2023 Fiscal Year Research-status Report
時間概念を取り入れたMFCAの計算構造に関する研究：深層学習を活用して
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23K01699
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| Research Institution | Nagasaki University |
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Principal Investigator |
木村 眞実 長崎大学, 経済学部, 教授 (80516865)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮地 英生 東京都市大学, メディア情報学部, 教授 (00501727)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | MFCA / 時間概念 / 深層学習 / 資源リサイクル工程 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，深層学習によって作業時間を集計するシステムを開発し，「時間概念」を組み込んだMFCAを構築することを目的とする．目的達成に向けて，３つのサブテーマを設定している．
まず，サブテーマ1（時間集計システムの開発）に関してである．当年度は「CGで作成した重機」を対象として姿勢計測のプログラム開発を進めた．というのも，研究開始前に，協力企業で使用している重機について分析作業を行い，作業内容が自動判別できることがわかっていた．しかし，協力企業において重機の機種変更があり，既学習のデータで姿勢推定を試みたが，まったく，姿勢を推定することが出来なかった．
そこで，機種や環境が変更される度に手動で正解画像を作成する手間が大変なことから，正解画像の作成をＣＧで代替することの検討を始めた．
その結果，玩具の重機を参考に作成したCG モデルを用いて生成した正解画像を27,700 枚学習させることで，玩具および実写の重機映像の姿勢を推定できた．すべての画像フレームの姿勢を推定できたわけではないが，先行研究と同じレベルでの作業分析ができる可能性が示唆された．本研究成果を，第51回可視化情報シンポジウムで報告し，同報告に関する電子講演論文集が公開されている．
次に，サブテーマ2（原価計算の検討）に関してである．自動車解体の一連のフローから，各社でほぼ共通する作業内容を対象として原価計算の集計と比較を行った．具体的には，A地域（3社），B地域（3社），C地域（1社）へヒアリングを行い，各社について，工程，各工程の作業者数，各工程の1台あたりの作業時間，賃金等を把握し，作業時間を基礎とした原価計算を検討した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
サブテーマ２（原価計算の検討）を，研究計画では先行研究レビューによることとしていた．しかし，調査に協力可能なサイトが発生したため，実際の現場を対象として検討し始めた．当年度は，現場調査に時間を費やしたため，サブテーマ2-①時間概念の整理，2-②時間ベースと機会損失額の計算構造の検討が未達となった．
サブテーマ1（時間集計システムの開発）では，サブテーマ２で検討した計算構造をもとに，対象工程の時間集計方法を検討する．そのため，サブテーマ２の遅れが，サブテーマ１の遅れへとつながった．
そして，サブテーマ１・２の遅れが，サブテーマ３（実証試験の実施）の未達へとつながった．
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| Strategy for Future Research Activity |
サブテーマ2に関して，今年度入手した3地域（7社）の原価計算情報をもとに，サブテーマ2-①時間概念の整理，2-②時間ベースと機会損失額の計算構造の検討，を行う．
サブテーマ１に関して，重機作業の時間集計プログラムを開発する．
そして，サブテーマ3に関して，協力企業での実証実験を実施する．
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| Causes of Carryover |
サブテーマ１・２の遅れに伴い，サブテーマ３（実証試験）が未達となったため，サブテーマ３に係る次年度使用額が発生した．
次年度では，実施予定であったサブテーマ３（実証試験）を実施する計画である．それに伴い，必要な経費として，リサーチサイトへの旅費交通費を支出する計画である．
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Research Products
(5 results)
