| Project/Area Number |
22K18553
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 8:Sociology and related fields
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| Research Institution | Kyoto Institute of Technology |
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Principal Investigator |
北口 紗織 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 准教授 (10573561)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 哲也 京都工芸繊維大学, 繊維学系, 教授 (20252546)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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| Keywords | ＡＩ / 評価 / 繊維製品 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，ＡＩ(人工知能：Artificial Intelligence)を用いて繊維製品の品質評価を行えるかどうかの可能性を見出すことである．そして同時に，人間の評価とは何かを探り，人間の評価の特性を知ること，また，品質評価における人間が判断を間違う要因を見出すことである．本研究では，人間の感覚による主観評価に替わるものとして期待できるＡＩを用いて，これまで評価のバラツキや困難さのある評価への応用を試み，繊維製品の品質管理への実用化の可能性を探る．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，「モノの品質を評価する時，人間は形と色をどう認識・判断しているのか？」という学術的な問いについて考察するものである．さらに，人間が判断・評価しているものを，AI技術を用いて判断・評価することの可能性を見出すことである．
本研究の目的は，応用面では，ＡＩを用いて繊維製品の品質や見えなどの評価を行えるかどうかの可能性を見出すことである．同時に，基礎的な研究として，人間の評価とは何かを探り，人間の評価の特性を知ること，また，品質や見えなどの評価における人間が判断を間違う要因を見出すことである．
近年のコンピュータの進歩やＡＩ関連研究の進展によって，ＡＩの普及が進み，ＡＩでできることが広がり，それとは逆に，ＡＩでは応用や解決が困難なこともわかってきている．
本研究では，繊維製品の品質や見えなどの評価，とりわけ，人間の主観的評価が必要なことに焦点を当て，①「繊維製品の品質や見えの評価に応用する」，②「人間の評価とその特性を見出す」，③「人間の評価ミスや判断ミスの要因を見出す」を目的に研究を進める．
2022年度は，繊維製品の品質評価にかかわる問題として，繊維の形状分類に注目し研究を進めている．同種繊維で形状が類似しているが風合等の消費者の使用感が異なるため，分類の必要がある繊維を対象に，人間はどの程度分類できるのか，また，どのような特徴に注目し分類しているのかの調査・実験を行い，さらに深層学習を用いての分類精度との比較を行っている．
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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
繊維製品の品質評価，特に繊維の形状分類に注目し，同種で形状が類似した繊維を対象に，人間はどの程度分類できるのか，また，どのような特徴に注目し分類しているのかの調査・実験を行い，さらに，深層学習を用いた分類精度との比較を行っている．人間の評価ミスや判断ミスの要因を見出すために，全画像での精度の比較のみではなく，それぞれに画像における，正解や不正解率，共通する特徴の解析を行っている．
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度は，2022年度に引き続き繊維の形状分類についての研究を進める．2022年に用いた画像データベースを基に，人間の判断要素の解析結果を反映させた，深層学習用画像データセットを作成し，深層学習の精度の向上と人間の評価・判断の解析・考察をまとめる．
また，対象を繊維製品の色柄布の色彩認識，色彩変化にも広げ，ＡＩを取り入れた解析や人間の目視判断との比較を行う予定である．
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