著者

中山 聖也 浦野 昌一

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)

巻号頁・発行日

pp.2D6GS205, 2022 (Released:2022-07-11)

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電力は日々、各電力会社の需要想定に基づいて供給が行われている。電気は貯めておく事が難しい特徴を持つ為、常に需要と供給のバランスを取ることが重要であり、このバランスが著しく崩れた場合は大規模な停電に繋がる可能性も存在する。電力需要は人々の生活と密接に関係しており、1日の中で昼にかけて増加し夕方以降低下する事や冷暖房の使用によって夏冬に増加する事といった日ごとや季節ごとの周期的な変動をする事が知られている。そのため、高精度な電力需要予測には時系列データの解析に適した手法を用いる事が望ましい。これらを踏まえて、従来の機械学習の手法としてRNNを用いた手法が存在し、RNNは短期的な依存関係の学習は可能である一方、長期的な依存関係の学習が難しいという課題がある。この課題を解決する手段の1つとしてRNNの派生の一種であるLSTMが提案されている。本稿ではこれらの2つの手法を電力需要予測に適用し、比較・検討する事で電力需要予測の高精度化を目指す。

著者

池田 健一郎 浦野 昌一

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)

巻号頁・発行日

pp.2D6GS204, 2022 (Released:2022-07-11)

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近年、再生可能エネルギーへの注目が高まっている中、太陽光発電は固定価格買取制度などの国の積極的な政策により導入量が増加傾向であり、それに伴い太陽光発電の活用が高まっている。太陽光発電は気象状態に影響を受けやすく、特に日射量が太陽光発電量と強い相関性を持つことから、太陽光発電量予測と同時に日射量予測の研究が盛んに行われている。しかし、太陽光発電は、気象に依存しやすいことで安定的な供給に課題がある。電力系統運用の発電計画を立てる際には、各発電の発電量を正確に把握する必要があるため太陽光発電量の高精度な予測が必要とされている。本研究では、気象データの特徴を捉えた分類モデルの構築を行い日射量予測の精度向上を目的とする。 筆者らはこれまでの研究において、気象庁が提供している天気概況を用いて決定木により分類モデルを作成し天気状況を予測した後、XGBOOSTを用いて日射量予測を行った。本稿では、気象データにクラスタリング手法を用いて新たな天気状況分類を作成し、より日射量予測に適した天気状況分類モデルを構築することで、日射量予測の精度向上を目指した。

著者

濱田 太陽 金井 良太

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36回 (2022)

巻号頁・発行日

pp.3F4OS2304, 2022 (Released:2022-07-11)

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AIは至る所に我々の社会に介在しており、ウェルビーイングに介入するAIが新しいトレンドになりつつある。例えば、個人のメンタルヘルス、組織の健康、そして人間関係の促進といった形で、開発が始まったり私たちの日常生活に導入されたりしている。さらに、組織やグループといった集団の中での人間的関係もウェルビーイングに貢献することが知られている。しかしながら、グループに対するウェルビーイングが重要であることが知られているのにも関わらず、グループに介入するAIの開発はあまり行われていない。この発表では、グループ内の人間関係に介入するAIエージェントについて媒介論的なアプローチからその可能性と倫理的な問題について議論する。複数の集団における人と人との相互作用に介入するAIは、家庭、学校、職場、趣味、SNSにおける人間関係やウェルビーイングの促進といった幅広い応用可能性が考えられる。しかし、人間関係にAIが介入することに技術的だけでなく"AIエージェントが直接人間関係に介入して良いのか"という倫理的な問題もある。これらの議論を通じて、AIエージェントと人間の共生について考えたい。

著者

湯川 直旺 鈴木 雅大 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36回 (2022)

巻号頁・発行日

pp.2G5OS18a02, 2022 (Released:2022-07-11)

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脳活動データからのinner speechのデコードは, 障害を抱えた患者の意思疎通の円滑化や, メタ認知理解などに繋がると考えられる. 先行研究では, 深層学習モデルEEGNet を用いて実験が行われたが, 4 クラス分類のタスクで30% ほどの正答率であった. ここで, 転移学習を用いた特徴量抽出の精緻化が有効であると考えられる. しかしinner speech に転移学習が用いられた研究は未だなく, EEGデータ一般でも, 異なるタスクのデータや, EEG以外のデータの転移学習における有効性については, 十分に検証がなされていない. 本研究では, inner speech データセットに, ドメインやデータ量の異なるデータセットを用いた転移学習を行い, 特徴量抽出の改善を検証した. 結果, 異なる被験者のデータを用いた転移学習による精度の向上が確認できたが, 異なるタスクのEEGデータを用いた場合は精度は改善しなかった. 一方で画像データセットは, 凍結する層を工夫することで, EEGデータとは性質が異なるにも関わらず, 精度の向上が確認された.

