著者
馬場 雪乃 鹿島 久嗣
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.27, 2013

不特定多数の人々に仕事を依頼するクラウドソーシングでは成果物の品質管理が重要課題である。本研究では、翻訳やデザインのような成果物が非定型となるクラウドソーシングタスクにおける統計的な品質管理手法を提案する。我々は、成果物が提出された後に他の作業者にその評価を依頼するというプロセスにもとづき、成果物を作成する作業者と評価者の能力をそれぞれモデル化した「作成」「評価」の二段階の生成モデルを提案する。
著者
坂田 雄亮 馬場 雪乃 鹿島 久嗣
出版者
人工知能学会
雑誌
2018年度人工知能学会全国大会(第32回)
巻号頁・発行日
2018-04-12

機械学習を行う為には入力となる特徴量が必要であるが、抽象性の高いデータを学習対象とすると機械的な方法では本質的な特徴量を得られない場合がある為、人による特徴抽出を行いたい。人間をアルゴリズムに組み込むには本来であれば多大なコストが必要となるが、クラウドソーシングの発展により安価にかつ大量に人的リソースを得る事が出来る様になったため現実的なコストで人間参加型のアルゴリズムを組む事が出来る。しかし人間の能力には個人差があるため成果物の品質にばらつきが出てしまう。よって頑健化の為に複数のワーカの意見を統合した物を成果とする手法が一般に行われている。本研究では特徴抽出にクラウドソーシングを用いて分類器の生成を行う過程で、分類器の精度向上を目的として複数のワーカの意見を適切に統合する手法を考察する。そのような手法として畳み込みニューラルネットワークを応用してワーカの能力と各ノードの重みを纏めて学習する事でより良く意見統合を行うCrowd Neural Networkを提案する。上記の手法の性能を確認する為に4つの抽象性の高いデータセットを用いて実験を行い、提案手法が既存手法に優る例を示した。
著者
楊 明哲 荒井 ひろみ 馬場 雪乃
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 第35回全国大会(2021)
巻号頁・発行日
pp.2C3OS9a03, 2021 (Released:2021-06-14)

無意識のバイアスは,人間が無意識のうちに獲得した固定観念等から形成される,潜在的な偏見のことである.人種・性別に関する無意識のバイアスは,採用や貸与等で他者を評価する際の不公平な判断に繋がる.機械学習モデルによる人間の評価がしばしば不公平になることは知られており,解決のために公平性配慮型機械学習の技術が研究されている.本研究では,人間が公平に判断できるようにするため,人間の無意識バイアスを矯正する手法を提案する.提案手法は,まず人間に(不公平な)評価を行わせ,評価結果に対して公平性配慮型機械学習を適用して公平なモデルを獲得する.公平なモデルと同様の判断をできるようにするため,人間に対して機械教示を行う.他者の収入を予測する被験者実験を実施し,不公平な評価を行う人間に対して,提案手法による矯正効果が見られることを確認した.
著者
梶村 俊介 馬場 雪乃 梶野 洸 鹿島 久嗣
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)
巻号頁・発行日
vol.31, no.2, pp.K-F79_1-9, 2016-03-01 (Released:2016-02-18)
参考文献数
20

Crowdsourcing allows human intelligence tasks to be outsourced to a large number of unspecified people at low costs. However, because of the uneven ability and diligence of crowd workers, the quality of their work is also uneven and sometimes quite low. Therefore, quality control is one of the central issues in crowdsourcing research. In this paper, we address a quality control problem of enumeration tasks, in which workers are asked to enumerate as many answers satisfying certain conditions as possible. As examples of enumeration tasks, we consider text collection tasks in addition to POI collection tasks. Since workers neither necessarily provide correct answers nor provide exactly the same answers even if the answers indicate the same object because of orthographic or numerical variations, we propose a two-stage quality control method consisting of an answer clustering stage and a reliability estimation stage. The answer clustering stage with a new constrained exemplar clustering method groups answers indicating the same object into a cluster and requires a representative answer from each cluster, and then the reliability estimation stage with a modified HITS estimates the reliabilities of representative answers and removes unreliable ones. Implemented with a new constrained exemplar clustering and a modified HITS algorithm, the effectiveness of our method is demonstrated as compared to baseline methods on several real crowdsourcing datasets of POI collection tasks and text collection tasks.
著者
加藤 直 馬場 雪乃 鹿島 久嗣 横路 隆
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.31, 2017

