ISSN 2758-7118

成城大学

データサイエンス
教育研究センター
年度 年報
Education and ResearchCenter for
Data-driven
SocialSciences & Humanities，
Seijo University

Annual Report 2022

成城大学データサイエンス教育研究センター
2022 年度 年報

目

次

巻頭挨拶
成城大学データサイエンス教育研究センター長／経済学部教授

小宮路

雅博

1

充

3

論文
「パターン認識におけるエラー測度について」
成城大学データサイエンス教育研究センター専担教員／経済学部専任講師

玉谷

講演録
データサイエンス研究18
37

講演会（2022 年 7 月 9 日開催）

成城大学におけるデータサイエンス教育

講演会（2022 年 12 月 2 日開催）

センターだより成城大学データサイエンス教育研究センター活動報告等		
54
編集後記
成城大学データサイエンス教育研究センター専担教員／経済学部専任講師

玉谷

充

60

巻頭挨拶

文系学生こそデータサイエンスを学ぼう
データサイエンス教育研究センター年報の創刊にあたって

小宮路

雅博

成城大学データサイエンス教育研究センター長／経済学部教授

文系 4 学部からなる成城大学では，全国の大学に先駆け 2015 年から全学的なデータサイエンス教育に取り組んできました。当初は共通教育研究センターの中の「データサイエンス科目群」として出発しましたが，2019 年 4 月に専門の管轄部署として「データサイエンス教育研究センター」（以下，センター）が設置されました。
センターは，
成城大学におけるデータサイエンス教育と研究を担うべく，その機能を充実させてきました（例えば，2019 年 11 月には学外からも大きな注目を集めたシンポジウム「人文・社会科学系大学におけるデータ
サイエンス教育」が開催されました）。2020 年 4 月にはそれまでの仮住まい的な 4 号館から大学新校舎 9 号館
2 階に移転し，センター事務室と「データサイエンスワークショップ」，専用教室「データサイエンススクエア」，
センター特任教員・専担教員の研究室をそれぞれ設けることができました。
データサイエンスワークショップやデータサイエンススクエアを活用して，データサイエンス教育を展開しようとした矢先に世界的な「コロナ禍」となり，わが国におけるコロナ対応政策の推移に合わせて，本学においても 2020 年度，2021 年度は全学的に遠隔授業となりました。遠隔授業の実施に取り組む中で，センターは2020 年夏には G 検定＊1 講座を遠隔方式で実施するなどして学生の自主的な学修を支援しました。
2021 年度になると文部科学省の「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度」がスタートし，「リ
テラシーレベル」認定の申請公募が開始されました。センターも申請を行い，成城大学として同・認定を得ることができました。21 年度はデータサイエンス研究講演会や第 1 回の学内「データサイエンス・コンテスト」も開催されました。また，21 年 4 月からは，文系学生の「数学苦手意識」「統計苦手意識」といったマインド
セットを変えるべく「文系学生こそデータサイエンスを学ぼう」の標語を掲げるようにしました。この標語は，新入生ガイダンス動画など学内広報で用いられ，他に，本学データサイエンス教育のブランディングの主要素の 1 つとして位置づけられて，オープンキャンパスなど入学広報においても様々な場面で一貫して用いられるようになりました。
2022 年度は第 2 回の学内「データサイエンス・コンテスト」を実施すると共に，2 回の講演会（それぞれデー
タサイエンス研究，データサイエンス教育をテーマとする講演会），夏の体験型ワークショップ 3 種，授業内コンテストの「音楽プログラミング・コンテスト」が開催されました。G 検定講座も 21 年に続き，3 年目の開催となりました。
また，2022 年度からデータサイエンスの新カリキュラムが開始されました（22 年度新入生から適用）。新カリキュラムは，データサイエンス科目群をそれまでの 6 科目 12 単位から 16 科目 32 単位に拡大し，「データサイエンス概論」などこれまでの基幹科目に加え，データエンジニアリングや機械学習・AI に関する科目群＊2を設置し，データサイエンス教育の特に応用・実践分野への広がりを意識して新たに「ワークフロー・プログ―1―

ラム」や「特殊講義Ⅰ～Ⅳ」の科目が設けられました。また，センターの将来の展開を見据えて「数理科学」
科目群も開設しました。
新カリキュラムの開始に合わせて，
データサイエンス科目履修証明（ディプロマ）制度も変更となりました。
データサイエンス科目群には，2015 年度の発足時から履修証明制度があり，4 科目 8 単位で「データサイエン
ス基礎力ディプロマ」，更に 2 科目 4 単位で「データサイエンス EMS ディプロマ」を発行してきました。新カリキュラムでは，「リテラシーレベル」「応用基礎」「アドバンスド」の 3 段階の履修証明＊3 を出すようになり，
これに合わせて，
2021 年度後期分から発行していた（履修証明の）「オープンバッジ」もデザインを変更し，新デザインのオープンバッジが発行されるようになりました。
成城大学のデータサイエンスへの取り組みは元々，全学向けのデータサイエンス科目群の設置と運営という「教育の取り組み」としての展開をしてきました。センターが設立されてからも（上記，記してきたように）教育は依然として大きな任務ではありますが，「教育研究センター」としてデータサイエンス教育のみならず研究においてもその推進と貢献を行っていく必要があります。
センターは，これまで研究をテーマとする講演会を開催するなどして研究面での発信もしてきました。2022
年 4 月に新・特任教授 1 名とセンター専担教員 1 名が着任し，23 年 4 月にはもう 1 名の専担教員が増員されます。
この体制整備を受けて，この度，『データサイエンス教育研究センター年報』を創刊することとなりました。
教育と研究とはセンターの両輪であり，両者は別々ではなく切り離すことができないものです。研究が教育実践に反映され，また，（とりわけ文系学生に対する／文系大学における）データサイエンス教育の実践を学
生からのフィードバックを踏まえつつ研究のまなざしから捉えていくのも価値あることと考えます。毎年度発行される年報がセンターの当該年度の取り組みと諸活動を記録し，発信すると共に，成城大学におけるデータ
サイエンス研究の発表・発信の場としても大いに活用されていくことを期待いたします。
＊1

G 検定（DLA Deep Learning for GENERAL）は，一般社団法人「日本ディープラーニング協会」が実施する
機械学習に関する検定試験。

＊2

文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）」に対応した科目群。

＊3

「リテラシーレベル」は「データサイエンス概論」「データサイエンス基礎」の 2 科目 4 単位，「応用基礎」は「データアナリティクス基礎」「機械学習基礎」の 2 科目 4 単位，「アドバンスド」は「データサイエンス・アドバンスド・プログラム」など 6 科目から 2 科目 4 単位で認定・発行。

2023 年 3 月吉日

―2―

論

文

パターン認識におけるエラー測度について
成城大学データサイエンス教育研究センター専担教員／経済学部専任講師

1

玉谷

充

はじめに
文字や音声を機械を通じて識別するにはどのようにすればできるのだろうか。例えば，ひらがなの「あ」という文字を認識するだけのために何千何万通りの「あ」の形状をデータとして記憶してしまうと膨大な量となってしまい，一番似ている文字を取り出すのに時間がかかってしまうので非常に効率の悪い認識システムとなってしまう。このような状況を改善するために，パターン認識の手法を取り上げる。分かりやすい例として，自動販売機の硬貨について考える。自動販売機の硬貨は 10 円から 500 円の硬貨を扱っているが，これらの硬貨
はいずれも直径や重量が異なり，厚みや形状もまた異なっている。投入されたコインは，これらの情報に基づいていくらのコインなのかが判別される。これと同様に，文字や音声においても何らかの特徴というものがあり，その特徴に基づいて判別する手法がパターン認識の一般的な形式である。
パターン認識に関する応用例はいくつかある。一つは先に述べた音声に関する識別で，コンピュータのディ
スプレイ上に文字を入力する際に，キーボードを使わずに表示させる認識システムである。これは音声の周波の形状を解析して得られたデータに基づき，文字を判別している。また，セキュリティシステムも応用例として大きく関連しており，個人の認証を指紋や目の虹彩などに基づいて識別する手法にまで現代では発展している。実際例として，島根県の宍道湖で採れるシジミ貝に対し，正常なシジミ貝と泥や水の詰まったシジミ貝を選別する装置が開発されている。そこでは，シジミ貝をコンクリート床にぶつけることにより発せられる音響
信号に基づいて正常なシジミ貝とそうでないシジミ貝の判別が実行される。研究報告の詳細については堀内他（2006）を参照されたい。この自動選別装置の精度は約 95％と報告されているが，より良い精度の自動選別装置を作るためには，更なる工夫が必要となるであろう。
では，どのようにすれば良い精度の判別ができるのだろうか。本論文では，Devroye et al.（1996）を参考にして基本的な数学モデルを構築し，理論的な観点で話を進めていく。特に，判別の誤りを確率論を用いて評価する手法により，最適な判別手法の構成について概観し，パターン認識に関する様々なエラー測度の関係をベイズルールで得られたエラー測度をもとにまとめることを目標とする。

2

パターン認識パターン認識とは，クラスへの属性が既知の n 個のデータがあり，どのクラスに属しているかが未知の観測値が新たに得られたときに，n 個のデータを利用してその新たな観測値のクラスへの属性を決定する行動を意味する。統計科学の枠組みでは，古くから判別分析と呼ばれてきた。
実際には，M をクラスの数としたとき，クラスを与える方法として，関数
g : ℝd→{1, 2, . . . , M}

―3―を定義し，ℝd における新しい観測値 x に対するクラスの割り当てを行う。このような写像 g を“判別関数”≠ y とならないように g を構成する必要がある。
g x）といい，なるべく （本章では 2 値判別における最良の判別関数 g* の構築について述べていく。

2.1

パターン認識の枠組み

パターン認識における確率変数の組（X, Y）は，直積集合 ℝd×{0, 1} に値を取るものとする。ここで，x は観測値ベクトル（X の実現値），y は x の属すクラス（0 または 1）を表す。このとき，任意の観測値 x∈ℝd に対して，

𝜂 x）=P（（Y=1|X=x）

𝜂 x）は観測値ベクトル X=x が与えられたときにクと定義し，𝜂
（x）は一般に事後確率と呼ばれる。事後確率 （ラスが 1 である条件付き確率のことであり，以後，観測値 X=x が与えられた条件付き確率密度関数を
fX, Y（x, y）fX（x）> 0,
fX
（x）
fX
0
（x）=0






fY|X（y|x）==E[Y|X=x] とも書ける。ちなみに，Y の取りうと定義する。このとき，条件付き期待値の定義より，𝜂
（x）
る値は“0”か“1”の 2 値であるため，=P
1-𝜂（x）（Y=0|X=x）=E[1-Y|X=x]と表わせる。一方，ボレル可測集合 A⊆ℝd に対して，

𝜇（A）=P（X∈A）=� 𝜇（dx）
Aとする。また，集合 C を
def

C=C∩
=C0×{0}∪C1×{1}（ℝd×{0, 1}）としたとき，∈C）= （1-𝜂（x）
𝜇
𝜂 x）
𝜇
P
（
（X, Y））（dx）+� （
（dx）
�
C0

C1

と表わせる。これにより，確率変数の組（X, Y）を（𝜇, 𝜂）で表現することができる。

3

ベイズルール

3.1

ベイズルールの構成

関数 g : ℝd → {0, 1} を，2 値（クラスが 2 つの）判別関数とし，このときの g のエラー確率をと表す。判別関数 g* を事後確率 𝜂 を用いて

≠Y）
L
=P
（g）
（g
（X）

―4―






g*
=
（x）

1
0

𝜂 x）> 1/2,
if （𝜂 x）≤ 1/2
if （と定義する。この g* をベイズ決定関数といい，事後確率 𝜂 に基づいてクラスを選択するルールをベイズルールという。この判別関数はエラー確率を最小にする特性をもっている。
定理 3.1. 任意の決定関数 g : ℝd→{0, 1} に対して，≠Y）≤ P
≠Y）
P
（g*
（X）
（g
（X）
.

f X）で予測するときの平均二乗誤差 E[{Y-fまた，f : ℝd→ℝ とし，Y を X の関数 （（X）}2] について考える。

このとき，

E[{𝜂
（X）-Y}2] ≤ E[{f（X）-Y}2]となり，これは 𝜂 が最良予測値であることを意味している。

以上より，𝜂
（x）は予測の誤差やエラー確率を最小にする性質を持っていることが分かる。以下から，ベイズ決定関数 g* のエラー確率を

≠Y）
P
（g
（X）

g : ℝd → {0, 1}

L*=

inf

とし，これをベイズリスク（ベイズエラー）と呼ぶことにする。
一般に，g のエラー確率については，≠Y）=1-E[I{g（X）=1}（
𝜂 X）+I{g（X）=0}
L
=P
（g）
（g
（X）
（1-𝜂
（X）
）]

と書くことができるため，ベイズリスクもまた以下のように表せる：

𝜂 X）+I{𝜂（X）≤ 1/2}
L*=1-E[I{𝜂（X）> 1/2}（
（1-𝜂
（X）
）].

3.2

ベイズリスクにおける公式

ここではベイズリスクの別表現を扱っていく。ベイズリスクは，
L*=E[min{𝜂}]=（X）,1-𝜂（X）

1
1- E[|2𝜂（X）-1|]
2
2

（1）

と表される。これはよく用いられる表現である。また，p=P（Y=1）をクラス確率とし，fi を X のクラス
Y=i での条件付き密度関数とすると，
L*=� d min{𝜂}f（x）
dx=� d min{pf（x）
f（x）
}dx
（x）
, 1-𝜂
（x）
,（1-p）
X
1
0
ℝ
ℝ

（2）

∫ℝd f（x）
f（x）
dx=0 ならば L*=0 となる。さらに，を得る。このとき，f1 と f0 が重複していない場合，すなわち，
10
p=1/2 と仮定すると，（2）式は以下のように変形できる：
L*=

1
1
1
- � d |f（x）-f（x）|dx= � d {f（x）
-f（x）
（f（x）
）+}dx．
0
1
0
2
4 ℝ 1
2 ℝ 1

ここで，g+=max{0, g} とする。したがって，
ベイズリスクはクラス密度間の距離に直接関連することが分かる。

―5―

3.3

ベイズルールの例

3.3.1

学生の合否の予測 1

簡単な例として，学生の単位の予測を合格と不合格で与える。そこで，Y=1 を合格，Y=0 を不合格，そして X を 1 週間あたりの勉強時間とする。このとき，1 週間あたりの勉強時間が多ければ多いほど合格する確
𝜂 x）=P
率も高くなると通常は考えられるため，回帰関数 （（Y=1|X=x）は x において単調増加であると言え𝜂 x）=x/る。1 つの例として，もし （（c+x）, c > 0 であれば，関数 𝜂 は x ≥ 0 に対し，単調増加関数となる。また，ベイズ決定関数は






g*
（x）=

1
0

if x > c,
if x ≤ cと構成され，ベイズリスクは（1）式より
min{c, X}
c+X





L*=E

と書ける。このように，𝜂 からベイズ決定関数を導き出すことができるが，実際には L* は X の分布がどのような分布であるのかが分からないと求めることができない。もし，1 週間決まって c 時間の勉強を強要させられている軍事学校のような場合，すなわち常に X=c であれば，ベイズリスクは L*=E[1/2]=0.5 となり，判別として非常に悪くなる。もし X∼U（0, 4c），すなわち 1 週間あたりの勉強時間が 0 時間から 4c 時間の間で不規則で勉強しているのであれば
L*=

1
5e
≈ 0.3058log
44となり，状況は改善する。
3.3.2

学生の合否の予測 2

先程と同様に，合格する学生を Y=1 とし，不合格する学生を Y=0 とする。また，勉強時間 X の代わりに
新しく 3 つの確率変数を考える。ここでは，T を学生がテレビを見る平均時間，B を毎日ビールを消費した平均の数，そして E を怠惰，学習の困難（特別な負の要素）とする。そして Y を





Y=

1
0

if T+B+E < 7,otherwiseとし，T, B, E はそれぞれ数値を得ることができるとする。このとき，ベイズ決定関数は





g*
（T, B, E）=

10

if T+B+E < 7,otherwise≠Y）=0 である。
と構成され，エラー確率は L*=P（g*
（T, B, E）

次に，E の数値を得ることができない場合について考える。そこで，T, B, E が i. i. d. であり，それぞれの確率密度関数は―6―

e-u u∈[0, ∞）
,






f u）
=
（

0

otherwiseであると仮定する。ここで，P（Y=0|T, B）と P（Y=1|T, B）を比較する。まず P（Y=1|T, B）については，P=min{1, e-（7-T-B）} であるため，ベイズ決（Y=1|T, B）=max{0, 1-e-（7-T-B）} となる。一方，P（Y=0|T, B）
定関数 g* を

if T+B < 7-log 2,


1



0



g*
（T, B）=

otherwiseと構成する。このとき，この判別関数は完全でなく，エラー確率は以下を得る：

72
2
P
=e-7
+8-2 log 2- ≈ 0.01996．
（g*（T, B）≠Y）（7-log 2）4

もし，T（テレビを見る平均時間）だけしか得られなかった場合も，先程と同様に P（Y=1|T）について求
めると，

e-（7-T） T < 7,
1（8-T）






P
=
（Y=1|T）

T≥70

e-（7-T）=1/2 を満たす点を求めると，T=c ≈ 5.322 となる。よって，ベイズを得る。そこで，1（8-T）
決定関数 g* を，






g*（T）
=

1
0

if T < c,otherwiseと構成する。このときのエラー確率は，
L*=e-7

82-1-（8-c）2+e-（c-7）≈ 0.02707
2となる。ベイズエラーはわずかに増加したが，多く増加したというわけではない。
最後に，全てが未知の場合を考える。このとき，ベイズ決定関数 g* を構成することはできない。そこで，P=P（T+B+E ≥ 7）≈ 0.02964（Y=0）≈ 0.02964 となる。
を計算し，g≡1 と設定すると，エラー確率は L（g）

実際には，密度関数が未知であるとき，ベイズ決定関数もまた未知である。そこで，（T, B）に基づいた判

別関数を考えてみる。そこで挙げられるのが Rosenblatt（1958）のパーセプトロンである。この手法は





g T, B）=（

10

if aT+bB < c,otherwise

により構成され，エラー確率の最も小さくなる重み付けの組（a, b, c）∈ℝ3 を選択する。この手法の利点として，多くのデータがある場合には，より最適な線形判別関数を選択するのが可能であるという点である。しかし，
線形分離が可能ではない場合，例えば Y=I{T+B2+E < 7} のとき，データの組がいくつあったとしても最も良い線形判別関数 g* は準最適となる。

―7―

3.4

プラグイン決定関数

観測値 X から Y の最良の予測はベイズ決定関数であり，この関数はotherwise

=





0

𝜂 x）> 1/2,
if （



1







g*
（x）=

1
0

𝜂 x）> 1-𝜂
if （
（x）
,
otherwiseと書ける。しかしながら，関数 𝜂 は一般に未知の関数である。そこで，𝜂（x）, 1-𝜂
（x）それぞれの近似非負関ῆ x）
数（, 1-ῆ（x）が得られていると仮定する。このとき，ベイズ決定関数を近似するのに

1



0



g~ x）=（ῆ x）> 1/2,
if （otherwise（3）とするのが自然である。この判別関数をプラグイン決定関数という。次のよく知られた定理は，真のエラー確率と似通っているほど，プラグイン決定関数 g~ のエラー確率は g* の近くにあることを主張している。
定理 3.2.（3）式で定義されたプラグイン決定関数 g~ のエラー確率に対して，
≠Y）
P
~ X）
-L*=2� d |𝜂-1/2|I{g~（x）≠g*（x）}𝜇（dx）
（g
（
（x）
ℝ

および

P
~ X）≠Y）-L* ≤ 2� d |𝜂|𝜇（dx）=2E[|𝜂
（g（（x）-ῆ（x）（X）-ῆ（X）|]ℝ

が成り立つ。
を𝜂 x）の近似関数とし，ῆ（x）を
ῆ（x）を
g~ x）
（
1-𝜂
（x）の近似関数とする。このとき，プラグイン決定関数 （
1
0






g~ x）=（10> ῆ（x）
if ῆ（x）,
10
otherwise+ῆ（x）が必ずしもとし，もし ῆ（x）
1 と等しくなければ，状況は定理 3.2 の議論とは異なる。しかし，以下
01の不等式を得ることができる。
定理 3.3. 上で定義された決定のエラー確率は以下の不等式で与えられる：
≠Y）
P
~ X）
-L*� d（1-𝜂|-ῆ（x）|𝜇（dx）+� d |𝜂
-ῆ（x）
|𝜇
（g
（
（x）
）
（x）
（dx）
．
0
1
ℝ

ℝ

さらに，クラス条件付きの密度 f0，f1 が存在したとき，ベイズ決定関数は





g*
（x）=

1
0

>（1-p）f（x）
if pf（x）,
10
otherwise~f（x）と~f（x）により近似されているとし，
f（x）とf（x）が密度と書ける。このとき，
クラス確率 p=P
（Y=1）
0
1
0
1
~1 と p~ 0 によってそれぞれ近似されているとする。その場合はプラグイン決定関数はと 1-p=P（Y=0）が p

―8―






g~ x）=（

10~ 0~f（x）>p
if p~1 ~f（x）,
10

otherwise.

