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
2023 年度研究発表会講演論文集
Vol.7, No.1
ISSN 2758-0024 (Online)

開催日時： 2024 年 2 月 22 日（木）11:00～17:00
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
10:55-11:00 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）
一般セッション 1（講演 12 分，質疑 3 分）
11:00-12:00（4 件）

ハンズオン講習会
13:00-16:00
一般セッション 2（講演 12 分，質疑 3 分）
16:00-17:00

（4 件）

閉会挨拶
17:00-17:05 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）

一般セッション 1（講演 12 分，質疑 3 分）
座長：松本慎平（広島工業大学）
11:00-12:00（4 件）

ID: 1

pp.1-2

題目：地域のマイクロイベント情報共有システムにおけるイベント情報に付与されたメタデータの活用－

地図上での可視化とイベント規模の予測を例にして－

著者：下山瑛士，中本稔願，森重嘉優，
井上大地，松本慎平（広島工業大学）
ID: 2

pp.3-5

題目：AR カードを用いた視覚的・聴覚的な学習支援システムの開発
著者：大濱悠豪，山岸秀一（広島工業大学）
ID: 3

pp.6-8

題目：MR を用いた配信コンサートシステムの開発
著者：初崎和寿，神垣太持 (広島工業大学)
ID: 4

pp.9-12

題目：短編動画による地域資源の Web プロモーションに関する研究－ 観光客向け飲食店情報を例として －著者：川上琉弥，松本慎平 (広島工業大学)

ハンズオン講習会
13:00-16:00（適宜休憩を挟みます）
講師：武村達也様 (HiBiS（インターネットビジネスソサイエティ）
DX 研究部会副部会長，HMCN（Hiroshima Motion Control Network))
題目: 誰でもできる生成系 AI 活用及びハンズオン
概要: この講演会では、最近注目を集めている生成系 AI の活用に焦点を当てます。参加者は、テキスト、画像、音声など、様々な形式のデータから新たなコンテンツを生み出すことができる生成系 AI の概要を学びます。
この講演は、情報技術の初心者から中級者までが対象となっており、特にプログラミングや深層学習に関する事前知識は必要ありません。本講
演では、まず、生成系 AI のサービスを使った実際の事例を紹介します。
これにより、参加者は生成系 AI の潜在的な可能性を理解し、自分の分野や興味に応じて活用する方法を学びます。さらに、ハンズオンセッシ
ョンでは、参加者自身が生成系 AI を使って実際にコンテンツを作成する機会を提供します。この部分では、簡単なツールやプラットフォームの操作方法を紹介し、実際に参加者がテキストや画像などを生成する体験を行います。初心者でも容易に扱えるツールの紹介に重点を置き、AI技術への理解を深めます。

一般セッション 2（講演 12 分，質疑 3 分）
座長：松本慎平（広島工業大学）
16:00-17:00（4 件）

ID: 5

pp.13-16

題目：ソーシャル VR における身体動作とコミュニケーション品質の関係評価
著者：森岡昂熙, 林孝典（広島工業大学）
ID: 6

pp.17-20

題目：深層学習による柿の熟度推定手法
著者: 逢坂知哉，垣内洋介（広島工業大学）
ID: 7

pp.21-24

題目：マルチエージェントシステムに基づく人工学級におけるスクールカーストの形成
著者：加藤浩介, 川谷峻貴, 荒川望（広島工業大学）
ID: 8

pp.25-26

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－

ロジスティック回帰による予測－

著者：西田智哉，宗久和樹，井上大地，松本慎平（広島工業大学）

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2023年度研究発表会講演論文集
2024年2月22日(木) 広島工業大学

地域のマイクロイベント情報共有システムにおけるイベント情報に付与されたメタデータの活用－ 地図上での可視化とイベント規模の予測を例にして －広島工業大学下山 瑛士，中本 稔願，森重 嘉優，井上 大地，松本 慎平

Utilization of Meta Data Assigned to Event Information
in a Regional Micro-Event Information Sharing System－ Visualization on Map and Forecasting Event Size －Hiroshima Institute of Technology

Eiji Shimoyama, Negai Nakamoto, Kayu Morishige,
Daichi Inoue, Shimpei Matsumoto

１ 研究の背景と目的で構築した．この取り組みにより，マイクロイベ

近年，地域活性を目的とした様々なソーシャル

ントへの参加を促進し，地域住民間の交流を深め

メディアが運営されている．その中の一つに，「たることで地域住民同士のコミュニケーションの機

めまっぷ」と呼ばれるサービスがある．「ためま会を作り出し，情報不足の解決，孤立の解消を目っぷ」は，住民主体のまちづくりを応援する地域指している．

情報共有サービスである[1]．「ためまっぷ」では，

現在，「ためまっぷ」においては，様々な規模

一般的なソーシャルメディアでは十分に流通しなのイベント情報が流通している．投稿ユーザは，い，あるいは流通していても取得が容易ではない

イベント情報に対して，いくつかのメタ情報を付ような地域の小さな活動(以降，マイクロイベン

与できるようになっている．もし，このメタ情報

ト) の告知情報のデジタル化と，その流通や情報が，イベントの規模やイベントが開催される場所

共有支援に焦点を当てている．

などに何らかの関係が見られれば，メタ情報を活「ためまっぷ」は，地域住民が日常生活の中で，用した前処理などが可能となる．

一般的な SNS を利用する感覚で，マイクロイベ

そこで本研究では，イベント情報に関連するメント情報に簡易な操作のみでアクセス (情報発

タデータを用いた 2 つの取り組みを提案する．一信・閲覧・検索)できるようなユーザインタフェー

つ目は，どういったメタ情報のイベントがどういスを提供している．地域コミュニティでは，孤立った場所で行われていたかを直感的に把握できるが進み，地域で参加できる活動情報をうまく見付ようにした Web システムの開発である．二つ目は，

けられず，情報を必要としている人達(以降，閲覧

メタ情報を説明変数とし，マイクロイベントに該ユーザ)が多く存在している．一方で，地域社会の当するか否かを予測するモデルの構築である．

発展に寄与する多様な団体や個体(以降，投稿ユーザ)もまた，彼らが提供する活動の情報を必要とす

２ 研究方法る住民に届けられないという課題に直面していた．

「ためまっぷ」では，「育児・介護」や「ボラそこで「ためまっぷ」は，投稿ユーザと閲覧ユー

ンティア」など，イベントのジャンルを表すメタ

ザが容易に繋がれるプラットフォームをウェブ上

情報をタグとして投稿時にイベント画像に設定で-1-

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きる．このタグは，検索の際に主に利用される．

予測である．上述したメタデータのうち，イベン

タグはシステム側であらかじめ用意されている．

トに設定されるタグ情報を説明変数とし，イベン「ためまっぷ」の現行バージョンでは，これらメトの規模を判別する目的変数として設定する．そタ情報をマイクロイベント投稿時に投稿ユーザがして，マイクロイベントかどうかを予測する．こ設定できるようになっている．マイクロイベント

こでの目的変数は，イベントがマイクロイベントへの参加を考える閲覧ユーザは，「検索」画面のであるかそうでないかを示す 2 値のカテゴリとなタグを設定することで，閲覧ユーザ自身の条件にる．本研究では，公民館やコミュニティセンター

合うマイクロイベントを簡易な操作のみで探し出のように限られた人数のみを収容可能な小規模なすことができる．メタ情報としては，日付，世代，会場で開催されたイベントをマイクロイベントとジャンル，イベントに対するイメージ，時間帯，する．これに対し，コンサートホールのような大参加費，参加形式，の 7 種類がある．以上に加え規模な施設で行われるイベントを非マイクロイベて，マイクロイベント告知画像，緯度経度情報をントとする．この予測モデルの意義は，特定のタシステムの内部で保有している．その他のメタ情

グの組み合わせがマイクロイベントの特徴を示す

報としては，イベントのタイトル，主催者，イベ

かどうかを解明することにある．もし特定のタグント開催場所，開催場所の電話番号，最寄り駅，

群からマイクロイベントを高精度で予測できる場

募集人数，対象者，申し込み方法，問い合わせ先合，それはマイクロイベント特有のジャンルや特といった情報がある．

性が存在することを示唆する．このような発見は，地域コミュニティ内でのイベント企画やマーケテ

３ 提案方法ィング戦略の策定において，有用な情報を提供す

本研究では，2 つのメタデータの活用例を示す．

る．さらに，この予測モデルを活用することで，一つ目は，イベント開催場所の地図上での可視化

地域住民が関心を寄せる可能性の高いイベントのである．これは投稿ユーザ向けの機能である．こ特定や，新たなコミュニティ活動の促進に役立つのシステムは，検索する対象期間と，タグを設定可能性がある．したがって，メタデータを活用しすることで，該当するイベントの開催頻度に応じたイベント規模の予測は，地域コミュニティの活て地図上にヒートマップが表示される．このヒー性化及び個別のニーズに合わせたイベントの提案

トマップを通じて、投稿ユーザは，特定の地域にに対する貴重な洞察を提供するものと期待される．

おいてどのような種類のイベントがどの程度の頻度で開催されているかを直観的に理解することが４ 結論可能となる．この可視化機能を用いることにより、

本研究では，イベント情報に関連するメタデー

地域特有のニーズや関心事が何であるかを，地図タに着目し，1．地図上でのイベント開催頻度の可上に具体的に示すことができる．例えば，ある地

視化と，2．メタデータを用いたイベント規模の予域で子育て関連のイベントが頻繁に開催されてい測，の 2 点を提案した．

る場合，その地域には子育て世代の居住者が多いと推測することができる．このような洞察は，投

参考文献

稿ユーザがどういった場所でどのようなイベント[1] 松本慎平, 健山智子, 沖本恒輝, 清水義弘, みんをすべきか意思決定の際の参考にできる．また，なのまちの掲示板“ ためまっぷ”―マイクロイ