企業の会計業務は煩雑を極め、作業量の多さから自動化が望まれるが一般に自動化は困難である。しかし近年、クラウド会計ソフトを通じてデータが蓄積されるようになり、機械学習による会計業務の自動化の実現が現実味を帯びてきている。本研究では会計業務の一つである消込処理について業務自動化の実現可能性を検証する。機械学習により入出金データのマッチングを予測することで作業の効率化が可能であることを示す。
著者
馬場 雪乃
雑誌
情報処理
巻号頁・発行日
vol.56, no.9, pp.895-896, 2015-08-15

クラウドソーシングの可能性はさまざまなコミュニティで注目され,それぞれ研究が進められている.コミュニティの垣根を超えクラウドソーシング研究のディシプリンを議論するために,情報処理学会第77回 全国大会においてパネル討論が開催された.本稿では当日の議論をまとめ,クラウドソーシング研究の本質に関する多様な意見を紹介する.
著者
田中 大貴 馬場 雪乃 鹿島 久嗣 齋藤 朋也 大久保 雄太
出版者
人工知能学会
雑誌
2018年度人工知能学会全国大会(第32回)
巻号頁・発行日
2018-04-12

本研究では、運転時の位置情報や速度・加速度等の運転データを用いたドライバー識別に取り組む。既存研究では十数人のドライバー識別を対象にしていたのに対し、本研究では、最大1万人という大規模なドライバー識別を扱う。実データを用いた実験により、提案法がベースラインよりも精度良くドライバーを識別できることを示した。特に、位置や時間に関する特徴量が大規模ドライバー識別に極めて有効であることを示し、また、速度や加速度情報もドライバーの識別に一定の寄与があることを示した。
著者
梶野 洸 馬場 雪乃 鹿島 久嗣
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.28, 2014

クラウドソーシングでは写真のタグ付けや音声書き起こしなど様々なデータ処理の仕事が依頼できる。しかしワーカーに渡すデータに不特定多数に公開すべきでない情報が含まれる場合はプライバシの問題が生じるため、クラウドソーシングを用いるのは不適切となる。本発表では写真中の顔を隠す仕事を題材とし、この仕事におけるプライバシ定義を行うと共に、プライバシを保護しつつデータ処理を行う手法の提案及び実験的な評価を行う。
著者
小山 聡 馬場 雪乃 大向 一輝 堂腰 裕明 鹿島 久嗣
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. SC, サービスコンピューティング (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.114, no.182, pp.1-6, 2014-08-13

多くの国々においてオープンデータめ取組みが進んでおり,様々な統計データが行政等によって公開されている.しかしこれらのデータは画像やPDFの形式で与えられるものが少なくなく,分析やサービスの開発などでの再利用を妨げている.そこで,クラウドソーシングを用いて,画像として与えられたレガシーな統計データを機械可読な表形式に変換する枠組みを提案する.その際,作業者に表だけを作成させるのではなく,画像をスプレッドシート上でグラフとして視覚的に再現させるタスク設計を行った.このタスク設計により,データの誤りに気付き易くなる効果に加えて,再現されたグラフオブジェクトのプロパティとして項目名や系列といったデータの構造を容易に取り出し,作業結果の統合や品質管理に利用することが可能となる.国土交通省が公開している観光白書を対象に評価実験を行い,提案手法の有効性を検証した.
著者
大谷 直樹 馬場 雪乃 鹿島 久嗣
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.29, 2015

