| 研究課題/領域番号 |
20H04476
|
|---|
| 研究機関 | 上智大学 |
|---|
研究代表者 |
矢入 郁子 上智大学, 理工学部, 准教授 (10358880)
|
|---|
| 研究分担者 |
横田 悠右 国立研究開発法人情報通信研究機構, 未来ICT研究所脳情報通信融合研究センター, 研究員 (10710593)
平田 均 上智大学, 理工学部, 助教 (20266076)
森 武俊 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任教授 (20272586)
岩澤 有祐 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任助教 (70808336)
塩瀬 隆之 京都大学, 総合博物館, 准教授 (90332759)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| キーワード | コラボレーション / 脳波計測 / 機械学習 / AI / IoT |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究は，AIによる様々な職業の代替の予想がなされるなか，AIによる代替が困難な真に人間らしい活動として注目が高まっている職場/教育現場/家庭等でのクリエイティブなコラボレーションに焦点を当て，人間同士のコラボレーションの質を高める方法を明らかにすることを目的としています．超少子高齢社会に突入する日本では，社会のあらゆる場面での生産性の向上が重要な社会的課題であり，本研究はその課題解決のために，従来技術では支援困難な人間同士の協働・協調による創造的活動を，IoTセンサ，脳波計測や機械学習による人間行動の分析・可視化などの最新技術を駆使して支援することを目指しています．本研究は期間内に，(課題1)問題解決，アイデアの具体化，学習などのクリエイティブなミッション下に置かれた人々の実際のコラボレーションを，IoTセンサ，脳波計測や機械学習による人間行動の分析・可視化などの最新技術を応用して定量的に分析すること，(課題2)分析結果をもとに，人々のつながりと動機の強さに着目して，コラボレーションの成否メカニズムを数理的に解明すること，(課題3)コラボレーション参加者への状況の可視化・提示および介入方法も含めた，コラボレーション支援のための人間中心設計手法の提案と評価，の3つを行う予定です．２年目となる2021年度は，初年度からの継続研究および新規研究として以下を行いました．
(課題1)脳波を教師とした学習時の体動の画像検出結果からの集中度推定アルゴリズムの検討，脳波計を用いた音声雑音に強い集中度測定アルゴリズムの検討，脳波計を用いたVR没入感・ロボットに対する親和感の計測方法検討のための基礎データ収集
(課題2)人間行動計測データ・DNAビッグデータを例とした，データ分析におけるコラボレーションの分析と仮説立て
(課題3)VRを用いたデータ分析コラボレーション支援システムデザインの検討
|
| 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
2年目となる2021年度は当初，
(課題1)2020年度に開発した計測手法の改良，2020年度に開発した機械学習による分類・可視化手法の改良，2020年度に引き続きデータ収集実験の実施
(課題2)2020年度に検討したつながり・動機以外の他のパラメータ導入，コラボレーション成否メカニズムの表現の改良，2020年度の(課題1)で得られた新分析データを用いた手法の評価と修正，
(課題3)2020年度に導入した仮説の改良と新しい方法の導入検討 ，支援実験の実施と評価，2020年度の(課題2)で得られたコラボレーション成否メカニズムの成果の支援の人間中心設計への応用，
を行うことを目標としていました．前術した研究実績はこれらの計画を概ね満たしており，順調な進捗状況であると考えられます.
|
| 今後の研究の推進方策 |
本研究は，十分な人数での人間を対象とした調査・実験の実施が重要であるため，コロナ禍のどのような状況においても継続的に調査・実験可能な方法，内容， 対象となるように工夫する必要があります．そのため，本年度は人数が少なくても質の高い定量的評価が可能な，脳波計を使った方法をより積極的に採用しました．今後も脳波計を活用して対応していく予定です.
|
