人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第30回)
SIG-AM-30-01

感情パーソナリティの可視化によるTwitter ユーザの探索および評価支援
Visualization of Emotional Personality to Support Exploration and
Evaluation of Twitter Users
工藤 裕登 1∗
砂山 渡 2
Yuto Kudo1 Wataru Sunayama2

服部 峻 3
Shun Hattori3

滋賀県立大学大学院 工学研究科
Graduate School of Engineering, The University of Shiga Prefecture
2 3
滋賀県立大学 工学部
2 3
School of Engineering, The University of Shiga Prefecture1

1

Abstract:
Nowadays, SNSs are used to communicating with friends and gather information. Therefore, users
often search for new friends or for users who have the information they want to know when theyjoin a community. In this study, we propose a system that supports the search and evaluation ofpotential users with whom users can interact and gather information by inputting keywords related
to the users to be searched for, using Twitter as a subject. The proposed system extracts andvisualizes emotional personalities based on the frequency of use and trends of emotional words inthe tweets of users collected by the system. Experimental results show that the proposed systemis eﬀective in supporting user search and evaluation.

1

はじめに

2

近年，SNS の利用者が増加しており，さまざまなユー
ザとの交流が非常に盛んに行われている．SNS は多種
多様なユーザとの交流するためだけでなく，趣味や仕事などの情報収集として用いられている．しかし多くのユーザの発信内容を確認し，欲しい情報を探索することやユーザとの交流を実際に行うか判断することは非常に大きな手間がかかってしまう．自分と相性の良い相手や SNS の内容を読んでいて不快にならない相手を探すために，ユーザの「感情」の表現方法に着目することが重要であると考える．
そこで本研究では，SNS の一つである Twitter[1] を題材とし，ユーザの Twitter の投稿内容 (以下，
「ツイー
ト」とする) に含まれる感情を表現している単語やツイートの使用回数や使用傾向を算出し可視化すること
で，システム利用者の重視する感情を考慮したユーザの探索および評価を支援することを目的としている．また，可視化するユーザの感情表現の特性を「感情パーソナリティ」と定義する．

本章では，Twitter を題材とした感情表現の分析またはユーザ推薦についての関連研究について述べる．
近年の社会経済に影響を与えた新型コロナウイルス(以下，「コロナ」とする) に関するツイートを対象として，主要な感情の数値化を行う研究 [2] がある．コロナ
関連のツイートにおける “嫌気 “の感情の推移と人出との関係を検証し，ネガティブな感情値が高まると約 1ヶ月後に人手が減少する傾向を確認している．また，韓国で発生した中東呼吸器症候群 (以下，MERS) 状態での韓国版 Twitter における感情分析を行う研究 [3] がある．感情辞書と言語固有の特徴量を機械学習で分析し，中立なツイートと感情を持つツイートに分類する手法を提案している．しかし，これらの研究では，複数のユーザによる感情の分析や感情の推定を行っているが，ユーザ一人一人のツイート内容までは分析していない．
本研究では，収集した複数ユーザから感情表現を用いて探索したいユーザを抽出し，実際の感情表現の使用方法を確認しながら評価を行うことを支援している．
また，ユーザ間のフォロー (ユーザのツイートを継続的に表示させること) 関係と実際のやりとりの有無を組み合わせて，新たな手法を提案している研究 [4] が∗ 連絡先： 滋賀県立大学大学院工学研究科 電子システム工学専攻

工藤 裕登〒 522-8533 滋賀県彦根市八坂町 2500
E-mail: ov23ykudo@ec.usp.ac.jp

ー

関連研究

1

ー

人工知能学会 インタラクティブ
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SIG-AM-30-01

ある．やりとりの関係の有無による従来手法と比較した推薦するユーザの比較を行っている．また，Twitter
内の感情を可視化しユーザを推薦する研究 [5] がある．
ツイート内の単語に感情を付与し，単語に対して類似する感情を持つユーザを推薦する研究である．これらの研究では，実際に使用される感情表現を確認しながら，ユーザを探索し評価するシステムにはなっていな
い．そこで本研究では，感情表現を組み合わせて探索
したいユーザを抽出し，実際のツイート内容を確認しながら評価を行うことを支援するシステムを提案する．

3

図 1: システムの流れ

本研究で扱う感情表現
本章では，本研究で扱う感情表現について述べる．

感情パーソナリティとして可視化を行う．可視化した
感情表現の情報を用いて，ユーザの探索および評価を支援する．

表 1: 本研究で用いた感情表現単語辞書と単語例
感情表現
「喜」
「楽」
「愛」
「驚」
「怒」
「哀」
「憎」
「恐」

ポジティブ，
ネガティブ分類
ポジティブ
ポジティブ
ポジティブ
ポジティブ
ネガティブ
ネガティブ
ネガティブ
ネガティブ

単語総数

単語例

143
214
235
52
113
326
383
277

嬉しい，優しい
楽しい，笑い
恋，好き
仰天，久々
激昂，叱る
悲しい，悔しむ
嫌い，悪口
怖い，戸惑う4

本章では，感情パーソナリティの可視化による Twitter ユーザの探索および評価支援システムについて述べる．本システムはテキストデータのための総合環境
TETDM(Total Environment for Text Data Mining)[10]
上に表示される画面 (以下，「パネル」とする) に処理結果を出力し構成する．図 1 には，システムの流れについて示している．

人間の持つ感情に対して，中村 [6] の感情表現辞典では，実際の表現をもとに「喜」，
「怒」，
「哀」，
「怖」，
「恥」，
「好」，
「厭」，
「昂」，
「安」，
「驚」の 10 の感情を定義している．また，人間の持つ「喜」，
「怒」，
「哀」，
「楽」，
「愛」，
「憎」の 6 つの感情を「六情」とする説も古来から存在する感情分類の一つである [7]，[8]．
そこで本研究では分析の対象とする感情について，中村の定義した 10 の感情や六情をもとに 8 つの感情を定義した．また，これらの感情を表現している単語を「感情表現単語」と定義し，感情表現単語辞書の作成を行った．感情表現単語辞書には，感情の定義をもとに
感情表現辞典や日本語感情表現辞書 [9] を用いて感情表
現単語の収集を行った．
さらに，8 つの感情表現をポジティブ，ネガティブに分類することで，感情表現単語を含むツイートを「感情ツイート」と定義する．感情表現単語と同様に，ポジティブツイートやネガティブツイートに分けること
によって処理の対象とした．
本研究で用いた感情表現単語辞書と単語例を表 1 に示す．入力したユーザのツイート内に含まれる感情表
現単語と感情ツイートを用いて，ユーザの感情パーソ
ナリティの算出を行う．感情表現単語の使用回数および使用割合や感情ツイートのツイートおよび偏差値を，ー

感情パーソナリティの可視化による Twitter ユーザの探索および評価支援システム4.1

探索したいユーザに関する情報の入力

本研究では，Twitter ユーザとツイート内容の収集にTwitter Search API[11] を利用した．探索したいユー
ザに関する情報の入力として，「キーワード」を入力す
る．キーワードについて発信しているユーザを収集し，収集した各ユーザに対して 1 ユーザあたり最大 100 ツ
イートの収集を行う．

4.2

感情表現単語および感情ツイートの抽出

1 ユーザのツイート内の各単語について，感情表現単
語辞書に含まれる単語が出力された時，各感情表現に分類を行う．同時に，抽出した感情ツイートをポジティ
ブ，ネガティブツイートに分類する．全てのツイートに対して抽出を行い，感情表現単語の単語数と感情ツ
イートのツイート数をカウントし感情パーソナリティ

2ー人工知能学会 インタラクティブ
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SIG-AM-30-01

4.4

複数ユーザから探索したいユーザを抽出するユーザ
探索支援インタフェースを図 3 に示す．探索したいユー
ザに関するキーワードを入力し，複数のユーザとユー
ザのツイートを収集する．また，キーワードを入力する
ことで，すでに収集している複数ユーザを再度表示させるパネルも設定している．収集したユーザについて，
利用者がユーザに重視する感情 (またはキーワード) を選択することで，表形式表示内に選択結果を反映することができる．選択結果には，選択パターンに該当す
る重みとツイートの偏差値の算出に用いた 5000 ユーザの感情表現の使用回数をもとに算出した評価点を用いて，各感情およびキーワードに対する重みと評価点の積の総和を反映する．選択結果や使用したキーワードの合計などを用いて表形式表示のソートを行うことで，探索したいユーザに重視する感情表現やキーワードを考慮したユーザの抽出を行うことができる．抽出したユーザの感情表現単語のカラー表示と感情パーソナリ
ティの簡易表示を確認することで，抽出したユーザがどのような感情表現単語や感情ツイートを用いているかを素早く確認することができ，探索したいユーザ候補であるか判断できる．探索したいユーザ候補を抽出した後に，ユーザ候補に対して感情パーソナリティの簡易表示内に設定しているボタン 1 つでユーザ評価インタフェースに切り替えることができ，素早く抽出したユーザの感情パーソナリティの可視化表示内容を詳しく分析することができる．

図 2: 感情表現単語および感情ツイートの抽出の算出に用いる．図 2 に感情表現単語および感情ツイー
トの抽出方法を示す．

4.3

感情パーソナリティの算出

感情パーソナリティの算出には，8 つの感情表現単語の使用回数および使用割合やポジティブ，ネガティブに分類した感情ツイートのツイート数と偏差値を用いる．感情表現単語の使用割合の計算を数式 (1) に，感情ツイートの各偏差値に用いるツイート数および感情表現の傾向を表 2 に示す．使用割合の算出は，各感情表現単語の使用回数と全ての感情表現単語の使用回数を用いる．偏差値については，無作為に抽出した 5000
ユーザの感情ツイート，ポジティブツイート，ネガティ
ブツイートに対してもツイート数を用いて偏差値を算出する．算出した偏差値を用いて，感情表現の傾向を3 段階に分類し，感情表現やポジティブ感情，ネガティ
ブ感情を表現する傾向を算出する．

4.5

表 2: 各偏差値に用いるツイート数および感情表現の傾向
60 以上
60.3 以上
50.7 以上
25.1 以上
高い

40〜59
25.5〜60.2
17.1〜50.6
4.9〜25.0
普通

40 未満
25.5 未満17.1 未満
4.9 未満低い

感情表現単語を対象とする「単語ベース」の処理結果と，感情ツイートを対象とする「ツイートベース」の処理結果に分けて，ユーザの感情パーソナリティの算
出する．算出した単語ベースおよびツイートベースの結果について，感情パーソナリティとして可視化を行うことによって，ユーザの探索および評価に対して支
援を行う．

ー

ユーザ評価支援インタフェース

抽出したユーザ候補の感情パーソナリティの可視化
表示内容の詳細を確認するユーザ評価支援インタフェー
スを図 4 に示す．ユーザ探索支援インタフェースで用いた感情表現単語のカラー表示と感情パーソナリティの簡易表示に加え，単語ベースとツイートベースの数
値結果や使用割合のレーダーチャート，ツイートに含まれる感情表現の分布，感情ツイートの使用傾向の可視化を用いてユーザの評価を行う．単語ベースとツイー
トベースの数値結果を確認し，単語ベースやツイート
ベースで着目したい感情表現を確認する．単語ベースの可視化表示内容では感情表現単語の使用割合をレー
ダーチャートを用いて可視化し，感情表現単語をどの程度使用しているかを視覚から得ることができる．また，ツイートベースの可視化表示内容において，感情
ツイートの使用傾向の可視化を見ることで，抽出したユーザの感情表現の傾向を把握する．さらに，ツイートに含まれる各感情の分布の可視化によって，どのツイー
トにどの感情表現が用いられるかを視覚から得ることができ，感情表現を含むツイートや含まないツイート抽出した各感情の単語数
各感情の使用割合 (%) =×100
抽出した全感情単語数(1)

偏差値
感情ツイートポジティブツイート
ネガティブツイート
感情表現の傾向

ユーザ探索支援インタフェース

3ー人工知能学会 インタラクティブ
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SIG-AM-30-01

図 3: ユーザ探索支援インタフェース

をピックアップして表示することが可能になる．これ
らの機能を用いてユーザ評価を行った後に，再度ボタ
ン 1 つでユーザ探索に戻りユーザ候補を抽出すること
で，ユーザの探索および評価を繰り返し行うことが可能になる．これらのユーザ探索および評価を感情パー
ソナリティを用いて支援する．

5

表 3: 提案システムの検証実験課題
課題番号
キーワード
目的
グループ 1
感情選択パネルグループ 2
感情選択パネル

感情パーソナリティの可視化による Twitter ユーザの探索および評
価支援の検証実験

課題 3
英語
勉強
情報収集

課題 4
コロナ
対策
情報収集

なし

あり

なし

あり

あり

なし

あり

なし

• 友達探し：お互いにコミュニケーションを取る• 情報収集：一方的に情報を得る
実験で使用するインタフェースについて，実験用ユー
ザ探索インタフェースを図 5 に示し，実験用ユーザ評価
インタフェースは図 4 で作成したものを共通して用いる．実験用ユーザ探索インタフェースでは重視する感情選択パネルの有無により，被験者の好みを反映した
ユーザ探索および評価の抽出方法の違いや実際にフォローしたいユーザ数などについて比較を行った．感情
表現単語数やキーワード合計などでの単純なソートでの抽出結果と好みを反映した選択結果によるソートでの抽出結果について比較する．

実験設定

表 3 に提案システムの検証実験課題を示す．また，各課題における目的の内容について次に示す．課題 3，4

ー

課題 2
就活
新卒
友達探し

の「情報収集」には課題 1，2 の「友達探し」に類似するキーワードを設定し，目的に応じたユーザの探索および評価についての違いについても考慮している．

12 名の被験者に，4 つの課題を用いてキーワードを使用して収集した約 100 名のユーザから目的に応じたユーザの探索および評価を行ってもらった．ユーザ探索
において課題に用いる重視する感情選択パネルの有無(図 5) によって被験者を 6 名ずつのグループに分けて実験を行った．ユーザ探索で 5 名のユーザを抽出し，ユー
ザ評価でフォローしたいユーザを判断してもらった．
キーワードの入力とインタフェースの切り替えについては被験者は操作を行わずに実験を行った．

5.1

課題 1
海外
旅行
友達探し

4

ー

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図 4: ユーザ評価支援インタフェース

図 6: ユーザの抽出位置

図 5: 実験用ユーザ探索インタフェース

5.2

課題 1 のパネルありにおいては，あるユーザがソート
後に表形式表示の下位のユーザを抽出していた．これについては，ソートを小さい順に表示することも可能であるため，ユーザ探索を支援できると言える．
また，各課題で選択された重みの平均について図 7に示す．課題 1，3 において，ポジティブ感情について正の値が得られた．また，課題 2 においては感情表現について重みの平均が小さい傾向があった．さらに，課題 4 においては感情表現に対する重みが負の値を示している結果となった．これらの結果から目的に応じたユーザの抽出において，重視する感情表現が異なることが考えられる．課題 1，3 ではポジティブ感情を重視

実験結果

重視する感情選択パネルの有無における表形式表示
内でのユーザの抽出位置について図 6 に示す．抽出位
置は，表形式表示においてソートを行った後に抽出した 5 名ユーザの位置 (上から 0 番〜99 番) の中央値の平均を示している．図 6 において，重視する感情選択
パネルを用いることによって，抽出位置を小さくすることが可能になった．この結果からユーザの抽出において，システム利用者の好みを反映させたソート結果を用いることで，抽出したいユーザ候補を表形式表示のより上位に表示することが可能になると考えられる．

ー

5

ー

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図 8: フォローしたいユーザ数平均
図 7: 各課題で選択された重みの平均によって，複数のユーザからユーザの探索および評価を支援するためのシステムを構築した．
構築したシステムによって，感情パーソナリティの可視化を行い，ユーザの探索および評価を支援できるかを検証するため検証実験を行った．結果として，被験者の重視する感情を選択せずにユーザの抽出および判断を行った場合，四割のユーザをフォローしたいユー
ザとして抽出し判断できるが，安定したユーザの抽出を行うことができてなかった．しかし，重視する感情を選択しソートした結果を用いてユーザ抽出および判断したことによって，六割のユーザを目的に合うユー
ザとして抽出することが可能になった．また，重視する感情の選択結果が探索したいユーザの目的に合わせて異なり，さらにソートによって抽出位置を上位にすることが可能となった．感情パーソナリティの可視化を用いて，ユーザの探索および評価を支援することが可能となった．
今後の課題として，ユーザ探索支援においては，表
形式表示におけるソートの固定や抽出したユーザ候補を強調表示し，ほかの複数ユーザと比較し表示することで，ユーザ探索をさらに容易にするためのシステムの改良が求められる．ユーザ評価支援においては，現
在 1 ユーザの感情パーソナリティの可視化を行うこと
で，入力しているユーザの評価を行うシステムになっている．そこで，ユーザ探索で抽出した少数ユーザ (実験時の 5 名のユーザなど) を同時に評価を行えるシステ
ムの改良などが求められる．今後の展望として，感情表現単語の単語数の増加や他の SNS における感情パー
ソナリティの可視化による支援を行うシステムの発展を検討していきたい．

する傾向があるが，探索したいユーザの目的の違いに
より課題 1 の方がよりポジティブ感情を重視する傾向が考えられる．また，課題 2 では，平均値は小さい傾向を示しているが，被験者によって重みを正方向または負方向に選択する被験者が分かれる結果が得られた
ため，平均値は小さくなったと考えられる．さらに，課題 4 に対しては感情表現がユーザの主観を含む情報であるため，客観的な情報を収集したい被験者は感情表
現が少ないユーザを探索したい傾向があったと考えられる．
図 8 に抽出した 5 名のユーザ候補を実際にフォロー
したいかどうかの判断について，重視する感情選択パネルの有無によるフォローしたいユーザ数平均を示す．
ユーザ探索にて抽出した 5 名のユーザについて，重視する感情選択パネルを用いない場合には最低 2 名のユー
ザをフォローしたい結果を示している．また，フォロー
したいユーザ数平均のブレが大きい結果が得られた．一方，重視する感情選択パネルを用いる場合には，安定
して 3 名のユーザを評価できる結果を示している．
フォローしたいユーザ数の平均から重視する感情選
択パネルの有無によるユーザ探索および評価において，パネルを用いない場合では 2 名のユーザをフォローしたいユーザとして抽出，判断できる．しかし，単純なソートによるユーザの抽出では，課題によってフォロー
したいユーザを安定して抽出することができないことが考えられる．一方で，重視する感情選択パネルを用いることによって，安定してフォローしたいユーザを抽出でき，より目的に合うユーザの探索および評価ができると考えられる．

6

参考文献

おわりに

[1] Twitter，(URL)https://twitter.com（2023 年 1 月
27 日確認）本研究では Twitter を題材とし，ユーザの感情表現に着目し感情パーソナリティの算出，可視化すること

ー

6

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人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第30回)
SIG-AM-30-01[2] 水門義之，田邊洋人，和泉潔：コロナ禍におけるTwitter 情報を用いた感情値の計測と人出の関係，
第 36 回人工知能学会全国大会論文集，1M1-OS20a-04，pp.1–3(2022)[3] Hyo Jin Do， Chae-Gyun Lim， You Jin Kim，
Ho-Jin Choi：Analyzing Emotions in Twitter
During a Crisis: A Case Study of the 2015 Middle East Respiratory Syndrome Outbreak in Korea，2016 International Conference on Big Dataand Smart Computing (BIGCOMP)，No.3，pp.
415-418(2016)[4] 北村 太一，小川 祐樹，諏訪 博彦，太田 敏澄：コミュニケーションに着目した Twitter フォロー
ユーザ推薦，第 26 回人工知能学会全国大会論文集，No.6，pp.1–4(2012)[5] 加藤 慎一郎，濱川 礼：Twitter 感情分析を用いた感情値可視化とユーザ推薦システム，情報処理学会研究報告，Vol.2013-HCI-152，No.27，pp.1–8(2012)[6] 中村 明：感情表現辞典，東京堂出版，(1993).
[7] 新村 出：広辞苑第七版，株式会社岩波書店，(2018)[8] 人間の 5 つの基本感情（46 種類)｜ラマ氏とエクマ
ン氏の感情地図，ビジネスのための Web 活用術。
個人時代のビジネス力・魅力をあげる戦略学習サイト，(URL)https://swingroot.com/emotion-type/（2023 年 1 月 27 日確認）
[9] 山本 和英:日本語感情表現辞書，(URL) http://
www.jnlp.org/SNOW/D18（2023 年 1 月 27 日確認）[10] 砂山 渡，高間 康史，西原 陽子，徳永 秀和，串間宗夫，阿部 秀尚，梶並 知記：テキストデータマ
イニングのための統合環境 TETDM の開発, 人工知能学会論文誌,Vol.28,No.1,pp.1–12,(2013)[11] Twitter Search API，(URL)https://developer.
twitter.com/en（2023 年 1 月 27 日確認）

ー

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SIG-AM-30-02

StackGAN を用いた感情を表すコミック画像生成に関する予備的検討
Preliminary Study on Generating Comic Images Expressing Emotion Using
StackGAN
1

陳 彦嘉

2

柴田祐樹

3

高間康史

Yen-Chia Chen1, Hiroki Shibata2, Yasufumi Takama3
東京都立大学大学院システムデザイン研究科
Graduate School of System Design, Tokyo Metropolitan University
Abstract: This paper reports the result of preliminary experiments of a method for generating comic images
expressing emotions using StackGAN. The proposed method trains StackGAN using the dataset of comics
of positive or negative facial images, which are associated with text describing emotions. Generated images
are evaluated by applying facial expression recognition. Experiments are conducted changing the types of
facial expressions in the training images to investigate the impact of diversity in the training data in termsof emotions on the quality of the generated images.

1

はじめに

本稿では，感情を表現するコミック画像を，StackGAN を用いて生成する手法について予備的検討を行った結果について報告する．企業において，サービスの向上は重要な課題であり，そのヒントとなるのはユーザからのフィードバックとなる．レビ
ューやソーシャルメディアに投稿されたコメントは，企業のサービスに関するユーザの意見が含まれているため，これを活用することでアンケートやインタビューを実施せずにユーザからのフィードバックが得られることが期待できる．
レビューなどのコメントの特徴は，対象サービスなどに対する記述とともに，投稿者の感情が表現されていることである．サービスに満足しているコメ
ントはポジティブな感情を示していることが想定される一方，商品に不満のある場合や，他者を攻撃するような悪意あるコメントの場合はネガティブな感情を示していると考える．従って，レビューコメン
トを分析する際には，このような感情の観点から分析する必要もあると考える．しかし，コメントを読んで感情の種類やその程度を読み取ることは分析者にとってコストのかかる作業である．また，sentiment
analysis [1]などを適用して数値化しても，数値やグラフから感情を認識することは分析者にとって直感的ではないと考える．
本稿では，レビューコメントに含まれる感情を，ー

8

表情を表す顔画像として可視化する手法を提案する．
特に絵で物語を語るコミックは，登場人物の表情で様々な感情を読者に伝え，感情移入させることが可能であることから，コミック画像として生成することを試みる．提案手法の利用方法として，Charnoff
face[2]の様に，多数のレビューコメントから生成したコミック画像を並べて提示することで，その概要把握を支援することが考えられる．また，レビュー
投稿前にそれが表す感情をコミック画像として提示することで，その投稿が他者に与える印象を確認させる用途も期待できる．
前述の目的達成に必要な要素技術として，本稿では感情を表すコミック画像の生成手法について検討する．テキストから画像を生成する AI は近年急速に研究が進んでいる分野であり，代表的な生成手法の一つに GAN（Generative adversarial networks，敵対的生成ネットワーク）[3]がある．GAN は画像を生成する生成器（generator）と生成画像の真偽を判断する識別器（discriminator）から構成され，識別器の判断結果をフィードバックして，両者が反復的に学習を行
い精度を向上させることで，生成器が高品質の画像を生成可能となる．GAN には様々なバリエーションが存在するが，本稿では感情を表すテキストから画像を生成することを目的とするため，StackGAN[4]を利用する．StackGAN は text-to-image タイプの GANの中で代表的なものであり，多くの拡張手法が提案されている．画像を生成するタスクを，テキストをー人工知能学会 インタラクティブ
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SIG-AM-30-02

用いて画像を生成するステージ１と，ステージ１の生成結果を用いて最終画像を生成するステージ２の２段階に分けて生成することで高解像の画像生成を実現しており，細かい線から構成されるコミック画像の生成にも有効であることが期待できる．しかし，StackGAN は鳥や花などに関する写真の生成に適用され，その有効性が示されているが，コミック工学においてコミック画像の生成に適用した研究は報告されていない．
提案手法では，ポジティブ、ネガティブな表情の
コミック画像に，感情や表情を説明するテキストを付与して学習に用いる．生成した画像の評価において，客観性および再現性を重視するため，感情認識を適用する．学習に用いる画像が表す感情の種類を変更して行った実験結果を比較し，感情に関する学
習データの多様性や画像の枚数が生成画像に与える影響を考察する．

２状に配置したものである．ポジティブな感情には元気，幸せや満足などがあり，快側に配置される．ネ
ガティブな感情は不快側に配置され，緊張や心配，悲しみなどが存在する．平面上に 16 種類の感情が配置されている．また，これら 16 感情の外周には，典型的感情エピソードである，驚き，幸せ，怒り，恐怖，嫌気と悲嘆が配置されている．

2.3 GAN によるコミック風肖像画生成関連研究

2.1 Stack GAN
テキストから画像を生成する研究のうち，StackGAN は代表的な手法であり，拡張手法も提案されている[5][6]．StackGAN はステージ１, ２の二段階から構成される．ステージ１では，テキストをベクト
ル化し，画像を生成する．ステージ２ではこの画像を更に入力に用いて，より高解像度の画像を生成して最終的な出力とする．ステージ１は主にテキストの内容を正確に読み取ることを重視して，画像としての質に関してはステージ２で調整する．
StackGAN の拡張手法として，StackGANv2[5]は三段階以上のステージにより構成されている．生成に用いる色の一貫性を保つため，正則化項を提案しており，この二点の改良によって，より高解像度の画像の生成が可能となっている．AttnGAN[6]は文単位の入力テキストを一つのベクトルに変換するのではなく，複数の単語に区切り，単語ごとにベクトル化
する．これにより，画像は要素ごとに，関連性の高い単語から変換されたベクトルを用いて生成される．

2.2 Russell の感情円環モデル
Russell の感情円環モデルは，ヒューマン・ロボッ
ト・インタラクションや感情分析などの工学的研究において良く用いられており，快―不快と覚醒―非覚醒の二軸により構成される平面上に，感情を円環
1

顔写真を入力として，コミック風の肖像画を生成する手法が提案されている [7]．この研究では，
Pix2Pix[8]と CycleGAN[9]を用いている．入力された
顔画像の特徴を残してコミック風の画像に変換する
ために，複数のタスクに分けて学習を行っている．
第一段階では CycleGAN を利用して，コミック画像
を用いて顔写真風の画像を生成している．第二段階
では Pix2Pix を利用して，生成された画像を元のコミック画像に戻す．最終的に，学習した Pix2Pix を利用して，顔写真を入力に用いてコミック画像を生成する．また，作者の異なるコミック画像をデータセットとして用いることで，コミックの画風が学習に与える影響についても考察している．

３

3.1 コミック画像データセットの構築
本稿では Manga1091から，研究用途に提供されているコミックデータセットを利用する．このデータセットには，109 タイトルのコミックが含まれており，それぞれ単行本の第一巻が収録されている．また，本研究では使用しないが，登場人物のセリフを，吹き出しの位置と発言者の情報とともに記録したデータも含まれている．

3.2 StackGAN による学習
顔写真とは違い，一枚のコミック画像に含まれている特徴量は少ない．色情報がグレースケールに限定されていること，奥行きに関する情報の欠落により，コミック画像の生成はアニメ風画像の生成よりも困難と考える．また，StackGAN をコミック画像の生成に用いた前例も著者らが調査した限り存在しな
い．そこで本稿では予備的検討として，段階的に画像データセットを増やすことで，StackGAN により生成されるコミック画像がどのように変化するかを検http://www.manga109.org/ja/index.html

ー

9

提案手法

ー

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証する．
Russell の感情円環モデルの快側の感情から serene（晴朗），contented（満足），happy（幸せ），不快側から stressed（重圧），および典型的感情エピソードから disgust（嫌気），anger（怒り）を選択し，それらに関する顔画像をコミックデータセットから選び出して学習に用いる．学習は表1に示すデータセットを用いて３回行う．表における数値はその感情に対応した画像の枚数である．
表 1：学習に用いるデータセットの枚数
データ

晴朗

1
2
3
4
5
6

2
20
2
20
2
20

満足

2
20
2
20

幸せ

重圧

嫌気

怒り

2
20

2
20
2
20
2
20

2
20
2
20

2
20

入力テキストは，感情の極性，感情の種類，表情に関する単語により構成される．感情の極性を表す
単語は，Positive（快），Negative（不快）のどちらかである．感情の種類を表す単語は上述の通り，
Positive の場合は serene，contented，happy，Negativeの場合は stressed，disgust，anger のいずれかとする．
表情を表す単語は，Positive の場合は laugh（笑い）
と smile（微笑み）から，Negative の場合は bellow（怒鳴る）と grumpy（険しい表情）から一単語選ぶ．感情ごとに，2 種類の表情の画像を同数用意する．３回の実験において，学習率（learning rate）は両ステー
ジで 0.0002，世代数はステージ 1 で 10000，ステー
ジ 2 で 5000 とした．

3.3 生成画像の評価
生成した画像に対して，生成したい感情の極性を表す表情が生成されているかを評価する．生成した画像を人手で評価する方法も考えられるが，本稿では再現性，客観性を考慮して感情認識を適用して評価する．感情認識には Py-Feat2を利用する．Py-Featが認識する感情のカテゴリは Russell 感情円環モデルとは異なり，快の感情は happiness，不快の感情は
anger，disgust，fear，sadness，それ以外の感情は neutralと，surprise である．Py-Feat は各感情に該当する度
合いを数値として出力するため，認識結果で，度合いが一番高い感情が属する極性を認識結果とする．

2

４

実験結果

4.1 データセット
画像に関しては，Manga109 のデータセットから，キャラクターの顔画像部分を 256x256 のサイズで切り出したものを利用する．コミック画像の特性上す
べて正面の顔画像にするのは難しく，セリフ（吹き出し）に関しても学習に影響を及ぼす可能性がある
ため，データセットの拡張も兼ねて左右反転のコピーをする．すなわち，学習には表1に示した枚数の２倍の画像を用いる．
学習に用いる画像は必ずしもセリフを伴うものではなく，また感情的な単語を含んでいるとも限らない．そこで，画像に対応するテキスト（３種類の単語）については，著者の一人が画像から判断して付与する．

4.2 実験結果
4.2.1 実験１
実験１では，表 1 に示したデータセット１を用いて学習する．ステージ１の学習では，世代数 8500 から生成画像がはっきりし，9000 辺りで崩壊する傾向が見られた．その後のステージ２では顔画像が生成されなかったため，学習に失敗したと考える．
4.2.2 実験２
実験２では，表 1 に示したデータセット２を用いて学習する．ステージ１では，世代数 500 から生成
画像がはっきりし，世代数 7400 と 8800 からそれぞれ約 200 世代崩壊する以外，安定して顔画像が生成された．ステージ２では，世代数 1000，2000 で顔の輪郭が生成されたが，生成する画像にすべてグレーのノイズが発生するため，感情認識ができなかった．
4.2.3 実験３
実験３では，表 1 に示したデータセット３を用いて学習する．ステージ１では，世代数 750 から生成
画像がはっきりし，世代数 3000 から 3700 の間は崩壊していた．ステージ２では，世代数 250 から生成
画像がはっきりした．しかし，世代数 1100 から 3200の間は崩壊し，その後 3600 までの 400 世代ではノイズがかかった顔画像が出力された．以降は再びグレーのノイズ画像しか出力されなかった．各感情と表情の組み合わせ 8 通りについて，学習世代数 1000 の生成画像に対する極性判定結果の混同行列を表 2 にhttps://py-feat.org/pages/intro.html

ー 10 ー

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SIG-AM-30-02

示す．行が認識結果に対応する．
表 2：実験３の分析結果
晴朗
満足
重圧

感情
快
不快
失敗

1
1

嫌気
1
1

2

2
図 1：認識に成功した画像例（実験５）：
Positive, happy, smile．

表 2 より，感情が認識できた画像は 8 枚中 2 枚のみであった．認識できた晴朗の画像は，怒り（anger）のスコアが一番高く，快に関する感情は喜び（happiness）のスコアがわずかに出力された．
4.2.3 実験４
実験４では，表 1 に示したデータセット４を用いて学習する．ステージ１では，世代数 1100 から生成
画像がはっきりし，その後生成画像の崩壊は見られなかった．ステージ２では，世代数 2400 から，顔の輪郭部分とコマ枠部分にノイズが発生した．はっき
りした顔画像は生成されなかったが，ノイズの分布
は実験１，２と違い，画像すべてにかかるのではな
く，外回りに集中していた．
4.2.3 実験５
実験５では，表 1 に示したデータセット５を用いて学習する．ステージ１では，世代数 1000 から生成
画像がはっきりし，5400 から 5800 と 7000 から 7800の間で崩壊した．ステージ２では，世代数 300 から生成画像がはっきりした．2100 から 2800 は生成画
像にノイズがかかり，以降はノイズが強くなる傾向が観測された．学習世代数 2000 の生成画像に対する極性判定結果の混同行列を表 3 に示す．

感情
快
不快
驚き
中立
失敗

晴朗

表 3：実験５の分析結果
満足 幸せ
重圧 嫌気

図 2：異なる感情として認識された画像例（実験５）：Negative, anger, bellow．
実験３と５において，同じセリフから生成された同一キャラクターの画像を図 3，4 に示す．表 2，3に示した通り，実験３では不快の感情が，実験５では快の感情が生成しやすい傾向が見られたが，今後生成枚数を増やして確認する必要があると考える．

怒り

1
1

図 3：生成画像例（実験３）：
Negative, stressed, grumpy.

