| 研究課題/領域番号 |
19K12260
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| 研究機関 | 大阪電気通信大学 |
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研究代表者 |
植野 雅之 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 准教授 (50300348)
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| 研究分担者 |
高見 友幸 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 教授 (50300314)
和田 慎二郎 プール学院短期大学, 秘書科, 教授 (70321114) [辞退]
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 模倣学習エージェント / 説明可能なAI |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，機械学習を用いて，学習者の振る舞いを学習する模倣学習エージェントを構築し，これを教育エージェントとして利用する方法を模索することである．その一つの題材として，論理的ボードゲームの戦術・戦略的スキルの学習を取り上げている．当該年度は同等と考えられる棋譜を多数収集し，その棋譜からの模倣学習エージェントの生成する手法について，発表をおこなっている．
さらに模倣学習エージェントの利用方法として，自分自身の模倣学習エージェントとの対戦，他人の模倣学習エージェントとの対戦，多くの模倣学習エージェント同士の仮想的な対戦などを考えてきたが，これらは間接的に戦略的スキルを示す手段ではあるものの，本質などに気付くことができるかどうかは，個人的な資質や認識能力などにもよるので，十分な教育効果が望める保証がない．これまでに「プレイ戦略分析システム」として戦略の分析をおこなうためのシステムを構築することを構成することを検討してきたが，十分な支援機能を構築する手段を提案できていなかった．そこで思いついたのはXAI，すなわち「説明可能なAI」(XAI:eXplainable AI）と呼ばれる技術の利用である．機械学習により学習された内容は通常，それを用いる人間にはよくわからないため，高度なパターン認識などがおこなうことは可能であってもブラックボックスであるため，その理由を理解することができない．XAIは機械学習が学習した内容を人間が解釈可能とする技術で，得られたモデルをホワイトボックス化するための技術であると言える．模倣学習エージェントにXAIを導入することで，模倣学習エージェントがある局面でのある手を打つ場合にその手が具体的に盤面のどの部分が関与しているかといった戦略の可視化が可能となる可能性がある．このための技術的検討はほぼ完了し，現在は，この技術開発・実装を進めている．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
計画では，第1段階は，模倣学習エージェントの開発と検証で，模倣学習エージェントを開発して，その性能を検証する.第2段階は各種支援機能の開発で，この模倣学習エージェントを用いた様々な支援機能を開発する.第3段階は教育効果の確認で，研究室レベルを超えた人数の被験者を用いて教育効果を確認する実験としていた．
研究を開始した当初は，模倣学習エージェントを構築するための機械学習の方法として，学習者当人のみの棋譜を用いて機械学習をおこなうことを考えていたが，機械学習の元となる棋譜の収集方法として，当人の棋譜のみを用いるのではなく，様々なプレイヤーから様々な方法で棋譜を広く収集し，その棋譜をおおまかに分類した上で機械学習をおこなった上で当人の棋譜をさらに学習させて用いる方式に変更している．
XAIに用いた支援機能は，第2段階の内容となるので，計画全体としては「遅れている」ことになるが，このXAIを用いた支援機能は当初考えていた模倣学習エージェントとの対戦よりも効果的な支援機能を構築できる可能性があり，研究としては当初想定していたより大きな成果につながる可能性があるので，成果の観点で「やや遅れている」としている．
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| 今後の研究の推進方策 |
模倣学習エージェントの利用方法として，自分自身の模倣学習エージェントとの対戦，他人の模倣学習エージェントとの対戦，多くの模倣学習エージェント同士の仮想的な対戦など以外の教育的な支援機能として，XAI，すなわち「説明可能なAI」(XAI:eXplainable AI）と呼ばれる技術を模倣学習エージェントに導入し，模倣学習エージェントがある局面でのある手を打つ場合にその手が具体的に盤面のどの部分が関与しているかを示す戦略の可視化を可能とする技術を開発する．また，その技術を利用して複数の模倣学習エージェント間の戦略の差を表示させるなどの支援機能を構築し，教育的に利用可能であるかの検証も進めていく．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ渦によって，オンラインでの学会発表などにより出張旅費等が思ったより消費されなかったため．また，棋譜収集などのために確保していた人件費分の作業が研究室学生によるボランティアでまかなえたため．
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