著者

田代 哲生 松原 崇 上原 邦昭

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

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fMRI脳画像に基づく精神障害診断は,fMRI画像が高次元かつ小規模のサンプルで構成されているために,従来の研究では特徴抽出や相関分析のような前処理をデータセットに施す.しかしながら、この前処理は診断に必要な特徴を失う可能性もある.一方で、深層生成モデルと呼ばれる手法は,小規模なデータセットでも高い精度を達成することができる.本研究では,subject-wise 変数(被験者ごとの変数)を用いた深層生成モデルによって,fMRI脳画像をモデル化する.この提案手法では,fMRI脳画像の個人差,時間的雑音,および精神疾患の有無を明示的に分離することができる.提案手法が他の従来手法よりも高い精度を達成することができることを示す.

著者

成沢 淳史 下田 和 柳井 啓司

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

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本研究では文字のフォントの自動生成, 自動変換のタスクに取り組んでいる.従来のフォント生成のタスクでは文字をいくつかのストロークから成り立つものとしモデル化を行い作成する\\手法が取られてきた.それに対して, 本研究では深層学習により, 画像中のフォント画像ないしパターン画像からストロークに相当\\する特徴を自動で抽出し,変換元のフォントから任意のデザインパターンへの変換に挑戦している.この仕組みにより手書き文字のような個人ごとのオリジナルフォントの作成が用意にできるようになる.実験ではケチャップ文字を始めとしたユニークな質感パターン画像セットを作成し,深層学習のクロスドメイン学習による手法と Neural Style Transfer の手法とを組み合わせ, 生成結果の可読\性を改善した.

著者

ジメネス フェリックス 加納 政芳 早瀬 光浩 田中 貴紘 金森 等

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

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近年,ロボットの新たな活躍の場として,教育現場が注目されている.従来研究の多くは,未知の学習内容を学習する学習者に対して,教育支援ロボットが与える学習効果を検証している.しかしながら,一度学習した内容を復習する学習者に対して,教育支援ロボットが与える学習効果を検証した事例はない.本稿では,学習者がロボットと共に一度学習した内容を復習した場合に,ロボットが学習者に与える効果を検証する.学習者は,学習システムから提示される問題を解きながらロボットと共に復習する.学習者は一度学習内容を復習するため,ロボットには問題の解き方のヒントのみを提供する動作を実装する.実験では,常にヒントを提供するロボットと学習者が共に復習する群,要求時にヒントを提供するロボットと学習者が共に復習する群,常にヒントを提供する学習システムを用いて復習する群,要求時にヒントを提供する学習システムを用いて復習する群,そして,ヒントを一切提供しない学習システムを用いて復習する群の5 つで比較実験を実施する.これにより,復習においてロボットおよびヒントの有効性を検証する.

著者

内田 貴久1 2 港 隆史 石黒 浩1 2

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

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本研究の目的は,雑談のような非タスク指向型対話において,ユーザの対話意欲を喚起する対話アンドロイドの構築である.人間の対話意欲をかき立てるためには,主観的な意見を述べることが効果的であるとされている.しかし,ユーザは対話アンドロイドが主観的な意見を述べることに対して不自然さを感じる場合がある.本研究では,ユーザがアンドロイドが主観的意見を述べることに不自然さを感じるのは,その主観的意見を持つに至る理由となる,アンドロイドの能力に関する背景情報が欠落しているためであるという仮説を立てた.実験の結果,アンドロイドが話者の場合は共通基盤を形成した上で意見を述べないと,意見を持つことに不自然な印象を与える傾向にあることが示された.つまり,アンドロイドが主観的意見を述べる場合,その意見を持つに至る背景である共通基盤を形成することが,アンドロイドが主観的な意見を述べることの不自然さを解消する傾向にあることが示唆された.

