2022年12月2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。
12月に入り、寒さが増してきていますが、皆様いかがお過ごしでしょうか。
札幌は連日雪が降り、いよいよ冬本番が来たなというかんじです。
この冬は「ドカ雪」にならないことを願います。
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】調和系工学研究室WHAT’S NEW
【２】受賞レポート「情報処理北海道シンポジウム2022」
【３】学会参加レポート
【４】ディープラーニング勉強会
【５】調和系工学研究室関連企業NEWS
【６】人工知能・ディープラーニングNEWS
【７】AI川柳
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【１】調和系工学研究室WHAT’S NEW
★ 日テレ「ぐるナイ」にて「AI一茶くん」が作った俳句を取り上げていただきました
2022年11月24日に放送された日本テレビ「ぐるぐるナインティナイン2時間スペシャル」にて、「AI一茶くん」が作った俳句を取り上げていただきました。
新企画AIクイズのコーナーで「AI一茶くん」「プロの俳人」「芸能人」がそれぞれ作った俳句の中から出演者が「AI一茶くん」の作品を当てるクイズを行いました。
出演者の皆さんはかなり苦戦していました。
番組は見逃し配信にて視聴することができます。
[Tver]（一定期間を過ぎると視聴できなくなります。）
[ぐるナイ]
[AI俳句「AI一茶くん」]
★ 日経新聞にて川村教授、ＡＷＬ，調和技研を取り上げていただきました
2022年11月15日の日本経済新聞にて、かつて「サッポロバレー」と呼ばれた札幌に新産業が集積しつつあり、そのキーマンとして川村教授をご紹介いただきました。
また、AWL株式会社、および株式会社調和技研も取り上げていただきました。
[AWL株式会社]
[株式会社調和技研]
★ 道新こども新聞「週刊まなぶん」に連載「北大・川村秀憲教授に聞くAIを知ろう」が掲載されました
道新こども新聞「週刊まなぶん」にて連載中の「北大・川村秀憲教授に聞くAIを知ろう」が2022年11月12日（土）に掲載されました。
「13 人との調和」と題し、AIのサポートで人間の暮らしを豊かにしようとする調和系工学について、子どもにもわかりやすく解説しています。
「週刊まなぶん」は北海道新聞を購読している方に、毎週土曜日の朝刊と一緒に無料で届けられる子ども新聞です。
お子様をお持ちの皆様など、ご興味がありましたらぜひお読みください。
★ TBS「サンデーモーニング」にて山下准教授のインタビューが放送されました
2022年11月6日のTBS「サンデーモーニング」で取り上げられた「梨泰院・群衆事故はなぜ起きた？」にて山下准教授のインタビューが放送されました。
山下准教授は梨泰院・群集事故に関して、群衆流動における対抗流や歩行者の認識を解説しています。
★ 研究室に関連する企業・ベンチャーのニュース
◇ 北海道新聞にAWLの資金調達について掲載いただきました
2022年11月16日の北海道新聞にて、AWL株式会社の資金調達について掲載いただきました。
AWL株式会社は東北大学ベンチャーパートナーズ株式会社が運営する投資ファンドから資金調達を行い、今後、事業の拡大を図っていく予定です。
また、あわせて東北大学の二つの研究室と共同研究契約を締結しました。
[東北大学ベンチャーパートナーズ株式会社]
[AWL株式会社]
◇ REGIONAL CAREER北海道に調和技研 代表取締役 中村氏のインタビューを掲載いただきました
REGIONAL CAREER北海道に株式会社調和技研 代表取締役 中村拓哉氏のインタビューを掲載いただきました。
「大学のラボのような自由闊達さから、社会課題を解決するAIが生まれる」と題し、
中村氏が株式会社調和技研へ合流した経緯や、会社の取り組み等についてお話になっています。
[株式会社調和技研]
【２】受賞レポート「情報処理北海道シンポジウム2022」
2022年10月15日に開催された「情報処理北海道シンポジウム2022」にて、3名の学生が受賞しました。
