| 研究課題/領域番号 |
20K12115
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 東京理科大学 |
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研究代表者 |
谷口 行信 東京理科大学, 工学部情報工学科, 教授 (70759422)
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| 研究分担者 |
古田 諒佑 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (20843535)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 人間参加型機械学習 / Human-in-the-loop / 弱教師あり学習 / 技能伝承 / 画像認識 |
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は，未編集の作業映像を，画像認識により自動的に組織化（意味的なシーンに分割し，タグを付与）し，技能伝承・ノウハウ共有を促進することにある．画像認識モデル開発に伴うアノテーション負担を低減するため，次の二つのアプローチを検討した：(1) 弱教師あり学習・転移学習に基づく映像組織化：ユーザが付与する少量・不完全な注釈データを活用する，(2)人間参加型機械学習に基づく映像組織化：画像認識の結果をユーザに能動的に提示し，ユーザフィードバックを得ながら画像認識モデルを改良する．
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| 自由記述の分野 |
知覚情報処理
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
製造業・看護など様々な業界において，熟練者から初心者への技能伝承，組織内でのノウハウ共有が重要な課題となっている．技能伝承・ノウハウは，企業やコミュニティに閉じたドメイン固有の概念を扱うため，学習データの整備，汎用的な画像認識モデルの構築が難しいことが問題となっている．本研究成果は，この問題点の解決に向けたもので，技能伝承・ノウハウ共有の促進に資するものである．なお，ここで開発した手法は，学習データ整備の困難を軽減するもので，当初想定した分野以外への展開も可能であることを示した．
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