れてきた[4,5,6,7]．しかし，従来の共通基盤の構コミュニケーションの送り手が発した記号は，受築に関する認知科学的なモデル[6,7]は，コミュニけ手の有する認知的フレームを介してイメージとしケーションにおけるイメージ化のプロセスを扱ってて解釈される．つまりコミュニケーションを効率化いない.実世界において，送り手の伝達意図は，物するためには，送り手と受け手の間で認知的フレー理的世界と接地するアナログなイメージを含み，離ムをすり合わせる必要がある．本稿では，そのよう散的な記号のみでは表現しきれない．この観点に立な送り手と受け手で共有されたフレームを共通基盤てば，コミュニケーションの共通基盤は，送り手内と呼び，タングラム命名課題を対象とした共通基盤部によるイメージから言語への変換プロセスと，受形成のモデルを提示する．特に，本稿ではイメージけ手による言語からイメージへの変換プロセスの関生成における個体差を，モデルに与えるノイズパ係において検討されるべきである．ターン（シード値）によって操作した2つのシミュ著者らは，上記の観点のもとで，Convolutionalレーションを示す．NeuralNetwork(CNN)，画像生成モデル(StableDiffu-sion)[8]，大規模言語モデル(GPT)[9]を組み合わせ

たモデルを検討してきた[3,10]．このモデルは，タコミュニケーションとは，送り手が有する意図ングラム命名課題[11]と呼ばれる抽象図形を題材とを，メディアを介し，受け手に伝達するプロセスでし，2者間で共通の対象に同一の言語ラベルを割りある[1]．人間のコミュニケーションにおける主要当てる過程を表現する．特に，著者らによるはじめなメディアは（自然）言語である．世界には様々なの研究[10]は，送り手と受け手が固定された状況で言語が存在する．いずれも膨大な語彙を持ち，それの一方向的なコミュニケーションが表現された．すらを定められた文法構造によって関係づけることなわち，送り手がタングラムからイメージを生成で，複雑な意図を表現する．しかし，いずれの言語し，そのイメージを表現する言語を受け手に送信すにも曖昧性があり，送り手の意図は完全には記述る．受け手は言語からイメージを生成し，自身が見されない.また，言語を解釈するフレームの背景にているタングラムのいずれに当てはまるかを答えある抽象性の高い知識・記憶の層は,そもそも他者る．ここで送り手の意図したタングラムと受け手のからは直接アクセスできないという問題もある[2].解釈したタングラムが一致した場合に，そのコミュよって，人間のコミュニケーションを成立させるたニケーションは成功したものとみなす．めには,言語表現を工夫するだけではなく，送り手直近の報告[3]では，著者らのモデルが，タングと受け手の間で，意図と言語を対応づける認知的フラム命名課題におけるチャンスレベルを有意に上回レームを調整する必要がある．る正解率を示すこと，またイメージ生成に関わるモ本研究では，コミュニケーションを成立させる個デルのパラメータを，コミュニケーションの成功事人（送り手・受け手）が有する認知的フレームを共例をもとに調整することで，その成績が向上しうる通基盤(commonground)と呼び，その構築プロセスことを示した．に焦点を当てる．コミュニケーションの共通基盤なお，この検討において，イメージの生成に利用―1920―.送り⼿受け⼿BlackSwan'abirdflyingoveraflockofbirds'1.タングラムの知覚