第22回MAGDAコンファレンスin宮崎
一電磁現象及び電磁力に関するコンファレンスー

講演論文集

会期：2013年12月2日（月）ん3月（火）会場三帯 宮崎観光ホテル 東嶺2F

宝艶ニ会、電気学参、 日本磁気学会、日本沙ユミレーション学会

日泰生体磁気学会、計測点動制御学会、システム勧御情報学会、
日本原子力学蛮、白海保全学会、日本非破壊検査学会、
rEEE嘲塾gn鴎細胞ぶOCietpy（Japanehapter）、プラズマ・核融合学会、
日本ぽねか学会、宮崎大学

第22回MAGDAコンファレンスin宮崎

OS6−02∞コイル型渦電流センサの最適設計に関する考察
Astudyofoptimizeddesignofthe∝〉eddycurrent＄enSOr
菊地原弘基●1（学正員），斉藤兆古り（正員）大内学●2，茂木秀夫−2，及川芳朗■2
HirokiKIKUCHIHARA（Stu．Mem．），YoshifuruSAITO（Mem．）
ManabuOUCHI，HideoMOGI，YoshiroOIKAWÅ
Eddycurrenttesting（ECT）isoneofthen！OStrepreSentativenondestruCtivetestingmethodstbrmetallic

materials，PartS，StruCtureSandsoon．OperatlngPrlnCipleofECTisbasedonthetwomqorpropertiesofmagnetic
負eld．Oneisthatalternatlngmagnetic昆eldinduceseddycurrentinalloftheconductingmaterials．Thereby，anlnPutimpedanceofthemagneticfieldsource，i．e．，electricsource，dependsontheeddycurrentpath．Secondisthat
themagnetic坑elddistributiondependsonlyontheexcitingbutalsothereactivemagnetic鮎Idscausedbythe
eddycurrentsintargets．FormerandlatteraretheimpedanCeSenSingandmagnetic飢IXSenSingtypes，reSpeCtively．
ThispaperCOnCernSwithanOPtimizationofanewmagneticfluxsensingtypesensornamed1．cocoil whose
exciting and sensing coils are composed ofthe co shape and負nitelength solenoid coilwound fbrrite b叫
respeCtively．Optimizationofthis∝〉COilfu11ydependsonthe3DLiniteelementsmethods，Accordingtothe3D
重niteelementsimulationresults，Wehavesuccessfu11ycarriedouttheoptlmumSizeoftwoexcitlngCOilsanda
SenSlngCOil．
鱒）7WOrdi：Eddycurrent，NondestruCtivetestlng，Optimization

産業プロダクトではフレームの健全性が高度な信頼性，

1緒言

安全性の確保が要求されるために極めて重要な要素で現代の文明社会を支えるのは人類の叡智が創造しある。

た多くの文明の利器である。例えば，高速な移動手段

金属の健全性を確保する手段として最も基幹的で重を提供する高速鉄道，自動車，航空機，そして，電力要な技術が，金属材料に対する非破壊検査技術である，生成・系統システム，照明システム，セキュリティシ

金属の非破壊検査法として，渦電流探査法咋ddy
CurrentTbsting，以後ECTと略記），電気ポテンシャル

ステムなど，いわゆる産業プロダクトから鉄橋，大型ビルや高速道路などの社会的インフラストラクチャま法，超音波影像法およびⅩ線断層撮影法のような様々で広汎で多岐に渡る文明の利器が存在し，人類の文明な方法がある。この中で，ECTによる方法は，検査対生活を支えているのは自明であろう。

象と直接接触の必要がなく，比較的簡単な装置で高速

これら文明の利器の多くは何らかの形で機械的構造な検査が可能である。このため，ECTは自動車の個々を持ち，強度や形状維持のフレームが存在する。大部の部品検査から橋梁の劣化検査など極めて多くの分野

分のフレーム材は金属材料からなり，それぞれの産業で広汎に使われている。これは，人類の創造する文明

プロダクトの機能を維持するため，機械的ストレスをの利器の力学的強度維持は，大部分が導電性を有する受け続けている。産業プロダクトの中で，大量輸送に金属材料からなるためであり，特にECTは選択的に非関わる大型バス，高速列車，大型旅客機のみならず，接触で金属部分のみ検査可能である【1−3］。

原子力発電所で代表される大規模エネルギー変換シス

本稿は，∞コイル型渦電流センサの最適設計に関するものである。∞コイルは励磁コイルと検出コイルかテムなどのプラントや社会的インフラストラクチャ設
備では，機械的ストレスだけでなく熱応力，中性子にら構成され，検出感度は各コイルめ大きさに依存する。

よる劣化などが発生する。当然ではあるが，これらの形状の最適設計には励磁コイルの大きさを基準としソレノイド型検出コイルの半径，コイル長を変化させた

連絡先：菊地原弘基，〒184−8584小金井市梶野町3−7−2，
法政大学大学院工学研究科電気工学専攻啓摩兆古研究室，時の検出感度を有限要素法により算出する。各形状でe−mai1：hiroki．kikuchiham．6e＠stu．hosei．acjp＋1法政大学大学院工学研究科電気工学専攻の計算結果から半径とコイル長さの近似関数を導出し−2電子磁気工業株式会社−173−

最適値を求める。よって，本論文は全ての試行計算結

出コイルの面に対し平行成分となるため誘起電圧は発果から近似関数を求めるため，試行計算結果を無駄に生しない。しかし，被検査対象中に欠損が存在する場

することがない最適設計の方法とその実例を紹介する。

合，欠損を迂回する渦電流が発生し，検出コイルの面

２ ∞型 ECT センサ

に対し垂直な磁束成分が生まれる。このため検出コイ
ルに誘起電圧が発生し，欠損の有無を識別することが

2.1 ECT センサの動作原理
ECT の動作原理は，大別して二方法がある。一方は交番磁界を検査対象に照射することで被検査対象中に渦電流を発生させ，被検査対象中の欠損の有無による渦電流分布の相違を電源から見た入力インピーダンスの変化で感知する方法である。ここでは，この ECT 法
をインピーダンス感知型と呼ぶ。このインピーダンス
感知型 ECT の特徴は励磁コイルがセンサも兼ねる点にあり，構造が簡単で安価である。他方は励磁コイル
以外の検出コイルを備えた励磁・検出コイル分離型である。この励磁・検出コイル分離型は被検査対象中の欠損の有無に起因する渦電流分布の相違が喚起する磁束の変化を感知する検出コイルの配置に自由度を持つ。
このため，励磁・検出コイル分離型は，インピーダン

可能となる。
2.3 ∞コイルのモデリング∞コイルのモデリングには有限要素法によるシミュレーションを用いコイルデザインの最適化を行った。
Fig.1 は二個の隣り合う励磁コイルを示し，Fig. 2(a)はこれら二個の励磁コイルに逆位相の電流を流した場合の磁束密度分布を示す。コイル内の磁束密度の値に対しコイル間の磁束密度は小さくなっていることがわかる。Fig. 2(b)は二個のコイル間にコアにフェライトを持
つ検出コイルを挿入したシミュレーション結果である。
検出コイルを磁束密度が極めて小さい部分に配置する
ため励磁コイルによる磁界に影響を与えない。更に，コアに磁性体を使用することが可能となるため感度の向上に繋がる。

ス感知型に比較して高感度とされているが，検出コイ
ルの構造や設置場所など多くの経験的習熟度を必要とする。
本論文で述べる∞コイル型 ECT センサの動作原理
は励磁・検出コイル分離型に属し，その最適設計法を実例を通して述べる。

Fig. 1 Two exciting coils.

2.2 ∞コイル型 ECT センサの動作原理∞コイル型 ECT センサは，二個の励磁コイルとコアに磁性体を持つ検出コイルから構成されている。二個の励磁コイルを隣り合う位置に配置し，互いに逆位相の電流を流す。励磁電流により生じる磁界分布は逆の極性を持ちループ状に形成されるため二個の励磁コイ
ルの間には磁界がゼロまたは極めて小さい値となる領域が生まれる。コアにフェライトなどの磁性体を持つ検出コイルを二個の励磁コイル間の極めて磁界が小さ(a) Without ferrite bar

い値を取る領域へ励磁コイルの面に対し垂直な方向に設置する。検出コイルの面が励磁コイルによって生じる磁界と常に平行となるため検出コイルには誘起電圧が発生しない。更に磁界が極めて小さい領域へ配置されることにより検出コイルが持つ磁性体の影響が少な
く，元の磁界分布を乱さない設計となる。この∞コイ
ル型 ECT センサを健全な被検査対象上に設置した場
合，被検査対象中には励磁電流の逆方向に渦電流が流(b) With ferrite bar

れる。被検査対象中の渦電流によって生じる磁束は検Fig. 2 Magnetic fields intensity distribution.

2.4 ∞コイルの 3D シミュレーション
Fig. 3 に示す∞コイルの動作原理を検証するために三次元の有限要素法によるシミュレーション行う。
Table 1 に励磁コイルと検出コイルの諸定数を示す。∞
コイルは厚さ 1mm の銅板上に配置され，欠損が無い
場合，検出コイルに対し欠損が 0 度，90 度，45 度の場
合について計算する。

発生する渦電流は互いに打ち消し合う方向に流れるためフェライトコア内の磁束密度は垂直方向に発生しない(Fig. 5(c))。Fig. 4(d)に欠損が検出コイルに対し 45 度に配置した時の渦電流分布を示す。渦電流は欠損沿って流れ，検出コイルに垂直成分を含む磁界を生成する。
Fig.5(d)に示すように 45 度の方向に磁束が発生するた
め，検出コイルに誘起電圧が発生する。

Fig. 3 3D simulation model of the ∞ coil.
(a) No defect
Table 1 Various constants used in the 3D simulation.
Exciting coil
Coil outer diameter
22.4mmCoil inner diameter
20mm
Coil length
10mm
Number of turn75
Input current(peak)
250mA
Frequency
256kHzSensing coil
Coil outer diameter
1.4mm×2.4mm
Coil inner diameter
1mm×2mm
Coil length
6mm
Number of turn100
Axis core
JFEferrite_MB1H _23℃(b) 0 degree defect to the two adjacent exciting coils

Fig. 4，5 はそれぞれ銅板上に流れる渦電流と検出コ
イルのフェライトコア内の磁束密度分布を示している。
銅板中に欠損が存在しない場合，Fig. 4(a)に示す渦電流が流れる。渦電流よって生じる磁束密度は検出コイルの面に対し平行方向のみであるため Fig. 5(a)に示す方向となる。したがって欠損が存在しない場合，検出コ
イルに誘起電圧は発生しない。Fig. 4(b)は 2mm の幅の(c) 90 degree defect to the two adjacent exciting coils

欠損が検出コイルに対し 0 度に配置された時の渦電流分布である。渦電流は欠損に沿う方向に流れるが，検出コイルの面に垂直の磁界を生む成分は流れないためフェライトコア内の磁束密度は Fig. 5(b)となる。0 度の場合も検出コイルに誘起電圧は発生せず，欠損を検知することは難しい。Fig. 4(c)に欠損が検出コイルに対し90 度に配置した時の渦電流分布を示す。銅板中の渦電流は欠損によって妨げられ検出コイルの面に垂直に磁界を作る方向に流れる。しかしながら，欠損の両端で(d) 45 degree defect to the two adjacent exciting coils
Fig.4 Eddy currents in a plane metallic target.