となり，このときのエラー確率の誤差は以下で表される：~ 1~f（x）
L-L* ≤ � d（1-p）|f（x）-p~0 ~f（x）|dx+� d |pf（x）
-p
|dx．
（g~）
0
0
1
1
ℝ

4

測度

4.1

エラー測度

ℝ

測定には誤差というものが存在し，誤差は判別分析以外でも様々な分野で取り扱われる。前章においても判
別の誤差，すなわち誤判別の確率をリスクとしてとらえ，ベイズルールが最小のリスクを与えることを示し，そのリスクをベイズリスクと呼んだのであった。本章では，ベイズリスクをもとに特色のある他の誤差の関係について見ていく。これにより，ベイズリスクとどのくらい離れているのかによって他の判別ルールの誤判別との関係も導くことができる。実際にはエラー確率全体を一般化することもでき，その概念も本章で扱っていく。一方，お互いの分布がどれだけの違いを持っているのかを表す尺度として「ダイバージェンス」というものがある。この尺度はエラー確率の一般形も含んでおり，その繋がりについても見ていく。
以下では，確率変数の組（X, Y）の分布について特に仮定せずに話を進めていく。
4.1.1

ベイズエラー

2 クラスの判別問題において，最小のエラー確率は（1）式のベイズエラー
L*=E[min{𝜂（X）,1-𝜂
（X）}]である。この量は前章でも紹介をしたが，エラー確率が最小であると同時に判別問題がどれくらい難しいかを測定する。L* はパターン認識のための尺度として役立つ。
4.1.2

コルモゴロフの変動距離

コルモゴロフの変動距離とは，

1
1
δKO= E[|P-P-1|]（Y=1|X）（Y=0|X）|]= E[|2𝜂（X）
22で定義され，これは 2 つのクラス間の距離を与え，分布間の距離に影響を与える。L* は δKO を用いて表記すると（1）式より L*=1/2-δKO と表せる。
4.1.3

NN 法の漸近誤差

NN 法の漸近誤差は
LNN=E[2𝜂
（X）
（1-𝜂
（X）
）]
と表わせる。NN 法とは Nearest Neighbor Rule の略であり，新しい観測値が得られたときにその近傍にある―9―

観測値について，クラスの多数決をとってその新しい観測値のクラスを決定づける手法である1）。一般に，k 個のクラスから多数決をとる手法を k-Nearest Neighbor Rule という。この手法もまた，エラー確率は完全でなく，なおかつ，極限を用いて表現されるため“漸近誤差”と呼ばれる。一般に，2max{𝜂, 1-𝜂} ≥ 1 として min{𝜂,1-𝜂} ≤ 2𝜂（1-𝜂）が成立するため，不等式

L* ≤ LNN ≤ 2L*（1-L*）

を得ることができる。このことから，LNN は L* について関連していることが分かる。
4.1.4

バタチャリヤ距離

バタチャリヤ距離（Bhattacharyya（1946））は -log 𝜌 であり，𝜌 は𝜌=E√𝜂
（X）
（1-𝜂
（X）
）



と書ける。これを Matushita エラーという。𝜌 はパターン認識のための距離測度として Matushita（1956）によって定義された。また，
数理統計学ではヘリンガー距離という形で現れ，こちらは LeCam（1970）や Beran（1977）
を参照されたい。

𝜌=0 と P∈{0, 1}）=1， す な わ ち，L*=0 が 同 値 で あ り， さ ら に，𝜌 が 最 大 値 1/2 を 取 る こ と と（𝜂（X）

P=1 は同値である。しかしながら，𝜌 と L* との関係は線形でなく，次の定理の不等式より，も（𝜂（X）=1/2）
し L* の近似として利用されるならば，全ての分布において 𝜌 より LNN の方が役立つことが主張される：定理 4.1. 任意の分布に対して，以下の不等式が成立する：
1
1
1
1- √1-4𝜌2 ≤ - √1-2LNN ≤ L* ≤ LNN ≤ 𝜌．
2
2
2
2

4.1.5

エントロピー

離散的な確率分布（p1, p2, · · ·）のエントロピーは∞ℋ=ℋ=- � pi log pi（p1, p2, · · · ）i=1

によって定義される。また，ここでは 0 log 0=0 とする。エントロピーは Shannon（1948）によって定義された情報理論における基本的な量であり，多くの分野で有益な応用を持つことが知られている。エントロピーの主な特性は以下の 3 つにまとめられる：

A. ℋ ≥ 0（pi=1 となる i∈ℕ が存在するとき，等号成立）。

B. ℋ
（p1, . . . , pk）≤ log k（p1=p2=· · · =pk=1/k のとき等号成立）。言い換えると，分布が一様であるとき，エントロピーは最大となる。

C. ベルヌーイ分布 B（1, p）による 2 進数のエントロピーℋ（p, 1-p）=-p log p-（1-p）log（1-p）

は p において凹関数である。
1）原著は Cover and Hart（1967）を参照されたい。

― 10 ―

ここで 1 つの例を取り上げる。まず，X を離散型の確率変数とする。ここで，任意の事象 A に対して，X∈A
であるかどうかの問題について考える。このとき，X を決定するための期待される最小の質問の回数が N とすると，N はエントロピー ℋ を用いて

ℋ
ℋ
≤ N<
+1
log 2
log 2

と表せる。これを可変長符号化定理と呼ぶ。
したがって，ℋ は X がどのように散らばっているのかを測定するだけではなく，あるアルゴリズムのために具体的なコンピュータの領域を我々に提供する。実際に，上の簡単な例では，ℋ が最も良いアルゴリズムの予想されたコンピュータの時間に比例している。また，もし観測値 X=x を固定すれば，Y の分布はベルヌー
𝜂 x）
イ分布 B
（1, （
）に従う。よって，観測値 X=x が与えられた Y の条件付きエントロピーはℋ（𝜂𝜂 x）=-𝜂
（x）
, 1-𝜂
（x）
）
（x）log （（1-𝜂（x））
log（1-𝜂（x））

である。ここでは期待値

ℰ=E[ℋ
𝜂 X）
]=-E[𝜂
+
（𝜂
（X）
, 1-𝜂
（X）
）
（X）log （（1-𝜂（X））
log（1-𝜂
（X））]

をとり，この量を条件付きエントロピーの期待値とする。このとき，ℰ と L* の関連性として，ℰ=0 である必要十分条件は P（𝜂（X）∈{0, 1}）=1 である。

定理 4.2. 条件付きエントロピーの期待値として以下の不等式が成立する：=-L*log L*（1）ℰ ≤ ℋ（L*, 1-L*）（1-L*）
log（1-L*）．
（2）ℰ ≥ -log
（1-LNN）≥ -log
（1-L*）．

2（3）ℰ ≤ log 2（1-2LNN）/2 ≤ log 2（1-2L*）
/2．

4.1.6

ジェフリーダイバージェンス

ジェフリーダイバージェンス（Jeffreys（1998））とは，カルバック・ライブラーダイバージェンス（Kullbackand Leibler（1951））𝜂 X） 
（
δKL=E（𝜂 X）log
1-𝜂（X）

の左右対称の形であり，
𝜂 X） （𝒥=E
（2𝜂（X）-1）log
1-𝜂
（X）

によって定義される。𝒥 は以下の性質をもっている：（1）関数 𝜑（𝜂）=
（2𝜂-1）
log
（𝜂/
（1-𝜂）
）が 1/2 において左右対称である。
（2）𝜑（𝜂）は凸関数であり，𝜂=1/2 のとき最小値 0 を得る。
im 𝜑
im 𝜑
=∞ が成り立つ。
（3）l𝜂↓0（𝜂）=∞，l𝜂↑1（𝜂）∈{0, 1}）> 0 ならば 𝒥=∞ である。
（4）P
（𝜂
（X）
― 11 ―

この性質（3）より，𝒥 は一般には上に有界でないことに注意しておく。そこで，L* と 𝒥 の関連性について考えていく。このとき，不等式として

1-L* 
2
𝒥 ≥（1-2L*）log
≥ 2（1-2L*） L* 

（4）が成立する。これは，（X, Y）の分布を決め，L* を固定したときに，下界より上の 𝒥 の全ての値が存在するこ𝒥 の定義から，
𝒥=0 の必要十分条件は P=1，すなわち L*=1/2 である。とを意味している。そして，（𝜂（X）=1/2）
また，（4）式に関連した境界は，

1+√1-2LNN 
𝒥 ≥ √1-2LNN log≥ 1-√1-2LNN  2（1-2LNN）（5）で与えられる。
（5）式の境界は，（4）式で与えられた L* の境界より厳密に良い。

4.2 F-Errors
今まで議論した各エラー測度は，𝜂
（X）の凹関数の期待値に全て関係している。一般に，F が区間 [0, 1] において凹関数であるならば，（X, Y）に対応する F-Error は
dF
=E[F
]
（X, Y）（𝜂（X））
で定義される。F-Error の例については，以下の表 1 にまとめられている：
表 1： F-Error の例
エラー（ダイバージェンス）（a）ベイズエラー

記号 : 式L* : F（x）=min{x, 1-x}（b）NN 法の漸近誤差

LNN : F（x）=2x（1-x）（c）Matushita エラーℰ :F（x）=-x log x-（1-x）log（1-x）
x-𝒥 : F（x）=（2x-1）log 1-x（d）条件付きエントロピーの期待値（e）負のジェフリーダイバージェンス𝜌 :F（x）=√x（1-x）

このとき，誤差が最小という意味で良いエラーはベイズエラーであり，任意の観測値 x∈[0, 1] に対して

F（x）≥ min{x, 1-x} とし，F-Error はベイズエラーにおいて上界であることを示唆している。つまり，F（x）がベイズエラーの近くにあるほど min{x, 1-x} になり，より緊密となる。例えば，F（x）=（1/2）sin（πx）≤ 2x（1-x）は，LNN より緊密な上界となっている。また，X が任意の関数によって変換されるならば，エラーの数値が増加する特性をもつ。

定理 4.3. t : ℝd → ℝk は任意の可測関数とする。このとき任意の確率変数の組（X, Y）に対し，dF
t（X, Y）≤ dF
（（X）
, Y）
が成立する。
t
要するに，F エラーは情報を失う（X を （X）に取り替える）ほど，そのエラー測度の量も増加することを― 12 ―

述べている。しかし，逆変換が存在するならば等号性を満たす：

補題 4.1. 任意の可測関数 f : ℝd → ℝk，g : ℝk → ℝ に対して，以下が成り立つ：
ℓ

dF
f X）
（X, Y）≤ dF（（, Y）≤ dF（
（g ◦ f）（X）, Y）．

定理 4.4. t : ℝd → ℝd は可測関数とする。このとき，逆変換 t-1 : ℝd → ℝd が存在するならば，dF=dF
t（X, Y）（（X）, Y）
が成立する。

4.3

マハラノビス距離2 つの確率変数 X0 と X1 をそれぞれクラス 0 と 1 における確率変数とし，X（i=0,1）の期待値を mi，共分i

散行列を Σi とする。このとき，X0 と X1 の間のマハラノビス距離は

T -1
Δ=√
Σ （m1-m0）（m1-m0）Σ0 である。よって，Σ1=Σ0=σ2I ならば，によって与えられる。ここで，Σ=pΣ1+（1-p）Δ=||m1-m0||σと書ける。ただし，||·|| はノルムを表している。この形はその平均間の距離に分散を考慮した形であり，Mahalanobis（1936）によって提唱された距離である。そのため，分散が小さければ小さいほどその距離は大I
きくなることを意味している。また，Σi=σ2i （i=0,1）であるならば，Δ=||m1-m0||√pσ21+（1-p）σ20となり，マハラノビス距離の取りうる値は p が 1 から 0 に変化するのにしたがって，||m1-m0||/σ1 と ||m1m0||/σ0 の間の値を取りうることになる。

一般に，マハラノビス距離 Δ はベイズエラーに関連している。それを主張しているのが以下の定理である：

定理 4.5. E[||X||2] < ∞ とし，全ての確率変数の組（X, Y）に対し，
L* ≤ LNN ≤

2p
（1-p）
Δ2
1+p
（1-p）

が成立する。
要するに，条件付きの分布間でのマハラノビス距離が大きいのであれば，L* はより小さくなることを表している。また，X1 と X0 の分布が両方とも同じ共分散行列の正規分布である場合は，以下の定理が得られる。

定理 4.6. Y=i が与えられたときの X を Xi とする。Xi は期待値ベクトル mi，共分散行列 Σ の多次元正規分布に従っているとき，以下の等式が成り立つ：― 13 ―

 -Δ 𝜌=E[√𝜂
（X）
（1-𝜂
（X）
）]=√p
（1-p）
exp
．
8 
2

T -1
T -1
Σ1 （x-m1）と（x-m0）
Σ0 （x-m0）それぞれの関数として条件付き密度関数 f1 と f0 が書
もし，（x-m1）

かれたなら，Matushita エラーは Δ で表すことができる。しかし，このような分布は一般的というよりむしろ例外である。一般には，Δ が小さいとき，L* が小さいかどうかに関係なく，推論することは困難となる。

4.4 f-divergences
4.2 節では，凹関数 F に対して F（𝜂（X））の期待値をとり，これを一般のエラー測度と定義した。これにより，ベイズエラー L* と他のエラー確率の関連づけはより簡潔となった。ここでは，確率測度の間にある距離の古
典的な統計理論を，より簡潔に関連づけていく。これらの距離測度に関する一般概念は，f-divergence と呼ばれるもので与えられる。以前に定義された F-Error は，

𝜇（A）=P（X∈A|Y=i）（i=0, 1）iとし，クラスのもとでの X の条件付き分布 𝜇0，𝜇1 が既知であれば容易に計算される。そこで，クラス確率 pを固定したとき，2 つの条件付き分布が互いに遠ければ，F-Error は小さいことがいえる。この距離の定量化は，次のように定義される：

f 1）=0 となる凸関数とする。ℝd 上の 𝜇 と ν の 2 つの確率測度の間にあ
定義 4.1. f : [0, ∞）→ ℝ∪{-∞, ∞} を （る f-divergence は

ν）=
D（𝜇,
f

𝜇
（Aj）
ν Aj）
f
�（
 （
ν Aj）
jと定義され，上限は全ての有限可測な ℝd の分割 でとる。
はもし 𝜇 と ν が共に λ に関して絶対連続であり，p=d𝜇/dλ と q=dν/dλ が密度関数であるとき，f-divergence
p
（x）
ν）= q
λ dx）
D（𝜇,
f
（
f
�（x）
 q
（x）

ν）≥ 0，D（𝜇,𝜇）=0 と い う 性 質 を 持 っ て い る。 こ こ で は，と 表 現 さ れ る。 ま た，f-divergence は D（𝜇,fff-divergence の代表的な例をいくつか挙げておく。
4.4.1

全変動

f x）
=|x-1| としたときであり，
全変動は （V=（𝜇, ν）

-ν
|
（Aj）
（Aj）
� |𝜇
j

で定義される。このダイバージェンスは，2 つの確率分布が同じ事象に割り当てることができる確率の最も大きな違いを表している。これは密度関数 p，q によって表すことができる。その主張が次の定理である：― 14 ―

𝜇，ν を ℝd における絶対連続の確率測度であり，その密度関数を p，q とする。このとき，定理 4.7.（Scheffé（1947））
V=2 sup|𝜇-ν|=�|p（𝜇, ν）
（A）
（A）
（x）-q
（x）|λ
（dx）
A

が成立する。ただし，上限は ℝd 上の全てのボレル集合でとる。
4.4.2

ヘリンガー距離2f x）=（1-√ x ）ヘリンガー距離は （としたときであり，

ν）=
H（𝜇,
2


λ dx）ν Aj）=2 1- √pq
2 1- � √𝜇
（x）（
（Aj）
（
� （x）

 

j

ν）=
と 定 義 さ れ る。 こ れ は， 分 布 間 の 変 動 距 離 の 尺 度 を 表 し て い る。 ま た，Hellinger integral を I（𝜇,2� √p（x）q（x）（
λ dx）で表す。
4.4.3

カルバック・ライブラーダイバージェンスf x）=x log x としたとき，以下の形式でまとめられる：
カルバック・ライブラーダイバージェンスは （（x）
 𝜇（Aj）= p x）  pλ dx）（Aj）log（ log（.
�𝜇ν Aj） �
q
（
（x）
j

ν）
I
=
（𝜇,

このダイバージェンスもヘリンガー距離と同様，分布間の距離として情報理論においてよく用いられる量である。しかし，ヘリンガー距離とは違って対称性がないのがこのダイバージェンスの 1 つの特徴である。
4.4.4 χ2- ダイバージェンス2
χ2- ダイバージェンスは （
f x）=
（x-1）
の場合であり，
2
χ（𝜇,
ν）
=

2
p（x）
（𝜇（Aj）-ν
（Aj）
）2
λ dx）
=
-1
（
�
� q
ν Aj）
（
（x）
j

と定義される。

4.5 F-Errors と f-Divergences
最後に，F-Errors と f-divergence の間にある繋がりについてまとめる。まず，𝜇（i=0,1）をクラス Y=i がi与えられた X の条件付き分布とする。ここで，クラス確率 p を仮定し，F が [0, 1] に関して凹関数であれば，
fを
px

f x）
=-F
（
（px+（1-p））+F（p） px+（1-p）
Y）はとしたとき，d（X,
F

d（X,
Y）
=F
-D（𝜇
（p）
F
f
1, 𝜇0）― 15 ―

と書ける。特に p=1/2 のときは，f をf x）=（

1  x 
1
F
+F 
（1+x）
2
2  1+x としたとき，1d（X,Y）=F -D（𝜇Ff1, 𝜇0）
2
である。このとき，F が凹関数であるならば，f は凸関数である。これは f が凸関数であるならば，-f は凹=0 も満足していることが確認できる。これにより，F-Error はク関数であることより成立する。また，f（1）ラス確率 p や X の条件付き分布 𝜇i が既知であれば，より早く計算されるものであることが分かる。

最後に，実際に 4.2 節の F-Error で取り上げられた 5 つのエラー測度を上記の f-divergence に書き換えると，
表 2 を得ることができる：
表 2：F-Error → f-divergence 一覧
エラー測度

F
（x）

L*

min{x, 1-x}

LNN

2x
（1-x）

𝜌

ℰ

√x
（1-x）

F
（x）

L*

min{x, 1-x}

LNN

2x
（1-x）

𝜌

√x
（1-x）

ℰ

-x log x（1-x）
log
（1-x）

-𝒥

x
（2x-1）
log 1-xp（x）
2p（1-p）p（x）
1
0
λ dx）
（
� pp（x）+（1-p）p（x）
10√p（1-p）I（𝜇21, 𝜇0）

𝜇0, 𝜇0）𝜇0, 𝜇0）
I
-I
-I
（p𝜇
（1-p）
（p𝜇1, 𝜇0）
（
（1-p）
1+
𝜇0）
-I
-I
（p𝜇1,（1-p）（（1-p）𝜇0, p𝜇1）d（X,Y）（p=1/2）
F
1
2

1
1- V
（𝜇1, 𝜇0）
2



エラー測度

1
𝜇0）
（1-V
（p𝜇1,（1-p）
）
2



-𝒥

-x log x（1-x）
log
（1-x）
x
（2x-1）
log 1-x

d（X,
Y）
F

p（x）
p（x）
1
0
λ dx）
（
� p（x）+p（x）
1
0
1
I（𝜇 , 𝜇 ）2 2 1 01-I（I
（𝜇0+𝜇1, 𝜇0）（𝜇1, 𝜇0））21- （I（𝜇1, 𝜇0）+I（𝜇0, 𝜇1））
2― 16 ―

参考文献
Beran, Rudolf（1977）“Minimum Hellinger distance estimates for parametric models,” The annals of
Statistics, pp. 445―463.
Bhattacharyya, Anil（1946）“On a measure of divergence between two multinomial populations,” Sankhyā:
the indian journal of statistics, pp. 401―406.
Cover, Thomas and Peter Hart（1967）“Nearest neighbor pattern classification,” IEEE transactions on
information theory, Vol. 13, No. 1, pp. 21―27.
Devroye, L., L. Györfi, and G. Lugosi（1996）A Probabilistic Theory of Pattern Recognition: Springer.
Jeffreys, Harold（1998）The theory of probability: OUP Oxford.
Kullback, Solomon and Richard A Leibler（1951）“On information and sufficiency,” The annals ofmathematical statistics, Vol. 22, No. 1, pp. 79―86.
LeCam, Lucien（1970）“On the assumptions used to prove asymptotic normality of maximum likelihood
estimates,” The Annals of Mathematical Statistics, Vol. 41, No. 3, pp. 802―828.
Mahalanobis, Prasanta Chandra（1936）“On the generalized distance in statistics,” National Institute of
Science of India.
Matushita, K（1956）“Decision rule, based on distance, for the classification problem,” Annals of theInstitute of Statistical Mathematics, Vol. 8, pp. 67―77.
Rosenblatt, Frank（1958）“The perceptron: a probabilistic model for information storage and organizationin the brain.,” Psychological review, Vol. 65, No. 6, p. 386.
Scheffé, Henry（1947）“A useful convergence theorem for probability distributions,” The Annals of
Mathematical Statistics, Vol. 18, No. 3, pp. 434―438.
Shannon, Claude Elwood（1948）“A mathematical theory of communication,” The Bell system technicaljournal, Vol. 27, No. 3, pp. 379―423.
堀内匡・別府俊幸・藤岡美博・原元司（2006）「音響信号による不良シジミ貝判別に関する基礎的検討」，『電気学会論文誌 C（電子・情報・システム部門誌）』，第 126 巻，第 2 号，297―298 頁．

