山本 雄平

我が国では，2020年の東京オリンピックに向け，日本代表選手の活躍や競技水準の向上を目的としたスポーツ情報科学に関する研究支援が求められている．そのため，昨今では，スポーツ分野に特化した計測機器が新たに商品化され，それらを用いた計測データの可視化システムの開発や，戦術分析のための応用研究が試行されている．しかし現状では，選手個人のリテラシーを指標化することにとどまり，チーム全体のパフォーマンスを多様な観点から分析できるような現場指向型システムにはほど遠い．そこで，本研究では，サッカーを対象とし，選手個人だけでなく，チームのフォーメーション，選手間の間合い，連携度合，試合の局面・流れなどを確認できる現場指向型スポーツ可視化システムを考案する．この実現に向けて，まず，既存研究の調査と専門家へのヒアリングを通して，必要な可視化項目を整理する．次に，可視化項目に基づき，利用場面を考慮したシステムの各機能を構築する．そして，提案システムを用いて，実試合における選手個人やチーム全体のパフォーマンスを分析し，指導者に新たな気づきを提供できるかの視点から実用の可能性を検証する．最後に，提案システムの新たな展開の可能性について論述する． In Japan, to prepare for the 2020 Olympic Games, additional research in sports information sciences is necessary to improve the performance and competitive level of athletes. For this reason, new specialized measuring instruments that are uniquely applicable to the field of sports are available for purchase. The development of data visualization systems and the application of tactical analytic research using these instruments, are also being attempted. However, current instruments and methods are only capable of indexing athletes' individual performance levels. They are inadequate as field or team-oriented systems that can analyze the overall performance of a team from various perspectives. Therefore, in this research, we propose a coach-oriented sports visualization system for soccer that can confirm not only the individual capabilities of the players, but also the optimized team lineup, distance between individual athletes, competitive fitness, and also analyze various phases of a game. To develop this system, first we organized the items that needed to be visualized by studying existing research and interviewing soccer specialists. Second, we considered various applications for applying this system, and then created every function based on the visualization items. Third, we analyzed the performance of individual athletes as well as the entire team in actual competition to provide new ideas and supporting data for instructors based on verifiable, practical possibilities. Finally, we summarized the areas of potential improvement for this proposed system.

道路管理者は，道路の整備や管理のために交通量調査を実施している．この調査では，調査員が目視にて車両を計数するが，多地点かつ，長時間に及ぶことから省力化が求められている．その一策として機械式調査が導入されているが，昨今のICTの発達を踏まえるとさらなる発展が期待される．都市交通分野では，深層学習を用いて動画像から車両を認識する技術が注目されており，様々な手法が提案されている．これらを実用化して広く普及するには，既存研究の成果も参考に当該技術の実用可能性や動画像の撮影条件などを調査して体系化することが求められる．そこで，本研究では，既存手法に準じて実装した車両認識技術を複数の条件で撮影した動画像に適用し，都市交通分野における深層学習の有用性と動画像の適切な撮影条件を明らかにする．

CGM（Consumer Generated Media）の普及にともない，インターネット上に膨大なデジタルデータが蓄積されている．このデータを活用し，社会動向，経済動向に加え，大規模災害などの多種多様な現象を計測するソーシャルセンシングが注目されている．ソーシャルセンシングに関する研究には，マイクロブログを用いて特定のキーワードの出現数や文脈を解析して現象を検知する手法がある．しかし，これらの手法では，キーワードを事前に指定する必要があるため網羅的な分析が困難であることや，キーワード選定に解析者のバイアスがかかり分析に偏りがみられることなどの課題が発生する．そこで，本研究では，ユーザの習慣行動を用いて，実世界における現象を抽出する新たなソーシャルセンシング手法を提案する．本手法では，「平時と異なる行動を起こすユーザ群を特定することで，その異常行動から何らかの大きな社会事象が発生している」という仮説を設定し，ユーザ行動の変化を用いて，現象を抽出する手法を検討する． The spread of CGM (Consumer Generated Media) has made huge amount of digital data to be accumulated on the Internet. Using this big data, a social sensing to measure various phenomena that are a social tendency, an economic trend, and a huge disaster has been focused on. In the existing research related to the social sensing there are lots of methods that detect various phenomena to analyze the appearance of specific keywords or the context of a passage with microblogs. But, it is difficult for these methods comprehensively to analyze the context because it is necessary in advance to decide on the specific keywords. In addition, we have the subject to discover the appropriate keywords. Then using actual behaviors of people, we propose a method to detect various phenomena in the real world. Therefore, we make an assumption that the large social events would be happened by irregular actions of people if people occur the different events during normal times are specialized. Using actual behaviors and attributes of people, we verify a method to detect various phenomena in the real world.

