［巻頭言］ ………………………………………………………………………… 1p.
●まず、やってみる

中洲俊信（日本顔学会理事／株式会社東芝）［招待論文］ ……………………………………………………………………… 5p.
●顔変数の提案 ― 顔図形を生成するニューラルネットワーク ―橋本周司（早稲田大学）●舌下隙の動脈の形態ならびにそれと下顎骨内面に見られる小孔との関連について中島功（目白大学）●ニューズレター NOW THE FACE
髙野ルリ子（顔学会理事／ニューズレター担当）に見る『顔』の時流［学術論文］ …………………………………………………………………… 39p.
●女性の漫画顔と実写顔における相貌特徴と印象の関係
太田

碧（法政大学）●ナルシシズム傾向の判断の正確性に動画提示時間が及ぼす影響小林亮太（広島大学／日本学術振興会）、榊佳那、山本一希、河原

剛、中尾

敬

編集委員のお仕事 …………………………………………………………… 59p.

顔学会表紙2020no2.indd

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［巻頭言］ ………………………………………………………………………… 1p.
●まず、やってみる

中洲俊信（日本顔学会理事／株式会社東芝）［招待論文］ ……………………………………………………………………… 5p.
●顔変数の提案 ― 顔図形を生成するニューラルネットワーク ―橋本周司（早稲田大学）●舌下隙の動脈の形態ならびにそれと下顎骨内面に見られる小孔との関連について中島功（目白大学）●ニューズレター NOW THE FACE
髙野ルリ子（顔学会理事／ニューズレター担当）に見る『顔』の時流［学術論文］ …………………………………………………………………… 39p.
●女性の漫画顔と実写顔における相貌特徴と印象の関係
太田

碧（法政大学）●ナルシシズム傾向の判断の正確性に動画提示時間が及ぼす影響小林亮太（広島大学／日本学術振興会）、榊佳那、山本一希、河原

剛、中尾

敬

編集委員のお仕事 …………………………………………………………… 59p.

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巻頭言

まず、やってみる
日本顔学会理事

中洲俊信

Toshiaki NAKASU（株式会社東芝）
Toshiba Corporation
はじめに2020 年、日本顔学会は創立 25 周年を迎えました。本来ならば、オリンピックを間近に控えた東京で顔学会の記念シンポジウムが開催され、秋の日本顔学会大会（フォーラム顔学）では慶応義塾大学に集まってお祝い……となるはずでした。
コロナウイルスの影響は想像以上で、社会や生活が大きく変わりました。私たちの価値観も大きく変化しました。激動の 2020 年に節目を迎えた顔学会。そんな顔学会のこれからに向けて、ぜひ若手に巻頭言を書いてほしいと依頼をいただき、今回執筆させていただきました。ずばり、キーワードは「まず、やってみる」
です。自粛ムードが続く中、意識やモチベーションも自粛してしまうのは非常に勿体無い ! 私個人としても、在宅勤務やオンライン会議など、やってみたら意外と新しい価値に気づく場面も多く、まずは前向きに試してみることが重要だと感じました。それでは、顔学会のこれからに向けて、私の所感を述べたいと思います。
顔学会でやってみる
私が初めて顔学会に関わったのは、2003 年のフォーラム顔学でした。
「顔」というモチーフについて、工学、心理学、美容、歯学など様々な分野の研究者が分野横断で議論する。従来の専門化・細分化してきた研究の流れとは逆の、統合化・総合化の動き。さらに、研究者だけでなく、美容師や似顔絵描きといった実践家や、顔に興味のある一般市民も学会員として活動している。このように、他の学会には無い斬新なアイデンティ
ティを掲げた顔学会はとても刺激的で、当時学生だった私も継続的に参加し、研究発表をしてきました。
しかしながら、ある時期からこんな印象が芽生えてきました。それは、顔学会が「すでにできあがった学会」
であること。良くも悪くも安定している。翻って、斬新なアイデンティティが生まれた学会発足当初やその後の成長期はどうだったのか。実際、その頃の様子は当時そこに関わっていた先生方から聞いた範囲でしか知りません。おそらく、分野を横断して一つのコミュニティを作るのは大変な苦労をされたでしょう。一方で、その苦労を上回るだけの先生方の熱量や、どういう未来が待っているのだろうと期待でいっぱいのワク
ワク感があったのだと想像されます。まだ見ぬ「顔学」のコミュニティ。それを作るために様々な分野に声をかけて仲間を集め、ようやく今のような形になった。つまり、顔学コミュニティができた。図らずも、これが一つのターニングポイントだったのかもしれません。そこに集まる人達こそが顔学コミュニティのメン
バーだという意識が働いて、その外側のまだ見ぬ顔関係者を巻き込んでコミュニティを構築し続けようというダイナミックな動きが薄れてきたのではないか。すでにできあがった学会ではなく、「皆で作り続けていく学会」として、新しい仲間を巻き込み、学会に関わるすべての人が最大限に力を発揮する。そんなコミュ
ニティにしていくことが必要ではないか。このように感じました。
顔学会に関わる方々は、研究者や実践家、所属も大学や企業など様々ですが、それゆえ、顔学会に期待することや貢献できることも人それぞれでしょう。しかし、ほんの一部の学会員の思想で運営されている学会ですから、顔学会が皆様に提供できる価値はまだまだ足りないかもしれません。学会運営側も皆様のニーズを想像しきれていないし、様々なニーズに対応できる組織の体力もありません。では、すべての人が顔学会

―1―

巻頭言

まず、やってみる　　まず、やってみる﻿

というコミュニティを最大限に活用して力を発揮するにはどうすればいいか。それが、皆様それぞれが顔学会でご自身のできることを「まず、やってみる」ことだと思います。そうすれば、有益なコメントをくださる仲間や支援してくださる仲間が学会の中からきっと出てくるはずです。
顔学会でやってみた
私自身が顔学会でやってみた事例の一つが、若手交流会の立ち上げです。当時の私は社会人 3 年目で、もはや顔とは関わりの無い仕事に就いていました。学生時代から親しんだ顔学会とのつながりは自分の強みにしたいと思う一方、学生時代のように研究発表で貢献できるわけでもなく、一人の聴講者として大会に参加するだけの自分にもどかしさを感じていました。そんな思いで大会の会場を見回してみると、実践家、かつて顔研究者だった人、顔に興味のある一般市民など、研究者以外の人があちこちに。自分と同じく、顔学
コミュニティに貢献できずにもどかしさを感じている人が多いのではないか。研究者以外のメンバーも揃っている多様性が顔学会の強みなのに、この環境をうまく活かせていないのではないか。このような考えから、仲間とともに日本顔学会若手交流会を立ち上げ、気軽な交流を起点とした仲間作りや、仲間と連携して「まず、やってみる」ことを目指した活動を展開していきました。「自称若手」という縛りのもと、下は高校生
から、上は孫のいる人達まで、幅広い世代の「若手」が集っています。活動の詳細は寄稿論文 [1] やホーム
ページ [2] に譲りますが、学術大会で活躍の場が少なかった実践家やかつての顔研究者達が顔研究者とコラボをして共同研究やアウトリーチ活動を展開し、顔学を深める & 広めることに貢献しています（図 1）。

図 1：若手交流会の活動例―2―

日本顔学会誌二十巻二号

立ち上げ時期の運営は苦労しましたが、今では、「まず、やってみる」を一緒に楽しめる仲間と、活動を支えてくださる多くの関係者（図 2）が財産となっています。仲間と進めることで気持ちが前向きになり、成功体験を積んでさらにヤル気が上がるといった相乗効果をこれまで何度も味わえました。おそらく、顔学
会の成長期はこのような感覚だったのでしょう。若手交流会の活動をご覧になった顔学会の前会長の輿水大和先生からは、「顔学会発足当初のワクワクした気持ちを思い出した。」という率直な感想をいただきました。
当時の顔学会理事の山田寛先生からは、「ぜひ顔学会の公認サークル第 1 号として登録してほしい」とのことで、活動を後押ししてくださいました。その他、多くの方々から励ましの言葉やご支援をいただきました。
少しずつではありますが、顔学コミュニティを構築し続ける動きができていることは、若手交流会メンバー
にとっても自信につながっています。

図 2：若手交流会を支えてくださる皆様

おわりにさて、若手交流会の話が長くなってしまいましたが、顔学会のこれからに向けて伝えたかったことは、思い立ったら「まず、やってみる」ということです。正直、結果はわかりません。おそらくどれも正解。これと決めたら自分を信じてやってみて、顔学会をどう活用できるか、どういう関りができるかを楽しんでみることかと思います。顔学会には各分野の第一線で活躍されているメンバーも多く、ポテンシャルが高いことは間違いありません。些細なことでもいいので、一人ひとりが自分のできることをまずやってみて、それぞれの活動が連動していくことでこれまでに無い新たな顔学コミュニティが構築されていくと思います。フォーラム顔学 2015 の特別講演の中で、いとうせいこう氏が「好奇心が止まると周りに面白いこともおきない」とおっしゃっていますが [3]、コロナ禍でも心を停滞させることなく好奇心を持ち続け、一緒に顔学会のこれからを作っていきましょう！

―3―

巻頭言

まず、やってみる　　まず、やってみる﻿

参考文献
[1]

高橋 翠：若手が作るこれからの「顔学」～日本顔学会若手交流会の活動を通して～，日本顔学会論文誌，Vol.14，No.1，p.37-43 (2014)．

[2]

日本顔学会若手交流会ホームページ（2020 年 10 月 1 日現在）
https://sites.google.com/view/jface-wakate[3]

日本顔学会創立 20 周年記念フォーラム顔学 2015 特別講演（対談）いとうせいこう氏『顔学への期待』，日本顔学会論文誌，Vol.16，No.2，p.3-23 (2016)．

著者略歴
1981 年生まれ神奈川県綾瀬市出身。
2003 年 東京大学工学部電子情報工学科卒業。2009 年 同大学大学院学際情報学府修了（学際情報学博士）。
原島・苗村研究室にて似顔絵作成システムの研究に従事する傍ら、㈱星の子プロダクション専属似顔絵アー
ティストとしても活動。
2009 年 ㈱東芝入社、現在に至る。東芝研究開発センターにて画像認識をはじめとするメディア処理技
術やユーザインタフェース応用に関する研究開発に従事。うち 2 年間、東芝デザインセンターにて製品向
けの UI・UX デザインや共創活動支援などに従事。自主活動として、日本顔学会若手交流会の立ち上げや運営を経験（初代代表）。
学会活動など
日本顔学会（理事、ニューズレター編集長）、ヒューマンインタフェース学会（評議員）、映像情報メディア学会の各会員。日本顔学会輿水賞（2013）、映像情報メディア学会論文賞（2008）、ヒューマンインタ
フェース学会論文賞（2017）などを受賞。

―4―日本顔学会誌二十巻二号

招待論文

顔変数の提案― 顔図形を生成するニューラルネットワーク ―Proposal of Face Variables-Neural Networks that Generate Facial Figures橋本周司
Shuji HASHIMOTO
E-mail: shuji@waseda.jp
和文要旨
最近の深層学習の発展に伴い、画像処理は大きな変化を遂げている。特に、顔画像は他の一般画像と異なり、顔形、目、鼻、口、など比較的限定された特徴を対象としているためかもしれないが、深層学習の登場により、顔画像の認識・生成は従来の画像処理やコンピュータグラフィックスの手から離れてしまった感がある。個々の画素に対して目的に合わせた計算処理をする必要が無くなったのである。
人間の顔は、骨格、筋肉、皮膚で構成されたディスプレイデバイスであり、脳活動の多くがそこに現れる。そのため、人は顔画像に対する感度が極めて高い。顔画像が一般の画像と異なる点である。このことから、著者は複雑なシステムを理解する手法として、顔画像を非数値変数として使用することを考えている。本論文では、その糸口として顔図形の生成と変形を行うニューラルネットワークについて述べる。未だ十分ではないが、ネットワークで顔を認識するのではなく、顔でネットワークを理解しようという試みである。

キーワード：顔、顔図形、顔変数、ニューラルネットワーク、顔図形変形、チャーノフの顔グラフ
Keywords : F ace, Facial Figures, Face Variables, Neural Networks, Facial Figure Transformation,
Chernoff Faces
を見つめる。人間も、古くは生き延びるため、後1．はじめに
我々は、色々なところに顔を見る。人や動物ばには集団の中でより良く生きるために、相手の顔かりでなく、雲、花にも顔を見る。壁のシミに顔から微妙な意図・感情を読み取る。我々は顔に対を見出すこともある。点が 3 つあれば、人はそする感度が極めて高いのである。

こに顔を見るというシュミラクラ現象が指摘され顔画像の認識と生成という工学的問題とは少している。なぜ、我々は景色の中に顔あるいは顔の離れて、上に述べたような顔に対する我々の特性ようなものを敏感に見つけるのだろうか。

を上手く使えないかと考えた。特に顔図形は明る

物理的に言えば、顔は頭骨に載った筋肉などのさの分布である画像と異なり、組織化されたパラ軟組織を覆う皮膚が光を反射して見えるものであ

メータセットで明確に表現できる。したがって、る。その変化は皮下の筋肉系に接続された脳神経コンピュータでの数理的扱いとの相性もよい。一系の活動による。故意に表情を作る場合もある

方、ニューラルネットワークは人工知能（AI）実が、外部刺激への反応あるいは内的な思考におけ現の一つの方法であるが、解析的な計算を基礎とる脳の活動情報が意思に係りなく顔に表出する場

するため図形の取り扱いに適している。さらに深合も多い。顔は高性能なディスプレイ装置であ

層学習では大規模な畳み込み処理層をニューラルる。犬猫などの動物も他の動物に出会うと必ず顔

ネットワークの入力部分に導入することによっ早稲田大学、Waseda University―5―顔変数の提案― 顔図形を生成するニューラルネットワーク ―て、物理世界との接続性が高くなり画像の直接処けではない。プログラムの指し手は盤面の状況か理も容易になった。しかしながら、最近のニューら見て最善に近いかもしれないが、その理由は判

ラルネットワークは高度な複雑系となり処理内容らない。正に名人に尋ねるのと同じである。名人の本質的な理解を妨げている。そこで、人間の認は良い答えを教えてくれるが、何故それが最善か

知感度の高い顔図形をニューラルネットワークとは言わない。せいぜい状況判断の概念的な解説が結びつけることにより、複雑系を理解するというされるばかりである。「理屈は分からないが結論発想に至った。本論文では、その糸口として顔図は正しそうだ。」このような状況のなかで、最近形の生成と変形を行うニューラルネットワークには説明可能な AI（Explainable AI）という研究分ついて述べる。

野が生まれている。そこでは、ディープニューラ
ルネットワークの中間層出力の可視化あるいは出2. ディープニューラルネットワークと画像処理力結果に大きく影響した内部ネットワークの部分

最近の深層学習の発展に伴い、画像処理は大きの提示（根拠）などが検討されている。「この数な変化を遂げている。特に、顔画像は他の一般画

値 A が大きいので結果がこうなった。」という説

像と異なり、顔形、目、鼻、口、など比較的限定明である。ただし、「何故 A が大きいとこうなるされた特徴を対象としているためかもしれないのか」には答えない。したがって、問題の本質を解明できたとは言えず結果の正当性は保証されなが、深層学習の登場により、顔画像の認識・生成（根拠）などが検討されている。「この数値Aが大きいので結果がこうなった。」という説明であい。ニューラルネットワークのできることは巨大は従来の画像処理やコンピュータグラフィックス
る。ただし、「何故Aが大きいとこうなるのか」には答えない。したがって、問題の本質を解明での手から離れてしまった感がある。個々の画素に次元のデータ空間での内挿であって、データの範対して目的に合わせた計算処理をする必要が無く囲を超えて正解を得るという外挿にはならない。

なったのである。

多くの例から診てこの結果が確からしい、というきたとは言えず結果の正当性は保証されない。ニューラルネットワークのできることは巨大次元のデータ空間での内挿であって、データの範囲を超えて正解を得るという外挿にはならない。多くの例から診てこの結果が確からしい、ということである。それでも何らかの付加情報が提供さことである。それでも何らかの付加情報が提供さ
いわゆるディープニューラルネットワークも従れれば、「神の声」としてAIの結論を鵜呑みにするよりは安心できる。また、専門医がAIを使っれれば、「神の声」として AI の結論を鵜呑みにす来のニューラルネットワークと基本的には変わる
るよりは安心できる。たとえば、専門医が AI をところはないのであるが、コンピュータの処理・て診断を確定する場合などは人間の専門知識が加わるため結果の信頼性向上が期待できる。
使って診断を確定する場合などは人間の専門知識
記憶能力の向上を背景に、規模と複雑さが飛躍的
ディープニューラルネットワークによる顔画像処理系としては、適切な特徴の抽出を担う畳みに増大し内部の全パラメータの動きを把握するこが加わるため結果の信頼性向上が期待できる。

込みニューラルネットワーク（CNN）を前段とし、認識用の多層パーセプトロン（MLP）を後段ととが不可能なほどになった。大量のデータを入力

ディープニューラルネットワークによる顔画像

して膨大な内部パラメータの調整（学習）を行っ処理系としては、特徴の抽出を担う畳み込みニュ

した顔認識が典型的な例である（図１）。また最近は、これにフィードバックループをつけた顔

画像生成、また、２つのネットワークを組み合わせた敵対的生成モデル（GAN）による顔画像変形
ーラルネットワーク（CNN）を前段とし、認識用て結果を出力する。その正確さは従来技術を凌駕
あるいはフェイク顔画像の生成に関する手法が多く提案されている[1][2]。これらと従来の画像の多層パーセプトロン（MLP）を後段とした顔し実用に耐えるほどになっている。しかしなが認識が典型的な例である（図 1）。また最近は、ら、しばしば指摘されるように、現在のディープ処理およびコンピュータグラフィックス（CG）と比較するとやはり同じことが言える。従来の顔
これにフィードバックループをつけた顔画像生
ニューラルネットワークには結果の正当性を保証
画像処理・生成では計算手順の根拠あるいは仮説が明示され、それに基づくプログラミングによする手立てがない。2015 年に Google DeepMind

成、また、2 つのネットワークを組み合わせた敵社の作成した「アルファ碁」がプロの棋士にハン

対的生成モデル（GAN）によるフェイク顔画像のデ無しで勝った。しかし、碁の理論が進歩したわ

生成に関する手法が多く提案されている [1][2]。

って結果を得たのに対して、ディープニューラルネットワークでは、大量のサンプルデータによって仮説あるいは理論が獲得されているはずであるが、この部分は整理されないままブラックボ
ックスとなっており現象論的な説明に留まる。

図１ 図ディープニューラルネットワークによる画像認識系
1 ディープニューラルネットワークによる画像認識系
著者はこのような状況を否定的に捉えるものではない。微分方程式での計算処理を基礎として―6―
解析力学が成立したように、ディープニューラルネットワークによるマスデータ処理を基礎とした物事の理解とシステム論の新しい道が開けると期待するからである。そのためには、アドホッ日本顔学会誌二十巻二号る。

これらと従来の画像処理およびコンピュータグラ
フィックス（CG）と比較するとやはり同じことが言える。従来の顔画像処理・生成では計算手順

3．変数としての顔の根拠あるいは仮説が明示され、それに基づくプコンピュータによる顔画像の取り扱いは、膨大

ログラミングによって結果を得たのに対して、デなデジタル画像の蓄積とディープラーニング技術ィープニューラルネットワークでは、大量のサンを背景として、自然な顔画像の生成、変形、分析

プルデータによって仮説あるいは理論が獲得されを主な目的としているが、「顔を変数」としてネているはずであるが、この部分は整理されないまットワークを観測することを考える。数値ベース

まブラックボックスとなっており現象論的な説明の観測とは異なるが、顔変数でのシステムの観測に留まる。

と理解は心理学や認知科学ともつながるはずである。

著者はこのような状況を否定的に捉えるものではない。微分方程式での計算処理を基礎として解

ただし、画像の基本要素である画素の数は厖大析力学が成立したように、ディープニューラルネ

で認知的にも細か過ぎるので、まずは、少数の線

ットワークによるマスデータ処理を基礎とした物

で顔を表す顔図形を扱う。つまり、図 1 のニュ

事の理解とシステム論の新しい道が開けると期待

ーラルネットワークの構成において、特徴抽出のするからである。そのためには、アドホックな

前段を省いて、後段のネットワークで顔の図形的個々の開発目的から離れて複雑系としてのディー構造に注目することになる。表 1 は変数としての顔図形と他の型の変数を対比し整理したものでプニューラルネットワークの振る舞いと構成論の特にディープニューラルネットワークの理解のために顔画像を利用できないかと考えるのである。
ある。顔図形は、数値の集合と顔画像との橋渡し解明が不可欠である。データが大量にある場合、処理目的に顔が無関係であっても、観測器として「顔」を実装して、顔が処理によってどのようとなる。図形は数値との対応が明確で、かつ数値
図形あるいは画像による可視化が有効であることに変化するかを見るのである。以下ではその手始めとして顔図形の導入を検討する。
とは別の様式の値の評価（笑い顔、面長、泣き顔は良く知られている。これにより全体像の俯瞰的……など）が可能な変数である。

な把握が可能になる。ディープラーニング研究に
３．変数としての顔
おいても内部処理経過やパラメータ状態を画像化

実はこのような顔図形の利用は古くから知られコンピュータによる顔画像の取り扱いは、膨大なデジタル画像の蓄積とディープラーニング技ている。顔グラフ（顔型グラフ、フェイス法）でして動作を理解する試みが行われている。しかしある。図形による数量表現はかなり以前から行わながら、多くの場合ネットワーク構築の目的に沿術を背景として、自然な顔画像の生成、変形、分析を主な目的としているが、別の見方「顔を変れていたと思われるが、1973 年に多次元変数をった検討が主となっており、一般化には至らない。
数」としてネットワークを観測することを考える。これはいわゆる数値ベースの観測とは異なる
顔図形で表現する手法に関するチャーノフの論文
そこで精密とは言えないが我々は顔にきわめてが、顔を一つの変数と見なしてもよいであろう。顔変数でのシステム理解は心理学や認知科学とが出版された。その後は多変量を扱う数理学者を感度が高く多様な表現が可能であることから、複も直接つながるはずである。
中心に顔図形の利用が検討されてきた [3][4]。
雑系特にディープニューラルネットワークの理解
ただし、画像の基本単位である画素の数は厖大で認知的にも細か過ぎるので、まずは、少数のチャーノフのアイディアは極めてシンプルなものために顔画像を利用できないだろうか。処理目
線で顔を表す顔図形を扱う。図1のニューラルネットワークの構成において、特徴点認識の前段をのである。多数の変数の挙動を把握するのに、的に顔が無関係であっても、観測器として「顔」

省いて、後段のネットワークで顔の図形的構造に注目することになる。表１は変数としての顔図
個々の変数の値に注目しては変数間の関係が判らを実装して、顔が処理によってどのように変化す
形と他の型の変数を対比し整理したものである。顔図形は、数値の集合と顔画像との橋渡しとなないから、顔図形で表現しようということである。
るかを見るのである。ここではその手始めとして原論文では、最大 18 次元の変数を、顔の曲率、
顔図形とニューラルネットワークについて検討する。図形を特徴づける数値との対応が明確で、かつ数値とは別の様式の値の評価（笑い顔、面長、泣き顔・・・など）が可能な変数である。
表 1 変数の型
表１
変数の型

実はこのような顔図形の利用は古くから知られている。顔グラフ（顔型グラフ、フェイス法）―7―である。全身図形なども含めてかなり以前から使われていたと思われるが、1973年に多次元変数
を顔図形で表現する手法に関するチャーノフの論文が出版された。その後は多変量を扱う数理学顔変数の提案― 顔図形を生成するニューラルネットワーク ―顔の幅、高さ、鼻の長さ、口唇の幅など顔図形の楕円度の 7 次元ベクトルを〔-1, +1〕に規格化しパラメータに割り当てる提案を行っている。顔図たものであり、顔図形 2,000、非顔図形 4,000

形により一覧性が高まり解析に有益であるとし、のサンプルを用いた。鼻は便宜的に両目と口の中

その有効性を化石の微細構造と鉱石標本の組成の間としている。顔図形を用いた心理学などの認知解析で示した。チャーノフの提案は、いろいろな研究も多いが [7][8]、研究用の標準顔図形は見当