2
2

1

2

2

1

表 3 より，実験５では認識できた４枚のうち３枚が快の感情を表す画像であった．図 1，2 に例を示す．
Py-Feat ではノイズの有無にかかわらず，輪郭線が細い画像や，デフォルメされたキャラクターに対して正しく認識できない傾向が見られた．
図 4：生成画像例（実験５）：
Negative, stressed, grumpy.

ー 11 ー

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実験３と５で生成された，感情を認識できた画像のうち，同じキャラクターの画像が一種類存在した（図 5，6）．これより，画像として同様の表情に見えるが，感情認識の結果は大きく異なっており，感情認識の頑健性は低いといえる．

図 5：生成画像例（実験３）：
Positive, serene, laugh.

像を増やしても生成画像の質は向上しない可能性が示されたが，今後さらに枚数を増やしての検証が必要と考える．また，学習過程は単調ではなく，一度表情が読み取れる画像が生成されるようになった後，世代を重ねると崩壊する場合が観測された．この現象についても，今後さらに検証が必要と考える．
Py-Feat の認識結果については，快の感情に分類された画像はなく，不快の感情が 3 枚，中立（neutral）
が 2 枚，驚きが 1 枚という結果になった．図 5 と図
6 では顔の領域として検出された位置がずれている．
これは，図 5 で眉毛の部分が上手く生成できてなく，目の部分が眉毛に誤認されたためと考える．また，
図 1，2，3，4 を見る限り，多少のノイズがあっても表情が認識できる場合があるため，キャラクターの画風，輪郭線，描かれている角度の影響が認識精度に与える影響が大きいと考える５

図 6：生成画像例（実験５）：
Positive, serene, laugh.
4.2.3 実験６
実験６では，表 1 に示したデータセット６を用いて学習する．ステージ１では，世代数 200 から生成
画像がはっきりし，4700 から 5200，5700 から 8300の間と，9400 以降で崩壊した．ステージ２では，世代数 3000 から，実験４と同様のノイズ画像が生成され，表情認識が適用できなかった．
4.2.4. 学習データの多様性による影響の考察
感情の種類や，学習に用いる画像の枚数と認識結果の関係について考察する．感情の種類と生成画像の関係については，2 種類，4 種類と 6 種類の感情に対して，それぞれ 2 回の実験を行った結果，2 種類の感情を用いた学習では，2 回の実験どちらも画像が上手く生成されなかった．これより，感情の種類はある程度用意する必要があると考える．
学習に用いる画像の枚数と認識結果の関係については，感情認識ができた実験 3, 5 は各感情 2 枚ずつ学習に用いた場合であり，20 枚ずつ用いた場合は一度も感情認識が成功しなかった．この結果より，画まとめ

本 稿 で は ， 感 情 を 表 現 す る コ ミ ッ ク 画 像 を，StackGAN を用いて生成する手法について予備的検討を行った．実験を行った結果，4 種類以上の感情に対してそれぞれ 2 枚の画像を与えた場合に感情認識が可能であったことを示した．また，学習過程は単調ではなく，後半に生成画像が崩壊する現象が多くみられたことから，安定した画像生成にはまだ至っていないと考える．Py-Feat による感情認識結果は，快の感情を認識できない傾向にあるが，顔として検出された領域を見る限り，キャラクターの顔輪郭と顔パーツの位置はある程度正確に把握可能であることを確認した．
本稿で示した実験結果より，ステージ２での学習が失敗しやすい傾向がみられたため，安定した画像生成のために今後は，学習率の調整，及びモデル構造の変更を検討する予定である．また，テキスト入力の多様性向上や，ディフュージョンモデルを用いた同様の実験に取り組む必要があると考える．

参考文献[１] Walaa Medhat, Ahmed Hassan, and Hoda Korashy.
“Sentiment analysis algorithms and applications: A
survey.” Ain Shams Engineering Journal, Vol. 5, No. 4,
pp. 1093-1113 (2014).
[２] Christopher J. Morris, David S. Ebert, and Penny L.

ー 12 ー

Rheingans. “Experimental analysis of the effectivenessof features in Chernoff faces.” 28th AIPR Workshop: 3D
Visualization for Data Exploration and Decision Making(2000).

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SIG-AM-30-02[３] Antonia Creswell, Tom White, Vincent Dumoulin, Kai
Arulkumaran, Biswa Sengupta, and Anil A. Bharath.
“Generative Adversarial Networks: An Overview.” IEEE
Signal Processing Magazine, Vol. 35, No. 1, pp. 53-65(2018).
[４] Han Zhang, Tao Xu, Hongsheng Li, Shaoting Zhang,
Xiaogang Wang, Xiaolei Huang, and Dimitris N.
Metaxas. “StackGAN: Text to Photo-realistic Image
Synthesis

withStackedGenerative

Adversarial

Networks.” ICCV2017, pp. 5907-5915 (2017).
[５] Han Zhang, Tao Xu, Hongsheng Li, Shaoting Zhang,
Xiaogang Wang, Xiaolei Huang, and Dimitris N.
Metaxas. “StackGAN++: Realistic Image Synthesis with
Stacked Generative Adversarial Networks.” IEEE Trans,
on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 41,
No. 8, pp. 1947-1962 (2018).
[６] Tao Xu, Pengchuan Zhang, Qiuyuan Huang, Han Zhang,
Zhe Gan, Xiaolei Huang, and Xiaodong He. “AttnGAN:
Fine-grained text to image generation with attentional
generative adversarial networks.” CVPR2018, pp. 13161324 (2018).
[７] Yen-Chia Chen, Lieu-Hen Chen, Hiroki Shibata, andYasufumi Takama. “Styled Comic Portrait Synthesis
Based on GAN.” JSAI2021: Advances in Artificial
Intelligence, Springer, pp. 69-80 (2022).
[８] Phillip Isola, Jun-Yan Zhu, Tinghui Zhou, and Alexei A.
Efros. “Image-to-Image Translation with Conditional
Adversarial Networks.” CVPR2017, pp. 1125-1134(2017).
[９] Jun-Yan Zhu, Taesung Park, Phillip Isola, and Alexei A.
Efros. “Unpaired Image-to-Image Translation using
Cycle-Consistent Adversarial Networks.” ICCV2017, pp.
2223-2232 (2017).

ー 13 ー

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SIG-AM-30-03

GAN による質問答弁の対話関係評価を導入した
議会会議録の要約文章生成
Summarization of parliamentary proceedings introducing evaluationof question-answer dialogue relationships by GAN
大野木裕睦 1∗ 森辰則 1
Hiromu Onogi1
Tatsunori Mori1
横浜国立大学大学院環境情報学府
Graduate School of Environment and Information Sciences, Yokohama National University
1

1

Abstract: There is a great demand for automatic summarization of parliamentary proceedings.
It is necessary considering the correspondence between questions and answers when summarizing,
but an eﬀective method has not yet been established. We tested a new method to train a T5based generative summary model to consider the correspondence between questions and answers
by using an adversarial generative network (GAN). We also introduced a new framework for theloss function of the generator and tried a novel method that uses the generated question summaries
as input when generating answer summaries. The summaries generated by the proposed method
obtained higher accuracy than the ones of many existing models. Furthermore, we believe that the”readability” of the generated summaries was improved as a result of human evaluation.

1

はじめに

政治課題に関する議論は、議会において行われており、会議録には議論の質問や答弁が記録されている。しかし会議録は、議会での発言を書き起こされただけでまとめられておらず、読みづらいという問題がある。そのため「議会だより」等の文書に、会議録の要約が掲載されるが、50 字程度と短く、人手で作成するには時間とコストが発生する。そこで、精度の高い議会会議
録の自動要約システムが求められている。
議会会議録の自動要約には、次のような課題がある。
(i) 先行研究は従来、抽出型要約手法を採用してきたが、要約ペアを作る上で文抽出型の手法には限界がある上、昨今は生成型要約手法の性能向上が著しいため、これを試すべきである点と、(ii) 質問答弁の対話関係を考慮しながら要約する必要があるという点である。
(i) の点に対して、我々は T5 を用いて生成型要約モデルを構成・訓練する。(ii) の点に対して、我々は質問と答弁の要約ペアを生成するモデルと、その対話関係の妥当性を検証するモデルを同時に訓練していくことが有効ではないかという仮説を立てる。このような枠組みを、敵対的生成ネットワーク (GAN) を利用して∗ 連絡先： 横浜国立大学大学院環境情報学府〒 240-8501 神奈川県横浜市保土ケ谷区常盤台 79-1
E-mail: ridivarg@outlook.com実現する。生成器 G は会議録の質問発言と答弁発言を入力して質問と答弁の要約ペアを生成する。一方で識別器 D は、質問要約と答弁要約のペアを受け取り、それが人手で作られたものか、あるいは、生成器 G により生成されたものか、を判別する。これら両モデルを交互に学習させることで、生成器 G は識別器 D を騙せるほど精度の高い要約生成をするよう洗練されていき、結果的に自然な対話構造のある質問要約・答弁要
約のペアを出力することを期待する。また、生成器 Gの損失関数について、教師強制を行いつつ、識別器 Dの損失を加味するような新たな枠組みを導入する。
さらなる性能向上を目指して、次のような新規手法を試す。 (1) 対話構造を加味しながら要約生成を行う
ために、生成された質問要約を、答弁要約生成の入力として利用することで、対話の流れを考慮させる。この枠組みをカスケード型生成器と呼ぶ。(2) 質問要約生
成・答弁要約生成それぞれについて、入力に質問・答弁両方の原文を与える工夫を行う。(3) 原文と要約を入力し、与えられた要約が人手で書かれた要約か、生成器
G により生成された要約かを判別する識別器 DQP S 、
DAP S を導入する。これにより、原文と要約の対応を考慮できるようになることが狙いである。
東京都議会会議録に対して、提案手法を利用し実験を行う。会議録を訓練用データと評価用データに分割
し、モデルの訓練と評価を実施する。評価にあたってー 14 ー

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SIG-AM-30-03

は、自動評価および人手評価を行う。

2

関連研究

議会会議録を自動要約する試みは既に行われている。
例えば NTCIR QALab-PoliInfo という評価型ワークショップにおいて、地方議会会議録の要約を行うタス
クが設定されている。これに関連して、多くの先行研究がなされている [4][5][2]。

2.1

対話構造を把握することの重要性

3.1

設計方針

2 章で、(i) 生成型要約モデルを試す必要があると考える点 (2.1 節)、(ii) 文脈や論理展開を考慮しながら要約する必要があるという点 (2.2 節) を指摘した。これを踏まえ、以下のような方針を立てた。

GAN を用いた文書要約

本論文では、敵対的生成ネットワーク (GAN)[1] を用いた議会会議録の要約モデルを提案する。自動要約において GAN を利用する手法は、Liu ら [3] により提案されているが、この手法は単テキストの要約のために GAN を導入することで、品質向上を図るものである。一方で我々は、２つのテキスト間の対応関係を勘案するため、GAN を導入する点に違いがある。

生成型要約モデルの利用

i. に関して、我々は、T5 ベースの日本語事前学習モデ
ルをファインチューニングし、生成型要約モデルを構成する。T5 モデルを選択する理由は、通常の Transformerとは異なり Relative-Positional-Encoding を利用しているため、実質的に入力長に制限が存在しないからである。長大な会議録を扱う際に、入力長に制限があると対応できないケースがあり得る。

3.1.2

GAN の枠組みを用いたモデルの構築

ii. に関して、我々は質問と答弁の要約ペアを生成するモデルと、その対話関係の妥当性を検証するモデル
を同時に訓練していくことが有効ではないかと仮説を立てる。これによって、対話関係の「自然さ」を担保する狙いである。さらにこの際、両モデルを敵対的生
成ネットワーク (GAN) の枠組みにおいて共同で訓練することを考える。

3.2

木村ら [7] は、議会会議録の要約の実現において、精度向上のために質問と答弁の対応関係を把握することが重要と指摘している。しかし、先行研究の多く ([5]等) は質問と答弁の対話構造を十分に捉えられておらず、いまだ質問答弁の対話構造を把握するための確立された手法は無い。

2.3

GAN による対話関係評価を導入
した生成型要約モデル

3.1.1

要約手法の種類

自動要約手法は、抽出型要約と生成型要約に大別される。抽出型要約は要約対象の文章から、代表文を抽出する手法であるのに対し、生成型要約は文の表現を抽象化し、1 から要約を生成する手法である。
議会会議録の要約においては、長らく抽出型要約手法が主流であった [4][5]。しかし、抽出型要約は、質問と答弁の対話関係を保ちつつ、質問答弁それぞれの代表文を抽出することが難しい。
一方で生成型要約は、文法が正確で、文脈に整合性のある要約を生成することが難しいとされていた。しかし近年、生成型要約が目覚ましい発展を遂げている。
先述した課題をほとんど克服しつつあり、人間の性能にどんどんと迫っている。代表的な生成型要約モデルのほとんどは、とりわけ Transformer ベースの事前学習モデルをファインチューニングすることで構成される。例えば、GPT や BART、T5[6] などが挙げられる。

2.2

3

基本設計

敵対的生成ネットワーク (GAN) を利用し生成型の要約生成を行う手法の基本設計について述べる。基本
設計には、生成器 GQ 、GA の訓練において、人手要約
で教師強制しながらも、識別器 D の損失を利用して学習を進める手法 (3.2.5 節) のような新しい枠組みを含んでいる。また本研究においては、基本設計に加えて、さらなる新規手法も試す。これらについて、3.3 節、3.4
節、3.5 節にて詳述する。

3.2.1

GAN による訓練

GAN による訓練の模式図を図 1 に示す。
まず、会議録コーパスから質問原文・答弁原文を用意し、さらにそれらについての人手による要約 (人手要約) も用意する。
生成器は質問要約用生成器 GQ 、答弁要約用生成器
GA に分かれている (3.2.3 節に詳述)。それぞれ会議録

ー 15 ーGANによる訓練

まり、手本となる人手の要約により近い要約を生成することを期待している。

通常の教師強制でファインチューニング済みの⽣成器

⽣成器GQ , GA

3.2.2

識別器Dの訓練
⼈⼿要約ペア
質問要約
答弁要約

?要約ペア

教師ラベル: 1

⽣成要約ペア

⽣成器GQ , GA

識別器D

0 ≦判定値≦ 1

質問要約

答弁
⽂章

識別器 D は、ひとまず人間生成の要約か、機械生成の要約かという判断だけで、内容の良さは評価していない。一般に機械翻訳や生成型の自動要約では、流暢さ、重要内容の保持、その他で生成されたテキストの良さを計測するが、上記の識別器の設計だと、原文を与えない方式なので、「流暢さ」がおもに判断されるのではないかと推測する。

答弁要約

パラメータ固定

教師ラベル: 03.2.3

⽣成器Gの訓練

生成器 GQ 、GA の詳細

⼈⼿要約ペア
質問要約
答弁要約

発⾔⽂章
質問
⽂章

BCELoss

答弁要約

発⾔⽂章
質問
⽂章

(教師ラベル)

質問要約

GAN によって得られるものはなにか

Cross
Entropy
Loss

⽣成要約ペア

⽣成器GQ , GA

質問要約

答弁
⽂章

識別器D

0 ≦判定値≦ 1

答弁要約パラメータ固定
𝐽!"# = 1 − 判定値

実際の運⽤
発⾔⽂章
質問
⽂章
答弁
⽂章

⽣成要約ペア

⽣成器GQ , GA

質問要約
答弁要約

⽣成器GQ , GAのみ利⽤する。識別器Dは利⽤しない。

図 1: GAN による訓練と、生成器の実運用についての模式図

生成器 G は、質問要約用生成器 GQ 、答弁要約用生
成器 GA に分かれている。生成器 GQ 、GA は、会議録の原文を入力として受け付け、それをもとに生成質問
要約・生成答弁要約を出力する。
質問要約用生成器 GQ 、答弁要約用生成器 GA ともに、Huggingface Model Hub 上に公開されている T5
事前学習モデル1 を利用して構成する。
運用上、生成器 G の入出力テキストは、すべて日本
語 T5 用トークナイザー (SentencePiece) によるトークン列である。
GAN における生成器 G の訓練は、識別器 D による判定値を損失としてフィードバックすることで行う。
ここで我々は、生成器 G を人手要約によって教師強制しながら、識別器 D から得られた損失をフィードバッ
クして学習を進める新手法を導入する。3.2.5 節にて詳
述する。

3.2.4
の質問原文・答弁原文を入力として受け付け、それをもとに生成質問要約・生成答弁要約を出力するモデルである。GAN における訓練については、生成要約と人手要約のクロスエントロピー損失を算出し、この損失に識別器の出力を掛け合わせ、フィードバックすることで進める (3.2.5 節)。ただし、GAN 訓練前に、人手要約を用いた教師あり学習でファインチューニングを行っておき、これをもとに GAN で学習する (3.2.6 節)。
一方で識別器 D は、質問要約と答弁要約のペアを受け取り、それが人手で作られたものか、あるいは、生成器
GQ 、GA が自動生成したものか、を判定する (3.2.4 節)。
これらを交互に学習させることで、生成器は識別器
を騙せるほど精度の高い要約生成をするようになるよ
う洗練されていき、結果的に自然な対話構造のある質問
要約・答弁要約のペアを出力することを期待する。つ

識別器 D の詳細

識別器 D は「生成質問要約と生成答弁要約のペア」(生成要約ペア) あるいは、「人手質問要約と人手答弁要
約のペア」(人手要約ペア) を受け付ける。出力は、与えられた要約ペアが人手により書かれたものか、生成器 GQ 、GA により生成されたか、の判定値である。

D(質問要約、答弁要約) = 判定値(0.0 ≤ 判定値 ≤ 1.0)

判定値については、0 に近いほど生成要約ペア、1 に近いほど人手要約ペアらしいとする。
識別器 D は、東北大学が Huggingface Model Hub
上で公開している日本語 BERT 事前学習モデル2 を利1 https://huggingface.co/sonoisa/t5-base-japanese
2 https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base-japanesewhole-word-masking

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用し、これを転移学習 (ファインチューニング) することで構成する。
運用上、識別器 D の入力テキストは、日本語 BERT
用トークナイザー (MeCab) によるトークン列である。
日本語 BERT 事前学習モデルを、生成要約ペアと人手要約ペアを与えることでファインチューニングし、識別器を訓練する。ファインチューニングは、人手要約の教師ラベルを 1、生成要約ペアの教師ラベルを 0 とする教師あり学習で行う。特別トークン [SEP] で質問要約と答弁要約を分割して入力する。

化していくはずであるため、有効な手法であると期待する。
画像生成 GAN 等においては、ランダムノイズを生成器に入力して訓練を行うため、このような訓練手法を導入できない。一方で、文章要約生成は、明確な教師データが存在しているため、この訓練手法を導入できる。
生成器の損失関数を以上のように定義する手法は、
我々の知る限り無い。

3.2.6
3.2.5

GAN の訓練における生成器 GQ 、GA の損失関数

従来的な GAN に基づく設計では、生成器 GQ 、GAの訓練を次のような仕組みで行う。
判定値 = D(GQ (質問原文), GA (答弁原文))

BCELoss(1, 判定値)=: 生成器 GQ , GA の損失

しかし、本研究で設計する生成器 GQ 、GA と識別器
D の入出力の形式は大きく異なっている。したがって、生成器 GQ 、GA と識別器 D を連続したニューラルネッ
トワークとして扱っても、損失を逆伝播させる際に障害が生じる。ゆえに、生成器 GQ 、GA と識別器 D を独立したモデルとして扱いつつ、生成器 GQ 、GA に識別器
D の損失をフィードバックさせる方法が必要である。
我々はこの課題に対して、次のような新規手法を適用することで対処する。生成器 GQ 、GA の訓練において、人手要約で教師強制しながらも、識別器 D の判定
値を利用して学習を進める。

Jgen = 1 − D(GQ (質問原文), GA (答弁原文))
CrossEntropyLoss(GQ (質問原文), 人手質問要約)
×Jgen=: 生成器 GQ の損失

GAN 訓練前に生成器 GQ 、GA をファインチューニングする手法

生成器 GQ 、GA の学習が不十分な場合、識別器 D が質疑応答の対応関係を無視して生成文章の自然さのみで判断する可能性があることが懸念される。この対処として、先に生成器 GQ 、GA のみ、人手要約を用いた
教師あり学習でファインチューニングを行う。これをもとに、GAN で学習する。

3.3

カスケード型生成器

上述の生成器の設計では、質問要約と答弁要約を独立に生成しているので、質問と答弁の対話関係を加味しながら要約しているとは言い難い。これを加味するには、独立せずに 2 テキストを出力できる、すなわち質問要
約と答弁要約のペアを出力できるようなモデルが必要である。しかし、この条件を満たすような Transformer
ベースの事前学習モデルは、今のところ存在しない。
そこで、質問要約生成器 GQ が生成した質問要約を、
答弁要約生成器 GA に入力することにより、「質問要約を加味して答弁要約を生成できる」ため、対話の流れに則って、質問答弁要約ペアを生成できると考えた。以下、この仕組みを導入した生成器を「カスケード型生成器」と呼ぶ。また、略称 cascade でも示す。

CrossEntropyLoss(GA (答弁原文), 人手答弁要約)
×Jgen=: 生成器 GA の損失

GQ (質問原文) = 生成質問要約

通常、T5 モデルの訓練時にはクロスエントロピー損
失を利用するが、本手法ではクロスエントロピー損失に
Jgen を掛け、これを生成器の損失とする。ここで Jgen
は、人手要約ペアのラベル (=1) と生成要約ペアの判定
値の差分、すなわち「本物の要約ペア」に対する「偽物の要約ペア」の損失と見なすことができる。
この手法では、もとのクロスエントロピー損失に対してスカラー値である Jgen を乗算しているだけなので、損失の勾配の大きさは制御されるが、勾配の向きは制御されない。しかし、損失が多層 NN を逆伝播するな
かで、各ニューロンにおける勾配ベクトルは複雑に変GA (答弁原文, 生成質問要約) = 生成答弁要約
カスケード生成器の枠組みについて、図 2 に示す。
より詳細には、T5 に特別トークン<q sum>を導入
して、表 1、表 2 のように入出力を行う。
表 1: 質問要約を生成 (Step1)
入力
質問原文

出力 (目標)生成質問要約表 2: 生成質問要約を利用し、答弁要約を生成 (Step2)

ー 17 ー

入力
答弁原文<q sum>生成質問要約

出力 (目標)生成答弁要約人工知能学会 インタラクティブ
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Step1 質問要約⽣成

DQP S (質問要約, 質問原文) = 判定値 (0.0 ≤ 判定値 ≤ 1.0)

質問
原⽂

⽣成器GQ

DAP S (答弁要約, 答弁原文) = 判定値 (0.0 ≤ 判定値 ≤ 1.0)

質問要約

判定値については、0 に近いほど生成要約、1 に近いほど人手要約らしいとする。
以下、質問原文と質問要約の対応を判定する識別器
を DQP S 、質問原文と質問要約の対応を判定する識別器を DAP S と呼称する。DQP S , DAP S と、先述した識
別器 D を併用し、検証を行っていく。
なお、これらを併用する際、生成器 GQ 、GA の訓練
は次のようになる。

Step2 ⽣成質問要約を再帰的に利⽤し、答弁要約⽣成

答弁
原⽂

⽣成器GA

答弁要約

質問要約

J1 = 1 − D(GQ (質問原文), GA (答弁原文))J2 = 1 − DQP S (GQ (質問原文), 質問原文)

図 2: カスケード型生成器

3.4

J3 = 1 − DAP S (GA (答弁原文), 答弁原文)

各生成器に質問原文と答弁原文の両者を入力する手法

質問要約生成・答弁要約生成それぞれについて、入力に質問・答弁両方の原文を与えるほうが良い可能性を考え、検証する。

CrossEntropyLoss(GQ (質問原文), 人手質問要約)
×J1 J2 J3CrossEntropyLoss(GA (答弁原文), 人手答弁要約)
×J1 J2 J3

表 3: GQ に、質問・答弁原文両方を入力する場合
入力<question>質問原文<answer>答弁原文

評価実験

4

より詳細には、T5 に特別トークン<question>、<answer>を導入して、表 3、表 4 のように入出力を行う。以下、この手法について、略称 SET で示す。

出力
質問要約

=: 生成器 GA の損失

以下、この手法について、略称 AQPS で示す。

GQ (質問原文、答弁原文) = 生成質問要約
GA (質問原文、答弁原文) = 生成答弁要約=: 生成器 GQ の損失

実際の地方議会会議録 (平成２３年６月から平成２７
年３月までの東京都議会会議録) に対して、提案モデル
がどれほど有効なのか評価する。NTCIR-15 QALabPoliInfo2 3 Dialog summarization task の設定するデー
タセット、及び評価手法を利用して実験を行う。

4.1

データセット

東京都議会における一般質問および代表質問の概要
は都議会だよりに掲載されている。都議会だよりは、議会で記載された内容が議会事務局の職員により作られていることから、人手により作成された「正解の要約」とみなすことができる。また、都議会だよりでは、質3.5 原文と要約の対応を判定する識別器 DQP S 、 問項目ごとに質問者と答弁者が示されており、質問とDAP S の導入
それに対応する答弁が簡潔にまとめられている。そこで、都議会だよりに記された質疑の要約 (50 字程度) を
上述の識別器 (3.2.4 節) は質問要約と答弁要約のペア
正解として用いる。
を受け付けるが、原文を考慮しない。したがって、原
データは全 692 個の出題項目からなり、それぞれに文と要約の対応を加味できない。追加の識別器として、は質問原文と答弁原文のペア、人手による質問要約と質問と答弁それぞれについて、原文と要約を入力し、与答弁要約のペアが含まれている。438 個を訓練用デー
えられた要約が人手要約か生成要約か判定するようなタとして扱い、残り 254 個を評価用データとして扱う。
モデルを構成する。
表 4: GA に、質問・答弁原文両方を入力する場合
入力<question>質問原文<answer>答弁原文

出力
答弁要約

3 https://poliinfo2.github.io/

ー 18 ー

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4.2

マイナーチェンジモデルの訓練

表 5 のように追加の新規手法を適用したマイナーチェ
ンジモデルも訓練する。
表 5: マイナーチェンジモデル

4.3

×
×
×

×
×
〇

×
〇
×

×
〇
〇

〇
×
×

〇
×
〇

〇
〇
×

〇
〇
〇

val

cascadeSET
AQPS

学習のハイパーパラメータ

図 3: 識別器 D の性能推移• モデル 2〜5: マイナーチェンジモデルのうち、4つ (表 8)評価

表 8: 人手評価対象のマイナーチェンジモデル

評価用データを対象に要約を生成し、これと人手要約の差を ROUGE スコアによって自動評価し、比較する。また 11 個の評価用データを無作為に取り出し、これに対応する生成要約を 10 人に人手評価してもらった。(6 人: 情報工学を専攻する学生、1 人: 気象関係の研究者、1 人: デザイナー、1 人: 動画配信者、1 人: 主婦) 評価観点は表 6 のとおりである。
表 6: 人手評価の評価観点
Q-content
A-content
Well-formed
Dialog goodness
Overall goodness

mse
accuracy

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
round

生成器 GQ ,GA 訓練時のバッチサイズは 1、エポック
数は 3 である。
識別器 D、DQP S 、DAP S 訓練時のバッチサイズは6、エポック数は 4 である。
GAN の訓練においては、生成器の学習と識別器の学
習を、交互に 25 回繰り返す。

