2023年4月14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。
新年度が始まりましたが、皆さまお変わりなくお過ごしでしょうか。
北大の入学式も無事に終わり、キャンパス内で多くの新入生を見かけるようになりました。
学生の皆さんには、ぜひ充実して楽しい大学生活を送って欲しいと思います。
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】日経MJ「川村秀憲のなるほどAI」
【３】受賞リポート
【４】学会参加レポート
【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
★ 朝日新聞にてChatGPTに関する川村教授のコメントが紹介されました
2023年4月13日の朝日新聞（朝刊紙面）に掲載された一面に続く、生成ＡＩに関する記事にて、川村教授のコメントが紹介されました。ChatGPTの意義について言及しています。
[朝日新聞：（時時刻刻）生成ＡＩ、アートもデータ 対価なく模倣「道義に反する」]（お読みになるにはログインが必要です。）★ 朝日新聞にてChatGPTに関する川村教授のコメントが紹介されました
2023年4月12日の朝日新聞に掲載されたChatGPTに関する記事にて、川村教授のコメントが紹介されました。ChatGPTの意義や、今後のAIについて言及しています。
[朝日新聞：【そもそも解説】ChatGPT、驚きの会話力がもたらす未来と死角]（お読みになるにはログインが必要です。）★ 静岡新聞にてChatGPTと大学教育に関する川村教授のコメントが紹介されました
2023年4月12日の静岡新聞（紙面）に掲載された対話型AI と大学の規制に関する記事にて、川村教授のコメントが紹介されました。ChatGPTの使用と今後の大学教育の在り方について言及しています。
★ 信濃毎日新聞にてChatGPTと大学教育に関する川村教授のコメントが紹介されました
2023年4月12日の信濃毎日新聞（紙面）に掲載された対話型AI と大学の規制に関する記事にて、川村教授のコメントが紹介されました。ChatGPTの使用と今後の大学教育の在り方について言及しています。
★ 4月25日にウェブセミナーにて、人工知能の未来をテーマに川村教授が講演を行います
2023年4月25日（火）に、モノづくり日本会議主催のウェブセミナーにて、「人工知能の未来 ChatGPTを超えて」と題し、川村教授が講演を行います。ChatGPTをはじめとする人工知能（AI）の現状と今後の展望についてお話しする予定です。
ご興味のある方はぜひご参加ください。
日時：2023年4月25日（火）14:00～
プログラム：講演60分＋質疑応答15分（予定）
開催方法：オンライン開催（Zoom）
参加料：無料
定員：800名（事前登録制、先着順）
※登録締切 4月24日（月）
お申込み等の詳細は下記をご覧ください。
http://www.cho-monodzukuri.jp/event/show/id/uxjmuhvu43
★ 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10回が掲載されました
2023年4月5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10回は「人間の心の機微、ある程度理解」と題し、大きな注目を集める「ChatGPT」について深堀りしています。
本メルマガでは、その内容を詳しく紹介いたします。
★ 「情報処理学会 第85回全国大会」にて修士2年の平田さんが受賞しました
2023年3月2日（木）～4日（土）に電気通信大学（東京都調布市）/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85回全国大会 ～ダイバーシティと情報処理～」において、本研究室の平田 航大さん（修士2年）が「学生奨励賞」を受賞しました。
研究概要や受賞後の感想を【３】受賞リポートにて紹介いたします。
★ 「観光情報学会 第23回研究発表会」にて本研究室の学生が発表しました
2023年3月25日（土）に長崎県立大学シーボルト校／オンライン（ハイブリッド）にて開催された「観光情報学会 第23回研究発表会」に本研究所の学生が参加し、研究発表しました。【４】学会参加レポートにて詳しく紹介いたします。
[観光情報学会 第23回研究発表会]★ 「社会システムと情報技術研究ウィーク（WSSIT2023）」にて12名の学生が発表しました
2023年3月9日（木）～12日（日）にルスツリゾートホテル（北海道）／オンライン（ハイブリット）にて、5学会8つの研究会の共催による「社会システムと情報技術研究ウィーク（WSSIT2023）」が開催され、本研究室より１２名の学生が参加し、各々の研究について発表しました。【４】学会参加レポートにて詳しく紹介いたします。
[社会システムと情報技術研究ウィーク（WSSIT2023）]★ 研究室に関連する企業・ベンチャーのニュース
◇ 日本経済新聞にてAWLがインドで主催したハッカソンを取り上げていただきました
2023年4月5日の日本経済新聞にてAWL株式会社の主催によりインド西部で行われたハッカソンを取り上げていただきました。
同ハッカソンは、インド工科大学ボンベイ校 (IITB)と新エネルギー・産業技術総合開発機構 (NEDO) ニューデリー事務所が2月24日～25日にムンバイで共同研究推進に向けて開催したイベントで行われたものです。
25日に開催されたハッカソンでは、「人工知能（ＡＩ）技術のインドの小売店での活用」をテーマにIITBの学生がアイデアを競いました。
