DEIM Forum 2016 E3-6

複数観点に基づく探索的効果音検索システム :SERVA の開発とユーザ観察
岡本香帆里†

山西良典††

松下光範†††† 関西大学大学院総合情報学研究科 〒 569–1095 大阪府高槻市霊仙寺町 2 丁目 1-1†† 立命館大学情報理工学部 〒 525–8577 滋賀県草津市野路東 1 丁目 1-1††† 関西大学総合情報学部 〒 569–1095 大阪府高槻市霊仙寺町 2 丁目 1-1
E-mail: †k317680@kansai-u.ac.jp, ††ryama@media.ritsumei.ac.jp, †††mat@res.kutc.kansai-u.ac.jp
あらまし

映像作品において，効果音は場面ごとの印象に大きな影響を与えるため，映像制作者は各々の場面に適切な効果音を大量のデータベース内から慎重に検索・付与しなければならない．そのため，効果音の確認に多大な聴取時間を要することが問題となる．本研究では，効果音を「文脈」「音響」「オノマトペの表象」という 3 つの観点から探索し，それらの類似性を可視化するシステムを実現することで，この問題の解決を目指す．本稿では，提案したシステムの提供するインタラクションについて述べると共に，そのシステムを使用したユーザの探索過程の観察によって得られた知見について述べる．
キーワード

効果音検索，探索的検索，音響情報処理，オノマトペ

1. は じ め に映像やゲームの制作において，効果音の選定は重要な作業で現が期待される．また，異なる観点の類似性を用いることで，探索過程での新たな効果音の発見や連想といった創発体験を制作者に与えることも期待される．

あり，大規模な検索音データベースの中から適切な効果音を選

こうした背景の下，本稿では，先行研究 [1] での議論を基と定することが必要になる．こうした効果音の検索の際には，制してシステムを開発すると共に，そのシステムが提供するイン

作者は自らが思い描く効果音を言語で表現し，それを効果音にタラクション及びそのシステムを使用したユーザ観察によって付与されているタイトルや説明文と照らしつつ検索することが得られた知見について述べる．

一般的である．しかし，データベース内には同一タイトルの効果音が複数存在していたり，類似した効果音に全く異なるタイ

2. デザイン指針

トルや説明文が付与されていたりする場合も少なくない．更に，先行研究 [1] で行った効果音検索についてのユーザ観察から，タイトルや説明文などのテキストから想像した効果音の印象と効果音の検索インタフェースへの要求事項を以下のように整理

実際の聴取印象とが異なる場合もある．そのため，制作者が意した．

図した効果音にたどり着くことは容易ではない．また，こうし(a) 曖昧な表現に基づいて検索可能であること

た検索の場面で利用される効果音のタイトルや説明文が効果音(b) 試聴時間を削減可能であることに対して先入観を与えてしまい，実際には制作者の思い描く効(c) 探索的かつ発見的に効果音を検索可能であること

果音であるにも関わらず聴取前に検索候補から除外してしまう

以下，これらの要求事項を満たすべく設定したデザイン指針をといった事例もしばしば見受けられる．

詳細に示す．

これらの理由により，効果音の検索の際には，候補となり得

2. 1 オノマトペを用いた効果音検索る数多くの効果音にアクセスして，それらをひとつずつ聴取し同一のタイトルを携えている効果音であっても，程度の違いながら取捨選択することが制作者に求められる．これは多大なにより印象が異なる．例えば，「風」という音の発生源で効果音聴取時間を要し，甚大な負担を強いる作業である．特に，検索を検索した場合，「そよ風」であるか「台風」であるかによって対象の効果音が明確に定まっておらず最も適切な効果音を試行

聴取印象が大きく異なる．また，「そよ風」の音同士でも程度に錯誤しつつ探す場合は，より多くの効果音に探索的にアクセス差が存在する．そのため，効果音内容を微妙なニュアンスで表を繰り返すことが必要となる．

現可能であることが望ましい．本研究では，そのような曖昧さこれらの問題を解決するために，本研究では，オノマトペにを詳細に表現する言葉としてオノマトペに着目した．オノマト

よって効果音の音象徴を可視化すると共に，3 種類の異なる観

ペとは，擬音語や擬態語の総称であり，感覚的で繊細かつ微妙点から効果音同士の類似性を視覚的に提示することで，探索的な描写を可能にする言葉のことである [8]．オノマトペは感覚的な効果音検索の容易化を図る．提案システムは，類似した効果な言葉であるため，感覚的な効果音要求も表現可能であると考音を視覚的に探索できるため，ひとつずつ効果音を聴取しなけえる．既存研究 [5] では，人はオノマトペを用いて効果音を表ればならない既存の検索に比べて，短時間で効率的な検索の実現することが明らかにされている．また，オノマトペの特徴，

