言語コマンドで個人に最適化される階層的画像分類アルゴリズムの構築

• Project/Area Number: 25K15231
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
• Research Institution: Saga University
• Principal Investigator: 中山 功一 佐賀大学, 理工学部, 教授 (50418498)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大島 千佳 佐賀大学, 理工学部, 客員研究員 (10395147)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000); Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
• Keywords: 画像分類 / 生成系AI / GPT / 機械学習

Outline of Research at the Start

画像データが膨大になると，その中からユーザが望みの画像を探し出すことが困難になる．例えばユーザが特定の「犬」の画像を探す場合，ユーザとしては，「茶色」「秋田犬」「子犬」などの探す画像の階層的な概念とその組み合わせで探していく．しかし，現在の一般的な人工知能の深層学習では，必要とする画像に段階的に近づく検索ができない．本研究では，申請者らが提案した多段階画像分類手法に加えて，画像からキャプションを自動生成する人工知能（AI）と人（各ユーザ）によるスマートフォン・アプリ上での言語コマンドが互いに補完することで，個人に最適化された画像分類樹形図（デンドログラム）の構築アルゴリズムを実現する．