日本経営システム学会
イノベーション指向データ分析研究部会
2022 年度研究発表会講演論文集
Vol.6, No.1
ISSN 2758-0024 (Online)

開催日時： 2023 年 2 月 20 日（月）10:00～12:00
開催場所： 広島工業大学五日市キャンパス及びオンライン
参加費

： 無料

主催
日本経営システム学会「イノベーション指向データ分析」研究会
http://matsumotolab.com/~jams/

プログラム
開催挨拶
10:00-13:05 松本慎平
（日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会主査）
発表セッション 1（講演 12 分，質疑 3 分）
10:05-10:55（3 件）

発表セッション 2（講演 12 分，質疑 3 分）
11:05-11:55

（3 件）

閉会挨拶
11:55-12:00 松本慎平
（日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会主査）

発表セッション 1（講演 12 分，質疑 3 分）
座長：加藤浩介（広島工業大学）
10:05-10:55（3 件）

ID: 1

pp.1-4

題目：AR を用いた化学教材の開発
著者：宮里宙希，山岸秀一（広島工業大学）
ID: 2

pp.5-7

題目：AR を用いた視覚的・聴覚的な歴史学習システムの開発
著者：吉本真愛，山岸秀一（広島工業大学）
ID: 3

pp.8-10

題目：AI を用いた顔認識による掲載広告への関心度の収集
著者：大野颯太，神垣太持 (広島工業大学)

発表セッション 2（講演 12 分，質疑 3 分）
座長：加藤浩介（広島工業大学）
11:05-11:55（3 件）
ID: 4

pp.11-15

題目：マルチエージェントシステムに基づく性差別による偏見を考慮した社会的差別のシミュレーション
著者：十字優輔, 加藤浩介, 本多康作 (広島工業大学)
ID: 5

pp.16-18

題目：MAS による劇場での適切な避難誘導方法の検討
著者：新本康紀，山岸秀一 (広島工業大学)
ID: 6

pp.19-22

題目：社会問題と向き合うクラウドファンディングプロジェクトの成功要因の分析に関する研究― テキストマイニングによる分析 ―著者：宗久和樹，松本慎平 (広島工業大学)

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2022年度研究発表会講演論文集
2023年2月20日(月) 広島工業大学及びオンライン

AR 技術を用いた化学教材の開発
広島工業大学

宮里 宙希

広島工業大学

山岸 秀一

Development of a chemistry teaching material using AR technology
Hiroshima Institute of Technology

Hiroki Miyasato

Hiroshima Institute of Technology

Shuichi Yamagishi

１ 研究目的２ 研究概要

大学入学共通テストで，理科 1 を受験した受験
生のうち化学基礎を選択した人の割合は，令和 3
年度が 35.0%，そして，令和 4 年度は 34.7%であった．また，同様に，理科 2 を受験した受験生のうち化学を選択した人の割合は，令和 3 年度が47.0%，そして，令和 4 年度は 46.9%であった．
このように，半数近くの理科受験者が化学に関する科目を選択している[1]．しかし，塾に通う高校
生 66 人に，化学反応式の理解度をチェックする
アンケートを実施したところ，「1 つ 1 つの化学式が書けない」と回答した生徒は全体の 77.4%にも上ることが分かった[2]．また，化学反応式と量的関係についても，「反応式が書けない」と回答した生徒の割合が 59.7%であった[2]．つまり，大学入学共通テストでは多くの生徒が化学を選択しているにも関わらず，その理解度が十分でないことが分かる．化学反応式の問題を解くためには，反応前後の化学式についての知識が前提で問題が出題されているため，まず化学式について理解を深める必要がある．そこで，現在の化学の教科書を見てみると，化学式は記載されているが，それに対応した図や写真が 2 次元表記であるために，感覚的なイメージが湧きにくいという点が挙げられる．理解度が不十分な生徒が多い原因は，これらの図や写真をイメージするために，論理的な思考によって 2 次元から 3 次元へと拡張する能力が求められ，その拡張の労力を強いられるためではないかと考えられる．そこで，本研究では，生徒の化学式への理解度向上を図るために，拡張現実（AR）の技術を用いて，教科書に記載されている
化学式を立体表示させる化学教材を提案し，その開発を行う．

本研究では，AR 表示を行うために，PCT 社が提供する AR プラットフォームである Vuforia
Engine[3]を用いる．Vuforia Engine のクラウド上のデータベースに，教科書に記載された化学式をマーカーとして登録した後，このマーカーをス
マートフォンのカメラで撮影することで，3 次元の化学式を AR 表示させることができる．図 1 に，利用するシステムの関係図を示す．

-1-

図1

ソフトウエア及びアプリケーションの関係

なお，本システムは，開発プラットフォーム
Unity 上で開発を行う．
３ 学習画面の表示
Vuforia に，教科書に記載されている化学式をマーカーとして登録し，そのマーカー上に化学式のモデル図と名前が配置された学習画面を AR 表
示させる．モデル図には，分子ごとに色付けをして結合角も再現された，視覚的にも分かりやすい
3 次元画像を用いる．また，量的関係にも対応しており，化学反応の前後で原子数が一致するよう日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会
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学習画面には，他の化学式への「切り替え」ボ
タンと化学式に関する「問題に挑戦」ボタンが設置されている．図 2 の(a)と(b)に学習画面の表示の様子，(c)と(d)に切り替えボタン，そして，(e)に問題に挑戦ボタンを示す．
３．１ 処理の流れ
スマートフォンのカメラで化学式のマーカーを読み取ると，それぞれの化学式に対応するモデル
図と名前，及び各種ボタン（切り替え，問題に挑戦）が表示される．ここで，他の化学式への「切り替え」ボタンがタップされると，対応する化学式のモデル図と名前が表示される．例えば，図 2に示す表示例(a)から表示例(b)への表示切り替えが起こる．また，「問題に挑戦」ボタンをタップすると，化学式に関する問題が表示される．図 3に，学習画面表示の処理の流れを示す．

(a) 硫酸と水酸化バリウム(b) 亜鉛と塩化水素

図3(c) (a)から(b)への「切り替え」ボタン

学習画面表示の処理の流れ

３．２ 問題画面の表示
図 2 の(a)および(b)に示した学習画面の右下にある「問題に挑戦」ボタン（図 2(e)も参照）をタップすると問題画面に遷移する．問題画面には，化学式に関する問題文と解答欄が表示される．解(d) (b)から(a)への「切り替え」ボタン

答欄に解答を入力して右下にある「解答する」ボタンをタップすると，正誤判定が行われ，正解または不正解画面に移行する．なお，問題画面には，右上に「ヒントボタン」があり，解答に役立つヒントが表示されるようになっている．図 4 に問題(e)「問題に挑戦」ボタン
図 2 学習画面

画面の表示例を，また，図 5 に問題挑戦機能の処-2-

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理の流れを示す．

図5

問題挑戦機能の処理の流れ

３．３ ヒントの表示・非表示
問題画面には複数のヒントボタンがあり，それぞれをタップすることで別々のヒントが表示される．また，ヒントはボタンを 1 度タップすることで表示され，もう一度タップすると非表示になるように設計されている．
(a) 初期画面(a) ヒントなし（b）ヒント 1 の表示(b) 解答前の表示(b) ヒント 2 の表示(c) 解答後の表示
図 4 問題画面(d)ヒント 1 及び 2 の表示