自治体や地域のオーガナイザが住民サービスの改ベント情報の共有を目的としたスマートフォン

善策や新たな施策を計画する際の有価値な情報とアプリケーションの開発と運用―, 電気学会論

して機能する．

文誌 C(電子・情報・システム部門誌), 140 巻 8

二つ目は，メタデータを用いたイベント規模の号, pp.925-938 (2020).
-2-

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AR カードを用いた視覚的・聴覚的な学習支援システムの開発
広島工業大学

大濱 悠豪

広島工業大学

山岸 秀一

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

Yugo Ohama

Hiroshima Institute of Technology

Shuichi Yamagishi

１ 研究目的を博し，市場規模も急速に拡大しており，2022 年
度には 2,348 億円に上ると報告されている（図 1

近年，学校教育における子供たちの学習意欲は参照）[3]．

下がり続けていると言われており，その割合は学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特徴を持っていると言われている．
認知特性とは，外界からの情報を頭の中で理解，整理，記憶，表現する能力のことであり，大きく三つのタイプに分類される．一つ目は目で見た情報を処理するのが得意な視覚優位タイプ，二つ目
は読んだ情報を処理するのが得意な言語優位タイ

図１

トレーディングカードゲームの市場規模

プ，そして三つ目が耳で聞いた情報を処理するのが得意な聴覚優位タイプである[2]．ここで，現在

本研究では，このトレーディングカードに印刷さの学校，特に高等学校の教科書について考えてみれた人物画像が話す映像やクイズを AR（拡張現ると，図や表はあるものの，ほとんどが文章によ実）で表示し，カードの人物画像が本当に話してる説明であり，言語優位タイプの生徒のみが学習いるように見せることで，視覚的・聴覚的にも学しやすい構成になっている．そのため，学習意欲習できるようなシステムの提案と開発を行う．な低下の原因には，言語優位タイプの生徒以外にとお，学習に AR を用いることは，記憶に残りやすく，って学習方法が自身に合っていないことからくる

また，理解の手助けになることが報告されている

自信の喪失が考えられる．そこで，本研究では，[4]．

教科書の補助となる道具を用いて視覚優位や聴覚優位な生徒に対しても理解や暗記をサポートする

２ 研究方法ことで，生徒全体の学習意欲向上を図ることを目的とする．補助の道具として，子供たちに人気の本研究では，AR 表示を行うために，PTC 社が提あるテーブルゲームなどに利用されるトレーディ

供 す る AR プ ラ ッ ト フ ォ ー ム で あ る Vuforia

ングカードを利用する．トレーディングカード，

Engine[5]を用いる．これは，クラウド上のデータ

通称「トレカ」は，子供から大人まで幅広い人気

ベースにマーカーと呼ばれる任意の画像を登録す-3-

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ると，登録したマーカーをスマートフォンのカメ

２．２ 人物によるおしゃべり動画の表示

ラで撮影することで，AR コンテンツを表示させることができるシステムである．なお，AR コンテン

人物カードに印刷された人物の画像をマーカー

ツの作成は，開発プラットフォーム Unity[6]上でとして Vuforia Engine に登録しておき，これをス行う．また，人物画像が話しているように見せる

マートフォンのカメラで撮影することで「動画再ために，Avatarify[7]というアプリケーションを

生ボタン（Play）」と「クイズに挑戦ボタン（Quiz）」

用いる．Avatarify は，LIVE MODE を使用することが AR 表示される(図 3 参照)．ここで，「Play」をで画像に顔の動きや声を当てはめることができ，タップすると，Avatarfy で作成した人物が話す動画像があたかも話しているような動画を作成する画が再生され，簡単な自己紹介とクイズが出題さことができる．なお，本システムは Android 上でれる．また，「Quiz」をタップすると，シーンが稼働する．

切り替わって，かざしていたカードが反応しなくなり，クイズ用のカードのみが反応するようにな

２．１ 使用するカード

る．図 4 に人物によるおしゃべり動画表示の処理の流れを示す．

本研究で使用するカードには，大創出版が販売するトレーディングカードゲーム「イジンデン」[8]という歴史人物などを題材にした対戦カードを利用する．ただし，この「イジンデン」に描かれている人物画像の顔が小さく，話しているときの動きが分かりづらくなるため，顔部分を拡大したオリジナルの人物カードを作成する．また，そのカードに描かれた人物についてのクイズの解答に用いるオリジナルのクイズカードも作成する．
図 2 に，「イジンデン」とオリジナルのカードの
例を示す．
図３

図２

「イジンデン」とオリジナルのカード

図４-4-

おしゃべり動画表示の様子

おしゃべり動画表示の処理の流れ

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２．３ カードを用いたクイズ

３ 結論
子供たちの全体的な学習意欲向上を目的として，

前節で述べたように，「クイズに挑戦ボタン

認知特性の内の言語優位だけでなく，視覚優位や（Quiz）」をタップすると，クイズ用のカードの聴覚優位な生徒・児童に対しても理解を支援できみに反応するようになる．クイズ用のカードに反るような，AR カード学習支援システムを提案し，応すると，「Answer」ボタンと「Back」ボタン開発を行った．今後は，歴史人物だけでなく，英が表示される（図 5 参照）．ここで，クイズで指語や数学などの他の科目についても学習が支援で示されたモノが描かれた正解のカードをかざしてきるシステムとして機能を拡張する予定である．

「Answer」をタップすると，人物画像が「正解」と答え，そのモノについて説明する．また，クイ

参考文献

ズに関係ないモノが描かれた不正解のカードをかざして「Answer」をタップすると，人物画像が「不[1] 東京大学社会科学研究所・ベネッセ教育総合

正解」と答え，その不正解のモノに関連する人物

研究所共同研究：子どもの生活と学びに関すに聞くように注意をする．また，「Back」をタッる親子調査 2021 ダイジェスト版， ベネッセ

プすると，
「Quiz」をタップする前の画面に戻る．

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

図 6 にクイズの解答を表示するシーンの処理の流ト， 光文社 (2012)

れを示す．

[3] 谷川浩太朗他: 市場拡大「トレカ」人気の最前線, NHK, 2023
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20230818/
k10014166531000.html[4] 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
支部大会講演論文集， G-44 (2019)[5] PTC: Vuforia Developer Portal，
https://developer.vuforia.com/
図５[6] Unity Software Inc.: unity，

クイズ答案画面の表示の様子

https://unity.com/[7] Avatarify Inc.: Avatarif，
https://avatarify.ai/[8] 大創出版: イジンデン, 大創出版, 2023

図６

クイズの解答表示するシーンの処理の流れ-5-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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MR を用いた配信コンサートシステムの開発
広島工業大学 初崎 和寿
広島工業大学 山岸 秀一

Development of a distribution concert system using MR
Hiroshima Institute of Technology

Kazutoshi Hatsuzaki

Hiroshima Institute of Technology

Shuichi Yamagishi

１ 研究目的あっても臨場感のある実体に近い形の配信コンサートを体感できるシステムの提案と開発を行う．

2019 年に発生した新型コロナウイルスの蔓延によって配信によるコンサート事業の展開が拡大

２ 研究方法した．その結果として，実際のコンサート会場に足を運ぶことが難しい人であっても，手軽にコン本研究では，演者と観衆が MR を用いてネット

サートを楽しむことができるようになった．そしワーク経由で配信コンサート・ライブアプリケーて，新型コロナウイルスが終息に近くなった現在ションに接続することで，臨場感を持ってライブ

でも，配信コンサートの社会的需要は拡大していに参加できるシステムを開発する．MR 機器には，る．しかし，現在の配信コンサートは，映像配信

Microsoft HoloLens2（図 1 参照)を使用する．そを眺めるといった単調な形式の公演が主流であり，して, MR 機器を所持していない聴衆の参加も可

実際のコンサート会場の模様を映像で生中継する

能とするために, PC 上でもパフォーマンスを視といったものが多い．そのため，実際に会場へと聴できるシステムを開発する.

足を運ぶことのできる人とできない人とでは，感じることのできる体験に大きな差が生まれてしまう．そこで， Candee 社の AR エフェクトを用いた映像演出[1]や，EPIC GAMES の「Fortnite」を用いたメタバース空間での配信コンサートにアバターを用いて参加する[2]といった改善策が講じられてきた．しかし，AR エフェクトにおいては，
画面を眺めるだけといった単調な参加方法は不変であり，またメタバースによる配信コンサートでも，演者と観衆がそれぞれ実体とは異なるアバタ
図 1. Microsoft HoloLens2

ーの姿であるため臨場感に欠けるといった問題がある．そこで本研究では， Microsoft 社の提供する MR デバイスである HoloLens2 を用いることに開発環境として，コンテンツの作成には Unity

よって，視覚の観点から配信コンサートの臨場感

2022.3.12f1 を，また，効果音に用いる音源の編集の向上を追求することによって, 従来の無観客配に は Apple 社 の ア プ リ ケ ー シ ョ ン で あ る

信コンサートとは異なる体験を実現し, 遠隔地でGarageBand[3]を使用する．
-6-

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２. １

雪 を 降ら せ ると いう 演出 を 実装 し た . そ し て ,システム開発ツール

Timeline によって時間を制御することで, 緩やか
Photon Unity Networking 2 は，ネットワーク同期

なテンポの楽曲である 1 曲目の最中では, 少量のに必要となるシステムを備えている．そのため，雪が舞う演出効果を取り入れた. また, テンポの位置情報や変数情報等を共有し，関数をネットワ

速い楽曲を用いた 2 曲目においては, 降雪量を増

ーク経由で同時に実行させることができる．

加させ, 花火を打ち上げるという演出により変化

Blender を用いてアバターを作成し, Unity 上にアを持たせた.

