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
2019 年度第 4 回研究会

広島工業大学地域連携技術研究協力会
情報システム研究部会 2019 年度研究会

講演論文集

開催日時： 2020 年 2 月 20 日（木） 13:00～18:35
開催場所： 広島工業大学 五日市キャンパス(※)
新 4 号館 418

HIT イノベーションラボ，リーフガーデン〒731-5193 広島市佐伯区三宅 2-1-1
参加費 ： 無料（※）http://www.it-hiroshima.ac.jp/about/access/itsukaichi/campus.html

主催
広島工業大学 地域連携技術研究協力会 情報システム研究部会
http://www.it-hiroshima.ac.jp/research/hit2/
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
13:00-13:05 林孝典(広島工業大学地域連携技術研究協力会
情報システム研究部会・部会長)

第 1 部：研究発表会(講演 10 分，質疑 3 分) 座長：松本慎平
13:05-14:00

セッション 1（4 件）

14:05-15:00

セッション 2（4 件）

第 2 部：基調講演(講演 90 分，質疑，デモ含む) 司会：林孝典
15:15-16:45

梅村祥之氏（広島工業大学情報学部教授）

題目: AI 技術と活用法
第 3 部：ポスターセッション・情報交換会
17:00-18:30
・17:00-17:45 ポスターセッション A グループ
・17:45-18:30 ポスターセッション B グループ
閉会挨拶
18:30-18:35 加藤浩介
（広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会・副部会長，
日本経営システム学会「イノベーション指向データ分析」研究会幹事)

第 1 部：研究発表会(発表 10 分，質疑 3 分)
HIT イノベーションラボ
13:05-14:00

セッション 1

座長：松本慎平（広島工業大学情報学部）

ID: o1

pp. 1-3

題目：パケット損失と遅延時間の相互作用を考慮した通話品質評価特性の分析
著者：岡田樹，林孝典 (広島工業大学)
ID: o2

pp. 4-6

題目：アルバイトスケジューリング問題に対する SMT に基づく解法
著者：喜花陸斗，加藤浩介 (広島工業大学)
ID: o3

pp. 7-14（査読有）

題目：組織変革時における信頼の推定と従業員モラール変化の可視化
川勝英史（尾道市立大学），山中伸彦（立教大学），加藤浩介（広島工業大学）
2020 年 1 月 30 日受付，2020 年 2 月 10 日再受付
ID: o4

pp. 15-17

題目：360 度映像に対する主観評価時の頭部動作の分析
著者：河野太一，小田原奨，林孝典 (広島工業大学)

第 1 部：研究発表会(発表 10 分，質疑 3 分)
HIT イノベーションラボ
14:05-15:00

セッション 2

座長：松本慎平（広島工業大学情報学部）

ID: o5

pp. 18-19

題目：カード操作方式に基づくプログラミング学習支援システムの学習ログ活用法の検討
著者：作田康陽，森永笑子，松本慎平 (広島工業大学)
ID: o6

pp. 20-22

題目：キャンパス体験システムにおける対話操作の案内提示と評価
著者：大川和也，健山智子，木上飛鳥 (広島工業大学)
ID: o7

pp. 23-25

題目：火力発電所ボイラチューブ劣化診断に向けた素材物性の理論的研究
著者：川口裕輔，山岸秀一 (広島工業大学)，杉内栄夫（中国電力）
ID: o8

pp. 26-29

題目：機械学習と画像処理技術を用いた撮影文化財中のひび割れ
自動修復手法の研究
著者：仁城大貴，山岸秀一 (広島工業大学)

第 2 部：基調講演(講演 90 分，質疑，デモ含む)
HIT イノベーションラボ
15:15-16:45 司会：林孝典（広島工業大学情報学部）

基調講演

AI 技術と活用法
梅村祥之
広島工業大学情報学部教授

近年，画像認識を始めとするパターン認識の分野などに，ディープラーニングが活用され高い性能を発揮している．本講演では，順伝播型で階層型のニューラルネットワークを対象に原理を説明する．まず，1 つのニューロンがパターンの検出を行っていることを説明し，次に，多数のニューロンが階層構造になると，部分的な特徴を統合して全体を認識できることを説明する．その際，ネットワーク間の結合重みを，学習データを使って適切な値に調整されている必要がある．その方法であるバックプロパゲーション法について原理を説明する．
原理の説明に加え，画像認識，音楽の聴き分けなど，応用例のデモンストレーションを行い，性能をご覧いただく．

第 3 部：ポスターセッション・情報交換会
17:00-17:45

リーフガーデン

ポスターセッション A グループ

ID: p1 pp. 30-33（査読有）
題目：920MHz 帯小電力無線システムを用いた海上における長距離伝搬特性
著者：河内洸貴，濱崎利彦 (広島工業大学)
2020 年 1 月 30 日受付，2020 年 2 月 10 日再受付
ID: p2 pp. 34-37（査読有）
題目：大学生におけるキャリアプランに関するアンケートの尺度および信頼性および妥当性の検討
著者：溝淵智哉, 濱崎利彦 (広島工業大学)
2020 年 1 月 30 日受付，2020 年 2 月 10 日再受付
ID: p3 pp. 38-41（査読有）
題目：内海における風波波形観測ブイの設計
著者：松本亜弓，砂田朋輝, 濱崎利彦 (広島工業大学)
2020 年 1 月 31 日受付，2020 年 2 月 9 日再受付
ID: p4 pp. 42-44（査読有）
題目：ワイヤレスセンサネットワーク構築支援ツールに関する研究
著者：織田悦至, 濱崎利彦 (広島工業大学)
2020 年 1 月 31 日受付，2020 年 2 月 10 日再受付

ID: p5 pp.45-46
題目：MR 画像からの膝軟骨領域の組織に対する臨床可視化支援システムの開発
著者：福間一輝，健山智子，縄手就矢 (広島工業大学)
ID: p6 pp. 47-48
題目：仮想空間上での魚群行動生成と広島工業大学 Virtual Aqua Museum(HIT-VAM)
著者：池田光汰，篠原拓登，大川和也，健山智子，松本慎平 (広島工業大学)
ID: p7 pp. 49-50
題目：RGB ヒストグラムと機械学習に基づくイベント広告画像内からの季節情報抽出とデータベース整備
著者：宮本拓実，健山智子，折本研，本多雅史，松本慎平 (広島工業大学)
ID: p8 pp. 51-52
題目：広島工業大学バーチャル体験システムとデモンストレーションの公開
著者：篠原拓登，大川和也，池田光汰，安部貴弘，健山智子 (広島工業大学)

第 3 部：ポスターセッション・情報交換会
17:45-18:30

リーフガーデン

ポスターセッション B グループ

ID: p9 pp. 53-54
題目：学習者における講義理解度評価のための学習キーワード解析と可視化
著者：森田博人，折本研，健山智子，松本慎平 (広島工業大学)
ID: p10

pp. 55-56

題目：動画学習に対するエージェント利用の提案
著者：村川直希，松本慎平 (広島工業大学)
ID: p11

pp. 57-58

題目：プログラミング初学者を対象とした知能処理の基礎を学習するための教材開発に関する研究
著者：小田樹，松本慎平 (広島工業大学)
ID: p12

pp. 59-60

題目：理数系科目学習のためのプログラミング学習システムの開発
著者：手嶋雄一郎，岩本朋也，大下昌紀，松本慎平(広島工業大学)
ID: p13

pp. 61-62

題目：チャンク単位でのソースコード読解技能の習得を狙いとしたプログラミング学習支援システムの開発に関する研究
著者：三宝帝斗，大下昌紀，松本慎平 (広島工業大学)

ID: p14

pp. 63-66

題目：VR 映像観視時の QoE 評価と心拍情報の関係分析
著者：渡邊博紀，林孝典 (広島工業大学)
ID: p15

pp. 67-69

題目：逆光線追跡法による液体屈折率と液面レベルの同時計測法
著者：山田一稀，大谷幸三 (広島工業大学)

地域課題解決実習(廿日市市のビジネスアイデア立案)
最終成果発表ID: p16，ID:p17，ID:p18

pp. 70-71

題目：2019 年度広島工業大学開講科目「地域課題解決実習(廿日市市のビジネスアイデア立案)」成果報告
著者：松本慎平，山岸秀一 (広島工業大学)
ID: p16
発表題目：色々くるみ（牡蠣だけじゃない廿日市）
発表者：安部貴弘，小川真輝，北川慶治，久保雄大，柳井暢文
ID: p17
発表題目：廿恋をとめないで
発表者：渡辺樹
ID: p18
発表題目：けん玉商店街ゲットだぜ
発表者：渡邉理也，吉岡幹太

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広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

講演ID: o1

パケット損失と遅延時間の相互作用を考慮した
通話品質評価特性の分析
広島工業大学 情報学部 情報工学科

岡田 樹，林 孝典

Analysis on Conversational Quality Assessment Characteristics
Considering Interaction between Packet-loss and Delay
Faculty of Applied Information Science, Hiroshima Institute of Technology
Itsuki Okada, Takanori Hayashi

１ はじめにる手法は，オピニオン評価法と呼ばれる方法である．評価者に通話品質を 5 段階で評価してもらい，

近年，スマートフォンの普及やネットワーク技

全評価者の評点を平均した値を平均オピニオン評術の発展に伴い，インターネット技術を用いた音点（MOS: Mean Opinion Score）として定量化す

声通話の手段として IP 電話だけでなく，様々な音る方法である．

声通話アプリケーションを利用する機会が増加し

主観品質評価法は，正確な評価値を得るためにている．電話番号が付与される IP 電話は適切な

多くの評価者を必要とするなど，多大な時間とコ品質となるようにネットワーク品質が設計・管理ストが必要となる．そのため，主観品質評価で得されているが，音声通話アプリケーションに対しられる評価値を推定する客観品質評価法がある．

てはネットワーク品質が保証されていない．その代表的な音声通話推定モデルとして ITU-T 勧告

ため，ネットワークが混雑すると会話が困難にな

G.107[2]で規定されている“E-model”がある．

るような音声劣化が発生してしまうことがある．

E-model は，端末要因・ネットワーク要因・環境

音声通話アプリケーションを快適な品質で実現す要因等に関する 23 個の入力パラメータから，るためには，ユーザ体感品質（QoE: Quality of

MOS と相関がある R 値を算出する．E-model でExperience）の評価特性を解明し，これに基づいては，まず雑音感（Ro），音量感（Is），遅延・エネットワークやアプリケーションを設計・管理・

コー感（Id），歪み・途切れ感（Ie,eff），及び利制御していくことが重要である．

便性要因（A）といった劣化要因を心理間隔尺度

本稿では，ネットワークで発生するパケット損

上で表し，式（1）のように単純な加減算で R 値

失と遅延時間が音声通話における QoE に及ぼすを算出している．しかし，実際には，相互作用に影響を主観品質評価により分析した結果を示す．

より異なる結果を返すことが報告されている[3]．
（1）

２ 既存研究QoE を評価する方法は主観品質評価法と客観

３ 実験方法

品質評価法に大別される．主観品質評価法は評価者が通話品質について主観的に評価する方法であ

主観品質評価実験のために構築した実験環境をり，その手法は ITU-T 勧告 P.800[1]等で規定され

図 1 に示す．音声通話アプリケーションとしてている．主観品質評価法として最も広く用いられ

TeamSpeak3 を使用し，2 台の PC 間で音声通話-1-

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講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

講演ID: o1を行える環境を構築した．音声符号化方式は広帯域音声符号化方式である OPUS（7.7kbit/s）を使

４ 結果と考察

用し，評価者は片耳ヘッドセットを用いて防音室
内で音声通話を行えるようにした．通信経路上に

実験 1 のパケット損失率と MOS の関係，実験 2設置した Network Emulator（NE）により，パケの片道遅延時間と MOS の関係，実験 3 におけるパット損失率と片道遅延時間を制御した．

ケット損失率・片道遅延時間と MOS の関係を図 2

本検討では，パケット損失と遅延時間の相互作～図 4 に示す．各 MOS の 95%信頼区間をエラーバ

用を明らかにするために 3 つの主観品質評価実験

ーで示している．図 2，図 3 より，パケット損失を行った．実験 1 では，パケット損失による品質率や片道遅延時間といった品質劣化の度合いが強への影響を明らかにするために片道遅延時間をくなると MOS が低下することが分かる．また，MOS

185ms で固定し，パケット損失率を 0，5，10，の低下量は今回の実験の範囲では，遅延時間より

15，20 [%]で変化させた．実験 2 では，遅延時間

パケット損失による影響が強いことが分かる．図による品質への影響を明らかにするためにパケッ

2，図 3 と図 4 の結果を比較すると，実験 1，実験

ト損失率を 0%で固定し，片道遅延時間を 185，

2 のように単一の品質劣化要因のみを一つの評価

350，500，750，1000 [ms]で変化させた．実験 3

実験において変化させた場合よりも実験 3 のようでは，パケット損失と遅延時間の劣化の度合いにに複数の品質劣化要因を一つの評価実験で変化さよる品質への影響を明らかにするためにパケットせた場合では，単体の品質劣化要因の変化による損失率を 0，10，20 [%]で変化させ，片道遅延時

MOS の変化量は小さくなることが分かる．これは，間を 185，500，1000 [ms]で変化させた．

複数の劣化に評価者の意識が分散し，それぞれの評価実験での会話は，名前推測タスク[4]を使用

品質劣化要因に対する影響が小さくなったためとした．名前推測タスクとは，出題者が思い浮かべ考えられる．

る日用品などの名前を質疑応答によって当てるタ

図 2 の MOS を目的変数 MOSl とし，パケット損

スクである．評価方法は絶対範疇尺度（ACR:

失率（Pl : Packet-loss）を説明変数として多項

Absolute Category Rating）法[1]を用い，評価者

式近似を行った．図 3 の MOS を目的変数 MOSd とは 1 分間の会話後に表 1 に示す 5 段階品質尺度をし，片道遅延時間（D : Delay）を説明変数として用いて評価してもらった．評価者は非専門家（学

多項式近似を行った．式（2）を用いてパケット損生）とし，3 つの実験で各 16 名，計 48 名とした．

失率から導出した MOSl と式（3）を用いて片道遅延時間から導出した MOSd を説明変数とし，図 4の MOS を目的変数 MOSall として交互作用を考慮しない式（4）の形と交互作用を考慮する式（5）の形に重回帰分析を行った．式（2）～式（5）における a1～a13 は定数である．式(4)と式(5)による推定した MOS と実験 3 において得られた MOS と

図 1 実験環境の構築
表1
評点
5
4
3
2
1

の相関関係を図 5 に示す．式（4）における相関は

5 段階品質尺度

0.920，式（5）における相関は 0.928 であった．

評定語
非常に良い
良い
普通
悪い
非常に悪い

式（4）における相関と式（5）における相関に対して有意水準 5％で有意差判定を行った結果，統計的に有意な差はなかった．これは，実験 2 における片道遅延時間の増加に対する MOS の低下量が小さく，実験 3 において更に片道遅延時間に対す-2-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2019年度第4回研究会
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講演ID: o1

る影響が小さくなりパケット損失の影響が支配的になったためと考えられる．
（2）
（3）
（4）

（5）

図5

推定 MOS と主観品質評価値の相関関係

ケット損失率と片道遅延時間を変化させ，主観品質
評価実験を行った．その結果，主観品質評価における通話品質は，単一の品質劣化要因の劣化度合いを変化させた場合よりも，複数の品質劣化要因の劣化

図2

パケット損失と MOS の関係

度合いを変化させた方が通話品質の変化が緩やかになることが確認できた．また，交互作用に関しては，
遅延時間の増加に対して通話品質の低下が緩やかになっているため，交互作用を考慮しない場合と考慮する場合に関して統計的に有意な差はなかった．
今後は，本特性を加味した客観評価モデルの作成を行う必要がある．

参考文献
図3

片道遅延時間と MOS の関係[1] ITU-T Recommendation P.800, “Methods for
subjective determination of transmission
quality,” August 1996.
[2] ITU-T Recommendation G.107, “The E-model:acomputational

model

for

use

in

transmission planning,” June 2015.
[3] A. Takahashi, A. Kurashima, and H. Yoshino,

図4

パケット損失・遅延時間と MOS の関係“Objective

Assessment

Estimating

Conversational

Methodology
Qualityfor
in

VoIP,” IEEE Transactions on Audio Speechand Language Processing, vol.14, no.6,

５

まとめ

pp.1984-1993, November 2006.
[4] ITU-T Recommendation P.920, “Interactive

本稿では，通話品質におけるパケット損失と遅延

test

methods

forcommunications,” May 2000.

時間の相互作用を明らかにすることを目的とし，パ-3-

audiovisual

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講演ID: o2

アルバイトスケジューリング問題に対する SMT に基づく解法
広島工業大学情報学部

喜花陸斗，加藤浩介

A Solution Method Based on SMT for Part-time Workers Scheduling Problems
Faculty of Applied Information Science, Hiroshima Institute of Technology
Rikuto Kihana, Kosuke Kato

１ はじめに２ アルバイトスケジューリング問題[1]近年，ファストフード店あるいはコンビニエン

文献[1]におけるスケジューリング問題についスストアなどアルバイトが主戦力となっている職て説明する．対象は 24 時間営業のファストフード場が多くなってきている．アルバイトは常勤でな店の店舗である．この店舗では 3 種類のアルバイ

いため，個別の勤務可能時間を考慮して，勤務日

トが存在する：CP（接客担当），OP（製造担当），時を決定する必要がある．

TRAINER（接客と製造のどちらでも担当可能）．

現在，現場において，アルバイトスケジューリ

各アルバイトの希望シフト（勤務可能時刻）およ

ングは職場のマネージャーや店長などが手作業でび各時刻における接客担当と製造担当の必要人員行っている場合が多い．アルバイトの人数が少な

数は既定である．また，アルバイトの勤務条件はければ手作業でも問題はないが，人数が多くなる

下記の 4 つである．

とスケジューリングのための労力及びかかる時間①各アルバイトは勤務可能時刻のみで勤務可能は大きくなるとともにアルバイトの急な変更への②勤務は連続した 2, 3, 4, 5, 6, 7 時間のいずれか対応のためにマネージャーが休日に出勤して再ス③勤務終了から次の勤務までの間隔は 12 時間以上

ケジューリングしなければならない場合もある．

④全時刻において，接客担当の必要人員数及び製

矢川[1]はファストフード店のアルバイトスケジ

造業務の必要人員数を満たさなければならないューリング問題に対象として，各アルバイトが提従来，アルバイトが提出した 1 週間分の希望シ出した一週間分の希望シフト（勤務可能時刻）にフト（勤務可能時刻）に基づき，スケジュール作

基づく店舗のアルバイトスケジュール作成を支援

成者は，各時刻の CP/OP の必要人員数が満たされするソフトウェアを開発し，従来，スケジュール

るように手作業で 1 週間分のスケジュールを作成

作成に手作業で 2～3 日かかっていたものを 10 分

していた（作成に 2～3 日費やしていた）．矢川[1]程度で作成できるようにした．しかし，矢川のソはスケジュール作成支援ソフトウェアを開発し，フトウェアは完全自動ではなく，スケジュールの10 分程度でスケジュールの作成が可能となった．

完成のために一部ユーザの手入力による修正が必

このソフトウェアにより，労力と作成時間の削減要であった．

が可能となったが，スケジュール作成のために一本研究では，矢川と同じスケジューリング問題

部手作業が必要であった．そこで，本研究では，に対して，問題を Satisfiability Modulo Theories

手作業が不要なスケジュール作成の自動化を目指(SMT) に基づいて定式化するとともに，ソルバ[2]す．そのために，問題を制約充足問題として定式により求解することによってアルバイトスケジュ

化した後，ソルバなどにより求解し，すべての制ール作成の自動化を目指す．

約を（厳密に）満たすスケジュールを得ることを考える．スケジューリング問題に対し，佐々木 [2]-4-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2019年度第4回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

講演ID: o2は定式化における柔軟性・拡張性を考慮して SMT

また，本問題の決定変数は以下に示す通りである．

に 基 づ く 定 式 化 を 行 う と と もに SMT ソ ル バ

xit : 人員 i ∈ SC が時刻 t に勤務するかどうか (1Yices[3]による求解を行っている．本研究でも SMTor 0) を表す決定変数, i = 1, 2, ... , nC, t = 1, 2, ... , Eに基づく定式化を試みるとともに Yices による求

yjt : 人員 j ∈ SO が時刻 t に勤務するかどうか (1解を試みる．

or 0) を表す決定変数, j = 1, 2, ... , nO, t = 1, 2, ... , E
zkts : 人員 k ∈ ST が時刻 t に CP (s = 1) もしくは

３ SMT に基づく定式化（本研究）OP (s = 2) として勤務するかどうか (1 or 0) を表す決定変数, k = 1, 2, ... , nT, t = 1, 2, ... , E

アルバイトスケジューリングを行う際，次のパラ

2 節で述べた勤務条件①と④はこれらのパラメ

メータ値があらかじめ与えられるものとする．

ータ及び決定変数を用いて以下の式(1)～(5)のよE : スケジュールする総時間数 (t = 1, 2, ... , E)

うに表現される．

nC : 業務 CP に従事可能な人員の総数（人員の集［条件①］合を SC = {i | i = 1, 2, ... , nC}とする）

xit ≦ pit , i = 1, 2, ... , nC , t = 1, 2, ... , E(1)nO : 業務 OP に従事可能な人員の総数（人員の集yjt ≦ qjt , j = 1, 2, ... , nO, t = 1, 2, ... , E(2)

合を SO = {j | j = 1, 2, ... , nO}とする）

zkt1 + zkt2 ≦ rkt , k = 1, 2, ... , nT, t = 1, 2, ... , E(3)nT : CP と OP の両方に従事可能な人員の総数（人

［条件④］
nC

nT

i=1

k=1

nO

nT

j=1

k=1

 xit +  zkt1 ≧ dCt , t = 1, 2, ... , E

員の集合を ST = {k | k = 1, 2, ... , nT}とする）
dCt : 各時刻での CP の必要人員数, t = 1, 2, ... , E yjt +  zkt2 ≧ dOt , t = 1, 2, ... , E

dOt : 各時刻での OP の必要人員数, t = 1, 2, ... , E
pit : 人員 i ∈ SC が時刻 t に勤務希望かどうか (1

(4)
(5)

or 0) を表す, i = 1, 2, ... , nC, t = 1, 2, ... , E

次に，勤務条件②と③を表現するために，下記のqjt : 人員 j ∈ SO が時刻 t に勤務希望かどうか (1

変数を追加する．

or 0) を表す, j = 1, 2, ... , nO, t = 1, 2, ... , E

uit : 人員 i ∈ SC の時刻 t から連続した 7 時間分

rkt : 人員 k ∈ ST が時刻 t に勤務希望かどうか (1の勤務時間の合計を表す, i = 1, 2, ... , nC, t = 1,or 0) を表す, k = 1, 2, ... , nT, t = 1, 2, ... , E

2, ... , E－6

ここで，pit, qjt, rkt の例を図 1 に示す．

vjt : 人員 j ∈ SO の時刻 t から連続した 7 時間分の勤務時間の合計を表す, j = 1, 2, ... , nO, t = 1,
2, ... , E－6

pit

wkt : 人員 k ∈ ST の時刻 t から連続した 7 時間分の勤務時間の合計を表す, k = 1, 2, ... , nT, t = 1,
2, ... , E－6

qjt

uuit : 人員 i ∈ SC の時刻 t から連続した 12 時間分の勤務時間の合計を表す, i = 1, 2, ... , nC, t = 1,
2, ... , E－11
vvjt : 人員 j ∈ SO の時刻 t から連続した 12 時間

rkt分の勤務時間の合計を表す, j = 1, 2, ... , nO, t = 1,
2, ... , E－11
wwkt : 人員 k ∈ ST の時刻 t から連続した 12 時間分の勤務時間の合計を表す, k = 1, 2, ... , nT, t = 1,

図 1 希望シフト（勤務希望時刻）

2, ... , E－11-5-

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講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

講演ID: o2

これらの変数を用いると，勤務条件②と③は以下また，計算時間を表 1 に示す．
表 1 計算時間（単位：秒）の式(6), (7), (8)により定式化される．
人数
15 人
24 人
30 人
70 人

［条件②と③］((xi(t－1) = 0)∧(xit = 1)∧(xi(t + 1) = 1)∧(uit ≦ 7))∨((xi(t－1) = 1)∧(xit = 0)∧(uuit = 0))∨((xi(t－1) = 0)∧(xit = 0))∨((xi(t－1) = 1)∧(xit = 1))∧(uit ≦ 6))

3 日間
3.7
6.3
9.4

5 日間
9.1
11.4
29.9

7 日間
30.8
32.4
62.7
218.4

14 日間
120.8
145.5
242.3
960.0

これらの規模では計算時間が急激に増加するということはなく，現実規模に近い 30 名，14 日間の

t = 1, 2, ... , E－11 (6)((yj(t－1) = 0)∧(yjt = 1)∧(yj(t + 1) = 1)∧(vjt ≦ 7))

問題で 4 分程度であった．さらに，矢川[1]と同等∨((yj(t－1) = 1)∧(yjt = 0)∧(vvjt = 0))の規模（70 名）の問題への適用結果においても，∨((yj(t－1) = 0)∧(yjt = 0))

14 日間の問題で 16 分程度であった．これらから，∨((yj(t－1) = 1)∧(yjt = 1))∧(vjt ≦ 6))

現実規模の問題に対しても実用的な時間内で求解が可能であることがわかる．

t = 1, 2, ... , E－11 (7)((zk(t－1)1 + zk(t－1)2 = 0)∧(zkt1 + zkt2 = 1)∧(zk(t + 1)1 + zk(t + 1)2 = 1)∧(wkt ≦ 7))

４ おわりに∨((zk(t－1)1 + zk(t－1)2 = 1)∧(zkt1 + zkt2 = 0)∧(wwkt = 0))∨((zk(t－1)1 + zk(t－1)2 = 0)∧(zkt1 + zkt2 = 0))

本研究では，アルバイトスケジューリング問題∨((zk(t－1)1 + zk(t－1)2 = 1)∧(zkt1 + zkt2 = 1))に焦点をあてた．特に，文献[1]で扱われている問∧(wkt ≦ 6))

題に対して，スケジューリングの自動化を目指し
t = 1, 2, ... , E－11 (8)て，SMT に基づく定式化を行った．さらに，さま勤務条件①～④を SMT に基づいて定式化した

ざまな規模の問題に対し，SMT ソルバによる求解条件式(1)～(8)を満たす決定変数 (x, y, z) の組をを行い，すべての制約を満たすスケジュールが実求めるために，本研究では SMT ソルバを用いる

用的な時間内で得られることが確認されたため，こととし，Yices2.6.1[3]を利用する．様々な規模の本提案手法の有用性が示された．

自作のテスト問題に対し，Yices を適用した結果，得られたスケジュールの一例を図 2 に示す．

参考文献

xit

[1] 矢川陽一朗 : ファストフード A 店におけるアルバイトのシフトスケジューリング作成支援

yjt

ソ フ ト の 試 作 , http://www.numaf.net/Z9/Z9a/html/THESIS/H22/abst_yagawa.pdf(2011)

zkts[2] 佐々木直人, 加藤浩介, 松本慎平, 垣内洋介,
山岸秀一 : Satisfiability Modulo Theories

図 2 求解結果（得られたスケジュールの例）(SMT) に基づくソフトウェア開発を想定した提案手法で得られたすべてのスケジュールが勤務

ビジネススケジューリング, イノベーション

条件①～④を満たすことが確認されたため，手作指向データ分析研究部会 2016 年度第 1 回研究

業での修正は不要であり，提案手法によりスケジ会, pp. 15-16, February 24, 2017.