我が国では，2020年の東京オリンピックに向けて，スポーツに関わる政策が積極的に推し進められている．その施策の1つである「スポーツ × ICT」では，スポーツ分野における計測機器の開発やデータ計測と可視化手法の高度化，そして新サービスの提案など，最新ICTの効果的な利活用が進められている．しかし，スポーツ分野にICTを適用する試みは始まったばかりの黎明期であり，教育現場や地域クラブの指導者のみならず，高度な専門知識を保有したスタッフにおいても，自在に操ることは難しい．そこで，本研究では，「スポーツ × ICT」に関わる既存研究を調査し，現状把握と効果的な活用方法を模索するとともに，アメリカンフットボールのプレーデータの可視化システムを開発する．そして，選手にセンシング機器を適用し，統計的手法と組み合わせてプレー分析を行い，カレッジフットボールの監督・コーチなどの指導者に新たな気づきを提供できるかの観点に基づき，実用の可能性を検証する． In our country, policies regarding sports are actively advanced towards the Tokyo 2020 Olympic Games. One of those policies, “Sports × ICT” considers effective methods of utilizing ICT (Information and Communication Technology), such as development of measurement instruments, measurement and visualization of data, and proposals for new services in the field of sports. However, since attempts to apply ICT to sports have just started these days, it is difficult not only for the leaders in schools and local sports clubs but also for the staff who possess advanced expert knowledge about sports to make full use of ICT as desired. In this research, an investigation is made into the trend of studies related to “Sports × ICT” with a focus on field sports, and a visualization system for a positional play analysis is developed to grasp the present state of team and to grope the methods of practical use. Then, its practicality is verified through motion analysis of American football players using the measuring terminal device to be combined the statistical methods, based on whether it is capable allowing the college football leaders such as managers and coaches to perceive something new.

国土交通省は，公共事業の生産性向上，安全やコスト縮減などを目的として，i-Constructionなどの情報化施策を推進している．中でも，MC（Machine Control system）・MG（Machine Guidance system）を搭載したICT建設機械が導入されている．クレーンに関しては，ジブの先端にカメラを設置し，吊荷上空から吊荷やその周辺の地物の映像を取得する技術が開発されている．しかし，吊荷上空からの映像だけでは，吊荷やその周辺の地物の高さと大きさを把握することができず，クレーン周囲の作業者の安全面における課題や操縦者の操作における負担となる課題がある．そこで，本研究では，これらの課題を解決するために，クレーンのジブの先端に設置したレーザスキャナ，IMUとカメラを用いて，クレーン周辺の3次元情報を取得することにより，吊荷やその周辺の地物の高さと大きさを表示して操縦者を支援する吊荷領域可視化システムを開発し，実験により評価した．