バターを配置し, Audio Source 等を用いてパフォーマンスを作成する. そして, Windows 標準アプ
リケーションであるボイスレコーダーを用いて拍手音を複数回録音し, Apple 社のアプリケーションである Garage Band を用いて合成する.
２．２ Mixed Reality Toolkit の導入
HoloLens2 の 利 用 に あ た り , Mixed Reality
Toolkit3（以下 MRTK3 という)を使用する. なお，
MRTK3 とは, MR アプリケーション向けのオープ
ンソースであるクロスプラットフォーム開発キッ
トである.

図 2. 雪が降る演出の様子

２．３ 楽曲の順次処理
異なる楽曲が順番に流れるようにするために,
現在は何曲目が再生されているのかを判断して,停止や再生を行う処理を実行する必要がある. そのために, if 関数を用いる. 楽曲の秒数を設定し,終了する秒数前となった場合は楽曲の再生を停止
し, 次の楽曲の再生を行う. アバターのモーションにおいても同様の処理を行う. 予め組曲として複数の楽曲を 1 つのファイルに統合するのではな
く, 1 曲単位に分割して処理を行うことによって,公演毎に詳細にセットリストを変更することがで

図 3. 花火が打ち上がる演出の様子

きる.
２．５ 拍手ボタン
２. ４ 演出効果
ボタンを押すことで拍手の効果音が流れるよう楽曲やアバターに応じた演出効果を，Unity のにすることで, 演者のパフォーマンスに対して拍Particle System によって実装する. 本研究では,手を送っているような体験ができる機能を実装す

雪だるまの形を模したアバターを使用するため,-7-

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る. HoloLens2 利用時には，空中に拍手のイラストが貼り付けられたボタンが表示され, 実際の聴衆の手の動きに合わせて効果音が流れる. また，
PC 利用時には，画面上に存在するボタンを右クリックすることで効果音が流れる. これは，Audio
Source と Button 機能を紐づけることで実現すことができる.
２．６ ペンライト
図 5. PC での表示画

オブジェクトマニピュレータを用い, 手で掴んで自由に動かすことのできる 3D オブジェクトを作成し, ペンライトのイラストを貼り付けた. こ

４ 結論のオブジェクトは，HoloLens2 利用時には実際の聴衆の手の動きに合わせて, また PC 利用時にはMR を用いた臨場感のある配信コンサートを実キーボードの操作やマウスの動きに合わせて，自現するために，Microsoft HoloLens2 を用いた配

由に振ることができる.

信コンサートシステムを提案し開発を行った．その結果, 3D アバターが自宅でパフォーマンスを行

３．検証実験

っているかのような体験が可能となった. そして,
セットリストを変更することができ, また，楽曲研究方法で示した手法に基づきシステムの開発に応じた演出効果を加えることもできるエンターを行い, HoloLens2 アプリケーションと Windows

テイメント性の高いシステムを開発することがで

アプリケーションとして，それぞれビルドして実きた. 更に, MR 機器を持たない聴衆も，PC を用い装を行った. そして, それぞれの機能がて視聴することが可能になった. 今後は，参加者

HoloLens2 と PC 上で稼働・表示することを確認のアバターを表示させ, 参加者がただコンサート

した. HoloLens2 を用いた場合の表示の例を図 4の臨場感を楽しむだけではなく, ライブ出演者とに，また，PC を用いた場合の表示の例を図 5 に握手をしたりチェキ（インスタントカメラ写真）示す．

を撮ったりと, 聴衆もライブに参加できる機能を追加することで，より臨場感のある配信コンサー
トを実現して行く予定である．
参考文献[1] (株)Candee : Candee,
https://lp.candee.co.jp/ar/[2] EPIC GAMES : Fortnite,https://www.fortnite.com/news/fortnite-p
resents-spotlight-featuring-dominic-f[3] Apple: GarageBand,
図 4. HoloLens2 での表示画面

https://apps.apple.com/jp/app/garageband/id408709785-8-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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短編動画による地域資源の Web プロモーションに関する研究－ 観光客向け飲食店情報を例として －広島工業大学川上 琉弥，松本 慎平

A Study on Web Promotion of Local Resources Using Short Videos－ A Case Study of Restaurant Information for Tourists －Hiroshima Institute of Technology

１ 研究の背景と目的

Rumi Kawakami, Shimpei Matsumotoームを活用した地域資源の Web プロモーション

近年，持続可能な社会の構築への志向が高まるの有効性を調査することを目的とする．若者に人中，地方商工業の活性化が急務として位置づけら気の高い短編動画プラットフォームを用いることれている[1]．この目的達成のためにインターネッ

で，地域の文化や特産品を簡潔かつ魅力的に伝えトを駆使したプロモーションの必要性が広く受けることができると考えられる．本研究では，短編入れられている．特に，次世代の地域社会を担う

動画プラットフォームと連携した観光客向け飲食

若者たちが新しいトレンドを生み出し，その流行店情報のウェブサイトを構築し，短編動画の有用を牽引していることから，若者向けの Web プロモ

性について，テキストベースとのウェブサイトや，ーションの取り組みが不可欠であると考えられる．

長編動画のウェブサイトと比較しながら考察する．

しかし，若者向けの地域情報発信は十分に行われていないのが現状である．

２ 本研究の位置付け

Matsuo らの研究[2]によれば，動画媒体を用いたインターネットを活用した地域資源の情報発信

情報発信が若者にとって魅力的であることが示さ

体制の整備が不可欠であると強く言える．しかし，れており，文字ベースの情報提供に比べて，同等

Web サイトの独自開発とその継続的な運営には，かそれ以上の情報伝達効果を持つことが確認され相応の財政的コストと人的リソースが必要とされている．ただし，平田による UI チェックリスト[3]る．多くの場合，地域の自治体や商店街では限らの観点から，動画の長さがユーザーインターフェ

れた予算内での運営が求められるため，高額な初ース（UI）に与える負の影響も指摘されており，

期投資及び運営コストは大きな負担となり得る．

この点は，プロモーションの手法として再考を要

このような背景を踏まえると，地域住民自らが低する部分であることが示された．例えば，地域のコストで，かつ容易に Web プロモーションを行い，祭りを紹介する動画がある場合，その長さが過度

その成果を持続的に上げるための仕組みの確立がに長いと，視聴者の関心を維持することが難しく急務となる．

なる可能性がある．この問題に対する解決策としこのような状況の中で，特に若年層に向けたて，若者の間で利用が拡大している短編動画共有

Web プロモーションの方法として，動画による情を活用したソーシャルメディア[4]が有効である

報伝達の有効性が注目されている．動画媒体によと考えられるが，その効果はこれまでの研究ではる情報発信は，視覚的な魅力と直感的な理解を促

十分に明らかにされていない．

進する特性を持つことから，若者を中心に広範囲

そこで本研究では，短編動画共有プラットフォ

にわたる支持を集めている．特に近年，短編動画-9-

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2024年2月22日(木) 広島工業大学の共有が可能なソーシャルメディアプラットフォ

３．２ 短編動画による発信

ームが若年層によって積極的に利用されているこ本研究では，広島の飲食店のプロモーションにとが確認されている[4]．この種のプラットフォー

焦点を当てる．提案法は，短編動画コンテンツのムを使用する場合，高度なコンピュータ技術を必まとめサイトである．トップページに短編動画の要とせず，また，短編動画であれば，動画編集にサムネイルが一覧で表示され，ページ上部に表示

要する労力も相対的に少なくて済む．これにより，されたハッシュタグによる絞り込みや，検索ボッ

地域住民自身が手軽に情報発信を行うことができ

クスに入力されたキーワードでの絞り込み機能をる媒体としての潜在性を秘めている．したがって，

サイトで提供する．各動画には，動画タイトルや本研究では，動画コンテンツに焦点を当て，特に概要説明，ハッシュタグのみをメタ情報として与労力を最小限に抑えつつ制作された動画を中心にえる．動画自体は，外部の動画共有ソーシャルメ

した Web プロモーションの取り組みが，若年層にディアから動画の URL を引用し iframe 内で動画

対してどの程度効果的であるかを評価することをを再生できるようにする．動画については，動画目指す．

のアップロードまでの作業をスマートフォンで行うことを想定し，カット編集，音声と BGM の挿３ 研究方法入，動画の挿入，音量調整という 4 種類の編集の３．１ 研究フロー

みにとどめる．図 1 と図 2 に提案システムの外観

まず，コンテンツを選定する．次に，ベースとを示す．

なる Web システムをオープンソースの CMS を用い

本研究では，Wordpress 6.2.2 を用いて，広島のて構築する．その後，サブドメインにより，3 種

観光資源プロモーション Web サイトを構築した．

類の Web サイトを立ち上げる．ひとつは，短編動

また，Windows 11, Apache 2.4.56，MySQL 10.4.28

画による観光資源プロモーションサイトであり，を用いてサーバを構築した．

これを提案法と呼ぶ．その他，提案法の有用性を明らかにするために用いるための Web サイトを立

３．３ 実験方法

ち上げる．ひとつは，テキストベースの Web サイ

前述のとおり，本研究では 3 つの Web サイト

トであり，これを従来法 1 とする．これは，文字を構築している．提案法のシステムを閲覧する被と画像を主な情報とした一般的な Web サイトで

験者は，実験群とする．従来法 1 のシステムを閲ある．従来法 1 のサイトは，1 ページに文章と画覧する被験者を統制群 1 とする．同様に，従来法像 1 枚で構成された複数ページを持つ．加えて，

2 のシステムを閲覧する被験者を統制群 2 とする．

長編動画による Web サイトを構築し，これを従来

実験群の有用性を明らかにするための実験方法

法 2 とする．従来法 2 は，先行研究[2]の方式であを設計した．被験者は，19-24 歳の大学生を中心

る(以下，統制群 2 と記す)．なお，提案法は，基とした若者 30 名を被験者とした．まず，今回の本デザインをそのままに，文字や画像の情報を短題材である広島県の観光資源に対する知識や，観編動画に差し替えた Web サイトである．提案法で光・Web サイトに対する知識・興味関心を測るプ

