスや GPS 等 の 位置情 報の測

最 終 的 には 集 めら れ たり、 解 釈 さ れ た セン サ

り進 めていくことで、人に分かりやすく使 いやす

定にセンサが使われていますし、天 気予報の分野

情 報は利用者に提 示されます。ここでは物に付けいセンサネットワーク技術の実現を目指します。

では各地で測定した気圧や温 度情 報などがネット

ら れ た セン サ から の 情 報を自 動 的 にブ ログ に 投

ワークで集められ、明日の天 気を予報するための稿 することで 情 報 提 示する 研 究を 行っていま す。

【参考文献】

一つの情報として活用されています。

物がブログに投 稿すると言う擬 人化を行うことで

１）岸野泰恵 , 櫻井保志 , 亀井剛次 , 前川卓也 , 柳沢豊 ,岡留剛 : 階層的センサネットワークのための効率的なデータ収集手法 , 情報処理学会論文誌：データベース ,Vol.3, No.4, pp.82-93, (Dec. 2010)２）T. Maekawa, Y. Kishino, Y. Sakurai, and T. Suyama:
Recognizing the Use of Portable Electrical Devices
w it h H a nd -wor n M a g net ic S e n s or s , P r o c . ofInternational Conference on Pervasive Computing(Pervasive 2011), pp. 276-293

このようにセンサは様々な場面で利用されていより分かりやすく自然に情 報 提 供を行うことが でますが、近年、半導体技術の進歩によるセンサの

図１：階層的センサネットワークにおける効率的な情報収集

きます。

進化やセンサネットワーク技 術 の 普及により、より簡 単にセン サネットワークを 利 用することが で多数のセンサから情報を「収集」

今後の展開

きるようになってきています。こうしたセンサネッ

多数の 無 線センサノードから情 報を収 集し、実このように多くのセンサや様々な種 類のセンサ

トワークの研究はセンサと無線 通信機能を備えた

世 界 の 状 況 を 解 析したり、 状 況 に 応じて サービ

データを収 集し解 釈することで人に様々な情 報をセン サノードとそ の ネットワークを 中 心 に進 めらスを提 供 するセン サネットワークを実 現するためれています。

に は、 効 率 よくデ ー タ を 収 集 する 必 要 が ありま

我々 NT T コミュニケーション科 学基 礎 研究 所す。図 1 は階 層 的 な ネットワーク構 成となっていで は、 セ ン サ ネットワ ー ク上 の 情 報 処 理 の 研 究

るセ ン サノード が 情 報 を 圧 縮し な が ら 基 地 局 にとして s-room プ ロ ジェクト を 進 めて き ました。

転 送している様 子を 表しています。計算量と無 線

s-room プ ロジェクトは「 実 世 界 情 報をコンテン

通 信のデータ量の両 方を減らすことにより、バッツとし、人 が 利 用しやすい 情 報にする」というコ

テリ ー の 消 費 量 が 減 り 長 時 間 効 率 よく 計 測し、

ンセプトから始まりました。例えば 実 世界で 起き

より多くのセンサ情 報を集めることが できるようた 出 来 事 を セン サ で 捉 え、そ の 現 象を言 語 化 すになります 1）。

ることで、ネットを 検 索 するように、実 世 界 ( 例
えば 部屋の中 ) で 起きた出来事を検 索するシステ

集めた情報の「解釈」

ムを開発しました。

センサから集められた情報を解 釈し人間の行動

この講演ではこれまでの研究成果を、センサかを推 定することができれば、例えばライフログ ( 日ら情報を「収 集」すること、収 集した情報を「解釈 」

記 ) の自動 作成や、遠くにすむ 家 族 の見守り等 のすること、解 釈 情 報を人に「提 示 」することの三アプリケーションに応 用できます。人の 行動の 多つの観点で紹介致します。

くは手 を 使って行われるということに 着目し、人- 12 -

図２：手首装着型センサによる人の行動推定

須山 敬之（すやま たかゆき）
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 協創情報研究部 主幹研究員。
1990年、大阪大学工学部電子制御機械工学科卒業。1992年、大阪大学大学院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。博士（情報学）。
ユビキタスコンピューティング、センサネットワークに関する研究に従事。IEEE会員。
- 13 -

研究展示

各研究展示の分類
当 研 究 所 では 、人 間と情 報 の 深 い 理 解に基 づくコミュニケ ーションの 実 現を目 指した 革 新 的 な技術や原理の研究を行っています。
今回は、２６の研究成果を「コミュニケーションの構成要素」に対応付けた３つのカテゴリに分類し、展示します。

インフォメーション サイエンス

インタフェース サイエンス〜情報世界をより賢く、安全に、効率的に〜〜コミュニケーション環境を便利で快適に〜

多くの デ ー タ から効 率 的 に 情 報 を 取り出し、人 と 人、人 と 機 械、あ る い は 人 と 情 報 世 界

臨 場 感 の ある通 信を安 全・便 利に行 いたい。

のコミュニケーションを支えるインタフェース

こうしたニーズに賢く応えることを目指す技術に関わる革新的技術や原理に関する研究成果の研究成果です。

です。

〈様々なコミュニケーション形態〉
人と機 械・情 報 世 界 とのコミュニケーション

人と 人とのコミュニケーション

110101110
100010101
011101110
101010001
010111010
情報世界など001110001
000101010
101011111
1011101

ライフ サイエンス〜生活をより豊かに、健やかに〜
コミュニケーションの主体である人間を突き詰めて検 討した研 究 成 果 です。情 報 通 信だけでなく、教育や医療等、私達の身近な課題の解決や、生活を豊かにする術にまで貢献することが期待されます。

- 15 -

Title: Secret key distribution using correlated randomness in lasers1

測れない光で秘密ができる

Title: Security proof using formal method

2

コンピュータが安全性を保障！ 究極の暗号～レーザの相関ランダム現象を利用した秘密鍵配送～～フォーマルメソッドを用いた量子暗号の安全性証明～

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

どんな研究？

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

二人の正規ユーザ間で、盗聴者には推測できない秘密鍵を共有する方式の研究です。提案方式では、高速に変化するランダム光の完全測定が難しいことを利用します。
共通ランダム光注入により同期するレーザを用いて実装されます。
情報理論とレーザ物理の融合により実現できました。

公開鍵暗号は盗聴者の計算能力の限界を仮定しているため、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。また量子暗号では非常に弱い光を利用する
ため、長距離伝送には不向きでした。提案技術は、盗聴者の計算能力によらない安全性と長距離伝送を実現します。

・将来に解読される心配のないセキュア通信

暗号の安全性は、通信における要です。従来、暗号の安全性は手作業により証明されてきましたが、プロトコルの複雑化に伴い、コンピュータを用いた証明が主流になりつつあります。この展示では、
私たちが行なった、コンピュータ
による量子暗号の安全性証明を紹介します。

量子暗号は、光子（光の粒子）の一つ一つに情報を載せて通信する
プロトコルで、量子力学を使って記述されています。私たちは、量子暗号の安全性を、フォーマルメ
ソッドで用いられる項書き換えの理論を応用し、世界で初めてコンピュータで証明する枠組みを提案しました。

量子暗号は盗聴者への情報漏洩をゼロにできる画期的な暗号です。
本研究で、このことをコンピュータにより厳密に証明したことにより、量子暗号を安全性が極めて高
い究極の暗号としてアピールできます。

・大陸を結び、大陸を横断する長距離セキュア通信
・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

１．量子暗号のシステム概念図

相関乱数暗号装置の概念図
ユーザA

10010101…

乱数発生器
レーザ E

？？？

ユーザE （盗聴者）

秘密鍵生成プロトコル

ランダム
光源

公開通信路

10010110…

光ファイバ

観測の偏光軸を2種類からランダムに選びます

送信用の偏光フィルタ

乱数発生器
レーザ A
共通ランダム光

受信者

受信用装置

フィルタの偏光方向を4種類からランダム
に選びます

光子源
光子

送信者

偏光した
光子
盗聴者

送受信者間でランダムに選んだフィルタの向きと受信結果を照合し、一致率が高い場合、安全な秘密鍵が生成できます。情報を盗むために盗聴者が光子を観測すると、光子の状態が壊れ、盗聴が発覚します。

２．量子暗号をプログラミング言語で表現
コンピュータで扱えるようにするために、量子暗号を量子プログラミング言語で表現します。
送信者: Rnd(da[1.. '(4+d)n]|);
送信者: for i := 1 to '(4+d)n do qb[i] := da[i]; end
送信者: Rnd(ba[1.. '(4+d)n]|);
送信者: for i := 1 to '(4+d)n do if ba[i] then qb[i] *= H; end
盗聴者: Eve_Attack(ke[], qe[], qb[]|);
受信者: Rnd(bb[1.. '(4+d)n]|);...