クラウドソーシングで大規模なデータに対して注釈付けを行うためには、高い品質を小さなコストで実現する品質管理手法が求められる。本研究は、階層的な構造を持つタグを付与する階層的分類タスクに対して高精度にラベルを統合する手法を提案する。中間階層での情報を加味してワーカーの意思決定のモデルを設計し、多数決や既存手法よりも高い精度で正解ラベルを推定できることを実データを用いた実験により示した。
著者
馬場 雪乃 石川 冬樹 本位田 真一
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理 (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.108, no.119, pp.51-56, 2008-06-23

Folksonomyおけるタグは,コンテンツに関連したキーワードを入力するだけで良いという付与の容易さが利点ではあるが,どのコンテンツにどのタグが付与されているのかといった情報しか持たず,非構造的である.タグを構造的に扱うことでタグの有用性を向上させたいが,そのためには,タグが示す概念を知る必要がある.本論文では,タグが付与されているコンテンツの特徴から,タグの概念を抽出する手法を提案する.特に,「時間」「場所」を表すタグについて,そのタグと関連の強い「時間」「場所」の範囲を,Web上のコンテンツに付与されたタグとそのコンテンツに付与された時間・場所の情報から抽出する手法を示す.
著者
田中 大貴 馬場 雪乃 鹿島 久嗣 齋藤 朋也 大久保 雄太
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集
巻号頁・発行日
vol.2018, pp.2M303, 2018

<p>本研究では、運転時の位置情報や速度・加速度等の運転データを用いたドライバー識別に取り組む。既存研究では十数人のドライバー識別を対象にしていたのに対し、本研究では、最大1万人という大規模なドライバー識別を扱う。実データを用いた実験により、提案法がベースラインよりも精度良くドライバーを識別できることを示した。特に、位置や時間に関する特徴量が大規模ドライバー識別に極めて有効であることを示し、また、速度や加速度情報もドライバーの識別に一定の寄与があることを示した。</p>
著者
末永 俊一郎 馬場 雪乃 土肥 拓生 吉岡 信和
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集
巻号頁・発行日
vol.2015, pp.3K4OS20b5, 2015

<p>クラウドソーシングには,ソフトウェア開発の短期化・低コスト化を実現する可能性がある.一方,ケーススタディにおいて様々な課題が指摘されている.既存研究の適用では解決が困難な課題がある.本発表では,課題をプロジェクトマネジメントで要求される技術に基づき整理し,クラウドソーシングを利用したソフトウェア開発に向けたリサーチクエスチョンを抽出する.</p>
著者
坂田 雄亮 馬場 雪乃 鹿島 久嗣
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 第32回全国大会(2018)
巻号頁・発行日
pp.2Z202, 2018 (Released:2018-07-30)

機械学習を行う為には入力となる特徴量が必要であるが、抽象性の高いデータを学習対象とすると機械的な方法では本質的な特徴量を得られない場合がある為、人による特徴抽出を行いたい。人間をアルゴリズムに組み込むには本来であれば多大なコストが必要となるが、クラウドソーシングの発展により安価にかつ大量に人的リソースを得る事が出来る様になったため現実的なコストで人間参加型のアルゴリズムを組む事が出来る。しかし人間の能力には個人差があるため成果物の品質にばらつきが出てしまう。よって頑健化の為に複数のワーカの意見を統合した物を成果とする手法が一般に行われている。本研究では特徴抽出にクラウドソーシングを用いて分類器の生成を行う過程で、分類器の精度向上を目的として複数のワーカの意見を適切に統合する手法を考察する。そのような手法として畳み込みニューラルネットワークを応用してワーカの能力と各ノードの重みを纏めて学習する事でより良く意見統合を行うCrowd Neural Networkを提案する。上記の手法の性能を確認する為に4つの抽象性の高いデータセットを用いて実験を行い、提案手法が既存手法に優る例を示した。