| 研究課題/領域番号 |
18K02850
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| 研究機関 | 長野県工科短期大学校 |
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研究代表者 |
野瀬 裕昭 長野県工科短期大学校, 情報技術科, 教授 (60774940)
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| 研究分担者 |
新村 正明 信州大学, 学術研究院工学系, 准教授 (20345755)
國宗 永佳 千葉工業大学, 情報科学部, 教授 (90377648)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | IoT / AI / 機械学習 / ディープラーニング / Society5.0 / IoTサービス構築 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は，製造業における生産現場や社会生活における様々な問題を IoT を用いて解決することが可能な現場技術者の育成を行う教育カリキュラムの開発を目指している.この実現のために，各教育機関における実習で利用するための教材開発と，これを利用した実習のカリキュラム開発を行うこととしている．具体的には，IoTを構成する要素技術である【端末構築】と【データ解析】に関するバックグラウンドの知識・技術の習得を容易に行えるシステムの開発，さらにこれらを用いた IoT 推進人材の育成カリキュラムの確立を実施する．
【端末構築】については，ワンボードコンピュータであるArduinoをベースとして開発を実施した．パソコンで実行するビジュアルプログラミングツールから設定情報を転送し，これにより端末を管理することが可能となった．さらに，接続されているセンサー類を制御するプログラムと，測定値を転送するプログラムをビジュアルプログラミングツールにより開発することが可能となり，当初目標としていたIoT構築実習用の端末開発を完了することができた．
【データ解析】については，特にIoT化の遅れが指摘される製造業を対象に調査を実施し．収集されたデータの解析手法に関する要望を明らかにした．この中で，生産設備から生成されるデータの量が膨大であるためAIで処理を行いたいが，AIがよくわからないという要望が多かった．このことから，分析手法としてのAI，特に機械学習に関する処理をクローズアップする必要があることが明らかとなった．また，端末からのデータを収集・保存を行うWebベースのデータベースシステムを構築し，運用に供することができた．
これら【端末構築】と【データ解析】に関する成果を基に，教育カリキュラムに関する検討も実施し，特に機械学習に関するハンズオン教材の開発を行う準備を実施した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
【端末構築】課題に関しては，Arduinoを用いた端末の開発が完了している．また，ビジュアルツールからの設定及びプログラミングも概ね完了しており，順調に進捗している．また，ユーザインターフェースに相当するビジュアルプログラミングツールの利用もめどが立っており，次年度の内容に関しても若干先行した形で進捗している．
【データ解析】課題に関しては，【端末構築】で開発している端末から受信したセンサーデータを収集及び保存する，データ収集サーバの構築が完了している．さらに，教育カリキュラムの適用対象である製造業に対して調査を行い，収集されたデータをどのように利用したいのかなど現場レベルでの意見集約の実施を完了しており，順調に進捗している．
今回は上記調査データに着目し，特にAIによるデータ解析の利用を中心とした教育カリキュラムを作成する検討を実施しており，開発の成果物を利用したカリキュラムの策定と授業適用及び評価に向けた準備についても順調に進捗している．今年度は，開発中の端末に代えてLEGO MINDSTORM EV3を利用し，自律走行体のセンサでセータを収集しこれを解析して自律的に行動するシステムの講習会を，まず小学生を対象として実施した．これにより，センサからのデータ収集とその解析・利用に関する教育カリキュラムに関する知見を蓄積した．
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| 今後の研究の推進方策 |
【端末構築】に関しては，ビジュアルプログラミングツールとArduinoの連携についてより洗練したものにするための調整を行う．特に，IoT端末として必要不可欠である通信系の設定とプログラミングに関する機能の強化を行う．
【データ解析】に関しては，AIとしてディープラーニングの手法を用いて大量の生産設備ログデータの解析を行う機能の開発を行う．特に，生産現場で必要とされる歩留まり悪化予測，故障検知などの予測を行う機能について，開発を行うデータ解析ツールのブロックとして実装することを目指す．また，生産現場におけるディープラーニングに関する教育教材が必要であることも明らかになったため，機能の一部としてハンズオンによりディープラーニングを理解するための入門教材の開発も実施する．
これらと合わせて，授業適用及び評価の準備を進める．特に今年度の調査によりAIに関する部分の必要性が強調されているため，AIでも特にディープラーニングに関する教育カリキュラムについてさらなる検討を実施してゆく．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
物品費で購入したデータ解析端末を入札で購入したため，当初予定した金額を下回る金額により購入することができた．また，旅費の執行に関して，想定よりも安価な施設を利用することが可能であった．このため次年度使用額が発生している．これは，次年度において請求している旅費へ合算して利用する予定である．
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