アカデミック フォーラム

10/27(水)11:00~

早稲田大学 Tutorial English AI プロジェクト

研究グループが培ってきた会話AI技術をフル活用した先進的なオンライン英会話教育支援を提案します.早稲田大学の看板授業であるコミュニケーション志向英会話プログラム「Tutorial English」の実績・ノウハウを活かし,英語教育の専門家とAIが連携して受講者の英語コミュニケーション能力を判定したり,学習者と教育者の双方に対して納得感のあるオンライン授業システムを実現することを目指します.

早稲田大学
グリーン・コンピューティング・システム研究機構
知覚情報システム研究所
主任研究員(研究院 准教授)

松山 洋一

英会話能力判定は一般的に判定者の知識と経験に大きく依存してしまう属人性の問題がありました.そこで本研究開発では,人間の能力判定者が受講者と会話するときと同等な自然さで会話を行えるインタビュー対話システムを開発し,英会話能力判定の枠組みをニューラルネットワークの構造に予め組み込むことで判断過程を「説明可能」とした上で,能動学習の枠組みを用いて,AIが能力判定の確信度が低いと判定した事例から優先的にその判断根拠も示して経験豊富な人間の判定者に最終判断を下してもらうような,人とAIが協働し共に成長する枠組みを提案します.

早稲田大学 基幹理工学研究科 情報理工学専攻 博士(工学).イタリア工科大学認知ロボティクス研究グループ客員研究員,カーネギーメロン大学 ヒューマン・コンピュータ・インタラクション研究所および言語技術研究所 研究員等を経て,現職.研究のミッションは「社会的知能を有する会話AIメディアの実現」.認知科学,社会言語学,機械学習,ロボット工学,インタフェースデザイン,コンテンツデザイン等の融合する,メディアとしての会話AIの基礎研究と社会実装に人生を掛ける.代表的なプロジェクトはダボス会議公式パーソナルアシスタントSARA(世界経済フォーラム,Googleとの共同研究),多人数会話ファシリテーションロボットの研究 (科研費 助成),NewsGO 会話AIメディアプロジェクト(JST 科学技術振興機構 助成),Tutorial English AI 英会話支援プロジェクト(NEDO 新エネルギー・産業技術総合開発機構 助成)等.プロジェクトに関してMIT Techology Review,Washington Post,BBC,CNET,Popular Science,Google公式ブログ,NHK等,取材多数.

大学 ホームページアドレス:http://www.pcl.cs.waseda.ac.jp/

10/27(水)12:00~

映像監視に基づく繁殖牛の分娩予兆検知 ~ユーザが納得して意思決定できるような映像監視システムをどう構築し運用するか? ~

第一次産業支援など,実社会におけるユーザの意思決定支援を目的とした映像監視に必要な要件を整理し,それらを満たすユーザ中心設計による映像監視システム構築フローを紹介します.さらに,畜産業支援において重要な課題である,映像からの繁殖牛の分娩予兆検知システムを提案フローに基づき構築したときの,システムの予測根拠の説明可能性,および少量データに対する頑健性についても紹介します.

 

早稲田大学
GCS研究機構 知覚情報システム研究所
教授

小川 哲司

映像監視技術を実社会における人の意思決定支援に利用するためには,(1)少量データでも頑健に高い性能を与えること,(2)ユーザに過度に負担を掛けることなくシステムを改善可能(持続可能な運用が可能)なこと,(3)予測根拠が説明可能であることが求められます.我々は,これらの要件を全て満たすようにシステムを構築・運用するために,畜産農家の意思決定プロセスをニューラルネットワークに組み込むことを試み,その有効性を明らかにしてきました.一方で,近年利用が進んでいる深層学習は,ビッグデータに頼ることでドメイン知識を不要とし,システム構築を容易にするものの,上述の要件を満たすことは現実的ではありません.

2005年早稲田大学大学院理工学研究科博士課程修了.博士(工学).米国ジョンズホプキンス大学研究員,チェコ共和国ブルノ工科大学研究員,エジプト・日本科学技術大学特任教授等を経て,現在,早稲田大学基幹理工学部情報通信学科教授.人間の機能・行動原理を理解・解明するとともに,メディア情報の有効な活用方法を探求しています.特に,知識とデータの双方を無理なく活用することで,これまで勘や経験に頼っていた意思決定を直感的かつ納得感のある形で支援するための人工知能技術の開発に取り組んでいます.