研究者によって取り上げられており、有効性や安たらなかったので独自の顔図形を用いた。図 4定性などが吟味されている。また、一部の統計処に変形過程の例を示す。GAN においては、顔判

理ソフトの出力オプションにも入れられた。図 2

定と顔生成の 2 つのネットワークの競合によっは、7 変数のシステム監視を例として測定データて質の良いフェイク顔画像が生成可能であるが、の変化を顔図形で表現したものである。最近はエ

顔画像でなく顔図形の場合は、ディープラーニン

ンターテイメントとして同じ考えに基づく顔図形

グの後段の識別部分のみを考えるので、変形過程

表示ソフトウエアも見つけることができる。

が判りやすく見通しも良い。いずれの場合もネッ
トワークに顔画像あるいは顔図形の定義や生成規4．ニューラルネットワークによる顔図形の生成則を明示的に与える必要はない。

GAN を用いたディープラーニングによる顔画

学習済みのネットワークには、7 次元の顔図形

像生成の研究は盛んであるが、ニューラルネット

空間の顔領域で 1 に近く、その他の領域で -1 にワークによる図形生成・変形については、福島が近い値をとる一種のポテンシャル関数が形成され提案したネオコグニトロンでも早くから取り上げている。したがって、入力にランダムな外乱を加られている [5]。また、入力への誤り訂正フィー

えながら図 3 の操作を続けると入力は顔らしい

ドバックによる顔図形の生成と変形も可能である領域内でランダムウオークして様々な顔図形が出[6]。

現する。図 5 に振幅が正規分布の微小外乱を加ここでは 4 層パーセプトロン（ニューロン数は、
7-14-3-1、活性化関数は Tanh）の例を紹介する（図えながらこの操作を繰り返して得られた顔図形の
時間経過を示す。

3）。目、口、顔面境界の位置関係が顔らしい図

また、このアルゴリズムで出力目標 d を 0 と形とそうでない図形を用いて、これらを識別（顔 :すると、顔と非顔の境界付近のパターンが生成さ

出力 =1、非顔 : 出力 =-1）するように学習させたれる。学習が完了していない場合は、正しい境界

後、顔らしくない入力ベクトルを与えて、出力がでのパターンではないが、これを外部の教師に提示して正解を受け取りながら学習を進めることに1 に近くなるように入力ベクトルまで誤差逆伝搬
定データの変化を顔図形で表現したものである。最近はエンターテイメントとして同じ考えに基より正しい識別ができるようになる。一種のアクをして、顔図形の範疇に入るように修正する。顔づく顔図形表示ソフトウエアも見つけることができる。
図形の変数は、両目、口の xy 座標および顔面の図2

ティブラーニングである [9]。

顔グラフによるシステム状態の表示（変数対応は第5 章と同じ）
図２ 顔グラフによるシステム状態の表示

４．ニューラルネットワークによる顔図形の生成―8―
GANを用いたディープラーニングによる顔画像生成の研究は多くあるが、ニューラルネットワー

日本顔学会誌二十巻二号

図３ 顔図形生成のブロックダイヤグラム
図3

顔図形生成のブロックダイヤグラム

図３ 顔図形生成のブロックダイヤグラム

図４
図 4 顔らしい図形への変形例
顔らしい図形への変形例
図４ 顔らしい図形への変形例
学習済みのネットワークには、7次元の顔図形空間の顔領域で１に近く、その他の領域で－１に近い値をとる一種のポテンシャル関数が形成されている。したがって、入力にランダムな外乱を学習済みのネットワークには、7次元の顔図形空間の顔領域で１に近く、その他の領域で－１に加えながら図3の操作を続けると入力は顔らしい領域内でランダムウオークして様々な顔図形が近い値をとる一種のポテンシャル関数が形成されている。したがって、入力にランダムな外乱を出現する。図５に振幅が正規分布の外乱を加えながら学習を繰り返して得られた顔図形の時間経加えながら図3の操作を続けると入力は顔らしい領域内でランダムウオークして様々な顔図形が過を示す。
出現する。図５に振幅が正規分布の外乱を加えながら学習を繰り返して得られた顔図形の時間経
過を示す。

6
6
図 5 顔図形空間でのランダムウオーク
顔図形空間でのランダムウオーク
図５―9―
また、このアルゴリズムで出力目標dを０とすると、顔と非顔の境界付近のパターンが生成される。学習が完了していない場合は、正しい境界でのパターンではないが、これを外部の教師に提顔変数の提案― 顔図形を生成するニューラルネットワーク ―図形と同一の出力が得られるように学習させる。

5．中間層出力による顔図形の変形
以下では非顔図形は対象とせず、顔図形の範囲

これはデータの情報圧縮に使われる砂時計型ニュで実験をすすめる。そのため、顔図形の定義を若ーラルネットワーク（図 6）である。図 6 で入力干変更した。すなわち、顔輪郭を固定した正面顔

X と出力 Y が同一になるように学習するのであ図形とするともに、表情の表現として目の端と口るが、入力の次元 n は中間で m に変換されるこ

元の上下移動を加えた顔図形を顔図形変数（7 次とになる。さらに、その後段で再び n 次元に戻して入力と出力が同一になるように前段 F と後段元）とする。また、目の左右を識別するために表関数は中央層（符号出力）と出力層で線形、他ではTanhとした。学習は2,000の顔図形を用いて確関数は中央層（符号出力）と出力層で線形、他ではTanhとした。学習は2,000の顔図形を用いて確
G のネットワークを訓練するのである。中央層の率勾配法で繰り返し回数は20,000回である。符号は3次元であるがF、Gのネットワークの層数やセ率勾配法で繰り返し回数は20,000回である。符号は3次元であるがF、Gのネットワークの層数やセニューロン数 m が入力層のニューロン数 n より
一般に層状ニューラルネットワークの中間層出
ル数を増やして複雑な非線形関数を構成できるようにすれば、7次元空間の3次元への埋め込みのル数を増やして複雑な非線形関数を構成できるようにすれば、7次元空間の3次元への埋め込みのも少ないと、n 次元データが m 次元の符号にな
力は入力のある種の特徴を表している。それらを能力が向上するので出力顔図形の再現性も向上する。
り情報の次元が圧縮されたことになる。つまり、最後の出力層でまとめて結論を最終出力を得る。
能力が向上するので出力顔図形の再現性も向上する。
F、Gの最適な非線形関数の一意性は保証されないので、ランダムな荷重初期値からネットワー
F は非線形符号化器、G は非線形復号化器である。
したがって、中間層出力に対して入力を修正してF、Gの最適な非線形関数の一意性は保証されないので、ランダムな荷重初期値からネットワー
当然、この場合は完全な復元はできないが、画像
特徴選択的に顔図形を変形することも可能であクの学習を始めると学習毎に符号表現が変る。この様子は、顔図形を指標として知ることができ
クの学習を始めると学習毎に符号表現が変る。この様子は、顔図形を指標として知ることができなどの非可逆符号化は本質的にはこれと同等である。ただし、ここでは入力へのフィードバックをる。つまり、ニューラルネットワークで顔を変形すると説明してきたが、顔図形によってニューる。つまり、ニューラルネットワークで顔を変形すると説明してきたが、顔図形によってニューる。顔図形 X の符号をターゲット顔図形 B の符行わずにフォワード型で行うためにネットワーク
ラルネットワークを見るということになる。
ラルネットワークを見るということになる。
号に近づければ、両者の中間の内挿顔図形が mの出力にさらにネットワークを追加して入力の顔示の際に瞳の濃さを変えることとした。

図６ 砂時計型ニューラルネットワーク
図６
砂時計型ニューラルネットワーク
図 6 砂時計型ニューラルネットワーク（5
層の場合）

図７
図 7 符号による顔図形の変形例
符号による顔図形の変形例
図７
符号による顔図形の変形例
５．主成分分析― 10 ―
５．主成分分析
前述の図６では3次元符号の各要素はそれぞれ別個の特徴をとらえているので、特に順序付ける
前述の図６では3次元符号の各要素はそれぞれ別個の特徴をとらえているので、特に順序付けることはできない。これに対して、多次元データの分析で良く使われる主成分分析はデータ分布の日本顔学会誌二十巻二号

次元の符号空間で得られる。逆に遠ざければ Bを曲線にする必要がある（図 8）。その実現法とから X 方向への外挿顔図形の符号が得られる。

してカーネル写像を導入した主成分分析がある

得られた符号をネットワーク G への入力とすれが、ニューラルネットワークを用いるとこのような曲線に沿った非線形の主成分分析軸に相当する偏りを捉えて、データの特徴を重要度で順序づけて表現することができる。ただし、線形変換でば変形顔図形を見ることができる。図 7 はその例である。ここでは全 5 層で各層のニューロン

ものが自動的に構成できる [10]。処理系の構造

数は 7-14-3-14-7 としたので、符号は 3 次元では図 6 に似ているが中間層に現れる符号の要素ある。また、活性化関数は中央層（符号出力）とに順序をつけるために、図 9 のように中央層（符あるので、データ空間での分布が凸であれば効果的に次元圧縮できるが、そうでない場合は主成分軸を曲線にする必要がある（図８）。ニューラルネットワークを用いるとこのような曲線に沿った非線形の主成分分析軸に相当するものが構成できる[10]。処理系の構造は図６に似ているが
号出力層）の要素を順次学習する。つまり、第 1
出力層で線形、他では Tanh とした。学習は 2,000
中間層に現れる符号の要素に順序をつけるために、図９のように中央層（符号出力層）の要素を要素のみで学習し、次にこれを固定して第 2 要の顔図形を用いて確率勾配法で繰り返し回数は素の学習をするという手順を順次行う。厳密には20,000回である。符号は 3 次元であるが F、G
順次学習する。つまり、第1要素のみで学習し、次にこれを固定して第2要素の学習をするという主成分と呼ぶことはできないが、これにより低次のネットワークの層数やセル数を増やして複雑な手順を順次行うのである。厳密に主成分と呼ぶことはできないが、これにより低次の要素はその非線形関数を構成できるようにすれば、7 次元空の要素はその上までの要素で表現できなかった情間の 3 次元への埋め込みの能力が向上するので報を表現するので重要度で順序がつくのである。

出力顔図形の再現性も向上する。

ここでは線形の主成分分析に近い形にするために上までの要素で表現できなかった情報を表現するので重要度で順序がつくのである。ここでは線形の主成分分析に近い形にするために図９のGを線形にして顔画像の変形を試みた。３次までの主成分をとる場合、全体の層構成は７ｘ３－１４－３－７であり、前半の符号化部分は順次学習し
図 9 の G を 2 層にして顔画像の変形を試みた。3
ただし、F、Gの最適な非線形関数の一意性は
た７－１４－１のネットワークが３つ並ぶ形となる。学習条件は図６のネットワークと同様であ次 ま で の 主 成 分 を と る 場 合、 全 体 の 層 構 成 は保証されないので、ランダムな荷重初期値からネ
3{7-14-1}-7 であり、前半の符号化部分は順次学
ットワークの学習を始めると学習毎に符号表現がる。つまり、符号化器Fは成分毎に異なる非線形符号化器であるが、復号は通常の主成分分析と同習した 7-14-1 のネットワークが 3 つ並ぶ形とな変わる。この様子は、顔図形を指標として知るこ
様に線形である。図１０に第３主成分までの値と顔図形の関係を示す。第１主成分は最もとる値とができる。つまり、ニューラルネットワークでる。学習条件は前章のネットワークと同様であ顔を変形すると説明してきたが、顔図形によってる。つまり、符号化器 F は成分毎に異なる非線形

ニューラルネットワークを見るということにな

符号化器であるが、復号は通常の主成分分析と同が大きくて顔の上下変動に関係している。第２主成分と第３主成分は変化が小さいので横軸を拡大した。図ではよく判らないが、この２成分は目の角度と口角の角度に関係する。また、成分値の符号により目の左右が入れ替わるが、第2と第3は逆である。復号ネットワークのニューロンに様である。図 10 に第 3 主成分までの値と顔図形る。
はバイアスがあるので、顔図形はこの主成分空間の原点を中心とした分布をするわけではない。
の関係を示す。第 1 主成分は値が最も大きくて
主に顔の上下変動に関係している。第 2 主成分
6．主成分分析
図１０より、顔らしい正立顔図形は主成分空間の原点付近から第１主成分軸の負方向に分布すると第 3 主成分は変化が小さいので横軸を拡大し前述の図
6 では 3 次元符号の各要素はそれぞことがわかる。図１１はこの空間での顔図形の変形の例である。符号の3成分のすべてについて内れ別個の特徴をとらえているので、特に順序付けた。この 2 成分は目の角度と口角の角度に関係ることはできない。これに対して、多次元データする。復号ネットワークのニューロンにはバイアの分析で良く使われる主成分分析はデータ分布のスがあるので、顔図形はこの主成分空間の原点を挿した例と第１成分のみを内挿した場合を示した。成分選択の相違が見て取れる。ここまで顔画像の変化させる手順として説明してきたが、両図とも顔図形変数によってネットワークを観察した結果とも言える。
偏りを捉えて、データの特徴を重要度で順序づけ中心とした分布をするわけではない。図 10 より、

以上、複雑な系を顔図形で理解する例題として、ニューラルネットワークでの非線形主成分分
顔らしい正立顔図形は主成分空間の原点付近からて表現することができる。ただし、線形変換であ
第 1 主成分軸の負方向に分布することがわかる。
るので、データ空間での分布が凸であれば効果的析を取り上げたが、ここで用いた図形は比較的単純なため線形主成分分析でも同じような結果が
図 11 はこの空間での顔図形の変形の例である。
に次元圧縮できるが、そうでない場合は主成分軸得られるかもしれない。顔図形変形の問題としては大規模変形を行うなどしてさらに検討を進め

たい。

1

1

図８
図 8 データ分布と第1主成分軸
データ分布と第 1 主成分軸

― 119―

顔変数の提案― 顔図形を生成するニューラルネットワーク ―符号の 3 成分のすべてについて内挿した例と第 1

高次元での変形を行うなどしてさらに検討を進め

成分のみを内挿した場合を示した。成分選択の相たい。

違が見て取れる。ここまで顔画像の変化させる手順として説明してきたが、両図とも顔図形変数に

第 4 章からここまで顔図形の生成と変形の手

よってネットワークを観察した結果とも言える。

法としてニューラルネットワークの利用について

以上、複雑な系を顔図形で理解する例題として、述べたが、顔図形を指標としてニューラルネット

ニューラルネットワークでの非線形主成分分析をワークの挙動を検討することができる。ニューラ取り上げたが、ここで用いた図形は比較的単純な

ルネットワーク全体が出力顔図形に表現されていため線形主成分分析でも同じような結果が得られるからである。

るかもしれない。顔図形変形の問題としてはより

非線形主成分分析のスキーム
図９図 9非線形主成分分析のスキーム
図９ 非線形主成分分析のスキーム

図 10 非線形主成分値と顔図形
非線形主成分値と顔図形
図１０
図１０ 非線形主成分値と顔図形― 12 ―
顔図形の生成と変形の手法としてニューラルネットワークの利用について述べたが、前述のよ
顔図形の生成と変形の手法としてニューラルネットワークの利用について述べたが、前述のよ
うに顔図形を指標としてニューラルネットワークの挙動を検討することができる。ニューラルネ
うに顔図形を指標としてニューラルネットワークの挙動を検討することができる。ニューラルネ

日本顔学会誌二十巻二号

不十分ではあるが、ニューラルネットワークで

7．あとがき顔に対する新しい考え方として顔変数を提案

顔画像を理解するというより、顔画像でニューラ

し、顔図形の生成と変形を行うニューラルネット

ルネットワークを理解するという趣旨で顔図形のワーク、顔図形を指標にニューラルネットワーク

生成と変形を行うニューラルネットワークを紹介を用いた非線形主成分分析を紹介した。

した。本論文で述べた図形を変数とする考え方

顔図形は心理実験の提示刺激としてしばしば用は、顔図形以外にも適用できるが、特定の意味をいられる。情報工学では似顔絵の作成システムに表す記号（つまり定数）ではなく、表 1 に示し

おいて顔図形を扱うことが多い [11][12][13]。顔たように多様な（少なくとも複数の）値を持つ図

画像からの特徴抽出（図 1 の前段）を付加すれば、形であることが重要である。その意味で顔の図形

ここで紹介した手法はニューラルネットワークには最適なのである。現在、ここに述べた手法を拡よる似顔生成に応用できる。対象となる入力顔図

張して汎用の顔図形変数メーターを作成中であ形のパラメータが判っているので、それを変化さる。

せれば変形はできるが、似顔絵でも検討されているように主成分空間での変形は、主成分の特徴に

今回は依頼を受けての招待論文らしくはない

関わるすべてのパラメータを一括して変化させる

が、最近考えていることを問題提起として述べさという特徴がある。また、似顔絵では平均顔からせて頂いた。日本顔学会の創立に参加して 25 年

遠ざける方向にパラメータを移動させて誇張するになる。著者はその少し前から顔画像処理に関す

外挿操作が行われることが多いが、平均顔ではなる研究を行っていたことから、電子情報通信学会

く特定の顔に近づける内挿操作での似顔絵も考えヒューマンコミュニケーション研究会を通じて、られる [14]。たとえば、対象がサルに似ていれ

元会長の原島博先生、前会長の輿水大和先生のおば内挿によってサルの顔に対象の顔を近づけるの誘いで、このユニークな学会の創設に参加させてである。内挿、外挿を非線形主成分空間で行えば頂いた。この間、研究室では、画像処理に加えて、一味違った似顔絵生成が可能かもしれない。ただ

神経回路網やロボットのテーマにも学会で得た知し、5 章 6 章の顔図形変形は、情報圧縮した符号識を援用して多くの成果を挙げることができ、視空間で行っているので、生成された顔図形が対応

野も大きく広がった。なお、本実験のプログラムする符号と 1 対 1 で対応することは保証されな言語は Python であり PyTorch と OpenCV のライい。前段の符号化ネットワーク F を顔図形によっ

ブラリを使用した。いずれもライセンスフリーのて観察していると言う方が妥当である。

オープンソースソフトウエアであることに感謝し

図１１
図 11 非線形主成分空間での顔の内挿
非線形主成分空間での顔の内挿
６．あとがき― 13 ―

顔に対する新しい考え方として顔変数を提案し、顔図形の生成と変形を行うニューラルネット
ワーク、顔図形を指標にニューラルネットワークを用いた非線形主成分分析を紹介した。

顔変数の提案― 顔図形を生成するニューラルネットワーク ―

8]

たい。

林 美都子，浅野 稔也，“ シェマティック
な顔図形を用いた部分領域の表情認知―2

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分析―”, 心理学研究，50, 2, 106-109,
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英文要旨
With the recent development of deep learning, image processing methods are undergoing major changes.
In particular, unlike other general images, face images contain limited number of features such as faceshape, eyes, nose, and mouth, therefore, with the advent of deep learning, facial image researchers seems tohave moved away from the conventional image processing and computer graphics. It is no longer necessary

to perform calculation for each pixel according to the specific purpose. The human face is a display device
composed of skeleton, muscles and skin, where most of the brain activity appears. Therefore, human are
extremely sensitive to the face. The face image is different from the general image. For this reason, the author
considers using facial images as non-numerical variables as a way to understand complex systems. In thispaper, we describe a neural network that generates and transforms facial figures as a clue. It is not enoughyet, but is an attempt to understand the network by the face instead of recognizing the face by the network.

― 14 ―

日本顔学会誌二十巻二号

著者紹介

橋 本 周 司1970 年 : 早 稲 田 大 学 理 工 学 部 応 用 物 理 学 科 卒 業、
1977 年 : 同理工学研究科後期課程修了、工学博士。
1979 年 : 東 邦 大 学 理 学 部 講 師。 同 助 教 授 を 経 て、
1991 年 : 早稲田大学理工学部助教授、1993 年 : 同教授。2018 年定年退職、同名誉教授。研究分野は、メタアルゴリズム、感性情報処理、画像・音響処理、
ロボティックスなど。

― 15 ―

日本顔学会誌二十巻二号

招待論文

舌下隙の動脈の形態ならびにそれと下顎骨内面に見られる小孔との関連について
The morphology of the artery in the sublingual space and its
relationship to the small foramen on the internal surface ofmandible.
中島功

Koh NAKAJIMA
E-mail: ko.nakajima@mejiro.ac.jp
和文要旨
顎舌骨筋にはしばしば間隙が見られる。そしてそれらの多くには舌下腺と動脈が貫通している。時として口腔の疾患が顎舌骨筋の後縁、あるいは顎舌骨筋の間隙を通って舌下隙から顎下隙まで波及することがある。CT 画像は舌下隙から顎下隙への疾患の波及を調べるために役立つことが考えられる。そこで、日本人遺体を用いて口腔底のCT 画像を撮影して解剖所見との比較を行った。その結果、間隙の内容物を確認することができた。その間隙が顎舌骨筋の前方寄りに位置する場合、舌下腺が間隙を貫通する。また、間隙が顎舌骨筋の後方寄りに位置しているとき、動脈が間隙を貫く。間隙を貫いた動脈は舌下動脈として舌下隙に分布する。解剖学のテキストにおいて、舌下隙には舌動脈から生じた舌下動脈が分布すると記載されている。しかし、顔面動脈は舌下動脈の約半分の構成に関与することが明らかとなった。さらに、著者らの下顎骨の内面に存在する小孔の研究によって、下顎切歯へ分布する動脈が、時としてオトガイ下動脈から供給されることが明らかにされた。これらの結果は外科手術の間に下顎領域で発生する出血あるいは血腫に対処するための重要な情報を提供する。

キーワード：舌動脈、顔面動脈、舌下動脈、オトガイ下動脈、下顎骨
Keywords : lingual artery, facial artery, sublingual artery, submental artery, mandible

させていただきます。

1 はじめに
このたび日本顔学会編集委員会より招待論文の

1）下顎骨に関する用語ご依頼をいただきましたことを大変光栄に存じま

下顎骨はその名の通り下顎を構成している骨す。日本顔学会会員の皆様は、心理学、工学、美で、上部に存在する歯槽というくぼみに歯牙を植容、芸術などに関連する方が多く、顔の表面を対えています。歯牙ならびに歯槽には神経、血管が象としておられる方が多いと思います。しかし、分布をしておりますが、それらを入れている管を私は、これまで解剖学の教育研究を行ってきた中「下顎管」と呼び、その中に入っている神経を下で、その対象は骨、筋、血管、神経など、表面か歯槽神経、動脈を下歯槽動脈と呼びます。下顎管らは見えないところばかりを扱ってきました。今は下顎骨内を前後的に走行しています。下顎管は回招待論文を執筆させていただくに当たり、多く

小臼歯の下で「オトガイ孔」という孔により外側の方々が顔の内側にある構造に関する用語を御存面に開口しています（Fig.1）。

じなく、またその場所がイメージできないのでは

2）顎舌骨筋とはないかと思いますので、本論文中に用いられるい顎舌骨筋は口腔底のほとんどを覆うような薄い

くつかの解剖学的構造についてあらかじめ説明を板状の筋（Fig.2）で、これにより口腔の下部は目白大学短期大学部歯科衛生学科― 17 ―

舌下隙の動脈の形態ならびに それと下顎骨内面に見られる小孔との関連について　舌下隙の動脈の形態ならびに それと下顎骨内面に見られる小孔との関連について﻿

図1

下顎管

A：下顎管の走行を示す。

B：下顎骨の断面を示す。上部のくぼみは歯牙が植立する歯槽。

図の略号
CB：下顎骨内へ入る交通枝
ECA：外頸動脈
FA：顔面動脈
HGN：舌下神経
HGN：舌下神経
IAA：下歯槽動脈
IAN：下歯槽神経
L：舌LA：舌動脈LB：口唇へ向かう枝
LN：舌神経Mand：下顎骨
MC：下顎管MF：オトガイ孔
ML：顎舌骨筋線（顎舌骨筋の下顎骨への付着部）
Myl：顎舌骨筋
SLA：舌下動脈
SLG：舌下腺
SLS：舌下隙
SMA：オトガイ下動脈
SMD：顎下腺管
SMG：顎下腺
SMS：顎下隙
SMV：オトガイ下静脈