図6

-3-

ヒントの表示日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会
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そのため，誤ってタップしても元に戻すことができる．図 6 にヒントの表示例を示す．ここでは，
ヒントが 2 つある場合で，(a)はヒント 1 のボタンがタップされた時の表示の様子，(b)はヒント 2 のボタンがタップされた時の表示の様子，そして(c)はヒント 1 及びヒント 2 の両方のボタンがタップされたときの表示の様子を示す．
３．４

一方，不正解画面には，不正解の文字表記と模範解答が表示され，また，正解画面及び不正解画
面には，下方に「次の問題」ボタンが表示される（図 7(b)及び(d)参照）．この「次の問題」ボタン
（図 8 参照）をタップすると，別の問題が表示される．

正解画面と不正解画面の表示

問題解答後に表示される正解の画面には，正解の文字表記と次の問題に進める「次の問題」ボタンが表示される（図 7(a）及び(c)参照）．
図8「次の問題」ボタン

４ 結論
高校生の化学式への理解度向上を目的として，
教科書に記載された化学式を AR 表示させるシス
テムの提案と開発を行った．教科書記載の化学式をマーカーとして登録した後，この教科書のマー
カーをスマートフォンで撮影することにより，その化学式の三次元立体モデルを，このマーカー上に AR 表示することができる．今後は，化学式モ(a) 正解画面

デルの表示や画面の切り替え時に，効果音や音楽(b) 不正解画面を流すようにすることで，より楽しく学習できるシステムに改良する予定である．
参考文献[1] 大学入試センター: 受験者数・平均点の推移（本試験）大学入学共通テスト (2022)(c) 正解画面の拡大図

https://www.dnc.ac.jp/kyotsu/suii/R3.html[2] cyn1953: 「化学反応式と量的関係」生徒の困難をアンケート調査, Rakuten BLOG,

https://plaza.rakuten.co.jp/cynqa2/diary/20
1912200000/[3] PTC: Vuforia Engine,
https://library．vuforia．com(d) 不正解画面の拡大図
図 7 正解画面と不正解画面-4-

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AR を用いた視覚的・聴覚的な歴史学習システムの開発
広島工業大学吉本 真愛

広島工業大学

山岸 秀一

Development of visual and auditory history learning system using AR
Hiroshima Institute of Technology

Maria Yoshimoto

Hiroshima Institute of Technology

Shuichi Yamagishi

１ 研究目的AR とは，実際の風景に CG などの人工的な画像を重ねて表示する技術のことであり，記憶に残りや

近年，学校教育における子供たちの学習意欲は

すく，また，理解の手助けになるというメリット

下がり続けていると言われており，その割合は学がある[3]．

年が上がるにつれて増加する傾向にある．特に，高校生では 61.3％が勉強しようという気持ちが２ 研究方法湧かないと回答している[1]．ところで，人間は認知特性という能力を持っている．認知特性とは，

本研究では，AR 表示を行うために，PCT 社が提外界からの情報を頭の中で理解，整理，記憶，表供 す る AR プ ラ ッ ト フ ォ ー ム で あ る Vuforia

現する能力のことであり，大きく 3 つのタイプにEngine[4]を用いる．これは，クラウド上のデータ

分類される．目で見た情報を処理するのが得意な

ベースにマーカーと呼ばれる任意の画像を登録す

視覚優位タイプ，読んだ情報を処理するのが得意

ると，登録したマーカーをスマートフォンのカメ

な言語優位タイプ，そして，耳で聞いた情報を処ラで撮影することで，AR コンテンツを表示させる

理するのが得意な聴覚優位タイプである[2]．ここことができるというものである．なお，AR コンテ

で，現在の高等学校の教科書を見てみると，図やンツは，開発プラットフォーム Unity[5]上で作成

表はあるものの，ほとんどが文章による説明であする．また，人物写真の顔を動かすために，り，言語優位タイプの生徒が学習しやすい構成に

Avatarify[6]というアプリケーションを用いる．

なっている．このような背景から，学習意欲低下

Avatarify は，LIVE MODE を使用することで画像にの原因の一つは，教科書が言語優位向けの作りに顔の動きや声を当てはめることができ，写真が話なっており，他の優位タイプの生徒にとっては理しているような動画を作成することができる．図

解しやすい構成になっていないからだと推測され

1 に，本システムとそれぞれのシステムの関係図る．そこで，本研究では，視覚優位や聴覚優位なを示す．

生徒に対しても理解や暗記をサポートすることで，生徒全体の学習意欲の向上を図ることを目的とする．ここでは歴史教育を取り上げ，教科書に載っている歴史上の人物画像が話す映像やクイズをAR（拡張現実）表示し，画像が本当に話している
ように見せることで，視覚的，聴覚的にも歴史を学習できるようなシステムの提案と開発を行う．

図１

-5-

システムの関係図日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会
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２．１ 説明画面の表示

クトを表示する．3D 表示することで，ゲーム性を高めて学習意欲を向上させるように工夫している．

教科書にある歴史上の人物画像をマーカーとしまた，図 5 にクイズ画面の処理の流れを示す．

て登録しておき，スマートフォンのカメラで撮影することで「説明画面」が表示される．ここには，
動画再生ボタンとその人物に関する画像が付いた
3 個の吹き出し型オブジェクトが表示される（図 2参照)．ここで，各吹き出しの動画再生ボタンをタップすると，Avatarify の LIVE MODE で作成した各動画が再生される．これらは，マーカー登録した歴史上の人物画像が吹き出し画像について解説する動画であり，視覚的，聴覚的に学習を助けるものとなっている．全ての動画再生ボタンをタップし終わると，「クイズに挑戦ボタン」が表示さ

図４

クイズ画面の表示れる．図 3 に説明画面の処理の流れを示す．

図２

説明画面の表示の様子
図５

クイズ画面の処理の流れ

２．２．１ 平面検出とユーザーインターフェース
AR オブジェクトの位置や角度を調整するためのユーザーインタフェース(UI)には，「位置固定」と「移動」ボタン，スライダー，およびチェック
ボックスを用意する．各 UI の画面レイアウトを図
図３

説明画面の表示の流れ

６に示す．なお，移動ボタンをタップして AR オブ
ジェクトを移動できる位置は，平面検出された範２．２ クイズ画面の表示

囲のみである．平面検出は，Unity のフレームワー ク で あ る ARFoundation を 使 用 し て 行 う ．

図 2 に示した「クイズに挑戦」ボタンをタップ

ARFoundation の機能を使うことで，カメラで捉えすると，「クイズ画面」に遷移する（図 4 参照)．

た平面を認知して可視化する．可視化された平面

ここでは，説明画面のようにマーカー上に 2D で表をタップまたはドラッグすることで，AR オブジェ示するのではなく，実空間上に 3D で AR オブジェ

クトを動かすことができる．平面検出と AR オブジ-6-日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会
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ェクトの移動の様子を図７に示す．

「もう一度」ボタンをタップするとクイズ画面に，「説明へ」ボタンをタップすると説明画面に移る．

図６

UI 画面のレイアウト

図９

正解/不正解画面の表示

図 10
図７

UI 画面のレイアウト

スコアの表示３ 結論
子供たちの学習意欲向上を目的として，認知特２．２．２ 問題と解答の選択肢性を活用して理解・暗記をサポートする AR 歴史学
習システムを提案し開発を行った．今後は，利用問題はランダムな順番で出題され，選択肢もラ者へのアンケート調査を実施して，本システムのンダムな位置に表示される．ランダムに出題・表