ュール作成の自動化が可能となることが示された．

[3] The Yices SMT Solver,
http://yices.csl.sri.com/-6-

講演ID: o3 (査読有)

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2019年度第4回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

組織変革時における信頼の推定と従業員モラール変化の可視化
尾道市立大学

川勝 英史

立教大学

山中 伸彦

広島工業大学加藤 浩介

Estimation of Trust and Visualization of Change in Employee Morale
during Organizational Innovation
Onomichi City University

Hidefumi Kawakatsu

Rikkyo University

Nobuhiko Yamanaka

Hiroshima Institute of Technology

１ はじめにKosuke Kato

が組織のモラールの構成要素であると指摘してい近年，多くの企業は，激しく変化する経営環境

るものの，組織変革に伴うモラール問題への対処に適応するため，組織デザインの再考を余儀なくにおいては，組織や経営者に対する「信頼」が重されている．今日の経営課題の一つが差別化可能要となる[1]．

な付加価値を創出し得るイノベーションあるいは

組織変革は，成否に不確実性を伴うことから高イノベーションを実現する組織の創造的能力の発いリスクを内在しており，またこの影響は組織全揮にあるとすれば，今日の企業にとって，こうした体に及ぶ．このリスクの存在は，組織内に不安とイノベーションや創造的能力の発揮を効果的に促進

混乱を招き，モラール問題を助長する．したがっする組織デザインへの変革が課題となる[1]．しかして，組織変革においては，経営者のリーダーシッ

ながら組織変革を妨げる主な要因の一つとして，プが要求されるが[2]，このリーダーシップの有効

次のような「モラール問題」があげられる([1], [2])．

性は，組織や経営者に対する「信頼」の大きさに

組織変革の過程における「モラール問題」は，依存すると考えられる．イノベーションの実現や「抵抗」，「混乱」，「対立」による従業員や管創造的能力を発揮しうる組織デザインの実現にお理者の労働意欲，協調的態度，モラールの低下といても，組織における信頼関係の形成が必要とさして定義される．このモラール問題への対処は，れる[5]．

組織変革の成否にかかわる「経営社会関連」の課

以上の議論は，組織や経営者に対する「信頼」

題であり，このため経営者は，組織の「デザイナー」

が大きくなると，経営者のリーダーシップの有効[2]として，重大な役割と責任を負うことになる．

性が高まり，また，これにより変革に伴う従業員モ

人間相互の関係において他者の適切な意図およ

ラールの低下を回避しうることを示唆している．

び行為の確保に伴うリスクが存在し，利害の実現

山中[1]は，主成分回帰分析により，組織変革時がそうした他者に依存する場合，信頼が必要となにおける，従業員の経営者に対する「信頼」を予る[3]．なお Rousseau et al. [3]は，信頼を「他者測するためのモデルを提案している．しかしながの意図や行動に対する積極的期待に基づき無防備ら，組織変革時における従業員モラールが変化す

さを受容する意図から構成される心理的状態」とる様子を定量的に示した研究は，筆者の知る限り

定義している．尾高[4]は，職場の管理者や監督者

見当たらない．
本研究では，文献[1]と同様にして，主成分回帰に対してだけでなく，仕事仲間に対する「信頼」-7-

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𝜑𝑝分析により「信頼」に関する推定値を求める．この上で，従業員の（心理的な）状態は，次の２つ

従業員𝑚の命令に対する従順さの程度
0, 0 𝑝 𝜑
1
𝑝 𝜑
従業員𝑚 ∈ 𝐴 ∪ 𝐵 が，同じ職位の同僚の考えや意見から影響を受ける程度（ここでは，感受性と呼ぶ） 0 𝛼
1
従業員𝑚 ∈ 𝐴 ∪ 𝐵 のモチベーションの増加率 (0 𝛾
1)
従業員𝑚 ∈ 𝐴 ∪ 𝐵 のモチベーションの減少率 (0 𝜂
1)𝛼の要因から構成される場合を考え，組織変革時の従業員モラールの変化を可視化するためのシミュ
𝛾

レーションモデルを構築する．(1) 命令に対する（表面上の）同意の程度（信頼に依存）．(2) 仕事𝜂に対するモチベーションの大きさ（信頼とは独立）．
さらに，シミュレーション実験により，従業員の経営者や組織に対する信頼が，従業員が命令にまた，本研究では以下の(i)から(v)を仮定する．
(i) 従業員𝑚 ∈ 𝐴 ∪ 𝐵 の状態は，次２つの要因か同意するまでに要する時間や従業員モラールに与ら成る．(1) 命令に対する不同意度𝜃 （信頼える影響について分析する．また，組織変革時に

𝜑 に依存），(2) 仕事に対するモチベーショ

おける，従業員の心理的状態の変化についても考ン𝑟 （信頼𝜑 と独立）．
なお，経営者に関しては， 𝑟 , 𝜃

察する．

（𝒖

𝑟 cos 𝜃 , 𝑟 sin 𝜃

1, 0

1, 0 ）とする．

つまり，経営者のモチベーションは最大であ２ 記号の定義および仮定
本研究では，議論を単純にするために，次のより，経営者は，自身の提案に完全に同意してうな枠組みを考える．
 組織は３つの階層を有する（経営者，管理いるとする．また，𝒂 𝑖 ∈ 𝐴 および𝒃 𝑘 ∈ 𝐵
𝑟 cos 𝜃 , 𝑟 sin 𝜃 のように表される．

職，非管理職）．


𝑟 cos 𝜃 , 𝑟 sin 𝜃 ，𝒃は，それぞれ， 𝒂

経営者は管理職に対して組織変革に関する(ii) 管理職𝑖 ∈ 𝐴 が経営者から命令を受けたとき，命令を伝達し，管理職は一般従業員（非管

この命令への不同意度𝜃 は，𝑝 𝜑 に依存して理職）にこの命令を伝える．

𝜃

本研究で使用する主な記号は以下の通りである．

0 に近づく（つまり，同意に近づく）．非管理職𝑘 ∈ 𝐵 が管理職𝑖 ∈ 𝐴 から命令を受けたとき，𝜃 は𝑝 𝜑 に依存して𝜃 に近づく．

𝐴

管理職（経営者を除く）の添字集合

𝐵𝒖

非管理職の添字集合
経営者の状態を表すベクトル

同僚から影響を受けた場合には，𝜃 ,𝒂

管理職𝑖の状態を表すベクトル 𝑖 ∈ 𝐴𝐴, 𝑖𝑘, 𝑙 ∈ 𝐵, 𝑘𝑙 ）は次

非管理職𝑘の状態を表すベクトル 𝑘 ∈𝐵ベクトル𝒖 とベクトル𝒂 𝑖 ∈ 𝐴 (または𝒖 と𝒃 𝑘 ∈ 𝐵 )のなす角 0 𝜃
𝜋, 𝑚 ∈ 𝐴 ∪ 𝐵 ．従業員𝑚の命令への不同
意の程度を表す．つまり，従業員𝑚は経営者の命令の内容に対して，𝜃
0のとき，完全に同意しており，𝜃
𝜋のとき，まったく同意していない．
|𝜃
２つのベクトルのなす角 𝜃 ,𝜃 |, 0 𝜃 ,𝜋, 𝑚, 𝑛 ∈ 𝐴 ∪ 𝐵
ベクトルの大きさ．従業員𝑚 ∈ 𝐴 ∪ 𝐵 の仕事に対するモチベーションの大きさを表す 0 𝑟1 ．
従業員𝑚 ∈ 𝐴 ∪ 𝐵 の経営者や組織に対する「信頼」の大きさ 0 𝜑5のようにして変化する．(a) 𝒂 ⋅ 𝒂

0（また

𝒃
𝜃

𝜃 ,
𝑟

𝜑

(iii) 管理職𝑖 ∈ 𝐴 （または，非管理職𝑘 ∈ 𝐵 ）が，𝑗 （または，𝜃 ,は，𝒃 ⋅ 𝒃𝑖, 𝑗 ∈

0）のとき，𝜃 , （または，𝜃 , ）は，感受性𝛼 と𝛼 （または，𝛼 と𝛼 ）に依存して減少する．このとき，両者の状態が互いに近づく．(b) 𝒂 ⋅ 𝒂0（または，𝒃 ⋅ 𝒃0）のとき，𝜃 , （または，𝜃 , ）は，𝛼 と𝛼 （または，𝛼 と𝛼 ）に依存して増加する．つまり，両者の状態は離れる．
(iv) 従業員𝑚が上司から命令を受けたとき，従業員𝑚のモチベーション𝑟 は率𝜂 で減少する．
従業員𝑚が（同じ職位の）同僚から影響を受けて，命令に従うかどうかを自身で決定した場合には，この従業員のモチベーション𝑟 は，-8-

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率𝛾 で増加する．

関する主成分分析の結果を示している．ここに，(v) 管理職（非管理職）のモラールは，管理職（非表中の𝜌 および𝜌 は，それぞれ，第１主成分，第管理職）と経営者のベクトルとの内積により，２主成分を表しており，文献[1]では，これらの主

つまり，𝒂 ⋅ 𝒖 （𝒃 ⋅ 𝒖 ）により求められる．

成分は，それぞれ，｢総合的変革｣，および「費用削減型フラット化」のように解釈されている．

３ 信頼の推定
３．１ 使用データ

表1

組織化形態の主成分分析結果（学習データ）

山中[1]は，経営者および組織に対する信頼を評

組織化変数

𝜌

𝜌

価するにあたり，立道[6]および宮本[7]において採

階層削減

0.310

0.411

戦略的分権化

0.356-0.250

業務的分権化

0.365-0.104用された尺度項目を使用し，我が国の民間事業会
社に勤務する一般従業員および管理職を対象にイプロジェクト型組織化

0.347

0.607

ンターネットを通じてアンケート調査を実施してダウンサイジング

0.360-0.211

いる．調査された内容は，表 1 の最左列に示したような 9 種類の組織化変数，ならびに，次のよう

IT 投資

0.351

-0.352

コミュニケーションと組織統合

0.355-0.319

戦略的リストラクチャリング

0.303

0.080

アウトソーシング

0.229

0.337

な企業の業種，規模，所属部門，職位，性別などに関する 28 種類のカテゴリ変数に変換されている．つまり，農林漁業，建設業，電気ガス熱供給

学習データから，第１および第２主成分スコア

水道業，運輸業，通信業，卸売小売飲食店，金融を求め（それぞれ，𝑋 および𝑋 とおく），これら保険業，不動産業，個人サービス，情報サービスの値と，３．１で説明した企業の業種，規模，所

調査広告サービス，その他のサービス業，その他属部門，職位，性別などに関する 28 種類の変数を

産業，300 人以下，301～1000 人，1001～3000 人，

説明変数とし，信頼を被説明変数として，重回帰

総務広報管理部門，商品開発マーケティング部門，

分析を行った．この結果については，先行研究[1]人事労務部門，経理会計財務部門，情報処理情報と同様のものが得られたため，紙数の都合上，詳システム部門，研究開発設計技術部門，戦略企画

細については割愛し，各説明変数の係数の値のみ

部門，新規事業開拓部門，法務知財部門，物流ロ

を表 2 にまとめている．ここで，表 2 の𝛽 から𝛽ジスティクス部門，その他部門，職位，性別に関は，それぞれ𝑋 から𝑋 の係数を表している．なお，する変数であり，これらの変数を，順に𝑋 から𝑋

切片の値は𝛽

0.834である．

とおく．
先行研究[1]において回収された 300 件のデー

表2

係数の値（上段は係数名，下段は値）タから，欠損値を含むデータなどを除外すると，

𝛽
1.773

𝛽
-0.234

𝛽
0.404

𝛽
0.133

𝛽
0.758

𝛽
0.094

𝛽
-0.144

𝛽
0.011

𝛽
0.278

𝛽
0.206

𝛽
-0.048𝛽-0.484152 件のデータが分析対象となる．ここでは，これをランダムに学習用データ（119 件）と評価用データ（33 件）に分割する．
３．２ 主成分回帰モデル
ここでは，山中[1]と同様にして，主成分回帰により，信頼を推定するためのモデルを作成する．
なお，分析には R 言語[8]を用いる．
表 1 に，学習データ（119 件）の組織化変数に
-9-

𝛽

𝛽

𝛽

𝛽

𝛽

𝛽

0.071

-0.043-0.054

0.131

0.309

0.096

𝛽

𝛽

𝛽

𝛽

𝛽

𝛽

0.252

-0.072

0.008

1.488

0.030

0.448

𝛽
0.130

𝛽
-0.105

𝛽0.050

𝛽-0.141

𝛽0.257

𝛽-0.435

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ン開始時における，各エージェントの配置例につこのとき，信頼の推定値は
𝜑

𝛽

𝛽 𝑋

いては，５の図 4(a)に示している．

(1)

４．２ 従業員の状態の変化により求められる．

仮定(i)でも述べたように，従業員業員𝑚 ∈ 𝐴 ∪
𝐵 が上司から命令を受けたとき，この命令への不３．３ 推定結果

同意度𝜃 は，𝑝

ここでは，評価データ（33 件）を用いて，式(1)𝜑に依存して変化する．なお，に示した主成分回帰モデルにより，信頼の値を推𝜑 の値は式(1)により推定することにし，𝑝定する．図 1 に，信頼の推定結果を示している．

構造については５．２で説明する．

𝜑

このとき，シミュレーションの各ステップにお図中の横軸は評価データの番号，縦軸は信頼を表いて，各エージェントは次のように振る舞う．
(a) 経営者エージェントの振る舞いしており，信頼の値に関して，点線，および実線
は，それぞれ，「正解」および推定した値を表し各ステップにおいて，経営者はランダムに 1ている．また，「正解」と推定した値の相関係数

人の管理職エージェントを選択し命令を与えは，0.69 となり，この２つの変数間に「やや高いる．

相関関係」が見受けられた．

(b) 管理職エージェントの振る舞い
経営者エージェントに選択された管理職エージェント𝑖 ∈ 𝐴 の状態は，図 2(a)にも示した
ように，次の式(2)および(3)により， 𝑟 , 𝜃 から 𝑟 , 𝜃 へと変化する．

図 1：推定結果（評価データ）𝑟𝜂𝑟𝑖 ∈ 𝐴, 0

𝜃

1

𝑝 𝜑

𝜂

1 ,

𝜃.

(2)
(3)

また，この管理職エージェント𝑖は，ランダ
４ シミュレーションモデル

ムに 1 人の非管理職エージェントを選択する．

ここでは，Artisoc4.0[8]を用いて，組織変革時の従業員モラールが変化する様子を可視化するための，マルチエージェントシミュレーションモデ
ルを開発する．
４．１ エージェントの配置
Artisoc4.0 において，モデルを構成するコンポ

図 2：従業員の状態の変化（命令を受けた際）

ーネントは階層構造を有する．ここでは，空間を(c) 非管理職エージェントの振る舞い

１つだけ作成し，この空間の下に，「経営者」，「管理職」，「非管理職」の３種類のエージェン

管理職エージェントにより選択された（命トを， 𝑟, 𝜃 平面上に配置する．

令を伝えられた）非管理職エージェント𝑘 ∈シミュレーションの開始時に，経営者は，𝐵 の状態は，図 2 (b)にも示したように，次の𝑟, 𝜃

式(4)および(5)により， 𝑟 , 𝜃 から 𝑟 , 𝜃 へと

1, 0 に配置され，シミュレーションの最初から最後まで移動しない．また，管理職と非管

変化する．
𝑟
𝜂 𝑟 0

理職は，ランダムに配置される．シミュレーショ
- 10 -

𝜂

1 ,

(4)

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講演ID: o3 (査読有)𝜃𝑝 𝜑 𝜃,, 𝑖𝑓 𝜃
𝑖 ∈ 𝐴, 𝑘 ∈ 𝐵𝜃𝑝 𝜑 𝜃 , , 𝑖𝑓 𝜃

𝜃

𝜃 ,
𝜃 .

ルの平均値は，それぞれ，

(5)

1
𝑁

𝑉

∈

𝒂 ⋅𝒖 ,

𝑉

1
𝑁

∈

𝒃 ⋅𝒖

により求められる．また，𝑛回目のシミュレーショ
ンにおける，モチベーションの大きさ，および命令に対する不同意の程度の平均値は，それぞれ，𝑟1/𝑁 ∑ ∈ 𝑟 ，𝜃

1/𝑁 ∑ ∈ 𝜃 (𝐶𝐴, 𝐵 )となる．ここでは，シミュレーションを 100 回繰り返すことにする．このとき，100 回のシミュレー

図 3：従業員の状態の変化（自身で決定した際）ションを繰り返したときに得られる，従業員モラール，モチベーション，不同意に関する大きさのさらに，仮定(iii)および(iv)より，管理職𝑖 と𝑗 𝑖, 𝑗 ∈ 𝐴, 𝑖𝑗, 𝜃𝑖𝜃𝑗 が互いに影響を受けた場

が 𝑟 , 𝜃 と 𝑟 , 𝜃 から 𝑟 , 𝜃 と 𝑟 , 𝜃 に変化する．

𝜃
𝑟
𝜃

𝑟

1
𝜃

𝑟 𝛾,
𝛼 𝜃, ,

𝑖𝑓 𝜃 ,max 𝜃

𝛼 𝜃 , , 0 , 𝑖𝑓

𝑟

𝑟 𝛾,
𝛼𝜃, ,

1
𝜃

min 𝜃

𝜃,

𝑖𝑓 𝜃 ,𝛼 𝜃 , , 𝜋 , 𝑖𝑓

𝜋/2,
𝜋/2,
𝜋/2,

𝜃,

𝜋/2.

図 3(a)および(b)に，それぞれ，𝒂 ⋅ 𝒂𝜋/2）の場合，および𝒂 ⋅ 𝒂0（𝜃 ,1/100 ∑100
𝑛 1𝑉

∑100
𝑛 1𝑟

∑100
𝑛 1𝜃

1/100

合には，次の式(6)から(9)により，それぞれの状態𝑟

平均値は，それぞれ，𝑉

1/100

，𝜃

，𝑟

𝐶

𝐴, 𝐵

により求められる．
本研究で提案したモデルにおいては，組織変革(6)の「移行期」あるいは「過渡期」における，従業(7)

員の心理状態の変化を表していると考えられる．
ここで，組織変革の移行期は，次の(1)から(3)のよ(8)

うな過程から成る．つまり，(1) 変革開始の意思決(9)定，(2) 変革意志の浸透と変革の実施，(3) 説得や試行錯誤を含む移行期を経て，変革が完遂され新0（𝜃 ,たな状態が出現することになる．

𝜋/2）の場

この移行期に要する期間や，変革の達成に要求

合の，従業員の状態が変化する様子を示している．
𝜃𝑙 がされる従業員の同意の程度は，対象となる企業の互いに影響を受けた場合の，両者の状態が変化す

おかれた状況により異なると考えられる．本研究る様子については，図 3 ならびに式(6)から(9)におでは，非従業員の命令に対する同意の程度がいて，𝒂，𝑖，𝑗を，それぞれ，𝒃，𝑘，𝑙に置き換える

87.5%以上になったとき，「移行期」が終了したとことにより表現できる．

判断し，シミュレーションを停止する．したがっ

なお，非管理職𝑘と𝑙 𝑘, 𝑙 ∈ 𝐵, 𝑘𝑙, 𝜃𝑘て，𝑛回目のシミュレーションの終了条件は，𝜃
𝜋/8となる．

５ シミュレーション実験
ここでは，従業員の経営者や組織に対する信頼

５．２ パラメータ設定と信頼の推定が，命令に同意するまでに要する時間や従業員モ

ここでは，感受性𝛼ラールに与える影響について分析する．また，組織変革時における，従業員の心理的状態の変化に𝛼

ついても考察する．

𝜃 𝑖, 𝑗 ∈ 𝐴, 𝑖𝐵, 𝑘𝜃

５．１ 総モラールと終了条件

𝑚 ∈ 𝐴 ∪ 𝐵 の値について0.5の場合を考えることにする．これは，𝜃
𝑗 のとき，または，𝜃

𝜃 𝑘, 𝑙 ∈𝑙 のとき，両者の状態が更新された後にも，
𝜃 または𝜃

𝜃 が常に成り立つようにする

仮定(v)より，𝑛回目のシミュレーションを実行しためである．感受性𝛼 ，ならびに，モチベーショ

た際に得られる，管理職ならびに非管理職のモラー

ンの増加率𝛾 や減少率𝜂 の推定には相当な困難- 11 -

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講演ID: o3 (査読有)ことが確認できる．

が伴う．また，これらの値は従業員によって異な

さらに，ここで提案したモデルにおいては，るため，ここでは，𝛼 ，𝛾 ，𝜂 は，それぞれ，0以上 0.5 未満，0 以上𝜉 未満(0𝜉𝜉1)，0 以上𝜉

𝑝

𝜑(𝑚 ∈ 𝐴 ∪ 𝐵)の値が 0.5 より小さいとき，

1)の一様乱数に従うと仮定する．なシミュレーションが停止するまでに相当なステッお，𝜉 および𝜉 が従業員モラールに与える影響に

プ数（3000 ステップ以上）を要することを確認しついては，５．３で分析する．

ている．この場合，年間の勤務日数を 245 日（休未満(0女性および男性の割合については，日本企業に

日 120 日）とすると，1 ステップを１日と見做し多く見受けられる比率を参考にし，それぞれ，0.3た場合でも，移行期に 12 年以上要することにな

および 0.7 とする．経営者の数は 1，管理職と非る．ここでは，信頼𝜑 が 2 より小さい場合には，管理職の数は，それぞれ，𝑁

10，𝑁

90とお

く．
信頼𝜑 の値を推定するにあたり，従業員数が組織変革の実現は困難であると仮定し，𝑝20.5 とおく．また，𝑝

は𝜑

5

1とし，𝑝

𝜑

に対して線形に増加するような場合を考える．こ300 人以下の卸・小売業を対象とし，各組織化変

𝜑

のとき，𝑝

数の値ついては，Case 1 から Case 3 の３通りの𝑝場合を考え，表 3 示したように設定する．なお，

は，

𝜑

1/6 𝜑

1/6

(10)

のように表すことができる．

これらの値は，評価データのものを参考にした．
表3

５．３ 感度分析
組織化変数の値

ここでは，𝜉 （命令を受けた際のモチベーショ

組織化変数

Case 1Case 2

Case 3

階層削減

2.00
2.00
2.00
2.00
2.00
2.00

2.75
3.33
2.80
2.50
3.00
2.67

1.00
3.00
3.00
1.00
4.00
3.33

2.00

2.80

5.00

2.00

3.00

3.40

2.00

2.67

1.33

戦略的分権化
業務的分権化
プロジェクト型組織化
ダウンサイジング
IT 投資
コミュニケーションと組織統合
戦略的リストラクチャリング
アウトソーシングンの減少率𝜂 の上限）を 0.1 とし，𝜉 （命令に同意するかどうかを自身で決定した際のモチベーシ
ョンの増加率𝛾 の上限）を 0.01，0.05，0.1 のよ
うに変化させた場合について，シミュレーション実験を行う．この結果については，表 5 にまとめたとおりである．表中の「Steps」は，シミュレー
ションが終了するまでの平均ステップ数を表している．なお，表には示していないが，𝜃
𝜋/8となることも確認している．
表 5 にまとめた結果より，(a) 𝜉𝜉

表 4：𝜑 の推定値
𝜑𝜑

𝜑(Case 1)(Case 2)

(Case 3)0，𝜃0.05，(c) 𝜉

0.01，(b)0.1の場合において，Case 1から Case 3 の順に（つまり，信頼の程度が大きくなるにつれて），Steps の値は減少しているこ

職位

性別

管理職

男

2.392

2.992

4.626

とが確認できる．これは，信頼が大きくなるにし

管理職

女

2.533

3.133

4.768

たがい，従業員が命令の内容に同意するまでの期

非管理職

男

2.342

2.942

4.576

間が短縮されていることを意味している．この一

女

2.483

3.083

4.718

非管理職

方で，信頼が大きくなっても，従業員モラールは大きく増加しないことも見受けられる．これは，このとき，式(1)より，𝜑 の値は表 4 に示したよ

信頼が大きくなると，移行期間が短縮されることうに求められる．この結果より，Case 1 から Case

から，従業員が自身で命令の内容について検討す3 の順に，信頼の値が全体的に大きくなっている- 12 -

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2019年度第4回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

