平成27年度卒業論文 マインドマップの自動生成に...
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平成２７年度卒業論文
マインドマップの自動生成による発想支援
情報・通信工学科 コンピュータサイエンスコース
１２１１１３９ 布川大地
指導教員 寺田 実 准教授
提出日 ２０１６年 ２月１日
1
概要
目的
現代では創造的なアイデアを考える機会がしばしば存在し,アイデアの考案を支援する様々な発
想支援システムの開発がなされている.
本研究ではマインドマップに着目して発想支援システムを提案,実装した. ユーザから単語を 1
つ入力してもらうだけでマインドマップを自動的に生成し,持続的に更新し続けることにより,ユー
ザの負担を最低限に抑えつつ思いもよらない単語の関連の考案ができるようになることを目的と
する.
方法
本研究ではWikipediaの全記事のテキストデータから単語の出現数と共起数を数え,単語間の距
離を計算する. そして単語間の距離を基に言葉の連想を表現してマインドマップの自動生成および
自動更新を行う.
結論
システムの実装によって,マインドマップを自動生成および自動更新することによりユーザによ
り意外性のあるアイデアの発想を支援することができたと考える.しかし,発想できるアイデアの
量に対して効果のある支援に関しては改善の余地がある.
2
目 次
第 1章 序論 6
1.1 背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.2 着眼点 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.3 目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.4 論文構成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
第 2章 マインドマップ 8
2.1 概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.2 マインドマップの作成手順 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
第 3章 関連研究 10
3.1 Memorium[3] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
3.1.1 概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
3.1.2 本研究との関連 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
3.2 Mind Map Generator Software[4] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.2.1 概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.2.2 本研究との関連 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.3 Luma7[5] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3.3.1 概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3.3.2 本研究との関連 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
第 4章 提案システム 13
4.1 概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
4.2 コーパス . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
4.3 使用画面 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
4.3.1 テキストフィールドと入力ボタン . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
4.3.2 ランダムボタン . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
4.3.3 連想の傾向を示す値 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
4.3.4 再生/停止ボタン . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
4.3.5 ランダムチェンジボタン . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
4.3.6 マインドマップ表示画面 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
4.4 自動生成したマインドマップから行ったアイデア考案の例 . . . . . . . . . . . . . 16
4.4.1 創造的活動のアイデアの例「新しい観光のサービスの企画」 . . . . . . . . 17
4.4.2 日常生活中のアイデアの例「誕生日パーティーの計画」 . . . . . . . . . . . 17
3
第 5章 実装 19
5.1 開発環境 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
5.2 データの作成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
5.2.1 テータの内容 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
5.2.2 データの収集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
5.3 連想される言葉の決定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
5.4 マインドマップの生成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
5.5 マインドマップの更新 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
第 6章 評価実験 23
6.1 連想を表す計算式の重みの比に関する実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
6.1.1 実験内容 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
6.1.2 実験結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
6.1.3 考察 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
6.2 システムの使用感について . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
6.2.1 実験内容 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
6.2.2 実験結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
6.2.3 考察 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
第 7章 結論 28
7.1 結論 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
7.2 今後の課題 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
7.2.1 マインドマップの表現 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
7.2.2 連想の表現 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
7.2.3 自動更新の頻度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
4
図 目 次
2.1 マインドマップの一例 (iMindMapを用いて執筆者が作成) . . . . . . . . . . . . . 8
2.2 iMindMapを使ったマインドマップの作成の様子 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
3.1 memoriumのデモページ画面 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
3.2 Mind Map Generator Software の使用画面 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.3 Luma7 の使用画面 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
4.1 本システムの使用画面 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
4.2 テキストフィールドと入力ボタン . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
4.3 ランダムボタン . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
4.4 連想の傾向の設定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
4.5 再生/停止ボタン . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
4.6 ランダムチェンジボタン . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
4.7 マインドマップ表示画面にある各単語のボタン . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
4.8 観光をテーマに自動生成したマインドマップ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
4.9 パーティーをテーマに自動成生成たマインドマップ . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
5.1 距離の近さのみを評価して自動生成した「旅行」のマインドマップの一部 . . . . . 20
5.2 距離を表す値 A,B,C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
5.3 Aと Cの評価により自動生成した「旅行」のマインドマップの一部 . . . . . . . . 21
5.4 自動作成したマインドマップの例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
6.1 実験に使用した 3種類のマインドマップの例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
5
表 目 次
6.1 テーマごとの選択率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
6.2 考案されたアイデアの個数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
6.3 アンケートの回答結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
6
第1章 序論
1.1 背景
現代ではしばしば創造的なアイデアを考えることが求められている. 新しい商品やサービスを考
案するのが仕事である一部の人以外も,趣味や生活の中でこうした機会はしばしばあると考えられ
る. そうした創造的なアイデアを発想する際に,より良質なアイデアを考えたり効率的に多くのア
イデアを考えたりするために発想法とよばれるものが存在する. マインドマップとはこうした発想
法の一つとして捉えることができるものである.