有効性を検証していく予定である．

示することで，ゲーム性を高めて学習意欲を向上させるように工夫している．選択肢は，表示され参考文献ている緑の四角を注目すると飛び出す仕掛けになっている．四角から飛び出した選択肢をタップす[1] 東京大学社会科学研究所・ベネッセ教育総合ることで解答ができる．なお，押し間違いを防ぐ

研究所共同研究：子どもの生活と学びに関すために，選択肢は同時に１個しか飛び出さないよる親子調査 2021 ダイジェスト版， ベネッセ

うに制限している（図８参照)．

教育総合研究所 (2022)[2] 本田真美: 医師のつくった「頭のよさ」テス
ト， 光文社 (2012)[3] 竹中裕樹他：AR マーカーを使った能動的シミュレーションによる史実の流れの学習支援環
境の構築， 2019 年度情報処理学会関西支部

図８

支部大会講演論文集， G-44 (2019)

UI 画面のレイアウト[4] PTC: Vuforia Developer Portal，
https://developer.vuforia.com/

いずれかの選択肢をタップすると，解答に応じ[5] Unity Software Inc.: unity，て正解画面または不正解画面に遷移する（図９参

https://unity.com/

照)．また「次へ」ボタンをタップすることで，次の問題に移ることができる．全ての問題に解答す[6] Avatarify Inc.: Avatarif，

るとスコアが表示される（図 10 参照)．ここで，https://avatarify.ai/-7-日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会
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AI を用いた顔認識による掲載広告への関心度の収集
広島工業大学大野 颯太 神垣 太持Collecting degree of interest in advertising poster
by facial recognition using AI
Hiroshima Institute of Technology Souta Ohno Tamotsu Kamigaki

1. 研究背景・目的

活動に利用してもらうことが目的である．

1.1 研究背景

2．研究方法企業が，自社の製品やサービスを消費者に知っ

2.1

研究概要

てもらうために広告を掲載するというマーケティ

本研究では，広告の掲載場所の近くにカメラをング方法が多用されている．広告が掲載される媒設置し，いつ，どのような人が広告を見たのかと体も多岐にわたる．新聞やテレビ，街中，WEB ペいう情報を収集することで効果的な評価を行いージ，動画配信サービスなど私たちが日常生活をやすいようにする．また，今まで製品やサービス

送るうえで様々な場所，時間に企業の製品やサーの企画段階で予測することのできなかった潜在

ビスの広告を目にする．2021 年の日本の総広告費的な需要も収集することで，今後の企業活動に活は 6 兆 7,998 億円に上り，10 年前の 2011 年と比較用できる．

すると，1.2 倍にまで成長しており，大変大きな市

2.2

研究計画

場規模となっている．

研究は３段階に分けて行う．

1.2 目的

第１段階目は，openCV で顔検出と基本機能を

本研究では，屋外広告の観覧者情報の収集を目備えたプロトタイプを作成する．実装する基本機的とする．WEB 広告と駅ナカに掲載されている広能は，人を検出したときの座標，検出した時間，告を比較すると，観覧者情報のフィードバックの検出し続けている時間（カメラの画角内の滞在時有無が挙げられる．WEB 広告は，Google などの間）の３つの情報を収集し，CSV 形式でファイル

プロバイダを介して広告を目にした観覧者の年代に保存する．

や性別などを含んだアカウント情報が広告主にフ第 2 段階目は，顔画像から年代，性別を推定すィードバックされる仕様となっている．対して，ることができる学習済みモデル（IMDB‐DB）を

駅ナカ広告はインターネット広告とは違い，駅ナ

ダウンロードし，上記の第１段階で作成したプロ

カなどの広告を目にした観覧者の情報を広告主がトタイプに組み込むことで顔検出を行った顔の得るには手段が限られてしまう．観覧した人の性年代や性別などを推定することができる．同時に，別，年齢や観覧された時間など情報が企業にフィ

それらの収集した情報を同様の CSV ファイルにードバックされることがなく，企業側も今後の企保存する．

業活動に反映しにくい状況にある．研究では，こ第 3 段階目は，システム稼働の実証実験を行う．

れらの企業に反映されることがない情報を人工知

架空の広告を作成し，システムの設置を想定して能など駆使して収集し，企業にフィードバックをいる人通りが多い場所に架空の広告とカメラを返すことによってこの問題を解決し，今後の企業

設置して行う．

-8-

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3. 研究結果

実証実験を行う場所は，大学内の人通りが多い講

3.1 システム作成

義室の中に設置する．駅ナカなど人通りが多い場所

性別・年代の推定には Python ライブラリのや，老若男女様々な年代の人が行き来する場所が好insightface を使用する． モデルは insightface

ましいが，実験場所が大学内の施設に限られているの buffaIo_1 を使用する．

ため，年代，性別が偏ってしまうが，本研究で使用

顔検出のソースコードに上記のモデルを組みするシステム利用の可否と，収集する情報の正確性

込む．このモデルは推定のために数秒画面が固まに焦点を当てて実験を行う．

ってしまうため，毎フレーム推定を実行するので

3.3 実証実験結果
実験には 48 人（男性：42 人 女性：6 人 年齢：はなく，50 フレームに一度実行する．

18～19 歳）の学生に協力していただいた．

システム画面には以下の情報を出力する．
・確信度(図 1 青文字)結果は以下のようになった．(46 件中外れ値 4 件)・人の数(図 1 赤文字)
・検出してからの経過時間(図 1 緑文字)・推定した年齢(図 1 水色文字)・推定した性別(図 1 黄色文字)

図 3 実証実験で収集したデータ
図 3 より，左から「検出した時間(UNIX)」，「画角
内の滞在時間」，「性別(男性：0 女性：1)」,「年齢」の 4 つの情報を CSV 形式で記録した．

図 1 システム稼働中の様子
3.2 実証実験準備・実行
架空の広告を作成する．作成した広告は以下のようになった．本来は何かを PR する広告が好ましいが，実証実験を行っているという事実を周知すると同時に本システムの目的などを提示する
ことによって広告の役割を果たす．
図 4 年齢別ヒストグラム

カメラは広告の上部に設置した．

図 5 男女別グラフ

図 2 実証実験用の架空の広告-9-

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実験に参加していただいた学生は 17～18 歳だっ[カメラを上部に設置]た．しかし，図 4 から 25～30 歳と推定された学生が一番多い結果となり，全体的に＋5 歳ほど多く推測していた．また，性別の判定も女性が 6 人しかいなかったのにもかかわらず，25 人という結果になった．
顔検出と滞在時間は問題なく計測することがで
図 6 年齢別ヒストグラム（上部に設置）

きた．しかし，広告を見終わったという判定を「bboxの座標が画面の端に近づくと見終わった」というも[カメラを下部に設置]のにしていたが，一部の人が広告を見終わると横を向いたり，後ろを向いて去ってしまった．横や後ろを向いてしまう際に顔を検出することが不可能となってしまい bbox が外れてしまうことで正常にその人の情報を収集することができない場面があった．

