| Project/Area Number |
22K02814
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 09070:Educational technology-related
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| Research Institution | Okayama University of Science |
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Principal Investigator |
片岡 健 岡山理科大学, 理学部, 教授 (10293317)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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| Keywords | 細胞培養 / 技術教育 / ２視点画像 / 動画解析 / 細胞培養技術 / 遠隔指導 / 俯瞰映像 / デジタルトランスフォーメーション |
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| Outline of Research at the Start |
新型コロナウイルス感染症が蔓延している現状では対面実習による細胞培養技術指導は困難であり、これまでの方法を凌駕する教育システムが求められている。本研究では俯瞰的視座の動画共有を基盤とした双方向ライブ配信による遠隔指導システムを構築し、実証実験により定量的評価を行う。本遠隔指導システムはデジタル技術を使うことにより細胞培養操作を客観的に評価することが可能になるため、細胞培養技術教育のDX（デジタルトランスフォーメーション）としての意味を持つ。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度はAIによる細胞培養技術評価の指導システムの構築を行なった。前年度に検討した結果、非同期型動画評価ツール「tsucom」を用いて、受講者が撮影した培養作業動画を評価することとした。このシステムの特徴はアップロードした動画に対して、注意をすべき操作を行なったタイミングに指導者が音声指導と文字入力を用いて指導を行うことができる点である。基本的に受講者は指導が入った作業動画を後日確認することになるが、受講者とオンラインでつながりながら指導者が指導を行うライブ形式も可能である。さらに培養作業動画の撮影方法として、本研究で提唱している俯瞰画像に加えて、作業者の目線である正面からの画像を 360°カメラで撮影した。この正面画像と俯瞰画像を2画面並べて評価することで、指導者は主観的な作業者の目線を確認しながら客観的な評価を下すことが可能となった。現在、この2視点からの作業動画と指導者による指摘事項をAI学習させ、自動的に問題操作を抽出することができるAI評価システムを構築している。具体的には作業動画における安全キャビネット内の培養作業ツールをAIに認識させ、その位置情報と評価者の指摘事項情報をもとに問題操作を学習する作業を行なっている。また、より精密な認識・評価が可能なAI学習を行うため、作業の区切りごとに細かく確認しAIが期待通りの学習をしているか確認している。今後はAI学習を継続するとともに、AIの認識が正しいかについて確認を進める方針である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
予備的な検討の結果、研究開始当初に予定していたZoom等を用いた双方向ライブ配信による指導システムに問題があることが判明した。そのため、非同期型動画評価ツー ル「tsucom」を用いて、受講者が撮影した培養作業動画を事後に評価することとした。その結果、本研究で提唱する俯瞰動画を用いた作業評価と技術教育の社会 実装という点では研究計画の進捗が遅れていることになる。一方、培養技術指導に非同期型動画評価ツールを用いることで、2視点からの作業動画と指導者によ る指摘事項を連動させて記録することが可能になったため、培養技術評価をAI学習させることが可能になった。
これらを総合的に判断すると、本研究はおおむね順調に進展していると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究方針として非同期型動画評価ツール「tsucom」を用いて、受講者が撮影した培養作業動画のAIによる評価を進める。具体的には2視点からの作業動画と指導者による指摘事項をAI学習させ、自動的に問題操作を抽出することができるAI評価システムの構築を進める。AIが期待通りの学習をしているかどうかについては、作業の区切りごとに細かく確認し、より精密な認識・評価が可能なAI学習を行うとともに、可能な限り多くの細胞培養作業動画を撮影して本システムの有用性の確認を進める計画である。
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