| 研究課題/領域番号 |
22H03699
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 高知工科大学 |
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研究代表者 |
佐伯 幸郎 高知工科大学, データ&イノベーション学教室, 准教授 (40549408)
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| 研究分担者 |
吉田 真一 高知工科大学, 情報学群, 教授 (30334519)
妻鳥 貴彦 高知工科大学, 情報学群, 准教授 (60320123)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 暗黙的互助 / 生涯学習 / 在宅高齢者 |
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| 研究実績の概要 |
本年度の研究は、研究を進めるための環境作りおよび研究体制の構築と、被験者用実験に必要となるソフトウェア・ハードウェア両面から整備を行っている。ソフトウェアとしては特にバーチャルエージェントやチャットボットを通じた会話ベースの情報収集システムの構築と、得られた情報からの情報抽出などについての手法に関するもの、学習管理システム（LMS)に対するデータ入出力の連携に関する検討などを行った。特に、学習データの取得については、xAPIによる細粒度学習ログを取得できるよう既存のLMSを拡張し、xAPIで使われるLearning Record Store (LRS)を本システムの学習行動ログ蓄積DBとして利用できるよう開発を行っている。
ハードウェアとしては、バーチャルエージェントの制御に要し、各家庭に設置することを想定した簡易サーバ、学習管理システムを動作させるためにインターネット上に公開することを想定するサーバを導入し、また得られたデータなどを高度な機械学習アルゴリズムなどにかけることを想定した計算処理用GPUの導入を行っている。
また、当初の計画には入っていなかったが、生成型AIを利用した学習コンテンツの生成、検証などを行うために大規模言語モデルをAPIを通じバーチャルエージェントなどと連携可能にするシステムについても検討を行った。
また、研究全体を遂行するにあたり、これまでも共同で研究を行ってきた神戸大学の研究者と研究内容に関するディスカッションを頻繁に行い、研究全体の方向性やシステム開発についての打ち合わせを行っている。
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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
対話形式での情報収集より学習用データの抽出を行うことを当初予定していたが、自然言語での会話から目的とするデータを精度よく抽出することが困難であった。そのため、個人に適応した学習用データをいかに得るか、という部分について、個人の会話から得られたデータをもとに生成型AIを利用し関連する学習用データを生成する方向の検討に大きくシフトしようとしているためである。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究の推進については基本的な方向性は当初計画通り進めるものとする。一方で2022年度の研究であきらかになった言語処理の難しさについては引き続き大規模言語モデルを用いた生成の方向で検討していく予定である。
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