重要キーワード相関抽出機構による授業内発想支援・振り返りシステムの実現
中西崇文（国際大学 GLOCOM/武蔵野大学）・松本恭平（国際大学 GLOCOM）・
坂和寿忠（株式会社サカワ）・小野寺健吾（テラリンクリエイト株式会社）・折茂慎一郎（東京都日野市立平山小学校）・小林洋之（東京都日野市立平山小学校）
概要：初等教育において，デジタル機器を用いることは，学習者の発想を引き出す支援する観点でも重要である．本稿では，音声認識と重要キーワード相関抽出機構を用いた，授業内における発想支援および振り返りシステムを実現する．本システムの特徴として，音声認識機能により，授業中の授業者の全ての発言を取得しメタデータ化をすることで，リアルタイムに重要キーワードを取得できる点，授業中の授業者がそのメタデータの中から任意のキーワードを選択し，そのキーワードの相関するその他のキーワードやレガシーコンテンツを検索・導出することにより，その注目する事柄に関する発想支援を実現できる点が挙げられる．
キーワード：教育ソフトウエア，テキストマイニング，重要キーワード相関抽出，授業内発想支援

１

はじめにる観点でも重要である．学習において，興味を近年，情報技術(ICT)を教育に応用とした様々持ち，深めるフェーズにおいて，取り扱うテーな研究が行われ，実際の授業の現場に取り入れマについて，広く様々な関係性を見出し，自らられつつある．特に，新たな授業方法として，整理していくことが必要である．我々は，この電子黒板・デジタル教材の利活用が推進されてような様々な関連性を見出すような発想支援にいる．

おいて，テキストマイニングをはじめとする機また，「第 3 期教育振興基本計画について(答械学習技術を導入することによって，授業者側申)」(文部科学省 中央教育審議会, 2018)におの準備作業を大幅に軽減しながら，新たな学習いても，各教科等の指導における ICT 活用の促体験を学習者に提供できるのではないかと考え進が挙げられている．学校における大部分の授る．

業は，一斉授業の形で行われることが多く，そ

本稿では，授業中におけるメディアドリブンのような授業形態での新たな情報技術を取り入

リアルタイムコンテンツマネジメントアーキテれることは，ICT 活用の事例を創出するのに重クチャ実現方式を示す．本アーキテクチャでは，要である．

授業において，授業者のコンテクストに応じて稲垣らの研究(稲垣ら, 2009)では，教育の ICT活用の中でも特に電子黒板に着目しており，普動的に関連する様々なコンテンツにアクセスすることを可能となる．

及促進を目的とした活用モデルを示している．

具体的には，授業者の話した内容を音声メデ

電子黒板の活用の効果として，学習者の視線のィアデータとして取得し，そこから音声認識技集中，画面上で注記しながら説明する効果，発術に基づき，複数の重要キーワードをメタデー

表における思考支援などが挙げられている．

タとして抽出する．またそのメタデータを選択

さらに，初等教育において，デジタル機器をすることによって，それに関連する関連語や画用いることは，学習者の発想を引き出す支援す像コンテンツなどの関連コンテンツを提示する

ことを可能とする．

れられた状況をメディアデータで保持しそれを本システムの特徴として，音声認識機能によ言葉のメタデータに変換することで，レガシーり，授業中の授業者の全ての発言を取得しメタシステムを連携することができる点である．こ

データ化をすることで，そのデータから随時キれは，単なる実世界の認識機能で終わらず，そーワード相関抽出することで，リアルタイムにの認識結果をレガシーシステムに言葉で表現す重要キーワードを取得できる点，授業中の授業るメタデータとして展開することで，実世界の者がその重要キーワードの中から任意のキーワ

状況に合致するコンテンツを導出し，展開するードを選択し，そのキーワードの相関するそのことが可能となる．

他のキーワードを導出したり，関連コンテンツ

本 ア ー キ テ ク チ ャ に は ， 大 き く ”Mediaにアクセスしたりすることにより，そのキーワ

Acquisition,”ードに関する発想支援を実現できる点が挙げら“Context Selection,” “Content Retrieval”

