技術論文のチャート 化による論文理解の支援についての分析
○岡 孝明
武田 英明
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科〒 630-01 奈良県生駒市高山町 8916-5
電話: 0743-72-5265 , fax: 0743-72-5269
e-mail: takaak-o@is.aist-nara.ac.jp
本稿では「論文を読んで、理解し 、書く」行為の支援のため論文を要約してチャート化する手法を提案する。
具体的には、「論文の内容を要約してチャート化する」ことと、「チャートを「 イメージ・スキーマ」に基づいて再構成する」ことで、支援を実現する。
「 イメージ・スキーマ」とは、Lako と Johnson によって提唱された概念で、人間の身体性に根差した、人間にとって普遍的な認知パターンのことである。本研究では、システム使用者がイメージ・スキーマを意識せずに書いたチャートを、イメージ・スキーマに基づいて再構成する。このことで、チャートを違った視点から見ることを可能にし 、そのことによって、チャートのより直感的、本質的理解へとたどりつくことができる。
Keywords: 発想支援、論文理解、イメージ・スキーマ

Analysis on support of understanding technical papers by charting*Takaaki OKA

Hideaki TAKEDA

Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology
8916-5 Takayama, Ikoma, Nara, 630-01 Japan
phone: 0743-72-5265 ext.5316, fax: 0743-72-5269
e-mail: takaak-o@is.aist-nara.ac.jp

In this paper, we analyze utilization of charts in human actions such as reading, understanding, andwriting papers, propose a new method of understanding papers based on image schema by Johnson andLako .Image scehma suggested by Lako and Johnson is a set of cognitive pattern for human based onhuman embodiment.We conducted experiments on writing charts by ve subjects, and proposal three
di erent types of application shemata.Each application schema consists of a set of labels of arcs which isassciated to elements og basic image schema. It makes people enable to see charts from another view point,
and understanding charts more intuitively and essentially.
keyword: creative thinking support, understanding papers, Image-Schema

1 はじめに
人間の自由な発想、独創的な思考をいかに支援すべきかという問題、すなわち発想支援の問題は 、最近のコンピュータ技術の進展から 、注目を集めている課題といえる。発想支援には、さまざまな形態がすでに研究され、現在も研究されているが 、本稿でとりあげるのは、「論文を読んで、理解し 、書く」という行為の支援である。本研究では、特に、 論文の内容を要約してチャート化する。
 チャートを「 イメージ・スキーマ」に基づいて再構成する。
ことによって、「読んで、理解し 、書く」プロセスを支援する。イメージ・スキーマという概念は、言語学者の George
Lako と 哲学者の Mark Johonson によって提案された[5][6][7]。Lako と Johnson は、人間の理解において、本質的で普遍的な 、言語や文化の壁を越えた共通性があると指摘する。それは、我々人間の身体と、それにもとづく我々の経験である。そして、この身体性に根差した、人間にとって普遍的な認知パターンがイメージ・スキーマである。本研究では、システム使用者がイメージ・スキーマを意識せずに書いたチャートを、イメージ・スキーマに基づいて再構成する。このことで、チャートを違った視点から見ることを可能にし 、そのことによって、チャートのより本質的理解へとたどりつくことができる。
本稿の構成は以下の通りである。
2 章では、論文のチャート化とチャートの本質的理解によって、「読んで、理解し 、書く」プロセスが総合的に支援されることを示す。3 章では、本稿におけるチャートというものの概観を示し 、イメージ・スキーマ的に再構成されたチャートの具体例を示し 、チャートの作り方を示す。4章では、チャートの作成プロセスについてモデルをまとめる。5 章では、今後の課題についてまとめて、結びとする。

2 「読んで、理解し 、書く」プロセス
研究者は 、常日頃、研究活動の際、論文を読み 、理解し 、それらをまとめて、整理し 、独自の着想に至り、論文を書く。これらの行為そのものについては、さまざまな文献で研究が行われており、以下では、それらの文献を引きつつ、本研究における主張を提出する。

2.1 「読む」行為「読む」行為については 、読んだ文章を全て記憶している人はいないので、文章にアンダーラインを引いたり、印をつけておく、などの行為がよく行われる。これを一般化すると、論文の重要な点を短いセンテンスで表現する、という行為になる。その短いセンテンスを「 メモ」として取っておけば、その文章を「読んだ」ということが言える。すなわち、本論文での言葉の使い分けで言うと、「読む」行為は、「理解する」行為の前段階であり、情報の整理、圧縮行為である。