記事では、短期間の募集にも関わらず意欲の高い学生50組のチームの申し込みがあったことや、ハッカソンで審査員を務めたAWL株式会社 取締役 兼 最高技術責任者 土田 安紘 氏のコメントなどをご紹介いただきました。
[AWL株式会社]
◇ The Daily NNAにてAWLがインドで主催したハッカソンを取り上げていただきました
2023年2月28日のThe Daily NNAにてAWL株式会社がインドで主催した技術コンテスト「ハッカソン」を取り上げていただきました。
記事では、ハッカソンで審査員を務めたAWL株式会社 取締役 兼 最高技術責任者 土田 安紘 氏と、ハッカソンの運営を担当した同社 人事最高責任者 兼 上席執行役員 土田 美那 氏のコメントをご紹介いただきました。
[AWL株式会社]
◇ 「ニセコ町×AWL」実証実験について発表した「新北海道スタイル デジタルイノベーション プログラム」事業報告会がYouTubeで公開されました
2023年3月13日に北海道庁主催により札幌市内及びオンライン配信にて開催された「新北海道スタイル デジタルイノベーション プログラム」事業報告会がYouTubeで公開されました。
報告会にて、AWL株式会社 最高人事責任者 兼 上席執行役員 土田 美那 氏は、同プログラムにより採択され2022年から取り組んできたニセコ町とAWL株式会社の実証実験の結果ついてお話ししています。
「新北海道スタイル デジタルイノベーション プログラム」は、様々な課題を抱える道内の自治体・事業者と課題解決につなが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をサポートし、その取組を可視化していく、北海道庁主催によるプログラムです。
動画は下記よりご覧いただけます。
https://www.youtube.com/watch?v=04JXArXCEfo&t=4478s
[AWL株式会社]
◇ 産経新聞にて「Aill goen（エールゴエン）」を取り上げていただきました
2023年4月3日の産経新聞にて、株式会社Aill（エール）の開発したAI搭載マッチングアプリ「Aill goen（エールゴエン）」を取り上げていただきました。
「Aill goen（エールゴエン）」が、福利厚生サービスとして国内企業の約980社に導入されているとして、株式会社Aill 代表 豊嶋 千奈 氏のコメントや、アプリ開発に協力した川村教授をご紹介いただきました
川村教授は、株式会社Aillのco-Founder 兼 社外取締役を務めています。
[株式会社Aill（エール）]
[Aill goen（エールゴエン）]
【２】日経MJ「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。
2023年4月5日に掲載されました第10回の内容をメルマガでも紹介させていただきます。
人間の心の機微、ある程度理解
ChatGPT、高度な対話を実現
今回は、大きな注目を集める「Chat（チャット）GPT」について詳しく探求してみましょう。
ChatGPTは、OpenAIによって開発された画期的な人工知能（AI）です。「GPT-4」という最先端の技術を活用し、膨大なテキストデータを学習することで、まるで人間が書いたかのような文章を生成することができます。その学習方法は、テキストデータを途中まで読み込み、続くテキストを予測させることを反復することで実現されています。十分な学習が行われると、与えられたテキストに対して続きを生成し、質問に対応できるようになります。
ChatGPTは、会話や文章生成だけでなく、質問への回答や要約作成など多岐にわたるタスクをこなすことができます。英語や日本語を含む多言語に対応し、幅広い言語でコミュニケーションが可能です。
「テキストの続きを予測する」という単純なタスクを追求することで、高度な対話が実現できるのは驚異的です。しかし、適切な予測を行うためには、文脈を把握し、トピックや情報に関する知識を活用する必要があります。学習方法はシンプルながらも、汎用性は非常に高いと言えます。
例えば、説明や要約などのタスクでは、答えが限られているため予測が可能だと感じられますが、恋愛小説やユーモアあふれる物語なども生成することができます。恋愛小説の先を予測するには、人間の心の機微をある程度理解する必要があり、それも学習していることがうかがえます。
加えて、ファインチューニングによって特定の分野やタスクに特化した性能を発揮することができます。これにより、企業や個人はニーズに応じた活用が可能となります。カスタマーサポートや翻訳、コンテンツ作成などといった業界でも応用が期待されています。
ただ、ChatGPTも完璧ではありません。学習データに偏りがある場合や最新の情報に対応できない場合があります。また、時には不適切な言葉や誤った情報を生成することもあります。現時点では、論理的な推論や計算などでも間違った答えを生成することがあります。ユーザーは注意深く情報の正確性を確認することが重要です。
今後の発展として性能向上や新しい分野への適用が期待されています。また、倫理的な観点やプライバシーに関する問題も考慮しながら進化し続けることで、より良い形で私たちの暮らしや仕事に貢献していくことが期待されています。
ChatGPTは人工知能の進化を象徴する技術であり、その可能性は未知数です。我々は、この驚くべき技術がどのように社会に影響を与えていくかを見守り、適切な形で活用していく必要があります。
実は、今回の執筆は全面的にChatGPTを利用してみました。内容は私が書きたかったものですが、草稿の作成に利用するだけでなく、最終的にわかりやすく全文をリライトしてもらったものが、今回の原稿です。いつもと比べて文章のわかりやすさは、いかがだったでしょうか。文責は私にあるのですが、このようなテキスト出力が容易に行えるChatGPTの実力の一端が理解いただけたのではないかと思います。