表 1 効果音の表現に用いる観点の活用目的
観点
音響

効果音検索での活用目的
細かなニュアンスを捉える．効果音のニュアンスを微調整するような検索に用いる．

文脈

音の発生源に関する因果を捉える．効果音の大まかな絞り込みに用いる．

オノマトペ

効果音を視覚的に捉える．効果音の大まかな絞りの表象

込みや効果音同士の類似性を瞬時に把握するために用いる．

音響特徴，音によって生じる聴取印象の 3 者に対応関係があることが示されている [9] ため，オノマトペは音に起因する印象や音響特徴を表現する際に有効な手段となり得る．これらのこ

図 1 SERVA のインタフェースデザインとより，オノマトペを用いることで，聴取前に効果音のイメージを把握したり，検索目的の効果音を詳細にシステムに伝えたても類似した効果音を辿ることができるため，クエリを再生成りすることが可能になり，前述の要求事項 (a) を満たす検索がすることなく円滑な検索が行えると考える．このように，類似可能になる．

した効果音や類似しつつも多様な効果音集合を，3 種類の観点

2. 2 異なる視点からの効果音の類似性の可視化を使い分けながら検索可能にすることで前述の要求事項 (c) に検索目的の効果音が明確でない検索者 (以下，ユーザ) は，自対応し，効果音を探索的かつ発見的に検索可能にする．

身の効果音要求の曖昧さや効果音のもつ恣意性から，検索の際に効果音をひとつずつ探索的に聴取しなければならない．その3. 探索的効果音検索システム : SERVA

作業による多大な聴取時間は，ユーザの負担に繋がる．その問

2. 節で定めたデザイン指針を基に，複数観点に基づく探索的題を解決するために，効果音の類似性を可視化し聴取前に効果な効果音検索が可能なシステムである SERVA (Sound-eﬀects

音を把握可能にし，聴取前に検索対象の効果音かどうか判断可

Exploratory Retrieval system based on Various Aspects) を能にすることで，聴取時間の削減を目指す．

開発した．SERVA は，「音響」「文脈」「オノマトペの表象」の効果音はオノマトペで表現することで，効果音の波形特徴で3 種類の類似性によって効果音を可視化する．図 1 に，SERVAある「音響」，タイトルや説明文などの「文脈」に加えて，オのインタフェースデザインを示す．検索は，オノマトペまたはノマトペの字面特徴である「オノマトペの表象」の 3 種類の情音の発生源を入力することで行える．クエリ入力後，検索ボ報で表現可能となる．本研究では，この 3 種類の観点で効果音タンをクリックすると，クエリに一致した効果音がピンク色のを可視化し，類似性を提示する．それらの活用目的を表 1 にノードとして中央に配置される（以下，中央音）．中央音には，示す．このように，3 種類の観点で効果音を可視化することで，3 種類の類似性によってそれぞれ導き出された効果音が連結さ類似性から効果音内容を判断可能にする．聴取前から効果音をれる．オレンジ色のノードは音響の類似，緑色のノードは文脈把握可能にすることで前述の要求事項 (b) に対応し，効果音のの類似，青色のノードはオノマトペの表象の類似から提示され選定段階における聴取時間の短縮を狙う．ていることを示している．文字の重なりを防ぐために，リンク

2. 3 効果音に対するユーザの気付きを促す探索的検索イン
タフェースの長さはランダムで変更されるようにした．

SERVA は，HTML, CSS, JavaScript, jQuery （注 1） を用いたユーザが効果音を検索するとき，自身の曖昧な効果音への要Web アプリケーションとして実装を行い，可視化部分の実装に求を明確にする必要がある．曖昧な効果音への要求は，効果音

は，D3.js [2] の Force レイアウトを用いた．効果音データは，探索の過程で様々な効果音を聴取することで，徐々に明らかにJSON 形式で管理している．システムで使用する効果音は，先されていくと考えられる．システムは，ユーザが様々な効果音

