東京工科大学 メディア学部 ブログ

メディア学部の伊藤謙一郎です。

「映像表現・芸術科学フォーラム」での研究発表についてはこれまでの記事でもいくつか紹介されていますが、本日は私の研究室に所属している大学院１年生、宮園知奈さんの研究をご紹介しましょう。

宮園さんが研究対象としている「オーディオドラマ」は、声や効果音などのサウンドのみで作られています。映画やテレビドラマ、ゲームのように映像に付けられたサウンドとは異なり、サウンドそのものがコンテンツを形作っているので、作り手は映像コンテンツでのサウンドとは違った演出を考えなくてはなりません。一方、聴き手は一つ一つのサウンドから自由にイメージを膨らませ、登場人物の表情や仕草、そして登場人物の周りに広がる風景を自由に思い描くことができます。時には、自身がその場にいるような臨場感を味わうこともあるでしょう。

本研究はオーディオドラマのうち、聴き手が登場人物に語りかけられているかのように進行する作品を対象に、その中での音響演出の手法を調べるものです。「聴き手が登場人物に語りかけられているかのよう」な作りのオーディオドラマを指す用語が無いため、ここでは「POV（Point of View）ショット型オーディオドラマ」と名付けました。「POV（Point of View）ショット」とは、もともと映画において、カメラの視点と登場人物の視線を合わせた撮影手法を指す用語です。観客がその登場人物になったかのように感じさせる効果があり、作品への没入度がより高められます。

発表を終えた宮園さんのコメントを紹介しましょう。

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私は今回、「POVショット型オーディオドラマにおける恋愛シーンの音響演出分析」というタイトルでポスター発表を行いました。

本研究では、「自分に語りかけている」ような形式のオーディオドラマにおいて、どのような音響演出が施されているかを分析するための知的基盤の形成と、その体系化を目指しています。

学部3年後期からこれまでの約2年半、この研究を続けてきましたが、研究目的につながるようなデータがようやく揃い始めたことから、専門分野でない方にも理解いただけるような発表ができた手応えを感じています。

最終的に良い成果が残せるよう、今回の発表を踏まえて今後さらに精進していきたいと思います。

今回は「恋愛シーン」を分析対象としましたが、１つの作品の中でのさまざまなシーンを分析することで、作品全体がどのように構成されているかが見えてくるかもしれません。今後の研究に期待しています。

（伊藤謙一郎）

　新4年次生の皆さん、皆さんはこの4月から1年間、卒業研究に従事することになります。研究とは、という話になると長くなるので、今日は心がけについて話をします。
　
　まず、主体性が重要だということを何よりも念頭においてください。自ら問題を見つけ出し、企画計画を立て、実行する経験をすることが卒研の主たる目的です。
　
　つぎに、上位の目的をつねに意識してください。何か問題解決法を考えるときを含め、あらゆる局面で、今取り組んでいることに集中すると視野が狭くなりがちです。今やっていることの目的は何なのか、その目的はさらに何を目的にしているのか、それを忘れてしまうことがあります。すると、その取り組みが完成したときに実は目的を達成していなかった、という事態になります。まさか、と思うかもしれませんが、結構起こります。上位の目的をたどっていくと、卒研の場合の最上位の目的はもちろん「卒研合格」です。それより下の目的は自分で柔軟に設定可能だと思ってください。
　
　ある目的を達成するための解決策は１つだけではないケースがほとんどです。正解は２つ以上、例えば５つぐらいあるのは普通のことです。正解が０、つまりない場合すらあります。その際には元の目的、つまり問題設定そのものを変更する必要があります。部分的な問題に関してゴールポストを動かしたり拡げたりすることは研究ではよくあることです。
　
　成果は人にわかるように説明しましょう。研究成果を説明することは絶対に必要です。卒論の中身の文章や発表でのプレゼンテーションです。自分が行った専門的なことをそのまま説明するのではだめです。少なくともメディア学部の同じ学年の人たちの誰が聴いても大きな流れは理解できるように、言葉の意味（一般的な専門用語）や定義（自分の研究で使う特殊な用語）を明確にして説明してください。
　
　以上のことはいずれも、社会に出て仕事をする上でもほとんど同じです。主体的でない仕事というのもありますが、メディア学部の卒業生に就いてもらうことを想定している職業はそうではなく、主体性をもって仕事を遂行する職業です。　
　
　最後に、卒研では、ぜひ学会やイベントでの対外発表を目標にしてください。学内だけで発表して合格しても、自分は本当に世の中で通用するのだろうか、という不安はぬぐえません。でも、学会などで成果が発表でき、学外の人からの反応や評価をもらうと、自分は外でも通用するという自信がつきます。卒業後も思い切って堂々と仕事に取り組む姿勢が身に付き、実際にそれが社会での活躍につながります。
　
メディア学部　柿本正憲