大江弘峻さん（博士1年）：「技術研究賞」
西浦翼さん（博士1年）：「研究奨励賞」
右田幹さん（修士2年）：「学術研究賞」
各学生の受賞のコメントをご紹介します。
◆ 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
私は、灯油配送を効率化するための灯油配送計画問題に関する研究を行っています。シンポジウムでは灯油配送計画問題について、タブーサーチやローリングホライズン方式といった手法を組み合わせた提案手法と、灯油タンクの残量がより少ない状況で配送が可能な条件を組み合わせることによって、灯油配送の作業時間を実配送の約半分まで削減が可能な配送計画の作成が可能であることを発表しました。
今回の受賞は、研究室の先生方やメンバー、そしてゼロスペック株式会社の皆様の協力なしには得られなかったものだと思います。この場を借りて、協力いただいた皆様に心から感謝申し上げます。今回の受賞を励みに、より良い灯油配送計画の立案が最適化手法によって可能となるよう日々研究活動を進めていきたいと思います。
◆ 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
今回研究奨励賞に選出していただき，誠にありがとうございます．本研究は，社会的には地域住民の交通を支え，学術的には人流予測や空間モニタリングに応用できる，大変意義のある研究であると考えています．日々の研究を支えていただいている共同研究先の方々や研究室の先生・先輩方に厚く感謝を申し上げます．今後もこの受賞を励みに，より一層精進していきたいと思います．
◆ 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
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しました．まず、カメラによりユーザーの全身画像を撮影し，衣服領域を抽出した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しました．
今回、学術研究賞という名誉ある賞を頂き、大変うれしく光栄に思います。このような賞を頂けたのは、数多くのご指導をして頂いた研究室の先生方を始め、先輩方の手厚いサポートや研究室メンバーの支えなどがあったからこそだと感じています。この場を借りて感謝申し上げます。また、他の方々の研究を拝見することができ、たくさんの刺激を頂きました。
今回、着衣人物画像に対して衣服の推薦評価と推薦を行うシステムを開発いたしました。今後も、引き続きユーザーの役に立つようなシステムになるよう、研究に取り組んで参ります。
研究内容にご興味がありましたら、お気軽にお問い合わせください。
お問い合わせ：http://harmo-lab.jp/contact
【３】学会参加レポート
◆ 情報処理学会「第91回 高度交通システムとスマートコミュニティ研究会 (ITS)」
2022年11月16日に秋田県由利本荘市／オンライン（ハイブリッド）にて開催された情報処理学会「第91回 高度交通システムとスマートコミュニティ研究会 (ITS)」において本研究室の清水雅之さん（修士1年）が発表しました。
― 清水 雅之，横山 想一郎, 山下 倫央, 川村 秀憲：灯油配送計画の最適化に向けた道路ネットワークの階層化手法の検証
概要：本稿では, 灯油配送計画の最適化に向けた経路探索の計算時間の削減とドライバーの細街路に対する忌避を考慮した経路探索を実行するための道路ネットワークの階層化手法を提案する. 提案手法の効果を検証するために, 札幌駅を中心とする 7km 四方の道路ネットワークにおいて, 異なる度合いの細街路への忌避を持つ複数種類のドライバーを設定した計算機実験を行った. 実験の結果, 提案手法を適用した経路探索は, 経路探索の計算時間と求められた経路のコストに関して従来手法を上回ることを確認した. また, 従来手法を適用した場合に最短経路に対して著しくコストの大きい経路が得られてしまう OD ペアに対して, 提案手法が最短経路とほぼ同等の経路を求める例を示した.
