情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

2P-85
2024/2/28

ユーザーの属性から意外な単語を組み合わせたミドルネームと予想外のモノに置き換えた単位を生成する手法

岸本遼太郎†1橋田朋子†1

概要：地下アイドルには自身のメンバーカラーを色とは無関係のオノマトペや名詞で修飾していることがあり，これによって自身の属性を意外な形で提示している．本稿ではこういった単語の用法から着想し，ユーザーの言語・非言語的の属性を，質問の回答を通じて意外な単語を組み合わせた「マイミドルネーム」を付与するシステムと，その回答中の動作を測定し，その様子を属性に応じた予想外のモノへ置き換えた「マイ単位」を用いて提示するシステムとの 2 つを提案し，実装の詳細，動作確認の結果と応用例に関して述べる．

1. はじめにには無関係な修飾語を複数組み込んだミドルネームを生成する．この手法を本稿ではマイミドルネームと呼ぶ．さら現代では SNS などで普通の人が複数のハンドルネームに回答中の動作から得られる 2 種類の定量的な情報に関しを持つのが当たり前になりつつある．ハンドルネームの先て，それらの定量的な情報をどちらも有し，かつユーザー駆者と言えば，世界観にあった芸名を付けて活動しているの属性を反映しているようなモノを単位として用いて表す．

地下アイドルが挙げられる．アイドルは名前だけに限らずこの手法を本稿ではマイ単位と呼ぶ．

メンバーカラーを名乗ることもあり，このメンバーカラーには修飾語が付与されていることが多い．筆者らは特に名古屋レッド[1]，ゲーマーレッド[2]，ぽかぽかピンク[3]など，

2. 関連研究

色名の前に，その色の程度や様子を表すのではなく，自身名前を自動生成する事例としては，ランダムな単語の羅のキャラクターやグループとしてのコンセプト，グループ列を表示するハンドルネームメーカー[5]や手をかざしたの中での役割などを表すオノマトペや名詞を付与するもの

ユーザーにランダムの姓名を提示するという《非語辞典に注目している．例えば名古屋レッドという名称は，単語人名編》[6]があげられる．これらは基本的には本人の属性間の修飾・被修飾という意味では無関係な単語の組み合わとは関係なくランダムな名前が出力される．画像認識によせであるが，このことが逆に面白さや強い印象を与え，一り対象に自動でキャプションを付ける Curating Frame[7]は，方でこのグループが名古屋を拠点に活動するローカルアイ

本研究と同様に，対象と関連しつつやや誤った名称を生成ドルであるという属性情報もさりげなく伝達している．こするが，単語間が修飾・被修飾の関係に留まる点や対象ののように対象の世界観を伝えやすくするために，本来の名属性の取得が画像に限られる点が異なる．

称以外を工夫した形で用いる他の事例として，サンリオ社

数値と単位で本来正確に表現できる情報を敢えて曖昧によるキャラクターであるハローキティのプロフィールがな形に置き換える事例として，スマートフォンアプリ Pok

体重りんご 3 こ分，身長りんご 5 こ分[4]であることも挙げémon Sleep[8]では，ユーザーの睡眠の質を測定しポケモンられる．これは，重さと長さという数値と単位で定量的にのキャラクターとして提示するが，置き換えたキャラクタ示せる情報を，それらのパラメーターを有する具体的かつーを数値と組み合わせた単位として用いていないという点キャラクターのイメージにあうモノに置き換えてどちらので本研究と異なる．モノを単位として置き換えた例としてパラメーターもその個数で示すというように，敢えてややは尺やフィート，ストーンといった古くから使われている曖昧な形で表現している．

単位があげられる．これらは基本的には一つの指標を表わ

以上の事例に触発され，本研究では普通の人のユニークなハンドルネームや単位を，その人自身の属性を基盤としすことに使われるが，本研究では一つのモノによる単位で二つの指標を表すことを目指す．