舌下隙（舌下粘膜と顎舌骨筋の間の隙間）と顎下隙（顎舌骨筋と皮膚の間の隙間）（Fig.3）に分けられます。解剖学的に舌下隙は口腔底、顎下隙は前頸部に区分されます。
3）顔面動脈・舌動脈とは頸部を上行する総頸動脈は頭部の下で、頭蓋腔に入り脳に分布する内頸動脈と、鼻腔、口腔、顔面、頭皮などに分布する外頸動脈に分かれます。
顔面動脈と舌動脈は外頸動脈から分枝する動脈で顔面動脈は顎下隙に達した後に下顎底を越えて顔面に分布する主枝と、顎下部で分岐をして顎下隙に分布するオトガイ下動脈に分れます。舌動脈は舌下部において舌に分布する舌深動脈と、舌下隙
図2

顎舌骨筋を下から観察する。顎舌骨筋は下顎による作られるアーチの隙間を埋めるように張る。

に分布する舌下動脈に分岐します（Fig.4）。ただ

図4

図3

顎舌骨筋を挟んで舌下隙と顎下隙に分れる。

― 18 ―

顎下隙と舌下隙に分布する動脈の基本的走行。外頸動脈から分枝した舌動脈は舌内に向かう枝と舌下隙に分布する舌下動脈に分れる。顔面動脈は外頸動
脈から分枝した後に顔面部に向かう枝と顎下隙に分布するオトガイ下動脈に分れる。

日本顔学会誌二十巻二号

し、これらはあくまで基本的な成書に記載されて報告されているが、そのほとんどは外頸動脈からいる記述です。

の起部まで追及していない。著者らは外頸動脈か4）舌下腺

ら LLF までの動脈の経路を観察し、その動脈がオトガイ下動脈であることを報告した〔21〕。舌舌下腺は唾液を分泌する腺で、顎舌骨筋の前上下隙と顎下隙に分布する動脈はそれぞれ舌下動脈

方で舌下隙内に位置しています（Fig.5）。

とオトガイ下動脈である。舌下動脈は一般的には
舌動脈の枝とされているが、顔面動脈のオトガイ下動脈と吻合していることも知られている。
本論文は、日本人遺体を用いて CT 画像を撮影したのちに実際に解剖を行い、CT 画像と解剖学的観察結果を比較検討し、CT 画像で観察される
顎舌骨筋の間隙に存在するものを同定すると共に、舌下隙を走行する動脈の由来を確認し、さらには下顎内側に見られる小孔である LLF に入る動脈の同定と孔を貫通した動脈の下顎骨内の走行図5についての観察結果をまとめたものである。

舌下腺と顎下腺の位置を示す。舌下腺は舌下隙前部に、顎下腺は顎下隙後部に位置する。

材料と方法
序

解剖体

文
顎舌骨筋は舌下隙と顎下隙の境界を構成する板

昭和大学歯学部に献体された日本人遺体 95 体状の筋で、口腔底の疾患の波及を考えるうえで重を用いた。摘出した頭部は 10% ホルマリンで固要な構造である。顎舌骨筋の後縁は炎症や感染が定した後、50% エチルアルコール溶液に浸漬し咽頭方向へ波及する一般的な経路と考えられていた。なお、試料として用いた遺体には口腔領域にる。顎舌骨筋は通常舌下隙と顎下隙の仕切りとさ

手術等の人為的な変化が加えられていないものをれているが、
実際にはしばしばその連続性を欠き、用いた。

1 つ以上の間隙が存在することがある。顎舌骨筋

顎舌骨筋間隙の調査には 6 体（男性 3 体：51の間隙は舌下隙から顎下隙への炎症や感染の波及

歳～ 88 歳、女性 3 体：70 歳～ 80 歳）、下顎骨の一つの経路となり得る。〔1-5〕。

LLF の調査には 14 体（男性 8 体：51 歳～ 94 歳、抜歯や骨内インプラントのような外科的手法を女性 6 体：70 歳～ 89 歳）を用い、これらは CT用いる際に、舌下部で出血を生じることがあり、画像を撮影した後に肉眼解剖学的調査を行った。

時としてそれが顎下領域に広がり口腔底を上昇さ

動脈の走行の調査には男性 38 体（51 歳～ 94 歳）

せて気道を閉塞させることがある。それは、舌下女性 37 体（54 歳～ 105 歳）の計 75 体から得隙が顎舌骨筋の間隙を通して顎下隙と連絡をしてられた、試料は学生実習に用いたご遺体も用いたいることによることが考えられる〔6〕。さらに、ため、一部に観察に適さない損傷があるものがあ

舌下隙と顎下隙の間の動脈の吻合も報告されていったことから、観察部位に損傷の見られない半切

る〔7-10〕。これに関連した構造として、下顎骨した頭部 138 側のみを用いた。舌下動脈ならびの内面の切歯部から小臼歯部に小さな孔がしばしにオトガイ下動脈の走行の調査は肉眼解剖学的手ば観察される。これらは色々な名前で呼ばれてい法を用い、舌動脈ならびに顔面動脈が外頸動脈よるが、本論文では Tagaya らの報告〔11〕にしたり分枝するところから末梢まで観察を行った。そがって、lateral lingual foramen（LLF）と称する。

の過程で、それぞれの動脈と顎舌骨筋との位置関

この LLF に関しての多くの報告は、乾燥頭蓋骨係を調査した。本研究は昭和大学の倫理委員会の〔12-14〕 と CT 画 像〔9,13,15-20〕 が 用 い ら れ承認を得ているて い る。 こ れ ま で に、 こ の 孔 に は 舌 下 動 脈

患者データ〔2,10,12-14〕、オトガイ下動脈〔9,21,22〕また2005 年 4 月から昭和大学の歯科病院（東京）はこれらの動脈の吻合したもの〔13〕が入るとにおいて下顎の CT 検査をおこなっていた 24 歳

― 19 ―

舌下隙の動脈の形態ならびに それと下顎骨内面に見られる小孔との関連について　舌下隙の動脈の形態ならびに それと下顎骨内面に見られる小孔との関連について﻿

か ら 86 歳 の、 男 性 82 名、 女 性 118 名、 計筋を貫いて舌下隙に走行しているものがあること

200 名の下顎 CT 画像がこの研究に用いられた。

が確認された（Fig.8）ことから、舌下隙と顎下これらの CT 画像の撮影は下顎の骨内インプラン

隙を走行する動脈を末梢から外頸動脈から分枝すトの術前評価を目的としていた。全ての患者はる起部まで追って観察をし、顎舌骨筋との位置関CT 検査を行う前に教育研究に使うことも含めたインフォームドコンセントを行った。CT 検査は全て同じ機器を用いて行った。
CT 画像の撮影
CT 画像の撮影は、CT 撮影装置（Hi speed QX/
I multi-detector CT scanner: GE Yokokawa Tokyo.
Japan）、を用い、140kV, 120mA、照射時間 0.7s/
rotation、 ス ラ イ ス 厚 0.625mm、Table
speed1.25mm/Helical scanning の回転、で撮影を行い、顎舌骨筋の間隙の観察には舌下部ならびに顎下部の領域を、下顎骨 LLF の観察には下顎骨 部 分 の 再 構 築 を 行 っ た。 画 像 解 析 装 置 は
workstation: Intellistation Z Pro; TFT monitor

図6with a resolution of 1600 _ 1200： ThinkVision

冠状断面の CT 画像で観察される顎舌骨筋（IBM, Japan, Tokyo, Japan）、画像解析のソフト
ウェアは Virtual Place Advance Version 2.0,I（AZE, Tokyo, Japan）を用いた。画像の解析はデンタルインプラントのための CT 画像の解析の経験がある二人の口腔・顎顔面放射線技師がワーク
ステーションのモニターディスプレイ上で観察した。その結果は二人の観察者の合意により用いられた。また、それらの画像は同様な手法で 3 ヶ月後に再確認された。
結果
1）CT 画像による顎舌骨筋の間隙の観察と肉眼解
剖学的所見

図7

顎舌骨筋は CT により冠状断面の画像において冠状断面の CT 画像で観察された顎舌骨筋間隙

明瞭に見ることができた（Fig.6）。
一つ以上の顎舌骨筋線の間隙が 6 個体中 4 個
体（66.7%）で見られ、そのうち 3 個体において両側に見られた（Fig.7）。間隙は前方と後方に見られ、前方の間隙は一例において両側性に、その他では片側のみに観察され、それらには舌下腺が含まれていた。後方の間隙には、一例ではオトガイ下動脈が両側を通過していた。その他の遺体では、それらは両側に間隙が観察されたが、そこに何も含まれていなかった。また、6 個体中 2 個体には間隙は観察できなかった。
2）顎下隙と舌下隙を走行する動脈の観察

図8

上記の観察結果から、顔面動脈の分枝が顎舌骨― 20 ―

顎舌骨筋を貫くオトガイ下動脈の深枝（顎下隙より見る）

日本顔学会誌二十巻二号

係ならびに舌動脈と顔面動脈のどちらから由来を

向かい前走する管と左側臼歯部舌側に同様に前走しているかを観察した。その結果を Fig.9 と表 1する管が認められた（Fig.12）。

に示す。顔面動脈と舌動脈が外頸動脈から独立し右側のオトガイ下動脈は顎舌骨筋の浅層を前走て起始する型は 91.3% で、その形態から 6 型に、し、前頸部に枝を与えるとともに小臼歯部におい共同幹を形成して起始する型は 8.7% でその形態て LLF への分枝を出していた。また、その経過から 4 型に分類された。舌動脈と顔面動脈が独中下顎底を越えて口唇へ到る枝を分枝していた

立して起始する型において舌下動脈が舌動脈単体（Fig.13）。左側オトガイ下動脈は前頸部に枝を出で起こるもの 42.03%、顔面動脈単体で起こるもしながら顎舌骨筋の浅層を前走し小臼歯部においの 37.68%、両方から起こるもの 11.59% であって LLF に枝を与えていた。

た。すなわち、舌下動脈が顔面動脈と舌動脈から下顎骨内においては、右側の下歯槽動脈はオト起こる確率はほぼ同じであった。顔面動脈が舌下ガイ孔の手前から上方へ走行、下顎骨舌側緻密質動脈を分枝しているとき、その 64.4% では顎舌を貫通した動脈（CB）はオトガイ孔ならびに切骨筋を貫通しており（Fig.10）、38.4% では舌下歯部へ枝を与えており、両者間に吻合は認められ

動脈はその後縁を通って舌下動脈に入っていたなかった（Fig.14）。左側小臼歯部の LLF を通っ（Fig.11）。

た動脈（CB）は切歯部において下歯槽動脈と吻3）下顎骨体小臼歯部内面に時として存在する

合をしていた（Fig.15）。
オトガイ下動脈の深枝が舌下動脈としての走行

LLF を通る動脈の観察
・CT による観察を呈していたことから舌動脈とオトガイ下動脈に

下顎骨内面に時として存在する小孔は下顎正中ついてその起部からの走行を観察したところ、本付近に見られるものと小臼歯部付近に存在する例においては左右ともに舌動脈は舌下動脈を分枝

LLF がある。下顎正中付近にみられる孔は CT にしていなかった。オトガイ下動脈は顔面動脈からよる観察を行った 200 個体全てに観察された。

分枝したのちに臼歯部において浅枝と深枝に分岐

本論文で取り上げる孔である LLF は 200 個体中し、浅枝は顎舌骨筋の表層を、深枝は顎舌骨筋の160 個体（80%）に観察され、そのうち 88 個体

深層で舌下動脈としての走行していた。なお、こ（55%）は左右両側に存在した。LLF が存在するの動脈と舌動脈の吻合は認められなかった

位置は、近遠心的にオトガイ孔の位置と同様の位（Fig.16）。

置にあるものが 88% で、その他の 12% はオトガ

試料 2：イ孔より前方で切歯部までの間に存在した。下顎CT 画像おいて右切歯部舌側と左切歯部舌側に底 か ら LLF ま で の 距 離 の 平 均 は 7.7mm（2.2-

LLF が見られた。緻密骨内での LLF からの経路

13.7mm）であった。LLF から続く管は水平に内は両側とも前内方に向かい走向する管が認められ側方向に向かっていた。

た（Fig.17）。

・解剖による観察右側のオトガイ下動脈は 2 本見られ、顔面動

LLF に入る動脈を下顎骨内まで観察した 2 体 4脈から顎舌骨筋線の深層で一本（深枝）、顎舌骨

側全てにおいてこの孔に入る動脈はオトガイ下動筋の浅層で一本（浅枝）の枝で起こっており、浅脈から分枝をした枝が入っており、この動脈を ”

枝は顎舌骨筋の浅層を前走し、前頸部に枝を与え

communication branch”（CB）と名付けた。観察ながら小臼歯部において下顎骨下縁を越えて唇側した 4 側中 3 側はそのオトガイ下動脈の深枝とに到る枝を出し、さらに切歯部で LLF に進入す

して顎舌骨筋を貫いて、舌下動脈と同様に舌下部る枝（CB）を分枝していた（Fig.18）。左側のオを走行していた。1 側はオトガイ下動脈の浅枝とトガイ下動脈は臼歯部において顎舌骨筋を貫通す

して顎舌骨筋より浅層を走行していた。

る深枝を分枝していた。浅枝は前頸部に枝を出しこれらの 2 個体において骨の内部の走行を詳ながら顎舌骨筋の浅層を前走し、小臼歯部におい細に検討するために下顎骨内の解剖を行った結果て下顎下縁を超えて下唇へ到る枝を出していた。

は以下の通りである。

さらにこの枝からは切歯部の LLF に入る枝（CB）

試料 1を分枝していた（Fig.19）。

CT 画像おいて右側小臼歯部に舌側から骨内へ

下顎骨内においては、左右共に LLF を通った

― 21 ―

舌下隙の動脈の形態ならびに それと下顎骨内面に見られる小孔との関連について　舌下隙の動脈の形態ならびに それと下顎骨内面に見られる小孔との関連について﻿

顔面動脈と舌動脈が外頸動脈から独立して分枝する型

顔面動脈と舌動脈が外頸動脈から共同幹を形成して分枝する型(LF-1)(L)(LF-2)

(C-1)

(C-2)

(C-3)

(C-4)

(F-1)
舌下動脈

顔面動脈
外頸動脈

顎舌骨筋

(F-2)

(F-3)
図9

L

オトガイ下動脈

舌動脈

舌下隙と顎下隙における舌動脈と顔面動脈の走行形態：舌動脈とオトガイ下動脈の間に吻合が無く、舌下動脈は舌動脈から分枝している形態。( 成書に記載されている形態 )LF-1 ：顎舌骨筋を貫くオトガイ下動脈の深枝と舌動脈由来の舌下動脈が舌下隙で吻合を形成している形態。
LF-2 ：オトガイ下動脈の深枝が舌動脈由来の舌下動脈と吻合を形成しない形態で、オトガイ下動脈由来と舌動脈由来の二本の舌下動脈が舌下隙で独立して走行している形態。
F-1 ：オトガイ下動脈と舌下動脈が顎舌骨筋の後方で顔面動脈から分岐する形態で、舌動脈は舌下動脈を分枝していない。
F-2 ：オトガイ下動脈と舌下動脈が顎舌骨筋の後方で顔面動脈から分岐する形態で、オトガイ下動脈の深枝と顔面動脈由来の舌下動脈が吻合をする形態。
F-3 ：オトガイ下動脈の深枝が顎舌骨筋を貫いて舌下隙に分布して舌下動脈になる形態で、舌動脈は舌下動脈を分枝していない。
C-1 ：共同幹が顔面動脈と舌動脈に分岐したのちに吻合を形成しない形態。舌下動脈は舌動脈から分枝する。
C-2 ：オトガイ下動脈の深枝と舌動脈から分枝した舌下動脈が舌下隙で吻合する形態。
C-3 ：オトガイ下動脈の深枝が顎舌骨筋を貫いて舌下隙で舌下動脈となる形態。舌動脈は舌下動脈を分枝していない。
C-4 ：オトガイ下動脈と舌下動脈が顎舌骨筋の後方で顔面動脈から分岐する形態で、舌動脈は舌下動脈を分枝していない。

表 1 舌下隙・顎下隙における動脈の走行形態

L

LF-1

LF-2

F-1

F-2

F-3

C-1

C-2

C-3

C-4

58

7

9

25

1

26

7

1

3

1

%

42.03 5.07 6.52 18.12 0.72 18.84 5.07

0.72

2.17 0.72

%

42.03

bilateral21n (/138)

11.59

2

0

37.68

7

0

8.68

5

0

― 22 ―

000日本顔学会誌二十巻二号

図 10 顎舌骨筋を貫くオトガイ下動脈の深枝（舌下隙よ
り見る）

図 12

図 11 顎舌骨筋を貫かず、顎舌骨筋後縁から舌下隙に入る顔面動脈由来の舌下動脈

試料 1 の下顎骨 CT 構築画像と断面像。小臼歯部内面に存在する LLF を示す。

図 13 試料 1 右側のオトガイ下動脈から分枝して LLFに入る枝 (CB) を示す。

図 14 試料 1 右側の下顎骨内の剖出像。下歯槽動脈とCB の間に吻合は見られない。

― 23 ―

舌下隙の動脈の形態ならびに それと下顎骨内面に見られる小孔との関連について　舌下隙の動脈の形態ならびに それと下顎骨内面に見られる小孔との関連について﻿

図 15 試料 1 左側の下顎骨内の剖出像。下歯槽動脈とCB は吻合している。

図 16

試料 1 の舌下隙。舌下動脈は左右共に顔面動脈から起こっている。

図 17

試料 2 の下顎骨 CT 構築画像と断面像。切歯部内面に存在する LLF を示す。

― 24 ―

日本顔学会誌二十巻二号

動脈は下顎骨壁を貫通して下歯槽動脈と吻合してるものオトガイ下動脈の枝が貫通していた。舌下いた（Fig.20,21）。オトガイ下動脈が舌下動脈と腺の貫通については Gaugrhran［1］が 324 側中しての走行を呈していたことから舌動脈とオトガ

102 側（31.5%）において、Nathan ら［3］150

イ下動脈についてその起部からの走行を観察した

体 300 側を調査して 63 体 82 側（27.3%）におところ、本例においても左右ともに舌動脈は舌下いて、Engel ら［4］は 100 例中 30 例で舌下腺動脈を分枝することなく舌深動脈となり舌に進入が突出する顎舌骨筋の間隙を見出している。すな

していた（Fig.22）。

わち、約 30% において顎舌骨筋には舌下腺を貫通する間隙が存在することが報告されている。血管が顎舌骨筋を貫通していることは広く知られて考察
10% ホルマリン固定されたご遺体を用いて CTいる［21,22,23］。著者らは顎下隙の後部で顎下撮影を行った後に解剖を行い、顎舌骨筋にみられ部を走行しているオトガイ下動脈から分枝をしたる間隙の観察結果を比較検討した。その結果、後に、顎舌骨筋の間隙を貫通して舌下隙を前走す

CT 画像において観察された顎舌骨筋の間隙にはるオトガイ下動脈の深枝を観察した。
著者らの舌下隙と顎下隙における動脈の走行パ

前方に位置するものには舌下腺が、後方に位置す

図 18

試料 2

図 19

右側のオトガイ下動脈から分枝して LLF

試料 2

左側のオトガイ下動脈から分枝して LLFに入る枝 (CB) を示す。

に入る枝 (CB) を示す。

図 20 試料 2 右側の下顎骨内の剖出像。下歯槽動脈とCB は吻合している。

図 21 試料 2 左側の下顎骨内の剖出像。下歯槽動脈とCB は吻合している。

― 25 ―

舌下隙の動脈の形態ならびに それと下顎骨内面に見られる小孔との関連について　舌下隙の動脈の形態ならびに それと下顎骨内面に見られる小孔との関連について﻿

図 22

試料 2 の舌下隙。舌下動脈は左右共に顔面動脈から起こっている。

る。

タ ー ン の 観 察 に お い て、 オ ト ガ イ 下 動 脈 の34.04% は顎舌骨筋を貫いていた。顔面動脈と舌下顎骨舌側の切歯部から小臼歯部にしばしば小動脈が共通幹を構成しないで起こる舌下動脈は両孔が観察される。この小孔を Mc Donnell らは者が共存するものを含めると 49.27% が顔面動脈

medial lingual foramen〔2 6〕、Chapnic ら、から、53.62% が舌動脈から起こっていた。通常、Jacobs ら、Mraiwa ら

舌下動脈は解剖学の成書では舌下動脈の枝として〔12,16,27〕,Yoshida らは切歯部から小臼歯部の記載されているが、著者らの観察では約半分でそものを lingual foremen〔14〕、Suzuki らは切歯の 構 成 に 顔 面 動 脈 が 含 ま れ て い た。Loukas ら

部 か ら 小 臼 歯 部 の も の を そ れ ぞ れ foramen［25］は顔面動脈と舌動脈は 40% で吻合していinteralveolare lateral、foramen interalveolare

ると報告している。舌下動脈とオトガイ下動脈は

mediale〔1 8〕、Tagaya ら

下顎領域における胎生期の動脈網から生じていforamen〔11〕 と 命 名 し て い る。 本 論 文 で はる。発生学的には舌の筋は後頭体節に、下顎は鰓Tagaya らに準じて lateral lingual foramen（LLF）

弓に由来する。したがって、舌動脈は後頭体節由と称する。また、Gahleitner らはこの孔より続く来である舌の領域に分布し、顔面動脈は鰓弓由来管を lingual vascular canal と呼んでいる〔15〕。

である下顎の領域に主として分布すると推定され

さ ら に こ の 孔 を 通 る 血 管 は Gahleitner ら、る。舌下動脈が顔面動脈と舌動脈により舌下領域

Topper ら、McDonnell らの記載では舌下動脈でに形成された動脈網から形成されるとき、下顎領あるとされているが〔15,19,26〕、Yoshida らは域の顔面動脈の発生が舌動脈の領域よりもより優下歯槽動脈としている〔14〕。著者らが 4 例の下

勢になることが考えられる。舌下隙は両者の境界

顎骨を、緻密質を除去して、この LLF を通る動であるため、顔面動脈が舌動脈と同じぐらい舌下脈を観察したところ、舌側の LLF から入った動動脈の構成に関与することがあると考えられ、そ脈は下顎骨内において 3 例が下歯槽動脈と吻合の結果、口腔底に分布する動脈は舌動脈よりも顔していた。

面動脈が優位になることも考えられる。顔面動脈がなく切歯領域に分布する動脈を 1 例観察した。

の寄与率が高い場合、顔面動脈から直接もしくは下歯槽動脈と吻合していない例においては、下顎オトガイ下動脈から分枝して顎舌骨筋を貫通する

骨舌側緻密質を貫通した動脈が下顎骨内においてことにより顎舌骨筋の深層を走行するオトガイ下切歯部へ至ると共に、オトガイ孔を通り下唇へ達動脈深枝が発達している場合には舌動脈から分枝していた。福岡は胎齢 5 ヶ月の胎児は切歯からする舌下動脈が欠如することが考えられる。した犬歯にかけての血液供給は下歯槽動脈ではないこ

がって外科的な手術が舌下領域で行われる場合、とを報告している。彼は、同様に顔面動脈から分顔面動脈にも十分な注意を払うことが必要であ枝した動脈がオトガイ孔を通って下顎骨内に入― 26 ―

は lingual foramen

は lateral lingual

さらに、著者らは下歯槽動脈と吻合日本顔学会誌二十巻二号

568.

り、下顎領域において舌動脈から来る枝と吻合していることを報告していると報告している〔28〕。

2）Castelli WA, Huelke DF, Celis A. Some basic

Hamparian〔29〕は同様に、胎児のオトガイ孔

anatomic features in paralingual space

付近において、下歯槽動脈はオトガイ下動脈と下surgery. Oral Surg Oral Med Oral Pathol.

歯槽動脈と吻合する複数の枝を分枝し、その結果

1969; 27: 613-621.
3）

オトガイ領域において動脈網を形成していること

Nathan H, Luchansky E. Sublingual glandを報告している。そして、胎児標本の半数ではほherniation through the mylohyoid muscle.

