SIG-SKL-41

2023-11-25

ダイナミックシステムアプローチと乳幼児のことばの発達
Dynamicsystem approach and young children’s development
阪上雅昭 1

萩原広道 2 深田智 3 山本寛樹 4

M.Sakagami1, H.Hagihara1,2, C.Fukada and H.Yamamoto2
1

京都大学
Kyoto University2
大阪大学大学院人間科学研究科
2
Graduate School of Human Sciences, Osaka University
3
京都工芸繊維大学
3
Kyoto Institute of Technology
4
インディアナ大学心理脳科学部
2
Department of Psychological and Brain Sciences, Indiana University
1

Abstract: This study reports the results of an analysis of data from the english MacArthur developmental
questionnaire (CDI) , administered to a total of 5,520 infants aged 16 to 30 months. The CDI selected 680
words and asked whether the infants uttered those words or not. We show the results of the analysis of thesurvey data using the Variational Auto Encoder (VAE) method used in machine learning.

トは，月齢 16 から 30 ヶ月の乳幼児のべ 5520 名に実施した英語マッカーサー乳幼児言語発達質問紙(CDI) による調査データ[3]である．これは 680 語を選び，対象となる乳幼児がそれらの語を発話したかどうか調査したものである．本研究では調査データ
を機械学習で用いられる変分 Auto Encoder (VAE)[4]という手法で解析した．図２は VAE の概略図である．まず 680 次元 (5520 名分)の表出語彙を入力とし Encoder により 2 次元の潜在空間に次元縮減している．中間層のあとに活性化函数 ReLU を作用させているので，Encoder による潜在空間への次元縮減は
非線形な主成分分析によるものと解釈することが可能である．VAE では続いて Decoder で２次元潜在空間から元の 680 次元にデータを復元する構造をとっ１．はじめに：ダイナミックシステム
アプローチと胚性詞仮説
人間の発達や行動の変化を自己組織化現象として理解しようとするダイナミックシステム・アプロー
チが発達心理学の分野で提唱されている[1]．これは物理学で開発された自己組織化や相転移という概念
を人間の発達に援用しようとする試みである．私たちは，このパラダイムを乳幼児の言葉の発達に適用し，胚性詞仮説を提唱・検証している（図 1）．これは，乳幼児は最初ことばの出来事として認識し（胚性詞）その後，名詞や動詞への意味分化が生じるという考えである．私たちは，この意味分化をモノおよび行為アトラクターへの分岐として捉え,その分岐を二肢強制選択問題により検証している[2]．

２．CDI データと変分オート
エンコーダによる解析
本研究では，胚性詞仮説のさらなる検証として実施したメタ解析の結果を報告する．用いたデータセッ

1SIG-SKL-41

2023-11-25て い る ． こ の よ う に Encoder とDecoder により,入力された 680 次
元の CDI データ(5520 名分)をできるだけ精度よく復元（出力）する教
師なし学習によりニューラルネッ
トワークの重みを決定する．
5520 名の CDI データを Encoderを用いて 2 次元潜在空間に落とし込むことで乳幼児の語彙発達の様相が図３のように表現されている．語彙数最小（ゼロ）の birth point（●）から始まり語彙数最大(680語)の end point で終わる擬一次元構造（アトラクター）が形成されているのが分かる．各データ点の語彙
図 2 本研究で用いた VAE の概略
数を調べるとアトラクター上を時して使うのではなく，生成モデルとしての VAE の特計回りに増加しており，この方向で発達が進行する
質を最大限活用することで潜在空間の解釈性を追及ことも確認できる．また緑の点は総語彙数ごとの平した点も，本研究の意義であると考えている．
均位置を結んだ平均発達曲線である．
図 3 では総語彙数の等高線が描かれているが，本謝辞研究で開発した VAE の Decoder を用いることで680 語それぞれについて潜在空間のすべての場所で本研究は JSPS 科研費（JP20H05002，JP21J00750，の表出確率を計算することができる．詳しい説明は
JP22K13664，JP23K11786）の助成を受けた．
文献[5]に譲るが，この Decoder を活用することで，擬一次元構造の外側では名詞優位な発達，内側では動詞優位な発達をしていることが明らかになった．

