京都工芸繊維大学 産学公連携推進センター

■研究の概要

　ものづくりを行うためには、ものを作る計画や人を配置する計画など、様々な計画を立案する必要があります。この ような計画は、コストを最小にしたり、何らかの効果が最大となるようにしたりすることを目的として立案されます。こ のような立案をコンピュータで自動的に行う技術を最適化と言い、我々は上で述べた目的を達成する最適な計画を 短時間に立案する技術について研究しています。 　ものづくりが大規模化・複雑化するにつれて、従来の最適化技術では最適な計画の立案が困難となってきており、 この問題を解決するために近年は進化計算や群知能というものを用いて『賢く』最適化を行う技術が注目を集めてい ます。我々は特に、この賢い技術を現実の計画立案に応用する際に生じる様々な課題を解決する研究を行っています。

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　スマホのロック解除や、SNS、ショッピング、オンラインバンキングなどの様々なWebサービス、あるいは銀行ATMまで、あらゆる情報システムで個人認証が必要不可欠です。個人認証は、貴重な財産やデータを保護するための重要な砦ですが、実際には簡便なパスワード(PIN)による認証方式が主流です。研究室では、覗き見や盗聴があったとしても他人がなりすますことができない個人認証方式の研究・開発を行っています。

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企業の研究開発活動の成果である「発明」を特許として権利化するためには、それを特許出願して特許審査官による審査を通過することが必要です。しかしながら、当該発明がいかに素晴らしい技術的な取り組みであったとしても、知財的・技術的な全ての要件に適合する形で発明の内容を特許出願書類に記述することができなければ、特許を受けることができません。そのために、先行特許の入念な調査、発明の技術的特徴の整理、適切なクレーム（請求項）の作成、特許明細書の作成、特許出願書類の補正、といった特許出願における特許文書の読解と推敲に係る一連のプロセスを着実に実行することが不可欠となります。特許文書は、技術的文書であると同時に、発明の権利範囲を規定する一種の法的文書であるという二面性を備えていることが、このプロセスを複雑にする要因になっています。そこで、本研究では、特許文書の読解と推敲を効率化するための支援システムの実現に向けて、様々な要素技術を開発します。

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　結婚式、お茶席などのイベントにおいて日本の伝統文化である着物を装う際には、それにふさわしい帯を選ぶことが重要と言われています。呉服問屋のバイヤーなどの専門家はどのようなイベントにはどういった着物がふさわしく、さらにそれに適切な帯を色彩的な観点からのみならず、着物や帯の格式など様々なルールや暗黙知に基づいて判断しています。このような難しさが若者から着物を装うという文化から遠ざける、あるいはネット通販などで着物や帯を購入することを躊躇わせる原因になっていると考えられます。そこで近年に注目されている深層学習の技術を使用して、着物への帯合わせにおける専門家の暗黙知を実装することで着物文化を気軽に楽しめる、またネット通販でためらうことなく着物や帯を購入できるような支援を行う技術を研究しています。

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　言語機能を失った高齢認知症者や障がい者の方の情動を脳波、心電といった生体信号から推定し、健常者とのより良いコミュニケーションの実現を目指します。予備的検討として POLYMATEⅡという装置を用いて収集された理想的な状態の脳波、心電の信号から、情動のうちの覚醒度を深層学習の技術を用いて推定することを試み、健常な10人の若年者に対して93.3%の精度で覚醒度の高、低の識別ができることを示しました。

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　言語機能を失った高齢認知症者や障がい者の方の情動を脳波、心電といった生体信号から推定し、健常者とのより良いコミュニケーションの実現を目指します。そのためには高齢者や障がい者の方に受容され日常的に使用可能な柔らかい脳波、心電のセンサが必須になります。そこでシリコン樹脂からなる脳波の乾式電極ホルダーを縫い込んだテキスタイル帽と心電計測のための銀糸電極を編み込んだアンダーベストからなるスマートテキスタイルセンサを製作しました。さらにそれにより収集されたデータを、深層学習技術の一つである Long Short Term Memory(LSTM)を用いて処理することで、95%の精度で感情価が推定できることを示しました。

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　本研究は知的かつ人に引きつける医療サポートシステムの設計と開発を目指しています。開発するシステムは機械学習技術を利用して、ユーザの行動、感情、興味の情報を分析し、リアルタイムで個人的に意味のある介入を提供します。その結果、治療実態のやりがいと効果を向上させます。加えて、ゲーミフィケーション、VR、ARなどの技術を利用して、治療活動自体をより楽しく、やりがいを感じさせて、患者の長期的な行動変化を促します。本研究で開発するヘルスケアシステム、高齢者の介護など様々な医療分野に応用しています。例としては自尊心を高めるためのバーチャルガーデンの携帯アプリ、社交不安障害の治療をサポートするためのゲーミフィケーションなどです。具体的に本研究は次のような研究開発課題に取り組んでいます。

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グラフ表現学習（GRL）は急速に成長している分野であり、さまざまな領域から大きな注目を集めており、その結果、多くの研究が蓄積されています。しかし、GRL手法の大部分は、大量のデータ収集、ラベル付け、および計算資源を含む膨大なリソースを必要としますが、現実世界のアプリケーションではそれらが十分に確保できない場合が多いです。リソースの制約は既存のグラフニューラルネットワーク（GNN）モデルの展開を制限し、その性能低下を引き起こします。したがって、グラフ表現学習と不完全でリソースの限られた現実世界の環境や応用シナリオとのギャップを埋めることは非常に困難な課題です。この課題に対処するため、私はリソース要件を削減しつつ、リソースが豊富なモデルに匹敵する性能を最大限維持する新しい弱教師ありGRL手法の開発に取り組んでいます。

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映像を用いた人物３次元行動解析とは、人物を撮影した映像を入力として、被写体の３次元骨格姿勢とその運動、さらに視線方向を推定することを意味しており、スポーツや医療・介護における動作解析、工場など作業現場での安全対策や手順解析、公共空間での雑踏警備や人流解析、店舗内や商店街における購買行動解析など、さまざまな分野における基盤計測技術として利用することができます。本技術は深層学習に基づいたものであり、使用時にはカメラ１台を用いるだけで人物３次元運動や視線方向を推定することができます。また実装環境特有の人物行動など、学習時には訓練データに含まれなかったような事例に適応することが求められた場合には、一時的に複数台のカメラを設置するだけで、全自動で追加の学習データをその環境で取得し、自己教師あり学習によって新たなドメインに適応することも可能です。すなわち本技術は、カメラ１台の映像から人物３次元運動および視線方向を推定する機械学習モデルと、複数台のカメラの相対位置・姿勢を人物撮影映像のみを用いて自動的に校正するカメラキャリブレーション、および校正されたカメラ群を用いて複数視点映像から人物３次元運動を復元する全自動マーカーレスモーションキャプチャから構成されます。

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SNSやセンサーから得られる行動履歴および行政や業者が公開しているオープンデータなどの着地情報などの地域・観光ビッグデータを対象に、地域・観光に関する集合知をマイニングする基盤および個人化・分散化観光推薦・プランニングの基盤技術を開発しています。これにより、十人十色の観光の個人化や、地域・時間の分散化による広域での観光客誘引やオーバーツーリズムの緩和を実現し、観光客の満足度向上と地域の活性化・負担軽減の両立を支援して持続可能な観光社会の実現に貢献することを目指しています。

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