Tokyo Denki University Repository (TDU) / 学術リポジトリ

坪谷, 朱音

      Annual Report 
東京電機大学           The Research Institute for Science and Technology 
総合研究所年報 2023          No.43 Tokyo Denki University                     
 
課題番号 Q23DS-04 
課題名（和文） 情報の不確実性を前提とした合理的なリスク態度を実現する深層強化学習の構築 
課題名（英文） 
Development of deep reinforcement learning to achieve a rational risk attitude based 
on the uncertainty of information 
研究代表者 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
東京電機大学 総合研究所 特任助手 
氏名 坪谷朱音 
共同研究者 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
 
氏名 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
 
氏名 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
 
氏名 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
 
氏名 
 
研究成果の概要（和文） 
囲碁などのゲームで人間を超えた深層強化学習は，期待収益の最大化のみを目指した膨大な数の試行錯誤に
よって学習する．対して人間や動物は，より柔軟な目的水準を持ち合わせ，目的に応じてリスクの捉え方（態
度）を切り替えることで適応的かつ効率的な学習を行う．本研究では，このような目的水準に応じた柔軟かつ
自然な最適なリスク態度の切り替えを実現する深層強化学習エージェントを構築した．これは従来のリスク考
慮型強化学習技術を合理的に統合した研究である． 
 
研究成果の概要（英文） 
Deep reinforcement learning has surpassed human-level performance in games, learning through vast 
trial and error with the sole aim of maximizing expected returns. In contrast, humans and animals possess 
flexible aspiration levels and adapt their risk attitudes accordingly to the target at hand. Consequently, 
they learn adaptively and efficiently. In this study, we developed a deep reinforcement learning agent 
capable of flexibly and naturally switching optimal risk attitudes according to aspiration levels. This 
represents a rational integration of conventional risk-aware reinforcement learning techniques. 
 
      Annual Report 
東京電機大学           The Research Institute for Science and Technology 
総合研究所年報 2023          No.43 Tokyo Denki University                     
 
1.研究開始当初の背景 
 深層強化学習は，シミュレーション環境でエージ
ェントに膨大な数の経験を積ませることで，囲碁や
ビデオゲームのプレイなどで人間レベルを超える成
績を残してきた．しかし，実環境を十分な精度で再
現したシミュレーション環境の作成は多くの場合に
不可能であり，シミュレーション環境と実環境のギ
ャップによるエージェントの性能低下が課題となっ
ている．この課題は転移学習などで軽減可能だが，
いずれにしても実環境での追加学習が必要であり，
その際のデータ収集のコストは非常に高い．対して，
人間や動物は選択肢の価値や情報の不確実性（リス
ク）などの要因を考慮することで，実環境下でも効
率的なデータ収集・学習が可能である． 
通常の強化学習はリスクを考慮せず期待収益のみ
勘案して行動を選択する．リスクを考慮する強化学
習の関連研究として内発的動機付け技術と制約付
き強化学習が挙げられる．これらはリスク概念とは
無関係なものとして論じ用いられてきたが，前者は
未知の状態や行動を積極的に選ぶというリスクへ
の志向性，後者は多目的最適化の文脈でのコスト＝
リスクからの回避性という，対比的なものとして位
置付けられる．人間や動物の意思決定，特に最適採
餌理論の文脈から分析できるように，リスクをプラ
スに捉えるべきかマイナスに捉えるべきか（リスク
態度）は，状況によって変化する．例えば，体内の
エネルギー蓄積容量に比してエネルギー消費が激し
いハチドリは，期待値は同じだが分散の異なる餌場
が存在する場合，生存ラインに応じて異なるリスク
態度を示すことが知られている．  
2.研究の目的 
本研究の目的は，目的水準に応じて柔軟かつ自然に
最適なリスク態度を切り替えることで，通常の強化
学習，内発的動機づけ，制約付きの三者を合理的に
統合し，効率的な環境探索を行う深層強化学習エー
ジェントを実現することである．これにより，深層
強化学習分野における探索の高効率化や適用範囲
の飛躍的な拡大を目指す． 
3.研究の方法 
従来の内発的動機付けや制約付き強化学習におい
て，リスクは行動価値（≒ 期待収益）に組み込むも
のであり，探索方策自身に組み込むものではない．
行動価値の上でのリスクの表現は，リスク自体が目
的水準や時間推移で変動することから，行動価値学
習の不安定性を増幅させる．この不安定性は，正解
ラベルを持たず観測した報酬のみから学習する，強
化学習特有の深刻な問題である．そこで，本研究で
は目的水準と，試行割合から導出するリスクを探索
方策に直接組み込むことで，行動価値の学習に悪影
響を与えず，目的水準に応じた柔軟なリスク態度の
調整を可能にする． 
4.研究成果 
 選択肢の特徴や各時刻の状況といった文脈情報の
考慮が必要なバンディット問題において提案手法の
性能および探索効率を検証した．採餌行動を模した
シミュレーション環境にて，提案手法はエージェン
トの期待損失を抑えつつ素早く生存に必要なエネル
ギー量を確保できることを示した．また深層強化学
習における予備的な実験として，計 49 の終端状態
のいずれかに必ず 6 step で到達できる，状態遷移
が一方通行のトイタスクにおいて提案手法の基本性
能を検証した．提案手法は，報酬が得られる終端状
態が 1 つだけ（報酬が疎）の場合に，適切な目的設
定であれば効率的な探索能力を発揮し，最適方策を
素早く発見できた．ただし，目的水準の動的調整や
連続行動空間への対応など，未完成な点も多く存在
するため，改良を進めることで深層強化学習全般に
適用するための汎用性を今後獲得していく必要があ
る．これらの改善・拡張は，事前情報だけでは適切
な目的水準を設定できない場合や，ロボットの運動
制御などで特に必要とされる． 
5.主な発表論文等 
〔雑誌論文〕（計 1 件） 
① 坪谷朱音, 甲野佑, 高橋達二, ”文脈的採餌行動
における逐次的意思決定モデル”, 知能と情報
(査読あり), 2024.2, 36(1), pp.589-600. 
 


Japanese

情報の不確実性を前提とした合理的なリスク態度を実現する深層強化学習の構築

東京電機大学博士（工学）2023doctoral thesi

アルジャラリ, サーミ

東京電機大学大学院
学位論文内容の要旨  
報告番号  先端科学技術甲第188号  氏 名 アルジャラリ サーミ アリ エイチ
論文題目
Development of a functional recovery training robot with a quantitative 
evaluation system for post-stroke patients with upper-limb impairment  
ロボット技術を活用した運動療法では，脳卒中後遺症の運動機能回復が改善されること
が示されている．脳卒中片麻痺患者の上肢運動機能回復訓練においては，訓練効果を患者
にフィードバックしながら随意的な運動を学習するのにロボット技術を用いて，計測・解
析することで，信頼性と精度を向上させる研究が進んでいる．
本論文では，脳卒中片麻痺患者を対象とし，使用者が単独で練習でき，上肢運動機能回
復訓練の経過を記録・評価する上肢機能回復訓練ロボットシステムの開発を目標とし，水
平回転アーム式のロボットの設計と，当ロボットアームの先端を保持し，ロボットにより
呈示される運動への追従課題時の手先力計測信号の特徴をマハラノビス・タグチ・システ
ム（MTS）で分析する手法を提案している．計測信号の特徴項目を設定し，被検者群の力
制御パフォーマンスの差を MTS の手法である MTA 法，T(1)法，標準化誤圧法にて被検者
間，拘束制限間で比較する方法を示すとともに，3 手法の適用効果について述べている．
本論文は，全 4 章からなる．
第 1 章では，上肢運動機能訓練ロボットと定量評価システムの課題を述べてある．さら
に，本研究の目的，先行研究で進めた水平回転アーム式の上肢機能回復訓練ロボットと上
肢運動機能定量評価システムについて述べている．
第 2 章では，被験者より上肢機能回復訓練ロボットのロボットアームに加わる力を，ポ
テンショメータを用いたねじり角計測にて導出する方法とその較正実験について示してい
る．また，導出した 3 次の回帰式と 1 次の回帰式を示し，それぞれの角度信号の精度を示
し，使用者を想定した低負荷の条件では 3 次の回帰式の適用が望ましいことを示している． 
第 3 章では，上肢運動機能を定量的に評価するシステムを確立するために，MTA 法，T(1)
法，および標準化誤圧法を適用し，被検者間と拘束条件間を比較，3 手法の効果について
述べている．実験は 30 名の若年成人男性健常者を対象に，肩・肘・手関節を単独，ならび
に 2 関節の組み合わせで拘束する計 6 条件にて，一定の低回転角速度で動作するロボット
アームの動きに追従する際の力制御パフォーマンス評価実験を行い，無拘束時のデータ（健
常者のデータ）を基準に，上肢関節の拘束条件の異なる状態で，被検者間の比較，被検者
の拘束条件による比較，拘束条件の被検者群データの比較について検証している．
 