【３】受賞リポート
本研究室の学生が学会にて受賞した研究について紹介いたします。
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
◆ 「情報処理学会 第85回全国大会」にて修士2年の平田さんが受賞しました
2023年3月2日（木）～4日（土）に電気通信大学（東京都調布市）/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85回全国大会 ～ダイバーシティと情報処理～」において、本研究室の平田 航大さん（修士2年）が「学生奨励賞」を受賞しました。
◇ 平田 航大、 横山 想一郎、 山下 倫央、 川村 秀憲 ： 有季定型句の生成における深層学習モデル評価用データセットの作成と適用
概要： 本稿では人工知能による俳句生成器の構築を目指し，既存俳句と文学作品を用いた言語モデルの学習，パープレキシティなどの評価指標によるモデル性能の評価，アンケート調査などによる生成俳句の評価を行った．
本論文の主な貢献は２つである．１つ目は俳句生成モデルの開発において，自動計算可能な評価指標とアンケートなどによる主観評価の結果を活用したモデル評価を行ったこと．２つ目は高性能な言語モデルであるGPT-2やBARTを用いて高品質な俳句生成を行ったこと．
生成俳句の質としてはアンケート調査の結果として，インターネット上から収集した人間作の俳句と変わらないレベルの俳句を生成可能であることが分かった．
― 平田さんのコメント
この度情報処理学会全国大会の学生奨励賞を受賞することができました。
前年度も同じ賞をいただいていましたが、今回は私の研究生活最後の発表での受賞となったため喜びもひとしおでした。
発表の内容としては、句会での得点数を一つの尺度として人工知能作の俳句を評価し、人間と比較した人工知能モデルの性能の現状を分析するというものです。
本研究ではふくし句会という愛媛県で開催されている句会の参加者の方々に多大なるご協力をいただきました。
この場を借りて感謝いたします。
また、ご指導いただいた先生方や様々なアドバイスをいただいた研究室メンバーにも感謝いたします。
研究室を去るのは惜しいですが、研究を通して学んだことを、今後は社会に還元していきたいと思います。
【４】学会参加レポート
本研究室の学生が学会にて発表した研究について紹介いたします。
研究内容にご興味がありましたら、下記フォームか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
◆ 観光情報学会 第23回研究発表会
2023年3月25日に長崎県立大学シーボルト校／オンライン（ハイブリッド）にて開催された「観光情報学会 第23回研究発表会」に学部４年の阿部 拓真さんが参加し、研究発表しました。
◇ 阿部 拓真, 横山 想一郎, 山下 倫央, 川村 秀憲 : 閉路検出に基づくOctilinear格子を用いたデフォルメ路線図の生成
概要： 公共交通利用者に目的地までの経由情報などを視覚的に認識しやすい形で示す路線図は，どこからどこへ行くのかに応じて，路線図の範囲や形状を変えることでより認識しやすい形で提示することが可能となる．こうしたデフォルメ路線図の自動生成に関する研究としてOctilinear格子を用いたLOOM(Line-Ordering Optimized Maps)が挙げられる．
本研究では，まず二地点間の移動において理想的な路線図の形状を整理し，提案手法として元データから閉路を検出してそれぞれを分離し，LOOMを用いてそれぞれを別パラメータで処理を行った後，それらを再度結合する手法を提案する．また，本提案手法の性能を検証するために，状況設定の異なる二地点を選択したデータセットを用意した．このデータセットを提案手法と既存手法それぞれで処理を行い，生成結果を比較する．
◇ 学会の様子等を阿部さんがレポートしてくれました。
― 研究会に参加して気づいたこと
様々な観点から観光について分析をする研究が多かった。研究分野の性質上フィールドワーク型の研究が多いように思えたものの、近年爆発的に普及が進むChatGPTを観光分野へ生かす研究や大規模データから傾向を分析するなど人工知能分野と関連深い研究も数多く見受けられた。
また、観光業ではビジュアルでの見せ方や伝え方も重要ということもあり、自分の研究とも関係の深いデザインを取り扱う研究があったのは大きな成果であった。一方で、観光というワードが幅広い項目を含むことから、自分の研究と関連性が全くないような研究もいくつか見られ、分野が広すぎて思ったよりも議論を深めづらいという問題点があるようにも感じた。
ただこうした場も分野を横断した知見を共有する場としては有効に機能しており、今まで触れることのなかった研究分野を知ることができたのはとても有意義であった。
― 興味深かった発表について
吉村 元秀, 近藤 李美（長崎県立大学 情報システム学部 情報システム学科）：電子旅雑誌のレイアウトデザインについて ～操作性と没入感、誘目性に着目して～
旅の印象をよりよく伝える電子雑誌のレイアウトデザインについての考察と、「操作性」「没入感」「誘目性」などの要素に着目しながら新しい旅行誌のレイアウトデザインを提案する研究。
◆◇ 社会システムと情報技術研究ウィーク（WSSIT2023）
2023年3月9日（木）～12日（日）にルスツリゾートホテル（北海道）／オンライン（ハイブリット）にて、5学会8つの研究会の共催による「社会システムと情報技術研究ウィーク（WSSIT2023）」が開催され、本研究室より、学部4年の阿部 晃平さん、阿部 拓真さん、音喜多 俊平さん、北野 勇太さん、竹田 悠哉さん、修士2年の赤坂 駿斗さん、西 佑希さん、平田 航大さん、三浦 颯太さん、右田 幹さん、鐘 支俊さん、劉 兆邦さんが参加し、各々の研究について発表しました。