4 考察
4.1 考察・今後の展望

図 7 年齢別ヒストグラム（下部に設置）

本研究では本来得ることのできない駅ナカなどの広告の観覧者の情報を収集するシステムの開発を下部に設置した結果は，上部に設置したときと比行った．顔の検出，広告の観覧時間の計測は実用性較して男女の比率は変わらなかったが，年齢推測のに値する．しかし，広告を見終わったという判定と年齢が若く推論された．上部に設置した時は実年齢

性別・年齢の推定に関しては改善の余地があり，想に近い 14 歳～29 歳が 5 人だったが，下部に設置し定していたシステムの実用性には程遠い結果となったときは 11 人だった，てしまった．

上記の結果から，被験者はとても少ないが，モデ

今後の展望として，性別．年齢のモデルを変更す

ルの推論の精度にはカメラを設置する位置やアングる必要がある．アジア人を得意とするモデルを導入

ルが関係していると単純に考えることができる．

することによって，より精度の高い結果が得られる[参考文献]と考えられる．また，モデルに入力する画像がカメ[1] @uranishi OpenCV で Web カメラ画像からリアラと観覧者との距離の関係で小さくなってしまうた

ルタイム顔検出め，精度が落ちてしまっている可能性がある.そのた(https://qiita.com/uranishi/items/24b9a896107f75

め，カメラ側にも画角など何か工夫をする必要性が

46e0e1)あろう．

[2] み や し ん の プ ロ グ ラ ミ ン グ ス キ ル 通 信

カメラのアングルを変更し，再度実験を行った．

YOLOv5 で物体検出して座標・幅・高さを CSV 出

前回の実証実験ではカメラを広告の上部に設置した

力する_ Python

のみだったが，今回は広告の下部に設置して実験を(https://miyashinblog.com/yolov5/)

行った．

[3]金子邦彦研究室 HP

InsightFace のインストー

実験にはゼミ生の 11 人(男性 11 人 23 歳 1 名 22

ルと動作確認（顔検出，年齢と性別の推定）

歳 10 名)に協力していただいた．カメラのアングル（InsightFace，PyTorch，Python を使用）

を上部と下部に分けて実験を行った．

（Windows 上）

結果は以下のようになった．

(https://www.kkaneko.jp/ai/win/insightface.html)- 10 -

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マルチエージェントシステムに基づく性差別による偏見を考慮した
社会的差別のシミュレーション
広島工業大学情報学部

十字優輔, 加藤浩介, 本多康作

Simulations of Social Discrimination Considering Gender-based Biases throughMulti-Agent Systems
Faculty of Applied Information Science, Hiroshima Institute of Technology
Yusuke Juji, Kosuke Kato, Kohsaku Honda

１ はじめにった．松原[4]は，末原のモデルのシミュレーショ
ン結果の詳細な分析を行った．特に，攻撃の連続差別は一般に「特定の個人や集団に対して正当性に着目し，＜前提ルール＞のみに従う場合に比な理由もなく生活全般にかかわる不利益を強制べ，＜一次＋二次ルール＞に従う場合には，連続する行為をさす．」 とされており，解決すべき

攻撃回数が顕著に大きくなることを示した．この重要な社会問題であると考えられている．しかし，ことから，＜前提ルール＞のみに従う場合に比べ，差別に関する「確立された定義」（個別事例に適＜一次＋二次ルール＞に従う場合には，より差別用可能な定義）はなく，ある人や集団に対する言的な言動につながる現象が発生しやすいことが動を差別とみなすかどうかはその定義によって考えられる．文献[3]及び[4]の研究により，エージ

変わってくる．

ェントベースシミュレーションを利用して本多[1]

本多[2]は差別発言にいう「差別」とは何かを解の主張の妥当性を確認できる可能性が示唆され明するための「分析枠組み」を提案している．本

たが，シミュレーションモデルについてはさらな多によれば，ある発言を差別発言と考える人もいる改良が望まれている．そこで，本研究では，「性れば，侮辱発言や暴言と考える人もいるため，必差別」に着目する．

要なのは差別発言と侮辱発言等を識別する基準
ないし定義である．

２ 本多[2]の研究

そこで，末原[3]は，本多[2]の研究に着目し，本多の主張をエージェントベースシミュレーション

本多 [2] は J.L.オースティンの発話行為論及びにより確認することを目指した．文献[3]では，人

H.L.A.ハートの法理論を用いて，差別発言とは何工社会の構成員であるエージェントが後述の「侮か，差別発言にいう「差別」とは何か，そして差辱・攻撃・排除」のルール（前提ルール）のみに

別発言規制の根拠はどこにあるのかを明らかに従って行動する場合と「差別の一次ルール＋二次するための「分析枠組み」の提示を試みている．

ルール」に従って行動する場合のシミュレーショ

差別問題は社会問題の一つであり，解決が望まれンモデルを構築している．シミュレーション結果ている．しかし問題は，いかなる発言を差別発言

から，＜前提ルール＞のみに従う場合より＜一次と認定するかにある．そこで，本多は，ヘイトス＋二次ルール＞に従う場合の方が社会的満足度

ピーチに関する，ウォルドロンの議論やそれに対の意味での格差が大きい社会となることが示さするシンプソンの批判といった先行研究を紹介れたが，結果のより詳細な分析が今後の課題であし，差別発言は，暴言や侮辱発言と同じ類型の発- 11 -

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言なのかと問い，ハートの法理論やオースティンを＜差別概念あり＞と表記する．

の発話行為論を手がかりに議論する．文献[2]では，こうした差別現象に対し，その歴史的・社会的・

３ シミュレーションモデルと結果の分析

心理的な要因の探求ではなく，ハートの「社会的ルール」と「一次ルールと二次ルールの結合」と末原[3]のモデルにおいては，各エージェントはいったアイデアを利用し，差別発言にいう「差別」

属性として，二次元平面上の座標，プロパティ（社とは何かという概念的な探求を行っている．結果，会的満足度を表す），特徴ベクトル c = (v, w)（v

差別発言にいう「差別」とは何かという問いに社∈ [－1, 1]m， w ∈ {－1, 0, 1}n）をもつものとし，会的ルールの観点から接近することによって，そこれらは初期的にランダムに与えられる．ベクト

れは「差別の一次ルールと二次ルールの結合体な

ル v の各要素 vj, j = 1, 2, ... , m は－1～1 までのいし制度化」として記述しうるとされる．そこで実数値をとり，可変である．一方，ベクトル w のは，「差別」が前提とするルールが「侮辱・攻撃・要素 wk, k = 1, 2, ... , n は －1, 0, 1 のいずれかの排除のルール」として描かれている．

値をとり，固定である．各エージェントは各ステ■「侮辱・攻撃・排除のルール」：

ップで自分に隣接する地点で，他者が占めていなある集団もしくはその集団に属する成員，またい地点の 1 つをランダムに選択し，移動するもの

は個人は侮辱し攻撃し排除すべきである．

とする．移動した地点において，自分に隣接する

このルールが存在する社会に以下の 3 つのルール

他者が存在すれば，その中で嫌悪度が最も大きいが登場したと仮定する．

相手を攻撃候補として，条件を満たせば相互のプ①ある集団を劣等集団とみなせ．

ロパティを増減させる．ここで，移動したエージ②劣等集団は確定した方式に従って認定せよ．

ェントを i，隣接したエージェントを h とすると

③劣等集団の成員は所定の方式に従って判定せき，嫌悪度 dih は特徴ベクトル ci と ch の相関係数

よ．

を(－1)倍したもの（下式）で計算されるものとす①ルールの登場により，「侮辱・攻撃・排除のル

る．

ール」は以下の「差別の一次ルール」となり，①

dih = －(ci, ch) / (|| ci ||・|| ch ||)②③ルールそれ自体は「差別の二次ルール」と呼ここで，(ci, ch) はベクトル ci と ch の内積を表びうるものとなり，結果的に「差別」概念が成立

