著者

磯沼 大 森 純一郎 坂田 一郎

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37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.1T3GS605, 2023 (Released:2023-07-10)

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近年、ChatGPTをはじめとした幅広いタスクに汎化できる汎用言語モデルを学習する方法として、タスクごとにプロンプトを付与しマルチタスク学習を行うinstruction tuningが注目されている。 これまで様々なプロンプトがinstruction tuningのために作成されているが、どのようなプロンプトがモデルの汎化性能向上に最適なのか明らかになっていない。 本研究では学習用プロンプトを二段階最適化により最適化するinstruction optimizationを提案し、instruction tuningに最適なプロンプトを明らかにする。 評価実験において、タスクの指示をプロンプトに用いる実験設定(zero-shot)では、二段階最適化によりプロンプトを多様化することが汎化性能向上に有効である一方、タスクの例示をプロンプトに用いる実験設定(few-shot)では、多様な種類の例示ではなく同一の例示を用いる方が有効であることが明らかになった。

著者

染谷 大河 石垣 達也 大関 洋平 永田 亮 高村 大也

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37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.2M5GS1005, 2023 (Released:2023-07-10)

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サッカーは、制約が少なく複雑性が高いチームスポーツの一つであり、試合の成り行きを予測するのは非常に難しい。近年では、主に機械学習の手法を用いて、サッカーの試合においてどの選手がどこで何のアクションをしたかを示すイベントの系列の予測が試みられており、先行イベント系列を考慮したゴール期待値の計算や特定のアクションの有効性の評価への応用が見込まれている。一方で、次にどのようなイベントが発生するかは、単に先行するイベントの系列だけでなくどの選手がそのイベントを発生させるかに大きく依存すると考えられる。そこで、本研究では選手を分散表現すなわちベクトルで表現しニューラルイベント予測モデルの入力に加えることで、先行研究では考慮されていなかった選手の特性を考慮した予測を行うことを提案する。実験の結果、選手特性を考慮することでモデルの予測精度が向上することに加え、モデルを学習する過程で得られた「選手ベクトル」が選手のポジションに関する情報を含んでいることが示された。

著者

香月 祥 田中 宏和 中村 啓信 岸本 泰士郎 狩野 芳伸

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37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.4Xin150, 2023 (Released:2023-07-10)

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我々はこれまで、診断や疾患評価、音声とその文字起こしや音声・言語学的アノテーションが付与されたUNDERPIN大規模精神疾患会話コーパスを構築してきた。このコーパスを用いて、うつ病患者の分類実験を行った。分類の際は、健常者・軽症患者・中等度以上の患者・うつ病と診断されたことがあるがテストの評価値で症状のない患者の4分類を設定し、4分類のすべてのペア6つそれぞれで2値分類を行った。結果、軽症・中等度以上の重症度に応じた分類ができること、また現在の症状にかかわらずうつ病になった性質で分類可能であることを確認した。分類に貢献した特徴量の分析では、重症度ごとに異なる特徴量や共通している特徴量を確認できた。今後は、新しい特徴量を追加しての学習や、特徴のもととなった人手のアノテーションを自動付与するシステムを構築したい。

著者

小原 大智 田中 謙司 松田 悠希

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34回 (2020) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.4Rin152, 2020 (Released:2020-06-19)

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社会全体として自動化、IT化が求められており、機械学習技術の応用分野も広がっている。そこで本研究は、なかなか自動化、IT化が進んでいない医療分野における業務効率化を目的とし、その達成のためにOCR技術を利用した。現在、多くの薬局において処方箋の情報をパソコンへ入力する作業は手作業で行われている。そこでLINEをインターフェースとして、スマートフォンで撮影した処方箋の画像からOCRで情報を獲得するシステムを提案した。論文中で提案した前処理、テキスト処理の手法は処方箋から多くの情報を獲得することができた。我々の研究により日本語処方箋の文字認識に適した前処理・テキスト処理の手法、文字認識がしづらいフォーマットが明らかになり薬局業務の効率化に貢献するような結果が得られたと言える。

著者

四井 美月 Liang Kuo-ching 廣原 茉耶 北沢 桃子 吉村 道孝 江口 洋子 藤田 卓仙 岸本 泰士郎 榊原 康文

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 (2018) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.4C2OS27b02, 2018 (Released:2018-07-30)

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精神疾患の診断は現在,問診に基づく医師の主観的判断によって行われている.このような現在の診断方法は医師の経験に強く依存するため,正確な診断を行うための客観的な診断方法を開発する必要があると言われている.したがって我々の目標は,デバイスによって記録されたデータからうつ病患者の重症度を客観的に計算する深層学習手法を構築することである. 本研究では,うつ病患者と健常者を音声データで分類する深層学習プログラムを開発する.