4.4

1.0
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0

質問部分について、人手要約との内容の合致
答弁部分について、人手要約との内容の合致
文法的な正しさ
質問と答弁の対話関係が成立しているか
質問・答弁要約ペアとしての全体的な良さ

人手評価の対象は、次の 5 つのモデルに限定した。

• モデル 1(ベースライン): 入力を原文、出力を人手要約とするよう、通常の教師強制でファイン
チューニングした T5 モデル（質問要約生成器、
答弁要約生成器）

cascade
SET
AQPS

モデル 2
〇
×
〇

モデル 3
〇
〇
×

モデル 4
×
〇
〇

モデル 5
〇
〇
〇

評価結果を、表 7 に示す。

5

考察

5.1

GAN の訓練における、生成器 GQ 、GAへの新たな枠組みの損失関数の導入

識別器 D が GAN の学習を繰り返す中で、どのように性能が推移するかを図 5 に示す。段々と正解率 (accuracy) が 0.5 に向かっており、識別器が生成要約と人手要約を区別できなくなっていることがわかる。また、
平均二乗誤差 (mse) も、段々と 0 から大きくなっている。したがって、生成器 GQ 、GA によって識別器 D が騙されるよう、学習が進んでいることがわかる。

表 7: 人手評価の結果
モデル 1 (ベースライン)
モデル 2 ( cascade AQPS)
モデル 3 ( SET cascade)モデル 4( SET AQPS)
モデル 5( SET cascade AQPS)

Q-content
1.308
1.892
1.508
1.608
1.808

A-content
1.503
1.595
1.558
1.595
1.641

Well-formed
2.562
2.708
2.437
2.321
2.491

ー 19 ー

Dialog goodness
1.921
2.025
1.756
1.974
2.053

Overall goodness
1.528
1.707
1.453
1.657
1.798

(Q-Rouge)
0.275
0.300
0.296
0.304
0.299

(A-Rouge)
0.247
0.301
0.291
0.294
0.290

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ゆえに、3.2.5 節で述べたような、生成器 GQ 、GA の訓練において、人手要約で教師強制しながらも識別器
D の損失を利用して学習を進める新規手法を導入しても、生成器と識別器とで敵対的に学習が進むと言える。

5.2

先行研究との比較

評価型ワークショップ NTCIR-15 QALab-PoliInfo2
Dialog summarization task に提出されたモデルと、我々が訓練したモデルの ROUGE スコアを表 9 に示す。な
お表中の、JRIRD、nukl、TO、Forst は、本 task へ他の参加者が提出したモデルを表す。
表 9: 各モデルの ROUGE スコア
モデル
JRIRD
モデル 2( cascade AQPS)
基本設計
モデル 5( SET cascade AQPS)
モデル 1(ベースライン)
nukl
TO
Forst
(本 task 参加者の平均)

ROUGE
0.321
0.301
0.296
0.295
0.261
0.258
0.244
0.241
0.185

質問文章と答弁文章をまとめて入力する手法 (SET)

モデル 2( cascade AQPS) とモデル 5( SET cascade
AQPS) を比較し、SET の有効性を検討する (表 7)。
Q-Content 指標、すなわち質問要約内容の精度は減少してしまった。このことから、質問要約生成時に、答弁原文を加味することはむしろ悪影響を及ぼすと推測される。一方で、答弁要約生成時には、質問原文も答
弁原文も与えた方が、答弁要約内容の精度が向上した。
以上から、時系列の流れに沿って原文を入力することが最善であると考察する。
また、現在のモデルは、質問原文 1 つと答弁原文 1
つのペアに対して学習を行うが、実際の質疑応答では、
質問原文 1 つに対して答弁原文が複数あることがある。
この場合、質問要約生成時に答弁原文を加味すると、質問原文に対して質問要約が一意に定まらない。このことからも、質問要約生成時に答弁原文を加味すべきで
はない。

5.4

我々の制作したモデルは、他のモデルの平均を大きく超えた。基本設計であっても、高い水準を獲得しており、GAN の導入が、要約生成の品質改善に寄与していることがわかる。

表 10: モデルの出力例

5.3

カスケード型生成器の導入

モデル 4( SET AQPS) とモデル 5( SET cascade AQPS) を比較し、カスケード型生成器の有効性について検証する (表 7)。カスケード型生成器を導入すること
で、すべての評価指標が向上した。A-content 指標のみ
ならず Q-Content 指標も向上していることから、答弁
要約の品質が向上すると、GAN の学習の中で、質問要
約の品質も向上するよう、間接的に学習圧がかかっている可能性がある。

答弁
次に、雇用就業対策についてでありますが、東京の産業の成長と都民生活の安定を図るため、少子高齢化の影響を踏まえ、労働力を確保し、一人一人の能力や個性を生かした働き方を実現することが重要であります。現在、非正規雇用で働かざるを得ない若者や、出産等で仕事を離れた女性、
これまでの経験等を生かして働くことを目指す
高齢者に対して、就業の推進に向け、きめ細かく支援することが課題となっております。このため都は、正社員を希望する若者への重点的な就業支援の実施や、女性の再就職を後押しする新たな取り組みの展開、高齢者が希望や能力に応じて働くための支援の強化など、雇用就業施策の一層の充実を図ってまいります。今後とも、産業の成長を支え、多様な人材が活躍できる雇用就業の仕組
みづくりを着実に進めてまいります。
人手要約
若者や女性、高齢者が能力を十分発揮し働ける社 きめ細かい支援が課題。能力や個性を生かした会の仕組みづくりを。
働き方の実現へ施策を充実。
モデル 1(ベースライン)
活力を高め雇用就業の場も生み出していく政策 雇用就業の仕組みづくりを着実に進め、多様な人の展開が必要。所見は。
材が活躍できる雇用就業の仕組みづくり。
モデル 3( SET cascade)
中小零細企業への支援をはじめ東京の産業振興 若者の重点的就業支援実施や高齢者の再就職支にどう取り組むか。
援等、雇用就業施策の一層の充実を図る。
モデル 5( SET cascading AQPS) 〔1〕東京の産業振興に向けどう取り組むのか。
〔2〕 〔2〕若者の重点的な就業支援の実施や高齢者の中小企業の活力を高め雇用就業の場も生み出し 希望や能力に応じ働くための支援の強化等雇用ていく総合的な政策展開が必要。所見は。
就業施策の一層の充実を図る。
原文質問
我が国の経済は、自由民主党政権による景気対策
や金融対策により、少しずつ明るい兆しが見え始めています。こうした景況の改善が、東京の産業を支えている数多くの中小零細企業にしっかりと行き渡る施策の展開こそが都政の重要な役割であると考えます。また、東京の経済の中長期的な発展を確実なものとするためには、中小企業の成長を行政として戦略的にサポートすることも不可欠です。現政権のアベノミクスの打ち出す成長戦略と連携して、東京の産業振興を着実に推し進めて、中小零細企業の活力を高め、雇用就業の場も生み出していくという総合的な政策の展開こそが必要となっています。都は、中小零細企業への支援を初め、東京の産業振興に向けてどう取り組んでいく考えか、知事の所見を伺います。

ー 20 ー

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5.5

原文と要約の対応を判定する識別器 DQP S 、 さらに 3 つの追加の新規手法、すなわちカスケード型
生成器、各生成器に質問原文と答弁原文の両者を入力
DAP S の導入 (AQPS)

モデル 3( SET cascade) とモデル 5( SET cascade A
QPS) を比較し、AQPS の有効性について検証する (表7)。AQPS を導入することで、すべての評価観点において良い結果が得られた。AQPS の導入により、生成要
約内容の品質が向上し、これに伴って Dialog-goodness,
Overall-goodness 指標も向上したと思われる。

5.6

GAN によって何が得られたのか

GAN の導入によって、質問答弁要約ペアの「流暢さ」が向上すると予想した (3.2.2 節)。これを踏まえて、GAN を導入することで何が得られたのか、定性的な判断も含めて検討する (表 10 に例を示す)。
まず、流暢さの１つの側面として、文法の正しさが考えられるが、well-formed 指標は、GAN 適用・不適用の間で、ほとんど差が無い。もともと、事前学習済
T5 モデルが、洗練された文法構造を出力できる言語モデルだからであろう。
GAN の適用により、特に政治課題の議論において頻
繁に見かけるような表現や語句を出力するようになり、
政治トピックの要約として自然になる印象がある。また、GAN を適用すると、質問側と答弁側で対応関係のある単語や表現を利用することが増える。
GAN を適用していないモデル 1(ベースライン) の出
力については、質問要約と答弁要約のどちらを先に生成したのか解らず、読みづらい印象がある。GAN を利用すると、この点が解消し、質問要約・答弁要約の順に読むと理解しやすくなる印象がある。これは、単語や表現の対応に起因する部分が大きいかもしれない。
以上より、「読みやすさ」とも言うべき要素が向上したと考える。
「読みやすさ」は流暢さの１つの指標であると思われるので、我々の予想は正しかったと言える。

6

おわりに

事前学習モデル T5 を生成型要約モデルとして訓練することで、議会会議録の要約文章生成を行った。こ
こで、質問答弁の対話関係を加味するために、GAN を利用する新規手法を提案した。また、GAN の訓練において、生成器 G の損失関数について、教師強制を行いつつ、識別器 D の損失を加味するような新たな枠組みの損失関数を導入した。この枠組みは、両モデルの入出力の形式が大きく異なり、独立に運用するしかない
場合でも敵対的に訓練できる点に強みがある。様々な応用に可能性を見込める手法と考える。

する手法、原文と要約の対応を判定する識別器 DQP S 、
DAP S の導入は、いずれも性能向上に寄与することがわかった。総合的には自動評価・人手評価ともに良い結果を得られるモデルを構成できた。特に、カスケード型生成器は、対話関係を加味しつつ要約を行うための容易な工夫である。議会会議録の要約生成に限らず、対話関係の見られるテキストに対する要約生成において、応用の効く手法であると考える。
今後の課題としては、以下が挙げられる。まず、5 つのモデルを対象に人手評価を行ったが、GAN や各種手法の寄与についてより詳細に調査するため、追加の実験を実施すべきである。さらに、訓練したモデルは、年度や個数などのの数字を扱うことを苦手としている。
最後に、学習や評価で扱う会議録データセットは、人
手要約と原文の内容が対応していない場合があるなど、看過できない問題点があることが挙げられる。他の地方議会会議録についても利用しながら、この課題に対する解決策を探るべきと考える。

参考文献[1] Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza,
Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron
Courville, and Yoshua Bengio. Generative adversarial
nets. In Advances in Neural Information Processing
Systems, Vol. 27. Curran Associates, Inc., 2014.
[2] Kazuma Kadowaki. Jrird at the ntcir-15 qa labpoliinfo-2 task: An abstractive dialog summarization
system for japanese assembly minutes. Proceedings ofthe 15th NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies, Dec 2020.
[3] Linqing Liu, Yao Lu, Min Yang, Qiang Qu, Jia
Zhu, and Hongyan Li. Generative adversarial network for abstractive text summarization. CoRR, Vol.
abs/1711.09357, , 2017.
[4] Yasuhiro Ogawa, Yuta Ikari, Takahiro Komamizu, andKatsuhiko Toyama. Nukl at the ntcir-15 qa labpoliinfo-2 task. Proceedings of the 15th NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies, Dec 2020.
[5] Hiromu Onogi, Kiichi Kondo, Younghun Lim, Xinnan
Shen, Madoka Ishioroshi, Hideyuki Shibuki, TatsunoriMori, and Noriko Kando. Forst: A challenge to thentcir-15 qa lab-poliinfo-2 task. Proceedings of the 15th
NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies, Dec 2020.
[6] Colin Raﬀel, Noam Shazeer, Adam Roberts, Katherine Lee, Sharan Narang, Michael Matena, Yanqi Zhou,
Wei Li, and Peter J. Liu. Exploring the limits of transfer learning with a uniﬁed text-to-text transformer.
CoRR, Vol. abs/1910.10683, , 2019.
[7] 木村泰知, 関根聡, 乾健太郎. 地方議会会議録の要約に向けて. 言語処理学会 第 24 回年次大会 発表論文集(NLP2018), Vol. P5-3, pp. 596–599, Mar 2018.

ー 21 ー

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SIG-AM-30-04

単語集合の共通点の発見練習による発想能力の獲得支援システム
Support System for Acquiring Ideation Skills through Practice in
Discovering Commonalities among Sets of Words
神部 尚樹 1∗
Naoki Kambe1

砂山 渡 1
Wataru Sunayama1

服部 峻 1
Shun Hattori1

滋賀県立大学 工学部
School of Engineering, The University of Shiga Prefecture1

1

Abstract: 我々の創造的な社会活動においては，発想力を欠かすことができない．発想は過去の経
験や知識をもとに，ある物事に対する関連事項を広く想起することから始まり，複数の物事の関連事
項を結びつける，すなわち複数の物事の共通点を探る能力と強く関わると考えられる．そこで本研究においては，複数の単語の共通点を繰り返し考えることで，発想能力を鍛える練習ができるシステムを提案する．評価実験の結果，システムを用いた被験者の発想能力が鍛えられる可能性を確認した．

1

はじめに

近年，IT 化や少子高齢化，グローバル化などが進み，人工知能による雇用の代替や人々の価値観の変化が起こっている．オックスフォード大学の調査結果によると，20 年後には日本の労働人口の半数が就いている職業が AI やロボットに代替されるとも推計されている．
しかし AI は現在，特定の分野やタスクに特化しており，自律して動的な判断や行動ができるレベルには届いていない．また人間の感情や物事の背景，理由を考慮することできない．ただ先に述べたようにテクノロ
ジーによって仕事が代用されるになってきており，自らで適切に取捨選択し活用する思考力や，革新的なア
イデアを生み出す発想力などの付加価値の高くクリエ
イティブな能力の重要性は近年高まっている．
社会の変化に伴って思考力や発想力がより重要になりつつあるため，発想のプロセスを理解し，能力獲得を支援することに大きな意味がある．この共通点を認識する練習を繰り返すことで発想能力の獲得を支援し，
AI などの機械には真似できない思考力や発想力の向上の支援をすることを目指す．発想力を鍛えることで，他人と差別化でき自分の市場価値を高めることができる．
そこで本研究では発想能力の向上支援を行うことを研究目的として，「共通点の発見練習」を行うことで発想能力の獲得支援を実現する．

∗ 連絡先： 滋賀県立大学工学部 電子システム工学科

神部 尚樹〒 522-8533 滋賀県彦根市八坂町 2500
E-mail: on23nkambe@ec.usp.ac.jp

2

関連研究

2.1

スキル獲得支援に関する従来研究

将棋初学者に対局の中で指し手の候補を提示することで，ユーザの楽しさや興味を向上させることができるかに関する研究がある [1]．人間の行動をシステムにより支援することで人間の感情にどのように影響するかについて研究しており，本研究では人間の思考能力にどのように影響するかについて注目する．
また以前に自身が経験した事柄を，別の事柄に当てはめて喩えることで理解を促す「類推による説明」を支援するシステムに関する研究がある [2]．特定の 2 つのものの関係を整理して説明スキルを鍛える研究で，これは類推の手順の理解を促すなかで共通点の認識を行っているがその能力を鍛えることを目的としているわけ
ではない．

2.2

発想のトレーニングに関する従来研究

言葉と言葉を関連付けを行うことで発想力を向上させる研究がある [3]．発想力を 4 種類の能力に分解できると考え，数分間のトレーニングを複数日で行うこと
で発想力の向上ができるかという研究で，本研究では発想力向上の支援に関して自動化を行うことに新規性がある．特定の 1 つのキーワードと任意のキーワードの組合せを提示して新たな発想を支援する研究 [4] がある．それらの組み合わせを数秒ごとに切り替えること
で新たな発想を生み出す支援を行っており，発想の幅を広げることを支援している．

ー 22 ー

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このようにシステムが発想を行う研究や，システム
が人間の発想を助ける研究はあるが，人間の発想能力自体に注目しスキルの獲得支援を行う研究はみられない．

3

共通点発見練習システム

3.1

発想と共通点の発見練習

3.1.1

発想とは

発想とは単に思いつきではなく，過去の経験や知識を基に新たなアイデアを生み出すことで，過去の偉大な学者だけが起こすような可能な壮大なものではなく，
誰でも頭の中で起こすことができる．
ある一定の材料となる知識や経験を持っていることを前提として，頭の中の知識ネットワーク上の関連する知識間に関連付けを与えることで行われている．さらに発想は大きく 3 つの形態に分類して定義されている．

図 1: 食べ物に関する関連単語の例• 「連想」：以前とほとんど同じ問題や状況に対して以前とほとんど同じ解決策を思いつくこと• 「転用」：以前とは大分異なる問題や状況に対して以前とほとんど同じ解決策を思いつくこと

図 2: 共通点発見練習システムの構成• 「独創」：以前とは大分異なる問題や状況に対して以前とは異なる解決策を思いつくこと
これら連想，転用，独創は自分が保有している知識を他方に転移する際にモデル (抽象) 化を行い共通点を認識している．抽象化を行うことで共通点を発見する
練習を繰り返し発想能力を鍛えることができ，本研究では「連想」と「転用」の基本的な発想の形態に注目し，スキル獲得を支援することを目的とする．

3.1.2

共通点の発見練習

一般にスキル獲得のためには簡潔に要素を抜き出したシステムでの練習の繰り返しを行う必要がある．複数の単語に関する情報をそれぞれ想起することで，その中から共通点を見つける練習を行うことで連想の能力を鍛えることができる．そこで共通点を発見し発想能力を鍛える手段として本研究では，表示された複数のキーワードと関連度の高い共通点となる単語の解答を繰り返すシステムを提案する．
図 1 に例として食べ物に関する単語の関連図を示す．
「りんご」や「ブドウ」というそれぞれのキーワード
は同じ「果物」に属する同位語，それに対してまとめる「果物」をここでは上位語と定義する．さらに，りんごとトマトは食べ物という上位語に属するだけでな
く，「赤い」，「丸い」などの単語とも関連度が高いといえる．本システムでは，ある複数の単語からその上位
語や関連する単語となるものを考え共通点を発見，認識する練習を行うことで発想力向上の支援を行う．

3.2

共通点発見練習システムの構成

図 2 に共通点発見練習システムの構成を示す．本シ
ステムの利用の際，ユーザはまず出題レベルを選択する（図 2 左上）．レベルは 3 つあり，1 つのレベルをクリアするごとに次のレベルに挑戦できるようになる．
続いて，システムは選択されたレベルの共通点を発見する問題の出題（1 セット 10 問）を行う．ユーザの解答後，得点と解答例を表示する．システムはユーザの得点をもとに合否判定を行い，合格であれば，ユーザは次のレベルの問題を選択できるようになる．不合格であれば，同じレベルの問題に再挑戦する．

3.3

レベル選択

キーワードが多いほどそれぞれと高い類似度をもつ
単語の数は少なくなるように，共通点を発見する難易度は共通点を探す個数で決まる．よってレベル 1 をキー
ワード 2 つ，レベル 2 をキーワード 3 つ，レベル 3 をキーワード 4 つの出題に設定する．

ー 23 ー

人工知能学会 インタラクティブ
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表 1: システムで生成される問題と想定している解答例
表示されるキーワード

解答例

陽明学，五経，思想
レーダー，捕捉，ホーミング
貸切，タクシー，運行
正教会，カトリック
エキュメニカル
被ばく，照射，シーベルト

朱子学，儒教など
ミサイル，追尾など
バス，乗合など
キリスト教
プロテスタントなど
放射線，線量など
大麦，トウモロコシ
大豆など

挽き，穀物，精白

図 3: レベル 2 の共通点発見問題の出題画面

3.4

インスピレーション
ヒント，アイデア
予備校， 志望校，留年SMAP × SMAP
アンビリバボー
アメトーーク

複数のキーワードの共通点を解答する
問題の出題

図 3 にレベル 2 の共通点発見問題の出題画面を示す．
ユーザは赤字の「焼き鳥」,「ハンバーグ」,「焼肉」の 3
つのキーワードに共通に関係する単語を解答する．ユー
ザは黒枠内に自由記述形式で単語を入力し「解答する」
ボタンを押すことで解答する，対応する単語と単語ベクトルの組み合わせが存在すれば，それに応じた得点が表示され，そうでなければ違う単語を入力するように表示する．また 1 セットにつき 3 回まで「パスする」
ボタンを押すことでキーワードを入れ替えることができる．これは得点や問題数の増減には影響しない．
問題の作成は fastText[5] の日本語学習済みモデルを用いた単語を数値化する分散表現を使用する．分散表現とは各単語を固定長のベクトル成分 (本システムで用いるモデルは 300 次元) で表すことで，ベクトル空間上でのベクトルとして表現することで単語ベクトル同士の角度による cos 類似度を求めることができ，単語同士の演算が可能になる．(1) 式に単語 A = {ai (i = 1..300)}と単語 B = {bi (i = 1..300)} の cos 類似度を示す．

∑300
a i · biCos Similarity(a, b) ＝ √∑ i=1 √∑
300 2
300 2
i=1 ai
i=1 bi(1)

図 3 に赤字で表示されるキーワードを漢字，ひらがな，カタカナで構成される名詞に限定する．wikipedia
で学習した単語集合から 1 単語を想定する正解としてランダムで選択を行い，その単語との cos 類似度が 0.5以上の単語をレベルに応じて必要数選択しキーワードとして設定する．表 1 に上記システムで生成されたキー
ワードとその解答例を示す．表示されるキーワードの組み合わせは必ずしも同位語や上位語などの関係はな
く，ことばの持つ意味に応じて関連度が近いものを設定する．

着想，思想など
受験，入試など
特番，バラエティ
番組など

図 4: 共通点発見問題の解答結果の表示画面

3.5

得点と解答例の表示

図 4 に共通点発見問題の解答結果表示画面を示す．
ユーザが解答する単語は表示されたそれぞれのキーワー
ドとの関連性が求めるため，各キーワードとの cos 類
似度の積に応じて 10 点を上限とする得点を与える．表
2 にその値と得点の関係を示す．全てのキーワードとの類似度が 0.55 以上であれば 10 点，0.33 以下であれ
ば 0 点となる値を基準とする．すなわち各キーワードとユーザの解答単語の類似度が 0.55 から 0.33 の類似度であれば，式 (2) に示す近似された一次関数によって小数第 1 位までの得点を与える．また解答例として得点が 9 点以上の単語を 3 つ提示することで考え方の学習を促す．
「次の問題へ」のボタンを押すことで次の問題の出題画面へと進み，10 問の解答と学習が終了すると合否判定結果表示画面へ進む．

Score = 47.05 × Cos Similarity − 4.23

(n = 1)

Score = 71.09 × Cos Similarity − 1.94

(n = 2)

Score = 119.9 × Cos Similarity − 0.97

(n = 3)(2)ー 24 ー

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表 3: 事前テストで表示するキーワード

表 2: 類似度と得点の関係
得点類似度の積
2 類似度の積3 類似度の積
4 類似度の積

0
0.30
0.090
0.027
0.0081

…
…
…
…
…

事前テスト

10
0.55
0.30
0.16
0.091

第1問
第2問
第3問
第4問
第5問
第6問
第7問
第8問
第9問
第 10 問先制, 接戦, 勝利
火山, 水蒸気, 堆積
腹違い, いとこ, 孫娘
堤防, 空堀, 盛り土
印欧語, ドラヴィダ, サンスクリット
日銀, インフレーション, 国債
四死球, 本塁打, 失策
抗生, 殺菌, 散布
交差点, 縦貫, インターチェンジ
結局, 説得, 画策• 実験手順 1 では，共通点を発見する「事前テスト」を行ってもらった．
• 実験手順 2 では，期間を 7 日間の間に 3 日間，本システムを 1 日最低 5 セット行ってもらい，レベル 1 からレベル 3 まで全てのレベルをクリアを目指してもらった．レベル 3 をクリア次第実験手順3 を行ってもらった．
• 実験手順 3 では，再び実験手順 1 とは別の共通点を発見する「事後テスト」を行ってもらった．

図 5: 共通点発見問題の最終結果の確認画面

3.6

合否判定結果の表示

4.1.1

図 5 に共通点発見問題の最終結果の確認画面を示す．
これまでに行った 10 問の問題とそれに対するユーザの解答単語，それに対する得点，またクリア条件を満たしていれば「合格」，満たしていなければ「不合格」を表示する．
「スタート画面に戻る」のボタンを押すことでスタート画面に戻り合格であればそのレベルに対応
した数のキーワードの共通点を発見する能力が身についため次のレベルへ進むことができ，不合格であればキーワードの共通点を捉える能力が不十分であるため
再度同じレベルに挑戦を行う．

4

評価実験

本章では，本システムを使用することによって発想能力の獲得支援ができるかを検証する評価実験につい
て述べる．

4.1

実験方法

10 代から 20 代の学生 8 名にシステムの使用前後にテストを行うことで提案するシステムの利用で発想能
力を鍛える効果があるかを検証する実験を行った．実験手順は 3 つある．

事前テスト

はじめにレベル 2 の学習用問題から無作為に選出した 10 問をテストを行ってもらった．ただし事前テスト
が学習にならないように解答後に解答例は示さず，10問のテストの終了後に得点の表示のみを行った．事前テストの内容を表 3 に示す．

4.1.2

システムによる学習

その後，システムを用いて共通点を発見する練習を行ってもらった．時間制限は問わずレベル 1 からレベ
ル 3 までの合格を目指してもらった．各被検者は 1 日に最低 5 セットを 3 日間行ってもらった．

4.1.3

事後テスト

3 日間の学習を行ったのち，レベル 2 の学習用問題から無作為に選出した 10 問でテストを行った．事前テストと同様，解答後に解答例は示さず得点の表示は 10問のテストの終了後にのみ行った．事後テストの内容
を表 4 に示す．

ー 25 ー

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表 5: 被験者 3 の事前テストと事後テストの解答と得点

表 4: 事後テストで表示するキーワード

事前テスト (得点)

事後テスト
第1問
第2問
第3問
第4問
第5問
第6問
第7問
第8問
第9問
第 10 問

第1問
第2問
第3問
第4問
第5問
第6問
第7問
第8問
第9問
第 10 問
合計点

タブレット, モバイル, 端末
敗走, 士卒, 討ち死に
エジプト, イラク, イスラエル
駆逐, 艦艇, オルモック
野菜, 穀物, 綿花
実力, 新進, 才能
批判, リベラル, 擁護
序文, 原典, 校訂
力士, 土俵入り, 立合い
寵愛, 帰順, 側近

シーソーゲーム
噴火
親戚
土手
古代
お金
野球
薬品
車
計画
38.2

2.2
10.0
10.0
10.0
3.4
0.4
0.1
1.9
0.0
0.2

事後テスト (得点)PC
切腹
サウジアラビア
艦隊
作物
センス
評価
書物
土俵
帰服
67.7

6.6
5.0
10.0
10.0
10.0
1.4
0.9
9.6
10.0
4.2

図 6: 各被験者ごとの事前テストと事後テストの得点
図 7: レベル 2 の得点推移

4.2

実験結果と考察

図 6 に各被験者ごとの事前テストと事後テストの得点を示す．
6 人の被験者の事後テストを比較して得点が高くなった．また 55 点未満の人数が事前テストでは 5 人に対して，事後テストでは 55 点未満は 2 人に減少している．
これらのことから，本システムを通じた一定の学習の効果があったものと確認できる．
一方で，被験者 1 と被験者 2 は事後テストの得点が低くなった．この 2 名の事前テストの得点が他の被験者より高かったことから，学習前から一定の発想能力があり十分な学習効果が得られにくかったことが考えられる．
表 5 に被験者 3 が事前テストと事後テストで解答した単語とその得点を示す．事前テストに比べて，事後
テストでは多くの問題で点数を獲得できるようになっていた．一方で，「艦艇」と「艦隊」，「穀物」と「作物」のように特定の単語の類義語や，「土俵入り」と「土俵」のように問題の一部の単語の解答で満点が与えられている事例も見受けられた．そのため，点数の与え方については，さらなる改良の必要性があると考えられる．
図 7 に各被験者ごとのレベル 2 における得点推移を示す．ほとんどの被験者が学習回数を重ねることによって得点が右肩上がりに増加している．一方で被験者 6

や被験者 7 が学習途中で点数が大きく下がっている．これは長時間の学習による集中力の低下だけでなく，問題がランダムであるため難しい問題が時折発生したためと考えられる．今回は実験の都合上，短期間で学習を実施してもらったが，実際にはより長期的に繰り返し練習してもらうことを想定しており，大きな問題にはならないと考えている．
学習回数が最も多かった被験者 4 は，図 7 において学習セット数の増加に伴って得点も上昇しており，事後テストの得点も事前テストより増加していることか
ら，学習の効果は得られているものと考えられる．一方で，事後テストの点数自体は 50 点を下回っていることから，学習の速度には個人差があり，スキルを獲得してもらうためにはある程度時間をかけながら繰り返し練習してもらうことが必要と考えられる．
事前テストの点数が高かった被験者 1，被験者 2 については，レベル 2 を 2 回で合格しており，事前に一定の能力が備わっていることがうかがえるが，本システムによる学習を重ねられてはいないため，多様な問
題には即座には対応できない可能性も考えられる．そのため，現在は 1 回の合格で次のレベルに進める形となっているが，しっかり学習してもらうためには，複数回の合格により次のレベルに進める形にすることもー 26 ー

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難易度
5
4
3
2
1

表 6: 問題の難易度推定
問題数 確率 予想点
17
0.17
1
26
0.26
3
21
0.21
5
22
0.22
7
14
0.14
10

きず，キーワードの共通点となる単語の判定が納得いかないという意見があった．また，意味がわからない
キーワードが分からないままになっているので意味を解説してくれると良いという意見があった．
問題画面でわからないキーワードを調べることができる機能や，解答例における単語間の関係を表す例文
を表示するなど，より考え方を習得しやすい学習支援
環境にしていくことが望まれる．

期待値
0.17
0.78
1.05
1.54
1.40

考えられる．
表 6 に示すように被験者が解いた問題 100 問を無作為で選出し，問題の難易度の推定を行った．難易度 5から順に「とても難しい」「難しい」「普通」「易しい」「とても易しい」と設定し各問題がどの難易度に該当するか集計した．各難易度での期待値は確率と予想点の積であり，表 6 に示すようになった．また各難易度の期
待値を合計した 1 問あたりで取れる点数の平均が 4.94となった．よって 1 セット (10 問) に取れる点数の期待値が 49.4 点となるため，50 点以上の点数を取ることができれば発想能力は身についていると考える．

4.3

アンケートによる考察

おわりに発想能力の獲得支援を目的として，複数のキーワー
ドから共通点を発見することで発想能力の獲得を支援するシステムを実装した．このシステムを用いた学習による発想能力の獲得支援の可能性を見出せた．
今後は，より長期的な学習に対応できるように，キー
ワード数が同じレベルの中でも，キーワードによる問
題の難易度の差によってレベルを詳細化することや，直近複数回の結果にもとづく合格ラインの設定，正解例の提示方法の工夫などによる改良を進めていきたい．

参考文献

事後テストの後に被験者にアンケート調査を実施した．
「学習を通して，複数のものの共通点を発見するス
キルが向上したと思いますか？」という質問に対して
8 人中 7 人の被験者が「向上したと思う」と回答した．
このことから，主観的にも本システムの学習による効果があるものと考えられる．
各レベルの難易度について「とても簡単」「簡単」「普通」「難しい」「とても難しい」の 5 択から回答してもらった．その結果，レベル 1 では「普通」，レベル 2 では「難しい」，レベル 3 では「とても難しい」と答えた被験者がそれぞれ一番多かった．このことから，レベル設定は概ね適切であったことがうかがえる．ただし，各レベルの中でも出題される単語によっては問題に難易度の差が発生しやすいことから，現在のレベルの中で，より詳細な難易度設定を行い，レベル数を増やすことで，より段階的に学習を行うことが効果的な可能性が考えられる．

4.4

5[1] 金澤聖也，片上大輔：好手提示に基づく将棋初学者支援システム，2022 年度人工知能学会全国大会（第 36 回），4I1-OS-26a-01 (2022)[2] 砂山渡，石田純太，川本佳代，西原陽子：類推による説明スキルの獲得支援システム，情報処理学
会論文誌，Vol.59, No.10, pp.1922 – 1931 (2018)[3] 丹羽時彦，神沼靖子，松田稔樹，雄山真弓，中永睦子，安田貢一：発想力向上の取り組みと分析 IS
人材の基礎力育成に向けて，情報処理学会研究報
告，Vol.2011-IS-115, No.14, pp.1–8 (2011)[4] 上山雅樹，小林慶太，小川大海，奥谷雄介，佐久間亮介：発想支援システム「ひらめきエンジン」の紹介，2018 年度人工知能学会全国大会（第 32回）, 4Pin1-44 (2018)[5] fastText: (URL) https://fasttext.cc/ (2023 年 1
月 30 日確認)システムの改善点

システムによる学習を繰り返すことで，単語の意味
や類義語，対義語や上位語など関連のある単語を想像することができたという意見があった．一方で，特定のキーワードに注目しその類似語や対義語を入力するなど本来の目的に沿わない解答方法でも高い得点をとることができたり，上位語や下位語の判別がうまくでー 27 ー

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多様な指標を考慮したコーディネート系列の生成
Generation of fashion coordination sequences
considering various factors
菊池 愛海 1 尾崎 知伸 1∗
Aimi Kikuchi1 Tomonobu Ozaki1
11

日本大学 文理学部
College of Humanities and Sciences, Nihon University

Abstract: This study addresses the automatic generation of fashion coordination sequences.
Specifically, by using techniques on word embedding, topic modeling, and submodular optimization,
we first propose a framework for generating fashion capsule wardrobes (CWs) that reflect the user’s
preferences in addition to the quality of the outfits and the diversity of styles. We then performthe selection of a multi-day fashion coordination sequences from the CWs under some realistic
constraints, considering continuity and the schedule of each day. The eﬀectiveness of the proposed
framework is assessed through evaluation experiments on real datasets.