し，|| ci || はベクトル ci のノルム（大きさ）を表し，単なる侮辱・攻撃・排除といった行為が「差す．dih ≧ a（a は所与の正定数）ならばエージェ

別」行為になるとされる．

ント i はエージェント h を攻撃し，自身のプロ

従って，「差別」概念は，以下の「差別の一次ル

パティを増やす一方，相手のプロパティを減らす．

ール」と「二次ルール」の結合体ないし制度化と攻撃されたエージェント h は次の攻撃を回避す

して把握しうるとされる．

るためにベクトル vh を変化させる．また，＜差■「差別の一次ルール」：

別概念なし＞の場合には n = 0 とし，＜差別概念

劣等集団またはその集団に属する成員は侮辱しあり＞の場合には n > 0 としている．

攻撃し排除すべきである．

末原は，社会全体の振る舞いを示す一つの指標■「差別の二次ルール」：上記の①②③として Gini 係数を採用し，さまざまな状況のシミ

以下では，＜前提ルール＞のみに従う場合，すュレーションにおいて，＜差別概念なし＞の場合

なわち，本多 が差別概念が成立していないと考の Gini 係数より＜差別概念あり＞の場合の Gini

える人工社会を＜差別概念なし＞と呼ぶ．一方，係数の方が大きい，すなわち，＜差別概念あり＞＜一次＋二次ルール＞に従う場合，すなわち，本の方が社会的満足度の意味で格差が大きい社会

多[2]が差別概念が成立していると考える人工社会となることを示した（表 1）．表 1 のシミュレー[2]- 12 -

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ションにおいて，二次元平面サイズ 10×10，エー

図1

攻撃対象エージェントの推移＜差別概念なし＞

図2

攻撃対象エージェントの推移＜差別概念あり＞

ジェント数 NumOfAgent = 30，最大ステップ数
T_Max = 100，特徴ベクトル修正パラメータ alpha= 0.1，プロパティ増加率 Inc_Rate = 1.1，プロパテ
ィ減少率 Dec_Rate = 0.9，嫌悪度閾値 a = 0.5 を基本設定とする．
表1

シミュレーションにおける Gini 係数[3]50 回試行の平均 Gini 係数＜差別概念なし＞＜差別概念あり＞(m, n) = (10, 0)(m, n) = (5, 5)
基本設定
0.093
0.166
alpha = 0.1
0.123
0.290
→ 0.3
Inc_Rate= 1.1 → 1.3
0.143
0.555
Dec_Rate= 0.9 → 0.7
a = 0.5 →
0.193
0.386
0.3
a = 0.5 →
0.078
0.113
0.7

４ シミュレーションモデルの修正（提案）ただし，社会における格差が大きいことだけでこで，本研究では，劣等集団の判定基準を明確化

は，差別概念が成立し，差別的な言動が生じていし，本多の考える＜差別概念あり＞の社会によりることが示されるわけではないため，詳細な結果

近いモデルを提案するために，性差別に着目する．

末原[3]のシミュレーションモデルでは，エージ
ェントの特徴ベクトルから相対的に定まる嫌悪度で攻撃するかどうかが決定されるため，劣等集団の判定基準が明確に定められていなかった．そ

文献[5]において，性差別について，ジェンダーの分析が今後の課題とされていた．
そこで，松原[4]はエージェントの攻撃対象を記に関わるステレオタイプや偏見と差別を説明す

録し，連続攻撃回数について調査した．松原は，る有力な理論として，「両面価値的性差別理論」＜差別概念なし＞の場合に比べて＜差別概念あが紹介されている．この理論は，男性が，女性にり＞の場合はエージェントの攻撃回数が大幅に対して，能力の低い存在として差別したり攻撃し増加し，特に，連続攻撃が増加することを示したたりする敵意的な態度（敵意的偏見）をとるのと（図 1, 2）．このことから，＜差別概念あり＞の同時に，大切にしなくてはいけない存在として保場合の方が差別的な言動につながる現象が発生護するような好意的な態度（慈愛的偏見）をとる

しやすいことが示唆された．

ことに注目した理論である．本研究では，両面価
値的性差別理論における敵意的偏見と慈愛的偏見をモデルに反映させることで劣等集団を明確化する．具体的には，固定特徴ベクトル w の 1 つの要素（例えば w2）が性別を表すものとし，w2 =1 は女性，w2 = －1 は男性を表すものとする．また，攻撃の際に，末原の攻撃条件が満たされるときは通常の攻撃を行う．一方，満たされないときには，攻撃側のエージェントが男性かつ攻撃対象のエージェントが女性の場合，男性のプロパティ
が女性のプロパティより小さい場合には敵意的偏見に基づいて，男性は自身のプロパティを増や- 13 -

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し，女性のプロパティを減らす．一方，男性のプ
ロパティが女性のプロパティ以上の場合には慈愛的偏見に基づいて，男性は自身のプロパティを減らし，女性のプロパティを増やす．
表 2 に末原のモデルと提案モデルにおいて，男女が同数としてシミュレーションを実行し，その際の男性の平均プロパティと女性の平均プロパ
ティの差に関する結果を示す．
表2

男女別の平均プロパティ及び t 検定の結果
末原[3]
提案
男性
女性
男性
女性
基本設定
487.9 493.1 494.4 468.9(m, n) = (5, 5)
ｔ検定結果
有意差なし
有意差あり

alpha = 0.1 → 0.3
ｔ検定結果
Inc_Rate = 1.1 → 1.3
Dec_Rate = 0.9 → 0.7
ｔ検定結果

481.3 484.9
有意差なし

489.1 469.4
有意差あり

436.9

229.2

495.1

図3

図 3 において，提案モデルにおける慈愛的偏見
および敵意的偏見に基づくプロパティの増減が連続して発生している部分があり，差別的な振る舞いが発生していることが示唆された．

198.7

有意差なし

有意差あり

a = 0.5 → 0.3
ｔ検定結果

589
576.6
有意差なし

509.5 429.9
有意差あり

a = 0.5 → 0.7
ｔ検定結果

498
498.1
有意差なし

568
531.6
有意差あり

提案モデルにおけるプロパティの推移

５ おわりに
本研究では，差別[2]のシミュレーションに焦点をあて，従来研究[3][4]の課題とされていた劣等集

末原のモデルでは有意差は見られなかったが，団の判定基準を明確にするため，性差別に着目し，両面価値的性差別理論を導入したモデルを提案

提案モデルでは有意差が見られ，男性の平均プロした．その結果，従来研究と比べ，本多の考える

パティは女性の平均プロパティより有意に高く＜差別概念あり＞の社会の状況をより反映したなることが示された．すなわち，提案モデルの社

人工社会となったと考えられる．

会では，男性が女性より満足度が高くなりやすい社会となっていることを表していると言える．

参考文献

また，図 3 に，ある女性のエージェントのプロ

コ

ト

バ

ン

ク

パティ推移の例を示す．横軸は反復回，縦軸はプ[1],

ロパティを表す．図中の黒色の部分が敵意的偏見

https://kotobank.jp/word/%E5%B7%AE%E5%88%A

によるプロパティの減少，赤色の部分が慈愛的偏5-169844

見によるプロパティの増加を表しており，性差別[2] 本多康作 : 差別発言の発話行為論的分析－に基づく偏見による特徴的な変化を表している．

H.L.A ハートの法理論を補助線に用いて, pp. 187198, 法哲学年報 2017, 2018. なお本多は，本文で述べたように，差別発言にいう「差別」概念の解明を試みており，差別一般の差別概念の解明を試みているわけではない．しかし本研究では，本多の研究を拡張し，差別発言に限定せず，差別的行
為も含む差別概念一般を念頭において議論することにする．
[3] 末原隆希 : マルチエージェントシステムに基づく人間社会における差別のシミュレーショ

