2022年11月11日配信
こんにちは。
北海道大学調和系工学研究室（川村秀憲教授、山下倫央准教授、横山想一郎助教）です。
日に日に寒くなってきていますが、皆様いかがお過ごしでしょうか。
来週あたり、札幌では初雪が降るかもしれません。
それでは、本日もどうぞよろしくお願いいたします。
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◇ 本日のTopics ◇
【１】テレビ放送のお知らせ
【２】調和系工学研究室WHAT’S NEW
【３】川村秀憲のなるほどAI
【４】学会発表レポート「情報処理北海道シンポジウム2022」
【５】ディープラーニング勉強会
【６】調和系工学研究室関連企業NEWS
【７】人工知能・ディープラーニングNEWS
【８】AI川柳
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【１】テレビ放送のお知らせ
◆ 「ぐるナイ」に「AI一茶くん」が登場します
2022年11月24日（木）19:00より日本テレビにて放送の「ぐるぐるナインティナイン2時間スペシャル」に「AI一茶くん」が登場します。
番組内の1コーナーにて、「AI一茶くん」が生成した俳句と人間が詠んだ俳句を見分けるクイズが行われます。
間違いが多かった出演者は罰ゲームが待っているそうです。
「AI一茶くん」の活躍をぜひ、ご覧ください。
[AI俳句「AI一茶くん」]
【２】調和系工学研究室WHAT’S NEW
★ 日経MJに川村教授の連載コラム「川村秀憲のなるほどAI」の第5回が掲載されました
2022年11月2日の日経MJに川村教授の連載コラム「川村秀憲のなるほどAI」が掲載されました。
第5回は「正解がない問題、人が決定を」と題し、正解が存在しない問題を扱う際のAIの役割についてのお話です。
★ 毎日新聞にて京都大学の研究チームへ「AI一茶くん」の俳句を提供したことをご紹介いただきました
2022年11月4日の毎日新聞にてAI俳句を研究している京都大学研究チームへ、「AI一茶くん」が生成した俳句を提供したことをご紹介いただきました。
京都大学の研究では、「AIが作った俳句」、「AIが作り、人間が選択した俳句」、「プロの俳人が詠んだ俳句」へ対する評価を調査しています。
[毎日新聞][AI俳句「AI一茶くん」]
★ 北海道新聞に「AI一茶くん」を取り上げていただきました
2022年11月７日の北海道新聞夕刊にて京都大学の研究に本研究室が開発した「AI一茶くん」が作った俳句が使用されていることをご紹介いただきました。
京都大学の研究では「AIが作った俳句」、「俳人の作品」、「AIが作ったものから人が選びだした俳句」をそれぞれ一般の方に評価してもらうという調査を実施しました。
その結果、AIと人の「共作」への評価がもっとも高く、俳人作とAI作の俳句の評価はほぼ同じだったとのことです。
[AI俳句「AI一茶くん」]
★ 研究室に関連する企業・ベンチャーのニュース
◇ 「新北海道スタイルデジタルイノベーションプログラム」にAWLが採択されました
北海道主催の「新北海道スタイルデジタルイノベーションプログラム」にAWL株式会社とニセコ町の実証実験が採択されました。
「新北海道スタイルデジタルイノベーションプログラム」は、北海道が様々な課題を抱える自治体・事業者と、デジタル技術で課題解決をするスタートアップ企業とのマッチングを行い、課題解決に向けた実証実験のサポートをするものです。
AWL株式会社とニセコ町は、最先端AIで、人気リゾートの玄関口から収益強化に挑戦します。
[新北海道スタイルデジタルイノベーションプログラム][新北海道スタイル]
[AWL株式会社]
[AWLのソリューション]
◇ 北海道新聞に「新北海道スタイルデジタルイノベーションプログラム」に採択されたAWLの実証実験を取り上げていただきました
2022年10月27日の北海道新聞電子版にて「新北海道スタイルデジタルイノベーションプログラム」に採択されたAWL株式会社とニセコ町の実証実験について取り上げていただきました
AWL株式会社はニセコ町と組み、道の駅「ニセコビュープラザ」にて、デジタルサイネージを活用し、来店客の動向を分析した上で、効果的な販売促進策を検討します。
[北海道新聞]（お読みになるにはログインが必要です。）[新北海道スタイルデジタルイノベーションプログラム]