講演ID: o3 (査読有)る機会が減少するためであると考えられる．な合に注目し，組織変革時の従業員モラールが変化

お，終了条件は𝜉 と独立であるため，𝜉 が変化しする様子をシミュレーション実験により観察する．

ても Steps の値は変化しない．
表 5：実験結果（𝜉

0.1）

(a) 𝜉

0.01

1

Steps
166.4

𝑉
0.089

𝑉
0.286

𝑟
0.089

𝑟
0.488

2

158.2

0.089

0.282

0.089

0.488

3

147.7

0.090

0.270

0.090

0.485

(b) 𝜉

0.05

Steps
166.4

𝑉
0.329

𝑉
0.599

𝑟
0.329

𝑟
0.827

2

158.2

0.328

0.595

0.328

0.827

3

147.7

0.331

0.580

0.331

0.824

Case

Case
1

図 4：従業員の状態の変化
図 4 の(a)および(b)に，それぞれ，シミュレーシ
ョンの 0 ステップ目（初期状態），90 ステップ目

(c) 𝜉

0.1

1

Steps
166.4

𝑉
0.499

𝑉
0.676

𝑟
0.499

𝑟
0.905

面上に示している．図中の赤色，青色，緑色のエ

2

158.2

0.496

0.673

0.496

0.906

ージェントについて，𝛼 の値は，それぞれ，0

3

147.7

0.500

0.658

0.500

0.902

𝛼

Case

（途中経過）における，従業員の状態を 𝑟 , 𝜃

1/6，1/6

𝛼1/3，1/3

𝛼

平

1/2であ

る．また，図 4(b)の右上の丸で囲まれている箇所
また，表 5 の(a)，(b)，(c)に示した結果より，は，命令に同意していないグループの状態を表し

𝜉 の値が大きくなるにしたがい，管理職と非管理ている．90 ステップ目において，このグループに職のモラール，ならびにモチベーションが大きく

は 23 名の非管理職が属しており，彼らのモチベ保たれていることも確認できる．

ーションは比較的高く保たれている様子も確認でさらに，𝜉 の値を変化させた際（つまり，𝜂 のきる．また，命令に同意しないグループに属する

上限を変化させた際），結果にはあまり影響を与

非従業員数は，ステップ数が大きくなるにつれてえないことも，実験により確認している．この理減少するが，シミュレーション終了時においても由については次のように説明可能である．すなわ

10 名ないし 11 名程度がこのグループに残ること

ち，𝜂 の値が大きくなると，従業員が命令を受けを確認している．ここでは示していないものの，た際のモチベーションの減少率は大きくなるもの

𝜉 の値が大きくなるに従い，命令に服従しないグの，ここで提案したモデルでは，各ステップにおループに属する従業員のモチベーションは，全体いて，命令が一人ずつにしか与えられない．従業的に大きくなる傾向があることも確認した．

員が命令に従うかどうかを自身で検討する頻度

さらに，これ以外の従業員の状態は，図 4 (b)の（モチベーションが増加する頻度）よりも，命令下部に集まっており，組織変革に関する命令に対を受けてモチベーションが低下する頻度の方が比して，ほぼ完全に同意していることが見受けられ較的小さい．

る．しかしながら，彼らのモチベーションについては，（命令にしぶしぶ同意している者も多いため）ばらつきが大きいことも確認できる．

５．４ 組織変革時の従業員モラールの変化
ここでは，Case 2 かつ 𝜉 , 𝜉

組織における構成員は，原理的には常に自身の0.01, 0.1 の場- 13 -

講演ID: o3 (査読有)

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広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

判断で行為する自由を与えられており，経営者にについて，具体的な構造を明らかにしていない．

追従しない「健全な不同意者」「モラールの高い

今後の課題として，アンケート調査などを通じて，不服従」が存在する組織の方が，組織の学習能力

これらの構造を解明した上で，本モデルの有効性が高く，長期的な適応力を備え存続確率の高い組をさらに検証する必要があると考えらえる．

織であると考えられる．このため，最後まで命令謝辞に服従しないグループが存在することも少なくない．したがって，図 4 に示した結果は，このよう本研究は JSPS 科研費 JP18K01841 の助成をな様子を効果的に再現できていると考えられる．

受けたものです．また，査読者の方々からは貴重なご意見を頂戴いたしました．ここに記して感謝いたします．

６ おわりに
組織変革に伴うモラール問題への対処においては，従業員の経営者や組織に対する「信頼」が重

参考文献

要な要素となる．本研究では，従業員の（心理的[1] N. Yamanaka, Organizational Design inな）状態は，次の２つの要因から構成される場合

Modern Firms and the Role of Corporate

を考え，従業員モラールを定式化し，組織変革時

Management:の従業員モラールの変化を可視化するためのシミ

Organizational Change with Trust andRelationshipsof

Creative Capacity, Journal of Japaneseュレーションモデルを構築した．(1) 従業員の命Management, 2 (2), pp.12- 22, 2018.

令に対する（表面上の）同意の程度（信頼に依存）．
(2) 仕事に対するモチベーション（信頼とは独立）．
シミュレーション実験に先立ち，先行研究[1]と[2] J.

Roberts,

The

ModernFirm:

Organizational Design for Performance and
Growth, Oxford University Press, 2007.

同様にして，主成分回帰分析により，組織や経営[3] D. M. Rousseau, S. B. Sitkin, R. S. Burt and者に対する「信頼」を推定した．

C. Camerer, Not So Different After All:

この上で，信頼の大きさや各パラメータに関す

Cross-discipline View of Trust, Academy of

る感度分析により，提案したモデルの特徴を考察

Management Review, 23 (3), pp. 393-404,

した．またシミュレーションの過程において，従1998.

業員は，命令に完全に同意するグループ（モチベ[4] 尾高邦雄，「産業社会学講義」，岩波書店，1981．

ーションのばらつきは大きい）とまったく同意し[5] R. Bellah et al., The Good Society, Vintage,
1992.

ないグループ（モチベーションは高い）グループに分割される様子も見受けられた．この結果につ[6] 立道信吾，「変革期の勤労者意識：『新時代のいては，経営者に盲従せず企業がとるべき最善のキャリアデザインと人材マネジメントの評価

方策を真剣に考えるがゆえに，命令に対して不同

に関する調査』結果報告書」，労働政策研究報意という姿勢をとる従業員が存在することを表し

告書，49，2006．

ていると解釈することもできる．この様子は，「健[7] 宮本光晴，「企業統治分析のフロンティア（第全性」が保たれている企業において多く見受けら４章）」，日本評論社，pp. 84-111，2008．
[8] R言語，https://cran.r-project.org/（2020/1/12れる現象であり，組織変革時の従業員の心理状態

アクセス）．

を効果的に再現できていると考えられる．

[9] 山影進，「人工社会構築指南：artisoc による

しかしながら，本研究においては，信頼の大きマルチエージェント・シミュレーション入門」，

さと命令に対する従順さの関係，および，他者の書籍工房早山，2007．

考え方に同調する程度やモチベーションの増減率- 14 -

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広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
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講演ID: o4

360 度映像に対する主観評価時の頭部動作の分析
広島工業大学大学院 工学系研究科 情報システム科学専攻
広島工業大学 情報学部 情報工学科

河野 太一 林 孝典

小田原 奨

Analysis of Head Movement during Subjective Assessment
for 360-degree Videos
Major in Information Systems and Science, Graduate School of Science and Technology,
Hiroshima Institute of Technology
Taichi Kono, Takanori Hayashi
Department of Computer Science, Faculty of Applied Information Science,
Hiroshima Institute of Technology
Sho Odawara

１ はじめにと考えられるため、観視行動を分析することは重要である。そこで本稿では、主観評価時の評価者

ここ数年、仮想現実（VR：Virtual Reality）映の観視行動に着目し、評価者の頭部の平均移動量

像技術や 360 度カメラの発展によって VR 映像を

及び視野範囲の観点から、評価者がどのような観利用したコンテンツやサービスが普及してきてい視行動を行っているか分析した。その結果をもとる。それらのコンテンツやサービスをユーザが快に主観評価に求められる観視回数について検討し適 に 利 用 す る に は 、 ユ ー ザ 体 感 品 質 （ QoE:

た結果を報告する。

Quality of Experience）に基づいた VR 映像シス
テムの設計が重要となる。

２ 360 度映像に対する主観評価

近年では、2D 映像の主観品質評価法[1]をそのまま適用し、360 度映像の QoE 評価の研究が多数

主観評価実験では、HMD に HTC VIVE（スク

されてきている。著者は先に、360 度映像の画質/

リーン: Dual AMOLED 3.6-inch（対角）、解像

臨場感の主観評価において、評価者が広範囲の映度:両眼 2160×1200p（片眼 1080×1200p）、リ像を観視して評価できるように、同じ映像を繰りフレッシュレート: 90Hz、視野角:110 度）を用い返し観視する主観評価法を提案し、得られた評価て 360 度映像を表示した。また、360 度映像を表

値の安定性について分析した[2]。また、ヘッドマ

示するシステムは Unity を用いた。評価映像コン

ウ ン ト デ ィ ス プ レ イ （ HMD: Head Mounted

テンツは全て 360 度カメラ（Insta360 ONE X：

Display）で 360 度映像を観視すると、タブレット

解像度 5760×2880、フレームレート 30fps、映などで 360 度映像を観視するよりも周辺視野が広像 符 号 化 方 式 H.264 、 映 像 ビ ッ ト レ ー ト 最 大がるため、評価者の観視行動が激しくなることが120Mbps）で撮影した、キャッチボールをする人、報告されている[3]。360 度映像の自由視点という公園を歩く鹿、橋/砂/川辺/滝/公園の風景映像など、観点から同じ 360 度映像を観視していても、評価

9 種類を用いた。なお、音声信号は無しとした。

者の観視行動によって観視している映像が異なる

これらは全て固定カメラで撮影した 10 秒の映像

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講演ID: o4

であり、これを再圧縮することにより画質を変化させた。

３ 主観評価実験の評価結果

主観評価では画質と臨場感を対象とし、図 1 で示すように観視回数 1 回、2 回、3 回の 3 パターン

再圧縮率を変えて画質を変化させた評価映像をを用いて評価した。評価条件は観視回数毎に、映観視している頭部の動きの取得データの一例を図像コンテンツ 9 条件×画質 3 条件を用意し、全 81

2 に示す。ほどんどの評価者でヨーに比べピッチ

条件を 9 名の評価者に割り当てて評価できる（観の動き量が少なかったため、本検討ではヨーのデ視回数毎に画質が異なる 3 つの映像コンテンツをータのみを分析対象とした。

観視する）ようにした。既存方法では画質を変え観視回数と頭部の平均移動量及び視野範囲の関て複数回同一の映像コンテンツを評価しているが、係を図 3 に示す。図 3 より観視回数 1 回の平均移本検討では観視回数 1～3 回に分けた時の頭部の動量に比べ、観視回数 2 回、3 回は同程度に小さ動きを解析するため、同じ映像コンテンツを複数くなっていることがわかる。平均移動量では観視

回観視すると観視行動に影響を与えると考え、1

回数 2 回と 3 回では評価者は似たような観視行動

映像コンテンツ 1 評価条件となるようにした。評をとっており、観視回数 2 回で映像評価値がある

価者は映像品質に対する非専門家 18 名（学生（男程度定まったためと考える。図 3 より、視野範囲

性 16 名、女性 2 名））とした。

は、観視回数が増えるにつれて視野範囲も増加し評価実験では、評価者の観視行動を分析するたていることがわかる。これにより、観視回数 3 回

めに HMD の加速度センサからピッチ（縦回転）程度であれば、ある一定範囲を観視し続けるのでとヨー（横回転）の回転データを約 100Hz でサンはなく、まだ見ていない範囲も観視しているため、プリングして取得し、頭部の平均移動量[度]と視観視行動を継続していることがわかった。今回使野範囲[度]を計測した。平均移動量は、観視回数 1

用した HMD の表示視野角度は 110 度であるため、回は 10 秒間の移動量を、観視回数 2 回、3 回は 10

観視回数 3 回で 360 度を超え、360 度映像全体を秒間の平均の移動量を評価人数で平均した値であ一通り観視できていることがわかる。また、観視る。観視範囲は、観視回数 1 回は 10 秒間の視野範

回数に対する評価者へのアンケート結果を図 4 に囲を、観視回数 2 回、3 回はそれぞれ 20（10×2）示す。その結果、観視回数の平均が 2.28 回となり、秒間、30（10×3）秒間の視野範囲を評価人数で平2 回程度の観視回数で評価できることが示された。

均した値である。また、実験終了時に、評価者が以上より、総合的に考えて観視回数 2 回が妥当

360 度映像の品質評価に適切な観視回数についてであると判断した前回の検討[2]が、評価者の観視アンケート調査を実施した。

行動や評価者への負担の観点からも妥当であることが示された。

図1

観視回数を変化させた評価法

図2- 16 -

取得データの例

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広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

講演ID: o4

参考文献[1] ITU-T Rec. P.910 “Subjective video quality
assessment

methodsformultimedia

applications,” April 2008.
[2] 河野太一, 林孝典, “360 度映像に対する主観評価法の検討,” 信学総大, B-11-20, March
2019.
[3] Harry Farmer，Chris Bevan，David P Green，

図 3 各観視回数における頭部の動き

Mandy

Rose ， Kirsten

Cater ， Danaë

Stanton-Fraser，“Did You See What I Saw?:
Comparing User Synchrony When Watching
360° Video In HMD Vs Flat Screen，”2019
IEEE Conference on Virtual Reality and 3D
User Interfaces，978-1-7281-1377-7，March2019.

図 4 観視回数に関するアンケート結果

４ まとめ
本稿では、360 度映像に対する主観評価時の観視行動について着目し、評価者がどのような観視行動を行ってるか分析した。また主観評価に求められる妥当な観視回数を検討した。その結果、観視回数が増加するごとに、評価者の観視行動は落ち着くが、観視範囲は増加し、観視行動を継続する傾向が得られた。また評価者の観視行動や評価者への負担を考慮して観視回数 2 回が妥当である
ことを示した。
今後は注視点に着目した細かな観視行動の分析
や 360 度映像の画質/臨場感に対する客観評価法の検討を行う予定である。

- 17 -

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2019年度第4回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

講演ID: o5

カード操作方式に基づくプログラミング学習支援システムの学習ログ活用法の検討
広島工業大学 作田康陽，森永笑子，松本慎平

Examining the Effective Use of Learning Log
for Card Operation-Based Programming Learning Support System
Hiroshima Inst. of Tech. Koyo Sakuda, Shoko Morinaga, Shimpei Matsumoto

１ はじめに２ カード操作方式による学習支援システム

分節化された意味のある部分間の関係を考える

カードシステムは，問題文とプログラムコード

プログラミング学習において課題外在性負荷[1]の書かれたカードを提示し，学習者は問題文の処を減らすため，カード操作方式による学習支援シ

理にあるようにカードを並び替える演習を支援す

ステム(以降，カードシステム)が開発されている

る Ruby on Rails で開発された Web アプリケーシ[2]．大学講義でカードシステムを導入した結果，

ョンである．カードは，マウスのドラッグ&ドロ

非本質的な認知負荷を減らしながら，教授者が意ップ操作で動かすことができる．学習者は右側に図した学習活動に集中できていたこと，とりわけ表示される選択肢からカードを選び，左側に表示

初学者にとって有効な学習方法であることが示唆される回答欄にカードを移動させてプログラムをされた．また，カードシステムは，従来のコーデ構築する．

ィング主体の学習と同等の学習効果を有しながら，従来よりも学習時間を短縮できる効率的な学習方法であることが明らかにされた．
カードシステムに関する先行研究[3,4]において，学習履歴データの集計と統計による提示により数多くの教育改善が試みられている現状を鑑み，更なる学習支援を実現するため学習ログの分析が行われた．カード操作回数に着眼しその回数とプ
ログラミングの理解度との関係を調査したところ，
プログラミングを理解できている群(中央値より

図1

提案システムの外観

３ 村上らの取り組み

上位)は下位群よりもカード操作回数が統計的に村上らの手法[3]は，レーベンシュタイン距離

有意に少ないことが明らかとなった．この知見を[5]の考え方を参考に学習プロセスを量的に評価活用して教授法を設計すれば，更なる学習支援がするための分析手法である．レーベンシュタイン

期待できる．本研究では，カードシステムを用い

距離では文字の挿入，削除，置換，を 1 手としてて更なる学習支援の方策を検討するため，先行研

考え，編集にかかる距離を測定する．村上らの手究の知見を整理する．先行研究では，村上らはカ

法は，基本的にはレーベンシュタイン距離と同様

ードシステムの学習プロセスを評価する方法を示に学習者の回答であるカード順列を数量化する．

した．Morinaga らは村上らの手法を活用し，カー

すなわち，カードの配置を距離 0 として考え，正ド操作回数と理解度の関係を明らかにした．

解に近づくまでに必要なカードの操作回数をレー- 18 -

講演ID: o5

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広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

ベンシュタイン距離と同様に評価する．例えば正について，同様の手法を他のデータに適用し一般

解 のカー ド順 列が (1,2,3,4) で学習 者の状 態 が性をまず帰納的に明らかにする．次に，カードの(1,3,2,4)であったとき，2 番目と 3 番目のカード

操作回数をできる限り減らすよう指示した指導法を交換すれば正解のカードの配置を得られるためは有効かどうかを実験で調査し，Morinaga らの知

距離は 1 とする．

見における因果関係の存在を明らかにする．

基本的な評価規則は従来通りであるが，一部レーベンシュタイン距離の考えはカードシステムの謝辞

仕様にそぐわない点がある．具体的には，「複数本研究は，独立行政法人日本学術振興会科学研枚のカードで構成されるグループの移動を 1 回の究 費 助 成 事 業 ( 基 盤 研 究 (C)17K01164 ，処理と見なす」点と「カードの入れ替えを 1 回のNo.19K02987)の助成を受けて実施した成果の一処理と見なす」点である．前者について，正解の部である．ここに記して謝意を表します．

カ ー ド 順 列 が (1,2,3,4) で 学 習 者 の 状 態 が(2,3,4,1)であるとき，カード順列をレーベンシュ

参考文献

タイン距離と同様の考え方で距離を計算すると 3[1] S.Garner, A Tool to Support the Use of

手となる．一方，カードシステムでは 1 手でPart-Complete Solutions in the Learning of(1,2,3,4)の状態を得ることができるため距離はProgramming,

1 となる．後者について，正解は同じで学習者のpp.222-228 (2001).

Proceeding

deconference,

状態が(1,6,3,4)のとき，レーベンシュタイン距離[2] 松本慎平, 林雄介, 平嶋宗, 部分間の関係をは 1 となる．しかしカードシステムの場合，まず考えることに焦点を当てたカード操作による

6 番のカードを除き(1 手)次に 2 番のカードを挿入

プログラミング学習システムの開発, 電気学

する(1 手)必要があるため，距離は 2 となる．レ

会 論 文 誌 C, Vol.138, No.8, pp.999-1010

ーベンシュタイン距離の考え方にこれらの規則を(2018).

反映させたものが村上らの手法である．

[3] 村上瑠香, 森永笑子 松本慎平, 岩井健吾, 林雄介, 平嶋宗, カード操作方式によるプログ

４ Morinaga らの取り組み

ラミング学習システムの学習過程を分析する

Morinaga らは，カードシステムの実践利用を通ための基礎的手法の提案，教育システム情報

じて得られた学習ログを村上らの手法で処理し，学会 2018 年度学生研究会発表会講演論文集，

多変量解析可能な形式に変換する方法を提案した

A14，pp.181-182 (2019)[5]．その有用性を示すため多変量解析を適用し，[4] S. Morinaga et al., A New Concept of

学習者や問題の特徴がベクトルに表れていること

Distance Modified by Levenshtein Distanceを明らかにした．とりわけ，主成分分析結果を踏for Clarifying the Learning Processes in

まえ，カード操作回数に着眼しその回数とプログ

Card Operation-Based Programming Learning

ラミングの理解度との関係を調査したところ，プSupport

ログラミングを理解できている群(中央値より上International Congress on Advanced Applied位)は下位群よりもカード操作回数が統計的に有Informatics, pp.310-313 (2019).

意に少ないことを明らかにした．

System,

Proc.

of

2019

8th

[5] V. Levenshtein, Binary codes capable ofcorrecting

５ おわりにdeletions,insertions,andreversals, Doklady Akademii Nauk SSSR,

本研究では，先行研究の知見を整理した．今後

163(4), pp.845-848 (1965).

我々は，カード操作回数の少なさと理解度の関係- 19 -

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講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

講演ID: o6

キャンパス体験システムにおける対話操作の案内提示と評価
大川 和也 健山 智子 木上 飛鳥
広島工業大学 情報学部 知的情報システム学科 知的情報可視化研究室

Display and its Evaluation of Interactive Operation
on Virtual Campus Experiece system
Kazuya Ohkawa, Tomoko Tateyama, Asuka Kigami
Intelligent Visual Analytics Lab Hiroshima Institute of Technology

１ 研究目的

２ システム構成

近年，Web サイトを用いたテキスト・画像・映像による案内，全天球固定カメラで撮影された画像を Web サイト上で操作できる案内，音声認識を用いて 3D キャラクタと対話操作ができる双方向
音声案内など大学キャンパスの案内に情報媒体が多く利用されている．その一方，これらのシステ
ムは，体験者が自由に移動することができず，建物の詳細な情報の把握などに大きな課題がいくつか挙げられる．
本研究では，広島工業大学の三宅の森本研究では，主に 2 つの工程で進めていく．1
つ目が Nexus 及び 4 階内部のモデリング，2 つ目が自由移動操作，テキスト表示に関するシステムの作成である．システム開発の流れを図 2 に示す．

Nexus21(以降，Nexus)に重点を置き，キャンパ
ス案内システムを開発する．Nexus は本学の講義やイベントに多く利用されており，本学で最も象
図 2：システム開発の流れ

徴的な建物である．また，Nexus の 4 階には学務部や就職部など，本学の主要な窓口が多く存在す
るが，可視化空間上ではまだ再現していない．ゆ３ Nexus の 3D モデルの構築

えに，今回は Nexus のモデルを作成し，4 階を自今回，Google SketchUp[2]を用いて Nexus の
3D モデル作成を行った．また建物の実寸尺度統一 の た め メ ジ ャ ー と レ ー ザ ー 測 量 器 (BOSCH
GLM7000)[3]を使用した計測と外観の詳細提示に写真撮影を行った．
その後，計測情報から 1 階の外枠を作成し，実際に計測できない場所は図面や写真を参考にした．
1 階の外枠に合わせて他の階も同様に作成し，モデル全面にテクスチャの付与を行った(図 3)．
次に Nexus の 4 階部分を作成した．まず初めに由移動でき，詳細な情報を提示するシステムを開発する．

柱をつくり，その柱に沿ってそれぞれの部屋の壁，
扉部分を作成した．その後，階段やエスカレータをつくりテクスチャの付与を行った．今回，テク
スチャは SketchUp で用意されたテクスチャ画像

図 1：北側，東側から見た Nexusを使用した(図 4)．

- 20 -

講演ID: o6

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講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

図 3：SketchUp で作成した Nexus の外観

図 5：Unity へインポートした 3D モデル

図 6：Unity 上のプレイヤーとテキスト
図 4：SketchUp で作成した Nexus4 階の内部
５ アンケート評価
４ キャンパス案内システムの構築
SketchUp で作成した Nexus の 3D モデルを
Unity[4]へインポートした．モデルの比率やテクスチャなどがソフトウェアごとに異なるため，違和感があるところを修正する必要がある．また，面の表裏が統一されていないとその面が表示されない場合があるため，面の表裏を統一し，当たり判定を追加した(図 5)．
自由移動操作を可能にするために，プレイヤーの設置，プログラムの作成を行った．プレイヤーをカプセル型の当たり判定がある人の 3D モデルに設定し，前後移動と左右旋回を可能にした．
詳細な情報を提示するために，各部屋の入口付
近に部屋の名前とその部屋の詳細な説明を加えた．
本システムでは，学務部，就職部，就職部企業受付，学生史料閲覧室，売店の 5 つの部屋を実装した．対応するボタンを押すとそのテキストが表示
され，表示の ON と OFF を切り替えられるシス
テムを構築した．また，見えやすいようにプレイ
ヤーがどこにいてもテキストがプレイヤーの方向と一致するよう設定した(図 6)．

- 21 -

本システムを実際に広島工業大学の学生に体験してもらい，アンケート評価を行った．体験者に自由移動操作をしてもらい，以下の 10 項目について 3 を最良として 5 段階で評価した．また，
49 インチの大ディスプレイと 23 インチの小ディスプレイで比較した．
・映像から空間の奥行きを感じ取れたか・フロアの間取りを立体的に把握しやすいか・プレイヤーと壁との当たり判定は自然か
・部屋名は無理なく読めたか
・説明文は無理なく読めたか・テキスト表示の操作は直感的か
・移動操作の際に思った位置に動いたか
・移動操作が滑らかであるか
・現実と比べて動きに遅延があるか・総合的に移動操作は直感的か
これらの質問について図７，図 8 のような評価が得られた．

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2019年度第4回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

講演ID: o6

また画面変化について，4 階の 3 箇所に動物の3D モデルを配置し，存在の認識について評価した．
体験者からは実際の Nexus の 4 階のどこにいるか理解でき，テキストも読みやすいといったコメントが得られ，情報取得がしやすいという評価を得られた．一方，上を向けないというコメントが得られた．移動操作だけでなく視点操作も考慮することでより自由度の高いシステムを構築することができる．
図 7：小ディスプレイの評価

６ おわりに
本研究では，自由移動と案内情報表示が可能なキャンパス案内システムを開発した．また，実際に体験してもらいアンケート評価を行った．アン
ケート結果から，本システムはキャンパス案内として有効であることを示した．今後はマウスでの視点操作，4 階以外のフロアの実装，モデルのリ
アリティを向上させ，より有用な大学キャンパス
案内システムの開発を目指す．

図 8：大ディスプレイの評価

参考文献

小ディスプレイについては，操作に関する項目
で大ディスプレイより良い結果が得られた．これは画面の比率が原因と考える．大ディスプレイについては，空間把握の項目がより 3 に収束した．
部屋の間取りのリアリティについては 5 を最良とした 5 段階で評価し，図 9 のような評価が得られた．低い評価が少なく，作成したモデルは現実に近いと言える．大ディスプレイについて 5 の割合が高くなり十分な成果が得られた．

[1] 堅田，健山，木上，他：バランス wii ボードを用いた体験型キャンパス内の移動システム，
平成 30 年度電気学会，2018.09.05[2] Google SketchUp
https://www.sketchup.com/ja (Last access
2020/01/23)[3] BOSCH

レ ー ザ ー 測 量 器

GLM7000

https://www.bosch-professional.jp/jp/ja/(Last access 2020/01/23)[4] Untiy https://unity.com/ja (Last access
2020/01/23)

図 9：間取りのリアリティの評価- 22 -

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講演ID: o7

火力発電所ボイラチューブ劣化診断に向けた素材物性の理論的研究
広島工業大学川口 裕輔

広島工業大学

山岸 秀一

中国電力

杉内 栄夫

Theoretical study on the properties of the boiler tube materials of thermal
power plants for their deterioration diagnoses
Hiroshima Institute of Technology

Yusuke Kawaguchi

Hiroshima Institute of Technology

Shuichi Yamagishi

The Chugoku Electric Power Co., inc.