 実験は，被験者がグリップを保持し，ロボットのアームリンクの回転方向
と反対方向に力を加える課題を課している．関節拘束なし状態のデータを単位空間
/信号空間データに設定し，他の 6 つの関節拘束状態のデータは，麻痺上肢の訓練前状態を
模擬するものとして評価対象データとして設定している．手先力計測信号に対し設定
した 15 の特徴量に対し，MTA 法，T(1)法と標準化誤圧法により力制御パフォ
ーマンスを表す推定値を算出し，その傾向について説明している．各手法効
果として，標準化誤圧法と比べ，MTA 法と T(1)法は，関節拘束の条件間の差の検出に
有効であることを述べている．また，単一関節，組合せ関節の 6 拘束条件の比較では，変
動係数を用いることで，MTA 法と T(1)法には差があることを示している．これらから，
MTA 法が上肢運動機能訓練ロボットの評価手法に適した方法であることを確認している．  
第 4 章では，結論として，上記の研究成果のまとめるとともに，本研究の適用範囲と今
後の課題を示している．本研究は，上肢運動機能訓練ロボットを用い，健常者のデータを
基準として患者個人の変動，関節の動作制限の違いを評価するため客観的な方法となるこ
とを示している点に特徴がある．健常者のデータ群の統計的類似性を計算し，上肢運動機
能に制限がある訓練者のデータを逐次評価しえる方法を示しており，脳卒中片麻痺患者の
上肢機能回復訓練への活用が期待できるものである． 
 


English

Development of a functional recovery training robot with a quantitative evaluation system for post-stroke patients with upper-limb impairment

神保, 康紀

      Annual Report 
東京電機大学           The Research Institute for Science and Technology 
総合研究所年報 2023          No.43 Tokyo Denki University                     
 
課題番号 Q23T-03 
課題名（和文） 積層造形法の材料付加経路をモデル化する構造設計法 
課題名（英文） 
Structural design method of modeling the material addition path in additive 
manufacturing 
研究代表者 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
工学部 先端機械工学科 助教 
氏名 神保康紀 
共同研究者 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
 
氏名 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
 
氏名 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
 
氏名 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
 
氏名 
 
研究成果の概要（和文） 
3D プリンタとして知られる積層造形法（Additive Manufacturing, AM）は，材料の付加経路が製作物の造形
精度や機械特性に大きく影響を及ぼすため，設計を困難にするという課題がある．この問題に対し，AM によ
る加工経路を考慮した単位構造を用意し組み合わせることで全体の構造を設計するという方法を提案した．提
案した方法で柔軟な構造を設計して製作したところ，精度良い加工が可能であることがわかった．また製作し
た柔軟構造は意図した変形を生じ，ソフトロボットなどの一体製作に有用であることを確認した． 
 
 
研究成果の概要（英文） 
In additive manufacturing (AM), also known as 3D printing, the additive path of the material greatly 
affects the accuracy and mechanical properties of the manufactured object. This makes it difficult to design 
parts assuming AM. To solve this problem, a method is proposed unit structures considering the processing 
paths of AM. The flexible structure was designed and fabricated using the proposed method, and it was 
found that it could be fabricated with high accuracy. The fabricated flexible structures deform as intended, 
confirming the usefulness of the proposed method for the integrated fabrication such as soft robots. 
 
      Annual Report 
東京電機大学           The Research Institute for Science and Technology 
総合研究所年報 2023          No.43 Tokyo Denki University                     
 
1.研究開始当初の背景 
3D プリンタとして知られる積層造形法（Additive 
Manufacturing，AM）は，3D 形状モデルデータを
もとにして対象に材料を付加し，物体を造形する手
法である．従来の加工方法では困難である，物体内
部への複雑な構造の加工が容易である．計算工学の
分野で発展してきた構造設計法と，積層造形法を組
み合わせた，新しいものづくりの実現が期待されて
いる．ここで，従来の構造解析法や最適化設計法は，
均質な材料で内部が充填されている物体を前提とし
ている．しかし，材料を順次付加する積層造形法で
は，付加した材料間に空隙が生じるなど，造形物の
内部を均質に充填することは難しい．このため，設
計モデルと製作物の機械的性質に大きく差が生じ，
意図した機能を持つ機械部品の設計が困難になると
いう問題がある． 
 
2.研究の目的 
本研究は，積層造形の加工上の特徴を組み込んだ単
位構造という考えを導入し，単位構造を空間内に適
切に配置して全体構造を設計する手法を提案するこ
とで，製作物の機械的性質の正確で効率的な解析・
予測の実現を目指すものである． 
 
3.研究の方法 
次のような手順の設計法を提案した． 
(1) 構造設計の単位となる単位要素を，その加工経
路とともに設計する．狙った方向に変形する柔軟な
構造を目的として，１周期の波型の形状を積層方向
に引き出した壁状の構造を単位構造とした．この時，
造形機（3D プリンタ）のノズル径を基準にして壁厚
を決定することで，精度の良い造形を可能にする．
また，単位構造の 3D モデルデータを作成し，機械
特性を有限要素解析ソフトで解析した． 
(2) 設計した単位要素を空間内に配置して，全体の
構造を設計する．この時，全体の機械的性質は，(1)
で計算した各単位構造の機械特性から解析すること
ができる．次に，各単位要素に設計された加工経路
を元に，全体の加工経路を生成する． 
 
提案した設計法で柔軟な構造を設計し，実際に AM
で造形した．造形した柔軟構造に荷重を加え，変形
の方向と変形量を計測した． 
また，提案手法をソフトロボットの一体製作に応用
し，実際に製作を行った． 
 
4.研究成果 
提案した方法で柔軟な構造を設計し，実際に AM で
製作したところ，精度良い加工が可能であることが
わかった．また製作した柔軟構造は，設計した通り
の変形を生じることを確認した．このことから，提
案した AM の材料付加経路をモデル化する構造設計
法が有用であることを確認した．また，提案手法を
ロボットハンドの設計に応用することで，ロボット
ハンドの一体製作が可能であることを確認した．こ
の成果は機械部品の生産において，生産性の向上や
製作物の軽量化に貢献するものである． 
 
5.主な発表論文等 
〔学会発表〕（計 2 件） 
① 神保康紀，材料押出法によるロボットハンドの
一体製作に向けた柔軟構造設計法の研究，日本
機械学会 2023 年度年次大会，2023 年 9 月 6 日，
東京都立大学． 
② 神保康紀，連続繊維を使用した材料押出法によ
るワイヤ駆動ロボット屈曲指の一体製作，日本
機械学会生産システム部門研究発表講演会
2024，2024 年 3 月 5 日，岡山大学． 
 
 


積層造形法の材料付加経路をモデル化する構造設計法

ヤング, ジュリオ, クリスティアン

宍戸, 真

      Annual Report 
東京電機大学           The Research Institute for Science and Technology 
総合研究所年報 2023                  Tokyo Denki University 
 
課題番号 Q23D-08 
課題名（和文） 人工知能を利用した日本人 ESL 学生向け語学学習アプリケーションの開発 
課題名（英文） 
Development of Artificial Intelligence-Based Language Learning Application for ESL 
Students in Japan 
研究代表者 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
先端科学技術研究科、情報通信メディア工学専攻 博士課程（後期） 
氏名 ヤング ジュリオ クリスティアン 
共同研究者 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
先端科学技術研究科、情報通信メディア工学専攻 教授 
氏名 宍戸 真 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
 