(a) No defectFig.6 Induced voltages in the sensor coil.

３ ∞コイルの最適設計
3.1 最適設計法
現在の工業製品の設計法では，過去の経験や実地試
験によって最適なモデルが決定されているため，新たに開発された製品に対する設計では過去の経験が無く実地試験による手間が掛り多くの労力が必要となる。
(b) 0 degree defect to the two adjacent exciting coils

開発された∞コイルは二個の励磁コイルとコアに磁性体を持つ検出コイルから構成されるため，検出感度は各コイルの大きさに依存する。それゆえ，∞コイ
ルの形状の最適設計には励磁コイルの大きさを基準としソレノイド型検出コイルの半径，コイル長を変化させた場合の検出感度を有限要素法により算出する。各形状での計算結果から半径比とコイル長比の近似関数を導出し最適値を算出する方法を試みる。この方法では全ての試行計算結果から近似関数を求めるため，試(c) 90 degree defect to the two adjacent exciting coils

行計算結果を無駄にすることがなく最適が可能とされる。
3.2 有限要素法による∞コイルの最適計算∞コイルの形状の最適設計には Table 2 に示す通り
励磁コイルの半径 5mm，コイル長 10mm を基準とし，ソレノイド型検出コイルの半径 R 比，コイル長 L 比を
0.1 から 1.0 まで 0.1 刻みに変化させた場合で 100 個のノイズ信号に対する検出信号比(Signal to Noise Ratio，(d) 45 degree defect to the two adjacent exciting coils

以後，S/N 比と略記)を有限要素法により算出する。検

Fig.5 Magnetic flux density vector distributions in the ferrite bar.

出信号 S は，SUS316 から成る 100mm×100mm×10mmの板状の被検査対象上に長さ 10mm，幅 0.5mm，深さ

Fig. 5(a)-(d)における検出コイルの誘起電圧を Fig. 6

1.0mm の欠損を検出コイルに対し 45 度に配置した場に示す。Fig. 6 より欠損が 45 度の場合，高い誘起電圧合に発生する誘起電圧である。Fig. 7 に計算結果を示が発生し欠損の有無を識別できることがわかる。

す。Fig. 7 より R 比が低く，L 比が 0.7 から 0.8 の付近に対しピーク値を持ち，最適な比率があることがわかる。

式(1)-(5)で求めた近似関数を Fig. 8 に示す。べき級数のTable 2 Various constants of ∞ coil.
Exciting coil
Coil outer diameter
10.4mmCoil inner diameter
10mm
Coil length
10mm
Number of turn100
Input current(peak)
250mA
Frequency
256kHzSensing coil
Coil outer diameter1.4～10.4mm
Coil inner diameter1.0～10mm
Coil length
1.0～10mm
Number of turn100
Axis core
Ferrite次数について試行錯誤の結果，7 次関数までで Fig.7の結果が表現でき，Fig.8 がその結果である。よって，本論文では 7 次関数近似を採用した。さらに求めた関数から S/N 比が最大値を取る値は R 比が 0.10，L 比が0.78 であることが判明した。この方法では，全ての試
行計算結果からべき級数の近似関数を求めるため，試
行計算結果を無駄にしない。

Fig.8 Approximate S/N ratio distribution by Power series.

3.4 フーリエ変換を用いた最適設計
Fig.7 Signal to Noise (S/N) ratio distribution by FEM simulations.

離散フーリエ・逆フーリエ変換を採用し，Fig. 7 に示す 100 個の計算結果をフーリエ変換する。Fig. 9 は

3.3 べき級数関数を用いた最適設計

式(6)に示すフーリエ変換を用いて得られた二次元フ

Fig. 7 で求めた R 比，L 比に対する S/N 比を表すたーリエ・スペクトラムである。Fig.10 は式(7)のフーリ

めに，式(1)の二変数のべき級数関数近似を適用する。

エ逆変換を Fig. 9 のスペクトラムへ適用して得られる

f ( R, L)  a0  a1 R  a2 L  a3 RL  a4 R 2  a5 L2 

Fig. 7 の近似三角関数である。Fig. 8 に示すべき級数を...  am1 R n  am Ln(1)用いた近似結果と比較し，Fig. 7 の近似三角関数は各シミュレーション点での S/N 比を厳密に再現するが，式(1)の係数 a0, a1, a2, ,..., am は最小自乗法で決定され点間の値を求めるには適さないことがわかる。

る。すなわち，式(1)の係数を要素とするベクトル A は式(2)で与えられる。
1A  [C C] C Y
T

T

A, Y，
行列 C はそれぞれ(3),(4),(5)式で与えられる[4]。

A  [ a0 a1  am ]Tf ( R0.1 , L0.2 )  f ( R1.0 , L1.0 )]T
L0.1

R0.1L0.1

R02.1

L20.1  R0n.1
L20.1
L20.2




R0n.2
R0n.1


R0.2
R0.1

L0.1
L0.2

R0.2 L0.1
R0.1 L0.2

R02.2
R02.1













R1.0 L1.0

R12.0

L12.0

 R1n.0

R1.0

L1.0

f ( R, L) 1
F (u, v) exp{ j 2 (uR  vL ) / N }N R 0 L 0

N 1 N 1(3)

Y  [ f ( R0.1 , L0.1 ) f ( R0.2 , L0.1 )

R0.1



1
f ( R, L) exp{ j 2 (uR  vL ) / N } (6)N R 0 L 0(2)

ここで，上添え字”T”は行列の転置を示し，ベクトル1

1
C  11


N 1 N 1

F (u, v) 

Ln0.1 
Ln0.1 Ln0.2 
 
L1n.0 (4)

(5)

Fig.9 Fourier power spectrum distribution.

(7)

５ 結言
本稿は∞コイル型渦電流センサの最適設計法について提案し，∞コイルの検出感度が最大となる励磁コ
イルに対する検出コイルの半径とコイル長の比率を決定した。
∞コイルのコイル配置は有限要素法によるシミュ
レーション結果から決定され，コアに磁性体を持つ検出コイルを励磁磁界分布へ可能な限り影響しない二個
Fig.10 A representation of S/N ratio distribution by the discrete
Fourier transform.

の励磁コイルの間に配置する。このため，励磁コイル
に対する検出コイルの大きさが検出感度に依存し，最適設計において極めて重要な要素となる。
本論文では有限要素法で得られたシミュレーショ
ン結果からべき級数と三角関数を用いた近似関数を導出し，それらの近似関数から最適値を求めた。べき級数近似関数法は，全ての試行計算結果から近似関数を求めるため，試行計算結果を無駄にすることがない最適設計の一方法と位置づけられる。他方，離散フーリ
エ変換を用いた設計法はコイル形状だけでなく計算時間の短縮に繋がる方法である。
両者の最適値は一致し，最適設計結果の妥当性を裏付けることとなった。
こと務局記入→(200?年??月??日受付)

Fig.11 Approximate S/N ratio distribution by the discrete Fouriertransform employing (1,1)-(5,5) spectra.

近似する三角関数の次数を決定するため，フーリエ逆変換を低字から高次まで変更して行い，結果としてFig.9 の原点から 5×5 領域までの低周波成分で Fig. 7
へ傾向が充分に一致する三角波近似関数が導出できた。
その結果を Fig. 11 に示す。Fig. 11 の近似関数から S/N比が最大値を取る値は R 比が 0.14，L 比が 0.79 であることが判明した。
フーリエ変換を用いた近似関数法は，
R 比と L 比を変更してシミュレーションする場合の R
比と L 比の分割間隔の最小値決定に有用であり，本論
文では R 比と L 比が 0.2 間隔程度で充分であったことが判明した。これはシミュレーションに要する計算回
数が 25%へ削減できることを意味する。

参考文献[1] I.Marinova, S.Hayano and Y.Saito, Ployphase eddy current
testing, Journal of Applied Physics, Vol. 75, No.10, pp.
5904-5906, 1994.
[2] N.Burais and A.Nicolas, Electromagnetic field analysis inremote field eddy current testing systems, IEEE Transactions on
Magnetics, Vol.25, No.4, pp.3010-3012, 1989.
[3] S.McFee and J.P.Webb, Automatic mesh generation for h-p
adaption, IEEE Transactions on Magnetics, Vol.29, No.2,
pp.1894-1897, 1993.
[4] J.Kawazoe and Y.Saito, Fluctuation Frequency Analysis of the
Barkhausen Signals Under Static and Dynamic Stresses, IEEE
Transactions on Magnetics, Vol.49, No.5, pp.1997-2000, 2013.

IEEE TRANSACTIONS ON MAGNETICS, VOL. 49, NO. 5, MAY 2013

1793

Coupled Field Modeling of Ferrofluid Heating in Tumor Tissue
Valentin Mateev , Iliana Marinova , and Yoshifuru Saito
Department of Electrical Apparatus, Technical University of Sofia, Sofia 1756, Bulgaria
Graduate School of Hosei University, Tokyo, 184-8584 Japan
This work examines the method of magnetic fluid hyperthermia for breast cancer therapy. We develop a coupled-field model of ferrofluid transport and heating in tumor tissue. The finite element method (FEM) underpins our forward 3D electromagnetic—fluid dynamics-thermal model. The model uses anatomically precise multilevel geometry of the human breast, with known electrical propertiesof the tissues, and known speeds of blood and liquor in the breast vessels. We demonstrate the capabilities of the developed model on areal cancer sample acquired by a surgical procedure. The electrical properties of cancer and normal tissues are directly measured forthe given sample. The thermal field results are verified by infrared thermograph imaging.
Index Terms—Coupled field analysis, electromagnetic field modeling, magnetic liquids, multilevel modeling.