参考文献[１] E.テーレン，L. スミス
テム・アプローチ

発達へのダイナミックシス（新曜社, 2018）[２] H.Hagihara, H.Yamaomoto, Y.Moriguchi, M.Sakagami,
Cognition 226 105177 (2022)[３] Wordbank, An open database of children's vocabularydevelopment, http://wordbank.stanford.edu[４] D.P.Kingma, and M. Welling, Auto-encoding variational
Bayes. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1312.6114(2013)[５] 萩原広道, 水谷天智, 山本寛樹，阪上雅昭: 変分オー
トエンコーダを用いた乳幼児期の語彙発達過程の探索, 認知科学, Vol. 30, No. 4, pp. 499-514, (2023)

３．まとめ
本研究では，VAE を MCDI データに適用することにより，乳幼児期の語彙発達の普遍性と個別性をより明確に，かつ定量的に描出できることを示した．本
研究で提案した手法をより発展させることで，言語発達過程をより詳細に議論するのみならず，言語発
達教育・支援への貢献も可能になると期待する．さらに，機械学習モデルを単なる回帰や分類の道具と2

学童野球チームにおける知識構造化による指導者の支援-アセスメントをもとにした指導の提案Supporting of Coacher with Construction of Knowledge in Youth Baseball Team
-Suggestion of Coaching Based on Assessment山田 峻嵩 1

加藤 晶太 1

伊集院 幸輝 1 押山 千秋 1

西村 拓一 1

Toshitaka YAMADA1, Shota KATO1, Koki IJUIN1 Chiaki OSHIYAMA1, Takuichi NISHIMURA1
北陸先端科学技術大学院大学
Japan Advanced Institute of Science and Technology
11

Abstract: The purpose of this study is to propose an assessment model to help coaches in a baseball teamfor school children correctly recognize the condition of players and to support them in providing guidance
tailored to the players. We believe that this will lead to new insights about teaching and to improved
teaching.

1. はじめに

2. 提案手法

野球は国民的スポーツであり人気の高いスポーツ
である．毎年，プロ野球や高校野球など数多くの試合がなされ，人々は現地やテレビなどのメディアを通して楽しんでいる．しかしながら，野球の競技人
口は年々減少の一途を辿っている．日本野球協議会が行った調査によると，団体に所属する野球の競技
人口は，2010 年から 2022 年にかけて約 161 万人から約 101 万人へと約 60 万人減少していると報告している[1]．学童野球においては，2010 年から 2022 年にかけて，約 29 万人から約 17 万人の 42％減少と競技人口離れの影響が大きいことが示唆されている．競
技人口が減少する理由の一つに指導の在り方があげられる．怒号が飛び交うような指導や勝利至上的な指導方法が未だに行われている．こうした指導において，特定の選手の頻繁な起用や，体を傷めていても声が上げづらくなる結果，選手のけがに繋がっている．また，学童野球においては，野球経験者である選手の親が指導することがよくあり，かつて教わっていた指導をもとに指導を行うということが散見される．こうした指導の在り方では，選手の身体状
態や望みに合わせた指導ができていないと著者は考える．
そこで，本研究では，学童野球における選手の状態を正しく認識するアセスメントモデルを提案し，指導者が選手に合わせた指導を行えるよう支援することを目的とする．本研究により，指導関する新たな気づきを獲得し，それによる指導の改善に繋がると考える．

本章では，学童野球の指導者が，指導する選手の状態を認識し，適切な指導を行えるよう支援する方法について述べる．具体的には以下の手順を行う．

指導の構造化選手の状態把握アセスメントモデルの作成

構造化知識にアセスメントモデルを組み込む
指導実践とフィードバック
また，本研究では学童野球チームにおける高学年以上の選手の投球指導を対象とする．
西村らは介護現場において，従来の介護の教科書
から知識を構造化し，現場主体での知識発現を提案している[2]．構造化には CHARM と呼ばれる構造化記法を利用することで，選手ごとに考えられる状況下で実際に指導される目的や，指導手順，代替手順といった指導における必要な知識を明示化することができる[3]．
次に選手の状態を把握するアセスメントモデルを提案する．アセスメントモデルは物理的アセスメン
トと精神的アセスメントにより構成される．物理的アセスメントでは，身長や骨格などの身体特性，投球時の関節トルクなどから作成する．精神的アセス
メントは，パフォーマンス分析やメンタルトレーニングを実施し作成する．また作成したアセスメント
モデルを構造化した指導知識に組み込むことで指導する選手に合わせた指導が提案できると考える．
次に実際に提案された指導を行う．その際，指導者間で知識共有できるように動画を撮影する．加藤3

