人工知能学会第二種研究会資料
AI チャレンジ研究会
SIG-Challenge-060

ＡＩチャレンジ研究会!第 60 回"#
Proceedings of the 60th Meeting of Special Interest Group on AI Challenges

CONTENTS○

多人数対話ロボットの実証実験 ―ロボットと対話中の親子間会話の分析― …………………… 1
坪倉 和哉†,加藤 里菜‡,小林 邦和‡†愛知県立大学大学院 情報科学研究科, ‡愛知県立大学 情報科学部○

RoboCup＠Home のヒューマンインタラクションタスクに向けた解法の提案 ………………… 7
矢野 優雅†,松本 生弥†,福田 有輝也†,小野 智寛†‡, 田向 権†＃†九州工業大学大学院生命体工学研究科‡日本学術振興会特別研究員 DC＃九州工業大学ニューロモルフィック AI ハードウェア研究センター○

日本語プログラミング言語なでしこを使ったウェブサービス作成演習（第二報）…………… 12
光永 法明
大阪教育大学

日時:2022年10月31日
場所: オンライン

Online, October 31st, 2022

一般社団法人 人工知能学会
Japanese Society for Artificial Intelligence人工知能学会第二種研究会資料
AIチャレンジ研究会
SIG-Challenge-060-01

多人数対話ロボットの実証実験―ロボットと対話中の親子間会話の分析―
Field Test on Multi-party Dialogue Robot-Analysis of Parent-child Conversation in Dialogue with Robot坪倉和哉 1 加藤里菜 2 小林邦和 2 ∗Kazuya TSUBOKURA1 , Rina KATO2 , Kunikazu KOBAYASHI2
愛知県立大学大学院 情報科学研究科
Graduate School of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University
2
愛知県立大学 情報科学部
2
School of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University
1

1

Abstract: 本研究では，雑談対話ロボットシステムを構築し，実環境での対話データの収集を目的としてイベント会場にて実証実験を行った．実証実験には 22 グループが参加し，同意を得ることができた 20 グループ（64 人）の対話の様子を収録した動画および音声データを収集した．また，対話
後にはアンケートを実施した．アンケートの結果，多くの項目で設計したシステムの有効性を示す評価が得られたが，実験に参加したユーザが対話以前からロボットに興味を持っていたことも考えられる．また親子で実験に参加するグループが多かったため，収集した動画データを用いて，ロボットと対話中の親子間会話の分析も行い，親子間の会話の事例をまとめた．その結果，ロボットと対話中の親子間インタラクションの構造の一部を確認できた．

1

はじめに

で，現状の雑談対話ロボットシステムの問題点・課題
点を明らかにすることが可能となる．
本実験は子供向けのイベント「モリコロパークなつあそび」に併催する形式で行ったため，参加者は子供が多い結果となった．また，対話実験を行う場合，通常ロボット 1 台対ユーザ 1 名であることが多いが，本実験ではロボット 1 台に対して複数人が対話に参加することを許している．そのため，対話参加者のうち親子での参加が多かった．ロボット 1 台とユーザ複数人の会話を分析した研究もあるが [1]，親子間の会話に着目した研究は見あたらない．しかし，家庭用対話ロボッ
トを検討する上で，ロボットが親子などの複数人と対話を行う状況は考えられる．そこで，本研究では調査の第一段階として，アンケートによる分析に加え，ロボットと対話中の親子間でどのような会話が行われるかについて分析を行うこととした．
以下，2 章では構築した対話ロボットの設計と実験デザインについて述べる．3 章では実験参加者に行ったアンケート評価について，4 章ではロボットと対話中の親子間会話の分析について述べる．そして 5 章で本稿をまとめる．

本稿では，愛・地球博記念公園（モリコロパーク）にて行った対話ロボットの実証実験について報告する．近年，大規模言語モデルの登場により自然な雑談対話文を生成することが可能になりつつある [2]．
「対話シス
テムライブコンペティション 4」のように，テキスト
チャットにおいてはユーザによる大規模な評価実験が行われている [2]．同様に対話ロボットに関しても，「対話ロボットコンペティション 2022」が開催され，タス
ク指向対話ロボットに関する実証実験が行われている．
しかしながら，雑談対話ロボットについては実証実験を行っている研究が少ない．
そこで本研究では，大規模言語モデルを導入した雑談対話ロボットシステムを構築し，実証実験を行った．
実証実験は「モリコロパークなつあそび」の出展イベントとして，2022 年 7 月 17 日から 7 月 18 日に行った．
実験では，参加者にロボットと自由に対話を行ってもらった．対話終了後には参加者にアンケートを実施するとともに，同意の得られた場合はビデオと音声の記録も行った．本研究で収集したデータを分析すること∗ 連絡先：愛知県立大学 情報科学部〒 480-1342 愛知県長久手市茨ケ廻間１５２２−３E-mail: kobayashi@ist.aichi-pu.ac.jp1図 1: 対話ロボットシステムの設計

2

対話ロボットの設計と実験デザイン

2.1

対話ロボットの設計

本節では，実験で用いた対話ロボットの設計について述べる．本システムは，「入力部」，「対話管理部」，「出力部」から構成されている（図 1）．
「入力部」ではユーザの音声発話を受け取る．
「対話管理部」では，ユーザ発話に対応する応答文を生成す
る．
「出力部」では，対話管理部で生成された応答文を出力する．
対話ロボットとしては，ソフトバンクロボティクス
社の NAO を用いる. NAO は高さ約 60cm のヒューマ
ノイドロボットであり，介護や教育の分野でも用いられる親しみやすい設計のロボットである．
以下，システムの各部について詳述する．

2.1.1

図 2: 実験場所
対話モデル「japanese-dialog-transformers」[3] を用い
た．

2.1.3

対話管理部によって生成された応答文を音声合成し，NAO のマイクから出力する．音声合成は NAOqi APIの ALTextToSpeech を用いる．

入力部

入力部では，マイクによりユーザの発話音声を取得
し，Google Cloud の Speech-to-Text API1 を用いて，発話テキストを得る．発話テキストは対話管理部に送
られる．

2.1.2

出力部

2.2

実証実験

実証実験は「モリコロパークなつあそび」の出展イベントとして，2022 年 7 月 17 日から 7 月 18 日に行った．実験場所はモリコロパークの交流センターの多目的スタジオ（室内）である（図 2）．NAO を机上に配置し，実験参加者は椅子に着席した状態でマイクに向かってしゃべりかけることでロボットと対話を行う．マ
イクの後ろにレコーダを設置し対話中の音声を記録するとともに，ロボットに向かって右側にビデオカメラを設置し参加者の対話の様子を録画した．ロボット背

