はじめに

機械学習の理論および応用研究を推進しています。

• (A) 特徴量探索問題 (Feature Selection Problem for Machine Learning)： どんな情報で人工知能に予測させるのがいいのか？ということを定式化し、実現可能な計算量で探索・発見する問題です。機械学習によりクラス分類・回帰・異常値検出を実現する場合、適切な特徴量空間を発見できなければ、どんなモデルを使おうとも、おかしなモデルが出来上がってしまいます。通常、構成可能な特徴量空間のサイズは組合せ爆発しているため、全探索は困難です。そのため、如何にして良い汎化性能を獲得できるであろう特徴量空間の許容解を少ない計算量で発見するかが重要となります。本研究は良い汎化性能を獲得できるであろう度合いを定量化する評価関数の設計と、高速に稼働する探索アルゴリズムの考案を行っています。なんとなくAIではなく、原理に裏付けられた良いAIを作りたい人向け
• (B) サロゲート最適化： 少ないコストで良いものを発見しようとする一連の手法を、サロゲート最適化といいます。木構造Parzen推定、ガウス過程ベイズ最適化などの手法が代表です。本研究室ではこれらの手法を改善する理論研究に取り組んでいます。→ AIで新薬を作るとか、AIで新素材を生み出すとか、AIで新しい料理のレシピを作るとか、そこらへんの話が出てきたら、サロゲート最適化が使われています。
• (C) Convolutional Neural Network (CNN) の汎化性能を高めるアルゴリズムの提案： CNNをなんとなく利用するだけで、なんとなくそれらしい結果が出てくる時代になってきました。しかし、そのCNNが適切である保証はなく、性能向上の余地が残る場合がほとんどです。ですが、CNNは多数のハイパーパラメータを有することから、その組み合わせによって定まる性能を網羅的に検証することは実質的に不可能であり、性能向上の条件を計算量の側面で効率よく探索しなければなりません。この点に関し本研究では、(1) 入力レイヤの中から汎化性能の向上に寄与しない情報を高速に探索・特定するアルゴリズム、(2) 高い汎化性能を獲得できる特徴量抽出機を実現するためのコスト関数設計、(3) 汎化性能を低下させる特徴マップの自動除去手法などを提案してきました。このように、性能の良いCNNを実現するために必要となる数理的な手法の研究を進めています。深層学習を、ふんわりではなく、厳密に理解したい人向け。
• (D) 人工知能（機械学習）/データサイエンス技術を応用した高度なデータ解析やシステム開発： 世の中で求められる人工知能を実現するために、多数の共同研究により、さまざまな分析・システム開発を行ってきました。例えば、医学部との共同研究による心臓評価モデル、学び合いを最適化する知能システム、経営を改善する人工知能、アスリートの身体動作のクオリティを測定する人工知能、コロナの感染者数をシミュレーションするモデルなどです。

研究室紹介をご覧ください。
その上で、希望したい方、質問がある方は事前に連絡のこと → nihon-u.ac.jp@oomae.yuuto　（アットの前と後ろを入れ替える）

機械学習を高精度化させる数学的手法について研究しています。

画像を原子集合とみなした新たな画像特徴量の抽出手法を提案しました！

機械学習において高いパフォーマンスを得るには、良い特徴量の抽出が必須です。ここで、原子同士の相対的な配置関係（＝絶対座標の情報がない）を表現する特徴量として、Smooth Overlap of Atomic Positions が知られています。これは画像を対象としたものではありませんが、ピクセルを原子とみなすことで、画像データに対してもこの特徴量を計算することが可能となります。本論文では、この具 ...
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ガウス過程ベイズ最適化の研究が IEEE Access に採択されました！

本研究室が提案したサロゲート最適化手法 EVI-GPBO が IEEE Access に採択されました。 ガウス過程ベイズ最適化の1つのアプローチに、信頼性上限関数を利用する手法があります。この探索重みをユーザが設定する必要があり、通常は定数が利用されていましたが、探索空間全体の不確定性を使えば良いのではないかと着想したことが始まりです。ガウス過程では、局所的な不確定性はカーネル関数で表現された分 ...
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ルールマイニングアルゴリズム MAABO-MT

Abstract 決定木は、if-then ルールに基づいて入力データを分類する構造を有しているため、解釈が容易であるという利点がある。しかし、必要最低限のルールのみで明確な分類を実現するアルゴリズムが採択されているため、ビッグデータに多様なルールが隠れ潜んでいる場合、その一部しか抽出できないという問題がある。この対策として、ランダムに選択された特徴部分集合を用いて複数の木を構成するアプローチがあ ...
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線形オーダーのCNNの入力ユニット探索 -特徴勾配による信号選択アルゴリズム-

Abstract 近年、multi-signalsの時間領域を入力とする Convolutional Neural Network (CNN) によりクラス分類を実現するモデルが多数開発されている。ここで、multi-signalsの中にはクラス分類に重要なものもあれば、そうではないものもあると考えられる。推定に重要ではない信号が含まれる場合、計算時間・メモリ・実運用時のコストが増大してしまう。そ ...
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連立常微分方程式SIRVVDモデルを非斉次系に帰着させ近似解を得る方法とワクチン接種率の目標値の導出

Abstract COVID-19は1回目と2回目のワクチン接種の効果が異なるため、いくつかの研究において，1・2回目の接種状態を表現できる様々な数理モデルが開発されている。これらの研究結果により、1・2回目のワクチン接種の影響を考慮した感染症拡大のシミュレーションを行うことができる。しかしこれらはシミュレーションを行うのみであり、その微分方程式の理論的な解析が不十分という問題があった。 そこで， ...
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クラス分類問題における個人差と試行差に対してロバストな特徴量選択を可能とする空間評価アルゴリズム