とんど下歯槽動脈はオトガイ孔より前の領域を満Oral Surg Oral Med Oral Pathol. 1985; 59:

た し て い な い と い う こ と を 報 告 し て い る。

21-23.
4）

Schilbach と Pizzutto ら〔30〕はアカゲザルにおEngel JD, Harn SD, Cohen DM. Mylohyoid

いて、舌下動脈は顔面動脈、下歯槽動脈、下唇動

herniation: gross and histologic evaluation

脈と吻合を形成していると報告している。Kawai

with clinical correlation. Oral Surg Oral

ら〔31〕は下歯槽動脈の舌枝が下顎管から LLF

Med Oral Pathol. 1987; 63: 55-59.
5）を通過すると報告している。これらの観察結果かWindisch G, Weiglein AH, Kiesler K.

ら、切歯領域への血液供給は、オトガイ下動脈がHerniation of the mylohyoid muscle. J

構成する動脈網から生じることが考えられ、多く

Craniofac Surg 2004: 15; 566-569.
6）のケースで発生過程においてオトガイ下動脈と下Otonari-yamamoto M, Nakajima K, Tsuji Y,

歯槽動脈が吻合していることが示唆された。さらOtonari T, Curtin DII, Okano T, Sano T.

に、
オトガイ下動脈が優勢になって供給する場合、Imaging of the myohyoid muscle; separation

切歯部から小臼歯部の間の下顎の全ての領域に

of submandibular and sublingual space.

LLF を通る動脈が分布するようになることが推察

AM J Roentgenoul 2019; 194: 431-438.
7）される。すなわち、小臼歯部から切歯部の歯牙おTenBruggenkate

Krekeler

Kraaijenhagen

動脈より栄養されており、この孔が狭窄もしくは

Oosterbeek HS. Hemorrhage of the floor of

閉鎖した場合に下歯槽動脈からの枝が代償するこ

the mouth resulting from lingual perforationとが考えられる。これらのことから、舌下動脈がduring implant placement; a clinical report.

下顎骨を貫通するとされていたこれまでの記載にInt J Oral Maxillofac Implant 1993; 8: 329-

ついてはほとんどがその動脈の起部まで検証され

334.
8）

Foitzik

C,

Nat

G,

よび歯槽部は本来下顎骨舌側から骨内に貫通するていないことから、過去に記載された LLF を通

AK,

CM,

P,

Funayama M, Kumagai T, Saito K, Watanabeる動脈の例はそのほとんどはオトガイ下動脈由来

T. Asphyxial death caused by postextraction

であることが考えられ、たとえ顎舌骨筋の深層を

hematoma. Am J Forensic Med Pathol

経過する動脈から枝を受けていたとしてもそれは

1994; 15: 87-90.
9）顔面動脈から起始して顎舌骨筋の深層を通るオトKattan B, Snyder HS. Lingual artery

ガイ下動脈深枝から分枝していたものであろうと

hematoma

resulting

in

upper

airway

考えられる。

obstruction. J Emerg Med 1991; 9:4 21424.

謝10） Laboda G. Life-threatening hemorrhage

辞
本論文内で用いられたデータは、現東京歯科大after placement of an endosseous implant:

学歯科放射線学講座講師の音成実佳先生ならびに

report of case. J Am Dent Assoc 1990; 21:

昭和大学歯学部歯科放射線科兼任講師の田谷あつ

599-600.
11） Tagaya A, Matsuda Y, Nakajima K, Seki K,

子先生の多大なるご協力により得られました。

Okano T. Assessment of the blood supply
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舌下隙の動脈の形態ならびに それと下顎骨内面に見られる小孔との関連について　舌下隙の動脈の形態ならびに それと下顎骨内面に見られる小孔との関連について﻿

communications: a potential portal of entry

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英文要旨
It was shown that the gaps are often seen in mylohyoid muscle and many of them pass through penetrated
lingual gland and artery into the gap. The disease of the mouth sometimes permeates from sublingual space
to submandibular space through the posterior edge of a mylohyoid muscle, or the gap of a mylohyoid muscle.

CT image may be helpful in order to check the infiltration from sublingual space to submandibular space.
On those grounds, we photographed CT image of the bottom of the mouth using the Japanese cadaver, andcompared with the dissection findings. In the results, we could identify the contents in the gap. If the gap

located anterior area of mylohyoid muscle, sublingual gland penetrate the gap. On the other hand, when the
gap located posterior, artery which arose from facial artery penetrate the gap. The artery which penetrated
the gap, it distributed in the sublingual space as sublingual artery. Every anatomical text describe that the
sublingual space was distributed by sublingual artery which arose from lingual artery. But, facial artery was
found to contribute to the composition of almost half of the sublingual arteries. Furthermore, it was shownby research of the small foramen of the internal surface of the mandible that the artery to a lower incisor
is sometimes supplied from a submental artery. These data provide important information for coping withbleeding or hematoma occurring during surgical procedures in the mandibular region.

― 29 ―

舌下隙の動脈の形態ならびに それと下顎骨内面に見られる小孔との関連について　舌下隙の動脈の形態ならびに それと下顎骨内面に見られる小孔との関連について﻿

著者紹介

中 島

功

著者紹介
氏

名：中島

功（なかじまこう）学

歴： 1 982 年 東京農業大学大学院農学研究科
博士前期課程修了

職

歴： 1 982 年東京歯科大学解剖学教室副手
1983 年同大助手、1989 年同大講師
1997 年昭和大学歯学部口腔解剖学講座
講師
2014 年同大准教授
2017 年昭和大学退職2019 年目白大学短期大学部歯科衛生学
科特任教授

学

位：1982 年

修士（農学）（東京農業大学）

1992 年

博士（歯学）（東京歯科大学）― 30 ―

日本顔学会誌二十巻二号

招待論文

ニューズレター “NOW THE FACE” に見る『顔』の時流髙野ルリ子（顔学会理事・ニューズレター担当）◆ニューズレターって何？
1995 年３月７日に発足した日本顔学会は、今年で設立 25 周年を迎えた。会員誌ニューズレターは、それから約３か月後の創刊準備号（1995 年 6 月 28 日発行）に始まり、学会活動とともに歩み、今や 73 号（2020年 9 月 11 日発行）を数えた。
ニューズレターの主たる役割はまず、学会の活動を伝えることである。具体的なコンテンツとしては、年１回開催される研究発表の場「フォーラム顔学」、学会による企画イベント「イブニングセミナー」、2020
年のコロナ禍に始めた「オンラインサロン」などの報告、合わせて支部やサークル、関連団体の活動報告を取り上げている。以上は学会の歩みを記録する資料的役割も果たしている。
もう一つの重要な役割が、顔に関する話題・情報を紹介し、会員にとって気づきとなる情報を提供することである。第一面を張る “ 今 ” を最も感じさせる顔の人物を紹介する「NOW THE FACE」、直近の顔関連の出版物を紹介する「顔の図書紹介」がこれに当たり、顔学会ならではのユニークなコンテンツとなっている。
◆ NOW THE FACE が映す時流
ニューズレターの “ 顔 ” となっている 23 年間のロングランコンテンツ “NOW THE FACE”。その記事を見返してみると、それぞれに時代背景が反映されていることに改めて気付く。
ここでは、時流を反映するいくつかの象徴的な記事を取り上げ、約 20 年の顔の時流を概観する。社会事
象や話題となった文化やトレンドを顔に関する事象に注目してピックアップし、ニューズレターの登場者とともに一表にまとめてみたので、記事との呼応のご参考としていただければ幸いである。
◆第１回は俳優の金城 武さん~ アジア的顔嗜好の先駆け ~NOW THE FACE の企画はニューズレター４号（1997 年７月 10 日）から始まった。
第１回を飾ったのは、俳優の金城武さん。台湾映画への出演を機に世界的に活躍中で、日本の TVCM やドラマにも登場し、人気を博していた。執筆者の小出裕一さんの考察によれば、「今」を表現する顔は、「エネルギーを持つ顔だ」という。さらに金城氏の顔について、古風な日本人的な顔を感じさせると同時に、きわめて「汎アジア」的であり、アジア全域にまたがった感覚が「顔」に表れている、と考察している。金城氏は某有名ブランドのモデルにアジア人として初めて採用されたことでも話題の人となった。アジア的な顔の嗜好についての、ある変極点を示唆したといってよいであろう。
このニューズレターが手元に届いた際、旬のスターの登場に思わず声を上げたことを覚えている。
◆ Mr. SMAP・Ms. AKB48~ 画像処理技術の進歩を反映 ~第３回（6 号・98 年 3 月 31 日）は SMAP のコンサートプログラムがとり上げられた。メンバー５人の平均顔とその作成過程が表紙を飾っている。まず木村氏と草薙氏のペアで平均顔をつくり、それと中井氏との平均顔をつくる。ここまでで５分の３の平均顔ができる。一方で、香取氏・稲垣氏のペアによる平均顔を作っておき、それを加え、5 人の平均顔が完成する。理論上は５分の１ずつ、各人の要素が入っているのだが、できあがった顔はある一人の印象が強い。執筆者（小出氏）は “ どうして SMAP 五人の顔を合成すると草薙くんの顔になる？ ” との衝撃を記している。考察の末、エラの張った輪郭の特徴が影響しているため、と結論づけている。類似顔の判断には、輪郭、目の重要性と、平均からの逸脱が手掛かりとされるという示唆がある。SMAP の平均顔は顔研究の点からも興味深い事例である。

― 31 ―

ニューズレター “NOW THE FACE” に見る『顔』の時流　ニューズレター“NOW THE FACE”に見る『顔』の時流﻿

平均顔の技術が一般の人に話題となったのは 90 年代初期からだ。元会長・現理事の原島博先生が東大生や銀行員、プロレスラーの平均顔を作り話題となった。SMAP 平均顔による活用は、画像処理技術の進歩と一般に対するインパクトを好機とした時代性をとらえた例だったと思う。
他方の Ms. AKB48（47 号・2011 年 12 月 19 日）。当時 AKB48 は、ヒット曲を連発させていた。誰がセンターをとるか、も注目の的だった。ニューズレターで取り上げたのは菓子メーカーのイメージキャラク
ター “ 江口愛実 ” だ。TVCM に登場した彼女に対して、いったい誰なのか、という衝撃がファンの間に走ったそうだ。実は、彼女の顔は人気のメンバーから顔のパーツを部分的に拝借し、合成してつくられたもの。
言葉を発する表情にはややぎこちなさはあるものの、非常にきれいに合成されており、当時の加速する動画の CG 技術を反映していた。
◆お札の顔~ 樋口一葉 ~第 15 回（20 号：2002 年 9 月 25 日）で取り上げたのはお札の顔。2004 年の新券発行に伴い、新顔が発表された。千円札の顔は夏目漱石から野口英世に、５千円札は新渡戸稲造から樋口一葉に。そもそもお札に顔を使用する理由は、人間は顔に対する感度が高く、わずかな違いでも感じ取る能力があるからだという。
偽造しにくい顔の特徴というのがあるそうで、髭、皺などが多いこと、髪型などに特徴がある、眼鏡をかけているなどだという。とはいえ、新顔はどちらも眼鏡はかけていないし、樋口一葉はしわ一つないし髭もな
い。樋口一葉は過去にも候補に挙がったそうだが、その折には髭がないことを理由に不採用になったそうだ。
ではなぜ採用されたのか。その理由は、顔以外の偽造防止技術が盛り込まれたからだそう。そのため、お札の顔としての許容範囲は広がり、晴れて樋口一葉の採用となったということだ。この記事は編集部による少し捻りを聞かせたセレクションであったと思う。
◆ホームページ時代のネットアイドル
第 13 回（17 号 : 2001 年７月 15 日）ではインターネットの普及によって生まれた新しいアイドルの形をとりあげた。いつの間にかネットの中で話題となりアイドル化するという誕生の仕方をするそうだ。登場者は前田ひばりさん。コミュニケーションツールは個人のホームページだ。YouTube の登場は 2005 年、フェイスブックは 2008 年、インスタグラムは 2016 年とまだまだ先であり、個人がネット上に顔を公開
して情報を発信するのはまだ珍しい時代であった。当時の執筆者は、ネット上で顔を、自分を公開することの重要性・危険性について問題提起をしている。今や顔を公開する抵抗感は下がったかもしれないが、それに伴う危険性は今も変わらない。
◆社会現象となったキャラクター

~ シーマン・くまモン・チコちゃん ~実際の人物だけでない “ 時代の顔 ” もニューズレターに登場している。
◇「シーマン」ゲームソフトのキャラクター（12 号・第 9 回：2000 年４月 10 日）
魚の胴体に、人間の顔を持つ架空の生物シーマンは、1999 年７月に発売された育成ゲームのキャラクタ
ーだ。餌を与えたり、会話を通じてコミュニケーションをとり、キャラクターを育てていく。音声認識の技術が使われ、時には辛口なコメントやジョークを切り返す会話は前衛的で、社会現象にもなったそうだ。編
集部はゲームソフトの開発者にインタビューをし、シーマンの顔が気持ち悪いという声をどう思うか？など
切り込んだ質問をしている。顔自体は美しいがボディやパーツの組み合わせが気持ち悪くさせている、というのがその答え。筆者は実際のシーマンを見たことはないが、このキャラクターが動き、喋るとすると、おそらく怖さを感じそうだ。
◇「くまモン」熊本県営業部長（53 号・第 39 回：2013 年 12 月 24 日）
日本にゆるキャラブームが起こったのは 2013 年。都道府県ごとに趣向をこらし、地域振興のために、自治体が着ぐるみのキャラクターを活用する動きが広がった。ゆるキャラ選手権なるものも開催され、くまモンは誕生した年の 2011 年にグランプリを受賞した。今も大人気、大活躍のキャラクターだ。くまモンの― 32 ―

日本顔学会誌二十巻二号

肩書は、熊本県営業部長。本業の関係で菅沼会長が出会ったときの興奮冷めやらぬレポート記に、名刺交換でもらったくまモンの名刺が掲載されている。さらにくまモンの顔の可愛さの分析としてすべて要素が丸からできていることなど、顔学的な分析が展開された。
◇ 5 才の国民的アイドル（55 号・第 39 回：2020 年 9 月 11 日）
フォーラム顔学 2020 で講演をしてくださった林伸彦さんは、TV 番組の人気キャラクター「チコちゃん」の CG ディレクター。５才児が素朴な疑問を出演者に投げかけ、答えに窮すると「ボーっと生きてんじゃねーよ！」と叱る。このセリフは 2018 年の流行語となった。スタジオでふつうに撮影した後、CG で顔部を置き換え、表情をのせていく。どうしたら可愛く見えるかと、我が子のように向き合う愛情と、高度な CG技術が駆使された表現の一端を紹介した。「チコちゃん」の表現の裏にある、技術性とつくり手の職人魂は、
顔学会員の心を惹きつけたのではないだろうか。
◆日本史の話題人物◇和宮と篤姫~ 時代考証者による講演 ~（40 号・第 28 回：2009 年 9 月３日）

TV ドラマで『篤姫』が話題となった翌年、彼女が生まれ育った鹿児島でフォーラム顔学 2009 が開催された。さらにラッキーでタイムリーなことに、ドラマの時代考証を担当した原口泉さん（鹿児島大学教授）にご講演をいただくことができた。原口氏にはフォーラム顔学 2000 にもご登壇いただき「西郷さんの顔の謎」についてお話をいただいていた。そうしたご縁もあったが、ホットな関心の只中に、学会として話題を提供できたことはありがたい巡り合わせであった。
◇西郷どん（66 号・第 49 回：2018 年４月 25 日）
NOW THE FACE のテーマについては編集委員と理事会でアイデアを募り、編集委員会で決定をしてすすめている。この回で着目したのは、俳優の鈴木亮平氏だった。TV ドラマで西郷隆盛の役を豪快に演じていた頃だ。彼は役によって体重を統制したり、その役作りも話題となっていた。彼の役作りや顔に関する考えをぜひ聞きたい、と編集部で依頼をしたものの取材は叶わなかった。しかし、入稿の迫る中、テーマを新規に立てる時間の余裕はなかった。写真でご登場いただいたのは上野公園の銅像の西郷どん。実はこれは苦肉の回避策であった。編集委員の役得は、取材を理由に会いたい人に会えることであるが、うまくいかない場
合も当然ながらある。
◆復興の狼煙ポスタープロジェクト（48 号・2012 年４月 13 日）
2011 年 3 月 11 日、大震災が東日本を襲った。翌年、会員からの推薦・紹介を受け、編集部は、震災後まもなく「復興の狼煙ポスタープロジェクト」を立ち上げた佐々木昌彦さんを岩手に訪ねた。佐々木さんの友人のフォトグラファー馬場さんが人々の顔を撮影し、広告業を営む佐々木さんがコピーを書き、ポスター
として表現する。ポスターの収益金を撮影地の自治体に寄附するという活動をしていた。ニューズレターに提供していただいた写真は、撮影の合間に、友人の馬場さんが撮ったものだという。ポスターを通して佐々木さんが伝えたい思いは「カッコイイ」という共感だと伺ったが、佐々木さんこそが「カッコイイ」存在。
ニューズレターにこの記録を残せたことは、意義深いことだったと改めて思う。ポスターについては、今もサイトで閲覧することができるので、ぜひご覧いただきたい。
なお顔学会では 2011 年と翌年、会費免除を実施。2013 年には東北大学でフォーラム顔学を東北で初めて開催。それに合わせて被災地に学ぶエクスカージョンも実施した。その内容については、*53 号・2013
年 12 月 24 日に掲載した。
◆平成の顔（69 号・52 回：2019 年 4 月 19 日）
顔学会設立の 1995 年は、和暦では平成 7 年。平成時代はトレンドの中心となる世代が交代し、また複数のトレンドが同時に存在するようになった時代だ。平成から令和へと元号が変わる機に合わせ、ニューズ― 33 ―

ニューズレター “NOW THE FACE” に見る『顔』の時流　ニューズレター“NOW THE FACE”に見る『顔』の時流﻿

レターでは「平成の顔」をとり上げた。執筆者は米澤泉さんで、顔の演出に着目し、ギャル文化の台頭、目力のあるタレントの人気、プリクラやコスメアプリによる顔の遊びを挙げ、“ 脱げない顔から着替える顔へ ”のシフトを指摘した。
本誌では、トレンドの中心者という観点で補足を加えて、平成の顔に関する話題について書き留めておきたい。
バブル経済が崩壊した平成初めのトレンドセッターは OL だった。1985 年に施行された男女雇用機会均等法施行後の世代とし、収入を自分に投資・消費する女性たちだ。トレンディドラマに登場するワンレング
ス、ボディコンシャススタイルのゴージャスなイメージが時代の顔であった。
顔学会が発足した 1995 年のファッショントレンドの中心は、女子高生だった。ルーズソックスブームをきっかけに彼女たちの言動にメディアが着目した。その後も 90 年代は若い世代がトレンドの中心を担っていった。スーパーモデル人気や、細眉に茶髪、厚底ブーツで歌い踊るアイドルの登場は、10 代の女子を始め、若い世代のファッションにブームを起こした。ギャルの一部はエスカレートし、ガングロギャルまで登場した。
2000 年代に入ると、消費の主体は若者から中高年へと移行する。ドラマは純愛ものが人気で、韓国の俳
優にとりわけ熟年女性が夢中になった。若者世代では目もとを囲み、強調して大きく見せる囲み目メイクや、
一重まぶたを二重にするプチ整形も話題となり、技巧的な顔がこの期を象徴する。
2007 年にリーマンショックが起こり、日本経済も打撃を受ける。ファッションはファストファッション
が流行し、モテ系の愛らしいアイドルが人気を集めた。アラフォーや美魔女といったワードが出始め、トレンドの中心となる世代が一峰でなくなってきた時代である。また、バランスの整った大人っぽい顔の芸能人が好まれるようになってきたのもこの頃である。
2010 年代に大きく社会の価値観が変わった。それには 2011 年の東日本大震災の影響が大きい。ファッションのトレンドは一気に癒しの方向へとシフトした。エフォートレスやノームコアというトレンドキーワードが示すように肩の力の抜けた等身大の表現や、自分の体を資本として鍛えたり整えるムードが生まれ広まっていった。メイクアップも自然に見えて “ 盛れる ” メイクに人気が出た。
直近の４、５年は、インスタグラムなど SNS 利用の日常化により、誰もが情報の発信者となっている。
さらに 2020 年の COVID-19 パンデミックによる ” 新しい生活様式 “ は、“ 顔 ” に対する意識や人々の装いにも影響を与えている。マスクはこの先、必須のおしゃれアイテムとなるのか、オンラインで他人の顔だけでなく自分の顔も見る機会が増えた今、自己顔の認識は何らか変わるのか、対面で会う場合の顔がもたらす意味や効果がより強化されるのではないかなど、さまざまな関心が沸いている。ニューズレターでも動向をウォッチしながら、旬の話題をお届けし、みなさまに喜んでいただけるよう充実した紙面づくりに尽くしていきたい。
最後に、ニューズレター編集部では、一緒に活動する仲間を随時募集している。ぜひ、旬の顔の話題を追いながら、顔学会のあゆみをともにつくりましょう。

― 34 ―

日本顔学会誌二十巻二号

表１
NOW the Face THE
登場者一覧と社会・文化の話題
表１ ニューズレター”NOW
FACE"登場者⼀覧と社会・⽂化の話題
年

1995
1996
1997

1998

1999

2000

⽉⽇

No.

6/28

2003

2006

2007

2008

*はフ ォーラム顔学/学会企画の講演者

肩書/所属（掲載時）

社会・⽂化の話題
インターネット台頭

‐

⾹原 志勢

会⻑（初代）・⽴教⼤学名誉教授 ⼈類学

‐

清⽔ 悌

副会⻑・メイクアップアーティスト

9/1

2

‐

池⽥ 進

副会⻑・関⻄⼤学社会学部 ⼼理学

茶髪・厚底ブーツ⼈気

2/14

3

‐

南敏

監事・関東⼤学院⼤学⼯学部

7/10

4_1

第1回

⾦城 武

俳優

⾹港、イギリスから中国に返還

10/10

4_2

第2回

福⽥ 和⼦

3/31

6

第3回

SMAP（コンサートプログラム）

歌⼿

7/20

7

第4回

⽩⽯さおり

ミスコン53冠王

11/20

8

第5回

辻本 茂雄

吉本新喜劇

Hanako族

4/20

9

第6回

湯川元専務

（株）セガ・エンタープライゼス

?