1

はじめに

近年，洋服の多様化が進み，個人の嗜好や時間・場
所・場面を考慮した洋服の着合わせ，すなわちコーディ
ネートを楽しむことは身近なものとなっている．その際，理想的なコーディネートに必要な洋服をすべて購入，準備できるとは限らず，既に所持している洋服から工夫してコーディネートを組むことが一般的である．
しかし，場面に応じた適切な洋服を選択するとともに，自身の好きなスタイルに寄せたコーディネートを組む
ためには，一定の知識や経験が必要とされ，必ずしも容易ではない．更に日常生活を考えると，直近の予定を考慮して複数日分のコーディネートを準備する必要もあり，問題を難しくしている．
これらの問題を解決するための一つの方向性として，
カプセルワードローブ（Capsule Wardrobe, CW）が挙げられる．CW とは，着合せ（組み合わせ）の良い
多様なコーディネートを多数組むことのできる小数の洋服集合を意味し，アパレル業界におけるブランド戦
略や個人の自己表現のための有用な手段としても認識され，近年多くの注目を集めている．またファッション
に関する知識やセンスが不足している利用者の支援を目的に，いくつかの CW 自動構築アルゴリズムが提案されている [1, 2, 3, 4, 5]．これらの CW 自動構築アルゴリズムを利用することで，コーディネート準備の簡略化が見込まれるが，実際には自身の好みを CW へと∗ 連絡先：日本大学文理学部情報科学科〒 156-8550 東京都世田谷区桜上水 3-25-40
E-mail: ozaki.tomonobu@nihon-u.ac.jp

反映すること，および日々の予定を考慮しながら（洋服集合である）CW から具体的なコーディネート系列を考えることは必ずしも容易ではない．
これらのことを背景に，本研究では，トップス・ボ
トムス・シューズの 3 アイテムを対象とし，CW に着目したコーディネート系列の自動生成に取り組む．具
体的には，単語埋め込み，トピックモデル，最適化の各技術を利用し，着合わせの良さとスタイルの多様性に加え，利用者の好みを反映した CW を生成する．さらに CW から，いくつかの現実的な制約の元，連続性と各日の予定考慮した複数日分のコーディネート系列を生成する技術を提案する．
本論文の構成は以下のとおりである．2 章で先行研究について言及する．3 章で提案手法の詳細を説明した後，4 章で評価実験を行う．最後に 5 章でまとめを行い，今後の課題を述べる．

2

関連研究

これまでに，ファッションコーディネートに関して様々な研究が行われている．
例えば文献 [6] では，ファッションアイテムやカテゴリ，
スタイルをそれぞれ実数ベクトル化することで，コー
ディネートスタイルに適したファッションアイテムを検索する手法を提案している．また文献 [7] では，ファッション画像とテキストを同一空間に埋め込むことで，テキストを用いたファッションアイテムの検索を実現している．

ー 28 ー

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SIG-AM-30-05

一方，CW の自動構築に関しても，いくつかの研究が報告されている．もっとも初期の研究の一つである[1] では，画像処理技術を用いたファッションアイテム
に対する属性抽出を通じ，コーディネートを文書（属性集合）化した上で，トピックモデル [8] を用いて算出される互換性と多様性を基準に CW を構築する．これに対し文献 [2] では，互換性と多様性の他に視覚的類似性等を CW 構築基準に加えることを，文献 [3] では，大域的特徴（色，形など）に加えて局所的特徴（袖，ロゴなど）の双方を利用して互換性を推定することをそれぞれ提案している．加えて [5] では，購入記録を用いた嗜好のモデル化と体形等を考慮した評価モデルを構築することで，CW の個人化を行っている．また [4] では，トップスとボトムスを対象とした二部グラフに対する最適部分グラフ抽出問題として，CW 構築を実現している．
詳細は後述するが，本研究では文献 [6, 7] 等と同様，
ファッションアイテムの実ベクトル化を行う．また CW
構築アルゴリズムとして [1] による手法を採用する．これらを組み合わせることで，利用者の嗜好を反映した
CW 構築を実現する．

3

コーディネート系列の生成

3.1

問題の定式化

本研究では，トップス・ボトムス・シューズの 3 ア
イテムを対象とし，CW に着目したコーディネート系
列の自動生成に取り組む．以下では，対象とする問題の定式化を行う．
トップスの集合を T ，ボトムスの集合を B ，シューズの集合を S と表記し，各集合に含まれるファッションアイテム o ∈ T ∪ B ∪ S を，そのアイテムに付与されたタグや説明から得られる単語の集合 Do ={d1 , · · · , d|Do | } と同一視する．加えて，単語の全体集∪
合を W = o∈T ∪B∪S Do と表記する．一方，コーディ
ネート c = ⟨t, b, s⟩ を，各要素からそれぞれ一つのア
イテム t ∈ T, b ∈ B, s ∈ S を選択することで構成されるタプルで表現する．またトップス，ボトムス，シューズの各集合 T ′ ⊆ T ，B ′ ⊆ B ，S ′ ⊆ S に対し，構築可能なコーディネートの全体集合をC(T ′ , B ′ , S ′ ) = {⟨t, b, s⟩ | t ∈ T ′ , B ∈ B ′ , s ∈ S ′ }2. 文献 [1] による手法を用い，適合ファッションアイ
テムの集合 Tw , Bw , Sw からカプセルワードロー
cw
cw
cw
ブ CWw = ⟨Twcw , Bw
, Sw
⟩ (Twcw ⊆ Tw , Bw⊆
cw
Bw , Sw ⊆ Sw ) を抽出する．
3. i 番目のコーディネート ci に対する嗜好を表す
キーワード wi ∈ W を与え，いくつかの現実的な制約の元，後述する評価関数を最大化する長さ
N のコーディネート系列{w ,···,wN }CSw 1を生成する．
以下，それぞれの手順について詳細を説明する．

3.2

適合ファッションアイテムの抽出スタイルを表すキーワード w ∈ W に適合するファッションアイテムを特定するために，単語埋め込み技術を利用する．
まず，各アイテム o に対する BOW 表現をトランザ
クションとするデータベース {Do | o ∈ T ∪ B ∪ S}
を対象に単語埋め込み技術 word2vec[9, 10] を適用することで，各単語 w ∈ W のベクトル表現 w⃗ を獲得する．次いで，得られたベクトル表現を用い，構成する単語の平均ベクトルとしてアイテム o のベクトル表現∑⃗o = |D1o | d∈Do d⃗ を獲得する．
以上の準備の下，閾値 σ を利用者によって与えられる自然数とし，キーワード w に対するベクトル間のコサイン類似度 sim(w, o) = cos(w,⃗ ⃗o) の各集合 X ∈{T, B, S} における上位 σ 件を，w に適合するアイテムの集合 Xw ⊆ X とする．

3.3

カプセルワードローブの構築

適合ファッションアイテム集合 Xw (X ∈ {T, B, S})
cw
cw
からのカプセルワードローブ CWw = ⟨Twcw , Bw
, Sw⟩の生成には，文献 [1] の手法を用いる．具体的には，構築する CW に含まれるアイテムの数 θ を指定し，後述
する互換性に関する評価値 C(·) と多様性に関する評価
値 V (·) に関し，その和が最大となる CW ∗ ，すなわちCW ∗ = arg max( C(CW) + V (CW ) )′′′と表記する．以上の準備のもと，以下に示す手順を経て，長さ N のコーディネート系列を抽出する．

1. 利用者によって与えられるスタイルを表すキー
ワード w ∈ W に適合するトップス・ボトムス・
シューズの集合 Tw ⊆ T, Bw ⊆ B, Sw ⊆ S を特定する．

= [ c1 , · · · , c N ]cw
cw( ci ∈ C(Twcw , Bw
, Sw))

CW = ⟨T , B , S ⟩,T ′ ⊆ Tw , |T ′ | = θ,B ′ ⊆ Bw , |B ′ | = θ,S ′ ⊆ Sw , |S ′ | = θ

を CWw として獲得する．
CW に関する評価は，コーパスとして与えられるコー
ディネート集合 C = {⟨t1 , b1 , s1 ⟩, · · · , ⟨t|C| , b|C| , s|C| ⟩}ー 29 ー

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SIG-AM-30-05を対象に，ファッションアイテムの種別を接頭辞とする単語から構成される文書の集合∪∪
bowc where bowc ={x+d | d ∈ Dx }c=⟨t,b,s⟩∈C

x∈{t,b,s}（記号 + は単語の連結を行う演算子）を獲得し，トピッ
クモデル [8] を適用すること得られる確率モデル P を用いる．
文書（単語集合）bow の P における尤度 c(bow) を用い，CW = ⟨T ′ , B ′ , S ′ ⟩ の互換性，すなわち着合せの良さに関する評価値は，生成可能なコーディネートの尤度の和，すなわち∑C(CW ) =c(bowc )c∈C(T ′ ,B ′ ,S ′ )と定義される．一方，P におけるトピック集合 G と文
書 bow におけるトピック g ∈ G の確率を p(g | bow) を用い，CW の多様性に関する評価値は，コーディネー
トによるトピックのカバー，すなわち


∑
∏
1 −
V (CW ) =(1 − p(g | bowc ))
g∈Gc∈C(T ′ ,B ′ ,S ′ )と定義される．

た，2 つのベクトル v⃗1 , v⃗2 間の距離を dist(v⃗1 , v⃗2 ) と表記する．これらを用い，連続性に関する評価関数 D(·)
は，連続するコーディネート ci と ci+1 の違いが大きい
系列に対し高い評価を与える．一方，キーワードに対する適合性に関する評価関数 M (·) は，指定されたキー
ワード wi とコーディネート ci の距離が近い系列を高
評価する．

4

評価実験

提案したファッションコーディネート系列生成手法の有効性を評価するために，IQON3000[11] データセッ
トを用いて評価実験を行った．実験では，765 のコー
ディネートを対象とし，トップス，ボトムス，シュー
ズ以外のアイテムを削除するとともに，各アイテム oに対する説明文を形態素解析することで単語集合 Doを獲得した．また，スタイルを表すキーワードを w ∈{ カジュアル, かわいい }，適合ファッションアイテム
集合に関するパラメタを σ = 10，CW に含めるア
イテム数を θ = 5，生成する系列長を N = 4 とした．加えて，各日に対する嗜好を [ w1 , w2 , w3 , w4 ] =[ かわいい, 冬, 軽やか, フォーマル ] とするとともに，以下の制約の下でコーディネート系列の生成を行った．
制約 1 ：すべての日でトップスが異なる

3.4

最適コーディネート系列の特定

制約 2 ：3 種以上のボトムスを含む

カプセルワードローブ CWw からのコーディネート{w ,···,wN }= [ c1 , · · · , cN ] の生成には，以下系列 CSw 1の 4 評価関数の総和を用いる．

制約 3 ：尤度が一定値未満のコーディネートを含んでは
いけない

N
∑

4.1 定量評価
c(bowci )()
実験では比較のため，合計評価値を最大化する系列
N∏
1 ∑{w1 ,···,wN }V ( CSw) =1−(1 − p(g | bowci )) に加え，各評価値（C(·), V (·), D(·), M (·)）を最大化す
|G|
i=1
g∈G
る系列およびいくつかの評価値の和を最大化する系列N−1∑を特定した．実験結果を表 1 に示す．
{w1 ,···,wN }D( CSw) =dist(⃗
ci , ci+1⃗ )表 1 より，w = カジュアル の場合，妥当性 (C) だi=1
N∑けに着目してコーディネート系列を生成しても，他の{w1 ,···,wN }M ( CSw) =dist(⃗
ci , w⃗i )−1
基準での評価が低いものが生成されてしまうことが伺
i=1
える．一方，多様性 (V ) と連続性 (D) は関連が強いこ
評価関数 C(·) は，コーパスから構築された確率モデともあり，多様性 (V ) を最大化するコーディネート系
ル P における尤度を用いて，系列に含まれるコーディ
列は，他の基準でも比較的高い評価が得られることがネートの着合わせの良さ（互換性）を評価する．また示された．また多様性を最大化するコーディネート系
V (·) は，コーディネート集合の多様性を評価する．
列と，全評価基準の総和を最大化するコーディネート
一方，残り 2 つの評価関数 D(·) と M (·) は，適合系列とを比較した場合，特に適合性 (M ) の評価に大きファッションアイテムの抽出に利用した単語やアイテな差が認められ，複数の基準を同時に考慮することで，ムに対するベクトル空間を利用する．コーディネート
各評価においてバランスの良いコーディネート系列がc = ⟨t, b, s⟩ に対するベクトル表現を，構成要素のベク生成されることが示唆された．
(
)
1 ⃗ ⃗
トルの平均値，すなわち ⃗c = 3 t + b + ⃗s とする．ま

{w1 ,···,wN }C( CSw) =i=1

ー 30 ー

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表 1: 実験結果：得られたコーデ系列の評価値
最大化基準
C
V
D
M
合計
w = カジュアルC 0.232 0.128 0.209 0.025 0.594
V 0.210 0.303 0.211 0.061 0.785
D 0.214 0.223 0.225 0.051 0.713
M 0.134 0.172 0.165 0.224 0.695
C + V 0.212 0.284 0.171 0.041 0.708
D + M 0.157 0.212 0.219 0.114 0.702
C + V + D 0.195 0.201 0.211 0.036 0.643
C + V + M 0.201 0.221 0.192 0.074 0.688
C + V + D + M 0.200 0.219 0.216 0.181 0.816
w = かわいいC 0.301 0.122 0.196 0.032 0.551
V 0.137 0.210 0.201 0.018 0.566
D 0.122 0.208 0.241 0.019 0.590
M 0.115 0.180 0.185 0.194 0.674
C + V 0.218 0.182 0.163 0.022 0.585
D + M 0.152 0.185 0.237 0.153 0.727
C + V + D 0.222 0.194 0.221 0.041 0.678
C + V + M 0.190 0.198 0.189 0.123 0.700
C + V + D + M 0.265 0.209 0.229 0.112 0.815

w = かわいい の場合，適合性 (M ) に着目した最大化が総合評価の高いコーディネート系列の生成に寄与することが伺える．また，全評価基準の総和を最大化
するコーディネート系列における各基準での評価値は，単一基準を最大化する系列の値には及ばないものの，それぞれ十分に高い値を示しており，欠点の少ないコー
ディネート系列が生成されていると考えられる．

4.2

定性評価

定性評価として，服装に気を遣う 20〜30 代の女性
20 名に対してアンケート調査を行った．アンケートでは，本研究の方法で生成したコーディネート系列に対し，以下の 3 項目の質問を提示した．
質問１：コーディネートはまともですか？
（1：ま
ともではない 〜 4：まともである）
質問２：毎日異なる印象を受けますか？
（1：受けない 〜 4：受ける）
質問３：1 日目〜4 日目でそれぞれどのような印象を受けますか．以下のスタイルを当てはめてください（かわいい，冬，軽やか，フォーマル）質問１は，コーディネートの妥当性に関する評価に対応するものであり，コーディネートが妥当かどうか

表 2: アンケート結果：質問１・質問２
w
1
2
3
4
質問１
カジュアル
14.3% 28.6% 38.1% 19.0%
かわいい
0.0% 14.3% 28.6% 57.1%
質問２
カジュアル
4.8%
0.0% 19.0% 76.2%
かわいい19.0% 23.8% 38.1% 19.0%

表 3: アンケート結果：質問３
選択肢
1 日目 2 日目 3 日目
w = カジュアル
かわいい
45%
0%
30%
5%
0%
5%
冬
軽やか
5%
65%
5%
20%
0%
30%
フォーマル
未回答・その他
25%35%
30%
w = かわいい
かわいい
45%
10%
5%
冬
15%
45%
0%
軽やか
0%
20%
5%
フォーマル
5%
0%
70%
未回答・その他
35%
25%
20%

4 日目
0%
60%
0%
25%
15%
0%
15%
55%
0%
30%

を評価する．また質問２は，多様性に関する評価に対応するものであり，毎日なるべく異なるコーディネー
トが生成されているかを評価するものである．一方質問３は，キーワードを用いたコーディネートに対する評価・確認に対応する．正答率が高いほど視覚的にも良いと言える．回答者に提示するコーディネート系列には，各コーデを構成する画像のみを示し，使用したキーワードの説明はすべて省略している．アンケートの集計結果を表 2 に示す．
表 2 より，まず w = カジュアル の場合，質問２よりコーディネートの多様性では高い結果を得られた．しかし，質問１の妥当性においては評価が分散し，妥当性があるとは断言できない結果となった．表 3 よりキー
ワード通りの印象を受けているの評価に関しては，1日目の「かわいい」のキーワードに関しては被験者も「かわいい」という印象を受けたことが分かる．しかし，その後の 2 日目から 4 日目に関してはキーワード通りの印象を受けていないことが分かり，表 2 の結果からも照らし合わせると，コーディネートとしては妥当だ
がキーワード通りの印象は受けていないという結果になった．
次に w = かわいい の場合，質問１よりコーディネー
トの妥当性で一定の高い結果を得られた．質問２より，
w = カジュアル に比べ，コーディネートの多様性でー 31 ー

人工知能学会 インタラクティブ
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SIG-AM-30-05

は評価が分散し低い結果となった．表 3 よりキーワー
ド通りの印象を受けているかの評価に関しては，1 日
目と 2 日目のキーワードに関しては被験者もキーワー
ド通りの印象を受けたことが分かり，w = カジュアル
よりも良い結果となった．しかし，その後の３日目と４日目に関してはキーワード通りの印象を受けていないことが分かる．表 2 の結果からも照らし合わせると，ある程度キーワード通りの印象を持つ妥当なコーディ
ネート系列が生成されているという結果となった．

5

まとめと今後の課題

本研究では，カプセルワードローブに着目したコー
ディネート系列の生成手法を提案した．より具体的には，トップス・ボトムス・シューズからなるコーディ
ネートを対象に，指定されたスタイルを反映した CWの構築手法，および互換性と多様性に加え，連続性や嗜好との適合性を考慮したコーディネート系列の評価関数を提案した．また実データを対象とした定量・定性評価により，その有効性を確認した．
今後の課題として，より多様なスタイル・嗜好を用いて生成される長大なコーディネート系列を対象とした提案手法の評価が挙げられる．また，より詳細かつ柔軟にスタイルや嗜好を反映する仕組みの開発や，流行や視覚的側面，コストなどを考慮した評価関数の提案が挙げられる．
謝辞 本研究の一部は，JSPS 科研費 JP22K12173 の助成を受けたものである．

参考文献[1] W.-L. Hsiao and K. Grauman : Creating Capsule Wardrobes from Fashion Images, Proc. of
the IEEE Conference on Computer Vision and
Pattern Recognition, pp.7161–7170, 2018.
[2] Y. Tanaka and T. Ozaki : An extension of optimal fashion capsule wardrobe construction byconsidering visual dissimilarity and number ofgood coordinates, Proc. of the 2022 Tenth International Symposium on Computing and Networking Workshops, pp.224–228, 2022.

[4] S. Patil, D. Banerjee, and S. Sural : A Graph
Theoretic Approach for Multi-Objective Budget Constrained Capsule Wardrobe Recommendation, ACM Transactions on Information Systems, 40(1):1–33, 2022.
[5] X. Dong, X. Song, F. Feng, P. Jing, X.-S. Xu, andL. Nie : Personalized Capsule Wardrobe Creation with Garment and User Modeling, Proc. ofthe 27th ACM International Conference on Multimedia, pp.302–310, 2019.
[6] 知見 優一，北山 大輔： ファッション SNS におけるアイテム・スタイル特徴に基づく検索システムとその評価， 第 12 回データ工学と情報マネジメ
ントに関するフォーラム, B2-2, 2020.
[7] A. Rubio, LongLong Yu, E. Simo-Serra, and F.
Moreno-Noguer : Multi-modal joint embedding
for fashion product retrieval, Proc. of the 2017
IEEE International Conference on Image Processing, pp.400–404, 2017.
[8] G. Xun, Y. Li, W. X. Zhao, J. Gao, and A. Zhang: A Correlated Topic Model Using Word Embeddings, Proc. of the 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp.4207–4213,
2017.
[9] T. Mikolov, K. Chen, G. Corrado and J. Dean :Eﬃcient Estimation of Word Representations in
Vector Space, arXiv preprint, arXiv:1301.3781,
2013.
[10] T. Mikolov, I. Sutskever, K. Chen, G. S. Corrado and J. Dean : Distributed Representationsof Words and Phrases and their Compositionality, Advances in Neural Information Processing
Systems 26, pp.3111-3119, 2013.
[11] X. Song, X. Han, Y. Li, J. Chen, X.-S. Xu, andL. Nie : GP-BPR: Personalized Compatibility
Modeling for Clothing Matching, Proc. of the27th ACM International Conference on Multimedia, pp.320–328, 2019.

[3] H. Chen, Y. Lin, F. Wang, and H. Yang :Tops, Bottoms, and Shoes: Building Capsule
Wardrobes via Cross-Attention Tensor Network,
Proc. of the 15th ACM Conference on Recommender Systems, pp.453-462, 2021.

ー 32 ー

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情報アクセスと可視化マイニング研究会(第30回)
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攻撃的コメントの発信抑制に向けたオンラインコメントの受け手の精神ダメージ推定
Mental Damage Estimation of Online Comment Recipients to
Suppress Sending Oﬀensive Comment
伊藤 誠基 1∗
Masaki Ito1

砂山 渡 2
Wataru Sunayama2

服部 峻 2
Shun Hattori2

滋賀県立大学大学院 工学研究科
Graduate School of Engineering, The University of Shiga Prefecture2
滋賀県立大学 工学部
2
School of Engineering, The University of Shiga Prefecture1

1

Abstract:
近年，オンラインコミュニケーションが盛んに行われるようになるにつれ，炎上やネットいじめなどの問題が起こるようになってきている．このような問題を避けるためには，コメン
トの発信者が発信相手の状況を客観的に理解し，発信したコメントによる影響を考えられるようになることが大事と考えられる．そこで本研究では，コメントの受け手の精神ダメージの量を推定し可視化するとともに，そのダメージ量に応じた攻撃的コメントの発信を抑制するメッセージを提示できるシステムを提案する．実験により，システムが推定するダメージ量と，提示するメッセージによる攻撃的コメントの発信抑制効果との関係を検証した．

1

はじめに

近年，オンラインコミュニケーションが盛んに行われるようになるにつれ，炎上やネットいじめなどの問題が起こるようになってきており，特に SNS 上での誹謗
中傷等の深刻化が問題となっている [1]．インターネッ
ト上における誹謗中傷の場面においては，意図的もし
くは無意識に攻撃的コメントが発信されることがある．
既存のオンラインコミュニケーションツールの多くは，あらかじめ発信することが適切でない単語を用意して,その単語を含むコメントを発信できないようにしている場合が多い．しかし，あらかじめ想定していない単語が含まれるコメントは防ぐことができないため，例
えば「死ね」という単語は検出できるが，「氏ね」という単語を検出できない．また，攻撃の意図を持ってしまった時点で，そのような禁止ワードを避けた表現を考えることは難しくないため，インターネット上における誹謗中傷問題の根本的な解決につながらない．
このような問題の解決を図るためには，コメントの発信者が発信相手の状況を客観的に理解し，発信したコメントによる影響を考えられるようになることが大事と考えられる．
「赤信号みんなで渡れば怖くない」の∗ 連絡先： 滋賀県立大学大学院工学研究科 電子システム工学専攻

伊藤 誠基〒 522-8533 滋賀県彦根市八坂町 2500
E-mail: ov23mito@ec.usp.ac.jp

ように，冷静に考えると避けるべき事柄であっても，周囲の状況によってはそれが見えなくなることがある．
そこで本研究では，インターネット上のコメントの受け手の精神ダメージの量を推定し可視化するとともに，攻撃的なコメントを発信しようとした際に，相手のダメージ量に応じた攻撃的コメントの発信を抑制するメッセージを提示することで，その攻撃的なコメン
トの発信を防止するシステムを提案する．
以下，本論文では，2 章で関連研究について述べ，3
章で攻撃的コメントの発信抑制システムについて述べる．4 章で提案システムの効果を検証した実験について述べた上で，5 章で本論文を締めくくる．

2

関連研究

2.1

オンライン投稿における攻撃的コメン
トの検出に関する研究入力されたコメントに含まれる単語の悪口度を算出して，そのコメントが悪口文であるか自動判別する研究 [2] や，コメントに含まれる単語がどれだけいじめと関連するかの程度を数値で表した，いじめ表現辞書を用いて Twitter 上のネットいじめを検出する研究 [3] がある．

ー 33 ー

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これらの研究では，個々のコメントにおいて，人を傷つける単語に重みをつけ，入力されたコメントが人を傷つける程度を判定しているが，それ以前の過去のコメントの影響を考慮していない．本研究では，単一のコメントだけではなく，コメントの時系列データを対象として精神ダメージの推定を行う．

2.2

オンライン投稿におけるコメントの分析に関する研究

Word2Vec や fastText などの単語の分散表現を用いて，ニュースサイトのコメント分析し炎上を検出する
研究 [4] や，YouTube のコメントのベクトル化によりコメントを分析して炎上を検出する研究 [5] がある．
これらの研究では，発信された全てのコメントに数値を与え，その値から炎上の程度，すなわちコメントの受け手をどのくらい傷つけるか評価しているが，ネガティブなコメントの量を評価しており，実際に人を傷つけるかどうかまで踏み込んではいない．本研究では，人を傷つける可能性がある単語とその程度を用いて，精神ダメージの推定を行う．

2.3

攻撃的コメントの投稿取り下げに効果的なメッセージに関する研究

ネットいじめに関わる攻撃的コメントの投稿を防ぐために，Web アンケート調査結果を分析し，相手の立場に立ち考えることを促すセルフトークメッセージの効果を検討した研究 [6] がある．この研究では，攻撃的コメントを発信する際に，受け手が攻撃的コメントに
よって傷つくことを共感させる「共感」，攻撃的コメントを発信しないことのメリットを提示する「メリット」，攻撃的コメントを発信することのデメリットを提示する「デメリット」，攻撃的コメントの発信を禁止
する「禁止」の 4 種類のメッセージによって，攻撃的コメントの発信を抑制するメッセージを提示する．また，車の速度違反抑制に効果的なメッセージについて検討した研究 [7] においては，説得において反発心を喚起させにくい「感謝」のメッセージの効果が高いことが示されている．
本研究においては，これらの 5 種類のメッセージを発信を抑制するメッセージとして利用することに加えて，これらのメッセージが効果的となるタイミングについて検証を行う．