著者

只木 琴音 阿部 明典

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

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具象画に比べ,描かれているもののフォルムが明確に存在しないことが多い抽象画は初心者にとって鑑賞が難しいと言われている。作品に対して文脈・物語を与えられる行為はミュージアムの中ではキャプションなどによって多く行われていることだが,ワークシートを用いることで,鑑賞者自身が作品に文脈・物語を与えることを目指す。本研究では,「物語を作って抽象画を鑑賞することによって,具象画的な鑑賞が起こる」を仮説とし,フォルムの崩壊を解消するために,抽象絵画に対して物語を作るワークシートを考案し,効果を検討した。具象画を見て感想を述べる具象条件,抽象画を見て感想を述べる抽象条件,抽象画を見て物語を作り感想を述べる物語条件の3条件を被験者内要因の実験計画を用いて行った。本研究では,各条件の感想の,文字数,回答の収集率,回答の内容をもとに,具象画的な鑑賞が行えるかを判断した。平均文字数においては一部仮説に沿い,回答の収集率についてはどの条件間でも差はみられなかった。回答の内容については,先行研究および仮説を強く支持する結果が得られた。

著者

柳 博俊 星野 崇宏 高畑 圭佑

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

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本稿では顧客行動データを用いたWeb上でのマーケティングについての研究の1ケースとして,大手中古車販売サイトである中古車鑑定グーネットサイト上での介入実験施策について報告する. 介入実験では最終目標であるCV率の上昇への貢献を目標とし,中古車鑑定グーネットのトップページにLDAを用いた閲覧車種傾向に基づくリコメンドと文脈付きバンディットを用いたリコメンドの2パターン用意して行う. 前者では価格 / 色など異なる要素を用いた複数パターンのLDAベースのリコメンドを用意し車種を推薦する.一方後者では,リコメンドをクリックさせることによって, 言語化できていない自分の好みや、それまで知らなかった検索領域が顕在化されることを目的とする.またリコメンドの方法にはサイト閲覧者の閲覧集中度を表現するHHIなどをcontextとして与えた文脈付き多腕バンディットアルゴリズムを使用する.また,文脈付きバンディットアルゴリズムを用いるパターンにおいてはリコメンドのクリックをしてからCVに至るまでの因果関係を仮定し,リコメンド情報が顧客の情報探索を進め,最終的なCV率を上昇させたかについての効果検証を行う.

著者

小島 世大 石榑 隼人 坂田 美和 武藤 敦子 森山 甲一 犬塚 信博

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

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近年、ICカードの普及に伴い、ICカードの利用履歴を用いた人の行動分析の研究が行われている。本研究では、多くの組織で普及が進んでいる入退室管理システムから得られる入退室データを用いて、社員の移動時間パターンを抽出し、移動時間パターンと社員属性の関係の分析方法を提案する。事前調査より、社員の移動時間パターンを時間帯及び移動時間区分毎に移動回数を数えることで表す。社員を部屋から部屋への移動にかかる時間に着目した特徴量で表し、クラスタリングを用いて似た移動時間パターンを持つ社員の集合を抽出し、移動時間パターンと社員属性(性別、部署、年齢など)の関係について分析する。実際の入退室データを用いて提案手法を検討し, その有効性を確認する.

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

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今後私達は,人と異なる多様な高度機械知能と共存することになる.その際に,知能についてより一般性の高以下たちで理解することが望ましい.物理学では現象の記述から本質的な理解に進む歴史が繰り返されている.本企画では物理学の専門家を招きつつ,ものごとの「理解」という側面から講演やパネル討論を行う.これを通じて,機械知能を理論的な理解に至る手がかり求めつつ,物理学から見たAIが拓く新たな理解についても議論したい.http://www.sig-agi.org/sig-agi/events/understand

著者

関根 理敏 小林 一樹 伊加田 恵志

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

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近年,主に製造業の分野において,工場設備や工業製品の機器の予防保全に向けたセンサデータの収集・分析による異常検知のニーズが高まっている.そこでは機器の状態監視において,センサデータをリアルタイムに収集・分析し,観測対象の故障の兆候を自動的に把握する.機器の異常検知において,従来手法では一例として,機器の正常・異常に関連する特定の周波数帯のパワーに着目し,そのパワーの大小を比較することによって異常検知を行っている.しかしながら,正常・異常に関与する周波数帯が複数ある場合や,広域にまたがる場合,また検知対象に個体差がある場合等では,周波数帯を明確に特定し,パワーの大小から異常検知を行うのが困難な場合がある.そこで本稿では,教師なし学習アルゴリズムである非負値行列因子分解(Non-negative Matrix Factorizationを利用し,学習段階と判別段階でNMFの基底行列を共通化することで,係数行列を特徴量とした異常検知手法を提案する.機器を利用した異常検知の性能評価を行った結果,振動データの自動特徴抽出によって,異常部位の動作区間における異常検知が可能であることが分かった.

