目次 †

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自己紹介 †

• <氏名> 佐藤潤季（さとうじゅんき）

• <生年月日> 1986年9月20日

• <血液型> O

• <出身> 釧路

• <研究テーマ> 「暗黙知のモデル化とその応用 - 電子文書のデザインを例として」

• <趣味> 音楽鑑賞（主に邦楽，ポップスからクラブミュージックまで．重低音中毒です），ライブ“参戦”，スポーツ観戦

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2011年度 †

後期時間割 †

前期時間割 †

研究発表 †

平成23年度 情報電子工学系専攻修士学位論文公開発表会 †

• <日時> 2012年2月9日

• <場所> 室蘭工業大学情報工学科プレゼンテーションルーム(R205)

• <研究題目> 暗黙知のモデル化とその応用 - 電子文書のデザインを例として

• <著者> ○佐藤潤季，澤井政宏，伊藤佑樹，須藤秀紹（○は発表者）

• <概要>
  

• <質疑応答>
  Q: 質問，A: 回答，A': 後日整理した回答
  

平成23年度 修士学位論文修士2年次中間発表会 †

• <日時> 2011年7月14日

• <場所> 室蘭工業大学情報工学科プレゼンテーションルーム(R205)

• <研究題目> 暗黙知のモデル化とその応用 - 電子文書のデザインを例として

• <著者> ○佐藤潤季，澤井政宏，伊藤佑樹，須藤秀紹（○は発表者）

• <概要>
  知識のうち形式言語で表現できないものを「暗黙知」と呼ぶ．人間の創作活動に暗黙知が与える影響は大きいが，暗黙知の共有や伝達を実現するには多大な時間と労力が必要になる．もし暗黙知をモデル化することができれば，知識の共有や伝達が容易になり，作業の効率化や問題解決の手助けなど，広範囲にわたる応用が期待できる．暗黙知は元来，モデル化することが困難であるが，デザインの知識に着目すると，その成り立ちから，モデル化することが可能であると考えられる．そこで本研究は，ある程度体系化されている暗黙知についてモデル化を行う．一例として，電子文書のデザインをモデル化し，モデルのウェブページのデザイン支援システムへの応用を試みる．

• <質疑応答>
  Q: 質問，A: 回答
  
  Q1: モデル化の流れにおいて，データセットの作成が研究の一番重要な部分である．変数の選び方はこれでいいのか．要素間のコントラストが印象に影響を与えているのではないか．
  A1: 今回は要素ごとに独立したデータを扱っているが，コントラストから印象の相違が生じることも考えられる．要素間の比についても今後モデルの変数として検討する．
  
  Q2: デザインの知識をモデル化しているのであれば，人々がどのようにレイアウトを評価しているのかについて調べる必要がある．
  A2: 本研究では主観的に扱うレイアウトの変数を決めているが，ご指摘の通り人々がレイアウトのそれぞれの要素をどのように評価しているかを考慮する必要がある．
  
  Q3: 発表に関して，研究背景で出す暗黙知の例として，「車の運転」は適切ではない．デザインの話をするのであれば，デザインに関連する例を用いるべきである．
  A3: 暗黙知の中でイメージしやすい例として「車の運転」を用いたが，安易な選択であった．今後は背景を，目的のデザインの話に繋がるように改善していく．
  
  Q4: 色を排除したレイアウトを扱うのに，Warm-Coolで評価するのは適切ではないのではないか．文字成分だけのものに適した印象評価を用いるか，あるいはデータセットに色成分を含めるべきではないか．
  A4: 印象評価はウェブページそのものについて行っており，デザイン言語の要素となる変数はレイアウトの文字成分に限定したものを取り扱っているため，ご指摘の通り矛盾が生じている．しかし色に関しては連続データであり，カテゴライズが難しいという問題から変数として扱っていない．今後は色の扱いを含め，デザインの知識表現に適したデータセットとなるように改善する．
  
  Q5: ページの余白部分が印象に影響を与えているように感じるので，入れた方が良いのではないか．
  A5: 余白成分のデータも集めているが，今回はモデルの情報量の増加と時間の関係で含めずにモデル化を行った．今後は行間やマージン，パディングなどの変数も取り入れた，より大きなネットワークを扱う．
  
