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2020年 研究室配属説明会 スライド資料

調和系工学研究室の配属説明会のスライド資料です。

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2020年 研究室配属説明会 スライド資料

  1. 1. 北海道大学大学院情報科学研究院 情報理工学部門複合情報工学分野 調和系工学研究室2020年度版パンフレット [ Confidential ] 調和系工学研究室FB https://www.facebook.co m/harmony.hokudai 研究室HP http://harmo-lab.jp/ 調和系工学研究室の成果に関する テレビ動画 (閲覧にはPW:harmomvの入力が 必要になります) http://harmo-lab.jp/?page_id=5401
  2. 2. 人工知能(ディープラーニング)の技術の発展 様々な社会応用、社会実装へのニーズ 調和系工学研究室の目標 調和系工学研究室が目指すもの
  3. 3. 調和系工学研究室メンバー 社会人博士 田邊 龍彦 博士3年 永田 紘也 博士2年 平間 友大 博士1年 神戸 瑞樹 幡本 昂平 吉田 拓海 修士2年 久保田 遼裕 柳 公人 教授 川村 秀憲(かわむら ひでのり) 2000年3月北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻博士後期課程期間短縮修 了。同年4月同大学助手、2006年同大学准教授、2016年同大学教授となり現在に至る。 人工知能、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、機械学習、進化システム、マ ルチエージェントシステム、データマイニング、ロボティクスの研究に従事。 情報処理学会、人工知能学会、日本オペレーションズ・リサーチ学会、観光情報学会など の会員。観光情報学会理事。人工知能学会編集委員会委員。博士(工学)。 株式会社フュージョン取締役。株式会社調和技研取締役。株式会社abeja技術顧問。株式会 社澪標アナリティクス顧問。AWL株式会社上級顧問。株式会社サンクレエ顧問。株式会社 サンストラテジックソリューションズ上級顧問。 修士1年 阿部 涼介 織田 智矢 大江 弘峻 西浦 翼 森 雄斗 学部4年 今原 智広 鈴木 涼平 椿 康平 西 佑希 平田 航大 小林 直也 Facebook https://www.facebook.co m/hidenori.kawamura 2002年3月北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻博士後 期課程期間短縮修了。2003年4月 独立行政法人 産業技術総合研究所 サ イバーアシスト研究センター 特別研究員、2005年 同所情報技術研究 部門 研究員、2011年 同所サービス工学研究センター 研究員、2016年 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 人工知能研究センター 主任研 究員、同所情報・人間工学領域研究戦略部 研究企画室 企画主幹を経て、 2017年2月同大学准教授となり現在に至る。 人工知能、マルチエージェントシステム、社会システムシミュレー ション、人流解析の研究に従事。 報処理学会、人工知能学会、日本オペレーションズ・リサーチ学会会 員。博士(工学) 准教授 山下 倫央(やました ともひさ) 2016年3月北海道大学大学院情報科学研究科情報理工学専攻博士後期課 程期間短縮修了。同年4月日本学術振興会特別研究員(PD)。2017年2月 同大学助教となり現在に至る。 組合せ最適化、スケジューリング問題の研究に従事。 情報処理学会、日本オペレーションズ・リサーチ学会などの会員。博士 (情報科学)。 助教 横山 想一郎(よこやま そういちろう)
  4. 4. 調和系 工学 ニューラルネット 機械学習 ディープラーニング ゲーム理論 クラウドコンピューティング マルチエージェントシステム 制御理論 画像認識 レコメンドエンジン 実社会サービス システムデザイン モバイルサービス デジタルコマース IoT センサーネットワーク ロボット制御 意思決定支援 クラウドソーシング SaaS メカニズムデザイン ビッグデータ解析 動画認識 群集制御 強化学習 フィンテック エッジコンピューティング ブロックチェーン ツーリズムビジネス 自然言語処理 オープンイノベーション 感性処理 調和系工学研究室のリサーチマップ
  5. 5. Deep Q Networkによる譲り合うRCカーの自動運転 6m 6m コース中心の 地上高6m に設置 車両位置測位用の高速GigEカメラ Baumer VLG24 ラズベリーパイ3 ラズベリーパイ3 電動RCカー 電動RCカー Wi-Fi 共同研究先: 株式会社KDDI総合研究所,はこだて未来大学(松原仁教授,鈴木恵二教授) 目的 ・ 自動運転の合流シーン等で他車両の行動を察知し, 人間のあうんの呼吸のような“ゆずりあい”により 円滑な運転を実現 ・ RCカーの運転制御を学習可能な実験環境の構築 ・ 深層学習を用いた RC カーの運転制御の実現 ・Deep Q Learning の導入 - ゆずりあいができた場合に一連の行動に報酬を付与 ・停止して,ゆずった車両の発信を確認して発車 - ラウンドアバウト内でのゆずりあいを実現 ・ゆずりあいによる交通流量の向上も確認 構築した実験環境 実験環境の概要 優先車A 合流車B 減速することで合流車に道を譲る HBC 「今日ド キッ!」での 取材 (2017.10.4) TVH 「けいざい ナビ」での取材 (2017.10.14) CEATEC2017のKDDIブー スに出展,我々の研究成果 を見学する豊田章一郎氏 (トヨタ自動車名誉会長) 車両制御用PC コースとRCカー ラズベリーパイ3を搭載