また,コンピュータの普及と発展によりコンピュータを用いて,人間の発想を支援するための様々
な発想支援システムが考案され,そのシステムの基幹には既存の発想法が用いられることがある.
1.2 着眼点
本研究では以下のような点に着目して,新たな発想支援システムの提案,実装を試みた.
• アイデアの発想に集中力を割くために,システムに対する操作を極力減らせるようにする.
• 使用者や特定の個人の知識に依存しないように,集合知的なデータから発想を支援できるよ
うにする.
• 発想法の中でも,カラフルでイラストが多く使われるなど,成果物を見ることによって得られ
る効果が大きいと考えられるマインドマップを用いる.
また,使用場面として,創造的活動や日常生活中でアイデアを考案するときなどを想定する. 例を
挙げると,創造的活動であれば新商品の企画や新しい小説のプロット作成など,日常生活中であれ
ば旅行や誕生日パーティーの計画などである.
1.3 目的
本研究で提案する発想支援システムの具体的な機能は,システム使用者にテーマとなる単語を入
力してもらい,テーマから連想されるような語をマインドマップの形にならって表示することであ
る. また,表示したマインドマップを使用者の操作なしで持続的に更新していくことも主な機能と
する.
以上のような発想支援システムの作成により,使用者に大きな負担をかけることなく意外性のあ
るアイデアや,思いもよらなかった概念の関連が考案できるになることを目的とする.
第 1章 序論 7
1.4 論文構成
本章では序論として研究の背景と目的について述べた.
第二章ではマインドマップについての説明を述べる.
第三章では本研究に関連する研究について述べる.
第四章では本研究の提案システムについて述べる.
第五章では本研究の提案システムの実装について述べる.
第六章では評価実験について述べる.
第七章では結論と今後の課題について述べる.
8
第2章 マインドマップ
2.1 概要
マインドマップ [1]とは,トニー・ブザンが提唱している発想法,あるいはノート術や記憶術と紹
介されるものである. トニーは,人間の脳の処理システムは受け取った様々な情報が他の情報と関
連付けられて放射状に広がっている（放射思考）とし,それを外面化したものがマインドマップで
あると述べている. 中心に描かれた単語や絵から線が放射状に伸び,その線の上に関連した単語や
絵などが描かれ木構造のようにつながっている形をとっている.
図 2.1: マインドマップの一例 (iMindMapを用いて執筆者が作成)
2.2 マインドマップの作成手順
紙とペンを用いてマインドマップを作成する手順を,トニー著の書籍 [2]を基に簡単に説明する.
まず,横長に置いた紙の中心にマインドマップのテーマとなる絵や単語を描く. 次に,中心に描いた
テーマから,直接ブランチ (枝)をなるべく曲線上に伸ばし色を塗る. そして,ブランチの上にテー
マから連想するキーワードを 1つ書き,連想したキーワードからブランチを伸ばしてさらに連想し
たキーワードを伸ばしたブランチに書く. これを中心のテーマから放射状に複数ブランチを伸ばし
第 2章 マインドマップ 9
てマインドマップを展開させていく. また,ブランチの太さを変える,各キーワードに絵を描く,色
鮮やかにする,矢印や記号で強調するのも効果的であり,強く推奨されている.
本来マインドマップは紙にペンで描くことを前提として作られたが,コンピュータ上でマインド
マップを描くためのツールも開発されている. 代表的なものとして Think Buzan社の iMindMap1
などが存在する.
図 2.2: iMindMapを使ったマインドマップの作成の様子
1iMind Map http://imindmap.com/ja/
10
第3章 関連研究
3.1 Memorium[3]
3.1.1 概要
Memoriumは渡邉らが提案した,眺めることにより情報を獲得するためのインターフェースであ
る. Memoriumはなるべくユーザへ負担をかけずに,日常生活の中で膨大な情報と接するためのイ
ンターフェースとして提案,作成がなされた.
