第17回研究会プログラム

第17回研究会開催要領

• 日時　2017年11月24日（金）15:00 - 17:40
• 場所　慶應大学 矢上キャンパス 12棟102教室
• 参加費　無料
  • 合同研究会参加への事前参加登録が必要です．
  • こちらよりお申し込みください．
• 予稿　研究会発表の予稿は，開催日前日の11月23日（金）に本HPにて公開します．
  • 当日は紙ベースの配布はせず，USBよりのコピーとなります．
  • できるだけ事前にダウンロードしていただけるようお願いします．

人工知能技術を活用したファイル検索システム Search Missionの事例紹介

• ○兼安 勉（アルファテクノロジー株式会社）

爆発的に飛躍中の人工知能技術搭載の製品やサービス提供が当たり前になる中で，時間とコスト，更に技術者不足の課題を解決するべく，多くの中小企業は他社の人工知能技術のAPサービス活用を選択する．また，スマートフォンなどの常態化によるメディア媒体へのシフト，昨今の企業に求められる「働き方改革」を踏まえ，本書では，人工知能技術を活用し，従来対象外であったファイル検索を効率的に実施するシステム事例を紹介する．

ホワイトカラーの非コア業務効率改善に向けた個人支援RPAの検討

• ○濱本 真生 ，櫻井 隆雄，恵木 正史（日立製作所）

ホワイトカラーの過重労働抑制に向け，チャットボットを活用した労働者一人ひとりを支援するRobotic Process Automationを提案し，簡易試作による評価結果を示す．

軌跡の直接操作に基づく時系列データの視覚的分析インタフェース

• ○高見 玲，高間 康史（首都大学東京）

近年，大規模な時系列データが分野を問わず蓄積され，その活用に視覚的分析の適用が期待されている．しかし，アニメーションなどを用いた可視化では，時系列データ自体の時間的変動と操作による変動が時間軸上で衝突するため，認知的負荷が増大する問題があると考える．本発表では時間的および空間的変化を一元的に扱えるデータの変化軌跡に着目した可視化手法を提案し，試作インタフェースを時系列データに適用した事例を示す．

深層学習による日本語キャプション生成システムの開発

• ○小林 豊，○鈴木 諒，谷津 元樹，原田 実（青山学院大学）

周辺状況を視覚的に理解した上で対話する対話システムの開発を目的として，深層学習を用いた日本語キャプション生成システムDeep Watcherおよび，人物中心のキャプション付き画像データセットを作成した．キャプションの生成にはCNNとLSTMを用いたShow and Tellモデルを使用した．またキャプション内容と5つの特徴項目について人手による一致率の評価を行った．結果，生成されたキャプションの内容の一致率は41%，特徴項目は性別が最も高く87%であった．キャプション内容の一致率は過学習により高くない結果となったが，性別の特徴項目については対話システムへの応用の可能性を示すことができた．

16:30 - 16:40　休憩

招待講演　 失敗から学ぶ情報対話技術

• ○中村 聡史（明治大学）

インタラクティブな情報アクセスを可能にするサービス・製品は様々なものがあるが，ユーザのことを考えておらず，ユーザを困らせている事例は珍しくない．また，コンピュータを多くの人が手軽に利用できるようになったことで，入力収集のための仕組みを作ったり，実際に収集された情報が膨大になったりしているが，入力が面倒で入力者を困らせたり，そもそもその情報が収集した処理しにくいものとなっており，分析を行う人を困らせることは珍しくない．そこで本講演では，こうした失敗事例を紹介するとともに，そこから得られた知見について説明する．