10

第7回

南 伸坊

イラストレーター

世界⼈⼝60憶突破

12/10

11

第8回

多⽥ 俊明

読売新聞社事業局部⻑

第9回

⻫藤由多加

シーマン「禁断のペット」ゲーム制作者

電⼦⼯学

Windows95発売
携帯電話急増消費税5%
プリクラ⼈気⻑野冬季オリンピック
フリース⼤ブレイク

2000年問題
ガングロ

4/10

12

7/15

13

第10回

サバオと⼟佐信道さん

明和電気副社⻑

10/15

14

第11回

伊藤 学⽽

⿅児島顔談話会会⻑・⿅児島⼤学⻭学部教授

第12回

顔のない⼈格「HAL-9000」

映画「2001・宇宙の旅」のコンピューター

第13①回

ホリ・ヒロシ

⼈形師

第13②回

前⽥ひばり

ネットアイドル

第14回

⼭⽥メユミ

アットコスメ主宰

第15回

お札の顔（樋⼝⼀葉・野⼝英世）

ワールドカップサッカー

第16回

三橋

順⼦

⼥装家

地上波デジタル放送開始

第17回

⼭⼝

真美

中央⼤学助教授

韓流ブームはじまる

4/25
7/15

2002

登場者

準備号
3/1
1

2/25
2001

創刊

NOW THE FACE

4/25
9/25
1/15
7/25

15
16
17
19
20
21
23

沖縄サミットBSデジタル放送開始
IT⾰命

写メール

⽬⼒メイク

アメリカ同時多発テロ9.11
ディズニー・シー開業
ノーベル賞物理・科学ダブル授賞

3/20

30

第18回

岡野

宏

「⼀流の顔」著者

7/20

31

第19回

杉⽥

成道*

個⼈情報保護法施⾏

フジテレビ編成制作局エグゼクティブ・ディレクター

トリノオリンピック

12/15

32

第20回

新庄

剛志

プロ野球選⼿

4/20

33

第21回

薮内

佐⽃司

彫刻家

7/30

34

第22回

下村

朱美*

⽇本エステティック業協会上席教育委員

12/15

35

第23回

⽯川

陽⼦

メイクアップアーティスト

4/25

36

第24回

茂⽊

健⼀郎*

ソニーコンピュータサイエンス研究所

9/1

37

第25回

しりあがり寿*

漫画家

第26回

⼩笠原

⼩笠原流礼法宗家

第27回

さかもと

12/24
4/20

38
39

敬承斎
未明

モテ系ファッション
郵政⺠営化スタート
Wii、iPod touch
ギャル、ギャル男
リーマンショック
iphone, Facebook, Twitter⽇本上陸
アラフォー

漫画家・作家オバマ⽶⼤統領就任

9/3

40

第28回

原⼝

泉*

⿅児島⼤学法⽂学部教授

12/22

41

第29回

⼩倉

淳

フリーアナウンサー

4/26

42

第30回

⼟⽥

祥⼦

似顔切り絵師

8/26

43

第31回

姫野

友美*

⼼療内科医『ひめのともみクリニック』院⻑

12/20

44

第32回

河⼝

洋⼀郎

ＣＧアーティスト・東京⼤学⼤学院教授

4/18

45

第33回

⼭崎

尚⼦

ＪＡＸＡ宇宙⾶⾏⼠

8/24

46

第34回

渡邊

健⼀*

新潟県醸造試験場⻑

12/19

47

第35回

江⼝

愛実

CGキャラクター

LINEサービス開始

4/13

48

第36回

佐々⽊

昌彦

株式会社前⽥創舎広告クリエイティブプロデューサー

第２次安倍晋三内閣発⾜

8/30

49

第37回

久保⽥

富弘*

総理⼤⾂官邸写真室技術顧問

50

東京スカイツリー開業

12/21

第38回

⽥端

2013 12/24

53

第39回

くまモン

熊本県ゆるキャラ

3/28

54

第40回

⽔⾕

⽔⾕事務所

8/28

55

第41回

アントン・ウィッキー*島根県⽴⼤学客員教授

12/24

56

第42回

⼊江

共⽴⼥⼦⼤学⽂芸学部教授

8/30

58

第43回

いとう

4/21

60

第44回

望⽉

正彦

三陸鉄道（株）社⻑2016 10/11

61

第45回

本郷

寛*

彫刻家・東京藝術⼤学美術学部芸術学科教授

12/25

62

第46回

坂本

満*

お茶の⽔⼥⼦⼤学

2009

2010

2011

2012

2014
2015

2017

2018

2019

2020

4/24

63

第47回

8/21

64

第48回

4/25

66

第49回

8/21

67

第50回

12/13

68

4/19

69

伴和

孝次
和⽣*
せいこう*

似顔絵作家

イラストレーター

草⾷男⼦、美魔⼥
⼩惑星探査機「はやぶさ」帰還
SNS元年
イクメン、⼥⼦会
東⽇本⼤震災
なでしこジャパン W杯優勝

ノーベル賞にiPS細胞
AKB48メガヒット連発
富⼠⼭世界遺産に登録決定
ゆるキャラ、ハーフタレントブーム
消費税8％
インバウンド需要
ノームコア、ぽっちゃり系⼥⼦
パリ同時多発テロ

タレント

マイナンバー法施⾏

名誉教授

久保友⾹

東京⼤学⼤学院 情報理⼯学系研究科 特任研究員

稲垣涼⼦

フリュー株式会社、Girl'sトレンド研究所所⻑

森⽥修史*

デジタルファッション株式会社 代表取締役社⻑

井上章⼀ *

国際⽇本⽂化研究センター 教授

⻄郷どん/鈴⽊亮平

写真は⻄郷隆盛の銅像

杉原 厚吉*

明治⼤学特任教授

森川 嘉⼀郎*

明治⼤学国際⽇本学部 准教授

第51回

松本 明⼦

ブライダルサロン「ルアージュ」経営者

第52回

脱げない顔から着替える顔へ―平成の顔
⼤坊郁夫*

裁判員制度スタート

北星学園⼤学学⻑

新元素ニホニウムと命名
ポケモンGO爆発的⼈気
インスタグラム、ブロガー
トランプ⽶⼤統領就任
マクロン仏⼤当郎就任
インスタ映え18歳を成⼈とする改正⺠法成⽴
4K・８K実⽤放送開始
バーチャルYouTuber、TikTok
新元号令和に改元（5⽉）
消費税10％
⽇本⼈選⼿全豪・全⽶オープンで活躍

12/24

70

第53回

5/21

72

第54回

江川悦⼦

特殊メイクアーティスト

Covid-19パンデミック

9/11

73

第55回

林 伸⾏*

NHKアート（株）CGプロデューサー

オンライン、おうち時間、マスク

TELYUKA*（⽯川 晃之、⽯川 友⾹） ３DCGアーティスト― 35 ―

ラグビーW杯決勝に⽇本チーム進出

ニューズレター “NOW THE FACE” に見る『顔』の時流　ニューズレター“NOW THE FACE”に見る『顔』の時流﻿

Internal

図１

NOW THE FACE 一覧― 36 ―

創刊準備号～ 73 号

日本顔学会誌二十巻二号

著者紹介

髙野ルリ子
氏

名：髙野ルリ子

学

歴：1 992 年千葉大学文学部行動科学科卒業、在職のまま、2004 年千葉大学大学院文学研究科人文科学専攻修士課程修了、2010
年同大学院自然科学研究科情報科学専攻博士後期課単位取得退学。2013 年 3 月学位取得、博士（学術）。

職

歴：1 992 年㈱資生堂入社（ビューティーサイ
エンス研究所）、2020 年現在は社会価値創造本部所属。在職のまま、2014 年 4 月
より筑波大学グローバル教育院客員准教授。日本顔学会理事。日本心理学会、日本
感性工学会会員。

― 37 ―

日本顔学会誌二十巻二号

学術論文

女性の漫画顔と実写顔における相貌特徴と印象の関係
Relationship between Facial Features and Impressions on Female
Cartoon and Real Faces
太田碧

Midori OTA
E-mail: per.xmx.vib@gmail.com
和文要旨
他人の顔を見てその人がどんな人物かを想像するように、相貌特徴と魅力や印象の一定した関係が多くの研究で示されている。また、漫画やアニメーションといった創作上のキャラクターの相貌特徴と印象の一定の関係も示されている。しかしこれら相貌特徴と印象との関係が実際の顔とキャラクターの顔で同様なのかは明らかにされていない。そこで本研究では、人間の顔とキャラクターの顔において相貌特徴と印象との関係が異なるのか調査することを目的とした。32 の女性の漫画顔と 32 の女性の実写顔における 25 の相貌特徴の相対的なサイズを測定し、36 人の参加者がそれらの顔の印象評定を行った。因子分析の結果、「強さ因子」「元気因子」「魅力因子」が抽出された。それらの各因子と計測した相貌特徴の値との相関分析の結果、漫画顔においては細い目が「強さ因子」と、狭い頬骨が「元気因子」と、複数の幼形特徴は「魅力因子」と相関を示したが、実写顔においてはそれらの反対の相貌特徴が各因子と相関を示した。実際の人間の顔とキャラクター顔では魅力や性格特性の判断に関わる要因が異なることが示された。また実際の人間の顔よりも制限がなく誇張して描かれるキャラクターの顔は性格特性と関連する相貌特徴が多い。制作者の意図のもと、キャラクターはその姿によって何者であるかを伝えるという役割を果たしていることが示唆された。

キーワード：相貌特徴、性格特性、印象、キャラクター、漫画
Keywords : Facial Features, Personality, Impression, Character, Cartoon

れる傾向にある [2]。我々は人の外見を手がかり

1．緒言として、目の前の人物が魅力的かどうか判断し、顔を見ただけで、その人がどんな人か想像でき

そこから性格特性を（それが正確かどうかはともるだろうか？

かく）推測し、印象を抱いているのである。

暗黙のパーソナリティ理論は、Bruner, Tagiuri[1] が提唱した、人が性格に関して抱いている信外見のうち重要な手がかりのひとつに顔があ念についての理論である。
「明るい人は素直である。我々は人と対面する時も写真や映像で人を見る」「冷静な人は不親切である」といったようにる時も、顔を見て「このタイプの顔の人はこうい

何らかの性格特性同士に関連があると考えたり、う性格をしていそうだ」と推測する。林ら [3] の性別や職業に対して「あるカテゴリに属する人は顔写真を刺激として用いた調査では、参加者は顔

こういう性格をしている」といったステレオタイ

写真を「目のまるい」など相貌の印象と「親切な」プを持ったりする。そしてその判断のための手がなど性格特性の印象で評価している。結果、「口かりは、人間の容姿にも存在する。例えば、魅力が小さくて下がり目」の人は「非活動的」な印象的な見た目の人は、そうでない人よりも社会的にであるなど、外見と印象のまとまった関連が示さ

望ましい性格をしていると思われて、よりよい職れている。
人間の顔は様々なパーツによって構成されてい業に就き、よりよい社会生活をしていると予測さ法政大学大学院人文科学研究科心理学専攻博士後期課程― 39 ―

女性の漫画顔と実写顔における相貌特徴と印象の関係　女性の漫画顔と実写顔における相貌特徴と印象の関係﻿る。これらのパーツ、相貌特徴は目・鼻・口などは、実際の人間の顔と比べ目が大きく鼻の面積は

その存在は顔に共通するものだが、大きさや形状

狭く口は下の位置にあり、目より上の範囲が広い

は人それぞれである。個人間における相貌特徴の等の誇張が見られることを示している。このよう違いは性格特性の印象や魅力にどういった関連をに、キャラクターの顔には実際にあり得ない大き示すのだろうか。Cunningham[4] において、女さ・形状の誇張された表現の相貌特徴が存在し、性の様々な相貌特徴と推測される性格特性や魅力

人間の顔との比較が行われている。

との関係が明らかにされている。大きな目など幼そしてキャラクターと人間の顔が比較される場

さを示す幼形特徴、頬骨など個体の成熟を示す成面の多くは、漫画やアニメーションを原作とした

熟特徴、眉や瞳孔など感情表出を示す表情特徴が実写作品を制作する実写化の際である。キャラク

魅力と関連している他、社交性などの性格特性とターと、そのキャラクターを演じる俳優が「似ての関連を示す相貌特徴の存在や、デートや子育ている」「合っている」かどうかの比較が（主に原の相手として選択されやすいのは大きい目や小さ作のファンや俳優のファン達によって）なされ、い鼻といった相貌特徴であることが明らかとなっ「原作キャラクターのイメージと違う」
「合ってい

ている。

ない」と評されることもしばしばである。内面の相貌特徴から性格特性を推測する対象は、実際

特徴・顔の特徴の位置関係・顔パーツの特徴といの人間の顔に限らない。林 [5] は漫画の登場人物

ったデータベースから原作キャラクターの実写化を刺激として、キャラクターの性格特性を「個人キャスティングの俳優を絞り込むシステム

的親しみやすさ」「社会的望ましさ」「力本性」の

CoCoA を用いた土方ら [10] の研究では、性格の3 因子に分類し、それぞれが相貌特徴の一部と相情報を加味せず顔情報のみでのキャスティングの関を示している。遠藤、横田 [6] においてはアニ方がより似合っていると感じられた。しかし俳優メーションキャラクターを刺激として、キャラク

本人の性格は自己申告であったため、設定情報やターの「親近感」
「精神力」
「消極性」
「慎重性」

客観的評価から得られるキャラクターの性格とはという 4 分類の性格特性と相貌特徴との一定の整合性がみられなかった可能性も考えられる。仮関連が示されている。また海外アニメーションスに相貌特徴と推測される印象の関係がキャラクタ

タジオ制作のキャラクターにおいても、キャラクーと人間で同様であれば、原作キャラクターと同ターの身体的特徴から年齢、体格、体重、知性・様の特徴を持つ顔の俳優をキャスティングすれ感情など性格特性が推測されること、向社会的行

ば、まず登場人物に限っては外見も性格もイメー

動や反社会的行動などと魅力度との関連が示されジを損なわない実写化に近づける可能性はある。

ている [7]。このように、創作された顔であるア

しかし、形状としては大きな差があるキャラクタ

ニメーションキャラクターの顔であっても、相貌

ーの顔と人間の顔で、相貌特徴と印象との関係が特徴と推測される性格特性との関係が示されてい同様のものであるかは明らかでない。
そこで本研究では、漫画のキャラクターとそのる。
キャラクターの顔と実際の人間の顔はどちらも実写化作品でキャラクターを演じた俳優の顔を刺顔として認識され性格特性を推測させるが、それ激として、キャラクターの顔と実際の人間の顔にぞれの相貌特徴には大きな違いがある。三浦、山おいてどの相貌特徴がどういった印象や魅力に影本 [8] は「日本の漫画の登場人物は白人をモデル

響を与えるのか、またそれらの顔で相貌特徴と推として描かれているのではないか」という説の検測される印象の関係に違いが見られるかを検討す証のため、相貌特徴である目・鼻・口の顔に占める。

る比率や顔の縦横比等を漫画の主要登場人物・日本人・白人において比較し、漫画のキャラクター

2．方法の相貌特徴は日本人・白人いずれの人間の顔とも

2.1. 刺激

かけ離れた、実際の人間の顔とは異なる独特の表2000 年代に公開された、漫画を原作とした実現であるとしている。また Liu ら [9] はアメリカ

写映画から、女性キャラクターを採用した。原作と日本のアニメーションキャラクターと実際の人となった漫画からメインヒロイン 1 人、サブヒ間の相貌特徴を比較し、日本のキャラクターの顔

ロイン 1 人、その実写映画において選出された― 40 ―

日本顔学会誌二十巻二号

メインヒロインを演じた俳優 1 人、サブヒロイ

は縦 45mm 横 40mm 以内に調整した。16 作品、ンを演じた俳優 1 人をそれぞれ選出した。使用

計 64 のグレースケールの顔画像を刺激として使した作品（キャラクター）の顔は、「暗殺教室」（茅

用し、作品同士の作画者・映画監督の重複はなか野カエデ・自律思考固定砲台）、「うそつきパラド

った。

クス」
（栖佑日菜子・丸悦実生）、「Orange」（高
宮菜穂・茅野貴子）、「今日からヒットマン」（ち2.2. 手続き

なつ・稲葉美沙子）、「GANTZ」（岸本恵・小島多恵）、参加者はウェブページ上で回答を行った。1 ペ「最近、妹のようすがちょっとおかしいんだが。」

ージにつきひとつの顔画像が表示され、その顔を（神前美月・寿日和）、「好きっていいなよ。
」（橘

評価するための尺度として、先行研究 [5],[6] をめい・及川あさみ）、「20 世紀少年第 2 章最後の参考にした印象評定の形容語対 15 項目が表示さ希望」（遠藤カンナ・小泉響子）、「ヘルタースケれた。参加者は呈示された顔が各形容語対にどのルター」（りりこ・吉川こずえ）、「僕の初恋をキ程度あてはまるかを、7 段階で評定した。顔の呈ミに捧ぐ」（種田繭・上原照）、「ホットロード」（宮

示順は参加者内でランダムとし、刺激として用い

市和希・絵里）、「魔法遣いに大切なこと」（鈴木たキャラクター顔、人間顔すべての顔画像の評定

ソラ・浅葱ほのみ）、「水に棲む花」（二階堂六花・を行った。大学生・大学院生の男性 20 名、女性

水地立夏）、
「ラヴァーズ・キス」（川奈里伽子・

16 名（平均年齢 20.02 歳、SD=2.89）が参加した。

川奈依里子）、「るろうに剣心」（神谷薫・高荷恵）、

また、実験者は各顔画像の相貌特徴を mm 単

「笑う大天使」（司城史緒・斉木和音）とそれを演位までの計測をした。Cunningham[4] を参考に、じた俳優であった。キャラクターの顔画像は原作

画像のサイズによる差を統制するため、各相貌特漫画から抜き出し、俳優は顔写真を用い、グレー

徴を顔の縦幅や横幅に対する比率として標準化しスケールに加工のうえ作品や人物の特定が困難なた。例えば「目の縦幅」は顔の縦幅に対する比率、「目の横幅」は、頬骨辺りの顔の横幅に対する比ように背景や髪型を削除した（図 1）
。顔の範囲
図，式



図 1. 刺激に用いる顔画像の調整例。上段が実写顔（フリー素材ぱくたそwww.pakutaso.com）、下段が漫画顔の例
図 1. 刺激に用いる顔画像の調整例。上段が実写顔（フリー素材ぱくたそwww.pakutaso.com）、
下段が漫画顔の例
― 41 ―

女性の漫画顔と実写顔における相貌特徴と印象の関係　女性の漫画顔と実写顔における相貌特徴と印象の関係﻿率となる。このようにそれぞれの相貌特徴の大きさを標準化し、25 の相貌特徴の値を算出した（図
2）
。

3．結果
印象評定に用いた尺度について最小二乗法オブ
リミン回転による因子分析を行った。相貌特徴の

本研究は法政大学文学部心理学科・心理学専攻

印象を示す「目が大きい」「口が大きい」の項目と、倫理委員会の承認を得て行われた（承認番号 16-

因子負荷量の低い「頼もしい」の項目は除外した。

0024，平成 28 年）。

その結果、強気な、大人っぽい等の 6 項目を含む「強さ因子」、明るい、活動的な等の 3 項目を含む「元気因子」、好きな、かわいい等の 3 項目

図 2. 1= 顔の縦幅 , 眉上から顎まで ; 2= 頬骨辺りの顔の横幅 , 頬の最も出っ張った箇所 ; 3= 口辺りの顔の横幅 , 口の直線上 ;4= 眉の高さ , 眉下から目の中心まで (1); 5= 虹彩の縦幅 , 見えている部分 (1); 6= 目の縦幅 , 上睫の生え際から下睫の生え際まで (1); 7= 目の横幅 , 目頭から目尻まで (2); 8= 虹彩の横幅 , 虹彩の直径 (2); 9= 目における虹彩の割合 (5, 6, 7 ,8)
図 2. 1=顔の縦幅, 眉上から顎まで; 2=頬骨辺りの顔の横幅, 頬の最も出っ張った箇所; 3=口辺
図示なし ; 10= 目の間隔 , 両目の中心間の距離 (2); 11= 鼻の横幅 , 小鼻の最も広い箇所 (3); 12= 鼻柱の幅 , 鼻の穴の間 (3);りの顔の横幅,
口の直線上; 4=眉の高さ, 眉下から目の中心まで(1);見えている
13= 鼻の縦幅 , 鼻の付け根から鼻先までの長さ(1); 14= 描かれた鼻の縦幅 , 5=虹彩の縦幅,
漫画顔のみの描写された鼻筋の長さ(1);部分(1);
6=目の縦幅,
上睫の生え際から下睫の生え際まで(1);7=目の横幅, (1);
目頭から目尻まで
15=
鼻領域, 鼻の面積 (11,13)
図示なし ; 16= 顔中心部の長さ , 目の中心から口上まで
17= 頬骨の幅 , 顔の長さに対する頬骨辺りの横幅(1,2)
図示なし ; 18=9=目における虹彩の割合(5,頬骨の隆起 , 口辺りと頬骨辺りの顔の横幅との差
図示なし ; 19= 頬の(2); 8=虹彩の横幅,
虹彩の直径(2);6, 7 ,8)図示なし;(1,2,3)
10=目の間隔,
丸さ , 顔の長さに対する口辺りの横幅 (1,3) 図示なし ; 20= 人中の長さ , 鼻下から唇上まで (1); 21= 上唇の厚さ , 上唇の両目の中心間の距離(2); 11=鼻の横幅, 小鼻の最も広い箇所(3); 12=鼻柱の幅, 鼻の穴の間(3);最も厚い箇所 (1); 22= 下唇の厚さ , 下唇の最も厚い箇所 (1); 23= 口開け幅 , 開いている場合の縦に最も広い箇所 (1);13=鼻の縦幅,
鼻の付け根から鼻先までの長さ(1);14=描かれた鼻の縦幅,
漫画顔のみの描写さ ; 左半分
24= 口の横幅 , 口角間の距離(3); 25= 顎の長さ , 唇下から顎先まで(1); ( ) 内は標準化や計算に用いた他の箇所
れた鼻筋の長さ(1)15=鼻領域, 鼻の面積(11,13)図示なし; 16=顔中心部の長さ, 目の中心から口は漫画顔、右半分は実写顔の例

上まで(1); 17=頬骨の幅, 顔の長さに対する頬骨辺りの横幅(1)図示なし; 18=頬骨の隆起, 口辺りと頬骨辺りの顔の横幅との差(1,2,3)図示なし; 19=頬の丸さ, 顔の長さに対する口辺りの横幅― 42 ―(1,3)図示なし; 20=人中の長さ, 鼻下から唇上まで(1); 21=上唇の厚さ, 上唇の最も厚い箇所(1);22=下唇の厚さ, 下唇の最も厚い箇所(1); 23=口開け幅, 開いている場合の縦に最も広い箇所(1);日本顔学会誌二十巻二号を含む「魅力因子」の 3 因子を抽出した（表 1）。

4．考察

続いて、因子を構成する項目の平均値を下位尺度

漫画を原作とした実写映画が製作されている得点とし、各因子と漫画顔・実写顔の計測した相16 作品から、漫画と実写それぞれのメインヒロ

貌特徴との相関分析を行い、Pearson の相関係数

インとサブヒロインの印象と相貌特徴の関係につを求めた（表 2）。これより、漫画顔・実写顔そいて検討した。

れぞれの印象に関係のある相貌特徴を検討した。

因子分析の結果、年齢が高めで派手に見えると分析には R（ver.3.5.3）を用いた。表 2 の漫画顔

親しみにくく強情で強気な印象を抱かれ、明るくと実写顔で同じ因子に正負反対の有意な相関を示

活動的であれば同時に知的でないと思われ、きれし た 相 貌 特 徴 に お い て VassarStats（http://

いやかわいいといった外見に関するポジティブな

vassarstats.net/rdiff.html） を 用 い て 相 関 係 数 の評価は同時に好ましい印象であることが明らかに差の検定を行ったところ、「強さ因子」の目の縦なった。

幅（z=-3.16, p<.01）、「元気因子」の頬骨の幅そして各因子と相貌特徴の相関分析から、印象（z=-3.60, p<.001）に有意な差が見られた。同様と相貌特徴の関係には、ある一定の関連性が示さの傾向を示した相貌特徴においては、「強さ因子」

れた。「強さ因子」との相関が見られた漫画顔のの虹彩の縦幅（z=-3.58, p<.001）、上唇の厚さ

相貌特徴をまとめると、目は横長で眉と近く、鼻（z=3.62, p<.001）、「 魅 力 因 子 」 の 眉 の 高 さ筋が通って鼻の範囲は大きく描かれ、鼻と近い横（z=2.19, p<.05）、小鼻の幅（z=-3.67, p<.001）、に大きく厚い唇の口という特徴であった。鋭い目

鼻 領 域（z=-3.12, p<.01）、 口 の 横 幅（z=-3.34,

鼻立ちが性格の力強さを推測させることは、林 [5]p<.001）に相関係数の有意な差が見られた。こや遠藤・横田 [6] の調査においても確認される関れらの特徴においては、同じ印象でも、漫画顔と係であった。一方実写顔では、目は縦に大きく、実写顔では関連する相貌特徴の大きさは反対であ目の下から口までの顔中心部は長く、鼻柱が大きることが示されている。

く、下唇が厚く顎の短い顔が「強さ因子」を表した。目の下から口までの顔中心部のスペースが広また、漫画顔・実写顔それぞれの各形容語対のいのは成熟特徴であるため、大人っぽく見える要

平均得点を表 3 に示す。

素を含む「強さ因子」と相関が示されているのだろう。また漫画顔とは反対に、縦に大きく見える

表 1.