― 17 ―

講演録
成城大学データサイエンス教育研究センター講演会

データサイエンス研究

講演会

2022 年 7 月 9 日（土） 13：00 ～ 14：40
オンライン開催（Zoom）

Program
開会挨拶
講

小宮路

雅博 成城大学データサイエンス教育研究センター長／経済学部教授

演「ヘルスケアデバイスや質問票を活用した健康状態の可視化に関する研究事例」
森由美 成城大学データサイエンス教育研究センター特別任用教授「高次元小標本における判別手法について」玉谷

充 成城大学データサイエンス教育研究センター専担教員／経済学部専任講師

閉会挨拶

増川

純一 成城大学経済学部長― 18 ―

開会挨拶
小宮路

雅博

成城大学データサイエンス教育研究センター長／経済学部教授
小宮路：皆さま，
こんにちは。
私は，
データサイエンス教育研究センター長を務めております小宮路といいます。
成城大学は 4 つの学部がありますが，私はその中の経済学部の教員でもあります。本日は当センターの講演会にご参加くださり，誠にありがとうございます。成城大学は，2015 年から共通教育の中にデータサイエン
スの科目群を設けまして，本学には 4 学部 11 学科ありますが，その学生さんたちにデータサイエンス教育を提供してまいりました。その後，データサイエンス教育研究センターが立ち上がり，カリキュラムも変えていきまして，この 4 月から新しいカリキュラムということで，今年度入学者向けの新カリキュラムでの教育が始
まったというところであります。最初は 2015 年からしばらくの間は，6 科目 12 単位ということでデータサイ
エンス科目群がありましたが，現在の新カリキュラムでは，16 科目 32 単位で，基礎・入門から割合と上級的な，
発展的な科目まで取りそろえて，学生の皆さんに提供しているということでございます。
本日の講演会は，本学データサイエンス教育研究センターに所属しております，お 2 人の教員から，ご自身の研究分野，その一端と言いますか，研究内容についてお話しをしていただくという趣旨でございます。
それでは，只今，画面に出ておりますが，本日の予定はご覧の通りになっております。最初に森先生，本センターの特別任用教授であります。13 時 5 分，このあとから始めていただいて，終わりましたら，若干の質
疑応答時間を設けたいと思います。
次に目安として 13 時 50 分から玉谷先生，当センターの専任講師であります。
また同じようにお話しいただいて，質疑応答をし，そして最後に閉会のご挨拶を本学の経済学部長であります
増川先生からいただきたいと思います。では，このようなタイムテーブルでやりたいと思います。では，先ほど録画しますという表示も出ましたので，録画もしてということでございます。では，まず，森先生，早速よ
ろしくお願いいたします。

講演「 ヘルスケアデバイスや質問票を活用した健康状態の可視化に関する研究事例」
森成城大学データサイエンス教育研究センター由美

特別任用教授森：皆さま，こんにちは。データサイエンス教育研究センターの森と申します。短い時間ですが，どうぞよろしくお願いいたします。では，画面を共有させていただきます。
本日は，「ヘルスケアデバイスや質問票を活用した健康状態の可視化に関する研究事例」ということでご紹介をさせていただきたいと考えております。こちら映っていますのは，成城大学のデータサイエンス教育研究センターにありますデータサイエンススクエアという教室になっておりまして，こちらで今後ともさまざま研
究活動をやっていきたいと考えております。
本日の内容です。
まず，「健康状態とは」について，今日のタイトルの中に健康状態という言葉がございますが，これについてお話しをさせていただきます。次に健康状態の測定手法の動向について，ヘルスケアデバイスの観点，質問票の観点からご紹介させていただきます。そして，健康状態の調査・可視化の事例として，少し過― 19 ―

去のことになりますが，私の研究事例についてお話しをさせていただき，最後に今後の展開としてどういった研究活動をしていくかということをお話しさせていただきたいと考えております。
まず，健康状態とは。これは，健康状態というふうに聞かれたときに，どのように表現するかということについて考えてみました。まず，履歴書ではどのように書くかということで，転職支援サイトによりますと，履
歴書では健康状態について聞かれると，まず，「良好」と書きましょうと書かれています。そして，できれば，「極めて良好」と書きましょうというふうに書いてあります。そしてさらに，これまで 5 年間，無遅刻・無欠勤ですという理由をつければ完璧ですという書き方がなされていました。皆さまの中にも履歴書を書かれたことがある方がたくさんいらっしゃるかと思いますが，皆さまはどのように書かれましたでしょうか。ところで，この「良好」「極めて良好」「これまで 5 年間，無遅刻・無欠勤」という言葉は，実は危険な言葉になっています。
なぜかといいますと，
皆さまはこのプレゼンティーイズムという言葉をご存じでいらっしゃいますでしょうか。
最近よく使われるようになってまいりました。これは，健康問題をもちながら出勤している状態を言うということです。そして，最近ではテレワークが増えていますので，健康問題をもちながら勤務している状態，これのことをプレゼンティーイズムというふうに呼ばれています。
ところで，このプレゼンティーイズムですが，労働生産性の損失という観点では，このアブセンティーイズ
ム，こちらは欠勤状態，具合が悪いので休んでいる状態。これに比べてこのプレゼンティーイズムという状態
は，労働生産性の損失が非常に大きいということで問題になっています。そして，この健康問題をもちながら出勤している，勤務しているという状態，これが健康問題をおろそかにしているという状態になりますが，これによってさらに健康を損なっていく。そして，労働生産性の損失をますます悪くしていくという悪い循環に行ってしまうということで問題になっています。
こちらは，みずほ銀行さまからの資料を少しこちらでお借りしたものになりますが。このプレゼンティーイ
ズムというのが，企業さまにおける従業員の健康関連コストという中でどれぐらいの割合を占めているかというと，ほぼ 78％が，このプレゼンティーイズムが占めているそうです。医療費とか，傷病手当金，労災給付金，アブセンティーイズムに比べて非常に大きくなっていることが分かると思います。ですので，履歴書に書くときには，「良好です」「極めて良好です」と書くことは問題ないかもしれないのですが，ご自身の生活の中で多少問題があっても，仕事をしようとか，そういったことではなく，もっと健康問題に向き合っていく必要があ
るというふうに言われております。
そこで今の健康状態ですけれど，健康状態は大きく分けて 3 つあるというふうに言われています。健康である状態，そして，病気である状態。それはそれぞれ自覚症状がなく，検査結果の異常もない場合を健康という。自覚症状もあって，検査結果の異常もある。これのことを病気と呼ぶ。それではということで，ここに「未病」という言葉があります。これは，日本未病学会さんが定義されているのですが，「自覚症状はない，
だけれども，検査結果の異常がある」または，「自覚症状がある，けれども，検査結果の異常はない」
，こ

森

由美

データサイエンス教育研究センター特任教授による講演― 20 ―

ういった状態を未病と呼ぶというふうに定義されています。以前は，健康でもなく，病気でもない状態を未病と呼ぶというような言い方がなされていましたけれども，最近は，もう少し具体性をもって，こんな言葉で未病というものが説明されています。そこで，皆さまそれぞれご自身が健康か健康でないか，もしくは未病なのかを考えたときに，健康に関連する各種項目を数値化して可視化して，そして現在の状態や変化を把握していくということが今後ますます重要になってくるというふうに言われております。
そこで，その健康状態を知るためにどんな項目があるかということを考えてみましたときに，こちらもみず
ほ銀行さまからの資料になりますが，こんな調査をされました。
医師の方，123 人の方に通常の診療時以外にデータを活用するか，活用したことはないが今後活用したいかどうかを，そんな質問をされました。で，そのうちに，データを活用したことはないが，今後活用したいと回答したお医者さまは，約 75％だったということです。医療機関で機器を使って検査して，得られたデータも重要だけれども，それ以外に普段の生活で知りたいデータがある。それを使うほうが，より良い診断，治療に向けていけることがあるということですね。そして，ここにさまざまな疾患に対して，どんなデータが重要なのかということが示されています。ここには，例えば血圧，血糖値，心拍数，心電図のように，医療機関に出向いていかないとなかなか測定できないようなデータだったり，または体重，歩数ですとか，食事ですとか，それぞれ個人が測定できそうなものもあったりいたします。
日常のデータを取ろうとしますと，やはりそれぞれ個人が何かヘルスケアデバイスなどを活用してデータをストックしていくということが今後の流れになるかなと思います。そこで，広い意味でのヘルスケアデバイス
について，少し話をさせていただきます。ヘルスケアデバイス，広い意味でのヘルスケアデバイスを大きく分けますと，医療機器，そして，医療機器ではないヘルスケア機器というものがあります。医療機器というのは，厚労省で認定されて，医療機器のクラス 1，2，3，4 というふうなかたちで，そのリスクの度合に応じて決められたものがございますが，それに当てはまらないもの，そういった認定を受けないものとしてヘルスケア機器というのがあり，最近はこのヘルスケア機器を使って，ご自分の健康を管理される，可視化するという方もどんどん増えてきているかと思います。そして，そういったデータを取る際に，直接それに関連するデータを測定できるような機器の場合と，そして，直接のデータではないけれども，別のデータを測定して，それを解析して測定値を推定すると，こんな方法でデータを測定するというやり方がございます。例えば，体温計です
とか，病院で使っているような心電図の測定機器などは，この直接測定に当たりますが，最近はウエアラブル
デバイス，時計型でしたり，リストバンド式のウエアラブルデバイスでは心電図に代わるようなデータを取るということも最近ではできてきたりします。そんなふうに直接データを測定できるもの，そして，別のデータで測定値を推定するもの，このような機器がございます。それから最近言われるようになりましたものとしま
しては，そういったウエアラブル機器について侵襲性があるかないか，拘束性があるかないか，装着をしなけ
ればいけないかどうか，そういったことも最近よくテーマとして取り上げられるようになってまいりました。
侵襲型か非侵襲型かと言いますと，例えば侵襲型として代表的なものとしましては，血糖値を測定するようなものがあります。ウエアラブル型で侵襲型のデバイスとして，少し針が付いていて，それを体に刺して使うようになる。こちらは侵襲型ということになります。それから，拘束型としては，心電図のデータを取るのに，専用のジェルを使ってぴたっと体に張り付けて測定するというようなものもありますし，体のおなかの辺りにベルトで締め付けて，データを測定するというようなものもあります。こういったものは拘束型になるかなと思います。それから装着型。装着型は，そういったジェルを使って，体にぴたっと密着させてデータを測定するようなもの。こういった装着型というものがあります。（拘束型よりは装着型と言う方が適切です。）
こういったものに対して，なるべく非侵襲で，非拘束で，非装着であるようなウエアラブルデバイスを活用したいというような要望が，今，どんどん増えてきているかと思います。ウエアラブルなのに非装着というの― 21 ―

は少しおかしいんですけれども。例えば，靴の中に入れるようなインソール型のものですと，実際は装着しているけれども，装着感のないデバイスというふうに言えるかと思います。そういったものですとか，あとはベッドのマットの下にシート型のデバイスを置いておいて，寝ている間中，寝ている間の睡眠状態を計測してくれ
るようなものも，非侵襲，非拘束，非装着のデバイスになるかと思います。それですとか，椅子のマットも，ベッドのシートと同じようなかたちで，そこで脈拍ですとか，心拍数ですとか，そういったものを測定できる，そんなデバイスもどんどん出てきております。こういった非侵襲，非拘束，非装着型のデバイスであれば，さりげなく使えるものとして，
日常のデータ取得に今後ますます望まれていくのかなというふうに考えております。
そこで，このヘルスケアデバイスにつきまして，今，たくさんのものが出ておりますので，その中でも最近
私がちょっと興味を持ちましたものについて，皆さまにご紹介させていただきたいと思います。こちらは今年の 2 月のニュースに上がっておりましたものですが，スマホで撮影した顔の動画から，血圧，心拍数などを推定する。こういったバイタル測定サービスも商用提供が開始されたというニュースがございました。これは皆さまのお持ちのスマホで自分の顔の映像を撮影して……。しかも，30 秒間撮影した顔の動画を皮膚下の血管
内の血流量を特定し，その変動を解析することで，バイタルデータとして血圧，心拍数，ストレスレベルなど，
こういった推定値を算出するというものになっております。これはアプリになりますけれども，こういったア
プリのメリットとしましては，医療目的には使えないものの，専用デバイスを準備することなく，日々の心身の健康状態を推定できる。利用者の心理的・経済的負担が少ない，こういったメリットがございます。こちらの NTT データさんも，こういったデバイスを世の中に広げていって，そして企業さんで働く従業員さんの健康を管理していく，そういったことに活用していきたいと，そんなふうに考えられています。この顔の動画からバイタルデータを推定するという手法なんですけれども，今の NTT さんのアプリではないんですけれども，最近映像から脈波情報を抽出するというアプリを使っていました。ちょっとその結果を皆さまにご紹介したいと思います。
これはつい数日前の昼間のデータなんですけれども。これはパソコン上にアプリを入れておいて，そしてパ
ソコンのカメラを使って私の顔を撮影して。それも 30 秒間撮影して，そしてその映像から心拍数ですとか，
それからここに LF／HF とありますが，これはストレス度合です。こういったものを算出するということをちょっと試しにやってみました。そうしますと，数日前は 75.9 という心拍数になりました。1 分間の心拍数ですね。そして，このストレス度合が 0.3 ということで，この数値が小さいほどストレスが小さいということになります。ところが，つい先ほどの，30 分ほど前のこの講演会が始まる直前にデータを取りましたところ，
平均心拍数が 96.4 となっており，ストレス度合も 1.577 と大きくなっていることが分かります。こんなふうなかたちで，実際にデバイスを自分の体に着けておかなくても，普段使用してるパソコンにこのアプリを入れておくことで，自分の健康度合を可視化していく，測定していくということが可能になる 1 つの例かなというふ
うに思います。
この手法なんですけれども，映像脈波抽出技術と呼ばれていまして，こちらは東北大学さんが開発されたものになりますけれども。
血液に含まれるヘモグロビンは，可視光の中の，特に青色や緑色に見える比較的短い波長の光を多く吸収します。そこで，可視光からのこの反射光，これを測定することによって，反射光の中でも特に，緑色の光の成分を測定することによって，血管が収縮しているのか，拡張しているのか。拡張しているほど，このヘモグロビンが多くなりますので，反射光として返ってくる緑色の光は少なくなるんですね。そういったことを活用して，脈波として測定するという手法です。ただ，この手法としては，リストバンド型のデバイスの脈波測定と同じというかたちになっています。リストバンド型のデバイス，この場合は，緑色の LED を血管に当てて，そして戻ってくる反射光を測定しているんですけれども。原理は同じなんですが，こちらの映像脈波抽出技術― 22 ―

となりますと，緑色の光を当てるのではなくて，周辺の光，普通の可視光を当てて，その反射を見るということで，こちらのほうがかなり，演算ですとかアルゴリズムが複雑になっているということが考えられます。また，測定する条件もかなり，実は絞られているのではないかなというふうに考えています。
実は，先ほどのこの結果を見ますと，信頼性指標といって 0.03 とありますが，実はこれ，ちょっと信頼度が低いということを示しています。恐らく明るさ環境光がちょっと暗かったので，信頼度が低いというふうな結果が出ているかと思いますが。測定するだけではなく，こういった信頼度合も一緒に求められることで，両方のデータを見て，そのデータの精度を考えていく。使ってよいものかどうなのかということを検討しながら，さらに測定するときの環境もちゃんと整えていくことが必要で，そういったことを考えながら測定を進めていくということが大事になってくるかなというふうに思います。
あと，最近気になったデバイスとしましては，これは香川大学の先生が開発されたものですけれども。爪の微小ひずみを利用した脈波計測というものを研究されています。これは付け爪の中にそのセンサーがもう入っているイメージになりますけれども。こちらは光を使わなくて，圧電ビエゾフィルムというものを使われています。脈動するときに，その微妙なビエゾフィルムに掛かる圧力を測定して，そしてそこから脈波を測定するというものになっています。こんなふうに，こちらは装着するタイプのものですけれども，爪という，あまり気にならないところに貼るということで，簡単に生体データが測定されるということで，今後実用化と言いま
すか，社会にどんなかたちで広まっていくかというところを今後ともウォッチしていきたいなというふうに考えております。
ところで，体調の変化に早く気付くためには，平常時の状態を知っておくことが大切ということで，今，ヘルスケアデバイスについてご紹介させていただきましたが，自宅でできる健康チェック方法として，特別なデバイスやアプリがなくても健康状態をチェックできる方法というのが，荒川区のホームページにございました
ので，ここに少しご紹介させていただきます。
まず，健康状態を知るために大事なものとして，体温，呼吸数，呼吸の様子，脈拍，血圧，筋肉量というのが挙げられていました。それぞれ，体温は体温計を使って，自分の平熱を知っておくということが大事。
そして，呼吸数は，15 秒間の呼吸数を数えて，その値を 4 倍にすることで 1 分間の呼吸数を求められます。
脈拍も同じで，15 秒間の脈拍の数を数えて 4 倍にすれば，求められます。血圧については，自宅でやはり血圧計を購入して，そして家庭血圧を測定しておきましょうということがよく言われています。あとは，筋肉量ですね。これについては，指輪っかテストというのがあります。自分の両手の親指と中指で輪っかを作って，ふくらはぎの一番太い部分を指でつくった輪っかで囲んだときに，囲めない，ちょうど囲める，隙間ができる，
この隙間ができるという場合は，筋肉量が低下しているということで要注意ですよという。こんな簡単なこと
で，ご自分の健康状態をチェックできるということです。
こういった情報については，ご自分で日々そういったデータを残していって，そして，何か変化があるかど
うかを自分で管理していくということが必要になるかと思いますが，将来的にはこういったところを全て ICTを活用して自動化していくことで，さりげない健康チェック，さりげない健康状態の管理ということが可能になっていくのかなというふうに考えます。ただ，デバイスがなくてもこういったことで健康チェックができますよということで，特にお一人住まいの学生さんなどは，こういったかたちで健康チェックをしていただきた
いなというふうに思います。
今日のお話の中に，ヘルスケアデバイスと，もう一つ質問票についてご紹介させていただくということで，最初にお話をさせていただきました。健康状態を知るためには，客観的にデバイスを使って，そのデータを測定するというやり方が一般的ですけれども，質問票を使うというやり方もあります。ただ，質問票で，何か質問されて，それに対して答えるということについては，その答えは主観的じゃないんでしょうか。それは客観― 23 ―

的な答えが得られないんじゃないでしょうかということをよく聞かれるんですけれども。質問票は，医療の分野で古くから使われてきたもので，自覚症状を調査するために非常に有用なものとなっています。この中で少し幾つかご紹介させていただきたいと思います。
まず，一番最初は，FSSG（F スケール）という問診票があります。これは，逆流性食道炎・胃腸の運動不全に関連する問診票となっています。これは 2004 年に群馬大学の先生が作成されたものとなっています。全部で 12 問ありまして，それぞれについて，例えば，「胸やけがしますか」について，「ない」「まれに」「時々」「しばしば」「いつも」を答える。そして，その項目別にその点数，スコアを足し合わせて，結果がどうなるかを見ることで，何か問題があるかどうかを確認するという，そういったものになっています。この中で，この1 から 12 番まで全部のスコアを足し合わせると，逆流性食道炎の有無を推定することができると言われています。そして，この中でも，緑色の 2，3，5，8，11 の 5 つのスコア，これを足し合わせたときに，機能性ディ
スペプシアの有無が推定できるというふうに言われています。この機能性ディスペプシアについて，あまりなじみのない言葉かもしれませんが，またあとでご紹介したいと思います。
例えば，今，皆さんは，ここでパッと見て，例えばこの 2，3，5，8，11 だけでも，それぞれスコアが幾つになるか見ていただいて，それをちょっと足し合わせてみていただきたいと思います。ちょっと 10 秒ほどお時間を置きたいと思います。2，3，5，8，11 ですね。これをそれぞれのスコアを足し合わせると，運動不全（もたれ），機能性ディスペプシアに関連する症状・有無を推定することができるというふうに言われています。
皆さんも足し合わせられましたでしょうか。対面の講演会ですとここで，何点以上の人と言って，手を上げていただくんですけれども，それぞれ皆さんは心の中で，何点だったというふうに思っていただければと思います。実はこれは，4 点以上だと，この運動不全の可能性が出てくるというふうに言われています。（4 点以上の場合に胃腸の運動不全である可能性が）60％ぐらいあるというふうに言われています。この運動不全ですけ
れども，機能性ディスペプシアというふうに言われています。これは上腹部を中心に，むかつき，胃痛，胃もたれ，早期満腹感などの症状が慢性的に続く疾患であって，日常生活に支障をきたしているにもかかわらず，
内視鏡検査では明らかな異常所見が認められないので診断が難しい。これは消化管の運動機能異常，内臓知覚過敏，ストレス負荷などが原因というふうに言われています。そして，日本人の 10％から 20％の方には，このような慢性的な不快な症状が経験されているというふうに言われています。皆さまの中で足し合わせて 4 点
以上になった方はいらっしゃいますでしょうか。ただ，内視鏡を使っても異常は見られないんですけれども，
こういったことで機能性ディスペプシアの可能性があるとなりますと，今はいいお薬があるということですの
で，もし，悩んでいらっしゃる方がいらっしゃいましたら，消化器系の診療科を受診していただくのがいいか
なというふうに思います。以前，
こういった問診票の検査等を幾つかの企業さんでやらせていただいたときに，そのときは対面でしたので，何点以上の方，何点以上の方というふうに手を上げていただいたときに，十何点以上で，手を上げた方がいらっしゃったんですね。で，その中に実は，胃がんでしたという方がいらっしゃったので，やはりこういった問診票は普段からでも活用しながら自分の健康を見直していくということにはとてもいいツールかなというふうに思いました。
次に，
SF8 質問票というのがあります。これは健康関連 QOL 尺度というふうに言われていまして，身体機能，そして日常役割機能，全体的健康感，活力，社会生活機能，日常役割機能，心の健康，そういった内容で 8 つの質問事項が含まれています。ただこれは，実は有料の質問紙になっていまして，でもこれは，医療機関ではよく使われる健康関連の QOL 尺度が分かる質問票というふうになっています。ここで求められるスコアとしては，身体的ストレス，精神的ストレスのスコアが求められまして，50 が国民標準値として数値化されています。それと対応して，ご自分は今，その平均に対してどれぐらいなのかということを見ることができます。
例えば，この SF8 の結果例としましては，横軸に身体的健康，そして縦軸に精神的健康の軸を持ってきて，― 24 ―

