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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

\Volume{32}
\Number{2}
\Month{June}
\Year{2025}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}

\received{2024}{10}{22}
\revised{2025}{2}{5}
\accepted{2025}{3}{26}



\setcounter{page}{660}



%%%%   タイトル部分                                      %%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\jsubject{一般論文}
\jtitle{地図を刺激に用いた位置情報・経路情報参照表現の収集}
\jauthor{大村　　舞\affiref{Author_4} \and 川端　良子\affiref{Author_1} \and 小西　　光\affiref{Author_3} \and 浅原　正幸\affiref{Author_1}\and 竹内　誉羽\affiref{Author_2}}
\jabstract{%
本研究では，クラウドソーシングを用いて位置情報および経路情報を参照する表現のデータベースを構築し，これらをオープンデータとして公開した．20の地図を刺激として使用し，位置情報については1地図あたり40人に目標点の位置情報を記述させ，800の参照表現を収集した．一方，経路情報については1地図あたり2経路を設定し，1経路あたり40人に2地点間の経路情報を記述させ，1,600の参照表現を収集した．いずれの情報も，地図上のランドマークに基づく相対参照表現のみであるかを判定し，位置情報参照表現では一人称視点・空間内視点・空間内移動・鳥瞰視点の4つに分類，経路情報参照表現では始点・通過地点・終点の情報の有無をラベル付けした．また，各表現のわかりやすさについてアンケート調査を実施し，データとして収集した．
\renewcommand{\thefootnote}{}
\footnote[0]{本論文は，「地図を刺激に用いた位置情報参照表現の収集」言語処理学会第30回年次大会 (NLP2024) 大村・川端・小西・浅原・竹内 (2024)，「地図を刺激に用いた経路情報参照表現の収集」言語処理学会第30回年次大会 (NLP2024) 川端・大村・小西・浅原・竹内 (2024)，``Collection of Japanese Route Information Reference Expressions Using Maps as Stimuli'', The 4th International Combined Workshop on Spatial Language Understanding and Grounded Communication for Robotics, Kawabata, Omura, Konishi, Asahara and Takeuchi (2024) を元に修正したものである．\\
HRI-JP NINJAL 位置情報参照表現データベース (HRI-JP NINJAL Location Information Reference Database: HRI-JP LIRE DB): \url{https://github.com/masayu-a/HRI-JP-LIRE-DB}  \\ HRI-JP NINJAL 経路情報参照表現データベース (HRI-JP NINJAL Route Information Reference Database: HRI-JP RIRE DB): \url{https://github.com/masayu-a/HRI-JP-RIRE-DB}}
\renewcommand{\thefootnote}{\arabic{footnote}}
}
\jkeywords{位置情報，経路情報，参照表現}


\etitle{Collection of Referring Expressions for Location and Route Information Using Maps as Stimuli}
\eauthor{Mai Omura\affiref{Author_4} \and Yoshiko Kawabata\affiref{Author_1} \and Hikari Konishi\affiref{Author_3} \and Masayuki Asahara\affiref{Author_1} \and Johane Takeuchi\affiref{Author_2}} 
\eabstract{%
In this study, we constructed a database of expressions referring to both location and route information through crowdsourcing, and made it publicly available as open data. Twenty maps were used as stimuli, with 40 participants per map asked to describe the location of a target point, resulting in 800 referring expressions. For route information, two routes were defined on each map, and 40 participants per route were asked to describe the route between two points, yielding 1,600 referring expressions. Each expression was evaluated to determine whether it constituted a relative reference based on landmarks on the map. Location-referring expressions were categorized into four types: first-person perspective, within-space perspective, within-space movement, and bird's-eye view. Route-referring expressions were labeled according to the presence of information about the starting point, waypoints, and the endpoint. Additionally, a survey was conducted to assess the comprehensibility of each expression, and the resulting data were collected accordingly.
}
\ekeywords{Spatial Information, Route Information, Reference Expressions}