I. INTRODUCTIONM

AGNETIC fluid hyperthermia is a promising recent
method for cancer therapy. In this method, magnetic
field selectively heats up tissues by inducing alternating current
into the targeted magnetic fluid [1]–[3]. The distribution of
the magnetic fluid determines the thermal field inside therelevant tissues. However, any transport or redistribution of
the magnetic fluid will rearrange the electromagnetic field,
which, in turn, will change dramatically the thermal field in
the tissue. The modeling task is further exacerbated by the following challenges. Anatomical structures subjected to therapy
are typically very complex, non rigid, of random shape, andexhibiting considerable variability from person to person. The
electromagnetic and thermal tissue properties are anisotropic;
they vary in frequency and time, and, in general, are not clearly
determined for all types of tissues. Infrared thermography isa state-of-the-art, reliable, nondestructive technique for obtaining a mapping of temperature and investigating the heatexchange between objects under consideration [4], [5]. It offers
fast imaging and is a powerful quantitative tool to obtain the
mapping of temperatures and to investigate the heat exchange
between tissues. Modern thermo-vision cameras are used fornoninvasive and effective breast cancer screening. The medical
diagnosis relies upon the differences in the metabolic heat generation in normal and cancerous tissues. The same diagnostic
principle can be applied for magnetic hyperthermia. However,this method has a poor sensitivity to deeper or smaller tumors.
In this work, we develop a coupled-field model of ferrofluid
heating of tumor tissue. A forward 3D electromagnetic—fluid
dynamics—thermal finite element model is proposed. Numerical and physical experiments with cancer tissue sample werecarried out to verify the model. The good coincidence of theobtained results demonstrates the capabilities of the developedmodel of magnetic hyperthermia.
Manuscript received October 31, 2012; revised January 14, 2013; accepted
January 14, 2013. Date of current version May 07, 2013. Corresponding author:
V. Mateev (e-mail: vmateev@tu-sofia.bg).
Color versions of one or more of the figures in this paper are available online
at http://ieeexplore.ieee.org.
Digital Object Identifier 10.1109/TMAG.2013.2242441

II. PROBLEM FORMULATION
Ferrofluid particles subjected to a magnetic AC field show
remarkable heating effects related to losses during the magnetization process and Joule heating of the particles. The temperature enhancement which occurs in a magnetic ferrofluid
system under the influence of an external high frequency magnetic field has found applications in tumor hyperthermia treatment therapy. The main requirements of the treatment are maintaining a uniform temperature distribution in the controlled region, and keeping the target value of the temperature up to 42 C.
A coupled electromagnetic—fluid dynamics—thermal fieldmodel is proposed for determining the thermal field distribution
in magnetic hyperthermia therapy. The electromagnetic field
distribution inside the conductive tissue region depends on thetime-varying magnetic flux density. The heat sources are defined by the electric losses in tissue, obtained by the solutionof the electromagnetic field problem. The analysis was carriedout on a three-dimensional transient electromagnetic problem
according to the FEM formulation.
The FEM model uses anatomically precise multilevel geometry of the human breast with known electrical properties of thetissues, and known speeds of blood and liquor in the breast vessels. The model contains information about a real cancer sample
acquired by a surgical procedure. The electrical properties ofcancer and normal tissues are directly measured for the given
sample. [4].
A scheme of the domains used for the FEM model formulation is shown in Fig. 1. Because of the complexity of the process,two schemes are used for the analysis. Fig. 1(a) shows a simplified model, where is the whole domain,is the treatedtissue domain,is the magnetic field source domain andis the ferrofluid domain. For precise modeling, a full scheme isapplied (Fig. 1(b)). It consists of all mentioned domains plus a
new one, denoted . It represents the body domain, containing
the treated tumor tissue domain . For all living tissue domains(and ) electromagnetic and thermal properties are defined and inferrofluid properties are used. Boundaries
andcorrespond to the domains
and,respectively.
A. Electromagnetic FEM Formulation
The electromagnetic field distribution inside the conductive
tissue region depends on the time varying magnetic flux density.
The magnetic vector potential and electric scalar potential

0018-9464/$31.00 © 2013 IEEE

1794

IEEE TRANSACTIONS ON MAGNETICS, VOL. 49, NO. 5, MAY 2013

C. Thermal Field Modeling
The physical process is governed by the bioheat transfer (5),which is a heat conduction equation with specific terms for thegeneration of heat due to Joule losses , blood perfusionand for metabolic heat
. The equation for a homogeneous
isotropic medium is(5)
Fig. 1. Schematic diagram of the domains used in the problem formulation,
simplified model (a), full coupled field model (b).

are defined according toand, whereandare the magnetic flux density, themagnetic permeability of vacuum, the magnetic field intensity
and the ferrofluid magnetization vector, respectively.
Equation (1) is the governing equation for defining the magnetic vector potential—electric scalar potential (A-V, A) formulation(1)
are the magnetic permeability, the specific electric
whereconductivity of the tissue and the source current density, respectively.
A three-dimensional transient electromagnetic problem according to FEM formulation was solved for the analysis.
A scheme of the domains used for the electromagnetic FEM
model is shown in Fig. 1. In
anddomains, and exist.
Domainis the surrounding free space with only magnetic
vector potential distribution. The electromagnetic field source
domainis represented with its current density. Zero value
Dirichlet boundary condition for the free space boundary isapplied.
The induced current density in tissue is expressed by. The heating effect on the tissues and ferand
are calculated as Joule heating
rofluid particles inby (2)(2)
Magnetic force

acting on ferrofluid particle volumes is

where
are the thermal conductivity, density, specificheat and local temperature of the tissues, respectively. The heatsourcedue to blood perfusion is given by(6)
where is the blood perfusion rate, expressed by blood flow
speed in milliliters per second per volume of tissue, is the
specific heat of blood andis the temperature of the arterial
blood circulating in tissue [7].
The boundary conditions used to solve the (5) are heattransfer by convection between the surface of the breast andthe external environmentor . FEM is used for the thermal
field analysis.
Initial temperature of the breast surface is equal to 37 C. The
heat transfer coefficient expresses the convection and radiationand it is equal to 10.5 W/m C. The metabolic heatis 7.2
kW/m . The thermophysical properties were considered in eachregion of the breast.
III. COUPLED FIELD PROBLEM
For determination of the thermal field distribution, a coupledelectromagnetic-fluid dynamic-thermal field problem is built.
The heat sources are defined by the electric losses in tissue,
acquired by the solution of the electromagnetic field problem.
Weak sequential coupling [5] is used where the coupling sequence is shown in the most general form in the flowchart in
Fig. 2. The coupling of the three fields is in both directions. The
heat source is dependent on the results of the electromagnetic
and fluid dynamics field analyses. Convergence of the coupledfield problem is followed by the temperature of the model foreach time step of modeling process.

(3)
IV. TISSUE PROPERTIES
B. Fluid Dynamics
The effect of the magnetic field on the volume concentrationof the magnetic nanoparticles is governed by Navier—Stokes
equation for the fluid velocities and pressures(4)
where and are the density and viscosity of ferrofluid, respectively.
Equation (4) is solved with suitable boundary conditions
specifying the contact between the fluid and the domain
walls,
on , and zero traction force at the outflow,oncross-section. The volume force
isequal to the magnetic force on a single particle in domain .

Electromagnetic properties of tissues were obtained by direct
measurements on surgically extracted human tissue samples. An
example of a probe of a breast tumor with surrounding tissue ispresented in Fig. 3.
The electric properties of each tissue type are measured with abio-impedance measurement system. Impedance amplitude andangle are stored and visualized for broad frequency range from100 Hz to 10 MHz. Using these data the electromagnetic properties of different samples are acquired [4].
The cancer sample consists of tumor and normal tissue.
These tissues are histologically recognized and mapped fortumor volume. Mapped frequency dependent properties oftissue data are presented on Fig. 4.
Thermal properties for all tissues types included in the modelare defined and presented in Table I.

MATEEV et al.: COUPLED FIELD MODELING OF FERROFLUID HEATING IN TUMOR TISSUE1795

TABLE I
MODEL THERMAL PROPERTIES

Fig. 5. Tumor model building process.
Fig. 2. Flowchart of the coupled field model.

V. IMPLEMENTATION

Fig. 3. Breast tumor tissue sample.

Fig. 4. Measured relative electric permittivityof cancer tissue samples.

and electric conductivity

The properties of the used water-based magnetic fluid eskg/m , viscosity is
timated at 40 C are: density
kg/s m, initial relative magnetic permeability, magnetization
kA/m, mean particle size
S/m.
10–12 nm, electric conductivity

According to the developed coupled field problem formulation, two models of magnetic hyperthermia are applied. The realistic tumor model (Fig. 5) and 3D breast model with tumor are
built. The models contain information about real tumor structure sample acquired by surgical procedure. It is a breast cancer
tumor sample in medical stage T2N2M1 [6] with maximal sizeof 25 mm. Sample volume is 317 mm .
Tumor geometry model represented bydomain, is placedin the whole breast model domain . It is built by CT 3D image
stack, using sophisticated algorithm for image segmentation andvolume model building [8], [9].
The breast model contains the main tissue types as skin, subskin fat, lobules tissue, tumor and blood vessels. These tissues
forms the main investigated systems in the breast as lobules
system, tumor system and blood flow circulatory system.
Fig. 3 shows the structure of real cancer sample acquired bysurgical procedure. The 3D geometry model of same cancer
structure reconstructed for the model is shown in Fig. 5. The
model is implemented in anatomically precise breast model.
The electromagnetic field source is a circular coil with innerdiametermm, outer diametermm andthickness
mm. The total number of the coil turns is, wire diameter is 1 mm. The coil impedance at frequency of
500 kHz and temperature of 25 C is with resistance
Ohm and inductanceH.
Ferrofluid solution is injected at the cancer sample. Ferrofluid-filled volume in sample is 24 mm .
The thermal field distributions in the cancer model for time
period of 120 s are presented in Fig. 6. Images (a) to (f) represent
the thermal field distribution of the tumor inner layer without
ferrofluid solution. Maximal temperature acquired is 40.3 C.
Fig. 7 represents the calculated thermal field distribution of
the tumor inner layer with presence of ferrofluid in the upperside of the object. Ferrofluid volume is the main thermal fieldsource in the sample. Maximal temperature acquired is 42.4 C.
The results from this model are validated by infrared thermography. Infrared thermography of the breast cancer sample

