| 研究課題/領域番号 |
20K12115
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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62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 東京理科大学 |
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研究代表者 |
谷口 行信 東京理科大学, 工学部情報工学科, 教授 (70759422)
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| 研究分担者 |
古田 諒佑 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (20843535)
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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: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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 | 人間参加型機械学習 / Human-in-the-loop / 弱教師あり学習 / 技能伝承 / 画像認識 / 機械学習 / 人間参加型 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
製造業・看護など様々な業界において，熟練者から初心者への技能伝承，組織内でのノウハウ共有が重要な課題となっている．言語化が難しい技能やノウハウを共有する手段として「映像」が有効であるが，組織内で映像を共有する前に最低限の編集（映像のシーンにコメントや注釈を付与する作業）は必要であり，素人にとって心理的ハードルが高いという問題がある．本研究計画では，教師データ作成に多大なコストをかけることなく高精度な画像認識モデルを構築するために，人と機械が協調してシステムを賢くしていく人間参加型(Human-in-the-loop)機械学習を採用した新たな学習手法を創出する．
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は，未編集の作業映像を，画像認識により自動的に組織化（意味的なシーンに分割し，タグを付与）し，技能伝承・ノウハウ共有を促進することにある．画像認識モデル開発に伴うアノテーション負担を低減するため，次の二つのアプローチを検討した：(1) 弱教師あり学習・転移学習に基づく映像組織化：ユーザが付与する少量・不完全な注釈データを活用する，(2)人間参加型機械学習に基づく映像組織化：画像認識の結果をユーザに能動的に提示し，ユーザフィードバックを得ながら画像認識モデルを改良する．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
製造業・看護など様々な業界において，熟練者から初心者への技能伝承，組織内でのノウハウ共有が重要な課題となっている．技能伝承・ノウハウは，企業やコミュニティに閉じたドメイン固有の概念を扱うため，学習データの整備，汎用的な画像認識モデルの構築が難しいことが問題となっている．本研究成果は，この問題点の解決に向けたもので，技能伝承・ノウハウ共有の促進に資するものである．なお，ここで開発した手法は，学習データ整備の困難を軽減するもので，当初想定した分野以外への展開も可能であることを示した．
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