は，地域資源の各地においてスマートフォンで撮

レテストを行い，得点分布が同様になるよう，被影された動画が各ページに配置されており，動画験者を実験群と統制群に 10 名ずつに分割する．

編集など工夫されていない動画である．従来法 2

被験者を 3 群に分けた後，それぞれの方式で被験は，テロップや音楽が差し込まれるなど，動画編

者は Web サイトを閲覧する．被験者は個人のコン集により作り込まれた動画である．これらに登録

ピュータを利用し，任意の時間まで Web サイトをするコンテンツの種類は同一であるが，情報量は閲覧するよう指示した．コンピュータの環境につそれぞれ異なる．

いては，インターネットがつながっており，なお- 10 -

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2023年度研究発表会講演論文集
2024年2月22日(木) 広島工業大学

かつ画面サイズが 1920px*1080px 以上のモニタ
ーでの閲覧を指示した．スマートフォンやタブレットは利用不可とした．
閲覧を終えた被験者に対して，ポストテストとアンケートを行った．ポストテストの内容はプレ店名

テストと同様とした．テストは計 11 問用意し，サムネイル画像
短編動画

同じ問題を四者択一形式と，「はい」，「どちらかといえばはい」，「どちらかといえばいいえ」，「いいえ」，「わからない」からなる５段階の質
問形式の質問で構成された．プレ・ポストテストに加えて，実行後， 2 種類のユーザビリティアン

住所や営業時間についてケートを行った．1 つは Nielsen により提唱された 5 因子を用いた[5]．他，平田による UI チェッ
クリスト[3]を用いた．11 段階(0:全く当てはまらタグを表示

ない-10:完全に当てはまる)での回答を主観評価として取得し，作成した観光 Web サイトの評価や効果を調査した．
検索フォームやハッシュタグ
による情報の絞り込みが可能

図2

実装した Web サイトのコンテンツページ

４ 実験結果まず，3 つの方式それぞれのプレ・ポストテス
トの平均値を比較し，実験自体が適切であったかどうかを調査した．その結果， 3 群共に，プレ・ポストテストの間に有意(p<.001，Welch の t 検定，
両側)な差が示され，実験方法が適切であったことを確認した．次に，ポストテストの得点(平均)について，3 群の差を調査した．ポストテストの平均点は，実験群は 32.1，統制群 1 は 34.5，統制
群 2 は 37.9 であった．F 検定の結果，有意な差(p<.05)は示されなかった．また，Welch の t 検定の結果も同様に，有意な差は示されなかった．この結果は，短編動画はテキストや長編動画と同等のプロモーション効果があることを示唆している．
店名

閲覧時間(秒)の平均については，実験群は 365.8，

メタ情報

図1

統制群 1 は 308.1，統制群 2 は 1501.6 であった．
Welch の t 検定の結果，実験群と統制群 2，統制実装した Web サイトのトップページ

群 1 と統制群 2 の間に有意な差(p<.001，両側)が- 11 -

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示された．また，F 検定の結果も同様に，実験群ができていたか」の 3 点であった．その一方で，と統制群 2，統制群 1 と統制群 2 の間に有意な差実験群が統制群 1 あるいは統制群 2 よりも有意に(p<.001，両側)が示された．閲覧時間を考慮する

低い項目は見られなかった．この結果は，短編動と，短編動画はテキストと同様に効果的なプロモ画による Web サイトの有用性を示唆している．

ーション方法であることが確認された．Web サイ
トを作成する際，テキストと短編動画の制作にお５ 結論ける工数の違いを考慮することが重要である．テ

本研究では，若年者の地域資源に対する興味関

キストの作成には，短編動画よりも多くの時間と心の促進を意図し，短編動画による地域資源の労力が必要である．一方で，短編動画はスマート

Web プロモーション方式の効果を明らかにした．

フォンで撮影し，すぐにアップロードするだけでまず，ポストテストのスコアや閲覧時間の観点か完了する．このような特性を考えると，効率性をら，短編動画を用いて構築した Web サイトの有用重視する場合は，短編動画が有用だと言える．

性を明らかにした．次に，ニールセンの 5 因子や平田らの UI チェックリストの観点からも，提案

ニールセンの５因子について，いくつかの因子で有意差が確認された．まず，主観的満足感(サイ法の有用性を確認した．

ト自体の満足感)である．実験群の平均値は 7.9，

本研究が提案するプロモーション手法は，地域

統制群 1 は 6.6，統制群 2 は 8.8 であった．そし資源の魅力を若年層に効果的に伝えることにより，て，実験群と統制群 1，統制群 1 と統制群 2 の間

地域経済の活性化に寄与する可能性を秘めている．

に有意な差(Welch の t 検定，p<.05, 両側)が確認

この点において，本研究は地域資源の価値伝達にされた．この結果は，動画を用いたプロモーショ

関する学術的な議論に貴重な貢献をするものと期ンは，一般的なテキストベースのコンテンツより待される．

も効果的であることを示唆している．ただし，長編動画の場合はその編集コストが大きくなる．よ

参考文献って短編動画が有用であることを示唆していると言える．次に，エラー(サイトの操作の間違えにく[1] 国立情報学研究所. 地方創生. NII Today, 第さ)である．実験群の平均値は 8.6，統制群 1 は 7.8，

74 号, 2019.

統制群 2 は 7 であった．そして，実験群と統制群[2] Tatsuya Matsuo and Shimpei Matsumoto.

2，統制群 1 と統制群 2 に有意な差(Welch の t 検

Usefulness analysis of a video-based local

定，p<.05, 両側)が確認された．この結果，動画

resourceが長くなることで，ウェブサイトの誤った操作を

IIAI-AAI 2022, pp. 513–518 (2022).

誘発する可能性が示唆している．よって，この結[3] 平田一郎. ウェブページ最適化問題の定式化

果も踏まえると，よって短編動画が有用であること最適化手法の提案. 兵庫県立工業技術センとを示唆していると言える．

ター研究報告書, 第 20 号, p. 57, 2011

promotion

website.

Proc.

of

平田による UI チェックリストについても，い[4] Mana Fukuyasu, Yuka Hasegawa, Mayu Urata,

くつかの因子で有意差が確認された．実験群の評

Mamoru Endo, and Takami Yasuda. Supporting

価の平均が，統制群 1 あるいは統制群 2 よりも有the information transmission via social

意(Welch の t 検定，p<.05, 両側)に高かった項目

media

は，「Q2. このサイトで重要だと思われる情報はguides. Journal of Global Tourism Research,

強調されていたか」，「Q9. 情報間の関連付けがVol. 5, No. 2, pp. 149–154, 2020できていたか」，「Q12. 手がかりなど，容易に

of

local

sightseeing

volunteer[5] J. Nielsen. Usability Engineering. AP「情報の入手」や「操作の誘導（ナビゲーション）」- 12 -

Professional, 1994.

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2023年度研究発表会講演論文集
2024年2月22日(木) 広島工業大学

ソーシャル VR における身体動作とコミュニケーション品質の関係評価
広島工業大学 情報学部 森岡 昂熙, 林 孝典

Evaluation of the Relationship between Physical Movement andCommunication Quality in Social VR
Faculty of Applied Information Science, Hiroshima Institute of Technology
Kouki Morioka

Takanori Hayashi

１ はじめにを果たす可能性があることが示唆される．従って，非言語コミュニケーションの導入は，技術的な課

近年，インターネット回線の高速・広帯域化，

題を超えて，コミュニケーションの質を向上させ仮想現実（VR: Virtual Reality）／拡張現実（AR:るための重要な鍵になり得る．

Augmented Reality）技術の発展，AI 技術の進歩，本研究では，ソーシャル VR を用いたコミュニ

及びコンピュータの性能向上などにより，会議やケーションの品質を，対面会話や Web 会議と比較セミナーを仮想空間上で行うサービスが普及して評価する主観評価実験を実施した．この実験では，きている．令和 5 年版情報通信白書[1]によると，

身振り手振りなどの身体動作の有無が各会話環境

世界のメタバース市場は 2022 年の 655.1 億ドルかにどのような影響を及ぼすかを定量的に分析し，ら，2030 年には約 9365.7 ドルにまで拡大すると予ソーシャル VR サービスの訴求点を明確にする．

測されている．日本国内においても，メタバース
市場は 2022 年度に 1,825 億円と見込まれ，2026

２ 関連研究年度には 1 兆 42 億円に達すると見られている．この中で，VR の利用はビジネス分野における社内

串田愛佳らは，VR 会議とテレビ会議の利用時

外コミュニケーションで特に重要視されている．

における周囲環境の違いが双方向オンラインコミ

ユーザ間の交流を促進する「ソーシャル VR」サュニケーションの対話のしやすさに及ぼす影響をービスは，この分野での新たな展開として注目を検討した[2]．その結果，VR 会議はテレビ会議や集めている．

音声会議と比較して，立体感によりコミュニケー

ソーシャル VR では，通信環境の不安定さによ

ションの満足度を高められることを示した．一方，

り音質や画質が低下し，情報伝達が制限される場

緊張感や疲労感・違和感は満足度に対して負の要合がある．メラビアンの法則によれば，コミュニ

因となっており，VR 会議のコミュニケーション

ケーションにおける言語情報の影響はわずか 7%

品質を向上させるには，これらの感覚の解消が必であり，非言語情報，すなわち聴覚情報や視覚情要であると指摘した．

報がそれぞれ 38%，55％の大きな影響を持つとさまた，三枝弘幸らは，アバター通信における非れている．この観点から，ソーシャル VR 内での

言語コミュニケーションの有効性について検討を

身体活動を伴う非言語コミュニケーションの導入行った[3]．PC を利用したアバター通信で，動くが，コミュニケーション品質の向上に重要な役割

アバターと動かないアバターを用いた対話を比較- 13 -

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した結果，動くアバターを使用した方が話しやす～100 の連続尺度を用いて評価を行った．評価のく，雰囲気が伝わりやすいことが示唆された．一