1796IEEE TRANSACTIONS ON MAGNETICS, VOL. 49, NO. 5, MAY 2013

Fig. 8. Infrared thermography of breast cancer sample. (a) Tumor tissue samples. (b) Tumor tissue sample ats.
at

Fig. 6. Thermal field distribution in tumor model for time period of 120s. Images represents the thermal field distribution time sequence of tumor inner layer
without ferrofluid used in it.

tribution in breast tumor and to investigate the phenomenaduring magnetic ferrofluid hyperthermia. The FEM model uses
anatomically precise multilevel geometry of the real tumor
sample acquired by a surgical procedure. The electric propertiesof the tissues are directly measured for the sample. Infrared
thermal imaging is used for model validation. The results obtained from the modeling coincide well with the measurements
by the infrared thermography.
This coupled field model scheme is capable to investigate
multiscale electromagnetic—molecule dynamics interaction
processes and phenomena. The developed model can be usedalso for the design and optimization of electromagnetic interaction between electromagnetic devices and biological structures.
ACKNOWLEDGMENT
The authors wish to thank M.D. Ana Chakarova, Departmentof Radiology, Specialized Hospital for Active Treatment in Oncology, Sofia, Bulgaria, for valuable help and cooperation.
REFERENCES

Fig. 7. Thermal field distribution in the tumor model for time period of 120s.
The images represent the time sequence of the thermal field distribution of thetumor inner layer with presence of ferrofluid in upper side of the object.

at
s and
s are shown in Fig. 8. Maximal temperature acquired is 43 C. The maximum of the temperature represents the position of the ferrofluid volume. The field values anddistributions correspond well to the ones shown in Fig. 7.
VI. CONCLUSION
A coupled electromagnetic-fluid dynamics-thermal field
FEM modeling is developed to determine temperature dis-

[1] A. Jordan, R. Scholz, K. Maier-Hauff, M. Johannsen, P. Wust, J.
Nadobny, H. Schirra, H. Schmidt, S. Deger, S. Loening, W. Lanksch,
and R. Felix, “Presentation of a new magnetic field therapy system
for the treatment of human solid tumors with magnetic fluid hyperthermia,” J. Magn. Magn. Mater., vol. 225, pp. 118–126, 2001.
[2] M. Liangruksa, R. Ganguly, and I. Puri, “Parametric investigation ofheating due to magnetic fluid hyperthermia in a tumor with blood perfusion,” J. Magn. Magn. Mater., vol. 323, pp. 708–716, 2011.
[3] P. Di Barba, P. Dughiero, F. Sieni, and E. Magnetic, “Field synthesisin the design of inductors for magnetic fluid,” IEEE Trans. Magn., vol.
47, no. 5, pp. 914–917, 2011.
[4] I. Marinova and V. Mateev, “Determination of electromagnetic properties of human tissues,” in Proc. Int. Conf. Computational and Applied
Mathematics, Paris, France, Jun. 28–30, 2010, vol. 66, pp. 1075–1079,
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[5] L. Jiang, W. Zhan, and M. Loew, “Modeling thermography of thetumorous human breast: From forward problem to inverse problem
solving,” in IEEE Biomedical Imaging: From Nano to Macro, 2010,
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modality for breast tumor,” Int. J. Thermal Sci., vol. 48, pp. 849–859,
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[8] I. Marinova, V. Mateev, and A. Chakarova, “Mammography image
segmentation, tumor recognition and automatic model building,” in
ESTRO, Radiotherapy & Oncology, J. European Society for Therapeutic Radiology and Oncology, Barcelona, Spain, May 9–13, 2012,vol. 103, p. 535.
[9] V. Mateev and I. Marinova, “Live tissue electromagnetic properties
characterization,” Int. J. Appl. Electromagn. Mechan., vol. 37, no. 2,3,
pp. 181–187, 2011.

可視化情報

Vol.33 No.130（2013 年

月）

特集記事

『源氏物語』の可視化＊
井波 真弓＊＊，斉藤 兆古＊＊＊，堀井 清之＊＊，
細井 尚子†，山縣 貴幸†，藤澤 延行†，
村井 祐一††，山田 美幸†††，熊谷一郎††††Visualization of

The Tale of Genji

Mayumi INAMI, Yoshifuru SAITO, Kiyoshi HORII, Hisako HOSOI, Takayuki YAMAGATA,
Nobuyuki FUJISAWA, Yuichi MURAI, Miyuki YAMADA, Ichiro KUMAGAI
な情報が得られるかを比較するため，『源氏物語』を対

．はじめに

象として

つ の 可 視 化 手 法 を 解 説 す る．

章 で は，

近年，工学分野で発展してきた可視化手法が文学など

ウェーブレット解析を用いた語りの構造の変化についての芸術の分野へも広がりを見せている．例えば，井波ら

可視化を行う． 章では，統計解析のためのテキストマ

1)
やによるウェーブレット解析を用いた『源氏物語』

イニング法の適用および数量化理論Ⅲ類を用いた特徴抽

2)『銀河鉄道の夜』 における感情の変化の可視化，山田・出を行う．

村井らによるシェイクスピア作品のストーリーの可視する方法について解説する．

化3),4)，細井による『源氏物語』の統計解析のためのテ．ウェーブレット多重解像度解析

キストマイニング5)が行われている．これら過去の研究
では，それぞれ異なる文学作品を対象としていたため，章では，物語のパターンを絵画的に可視化

2.1

概要

各可視化手法によりどのような可視化情報が得られるか

文学作品は作家のメッセージがコード化されたものでを比較することは困難であった．そこで，本稿では『源ある．文学研究者や評論家はこの作家のメッセージを作氏物語』を対象として各可視化手法を適用する．

家固有の暗黙知としてとらえ，自己の暗黙知のコードを『源氏物語』は，平安貴族社会の生活を背景として書参照しながら文学作品を解析する．このように作品の分かれており，その芸術性から日本文学の最高傑作とされ析は個人的経験に依存することが多い．そこで，線形空ている．
『源氏物語』は，54 帖からなる長編物語であり，間論の正規直交系と離散値系ウェーブレット変換を導入

作者は紫式部であるといわれている．各帖は，全体の構することでより精緻な分析を行い，従来，文学者にしか成の観点から部に分けることができ，それぞれの登場できなかった文学作品の分析結果に客観的な評価を与え人物，年紀，文章の違いなどから複数作者説も挙げられるとともに，文学作品の文体，文法構造，さらに作品のている．また，物語の成立時期は 11 世紀初頭とされて

暗黙知6)解析などに対して合理的で普遍性のある結果をいるが，正確な年紀は不明である．そのため，従来国文導くことを目的に，これまで，『源氏物語』を含めた広学の立場から多くの研究がなされているが，一方でその範囲な文学作品に適用を試みてきた．

文学的な価値からサイエンティフィックアート研究の対コードには作品中に含まれる語，句，文章など，さら象として可視化分野でもしばしば取り上げられている．

に，読み手の理解，解釈が含まれ，作品解析に際しては

本稿では，文学作品に対する可視化により，どのよう離散値系ウェーブレット変換のキーワードとして用いる．
まず，文章や文体の表現形式に注目7)してキーワードを＊

原稿受付 2013 年 月 日＊＊正会員 白百合女子大学 文学部（〒 181‑8525 東京都調布市緑ヶ丘 1‑25, E‑mail: minami@shirayuri.ac.jp）＊＊＊
正会員 法政大学大学院 デザイン工学研究科†
正会員 新潟大学 可視化情報研究センター（〒 950‑2181 新
潟県新潟市西区五十嵐 2 の町 8050, E‑mail: yamaɡata@enɡ.
niiɡata‑u.ac.jp）††
正会員 北海道大学大学院 工学研究院（〒 060‑8628 北海道
札幌市北区北 13 条西 8 丁目, E‑mail: murai@enɡ.hokudai.ac.
jp）†††
正会員 北海道大学大学院 文学研究科††††
非会員 明星大学理工学部 機械工学系

選択した場合，解析者に依存せず一意的な結果が得られる処理を可能とし，従来指摘されていた文体論の問題点である客観性と全体性の提示を可能とした．次に，内容に主眼を置いてキーワードを選択8),9)した解析から作品の暗黙知の可視化を可能とした．これは頻出度数の多い語彙が必ずしも作品において支配的になっているとは言えず，むしろ言葉の裏に秘められた言葉が抽出可能であることが判明し，統計学や確率論による手法では不可能であった暗黙知の可視化を可能にした．
本稿では離散値系ウェーブレット多重解像度解析を用― 1 ―特集記事̲井波先生.mcd Page 1

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2

井波

真弓，斉藤

兆古，堀井

清之，細井

尚子，山縣

貴幸，藤澤

延行，村井

祐一，山田

美幸，熊谷一郎

いて『源氏物語』第一帖「桐壺」の語りの構造がどのよを主眼とした解析を行うため，解析者へ依存しない一意

うに変化するかを検証する．

的な可視化結果を与えている．

物語は「和歌」をどのように様式的に配置するかとい2.2「和歌」と「語り」は深うことにおいて構築される10)．

2.2.1

11)

解析方法
解析対象

本稿では『新編日本古典文学全集』17) のテキストを用く関わって展開してきたが，平安時代 になると表現上の異質性がきわだつようになった．

いる．段落の区切り等，本テキストに従う．

「語り」を担う物語の語り手は『源氏物語』の場合，

2.2.2

複数存在しているといわれている．藍美喜子12) は「語(1)作品の構成を継時的に見るために「タ形」，「ル形」，

キーワードの選択と方法

り」の多重構造を時間軸で見ると，源氏に仕えた古女御，「引用」をキーワードとして選び，大段落ごとの使用頻

古女房の話を書きとめる筆録者の語り文，源氏の物語本度を調べた．キーワードは著者が作品を読み，次のようを紹介する語りの三層にわたる語り手が存在し，それぞに選択した．「桐壺」に現れる語りの文末に注目し，過れの時間軸のズレによって，自由自在に思い出の物語の去の助動詞「キ・ケリ」と完了の助動詞「ツ・ヌ・タ