１ 研究目的Takao Sugiuchi

われているが，材料の凹凸によって診断できない

超々臨界圧火力発電所で使用されるボイラチュ

ケースもある．そして，その観察結果の妥当性のーブには，ステンレス鋼や高クロム鋼などが用い

裏付けや，実験によりカバーできない温度条件やられている.そして，これらの内側には，温度実機での物性変化を，理論的解析により評価する

600℃，圧力 24.5MPa といった高温・高圧の蒸気が必要がある．本研究では，これらの解析評価を行

通り，また，外側は 1000℃を超える燃焼ガスに晒う基礎となるボイラチューブ材料の磁性の発現現されている．このような過酷な使用環境等が材料

象を，理論計算により明らかにする．特に，に甚大な影響を与え，チューブ破損などのトラブ

Super304H を構成するオーステナイト鋼の主成分

ルに繋がる場合がある．チューブに用いられる金である鉄と，その表面に現れる酸化クロムとの化

属は，高温中に応力が加わると時間の経過ととも合物について，鉄とクロムの含有比率を変えた時に徐々に変形し，それが進行すると金属組織に数の電子状態の変化を，第一原理計算によって解析

μm 程度のボイドが発生し，それらが連結するこする．なお，第一原理計算とは，実験データや経とでクリープ損傷に至る．これに伴って，高効率

験パラメータを用いずにシュレディンガー方程式

プラントの停止を余儀なくされると，燃料費の増を解く方法である．

大といった問題が生じるため，材料の劣化診断技
術確立が必要となっている．超々臨界圧ボイラの２ 研究の概要

過 熱 器 管 や 再 熱 器 管 等 に は ， 火 SUS304J1HTB

ボイラチューブ素材化合物の電子状態を，密度（Super304H）と呼ばれるクリープ破断強度に優れ汎関数理論（DFT）[1, 2]によるコンピュータシミ

たオーステナイト鋼が使われているが，それでも，ュレーションによって解析する. DFT とは，汎関クリープ損傷に至ったケースがある．そのため，数を用いて系のエネルギーを最小にするように全劣化の早期発見が重要になるが，その診断手法は

電子密度を決定することにより，シュレディンガ

確立されていない．そこで，同ボイラチューブのー方程式を解く方法であり，次に示す(1)～(3)で内圧クリープおよび熱時効試験片を作製し，ECT・定式化される．なお，このときの系の全エネルギ

SQUID 分離型方式等の高感度磁気センサを使用しーは(4)式で表される．DFT による電子状態の計算て，透磁率や導電率変化状況から診断が可能か，には，物質・材料研究機構の所有する第一原理ソ

また，その結果が劣化と相関のある指標を捉えてフトウェア PHASE/0 [3]を使用する．PHASE/0 によいるかを，組織及び磁性観察等によって確認が行る DFT 計算では，原子の持つ価電子のみを扱う[4]．

- 23 -

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講演ID: o7

(1)
(2)
(3)

この単位格子には，12 個の Cr 原子と 18 個の O原子が含まれる．図 1(a)に，この格子の結晶構造を示す．次に，この単位格子に含まれる 12 個のCr 原子を，図１(b)～(f)に示すように，Fe 原子に置き変えた化合物を作成する．そして，6(Cr2O3)(4)

及び，これらの化合物について，PHASE/0 による第一原理計算を行った．なお，DFT 計算におけるステンレス製のボイラチューブは，鉄(Fe)にク

電子軌道の平面波展開のカットオフエネルギーは，

ロム(Cr)やニッケル(Ni)などを含む合金であるが，PHASE/0 による収束実験により，12.5 Hatree に設使用に伴い酸化クロム(Cr2O3(Ⅲ))が表面に生成定した

し，一般的には保護被膜として働く．そして，内３．１ 酸化クロム（Cr2O3）

圧クリープ試験片の表層部に磁性が観測されたも図 2 に，6(Cr2O3)の DFT 計算によって得られた，のの，詳細な発生個所が観察では確認することがup，down 各スピンの電子状態密度（DOS）図を示できず，磁気センサがどこの何の成分に反応してす．

いるのか明らかにすることができなかった。そこ
で，チューブの経年使用における組成変化を想定
し，表面の酸化被膜に生成される Cr-Fe-O 化合物について，Fe と Cr の比率を変えて DFT による電子状態計算を行い，電子状態の変化を調べる．そして，物理実験による磁性観察結果と照合することにより，酸化被膜または母材表層部のどちらに磁性が発現するか明らかにするための一助とする．
３ 計算結果
酸化クロム(Cr2O3(Ⅲ))は，六方晶系の hR30（単図 2 Cr2O3 の電子密度状態（DOS）図

純菱面格子）構造を取る．本研究では，単位格子に 6(Cr2O3)を採用する．

計算による格子定数は 4.95Åとなり，実験値の4.96Å[5]と比較して（99.8 %），妥当な結果となった．次に，up スピン電子の個数（127 個）と down
スピン電子の個数（125 個）の差は，単位格子当たり 2 個となった．この値と，図 2 の DOS の Fermi
順位（0.2eV）以下（電子占有軌道）の up，down(a) Cr:Fe=12:0(b) Cr:Fe=11:1(c) Cr:Fe=10:2

スピンの釣り合いの様子から，Cr2O3 は，ほとんど磁性を持たない，すなわち常磁性であることが分かる．さらに，ノンコリニア系（三次元的に傾いた状態）の計算により，磁気モーメントによる向きが 0μB となった．一般に，常磁性であり，磁気モーメントを持たない物質は反強磁性であること(d) Cr:Fe=9:3(e) Cr:Fe=8:4(f) Cr:Fe=6:6が知られており．Cr2O3 が反強磁性であることの裏

図 1 Cr-Fe-O 化合物の結晶構造付けを取ることができた．
- 24 -

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講演ID: o7

３．２ Cr-Fe-O 化合物

状態を調べ，磁性発現の可能性をチェックする必

図 3 に，6(Cr2O3)の Cr を Fe で置き換えた化合物

要がある．また，Cr-Fe-O 化合物の結晶構造につについての DFT 計算による電子状態密度（DOS）図

いても，Cr を Fe に置き換えただけで，化合物のを示す．なお，各ケースに含まれる Cr と Fe の個

正確な結晶構造は考慮していない．化合物の正確数は，それぞれ(a)12：0，(b)11：1，(c)10：2，な結晶構造に従って系を構成し，再度計算を実施(d)9：3，(e)8：4，(f)6：6 である．

することも必要である．
４ まとめ
超々臨界圧火力発電所内で使用されるボイラチ
ューブの代表的な材料であるオーステナイト鋼
Super304H の劣化診断手法確立に向けた物性評価(a) Cr:Fe=11:1

実験の理論的検証のため，酸化クロムと，酸化ク(b) Cr:Fe=10:2

ロムに鉄を混ぜた化合物（Cr-Fe-O 化合物）についての密度汎関数理論（DFT）を用いた第一原理計算を行った．その結果，酸化クロムも Cr-Fe-O 化
合物も，反強磁性を示す（磁性を持たない）ことが分かった．今後は，Cr-Fe-O 化合物について，(c) Cr:Fe=9:3

個々の電子軌道の電子状態密度を調べると同時に，(d) Cr:Fe=8:4

ステンレス鋼に含まれる ニッケルや銅についても系に加えて計算を行い，磁性の発現を調べる予定で
ある．

参考文献
(f) Cr:Fe=6:6
図 3 Cr-Fe-O 化合物の電子密度状態（DOS）図[1] P.

Hohenberg,

electron gas,
図 3 の各グラフで，Fermi 順位以下の up，down

W.

Kohn:

Inhomogeneous

Physical Review, vol.136,

no.3B, pp.865-871 (1964)

各スピンの釣り合いの様子を見ると，図 2 に示す[2] W. Kohn, L. J. Sham: Self-Consistent

Cr2O3 の場合と大きな差は見られない．また，全て

Equations

Includingのケースにおいて，up スピン電子と down スピン

Correlation

Effects,電子の個数の差は，単位格子当たり 2 個で，ほとvol.140, no.4A, pp.1133-1138 (1965)

んど差は見られなかった．さらに，ノンコリニア[3] PHASE System 研 究 会 : PHASE/0 – First

Exchange
Physical

系計算により，磁気モーメントによる向きも 0μB

principlesとなった．従って，Cr-Fe-O 化合物についても，

Calculation Program.

反強磁性であると予想される．従って，表面の酸

https://azuma.nims.go.jp/

化クロム付近に現れる磁性の変化の原因は，酸化ElectronicandReview,

Structure[4] D. Vanderbilt, Physical Review B 41, 7892

クロムへの鉄原子の拡散ではないものと思われる．

(1990)

ただし，今回の解析では，価電子全体での up スピ[5] 成田貴一: 鉄鋼中の非金属介在物ならびにそンと down スピンの釣り合いの様子を調べるに留れに関連した化合物の結晶構 , 造鉄と鋼,まっている．個々の電子軌道についての電子密度

vol.53, no.8, pp.54-85 (1967)- 25 -

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講演ID: o8

機械学習と画像処理技術による撮影された文化財中のひび割れ自動修復手法の研究
広島工業大学

仁城 大貴

広島工業大学

西兼 健治

広島工業大学

山岸 秀一

Study on automatic restoration method of cracks in photographed
images of cultural properties
Hiroshima Institute of Technology

Daiki Nijo

Hiroshima Institute of Technology

Kenji Nishikane

Hiroshima Institute of Technology

Shuichi Yamagishi

１ 研究目的２ 提案方法文化財は,歴史的・文化的に価値の高いものであ本研究では,撮影した劣化文化財の「ひび割れ」

り,特に歴史研究においては，当時の時代を知るたについて,「ひび」部分の抽出から修復までの全てめに欠かすことのできない貴重な資料である．平

の処理を，人手を介さずに自動で行うことを目的

成 30 年度に我が国の政府が指定した文化財は,国とする．修復を行う文化財の画像には,RGB の各画

宝だけで 1,116 件存在し,重要文化財になると素が 8 ビットであるカラー画像を用いる．初めに,13,232 件の登録がある[1]．また,近年は城めぐり

文化財画像をブロック分割し,各ブロックに対しがブームということもあり,人々が文化財に触れ機械学習を用いて「ひび」の有無を判定する．次る機会が多くなってきている．ところで,災害大国に，「ひび」有りと判定されたブロックに対して，と呼ばれる日本では,自然災害が後を絶たず，そのブロック内の画素値から自動的に閾値を設定し，影響により,文化財の破損が危惧されている．また,

この閾値を用いてブロック内の画素値を二値化す

文化財の修復には経費がかかるため,多くの貴重ることで「ひび」部分のみの抽出を行う．最後に，な文化財が修復されずに野晒しにされているのが抽出した「ひび」に対してテクスチャ合成を施す

現状である．そして，劣化が修復されずに放置さことで,「ひび」の修復を行う．以下,これらの処理れた状態が続くと，損傷はますます激しくなり，について説明する．

原形を留めず本来どのような姿であったのか解らなくなってしまう恐れもある．そこで，文化財の２．１ 機械学習による「ひび」ブロックの判定

損傷の中でも多く見られる「ひび割れ」に着目し，画像に含まれる「ひび」の位置を特定するため劣化した文化財を写真に撮って「ひび」部分の修に，画像を均等なサイズのブロックに分割する．

復を行い，画像の中で後世に残す方法が提案され本研究では，256×256 画素および 1024×1024 画ている[2]．しかし，この研究では，ひびの抽出に素の画像に対して，16×16 画素または 32×32 画

用いる二値化の閾値を，画像に応じて手動で設定

素のブロックサイズを採用する．分割を行った各している．そこで，本研究では，画像の平均値とブロックに対し，機械学習を用いて「ひび」の有標準偏差を用いる適応的閾値処理によって二値化

無を判定する．ここでは，機械学習のオープンソの閾値を自動設定することで，人手を介することース・ライブラリである keras と，そのバックエなく自動で「ひび」を修復する手法を提案する．

ンドである TensorFlow [3]を利用する．また，機- 26 -

講演ID: o8

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講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

械学習にはニューラルネットワークである CNN「ひび」を含むブロックとの差分二乗和(SSD)を計（Convolutional Neural Network）型を用いる．

算する．そして，SSD が最小であった補補ブロッ

機械学習の学習用データには，「ひび割れ」を撮

クの画素を使って「ひび」部分の修復を行う[5]．

影した画像に加え，インターネットから収集した「ひび」を含む画像も用いる．これらをブロック

３ 検証実験

分割した画像データに対して，「ひび」を含むも提案手法に基づき，コンピュータシミュレーシの（太い「ひび」と細い「ひび」に分類）と含ま

ョンによる検証実験を行った．「ひび」のある文

ないものの 3 種類に手作業で分類して学習を行う．

化財をデジタルカメラで撮影し，そこから 256×
256 画素，または，1024×1024 画素の部分を切り

２．２ 「ひび」の抽出
機械学習で「ひび」有りと判定されたブロック

出して，実験用画像を作成した．そして，これらに対し,二値化処理によって「ひび」部分の抽出を

お，TensorFlow の学習には，収集して作成した行う．二値化処理には,適応的閾値処理を使用し,

36,794 個の 32×32 画素の画像を用いた．まず，次の式で求められる閾値 T(x,y)を用いる[4]．

この画像から，7,836 個の「太いひび」画像，12,435の画像を用いて提案手法による検証を行った．な

個の「細いひび」画像，そして，残りの「ひび」(1)を含まない画像に手作業で分類を行った．そして，これらの画像を用いて，TensorFlow の学習を 30

ここで，m(x,y)と s(x,y)は，それぞれ 3×3 画
素領域内の画素値の平均と標準偏差である．また，回繰り返して行った．

k は二値化係数,R は最大標準偏差である．この閾
３．１ 256×256 画素の画像を用いた実験

値 T(x,y)を画素ごとに求めて二値化を行い,「ひ図 1～3 に,256×256 画素サイズの「石碑」,「木び」の抽出を行う.

製扁額」,「石像」についての実験結果を示す．
２．３ 膨張収縮処理
二値化で抽出された「ひび」（黒色に設定）は，
本来より細く抽出される傾向がある．そこで，「ひび」部分の膨張処理を施す．膨張処理は,対象画素
周辺の 3×3 画素ブロック中の 8 画素のうち,1 画
素以上が黒色であれば,対象画素を黒色にする．一方，二値化処理では，散発的にノイズが発生することも考えられる．そこで，「ひび」抽出画像に(a) 原画像(b) 判定ブロック(c) 「ひび」の抽出(d) 修復画像

対して収縮処理を施すことでノイズを抑える．収縮処理は，対象画素周辺の 3×3 画素ブロック中の8 画素のうち,4 画素以上が白色であれば,対象画
素を白色にする．
２．４ 「ひび」の修復抽出された「ひび」に対してテクスチャ合成を施し,修復を行う．画像中の「ひび」を含まない部
分から順次ブロック状に修復候補画像を切り出し,- 27 -

図 1 「石碑」画像の実験結果

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講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

講演ID: o8である．なお,(b)の点線枠は，実際に「ひび」が含まれるブロックを示す．各図の(b)より数個の「ひび」ブロックの見落としのケースも見られる
が，各画像の(d)を見ると「ひび」の修復に成功しているのが分かる．
３．２ 1024×1024 画素の画像を用いた実験(a) 原画像

図 4 に，1024×1024 画素サイズの「須恵器」（岡(b) 判定ブロック

山市教育委員会蔵）の撮影画像での実験結果を示す．ここでは，ブロックサイズを 64×64 画素とし，機械学習を行う際に 32×32 画素にリサイズをして入力し，「ひび」を含むブロックの判定を行っている．図 4(b)より 3 個の「ひび」ブロックの見落としは見られるが，図 4(d)から「ひび」の修復に成功しているのが分かる．
(c) 「ひび」の抽出(d) 修復画像

図 2 「木製扁額」画像の実験結果(a) 原画像(a) 原画像(b) 判定ブロック(c) 「ひび」の抽出(d) 修復画像(b) 判定ブロック

図 4 「須恵器」画像の実験結果(c) 「ひび」の抽出(d) 修復画像
３．３ 修復性能の評価

図 3 「石像」画像の実験結果

次に，本手法の修復性能を定量評価するために，
なお，各図の(a)は原画像，(b)は機械学習によ「ひび」のない文化財画像に人工的に「ひび」をり「ひび」ありと判定されたブロック（黒色で示合成したテスト画像を作成し，提案手法を用いてされた部分）を示す画像，また，(c)は二値化によ「ひび」の修復を行った．そして，原画像と修復

り「ひび」を抽出（黒色で示された部分）した画

画像との PSNR 値を計算した．図 5，6 に，それぞ像，そして，(d)はテクスチャ合成による修復画像

れ，「植田艮背の墓」（256×256 画素）と「高杯」- 28 -

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講演ID: o8（1024×1024 画素）についての実験結果を示す．

また，表 1 に，それぞれの修復画像についての
PSNR 値を示す．両図(d)より，両画像ともに「ひび」の修復に成功しているのが分かる．また，PSNR
値からも良好な結果が得られていることが分かる．
４ まとめ「ひび割れ」のある文化財を写真に撮り，その画像の中で「ひび」を修復して後世に残す手法を(a) 原画像(b) 判定ブロック

提案した．まず，撮影画像をブロックに分割し，機械学習を用いて「ひび」を含むブロックを選別する．次に，選別されたブロックに対して，適応的閾値処理を用いた二値化処理を施して「ひび」
部分の自動抽出を行う．そして，抽出された「ひび」に対してテクスチャ合成による修復を行うことで，損傷前の姿に復元する．機械学習のオープ
ンソース TensorFlow を用いた検証実験の結果，良(c) 「ひび」の抽出(d) 修復画像

好な修復結果を得ることができた．今後は，「破れ」や「シミ」など，「ひび」以外の損傷につい

図 5「植田艮背の墓」画像の実験結果ても修復が行えるように検討を進めていく予定である．
参考文献[1] 文部科学省, “文化財指定等の件数”, 文部科学白書, pp.326, 2019[2] 田岡千尋他: 画像処理を用いた文化財の修復(a) 原画像(b) 判定ブロック

手 法の研究，第 21 回日本知能情報ファジ
ィ学会中国・四国 支部大会講演論文集,
pp.9-10, 2016.
[3] A. Mar,tin, et at, “TensorFlow: A system
for large-scale machine learning”Proc.
of 12th USENIX Symposium on Operating
Systems

Designand

Implementation,

pp.256-283, 2016.
(c) 「ひび」の抽出(d) 修復画像[4] J.Sauvolaimage

図 6「高杯」画像の実験結果

et.al.,“Adaptive

binarization,”

document
Pattern

Recognition, vol.33, no.2, pp.225-236,
表1

2000.

修復画像の PSNR 値[5] 松見大地，「画像の不要部分の削除・修復の研究」，平成 25 年度卒業論文概要集，pp.235236, 2013.
- 29 -

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2019年度第4回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

講演ID: p1 (査読有)920MHz 帯小電力無線システムを用いた海上における長距離伝搬特性
広 島 工 業 大 学

河 内 洸 貴濱 崎 利 彦Long Distance Propagation Characteristics on the Sea
Using a 20 mW 920 MHz Wireless System
Hiroshima Institute of Technology

Koki Kawauchi Toshihiko Hamasaki

１ 研究背景・目的

これまでも海上における電波伝搬特性の研究は進められてきた。様々な海洋条件における 1.9〜

多島海域における水産養殖は、養殖生産の効率

10GHz の異なる周波数を扱う海上での電波伝播モ化や業務効率の改善、労働負担の軽減を目的としデリングは多数報告されている[2]。しかし、非常て IoT（Internet of Things）の導入分野として最もに低い高度に位置する船舶から陸地への電波伝播注目されている産業の 1 つである。現在、広範囲における 920MHz 帯の回折および散乱は実証されにわたり定期的に水質データを収集するための気ていない。

象衛星システムを利用したリモートセンシングがよって本研究では、送信機と受信機間に見通し提案されている[1]。このシステムは、画像データがある場合、「見通しあり」と「見通しなし」のスペクトラム解析によってクロロフィル濃度分布

さまざまな航路において、船舶から陸地に設置しを推定するもので、月に 1、2 回の頻度で地球規模た基地局までの 920MHz 帯における海上長距離区の広域な情報を確認することができる。牡蠣養殖間の電波伝搬特性について実測値による評価とモなどに代表される年間を通して海洋の栄養状態のデル検証を行う。

分布を把握しなければならない場合、このような
広範囲を俯瞰することのできる鳥の目は非常に重２ 測定装置・測定環境要である。一方で、温度、風速、塩分濃度などのリアルタイムに水産養殖の現場に反映するための

２．１

測定装置

海洋情報は現場でしか取得できず、測定間隔も短
くなければならない。そこで、虫の目として、現本研究では、ソニーの LPWA 通信規格である場の情報をリアルタイムに取得可能な IoT を活用

ELTRESTM に 対 応 し た 無 線 モ ジ ュ ー ル

することが求められている。しかし、海上におい「CXM1501GR」を搭載した小型端末を使用した。

て低コストでリアルタイムに利用可能な海上通信

送信機の電力は 20mW、周波数は 920MHz、アン

インフラ網は整備されておらず、様々なデータを

テナはλ/4 の長さで送信間隔は 1 分ごとである。

リアルタイムに共有するためには、海上 IoT プラ

受信機は、ダイポールアンテナ、電源ユニット、

ットフォームを構築する必要がる。そのためにワイヤレスネットワークシステムは必須であり、ワGPS を備えた 4G 通信モジュールで構成されていイヤレスネットワークの信頼性を高めるためには、る。また、専用に開発された Web アプリケーショ
ン（スマートフォン等でも利用可能）を使用する

海上における電波伝搬特性を解析し、島陰などもことで、リアルタイムで測位地点の位置情報や電考慮した電波伝搬モデルが必要である。

波受信強度を確認することができる。
- 30 -

講演ID: p1 (査読有)２．２

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2019年度第4回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

測定環境

広島湾の海岸から 3km 離れた丘のふもとにある
広島工業大学キャンパス内の建屋（海抜 63.3m）に設置した受信機に対して、24 ft の小型ボートに送信端末を取り付け、20 kt で広島湾を航行することにより電波受信強度を測定した。
ボートに取り付けて測定を行ったため、ボート自体が不規則に変化する波の影響を受け、機器本

図 1

広島湾周辺の測定環境

体が動く状態であった。そのため、測定システムのゲインとノイズレベルの偏差を知るために海を３ 測定結果と考察越す陸地から陸地において定点観測を行った。受信機から直線距離で 7km、海抜 10ｍの位置に送信

測定値の検証には、直接波と海面反射波の 2 波機を設置し、24 時間（1440 ポイント）連続で測定を考慮した 2 波モデルを用いた。送信機高は 3 m、

した場合、約-85 dBm（±3dBm）であった。

受信機高は 63.6 m でフィッティングし、定点観海上での長距離移動通信における測定では、 3測の結果よりシステムゲインとして 10 dBm を加つの送信機を小型ボートのサンルーフの手前、奥、えた値を使用した。図 2 は、送受信機間の「見通海面に近いキャビンの壁（それぞれ海面から 3m、しあり」測定点 4 往復分の電波受信強度分布と 22.5m、1m）に取り付けた。広島湾を中心とした瀬波モデルである。測定した電波受信強度の最低値

戸内海域で行い、7 日間すべての日程で風速 3 m/s

が−140 dBm を超えていることに注意する。7 km未満であり、風力を分類するための風速の尺度ででの測定値の分散は±7 dBm になり、ボートが移あるビューフォート風力階級[4]が 2 未満の非常動することによって発生する波の散乱により定点に穏やかな波であった。図 1 は、広島湾における観測結果の 2.3 倍になる。そして、送信機の高さ

長距離伝搬の測定地域を示している。青い部分はが 3m、1m のどちらの場合にも標準大気見通し距

送受信機間の「見通しあり」範囲を表しており、離を超えても測定が可能であった。これは、地球受信機から見て一部の島の背後にある島陰など、球面の丸みに伴う大気による直接波の屈折の影で色づけされていない白い範囲は「見通しなし」をあると考える。

表している。電波は実際には地表面に沿って湾曲-60

送信機⾼ 1m-70

電波受信強度 [d Bm ]し、見通し距離より遠くまで伝搬する。

送信機⾼ 3m-80

2波モ デル 1m-90

2波モ デル 3m

-100
-110
-120
-130
-140
-150

陸地

海

-160
0

10 000

20 00030 00040 00050 000⽔平距離 [m ]図 2

長距離伝搬における電波受信強度分布

図 3 は、受信機から 14 km に位置する小黒神島- 31 -

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2019年度第4回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

講演ID: p1 (査読有)の遮蔽によって「見通しあり」と「見通しなし」評価した。図 5 は、海老山の遮蔽による「見通し範囲の電波受信強度分布と送信機高 3ｍの 2 波モあり」及び「見通しなし」測定点の電波受信強度デルである。また、受信機と小黒神島の位置関係

分布と送信機高 3ｍの 2 波モデルである。海上のを図 4 に示す。小黒神島は、楕円形（短軸 170 m、「見通しなし」と「見通しあり」測定点との間で長軸 370 m、標高 120 m）である。島から 1 km