2.4

本研究における攻撃的コメント

Vangelisti らは，人が傷つく要因とは，自分との関係が軽視されること，屈辱を受けること，言語的な又は非言語的な攻撃であること，変えることのできない欠陥に関すること，不適切，悪意が感じられるユーモ
アであること，誤解されること，落胆させられること，ショックを受けさせられることとまとめている [8]．そこで本研究では，非言語的な攻撃を除く，人の傷つく
要因を満たす単語を「相手の存在を否定する単語，相手との関係を軽視する単語，物理的に危害を加えることを示唆する単語，人格や容姿を貶す単語，相手を貶める単語」と定義した上で，これらの単語を「攻撃単語」と定義する．
実際的には，単純に攻撃単語を含んでいても，対話相手を攻撃する意図を含まないコメントも存在する．たとえば，軽口が言い合える仲の良い友人同士で，少し失敗した相手に対して，「おまえバカだよな」とコメン
トしたり，「周りはブスばかりだけど，君は美人だね」のように，相手に対しては攻撃しないが，その他の人を攻撃する場合などが考えられる．
しかし前者については，どこまで相手が許してくれ
るか不透明な可能性があり，無意識的にでも傷つける可能性がある単語の使用は避けた方が良いと考えられること，また後者については，第三者への攻撃についても，見ていて気分を害する人がいる可能性や，そのような単語に触発された人が，攻撃単語を使ってしまう可能性なども考えられるため，本研究においては，攻撃単語の使用そのものを抑制の対象とする．

3

攻撃的コメントの発信抑制システ
ム

本研究においては，複数のユーザがお互いにオンラ
インコミュニケーションを取る場面において，各ユーザが攻撃的コメントによってダメージが蓄積されることがない環境の構築を目指す．本章で述べる攻撃的コメントの発信抑制システムにおいては，一人のユーザが他のユーザに攻撃的コメントの投稿を行う場面に着目し，そのコメントの受け手となるユーザの精神ダメー
ジを推定し，投稿を行おうとしているユーザの攻撃的コメントの発信を抑制する場面を想定している．

3.1

攻撃的コメント発信抑制システムの構成

図 1 に攻撃的コメントの発信抑制システム1 の構成を示す．
図中の「外部サイト」は，ユーザがオンラインでコ
ミュニケーションを取るための環境を表す．あるユー
ザがそのサイト内で，別のユーザに対してコメントの
1 本システムの実装に際しては，テキストマイニングのための統合
環境 TETDM(Total Environment for Text Data Mining)[11, 12]を利用した．

ー 34 ー

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トにおける，単語 w の出現回数を count(w) として，単語の基礎攻撃力 base atk(w) を用いて式 (1) により与える．これは，同一単語が複数回使われたときには，その精神ダメージとなる感覚量は対数に比例して減少する「ウェーバー・フェヒナーの法則」に基づいている．
また式中の，hp w は後述のユーザの精神ダメージ許
容量（HP）の最大値に応じた重みを表し，本研究では
hp w = 14 に設定している．

atk(w) ＝ base atk(w)(1 − log9 count(w)) × hp w (1)
続いて，コメント c の攻撃力 attack(c) は，コメント
c に含まれる攻撃単語 wi の攻撃力の和と，そのコメン
トの攻撃意図の程度 atk int(c) を用いて，式 (2) により与える．

図 1: 攻撃的コメント発信抑制システムの構成

発信を行う場面において，発信しようとしているコメ
ントをシステムへの入力とする．システムは，コメン
トが攻撃的コメントに該当するか否かを判定し，攻撃的コメントでなければ，そのコメントは外部サイトに投稿される．攻撃的コメントとして判定された場合は，そのコメントを受信するユーザがそれまでに受けたコ
メントによる蓄積ダメージを表す状態 (HP：精神ダメー
ジ許容量) を推定し，コメントの発信を抑制するアシス
トメッセージを，ユーザにフィードバックしてコメントの修正や取り下げを促す．

3.2

攻撃的コメントの判別

ユーザによって入力されたコメントに，以下で定義するいずれかの攻撃単語が含まれているコメントを「攻撃的コメント」として判定する．攻撃単語の一覧を表1 に示す．これらの分類は，2.4 節の関連研究に基づいて行い，その攻撃の強さを 3 段階に分けた．これらに該当する単語は，日本語評価極性辞書 [9] においてネガ
ティブと判定される単語の中から，上記分類に当てはまる単語を手動で選択するとともに，それらの単語の類義語を，類語辞典 [10] を用いて用意した．

3.3

コメントの攻撃力の計算

前節の単語の攻撃力に基づき，コメントの攻撃力の計算を行う．コメントの攻撃力は，あるユーザが受けた時系列コメント全体による精神ダメージの推定量，ならびに投稿されようとしている攻撃的コメントが，これから与える精神ダメージの推定量に用いる．
コメントの攻撃力は，コメントに含まれる攻撃的単語の攻撃力の和で与える．ただし，単語 w の攻撃力
atk(w) は，コメントを受け取る人の直近の 100 コメン

attack(c) ＝∑atk(wi ) × atk int(c)(2)

i

ここで，コメント c の攻撃意図の程度 atk int(c) は，
式 (3) で与える値として，0 から 70 の範囲で設定される値となる．

atk int(c) ＝ 0.01 min{−0.7atk dis(c) + 70, 70} (3)
攻撃意図の程度 atk int(c) は，直前の攻撃的コメン
トとの間隔に基づいて，攻撃的コメントが連続する状況においては，攻撃的なコメントが発生しやすく，直前の攻撃的コメントからの距離が遠いほど，攻撃的なコメントが発生しにくいという傾向に基づいて定めた値である．この式は，YouTube Data API[13] を用いて収集した攻撃的コメントを多く含む炎上動画と，そうでない動画のコメントを各 4 万コメント（合計 8 万
コメント）収集した上で，それぞれで攻撃的コメントの発生間隔の分布を調べ，炎上動画のコメントを実際の攻撃意図を含むコメント，それ以外の動画のコメン
トを攻撃意図を含まないコメントとして算出した割合となっている．
たとえば，攻撃間隔 atk dis(c) が 0 のときの攻撃意図の程度 atk int(c) は 70%，攻撃間隔 atk dis(c) が 100のときの攻撃意図の程度 atk int(c) は 0%となり，その他の間隔の値は両者を直線的に補間する値となる．

3.4

コメントの受け手の状態の推定と可視化

一連のコメントを受けているユーザの状態を推定する値として，精神ダメージの許容量（HP）を設定する．
HP は 100 を初期値として，攻撃的コメントを受ける
たびに，前節で定めたコメントの攻撃力の値が減少し，大きな精神ダメージにより，これ以上コミュニケーショ

ー 35 ー

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表 1: 攻撃単語の分類と点数
攻撃単語の分類
・相手の存在を否定する単語
・相手との関係を軽視する単語
・物理的に危害を加えることを示唆する単語
・相手の人格を貶す単語
・相手の容姿を貶す単語

単語数「意地汚い」
「クズ」，
「ケチ」，
「ブス」，
「デブ」，
「ハゲ」
「馬鹿」，
「アホ」，
「雑魚」
「ボケ」，
「ドジ」，
「低脳」

306
303

表 2: コミュニケーションの状態に応じた 1 コメントあたりの HP の回復量と最大 HP
HP 回復量
0.1
0.5

「殺す」
「死ね」，
「消えろ」，
「邪魔」，
「絶交」，
「勘当」

48

・上記以外の相手を貶める単語

状態
攻撃モード
通常モード

単語例

最大 HP
100
110

3

2
1

表 3: アシストメッセージとその種類
種類
共感
感謝

ンを継続することができない状態を，HP が 0 の状態として設定する．
計算された HP は，次の 3 段階で色分けして，棒グ
ラフで可視化する．

基礎攻撃力

メリット
デメリット
禁止

アシストメッセージ
逆の立場なら，あなたはそのコメントに傷つきませんか？
いつもありがとうございます．お互いに気持
ちの良いやりとりができるようにご協力をお願いいたしますそのコメントを送らないことが，あなた自身の成長につながりますよ
そのコメントを送ると，あなた自身の評価も下げることになりますよ
そのコメントを送ってはいけません• 通常状態：HP が 71 以上，緑色で表示

アシストメッセージの表示と発信の確認• 注意状態：HP が 31 以上 70 以下の時，黄色で表示

3.5• 危険状態：HP が 30 以下，赤色で表示

本研究では，攻撃的コメントを発信しようとしているユーザの意識に変化を与え，攻撃的コメントの発信を抑制するメッセージをアシストメッセージと呼ぶ．
本研究で用意したアシストメッセージとその種類を，
表 3 に示す．アシストメッセージには，2.3 節で述べた内容に基づいて攻撃的コメントにより，相手が傷つくことを「共感」させるメッセージ，「感謝」を伝えること
で心理的リアクタンスを喚起させないメッセージ，攻撃的コメントを発信しないことによる「メリット」「デメリット」を伝えるメッセージ，および発信を「禁止」
するメッセージを用意した．
これらのメッセージを表示するタイミングについて，次章で述べる検証結果に伴って設定する．このアシス
トメッセージを表示した後に，コメントを発信しようとしているユーザに対して，「本当にこのメッセージを送っても大丈夫ですか？」と確認を行うダイアログを表示させ，「はい」を選択した場合はコメントが投稿される．また，HP が 30 以下の場合には，「禁止」のメッ
セージを出して，コメントの発信を強制的に防ぐ．

また，HP が減少するだけでは，いずれすべてのユー
ザの HP が 0 になってしまうことと，人は時間経過によってある程度ダメージを回復することができると考えられるため，攻撃的でないコメントが与えられるたびに，表 2 に示す量の HP を回復させる．ただし，精神ダメージの回復量は，攻撃的コメントが発生している状況と，そうでない状況とでは異なると考えられる
ため，攻撃的コメントが発生している状況（攻撃モード）とそれ以外（通常モード）とで，1 コメントあたりの HP 回復量と回復後の最大 HP に差を設ける．
攻撃モードの判定条件は，直近の 100 コメントの中にある，攻撃コメント集合 AT K と攻撃コメントの数
count atk を用いて，式 (4) の条件を満たすときに攻撃
モード，それ以外の時を通常モードとして判定する．すなわち直近の 100 コメントにおいて，式 (3) で計算される攻撃意図の程度が，平均 50 を超えた場合に攻撃モードと判定される．

∑

atk int(ci ) > 50 × count atk

(4)

3.6

i∈AT K

これらの値は，Youtube の炎上動画のコメントとそうでない動画のコメントを元に，炎上動画では HP が0 になり，それ以外の動画では HP が 100 付近で安定する値として設定した．

攻撃的コメント発信抑制インタフェース

図 2 に，攻撃的コメントの発信抑制支援システムの画面を示す．

ー 36 ー

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表 4: 検証課題 1 に用いた動画のタイトルとシステムの推定最終 HP および投稿者のメンタルの強さ
動画のタイトル
ひたすら面白い話をする
モデルのメイク紹介
自分の動画の再生数があまり増えない
お店のドライブスルーでドッキリをしかけてみた
いつも勝手に撮ってるけど自分を勝手に撮ってくる人に激怒してみた
自身の炎上について歌ってみた

図 2: 攻撃的コメントの発信抑制支援システムの画面左側のパネルの下部に，コメントを投稿するテキス
トフォームがある．右側のパネルの上部に，コメントを発信しようとしている相手の HP が表示され，その下に，そのユーザがそれまでに受けたコメントと攻撃
単語が可視化して表示される．
攻撃単語は，基礎攻撃力 3 の単語が紫色，基礎攻撃力
が 2 の単語がオレンジ色，基礎攻撃力が 1 の単語が黄色で表示される．またコメントの攻撃力も表示される．

4

攻撃的コメントの発信抑制システ
ムの検証

本章では，提案する攻撃的コメントの発信抑制シス
テムが提示する HP の妥当性とアシストメッセージの効果，ならびにアシストメッセージを表示するタイミ
ングを検証するために行った実験について述べる．本
検証は以下で述べるアンケート形式で 200 名の被験者に対して行った．被験者は 20 代，30 代，40 代，50 代，の男女それぞれを 25 名ずつとした．また本調査は株式会社クロス・マーケティングに依頼して実施した．また，題材としてある動画投稿サイトに投稿された 7 件の動画に与えられた各 100 件のコメントをもとに実験を行ったが，実施に際して動画の投稿者やコメント発
信者への影響を考慮して，動画のタイトルやコメントの内容は実験の本質に影響がない範囲で一定の改変を行って実施した．

4.1

検証課題

4.1.1

課題 1：HP の妥当性の確認

HP
94
78
67
31

メンタル
普通
普通
普通
強い

22

強い

-41

強い

提案システムが提示する HP の妥当性を確認するための課題を実施した．表 4 に示す 6 つの動画に与えられたコメント 100 件ずつを抽出し，そのコメントを読んでもらい，動画の投稿者がどの程度傷ついているかを，「特にダメージを受けていない」「少しダメージを受けているかもしれないが気にするほどではない」「多少ダメージを受けているがこれ以上耐えられないほどではない」「かなりダメージを受けていてこれ以上の傷つくコメントは見られない」の 4 択で回答してもらった．
表中の HP は，各動画コメント 100 件を本システムに入力したときの最終の HP の値を示す．HP が 71 以上の動画を 2 つ，31 から 70 の範囲の動画を 2 つ，30 以
下の動画を 2 つ用意して実施した．また動画の投稿者の立場で回答してもらうに際して，人によって精神ダメージへの強さが異なると考えられたため，動画の投稿者のメンタルの強さについて，著者の合議で「強い」と「普通」の切り分けを行った．

4.1.2

課題 2：精神ダメージ量と効果的なアシストメッ
セージの種類の関係の確認「街の女性に声をかけて勝手に容姿を評価してみた」というタイトルの動画に与えられた 100 件のコメントを用いて，被験者が「周りに迷惑をかけるようなアホなことをするな」とコメントを発信しようとしている
状況を設定し，100 件のコメントによる精神ダメージと攻撃コメントを提示した上で，コメントの発信を取りやめるメッセージを，表 3 の 5 つと，「メッセージの内容によらず，このコメントを送る」「メッセージの内容によらず，このようなコメントを送る気にはならな
い」の中から選択して回答してもらった（複数回答可）．
本課題は，一定の攻撃的コメントが発生しても止むを得ないと考えられる状況の中で，その攻撃的コメントの発信の取りやめに効果的なメッセージを探る目的でー 37 ー

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SIG-AM-30-06

表 5: メッセージの内容によらず，「このコメントを送る．
」または「このようなコメントを送る気にはならない」と回答した人数と割合
ダメージ
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100

図 3: 各動画コメントに対して投稿者が傷つくと回答
した人数

送る
6
9
9
8
10
7
6
10
11
9
7

割合 (%)
3.0
4.5
4.5
4.0
5.0
3.5
3.0
5.0
5.5
4.5
3.5

送らない
114
114
106
102
104
105
107
105
102
106
105

割合 (%)
57.0
57.0
53.0
51.0
52.0
52.5
53.5
52.5
51.0
53.0
52.5

行った．提示する精神ダメージは，提示する攻撃コメントが発生したときに提案システムが算出する HP の減少量を用いて，0 から 100 まで 10 刻みで 11 パターンを用意し，ダメージ量を表す棒グラフとして提示した．一人の被験者にこの 11 パターンをランダムで提示し，各被験者には 11 回回答してもらった．

4.2

検証結果と考察4.2.1

課題 1 の結果と考察

図 3 に，各動画コメントに対して投稿者が傷つくと回答した人数を示す．左半分のメンタルが普通の投稿者と，右半分のメンタルが強い投稿者のそれぞれにおいて，HP が減少するにつれ傷つくと判断した人の割合が多くなった．このことから，システムが推定する
HP に一定の妥当性があることが確認できる．
一方で，前回答者数に対して，ダメージ中（多少ダ
メージを受けている）やダメージ大（かなりダメージを受けている）と回答した人数の割合は高くなく，また全く傷ついていないと回答した人が約半数（100 人前後）いた．これは，自分ではない他者の精神ダメー
ジ量を過少に見積もってしまいやすいことや，それまでになされている 100 件（多量）のコメントを十分に読まずに勝手に大丈夫だろうと思ってしまうことなどが原因と考えられる．そのため，本システムによる精神ダメージの推定量を表す HP の提示は，攻撃的コメントの発信抑制に向けて，大きな意味を持つ可能性が考えられる．

4.2.2

課題 2 の結果と考察

表 5 に，メッセージの内容によらず，「このコメントを送る」または「このようなコメントを送る気にはならない」と回答した人数とその割合を示す．全体の 50%

図 4: 攻撃的コメントの発信を取りやめるアシストメッ
セージの割合（攻撃的コメントの発信の意思がない人を除く）

強の被験者は，「このようなコメントを送る気にはならない」と回答したことから，約半数の人からは攻撃的コメントの発信の意思がないことが伺える反面，残りの半数弱の人は攻撃的コメントを発信してしまう可能性を示唆している．また全体の約 5%の人は，メッセー
ジの内容によらず「このコメントを送る」と回答しており，これらの人に対しては提案システムによるアシストでは対応することができない．本研究における提案システムは，強い攻撃意志を持っている人ではなく，
無意識やなんとなくで攻撃的コメントを発信してしまう人を対象としているが，今後このような人の一部にでも，意識の変化を促すことができる方法を模索する
ことは重要と考えている．
図 4 に，表 5 で攻撃的コメントの発信の意思がなかった人について，攻撃的コメントの発信を取りやめるア
シストメッセージの割合を示す．全ダメージ量において，相手の立場に立って考える「共感」の効果が最も高く，続いて「デメリット」の効果が高く，「禁止」がー 38 ー

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図 5: 攻撃的コメントの発信を取りやめる意識の変化の回数（ダメージ n-10 では攻撃的コメントの発信を行っていたが，アシストメッセージによってダメージ n でその発信を取りやめた人数）

最も効果が低い結果となった．
「共感」「デメリット」の効果が高かったのは，間接的または直接的に自身がダメージを受けることを避ける保身的な考えが働いたためと考えられる．これは，「感謝」「メリット」を上回っていることから，日本人特有の自身が得をすることよりも，損をすることを嫌う傾向が反映されたものとも考えられる．また「禁止」の効果が低かったのは，理由もなく一方的に制限されることは，大きな心理的リ
アクタンスを生むためと考えられる．
図 5 に，各ダメージおける攻撃的コメントの発信を取りやめる意識の変化があった回数（ダメージ n-10 では攻撃的コメントの発信を行っていたが，アシストメッ
セージによってダメージ n でその発信を取りやめた人数）を示す．
「共感」「感謝」のグラフは，いずれも右肩下がりのグラフとなっており，ダメージ量が少ない領域において，意識の変化をもたらしやすかったことがわかる．これは，まだあまり攻撃的コメントが与えられていない
状況においては，周りに流されることなく，相手の立場に立って客観的に物事を捉えたり，感謝の気持ちを受け入れやすかったためと考えられる．
また，「メリット」のグラフは右肩上がりとなっており，ダメージ量が多い領域において，意識の変化をもたらしやすかったことがわかる．これは，一定の攻撃的コメントが与えられている状況においては，周りに流されやすい状況が発生しており，自分にメリットがなければ投稿を取りやめるきっかけにはなりにくいことを示唆している．そのため，先の「メッセージの内容によらず，このコメントを送る」と回答した人たちに対しても，より具体的で現実的なメリットを付与すること，たとえば，攻撃的でないコメントを送ること
でポイントが付与されるなどの，強いメリットを提示することが有効な可能性が考えられる．
「デメリット」のグラフは，左右にそれぞれ大きな山があり，デメリットによる意識の変化のタイミング
は人によって 2 つのパターンに分かれたことが伺える．
デメリットは，リスクとも捉えることができるため，リ
スクマネジメントにおいて，早い段階からリスクを避けようと考える人と，一定のリスクを受容する人とに分かれた可能性が考えられる．
「禁止」は，ダメージ量によらず，意識の変化をもたらす回数は最も低い結果となった．
これらの結果，および図 4 においては全体的に「共感」のアシストメッセージの効果が高かったことから，以下のダメージ量に応じたアシストメッセージの提示方法が提案される．

• ダメージ量が少ない段階においては，まずは「共感」と「感謝」のアシストメッセージを提示し，続いて「デメリット」のメッセージを提示する．
• ダメージ量が中程度の段階においては，「共感」と「デメリット」のアシストメッセージを提示し，続いて「メリット」のメッセージを提示する．
• ダメージ量が大きい段階においては，まずは「共感」と「メリット」のアシストメッセージを提示し，続いて「デメリット」のメッセージを提示する．
また，各種類のアシストメッセージとしては，表 3に示したもの以外にもメッセージ例を用意することで，同一のメッセージによる飽きが来ないように配慮することも必要と考えられる．

5

おわりに

本論文では，インターネット上のコメントの受け手の精神ダメージの量を推定し可視化して，攻撃的なコ
メントを発信しようとした際に，相手のダメージ量に応じた攻撃的コメントの発信を抑制するメッセージを提示することで，その攻撃的なコメントの発信を防止するシステムを提案した．
検証実験の結果，システムが提示する精神ダメージの許容量（HP）が人間の感覚に近い一定の妥当性を持つことを確認した．また，5 種類のアシストメッセージについて，ダメージ量に応じた攻撃的コメントの発信抑制効果を検証した．その結果，ダメージ量が少ない
場合においては，「共感」「感謝」のメッセージ，ダメー
ジ量が多い場合においては「メリット」のメッセージが意識の変化をもたらしやすいことを確認した．

ー 39 ー

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参考文献[13] YouTube Data API: (URL) https://developers.
google.com/youtube/v3 (2023 年 2 月 16 日確認)

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[2] 石坂達也， 山本和英：Web 上の誹謗中傷を表す
文の自動検出，言語処理学会 第 17 回年次大会 発
表論文集，pp.131 – 134 (2011)[3] 大友泰賀，張建偉，中島伸介，李 琳：いじめ表現
辞書を用いた Twitter 上のネットいじめの自動検出，第 12 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2020), C7-1 (2020)[4] Praboda Rajapaksha, Reza Farahbakhsh, NoelCrespi, Bruno Defude:
Uncovering Flaming Events on News Media in Social Media, 2019 IEEE 38th International Performance
Computing and Communications Conference(IPCCC2019), pp.1 – 8 (2019)[5] 堺雄之介，竹内幹太，伊東栄典：コメントを利用した炎上動画検出に関する検討，情報処理学会研究報告，Vol.2021-ICS-203, No.9, pp.1 – 5 (2021)[6] 西原陽子，藤堂悠杜，山西良典：セルフトークメ
ッセージの呈示による悪口投稿取り下げの効果分
析，電子情報通信学会論文誌 A，Vol.J104-A, No.2,
pp.19 – 26 (2021)[7] 五十嵐彩那，臼井伸之介：速度違反抑制に効果的なメッセージと提示タイミング，交通化学，Vol.46,
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Carpenter-Theune, and Alicia L. Alexander:
Why Does It Hurt?: The Perceived Causes ofHurt Feelings, Communication Research, Vol.32,
No.4, pp.443 – 477 (2005)[9] 小林のぞみ，乾健太郎，松本裕治，立石健二，福島俊一：意見抽出のための評価表現の収集. 自然
言語処理，Vol.12, No.3, pp.203 – 222 (2005)[10] 類語辞典 weblio：(URL) https://thesaurus. weblio.jp (2023 年 2 月 16 日確認)
[11] Total Environment for Text Data Mining（テキストデータマイニングのための統合環境）：（URL)
https://tetdm.jp (2023 年 2 月 16 日確認)
[12] 砂山渡，高間康史，徳永秀和，串間宗夫，西村和則，松下光範，北村侑也，統合環境 TETDM を用いた社会実践，人工知能学会論文誌，Vol.32, No.1,
pp.NFC-A 1 – 12 (2017).

ー 40 ー

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日常の SNS コメントに対する褒めリプライの自動生成システム
Automatic Generation System of Compliment Replies to Daily SNS
Comments
藤原 弘貴 1∗
砂山 渡 1
Koki Fujiwara1
Wataru Sunayama1

服部 峻 1
Shun Hattori1

滋賀県立大学 工学部
School of Engineering, The University of Shiga Prefecture1

1

Abstract: 日本人は謙遜することが多く自分を褒めることが少ないため，自己肯定感を高めにく
く，ストレスを溜めやすい状況がある．そのため，褒められる機会を増やすことは重要と考えられる．そこで本研究では，日常の出来事に関する SNS コメントに褒めリプライを自動生成するシステ
ムを提案する．実験により，提案システムが作成する褒めリプライが，人を嬉しくさせる効果があることを確認した．

1

はじめに

現代社会はインターネット社会と言われている．イ
ンターネットを利用したオンラインコミュニケーショ
ンツールは非常に多く存在し，生活していく上でなくてはならないものへとなっている．
しかし，対面で会話をする場合と比較して文字でのコミュニケーションは感情が伝わりにくい．相手の表
情や仕草，声の調子など感情が現れる部分を受け取れないため，文字のみの会話は無機質な言葉や攻撃的な言葉という印象を感じてしまうことが多い．また，日
本人は謙遜することや謙虚であることなど控えめであることを美徳としている．日本人は他人に褒められる，
自分を褒めることが少ないため，自己肯定感を高めにくく，ストレスを溜めやすい状況がある．そのため，褒められる機会を増やすことは重要と考えられる．
そこで本研究では日常生活に関する幅広い内容の SNSの投稿に対して褒められる箇所を自動的に判別し，ユー
ザが嬉しいと感じる褒めリプライを自動生成するシス
テムを提案する．先行研究 [1] においては，褒めて欲しい 1 単語をユーザが指定して入力する形となっていたことや，褒める対象が名詞に限られていた．本研究では，褒める対象を自動的に探すことに加えて，褒める
対象を動詞にまで拡張する．

∗ 連絡先： 滋賀県立大学工学部 電子システム工学科

藤原 弘貴〒 522-8533 滋賀県彦根市八坂町 2500
E-mail: on23kfujiwara@ec.usp.ac.jp

2

関連研究

2.1

SNS コメントの自動返信に関する研究

マイクロブログサービスにおいてユーザの投稿に対して自動リプライを生成する研究 [2] がある．ツイー
ト中に含まれる単語の中から特徴がある単語を抽出し，その単語を元に対話データから返信を作成する．
この研究はツイートに含まれる単語に注目し，返信を行う点で本研究と共通している．しかし，この研究では過去に投稿されたツイートを検索によって抽出し，それに対応するリプライを提案するため過去のツイー
トと同じものを出力する．本研究ではコメントごとに既存のものではないバリエーションのある返信を作成
する．

2.2

褒め言葉を生成する研究

囲碁の初心者の動機づけのためにユーザの打った手を褒める研究 [3] がある．この研究では囲碁 AI を用いてユーザの打った手を評価し，状況に応じて褒め台詞を出力する．結果として，悪手のみを指摘する場合，動機付けを減少させる傾向にあったが，褒めることで動機付けの向上につながった．ヒューマノイド型ロボッ
トがユーザを褒めることで学習を支援する研究 [4] がある．この研究ではテスト結果に応じて動作と褒め台詞を出力し，学習者をねぎらう．結果として，学習の継続性，学習の達成感，褒められていると感じるという点に褒めることは影響を及ぼした．
どちらの研究も褒めることで能力の獲得支援を行っている．囲碁の初心者の動機づけのためにユーザの打っ

ー 41 ー

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図 1: 褒めリプライの自動生成システムの構成図
図 2: 褒め対象単語の抽出の流れた手を褒める研究では AI と同じ最善手を打った場合
や，対局後の悪手の少なさを褒めている．ロボットがユーザを褒めることで学習を支援する研究ではテスト
結果が低い点数であれば褒め言葉とねぎらいの言葉を，高い点数であればユーザの頑張りを大きな動作で褒めている．これらの研究ではシステムに褒めてもらえる場面が限られる．そこで本研究では日常生活の出来事
を褒めることで幅広い場面でユーザを褒める．

3

日常の SNS コメントに対する褒
めリプライの自動生成システム

3.1

システムの構成

システムの構成図を図 1 に示す．このシステムでは，ユーザが投稿した日常の SNS コメントを入力とする．
入力されたコメントから褒め対象となる単語を抽出し，抽出した褒め対象を褒めることのできる単語を選別す
る．SNS に投稿されているコメントは，他者に見られることを前提として発信されている．そのためコメン
ト中の動作を表す単語は他者に伝えたい自分が行ったことである．よって本研究では動作と，動作を詳しく説明する動作の対象を褒め対象とする．褒め対象単語と褒め単語から褒めリプライを生成し，出力とする．

3.2

褒め対象単語の抽出

3.2.1

CaboCha について

CaboCha とは，Support Vector Machine に基づく，係り受け解析器である．文節がその直後の文節に係るか係らないかという点に注目して解析を行う [5]．また，
CaboCha における係り受け解析の手順を以下に示す．
1. 入力された文の文節全てに係り受け未定を表すタ
グ「O」を付与する．
2. 文末の文節を除いた「O」が付与されている文節に対して直後の文節に係るかを解析する．係る場
合は「O」を係り受け確定を表すタグ「D」に置き換える．このとき，後ろから 2 番目の文節は無条件で「D」に置き換える．
3. 「O」が付与されている文節の直後の文節に「D」が付与されている場合，「D」が付与されている文節を削除する．
4. 残った文節が文末の文節のみになるまで 2，3 の処理を繰り返す．

3.2.2

CaboCha による係り受け解析

本システムでは CaboCha を用いて，入力文の主語
句，目的語句，述語句を取り出し，その結果から褒め対象を決定していく．係り受け解析の結果から主語句，
目的語句，述語句を以下のように定義する．

褒め対象単語の抽出の流れを図 2 に示す．入力されたコメントを係り受け解析器 CaboCha で解析する．係
り受け解析の結果より，入力されたコメントから褒め対象となる単語を抽出する．

ー 42 ー• 係り受け解析の結果，係る先がないと出力される文末の句を述語句とする．また，述語句の中で助詞を除いた形態素解析で「動詞，自立」または「名詞，サ変接続」と出力される単語を述語とする．