対話管理部

対話管理部では，発話テキストに対応する応答文を生成する．本システムでは応答文生成システムとして生
成ベースの雑談対話システムを採用した．具体的には，NTT が提供する日本語 Transformer Encoder-decoder
1 https://cloud.google.com/speech-to-text/2• 発話内容の自然性：発話内容が自然かどうか

後のパーティションの後ろにシステムを動作させるためのワークステーションを配置している．
対話は 22 グループが参加し，事前に同意を得ることができた 20 グループ（合計 64 人，うち 36 人は子供）に対して対話中の様子を録画・録音を行った．また，対話終了後にアンケートを実施した．機材の不備でアン
ケートを実施できなかった 1 グループを除く 21 グルー
プのアンケートデータを得た．

2.3• 話題追随：ロボットは適切に応答できたかどうか• 話題提供：ロボットは新たな情報を提供できたか
どうか• 話し方の自然性：音声やジェスチャー，表情などで示される話し方が自然かどうか
この 4 項目は，オーディエンスの前で実際に対話シス
テムを動作させ，評価を行うイベントである「対話システムライブコンペティション 5」2 の評価基準を参考にした．さらに理由や補足があれば自由に記述してもらった．
3 点目として，会話者の対人コミュニケーション認知に関する 6 項目に対して，8 段階の評点（1 が「全くそうでない」，8 が「全くその通りである」）で回答してもらった．この 6 項目は会話者の対人コミュニケー
ション認知に関する測定項目 18 項目 [5] から選定した．
18 項目のアンケートは実験参加者を時間的に拘束してしまうと考えられた．そのため実験参加者の負担を低減するため，18 項目から雑談対話ロボットに関する評価として適切であると考えられるものを優先して以下の 6 項目とした．

対話の流れ

実験参加者には，実験前に実験目的を伝え，同意を得られた場合のみ音声と動画を記録した．対話上の留意点として，以下の 4 点を対話前に実験参加者に伝えた．

• ロボットへの話しかけはマイクに向かって話す．
• 参加者間の会話も音声入力されてしまう可能性があるため，参加者間の会話はなるべく小さい声で行う．
• （マシンスペックの関係でシステムが即時に返答することが困難であったため，）ロボットにしゃべりかけた後は，少し待つ．
• 対話を終了したいときは，「さようなら」や「バイバイ」と発話する．

• 会話に退屈していた• 不満足な会話であった

2.4

対話後アンケート• テンポの悪い会話であった

対話終了後には実験参加者にアンケートを実施した．
アンケートはグループ毎に 1 度回答してもらった．ア
ンケートでは以下の項目を尋ねた．また，ロボットとの対話について，感想や気づいた点などを自由に記述してもらった．

• 好意的に会話ができた• 活発に会話した• 会話は価値あるものだった

1. 将来利用したいかどうかについての質問（1 項目）

3

2. ロボットとの会話の自然性に関する質問（4 項目）

アンケートによる評価

本章では，対話終了後に実験参加者に実施した，対話ロボットに関するアンケート評価について分析を行う．アンケートは対話者本人または付添者が回答した．
アンケート項目は 2.4 節で述べた 11 項目である．アンケートは 21 グループから回答を得た．
1 点目の「近い将来，今回会話したような，雑談ができるロボットを使ってみたいですか？」に対する質問については，平均で 5.10 点であった（図 3）．1 が「使いたくない」，7 が「使ってみたい」であることも考慮
すると，使ってみたくないユーザより使ってみたいとする実験参加者が多いと言える．しかし，家庭内で使用することを考えると，ロボットの価格や安全性の面での課題があり [6]，長期的な使用における印象の変化も検討しなければならない．

3. 会話者の対人コミュニケーション認知に関する質問（6 項目）
1 点目として，「近い将来，今回会話したような，雑談ができるロボットを使ってみたいですか？」という質問に対して，7 段階の評点（1 が「使いたくない」，7が「使ってみたい」）で回答してもらった．さらに理由や補足があれば自由に記述してもらった．この項目は，
マルチモーダル対話コーパスの収集を行っている文献[4] を参考にした．
2 点目として，ロボットとの会話の自然性に関する以下の 4 項目に対して，5 段階の評点（1 が「不自然，できていない」，5 が「自然，できた」）で回答してもらった．

3図 4: ロボットとの会話の自然性（1 が「不自然，できていない」，5 が「自然，できた」）

図 3: 将来利用したいかどうか（1 が「使いたくない」，
7 が「使ってみたい」）4

表 1: ロボットとの会話の自然性の平均
項目 発話内容 話題追随 話題提供 話し方
平均
2.95
2.62
3.52
3.43

親子間会話の分析

本研究ではロボット 1 台と複数人の対話者の会話の中でも，親子間の会話に着目する．家庭用対話ロボッ
トを考える上で，対話者 1 人の状況だけではなく，対話相手が多人数である場合も考慮する必要がある．対
話者が多人数の場合，対話者同士の会話も考慮して対話を行う必要があるため，ロボット 1 台対対話者 1 人の対話と比べ，より複雑な問題となる．そこで，本研
究では対話者同士の関係性を親子関係に限定し，分析を行う．具体的には，ロボットと対話中の親子間会話の事例を観察し，分類を行う．
分析対象となる対話は，実証実験で収集した 20 対話のうち，親子間会話が確認された 14 対話である．親子間対話を「親から子供に対する働きかけ」と「子供から親に対する働きかけ」の 2 つに大きく分けた．
親から子供に対する働きかけとしては，表 3 に示すような事例が確認された．ロボットからの質問に対して困っている子供に対して，親は答えを提案したり質問内容を子供にわかりやすく説明するなど，子供とロボットの会話を円滑に進むように支援するような働きかけが見られた．
子供から親に対する働きかけとしては，表 4 に示すような事例が確認された．ロボットから質問をされた
場合，子供は親に確認したり親に回答を頼むような働
きかけが見られた．このように，子供はロボットに直接発話することを躊躇い，親に対して会話に関与するように働きかけるような発話が確認された．
以上のように，本研究で収集したデータには，ロボッ
トと対話中の親子間会話には，親が子供とロボットとの会話をサポートする働きかけと，子供が親にロボットとの対話において支援を求める働きかけが確認された．今後は実証実験を引き続き行い対話データを収集することで，親子間会話の構造を詳細に分析する．これにより，ロボットが親子間会話を理解し，ロボット