電波受信強度の減衰傾向に大きな違いはない。し以内の島の遮蔽による「見通しなし」において電かし、分散は±15dBm に増加した。
この結果から、

波受信強度は大幅に減衰し、受信機から約 18 km

遮蔽物などによって送受信機間の見通しがない船の地点で「見通しあり」と同じ水準まで電波受信

舶から陸上への長距離伝搬には、920MHz 帯にお強度が高くなった。これは、島から離れることで、ける回折が不可欠であることが確認された。

諸島部による遮蔽の度合いが小さくなったためと

-60

考える。

-70

⾒通し あり海⽼⼭

⾒通し なし-80

送信機⾼3ｍの2波モ デル-70

⾒通し あり-80

電波受信強度 [d Bm ]電波受信強度 [d Bm ]-60

⾒通し なし

-90

⼩⿊神島

-100

送信機⾼3ｍの2波モ デル

-90
-100
-110
-120

-110

-130

-120

-140

-130

-150

陸地

0

-140

陸地

海

50 00

10 000海

15 000

20 000⽔平距離 [m ]小黒神島の遮蔽あり

-150
0

図 3

50 00

10 000

15 000

20 000⽔平距離 [m ]図 5 海老山遮蔽「見通しなし」及び「見通しあ小黒神島遮蔽「見通しなし」及び「見通り」測定点の電波受信強度分布と 2 波モデル

しあり」測定点の電波受信強度分布と 2 波モデル
５ 結論
本研究では、瀬戸内海の一部である広島湾において 920MHz 帯における電波受信強度を測定し、2波モデルに基づいて電波伝搬特性を検証した。そして、水平線下の実測値から地球球面の丸みに伴う大気による直接波の屈折の影響を明らかにした。
また、遮蔽物の存在する「見通しあり「見通しなし」の範囲を比較することで、それぞれの電波伝搬特性に大きな違いはないことを明らかにした。

図 4

参考文献

受信機と小黒神島の位置関係

海上に存在する諸島における回折の影響だけで[1] Yoshinari Oguro, Tomohisa Konishi, Seiji

はなく、陸地に存在する小さな丘による回折の影

Ito, and Chiemi Miura, “A study on the

響を明らかにするために、受信機から 2 km の陸

estimation

of

the

chlorophyll-a

地にある海老山（長さ 460m、幅 200m、
標高 53m）

concentration using Sentinel-2A/MSI data”,
The 67th Autumn Conference of the Remoteの「見通しあり」及び「見通しなし」の測定点も- 32 -

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広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

講演ID: p1 (査読有)Sensing Society of Japan, pp.279-280,
Nov.2019[2] Arafat Habib and Sangman Moh，”WirelessChannelModelsforOver-the-Sea

Communication: A Comparative Study” ，Applied Sciences 2019，9，443[3] Manual on Codes - International Codes，Volume I.1 - Annex II to the WMO TechnicalRegulations: Part A – Alphanumeric Codes(2011 edition, updated in 2014)， p.403- 33 -

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広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

講演ID: p2 (査読有)

大学生におけるキャリアプランに関するアンケートの尺度および信頼性および妥当性の検討
広 島 工 業 大 学

溝 淵 智 哉,

濱 崎 利 彦Test of the scale, reliability and validityof a questionnaire on career plans in college students
Hiroshima Institute of Technology Tomoya Mizobuchi Toshihiko Hamasaki

１ はじめに厚生労働省の発表によると、本国における新規
学卒者の離職状況は、3 年以内で 3 割を超えている。その原因の１つとして仕事に対する認識の違
いや仕事へのストレスというものがある。このよ
うな理由による離職を少なくするためには、学生の目指すべきキャリアの明確化は早めに行われるべきであり、個人のキャリアに対する性格なども含めた価値観について考えることが重要だと考えられる。
しかし、大学に入学した時点で自分自身のキャリアについて明確なイメージを持っている学生は多くはない。さらに、入学してすぐに 4 年間の履
修科目計画の設定および、初年度の履修科目の確定をしなくてはならない。そのため一貫性の乏しい暫定計画となってしまい、明確なイメージを持つことなく 4 年間を過ごしてしまう可能性がある。
また、専門的な講義は２年後期〜３年前期に集中しており、実際に講義を受けた場合、他の講義を受講することができない場合が多い。
そこで本研究では学生に対し、キャリアプラン
に関するアンケートを実施した。その結果についての分析を行う前段階として、尺度および信頼性と妥当性について検討することが極めて重要であり、それが本研究の目的である。

る際に最も大切な価値観や欲求を表すものである[1]。Edgar Henry Schein はキャリア・アンカー
を TF・GM・AU・SE・EC・SV・CH・LS の 8
つのカテゴリに分類した。
表 1「キャリア・アンカー」のカテゴリ
カテゴリ
説明
TF
専門
GM
全般管理
AU
自律・独立
SE
保障・安定
EC
起業家的創造性SV
奉仕・社会貢献
CH
挑戦
LS
生活様式

また、このアンケートは 6 件法の評定尺度を用いたものであり、厳密には順序尺度であるが、このような心理量を扱う場合においては、間隔尺度として取り扱うことが多いので今回もその慣習に従うものとする。
３ 理論的背景
３．１ 項目反応理論（IRT）
IRT は、項目・テスト間回帰のいろいろな限界

２ キャリアプランに関するアンケートの概要

に対して、項目反応モデルと呼ばれる統計的モデ
ルをたてて対処しようとするテスト理論である。

本研究では「キャリア・アンカー」と呼ばれるアンケートを使用した。これは、米国の心理学者である Edgar Henry Schein によって提唱された概念であり、ある人物が自らのキャリアを選択す

また，テスト理論におけるテストは、今回のような心理尺度（アンケートなど）と捉えることも可- 34 -

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講演ID: p2 (査読有)能である．心理学研究の尺度を用いる研究で多く適用されています．例えば ”Big Five 尺度短縮版の開発と信頼性と妥当性の検討，並川 他

とくに、確認的因子分析は、観測変数がどのよ(2012)”など．このモデルのもとでは、各被験者

うな因子に規定されるかの仮説が前提にあるときの反応は、テストの得点ではなく、一般に𝜃で表に、その仮説を検証するために利用される。

される潜在変数に関係づけられる。本研究で扱う
３．３ 𝝎係数

データは多値であるので、段階反応モデル（GRM）を用いることとする。GRM は２母数

𝜔係数は、信頼性係数として最も有名な

ロジスティックモデル（2PL）を一般化させたもCronbach の𝛼係数のタウ等価測定の制約を外したので、複数の回答の順序性をモデルに組み込むた指標である[2]。因子分析から、その因子負荷と誤めに工夫されたモデルである。また、GRM は以差分散を用いて表される。具体的には次のように定義される。

下の式で与えられる。

𝑃(𝑋𝑖 = 𝑘|𝜃, 𝑏𝑖 , 𝑎𝑖 )1=
1 + exp⁡[−𝑎𝑖 (𝜃 − 𝑏𝑖,𝑘−1 )]1−
1 + exp⁡[−𝑎𝑖 (𝜃 − 𝑏𝑖,𝑘 )]∑𝑘𝑗=1 𝑑𝑗2
𝜔 =1−
𝜎𝑥2

(1)

(2)

また、𝑘はテストの項目数、𝑑𝑗2は因子分析における独自性を示し、𝜎𝑥2 は𝑘個の項目を観測したすべ

ここで、𝑎𝑖 は識別力を、𝑏𝑖 は困難度を表しており、ての尺度値の分散を示す。
信頼性係数の推定値である𝛼係数や、𝜔係数の目

𝑖は下位尺度数を、𝑘は項目数を表す。また、識別

安が 0.70 であることも知られている。

力はこのモデルの傾きを表し、傾きが大きくなるということは、正規分布の分散が小さくなるとい4 実験

うことでもある。
３．２ 確認的因子分析

本実験では、本学の情報工学科の学生 91 名のアンケートデータを使用した。本アンケートは2019 年 7 月に行ったものである。ここで、キャリ
ア・アンカーは基本的に、社会人を対象に行うものであり、学生に適用した場合の尺度の特徴、信頼性および妥当性を検討しなければならないことを明記しておく。
まず、キャリア・アンカーにおいて IRT を適用した。さらに、IRT の前提である 1 次元性の確認を行った。1 次元性の確認には確認的因子分析を適用した。また、IRT モデルは GRM で、項目母数の推定には周辺最尤推定法を用いた。
信頼性は𝜔係数により検討することができ、妥
当性は、構成概念妥当性という総合的概念で捉えるものであり、個人間の変動に基づいて他変数との相関係数を算出することで評価する。つまり、
個人間相関を算出することによって妥当性について検討する[3]。

まず因子分析とは、因子（潜在変数）を説明変
数、観測変数を従属変数とした因果モデルに基づ
く分析であり、複数の観測変数の値の大小は、それらに共通する共通因子の値の大小によって説明されるという考え方に基づく。

因子2

因子1

因子3

観測変数1

観測変数2

観測変数3

観測変数4

観測変数5

独立因子

独立因子

独立因子

独立因子

独立因子

図 1

確認的因子分析のパス図- 35 -

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講演ID: p2 (査読有)GM の下位尺度の項目では、5 つの項目中 3 つの項目で負の識別力を持つという結果になっていた。
識別力が負の値を持つことが意味するのは、テストの項目としてふさわしくないか、逆転項目であるということである。
この個人間相関の結果と、IRT による GM の識
別力の結果を見ると、テストの項目としてふさわ
しくないものが含まれていることから、妥当性が低くなっていると考える。
よって、学生にキャリア・アンカーを適用する
場合には、GM の項目を削除したアンケート、もしくは GM の項目を適正な識別力をもった項目に改善を行なったアンケートを行う方が適当であるという仮説が考えられる。しかし、実際に社会人に適用した場合のものとの比較を行うことでその仮説の妥当性が確認できるということも考慮するべきであると考える。

5 結果と考察
IRT モデルを適用する前提の尺度の 1 次元性の検討を行なった。
下位尺度ごとに因子分析を行なったところ、第１固有値と第２固有値の比は TF では 1.45、GM では 1.01、AU では 1.71、SE では 1.60、EC では
1.23、SV では 1.74、CH では 1.68、LS では 1.42であった。そのため、どの下位尺度においても一定の 1 次元性があると考えられる。図 2 に示すようなスクリープロットによって固有値の比較を行う。また、これは AU におけるスクリープロット
である。

6 まとめ

図 2

固有値のスクリープロット

また、信頼性係数の推定値として全ての項目における𝜔係数を求めた。その結果は、0.88 という値であった。0.70 以上の値を示したことからも、一定の信頼性が得られたと考えられる[4]。
妥当性は、個人間相関を求めた結果、91 個体のうち 20 個体において負の相関が見られた。さらに、IRT の結果から GM における識別力の結果を表 2 に示す。slope は識別力を示す。識別力は通常 0.30~2.00 の値を表す。
表 2
下位尺度
GM1
GM2
GM3
GM4
GM5

本研究では、キャリア・アンカーの学生における尺度の特徴、および信頼性と妥当性の検討を行なった。そして、ω係数が 0.88 という値を示したことから、一定の信頼性を得られたと考える。
妥当性と尺度構成に関しては、改善すべき点が見られた。それは GM という因子そのものもしくは、その下位尺度の項目の扱い方を検討することである。また、得られた仮説を検証するために実際に社会人にアンケートを実施し、比較を行うことで仮説の妥当性を検討することも課題である。
参考文献[1] Edgar Henry Schein,金井 寿宏 訳：「キャリア・アンカー 自分のほんとうの価値を見つけよう」,白桃書房 (2003)

GM の識別力
slope
0.465-0.179-0.353-0.925
0.481[2] Klaas Sijtsma, “On the use, the misuse, andthe very limited usefulness of Cronbach’s
alpha”, Psychometrika, vol.74, pp. 107-120,
March 2009[3] 村山 航「妥当性 概念の歴史的変遷と心理測定学観点からの考察」The Annual Report of

IRT による識別力の結果をみると、GM の他の因子の下位尺度の項目において、識別力の値に負の値を持つものはいくつか存在したが、GM ほど多くはなかった。

Education Psychology in Japan,vol.51
pp.118-130(2012)[4] 岡田 謙介「心理学と心理測定における信頼性- 36 -

講演ID: p2 (査読有)

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広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）について」The Annual Report of Education
Psychology in Japan,vol.54,pp.71-83(2015)- 37 -

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広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
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講演ID: p3 (査読有)内海における風波波形観測ブイの設計
広島工業大学 情報学部

松本 亜弓、砂田 朋輝、濱崎 利彦

Design of a wind wave observation buoy in the inland sea
Hiroshima Institute of Technology, Faculty of Applied Information Science
Ayumi Matsumoto, Tomoki Sunada, Toshihiko Hamasaki

１ はじめに号処理技術を組み合わせた，より小型で安価な波
浪観測ブイが開発されている．

IoT(Internet of Things)の普及により，様々なモノ

本稿では，目視で海面状況を確認している養殖がネットに接続し連携を取れるようになりネット

場などでの使用を目的とし，一般の養殖業者でもワークに繋がれた機器の遠隔操作やデータ収集が扱いやすい小型で安価なブイ型波浪観測装置の設

個人でも簡単に行えるようになった．この要因に計を行う．そのためには，風波成分と船舶成分を

は，センサや無線通信機器，マイクロコンピュー

知ることが必要である．

タなどの機器の小型化や低価格化が進み，これらを結びつけることで無線センサモジュールを容易

２ 実験装置に製作できるようになったことにある．この無線センサモジュールを複数設置し機器同士をネット

本研究で使用する小型なブイ型波浪観測機器を
図 1 に示す．

ワ ー ク 上 で 接 続 し た WSN(Wireless Sensor
Network)の研究・開発が盛んに行われている．まここではブイの固有振動を防ぎかつ波形への追た，自然環境のデータ収集も行われており，水産従性が高いと考えられるクローバーリーフブイ

業において養殖業は IoT を利用することでその生(Cloverleaf Buoy) [2]の形状を取り入れた．先行研

産性が高まると期待されている．

究[3]で作成したブイ(図 1(a))は，ブイの浮力は厚海洋において水温や波浪，水質から今後の海面さ 2mm アクリル板を接着した後シリコン補修材

状況を予想することが重要である．なかでも牡蠣バスボンドで防水加工した 2 等辺三角形のボディ

養殖や魚類養殖といった，それぞれの養殖においーと頂点に位置する軽量の発泡スチロール球で得て適切な水域の選択は直接的に生産量に影響する．

ており底辺 17cm，高さ 18cm の二等辺三角形で

例えば，牡蠣養殖において水温や植物プランクト

ある．ブイの中心に Raspberry Pi3 model B，各ンが多い水面が好ましいが，経験に頼りシーズン

頂点に 3 軸加速度センサ設置している． 一方，の中で複数の海域を移動させるという方法がとら

本研究で作成したブイ(図 1(b))は，一辺 10cm のれている[1]．このように，波浪観測に関しては船

正三角形は発泡スチロールと 2mm のアクリル板で乗りによる基準の存在しない曖昧な観測方法が多できており，頂点に取り付けた軽量な発泡スチロ

い．従来開発されている波浪観測装置は周期の長ール球で浮力を得ている．ブイを固定するためにい波浪を対象とした機械式ブイが多く，内海に不釣り糸を通すクリップを正三角形にカットした発向きであること，高価であることから一般の養殖

泡スチロールの側面に固定した．より小型化する業者が導入するには困難であった．そこで，近年ために 3 軸加速度センサのみブイに搭載し有線では加速度センサデータに対してマイコンによる信Raspberry Pi3 と接続させている．ブイ(図 1(c))- 38 -

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講演ID: p3 (査読有)は，一辺 22cm の正三角形にカットした厚さ 2 ㎜ア
クリル板を接着後，シリコン補修材バスボンドで３．２ 風波スペクトル

海上での実験に耐えられるように入念に防水加工

波の動きを知るために 3 軸加速度のｚ軸データを行った．ブイの浮力はボディーとその各頂点にの解析を行う．測定は風速 2m/s，4m/s，6m/s で測取り付けた軽量の発泡スチロール球から得ている．

定時間は 26 秒，サンプリング周期は 10 ミリ秒とブ イ の 中 心 に 3 軸 加 速 度 セ ン サ ADXL345 とした．

Raspberrypi zero w を設置している．

ブイ 1 号(図 1(a))とブイ 2 号(図 1(b))の分析デー
タを図 3.1，図 3.2 に示す．ブイ 1 号(図 3.1)，ブイ
2 号(図 3.2)の風波スペクトルより風速の大きさに応じて高調波が低周波側へと変化し波の周波数特性を捉えていることがわかる．ブイ 1 号は風速2m/s のデータが残っていなかったため，風速 4m/s，6m/s でグラフを作成した．どちらも 5Hz までは似図1た波形を捉えている．しかし，ブイ 2 号の風波ス

本研究で使用したブイ型波浪観測装置

ペクトル(図 3.2)をみると，周波数 3Hz，3.5Hz ご３ 水槽実験

とに高調波が読み取れる．この高調波は 2 次よりも 3 次，4 次と高調波が大きくなっている．この３．１ 実験方法

高調波は分析した波が船舶の影響で発生した引き

本実験は研究段階であるため，風で水槽に波を波かどうか見分けるために有用である．

起こす風波発生装置を用いて計測を行う．風波観
測は本学にある長さ 12m，奥行 30m の水槽に水深0.25m になるように水を注入し実施した．図２に
風波発生装置の概念図を示す．水槽の先端には軸流ファン，終端には実際の波に近づけるため消波装置を設置してある．風波が十分に発達して安定する軸流ファンから 8m の位置にサーボ式波高計

図 3.1

ブイ 1 号風波スペクトル

図 3.2

ブイ 2 号風波スペクトルを設置し，風速計を使い現在の風速を測定しながら風波を発生させる．波高計のすぐ後ろにブイが波を正面から受けるように釣り糸で固定したブイを設置した．この波高計データを使用装置に対するレファレンスとする．

３．３ 分析結果
それぞれの計測データを分析した結果，ブイ 1
号では風速 2m/s で発生する高周波成分を捉える
ことはできなかった．これは，総重量比と装置サ
図２

風波発生水槽構成図

イズによると考えられる．そこで，計測したデー- 39 -

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講演ID: p3 (査読有)

タが波高値を捉えているか比較するために風波発生装置に付属しているサーボ式波高計の風波スペクトルを図５に示す．ブイ 2 号(図 3.2)とサーボ式
波高計(図 4)の風波スペクトルは似た形状をしているが，高周波成分に関してはブイ 2 号の方がより細かい波を捉えていることがわかる．これは今回使用したサーボ式波高計が波に追従するたびわ
ずかに遅れが生じるため安定した動作を行うには
5Hz 以上の周波数を無視する必要があるからだと考えられる(図 4)．これらのことから，ブイ 2 号は

図6

広島湾における観測実験箇所

波高計でも捉えきれなかった高周波成分をほぼ観測できているといえる．

４．２

加速度解析

測定した加速度の z 軸の値を使用する．図 7.1にブイで計測した加速度データを示す．

図4

サーボ式波高計風波スペクトル

４ 海上実験

図 7.1

ブイで計測した加速度(風速 0.5[m/s],2.5[m/s],5[m/s])
４．１

実験方法

図 7.1 に示した加速度データを見るとよく波を広島湾にて観測実験を行なった．また，波浪観捉えていることが見られ，周期的に変化している

測機器には Raspberry Pi zero wh と 3 軸加速度

ことがわかる．ピークが見られる箇所でさざ波のセンサを搭載し，信号処理により波高観測を行う

ような高周波数の波が乗っていることがわかる．

システムを構築した．実験に使用したシステムのまた風速が大きくなるにつれその傾向が大きくな

ブロック図を図 5 に示す．また，広島湾での観測る．これは海上で突風など強い風が起こることで実験箇所について図 6 に示す．計測は，3 箇所で波面にさざ波が起こっているためである．波の大合計 10 回行なった. 船から約 10m 離れた場所で，

きさと風速については関係がない．これは船舶や周期の長い大きな波を捉えるため，サンプリング

海域による波，うねりなどの風波以外の波を捉え

周期 10[m/s],測定ポイント 8192 ポイント，約 82ているからだと考えられる．次にこの結果をフー

秒間の測定を行なった．

リエ変換し，加速度の周波数スペクトルを図 7.2に示す．
図 7.2 の結果からどの風速であっても低周波の波が計測されていることが見られ，高調波がある
ことが確認できる．また，周期の長い波が計測されていることがわかる．風速 2.5[m/s],5[m/s]では 1[Hz]より小さい波が計測されていることがわ

図５

システムブロック図

かる ．
- 40 -

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講演ID: p3 (査読有)

図 8 の結果から加速度の元の値に対して，移動平均法を適用した値の各値での共通点は，平均区間が多くなるにつれて小さい値が抑えられ，周期性はそのままであった．ピーク値は減少している．
風速が大きくなるにつれてピーク周辺のさざ波のような小さな波が多くなっているのが見られ，移動平均を行うことでより抑えられていることがわ
かる．
５ まとめ
本研究では，内海における波浪を計測するため，安価で小型なブイ型波浪観測機器の試作，及び実験による検証を行った．また海洋での基本無線通信についても実験を行った．
図 7.2

加速度の周波数スペクトル５ 今後の課題(風速 0.5[m/s],2.5[m/s],5[m/s])

本研究では海洋波の計測を行い，海洋では多くの複雑な波が起こっていることがわかった．しか

４．３

分析結果

し，実際の波と測定した波が妥当であるか検証す

加速度の計測結果に高い波に含まれる小さな波

る必要がある．船舶や海域，時間帯，潮の流れ，を抑えるために移動平均法を使用した．平均区間

うねりなどによって波の大きさや周期が大きく異は 3, 5, 7 区間で行った．この結果を図 8 に示す．

なっている．今後の課題として，ビジュアル観測を行うことでデータとの比較を行い，データの妥当性を検証することが挙げられる．また比較することで，換算係数の算出などを行うことで，測定した波の精度を向上する必要がある．
参考文献[1] 株式会社オオノ「広島牡蠣の養殖工程」
http://www.oonosuisan.com/guide/process1.h
tml[2] [IoT 活用事例]漁業・水産業向け海洋情報モ
ニタリング
https://www.upr-net.co.jp/case/iot/usecase-43.html[3] ワイヤレスセンサネットワークとは？
https://mono-wireless.com/jp/tech/wsn.html[4] 光易恒，海洋波の物理，岩波書店，1995.
[5] 倉本大輔,ＭＣＵによる波浪信号スペクトルの解析手法の提案，電気学会電子回路研究会
図8

移動平均(風速 0.5[m/s],2.5[m/s],5[m/s])

予稿集,ECT-017-099,10 月 2017
- 41 -

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2019年度第4回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

講演ID: p4 (査読有)ワイヤレスセンサネットワーク構築支援ツールに関する研究
広島工業大学

織田 悦至

濱崎 利彦

Research on Wireless Sensor Network Construction
Hiroshima Institute of Technology

Oda Etsushi

Toshihiko Hamasaki

１ 研究目的
環境モニタリング，あるいは第一次産業など屋
外での IoT においては，複数のセンサ端末をメッシュ型で配置するネットワーク構成が重要と考えられる。農林業など，比較的に小規模あるいは兼業の事業者が独立したネットワークを安価に構成する場合に有効と考えられるからである。しかしながら，実際にこういった事業者が自身でネット
ワークシステムを構築することは容易ではない。
携帯電話網のようにキャリア事業者がその通信信
頼性を常にチェックしている広域システムと異なり，独立したセンサネトワークにおいて，その通信信頼性は使用者自身が保証する必要があるからである。
本研究はそのような利用者を想定して，ワイヤレスセンサネットワークにおける端末設置場所を
通信強度 RSSI の予測から判断し，信頼できるネットワーク構築を支援するシステムを提供しようとするものである。

を指定する機能をディスプレイとともに持つこと

２ 従来の研究と本研究の特徴
中継ノードの最適な設置位置を算出する問題はNP(Non-deterministic Polynomial time)
困難だと言われています。そのため中継ノード
設置位置は準最適な設置位置を現実的な時間内に行う方法はいくつかある。
提案手法では、国土地理院の地形データを元に初期ノード配置を行い、RSSI の算出式などから端末ごとに RSSI の予測値を求め、閾値以下と判断された場所の中で最適な位置に新たな中継ノード位置を決定する。デメリットとして、この方法
では、建物などの阻害物などを考慮できない等の問題点があるため、実測データとの比較が何より重要であると考える。

アント側からサーバー側に送るデータ構造の例をになる。

図１ システム概念図
クライアント端末（スマートフォン等）の通信
速度や処理能力を考慮すると，通信データサイズ
は小さいものでなければならない。表 1 にクライ示す。
表１

node.xml の記述例
受信電波強度の閾値frequency
nodeNumno周波数帯[MHz]
ノード数
何番目のノードか

commonthresholdtype

基地局端末か
接続端末か

x

経度

y

緯度

nodes
heightconnected

３ 研究方法図 1 にシステムの概念を示す。基本的に端末間

４相互の電波受信強度を見積もり，中継端末の最適

端末の高さ[m]
電波が届くノード

RSSI の予測

ノード間の RSSI 算出手法について述べる。
図 2 (b)で示したように，ノードごとに通信信頼性を考慮した RSSI 閾値限界を設定する。そのノード位置と走査点の２点間の座標値から切片と傾きな設置位置を割り出す機能はサーバー側で担い，クライアント側は，センサ端末を設置したい場所- 42 -

講演ID: p4 (査読有)

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講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）を求め、さらに２点間のある座標に対して２点の標高から切片と傾きを求め、最初に求めた切片の値と比較して大きいものがないかを確認し、切片の値が大きいものがない場合 LOS(Line of Sight)、
切片の値が大きいものがある場合 NLOS(None
５ 複数ノード管理
複数ノードの領域を 1 つの map 上に再現するために図２の閾値以内の場所に 2 のノード番号 n-1の 2 乗を足し合わせることで 2 進数の n 番目の値が 1 であれば n 番目のノードからの電波が届くことが分かるよう定義した。

Line of Sight)とする(図 2)。
図２ NLOS における電波伝搬経路の等高線図への表示と断面標高線図上に中継ノードを示した図

LOS であると判定された時はノードの経度 x，
緯度 y，標高 z と走査点の経度 x0，緯度 y0，標高z0 より距離 d をユークリッド距離計算式(1)によって求める。一方，無線アンテナの波長λによって自由空間伝搬損失 L を式(2)によって求め、あらかじめ設定した電波強度の閾値により伝搬の可否を判定する。
NLOS であるとされた時は以下のような手順で判定する。最も電波を遮断している地点 p の緯度
x，経度 y，標高 z とノード位置を同様に距離 d1
求め、点 p と走査点の距離 d2 を求める。次に走査点とノード位置の x,y から傾き T,切片 S を式(3),式(4)から求め、そこから x もしくは y と z から傾き Tz,を式(3),式(4)で求め、式(5)で直線と走査位
置の z との差 h を求める。そこから回折パラメー
タ v を式(6)で求め、回折損失 J を式(7)で求める。
L から J を引いた値を電波強度として閾値で判定
している。

図３

1,4 端末の重ね合わせの例

５ ノード間接続
端末位置の WaveMap を確認することでノードとノードの接続がされているかどうかを確認でき、直線を引き node.connected の配列に加える。
さらに、あるノードから間接的に接続されているものを判定するため ConnectMini という変数を作る。ConnectMini は接続されている変数の中で最も小さいノード番号をノード数の配列に格納する配列である。

図４ ５つのノード接続例
表２ 図４の例での変数- 43 -

ノード番号
1
2
3
4

直接接続
Nan
3,4
2,4
2,3

ConnectMini
1
2
2
2

5

Nan

5

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講演ID: p4 (査読有)６ 複数ノードの重ね合わせ処理
図 4 から引き続き同じ例を使い図 5 とする。
ConnectMini で同じ数値が格納されているものは重なり合っている個数分-1 を引いた値としてカウントし、足し合わせて新しい領域を作る。

図５

図４と同様配置での例

５ 重なりがある場合
図 5 のように重なっている空間が 2 以上ある場
合重なり合っている数が多い空間（図 5 の場合 2）の中で重なり合う ConnectMini の数値以外のノード（図 5 の場合 2,1 以外＝5）に対して最も近い（RSSI が高い）場所を選びノード位置とする。

８ 考察
この追加ノード位置決定方法は多くの問題点を残している。特に、重なりがない場合の置き方は
図 7 と同じ配置として図 8 のように置いた場合の方がよりノード数は減らせるはずですが現在のプログラムではそうはならない。また、複数の地形などでのテストがまだできていないので他にも多くの問題点が出てくることを考慮する必要がある。
また、RSSI の判定方法も現在はフレネルゾーンなどを考慮しておらず、直線経路しか判定に利用していないなどの問題点もあるためシステムとしての完成度は不十分である。
次に、このシステムの有効性の確認がまだ行えていないことである。実測データは存在するため以降の研究では、予測値と実測データの差などを考え新しい式などの導入を考える必要がある。
また、建物などの障害物などによる、反射や回折による電波干渉を考慮することは、不可能にな
っている。

図８

参考文献
[1] T. Kagawa, Y.Aritome and T.Hamasaki,,“Proposal of a computer aided wireless network
design tool” Proc. of Thai-Japan Microwave
2014, TH4-5, Bangkok, 2014.
[2] R.Yamane, Y.Aritome and T. Hamasaki“Studyof wave propagation in short-range autonomous
wireless sensor network”. Proc. of Thai-Japan
Microwave 2014, TH4-4 Bangkok,2014.