ここの 50，50 のここが，日本人の平均となりますが，この 4 つの象限のご自分はどこにいるのかを見ることで，ご自分の健康の健康度合の弱いところなどが数値化されるということになります。また，企業さまのような組織のメンバーの皆さまにこれをやっていただくことで，そしてこういった散布図をつくることで，こちらの組織は
この身体的健康度合，精神的健康度合がどの辺りにあるのかということが可視化できるということになります。
そして 3 つ目に，職業性ストレス簡易調査票というのがあります。これはお勤めの皆さまにはもうなじみの深いものかと思います。2015 年 12 月よりストレスチェック制度が開始され，そこで使われている質問票になります。
この中に幾つか身体の不定愁訴に関する項目がありまして，これを活用したりすることがございます。内容
としては，めまいがする，体のふしぶしが痛む，頭が重かったりと，こういった内容になりますけれども，こういったものについて定期的に答えていただいて，健康状態の度合がどういうふうに推移していくのか，そこの組織の全体の様子はどうなっているのか。そして，その組織全体としてどういうふうな傾向に時間的推移しているのか，そういったことを見ることができます。
例えば，ある企業さんで，外観検査をされている検査員さんに対して，こういったストレスチェックをしていただいたんですが。そうしますと，よく起こる問題としては，目の疲れ，首筋や肩のこり，腰の痛みというのがあります。4 というのが，ほとんどいつもそれが起きるんですね。そして，しばしば，ときどきが黄色というふうになっています。こういったふうに見ますと，特に目の疲れというものについては，外観検査員さんの場合，80％から 90％以上の方が，この目の疲れを感じているということが分かります。こういった問診票を使って，今の状態を知って，そして例えば，仕事の環境を変える，仕事のやり方を変える，そういったことで，どんなふうに目の疲れが改善していくのかを問診票を活用して見ていくことができます。
そこで，健康状態の調査・可視化の事例について，最後に少しご紹介させていただきます。今，外観検査員さんの調査というお話をしましたけれども，コロナ禍以前になんですけれども，幾つかの企業さんで健康状態の評価というのをさせていただきました。手法としましては，短期的な調査としては，ウエアラブルセンサーを検査員さんに装着して，作業活動中の生体情報を計測する。それから，長期的なことにつきましては，健康改善効果について，数カ月ごとに問診票調査をするということを行いました。使った問診票は，こういったものになります。
ここで少しだけ皆さまにビデオを見ていただきたいと思いますが。今回，こちらの企業さんに対して行った調査としては，重心動揺，下肢の荷重バランスを測定するデバイスですとか，それから，心拍，脈拍，体動，
体表温度が測定できるようなデバイスを活用して，それぞれにデータを取らせていただきました。こういったデータを使って，ストレスですとか作業負荷，衣服内の気候を測定することができます。そして，重心動揺の，
この靴型のデバイスを使って，疲労度合ですとか，この検査のリズムを測定することができます。で，それぞれこんなようなデバイスを活用して測定を行いました。心電位センサーで得られるデータとしては，この心拍の間隔，これを活用してストレス度合を測定することができます。そして，衣服内気候の計測ということで，先ほど少しお見せしましたデバイスでは，衣服内の温度と，それから衣服内の湿度を測定することができます。
作業中も両方のデータを測定して，こういった衣服内の快適域というものにそのデータを合わせますと，あるときの測定では，非常にやや不快から，不快の間にデータがあったというようなことが分かり，環境をどんなふうに改善していったらいいかという指標を見つけることができました。
そして，重心動揺の分析器，こういった靴型のデバイスを使いまして，静止をしているときに測定をすることで，疲労度合を測定することができます。20 秒間，このデバイスを履いて，静止してる間の重心の揺れ具
合を測定します。そして，作業前に 1 回測定する。そして，作業後に 1 回測定するということで，今，こうい
うふうに軌跡が見えていますが，重心が揺らいだ軌跡が見えていますが，これの矩形の面積を測定しまして，― 25 ―

この面積がどれぐらいに，何倍ぐらいになっているかを見ることで，疲労度合（の変化）を見ることができます。
例えばこれの場合ですと，矩形面積が 2.4 倍になっているということで，非常に疲労度合が増しているなということが分かったりします。あとは，作業中の測定ですね。このデバイスを履いてもらって作業をしていただくんですが，先ほど少し見ていただきましたビデオの中で，作業者の方がすごく揺らぎながら，体を動かしながら，リズムを取りながら，検査をされているところが少し見えたかと思うんですけれども，その状態をこんなかたちで測定することができます。非常に上級者の場合ですと，この波形が，左右の動揺の波形が非常にきれいで，そして高速にリズムを取りながら測定ができているということを確認することができました。こんなかたちで，ウエアラブルデバイスを活用して，作業者の方々の健康状態ですとか，それから作業のやり方とか，そういったことを確認することができます。
こちらの場合も，上下がそれぞれ同じ方なんですけれども。作業前と作業後でどんなふうに矩形面積の大きさが変わったかということで疲れ度合を見ることができます。
正しい検査方法をやっている方は，こんなような重心の揺れのグラフが得られるんですけれども，まだ初心者の方でうまくできない場合は，こういったような重心動揺になっているということが分かりまして，そして，
新しい検査手法の習熟度をこれによって測ることができるということも明らかになりました。
それから，三大身体愁訴，先ほどちょっとお話ししていました，目が疲れる，首筋や肩がこる，腰が痛い，
この 3 つに関して，それぞれ相関があるということも分かりました。これはバブルチャートになっております
けれども，円が大きいほど人数が多いということを示しています。
少し最後駆け足になりましたが，今後の展開としまして，できるだけ非侵襲で，非拘束で装着感のないデバ
イスというものを見つけだして，それを活用した日常の生体データの取得手法の確立を進めていきたいと考えております。また，そこから得られたデータを自動収集・解析して，データの利活用ができる仕組みを構築していきたいというふうに考えております。先ほどのように健康状態を可視化するという方法ですとか，作業の習熟度を数値化するということもできます。そして，さまざまなユースケースでの検証，実証実験を行っていきたいというふうに考えています。先ほどのような製造現場であったり，または，教育の現場であったり，それから，いろいろな職業一般にわたって，どんなふうに使えるか，そんな実証実験をやっていきたいというふ
うに考えています。こういったことで誰もが簡単に健康状態を把握，行動変容にうながせるような仕組みづくりをしつつ，健康リテラシー教育ということを幼稚園，小学生，中高生も含めたかたちで何か応用していける
ようなことを考えつつ，これから取り組んでいきたいというふうに考えております。少し時間が長くなってしまいました。ありがとうございました。
小宮路：はい。森先生，お話，ありがとうございました。
森：ありがとうございました。
小宮路：では，質疑の時間をちょっと持ちたいと思います。チャットが入っていますので，チャット，杉山さま，ありがとうございます。はい。スライドで出てきた資料類の URL などですね。本日の講演会はご参加いただいた方，あと，ご参加を表明されていましたが，用務で来られなくなった方には，期間限定ではありますが，動画としてお知らせする予定ではありますので，そこで確認することができます。では，フロアからの質疑の時間を少し持ちたいと思います。森先生にご質問のある方は，挙手をお願いします。こちらで見つけて，ご指名したいと思いますけど，いかがでしょうか。
すぐにはないようですので，森先生，では，私から。この最後のところで，習熟してくると，体が自然に揺れるというか，リズムを取るというか。これって，日常的にも我々，いろいろなところで自覚してたり，自覚してなかったりしますけど。でも，そういうことってありますよね。
森：はい，ございますね。

― 26 ―

小宮路：何かの作業なり，いろんな身体運動，あとは，勉強したり，研究したり，何かに集中しているときも，割とそういうことありますよね。
森：はい。
小宮路：これって，森先生，医学のほうもご専門なので，伺いたいのですが，幅広くこういう現象って認識されているというか，測定されていたり，研究されているものなのでしょうか。
森：そうですね。リズム運動とそのメンタルとの関係については，いろいろ研究結果が出ていまして，リズム
運動，自然なリズムを取ることで，セロトニンが分泌されるので。セロトニンというのは，ストレスに耐えられる強いようなホルモンですけれども。そういったセロトニンが分泌されることで，例えばいらいらした気持
ちが静まったりですとか，例えば，先ほどのような検査の作業っていうのは，ずっと同じことをしているので，割と初めての方が見たら，飽きてしまうんじゃないかとか思うんですけれども，ああいうリズム運動を取ることで，あの方々は楽しくされているんですね。そのセロトニンが分泌することで，そういうメンタルにいい効果があるということで。今後とも先ほどみたいなデバイスを活用して，いろいろなケースによって，そのリズ
ムの取り方って変わってくると思うんですけども，そういったことも調べてみたいなというふうに考えております。
小宮路：分かりました。
何か身体運動と精神活動が連動しているというか，割合そういう場面ってありますよね。
こういうことをしていると，体がこういうふうに動くとかです。はい。チャットが入りました。森先生，ご覧になれます？
森：はい。
小宮路：ちょっとお答えいただけると。
森：ご質問いただきまして，ありがとうございます。身体計測などデータの取り込みをできるキットな
ど……。実は先ほど出てきた中に，もう販売していないものも含まれたりしてるんですけれども。別途メール等でお知らせさせていただきたいと思います。ご質問ありがとうございます。
小宮路：よろしいでしょうか。それでは，森先生，ありがとうございました。
森：ありがとうございました。

講演「高次元小標本における判別手法について」玉谷充

成城大学データサイエンス教育研究センター専担教員／経済学部専任講師
小宮路：皆さま，
ありがとうございました。では，次です。次は，玉谷先生より，「高次元小標本における判別手法」というタイトルでご講演をお願いいたします。では，玉谷先生，お願いします。
玉谷：成城大学データサイエンス教育研究センターの玉谷です。今年の 4 月からこちらのほうのデータサイエ
ンス教育研究センターの専任教員としてやっているということで，よろしくお願いいたします。本日なんですけれども，ちょっと理論的な部分が主となるんですけれども，「高次元小標本における判別手法」という内容
についてお話をしていきたいというふうに考えていますので，よろしくお願いいたします。画面，見えていますか。大丈夫ですか。
小宮路：見えています。
玉谷：ありがとうございます。では，よろしくお願いします。今日の内容なんですけれども，いろいろと概念― 27 ―

図とかそういうのもちょっと踏まえたもとで，高次元小標本の話をどういうふうに持ちかけていくのかというところを見ていこうかなというふうに思います。
まず，パターン認識に関する内容なんですけれども。
従来パターン認識というのは，画像とか音声とか，心電図とか文字とか，そういったいろいろな信号とかそういったものをパターンとして読み取って，
そこからいろいろとやっていくわけなんですけれども。実際には，そのパターンをまずはそのデータとして抽出をしてやって，そこから前処理だったりとか，特徴抽出だったりとか，そういったものを経て，1 つのデータというものを得るわけです。で，この得られたデータというのを実際に判別というものを通じて，このデータはどのクラスなのかというのをやっていくような，そういった手法をここでは，この判別という枠組みがありますけれども，ここを中心に見ていこうかなというふうに考えています。
これはちょっと 1 つの具体的な例になりますけれども。例えば今，ここにデータがありますと。で，これはどういったデータがあるかと言ったら，A のがんの人のデータとか，B のがんの人のデータとか，5 種類のがんのデータがあったとしましょう。そのときに，今，ここではこのデータを用いて判別関数というものをつくってやるということを考えてやります。ここにどのがんになってるか分からない人のデータがあったとしたときに，この人のそのデータを判別関数というものに放り込んでやったときに，そのときに 5 種類のがんのうちのいずれかは返すようになる。そういったものをここでは考えたいということになります。
そこで，本研究の目的なんですけれども，まず 1 つの目的としては，この χ というのは，データということにしておいて。それで，この Cℓ（シーエル）というのをクラスということで。例えば先ほどの例だったら，
A から E のがんがありますけれども，その場合だったら，C1（シーワン）から C5 をそれぞれ A がんから E
がんというようなかたちで与えるような，そういったようなかたちで考えたときに，判別関数として今，このデータというのを放り込んだときに，この C1 から Ck のいずれかを返すような，そういった判別関数を考
えたいわけですけれども。理想的なものとしては，この g の精度をなるべく良くしたいというのが，これが 1つの研究の目的として挙げられます。じゃあ，実際，その精度を良くしていくにはどうしたらいいのかということなんですけれども。ここも一つ，もうちょっと別の例で見ていきたいと思います。
例えば，こういったかたちでデータが与えられていると。今，ここでは，青と赤のデータが与えられていて，この白丸というのが，先ほどの例で言うところの，どのがんに属しているのか分からない人のデータというようなかたちで見てくれればよろしいかと思います。このときに，ここから実際にその判別をするためにはどうすればいいかといいますと，ここでは，1 つ，こういった線というものを引いて考えたりすることになります。例えば，実線の場合とかだったら，これ，今，
曲線で与えられていますけ
れども，曲線で与えること
によって，その赤と青をうまく識別をするということも，これもできるわけですね。で，今，この実線のところで与えられているもの
ですけれども，これについては，今，こういうように境界線を与えたら，この白玉谷充

データサイエンス教育研究センター専担教員／経済学部専任講師による講演― 28 ―

丸というのは，この赤に属しているというふうなかたちで認識というか，クラスを与えることができるということが分かります。一方で，今，点線で与えていますけれども，この点線で与えるようなかたち，こういうのは直線で与えるというふうなかたちの方法もありまして，このような場合，今のこの例だと，今，この線の上に来ているということなので，この白丸は青で返されるというふうなかたちで考えることができるわけですけ
れども。
一般的な話で言うと，この曲線で判別の境界を引くという方法は，ちょっといろいろと複雑になってしまうということなので，ここではよく直線でその判別の境界線を引くということは，これはシンプルでやりやすいということで，ここではそういったかたちで直線で判別の境界線を引くというふうなかたちで，判別関数のその精度を上げるためにはどうすればいいのかということを考えていきたいと思います。
ただ，直線を引くと言っても，いろいろと線の引き方というのがありまして，試しにちょっとここでは 5 本の線を引いていますけれども。その線の引き方によっては，その白丸が青に属するようなかたちで返されたりだとか，赤に返されたりとかするといったような，そういったかたちで線の引き方によって，そのクラスの返し方というのは異なってしまうということになるので，果たしてこの判別の境界線をどういうふうなかたちで定めていけばいいのかということをここでは考えていかなければなりません。
そこで，まず，線形判別関数の定義ということで，少し数式的なものは出てきているわけですけれども。こ
こでは今，判別関数として g を，先ほどクラスの C1 から Ck みたいな感じで書いてましたけれども。ここでは，ちょっと 2 クラスにおいて，それで見ていきたいと思いますけども。要は，データを放り込んだときに，そのクラス 1 に属しているか，クラス 2 に属しているかみたいな，そういったものを判別関数として定義を与えてあげることにします。このときに，今，この判別関数として，今，1，2 として，場合分けして返されるわけですけれども。今，このデータのその x に何らかの重み付けのベクトルというのを与えてやって，それでな
おかつ，閾値の a0 というのを与えてやって。で，この a0 よりか大きければ 1 を返してやっています。その際に，先ほど挙げた部分を振り返ってみると，先ほどうまくその直線を引くためにはどうしたらいいのかということを考えてきましたけれども，この部分，クラス間をうまく分離するようなその重み付けのその a のベクト
ルと，それから閾値の a0，これを見つけたいというふうなかたちで先ほどの問題は帰着させることができるということになります。
で，ここから，いろいろとちょっと仮定を踏まえたことで話をしますけれども。例えば，先ほどクラス 1 とクラス 2 で，それぞれ赤丸と青丸がありましたけれども。そちらのほうではそれぞれ，平均と分散というのをデータがあれば求めることはできますけれども。そのときの平均を μ1（ミューワン）と μ2（ミューツー）というふうなかたちで与えてやって，それで分散というのをΣ（シグマ）というふうなかたちで考えてやることにします。特にここでは，各クラスの分散というのが等しいというふうな仮定のもとでちょっと考えて見ていきたいと思います。
そこで，実際に先ほどクラス間をうまく分けるような判別境界線の引き方っていうのは，実際には研究によって知られていて，どういうふうにしてやっていくかというと，こういうふうにしてやっていくことになります。
まず，1 つは，Fisher の評価基準というものがありまして，ここではクラス内の変動行列というのが，これはΣとして，要は分散というふうなかたちで与えていますけれども。それに加えて，クラス間の変動行列というものを考えています。これ，どういうものかと言ったら，要は，平均の値がありますけれども，その平均がどれだけ散らばっているのかを表したものを，
これをクラス間の変動行列というふうなかたちで定義を与えます。
そのときに，その Fisher の評価基準というものがありまして，これはどういうものかと言ったら，クラス内の変動行列でもありますけども，それをなるべく小さくして，なおかつ，クラス間の変動行列をなるべく大きくするような，そういったような a というものを求めてやりたいということを考えてやります。

― 29 ―

そうすると，そのときの評価基準を最大化にするような a と閾値 a0 というのは，以下のように求めることができて，要はこの a というのは，このベクトルに比例したようなかたち，要は平行なかたちで得られますよということを表していて，その得られたやつを使うと，その閾値 a0 というのが次のようなかたちで得られると，そういったようなかたちで実際には求めることができます。ちょっとこれも数式がごちゃごちゃしてるので，難しいようなかたちにはなっているかもしれませんが，ちょっと概念的な図でまた表したいと思います。
これは先ほどの例で与えていた赤丸と青丸がありますけれども。今，ここでは各平均というのを求めてやると，バツ印のところがそれぞれの，青いところと赤いデータのところの平均であって。で，その中点が，今，この黒丸で与えているようなかたち，与えていますけれども，こういうようなかたちで与えています。そのときに，今，先ほどの Fisher の評価基準というのを求めてやると，そうすると先ほどの a のベクトルが，こういうふうなかたちで得られるということで。実際にはこの a というベクトルが得られたときに，この a のベク
トルに向かって，そのまま垂直に下ろすようなかたちで，全部データをこの軸上に，垂直に落とし込んでやります。そうすると，こういうふうなかたちで。確かに，こういうふうに，射影というふうに言うんですけれども，こういうふうなかたちで落とし込んでやると，データがちょっとうまく，青と赤で 2 つに分離されているような様子を見て取れることができるかと思います。で，実際にはここから，このベクトルに垂直となるような線を引くことによって，この判別の境界線というのを与えてやるということによって，Fisher の評価基準を用いると得ることはできるという。これが実際の適用例ということになります。なので，今回の場合だったら，この白丸というのは，赤色のほうに属しているというふうなかたちで見てとらえることはできるかと思います。
ちなみに，クラス内の変動行列を使わない場合，もし，そのクラス間の変動行列のみを用いた場合だったら，
こういうふうなかたちになってしまって，ちょっとこの部分が，赤と青がかぶってしまうような部分も出てきているので，なのでクラス内の変動行列も使ったかたちで与えるというのも，これも 1 つの重要なポイントであるということが分かるかと思います。
そういった Fisher の基準で用いられる判別基準を適用させた判別関数というのを，これは Fisher の線形判
別関数というふうなかたちで，よく呼ばれています。特に，理論的に最適な関数であるというふうに言われているのは，今，ここでは正規分布というものをデータのところでは仮定をしておいて。正規分布というのは，
いわゆる左右対称の山のかたちですけど。これを多次元化させたものを d 次元の正規分布というものになる
んですけれども。そのもとで判別関数を構成すると，結局 Fisher の線形判別関数はこういうふうなかたちで与えることはできるわけですけれども。この式自体が理論上最適な判別関数であるというふうなかたちで，実際には言われていたりします。なので，これ以上良いような関数はほかにないよということを知らしめているのが，Fisher’s Rule というふうに呼ばれているものになります。
先ほどはデータの仮定というのを，要は μ とか，平均とか分散というのを既知として与えていましたけれど
も，未知の場合でも推定を行うことによって得ることはできるということで。例えば，平均とか分散とかありますけれども，こちらのほうはデータに基づいて与えてやることによって，推定値として与えることはできる
ので，それを使って，実際には手元にあるデータから母集団の推定を行うことによって，判別関数というもの
をここでは求めることはできるということで。こういったかたちで，一般の判別関数を与える際には，推定値を用いて以下の式で構築してやって，それで実際にその x がデータなわけですけど，データを放り込んでやって，正か負によって，どちらかのクラスに属しているかということを与えるといったようなもの，これが一般的な流れというものになっています。
ただ，ちょっと題目にもあったとおり，その高次元小標本というふうな話になると，また話が別になっていて，今ここでは特に，高次元上の話をしたいと思うんですけれども。今，ここでは，2 つのクラスを仮定して，― 30 ―