2 点目のロボットとの会話の自然性に関する 4 項目
については，項目毎の平均を表 1 に，度数分布図を図4 に示す．アンケートは 1（不自然，できていない）から 5（自然，できた）の 5 段階であるため，「話題提供」と「話し方」はやや高く，一方，「話題追随」はやや低い評価となった．実験参加者は子供が多く，また対話者だけでなく，付添者も参加した対話も多かったため，同時に複数人がロボットに話しかける状況や実験参加者同士の会話が認識されてしまう場合が見られた．そのため，複数話者の音声認識が正しく行われなかったことが，対話者の話す話題に適切に追随できなかった要因の一つであると考えられる．
3 点目の会話者の対人コミュニケーション認知に関する 6 項目については，項目毎の平均を表 2 に，度数分布図を図 5 に示す．
「退屈」，
「不満足」，「テンポが悪い」の 3 項目は反転項目である．これら 3 項目の中でも，対話のテンポの評価が低い結果となった．実験に用いたワークステーションの性能の関係で対話応答に10 秒以上かかることがあったため，このような結果となったと考えられる．ロボットが対話者に反応するまでに 2 秒以上かかってしまうと印象が悪化することが報告されており [7]，音声認識にかかる時間も含めて 2
秒以内に抑えるべきであった．
「テンポが悪い」を除く 5
項目については，評価が高い結果となったため，ロボッ
トの反応に遅延が発生していたことを除くと，実験参加者におおむね良い印象を与えられたと考えられる．

2 https://sites.google.com/view/dslc5

4

項目
平均

表 2: 会話者の対人コミュニケーション認知の平均
退屈 不満足 テンポが悪い 好意的 活発 価値がある
3.67
3.62
5.19
5.76
4.52
5.19

図 5: 会話者の対人コミュニケーション認知（1 が「全くそうでない」，8 が「全くその通りである」）

表 3: 親から子供に対する働きかけ
分類
事例
ロボット「どこに住んでいますか？」
ロボットからの質問に対する答えを提案する
親→子「xx だね（xx は都道府県）」
ロボット「苦手な食べ物はありますか？」
ロボットからの質問に対する詳しい答えを聞く
親→子「苦手な食べ物の名前言ってみたら？」
ロボット「趣味はなんですか？」
ロボットからの質問内容を噛み砕いて説明する
親→子「好きなことは何？」
ロボットへの質問内容を提案する
親→子「何歳ですか？と聞いてみたら」

表 4: 子供から親に対する働きかけ
事例
ロボット「どこに住んでいますか？」
子供がロボットに答える前に親に確認する
子→親「xx（xx は都道府県）？」
子供が恥ずかしがってロボットからの質問をロボット「好きな食べ物はなんですか？」
親に答えさせようとする
子→親「お母さんが言って」

分類5

[6] 入鹿山 剛堂, 暮らしの中で活躍する AI とロボット：
1．暮らしの中のロボット・AI -家庭用ロボットの現状と将来-, 情報処理, Vol.59, No.8, pp.686-691,
2018.

に向けられた発話か否かを判断する，親子間会話に参加することで対話を活性化させる，といったことが可能になると考えている．

5[7] 志和 敏之, 神田 崇行, 今井 倫太, 石黒 浩, 萩田 紀
博, 安西 祐一郎, 対話ロボットの反応時間と反応遅延時における間投詞の効果, 日本ロボット学会誌,
Vol.27, No.1, pp.87-95, 2009.

まとめ

本研究では，雑談対話ロボットシステムを構築し，実証実験を行った．アンケートでは高い評価を得た項目も確認できたが，本実証実験には対話ロボットに元々興味のあるユーザが参加したと想定されるため，対話
前から対話ロボットに良い印象を持っていたことも考えられる．そのため，今後は対話前後の印象評価アン
ケートも行い，ロボットとの対話を体験することによる印象の変化を見ることも検討する．
ロボット対話中の親子間会話の分析では，データ数の関係から事例を挙げるのみとなったが，ロボットと会話中の親子のインタラクションの構造の一部を確認できた．引き続き実証実験を行い，親子間会話の構造を分析する．

参考文献[1] 石川 真也, 船越 孝太郎, 篠田 浩一, 中野 幹生, 多
人数対話ロボットの実現にむけたマルチモーダル対話データの収集と分析, 第 27 回（2013）人工知能
学会全国大会論文集, 2013.
[2] 東中 竜一郎, 船越 孝太郎, 高橋 哲朗, 稲葉 通将, 赤間 怜奈, 佐藤 志貴, 堀内 颯太, ドルサ テヨルス, 小室 允人, 西川 寛之, 宇佐美 まゆみ, 対話システム
ライブコンペティション 4, 人工知能学会研究会資料 SIG-SLUD-093-17, pp 92-100, 2021.
[3] Hiroaki Sugiyama, Masahiro Mizukami, Tsunehiro Arimoto, Hiromi Narimatsu,Yuya Chiba,
Hideharu Nakajima and Toyomi Meguro,
Empirical Analysis of Training Strategies ofTransformer-based Japanese Chit-chat Systems,
arXiv:2109.05217, 2021.
[4] 駒谷 和範, 岡田 将吾, 堅田 俊, マルチモーダル対話コーパス Hazumi 公開と生体信号を含む新規デー
タ収集, 人工知能学会研究会資料 SIG-SLUD-C00235, pp.170-177, 2020.
[5] 木村 昌紀, 余語 真夫, 大坊 郁夫, 感情エピソードの会話場面における表出性ハロー効果の検討, 感情心理学研究, Vol.12, No.1, pp.12–23, 2005.

6人工知能学会第二種研究会資料
AIチャレンジ研究会
SIG-Challenge-060-02

RoboCup@Home のヒューマンインタラクションタスク
に向けた解法の提案
Proposal for Solution of Human Interaction Task in
RoboCup@Home矢野 優雅 1∗ 松本 生弥 1 福田 有輝也 1 小野 智寛 1,2 田向 権 1,3
Yuga Yano1 , Ikuya Matsumoto1 , Yukiya Fukuda1 , Tomohiro Ono1,2 , and Hakaru Tamukoh1,3
九州工業大学大学院生命体工学研究科
Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology,Japan2
日本学術振興会特別研究員 DC
2
Research Fellow of the Japan Society for the Promotion of Science3
ニューロモルフィック AI ハードウェア研究センター
3
Research Center for Neuromorphic AI Hardware, Kyushu Institute of Technology, Japan
1