顔の印象評定に関する項目の因子分析の結果（パターン行列）

表 1. 顔の印象評定に関する項目の因子分析の結果（パターン行列）
形容語対
子どもっぽい-大人っぽい
強情な-素直な
化粧の薄い-化粧の濃い
親しみにくい-親しみやすい
弱気な-強気な地味な-派手な強さ因子 元気因子 魅力因子 共通性（α =.93） （α =.78） （α =.78）
.91
-.12
.15
.82
-.91
-.01
.04
.84
.80
.32
.05
.80
-.80
.39
.21
.83
.80
.35
.11
.83
.74
.48
.07
.86

暗い-明るい活動的でない-活動的な知的でない-知的な

-.08
.27
.20

.96
.88
-.48

-.02
-.02
.30

.91
.89
.29

きれいでない-きれいな
嫌いな-好きな
かわいくない-かわいい
因子間相関
元気因子
魅力因子
寄与率

.37
-.53
-.56

-.14
.12
.14

.92
.73
.62

.90
.91
.79

.10
-.08
.45

.15
.24

.16

表 2. 各相貌特徴と各因子との相関分析の結果
相貌特徴
虹彩の縦幅

強さ因子
漫画
実写
-.59 *** .20― 43 ―

元気因子
漫画
実写
.14
.00

魅力因子
漫画
実写
.57 *** .26

かわいくない-かわいい
因子間相関
元気因子
魅力因子
女性の漫画顔と実写顔における相貌特徴と印象の関係　女性の漫画顔と実写顔における相貌特徴と印象の関係﻿
寄与率

-.56

.14

.62

.10
-.08
.45

.15
.24

.16

.79

2. 各相貌特徴と各因子との相関分析の結果
表 2.表各相貌特徴と各因子との相関分析の結果

相貌特徴
虹彩の縦幅
虹彩の横幅
目の縦幅
目の横幅
目の間隔
目における虹彩の割合
眉の高さ
小鼻の幅
鼻柱の幅
鼻の縦幅
描かれた鼻の縦幅
鼻領域
頬骨の幅
頬骨の隆起
頬の丸さ
顔中心部の長さ
人中の長さ
上唇の厚さ
下唇の厚さ
口の横幅
口開け幅
顎の長さ

強さ因子
漫画
実写
-.59 *** .20-.25.05-.36 *.38 *.47 **.02-.05.21-.45 *.00-.36 *.12.65 *** .26.53 **
.37 *
-.03
.29
.57 ***.61 *** .33
-.31
.06
-.15
.26
-.26
-.26
.11
.37 *
-.36 *.00.57 *** -.24
.47 **.48 **.51 ** -.03
.11
.23
.00
-.54 **

元気因子
魅力因子
漫画
実写
漫画
実写
.14
.00
.57 *** .26
-.17
-.21
.23
.25
.26
-.06
.39 *
.26
.18
.07
-.05
.18
-.08
.20
.27
-.06
-.09
.00
.12
.00
.30
-.15
.36 *
-.16
.36 *
.26
-.57 *** .25.28.05-.38 *
.04
-.17
-.03
.07
.06
.08
-.23
.30
.13
-.52 **.19-.36 *.47 **.24.50 **
-.10
.25
.30
.33
-.36 *
.00
.05
-.07
-.19
-.21
.01
-.15
-.04
-.19
.06
.07
.22
-.33
-.10
-.26
.14
.13
-.38 *-.19.51 **.42 *-.55 **
.02
.18
-.02
-.35 *
-.22
-.22
.09
-.11
-.01
*:p <.05, **:p <.01, ***:p <.001

3. 各形容語対の顔ごとの平均得点と標準偏差
表 3. 表各形容語対の顔ごとの平均得点と標準偏差

形容語対 (得点：1-7)
強さ因子
子どもっぽい-大人っぽい
強情な-素直な
化粧の薄い-化粧の濃い
親しみにくい-親しみやすい
弱気な-強気な地味な-派手な元気因子
暗い-明るい活動的でない-活動的な知的でない-知的な
魅力因子
きれいでない-きれいな
嫌いな-好きな
かわいくない-かわいい

漫画顔平均 標準偏差3

実写顔
平均 標準偏差

4.16
3.95
4.01
3.73
4.47
4.08

1.33
.91
1.21
.70
1.11
1.12

4.52
3.77
4.20
3.95
4.89
4.28

.75
.57
.74
.59
.59
.74

4.19
4.14
4.45

.88
.95
.79

4.38
4.45
4.14

.68
.57
.32

4.35
3.94
3.93

.70
.50
.91

4.79
4.10
4.27

.50
.40
.60

表 4. 各相貌特徴の顔ごとの実測値の平均と標準偏差（mm）
相貌特徴
顔の長さ
頬骨辺りの顔の横幅
口当たりの顔の横幅
虹彩の縦幅
虹彩の横幅
目の縦幅

漫画顔
平均 標準偏差
30.91
3.23
30.44
3.19
23.88
3.09
― 44 ―
5.19
2.04
5.34
1.72
6.53
2.30

実写顔
平均 標準偏差
29.72
1.70
30.38
1.52
23.56
2.01
2.00
.25
2.69
.46
3.09
.52

日本顔学会誌二十巻二号

目が「強さ因子」との相関を見せたが、これは貌特徴を与えられており、実際にその特徴を持つ

Cunningham[4] の結果と同様の実際の人間の顔顔が魅力的であると判断されているのである。一に見られる傾向である。人間の目は横幅の方が長方実写顔においては、成熟特徴である頬骨の幅のく、その通常の状態と異なる縦に大きく見える目

みに「魅力因子」との相関が見られた。魅力に関が性格の強さを感じさせるが、縦長・横長どちら連する相貌特徴は漫画顔と実写顔で異なり、またでも違和感のないキャラクターの目として描くこ

それぞれ幼形特徴と成熟特徴という反対の性質ととができる漫画顔では、縦ではなく横に長い目が関連していることが示唆された。先行研究におい性格の強さを感じさせる描写として捉えられていて、実際の人間の顔では魅力的な顔が知的に感じることが大きな違いであった。

られるが、相貌特徴としては覚醒を表す瞼の開き「元気因子」との相関が見られた漫画顔の相貌や気分を表す口の湾曲に、魅力とは独立した知的特徴は、出っ張っていない頬骨や頬、広い小鼻のさとの関連が示されている [12]。本研究におい

幅、横に大きい口であった。一方、実写顔では頬ては目や眉周辺と知的さ（知的でなさ）を含む因

骨が目立ち、横に大きい口という相貌特徴と「元子との関連は示されず、虹彩の高さと魅力との関気因子」との相関が示された。口の横幅の広さは係は漫画顔にのみ正の相関があった。縦に大きな表情特徴、頬骨は成熟特徴であり、それぞれ明る目をはじめとする幼形特徴を持つ漫画顔は魅力的

さや社交的な印象との関連が示されている [4]。

と判断されるが、幼形、つまり成熟していない顔本研究でも漫画顔と実写顔の双方で、笑顔などのからは、知的な成熟も感じ取れないだろう。キャ

感情表現が豊かそうな横に大きな口であること

ラクターの顔においては顔から推測される成熟のが、明るさや活発さといった元気な印象を推測さ

度合いやそれに伴う知的さよりも、いかに幼い顔せている。しかし頬骨に関しては正反対の結果であるかが魅力の要因であると考えられる。

で、実写顔においては先行研究と同様に頬の存在

いずれの 3 因子においても、実写顔より漫画とそれによる顔の横幅が明るく活発な印象を推測

顔の方が、多くの数の相貌特徴と相関が見られた。

させるが、漫画顔においではそうではなかった。

これは魅力因子と相貌特徴との相関においても言成熟特徴である頬骨が目立たないことは、キャラ

及した、漫画顔と実写顔との性質の違いから来るクターの顔においての活発で明るい印象はむしものと考えられる。実際の人間の目は横に長い。

ろ、未成熟であることに関連付けられている可能一方でキャラクターの目は実際の人間のような物性がある。

理的制限がなく描画でき、縦長にも横長にも表現「魅力因子」との相関が見られた漫画顔の相貌することが可能である。目のみならず、創作され特徴は、高い位置の眉、縦に大きい目、小さい鼻、るキャラクターの相貌特徴は、実際にはありえな

薄い下唇の小さい口であった。キャラクターの目

いような大きさ・小ささでも作画者が自由に表現元が鮮明であったり、目が大きくパッチリしていすることが可能であり、その顔は違和感なく顔とたりすると親近感を覚えさせる [5],[6]。加えて、して認知される。漫画顔は実写顔よりも表現の幅

大きい目、小さい鼻と口は幼形特徴を示す。人間が広く、また個々の顔の相貌特徴のばらつきも大の顔においても魅力的とされる幼形特徴は、漫画

きく、それにより印象との関連が多く示されたとの顔においても十分に魅力的であると判断されて考えられる。実験参加者が印象評定を行う際、漫いた。特にキャラクターの顔ではこれらの特徴を

画顔ではその顔全体の中で誇張して描かれた部分

実際の人間よりも大幅に誇張して描くことが可能

や他の顔との違いを感じやすかったが、反対に実である。とりわけ、本研究でも魅力的であると判

写顔の相貌特徴には漫画顔ほどの違いを感じにく断された、縦に大きな虹彩と、ひとつの “ 点 ” でかったのではないだろうか。また、評定に使用し描かれるような小さな鼻はキャラクター特有の表

た画像のサイズが縦横 45 mm 程度であり、その現であり、実際の人間においては不可能な形状で画像を用いた各相貌特徴の計測において漫画顔である。漫画には、顔のデフォルメ表現としてこれは各相貌特徴はさまざまな大きさがあったが、実らの幼形特徴の強調された顔が用いられている

写顔では漫画顔ほどは大きさの差が顕著でなく[11]。魅力的な相貌を求められる漫画の女性キャ（表 4）、結果として漫画顔の方が相貌特徴と印象

ラクターはその役割を果たすための誇張された相との関連が多く示された可能性が考えられる。

― 45 ―

女性の漫画顔と実写顔における相貌特徴と印象の関係　女性の漫画顔と実写顔における相貌特徴と印象の関係﻿

本研究では、漫画顔と実写顔の相貌特徴と印象るため、本研究では漫画と写真において「評定者の関係について検討した。その結果、顔の印象はが顔から受ける印象」に焦点をあてた。漫画やア「強さ因子」「元気因子」「魅力因子」の 3 因子にニメーションのキャラクター顔は作画者がどのよ分類することができた。これらの因子と相貌特徴うな人物に見せたいか意図を持って描く顔であるとの相関を検討した結果、実写顔より漫画顔の方が、実写顔はそうではない。キャラクターの実写が印象と相関のある相貌特徴が多かった。そして化は、作画者の意図が込められた顔を実際の人間

漫画顔と実写顔で印象に対して同様の関連を示すが演じる。今回の結果から、ただ顔の類似のみで相貌特徴、反対の関連を示す相貌特徴が存在した。

キャスティングを行うと、相貌特徴によっては原

特に魅力に関する相貌特徴は、漫画顔では主に幼作キャラクターと異なる、ともすれば反対の印象

形特徴、実写顔では成熟特徴と、実際の人間とキが伝わる可能性もある。キャラクターの誇張されャラクターでは、魅力的な顔に関わる要因が異なた相貌特徴からどのような性格特性が推測されるることが示された。これらのことから、創作されのか、特に実際の人間の顔とは異なる箇所に注目た顔であるキャラクターの顔は、誇張された目・することが必要なのではないだろうか。

鼻・口などの相貌特徴を持ち、外見的な特色から

顔は個々のパーツそれぞれ別の認知の集合では印象を与え情報やメッセージを伝えるというキャなく、相貌特徴は顔全体における文脈の中で認知ラクターの役割 [13] をよく果たしていると言えされ、顔の中での個々の特徴の大きさや布置の変るだろう。また印象に関係する相貌特徴の実写顔化は他の特徴の認知に影響を与える [14],[15]。

と漫画顔における違いは、実際の人間の顔とキャ

しかし日本のキャラクターに多く見られる幼形特

ラクター顔、どちらも顔であっても、その相貌特徴の強調された顔は特に目が大きく描かれ顔の中徴の印象に与える機能には違いがあることを示唆に占める面積も広く、他のパーツへの影響など実している。漫画やアニメーションを実写化する上際の人間の目とは特徴同士の関係も異なるのではでキャラクターを演じる俳優が「合っている」かないだろうか。実際の人間の顔では全体処理を行の印象を判断する大きな要素としての顔を検討す

う顔認知の中で、キャラクター顔の相貌特徴がど

表 4.

表 4. 各相貌特徴の顔ごとの実測値の平均と標準偏差（mm）
各相貌特徴の顔ごとの実測値の平均と標準偏差（mm）

相貌特徴
顔の長さ
頬骨辺りの顔の横幅
口辺りの顔の横幅
虹彩の縦幅
虹彩の横幅
目の縦幅
目の横幅
目の間隔
眉の高さ
鼻の横幅
鼻柱の幅
鼻の縦幅
描かれた鼻の縦幅
顔中心部の長さ
人中の長さ
上唇の厚さ
下唇の厚さ
口の横幅
口開け幅
顎の長さ

漫画顔
平均 標準偏差
30.91
3.23
30.44
3.19
23.88
3.09
5.19
2.04
5.34
1.72
6.53
2.30
8.88
1.39
17.78
1.71
7.06
2.57
3.13
1.85
.81
.95
13.38
2.75
5.50
4.73
13.47
2.68
2.94
1.30
.45
.70
1.84
1.06
7.44
3.18
.63
.70
6.50
1.82

― 46 ―

実写顔
平均 標準偏差
29.72
1.70
30.38
1.52
23.56
2.01
2.00
.25
2.69
.46
3.09
.52
7.34
.64
14.50
.97
3.78
.60
8.09
.68
2.34
.54
13.25
1.46
14.06
1.09
2.44
.50
1.59
.49
2.59
.49
11.50
1.30
.70
.16
6.03
.77

日本顔学会誌二十巻二号の程度の影響を与えるのか、実際の人間の顔とはラクターの相貌的・性格的特徴の分析、ア

どのように異なるのか、より詳細なキャラクター

ニメーション研究、pp.71-80 (2001).
[7]

顔特有の機能の検討が今後の課題である。

Hugh Klein & Shiffman Kenneth:Messages
about physical attractiveness in animatedcartoons, Body Image, pp.353-363 (2006).

付記[8]

本論文は日本心理学会第 82 回大会で発表した

三浦直是、山本広志 : 漫画の登場人物の顔の 分 析、 山 形 大 学 紀 要（ 教 育 科 学 ）、

内容に加筆・修正をおこなったものである [16]。

pp.213-223 (2011).
[9]

謝辞

Kun Liu, Jun-Hong Chen & Kan-Ming

本論文の執筆にあたりご指導いただきました法

Chang:A Study of Facial Features of

政大学の越智啓太教授に感謝の意を表します。まAmerican and Japanese Cartoon Characters,
Symmetry, 664 (2019).

た調査参加者の皆様にも改めて御礼申し上げま
[10]

す。

土方希、鹿間脩斗、藤代一成 :CoCoA: コミ
ック / アニメ実写化のための俳優キャステ

参考文献

ィング支援、第 79 回全国大会講演論文集[1]

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林文俊 : 相貌と性格の仮定された関連性 (3)Memory & cognition, pp.583-592 (1997).
[16]―漫画の登場人物を刺激材料として―、名
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特徴と印象の関係、第 82 回日本心理学会

遠藤忠、横田正夫 : アニメーション・キャ

大会発表論文集、pp.151 (2018).

― 47 ―

女性の漫画顔と実写顔における相貌特徴と印象の関係　女性の漫画顔と実写顔における相貌特徴と印象の関係﻿

英文要旨
Several studies have reported that while looking at a face and imagining what type of person that person
is, there is a constant relationship between facial features and attractiveness and impression; additionally,a relationship exists between facial features and impressions of created characters such as cartoons andanimation. However, whether the relationship between these facial features and impressions is the same
between a real human face and a character face was unclear. This study investigated whether the relationshipbetween inferred personalities and facial features differed between real human faces and character faces.
Measurements were obtained of the relative size of 25 facial features in 16 cartoon female faces and 16 liveaction female faces. Thirty-six participants rated their impressions of 64 faces. A three-factor solution—“strongness,” “activity,” and “attractiveness”—for impression was obtained using factor analysis. The resultsof correlation analysis with each score of the factors and measurements of facial features were as follows.
In cartoon faces, thin eyes correlated with “strongness,” narrow cheekbones correlated with “activity,” andseveral neonate features correlated with “attractiveness;” in live-action faces, the opposite facial features
correlated with each factor. Thus, factors related to judgments of attractiveness and personalities differ
between real female faces and female character faces. Additionally, the character face drawn exaggeratedly
without restriction compared with the real human face had many facial features related to personality traits.
The results suggest that the character played a role in using that figure to convey the type of person by theintention of the creator.

著者紹介

太 田

碧

著者紹介
氏

名：太田碧

学

歴：法政大学大学院人文科学研究科心理学専攻
博士後期課程在学中。

職

歴：なし。

所属学会：日本顔学会、日本心理学会、日本社会心理学会、日本マンガ学会
専各会員。

門：マンガ・アニメなどキャラクター人物顔の認知。

― 48 ―

日本顔学会誌二十巻二号

学術論文

ナルシシズム傾向の判断の正確性に
動画提示時間が及ぼす影響

The effect of video presentation time on the accuracy of narcissism
tendency judgment.
小林亮太 1・2・榊佳那 1・山本一希 1・河原剛 1・中尾敬 1
Ryota KOBAYASHI, Kana SAKAKI, Kazuki YAMAMOTO,
Tsuyoshi KAWAHARA, Takashi NAKAO
E-mail: rkoba1993@gmail.com
和文要旨
本研究では、動画提示時間が他者のナルシシズム傾向の判断の正確さに及ぼす影響について検討を行った。ナル
シシズムとは、自己本位的な考えや優越感、根拠のない自信が持続的に認められる特性を指す。大学生 60 名に対して、5 秒、10 秒、あるいは 20 秒の自己紹介動画を提示し、動画内の人物（ターゲット）のナルシシズム傾向を評定させた。その評定値とターゲットのナルシシズム傾向の自己評定値から、各参加者がターゲットのナルシシ
ズム傾向を正確に判断できた程度を指標化し、動画提示時間ごとに差異があるか比較を行った。その結果、動画提示時間が 20 秒のときと比較すると、5 秒、10 秒のときにターゲットのナルシシズム傾向の判断が正確であることが示された。こうした結果になる理由として、高ナルシシズム傾向のターゲットに対して抱く魅力度の変化を想定していたものの、仮説は支持されなかった。そのため、今後は動画提示時間が長くなるほど、ナルシシズム傾向の判断の正確性が低下する理由についても、検討していく必要があるだろう。

キーワード：ナルシシズム，ダークトライアド，動画判断，魅力度
Keywords : Narcissism, Dark triad, Thin slice, Attractiveness
また、高ナルシシズム傾向者は、ダークトライア

1. 問題
ナルシシズム（narcissism）は、自己本位的なドの 1 つであるサイコパシー傾向が高い者と同考えや優越感、根拠のない自信が持続的に認めら様に強い攻撃性を有することが示唆されているれる特性と定義される（Raskin & Hall, 1981）。

（Jones & Paulhus, 2010; Lau & Marsee, 2013）。

ナルシシズムの一般的な特徴として、過度な自己こうした高ナルシシズム傾向者の搾取性や攻撃性

陶酔、強大な野心、賞賛への依存、権力への強いを踏まえると、高ナルシシズム傾向者による周囲欲求があり、共感性の欠如や他者への搾取的振るの他者や所属集団への危害を最小限にするために舞いなどの形で顕在化すると考えられているは、他者のナルシシズム傾向を正確に察知できる（Kernberg, 1975）。ナルシシズムは、低い共感ことが重要であると考えられる。

性や高い搾取性を共通の基盤としたダークトライ

こうした背景で、他者のナルシシズム傾向の判

ア ド の 1 つ と も 考 え ら れ て お り（Paulhus &断 や 識 別 に 関 す る 研 究 が 進 め ら れ て い る。

Williams, 2002）、ナルシシズム傾向の高い個人

Holtzman（2011）は、ナルシシズム傾向の高いは自尊心と社会的地位を追求するあまり、他者を者と低い者の顔画像を並べて提示し、高ナルシシ

利用するとされている（Bushman & Baumeister,

ズム傾向者の顔画像を選択するように求めた。そ1998; Cambell, Bush, Brunell, & Shelton, 2005）。

の結果、75% 程度の参加者が正確に選択するこ

1．広島大学
2．日本学術振興会― 49 ―

ナルシシズム傾向の判断の正確性に動画提示時間が及ぼす影響　ナルシシズム傾向の判断の正確性に動画提示時間が及ぼす影響﻿れている。

とができたことが報告されている。同様の結果は追 試（Shiramizu, Kozma, DeBruine, & Jones,

こうした先行研究と関連して、Brinke, Porter,2019）でも再現されており、顔画像から他者のKorva, Fowler, Lilenfeid, & Patrick（2017）では、ナルシシズム傾向が判断できることが示されてい

Fowler et al.（2009）のデータを再解析し、他者る。

のサイコパシーの傾向を判断する際に使用される

上述の研究は他者のナルシシズム傾向を判断で手がかりについて検討がなされている。そして、きることを示した点で重要な知見ではあるが、顔動画の人物のネガティブ単語の発話数やイラスト

画像のみを用いた実験であったという限界点が指レーションの表出時間（発話の内容などに合わせ摘できる。ナルシシズム判断のような他者の印象た手や身体の動き）、ディシェンヌスマイルの表

形成過程に影響を与える要因は多数指摘されてお出が他者からのサイコパシー傾向の評定値と正のり、大森・宮田（1994）では、年齢や性別など相関を有することが報告されている。他方で、フの個人要因、顔や体型などの外見要因、微笑や視ィラーの発話数（あのー、のような発話と発話の線などの表情要因、仕草や姿勢などの動作要因な間に現れる場繋ぎ的な無意味な言葉）と他者評定どが挙げられている。前述した Holtzman（2011）のサイコパシー傾向の間に負の相関が認められてでは無表情の顔画像を用いられているため、動作いる。

要因や表現要因などの影響が考慮できていない。

ナルシシズムはサイコパシーと比較すると、自日常生活における他者との相互作用場面において

己愛性傾向が高く、他者からの注目や賞賛を求めは、動作要因や表現要因の関与も想定できるため、るという点で異なるものの、他者からの搾取性やそうした要因も含まれる動画からでもナルシシズ

自己中心性という点では共通しており

ム傾向を正確に判断できるか検討する必要がある（Giammarco & Vernon, 2015）、実際、両者の間と考えられる。

に は 正 の 相 関 が 認 め ら れ て い る（Furnham,

これまでに動画から他者のナルシシズム傾向をRichards, & Paulhus, 2013）。この 2 つが搾取性判断できるかについての検討はなされていないという点で類似しており、他者のサイコパシー傾が、ナルシシズムと同様にダークトライアドの 1

向の判断の正確性を阻害した要因として搾取性につに分類されるサイコパシーについては動画を用

基づく魅力的に映るような振る舞いが想定されていた研究がなされている。サイコパシーとは、希いることを踏まえれば、ナルシシズム傾向につい

薄な情動、共感性や罪悪感の欠如、無責任さを特ても、サイコパシー傾向と同様に、動画の提示時徴とする特性である（Kiehi & Hoffman, 2011）。

間が長くなるほど、ナルシシズム傾向が高い者のFowler, Lilienfeld, & Patrick（2009）ではインタ

魅力度の影響を受け、正確な判断が難しくなるとビューされている場面の動画からサイコパシー傾

推察される。

向を判断できることが報告されている。重要な点

そこで本研究では、他者のナルシシズム傾向のとして、Fowler et al.（2009）では、動画の提示

判断の正確さに動画提示時間が影響するか検討す

時間を操作しており、5 秒、10 秒、20 秒の動画

ることを目的とする。動画によるサイコパシー傾を参加者に提示している。実験の結果、動画の人向の判断について検討を行った先行研究（Fowler

物のサイコパシー傾向の判断については、動画提et al., 2009）を参考に、参加者に 5 秒、10 秒、示時間が 5 秒のときに最も正確であり、10 秒、20 秒の動画を提示し、その動画内の人物のナル