著者

佐藤 季久恵 坂井 栞 高屋 英知 山内 和樹 大矢 隼士 栗原 聡

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

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私たちは日常生活をおくる上で「空気を読むこと」について意識しないことはない.「空気」というものには実態がないが,日本人は度々物事の決定を「空気」に委ねることがある.よって場の「空気」である場の雰囲気をデザインするということが非常に重要になってくる.我々は中でもBGMに着目した.BGMには人をリラックスさせる感情誘導効果や店の雰囲気を明るくするようなイメージ誘導効果などがあり,大きな労力を必要とすることなく空間の雰囲気を変えることが可能である.本研究では,店舗の雰囲気を反映したBGMを推薦するシステムの構築を行う.撮影された店舗内動画に異なる環境音を組み合わせ,仮想店舗動画を作成する.その動画に対しラベル付けしたものを正解データとして学習を行う.楽曲に対しても同様のラベル項目を使用し,学習を行う.店舗内動画との類似度が高いものを推薦し,店舗の動画に対して適切であるかの評価実験を行った.

著者

praveen singh Thakur Masaru Sogabe Katsuyoshi Sakamoto Koichi Yamaguchi Dinesh Bahadur Malla Shinji Yokogawa Tomah Sogabe

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

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In this paper, for stable learning and faster convergence in Reinforcement learning continuous action tasks, we propose an alternative way of updating the actor (policy) in Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algorithm. In our proposed Hybrid-DDPG (shortly H-DDPG), at one time step actor is updated similar to DDPG and another time step, policy parameters are moved based on TD-error of critic. Once among 5 trial runs on RoboschoolInvertedPendulumSwingup-v1 environment, reward obtained at the early stage of training in H-DDPG is higher than DDPG. In Hybrid update, the policy gradients are weighted by TD-error. This results in 1) higher reward than DDPG 2) pushes the policy parameters to move in a direction such that the actions with higher reward likely to occur more than the other. This implies if the policy explores at early stages good rewards, the policy may converge quickly otherwise vice versa. However, among the remaining trial runs, H-DDPG performed same as DDPG.

著者

太田 悠太 滝 勇太

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

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機械学習の活用において,複数の類似するケースに対してそれぞれの学習モデルを構築したいことがある.本研究ではカリキュラム学習の考え方を応用することで,この学習を効率化する手法を提案する.具体的には,あるケースに対して行ったカリキュラム学習の効率を評価し,類似する別のケースのカリキュラム学習時にその評価結果に基づくフィードバックを加味することで,より効率的なカリキュラムを生成する手法である.実験ではSequence-to-Sequenceモデルによる整数の加算問題と減算問題を扱い,いくつかの設定において提案手法の有効性が確認された.

著者

比嘉 亮太

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

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本研究において、データに対する作用によって生じる共変量シフトの問題と密度比推定を用いたバイアス補正の方法について考察する。数値実験において、最適化の作用が実際に分布の非定常 / 外挿問題を引き起こし、期待値評価に大きなバイアスを与えることを示す。さらに、データサイズや次元を変えた場合においても密度比を用いた方法が有効であることを示す

著者

鈴木 雅大 松尾 豊

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

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近年のマルチモーダル学習は,深層ニューラルネットワークが用いられることが多い.通常,ネットワークの訓練のために大量のラベルありデータ集合が必要だが,ラベル情報の付与には人的コストがかかってしまう.したがって,マルチモーダルデータにおける半教師あり学習が重要となる.これらの手法の中でも,近年深層生成モデルを用いたマルチモーダル半教師あり学習が提案されている.本研究では,まずこれらの手法を比較し,特に決定論的な対応関係がない異なるモダリティを入力とした場合,共有表現に対応する潜在変数を持つSS-HMVAEが高い性能となることを確認する.次に単一モダリティからラベルを予測するために,SS-HMVAEを拡張したモデルであるSS-HMVAE-klを提案する.この手法によって,従来のモデルと比較して,単一モダリティを入力とした場合の性能が大幅に向上することを確認した.