３．項書き換え規則を用いて量子暗号を単純化／安全性証明

10110100…
乱数発生器
レーザ B

乱雑出力光の同期＆制御

Rnd(da[i]);qb[i]:=da[i];

ユーザB

関連文献

書き換え

qbit qa[i];EPR(qa[i], qb[i]);da[i] := measure qa[i];discard qa[i];関連文献[1] J. Muramatsu, K. Yoshimura, and P. Davis., “Information theoretic security based on bounded observability,” Lecture Notes on
Computer Science (LNCS), vol. 5973, pp. 128-139, Springer, 2010.
[2] K. Yoshimura, J. Muramatsu, P. Davis, T. Harayama, H. Okumura, S. Morikatsu, H. Aida, and A. Uchida, “Secure key distribution using
randomness in lasers driven by common random light,” Physical Review Letters, vol. 108, 070602, Feb. 2012.

連 絡 先

村松純 (Jun Muramatsu)

フォーマルメソッドで用いられる項書き換えの理論を用いて、安全性に関する等価性を保ちながら量子暗号を単純化し、得られた暗号の安全性をコンピュータで証明します。例えば「ランダムなキュービットを得る
ためには、エンタングル状態の片方を観測すればよい」という項書き換え規則は以下のように表現されます。

[1] Takahiro Kubota, Yoshihiko Kakutani, Go Kato and Yasuhito Kawano, “A formal approach to unconditional security
proofs for quantum key distribution," The Proceedings of the 10th International Conference on Unconventional
Computation, LNCS Volume 6714, pp. 125-137, 2011.

連 絡 先メディア情報研究部 信号処理研究グループ- 16 -

河野泰人 (Yasuhito Kawano)

協創情報研究部 情報基礎理論研究グループ- 17 -

インフォメーション サイエンス

インフォメーション サイエンス

どんな研究？

3

Title: Mathematical formulation of privacy and its applications to law

法律はあなたのプライバシを守ってくれるか？

Title: Robust semi-supervised learning and its application to NLP

4

類題から賢く学べます～プライバシの数理的定式化と法律への適用～～頑健な半教師あり学習法と自然言語処理への応用～

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

どんな研究？

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

日本における法的なプライバシ権侵害の問題は、1960 年代に示された判例にもとづいて処理されています。しかし高度情報通信社会
では、この判例でうまく処理できない問題も起こりつつあります。
数理的なアプローチで、これを解決するための研究を紹介します。

プライバシ概念を数理的に厳密に定式化し、これとプライバシ権侵
害による不法行為の成立要件と比較検討することで、法学者が従来指摘しなかった、同定可能性要件がかかえる問題を見出しました。
また、これに代わる要件として、
自己情報性を提案しました。

高度情報通信社会において私達のプライバシを守るための、合理的なプライバシ概念を定式化するのに役立ちます。たとえば、生体セ
ンサや街頭監視カメラなどがいたるところにある現代社会で、プラ
イバシ概念を明確化し、将来の法令化につながります。

機械学習に基づく自動分類の性能
は、学習に用いる正解ラベル付き
データの量と質に依存します。この展示では、正解ラベルが付いていないが分類対象と統計的特徴が類似するデータを同時に利用することで、分類性能を向上させる半教師あり学習法を紹介します。

大量の学習用データがないと、入力データがとり得るすべての領域をカバーできない問題に効果的な手法です。正解ラベル付きデータ
が分類対象に対して統計的に偏っている場合でも、この手法を用いることで従来法よりも分類精度を向上させることが期待できます。

この手法は、例えば、正解ラベルが付けられた十年前の新聞記事をもとに大量の最新の新聞記事を自動分類するのに利用できます。また、各単語の全語義に対して十分な量の正解ラベル付きデータを準備するのが難しい語義曖昧性解消の問題にも有用な手法です。

法的プライバシ （従来の社会通念）

数理的プライバシ （新たなとらえ方）

最重要判例: 「宴のあと」事件判決

i さんが a という属性を持つ事実（θ(i, a)）に関する情報を、観測者 j から隠す。

プライバシ権侵害による不法行為の成立要件

プライバシ : 属性 a を隠す 故意または過失
 私事性
 非公知性 公開性
 感情侵害性 同定可能性

対称的（双対）

自動分類問題

入力データ
記
事
A

文書分類

語義曖昧性解消

匿名性 : 個人 i を隠す記
事
B

富士山は高い山だ

匿名性とプライバシは互いに独立な概念（一般には，含意の関係にない）

高度情報通信社会がもたらす、新たなプライバシ権侵害ある人の属性情報が集積（バイオメトリック情報の収集、街頭カメラやセンサネットワークによる行動監視、インターネット上での仮名の名寄せ、など）
その人を同定することなく、属性情報を介してはたらきかけが可能（襲撃、誹謗中傷、など）

同定可能性: 他人から見て、公開された情報から当該個人が分かるかどうか③識別・確率モデル
の統合

×
×

②，③を
繰り返し
分類境界の
更新

学習結果

②学習

①学習

②学習
③統合

分類境界
②学習
すべてのデータ

識別モデル

すべてのデータ

識別モデル

③統合

分類境界

・・・

②学習
確率モデル

すべてのデータ

確率モデル

関連文献

[1] 真野健, “プライバシ侵害に係る定義の検討における数理的表現方法の利用 －同定可能性の問題を中心として－”, 情報
ネットワークローレビュー, Vol. 9, No. 2, pp.54-66, 2010[2] 真野健, “匿名性とプライバシのためのフォーマルメソッド”, 情報処理, Vol. 49, No.5, pp. 530-536, 2008

連 絡 先

真野健 (Ken Mano)××

学習初期の分類境界

自己情報性: （他人からどう見えるかにかかわりなく）それが自己に関することがらかどうか関連文献推定された分類境界

正解ラベル付きデータ（●，×）
正解ラベルなしデータ（▲）

すべてのデータ

プライバシ概念の明確化、法令化

価格

ロレックスの腕時計は高い

学習プロセス

正解ラベル
付きデータ

科学

適用

①正解ラベル付きデータ ②識別・確率モデル
による初期識別学習の並列学習

匿名性が保たれていても，プライバシ権侵害が起こり得る！

数理的プライバシにもとづく新たな要件: 自己情報性

分類

×
×

×
×

記
事
B

標高
富士山は高い山だ

ロレックスの腕時計は高い

分類境界の学習

音楽

記
事
A

分類

半教師あり学習法
匿名性の否定（≒同定可能性）がプライバシ権侵害の前提

分類結果[1] A. Fujino, N. Ueda, and M. Nagata, “A robust semi-supervised classification method for transfer learning,” Proc. of the 19th ACM
International Conference on Information and Knowledge Manegement (CIKM 2010), 379-388, 2010.
[2] S. Fujita and A. Fujino, “Word sense disambiguation by combining labeled data expansion and semi-supervised learning method,” Proc.
of the 5th International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP-2011), 676-685, 2011.

連 絡 先

協創情報研究部 情報基礎理論研究グループ- 18 -

藤野昭典 (Akinori Fujino)

協創情報研究部 言語知能研究グループ- 19 -

インフォメーション サイエンス

インフォメーション サイエンス

どんな研究？

Title: Extracting hidden structure of data for deeper data mining

5

データのキモ、見つけます

Title: Fast similarity search based on a neighborhood-graph index6

よく似たデータを瞬時に発見～特徴的な構造を抽出するデータマイニング技術～～近傍グラフを用いた高速類似探索～

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

どんな研究？

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

近年のビッグデータ解析を語るう
えで、統計的なデータマイニング
手法の存在は無視できません。この展示では、統計的機械学習技術
により、データに潜むパターンや関係性の中心となるコミュニティなど、少数の特別な要素の関係としてデータを構造化・説明する技術を紹介します。

事前に人手によるルール設定なし
で、統計的機械学習手法により自動的に複雑なデータを少数の重要な要素に分解して、ユーザに分かり易い構造を抽出します。更に、必要なパターン数をデータの内容に合わせて推定したり、データの理解に不要なノイズ情報に惑わされない手法を開発しました。

人手による解析が困難な大量・大規模なデータ解析に利用することが出来ます。例えば顧客とアイテ
ムの購買履歴から顧客のグループと好みの商品群を推定する、社内のメール履歴やツイートの履歴か
ら社員の派閥や仲良しユーザのコ
ミュニティなどを抽出するなどが可能になります。

多様で大規模なデータから、似ているデータを瞬時に見つけることは困難な問題です。この展示では、文書、画像、音声のような様々な大規模データから、与えたデータに類似するものを高速に発見する技術を、データの構造化と探索法とに焦点を絞り、紹介します。

データから構築した近傍グラフを索引とし、このグラフに貪欲探索法を適用した提案法は、高速、精度保証可能、多様なデータに適用可能、結果の可視化という特徴を有する方法です。100万文書デー
タに、90%の成功率を設定した場
合、僅か0.05%の500文書との類似比較で最類似文書を発見します。

複数種類のデータ（文書、画像、
音声音響信号、記号列など）を組
み合わせたマルチメディア・デー
タや使用する方が自分で設定した類似度を利用した探索が可能になります。その他にも、データマイ
ニング、パターン認識など様々な分野への波及効果が期待できます。