つつも予想外な形で生成することを目指す．具体的にはまず，ユーザーの属性を質問により言語的に取得するとともに，回答中の動作から非言語で定量的にも取得する．その上で，まず姓名の間に，取得した属性を反映しつつも互い

3. 提案と実装
本章ではマイミドルネームとマイ単位の 2 つを提案する．

†1 早稲田大学© 2024 Information Processing Society of Japan998

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2024/2/28

まずマイミドルネームとは，ユーザーの属性，特に趣味タに存在するオノマトペのリストを生成した．今回は「ABや嗜好などに関する質問への言語的回答から，姓と名の間AB 型」と呼ばれる 2 音の繰り返しからなるオノマトペをに挟むミドルネームを生成するものであり，具体的にはオ全パターン用意し，Word2Vec モデルのデータに 1 単語とノマトペと名詞を 1 つずつ並べる形で生成する．そのときして存在したもの 380 個を抽出してオノマトペとして用い

オノマトペと名詞は修飾・被修飾の関係でない相互に無関ることにした．さらに，これら用意したオノマトペ全てに係なものを選択する．オノマトペや名詞をそれぞれ単体で対して，ユーザーの回答から日本語形態素解析エンジン M用いる例は存在するが，修飾関係がないまま組み合わせる

eCab によって抽出した名詞をそれぞれ 1 つずつ選択したことで今回着目した修飾語と被修飾語が無関係であるとい組み合わせを作る．Word2Vec モデルは 2 単語間の類似度う面白さや意外性を際立たせるとともに，オノマトペと名を計算することができるため，全組み合わせから同モデル詞からそれぞれ別の属性を表現できる．

上において最も 2 単語間の類似度が高かった組み合わせの次にマイ単位は，ユーザーの動作も非言語的に取得可能オノマトペをミドルネームとして採用する．次に最も類似な属性の一つと考え，動作として特にマイミドルネームの度が低かった名詞とオノマトペの組み合わせの名詞に関し質問へ回答する際のタイピングの速さとタイプ音の大きさて，それをそのまま用いるのではなく，さらに Word2Vec モの 2 つに着目し，新たな単位に変換して表現するものであ

デルに存在する全ての単語の中からこの単語と最も類似度る．2 つのパラメーターを，通常の数値と単位で示すのでの高い単語を導出してミドルネームとして利用する．そのはなく，速さと大きさを共に持ち，かつユーザーの属性と際表記揺れの単語を導出してしまわないよう，最も類似度関係があるようなモノを単位として変換して表現する．こが高い単語を選択した際，MeCab によって同じ読み方となれにより，定量的ではあるものの実際の速さや大きさが直った場合，二番目に類似度の高い単語を導出する．以上よ

感的に捉えづらい曖昧な形になって表現できる．

り，質問（1）で得られるユーザーの苗字，導出されたオノ

3.1 マイミドルネームの実装

マトペ，導出された名詞，質問（2）で得られるユーザーのマイミドルネームとして，ユーザーの属性を取得するための質問の設計と，ユーザーの属性に根差しつつも，それ名前の順で並べ，マイミドルネームとして提示する．
3.2 マイ単位の実装

ぞれが修飾と被修飾の関係とならないようなオノマトペとマイ単位として，単位として置き換えるモノを選定した名詞の導出アルゴリズムを設計・実装する．本手法は Mac

上で，回答する際のタイピングの速さとタイプ音の大きさ

OS 13.0.1 環境に Python3.10.4 を用いて実装し，質問の提の取得や，この二つの情報を今回選んだモノによる単位に示とユーザーの回答は全てターミナル上でのテキストの入変換して表現する処理を行う．本手法はマイミドルネーム出力によって行う．に使用する同じ PC 上で Python3.10.4 と Processing4.2 を用

まず，質問はオノマトペと名詞をそれぞれ無関係なものとするためには沢山の回答（言語情報）があることが望まいて実装する．タイピングは処理と同じ MacBook Pro のキーボード，音は PC 内蔵のマイクを用いた．

