著者

木村 大毅 SUBHAJIT Chaudhury SARATHKRISHNA Swaminathan 田中 恒彦 DON Joven Agravante 立堀 道昭 ASIM Munawar ALEXANDER Gray

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.3Yin256, 2022 (Released:2022-07-11)

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近年の深層学習は強化学習など様々な分野へと応用されている.ところが,一般的な深層学習ではニューラルネットワークを基本としているため,大量の学習データを用意する必要があり,異なるドメインへの学習結果の転用ができなく,更には学習後の動作の説明や解析が困難である.そこで,ニューラルネットワークを用いた深層学習と,記号的表現に基づくシンボリックAIを組み合わせたニューロシンボリックAIの活用が期待されている.本稿では,ニューロシンボリックAIを強化学習に応用した手法を提案する.結果として,提案手法は,既存の深層学習のみ手法,及び既存のニューロシンボリックAIに比べて,学習効率が良く,説明可能であることを示した.

著者

園田 潤 小岩 晃

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.3D4GS1003, 2022 (Released:2022-07-11)

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山形県酒田市の離島,飛島では主なアクセス手段は定期船である.出航の判断は当日の朝に周辺地域の風速や波高などの天候データから行われている.このため出航の可否は当日まで分からず計画も立てづらく,前日までの定期船の運行予測が求められている.本研究では,翌日以降の定期船の運行予測を目的とし,気象庁のアメダスデータや人工衛星画像を用いたSVMやCNN等の機械学習による定期船の運行予測を検討している。結果として,当日では90%程度,翌日では80%程度の精度で予測が行えること,出航は1週間先でも90%程度の精度で予測できることを確認している.

著者

高須 遼 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36回 (2022)

巻号頁・発行日

pp.1J4OS13a04, 2022 (Released:2022-07-11)

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メンタルヘルスは社会的に重要な問題である。近年、メンタルヘルスの問題はインターネット上の活動と密接に関係している。そこで我々は、Twitterユーザーがメンタルヘルス問題を抱えているかどうかを分類するシステムを開発した。特定のパターンに合致するアカウントはメンタルヘルス問題を抱えている可能性が高いと仮定し、この仮定に基づいてポジティブな例とネガティブな例を100万件規模で収集した。また、キーワードに依存する先行研究とは異なり、メンタルヘルスに特化したキーワードを含まないユーザの発話を分類する可能性を検討するため、そのようなキーワードを含むツイートはデータセットから排除した。BERT、LSTM、SVMを学習させ、分類性能を比較した。BERTについては、大規模ツイートデータを用いた事前学習を行った。BERTが最も高い性能を示し、Accuracy 0.83, Recall 0.8, Precision 0.88,F1-score 0.84という実用レベルの高い分類性能を達成した。文脈情報の重要性とともに、一般的な発話からメンタルヘルス不調を推測しうることを示した。

著者

金泉 則天 伊藤 毅志

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)

巻号頁・発行日

pp.4I3OS26b02, 2022 (Released:2022-07-11)

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多人数不完全情報ゲームである人狼は、人工知能の様々なテーマを含んでいるため、近年注目を集めている。人狼をプレイするAIの研究は、人狼知能プロジェクトとして進んでいるが、人間の高度な意思決定のプロセスについては、わかっていないことが多い。本研究の目的は、人狼における熟達者の意思決定方法を明らかにすることである。 人狼は勝敗を競うだけでなくプレイを楽しむというパーティーゲームとしての特徴を持つので、必ずしも強さを競うだけのプロプレイヤは存在しない。しかし演劇として人狼をプレイする「人狼TLPT」と呼ばれるプロのプレイヤ集団がいる。彼らは、役者としての能力だけでなく、人狼プレイにも長けており、観客に高度なプレイを見せることを生業としている。彼らのプレイは観客から見ても卓越したものであり、高度な思考過程が見られる。 本研究では、このTLPTプレイヤに5人人狼をプレイさせ、そのプレイの発話を記録し、彼らの思考過程を分析した。結果として、熟達者ならではの状況を素早く理解し、的確な意思決定を行っている過程を確認した。それらの思考過程を他のゲームの熟達者の思考と比較することで、その特徴を明らかにしていく。

著者

水田 孝信 八木 勲 高島 幸成

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)

巻号頁・発行日

pp.2P6GS1002, 2022 (Released:2022-07-11)

