[北海道大学調和系工学研究室メールマガジン] harmolab015

2020年3月6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。

3月に入り今年度も残り一か月となりましたが、皆さまいかがお過ごしでしょうか。

新型コロナウイルスによる影響が日に日に大きくなり、北海道でも緊急事態宣言が出されました。

多くの人が集まる様々なイベントが中止となり、本研究室の学生たちも参加予定だったルスツで開催のワークショップも中止となるなど、日々状況が変化しているので今後の動向から目が離せません。

皆さまも、ご無理なさらずお過ごしください。

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】調和系工学研究室WHAT’S NEW

【２】AIヨミ子の川柳

【３】こんな本を読んでいます

【４】調和系工学研究室共同研究事例

【５】今週のAI俳句ランキング

【６】人工知能・ディープラーニングNEWS

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【１】調和系工学研究室WHAT’S NEW

★ニュートン別冊「ゼロからわかる人工知能」でAI俳句について取り上げられています

2月17日発売のニュートン別冊「ゼロからわかる人工知能増補第２版」で、本研究室が開発した「AI一茶くん」について取り上げられています。

はこだて未来大学の松原仁教授監修の第4章「AIの仕事と弱点」において、「AIは創造性を獲得できるのか？」と題して、本研究室の川村先生がAIはどのように俳句を詠んでいるのか、また、AIが創造性を持っていると言えるのかについて解説しています。

全7章から構成されている本書ではAIの基礎からAIと共存する未来までと、これまでの特集がまとめられていますので、人工知能入門として最適な内容となっています。

ご興味のある方はぜひお読みください。

[Newton別冊『ゼロからわかる人工知能増補第２版』]

★北海道新聞の記事で調和技研とクレスコの資本業務提携の締結について取り上げていただきました

2月26日の北海道新聞の記事で、株式会社調和技研と株式会社クレスコの資本業務提携の締結について取り上げていただきました。

調和技研は本研究室の川村先生がCo-founder及び社外取締役を務める、AI活用を支援するコンサルティングサービスや、学術研究に基づいて開発したAIエンジンを提供する北大発認定ベンチャー企業です。

AIについては、2015年から共同で「機械学習」に関する調査・研究を行っていますが、今後は下記の領域における業務資本提携を通じて、更なるビジネス拡大を目指していきたいと思います。

（１）両社の具体的な案件の連携、特に商用化開発時の連携

（２）互いに実証済みのサービス、エンジン化済のものやツールなどの情報共有と展開

（３）クレスコ側での力の不足する領域（複雑な数理モデルなど）での案件支援と育成

（４）両者間の人材交流の他、定期的な会合や電子媒体による情報共有

昨年設立したバングラデシュ法人「AI SAMURAI JAPAN」も少しずつ起動に乗り始め、今年は調和技研の飛躍の年としたいと思いますので、引き続き応援をどうぞよろしくお願い申しあげます。

[北海道新聞]

「北大発ベンチャーと資本業務提携を締結　システム開発のクレスコ」（お読みいただくにはログインが必要となります。）

[株式会社クレスコ]

「株式会社クレスコと株式会社調和技研、資本業務提携のお知らせ」

[株式会社調和技研]

★北海道新聞の記事で調和技研の在宅勤務開始について取り上げていただきました

2月26日の北海道新聞の記事で、新型コロナウイルスによる肺炎拡大を防ぐため、政府が企業に在宅勤務を含む「テレワーク」や時差通勤を呼び掛けたことを受け、株式会社調和技研が在宅勤務を導入したことについて取り上げていただきました。

調和技研は本研究室の川村先生がCo-founder及び社外取締役を務める、北大発認定ベンチャー企業です。

2月25日から社員約３０人のうち重要データを扱う部門などを除く１５人を対象に在宅勤務を始め、約２週間実施予定です。

今回の新型コロナウイルスの状況を機に課題を洗い出し、今後の働き方改革における在宅勤務や遠隔勤務の実施体制について経験値を積んで行きたいと思います。

[北海道新聞]

「在宅勤務・時差出勤　道内でも　新型肺炎で政府呼び掛け　物販・ＩＴ前向き／接客業は困惑」

[株式会社調和技研]

★情報処理学会より研究会活動貢献賞をいただきました

2月19日に一般社団法人情報処理学会調査研究運営委員会より、本研究室の川村先生が研究会活動貢献賞をいただきました。

知能システム研究会において、主査を4年間務めた活動に対して賞をいただきましたが、大変嬉しく思います。

後任主査は広島大学大学院工学研究科の大倉和博先生になりますので、ご一緒にこの分野を盛り上げていきたいと思います。

（川村秀憲）

★GitHub Enterprise Cloudを導入しているAI開発企業としてAWLが紹介されました

GitHub, Inc.のブログで、GitHub Enterprise Cloudを導入しているAI開発企業としてAWL株式会社が紹介されました。

AWLは本研究室の川村先生がCo-founder、研究室OB（2001年度修士課程修了）の土田安紘氏がCTOを務める、リテール店舗の課題解決、価値向上を実現するためのAIカメラソリューションを開発、提供するベンチャー企業です。

GitHub Enterprise Cloudの導入により、リモートワークの環境で必須となるセキュリティ対策において、リポジトリのアクセス制限をすることで情報漏洩のリスクを回避しています。

AWLでの導入事例も紹介されていますので、ご興味のある方はぜひお読みください。

[事例紹介　AWL株式会社：GitHub Enterprise Cloudを使ったグローバル規模でのAI開発]

[AWL株式会社]

