[北海道大学調和系工学研究室メールマガジン] harmolab034

2020年12月4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。

今年も残すところひと月となりましたが、皆さまお変わりなくお過ごしでしょうか。

初雪の後はいつ根雪になるのかが気になりますが、今年は降った雪もすぐにとけるためアスファルトが見える道路でもうしばらく快適に過ごせそうです。

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】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

★ITmedia Mobileでニチレイ「conomeal kitchen（このみるきっちん）」アプリが紹介されました

11月18日（水）より配信が開始した、株式会社ニチレイが開発した新たな食嗜好分析アプリ「conomeal kitchen（このみるきっちん）」が、ITmedia Mobileで紹介されました。

conomeal kitchenは「家庭で料理をする人」をターゲットとしており、多くの方が食事を作る上で負担に感じている「献立を考える」を提案します。

「食に対する価値観」や「そのときの気分」を加味した献立を提案する機能を、AIを活用してアプリに実装しており、このAIの開発には本研究室の川村教授が協力しています。

ご興味のある方はぜひお読みください。

ITmedia Mobile

[好みに合った献立をアプリが提案　ニチレイ「conomeal kitchen」が目指す世界とは] [conomeal kitchen（このみるきっちん）アプリ]

★AWLが菊池製作所と業務資本提携契約を締結しました

AWL株式会社が、幅広い加工技術を保有し、試作から量産までの「一括一貫体制」を強みとする、「総合ものづくり支援企業」の株式会社菊池製作所と業務資本提携契約を締結しました。

AWLは本研究室の川村教授が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、エッジAIカメラソリューションを提供する北大発認定ベンチャー企業です。

AI（ソフトウェア）開発に強みを持つAWLと、ものづくり（ハードウェア）に強みを持つ菊池製作所が、ロボット、ドローン、IoTといった、ソフトウェアとハードウェアの融合が求められるエッジAI領域において、両社が有するノウハウ、人材その他のリソースを相互に提供し合い、それぞれの強みを活かした連携を推進しながら、AIの社会実装を加速していくことを目的として、業務資本提携契約の締結に至りました。

本提携を通じ、それぞれの企業価値の最大化と更なる拡販・事業拡大に向けたさまざまな取り組みを行ってまいりますので、応援をどうぞよろしくお願いいたします。

[エッジAIカメラソリューションのAWL、菊池製作所と業務資本提携契約を締結] [AWL株式会社]

★3社対談「コロナ禍における産学連携のススメ」がウェブメディアに掲載されました

本研究室の川村教授と株式会社キャンパスクリエイト高橋めぐみ氏、須藤慎氏、株式会社フィールド・フロー渋谷健氏の3社対談「コロナ禍における産学連携のススメ」が、事業を活性化するメディア「TOMORUBA」に掲載されました。

キャンパスクリエイトは、電気通信大学TLO（Technology Licensing Organization(技術移転機関)）として経済産業省・文部科学省の承認・認定TLOを受けるとともに、数多くの産学連携のコーディネート実績があります。

また、渋谷氏は企業サイドでファシリテーターという立ち位置から産学連携に関わってこられています。

本取材記事では、産学連携の現況や課題感、今後の展望等を3者の視点から語るとともに、「産学連携オンラインマッチングExpo」の企画意図が紹介されています。

コロナ禍での状況、産学それぞれの立場からの見方、状況について忌憚のない意見が交わされており、川村教授も本研究室における対応や今後の産学連携の在り方について意見を述べています。

ご興味のある方はぜひお読みください。

[3社対談で解き明かす「コロナ禍における産学連携のススメ」]

★Frontiers of Multi-Agent Systems (FMAS2020)にて発表を行いました

11月18日にオンラインで開催されたFrontiers of Multi-Agent Systems (FMAS2020)（ http://www.itolab.nitech.ac.jp/FMAS2020/ ）にて、修士1年の織田智矢さんが発表を行いました。

Tomoya Oda, Soichiro Yokoyama, Tomohisa Yamashita, Hidenori Kawamura, Takayuki Warabino, Tomohiko Ogishi and Hideaki Tanaka Development of a Traffic-Simulation Environment Using RC Cars, The 1st International Workshop on Frontiers of Multi-Agent Systems (FMAS2020), Online

