| 研究課題/領域番号 |
21J20353
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
矢倉 大夢 筑波大学, 理工情報生命学術院, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-28 – 2024-03-31
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| キーワード | 創作支援 / 深層学習 / ヒューマンコンピュータインタラクション |
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| 研究実績の概要 |
本研究では機械学習モデル、その中でも深層生成モデルを、一般のユーザがより直観的にかつ創造的に使えるようになることを目指し、新たなシステムの開発やフレームワークの提示を行ってきた。特に本年度は、コンテンツの創作を支援するためにユーザの自由な探索を可能にする手法を提案し、その有効性を検証することができた。特に、ユーザの慣れ親しんだアプリと、情報科学分野で蓄積されてきた深層学習モデルを組み合わせることで、それらの恩恵を受けながら気軽に試行錯誤できる状態を作りだすことが可能となった。これは、「魚を与えるのではなく釣り方を教えよ」という言葉にも擬えることができるもので、深層学習モデルによって得られた結果のみを提示するのではなく、どのようにして自らそのような結果を得られるかを提示することで、ユーザの創造性を引き出すという新しいアプローチである。実際、この手法について論文化した内容は、人工知能分野のトップ国際会議の1つであるIJCAI 2021に採択された。
その他にも、機械学習技術の応用を拡大するためのデータ作成を促進するインタフェースの開発など、関連する技術の開発に幅広く取り組むことができた。例えば、音声認識モデルや音声合成モデルの精度向上に欠かせない訓練データの作成を、既存の音声認識モデルを直感的に使えるインタフェースを通して、効率的に行うことを可能にする技術を開発した。これは、訓練データの作成以外に書き起こし作業の効率化にも利用することが可能なもので、その応用可能性から関連する論文がACM IUI 2022に採択された。
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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
上述の通り、当初掲げていた研究の内容に従って、機械学習モデルの応用を拡げる新たな手法を開発し、その有効性を確認することができた。また、その主要な成果についての論文が人工知能分野のトップ国際会議IJCAI 2021に採択された。さらに、機械学習技術の応用を拡大するため関連技術を提案した論文がACM CHI 2021にも採択されている。以上を踏まえ、順調に研究を進められていると判断する。
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| 今後の研究の推進方策 |
前年度までに得られた結果を元に、よりユーザが直感的かつ解釈可能な形でコンテンツ生成技術や探索技術を活用できるようにするという目標に向けて、応用範囲を拡大していくことを目指す。具体的には、前年度に主な対象としていた画像ドメインからターゲットを広げ、音楽や言語、3Dモデルなどの幅広いメディアを対象として検討する。加えて、深層学習モデルの応用を拡大するための関連技術の開発にも取り組む。また、前年度に引き続いての国際学会等での積極的な対外発表も狙い、実験を進める。特に、COVID-19の状況下であることを踏まえ、必要に応じてクラウドソーシングの活用も検討する予定である。
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