【２】AIヨミ子の川柳

本日のヨミ子の川柳は、2月21日のNHK総合「ニュースシブ5時」で放送されたものになります。

その週の話題のニュース画像からキーワードを自分で分析し、そのキーワードをお題に川柳を詠むヨミ子ですが、この川柳を詠むAIシステムを開発しているのが本研究室です！

ご紹介するのは注目ニュース「イベント中止やテレワーク実施広がる」から、お題「パソコン」で詠んだ句になります。

パソコンに　顔を感じる　人もいる

ニュース画像を見て、自分でキーワードを分析できるようになったヨミ子ですが、新型コロナウイルス関連のニュースで、職場以外の場所で仕事をする写真の画像から読み取ったキーワードは「会社」「仕事」「パソコン」でした。

今回はちょっと意味の分かりづらい句ですが、スタジオでは「きましたね、ヨミ子っぽい句が！」「ちょっと安心する！」と違った意味で好評でした・・・

ヨミ子は、パソコンにテレビ電話のように顔を映して在宅で働いている方も、まるで隣で仕事しているかのようにやっているケースもあることを詠んでいます。

そこまで読み解くのですか！？との意見もありましたが、テレワークをちゃんと読み取れて、今回もヨミ子頑張ってくれました！

【３】こんな本を読んでいます

★未来を切り拓くための5ステップ: 起業を目指す君たちへ

加藤崇 (著)

本日ご紹介するのは著者の実体験をもとに書かれた、起業成功へのコンプリートガイドです。

銀行マンから起業家へ転身し、日本人で初めてGoogleへの売却を成功させ、その後もビジネスを生み出している著者が起業成功への5ステップを紹介しています。

[感想]

googleに買収され、その後にソフトバンクに買収された東大発人型ロボットベンチャー「SCHAFT」を立ち上げた加藤崇さんの起業本。

加藤さんはその後、米国に渡って水道管ビジネスを立ち上げ、大きく成功している起業家です。

昔と比べて今のITやAI企業は初期投資もほとんど必要なく、また大企業がオープンイノベーションを求める中で随分とやりやすい状況にあります。

一方で、未経験の者にとってはどうやって人を集め、ビジネスを作り、利益を上げていくのかはイメージができないもの。

本書は、様々な経験を積んでいる加藤さんならではのノウハウが詰まっており、起業を考える人には大変参考になる本だと思います。

また、東大の研究室からSCHAFTが生まれるまでのストーリーも読み応えあります。

ぜひ、起業を考える若い人に読んでほしいと思います。（川村秀憲）

【４】調和系工学研究室共同研究事例

調和系工学研究室では、様々な企業と共同研究を行っています。

私たちはAIとはテクノロジーなのでハサミと一緒だと考え、切れるハサミはもちろん大事ですが、切れるハサミの研究ばかりを行うのではなく、ハサミで何を作るのかということも考えていかないといけないと思っています。

研究成果が学術的に意味があるだけでなく、その成果を直接誰かに使ってもらえるような形で研究を行いたいとの想いから、意識的に企業との共同研究を増やしています。

本研究室が行ってきた共同研究、また、現在進行中の共同研究事例をご紹介することにより、「AIでこんなことができるのか！」「こんなことはAIでできるのかな？」のヒントになれば大変うれしく思います。

本日ご紹介するのはINSIGHT LAB株式会社とアパレルのホールディングカンパニーとの共同研究である、「ファッションを理解するAI」です。

洋服の画像から、それがTシャツなのかジーンズなのかを判断することは画像認識でできるのではと想像がつくと思いますが、この服が「かわいい」のか「甘い」のかといった「感性」を分析可能にしたのが本共同研究です。

アパレルショップの店頭では、店員さんがお客さんに商品を説明する際には服の素材感やシルエット、イメージなどを形状的な用語だけでなく、明確な定義がない印象的な用語でも説明しています。

アパレル会社は商品をたくさん扱っているので、データベースで商品管理を行っていますが、データベースを見てみるとSKU単位で、この商品はいつ何着作った、どこの店舗に在庫がいくつあるのか、いつ売れたなどといったデータはありますが、その商品がどういったものだったかというのはデータベースには全く入っていないという現状がありました。

経営するための数値の基になるものと、店頭や雑誌など実際のファッションの現場とでは乖離があるので、「感性」といった定性的なものを構造化し数値化するAIを構築しました。

まず初めに、ファッションの専門学校に通う学生に商品を見せて、これは「秋らしい」「とろみがある」「キレイ目である」といったタグを一つ一つにつけてもらい、数万点の教師データを作成し、それをディープラーニングにかけてみるということを行いました。

イメージとしては、100人に聞いたら何人が「可愛い」と思うかを度合いで出すというような学習をさせてみたところ、学生と同じくらいの精度でAIが判断できるようになりました。

この研究の場合は精度が何％まで上がるということではなく、AIが画像からタグをつけることが重要なため、100万点、200万点のデータベースに対してこのAIを適用していくと、全ての商品に対して成分をあらわすタグが付けられます。

商品にタグを付けることによって、売れた商品と売れなかった商品とでタグの統計をとることができ、これによりアパレルの商品作りや経営戦略において今まで感覚的にしかできなかったことに、他の製品を作るのと同じように科学的、工業的な商品の品質管理というものができるのではないかと考えます。

本研究室のHPでも様々な共同研究をご紹介していますので、ご興味のある方はこちらもぜひご覧ください！

【５】今週のAI俳句ランキング

AIが俳句を作る「AI俳句」の普及を目指して、本研究室を事務局として2019年7月に設立されたAI俳句協会のウェブサイトでは、AIが生成した俳句を人が評価して、評価結果を集約したAI俳句ランキング(月間・週間)の集計を行っています。

今週のランキングをご紹介したいと思います。

１位　元旦の　をんなばかりの　寝息かな

２位　芝刈機　蝙蝠傘を　目の下に

３位　吸入器　吸はれをりたる　かいつぶり