データ

統計的機械学習による自動的なデータ構造解析

入力

索引構築アルゴリズム：
類似度に基づく
近傍グラフ構築法

出力
データ適合度マイニングした構造の評価

構造の“モデル”

データベース：索引
Matrix Factorization, トピックモデル：「このパターンだと、この反応」

無限関係モデル：オブジェクトの「つながり・かたまり」
メール・ツイッター等のトランザクション

ユーザid
商品 id

結果
クエリ

ユーザの
嗜好パターンRank

探索アルゴリズム：貪欲探索法

商品のグループ

仲良しグループ等の関係コミュニティ抽出

顧客グループと好みの商品群の同時推定

会社の同僚

友達グループ

出力

入力

Image

1
2
3

初期頂点
クエリ
初期頂点及びその隣接頂点とクエリとの類似度計算より類似する頂点を選択し（

）展開（

）

最類似頂点を発見

関連文献

関連文献
[1] K. Ishiguro, N. Ueda and H. Sawada, “Subset Infinite Relational Models,” Proc. AISTATS, 2012.
[2] K. Ishiguro, T. Iwata, N. Ueda and J. Tenenbaum, “Dynamic Infinite Relational Model for Time-varying Relational Data Analysis”,
Proc. NIPS, 2010.
[3] T. Iwata, T. Yamada, Y. Sakurai and N. Ueda, “Online Multiscale Dynamic Topic Models,” Proc. KDD, 2010.

[1] K. Aoyama, S. Watanabe, H. Sawada, Y. Minami, N. Ueda, and K. Saito, “Fast similarity search on a large speech
data set with neighborhood graph indexing,” ICASSP2010[2] K. Aoyama, K. Saito, H. Sawada, and N. Ueda, “Fast approximate similarity search based on degree-reduced
neighborhood graphs,” KDD2011

連 絡 先

連 絡 先

石黒勝彦 (Katsuhiko Ishiguro)

現在の頂点

協創情報研究部 知能創発環境研究グループ- 20 -

青山一生 (Kazuo Aoyama)

協創情報研究部 知能創発環境研究グループ- 21 -

インフォメーション サイエンス

インフォメーション サイエンス

どんな研究？

Title: Realtime media search using incremental feature database7

生放送でも即座に特定

Title: Collective sensing, coding, and large deviation properties

8

ノイジーな世界を見守る～追加型特徴ＤＢによるリアルタイムメディア探索技術～～センシングと符号化の協同現象と大偏差原理～

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

どんな研究？

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

マイクやカメラで取得した音や映像の断片を、あらかじめ登録したコンテンツと高速に照合すること
で、それが何であるかを特定する技術です。照合には音や映像から抽出した特徴データを用いるため、コンテンツ自体に情報を埋め込んでおく必要はありません。

これまでは、事前に準備されたコ
ンテンツを番組や楽曲等の単位でデータベースに登録していました
が、追加型特徴ＤＢにより、生放送やライブコンテンツでもその場で登録・探索ができるようになりました。また、探索機能の一部を端末上に搭載し、ユーザ数の増加にも対応可能になりました。

テレビを見ながら隣にスマートフォンを置いておくと、番組やＣ
Ｍの音に反応して自動的に関連する情報が提示されたり、関連サイトに誘導されるなど、放送とイン
ターネットとを連携させた、タイ
ムリーな情報を提供するサービスに応用できます。

次世代のインターネットには信頼性の低い計測機器も多数接続されるようになり、限られた通信資源
による情報の集約が重要になります。この展示では、データ圧縮を駆使することで、計測ノイズにロバストで省資源性にも優れた符号化の原理を提唱します。

システム全体で許容できる通信容量が有限だと仮定し、集約される
データが個別に圧縮できるモデル
を分析しました。すると、センシングによる情報推定の精度が最高になるデータの圧縮率の値が、ノイズの大きさに対して不連続に変化することが発見されました。

この研究では、集約する情報の品質に見合った資源の最適配分を主張しています。例えば、通信コストに比較して計測機器の製造・稼働コストが小さく、劣悪な条件での調査を余儀なくされる環境セン
シングの分野等で有効な処方箋を提供しています。

音声信号特徴化のイメージ

視聴者■ノイズ（p）と通信容量（C）の大きさが同じ条件で、データの圧縮率（R）を変化させてみる。

スペクトログラム
ノイズ

周波数

p

(1) 音声・映像をキャプチャ
・・・

映像
ベクトル
量子化 特徴データ

時間

C

高品質のデータが少数

帯域3(3) 探索結果
探索機能の一部を端末上に搭載することにより、サーバ負荷を大幅に削減。多数ユーザ（数万～数十万を想定）にも
対応可能に

圧縮率

■データ圧縮（R→0 ）することで情報をより正確に復元できる領域がある。

帯域1(2) 音声・映像を特徴化してサーバに問い合せ

メディア探索サーバ
探索サーバ

特徴化サーバ特徴
データベース

関連文献

受信した放送音声を即座に特徴化してデータベースに投入[1] R. Mukai, T. Kurozumi, T. Kawanishi, H. Nagano, and K. Kashino, “NTT Communication Science Laboratories at
TRECVID 2011 Content-Based Copy Detection, ”TRECVID 2011 Notebook Papers, pp.293-298, 2011.
[2] NTTデータ報道発表, “スマートフォンを用いた、テレビ放送とインターネットのコンテンツ連動サービスを提供,” 2012年3月28日.
http://www.nttdata.co.jp/release/2012/032800.html

連 絡 先

向井良 (Ryo Mukai)

低圧縮 （R=1 ）

・・・

帯域2

通信容量の大きさ（C）(4) 番組詳細情報、
ショッピングサイト、ＳＮＳ等の関連情報を表示

低品質のデータが多数

VS

データ圧縮で損をする領域

一般のRでは？

データ圧縮で得をする領域

R

高圧縮 （R→0 ）■容量無限大の極限では、最適圧縮率の値は計測
ノイズの大きさに対して不連続に変化している。
最適なデータ圧縮率（R）

音声

通信容量

計測ノイズの大きさ（p）

大偏差原理（誤差の指数的減衰）が大容量で成立

計測ノイズの大きさ（p）

関連文献[1] T. Murayama, P. Davis, “Universal behavior in large-scale aggregation of independent noisy observations,” EPL,
87 (2009) 48003

連 絡 先

メディア情報研究部 メディア認識研究グループ- 22 -

村山立人 (Tatsuto Murayama)

メディア情報研究部 メディア認識研究グループ- 23 -

インフォメーション サイエンス

インフォメーション サイエンス

どんな研究？

9

Title: Stereoscopic 6-band video system

複数のカメラで物の色と形を正確に記録・再現

10

Title: Dynamic configuration of sensor networks

多数のセンサがあなたにあわせて情報を集めます～２眼ステレオ式６バンド映像システムによるリアルタイム色再現～～センサネットワークの動的な動作変更技術～

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

どんな研究？

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

一般的に物体の色は、赤・緑・青（RGB）の３原色で記録・表現されていますが、自然界や身の回りには３原色では正確に記録できな
い被写体も多く存在します。この問題を解決するため、我々は色を４色以上（マルチバンド）で記録し正確に再現する技術の研究開発を進めています。

これまでも様々なマルチバンド画像システムは開発されていますが、動いている被写体や動画の撮影が困難でした。我々は立体映像の撮影に用いられているステレオカメ
ラ・システムを応用した新しいマルチバンドカメラシステムを世界で初めて開発し、30fpsで撮影から色再現処理までを実現しました。

撮影しながらその場で正確な色の映像を確認することができ、またステレオ情報を利用しての立体映
像表示・3D-CGの生成も可能です。
この技術は、ファッションショー
等のイベント配信、医療画像への応用、文化財・伝統芸能のデジタ
ルアーカイブ等の分野への応用が期待されています。

多数のセンサで部屋の様子をきめ
細かくセンシングした結果を可視化します。センサの数が多い状況
ではセンサノードの設置やセンサ
ノードのプログラム変更が困難ですが、この展示では可視化と共に多くのセンサノードの運用を容易にするための技術を紹介します。

数多くの無線センサノードの運用を容易に行うことができます。新たに開発したセンサノード用の仮想マシンにより、使用者がセンサの動作を変更したい時にもセンサ
ノードを手元に回収することなく、
センサノード上のプログラムを更新することができます。

多くのセンサノードを環境に配置することで、これまで行うことが難しかった部屋の細かい温度分布などを簡単に測定することができるようになります。またセンサ
ノードのプログラムを変更することで、使用者の要望にあわせてセンサ情報を収集し、分析することができるようになります。
インタフェース サイエンス

センサノードを多く配置することで詳細な状況を可視化
また新たなセンサノードの設置や撤去も容易
Sensitivity

インフォメーション サイエンス

どんな研究？

センサ
ノード
温度測定結果
380

430

480

530

580

630

680

730

780

Wavelength [nm]撮影システムの外観とカメラの分光感度
片側のカメラレンズの前に特殊なカラーフィルタを装着しすることで左右のカメラの分光感度を異なるものにし６バンドでの色情報を記録しています