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多くのファイナンス(金融)研究は,投資戦略の最適化や市場の効率性など,さまざまな仮定の上で議論されている.しかし,その仮定そのものが批判されることも少なくない.投資戦略の最適化が不可能な要因として,投資家自身の売買によって価格を変化させてしまうこと(マーケットインパクト)を最適化時に考慮できないことも考えられる.そこで本研究では,人工市場を用いてバックテストによってシミュレーション期間を通じて投資戦略の最適なパラメータを1つ探すエージェントを追加してシミュレーションを行い,マーケットインパクトを最適化時に考慮できないという要因だけで最適化が安定しなくなることを議論した.その結果,投資戦略のパラメータはある値に収束することなく不安定になることが分かった.他の全員が全く同じに固定されていたとしても,数人が戦略の最適化を行うために,バックテストとその実践投入を繰り返し行うだけで,その戦略は定まることがないし,価格時系列も特定のものには達せず,不安定となった.この最適化の不安定性は,価格時系列の規則性をも不安定にさせうる.このことから,金融市場は本質的に不安定であると言えるかもしれない.

著者

谷口 忠大 山川 宏 長井 隆行 銅谷 賢治 坂上 雅道 鈴木 雅大 中村 友昭 谷口 彰

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)

巻号頁・発行日

pp.2M6OS19d04, 2022 (Released:2022-07-11)

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本発表では著者らが提案し推進する全脳確率的生成モデル(WB-PGM: Whole-Brain Probabilistic Generative Model)のアプローチとその展望について概説する。世界モデルはセンサ・モータ情報を行動主体の主観的な視点からコーディングする予測モデルである。マルチモーダルな情報を統合し、複雑な身体を統御し、環境に適応できる人間の知能、および発達的なロボットの構成をその延長線上で捉えようとすると、その認知アーキテクチャとしての構造を検討する必要が現れる。WB-PGMは、人間の全能の構造に学ぶとともに、予測学習を基礎に据えた確率的生成モデルにより認知アーキテクチャを構築しようというアプローチである。本発表ではその基本的な考え方と展望に関しての報告する。

著者

侭田 圭太 片上 大輔

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)

巻号頁・発行日

pp.2B6GS1005, 2022 (Released:2022-07-11)

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本研究では,野球初心者を対象とした認知的観戦を補助する対話ロボットを提案する.認知的観戦とは「プレイやゲームに関する知識を活かし,観戦者が観戦を通して理解したり評価したりしながら,自身の内面に意味づけすること」である.本稿では,ロボットが野球観戦中に行う発話を検討するため, 5つの発話カテゴリ,選手出場場面・選手プレイ場面における発話ルールを定義した.認知的観戦の補助効果を検証するため,定義した発話カテゴリ・ルールを適用したロボットと野球映像を視聴する実験を行った.実験の結果として,認知的観戦能力を構成する選手プレイ知性認知能力の補助において,提案手法の有効性が確認された.

著者

芦野 由己 川本 達郎 安松 健

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)

巻号頁・発行日

pp.4Yin232, 2022 (Released:2022-07-11)

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本研究は,定性的アプローチにて生成した自然言語データを,機械学習技術を活用したAskaにて分析を行い,結果を人が行った分析と比較することで有用性を評価し,自然言語データの分析手法の一つとして提言することを目的とした.方法については,創造的ワークショップ手法にて書き出した個々の考えの文章データをAskaに投稿し,各投稿データの相互評価を行った. そして, この関係データ(グラフデータ)の行列において要素の並び順を最適化してデータ集約を行い,このAskaとワークショップの結果を比較した.Askaによる分析結果は,文章に含まれる特定単語による単純な整理・分類ではなく,全体の意味を捉えたグルーピングが行われていることを確認した.人が行ったワークでは各々のデータの捉え方が加味されるため,機械学習よりも細分化されより抽象性の高いグルーピングが行われていた.しかしながら,Askaの結果は意見間の連続性がみられるとともにより概略的であり,全体像の把握が容易であった.このように,Askaと創造的ワークショップを統合的に用いることで, より合理的に意見を集約・理解することができることを示した.

著者

田中 友理 加瀬 佳樹 安松 健

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)

巻号頁・発行日

pp.3Yin205, 2022 (Released:2022-07-11)

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芸術分野においても人工知能による様々な作品が誕生しているが,「芸術家が人間であるからこそ,人間に伝わる感動があるのではないか」など疑問の声も少なくない.このような中で議論を進めるには,まず「人が芸術から受ける感動」とはどのようなものか理解していくことが重要である.そこで,本研究では「人が芸術作品から感動を受ける構造」を明らかにする.具体的には,「人生で"視覚を通し"最も感動した芸術作品」についての「感動要因」及び「人間的特性」を主な調査項目とした感動経験についてのアンケート調査を実施した.因子分析の結果,感動要因からは7つの因子,人間的特性からは8つの価値観が抽出された.更に,ベイジアンネットワークにて芸術作品情報,感動要因及び人間的特性等を構造化し,感度分析したところ,美学研究において論じられてきた美的範疇に関連する概念が,芸術作品情報,感動要因及び人間的特性等の関係性において定量的に表現されていることを確認できた.これらの美的類型と人間的特性の構造分析は,美的研究を裏付け,人間の芸術的感性を理解する基礎的知見の一つとなる.