人工知能学会 インタラクティブ
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SIG-AM-30-07• 係り受け解析の結果，係る先が述語句となる句のうち形態素解析で「係助詞」と出力される助詞を含む句を主語句とする．また，主語句の中で助詞を除いた部分を主語とする．
• 係り受け解析の結果，係る先が述語句となる句のうち形態素解析で「格助詞」と出力される助詞を含む句を目的語句とする．また，目的語句の中で助詞を除いた単語部分のうち，形態素解析で「名詞」と出力される単語を目的語とする．

3.2.3

3.3

主語の抽出

入力された文の主語を抽出する．本システムは褒めてもらうことで満足し，自己肯定感を高めることを目的としている．そのため抽出した主語が対話相手でない場合はシステムの対象外とし，「褒められません」を出力する．また日本語の文は主語が省略される場面が多くある．その理由としては直前の文と主語が同じ場
合や相手と同じ場にいることが挙げられる．システムに文を入力する際はシステムと使用者が同じ場にいるため，省略されている主語は使用者となる．よって，文中に主語が存在しない場合は一人称の主語があることとして扱う．

3.2.4

述語の抽出

入力された文の述語句に注目する．述語句は主語の動作，作用，性質，状態などを動詞，名詞，形容詞，形
容動詞，を用いて表される．本システムでは動作を褒めることを目的とするため述語句の中に含まれる単語のうち，形態素解析で「動詞，自立」または「名詞，サ変接続」となる動作を表す単語である述語を褒め対象として抽出する．述語句の中に動作を表す単語が存在しない場合，褒め対象単語なしとする．

3.2.5

図 3: 褒め単語の選別の流れ

目的語の抽出

入力された文の目的語句に注目する．目的語句は述語句に示される動作，作用，性質，状態などの対象，目的を示す．褒め対象となる動作をより詳しくするものとなるため，目的語を入力文の動作と共に褒め対象として抽出する．また日本語の語順はある程度は自由となっているが，より強調したい内容がより文末に位置する．これより動作と共に褒め対象とする目的語はより文末に近い目的語句に含まれる目的語 1 つとする．目的語句が存在しない，目的語句の中に目的語となる名詞が存在しない場合は目的語なしとする．

褒め単語の選別

褒め単語の選別の流れを図 3 に示す．本システムは，
BERT の MLM(Masked Language Model) を用いて単語補完を行うことで褒め台詞を生成している．

3.3.1

BERT について

本システムで用いられている BERT に関して述べる．
モデルは東北大学が公開している学習済みのモデルを使用した [6]．
BERT（Bidirectional Encoder Representations fromTransformers）とは自然言語処理のモデルであり，「Transformer による双方向のエンコード表現」を意味する．
Transformer と呼ばれる言語処理に秀でた深層学習モ
デルを用いて，文章を文頭と文末の双方向から学習する．
双方向学習のために MLM(Masked Language Model)と NSP(Next Sentence Prediction) という 2 つの手法を同時に行っている [7]．

3.3.2

BERT による単語補完

本システムでは BERT の MLM(Masked Language
Model) を用いて褒め単語の出力を行う．MLM では穴埋めクイズを解くように学習を行う．入力文の 15%のトークン（文章の最小単位となる文字や文字列）をラン
ダムに別のトークンで置き換えし，前後の文脈から置き換える前のトークンを予測させる．選択された 15%のトークンのうち，80%は [MASK] トークンに置き換え，10%をランダムな別のトークンに変換，残りの 10%は変換せず元のままとする．
本システムでは，あらかじめ [MASK] トークンを含む BERT に入力するためのテンプレートを用意する．
入力用テンプレートに褒め対象となる単語を当てはめ，
BERT に入力することで [MASK] トークン部分を予測し，褒め言葉を補完する．

ー 43 ー

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表 1: BERT への入力用テンプレート

表 2: 褒めリプライのテンプレート

自立動詞
サ変接続名詞

目的語なし
あなたはとても＠＠に〇〇あなたはとても＠＠に〇〇する

自立動詞
サ変接続名詞

目的語なし
あなたは＠＠に〇〇ね
あなたは＠＠に〇〇するね

自立動詞
サ変接続名詞

目的語あり
あなたは＊＊△とても＠＠に〇〇
あなたは＊＊△とても＠＠に〇〇する

自立動詞
サ変接続名詞

目的語あり
あなたは＊＊△＠＠に〇〇ね
あなたは＊＊△＠＠に〇〇するね

3.3.3

BERT への入力用テンプレート

表 1 に動作を表す単語の品詞，目的語の有無ごとの
BERT への入力用テンプレートを示す．ただし，テン
プレート内の〇〇は動作を表す単語，＊＊は目的語，△は目的語と同じ句の助詞とする．＠＠の部分を [MASK]
トークンに置き換え，BERT を用いて補完し，褒め単語を出力する．
入力用テンプレートの基本形は名詞 1 単語を褒める
先行研究 [1] で使用していた「あなたの〇〇はとても＠＠です」というテンプレートを参考に，動作を褒める点に注目して「とても＠＠に〇〇（する）」とした．

3.3.4

褒め単語の決定

褒め単語を決定するアルゴリズムは先行研究 [1] で用いられているものと同一の以下のものを用いる．

1. BERT に [MASK] トークンが含まれたテンプレー
ト文を入力し，[MASK] トークン部分に補完されやすい予測単語のリストを得る．
2. 予測単語の上位 20 位以内に汎用的でない褒め単語が含まれるかを調べ，汎用的でない褒め単語が含まれている場合，その褒め単語を出力の褒め単語とする．
3. 汎用的でない褒め単語が含まれていなければ，汎用的な褒め単語が含まれるかを調べ，汎用的な褒め単語が含まれている場合，その褒め単語を出力の褒め単語とする．
4. 2.3. の手順において上位 20 位以内に褒め単語が存在しなければ，順位の閾値を下げて，21 位から 30 位の単語に関して 2.3. の手順を繰り返す．
5. 4. の手順を閾値を 50 位まで下げながら繰り返す．
50 位以内に褒め単語が見つからなければ入力単
語は褒められる単語でないとし，褒め単語は出力しない．
また，出力として [UNK] が出力されることがある．
これが出力された際は適切に補完できる単語がそれ以降にはないとし，それ以降の探索は行わない．加えて，全く同じ予測の出力をする単語が複数ある．学習時にトークン分けされた際に，1 単語として学習されていないであろう単語などを入力した時も同様の出力をする．それらの単語は学習がされていないなどの理由で適切に単語を補完されていないとし，褒め単語を出力
しない.

3.4

褒めリプライの生成

出力用テンプレートは動作を表す単語の品詞，目的語の有無ごとに設定した．表 2 にそれぞれの場合の出力用テンプレートを示す．褒めることで相手を喜ばせ，
自己肯定感を上げることを目的とするため語りかけるような口調とした．また単語が補完されない場合には「褒められません」，入力された文に褒め対象がない場
合は「褒め対象がありません」を出力することで入力された文が褒められない原因を示す出力を行う．
例えば，「今日の授業が分からなかったので数学を勉強した」という SNS に投稿されたコメントを入力した
際には，係り受け解析の結果，主語が存在しないため，
一人称の主語がある場合として扱う．また，述語は「勉強」，目的語は「数学」となる．述語，目的語が BERT
への入力テンプレートに当てはめられて「あなたは数学をとても＠＠に勉強する」という文において，＠＠に当てはまる単語を BERT の MLM を用いて補完する．
ここで補完された単語が「熱心」となるため，この単語を褒めリプライの出力用テンプレートに当てはめた「あなたは数学を熱心に勉強するね」を褒めリプライとして出力する．

4

日常の SNS コメントに対する褒
めリプライの自動生成システムの評価実験

本章では，実装した日常の SNS コメントに対する褒
めリプライの自動生成システムが出力した褒めリプラ
イにより，ユーザに嬉しいと感じてもらえるかを検証するために行った実験について述べる.

ー 44 ー

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図 4: 褒めリプライに関する質問の回答結果
本実験により，システムの出力したリプライに対して，ユーザが嬉しいと感じる褒めリプライの生成ができるか，入力されたコメントの褒めて欲しい部分を褒めているか，得られた褒めリプライが褒めリプライとして成り立っているかを確認する．

4.1

実験方法

理系の大学生，大学院生 10 名を被験者として，「SNSの日常生活に関するコメントとシステムの生成した褒
めリプライの対話文」を，全部で 40 セット用意して，以下の手順で実験を実施した．

1. SNS から収集した日常生活に関するコメントとシステムが出力した褒めリプライの対話文を読む．
2. 質問１：「システムの出力した褒めリプライを，コ
メント投稿者がどれくらい嬉しく感じると思いますか？」に回答する．
（「1. とても嬉しい」から「5.
全く嬉しくない」の 5 段階評価）
3. 質問２：「システムの出力した褒めリプライが，コメント投稿者が褒めて欲しいところを褒めようとしていると思いますか？」に回答する．
（「1. 褒めて欲しいところを褒めようとしている」から「5.
褒めて欲しいところとは違うところを褒めようとしている」の 5 段階評価）
4. 質問３：「システムの出力した褒めリプライのみを見た場合，褒め言葉として自然に感じますか？」に回答する．
（「1. 自然な日本語だと思う」から「5.
日本語としては不自然だと思う」の 5 段階評価）

4.2

結果と考察

図 4 に褒めリプライに関する質問の回答結果を示す．
質問 1，質問 2，質問 3 の全ての質問において 50%以上
は，1 または 2 と回答された．また，いずれの質問も 3という回答が少ないが 4 という回答の多さが目立った．
このことから，一定のコメントに対しては本システムの有用性が示されるとともに，入力コメントは本シス

テムが対応できるコメントと対応できないコメントに分かれていることが考えられる．
システムの出力した褒めリプライを嬉しく感じるかという質問 1 に関する考察を述べる．質問 1，質問 2，
質問 3 の回答の値に大きなばらつきはほぼなく，質問
2，質問 3 の評価に応じて質問 1 の評価が決定されると考えられる．中でも質問 2 のシステムの出力した褒
めリプライが，コメント投稿者が褒めて欲しいところを褒めようとしているかの評価が質問 1 の評価に大きく影響すると考えられる．褒めて欲しいところとは違
うところを褒めようとしている褒めリプライが日本語として不自然になり，その結果システムの出力した褒
めリプライを嬉しく感じないことに繋がる．そのため，システムの出力した褒めリプライを嬉しく感じてもらうためにはコメント中の褒めて欲しい部分を自然な褒
め言葉で褒めることが必要である．
システムの出力した褒めリプライが，コメント投稿
者が褒めて欲しいところを褒めようとしてると思うかという質問 2 に関する考察を述べる．褒めて欲しいところを褒めることができていないと評価されたコメントに注目する．他に褒めるべき対象があることが褒めて欲しいところを褒めることができていない理由となる．
他に褒めるべき対象となる単語として，コメントの中で動作を修飾する（規模，頻度など）単語がある．例
として「10 キロ走った」の「10 キロ」や「たくさん作った」の「たくさん」のように動作をどの程度行ったかを表す単語がある．これらの単語は「動作を修飾する
単語」＋「述語」として褒め対象の候補になると考えられる．動作を修飾する単語を抽出するためには述語句にかかる目的語句以外の文節も考慮する必要がある．
述語句に一番近い句に動作を修飾する単語が存在する
場合は優先して褒め対象とするアルゴリズムへの改良
や，動作を修飾する単語が褒め対象として抽出された
場合のテンプレートを用意する必要がある．
また，コメント中の述語ではなく，1 名詞が褒めるべ
き対象となる場合がある．述語のみを褒め対象とするのではなく，述語と 1 名詞についてそれぞれ BERT から褒め単語を生成し，より補完される可能性の高い褒
め単語を出力した方を褒め対象することで褒めるべき対象となっている名詞を適切に褒めることができると考えられる．今回の評価実験でこれらの改善方法を用いると質問 2 で評価点の平均が 3 以上となっている 16
個の対話文のうち 9 個の対話文の評価を改善することができる．動作の規模や頻度を表す単語と共に述語を褒め対象とする場合は 7 個，コメント中の名詞を褒め対象とする場合は 2 個の対話文に対応できる．
システムの出力した褒めリプライのみを見た場合，褒め言葉として自然に感じるかという質問 3 に関する考察を述べる．褒め言葉として自然に感じない理由として出力されたリプライが日本語として不自然だというこー 45 ー

人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第30回)
SIG-AM-30-07とがある．この原因として BERT への入力テンプレー
トや褒めリプライの出力のテンプレートが適切でない
ことや褒め言葉自体が適切でないことが考えられる．
BERT への入力テンプレートや褒めリプライの出力のテンプレートとして「＠＠に〜する」の他に「〜するなんて＠＠」というテンプレートが考えられる．褒め対象となる述語によっては既存テンプレートよりも「〜するなんて＠＠」のテンプレートの方が褒め単語となる単語が容易に考えられるものがある．そのため，述語ごとに適切なテンプレートを使い分ける，複数のテンプレートを用いて共通する褒め単語を出力する，複数のテンプレートを用いて補完されやすい褒め単語を出力するといったアルゴリズムへの改良が必要である．
また褒め言葉自体が適切でない理由としては，先行研究で用いられた褒め単語をそのまま利用していることが挙げられる．先行研究では，名詞 1 単語を褒め対象とした場合の褒め言葉を用意しているため，本研究における述語用の動詞を褒め対象とした場合の褒め単
語としては適切でないものがあったと考えられるため，
述語用の褒め単語の再検討が必要と考えている．

5

おわりに

SNS 投稿したコメントを褒めることで自己肯定感を高めてもらうことを目的として日常の SNS コメントに対する褒めリプライの自動生成システムを実装した．また，日常の SNS コメントに対する褒めリプライの自動生成システムがユーザの自己肯定感を高めることに有用であるかを確かめるために評価実験を行った.
この実験において，一定のコメントに対しての本シ
ステムの有用性が示された．また，本システムが対応できるコメントと対応できないコメントが存在することが確認された．
今後の課題としては，コメント中の適切な褒め単語を抽出するアルゴリズムへの改良や，対応するテンプ
レートの追加が求められる．また，褒め単語を生成するための BERT への入力テンプレートの追加や動詞用の褒め単語の検討をすることでより適切な褒め単語を出力させる必要がある．
褒めリプライの生成が日常の SNS コメントだけでな
く，教育現場や職場など褒められることで自身のモチベーションに繋がる場面で応用されることで，快適な環境構築の足ががりになることを期待したい．

ンタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング
研究会，SIG-AM-28-04, pp.20 – 25 (2022)[2] 森下雄太，渋川翔太，佐藤隆士：マイクロブログ
サービスにおける自動リプライシステムの考案，
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ー 46 ー

人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第30回)
SIG-AM-30-08

災害情報収集における SNS のメディア特性に関する一検討
Media Characteristics of Social Network Services
in Collecting Disaster Information
安尾 萌 ∗

森野 穣

松下 光範

Megumi Yasuo

Yutaka Morino

Mitsunori Matsushita

関西大学大学院総合情報学研究科
Graduate School of Informatics, Kansai University
Abstract:

災害発生時，被害報告や救援要請は復興支援を行う上で欠かせない情報である．災害情

報は平常時よりも情報の鮮度がより重視されることから，速報性に優れた情報インフラとして SNS を活用し，災害復興支援に利用するための研究が存在する．従来研究では，災害情報の獲得に利用する情報ソースが偏っている現状がある．この状況は SNS の構造や利用者数などが原因として考えられるが，災害に関する情報インフラが単一のサービスに依拠する状況は必ずしも好ましいものではない．本稿では災害情報収集に適したメディア特性とそのあり方について，現行の SNS のメディア特性，および災害発生時に必要な情報に関する要件の整理を通じて論考する．

なっており，日本における Twitter は社会的な情報インフラになりつつある．また Twitter は運営会社が公式

1 はじめにに提供している API*2 が存在し，投稿されたデータを容

我が国は，台風や地震といった自然災害が発生しやす

易に獲得することが可能である．そのため，多数の学術

い地理的特徴を有しており，しばしば災害大国と称され分野における重要な研究資源としても広く利用されている．2022 年においても，11 月に発生した台風 14 号，15

る [18]．災害情報収集においても，Twitter を情報収集

号による風水害や 12 月に発生した雪害など，複数の大源とする研究は多い [5, 8]．

規模自然災害に見舞われたことが報告されている*1 ．現

しかし，Twitter は企業が提供している SNS サービ

代において災害が発生した際，災害に関する情報を発信スであり，運営する企業の意向次第で環境が大きく変化

するのはマスメディアや政府広報に限らない.Web の発する懸念がある．実際，2023 年 2 月に公表された API

展と普及に伴って，被災者やその周囲の人々といった個の有料化に関するニュース*3 を受け，Twitter と連携す人が，災害に関する情報を発信，共有するようになった．

る様々なサービスの停止が懸念されるなど，大きな影響

これらの情報は今日，災害対策を目的としたソーシャルが見られた [31]．災害情報についても，例えば約 318 万

メディアの情報の活用を試みるいくつかの研究において人のフォロワーに地震情報を発信してきた Twitter ア

注目されている [1, 3]．

カウント「地震速報」（@earthquake jp）が API 有料

災害発生時におけるソーシャルメディア情報の活用を化の影響により閉鎖を検討していることが報じられて目的とした従来研究の多くは，マイクロブログサービス

いる [35]．加えて，こうした影響はユーザの Twitter 離である「Twitter」をデータソースとして利用している．

れ [30] を加速させる恐れがあり，ひいては情報収集ソーTwitter は現在，最も広く普及した SNS の一つである．
内閣府の SNS 活用における調査 [29] では，若年層が利用者の中心となっているだけでなく，40〜50 代の中年層においても 30% 前後が利用していることが明らかにスとしての価値の低減に繋がることが懸念される．こうした懸念を考慮すると，災害に関する web 上の情報イ
ンフラを Twitter に依存する状況は必ずしも好ましいとは言えない．

∗ 連絡先：関西大学総合情報学部*2 Twitter API: https://developer.twitter.com/en/docs/
twitter-api (2023/3/1 確認)*3 @TwitterDev: https://twitter.com/TwitterDev/status/
1621026986784337922 (2023/3/1 確認)〒569-1095 大阪府高槻市霊仙寺町 2-1-1

E-mail: k290993@kansai-u.ac.jp*1 内閣府: 災害情報, 防災情報のページ，https://www.bousai.
go.jp/updates/index.html （2023/3/1 確認）

1
ー 47 ー

人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第30回)
SIG-AM-30-08

そこで本稿では，web サービスに投稿される情報の*4 は投稿型 web サービスの形
ば「災害アーカイブぎふ」

性質を災害情報収集という観点から整理し，現在の式を採用している災害アーカイブサービスである．このTwitter が災害情報収集において優れている点を踏ま

web サービスには主に位置情報付きの写真画像が利用者

え，他メディアの利活用及び課題解決のための方策を検から投稿される．蓄積された災害情報を活用したオンラ

討する．

インワークショップなども実施されている [22]．
モダリティを基準にした web サービスは，一般的にコンテンツの形態のみを規定するものであり，内容に関2 ユーザ投稿情報する規定がない場合がほとんどである．そのため投稿さソーシャルメディアをはじめとしたユーザ投稿型のれるトピックの自由度が高く，同一の web サービス内で

web サービスでは，災害発生の如何に関わらず毎日大量の情報が投稿される．本研究では web サービスの利あっても投稿される内容に統一性がない．そのため，こ用者によって投稿された情報群のことを「ユーザ投稿情そのものの性質を対象とした研究が中心となる．特定の報」と定義している．ユーザ投稿情報は「ゲームに関すトピックを対象とした研究のデータソースとして使用する情報」や「芸能情報」といったトピックを基準に扱う

る場合は，タグやキーワードによって対象となるデータ

web サービスと，「動画」や「音楽」といったモダリティ
を基準に扱う web サービスに大別できる．トピックを基準にした web サービスは，各専門のトピックについてを絞り込んだ上で利用される．ただし近年では，動画と興味のある人々が訪れ，各トピックから逸脱しないといの紐付けを行うことで，従来では実現が難しかった試み

う制約のもとで交流する形式が一般的である．代表的なが実現可能になりつつある [12, 25]．

れらの web サービスを対象とした研究は，モダリティ

動画の発話の書き起こしデータを併用する，投稿された画像とそのキャプションを紐づけるなど，モダリティ間ものとしては，製品の口コミ投稿サイトやレシピの共有

情報収集をするという観点で各 web サービスを外観

サイト，ゲームに関する情報を専門に扱う掲示板などがすると，目的とするトピックが明確な場合はトピックを挙げられる．モダリティを基準にした web サービスは，基準にした SNS へアクセスすることが望ましい．しかテキストや画像，動画，音声といった情報の形態を基準

し，トピックを基準にした web サービスは情報量が限としており，トピックに関する制約は存在しない．代表られ，更新速度も芳しくないことがしばしばある．これ的なものとしては，動画を中心とした Youtube や画像

は，トピックを基準にした SNS の利用シーンや投稿内を対象にした Instagram などが挙げられる．これらの容への要求が影響していると考えられる．トピック基準

web サービスの性質が投稿者，情報収集者にとってどのの投稿型 web サービスにおいて安定した利用者のいるような影響があるかについて整理する．

サービスは，食事や化粧品といった多くの人にとって馴

トピックを基準にした投稿型 web サービスは，例え染み深いトピックをカバーしているケースが多く，このばゲーム，化粧品，地元の情報など，話題が固定されてトピックが専門的になるほど投稿の難易度が上がる．まいることを前提とした設計が採用されている．この設計

た，Wikipedia のように閲覧者が多く情報の需要が高いは，特定のトピックについて会話をする，あるいは特定

web サービスにおいては，投稿内容に一定の品質が求のコンテンツを評価するといった目的において利用しめられるケースもしばしばある．以上の点から，トピッ

やすい形式の web サービスである．例えばゲームのレク基準の web サービスはモダリティ基準の web サービ

ビューを専門的に投稿する web サービスにおいては，投スよりも投稿内容についての要求水準が高い．特に，災稿者が遊んだゲームを軸とした話題が投稿されることに害発生時のような突発的なイベントの場合，トピックをなり，同一の目的を持つ投稿者同士が集まりやすい．そ基準にした web サービスのプラットフォームはそもそのため，トピックを基準にした web サービスは，企図も成立しづらく，周知されにくい問題もある．地震や台するトピックが明確である利用者同士の投稿を中心に構風など，繰り返し起きる災害については，災害発生前に成されているといえる．こうした web サービスのデー
タは，専門性の高い語彙の獲得や知識の構築に利用され

web サービスを用意することは可能であるものの，平常時にこうした web サービスを日常的に活用することはる [6, 15]．災害というトピックを基準にした投稿型 web

考えにくく，サービス利用者数は限定的になり，災害発サービスとしては，携帯電話のキャリア会社や一部の自生時の主要な情報発信・共有の場になることは考えにく

治体が提供している災害用伝言板や災害用掲示板サービ

い．そのため，災害に関する情報はトピックの自由度がス，一部の災害アーカイブサービスが挙げられる．例え*4

2ー 48 ー

http://gifu.shinrokuden.irides.tohoku.ac.jp/ecom/
index.php(2023/3/2 確認)人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第30回)
SIG-AM-30-08

高いモダリティ基準の web サービスに投稿されやすい間関係をベースにした web サービスである．これは自と考えられる．

身の投稿が馴染みのあるアカウントから徐々に広く伝播していく形態であり，情報共有と同時に仲間との対話を行う側面が強い．Twitter や Instagram などの代表的

3 災害情報と SNS 特性

な SNS を対象とした研究では，メンタルヘルスへの影

本章では，前章におけるソーシャルメディアの分類か

響分析に関する研究が盛んに試みられているほか [16]，ら Twitter というプラットフォームの利点と欠点を整理し，災害発生時に必要な情報とその要件について各段階

SNS を介したコミュニケーションによるメンタルケアの試みも存在する [4]．この点を考慮すると，SNS に投別に考察する．

稿される災害情報は通報や救援要請よりも，仲間内とのコミュニケーションを通じた安否の報告や精神的安定を企図して発信されている情報であると認識する方が適切

3.1 投稿型 web サービスとしての Twitter の

である．

特性
投稿内容に一定の品質を要求するという特徴から，

3.2 Twitter 利用における諸課題

トピック基準の web サービスはモダリティ基準の web
サービスよりも投稿内容に関する編纂コストを投稿者に

情報収集の観点からこの課題を観察すると，Twitter

負担させているといえる．例えばゲームについて興味のを利用することは必ずしも適切ではなく，課題解決におある投稿者が，ゲームについて記述したテキストを何らいて最も信頼性の高い情報へ第一にアクセスすることがかの投稿型 web サービスに投稿する場合を考える．テ

最も望ましい．前述したように，Twitter に流れる情報

キストモダリティを基準にした web サービスであれば，はコミュニケーションを前提としている．そのため書き表現媒体がテキストである以上はそのまま投稿するこ込まれる情報の中には誇張や虚偽の情報，誤情報がしばとができる．しかし，ゲームというトピックを基準にししば含まれることがあり，これらの情報を検出することた web サービスに投稿する場合は，無関係な記述の削は大きな課題となっている [17]．例えば，Mendoza ら

除など，記述内容の推敲をする必要がある．情報収集者

は 2010 年に発生したチリでの大地震における Twitter

にとっては，この特性によって一定の品質が保障されたの影響を調査し, 地震直後の公式な情報源からの情報が情報を一つの web サービス上で収集することができる

乏しいときに，Twitter 上に投稿され拡散されたいくつというメリットがある．一方で情報の発信者にとってかの噂が，現地住民の混乱や不安感を増大させたことをは，発信内容の品質向上のために時間的コストを要求さ報告している [9]．重要な判断をするために正確な情報れる．このコストが要求されず，投稿者にとって負担がを収集する必要がある場合は，政府広報やマスメディア

少ないという点は，モダリティ基準の web サービスのからの放送のように内容を精査，集約された情報群や，魅力の一つであるといえる．この特徴は他の投稿型 web

災害伝言板のように発信元が明確な情報群を対象とすサービス，とりわけ SNS に多く見られる．現在一般的

ることが合理的だろう．災害時における SNS からの情に利用されている SNS は，「ソーシャルメディアのう

報収集では，専属の職員を配備する必要があり，人的負

ち人間関係の構築と維持，および情報共有を目的とした担が大きいという問題が指摘されている [13, 32]．これサービス」と言える [33]．一般的な SNS に標準的に付は，デマや事実と異なる投稿が存在することで情報の信与されている「いいね」機能やシェア機能も，コミュニ

頼性の担保が難しい [34] ことに加え，被災地以外からのケーションを促進させてアカウント同士の繋がりを構築

無関係な投稿による情報過多が発生し，人目による情報する手がかりとして利用される．そのため，SNS のプ確認を行うことが求められるためである．

ラットフォームは投稿内容の品質の担保よりも，投稿者

この情報過多の原因の一つに，SNS の日常的な利用が気軽に投稿できることを志向した仕組みが重視されての多様性が挙げられる．SNS 上では様々な情報のやりいる．例えば Twitter の基本機能である文字数制限をは取りが日常的に行われている．特にエンタテインメント

じめ，Instagram における「ストーリー」や Twitter にと SNS の親和性は高く，通常時における Twitter 投稿

おける「フリート」のように，一定時間で投稿が自動削の 6 割はエンタテインメント情報であると言われてい除される機能が挙げられる．

る [19]．実際，災害時においても趣味や娯楽に関する情以上を踏まえると，発信者が Twitter を災害時に利用報が多く投稿されており，自治体による情報収集の際することの利点は，Twitter が対話性を持つ SNS であに，迅速な対応を困難にしている．SNS からの災害情るという点にある. 上述のように，SNS は構築された人報の収集では，災害に関するキーワードやハッシュタグ

3
ー 49 ー

人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第30回)
SIG-AM-30-08（例えば「救助」「被害」「支援」など）が用いられるが，を踏まえると，各段階において必要な情報の要件が大き

それらはゲームやアニメなどでも頻繁に用いられる語

く異なることがわかる．発災段階では直接人命に関わる彙であるため，選択的な情報収集を難しくしている．災

ことや，災害発生時という状況下で利用可能なリソース

害時の救助や支援を求めるという行動は “ユーザが要求が限られることを考慮すると，この段階で収集する情報している” という点でゲーム内行動の構造と類似しておは救助を要請する人物が明確であり，一般的な SNS のり，自治体が実際に行っているようなキーワードマッチ

プラットフォームから区別可能であることが求められングでの情報収集では分離することが困難である．

る．被災者支援段階では，広域を対象とした情報を大規

森野らはこうした状況に対処するため，令和 2 年 7 月
3 日から 31 日にかけて発生した「令和 2 年 7 月豪雨」を模に収集する必要がある．そのため，多人数で協調的に情報を集約する仕組みが有効であるといえる．

分析対象とし，どのようなコンテンツが混淆しやすいのかを分析するとともに，それらのコンテンツが分離可能

4 ユーザ投稿情報の活用事例かについて検討している [36]．その結果，ゲームに関すLINE および Facebook では，クローズドな空間に投稿された情報の活用がされている．自治体による LINE

る情報は分離できる可能性が高いものの，グッズに関する情報は難しいことを明らかにした．
以上のように，Twitter 上の情報の利用にはいくつか利用の実例として，自治体の公式アカウントによる被災の課題が存在し，獲得したデータを「災害情報」として者への情報発信や，LINE の基本的なメッセージ機能を汎用的に利用することは現段階では難しい．Twitter 上

用いたユーザ対チャットボットによる双方向のコミュニの情報を利用した災害情報収集について考察するには，ケーションが挙げられる. 令和元年台風 15 号の際，千葉災害情報にどのような区分が存在し，どのようなシーン

県は実際に AI チャットボットを活用した情報発信を行において Twitter の情報を活用することが適しているかい，被災者からの問い合わせに対応する形で情報提供をを整理する必要がある．

行っていた*5 ．また，Facebook は，独自に災害時情報センターを設けている*6 ．この災害時情報センターでは，被災したユーザは自身の安否を投稿することができ，災

3.3 災害発生時に必要な情報とその要件害の影響を受けた地域にいる友達の安否が確認可能であ
災害発生時から復旧に至るまでに必要な情報は，災害る他，サポートが可能なユーザは実際にサポートする意

発生時からの各段階によって変化する．消防庁は，大規思を表明することができる．ユーザ同士の双方向コミュ

模災害発生時の災害対策について「警戒段階」「発災段ニケーションを促すことにより，ユーザ同士の助け合い階」「被災者支援段階」の 3 段階に分類しており，各段階を促している．

