概要 2025年度4年ゼミ生の安達萌衣さんが，「K-POPにおける歌詞構造と音楽的区切りの不一致が生み出す表現効果の分析」というテーマでICT活用総合実習に取り組みました． K-POPグループ SEVENTEEN の楽曲制作の中核を担う WOOZI（ウジ）が手がける楽曲には，歌詞の言語的な区切りと音楽的な区切りが一致しない箇所が頻繁に見られます．例えば「살아가（生きていく）」という歌詞が「살아｜가（生きて｜いく）」のように単語の途中でブレスが入る現象です．安達さんはこの現象を「不自然な分断」と名づけ，それが偶然やミスではなく意図的な表現技法であることを，音声分析・自然言語処理を組み合わせた定量的なアプローチで検証しました． テーマのポイント 「不自然な分断」とは 通常，歌唱では言葉の意味のまとまりと音の区切りを一致させるのが自然です．しかし WOOZI の楽曲では，言語的に繋がっているべき箇所であえて音を分断する表現が散見されます．本テーマでは，WOOZI が制作に関与した SEVENTEEN の韓国語楽曲18曲を対象に，この現象の実態を多角的に分析しました． 分析手法：音声処理とNLPの組み合わせ AI音源分離ツール Demucs でボーカルのみを抽出 DAWソフト REAPER で無音区間を自動検出（-20dB以下が75ms以上継続する区間） 聴覚判定と歌詞照合の2軸で「不自然な分断」を定義・抽出 音声分析ソフト Praat で無音時間をミリ秒単位で測定 韓国語NLPライブラリ KoNLPy による形態素解析で，分断の不自然さの度合いを分類 主な発見 不自然な分断は意図的な表現技法である 楽曲ごとの「不自然率」（全分断に占める不自然な分断の割合）を算出したところ，0%の楽曲が2曲ある一方で，40%を超える楽曲も存在しました．自然な歌唱が十分可能であるにもかかわらず，特定の楽曲で集中的に使われている点は，意図的な選択であることを強く示唆しています． さらに，不自然な分断の約60%は形態素の内部で生じる「強不自然型」であり，WOOZI の制作関与度が高い楽曲ほど不自然な分断が統計的に有意に増加すること（p = 0.0378）も確認されました． 不自然な分断は楽曲の魅力に貢献している 18曲中6曲でタイトルと同じ歌詞部分に不自然な分断が確認され，タイトルを「音のロゴ」として聴覚的に印象づける効果が示唆されました．また，不自然な分断の発生位置は楽曲の20〜30%付近（サビ冒頭に相当）に集中しており，リスナーの注意を引きつける「フック」として機能している可能性が示されました． 成果と展望 本テーマの成果は，情報処理学会の研究会で発表予定です．今後は，分析対象曲の拡大による統計的信頼性の向上や，聴取実験によるリスナー側の受容の検証が課題です． K-POPの「中毒性」や「耳に残る感覚」の正体を，音声処理とNLPで解き明かすという，音楽好きならではの着眼点が光るテーマです．

概要 2025年度4年ゼミ生の須田伊織さんが，「ゲーム音楽を核とした発見型メディアの構想」というテーマでICT活用総合実習に取り組みました． 現代の音楽配信サービスでは，作曲者名やゲームタイトルといった「客観的情報」による検索が主流です．しかしゲーム音楽には，「ラストバトルの絶望感」「安らぎを感じる街のBGM」のように，プレイヤーの体験と結びついた文脈的な類似性という独自の特徴があり，既存の検索や推薦ではこれを扱うことが困難です．須田さんは，こうしたゲーム音楽特有の「主観的情報」に着目し，リスナーが自分の感情や体験を手がかりに未知の名曲を「芋づる式」に発見できるプラットフォームを構想・試作しました． テーマのポイント 課題：既存サービスの限界 Spotify や Nintendo Music などの既存サービスは，曲名・作曲者名などの客観的情報による「再認型検索」が中心 協調フィルタリングや波形解析による推薦では，ゲーム体験と結びついた「文脈的な類似性」を捉えることが困難 結果として「既知の好み」の延長線上の楽曲ばかりが提示される推薦の固定化が発生 提案：グラフ構造による感性ベースの検索 ルドミュージコロジー（Ludomusicology）の観点から，プレイヤーの能動的体験が楽曲の価値を定義するという考え方に基づき，以下のようなシステムを設計しました． グラフデータベース（Neo4j） を採用し，楽曲・作曲者・ゲームタイトルに加え，「雰囲気（Mood）」「ゲーム場面（Game Scene）」「感情的反応（Emotional Response）」などの主観的タグをノードとして連結 複数のタグを掛け合わせるAND検索や，視聴ページのタグをクリックして新たな曲を探す二段階検索で，「芋づる式」の発見体験を実現 コミュニティの Like/Dislike 評価を集約し，タグの妥当性を数値化するTag Confidence（タグ信頼度）の概念を提案 使用技術 フロントエンド：Next.js 14 バックエンド：GraphQL（Apollo Server / Apollo Client） データベース：Neo4j Aura（グラフDB） 視聴環境：YouTube Data API v3 による埋め込みプレイヤー 成果と展望 実証デモを通じて，主観的タグによる横断検索が「未知の名曲との出会い」を提供できる可能性を示しました．今後は楽曲データの拡充やタグ付与の半自動化，Tag Confidence の本格的な実装による検索精度の向上が課題です． ゲーム音楽を「波形」や「事実」としてではなく「体験」として探索できる環境をつくるという，ユニークな視点からの取り組みです．