\headauthor{大村・川端・小西・浅原・竹内}
\headtitle{地図を刺激に用いた位置情報・経路情報参照表現の収集}


%%%% 所属を指定して下さい．
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\affilabel{Author_4}{大阪樟蔭女子大学}{Osaka Shoin Women's University}
\affilabel{Author_1}{国立国語研究所}{NINJAL, Japan}
\affilabel{Author_3}{Tecca 合同会社}{Tecca Inc.}
\affilabel{Author_2}{ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン}{HRI-JP}



%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{document}
\maketitle


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S1
\section{はじめに}
地図上で位置情報や経路情報を正確に伝えるためには，さまざまな参照情報が用いられる．例えば，固有の位置情報やランドマークに基づいて東西南北で位置を示す絶対参照情報，また，話者の向きを基に前後左右で位置を指示する相対参照情報が挙げられる．しかし，実際の場面では東西南北の方角がわからない状況も多く，その場合には話者が伝える固有位置情報や相対参照情報が，位置を特定するための重要な手がかりとなる．

本研究では，地図を刺激に用いて位置情報参照表現のデータ収集を行った．20種類の地図を使用し，クラウドソーシングを通じて，1地図あたり40件の位置情報参照表現を収集した．これらの表現は，固有位置情報と相対参照情報のみで記述されており，収集後にそれぞれが固有位置情報と相対参照表現のみであるかを確認した上で，次の4つの視点に基づいて分類した：一人称視点（目標点から見えるものの描写），空間内視点（他の地点から目標点を参照），空間内移動（他の地点から目標点への移動を表現），鳥瞰視点（地図全体を俯瞰した視点）．さらに，各表現のわかりやすさに関するアンケート調査を実施し，その結果をデータとして収集した．

同様に，経路情報の参照表現に関してもデータ収集を行った．20種類の地図に対してそれぞれ2パターンの経路（始点と終点）を設定し，合計40の図面を用いてクラウドソーシングを実施した．1図面あたり40件の経路情報参照表現を収集し，それぞれが固有位置情報と相対参照情報のみで記述されているかを確認した後，始点，通過地点，終点の情報が含まれているかどうかをラベル付けした．これに加え，収集した経路表現についてもわかりやすさを評価するアンケート調査を行い，データとして収集した．

本研究は，マイクロモビリティの自動運転技術の開発を目標として，このようなデータ収集をしている．自動運転技術においては，周囲の環境を正確に把握し，適切な位置情報や経路情報を基に走行することが求められる．そのためには，人間が自然に使用する位置情報参照表現や経路情報参照表現を理解し，機械に適応させることが必要である．特に，固有位置情報や相対参照情報は，目標地点への正確な到達に直結する重要な要素となる．自動運転車両が人間の指示に従い，柔軟かつ効率的に動作するためには，これらの位置情報・経路情報がどのように表現され，理解されるかを定量的に把握することが鍵となる．本研究では，このような参照表現のデータを収集することで，自動運転技術における位置認識能力の向上を目指し，今後の技術開発に貢献することを目指している．

上記目的を踏まえ，マイクロモビリティの移動を想定した縮尺の地図を提示し，位置情報および経路情報に基づく言語表現に関する豊富なデータセットを構築し，様々な視点や表現のわかりやすさに関する洞察を得た．このデータセットは，自動運転における口頭での行き先説明の基礎データとして活用できるだけでなく，地図情報と自然言語表現を結びつけたマルチモーダルなデータであり，実世界の状況に接続されたデータとしても重要である．地図を参照した言語表現の理解や生成に役立つだけでなく，リアルタイムのナビゲーションや自動運転システムにおける実用的なコミュニケーションの向上に寄与することが期待される．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S2
\section{関連研究}


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S2.1
\subsection{位置情報参照表現}
『場所参照表現タグ付きコーパス』\cite{松田2015}は，Twitter（現 X）のような SNS に投稿された場所参照表現に位置情報を付与したコーパスである．地名・施設名といった固有位置情報表現を対象とする．

\citeA{徳永2004}は日本語の空間名詞の分類を行った．部分型（位相）・距離型・方向型の3つに分類し，主として一人称視点・空間内視点に資する体系化を行った．
\citeA{小林2008}は2つの物体の空間的関係を表す空間表現語の選択について，対象物間の距離や大きさなどの幾何的な要因がどのような影響を与えるかについて調査を行った．