著者

細川 蓮 山田 優生 小川 祐樹 上田 健太郎 諏訪 博彦 梅原 英一 山下 達雄 坪内 孝太

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 第37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.1B3GS201, 2023 (Released:2023-07-10)

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近年,個人で資産を形成するために,株式投資による人々の投資行動の需要が高まっている.株式投資において,将来の市場の動向を予測することは,投資家の投資リスクの低減や収益のために重要である.金融指標の一つに,ボラティリティ・インデックス(以下,VI )があり,これは投資家の市場に対する心理状態を表している.一方で,新聞メディアやソーシャルメディアの投稿には,社会情勢や人々の心理状態などを表しており,これらは,VI 指数に影響していると考えられる.本研究では,新聞記事とソーシャルメディアの投稿文書を用いて,日本における VI である日経平均VIの上昇を予測する.さらに,本研究の有用性を検証するために,予測した日経平均VIを用いてオプション取引の売買シミュレーションによる検証を行う.結果として,両メディアを用いることで日経平均VI上昇の予測精度の向上が確認され,売買シミュレーションにおいても収益に対する有用性が確認された.

著者

寺西 真聖 筒井 和詩 武田 一哉 藤井 慶輔

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36回 (2022) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.3G4OS15b05, 2022 (Released:2022-07-11)

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サッカーは22人の選手とボールが複雑に相互作用する競技である。サッカーの攻撃選手の定量的評価については、ボール保持状態に関する研究が多く、数は少ないがボール非保持状態に関する研究も行われている(例えば[1] Spearman et al. 2018)。しかし、ボールを保持せず、受け取らない攻撃選手の評価が難しく、典型的な(あるいは予測された)動きと比べて、どのように動いたことが得点機会の創出に寄与するかを明らかにすることが難しい。本研究では、軌道予測により生成された基準となる動きを実際の動きと比較して、オフボールの得点機会を創出する選手を評価する。提案手法では、まず正確に選手間の関係性をモデル化し長期軌道予測が可能な、グラフ変分再帰型ニューラルネットワークを用いて軌道予測を行う。次に、ボール非保持状態を評価する既存手法[1]の実データの値と軌道予測の値の差に基づき、基準となる予測された動きと比べて、どのように動いたことが得点機会の創出に寄与したかを評価する。検証では、Jリーグの全18チームとの得点との関連やある1試合の例を用いて、提案手法の評価が直観に合うことを示す。

著者

上田 亮

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37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.4H2OS6a01, 2023 (Released:2023-07-10)

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本稿の主目的は、シグナリングゲーム最適化の際に用いられるエントロピー正則化項という補助目的関数に着目し、その暗黙の報酬関数を示すことにある。シグナリングゲームとは、言語創発の分野で頻繫に用いられる環境設定であり、非常に簡素なコミュニケーションモデルである。強化学習の手法を用いてシグナリングゲームを最適化する際には、エージェントの探索を補助するために、エントロピー正則化項という補助関数が用いられる。ただし、この補助関数はアドホックに導入されるものであり、そこに暗に仮定されている報酬関数は不明瞭である。また、それ故に当分野における数学的な議論が妨げられている可能性もある。そこで本稿では、エントロピー正則化項の暗黙の報酬関数を明らかにすることで、エージェントの最適化対象をより明確なものとする。また、類似した補助関数であるエントロピー最大化項との関連についても触れる。本稿の貢献が、言語創発分野における数学的な議論を発展させていく上での端緒となることを期待する。

著者

郡司 ペギオ幸夫

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22回 (2008) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.112, 2008 (Released:2009-07-31)

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直接知覚の表象世界を2^n ブール代数とし、その部分順序集合を論理的に閉じさせた論理を、意識のモデルとする。新たな情報の導入を計算資源節約のもとに定義すると、幾つかの論理的誤謬が得られることを説明する。

著者

坂本 佑樹 高橋 達二

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29回 (2015) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.1D21in, 2015 (Released:2018-07-30)

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近年の動画解析技術の進歩から現実の動物の群れの中にスケールフリー相関、相転移等の概念が新たに発見された。しかしながら、群れらしさを示すと思われるスケールフリー相関を自在に調整する手法は未だ明らかにされていない。本研究では二種類の近傍を切り替える群れのMTIモデルをベースに、スケールフリー相関の傾きを調整する手法を新たに提案する。また、その傾き係数と「群れらしさ」知覚との関係を実験的に検討する。

著者

鈴木 雅大 金子 貴輝 谷口 尚平 松嶋 達也 松尾 豊

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33回 (2019) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.1L2J1105, 2019 (Released:2019-06-01)