それで仮にちょっとデータ数は，各クラス 500 個用意して，それで，ある条件のもとで次元を上げたような設定を考えてやります。そうすると，今，ここでは横が次元になっていますけれども，次元を上げていけば上げていくほど，誤判別の確率というものが 0 に近づいているような様子がここでは見て分かるかと思うんですけ
れども。これはあくまでも理論的にはこういうふうなかたちで 0 に落ちていくというふうなかたちになっているわけですけれども。先ほどの，手元にあるデータから推定をしてやって，そこから判別関数を構築して，それで誤判別確率を求めてやるというふうなかたちで考えてやると，そうすると次のようなかたちで，その黒線のようなかたちで，なかなか 0 に落ちていかないような問題というものが生じてきます。これを「次元の呪い」というふうなかたちで呼んだりして。実際，理論上では 0 に落ちていくんだけれども，実際手元にあるデータとかで構築していくと，うまく汎化性能を得られないというような，そういった問題が生じているというのが，1 つ，高次元上における問題になっています。
あと，もう一つ問題点というものがあって。今，例えば仮定として，次元と n をデータの個数というふうなかたちで仮定して，定義しておきますけれども。例えば，クラス 1 のデータの個数と，クラス 2 のデータの個数を足し合わせたものを n としたときに，この n というのは，次元よりも小さいような，そういったような条件で考えてやることにします。通常のデータとかは，この次元とデータ数の関係を考えていくと，データ数のほうが圧倒的に大きいような状況で考えているような場合がほとんどなんですけれども。ここでは，そのデータがその次元よりも小さいようなかたちのものを，ここでは仮定をして考えてやります。そうすると，先ほどちょっと，平均と分散を推定して考えていきますよみたいなことを言っていたと思うんですけれども，実際その各推定量の構築というのは，式で表すとこういうふうなかたちで与えることはできるんですけれども。
∧

ここで問題となるのが，このΣ（シグマハット）の分散の推定の部分が，1 つ問題となっていて。これはどう∧いうものかというと，このΣというのは，実際にランクを計算していくと，フルランクになっていないということで。これは何を意味するかというと，逆行列的なものは取れないという，そういった問題が生じてきます。
つまり，これはどういうことかというと，先ほどこういった式で与えていたかと思うんですけど，この式のところの分散の部分ですね。
分散はこの逆の……。逆に言うと，逆行列の部分が取ることはできないということは，この判別関数自体をつくることはできないといったような，そういった問題が生じてしまうということで，これが 1 つの大きな問題となっていきます。
ということで，ここからが高次元小標本におけるその問題点をちょっと整理をするわけですけれども。今こ
こでは，高次元小標本というふうなかたちで取っていますけれども，実際には漸近理論というふうな話を考えていくときには，その n と d の関係が，n と d を比べると，d のほうが圧倒的に大きいような状況を考えているんですけれども。一応本研究の目標としては，この高次元小標本における判別手法としては，このような大小関係の枠組みの中で，理論的な考察を与えていきたいというのは，これは 1 つの目標であると。あともう一
つは，これまで 2 クラスで説明していたと思うんですけれども，これを多クラスへ拡張して，それで考えていきたいということで。これは正準相関に基づく判別手法になるんですけれども。こちらのほうを適用して考え∧てやりたいということ。あとは，このΣというものは先ほど，逆行列を得ることはできなかったというような話があったと思うんですけれども。それの特異性を避けるための新たな手法の提案，これを考えていきたいというのがここでの目標となります。
そこで，正準相関に基づく判別手法を構築していきましょうということで，先ほど 2 クラスで考えていたんですけれども，これはまず多クラスに拡張して，多クラス判別に拡張して，それで考えてやることにします。
先ほど，データ X というのがありましたけど，これは，いわゆる確率変数というようなかたちでちょっと置き換えて，それで与えてやることにしますが。そのときに，Y というのを K 次元のクラスベクトルというふ― 31 ―

うにしておきます。で，この K 次元のクラスベクトルはどういうものかと言ったら，例えばクラス i に属していたら，その i 番目の成分がその 1 で，それ以外が 0 となっているような，そういったようなベクトルになっ∼ているというふうに押さえておければよいかと思います。で，この行列 C（シーチルダ）というのがあります
けれども，こちらが正準相関行列と呼ばれるものになっていて，これを使って判別に必要なベクトルという∼∼のを求めてやるというようなものになっています。実際にこの C とその C を転置させたような行列を考えてやると，そうすると次のようなかたちで得ることはできて。この M というのは，先ほどもクラス間の変動行列というのがありましたけれども，それの k クラスのバージョンのかたちで得ることはできるということで，
ここではこの M というのが出てきているということをちょっとここでは押さえておいてくれればと思います。
∼

そして，C，正準相関行列がありますけれども，これの固有値問題について考えてやります。固有値問題について考えてやることによって，先ほどの Fisher の判別基準がありましたけれども，それに帰着させることができて，ここから幾つか判別に必要なベクトルというのが得ることができるということになります。なので，実際には行列のその話で，今，これまでは既知のような状態でやっていましたけど，実際にはデータ，パラメー
ターが未知の場合とかだったら，ここではまた推定を行わなければいけないということになりますので，それぞれ推定したものを考えていかなければならないと。
ただし，Σというものは，先ほど述べたとおり，逆行列を取ることができないというふうに述べていたので，∧∧ここでの C（シーハット）で言うところの，このΣ（シグマハット）のマイナスの 2 分の 1 乗という部分はありますけども，これも実際に高次元小標本の枠組みだったら，求めることはできないということになりますので，次のようなかたちで，ちょっと回避させてやるということを考えてやります。
その考え方としては，こういうふうな考え方ですね。先ほどΣというのが与えられていましたけれども，これを D というふうなかたちで置いてやります。これはどういうものかと言ったら，この D というのは，対角行列のみで，要は分散のみを成分に持ったような，そういった行列で与えられていると。要は，行分散は全部0 であるというようなかたちで与えたような，そういったような行列で，ここでは与えているというものになります。そういうふうにして与えると，先ほどの固有値問題も，次のようなかたちの，b というベクトル，判別方向ベクトルというのを得ることはできて，なおかつ，行列のその C の推定量においても，この D に関する推定は，分散のみの推定を求めてやって，それを対角成分に並べてやればいいので，ここのところの D の部分を実際には求めることができます。そういった手法をナイーブの正準相関に基づく判別手法というふうなかたちで，ここでは新たに提案をするといったようなものになります。特にここでは，固有値問題を考える際に，ランクとしては K－1（K 引く 1）というふうなかたちで得られているので，いわゆる判別に必要なベク
トルというのが，K－1（K 引く 1）本得られるということで，こういったかたちで判別に必要なベクトルのその b1（ビーワン）から b の K－1（K 引く 1）ですね。これは式を分解したら，こういうようなかたちで，正準相関のベクトルは出てくるんですけれども。こういったかたちで判別に必要なベクトルというのをここでは得ることができるといったようなかたちになります。
実際にじゃあ，多クラスのその判別関数を構築するためにはどうすればいいかというふうな話なんですけれども。これについては，実際に判別関数としては，データから，1（イチ）から K を返すような，今，ここでは多クラスを考えているので，1 から K のいずれかを返すような関数を考えてやるわけですけれども。実際に∧は先ほどの K－1（K 引く 1）本の得られたそのベクトルを並べたやつを B（B ハット）というふうなかたちで与えたときに，以下のようなかたちで判別関数というのを与えてやることによって，判別関数というのを構築することができるということになります。要は，このℓ（エル）を 1（イチ）から K まで動かしたときに，この値が最小となっているようなクラスを返すような，そういった多クラスの判別関数というのをここでは与えてやるということになります。実際にはこれ，K を今，一般化してますけれども，K を 2 というふうなか― 32 ―

∧たちで与えてやると，最初のほうで述べた Fisher’s Rule がありましたけども，それのそのΣ（シグマハット）∧の部分を D（ディーハット）に置き換えたやつに帰着するということも確かめることはできます。で，あとこ
こでは，いろいろ理論的な考察を行いたいというふうに考えてるんですけれども。今回は，今ここでやられて∧∧いる P とか B というものがありますけれども，それの漸近挙動，要は，次元を大きくしてやったときのその振る舞いというのを見ることをここでの目標ということにしておきたいと思います。ちょっと時間の都合上，その誤判別確率の漸近上界については省きたいと思いますが。要は，得られたその K－1（K 引く 1）本，その判別に必要なベクトルというものが，どういうふうな振る舞いを行っているのかということを次以降のスライドでは紹介をしていきたいと思います。
ここでは，挙動というものを評価をする上で，以下の定義を与えておきたいと思います。これはどういうものかと言ったら，いわゆるそのベクトルのなす角についての定義になります。今ここでは，χ という，いわゆ∧

るデータの χ と，それから確率変数ベクトルの χ（エックスハット）があったとしたときに，それらをそれぞ∧れ長さを 1 にしたようなやつをこの χ＊（エックスハットスター）と，それから χ＊（エックススター）というようなかたちで与えてやることにします。このときに，この 2 つの内積を取ったときに，1 に確率収束をする
といったような場合は，この 2 つのなす角度は 0 であるということが実際にベクトルの考え方から成り立つこ∧とができて，これを χ＊は一致性を持つというふうなかたちで考えることができます。今ここでは，先ほどの得られていた正準相関のベクトルと，それから判別方向ベクトルというものがありますけれども，正準相関のそのベクトルの p に関しては，これは長さが 1 というふうなかたちで得られているので，こちらのほうは特に，基準化する必要，長さを 1 にする操作は必要ないんですけれども，判別方向ベクトルに関しては，こちらのほうは，それぞれちょっと基準化をする必要があって，次のようなかたちで基準化を行うというふうにして与えてやることにします。
もう一つのポイントとしては，その漸近理論の設定ということで，要は高次元小標本というかたちで今，枠組みを考えているわけですけれども。実際には次元とそのデータのその数の飛ばし方というのをうまくコント
ロールさせないといけなくて。そこで必要となってくるのが，以下の 4 つの部分となります。1 つ目は，今，n と d を無限に飛ばしているような状況を考えていますけれども，要は，2 つとも，データも，その次元も飛ぶような設定で考えてあります。ただし，次元自体は，データよりも速くなるような性質を持っているということで，2 番目の性質としては，n と d を比べると，d のほうが速く飛ぶような性質を持っているというものを考えてやります。で，3 番目の性質としては，この d というのを対数を取ってやると，そうすると n のほうが速くなるというような。要は，指数的な速さでは飛んでいないというような，そういったような条件になっています。で，4 番目の部分が，これはちょっとテクニカルな部分なんですけども，例えば，今ここでは Cdというような正の数列を与えてやるとします。そのときに，今，このクラス i とクラス j の間のところの距離というのを考えたときに，その下界が Cd となっているようなかたちで与えてやることにします。つまり，この Cd というのは，速く無限大に行くような場合とかだったら，このクラス i とクラス j の間の距離が大きくなっているということになるので，この 2 つの間の距離が大きくなっているということは，これは判別しやす
いということを意味しているので，そういったかたちでその Cd というのをコントロールさせることはできるといったような，そういったかたちで与えることはできます。これを今，それぞれ設定として，d とその nCdが対等なかたちであるか。もしくは，d と比べると，その nCd が早く飛ぶような状況，この 2 つの設定をこ
こでは漸近枠組みとしては導入していきたいというふうに思います。
∧

実際には，漸近挙動に関するこれは補題になるんですけれども。今ここでは，その P（P ハット）の漸近挙∧動としては，以下の枠組み，以下のかたちで成り立ちますということで。今，ここでは P という正準相関のベクトルがありますけれども，これをこのあるベクトルを与えたときに，これがちょうど 0 に，2 つのなす角― 33 ―

は 0 になるような，そういうふうなかたちで得られますよといったようなものが，この補題の 1 の主張になっています。
ちょっとこのγとか，そういったいろいろな条件が必要にはなってはくるんですけれども，適当なモーメン
ト条件を満たすことによって，この 2 つのベクトルのなす角は，1 に近づくということを利用してやると，そうすると次のような定理を得ることができるということで。
これが正準相関のベクトルに関する漸近挙動になります。これは数式はまた，いろいろごちゃごちゃしてるんですけども，要はこの d と nCd が同等なような状況の場合とかだったら，この 2 つのベクトルのそのなす角というのは，ある角度へと確率収束をするということを理論的に示すことはできたというのは，これは 1 つのその定理の部分になります。特に，この d と nCd の部分，nCd はより速く飛ぶような感じの状況の場合と∧かだったら，その場合だったら，その 2 つのなす角というのは，0 に収束をすると。で，それ以外の，P1（ピーワンハット）と，それからそれ以外のベクトルだったら，直交するような，そういうふうな性質が成り立っているのは，これが 1 つの性質というものになっています。
もう一つ，判別方向ベクトルとして B というものを与えていましたけれども，こちらのほうも同じようなかたちで成り立ちますということで，今，ここでは d と nCd の関係は，同等のようなかたちで得られた場合には，2 つのなす角というのは，不等号で与えられていますけど，この 2 つの間の値のところに収まるかたち
で与えることはできる，というようなかたちで導くことはできます。さらに，d と nCd の間の関係が，nCdが早く飛ぶような状況とかだったら，これは 2 つのなす角というのは，0 に収束をするというような，そういうふうな性質を持っているということを実際に示すことはできます。
ということで，理論的な部分を若干駆け足で述べていったんですけれども。一応このまとめというか，そう
いった部分を見ていくと，今回正準相関に基づいて判別関数というのを構築したわけですけれども，この場
合，その d が，次元がそのデータ数よりも大きいような場合だったら適用することができないということになっていて，それを回避するために，ナイーブ正準相関に基づいた判別関数というものを提案するといったようなかたちで，今回は提案をいたしました。その枠組みとしては，先ほど述べたとおり，正準相関のベクトルの p1 から pK－1（pK 引く 1）に関する部分に関しては，これはある条件を満たす条件のもとだったら，d とnCd が対等なかたちで得られているのであれば，特定の角度に確率収束をすると。で，一方で，nCd が速く飛ぶような設定だったら，各 p ハットのαというのは，一致性を持つというふうなかたちで結論づけることができるということになります。で，判別方向ベクトルに関しても，同様のような結果が得られているということで，いろいろと理論的な考察も与えることはできるんですけれど，ほかにも誤判別確率とかそういった部
分も挙動を調べたりすることもできるんですけれども，ある一定のその条件のもとだったら，得られているその判別の境界に必要となるベクトルというものも，うまく母集団のほうに一致性を持っているというような，
そういうような結果が得られているということになりますので，そういったかたちで今回はまとめというふうなかたちで入れさせていただきました。ということで以上で，発表のほう，終わりにさせていただきます。ありがとうございました。
小宮路：玉谷先生，ありがとうございました。
では，質疑の時間を少し持ちたいと思います。玉谷先生にご質問のある方，挙手をお願いします。早速，じゃあ，増川先生，お願いします。
増川：経済学部の増川です。玉谷先生は，分類ということに興味をお持ちということで。
玉谷：はい。
増川：説明変数が山ほどあるのに，データの数が少ないというシチュエーションは，実際のデータでは普通に生じることだと思います。回帰問題でも，正則化の手法として，リッジ（Ridge）とかラッソ（Lasso）とか― 34 ―

あるわけですけれども。次元の呪いの状況としては，例えば分類の問題だと，グループ化したいのに，自分のまわりにはほとんど誰もいないという状況の中でグループ化ということを考えなきゃいけないという，そういう困難な問題を理論的に挑戦されているということだと思います。理論的な部分ってなかなか，1 回聞いて理解できないので，こういう問題の応用としては，どんなことがあるのかということを教えていただければと思います。
玉谷：今回応用的な部分については，紹介をしていなかったですけれども。実際にはその応用的な部分としては，膨大にある説明変数がある状況の中で，やっぱりその判別に必要なものと，そうでないものというか，判別に不要なもの。実際には，それを使ってしまうと，むしろ判別を逆効果にさせてしまうような，そういったノイズを含んだようなものがあったりするかと思います。それを取り除いて，それで有効な成分だけを使った判別手法として，特徴選択手法というのがあります。それを使ってやることによって，実際に判別の，実際説
明変数がいっぱいあるような状況のもとで判別するよりかは，その有効なやつを使ったほうが，判別の精度が上がります。それも実際に自分の研究では，提案しています。そういうかたちで与えることによって，その高次元小標本のようなデータとかも，判別に有効なものを使ってやることによって，シンプルに与えたりすることができるといったような，そういった応用例もあります。
増川：最初，いろんながんの種類があって，それを同定するという話をされていました，その例は非常に分かりやすかったです。例えばいろんな種類のがんがあって，いろんな特徴量，つまり症状であるとか，病理検査などの膨大な結果があって，それらを使って，症例としては，非常に少ないような難病といいますか，そういうものの診断を行うのに使われるような理論というふうに思っていいですか。
玉谷：そうですね。症例とかの場合とかだったら，またちょっといろいろ工夫が必要かもしれませんけれども。
要は，説明変数の中には，いろいろと有効なものとそうでないものがあったりはするので，その有効なものだ
けを取り出して与えてやるという特徴選択手法というのがあって。それをやることで，精度を上げることができるのではないかと考えています。
増川：ありがとうございました。
小宮路：ありがとうございました。他にございますでしょうか。挙手でも，あと，チャットでも。はい。それでは，ありがとうございました。玉谷先生，ありがとうございました。

閉会挨拶
増川
成城大学

純一

経済学部長

小宮路：それでは，最後に本学経済学部長，増川先生より閉会のごあいさつをお願いいたします。
増川：印象をまずお話ししますと，理系の人たちが来たなというのが，非常に強烈な印象であります。かく言う私も，実は，今，経済学部というところに所属しておりますけれども，理論物理で学位を取った人間でございまして，理系の気持ちは非常によく分かると思っております。
森先生，ウエアラブルデバイスによるリアルタイムの疲労度とか，あるいは習熟度の測定の話，非常に面白かったですね。今，健康への関心が非常に高い中で，非常にタイムリーな研究をされているというふうに思い
ました。
それから，
玉谷先生。理学部ど真ん中の方なので，文系の視聴者の皆さんに，
分かりやすいような話では，
ひょっ― 35 ―

としたらなかったかも知れませんけれども。先ほども言ったように，例えば，難病，奇病の非常に患者数が少ないような病気の診断でありますとか，あるいは，遺伝子病の原因遺伝子の特定みたいな問題では，説明変数
はいっぱいあるけれども，データが少ない。それからさっき，回帰という話をちょっとさせていただきましたが，最近日本も参加しているブラックホールの撮影をしたというプロジェクトがありましたよね。それって，地球規模でバーチャルに天体望遠鏡を作ったんですね。どのぐらいの視力の望遠鏡かというと，月の上のゴルフボー
ルが認識できるぐらいの視力のある天体望遠鏡をつくったらしいです。そうすると，非常にコントロールが難しくって，コントロールするパラメーターが山ほどある中で，結果を画像として出さなきゃいけないわけですよね。そういうシチュエーションでも，玉谷先生に今日お話ししていただいたような分析の必要性が生じるということですね。なので，玉谷先生のご研究も，今やらなければいけない研究であるということは間違いなくって。そういう意味では 2 人とも非常にタイムリーな研究をされている方々だというふうに思いました。
で，我々，小宮路先生と一緒に成城大学のデータサイエンスの教育研究，主に教育面について，いろいろ企画してきたわけですけれども。こういう新しい知と言いますか，理系の玉谷先生，森先生にご参画いただいて，今までの教育のフェーズからもう一つ先に進んで研究が発信できるようなフェーズにわれわれも移行できるよ
うな予感がした良い研究会だったと思います。以上です。
小宮路：ありがとうございます。では，以上をもちましてということですが，最後に皆さまにお願いがあります。チャットでアンケートの URL をお送りしますので，ご協力の方，よろしくお願いいたします。お返しいただく締め切りは，7 月 19 日火曜日とさせていただきます。はい。今，ちょうどチャットで来ました。アンケートの URL をご確認いただいて，
ダウンロードいただきましたら，本Zoom からご退出いただければと思います。
以上をもちまして，成城大学デー
タサイエンス教育研究センター主催の講演会を終了いたします。皆さま，
本日は誠にありがとうございました。