\citeA{striegnitz2005knowledge}は，ノースウエスタン大学のキャンパスの道案内のジェスチャーのビデオを収録し，Route Perspective（空間内移動）と Surver Perspective（鳥瞰視点）を識別した．
収録された 368 のジェスチャーの内，Route Perspective が 54\% (199/368) で，Survey Perspective が 16\% (60/368) と，空間内移動が鳥瞰視点よりも多く用いられることが示された．この割合は我々の調査に近い値である．
\citeA{長谷川2017-1}は擬人化エージェントによる道案内システムを構築し，
空間内移動の説明と鳥瞰視点の説明のどちらがわかりやすいかの検証を行った．彼らの擬人化エージェントを用いた設定では鳥瞰視点のほうがわかりやすいという我々の調査と異なる結果が報告されている．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S2.2
\subsection{経路情報参照表現}
古くは Direction giving（経路説明）の会話分析が \citeA{Psathas-Kozloff1976} によって行われ，
状況定義・情報と指示・終結の3つの段階があるとされ，
さらに最初の指示において a) starting point（始点），b) destination（終点），c) mode of travel（移動手段），d) time of travel（移動時間），e) membership categorization by each of the parties of each other（会話参与者の役割）が重要であると指摘している\cite{psathas1986some,psathas1990direction}．
\citeA{lakoff1987women}も同様に SOURCE-PATH-GOAL Schema において，a) SOURCE（始点），b) DESTINATION（終点），c) PATH（経路），d) DIRECTION（方向）の4つの構造的要素をあげている．\citeA{村上1996}は\citeA{https://doi.org/10.1002/ejsp.2420030405} が用いた地図を用いて，日本語道順対話を収集し，経路上のどの方向の参照地点が言及されているかについて検討を行った．
\citeA{堀内1999}は，HCRC Map Task Corpus \cite{thompson-etal-1993-hcrc}と同様の設定で，情報提供者と情報追随者とで部分的に情報を共有した設定で，音声対話コーパスを構築した．情報提供者が地図上に始点・経路・終点・目標物の情報を保持し，情報追随者が地図上に始点と目標物のみの情報を保持するという設定で，情報伝達の対話を収録した．
なお目標物は双方の地図に表示されているものと，片方の地図にのみ表示されているものが設定されている．
\citeA{塚本2012}は仮想空間内の経路説明表現やジェスチャーの収集を行った．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S3
\section{参照表現の収集}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S3.1
\subsection{共通設定}
位置情報および経路情報参照表現の収集は，いずれもYahoo!クラウドソーシングを用いて実施した．本研究では，ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン社より著作権処理済の21枚の地図の提供を受けた\footnote{1枚をスクリーニング調査，20枚を本調査に使用．}．同社はマイクロモビリティの自動運転技術の開発を目的としており，その目的に資する地図が提供された．

表現の収集は，いずれもスクリーニング調査と本調査の2段階で構成されている．スクリーニング調査では，本調査で使用しない1枚の地図を30度，120度，210度，300度のいずれかに回転させた4パターンの刺激を用い，回転角度ごとに400人・合計1,600人のデータを収集した．地図を回転させることで「上下左右」の感覚を意図的に曖昧にするアフォーダンスを設計した．いずれの調査においても，次の3点を共通の指示として提示した：

%%%%%
\begin{itemize}
    \item 作業者が地図上の位置にいるような観点で「前後左右」を使うこと
    \item 地図の図面における「上下左右」を使わないこと
    \item 「東西南北」を使わないこと
\end{itemize}
%%%%%

スクリーニング調査後，個人的な土地勘や地図に記載されていない情報を用いていない，固有位置情報表現および相対位置情報表現のみを用いた適切な表現を記述した作業者を対象に本調査を実施した．これにより，土地勘の影響を最小限に抑えたデータ収集を実現している．

調査の概要について表1に示す．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%T1
\begin{table}[t]
\input{09table01.tex}
\caption{Yahoo!クラウドソーシング調査　概要}
\label{tab:crowd}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S3.2
\subsection{位置情報参照表現の収集}
図\ref{fig:map1}(a)に示すような地図を提示し，★または●で示した目標点の位置を記述する形式で位置情報参照表現を収集した．目標点の選定はマイクロモビリティの自動運転技術においてアクセス可能な地点を前提に，著者らによって行った．