◆ 人工知能学会「第125回 知識ベースシステム研究会」（JSAI SIG-KBS）
◇ 竹田 悠哉， 横山 想一郎， 山下 倫央， 川村 秀憲 : 深層生成モデルを用いたユーザ意図に基づく衣服画像の生成に関する研究
概要： ファッションにおいて「かわいい」や「フェミニン」といった印象は重要な要素であるが，一般消費者におけるイメージと実際の服との結び付けには大きなばらつきがある．そこで，印象のラベルが付けられた画像データセットと深層生成手法を用いて画像の印象を「操作」するモデルを作成し，入力された服画像と生成画像の差分から印象に対するイメージを正確に捉えるための実験を行った．
◇ 西 佑希, 横山 想一郎， 山下 倫央， 川村 秀憲 : マルチエージェント深層強化学習を用いた片側一車線道路における追越行動の獲得
概要： マルチエージェント深層強化学習を用いて、自動運転車の追越行動の獲得をした。
片側1車線の道路で低速走行車、追越車、対向車が存在する状況において、シングルエージェントの学習では困難な協調的な走行を学習させた。
学習後の走行とルールベースの走行をシミュレータを用いて比較し、走行効率性と安全性を検証した。
◇ 阿部 拓真, 横山 想一郎, 山下 倫央, 川村 秀憲 : Octilinear格子を用いた実座標に基づくデフォルメ路線図の生成
概要： 公共交通利用者に目的地までの経由情報などを視覚的に認識しやすい形で示す路線図は，その時々の状況に応じて、路線図の範囲や形状を変えることでより認識しやすい形で提示することが可能となる。
一方で，現在の路線図は複数の要求項目がトレードオフの関係性で絡み合っていることから手作業で作られており、固定化された路線図しか存在しない。
本研究では，まず二地点間の移動において理想的な路線図の形状を整理し、提案手法として元のデータを分割、LOOM(Line-Ordering Optimized Maps)を用いてそれぞれを別パラメータで処理を行い、それらを再度結合する手法を提案する。また、本提案手法の性能を検証するために、状況設定の異なる二地点を選択したデータセットを用意し、生成結果を比較する。
◇ 学会の様子等を阿部さん、竹田さんがレポートしてくれました。
― 研究会に参加して気づいたこと
割り当て研究会では、やはり大規模データを活用する強化学習型の研究が多く、自分の研究はそれらからすると少し系統の異なる研究に思えた。このような研究分野は近年目覚ましい発展がある分野であり、自分の研究にこれらの知見をうまく活かせるとさらに面白いことができそうだと感じた。(阿部)
一口に人工知能と言っても、私が参加した研究会では、コンピュータビジョンから強化学習、ネットワーク系の研究やルールベースのシステムまで幅広い発表があり、自分の研究から遠いドメインについては、どこまでが先行研究でどこからが提案手法なのかが分かりづらい。そのため、成果は芳しくないがOSSの実装がないものについて実験を進め知見を得たという研究が、公開されているコードをただ動かしただけの研究に見劣りしてしまう点は問題に思えた。(竹田)
― 興味深かった発表について
北川峻，畠山太郎，蛭田興明，橋本敦史， 栗原聡「敵対的生成ネットワークを使用した多様な顔画像の特定パーツ誇張」
GANにおけるProjectionによる顔画像の誇張を扱った研究。実画像や手塚漫画のデータセットに対して実験が行われ、シラノ・ド・ベルジュラックを想起させるような鼻の誇張が扱われていた。このタスクならGANgealing(CVPR2022)などを使えばもっと精度良く出来そうなのだが、手法としてはStyleGAN2を用いた条件付き生成による私の研究に類似していた。
発表では従来手法よりも誇張の品質が良いことが定性的に主張されていたが、私にはどちらが良いのか区別がつかなかった。聞き逃したのかもしれないが、この研究が何に役立つかも特に触れられていなかったように思える。（竹田）
◆ 人工知能学会「社会における AI研究会」第46回研究会（社会システムと知能合同研究会(JSAI SIG-SAI )）
◇ 三浦 颯太, 横山 想一郎， 山下 倫央， 川村 秀憲，多田 満朗 : 灯油タンク内の液面高計測における異常値検知と灯油残量推定
概要： In recent years, remote sensing has been used for kerosene delivery to households, and the development of a communicating laser sensor capable of measuring the remaining amount of kerosene in a kerosene tank has been progressing.
However, the measurement environment is unstable because the sensor is installed in an outdoor kerosene tank, and the performance of the device is limited due to cost considerations.
Based on this background, this paper proposes two methods for detecting abnormalities and one method for estimating the amount of remaining oil, and verifies their effectiveness using actual data, with the aim of establishing an operational method for managing and operating sensors.