行研究 [1] でオノマトペを対応付けた 100 音とした．この 100を探索しやすい環境を提供する必要がある．

音はタイトルとして，音の発生源やその効果音を詳細に記す説

本稿では，表 1 のように 3 種類の観点を使い分け，類似した明文にまつわるオブジェクトを最大 2 つ，オノマトペを 1 つ携

効果音のみではなく類似しつつも多様な効果音を提示する．多えている．以下では，「音響」「文脈」「オノマトペの表象」それ様な効果音に出会う機会を増やし，それぞれの観点での類似をぞれの観点での類似性の可視化方法を述べる．

確認しながら検索可能であるため，(1)「P 音はこのクエリを3. 1 音響が類似した効果音の提示部入力すれば検索できる」という検索方法の学習，(2)「この場面2. 1 節で述べたように，音響特徴とオノマトペには対応関係に P 音が使用できるなら，P 音に類似した Q 音も使えるかもがある [9] ため，「音響」と「オノマトペの表象」には一定の相しれない」という連想，(3)「R 音という音もあるのか」という関が期待される．一定の相関を持ちつつも本質的には異なる指新たな効果音の発見，といった二次的な経験の提供が期待され標である「音響」と「オノマトペの表象」のどちらの特徴量もる．また，提案システムは，検索対象の効果音が変化したとし（注 1）：http://jquery.com/

表 2 抽出した音響特徴
説明

表 3 オノマトペをローマ字に変換する際の統制ルール

番号 i

特徴名

対象の文字

統制ルール

1

RMS energy

音量

ちちゃ行と区別するために TI

2

Low energy

弱音の割合

ふふぁ行と区別するために HU

3Tempo

テンポんな行と区別するために NN4

Zero cross

波形が 0 値をとる回数

じじゃ行と区別するために ZI

5Roll oﬀ

85%を占める低音域の割合

末尾の促音

XTU

6Brightness

1500Hz 以上の音域の割合

7

Inharmonicity ルート音に従っていない音の量

8Modemajor と minor の音量の差

統制ルールに従ってローマ字に変換した．SERVA では，中央音に付与されているオノマトペと，データベース内の他の効果音に付与されているオノマトペとを比較し，レーベンシュタイ扱うことで，類似しながらも多様な効果音を提示することでアクセシビリティの向上をねらう．
音響が類似した効果音の提示部は，先行研究 [1] での分析結果に基づいて開発を行った. 音楽情報処理ツールである MIR-toolbox （注 2）[6] を用いて，各効果音から表 2 に示した 8 項目の音響特徴を抽出した．これらの特徴量は値域が異なるため正規化を行った後，Ward 法 [3] で効果音を階層的にクラスタリングした．出力されたデンドログラムを「単一の効果音のみで構成されるクラスタが存在しない」という条件で分割すると，100の効果音は 9 つのグループに分類された．この分類では，類似した効果音が同一グループ内に 50%の割合で存在することが確認された．SERVA では，この分類結果に基づき，中央音と同一グループに属する効果音を音響が類似した効果音として，中央音に連結してオレンジ色のノードで画面上に提示する．

3. 2 文脈が類似した効果音の提示部
文脈が類似した効果音の提示部では，効果音のタイトルや説明文の関連語を使用する．関連語の取得には，word2vec （注 3） を用いた．word2vec の学習コーパスには，青空文庫とアメーバブログの記事（注 4） を用いた．それらを形態素解析器 MeCab （注 5）を用いて分かち書きし，各単語の基本形を学習データとして用いた．SERVA では，事前に各効果音タイトル中のオブジェク
ト 1 つにつき，word2vec を用いて各コーパスから関連語を 5ン距離が 2 以下の効果音を，オノマトペの表象が類似した効果音として青色のノードで提示する．

3. 4 検 索 方 法
ユーザは，「オノマトペ」または「音の発生源」を検索クエリ入力する （図 2 参照）．クエリ入力ボックスには，入力に応じてデータベース内に存在する効果音を提示するクエリサジェス
ト機能を実装した．これにより，「どんなクエリを入力すればいいかわからない」といったユーザのクエリ入力を補助したり，検索ボタンをクリックする前にデータベース内に検索対象の効果音が存在するかどうかを確認したりすることができる．
検索ボタンをクリックすると，クエリに一致した効果音（i.e.,中央音）を中心に，放射線状に 3 種類の観点でそれぞれ類似した効果音が提示される（図 3 参照）．効果音は，再生したい効果音のノードにマウスオーバーすることで再生され，マウスアウトすることで停止される．これは，円滑な効果音の再生・停止の操作性を提供するだけでなく，検索当初には試聴対象でなかった音の偶発的な再生を増やし，二次的な経験を得る機会の増加をねらっている．
ノードをクリックすると，クリックされたノードが中央に移動し，その音に各観点でそれぞれ類似した効果音が周囲に連結して提示される (図 4 参照)．ユーザは，この一連の探索行為を繰り返すことで，類似した効果音を探索できる．