図６ 図４と同様配置での例
６ 重なりがない場合
図 7 の例のような重なり合う空間すらない場合
では、ConnectMini が 1 の空間と ConnectMini が 1
以外のノード位置との RSSI が最も高い位置に端末を置くようにしている。

図７

最もノード数が少ない配置□
現在システムでの配置△

問い合わせ先〒731-5143 広島市佐伯区三宅 2 丁目 1 番 1 号
広島大学情報学部情報工学科
織田 悦至

重なりがない場合の例- 44 -

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講演ID: p5

MR 画像からの膝軟骨領域の組織に対する臨床可視化支援システムの開発
Development of computer-aided visualization systemof knee joint cartilage area from MR image〇福間 一輝, 健山 智子, 縄手 就矢〇Kazuki Fukuma, Tomoko Tateyama, Syuya Nawate
広島工業大学 情報学部 知的情報システム学科 知的情報可視化研究室
Intelligent Visual Analytics Lab, Faculty of Applied Information Science,
Hiroshima Institute of Technology
1. はじめに
膝軟骨領域の損傷診断は，臨床現場において一
般的に，MR 画像の読影から行われるが，膨大な 2次元スライス画像の膨大な枚数を限られた時間からの観測となり，膨大な時間と作業量となる．
また，人体は 3 次元空間での構造であるため，3次元構造提示として現状では至っていない．ゆえに，膝軟骨領域の臨床現場では現在，読影医ごと
図 1. 本研究の開発で目指す GUIの主観評価となるため，臨床診断ばらつきが発生する可能性が高い．
本研究では，上記問題解決を目的として，MR
画像から膝軟骨領域の情報を機械から取得・3 次
元空間上へ可視化による臨床支援システムする．
このシステムにより，臨床医は直感的に体内の膝軟骨領域の 3 次元形状および構造の理解がかの(a)

うになることから，効率的な診断への貢献が期待

(b)

される．

図 2. MR 画像からの膝軟骨（左外側）領域抽出例

2. 研究概要

張する．
まず，画面左に，患者症例を提示するための症

2.1 可視化支援のシステムモックアップ
本研究で開発を目指す GUI を図１に示す．この例情報（今回は症例番号）その隣の List 提示に

画面構成は，我々のこれまでの先行研究に基づい

DICOM スライス画像番号を提示し，番号クリックて画面構成を設計している[1], [2].

で各スライス画像を画像提示エリアに示すことが画面構成は大きく，臨床 MR 画像と抽出対象領域

できる．画像提示エリアの左側では，臨床現場での画像を今回提示できるようにしている．なお，得られ図２(a)のような MR スライス画像を，右側今後，同画面上で３次元形状の可視化も併せて拡の提示では対象のスライス画像から左外側の膝軟
骨領域の抽出情報を提示している．この提示を- 45 -

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List ボタン上で切り替えることで，対象箇所を見やすく提示している．
2.2 利用する臨床データと手動抽出
MR 画像は，膝軟骨組織領域の観測に焦点を置き，
PDW-VISTA-TRA の撮像法より取得された（図２(a) ） ． こ の 撮 像 さ れ た 各 ス ラ イ ス 画 像 よ り
ITK-SNAP[2]を用いて，MR 画像から膝軟骨領域を

図 3.開発システム画面

手動抽出した．本研究では，臨床現場で撮像された MR 画像から，臨床医指導のもと，11 症例の膝支援がどのように情報提示の効果があるかを示し

半月板領域（左外側領域）に対して手動抽出を行ている．今回はすべて Jpeg 形式での提示だが，今った．その結果を図２(b)に示す．

後，DICOM, MHD 形式へ展開することで，より柔軟な医用画像提示につながる．このような GUI は，臨床現場だけの支援ではない．医学生教育や理科

2.3 開発環境

教育，また，臨床現場での研修教育にも十分期待本システムの開発環境は, 次のとおりである.

が高い．



CPU: Intel(R)Xeon(R)CPUE31240@ 3.30GHz



GPU: NVIDIA NVS 300



メモリ:16GB



OS: Windows 10 Education 64 ビット

画面上で同時に確認可能な，GUI システムの検証

GUI 開発言語：C#

を進めている．今回，簡単な提示手法を示したが，



解析用言語： Python3.6.8

今後 MR 画像およびセグメンテーション後画像の3. おわりに本研究では，MR 画像と対象領域の抽出結果を１作成機能の追加や，同一症例の３次元形状モデル
3. 膝軟骨領域臨床可視化支援システムの提示表示へ拡張し，より柔軟で的確な臨床可視化支援

以上の構成を踏まえ，開発している GUI を図３

を目指す.

に示す．実際のデモンストレーションは会場で提謝辞示する．この提示からも確認できるように，画像

本研究遂行において,臨床データおよび臨床知の番号を切り替えることで，対象となる MR 画像と識の提供をいただいた, 霞クリニックの北村 直

その対象抽出画像が提示される．現在，臨床現場

幸医師, および皆様に謝意を示す.

や研究機関での可視化効果を検証準備のため，従来の提示方法を用いている．

参考文献[1] 宮原，健山，陳，計算解剖モデルによる医用 画 像可 視化 支 援シ ステ ムの 開発 ，2017
IEEE SMC Hiroshima Chapter 若手研究会，
pp71-72，広島工業大学，2017/07/22

撮像された医用画像は，一般的な医用画像の形
式 DICOM 画像である．
そのため，C#空間上や Pythonを用いた医用画像解析で DICOM 画像，またはメタ[2] 縄手, 健山, 福間，：膝軟骨 3 次元形状変化

変換されたボリュームベース（一般的には，MHDの可視化のための症例間位置合わせ，医用画および MHA）でのデータ読み込みの際には，ライ像情報学会春季大会（第 186 回），B14，大ブラリとして，Insight Toolkit または PyDicom
ライブラリの導入が必要である．今回本研究では，
医用画像提示のモックアップ提示であり，可視化

阪市立大学医学部，2020 年 2 月 1 日[3] ITK-SNAP(最終閲覧日 2020 年 2 月 6 日)
http://www.itksnap.org/pmwiki/pmwiki.php- 46 -

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講演ID: p6

仮想空間上での魚群行動生成と広島工業大学 Virtual Aqua Museum(HIT-VAM)
広島工業大学 情報学部 知的情報システム学科
池田光汰 篠原拓登 大川和也 健山智子 松本慎平

Virtual Fish School Behavior generation andits demonstration on Virtual Aqua museum of HIT campus
Intelligent Visual Analytics Lab, Faculty of Applied Information Science,
Hiroshima Institute of Technology
Ikeda Kouta, Shinohara Takuto, Ookawa Kazuya, Tateyama Tomoko, Matumoto Sinpei

１ 研究目的

２．２BOID モデル

Virtual Aqua Museum(VAM)は, 仮想空間上での本研究の魚群行動生成に，群衆シミュレーションと水族館を実現し, 水中における生物の行動やそのして有名な BOID モデル[1]および改良型 BOID モデ

景観の再現を目指したシステムである. 多くの研ル[2]を参考に，その魚群行動振る舞いを表現する．

究者が今日世界中でこの VAM 実現に取り組んでBOID モデルは, Craig W.Reynolds 氏によって提いる一方, 任意の施設や設備でもより現実的な情唱された自然界の群れの動きを再現するモデルで景描画のための制御パラメータの調整は非常に難ある. BOID モデルのルールは以下の 3 つである.

しい. このような問題解決を目指し, 本研究では,

1.

中央への移動

VAM 内における魚群行動に注目し,対話操作を実2.

群れ内の仲間の向きを揃える

現するためのパラメータ制御手法について研究を3.

群れ内の衝突の回避
改良型 BOID モデルは, 先の BOID モデルを参進めている. この検証を行うための提示環境の違いにおける表現の検証が必要である．

考に, 自然界の群れの動きに近づけるため, ルー

今回,本学プロジェクトで進められている HIT-

ルを追加した BOID モデルである[2]. 改良型

VR Campas にもとづき，広島工業大学をモデル

BOID モデルルールは 以下の３つのルールを追に仮想水中体験を提示するシステムとその評価を加した.

目的とする．

① 障害物との回避② 他の群れからの影響

２ 研究方法２．１③ 水面・水底からの影響
これら 6 つのルールの組み合わせに基づいて，魚本研究のシステム構成[1]

本研究におけるシステムの開発構成を以下に示す．

群の行動生成を構成した．
図１，２に，本研究で生成した BOID モデルの⚫

CPU：intel® Core™ i5-6500 CPU @ 3.20GHz⚫

Memory：8192MB RAM

シミュレーション例を示す．赤が障害物，緑を目⚫

GPU：GeForce GTX 1660 Ti

標物として，魚群は先の BOID モデルに従い，目⚫

物理エンジン：Unreal Engine 4

標物を追従している（図１）．また，図２に示す⚫

提示媒体：Oculus Rift S

ように，障害物に近づくと障害物回避しながらも目標物を追従しているシミュレーションを確認す- 47 -

講演ID: p6

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ることができた．この魚群行動でのパラメータはンパスモデルを図３として提示する．

今回手動で任意に与えている．

このチャレンジは，広島工業大学での現実的なより今後，様々な環境や生成する魚群の種類にVR キャンパスの提示だけでなく，より幻想的な基づいて，パラメータの自動化が求められる．こ

テーマとしての提示にも貢献が期待できる．

のような問題について，データ解析を活用した最適化問題の導入検討が必要である．

図３：広島工業大学のキャンパスモデル
４ まとめと今後の課題

図１：本研究で構成した魚群行動シミュレーシ
ョン例，赤を障害物，緑を目標物とした

本研究では，より魅力的な広島工業大学の発信をテーマに，仮想空間上で広島工業大学での水族
館体験という，幻想的な表現にチャレンジした．
実際の魚群のような振る舞いを表現するため，拡張 BOID モデルを導入し，そしてこれまで我々が生成した本学のキャンパスモデルを用いて幻想的な空間を生成し，そのデモンストレーションを提示する．ただし，現状のモデルでは，まだ多くの魚を表現してはいない．また，現実に存在する環

図２：本研究で構成した魚群行動シミュレーシ
ョンにおける衝突回避の様子

境との比較が未解決である．
今後は，上記の課題について，現実存在の環境を構築し，我々の VAM を表現することで，その映３仮想空間の実現像の提示についての比較評価を行う．

VAM は提示環境においても，その魅力などの提示が異なる．例えば，現実的な環境としては実際

参考文献に存在する宮島水族館や美ら海水族館などの提示[1] Reynolds C. W. (1987) Flocks, Herds, andが必要であり，実際に存在する環境と同等の環境

Schools: A Distributed Behavioral Model.

の提示が必要である．

Computer Graphics, 21, 25-34.

また，VR 空間は，現実では存在しないことがま[2] 小林佳奈美,

るで現実のように感じる・捉えられるような幻想

陳延偉,

黄辛隠,

“対話型進

化計算を用いた魚群の知的自動生成システ

的な雰囲気を提示することも魅力の一つである．

ム”， 立命館人間科学研究，14，17-26，2007．

我々は今，本学主催の学生プロジェクト，HIT チ(2007).

ャレンジを遂行している[3]．そこで，この HIT チ[3] 篠原，池田，大川ら，：四季の移り変わりをャレンジのテーマのひとつ，「魅力的な広島工業

体感！

大学の演出」として，我々が実際に作成した大学

HIT-VR Campus，HIT チャレンジプロ

ジェクト：HIT チャレンジ 2019，広島工業大キャンパスモデルを用いて，広島工業大学の幻想

学的な雰囲気の提示を試みる．広島工業大学のキャ- 48 -

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講演ID: p7

RGB ヒストグラムと機械学習に基づくイベント広告画像内からの季節情報抽出とデータベース整備
広島工業大学 情報学部 知的情報システム学科 知的情報可視化研究室
宮本拓実 健山智子 折本研 本多雅史 松本慎平

Extraction season information from event flyer images based on color
histogram and machine learning, and its construction of the database
Intelligent Visual Analytics Lab, Faculty of Applied Information Science,
Hiroshima Institute of Technology
Takumi Miyamoto, Tomoko Tateyama, Ken Orimoto, Masashi Honda, Shinpei Matsumoto

１ はじめに「ためまっぷ」は，ユーザーのスマートフォンからアップロードされた画像に基づき，日常生活圏内における地域のイベントや情報を共有するア
プリケーションである[1]．収集された画像はユー
ザーからアプリケーションサーバ(データベース)
へ直接アップロードされるが，そのデータ整備が不十分である．整備のためには，アップロードされた画像へのキーワード付与，キーワードに基づ

図１：画像分類の流れ

く画像のアノテーション化が検討されるが，これらは一般的に手動で行うため，膨大な時間と作業

２ 研究の概要

だけでなく，キーワードのばらつきや主観的な付

データセットである CIFAR-100[2]の画像をト与につながる課題が多い．

レーニングデータ，「ためまっぷ」上で収集され広告画像は，春であれば桜，秋であれば紅葉なた画像群の中から，9 月～11 月の広告画像を手動

ど，イベントのある月や季節に合ったデザインをで分類した画像 50 枚にクラスを秋として設定し使用したデザインになっている場合が多い．このテストデータとし，k-NN を用いて画像分類を行い，季節ごとの広告画像の色特徴の違いから，月や季

色特徴解析を行う．CIFAR-100 におけるクラスの節ごとに広告画像を分類できると本研究では仮説

内 ， ク ラ ス が ”sunflowers” の 画 像 をを立てる．この仮説が立証するために，本研究で夏，”maple”の画像を秋としてクラスを設定し，は「ためまっぷ」を介して収集された広告画像にその中で”sunflower”はランダムに 250 枚選択

対し，画像解析と機械学習を用いて広告画像を季し，”maple”はできるだけ赤色が強い画像を 250

節ごとに分類し，分類結果を評価する． 今回，本枚手動で選択した計 500 枚をトレーニングデータ

研究では，画像の特徴解析に，画像のカラーヒスとした．特徴解析において，k-NN で使用する画像

トグラムを，分類には k-NN を用いて機械学習からの特徴は，画像のカラーヒストグラム 256bin×3

解析する．

色を用いる．また，画像データから得られる RGB- 49 -

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講演ID: p7

情報の量を統一するため，画像のデータサイズを

４ おわりに

512×512 として統一した．今回の実験では，ｋの広告画像データベース内の分類と整備の効率化を

値を，分類結果が飽和するまで、１から順に値を目的として，本研究では，画像の RGB 情報の特徴と増やし，正しく分類できた割合を検証する．

機械学習を利用した分類法を提案した．提案法では，広告画像における RGB 情報のヒストグラムより画像
特徴を捉え，分類できることが確認できた．しかし今回の実験では，トレーニングデータは夏と秋の２種類，テストデータは秋の広告画像のみという風に(a)秋のトレーニングデータ

クラスをかなり限定している．今後は，別の季節の広告画像における RGB 情報の特徴の抽出や，分類する際のクラス数を増加させた場合に分類可能か検討することが課題である．

(b)夏のトレーニングデータ
図２：トレーニングデータのサンプル

謝辞
本研究遂行において，データ提供・議論提供をいただいた，ためまっぷ代表，清水氏と沖本氏に謝意

３ 実験結果を示す．本研究は基盤研究(C)(課題番号：18K11454)

今回の実験結果を図２に示す．今回の実験の試行

および広島工業大学知的情報可視化研究センターの回数は１回としている．k の値が 70 を超えたあたり

支援のもと，研究を遂行している．

から結果が飽和したため，k の値は 100 までとした．
また，k=2 の場合に，正解率が 95%を超えており，一参考文献

番高い結果となっているが，前後の結果と比較して突出しているため，イレギュラーな結果とし，考慮[1] た め ま っ ぷ ： https://www ． tamemap ． net /しないものとして扱う．図２より確認できる通り，kLastAccess 2020/02/06の値が 1～20 にかけて正解率が下がっているが，そ[2] CIFAR-10の後上昇し，88%付近で安定している結果が得られた．
したがって，広告画像は RGB 情報を用いて季節ごと

andCIFAR-100

datasets

https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html：/

LastAccess 2020/02/10に分類でき，秋の広告画像の RGB 情報に特徴がある[3] 折本研，健山智子，本多雅史，宮本拓実，松本慎平, "ことが確認できた．

イベント広告画像内の領域特徴を考慮した文字領域の抽出", 令和元年 電気学会 電子・情報・システム
部 門 大 会 , MC1-12, pp.887-888, 琉 球 大 学 ，
2019/09/04[4] 本多雅史，折本研，宮本拓実，健山智子，松本慎平，"輝度値ヒストグラムを用いた広告画像データベース
内の画像分類と応用", IEEE SMC 広島若手研究会，
pp.134-134，広島工業大学，2019/7/20

図３：広告画像の分類結果- 50 -

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講演ID: p8

広島工業大学バーチャル体験システムとデモンストレーションの公開
広島工業大学情報学部知的情報可視化研究室
篠原 拓登，大川 和也，池田 光汰，安部 貴弘，健山 智子

Virtual Experience System of Hiroshima Institute of Technology
and its Demonstration
Intelligent Visual Analytics Lab, Hiroshima Institute of Technology,
Takuto Shinohara, Kazuya Ohkawa, Kota Ikeda, Takahiro Abe， Tomoko Tateyama,

１ 研究概要と目的

よりその現地上であたかも存在している，そして，

バーチャルリアリティ(VR)とは，計算機による自由移動や四季の移り変わりなどを疑似体験する

仮想空間上で，何かしらの擬似体験を可能にする

キャンパス案内システムには至っていない．そのシステムである．本研究では，VR による広島工

理由として，疑似体験するためには，現実空間と業大学の体験システム提示を目指す．本学は丘陵酷似した疑似の 3 次元空間の提示が必要である．

地上で立地しているなどの特徴を利用すると，そこで，近年，注目の高い VR 技術はまさにこの様々な景観を体験することも可能である．しかし，解決につながる．

このような景観体験は実際の季節やその場所での案内コンテンツの多くは，実際に通学している体験となり，実際には時間と場所の制限がある．

学生たちからの視点による作成ではないことから，

しかし，VR 体験はこのような制限をなくし，時

学生目線で大学の魅力を伝えるとは言い難い．こには幻想的な空間を提供することが可能である．

の課題克服として，大学空間を学生自身の視点か本研究では，このように本学での景観の移り変わら捉えたキャンパスの様子の作成し，現実のようりの様子を VR で再現し，情報技術を用いて公開な存在感のあるキャンパスモデルの構築が必要ですることで，多くの人に魅力的なキャンパスの雰ある．特に本学は丘陵地に立地していることも大囲気を伝えることができるか議論する．

学キャンパスの景観特徴のひとつであり，このよ

２ 大学キャンパス案内の既存技術

うな特徴をより現実に近い可視化から，大学の詳本研究では，大学キャンパス案内について焦点

細な情報把握の提供につながる．

を絞り，開発を行った．

(a)

キャンパスだけでなく敷地や空間案内などは,[1]

図 1（a）に示すようなテキスト，画像を用いた 2次元平面図が主であり，その土地や場所を訪問し(b)て初めて実際の状況などの把握となることが多い．

[2]

このような案内のデジタル化として，全天球カメ
ラ画像を用いた Web コンテンツによる案内 [2](c)（ 図 1(b)）や音声認識から目的の対象となる場所[3]などの案内 [3]（図 1(c)）が公開されているが，

図 1：各大学キャンパス案内（図は[1-3]引用）- 51 -

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広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

講演ID: p8

図 3.
図 2.

構成したシステムの概要

３ システムの概要
本研究では，以下の目的を達成するため，図２の概要に従って広島工業大学の VR キャンパスガ

デモンストレーションの様子

際にバーチャルキャンパスマップ内を VR ウォー
クスルーの制作[5]を参考に Oculus Rift S 付属のコントローラ(Oculus Touch)を用いたテレポート
による操作で行った．

イドシステムを作成する．
(1).現実のような存在感あるキャンパスモデル(2).対話操作による移動提示３ まとめと今後の課題
VR 空間上で魅力的な大学キャンパスを提示す(1)の現実のような存在感のあるキャンパスモデ

るための可視化および対話操作について議論した．

ルを構成するため，本研究では大学の建物に対し，また，構築したシステムについてのデモンストレ

写真撮影，設計図からのモデリングを行った．まーションを行った．現在は Oculus コントローラにた，本学は丘陵地に立地しているので，レーザ計

よる操作だが，今後 Kinect などの非接触デバイス

測に基づいてその斜面を計測し，現実に類似したを導入し主観評価から対話操作性の向上を目指す．

キャンパスモデルを構築した．このキャンパスモ
デル構築では，表１に示す計算機で開発を行った．

謝辞

また，(2) では，ユーザの移動したい・確認した

本研究遂行にあたり，研究協力および議論を頂い場所に対し自由に操作できるよう，Oculus Rift

いた，広島市立大学の堅田哲朗さん，広島工業大

S のコントローラを用いて実装した．この操作に学知的情報可視化研究室の木上飛鳥さん，同研究より，キャンパスモデル内で自由移動が可能にな室の斉藤雄路さん，田村樹さん，他皆さんに謝意り，臨場感の高い可視化提示が可能になる．

を示す．本研究は広島工業大学 HIT チャレンジ2019 助成のもと，研究を行った．

４．体験システムのデモンストレーション
本研究で構築したシステムを表２に示す可視化
提示媒体(Oculus Rift S)を用いて，実際にデモンス

参考文献
[1]

[2]

トレーションを行う．デモンストレーションの様子を図３に示す．デモンストレーションでは，実[3]

表１：開発システムの仕様
CPU
Core(TM) i7-8700K CPU 3.70GHz[4]
Memory16GB
GPU
NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
OSWindows 10 Pro[5]
VR 物理エンジン
Unreal Engine 4.22
表２：提示媒体のシステム仕様
提示媒体
Oculus Rift S
解像度
1280x1440
視野角
110 度
リフレッシュレート
80Hz - 52 -広島工業大学 キャンパスマップ：
http://www.it-hiroshima.ac.jp/about/access/itsukaichi/ca
mpus.html（Last Access：Feb.05.20）.
広島修道大学バーチャルキャンパス：https://www.shudo-u.ac.jp/information/8a217100000qxdfq.html（Last Access：Feb.05.20）.
名古屋工業大学大学紹介メイアンドタクミ：
https://www.nitech.ac.jp/mei/index.html （ Last Access ：Feb.05.20）.
T.Tateyama, A.kigami, T.Katada, S.Matsumoto, et al:
Construction Campus Map considering Terrain Slope and its
Development of Virtual Experience Campus Systems using
Mobile Device, Proc of ISAROB 2018, pp347-350, Jan.2019.
UNREAL ENGINE：
https://www.unrealengine.com/ja/onlinelearning-courses/c
reating-virtual-reality-walkthroughs（Last Access：Feb.10.20) .