氏名 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
 
氏名 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
 
氏名 
 
研究成果の概要（和文） 
こちらの研究は、音声対応チャットボットの分野における人工知能（AI）技術を評価する以前の研究を基にし
ています。以前の研究では、スピーキング練習チャットボット内で音声教材を生成するためのテキスト読み上
げモデルとして WaveNet を、英語を外国語として学ぶ学生（EFL）の音声を文字起こしするオフライン音声
認識システムとして Vosk を利用しました。本研究では、EFL の学生が練習に使用できるリファレンスダイア
ログを生成するための生成 AI の評価に焦点を移しました。多くの研究が、教育環境におけるチャットボットの
成功は、使用されるリファレンスダイアログの適切さに大きく依存していると示唆しています。学生の言語理
解レベルは様々であるため、それぞれの学習ニーズに合ったダイアログが必要です。大規模言語モデル（LLM）
である ChatGPT の有望な性能を踏まえ、スピーキング練習のためのリファレンスダイアログを生成する際の
適性を評価することを目的としました。これを達成するために、いくつかの可読性指標を使用して、ChatGPT
が生成した教材の最適な対象読者を特定しました。私たちの調査結果は、ChatGPT が生成した教材が初心者お
よび初中級の学生に適していることを示しています。さらに、異なるプロンプトが LLM の応答に影響を与え
ることを理解し、特定の言語学習ニーズを満たすための ChatGPT の能力を評価する実験を拡張しました。第
二の実験では、特定の基準（ダイアログの長さ、単語の長さ、より高いレベルの対象読者）に基づいてリファ
レンスダイアログを生成するよう ChatGPT に指示し、異なるプロンプト設定下でのパフォーマンスを評価し
ました。結果は、ChatGPT がより高いレベルの対象読者に適したダイアログを生成するのに苦労する一方で、
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長さの基準にはより適切に対応できることを示しましたが、すべての要件を一貫して満たすことはできません
でした。 
 
研究成果の概要（英文） 
This research is a continuation from our previous research that focus on evaluating Artificial Intelligence 
(AI) technologies in voice-enabled chatbots domain in helping students learn English. In the previous 
research we focus our attention on WaveNet as text-to-speech model for generating audio materials within 
a speaking practice chatbot; and Vosk as offline speak recognition system for transcribing English as a 
Foreign Language (EFL) students speech. In this research, we put in the efforts for evaluating generative 
AI for generating reference dialogues for EFL students to practice. Aside from audio materials, many 
research believe that the successfulness of chatbots adaptation depends on the appropriateness of 
reference dialogue used within them. As different students have different level of language understanding, 
they might need a different set of dialogue that suits their proficiencies. To do so, following the promising 
adaptation of ChatGPT as a Large Language Model (LLM) through its coherent output, we measure the 
appropriateness of using it to produce reference dialogue for speaking practices. To do so, we used several 
readability metrics to find a most appropriate target audience for ChatGPT-generated materials. Our 
research found that the materials produced by ChatGPT naturally fits the needs of beginner and 
pre-intermediate students. Moreover, understanding how different prompt can influence LLM’s response, 
we extend the experimentation further to find out whether ChatGPT could address specific needs of 
language learning. In the second experiment, we set a scenario where ChatGPT needs to generate 
reference dialogues with specific criteria (dialogue’s length, words length, and higher target audience) and 
evaluate whether it can achieved them under different prompt settings. Our experiment showed that 
ChatGPT couldn’t generate reference dialogue for the intended target audience. However, regarding the 
length criteria, ChatGPT could address this criteria better but still doesn’t guarantee them. 
 
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1.研究開始当初の背景 
Learning a new language presents a significant 
challenge, and for foreign language students, 
mastering English can be particularly daunting 
due to various factors. A prominent obstacle is the 
limited opportunity to practice speaking the 
language. Numerous studies have underscored 
the importance of speaking in language 
acquisition and effective communication. Without 
sufficient practice, students often struggle to 
build fluency and confidence, which are crucial for 
using the language effectively. This lack of 
practice can lead to demotivation and further 
reduce opportunities for improvement, creating a 
vicious cycle that hinders language learning.  
In response to this challenge, the use of 
chatbots in language learning has garnered 
increasing research attention in recent years. 
Chatbots offer a promising solution by providing 
students with a platform to engage in 
conversation in a safe, low-pressure environment. 
This can significantly enhance their speaking 
practice, thereby improving their language skills. 
The success of a language learning chatbot 
typically depends on several key components, 
such as a speech recognition (SR) module, audio 
content, and reference dialogue content. Previous 
studies have primarily focused on the 
development of SR modules and audio content for 
these systems.  
While substantial progress has been made in 
speech recognition and audio content technology, 
the dialogue content of chatbots has traditionally 
been sourced from human-produced materials. 
However, with the advent of artificial intelligence 
and deep learning, it is now feasible for machines 
to generate readable and contextually appropriate 
content. This advancement has the potential to 
reduce the reliance on human-produced content, 
thereby cutting down on time and cost. 
Consequently, this research aims to evaluate the 
potential of AI-generated content, specifically 
using OpenAI's ChatGPT, for reference dialogues 
in an EFL chatbot system. We will assess the 
appropriateness of ChatGPT-produced materials 
for dialogue practice in language learning by 
employing multiple readability metrics. 
Additionally, we will investigate how different 
prompts can influence the responses generated by 
ChatGPT, particularly in scenarios requiring 
specific criteria for dialogue length and 
complexity. Through these experiments, we aim to 
determine the most effective ways to utilize 
ChatGPT to meet the specific needs of language 
learners and identify the most appropriate 
audience to maximize the learning benefits. 
 
2.研究の目的 
The primary objective of this research is to 
assess the appropriateness of ChatGPT-produced 
materials for dialogue practice in language 
learning by employing multiple readability 
metrics to determine the optimal target audience. 
Additionally, we aim to investigate how different 
prompts influence ChatGPT's responses, 
particularly in scenarios with specific criteria for 
dialogue length and complexity. 
 
3.研究の方法 
To find the most appropriate audience 
ChatGPT-generated materials as reference 
dialogues within the speaking practices app:  
① Generate reference dialogues using OpenAI's 
ChatGPT by inputting a prompt that 
specifies the context and topic of the dialogue, 
selected from a predefined list of topics.  
② Produce dialogues that include alternative 
lines for each dialogue line, generating 30 
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unique combinations per dialogue for a total 
of 450 unique sample combinations. 
③ Analyze each ChatGPT-generated dialogue 
using three readability metrics: Flesch 
Reading Ease, McAlpine EFLAW, and 
Dale-Chall readability metrics. 
④ Visualize the distribution of the difficulty 
levels of the generated dialogues based on the 
readability scores. 
⑤ Interpret the complexity of the 
ChatGPT-generated dialogues by analyzing 
the visualization results. 
To find out whether ChatGPT could address 
specific needs of language learning:  
⑥ Define a specific learning context to measure 
the impact of different prompt techniques on 
dialogue generation, targeting fresh 
undergraduate students practicing in a 
classroom setting.  
⑦ Set dialogue specifications: 14 lines, each 
containing about 10 words, suitable for EFL 
students at CEFR B2 level. 
⑧ Generate a list of suitable topics for dialogues 
using ChatGPT. 
⑨ Utilize a Base Prompt and compare it with 
various prompt techniques including Direct 
Task Specification, Task Demonstration, 
Mimetic Proxy, and Constraining Behavior.  
⑩ Evaluate each prompt technique individually 
and in combination to determine their 
effectiveness in generating appropriate 
dialogue materials for the target audience. 
 