1

Abstract: ホームサービスロボットの技術発展を目的として，RoboCup@Home という競技会が開催されている．RoboCup@Home では，実際の家庭環境を模したフィールドを用いてタスクを行うことで，より現実に近い環境でロボットの性能を評価することができる．本研究では，RoboCup@Homeのタスクである Find My Mates を解くために，人物認識や音声認識を用いた動的環境でも動作する手法を提案する．また，提案した手法をロボットに実装し，2022 年 7 月にバンコクで行われた
RoboCup@Home にて性能評価を行った．競技会では満点を獲得し，提案手法の有効性を示した．競技中の様子は，https://www.youtube.com/watch?v=ucoP8_j6Kig にて公開している．

1

序論

RoboCup@Home[1] は，ホームサービスロボットの技
術発展を目的に開催されている国際的な競技会である．
本競技会では，人間とロボットの協調を目標の一つに掲げており，音声認識や物体認識，ナビゲーションといったテストが動的環境下で行われている．そのため，より現実に近い家庭環境でロボットの性能を評価することができ，多くの注目を集めている．RoboCup@Home には，Open Platform League，Domestic Standard Platform
League（DSPL），Social Standard Platform League という 3 つのリーグがある．我々の参加している DSPL では，トヨタ自動車株式会社が開発した Human Support
Robot（HSR）[2] を標準機に採用しテストを行っている．図 1 に，HSR の外観と搭載されている主なデバイスを示す．HSR は移動台車やアームに加えて，RGB-D
カメラやマイクが搭載されているため，物体認識や音声認識を通して動的環境下においても多様な動作を実図 1: トヨタ自動車株式会社が開発した HSR
現できるロボットである．
本研究では，特にヒューマンインタラクションの性能をはかる Find My Mates（FMM）というタスクに向けて，その解法を提案する．また，提案した手法を HSR に実装し，2022 年 7 月にバンコクで行われた RoboCup@Homeにて性能評価を行った．競技会では満点を獲得し，本手法の有効性を示した．

∗ 連絡先：九州工業大学大学院生命体工学研究科人間知能システ
ム工学専攻〒 808-0135 福岡県北九州市若松区ひびきの 2-4
E-mail: yano.yuuga158@mail.kyutech.jp

7図 2: 提案した FMM の解法

2

Find My Mates

表 1: FMM の得点表
動作項目
回数 点/回数
メインゴール
ゲストの位置報告
2
100
明示的に
2
50
位置を報告する
ゲストの
2
150
特徴報告
ボーナス
3 人目の
1
150
ゲストも報告3 人目のゲストの
1
250
特徴も報告
減点対象
ゲストから
2
-75
合図をもらうゲストの位置を2-75
教えてもらうゲストから
2-150
ロボットに近づく
合計

本節では，RoboCup@Home で行われるタスクの一つである FMM について述べる．FMM では 4 人のゲ
ストと 1 人のホストが登場し，ホストの家にゲスト全員が訪れたという状況を想定している．しかし本タス
クでは，ホストはゲストの外見や特徴については何も知らされておらず，名前のみを知らされている．そのため，ロボットが家に訪れたゲストを見つけ出し，顔や特徴，また部屋のどこにいるのかをホストに伝えることが FMM のメインゴールである．FMM の得点表
を表 1 に示す．
FMM を遂行するためには，3 次元位置を含む人物認
識に加えて，人物の特徴を推定する技術が必要になる．
また，ゲストの名前を取得するためには，音声認識の技術も不可欠である．このように，FMM はヒューマ
ンインタラクションのために必要な技術を包括的に評価することができるタスクである．

2.1

登場人物について

RoboCup@Home では，タスクに登場する人物はボランティアから選出され，トライごとに変化する．また，登場人物は自分の本名を使用するのではなく，事前に公開されている名前リストよりランダムに決定される．この名前リストには，アメリカで一般的に使用されている名前から選出した男女 11 個ずつの名前が含まれている．しかし，名前のみで男女の判別ができないように，男女で共通している名前が複数存在する．
そのため，性別については別の手段を用いて認識する必要がある．

3

3.1

合計点

200
100
300

150
250

1000

FMM に向けた解法

我々は FMM で満点を獲得するために，図 2 に示す手法を提案する．始めに，ロボットを部屋の中央までナ
ビゲーションさせ，部屋全体を見渡しながら人物認識を用いて 4 人のゲストを見つける．認識には RGB 画像のみを用いるが，Depth 情報も活用することでそれぞれのゲストの位置も同時に算出する．次に，算出したゲストの位置を基に，各ゲストの正面までナビゲーショ
ンを行い，音声認識を用いて名前を聞く．更に ClassSpeciﬁc Residual Attention [5] という属性推定手法を用いて，ゲストの性別を推定する．
最後に，獲得したすべての情報（ゲストの画像，位置，名前，性別）を集約した 1 枚の画像を生成し，HSR

提案手法

本章では，FMM で満点を獲得するための解法と，HSR に実装した機能について述べる．

8

(a) RGB 画像での認識結果(b) 3 次元の位置推定

図 3: 人物位置推定アルゴリズム
図 4: 図 3 で認識した結果に意味づけを行った結果のヘッドディスプレイに表示することでホストに伝える．本手法で生成する画像を図 2 (c) に示す．このように，フィールドと各ゲストの情報をまとめて表示する
ため，メインゴールとボーナスを同時に達成できる．

3.2

3.3

本研究では人物認識の手法に Lightweight Human
Pose Estimation[8] を用いた．本手法は処理が非常に軽量であり，CPU でも高速に動作する手法である．本手法を用いることで，図 3 (a) に示すように，RGB 画像
から人物認識を行うことができる．次に，RGB 画像における認識結果と，Depth 画像を合わせることで，人物の 3 次元位置推定を行う．図 3 (b) に，人物の 3 次
元位置推定を行った結果を示す．

音声認識

近年ではスマートフォンやスマートスピーカーなどの普及により，クラウドを用いた音声認識の研究が盛んである [3, 4]．しかし，RoboCup@Home では会場のネットワークが不安定である場合が想定され，クラウ
ド上での安定した音声認識は困難である．また，ネッ
トワークの課題は一般の家庭環境においても想定されるものであるため，オフラインでの音声認識技術が必要である．そこで本研究では，vosk[6] と呼ばれるオフ
ライン音声認識手法を用いる．
更に，vosk は認識する単語リスト（辞書）を指定することで，辞書にない単語を認識から除くことができ
る．2.1 節で述べた通り，RoboCup@Home ではタスクに登場する人物の名前リストが公開されている．そのため，名前リストを基に辞書を作成し vosk に適用することで，認識精度向上を図る．
また，RoboCup@Home では音声認識を QR コード
によってバイパスすることが認められている．そこで，音声認識に失敗した場合は自動的に QR コードによる認識に切り替え，名前を取得する．