らは，動画データを用いた添削指導システムを提案しており，動画に着眼点やポイントをテキストとしてアノテーション付与する動画編集ツールを作成している[4]．これにより，動画に触発され得られた気づきを即座に収集し，紐づけて記録できるようにな
る．
最後に，指導者と知識構造化ワークショップにより，新たな指導知識の発現を行い，得られた知識を更に構造化知識に組み込む．以降，指導・フィード
バック・構造化知識の改良の手順を繰り返し行うことで指導の改良が期待される．
これらの手法を行うことで，指導者が選手に合わせた指導を行うことができるようになると期待する．

謝辞
本研究の一部は，JST ムーンショット型研究開発事
業 JPMJMS2237 の支援を受けたものです．

参考文献[１] 日本野球協議会: 野球普及振興活動状況調査 2022,
https://npb.jp/kyogikai/, (参照 2023/11/27)[２] 西村悟史，大谷博，畠山直人，長谷部希恵子，福田賢一郎，來村徳信，溝口理一郎，西村拓一: 現場主体の知識発現方法の提案，人工知能学会論文誌，Vol. 32,
No. 4, p. C-G95_1-15, 2017[３] 西村悟史，笹嶋宗彦，來村徳信，中村明美，高橋弘枝，平尾明美，服部兼敏，溝口理一郎: 目的指向の看護手順学習に向けた複数着眼点からの知識閲覧シス
テム CHARM Pad と新人看護師研修への実践的活用,
人工知能学会論文誌，Vol. 30, No. 1, pp. 22-36. 2015[４] 加藤晶太, 権野めぐみ, 伊集院幸輝，押山千秋, 西村
拓一: 日常業務内での”知識発現”の提案-事象収集と動画添削指導の支援システムの開発, 情報処理学会
研究報告, Vol. 2023-IS-164, No. 6, pp. 1-6, 20234

乳幼児の動作検出のための画像認識とキャプション生成 AI 利用の検討
Investigating the Use of Image Recognition
and Caption Generation AI for Infant Motion Detection
大海 悠太 1∗ 大野 優斗 1
Yuta Ogai1
Yuto Ono1

遠山 紗矢香 2
Sayaka Tohyama2

近藤 秀樹 3
Hideaki Kondo3

山田 雅之 4Masayuki Yamada4

2
3
4
東京工芸大学
静岡大学
神田外語大学
九州工業大学1
2
Tokyo Polytechnic University
Shizuoka University
3
4
Kanda University of International Studies
Kyushu Institute of Technology
1

Abstract: For the purpose of developmental research and monitoring, we examined the potential
use of image recognition and caption generation AI for detecting movements in an infant. We
extracted images surrounding the infant from their videos and utilized caption generation AI for
each image. This approach allowed us to assess the potential for identifying new movements andother signiﬁcant activities by examining the generated words in the infant’s behavior.

1

はじめに

を実現するために、どのようなシステムを組み合わせることが適切であるかの検討が求められていた。そこで本研究では、多様な画像認識やキャプション生成 AI
について利用方法を検討した。

Roy[1] は、乳幼児の発達過程を研究するために、乳幼児の日常動画を分析することの重要性を指摘している。しかし、乳幼児の日常動画を全て人間が視聴するには膨大な労力が必要となる。そこで、近年急速に発展している画像認識の AI 技術を利用することが考えられる。
AI を用いた動画のラベリング技術の応用例として、
野口、大海による体験型映像インスタレーション「民族誌映像アーカイブ展示のための AI 活用」[2] では、民族誌映像アーカイブ展示のために、映像に対して行動
認識モデルである SlowFast[3] と物体認識モデルである
YOLOv8[4] を用いて、映像中に出現する人物の行動や物体を自動でラベリングし、映像の検索を可能にするシステムを開発している。
このような AI を用いた動画のラベリング技術を乳幼児の動画に応用することで、乳幼児の発達過程の研究や監視を支援することが考えられる。著者らのグルー
プではすでにキャプション生成モデル CATR[5] を活用
して，乳幼児を対象とした解析を進めつつある [6]。しかしながら、画像全体を判定させると期待していた回答が得られないことがあり、一種類だけのモデルでは解決できない問題があった。また、生成系 AI は多様化が進んでおり、本研究の目的である乳幼児の動作検出