 

音楽やサウンドによってゲームの迫力や臨場感、楽しさは全く違ってきますよね。特にストーリー性を伴うRPGでは、キャラクターの心情やシーンの状況をプレイヤーに印象付ける重要な働きがあります。

この研究では『テイルズオブジアビス』を例に、ゲームに付与されている音楽を「場所」と「状況」の２つの観点で捉え、その両面を支える機能を持つ楽曲をゲーム内から抽出することを試みています。研究題目に「分析楽曲選定手法」とあるように、ここでは「楽曲の分析」をするのではなく「分析する楽曲を選ぶ方法」を検討しています。そして、得られた結果の妥当性を検証することで、ゲーム音楽の分析に必要なプロセスを見出そうとしています。

以下は、発表を終えての佐藤さんからのコメントです。

私がこれまでに参加した学会発表はポスター形式でしたが、今回のDiGRA JAPANでの発表は口頭によるもので、しかも１年半にわたる研究の全ての工程を網羅するものとなったので、大幅に内容が増えて準備が大変でした。

実は、口頭発表の資料は発表直前まで作成していました。私の発表が２日目の最後ということもあり、すごく緊張しました。また、私の前の発表者は、どの方もこの分野の専門の先生ばかりだったのも緊張した原因の1つでした。発表後の質疑では、自身の意図をあまりうまく伝えられず心残りもありましたが、発表を無事終えたことで安心した気持ちの方が強かったです。

諸事情で心の余裕があまりないまま、数日間で発表資料を急ピッチで作成することになったのですが、ここまで来られたのは正直、奇跡と思っています。この発表にたどり着くまで、たくさんの方々にいろいろと助けていただきました。私一人では途中で諦めてしまい、きっと発表まで辿り着けなかったでしょう。それも一つの選択肢でしたが、その道を選択しなかった自分がいることをかみしめるとともに、諦めないで良かったと今は心の底から思っています。

ゲームに関する学術的な発表はどれも強く興味をそそられるものでしたが、そのほかでは基調講演をされた方の刀の話がとても楽しかったです。私の推し刀の一振りが備中青江派の元大脇差なので、刀の話はとても勉強になりました。今度、岡山に行くときは、「青江の太刀」を鑑賞しに林原美術館に足を運びたいと思います。

ゲーム音楽は多種多様でその数も膨大ですから、それぞれの楽曲の性質をあらかじめ把握しておくことで、分析の効率化や精度の向上が期待できます。こうした地道な作業の積み重ねが、作曲者やゲームクリエイターの創意の一端を知る手がかりとなるかもしれません。

（伊藤謙一郎）

メディア学部の大淵です。

前回、前々回の記事に続き、「映像表現・芸術科学フォーラム」での研究紹介をします。今回は、音楽でも声でも無い、日常生活の中の音に関する研究です。

今回紹介する発表を行ったのは、「先端メディアゼミナール」を履修している二人の2年生です。このブログでもいくつか紹介記事がありましたが、低学年のうちから卒業研究に近い内容が学べる「先端メディアゼミナール」では、次々と学会発表をする人が現れています。