つずつ取得し，最大 20 個の関連語をタグとして効果音に付与した．このとき，オノマトペ，同義語 (e.g., 「鐘」というタイトルに対して「鐘の音」)，ひらがなと漢字の表記違い，タイトルとの重複，形容詞については追加するタグから除外した．

SERVA は，中央音のタグを参照し，そのタグと一致したオブジェクトをタイトル中に持つ効果音を文脈が類似した効果音として，中央音に連結して緑色のノードで提示する．

3. 3 オノマトペの表象が類似した効果音の提示部
オノマトペの表象が類似した効果音の提示部では，オノマトペ同士の文字列の距離を計測して類似性を可視化する．文字列の距離の計測には，レーベンシュタイン距離 [7] を用いた．計測にあたって，効果音に付与されているオノマトペを，表 3 の4. ユーザ観察
SERVA が提供するインタラクションを用いながら，どのような探索過程をたどって検索対象の効果音が獲得されるのか調査するために，ユーザ観察を行った．ユーザ観察では，20 代の男女 4 名（男性：2 名，女性：2 名）と 50 代の女性 1 名の計 5名を対象に，どのような探索過程を辿りながら検索対象の効果音を獲得するのか観察した．

4. 1 手 続 き
画像に効果音を付与する場面を想定し，3 枚の画像（「水が流れ出ている蛇口」「スイッチ」「風鈴」）を用意した．
「風鈴」については，データベース内に同タイトルを持つ効果音は存在せず，代替可能であると考えられる効果音や，一般的に風鈴の音（注 2）：http://www.jyu.fi/hum/laitokset/musiikki/en/research/coe/materials/mirtoolbox(2015 年 1 月 11 日確認)．

を表現するのに使用される「ちりんちりん」というオノマトペ（注 3）：https://code.google.com/p/word2vec/が付与されている効果音のみ存在した．協力者 (以下，ユーザ)（注 4）：2015 年 12 月 15 日時点に画像を呈示し，それぞれの画像に付与する効果音を SERVA（注 5）：http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html

を用いて検索させた．ユーザには，その都度，思考した内容を(2015 年 12 月 25 日確認)(d) そのクエリに代替可能なクエリ (e.g., 「ちりんちりん」から「からんからん」) の再生成の 4 パターンに集約された．(d)については，入力したクエリで検索対象の効果音が検索されない場合でのみ行われた．
クエリ入力後の探索は，全ユーザとも，(1) 提示された全効果音を聴取し，(2) いくつかの候補に絞り，(3) それらの候補を聴き比べて検索対象の効果音に適合した効果音を選択する，という過程を辿り，それを検索対象の効果音が決定されるまで繰り返していた．
「音響」「文脈」「オノマトペの表象」の 3 種類の観点は，どの観点も使用されていた．全効果音を聴取する中で興味を持った効果音は，検索対象とは異なっていても積極的に聴取されていた．
図2

クエリを「かちゃ」と入力した場合

効果音候補を選定する過程では，同一タイトルの効果音を何度も聴き比べ，それらの違いを確認している様子や，「これは○○の音に類似している」というように，聴取された効果音を自身の経験と照らし合わせる様子が見受けられた．また，何度も候補を比較する中で，しばしば候補以外の効果音も聴取された
り，検索対象の効果音を発見してからも探索を繰り返したりしていた．あるユーザは，探索過程で聴取した効果音を学習し，次回検索時に「この音をさっき聴いた」と想起しながら検索していた．最終的に決定された効果音は，検索開始時に生成したクエリと異なるタイトルを持つ効果音が 3 分の 2 を占めていた．
一方で，検索条件に合致した音の発生源のタイトルを持つ効果音が発見されない場合，一切探索を行わずに検索条件に合致し図 3 検索ボタン押下時たオノマトペのタイトルを持つ効果音を選択し，自身がその効果音に納得していなくても検索をやめてしまう場面もあった．
インタビューでは，5 人中 4 人のユーザが「3 種類の観点の使い分けを意識せずにシステムを使用した」と回答した．3 種
類の観点を使い分けたユーザは，「「音響」は発想を広げるために使い，「文脈」「オノマトペ」は目的が明確になっている場合に使用した」と回答した．

