2020年11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。
日に日に寒くなってきていますが、皆さまお変わりなくお過ごしでしょうか。
今週半ばに札幌で初雪が観測されました！
平年より7日遅く、去年より3日早い観測となるそうです。
積雪はまだですが、早朝・深夜の運転の際には路面凍結に十分ご注意ください。
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川柳
【３】今週のAI俳句ランキング
【４】ディープラーニング勉強会
【５】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
★北海道テレコム懇談会第77回ICTサロンのインタビュー動画が公開されています
第30、31回メールマガジンで要約したインタビューの内容をご紹介していますが、ご興味のある方は動画もぜひご覧ください。
[第77回ICTサロン]AI活用から新しい価値観をSOUZOUする
～予測不能な経済社会環境をスマートに生きるために～
ゲスト：北海道大学大学院情報科学研究院 教授 川村 秀憲
聞き手：北海道テレコム懇談会事務局長 清水 友康 氏
（株式会社 道銀地域総合研究所 執行役員地域戦略研究部長）
動画版：http://tele-kon.gr.jp/blog/membersonly/77thsalon-top/
★LIVING TECHカンファレンス2020「Withコロナ時代に求められる暮らしに溶け込むサービスデザインとは？」にて川村教授が登壇しました
2020年10月29日（木）にオンラインで開催された、LIVING TECHカンファレンス2020「Withコロナ時代に求められる暮らしに溶け込むサービスデザインとは？」にて、本研究室の川村教授が登壇しました。
LIVING TECHカンファレンス2020は、「暮らし×テクノロジー」をユーザー視点から紐解き、withコロナ時代におけるテクノロジーと暮らしの融合のあるべき姿を問うカンファレンスです。
アクセンチュア株式会社 内永太洋氏、KESIKI Inc. 石川俊祐氏、株式会社小学館＠DIME編集長 町田玲子氏とご一緒に、ハイブリッドな進化が求められる今後のサービスの在り方、プロダクトの在り方についてディスカッションを行いました。
現在のコロナ禍をどう感じ、様々な価値観が変わってしまった今、企業が変わっていくためにはどうしたらいいのか。
コロナという外からの大きなショックによって、いずれ変わるであろうと思われていた先の未来が少し早まり、新しいターニングポイントにきています。
コロナ禍は、日常、普通だと思っていた生活を問い直し、価値観を変えるきっかけになったなど様々な意見が語られました。
その他にも、調和系工学やサービスデザインのスペシャリストの観点から、若い人に向けてのアドバイスなどが語られました。
LIVING TECHカンファレンス2020
[Withコロナ時代に求められる暮らしに溶け込むサービスデザインとは？]★ASCIIでAILLの恋愛ナビゲーションアプリについて取り上げていただきました
角川アスキー総合研究所の情報サイトASCIIで、株式会社AILLが開発したAI恋愛ナビゲーションアプリ「Aill （エール）」について取り上げていただきました。
AILLは本研究室の川村教授がCo-founderを務めている、人と人をつなぐコミュニケーションをサポートできるAIを開発しているベンチャー企業です。
「Aill（エール）」は9月7日に正式リリースし、すでにNTTグループやみずほグループを始めとする282社の企業が福利厚生サービスとして導入しています。
また、9月17日には一般社団法人九州経済連合会と協業を開始し、九州地区の婚期創出事業にも取り組んでいます。
アプリ内における男女間のファーストコンタクトから対面後、そしてお付き合いに至った後も含めてのコミュニケーションにおけるアルゴリズムのAIエンジンは、本研究室の川村教授、東京大学の松原 仁教授と鳥海 不二夫准教授の3人で共同開発しています。
今後は恋愛以外にも、営業や採用、チームビルディングなど、さまざまなコミュニケーションへの転用も計画していますので、応援をどうぞよろしくお願いいたします。
ASCII
[大手企業282社が福利厚生として採用 AI支援で出会いにも変化 恋愛ナビゲーションアプリ「Aill」への期待感] [株式会社AILL]
★宣伝会議でニチレイが開発した「conomeal」が紹介されました
雑誌「宣伝会議」12月号で株式会社ニチレイが開発した、本研究室と一緒に進めている「個人にあったおいしさ」をAIで可視化するシステム「conomeal（このみる）」が紹介されました。
個人向けにレシピや作り置き献立を提案するスマートフォン用アプリ「conomeal kitchen」の試用版が9月より配信されており、使用を重ねるごとにAIが個人の性格や選択の癖を学習し、より適切なレシピを提案してくれるようになります。