観点は，①満足度：相手と会話する環境として，方，動かないアバターの方が気楽であるとの評価

どの程度満足できましたか，②楽しさ：相手とのも確認された．

会話がはずんだ，③意思表示：自分が話したかっこれらの検討結果を踏まえ，全身が投影され，たことは話せた，④伝達度：自分が伝えたかった

高い立体感が得られる没入型の VR 環境において，ことは相手に伝わった，⑤親近感：相手と気軽に身体動作を取り入れることで，対面環境に近い感話せた，⑥集中度：相手との会話に集中できた，覚が得られ，Web 会議よりもコミュニケーション⑦緊張感：相手との会話は緊張した，⑧疲労感：

品質が向上する可能性があると考えた．

相手との会話は疲れた，の 8 項目とした．5 段階の評定語は，満足度は「非常に満足，やや満足，

３ 主観評価実験

どちらとも言えない，やや不満，非常に不満」とし，それ以外の項目は「そう思う，ややそう思う，

本研究では，互いに面識のない話者が，対面，どちらとも言えない，あまりそう思わない，そうVR 会議，Web 会議の 3 つの会話環境に対して，思わない」とした．評価尺度の例を図 1 に示す．

身体動作の有無を変化させた計 6 条件で会話を行う主観評価実験を行った．各会話環境では，評価者自身が事前に定めた話しやすい会話テーマを 1
つ設定し，1 条件あたり会話を 2 分 30 秒行って評価した．その後，1 分間の休憩を挟み，次の会話環境に移行した．また，3 つの会話環境と身体動作の有無はランダムな順序評価した．

図１

評価尺度の例

また，評価実験における会話時の雰囲気を整え，

３．１ 実験で用いた会話環境

身体動作の有無を安定的に変更するため，一方のEdward T. Hall は，対人距離を 4 つのゾーン：密話者は常に同じ者（実験協力者）とし，片方の話

接距離，個体距離，社会距離，公共距離に大別し，者を評価者とした．評価者は，非専門家の大学生

それらをさらに近接相と遠方相の 2 つに分類して12 名とした．主観評価の結果は，全評価者の評点

いる[4]．この中で，初対面同士が会話をする場合を平均した「平均オピニオン評点（MOS: Meanに用いられる 社会距離の近接相はおよそ 1.2～

Opinion Score）」で表した．

2.1m とされている．このため，本実験の対面環境
では，1.6m の距離を保ちながら会話を行った．VR

４．

会議は，ヘッドマウント ディスプレイ （HMD:
Head-Mounted Display）を用いたスタンドアローン

実験結果と考察各会話環境の身体動作の有無による MOS(満足型の環境を整備し，ソーシャル VR サービスとし度)の変化を図 2 に示す．いずれの会話環境において VRChat. Inc が運営する VRChat を用いた．このても，身体動作の有無による MOS(満足度)の差に中で，World と呼ばれるユーザ同士が交流を行う

有意な差は見られなかったものの（いずれも 5%

メタバース空間内で会話を行った．また，Web 会

水準で判断．以下同様），対面と VR 会議では，

議は，Zoom を用いてビデオ通話を行った．

身体動作有りの場合は無しの場合よりも満足度が高い傾向が見られた．また，身体動作有りの場合，

３．２ 評価方法

対面と VR 会議の間に有意な差は見られなかった

主観評価実験では，5 段階の評定語を添えた 0- 14 -

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が，対面と Web 会議の間には有意な差が見られた.
一方，身体動作無しの場合は，対面と Web 会議の間には有意な差がなく，対面と VR 会議では有意な差が表れた．身体動作有りの場合に VR 会議とWeb 会議の MOS(満足度)はほぼ同じ値となったが，VR 会議の MOS(満足度)の分散が大きくなったた
め，対面の結果との有意差が見られない結果となった．VR 会議はまだ世の中に浸透しておらず，受け入れに肯定的な評価者と否定的な評価者がいる可能性がある．このため，VR 会議の満足度に

図 2 各会話環境における MOS(満足度)

対する評点が大きかった上位 6 名と下位 6 名に評価者を二分し，他の会話環境の評価値を再分析した．その結果，図 3 に示すように，VR 会議と Web会議では，上位と下位の評価値に有意な差が見られ，身体動作の有無に加え，評価者の判断基準の違いが大きいことがわかった．また，VR 会議に肯定的な評価者と否定的な評価者で二分した場合
で も ， Web 会 議 に お い て 身 体 動 作 の 有 無 はMOS(満足度)に影響を及ぼさなかった．
次に，各会話環境における身体動作の有無による MOS(親近感)の変化を図 4 に示す．身体動作の図3

VR 会議の評価者を二分した MOS(満足度)有無によらず，
対面＞Web 会議＞VR会議となり，対面と VR 会議の間には有意な差が見られた．ア
バターとの会話では相手への親近感を持ちづらかった傾向が表れたが，Web 会議との間には有意な差はなかった．今後，アバター表現技術の進展や会話を続ける中で相手に対する承認度が向上する
ことにより改善される可能性がある．
また，各会話環境における身体動作の有無による MOS(緊張感)の変化を図 5 に示す．その結果，
対面と VR 会議では身体動作の有無で MOS(緊張図 4 各会話環境における MOS(親近感)感)に有意な差が見られなかったが，Web 会議では身体動作によって緊張感が有意に改善されたことが特徴的な結果となった．Web 会議では，話し相
手からの視線を常に意識するため，緊張感が高くなる傾向にあるが，身体動作による非言語コミュ
ニケーションによって，会話の雰囲気が和らげられたと考察される．
さらに，満足度，親近感，緊張感以外の 5 項目

図 5 各会話環境における MOS(緊張感)に対する評価結果を以下に概説する．
- 15 -

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2023年度研究発表会講演論文集
2024年2月22日(木) 広島工業大学⚫ 楽しさ： MOS(楽しさ)は，身体動作の有無に

議と比較して話し相手を平面的に切り取るため，よらず，対面＞Web 会議＞VR 会議となった

身体動作の効果が出づらい環境ではあるが，緊張

ものの，その差は小さく，有意な差は見られ感を和らげる効果があることもわかった．

なかった．

本研究では，VR 環境として HMD を利用した没⚫ 意思表示： MOS(意思表示)は，身体動作の有入型環境のみを対象とした．アバターや仮想背景

無によらず，対面が最も高くなり，VR 会議

を除き，立体感があることや全身が投影されるとと Web 会議はほぼ同じとなった．ただし，そいう点で，対面と条件は同様であるが，コミュニの差は小さく，有意な差は見られなかった．

ケーション品質においては両者に大きな差がある

言い換えると，VR 会議でも対面や Web 会議

ことが明らかになった．

と同程度の意思疎通ができることが示された．

今後の課題としては，映像処理に PC・デバイス⚫ 伝達度： MOS(伝達度)は，身体動作の有無にを接続する PC・デバイス型や今回利用したスタン

よらず，対面が最も高くなり，VR 会議と Web

ドアローン型等，さまざまな VR 環境におけるア

会議はほぼ同じとなった．身体動作無しの場

バターの見え方の違いが，コミュニケーション品

合に，対面は Web 会議よりも有意に大きくな質に及ぼす影響を評価する必要がある．また，評った以外では，有意な差は見られなかった．

価実験で収集するサンプル数を増やし，評価特性⚫ 集中度： MOS(集中度)は，身体動作の有無にの違いをより詳細に分析することも有益であるとよらず，
対面＞Web 会議＞VR会議となった．

考える．

身体動作無しの場合に，対面は VR 会議よりも有意に大きくなった以外では，有意な差は参考文献

見られなかった．
⚫ 疲労感： MOS(疲労感)は，いずれの会話環境[1] 総務省, “令和 5 年版情報通信白書,”

でも小さく抑えられ，身体動作の有無や会話

https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepa

環境間の結果に有意な差は見られなかった．

per/ja/r05/pdf/index.html, 2024 年 2 月 18 日参照[2] 串田愛佳, 卯木輝彦, 米谷雄介, 永岡慶三, 谷

５ まとめ

田貝雅典, “VR 会議とテレビ会議利用時の周辺環境の違いにおける対話のしやすさ評価,”

本研究では，ソーシャル VR における身体動作

JSiSE Research Report, Vol.35, No.6, pp.31−38,とコミュニケーション品質について，対面と Web

March (2021)

会議との比較評価を行った．その結果，身体動作[3] 三枝弘幸 , 内村慶士, 谷川智洋 , 下山晴彦 ,による非言語コミュニケーションは，対面や VR“アバター通信を用いた心理支援における非会議の満足度を高める効果があることが示唆され

言語コミュニケーションの豊富さと対面性のた．身体動作無しの場合は対面と VR 会議の満足低さの役割の検討,” パーソナリティ研究, 第度に有意な差が見られたが，身体動作を加えるこ

30 巻, 第 3 号, pp.174−185 (2022)とによって有意な差は見られなくなった．身振り[4] Edward T. Hall, “The Hidden Dimension,”

手振りなどの身体動作の有無によるコミュニケー

Doubleday&Company (1966)

ション品質の変化は，立体的に見える会話環境においてより顕著に表れる可能性が示唆された．
また，対面と比べて VR 会議では親近感が低下したが，緊張感や疲労感などはほとんど影響を受けていなかった．さらに，Web 会議は対面や VR 会
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深層学習を用いた柿の熟度推定手法
広島工業大学 情報学部 情報工学科

逢坂 知哉，垣内 洋介

A deep learning-based method for estimating
ripeness of persimmons
Hiroshima Institute of Technology Tomoya Osaka and Yosuke Kakiuchi