著者

川越 敦 大澤 博隆

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.4I3OS26b04, 2022 (Released:2022-07-11)

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協力ゲームHanabiは,暗黙の意図伝達を手がかりとする協調行動の分析に適した題材である.近年, 異なるふるまいをする複数のHanabiエージェントを作成し,人と協力プレイさせた結果を比較することで人の協調行動を分析する研究が行われている.しかしながら,このような手法は実験コストの大きさや人の内的状態が直接観察できないといった問題がある.これらの問題の解決法として,人のふるまいを再現するために用いられる認知アーキテクチャ上で作成したモデルを使い,シミュレーションを行う方法が挙げられる.本研究においては,認知アーキテクチャACT-Rを用いてリスクのある行動を選択肢として持つモデルとそうでないモデルを用いてHanabiゲームのシミュレートを行った.その結果,1ゲーム当たりの使用時間について人のHanabiゲームと類似した変化がみられた.また,リスクのある行動を選択肢として持つことは得点を向上させるための学習効率を低下させること,および行動決定のための時間を大きくすることが示唆された.さらに,Hanabiプレイにおいて,記憶の検索が行動決定のための時間を長くする一因であることが分かった.

著者

浅野 聖也 坂田 一郎 大知 正直 浅谷 公威

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.4N1GS304, 2022 (Released:2022-07-11)

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近年、個人貢献度評価のニーズは年を追うごとに高まっている。集団的活動の貢献度評価における問題点として、グループ評価を個人の貢献度に分割していく操作が非常に困難であることが挙げられる。 一方でTwitterのようなSNS上では、特に集客を狙ったプロジェクトの内容・成果に対し、感想や意見、もしくはリアクションといった情報が発信されている。 そこで本研究では、漫才劇場の宣伝投稿のいいね数を特徴量として用いることで、出演芸人ごとの個人貢献度の推定を目指す。具体的には、オンラインゲームのスキルレーティングシステムであるTrueSkillのアルゴリズムを貢献度評価に適用する手法を提案する。 ルミネtheよしもとの宣伝ツイートのいいね数を用いた精度評価実験では、提案手法はお笑いファンによるいいねを除いた場合において特に精度が向上することが示された。また、提案手法によって算出された出演芸人のレート値はM-1グランプリ2021の結果と相関を持つことが確認され、個人貢献度とみなすことができることが示唆された。

著者

石川 洸矢 中田 和秀

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.2P6GS1001, 2022 (Released:2022-07-11)

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金融市場における機械学習の適用には大きく2つの問題がある.それは単位時間当たりに増えるデータ数が少ない事とデータが非定常的という事である.一般に膨大なデータを訓練データとしてかつ定常的なデータを扱う事が前提とされる機械学習手法には,これらの問題は非常にネックとなり得るだろう. 本研究では以上の問題に対応する為に,「GANによるデータ拡張を用いた強化学習モデルのリアルタイム学習フレームワーク」を提案する.提案手法の新規性として大きく2つある.まず1つに価格推移の予測モデルを生成モデルとする事によって市場データの代替データを生成し,データ不足を解消できる点である.2つ目にリアルタイム学習フレームワークを取り入れることにより,データの非定常的な動きに対応しやすくなっている点である. 本研究では提案手法が従来の深層強化学習手法に比べて収益率が改善されている事を外国為替相場のデータを用いて示した.また,非定常性へと対応力を検討する為に,新型コロナウィルスやリーマンショックなどの例外的なイベントに対してもうまくモデルが対処している事を確認した.

