| 研究課題/領域番号 |
21K19769
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
前川 卓也 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (50447025)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2021年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 行動認識 / 行動分析 / ウェアラブルセンサ / 人間行動認識 / ユビキタスコンピューティング / 工場作業 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、説明可能AIを用いて熟練・非熟練者の作業の差異を自動的にあぶり出し、その差異の意味をAIに説明させることで、ライン管理者らが従来行ってきた作業分析という知的な作業を自動化するDriver-less作業技能分析基盤を実現することを目的とする。 この課題は、従来の機械学習を用いて行われてきた単純な認識を大量の対象に対して実施する手段に比べて、知的な分析を多数の全ての作業者に対して実施することに相当する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、説明可能AIを用いて熟練・非熟練者の作業の差異を自動的にあぶり出し、その差異の意味をAIに説明させることを最終目標とし、その実現に向けて基礎的技術の開発とデータセットの収集・公開を行った。具体的には、本研究では以下のような研究項目に取り組んだ。作業行動データからのスキルを含むセンサデータセグメントの自動抽出手法、作業行動分析を可能とする大規模作業行動データセットの構築、作業行動の基礎的分析を可能とする作業行動認識手法。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で行った取り組みの一つとして、産業分野の行動認識・分析のための最大規模のデータセットであるOpenPackデータセットを構築し、公開を行った。作業の際の加速度データやスケルトンデータを収めた50時間以上にわたるデータセットであり、産業行動認識・分析研究の促進に大きな貢献を果たすことが期待される。上記を含む研究成果が当該分野の最難関国際会議であるUbicompやPercomに多数の論文が採択されるなど、顕著な成果を得た。
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