過去と現在を駆け巡る手法を獲得したと述べている．

リ・リ」のついた形を「タ形」，「タ形」以外を「ル形」，

従来「和歌」中心の助動詞の意味分析が行われ，「語

和 歌・会 話 を「引 用」と し た．Tableり」特有の用法が説明されずにきたが，鈴木泰13)は「語おけるキーワードの選択結果である．

り」分析に動詞に助動詞のつかない基本形を含めた研究(2)得られたデータに離散値系ウェーブレット変換の多が不可欠だとし，『源氏物語』から会話・和歌と語りの重解像度解析を適用する．

文章を区別し，和歌を除いた会話と語りの文章に注目し

2.2.3ての過去の助動詞「キ・ケリ」と完了の助動詞「ツ・

「タ形」，
「ル形」，
「引用」の要素にベクトルの概念を

ヌ・タリ・リ」のついた形を対象にテンス･アスペクト

用いる．
「タ形」を基準ベクトルとして，ベクトルをグについて論じている．

ラムシュミットの方法によって全て直交化し，重複要素
14)

は「桐 壺」に

分析

テンスとアスペクト とはどちらも時の表現についてを除く．さらに直交化されたベクトルを単位ノルムに正の意味的カテゴリーだが，テンスは当の出来事の発生時規化する．正規化されたデータにウェーブレット多重解点と発話時点との前後関係をいい，過去・現在・未来に像度解析を適用する．本研究では基底関数は演算処理の三分される．他方，アスペクトはテンスとは独立にその意味が把握できるドビッシーの次18),19)を採用する．

離散値系ウェーブレット変換で取り扱われるデータの出来事自身の時間的なあり方による区別で，完了と未完了とに大別される．現代日本語について日本では用言が個数は「た」をともなうか否かによって，過去および未来の意

らなるデータベクトルを考える．このベクトルの最初かになるような時を表す文法範疇をテンス，時制という．

ら 17 番目の要素までは Table

また「出かけた」のように「た」をともなう形を「タ残り 15 要素の値はゼロである．この様にして得られた形」といい，「出かける」のようにともなわない形を

行ベクトルを Y とする．さらに，W はウェーブレット「非タ形」または「ル形」（動詞の終止形は「る」でおわるから）とする．
現代小説の中では過去の出来事を述べる時，文末に「タ形」だけでなく，「ル形」も用いられる．
「ル形」使用されることで，語り手の視点が自在に行き来し，作品
を生き生きとさせる効果があること15)が指摘されている．
石出靖男16)は，夏目漱石の『三四郎』と『草枕』の作

品 の「タ 形」文 末・「非 タ 形」文 末 に 注 目 し，ス ト ー
リー展開に速さや強弱の調節が行われることや作品の印象に与える影響について考察した．
現代日本語の作品は文末の「タ形」，「ル形」が視点の問題との関係を含めて多くの研究がなされているが，『源氏物語』においては「語り」における時間軸の研究に不可欠な助動詞のつかない基本形の表現が看過されてきた．また，日本語における過去と現在がいかに自由自在に作品を形成したかその構造を可視化したものがない．
そこで，本稿では時間軸に注目し，離散値系ウェーブ
レット多重解像度解析を用い，語りの構造がどのように吟味する変化するかを検証する．本稿においては言語解析と形式のべき乗である．このため，n=32 個の要素かTableの値で構成されており，

Number of elements.

大段落．更衣を想う桐壺帝．更衣に皇子誕生．三歳の若宮袴着の儀．更衣病み，命果てる．若宮，更衣の里へ．更衣の葬送，人々の愛惜．帝，悲しみに沈む．靫負命婦，母君訪問．靫負命婦帰参，帝の哀傷
10．若宮参内，祖母死去
11．若宮の聡明さと美貌
12．高麗人の観相，源姓
13．先帝の四の宮（藤壺）入内
14．源氏，藤壺の宮を慕う
15．源氏の元服，左大臣家の婿
16．左右大臣家の勢力の拮抗
17．源氏，藤壺の宮を恋慕
合計

タ形
1
4
0
1
0
3
1
3
4
4
1
3
3
0
5
1
1
35

ル形
6
8
3
9
3
4
3
22
6
3
5
5
9
5
20
2
10
143

引用
0
0
0
5
0
2
1
23
9
1
2
2
2
4
3
0
0
5

― 2 ―

特集記事̲井波先生.mcd Page 2

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『源氏物語』の可視化3変換行列である．
ウェーブレット変換行列を W とすればウェーブレッ
トスペクトラム S は次式で与えられる．
S=WY

(1)

離散値系ウェーブレット変換で，特にドビッシーの次を採用した場合，ウェーブレットスペクトラムの第レベル（ウェーブレットスペクトラムベクトル S の最
初のFiɡ.

Level 4 of the discrete wavelets multi‑resolution
analysis: Ta‑ form

要素を除き，他を全てゼロとする）は全要素の平均値に対応し，第レベル（ウェーブレットスペクトラ

ムベクトル S の第要素のみ残し，残りの要素をゼロ

する）は全データを前半と後半に分けた場合の変化率，
さらに第レベル（ウェーブレットスペクトラムベクト

ル S の第 ，要素のみ残し，残りの要素をゼロする）

は全データを分割してグループしたデータ間の変化率を意味する．従って，データの個数がn=2  であるならば，第（X+1）レベルは，隣接要素間の差を意味する．
2.3

結果および考察「桐壺」の要素ベクトルに離散値系ウェーブレット多重解像度解析を適用した結果を Fiɡ.

，

，

，

に

示す．横軸は本作品の最初から最後まで大段落ごとに構
Fiɡ.

Level
of the discrete wavelets multi‑resolution
analysis: Ru‑form

成要素を時系列に並べた．縦軸はキーワードの大段落ごと の 頻 度 の 変 化 率 を 表 す．グ ラ フ は 実 線 は「タ 形，Ta‑form」，鎖線は「ル形，Ru‑form」，一点鎖線は「引用，Inyo」を表す．
実際のデータ数としては 17 段落までであるが，解析にはのべき乗のデータが必要であるため最後の段落に18 から 32 段落をゼロデータとした20)．また，結果はゼロを追加した段落を削除してある．離散値系ウェーブ
レット多重解像度解析は，全体，半分，

/

，

/

というように段階に分けて分析し，これをレベル
ベル ，レベル ，レベル…と呼ぶ．レベル

品全体の平均を示す．レベル
からFiɡ.

Level 4 of the discrete wavelets multi‑resolution
analysis: Inyo

段落の平均と示す．レベル
ル

ではでは半分に分けた

等分，レベル

では

段落

等分，レベ

では 32 等分である．

解析結果

全体の流れを見るために分析対象をの結果を Fiɡ.

，

，

，

段落を第

パート，

段落から 12 段落を第16 段落を第

パート，

段落から

パート，17 段落を第パートと第等分したレベルに示す．本論文では

段落から

第

，レ
では作

段落から 16 段落の平均の変化をでは 16 等分,レベル

2.3.1

…

段落を第

パート，13 段落からパートと呼ぶ．

パートとおいてはキーワードの「ル形」と「タ形」緩やかに増加している．「引用」は第パートから第パートにおいて大きく変化し，第トにおいて大きく増加している．第Fiɡ.

Level 4 of the discrete wavelets multi‑resolution
analysis: patterns of
keywords. Solid: Ta‑ form,
Dotted: Ru‑ form, Alternate lonɡ and short dash:
Inyo.

パー

パートから第パートかけてキーワードの「引用」と「タ形」がほぼ同様の曲線を描き，キーワードの「ル形」が少なくなっている．第パートではキーワードの「タ形」と「引用」が減少している．物語の終焉にあたる第パートにおい― 3 ―特集記事̲井波先生.mcd Page 3

13/05/09 16:07 v5.50

4

井波

真弓，斉藤

兆古，堀井

清之，細井

尚子，山縣

貴幸，藤澤

延行，村井

祐一，山田

美幸，熊谷一郎ては「タ形」のキーワードが増加し，「ル形」は緩やか持たせたりするために効果的に使用された．

に減少し，「引用」は緩やかな増加を見せている．

(2)第パートにおいて「引用」が大きく増加し，その2.3.2 「タ形」と「ル形」の解析結果

後第第キーワードの「タ形」とキーワードの「ル形」との関係を見ると，第パートと第パートで共に増加傾向にあるが，頻出度合いの変化が小さい．第パートと第パートにかけて緩やかに減少していった．物語の語り手や女房の口を借りるのではなく「引用」を通して更衣の死という大きな感情の流れが表現されていることが考察された．

パートにおいては頻出度合いの変化が多少大きくなり，(3)「桐壷」の導入部の「引用」に関しては文末表現に相反する傾向が見られる．第大きな特徴は見られないが，登場人物の心情は「引用」

パートになると，キーワードの「タ形」は緩やかに増加し，「ル形」は緩やかで表現され，「引用」が少なくなると，それに代わりに減少する．

「語り」の「ル形」と「タ形」で作品に変化をもたせて第パートは作品の冒頭の部分で，桐壷帝と更衣の関いることが明らかとなった．

係や宮廷にまつわる人々の関係が語られる．皇子の誕生

先行研究においては語りの構造に対して何らかの数学や袴儀などの行事がかたられるが，更衣は心労が重なり的方法を適用して客観的な解析が行われていなかった．

亡くなってしまう．第しかし本研究では人手で選んだキーワードに対して離散パートでは更衣を取り巻くさま

ざまな人々の気持ちが和歌や会話で語られる．第パー

値系ウェーブレット多重解像度解析を適用することで，トで「タ形」が「引用」と同様の傾向を示し始めると語り手の表現方法の一端を可視化し，客観的考察を与え「ル形」は「タ形」とは相反する変化を示す．

た．

2.3.3 「タ形」と「引用」の解析結果．助動詞の自動検出と統計解析

キーワードの「タ形」とキーワードの「引用」は第パートから第パートにかけて増加しているが，「引用」の増加が顕著である．第

パートと第

3.1

概要

『源氏物語』については，現在でも複数作者説など不パートではほぼ

明な点が多く，国文学の立場からの研究だけではなく，連動している．
パー

統計的な手法を用いた研究などさまざまな視点から研究

パートにかけて増加する．更衣の死の悲しみが行われている．村上ら21)は，長年の歳月をかけて『源が語られる部分から主人公光源氏の登場へと内容が変化氏物語』全巻の単語を品詞分類し，さらに助動詞などのすると，キーワードの「引用」は減少する．藤壺の登場