大石さん(写真左)は、「機械学習を用いた鉛筆の筆記音識別」というタイトルで発表しました。研究テーマを決めるための議論をしているときに、「靴のかかとのように、すり減るものの音を分析してみたい」というアイディアが出てきて、そこからもうひと捻りして、鉛筆の芯のすり減り具合を、筆記音から識別しようという課題に挑んだ研究です。最初は簡単だと思ったのですが、データを増やすにつれて難しさが明らかになってきて、そうした苦労も含めて丁寧に分析した結果を発表しました。

山本さん(写真右)は、「音響分析と機械学習を用いた揚げ物の調理進行度の推定」という発表を行いました。昨年10月に、「お料理音響学実験：おいしい天ぷらの作り方？」という記事を掲載しましたが、このときに収集したデータの分析が、はやくも学会発表として結実したというわけです。そして山本さんは、この発表で見事に優秀発表賞を受賞しました。天ぷらの音を分析するという切り口が、何と言ってもインパクトを感じてもらえたようですね。

大石さんも山本さんも、4月以降も様々な形で研究を続けていくでしょうから、この先どんな成果が得られるのか、今からとても楽しみです。

メディア学部の大淵です。

前回の記事に引き続き、「映像表現・芸術科学フォーラム」での発表を紹介します。今回紹介するのは、人間の声に関する2件の研究です。もともと私自身が音声認識の研究を長くやっていた関係で、当研究室でも声に関する研究には力を入れているのですが、最近では「何と喋ったか」を認識する音声認識研究よりも、「どんなふうに喋ったか」を研究することの方が増えてきました。

卒研生の上島さん(写真左)は、「機械学習を用いた漫才音声の解析」というタイトルで発表しました。実は、当研究室では以前から漫才音声の研究をやっていて、ブログ記事で紹介したこともありました。ただ、以前の研究が「漫才音声を作る」側からの研究だったのに対し、上島さんの研究は「漫才音声を聞く」側からの研究だというのが違いです。特に観客の声の盛り上がりに着目して、漫才の面白さを数値化しようと試みています。

もう一人の卒研生の横田さん(写真右)は、「ディープニューラルネットによるラジオ番組音声の分析」という発表を行いました。横田さんは、2年生のときから学会発表をするなど、機械学習については既にベテランですが、今回はあらたにディープニューラルネットを使った分析に挑戦してみました。ディープニューラルネットは、扱うデータ量が多いほど性能を発揮しやすいのですが、丹念に集めたデータの量が結実した研究と言えると思います。

スマホやスマートスピーカーに向かって話しかけるのは当たり前の時代になりましたが、声の研究では、まだまだ未解決の問題がたくさんあり、これからも力を入れていこうと思っています。。

メディア学部の大淵です。

このブログにも既にいくつかの記事があるように、「映像表現・芸術科学フォーラム」は、例年メディア学部から多数の発表がある学会ですが、我々の研究室からも、今年は7件の発表を行いました。全部を一度に紹介するのは大変なので、いくつかに分けて紹介したいと思います。我々の研究室では、音に関する様々な研究を行っているのですが、今日紹介するのは、その中でも「音楽」に関連する3つの研究です。

大学院生の小野さん(写真左)は、「歪みに関する聴覚特性の分析」というタイトルで発表しました。最近の音楽配信やネット動画では、音圧を上げてコンテンツを目立たせることを重視するため、音が歪んでしまっているケースが存在します。そのような歪みを、音楽聴取者がどのように感じているのかということを、実際の聴覚実験により調べようという研究です。

卒研生のマイニッケさん(写真中央)は、「Word2vecを用いた自然言語で操作するシンセサイザー」という発表を行いました。シンセサイザーは多種多様な音を作ることができる便利な装置ですが、できることが多すぎるため、初心者にとってはちょっと扱いにくいところがあります。そこで、今はやりの人工知能を利用して、適当な言葉を入力するとそれに近い音を作ってくれる仕組みを作ってみたというものです。