１ はじめにトマトの画像から全体的に緑色のものと全体的に赤みを帯びたものを分類している．しかし，分類

柿は栄養価の高い果物であり，国内における需するクラスが少ないため，赤みを帯び始める時期

要と輸出額は増加傾向である[1]．しかし，柿はの分類が困難である．

水分含有量が高いため，日持ちが短く，輸送の際に腐敗してしまうことがある．そこで腐敗を判断

３ 熟度推定手法

する方法として，色合い，触覚，熟度が用いられる．特に，色合いは見た目から瞬時に判別できる

本発表における熟度推定の概要を図 1 に示す．

指標であり，色合いの変化に伴い熟度も変化して

まず，柿を撮影し，その水分量を計測する．計測

いく．しかし，熟度の判断はそれぞれの柿によっされた水分量の最小値から最大値までを 3 等分して違いがあるため，経験と感覚に左右される．

て柿の画像にラベル付けを行い，データセットとそこで，本発表では経験に左右されずに柿の熟した．また，データセットには，データ拡張を適度を相対的に判別する方法として，柿の水分量と応し画像枚数を増やした．これらのデータセット

画像を用いて，柿の熟度を深層学習により推定でから CNN により深層学習を行い，半熟，完熟，きるモデルを提案する．

過熟の 3 クラスで判定を行う．学習に使用した
CNN モデルの構造を図 2 に示す．このモデルの特２ 関連研究徴として畳み込み後のプーリング層によって，サイズを半分にした．また，40％のドロップアウト

熟度を推定する研究として，機械学習を用いた層を加えることで，訓練データに適応しすぎない手法がいくつか研究されている．建本らは，ウメようにした．

が着色している割合を正解ラベルとして，熟度を5 段階で分類している[2]．この手法では，ウメの４ 実験

画像から SSD (Single Shot Multibox Detector)
を 用 い て 果 実 検 出 を 行 い ， CNN (Convolutional

４．１ 画像撮影と水分量の測定

Neural Network) による機械学習を用いて熟度判

消費者利用を目的とするため，スーパ―マーケ

別を行う．しかし，果実の色合いが曖昧なもののットで売られている柿を利用する．背景が学習結評価が困難であるという問題がある．

果に及ぼす影響を考慮して，同じ背景で 10 日間

他にも，IoT カメラを用いたトマトの自動判別

柿の写真を撮影した．測定には，島根県産の西条に関する研究がされている[3]．この研究では，- 17 -

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収集した柿の画像は 2311 枚に対して，データ拡張により 10467 枚に増やした．データ拡張には，
画像を 0～90 度の間でランダムな回転と，70％～
130％の間で拡大・縮小を行い，データセットとして構成した．データセットのうち訓練データを6699 枚，テストデータを 2094 枚，検証データを1674 枚とした．
４．３ 実験結果
学習に用いたパラメータは，バッチサイズ 64，
エポック数 100，学習率 0.1 である．以上のパラメータでのデータ拡張前の学習曲線を図 3，デー
図１ 本研究における熟度推定の手順

タ拡張後の学習曲線を図 4 に示す．横軸は学習回数，縦軸は判別精度を示している．また，図中のaccuracy は訓練データに対する正解率であり，
val_acc は検証データに対する正解率を示している．判別精度は SoftMax 関数によって導出され，判別精度を 0 から 1 の間の値で出力され，出力の合計値は 1 となる．データ拡張目前のテストデー
タに対する正解率は 0.726 となった．データ拡張
後のテストデータに対する正解率は 0.825 となった．また，エポック数は変えずにバッチサイズ 32，
学習率 0.001 に変更した際の学習曲線を図 5 に示
す．変更後の学習済みモデルのテストデータに対する正解率は，0.843 となり最も高い正解率となった．

図２

CNN 構造

５ 考察

柿 22 個を用いた．西条柿は軟化しやすく，日持
ちしない特徴がある．
データは 10 日間収集した．

提案手法による正解率の最大値は，0.843 とな

このとき，黒い布を背景として柿を撮影した．水った．また，データ拡張せずに画像枚数 2311 枚，

分 量 の 測 定 に は ， SMART SENSOR 社 のバッチサイズ 64，エポック数 100，学習率 0.1 でMoisture Meter AS981[4]を用いた．AS981 は，の正解率は 0.726 となった．表 1 に図 4 に示したマイクロ波を利用した非破壊式の水分計で木材，学習の正解と分類結果の混合行列を示す．表 1 の製紙，食品などに対する測定が可能である．水分混同行列では横軸が推定のラベル，縦軸が正解の量は柿の表面に対して，3 カ所を測定し，その平ラベルを示している．この分類結果から誤判定し均値を使用した．

ているものの多くが実際の結果より 1 つ前のクラ
スか 1 つ後ろのクラスであることが分かる．表 2には表 1 の混同行列に対する評価値を算出した結４．２ 学習データ拡張

果を示す．適合率とはモデルが本物と予測したも- 18 -

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表２ 表１の分類結果に対する指標値
再現率

適合率

F値

半熟

0.943

0.841

0.889

完熟

0.706

0.812

0.758

過熟

0.882

0.865

0.874

ののうち，正解した割合を表す．再現率とは本物のデータのうち，モデルが正解できた割合を表す．
図３

F 値とは適合率と再現率の調和平均で計算される．

データ拡張前の学習曲線

表 2 より，完熟を推定するクラスはどの値でも最も低い結果であることが分かる．また，適合率，再現率，F 値の平均は 0.8 を超えている．
これらの結果から，柿の水分量と画像から，柿の熟度を深層学習によりある程度推定できていたと考えられる．しかし，正解率は関連研究と比べて高いとは言えない．誤判定する要因として，クラス分類を行う際の水分量の分類範囲が問題であると考えられる．提案手法では水分量の最小値か
ら最大値までを 3 等分していた．しかし，この方
図４

バッチサイズ 64 学習率 0.1 での学習曲線法だと半熟と完熟の間や完熟と過熟の間の部分の判別が困難である．そのため，水分量が顕著に変化しているところで分類すべきだと考える．また，柿の色合いや水分量の変化には個体差があること
も，クラス分類の際の判別を困難にしている要因の一つであると考えられる．そのため，学習デー
タとしてより多くの画像を使うことで個体差の影
響を軽減できると考えられる．
図 4 の学習曲線では，訓練データと検証データの正解率差が大きくなっていることから，過剰適

図５

バッチサイズ 32 学習率 0.001 での学習曲線

表１

バッチサイズ 32 学習率 0.001 での分類結果

合の傾向があると考えられる．改善策として，モデルやパラメータの見直しがあげられる．
６ まとめ

半熟

完熟

過熟

（実測）

（実測）

（実測）

本研究では，CNN モデルを用いて柿の熟度を半熟（推定）

623

108

10

推定する手法を提案した．最も正解率が高いモデ

完熟（推定）

34

493

76

ルで，正解率は 0.843 であった．誤判定している完熟（推定）

497

649

ものは，多くが 1 つ前のクラスか 1 つ後ろのクラ- 19 -

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2023年度研究発表会講演論文集
2024年2月22日(木) 広島工業大学スであった。以上の結果より，ある程度柿の画像
から熟度を推定できていると考えられる．
今後の課題としては，正解率の向上があげられる．これには，学習回数や柿の画像を増やすことが必要である．その他にも，撮影した画像に物体検出し背景を除去することが必要であると考える．
物体検出を行った柿の画像学習データとして用いることで，画像に一貫性を持たせることができる．
そのようにすることで，より背景による学習への悪影響が軽減出来るようになると考える．また，
クラス分類を行う際の水分量の分類範囲の見直しが必要である．
参考文献[1] Global Information，「Persimmons Market –Growth ， Trends ， and Forecasts (2023 –2028)」，Mordor Intelligence，pp.120(2023)[2] 建本聡，原田陽子，今井健司，「深層学習を利用したウメ「露茜」の画像による熟度分類」，
農業情報研究，Vol.28 巻，No.3 号 pp. 108-114(2019)[3] 櫻井淳，岸篤輝，「IoT カメラを用いた定点観測によるトマトの自動判別に関する研究」，
情報システム学会 第 17 回全国大会論文集(2021)[4] SMART SENSOR:AS981 入手先(AS981 Moisture
Meter_Shenzhen

Xima

Yinghao

Trading

Co.,Ltd(smartsensor.cn)) 参照 2024.1.5- 20 -

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2023年度研究発表会講演論文集
2024年2月22日(木) 広島工業大学

マルチエージェントシステムに基づく人工学級におけるスクールカーストの形成
広島工業大学

加藤浩介, 川谷峻貴, 荒川望

Formation of School Caste in Artificial Classes
Based on Multi-Agent Systems
Hiroshima Institute of Technology

Kosuke Kato, Shunki Kawatani, Nozomu Arakawa

１ はじめには，どのようなタイプが孤立しやすいか，等が議論されているが，人工学級モデルのシミュレーシ

学校における「いじめ」は重大かつ深刻な社会ョンにおいてスクールカーストが形成されるのか問題である．文部科学省は，「いじめ」の定義をについては検証されていない．荒川[6]は，人工学行うとともに，たびたび見直しを行い，被害者の級モデルのシミュレーションにおけるスクールカ

立場を優先した定義に修正してきている．また，ーストの形成に関する研究を行っている．スクー

平成 25 (2013) 年に「いじめ防止対策推進法」がルカースト形成に関わる 3 つの現象を定義し，そ制定・施行されている．しかし，近年，いじめのれらの現象が観察されたかによりスクールカース

認知件数は増加し続けており，令和 4(2022)年度はトが形成されたかを判断している．文献[6]では，過去最高となっている．

3 つの現象の中の 2 つは観察されたが，1 つは観察

集団の構成員の相互作用の影響を分析する工学

されず，スクールカーストの形成が確認されてい的手法としてマルチエージェントシミュレーショ

なかった．本研究では，スクールカーストを構成

ン (MAS) があり，経済，社会，市場，生態系等する各タイプの生徒の特徴をより反映できるようをコンピュータ上で模擬し，パラメータを変更しに荒川のモデルを修正し，スクールカーストの形ながらシミュレートすることによって，実際に実成についての検証を行う．