詳細な出現頻度を算出し，数量化理論Ⅲ類による統計解と共にキーワードの「タ形」が減少し，「ル形」によっ析を行っている．しかしながら，一般に文学作品の品詞て語られる．これから『源氏物語』始まる部分がいかに

分類には多くの歳月が必要なこと，また，予期されるよも目の前に現れるように語られる．第うに解析結果には多くの不確定性を含むため，その理解「引用」は第トから第少するが，第パート以降減少し，「タ形」は第パートで一旦減には作品の内容の理解が必須であることは言うまでもな

パートで再び増加する．

い．この種の研究をさらに発展させるには，コンピュー2.3.4 「ル形」と「引用」の解析結果

タを用いた文学作品のテキストマイニング法の発達と統キーワードの「ル形」とキーワードの「引用」は第パートから第パートにかけて増加しているが，「引用」の増加が顕著である．第パートと第する傾向を示している．
「ル形」は第計的可視化手法の導入が必要不可欠と思える．

パートでは相反本章では，『源氏物語』の助動詞の検索および特徴抽パートから第出のプラグラムによる自動化22)を試みる．数量化理論Ⅲパートにかけて増加減少を繰り返し，「語り」が単調に類による統計解析にクラスタリングを組み合わせた方法

ならないよう文末に変化をもたせていると考えられる．

を用いて，『源氏物語』の第「引用」は更衣を失った悲しみが表現される部分が非常することで，本手法の有効性を考察する．

に多い．

3.2

2.3.5

考察

(1)第

から第

部の 33 帖の類似性を評価

解析方法

3.2.1 『源氏物語』の構成
パートにかけて「タ形」と「ル形」は『源氏物語』は，54 帖からなる長編物語である．その共に緩やかに増加しており，ほぼ同様の変化が見られた．

各帖は，全体の構成の観点から

しかし，第

から第

第

られた．第

パートにおいては「ル形」にはほぼ変化がパートにかけて相反する傾向が見部：〜33 帖，第部に分けられており，

部：34〜41 帖，第42〜54 帖に分けられている．特に第部では，見られなかったが，「タ形」は増加した．その理由とし系列が存在し，それぞれ Tableて第系と玉鬘系に分類できる．本研究では，第パートでは帝に起こった出来事が語られるため「タ形」が多い．さらに，第パートでは藤壺の入内や源氏の結婚など新しい人間関係が構築される箇所である部：
つのに示すように紫の上部の〜33帖を解析に用いた．
3.2.2

テキストマイニング法

が，「タ形」から「ル形」へと語り口に変化が見られ，助動詞に対するテキストマイニングを行うためには，語り手が視点を自在に登場人物へ移動したり，臨場感を注目する助動詞の出現頻度を明らかにする必要がある．

― 4 ―特集記事̲井波先生.mcd Page 4

13/05/09 16:07 v5.50

『源氏物語』の可視化

Table

Two ɡroups in the part 1 of the tale of Genji

紫の上系．桐壺， ．若紫， ．紅葉賀， ．花宴，
．葵，10．賢木，11．花散里，12．須磨，13．明石，14．澪標，17．絵合，18．松風，
19．薄雲，20．朝顔，21．少女，32．梅枝，
33．藤裏葉．帚木， ．空蝉， ．夕顔， ．末摘花，
15．蓬生，16．関屋，22．玉鬘，23．初音，24．胡蝶，25．蛍，26．常夏，27．篝火，28．

玉鬘系

5アが得られる．
解析によって得られた各帖の関係から同一の系統の巻を自動的に分類するために，クラスタリング手法である
k‑means 法を用いた24)．この方法は，あらかじクラス
タ数がわかっており，各クラスタを構成する要素数が同程度になるようなデータに対して適用可能である．クラスタの分類では，初めに各要素をランダムなクラスタに分類し，各クラスタを構成する要素の重心を求める．次に，各要素を最も近い重心のクラスタに分類する．これ

野分，29．行幸，30．藤袴，31．真木柱,らの操作をクラスタの構成要素および重心位置が変わら
本研究では，対象となるテキストからプログラムによりなくなるまで繰り返すことで要素を分類する．上記の数

助動詞を検索し，その出現頻度を算出した．本研究では，

量化理論Ⅲ類では，複数の成分に関する関係が得られる

文字以上の助動詞である「たり」
，「けり」
，
「なり」，

ことから，各成分の寄与率を考慮して重心からの距離を

「べ し」
，
「め り」
，
「さ す」
，
「ら む」，「ら る」，「け む」，

算出した．テキストマイニングにより得られる助動詞の

「まじ」
，
「まし」
，
「まほし」の 12 種を対象とした．助動出現頻度やクラスタリングによる各帖の分類の自動化の詞の検索では，通常の名詞の検索と異なり，活用形を考

有効性を検証するため，村上らにより算出されたデータ慮する必要がある．例えば，完了や断定の助動詞であるに対して同様の解析を行った．

「たり」の場合には，
「たら」
，「たり」
，
「たる」
，
「たれ」

3.3

を含めて検索する必要がある．また，助動詞においては

3.3.1

文末に現れることが多いため，対象となる助動詞に「．
」

結果および考察
テキストマイニングによる助動詞の検索

Table

はプログラムによる自動抽出により得られや「，」を加えて検索することで検出精度の向上を図った助動詞の出現頻度である．各巻の中での助動詞の出現

た．加えて，助動詞の「なり」については，動詞の「な頻度を比較するために，代表的な帖として紫の上系からる」と同様の活用形を持つため，判別が困難である．例

1.桐壷，玉鬘系から 4.夕顔を例として示している．また，えば，第帖の桐壷に出現する「出でおはすものなりけ

部の‑33 帖の合計を合わせて示す．括弧内の数字
21)

り」の場合は助動詞の「なり」であり，「この御子三つは，村上ら により求められた助動詞の数である．各助になりたもう年」の場合は動詞である．そこで，判別が動詞で示されている検出誤差は，解析対象の 33 巻に対困難な単語については，その前後の単語から助動詞を判して本手法により検出された助動詞数と村上らの結果と別した．あらかじめの RMS 誤差である．

帖と帖に出現する「なり」をマ

文字の助動詞については，前後ニュアルで判別した後にリスト化し，残りの帖に対しての文字だけでは他の品詞との区別がつかず，検出精度がリストと照合することでプログラムによる検索を行った．

悪いため本研究では

23)

文字の助動詞に限定した．表より，解析の対象とした『源氏物語』のテキストは，渋谷 に

「たり」
，「けり」
，
「なり」
，「べし」の出現数が他の助動より公開されているローマ字表記されたものを使用した．

詞に比べて多いことがわかる．検出誤差を見ると，
「な

3.2.3

り」と「さす」の RMS 誤差が大きい．これは，他の品数量化理論Ⅲ類とクラスタリング法

テキストマイニングにより得られた各帖における助動詞の出現頻度を基に各帖の関係を評価するため，統計解析手法である数量化理論Ⅲ類により検討した．数量化理論Ⅲ類は，ある二次元の度数分布pが与えられたときに以下の式で定義される相関係数ρXY が最大となるようにスコアx, y を求める方法である．
ρ =

ρ
σ σ 

(2)

Table
桐壷
夕顔
‑33 帖
誤差(%)

ただし，σXY，σX，σX は以下の式で与えられる．












 



σ  = ∑ ∑ x py − ∑ x ∑ p ∙ ∑ y  ∑ p 









     
σ = ∑  y ∑ p −  ∑  y ∑ p 










σ = ∑ x ∑ p − ∑ x ∑ p





























(4)









(3)

(5)

本研究では，度数分布として助動詞の出現率を用いた．
本解析により助動詞の出現率が類似した帖で同様なスコ

桐壷
夕顔
‑33 帖
誤差(%)
桐壷
夕顔
‑33 帖
誤差(%)

Frequencies of auxiliary verbs

たり
40(36)
135(132)2157(2075)
1.1
めり( )32(32)
411(416)
1.0
けむ( )15(14)
202(206)
1.4

けり
57(56)
98(97)
1630(1637)
0.4
さす
24(21)
20(18)
437(322)
8.0
まじ( )18(17)
230(212)
2.7

なり
49(33)
113(97)1423(1650)
4.3
らむ( )19(19)
282(299)
2.3
まし
( )
( )
192(184)
2.0べし
34(35)
77(76)
1292(1302)0.7
らる( )20(20)
298(304)
0.9
まほし
( )
( )
78(79)
1.3― 5 ―特集記事̲井波先生.mcd Page 5

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6

井波

真弓，斉藤

兆古，堀井

清之，細井

尚子，山縣

貴幸，藤澤

延行，村井

祐一，山田

美幸，熊谷一郎

詞にも同じ音の語があるため，その判別が困難だからである．しかしながら，大部分の助動詞は％以下の誤差で検出できている．
3.3.2
Fiɡ.

数量化理論Ⅲ類およびクラスタリング解析
は村上らが行った助動詞の出現数を基にした数量化理論Ⅲ類による解析結果である21)．ただし，文字の助動詞も含めて出現数の多い 21 種の助動詞を解析に用いている．横軸と縦軸は，式(3)‑(5)におけるスコア
で，寄与率の大きいものから第

成分と第

成分を示し

ている．また，紫の上系と玉鬘系とをそれぞれグループで分けて示している．図より，紫の上系と玉鬘系とでは16 帖を除くとつのグループに分けることができ，助動詞の出現頻度に明らかな差があることがわかる．このFiɡ.

Clusterinɡ of stories‑33 (Murakami s data)

ように数量化理論Ⅲ類では，同様な傾向を持つデータが近くに現われるため，データの特徴抽出が可能である．
しかしながら，村上らの結果におけるグループ分けは物語の内容を考慮して行われており，紫の上系と玉鬘系が重なり合った領域では予備知識なしに判別することは困難である．一般にこのような分類ではその作品に対する深い知識と理解が必要である．そこで，数量化理論Ⅲ類による解析結果を基に，プログラムによる自動的なグ
ループ分けの方法について検討する．
Fiɡ.