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

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

佐々木 明 大倉 俊平 小野 真吾

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.1H1GS1102, 2022 (Released:2022-07-11)

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アプリ内で提示される記事を提示ロジックのパーソナライズの強さによって段階分けし、パーソナライズへの嗜好性と閲覧記事の多様性の関係を調査した。 その結果、閲覧記事の多様性が高いユーザほど長期的なエンゲージメントが高くなる一方で、よりパーソナライズが強く効いたロジックを好むユーザほど閲覧記事の多様性が低くなってしまうことがわかった。

著者

荒堀 淳一

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.2J5OS24a01, 2022 (Released:2022-07-11)

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AI ガバナンスをめぐる国内外の動向としては、AI 原則からガバナンスの具体化への進捗が顕著と言われる。各国政府や国際機関だけでなく、多くの企業や団体がAI 原則案を公表している。 AI 原則を社会で実現するための自律的なガバナンスや規制案の考え方は多様であり、AI開発者や活用者の自主性に任せるものから、当局により厳格な規制を課すべきだとする案もあり、とくに後者の場合には今後のイノベーションを阻害する要因となりかねない。 本稿では、特にエポックメーキングなEUの規制案を俯瞰したうえで、将来のAI技術開発や実装に与える影響について検討したい。

著者

石塚 光 白松 俊 小野 恵子

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.1P1GS1003, 2022 (Released:2022-07-11)

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2つの対立する主張があった際に,そのどちらの主張も否定せずに発展した答えを導くことを「アウフヘーベン」という.アウフヘーベンは日本語で「止揚」と訳される.この止揚の考え方は,話し合いや議論の場などで,皆の納得できる高度な結論を導くうえで重要だと考えられる. 本研究では,議論において対立意見の止揚が起こるのに必要な要素を明らかにするため,まずは止揚の度合を定量化した上で,議論実験とその分析を行った.その結果,議論中に自分の意見の根拠となる情報として投稿されたURLの数と,議論での止揚の度合いの間に弱い正の相関関係が確認された. また議論で止揚が起こるには前提として,対立する主張が存在する必要がある.しかし実際の話し合いや議論では,皆が似たような主張で対立する主張を述べる人が少ない,または存在しないことがある.このような状態は,議論の中で意見の偏りが生じていて,止揚が起こりにくい状態だといえる.そこで本研究では,議論においてbotが少数派の意見を補強する情報を投稿する,意見の偏り解消手法を提案する.

著者

岡田 雅司 谷口 忠大

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.2M1OS19a01, 2022 (Released:2022-07-11)

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本稿では、世界モデルに基づく強化学習であるDreamerV2とDreamingを拡張したDreamingV2を提案する。DreamerV2は潜在状態をカテゴリ変数で表現する離散世界モデルを用いた強化学習手法である。またDreamingは、対照学習により、一般的な世界モデル学習におけるオートエンコーディング(再構成)の過程を用いない強化学習手法である。提案するDreamingV2は、DreamingV2の離散状態表現とDreamingの再構成不要な世界モデル学習の両者を採用した手法である。5つのロボットアームのタスクのシミュレーション実験において、DreamingV2はDreamerV2および最新の世界モデルを上回る性能を達成した。DreamingV2は実世界の不連続的なダイナミクスを離散表現で適切に表現でき、また実世界の複雑な画像観測の再構成を不要とすることから、DreamingV2はロボット強化学習の有効な手段であると考えられる。

著者

森永 凌汰 玉城 大生 小野 智司

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.2B5GS602, 2022 (Released:2022-07-11)

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近年の深層ニューラルネットワーク(DNN)の急速な発展は,自然言語処理(NLP)分野においても様々な技術革新を起こしている.しかし,DNNがその性能を発揮するためには大量の学習データが必要であり,特に教師信号のラベル付けがボトルネックとなっている.このため,教師なし学習データから教師あり学習データを生成する自己教師あり学習が注目を集めている.一方で,日本語を対象とした文章校正支援の研究が広く行われており,表記ミスや同音異義語誤りなどの表層的な誤りの検出が可能となっている.本研究では,文法的あるいは意味的な整合性に基づいて,文の接続関係の妥当性を判定する自己教師あり学習方式を提案する.提案手法は,ランダムに選択された2つの文を切断し,結合することで文を合成し,結合箇所へのラベル付けにより,教師なし学習データから教師あり学習データを合成する.実験により,NLPタスクにおける提案手法の有効性を確認した.