験を行うことが困難なさまざまな状況を模擬することができ，集団の動的な振舞いを観察すること

２ 前田ら[1]の人工学級モデルができる．そこで，前田ら[1]は，群集化する交友集団における価値選択に基づいた交友関係の形成

前田ら[1]のモデルでは，n 人のエージェントか過程をエージェントベースでモデル化し，群集化らなる集合を（人工）学級と考える．各エージェ

及び差異化により他者と価値を共有できない孤立

ントは M 種類の価値からなる価値集合 V から，m

エージェント（潜在的ないじめ被害者）が生成さ

種類の価値を選択するものと仮定されている．それることを示している．

して，学級の中の異なる 2 人のエージェント（活また，近年におけるいじめには「スクールカー

動エージェント act と対象エージェント obj）を任スト」という生徒間の階層意識が関係していると意に選び，2 人の間で相互作用を繰り返すことで，いわれている[2][3]．そこで，小野ら[4]と山平[5]学級における交友関係が形成されると考える．交はスクールカーストを考慮した人工学級シミュレ

友関係形成の一つのモデルとして，前田ら[1]は，ーションモデルを提案している．これらの研究でエージェントの群集化（同調行動）モデル及び差- 21 -

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異化（排除行動）を加えた群集化＋差異化モデル

ントの各行動の取りやすさを示すパラメータとしを提案している．前田ら[1]のモデルを用いてシミて同調度・包摂度・卓越度・排除度とともに被同ュレーションを行うと，複数のグループが形成さ調度・被包摂度・被卓越度・被排除度をタイプ毎れるとともに複数の孤立エージェントが出現するの特徴を考慮して設定するモデルを提案している．

ようになる．

これらの研究では，どのようなタイプが孤立しやすいか等が議論されているが，人工学級モデルの３ スクールカーストを考慮した人工学級モデル

シミュレーションにおいて実際にスクールカーストが形成されるかについては検討されていない．

スク－ルカーストは学級内で自然発生している

そこで，荒川[6]は人工学級モデルのシミュレー

生徒間の人気の度合いを表す序列のようなものでションにおけるスクールカーストの形成に着目しあり，上位層－中位層－下位層と階層化される．

た研究を行っている．堀[3]はスクールカーストの文献[3]では，それぞれの生徒がどの階層に属する決定要因として同調力，自己主張力，共感力の順

かは生徒の「コミュニケーション能力」によってで影響度が高いと述べている．荒川は 3 つの力を決まるとされている（図 1）．

図 1 にしたがって 2 レベル（高・低）で考え，各タイプの特徴を考慮して行動特性パラメータ同調
度，排除度，被排除度を次のように計算している．
［同調度の計算］同調力ポイント : 同調力高 =1.2, 同調力低 = 0.8, 自己主張力ポイント : 自己主張力高 = 0.9, 自己主張力低 = 1.1, 共感力ポイ
ント : 共感力高 = 1.1, 共感力低 = 0.9 とし，同調度 = (1.1 * 同調力ポイント + 1.0 * 自己主張
力ポイント + 0.9 * 共感力ポイント) / 3.0
として計算する．

図1

スクールカーストの決定要因マトリクス[3]［排除度の計算］同調力ポイント : 同調力高 =文献[3]では，コミュニケーション能力は自己主

0.9, 同調力低 = 1.1, 自己主張力ポイント : 自己

張力，共感力，同調力の 3 つの力の総合力であり，

主張力高 = 1.2, 自己主張力低 = 0.8, 共感力ポイ

これらの力が高い生徒はカーストが高くなりやす

ント : 共感力高 = 0.9, 共感力低 = 1.1 とし，いが，低い生徒はカーストが低くなりやすいと考排除度 = (1.1 * 同調力ポイント + 1.0 * 自己主張

えられている．森口[2]は自己チュータイプ，何を力ポイント + 0.9 * 共感力ポイント) / 3.0

考えているのかわからないタイプがいじめ被害のとして計算する．

リスクが大きく，いいヤツタイプが中程度と分析［被排除度の計算］同調力ポイント : 同調力高 =している．また，いじめの首謀者となるのは主に

1.1, 同調力低 = 0.9, 自己主張力ポイント : 自己主張力高 = 0.8, 自己主張力低 = 1.2, 共感力ポイ

残虐なリーダータイプであり，このタイプの生徒

ント : 共感力高 = 1.1, 共感力低 = 0.9 とし，の動きにお調子者・いじられキャラが同調するこ

被排除度 = (1.1 * 同調力ポイント + 1.0 * 自己主とによりいじめが集団化すると述べている．
小野ら[4]は，エージェントにコミュニケーショ

張力ポイント + 0.9 * 共感力ポイント) / 3.0
として計算する．

ン能力によって決定されるカーストという特性を与え，行動特性を考慮した学級シミュレーション

上記にしたがって計算した値を表 1 に示す．表

モデルを提案した．さらに，山平[5]は，エージェ

において，タイプの下に 3 つの力（同調力，自己主張力，共感力）のレベルを示している．
- 22 -

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2024年2月22日(木) 広島工業大学

表 1 エージェントのパラメータ設定[6]タイプ
スーパーリーダー（高，高，高）残虐なリーダー（高，高，低）孤高派タイプ（低，高，高）人望あるサブリーダー（高，低，高）お調子者・
いじられキャラ
（高，低，低）いいヤツタイプ（低，低，高）自己チュータイプ（低，高，低）何を考えているのかわからないタイプ（低，低，低）力特高 = 1.15, 共感力高 = 1.05, 共感力低 = 0.95,

同調度

排除度

被排除度

1.07

1.00

1.00

同調度 = (1.2 * 同調力ポイント + 1.0 * 自己主張

1.01

1.06

0.94

力ポイント + 0.8 * 共感力ポイント) / 3.0

0.92

1.07

0.93

として計算する．

1.14

0.87

1.13

1.08

0.93

1.07

0.99

1.00

1.06

0.86

1.13

0.87

感力特高 = 0.85, 共感力高 = 0.95, 共感力低 =

0.93

1.00

1.00

1.05, 共感力特低 = 1.15 とし，共感力特低 = 0.85 とし，［排除度の計算］同調力ポイント : 同調力特高 =0.85, 同調力高 = 0.95, 同調力低 = 1.05, 同調力
特低 = 1.15, 自己主張力ポイント : 自己主張力
特高 = 1.3, 自己主張力高 = 1.1, 自己主張力低 =0.9, 自己主張力特低 = 0.7, 共感力ポイント : 共

排除度 = (1.2 * 同調力ポイント + 1.0 * 自己主張

また，荒川[6]は堀の著書[3]を参考に，スクール

力ポイント + 0.8 * 共感力ポイント) / 3.0

カーストが形成されると，「表 1 における下方にとして計算する．

位置するタイプほど孤立確率が高い傾向がある，［被排除度の計算］同調力ポイント : 同調力特高特に，いじめリスクの高い自己チュータイプ，何= 1.15, 同調力高 = 1.05, 同調力低 = 0.95, 同調力を考えているのかわからないタイプ，いいヤツタ

特低 = 0.85, 自己主張力ポイント : 自己主張力

イプの孤立確率が高くなる」（現象①），「残虐特高 = 0.55, 自己主張力高 = 0.85, 自己主張力低なリーダーを中心としたお調子者・いじられキャ= 1.15, 自己主張力特低 = 1.45, 共感力ポイント :ラの同調による特定のエージェントへの集中的な共感力特高 = 0.85, 共感力高 = 0.95, 共感力低 =攻撃（排除行動）」（現象②），「孤高派の栄光

1.05, 共感力特低 = 1.15 とし，ある孤立（あまり排除を受けることなく孤立）」

排除度 = (1.2 * 同調力ポイント + 1.0 * 自己主張

（現象③）が観察されると考えている．荒川のモ力ポイント + 0.8 * 共感力ポイント) / 3.0

デルによるシミュレーションでは現象①と③は観として計算する．

察されたが現象②が観察されず，スクールカース

上記にしたがって計算した値を表 2 に示す．

トの形成が確認されていなかった．

表2４ 荒川[6]のモデルを修正したモデル（提案）荒川は 3 つの力を 2 レベル（高・低）で考え，各タイプの特徴を考慮して行動特性パラメータを決定している（表 1）．本研究では，2 レベルでは各タイプの特徴を十分に表現できていないと考え，
4 レベル（特高・高・低・特低）で表現する．
［同調度の計算］同調力ポイント : 同調力特高 =1.3, 同調力高 = 1.1, 同調力低 = 0.9, 同調力特低= 0.7, 自己主張力ポイント : 自己主張力特高 =0.85, 自己主張力高 = 0.95, 自己主張力低 = 1.05,
自己主張力特低 = 1.15, 共感力ポイント : 共感

- 23 -

エージェントのパラメータ設定（本研究）タイプ
スーパーリーダー（高，高，高）残虐なリーダー（高，特高，特低）孤高派タイプ（特低，高，高）人望あるサブリーダー（高，特低，特高）
お調子者・
いじられキャラ
（特高，特低，低）いいヤツタイプ（低，低，高）自己チュータイプ（低，特高，特低）
何を考えているのかわからないタイプ（低，特低，低）

同調度

排除度

被排除度

1.04

1.00

0.96

0.95

1.12

0.91

0.88

1.08

0.88

1.13

0.84

1.13

1.16

0.85

1.22

0.99

0.97

1.02

0.87

1.16

0.87

1.00

0.93

1.14

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2024年2月22日(木) 広島工業大学

本研究では，荒川[6]と同様に，文献[3]の各階層

表 4 のように，ペア(2, 5)と(5, 2)による集中攻撃がの生徒数比に基づいて構成した学級に関してシミ見受けられる試行があった．この場合，「残虐なュレーションを行った（50 回試行）．各タイプのリーダーを中心としたお調子者・いじられキャラ