もう一人の卒研生の松井さん(写真右)は、「機械学習による印象分類結果を可視化するインタラクティブ音楽プレイヤー」という発表を行いました。音楽を分析して、音量や音高などに応じて表示を変える音楽プレイヤーはこれまでにも存在しましたが、この研究では、「明るいか暗いか」とか「古典的か現代的か」など、抽象的な要素を取り出し、なおかつ聴取者の操作に応じてそれらの要素を変化させる音楽プレイヤーを作りました。

このように、理系的な切り口で音楽の芸術性を分析していくというのは、我々の研究室の得意分野の一つです。こういった分野に興味を持つ若い人たちが、どんどん入学してきてくれるのを期待しています。

メディア学部社会コースの藤崎実です。

インターネットやSNSの発展により、消費者が気軽に情報発信できるようになりました。今や、消費者同士が商品やサービスの良し悪しについて、情報交換できる状況も一般的です。そうした環境変化を背景にインフルエンサーと呼ばれる情報発信者に注目が集まっています。

それは一言で言えば、個人の発信の影響力への着目です。今や企業は情報を発信するインフルエンサーと一緒にマーケティング活動を行う時代になっているのです。

そうしたインフルエンサーへの注目は近年、多くの研究者によって指摘されていますが、実際に活動を行なっているインフルエンサーの実態はあまり知られていないのが現状です。そこで実態調査を行い、そこで明らかになったことを学会で発表してきました。

デジタルメディアの普及による個の発信力への注目は、私の研究テーマです。今回の内容をさらに深めて、今後は学術論文にしていく予定です。

（学会発表データ）
■日本産業経済学会／第76回研究例会
■2019年3月16日（土）立教大学にて
■「インフルエンサーと情報の関係に関する考察　-インフルエンサーへの調査結果をもとにして-」

（メディア学部 藤崎実）

春の学会シーズンということで、このブログにも学会発表の話題が盛りだくさんです。我々の研究室でも多数の発表があったのですが、その中から、インタラクション2019での発表の紹介をしたいと思います。

修士2年の大谷さんは、ギターを使ったライブパフォーマンスに、音声認識を中心としたインタフェース技術を取り入れる研究を行っています。昨年秋にはそれまでの研究を完成させ、論文執筆まで行ったのですが、その成果だけでは飽き足らず、そこに昨今流行りの人工知能技術を取り入れる研究を行いました。具体的には、Word2vecと呼ばれる言語解析技術を利用して、どんな言葉を発しても、それに近い意味のエフェクトを実行してくれるような仕組みを作ったのです。

大谷さんの研究成果は、これまでデジタルアート関連の学会で発表することが多かったのですが、今回は「新しい自然言語のインタフェースを作った」ということを重視して、インタラクション2019という学会で発表してみました。慣れない学会で発表するのは緊張することでもありますが、新しい発見が得られることも多く、よいチャレンジだったと思います。今回はポスターのみの発表でしたが、インタラクションという学会はデモ展示が充実していたので、我々の研究室でも、次回は面白いデモ持参での発表を目指して頑張ろうと決意を新たにしました。

(大淵 康成)

先端メディア学II(2年生)の宮崎太我くんが人工知能学会の研究会で発表を行いました。

前回の初発表(2018/11/20)に続く2度めの発表となります。前回も聴講者の皆さんから「初めてとは思えない！」「本当に2年生なの!?」と褒めていただきましたが、今回も「良かったで～!」との声をかけてもらっていました。

２つの宮崎くんの研究の書誌情報は以下です。

宮崎太我・榎本美香. (2018)「二者間バイアスの間にどう割って入るか」人工知能学会研究会資料 SIG-SLUD-B802, 39-44頁

宮崎太我・榎本美香. (2018)「二者間バイアス中の相槌・頷き」人工知能学会研究会資料 SIG-SLUD-B803, 31-36頁

論文本体は以下からダウンロードできます。(人工知能学会の会員じゃないとフリーじゃないみたいです。すみません)