このシステムはユーザが予め登録していた興味のあるようなキーワードの入ったカードが動きな
がら提示され,カード同士が衝突するとカードのキーワードでGoogle Web API を用いた AND検
索が行われる. そしてその検索結果がカードとして提示され,また衝突したら検索結果がカードに
なるといったように情報の提示が繰り返されていく.
3.1.2 本研究との関連
本研究で提示するものは独立した検索結果の情報ではなく,マインドマップにおける「ある語」
から「ある語」への連想であるが,情報を持続的に提示し続ける点やユーザに対して複雑な操作や
画面の前で操作し続けることを要求しない点で共通している. そのため,Memoriumによって提唱
している眺めるインターフェースの成立する条件などを参考にした.
図 3.1: memoriumのデモページ画面 1
1Memorium: 眺めるインタフェースの提案とその試作, http://www.persistent.org/memorium.html
第 3章 関連研究 11
3.2 Mind Map Generator Software[4]
3.2.1 概要
このシステムはインプットとしてテキスト情報のあるデータソース（doc, docx, pdf, txt, rtf,
ウェブページ）を受け取り,受け取ったデータソースを解析してテキストデータを抽出する. そし
て,テキストデータからマインドマップの形式を持ったテキストを抽出し,マインドマップとして表
示させる.
3.2.2 本研究との関連
本研究とはマインドマップを自動的に生成するという点で共通しているが,テキストデータを含
むデータソースを入力として受け取り,それを理解しやすくするためにマインドマップにするこの
システムに対し,本研究は入力として受け取るのは 1単語であり,マインドマップを作る目的も発
想を支援することである. そのため,入力として受け取るデータ,作成したマインドマップが意味す
るものという点で異なると考えられる.
図 3.2: Mind Map Generator Software の使用画面
第 3章 関連研究 12
3.3 Luma7[5]
3.3.1 概要
Luma7はテキストの内容を解析し,その内容が他のテキストの内容や単語とどのように関係して
いるかを理解し,リンクさせるアルゴリズムを基にしたソリューションである. ここではその Luma7
をマインドマップの自動生成に応用させたWebサービスに限定して紹介する.
このシステムでは検索バーに英単語を入力すると約 10～30個の要素で構成されたマインドマッ
プが自動的に生成される. また,各要素に対してさらに連想語を追加させる,要素を削除する,連想
語を自分で入力して追加するなどの操作が可能なのが特徴である.
3.3.2 本研究との関連
本研究とはマインドマップを自動的に生成するという点で共通しているが,Luma7の場合,一度
生成されたマインドマップは積極的な操作をしなければ変わることはない. Luma7はマインドマッ
プの自動生成などの機能を活用して自分の理想のマインドマップを自分で作成することに重点が置
かれているものと考えられ,本研究とは目的が異なると考える.
図 3.3: Luma7 の使用画面
13
第4章 提案システム
4.1 概要
本システムでは,用意しておいたコーパスからマインドマップで表示する可能性のある単語同士
の関係の度合いを予め計算しておき,これを基にマインドマップを自動生成,および自動更新する.
使用時にはユーザが興味のある,あるいはテーマとしたいことを 1つの単語として受け取り,入力
した語を中心としてマインドマップを生成する. また,その後生成したマインドマップの一部を自
動的に更新し続けて持続的に 1つのテーマに対してユーザの発想支援を続けることができるように
した.
4.2 コーパス
本システムで使用したのはWikipediaが公開しているデータベースに収録されている,Wikipedia
日本語版の全記事（2013/11/07時点）,約 88万記事のテキスト部分を抽出したものである. 全文
検索システム「ひまわり」1のWikipediaパッケージ用のデータからタグ情報などを削除するなど,
加工して利用した.
上記のデータを形態素解析し,一定数以上出現した単語のみを対象として本システムで用いる単
語とした.
4.3 使用画面
本システムの使用画面の全体像を図 4.1に示す. 次に,本システムの各部分についてそれぞれ説
明をする.
1http://www2.ninjal.ac.jp/lrc/index.php?\%C1\%B4\%CA\%B8\%B8\%A1\%BA\%F7\%A5\%B7\%A5\%B9\%A5\
%C6\%A5\%E0\%A1\%D8\%A4\%D2\%A4\%DE\%A4\%EF\%A4\%EA\%A1\%D9
第 4章 提案システム 14
図 4.1: 本システムの使用画面
4.3.1 テキストフィールドと入力ボタン
テキストフィールド (図 4.2左)へテーマとしたい単語を入力し,入力ボタン (図 4.2右)を押すこ
とで入力した語が画面の中央に表示され,順次マインドマップが自動的に生成され,表示される.