近年、家庭への灯油配達にリモートセンシングが活用されており、灯油タンク内の灯油残量を計測できる通信型レーザーセンサーの開発が進んでいる。
しかし、センサーの設置場所が屋外の灯油タンクであるため測定環境が不安定であり、また、コスト面からもデバイスの性能に制約がある。
このような背景を踏まえ、本稿では、センサーの管理・運用方法の確立を目指し、2つの異常検知手法と1つの残量推定手法を提案し、実データを用いてその有効性を検証した。
◇ 劉 兆邦 , 横山 想一郎, 山下 倫央, 川村 秀憲, 多田 満朗 : Prediction of Household Kerosene Consumption Using Deep Learning for Kerosene Delivery Planning
灯油配送計画向けの深層学習を世帯消費量推定に関する研究
概要： Kerosene is a very important source for heating in many areas.
In cold regions of Japan, delivery companies regularly visit household oil tanks to replenish them so that they do not run out of fuel.
However, it is hard to make a good delivery plan, since delivery companies do not know how much kerosene is left in kerosene tank.
And most of existing methods about energy consumption estimation are focused on one target.
Little work has been done in kerosene consumption with many users. We present Deep learning based model to estimate the consumption and mean consumption of one time span.
The model includes time series augmentation to extract more information from the time span and attention mechanism to extract inner connection between each time step.
In order to evaluate our model in a realistic way, estimation result is applied to an inventory routing algorithm. The result using our estimation is close to result using real consumption data.
灯油は、多くの地域で非常に重要な暖房源です。日本の寒冷地では、配送業者が定期的に家庭のオイルタンクに出向いて燃料を補給し、燃料が不足しないようにしています。しかし、配送業者は灯油タンクに灯油がどれだけ残っているか分からないため、適切な配送計画を立てるのは難しい。
また、エネルギー消費推定に関する既存の方法のほとんどは、1 つのターゲットに焦点を当てています。多くのユーザーが使用する灯油の消費については、ほとんど研究が行われていません。深層学習ベースのモデルを提示して、1 つの期間の消費量と平均消費量を推定します。
このモデルには、タイム スパンからより多くの情報を抽出するための時系列拡張と、各タイム ステップ間の内部接続を抽出するための注意メカニズムが含まれています。モデルを現実的な方法で評価するために、推定結果を在庫ルーティング アルゴリズムに適用します。推計による結果は、実質消費データによる結果に近い。
◇ 学会の様子等を三浦さんがレポートしてくれました。
― 研究会に参加して気づいたこと
IOTをベースとする研究が多いです。また、交通状況に関する研究も複数あった。例えば、交通事故を減らすための研究や交通の混雑状況を推定する研究など。この発表では交通事故のリスクを、周辺の建物などの情報から推定して、マップで可視化する研究を行っていたが、結局交通量が多い場所のリスクが高いというところまでしか推定できていなかった。
質疑応答については馴染みのある内容についての発表は質疑応答が活発であった。例えば、オフィスの混雑状況を推定するような研究の発表など。対して、馴染みのない内容に対しては質問が少なかった。また、調和系の劉は英語で発表をしていたが、英語で発表すると質問が少ない傾向がある。
― 興味深かった発表について
高橋泰平(1)、近藤雄也(2)、栗原聡(1)、SAI1 群知能型局在系列パタン抽出手法の提案，
1. 慶應義塾大学理工学部
2. 慶應義塾大学大学院理工学研究科
The recent spread of digital devices has resulted in the accumulation of a huge
amount of information, which cannot be fully processed by humans.
Therefore, pattern mining, which attempts to gain knowledge by extracting characteristic patterns from the information, has been attracting attention.
In this study, we aim to construct a method based on swarm intelligence mechanism in order to extract patterns with high frequency and localisation from long single series data.
We have created long series data including highly frequent and localised patterns, and applied the proposed method to them.
We also applied the proposed method to the series data concerning tweets in Japan and examined the validity of the extracted patterns.
上田健太郎(1)，松田裕貴(1,3)，伊勢田氷琴(1)，立花巧樹(2)，呉健朗(2)，須田哲生(2)，古野雅人(2)，諏訪博彦(2)、BLE受信状況を用いた混雑度推定手法のオフィスのオープンスペースへの適用
1. 奈良先端科学技術大学院大学
2. ソフトバンク株式会社
3. 理化学研究所 革新知能統合研究センター
The level of facility congestion is an important piece of information for people’s decision-making processes.
Various methods for estimating congestion levels have been proposed, including the use of cameras, GPS in smartphones, and Wi-Fi.
However, each method has its own range of applicabil-ity, making it difficult to collect data from various spaces and estimate congestion levels using a single method.
In this study, we propose a method for estimating congestion levels in a space using the received signal strength of Bluetooth Low Energy (BLE) emitted from electronic devices such as smartphones.
BLE receivers are small, inexpensive, and safe in terms of privacy, making them easy to install in any space.
Although several studies on congestion estimation using BLE exist, there have been no examples validated in spaces with high human mobility, leaving the potential of BLE-based estimations unresolved.
