第29回研究会プログラム

第29回研究会開催要領

人工知能学会合同研究会2022の一環として開催されます．

• 日時　2022年11月23日（水・祝）9:30-11:50
• 場所　慶應義塾大学矢上キャンパス・オンラインからも参加可能
• 参加費　無料
  • 合同研究会（こちらも無料）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，開催日前の11月21日（月）に本HPにて公開します．

ラベルなし対話スクリプトとNext Sentence Predictionを用いたテキストグループチャットにおける返信関係の判別

• ○Shan Junjie (立命館大学), 西原 陽子 (立命館大学), 韓 毅弘 (立命館大学)

　グループチャットのテキストメッセージ間の「返信先」関係を判別することは，チャットメッセージの分析やコミュニケーションの支援などに関する課題の第一ステップである．本論文では，Next Sentence Prediction（NSP）を用いて，ラベルなしの対話スクリプトデータからテキストメッセージの「返信先」の判別手法を提案する．対話データから自動サンプリングの手法を利用し，事前訓練言語モデルによりNSP学習を行う．実際のテキストグループチャットデータで評価実験をした結果，最大69.6%の精度を得た．

新聞記事におけるBERTに基づく意見文抽出を用いた価値観推定

• ○韓 毅弘 (立命館大学), 西原 陽子 (立命館大学), Shan Junjie (立命館大学)

　本研究は価値観は意見文に反映されると仮定し，意見文抽出に基づく価値観推定手法を提案する．与えられた文書から意見文を抽出し，その意見文が反映する価値観を推定することで，文章全体の価値観分布を示す．提案手法は深層学習の仕組みを利用し，複数の文の連結によるアップサンプリング手法を採用する．毎日新聞の記事コーパスを用いて意見文抽出と価値観推定の実験を行い，意見抽出では92%の精度を得られ，アップサンプリングにより，価値観推定ではベースラインより50%以上の精度向上を確認した．

10:30-10:40　休憩

ARデバイスを用いたプレゼンテーションのシナリオ構成ツール

• ○植田 惇也 (広島大学), 今井 克暢 (広島大学)

　新型コロナウイルスの流行により，プレゼンテーションの形態は対面からオンラインへと変化した．このような場における発表支援ツールとしてわれわれはARグラスを用いたプレゼンテーションツールを提案している．このツールはシナリオ選択機能を持ち，残りの発表時間に応じて発表中にスライドを変更できる．本研究ではこのツールをベースに，関連スライドを状況に応じてAR空間に表示することで直観的に関連するスライドを発表に利用できるようにした．

灯油タンク内の液面高の計測におけるレーザセンサデバイスの故障検知

• ○三浦 颯太 (北海道大学), 横山 想一郎 (北海道大学), 山下 倫央 (北海道大学), 川村 秀憲 (北海道大学), 多田 満朗 (ゼロスペック株式会社)

　近年，灯油配送の効率化に向けて，各家庭に設置した灯油タンクの残量を計測するための IoTレーザセンサの開発・設置が進んでいる．本研究では，レーザセンサの効率的な管理に向けて，レーザセンサの計測値を用いた灯油タンクへの給油時刻の推定手法, レーザセンサ自体の故障検知手法，計測値の異常変動検知手法を提案する．実際のレーザセンサの計測値を用いた実験により，３つの提案手法に関して実用に向けて有効な精度を確認した．

顧客満足度アンケートデータに基づく経営課題優先度可視化ツールCSIMG

• ○新福 一貴 (兵庫県立大学), 笹嶋 宗彦 (兵庫県立大学)

　顧客満足度の向上は企業にとって重要な課題の一つであるが，どの評価軸の改善が顧客満足度向上につながるのかを見極めることは困難である．課題の選択を支援する可視化手法としてCSポートフォリオ分析やIPAが従来から研究されているが，競合企業との関係性についての可視化が不十分である．そこで本論文では，自社企業に対する顧客満足度が，業種の中でどのような位置にあるかを可視化するツールCSIMGを提案し，人間の専門家と近い評価結果を出力できる可能性があることを示した．