図 4.2: テキストフィールドと入力ボタン
4.3.2 ランダムボタン
ランダムボタンを押すことで本システムで使用するデータに登録されている語の中からランダム
で単語を選び,その語を中心にマインドマップが自動的に生成され,表示される.
図 4.3: ランダムボタン
第 4章 提案システム 15
4.3.3 連想の傾向を示す値
10:0から 0:10までの段階で連想の傾向を変更することができる. この比は連想する言葉を決定
する際に用いる評価値の計算に使う値である. 詳しくは 5.3節で説明をして,本節ではどのような
傾向になるかを述べる.
この比の前側の数字が大きい程,隣接する単語の関係性が高くなりどういったつながりかが分か
りやすくなる. しかし,関係性が高いあまり,一つのカテゴリの言葉が連続して連想され,意外性の
あるアイデアの発想に役に立たない可能性ができてしまう.
比の後ろ側の数字が大きいと,意外性のある言葉を連想する傾向が高くなり,意外性のある言葉
の組合わせを見ることができるようになる. しかし,単語間の関連度が低くどういったつながりで
言葉が連想されたのかが分かりづらくなり,具体的なアイデアを考えづらくなる可能性ができてし
まう.
極端な値はどちらも一長一短であるため,また執筆者の使用した感覚から,初期値はバランスが
よく,中央の値である 5:5に設定してある.
図 4.4: 連想の傾向の設定
4.3.4 再生/停止ボタン
再生ボタンを押すと表示されているマインドマップの中心と末端以外の単語がランダムに選ばれ
る. その単語を別の連想される単語に更新し,また,その下の階層へつながっている語も更新した語
から連想をさせ直す. これを持続的に行い続ける. なお,中心の語はユーザがテーマとして入力し
た特別な語であるため,末端の語は選ばれても自身しか変わらずマインドマップ全体に及ぼす影響
が微小であるためである. 単語の更新がなされるときは既存の単語がフェードアウトし,新しい語
がフェードインしてくる.
停止ボタンを押すと上記の動作が停止する.
図 4.5: 再生/停止ボタン
第 4章 提案システム 16
4.3.5 ランダムチェンジボタン
再生/停止ボタンで説明したマインドマップの更新を一度だけ行う. ユーザが明示的に行いたい
場合に使用する.
図 4.6: ランダムチェンジボタン
4.3.6 マインドマップ表示画面
中心の語から,4回連想をしたマインドマップが表示される. 中心の語からは 4つ,その他の語か
らは 2つの言葉が連想される構造をしていて,言葉の位置の下をブランチが通ってマインドマップ
が形成されている. 中心の語の枠やブランチは事前に作成した画像だが,手描きのマインドマップ
なるべく近づけた形を目指して作成した.
また,表示されたマインドマップの各語がボタンになっており,それぞれのボタンを押すことで
その単語が中心の語となったマインドマップが自動生成される. 通常は各語のボタンは枠を消して
背景を透過しているが,分かりやすく枠をつけ背景を透過していない状態を図 4.7に示す.
図 4.7: マインドマップ表示画面にある各単語のボタン
4.4 自動生成したマインドマップから行ったアイデア考案の例
ここで本システムで生成したマインドマップからアイデアを考案する例を示す. 使用場面とし
て,1.2節で提示したような例に対して本システムを使用する.
第 4章 提案システム 17
4.4.1 創造的活動のアイデアの例「新しい観光のサービスの企画」
「観光」をテーマにすると図 4.8のようなマインドマップが生成される.
ここから執筆者自身がアイデアを考案したところ,以下の様なアイデアが考案できた.
• 地元の新鮮な食材を販売している隣のスペースでキッチンを提供し,自分で食材を調理でき
るようにする.
• 自分の車に乗って自分で車を運転して参加する,観光バスでは行けないところをめぐる観光
ツアー.
図 4.8: 観光をテーマに自動生成したマインドマップ
4.4.2 日常生活中のアイデアの例「誕生日パーティーの計画」
「パーティー」をテーマにすると図 4.9のようなマインドマップが生成される.
ここから執筆者自身がアイデアを考案したところ,以下の様なアイデアが考案できた.