2.2 「理解する」行為
次に「理解する」行為について述べる。論文を理解するのに、論文の内容をまとめて、チャートを作るという行為が助けになると言われている [2]。また、できあがったチャー
トを読みなおすことで、さらに理解が深まる [1][2][3][4]。
[2] においては、情報のチャート化が、知識を整理して、そして新たな文章を書く際に、重要な役割をなす、とある。
ここでいうチャートとは、論文を「読んだ」ことによって出てくる「 メモ」を概念的に図解したものである。チャートを作ることによって、現時点で自分が持っている知識の整理が可能となる。
[3] では、「知識整理は、情報を再利用可能な形に体形立て有効に利用する場合には不可欠な活動」とある。さらに [3] では、システム設計をする場合に、あらかじめその領域に登場すると想定した概念実体・概念相互の関係から「トップダウン」に設計する方法と、対象とする領域に現れるデータ・情報を収集、分析して「ボトムアップ 」に設計する方法の二つが挙げられている。本稿で取り上げる
方法は、主にボトムアップ的手法に属する。トップダウン的設計方法は、対象領域、対象問題の性質があらかじめうまく整理・把握されている場合には効率的な方法である。
しかし 、システムの要求仕様決定のフェーズも含めて考えると、問題があらかじめうまくモデル化されていない場合も多く、本稿で取り上げる「論文を読んで、理解して、書く」行為の支援、という場合は、システムを底辺から作り上げる行為も含まれる。このようなことから、収集した情報を分析して、与えられた設計の枠組みを見直す、というボトムアップの方法が不可欠であると考える。
「文章を作成、構成するという作業は、何また [1] では、を書きたいかの「理解」、それの「表出」、その結果もしくは影響の「解釈」、という作業の繰り返し 」とある。また、既存のワープロでは「その多くの支援が「表出」に向けられ、「理解」「解釈」の支援があまり行われていない」とある。チャートにする時（要約の特殊形）の「理解」を支援すれば 、自分がよりその論文を深く理解することができ、[1] での言葉で言えば「解釈」までの行為にも影響を及ぼす、ということになる。
チャートと言っても、さまざまなものが考えられるが、本論文では、チャートは一種の有向グラフであるとする。
ノード にあたる部分に 、論文におけるキーワード、短いキーセンテンスが入る。アークにあたる部分には、ノード間の関係を示すラベルが添えられる。このようなチャートを作ることによって、論文の理解が深まるとするならば 、チャートを作る行為を支援すれば 、理解の支援が出来ることが予想される。
さらに理解を支援するために、本論文では、前述したイメージ・スキーマを導入する。イメージ・スキーマによって再構成されたチャートを「基本チャート」と呼び 、元のチャートを「応用チャート 」と呼ぶ。応用チャートは、後述の実験でも明らかになったことだが、同じ論文を読んでも、作成者によって、全く違うものが出来あがる。これをイメージ・スキーマを用いて、基本チャートを作ることによって、人間の身体に基づいた普遍的なイメージで捕らえることが可能になる。このことによって、本質的な差異は残して、単なる用語の違い、などといった、些細な違いを切り落として、本質的には「似ている」ものを「似ている」と認識することが出来るようになり、他人の作ったチャートを参考にする際に、「違いすぎる」ことがないので、参考にしやすくなる。また、個人の単位でも、基本チャートと応用チャートを比較することによって、これらチャートを生み出した元の論文のより深い理解が可能になると考える。