[AWL株式会社]
◇ 「2022北海道ビジネスEXPO」に調和技研が出展しています
2022年11月10日～11日にアクセスサッポロにて開催されている「2022北海道ビジネスEXPO」で、株式会社調和技研が「地域創造ビジネス展示ゾーン」にて共同展示しています。
本研究室もゼロスペック株式会社と共同で場外スペースにて「AIとIoTを活用したデータ駆動型灯油配送の実現」について展示しています。
[株式会社調和技研]
◇ AWLがセーフィーと資本業務提携を締結しました
AWL株式会社はセーフィー株式会社と、映像×エッジAIにより、小売業界をはじめ、あらゆる業界の課題解決を推進するためのエッジAI解析プラットフォームの共同開発、提供を目的とした資本業務提携を締結しました。まずは、セーフィー株式会社のエッジAIカメラ「Safie One（セーフィー ワン）」の高度化、汎用化に向けた共同開発を開始します。
[セーフィー株式会社][AWL株式会社]
◇ 日本経済新聞にAWLとセーフィーの資本業務提携を取り上げていただきました
2022年11月8日の日本経済新聞にて、AWL株式会社とセーフィー株式会社の資本業務提携について取り上げていただきました。
AWL株式会社とセーフィー株式会社は、あらゆる業界の課題解決を目指し、エッジAI解析プラットフォームの共同開発を行っていく予定です。
[日本経済新聞]（お読みになるにはログインが必要です。）[セーフィー株式会社]
[AWL株式会社]
【３】川村秀憲のなるほどAI
2022年7月より日経MJで川村教授の連載コラム「川村秀憲のなるほどAI」がスタートしました。
11月2日に掲載されました第5回の内容をメルマガでも紹介させていただきます。
「正解がない問題、人が決定を」
イラストや音楽……、創造性も発揮
今回はAI（人工知能）の能力がこの先どこまで発展していくのか、将来、人とAIはどういう役割分担をしていくのかについて考えてみたいと思います。
AIにできないことの例として創造性を挙げ、人が創造性のある仕事に特化していくべきだという議論を見かけます。しかし、我々が研究している「俳句を生成するAI」でも十分なレベルの俳句を生成することができますし、最近はプロ顔負けのイラストを生成するAIも出てきています。
音楽やプログラミングなど、他の分野でもAIが創造性を発揮しているケースが出てきています。この先のAIの発展を想像すると、創造性は人だけの能力ではないと感じられます。
AIの話でよく登場するディープラーニングや機械学習などの技術は、基本的に「最適化」という仕組みの上に成り立っています。最適化とは、ある数値（目的関数という）が一番良い値になるようにパラメーターを調整する技術です。
例えば、画像認識のAIを作成する場合、まず画像に写っているものの正解がわかっている「教師データ」を用意します。そして画像を入力として、複雑な数式で計算を行うと画像認識の結果が出力されます。
この教師データに対する「正答率」ができるだけ良い値になるように少しずつパラメーターを調整（学習という）していき、最終的に十分な正答率に達したら画像認識のAIが出来上がるというわけです。
そこで、目的関数が複数ある問題を考えてみたいと思います。例えば新車を買おうと思ったとき、性能と価格に関する２つの数値がそれぞれ重要だとします。性能が高くて価格が低い車があれば話は早いですが、そう都合は良くないとすると性能が高くて価格が高い車か、性能が低くて価格が低い車の二択になります。
このように複数の目的関数がある場合、最終的にはどのような選択をするのかは車を買う人の好みの問題になり、唯一の正解は存在しません。人それぞれが納得して後悔しない選択が正解ということになります。このような選択を「意思決定」といいます。
単一の目的関数で表すことができる意思決定はAIの得意分野ですが、「あちらが立てばこちらが立たず」といった複数の目的関数からなる意思決定の問題は最終的に人が責任を持って選択しなければならないということになります。
例えば、ぜいたくか節約か、趣味か仕事か、自分優先か家族優先かなどを意思決定する際、AIは「こういう選択をしたらこういう結果になる」というアドバイスはできるでしょうが、どちらかを選ぶことはできません。高福祉高税率か低福祉低税率かなど社会的・政治的な課題も唯一の答えはありませんので、人が責任をもって決定していかなければなりません。