センサノードの動作を複数の言語で記述でき、またワイヤレスで変更可能【処理の流れ】

通常、センサノードのプログラムは独自の言語かJavaを使用しているため、別のプラットフォーム(CPU)上で動作させるためにはプログラムを書き直す必要がある場合が多い。
新たに開発した仮想マシンは共通中間言語(Common Intermediate Language、CIL)に準拠しているため、複数の言語(C++、C#等)でプログラム可能、また別のプラットフォームでも動作させることができる。

① ステレオ画像間での対応点探索② 対応点検出結果を用いて画像変形を行い６バンド画像を生成（視差の無い２枚の３バンド画像を生成）

センタ

センタ

③ ６バンド画像から分光反射率（スペクトル反射率）を推定

センタ
データ取得間隔を延ばし、長期に渡り情報取得④ 照明環境・表示装置の特性に合わせたＲＧＢ画像を生成
以上の処理をＧＰＵ上に実装し、XGA(1024ｘ768pixel)サイズで30fpsの処理速度を達成しました。
※SXGA(1280x1024pixel)では15fps

色再現結果の例
リアルタイムで色再現結果を確認できます【その他の６バンド映像システムの特徴】
・ Adobe RGBよりも広い色域（鮮やかな色）が記録可能
・ 撮影時とは異なる任意の照明光下での色も再現可能＜３原色では色再現が難しい色＞
金色、蛍光色、あずき色、よもぎ色、など

センサノード

関連文献

動作変更時

通常時
センサ
ノード

・ 市販のデジタルカメラが利用可能なため導入が比較的容易（注：RAW画像出力が必要）

プログラム
仮想マシン
CPU

センタ

仮想マシンによりハードウェアの種類によらずプログラム
を更新可能

ネットワーク
トポロジの変更関連文献[1] M. Tsuchida, T. Takahashi, K. Ito, T. Kawanishi, J. Yamato, T. Aoki, “A stereo one-shot multi-band camera system for accurate color
reproduction,” Proc. ACM SIGGRAPH, Poster, 2010[2] 土田勝, 酒井修二，伊藤康一，川西隆仁，柏野邦夫，大和淳司，青木孝文, “ステレオ式ワンショット型６バンド画像撮影システムによる３D物体の正確な色再現,” MIRU2011. IS3-31

連 絡 先

土田勝 (Masaru Tsuchida)

プログラム

データ

[1]岸野泰恵, 柳沢豊, 寺田努(神戸大), 塚本昌彦(神戸大), 須山敬之, “小型無線デバイスのためのプログラム配布機能を備えたCIL仮想マシン”
マルチメディア、分散、協調とモバイルシンポジウム (DICOMO2010), pp1486 - 1494 (July, 2010)[2] Yasue Kishino, Yutaka Yanagisawa, Tsutomu Terada(Kobe Univ.), Masahiko Tsukamoto(Kobe Univ.), Takayuki Suyama, "CILIX: a Small
CIL Virtual Machine for Wireless Sensor Devices", International Conference on Pervasive Computing (Pervasive 2010) Demo (May, 2010)

連 絡 先メディア情報研究部 メディア認識研究グループ- 24 -

須山敬之 (Takayuki Suyama)

協創情報研究部 知能創発環境研究グループ- 25 -

Title: English<->Japanese translation via Japanized English

11

翻訳は語順が大切

Title: Conversation space by physical augmentation of head motions

12

動くディスプレイで会話が伝わる～日本語風の英語を介した英日・日英統計翻訳～～頭部運動の動的補強表現に基づく会話場再構成～

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

どんな研究？

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

対訳例文を大量に使って翻訳の規則を確率的にモデル化し、機械翻訳を実現する「統計的機械翻訳」
に関する研究です。これまで英語と日本語の間の翻訳では語順の違いが大きく、うまく翻訳できないことがありました。この展示では、
英語と日本語の語順の違いを克服する技術を紹介します。

日本語の特徴に着目し、英語を日本語に近い語順に並べ替えた「日本語風の」英語を介した翻訳技術を考案しました。特許文書の英日翻訳では、翻訳精度を従来最高性
能の翻訳ソフトを上回る水準に向上させました。日英翻訳でも統計的機械翻訳の最先端の方法より約２倍高速な翻訳を可能にしました。

統計的機械翻訳は翻訳対象の対訳
例文があれば学習できるので、例
えば社内文書のような特定の分野の文をこの技術によって精度よく翻訳することができるようになり、言語の壁を越えたコミュニケー
ションを円滑に行えるようになります。将来的には中国語など他の言語への展開も目指しています。

人と人とのコミュニケーションの仕組みを探り、それをコミュニ
ケーションシステムの設計に活用するための研究を進めています。
本展示では、遠隔映像通信の要素
技術の一つとして、人の振る舞いや会話の様子をより分かりやすく伝えるための新しい表示方式・表
示デバイスを紹介します。

「ダイナミックディスプレイ」と呼ぶ、新しい会話場面の表示方式を提案しました。このディスプレ
イは、会話者の頭の動きに連動して動くよう制御され、人の頭の動きが強調されて表現されます。その結果、視線の方向や話し掛ける相手などが分かりやすく、また、存在感を高めることができます。

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話ができる遠隔会
議システムの実現が期待できます。
また、コミュニケーション科学の分野において、様々な人の行動の分析と表現を探るための研究プ
ラットフォームとしても活用が期待されます。

人物の頭部運動をスクリーンの物理運動として補強して表現

ダイナミック・ディスプレイ
（ダイナミック・プロジェクション）“MMSpace” システム

英日翻訳

日英翻訳

One terminal electrode 20 is positionedon the chip element body 10.

One terminal electrode 20 is positionedon the chip element body 10.

従来の統計翻訳

英語の並べ替え正しい英語への並べ替え

構文に基づく簡単な規則

一方 の 端子 電極 20 は 、 チップ
素子 上 に 位置 して いる 本体 10 。

インタフェース サイエンス

インタフェース サイエンス

どんな研究？

単語を翻訳しない統計翻訳!

単語の並べ替えに失敗した誤訳
日本語語順の英語
One terminal electrode 20 ga chipelement body 10 on positioned is.

One terminal electrode 20 ga chipelement body 10 on positioned is.

日本語語順の英語逐語訳なので簡単に訳せる!

逐語訳なので簡単に訳せる!

統計翻訳
一方 の 端子 電極 20 は ､ チップ
素子 本体 10 上 に 位置 して いる 。

統計翻訳

(主辞≒係り受け関係の「係り先」)「日本語は原則左から右に係る」

プロジェクタ
頭部姿勢[deg]（首振り方向）「主辞後置並べ替え」

一方…
「英語は係る方向が混在」「英語でも主辞(係り先)を後ろに並べ替えれば日本語風の語順になる」

アクチュエータ時間

顔追跡
彼は 彼女を

好き
主辞

He

likes

her

主辞

He

ga

her

o

likes

助詞の「が」「を」を補完

関連文献

効
果

背景除去

制御信号生成

マッピング

スピーカー

スクリーンに映った画像上の人の動きと，スクリーン自体の物理的な運動との相乗作用により、見る者にとって視線方向（注意の方向）がより分かりやすい
話し手の話し掛ける相手（受け手）がより正確にわかる

関連文献[1] H. Isozaki, K. Sudoh, H. Tsukada, M. Nagata, “Head Finalization: A Simple Reordering Rule for SOV Languages,” Proc. of WMTMetricsMATR. pp.244-251, 2010
[2] K. Sudoh, X. Wu, K. Duh, H. Tsukada, M. Nagata, “Post-ordering in Statistical Machine Translation,” Proc. of MT Summit XIII. pp.316323, 2011

連 絡 先須藤克仁 (Katsuhito Sudoh)

スクリーン

枠無し透明スクリーンへの背景なし・等身大画像の投影による高い存在感

実際の会話場面

語順も正しい正確な訳!!
日本語の特徴「主辞後置性」

特 頭部姿勢と同期して
徴 スクリーンの姿勢を動的に制御

一方 の 端子 電極 20 は ､ チップ
素子 本体 10 上 に 位置 して いる 。

[1] Kazuhiro Otsuka, Shiro Kumano, Dan Mikami, Masafumi Matsuda, and Junji Yamato,“Reconstructing Multiparty Conversation Field by
Augmenting Human Head Motions via Dynamic Displays,” In Proceeding of ACM SIGCHI Extended Abstract (CHI2012) , 2012[2] 大塚和弘, 熊野史朗, 三上弾, 松田昌史, 大和淳司, “MM-Space:動的投影を用いた頭部運動の物理的補強表現に基づく会話場再構成,”
インタラクション2012, pp. 33-40, 2012

連 絡 先

協創情報研究部 言語知能研究グループ- 26 -

大塚和弘 (Kazuhiro Otsuka)

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- 27 -

Title: Reflecting on past activities on t-Room and its applications

13

昔の自分達に助けて貰おう！

Title: Singing style extraction based on singing voice F0 model

14

あなたの歌い方を診断します!