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2019年度第4回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

講演ID: p9

学習者における講義理解度評価のための学習キーワード解析と可視化
広島工業大学 情報学部 知的情報システム学科 知的情報可視化研究室
森田 博人 折本研 健山智子 松本慎平

Visualization and Analysis about learning keyword
for Evaluation of Learner ’s understanding of lectureIntelligent Visual Analytics Lab, Faculty of Applied Information Science,
Hiroshima Institute of Technology
Takumi Miyamoto, Tomoko Tateyama, Ken Orimoto, Masashi Honda, Shiｍpei Matsumoto

１ はじめに善に有用であることが示唆されている．しかし，個々講義において，教授者たちが受講生たちの理解の学生の理解については十分に評価されていない．

度を把握することは重要な課題である．大学など

本研究では，先行研究を踏まえ，個々の学習者たちの講義では，その講義履修においてのテーマが存の理解度を評価するための仕組みについて検討する．

在し，毎回のテーマにおける「主」となる内容をよって，本研究では，個々の学習者たちから得られ十分に把握することで，その履修講義の内容が十た講義に対するテーマの自由記述より，形態素解析

分に理解され，最終的に定期試験などの点数に反から学習キーワードを抽出し，頻度解析を行う可視

映されるであろう．しかし，その履修講義におい化を提案する．この学習キーワードの頻度解析から，て，学習者たちの評価は主に履修期間中に行われ学習者が十分に理解しているのであれば，学習キーる定期試験によって反映される．つまり，毎回のワードがテーマに従って収束していることを，可視

テーマにおける「理解」の評価は，学習理解度を化から確認することが可能となり，新たな教育支援

十分に把握するためには非常に重要なデータであとして期待できる．

ることは言うまでもないが，そのデータは極めて膨大であり，かつ収集方法も十分に確立している

２ 研究の仮定と評価方法とはいいがたいため，教育現場においても検討す

本研究では，学習者の講義内容に対する理解度をべき課題である．

数値化することで評価が可能であると仮定する．こ

情報技術の進展は，多くの分野に様々な変化をもの仮定は，各学習者に，講義内容に沿った任意の自たらしており，教育現場においてもその有用性は十由記述を履修前後の２回に渡り，約１０００文字で分に示されている[1]．我々の先行研究では，情報化

記述し，その記述内容が講義のテーマに十分収束し技術のひとつ，Web コンテンツを活用してアクティている，を示すことで評価される．

ブ・ラーニングの効果を検証できるかなどについてこの仮定と検証方法に従い，本研究では，学習者議論を行っている．この議論では，Web コンテンツ

個々の履修前後の講義自由記述より，形態素解析をを活用した場合における学習効果などの関係性につ用いて学習キーワードを抽出する．抽出されたキー

いての解析を行っており，活用することでより活発ワードが，その理解が十分に収束しているかを解析な意見促進を促すことが可能となり，学習効果の改する．この学習キーワードを履修前後の- 53 -

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講演ID: p9

うな情報システムが社会で必要とされるか」について約 700− 1000 文字で自由記述回答から解析を行った．任意の対象学生は，成績上位者のうち，任意で選択した．
学習者の履修前後における評価を図３に示す．履修前（図３(a)）と比較すると，履修後(図３(b))では，講義のテーマに沿った内容で頻出単語が十分に収束していることが確認された．この結果より，履

図１：本研究における解析の流れ

修前後の比較も十分可能であることを提示され，本研究の有効性を提示した．

(a) 履修前

図２：本研究で開発した学習理解度解析システム(b) 履修後

図 3：学生の知識定着の可視化

アンケートから求めることで，学習後にキーワード

４ おわりにがより収束していると，理解度が十分に向上するこ

学習者の理解度を評価するため，本研究では定期とについて確認する．この評価の流れを図１に示す．

試験の結果と併せて，履修前後におけるテーマの自また，この図 1 について，本研究では可視化システ

由記述から得られた学習キーワード抽出よりその評

ムを開発した(図 2)．

価を行った．履修前と比較すると履修後に講義テーマが十分反映されたキーワードが抽出されているこ

３ 対象講義の概要と解析結果とを可視化し，有効性を示した．ただし，現在，形本研究では，2016 - 2019 年に実施した広島工業

態素解析をそのまま用いたキーワードである．今後

大学の情報学部における以下の専門選択の講義におは，そのキーワード間の相関性などを提示し，よりいて，取得したデータを用いた．

教育支援に沿った可視化が重要である．

l

講義：組織活動と情報システム（3 年次前期）l

自由記述：2016− 2019 の任意年度で実施

lのべ講義人数：200 名

l

講義概要：
Ø

謝辞
データ取得に協力頂いた広島工業大学の情報学部の学生に謝意を示す．本研究は，広島工業大学 HIT
教育機構“次世代 ICT 教育情報可視化研究開発センター（代表者：健山智子）”助成および同大学知的情報可視化研究センター(代表者：健山智子)の協力の下，調査，研究を遂行している．

情報システム，通信技術の進展に伴う，我々の生活・社会の変化Ø

企業や地方自治体，国内外を対象に，

文献

組織と情報のあり方についてØ(1) 健山智子，折本 研，松本慎平，"効果的な PBL 型ア
クティブ・ラーニング実施のための教育 ICT 活用とデータ解析", 第 44 回教育システム情報学会全国大会，
P1-34, pp67-68, 静岡大学，2019/9/11.

今後想定される技術・備えるべきリスクマネジメント

ØAI 社会と人々の関わり

履修前後の各講義回において，「10 年後，どのよ- 54 -

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動画学習に対するエージェント利用の提案
広島工業大学 村川直希，松本慎平

A Proposal of Agent-Blended Learning
Hiroshima Inst. of Tech. Naoki Murakawa, Shimpei Matsumoto

１ はじめに識獲得を動画で代替する反転学習といった授業形

商用・非商用問わず動画を主体とした学習環境

態がある．反転学習普及の要因として，動画で独が広がっており，大学など高等教育機関において習可能な環境がインターネットの普及により整備も動画を活用した講義形態が普及しつつある．こされたことが大きい．動画教材は各自のペースでのような背景を踏まえ，先行研究ではエージェン

場所に関わらず学習できる点で有用な仕組みであトの仕組みを動画教材に組み合わせた方法が提案る．その一方，動画教材は単調になりがちであり，され，動画学習における学習者の主体的な学習の集中力の持続は容易ではない．

支援に有効であることが示された[1]．一方，学習動画教材の課題解決に対して，エンゲージメン

環境の孤独に関する問題については言及されていトの重要性が柏原により示されている[3]．動画学

なかった[2]．動画教材を用いた反転学習の持続性

習において閲覧者のエンゲージメントを高める仕を高めるためには学習環境の孤独の回避が不可欠

組みとして，ワイプや字幕(テロップ)が有効であと考えられる．この点について昨今動画共有サーるとされている[4]-[7]．丸山らは，動画編集によビスが多くの消費者に支持されている現状を踏まり必要な箇所に適切な説明文を字幕形式で追加す

えると，これら CGM サービスが有するユーザ同ることで，学習者の理解度を向上させた[8]．丸山士のインタラクション機能の実装は，学習環境のらの手法は有効な学習法であると言えるが，動画

孤独を緩和し，また，学習者のエンゲージメント

教材の編集は手間と時間がかかり容易でない．

[3]の向上に有用であると考えられる．そこで本研教授者による付加情報のテロップ表示
動画コンテンツ

究では，エージェントの技術を動画教材に組み合

コメント機能わせたシステムに対して，学習者同士のインタラクション機能，コメント・エージェントの発話といった付加情報の装飾表示機能を実装した学習支援システムを提案する．
２ 動画学習の背景
アクティブラーニングのひとつに，学習者同士のインタラクションに重みを置き知識獲得を動画
教授者による付加情報の提示で代替する反転学習がある．アクティブラーニン

図1

グとは，学習者が一方的に受身になって授業を受

エージェント提案システムの外観

けるのではなく，グループワークなど学習者自身の能動的な働きかけを通じて知識の獲得を促す授３ 提案

業形態である．アクティブラーニングのひとつに，

提案システムは，動画学習の学習効果向上を容学習者同士のインタラクションに重みを置き，知易に実現でき，かつその運用を容易とするため，- 55 -

講演ID: p10

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講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

拡張性に富む仕組みとしてエージェントに着目しするため，学習者間のオフラインのインタラクシたものである．
提案システムの外観を図 1 に示す．

ョンや各自学習内容の記録が可能なコメント機能，

提案システムは，従来の動画コンテンツと連動し教授者の補足説明を動画内に装飾表示可能なテロて動作可能なエージェント投影フィルタを開発し，ップ機能の 2 点を提案した．

従来の映像コンテンツにエージェントを重畳表示することで，動画編集の量力削減と共に学習効率謝辞向上を試みたものである．提案システムを用いる

本研究は，独立行政法人日本学術振興会科学研

ことで，例えば学習者が動画教材を視聴し疑問を究 費 助 成 事 業 ( 基 盤 研 究 (C)17K01164 ，抱きそれを教授者にコメント機能を用いて質問しNo.19K02987)の助成を受けて実施した成果の一

た場合，その疑問への返答や補足説明を教授者が部である．ここに記して謝意を表します．

エージェントの発話として事後提示できる．学習者の理解度に応じて補足すべき情報を動画編集な

参考文献

しで適確なポイントで補足できる．

[1]

谷山, 関, 松本, 主体的な動画学習のため

提案システムは，学習者同士のインタラクショのエージェント提示システムの基礎開発,

ン機能や，学習者のコメントや教授者による補足

教育システム情報学会 2018 年度学生研究会

説明のテロップ化といった付加情報の装飾表示を

発表会講演論文集, pp.165-166 (2019)

実現するための機能を有している．コメント機能[2]

松田, 学習科学における教育エージェント

は学習の孤立に関する問題の緩和を試みるためのの 動 向 , 教 育 シ ス テ ム 情 報 学 会

ものであり，ニコニコ動画などの動画ベースのソ誌,Vol.35(1),pp.13-20 (2018)

ーシャルメディアに実装されている機能と同様の[3]

柏原, エンゲージメントを引き出す学習支ものを意味する．コメント機能は非公開・公開の援ロボット，コンピュータ&エデュケーショ

設定が可能であり，非公開設定は教授者と本人のン Vol.46, pp.30-37 (2019).

み閲覧可能である．非公開設定は主に講義内容に[4]

対して自分用の記録を行う目的で利用されること

田口, 広田, 字幕による誘導効果, 情報メディアセンタージャーナル 第 12 号 (2011)

を想定している．特定のキーワードが含まれたコ[5]

松川, 宮田, 上田, テレビニュース視聴へ

メントのみを表示するなど，情報のフィルタリン

の情報重複性の効果: 眼球運動測定と確認グも可能である．

テ ス ト に よ る 分 析 , Library and

付加情報を装飾し画面上で提示するテロップはinformation

学習の促進を意図した機能であり，動画内に表示

science,62,

pp.193-205(2009)

された文字が学習コンテンツなどでは注視されや[6]

伊藤, テレビ学習における眼球運動と視覚すいことを指摘した伊藤の知見[8]に倣ったもの

情報処理, 放送教育開発センター研究報告，である．教授者は，テロップ化する発言に対して，

18，pp.71-82 (1990)

事前に表示する場所(座標)，文字サイズ，フォン[7]

金, テロップと効果音を用いた効果的な視ト，文字色を教授者用画面で設定できる．なお，

聴覚情報構成に関する実験心理学的研究

本研究の対象利用者は，主体的な動画学習が求め(2007)られる大学生や社会人などを想定する．

[8]

丸山, 森本, 北澤, 宮寺, 主体的な数学学習のための構成的アプローチに基づく動画

４ おわりに

教材作成方法の開発と評価, 教育システム

本研究では，エージェントを用いた動画学習シ

情報学会誌, Vol.34(2), pp107-121 (2017)

ステムにおいて学習者のエンゲージメントを促進- 56 -

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講演ID: p11

プログラミング初学者を対象とした知能処理の基礎を学習するための教材開発に関する研究
広島工業大学 小田樹，松本慎平

A Study on Developing Learning Material to Acquire the Basis of Knowledge
Processing for Programming Novices
Hiroshima Inst. of Tech. Itsuki Oda, Shimpei Matsumoto

１ はじめにすることで，複数人で対戦しながらテトリスの知

プログラミングを行いながら AI 技術の基本原能処理を学習可能な仕組みを実現する．サーバを理を楽しく学習可能な教材が求められている[1]．

介在させることで教授者用アナライザも実装可能

Papastergiou は，コンピュータサイエンス関係の知となり，更なる学習支援が期待できる．

識は単に覚えるだけでなくゲーム形式で学ぶほうが顕著に効果的であるとした[2]．Papastergiou の２ 背景

指摘を踏まえると，Robocode や RoboCupSoccer

内閣府は，今後 2030 年までに見込まれる人工知

Simulation 2D，UEC コンピュータ大貧民，人狼知能(以降，AI)人材の充足に向け具体策の早急な検能などのゲームの導入が効果的と考えられる．し討を高等教育機関に求めている[1]．また，2019 年，

かしこれらは高度なアルゴリズムの知識と実装力

日本政府は「統合イノベーション戦略」を閣議決が要求されるため，プログラミングや AI の知識・定し，2025 年までに AI の基礎知識を持つ人材を経験が十分ではない初学者にとっては授業用の教年間 25 万人養成する目標を掲げている．松尾は，材としては敷居が高い．複数人ゲームよりも学び

高度な AI 技術が普及し機械を前提に最適化されやすい仕組みとして Elevator Saga など一人ゲーム

た社会システムの中では，機械を適切に扱えるだが有用と考えられるが，多くの場合教授者用アナけではなく機械の特性を熟知していることが重要

ライザ[3]が用意されておらず学習者の進行に合と述べている[5]．したがって，ツールとして AI

わせて適切な助言を与えられない．また，一人ゲ

技術を活用するだけではなく AI 技術の基本原理

ームの場合確定的であることにより，一般的な情を学べる学習教材が必要と考えられる．この点に報処理アルゴリズムとの違いを意識できないこと関して，昨今のプログラミングに対する社会からで，AI の学習を行っているという感覚を学習者にの強い要望も勘案すると，プログラミングを扱い十分に与えられない可能性が危惧される． さらに，ながら AI 技術の基本原理である「探索」の概念

一人ゲームは複数人ゲームよりも娯楽性が低い可を学習可能な教材は有用と考えられる．

能性があり，それゆえにエンゲージメント[4]の観点から教材としては複数人ゲームよりも有用では

３ 提案

ない可能性がある．そこで本研究では，一人ゲー

本研究では，テトリスの探索プログラミングの

ムと複数人ゲームの双方の利点を取り入れた AI設計及び実装を学習課題とし，主に AI の基本的学習教材を提案する．具体的には，落下型パズル

な要素である「探索」や「評価関数」の理解を学ゲームであるテトリスを題材とし，ネットワーク

習目標とする．テトリスとは 2 次元平面上にブロ

通信処理を含むサーバクライアントの教材を開発

ックを効率よく配置していくパズルゲームであり，- 57 -

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講演ID: p11

最適化問題としてしばしば取り上げられている．

４ おわりにテトリスを本研究の題材にすることで，ゲーム形

本研究では，汎用的ゲーム作成ライブラリ及び式でプログラミングを学習できるだけでなく，AI

テトリスを用いた学習システムを提案した．

の基本原理の理解や最適化問題[6,7]などコンピュータサイエンスの本格的な学習に円滑に接続可謝辞

能であると考えている．

本研究は，独立行政法人日本学術振興会科学研
究 費 助 成 事 業 ( 基 盤 研 究 (C)17K01164 ，No.19K02987)の助成を受けて実施した成果の一部である．ここに記して謝意を表します．

次のミノ
スコア

参考文献

消したライン数
ラインを消すことで相手に攻撃できる[1] 内閣府, 総合科学技術・イノベーション会議

サーバを
介して通信

第 14 回重要課題専門調査会 配布資料 6(2018)[2] M.

Papastergiou,

DigitalGame-Based

Learning in high school Computer Science
図1

提案システムの外観

education:

Impacton

educational

andstudent

motivation

effectiveness
提案システムはアプリケーションレイヤでプロ(2009)

トコルを独自に定義しており，探索の動作を単純[3] 花川直己, 富永浩之, ボードゲーム戦略を題化する API を提供している．具体的には，フィー材とする応用 Java プログラミング演習の支

ルドの状態，ブロックの操作，フィールドの更新

援と実践: 対戦処理への仮想環境の導入とレ処理など学習者は意識せずにサーバに文字列を送

イティング指標の改良, 信学技報, 117(65),

信するだけで実装できる．提案システムの外観はpp.13-20 (2017).

図 1 に示すとおりである．

[4] J.

提案システムはサーバとクライアントに分かれ

Reeve,

Self-determination

theoryapplied to educational settings, Handbookており，学習者の端末をクライアントとしてサーof

バに接続する．学習者が記述したコードから文字

pp.183-203, Rochester, NY, US: University

列をクライアントに転送しそのデータをサーバに

of Rochester Press (2002).

self-determination

research,

転送する方式とするため，プレイヤはプログラミ[5] 松尾豊, 人工知能は人間を超えるか: ディー

ング言語を自由に選択できる．なお，サーバプロ

プ ラ ー ニ ン グ の 先 に あ る も の , KADOKAWA,

グラムの指定箇所にクライアントプログラムを組

pp.50-53 (2015)

み込み，コンピュータ単体で動作させることも可[6] 中山亮士, 平原誠, TD 学習を用いたテトリス能である．サーバプログラムは，ゲームを定義す

解法アルゴリズム, 法政大学大学院紀要, 理るためのライブラリ群を有する．クライアントプ

工学・工学研究科編, 57, pp.1-8 (2016).

ログラムは，そのライブラリ群の利用を前提で構[7] 及川大志, 池田心, テトリスにおける T-spin

成されたゲームの制御部で構成される．ゲームの構成力向上のための問題作成, ゲームプログ

制御部が提供する API を使用して作られたプログ

ラ ミ ン グ ワ ー ク シ ョ ッ プ 2018 論 文 集 ,ラムであればゲームを動作させることが可能な構

pp.175-182 (2018).

造を有している．
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講演ID: p12

理数系科目学習のためのプログラミング学習システムの開発
広島工業大学 手嶋雄一郎，岩本朋也，大下昌紀，松本慎平

Developing a Programming Learning System
for Science and Mathematics Subjects
Hiroshima Inst. of Tech. Yuichiro Teshima, Tomoya Iwamoto, Masanori Ohshita, Shimpei Matsumoto

１ はじめに

初期段階に初学者は誤概念を持っている場合がプログラミングは論理的思考力の養成に大きな多々見られる．この誤概念は適切な学習や問題解学習効果があることは広く知られている[1]．また，決の妨げとなり得る存在であるため，誤概念を正プログラミングの思考過程の構造と問題解決の過しい知識へと変化させる活動が必要となると考え程には相関があるといった報告もある[2]．これらられる．そこで本研究では，中等教育課程で学ぶの指摘を踏まえれば，論理思考力が求められる学

数学のモデル式を対象とし，学習教材に誤概念の習課題においてプログラミングは有用な学習手段

修正やモデル式の変化を観測可能な内容を組み入と位置付けることができる．その証拠に，数学のれることで，モデル式の理解の深化を促進可能な学習においてプログラミングを学習手段として採学習教材開発を目的とする．本研究では中等教育用した事例もある[3]．中等教育機関などで教授さ課程での関数の学習を対象とする．本研究の取りれる数学・物理でプログラミングを用いる大きな組みの結果，数学・物理のモデル式の理解の深化

メリットとして，出力提示に基づきモデル式を対を促進するための学習教材と共に，学習を支援す

話的に操作でき，それによりモデル式を構成するるシステムを開発できた．

各変数の役割や全体の機能を理解できる点にあると考えられる．この点に着目し，二次元関数のグ

２ 提案システム

ラフ描画シミュレータのプログラミングを学習課

本研究では，シミュレータの操作を通じて学習題とした教材及びその学習を支援するシステムが者の思考を視覚的に表現することで学習者が自分提案された[4]．その結果，一般的な学習法と比較

自身で誤りを気付くことができ数学のより深い理し提案システムの有効性が示されたが，モデル式解に繋がる[7]といった報告や，シミュレータのよの理解の深化は見られなかった．その理由として，

うにゲーム開発を題材とした学習は学習者の意欲

自らモデル式を操作しその結果を観測した上で理促進に繋がるといった報告[8]を踏まえ，ゲーム開由を自己説明する活動や，モデル式を拡張した場

発を題材とした教材を構築する．この中に中等教合の振る舞いの予測とその根拠の説明，確認と考育課程で学ぶ数学・物理のモデル式を組み込み，察といった科学的活動を十分に指示できておらず，それらの理解の深化を促進するための学習課題をモデル式をコーディングしその動作を確認すると用意する．具体的には，モデル式を操作しその結いった手続き的理解[5]に留まっていたからでは果を観測した上で理由を自己説明する活動，モデ

ないかと考えられる．その他に考えられる理由と

ル式を拡張した場合の振る舞いの予測とその根拠して，誤概念[6]が適切な学習を阻害していた可能の説明，確認と考察といった科学的活動を教材の性がある．誤概念とは，科学的に正しくないとさ中で指示し，科学的活動に対応したプログラムのれる知識や考え方のことを意味し，学習前や学習記述・編集を行わせる．教材の一部を図 1 に示す．

- 59 -

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講演ID: p12

教材の開発と共に，プログラミング学習により専謝辞念できるよう単一画面のみで学習を完結させるこ

本研究は，独立行政法人日本学術振興会科学研とが可能な UI を有する学習支援システムを開発

究 費 助 成 事 業 ( 基 盤 研 究 (C)17K01164 ，する．提案システムの動作画面を図 2 に示す．提No.19K02987)の助成を受けて実施した成果の一案システムは，主に学習者の目標となる模範画面部である．ここに記して謝意を表します．

の提示領域，ゲームとして開発するプログラムの入力領域，入力されたプログラムをもとに実行結

参考文献

果をゲームとして出力するための領域の 3 つから[1] 山本利一, 本郷健, 本村猛能, 永井克昇，初構成され，3 つの領域は単一画面内に配置されて等中等教育におけるプログラミング教育の教いる．学習者は Web ブラウザさえあれば全ての学

育的意義の考察，教育情報研究，Vol.32，No.

習活動を提案システムで行うことができる．なお，

32, pp.3-12 (2016).

本研究は JavaScript を対象とし，ゲーム開発フレ[2] 大場みち子, 伊藤恵, 下郡啓，プログラミン

ームワークである enchant.js を使用する．

グ力と論理的思考力との相関に関する分析，
情報基礎とアクセス技術(IFAT)，118 (2)，pp.1-4 (2015).
[3] 杉野裕子，数学教育におけるプログラミング

1～3次関数，絶対値を持つ関数，三角関数によって敵の動きを制御するゲーム開発を題材とした教材の利用``学校図形 Logo''を通して，教育情報研究，5 巻，1 号，pp.79-89 (1989).
[4] 岩本朋也, 松本慎平, 基礎数学における関数の本質的理解を支援するためのプログラミン
グ学習支援システムの開発, 第 79 回情報システム研究会, IS-19-048, pp.11-16 (2019).
[5] 廣瀬友介, 中本敬子, 蛭田政弘，数学学習に

図1

教材の一部

おける学習観と学習方略の関係: 大学生を対象とした分析. 文教大学教育学部紀要, 46,

プログラム実行画面(クリックで動作)

クリックすると
再読み込み

教材画面

pp.45-56 (2013).
[6] 篠原智哉, 他，力と運動に関する誤概念の修正を目的とした Error-based Simulation の開発と中学校での実践的利用，人工知能学会研究会資料 SIG-ALST-B403-12 (2015).
[7] 黒川魁，東本崇仁，堀口知也，平嶋宗，軌跡

アンサー結果画面(クリックで動作)

図2

を題材とした数学の表現変換と能動的誤りの提案システムの外観

発見支援機能を有する学習支援システムの開発 と 評 価 ， 電 子 情 報 通 信 学 会 論 文 誌 D,

3 おわりにJ101-D(6)，pp.864-873 (2018).

本研究では，中等教育課程で学ぶ数学・物理の[8] 栗山裕，橋下友茂，山下利之，ゲームプログ

モデル式を対象とし，この理解の深化を促進可能

ラミングによる情報教育の評価方法，日本教

なゲーム開発を題材とした教材を開発した．また，

育工学会論文誌，28 巻，pp,181-184 (2005).

その学習を支援するためのシステムを開発した．

- 60 -

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2019年度第4回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

講演ID: p13

チャンク単位でのソースコード読解技能の習得を狙いとしたプログラミング学習支援システムの開発に関する研究
広島工業大学 三宝帝斗，大下昌紀，松本慎平

A Study on Developing Programming Learning System
Aiming at Acquiring Source Code Reading Skills in Chunk Units
Hiroshima Inst. of Tech. Teto Sampo, Masanori Ohshita, Shimpei Matsumoto

１ はじめにク単位でのコード読解技能の有用性を調査するたプログラムを正確かつ効率的に読むための学習

めのシステム開発を目的とする．

は基本であるため，プログラミング力の向上に特に重要であると考えられている[1]．以上背景のも２ 提案システムと，プログラムスライスの土台であるデータ依存

プログラミング初学者が中・上級者に差し掛かグラフを的確かつ効率良く把握する力の習得を狙る段階においては「他者が書いたある程度の規模

いとして，コード読解に基づいたプログラミングのコードを読む作業が求められる」とされている

学習支援システムが開発されている[2]．実際の講一方，読解に対するツールや方法論による支援が義での利用から統計的に有意に早く読解できるよ乏しく，そのノウハウは一部の熟練者とその周辺

うになるなどその有用性が確認されたが，プログのみに閉じられがちであった[6]．技能に頼らず機ラム構造のみに着眼しているためコードの規模は

械的にコード読解を支援する取り組みとして，学限定され，それゆえ初学者の支援に留まっている．

習者が読解すべき文を強調表示する(以下ハイラ

そこで本研究では，従来よりも規模の大きいコー

イト表示方式とする)手法を用いた読解支援があ

ド読解を対象としプログラミング中級程度の学習

る[7]．ハイライト表示方式は，着目する任意の行者の読解学習を支援するため，上級者がコード読にカーソルを合わせるとその行に含まれる変数に解の際に適用していると言われているチャンキン

対して静的スライシングを行い，着目されている

グ[3]に着目する．門田らは，英文読解において学

行及びそれと関係性のある行を強調表示するもの

習者が内容を理解する際チャンクによる提示は理である．ハイライト表示方式は課題外在性認知負解度に関しては大きな影響を与えないが，読解速荷を低減する方法として有効と考えられるが，全度を有意に向上させたとしている[4]．このようなて機械に頼るのではなく，ある程度自分の力で要知見を踏まえると，英文読解での手法をプログラ

領良く読解できる力も必要であると考えられる．

ミング読解に適用すること，すなわち，チャンク

ところで，非本質的な認知負荷を軽減する手法とを活用し学習の効率化を試みることは意義のあるしてチャンクが広く知られており，チャンクの考取り組みだと考えられる．チャンクに関しては，えを活用した技法であるチャンキングは言語学習意味のある部分ごとのセグメンテーションは可読においてその有効性が明らかにされている[3]．ま性の向上に有用な意味付けとした Wang らの説明

た，Yubune らは英文の速読教材において，チャン[5]を踏まえると，セグメンテーションにより構成

クを順次提示する方法により読解速度の促進が傾される部分をチャンク単位と見立て利用すること

向に見られたとしている[8]．そこで本研究では，は適切だと考えられる．そこで本研究は，チャン

Yubune らの方式に倣い C 言語のコードで行うこ- 61 -

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講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

講演ID: p13とで，コードに対する読解力向上を狙いとした学No.19K02987)の助成を受けて実施した成果の一習法を提案する．本提案は表示される情報量を必部である．ここに記して謝意を表します．

要なもののみに制限し，課題外在性認知負荷の軽減により学習効率の向上を期待する．本研究の学

参考文献

術的問は「チャンク単位でのコード読解の技能は[1] 柏原昭博, 久米井邦貴, 梅野浩司, 豊田順一,

有用である」であり，それを実現するための技術プログラム空欄補充問題の作成とその評価,

課題「ハイライト表示(図 1 参照)と注目させたい

人 工 知 能 学 会 論 文 誌 , 16, pp.384-391

チャンキング箇所以外の部分を非表示とするシス(2001).