UAV写真測量により生成された点群データを施工管理や災害時などの様々な利用シーンで活用することが期待されている．しかし，UAV写真測量には，点群データの生成に膨大な時間がかかる課題や日中の明るい時間帯以外では計測できない課題がある．そのため，UAV写真測量よりも短い時間で，かつ，夜間に計測でき，点群データを生成可能なUAV搭載型レーザスキャナが開発されている．しかし，その点群データの生成精度は現場の条件や計測方法によって変わるため，様々な条件下で同様の精度を実現する必要がある．そこで，本研究では，施工管理の現場における環境や計測方法による計測誤差を調査し，各誤差要因による点群データの生成精度への影響の有無を明らかにする．そして，計測誤差を考慮した方法で計測した場合の点群データの生成精度を評価する．

高度経済成長期に建設された多くの道路橋は，一斉に老朽化を迎え，適切な維持管理を必要としている．しかし，それらの道路橋は，設計図や完成図が破棄された場合や，現況と一致しない場合があり，維持管理が困難となり，現況図の再生が求められている．この問題に対して，著者らは，MMSにより高架道路橋を計測し，線形図面の自動生成を試みてきた．しかし，既研究の手法は，1種類のMMS点群データで生成した図面の精度のみを検証し，レーザスキャナや設置方向などの特性が大きく異なるMMS点群データに適用した場合の汎用性まで言及していない．そこで，本研究では，特性が大きく異なる2種類のMMS点群データを利用し，高架道路橋の特徴点の抽出結果と道路線形の生成精度を比較することで，提案手法の汎用性を検証する．

マイクロブログやSNS（Social Networking Service）の普及により，ビッグデータがインターネット上に蓄積されている．このデータを活用して，投稿者の性別や年代，職業といった属性を把握し，その人々の興味や趣味，嗜好に合った販売促進の戦略がとられている．特に，投稿者の属性を獲得することを目的にしたパーソナルデータの推定に関する研究がさかんに行われている．この推定に関する既存研究では，投稿内容や投稿者のプロフィール情報だけでなく，投稿者のライフスタイルをも加味することで推定精度を上げるための手法が提案されている．しかし，投稿数や投稿記事そのものの量が少ない場合，パーソナルデータの推定精度が低下するという課題がある．そこで，この課題を解決するために抽象的なパーソナルデータを段階的詳細化の手順に基づき具象化する手法を新たに提案する．実証実験では，投稿者のパーソナルデータを推定する既存手法と本提案手法とを比較し，その有用性について検証する． The spread of microblogs and SNS (social networking services) has made big data to be accumulated on the Internet. These data are utilized to employ sales promotion strategies to meet the interests, hobbies or tastes of the contributors by grasping their characteristics such as gender, age, or occupations. In particular, studies on estimating the contributors' personal data for the purpose of acquiring their characteristics are being actively pursued. Existing studies on such estimation propose some methods for improving the estimation accuracy not only by providing the posted contents and profile information of the contributors but also by taking their lifestyles into account. However, if the number of posts or the amount of the contributed articles themselves is small, there is a problem that the estimation accuracy of personal data decreases. To solve this problem, we propose a new method for specifying abstract personal data based on a stepwise refinement procedure. Demonstration experiments are conducted to verify its usability by comparing the proposed method with the existing method for estimating the contributor's personal data.

社会基盤の維持管理や安心安全・防災等の分野において，様々な機器や解析・処理技術を用い，構造物や地形の状況を正確かつ効率的に把握するための計測技術が研究開発されている．この流れを受けて，国土交通省より3次元情報の利活用促進のための取り組みであるi-Constructionが提唱されたことから，3次元空間を高精度かつ迅速に計測する技術が求められている．著者らは，UAVを用いたレーザ計測技術に着目し，その計測システムと解析・処理技術の開発及びそれらの普及を目的とした運用モデルの提案等の研究を実施している．本論文では，これらの研究活動の基礎段階として実施した網羅的な技術や特許の調査成果を取りまとめ，国内の計測技術の動向について分析し，レーザスキャナ搭載UAVの開発に必要な項目を明らかにする．