In this study, we constructed a congestion estimation model using a machine learning model that takes the re-ceived signals from multiple sensors installed in an open space of an IT company office in Tokyo as input.
The performance of the congestion estimation model was 4.89 of MAE, 23.4 of MAPE, and 6.22 of RMSE, demonstrating that effective use of environmental BLE information enables congestion estimation in spaces with high mobility.
◆ 情報処理学会 第210回 知能システム研究発表会（IPSJ SIG-ICS）
◇ 阿部 晃平, 横山 想一郎、山下 倫央、川村 秀憲 : 衣服画像ペアの属性推定結果の差分を用いた衣服紹介文の生成
概要： 1枚の画像を説明する文章を自動生成する画像キャプション生成への取り組みは近年広く行われているが，類似した画像に対して汎用的なキャプションを生成し，画像が持つ特徴的な部分を無視してしまうことが多い．また，指定した複数画像間の関係を考慮できず，画像間の差異を表現できない．
そこで，本研究では複数画像の差異を強調したキャプションの生成に取り組んでおり，今回はその最初の取り組みとして2枚の衣服画像を対象とし，衣服画像ペアの差異を強調したキャプション生成手法の提案と検証を行った．提案手法では，衣服画像ペアの差異について属性を用いて表現し，キャプション生成に利用した．
実験では，提案手法の出力キャプションが差異を強調したキャプションとして適切かどうかの検証を目的としてアンケート調査を行い，単純な画像キャプション生成手法よりも適切と感じられるキャプションを多く生成できたことを確認した．
◇ 平田 航大, 横山想一郎，山下倫央，川村秀憲 : 評価用データセットを用いた有季定型句の生成における深層学習モデルの性能比較
概要： 本研究では，深層言語モデルを用いた俳句生成器を評価するために，俳人による評価済みの俳句からなる評価用データセットを作成して，有季定型句の生成における各モデルの性能を比較する．
評価用データセットの作成においては，有季定型句の評価項目として，句会における評価方式と俳句内の句節のつながりに着目して，各俳句の段階的評価となる階層構造を定義し，複数の俳人が評価した結果をラベル付きデータセットとして作成する．
AWD-LSTM，GPT-2, T5 といった深層言語モデルに対して作成した評価データセットを用いることで，有季定型句の生成における深層学習モデルの性能の違いを明らかにする．
◇ 赤坂 駿斗, 横山 想一郎, 山下 倫央, 川村 秀憲 : 多人数同時対戦に対応した拡張イロレーティングシステムを用いた競輪予想記事生成
概要： 本研究では，競輪のレース結果予測の初心者が車券を購入する際の意思決定を補助することを目的として，レース結果を予測して，予測結果を用いた選手紹介文を生成するシステムを構築する．
選手の戦績から的確に反映する特徴量を算出する手法として，多数人の同時対戦を考慮した拡張イロレーティングシステムを提案して，競輪のレース結果予測に適用する．実際の競輪のレース結果を用いた検証実験において，既存のレース結果予測手法に比べて，拡張イロレーティングシステムを用いることで予測精度を向上可能であることを確認した．
さらに，拡張イロレーティングシステムを紹介文生成に用いることで，既存の手法に比べて，初心者の車券購入により有用な文章を生成可能であることを示す．
◇ 北野 勇太, 横山 想一郎, 山下 倫央, 川村 秀憲，伊藤 孝行 : 会話形式議事録における言語表現および議題の変化の分析
概要： 会話形式議事録には，口語での会話内容が記録されており，日本語研究の重要な資料となる．
本研究で扱う帝国議会議事速記録からは，近代日本語における言語表現の変化が分析可能であり，大規模かつ精緻な分析のため，同一の日本語表現を自動で抽出する手法が求められる．
本稿では，言語表現変化が確認されている可能表現について，抽出手法を確立するため，品詞の組み合わせマッチングおよび特徴単語の抽出による議題のタグ付けによる議題のタグ付けを行い，その精度を評価した．
◇ Zhijun Zhong，Soichiro Yokoyama, Tomohisa Yamashita, Hidenori Kawamura, Yoshimi Sato, Rei Hasegawa, Miyuki Hirasawa : Attribute Estimation of Bus Passenger Using MPNTrack and Swin Transformer
鐘 支俊, 横山 想一郎, 山下 倫央, 川村 秀憲, 佐藤 好美, 長谷川 怜, 平澤 幸 : MPNTrackとSwin Transformer を用いたバス乗客属性の推定
概要： In this research, we propose a method for attribute estimation of bus passengers.
At first, image trajectories of individual bus passengers are generated based on images collected from cameras installed at bus entrances and exits by MPN Track, which is one of human tracking algorithms.
Then, passenger attributes such as age group and gender are inferred by the Swin-Transformer-based algorithm. Experimental results on image trajectory of bus passengers indicate that our proposed algorithm achieves high accuracy in most attribute categories and proves its effectiveness.