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近年,深層生成モデルの研究は急速に進んでおり,それらを簡潔かつ汎用性高く実装できるフレームワークが求められる.本研究では,最新の複雑な深層生成モデルの特徴として,確率分布によるネットワークの隠蔽,および複数の誤差関数から目的関数が構成されているという2点に着目し,それらを達成する新たな深層生成モデルライブラリ,Pixyzを提案する.本論文では,提案ライブラリが簡単な深層生成モデルの実験において,既存の確率モデリング言語であるPyroよりも高速で動作することを示し,さらに既存の確率モデリングライブラリでは実装できない複雑な深層生成モデルについて,容易かつ簡潔に実装できることを示す.

著者

杉森 真樹 水野 誠 笹原 和俊

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33回 (2019) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.4A2J305, 2019 (Released:2019-06-01)

被引用文献数

1

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熱狂は、人間が有する重要な性質であり、個人の行動の原動力となるとともに、人々を結びつけ社会的、集団的な活動を引き起こす、などといった人間特有の集合現象を引き起こす。熱狂の本質を理解するために、日本で最も人気のあるスポーツの一つである日本プロ野球(NPB)に関するソーシャルメディア(Twitter)のデータ分析を行った。ツイート数とリツイート数の増加の共起を測定することによって熱狂現象を検出、定量化するとともに、NPBにおける熱狂現象と試合の結果や記憶、記録に残る出来事(例:スター選手の引退など)の間に関連性があることを確認した。さらに、投稿から形成される集合注意を分析し、球団ごとの意味的性質を比較することで、球団によって単語の関連性のパターンが異なっており、球団の性質などを反映していることを明らかにした。

著者

中西 俊之 藤原 幸一 仙頭 佳起 祖父江 和哉

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37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.1L5OS18b02, 2023 (Released:2023-07-10)

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痛みは主観的な感覚であるため,自己評価スケールで評価されてきた.しかし,自己評価スケールは時間的に連続評価ができず,意識レベル低下時や小児では実施が難しい.そのため,熱や電気刺激に対する生体信号の変化を痛みの正解データとして用いることで,痛みの客観化が試みられてきた.しかし,実験環境での解析結果をそのまま実際の患者に適応できるかどうかは明らかでない.我々は,患者自身が痛みの増強時に鎮痛剤を投与する経静脈的患者自己調節鎮痛法(IV-PCA)の使用記録から痛みの経時変化を推定できると考えた.本研究の目的は,ウェアラブル心電計とIV-PCAを用い,生体信号と機械学習により術後の痛みを連続的に評価し,その増強を予測することである.時系列性を考慮した異常検知モデルである自己注意機構付きオートエンコーダ(SA-AE)を採用し,心拍変動指標を入力特徴量に用いて痛み増強を予測するAIを構築した.IV-PCAの使用を痛みの増強と定義し,8人の術後患者において痛み増強の15分前にTPR 54%,FPR 1.76 回/hの性能で予測できた.今後,データを蓄積してモデルの性能を改善する.

著者

滑川 静海 手塚 太郎

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 (2018) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.3Pin134, 2018 (Released:2018-07-30)

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ゲームを作成することはAI研究の進歩に大きく貢献している。これは実世界における問題と共通するものが多く存在しているからである。つまりそれらに取り組むことで、AIは現実での問題に応用することができる。AIがチェスや囲碁などの高度な戦略が必要とされるボードゲームで人間を上回った今、次の目標の一つはビデオゲームをプレイするためのトレーニングが挙げられる。この論文では、シューティングゲームに焦点を当て、敵機が展開した弾幕を避けるためのプログラムを最適化する。遺伝的アルゴリズムを使用して、AIプレイヤーは敵の攻撃に被弾することなく動き回るように最適化された。実験には多くの時間を必要とするものの、学習に成功することを示した。

著者

位田 奨 松井 藤五郎

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36回 (2022) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.1A5GS202, 2022 (Released:2022-07-11)

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本研究では、複利型深層強化学習において、投資比率を最適化する方法と報酬の分散(リスク)を考慮して行動を習得する方法を提案する。現在、強化学習を金融取引に応用する研究が盛んに行われている。複利型強化学習は、利益率の複利効果を最大化する行動を習得することを目的とした強化学習の枠組みであり、パラメータとして投資比率が存在する。この投資比率を最適化することで利益率の複利効果を最大化できる。深層強化学習を複利型に拡張した研究が存在するが、その研究では投資比率が0以上1以下の範囲で適当な値に設定されており、利益率の複利効果を最大化することができない。そこで本研究では、複利型深層強化学習に投資比率を最適化するネットワークを追加する手法を提案する。また、複利型強化学習においては行動選択の際にリスクを考慮することができないという問題がある。そこで本研究では、報酬の分散をリスクとして考慮して行動を取得する方法を提案する。