そう考えると、これから人が担うべき役割はAIの力を借り、個人や社会の価値観に照らして自分たちにとって最良な選択は何かを責任持って意思決定していくことであるいと言えます。特に社会全体に関わる問題については皆の意思を集約し、合意形成・意思決定を行い、その結果を説明して納得してもらうプロセスこそAIではなく、人の役割になると思います。
【４】学会発表レポート
2022年10月15日に北海道大学にて開催された「情報処理北海道シンポジウム2022」（ https://hokkaido.ipsj.or.jp/info2022/ ）に本研究室より大江弘峻さん（博士1年）、西浦翼さん（博士1年）、西佑希さん（修士2年）、右田幹さん（修士2年）が参加し、各々の研究について発表しました。
◆ 各人の発表についてご紹介させていただきます。
研究内容にご興味がありましたら、下記までお問い合わせください。
お問い合わせ：http://harmo-lab.jp/contact
◇ 大江弘峻, 横山想一郎，山下倫央，川村秀憲（北海道大学），多田満朗（株式会社ゼロスペック）：タブーサーチを用いた灯油配送のローリングホライズンスケジューリング
概要：灯油配送は各家庭のタンクに定期的に灯油を配送する業務であり，灯油切れを生じさせずに短時間で配送可能な計画の立案が求められる．本研究では，開発中の光学センサにより正確な灯油の消費量が測定できる場合の灯油配送計画を定式化し，ローリングホライズン方式とタブーサーチを用いた近似最適化手法を適用する．1 か月間の灯油消費データに基づく実験から，総作業時間を配送実績から 5 割削減した計画立案の可能性を示した．
◇ 西浦翼, 横山想一郎，山下倫央，川村秀憲（北海道大学），弓崎潔，佐藤好美（株式会社シーズラボ）: 人物追跡手法によるバス乗降者数の推定における対象者特定アルゴリズムの開発
概要：近年，効率的なダイヤや路線の策定に向けて実際のバスの利用状況を把握するデータが必要とされている．本研究では，バス乗客の乗降口付近におけるトラッキングと，乗降するバス乗客と既に乗っている・降りていないバス乗客を見分けるアルゴリズムを統合した各バス停における乗降者数の推定システムを提案する．バス車内で撮影した実データで検証を行い，実運用に向けて十分な推定精度が得られることを確認した．
◇ 西佑希, 横山想一郎，山下倫央，川村秀憲（北海道大学）：交通シミュレーションを用いた直進路における円滑な追い越しの実現
概要：本研究では，自動運転車両の円滑な追い越しを実現するために，深層強化学習を用いて，交通シミュレータ上で車両の行動を学習する．対面通行可能な両側 2 車線（片側 1 車線）の直進路において，対向車が学習対象となり，車線変更して障害物を避ける追越車を先行させる協調的な行動を学習する．学習後とルールベースの走行を比較して走行効率性を測り，円滑な追い越しの実現を確認した．
◇ 右田幹, 横山想一郎，山下倫央，川村秀憲（北海道大学）：着衣人物画像に対する印象評価と衣服推薦に関する情報提示システムの開発
概要：本研究では，着衣人物画像に対して衣服の推薦評価と推薦を行うファッションコメンタリーシステムを開発する．カメラによりユーザーの全身画像を撮影し，衣服領域を抽出する．抽出画像に対し印象推定を行い，印象評価と衣服推薦の結果を表示する．待ち時間として負担の少ないと思われる 3 秒を全体の処理速度の目標に設定し，衣服領域抽出および印象推定の処理を分離して実装することで時間内に処理が完了することを検証した．
◆ 学会の様子等を大江さんがレポートしてくれました。
―最近の動向について
参加者の発表内容については、画像認識や自然言語処理を応用した研究テーマが多かった印象があります。また、支笏湖の鏡面現象に関する研究や水産物の年齢測定など、研究を通して北海道をよりよくする取り組みがあるという点が印象的でした。画像認識については、対象として、ボウリング場のレーン、サケのうろこ、下水処理場内での汚水の顕微鏡画像といった様々な内容を扱っており、深層学習ベースの応用研究が盛んにおこなわれている印象を受けました。さらに、メタバースがトレンドの１つということもあり、北海道大学の小松さんが取り組んだ、拡張現実を現実空間と同じように拡張した「メタ仮想」を応用し、仮想現実上にあるキャラクターをあたかも現実空間で捕獲したかのように見せる実装が印象的でした。この技術を応用することで、仮想空間上による生物の疑似育成をよりリアルに行え、動物が苦手な人でもペットを飼う体験ができると思いました。