2.3 「書く」行為[2] では、チャートは上手に作れば 、一枚のチャートを説明することで 、そのまま一篇の論説を書くことが出来る、とある。このような「良いチャート 」を作ることの支援が 、本研究での目的であり、それこそが 、「読んで、理解し 、書く」行為の支援である。
「良いチャート 」を書く、ということは 、より深く「理解」する、ということである。すなわち「書く」行為は、より深く「理解」することによって、支援される、と考えられる。
「文章を書く方法」
について説かれた文献も数多く存在するが 、結局のところ、人間の持つ、未だ未解明の「創造力」を生かすこと以上の小手先のテクニックは存在しない、と考える。
[2] では、「無意識の巨大な潜在能力を活用せよ」「 インプットとアウトプットの「間」はブラックボックス」とあり、この状況は現在の我々にとっても変わらない。要するに、本システムも含めて 、発想支援システムとは 、人間のよく分からない「創造力」を刺激するものであって、コンピュータに人間の代わりが出来る、という話にはならない。
[8] では、「人間が得意な部分は、人間に任せ、計算機が人間より優れた点があれば計算機に任せる。あくまで発想の主体は人間である。この立場に立つ利点は、計算機が発想とは何かを理解していなくても発想支援ができる点にある」とある。チャートを見て、イメージを膨らませて、文章を書く、という行為は間違い無く人間の得意な分野である。このことからも、「書く」行為を直接的にコンピュータが支援する方法は無く、あくまで、チャートから文章を生み出す行為を助けることに専念すべきである。そして、その方法は、「より良いチャートを書くことを支援すること」に尽きる、と考える。

2.4 まとめ
以上より、チャートを作る行為を支援することによって、「読んで、理解し 、書く」プロセスが総合的に支援される、と考えられる。

3 チャート について
3.1 人の手によるチャート 作成実験
本論文における「チャート」とは、前述した通り、一種の有向グラフである。チャートは、論文の「 メモ」から作り出したノード 群を、ラベルの付いた矢印によって、ノード 間の関係を記述することで、作成される。ここで、どのようなシステムを用意すれば、チャートをより容易に作成できるかを調べるために、実験を行った。情報工学の初心者５名を被験者とする実験を行った。実験内容は、各被験者に１０の情報工学の専門論文を与え 、それぞれの要約チャートを書いてもらうというものである。著者が１つの例題を示した。そして、提出された５名、１０枚ずつ、合計５０枚のチャートを分析した。Figure1 に被験者の作成したチャートの 1 枚を示す。
結果を見ると、同じ論文でも他人と同じあるいは類似することはなかった。このことは一見チャート書きのプロセスは個人によって独特であるように見えるが、ノードの作り方やアークの名前付け（ラベル）などの個々の部分では共通点が見られる。そこで、ここでは特にアークのラベルに注目して、その共通性を分析することにする。
書かれたラベルの一覧と出現回数を Table:1 に示す。
50 枚のチャートにおいて、総アーク数：693、ラベル付きアーク数：554 であった。

3.2 応用スキーマ
ここでは、チャートに現れる要素間の関係をいくつかの応用スキーマに分けることを試みる。
技術系論文において本質的には言語に依存しない主張があると考えられる。しかし 、文章によって表現するという制約から文章表現としての構成を持つ。すなわち、論文の中の構造は大きく分けて文章の主張にかかわらない構造と、文章の主張にかかわる構造が混在していると思われる。従って、チャートにおいてはこのような異なる構造が混ざって出現していることになる。ここでは、この視点から応用チャートを以下のように提案する。

 文章の主張にかかわらず、文章の構造そのものを指し 示す「文章論理」

これには 、例えば A が B の必要条件であるという論理的つながりを示す「必要」や、B が A の内容を表すことを示す「説明」などが入る。この場合、Aと B の関係は文章構成上の関係であり、主張そのものではない。

 文章の主張のレベルで論理の展開を表す「因果関係」
これには 、A が正しいと前提にした上で B を導く「そこで」（「 A なので B である」）や、A が正しいにもかかわらず B が成立する、という「しかし 」（「 Aだが B である」）などが含まれる。この場合、A と Bがこのような関係にあることが論文の主張である。
ただし 、技術系論文特有ではなく、一般的に用いられるものである。
 文章の主張にかかわり、かつ技術論文に特有の表現を集めた「技術論文系」
これには、技術論文に特有の表現、論理構成を表すための応用スキーマが入る。例えば 、「解釈」（「 Aを解釈すると B となる」）、「適用」（「 A を B に適用する」）など 。
チャートにおいて出現頻度の高いラベルはこれら 3 つのスキーマいずれかに分類される。この一覧を Figure3 に示す。
ラベル
説明
しかし
そこで
特に具体的には理由
つまりさらに特徴
例
利用
適用
必要
重要
結果
ポイント
そのため
対象
内容

出現回数

4745423932312928221918131212121110109

ラベル
手法
支援
研究
関係
注目
構成される
問題点
相いれない
改良
解釈
拡張
導入
増加
原因
実現
提案手法
キーワード
細分化

...