しいと考え，1 問ではなく複数用意する．質問はオープン

まず，速さと大きさが共に想起され，かつ全ユーザーにクエスチョンとし，回答に長さや自由度を持たせられるよ

対してあてはめられる指標である必要があるため置き換えうにした．また時事的な出来事や最新の事物に関係したもるモノとして，今回は都道府県の鳥を選定する．鳥は全てのをいれる．これにより，色々な質問の回答から文脈が異の都道府県にシンボルとして制定されており，かつ可算名なる複数の名詞を抽出しやすくなる．用意した全ての質問

詞として「速さ」と「大きさ」のどちらの表現も出来るこは以下の 7 つである．これらのうち（3）以外の質問に対すとから要件を満たすと考えた．マイミドルネームの質問（3）

る回答を今回のミドルネーム生成のアルゴリズムに，（3）として「出身の都道府県はどちらですか？」と聞くことには後述のマイ単位の生成に用いる．

よって，ユーザーの出身の都道府県の情報を得る．表記揺（1）苗字は何ですか？

れなどを取り除き都道府県を確定させたのち，予め用意し（2）名前は何ですか？

た全都道府県の鳥のリストから都道府県の鳥へと変換する．

（3）出身の都道府県はどちらですか？

まずタイピングの速さに関して，算出のために回答完了（4）好きな食べ物 TOP3 はなんですか？

までの経過時間と回答の文字の長さを取得する必要がある．

（5）今のご職業はなんですか？

経過時間の測定のために，ユーザーが回答し始めたタイミ（6）今のマイブームはなんですか？

ングでタイマーを開始させ，全ての回答を終えたときにス（7）最近の個人的ニュースを教えてください！

トップし経過時間を取得する．回答を終えたタイミングで次にユーザーの属性に根差しつつも，修飾・被修飾の関併せて回答の文字の長さも取得し，割ることでタイピング係とならないようなオノマトペと名詞の導出アルゴリズムの速さとして算出する．この値を Processing へシリアル通として，まず，準備のために日本語 Wikipedia データを全信によって即時に送信する．音に関しては，タイマーを開て学習した Word2Vec のモデルを使用し，同モデルのデー始したタイミングで Processing に合図を送りマイクを付け，© 2024 Information Processing Society of Japan999情報処理学会 インタラクション 2024
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2024/2/28

タイピングの速さを受信するまで音の大きさを測定する．

して，それらの定量的な情報をどちらも有し，かつユーザ取得したタイピングの速さとタイプ音の大きさをそれーの属性を反映しているようなモノとして都道府県の鳥をぞれ整数へと丸め込み，また別途都道府県の鳥を同じくシ単位として用いて表すマイ単位を，それぞれ提案・実装しリアル通信することで，Processing のターミナル上でマイた．

単位を「タイピングの速さは○○ユリカモメ，大きさは○これらのシステムの応用として，SNS などの匿名コミュ○ユリカモメ」（東京都出身の場合）のように提示する．

ニティ－にてマイミドルネームを用いたペンネームを付与するなど，個人のプロフィールをぼかすことに応用できると考えられる．さらに対ユーザーに向けたシステムだけで4. 動作確認はなく，一般的なものへの応用も考えられ，例えば着想の提案・実装したマイミドルネームとマイ単位がそれぞれ原点であるアイドルのライブにおいて，フロアの盛り上が問題なく動作するかを明らかにするため， 21 歳から 24 歳

りをアイドルの属性を反映したマイ単位によって表現するの 6 人の男女（男性 4 名, 女性 2 名）に提案システムを使ことで，あえて直接的な表現を用いず，アイドル全体のコってもらい，それぞれ生成した．結果を表 1 に示す．