～時空間同室感(t-Room)における蓄積情景処理とその応用～～歌声音高軌跡の確率モデルに基づく歌唱スタイルの特徴抽出～

どんな研究？

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

どんな研究？

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

テレビ会議は普及しつつあります
が、その録画をどうしたらよいのか、また会議や共同作業の様子を録画したものをどうしたら有効活用できるのか、という課題が残されています。この展示では時空間同室感（t-Room）研究の一環として、過去情景を蓄積し、それを活用する技術を紹介します。

通常テレビ会議を録画し再生すると、会議録画時に誰がどこに座っていたかという空間配置の情報が失われます。実際の人間と画面上の映像とを“同じ部屋に置く”同
室感技術は、現在そこに居る人間と録画した過去情景の再生像をも“同室化”し、空間配置整合性を保持した再生を可能にします。

会話を記録しそれを再生しながら返答・質問を再記録する非同期コ
ミュニケーションは、時差のある
グローバルな職場環境や多様な働き方を支援します。またチームやデスクでの作業を全記録し、困り事が生じた際に過去情景を再生することで、「過去の自分（達）に助けて貰える」環境を創ります。

歌声の音高(F0)軌跡に含まれる、ビブラートなどの歌唱スタイルを表す成分は、個性や熟練度に関係する有用な成分ですが、F0軌跡から精緻に取り出す技術がありませんでした。この展示では、 F0軌跡
からスタイル成分を楽譜成分と分離して抽出する技術を紹介します。

人間は意図的な矩形指令を発声器
官に伝達して音高を制御するという仮定の下で、音高制御過程を陽にモデル化し、パラメータの最適化アルゴリズムを提案しました。
従来技術と異なり、楽譜が未知でも、F0軌跡から楽譜成分とスタイ
ル成分を分離して抽出できます。

抽出された楽譜成分とスタイル成分を個別に扱えるので、楽曲検索や歌唱者識別の性能が改善されることを期待します。その他、スタイルの観点に基づく歌唱力評価や、多様なスタイルを自分の歌声に転写できる歌声合成システムなど、様々な分野への波及効果が期待されます。

再生
再生

PiP
PiP
(Picture-in-Picture)(Picture-in-Picture)

PiP
PiP

再録画
再録画
再再生
再再生

Ａ

×
記録

記録

現在

現在

カメラ

スタイル制御F0軌跡

線形ガウスモデル

Ｂ
Ａの像(現在/記録)

モニタ画面

楽譜成分

先週 昨日 今朝 昨日 先週 今朝 先週
どのメニューだっけ？ これか会話や伝言を録画し、それを再生しながら質問・返答を再記録していく非同期蓄積型コミュ
ニケーション環境

時間

照合

時間

照合

照合

楽譜データベース

スタイルデータベース

歌唱者データベース

楽曲1

Vibrato

歌唱者A

楽曲2

Portamento

歌唱者B

楽曲3

Fall

歌唱者C

チームの会話やＰＣ作業の途中
でその空間の過去情景を再生することで作業支援を行う環境
関連文献

スタイル成分

転写

活用: 録画とその再生を活用する蓄積型ビデオ会議／過去情景再生による作業支援

関連文献[1] 平田圭二, 高田敏弘, “超臨場感を達成するための同室感というアプローチ,”電子情報通信学会誌 93(5), 410-414, 2010.
[2] K. Hirata, Y. Harada, T. Takada, N. Yamashita, S. Aoyagi, Y. Shirai, K. Kaji, J. Yamato, K. Nakazawa, “Basic Design of Video
Communication System Enabling Users to Move Around in Shared Space,” IEICE Trans. Electron., 92(11), 1387-1395, 2009.

連 絡 先高田敏弘 (Toshihiro Takada)

2次系

周波数

×
Ｂの像
(現在/記録)

モニタ画面

録画・再生

2次系

楽譜制御

隠れマルコフモデル

周波数

録画・再生

時間

歌声F0軌跡生成過程の確率モデル化

技術: 人と画面上の映像との同室感技術を、現在と記録像との“同室化”に適用
空間配置整合性を保持する（コヒーレントな）蓄積型ビデオ会議等を実現
カメラ①楽譜成分（音符の音高と音長）②発声器官の物理的制約に起因する成分（Overshoot, Fine fluctuation, Preparation）③歌唱スタイル成分（Vibrato, Portamento, etc.）

歌声F0軌跡周波数録画
録画[1] Y. Ohishi, H. Kameoka, D. Mochihashi, H. Nagano, K. Kashino, “Statistical Modeling of F0 Dynamics in Singing Voices
Based on Gaussian Processes with Multiple Oscillation Base,” In Proc. INTERSPEECH 2010, pp.2598-2601, 2010[2] 大石康智, 亀岡弘和, 持橋大地, 柏野邦夫, “歌唱における表現意図を考慮した歌声F0生成過程とその統計的モデリング,”
情処研報 2012-MUS-94-11, 2012

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- 28 -

大石康智 (Yasunori Ohishi)

メディア情報研究部 メディア認識研究グループ- 29 -

インタフェース サイエンス

インタフェース サイエンス

歌声音高（F0）軌跡から楽譜成分と歌唱スタイル成分を分けて取り出す！

課題: テレビ会議を録画再生すると会議の場にあった空間配置情報が失われる

Title: Progress in scene analysis for multi-speaker conversations

15

いつ誰が何を話したか？

16

Title: Speech enhancement using temporal, spatial & spectral cues

雑多な音の中からあなたの声だけ聞きとります～複数人会話シーン分析技術の進展と利用イメージ～～時間・空間・周波数情報を統合した高精度音声強調技術～

どんな研究？

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

どんな研究？

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

人間同士の自然なコミュニケー
ションを認識し、状況を理解することでコミュニケーションを分析・支援する技術が求められています。私たちは、実際の複数人の会話から「いつ、誰が、誰に、何を話したか」を高い精度で認識する技術を研究しています。

実環境下の会話における音声認識
は、各話者の声が雑音や他の人の声などの影響を受け、とても困難です。これに対し、私たちが開発した雑音除去法や音声/言語モデル
学習法などを用いることで、卓上マイク利用の場合にもヘッドセッ
トマイク利用の場合に匹敵する高い音声認識精度を実現しました。

会話音声を高精度で認識できれば、過去の会議の検索や、議事録の作成が非常に容易になります。
さらにリアルタイム版を利用すれば、参加者が知らない用語や聞き逃した内容を会話中に検索した
り、遠隔地の傍聴者が高臨場感で会話に参加することも可能となります。

収録音に目的話者以外の人の声や雑音が含まれている場合、目的話
者の声のみを聞き取ることは、困難なことです。この展示では、このような音から目的話者の声のみを抽出（音声強調）し、人や機械にとって聞き取りやすい音を作る技術を紹介します。

話者・雑音に関する全情報（時間・空間・周波数情報）を統合的に活用する音声強調方法を提案しました。この方法を用いることで、雑音下での音声認識に関する学会
コンテストで世界トップの成績を収めました。

この研究を発展させることで、さまざまな収録環境で、目的の話者の声を高品質に収録できるようになります。例えば、遠隔コミュニ
ケーションシステムにおける音声
品質の改善や、ロボットとの音声
コミュニケーションの円滑化などに役立つことが期待されます。

収録環境

観測された音声に含まれる雑音の抑圧

雑音源

複数人の会話シーン

目的話者

遠隔マイクで収録される自由会話音声(残響・背景雑音・同時発話を含む)

雑音源

認識・理解・支援する技術

マイクとカメラ 着眼点

観測音声信号は以下の３つの情報を含む

各種マルチチャネル音声強調処理の統合により、ヘッドセットマイク音声に[匹敵する認識精度を達成]%② 会話支援タブレットの進化「いつ誰が何を話したか」を分析し、会話をモニタリング
発言へのメモ付与や用語の検索

音声
雑音

周波数

音源方向

音声と雑音の周波数
パタンは異なる
雑音に埋もれた音声
を復元可能

話者の音声と雑音は到来方向が異なる
方向に基づき音声と雑音を区別可能

会話の効率化・活性化、過去の会議情報の整理・活用を支援[1] T. Hori, S. Araki, T. Yoshioka, M. Fujimoto, S. Watanabe, T. Oba, A. Ogawa, K. Otsuka, D. Mikami, K. Kinoshita, T. Nakatani, A.
Nakamura, and J. Yamato, “Low-latency real-time meeting recognition and understanding using distant microphones and omnidirectional camera, ” IEEE Trans. ASLP, vol. 20, no. 2, pp. 499-513, Feb. 2012.
[2] 堀, 荒木, 小川, ソウデン, デルクロア, 吉岡, 大庭, 藤本, 木下, 久保, ハム, 渡部, 中谷, 中村, "会話分析タスクにおける複数人自由会話の遠隔発話音声認識の評価", 日本音響学会講演論文集, 3-P-5, March 2012.