は村上らのデータを基に〜33 巻の助動詞の出現頻度に数量化理論Ⅲ類とクラスタリングを適用した結果である．数量化理論Ⅲ類による解析では，村上らの結果と同様の分布が得られた．図中の記号は，四角が紫の上系，三角が玉鬘系の帖を示しており，塗りつぶした
記号はクラスタ ，白抜きの記号はクラスタ

Fiɡ.

Clusterinɡ of stories‑33 (present data)に分類さ次に，助動詞の出現頻度の検出誤差が，解析に及ぼすれた帖である．クラスタリングによる分類との対応をみると，紫の上系の群と玉鬘系の分類に有意な差が見られ影響について検討した．Table

る．村上らの結果（Fiɡ.

について，プログラムによる自動検出の結果を用いて数参照）において，つの系が重なった領域に位置する帖を除けば，誤分類された帖は16 帖と 32 帖のに示す 12 種の助動詞

量化理論Ⅲ類による解析およびクラスタリングを行った．
これは，真の助動詞の出現頻度に対して RMS 誤差でつだけである．したがって，クラスタ

リングによる自動的な分類でも助動詞の出現頻度による平均% の誤差を含んだ場合に相当する．Fiɡ.

は，各系の特徴抽出が可能である．

自動検出した助動詞の出現頻度に対して数量化理論Ⅲ類とクラスタリングを適用した結果である．助動詞の出現頻度に誤差を含む場合でも，特徴的な巻の位置関係はあまり変化していない．Fiɡ.

の場合と同様に，村上らのデータにおけるあいまいな領域のデータを除けば，誤分類は帖である．しかし，紫の上系と玉鬘系の大部分はそれぞれ異なるクラスタとして分類されている．今後，文字の助動詞の自動検出が可能になれば，さらにクラスタリングによる誤分類が減少すると考えられる．
3.3.3

助動詞の出現頻度と文の長さ

最後に，自動検出により得られた助動詞の出現頻度と文章の長さに注目し，『源氏物語』の各帖の特徴抽出を行った．具体的には，紫の上系，玉鬘系の帖について，助動詞「けり」とそれを含む文の文字数を評価した．助Fiɡ.

Confiɡuration of 33 stories in the partof Genji 21)of the tale

動詞の「けり」は，伝聞の過去を表わすものであり，その出現数をみることで物語が現在のことなのか過去のこ― 6 ―特集記事̲井波先生.mcd Page 6

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『源氏物語』の可視化

7．物語のパターンを絵画的に可視化する方法
4.1

研究の経緯

山田と村井はこれまでウイリアム・シェイクスピアの戯曲を中心に，英文テクストから物語のパターンを可視化する研究を行ってきた3)．シェイクスピアの数々の戯曲と『源氏物語』は，ともに世界中の言葉に翻訳され，愛されてきた古典である．それゆえ，我々の新しい試み
は，専門性の垣根を越えて，たちまち多くの方々から，その有効性と問題点とをご教授頂くことができた．可視化情報学会で研究成果を講演するたび，文理双方の分野
から多面的な質問と助言を受け，それが貴重な刺激とな(a)Murasakinoue

り，本研究がここまで展開してきた．この少し変わった研究が，可視化情報学会の場で，大切に育てて頂いたことに関して，最初に深く謝意を示しておきたい．開始当初，この分野の先駆者であられる白百合女子大学の井波先生と堀井先生に，相談をもちかけ，激励のお言葉を頂いた．そこから，互いの考え方とスキルを提示し続ける
ことで，独自の展開に向かって進んでいった．
4.2

電子テクスト時代の文学研究

電子テクストの普及の社会的影響は，論文閲覧からス
マートフォンのアプリまで，今更，説明するに及ばない．
著書『グーテンベルクからグーグルへ』25) は，言葉の電子化がもたらす全ての可能性を予測している．その中に(b)TamakatsuraFiɡ.

我々が対象とする古典文学の新しい批評も示唆されていNumber of characters in each sentence with theauxiliary verb "keri"

る．しかし最大の問題は，研究の対象が，人が創作したアートという点である．この点において，自然現象を相手にする理工学の電子化革命との決定的な違いが生じる．

となのかを特徴づける指標になると考えられる．Fiɡ.

文学・芸術では，作者のメッセージや感情世界を汲み取

は，助動詞「けり」が含まれている文のみに注目した場るという過程に研究の醍醐味がある．しかし，それは普合の文あたりの文字数とその出現頻度の関係である．

遍的でも客観的でもなく，読者には個別の自由な解釈が紫の上系からは 1.桐壷と 5.若紫(a)を，玉鬘系からは 2.

許され，むしろその範囲が大きいほど作品の魅力が大き帚木と 4.夕顔(b)の結果を示している．図中の括弧で示

いと言えよう．同じ文学作品を，十代の頃に読むのと，した数字は，その帖の文の数である．Fiɡ.

(a)と(b)

いま読むのとでは感じ方や捉え方が違う．比して，理工の紫の上系と玉鬘系を比較すると，「けり」を含む文の学の論文は，百人が読んでも一通りしか解釈できないよ

出現頻度に違いがみられる．すなわち，玉鬘系では「けうに書くことを指導される．法律や特許では，一見厳密り」を含んだ文の出現頻度が紫の上系よりわずかに少なに見えるが，実際はその逆で，恣意的に複数の解釈が許い．また，紫の上系では文字数が 10〜100 文字の文におされるよう作文することがある．このように電子テクス

い て「け り」の 使 用 が 見 ら れ る．一 方，玉 鬘 系 で は

トは，デジタル数値と異なり，それ自体は人が創り上げ

10〜40 文字程度の比較的短い文章での出現頻度が高いた言葉であり，意図する曖昧さや比喩などが含まれ，気ものの，100 文字以上の文においても比較的よく用いらが遠くなるほど難しい研究対象である．電子化されたとれている．これらの特徴は，同じ系の中の異なる巻におころで，有意義な結果を導くのは難しいだろうという謙

いてもみられる．

虚な姿勢を前提としている．

本研究では，『源氏物語』の助動詞のテキストマイニ

そのような背景で，我々が最初に取り組んだのは，ウングおよび特徴抽出の自動化について検討を行った．プ

イリアム・シェイクスピアの『オセロー』，『ロミオとログラムによる検索により， 文字の助動詞についてはジュリエット』などの著名な悲劇であった3)．これらはRMS 誤差で平均

主として愛と死の対照をテーマとしており，可視化結果％の誤差で助動詞の出現頻度が検出可能であり，わずかに誤差を含んだデータにおいてもクは中盤から悲劇に展開する明瞭な模様を描いた．その後，ラスタリングにより各帖の関係を自動的に分類できるこ『ハムレット』や『マクベス』そして『リア王』を代表とを示した．

とする悲劇に始まり，シェイクスピア全 37 作品の可視― 7 ―特集記事̲井波先生.mcd Page 7

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8

井波

真弓，斉藤

兆古，堀井

清之，細井

尚子，山縣

貴幸，藤澤

延行，村井

祐一，山田

美幸，熊谷一郎化を試みた．さらに，それにチャールズ・ディケンズのの可視化では，キーワードの分布さえ取得されれば，そ

長編小説の作品に応用し，小説の可視化結果は乱雑で解れ以上にテクストを分析する必要はない．このことによ

釈が困難なものとなった．しかし，物語を複数の視点でり，英語と日本語の間でのテクスト解析の難易度はほと

見る4)ことで，幾多のサブテーマの同時進行が読者を楽んど差異がなかった．換言すれば，本可視化手法は対立しませている様子が立証された．解釈を拡大すれば，読概念をもつキーワード群の登場頻度分布のみで可視化す者の立場や心境によって見え方が異なるという，文学のるゆえ，意味の解釈に立ち入ることなく文学作品を可視多面性に存在する価値を裏付けたことになった．これを化することができるのである．なお，キーワード検索に応用した最新の研究では，あえて可視化対象を，新聞記

関係する日英の言語間の差異として，日本語における主事や取扱説明書にも広げ，文学作品と比較した．その結語の省略だけは歴然としたものがあった．これは『源氏果，文学作品だけに存在するいわば構造色のようなもの

物語』の古文から現代文への翻訳や，日本語から世界の26),27)があることが示された．それは，愛ゆえの死，愛言語への翻訳において大きな影響をもっている．翻訳にが引き起こす狂気や憎しみなど，登場人物の人間心理や，まつわる研究については末尾にも述べるが，本研究の応物語の異様な世界観を電子テクストから抽出するという用の一つになっている．

試みに光を与えるものとなった．そして『源氏物語』は4.4

まさにそのような心理描写を豊富に含んでおり，挑戦的

絵画的な表現へのプライオリティ

山田と村井のアプローチの最大の特徴は，結果の表象な可視化ターゲットと言える．

の方法である．それは4.3 『源氏物語』の電子テクスト解析

成る．ここで個性的と表現する理由は，それらが主観につの，いわば個性的な手段から『源氏物語』は，これまで千年もの間，日本で愛され，基づく選択であるためである．まず一つは，二次元のス

多数の翻訳，映画，演劇，漫画等が生まれ，海外にも多クリーンにキーワード分布を展開することである．本来，くの翻訳本を生み出し，多様な解釈も論じられている．

文学作品は，読書の形式，舞台の形式，ドラマや映画のその電子テクストは教育研究向けに一般公開されており，

形式のいずれでも，始まりから終わりまで，時間軸を我々はそれをコンピュータプログラムで読み込み，物語

つだけ持っている．しかし人為的に時間軸を二次元に拡の可視化に挑んだ．これまで英文学作品で成果を出して張するという方法を採る．この点は毎回，議論を呼んできた我々のアプローチが『源氏物語』に通用するかといいるため，本紙面を借りて説明させて頂きたい．時間とう試験的な位置づけである．ここでは『源氏物語』全

いうものは情報としては一次元を越えるものではない

54 帖から，若かりし源氏の淡い恋心を描いた「空蝉」（物理学の紐理論や相対論を除く）．しかし我々は，可視（第化の結果を絵画的に示したいという最終形を先に定義す帖）および，源氏の父である帝と母である桐壷更衣の相思相愛の物語「桐壷」（第帖）を取り上げる．

る．そのため時間を疑似二次元に展開する．時間の二次解析方法の概略を説明するならば，可視化のテーマに元化の理由付けは，もはや自然科学も客観性もなく，関連したキーワード群をテクストから検索し，その頻度

我々の主張でしかない．これを以下のような様々な例え

分布を正方形のキャンバス上に描くというものである．

で，その主張を受けいれて頂いているのが現状である．

具体的には，まず作品のテーマを表す何組かのキーワー

例えばモノクロの図を輝度にあわせて疑似カラー表示す

ドを検索し，それらの座標から物語の内容の経時変化をることは，CT や MRI による人体の組織の可視化で常画像表象する．キーワードの検索にあたっては，予め作套手段になっている．これは見た人が視覚的に把握しや品中の全単語を全自動で配列として記録する．このとき

すくなるという利点の優先にほかならない．この場合，

英文ではスペースや句読点を単語間の区切りとして認識

輝度という可 能 で あ る．例 え ばだとス殖している．対象がこと時間軸であるとき，同じような単語から構成さ拡張でも非日常的と解釈され理解が得られにくい．しかWe visualize a story.