  6. 6. バルーンロボットの機構 および 群制御の研究 共同研究先:日本ステージ株式会社,北海道大学自律系工学研究室(山本雅人教授、飯塚博幸准教授) はこだて未来大学(鈴木恵二教授) - IRマーカを用いた外部カメラからの位置推定 - バルーンロボットに搭載した各種センサからの状態像推定 - PID制御をベースとした飛行軌跡制御 2006年バージョン 2016年バージョン センターコントロールシステム バルーンロボットによるコンサート頭上の空間演出 舞浜スタジオでの試験飛行の様子 https://youtu.be/kjTJ89UCnDU 研究背景 ライブ・コンサート等イベント会場での観客上空の空間 → 天井から単に風船を投下するだけでなく,それぞれが自律的に移動して編隊飛行を行うと 面白いという発想から,バルーンロボットを演出に使用 バルーン アンテナ部 プロペラ部 制御部/IRマーカー プロペラ部 バルーンの移動を担当
  7. 7. ディープラーニングを使ったファッション画像の理解 共同研究先:株式会社TSIホールディングス,INSIGHT LAB株式会社 目的 概要 2万枚の服飾画像に対し主観的・機能的な特徴をタグ付け 148種類のファッション用語 (ガーリー,かわいい,とろみ,ふんわり,スポーティー, カジュアル,パーティー,女子会,着回ししやすい... ) 畳み込みネットワークによりタグを学習 ファッションに物差しを作成することにより,ネット通販サイトの ユーザーが「かわいい度は0.9以上」「ガーリー度は0.7以上」と グラフ上で数値を指定すると該当する商品を絞り込み表示できる 応用例 カジュアル スポーティー ガーリー かわいい 入社式 ファッション用語には「ドット」「フリル」といった形状的 な特徴を示す語と,明確な定義がなく,服を見たときに感じ るさまざまなイメージである「こっくり」「こなれ感」 「ガーリー」などの印象的な語がある。 消費者の主観が大きく影響し,厳密な定義が難しい印象的な 特徴にも一定の共通認識があるので,イメージを構造化し 数値化するAIを構築する。 形状的な特徴 ディープラーニングによる認識結果 洋服の画像を読み込み消費者がその洋服を見た時のイメージを数値化 この数値を変えると商品が検索される こっくりグリーンの小物 で気分はグッと秋モード オフの日はゆるッと甘い リラックスコーデ 無地 ドロップショルダー ファー フリル 印象的な特徴 カジュアル リラックスできる こっくり甘い 秋らしい 休日のお出かけに とろみ ガーリー きれいめ 避暑地で着たいフリルブラウス で作る大人ガーリースタイル カジュアル カジュアル ガーリーガーリー スポーティー 入社式入社式 かわいい かわいい スポーティー
  8. 8. 飲食カテゴリーの自動タグ生成アルゴリズムの開発 共同研究先:株式会社デジタルガレージ 食べログの膨大な料理や店舗の画像に対してタグを自動推定することで, 検索結果の品質向上や,曖昧な語に基づく検索を実現する。 目的 概要 食べログに投稿された各々の画像に対し印象語をタグ付け 検索のニーズが高い30種類の印象語 (こってり,あっさり,大盛り,デカ盛り,おしゃれ, かわいい,インスタ映え,女子会,穴場,絶景,夜景... ) ディープラーニングに基づく教師付き学習によって 画像とタグの関連性を学習 料理画像 店舗の内観や外観画像 料理に対する印象 あっさり 店舗に対する印象 画像を入力して、 学習済みの深層 ニューラルネッ トワークにより タグを自動生成 画像に対するタグの推定結果 ・飲食店舗に対するカテゴリー割り当ての 業務支援 ・店舗検索結果の品質向上・内部SEO対 策 ・店舗の印象をキーとしたチャットボット 検索アプリの開発 こってり おしゃれ 絶景 店舗の営業形態 料理の種類 駐車場有 ランチ 個室 デカ盛り
  9. 9. 畳み込みニューラルネットワークによる積雪状態の認識とロードヒーティングの制御 共同研究先:北海道ガス株式会社(共同で特許「融雪制御装置,ニュートラルネットワークの学習方法,融雪制御方法及び 融雪制御用プログラム」出願中),ティ・アイ・エル株式会社(北大発認定ベンチャー企業) 研究背景 - 駐車場などの地下に熱源を設置 - 熱により地表に積もる雪を融かす - 転倒事故の防止,雪かきの省力化 降雪時にのみ運転させる 効率的な制御が必要 屋外に設置し表面 の水分を検出 課題 ボイラー運転コストの抑制(30台規模の駐車場で180万円/年) 降雪センサによる従来のロードヒーティング制御 ロードヒーティング 制御対象の路面積雪状態を 考慮しないため無駄が多い カメラ画像による積雪判定 従来センサーによる降雪判定 ボイラー運転時間 時刻 0:00 24:0012:00 積雪状態を 正確に判断 積雪がない時間帯 の運転を抑制 Google DeepLab v3+ をベースにしたモデル 札幌市内の複数地点で実証実験を実施 全体で 40.5%程度のボイラー運転時間削減効果を確認 (戸建て駐車場:54.3%削減,社屋駐車場:36.2%削減) 積雪の有無を画像から判定 画像認識によるロードヒーティング制御 コントローラ(カメラ・マイコンを内蔵した 画像認識による融雪制御器) 路面画像を撮影 LTEモデム: インターネット 接続による装置 の状態監視が 可能 降雪センサ 路面の積雪状態に応じボイラー運転状況を制御 融け残りを防止しつつ運転時間の削減が可能 積雪が ある間は ボイラーを 運転 濡れる 除雪作業が必要な状態