孤立確率と平均被排除回数を表 3 に示す．

の同調による特定のエージェントへの集中的な攻表3

各タイプの孤立確率と平均被排除回数タイプ
スーパーリーダー
残虐なリーダー
孤高派タイプ
人望あるサブリーダー
お調子者・
いじられキャラ
いいヤツタイプ
自己チュータイプ
何を考えているのかわからないタイプ

孤立確率

平均被排除回数

0.26
0.28
0.40
0.24

55.9
52.8
47.2
69.7

0.30

67.8

0.36
0.37

59.2
48.7

0.40

59.3

撃（排除行動）」（現象②）が観察されていると考えられる．一方，これらのペアによる集中攻撃が見受けられない試行もあり，提案モデルでは，すべての試行においてスクールカーストが形成されるとは限らないことが示された．
５ おわりに
本研究では，人工学級シミュレーションに焦点を

表 3 において，孤立確率は孤高派，何を考えてあて，特にスクールカーストに着目し，荒川[6]のいるのかわからないタイプ，自己チュータイプ，

人工学級モデルの修正とシミュレーションにおけいいヤツタイプの順に高くなっている．これは，るスクールカーストの形成の検証を行った．

「表 1 における下方に位置するタイプほど孤立確率が高い傾向がある，特に，いじめリスクの高い

参考文献

自己チュータイプ，何を考えているのかわからないタイプ，いいヤツタイプの孤立確率が高くな[1] 前田義信, 今井博英, ‘‘群集化交友集団のいじる」（現象①）が観察されていると考えられる．

めに関するエージェントベースモデル’’, 電

孤高派については，元々孤立を望む傾向があるた

子情報通信学会論文誌, Vol. J88-A, No. 6, pp.

め，孤立確率が高いことは自然であると考えられ

722-729 (2000)

るとともに，孤立確率が高い一方で平均被排除回[2] 森口朗 : 「いじめの構造」, 新潮新書 (2007)

数は 8 タイプの中で最小となっており，「孤高派[3] 堀裕嗣 : 「スクールカーストの正体」, 小学の栄光ある孤立（あまり排除を受けることなく孤館新書 (2015)立）」（現象③）も観察されていると考えられる．

[4] 小野凌輔, 西田悠, 前田義信, 松本慎平, 加藤

また，表 4 にある試行 A におけるペア集中攻撃

浩介, 山岸秀一, ‘‘マルチエージェントシミュの回数を示す．ここで，あるエージェントについレーションを用いたスクールカースト現象にての過去 5 回の被排除履歴の中にタイプ X が 3 回関する基礎研究’’, 電子情報通信学会技術研

かつタイプ Y が 2 回存在する場合をタイプペア(X,

究報告, 回路とシステム研究会, CAS2016-99,

Y)のペア集中攻撃とみなす．

pp. 99-104 (2017)

表 4 試行 A におけるペア集中攻撃の回数[5] 山平大樹, ‘‘マルチエージェントシステムに基づくスクールカーストを考慮した人工学級
シミュレーションに関する研究’’, 平成 30 年度広島工業大学情報学部卒業論文 (2019)[6] 荒川望, ‘‘マルチエージェントシステムに基づく人工学級シミュレーションを用いたスクールカーストの形成に関する研究’’, 令和 4
年度広島工業大学情報学部卒業論文 (2023)- 24 -

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2023年度研究発表会講演論文集
2024年2月22日(木) 広島工業大学

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－ ロジスティック回帰による予測 －広島工業大学

西田 智哉，宗久 和樹，井上 大地，松本慎平

A Study on the Analysis of Success Factors of Crowdfunding Projects Facing
Social Problems－ Prediction by logistic regression －Hiroshima Institute of Technology

Tomoya Nishida, Kazuki Munehisa, Daichi Inoue, Shimpei Matsumoto

１ 研究の背景と目的

ェクトに注目することは，効果的な地域活性の取本研究の目的は，社会問題に直面するクラウド

り組みを解明することに効果的であると考えられファンディング(以降，CF)プロジェクトに焦点をる．そこで本研究では，「Good Morning」のデー

当て，機械学習の手法により成功要因を分析する

タを用い，地域活性化を目指すプロジェクトの成ことである．本研究では具体的には，CF プロジェ

功要因をより高精度に説明できるロジスティック

クトのデータソースとして「Good Morning」 を対回帰分析モデルの構築を目的とする．まず，スク

象とし，機械学習の手法として，ロジスティック

レイピングの技術により，「Good Morning」から回帰分析を用いた．

十分な量のデータを取得する．次に，テキストマi

本研究がこの問題を探求する動機は，地域活性イニングの手法[1]と記述統計の考え方に基づき，化という課題に対する解決策を模索することであHTML データから成功要因に有意に関係するキー

る．地域の活性化に使える財政的なリソースは限ワードを抽出する．最後に，選出したキーワードられている．このため，持続可能でありながら財や要因を説明変数，成否を目的変数とし，従来法

政的なリソースを最小限に抑える地域活性化の枠よりも成否を高精度で予測できることを実験によ組みが求められている．ところで，CF は，インタ

り明らかにする．

ーネットを通じて一般の人々から資金を募り，プCF の成功要因を調査したいくつ かの研究がロジェクトの目的に賛同した人々から資金を集め進められている[2,3]．その一方で，地域活性の文る方法であり，地域活性化の効果的な仕組みとし脈で，CF における成功要因を分析した研究につて近年注目を集めている．したがって，本研究でいては， これまで十分に行われていない．

は，地域活性の解決策として CF に注目した．
日本国内では現在，多くの CF サービスが運営

２ 分析方法されている．その一つが大手 CF プラットフォー

本研究では，「Good Morning」において 2023

ムの「Good Morning」というサービスである．こ

年 5 月 2 日までに終了した 4796 件の CF プロジのサービスは，社会的な問題に取り組む個人や団ェ ク ト の 紹 介 文 を 分 析 対 象 と す る ． Good体に特化したプラットフォームである．地域活性Morning では，「All in」方式と「All or Nothing」

化について考える際，「Good Morning」のプロジ

方式の 2 方式の CF プロジェクトがある．
「All in」- 25 -

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2023年度研究発表会講演論文集
2024年2月22日(木) 広島工業大学とは，CF プロジェクトの目標金額を達成できなであった．従来法を「Good Morning」のデータ

かった場合でも集まった全ての支援金を受け取るに適用した結果，正解率 56%，適合率 43%，再現ことができる方式であり，「All or Nothing」と率 13%，F 値は 0.20 であった．「Good Morning」

は，目標金額に達しない場合は集まった支援金はの場合，「CAMPFIRE」に比べ，正解率が 2 割

すべて支援者に返金される方式である．本研究で近く低下した上に，再現率が下がった．これは，は，両方式に対してそれぞれ独立した予測モデル

従来法が地域活性を目的とした CF プロジェクトを構築する．その理由については，両方式では，の成功の予測に適していなかったことを意味する．

成功要因や成功パターンが異なると考えられるか

一方提案法では，「All in」方式の場合，正解らである．本研究では，内田らの研究[3]と同様に，

率 64%，適合率 56%，再現率 40%，F 値は 0.47

目的変数を成功/失敗とし，複数の説明変数を用いであった．また，「All or Nothing」方式の場合，たロジスティック回帰分析によって予測モデルを

正解率 63%，適合率 59%，再現率 60%，F 値は構築する．学習用データと検証用データの割合は，0.59 であった．これらの分析結果は，提案法は従内田らの研究に倣い，7:3 とした．本研究では，

来法よりも高い性能であり，提案法は地域活性を内田らの研究によって得られた予測モデル(以降，

題材とした CF プロジェクトの成否の予測に適合

従来法)を上回る性能の予測モデル(以降，提案法)

しているといえる．

の構築を目的とした．なお，従来法では，予測に使われた CF プロジェクトは「All in」方式のみで５ 結論あったが，本研究では，両方式それぞれの予測モ

本研究では，Good Morning の 4796 件のデータデルを構築した．

を用いて，ロジスティック回帰分析により，地域活性を目的と した CF プロジェクトの成功要因

３ 提案法の分析を行った．その 結果，従来法よりも高い精提案法の作成にあたって，97 種類の説明変数の度で成否の予測を行うことが できた．また，「All候補を用意した．従来法では CF の条件に関するin」方式と「All or Nothing」方式で は成功要因や説明変数が使われていたが，提案法では CF の内

成功パターンが異なることが確認された．

容に関するものを新たに追加している．説明変数の一部は，テキストマイニングソフトウェアであ参考文献

る Text Mining Studioii(バージョン 5.2)を用い[1] 宗久和樹, 井上大地, 松本慎平, 社会問題と向て，CF プロジェクト紹介文を比較した結果が元き合うクラウドファン ディングプロジェクトとなっている．97 種類の説明変数は一度に全てはの成功要因の調査, 令和 4 年度(第 73 回) 電

用いず，「All in」方式と「All or Nothing」方式

気・情報関連学会中国支部連合大会, R23-25-10のそれぞれで，Wald 統計量についての p 値が原(2023).

則 0.1 未満で有意差があるとみなした説明変数の[2] 三浦泰介, 矢吹太朗, CF における成功の判別みに抜粋した．結果的に「All in」方式では 21 種

分析. 第 78 回全国大会 講演論文集, 2016(1),類,「All or Nothing」方式では 17 種類の説明変数

pp.75-76 (2016).

を使ったモデルとなった．

[3] 内田彬浩, 林高樹, CF による資金調達の成功要
因実証的研 究と日米 比 較. 赤門マ ネジメン

３ 提案法

ト・レビュー, 17(6), pp.209-222 (2018).

従来法及び提案法の予測結果について述べる．
従来法は「CAMPFIRE」を対象としており，正i

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

解率 73%，適合率 61%，再現率 36%，F 値は 0.45

ii

https://www.msi.co.jp/solution/tmstudio/- 26 -