• ゲーム好きの友人のために,その友人の好きなゲームの主人公パーティのコスプレをしてパー
ティーを行う.
• クリスマス付近が誕生日の友人のために,クリスマス色を一切排除したパーティーを行う.
第 4章 提案システム 18
図 4.9: パーティーをテーマに自動成生成たマインドマップ
19
第5章 実装
5.1 開発環境
本システムは Java言語を用いて開発を行った. なお,コンパイルに使用した JDKのバージョン
は 1.8である.
形態素解析には Kuromoji1ver0.7.7を使用した.
5.2 データの作成
5.2.1 テータの内容
マインドマップは,単語から単語を連想して配置することの繰り返しで作成される. そのため,マ
インドマップの自動生成のために必要なデータとして,単語間の関連度を表すデータが必要だと考
えられる. 単語間の関連度として,式 5.1で表される単語 A,B間の距離を用いた.
(単語 Aと B の距離) = 1− (単語 Aと B の共起数) ∗ 2(単語 Aの出現数) + (単語 B の出現数)
(5.1)
単語 A,Bの共起とは単語 Aと Bが任意の文や文書内 (今回はWikipediaの 1つの記事の中とし
た)で同時に出現することを表している.
5.2.2 データの収集
単語間の距離データを作成するために,ある文書集合の中での単語のペアの共起数と単語の出現
数を数える必要がある. そのため,Wikipedia全記事を利用し,共起数と出現数を数えることとした.
まず,Wikipediaの全記事のテキストデータを形態素解析し,名詞,動詞,副詞,形容詞のいずれか
であって,代名詞,非自立語,接尾辞,記号,数でないという条件の単語の出現数を数え上げた. その
結果,全部で 183,325語が出現数 1以上を記録した. また,次の段階で出現したすべての単語の共起
数を計測するのは膨大な時間が必要になるので,今回は時間的な問題から,出現数が 5000以上の単
語 (5453語)のみを本システムで使用する単語とした.
次に再びWikipediaのテキストデータを読み込み,出現数 5000以上の単語同士の共起数を数え
2次元配列に保存した. そして,先に挙げた単語の出現数と単語同士の共起数から単語の距離を計
算した.
1http://www.atilika.org
第 5章 実装 20
5.3 連想される言葉の決定
入力された語から初めてマインドマップを生成するとき,および生成したマインドマップを更新
していく際の言葉の選び方について説明する.
連想される言葉を決定するのに,共起関係に基づく距離が近いものを連想される言葉として選択
すると,図 5.1のようなマインドマップが自動的に生成される.
図 5.1: 距離の近さのみを評価して自動生成した「旅行」のマインドマップの一部
共起関係に基づく距離の近さのみを評価値として評価すると,言葉の連想の広がりを失ってしま
うと考えた. 例えば,旅行の計画について本システムを使う場合に,「旅行→外国→国際→世界」と
いうような連想を提示されても思考が広がっているとは言えず,実のあるアイデアには結びつかな
い. そこで,連想の広がりをもたらす尺度が必要であると考えた.
連想の広がりをもたらす尺度として提案するのが,連想の基となった言葉の連想の基となった言
葉（中心に向かって 2回遡った地点にある言葉）に対する遠さである. 直接の単語間の距離 (連想
の基となる言葉との距離)を Aとし,連想の基となった言葉の連想の基となった言葉との距離を B
とする. しかし,Bは近さを表すため,近ければ近いほど数値が小さくなる. なので,遠ければ遠いほ
ど値が小さくなるように 1.0から Bを引いたものを広がりをもたらす尺度,Cとする. この尺度を
直接の単語間の距離とあわせて評価することで,直接の単語間の関連度の高さを保ったまま,マイ
ンドマップ全体に広がりをもたせることができると考えた.
中心から 1回連想される言葉,つまり中心の語の周りに配置された 4つの単語に対してはAのみ
を評価する. 中心の語とすべての語との距離 (A)を参照し最も距離が近かったものを連想される言
葉として選択する. 初めてマインドマップを生成する際は上位 4語が選択され,マインドマップを
自動更新する際はその時点で表示されていない単語という条件の上で距離が近いものを優先的に選
択する.