高度経済成長期に建設された多くの高架道路橋は老朽化を迎えているため維持管理が必要である．しかし，これらの高架道路橋は，設計時や竣工時の図面が紙媒体であり，廃棄されているケースが多く維持管理業務に支障をきたしている．そこで，MMSの点群データから高架道路橋の維持管理用のSXF図面を自動生成する研究がなされている．既研究では，高架道路橋の継ぎ手の位置で点列を分割しスパンごとに道路橋の線形を生成している．しかし，継ぎ手を抽出できない場合や設計図に記載された線形の起終点が継ぎ手の位置から離れている場合，生成したクロソイド曲線と直線や円弧との連続性が失われる問題がある．そこで，本研究では，平面の直線，クロソイド曲線，円弧と縦断面の直線と２次曲線の起終点を算出し，各線形を連続に接続する解析手法を提案する．それにより，継ぎ手の情報なしで，高架道路橋上部工のSXF図面を高精度に生成することを実現する．

インターネットに流通する有害情報から青少年を守る取り組みとして，ネットパトロールが行われている．ネットパトロールでは，有害情報が含まれる投稿記事を目視により確認しており，この作業を軽減するネットパトロール支援の研究が注目されている．ネットパトロール支援の研究の1つに，投稿者の見守りを目的としたWebクローラ開発の研究がある．この研究では，Webページを解析することで，情報の抽出を行っており，その中でWebページをブロック単位に分割する手法が用いられている．しかし，Webページをブロック単位に分割する場合，投稿記事が複数のブロックに分割される場合や，1つのブロックに複数の投稿記事が含まれる場合がある．そのため，効率的なネットパトロールを実現するには，Webページを投稿記事ごとに分割し，投稿記事を詳細に確認する必要がある．そこで，本研究では，Webページを記事単位に分割できる汎用的なWebページの分割手法を提案する．そして，本提案手法の有用性を検証するため，既存手法との比較実験を実施した．その結果，本提案手法が有用であることを証明した． An Internet monitoring effort called “Net Patrol” is conducted to protect young people from harmful materials circulating on the Internet. In carrying out Net Patrol, post content that contains harmful materials is checked by visual inspection. Researches of supporting Net Patrol to reduce this work are attracting attention. One of the researching of supporting Net Patrol is a research of developing a web crawler for the purpose of watching contributors who submit posts. In this research, materials are extracted by analyzing web pages, using a method of dividing a web page on a block-by-block basis. However, when dividing a web page on a block-by-block basis, one post may be divided into multiple blocks in some cases, and multiple posts may be contained in one block in other cases. In order to patrol the Internet effectively, it is necessary to split a web page on a post-by-post basis and check the post content in detail. In this research, we propose a universal method of dividing a web page on a post-to-post basis. We conducted comparative experiments with the exiting method to verify the usefulness of the proposed method. The results proved that the proposed method is useful.

CGMの普及にともない，トピックに対する質問，意見，感想や情報提供といったあらゆる反応がインターネットに投稿されるようになった．投稿内容には多様な価値観に基づく情報が含まれていることから，その投稿から有用なものだけを抽出する手法が求められている．既存手法では，バーストの評価指標に基づく注目度合いや，重要性を評価する指標である情報量によって投稿された情報を評価する手法が提案されている．しかし，バーストは投稿件数に基づいた指標のため，投稿内容の重要性が評価できない．また，情報量は投稿の内容に基づいた指標のため，ユーザの注目度合いが評価できない．そこで，本研究では，これら2つの指標を組み合わせ，ユーザの注目度合いと投稿内容の重要性に基づきトピックを評価する新たな指標を提案する．そして，評価実験を行うことで本提案指標の有用性を確認する． With the spread of CGM, all kinds of reactions to a topic such as questions, opinions, impressions, and provision of information started to be posted on the Internet. Since information contained in the contents of those posts is based on diverse sense of values, a method for extracting only the useful from the posts is needed. Existing methods suggest approaches to evaluate the degree of drawing attention based on the evaluation index of ‘burst’, or the posted information according to the amount of information that is an index to evaluate importance. However, burstiness does not help evaluating the importance of the contents of a post, because burstiness is index based on the number of the post. And amount of information does not help evaluating the degree to which it draws users' attention, because amount of information is index based on the contents of a post. There are problems that burstiness does not help evaluating the importance of the contents of a post, and that the amount of information does not help evaluating diverse reactions of users to the post. This study proposes a new index for evaluating a topic according to the degree to which it draws users' attention and the importance of the contents of a post by combining these two indices. And we demonstrate the effectiveness of the proposed index by the demonstration experiments.