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10/27(水)13:00~

テンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択法を用いたデータサイエンス

深層学習などの機械学習は一般的にラベル付きの大規模データがない場合には無効である。しかし、提案手法はラベル無しの小規模データを解析して重要な変数を選択することに特化した手法である。主な適用分野はバイオインフォマティクスである。数万個の遺伝子に対して数個のサンプルしかない場合でも疾患原因遺伝子やバイオマーカーを推定することに成功している。他に故障原因検知などの応用分野がある。

中央大学
理工学部物理学科
教授

田口 善弘

テンソル分解は多くの種類のデータを統合することに長けている。バイインフォマティクスの分野であれば、いわゆるマルチオミックスデータ(遺伝子発現プロファイル、プロモーターメチル化、ヒストン修飾)などの統合解析を容易に行うことができ、重要遺伝子の選択などに成功している。他のマルチチャンネルデータ(音声、画像)の統合解析に応用可能性がある。

1988 東京工業大学大学院理工学研究科物理学専攻博士後期課程修了
1988-1997 東京工業大学理学部物理学科助手
1997-2006 中央大学理工学部物理学科助教授
2006- 同教授、現在に至る。

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10/28(木)12:30~

赤外線年輪画像のCNNによる木材分類と木材トレーサビリティー

木材産業では知識や情報が共有されておらず、森林伐採から製材までの連携が不十分である。木材種類、原産地、品質を表示し、使用する木材に関する情報共有するシステムが必要である。赤外線カメラで撮影した年輪画像を入力画像とし、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)により個々の木材を特定する。CNNはAIの最も強力な解析法でありTENSORFLOWを用いて解析している。本研究は、科研基盤Cで実施している。

大東文化大学法学部
教授

浅野 美代子

年輪という複雑な画像CNN解析は今までになく、赤外線カメラで撮影した年輪画像を入力画像とし、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)により個々の木材を特定しているという特徴がある。製材品の履歴と性能を把握できるメリットがある。「見える化」で製材品販売を拡大する。さらに、製材品の差別化が図ることができ、更なる製材品の販売拡大を目指せる。また、作業効率が格段に向上し、量産体制が確立し、生産量を増大させ安定的な供給が可能となる。地域材の良さがユーザに認められることで、内地材の見直しが期待される。 林業を活性化させるため,木材の年輪を登録管理し木材データベースを開発して、木材トレーサビリティを行う。

1973 お茶の水女子大学理学部数学科卒業
1973-1983 日本開発銀行奉職
1983-1998 株式会社エー・シー・エス代表取締役
1996 お茶の水女子大学大学院理学研究科情報科学専攻 修士(理学)
2003 筑波大学大学院経営・政策科学研究科修了 博士(システムズ・マネジメント)
1992-1998 東海大学政治・経済学部 東洋大学経済学部 立教大学社会学部で非常勤講師
1998-現在 大東文化大学法学部助教授・教授 現在、応用統計学研究に取り組んでいる。

10/28(木)13:30~

混合物スペクトルデータのみから物質と濃度を統計科学的に推定する新しい方法(Cos-s map MCR法)

不明の割合で5-10種類の物質が混合している混合物のスペクトルデータが複数得られる状況において、物質種の情報や混合物種の数が不明でも、純スペクトルと濃度を推定できる数理解析手法を開発する。混合物スペクトル群を行列データとして、化学種の種類・スペクトルの特徴などの化学的情報を付加して、行列分解することで真のスペクトルを得る。核磁気共鳴分光法、X線回折法、赤外吸収分光法に対してこの数理解析を適用する。

中央大学
理工学部応用化学科
教授

片山 建二

不明物質の混合したスペクトルやパターンから純物質のスペクトルやパターンを、教師データなく得る方法が古くから開発されてきた。ただし、これまでの方法は、最初に一定レベルのよい初期推定を行わない限り、正しい答えにたどり着けないという問題点があった。我々が開発した方法は、もっともらしい初期推定を得て、その初期推定をもとにスペクトルを精緻化し、濃度を推定できる新しい枠組みのスペクトル・パターン分解法を開発した。

2002年 東京大学大学院工学系研究科 博士(工学)
1999年-2004年 東京大学新領域創成科学研究科 助手
2003年-2005年 日本学術振興会海外特別研究員(マサチューセッツ工科大学)
2005年-2006年 神奈川科学技術アカデミー 常勤研究員
2006年-2011年 中央大学理工学部准教授
2011年より 同教授、 現在、光触媒、顕微分光、データ科学関連の研究に取り組む。 

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10/28(木)14:30~

津波・高潮・洪水等の水害による浸水に対するリアルタイム避難支援AIの構築を目指して

近年、気候変動に伴って激甚化している水害に対して防災インフラのみで人命を守ることは難しく、発災時の避難行動が重要である。本研究では,リアルタイム避難誘導システムの構築を目標として,AI及び数値シミュレーションを活用して津波・高潮・洪水等水害によって引き起こされる浸水の範囲・到達時間を予測する.その後,これらの浸水予測結果を入力として最適な避難経路を提案する避難AIを構築する.