連 絡 先

堀貴明 (Takaaki Hori)

音声と雑音の時間変化
パタンは異なる音声らしい変化パタンを抽出可能

これらの情報を活用するため、以下の二つの音声強調を利用
雑音を含む音声関連文献

時間

 アプローチ

過去の会話の検索・再生日本語・英語に対応

時間情報
時間情報
音の時間変化パタン
音の時間変化パタン
周波数音声モデルの識別学習・適応技術

文
字 60
正 40
解
精 20
度 0

空間情報
空間情報
話者や雑音の方向
話者や雑音の方向

周波数情報
周波数情報
音の周波数パタン
音の周波数パタン

ヘッドセットマイク音声の正解精度

周波数

独自技術：

80

振幅

① 複数人による遠隔・自由発話
音声の認識精度向上

音声・雑音
音声・雑音
分離
分離

事例ベース
事例ベース
音声強調
音声強調

空間・周波数情報を利用

周波数・ 時間情報
を利用

強調音声

関連文献
[1] Delcroix, M., Kinoshita, K., Nakatani, T., Araki, S., Ogawa, A., Hori, T., Watanabe, S., Fujimoto, M., Yoshioka, T., Oba, T., Kubo, Y.,
Souden, M., Hahm, S.-J. and Nakamura, A., “Speech Recognition in the Presence of Highly Non-Stationary Noise Based on Spatial,
Spectral and Temporal Speech/Noise Modeling Combined with Dynamic Variance Adaptation,” Proc. of CHiME International Workshop
on Machine Listening in Multisource Environments, pp. 12-17, 2011.

連 絡 先メディア情報研究部 信号処理研究グループ- 30 -

デルクロア・マーク (Marc Delcroix)

メディア情報研究部 信号処理研究グループ- 31 -

インタフェース サイエンス

インタフェース サイエンス 課題

会話シーン分析技術の最近の進展についてご紹介17

Title: Advanced techniques for spontaneous speech recognition

会話中のあなたの話、何でも聞いて理解します

Title: Distortion of visual space and time by audiovisual integration

18～話し言葉音声認識のための高度な学習、適応、正規化技術～

音を付けると違って見える～視聴覚統合に基づく視覚時空間の変容～

どんな研究？

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

どんな研究？

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

現在、携帯電話やスマートフォン
を用いた音声検索や音声翻訳等が普及しつつありますが、現行では単語や定型句等の音声発話を認識するに留まっています。本展示では、会議や雑談等における、くだ
けた話し言葉音声の高精度な認識方法について紹介いたします。

話し言葉の高精度な認識には、音声特徴の正規化（揺らぎの軽減）、音声と言語のモデル学習、
個人の音声や話題への適応が必要不可欠です。本技術では、高度な学習理論に基づきこれらを構成し、世界でも稀にみる高精度な話
し言葉音声認識を実現しました。

本技術を用いることにより、会議における議事録の自動生成、映像
コンテンツに対する実時間自動字幕作成等が実現されます。また、
スマートフォンの音声アプリケー
ションにおいても定型句ではな
く、話し言葉による、より自然で複雑な情報入力が可能となります。

人間は「見て」「聞いて」世界を体験していますが、見る・聞くを巧妙に組み合わせる脳の複雑な仕組みは解明されていません。この展示では、音を付けると違って見える錯覚現象を紹介し、その現象をうまく説明する視聴覚統合の情報処理メカニズムの仮説を提案します。

「聞く」ことが「見る」体験を大きく変える新しい現象を発見しました。移動する光の見える位置を音のタイミングが変える「視聴覚タウ効果」、光の提示数の見え方を音の提示数が変える「視聴覚フラッシュ融合」、ボタン押しの手応えを音が弱める現象、の３つを紹介します。

異種感覚信号を統合する脳内情報処理メカニズムの研究をさらに発展させることにより、五感情報提示技術への応用が可能となります。
例えば、情報遅延に対する人間の寛容さを活かした設計指針の提案
や、視聴覚信号の時間ずれを利用
した視覚時空間の微細な表現手法の実現につながります。

えーとですね、
話し言葉の音声認
識はなかなか難しい問題でして…

いやーホント
難しいですよねぇ。

そもそもポイントはどの辺り？

んーと、何がどう難しいんです？

話し言葉
音声認識

Aさん
「えーとですね、話し言葉の音声認識はなかなか難しい問題でして…」
Bさん「いやーホント難しいですよねぇ。」
Cさん「んーと、何がどう難しいんです？」
Dさん「そもそもポイントはどの辺り？」

話し言葉音声認識システム

認識
結果

正規化技術

学習技術

適応技術

くだけた話し方のため音声特徴のばらつきが大きくなる

誤りが少なくなるよう音声、言語のモデルの高度な学習が必要

声の特徴や、話し方は人それぞれ話題もその時々で様々→ 音声特徴のばらつきを軽減→ 誤りを訂正し、自ら賢くなるよう反復学習→ 個人の声の特徴や、話題に対する適応化、変化の追随(1) 声を聞いて(2) 認識して(1) 個人の声の特徴に適応

多くの 場合 あーのー
聴覚的フィードバッ
ク つまり いー シス
テムかわ 返ってくる
⾳声というのは あー
ま ⺟語話者の ター
ゲットと なる 温泉が殆どなんだと 思うんですけども不特定話者の
適応処理
音響モデル

バラバラ…

音声の特徴空間
正規化

インタフェース サイエンス

インタフェース サイエンス

会話シーン分析技術に導入した最先端の音声認識技術をピックアップしてご紹介
会議や雑談における、くだけた話し言葉音声を高精度に認識！！

Aさんの
音響モデル

Ａさんの音声データ(2) 話題に適応、変化を追随

すっきり!!

正規化された特徴空間(4) 同じ間違いをしないよう再学習

多くの 場合 あーのー
聴覚的フィードバッからク つまり いー シス
テムかわ 返ってくる
⾳声というのは あー ⾳声
脱落 ま ⺟語話者の ター
ゲットと なる 温泉が殆どなんだと 思うんですけども(3) 添削して

趣味の
話題

旅行の
話題

食物の
話題

適応、追随処理
言語モデル

関連文献

[1] T. Hori, S. Araki, T. Yoshioka, M. Fujimoto, S. Watanabe, T. Oba, A. Ogawa, K. Otsuka, D. Mikami, K. Kinoshita, T. Nakatani, A.
Nakamura, and J. Yamato, “Low-latency real-time meeting recognition and understanding using distant microphones and omnidirectional camera, ” IEEE Trans. ASLP, vol. 20, no. 2, pp. 499-513, Feb. 2012.
[2] 大庭隆伸，渡部晋治，藤本雅清，小川厚徳，堀貴明，中村篤，“いつ誰が何を話したかを即座に認識するオンライン会話分析システム－(3) 音声認識・イベント検出・トピック抽出－, ” 日本音響学会講演論文集, 2-9-8, Sept. 2010.

連 絡 先藤本雅清 (Masakiyo Fujimoto)

関連文献[1] T. Kawabe “Audiovisual temporal capture underlies flash fusion.” Experimental Brain Research, 198, pp.195-208, 2009.
[2] T. Kawabe & S. Nishida “Mislocalization of a visual flash in the direction of subsequent auditory motion.” i-Perception, 2(8), p. 907,
2011.

連 絡 先

メディア情報研究部 信号処理研究グループ- 32 -河邉隆寛(Takahiro Kawabe) 人間情報研究部 感覚情動研究グループ- 33 -

Title: Implicit eye-hand coordination

19

見るより前に手が動く

Title: Adaptive strategy of human visual system

20

質感を見る脳のしくみに迫る～潜在的な目と手の協調メカニズム～～画像から質感を取り出す視覚のメカニズム～

どんな研究？

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

どんな研究？

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

目標物への運動に目と手の協調動作は不可欠です。何気ない行動であるため簡単なことに思えますが、脳の計算機構については未解明な点が多く残っています。本展示では、遂行中の運動を素早く修正する際の協調動作を観察することで明らかとなった、新しい目と手の協調機構について紹介します。

高速な運動修正が必要な状況での目と手の運動を観察した結果、従来の協調とは異なり、手の動きが目の運きに先行することが分かりました。また、目が実際に動く前段階（運動準備）から目と手の協調関係が始まることを実験的に初めて明らかにしました。

動的目標を捉える素早い目と手の協調運動は、我々の基本かつ優れた運動機能の一面です。この機構の本質的解明は、スポーツ選手、
老年者、運動系疾患などの評価、
トレーニングにつながる可能性があります。また、高速で柔軟なロボットの設計など、工学的な応用も考えられます。

人間はモノの表面の光沢感や透明感を簡単に見わけることができます。私たちは、この質感知覚の能力が脳のどのような情報処理に支えられているかを理解し、その仕組みを画像の伝送や合成の技術につなげるための研究を進めています。

従来の研究では、質感を見るには物体の三次元の形や照明の方向を
画像から推定しなければならないと考えられてきました。しかし私たちは、脳は二次元の画像のなかにある単純な特徴を手がかりとして、極めて効率的に質感を推定していることを明らかにしました。