  10. 10. 定置網漁場と魚群探知機の音響データの自動判別 共同研究先:はこだて未来大学 マリンITプロジェクト(和田雅昭教授) 研究背景 漁獲量制限を行ってこなかったことにより、日本の水産資源が減少している → 漁獲可能量(TAC)を用いた水産資源管理が必要 目的 メジマグロをはじめとした漁獲量制限により、定置網漁などの受動的漁法に おいて網を離す判断根拠を提供するシステムが求められている 定置網漁場内の魚種を音響画像から魚種推定するモデルを提案 提案手法 畳み込みニューラルネットワークを用いて音響画像から特徴抽出 25pix(75秒間) 125pix (29.25m) 音響データをセグメント化 ? 入力データ 畳み込みNN 出力結果 AM0:00 AM4:00 ? ? ? ? ブリ・マグロ・イカ・イワシ・サケ 期待される効果 仕事の効率化 運送コストの削減 水産資源管理 制限の例 30kg以下の産卵前のクロマグロ (メジマグロ)
  11. 11. 人工知能による競輪予想記事の自動生成 共同研究先:株式会社チャリロト 目的 競輪のレース結果を予測し,初心者の車券購入を支援 ・過去のレース結果と選手情報から深層学習でレース結果を予測 過去のレース データ 深層学習を 用いた予測器 予測着順 2018年10月17日(水)よりAI競輪 予想サービス「AI-WIN」をスタート ・レース予想記事の自動生成 (競輪はレース数が多いため(毎日60レース開催)全レースの人手による執筆のコストは大きい) - 人間の作る記事に劣らない品質の記事を生成可能 5-2-4 ・過去3ヶ月の平均着順2.63と調子の良い⑤松本が自力で1着。同じラインの番手選手②蓮井が⑤松本に続いて2着。 ⑤松本ラインでトップ2独占。 別ラインの④竹内が⑥山田を発射台に3着と予測。 文テンプレートに条件に応じた<文字列> , <選手名> , <予測順位> を当てはめることによって必要な情報を含む予想記事を生成する 「AI チャリロト」で検索 or 「https://ai.chariloto.com/」を入力 予測着順 7-1-6 ・二連対率45.8%の⑦滝本が自力で1着。同ラインの番手①戸伏が⑦滝本に続いて2着。⑦滝本ラインでトップ2独占。 別線の⑥松尾が3着と予測。 - 回収率(=払戻金額÷投票金額)を高めることに目的を置いている - 単に“当たりやすい”だけではなく, “そこそこ当たりやすく” かつ,“オッズも高め”といった車券を狙っていく レース結果 実証実験の表 的中率は低くなるが回収率100%超えを目指せる 選手情報 「AI-WIN」での実際の記事 生成記事 AIによる 予想記事 3-5-9 5-7-2 ・勝率22.2%の③松川が自力で1着。同ラインの⑤田中が③松川に続いて2着。③松川ラインで連携してトップ2独占。 ②月森ラインから⑨三宅が3着と予測. ・勝率33.3%の⑤山本が自分の脚で1着。同ラインの⑦辻本が⑤山本に続いて2着。②谷が3着。⑤山本ラインが別線 を抑えて上位独占と予測。
  12. 12. AIによる俳句の自動生成 AIによる俳句原案の作成 ・Long Short Term Memory(LSTM) に よる俳句の学習と生成 ・切れ字(や、かな、けり),音数(17音), 季語無・季重ねのチェック 2018年2月 NHK「超絶 凄ワザ!」で人類と対決 した際に,AIが画像に合 わせて詠んだ俳句 良い俳句の選句 ・生成した俳句からより良い俳句を選ぶ - 画像とのマッチング - 学習データに近い句となっているか判定 → 適合度を算出して上位を選択 俳句群 順位付けされ 選択された俳句 旅人の国も知らざる紅葉哉又一つ風を尋ねてなく蛙 LSTM フィルタ 俳句自動生成 の概要 学習用の俳句データ 古典俳句:小林一茶(2万句) 近世俳句:正岡子規、高浜虚子(3万句) 現代俳句:作者多数(数十万句) 「感性」や「独創性」が求められる俳句作りを通じて,短い文章で状況を的確に 表現できるAI文書作成の先進的技術開発に貢献する ・AIによる俳句原案の作成→良い俳句の選句→ 推敲 というプロセスの構築を目指す 目的 連携 応用 ・SAPPORO AI LAB のスペシャルプロジェクトの一環として実施 ・俳句結社(松山市・札幌市)・俳人の方々との協働 ・AI俳句協会の設立 ・商品画像や風景画像からキャッチフレーズ・紹介文の自動生成 - 例)ECサイトの大量の商品群に適用して,省力化を実現 NHKおはよう日本 「AI一茶くん恋愛の句に挑戦」 (2019.8.9) TVH けいナビ「AI俳句」&「AILL」 (2019.6.22) HTBイチオシ!! 「ここまで来た!AI」 特集AI一茶くん (2019.4.12) NHK「凄技 AI vs 人類SP」にて 人類チームと対決(2018.2.26) 北國新聞 芭蕉祭全国大会で 世界初「吟行」(2019.9.15) NHK「ほっとニュース北海道」 の取材(2018.7.13)
  13. 13. 初 恋 の 焚 火 の 跡 を 通 り け り 人 工 知 能 「 AI 一 茶 く ん 」が 詠 ん だ 俳 句 な か な か の 母 の 声 澄 む 蕗 の 薹 水 仙 や し ば ら く わ れ の 切 れ さ う な 強 霜 に 日 の さ す 如 し 磯 の 人 逢 引 の こ え の く ら が り さ く ら ん ぼ 雲 ふ か く ゆ き て 帰 ら ず 毛 虫 焼 く 麦 踏 み の ひ と の 乙 女 の お ほ つ ぶ り 裏 方 の 僧 が 動 き て 麦 の 秋 て の ひ ら を 隠 し て 二 人 日 向 ぼ こ 羽 子 板 や 嘘 う つ く し き 人 と を り か な し み の 片 手 ひ ら い て 渡 り 鳥 白 鷺 の 風 ば か り 見 て 畳 か な