れる．の 4 つの機能群から成り立つ．

本稿の構成は，下記の通りである．2 節では，“MetadataExtraction,”（１）Media Acquisition

本システムを実現する基本構成のメディアドリ

本機能は，実世界の状況をそれぞれのメディ

ブンリアルタイムコンテンツマネジメントアー

アデータで取得する．例えば，カメラで画像をキテクチャについて示す．3 節では，実際に構取得する，マイクで音声を取得する，位置情報成した重要キーワード相関抽出機構による授業を GPS で取得する，各種センサーで環境情報を内発想支援・振り返りシステムを紹介する．さ取得するなどが挙げられる．つまり，実世界のらに 4 節，5 節で結論，今後の課題を述べる．

状況を各種センサー・デバイスによりメディアデータ化する．実世界の状況を異種の様々なメ

２

メディアドリブンリアルタイムコンテンツ

ディアで表現されることとなる．

マネジメントアーキテクチャ

本実装では，マイクを使い，授業という実世

本節では，我々が提案する実世界とレガシー界の中で話された内容を音声メディアデータとシステムをつなぐ新たなアーキテクチャであるしてリアルタイムに保持する．

メディアドリブンリアルタイムコンテンツマネ（２）Metadata Extraction

ジメントアーキテクチャについて示す．

本機能は，(１)で取得したメディアデータか

図 1 にメディアドリブンリアルタイムコンテ

ら言葉で表現されるメタデータを抽出する．

ンツマネジメントアーキテクチャの概要を示す．

我々はこれまでに，様々なメディアを対象と本アーキテクチャの特徴は，実世界で取り入して，そのメディアデータが持つ意味情報を言Transformationfrom media data
to text dataIn the classroomInterconnection of contents management
system by metadata • Media-lexicon
TransformationOperator• Voice Recognition
MediadataKeywordKeywordKeyword

Metadata

Relatedcontents

Text
RetrievalContext
Selection

”Media-lexicon

TransformationOperator”(北川ら, 2002), (本間ら, 2010)のImage
Retrieval.....

Metadata
ExtractionてSelection.....

MediaAcquisition.......

e.g. Voice, Image, Sensor, etc.

葉のメタデータとして自動抽出する枠組みとしContent
Retrieval

研究を行ってきた．メディアの種類によってはこれらの研究を適用することで実現される．
本実装では，音声メディアデータを対象として，音声認識技術でテキストデータに変換したMedia-driven Real-time Content Management Architecture 

図１

メディアドリブンリアルタイムコンテンツマネジメントアーキテクチャの概要

のち，そのテキストデータの中から重要キーワードを抽出する．これまで，我々は動的に取得されるテキストデータからトピックを抽出する研究を推進してきた(T.Nakanishi ら, 2017)．

この研究を応用し，リアルタイムに重要キーワタに合致したコンテンツが提示される．これらードを抽出する機構を実現する．のシステムが実現されることにより，授業中に本機能によって，実世界から取得されたメデ話された内容から発想を支援するコンテンツをィアデータから言葉で表現されるメタデータに動的に提示することが可能である．さらに話さ変換されることにより，実世界の事象を言葉でれた内容が言葉で表すメタデータで表現される表現されることが可能となる．言葉で表現されことから，メタデータによって授業の内容の振るメタデータにより，他のレガシーシステムにり返りをすることが可能となる．

連携することが可能となる．

具体的なシステムの画面を図 2, 3, 4 に示す．

（３）Context Selection

図 2 では，授業者が話した「豊臣秀吉は戦国

本機能は，(２)で抽出されたメタデータから時代から安土桃山時代に活躍した武将です」と注目するものをコンテクストとして選択する．

いう内容をリアルタイムに取得している．これ

本機能では，抽出されたメタデータのコンテクは”Media Acquisition”に相当する．

ストをより詳細に表現するために，メタデータとして抽出されている重要キーワードに関係する相関キーワードを抽出し，選択することも想定する．
（４）Content Retrieval
本機能は，(３)でコンテクストとして選択されたメタデータをレガシーシステムに入力することで，連携を実現する．本稿で想定するレガ

図 2 システム音声メディアデータ取得例

シーシステムは検索エンジンである．メタデー
タを各検索エンジンに入力することにより，そ図 3 では，右側に重要キーワードがメタデーのメタデータが示す実世界の状況に合致したコタとして抽出されていると同時に，そのキーワンテンツを提示することが可能となる．