4.研究成果 
The appropriateness of the existing speech 
recognition models for voice-enabled chatbot 
applications - Based on the experimentation 
results, several conclusions can be drawn about 
the suitability of ChatGPT-generated materials as 
EFL chatbot reference dialogues. Firstly, the 
minimal McAlpine EFLAW scores in all simulated 
conversations suggest that the dialogues do not 
contain excessive use of mini-words, avoiding 
wordy clichés, colloquial expressions, and phrasal 
verbs that might confuse international readers. 
This consistency indicates that EFL students can 
easily comprehend and understand the content, 
confirming the appropriateness of 
ChatGPT-generated materials for EFL chatbot 
systems. Additionally, the Flesch Reading Ease 
scores indicate that most ChatGPT-generated 
materials are suitable for students with CEFR 
level A2. These students typically understand 
everyday words and phrases, simple grammatical 
structures, and can engage in basic conversations. 
This interpretation is further supported by the 
Dale-Chall scores, which, despite using different 
criteria, led to a similar conclusion regarding the 
appropriateness of the materials for CEFR A2 
level students. 
ChatGPT capabilities to generate dialogue 
practice materials with specific criteria - The 
findings indicate that different prompt techniques 
can influence the quality of dialogues generated 
by ChatGPT, but mainly for lower-level criteria. 
When the specification of maximum words per 
line was explicitly given, ChatGPT produced more 
materials meeting this criterion, with a 
compliance rate of up to 69.35%. The TD prompt, 
which implicitly instructed the criteria through 
an example dialogue, resulted in dialogues with a 
higher average word count per line, showing 
difficulty in replicating the implicit criteria 
accurately, though it performed slightly better 
than a regular prompt. For higher-level criteria, 
none of the prompt techniques yielded 
satisfactory results. ChatGPT struggled to 
produce dialogues at the intended proficiency 
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level, even with explicit instructions. This 
limitation may be due to ChatGPT's training 
process, which prioritizes simpler, more 
comprehensible responses suitable for a diverse 
audience. This tendency towards simplicity 
restricts ChatGPT's ability to generate advanced 
materials for higher proficiency students. 
5.主な発表論文等 
〔雑誌論文〕（計 2 件） 
① Young, J. C., & Shishido, M. (2023). 
Investigating OpenAI’s ChatGPT Potentials 
in Generating Chatbot's Dialogue for English 
as a Foreign Language Learning. 
International Journal of Advanced Computer 
Science and Applications, 14(6). 
② Young, J. C., & Shishido, M. (2023, July). 
Evaluation of the Potential Usage of 
ChatGPT for Providing Easier Reading 
Materials for ESL Students. In EdMedia+ 
Innovate Learning (pp. 155-162). Association 
for the Advancement of Computing in 
Education (AACE). 
 
〔学会発表〕（計 2 件） 
① Young, J. C., & Shishido, M. (2023, July). 
Evaluation of the Potential Usage of 
ChatGPT for Providing Easier Reading 
Materials for ESL Students. In EdMedia+ 
Innovate Learning (pp. 155-162). Association 
for the Advancement of Computing in 
Education (AACE). 
② Young, J. C., & Shishido, M. (2024). 
Prompting Brilliance: Unlocking ChatGPT's 
Potential to Revolutionize EFL Dialogue 
Practices. In The 30th Annual Conference of 
the Association for Natural Language 
Processing (NLP2024) 
 
 


Development of Artificial Intelligence-Based Language Learning Application for ESL Students in Japan

芥川, 豪

笹谷, 真通

  Annual Report 
東京電機大学   The Research Institute for Science and Technology 
総合研究所年報 2023   No.43 Tokyo Denki University    
課題番号 Q22DS-01 
課題名（和文） 木質大断面部材におけるシアプレートを用いた接合部の構造性能の評価
課題名（英文） 
研究代表者 
所属（学部、学科・学系・系列、職位）
東京電機大学大学院 先端科学技術研究科 建築建設環境工学専攻
氏名 芥川 豪
共同研究者
所属（学部、学科・学系・系列、職位）
東京電機大学 未来科学部 建築学科 教授
氏名 笹谷 真通
所属（学部、学科・学系・系列、職位）
氏名
所属（学部、学科・学系・系列、職位）
氏名
所属（学部、学科・学系・系列、職位）
氏名
研究成果の概要（和文） 
本年度の成果は、国際会議での発表と発表論文内で検討課題としていた部分についての追加実験である。
海外での発表は、WCTE2023(オスロ―)での発表で世界に広く研究成果を発信するとともに、会議内で非常
に有意義な質疑を受けることができた。
追加実験に関しては、これまでの成果内で明らかでなかった部分の実験を実施することができた。今後の研
究の進展に重要なデータが取れたと考える。
研究成果の概要（英文） 
The results of this year's research were a presentation at an international conference and additional 
experiments on the areas that had been discussed in the published paper. 
As for the overseas presentations, we widely disseminated our research results at WCTE2023 (Oslo), and 
received very meaningful questions at the conference. 
As for the additional experiments, we were able to conduct experiments in areas that had not been 
clarified in our previous results. We believe that we were able to obtain important data for the future 
development of our research. 
      Annual Report 
東京電機大学           The Research Institute for Science and Technology 
総合研究所年報 2023          No.43 Tokyo Denki University                     
 
1.研究開始当初の背景 
木造建築物では,建物の構造性能は接合部に
大きく左右されるため,今後 CLT など大断面木
質材料を用いた建築物の普及のためには,規模
や用途の拡大に適応できる高耐力かつ高剛性
な接合部の提案およびその力学的特性の把握
が重要であると考える. 
 
2.研究の目的 
本研究では,ボルトより強度が高い接合具と
して構造用製材の接合に用いられてきたシア
プレートに着目し,『ドリフトピンとシアプレ
ートを併用した鋼板挿入型の接合部を提案し,
その力学特性の解明』が課題であり,本研究課
題の核心をなす学術的な問いである. 
 
3.研究の方法 
 本年度の追加実験では、上記シアプレートが作用
する部分のみをモデル化した木材のせん断性能を確
認する実験を実施した。 
 実際の実験風景を以下に示す。 
 
上記の実験より、今後はドリフトピンとの強度・
剛性の負担率、破壊の要因を明らかにしていく。 
 
 
4.研究成果 
本年度の研究成果は、以下の２点である。 
① 国際会議での成果発表 
② 追加実験 
 
 ①については、昨年度までに実施した実験および
その成果についての発表を行い、研究に対する意見
を広く得ることができた。 
 ②については、これまでの実験に加え 3 の研究の
方法で示した実験を実施し、これまでの研究の中で
の課題点・不明点について明らかにする試みができ
た。 
 2024 年度以降は、この研究成果について検討考察
を実施し研究の完成に努める。 
 
5.主な発表論文等 
（研究代表者、共同研究者には下線） 
〔学会発表〕（計 2 件） 
① シアプレートとドリフトピンを用いた CLT 接
合部の力学的性状に関する実験的研究、 
芥川豪、花岡洸也、笹谷真通 
日本建築学会学術講演梗概集 2023(近畿) 
 
② AN EXPERIMENTAL STUDY ON SHEAR 
PERFORMANCE OF CLT DOWEL JOINTS 
WITH SHEAR PLATES 
Tsuyoshi Akutagawa, Hiroya Hanaoka, 
Sasatani Masamichi 
World Conference on Timber Engineering 
Oslo 2023 
 
加力方向 


シアプレートを用いたCLT接合部の力学的性状に関する研究

東京電機大学博士（工学）2022doctoral thesi

山邉, 悠太

ヤマベ, ユウタ

東京電機大学大学院 
学位論文内容の要旨 
報告番号 先端科学技術甲第 172号 氏 名 山邉 悠太 
論文題目 絵画風画像生成のための高速・高密度サンプリング法 
 