― 最近の動向
最近の動向として、近年広く使われつつあるドローン技術に関する研究がいくつか見られました。具体例を挙げると、ドローン技術は便利である反面、操縦が難しいという面があり、それを解消するために３人称視点での操縦を可能とすることで、ドローンと障害物との位置把握を正確に行えるようにして、ドローン操縦の難しさを緩和するといった内容の論文がありました。
― 研究会に参加して気づいたこと
今回の学会発表では、一人当たり20分というスライド発表の時間が設けられていました。しかし、全体として発表時間の管理が結構ルーズであったと感じ、実際時間がかなり押していました。しかし、これは主催者側というより発表者側に問題があるので、事前に発表練習をしっかりして、本番は制限時間内にちょうどよく終えられる状態で臨むことが大切であると思いました。
◆ 人工知能学会合同研究会2022「第29回 インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング (SIG-AM)」
2022年11月23日に慶応大学矢上キャンパス／オンライン（ハイブリッド）で開催された人工知能学会合同研究会2022「第29回 インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング (SIG-AM)」にて本研究室の三浦颯太さん（修士2年）が発表しました。
― 三浦 颯太, 横山 想一郎, 山下 倫央, 川村 秀憲 (北海道大学), 多田 満朗 (ゼロスペック株式会社)：灯油タンク内の液面高の計測におけるレーザセンサデバイスの故障検知
概要：近年，灯油配送の効率化に向けて，各家庭に設置した灯油タンクの残量を計測するための IoTレーザセンサの開発・設置が進んでいる．本研究では，レーザセンサの効率的な管理に向けて，レーザセンサの計測値を用いた灯油タンクへの給油時刻の推定手法, レーザセンサ自体の故障検知手法，計測値の異常変動検知手法を提案する．実際のレーザセンサの計測値を用いた実験により，３つの提案手法に関して実用に向けて有効な精度を確認した．
― 研究会に参加して気づいたこと
ARデバイスを用いた発表者支援ツールの開発に関する研究発表があった。支援ツールではパワーポイントの基本的な発表ツール機能に加えて、関連スライドの紐づけや、3Dオブジェクトの表示などの機能が実装されている。コロナウイルスの流行によりオンラインで発表する機会が増えた昨今の状況において、分かりやすい発表を行うためにARなどを活用することは非常に有意義であると感じたが、発表者が実際にARデバイスで発表を行っている最中にPCがARの負荷によりフリーズして発表が止まったり、操作に手間取っていたりしていたので、現段階ではARを使用するより普段私たちが行っているようにシンプルにパワーポイントを画面共有して発表する方がスムーズで分かりやすいと感じた。
◆ 人工知能学会合同研究会2022「第44回社会におけるAI研究会 (SIG-SAI)」
2022年11月23日に慶応大学矢上キャンパス／オンライン（ハイブリッド）にて開催された人工知能学会合同研究会2022「第44回社会におけるAI研究会」に本研究室より西浦翼さん（博士1年）、阿部晃平さん（学部４年）が参加し、各々の研究について発表しました。
― 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）: 人物追跡手法を用いたOD推定システム
概要：路線バスの効率的なダイヤや路線の策定のために乗客毎に利用したバス停区間を集計した OD(Origin-Destination) データが必要とされている. 本研究では, バス乗降口の2か所にに設置したカメラで乗降者の動画データを収集し, 動画データに対して人物追跡を行って乗降者の軌跡を推定し, 乗車人物の軌跡と降車人物の軌跡にメトリックラーニングを適用することでバス乗客 OD を推定するシステムを提案する.
― 阿部晃平, 横山想一郎，山下倫央，川村秀憲（北海道大学）：画像群の差異の説明に向けた服飾画像のキャプション生成手法の検証
概要：ファッションECサイトにおいて複数のアイテムを紹介する際, アイテム間の差異を強調した商品紹介文が求められる. このようなサイトでは, 販売するアイテムが頻繁に入れ替わるため, 服飾画像を入力としたキャプションの自動生成が求められる. 本論文では, まず, 画像キャプション生成手法の検証として, 生成されたキャプションに含まれる属性語の4項目（カテゴリ、素材、ディテール、柄）について, 服飾画像キャプションの評価を行った. その結果, 今回用いた手法は服飾画像の特徴を十分に捉えたキャプションを生成できておらず, さらなる改良が必要であることが分かった. 次に, 類似した服飾画像ペアのキャプションにおける差異の記述を, 上記のキャプション評価の4項目に色を加えた5項目で評価し, 差異を強調した服飾画像キャプション生成のために特化した手法が必要であるかどうかを検討した. その結果,生成されるキャプションに差異を説明する属性語を優先的に含めるようにキャプション生成器を制御することが必要であるということが分かった.