著者

味藤 未冴来 川岸 卓司 水谷 孝一 善甫 啓一 若槻 尚斗 竹前 喜洋 西藤 岳彦

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

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豚呼吸器感染症は農家に甚大な損失を与える。豚は呼吸器感染症に感染している時にくしゃみ回数は増加する。しかしながら,くしゃみ回数の増加がインフルエンザによって引き起こされるかは検証されていない。これを検証するため,感染をコントロールした環境下で音信号・動画像の収録を行った。本稿では,収録した音信号に効率的なラベル割り当て支援システムの開発を目的とする。まず,音響イベントを検出するために,収録した信号に周波数フィルタを適用し,SN比に基づいて閾値判定した。その後,検出した音響イベントと動画像を観測者に同時に自動提示した。結果として,14日間の収録音に対し,3万サンプルの音響イベントが検出された。また,観測者は3000サンプルに対してラベル割り当てを行い,このうちくしゃみ音は67サンプル存在した。ラベル割り当ては,1時間あたり最大200サンプルの速さであり,本支援システムが割り当て作業の効率化をもたらした。

著者

相馬 尚之

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

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本論文は、人間と機械の関係を「遊び」から論じる。近年のチェスや将棋における人工知能の勝利は、人間の知能さえ機械が超越しうることを示しており、これらを受けて、『フランケンシュタイン』のように、創造主は被造物に乗り越えられ遂には破滅してしまうのではないかという恐怖が高まっている。だが18世紀末、機械は遊戯のための娯楽であった。機械は、産業革命の進展とともに見世物のための自動人形から実用機械へと姿を変え、生産性や実用性の尺度に基づく「ロボット」へと変節していったのである。そこで本論では、人間と機械の共存を模索する一つの道として、チェスや将棋を主題に「遊戯性」の観点から機械の系譜をたどることで、この盤上の世界でこそ遊戯的人間と、実用性のくびきを逃れた遊戯的機械の邂逅が果たされる可能性について検討したい。

著者

鈴木 麗璽 有田 隆也

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

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本論文は連続的な社会相互作用ダイナミクスの理解に対する次の3つのアプローチについて論ずる:1)社会空間を表現した二次元平面上を近傍とのゲーム論的状態と位置関係に応じて移動するsocial particle swarm(SPS)モデル,2)実時間で意思決定を行い利得を得る状況における動的な社会相互作用を理解するためのWeb実験フレームワーク,3)超多個体での3次元版SPSモデル.

著者

早矢仕 晃章 大澤 幸生

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

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異なる分野のデータと知識を結合することで問題を発見し、問題解決を行うことへの期待が高まっている。しかし、その実現には多くの障壁が存在する。本稿では、データ3.0時代におけるデータの在り方についてデータランドスケープを用いて所見を述べる。現在はデータ2.0からデータ3.0への過渡期である。これからのデータ駆動型社会の実現には、データ・AI技術・人間の相互作用による異分野のデータと知識の連携によるイノベーションの場である「データ市場」の整備が重要と言える。

著者

米田 航紀 横山 想一郎 山下 倫央 川村 秀憲

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

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深層学習を使用した芸術の作成が近年注目を集めている。また、日本で古くから親しまれている芸術として俳句がある。そこで、俳句を作成する方法として一般的な「モチーフから俳句を作る」ということを深層学習を使用して行うこと で、芸術作成としての深層学習の有用性を示す。まず、我々は大量の過去の俳句に基づいてLSTMを訓練し、LSTMに文字列を生成させる。2つめに、生成された文字列から俳句としての条件を満たすものを抽出し、モチーフ画像に適合するかどうかの評価値を算出する。評価値が高ければ、生成された俳句がモチーフ画像に適合しているとみなす。この過程で、LSTM が俳句としてのルールを学習できているかを確認するための実験を行った。

著者

大木 基至 竹内 孝 植松 幸生 上田 修功

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

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モバイルネットワークサービス提供社の課題の一つが安定した高品質なサービス提供である.しかしながら,ネットワークトラフィックの急増や設備の経年劣化がスループットの低下などの品質劣化やネットワーク故障を引き起こすことがある.そのような問題において,サービス利用者はサービス提供社よりも早くサービスの使用不能や品質劣化を発見することがある.利用者は彼らの体感をすぐにソーシャルサービス上で発信したり,故障情報を得るためのWeb検索などを迅速に行う.これらのデータから異常を検知することで,故障検知および予測に役立つと考えられる.この論文では,複数のユーザ行動データを用いて,故障を検知および予測するための機械学習モデルアプローチを提案する.モバイルネットワークサービスの実データを用いた複数の実験により,提案するフレームワークの有用性を検証する.