絵画やイラストなどの非写実的な画像を生成する技術は，Computer Graphics 分野では
Non-Photorealistic Rendering (NPR)と呼ばれ，盛んに研究が行われている．写真などの
画像を入力として油絵や水彩画といった絵画風画像を生成する手法が数多く提案されてい
る．一方，カメラやディスプレイをはじめとしたデジタル機器の高性能化，通信の大容量
化により，扱われるデジタル画像のサイズは年々大きくなり，高精細化している． 
入力画像から自動的に絵画風画像を生成する手法のうち，ストロークベースの絵画風画
像生成手法は，絵画の特徴であるストロークの形状をよく表現することができる．また，
パラメータの組み合わせを変えることで，見た目の違いを細かく制御することができる． 
ストロークベースの絵画風画像生成技術の代表的な手法のひとつに，ダートスローイン
グアルゴリズムをベースとした階層的 Poisson Disk Sampling 法を応用した Scalable 
Poisson Disk Sampling法（以下 SPDS法と記す）を用いた手法が提案されている．この SPDS
法は様々な画風の絵画風画像を生成できる手法であるが，入力画像の解像度が高い場合や
緻密な描画を行おうとした場合に処理時間が増大するという問題がある．例えば，4096×
4096ピクセルの画像をサンプリングする処理には数分を要するので，動画を絵画風に変換
する用途や，円の大きさなどのパラメータを変えつつ試行錯誤する用途には実用的ではな
い．また，ストロークのサイズに大きな偏りが生じやすく，画風によっては，不自然さに
つながる．よって，これらの問題を解決するサンプリングアルゴリズムが必要とされる． 
本研究では，画像を走査すると同時に，半径の異なる円をランダムかつ均一に敷き詰め
てゆく高速なサンプリング手法，Random Disk Paving法（以下 RDP法と記す）を提案する．
RDP法は，基本となるアルゴリズムと 3つの高速化手法の組み合わせから成る手法である．
RDP 法により，平面に，半径の異なる円をランダムかつ均一に敷き詰めることが可能であ
る．実験により，RDP 法は入力画像中を高速にランダムかつ均一，高密度にサンプリング
できることを示す．また，本手法を絵画風画像生成アルゴリズムに適用し，その有効性を
示す．具体的には，RDP 法で敷き詰めた各円を，その半径に比例した幅と長さを有する絵
筆を模したテクスチャで置き換えることにより，絵筆で描いたような絵画風画像を短時間
で生成できることを示す． 
本論文は，全 6章から構成されている． 
第 1章では，本研究の背景，目的，成果をまとめる． 
第 2 章では，本研究に関連する絵画風画像生成手法について述べる．NPR 手法のうち，
入力画像から絵画風画像を生成する手法を，フィルタリングベースの手法，事例参照型の
手法，ストロークベースの手法の 3 つに大別し，それぞれの手法の詳細および利点と問題
点を述べる． 
第 3章では，Random Disk Paving法の基本的なアルゴリズムおよび高速化手法について
述べる．RDP 法は，円の大きさを乱数により決定した後，数ピクセルおきに画像を走査し
ながら円の配置場所を決定するサンプリング手法である．ある位置に円が配置できるか否
かは，2 つの基準に基づいて判断される．また，事前に設定されたパラメータや過去に配
置された円の情報に基づいて配置判定を高速化する手法を 3つ提案する． 
第 4 章では，RDP 法によるサンプリング結果の統計的性質を明らかにする．また，処理
速度を測定し，その性能を評価する．まず，サンプリングされた円の半径の分布について
評価する．サンプリングされた円が画像を占める面積に着目し，円の半径ごとに画像中を
占めた面積の割合を調べ，RDP 法と SPDS 法による結果の違いについて論じる．RDP 法によ
ってサンプリングされた結果は，SPDS法に比べて占有面積比の半径による偏りが比較的小
さいことを示す．次に，サンプリングされた円の中心点の分布について評価する．配置さ
れた円の中心点をグラフにプロットし，RDP 法によってサンプリングされ配置された円の
位置に偏りがないことを示す．また，RDP 法によってサンプリングされた円の中心点を二
次元フーリエ変換し，SPDS 法による結果と異なる周波数特性を持つことを明らかにする．
最後に，処理速度について評価する．RDP 法に適用した高速化手法の評価を行い，すべて
の高速化手法が処理の高速化に寄与していること，すべての高速化手法を組み合わせたと
きに最も効果が高いことを示す．次に，パラメータのうち，走査間隔を表すΔp を変えた
ときの処理速度の変化について比較し，特性を明らかにする．さらに，RDP法と SPDS法と
の処理速度の比較を行い，数百倍の高速化を達成することによりその有用性を示す． 
第 5 章では，サンプリングされた円を様々な画風に対応した筆のストロークに置き換え
ることで，様々な絵画風画像を生成する手法について述べる．ここでは，代表的なストロ
ークベースの絵画である，油絵風と水彩画風の画像生成手法への応用について述べる．RDP
法と SPDS法それぞれによるサンプリング結果から生成された絵画風画像を比較し，両者の
利害得失を明らかにする．サンプリングされた円を筆のストロークテクスチャに置き換え
ることで，画風に対応した絵画風画像を高速に生成できることを示す．また，生成された
絵画風画像は，従来手法による結果と比較して，より緻密に描かれていることを示す．ま
た，様々な入力画像とパラメータの組み合わせを使った RDP 法の結果から絵画風画像を実
際に生成し，RDP法が多様な表現の絵画風画像生成に使用できることを示す． 
第 6 章では，本研究で得られた成果についてまとめ，残された課題と今後の展望につい
て述べる． 


絵画風画像生成のための高速・高密度サンプリング法

中島, 篤志

ナカジマ, アツシ

NAKAJIMA, Atsushi

学位論文審査の結果の要旨    
報告番号 先端科学技術（      ）号 氏 名 中島 篤志 
論文題目 
DC-DC コンバータの基礎検討とその応用システムの研究 
 
論文審査委員会 
委員（主査）Ｄ○合 枡川 重男 教授 （電気電子システム工学専攻）   
委員（副査）Ｄ○合 腰塚 正  教授 （電気電子システム工学専攻） 
委員（副査）Ｄ○合 加藤 政一 教授 （電気電子システム工学専攻） 
委員（副査）Ｄ○合 吉田 俊哉 教授 （電気電子システム工学専攻） 
委員（副査）Ｄ○合 杉元 紘也 准教授（電気電子システム工学専攻） 
  
 研究の背景 
近年、化石燃料による CO2を原因とした地球の気候変動が問題となっている。この気候
変動を含む様々な問題を解決し、持続可能な社会を実現するために、持続的な開発目標
(SDGs)が 2015 年 9 月の国連サミットによって採択された。しかし、世界の再生可能エネル
ギーの割合は、資源エネルギー庁の統計によると 2018 年現在で約 4%となっており、再生
可能エネルギーのさらなる利用拡大が求められている。 
 
                研究の目的 
SDGs を背景に、再生可能エネルギーによる電気の普及および有効利用の課題を整理する
と、①エネルギーの利用率向上、 ②小さい電力で大きな価値、 ③インフラが整っていな
い地域への再生可能エネルギーの提供が課題となる。DC-DC コンバータは、この限られた
わずかなエネルギーをも有効に変換する技術の要となる。本研究ではこれら課題に対応す
る新たな DC-DC コンバータを提案すると同時に、その応用システムの開発を目的とする。 
 
研究の内容 
第 1章では、持続的な開発目標 SDGs を背景とし、再生可能エネルギーの有効利用の観
点から、課題の整理とテーマの選定を行い、本論文の構成を述べた。 
第 2 章では、筆者らが提案する降圧形，昇降圧形、直列昇降圧形、並列昇降圧形の単相
高力率整流回路における DC-DC コンバータ部のスイッチング損失解析から、損失の内訳を
比較検討する。提案する各方式の損失を整理すると，スイッチング損失の大きさは降圧形=
並列形＜直列形＜昇降圧形となるため、降圧形と並列形が最も有利で次いで直列形となり、
昇降圧形が最もスイッチング損失が大きいことが明らかとなった。 
これらの比較結果を元に、小規模太陽電池応用システムに適した DC-DC コンバータを選
定すると、電圧が変動する同システムには昇圧機能を有し、かつスイッチング損失が小さ
い並列形もしくは直列形が適している。ただし、並列形はスイッチング損失が最も小さい
が、出力電位変動が大きいため、放射ノイズ発生の可能性がある。その結果、小規模太陽
電池応用システムには、直列形が最も適していることを明らかにした。この成果は、 
［1］ 中島篤志, 枡川重男, 茂木進一, 出力電圧脈動を低減した各種単相電流形高力率整
流器のスイッチング損失の比較, パワーエレクトロニクス学会誌, Vol.39, JIPE-39-11, 
pp. 73-80, (2014). 
［2］ 中島篤志, 茂木進一, 西田保幸, 枡川重男, 出力電圧脈動を低減した単相並列形昇降
圧形高力率整流器のスイッチング損失の検討, パワーエレクトロニクス学会誌, Vol. 
40, JIPE-40-15, pp. 136-143, (2015). 
としてまとめられている。 
第 3 章では、1 セル太陽電池向け DC-DC コンバータを提案する。本章の課題は「1 セル
太陽電池の低電圧からの起動」および「ウェアラブル機器に必要な電力の確保」である。
そこで第 2 章での検討結果を元に、これを満足する新たな DC-DC コンバータを提案し、試
作機により動作確認を行った。また，提案するコンバータの起動回路は、-40℃～80℃の広
い温度範囲で運転できることを確認した。さらに、コンバータの入力電圧が 0.5V の低電圧
でも、ウェアラブル機器の電源として必要な 5~12V の出力電圧、7W 以上の出力電力を得
ることが可能であることも示した。この成果は、 
［3］ Atsushi Nakajima and Shigeo Masukawa, Practicality of Boost-type DC-DC Converter for 
Single Solar Cell, IEEJ Journal of Industry Applications, Vol.10 No.4, pp. 417-427, (2021). 
としてまとめられている。 
第 4 章では、太陽電池とペルチェ素子を用いた水生成システム向けの DC-DC コンバータ
について検討する。本章の課題は「太陽電池、ペルチェ素子、2 つのファンの 4 デバイス
の個別制御」および「インフラのない地域への普及を考慮し主回路の部品点数削減」であ
る。そこで、第 2章での検討結果を元に、これら課題を満足する 1入力3出力の直列形DC-DC
コンバータを提案する。シミュレーションより、4 デバイスの個別制御が可能であること、
部品点数を削減できることも示した。また、試作した水生成部の性能を確認し、好条件下
では 321g/kWh の水生成が可能であることを明らかにした。この成果は、 
［4］ 中島篤志, 太陽電池とペルチェ素子を用いた水生成システム向けの 3出力DC-DCコ
ンバータ, パワーエレクトロニクス学会誌, Vol.47, JIPE-47-2, pp. 99-107, (2022). 
としてまとめられている。 
第 5 章では、以上の検討についての総論と今後について述べた。 
以上、本論文において著者が検討して得た結論に記された事柄は、提案する DC-DC コン
バータが不安定な再生可能エネルギーを有効利用する応用システムに極めて有用であると
判断できることから、本論文の価値は工学的、産業応用の観点からも十分に評価できる。
よって、本論文は博士（工学）の学位論文として十分な価値を有するものと認められる。 