2

方法

2.1

画像認識とキャプション生成

最初に乳幼児の動画を用意し、0.5s ごとに静止画像に変換した。各画像を YOLOv8 により信頼度 0.25 以
上の “Person” を検出させ、検出したサイズより 3 倍のサイズで周囲を切り出す (端は除去する)。切り出す理由は、画像全体ではキャプション生成すると文章の焦点が合わず、あまり関係のないものの説明をすることが多いからである。YOLOv8 は学習済みモデル YOLOv8nを使用している。ここで、“Person” を検出させている
理由は、“baby” や “infant” などの乳幼児自体を示すラ
ベルについて学習していないためである。そして、切り出した画像に対してキャプション生成モデル CATR とBLIP/BLIP-2[7] でキャプション生成を行い、乳幼児とその行動が検出できるかを調べる。CATR は学習済み
モデル v3 を使用している。CATR は軽量で個人の PCでも比較的容易に動作させることができるが、2021 年
以降更新されていない。BLIP/BLIP-2 も学習済みモデルを使用している。こちらは現在も開発が進められている。BLIP より BLIP-2 の方が精度が高いが、Google∗ 連絡先：東京工芸大学工学部工学科〒 243-0297 神奈川県厚木市飯山南 5-45-1
E-mail: ogai@t-kougei.ac.jp5Colab 上で Nvidia A100 GPU を使用しても遅く、全ての画像の処理はできていない。

2.2

行動認識

各動画を SlowFast に通して、幼児の行動を認識できるか確認した。ここでは学習済みモデルとして SLOWFAST 32x2 R101 50 50.pkl を使用している。動画中の約 3 秒ごとに行動を認識して出力した。

2.3

使用した動画

ここではある乳幼児の特徴的な動きの例として、寝返り動画 2 つ、寝返りからまた返る動画 1 つ、掴まり
立ち動画 3 つを使用した。表 1 に使用した動画の一覧を示す。動画は全てフル HD で撮影されている。

図 1: 幼児の検出例。

表 1: 使用した動画
動画
時間 (秒) 静止画 (枚)寝返り 1.mp4
19.52
39
寝返り 2.mp4
10.04
20
寝返り返り.mp4
29.73
59
掴まり立ち 1.mp4
30.49
60
15.97
31
掴まり立ち 2.mp4
掴まり立ち 3.mp4
18.5637
図 2: 大人の検出例。

3

結果

3.1

YOLOv8 による画像切り出し

3.2

CATR によるキャプション生成

切り出した全 138 枚の画像に対して、CATR によるキャプション生成を Google Colab 上の TPU を用いて行った。処理時間は 1 枚あたり数十秒であった。Google
ドライブ上にファイルを置いていることが、処理時間に影響した可能性はある。結果の例を以下に示す。

寝返り 1.mp4 では計 47 枚、寝返り 2.mp4 では計 1枚、寝返り返り.mp4 では計 0 枚、掴まり立ち 1.mp4 では計 11 枚、掴まり立ち 2.mp4 では計 22 枚、掴まり立
ち 3.mp4 では計 57 枚の、合計 138 枚の “Person” の画像が切り出された。静止画数よりも切り出した画像が多いのは、1 枚の静止画から複数の “Person” を検出したためである。また、寝返り返り.mp4 では “Person” が検出されなかったが、その時の乳幼児の服装が周囲と似た色であったため、検出されなかったと考えられる。切り出した画像の例を図 1、図 2、図 3 に示す。“Person”
で検出しているため、幼児 (図 1) だけでなくて、大人(図 2 も検出されている。また、信頼度を 0.25 以上と低めに設定しているため、間違えて何もないところを検出してしまった画像 (図 3) も存在した。

図 1 A young boy laying in a yellow chair with a pinkumbrella.
図 2 A red bench with a person standing next to it.
図 3 A blue chair with a blue handle and a blue box.
図 1 では、“boy” の単語が出力されている。図 2 では、“person” の単語が出力されている。図 3 では、人間を示す単語は出力されていない。このようにキャプショ
ン生成 AI を用いることで、物体認識 AI だけでは判別できない、幼児を示す単語を出力させて判別に用いることができる可能性がある。
全 138 枚のキャプションのうち、幼児が写っている画
像には boy,child,baby,todler の単語が出力されていた。