20 秒と動画提示時間が長くなるにつれて不正確

シシズム傾向を判断する課題（ナルシシズム判断になることが示されている。こうした結果につい課題）を実施する。上述の議論を踏まえ、他者のては、サイコパシーの特徴である搾取性を踏まえナルシシズム傾向の判断は 5 秒で最も正確であた考察がなされている。すなわち、サイコパシー

り、10 秒、20 秒と動画提示時間が長くなるほど、傾向の高い者はインタビュアーや動画の視聴者と不正確になると予測した（仮説 1）。また、そういった他者から搾取するために、自身が魅力的にした動画提示時間の判断の正確さへの効果に、高映るように振舞う傾向があり、動画の提示時間がナルシシズム傾向者の魅力的に映る振る舞いが影長くなるほどサイコパシー傾向が高い者に対して響している可能性を鑑みると、次の 2 つの予測

魅力を感じ、正確な判断が阻害された、と考えらが考えられる。1 つ目は、ナルシシズム傾向の高― 50 ―

日本顔学会誌二十巻二号

い動画内の人物に対するナルシシズム傾向の評定

め白衣を着せ、ピアスやネックレス等のアクセサ

は動画提示時間が 5 秒、10 秒、20 秒と長くな

リーは全て外した。

るほど不正確になると予測される（仮説 2）。2

動画撮影終了後、ターゲットのナルシシズム傾

つ目は、ナルシシズム傾向の高い動画内の人物に向 を 測 定 す る た め に、Narcissistic Personality

対して抱く魅力度は動画提示時間 5 秒で最も低Inventory short version（NPI-S: 小塩 , 1998a, b;

く、10 秒、20 秒と長くなるに連れて、高まると

Raskin & Hall, 1979）の全 30 項目について（1）予測される（仮説 3）。

全くあてはまらないから（5）とてもよくあては

加えて、他者による正確なナルシシズム傾向のまるで回答を求めた。被撮影者のナルシシズム得判断に関わる手がかりについても予備的な検討を点 の 平 均 値 は 3.26（SD=0.51, Min=2.63,

試みる。ただし、ナルシシズム傾向の他者評定、

Max=4.03） で あ り、 中 央 値 は 3.13 で あ っ た。

およびその手がかりに関する先行研究はなされて

なお、本研究におけるターゲットのナルシシズム

いない。そのため本研究では、サイコパシー傾向

得点の平均値は小塩（1998b）で報告された平の 他 者 評 定 に 関 す る 先 行 研 究（Brinke et al.,

均値（2.91, SD=0.48）と同程度であった。

2017）で報告されている言語的、非言語的な手

ナルシシズム判断課題で使用するために、各動がかりを取り上げ、そうした手がかりとナルシシ画を 5 秒、10 秒、20 秒の長さに編集した。動

ズム傾向の自己評定、および他者評定やその正確画の開始点は、自己紹介が始まった直後とした。

さとの関連について探索的に検討を行うこととす

この編集を 18 名の動画に対して行った。なお、る。

各動画には音声が含まれた。

2. 方法

2-2. ナルシシズム判断課題の参加者
大学生 60 名（女性 31 名、平均年齢 21.61 歳、2-1. 動画刺激の作成
動画内の人物のナルシシズム傾向を判断する課

SD=0.89）がナルシシズム判断課題に参加した。

題（ナルシシズム判断課題）を実施するために、実験への不参加により不利益が生じないこと、参動画の撮影、およびナルシシズム傾向の測定を大加の中断の自由があることについて十分に説明を

学生 19 名を対象に行った。以下では、動画内のした上で、実験参加同意書への署名を求めた。な

人物、
すなわち被撮影者をターゲットと表記する。

お、本研究の手続きについては、広島大学大学院

動画撮影に際しては、実験中断の自由や動画の使

教育学研究科倫理審査委員会の承認（2020 年 1用用途について説明した上で、参加同意書にサイ

月 29 日）を得た。

ンを求めた。ただし、要求特性などの影響を避けるため、動画撮影時には、実際の目的は伝えず、

2-3. 手続き

自己紹介と性格特性に関する実験と伝えた。動画

上述の手続きを経て作成した動画を用いて、ナ撮影終了後に、実際の目的を伝え、承諾が得られルシシズム判断課題を実施した。課題では、5 秒、なかった 1 名の動画は削除した。最終的に承諾

10 秒、20 秒のいずれかの長さに編集された動画が得られた 18 名（女性 7 名 , 平均年齢 21.39 歳 ,を参加者に提示した後に、ナルシシズム傾向の判

SD=0.91）の動画のみを実験で使用した。

断として、ターゲットが「みんなの人気者になり

動画内容は、先行研究（Fowler et al., 2009）

たいと思っている」「周りの人達より有能だと思を踏まえ、初対面の他者に対する 1 分間の自己っている」「自己主張が強い」という質問項目に紹介とした。撮影前に、自己紹介内容を考える時どのくらい当てはまるかを 7 件法（（1）全くそ間として 2 分間を設けた。また、自己紹介におう思わないから（7）とてもそう思う）で回答をいては、名前と所属学部には言及せず、趣味や好求めた。これらのナルシシズム判断項目はナルシ

きなものの話をするように伝えた。自己紹介中のシ ズ ム を 測 定 す る 尺 度 で あ る NPI-S（ 小 塩 ,動画は、白い壁の前に置いた椅子に座ってもらっ

1998a, b）のうち因子負荷量の高い 3 項目を選た上で撮影した。ターゲットから約 80cm 離れた位置にビデオカメラを設置し、胸元から顔までが映るように撮影した。服装の影響を取り除くた― 51 ―

ナルシシズム傾向の判断の正確性に動画提示時間が及ぼす影響　ナルシシズム傾向の判断の正確性に動画提示時間が及ぼす影響﻿

択した 1。また、
ターゲットの魅力度についても（1）

ブ、ネガティブ単語のコーディングの際には、全く魅力的でないから（7）とても魅力的である

Linguistic Inquiry Word Count software（LIWC:

で回答を求めた。こうした動画提示、およびそのPennebaker, Boyd, Jordan, & Blackburn, 2015）

後のナルシシズム 3 項目、魅力度 1 項目への回に含まれる単語のリストや日本語感情表現辞書

答を 1 試行とし、合計 18 試行実施した。18 試（山本 , 2018）を参考にした。いずれの言語的手行の中で、ターゲットの重複はなく、動画の提示

がかりについても、十分な評定者間信頼性が認め順やどの人物の動画がどの長さ（5 秒、10 秒、られたため（ICC=.94~1.0）、解析では 2 名のコ

20 秒）で提示されるかについてはランダマイズーダーの平均値を用いた。

を行った。また、ナルシシズム傾向や魅力度の質

2-4-3. 表情手がかり

FaceReader 6.1（Noldus

問もランダムな順番で提示した。実験は集団実験

Inc.）を用い、ディシェンヌスマイル、および非室に設置された個別ブースを用い、他者の回答がディシェンヌスマイルの表出時間をコーディング

目に入ったりしないようにした上で、最大 4 名した。具体的には、Action Unit（AU）の活動を

同 時 に 実 施 し た。 ナ ル シ シ ズ ム 判 断 課 題 は、記録し、AU12（唇の両端の上昇）と AU6（頬のPsychoPy 3.2.4（Peirce, 2007）により作成し、上昇）が同時に確認された状態をディシェンヌス

ディスプレイ（Acer v246HL bmdf）を用いて実マイルとし、AU12 のみが表出されている状態を施した。ディスプレイの大きさは 24 インチであ

非ディシェンヌスマイルとした。

り、ディスプレイと参加者の距離は約 80cm で
あった。

3. 結果
初めに、ナルシシズム傾向の判断の正確性が動
画提示時間によって異なるか（仮説 1）について

2-4. 統計解析、コーディング
相関分析や多重比較などの統計解析には HAD検討するために、以下の手順で参加者ごとの判断（清水 , 2016）を用いた。身体動作、表情、言語

誤差得点を算出した。まず、ターゲットが自己評的手がかりのコーディングについては先行研究定したナルシシズム得点について、全 30 項目の（Brinke et al., 2017）を参考に以下のように実施

合計得点を算出した上で、ターゲット間で標準化した。

を行った（a）。ナルシシズム判断課題における各
認知心理学を専門とす

ターゲットに対する 3 項目のナルシシズム評定る大学院生 2 名それぞれが各ターゲットのイラについては、参加者ごとに合計得点を算出し、標ストレーション、マニピュレーション動作の表出準化を行った（b）。そして、ターゲットごとに時間をコーディングした。イラストレーションは上述の（a）と（b）で算出した標準化得点の差

発話のリズムや内容に合わせた身体の動きとし、分の二乗を求めた。この差分の二乗の平均値を動マニピュレーションは自分の顔、身体に触れるこ

画提示時間（5 秒、10 秒、20 秒）ごとに求め、ととした。2 名のコーダーの評定者間信頼性を確

各参加者の判断誤差得点とした。この判断誤差得認するために、動画時間ごとに級内相関係数を算点が高いほど、ターゲットのナルシズム傾向の判

出 し た と こ ろ、 十 分 な 値 が 確 認 さ れ た た め

断が不正確であることを示す。判断誤差得点の平（ICC=.96~1.0）、解析では 2 名のコーダーの平均

均 値 は 動 画 提 示 時 間 が 5 秒 の と き に は 1.29値を用いた。

（SD=0.76）であり、10 秒では 1.26（SD=0.65）、

2-4-1. 動作的手がかり

2-4-2. 言語的手がかり

大学院生 2 名がポジテ

20 秒では 1.57（SD=0.97）であった。

ィブ単語（e.g., 好き、楽しい）、ネガティブ単語

仮説 1 に関して、判断誤差得点を従属変数、（e.g., 嫌い、苦手）、フィラー（e.g., あのー、えっ

動画提示時間を独立変数とし、修正 Shaffer 法にと）の発話数のコーディングを行った。ポジティ
1 この 3 項目でナルシシズム傾向を測定できているかを確認するために、動画刺激作成時にターゲットが回答した NPI-S
を用いて検証を行った。NPI-S 全 30 項目とナルシシズム判断
課題でも使用された 3 項目との相関係数を算出したところ、強い相関関係 (r=.847, p<.001) が認められた。そのため、上述の3 項目により、ナルシシズム傾向を測定できていると考えた。

― 52 ―

日本顔学会誌二十巻二号

よる多重比較を片側検定で実施した 2（Figure 1）。

仮説 2、3 について検討するために、ターゲッ

その結果、動画提示時間が 5 秒と 20 秒のときのトのナルシシズム得点の中央値（3.13）を基準に、判断誤差得点に有意傾向が認められ（t(59)=1.94,

ターゲットを高、低ナルシシズム群（各群 9 名）

d=.318, p=.029）、10 秒と 20 秒のときの判断誤に群分けした。なお、群分け後のナルシシズム得差得点については有意差が確認された点の平均値は高群では 3.72、低群では 2.81 であ（t(59)=2.12, d=.380, p=.019）。ただし、動画提り、t 検定の結果、平均値に関して有意差が確認

示時間が 5 秒のときと 10 秒のときとで、判断誤された（t(16)=9.79, p<.01）。そして、仮説 2 に差得点に差異は確認されなかった（t(59)=0.28,

関して、各動画時間の判断誤差得点がターゲット

d=.05, p=.783）。

のナルシシズム高低によって異なるか修正

2
本研究では、導入部分で述べたように高ナルシシズム傾向者の特徴として搾取性や演技性があること、およびサイコパシー傾向の他者判断に関する先行研究 (Fowler et al., 2009) に基づく予測を踏まえ、仮説 1 に関しては片側検定を実施している。
しかし、ナルシシズムを含むダークトライアド以外の特性については、(1) 動画提示時間が長いほど他者判断が正確になるという知見と、(2) 一定時間以上動画を提示しても判断の正確性が 変 わ ら な い と い う 知 見 が 報 告 さ れ て い る (Ambady &Rosenthal, 1992; Carney, Colvin, & Hall, 2007)。ここで、(1) の知見を重視すれば、ナルシシズム傾向においても動画提示時間が長いほど他者評定が正確になる可能性も予測され、両側検定が適切であるという指摘も考えられる。そのため、仮説 1 に関する多重比較を両側検定により実施したところ、10 秒と 20 秒のときの判断誤差得点の差異は有意なままであったが(p=.038)、5 秒と 10 秒とでは有意傾向 (p=.058) となった点に留意が必要である。

Shaffer 法による多重比較を実施した（Table 1）。
その結果、いずれの動画提示時間においても、判断誤差得点にターゲットのナルシシズム高低の群間差は認められなかった（ts(57)<1.47, ps>.15）。
仮説 3 に関して、各動画提示時間のターゲットの魅力度がターゲットのナルシシズム傾向の高低によって異なるか検討したものの、有意差は確認されなかった（Table 1: ts(57)<0.38, ps>.70）。
続いて、ターゲットの身体的、言語的、および表情手がかりとナルシシズム傾向の他者判断の正図，式確性の関連について検討を進める。各動画提示時間における手がかりの表出時間、あるいは表出数
を Table 2 に示した。手がかりの表出時間、表出
数が動画提示時間によって異なるか検討するために、ウィルコクソンの符号化順位検定（Holm 補正）を実施したところ、ポジティブ語、およびフィラーの発話数を除いて、有意差は確認されなかった（Zs<1.17, ps>.24）。ポジティブ語の発話数については、動画提示時間が 20 秒のときに 5 秒、および 10 秒のときより多いことが示された（5秒 vs 20 秒 : Z=3.17, p<.01; 10 秒 vs 20 秒 :Figure 1. 動画提示時間がナルシシズム傾向の正確な判断に及ぼす影響Z=2.08, p=.07）。また、フィラー発話数について
Figure 1. 動画提示時間がナルシシズム傾向の正確な判断に及ぼす影響
Note: 判断誤差得点は低いほど、他者のナルシシズム傾
は、動画提示時間が長くなるほど、多くなること
Note: 判断誤差得点は低いほど，他者のナルシシズム傾向の判断が正確であることを意味する。
向の判断が正確であることを意味する。多重比較はが示された（5 秒 vs 10 秒 : Z=1.75, p=.08; 5 秒
多重比較は修正
Shaffer 法 (片側検定)(* p < .05)。エラーバーは標準誤差を示す。
修正 Shaffer 法（片側検定）で実施した(* p で実施した< .05)。
vs 20 秒 : Z=5.25, p<.01; 10 秒 vs 20 秒 : Z=3.50,
エラーバーは標準誤差を示す。
Table
Table1 1
動画提示時間，ターゲットのナルシシズム傾向の高低が判断誤差得点と魅力度に及ぼす影響
動画提示時間，ターゲットのナルシシズム傾向の高低が判断誤差得点と魅力度に及ぼす影響
判断誤差得点
判断誤差得点
高群
高群

低群
低群

魅力度
魅力度
群間差
群間差

高群
高群

低群
低群

Mean
Mean SDSD

Mean
Mean SDSD

群間差
群間差

Mean
Mean

SD
SD

Mean
Mean

SD
SD

5秒動画
5秒動画

1.40
1.40

1.256
1.256

1.14
1.14

0.939 tt (57)=1.47,
0.939(57)=1.47,pp=.15
=.15

3.919
p =.933.919 1.073
1.073 3.929
3.929 1.047
1.047t (57)=0.09,
t (57)=0.09,
p =.93

10秒動画
10秒動画

1.17
1.17

0.928
0.928

1.21
1.21

1.028 t (57)=0.04,
1.028(57)=0.04,pp=.97
=.97

4.026
p =.704.026 1.141
1.141 3.964
3.964 1.144
1.144t (57)=0.38,
t (57)=0.38,
p =.70

20秒動画
20秒動画

1.59
1.59

1.370
1.370

1.50
1.50

1.345 t (57)=0.76,
1.345(57)=0.76,pp=.45
=.45

4.077
4.077 0.963
0.963

4.017
p =.854.017 1.226
1.226t (57)=0.19,
t (57)=0.19,
p =.85

Note:
Note: 高群と低群はターゲットのナルシシズム自己評定の中央値を基準に区分した。
高群と低群はターゲットのナルシシズム自己評定の中央値を基準に区分した。

― 53 ―

ナルシシズム傾向の判断の正確性に動画提示時間が及ぼす影響　ナルシシズム傾向の判断の正確性に動画提示時間が及ぼす影響﻿

のナルシシズム傾向を正確に判断するには、10p<.01）。
他者のナルシシズム傾向の正確な判断に関わる

秒以上の交流があったとしても、接触から 10 秒

手がかりについて検討するために、ターゲットごまでの時点で形成された感覚や印象を重視することに算出した判断誤差得点と手がかりの表出時とが重要であると考えられる。

間・表出数との順位相関係数（FDR 補正）を算

本研究では、上述の動画提示時間が判断の正確出した（Table 3）。サンプルサイズ（i.e., ターゲ

性に及ぼす影響の原因として、高ナルシシズム傾ットの人数）が 18 名と少ないため、有意な関連

向者の魅力的に映る振る舞いの関与を想定していは認められなかったものの（ps>.11）、動画提示たものの、Table 1 に示したように有意差は認め

時間 10 秒のときのマニピュレーション表出時間

られず、仮説 2、3 は支持されなかった。こうしと判断誤差得点の間に中程度の負の相関が認めらた結果から、動画提示時間が長くなるほどナルシれた（ρ= -.41）。興味深い結果として、ポジテ

シズム傾向の判断が不正確になった理由として、

ィブ語発話数は動画提示時間が 5 秒、20 秒のと高ナルシシズム傾向者の魅力的な振る舞いが関与

きの判断誤差得点とは負の関連を示したもののしているとは考えにくい。しかし、本研究におけ（5 秒 : ρ= -.24; 20 秒 : ρ= -.23）、動画提示時間

る魅力度は顕在的な評定を用いていることから、が 10 秒のときには正の関連が認められた（ρ潜在的には仮説 3 の通りに動画提示時間が長く=.25）。こうした動画提示時間によって判断誤差なるほど、高ナルシシズム傾向のターゲットに対得点との相関の正負が異なるという事象はネガテして感じる魅力度が高まっていた可能性も考えら

ィブ単語の発話数でも確認された。また、フィラれる。この可能性はターゲットに対する魅力度をー発話数については、動画提示時間が 20 秒のと

Implicit Positive and Negative Affect Test（Quirin,

きにのみ弱い負の関連が確認された（ρ= -.29）。

Kazén, & Kuhl, 2009）といった潜在測定手法により測定することで検証できるだろう。

また、自己評定のナルシシズム傾向と関連する手がかりや他者評定の際に利用される手がかりに

他者のナルシシズム傾向の判断の正確さに関与ついて検討するために、ターゲットごとに算出しする手がかりについて考察を進める。ただし、全たナルシシズム傾向の自己評定、および他者評定ての手がかりと判断誤差得点の順位相関係数が非値と手がかりの順位相関係数を算出した（Table

有意であり、あくまで係数の値に着目したもので

3）。上述のようにターゲットの人数の影響もあある点に留意する必要がある。まず、動画提示時

り有意ではなかったものの、ナルシシズム傾向の

間が 10 秒のときにイラストレーション表出時間

自己評定、および他者評定とイラストレーションが多いほど、ナルシシズム傾向の他者評定が正確の表出時間やネガティブ語の発話数との間に正のとなる可能性が示唆された。これはイラストレー関連が認められた。

ションの多さが自信や支配性の表れと捉えられ（Brinke et al., 2017）、ナルシシズム傾向の判断の手がかりになったためと考えられる。次に、ポ4. 考察
本研究の目的は、他者のナルシシズム傾向判断

ジティブ語やネガティブ語、フィラーの発話数との正確さに動画提示時間が及ぼす影響を検討する

判断誤差得点の間にも弱い相関が確認されたものことであった。まず、仮説 1 については、動画の、動画時間によって正の相関や負の相関、ある提示時間 5 秒、10 秒の場合と比較すると、提示

いは無相関が混在していた。こうした結果を踏ま

時間が 20 秒と長いときに、他者のナルシシズム

えると、動画の提示時間によって判断に影響する

傾向の判断が不正確であることが見出された。実手がかりが異なる可能性があると推察される。

験室実験の結果であるため、一般化の程度には注

ナルシシズム傾向の自己評定、他者評定に関わ意が必要だが、他者のナルシシズム傾向の判断はる手がかりについては、順位相関係数の値に着目

その他者との接触時間が短いときになされたもの

すると、ナルシシズム傾向が高い者はイラストレ

ほど、正確である可能性が示唆されたと考えられーションやネガティブ語の表出が多いことが示唆る。また、こうした結果と実験室環境以外では初された。そして、この 2 つの手がかりがナルシ

対面の他者との交流が 10 秒以内に留まることがシズム傾向の他者評定とも正の関連を有すること少ないことを踏まえると、日常場面において他者が確認された。こうした結果がサイコパシー傾向― 54 ―

日本顔学会誌二十巻二号

Table 2
ターゲットの手がかりの記述統計値
5秒動画
Mean SD

10秒動画

Range

Mean SD

20秒動画

Range

Mean SD

Range

動作的手がかり表出秒数
イラストレーション

0.06

0.25 0 ~ 1.07

0.27

0.88 0 ~ 3.56

0.43

1.17 0 ~ 3.84

マニピュレーション

0

0

0.06

0.25 0 ~ 1.04

0.17

0.51 0 ~ 1.95

0.15

0.53 0 ~ 2.23

0.17

0.60 0 ~2.53

0.35

0.95 0 ~ 3.96

非ディシェンヌスマイル 0.30

0.65 0 ~ 2.23

0.33

0.69 0 ~ 2.47

0.92

1.78 0 ~ 6.51

0

表情手がかり表出秒数
ディシェンヌスマイル

言語的手がかり表出回数
ポジティブ語

0.17

0.38

0~1

0.47

0.65

0~2

1.33

1.04

0~3

ネガティブ語

0

0

0

0.06

0.24

0~1

0.17

0.51

0~2

フィラー

1.78

1.26

0~4

2.67

1.98

0~7

4.92

2.80 0 ~ 11

Table 3

Table 3

各ターゲットの判断誤差得点、およびナルシシズム傾向の自己・他者評定値と手がかりの順位相関係数

各ターゲットの判断誤差得点，およびナルシシズム傾向の自己・他者評定値と手がかりの順位相関係数

判断誤差得点

ナルシシズム傾向自己評定

ナルシシズム傾向他者評定

判断誤差得点

ナルシシズム傾向自己評定

ナルシシズム傾向他者評定

5秒動画 10秒動画 20秒動画

5秒動画 10秒動画 20秒動画

5秒動画 10秒動画 20秒動画

5秒動画 10秒動画20秒動画

5秒動画 10秒動画20秒動画

5秒動画 10秒動画20秒動画

動作的手がかり表出秒数

動作的手がかり表出秒数

イラストレーション

-.02

-.41

-.09

.35

.32

/

.02

.15

/

.13

.19

-.10

-.11
-.11

.19

-.10

-.32

-.32

-.39

-.14

-.07

-.31

-.28

-.39

-.39

.09 .11 .11-.21 -.04 -.04 -.02 -.02
-.21

-.24
-.24

.25
.25

-.23
-.23

.20.20-.24-.24-.28-.28-.07 -.07 -.09 -.09 -.13 -.13

ネガティブ語ネガティブ語

//

-.30
-.30

.29
.29

/ /

.35.35.41 .41//.40 .40 .16 .16

フィラー
フィラー

-.04
-.04

.04
.04

-.29
-.29

-.20
-.20

-.31-.31-.21-.21.23 .23.19 .19 .15 .15

マニピュレーション

マニピュレーション

/

-.09

.21

-.09

.21

/

/

.42
-.05

-.05

.30

.30

.35

.15

.40

.42

-.09

.02

.10

.40

-.41

/

.32

.10

-.02

イラストレーション

.29

.29

表情手がかり表出秒数

表情手がかり表出秒数

ディシェンヌスマイル

ディシェンヌスマイル

非ディシェンヌスマイル

非ディシェンヌスマイル

.13

-.14

-.32

-.07

-.31

-.32
-.28

-.39

.00

.00

.09

言語的手がかり表出回数

言語的手がかり表出回数

ポジティブ語ポジティブ語Note:
Note:判断誤差得点は値が小さいほど、ターゲットのナルシシズム傾向の判断が正確であることを意味する。判断
判断誤差得点は値が小さいほど，ターゲットのナルシシズム傾向の判断が正確であることを意味する。判断誤差得点と誤差得点とナルシシズム傾向の他者評定に関する順位相関係数の算出には、同じ動画提示時間における得点と手ナルシシズム傾向の他者評定に関する順位相関係数の算出には，同じ動画提示時間における得点と手がかり変数を用いたがかり変数を用いた(e.g., 動画提示時間5秒のときの判断誤差得点と5秒のときのポジティブ語発話数の相関)。サン(e.g., 動画提示時間5秒のときの判断誤差得点と5秒のときのポジティブ語発話数の相関)。サンプルサイズ(i.e., ターゲットの人
プルサイズ(i.e.,
ターゲットの人数)が18名と少ないため、順位相関係数はいずれも非有意であった。斜線( / ) のセ
数) が18名と少ないため，順位相関係数はいずれも非有意であった。斜線( / ) のセルではその動画提示時間において手がかルではその動画提示時間において手がかりを表出したターゲットが1人も確認されていないため、順位相関係数をりを表出したターゲットが1人も確認されていないため，順位相関係数を報告していない。
報告していない。

に焦点を当てた先行研究とも一致していることを

動 画 か ら 判 断 さ せ た 先 行 研 究（Fowler et al.,

踏まえると（Brinke et al., 2017）、イラストレー

2009）では、動画提示時間が 5 秒のときに最もションやネガティブ語の表出はナルシシズムに限

正確に判断がなされ、10 秒、20 秒になるに連れらずダークトライアド全般の傾向を判断する際にも有用な手がかりとなるかもしれない。

2て、不正確になると報告されていたのに対して、
本研究では、5、10 秒のときのナルシシズムの判断の正確さに差異は認められなかった。こうし興味深い点として、他者のサイコパシー傾向を― 55 ―

ナルシシズム傾向の判断の正確性に動画提示時間が及ぼす影響　ナルシシズム傾向の判断の正確性に動画提示時間が及ぼす影響﻿

た結果の差異が生じた理由として、ナルシシズム

Shelton, J. (2005). Understanding the socialとサイコパシーの差異が想定される。両者はいず

costs of narcissism: The case of the tragedy

れも搾取性という特徴を有しているため、動画提of the commons. Personality and Social

示時間が短いときに、ナルシシズム、あるいはサPsychological Bulletin, 31, 1358-1368.