3.2.1

人物認識

3.4

ゲストの位置報告

FMM では，認識した人物の位置をホストに伝えるた
めに，認識した人物が部屋の中のどこにいるのかを識別する必要がある．そこで本研究では，Simultaneous
Localization and Mapping を用いて事前に作成したマップに対して意味づけを行う．RoboCup@Home では
フィールドの配置が事前に公開されるため，部屋の内外と椅子などの家具がどの位置にあるのかという情報も含めて意味づけを行う．図 3 に示した 3 次元の人物認識に対して，フィールドの意味づけを行った結果を
図 4 に示す．この場合では，ゲストはフィールド内の左側の椅子に座っていると正しく判定している．

4

ノイズ除去

RoboCup@Home は実際の家庭環境を模したフィールドで行われるが，実際の家庭環境と異なる点もある．その一つが，周囲の外音（ノイズ）である．RoboCup@Homeには多くの観客がおり，また他のリーグも同時に行われているため，実際の家庭環境では見られないようなノイズが発生する．さらに，RoboCup@Home 会場でのノイズの特性は大会ごとに異なり，現地での調整が必要である．そのため，ノイズ除去の強度をパラメー
タで容易に調整可能なノイズ除去 [7] を音声認識の前段に組み込んでいる．

9

競技概要

我々は 2022 年 7 月にバンコクで行われた RoboCup@Homeに参加し，提案手法の評価と現地環境における音声認
識の精度検証を行った．RoboCup@Home では HSR の制御用に PC を 1 台使用することが認められているため，以下のような PC を使用した．CPU：Intel core i77820HK, GPU：Geforce RTX 1080，メモリ：32GB，
OS：Ubuntu18.04．また，PC と HSR の通信には Robot
Operating System [9] を用いている．
実際に使用されたリビングルームの概略図を図 5 に，
競技中の様子を図 6 に示す．

図 5: RoboCup@Home2022 で使用されたフィールド(a) 1 度目のトライ

図 7: 2 回目のトライで作成したマップイメージが停止してしまった．それでも，人物検出と 3 次元の位置推定は正常に動作したが，各ゲストの顔画像が非常に低い解像度となってしまった．そのため属性推定が正常に動作せず，ゲストの 2 人が男性で 2 人が女性であったが，全員を女性と判定した．また，音声認識
では認識結果を得ることが出来ず，QR コードによるバイパスを用いた．結果としては，ヘッドディスプレ
イに表示した人物画像が不明瞭であったため，人物報
告，位置報告の両方が認められず 0 点であった．
2 度目のトライは，1 度目にあったナビゲーションの問題点を修正してからトライした．その結果，ゲスト
をより近い位置から認識することが出来たため，取得画像が鮮明になり属性推定も間違いなく動作した．しかし，音声認識部においてはゲストの前までナビゲー
ションを行うことは出来たが，名前を聞き取ることは出来ず，再度 QR コードのバイパスを使用することとなった．2 度目のトライにおいて，フィールド内の状況を説明するために生成した画像を図 7 に示す．今回のトライでは，ゲストは図 6(b) の通りに座っており，生成画像では全員の座っている位置を間違いなく報告できている．更に，性別と名前も正解しているため，結果として満点の 1000 点を獲得した．

(b) 2 度目のトライ

図 6: FMM が行われた実際の会場

5

競技結果

5.1

音声認識の性能評価

始めに，提案手法における音声認識の性能評価を行った．実験に際して，アメリカで一般的に使用されている名前から男女それぞれ 11 個を選出し，本番に近い環境で話者やノイズの強弱を変化させながら 4 度ずつ読み上げ，計 88 個のデータを作成した．表 2 に，ノイズ除去と辞書指定の有無による認識結果を示す．ノイズ除去と辞書指定を行っていないの場合の精度は 13.6%
であったが，辞書指定を行うことで 55.7 ポイント向上
し 69.3%となった．加えてノイズ除去を行うことによって，精度が 2.3 ポイント向上し 71.6%で最も高くなった．しかし，辞書指定を行っていない場合では，ノイズ除去を行うことで精度が 3.4 ポイント低下した．

5.2

FMM の結果

我々は RoboCup@Home で FMM を 2 度トライし，性能評価を行った．1 度目のトライでは部屋中央へのナビゲーションに失敗し，ゲストから遠い位置に HSR

辞書指定
なし
あり

表 2: 音声認識の精度
ノイズ除去 認識精度 (%)
なし
13.6
あり
10.2
なし
69.3
あり
71.6

10

6

考察

6.1

ノイズ除去

本研究では，音声認識の精度向上を目的としてノイズ除去を適用した．その結果，検証データ全体では認識精度が向上していることが確認できた．しかし，検証データ 88 個のうち 3 個のデータにおいては，ノイズ除去を行うことでかえって認識に失敗するという結果となった．このことから，ノイズ除去が必ずしも認識精度の向上に繋がるわけではないということが分かった．今後は，音声認識にとってより有効なノイズ除去の手法について検討を進めていく必要がある．

6.2

参考文献

音声認識

我々は RoboCup@Home2022 で FMM を 2 度実施したが，音声認識が未検出となり結果を得ることができなかった．1 つ目の原因として，音声認識時間外に発話されたことが挙げられる．HSR はマイクとスピーカが別デバイスであるため，HSR が発話している間に音声認識を行うと，HSR の音声もマイクに入力されてしまう．また，本研究で実装した音声認識はゲストの発話状態にかかわらず一定時間のみ行うため，認識精度が発話タイミングによって大きく変動してしまう．そこで，HSR のヘッドディスプレイに発話のタイミングを誘導するような表示をしていたが，この表示が発話者に伝わっておらず，認識時間外に発話されることがあった．
2 つ目の原因として，発話者の近くまでナビゲーショ
ン出来なかったことが挙げられる．バンコクで実際に使用された会場では，ゲストの座っているソファの手
前にテーブルがあったため，ゲストの手前まで移動することが出来なかった．そのため，遠い位置からの音
声認識となり，マイクに入力される発話者の音声が非常に小さくなってしまった．このことから，音声認識の結果を得ることが困難であったと考えられる．今後
は，発話のタイミングに応じて音声認識を開始，終了
するような機能を作成する必要がある．また，発話者の音声が小さいことも考慮して，音声強調 [10, 11] の技術を活用する必要がある．

6.3[1] RoboCup@Home. https://www.robocup.org/
domains/3, (Accessed 2022-09-01).
[2] T. Yamamoto, K. Terada, A. Ochiai, F. Saito, Y.
Asahara and K. Murase, Development of Human Support Robot as the research platform of
a domestic mobile manipulator, ROBOMECH
Journal, Vol. 6, Art. no. 4, (2019).
[3] Google
Speech-to-Text.
https://cloud.
google.com/speech-to-text, (Accessed 202209-03).
[4] Amazon Transcribe https://aws.amazon.com/
jp/transcribe/, (Accessed 2022-09-03).
[5] K. Zhu and J. Wu, ”Residual Attention: A Simple but Eﬀective Method for Multi-Label Recognition,” 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 184-193(2021).
[6] α cephei Vosk Oﬄine speech recognition. https://alphacephei.com/vosk/, (Accessed 2022-0904).
[7] T. Sainburg, M. Thielk and T. Q Gentner, Finding, visualizing, and quantifying latent structure
across diverse animal vocal repertoires, Public
Library of Science PLoS computational biology,
Vol.16, No.10, pp.e1008228, (2020).