本研究では、人物追跡器MPN Trackと属性推定器Swin Transformerによってバスの乗降口に設置されたカメラで収集された画像に基づいて、バス乗客の属性推定手法を提案した。
Swin-Transformerベースのアルゴリズムによって、乗客の年齢層や性別などの属性を推定でき、実験結果から、提案する手法が多くの属性カテゴリーで高い精度を達成し、有効性が証明された。
◇ 学会の様子等を鐘さん、北野さんがレポートしてくれました。
― 研究会に参加して気づいたこと
今回参加した学会から、AI技術の活用範囲が広がり、多様化している印象を受けた。しかしながら、これらの技術を実際に利用する際には、いくつかの問題点が浮き彫りになっている。
一つ目は、説明可能性の重要性だ。多くのAI技術はブラックボックスであり、どのように結果が出たかを説明することがまだできていない。二つ目は、データの品質である。特に、マルチモーダルデータを扱う場合、異なるデータ形式をうまく統合する必要がある。
また、リモートワークにおけるストレスの分析のように、主観的なデータを扱う場合には、信頼性の高いデータを収集するための手法が必要になる。（鐘）
実生活への応用が中心となっていて、どのような場面で役に立つのかわかりやすいものが多かった。深層学習を用いているものは少なく、こういった生活への応用分野では深層学習を用いるだけのデータを取る事が難しいと考えられる。（北野）
― 最近の動向
最近の動向としては、特にエッジAI技術の進化が注目されている。エッジAIとは、デバイス内でAI処理を行う技術であり、クラウドにデータを送信しなくても高速な処理が可能である。これにより、センサーデータのリアルタイム処理や、プライバシー保護が必要なデータの処理が可能になる。
また、AI技術の偏りに関する問題がクローズアップされている。特に、データセットやアルゴリズムに偏りがある場合、それが機械学習モデルに反映され、差別的な結果を出してしまうことがある。このため、フェアネスを考慮したAI技術の開発が求められている。（鐘）
― 興味深かった発表について
SAI4 上田健太郎, 伊勢田 氷琴， 立花 巧樹， 呉 健朗， 須田 哲生， 松田 裕,
BLE受信状況を用いた混雑度推定手法のオフィスのオープンスペースへの適用(奈良先端大).
この論文では、路線情報とBLE（Bluetooth Low Energy）信号を用いて、バスの乗客数を推定する手法を提案した。既存の乗客数推定手法では、映像解析や携帯電話データの利用が必要であり、特定の条件下にしか適用できないことがある。
本手法では、バスの運行情報と乗客のBluetooth機器から発信される信号を組み合わせることで、より高精度な乗客数推定が可能になり、興味深い発表であった。（鐘）
◆ 情報処理学会 関西支部「第17回 行動変容と社会システム研究会」（IPSJ Kansai SIG-BCSS）
◇ 右田 幹, 横山 想一郎, 山下 倫央, 川村 秀憲 : 着衣の印象評価を用いたコーディネートの推薦情報提示システムの開発
概要： 本稿では，衣服の印象に基づくトップスとボトムスのコーディネートの推薦をおこなうシステムを開発した．本システムは，深層学習モデルを用いてユーザーの衣服画像の印象を推定して，推定結果をユーザに提示する．
さらに，ユーザーの衣服と系統の近い衣服を推薦候補として，トップスとボトムスの相性と印象に基づいて，推薦するコーディネートを決定する．ユーザーに対するアンケート調査を実施して，本システムの有効性を確認する。
◇ 音喜多 俊平, 横山 想一郎, 山下 倫央, 川村 秀憲 : B2Bオークションにおける商品推薦に向けたMultiRecによるユーザ別入札行動予測
概要： 中古ブランド品の B2B オークションでは，多数のアイテムのオークションが並列して実施されるため，参加者はすべてのアイテムの価値を検討することが困難であり，入札するアイテムの選択や，留保価格の適切な設定が課題である．
本稿では，こうした課題を入札アイテムの推薦や留保価格に対する不落札率の推定により解決するため，オークションにおける多関係推薦モデル MultiRec を用いたユーザ別入札行動予測をオークションデータに適用し，その精度から利用可能性を検証した．
◇ 学会の様子等を右田さん、音喜多さんがレポートしてくれました。
― 研究会に参加して気づいたこと
今回、学生はもちろん社会人の方が発表されている点や、東京や福岡から来られている方が多いなど、幅広い層、地域にお住まいの方が参加された学会でした。特に社会人の方々のプレゼンテーションとなると、スライドの質や発表の仕方はもちろん、蓄積しているデータの数や検証の数が、学生とは比較できないくらい多く、会社を通じてできることの可能性の大きさを痛感する会となりました。
問題点としては、発表時間を事前に伝えていなかった点があるかと思います。拘束時間と発表者から概算はできるものの、質疑応答の時間がどれくらいかは事前に知らせて頂きたいと思いました。また、マイクの設定をはじめ、会場のセッティングで気になる点はありましたが、発表者は問題なく発表できており、集まっていた方々の能力の高さを体感する良い機会でした。（右田）
実問題に関して機械学習の研究をするためには，十分な実データが必要であるといった部分に問題を感じた。実際，表彰されるような中身のある発表ではそもそも扱っている実データが桁違いに多い様な場合がいくつかあり，今後研究で扱いたいテーマはあるがそのためのデータが無いといった状況がよく発生するのではないかと考えた。(音喜多)
― 興味深かった発表について
本松大夢, 徳永大空, 杉原賢次, 尾崎保乃花, 安田真理, 中村優吾, 荒川豊
ユーザーの商品に対する興味推定に基づく補足情報提示の受容性検証