テム(図 2 参照)の開発」が本研究の目的である．

[2] S. Matsumoto et al., Difficulty Estimationof Knowledge Elements in Source Codes for
Reading-Based

Programming

Learning

byUsing Neural Test Theory, Proc. of The
First IEEE International Symposium on
Artificial
ハイライト表示されている
ソースコードIntelligence

for

ASEAN

Development, pp.39-44 (2018).
[3] 湯舟英一, 英文速読におけるチャンクとワー
キングメモリの役割 手続き記憶と第二言語学習者が選択したソースコード

習 得 理 論 , 人 間 科 学 総 合 研 究 所 紀 要 , 9,
pp.1-20(2011).

図 1 ハイライト表示によるシステム[4] 門田修平, 野呂忠司, 英語リーディングの認
知メカニズム, くろしお出版（2001).
[5] X. Wang, L. Pollock, K. Vijay-Shanke,
Automatic Segmentation of Method Code into

常時表示されているチャンク

Meaningful

Blocksto

Improve

Readability,2011 18th Working Conference
on
現在表示されているチャンク

ReverseEngineering,

pp1095-1350(2011).

前後のチャンクへ移動するボタン[6] 田中頼人, 萩野達也, ソースコードの読解におけるソーシャルナピゲーションの導入, 情報処理学会研究報告コンピュータと教育,
図2

チャンク単位での表示によるシステム

pp.85-90 (2007).
[7] 西松顯 , 西江圭介, 楠本真二, 井上克郎, フ

3 おわりにォールト位置特定におけるプログラムスライ

本研究では，チャンク単位でのコード読解技能

スの実験的評価, 電子情報通信学会論文誌 D,の有用性を調査するためのシステムを開発した．

Vol.82, No.11, pp.1336-1344 (1999).
[8] E．Yubune，A．Akinobu，R. Tabuch,EffectS of

謝辞

Different Computer Display Methods ofReading

本研究は，独立行政法人日本学術振興会科学研

Units

on

Learners ’ Reading

Efficiency ． Language

究 費 助 成 事 業 ( 基 盤 研 究 (C)17K01164 ，

Education

Technology．pp．215-229（2017).
- 62 -

and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2019年度第4回研究会
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講演ID: p14

VR 映像観視時の QoE 評価と心拍情報の関係分析
広島工業大学 情報学部 情報工学科

渡邊 博紀， 林 孝典

Analysis of Relationships between QoE for VR Videos andHeart Rate Information
Factory of Applied Information Science, Hiroshima Institute of Technology
Hiroki Watanabe, Takanori Hayashi

Standardization Sector）や映像品質の専門家会

１ はじめに合 で あ る VQEG （ Video Quality Experts
Group）によって現在議論が進められている。

近年、RICOH THETA や Insta360 など 360 度映像を撮影するデバイスが一般に販売されており、一方、客観品質評価法は映像信号や評価者の生それを視聴するデバイスとしてハコスコや Oculus

体信号などを用いて QoE を推定する方法である。

Go など、数百円から数万円で購入可能な消費者向

2D 映像視聴時の客観品質評価法として、生体信

けの VR（Virtual Reality）機器も多数販売されて号 の 中 で も 特 に 心 拍 情 報 で あ る RRI(R-R

いる。360 度映像は動画配信サービスを利用してInterval)を用いた研究がある[1][2]。これらの研究

簡単に全方位一人称視点映像を配信・視聴するこ

では、RRI の周波数解析やローレンツプロットにとができ、四角く切り取られた従来の映像と比較より求められる値に QoE との関係性が見られる

してユーザに疑似体験を与えるコンテンツとしてこと[1]、RRI 変化率がストレス指標として有効でより強い効果が期待できる。ユーザに対して効果あること[2]が報告されている。

的に 360 度映像を提示するためには、ユーザ体感

本研究では、これらの客観品質評価指標を 360

品質（QoE : Quality of Experience）に基づいて映像

度映像の画質評価に適用し、360 度映像視聴のや VR システムを設計する必要がある。

QoE 推定尺度としての有効性を検討する。

本稿では 360 度映像の画質に対する QoE 評価と心拍情報の関係を分析し、心拍変動から QoE を推

３ 心拍情報の計測・解析

定できる可能性について検討した。
３．１ RRI
２ 既存研究RRI（R-R Interval）とは、図 1 のような心電QoE を評価する方法として主観品質評価法と図における周期波形のピーク波の一つである R 波

客観品質評価法がある。主観品質評価法は評価者の時間的間隔である。心臓は交感神経と副交感神が映像品質について主観的に評価する方法であり、経の影響を受けているため、RRI を分析すること

360 度映像視聴の主観品質評価法は、国際標準化で交感神経と副交感神経の影響から、評価者がど

ITU-T （ Internationalの程度ストレスを受けているかを推定することが機 関 で あ る

Telecommunication Union-Telecommunication

できる。

- 63 -

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講演ID: p14

３．３ ローレンツプロット分析
ローレンツプロットは図 3 に示すように、時刻t における RRI を x 座標、時刻 t+1 における RRI
を y 座標として平面上にプロットしたものである。
このローレンツプロットより算出されるストレス指標としてローレンツプロットの原点からプロッ
トの平均座標までの距離 d 及び、プロットの分布の分散を長軸・短軸とする楕円の面積 S を用いる。
図1

本稿では RRI の個人差によるローレンツプロッ

RRI

トのばらつきを抑制するため、各評価者の映像視
聴時 d, S を全実験条件の RRI における d, S の平３．２ 周波数解析

均値で除して正規化した d、S を分析対象とする。
RRI を AR 法により周波数解析[3]し、図 2 に示

LF 比は交感神経の活動指標である。数値が大きすようなパワースペクトルを算出する。得られた

いほどストレス状態であり、数値が小さいほどリ

パワースペクトルの 0.05Hz～0.15Hz を低周波数

ラックス状態であることが示されれる。

（LF）範囲、0.15Hz～0.4Hz を高周波数（HF）
範囲とし、各範囲内のパワースペクトルにより LF、
HF をそれぞれ算出する。LF が全体に占める比率（LF 比）である LF/(LF+HF)×100 を周波数解析
により得られたストレス指標として用いる。数値が大きいほどストレス状態であり、数値が小さい
ほどリラックス状態であることが示されれる。

図3

ローレンツプロット例

３．４ RRI 変化率
映像視聴時の RRI を安静時の RRI で除したものを RRI 変化率と呼び、これをストレス指標として用いる。ただしこの際、安静時 RRI の代わりに
全実験条件の RRI の平均値を用いて分析する。
RRI が安静時より大きくなると変化率が 1 を上回
図2りストレス状態であること、下回るとリラックス

パワースペクトルのグラフ例

状態であることが示される。

- 64 -

講演ID: p14

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４ 実験方法価データと各 RRI 解析結果で得られたデータを比較し、順序相関のある解析手法について分析する。

評価実験では、ヘッドマウントディスプレイ

図 5 より、LF 比は映像条件に対して有効な変化（HMD: Head Mounted Display）として Oculusが見られないことが分かる。このような結果が得Go（解像度: 両眼 2560 × 1440p, リフレッシュレられた原因は、ある評価者の LF 比において、同

ート: 60Hz, 視野角:110 度）、心拍計測機器とし一の映像条件の場合でも映像コンテンツが異なて Polar H10 を用いた。評価映像コンテンツはコると逆の傾向を示す場合があったためと考える。

ンテンツ①：宮島鳥居前で観光客が往来する映像、

図 6 より、正規化した d は映像条件に対して有コンテンツ②：カメラを囲うように 3 人がキャッ効な変化があり、MOS と同じ順序で変化している

チボールを行う映像の 2 種類を用いた（音声無し、

ことが分かる。d が小さくなるということは RRI

映像符号化方式 H.264/MPEG-4 AVC、解像度：が短くなる、即ち、交感神経が活発になり興奮状

5760 ×2880p、フレームレート：30fps）。これら態を示している。このことから、低画質であるほの映像は Insta360 ONE X で撮影した 3 分の映像

ど興奮状態になることが分かる。有意水準 5%で tであり、高画質（15Mbps）、低画質（1Mbps）、検定を行った結果、高画質と画質変化の正規化し高画質の映像から低画質の映像に不定期に切り替た d の値の間には有意差が見られたが、画質変化

わる（画質変化）、3 種類の条件の映像を作成しと低画質の正規化した d の値の間には有意差は見た。よって映像の種類は合計 6 種類となる。評価られなかった。

実験では、コンテンツ①とコンテンツ②を交互に、

図 7 より正規化した S は映像条件に対して有効

条件はランダムな順序で提示した。主観評価尺度

な変化がないことが分かる。このような結果が得は総合的な映像品質として、「5: 非常に良い、4:られた原因は、LF 比と同様にある評価者の正規

良い、3: 普通、2: 悪い、1: 非常に悪い」の 5 段

化した S の値において、同一の映像条件の場合で階品質尺度で評価し、品質は評価条件毎に投票さも映像コンテンツが異なると逆の傾向を示す場

れ た 評 点 を 平 均 化 し た MOS （ Mean Opinion

合があったためと考える。

Score）で表した。評価者は、映像品質に対する非図 8 より、RRI 変化率は MOS と同じ順序で変専門家（男子学生）10 名とした。

化していることが分かる。RRI が短くなると RRI
変化率が小さくなることから RRI 変化率が低くな

５ 実験結果と考察

ると興奮状態を示す。これより、低画質であるほど興奮状態になることが分かる。有意水準 5%で t

映像条件と MOS の関係を図 4、映像条件と LF検定を行った結果、高画質と画質変化の変化率の比の関係を図 5、映像条件とローレンツプロット

間には有意差が見られたが、画質変化と低画質の分析による正規化された距離及び面積の関係を変化率の間には値には有意差が見られなかった。

図 6、映像条件と RRI 変化率の関係を図 7 に示す。

低画質映像視聴時に興奮状態を示す原因は、高グラフのエラーバーは 95%信頼区間を示す。ただ

画質映像視聴の際には自然な視覚情報であるとし、図 4 は LF 比の分布が正規分布で近似できな知覚されるが、低画質映像視聴の際には不快な視

いようなものであったため、エラーバーを表示し覚情報であると知覚されるためであると考える。

ていない。

以上のことから、360 度映像の QoE を推定する

図 4 より、MOS は高画質、画質変化、低画質手法としてローレンツプロットにより求められるの順に高い。有意水準 5%で t 検定を行った結果、正規化された d の値と RRI 変化率が有効であるこ

高画質と画質変化、画質変化と低画質の MOS の間とが示唆された。

それぞれに有意差があることが分かった。この評- 65 -

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講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

講演ID: p14

図4

映像条件と MOS の関係

図8

映像条件と RRI 変化率の関係

６ まとめ
本稿では、360 度映像視聴におけるユーザの主観評価と心拍変動の関係に着目し、映像視聴時のRRI の解析を行った。その結果、ローレンツプロ
ットによって得られる d の値と RRI 変化率に QoEとの関係性が示唆された。
図5

映像条件と LF 比の関係

今後は、QoE に対して RRI 変化率と d がどのように変化するかの詳細な分析と定式化、RRI 変化
率の時系列解析手法の検討を行うことにより、360 度映像の RRI による客観評価法を確立することが課題である。
参考文献[1] 大田 健紘，吉野 秀明，「映像コンテンツ視
聴時のユーザ体感品質と心拍変動との関係の

図6

映像条件と正規化した d の関係一検討」信学技報 CQ2016-112 (2017)[2] 土川 奏，岩倉 成志，安藤 章「心拍間隔指標を用いた長距離運転時のストレス計測実験と解析-AHS の需要予測にむけて-」 土木計画学
研究・講演集 (2002)[3] “心拍変動時系列とストレス指標の実際[ストレスと自律神経の科学] ”,
http://hclab.sakura.ne.jp/stress_nervous_stressindex.html, (2020.02.07 アクセス)

図7

映像条件と正規化した S の関係- 66 -

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講演ID: p15

逆光線追跡法による液体屈折率と液面レベルの同時計測法
広島工業大学山田 一稀，

大谷 幸三

Liquid Refractive Index and Level Measurement Based on Inverse Ray Tracing
MethodHiroshima Institute of Technology

１ 研究背景と目的

Kazuki Yamada, Kozo Ohtani

る．

現代社会で問題になっている糖尿病の患者は，国内で約３３０万人いるという調査結果が発表さ
1 本の光線を照射したときのシステム構成を図れている．糖尿病は，生活習慣を改善することに1 に示す．

より，症状を和らげることができる．
そこで，本テーマでは非接触で尿糖を検出し，糖尿病患者の生活改善の指標となる光学式モニタ
リングシステムの開発を最終目標とする．本研究では，従来の屈折率測定システムの改良・高速化にピックアップして行う．従来の方法では，光線の照射角度を変えてセンサの出力を２回測定する必要があった．そのため，測定時間が長く，角度変更の機構が必要なのがネックとなっていた．そ

図1

こで，1 回の照射で屈折率を測定し，より高速化できる手法を提案する．

システム構成また，P2，P3，P6，P7 はそれぞれセンサの受光位
置ベクトルを表している．2 本の光線を用いて求２ 提案手法

めた容器底面の反射点 P4 の y 成分，すなわち光源

２．１ 光線追跡法による計測原理

から容器底面までの高さ H が同じであると仮定

開放容器に満たされた溶液の液面と容器底面かし，その関係から屈折率 n2 を求めていく．

ら反射する 2 つの光線を，階段状に並べた 2 つのCCD センサで受光して光線の入射位置を調べる．
鉛直下向きを y 軸正とし，光源から液面までの高２．２ 半値幅を用いた測定法
幅広の光を照射すると，図２のように，出力分布

さ h，容器底面までの高さを H とする．また，空が幅広い正規分布となる．この山形の出力分布から，気，溶液の屈折率をそれぞれ n1，n2 とする．この半値幅(図２の P2_1 から P2_2 ，P3_1 から P3_2 に該とき，未知パラメータが h，H，n2 の 3 つであり，当)を検出する．P2_1 と P3_1 を通る光線を Ray1，P2_2

光線追跡法を用いて求める．H は未知数である屈と P3_2 を通る光線を Ray2 とみなす．Ray1 と Ray2

折率 n2 を含んだ式になるので，照射角度の違う 2の投光角度はセンサで検出した入射角度を用いる．

つの光線を用いた連立方程式を立式して求める．
n2 は目的関数 Q が最小となる値を分析し，導出す- 67 -

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講演ID: p15

３ 検証
３．１ 半値幅を用いた自動測定
Excel VBA，Excel のセルを使用し，照射された光線の位置と画素出力の測定から半値幅の算出までの流れを自動で行うプログラムを作成した．
半値幅を算出は，光線の入射位置をグラフにした
図２ものをベースに行う．例として図１の P6 付近で観半値幅を用いた測定法

測されたセンサ出力を図５に示す．縦軸がセンサの画素出力，横軸が位置である．鉛直下向きを y

２．３ 半値幅測定の自動化
先行研究では，手動による半値幅の測定を行って軸正としているので，グラフの最小値が光線の最いた．そのため，高速性や過失誤差の課題が残る．

大画素値となる．半値幅の計算方法については省

そこで，プログラミングによる自動化を行い，改善略するが，計算の結果，算出された半値幅が図５を試みた．

の P6_1 から P6_2 となっている．

２．４ 遮光マスクを用いた測定法
遮光マスクは，レーザ部分に図 3 のような紙で製作したマスクを貼り付け，幅広の光を物理的に２本にするという方法である．半値幅を求めて光線分割する方法に比べ，計算数や誤差要因の削減や２本の光線の角度差が出やすいという特徴が考えられる．
図 4 は遮光マスクを取り付けて光線を出力したとき

図５ 位置 P6 付近の出力分布の予想グラフである．グラフは，横軸がサンプリン
グ回数，縦軸が光線の偏差出力となっている．

また，半値幅を用いて求めた入射位置の座標と２つの光線の角度を表１に示す．座標は原点 P 地
点からではなく，センサの設置位置を基準にした値となっている．

図３

表１

光線の入射位置と角度

P2

P3

P6

P7

Angle(°)

Ray1

6.16

9.22

19.1

21.88

29.07

Ray2

6.26

9.29

19.23

22

29.24

遮光マスク

それぞれの算出した角度を比較すると，Ray1 とRay2 で異なる角度を算出できた．よって，異なる投光角度を持つ２本の光線の自動測定を行うことができた．
次に，求めた半値幅の座標を用いて精製水の屈折率を計算した．精製水の屈折率は 1.33 であるた
図４

め，計算結果は 1.33 でなければならない．しかし，

センサ出力- 68 -

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講演ID: p15

実際に算出された値は 1.00 となった．正しい値がフと比べると，容器底面から反射する光線が２本求まらなかった要因の１つとして，センサの設置ずつ確認できる一方で液面から反射する光線がほ位置(図６の P0)が正確ではないことが考えられる．

とんど確認できなかった．考えられる原因として
は，光の絞りを広げたことで光が分散し，さらには遮光マスクで全体的に強さが減衰したことが挙げられる．続いて，２本の光線の座標と角度を求めた．結果を表２に示す．
表２

図６

システム構成の拡大図

光線の入射位置と角度

P6P7

Angle(°)

Ray1

15.26

18.79

35.15

Ray2

17.00

20.90

37.64

従来の方法では，センサの設置位置を物差しで表１の半値幅を用いた手法で求めた角度と比較

計測し，表１の座標に加算した値で屈折率が求めすると，角度差が大きくなった．よって，当手法られた．しかし，当手法では少しの位置のズレがでも角度の違う２本の光線を導出することができ計算に直接影響するため，センサの位置を正確にた．

検出できる方法を考案する必要がある．
４ 結論
３．２ 遮光マスクの検討

2 つの光線分割法を比較すると，遮光マスクで遮光マスクを取り付け，液面で反射する光線とは各パラメータを求めることができなかったため，容器底面で反射する光線が受光可能かどうかを検

半値幅を用いた手法の方が現実的であると言える．

証する．半値幅を求める方法と幅広の光を照射す

今後はセンサとレーザ間の距離測定手段を考案し，る点は同じだが，マスクの形状に合わせて光線の屈折率を求めることができるかを検証する必要が絞りを調整し，照射角度を 20°に設定して光線をある．また，測定誤差の度合いによっては遮光マ照射する．図３のような遮光マスクを取り付け，

スクの手法を再検討し，マスクや実験環境の改良

実際に照射した光線の偏差出力を表したグラフをを考える必要がある．

図７に示す．
参考文献[1] 大谷幸三，馬場充，小西忠孝：スポット光の入射位置と入射角度の 1 次元同時検出センサの提案，”計測自動制御学会論文“vol.37，
no.9，pp.799-806，2001[2] 鐵原真穂,大谷幸三:光線追跡法による液体濃度センシングの高速・高精度化,2019[3] 山田一稀，大谷幸三，"逆光線追跡法による液体屈折率と液面レベルの同時計測法," 第 36回センシングフォーラム，2P1-7，2019.8
図７照射した光線の形状

グラフの点線で囲んだところが容器底面で反射した光線を表している．図４の予想した出力グラ- 69 -

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講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

講演ID: p16, p17, p18

2019 年度広島工業大学開講科目「地域課題解決実習(廿日市市のビジネスアイデア立案)」成果報告
広島工業大学 松本慎平，山岸秀一

Accomplishment Report on Business Idea Planning for Hatsukaichi City
Conducted at Regional Problem-Solving Training, an Elective Subject inHiroshima Institute of Technology
Hiroshima Inst. of Tech. Shimpei Matsumoto, Shuichi Yamagishi

１ はじめにを理解する．そして，地域の中での大学生の自立し持続可能な地域社会を構築するためには，

役割，あり方を自覚する．

地域の商工業，地域コミュニティの活性化は不可

・ 地域社会へのコミットメントから，アイデン欠である．これから社会に巣立つ学生が地域貢献

ティティ確立のための材料を得て，社会でのに携われる第一歩として，学生個々の意見や想い

自分の役割を常に意識する習慣を身に付ける．

を共同体に伝達でき，それを運営等に生かしてい・ 自分たちの活動について，ソーシャルメディ

けるような仕組み造りと共に，地域の環境に即しアを用いて社会に広く発信することで，情報た持続可能な社会を自分たちの手で形成していこ発信力を身に付ける．自分たちの取り組みをうとする意識，倫理観，人間力を養成できるよう適切かつ効率的に社会に伝播及び認知させるな場が高等教育機関の中で求められている[1]．

ための方法論を学ぶ．このことにより，実績

以上の背景を踏まえ，広島工業大学では地域課をまとめることの大切さ，実績を社会に発信

題解決実習(廿日市市のビジネスアイデア立案)(以することの必要性を理解する．

降，本講義と略す)と名付けられた講義が廿日市商

この度の研究会では，令和元年度に開講された工会議所と連携して設置された．廿日市地区の商受講者の成果の報告を目的とする．本稿では，講工業を活性化し，廿日市振興につながる案の検討

義の内容や講義の一部紹介，担当教員が本講義にと実働を行い，以下に掲げる項目を身に付けるこ

期待することなどを述べる．

と，それら項目で掲げられた活動が最終的には持続可能な地域社会の構築に必要だということを理解すること，の 2 点が目的と位置付けられている．
・ 地方都市及び地域コミュニティの現状を分

２ 講義のシラバス
本講義のシラバスは次に示すとおりであり，各90 分授業全 15 回で構成される．対象受講者は，1

析・理解し，それらが抱える問題発見力を身

年～4 年，全学科学生である．

に付ける．
1.

・ 発見した問題に対する提案をまとめ，分かりガイダンス，地域課題解決実習の目標，狙いの確認

やすく伝える力を身に付ける．特に，実コミ
ュニティとの接触を通じて，多世代コミュニ
ケーション力を身に付ける．
・ 活動全般を通じて，大学と社会とのつながり- 70 -

2.

廿日市商工会議所の業務の理解3.

廿日市商工会議所の現在の取り組みの理解

4.

廿日市の商工業の理解

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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2019年度第4回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2019年度研究会
講演論文集（2020年2月20日(木)広島工業大学）

5.

廿日市商工会議所が取り組む課題の理解

義では牡蠣くるみの推進責任者である平野史

6.

地域における商工業の在り方の模索，商工織氏を招聘し，飲食店マップの現状理解，Web業の従来の役割や LINE を広報メディアとして活用した地域

地域の持続的発展に向けての商工業の役割，

情報発信の方法についてご講演頂いた．また，在り方の検討

地域の持続的発展に向けての商工会議所の役

8.

中間発表・成果まとめ

割・在り方，廿日市地区の資源をブランディ

9.

アイディア発想法による地域の商工業活性

ングする方法についてご講義を頂いた．

7.

化に向けての課題抽出
10. 他地域での事例の調査

４ おわりに

11. デジタルトランスフォーメーション時代に

本稿では，講義の内容や講義の一部紹介，担当

おける地域の商工業の新しい形

教員が本講義に期待することなどを述べた．本講

12. 商品，サービスのデザイン化による地域の義を通じて感じた担当教員の印象に過ぎないが，

商工業活性化への可能性検討

従来地域に関心が低い学生であっても，本講義の13. ソーシャルメディア活用による商工業活性ような場があれば地域に興味を持ち主体的に取り化への可能性検討組む傾向にあることは事実である．教育学的なフ

14. データドリブンによる地域の商工業活性化

レームワークを当てはめ学生と地域のギャップをへの可能性検討

埋めるアプローチは，地域活性化のひとつの有用

15. 最終発表，成果まとめな策と考えられる．よって，本講義を設置する意
義は大きいと考えられる．自分たちの地域を自分３ 外部講師の招聘たちでより良くするという考え方は「誰もがユー

本講義では，地域で活躍する外部講師を招聘しザで誰もがコントリビュータ」という「オープンて，より実践的な授業を実施した．

ソース」の考え方と一致が見られる．よって，ソ・ 近年，圧倒的なリーチ力と求心力を持つユー

フトウェア開発のプラットフォームに採用されてチューバーの感性を活かし，地域活性化の促いる要素を今後本講義に積極的に取り入れていき進を目的にしたプロモーションの方法が提案たいと考えている．

され，また大きな成功例を生み出している．
このような背景を踏まえ，小西ちはや氏を招謝辞

聘し動画編集技術に関するご講演を頂いた．

本科目は，広島工業大学及び廿日市商工会議所

・ 一般社団法人地域ブランドプロデューサー協関係者の多大なるご支援を受けて実施した成果で会代表理事，Familia Create 代表の川本真督氏ある．ここに記して謝意を表します．

を招聘し，地域をプロデュースする際に必要なこと，地域活性に対する想い，地域活性が参考文献必要とされる社会背景，目指す廿日市の未来[1] 小林洋平, 内海康雄,地域の課題を通して育などについて，これまで川本氏がプロデュー

成する社会実装型技術者育成プログラムの開スされてきた事業をご紹介頂きながらご講演発, 工学教育研究講演会講演論文集 第 67 回

頂いた．

年次大会, pp.90-91 (2019).

・ 廿日市商工会議所と広島工業大学とは「牡蠣

[2] 大杉将輝，松本慎平，山岸秀一, Web によるくるみ」を主軸とした地域活性の取り組みを地域のための効果的な情報発信手法の検討,

従来から産学連携で推進しており[2]，その成2017 IEEE SMC Hiroshima Chapter 若手研究

果は地域社会で既に広く知られている．本講会講演論文集, pp.108-109 (2016).
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