Fundamental study of DC DC converters and study on its application systems

小玉, 周平

      Annual Report 
東京電機大学           The Research Institute for Science and Technology 
総合研究所年報 2022          No.42 Tokyo Denki University                     
 
課題番号 Q22J-05 
課題名（和文） 3D モデルを用いた密集した物体の非写実表現の研究 
課題名（英文） Non-photorealistic Rendering of Dense Stacking Objects using a 3D Model 
研究代表者 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
未来科学部 情報メディア学科 助教 
氏名 小玉 周平 
共同研究者 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
 
氏名 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
 
氏名 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
 
氏名 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
 
氏名 
 
研究成果の概要（和文） 
イラストやアニメーションで密集した物体を表現する際，個々の物体を平坦に塗りつぶして抽象化した箇
所と，そのまま描画した箇所を混在させる表現法がある．本研究では，3D モデルを入力として，大まかな抽
象化と細部の抽象化の 2 段階の抽象化処理を行うことで，抽象化表現法をリアルタイムレンダリングする技
術を実現した．それぞれの段階で，どの程度物体を抽象化するかを制御するパラメータを導入することで，抽
象化度合いの制御が可能になった．また，提案手法を応用し，カメラと表現対象との距離に応じて抽象化制御
パラメータを変化させることで，密集した物体の Level of Detail（LOD）表現が可能になった． 
 
研究成果の概要（英文） 
In cartoons and animations, there is a method of representing dense stacking objects by mixing the 
flatly painted part and the faithfully painted part of each object. We propose the abstraction representation 
as a real-time rendering with a 3D model by two-step abstraction, such as course to fine approach. We can 
control the degree of abstraction of dense stacking objects by introducing parameters that control 
abstraction at each stage. We also realized Level of Detail (LOD) representation of dense stacking objects 
by changing the parameters depending on the distance between the camera and the objects. 
 
      Annual Report 
東京電機大学           The Research Institute for Science and Technology 
総合研究所年報 2022          No.42 Tokyo Denki University                     
 
1.研究開始当初の背景 
Non-Photorealistic Rendering（NPR）とは，
イラストやアニメーションにみられる線や色の
強調と省略を組み合わせた表現法をコンピュー
タグラフィックスによって再現する技術である．
これまで，3D モデルを用いてイラストやアニメ
ーションを生成するための様々な方法が提案さ
れてきた． 
本研究では，イラストやアニメーションにおけ
る密集した物体の表現法に着目する．例えば，山
積みになった果物をイラストとして表現する際，
図 1(a)のように個々の果物をそのまま輪郭線や陰
影を伴って描くのではなく，図 1(b)のように密集
した物体全体を 1 つのクラスタとして捉え，平坦
に塗りつぶして抽象化した箇所と，そのまま描画
した箇所を混在させる抽象化表現がある．本研究
では，このような抽象化表現を，3D モデルを用い
たコンピュータグラフィックスで再現する． 
  
(a) 個々の物体を 
そのまま表現 
(b) 密集した物体の 
抽象化表現 
図 1．同じ物体が密集した様子の表現法の比
較 
（図は手書きで作成） 
密集した物体に関する研究は，密集した物体を
構成する個々の物体をどのように配置するか（モ
デリング）に関する研究[1]と，密集した物体をど
のように描画するか（レンダリング）に関する研
究[2-4]の 2 つにわかれる．後者のレンダリングに
関する研究では，主にフォトリアリスティックレ
ンダリングの研究[2]が行われており，NPR 分野
の研究は，木の葉の表現に限られている[3]．そこ
で，筆者は特定の物体によらない抽象化表現の研
究を進めてきた[4]．この研究によって，密集した
物体のリアルタイムレンダリングが可能になっ
たが，抽象化する物体を手動で選択しているた
め，抽象化表現に手間がかかった．本研究では，
この研究を発展させて，密集した物体のレンダリ
ング手法の確立を行う． 
2.研究の目的 
本研究では，イラストやアニメーションにみら
れる密集した物体の抽象化表現法を，3D モデル
を用いたコンピュータグラフィックスによって
実現する．既存のゲームエンジンに実装可能なレ
ンダリングのアルゴリズムにすることで，リアル
タイムレンダリングを可能にする．また，イラス
トやアニメーションに使用することを想定して，
ユーザがインタラクティブに抽象化の度合いの
制御を可能にする技術を確立する． 
 
3.研究の方法 
提案手法の処理のながれを図 2 に示す．表現対
象は，形や色が単純なたくさんのりんごとする．
提案手法では，大まかな抽象化と細部の抽象化の
2 段階の抽象化処理を行う． 
 
図 2. 提案手法の処理のながれ 
第 1 段目では，全物体の中で大まかな抽象化を
する物体と大まかな抽象化をしない物体を選ぶ．
大まかな抽象化をする物体は単色（ここでは赤
色）で描画することで抽象化し（図 2(b)），大まか
      Annual Report 
東京電機大学           The Research Institute for Science and Technology 
総合研究所年報 2022          No.42 Tokyo Denki University                     
 
な抽象化をしない物体はそのままトゥーンシェ
ーディングで描画する（図 2(c)）． 
ここで，どの程度の量の物体を抽象化するかを
制御するために大まかな抽象化度合いを導入す
る．例えば，大まかな抽象化度合いが 25%のとき
は，全物体中 25%を大まかな抽象化をする物体と
する．つまり，全体の 25%の物体は，この抽象化
プロセスにより単色で描画される．なお，大まか
抽象化をする物体はランダムに選ぶ． 
図 2(b)と図 2(c)を合成することで，大まかな抽
象化結果を得る（図 2(d)）．合成の際は，それぞれ
の深度バッファを参照して深度が浅いものを描
画する． 
第 2 段目では，第 1 段目で単色に描画しなかっ
た物体の一部分を単色で描画することで，細部の
抽象化をする（図 2(e)）．ここで，どの程度一つの
物体を単色に描画するかを制御するために細部
の抽象化度合いを導入する．ここでは，抽象化度
合いに応じて，物体の下から上に対して単色で描
画する範囲を変える．例えば，細部の抽象化度合
いが 25%のときは物体の下から 25%部分を単色
で描画し（図 3(a)），50%のときは物体の下半分を
単色で描画し（図 3(b)），100%のときは物体全体
を単色で描画する（図 3(c)）． 
最後に大まかな抽象化結果（図 2(d)）と細部の
抽象化結果（図 2(e)）を合成することで，密集し
た物体の抽象化結果を得る（図 2(f)）．合成の際は，
深度バッファを参照して深度が浅いものを描画
する． 
   
(a) 25% (b) 50% (c) 100% 
図 3. 1 つの物体の細部の抽象化度合いの変化 
提案手法は，Unity などの既存のゲームエンジ
ンに実装することができる．そのため，リアルタ
イムレンダリングが可能である．なお，本稿に掲
載している図は実際にUnityを用いてレンダリン
グした結果である． 
 
4.研究成果 
図 4〜図 8 に提案手法による密集した物体の抽
象化結果を示す． 
図 4 は大まかな抽象化度合いを変化させたとき
の密集したりんごの描画結果である．図 4 をみる
と，抽象化度合いが増すごとに単色で描画される
物体が多くなっており，例えば抽象化度合いが
50%のときは半分の物体が単色で描画されている
ことがわかる（図 4(c)）． 
   