―学会に参加して気づいたこと
完全オフラインの対面でのポスターセッションでした。ポスターセッションの良さである、参加者の方々とたくさん交流や議論することができたので、改めてオフラインでこういった学会を開催することの重要性を認識しました。
◆ 大江さんと右田さんが、自身の研究に関連する他者の発表についてレポートしてくれました。
―沢口蒼 (北海道大学)：サービス範囲の変化によるSAVSの有効性の分析
都市部において注目されているSAVSと呼ばれる便乗配車サービスについて、サービスの有効範囲によってサービスの質がどの程度変化するのかをシミュレーションした研究です。シミュレーション実験より、乗車希望の需要が発生する範囲を拡張したとしても平均移動時間があまり変化しなかったことが分かりました。僕が行っている灯油配送計画の最適化に関しては、リアルタイムで乗車希望を行うような状況と似たものとして、電話注文による給油の要請が挙げられるので、SAVSと同じような設定を取り入れることでこの電話注文を考慮した灯油配送計画問題を解くことができるのではないかと思いました。（大江弘峻）
―堺良輔 (室蘭工業大学)：物体検出および直線検出を用いたボウリング競技におけるオイルパターンの可視化に関する検討
物体検出や直線検出を用いてボウリングレーン映像のレーン領域を抽出し、その領域にオイルパターンを重畳表示する技術を構築する研究に取り組んでいました。ボウリング競技では、ボウリングレーンに塗られているオイルによりボールの軌道が変化するため、オイルのパターンと併せてボールの投球軌道を指導することが重要です。そこで、研究で得られた知見を生かし、オイルパターンを可視化できるようにすることで携帯端末による等級軌道の反復復習アプリ作成に応用させる試みをしていました。物体検出など深層学習による画像関連の技術を使用している点はもちろん参考になるのですが、それ以上にどの層を対象にここで得られた知見のアウトプットを行うのか、効果をどのように測定するか気になりました。自分と同じく検証はこれからの段階だと思うため、できる限り今後の動向を追うことで、日々の研究の参考にしていきたいと思いました。（右田幹）
【５】ディープラーニング勉強会
調和系工学研究室ではディープラーニングの最新の知識共有を目指し、毎週ゼミを実施しています。
担当学生がトップカンファレンスから自分の興味のある論文について発表し、意見交換をしながら進めています。
本研究室HP（ http://harmo-lab.jp/?page_id=1194 ）には過去の発表に使用したスライドも公開していますので、ご興味のある方はぜひそちらもご覧ください。
All That’s ‘Human’ Is Not Gold Evaluating Human Evaluation of Generated Text
公開URL：https://aclanthology.org/2021.acl-long.565.pdf
論文紹介スライドURL： https://www.slideshare.net/harmonylab/all-thats-human-is-not-gold-evaluating-human-evaluation-of-generated-text
出典：Elizabeth Clark, Tal August, Sofia Serrano, Nikita Haduong, Suchin Gururangan, Noah A. Smith, Association for Computational Linguistics (2021)
概要：本研究は3つのドメインにおいて、人間または機械が作成したテキストを区別する能力を評価する実験を実施しました。その結果、非エキスパートはGPT3と人間作成のテキストをチャンスレベルでしか区別できていないことがわかりました。また、GPT3が作成したテキストをより適切に識別するために3つの訓練（詳細な説明、注釈付き問題例、ペア例）を被験者に施しましたが、精度は有意な向上が見られないことを明らかにしました。そして実験の結果をもとに、NLG研究者に最先端のモデルから生成されたテキストの人間評価を改善するための提言を行いました。（修士2年 平田航大）
