| Project/Area Number |
23K17022
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Review Section |
Basic Section 62040:Entertainment and game informatics-related
|
|---|
| Research Institution | Ochanomizu University |
|---|
Principal Investigator |
土田 修平 お茶の水女子大学, 文理融合 AI・データサイエンスセンター, 講師 (20830920)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2028-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
|
| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2027: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
|
|---|
| Keywords | ストリートダンス / アクセント言語 / 骨格特徴 / 印象評価 / 非言語コミュニケーション / ダンスジャンル / 解説動画 / 印象推定 / 3Dモデル / Webシステム / 印象 / 感性情報 / エンタテインメント / 表現支援 / ダンス |
|---|
| Outline of Research at the Start |
本研究では、構築した印象推定モデルに基づき、表現者の動作や感情を考慮しつつ印象ベースに適切に情報を提示する技術の確率に取り組む。具体的には、印象ワード（仕草や身振りから受けた印象を表現する言葉）をスコアリングできる印象パラメータ推定技術、仕草や身振りはそのままに、テクノロジー（ARやロボット）によって、より理想的な印象を与えられる印象サポート技術や自分らしい印象を強化できる印象強化技術などを構築する。これら技術により、多様な人々が互いに気持ちよくコミュニケーションできる社会の創出に繋がる。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究はストリートダンスにおけるアクセント表現を、ダンサーが用いるアクセント言語と骨格特徴の双方から定量的に解析し、「動きと言葉の対応辞書」を構築することを目的とする。具体的には、ダンサーが意図する動きのニュアンスを言語化し、その言語表現に対応する骨格の動きの特徴を抽出する。アクセント言語４対８語（強い／弱い，固い／柔らかい，大きい／小さい，速い／遅い）を決定し、DTW・相互相関・速度和の3つの指標による解析を実施した。これらの指標を用いることで、動きのタイミング、形状、速度といった要素を客観的に評価することが可能となる。この対応辞書は、ダンスの指導や学習において、より効果的なフィードバックや指導方法の開発に貢献することが期待される。
また、学部４年生の卒業研究として、生徒‐教師モーションを13 段階でモーフィングしたCG動画（計14本）を作成し、274 名からアンケートを収集した結果、①「表現力」「キレ」の評価が初心者と熟練者の中間段階で大きく伸長することを示した。今後は、この現象が起こる要因を詳細に分析し、効果的なトレーニング方法の開発に繋げたい。
以上の研究成果は、ダンス教育やパフォーマンス支援にとどまらず、動作と感性を橋渡しする汎用的なインタフェース設計、さらには「ことばからモーション」「モーションからことば」をリアルタイムに変換する表現支援 AIの開発へとつながると考えられる。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究計画書では、アクセント言語と骨格特徴の対応辞書を構築し、それを核にした表現支援 AI を完成させることを最終目標に掲げている。本年度はまず、強い／弱い・固い／柔らかい・大きい／小さい・速い／遅いの４対８語をアクセント言語のコア語彙として確定し、DTW 距離・相互相関・速度和という三つの時系列指標を用いた解析により、形容詞対ごとの特徴量が有意に分離する傾向を確認した。これにより、動きと言葉を橋渡しする基礎辞書の構築が定量的に裏づけられ、表現支援 AI に必要な「ことばからモーション」「モーションからことば」変換の要素技術が着実に前進している。
一方、大規模アンケート調査については、質問票の設計を完了しているものの、回答はまだ集まっていない。現在、対象者募集の具体的な手段を検討しており、今後の集中的な回収に向けて準備を進めている。また、関連研究として実施した学部４年生の卒業研究では、生徒・教師モーションを13 段階でモーフィングしたCG動画を用いて274 名から主観評価データを収集し、中級段階で「表現力」「キレ」の評価が大幅に高まることを示した。この結果はアクセント辞書の妥当性を検証しつつ、印象推定モデルの教師ラベルとしても活用できる貴重な知見である。
以上を踏まえると、基礎解析と関連データ収集は計画通り前進している一方で、アンケート回答者の確保が遅れている。しかし調査実施の体制自体は整っており対策も具体的に講じられつつあることから、本課題は「おおむね順調に進展している」と判断できる。
|
| Strategy for Future Research Activity |
現在、予備調査として数名に対してアンケートを実施しているが、今後はより大規模なアンケート調査を行い、データの信頼性と一般性を向上させる。具体的には、ダンスジャンルの経験者を対象に、印象語の収集と分類を進める。アンケート項目も精緻化し、より具体的な印象を引き出すための設問設計を行う。アンケート調査と専門家インタビューで得られたデータを基に、ダンス動作と印象の大規模なデータセットを構築する。このデータセットは、他の研究者や教育者にも利用できるよう整備し、印象推定モデルのベンチマークとして活用されることを目指す。さらに、データセットの利用促進のため、詳細なドキュメントとサンプルコードを公開する予定である。
今後は、アンケートを軸に、ダンス経験者を中心とした大規模調査へ本格的に移行する。SNS広告やダンス関連イベントでの呼びかけ、協力スタジオでの一括回収を組み合わせ、アクセント言語の使用頻度や解釈のばらつきを統計的に検証できる母集団を確保する予定である。アンケート項目は本年度の予備調査で得た知見を踏まえて再設計し、骨格特徴と結び付けやすい具体的な印象表現を引き出す問いへ精緻化する。また、回答者の負担を軽減しつつ、より質の高いデータを収集するために、アンケートの所要時間短縮と回答方法の改善にも取り組む。
こうして収集したアンケートデータとインタビュー知見を統合し、アクセント言語―骨格特徴対応の大規模データセットを構築する。このデータセットは、印象推定モデルのベンチマークとして機能するだけでなく、ダンス教育や振付支援ツールの開発にも資するよう整備を目指す。具体的には、教師なし学習による特徴抽出や、深層学習モデルの適用を視野に入れ、データセットの潜在的な価値を最大限に引き出す。得られた結果は随時、国内外の関連学会で発表し、論文誌への投稿を通じて研究コミュニティに還元していく。
|