「画像特徴に基づく質感の知覚」という新しい発想に基づき、安価かつ高速な画像処理で質感を評価したり探索できるようになります。
また決め手となる特徴を操作するだけで質感を自在にコントロール
することも可能になります。

晴れた日の照明

インタフェース サイエンス

つるつる
ぴかぴか

動く目標
静止目標
画素数

インタフェース サイエンス

曇った日の照明

我々の問題意識

従来研究

従来研究では，目標物に向かう目と手の「動き始め」を観察していました。
この場合、目は手よりも先に動くことが一般に知られています。

日常生活やスポーツ場面において，手が目標に向
かって動き始めた後でも、目標が動けば「素早い修正動作」が必要となります。この時、目と手はどのように運動し、協調するのでしょうか？

実験
目の動き

輝度
照明が異なると表面の画像のヒストグラムも異なる(左右の物体は実は同じもの)

ヒストグラムの歪みを検出して光沢を知覚しているため
照明の変化を補償できない

画像のヒストグラムの歪みを変えるだけで光沢感を操作

透きとおっ
てる

まとめ

腕運動中に突然動く目標物を追従する腕修正動作、 •目標物の 目の動きを観察

移動
腕修正
動作

従来報告とは異なり、腕の修正動作は、目の動
きよりも早く始まりました。
• また、腕修正動作は、未来（約20ミリ秒先）の目の運動状況に応じて影響を受けました。

これらの現象より、運動中の素早い修正時には、運動の開始時とは異なる「目と手の協調メカニズム」が働いていることが示唆されました。

関連文献

透明な表面の陰影パタンはぼけたりコントラストが低下・反転する(ハイライトはそのまま)陰影とハイライトのミスマッ
チを手がかりに透明感を知覚

陰影パタンのコントラストを変えるだけで表面が透明に

関連文献[1] Abekawa, N., Gomi, H. “Eye-hand coupling for on-line visuomotor adjustments,” The Society for Neuroscience 41th Annual Meeting, 2011[2] 安部川 直稔, 五味裕章,“Eye-hand coupling before saccadic eye movement,” 日本神経回路学会第21回全国大会, 2011[1] I. Motoyoshi, "Highlight-shading relationship as a cue for the perception of translucent and transparent materials." Journal of Vision,
10(9): 6, pp. 1-11, 2010[2] I. Motoyoshi & H. Matoba, "Variability in constancy of the perceived surface reflectance across different illumination statistics." Vision
Research, 53, pp. 30-39, 2012

連 絡 先

連 絡 先

安部川直稔 (Naotoshi Abekawa) 人間情報研究部 感覚運動グループ

本吉勇 (Isamu Motoyoshi)- 34 -

人間情報研究部感覚情動研究グループ- 35 -

Title: Unveiling the myth of vocabulary spurt by analyzing longitudinal data21

こどもが急にことばを覚えだすのはなぜ

22

Title: Searching for appropriate contents for toddlers

この月齢の子にぴったりの「言葉たち」を探して～個人の時系列データ解析から解明された語彙爆発の謎～～幼児語彙発達データに基づく成長に応じた言語資源の提示～

どんな研究？

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

どんな研究？

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

幼児は１歳頃から初語を発し始め、１歳半を過ぎると語彙を学習する
速度が急に速くなります。心理学
ではこの現象を「語彙爆発」と呼び、その仕組みに注目してきました。今回、日誌法による時系列
データを取得/解析した結果、語彙爆発の長年の謎をついに突き止めました。

従来、語彙爆発は心的機構の質的変化を示す指標と考えられてきましたが、本研究から語彙爆発が「線形関数」と「プラトー割込」
によるモデルで説明できることがわかり、心的機構の質的変化はな
く、発達初期から一定速度で学習する機構の存在を示唆する結果を得ました。

語彙爆発の研究から語彙学習速度を規定する要因が明らかになりつつあり、ことばの成長を後押しする教育/育児法や、言語発達が緩やかな子どもの早期発見や療育の方法などを提案できます。また乳幼児健診などで利用可能な語彙発達検査の作成にも応用できます。

幼児はどのぐらいの月齢になったら、どんな言葉を話すのでしょうか？この展示では、この疑問に答
えて、ピッタリ当てはまる単語を関連するコンテンツ情報と一緒にお見せします。この研究では、様々な幼児の言語発達データから、月齢と特徴に当てはまる単語を検索します。

1000人以上の幼児からオンサイトで収集したデータ（横断データ）と700人以上の幼児から長期に渡ってWebで収集したデータ（縦断データ）から、今まで誰も気がつかなかった単語の発達的特徴を取り出し、適切なコンテンツ情報と一緒に利用しやすい形で提示します。

この研究が最も役に立つ領域は、
幼児のためのコンテンツ作成だと考えています。コンテンツが対象とする月齢を指定するだけで、その時期に幼児が理解したり、話したりする単語が検索できます。また、検索した単語をどのように幼児が発声しているかも調べることが出来ます。

語彙爆発を従来モデルで検証・日誌法により個人の時系列データ（17名）を取得 ⇒ 折れ線近似で語彙学習速度の変化点を特定－ 語彙爆発前の速度－ 語彙爆発後の速度

累積語彙数

語彙チェックアンケート（日齢）◎ 従来モデルで説明できる例が多い ⇒ 速度の急峻な変化はありそう！

幼児の50%以下
しかしゃべらな
い単語は？

（日齢）

△ 説明できない例

横断データ（大規模個別）

・6日以上の空白期間を除去し, 線形関数で近似⇒ 17名全員のデータでほぼ当てはまる！

あーあ

ガーガー

0.8
0.6
0.4

累積発声確率

検索

0.0

600

線形

800

日齢

1000

1200

400

600

（日齢）

・前半速度が遅く見える理由 ⇒ プラトーの頻発
・発達初期から一定速度で働く心的機構の存在を示唆

1.0
0.8
0.6
0.4

累積発声確率
600

800

日齢

1000

1200

•発声リストジーパン、ストーブ、•絵本コーパスなど
台所、タンス、はと、ひきだし

400

600

800

日齢

1000

1200

発声：あと、はと、はとさん、ぽっぽちゃん

関連文献[1] Minami, Y., Kobayashi, T., & Sugiyama, H.“Plateaus and linearity of early vocabulary growth”ISSBD, 2012.
[2] 南泰浩、小林哲生、杉山弘晃 “線形関数とプラトー割込による幼児語彙発達のモデル化” 言語処理学会. pp.50-53, 2012.
[3] 南泰浩、小林哲生、杉山弘晃 “折れ線近似による語彙爆発開始時期の推定” 信学技報SP2011-159. pp.25-30, 2012.

連 絡 先小林哲生 (Tessei Kobayashi)

1200

0.2

0.8
0.6
0.4
400

単語特徴
関連文献

1000

0.0

語彙爆発： 線形関数＋プラトー割込

累積発声確率＋プラトー開始時

0.2

ー プラトー除去後の線形近似

800

日齢

ママ

1.0

はっぱ

0.0

累積語彙数

400

プラトー

縦断データ
（中規模継続）

0.2

0.8
0.6
0.4

累積発声確率0.2

元の学習曲線0.0

プラトー除去後1.0

1.0・詳細に見ると、線形関数と プラトー
（学習の空白期間）の連なりに見える[1] 小林哲生、南泰浩、永田昌明、“縦断および横断データを用いた幼児早期出現語の獲得月齢の特定、”言語処理学会第18回年次大会、 pp. 2-3, 2012
[2] 小林哲生、永田昌明、“ウェブを用いた幼児言語発達研究：大規模縦断データの収集、”言語処理学会第15回年次大会、 pp. 534-537, 2009

連 絡 先

協創情報研究部 言語知能研究グループ- 36 -

南泰浩 (Yasuhiro Minami)

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- 37 -

ライフ サイエンス

ライフ サイエンス

新モデルを検討

Title: Close link between articulation and speech perception

23

しゃべると空耳!?

Title: Neural basis of adaptive social behaviors

24

人のふり見て我がふり直せるネズミたち～発音動作と音声知覚の密接なつながり～～適応的社会行動を支える神経基盤を探る～

どんな研究？

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

どんな研究？

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

音声の知覚は聴覚情報のみで生じるものとは限らず、視覚など他の感覚情報の影響を受けることが知られています。本研究ではこうした感覚情報間の干渉だけでなく、聴き手自身の発話器官（舌や唇）の運動状態も音声知覚に影響することを、実験を通じて明らかにしました。

発音動作をしながら他人の音声を聴き取る実験を行なった結果、舌を使う発音動作をしているときには、舌で発音された音の知覚だけが変化し、唇で発音された音の知覚は変化しませんでした。発音動
作を制御する処理系が、知覚過程に直接的な働きかけを行っている可能性が初めて示唆されました。

発音動作と音声知覚の関連性を解明することは、外国語の発音と聴き取りの効率的な学習法の開発につながります。また本研究で得られた知見は、音声知覚過程の理解にとどまらず、他者の様々な身体動作を知覚する脳情報処理メカニ
ズムの解明にもつながると期待されます。

実験動物のラットは本来群居性の動物であり、さまざまな社会行動を観察することが可能です。本研
究では、複数のラット間の円滑で適応的な社会行動を定量化し、脳神経信号を解析することを通じて、神経基盤を探ることを目的としています。

従来の社会行動の研究は霊長類の行動観察が主流でありましたが、本研究では、ラットの生態に根ざした実験場面を設定し、脳構造においてラットとヒトとで共通性の高い皮質下の脳領域に着目することで、ラットを用いた社会神経科学研究をスタートさせました。

さまざまな精神疾患が存在いたしますが、適応的な社会生活の困難さを抱えているという点で共通性があります。適応的な社会行動の神経基盤が解明されれば、精神疾患の理解が深まり、さらには医療や創薬への応用に向けた基礎的知見を提供することができます。

音声を聴くときに別の発音をしている口の映像を同時に見ると、違った音声に知覚されることがあります（例：マガーク効果）。このような聴覚情報（音響信号）と視覚情報（口の動き）の混信が生じる一因として、音声知覚過程で、入力情報に対応する発音動作のシミュレーショ
ンを行なうメカニズムが脳内で働いていることが予想されます。(関連文献[1])

ぱ

た?