「データサイエンス研究― 36 ―

講演会」当日のタイムテーブル

講演録
成城大学データサイエンス教育研究センター講演会

成城大学におけるデータサイエンス教育
2022 年 12 月 2 日（金） 18：00 ～ 19：10
オンライン開催（Zoom）

Program
開会挨拶
講

小宮路

雅博 成城大学データサイエンス教育研究センター長／経済学部教授

演「データサイエンス科目での STEAM 教育の実践」
森

由美 成城大学データサイエンス教育研究センター特別任用教授

座 談 会「人とロボットの共生社会実現に向けて―人型コミュニケーションロボットとの対話実験の試み―」
新垣紀子 成城大学社会イノベーション学部教授

平野

なお佳 成城大学社会イノベーション学部 4 年生

森

由美 成城大学データサイエンス教育研究センター特別任用教授

質疑応答
閉会挨拶

小宮路

雅博

成城大学データサイエンス教育研究センター長／経済学部教授― 37 ―

開会挨拶
小宮路

雅博

成城大学データサイエンス教育研究センター長／経済学部教授
小宮路：皆さま，こんばんは。これより，成城大学データサイエンス教育研究センター主催の講演会を開始したいと思います。私は，データサイエンス教育研究センターのセンター長を務めております，小宮路と申します。よろしくお願いいたします。本日はお忙しい中，皆さまご参加くださり，誠にありがとうございます。
今日の講演は，「成城大学におけるデータサイエンス教育」ということで，こちらのセンターの教員による，
データサイエンス教育の実践の一端といいますか，教育の現場からの視点を踏まえた講演をしてもらいます。
その後，本学の学部の学生さんと，その指導教員の先生も含めて，座談会を行いたいと思います。
前期にはデータサイエンス研究ということで，講演会を開催しましたが，後期はデータサイエンス教育という，教育現場の視点を踏まえたお話をしていければと思います。
それではまず，当センターの特別任用教授であります森由美先生より「データサイエンス科目での STEAM
教育の実践」についてご講演をいただきたいと思います。
講演の後，引き続きまして，座談会を行いたいと思います。その後，最後の時間に，質疑の時間を設けたいと思います。それから記録のために，この今回の講演会，録画させていただいております。よろしくお願いいたします。
それでは森先生，よろしいでしょうか。
森：はい。
小宮路：はい。では，開始したいと思います。森先生，よろしくお願いします。

講演「データサイエンス科目での STEAM 教育の実践」
森
成城大学データサイエンス教育研究センター由美

特別任用教授森：よろしくお願いいたします。では，画面のほう，先に共有させていただきます。画面のほう，見えていますでしょうか。
小宮路：はい。見えております。
森：はい。ありがとうございます。では，始めさせていただきます。皆さま，こんばんは。成城大学データサ
イエンス教育研究センターの森と申します。今日はお忙しい中，お集まりいただきまして，ありがとうございます。私のほうからは，「データサイエンス科目での STEAM 教育の実践」ということで，お話をさせていた
だきたいと思います。
森：まず簡単に，自己紹介をさせていただきます。企業で研究開発に従事しておりまして，その後，横浜国立大学のほうで教員勤務を経て，4 年前，2018 年に成城学園に着任いたしました。成城学園は幼稚園から大学までワンキャンパスにある学校になっていまして，こちらでプログラミング教育支援ですとか，大学でのデータサイエンス科目を担当しておりました。
そして今年より，成城大学データサイエンス教育研究センターの教員として，引き続き，データサイエンス― 38 ―

科目を担当しております。興味のある研究活動としましては，健康推進ですとか，それから新しい医療機器，
デバイスの開発提案，そういった活動を行っております。短い時間になりますが，どうぞよろしくお願いいたします。
今日の内容はこちらになります。まず最初に「STEAM 教育とは」ということで，お話しさせていただきた
いと思います。
STEAM 教育といいますと，もう多くの皆さまがご存知かと思いますが，ここで改めて，ご説明をさせていただきたいと思います。STEAM 教育の STEAM とは，科学，テクノロジー，工学，アート，数学，こういった言葉の英語の頭文字を取って STEAM と呼んで，その教育のことを STEAM 教育というふうに呼んでいます。
これらの科目を個別にではなく融合的に統合して，応用して，新たな変化や新たなものを自ら生み出すような 21 世紀型スキルと呼ばれていますが，こういったスキルを育むこと，そしてまた，論理的思考力や問題解決能力を育んでいく，こういった教育のことを STEAM 教育というふうに呼んでいます。
これからはやはり，AI やロボットを活用した世の中になっていきます。そういった中で，人と AI とがうまく協調していくためには，人が得意なところを，やっぱり AI にできないところを伸ばしていくということが非常に重要になってくる。そういったことで，創造性をますます伸ばしていかなければいけないということでも，この STEAM 教育が重要だというふうに言われています。
また，社会が変わっていく中で，こういう，21 世紀型スキルの論理的思考力や問題解決能力，そういった能力を持つ人材というものがますます必要とされていまして，ただ，今，世の中では不足しております。そこ
で，こういった人材を育成していくことが急務ということで，STEAM 教育を通して，そして，この STEAM
教育を行う実践の方法の 1 つとして，このプログラミング教育というものが，今，進められているという状況にあります。
そこで，私もデータサイエンス科目を担当している中で，このプログラミング教育といったものを，どうやったら学生さんたちに楽しく，モチベーションを高く進めてもらえるかということで，授業の中で実践してまいりました。それについてお話をしていきたいと思います。
データサイエンス科目として，その中で，「データサイエンス基礎」という科目を持っておりますが，こちらがそのシラバスになります。ここにあります内容は，成城大学は文部科学省「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」認定制度のリテラシーレベルの認定を取っておりますが，それに沿った内容として，このシラバスがございますけれども，この中で，プログラミング教育をうまく取り入れるということを行っております。
例えば，音楽演奏プログ
ラムであったり，ロボット
プ ロ グ ラ ミ ングであったり， そ し て，Python を 活用した画像解析プログラミ
ングであったり，また，別の科目では，自然言語処理の プ ロ グ ラ ミ ン グ， そ う
いったことを行っております。これを少し，1 つずつ，ご説明したいと思います。

森由美

データサイエンス教育研究センター特任教授による講演― 39 ―

1 つ目の音楽演奏プログラミング。これには「論理的思考力と情操を育む音楽演奏プログラミング」という名前を付けております。アメリカのマサチューセッツ工科大学で開発されたビジュアルプログラミング言語・Scratch という言語がありますが，ここに見ていただいているようなブロックを重ねていって，そして，それがプログラムになるという，そういったプログラミング言語を使います。とても扱いやすくて，直感的で分かりやすいプログラミング言語になっています。これを使って音楽演奏プログラムを作成するという，そういった授業を行っています。イメージとしましては，こういった，楽譜があって，楽譜からプログラムに起こし直すという，そういった授業になります。
ただ，こういう音符を並べていって，プログラムにするというだけでなく，その音楽の中には，よく同じよ
うなフレーズが使われているなどの規則性があります。そういった規則性を発見して，自ら新しい関数を作ったりですとか，それから，これはピアノの楽譜ですけれども，ピアノだけではなくて，他の多数の楽器の音を重ね合わせて，同時に演奏をして，そしてその他に，音ですとかリズム，それ自体をアレンジしたり，音の強弱を工夫したり，そういったことをすることによって，「一人オーケストラ」という，そういうプログラムを作り出すということを行っています。
この，自分だけのハーモニーを作り出すというところで，それぞれの工夫を入れながらプログラミングしていくということで，この STEAM 教育に，まさにぴったりだというふうに考えております。
この授業は 2 年ほど前から始め出しましたけれども，だんだん学生さんが作ってくる作品はどんどんレベルがアップしているというふうに，今考えています。それを課題として提出してもらいますが，私 1 人で鑑賞するのは非常にもったいないと思いまして，コンテストという形で，学園内で共有できたらと思っておりました。
それが今年の夏に実現しまして，この「成城大学 Scratch 音楽演奏プログラミングコンテスト」という形で実現することができました。
ここでは，8 人の学生の作品が金賞，銀賞，銅賞という形で賞を付けることができまして，こういったオー
プンバッジを発行して，それを渡すということもできました。
ここで，皆さまに少しだけ，この作品を聴いていただこうと思います。これは金賞を取りました『復活の祈り』という作品になります。途中までになりますが，少し聴いていただきたいと思います。〈音楽〉
はい。途中になりましたけれども，今ここに，画面上にたくさんの文字が出ていますが，この文字の 1 つ 1
つの中に，それぞれのプログラムがあって，そのプログラムが今，同時に並行して実行することで，今のような，オーケストラで演奏しているかのような音楽になっています。もう 1 つ聴いていただこうと思います。〈音楽〉
はい。聴いていただきました。こちらも，ドラムの音などを自分でアレンジして，そして，こういう音楽に仕上げています。他にも皆さまにご紹介したいものがたくさんありますけれども，お時間の関係で少しだけ聴いていただきました。
そして，今回のコンテストでは，この学園の教職員，それからこの授業を履修している学生が投票者として，コンテストを行いました。そして，この投票者の皆さんからのコメントもいただきましたので，ここで少しだ
けご紹介させていただきます。
「皆さんがたくさん試行錯誤され，苦労を重ねながら，でも楽しみながら作成している姿が想像できました」ということで，ほんとに作品を提出した学生さんは，とても楽しみながら，モチベーション高く，それぞれプ
ログラミング的な試行錯誤も入れながら，作ってもらったと思います。
それから，「プログラミングというとデジタルで感情があまり感じられないイメージがありますが，道具を使いこなすと個性が出てくるものなんだなと思いました」，「自分もトライしてみたいと思いました」，それから，「他の人に聴いてもらう機会があると，ますます学びへのやる気につながり，とても良い企画だと思いました」，「学生さんの発表の場がこれからも保障されるといいなと思いました」，こんなコメントもいただいております。

― 40 ―

次は 2 つ目として，ロボットプログラミングです。ロボットプログラミングのほうは，4 年前から実践しております。こちらは，まだコロナ前の時の，対面で行っていました授業ですけれども，ロボットを活用して，何か課題を解決するようなプログラミングを行っておりました。今はオンデマンドの授業になっていますので，実際にこのロボットを使って，目の前で動かすということはできませんが，プログラミングツールの中に，こういうバーチャルロボットというものがありまして，このロボットを動かすということもできるようになっています。
〈映像開始〉
Pepper：では最初に，Pepper のプログラミングをするためには，Robo Blocks というプログラミングツールを使います。
〈映像終了〉
はい。こういったものも使いながら，先ほどの Scratch も，こちらのロボットプログラミングも，プログラ
ミングの基礎を一緒に学びながら，楽しく進めていける，そんな内容になっております。
こういったロボットプログラミングの授業を受けた学生の 1 人が，こちらは文芸学部の学生さんですけれど
も，自分のレポートを，
自分の専門の授業の中で発表する際に，このロボットを活用して，さらに AI も活用して，授業の中で発表させたということがございました。この時には，担当の先生が「今まで，これまでの授業の中でなかった，前代未聞のことだ。
」と言って非常に驚かれていましたし，一緒にここに来ている他の学生さん
たちもとても驚いて，そして，でも興味を持って，私もやってみたいと。その後，データサイエンス科目を受講した学生さんもございます。
こんなふうに，1 人が何か行動を起こすことで，それがどんどん周りに波及していくということも，
STEAM 教育のいいところではないかなというふうに考えております。
そして 3 つ目に，Python を活用した画像解析・自然言語処理ということで，Python という，こちらは普通に企業の中でも使われているようなプログラミング言語になりますが，とても初心者でも分かりやすいプログ
ラミング言語となっていて，今はプログラミングの人気ランキングでは 1 位になっているプログラミング言語です。
これを使って，画像解析であったり，自然言語処理というと，とても最初は難しいように聞こえますが，もう数行のプログラムを使って，例えば，この猫の画像から，ここに映っているものが何なのかを検出するようなプログラムが簡単にできたり，それから，自然言語，文章ですね。その文章の中から特徴的な言葉を探し出してきて，こういう，ワードクラウドという，こういう絵柄のような，こういったものを作ったりですとか，そういった授業を行っています。
そうしますと，やっぱり学生さんも楽しく取り組めて，そこから自分でいろいろ工夫をしていくといったことがあります。例えば，ここの画像を大きくするとどうなるかとか，背景にいろいろなものが映っていた時には，どんなふうに検出されるんだろうかとか，それから，この形を変えるにはどうしたらいいだろうかとか。
そんなふうに，どんどん学生さんたちが自分で工夫して，新しいものを作っていこうとする姿が見えて，これも STEAM 教育としては，とてもいい題材ではないかなというふうに考えております。
プログラミング実習を受けた学生からの感想として，こんなものがあります。
「簡単に機械学習を体験することができて，とても面白かったです」とか，「いい経験をしているなあ」，それから，「達成感を持てた」，こういったことがとても大事だと思います。一方で，やはり，簡単とはいっても「手間がかかる部分もあるということが体験できた」ですとか，それから，「画像認識を行う時にうまくいかなかったので，そこを何とか改善するように工夫をした」，そういったコメントもあったりします。さらに，「もっと複雑なものにチャレンジ
してみたい」，そんなコメントもございます。そして，この最後にありますのは，「今後も機械学習を利用して，― 41 ―

さまざまな業種との掛け合わせにより経済が活性化していくことを楽しみにするのと同時に，私自身も関われるように日々自己研鑽を重ね，経済を後押ししたいです」，こんなコメントもございました。
私のほうではオンデマンド授業を行っています。オンデマンド授業のデメリットとしては，自己管理が難し
いということがよく言われています。
この内容としては，分からないことをそのままにしてしまう可能性がある，学生自身のセルフモチベーションに委ねているところがある，こういったことが詳細な内容になりますが，この，分からないことをそのままにしてしまう可能性があるということについては，授業の後に，毎回感想文，それから質問を書いてもらって出してもらって，次の授業の時に，その振り返りということを必ず行うということで，分からないことをそのままにする可能性をなるべく少なくしているという工夫をしております。
また，学生自身のセルフモチベーションということにつきましては，先ほどのような，学生が興味を持てるような内容を題材にした授業にすることによって，面白く思ってもらえる，楽しく思ってもらえる，そこから自分で何かをしようと思う，そんなセルフモチベーションを高めるような授業を心掛けております。
今後の発展としましては，これまでの教育プログラムを継続していきたいと考えております。そして，学内コンテストを活性化していきたいと考えております。そして，データサイエンスの幅広い活用としまして，健康・ヘルスケアに関連した新たな教育プログラムの策定，それから，学内に幾つか学部がありますけれども，その学部との協業，データサイエンスの広い活用ということを，ぜひ進めていきたいなというふうに考えております。
以上で，私からのお話は終わりにさせていただきたいと思います。ご清聴ありがとうございました。
小宮路：はい。森先生，ありがとうございました。
森：はい。
小宮路：成城大学は，文系 4 学部だけがある大学ですけれども，その中で，データサイエンス科目群は今，16
科目 32 単位分の科目を取り揃えております。私たちのデータサイエンス教育の特徴というのは，どの学部のどの学生さんにも履修してもらいたいのですけれども，必修科目とはしていないところです。卒業単位には組
み込めるのですが，必修ではない。学生さん達からすれば，自動的に履修となる必修科目ではないので，彼らの自由意志，選択の判断の中で選んでもらう科目群という格好になっております。
一方で，これは文部科学省の認定制度との関係もあるのですが，データサイエンス教育研究センターとしては，学生さん全員，限りなく全員に履修してもらいたいというミッションがあります。その中で，森先生がいろいろ工夫していただいているように，学生の皆さんに興味を持ってもらったり，達成感をきちんと後付けたりしながら，データサイエンス教育を進めているというのが，私たちの特徴かなというように，改めて森先生の講演を聴いて，私も思った次第です。

― 42 ―

座談会「人とロボットの共生社会実現に向けて―人型コミュニケーションロボットとの対話実験の試み―」
新垣紀子

成城大学社会イノベーション学部教授
平野

なお佳

成城大学社会イノベーション学部 4 年生
森由美

成城大学データサイエンス教育研究センター特別任用教授
小宮路：それでは，続きまして，データサイエンス教育の学部とのコラボレーションというか，融合的な部分ということで，座談会に移りたいと思います。森先生，引き続き，よろしくお願いいたします。
森：はい。ありがとうございます。これからは，座談会形式で成城大学の社会イノベーション学部 4 年生の平野なお佳さん，そして，社会イノベーション学部教授の新垣紀子先生をお招きしまして，「人とロボットの共生社会実現に向けて―人型コミュニケーションロボットとの対話実験の試み―」というテーマで進めていきた
いと思います。どうぞよろしくお願いいたします。
平野：よろしくお願いします。
新垣：よろしくお願いします。
森：はい。よろしくお願いいたします。まずはこのタイトルに，「人とロボットの共生社会」という言葉がございます。少しだけご説明させていただきますと，
内閣府のムーンショット，内閣府が主導しておりますムーンショット型研究開発というのがございまして，
その目標の 3 番目に「2050 年までに AI とロボットとの共進化により，自ら学習・行動し人と共生するロボットを実現」するという，こういった目標がございます。このように，これから人と AI，ロボット，それらが協調して社会を回していく，そういったことを国を挙げて押し進めていこうという，そういった目標になっています。
また，成城学園の幼稚園では，こういったような形でロボットを活用して，ロボット体験を行っていますし，
また，世の中ではこういうロボットカフェみたいなものも最近出てきているというように，ロボットがかなり身近なものになってきています。
その中で，社会イノベー
ション学部の新垣先生のゼ
ミでは，ここ 2 年，ここ 3
年ほど，ロボットを活用した授業を実践されています
し，また，平野さんにあた
りましては，今度ご卒業ですけれども，卒業研究でロボットを活用するということをされていますので，今日はいろいろお話をお伺いしたいと思いまして，ご参

座談会の様子― 43 ―

加いただくことになりました。どうぞよろしくお願いいたします。
では最初に，新垣先生のほうから自己紹介をお願いしたいと思います。
新垣：はい。
森：よろしくお願いいたします。
新垣：はい。よろしくお願いします。画面共有よろしいでしょうか。
森：はい。よろしくお願いします。
新垣：今回，私のゼミナールの平野さんの卒業研究における実験のお話をさせていただきますが，その前に自己紹介と社会イノベーション学部の紹介を簡単にお話しさせていただきます。どうぞよろしくお願いします。
私も森先生と同じで，前職は企業の研究所で働いていました。2005 年に成城大学の社会イノベーション学部ができた時から，成城大学に勤務しています。専門は認知科学という分野で，人のナビゲーション行動とか，
人の周りの外界情報を用いた問題解決が研究のテーマです。
私たちの周りには，例えば，スマートフォンのように，非常に便利な道具があります。それを外界情報と呼んでいます。例えば，ナビゲーションの話で言うと，スマートフォンを使うと，屋外でも自分の位置を地図上に表示することができるようになりました。そういう新しい道具やシステムが現れてくると，人間の行動であるとか，認知や判断のプロセスとか，人と人のコミュニケーションとか，いろいろな人の認知活動が変わります。それらが人にどんな影響を与えるのかということが，研究テーマの 1 つです。
成城大学では，授業として，心理実験法と，ヒューマンインターフェイス論，こちらは，今の話と関係する
ようなテーマの授業です。それからゼミナールなどを持っています。
簡単に，
社会イノベーション学部の紹介から入らせていただきたいと思います。社会イノベーション学部は，日本で最初にイノベーションという名前が学部名に付いた学部です。イノベーションは，すこし分かりにくい
のですけれども，貧困であるとか，環境問題であるとか，世界にはさまざまな社会の問題があって，それを解決するためには，正解があるわけではない，解決方法に答えがあるわけではないような問題に取り組む必要があります。そういうことを解決するために，イノベーション，ここではイノベーションを技術革新ということ意味ではなくて，新しいアイデアなどの工夫によって，これまでにない価値を社会にもたらすことをイノベーションと定義していますが，私たちの学部では，そのような課題を解決するための学びとして，何かの学問体
系を体系的に学ぶという形ではなく，課題志向型で，学問分野の横断的な学びを，カリキュラムとして取り入れているという特徴があります。
例えば，ここ 2 年ほどコロナウイルスが出てきて，私たちの生活様式は非常に変わりました。2 年前には，大学は突然対面で授業を行うことが難しくなったわけですけれども，そのために行ったオンライン授業も 1 つのイノベーションの事例です。先ほど申しましたように，社会イノベーション学部は，例えば，国の政策や企業の戦略という，広い視点，マクロな視点とミクロな視点と説明することも多いのですが，こういった分野や，心理と行動や社会と文化のような，さまざまな視点を学ぶことにより，多様な視点から問題解決ができるような人になることを目指した，そういう人材を育成することがカリキュラムの目的になっています。
私は心理社会学科に所属しています。今日ご紹介するのは，心理社会学科の 4 年生の平野さんです。
ちょうど 2 年，3 年ぐらい前に，新型コロナウイルスのために大学の授業がオンラインになった頃に，学内での情報共有のために，Slack を使っていろいろ情報交換をしていました。その時森先生と知り合いまして，
学内にロボットがいるのは知っていたのですが，森先生がそのロボットをお持ちだということを知りました。
コミュニケーションロボットは，これから世の中で重要な役割をすると思うのですが，でも，実際は，世の中
では，まだうまく使われているとは言えない側面があります。
それで，森先生にご相談して，3 年生のゼミ研究のテーマで使わせていただくことになりました。それで，― 44 ―