中心から 2回以上連想される言葉に対しては Aと Cから計算した評価値 5.2が適用される. A
と Cに合計 10になる重みをつけて,その和を評価値とする.
value = A ∗重み+ C ∗ (10−重み) (5.2)
なお,重みは操作画面上で A:Cの比を 10:0, 9:1, 8:2, ..., 1:9, 0:10といった形でユーザーが選択で
第 5章 実装 21
図 5.2: 距離を表す値 A,B,C
きるようになっている. 計算によって求められた最終的な値が小さなものを連想される言葉として
優先的に選択する. 連想時にマインドマップに表示されている語を選択しないのは中心から 1回連
想される言葉を自動更新する際と同様である.
広がりをもたせる尺度 Cを使うことによって,旅行をテーマにする例なら「旅行→外国→政策→
選挙」や「旅行→外国→政府→戦争」のような連想が提示される. このような連想によってユーザ
は,「外国の旅行先で選挙など政治的なイベントがあったら観光がしにくいだろう」,「外国の旅行
先が戦争地域に近くないかを調べよう」などと効果的な発想をすることができる. これはマインド
マップの連想が広がりをみせていることだと考える.
図 5.3: Aと Cの評価により自動生成した「旅行」のマインドマップの一部
第 5章 実装 22
5.4 マインドマップの生成
生成するマインドマップは中心の語からは 4つ,それ以外の語からは 2つ言葉をつなげて最大 4
回言葉がつながっているものになる. マインドマップのブランチや中心の語の枠の部分は予めド
ローソフトで作成した画像を読み込んで表示する. そのため,どんな言葉を中心の語にしてもマイ
ンドマップ全体の形は変わることはない.
図 5.4: 自動作成したマインドマップの例
5.5 マインドマップの更新
マインドマップの更新の対象となる語は,中心の語と末端の語以外のすべての単語である. 末端
の語は更新しても語が変わるのは選ばれた語自身のみで,マインドマップ全体に及ぼす影響が微小
であるために更新の対象から除外した. 中心の語はユーザが直接操作できる部分であり,発想のメ
インテーマが置かれると考えらる. メインテーマは多くの場合で勝手に変えられたいとは思わない
と考えられ,更新の対象から除外した.
23
第6章 評価実験
実装したシステムについて以下のような 2つの実験を行った. 6.1節の実験では,連想を表す計算
式に重みをつけたほうが発想が刺激されるマインドマップを生成できるかどうかを実験した. 6.2
節の実験では,本システムを使用してアイデアを考案したときにアイデアの量に差がでるかどうか
を実験し,システムの使用感についてアンケートを取った.
6.1 連想を表す計算式の重みの比に関する実験
6.1.1 実験内容
連想される言葉を決定するにあたって,本システムでは単語間の距離に重みをつけて計算した値
で評価をするという方法を提案,実装したが,その重みのバランスに対して実験を行った.
被験者にはテーマに対してアイデアを考えるという視点で図 6.1のようなプリントを見てもらい,
最も発想が刺激されるようなマインドマップを選んでチェックを付けてもらった. 図 6.1は同一の
テーマに対し,重みを A:Cの形で 10:0, 5:5, 1:9の 3種類で計算して生成したものである. 単語の
直接の距離の近さのみを使用したものとして 10:0, バランスよく重み付けがなされている例として
5:5,直接のつながりが希薄なランダムに語が表れているとも見れる例として 1:9を選択した. テー
マはアイデアを考える視点になりやすいように比較的身近な商品やサービスを選んだ. 被験者 10
人に対し,同一の 10種類のテーマで実験を行った.
6.1.2 実験結果
実験結果を以下に示す.
第 6章 評価実験 24
図 6.1: 実験に使用した 3種類のマインドマップの例
第 6章 評価実験 25
表 6.1: テーマごとの選択率テーマ 5:5 10:0 1:9
1 カメラ 0.6 0.2 0.2
2 自動車 0.6 0.1 0.3
3 ラジオ 0.6 0.4 0
4 ワイン 0.5 0.3 0.2
5 ニュース 0.3 0.4 0.3
6 携帯 0.2 0.6 0.2
7 タクシー 0.7 0.1 0.2
8 レストラン 0.5 0.4 0.1
9 テレビ 0.4 0.3 0.3
10 観光 0.7 0.3 0
全体 0.51 0.31 0.18
6.1.3 考察
実験結果より,適度に重み付けがなされた評価値 (5:5)を用いて生成されたマインドマップの選
択率は 51.0%,距離の近さのみを評価値 (10:0)のマインドマップの選択率は 31.0%,極端な重み付
けがなされた評価値 (1:9)のマインドマップの選択率は 18.0%という結果を得ることが出来た. 3
種類の評価値の中で最も選択されたこと,5割以上の選択されたことから適度な重み付けは概ね良
い結果を導くものだと考える. なお,最も適切な評価値はどのような比か,というところには立ち入
らず,評価値を多段階で選択できるようにしてその初期値を 5：5として設定するようにした.