  Q6: 「最適なモデル」とはどのようなモデルなのか．
  A6: いくつかの学習法を適用したモデルの中で，客観評価値が最も良いモデルである．またモデルを適用したウェブページ同士を比較して，最も印象を的確に伝えていると判断されたモデルである．
  
  Q7: 研究の最終目標は何であるか．
  A7: 最適な学習方法を適用したモデルを用いて、デザイン支援システムを完成させることが最終目標である．
  

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2010年度 †

後期時間割 †

前期時間割 †

研究発表 †

平成22年度 修士学位論文修士1年次中間発表会 †

• <日時> 2010年12月22日

• <場所> 室蘭工業大学情報工学科プレゼンテーションルーム(R205)

• <研究題目> Webサイトの設計イメージとレイアウトとの関係の分析

• <著者> ○佐藤潤季，澤井政宏，伊藤佑樹，須藤秀紹（○は発表者）

• <概要>
  Webページの作成において，ページに与えたいイメージをレイアウトに反映させる作業は難しい． この作業を支援するシステムがあれば，手軽にレイアウトデザインを行うことができる． システムの実現のためには，設計イメージとレイアウトとの関係の導出が必要となる． 本研究では，特定のイメージを反映していると考えられるWebサイトからレイアウト情報を収集し，Webサイトのイメージとレイアウトとの関係を分析する． 分析結果をもとに確率モデルを構築し，支援システムの実現を目指す．

• <質疑応答>
  Q: 質問，A: 回答
  
  Q1: （複数のサンプルページを推奨することに対して）平均などによる分析を反映させると，一通りのCSSしか出ないのではないか．
  A1: ご指摘の通り，現段階での分析結果を反映させると一通りのCSSしか出力できないので，データマイニングによる分析を行い，複数通りのCSSを出力できるようにする．
  
  Q2: 複数のカテゴリから集めても，分析した結果1パターンのレイアウトになってしまうのではないか．
  A2: おそらく，カテゴリごとにレイアウトの特徴を出すことで，設計イメージごとに複数パターンのレイアウトを推奨するという解釈だったのではないか．複数のカテゴリのレイアウト情報を反映させて設計イメージが1つのカテゴリのイメージに偏らないようにするために，設計イメージごとに複数のカテゴリについて収集する．複数パターンのレイアウトはデータマイニングによる分析を用いて推奨する．
  
  Q3: ページに占める文章量によって印象に違いが出るのではないか．
  A3: ご指摘の通り，文章量が印象に影響している可能性は高い．文章量の定義や分析指標を考え，今後は文章量に関する分析も行う．
  
  Q4: サンプル作成モジュールの動作機能が重要であると思う．データ量を増やして固定のレイアウトからユーザの好みに近いものを推奨する場合との違いを明確にするべき．
  A4: 指摘していただいた点に留意し，研究の内容の改善に努めたい．
  
  Q5: CoolとHardは印象の違いが分からない．
  A5: CoolとHardの明確な違いを説明できなかったので，説明できるようにする．またデザインの素養のある方でないとイメージ語からイメージを連想しがたい可能性がある．本研究が目指すシステムはユーザにデザインの素養の有無を問わないので，イメージ語の扱いについて考慮する必要がある．
  
  Q6: スケールの2軸は独立したものでなければならない．言語イメージスケールの軸の定義が分からない．
  A6: 言語イメージスケールはイメージの判断基準であるWarm-Cool，Soft-Hardを2軸として座標平面上で各イメージ語を配置することで，各イメージ語の相対的な位置関係を知ることができる．
  
  Q7: サイズなどではなく，余白や行間などが印象に大きく影響するのではないか．
  A7: ご指摘の通り，余白や行間が印象に与える影響は大きいと思われる．今後は今回分析しなかった余白などの印象に大きく影響を与える要素を取り入れた分析を行う．
  
  Q8: データ集めは客観的なものでなければならない．
  A8: 客観性を意識してデータ集めを行っているが，今後はより客観性というものを意識してデータ集めを行う．
  