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ンに関する研究, 令和元年度広島工業大学情報学部卒業論文, 2020.
[4] 松原成那 : マルチエージェントシステムに基づく人間社会における差別のシミュレーショ
ン結果の分析に関する研究, 令和 2 年度広島工業大学情報学部卒業論文, 2021.
[5] 沼崎誠 : ジェンダー, 「偏見や差別はなぜ起こる？」第 9 章, 北村英哉, 唐沢穣（編）, 2018.

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MAS による劇場での適切な避難誘導方法の検討
広島工業大学

新本康紀

広島工業大学

山岸秀一

Study of appropriate evacuation procedures in theaters by MAS
Hiroshima Institute of Technology

Yasunori Shimmoto

Hiroshima Institute of Technology

Shuichi Yamagish

１ はじめに
２．１ ホールモデルの設定
日本では，地震や津波などの自然災害が発生し

新日本造機ホールの 1 階席をモデルとする．客やすい．内閣府によると，20 世紀に起きた震災の席数は車椅子を含めて全 406 席である（図２参照）．

中で，死傷者が出たケースは 77 件発生している[1]．
また，火災については，劇場等で 2009 年から 2016年までの 7 年間に出火した事例は 20 件あり，その中でも観客を全員避難させる程の火災事故も 2 件起きている[2]．劇場等の各ホールには避難誘導の指針が設けられているが，実際にそれが実行された例は余りないため，指針が適切であるかを検証することは重要である．そこで、本研究では，マ

図２ ホールモデルの座席の配置

ルチエージェントシミュレーション（MAS）を用いて指針通りの避難の状況を再現し，問題がない

２．２ 空間モデルの設定かを検証する．さらに，もし問題がある場合には，空間モデルは，10cm×10cm のマスを 201×192

その改善案を検討して有効性を確認する．

マス配置したブロック式の二次元空間とする．時間経過は 1 ステップ 0．25 秒とする．避難者であ２ 研究の概要

るエージェントは，各々の座席の前に配置された状態から避難を開始する．壁や座席のあるマスに

広島県呉市にある新日本造機ホール（図１参は侵入できないマスブロックを配置する．

照）[3]をモデルとして JavaScript により MAS
プログラムを作成し，避難誘導指針に従って避難２．３ エージェントモデルの設定

シミュレーション実験を行う．さらに条件を変えエージェントには避難者と誘導者があり，さらて実験を行い，より効率的な避難方法を立案する．

に避難者には，若者，高齢者，及び車椅子利用者の 3 種類のタイプを設定する．エージェントのサ
イズは，座席間の間隔を基に各 50cm×50cm（5×5 マス）とする．エージェントが１ステップで移動できる方向と距離は，図３の矢印で示すように 16 パターンとする．移動速度は，避難者のタ

図１ 新日本造機ホールの客席全体の写真- 16 -

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イプによって１秒間（4 ステップ）に何回移動す

３ 実験

るかで変化させる．
３．１ 実験方法
新日本造機ホール提供の避難誘導マニュアルを基に作成した MAS プログラムを実行し，避難者の動きを再現する． また，その動きを参考に立案した二つの改善案に基づいて、MAS プログラムを作成して実行する．若者と高齢者の割合は，若者
図３ エージェントモデルの移動の方向と距離

のみ，高齢者のみ，そして，若者と高齢者の半々の三パターンに分ける．それぞれのパターンにつ

２．３．１ 避難者

いて，最適な避難方法はどの改善案もしくはマニ

避難者は，まず一番近い中間ポイント（図２のュアル通りの動きであるのかを検証する．検証す黄色のマス）に向かって移動し，廊下の領域（図る回数は，それぞれの動きと避難者の種類の割合

２のピンク色のマス群の範囲）に到達したら，そに対して，避難完了までを 1 回と数えて各 20 回

こから一番近い避難口（図２の赤色のマス）に向繰り返し，その平均値で評価する．各パターンにかって移動する．ただし，他の避難者や壁に隣接ついての実験の詳細は以下のとおりである．

するマスに到達した場合は，移動できる方向のう
ちランダムに選んだ別の方向に移動する．また，

３．１．１ マニュアル通り

避難口に向かって移動しているときに座席（図２

新日本造機ホールのマニュアルによれば，災害の白色のマス群の範囲）に侵入してしまった場合

発生時には，各観客にとって一番近い避難口に避は，中間ポイントに向かって再度移動し直す．な難するようにアナウンスすることになっている．

お，移動できる方向が全て塞がっている場合は，そこで，このパターンでは，常に各避難者にとっその場所に留まる．3 タイプの避難者については、て一番近い中間ポイント及び避難口に向かって移

それぞれ次のように振る舞うものとする．

動させる．

・若者
一般の避難者を模擬し，移動速度は 1.2[m/s]

３．１．２ 改善案 1 （前後区切り）とする[4]．

全避難者が一番近い避難口に向かうと，中央の・高齢者

避難口付近が混雑してしまうことを考慮して，避歩行が少し困難な避難者を模擬し，移動速度

難口を座席列の前後で区切って避難させる．前方は 0.9[m/s]とする[4]．

の座席（図４のピンク色部分）の避難者は中央に・車椅子利用者ある中間ポイント及び避難口に，また，後方の座

高齢者と同じように移動速度は 0.9[m/s]とし，席（図４の水色部分）の避難者は後方にある中間

車椅子の大きさを考慮してサイズは 80cm×

ポイント及び避難口に向かって移動させる．なお，

80cm（8×8 マス）とする[5]．

図２の前 7 列と後 7 列の区切り方だと，後方の座席数の方が多いため，後方部分が混雑してしまう．

２．３．２ 誘導者

そこで，後方部分の座席の一部を前方の座席部分

避難者を誘導するホールのスタッフである．中として組み込む．ここで，後方から前方部分に組

間ポイントの傍に立ち，全ての避難者が避難口にみ込む座席数は，後方部分の最前列から一列ずつ到達するまで待ち続け，その後を追うように避難前方部分に加えていき，避難時間が一番短かった

する．移動速度は若者と同じ 1.2[m/s]とする．

列数を採用する．
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各パターンの切り替え人数については表 1 の各欄に示す．前後区切りをマニュアル通りと比較すると，高齢者が多くなるほど時間短縮できることが分かる．一方，密度調整に関しては，高齢者のみ
では約 22 ステップ程短縮できているが，他のパターンではほとんど変わらなかった．従って，前図４ 改善案 1（前後区切り）