【６】調和系工学研究室関連企業NEWS
★ ”DX人材” を育成する「DX研修サービス」の提供を開始いたしました（株式会社クレスコ）
★ 画像認識AIの画像分類根拠を可視化する手法の特許を取得いたしました（株式会社クレスコ）
【７】人工知能・ディープラーニングNEWS
★ 2つの視覚的特徴を統合し大幅な精度向上を達成した画像キャプション生成モデル、GRITが登場！
★ 今、最も話題の画像生成AIサービス 1位は？
★ テキストから動画生成が可能なオープンソースモデルCogVideoが登場！
★ Scaling Instruction-Finetuned Language Models
★ AI と見つける理想のお酒新スタイル日本酒体験ができるKAORIUM for Sake板前バル4 店舗に全席導入
★ 好きな方向から視聴できる3D映像をAIで生成 PFNが「NeRF」技術を応用
★ ライオニス、AIで脅威を検知するNDRセキュリティサービスを提供開始
★ AIを使った音声圧縮で従来の圧縮を超えた圧縮率と圧縮速度を「Encodec」が実現
★ AIが自動で電話応対する「unirobot cloud AI電話サービス」無料トライアルの提供を開始
★ ベクトル埋め込みの最適化によるアイデンティティを保ったキャラクター生成
★ 「AIで大作家」の時代到来か 日本発“AIで作った小説”の文学賞、結果発表
★ 脳型人工知能の実現に向けた新理論の構築に成功―ヒントは脳のシナプスの「揺らぎ」
★ AIで音声を自分の映像に変換する「xpression camera Voice2Face」がリリース オンライン会議の疲労感を減少か
★ AIでフルハーネス装着を自動判定する「AIJO Safety」と、骨格から作業内容を判別する「AIJO Site Monitor」
【８】AI川柳
調和系工学研究室では、毎日新聞社「仲畑流万能川柳」や第一生命保険「サラリーマン川柳」を学習用の教師データとした「AI川柳」に取り組んでいます。
2020年3月までの1年間「NHK総合 ニュースシブ5時」にて、その週の話題のニュースのキーワードをお題に、バーチャルアナウンサー「ニュースのヨミ子」さんが詠んでいたAI川柳も、本研究室が開発した人工知能システムです。
多くの皆さんに楽しんでいただけるよう、2020年6月にAI川柳のTwitterアカウント（ https://twitter.com/ai_senryu ）を開設いたしました。
AIには詠んだ句に対する「良し悪し」の感覚はありません。そのため、人間がどのように感じ、どのような情景を思い浮かべるかにより、AIが詠んだ句に意味が生じてきます。
AIが詠んだ句に共感していただけましたら大変うれしく思います！
★ お題「サッカー」（11月2日投稿）
絶対に納得しないサッカーに
サッカーW杯カタール大会の日本代表メンバーが発表されましたが、AI川柳と同じ気持ちの人もいるのでは？
★ お題「流行語」（11月8日投稿）
マスクする必要はない流行語
「マスクする必要はない」が流行語にノミネートされる日が来るのでしょうか？？
【ご寄附のお願い】
人工知能によるイノベーションでより素晴らしい世界を実現することが、私たち調和系工学研究室の使命であると考え日々研究に取り組んでいます。
大学での研究活動には、研究に必要な機器の整備のほかにも、学生の学会への参加や論文投稿など研究費が欠かせません。
私たちの取り組みにご賛同いただけ、応援のご寄附を賜れましたら大変心強く、研究を続けるうえで大きな励みとなります。
どうぞよろしくお願い申し上げます。
調和系工学研究室 教授 川村 秀憲
お問い合わせ先：http://harmo-lab.jp/contact
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
◇ 次号は、11月25日に配信する予定です。
◇ メールマガジンのバックナンバー
http://harmo-lab.jp/?page_id=2923
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調和系工学研究室教員
川村 秀憲教授
山下 倫央准教授
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