  14. 14. AI川柳への応用 「NHK総合 ニュース シブ5時」(午後4時50分~午後6時10分)へ 調和系工学研究室AIが生成した川柳を提供 毎週金曜日,その週のニュースをお題にAIヨミ子が川柳を詠む(2019年3月~2020年3月) 第一生命保険:サラリーマン川柳 (8,394句)ヨミ子はNHKが開発した 3D CGの「人造アナウンサー」 NHK総合 ニュース シブ5時 10連休後の新入社員の悲哀 「辞めたいと 誰にも返す 新社員」 ニュース:米朝首脳 が対面(2019.7.5) ニュース:羽生九段 最多勝更新(2019.6.7) 勝 つ ほ ど に 鍛 え ま し た と 上 手 く な り ニュース:宇宙空間で初の犯罪か お題:初めて(2019.8.30) 学習用の川柳データ 妻が留守で自分の趣味の時間が持てそうだ 時事のニュースに 対応するため, 俳句よりも親和性が 高い川柳のシステム を開発 「シブ5時探偵団」(2019.5.31) 毎日新聞社:仲畑流万能川柳 (60,252句) お 互 い に 会 う と 喜 ぶ 孤 独 か な お題 勝つ会う Long Short Term Memory(LSTM) による俳句の学習と生成, 及び音数(17音)のチェック 手法 : Twitter 調和系工学 研究室AI川柳 https://twitter.co m/ai_senryu
  15. 15. 共同研究先:株式会社TMJ チャット ボット 出勤依頼 出勤の可否の 回答 代替出勤 候補者のリスト 従業員 ・代替出勤候補者への依頼順生成アルゴリズムの開発 + チャットボットの利用 - 管理者の大きな負担である人員確保の負荷軽減を実現 - 少ない依頼数でシフトの空きを補充を実現 出勤管理 データベース 1 2 3 従業員のタイプに応じた 出勤依頼順番の自動決定 目的:シフト管理における依頼業務コストの低減 背景:自分の都合の良い時間帯に 働く非正規労働者が増加 例) コールセンター,小売業 急に都合が悪くなった等の理由で 欠勤が発生しやすい → 発生したシフト空き補充の ための依頼業務の発生 管理者の 負荷が増大 人工知能を用いたチャットボットによるシフト最適化システムの開発
  16. 16. 共同研究先:(株)サンクレエ 背景:近年の交通事故多発を受けて, 賃貸バス業界 などでドライブレコーダー設置の義務化の動き - 車外の映像による事故の原因究明・再発防止 - 車内の映像による運転状況の監視・安全指導 スマホ操作 車内飲食書類整理 運転中の異常行動の例長時間にわたるドライブレコーダーの 動画すべてを人手で確認することは困難 → 安全運転指導の効果が上がらない 目的:運転動画から異常行動が疑われる時間帯を推定 - ドライバーへの安全運転指導の効率化 - リアルタイムの警報装置の開発 ドライバーの領域を抽出 … Window … 異常 正常動画のコマごとに 正常・異常を判定 判定結果を平滑化 ドライバーの異常行動が疑われる時間帯 異常 室内運転動画からの運転状態認識
  17. 17. 調和系工学研究室の共同研究・プロジェクト 北海道大学で産学連携・共同研究が一番多い 下記のほかにも、多数の共同研究実績があります 開始年度 共同研究先企業名等 研究題目 2020 ノーステック財団助成事業 深層学習を用いたバス車内モニタリングシステムの開発 2020 ゼロスペック株式会社 IoTと人工知能技術を活用したエネルギー供給の効率化に関する研究 2019(継続中) 株式会社ニチレイ 料理の構造化に関する研究 2019 北海道旅客鉄道株式会社 次期運輸業務システムにおける乗務員勤務の最適化導入に向けた検討 2019(継続中) 株式会社KDDI総合研究所 ネットワーク運用自動化に関するAI活用の研究開発 2019(継続中) SOU株式会社 人工知能を活用したオークションの最適化戦略およびブランド品査定自動化に関する研究 2019(継続中) 株式会社シーズ・ラボ 人工知能技術を用いたバス車内カメラによる車内状況分析 2018(継続中) 株式会社セブン&アイ・ホールディングス デジタルマーケティングのためのAI技術の開発 2018 日本放送協会 人工知能技術を用いた川柳自動生成システム 2018 株式会社デジタルガレージ CNNを用いた画像認識とタグ生成アルゴリズムの開発 2018(継続中) 株式会社サンクレエ 安心を見える化する介護支援システム「smartNexus®Care」の研究開発 2018 株式会社TMJ コールセンター業務におけるシフト調整へのAI技術応用 2018 シンセメック株式会社 AI技術を使った部品検査装置の開発 2018 株式会社KDDI総合研究所 コネクティッドカーの協調学習に関する検討 2018 ジェイフロンティア株式会社 ヘルスケア商品の企画開発・販売における人工知能の活用に関する研究 2017 株式会社マイクロネット 気象予報図におけるキャプション配置最適化に関する研究 2017 株式会社サンクレエ ドローン、赤外線カメラ、AIによるヒグマ・エゾシカの状況把握の調査事業 2017 株式会社イー・ステート・オンライン 不動産販売のウェブマーケティングにおける人工知能の活用に関する研究 2017 株式会社グラニフ 人工知能を用いたデザイン案自動生成に関する研究 2017 AI TOKYO LAB株式会社 人工知能に関する人材育成教材開発 2017 株式会社KDDI総合研究所 コネクティッドカーの協調学習に関する検討 2017 株式会社チャリ・ロト 競輪競技におけるデータ解析とシミュレーション 2017 ジーエフケーマーケティングサービスジャパン株式会社 家電製品の販売予測 2017 公立大学法人はこだて未来大学 「AI/IoTを活用した生産と流通の最適化による持続可能な北海道水産業モデルの構築」に係る研究・開発 2017 フュージョン株式会社 人工知能によるマーケティングデータの分析アルゴリスム開発 2017 株式会社サンクレエ ディープラーニングを用いた運転動画の状態認識に関する研究 2017 株式会社TSIホールディングス 人工知能を用いたアパレル商品画像のタギングに関する研究 2017 株式会社インターパーク SFAにおける人工知能技術の応用に関する研究 2017 株式会社PAL 物流倉庫管理の人工知能技術応用に関する研究 2017 ノーステック財団助成事業 ディープラーニングによるAI融雪コントローラの開発 2016(継続中) 北海道ガス株式会社 北海道のスマートエネルギーネットワーク構築とコージェネレーション等の有効活用に向けた基礎研究 2016 株式会社TMJ コールセンター業務におけるシフト調整へのAI技術応用