6

SlowFast の出力

3.4

処理速度は 1 動画につき約 1 分程度であった。幼児の掴まり立ちでは “touch (an object)” と検出されることが多かったが、“stand” も信頼度 0.35 程度の低信頼度ながら検出されることがあった。
SlowFast は大人か幼児かの判別はしていないため、幼児の行動では低信頼度で検出されている可能性がある。しかし、他のキャプション生成 AI や、MediaPipe[8]などの姿勢推定 AI と連携させることで、幼児の行動を認識させることができると考えている。
図 3: 何もないところの検出例。

4

また、幼児に共起する動詞として、sit,lay,play,hold などが出力されていた。しかし、図 1 では幼児は立っているように見えるが、キャプションでは laying と出力されていて、画像とキャプションが一致しておらず、精度はあまり高くないと考えられる。

3.3

考察、まとめ乳幼児だけを判別する画像認識 AI はあまりないが、Person を認識させて画像を切り出し、キャプション生
成結果を利用すれば乳幼児だけ判別することができる
可能性を示した。
キャプション生成 AI の精度が上がると、乳幼児の動き
は play でまとめられる傾向がある。Visual question
answering によって、各行動を認識させることができる
可能性がある。
動画認識 AI の SlowFast も他の AI と連携させることで、乳幼児にも利用可能性があると考える。
日常動画を処理するためには、実時間に近い速度で処理できることが望ましい。今後は各 AI の処理速度を計測し、クラウドサーバや、オンプレミスサーバの利用を含め、速度を向上させる方法について検討をすすめる。
今回は短い動画を使用したが、より日常に近く長い動画を使用し、出力された単語の種類や回数などを取得し評価する必要がある。

BLIP/BLIP-2 によるキャプション生
成

BLIP についても処理速度は CATR と同程度であった。BLIP では、幼児が写っている画像には boy、child、
baby、todler、girl などが出力されていた。物などに
child’s がついて出力している文章があったが、child’sだけが含まれる文章を見つけ除去することは容易である。幼児に共起する動詞として、sit、lay、play などが出力されていた。
しかし、幼児が立っていたり、何か行動しているよ
うな画像に対して、“a child playing in a toy crib witha stuﬀed animal” のように、play と出力されることが多かった。そのため、立っているのか座っているのか、何を行動しているのかの判別が難しい。
BLIP-2 は処理速度が遅く、全ての画像の処理はできていない。しかし、BLIP-2 も BLIP と同様に、幼児の行動を play で出力する傾向があった。
BLIP には Visual question answering の機能があり、画像に対して質問をすることで、その回答を出力させることができる。処理速度は通常と同程度であった。質問として、“Is the baby standing?” と入力したところ、あきらかに立っていない時は “no” と出力されるようである。立っている時は “yes” と “no” が混在していたが、動画中で立っている時間を発見するための手掛かりにはなりそうである。

謝辞
本研究の一部は公益財団法人 KDDI 財団の 2023 年
度調査研究助成を受けたものである。

参考文献[1] Roy, D.: New Horizons in the study of childlanguage acquisition, Proceedings of Interspeech
2009, pp. 13–20 (2009)[2] 吉野 弘章: 東京工芸大学創立 100 周年記念 写真から 100 年, クレヴィス, pp. 186–189 (2023)[3] Fan, H., Li, Y., Xiong, B., Lo, W. Y. and Feichtenhofer, C.: PySlowFast, https://github.com/
facebookresearch/slowfast (2020)

7

[4] Ultralytics YOLOv8, https://github.com/
ultralytics/ultralytics (Accessed: 2023-1201)[5] CATR: Image Captioning with Transformers,
https://github.com/saahiluppal/catr (Accessed: 2023-12-01)[6] 山田 雅之, 近藤 秀樹, 大海 悠太, 遠山 紗矢香: 乳
幼児の姿勢および動作の判別システム開発へ向けた画像キャプション生成モデルを活用した事例検討, 日本教育工学会 2023 年秋季全国大会講演論文集, pp. 363-364 (2023)[7] Li, J., Li, D., Xiong, C. and Hoi, S.: BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Uniﬁed Vision-Language Understanding and Generation, ICML (2022)[8] MediaPipe, https://developers.google.com/
mediapipe (Accessed: 2023-12-01)