本調査では，20種類の地図に対して4種類の回転を加えた80パターンの刺激を作成し，各パターン10人，合計800表現を収集した．調査画面の例を図\ref{fig:map1}(b) に示す．スクリーニング調査は2023/11/01～11/02に，位置情報の本調査は2023/11/07～11/16にかけて実施された．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%F1
\begin{figure}[b]
\begin{center}
\includegraphics{32-2ia9f01.eps}
\end{center}
\caption{位置情報参照表現に関する図}
\label{fig:map1}
\end{figure}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S3.3
\subsection{経路情報参照表現の収集}
図\ref{fig:map2}(a) に示すような地図を提示し，■を始点，★または●を終点として，2地点間の経路を記述する形式で経路情報参照表現を収集した．始点・終点はマイクロモビリティの走行可能性を考慮して著者らが設定した．

本調査では，20種類の地図それぞれに2パターンの経路を設定し，合計40図面に4種類の回転を加えた160パターンの刺激を作成，各パターン10人，合計1,600表現を収集した．調査画面の例を図\ref{fig:map2}(b) に示す．スクリーニング調査は2023/11/02～11/03に，経路情報の本調査は2023/11/17～11/19にかけて実施された．なおスクリーニング調査後，表現の「わかりやすさ」に関する6段階の評定（詳細は\ref{sec:understandability}節）で平均3.0以上の評定値を得た206人を対象として本調査を実施した．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%F2
\begin{figure}[t]
\begin{center}
\includegraphics{32-2ia9f02.eps}
\end{center}
\caption{経路情報参照表現に関する図}
\label{fig:map2}
{\vskip -3pt}
\end{figure}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%



%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S4
\section{参照表現の分類}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S4.1
\subsection{位置情報参照表現の分類}
本調査で収集した 800 表現について，以下の表現分類のいずれかを作業者1名（第3著者）・監督者1名（第5著者）により付与した：
%%%%%
\begin{itemize}
\item A: 固有位置情報表現・相対位置情報表現のみである
（東西南北などを用いていない）
\item B: 固有位置情報表現・相対位置情報表現・絶対位置情報表現である
（東西南北を用いている）
\item （C: 位置情報参照表現として適さない）
\end{itemize}
%%%%%
結果，800表現中 797表現が A であり，3表現が B であった．スクリーニング調査が効果的に機能し，効率的に目的の表現を収集できたといえる．

さらに，「A: 固有位置情報表現・相対位置情報表現のみである」表現については，以下の視点分類を作業者1名・監督者1名により付与した（例は図\ref{fig:map1}(a)\footnote{これらの例の地図はスクリーニング調査時にラベルの基準策定に利用したもので，公開する本調査のデータには含まれていない．}を刺激としたもの）：
%%%%%
\begin{itemize}
 \item P: 自分が目標点に立っている（一人称視点）\\
例）「★印は野村證券の建物を正面に見て、右に文化ビルがあり、背面には伊勢丹、左には伊勢丹メンズ館がある。そのような位置となります。」
 \item Q: 自分が地図中の目標点以外の位置に立っているが移動はしない（空間内視点）\\
 例）「文化ビルから見て伊勢丹メンズ館の方面へ見た向かい側の建物」
  \item R: 自分が地図中の目標点以外の位置から目標点に移動する（空間内移動）\\
例）「新宿3丁目駅を出るとマルイがあるので三菱UFJ銀行がある方向へ進みます。\#\#交差点を左折して伊勢丹を抜けると目的の場所に着きます。」
 \item S: 目標点の周りにあるものを鳥瞰して示している（鳥観視点）\\
例）「伊勢丹と野村證券の中間にある建物で、大通りに面した新宿3丁目駅側。伊勢丹メンズ館の隣、ローソン側。」
\end{itemize}
%%%%%