著者

西村 昭賢 森 直樹 岡田 真

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37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.2M5GS1002, 2023 (Released:2023-07-10)

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近年, ゲーム環境への深層強化学習の応用が注目されている.特に,プレイヤーが得られる情報が部分的である不完全情報ゲームへと積極的に応用されている. 本研究では不完全情報ゲームの 1 つであるトレーディングカードゲーム (TCG) に着目した. TCG は使用可能なカードの性能や種類を変更可能という点で, 他のゲームよりも人工知能による攻略が困難である. また, この性質のためゲームバランスの調整が難しく, 公開後に修正が入ることが一般的であり, カードの性能を上方修正するバフや下方修正するナーフなどの用語が用いられる. 上記の背景から, 筆者らは深層強化学習とそれに基づく進化型計算を用いた TCG 環境のゲームバランス最適化手法を提案し, 独自の TCG 環境を用いて数値実験により提案手法の有効性を検証した.

著者

近藤 巧麻 松井 藤五郎

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34回 (2020) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.2J4GS203, 2020 (Released:2020-06-19)

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本論文では、最新の深層強化学習アルゴリズムを複利型に拡張し、より多くの状態変数を用いて金融取引戦略を獲得する方法を提案する。従来研究では、2つの状態変数のみを用いており、深層強化学習の利点が活かされていない。また、単純化したDQNを複利型に拡張した学習アルゴリズムを用いており、最新の深層強化学習への適用はまだ行われていない。そこで本論文では、最新の深層強化学習アルゴリズムを複利型に拡張し、多数の状態変数で表現された複雑な環境において金融取引戦略を獲得する。また、提案手法を従来研究と同じ日本国債を対象とした取引戦略の獲得に適用し、その有効性を確認する。

著者

青木 達哉 西原 成 中村 友昭 長井 隆行

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30回 (2016) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.1O32, 2016 (Released:2018-07-30)

著者

森下 皓文 森尾 学 山口 篤季 十河 泰弘

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37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.2E5GS605, 2023 (Released:2023-07-10)

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言語モデルは高い言語理解能力を持つ一方で,論理的な推論は苦手であることが分かってきている.この課題に対して近年,自動で生成した大量の演繹推論事例(演繹コーパス)の学習によって演繹推論能力を強化するアプローチが提案されており,一定の効果が確認されている.一方で,演繹コーパスでの学習が演繹推論能力のどのような側面の強化に寄与しているかについては,未だ明らかでない.「側面」とは例えば,多様な演繹規則の習得・ステップ数の多い演繹の実行,等である.この調査は演繹推論能力向上に向けた今後の方向性を定める上で不可欠である. そこで本研究は,この調査を行う.各側面を切り分けて分析するため,特定の側面のみを強調した調査用のアブレーション・コーパスを(全ての側面について)生成し,そのコーパスでの学習が言語モデルの演繹推論能力を向上させるかどうかを確認する.更に,これら調査結果を基に,各側面強化のための今後の方向性を議論する.最後に,後続研究のためコーパス・ソースコード・学習済みモデルを公開する.

著者

小林 茂 徳井 直生 小林 大祐 図師 雅人 森下 静香 岡部 太郎 藤井 克英 後安 美紀 大井 卓也

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37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.4B3GS1104, 2023 (Released:2023-07-10)

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障害のある人の文化芸術活動における人工知能技術の活用から見えてきた可能性と課題に関して報告する。奈良市のコミュニティ・アートセンター「たんぽぽの家アートセンターHANA」では、身体障害や知的障害のある人々が絵画、詩、演劇など多様な文化芸術活動を行っている。そうしたアーティストたちに共通する課題が、障害の重度化や加齢などにより心身の状態が悪化していく中における創造的な活動や新たな挑戦の継続である。例えば同施設に在籍していた武田佳子は、徐々に身体機能が失われるにつれ、画材や技法を変えながら制作を継続してきた。ここで着目したのがサポーターである。サポーターはアーティストたちの制作活動を支援する人々で、単なる支援に留まらずアーティストに一体化しているかのように見える場面も多数観察された。作品を素材とする画像生成や自助具的なツール制作などの試行を経て、本プロジェクトでは新たなサポーターとしての人工知能に着目した。DALL·E miniやStable Diffusionなどの画像生成技術を活用して取り組んだ活動から見えてきた「表現活動に寄りそう他者としての人工知能」の可能性と課題について報告する。