著者

高野 雅典 高 史明 小川 祐樹 森下 壮一郎

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.4H1OS2a01, 2022 (Released:2022-07-11)

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ニュースは人々の報道対象に対する認知に影響を与える。コロナ禍においては感染症対策に関わる公的機関や感染症について報道・議論するメディア、陰謀論のアクターにされがちな国家・製薬企業などである。本研究では各メディアの利用が感染対策に関わるアクターや陰謀論のアクターへの認知にどのように影響したかを調査したのでそれを報告する。

著者

中村 祥吾 村井 源

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.1P1GS1005, 2022 (Released:2022-07-11)

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物語の自動生成では計量的な構造分析に基づく手法などが試みられてきた.しかし従来の対象は短い物語パターンのみであり,複数の起承転結のパターンを複合した複合的構造の分析とその応用は,ロールプレイングゲーム(RPG)のジャンルを除きほとんど行われておらず,また複合的構造の多様性や時系列的変化は明らかになっていない. 本研究では,高評価のRPGシリーズを対象として,物語構造分析と並行して物語中の複数の起承転結のパターンの連続・入れ子・並列関係のデータ化を行った.シリーズ間を比較した結果,ドラゴンクエストは、人物変化、世界設定開示など冒険型の展開が多く,ポケットモンスターは能力向上、障害撤去、戦いなど戦闘型の展開が多かった。一方でファイナルファンタジーは能力低下、逃亡、災難などネガティブイベントが多く対象年齢の高さがうかがわれた。 複合的構造の時系列的変化はシリーズ共通で序盤・中盤・終盤に3構造に分かれ,中盤では多段の入れ子や並列構造によって複雑かつ自由度の高い物語を提示する特徴が明らかになった.本研究の成果はユーザー層に合わせた長編作品の自動生成などの基盤として活用可能と考えられる.

著者

村上 百合 岸 宏行 岸 和喜 永留 幸雄 西郷 彰 松本 紋子 宮本 佳明

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.3D4GS1001, 2022 (Released:2022-07-11)

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航空機の運航において、乱気流の発生の有無を予測することは重要である。本研究では、風の数値予報データから乱気流の有無を予測することを目的とし、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)により予測モデルの作成を行った。 本モデルでは、約320km四方領域の東西風、南北風、東西シアー、南北シアーの情報を4チャネル画像としてCNNの入力とし、領域中心点での乱気流発生有無を出力として予測する。学習データは、約1年分の風の数値データに対して、パイロットにより報告された乱気流情報に基づき、乱気流の有無をラベル付けを行うことで作成した。また、季節ごとの気象条件の変化を考慮するため、季節ごとに予測モデルを学習した。 その結果、補足率は70%~80%となり、従来の点ごとに予測する方法と比較して高い精度で予測できることが確認できた。さらに、3時間ごとに気象庁より配信される風の数値予報データに基づき乱気流発生の予測を自動実行するシステムを実装した。

著者

水田 岳志

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.2J4GS1004, 2022 (Released:2022-07-11)

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本報告の目的は2002年から20年の東京を対象とし、オフィス賃料とオフィス床需要の予測を行うことである。オフィス市場全体の需給にはストック・フロー恒等式という論理関係があるため、RNNによるオフィス床需要と賃料予測をストック・フロー恒等式で接続した方法を用いた。既存の方法(DiPasquale and Wheaton, 1996:DiPW)はOLSであるため景気指標を取り込むと多重共線性が発生、out-of-sampleの予測性能は低くなる。例えば、DiPWに実質GDP、失業率、日経平均株価、実質民間投資を追加しオフィス床需要を予測するとMAPE(%)は2,700となる(in-sampleのMAPEは0.00)。本報告では、動的因子により情報圧縮を行ったうえでRNNによりオフィス床需要の予測モデルを構築し、予測精度の改善を図った(MAPEは42.3)。動的因子を導入した学習済モデルをストック・フロー恒等式により接続し2021年以降のオフィス賃料と床需要を予測したところ、2019年水準を100とすれば、オフィス床需要は23年には100を上回るが、賃料指数は90ほどという結果を得た。

著者

加藤 大樹 李 嘉誠 能登 正人

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.2J4GS1003, 2022 (Released:2022-07-11)