別に収集すべき情報をまとめている [24]．警戒段階は災

総務省所管の国立研究開発法人情報通信研究機構

害発生の前段階に位置し，避難勧告や避難指示の発令，災害対策本部の設置が行われる．この際市町村では，天(NICT) は災害情報収集システム「DISAANA」を開発している [11, 20]．DISAANA は Twitter の投稿をリア候の情報や河川の水位，住民の避難状況などについて情ルタイムで分析することで，どこで何が起こっているの

報収集を行う．これらの情報源は主に各観測所が中心とかを抽出するシステムである. 5W1H を含む問いかけ文

なる．発災段階において最も優先される情報は，人命救によるキーワード検索機能や，地点をクエリとした情報助に関わる情報である．特に災害発生時から 72 時間は収集機能を提供している．SNS に散見されるデマや，事人命救助の成功の可否に関わる重要な時間であり [38]，

実関係が不明瞭な情報には，その情報に対して矛盾する

この間に必要となる情報は「どこに負傷者がいるか」ま

投稿を提示することで，システム利用者自身に真偽判断た「いかにして救命するか」に関する情報が最優先になを促している．また，Castillo らは，ユーザの投稿・リる．被災者支援段階では，災害による具体的な被害状況

ツイート行為や投稿内容，参照する外部リソースを特徴

に関する情報が優先されるようになる [14]．これは避難量として投稿された一連の Tweet の信頼性を判定する所の運営や管理に関わる情報や住宅の損壊などの情報と技術を提案し，70-80% の精度で判定できることを示しいった被災者の生活に関わる情報だけでなく，通行が困ている [2]．

難になった道路や水道の損害など，社会的なインフラに宋らは，平成 30 年 7 月豪雨の際，NHK 記者により確関わる情報も含まれる．これらの情報の集約は市民からの通報のほか，市の職員による巡回などによって行われ，*5 現在はサービス運用を終了している．
*6 Meta: 災害時情報センターのご案内， https://about.fb.com/
ja/news/2014/10/safetycheck/ (2023/3/1 確認)

地域によっては対象エリアが広範囲にわたり，多くの人的，時間的リソースを必要とすることも多い．以上の点

4ー 50 ー

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SIG-AM-30-08

認された救助要請ツイートを分析することで，救助要請
ツイートの特徴を (a) 番地までの詳細な住所 (b) 町名に

5.1 広範囲の物的被害状況に関する情報収集

加えて，団地名・施設名・建物名を記載した住所 (c) 関
係性を表す語または「友達」，とした [27]．この特徴の被災者支援段階における物的被害状況の収集は，対象

うち (a) と (b) の有効性を検証した結果，この特徴を含が広範囲にわたることから被害箇所の把握に多くの時間

むツイートに救助要請ツイートが含まれる確率は 7.94%を要することがある．こうした被害状況に関する情報はであった [28]．これにより，救助要請ツイートを自動的

市民からの通報のほか，自治体職員によって構成されるに検出する可能性を示した．ただし，これら検証は，全災害対策本部などが，直接被災地域を巡回して収集、管体のデータ量が少なく，結果は限定的である．小林ら

理することも多い．こうしたタスクに対しては，多数のは，RNN を用いた噂や不確実な情報の早期検出のため利用者が存在する SNS を活用することで，効率的な情に，ユーザ分類問題で有用とされている過去ツイートを報収集を可能にすることが期待できる．この仕組みの一活用することでユーザ特徴を表現した [21]．リツイート

例として，位置情報と写真を紐づけた災害被害箇所収集したユーザ特徴を多変量時系列化することで，ツイート

ツールが存在する [37]．これは写真と位置情報を紐づけの伝播経路を構築した．佐藤らは，Twitter Japan 社がた簡易型のツールであり，ツールの利用者が被害箇所の推奨している救助要請を行う際の記載方法の一つである発生場所と被害の内容を写真と共に記録することができ「#救助」というハッシュタグが付与されたツイートのる．データ登録の際に携帯端末の位置情報と撮影時の方分析を行った．2017 年 7 月九州北部豪雨災害と 2018 年

向を取得することで，収集された情報を自動的にマッピ

西日本豪雨災害時のツイートを比較し，#救助ツイート

ングできる設計となっている．

の実態を定量的に明らかにした [23]．その結果，実際に5.2 ユーザ投稿情報に対する一時的な投稿内

災害の状況を記載した#救助ツイートは，それぞれの災

容の認証

害で 7.6%，16.5%(リツイート含む) となり，その大多数
がニュース記事や被災地域外からの善意による投稿であ

信頼性の高い情報を獲得する一般的な方法として，情ることが確認された．

報の発信者がどこにいるのかを明らかにするというものが考えられる．災害発生時，携帯電話の通信事業者が設5 議論

置する災害伝言ダイヤルや災害掲示板はその一例である．一部の web サービスにおいても，クレジットカード

前章までの議論をもとに Twitter を災害情報の収集にの連携や SMS 認証を経由することで，発信者の年齢認利用するという観点から，利用に適している側面，およ証や発信内容と個人の関連付けに利用するサービスが存

び課題について整理し，実際の活用における提案を行う．

在する．このような仕組みを利用して，既存の web サー

Twitter はしばしば災害発生時に利用者によって被災

ビス上で一時的に電話番号などによる緊急の投稿を行う

報告が書き込まれる．この要因として，日常的に利用さ仕組みを構築し，一般的な投稿とは区別された情報としれていてユーザが利用形式に馴染んでおり，情報の編纂て収集することで，利用者の情報の信頼性を担保するこコストなどの制約がないことから，利用者が容易に投稿とが可能になる．

可能であること，たくさんの利用者を通じて構築されたネットワークが存在し，そのネットワークを通じたコ

5.3 収集した情報の協調的な峻別

ミュニケーションや投稿から獲得できるフィードバック
によって安心感を獲得できること，などが考えられる．

この仕組みは，複数人で協調的に情報の収集，峻別に

ただし，ユーザ投稿情報を災害情報の収集に利用するに取り組むための方策を構築することで，時間的，資源的

あたっては，いくつかの課題が存在する．例えば被災者

制約下におけるタスク遂行の全体最適化を目指す方法で以外のアカウントから発信される日常的な投稿が災害情ある．災害情報の収集を行う際，その人員は個別にタス報と混淆するコンタミネーションの問題や，重要な情報クを持っていることがあるが，複数のタスクに関わる情が重要度の低い情報によって埋もれてしまう問題，また報について各人が個別にその内容を吟味することは時正しくない情報や古い情報が共有され続ける問題などで間的コストがかかる．この課題に対して，複数人で協調ある．以上の課題を踏まえて，ユーザ投稿情報を災害対的に情報の収集、峻別を行う枠組みを構築することで，策に活用する方策を検討する．

情報の集約を効率化することを目指す試みが存在する．
この枠組みは「協調的情報トリアージ」と呼ばれてい5ー 51 ー

人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第30回)
SIG-AM-30-08

る [26]．ソーシャルメディアの情報を対象にした協調的

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[14] Sakurai, M. and Murayama, Y.: Information
technologies and disaster management — Ben-な情報トリアージのためのツールを開発する試みも存在
し [7]，膨大な量の情報をもとにした課題解決や意思決定の効率化が期待できる．

6 おわりに本稿では，災害発生時に必要な情報に関する要件，および現在の SNS のメディア特性の整理を通じて，災害情報収集において必要となるメディア特性とそのあり方について検討した．災害発生時に必要となる情報の要件
から，SNS 上の情報収集を人命救助に利用するには発信者と紐づいた信頼性の担保が必要であること，現行のSNS を利用する場合は物的被害の状況に関する情報収集に適していることを述べた．ソーシャルメディアは災
害情報収集だけでなく，災害発生時における避難行動などを促す研究 [10] も試みられている．災害発生時において，SNS 上から災害情報を収集可能にすることは，災害分析や今後の災害対策に関する取り組みにおいて大きな貢献になると考える．

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7ー 53 ー

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8
ー 54 ー

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大規模 Web ニュース記事群における論争発見と論点整理
Discovery and Organization of Controversial Topics
in Large-Scale Web News Articles
藤原拓己 1∗
Takumi Fujiwara1

吉岡真治 1Masaharu Yoshioka1

北海道大学大学院情報科学院
Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University
1

1

Abstract: In recent years, a huge number of Web news articles have been distributed by various
media around the world. On the other hand, there is a background of increasing use of news
aggregation services such as Google News, which can deliver articles personalized for individualinterests, and to compensate for their shortcomings, It is desirable to provide means for users tocomprehend topics from a bird’s-eye view. The purpose of this study is to present informationthat promotes users’ understanding of current aﬀairs by discovering and organizing controversies
that exist in articles on a speciﬁc topic.

1

はじめに

インターネットの発達によって全世界的に Web ニュー
ス記事の配信が盛んであるが，同じ出来事を報じたものであってもニュースサイトごとに，話題を否定または賛成的どのような立場から発信するのかが異なる場合がある．一方でユーザーの立場においては，これらの話題に関するすべてのニュースサイトを閲覧することが困難であるため，Google ニュースや SmartNews などのニュースアグリゲーションサイトやサービスなどが提供する記事のみを閲覧する場合が増えている．しかしそのようなサービスは，近年フィルターバブルや
エコーチェンバーという名称で指摘されるように，各ユーザーの興味に類する記事の提供しやすいといった性質があるため，それとは対照的に話題を俯瞰的に捉える手段を提供することができれば，世相を理解する
有用な方法となる．
この問題に対し，我々は，世界中の様々なサイトから発信されるニュース記事群から，特定の話題に関する記事を抽出し，その賛否の分布からニュースサイトのスタンスを分析する研究が行なってきた [1, 2]. 本研究ではこれらの研究を発展させ，これらのニュースサイ
トで扱うサブトピックを中心として，どのような〈論争〉が存在するのかを整理することで俯瞰的な理解につながる情報を提供することを目的とする．

論争という語は一般にある話題について対立する意
見や主張による争いが生じている状況を意味するが，本研究においては特に，特定の話題をより細かく分割したサブトピックにおいて賛否が対立するような意見が量的に均衡して存在しているようなものについて〈論争〉が生じているものとして扱う．
本研究では，これまでの研究 [1, 2] と同様に，全世界で配信されるニュースのメタデータを配信しているサイトである The GDELT Project (以下，GDELT と略す) 1 のデータを利用し，特定の話題に関する大規模Web ニュース記事群を収集する. これらの特定の話題に関する記事群からサブトピックを構築し, 賛否を示す意見の偏りなどを分析することによって，〈論争〉が起きているサブトピックの発見に加えて，その内部に存在する代表的な意見 (論争文) を提示する方法を提案
する．
また，GDELT の記事データからサブトピックの抽出と分析を行なった事前検討を行なった際に，反対または賛成の意見が大部分のサブトピックが構成されることが確認された．その中身について確認したところ，
その記事群には同一性のある記事が多数存在し，その影響を軽減する必要がある．そのため本研究では冗長性の除去という観点で，記事群の前処理方法についても提案を行なう．

∗ 連絡先：北海道大学大学院情報科学院〒 060-0814 北海道札幌市北区北 14 条西 9 丁目
E-mail: tfujiwara@kb.ist.hokudai.ac.jp

1 https://www.gdeltproject.org/

ー 55 ー

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関連研究

2

SNS 上における論争の説明を試みる研究 [3] が存在する．これでは Twitter を対象として，論争の生じている話題についてその論争を説明するような最もよい要約ツイートを発見することを目的としている．その際，ツイート群を対立するようなスタンスを基準に二分する必要があり，そのために特定の話題を反映したようなハッシュタグをもつツイート群に対して，ツイート
間のリツイート関係によって作成されるグラフから分割を求める手法 [4] が用いられており，本稿で扱う〈論争〉とはその性質において差異がある．
ニュース記事に限定しない Web 文書を対象とした関連研究として，ユーザーが入力した任意のクエリに対して，Web 上の文書情報を対象にその情報発信者や賛否意見などの情報を提供するために，WISDOM[5] というシステムや，クエリに関係するトピックについての文書群から，そこに含まれる言論を意味的に整理する
ことで，上記の情報にくわえて多様な情報をユーザーに提供する言論マップ生成 [6] の手法が提案されている．
これらは，Web 上の大規模な文書情報を対象とし，ある話題についての俯瞰的な理解につながる情報をユー
ザー提供する手法という意味において本研究と類似性があるが，広範に論争のあるようなサブトピックを探すことは行なっていない．

3

ニュース記事群からの論争発見と
論点整理

3.1

概要

れる．また Top2Vec ではトピッククラスター同士を統合することで任意の個数にそのクラスター数を削減する階層的トピックの機能を提供する．
そして，〈論争〉の発生状況を考慮するために，記事
文書に賛否情報を付与する必要があるが，これには畳み込みニューラルネットワークを用いた手法 [13] を用いている Python の自然言語処理パッケージ Stanza のSentiment Analysis 機能を用いる．
これらの要素を用いて，論争発見と論点整理に有用なクラスターを構築することで，〈論争〉の内容を具体
化する.

3.2

記事群に対する前処理先にも述べたように,GDELT から取得される記事群には，同一性のある記事が複数存在するという問題がある．本章では，そのような記事の取り扱いとサブト
ピック分析を行なう際の関連キーワード記事群の選択や，収集した記事から意見性の高い文章を選択するための手法について紹介する．

3.2.1

ニュースアグリゲーションサイトの削除

ニュースサイトのうち，様々なスタンスをもつサイト
から記事を寄せ集めたものであるニュースアグリゲー
ションサイトは，記事に意見性が存在しないと考えられるため，収集された記事から取り除いた．また，“freerepublic.com” などといったフォーラムサイトも同様のものとみなした (表 1) ．
GKG から収集された記事群からこれらのサイト発行のものを取り除いた記事群を分析対象記事群 A とした．

本研究では Web ニュース記事の収集のために，世界中のニュース記事からその記事中に現れる固有名詞などのメタデータを付与して公開されている GDELT の GKGというデータベースを参照することによって行なう. また，本文の抽出には，Newspaper3k2 を用いた. さらに
そこに存在する記事本文をトピックごとのクラスターへ分割する際には Top2Vec[7] を用いる．Top2Vec では文書の分散表現を得る手法 [8] の実装である Doc2vec3 などによって入力文書とそこに含まれる語の分散表現を作成し，UMAP[9] によって次元削除を行なったのち，
DBSCAN[10] や DENCLUE[11] といったクラスタリン
グ手法を性能改善したものである HDBSCAN[12] を適用し，分散表現の密集箇所を検出することでトピックの発見を行なう．各トピッククラスターの重心をトピッ
クベクトルとして，これと任意の文書のコサイン類似度がその文書のトピックに対するスコアとして算出さ2 https://newspaper.readthedocs.io/
3 https://radimrehurek.com/gensim/models/doc2vec.html

ー 56 ー

表 1: アグリゲーションサイトとみなしたサイト
サイト名
au.ﬁnance.yahoo.com au.news.yahoo.com
au.tv.yahoo.com
ca.ﬁnance.yahoo.com
ca.news.yahoo.com
ca.sports.yahoo.com
ca.style.yahoo.com
ﬁnance.yahoo.com
freerepublic.com
in.ﬁnance.yahoo.com
in.news.yahoo.com
news.yahoo.com
nz.ﬁnance.yahoo.com nz.news.yahoo.com
ph.news.yahoo.com
sg.ﬁnance.yahoo.com
sg.news.yahoo.com
uk.ﬁnance.yahoo.com
uk.news.yahoo.com
uk.style.yahoo.com
www.yahoo.com
www.msn.com

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3.2.2

記事群の冗長性削減

ニュースサイトには通信社や系列メディアが存在し，すなわちニュース記事には配信元・配信先で同一性のある記事が配信される場合がある．このような親子関係のモデルが生じているときに，本研究では配信元のサイトを Provider Site と呼ぶこととし，記事群から，そのようなサイトの抽出を試みた．
Provider Site が求められたならば，重複している記事群が存在する場合に，Provider Site の発行した記事の 1 つを意見を発した代表記事と定めることで，記事の重複性排除にくわえて，サイトごとの意見を分析する際に，サイト別記事群のサイズを大きくすることによってより確実な分析が可能となるほか，同一のサイ
ト内同一記事によって生じる重複性も取り除くことができる．分析対象記事群 A について，記事同士の同一性に注目したグラフ GA = (A, EA ) を作成した．記事同士が同一性をもつ条件として，タイトルまたは本文(の一部) が等しいということに注目した．本文については，ニュース記事上に掲載されている記事本文中には記事の内容を示す文字列に加えて，それぞれの記事に固有な広告や警告文が含まれる場合があるため，以下のように記事 ai (∈ A) を部分文字列に分割した文字
列集合 Lai を考慮した．ただし Printable は入力された文字列について英文印字可能な文字4 を同じ順で抜き出した文字列を返す関数で，PSplit は，ピリオド (“.”)
で区切った文字列集合を返すものである．

Lai = {Printable(t) | t ∈ PSplit(ai,text )}.

(1)

記事同士の比較対象としての部分文字列 lai ,j (∈ Lai )を十分大きいものに限定するため，および GA 上の辺
EA 作成時の計算量を削減する目的で部分文字列から一定の文字列長 tlen をもつものを L′ai として採用した．

L′ai = {lai ,j ∈ Lai | |lai ,j | ≥ tlen }.

(2)

ここで，tlen は lai ,j の平均長の整数部分とした．
P P
ij |lai ,j |Ptlen =(lai ,j ∈ Lai ).
(3)
i |Lai |つまり，相異なる記事同士を比較したときに，そのタイ
トル文字列が等しい，または L′ai と L′aj とで部分文字列が telem 個以上共通する5 場合に辺が定義される．このように，グラフ上で同じ辺を共有している場合にそれらの記事同士に同一性があるものとする．ただし telem
は以下のようにした．
o onntelem = max min |L′ai |, |L′aj | , 1 .
(6)

Provider Site は複数のオリジナル記事を作成し，配信先のサイトはそれらから選択的に記事を受け取り，掲載していると考えられる．つまり，記事同一性グラフ
GA 上で考えた場合，Provider Site の方がより複数の連
結成分の記事の発行元としてみられるものとして GA から Provider Site を抽出する方法を考案した (Algorithm1) ．これを行なうためにまず，GA を連結成分ごとに分割した部分グラフ集合 CA = {G1 , G2 , . . . , Gn } について，Gi に含まれるサイト群
Si = {s | aj ∈ Gi , s = aj,site }(7)を考える必要がある．
さらに，Gi (∈ CA ) にただ 1 つ対応する記事 αi (∈Gi ) を代表記事とする．代表記事群

Arepr = {α1 , α2 , . . . , αn }(8)を決定するために，得られた Provider Site 列を Spro を用いて Algorithm 2 を実行した．これでは各連結成分 Gi
が |Gi | > 1 の場合に，Provider Site 列に存在していて，より列の先頭の位置にあるサイトが発行元となるような記事を代表記事 αi として採用する．なお Algorithm
1 より，|Gi | > 1 のとき aj,site ∈ Spro (aj ∈ Gi ) となるような記事 aj が存在することが保証される．

Algorithm 1 Provider Site 列を抽出するアルゴリズム
1: procedure Create-Provider-Site-Ranking(CA )2:
Initialize hfreq ▷ A hash of a site and its frequency
3:
for all s ∈ S do
4:
Cs ← {Gj ∈ CA | s ∈ Sj }5:
end for6:
for all Gi ∈ CA do
7:
if |Gi | > 1 then8:smax ← Select-Random-One argmax |Ct |t

EA は無向辺であり，Piden (ai , aj ) : ai,title = aj,title ∨ |L′ai ∩ L′aj | ≥ telem(4)2
EA = (ai , aj ) ∈ A i < j ∧ Piden (ai , aj )(5)

4 ここでは，英アルファベット大文字・小文字，アラビア数字および記号 (!"#$%&’()*+,-./:;<=>?@[\]^_‘{|}~)，空白とした．

hfreq (smax ) ← hfreq (smax ) + 1
end ifend forSpro ← Get-Keys(hfreq )Sort-Desc-By-Freq(Spro , hfreq )return Spro
14: end procedure

9:
10:
11:
12:
13:

5 文字列比較の際は計算量削減のため，実装において C++標準ラ
イブラリの std::hash<std::string> 構造体で作成したハッシュ
値による比較を行なった．

ー 57 ー人工知能学会 インタラクティブ
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Top2Vec によるトピックモデリング結果の利用

Algorithm 2 代表サイト群 Arepr を決定するアルゴリ
ズム

3.3.2

1: procedure Extract-Repr-Articles(CA , Spro )2:
Initialize Arepr = ∅3:
for all Gi ∈ CA do
4:
if |Gi | = 1 then5:
Arepr ← Arepr ∪ {aj } (aj ∈ Gi )6:
continue7:
end if8:
for all s ∈ Spro do
9:
for all aj ∈ Gi do
10:
if aj,site = s then11:
Arepr ← Arepr ∪ {aj }12:
go to 15
13:
end if14:
end for15:
end for16:
end for記事 ai (∈ Ainp ) に含まれる，3.3.1 で得られた文を含む文書集合 Dai = {Dai ,1 , Dai ,2 , . . . , Dai ,n } について，
S
すべての入力文集合 Dinp = i Dai を Top2Vec に入力する6 ことで，文あるいはそこに含まれる単語による分散表現を得て，さらにそれをトピックごとに分割するクラスタリングを行なった．ただし，Dai ,j は文 dai ,j とその感情値 cai ,j ，サイト名 sai ,j を含む列 (dai ,j , cai ,j , sai ,j )である．
Top2Vec で Dinp を対象にトピックモデリングを行ない，トピックを示すクラスターを含む，下位トピッククラ
スター群 Tlower = {Ti , Tj , . . .} (Ti = {Dak ,l , Dam ,n , . . .})を作成した．さらに Top2Vec のトピック削減機能により，|Tupper | を任意の値に定めたうえで |Tupper | <|Tlower | となるような上位トピッククラスター群 Tupper ={Tk , Tl , . . .} を得た．ここで，Tupper の Ti が Tlower の
Tj を包含する場合，Tj は Ti のサブトピックであるとみなし，サブトピック関係 Rsub を定義した．

return Arepr
17: end procedure3.3

論争発見と論点整理

Top2Vec は，代表的な話題を見つけることができる
一方，話題に関する記事数のばらつきが大きく，話題が小さくなりすぎると，反対または賛成の意見がほとん
どのサブトピックなどが構成されることがあった．本研
究ではこれらのサブトピックを賛否の異なる類似した
サブトピックを併合していくことで，共通の話題に対する賛否が存在するようなサブトピックの作成を行なうことで，〈論争〉の内容を具体化する方法を提案する．

3.3.1

入力対象記事文書の決定

Top2Vec への入力対象とする記事群 Ainp を以下のように定めた．
Ainp = Arepr ∩ Akwd .

(9)

Rsub = {(Ti , Tj ) ∈ Tupper × Tlower | Ti ⊇ Tj }.
3.3.3

(10)

上位トピッククラスターに関する代表的な賛否
文の発見

論争文の発見を行なう前に，任意の上位トピックク
ラスター関して賛否いずれかを代表するような文の発見を行なった．
Ti のサブトピッククラスター群 Ti = {Tj | (Ti , Tj ) ∈Rsub } について, ブトピッククラスターに存在している文書をサイト s ごとに分割した集合()[
Ti,s = Dj ∈T s ∈ Dj
(11)
T ∈Ti

ただし，Akwd は任意のキーワードに関連する記事群であり，A に含まれる記事であって，記事の参照元の各
GKG のデータにおいてそのフィールドのいずれかにキーワードが部分文字列として含まれる場合に，その記事は Akwd に含まれる．
そして，文章の文単位への分割には高速動作を期待
し，Python の自然言語処理ライブラリである spaCyの Tokenizer の機能を用いた．また，各文には Stanzaの Sentiment Analysis 機能により，賛否情報を示す 0,1, 2 のいずれかの値を付与した．
ここで，分割された文について意味のあるものを扱うため，文の構成トークン数が 10 個以上，かつ文に動詞が含まれるようなものを入力対象とした．各トーク
ンへは Stanza によって分割するとともに POS タグを付与したが，このうち “VERB” (動詞) および “AUX”(助動詞) のタグをここでは動詞と定義して扱った．

を用いて，否定派サイト群 Si,neg および賛成よりサイト群 Si,pos を得た．

Si,neg = {s | nneg (Ti,s ) > npos (Ti,s )}(12)Si,pos = {s | npos (Ti,s ) > nneg (Ti,s )} .

(13)

これより，否定的文書群および賛成的文書群を求めた．
否定的文書群 Di,neg は，)([Di,neg = Dj ∈T s, c ∈ Dj , s ∈ Si,neg ∧ c = 0
T ∈Ti

(14)
6 Top2Vec (Ver. 1.0.26) の実装では，文書として文字列が対象のため，実装上， cai ,j , sai ,jー 58 ーが対応づけられた dai ,j を入力した．

人工知能学会 インタラクティブ
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SIG-AM-30-09とし，賛成的文書群 Di,pos は (14) 式において条件を
c = 2 としたものとして定義した．
文書 D に対する文書ベクトル vD を用いて，Ti,neg に属する文書ベクトルの重心を上位トピック Ti (∈ Tupper )に対する否定的文書群重心 vi,neg とし，
PD∈Di,neg vDvi,neg =(15)|Di,neg |賛成的文書群重心も同様に定義した．ただし文書ベク
トルは次元削減前の次元空間のものである．
否定的文書群重心 vi,neg に対してそのベクトルが最もコサイン類似度の高くなるように文書群 Di,neg を並べたものを上位トピック Ti (∈ Tupper ) に対する否定的代表文群の一覧とした (ただし一覧のうち，文書に同じサイトまたは文が重複して現れる場合はその類似度が最も大きいものを残し，重複分を削減した) ．賛成
的代表文の一覧も同様にして求めた．

3.3.4

Vi,j,neg = {Vi,j,s | nneg (Vi,j,s ) > npos (Vi,j,s )}(18)

Vi,j,pos = {Vi,j,s | npos (Vi,j,s ) > nneg (Vi,j,s )}(19)として，比 |Vi,j,neg |/|Vi,j,pos | に，Ui,j における賛否それぞれの文数の比 npos (Ui,j )/nneg (Ui,j ) を乗算することで補正した値である

r(Ui,j ) =p(T ) =

nneg (T ) − npos (T )
.
|T |

(20)

(r(Ui,j ) ≤ 1)(r(Ui,j ) > 1)(21)としたときに以下が真，偽となる場合にそれぞれ Ui,jにおいて論争が生じている，またはこれが生じていな
いと定義した．ただし Ui,j に対して r′ (Ui,j ) が定義されない場合は Pcont (Ui,j ) を偽とする．

Pcont (Ui,j ) : r′ (Ui,j ) ≥ rcont .
3.3.6

(22)

論争の起こっているクラスターからの論争文の発見

Pcont (Ui,j ) が真となる Ui,j について，論争文の発見を行なった．Ui,j から，否定ラベルが付与された文書群をそれらスコアの降順に並べたものを否定的な論争文列とした．賛成的な論争文列も同様にして定義した．
ただし，分析対象記事群 A の冗長性削減されない分も考慮し，それぞれの論争文列において，文書はスコアの最も高いものを残すように重複分を削除した．

(16)
Algorithm 3 サブトピッククラスター再構成アルゴリズム

クラスターの統合を繰り返し行なうと，極性の大きく偏った 1 つのクラスターへと肥大化する事象が生じることを確認したため，統合されたクラスターのサイズが t と Tsub によって定まる閾値以上となった場合にこれを取り除くようにした (行 14, 15)．

サイトごとの賛否状況を考慮した論争の検出

Web ニュース記事の配信元であるニュースサイトは，
記事本文中の文書の内容の発言者であると考えられる
ため，サイトごとの否定または賛成派グループを手がかりとして論争の検出を行なう．
Ti (∈ Tupper ) の内部でのように再構成されたサブト
ピッククラスター群 Ui = {Ui,1 , Ui,2 , . . . , Ui,n } について，Ui,j 内で文書の発行元であるサイトが s であるよ
うな文書集合Vi,j,s = {Dak ,l ∈ Ui,j | s ∈ Dak ,l }npos (Ui,j ) · |Vi,j,neg |nneg (Ui,j ) · |Vi,j,pos |を定義した．さらに(r(Ui,j )′r (Ui,j ) =1/r(Ui,j )賛否の均衡を考慮したトピッククラスターの再構成

Ti (∈ Tupper ) のサブトピッククラスター群においてクラスター同士の併合を行なうことで，賛否文数の比率がなるべく均等となるようなクラスターの作成方法を考案した (Algorithm 3) ．クラスター T の賛否特性として行 8 にあるように評価値 p(T ) を定義した．p(T ) は賛成的な文書数 nneg (T ) に比して否定的な文書数 npos (T )がどの程度存在するのかという極性を文書数 |T | によって正規化したものである．

3.3.5

を作成し，

(17)

1: procedure
Remodel-Subtopic-Clusters-InTopic(Ti , t)2:
Initialize Tpopped = ∅3:
Tsub ← {Tj | (Ti , Tj ) ∈ Rsub }4:
Tcur ← Tsub
▷ Create a copy not a reference
5:
repeat6:
for all T ∈ Tcur do
7:(nneg (T ), npos (T ))←Count-Sentiment-Labels(T )8:p(T ) ← (nneg (T ) − npos (T ))/|T |9:
end for
10:Tmin ← Select-Random-One

11:

Tmax ← Select-Random-One

12:
13:

Tmerged ← Tmin ∪ Tmax
Tcur ← Tcur \ {T
 min , Tmax }14:

if |Tmerged | ≥P

U ∈Tsub

argmin p(T )T ∈Tcur
T ∈Tcur|U | /t thenTpopped ← Tpopped ∪ {Tmerged }else
Tcur ← Tcur ∪ {Tmerged }end ifuntil |Tcur | ≤ 1
return Tpopped ∪ Tcur
20: end procedure
15:
16:
17:
18:
19:

ー 59 ーargmax p(T )人工知能学会 インタラクティブ
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実験