ードの中から「豊臣秀吉」を選択し，「豊臣秀吉」

これらの 4 機能により，言葉で表現されるメの相関キーワードを提示している．これ

タデータを通じて，実世界とレガシーシステム

は，”Metadata Extraction,”および”Contextを連携させ，蓄積されているコンテンツを実世Selection”に相当する．

界の状況に合わせて提示することが可能となる．

３

授業内発想支援・振り返りシステムの実現
本節では，メディアドリブンリアルタイムコ

ンテンツマネジメントアーキテクチャに基づいて実現される，授業内発想支援・振り返りシス
テムについて示す．
本システムは実世界を表すメディアデータとして，授業中で授業者が話す声を音声メディア

図 3 メタデータ抽出と選択，相関キーワード導出例として取得する．取得した音声メディアを対象として，その内容を表す重要キーワードをメタ

図 4 では，画像検索にアクセスし，豊臣秀吉データとして取得する．そのメタデータから注の 画 像 を 提 示 し て い る ． こ れ は ， ”Content

目すべきものを選択し，最終的にそのメタデーRetrieval”に相当する．

が多い．本システムは，実際の授業展開によって，動的にコンテンツを構成することが可能であり，電子黒板のキラーアプリとなる．

5

今後の課題
本研究の今後の課題としては，大きく分けて本システム機能の拡張，発展と，本システムの教育現場での利活用の 2 つの方向性がある．

図 4 画像コンテンツ導出例

本システム機能の拡張，発展の方向としては，マルチリンガル機能の実現，要約機能の実現がこれらの流れによって，授業者が話した内容挙げられる．これによって，言語や障害など教をリアルタイムに検知し，その話した内容につ室内の多様な学習者をサポートするためのツー

いて相関キーワードによって想起をしながら，ルとして進展させることができる可能性がある．

その内容に合ったコンテンツを動的に抽出する

本システムの教育現場での利活用については，ことを可能としている．本システムは，動的に本システムを用いた授業内での学習展開モデル関連するコンテンツを提示することにより，授の構築，本システムによる学習効率の検証が挙業内での発想支援，共有を可能とする．さらに，げられる．

この抽出されたメタデータにより，授業後に振り返りすることを可能とする．これらによって，参考文献

電子黒板やプロジェクタなどのスクリーンを用

文部科学省 中央教育審議会（2018） 第 3 期教

いた新たな授業展開を実現する．

育振興基本計画について(答申)稲垣 忠, 永田 智子, 豊田 充崇, 梅香家 絢子,4結論

佐藤 喜信, 赤堀 侃司（2009）電子黒板の本稿では，授業中におけるメディアドリブン

普及促進を目的とした活用モデルの開発．

リアルタイムコンテンツマネジメントアーキテ
クチャ実現方式について示した．

教育メディア研究，16(1)：53-64
北川高嗣，中西崇文，清木康（2002）楽曲メデ

さらに，本アーキテクチャで構成される，音ィアデータを対象としたメタデータ自動声認識と重要キーワード相関抽出機構を用いた，抽出方式の実現とその意味的楽曲検索へ

授業内における発想支援および振り返りシステの適用．電子情報通信学会論文誌 D，ムについて示した．

85(6)：512-526

これらのシステムは主に電子黒板やプロジェ

本間秀典，中西崇文，北川高嗣（2010）任意のクタなどのスクリーンで展開されることを想定

言葉を対象とした音韻印象変換作用そのしている．本システムでは，重要キーワードや構成とその感性検索への適用．情報処理学

コンテンツは自動的に抽出・検索されるため，会論文誌，51(5)：1294-1309

授業者の事前準備のコストを下げることが可能

T. Nakanishi, R. Okada, Y. Tanaka, Y. Ogasawara,

である．また，スクリーン上で発想支援システ

K. Ohashi（2017）A Topic Extraction Method

ムを展開することにより，参加した学習者全体

on the Flow of Conversation in Meetings．

で意識を共有しながら，学習を進めることが可In proceedings of 6th International能となる．現在展開される電子黒板・デジタル

Congress on Advanced Applied Informatics

教材は，固定的で緻密に準備されたコンテンツ(AAI2017), 350-355