| 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 2023)
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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 |
今年度は，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．同種の繊維で形状が類似していても，風合等の消費者の使用感が異なるため，分類が必要な繊維もある．しかし，それらは，検査機関においても習熟難易度が高いとされているため，AIによる分類が期待される分野である．そこで，前年度に引き続き亜麻と苧麻の繊維分類に関し，深層学習での評価と，人間の目視評価の比較を行った．深層学習の精度を向上や学習結果の特徴を分析するため，観察者が繊維を評価する際に注目する繊維の関心領域に着目し，人間の判断に直結している要素のみを画像化し，深層学習の訓練に用い，先行研究での繊維画像全体（今回の関心領域のみではない）で学習した場合との比較検討を行った．
また，AIは，デザイン等創作作業の現場でも活用が期待されている．生産性向上を目し，AIの活用は見込まれているものの，どのような活用方法があるのか，また，その特性が十分に評価されていない．そこで，本研究ではAIを用いたデザイン支援システムの提案を目指し，AIと人間の評価の違いについて検討している．この課題については，1社の着物の制作プロセスを調査しに，どのようにAI技術を応用していくことが作業の効率化につながるのかを検討した．その結果，図案と配色デザインへのAI活用が検討され，AIでの作成方法を提案した．また，人間の評価の違いについて検討を行い，AI技術の導入方法の検討を行っている．
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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
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響が軽減され、人を対象とした評価が円滑に進むようになったため、実験は概ね順調に進展しています。
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| Strategy for Future Research Activity |
2024年度は，前年度に引き続き，繊維の形状分類に関し，人間が繊維画像で判断する際の判断根拠となる関心領域を抽出したデータを用い，様々なデータ処理の組み合わせを通じて深層学習モデルを作成し検討する．そして，人間の評価における特徴との比較，さらに学習精度と人間の評価精度の比較検討を行い，繊維分類におけるAI技術の導入方法を提案する．着物制作現場を例としたAIを用いたデザイン支援システムの提案に関する課題についても，前年度に実施したAIによる図案と配色の作成方法，及びそれらを人間が評価した結果を解析し，製造現場では，どのような運用方法が可能であるか検討を行う．
2024年度は最終年度であり，これらの研究を論文としてまとめ，学会発表を行う．
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