  18. 18. 【博士2年 平間】 近年問題となっているクロマグロの乱獲に注目し、 海中を魚群探知機で観測してマグロがいるかを推定 する研究に取り組んでいます。自分の研究が産業・ 社会の役に立つのは大きなモチベーションで、やり がいがあります。 【博士3年 永田】 現実世界で動くものを作るのが好きで、研究室では バルーンロボットを作っています。実際のモノを作 るのはソフトウェア開発とはまた違った大変さがあ りますが思ったとおりに動いたときの喜びは格別だ と思います。 【博士1年 幡本】 急なシフト変更への対応の自動化の研究をしていま す。企業との共同研究なのでそれなりの頻度でミー ティングがあり準備に追われることもありますが、 成果物に対して喜んでいただけると達成感がありま す。 【博士1年 神戸】 服の印象をAIに推定させる研究を行っています。AI がどのような服を「かわいい」と判断したかなどを 見ていると、ファッションに詳しくなくても分かっ た気になれます。 【博士1年 吉田】 競輪の予想記事の自動生成に関する研究をしていま す。最近は的中車券の予測に取り組み、予測精度の 向上を目指しています。モデル設計や特徴量選択を 工夫して良い精度が出た時の嬉しさは格別です。 【修士2年 久保田】 深層学習を用いたバス車内モニタリングに取り組ん でいて、今は新たにOD推定機能の実装に取り組ん でいます。調和系は企業との共同研究が多く、社会 における研究の重要性や立ち位置を考えながら解決 方法を探っていく力が身につくと思います。 【修士1年 阿部】 日本酒紹介文の記事生成を自動化する研究を行っています。現段階で はテンプレートを使用した、自動生成をメインで行っています。研究 室の先輩や先生方に支えてもらいながら研究をすすめています。 【修士2年 柳】 利用者のファッションチェックを行うAI、「ファッションスカウター 」を開発しています。昔からモノづくりが好きでゲームやアプリを小 さなコミュニティで公開していました。調和系では成果物をテレビや 企業などの外部に公開する機会を沢山いただけるので、とてもやりが いがあります。 【修士1年 森】 自動走行可能なロボット歩行器の研究をしています。介護のスタッフ 不足を改善することを目標に取り組んでいます。初めてのロボティク ス関係の研究で学ぶことが多いですが、実際に動作するものを開発す ることに楽しさを感じます。 【学部4年 椿】 灯油タンクに取り付けたセンサ情報からの灯油残量・消費量予測に 基づく配送の最適化のアルゴリズムを開発する研究を行っています 。1からのスタートで大変なところもありますが、社会の役に立つ研 究なのでやりがいを感じています。 【学部4年 西】 RCカーシミュレーションやシフトウェアシミュレーション環境上で の自動運転の研究をしています。交差点での右折時や低速走行車の 追い越しといった場面で譲り合いをすることで交通流量を増加させ ることを目指しています。 【学部4年 平田】 人工知能を使って俳句を生成する研究をしています。現在は俳句の 質をどう機械的に評価するかについて研究していて、主観的な評価 をどう機械的に置き換えるかが難しいところです。 調和系工学研究室の在学生紹介 【修士1年 織田】 ラジコンカーを使って渋滞を減らす研究を行っています。この研究室 ではハードウェアとソフトウェアの両方を扱っています。様々なジャ ンルの研究テーマがあるので、自分にぴったりの研究ができると思い ます。
  19. 19. https://ja- jp.facebook.com/ harmony.hokudai/ http://harmo-lab.jp/ 調和系工学研究室HP 調和系工学研究室FB NHK 超絶 凄技!(2018/2/26) UHB みんなのテレビ(2018/4/5) NHK 札幌 ほっとニュース北海道(2018/7/13) NHK ニュースチェック11「AIヨミ子」(2019/3/13, 20, 27) NHK ニュースシブ5時「AIヨミ子」(2019/4/12~2020/3/27, 毎週金曜日) HTB イチオシ!!(2019/4/12) NHK 人間ってナンだ?超AI入門(2019/5/15) TVh テレビ北海道 けいナビ(2019/6/22) NHK おはよう日本(2019/8/9) TVh ゆうがたサテライト道新ニュース(2020/4/23)ほか Twitter 調和系工学研究室AI川柳 調和系工学研究室の情報公開 https://twitter.com/ai_senryu 調和系工学研究室 パンフレット http://harmo- lab.jp/wp/wp- content/uploads/2020/0 9/CKL_about_panf.pdf 調和系工学研究室の成果に関する テレビ動画(閲覧にはPW:harmomvの 入力が必要になります) http://harmo-lab.jp/?page_id=5401
  20. 20. R1/6/30 日本経済新聞 R1/8/22 日刊工業新聞 R1/9/3 北国新聞 R2/7/26 日本経済新聞 R2/6/6 日本経済新聞 R2/1/3 北海道新聞 R2/4/6 北海道新聞 R2/6/20 日本経済新聞 調和系工学研究室研究成果メディア紹介 日本経済新聞,読売新聞,朝日新聞,毎日新聞,東京新聞,産経新聞,北海道新聞,西日本新聞, 愛媛新聞,北國新聞,日経産業新聞,日刊工業新聞,ニュートン,週刊東洋経済,俳句会,俳壇 他 多数のメディアで紹介されています。