ユーザーの商品への興味を、視線情報をもとに取得することで、ユーザーが興味を示さない商品に対して興味を持ってもらうための掲示を行うシステムを開発していましたまず、視線情報をもとにユーザーが興味を示す商品情報を取得し、その商品と推薦したい商品の両方が持つメリットをもとに、画面に商品の推薦情報を提示することで、購買支援を行います。
この研究を聞き、ユーザーが興味を示す商品の在庫がない場合に、代替案を提案することができため、非常に有効性があると感じました。また、今回はユーザーが興味を示さない商品を、アンケートの結果最も人気のない商品と1つに固定をしていたものの、推薦候補を増やすことで、ユーザーが興味を示す商品をもとに、多様な推薦ができるようになり、よりユーザー自身が気が付かなかった推薦を行うことができるようになると思いました。（右田）
山口真吾, 井上慎太郎, 及川伸, 石田和宏, 豊田俊文, 本村陽一：
飲食店における人員配置と食材発注の最適化に向けた確率的潜在意味解析と回帰分析の組み合わせによる来客数予測方法の評価
行動予測の点で取り扱う研究分野が類似。
祝日などデータ数が足りない場合において，各店舗からデータを集めてクラスタ化した群ごとに予測を行うという解決方法が興味深かった。（音喜多）
【５】調和系工学研究室関連企業NEWS
★ 【網屋】サイバーセキュリティトレーニングアリーナを開設 ～実践型トレーニングで高度セキュリティ人材を育成し社会へ貢献～（株式会社網屋）
〈概要〉株式会社網屋がサイバーセキュリティトレーニングアリーナを開設。株式会社サイバージムジャパンと提携し、イスラエルの実践的な教育プログラムを提供。高度セキュリティ人材の育成を通じ、安全な社会の実現に貢献する（ChatGPT作成）。
★ デバイスエンジニア、プロセスエンジニア必見！2023 International VLSI Symposium on Technology, Systems and Applications (VLSI TSA)（東京エレクトロン株式会社）
〈概要〉2023 VLSI TSA、4月17-20日、台湾新竹で開催。ITRI主催、IEEE技術協賛。半導体研究・開発・製造に焦点、世界の専門家が交流。チュートリアル、プレナリーセッション多数。サステナブル社会への期待。東京エレクトロンが協賛企業として応援（ChatGPT作成）。
【６】人工知能・ディープラーニングNEWS
★ 最先端のAI研究を半年間停止 イーロン・マスクやApple共同創業者の署名も
〈概要〉非営利団体Future of Life Instituteが、GPT-4以上のAI開発を6ヶ月停止する公開状を公開。イーロン・マスクら1300人以上が署名。現在のAI開発計画とマネジメントは不十分とし、高度なAIの開発や扱いに対するプロトコル作成を提唱。政府が介入してのモラトリアムを実施するべきだと主張（ChatGPT作成）。
★ ポーズマニアックス「画像生成AIで利用OK」 「進撃の巨人」作者も使ったポーズ素材サイト
〈概要〉無料ポーズ素材サイト「ポーズマニアックス」が、画像生成AIの利用許可を公式Twitterで発表。「フェイクニュースやポルノ、既存のアーティストのコピー、手書きコミュニティの侮辱などに使わない限り」と条件つき。3Dポーズモデルを提供し、イラストレーターや「進撃の巨人」作者の諫山創氏も利用する。AIアートを含むあらゆる芸術愛好家に教材提供を目標としている（ChatGPT作成）。
★ 「AIひろゆき」GPT-4導入し再び生配信 今度は投げ銭OK 収益は“本物”に還元
〈概要〉CoeFontがAIひろゆき生配信再実施、GPT-4活用でひろゆきさんらしいコメント生成。投げ銭解禁で収益分配。YouTubeライブで質問対応、AI画像技術でひろゆき画像使用。3月配信で総視聴時間8000時間超、収益化。GPT-4導入で回答向上、合成音声改善。切り抜き動画許可、事前申し込み必要。配信は4月13日午後6時開始（ChatGPT作成）。
★ 自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム
〈概要〉自民党が「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」を立ち上げ、日本のAI戦略の検討を進める。GPTシリーズやお絵描きAIなどの進化により、AIが再び注目を集めている。各回のテーマや資料は順次公開予定（ChatGPT作成）。
【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「授与」（3月31日投稿）
授与式は開放感のようなもの
北大では3/23に学位記授与式が行われました。卒業式を迎えた学生たちには何かから解放された気持ちもあるでしょうか。
★ お題「春」（4月10日投稿）
美しい景色の中に春が来る
新年度、北大キャンパスでは、フキノトウやクロッカスなどが見られ、木々は芽吹き、緑の季節が始まります。
【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
[北海道大学奨学寄附金制度について]（本学への寄附金については、税法上の優遇措置の対象となります）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、2023年4月28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
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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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