なお，視点分類は複数のラベルが付与可能なマルチラベルとした．複数の表現が含まれるものや，1つの表現で複数の視点によるとらえ方が可能なものについては，可能なラベルをすべて付与した：
%%%%%
\begin{itemize}
   \item Q+S: （空間内視点）+（鳥瞰視点）\\
   例）「新宿三丁目駅の近くにある伊勢丹、ローソン、マルイメン、野村證券に囲まれた交差点の一画に星印の場所がある。ローソン前に立ち正面に野村證券を見た場合、右側にマルイメン、左側に星印の場所がある。マルイメンとの位置関係は交差点を挟んだ対角線上である。」
  \item R+S: （空間内移動）+（鳥瞰視点）\\
  例）「新宿三丁目駅を伊勢丹側に向かっていくと、野村証券の手前に目的地があります。そこは伊勢丹メンズ館と文化ビルが左右に並ぶ建物です。」
\end{itemize}
%%%%%

なお，実際に作業を進めてみると，複数の視点のいずれか判断がつかない事例もあった．
その場合は $|$ で複数のラベルを並列した（以下の事例は図1を刺激としたものではなく，実際のデータにあったもの）．
%%%%%
\begin{itemize}
    \item P$|$Q: 自分がその位置●に立っているか、その位置●が見える場所に立っているのか \\
  例）大通りを挟んでオーク表参道の向かいである。 (12.png)
\item Q$|$S: その位置●が見える場所に立っているのか、俯瞰で見ているのか \\
  例）成増駅から西友のほうに出て、公園との丁字路の公園でも西友でもない角（18.png） \\
例）高速道路を背にして目の前にマツモトキヨシとニトリがあるところ（13.png）
\end{itemize}
%%%%%


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S4.2
\subsection{経路情報参照表現の分類}
本調査で収集した 1,600 表現を作業者1名・監督者1名により確認したところ，すべて「固有位置情報表現・相対位置情報表現のみ」で東西南北などの絶対位置情報表現を用いていなかった．
ただし 5表現が，地図上で誤ったマークを始点・終点として認識しており，不適切な経路情報参照表現であった．
さらに 29表現が，始点と終点を反対に認識しており，不適切な経路情報参照表現であった（ラベル W を付与した）．

次に，以下の分類を作業者1名・監督者1名により付与した（例は図\ref{fig:map2}(a) を刺激としたもの）：
%%%%%
\begin{itemize}
\item X: 始点についての詳細な説明がある
\item Y: 途中の経路上の地点の説明がある
\item Z: 終点についての詳細な説明がある
\end{itemize}
%%%%%

始点 (X) の判定においては「○○を背に」「正面の○○を見て（立ち）」「○○と△△の間に立って」「○○を出て」「○○から」など始点の定まりがある場合に始点あり (X) と判定した．
また始点周辺の情報が不十分だが「現在地から」「■から」のように始点が明示されている場合は，始点あり (X) と判定した．

経路 (Y) の判定においては「左折」「右折」「曲がる」「進む」「回り込む」などの移動を意味する動詞の有無で判定した．

終点 (Z) の判定においては「ゴール」「目的地」「着く」などの明示的な終点を示す語が確認できた場合に，終点あり (Z) と判定した．
また明示的な語がなくとも，終点周辺の具体的な描写がある場合は終点あり (Z) と判断した．
ただし，「しばらく進むと左側に見える」「広場の先」「通り過ぎたところ」など終点の具体性がない場合には終点なしと判定した．

これらの分類はマルチラベルとして設定した．以下に図\ref{fig:map2}(a) を刺激としたスクリーニング調査の例\footnote{これらの例はスクリーニング調査時にラベルの基準策定に利用したもので，公開する本調査のデータには含まれていない．}を示す：
%%%%%
\begin{itemize}
    \item XYZの例：\\
「エリコネイルに背を向けて、右手側に進み、交差点を右折する。そこからまっすぐ進み、三菱UFJのところで左折し、直進するとローソンがあるので、そこで左手側を見れば目的地です。」
 \item YZの例：（始点がない）\\
「新宿三丁目駅のある通りに出て右に曲がり、次の交差点を左に曲がって進み、左側の二つ目のビルが目的地です。」
 \item XZの例：（経路が不明瞭）\\
「新宿三丁目駅を正面に見て、左ビックカメラと右マルイの交差点が■地点。駅向こうにある伊勢丹右角先の敷地右角が★印で道路を挟んで正面に野村証券があります。」
 \item Yの例：（始点がない・終点が不明瞭）\\
  「新宿三丁目駅を渡り、伊勢丹を通過して、伊勢丹メンズ館を右折する。」\\
「大通りにでて新宿三丁目駅と伊勢丹角の交差点方面にに向かう。交差点を左折後、次の大通りまで直進。」（原文ママ）\\
「新宿三丁目駅を渡り、伊勢丹メンズ館まで進み、新宿ピカデリーの逆に進むとたどり着く」
\end{itemize}
%%%%%


