| 研究課題/領域番号 |
20K11753
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60050:ソフトウェア関連
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| 研究機関 | 日本大学 |
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研究代表者 |
松野 裕 日本大学, 理工学部, 准教授 (70534220)
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| 研究分担者 |
関 弘翔 日本大学, 理工学部, 助教 (00755043)
高井 利憲 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 客員准教授 (10425738)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | アシュアランスケース / 機械学習システム / システム保証 / ウエブベースツール / ディペンダビリティ / DevOps / SysML / モニタリング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ディープラーニング、機械学習技術の実用化が本格化しつつある中、機械学習システムのディペンダビリティ保証が重要な課題になっている。本研究ではその解決策として、システム保証の手法であるアシュアランスケースを発展させ、機械学習システムの開発と運用が一体となったDevOpsアシュアランスケース手法とツールを提案する。大学研究室、実験室での入退室管理のための顔認証システムの開発運用に提案手法とツールを適用する実証実験をもとに、自動車関連団体の協力を得て、自動運転車のディペンダビリティ保証への本手法の社会実装を試み、日本の機械学習、自動運転分野の発展に貢献することを目指す。
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| 研究成果の概要 |
ディープラーニング、機械学習技術の実用化が本格化しつつある中、機械学習システムのディペンダビリティ保証が重要な課題になっている。本研究ではその解決策として、システム保証の手法であるアシュアランスケースを発展させ、機械学習システムの開発と運用が一体となったDevOpsアシュアランスケース手法とツールを提案する。本研究では、研究室とリモートでコミュニケーションすることができるミニロボットの開発において、提案手法およびツールを試行した。その結果、実用化に関する課題を抽出することができた。それらの結果を自動運転技術のベンチャー企業と議論することにより、その会社との共同研究を開始することができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
研究成果の学術的意義は、開発と運用を通じた、機械学習システムのディペンダビリティ保証手法とツールを提案し、試行したことである。機械学習システムなどのシステムの保証、分析手法は国際規格などでその必要性が言われているが、具体的な手法やツールをどのように構築すればよいか明らかではなかった。本研究によりその具体化の１例を示したことは学術的意義があると考える。研究成果の社会的意義は、本研究課題の成果により、日本でも注目されている自動運転のスタートアップ企業との共同研究を開始することができたことである。このことにより、産学の共同研究を実施することができ、大学の研究による社会貢献を目指すことができる。
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