2019 Fiscal Year Annual Research Report
Methodology and Fundamental Technology for Innovative Design Ideation by Collaboration of Human- and Artificial Intelligence
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19H02047
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
村上 存 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (20212251)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 発想創出 / 協創的知能 / デザイン差分マップ / 回顧的発想解析 / 説明可能AI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
「インターネット等からのデザイン事例記述の収集技術の研究開発」について、インターネットや書籍などから、多数のデザイン事例のユーザ体験、機能の記述を収集した。それらの記述を本研究で提案する10文型の文表現で記述し、データベースを構成することができた。
「デザイン差分マップを用いた既存アプローチの応用・組合せによる発想創出の研究」では、収集した既存デザイン事例の機能、ユーザ体験の記述を用いて、デザイン事例間の機能、ユーザ体験の顕在的／潜在的類似度を評価し、全体としては似ていないが部分的に似た内容を含む二つの製品カテゴリの組合せから発想を導出できる可能性を示した。
「革新的製品における発想のデータ由来・人間由来の法則性導出」について、本研究で提案する回顧的発想解析（retrospective ideation analysis）を試行した。既存の革新的製品の構造、機能、ユーザ体験の記述に含まれる語句が、その製品の発表／発売日以前の情報から検索可能かを検証したが、そのような情報を含む情報源と、インターネット・アーカイブを用いた発表／発売日以前の情報の自動フィルタリングにやや困難があった。当初の予定より試行製品数が少なくなったが、試行した範囲では有効性を示すことができた。
「機械学習結果への解釈性の付与に関する研究」では、使用できる手元のデータが一般的な機械学習用データとしてはサイズが小さいため、それを用いて有効な説明可能AIを実行する方法について検討を行った。
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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
「インターネット等からのデザイン事例記述の収集技術の研究開発」について、手作業の割合が依然として高く、自動化を実現する必要がある。
「革新的製品における発想のデータ由来・人間由来の法則性導出」について、有効な情報を含む情報源の選定と、インターネット・アーカイブを用いた発表／発売日以前の情報の自動フィルタリングに改善が必要である。
「機械学習結果への解釈性の付与に関する研究」について、一般的な機械学習用データとしてはサイズが小さいため、それに対応する説明可能AIの方法を考案する必要がある。
以上詳細には当初の予定より遅れている部分もあるが、それ以外の大部分については予定通りに研究が進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
「生活・社会からの製品・サービスのデザイン事例の網羅的・系統的・効率的な収集方法の確立」として、既存のデザイン事例を生活や社会から偏りなくサンプリングし、10文型の文表現に自動的に変換する技術を構築する。
「デザイン差分マップを用いた製品×サービスの組合せによる発想創出の研究」として、製品、サービスそれぞれにおいてだけでなく、製品とサービスのいわばグラデーションの中に新たな価値を見いだす可能性を、方法論およびソフトウェア技術の観点から検討する。
「機械学習結果への解釈性の付与に関する研究」として、必ずしも大規模でないデータを対象として、回帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network, RNN）と説明可能AI（eXplainable Artificial Intelligence）を組合せ、物理現象など測定値の時系列データから人間にとって理解可能な形で設計に用いられる学習結果が得られる技術を研究する。
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