「conomeal kitchen」により取得したデータの今後の活用についても語られていますので、ご興味がある方はぜひお読みください。
[宣伝会議12月号] [「conomeal kitchen（このみるきっちん）」試用版]【２】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」で、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の中には詠んだ句の良し悪しはないためそれを良いと思うのは人間の側で、そう思うことで初めてAIの詠んだ句が意味を持つのではないでしょうか。
AIが詠んだ句に共感していただけましたら大変嬉しく思います！
★お題「駆け込んで」（10月23日投稿）
駆け込んで 寄って行きます 犬と猫
大好きな家族が帰ってくると我先にと駆け寄って喜ぶ？
お世話しているのに、チラ見だけなんて悲しすぎる・笑
★お題「会議」（10月26日投稿）
会議中 うらやましくて たまらない
画面越しにちらっと見える素敵な書斎
テレワーク中の会議あるあるなのかな？笑
★お題「鍋」（10月27日投稿）
熱心に 喋り終わると ひとり鍋
これからは皆で一つの鍋をつつくようなスタイルはなくなっていくのかも
宴会の時はマスクして衝立越しにおしゃべりして、その後ひとり鍋を黙々と食べるような…
★お題「紅葉」（10月28日投稿）
渋滞の 列に紅葉 山映える
紅葉のシーズンですね！
進みがゆっくりだからこそ、遠くに見える山々の鮮やかさも楽しめて渋滞も悪くない？
★お題「体重計」（10月29日投稿）
風呂上がり 体重計を 振り返る
最近、量ってないけど絶対太ったよな・・・
現実を知りたくない気持ちわかる！笑
★お題「金曜日」（10月30日投稿）
定年後 金曜日には 意味ないね
働いているからこそ感じる金曜夜の解放感
曜日に縛られなくなるのはまだまだ先かな・・・
★お題「収入」（11月2日投稿）
飼い猫の 収入あると 知らされた
えっ、うちの猫YouTuberだったの！？笑
★お題「空気読み」（11月4日投稿）
双方を 交互にみてる 空気読み
場の空気を読むって大事だけど難しい・・・
ペットたちを見習わないと・笑
★お題「縁結び」（11月5日投稿）
縁結び 気になり頭 下げてみる
縁結びの神様にお願いも良いですが、現代はAIがご縁をアシストします！
僕も開発に協力しています！
【３】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 蕎麦を刈る 人に馴れたる 二階かな
２位 旅人の 足音ばかり 十三夜
３位 入相の 鐘が鳴りけり 十三夜
すべて、本研究室が開発した「AI一茶くん」が詠んだ句になります。
「AI一茶くん」は１日１句投稿していますので、ぜひ俳句協会ウェブサイト(https://aihaiku.org) もご覧ください！
【４】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。
[紹介論文その1]Mutual Mean-Teaching:Pseudo Label Refinery for Unsupervised Domain Adaption on Person Re-identification
公開URL：https://arxiv.org/abs/2001.01526
論文紹介スライドURL：https://www.slideshare.net/harmonylab/2020-10-21dlmmt
出典：Yixiao Ge, Dapeng Chen , Hongsheng Li:Mutual Mean-Teaching:Pseudo Label Refinery for Unsupervised Domain Adaption on Person Re-identification,ICLR 2020
概要 : Person Re-Identificationにおける最新の教師なしドメイン適応(Unsupervised Domain Adaption)はターゲットドメインをクラスタリングして作成した疑似ラベルで最適化を行いソースドメインから知識を転送するが、クラスタリングした際のラベルのノイズは無視されてきた。その影響を軽減するためにソフト疑似ラベルとハード疑似ラベルを使ってターゲットドメインからより良い特徴を学習するMutual Mean-Teaching(MMT)とtriplet lossをソフトラベルに対応させるためのsoft softmax-triplet lossを提案し、従来の手法に比べて大幅にmAPを改善した。（修士2年 久保田 遼裕）
[紹介論文その2]MultiRec: A Multi-Relational Approach for Unique Item Recommendation in Auction Systems