位置推定

提案手法では，HSR が事前に取得したマップのどこがフィールドで，どこに椅子やソファがあるのかという情報を事前に与える必要がある．RoboCup@Homeのルールでは，事前に部屋の情報が公開されることになっているが，本大会では椅子の位置が何度も変更されたため，対応が困難であった．今後は 3 次元的な物
体認識手法 [12] を用いて，家具の位置変化に頑健なシステムを構築する必要があると考える．

7[8] D. Osokin, ”Real-time 2d multi-person pose estimation on cpu: Lightweight openpose.” arXiv
preprint arXiv:1811.12004 (2018).
[9] Robot Operating System Wiki. https://wiki.
ros.org/, (Accessed 2022-09-01).
[10] J. Serrà, S. Pascual, J. Pons, R. O. Araz and
D. Scaini, Universal Speech Enhancement with
Score-based Diﬀusion, arXiv (2022).

結論[11] S. Welker, J. Richter, and T. Gerkmann, ”Speech
Enhancement with Score-Based Generative Models in the Complex STFT Domain”, ISCA Interspeech, (2022).

本研究では，国際的な競技会である RoboCup@Homeで行われる FMM に向けての解法を提案し，実機実装
を通してその性能評価を行った．競技会では 2 回目のトライで満点を獲得し，提案手法の有効性を示した．一方で，音声認識やナビゲーションに関しての課題点も見つかったため，今後はこれらの課題を解決するために研究を続けていく必要がある．

[12] J. Sun, Z. Wang, S. Zhang, X. He, H. Zhao, G.
Zhang and X. Zhou, OnePose: One-Shot Object
Pose Estimation without CAD Models, Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR), (2022).

11人工知能学会第二種研究会資料
AIチャレンジ研究会
SIG-Challenge-060-03

日本語プログラミング言語なでしこを使ったウェブサービス作成演習（第二報）
光永 法明 1
Noriaki Mitsunaga1
11

大阪教育大学
Osaka Kyoiku University

Abstract: 日本の初等中等教育においてプログラミング教育が拡充され，それにともなって中学
校 技術・家庭科 技術分野の教員養成課程の講義においてもプログラミングを通してネットワ
ーク技術を学べるとよい．そこで本研究では，そういった大学生向けの講義で日本語プログラミ
ング言語なでしこを使ってネットワークサービスを作成する演習を実施したので報告する．
図 1 のような表示を作る．括弧内はサンプルのファ
イル名である．HTML 読み込み時に HTML を提供している IP アドレスの web socket サーバ(shindan.nako3,
shindan.nako3 は web サーバも提供する)に接続する．
ブラウザで動作している main.js のプログラムはサーバからデータを受信すると左の吹き出しに表示する．下段の入力枠に入力すると右の吹き出しに表示すると共に web socket サーバに入力文字列を送る．
図１は診断メーカーサービスになっており，websocket サーバは接続時に「名前を教えてね」とクライアントに送り，受け取った文字列を「名前」として“診断結果”を送る．該当部分のプログラム例を
図 2 と図 3 に示す．図 3 の部分を書き換えることで自分の診断メーカーサービスを作ることが出来る．
また，クイズを出し正誤を判定するサービス，質
問に自動で回答する自動応答サービス，また複数ク
ライアントに同じ応答を返すようにすることでチャットサービスも実現できる．そこで，診断メーカー，
クイズ，自動応答，チャットサービスをプログラム
例として準備している．

１.はじめに日本の初等中等教育においてプログラミング教育が拡充され，それにともなって中学校 技術・家庭科
技術分野における内容 D 情報に関する技術の取り扱いが改められている[1]．現在の内容 D では情報
通信ネットワークの技術についてプログラミングを通して生徒に学ばせることを求めている．そこで，将来教員となる大学生への講義においてもプログラ
ミングを通してネットワーク技術について学べるよう，CGI の仕組みを使ってウェブサービスを提供する演習を実施している例[2]がある．その演習ではプ
ログラミング言語 Python を使っているが，日本語に近い表現が出来るプログラミング言語の方がよいのではという指摘もあった．そこで日本語プログラミ
ング言語なでしこ v3[3]（以下，なでしこ）を使ってウェブサービスを作成するプログラミング演習を大学生に対して実施した[4]．作成するウェブサービス
はブラウザ上の表示をチャットソフト風にし，クライアント(ウェブブラウザ)とサーバ間の通信には
web socket を使う．
本報告では既報の次の学年の大学生に対してのプ
ログラミング演習の結果を報告する．

２．Web サービスを提供する仕組み[4]なでしこには静的な HTML や画像等のファイルを提供する Web サーバを簡単に構築できる仕組みがある．また web socket のサーバについても，ソケットに接続，受信等したときのコールバック関数を書く
仕組みがある．そこでチャットソフト風の表示をする CSS (fukidashi.css) [5]を使って HTML(index.html)，
アイコンファイル(icon.png)と JavaScript (main.js)で

12

図 1 診断メーカーサービスの例

易エディタを使って，なでしこでのプログラミングに慣れる演習 （2022/6/14，診断メーカーを作る, 提出〆切 6/21），第 10 回〜第 11 回でコンソール版のなでしこを使って診断メーカーサービスを作る演習(6/21〜6/28）), 第 12 回(7/5)各自の作成した診断メー
カーサービスを各時の PC で動作させ教室内でお互
いにアクセスする発表会をした．その後，サンプル
プログラムを基に web サービスを作成する演習とマ
イコンボードを使った作品を作る演習を並行して進める（各自のペースで進める）．第 14 回(7/19)にペー
パーテストを実施し，第 16 回（8／2）にウェブサー
ビスの発表会と演習（完成度を高める）の時間をもち，課題の提出 (8/17〆切)とした．その後アンケー
トに回答してもらった．
第 10 回〜第 15 回では，なでしこを使った web サーバを動かし自分の作成した HTML ファイルにアクセスする演習，web socket を使ったサービスの仕組
みの解説を読む，実際に動かすといった内容が含まれている．講義資料は公開している[6]．課題には作成した web サービスのファイル一式の提出，異なる
場所で 2 名に作成した web サービスにアクセスしてもらい感想をもらうことが含まれている．感想をもらう課題の意図は，ネットワーク毎に IP アドレスが変わることを意識させ，作った作品をほかの人に見てもらう経験をしてもらうためである．