ンセプトを保って値を表わすことができると考えられる．
残された課題として，マイミドルネームにおいて本研究

表 1 動作確認の結果
マイミドルネーム

では ABAB 型オノマトペのみを使用したが，より多くのオマイ単位タイピングの速さ

タイプ音の大きさ

高田ふうふう女子
学生隼秀

74 やまどり

41 やまどり

児玉むしゃむしゃ喜智哉

23 ユリカモメ

27 ユリカモメ

竹内うまうまラーメン侑奈

36 ホオジロ

32 ホオジロ

森田しゃきしゃき院生茉莉

32 シラコバト

33 シラコバト

小野しゃきしゃき院生北斗

35 ナベヅル

31 ナベヅル

金谷ぐしゃぐしゃ
撮影地洋71 らいちょう

33 らいちょう全員がそれぞれオノマトペと名詞の 2 単語からなるミドルネームを付与され，タイピング速度と音の大きさを鳥の数を用いて表すことができた．特に全員の出身都道府県がばらばらであったために，単位に関しては被ることなく表示することができた．一方でミドルネームは森田と小野のものがオノマトペと名詞ともに一致した．これは回答内容が似通ってしまったこと，そして互いの回答が短く抽出した名詞が不足していたことによると考えられる．名詞の「院ノマトペを利用することができると考える．例えば今回用いた「ふわふわ」に対して，「ふわっ」「ふわり」「ふわっふわ」「ふんわり」など組み合わせはより多く考えられ，それぞれにニュアンスが異なると言え，これによって抽出した名詞が少なかったとしても個人差を表現できる可能性がある．さらに Word2Vec モデルは単語をベクトルとして処理しているため，単語と単語を足し引きすることもできる．
質問は複数用意したが出力されたミドルネームに影響を与えているのは 2 つのみであるため，いくつかの名詞を足し引きすることでよりユーザーの細かな属性まで表現できると考えられる．マイ単位においては，都道府県に対応した単位のため，日本国外で生まれた人などより多くのパラメーターを持つものに変更できるのではないかと考えられる．
また単位の前に据える数値は算出した値をそのまま出力しただけであったが，実際の鳥が飛ぶスピードや体長などに応じて鳥ごとに基準値を設け，同じタイプ速度や音量でも単位に応じて数値が変化することでより単位として機能する仕組みを導入することも検討している．

参考文献

生」はともに（5）が大学院生からで，オノマトペのしゃきしゃきは（4）の好きな食べ物からそれぞれタイカレーとグラタンに起因している．これらを改善するために質問の数を増やすこと，オノマトペの種類を増やすこと，複数の回答からオノマトペと名詞を導出することなどが考えられる．

5. おわりに本研究では，ユーザーの属性を基盤としつつも予想外な形で生成することを目指した手法として，質問により言語的に取得した属性を反映しつつも互いには無関係であるオノマトペと名詞を 1 つずつ組み込んだマイミドルネームと，[1] 月宮えいみ
BAKUMON（@bakumon_eimi）さん / X，https://twitter.com/bakumon_eimi，2023 年 12 月 12 日閲覧．
[2] BIOGRAPHY | MIGMA SHELTER，https://www.migmashelter.t
okyo/pages/1947796/biography，2023 年 12 月 12 日閲覧．
[3] ハローキティ｜サンリオ，https://www.sanrio.co.jp/characters/hellokitty/，2023 年 12 月 12 日閲覧．
[4] ハンドルネームメーカー | ナマエメーカー，https://namaemak
er.net/archives/handle-name.html，2023 年 12 月 12 日閲覧．
[5] 幸村真佐男，非語辞典 人名編，2011 年[6] 油井俊哉，橋田朋子，Curating Frame：日常風景を作品化す
る自律移動型額縁，日本バーリャルリアリティ学会論文誌，Vol.2
5，No.2，pp.169-172，2020 年 6 月[7] Sleep Tracking – 『Pokémon Sleep』公式サイト，https://www.
pokemonsleep.net/sleep/，2023 年 12 月 12 日閲覧．

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