ペースとピリオドの位置から判断して成分の情報を RGB の成分に人工的に増れるのがわかる．これに対して，日本語では単語間でもし以下の例はどうだろうか．

本の毛糸でセーターを編

文字が連続するため，単語への分解は高度な自然言語処

むのは，一次元の材料から三次元の品物をつくっている理を必要としてしまう．例えば「私達は物語を可視化すではないか．毎日見る壁時計でも，長針と短針というる．
」という一文は，意味を理解せずに単語に分解する

つの組み合わせで解りやすく表現されている．それらはことは不可能である．そこで本研究では，単語分解ルー

いずれも，本来は一次元である量を，人の手により二次チンをスキップし，キーワードを連続文字列として直接元に拡張し，その結果，人に分かりやすさを提供してい検索するという暫定的方法を採用した．先の例の場合，る．数学の世界でさえ，実数から複素数に拡張すること「物語」という単語を検索するとき，「物」「語」の文

で，諸現象の豊かな記述能力を獲得している．このよう字が連続する部分を全文字走査で見つける．これによりな次元の拡張は，人による人のための操作であり，その構文解析をすることなくキーワード検索が可能となる．

定義の客観性や普遍性を論ずる領域にない．本研究の場

無論，厳密な単語の抽出は，コンピュータ言語学や自然合，可視化の対象が，人によって作られた文学であり，言語処理において実現している技術である．しかし我々その結果の表象でも，我々が主観的に決めるルールを適― 8 ―特集記事̲井波先生.mcd Page 8

13/05/09 16:07 v5.50

『源氏物語』の可視化

9

用しても違和感を唱えるべきではない．結果が有効であれば，そのルールもまた機能していると言えるのである．
もう一つの個性的な手段は，絵画や写真から抽出したカラーバーを採用して数値データを色彩化することである．標準的なレインボー（色相角が一定速度で一巡する
カラー表示方法）では，カラフルであっても無機質な印
象しか残さない．試行錯誤を繰り返すうちに我々が経験したことは，絵画からの色コードのサンプリングにより，その絵のもつ情景が，結果に上乗せされることである．
また，風景画などの写真からの色コードのサンプリング
は，我々の日常視覚認識で自然に機能する知覚作用，立体認識，陰性残像などの効果を発生させた．いわば錯覚を誘導し，結果の視覚認識で趣が生ずるのである．これらの事は，美術や彫刻における色彩心理と立体感の認知科学として知られる．CG の世界でも，透明性の表現は高度の技術が必要とされるが，それもまた，単なる幾何光学だけでなく色彩認知の脳内処理と連動しているのである．要するに，人は色そのものだけでなく色の縁辺対比，つまり少なくとも色の空間勾配情報を常に処理しているのである．このような理由から，絵画や写真から抽出したカラーバーの導入は，創作としての可視化という付加価値を与える．これまで多くの方から，可視化結果がとても綺麗で印象的だと感想を頂いている．
以上のつのアプローチを組み合わせることで，作品Fiɡ.

Visual imaɡery from Utsusemi painted by Yoshimitsu
Tosa, reɡardinɡ contrast of Men and Women

Fiɡ. 10Visual imaɡery from Kiritsubo
painted by
Mitsunori Tosa, reɡardinɡ contrast of Men and Womenがもつ物語のイメージを表現する．その先にある最終的な狙いは，文学作品の中に入り込んで，物語を追体験する読者が抱く風景そのものを，豊かな色彩とともに絵画的に再現することである．我々はこれを，作品に潜む印
象世界の顕在的な再可視化(art‑to‑art)と位置づけ，な
おも発展性が大きい研究であると認識している．これは客観と主観を対立視せず，融合させるという文理横断・学際研究の特徴と言えるだろう．
4.5 「空蝉」および「桐壷」の可視化『源氏物語』から，「空蝉」および「桐壷」の可視化の結果の例を紹介する．我々のアプローチは，まず各作品における対立概念を構成するキーワード群を選考し，その後，電子テクストからその二次元化された分布を得て，指定するカラーバーをもちいて絵画的に可視化する．この間の処理時間は，数万の単語から成る作品でも 10 秒に満たない．そのためキーワード群の選定が適切かどうかを試行錯誤判定するのもまた，数分で完了する．ごく
最近の研究では，この試行錯誤の過程をもコンピュータに任せ，我々が知恵を絞ってキーワード群を選ぶという作業を省略させることもできるようになりつつある．
ここでは「空蝉」について，

つのテーマで可視化を試みた． つは，空蝉に思いを寄せる源氏，源氏の恋を応援する空蝉の弟（小君），そして抵抗する空蝉による主要人物登場の可視化である．そしてもうつは，空蝉

への恋心と冷たい態度への恨めしい気持ちを表す源氏の相反する感情を抽出した解析である．

― 9 ―特集記事̲井波先生.mcd Page 9

13/05/09 16:07 v5.50

10

井波

真弓，斉藤

兆古，堀井

清之，細井

尚子，山縣

貴幸，藤澤

延行，村井

祐一，山田

美幸，熊谷一郎色）が出会い，すぐに混在する．中盤で，桐壷が亡くなり，帝の気持ち描写が増え，終盤に新たな藤壺（緑グレー）が登場する．別テーマで帝の桐壷に対する思いを見てみる(Fiɡ.11(b))．最初，帝の桐壷の相思相愛の朱色から桐壷の死（緑グレー），そして帝の悲しみを経て，帝は桐壷への一層の愛の気持ちを抱くことがわかる．可視化結果と「桐壷」の物語内容が一致していることが証
明できる．
4.6

今後の展開

ここでは，著者らが開発してきた英文学作品用の文学
可視化解析プログラムを，日本語テクスト用に書き換え，『源氏物語』の物語世界を絵画的に可視化した例を示した．その際，日本語の原文は単語への分解が容易でないが，構文解析を経由せず物語のテーマを構成するキー
ワード頻度分布を高速検出できるように工夫を行った．
この応用の結果，冷たさゆえの恋心，死ゆえの愛の高まり，など『源氏物語』の物語構想のパターン抽出に概ね成功したと判断できる．本記事で掲載した結果は，『源氏物語』を対象とする文学の研究としては初歩的なものであるが，今後は，その様々な翻訳によって生み出される差異の可視化に取り組む予定である．すなわち古典（Teika Genji），現代日本語訳（Yosano Genji），英語翻訳（Seidensticker Genji）の比較解析を行い，各言語の特色による細かな文章構造の違いを可視化する．その一Fiɡ.11Imaɡery from (a)Utsusemiand (b)

Kiritsubo

部の成果は，可視化情報学会全国講演会にて発表した28)．
この成果からは，特に，古文のあいまいさ（主語や形容詞などの欠落や多義語の存在）が読み手（翻訳者）に解Fiɡ.

では，源氏や小君による「男性」と空蝉による釈の自由度を与えていることが明らかになり，このこと「女性」の登場頻度をテーマとして解析した．最初，男が『源氏物語』の翻訳に多様性を与え，多くの人々を魅たちが女に近づこうと働きかけ（ピンク色），それに女了し続けている要因の一つと見なすことができると推論が反応し（緑グレー），中盤から後半にかけて男女が呼された29)．

応する可視化結果が得られた．この可視化結果は，空蝉

古典文学の『源氏物語』が抱く世界観は時空を超えてに思いを寄せる源氏が弟の小君の協力を得て，空蝉を垣今も広がり続けている．一方，電子テクスト時代に生ま間見，さらに近づこうとするが，空蝉の抵抗に合い，逃れた本研究の文学可視化スタイルは，これまでの通説をげおおせられ（空蝉は蝉が脱皮するかのごとく薄衣を脱確認する客観的診断方法として機能するだけでなく，解ぎ，源氏から逃げる），口惜しい気持ちを露わにする物

釈の多様性の発見や，作品の個性を表象するグラフィカ

語内容と合致している．もうルなレジュメとして応用が広がるものと期待している．

つのテーマは，源氏の空

蝉への思いをより端的に示したもので(Fiɡ.11(a))，

．おわりに

「恋」
「愛」などのキーワードが「冷淡」「恨めしい」な

本稿では，文学作品の可視化により得られる情報につどの相反する気持ちに，最終的に混在しているのが見ることができる．つまり，空蝉の冷淡な行動がさらに源氏いて，『源氏物語』を対象としてつの可視化手法を紹の恋心をつのらせていることがわかる．

介した．それぞれの手法において，その目的や得られる「桐壷」に関しては，源氏の父親である帝と母親であ情報は異なるものの，作品の理解や解釈に従来とは異なる桐壺更衣，そして桐壷亡き後，桐壷の瓜二つという理る新しい視点を加えるという点では共通している．また，

由で帝の下に嫁ぐ藤壺の登場人物の可視化を試みた．さ

本稿で紹介した可視化手法は，『源氏物語』を例とする

らに，帝が桐壷に対して抱く「愛」や桐壷の「美」をポ

古典文学だけではなく，現代文学や英文学などさまざま

ジティブキーワードとし，対して，帝の周りにいる女性

な文学作品に適用可能であり，今後の文学作品の理解にたちからの「嫉妬」や桐壷の「死」といったネガティブ

有用なツールとなっていくことが期待される．

キーワードで可視化を行った．
Fiɡ.10 において，最初，桐壷（緑グレー）と帝（朱― 10 ―

特集記事̲井波先生.mcd Page 10

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『源氏物語』の可視化

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