図 2 サーバプログラムの web socket サーバ起動から接続時のコールバック部分

3.2 学生の作品とアンケート結果
全員が最終の課題を提出し，アンケートへの回答
は 9 名であった．診断メーカーサービスを作る課題について，質問に対する回答から自動で応答するもの(bot 型)を作成したのが 3 名でクイズを作成したのが 10 名であった．内訳を以下に示す．括弧内はプログラムの総行数である．
1. 時間割を教えてくれる bot (394 行)
2. 材料からレシピを提案してくれる bot (164行)
3. ○○くん bot (○○には学生の名前が入り，学生についてのクイズを出すが，反応が正解不正解だけでなく感情表現が入る) (82行)
4. ○○君クイズ(○○には学生の名前が入る)(110 行)5. 電気工事クイズ (157 行)
6. 身体作りクイズ (118 行)
7. ソフトテニスの練習のクイズ(620 行)
8. マ ニ ア ッ ク ク イ ズ ( 正 解 す る の が 難 しい)(194 行)
9. 姫 路 の ご 当 地 ク イ ズ ( 姫 路 は 学 生 の 地
元)(102 行)

図 3 サーバプログラムの診断メーカーを実現している部分（コールバック関数）

３．ウェブサービスを作成する演習
3.1 講義の概要
本学の技術教育コース 2 回生向けの講義「情報基礎 II」でウェブサービス作成演習を実施した．本年度の講義の受講生は 13 名(再履修含む)で，全員がそれまでに受講した講義で C 言語の簡単なプログラムを書いた経験があった．簡単な HTML ファイルについての説明と作成を別の講義で経験している．一方
で毎年の受講生のほとんどはプログラミングに自発的に取り組んだ経験がない．情報基礎 II ではインターネットの歴史やパケット通信，TCP/IP などの基礎的な知識，アルゴリズムとは何かという基礎知識を学ぶ．それらを学んだ後， 第 9 回にブラウザ上の簡13

WS サーバ接続した時にはIP=対象["connection"]["remoteAddress"]「クライアント{IP}が接続しました」と表示．
「今日の献立を提案します．肉，魚，麺，卵，野菜，その他から選んで入力して下さい．」を WS サーバ個別送信．
ここまで
WS サーバ受信時には「受信:{対象}」と表示．
対象で条件分岐「肉」ならば
A＝乱数（4）
もし，A＝0 ならば「<A href="https://www.lettuceclub.net/recipe/d
ish/24935/">鶏もも肉のみぞれ煮</A>」を WS サーバ個別送信「<img src="鶏肉.jpg">」を WS サーバ個別送信
ここまでもし，A＝1 ならば「<A href="https://www.lettuceclub.net/recipe/d
ish/12328/">豚肉となすのさっぱり重ね蒸し</A>」を WS サーバ
個別送信「<img src="豚肉.jpg">」を WS サーバ個別送信
ここまでもし，A＝2 ならば「<A href="https://www.lettuceclub.net/recipe/d
ish/23396/">ビーフトマトスパゲティ</A>」を WS サーバ個別送信「<img src="牛肉.jpg">」を WS サーバ個別送信
ここまでもし，A＝3 ならば「<A href="https://www.lettuceclub.net/recipe/d

図 4 時間割を教えてくれる bot とのやりとりの例

ish/33365/">ひき肉となすのカレー炒め丼</A>」を WS サーバ個別送信

10. 日本一に関するクイズ (不明, プログラムを提出できていない)
11. みんはや（ゲームアプリ）のクイズを真似したもの (108 行)
12. クイズ（得点の計算あり）(158 行)
13. クイズ（得点の計算あり）(103 行)
図 4 に時間割を教えてくれる bot とのやりとりを示
す．曜日を「火」「火曜」
「火曜日」
「か」
「かよう」
「かようび」と入れても火曜日と判断するように条
件式で「または」を使うのではなく，辞書型変数を教えたところ使いこなしている（時限も同様）．また
table タグを使っている．レシピの提案は材料を入れると乱数でレシピを提案してくれる．プログラムの一部を図 5 に示す．
アンケートで「作品を作って楽しい，おもしろいと思ったところ」が「ある」と答えた 8 名の自由記
述の内容を表 1 に示す．5 名がプログラムが完成し「<img src="ひき肉.jpg">」を WS サーバ個別送信
ここまで
ここまで

図 5 レシピを提案する bot のプログラム（抜粋）

たときの達成感を挙げている．また 1 名が同じ課題
でもプログラムに幅があることに気づいている．また日本語で分かりやすかったこと，少しの違いで動かないことと web socket 接続の表示を挙げた学生がいる．この質問に「ない」と答えた 1 名とアンケートに回答してない学生 4 名のうち提出出来ている
3 名を加えた 4 名の提出したプログラムの平均行数
は 101 行であった．プログラムの長さが熱心に取り組んだ結果と必ずしもいえないが，「楽しい，面白い」と回答した学生の方がプログラムは長い傾向にある．
また提出されたプログラムはそれほど長くない学生
でも，「楽しい，面白い」と回答した学生には何度も14

表 1 「楽しい，おもしろいと思ったところ」への回答

表 2 「ネットワーク，HTML，プログラミング言語の理解で深まったと思うこと」への回答

完成して実際に動かしてみるときが面白かった

自分でサーバーを動かしたり作ったりできるということ

自分の思ったようにプログラムが動いたとき

自分のパソコンでもできる

自分が書いたプログラムが正常に動く点

検索ブロックから自分のプログラムを実行できて，より身近なものに感じた．

作品が出来上がったときの達成感
書いたプログラムが実際に思っている通りに動いてくれた時はとても楽しいし，嬉しい．また，その成功体験がさらにやってみようとなり面白くなってくる．

日常生活に溶け込んでいる関連物への興味・関心
プログラミング言語はとてもたくさんあるが，今までやったことのある C 言語以外を学ぶことにより，プログラ
ミングがどのようなものかより深く知ることができたと考える．