  21. 21. 調和系工学研究室の研究教育実績 2014年度 山内 翔 “群れ行動からのシステム制御理論の構築” DC2 2012年度 辻 順平 “空間見守りのための高精度屋内センシングシステムの開発” DC2 2008年度 山下 晃弘 “集合知を利用した情報収集と利用者の主観を考慮した情報提供サービスの実現” DC1 2007年度 松村 有祐 “動的な大規模待ち行列ネットワークにおけるリンク生成アルゴリズムの設計” DC1 2005年度 柏村 聡 “階層型アドレスを用いた大容量DNAメモリの開発” DC2 2005年度 田中 文昭 “熱力学的解析に基づいた競合状態におけるDNA間結合の特異性に関する研究” DC2 2002年度 古久保 真実 “医療サービスの質と効率性を考慮した医療システムの評価手法の提案” DC2 2001年度 本山 恵子 “環境の変動特性に適応可能な小型飛行船の自律的学習理論の構築に関する研究” DC1 査読付き論文(日本語発表) 44件 査読付き論文(英語発表) 53件 査読付き国際会議講演論文 103件 国内学術発表 353件 卒業・修了した学部・修士・博士学生 これまでの研究業績(2004年~2020年9月現在) 日本学術振興会特別研究員※ 採択テーマ 研究室設立(1969年)以降、350名を超える 卒業・修了生がいます。 多数の博士を輩出し、研究者の道へ送り出している 調和系工学研究室独自の奨学金制度もある ※ 給与と研究費を受給しながら博士課程で研究ができる制度。 一般には採択率20%程度。調和系は50%を超える高い採択率。 卒業・修了年度 学部卒業 修士修了 博士修了 2009年度 3 7 1 2010年度 5 5 0 2011年度 4 2 1 2012年度 4 3 3 2013年度 3 4 1 2014年度 2 4 3 2015年度 2 3 0 2016年度 3 1 0 2017年度 5 2 0 2018年度 1 5 0 2019年度 3 5 1 合計(名) 35 41 10
  22. 22. • 研究室配属後,3年生は英語ゼミや各種ゼミに参加して雰囲気をつかみ,興味があることや研究 テーマについて調査を開始します。 • 4年生になると学生が興味を持つテーマによっては,企業との共同研究や連携プロジェクトが 複数割り当たることもあります。研究ゼミでは、週1回の発表を通じて、進捗の管理をおこない、 スタッフからの指導を受けます。 • 大学院入試後の10月から卒論に向けて研究を仕上げていきます。 • 研究を通じて、 を養います。 新入生歓迎会(10月) 研究合宿@大滝セミナーハウス(随時) 卒業論文発表会(2月) 忘年会(12月) 研究活動と卒業までの道のり
  23. 23. コロナ禍での研究室ゼミ 新型コロナウイルス感染症対策のため、2020年度の研究室ゼミはZoomを用いてオンラインで実施しています。 研究室で実施されているゼミ - 研究ゼミ:週1回の発表を通じて、卒業論文・修士論文につながる各自 の研究テーマの進捗を確認し、スタッフからの指導を行います。 - ディープラーニングゼミ:ディープラーニングに関する最新の研究論文 を調査し、その内容を互いに紹介します。 - 新入生ゼミ:研究室に配属された新入生を対象に、人工知能技術に関す る教科書を輪読して基礎知識を学びます。 - プログラミングゼミ:研究室の先輩学生から、研究に必要なプログラム 開発の方法を指導します。 - 自宅からオンラインゼミに参加できるよう、希望する学生にはノートパソコン・Webカメラ・ヘッド セットなどを貸与しています。 - 大学での実験や対面での打ち合わせが必要な場合は、十分な感染症対策をしたうえで実施しています。 新入生ゼミの様子 研究ゼミの様子 ※オンラインゼミに は自宅から以外にも、 十分な感染症対策を 行ったうえで研究室 からも参加できます
  24. 24. ECサイト掲載商品の紹介文作成支援に関する研究 RCカーを用いた自動運転車両シミュレーション環境に関する研究 深層学習を用いた言語モデルによる俳句生成に関する研究 自動運転ラジコンカーに対するニューラルネットワークPID制御の 適用に関する研究 料理及び店舗の画像に対するCNNを用いた印象語の推定に関する研究 競輪における着順予想記事の自動生成に関する研究 CNNを用いた服飾画像に対するアノテーションの学習に関する研究 CNNによる車内運転動画からの異常行動シーンの検出に関する研究 シフト管理における代替出勤者 の選定に関する研究 深層学習を用いたモチーフ画像に基づく俳句生成に関する研究 深層学習を用いた服飾画像の印象推定に関する研究 深層学習を用いた車内モニタリングによる状態認識に関する研究 代替出勤依頼による勤務シフト調整に関する研究 競輪車券の購買支援に向けたコンテンツ自動生成に関する研究 Study on Data Augmentation Methods for Sonar Image Analysis CNNを用いた定置網漁場におけるマグロ有無の推定に関する研究 自動運転車のためのDeep Q-Networkを用いた譲り合いに関する研究 深層学習を用いた不足具材に応じた代替料理推薦に関する研究 Study on Application of Ensemble learning on Credit Scoring Study on Evaluation Function Design of Mahjong using Supervised Learning CNNによる路面画像の認識とロードヒーティングの制御に関する研究 