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S5
\section{参照表現のわかりやすさ評定 \label{sec:understandability}}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S5.1
\subsection{位置情報参照表現のわかりやすさ評定}

本調査で収集した位置情報参照表現 800表現について，表現のわかりやすさ評定のアンケート調査を Yahoo! クラウドソーシングを用いて実施した．スクリーニング調査を通過した 569人を対象に募集し，308人が評定調査に参加した．
図\ref{fig:exp05}(a) に調査画面を示す．
1地図に対して7つの表現をランダムに配置し，
評定は 0: わかりにくい～5: わかりやすい の6段階評価とした．
1回答あたり 2円相当の PayPay ポイントを謝礼として支払った．
1表現あたり 35人の評定値を取得した．
わかりやすさの評定調査は 2023/12/14 17:02 に開始し，2023/12/15 11:10 に終了した．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%F3
\begin{figure}[tp]
\begin{center}
\includegraphics{32-2ia9f03.eps}
\end{center}
\caption{参照表現のわかりやすさに関するアンケート調査画面}
\label{fig:exp05}
\end{figure}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%



まず，P: 一人称視点，Q: 空間内視点，R: 空間内移動，S: 鳥瞰視点の観点の有無（観点ありが TRUE，観点なしが FALSE）で個別に集計を行い，それぞれのわかりやすさの平均値を求めた．
表\ref{tab:result:l1}(a) に集計結果を示す．
目標物からの一人称視点 (P) の表現は用いていないものが多く (688/800)，一人称視点を用いない表現（わかりやすさ平均 2.68）のほうが用いた表現（わかりやすさ平均 2.59）よりもわかりやすい．
目標物を空間内から見る空間内視点 (Q) の表現も用いていないものが多く (664/800)，空間内視点の表現の利用の有無についてわかりやすさの差異はなかった．
空間内移動 (R) の表現がもっとも多く，約半数 (398/800) の位置情報表現に含まれており，わかりやすさも空間内移動表現（わかりやすさ平均 2.77）のほうがわかりやすい．
最後に鳥瞰視点 (S) の表現は，約4分の1 (206/800) の位置表現に見られるが，鳥瞰視点を用いない表現 （わかりやすさ平均 2.72）のほうが用いた表現（わかりやすさ平均 2.50）よりもわかりやすい．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%T2
\begin{table}[t]
\input{09table02-3.tex}
\caption{観点の個別のわかりやすさ}
 \label{tab:result:l1}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


観点の組み合わせに基づく集計結果を表\ref{tab:result:l2}(a) に示す．
組み合わせを見ても空間内移動 (R) の頻度が高く，わかりやすい傾向がみられた．一人称視点 (P) については，空間内移動 (R) や鳥瞰視点 (S) と組み合わせた場合にはわかりやすい傾向があるが，そうでない場合は平均よりも低いわかりやすさであった．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%T3
\begin{table}[t]
\input{09table04-5.tex}
 \caption{観点の組み合わせごとのわかりやすさ}
\label{tab:result:l2}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


表\ref{tab:examples:l}にわかりやすい位置情報参照表現上位10例を示す．
空間内視点 (Q)・空間内移動 (R)・鳥瞰視点 (S) などの表現が含まれるが，いずれも複数の固有位置情報からの多様な相対位置表現が含まれている．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%T6
\begin{table}[t]
\input{09table06.tex}
\caption{わかりやすい位置情報参照表現例}
\label{tab:examples:l}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