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近年、株価予測に関する研究が盛んに行なわれている。株価予測では始値や終値を利用して予測を行うテクニカル分析が主流となっている。この手法ではデータの傾向を掴み予測するため、データによって予測のしやすさが異なる。従来は主に日足、研究内容によってはその他の分足などが人の手によって選択されてきた。現状、選択した足が最も適切である根拠が薄く、結果をより改善できる可能性が存在する。本研究では、機械学習と統計的手法の結果を関連付ける手法を提案する。実験では、USDJPYをベースに複数の時系列を使用する。まず、予測しやすい足の調査を簡単なLSTMモデルを用いて行う。その結果に対して統計的な裏付けを行うことで、説明可能性への足がかりを掴むことを目的とする。実験の結果、足ごとの予測精度に違いがあることが分かった。また、データとの相関も確認できた。最後に、本研究を利用して説明可能性を広げる機会について述べる。

著者

南 賢太郎 今城 健太郎 中川 慧 今長谷 拓

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.2J4GS1002, 2022 (Released:2022-07-11)

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フルスケール最適化 (FSO) はポートフォリオ選択の枠組みで,ヒストリカルリターンの上で効用関数を直接最適化する手法である.FSOの既存の定式化は経験分布に基づいているため,リターン分布が時間変化する場合にはout-of-sampleでのパフォーマンスが悪くなりうる.本論文では,予測型フルスケール最適化 (PFSO) というFSOと分布予測を組み合わせた新しいポートフォリオ構築の枠組みを提案する.PFSOは柔軟な枠組みであるため,投資家のリスク選好や将来のリターン分布に関する見通しを取り入れることができる.また,FSOのための新しい連続最適化アルゴリズムも提案する.提案法は階層的な予算制約のもとで素早く最適解に収束する.現実のポートフォリオのデータにおいて数値実験を行い,提案手法の有効性を示す.

著者

浅野 優 横手 健一

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)

巻号頁・発行日

pp.4D3GS603, 2022 (Released:2022-07-11)

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文書内における個人情報の匿名化や情報抽出などを目的に固有表現を抽出しようとする際、機械学習をはじめとする統計的アプローチでは、類似表記に対して異なるラベルが付与されることがある。同一のラベルを一貫して付与する方が望ましい場合、それを判定できれば、ラベル付与の精度を改善できる。 本研究はこのような固有表現の一貫性を判定する手法を提案する。拡張固有表現タグ付きコーパスを用いた実験では、ベースラインから精度の向上を確認した。

著者

大橋 毅宏 石田 勉

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.4Yin243, 2022 (Released:2022-07-11)

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国内のIT産業に於いて、細分化・多段階化したグループ会社構成や多重下請け構造による組織のサイロ化が問題となっており、知識やスキルの共有の妨げにより柔軟な人員の配置が行えず人材リソースの活用に非効率が生じている。従来は人材リソース管理システムで単純なマッチングを行っていたが、プロジェクトで必要なスキルセットと人員のスキルセットのマッチングをとると、特定の人員にリクエストが集中し、その代役を探すシーンが度々出てくる。その際、似たスキルセットを持つ人員を見つける類似検索がリソース最適化に繋がる。本研究では、多種多様な人材データに対しUniform Manifold Appearance and Projection(UMAP)の非線形次元削減アルゴリズムを使用して、類似スコアによる類似人材検索機能を開発した。低次元空間への埋め込みはCosine距離によってマッピングされ、k最近傍(kNN)検索を用いて該当する人材から類似人材と類似スコアを取得する。この機能は短時間で代役を見つける事を可能にし、従来よりピンポイントで適切な人材を配置することに寄与した。

著者

森脇 恵太 大野 瞬 杉山 弘晃 酒造 正樹 前田 英作

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.2L1GS204, 2022 (Released:2022-07-11)

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本研究では,事実不整合検出の為の分類モデルと事実不整合修正の為の生成モデルとを組み合わせて,文章に含まれる事実不整合の修正を行い,ニューラルネットを用いた文章生成モデルの出力に事実不整合が含まれることを防ぐことを目的とする. 検出,修正モデルの学習には文章生成を行うモデルの学習データセットを改変した人工的なデータセットを用いる. 修正モデルのみを用いた場合と比較を行った結果,検出モデルを入れることで修正モデルによる整合文から不整合文への書き換えを防ぎつつ,事実不整合を含む文章の書き換えを行うことができることが示された. しかし,二つのモデルの解決可能,不可能な問題に同様の傾向が見られた. より性能を上げるために,それぞれのモデルが相補的に働くことができるような学習データを用意する必要があると考える.