AI書庫

https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=9614&item_no=1&page_id=13&block_id=23

https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=9706&item_no=1&page_id=13&block_id=23

メディア学部の三上です．

本ブログをご覧の皆様，こんにちは．

メディア学部教授 菊池 です．

本日のブログでは，私が担当する大学院の授業「プロシージャルアニメーション特論」について紹介したいと思います．

プロシージャルアニメーションとは「手続き型のアニメーション」という意味で，アニメーションにおけるオブジェクトの動きをアルゴリズムやシミュレーションによって自動的に作り出す手法を指します．

大学院における本授業では，そもそも「シミュレーションとは何なのか？」や「シミュレーションの意義とは？」を問いかけます．
そして，シミュレーションにおける「アルゴリズム型アプローチ」と「データ型アプローチ」を比較しながら，その長所と短所，および応用の仕方を検討していきます．

次のフェーズでは，流体シミュレーションのアルゴリズムに関して学んでいきます．
流体シミュレーションで使用される偏微分，および 2 階偏微分に関して，偏微分によって何がわかるのかという「偏微分の意味」から学び，グリッドベースとパーティクルベースのアプローチ，およびそれらの長所をミックスした「 FLIP 」というハイブリッドなアルゴリズムも学びます．

図． FLIP シミュレーションの例

• ゲームCGの工学的な研究
• ゲームデザインの研究
• VRやホラーゲームの生体情報的研究
• ゲーム音楽の研究

メディア学部コンテンツコースの兼松です。

今日は留学生の研究「A SUPPORT SYSTEM FOR DESIGNING CAMERA BLOCKING OF BATTLE SCENES IN ROBOT ANIME」を紹介します。

これは修士課程の徐弘毅くんが行った研究で、日本図学会の論文誌「図学研究　第52巻4号」に掲載されました。

この研究はロボットアニメに登場する戦闘シーンのカメラワークとカット割りの支援を目的としています。

ロボットアニメにおいて戦闘シーンは作品の顔とも呼べる見せ場の1つです。作品のストーリーはもちろんですが、様々なロボットがカッコよく戦う様子が魅力の1つですよね？

ロボットアニメファンの方々の中には、戦闘シーンを特に楽しみにしているという方も少なくないと思います。

しかし、一口にカッコよくといっても、様々な要因でロボットの「適した見せ方」は変わります。

そこで、戦闘のシチュエーションやロボットの行動など、様々な切り口から2500以上のカットを分析して、データライブラリにまとめたのがこの研究です。

徐君は卒業研究の頃からこういったテーマで研究を行い、2017年に国際会議で発表しました。その後、論文誌に推薦され、修正を重ねて先日掲載されることになりました。

ロボットアニメは日本人はもちろん、留学生にも人気が高く、特にここ数年は毎年研究テーマに取り上げる学生がいます。過去には、日本のロボットアニメが好きで私達の研究室で研究をおこない、現在ロボットアニメの業界で活躍している留学生もいます。

アニメが好きな学生は多いですが，こういった分野は研究としてはまだまだ未踏の部分が多いですから，是非一緒に研究してみませんか？

（兼松祥央）

こんにちは、メディア学部新任の森川です。

着任してもうすぐ1年ですので、そろそろ新任とは言えないかな？

でもまだまだ気持ちはフレッシュなままです。

さて、皆さんは普段、運動をしていますか？

私は結構意識的に体を動かす方で、毎日のようにランニングをしているのですが、冬場は寒くて非常に辛い思いをしていました。

そんな中、今年に入って自宅近くに24時間のフィットネスジムができました。

オープン記念で安かったので、お試しで通ってみたところ、最近のランニングマシン（トレッドミル）の進化にびっくり。

何と「インタラクティブコース」という機能が付いており、マシンについているモニターで、世界各地の８つくらいの都市の中から、ランニングコースを選択できるようになっているではないですか。