発表を行った織田さんには興味をもった研究発表、及び、学会に参加して気づいた問題点と最近の動向についてレポートしてもらいました。

修士1年の織田です。

11月18日（水）にオンライン開催された、Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA2020) 併設のワークショップ Frontiers of Multi-Agent Systems (FMAS2020) にて発表してきました。

オンライン開催ということもあり、他の研究者と交流はできませんでしたが、様々なマルチエージェントのトピックを知ることができました。

今回は Stijn Henckens, Mostafa Mohajeriparizi and Giovanni Sileno Enriching a CP-Net by Asymmetric Merging を紹介します。

CP-Netとは、AよりBの方が好き、BよりCの方が好きのような、ユーザーの定性的な好き嫌いをグラフ表現できるものです。

このCP-Netを学習させる際のマージを工夫した手法を提案しています。

これによって、CP-Netの応用可能性（推薦システムへの実装など）を広げていました。

しかし、この提案手法は計算量の問題がまだ残っているため、実社会への応用はまだまだ厳しいと感じました。（修士1年織田智矢）

★人工知能学会合同研究会2020 第18回データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会にて発表を行いました

11月20日、21日にオンラインで開催された人工知能学会合同研究会2020 第18回データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会（ https://www.ai-gakkai.or.jp/sigconf/ ）にて、博士1年の幡本昂平さんが発表を行いました。

幡本昂平, 横山想一郎, 山下倫央, 川村秀憲 : B2Bブランド品オークションにおける落札価格分布の推定, 第18回データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会, オンライン (2020)

発表を行った幡本さんには興味をもった研究発表、及び、学会に参加して気づいた問題点と最近の動向についてレポートしてもらいました。

博士1年の幡本です。

この度、人工知能学会合同研究会2020の第18回データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会において発表を行いました。

本合同研究会は2011年頃より毎年開催されており、人工知能学会における様々な研究会の様子を一度に知れるものとなっています。

今年はCOVID-19の影響でオンライン開催となりました。

ですが、参加者数は20～30人程度と比較的盛況だったかと思います。

参加研究会自体の発表件数はそれほど多くなかったため、直接私の研究と関連する発表はありませんでした。

とくに興味深かった研究発表として、「オンラインニュース動画の視聴と政治的知識の関連性」：小川祐樹 (立命館大学), 高野雅典 (株式会社サイバーエージェント), 森下壮一郎 (株式会社サイバーエージェント), 高史明 (神奈川大学)を紹介します。

この研究ではオンラインニュース動画が視聴者の政治的知識に与える影響を分析しています。

分析手法としては重回帰分析を用いており、結果としては番組形態によって政治的知識への影響が異なる可能性が示唆されました。

オンラインメデイアではテレビのような受動的な視聴ができないため、政治的知識が少ない人がそれを増強するという効果は限定的なのではと考察されています。

このような実データを用いた分析は調和系工学研究室でも行うことが多いので、参考にしたいと思います。

私自身が発表をおこなった研究会の他に、社会におけるAI研究会についても聴講しました。

いずれの研究会においても、世相を反映してかCOVID-19に関する研究発表が多く見られました。

研究会が取り扱う内容としては実データ分析・社会シミュレーションに主眼をおいた発表が中心です。

このため社会的関心が研究に反映されやすく、アカデミックでもCOVID-19への関心が高まっている状況がよく分かるものであったと思います。

COVID-19の研究といっても医学系の研究ではなく、付随しておこる社会的問題（デマツイート・感染予測・感染シミュレーション・アプリインストールの促進）が情報系では扱われます。

機械学習やマルチエージェントシミュレーションといった本研究室でも取り組んでいる技術が利用されています。（博士1年幡本昂平）

★情報処理北海道シンポジウム2020にて発表を行いました

11月21日（土）にオンラインで開催された情報処理北海道シンポジウム2020（ https://hokkaido.ipsj.or.jp/info2020/ ）にて、本研究室からも11名の学生が発表を行いました。