6.2 システムの使用感について
6.2.1 実験内容
実験はマインドマップの使用経験者 2名,知っていた者 5名,知らなかった者 1名の計 8名に対
して行った. 被験者に対し,テーマを与えてテーマに関する新しいアイデアを考案するという作業
を,本システムを使った場合と使わなかった場合の 2通り行ってもらった. それぞれの作業の時間
は 7分間で間に 3分間の休憩をはさみ,2通りの作業の後に以下のようなアンケートを行った.
アイデア考案のテーマについて,アイデアを考える視点になりやすいように比較的身近な施設と
して,「駅」と「病院」を選択した. また,被験者 8人を「駅」をテーマとしたときに本システムを
使う者と,「病院」をテーマとしたときに本システムを使うものに 4人ずつ分けて実験を行った.
アンケート
• Q1.本システムを使用してみて,非使用時よりアイデアが思い浮かんだと思いますか？
(そう思わない) 12345 (そう思う)
第 6章 評価実験 26
• Q2.本システムを使用してみて,非使用時より意外性のあるアイデアを出せたと思いますか？
(そう思わない) 12345 (そう思う)
• Q3.本システムを使用してみて,面白いと感じましたか？
(面白くなかった) 12345 (面白かった)
• Q4.画面は見やすいと感じましたか？
(見にくかった) 12345 (見やすかった)
• Q5.本システムの操作を負担に感じましたか？
(負担になった) 12345 (負担にならなかった)
• Q6.マインドマップというものを (本システムを知る以前に)知っていましたか？
知らなかった 見た・聞いたことがある 使ったことがある 頻繁に使っている
• 【自由記入欄】（良かった点,悪かった点,面白かったところ,改善案など）
6.2.2 実験結果
実験結果を以下に示す. 表 6.2にて被験者の欄が (数字)aの者はテーマ「駅」でシステムを使用
した者であり,(数字)bの者はテーマ「病院」でシステムを使用した者である.
表 6.2: 考案されたアイデアの個数被験者 システム使用あり システム使用なし テーマ「駅」 テーマ「病院」
1a 7 8 7 8
2a 11 12 11 12
3a 15 10 15 10
4a 7 8 7 8
1b 6 6 6 6
2b 8 8 8 8
3b 4 5 5 4
4b 3 2 2 3
平均 7.625 7.375 7.625 7.375
表 6.3: アンケートの回答結果
質問 平均回答
Q1.本システムを使用してみて,非使用時よりアイデアが思い浮かんだと思いますか？ 4.0
Q2.本システムを使用してみて,非使用時より意外性のあるアイデアを出せたと思いますか？ 3.88
Q3.本システムを使用してみて,面白いと感じましたか？ 4.5
Q4.画面は見やすいと感じましたか？ 3.88
Q5.本システムの操作を負担に感じましたか？ 4.0
第 6章 評価実験 27
自由記述欄に書かれた内容のいくつかを良い点と悪い点に分けて以下に示す.
良かった点
• システムの有り無しで意外なアイデアの出しやすさに大きな差があったように感じた.
• 思わぬ単語同士の組み合わせからユニークなアイデアが浮かんだ
悪かった点
• 限られた時間では多くのアイデアは出にくい
• ロードに時間がかかり間違ってボタンをクリックしてしまった
6.2.3 考察
まず,アイデアの考案について量的な面での評価をする. システムを使用して考案されたアイデ
アの数の平均は,システムを使用せずに考案したアイデアの数の平均よりも 0.25個ほど多かった.
しかし,システムありとシステムなしの結果に差があるかどうかについて,t検定で 5%有意水準の
両側検定を行ったところ有意差は見られなかった (t=0.344, df=7, ns). よって,システムの使用は
アイデアを多く考案することには効果がないという結果となった. 原因としては,連想の内容およ
びマインドマップが発想を刺激するような表現になる頻度が低いこと,または短時間で積極的にシ
ステムを操作してアイデアを考案する場合には効果がない可能性などが考えられる.