著者

長沼 大樹 藤森 岳 武内 茉莉 長瀬 准平

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.1D1GS202, 2022 (Released:2022-07-11)

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自然勾配学習法の高速な近似手法の開発により、高い収束性を持つ二次最適化が深層学習においても用いられている。二次最適化においては、情報行列の逆行列計算が必要となるが、一般に深層学習の問題設定では情報行列は退化する。そのため、ヒューリスティックスとして、定数倍された単位行列を足し込む dampingと呼ばれる手法が用いられている。本研究では、Levenberg-Marquardt法による damping決定方法から着想を得て、dampingをスケジューリングする手法を提案し、その効果を検証した。

著者

石黒 大樹 尾関 智子

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)

巻号頁・発行日

pp.3F3GS901, 2022 (Released:2022-07-11)

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本研究では,単眼RGBカメラより得られた入力画像からハンドジェスチャを認識しWebアプリケーションの操作を可能とする非接触ユーザインタフェースを実現する.操作デバイスに触れずに対象を操作するUIの先行事例として赤外線センサやモーションセンサを活用したものがあるが,単眼RGBカメラのみを利用することで汎用的なモバイルデバイスでも簡易に操作可能なジェスチャ操作システムの実現を目指す.研究の手法として,まず機械学習ライブラリであるMediaPipeによって検出した手の各関節の座標点を学習データとして収集し,深層学習によっていくつかのジェスチャへと分類する.さらに,認識したハンドジェスチャを反映させる形でアプリ上に表示された地図を操作する.また,MLP,CNN,LSTMといった異なるネットワークを用いて学習をおこない,それぞれの精度の検証および最も適したネットワークを選定した.最終的に,LSTMによる94%の精度でのジェスチャ分類を可能としモバイルデバイスで利用可能なNUIシステムを構築した.

著者

鈴木 彰人 辻 晶弘 田代 雄介 須田 真太郎 鈴木 徳馬 伊藤 諒

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)

巻号頁・発行日

pp.3D4GS1004, 2022 (Released:2022-07-11)

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世界では日々ニュースが発信され、金融市場や資産価格などに対して様々な影響を与えており、ニュースの情報量を把握することは非常に重要である。本研究の目的は、特定のイベントに対する各国の将来時点のニュースの量を予測することである。予測の際には自国のみならず他国からの情報波及の影響を考慮する必要があり、尚且つその波及に対して時系列構造を考慮する必要があると考えられる。本研究では、他国の情報を考慮したGAT(graph attention network)モデルを、時系列構造を考慮したLSTM-GATモデルに拡張することを試みている。実験の結果、LSTM-GATを用いて他国の情報を追加することで、自国ニュースの時系列情報のみを用いたLSTMや、他国情報は考慮するが時系列構造を考慮しないGATと比較して予測精度が向上することが分かり、本手法の有効性を確認することができた。

著者

三浦 崇寛 浅谷 公威 宮本 由美 清水 愛織 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36回 (2022)

巻号頁・発行日

pp.3K4GS1002, 2022 (Released:2022-07-11)

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持続可能な開発目標(SDGs)達成に向けて、環境や人体に危険性のある物質をいち早く検知し対応への取り組みに繋げることは、規制の整備を行う国だけでなく化学物質を利用する企業や研究者にとっても求められている。これまで化学物質のリスクはQSARなどを用いた物性が着目されていたが、環境問題に繋がる環境蓄積性などはマイクロプラスチックを筆頭として物性から推定することが難しい。そこで本研究では、規制内容が近い物質は学術コミュニティにおいて類似の文脈で議論されているという仮定に基づき、有害性のある化学物質に関する論文の引用情報と文書情報を機械学習により分類することで危険度の高い物質について議論している論文とその物質名を抽出する手法を提案する。4つの有害性/環境対応に関するカテゴリに対して実験を行った結果、書誌情報を用いることで有害性に関する論文を網羅的に取得することが可能であり、特に引用表現が物質の危険性予測に有効であることを示した。評価実験では抽出された論文を目視により評価を分類精度の検証を行なった上で、有害性関連論文の数から有害性のある物質推定を行い提案手法が有効であることを示した。