発表を行った学生には興味をもった研究発表、及び、学会に参加して気づいた問題点と最近の動向についてレポートしてもらいましたので、2回に分けてご紹介します。

大江弘峻, 横山想一郎, 山下倫央, 川村秀憲, 鈴木悠祐, 加藤拓也, 河崎純一：医療時系列データにおけるAttentionを用いたイベント予測モデルの検証, 情報処理北海道シンポジウム2020, 19, オンライン (2020)

タイトル「調剤薬の監査支援システムの開発に関する研究」、発表者：小川貴之（北海道科学大学）

調剤を誤ってしまうという問題が多数報告されており、この問題に対して、業務支援を行うための画像認識システムの開発について検討を行った研究。

VGG16に対して、32種類の錠剤画像を分類させるようにファインチューニングを行ったモデルは、一部のクラスで高い分類精度の獲得に成功。

自分以外の発表はすべて画像認識を使用した手法でした。

どれも応用研究であり、「将来的な実用を考えた際に、評価指標の精度がどれくらいだといいのか」ということは、質問でも問われていましたし、重要な内容であると感じました。

例えば、CT画像を使用した分類問題についての発表では、予測精度がどれくらいだといいのか、また、学習のために収集するデータはどれくらい集めればよいのか、ということに対して、質問された際の返答があいまいだったことが印象に残っています。

僕自身も応用研究を行うにあたって、実用を考えた際に、どれくらい精度が良ければ問題ないのかということについて、具体的な根拠を意識しながら研究を行っていきたいと思いました。（修士1年大江弘峻）

森雄斗, 横山想一郎, 山下倫央, 川村秀憲, 森正人, 加藤士雄 : 前腕支持型四輪歩行器の歩行支援機能の開発, 情報処理北海道シンポジウム2020, 18, オンライン (2020)

情報処理北海道シンポジウム2020は、医用工学からゲームAIまで幅広い分野についての講演が行われ、発表内容について有意義な議論が行われました。

その中から自分が発表した福祉工学分野に似たような性質を持つ医用工学の講演を注目して聴講しました。

発表タイトルは「CPRの形（カタ）を判定する訓練システムの開発」、講演者は栗谷川知紀釧路公立大です。

こちらの研究は、救命手法として知られている心肺蘇生（以下、CPR）の適切な圧迫の深さと姿勢をフィードバックにより振り返ることができる訓練システムの開発についてです。

センサは曲げセンサとAzure Kinect DKを使用し、制御にはPC（OS: Windows 10）とRaspberrypi（OS: Debian）を使用しています。

LEDによる点灯とモニターに点数を表示することで利用者が行っているCPRの評価をします。

本学会では、特定の分野に絞られておらず、他分野の発表を聴講できる良い機会でした。

講演では、数値や文字だけでなく、画像や映像でシステムを確認することができ、開発したシステムをより理解することができました。

質疑応答の際は、開発したシステムの評価が適切に行われているかどうかについて問われるケースが散見されました。

開発したシステムが優れていても評価・実験が適切に行われていないとシステムの有用性が低く見られてしまうと感じました。

また、評価方法についての説明が詳しく行われていない場合も同様に、有用性が低く見えてしまうように感じました。

そのように見られないためにも、今後行っていく研究の実験・評価を改めて吟味する必要があるように感じました。（修士1年森雄斗）

小林直也, 神戸瑞樹, 横山想一郎, 山下倫央, 川村秀憲, 関屋英理子, 畠山潤, 杉浦仁志：料理レシピの構造化とスケジューリング, 情報処理北海道シンポジウム2020, 30, オンライン (2020)

情報処理北海道シンポジウムでの多くの講演は、例えば特定のカードゲームの対戦AIに関する研究や下水処理施設でのデータ管理に関する研究など、技術の具体的な活用先が定まっているものが多いようでした。

聴講した中には、自分の研究分野と関連のある料理に関するものやスケジューリングに関するものはありませんでしたが、「キャッチコピーに応用可能な比喩の生成」(呉航平、未来大)や「self-attentionを用いた日本語文学作品の著者推定」（三谷勇太、北大院）は、調和系研究室の俳句に関する研究に応用できそうな内容でした。（学部4年小林直也）