著者

金田 龍平 芳賀 大地 杉山 弘晃 酒造 正樹 前田 英作

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.2L1GS203, 2022 (Released:2022-07-11)

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ニューラル言語生成技術の進展により, 雑談などの非タスク指向型対話においてより自然な発話生成が可能になりつつある. そして,自然且つ多様な発話生成を実現するためには,それまでの発話履歴を参照するだけでなく 適切な外部知識を参照して,発話文生成を行うことが必要となる. このとき外部知識として, タスク指向型対話で用いられる構造化された情報(例えば旅行案内対話における料金・アクセス等)に加え BlogやWikipediaに代表される非構造化情報(同口コミテキスト等)の活用が期待される. しかしながら,構造化/非構造化情報の混在下において 文脈に応じて適切な外部知識を選択することは必ずしも容易ではない. そこで本研究では,BERTを利用した発話生成のための知識選択手法について検討を行い, 旅行案内ドメインを事例としてとりあげ, 適切な知識選択のための入力情報について検討を行った

著者

高橋 裕

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.2K4GS1002, 2022 (Released:2022-07-11)

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デジタルトランスフォーメーション(DX)を推進する必要性が認識されてから久しい.それにもかかわらず,日本ではDXの成功例があまり多くない.本研究の目的は,日本のDXに関する戦略立案の方向性が適切であるかどうかを検証することである.これを検証するために,「DX銘柄」として選定された企業の業績推移に着目した.その結果,「DX銘柄」に選定された企業を全体としてみた場合,平均的企業に比べて,「DX銘柄」に選定されたにもかかわらずパフォーマンスが低く,DXで成功しているとはいえないことがわかった.このことは,「DX銘柄」を選定するための定性的な基準や,それに似た企業のDX戦略の立て方に問題があることを示唆している.そこで本稿では,定量的なシミュレーションの活用を提案する.これは,AI提供者(AI専門企業やITベンダー)の役割がビジネスモデルのシミュレーションを用いた助言にまで拡大することを示唆している.

著者

中原 啓 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)

巻号頁・発行日

pp.3G4OS15b04, 2022 (Released:2022-07-11)

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近年、測定技術の向上に伴い、野球の応用的なデータ分析が広く行われるようになった。グラウンド上のあらゆるプレーが定量的に評価され、個人やチームの戦略に大きな影響を及ぼしている。個人の打撃貢献を表す指標としてwOBAという指標がよく知られているが、wOBAは走者状況や点差などの試合状況を考慮しない。しかしながら、実際の試合において試合状況を考慮して複数の打撃戦略を使い分けることは一般的であり、その効果は未知である。これは、打者の戦略を第三者が取得できず、効果の推定が困難であるためだと考えられる。そこで本研究では、反実仮想シミュレーションによる効果推定方法を新たに提案する。これを実現するため、打撃戦略の変更にあたって妥当な打撃能力変換を行う深層学習モデルを提案する。本手法によって、実際の試合データでは難しかった、様々な戦略の効果推定が可能となる。検証の結果、打撃戦略のスイッチングコストを無視できる場合、戦略の使い分けが得点を増加させることが明らかになった。また、スイッチングコストを考慮する場合、得点が増加するための条件は限定的であることが明らかになった。

著者

平野 太一 田中 文英

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.3Yin209, 2022 (Released:2022-07-11)

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SNSの誹謗中傷の抑制は,つらい思いをする人を減らすために重要である.日本政府は侮辱罪の罰則強化に乗り出しているが,未だ施行日は不透明である.また,注意喚起メッセージを表示する試みがなされている.しかし,誹謗中傷の根本的かつ長期的な抑制には,投稿者自身の意識・行動変容が不可欠だと考える.そこで,快感の源を誹謗中傷から感謝に変える手法を検討する.具体的には,投稿者がポジティブなメッセージを投稿し,相手からポジティブな返信を受け取るのが気持ち良いと実感させるものである.そのために,エージェント(笑顔の投稿者)がネガティブなメッセージに含まれる誹謗中傷ワードをポジティブな言葉に変換する.また,架空の相手からのポジティブな返信メッセージを自動的に生成し,投稿者に向けて通知する.本稿では,初期開発の概要と進捗状況を報告する.