人によって全然違うものができいろんな幅ができているなと感じた．
日本語なので，c 言語よりも何が書かれているのか理解

なでしこを使った作品を作ったことから，1 つのプログ
ラムでも複数のファイルなどを関連付ける必要があり，その関連を駆使することで web サイトが閲覧できたり，画像の提供ができるということを感じ，ネットワークを広げていくことで情報などの伝達が助けられていることを理解できた．

しやすかった．
画像を出力するときに，保存するファイルを間違えて隣にしてしまうだけで出力されないところ．また，サーバが起動しているとき，接続したデバイスからの入力がわかるところ．

試したり，作り直すなど時間をかけて取り組む様子を見たように思う．
「ネットワーク，HTML，プログラミング言語の理解で深まったと思うこと」には表 2 の回答が 6 名からあった．サーバが自分のパソコンでも動くものであることを経験として得ており関心が高まっていることから，講義の狙いは実現されたと考える．
日本語プログラミング言語の方がよいか確かめるため尋ねた「『なでしこ』と今まで経験したプログラ
ミング言語，エディタ，実行方法などを比較してよいところと悪いところを教えてください．
」という質問への 6 名の回答を表 3 に示す．母語である日本語のメリットを 3 名があげているが，2 名は日本語のメリットもあるが他の言語と比較しても悪いところもあるとしている．演習中に学生が困っていた様子
からは，C 言語等では if 文などの複文の場合に中括
弧{}でくくるのにたいし，なでしこでは「ならば」などと「ここまで」でくくるのだが，意図通りにくくれていない場合にミスを発見するのに苦労していた．定数と書いているのは文字列の中に変数の値を埋め込む場合の話と思われる．C 言語では書式か文字列を使うが，なでしこでは中括弧｛｝を使う．
表 4 に「作品を作っていて困ったことがあれば，どんなところで，どういう風に困ったかなど自由に書いて下さい」への 7 名の回答を示す．
「ここまで」の対応関係，プログラミング言語一般の話，画像のサイズや URL の理解不足などが挙げられた．

15

表3 『
「なでしこ」と今まで経験したプログラミング言語，エディタ，実行方法などを比較してよいところと悪いところを教えてください．
』への回答
日本語だったので理解しやすかった
日本語で書きやすかった
馴染みのある日本語でプログラムを書くことができるので，プログラムや英語を全くやっていない人でも簡単に書くことができそう．
日本語でプログラムを見ることができるので，作者以外にもプログラムを理解しやすいと感じる．しかし，「ここまで」をカッコや；の部分に入れる必要があり，他の言語に比べて 1 つ 1 つの命令の管理が難しいと感じた．
良：日本語で書ける手軽さ
悪：定数の使い方などのまるっきり書き方が違うところ
ミスを見つけるのが大変だった

表 4 「作品を作っていて困ったことがあれば，どんなところで，どういう風に困ったかなど自由に書いて下さい」への回答参考文献[１] 文部科学省: 中学校学習指導要領（平成 29 年告示）
解説 技術・家庭編, 開隆堂出版株式会社, (2018)[２] 光永法明: CGI による動的なネットワークサービス提供体験ができるプログラミング教材の提案, 情報処
理学会 コンピュータと教育研究会 153 回研究発表
会, 情報処理学会研究報告, Vol.2020-CE-153, No.21,
pp.1-4, (2020)[３] クジラ飛行机: 日本語プログラム言語なでしこ,
https://nadesi.com/top/ (2022/10/7 閲覧)[４] 光永法明: 日本語プログラミング言語なでしこを使ったウェブサービス作成演習, 日本産業技術教育学会第 37 回情報分科会（大阪）, pp.61-64, (2022)[５] セイさん: HTML と CSS で作る会話風フキダシ３選,
https://jisuijisan.com/speech-bubble/ (2022/10/7
閲覧)[６] 光永法明: 情報基礎 II 講義資料, https://n.mtng.org/2022j2/

入れ子状のプログラムで行数が多くなってしまったときに，必要な「ここまで」がどれなのか見分けにくかっ
たこと．また，同じ条件分岐でも，文章の書き方（もし，対象＝A ならば・対象＝A ならばの違い）でコンパイルが通らないことがあり，それが原因だと分かるのに時間がかかったこと．
プログラムを書くにあたって何か少しでも違えば動いてくれないこと，保存先の違いなど
思うようなプログラムをどう書けばよいかわからな
い．やりたいことがあるが，膨大なプログラムを書く必要があり，時間が足りなかった．
いくつかのプログラムを同時に行いたいときの書く順
序が難しい
c 言語を学んでから取り掛かると，定数とかがやりにくかったです．
写真のサイズ変更
他のブラウザで開く方法が分かりませんでした．

４．おわりに
本論文では昨年度に引き続きなでしこを使ってウェブサービスを作成するプログラミング演習を大学生に対して実施した結果を報告した．演習の結果，プログラミングやネットワークサービスについての理解を深めることができたと考える．幅広いテーマの作品が作れるが，サンプルを多少変更する程度で終わる学生もおり，課題の指示等について改善の余地がある．またなでしこのプログラムを書く上でのサポート（より便利なエディタ等）は必要に思われる．

16

© 2022

Special Interest Group on AI Challenges
Japanese Society for Artiﬁcial Intelligence
一般社団法人 人工知能学会 AI チャレンジ研究会〒 162 東京都新宿区津久戸町 4-7 OS ビル 402 号室 03-5261-3401 Fax: 03-5261-3402(本研究会についてのお問い合わせは下記にお願いします.)AI チャレンジ研究会
主査鈴木 麗璽
名古屋大学 大学院情報学研究科 複雑系科学専攻

主幹事/担当幹事
光永 法明
大阪教育大学 理数情報教育系

担当幹事
植村 渉
龍谷大学 先端理工学部 電子情報通信課程

幹事
干場 功太郎
東京工業大学 工学院 機械系

中臺 一博
東京工業大学 工学院
システム制御系

Executive Committee Chair
Reiji Suzuki
Department of Complex Systems Science,
Graduate School of Informatics,
Nagoya University
Secretary
Noriaki Mitsunaga
Division of Math, Sciences, and Information Technology in Education
Osaka Kyoiku University
Wataru Uemura
Electronics, Infomration and Communication Engineering Course,
Ryukoku University
Kotaro Hoshiba
Department of Mechanical Engineering,Tokyo Institute of Technology
Kazuhiro Nakadai
Department of Systems and Control
Engineering, School of Engineering,Tokyo Institute of Technology

SIG-AI-Challenges web page; http://www.osaka-kyoiku.ac.jp/~challeng/