― 最近の動向
参加者の発表内容については、介護や介助，デマンドバスなど実際に社会で起きている状況を想定し，最適化手法の比較実験を行っていくという研究が多いように感じた．取り上げる社会問題も少子高齢化が多く，日本の抱える問題の中でも特筆して大きいことがわかる．今回発表した西浦・阿部は深層学習に重きを置いた発表になったが，周囲の発表とのかみ合わせで言えば大江や劉の方が分野が近かった．
― 研究会に参加して気づいたこと
慶応大学におけるオフラインとオンラインとのハイブリッド開催だった．やはりオンラインは機材トラブルが多く，マイクの音が入らなかったり画面共有ができなかったりして2回の発表順変更があった．我々は問題なく発表できたが，予期せぬトラブルには気を付けていきたい．
研究内容にご興味がありましたら、お気軽にお問い合わせください。
お問い合わせ：http://harmo-lab.jp/contact
【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。
Outracing champion Gran Turismo drivers with deep reinforcement learning
公開URL：https://www.nature.com/articles/s41586-021-04357-7
論文紹介スライドURL：https://www.slideshare.net/harmonylab/20220912dlpptx
出典：Peter R. Wurman, Samuel Barrett , Kenta Kawamoto, James MacGlashan, Kaushik Subramanian, Thomas J. Walsh, Roberto Capobianco , Alisa Devlic, Franziska Eckert, Florian Fuchs, Leilani Gilpin, Piyush Khandelwal, Varun Kompella, HaoChih Lin, Patrick MacAlpine, Declan Oller, Takuma Seno, Craig Sherstan, Michael D. Thomure, Houmehr Aghabozorgi, Leon Barrett, Rory Douglas, Dion Whitehead, Peter Dürr, Peter Stone, Michael Spranger & Hiroaki Kitano:Outracing champion Gran Turismo drivers with deep reinforcement learning，Nature(2021)
概要：PlayStation4(PS4)用ゲームソフトGran Turismo (GT) Sportを用いて深層強化学習エージェントと人間のプロが対決。強化学習エージェントの学習にあたって、最先端のモデルフリーの深層強化学習アルゴリズムOR-SACの開発、スポーツマンシップを守りつつ競争力のある報酬関数の構築、更に学習シナリオにも工夫を加えたことで卓越したスピードと優れた戦術を組み合わせた統合制御方策を学習した。本論文のエージェント、Gran Turismo Sophy(GT Sophy)は世界最高のGTのドライバー4人と直接対決の末、勝利を飾った。（修士1年 清水雅之）
【５】調和系工学研究室関連企業NEWS
★ 電力スマートメーターの通信を活用した「灯油タンク残量監視センサ」の実証試験の開始について（ゼロスペック株式会社）
★ 日本トイレ協会の「グッドトイレ選奨2022」で一般投票奨を受賞しました（株式会社クレスコ）
【６】人工知能・ディープラーニングNEWS
★ 災害時などの鉄道復旧、AIで迅速化 JR東が日本初 人手より約50％速く
★ Machine learning of binary ‘yes/no’ systems may improve medical diagnoses, financial risk analysis, and more
★ 自販機にＡＩ搭載！？ コーヒー、コスメ…首都圏で続々登場 おすすめの商品を提案
★ 動画も音楽もゲームも 広がるAIエンターテインメントの可能性
★ 20歳以上ですか？ トライアルの店内で、この言葉が聞かれなくなる理由
★ 膨大な科学知識から疑問に答える科学記事や講義ノートを作るAI「Galactica」をMetaの研究者が一般公開
★ 科学記事を自動で生成するAI「Galactica」がわずか3日で公開停止へ、入力内容次第で「ウソ記事」を生成可能と判明
★ TimeSformer：3DCNNを超えて動画像を捉えるTransformer
★ 園児の危険 ＡＩで察知 北九州市で実証事業始まる
★「どれくらいカジュアル？」 曖昧なファッションの質問にズバリ答えるAI、早大とZOZOが開発
★「Stable Diffusion 2.0」リリース 高品質化、アダルト排除、解像度アップ、奥行推定など機能追加
★ ソニーが新型の深層生成モデルを自社開発 まずは高性能ＶＡＥの利用を容易に
★「TSUNA®」「TyE」をお試し！先端技術を用いたAPIを試せるWebサイト公開
★ NEXCO中日本、AIで“交通渋滞”を予測する実証実験を大月IC～八王子JCT（上り線）で開始
★ Amazon、子どもがおはなしアニメを創作できる「Create with Alexa」をEcho Showで提供
【７】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「着物」（11月15日投稿）
懐かしい父の着物が似合いそう
今日は「きものの日」。
家族で着物を来て出掛けてほしいという願いが込められているのだそう。
★ お題「ゴミ拾い」（月日投稿）
ゴミ拾い仲間たち皆笑い合う
サッカーW杯予選リーグ第3節は、会場にいるサポーターが笑顔でゴミ拾いをしていることを願います。
【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、12月16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
横山 想一郎助教
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調和系工学研究室FB
川村 秀憲教授FB
Twitter 調和系工学研究室AI川柳
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