8

動画・知識を踏まえた指導の声がけの特徴―社交ダンスにおける動作の指導を踏まえて
Characteristics of the voice of instruction with reference to the video and knowledge-Based on the instruction of movement in ballroom dancing
加藤晶太 1

伊集院幸輝 1

押山千秋 1

西村拓一 1

Akihiro Kato1, Koki Ijuin1, Chiaki Oshiyama1, and Takuichi Nishimura1
11

北陸先端科学技術大学院大学
Japan Advanced Institute of Science and Technology

Abstract: Physical exercise instructors use examples and words to teach ideal movements. However, it isdifficult to verbally describe the requirements for ideal movement without omission, because body
movements that manipulate a large number of skeletal and muscular structures are often performed
implicitly. For this reason, a method has been developed in which instructors are shown specific recorded
body movements in order to recall past instruction, elicit knowledge of movement procedures, and structure
them. However, there were some past instructions that could not be fully recalled by this method. We believethat recording the calls that occur in daily instruction by linking them to knowledge will be useful for further
improvement of knowledge. In this study, we collected the calls using a system that allows the input of text
to videos while referring to the knowledge and recording the text as it is linked to the knowledge. The
results of each instructor's classification of his or her own calls indicate that these calls contribute to theimprovement of knowledge.
る．
本研究では，知識を参照しながら動画に対してテキストを入力し，テキストを知識に紐づけて記録できるシステム[3]を用いることで，初心者に理想的な動作の要件を伝えるための声がけを収集する．本稿は，収集した声がけが，知識の改良に役立つかを検証する．次節では，具体的な知識の構造化方法について説明する．

1.はじめに
身体動作の指導者は例示や言葉を駆使して理想的な動きを生徒に伝える．多数の骨格と筋肉を操る身
体動作は，教科書に書かれているものだけではなく，指導者の長年の経験で培われる身体知[1]に基づくものがある．漏れなく理想的な動きの要件を言葉で表現することは困難であり，生徒に指導の声がけを行う際に，上手く言葉にできない，矛盾した表現をしてしまうといった問題が生じることがある．曖昧となっている声がけを明確化するため，指導者各々に対して，理想的な動きの言語化支援が必要である．
言語化支援の 1 つに，指導者各々が曖昧に捉えている理想的な動きの要件を知識として構造化する方法がある．知識工学の研究者が，録画した具体的な身体動作を指導者に見せて過去の指導を想起させることで，動作の手順に関する知識を引き出し，構造化する方法[2]が開発されている．ところが，この方法では想起しきれない過去の指導が存在する．普段の指導で生じる声がけを知識に紐づけて漏れなく記録することが，さらなる知識の改良に役立つと考え

2.知識の構造化
現場における暗黙的な知識の獲得と表現を目指し，知識を構造化する研究が行われている[4]．西村ら[5]は，動作の手順に関する知識を構造化することを目指し，普遍的な手順に関する知識から，現場の人達
のみで現場固有の知識を抽出し，構造化する方法を提案した．手順に関する知識は，CHARM（Convincing
Human Action Rationalized Model）[6]と呼ばれるモデ
ルを用いて構造化することで，計算機可読かつ手順
目的を明確にして知識を表現できる．
本研究では，図 1 のように構造化記法を定義する．

9

各ノードは分割された「手順」を示している．各ノード同士は線で結ばれており，矢印なしの線で結ばれている場合は，「手順」を好きな順序で実施し，矢印ありの線で結ばれている場合は，「手順」を矢印の順序で実施する．上下階層のノードが結ばれている
場合，下位階層の「手順」は，上位階層の「手順」
をさらに分割し，より詳細に記述したものである．
各ノードには，「手順の詳細」が付与されることがある．「手順の詳細」は，「手順」に関する補足情報を示す．

3.2 社交ダンス
数ある運動種目の中でも身体全身を使った複雑な動きが必要であること，身体動作の表現を重視する
ことから，社交ダンスにおけるスタンダード種目ワルツを対象の種目とした．身体動作は，初心者がはじめに習う基礎的なステップ「ナチュラルターン」
を対象とした．図 3 は，ナチュラルターンの一連の動きを示したものである．予備歩から両足を揃えて着地するまでを対象とした．