Study on Online Travel Review Analysis for Tourism Investigation Shuang SONG(DC3修了) Control of Oscillator Aggregation for Generating Homeostatic Behavior in Autonomous System (自律システムにおける恒常的ふるまいの創発に向けた振動子群制御法)、山内 翔 (DC2、期間短縮修了) Service aspect oriented Recommender Systems (サービスの特徴を考慮した推薦システム)、小野 良太(DC3修了) Structured Approach for Local Clustering Organization (局所クラスタリング組織化法の構造化アプローチ)、今野 陽子(社会人DC) Indoor Positioning Methods Based on Pre-Observation of RSSI for Office Environment (オフィス環境に対応した電波強度の事前計測に基づく位置測位)、辻 順平(DC3修了) Design and Implementation of Indoor Location Based Service Platform (屋内位置サービスプラットフォームの設計と実装)、池田 剛(社会人DC) Resource Allocation and Blog Analysis for Inbound Tourism Problems (訪日観光問題のための資源配置とブログ分析)、村上 嘉代子(社会人DC) Repeated Allocation and Comparing Support in the AHP (AHPにおける繰返し割当てと比較支援に関する研究)、但野 友美(DC3、期間短縮修了) Adaptive Design Method for Collaborative Filtering in Human-System Interaction (ユーザーシステム相互作用系における協調フィルタリングの適応的設計手法)、山下 晃弘(DC2、期間短縮修了) Study on Methodology of Structural Design for Dynamic Communication Networks (動的通信ネットワークの構造設計手法に関する研究)、松村 有祐(DC2、期間短縮修了) 個人の興味を優先しつつ、研究の価値、社会的インパクトを考慮して決めています。人工知能、 ディープラーニングの応用研究に注力しています。成果は積極的に国内外で発表し、世界の研究者 と交流していきます。企業との共同研究も積極的に進めていきます。 過去の卒論・修論・博論テーマ
  25. 25. 学部卒業生 修士課程修了生 博士課程修了生 北海道大学,東京大学,京都大学,北海道科学大学,北海道情報大学,北海道教育大学,神奈川大学, 日本工業大学,茨城大学,東京高専,産業技術総合研究所,理化学研究所,日立製作所,日立ソ リューションズ,東京エレクトロン,ノーステクノロジー,Lip Inc. 調和技研 他 日立製作所,日本マイクロソフト,NTT東日本,NTTデータ,NTTコムウェア,NTTドコモ, 日本電気,ソニー,富士通,日本ユニシス,パナソニック,キャノン,トヨタ自動車,本田技術研究 所,デンソー,住友電気工業,三菱電機,三菱重工,シャープ,新日鉄住金ソリューションズ,アク センチュア,リクルート,日本ユニシス,コマツ,JR東海,JR北海道,北海道電力,野村総研, 日本IBM,GMOペイメントゲートウェイ,Beijing Xiaomi Technology,総務省,国交省,旭川 市役所,札幌市役所,アジェンダ 他 TIS,日本ユニシス,北海道ガス,JR北海道,BUG森精機,ソフトコム,アジェンダ, P&G Japan 他 卒業・修了生350名以上。大手企業への就職はもちろん、大学研 究者、企業研究者、ベンチャー起業への道も拓かれています。OB になっても交流が盛んで、いろいろな場面で先輩がサポートしてく れます。 2012年開催のOB会の集合写真 これまでの卒業・修了生の就職先
  26. 26. 関連企業 調和系工学研究室関係者設立ベンチャー企業 企業名 調和系工学研究室関係者 株式会社調和技研 Co-founder・社外取締役 川村 秀憲(教授) リサーチャー 研究室OB が6名以上在籍(博士課程修了者・修士課程修了者) AI TOKYO LAB株式会社 代表取締役社長 小野 良太(研究室OB・2015年度博士課程修了) 上級技術顧問 川村 秀憲(教授) AWL株式会社 Co-founder 川村 秀憲(教授) CTO土田 安紘(研究室OB・2001年度修士課程修了) 株式会社TIL Co-founder 川村 秀憲(教授) CTO 永田 紘也(博士2年在籍) 社外取締役 山本 健太郎(研究室OB・1999年度学士課程修了) 株式会社ネイン 代表取締役兼CEO 山本 健太郎(研究室OB・1999年度学士課程修了) 株式会社mgram 代表者 松村 有祐(研究室OB・2009年度博士課程修了) 株式会社AILL Co-founder 川村 秀憲(教授) 調和系工学研究室連携ベンチャー 企業名 調和系工学研究室関係者 株式会社サンクレエ 顧問 川村 秀憲(教授) テクニカルアドバイザー 横山 想一郎(助教) 株式会社インターパーク 顧問 川村 秀憲(教授) 株式会社SOU 最高技術責任者 本田 崇智(研究室OB・2006年度修士課程修了) フュージョン株式会社 社外取締役 川村 秀憲(教授) INSIGHT LAB株式会社 技術顧問 川村 秀憲(教授) ネットスター株式会社 アドバイザー 山下 倫央(准教授)