  Q9: 予め用意されたサンプルページを選択してユーザが修正していく場合と，このシステムはどのように違うのか．一般のユーザはウェブページの作成にシステムを使わずにサンプルページから作成するほうが簡単なのでは．
  A9: 優れたデザインは客観性のあるものでなければならない．ユーザが予め用意されたテンプレートを選択し修正するという作業では，客観的なデザインを行うことができない．ユーザによる修正の量が多くなるほど客観性が失われていくので，客観性を失わないようにするためにあらゆるパターンにおいても修正の量を少なくするには，膨大な数のテンプレートを用意しなければならない．本研究が目指すシステムでは，ページに与えたいイメージとユーザが指定したい項目のみをシステムに渡すと，未指定部をシステムが補いサンプルとして完成形を出力してくれるので，客観性のあるデザインが可能となる．
  
  Q10: 発表の際，「分析してこのような結果が出た」ではなく，「このように分析したい」というところを明らかにするべき．何に基づいてどこから引用したのかを明確に示すべき．
  A10: 今後は，指摘していただいた点に配慮した発表を心がけたい．
  
  Q11: カテゴリの主観による選択が分析結果に大きな影響を与えるのではないか．
  A11: カテゴリの選択においては，複数名による協議の結果，妥当性が示されている．
  
  Q12: 確率モデルをその都度モジュールで作成するとシステムの負荷が大きくなるので，データベースに格納するとよい．
  A12: ご指摘の通りである．今後は予め確率モデルを構築しておき，データベースに格納する方向で考える．

第3回生命ソフトウェア部会研究会 †

• <日時> 2010年11月27日

• <場所> 公立はこだて未来大学

• <研究題目> Webサイトの設計イメージとレイアウトとの関係の分析

• <著者> ○佐藤潤季，澤井政宏，伊藤佑樹，須藤秀紹（○は発表者）

• <概要>
  本研究では，Webサイトの設計イメージがレイアウトにどのように反映されるかを調査する．我々は，同一の設計イメージをもつWebページからレイアウト情報を抽出して，設計イメージとレイアウトの関係を分析した．

• <質疑応答>
  Q: 質問，A: 当日の回答，A': 後日整理した回答
  
  Q1: 感性に訴えかけるシステムとあるが，具体的にどのように訴えるのか．
  A1: 述べ方に誤りがあったかもしれない．感性に訴えるというよりは，設計イメージを反映したレイアウトが閲覧者に何らかのイメージをもたせる．
  A'1: 作成者はシステムに何らかの設計イメージを与え，システムはいくつかのレイアウトを推奨することにより，設計イメージを反映したWebページを作成することができる．作成したWebページは，閲覧者の感性に訴えかける文書となっている．
  
  Q2: 「CMS」という大見出し，小見出し，本文を自由に指定してくれるシステムがあるが，このシステムはCMSと何が違うのか．既存研究についてもっと調査するべき．
  A2: CMSについての知識が乏しいが，このシステムはレイアウト全体を推奨してくれるものである．
  A'2: CMSは項目ごとに一覧から各自指定するものである．私が目指すシステムは，レイアウトに反映させたいイメージをシステムに与えることで，全体のレイアウトを推奨する形で出力してくれるものである．既存研究については調査不足なところがあるので，今後は既存研究を調査し，本研究の独自性を明確にする．
  
  Q3: 文字サイズによる特徴を出しているが，分散が大きいものがあるので，偶然平均値がその値になっただけなのでは．分散分析を行うべきではないか．
  A3: 分散分析はまだ行っていないので，早急に取り入れたい．
  A'3: おそらくブラウザ表示による比較に，分散の大小に関わらず平均値の指標を取り入れてしまったことを受けての質問ではないかと思われる．指摘していただいた通り，分散分析を取り入れることで値の信頼性について明確に示すことができるようにしたい．
  
  Q4: イメージは色彩等の影響が大きく，文字の大きさからもたらされるものではない場合が多い．文字サイズ等の異なる文書を用意し，被験者にアンケートをとって“Warm”と判断されたものを用いるべき．
  A'4: 指摘していただいた通り，色彩が設計イメージにもたらす影響は大きいと考える．しかし，閲覧者がどのようなイメージを持つかではなく，本研究では作成者がある設計イメージについてどのようなレイアウトを施すかに着目している．そのため，レイアウトについてのイメージ評価を調査するのではなく，同様の設計イメージを持つと考えられるWebカテゴリごとのレイアウトの特徴を調査している．