公開URL：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3383313.3412242
論文紹介スライドURL：https://www.slideshare.net/harmonylab/2020-10-28dlkoheihatamoto
出典：Ahmed Rashed, Shayan Jawed, Lars Schmidt-Thieme, Andre Hintsches : MultiRec: A Multi-Relational Approach for Unique Item Recommendation in Auction Systems, RecSys ’20: Fourteenth ACM Conference on Recommender Systems, Virtual Event, Brazil (2020)
概要 : オークションにおける推薦の需要は存在するが、従来アルゴリズムの適用は困難です。本論文ではユーザ-アイテム間の関係に加えて入札関係や落札価格などを組み込んだシンプルな推薦モデルMultiRecを提案しています。プロプライエタリの現実のオークションデータセットおよびパブリックなeBayデータセットで他のimplicit feedbackに対応するSOTAモデルを凌駕する性能を発揮しました。（博士1年 幡本 昂平）
[紹介論文その3]DeepVIO: Self-supervised Deep Learning of Monocular Visual Inertial Odometry using 3D Geometric Constraints
公開URL：https://arxiv.org/pdf/1906.11435.pdf
論文紹介スライドURL：https://www.slideshare.net/harmonylab/2020-11-04dlmori
出典：Liming Han, Yimin Lin, Guoguang Du, Shiguo Lian : DeepVIO: Self-supervised Deep Learning of Monocular Visual Inertial Odometry using 3D Geometric Constraints, arXiv preprint arXiv:1906.11435 (2019)
概要 : 6-DoF運動の推定はロボット工学において重要な課題の一つです。教師あり学習のVisual Inertial Odometry(VIO)は存在しますが、学習のための大量のGround Truthデータが必要となります。この問題を解決するために、低コストのステレオカメラを用いた自己教師ありVIOシステムが提案されています。2次元のオプティカルフロー特徴量とIMUのデータをマージすることによって、絶対位置の軌跡を推定します。（修士1年 森 雄斗）
[紹介論文その4]Can Increasing Input Dimensionality Improve Deep Reinforcement Learning?
公開URL：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3383313.3412242
出典：Kei Ota, Tomoaki Oiki, Devesh K. Jha, Toshisada Mariyama, Daniel Nikovski : Can Increasing Input Dimensionality Improve Deep Reinforcement Learning?, ICML 2020: Thirty-seventh International Conference on Machine Learning, Virtural Event
概要 : 連続値制御のタスクは状態空間が低次元であることが一般的です。そこで、本論文では低次元の観測から高次元の状態表現を学習するOFENetを提案しています。OFENetは次の観測を予測するという補助タスクによって学習が行われ、出力の高次元の状態表現が強化学習モデルの入力として使用されます。このOFENetを使用したモデルは、MuJoCoの連続値制御タスクにおいてより高いスコアの獲得に成功しました。（修士1年 大江 弘峻）
【５】人工知能・ディープラーニングNEWS
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★AI人材育成プログラムが学生10名程度無料に、東大松尾研発のNABLAS
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最後までお読みいただき、ありがとうございました。
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