イコパシー傾向の判断が正確になるという類似しCarney, D. R., Colvin, C. R., & Hall, J. A. (2007). A

た結果が得られたと思われる。一方で、高ナルシ

thin slice perspective on the accuracy of

シズム者は、自己顕示的で自信があるように見え

first impressions. Journal of Research in

るという点で高サイコパシー者と異なっていたた

Personality, 41, 1054-1072.
Fowler, K. A., Lilienfeld, S. O., & Patrick, C. J.

めに（Raskin, Novacek, & Hogan, 1991）、上述(2009). Detecting psychopathy from thinの差異が生じた可能性が考えられる。
本研究の限界として、以下の 2 点が指摘できる。

slices of behavior. Psychological Assessment,
21, 68-78.

1 点目の限界は、ターゲットのナルシズム傾向を
自己報告尺度により測定している点である。高ナ

Furnham, A., Richards, S. C., & Paulhus, D. L.

ルシシズム者は自分をよく見せようとする傾向が(2013). The dark triad of personality: A 10あるため、尺度ではナルシシズム傾向を適切に測

year

定できない可能性がある。この点に関して、ナル

Psychology Compass, 7, 199-216.

review.

SocialandPersonality

シシズム傾向を半構造化面接により測定する方法

Giammarco, E. A., & Vernon, P. A. (2015).

（the Psychopathy Checklist-Revised: Hare, 2003）

Interpersonal guilt and the dark triad.

が提案されている。今後は、ターゲットのナルシ

Personality and Individual Differences, 81,

シズム傾向をそうした手法により測定すること

96-101.

で、結果の妥当性を高めることができると考えらHare, R. D. (2003). Manual for the Hare Psychopathyれる。2 点目の限界として、ターゲットと参加者

Checklist-Revised. Toronto, Canada: Multi-（観察者）がいずれも大学生であったことが挙げ

Health Systems.
Holtzman, N. S. (2011). Facing a psychopath:

られる。同様の結果が、社会人や高齢者においてDetecting the dark triad from emotionally-

も認められるか検討する必要があるだろう。

neutral faces, using prototypes from the
5. 引用文献

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Ambady, N., & Rosenthal, R. (1992). Thin slices ofin Personality, 45, 648-654.

expressive

behavior

interpersonalaspredictors

consequences:

A

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meta-

triggerandaggression

psychopaths.

inanalysis. Psychological Bulletin, 111, 256-

narcissists

Social

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Brinke, L, T., Porter, S., Korva, N., Fowler, K.,
Lilenfeid, S, O., & Patrick, C, J. (2017). An

Kernberg, O. (1975). Borderline conditions &examination of the communication styles

pathological narcissism. New York: Jacson

associated with psychopathy and theirAronson.
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influence on observer impressions. Journal

psychopath:of Nonverbal Behavior, 41, 269-287.
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narcissism,neuroscience,treatment, and economica. Jurimetrics, 51,

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Threatened

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self-

Lau, K. S., & Marsee, M. A. (2013). Exploring

esteem, and direct and displaced aggression:
Does self-love or self-hate lead to violence?

narcissism,

psychopathy,

andJournal of Personality and Social Psychology,

Machiavellianism in youth: Examination of75, 219-229.

associations with antisocial behavior andaggression. Journal of Child and Family

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日本顔学会誌二十巻二号

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software in Python. Journal of Neuroscience

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nonsense sounds happy or helpless: The
Implicit

Positive

andNegative

書 Retrieved from: http://www.jnlp.org/

Affect

SNOW/D18（2020 年 7 月 5 日）

Test(IPANAT). Journal of Personality and

英文要旨This study aims to investigate the effect of video duration on the accuracy of viewer’s judgment regarding
narcissism. Narcissism is defined as the trait of sustained self-oriented thinking, beliefs of superiority, andexcessive need for admiration and special treatment. Sixty university students were presented a video of 5,
10, or 20 seconds that showed a self-introduction scene and were asked to evaluate the narcissism tendencyof the person (target) in the video. Multiple comparisons were conducted to examine if video duration (i.e., 5,
10, and 20 seconds) affected the accuracy of narcissism evaluations. The results showed that the evaluationsof target’s narcissism tendency were more accurate when the video length was 5 seconds and 10 seconds thanwhen it was 20 seconds. Based on these results, this study suggested that the longer the video presentation,
the more inaccurate the judgment about narcissism.

― 57 ―

ナルシシズム傾向の判断の正確性に動画提示時間が及ぼす影響　ナルシシズム傾向の判断の正確性に動画提示時間が及ぼす影響﻿

著者紹介

小 林 亮 太

中 尾

榊

佳 那

山 本 一 希

河 原

剛

敬

著者 1

会員

氏

名： 小林亮太

学

歴： 2 018 年広島大学大学院教育学研究科博専

門： 自分に関する感覚・イメージ ( 自己意識 )についての研究に従事。

士課程前期修了。( 修士 : 心理学 )。
職

歴： なし著者 4

所属学会： 日 本顔学会、日本心理学会、日本感情心理学会、日本認知心理学会、他会員。
専氏

名： 河原剛

学

歴： 2 019 年徳島大学総合科学部人間文化学

門： 感 情制御や内受容感覚に関する研究に従科卒業 ( 学士 : 総合科学 )事。

職歴： なし所属学会： 日 本心理臨床学会、日本心理学会、中国
著者 2

四国心理学会氏

名： 榊佳那

学

歴： 2 020 年広島大学教育学部人間形成基礎

専

門： 社 交不安や注意バイアスに関する研究に従事。

系心理学系コース卒業 ( 学士 : 心理学 )職

歴： なし著者 5

所属学会： なし

氏

名： 中尾敬専

学

歴： 2 006 年広島大学大学院教育学研究科博門： ダ ークトライアドの特性や他者判断に関する研究に従事。

士課程後期修了。博士 ( 心理学 )。
職

著者 3

所属学会： 日 本心理学会、日本認知心理学会、日本

氏

名： 山本一希

学

歴： 2 019 年広島大学教育学部第 5 類心理学

生理心理学会、日本神経科学学会、他会員。
専系コース卒業 ( 学士 : 心理学 )職

歴： 2013 年より広島大学准教授。現在に至る。

門： 内 的基準による意思決定、自己認知、内因性脳活動の機能についての研究に従事。

歴： なし所属学会： 日 本 認 知 心 理 学 会、 中 国 四 国 心 理 学 会― 58 ―

日本顔学会誌二十巻二号― 59 ―

実録ルポ！日本顔学会編集委員会のお仕事

ひええ…
皆さん学会誌を良くしようと一生懸命なのね

そう！
そしてそれ故ミスしまくった
ワタクシ…
でも、委員長、編集幹事さんを
はじめ安心のサポート体制で乗り切りました

会議は
どうやっ
て？

の
ある日
景
会議風

かつては対面
だったけれど新生活様式では基本的にメールです

皆さんも、ぜひ一緒に顔学会誌を盛り上げていきましょう！
顔についての面白い研究論文の投稿を心からお待ちしています！！

山口委員長
いつの間に！

― 60 ―

日本顔学会誌二十巻二号

日 本 顔 学 会 会 則

第1章

総1995 年 3 月 7 日
1998 年 10 月 3 日
2003 年 2 月 25 日
2004 年 9 月 25 日
2009 年 10 月 31 日
2010 年 10 月 23 日
2011 年 9 月 23 日
2017 年 9 月 9 日
2018 年 9 月 1 日

実
施
改訂承認
改訂承認
改訂承認
改訂承認
改訂承認
改訂承認
改訂承認
改訂承認

則

第 1 条 本会は、日本顔学会（Japanese Academy of Facial Studies 略称は J-face）と称する。
第 2 条 本会は、顔に関する研究の発展を期し、あわせて顔学の普及を図ることを目的とする。
第 3 条 本会の事務局は、㈱毎日学術フォーラム内（東京都千代田区一ツ橋 1-1-1 パレスサイドビル）に
置く。

第2章

会

員

第 4 条 本会の会員は、次の通りとする。
1．本会は個人会員、準会員、賛助会員をもって組織する。
2．個人会員：本会の目的に賛同する者で、理事会の承認を得たもの。
3．準会員：本会の目的に賛同する者で、入会時に学生であり、理事会の承認を得たもの。
4．賛助会員：本会の目的および事業に賛同支援する団体および機関などで、理事会の承認を得たもの。
第５条 本 会 に 入 会 を 希 望 す る も の は 、入 会 金 お よ び 年 会 費 を 添 え て 所 定 の 手 続 き を と る 。
第 6 条 本会の会員は、会費を納めなければならない。
第 7 条 ２年以上会費を未納のものは、理事会の承認を経て退会させることができる。

第3章

総

会

第 8 条 本会は、個人会員からなる総会を行なう。
第 9 条 通常総会は、年１回会長により招集される。ただし必要に応じて会長は臨時総会を招集することができる。
総会の決定は、出席した個人会員の過半数をもって行なう。
第10条 総会は、次の事項を決定する。
1．役員の選出
2．予算及び決算
3．事業計画4．会則、そのほかの諸規定の策定および改廃
5．そのほか、会の運営に関する重要な事項

第4章

役

員

第11条 本会には、次の役員を置く。
1．会
長 1名
2．副 会 長 3 名以内
3．理
事 若干名
4．監
事 2名
5．評 議 員 若干名
第12条 役員の職務は、次の通りとする。
1．会長は、本会を代表し、会務を総括する。
2．副会長は、会長を補佐し、会長に事故ある時は、その職務を代行する。
3．理事は、理事会を組織し、重要事項を審議すると共に、会長を補佐して会務を分掌する。

― 61 ―

会

則

4．監事は、会務ならびに会計を監査する。
5．評議員は、必要に応じて重要な事項を審議する。
第13条 役員は、個人会員のなかから選出し、その選出方法は次の通りとする。
1．会長、副会長、理事および監事は、理事会で推薦し、総会で承認を経るものとする。
2．評議員は、会長が理事会に諮り、これを委嘱する。
第14条 役員の任期は、2 年とし、再任を妨げない。ただし、任期途中で補充された役員の任期は、残任期
間とする。

第5章
第15条
第16条
第17条
第18条
第19条
第20条

役 員 会

 長、副会長および理事は理事会を組織し、本会の目的達成のため必要事項を審議・企画し、実務会を処理する。
理事会は、構成員の 3 分の 2 以上の出席をもって成立し、議事は出席者の過半数をもって決定する。
本会に顧問を置くことができる。顧問は会長が発議し、理事会の議を経て会長が委嘱する。
監事、顧問は、理事会に出席して、意見を述べることができる。
理事会は、理事を補佐し実務を分担させるための理事補佐を若干名置くことができる。また、必要を認めたときは、理事補佐に理事会への出席を求めることができる。
評議員会は、必要に応じて会長が招集し、重要な事項を審議する。

第6章

事

業

第21条 本会の目的を果たすために、次の事業を行なう。
1．年 1 回以上の学術集会の開催
2．年 1 回以上の顔研究に関する情報、会員の活動紹介を中心とした情報誌の発行。
3．そのほか、本会の目的を達成するために必要な事業。

第7章
第22条
第23条
第24条

計

本会の経費は、会員からの入会金および年会費のほか寄付金そのほかをもってあてる。
本会の入会金および年会費については、別に定める。
本会の会計年度は、1 月 1 日から 12 月 31 日までとする。

第8章
第25条

会

会則の変更

本会則を変更するには、理事会の議を経て総会の決議を必要とする。

附則

1．本会則は、1995 年 3 月 7 日より実施する。
2．本会は、学会運営事務を、㈱毎日学術フォーラム内（東京都千代田区一ツ橋 1-1-1ル）に委託する。

パレスサイドビ

会費に関する規定
会則第 22 条の本会の入会金および年会費は次の通りとする。
1．入会金
個人会員
1,000 円準 会 員   0 円
賛助会員
2,000 円
2．年会費
個人会員
5,000 円※準 会 員
1,000 円
賛助会員
1 口 10,000 円※学会在籍年数 10 年以上かつ 65 歳以上で理事会の承認を得たものは，年会費を 1,000 円とする．
この規定は、2018 年 9 月 1 日より適用する。

― 62 ―

日本顔学会誌二十巻二号

日本顔学会誌投稿規定（2002 年 01 月 20 日作成）
（2007 年 11 月 30 日作成）
（2008 年 11 月 30 日作成）
（2008 年 12 月 8 日作成）
（2010 年 1 月 26 日作成）
（2020 年 8 月 26 日改訂）

1．論文など、記事のカテゴリと内容
日本顔学会誌（Journal of Japanese Academy of Facial Studies

KAOGAKU）は、日本顔学会の学術的交流を幅広く支える情報交流の場を提供するものであり、学術論文をはじめ下表のようなカテゴリの記事を期待している。投稿者は投稿しようとする内容によって下記のいずれのカテゴリが適当かを判断し、ページ数、体裁などを決める。
表

日本顔学会誌の記事カテゴリと内容
カテゴリ

刷り上りページ数※

内容

学術論文

顔に関連する独創的な研究結果の報告、あるいは会員の参考 原則としてとなるような新しいデータ、資料の報告等をまとめたもの。 6 ページ程度

研究ノート

学術論文につながる新しい着想を速報するもの。新しい工夫 原則として
および研究成果を速報するもの。
3 ページ程度

トピックス

顔研究にとって話題性の高い事項を速報するもの。

解説論文

編集委員会から指定されたテーマについて会員に分かりやす 原則としてく述べたサーベイ的な論文や論説。
6 ページ程度

招待論文

編集委員会から指定された研究テーマについて詳しく述べた 原則として論文や論説。
6 ページ程度

特別寄稿

上記以外の、顔研究に資する内容の解説的な論文や論説。

原則として6 ページ程度

作品コーナー

顔研究にまつわるビジュアルな作品も歓迎する。

数ページ

読者の声

学会活動／サービス等、学会全般に関する会員からの建設的 原則としてな意見、提案。
数行～ 1 ページ程度

その他

上記のカテゴリを越えた、新規な記事も歓迎する。

※

原則として
1 ページ程度

数ページ

上記の刷り上りページ数は、編集委員会が特に認めた場合は、この限りではない。

2．学術論文の性格についての基本方針
本学会誌は幅広い記事を期待しているが、本学会の分野横断的性格を尊重するために、特に学術論文については次のような性格を期待している。
学術論文、研究ノートは、著者（筆頭）の専門分野に向けての知見、成果を問うものであると同時に、当該専門分野に隣接する、少なくとも一つの関連分野に向けて、その波及効果、相乗的効果などを積極的に謳っているものとする。
例：「顔画像特徴抽出手法による歯科矯正治療術前評価法の研究」
3．投稿者の資格
投稿者は原則として本会会員に限る。連名の場合は、少なくとも 1 名以上が会員であること。
4．投稿原稿の条件
投稿規定第 1、2 項の他、原稿は以下の条件を満足すること。
（1）原稿の主文章は日本語または英語であること。
（2）内容は未発表のものであること。

― 63 ―

投稿規程

内容が既発表、公知または執筆要項を守られていない場合、不掲載とする。既発表のものとは、国内、国外の学会誌、機関紙、商業誌、などに、その主要な部分が掲載されたものを意味する。ただし次のものは未発表とみなす。
（a）既発表であるが、その一部を深く解析、更なる改善、または実験し、その部分にオリジナリティあるいは主張すべき点が認められるもの。
（b）研究ノート欄に掲載されたものを一層充実させて学術論文として投稿したもの。
（c）研究会、大会など学術講演、国際会議などにおける口頭発表論文を論文として投稿したもの。
5．投稿手続き原稿ならびに必要書類を一括して日本顔学会誌編集委員会へ送付する。
6．投稿原稿の取扱い（1）投稿原稿が受理されると、E メールで受領した旨が通知される。
（2）投稿原稿は、編集委員会が依頼した査読委員により査読され、次のいずれかに決定される。
（a）掲載 （b）条件付掲載 （c）不掲載（3）掲載が決定した場合は、その旨が投稿者に通知される。
（4）条 件付掲載と決定した場合は、掲載条件が呈示され、再投稿が求められる。再投稿された原稿は、再査読され、条件を満たせば掲載としてその旨が投稿者に通知される。
（5）照会後 6 ヶ月以上経過して再投稿されたものは、新規の投稿原稿とみなされる。
（6）不掲載と決定した場合は、その理由を付して、原稿は投稿者に返送される。
7．校正
著者校正は、初校のみとする。
8．別刷原稿が掲載された場合は、原則として 50 部以上の購入が義務付けられる。別刷は、筆者校正の際、希望部数を申し出ること。別刷料金は別に定める。
ただし、解説論文、招待論文、特別寄稿はこの限りではない。
9．著作権掲載した論文等の著作権は本学会に帰属する。なお、他誌への転載や学会帰属が困難な場合は、申し出により、協議する。
他誌からの転載は二次出版として扱い、必要に応じてその他のカテゴリを用いる。
10．倫理規定
論文にて使用する画像を始めとする個人情報が、本来の利用目的と異なることが無いこと。場合によっては、承諾書等の使用許可があることを論文中に明示すること。
また、各大学や研究所等の倫理委員会に研究審査を申し出て、審査に通っている論文であるならばその旨を記載し、可能であれば承諾書があることを論文中に明示すること。
以上。
第二十一巻第二号の投稿の締め切りは、令和 3 年 2 月 28 日（日）の予定です。
詳細は、日本顔学会ホームページ（http://www.jface.jp/jp/journal）をご覧ください。

― 64 ―

⽇本顔学会役員（2020 年度）
会

⻑

副会⻑

理事／理事補佐菅 沼

薫

橋 本 周 司・ 阿部恒之総務

輿 ⽔ ⼤ 和・ ⻘⽊義満会

計武 川 直 樹・ ⾦⼦正秀菅 沼(会⻑兼任)

会員

学会誌

ニューズレター
電⼦広報
⼤

会

連

携

企
監
顧

画
事
問

原 島

博

辻 美 千 ⼦薫

輿 ⽔ ⼤ 和阿 部 恒 之原 島

博寺 ⽥ 員 ⼈⾺ 場 悠 男池 ⽥進・ 今 井 健 雄

中 島

功

進

・ ⼭ ⼝ 真 美

／ ⾼ 橋

翠

(総務兼任)

・ 鈴 ⽊ 健 嗣

／ 林

・ 渋井

(副会⻑兼任)(会員兼任)
・ 森島繁⽣・ 村上伸⼀・ 奥⽥祥⼦・ 髙野ルリ⼦・ 中 島

功・ 宮永美知代／ 瀬 尾 昌 孝
・ 清 ⽔

悌

⾼ 橋

翠

・ 中 洲 俊 信

／ 正⽥真利恵（総務兼任）／ 湯 浅 将 英純⼀郎

(学会誌兼任)・ 冨 永 将 史・ 藤 原 孝 幸

（若⼿担当）

・ 松 永 伸 ⼦

（公認サークル担当）

・ ⼤ 坊 郁 夫

・ ⼩舘⾹椎⼦・ 島 ⽥ 和 幸・ 村 上 泉 ⼦

編集後記

顔学会誌第 20 巻 2 号の発刊となりました。コロナと共生の鬱々とした日常が続いていますが、顔学会のみなさまはいかがお過ごしでしょうか。

思い返せばこの 4 月以降、モニタ越しの交流が続き、顔と顔をリアルに対面させる機会は減ったままです。今年はフォーラム顔学もオンライン開催でした。外で人に会う際には、マスクを外せない状況も続いています。マスクを着けた顔では、顔を見るポイントも変わりますし、当然ながらメイクも変わります。マスク姿の顔ばかり見て育つ子どもたちでは、顔の見方に影響が出ないかも気になります。今年のコロナ下での新しい日常生活を見直すと、顔と顔を突き合わせて対峙することの意義を改めて感じることも多かったのではないでしょうか。来年の顔学会誌では、こうしたコロナ下ならではの顔にまつわる考察に出会いたいと思っています。

編集委員会での編集体制も、新しい日常にあわせるべく少しずつ見直しています。対面の編集委員会の回数を減らすべく、そして編集幹事の負担を減らすべく、「担当編集制」を取り入れてみました。編集委員長裁量で思い切って制度を変更させて頂いたため、編集委員の方々には、これまで以上にご負担をかけた一年ではなかったかと思います。本号の発刊は、こうした編集委員の先生方のそれぞれのお力添えがあってこそ。どうぞ、編集委員の先生のご尽力に感謝頂ければ幸いです。そして学術雑誌は投稿される方がいるからこそ成り立つもの。ご投稿いただいた皆様、快く査読を引き受けていただいた先生方、そしてご寄稿をいただいた先生方に深く御礼を申し上げます。また来号とフォーラム顔学で、みなさまのお元気なお顔に会えますように。

（日本顔学会誌編集委員長

山口

真美）

⽇本顔学会編集委員会

委 員 ⻑

⼭⼝真美

委

上⽥彩⼦

副委員⻑

員

⾦沢

創

齋藤

功

渋井

進

辻美千⼦
寺⽥員⼈
冨永将史
中島

功

藤原孝幸

宮永美知代
幹

事

顧

問

幹事補佐

幹事顧問
表紙デザイン― 65 ―

渡邊伸⾏
⾼橋

翠

⼤⾕智⼦
中村航洋
奥⽥祥⼦
輿⽔⼤和
林純⼀郎
本郷仁志
宮下英⼀

日本顔学会誌

第 20 巻令和 2 年 12 月 10 日
令和 2 年 12 月 17 日

第 2 号
印刷
発行

顔学誌
J. Facial Studies

編集・発行

日本顔学会
㈱毎日学術フォーラム内 日本顔学会事務局〒 100-0003 東 京都千代田区一ツ橋 1－1－1
パレスサイドビル 9F
TEL 03－ 6267－ 4550 FAX 03－ 6267－ 4555

印

有限会社創文社〒 141 － 0031 東京都品川区西五反田 1 － 4 － 1

刷所