表\ref{tab:examples:l-}にわかりにくい位置情報参照表現10例を示す．
ほとんどが鳥瞰視点 (S) の短い表現であった．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%T7
\begin{table}[t]
\input{09table07.tex}
\caption{わかりにくい位置情報参照表現例}
\label{tab:examples:l-}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%



%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S5.2
\subsection{経路情報参照表現のわかりやすさ評定}
スクリーニング調査で収集した経路情報参照表現 1,600表現と
本調査で収集した経路情報参照表現 1,600表現について，表現のわかりやすさ評定のアンケート調査を Yahoo! クラウドソーシングを用いて実施した．スクリーニング調査において，固有位置情報表現・相対位置情報表現のみの参照表現を記述した 887人を対象に募集し，スクリーニング調査データの評定に216人が，本調査データの評定に605人参加した．
図\ref{fig:exp05}(b) に調査画面を示す．
1図面に対して7つの表現をランダムに配置し，
評定は 0: わかりにくい～5: わかりやすい の6段階評価とした．
1回答あたり 2円相当の PayPay ポイントを謝礼として支払った．
本調査データのわかりやすさの評定調査は，1表現あたり35人分の評定情報を収集した．本調査は 2023/12/14 17:01 に開始し，2023/12/16 13:10 に終了した．

表\ref{tab:result:l1}(b) に各観点\footnote{「始点と終点を取り違えたもの (W)」について「わかりやすさ」の評定から排除すべきという意見もあるが，排除すべき合理的理由がなく，実際の使用場面では始点と終点が誤解される可能性を考慮し，そうした状況下での表現のわかりやすさを評価することが有用であると著者らが判断したため，評定対象とした．}の有無（観点ありが TRUE，観点なしが FALSE）で個別に集計を行い，それぞれのわかりやすさの平均を求めた．
まず，始点と終点を取り違えたもの (W) 29件については，正しいものよりもわかりやすさが低い傾向がみられた．
次に，始点 (X) の説明は省略されやすく，37.5\% (599/1,600) の表現において始点の説明がなかった．
始点の説明がなかったもの（わかりやすさ平均 2.72）は，始点の説明があったもの（わかりやすさ平均 2.81）よりも若干わかりやすさが低い傾向がみられた．
経路 (Y) の説明がなかったもの（わかりやすさ平均 2.00）は 1.5\% (24/1,600) で，経路の説明があったもの（わかりやすさ平均 2.79）よりもわかりやすさが低い．
終点 (Z) の説明がなかったもの（わかりやすさ平均 2.43）は 3.2\% (51/1,600) で，終点の説明があったもの（わかりやすさ平均 2.79）よりもわかりやすさが低い．
ゆえに，始点・経路・終点の3観点はいずれも重要であることがわかる．

観点の組み合わせに基づく集計結果を表\ref{tab:result:l2}(b) に示す．組み合わせで見ると，経路 (Y) と終点 (Z) がともにあるものが多く 93.9\% ((558+944)/1,600) であった．
これらのなかで始点 (X) の有無でわかりやすさが異なり，始点があるもの（わかりやすさ平均 2.85）のほうが，始点がないもの（わかりやすさ平均 2.76）よりもわかりやすい．

表\ref{tab:examples:r}にわかりやすい経路情報参照表現上位10例を示す．
いずれも経路情報 (Y) と終点情報 (Z) を含む経路情報参照表現が含まれている．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%T8
\begin{table}[t]
\input{09table08.tex}
\caption{わかりやすい経路情報参照表現例}
\label{tab:examples:r}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


表\ref{tab:examples:r-}にわかりにくい経路情報参照表現例を示す．
逆順 (W:T) の場合，通常の視点とは逆の方向で説明が行われているため，認識が難しくなった可能性がある．
また，始点と終点の説明があるが途中の経路の説明がない場合 (X:T, Y:F, Z:T) のように，実質的に経路を説明していないものがある．
15-a.png の例では，「目の前の道」「斜め45度の位置」のような特定できない参照表現が用いられているがゆえにわかりやすさの評定値が低くなったと考える．
26-b.png の例では，説明が非常に詳細でありながら，過剰な情報が詰め込まれているために，重要なポイントが埋もれてしまい，認知負荷が高くなるがゆえに，わかりやすさの評定値が低くなったと考える．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%T9
\begin{table}[t]
\input{09table09.tex}
\caption{わかりにくい経路情報参照表現例}
\label{tab:examples:r-}
{\vskip -6pt}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%T10
\begin{table}[p]
\input{09table10.tex}
\caption{わかりにくい経路情報参照表現例（W:F, X:T, Y:T, Z:T のもののみ）}
\label{tab:examples:r--}
\end{table}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%