初期の頃はこのような感じで，心理実験をロボットを使って行っているのですけれども，初歩的なというか，
人とロボット 1 対 1 の研究方法でしたが，最近は，ロボットを 2 台使って実験を行う形になりました。
ロボットを 2 台使うというのは，今日，お話していただく平野さんの活躍でできるようになりました。2 台でも実験できるようになると，研究の幅が広がります。
それから，ロボットを使った実験ですが，このロボットは開発環境がすごく整っていて，プログラミングを今まで経験したことがなくても，人との対話を簡単に作ることができます。その点がよいと思います。あと，
森先生との関係では，3 年生のゼミ生が，大学のゼミ活動の中で，一つテーマを決めて，グループ研究を行っているのですけれども。
この写真の階段ですが，今年，授業が対面式になって，学生が非常にたくさん学校に来ることになって，この階段が混雑して，危ないのではないかということになりました。結構人が多いので，人の流れを変えることができないか，階段に線を引いて，人の流れが変わるか，ということを分析しようとしていました。ビデオを見ながら，1 人ずつがどのように動くか，という分析をしていたのですが，森先生にご相談をすると，こうい
うのは DeepSORT という機械学習の手法を用いて，人をトラッキング。
〈映像開始〉
トラッキングすることができて，こうやって追跡すると。
〈映像終了〉
X 座標とか Y 座標とか，1 人ずつの位置座標を出すことで，人の移動の定量的な分析が，できることが分かりました。このように森先生にご相談させていただいて，とてもゼミでの研究の幅が広がりました。
今日は，ロボットを使った実験の研究で，ご紹介する平野さんは，3 年生の時に，このゼミ研究で，ロボットを使った実験をして，それを卒業研究でもぜひ行いたいということで，この 1 年というか，この夏から頑張って実験を進めました。その内容をご紹介するということになっております。
平野：ありがとうございます。私も画面共有させていただきます。
森：はい。
平野：共有できていますか。
森：はい。できてます。
平野：ありがとうございます。先ほど，新垣先生からご紹介にあずかった平野なお佳です。
私は新垣先生のゼミに 2 年生の頃から所属していました。2 年生では認知心理学とか認知科学っていうものを勉強していたのですけど，3 年生になって，Pepper を使った実験をやりました。その時に，ロボットが教師の代わりになれるのかっていうテーマで実験を行いました。その時の実験で，結構ロボットも人と同じように理解度を高めることができたり，逆に，人よりも，人が教えるよりも，共感度とかそういったところではロ
ボットのほうが上手に伝えられるみたいな，物語とかの共感度とかを上手に伝えられるっていうのが分かった
ので，ロボットの可能性がまだまだあるなというふうに思って，自分の卒業研究ではロボットを使った実験をしようと決めて，卒業研究でテーマにしました。
いろいろロボットを使った実験で，どういうことができるんだろうと思って先行研究を調べていくと，大体
円滑なコミュニケーションを築くためにはというテーマで，ジェスチャーであったりとか，相槌であったりとか，あと，パーソナルスペースとかに注目した先行研究が多くて。そういった研究も面白いなと思ったのですけど，大体そういう研究って，一対一の実験がほとんどで，人とロボットが一対一の実験で，うまくコミュニ
ケーションを取れるか，みたいな実験がほとんどだったのですけど。
よく考えた時に，人間って集団で生活，行動する生き物なので，ロボットと人の共生というところに目を向けた時に，ロボットも集団となって，人と複数台のロボットと複数人の人の生活が今後活用されてくると思う― 45 ―ので，そういった集団内でのロボットをどうやって活用していくかというところに目を向けるべきだなというふうに思ったので，今回の卒業研究では，2 台のロボットを使った実験をしようと思いました。
人は人間社会を生きる上で，暗黙のルールとか常識とかいうことを踏まえながら，いろいろ人と接している
なというふうに感じたので，今後，複数台ロボットを研究するに当たって，ロボットの集団規範に目を向けて，実験をする必要があるなと思いました。
なので，私の卒業研究では「ロボットとの共生社会実現に向けて―人とロボットとのコミュニケーションと集団規範との関係性―」というテーマで進めています。では，ざっくりとした，自分の卒業研究の内容ですけ
ど。2 台のロボットが築く集団規範に人は気付いて，人もロボットの回答に影響されるかということをやっています。
それとプラスして，あらかじめ 2 台のロボットと交流をすることで，親密度を高めることで，集団規範に，より親密度が高くなることで影響されるんじゃないかっていう 2 本立てでやっているんですけど。ちょっと動画を見ていただきたくて。これが 2 台のロボットとの対話をしている映像ですけど，聞こえますか。
〈映像開始〉
Pepper（タロウ）：こんにちは。僕はタロウだよ。
Pepper（ハナコ）：こんにちは。私はハナコよ。あなたのお名前はなんですか？
参加者（サトウ）：私の名前はサトウです。こんにちは。
Pepper（タロウ）：サトウさん，今日はよろしくね。
参加者（サトウ）：よろしくお願いします。こちらこそ。
Pepper（ハナコ）：サトウさん，お話できてうれしい。
参加者（サトウ）：こちらこそ，お話できてうれしいです。
Pepper（タロウ）：ねえねえ，サトウさん。
参加者（サトウ）：はい。
Pepper（タロウ）：今日はどんな天気？
参加者（サトウ）：今日はすごくいい天気です。
Pepper（タロウ）：教えて欲しいな～
参加者（サトウ）：今日はすごくいい天気です。暖かいです。
Pepper（タロウ）：晴れなんだね。天気いいとピクニックしたくなる～
参加者（サトウ）：そうですね。ピクニックしたくなるね。お出かけしたくなりますね。
Pepper（タロウ）：でも，最近季節関係なく，暑いよね。
Pepper（ハナコ）：うん，暑いね。
参加者（サトウ）：うん。でも，あしたから寒くなるみたいだから。今日はほんとにいい天気ですね。
Pepper（タロウ）：暑いと汗が出ちゃう。
参加者（サトウ）：汗が出ちゃう。もう汗。走って来たから，汗が出ちゃう。
Pepper（ハナコ）：何を言ってるの！

私たちは汗をかかないよ。

参加者（サトウ）：あ，そっか～。羨ましいな～。僕は汗っかきだから，すぐ汗かいちゃう。
Pepper（タロウ）：サトウさん今笑いましたね～。
参加者（サトウ）：ははっ。笑いました。はは～（笑う）
Pepper（ハナコ）：タロウはほっといて，私とクイズで遊ぼうよ～
参加者（サトウ）：やりましょ。でも，一緒にやりましょうよ。（タロウに向かって）
Pepper（タロウ）：ハナコのいじわる～。僕もクイズやりたい～― 46 ―

参加者（サトウ）：一緒にやりましょう。
Pepper（ハナコ）：分かったよ。それじゃ私が問題を出すね。
参加者（サトウ）：はい。お願いします。
〈映像終了〉
ちょっといったんストップするんですけど。こうやって，2 台のロボットと，まず対話をしてもらって親密度を築いた後で，2 台のロボットと人が 3 人で，クイズに答えてもらう時に，ロボットの回答に影響されるかということをやりました。グループを 2 つに分けて，1 つのグループは，今みたいに対話をしてもらいます。
もう 1 つのグループは，ロボットとの対話はなしで，そのままクイズに答えてもらうということをやりました。
クイズの映像もちょっとあって，これがそうなのですけど。私がやったのが光点点滅クイズっていうのをやって。見てもらったほうが早いかもしれないのですけど。
〈映像開始〉
今，画面に丸が出て，その後にもう一個丸が出たと思うのですけど，ここの丸の距離を大体何センチだと思うかを答えてもらうっていうクイズをやりました。明確な答えがあるクイズではなくて，曖昧なクイズのほうが影響が出るかなと思ったので，このクイズにしました。
実験者：タロウさん，お願いします。
Pepper（タロウ）：やっぱり僕は 57 センチだと思うよ。
平野：で，ロボットが次に答えて。
実験者：それでは，ハナコさん，お願いします。
Pepper（ハナコ）：さっきは私は今回は 62 センチ。
平野：で，2 台目のロボットも答えてもらうんですけど。
〈映像終了〉
このクイズを 5 回やるんですけど。この 2 台のロボットが，それぞれ，自分たちの距離は，最初はすごい，
20 センチかな，離れているんですけど。それを徐々に，お互いの回答を近づけてって集団規範を築くというロボットがいて，それに人が気付いて，自分もロボットに合わせた回答をするかというのを見ました。
実験の結果としては，コミュニケーション，つまり 2 台のロボットの対話ありなしにかかわらず，ロボットの集団規範に影響されて，自分もロボットの回答に近づけるっていう人が多かったのです。やっぱりコミュニ
ケーションを取ったグループのほうが，ロボットに対して，「もっと会話したいよ」とか，親しみやすさを感じた人も結構いて。集団規範も，交流なしのグループは，全然ロボットに影響されない人たちも，ある程度はいたんですけど，交流ありのグループは，大体みんなが影響されている結果が出て。
やっぱりロボットと会話をして，親しみやすさを与えることっていうのが大事なんだなっていうふうに思いました。
で，実験を通してなんですけど，私が 3 年生の時に実験した時は，まだまだロボットに対して，不安とか怖いっていうふうに思っている人たちも結構いて，自分の体感的には，肯定的な意見の人とロボットに対して否定的な意見の人が 5 対 5 ぐらいの感じだったんですけど，今回の実験では，意外と「ロボットかわいい」とか，「Pepper かわいい」って言ってくれる人たちのほうが多くて，自分の感覚的には，肯定的な人が 8 で，まだやっぱり怖いって思う人たちが 2 ぐらいいる印象で，何でこんなに違うんだろうと思いました。
実験参加者の人とインタビューとか感想とか聞いている中で，すごく思ったのが，みんな最初はロボットに対して，どういう生き物なのか分からない，何をされるのかが分からないっていう不安感が勝って，怖いっていう印象が強いけど，今回の実験は集団規範を見る実験だったので，ロボットも自分たちと同じように，集団
規範，相手に合わせるとか，そういった暗黙のルールとかっていうのがロボットにもあるんだっていうふうに― 47 ―

感じた人は，ロボットに対して，結構親しみやすさを持っている人が多くて。
なので，ロボットと人の共生社会実現ということを踏まえると，ロボットにも暗黙のルールが分かる力とか，
空気を読める力があるよというのを人間に気付かせることが，人とロボットの共生社会をする上で，すごく大切なんじゃないかなっていうのが，今回の実験で分かりました。長々話しちゃったんですけど。
森：はい。ありがとうございました。とても興味深いお話，ありがとうございました。
平野：ありがとうございます。
森：新垣先生のほうは，平野さんをご指導されるに当たって，どういった感触を持ってらっしゃったんですか。
新垣：平野さんは，すごく行動力のある人で，ロボットを使うだけでも割と抵抗，やっぱりどうしても抵抗を感じる学生さんが多いのです。何か新しいことをするのは，大変なので。それだけではなくて，ロボットを 2台使うというのが，2 台を本当に使うのだと思って。それを実現する行動力があるところが，こういう実験の実施につながったのかなと思います。ちょっと Zoom の音声の関係で，ロボットの声が多分ノイズキャンセル
みたいなのに引っかかったのかなと思うのですけど。ちょっと Pepper の声，聞こえなかったかもかもしれない。
平野：ほんとですか。
新垣：はい。ちょっと残念だったのですけど。
森：そうですね。
新垣：はい。Zoom の設定かな，と思います。
森：ちょっと笑えるところが，ほんとはあったんですね。
新垣：ほんとは。
平野：そうだったんですね。
新垣：難しいです。
平野：そうだったんですか。ノイズキャンセルされちゃうんですね。
森：すいません。ちょっと残念ですけど。でも，雰囲気はすごくよく伝わってきたと思います。ありがとうご
ざいます。
じゃあ，残り，あと 15 分ぐらいになるんですけれども。今，平野さんのほうからご研究について説明していただいたところで，これからの人とロボットの共生社会として，今後さらにどんな課題があるのか，どんなことが必要になっていくと思われますでしょうか。
新垣：これは誰が。平野さん。
平野：はい。人とロボットの今回の実験の私のテーマも，人とロボットの共生社会の実現っていうテーマなんですけれども。主に 3 つ，思ったことがあって。
1 つ目が，ロボットと共生社会を築く上で，やっぱりロボットに対して人間らしさとかを付与するのが大切だなっていうふうに思いました。結構，感想でも「人間みたいでかわいい」とかっていう感想が多くて。相槌を打ってくれたり，あとは人の顔を追跡できる機能もあるんですけど，Pepper に。そういった機能を付ける
ことで，目を合わせてくれるとか，あとは一人称が，「僕」とか「私」とか付けることで，「人みたいだった」という感想がすごく多くて。そういった人たちは親しみやすさを結構高く評価してくれていたので，そういう人間らしさというのも大切だなと思いました。
2 つ目が，さっきも少し言っちゃったんですけど。
「ロボットも空気を読めるよ」っていうのを与えることがすごく大切かなと思って。ロボットって何をするか分からないから，結構人のほうが下手に出る，みたいな。
接する時にロボットの意見をくみ取るように頑張ろう，頑張ろうとして疲れちゃうっていうのが先行研究でもあったんですけども。
そういった疲れを感じやすいので，ロボットも人間と同じような暗黙のルールが分かったりとか，そういっ― 48 ―

た，常識って言うと，ちょっと言葉が違うのですが，そういった「空気を読めるよ」みたいな，これも人間らしさにつながると思うんですけど，そういうのを実装したロボットが，共生社会で大切かなと思いました。
3 つ目が，こういったロボットの実験をする上で，すごく大切だなと思ったのが，人をよく知ることだなというふうに思って。私も今回，ロボットをどのように使うかを考えた時に，結構，人の認知心理学，先生のゼ
ミで 2 年生の時にやった勉強とかが結構大切になるんだなって，先行研究を読んでもすごく思ったので，ロボットを知るには，まず人を知ることがすごく大切なのかなと思いました。
森：はい。ありがとうございます。ロボットにも人間らしさを与えるということと，そして，人をよく知ることが大事だということで，とてもすてきなご意見，ありがとうございます。
平野：ありがとうございます。
森：はい。新垣先生のほうでは，学生さんのこういった実験をご覧になっていて，どういうことに注意してこられたかとか，今後どういうふうに展開していきたいとか，ございますでしょうか。
新垣：ロボットと人の対話実験は敷居が高いものですけれども，こういうふうにちょっとやってみればロボッ
トを使えるのだとか，自分でもできるんだ，ということを実感します。そうすれば，研究の幅がすごく広がりますよね。
ロボットも，先ほどの階段の分析もそうですけど，技術を持ってなくても，いろいろと使えるツールが，世の中に出てきているので，それを使って文系の学生であっても研究の幅を広げることができます。ロボットと共生社会といっても，実験でできることは非常に狭い範囲の条件の違いしか見ることはできないのですけれども。それでも，こういう技術を活用して，積極的に研究してもらえるといいなと思います。文系ならではの視点で問題をとらえて分析して，研究が進んでいくとよいなというふうに思っています。
森：はい。ありがとうございます。新垣先生にもおまとめいただきまして，ありがとうございます。今回，コロナ禍で新垣先生とお知り合いになって，そしてこういった形で，いろいろ協業っていうのがうまくできてきて，私もとてもいい学びができたと思っています。今後とも，ぜひ，こういった協業をさせていただければなというふうに考えておりますので，どうぞよろしくお願いします。
新垣：よろしくお願いしますというか，先生とはこういう形の授業ができるといいですね。
森：そうですね。
新垣：こういう形というか。データサイエンスの技術を使うと，いろいろな問題解決をするためのツールとかもあるということにも気が付きますし，そういうものを学生でも使えることができます。平野さんは，実際に実験をするのはすごく大変だったと思いますけれども。どうでしたか。何かもし，実験する上で大変だった感
想とかあれば。
森：お願いします。
平野：すごい結構大変だったんですけど。Pepper にプログラミングするのとかも，一から全然分かんなかったので，一から大変だったんですけど。結構，森先生も新垣先生も親身になって教えてくださっていたから。
それで，大人 2 人が親身になってやってくれているのだから，もう頑張んなきゃ，みたいな感じが結構強かった感じです。
夏休みの時とかも，お二人とも時間削って，私のゼミ生の，もう 1 人仲間もいるんですけども，全然自分の卒業研究に関係ないのに，来てくれたりして。もう，みんながすごく手伝ってくれたので，優しい環境に恵まれ，できました。
新垣：ありがとうございます。
森：ありがとうございます。
新垣：どうぞ。

― 49 ―

森：いいえ。やっぱり平野さんの頑張りとモチベーションの高さ，そういったことが今回の成功につながったと思います。私も勉強になりました。ありがとうございます。
平野：いえ。こちらこそ，ありがとうございます。
森：はい。あと，お二人のほうから何か，ここでお話ししておきたいこととかございませんでしょうか。
新垣：大丈夫です。

質疑応答
森：ありがとうございます。先ほど，おまとめいただきまして，ありがとうございます。こういったことで座談会のほう，終わりにさせていただきたいと思いますが，何か皆さまのほうからご質問等ございましたら。小宮路先生，まだお時間は，もう少しありそうでしょうか。
小宮路：はい，どうぞ。チャットでご質問があるようです。森先生，お願いします。
森：はい。チャットありがとうございます。何もしないロボット，弱いロボット。ロボットの人権についてコ
メントお願いしますということで，ありがとうございます。何もしないロボットというのは，何もしないけれ
ども，そこにいるだけで和ませているようなロボットのことを，もしかしたら，おっしゃってますでしょうか。
こういったロボットも人の心理的なメンタルに関連するロボットとして，とても重要だと思うんですけれども。
新垣先生，いかがでしょうか。
新垣：もしかしたら，豊橋技術科学大学の岡田先生の研究のことかと思いますけど。
平野さんの研究では，平野さんの意見では，ロボットに，もっと人間味を持たせようという形ですけれども，ロボットが実際有能とは限らなくて。私たち人間であっても，会話が最初から，ちょっとうまく言えないのですけれども，ロボットができないことを見せた時に，周りの人が助ける。ごみを拾えないごみ箱ロボットがいたら人間のほうがごみを拾って，入れてあげるというような関係，ロボットが自分が何ができるのかということを開示することで，そこで人間とロボットの関係ができていくような，ごみを捨てるということを互いに補い合って実現する。
実際の，人と人のコミュニケーションにも，そういう面があると思います。そのような要素を人とロボットとの関係にも取り入れていくというような研究は，すごく大事なことだというふうに，私は思っています。
割とロボットって，もう万能で何でもできるっていうような前提で考えられているのですけれども。やっばり，ロボットには何ができて何ができないのかっていうのを見せる，外に見せることで，人とのコミュニケー
ションは円滑になっていくのではないかなというふうに，私自身はロボットの専門家ではないんですけれども，
そういうふうに思います。
森：はい。ありがとうございます。
平野：私からもいいですか。
森：はい。お願いします。
平野：ありがとうございます。実は最初，私は弱いロボット派で，実験を進めようとしてたんですけど。卒業
研究でも弱いロボットっていう，岡田美智男先生が研究されてる分野で，そこにすごく共感を持って，弱いロ
ボットみたいなのを卒業研究でやろうと思っていたんですけど。
いろいろあって，私は集団規範にしたんですけど。結構，集団規範も，人とロボットが相互に影響を与え合うことが大切だなっていうふうに感じました。この弱いロボットも，ロボット自体は弱い，何もできないんですけど，それに気付いて人間がやってあげるっていうので，人とロボットが相互に影響を与え合っているとい― 50 ―

う点では，全く違うところなんですけど，同じような観点を言ってるなと思っていて。
私は集団規範っていう，人とロボットの共生の，人間らしさっていうところに注目して卒業研究を書いたんですけど，また違う分野で，それこそペットとか。最近，ペットでロボットっていうのがあると思うんですけ
ど，そういった点では弱いロボットもすごくいいなと思ったので，うまくまとめられないんですけど，人とロボットが相互に影響を与え合うっていう点では，大きなくくりでは，同じような感じの研究なのかなとも思いました。
森：はい。ありがとうございます。私のほうでは，ちょっと違う観点でお話ししてしまいましたが，弱いロボッ
トということで，できないことを開示して，その上で，人とロボットがうまくコミュニケーション取れる，相互に影響し合えることができるロボットということで。ありがとうございます。
もう 1 つ，ご質問がありまして。ロボットの人権について，コメントお願いしますってことなんですけども。
お二人のほうから何かございますでしょうか。
新垣：平野さん。
平野：すごく難しい問題ですよね。ロボットの人権は多分，政府側も難しいなって言っていると思うんですけ
ど。私は，これは個人，ほんとに個人的な感想なんですけど，やっぱりロボットと共生っていうふうに政府も掲げてる以上，そういったロボットに適用した法律とかも今後は作らないといけないんじゃないかなというふ
うに思っていて。
ロボットが人間と対等とは言わないんですけど，同じような感じで，人と人が会話するような感じで人とロボットが会話するみたいな感じにどんどん近づいていく時に，やっぱり人権問題は大きく取り上げられると思うので。そこは，時代の状況に合わせて，法律とか人権問題とかも変えていく必要が，考えていく必要があると思うので。私的には今ロボットの性能とかが結構注目されているけど，社会性っていう意味で，ロボットの人権は何かの授業の中で取り上げたりとか，そういった授業科目を作るのも必要かなって思います。
森：はい。ありがとうございます。
新垣：私はロボットの人権というのはあまり考えたことがないのですけれども。人は，こういう人工的なもの，ロボットに対してでも，すごく人間っぽいものを思い入れてしまう。人間じゃないけど，人のように感じてしまうことが知られています。ですので，ロボットが痛い思いをしたら，人もつらくなる，というような，そのような感覚を持つことが知られています。
だから，ロボットがどういう形であるべきか，人間っぽくあるべきなのか，ちょっと人権の話とは，ちょっとずれてしまうかもしれないのですけど。
どういう形であるべきかというようなことは，本当は大切な研究テーマではないかと思います。倫理的な観点からも大切なテーマだと思っています。すいません。ちょっと回答にはなっていないと思うのですけど。
森：はい。ありがとうございます。そうですね。ロボットの人権というと，以前，ちょっと学生さんにもそういったことを聞いてみたことがあるんですけれども，「ロボットは人ではないから人権ではない」というような答えも返ったようなこともありましたけれども。
確かに，ロボットがこれから人と共生していくっていうことを考えますと，ロボットがひどい目に遭うと，やはりそれを見ている人も傷ついてしまうっていうこともあるかもしれませんし。そういった影響も含めると，これからの時代に応じて，ロボットの人権，ロボット権といいますか，そういったことも考えていかないとい
けない時代が，これからやっぱり来るんだなというふうなことを少し，お二人のコメントを伺って感じました。
ありがとうございます。
小宮路：はい。森先生，ありがとうございます。
森：はい。ありがとうございます。もう 1 つ，ご質問いただいているようですが。じゃあ，ちょっと読み上げ― 51 ―