出現回数

887777655444433333...

Table 1: アークに貼り付けるラベルの出現頻度

3.3 基本スキーマの導入
チャートのアークに貼りつけるラベルに付いては、前節で、頻度の高いものを選び出すことで、各被験者間の「共通性」を得た。ここでは、チャートのより深い理解のために 、各「 応用スキーマ」が 、ど のような普遍的なイメージに裏打ちされているかを、対応づけることを提案する。
この普遍的なイメージを持つスキーマを「基本スキーマ」と呼ぶ。書かれたチャートを、より人間に普遍的な構造をもって再構成することによって、視点を変えることができる。このことが、チャートのより深い理解と、チャートの不備の発見につながる。ここで「人間に普遍的な構造」と述べたが 、Lako と Johnson の提唱する「認知意味論」の考え方に基づき、「 イメージ・スキーマ」によるチャートの再構成をする。
このために、まず、応用スキーマの各要素を基本スキーマの各要素に結び付けることを試みる。その例を Figure4に示す。例えば 、「ポイント 」というラベルについて考えると、このラベルが示している事実は「 A のポイントは Bである」ということであるので、この事実は、A というカテゴ リーの示している領域の中に 、B という事実が含まれており、かつ重要である、ということをイメージとして示唆するものであるから、「ポイント」に対応する基本スキーマは＜中心／周縁＞である。
このようにして得られる対応を用いて、応用スキーマで表現されたチャートを基本スキーマのチャートに変換することができる。

3.4 再構成の例
この再構成は 、具体的には Figure2 のようなものが挙げられる。Figure2 は、Figure1 を前節の方法によって変換したものである。Figure1 と Figure2 を比較すると、応用チャートが 一種の有向グラフであったのに対し 、基本チャートはイメージ・スキーマが望むような図形へと変換されていることが分かる。ラベルに貼られた言葉による文章理解よりも、イメージ・スキーマに基づいた図形的イメージの方が、より人間にとって本質的な理解に近いことが期待される。この再構成によって、元になる論文の著者が、文章を使って表現していた「イメージ」が、直接的に基本チャートによって示されるので、文体の違いや、文章の論理構造の順序の違いなどの非本質的な、著者と読者の差異が取り払われることが予想される。また、元論文に、論理的欠陥や、意味の定義の不明瞭さがある場合は、その点もこの基本チャートによって、明らかになる。
ここで、Figure1 と同じ論文を違う被験者によってまとめてもらった Figure5 と、Figure5 を前節の方法で変換した Figure6 に注目してみる。Figure1 と Figure2 そして 、
Figure5 と Figure6 の関係を見てみると、それぞれ違う被験者によって提出されたチャートである Figure1 と Figure5

は、同じ論文を表しているのに、かなり違った表現をとっていることが分かるが 、それぞれをイメージ・スキーマに基づいた変換を施すと 、論文中の重要部分（ たとえばCOP は CSP よりも一般に困難であること ）や、おおまかな構造が酷似してきていることが分かり、この変換が、被験者の違いを乗り越えたイメージを与えてくれることが期待できる。

4 チャート の書き方
以上の実験、考察、また [2] の内容をまとめ、イメージスキーマに基づくチャートを用いた論文理解のプロセスを以下のようにモデル化することができる。

 ノード 作りまず、読んだ論文を要約すべくメモをとる。
紙１枚くらいに（コンピュータだとウインドウ一つ分）おさまるように、簡潔に。
このメモを使って、ノードを作る。
ここで「紙１枚」という制限が重要であるのには２つ理由がある。
一つは、全ての情報を、一瞬のうちに視野に入れられる、ということ。
もう一つは、「紙１枚」の制限があることで、情報の圧縮が行われ、より多くの情報を 少ない記述で表すことが出来る、ということである。
 ノードをつなぐできたノード を、ラベル付き矢印で結んで、ノード 間の関係を表す。
この時、あらかじめ「技術論文スキーマ」「文章論理スキーマ」「 因果関係スキーマ」の３つを用意しておいて、できるだけ、その中にあるものだけをラベルとして使って、 チャートを作る。
ど うしても、この３つに当てはまらないものを使いたいときは、個別に定義する。
 整理する
紙１枚程度の大きさに、チャートをまとめる。これが重要であることは、[2] による。
ノード 作りの際と同じように、紙１枚程度の制限を作ることで、全ての情報を一瞬のうちに 視野に入れることが出来ること、なおかつ、情報の圧縮が出来るから、情報過多から 逃れられる、ということである。
 チャートを違う視点から見なおす「応用スキーマ」で関係を記述されたチャートを、「基本スキーマ」の立場から見なおすことによって、同じチャートを違う視点から見ることが出来、チャートの不備などを見つけ出すことに役に立ち、チャートの本質的理解にも役に立つ。