4. 3 考察

ユーザは，提示された全効果音を聴取することでどのような効果音が存在しているのかを確認し，その中からいくつかの候補に絞ることを繰り返しながら検索していた．このような検索は，Exploratory Search（探索的検索） [4] という情報検索
図 4 「かちゃん」というノードをクリックして遷移した場合モデルの Exploratory Browsing (探索空間を拡大する検索) とFocused Searching (探索空間を絞る検索) に当たる行動である．
発話させながら検索を行わせた．その後，検索において「音響」「文脈」「オノマトペの表象」の 3 種類の観点を使い分けたかについてのインタビューを行った．検索過程は，開始から終了まで録画した．

4. 2 結果

効果音検索の開始後，3 種類の画像に効果音を付与し終わるまでにかかった時間は，5 分〜10 分程度であった．画像を確認したユーザは，全ユーザとも効果音を付与する対象を確定し，クエリ生成を行った．クエリ生成は，(a) 対象の言語化 (e.g., 風鈴)，(b) 対象から発せられる音のオノマトペ化 (e.g., ちりんちりん)，(c) 対象が発する音を聞くことができる場面 (e.g., 夏)，

このことから，SERVA は探索的検索のモデルに基づいた検索が可能な環境を提供できているといえる．また，検索開始時に生成したクエリと最終的に決定された効果音タイトルが異なっていることから，検索開始時にユーザが持っていた検索要求は，検索過程を通して変化，あるいは明確化していったと考えられる．検索過程で聴取した効果音を，異なる対象に付与する効果音の検索に役立てているユーザが見受けられたため，類似した効果音のみを提示するだけでなく共通点を持ちながらも多様な効果音を提示することは，2 回目以降の効果音検索にも寄与するといえる．
最終的な検索対象となる効果音を発見してからも探索を継続することから，自身が選択した効果音がデータベース内から自身が獲得し得る効果音の中での最適解であるかの確認を行ってと「爆発」が連想語の関係である．連想語を用いることで，入いると考えられる．これは，効果音検索において，自身の選択力したクエリに一致する効果音がデータベース内に存在していは最適であったという満足感を得ることが必要である可能性をなくても，類義語や連想語の関係で効果音が提示される．検索示唆している．

結果は，順位付けを行わないリスト形式で表示される．

一方で，検索条件に合致した音の発生源のタイトルを持つ効

清水らは，音の発生源が同一の効果音が多数該当した場合を果音が発見されない場合，一切探索を行わずに検索条件に合致想定した検索インタフェースを提案している [11]．検索対象としたオノマトペのタイトルを持つ効果音を選択し，選択した効する効果音を「水」に限定し，効果音から 33 個の音響特徴を抽果音に納得していなくても検索をやめるユーザも存在した．こ出した上で，階層クラスタリングで分類している．また，それれは，1. 節で述べたように，タイトルが効果音に対して概念をらに対して自動で擬音語ラベルを付与している．インタフェー与えてしまっていることが原因であると考えられる．その効果

スは，ディレクトリ構造の表示に用いられるインタフェースと音に対して一意に概念が与えられたユーザは，代替可能な効果共通しており，検索時はクエリを入力することなく検索できる．

音が存在する可能性を考慮せず，自身が検索対象とする効果音

本研究は，一度の検索行動によって効果音の検索結果を出力がデータベース内に存在しないと考え，効果音を探索しなかっするこれらのシステムとは異なり，複数回の検索過程の中で効たと推測される．

果音を探索的に検索可能なしくみを有している．検索要求の明4. 4 議論

効果音の探索的な検索は，様々な効果音を選択・聴取しながら採択と却下を繰り返して行われる．しかし，現行の SERVA
では，効果音を選択し，新たな効果音ノード群が形成されてし確化が困難な効果音検索において，探索的検索はユーザが納得可能な検索結果を導出するうえで有用な検索手法であると考える．

5. 2 探索的な検索が可能な楽曲検索サービス

まうと，前段階のノードを表示していない．前段階の効果音を濱崎らは，関係性を明記した矢印タグで 2 つの楽曲を繋ぐこ聴取するためには，再度，その効果音を検索することが求めらとで，楽曲同士の関係性を把握しながら新たなコンテンツを発れる．効果音候補の聴取のために探索を行われければならない

見できるサービスを提案している [13]．矢印タグは，サービスため，効果音の比較については聴取・閲覧による比較が容易でを使用するユーザが自由に付与することができる．矢印タグにある多くの効果音候補が存在するノード群についてのみ行われよって，(1) コンテンツの位置づけを視聴前に把握可能なこと，た可能性を否定できない．より円滑な検索を行うためには，探(2) コンテンツ間の関係の発見，(3) 類似した関係を持つような索履歴または効果音候補を保持するリストを実装する必要があ