か

??
か

ぱ

聴く音

舌で発音動作をしながら音声を聴いた場合には、 → 影響なし
↘ 正答率低下舌で発音された音の聴き取り正答率だけが低下
し、唇で発音された音の聴き取りは影響を受けませんでした。これは聴き手の舌の動作が、知ぱ
覚過程における舌の発音動作シミュレーション
たと干渉した結果と考えられます。一方、発音動
作をする代わりに映像を見た場合には、異なるか結果が得られました。したがって音声知覚過程
における運動－聴覚情報の統合様式は、従来知発音時のられていた視－聴覚情報間の干渉とは異なるメ
口の断面
カニズムに支えられていると考えられます。
（関連文献[2]）

実験室→条件統制のため個別飼育→社会行動観察困難
野 生→群れの中での多様な社会行動

発音動作
ぱ

た

か

→

→

→

→

→

↘

→

↘

→

唇

ヒトの脳とラットの脳放射状迷路→8方向放射状迷路内のアーム先端にある餌皿内の4箇所に食物報酬
社会場面へ改良→装置中央から他個体の探索を観察可能に変更☆巣穴から出て食物探索をする個体とその様子を観察する個体という場面設定→他個体を観察することで、より効率的な食物探索方略を獲得することを発見

皮質下にある感情、記憶、報酬の情報処理に注目し、適応的コミュニケーションの神経基盤を解明→ラットとヒト、皮質下は機能的にも解剖的にも共通性高→例：報酬情報は左図の脳深部赤色領域で処理

舌

関連文献

関連文献

[1] S. Hiroya, F.H. Guenther, Effects of speech sound naturalness on the neural basis of formant frequency discrimination,
Society for Neuroscience annual meeting, 2010.
[2] T. Mochida, T. Kimura, S. Hiroya, N. Kitagawa, H. Gomi, T. Kondo, Effects of temporal asynchrony between sensory and articulatory
events on speech perception during speech articulation, Society for Neuroscience annual meeting, 2011.

連 絡 先

持田岳美 (Takemi Mochida)

生態的に妥当な社会行動実験の開発[1] Yuji Takano, Tomoko Tanaka, Haruka Takano, Naoyuki Hironaka Hippocampal theta rhythm and drug-related rewardseeking behavior: an analysis of cocaine-induced conditioned place preferences in rats. Brain Research, 1342, 94-103,
2010.

連 絡 先

人間情報研究部 感覚運動研究グループ- 38 -

高野裕治 (Yuji Takano) 人間情報研究部 感覚情動研究グループ- 39 -

ライフ サイエンス

ライフ サイエンス

こうした脳内での発音動作のシミュレーション
が音声知覚に関与しているならば、音声を聴きながら別の発音動作を聴き手自身が行なう状況においても、知覚は変化すると予想されます。
そこで本研究では、発音動作をしながら音声を聴く場合の知覚変化を調べました。また口の映像を見ながら音声を聴く場合の知覚変化との比較も行いました。

野生のラットの群れ

Title: Psychophysics, modeling, and functional brain measurements

25

聞きたい音を聞く脳のメカニズムを探る

Title: Tactile textures and their phonetic representations

26「触れる感覚の物差し」としての言葉～心理物理、計算モデル、脳機能計測によるアプローチ～～触覚の質感とその音声表象～

どんな研究？

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

どんな研究？

どこが凄い？

どんな風に役立つ？

混在する音源のなかから聞きたい
音を聞き取る「選択的聴取」は、日常生活での聞き取りに必須です。
情報処理として難しいこの選択的聴取を、脳はどのような手掛かり、仕組みを使って達成しているのでしょうか？ この展示では、その問題に対する私たちの様々な取り組
みと成果をご紹介します。

脳内の情報処理は複雑です。私たちは、多角的なアプローチを用いることにより、選択的聴取に関わるメカニズムを解明してきました。
例えば、同じ音であっても聞こえ方が変わる知覚現象を、世界に先駆けて定量化し、その知覚に関与する脳内回路を同定し、計算モデルを提案しました。

研究成果は、聞き取りやすい音の設計、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。
機械の耳（補聴器、音声認識機、
ロボット聴覚）の性能向上へも貢献します。さらに、日常生活で聞こえの困難を訴える方々の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。

気持ちの良いものから嫌なものまで、世の中には多彩な質感を持つ
手触りが存在します。しかし、これまで複雑な質感を評価する手法がありませんでした。本研究ではオノマトペ（擬音語・擬態語の総称）に着目し、触覚の質感の関係
性をオノマトペの二次元分布図として可視化しました。

オノマトペの分布図は、日本語がどのように触覚の質感を分類しているのか、その関係性を空間的に表した質感の地図といえます。この地図を利用することで、手触りをより繊細に人に伝えたり、複数の質感の関係性を触感の軸に沿って考えたりすることができます。

触覚の質感やそれに対する快不快は個人よって大きく異なりますがそれを空間の関係性としてわかりやすく議論することができます。
また、将来的には質感を正確に伝えるための枠組み作りや、質感を組み合わせる設計理論の構築に貢献できると考えています。

選択的聴取は、脳内の多段階かつ並列的な処理によって成立します。例えば、背景音から目的音を分離するためには、音の詳細時間構造などの手掛かり使った処理が関わっていると考えられています。また、断片的で多義的な音響情報に基づいて、”聴覚情景”を解釈する処理も行
われています。私たちは、多角的なアプローチを用いて、さまざまな処理レベルにおけるメカ
ニズムを解明してきました。
時間的形成過程のモデル
時間的規則性の寄与

聴覚皮質・視床
時間的分節化のモデル“聴覚情景”の解釈

皮質・視床・小脳・大脳基底核の関与

知覚学習と処理モジュール

個人差を規定する
遺伝子多型

Post-test

脳幹神経活動計測

ライフ サイエンス

ライフ サイエンス

頭部運動の影響人間は、言葉によって感覚入力を分類しており、その分類を考える上で言葉は一つの重要な指標となります。
特に、オノマトペ（擬音語・擬態語）はマンガや文学だけでなく、日常生活における感覚伝達手段（感覚の物差し）として広く使用されています。そこで、オノ
マトペを手掛かりに触感の質感の分類を調べ、触覚を伝達・組み合わせる枠組みを構築していきます。

Pre-test

脳幹

詳細時間構造
の処理

混合音

内耳

内耳機能計測と個人差評価

聴覚基礎特性の個人差評価20-2

語の持つ印象に合わせてオノマトペを空間的に配置した図とそれぞれのオノマトペの印象に対応する素材例

2
0
-2

関連文献

関連文献

[1] Furukawa, S., Washizawa, S., Ochi, A., Kashino, M., “How independent are the pitch and the interaural-time-difference
mechanisms that rely on temporal fine structure information?,” 16th Int. Symp. on Hearing, Cambridge, July 2012.
[2] Kashino, M., Kondo, H.M., “Functional brain networks underlying perceptual switching: auditory streaming and verbal
transformations.,” Phil. Trans. R. Soc. B., 367(1591), 977-987, 2012.

連 絡 先古川茂人 (Shigeto Furukawa)[1] 渡邊淳司, 加納有梨紗, 清水祐一郎, 坂本真樹“触感覚の快・不快とその手触りを表象するオノマトペの音韻の関係性”
VR論16(3), pp. 367-370, 2011.
[2] 早川智彦, 松井茂, 渡邊淳司“オノマトペを利用した触り心地の分類手法” VR論 15(3), pp. 487-490, 2010.

連 絡 先

人間情報研究部 感覚情動研究グループ- 40 -

渡邊淳司 (Junji Watanabe)

人間情報研究部感覚情動グループ- 41 -

MEMO

MEMO

MEMO

NTT コミュニケーション科学基礎研究所
オープンハウス 2012 実行委員会（委 員 長） 笠原

要（副 委 員 長） 谷 誠一郎（委員） 麦谷 綾子／木下 慶介／服部 正嗣