(a) 0% (b) 25% (c) 50% 
  
(d) 75% (e) 100% 
図 4. 大まかな抽象化度合いを変化させたとき
の描画結果（細部の抽象化度合いは常に 0%） 
図 5 は細部の抽象化度合いを変化させたときの
密集したりんごの描画結果である．図 5をみると，
抽象化度合いが増すごとに，物体の下から上にか
けて単色で描画される領域が増えていることが
わかる．例えば抽象化度合いが 75%のときは下か
ら 75%の領域が単色で描画されていることがわ
かる（図 5(d)）． 
なお，図 5 では細部の抽象化を行うすべての物
体に対して一律の抽象化度合いを適用している
が，細部の抽象化を行う物体は，それぞれ異なる
抽象化度合いを適用することも可能である． 
   
(a) 0% (b) 25% (c) 50% 
  
      Annual Report 
東京電機大学           The Research Institute for Science and Technology 
総合研究所年報 2022          No.42 Tokyo Denki University                     
 
(d) 75% (e) 100% 
図 5. 細部の抽象化度合いを変化させたときの
描画結果（大まかな抽象化度合いは常に 0%） 
図 6 は大まかな抽象化度合いと細部の抽象化度
合いをともに変化させたときの密集した物体の
描画結果である．図 6 をみると，抽象化度合いが
増すごとに単色で描画されている領域が増えて
いることがわかる．例えば，図 6(c)のように大ま
かな抽象化度合いと細部の抽象化度合いがとも
に 50%のときは，全物体の半分は単色で描画さ
れ，もう半分の個々の物体は下から 50%の領域が
単色で描画されていることがわかる． 
なお，図 6 は図 5 と同様にすべての物体に対し
て一律の細部の抽象化度合いを適用している． 
   
(a) 0% (b) 25% (c) 50% 
  
(d) 75% (e) 100% 
図 6. 大まかな抽象化度合いと細部の抽象化度
合いをともに変化させたときの描画結果 
図 7 に表現対象を山盛りのご飯に変更した際の
描画結果を示す．図 6 と同様に，大まかな抽象化
度合いと細部の抽象化度合いをともに変化させ
ている．図 7 をみると，抽象化度合いが増すごと
に単色で描画されている領域が増えていること
がわかる．表現対象をご飯に変えたとしても抽象
化表現がなされていることがわかる． 
   
(a) 0% (b) 25% (c) 50% 
  
(d) 75% (e) 100% 
図 7. 大まかな抽象化度合いと細部の抽象化度
合いをともに変化させたときの山盛りのご飯
の 
描画結果 
提案手法の応用として，カメラと表現対象との
距離に応じて抽象化制御パラメータを変化させ
ることで Level of Detail（LOD）表現が可能にな
る．図 8 は，カメラから遠ざかるにつれて抽象化
度合いを上げて山積みのりんごを描画している．
図 8 をみると，カメラが表現対象に近いときは，
単色で抽象化されている領域が少なく，表現対象
から遠いときは，単色で抽象化されている領域が
多いことがわかる．このことから，カメラの距離
に応じて抽象化度合いが変化する LOD 表現が実
現できていることがわかる． 
   
図 8. 提案手法を応用した LOD 表現 
（左図から右図になるにつれカメラが遠ざか
る） 
本研究では，イラストやアニメーションにみら
れる密集した物体の抽象化表現法を 3D モデルに
よって再現する手法を提案した．提案手法によっ
て抽象化表現をリアルタイムレンダリングする
ことができる．また，抽象度制御パラメータを導
入することで，抽象化度合いの制御が可能にな
り，ユーザーはより多様な密集した物体の抽象化
表現ができるようになった． 
 
5.主な発表論文等 
〔学会発表〕（計 1 件） 
① 小玉 周平，八木玲香，高橋 時市郎，“同じ物
体が密集した様子をイラスト風に表現する
際の抽象化度合いの制御”，画像電子学会 第
303 回研究会，発表番号 27，4 ページ，2023
年 2 月． 
 
参考文献 
      Annual Report 
東京電機大学           The Research Institute for Science and Technology 
総合研究所年報 2022          No.42 Tokyo Denki University                     
 
1. K. Sakurai, and K. Miyata, “Modeling of 
Non-Periodic Aggregates Having a Pile 
Structure”, Computer Graphics Forum, 
vol.33, no.1, pp.190-198, 2014. 
2. J. Meng, M. Papas, R. Habel, C. 
Dachsbacher, S. Marschner, M. Gross, and 
W. Jarosz, “Multi-Scale Modeling and 
Rendering of Granular Materials”, ACM 
Transactions on Graphics, vol.34, no.4, 
2015. 
3. O. Deussen, and T. Strouthotte, 
“Computer-Generated Pen-and-Ink 
Illustration of Trees”, Proc. of ACM 
SIGGRAPH 2000, pp.13-18, 2000. 
4. R. Yagi, S. Kodama, and T. Takahashi, “An 
Abstraction Drawing Method for Same 
Shaped but Densely Arranged Many 
Objects”, SIGGRAPH Asia 2021 Posters, 
no.33, 2021. 
 
 


3Dモデルを用いた密集した物体の非写実表現の研究

武政, 誠

渡邉, 健太

粟野, 雄貴

      Annual Report 
東京電機大学           The Research Institute for Science and Technology 
総合研究所年報 2022          No.42 Tokyo Denki University                     
 
課題番号 Q21T-03 
課題名（和文） 速度と精度を両立させるインクジェット式フード３Dプリンタ開発 
課題名（英文） Food 3D printing development satisfying both printing speed and precision. 
研究代表者 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
理工学部 生命科学系 教授 
氏名 武政 誠 
共同研究者 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
 
氏名 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
 
氏名 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
 
氏名 
 
研究成果の概要（和文） 
インクジェット式フード３Dプリンタを本研究で開発した｡従来方式のフード３Dプリンタと大きく異なる特
徴として、高速化および造形精度向上という相反する２つの要請を同時に解決するポテンシャルをインクジェ
ット式フード3Dプリンタは有しており、次世代フード３Dプリンタの原理として機能すると期待できる。インク
ジェット方式は紙面印刷プリンタでも実用化され、普及しているが、O.1mm以下のノズル径を用いて高分解能を
実現し､ノズル径とトレードオフになりがちな速度も低下させることなく、多ノズル化により､トレードオフの
関係になる相反する特徴を同時に克服している。本研究では、この特徴に基づき、30ノズル級のマルチヘッド､
多ノズル化対応のインクジェット式フード3Dプリンタを開発し、高精度造形を安定して実施するために必要な
専用フードインクも同時に開発した｡造形精度を従来法と比較してよりも１桁向上させ、食感をCADで設計した
通りに精密な造形を行った。今後、実在の食品に近い､幅広い食感を造形可能にする道を拓いた。 
 
研究成果の概要（英文） 
Food 3D printing system was developed in this study based on inkjet printing technologies. Additive 
manufacturing technologies have been extensively developed and widely employed in the variety of area. 
Food 3D printer recently attract attentions based on edible food ink. Both printing speed and printing 
resolution were simultaneously achieved based on the inkjet technologies. Development of the systems, 
using scalable arrayed 36 nozzles, and food ink based on edible polymers based on in-situ crosslinking in 
the printed objects. Higher printing resolution was quite important to design and to control the food 
texture based on the internal structure of the printed food objects. 
 
