| 研究課題/領域番号 |
19K12548
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| 研究機関 | 鳥取大学 |
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研究代表者 |
徳久 雅人 鳥取大学, 工学研究科, 講師 (10274557)
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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 | 個人適応 / 車載器 / 対話 / 走行記録 / 観光地推薦 |
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| 研究実績の概要 |
自動車旅行においてユーザに適した情報を提示する技術が望まれている．ユーザのためになる立ち寄り先等の情報を推薦するために，ユーザの個人的情報が必要となる．一般的には多くのユーザの情報をサーバに集約する手法がとられるが，走行履歴には高度にプライベートな情報が含まれるためサーバへの集約は好まれない．そこで，本研究では「ユーザの個人的情報は，ユーザの車載器のみに集約されることを前提として，様々なサービスを行う」という手法の研究開発を行う．助成期間中，(1)個人的な情報の収集，(2)個人的な情報の利用，(3)自然言語インタフェース，という分野の問題解決に取り組む．
2022年度において，(1)に関してユーザの周遊予定の入力に関する強化を行った．ユーザが自宅を出て幾つか観光地を巡り帰宅するまでの予定を周遊予定とし，その入力の促進を図った．周遊予定の入力において，訪問の日時や順序が車内発話では明確に述べられないことが問題であった．そこで，ファジィ集合を用いて曖昧なまま情報を集め，入力完了後に曖昧性を解消することで，実現可能な時間帯への具体化を可能にした．(2)に関して，周遊予定が分かることで推薦すべき観光地が限定しやすいことが見込まれる．限定するためのアルゴリズムが試作できたので2023年度に実証実験を行う．(3)に関して車載器に音声発話で命令を入力する際，１発話で２命令を入力できるようにした．従来の１発話１命令の処理では車載器の応答を待ってから２命令目を入力するための待ち時間が必要であった．しかし，本年度に開発した手法ではその時間が不要になり車内での２命令入力操作時間に４秒の短縮が可能となった．車載器操作に注意を奪われる時間が４秒減ることは自動車運転において重要だと考える．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
本研究では，ユーザの個人的情報を車載器のみに蓄積し，自動車旅行においてユーザに適した情報を提示する技術の開発を目標としている．(1)個人的な情報の収集，(2)個人的な情報の利用，および (3)自然言語インタフェースの３項目にわたる問題の解決に取り組む．
(2)個人的な情報の利用として，自動車旅行における立ち寄り先の推薦を最終年度での実験成果にしようとした（複数被験者による使用感の評価実験を成果にすることを，コロナ禍では難しく，止めたため）．ここで，推薦アルゴリズムを詳細に詰めていくと自動車旅行の主たる目的地の列挙を丁寧に行っておくことが避けられなくなった．そこで，2022年度は周遊予定の入力に掛かるアルゴリズムおよび曖昧な地名から座標を特定する手法について開発を行った．こうして当初予定外の開発が必要となり進捗は当初予定よりも遅れている．
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| 今後の研究の推進方策 |
2023年度は，進捗状況で述べた項目のうち(2)個人的な情報の利用について実装および評価実験を行う．具体的には，ユーザへの周遊予定の入力促進を対話で行い，その結果を反映し，立ち寄り先の推薦を走行段階に応じて制御する手法である．
立ち寄り先の選択を車載器無しに行う場合には，Webの情報が参照される．そこで，車載器ではWebの情報を参照しユーザに音声合成により紹介するというブラウジング支援とする．Web情報の選択問題を推薦問題の本質として扱う．走行段階の定義および段階毎の推薦条件の定義が2022年度に立てられた．2023年度前期には実装および評価実験を行い，年度後期には研究のまとめを行う．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍のため学会開催がオンラインとなった．したがって当初予定の旅費の使用がなくなった．
半導体不足のため車載器機材の調達ができず，コロナ禍のため不特定多数の被験者の収集が忌避され，物と人の両方の問題から実証実験の中止から謝金の使用がなくなった．
次年度には実証実験においてフィールドワーク（走行実験）があるため消耗品への支出がある．成果をまとめるための費用（論文投稿等）への支出を予定している．
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