  27. 27. 学生の皆様こんにちは。サツドラホールディングス株式会社の 代表取締役社長 富山 浩樹です。わが社はドラッグストア事業 である「サツドラ」を中心に、地域マーケティング事業である 「EZOCA」(北海道共通ポイントカード)や新電力事業であ る「エゾデン」など様々な事業を展開しています。コンセプト は「リテール×マーケティング」です。お店(リテール)があ るからこそ出来る顧客視点のあらゆる活動(マーケティング) を追求していき、地域や日常の暮らしを変革していきたいと考 えております。 その様な中、これから最も大きな環境の変化と経営の重要な テーマとなるのが、「テクノロジーの進化」と「グローバリズ ム」だと考えています。これはどの企業も避けられないテーマ です。今、世界中のあらゆるものがデータベース化され、それ をどの様に活かしていくかが問われています。私どもも、日々 のオペレーションのログ、共通ポイントカードでのお客様の購 買データなどを含めて、沢山のデータベース財産を持っていま す。そしてそのデータベースを活かすため、AIが実用される事 が当たり前の段階まで来ました。これからはAIを活用できない 企業は生き残っていけないでしょう。 ただ、それを扱える人材は圧倒的に不足しています。調和系工 学研究室で研究されているテーマ「AI」は正に最先端であり、 企業にとって今後必要不可欠になる技術を学べる場所になると 思います。この北海道から企業や世の中に大きく貢献できる人 材が育っていく事を願っております。 サツドラホールディングス株式会社 (東証1部上場) 代表取締役社長 富山 浩樹さん サツドラホールディングスHP:https://satudora-hd.co.jp 学生の皆さん、こんにちは。株式会社クレスコの代表取締役社長 執行役員の根元で す。わが社は、本社を東京において、金融業から旅行・運輸、人材もしくは人材派遣 など様々な業種のお客様のシステム開発を請け負っております。単なるアプリケー ション開発だけでなく、携帯電話や家電製品、自動車のメータなどの組込み開発や、 アプリケーションを搭載するプラットフォームの構築も広く手掛けております。どの お客さまも皆さんもご存知の企業ばかりかと思います。また、札幌にも北海道開発セ ンターがあり、2001年よりこの地でシステム開発を続けていて、実は札幌とも深い関 係があります。 昨今のテクノロジー進化のスピードは凄まじく、その破壊力も凄まじいものがありま す。この破壊的な先端技術を恐れることなく、お客様の発展に貢献する目的で、2012 年より技術研究所を新設しました。技術研究所では、社員に対して、先端技術そのも ののアピールからコミュニティ活動を通してのスキル醸成を推進しています。様々な セミナーもしくは勉強会も開催し、社内外へ先端技術の啓蒙活動をしてきております。 また、進化し続ける技術に対して、毎年新しいテーマを決めて本業である研究活動を 進めております。 技術研究所では、2015年より機械学習を研究テーマとして、調和系工学研究室と連携 し、ビジネスとの接点を模索してまいりました。2016年より、本格的な研究活動を開 始し、目的を持った会話におけるエージェント機能の研究を進めてまいりました。 2016年秋に、この成果が出てまいりますので、今後は、この成果を様々なビジネス シーンに適用・検証して、製品・サービス化を調和系工学研究室と共に目指してまい ります。 AIの技術は、今後の社会において必須の技術であり、調和系工学研究室は、間違いな くこの分野でもトップを走っております。わが社は「技術が素晴らしくても、きちん とその価値を社会に還元できないと真の技術とは言えない」と常日頃考えおります。 その点、川村研究室では、ビジネス活用のところまで視野を広げて活動されています。 調和系工学研究室では、技術力を磨け、さらにそのビジネス活用力までも磨くことが できますので、これからも素晴らしい人材を輩出されることと期待しております。 株式会社クレスコ(東証1部上場) 代表取締役社長 根元 浩幸さん 株式会社クレスコ HP: https://www.cresco.co.jp/ 企業経営者から皆さんへのメッセージ AWL株式会社 代表取締役の北出です。弊社は、ディープラーニング、機械学習、SVMなど大学でも研究されているAI技術を用いて企業の 様々な課題を解決しています。今、AIが社会の在り方を変え始めており、産業界でもAI技術を習得した研究者へのニーズが高まっています。 調和系工学研究室では、企業との共同研究を通してAI技術の基礎研究、応用研究をしており、これから成長が見込まれる分野で必要となる高 いスキルが身に着けられると思います。ぜひ、学生時代にAIにかかわる研究を経験して、付加価値の高い人材になってください。
  28. 28. • 多数の大手企業との共同研究プロジェクトを実施 • 多くの企業、メディア、研究者が注目 • 新聞、TV、雑誌等のメディア露出が豊富 • 大手企業だけでなく、ベンチャーを立ち上げた卒業生が多数おり、 コネクションが豊富 • 研究費予算が多く、研究環境が充実している • 研究部屋の数(オープンラボ)、ディープラーニング専用計算機、 実験ハードウェア、3Dプリンタ、レーザーカッター等 • 教員3名の体制による充実した研究指導体制 • 川村教授、山下准教授、横山助教 • 国内学会、国際学会に積極的に参加 • 学生に対して参加費・旅費の支給 • 多くの研究資産から高い研究開発スキルの獲得が可能 • 博士取得までの充実したサポート • 博士取得者多数、短縮修了者多数、 • 日本学術振興会特別研究員採用者多数 • 研究室独自の奨学金制度 • 研究に、仕事に、遊びに一生懸命な研究室文化 調和系工学研究室のアピールポイント

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