インターネットには，青少年の健全な育成に不適切な有害情報が存在している．これらの情報を機械的に判定する様々な有害情報フィルタリングの研究が行われている．その中でも，単語間の共起に基づき抽出した特徴を用いて有害情報を判定する手法が着目されている．その多くは，特徴抽出の処理範囲であるウィンドウサイズをページ全体や文の係り受け関係などの一定範囲として用いている．しかし，投稿された文書の範囲は多様であることから，適切な単語の共起関係が取得できない場合がある．そのため，誤った単語の組合せが特徴として抽出され，有害情報の判定精度が低下するという問題がある．そこで，本研究では，ページ分割手法を用いて多様なウィンドウサイズを考慮した有害情報フィルタリング手法を提案する．そして，本提案手法の有用性を検証するため，既存手法との比較実験を実施した結果，本提案手法の方が高精度に判定可能であることを実証した． The Internet contains a harmful information that is not conducive to the healthy development of young people. Researchers are investigating ways to mechanically identify this harmful information and to filter it. The methods that have received the most attention are many researches in which harmful information is identified using characteristics extracted based on the word co-occurrence. Many previous researches have been used the window size that is the scope of characteristic extraction, fixed lengths such as the whole-page and the dependency relationships. However, since the length of a submitted document is variable, a contradiction arises between the submitted document and the scope of the characteristics extraction. As such, incorrect word combinations are extracted as having a characteristic. This lowers the accuracy of harmful information identification. In this research, a method of filtering harmful information is proposed which accounts for variable window size using the page segmentation method. The utility of the proposed method was investigated by conducting that compared the method to previous ones. The results proofed that the proposed method has the potential for more accurate identification.

CGMには，地域住民に役立つ情報が多く投稿されている．例えば，地域の防犯に関する情報や災害時の緊急対応に関する情報などが含まれており，あらゆる地域の様々な情報が集約され公開されている．しかし，CGMは誰でも投稿可能なメディアであるため，1つのWebページに複数の地域に関する情報が混在することや同一地域でも異なるトピックの情報が含まれることが多くあり，特定の地域やその内容に関連した情報のみを抽出することが困難である．そこで，本研究では，CGMに流通する情報を投稿単位に分割し，各投稿が対象としている地域や内容に基づいてグループ化することで，CGMから有害な地域情報を抽出する手法を提案する．さらに，グループ化した投稿に含まれる位置情報を解析してGIS上に表示することで，地域情報マップの構築の可能性を検討する．

土木建設業界では，大規模構造物の施工時に，しばしば複数の企業が提携し共同企業体を結成する．しかし，企業提携を行うためには，企業の提携実績や企業が保有する技術に関する情報など，様々な情報を解析し，相応しい企業を選定する必要がある．そこで，Webページのリンク構造の解析結果や自然言語処理によるWebコンテンツの解析結果を基に提携候補の企業を評価する手法が研究されている．しかし，既存手法では，企業間の関係性を考慮しておらず提携するメリットが考慮できない問題がある．そこで，本研究では，事業実績から求めた企業の技術区分と企業間の共同実績を基に企業間関係を評価する．そして，評価結果を基に，類似度と関係度の２軸により座標軸上に可視化することで企業を分類し，過去の結成実績と比較することで分類結果の有用性を検証する．