表\ref{tab:examples:r--}に，逆順ではない (W:F) もので，始点・経路・終点 (X:T, Y:T, Z:T) であるにもかかわらず，わかりやすさの評定が低い例10件を示す．
まず，移動体視点の表現が曖昧で，わかりやすい表現（表\ref{tab:examples:r}）と比べて場所の特定までに至らない表現「警視庁を左手にまっすぐに進み」「ホンダ研究所を右に見て」が見られた．また，文を「。」で区切らず逐次的に複数の指示を「、」で羅列する表現（26-1.png, 15-1.png, 25-1.png など）や，経路の説明が簡素な表現 (16-a.png) が見られた．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S6
\section{おわりに}
本研究では，固有位置情報と相対位置情報を用いた，よりわかりやすい位置情報および経路情報の参照表現を収集し，データセットを構築した．クラウドソーシングを活用して地図上の位置情報および経路情報に関する言語表現を集め，一人称視点，空間内視点，空間内移動，鳥瞰視点といった観点で分類を行い，わかりやすさの評定を実施した．

位置情報の参照表現に関する調査では，「空間内移動」の視点による表現が最も多く生成され，また最もわかりやすいという結果が得られた．一方，経路情報の参照表現では，始点の情報が抜け落ちる傾向が見られ，途中の経路および終点の情報がわかりやすさにおいて重要な役割を果たすことが確認された．

これらのデータは，自動運転における口頭での行き先説明の基礎データとなるだけでなく，地図情報と自然言語表現を結びつけたマルチモーダルなデータであり，実世界に接地した重要なデータとして今後の研究に貢献できる．既存の地図課題コーパスでは，経路情報のわかりやすさに焦点を当てた研究が不足しており，本研究は，わかりやすい経路情報参照表現を生成するためのデータ構築を行った点で新たな貢献を果たしている．

今回整備したデータは，地図情報，視点分類，わかりやすさの評定結果とともに公開しており，今後のナビゲーションシステムや自動運転技術における実用的なコミュニケーションの向上に寄与することが期待される．

一方で，マイクロモビリティの自動運転についての法制度がまだ整備されておらず，実用に向けてはより精緻な交通ルールを順守した経路設定が可能なシステムを構築する必要がある．その際に必要な参照表現は，より適切な言語表現であることが求められ，法的・社会的な枠組みの中で運用可能な形に落とし込むことが重要であろう．これにより，自動運転技術が社会に適応し，安全かつ効率的に運用されるための一歩を踏み出すことができると考えられる．

本研究の実施に際して，表現の収集および表現の印象評定に関する研究倫理審査を国立国語研究所にて実施し，承認を受けている．


%%% Acknowledgement %%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\acknowledgment
本研究はホンダリサーチインスティチュート‐国立国語研究所共同研究プロジェクト「行き先目標物の参照表現に関する日本語話し言葉の分析」・国立国語研究所基幹型共同研究プロジェクト「アノテーションデータを用いた実証的計算心理言語学」・科研費 JP22K13108, JP19K13195 によるものです．



%%% Bibliography %%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\bibliographystyle{jnlpbbl_1.7}
\bibliography{09refs}

%%% Biography %%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{biography}
\bioauthor{大村　　舞}{%
大阪樟蔭女子大学 助教．
}

\bioauthor{川端　良子}{%
国立国語研究所 特任助教．
}

\bioauthor{小西　　光}{%
Tecca合同会社 代表社員．
}

\bioauthor{浅原　正幸}{%
国立国語研究所・総合研究大学院大学 教授．
}

\bioauthor{竹内　誉羽}{%
株式会社ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン プリンシパル・エンジニア．
}
\end{biography}

\biodate   %%%% 受付日の出力（編集部で設定します）

\end{document}