コンテンツ群への注目，(4) 支持が少ない矢印タグの淘汰，(5)ると考える．それにより，過去の探索を振り返りながら，検索関係を意識した新たなコンテンツ創出の触発を企図している．

対象の効果音を定めていくことが可能になると期待される．

ユーザは，矢印タグで繋がれたノードを辿ることで，楽曲同士SERVA は，検索時に音の発生源・説明文に関わる単語とオの関係性を把握しながら，新たな楽曲を発見できる．

ノマトペを提示した．しかし，効果音に付与されているタイト楽曲は，自身の嗜好の範囲内であれば受け入れられるため，ル情報によって，自身の検索対象である効果音が存在している最適解になり得るものが多い．そのため，多くの情報を与えらか判断し，無ければ聴取前に検索をやめてしまうユーザもおり，れた方が多くの楽曲を得ることができ，ユーザはより満足する提示情報が効果音に対して概念を与えた可能性も考えられる．

ことができると考える．それに対し，効果音は，場面の演出に今後，ユーザの探索的検索を促進するために提示する情報につ最適であると思われる効果音を「1 つ」選択する必要がある．

いて検討していく．

楽曲検索では，多様な情報を音楽に付与することで検索が容易

5. 関 連 研 究となることが多いが，効果音検索では効果音に関する多様で大量な情報は必ずしも有用に働くとは限らない．これは，1. 章で

5. 1 効果音検索システム

述べたように，効果音は付与されているタイトルや説明文以外

Wake らは，人が効果音を (1) 波形情報に関する説明，(2) 音の場面でも使用可能であるが，効果音に付与された情報によっの発生源，(3) 主観表現を伴う説明によって表現することを明て一意に概念付けがされてしまうことで先入観に固執した検索

らかにし [10]，(a) 擬音語，(b) 音の発生源，(c) 主観表現をクに留まってしまうおそれもあるためである．効果音検索においエリとした効果音検索システムを提案している [5]．Wake らのては，出力された検索結果の音について，ユーザ自身が解釈すシステムでは，検索者は最低 1 種類のクエリを入力することでる余地を与えることが必要とされると考える．

効果音を検索できる．擬音語に関しては，データベース内の効5. 3 オノマトペによる類似性の可視化

果音に付与されている情報と入力したクエリとの類似度が検索

戸本らは，オノマトペによってスイーツの類似性を可視化し得点として算出される．そのため，入力したクエリが完全に一た検索システムを提案している [14]．戸本らのシステムでは，致した効果音以外にも，入力したクエリに類似した効果音も同

スイーツの食感に関するオノマトペと，対応するスイーツの画時に提示される．検索結果は，検索得点の高い順にリスト形式像を表示し，それらがマッピングされた位置関係から類似性をで表示される．

把握できる．このように，オノマトペは，オノマトペで表現さ青木らは，類義語と連想語を用いたシステムを提案していれる対象の印象を具体的に判断可能な言葉である．本研究では，る [12]．例えば，「爆発」と「爆発音」が類義語，「ダイナマイト」

オノマトペ以外にも，「音響」と「文脈」によって効果音の類似性を把握可能にすることで，効果音を複数の観点から捉えた検索を可能にした．

6. お わ り に
本稿では，「音響」「文脈」「オノマトペの表象」の 3 種類の類似性から効果音の関係性を可視化することで探索的検索を可能にするシステム SERVA を提案し，ユーザ観察を行った．その結果，システムを利用したユーザは，探索的に検索を行う中で，発想を広げたり学習をしたりしながら検索対象の効果音を検索可能であることが確認された．また，探索過程で得られた知識は 2 回目以降の検索で利用されており，システムの使用がユーザの効果音検索のスキル向上にも寄与することが示唆された．一方で，検索条件に合致したタイトルを持つ効果音が発見されない場合に探索を行わずに検索をやめるユーザも存在したため，今後は検索時に提供する情報を再検討し，より探索を促すための情報提示方法を明らかにする．

謝

辞

本研究の効果音データベースの作成にあたり，効果音サイト「フリー効果音 （注 6）」の効果音を使用した．本研究は，一部，科研費萌芽研究#15K12151 及び基盤研究 (B)#15H02780 の助成のもと行われた．記して謝意を表わす．

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