後区切りの避難方法のみが，マニュアル通りよりも効果があることが分かった．

３．１．３ 改善案 2 （密度調整）
避難口付近の避難者の密度を測り，密度の低い

表１ 実験結果

方へ避難者を誘導する．具体的には，図５の避難口①と③及び②と④が，それぞれペアになっており，それぞれのペアの中で密度の低い方に，まだ廊下部分に到達していない避難者を誘導する．ただ，この誘導法では，終盤で避難者が少なくなっ４ まとめた時，例えば後方の避難口付近に避難者が一人だ
けおり前方の避難口付近に一人もいないといった劇場等での災害時の避難誘導方法の有効性を検場合には，後方の避難口付近の密度の方が高くな証するために，新日本造機ホールをモデルとしてるため，後方の避難口に向かっていて，もう少しMAS によるシミュレーション実験を行った．そので廊下に到達しようとしている避難者が前方の避結果，後方部分の座席列 2 列を前方部分に組み入難口に誘導されるといったタイムロスが発生する．

れて前方部分と後方部分に分けた前後区切りの改

それを回避するために，避難者の残りの人数が一

善案が，現行のマニュアルに比べて有効であるこ

定数まで減った時に，誘導を止めてマニュアル通とが分かった．一方，避難口付近の密度に応じてりの方法で避難させることにする．ただし，この誘導方法を変える密度調整の案は，あまり有効性

切り替えを行う残存者数には，0 人から 5 人ずつがないことも分かった．今後は，２階席も含めた増やしていき，一番早く避難を終えた場合の人数

モデルを用いて MAS による検証を行う予定である．

を採用する．
参考文献[1] 内閣府: 過去の災害一覧, pp.9-15 (2018)[2] 東京消防庁: オリンピック・パラリンピック
施 設 等 に お け る 防 火 ・ 避 難 対 策 , pp.7-13
図５ 改善案 2（密度調整）(2017)[3] 新日本造機ホール[呉市民ホール],

３．２ 実験結果と考察

https://www．kure-shimin．jp/

表 1 に，
全ての実験結果をまとめたものを示す．
前後区切りでは，いずれの避難者内訳パターンで[4] 内閣府: 津波避難ビル等に係るガイドライン,
p.11 (2005)

も，後方座席の前列から 9 列分を前方部分に組込[5] 国土交通省: “3.1 主要寸法の基本的な考え

み，残り 5 列を後方部分とした場合に一番避難時方”, 障害者等の円滑な移動等に配慮した建間が短いことが確認された．また，密度調整での築設計基準, p.285 (2021)- 18 -

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社会問題と向き合うクラウドファンディングプロジェクトの成功要因の分析に関する研究― テキストマイニングによる分析 ―広島工業大学

宗久 和樹

松本 慎平

A Study on the Analysis of Success Factors of Crowdfunding Projects
Facing Social Issues- Analysis with Text Mining Hiroshima Institute of Technology

Kazuki Munehisa, and Shimpei Matsumoto

１ はじめにとは有効だと考えられる．クラウドファンディン

本研究では，社会問題と向き合うクラウドファ

グで地域活性を促進させるためには，成功の要因

ンディングプロジェクトに焦点を当て，テキストを明らかにすることが重要となる．そこで本研究

マイニングのアプローチにより成功要因を分析す

では，ネット上の大手クラウドファンディングのることを目的とする．我々がこのような研究に取プラットフォームのデータを用いて，テキストマ

り組む動機は，地域活性化である．「地域経済のイニングのアプローチにより，地域活性を目的と衰退と活性化」は，長らく日本が抱える大きな社

したプロジェクトにおいて成功につながる要因の会問題と位置付けられている．その一方で，地域分析を目的とする．

活性に活用可能な金銭的なリソースは限られている．よって，金銭的リソースを極力必要としない

２ 先行研究ような，持続可能な地域活性の仕組みが必要とな三浦らは，日本の大手クラウドファンディング

る．そのような仕組みとして，我々はクラウドフサービス Makuake2と READYFOR3を定期的にァンディングに着目する．クラウドファンディン

チェックし，100 件のデータを収集して，クラウ

グとは，インターネット上のシステムを介して不ドファンディングの成功要因を分析した[1]．収集

特定多数の人々に資金調達を呼びかけ，趣旨に賛する情報は，目標金額と支援コース数，支援最低

同した人から資金を集める方法である．

金額，支援最高金額，資金提供者が得る物，動画

日本では，現在，様々なクラウドファンディン

の有無である．最終的に資金調達に成功したかど

グサービスが運営されている．その中の一つに，

うかも記録した．そして，資金調達の成否の決定

Good Morining1と呼ばれるサービスがある．この木を作成した．決定木の目的変数は資金調達の成サービスは，社会問題と向き合い，課題解決に取否，説明変数は上述の収集情報(目標金額等)でとり組んでいる人に特化したプラットフォームであした．最後に，作成された決定木をもとに，クラる．地域活性に向けては，このようなサービスのウドファンディングの成功要因を考察した．決定

中で企画・推進されている取り組みに着目するこ木を構築した結果，成功合否の一致率が 83%を得

1

https://camp-fire.jp/goodmorning2

https://www.makuake.com/

3- 19 -

https://readyfor.jp/

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た．この結果に基づき，目標金額の設定や，SNSム社が開発・販売しているテキストマイニングソを用いた積極的な広報が特に重要となることを明フトウェアである Text Mining Studio (バージョらかにした．

ン 5.2，以降 TMS)を利用し，データの分析を行っ矢崎らも三浦らと同様に，クラウドファンディ

た．本研究の分析対象は，クラウドファンディン

ングプラットフォームのデータを利用して，資金

グプロジェクトが持つ様々なデータの中から，紹調達が成功につながる要因を調査した[2]．彼らは，介文のみを利用した．先行研究では，CAMPFIRE

データ収集に Python のプログラムによるクロー

内の 8000 件のデータを研究対象にしていたが，ラーを用い，CAMPFIRE4から収集された 7959 件

本研究は,Good Morning 内の中国地方を拠点に行におよぶデータを統計的手法で分析した．分析にわれた 110 件のデータを研究対象とした．

は，IBM SPSS-Statistics 22.0 を用いて重回帰分

TMS の特徴をここで述べる．TMS は，他のテ析を行った．目的変数は，支援総額，支援者数，

キストマイニングソフトとは違い，文章の語の区

目標達成率，一人当たりの支援金額とした 4 つの切りに空白を挟む分かち書きの処理精度が高いとモデルを構築した．説明変数は，目標金額，タイされている[4]．実際，TMS では独自の辞書を用い

トル文字数，期間，紹介文文字数，活動報告，自ることで，より本来の意味に近い形で区切ること

己紹介文字数とした．分析の結果，目標金額は，が可能である．また，単語同士のつながりを視覚支援者数，一人当たりの支援金額で有意であり，化できる「ことばネットワーク」や，文章に出現

プロジェクトの価値が高いほど成功に繋がる可能

する単語や係り受けの頻度をグラフ化できる「頻性を確認した．タイトル文字数は，支援者数，目度分析」などといった分析結果を可視化できる標達成率で有意であり，より具体的なプロジェク