中央大学
理工学部都市環境学科
教授

有川 太郎

本AIは,多数の災害シナリオを想定した数値シミュレーション結果で構築したデータベースとAIを活用し,リアルタイムに安全な避難経路を算出する.従って,津波のように浸水到達までの猶予が短い災害でも避難経路算出が可能である.従来の避難支援システムの多くはハザードマップに応じた静的な避難誘導にとどまっていた一方,本システムでは,時空間的な浸水過程を動的に考慮した避難経路提案を即時に行うことができる点で,水害時の避難支援の在り方を大きく変えることが期待される.将来的には,衛星やドローン等の観測網が発達することで道路状態などを考慮し,より現実に即した避難経路を算出することも可能になっていくと考えられる.

 

2000年 3月 東京大学大学院工学系研究課社会基盤工学専攻 博士(工学)取得
2000年 4月 運輸省港湾技術研究所 入省 
2001年 4月 独立行政法人港湾空港技術研究所 海洋・水工部 耐波研究 研究官
2003年10月 海洋・水工部 主任研究官
2003年10月 横浜国立大学 非常勤講師 併任
2007年 7月 横浜国立大学 非常勤客員准教授 併任
2011年 4月 海洋研究領域 上席研究官
2014年 4月 海洋情報・津波研究領域 上席研究官
2015年 4月 中央大学理工学部都市環境学科 教授(現職)
現在、沿岸域の防災・環境・社会の調和のとれたまちづくりに関する研究に取り組んでいる

大学 ホームページアドレス:https://www.chuo-u.ac.jp/

10/28(木)15:30~

早稲田大学 会話AIメディアプロジェクト

既存のスマートスピーカーのような質問応答形式とは違い,ユーザがリラックスして音楽を聞くように任意のニュースを聞き流しながら,気になるところは適宜深堀りができという風に,直感的な対話形式でテンポよく情報を享受できる新しいニュースの楽しみ方を提案します.また,当技術の応用例として対話型ミュージアムガイドもご紹介します.

早稲田大学
グリーン・コンピューティング・システム研究機構
知覚情報システム研究所
主任研究員(研究院 准教授)

松山 洋一

研究グループの会話AI関連技術シーズを活用し,基盤的プラットフォームとそのアプリケーションの開発,および会話コンテンツの流通エコシステムの確立を目指します.当プロジェクトは科学技術振興機構(JST)の「研究成果展開事業 大学発新産業創出プログラム(START)」に採択されました.研究グループの代表的なプロジェクトに,快適な情報享受を可能とするニュース音声対話システム,多人数会話ファシリテーションロボット等があり,それらのプロジェクトで培われた技術が事業に活用されます.プロモーターユニットにウエルインベストメント株式会社を迎え,新産業の創出,新規マーケットの開拓等を目指しています.

早稲田大学 基幹理工学研究科 情報理工学専攻 博士(工学).イタリア工科大学認知ロボティクス研究グループ客員研究員,カーネギーメロン大学 ヒューマン・コンピュータ・インタラクション研究所および言語技術研究所 研究員等を経て,現職.研究のミッションは「社会的知能を有する会話AIメディアの実現」.認知科学,社会言語学,機械学習,ロボット工学,インタフェースデザイン,コンテンツデザイン等の融合する,メディアとしての会話AIの基礎研究と社会実装に人生を掛ける.代表的なプロジェクトはダボス会議公式パーソナルアシスタントSARA(世界経済フォーラム,Googleとの共同研究),多人数会話ファシリテーションロボットの研究 (科研費 助成),NewsGO 会話AIメディアプロジェクト(JST 科学技術振興機構 助成),Tutorial English AI 英会話支援プロジェクト(NEDO 新エネルギー・産業技術総合開発機構 助成)等.プロジェクトに関してMIT Techology Review,Washington Post,BBC,CNET,Popular Science,Google公式ブログ,NHK等,取材多数.

大学 ホームページアドレス:http://www.pcl.cs.waseda.ac.jp/