      Annual Report 
東京電機大学           The Research Institute for Science and Technology 
総合研究所年報 2022          No.42 Tokyo Denki University                     
 
1.研究開始当初の背景 
3Dプリンタは、従来の切削加工に対して、真逆
となる原理、つまりゼロから材料を積み上げていく
付加造形方式(Additive Manufacturing, AM)に立脚
しモノづくりに革命を起こしている。この技術を、
食品製造に応用するフード3Dプリンタは、材料を空
間配置することで、食感をPC上で機械や電子機器の
ように設計し、そのまま造形する新世代の食品製造
法として注目を集めていた。一方、装置開発の技術
面における制約から、利用可能なフードインク材料
が限定されており、その結果として、造形精度が
1mm程度と低く、また造形時間も、30分程度、と実
用化の障害になっていた。造形精度と時間はトレー
ドオフの関係になっており、両者を同時に実現する
ことは困難であった。仮に、この２つの特徴、つま
り高精度化と高速化を同時に実現可能な新方式のフ
ード3Dプリンタが開発できれば、実用化に大きく近
づくだけでなく、食感設計および製造の制約も一挙
に撤廃されるため、食品科学全体の発展が期待でき
る。 
 
2.研究の目的 
フード 3D プリンタの課題として 2020 年現在、
プリント速度とプリント精度を両立できないという
問題があった。この２つの課題を同時に解決可能な
ポテンシャルを有する新しいプリント原理に基づ
く、インクジェット式フード３D プリンタを次世代
フード３D プリンタとして本研究で開発することを
目的とした。特に､高速かつ高精度造形を実現する基
盤技術を開発する｡0.1mm 以下のノズル径を用いて
高分解能を実現する。(A)装置開発として 30 ノズル
級のマルチヘッド､多ノズル化インクジェットプリ
ンタの開発を行う｡そのために(1)細径ノズル対応吐
出時低粘度インクを実現する環境制御機構開発､を
実施する｡さらに高精度造形を安定して実施するた
めに必要な(B)インク開発を実施する｡ 
これまでのフード 3D プリンタの造形精度より
も１桁高い造形精度を達成し、この精度を利用して､
食感をCADで設計した通りに精密な造形を行い､実
在の食品に近い､幅広い食感を造形可能とすること
を最終的な目的とした。 
 
3.研究の方法 
紙面印刷用インクジェットヘッドを改造するこ
とで、インクジェット式フード３D プリンタを開発
した。多糖類、およびタンパク質ベースの専用フー
ドインクを合わせて開発した。 
プリントシステムとしては、Reprap プロジェ
クトに関連した成果物、オープンソースで開発され
た、3D オブジェクトをスライサーによりモーター制
御コードである、Gcode へと変換し、それを解釈し
て各空間軸に対応したモーター制御を行うまでの、
３D プリントエコシステムと互換性のあるシステム
を維持したまま、最終段であるインクジェット制御
信号を利用し、外部に制御回路を追加することでイ
ンクジェット制御を可能とした。この回路を制御す
るプログラムもセットで開発に成功したことによ
り、今後スケールアップし、さらに高速化を行う際
にも利用可能となった。 
 
4.研究成果 
3 材料でインクジェットプリントするシステム
を開発した。1 ヘッドあたり１２ノズルで印刷可能
となっているため、3 材料で合計３６ノズルでの印
刷を可能とし、計画通り３０～４０ノズルという数
値目標を達成した。現状での造形精度は、0.08mm
程度となっており、実際に 0.1mm 厚み、紙並みの
薄さを持つ芸術的な食品構造をもプリントすること
に成功した。 
マイクロゲルの作製にも成功した。アルギン酸
他多糖類、およびゼラチン他タンパク質など可食高
分子を利用し、食品成分をカプセル化する、マイク
ロゲルを試作した。 
今後、さらにノズル数を増大させることが可能
な、スケーラブルなシステムとして、基本制御回路、
ソフトウェアの開発にも成功している。 
これらの成果を基盤として、今後はより幅広い
食感のプリントを可能とし、代替食品のプリントや、
全く新しい食感設計を実現する道が拓かれた。 


速度と精度を両立させるインクジェット式フード3Dプリンタ開発

樋口, 滉規

高橋, 達二

      Annual Report 
東京電機大学           The Research Institute for Science and Technology 
総合研究所年報 2022          No.42 Tokyo Denki University                     
 
課題番号 Q22D-05 
課題名（和文） 因果ベイジアン・ネットワークにおける効率的な因果探索アルゴリズムの開発 
課題名（英文） Development of efficient causal discovery algorithms in causal Bayesian networks 
研究代表者 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
先端科学技術研究科 情報学専攻 博士後期課程 
氏名 樋口 滉規 
共同研究者 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
東京電機大学大学院 先端科学技術研究科 情報学専攻 教授 
氏名 高橋 達二 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
 
氏名 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
 
氏名 
所属（学部、学科・学系・系列、職位） 
 
氏名 
 
研究成果の概要（和文） 
本研究は、認知科学研究において有効性が示された人間の因果関係に関する直感のモデルを、数理科学研究
において複雑な事象間の因果構造を取り扱うために開発された枠組みであるベイジアン・ネットワークへと適
用することで、新たな構造探索アルゴリズムを開発した。また、コンピュータ・シミュレーションに基づいて
提案アルゴリズムの性能を定量的に評価することで、提案アルゴリズムが特にスモールデータから推論におい
て従来のアルゴリズムよりも高い母集団推定性能を示すことを明らかにした。 
 
研究成果の概要（英文） 
In this study, we developed a new structure-search algorithm by applying the model of human intuition 
about causality, which has been shown to be effective in cognitive science research, to Bayesian networks, a 
framework developed in mathematical science research to handle causal structures among complex events. 
We also quantitatively evaluated the performance of the proposed algorithm based on computer 
simulations, and found that the proposed algorithm shows higher population estimation performance than 
conventional algorithms, especially in inference from small data. 
 
      Annual Report 
東京電機大学           The Research Institute for Science and Technology 
総合研究所年報 2022          No.42 Tokyo Denki University                     
 
1.研究開始当初の背景 
複数事象間の因果的な構造を表現するための枠組
みとして因果ベイジアン・ネットワークがあるが、
考慮する事象の数に対して必要な計算量が指数的に
増大するために実問題への適用が難しいという問題
がある。それを解決すべく、これまでに様々な探索
アルゴリズムが提案されてきた。特に PC アルゴリ
ズムと呼ばれる手法の登場は、探索の飛躍的な効率
化を実現したが、その適用範囲が疎結合ネットワー
クに限られるなどの問題は依然として残っており、
問題の本質的な解決には至っていなかった。 
 
2.研究の目的 
本研究は、人間の因果関係に関する直感のモデル
として知られる proportion of Assumed-to-be Rare 
Instances (pARIs) をベイジアン・ネットワークに
おける構造探索アルゴリズムへと適用するものであ
る。また、それによって、従来の認知科学的な枠組
みを超えて、より複雑な状況下における人間の因果
推論プロセスの説明という科学的な目標ならびに、
より倹約的な因果探索アルゴリズムの提案という工
学的な目標の双方の実現を試みる。 
 
3.研究の方法 
 ベイジアン・ネットワークの枠組みにおいて、デ
ータからその背景にある因果的な構造を推定する際
には、一般的に条件付き独立性の検定が利用される。
本研究では、認知科学的な因果的直感のモデルであ
るpARIsを条件付き独立検定の近似として利用する
アルゴリズムを提案する。また、提案したモデルの
性能の評価は２つの観点から行う。まずは工学的観
点からの分析として、人工データ生成とパラメー
タ・リカバリーの確認の組からなる計算機シミュレ
ーションによって、ネットワーク探索の速度および
精度の観点から分析を行う。条件付き独立性検定を
より単純なpARIsによる独立性判断で代替すること
により、スモールデータから推論可能で、効率的な
ベイジアン・ネットワークの構造学習の実現が期待
される。 
また、認知科学的な分析として人間を対象とした認
知実験を Web 上で実施し、認知科学の観点から性能
の評価を行う。人間の因果的直感と極めて近い振る
舞いを示す pARIs を用いたベイジアン・ネットワー
クの構造学習アルゴリズムを適用することで、人間
が複数事象間の因果関係をどのように学習している
か、またなぜそのように学習しているのかを説明で
きる可能性がある。 
 
4.研究成果 
人工データ生成とパラメータ・リカバリーの確認
の組からなる計算機シミュレーションによって、ネ
ットワーク探索の速度および精度の観点から分析を
行った。その結果、提案アルゴリズムはデータから
その背後にある因果構造を推定するための手法とし
て、特にスモールデータからの推論において従来手
法と比較して有効であることが示された． 
 
図 1 スモールデータにおける従来のアルゴリズム
(左)と提案アルゴリズム(右)の推定誤差。縦軸は各事
象の生起確率、横軸は事象間の因果強度 
 
他方、提案アルゴリズムを以て人間の因果探索のプ
ロセスを説明できるかを認知実験に基づいて分析は
行えておらず、今後の課題とする。 
 
5.主な発表論文等 
〔学会発表〕（計 １ 件） 
① 樋口 滉規, 高橋 達二, 人間の因果的直感に基
づく因果探索アルゴリズム, 日本認知科学会第
39 回大会, 2022 年 9 月 8 日, オンライン 
 


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