3.3 録画データ
競技歴 3 年以内の生徒を初心者とみなし，地域の社交ダンスクラブに通う男性生徒 6 名がナチュラル
ターンを踊る様子を身体全体が映るように撮影した．
社交ダンスのスタンダード種目では，女性をリードする男性の動作が重要なため，男性生徒が 1 人で踊る様子を撮影した．

3.4 指導者と知識
図 1 : 動作の手順に関する知識の構造化記法

指導者資格を持つ 2 名の指導者が実験に参加した．
指導者 A は日本ダンススポーツ連盟公認指導員 B 級の資格を持つ．指導者 B は日本ダンススポーツ連盟
においてジャッジ資格を持つ．
認定教科書(WDSF 教本)をもとに研究者が知識を作成した後，各指導者が知識を改良することで，指導者各々の知識を構造化した．実際に指導者 B が構造化した知識を図 3 に示す．
構造化した各々の知識について，<手順>，<手順の詳細>の総数を表 1 に示す．

3.声がけの収集
3.1 声がけの記録支援システム
本研究では，知識を参照しながら動画に対してテキストを入力し，テキストを知識に紐づけて記録できるシステム[3]を利用した．
指導者は，身体動作の知識を参照し，生徒の動作
手順を撮影した録画データの指定時間に声がけを入力する．この際，手順(図 2 では，知識ノードと表現)を選択することで声がけを知識に紐づけて記録できる．

表 1 : <手順>と<手順の詳細>の総数
手順
手順の詳細
計

図 2 : 声がけの記録支援システム

10

指導者 A
16
4
20

指導者 B
18
6
24

図 3 : 指導者 B が構造化した知識
表 2 : 収集した声がけの総数

3.5 声がけの収集方法
指導者各々の知識をシステムに登録した後，指導者はシステムを用いて各録画データへの声がけを入力した．実際の指導を想定し，以下の項目を指導者に伝えた．
⚫ 生徒は趣味として週 1 回以上の練習をしています⚫ 彼らの技術を向上させるための指導をシステ
ムで打ち込んでください⚫ 打ち込まれた指導は，実際の生徒にお知らせします
各指導者は 3 人分の録画データへの声がけを行った後に知識の改良を行った．その後，各指導者は残りの 3 人分の録画データへの声がけを行った．

生徒 1
生徒 2
1 回目
生徒 3
計
生徒 4
生徒 5
2 回目
生徒 6
計
累計

指導者
A
6
6
6
18
9
7
8
24
42

指導者
B
4
3
2
9
5
3
3
11
20

計
10
9
8
27
14
10
11
35
62

4.分析
4.1 分析方法

3.6 声がけの収集結果収集した声がけが，知識の改良に役立つかを検証する．3 人の生徒への声がけを入力後，指導者は，自身が入力した声がけを振り返り，以下の 3 つに分類する．
⚫ <手順>：「手順」の改良に役立つと思う⚫ <手順の詳細>：「手順の詳細」の改良に役立ちと思う⚫ <その他>：上記のいずれにも該当しない

収集した声がけの総数を表 2 に示す．生徒 1，生
徒 2，生徒 3 について，指導者 A では計 18 個，指導者 B では計 9 個の指導コメントを収集した．
生徒 4，
生徒 5，生徒 6 について，指導者 A では計 24 個，指導者 B では計 11 個の指導コメントを収集した．

4.2 結果各指導者による自身の声がけ分類の結果を表 3 に

11

示す．1 回目について，指導者 A では<手順>の数が1 個，<手順の詳細>の数が 6 個であり，指導者 B では<手順>の数が 2 個，<手順の詳細>の数が 7 個であった．2 回目について，指導者 A では<手順>の数が1 個，<手順の詳細>の数が 12 個であり，指導者 B では<手順>の数が 1 個，<手順の詳細>の数が 9 個であった．以上から，動画と知識を踏まえた声がけが<手順>と<手順の詳細>の改良に役立つこと，特に<手順の詳細>の改良に役立つことが分かる．
<手順>に分類された声がけの例を示す．指導者 A
では「右足をしっかりヒールで着地していて，素晴らしいです．右側の女性がいるスペースが小さくなっていますので，ヘッドは少し左を見てみましょう．」と「左足がほぼ進行方向で着地した後に右足が右回転しています．教科書ではなく，世界チャンピオン
と同じ動きなので素晴らしいです．
」という声がけが存在した．指導者 B では「両足がハの字になっている（正しい）」，「回転が出来ている」，「左足に重心が乗っている」という声がけが存在した．
<手順の詳細>に分類された声がけの例を示す．指
導者 A では「できれば，しっかり左足トウでライズした後に，優雅にロアしましょう．
」，指導者 B では
「左サイドに傾きやすい」という声がけが見られた．