させていただきます。まだお時間，よろしいですか。
小宮路：ご質問は，プログラミング学習において，学生差が大きいという点の工夫について，ということですね。これは，座談会というより，森先生が実際，授業担当されてということだと思いますけれども。
森：はい。プログラミング学習について，学生差が大きいことについて，どのような工夫を，ということで。
まず，オンデマンドで授業をしてますので，授業の中でこういうふうにレコーディングをしていく話もやっていますけれども。対面ですと，それを聞き逃してしまって分からないとかいうのがありますけれど。まず，
オンデマンドでしたら，映像をまた元に戻したり止めたりしながら，それぞれが何とか同じことをやっていけるということが，まずはできるというのがありますし。なるべく分かりやすい資料を一緒に提供するということを行っています。
その中で，やはりデータサイエンス基礎，機械学習基礎ということで，あまり難しいプログラムにならない
ように，なるべく平易なプログラムで，短いプログラムで，こんなことができるっていうところをまず体験してもらうというところを大事にしていますので，そういった中で，「全く無理です」ということを言ってくる
学生さんは，今までは特にはなかったと思います。なるべく結果が分かりやすくて，楽しく取り組めるもの，
そういったことを題材に行っています。答えになってましたでしょうか。

閉会挨拶
小宮路

雅博

成城大学データサイエンス教育研究センター長／経済学部教授
小宮路：はい。どうもありがとうございます。大体少し時間が押してきましたので，私のほうで引き取ります。
皆さん，どうもありがとうございました。
森：ありがとうございました。
小宮路：成城大学は，先ほども言いましたように，文系 4 学部での構成ですので，今まで学内で，こういった形で研究をしたり，あるいは学んだりという機会があまりなかったのですね。ちょっと縁遠かったということですね。
データサイエンス教育研究センターが出来上がって，データサイエンス教育の一環ですということで，予算を付けて，ロボット導入したりしまして，それから他のいろいろなものも，触って動かしたりするようなものも，少しずつ揃えたりしてきました。体験型ということで授業をしたり，それから，それを学部の教育というか，卒論でも良いのですが，いろいろ持ち
帰ってもらって，そこから新しいテー
マ性が生まれてくるようになりました。
工学部があって，ロボット研究の先生がいてというわけではありませんし，学生さんもまた，そういうことを学んでいるわけでもない。とは言っても，全然知らない世界ではな
くて，触ってみたり動かしてみたり，
試行錯誤しながら導入してみたりと「データサイエンス教育― 52 ―

講演会」当日のタイムテーブル

いうのが，成城大学らしい展開かなというように考えています。
これがデータサイエンス教育をやる波及効果なのかなと私は考えています。直接にはやはり，先ほども言った
ように，なるべく多くの学生さんがデータサイエンスの科目群を履修してもらって，文部科学省さんが認定制度の中で想定しているような形で教育を受けていってもらえればというように考えております。
はい。それでは，どうしましょうか。ご質問のロボット三原則の話は，すみません。時間が来てしまいました。
このご質問については。森先生のほうから，後でご返事いただくって形にいたします。すみませんが，よろしくお願いいたします。
森：はい。大丈夫です。お返事させていただきます。
小宮路：それでは皆さま，成城大学のデータサイエンス教育ということで，工学部があるわけでありませんので，最先端のことをやっているというわけではないですけども，社会に入っていく時は，最先端が入っていくとは限りませんので，今あるもので，その社会との，あるいは人間との関わり合いというところで，いろいろ取り組ん
でいけたらなというように思います。
それで，今日は私，個人的といったらあれですけども，とても感銘を受けたのは，ロボットの人権というご質問をいただいたことです。そうしますと確かに，本学には法学部もありますし，それから文芸学部で，ロボットの権利というようなテーマで，過去さまざまな作品がありますから，例えば，それは文芸学部的だなっていうよ
うに思いますし。それが社会とか，あるいは企業活動の中で，どのようにくみ取られるのかという観点からは，経済学部もまさしく該当しますので，とてもいいテーマをいただいたなというように思っています。
実現できるかどうか分かりませんけれども，法学部の先生，あるいは文芸学部の，そういうロボットや，あるいは人のように見えるけれども人でない存在が登場するような作品を研究している先生方と，データサイエンス
教育研究センターが主催して，シンポジウム的なことを将来やれればなというように思いました。
それでは時間が，ちょうど終了の時間になりました。今日は皆さま，ご参加いただきまして，ありがとうございました。チャットでアンケートの URL をお送りしますので，ご協力をお願いいたします。アンケートの URL
ご確認いただきまして，ダウンロードいただけましたら，Zoom からご退室いただければと思います。
今日は皆さま，お忙しい中，ありがとうございました。以上をもちまして，成城大学データサイエンス教育研
究センター主催の講演会を終了いたしたいと思います。皆さま，本日はありがとうございました。
森：ありがとうございました。
平野：ありがとうございました。
新垣：ありがとうございました。

― 53 ―

センターだより

1．データサイエンス教育研究センター構成員（2022 年度）
1）成城大学データサイエンス教育研究センター委員会委員
委員長

小宮路

センター員

森

センター員

玉谷

雅博

由美

センター長／経済学部教授

特別任用教授充専担教員／経済学部専任講師

経済学部選出委員

渡邊

隼史

准教授

文芸学部選出委員

松村

一志

専任講師

法学部選出委員

村上

裕章

教授

社会イノベーション学部選出委員

積田

淳史

准教授

2）成城大学データサイエンス教育研究センター自己点検・評価委員会委員
委員長

小宮路

雅博

センター員

森

センター員

玉谷

充

大学事務局

大友

浩一

大学事務局

中村

裕

由美

センター長／経済学部教授

特別任用教授専担教員／経済学部専任講師
事務局長
総務課長

3）外部アドバイザリー委員会委員（50 音順，敬称略）
大成

弘子

株式会社 Interbeing/CAO（Chief Analytics Officer）

標葉

隆馬

大阪大学

田村

光太郎

三浦

航 楽天グループ株式会社

社会技術共創研究センター

株式会社ユーザベース

UB Research

AI サービス統括部

グ部サイエンスプロダクトグループ
山田

健太

琉球大学

准教授

国際地域創造学部

チーフリサーチャー
アナリティクスデータエンジニアリン

データサイエンティスト

准教授

4）事務局
中村

裕

総務課長

井上

貴博

総務課長補佐2．委員会活動
1）成城大学データサイエンス教育研究センター委員会
2022 年 5 月 19 日

第 1 回データサイエンス教育研究センター委員会（Zoom）

2022 年 6 月 28 日

第 2 回データサイエンス教育研究センター委員会（Zoom）

2022 年 7 月 27 日

第 3 回データサイエンス教育研究センター委員会（持ち回り）

2022 年 9 月 20 日

第 4 回データサイエンス教育研究センター委員会（Zoom）

2022 年 11 月 7 日

第 5 回データサイエンス教育研究センター委員会（持ち回り）

2022 年 11 月 22 日

第 6 回データサイエンス教育研究センター委員会（Zoom）― 54 ―

2023 年 3 月 7 日

第 7 回データサイエンス教育研究センター委員会（持ち回り）

2）成城大学データサイエンス教育研究センター自己点検・評価委員会
2022 年 5 月 27 日

第 1 回データサイエンス教育研究センター自己点検・評価委員会（持ち回り）

2022 年 7 月 18 日

第 2 回データサイエンス教育研究センター自己点検・評価委員会（持ち回り）

3）外部アドバイザリー委員会
2023 年 2 月 17 日

第 1 回外部アドバイザリー委員会（Zoom）

3．データサイエンス科目群履修者数（2022 年度）
1）データサイエンス概論
曜限

学期※定員各 80 名
経＊

文

法

社

計

火3

前期

11

40

4

25

80

木3

前期

59

8

6

7

80

木4

前期

62

7

6

5

80

火2

後期

29

29

5

16

79

木2

後期

23

21

10

19

73

金5

後期

31

30

5

14

80

215

135

36

86

472

計

＊経：経済学部，文：文芸学部，法：法学部，社：社会イノベーション学部，以下同じ。

2）データサイエンス基礎
曜限

学期※定員各 63 名
経

文

法

社

計

水2

前期

9

37

8

9

63

水4

前期

33

21

3

6

63

木1

前期

22

22

3

16

63

火3

後期

3

38

0

22

63

木3

後期

42

12

4

5

63

木4

後期

34

14

7

8

63

143

144

25

66

378

計

3）データアナリティクス基礎
曜限
木1

学期
前期

木1

後期
計

※定員各 63 名

経

文

法

社

計

29

17

6

11

63

20

37

0

6

63

49

54

6

17

126

― 55 ―

4）機械学習基礎※定員各 63 名

曜限
火4

学期
前期

木1

後期
計

経

文

法

社

計

25

21

2

14

62

34

9

2

18

63

59

30

4

32

125

5）データアナリティクス応用
曜限

学期

金3

後期

※定員 40 名

経

文

法

社

計

5

0

2

2

9

6）データサイエンス・アドバンスド・プログラム
曜限

学期

金4

後期

7）数理科学基礎 a
曜限
金2

前期

曜限

文

法

社

計

6

0

0

4

10

経

文

法

社

計

8

4

0

3

15

経

文

法

社

計

2

1

0

4

7

経

文

法

社

計

487

368

73

214

1,142

※定員なし
学期

金2

経

※定員なし
学期

8）数理科学基礎 b※定員 40 名

後期9）合計（延べ履修者数）

計― 56 ―

4．履修証明（ディプロマ）授与件数（2022 年度前期履修分）
ディプロマ名称

授与件数

備考

リテラシーレベル・ディプロマ

11 名（累計 11 名）※ 2022 年度以降入学者対象

基礎力ディプロマ

15 名（累計 73 名）※ 2021 年度以前入学者対象※ 2022 年度後期履修分ディプロマ授与件数は 2023 年度年報に掲載予定。

5．主なイベント※ 2023 年 1 月末までに行ったイベント
2022年 6 月28日

日本経済新聞出版ムック本『大学選びを考えたらまず読む本 2023 年度版』掲載

先方から依頼があり 5 月 13 日に取材を受ける。
「デジタル化で大学が変わる」という特集ページの中で，成城大学が掲げている「文系学生こそデータサイエンスを」という考えと実践について詳しく掲載された。
https://www.seijo.ac.jp/news/jtmo420000014npo.html

2022年 7 月 9 日 「データサイエンス研究講演会」オンライン開催（Zoom）

講師：森由美 特別任用教授，玉谷充 センター専担教員／経済学部専任講師
森由美 特別任用教授から「ヘルスケアデバイスや質問票を活用した健康状態の可視化に関する研究事例」と題し，健康状態の測定手法についての最新動向と，自身による「ウエアラブルデバイス等を活用した工場検査員を対象とした研究事例」についての紹介・説明が行われた。
玉谷充 センター専担教員／経済学部専任講師からは「高次元小標本における判別手法について」と題し，判別関数の精度を上げるための理論的研究の説明があり，講演の中では，理論上最適な判別関数と言われている Fisher’s Rule，「次元の呪い」といった高次元小標本における問題点等の説明とナイーブ正準相関に基づく判別関数の提案等が行われた。
参加者 24 名。
https://www.seijo.ac.jp/news/jtmo420000014uyi.html

2022年 7 月17日
8月6日
8月7日

オープンキャンパス

2022年 8 月 1 日

ワークショップ「プログラミング入門―Tello を飛ばしてみよう―」

データサイエンススクエアにて，担当教員と話せる個別ブースや各種展示コーナーを設け，
データサイエンスについての説明会を実施した。

講師：増井敏克 氏（増井技術士事務所代表）
ドローンの定義から，その市場規模，関連法規，産業用ドローンの技術向上，近年活用が進むドローン事例などを幅広く学んだ。アプリを使用し，小型ドローン「Tello」を操作し，離陸，写真撮影，着陸など基本的な動作を体験した。
主の目的であるプログラミングは「DroneBlocks」という Scratch ソフトを使用し，ドロー
ンをさまざまな条件で自動飛行させるという練習課題に取り組んだ。
参加者 10 名。参加者にはオープンバッジが発行された。
https://www.seijo.ac.jp/news/jtmo4200000153m1.html
2022年 8 月 2 日
8月4日

ワークショップ「統計分析ソフト R 入門講座」

講師：増井敏克 氏（増井技術士事務所代表）
2 日に渡り，統計分析ソフト R の入門講座を開催した。
R の導入と基本操作からグラフの描画，偏差値の求め方など練習問題を解きながら基本的な機能を学習した後，回帰分析，主成分分析，クラスター分析といった高度な内容にも取り組んだ。
【8 月 2 日】
2 時限：R の基本操作①，3 時限：R の基本操作②，4 時限：各種グラフの描画【8 月 4 日】
2 時限：回帰分析，3 時限：主成分分析，4 時限：クラスター分析
参加者 13 名。参加者にはオープンバッジが発行された。
https://www.seijo.ac.jp/news/jtmo4200000155ok.html― 57 ―

2022年 8 月3日

ワークショップ「言語データと心のメカニズム」

講師：新井学 経済学部准教授
言語データを用いて心のメカニズムを研究する方法を紹介した。
人間の高度な認知機能に欠かせない「予測」の働き，誤った判断・解釈に対する「抑制」の働きに焦点を当て，実際に眼球運動測定実験のデモを行い，得られたデータをどのように分析するのか解説が行われた。
2 時限：（講義）言語データを用いて心のメカニズムを研究する
3 時限：（実践）眼球運動を用いた心理言語実験
4 時限：（演習）実際に得られたデータを統計分析ソフト R で分析
参加者 17 名。参加者にはオープンバッジが発行された。
https://www.seijo.ac.jp/news/jtmo4200000155uf.html
2022年 9 月 2 日
10月 1 日
10月15日

G 検定講習会オンライン開催（Zoom）

2022年10月20日

東洋経済新報社ムック本取材

日本ディープラーニング協会主催「G（ジェネラリスト）検定」受験対策講座として，初回の 9 月 2 日は事前数学講習会として，玉谷充 センター専担教員／経済学部専任講師より G
検定の問題に対応できる基礎知識を身に付ける為の講義が行われた。10 月 1 日と 15 日は合同会社 Interbeing の CAO 大成弘子氏を講師として招き，更に理解を深める講義が行われた。
参加者 6 名。
https://www.seijo.ac.jp/news/jtmo42000001577w.html
成城大学でのデータサイエンス教育の全体像に焦点をあて，文系大学でデータサイエンスを学ぶ意義や取り組み方を伝え，掲載された。併せて，特集ページ「変革の現場に迫る」
へも，森由美 特別任用教授，玉谷充 センター専担教員／経済学部専任講師のインタビュー
それぞれが掲載された。
2023 年 1 月 13 日発行。
https://www.seijo.ac.jp/news/jtmo420000017e0s.html

2022年11月 2 日

Scratch 音楽演奏プログラミング・コンテスト

データサイエンス科目「データサイエンス基礎（旧：データサイエンス入門Ⅰ）」の授業で，
Scratch 言語プログラミングを体験した学生を対象とした，音楽演奏プログラミング・コ
ンテストが行われた。9 月に一次審査，10 月に学内投票による二次審査を経て，金賞 2 件，
銀賞 2 件，銅賞 4 件が決定した。
受賞者には賞状が授与され，オープンバッジが発行された。
https://www.seijo.ac.jp/news/jtmo4200000167c2.html

2022年11月12日

データサイエンス・コンテスト 2022

募集テーマを「オリンピック参加選手データ（1896 年～ 2016 年）を使って，自由に分析してください」とし開催。作品審査の結果，「チームエーケン」（提出作品「オリンピックから見える国家の経済力―金メダルと GDP の関係性―」）が「優秀賞」と「特別賞」のダブル受賞となった。
受賞チームには賞状と副賞のほか，各人に優秀賞（1stPrize）のオープンバッジが発行された。
協賛：一般社団法人 ピープルアナリティクス &HR テクノロジー協会
https://www.seijo.ac.jp/news/jtmo420000016bav.html?fbclid=IwAR2k3d0Q9_
XzBl8eJ8OAbWDkX-JsLT7OtUDRrT3cEgqilURJq8aK5woX-rw

2022年12月 2 日

講演会「成城大学におけるデータサイエンス教育」オンライン開催（Zoom）
講師：森由美 特別任用教授
ゲストスピーカー：新垣紀子 社会イノベーション学部教授，
社会イノベーション学部 4 年生 平野なお佳
森由美 特別任用教授が「データサイエンス科目での STEAM 教育の実践」と題した講演を行った。社会イノベーション学部の新垣紀子 教授と同学部 4 年生の平野なお佳さんと 3
名で「人とロボットの共生社会実現に向けて―人型コミュニケーションロボットとの対話
実験の試み―」と題した座談会も併せて行われた。
参加者 36 名。登壇した新垣先生と平野さんにはオープンバッジが発行された。
https://www.seijo.ac.jp/news/jtmo420000016z9w.html― 58 ―

6．2022 年度に発行したオープンバッジ一覧※ 2023 年 1 月末までに発行したオープンバッジ
発行日

バッジ名

2022/8/1

成 城 大 学 デ ー タ サ イ エ ン ス・ ワ ー ク シ ョ ッ プ 2022 Summer「Drone
Programing」参加証

112022/8/3

成城大学データサイエンス・ワークショップ 2022 Summer「言語データと心のメカニズム」参加証

172022/8/4

成城大学データサイエンス・ワークショップ 2022 Summer「R 入門講座」参加証

122022/9/20

成城大学データサイエンス基礎力育成・認定プログラム 「データサイエン
ス リテラシーレベル・ディプロマ（履修証明）」 2022 年度

11

2022/9/20

成城大学データサイエンス教育プログラム 「データサイエンス基礎力ディプロマ（履修証明）」 2022 年度

152022/11/2

成城大学データサイエンス 「Scratch 音楽演奏プログラミング・コンテスト（2022 前期）」 金賞

2

2022/11/2

成城大学データサイエンス 「Scratch 音楽演奏プログラミング・コンテスト（2022 前期）」 銀賞

2

2022/11/2

成城大学データサイエンス 「Scratch 音楽演奏プログラミング・コンテスト（2022 前期）」 銅賞

4

2022/11/12

成城大学データサイエンス・コンテスト 2022

4

2022/12/2「成城大学におけるデータサイエンス教育」（2022/12/2 開催）登壇者（スピーカー）参加証3

2023/1/16

成城大学データサイエンス教育研究センター
2022 年度（活動証明）

3― 59 ―

バッジ

優秀賞（1st Prize）

ティーチング・アシスタント

発行数

編集後記
2022 年度の成城大学データサイエンス教育研究センター年報を刊行いたしました。
本センターにおいては初めての刊行（創刊）であり，なおかつ，自身にとっては初めての編集長という役割
をセンター長から任命され，一体どうなるのかと思いましたが無事に仕上げることができました。編集長という肩書きをいただいたとは言っても，特に大きな役割を担ったという訳ではなく，論文のページを年末年始に執筆する一方で，出来上がったページのチェックをするといった作業が主であり，事務室の井上さん並びに事
務職員たちのお陰で表紙や講演録，センターだより等のページが仕上がったと言えます。この場を借りて，心から感謝申し上げます。
私は 2022 年度から本学のセンター専担教員として新たに着任しましたが，担当する「データサイエンス概論」のオンデマンド資料を作成したり，「数理科学基礎 a・b」の講義資料を作成したりと，年間を通じて教育業務に追われた 1 年間だったなと感じています。そして，2023 年度から新たに 1 名のセンター専担教員が加入することになりますが，本学のデータサイエンス教育がうまく機能するようブラッシュアップしていきます。また，受講する学生にも「データサイエンス科目を履修して良かった」と思えるように努めていきたいと思いますので，2023 年度も引き続きよろしくお願い申し上げます。
成城大学データサイエンス教育研究センター専担教員／経済学部専任講師― 60 ―

玉谷充

成城大学データサイエンス教育研究センター
2022 年度 年報
Education and Research Center for Data-driven Social Sciences & Humanities, Seijo University
Annual Report 2022
発

行

成城大学データサイエンス教育研究センター〒 157―8511

東京都世田谷区成城 6―1―20

https://www.seijo.ac.jp/education/support/cds3/
発行日

2023 年 3 月 20 日

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