2026年3月11日（水），九州産業大学（福岡市）で開催された電子情報通信学会 2026年総合大会 ジュニア&学生ポスターセッションにおいて，本ゼミ4年の臼田誠さんが研究発表を行いました． 発表情報 発表題目：視線行動の比較分析によるゲーム経験者の運転行動の研究 開催日：2026年3月11日 会場：九州産業大学（福岡市） 発表者：臼田誠，鈴木源吾（開志専門職大学 情報学部 情報学科） 研究概要 自動運転やドライバ支援技術が発展する一方で，交通事故の多くは人間の判断ミスや癖に起因しています．本研究では，ドライビングゲーム経験が実車運転時の視線行動に与える影響を明らかにするため，視線追跡装置（Pupil Core）を用いて視線データを取得し，危険区間ごとの視線行動を比較分析しました．実車実験では，急カーブや視界制限区間が連続する碓氷峠（群馬県）をフィールドに選定し，助手席に同乗者を配置のうえ法定速度を遵守して走行しました．視線追跡装置には視界を妨げない装着型のPupil Coreを使用しています．同一コースをレーシングシミュレータ（Assetto Corsa）上にも再現し，実車とゲームの両条件でデータを収集しました． 分析の結果，実車運転とドライビングゲームでは危険区間における視線行動に共通点と差異の両方が確認されました．一部のゲーム経験者では実車運転時にも探索的な視線行動が見られた一方，その影響は一様ではなく個人差が大きいことが明らかとなりました．また，危険区間単位で視線行動を対応付ける分析手法を提案し，「注意配分の違い」を定量的に評価できる可能性を示しました．今後は，被験者数の拡大や運転教育・シミュレータ訓練への応用を視野に研究を発展させていく予定です． ポスターセッションでは，実験条件や研究の将来展望など多岐にわたる質問をいただき，活発な議論が行われました．多くの方に関心を持っていただき，大変有意義な発表の機会となりました． ↓大学の広報記事でも紹介されました． 【情報学部】情報学部の学生が電子情報通信学会 総合大会で研究発表を行いました

2026年1月31日に開催された電子情報通信学会 教育工学研究会（ET）にて，下記の内容で研究発表を行いました． 発表情報 講演名：エディタログを用いた探索的データ分析スキルの定量化の基礎検討 開催日：2026年1月31日 会場：名古屋工業大学 技術研究報告：信学技報 ET2025-54（pp.38–45） 著者：鈴木源吾・飯村結香子・吉田貴裕・堀川桂太郎・斎藤 忍 発表概要 本発表では，探索的データ分析（EDA）のスキルを，SQLの編集・実行ログ（エディタログ）から定量的に捉える枠組みについて基礎的な検討を行いました． 本研究では，実務経験を有するエンジニア9名と本学学部4年生5名を対象に，音楽配信データベースを用いた探索的データ分析タスクを実施し，VS Code環境で取得したSQLログから分析の探索過程を再構成しました． また，本実験に先立つ予備的な検討や，実験準備・データ整理等の作業には，本学学部4年生の木原優月が参加しています．あわせて，本学2年生・3年生の学生各1名が予備実験に協力しました． クエリの構造や多様性，試行の流れといった特徴量を抽出するとともに，実行ログを時間的連続性とクエリ類似性にもとづいて探索セグメントに分割し，探索的・確認的といった行動様式をセグメント単位で捉える方法を検討しました． 本研究は，分析者を固定的なタイプに分類するのではなく，探索の進行に伴う行動様式の切り替わりを扱える点に特徴があります． 今後は，本学におけるデータ分析教育やスキル評価への応用も視野に，研究を継続していく予定です．