様々な機能が標準で備わっている．このようなト内容・説明文を示すことが成功に繋がる可能性

TMS の特徴に着目し，本研究ではテキストマイニを確認した．活動報告は，支援総額，支援者数でングの処理を TMS で行うこととした．

有意であり，積極的な PR や出資者とのコミュニ
ケーションが成功に繋がる可能性を確認した．

３．２ 分析方法

内田らは，クラウドコンピューティングプラッ

本研究では，Good Morning において中国地方

トフォームより提供されたデータを元に，資金調を拠点に行われた 110 件のクラウドファンディン

達の成功要因を日米比較した[3]．その結果，日米グプロジェクト(以下 CF)の紹介文を分析対象と共に目標金額と募集日数の増加により資金調達のした．CF では，募集期間内に目標金額に到達する

成功率が下がり，積極的な PR により成功率が上ことができればプロジェクトは成功となる．プロがることを示した．

ジェクトが成功すれば、資金調達したお金でプロ以上に示したとおり，クラウドファンディング

ジェクトを実行し，プロジェクトの経過報告をクの成功要因を調査したいくつかの研究が進められラウドファンディングのページで都度行い，支援ている．その一方で，地域活性の文脈で，クラウ者 に報告 する こととなる ．本研究で は， Good

ドファンディングにおける成功要因を分析した研Morning において CF の成功要因を調査するため，究については，これまで十分に行われていない．

成功した CF(40 件)と失敗した CF(70 件)にプロジ
ェクトをそれぞれ分けて分析を行った．本研究で３ 研究方法は，期間内に目標金額に到達できた CF を「成功」

３．１ Text Mining Studioとし，そうでない CF を失敗とした．

本研究では，株式会社 NTT データ数理システ

4

本研究では，まず分析データの分かち書き処理

https://camp-fire.jp/- 20 -

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2023年2月20日(月) 広島工業大学及びオンラインを行った．分かち書きとは，文章において語の区られる．その理由については，設備や仕組みは実体

切りに空白を挟んで記述する処理である．分かち物をイメージしやすいからだと考えられる．また，書き処理の後，単語頻度分析と，ことばネットワ

具体的な方針が示されていることで，プロジェクトークによる用語の可視化を行った．単語頻度分析

に対して関心や信頼度が高まりやすいからではないとは，文章に出現する単語や係り受けの頻度をグかと考えられる．この仮説が正しければ，成功・失ラフ化したものである．ことばネットワークとは，

敗は紹介文の文字数には依存しない．この仮説を検

単語同士のつながりをクラスタリングすることで，証するため，「作る」といった単語を含む CF の紹

話題を視覚化したものである．

介文の文字数に着目し，成功した場合と失敗した場合の差を分析した．その結果，成功した CF10 件の４ 分析結果

平均文字数は 135.9 文字であったのに対して，失敗

４．１ 文字数に基づく分析

した CF5 件の平均文字数は 119.2 文字であった．

まず，CF の紹介文の文字数と成功・失敗の関係

Welch の t 検定を行った結果，p=.12 (片側)で有意なを分析した．成功した CF では，平均文字数は差は示されなかった．この分析結果より，「作る」と123.4 文字であったのに対して，失敗した CF でいった単語を含む CF とそうでない CF の文字数には平均文字数が 124.1 文字であった．このように，差があるのではなく，「作る」という用語があるこ双方で平均文字数の違いが殆ど見られないことかとで内容の具体性が高まる，と考えた我々の仮説をら，CF の紹介文の文字数は CF の成功には関係支持する結果が示された．

ないことを確認した．
４．２ 単語頻度分析
単語頻度分析の結果を図 1 と図 2 に示す．単語頻度分析によって，データ内の頻出単語を確認する
ことが可能になる．成功した CF には「作る」という意味を持つ単語が頻出していたのに対して，失敗した CF には，頻出していないことがわかった．具
体的には，成功した CF では 40 件中 10 件(25%)に「作る」という単語が紹介文に含まれていた一方で，

図 1. 成功したクラウドファンディングの失敗した CF では 70 件中 5 件(約 7％)であった．カ

単語頻度分析

イ二乗検定（イェーツの連続性補正）を行った結果，
p=.069，有意水準 p<.05 で帰無仮説は棄却されなかった．ただし，p の値は小さいため，「作る」という言葉の有無とプロジェクトの成否の関連性が示唆されると言える．なお，Yule's Q は.53 であった．
「作る」という意味を持つ単語が紹介文に含まれる CF の例として,「ユニバーサルデザインのさつまいも畑を”つくり”たい」,「高齢者と若者が共生するために食堂を”作り”たい」などのように，課題解決のための設備をつくりたいというものが多かった．よ

図 2. 失敗したクラウドファンディングのって，地域において何らかのシステムや仕組みの構

単語頻度分析

築に関する提案が成功しやすいのではないかと考え- 21 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会
2022年度研究発表会講演論文集
2023年2月20日(月) 広島工業大学及びオンライン

た．子供や猫は，特別な行動をしなくても，日々の暮らしに関わる身近なものである．そのため，

４．３ ことばネットワーク
ことばネットワークによる可視化結果を図 3，図関心度が高まり，CF が成功しやすかったのでは4 に示す．ことばネットワークによって，CF 紹介文

ないかと考えられる．一方で，世界や旅の場合，内の単語同士の係り受けの状況を可視化できる．こ移住や旅行などの行動を行わない限り関わることとばネットワークでは，関連の強い単語同士が連結がないため，身近とは言えない．その結果，関心されたネットワーク図が作成される．このネットワを持つ人が限定され，CF が成功しにくくなっていたのではないかと考えられる．

ークから，語られることの多い単語の群があるということを読み取ることができる．

５ おわりに
本研究では，ネット上の大手クラウドファンデ
ィングのプラットフォームである Good Morningの 100 件のデータを用いて，テキストマイニングのアプローチにより，地域活性を目的としたプロ
ジェクトの成功要因の分析を行った．本研究では，
単語頻度分析とことばネットワークによる用語の可視化を行った．単語頻度分析の結果，「作る」という用語を含む紹介文の成功率の高さが示唆された．次に，ことばネットワークによる用語の可視化を行った結果，「提案内容の身近さ」の成否への影響が示唆された．

図 3. 成功したクラウドファンディングのことばネットワーク

参考文献[1] 三浦泰介, 矢吹太朗, クラウドファンディン
グにおける成功の判別分析. 第 78 回全国大会講演論文集, 2016(1), pp.75-76 (2016).
[2] 矢崎智史, 嶋崎善章, クローラーを用いたク
ラウドファンディングプロジェクトの成功要因の検証. 経営情報学会 全国研究発表大会
要旨集 2019 年秋季全国研究発表大会, pp.
42-45 (2019).
[3] 内田彬浩, 林高樹, クラウドファンディングによる資金調達の成功要因 実証的研究と日図 4. 失敗したクラウドファンディングの米比較. 赤門マネジメント・レビュー, 17(6),ことばネットワーク

pp.209-222 (2018).
[4] 小木しのぶ, テキストマイニングで行うアン

ことばネットワークを構築した結果，成功した

ケート分析 Text Mining Studio ご紹介, 第CF では子供関係や猫の保護活動といった単語が30 回日本計算機統計学会大会論文集, pp.45-

集まっていたのに対して，失敗した CF では，世46 (2016).

界や 100 か国，旅，観光などの単語が集まってい- 22 -