表 3 : 各指導者による自身の声がけ分類の結果
種類
手順
手順の
詳細
1 回目
その他
計
手順
手順の
詳細
2 回目
その他
計
累計

想的な動作を動画で参照することが少なかったため，<手順の詳細>の改良に役立つ声がけが多く生じた可能性がある．
「手順」と「手順の詳細」を数的に偏りなく改良するためには，身体動作の熟達性が異なる様々な生徒への声がけを知識の改良に用いる必要がある．

5.おわりに知識を参照しながら動画に対してテキストを入力
し，テキストを知識に紐づけて記録できるシステム
を用いることで知識改良に役立つ声がけを収集できると分かった．
今後は，動画と知識を踏まえた声がけが知識の改良に如何にして役立つかを検証し，普段の指導で生じる声がけを用いることで現場の指導者が主体となって知識を継続的に改良する手法の確立を目指す．

謝辞
本研究の一部は，JST ムーンショット型研究開発事
業 JPMJMS2237 の支援を受けたものである．また，
本研究の一部は，国立研究開発法人新エネルギー・
産業技術総合開発機構（NEDO）JPNP18002 の結果得られたものである．

指導者 A

指導者 B

1

2

計
3

6

7

13

11
18
1

0
9
1

11
27
2

渋谷恒司, 白鳥成彦, 諏訪正樹, 曽我真人, 瀧寛和,

12

9

21

[２] 吉田康行, 飯野なみ, 西野貴志, 斎藤貴也, 西村拓

11
24
42

2
12
21

13
36
63

一： 高齢者の自立支援差介護における遠隔技術を用

参考文献[１] 古川康一, 植野研, 尾崎知伸, 神里志穂子, 川本竜史,
藤波努, 堀聡, 本村陽一, 森田想平： 身体知研究の潮流 --身体知の解明に向けて--, 人工知能学会論文誌,
Vol. 20, No. 2, pp. 117-128, (2005)

いた知識・データ融合の実践と分析. 情報処理学会論文誌. 2022, Vol. 63, no. 1, pp. 116-128.
[３] 加藤晶太, 権野めぐみ, 伊集院幸輝, 押山千秋, 西村
拓一： 日常業務内での”知識発現”の提案―事象収集

4.3 考察と動画添削指導の支援システムの開発[４] 小川泰右, 山崎友義, 池田満, 鈴木斎王, 荒木賢二,

動画と知識を踏まえた声がけが，特に<手順の詳細>の改良に役立つ特徴を持つのは，声がけの対象となる身体動作の熟達性に起因すると考える．
<手順>に関して，5 個の声がけのうち，4 つが生徒に理想的な動作を実践できていることを伝えるためのものであった．このことは，理想的な動作を見る
ことが，手順の改良に役立っていることを示唆する．
本研究の録画データは初心者を対象としており，理橋田浩一： 医療サービス実践知の共有支援に向けたオントロジーの構築と利用. 人工知能学会論文誌.
2011, Vol. 26, no. 3, pp. 461-472.
[５]西村悟史, 大谷博, 畠山直人, 長谷部希恵子, 福田
賢一郎, 來村徳信, 溝口 理一郎, 西村拓一： 現場主
体の知識発現方法の提案. 人工知能学会論文誌. 2017,Vol. 32, no. 4, pp. C-G95_1-15

[６]

12

Nishimura, S., Kitamura, Y., Sasajima, M., Williamson,

A., Kinoshita, C., Hirao, A., Hattori, K., Mizoguchi, R.:
CHARM Knowledge and its Application to Nursing
Guidelines

Integration.

JournalofAdvanced

Computational Intelligence and Intelligent Informatics.
2008, Vol. 27, no. 4, pp. 697-701.

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