東京に居ながらにして、アイルランドの森の中やら、アメリカの自然公園の中を走れるというわけです。

それだけではありません。

同じコースは世界中の、同じメーカーのランニングマシンで共有されており、まるでネットゲームのように世界中の人と一緒に走っている状況が楽しめるのです。

画面上にランナーのCG（アバター的な）が出てきて、近づくとその人の名前や所在都市・国がわかる仕組みとなっています。

イギリスやドイツ、オーストラリア、アメリカ、カナダ、中国やタイなど、出会うランナーの所在地はさまざま。

毎日同じ時間に走ったら、海外の人と、ランニングマシン上のラン仲間になれるかも知れません。

私のお気に入りはチベットコース。

まだ行ったことのないチベットの素朴な風景に癒されつつ走っています。

さらに、コースの起伏に合わせて自動で傾斜もつくので、坂が急になってくるとスピードを落とし、フラットになったらスピードを上げたりしているうちに、あっと言う間にロングランしている感じです。

そのうち、画面が３D立体視になって、本当に自分がその場所にいるような感覚でトレッドミル・ランニングできるようになるかも知れませんね。

（メディア学部　森川 美幸）

メディア学部社会コースの藤崎実です。

毎年2月末に「日本の広告費」の統計が電通から発表されます。今年も2月28日に集計結果が発表されました。

なぜ今の時期に発表されるのかと言うと…
昨年１年分の広告費が集計の関係で、今の時期の2月末に発表されるのです。ですので、今回発表された数字は昨年2018年の分というわけです。

今回の発表のトピックを書き出すと以下となります。

①2018年の「日本の総広告費」は前年比102.2％の6兆5300億円。
これは、2012年以来、7年連続で前年実績を上回まわるプラス成長です！

②インターネット広告費（媒体費＋広告制作費）は前年比116.5％の1兆7589億円！
これは地上波テレビ広告費の1兆7848億円に迫る規模に大成長！

③その結果、今やインターネット広告費（媒体費＋広告制作費）は、総広告費の1/4を超える規模に大成長！

出典：ウェブ電通報「「2018年 日本の広告費」解説―日本の広告市場は前年比102.2％、7年連続のプラス成長」」

下記のリンク先の電通報にも書かれていますが、これらのデータからは単純に広告市場がマスメディアからネットメディアにシフトしていると考えるのではなく、生活者の暮らしに合わせて、広告の配置の仕方が変化していると捉えることが大切です。

マスメディアにはマスメディアの利点があります。またネットメディアも万能ではありません。いつの時代も、メディアありきではなく、生活者の暮らしに合わせて、広告を上手に柔軟に配置していく発想が求められていくことでしょう。

ただ、デジタルに強い人が活躍できるステージが広がっているのは事実です。
本学の学生の就職先としても広告業界は、ひとつの大きな選択肢になると私は思います。

他に目を引いた集計を挙げると今年からインターネット広告費に「マスコミ4媒体由来のデジタル広告費」が算出されたことです。この中で新聞デジタルが132億円を計上しています。

みなさんは、最近「フェイクニュース」という言葉を聞いたことはありませんか？これはインターネット上には真偽の怪しい情報が散在しているということですが、そうした世界的な状況を反映して、新聞というブランドが持つブランド力は依然として強いことがわかります。

発表の詳細は下記のリンク先をご覧ください。

◆電通ニュースリリース・調査レポート「2018年 日本の広告費」

◆電通報　「「2018年 日本の広告費」解説―日本の広告市場は前年比102.2％、7年連続のプラス成長」」

データからはさまざまな事が読み取れます。日本の広告費は私たちの暮らしを反映していると言えるのです。
（メディア学部　藤崎実）