次に,アイデアの考案について質的な面での評価をする. アンケートの結果からシステム非使用時
と比べてユーザは意外性のあるアイデアを考案できたと考える. しかし,アイデアの質的な面を客観
的に評価するのは難しいため,今回の実験ではアンケートによる被験者の主観的な評価に留まった.
また,アンケート結果より,面白いという評価が高く,画面の見やすさと操作を負担に感じないと
いう点についても悪くない評価を得ることが出来た. このことから,実験で行ったような積極的な
システムの使用ではなく,例えば使わないモニターでマインドマップの自動更新をさせ続けておく,
「眺める発想支援システム」のような利用法としては成立する可能性があるように思われる.
28
第7章 結論
7.1 結論
本研究は,共起表現に基づく値を評価してマインドマップを自動生成および自動更新するシステ
ムを提案,実装した.
評価実験により,実装したシステムについてユーザの発想するアイデアの量を増加させる支援は
出来なかった. しかし,ユーザが思いもよらない概念の関連を提示することによって,意外性のある
アイデアを発想させる支援ができると考えられる. 今後,以下のような点について改善することによ
り,アイデアの質の面,量の面ともに効果のある発想支援の効果が得られる可能性があると考える.
7.2 今後の課題
7.2.1 マインドマップの表現
今回のシステム実装ではマインドマップの特徴を完全に再現することはできなかった. そのため
にマインドマップが持つとされる発想の効果を損ねてしまった可能性がある.
マインドマップはイラストを用いることが強く推奨されているが,本システムでは文字による表
現しかできなかった. Webで画像検索をして画像を取得する,クリップアートを使用するなどして
画像をマインドマップ表示画面に配置できれば発想の幅は広がることが期待できる.
7.2.2 連想の表現
本システムで生成するマインドマップは言葉から言葉への連想の集合であるといえる. そのため,
連想される言葉をどう選択するかを改善することで得られる発想の効果は大きいと考えられる.
本システムの連想の表現では使用できる単語の数が少なく,登録されている単語でないとマイン
ドマップが自動生成できない. そのため,使用できる単語を増やせる連想の表現にする必用がある.
それとともに,なるべく多くの単語を使っても計算に使う時間が多くならないことに留意が必要で
ある.
7.2.3 自動更新の頻度
ユーザがシステムを眺めている時と積極的に画面を見ているときとでは,更新して欲しい頻度は
異なると考えられる. なので,更新の頻度や変化のスピードを操作できる機能は有効であると考え
られる.
29
謝辞
本研究は,電気通信大学情報理工学部情報・通信工学科コンピュータサイエンスコースの寺田研
究室において,寺田実准教授の指導のもとで卒業研究として行われました. 寺田実准教授には卒業
研究のアイデアや卒業論文の書き方などの様々なご指導を頂きました. 心より御礼申し上げます.
修士課程二年の海老澤雄太さん,長利槙吾さん,齊藤令さん,修士課程一年の阿部真之さん,鈴木
佑樹さん,平田吉久さん,本田裕人さん,学部四年の安倍文紀さん,山本愛美さん,渡辺友康さん,渡
邊裕貴さんには,研究についての助言,協力や研究室での生活のことなど様々なことでお世話にな
りました. 心からの感謝を申し上げます.
金井誠さん,石垣翔平さん,渡部貴行さん,倉嶋俊さん,植田雄太さん,宮本一郎さん,塚田健人さ
んには研究室外部の方であるにもかかわらず評価実験にご協力いただきました. 深い感謝を申し上
げます.
30
参考文献
[1] トニー・ブザン，バリー・ブザン (2005)”ザ・マインドマップ－脳の力を強化する思考技術－”(神
田昌典訳) ダイヤモンド社．
[2] トニー・ブザン，クリス・グリフィス (2012)”ザ・マインドマップ ビジネス編 仕事のスキ
ルと成果が上がる実践的活用法”(近田美季子訳) ダイヤモンド社．
[3] 渡邉恵太，安村通晃．”ユビキタス環境における眺めるインターフェースの提案と実現”． 情
報処理学会論文誌，Vol. 49， No.6， 1984-1992(June 2008)．
[4] Robert Kudelic，Mirko Malekovic，Alen Lovrencic．”Mind Map Generator Software”．Com-
puter Science and Automation Engineering (CSAE), 2012 IEEE International Conference on，
Vol.3，123-127(May 2012)．
[5] Luma7，http://luma7.com/mindmaps/index.php (2016/01/19 アクセス)．