5 今後の課題
上述したシステムを実装して、このシステムの有用性を実験して確かめることが必要である。具体的には、

 応用チャートから基本チャートへの変換によって、より深いチャートの理解が得られるか。
これは、応用スキーマから基本スキーマへの変換の一覧表を実験を通じて吟味することに よって、確かめなければいけない。
 チャートを書くことによって、最終的に支援したい「 論文を書く」ということの支援が 可能なのかどうかを実験によって確かめる。

参考文献[1] 山本恭裕, 高田眞吾, 中小路久美代："Representational
Talkback" の増幅による「書いてまとめる」プロセスの支援に向けて, 人工知能学会誌, Vol.14, No.1, pp8292（ 1999 ）[2] 立花隆：「知」のソフトウェア, 講談社現代新書（ 1984 ）[3] 篠原靖志：知識整理支援システム CONSIST-II - CONSIST の評価と改良について - , 人工知能学会誌, Vol.8,No.5, pp593-600（ 1993 ）[4] 遠藤聡志, 大内東：統合型発想支援システム：FISM,人工知能学会誌, Vol.8, No.5, pp611-618（ 1993 ）[5] G.Lako , M.Johnson：レトリックと人生, 大修館書店（ 1986 ）[6] G.Lako ：認知意味論 - 言語から見た人間の心, 紀伊
国屋書店（ 1993 ）[7] M.Johnson：心のなかの身体 - 想像力へのパラダ イム転換, 紀伊国屋書店（ 1991 ）[8] 神田陽治, 渡部勇, 三末和男, 平岩真一, 増井誠生：グ
ループ発想支援システム：GrIPS, 人工知能学会誌,Vol.8, No.5, pp601-609（ 1993 ）[9] 久保田晃弘：消えゆくコンピュータ, 岩波書店（ 1999 ）[10] 住田一男, 知野哲朗, 小野顕司, 三池誠司：文書構造解析に基づく自動抄録生成と検索提示機能としての評価, 電子情報通信学会論文誌 D-II, Vol.J78-D-II,
No.3, pp511-519（ 1995 ）Figure 1: 被験者により提出されたチャート

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文章論理説明, 特に, 必要, 不必要, 相いれない,研究, つまり, 具体的には, 理由, 内容

因果関係

そこで, しかし , 重要, そのため, さらに,原因, 結果

技術用語解釈, 改良, 帰着, 拡張, 変化, 実験結果,実験, に基づいて, 導入, 広く用いられる,適用, 利用, 対象, 提案手法, 手法, 本論文では,増加, 実現, 生み出す, 支援, 分析,対象, 構築する, 基づく, 関係, 同値,適する, 注目, 特徴, ポイント , キーワード ,問題点, 従来の例, 例, より困難, 細分化,構成される 記述される, 表現, 枠組み

Figure 3: 応用スキーマ一欄

ラベル

意味基本スキーマ「解釈」「 A を解釈すると B になる」

＜経路＞

「改良」
「関係」
「特徴」
「ポイント 」
「問題点」
「例」
「基づく」
「構成される」「記述される」...

「 A を改良すると B になる」

＜経路＞

「 A と B は関係がある」＜連結＞「 A のポイントは B である」

＜中心/周縁＞「 A の例が B である」

＜経路＞

「 A を特徴づける事実は B である」 ＜中心/周縁＞「 A の問題は B である」
「 A は B に基づく」＜中心/周縁＞＜上/下＞「 B は A によって構成される」＜部分/全体＞...

...

「 A は B によって記述される」＜部分/全体＞

Figure 4: 応用スキーマと基本スキーマの対応一例

Figure 5: 被験者により提出されたチャート 2àÊ¦íç
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&23o-íç?|%pºyBY° sHíçsNo-®
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Figure 6: 再構成された「基本チャート 」2