4

4.2.3

3.2 および 3.3 の手法を用いて，具体的な条件設定のもとで実験を行なった．

4.1

記事群に対する前処理

収集する記事については，“Biden”, “Putin”, “Ukrine”
または “Zelensky” のいずれかをキーワードとして含む
英文で記述されたもので，2022 年 1 月 1 日から 4 月
30 日の間に GKG のデータベースにおいて集計されたレコードから取得されるものを対象とした．それらよりニュースアグリゲーションサイトの発行した記事を取り除いた分析対象記事群 A の個数 |A| は 477, 689 であった．
また，A から抽出された Provider Site 列は初項から，(site, hfreq (site)) = (www.europesun.com, 2,100),(www.breitbart.com, 1,025), (www.newsbusters.org,904), (apnews.com, 875), (www.cnsnews.com, 818),... となった (参考として hfreq の値も示した) ．

4.2

論争発見と論点整理

4.2.1

分析対象記事の決定

2022 年の出来事として 2 月に起きたロシアによるウクライナ侵攻がある．このことに際してウクライナ側の対応が注目され，当時のウクライナ第 6 代目大統領のウォロディミル・ゼレンスキーの発言や振る舞いがメディアに取り上げられた．実験においては，この出来事およびゼレンスキーについての記事群を対象とすることを目的として，キーワードとして “Zelensky”
を含む記事群 Akwd をもとに入力記事群 Ainp を決定した．各記事数 |Arepr | |Akwd | |Ainp | はそれぞれ 224,357，
13,913，12,191 件で，入力記事文書群の個数 |Dinp | は568,718 件であった．

4.2.2

下位および上位トピッククラスターの取得

Top2Vec に Dinp を入力し，下位トピッククラスター
群 Tlower を得た (表 2) ．要素数 |Tlower | は 6,639 であった．さらに，|Tupper | が 100 となるように Top2Vecの階層的トピック削減を行ない Tupper を得た (表 3) ．
Top2Vec は Ver. 1.0.26 の実装7 を用いて，また実行の際，各種パラメータはデフォルトとした．

7 https://github.com/ddangelov/Top2Vec/releases/tag/1.0.26

サブトピッククラスターの取得

T4 , T9 (∈ Tupper ) のサブトピックを実験対象としたため，それぞれについてのサブトピッククラスターを求めた (T4 についての結果は表 4) ．ただし，それぞれのトピックのサブトピッククラスター Ti について (20)式と同様に r(Ti ) を計算し，その降順に並べた．この値が大きいほど，否定的な意見をもつニュースサイト
がクラスターにより多く含まれるようなサブトピックとなっている．
T4 については，price, inﬂation, consumers などがキーワードとしてあることから，市場や物価に関連するトピックで，T9 は，gop, republican, democrats などがみられるので，米国の政党に関するものであることが考えられる (表 2) ．

4.2.4

サブトピッククラスターに関する代表的な賛否
文の発見

以下ではまず，T4 (∈ Tupper ) を対象として実験を行
なう．T4 に関する否定的代表文一覧および賛成的代表
文一覧を求めた．それによると主な否定的論点としては，「エネルギーや食糧価格の高騰」や「気候変動の抑制のためにエネルギー削減が必要」なことなどについてが挙げられ，賛成的論点としては，「小麦や金属類の価格高騰」や「米国での雇用増加」などがあった．

4.2.5

論争の起こっているクラスターからの論争文の発見

Algorithm 3 によって再構成したサブトピッククラ
スター群 U4 = {U1 , U2 , U3 , U4 } を得た (表 5) ．このうち論争が生じているとされた U2 について，否定的または賛成的なな論争文の上位 10 件を調べた．
得られた否定的な論争文としてはほとんどが「インフレのともなうエネルギーや物価の高騰や供給不安」
についてであった．T4 の否定的代表文においても，主にエネルギーや食糧の価格高騰についてが論点となっていたため，発見された否定的論争文においては上位のトピックとの関連性がみられた．
賛成的論争文についても，同様のコストの高騰について述べているものがみられる (この情報だけでは賛否どちらの意見として発せられたかが判断できないが，感情分析の際に「物事が上昇する，高止まりする」といった表現が賛成的であると判定された可能性がある)．
一方で，上位トピックの賛成的代表文には存在していなかった，ロシアが原油の輸出を再開したことで原油供給の懸念が緩和された旨の論争文も存在しており，これについては否定的論争文にもあったエネルギーの供
給不安といった内容の対となる．

ー 60 ー

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以上により，同じイベントに対して，賛否両面からの論争文が得られることがわかった．しかし，上記の話題はあくまで事実を報じた文であって，論争の対象としては第三者の感情をともなうような意見が期待されるため，提示される論争文とはその性質において不適当であると考えられる．

4.2.6

Ti のキーワード
know, you, going, ...
nord, stream, pipeline, ...
stinger, javelin, armor, ...
olaf, scholz, chancellor, ...
iaea, mariano, grossi, ...

i
1
2
3
4
5
..
.
6638
6639

nneg (Ti )
130
281
236
162
311

npos (Ti )
14
17
16
24
17

|Ti |
927
865
853
795
759

0
0

0
8

10
8

commitments, securing, independence, ...
venezuelan, withdrawals, barrels, ...

他トピックを扱った追加実験

T9 (∈ Tupper ) に関して，否定的代表文には，「Cawthorn
議員が Zelenskyy に対して過激な発言をした」ことや「そのことが他の議員から批判されている」ことが得ら
れ，および賛成的代表文として「下院の選挙が盛況である」ことや「Cawthorn がノースカロライナ州で最も有名な人物である」ことなどが得られた．
そして T9 のサブトピックを再構成したトピッククラ
スター群 U9 = {U1 , U2 , U3 , U4 , U5 } を作成し，このう
ち論争が生じていると判定された U4 について否定的または賛成的な論争文の発見を行なった．否定的な論争
文としては，否定的代表文と同様のものが多く見られたが，賛成的な論争文について，「Cawthorn が 25 歳で共和党下院予備選に勝利した」ことや「Cawthorn が 1期目にして多くの注目を集めた」などといった内容がみられた．
この結果より，否定または賛成的代表文でも Cawthornについて異なる賛否述べていた内容について扱われていたが，得られた否定的または賛成的代表文では，同氏についてより詳細な形で賛否両面からの論点が現れたと考えられる．

4.2.7

表 2: 下位クラスター Ti (∈ Tlower ) のトピック例

考察

上位トピック T4 はキーワードとして price, inﬂation,
consumers など，事柄や概念についてで，T9 は gop,republican, democrats など，具体的な組織を表していると考えられる．T4 での結果としては，論争文として得られたものが物価の高騰などの出来事について述べたもので，論争として望まれるような性質を持ったものが発見されなかった．これに対して，T9 では，具体的な人物に対しての批判的あるいは賞賛的な論争文が発見され，これは論争として適当であった．具体的な組織や人物に関するトピックであれば，論争文として妥当なものが得られると考えられる．これは，特定の人物に関して述べた文は，その人物に向けた感情が表出しやすいためと考えられる．
以上より，トピックによっては論争が起こっていると判定されるものであっても，論争文の妥当性がないもの存在することが考えられる．

表 3: 上位クラスター Ti (∈ Tupper ) のトピック例
i
1
2
3
4
..
.
9
..
.
99
100

Ti のキーワード
know, think, going, ...
know, you, me, ...
kharkiv, city, miles, ...
prices, inﬂation, consumers, ...

nneg (Ti )
2,690
2,702
2,418
2,702

npos (Ti )
410
655
133
731

|Ti |
14,021
12,375
9,195
8,808

gop, republican, republicans, ...

2,394

413

8,369

879
951

281
227

3,866
3,856

crystal, inch, waived, ...
kabul, debacle, taliban, ...

表 4: サブトピッククラスター Ti ((T4 , Ti ) ∈ Rsub ) のトピック (r(Ti ) の降順)
i
4645
4831
1985
1039
1770
..
.

Ti のキーワード
minimum, wage, paycheck, ...
workforce, aﬀord, care, ...
spike, prices, inﬂation, ...
chains, disruptions, chain, ...
communities, resources, rural, ...

nneg (Ti )
14
22
31
42
12

npos (Ti )
2
4
7
6
3

|Ti |
48
45
98
128
103

r(Ti )
1.71431.45451.41131.38101.3750

表 5: Ti ((T4 , Ti ) ∈ Rsub ) を再構成したサブトピック
クラスター Uj (t = 5, rcont = 0.8)j1r′ (Uj )0.5486nneg (Uj )362npos (Uj )
79

|Uj |
1,144

Pcont (Uj )
False

2

0.8340

362

67

1,119

True

3

0.8034

335

70

1,004

True

4

0.5416

399

75

1,230

False

5

Uj の構成要素 (Ti ∈ (Tlower ))T23 , T505 , T974 , T3032 , T3396 ,T4680 , T5348 , T5672 , T6354 , T6517
T1039 , T1240 , T1770 , T1848 , T1915 ,T1995 , T2666 , T2800 , T3248 , T4645 ,T4754 , T4831 , T5757 , T6182 , T6290 ,T6415
T319 , T506 , T781 , T2211 , T2583 ,T3056 , T3530 , T3573 , T4548 , T5062 ,T6387
T602 , T957 , T1333 , T1460 , T1748 ,T1985 , T2242 , T2998 , T3142 , T3560 ,T4353 , T4368 , T5847 , T6245 , T6265 ,
T6377

むすび

本研究では GDELT を参照し収集された Web ニュース記事群に対して，そこに存在する重複性を削減した
うえで，Top2Vec によって作成されるトピッククラス
ター群を加工したものを利用して〈論争〉の発見および論点の整理を試みた．実験においては，個別具体的

ー 61 ー

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なトピックについて論争文の発見と整理を行なったところ，本研究が望む〈論争〉の発見には扱うトピックの性質が影響することが示唆された．
今後の展望としては，Top2Vec で取得されるトピッ
ククラスターをより記事文書の内容に即すようにそのサイズや分割を厳密に決定することや，文書への賛否
情報付与の際に文の意見性と賛否情報の整合性をよりとれるような方法を考案することなどが考えられる．

参考文献[1] Masaharu Yoshioka, Myungha Jang, James Allan, and Noriko Kando. Visualizing polaritybased stances of news websites. NewsIR@ ECIR,
2079:6–8, 2018.
[2] 立浪紀彦. ユーザの興味を反映したニュースサイ
トの多観点スタンス分析, 2020. 北海道大学大学
院情報科学院修士論文.
[3] Myungha Jang and James Allan. Explaining controversy on social media via stance summarization. In The 41st International ACM SIGIR Conference on Research & Development in Information Retrieval, SIGIR ’18, page 1221–1224, New
York, NY, USA, 2018. Association for Computing Machinery.

[9] Leland McInnes, John Healy, and James Melville.
Umap: Uniform manifold approximation andprojection for dimension reduction, 2018.
[10] Ricardo JGB Campello, Davoud Moulavi, andJörg Sander. Density-based clustering based onhierarchical density estimates. In Paciﬁc-Asia
conference on knowledge discovery and data mining, pages 160–172. Springer, 2013.
[11] Alexander Hinneburg and Hans-Henning
Gabriel. Denclue 2.0: Fast clustering basedon kernel density estimation. In International
symposium on intelligent data analysis, pages
70–80. Springer, 2007.
[12] Leland McInnes, John Healy, and Steve Astels.
hdbscan: Hierarchical density based clustering.
J. Open Source Softw., 2(11):205, 2017.
[13] Ye Zhang and Byron Wallace. A sensitivity analysis of (and practitioners’ guide to) convolutional
neural networks for sentence classiﬁcation. arXiv
preprint arXiv:1510.03820, 2015.

[4] Kiran Garimella, Gianmarco De Francisci
Morales, Aristides Gionis, and Michael Mathioudakis. Quantifying controversy on social media. ACM Transactions on Social Computing,1(1):1–27, 2018.
[5] 赤峯享, 宮森恒, 加藤義清, 中川哲治, 乾健太郎, 黒橋禎夫, and 木俵豊. Web 情報の信頼性検証のための情報分析システム wisdom. 言語処理学会第14 回年次大会論文集 [本論文集], 2008.
[6] 水野淳太, 渡邉陽太郎, 村上浩司, 松吉俊, 大木環美, 乾健太郎, and 松本裕治. 言論マップ生成技術の現状と課題. 言語処理学会第 17 回年次大会講演論文集, pages 49–52, 2011.
[7] Dimo Angelov. Top2vec: Distributed representations of topics. arXiv preprint arXiv:2008.09470,
2020.
[8] Quoc Le and Tomas Mikolov. Distributed representations of sentences and documents. In International conference on machine learning, pages
1188–1196. PMLR, 2014.

ー 62 ー

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ネットショッピングにおける他者に役に立つショップレビュー作成支援システム
Useful Shop Reviews Writing Support System forOnline Shopping Users
西原陽子 1 ∗ 浅堀なぎさ 1 Junjie Shan2
Yoko Nishihara1 , Nagisa Asahori1 , and Junjie Shan2
立命館大学情報理工学部
College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University
2
立命館グローバル・イノベーション研究機構
2
Ritsumeikan Global Innovation Research Organization
1

1

Abstract: This paper proposes a support system for writing useful shop reviews for online shopping users. We used Rakuten Ichiba’s dataset, which contains shop reviews with evaluated scores.
The proposed system has two functions: the review judgment function and the review example
function. The review judgment function is implemented by learning reviews with fastText. The review example function could randomly display a review from highly scored reviews. The judgment
function is used to support checking whether a review is useful, while the review example function
supports ﬁnding what kind of information is necessary for an useful review. We experimented withthe proposed system with 15 participants and found how the two functions aﬀect writing usefulreviews.

1

はじめに

多くのレビューが日々執筆され，他のユーザの意思決定に役立てられている．レストランのレビューや映画のレビュー，商品のレビューなど，様々なものに対してレビューが書かれている．レビュー内容の分析やレビューの極性分析など，執筆されたレビューに関する研究は多数存在する．例えば，レビューテキストの各文が何について書かれているのかを分類する研究 [7]や，レビューがどのメディアについての言及であるかを分類する研究 [4]，レビューの極性判定 [1]，トピッ
ク分析を行う研究 [3] などがある．
一方で，レビューの執筆を支援する研究にも注目が集まっている．レビュー執筆支援は文章執筆支援の研究の一種と考えられる．論文やレポートなどの技術文書の執筆を支援する研究や [6]，小説や随筆などの執筆を支援する研究 [5] などがある．レビューや口コミの執筆支援に関する研究としては，評価してほしい対象物
や観点，それに使われる評価表現の与え方を変化させたときに，ユーザの書くレビューの内容がどのように変∗ 連絡先：立命館大学情報理工学部

滋賀県草津市野路東 1-1-1
nisihara@fc.ritsumei.ac.jp

化するかを明らかにしたものなどがある [2]．レビューの執筆が支援されると，より多くの良質のレビューを集めることができる．これはレビューを読むユーザにとっても，レビューを書いてもらった店舗や出品者側
にとっても有益になる．
そこで本論文では，ネットショッピングを利用する
ユーザに向けて，他者に役立つショップレビューを書
くための支援システムを提案する．他者に役立つレビ
ューのデータとして，本研究では楽天市場のショップ
レビューのテキストと，レビューに対し他のユーザから「参考になった」と評価された数のデータを用いる．
ショップレビューに対して他者から参考になったと評価されたということは，他者にとってその情報が役に立ったとみなせる．本研究では，機械学習のアプロー
チを用いて「参考になった」と評価されるレビューの特徴を学習し，その特徴に沿ったレビューの執筆を支援するシステムを提案する．

2

提案システムはじめに提案システムの概要を説明する．提案シス
テムは 2 つの機能を有する．1 つはレビューが他者にー 63 ー

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とって役に立つものであるかを評価する「レビュー判定機能」であり，もう 1 つは役に立つと評価された中から内容が肯定的なものと否定的なものをランダムに表示する「例文ガチャ機能」である．ユーザは，自分が執筆したレビューを提案システムに入力し，レビューの判定機能を用いて執筆したレビューが役に立つかどうかを知る．レビューの内容を修正したいときには，例
文ガチャ機能を用いて参考になるレビューを提示し，自らのレビューを修正する．2 つの機能を組み合わせ，繰
り返し使うことにより，他者にとって役立つショップ
レビューを完成することができる．
以下では，本研究で用いた楽天市場のデータセットについて述べ，その後，2 つの機能の実装の詳細について説明する．

2.1

楽天市場のショップレビューのデータセット

本研究で用いたデータは楽天市場により提供されている市場店舗レビューデータセットである．用いたデー
タの投稿期間は，2018 年 12 月から 2019 年 12 月分の13 ヶ月分である．このデータの中には投稿者 ID，店
舗名，店舗 ID，評価ポイント，レビュー本文，参考になった数，レビュー投稿日時が記されている．このう
ち「参考になった数」は，レビューを読んだユーザが「参考になった」ボタンを押した数である．本研究では「参考になった数」を用いて，役に立つレビューとそれ以外を分け，機械学習のための教師データを作成する．
教師データを作成するために，はじめにデータのク
レンジングを行う．対象期間においてほとんどの投稿者は数回程度ショップレビューを書くだけであったが，一部の投稿者はより多くのショップレビューを書いていた．本研究では，同一の投稿者 ID が対象期間内に上位 3%の件数以上のレビューを投稿していた場合には，一般的な投稿者ではないとしてデータからレビューを削除した．
続いて「参考になった数」を用いて，役に立つレビューとそれ以外を分け，データセットを作成する．
「参考になった数」が閾値以上のデータを役に立つレビューのデータ，すなわち正例のデータとし，反対に「参考になった数」が 0 のものを負例のデータとした．本研究では「参考になった数」が 2 以上のデータを役に立つ
レビューのデータとした．

2.2

レビューの判定機能

作成したデータセットを用いてレビューの判定機能を実装する．本研究では文書分類器の fastText1 を用い
1 https://github.com/facebookresearch/fastText

表 1: fastText のレビューの分類精度
ラベル＼分類結果
正例
負例

正例
3943
847

負例
657
4481

て，レビューを学習することにより分類器を作成し，レビューの判定機能を実装する．データを学習用とテスト用に分け，学習用として正例データを 57,090 件と負例データを 39,628 件 fastText に与えて学習させた．
テスト用として正例データと負例データを 4,600 件，
5,328 件それぞれ用意し，分類精度の評価を行った．テ
ストデータの分類結果を表 1 に示す．正例を正例と分類できる精度は 85.72%，負例を負例と分類できる精度
は 84.1%であった．

2.3

例文ガチャ機能

例文ガチャ機能の実装方法について説明する．レビューの判定機能により執筆したレビューが他者の役に立つか立たないかはわかるが，どのように書けば役に立つと判定されるのかは以前としてわかりにくい．そこで，役に立つと評価されたレビューを示すことにより，レビュー修正の支援を行う．役に立つと評価されたレビューは，参考になった数が 2 以上のものとする．
レビューを書くときはショップを称賛する場合もあ
れば，苦情を申し立てる場合もあると考えられる．書
きたいレビューの内容に応じて，例文が表示されることが望ましい．そこで，レビューを肯定的な内容と否定的な内容に分類2 し，ユーザの選択に応じて表示する
例文を変更する．2018 年 12 月に投稿された中から，役に立つ肯定的なレビューを 162 件，役に立つ否定的なレビューを 162 件用意した．ユーザには肯定的なレビューか否定的なレビューかを選ばせ，用意した中からランダムにレビューを表示する．

2.4

機能が実装されたユーザインタフェース

2 つの機能を備えたユーザインタフェースを実装した．ユーザインタフェースは，Python と Tkinter により実装された．図 1 に，提案システムのユーザインタ
フェースを示す．ユーザは，一番上のテキストボック
スに執筆したレビューを入力する．下の「実行」ボタンを押すと，レビューの判定が行われ，判定結果が図2 のように示される．「肯定的な例レビュー」か「否定
2 今回は人手により分類を行ったが，レビューのポジティブネガ
ティブを分類する機械学習による手法を今後検討する．

ー 64 ー

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図 2: レビュー判定結果の例

図 3: 例文ガチャ機能の実行例，レ
図 1: 提案システムのユーザインタフェース（上）ビュー判定結果の例（中央），および例文ガチャ機能の実行例（下）

的な例レビュー」ボタンを押すと，例文ガチャ機能が実行され，レビューの例文が示される．

評価実験

3

提案システムを評価する被験者実験を行った．被験者実験では，提案システムの 2 つの機能の有用性を評
価した．

3.1

5. 被験者は，完成した 3 つのレビューを実験者に提出し，アンケートに回答後，実験を終了する．
続いて，実験の詳細を説明する．被験者は，ネット
ショッピングの経験がある大学生，大学院生 15 名であった．年齢は 20 から 24 歳，男性が 9 名，女性が 6名であった．
被験者は，レビューを修正する際，以下の 3 つの条
件がそれぞれ課せられた．条件を課す順序は，被験者ごとに異なるように設定した．

• 何も使用しない：執筆したレビューの内容を目視で確認する．
• 判定機能のみ使用：レビューの判定機能だけが備わったシステムを用いて修正する．

実験手順

はじめに実験手順を説明する．

• 提案システムを使用：レビューの判定機能と例文
ガチャ機能の 2 つが備わったシステムを用いて修正する．

1. 実験者は，被験者を募集する．
2. 被験者は，レビューを執筆するショップを選択し，レビューを執筆する．
3. 被験者は，レビューを修正する．与えられた場合
はシステムを使用して修正し，与えられなかった
場合は目視にて内容を確認し修正する．
4. 被験者は，2 と 3 を 3 回行い，3 つのレビューを作成する．

1 つ目の「何も使用しない」の条件では，被験者はレビューを執筆するショップを決めた後，レビュー執筆のヒントとなる情報は一切閲覧せず，自力でレビューを執筆し，修正を行い，完成させる．
2 つ目の「判定機能のみ使用」の条件では，被験者は1 つ目と同様にレビューを執筆し，その後，レビュー判
定機能を用いて自らが執筆したレビューが役に立つと判定されるかを確認する．役に立つと判定されれば修ー 65 ー

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正を終了し，役に立たないと判定されれば修正を繰り返す．ただし，判定機能を 5 回使用しても役に立たな
いと判定された場合は，それ以上は修正しない．
3 つ目の「提案システムを使用」の条件では，被験者は 1 つ目と同様にレビューを執筆し，その後，レビュー
判定機能を用いてレビューの判定結果を得る．続いて，書きたいレビューの内容に応じて例文ガチャ機能を用いて，例文を出力する．出力された例文を参考にし，レビューを修正する．例文ガチャ機能の使用回数に上限はないが，レビュー判定機能の使用回数の上限は 2 つ目と同様に 5 回とする．
被験者は，2 つのアンケート項目に回答した．

表 2: 各条件での役に立つレビュー数とその割合．提案システムを使用した場合で，ガチャ機能を使用せずにレビュー執筆を終了した分は含まれない．
条件
何も使用しない
判定機能のみ使用
提案システムを使用

成功数
13/45
21/45
23/35

成功率
28%
46%
65%

表 3: 各条件でのレビュー執筆までにかかる時間とレビュー完成までにかかる時間の平均• レビュー判定機能，例文ガチャ機能のどちらがレビュー執筆に役立ったか（レビュー判定・例文ガ
チャ・どちらも役に立った・どちらに役に立たなかったの 4 択）

条件
何も使用しない
判定機能のみ使用
提案システムを使用

執筆まで
13.64 秒
15.18 秒
17.06 秒

完成まで
152.9 秒
537.8 秒
456.8 秒• 上記の理由（自由記述）
実験者は，レビュー執筆に要した時間を計測した．

• タイム 1：ショップを選択してから，レビューを執筆し始めるまでの時間．
• タイム 2：レビューを執筆し始めてから，レビューの作成が完了するまでの時間．

3.2

が 13.64 秒であった．レビュー完成までの時間は，提案システムを使用したときが 456.8 秒，レビュー判定
機能のみを使用したときが 537.8 秒，何も使用しない
ときが 152.9 秒であった．
最後に表 4 に，被験者のアンケート回答結果を示す．
例文ガチャ機能を選択した人が 53.3%で，どちらも役に立ったを選択した人が 46.7%であった．

評価方法

評価は，2 つの点から行った．なお，各条件で 45 個のレビューが得られ，3 つの条件で 135 個のレビューが得られた．タイム 1 と 2 についても同様に，各条件
で 45 個のタイムが得られ，3 つの条件で合計 135 個のタイムが得られた．

4

考察

本章では，レビュー判定機能と例文ガチャ機能について考察を行う．

レビュー判定機能に対する考察• 各条件で得られた役に立つレビューの割合

4.1• 各条件でのレビュー執筆までの平均時間（タイム1）とレビュー完成までの平均時間（タイム 2）

表 2 では，「何も使用しない」ときは成功率が 28%で「判定機能のみを使用」するときは成功率が 46%であった．
「判定機能のみを使用」するときの成功率が 18%増加した．表 5 にレビューの判定機能が実際に使用され

3.3

実験結果

表 2 に，各条件で得られた役に立つレビューの数とその割合を示す．成功率は，提案システムを使用した
ときが 65%，レビュー判定機能のみを使用したときが46%，何も使用しないときが 28%であった．
続いて表 3 に，各条件でのレビュー執筆までの時間（タイム１）とレビュー完成までの時間（タイム２）の平均時間を示す．レビュー執筆までの時間は，提案シ
ステムを使用したときが 17.06 秒，レビュー判定機能のみを使用したときが 15.18 秒，何も使用しないとき

表 4: レビュー執筆に役立った機能についての被験者
アンケートの結果

ー 66 ー

選択肢
レビュー判定機能
例文ガチャ機能
どちらも役に立った
どちらも役に立たなかった

割合
0%
53.3%
46.7%
0%

人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第30回)
SIG-AM-30-10

表 5: 各条件でのレビュー判定機能の使用回数の平均
条件
判定機能のみ使用
提案システムを使用

レビュー判定機能の使用回数
3.867
3.044

表 6: 被験者が執筆した判定機能使用前後のレビューの例．太字が修正された部分．

表 7: 被験者が執筆した例文ガチャ機能使用前後のレビューの例と出力された例文の一部．太字が修正され
た部分．

使用前

出力例文
使用後

使用前

使用後

レビュー
ズボンは質感も良く、色味はサイトの写真と変わりませんでした。匂いもついていませんでした。
ズボンは質感も良く、色味はサイトの写真と変わりませんでした。匂いもついていませんでした。注文の翌日には発送された点がよかったです。

た回数の平均を示す．レビューの判定機能の使用回数の最大値は 5 回と設定していたが，被験者は「判定機能のみを使用」するときに平均 3.8 回使用していた．また，表 3 のレビュー執筆完了までにかかる時間は，「何も使用しない」ときは 152.9 秒で「判定機能のみを使用」するときは 537.8 秒であった．レビュー執筆完了までの時間が 384.9 秒増加したこと，レビューの判定
機能を 3.8 回使用したことをあわせて考えると，被験者はレビューの判定機能を用いて自分のレビューの判定結果を得て，レビューに対して修正を行うことを繰り返すことができた．表 6 に，被験者が書いた判定機
能使用前後のレビューの例を示す．判定機能を使用した後に，ショップの良いところをレビューに追加できている．以上のことから，レビューの判定機能を用いることにより，レビューの修正が促され，役に立つレ
ビューを書く支援が行われることが明らかになった．

4.2

例文ガチャ機能に対する考察

表 2 では，「判定機能のみを使用」するときは成功率
が 46%で「提案システムを使用」するときは成功率が65%であった．「提案システムを使用」するとき，つまり例文ガチャ機能を使用することで成功率が 19%増加
した．表 7 に，被験者が書いた例文ガチャ機能の使用前
後のレビューの例と，出力された例文の例を示す．例
文ガチャ機能を使用した後に，ショップの懸念点をレビューに追加できている．例文ガチャ機能の平均使用
回数は 16.9 回であったが，使用回数の最小値は 0，最大

レビューまたは例文
使用前発送するのはとても早く、新しく買ったスマホを守れて良かったが、スマ
ホケース自体の生地が安っぽい。
（省略）信頼していたショップなのでショックです！
発送するのはとても早く、新しく買った
スマホを守れて良かったが、スマホケー
ス自体の生地が安っぽい。羊のショーンが描かれたスマホケースだったが、しっかりとした本家のスマホケースを買うべきだと思う。

値は 93 で人によって使用回数が異なっていた．また，
表 3 のレビュー執筆完了までにかかる時間は，「判定機
能のみを使用」するときは 537.8 秒で「提案システムを使用」するときは 456.8 秒であった．レビュー執筆完
了までの時間は 81.0 秒減少した．表 5 でもレビュー判定の機能の使用回数が 3.867 回から 3.044 回に減少した．使う機能は 1 つから 2 つに増えたが，レビュー判定機能と例文ガチャ機能をうまく併用することにより，レビュー執筆にかかる時間と判定回数を減少できている．以上のことから，例文ガチャ機能を用いることにより，より短時間でレビューの修正が行え，役に立つ
レビューを書く支援ができることが明らかになった．

5

おわりに

本論文では，ネットショッピングを利用するユーザに向けて，他者に役立つショップレビューを書くための支援システムを提案した．提案システムは 2 つの機能を有し，1 つは執筆されたレビューが役に立つかを判定する機能，もう 1 つは執筆に役立つ例文を表示する機能である．レビューの判定機能は，役に立つと評価されたレビューと評価されなかったレビューを fastText
を用いて学習し，レビューの分類器を作成することで実装した．例文を表示する機能は，役に立つと評価された中から肯定的な内容のレビューと否定的な内容のレビューを収集し，ランダムに表示することで実装した．
評価実験では被験者に提案システムの 2 つの機能を使ってショップレビューを書いてもらい，得られたレビューの判定結果と執筆にかかる時間から提案システ
ムの評価を行った．実験の結果，レビューの判定機能と例文を表示する機能のどちらもがレビュー執筆を支

ー 67 ー

人工知能学会 インタラクティブ
情報アクセスと可視化マイニング研究会(第30回)
SIG-AM-30-10

援することが明らかになった．今後は，提示する例文
をユーザが書いているレビューの内容に応じて変化させることと，多様なレビューの執筆を支援できるシステムの構築に取り組んでいく．

謝辞
本研究の一部は，科研費（22H03708）と立命館グローバ
ル・イノベーション研究機構の支援を受けました．記して謝意を申し上げます．本研究の一部に国立情報学研究
所の IDR データセット提供サービスにより楽天グループ株式会社から提供を受けた「楽天データセット」を使用しました．
（https://rit.rakuten.com/data release/）
記して謝意を申し上げます．

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5th International Conference on Computer Science and Software Engineering, CSSE ’22, p. 733‒ 737, 2022.
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ー 68 ー