椿康平, 横山想一郎, 山下倫央, 川村秀憲：灯油配送の効率化に向けた状態空間モデルを用いた灯油残量の推定, 情報処理北海道シンポジウム2020, 44, オンライン (2020)

情報処理北海道シンポジウム2020は情報処理分野での研究内容を発表し、交流をする場となっています。

今回の発表会で取り扱われた内容はAR、音響、医療、管理など様々な分野の研究内容について発表されていました。

そのため、分野に関係なく現在どのような研究を行っているのかに注目をして聴講しました。

今回は管理の自動化というテーマに関わる研究発表として、「数法則ニューラルネットワークによる下水処理施設の運転管理効率化の検討」：大澤知弥(室工大院)，塚本蔵人(室工大院)，高岡旭(室工大院)，塩谷浩之(室工大院)，柳本光皓(株式会社データベース)，日置岳彦(株式会社データベース)，大森康弘(株式会社データベース)を紹介します。

近年、下水処理施設では民間に管理業務を委託し、運営する形式となっています。

しかし下水処理においては、技術者減少による技術継承への懸念や、多様化する施設管理体制の効率化などが問題となっています。

この点は私の研究内容である灯油配送業界の人手不足や灯油配送の効率化に近い問題であると感じました。

問題の解決法として、管理の自動化が容易であり精度も求められる機械学習を導入していました。

具体的には、下水処理施設の運転管理データを数法則ニューラルネットワークに適用し、項目間の関係性を数式で表現しています。

このような数理モデルを活用することで、下水処理施設の運転効率化に寄与することを目的としています。

リモートワーク化が進み、コミュニケーション方法が大きく変化した現在、人の感情を取り扱う分野の研究がさらに注目されていると感じました。

この研究はアンケート調査でしか評価ができない状況にある研究においても有用であると私は考えており、実際に作成したアプリ等を通して人がどう感じているのかを数値化できればさらに意味のある評価が可能になるのではないかと思いました。

本学会を通じて、多種多様な分野で機械学習が求められているのだと感じました。

それぞれの分野でニーズが異なり、様々なアプローチでその要望に応えるという「実社会に役立つものを作っているのだ」という意識が自分の中でますます強くなったと感じます。

今は「エネルギーのスマートマネジメント」という一つの分野に対して研究を行っていますが、このような学会を通して最先端の技術や今社会で必要とされていることについて今後学んでいきたいと思います。（学部4年椿康平）

★マイナビニュースでニチレイ「conomeal kitchen（このみるきっちん）」アプリが紹介されました

11月18日（水）より配信が開始した、株式会社ニチレイが開発した新たな食嗜好分析アプリ「conomeal kitchen（このみるきっちん）」が、マイナビニュースで紹介されました。

本研究室も開発に協力しているAIによる、献立の学習、カレンダーやチェックリストなどシームレスにつながる機能など作り込まれた機能を｢conomeal kitchen」は持っています。

買い物チェックやミールキットレシピなどの機能を通じて、”つくりおき”でもおいしい手作りのごちそうを日々の食卓へと提供する仕組みを提供します。

マイナビニュース

[ニチレイ、AIで食の好みを診断し”つくりおき献立”を提案するアプリ]

★中学校副教材「見る，解く，納得！公民資料2021」にAI俳句が掲載されます

中学校学習用副教材「見る，解く，納得！公民資料2021」に、本研究室が開発しているAI俳句が掲載されます。

AIを理解する上での一助になれば幸いです。

東京法令出版株式会社

[見る，解く，納得！公民資料2021]

★12月10日放送の「５時ナビＴＶｈ道新ニュース」でニチレイが開発した「conomeal」を取り上げていただきます

12月10日（木）17時からテレビ北海道で放送の「５時ナビＴＶｈ道新ニュース」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）」を取り上げていただきます。（12月3日放送予定でしたが、10日に変更となりました。）

つくりおき献立を提案するアプリ「conomeal kitchen」では、簡単な質問に答えることによってAI（人工知能）がその人の食の嗜好を分析し、その人に合った献立を提案します。

ご興味のある方はぜひご覧下さい。

[５時ナビＴＶｈ道新ニュース]

【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「宝くじ」（11月24日投稿）

宝くじ　当たらないとは　限らない

確かに！笑