本研究室の学生による 対外発表 や コンテスト等への応募・受賞 を一覧できるページを新設しました． ▼ 学生の対外活動 /activities/ 日付は各記事の投稿日付です コンテスト等の結果は「入選」「受賞」「採択」「発表」「エントリー」などで表記しています 今後も新しい取り組みがあり次第，随時追記していきます．

本ゼミ所属の4年生・瀬下 采未さんが取り組んでいる研究テーマ 「天候依存度を活用した観光ルート推薦」について， その成果をまとめ，アーバンデータチャレンジ2025 にエントリーしました． （※本記事執筆時点では結果はまだ発表されていません） 本記事では，このテーマに至った背景と，学生による取り組みの概要を紹介します． 取り組みの背景 本テーマは，ゼミで継続的に扱っている地域課題 × データ活用という流れの中で生まれました． 2025年7月31日には，教員と学生1名で新潟県観光協会を訪問し，天候と観光をテーマとした意見交換を行いました（記事）．その中で，冬の佐渡には「船が出ない」という先入観がある一方で，実際には観光のポテンシャルがあることを伺い，佐渡を例として天候と観光の関係をデータとして可視化する意義を確認でき，学生が具体的なテーマとして掘り下げていきました． 提案内容の概要 天候依存度を活用した観光ルート推薦 観光は天候の影響を大きく受ける分野です．特に佐渡のような自然観光地では，天候の変化が観光体験の満足度を左右します．本提案では， 気象データ 観光スポットの属性データ 時間帯・季節による条件 といったオープンデータを組み合わせ，その日の天候や時間に応じて観光ルートを推薦する仕組み を検討しました． 単に天気を表示するのではなく，1時間ごとの気象予報を用いて，屋外・屋内スポットの切り替えや訪問順を考慮する点が特徴です． 使用したデータ・技術（概要） Open-Meteo API （降水量・降雪量・風速・気温など） OpenStreetMap + Folium によるルートの可視化 佐渡観光スポットの属性データ （所要時間，屋内／屋外区分，季節ごとの営業時間・定休日） ゼミとしての意義 今回の取り組みでは， 新潟県観光協会との意見交換を踏まえた課題設定 オープンデータの収集と整理 APIを用いた実装と可視化 外部コンテストへのエントリー までを一通り経験することができました． 結果にかかわらず，実社会の課題をデータで捉え，形にして外部に発信したという点で，学生にとってもゼミにとっても意義のある取り組みとなっています．今後も，引き続き地域や実務と接点を持ちながら，データ活用を軸とした学生の取り組みを進めていく予定です．

この度，本研究室の木原優月くんが，地域社会におけるデジタルコンテンツの祭典「にいがたデジコングランプリ2025」のテクノロジー部門において，作品「アイラ(AI Learning Assistant)：生成AIを活用したプログラミング学習環境」で，入選を果たしました． 入賞作品のビデオは，以下のデジコングランプリ公式ページよりご覧いただけます． ▼ にいがたデジコングランプリ2025 入賞作品一覧 https://www.niigata-digicon.com/digicon/past/prize2025.html

4年生が取り組んでいるテーマ「天候依存度を活用した観光ルート推薦」に関連して，7/31に教員＋学生1名で，新潟県観光協会を訪問し，意見交換を行いました． 新潟県観光協会は「にいがた観光ナビ」を運営しており，Tableauを利用したデータ分析など，積極的な情報発信で知られています． 今回の議論では，冬の佐渡には「船が出ない」という先入観があるものの，実際にはポテンシャルがあることなどが話題に上がり，観光地の天候依存度を可視化する意義を改めて確認できました． また，観光に関するデータ活用の難しさ（信頼性のあるデータ収集が難しい）も伺うことができ，今後の研究の重要な示唆となりました．引き続き検討を深め，新潟の観光に活かしていきます． 参考　にいがた観光ナビ

開志専門職大学は，JDLA（日本ディープラーニング協会）の賛助会員（Silver）になっており，協会の意志に賛同し，AI教育を実践しています．この（主に）会員向けのイベントであるJDLA All Handsに参加しました（7/29）．理事長である松尾先生のお話など，最新のAI動向を把握することができました． 参考：日本ディープラーニング協会

7/27のオープンキャンパスで，「コンビニレシートのデータから読み解くお店の評判と売れ筋」のタイトルで，体験授業を実施しました．CODAPを使ったレシートデータからのグラフ作成や，トピック抽出を使ったコンビニの特徴発見，などの内容を，高校生が興味を持って取り組んでくれました．