Abstract クラス分類問題を解く際、教師あり学習（例えば、サポートベクターマシン、k近傍法、ニューラルネットワーク）を使用することがほとんどです。しかし、採用する特徴量ベクトルの次元が大きい場合、汎化性能が低下することが知られています（次元の呪い）。この問題を解決するために、すべての特徴量を使用するのではなく、その中から分類に必要のない特徴量を発見し、除去することが必要となります。このための ...
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課題適応型の特徴量空間を生成するCNNのコスト関数設計

Abstract 頭が良い知能とはなんでしょうか。実はこれは、正解の無い質問です。ある人にとっては問題を素早く解ける状態を「頭が良い」と定義するかもしれませんし、別の人は難しい問題を解ける状態を「頭が良い」と定義するかもしれません。その人の考え方や状況によって、答えは違うということです。そして、前者の定義を採用している人は、何度も似たような問題を反復的に解く訓練をします。後者の定義を採用している人 ...
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Wasserstein距離による特徴マップの異常性スコアを基準としたCNN特徴量ベクトルの次元削減アルゴリズム

Abstract 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）には、入力画像の活性化領域を推定するために、クラス/回帰活性化マップ（CAM/RAM）を埋め込むことが多い。CNNは、活性化領域が不適切であるなど、信頼性の低い活性化マップ(AM)を生成することがある。このような場合、誤差が大きくなる。AMは特徴マップを重ねることで算出されるため、異常特徴マップ（AFM）が信頼性の低いAMを生成してしまう。 ...
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特徴量空間評価関数 E2H MRS と局所解を回避する空間探索アルゴリズム BS-FSの提案

Abstract 一般に、教師あり学習法（サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、決定木など）を用いて分類モデルを開発する場合、計算コストの削減や汎化性能の向上の観点から、前処理として特徴量の選択が不可欠である。この分析として、特徴量選択アルゴリズムの一つであるMRS（Minimum Reference Set）を用いることができる。従来提案されたMRSは、少量サンプルに基づく 1-nea ...
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機械学習・人工知能で便利なものを作っています。

腰に付けたセンサが、あなたの泳ぎを上達させる！？ ディープラーニングと単一慣性センサを用いた競泳指導サポートシステム

Abstract 小さいころ水泳教室に通った経験はありますか？あるいは、競泳大会のために一生懸命練習した経験はありますか？どちらの場合も、先生やコーチがタイムを計り、ストロークやターンを解析して、少しでもうまく泳げるように、少しでもタイムが上がるように指導していたと思います。でも、こうした計測や解析には大掛かりな装置が必要となり、指導の効率も良くありません。 そこで、私たちは防水性を持つ安価で小型 ...
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人工知能によりテニス経験者と未経験者のストロークの違いから、身体動作の「クオリティ」を自動判定する

Abstract 皆さんは、自分の動作の「クオリティ」を考えたことがありますか？また、クオリティの高い動作とはどのようなものでしょうか？身体動作の研究分野では、慣性センサ（加速度・角速度信号の計測器）を用いた身体動作の計測がしばしば行われ、そこから得られる膨大なデータの解析にはAIが利用されています。このような研究の目的のひとつは身体動作のパフォーマンスを上げることですが、現在このような研究のほと ...
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循環器診療を支援するGUIシステムは、医師と人工知能をつなぐ窓

Abstract 病院で検査を受けると、どんなに簡単で痛くない検査であっても、ドキドキする人は多いでしょう。体に針やメスを入れない検査方法として、X線画像などを使った画像診断があります。撮影装置の前でじっとしていれば、体の気になる部位の画像（写真）ができあがり、それに対して医師が、「○○のような特徴が画像に見られるので、××のような健康問題がある可能性が高い」というふうに、積み重ねた経験と知識に基 ...
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初等教育機関における「人工知能」についての教育実践は子どもたちのキャリア形成に効果をもたらす

Abstract 小さい頃から生活の中にインターネットがあり、スマートフォンを自由に使いこなせる世代の皆さんの中には、すでに小学生の頃に、簡単なプログラミングをしてスクリーン上のキャラクターを動かしたり、スクリーンの外にあるロボットやモデルカーを動かしたりしたことのある方がいるかもしれません。そのときの「わくわく感」を、将来の夢や進路に結び付けた方もいるでしょう。 テクノロジーがさらに発展し、あら ...
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人工知能により対面式の協調学習の効果を高めるリアルタイム教師支援システム「Intelligent Edutab Box」の開発

Abstract 協調学習には高い教育効果があることが多く報告されています。協調学習とは2人あるいはそれ以上のグループで何かを一緒に学ぶこと、と定義されます。新型コロナウィルス感染症の影響による学校閉鎖に伴い、ICTを利用してリモートでグループワークをする機会は増えていることでしょう。このようなICTを利用した協調学習はリモート学習に限らず、対面式の学習にも取り入れられています。今回、私たちは、こ ...
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良い動作、悪い動作？ウェイトトレーニングの質を定量的に判定するための慣性センサ装着箇所の検討

Abstract 大学のスポーツ施設や研究室では時折、アスリートが体に装置を着けてトレーニングを行っている様子を見かけることがあります。その装置は、おそらくアスリートの身体動作を計測するもので、収集したデータを使って様々な研究が行われます。そうした計測器の代表的なものが3軸方向の加速度と角速度を測定する慣性センサです。装着する慣性センサの数が多いほど収集されるデータ量も増えますが、その数の多さがア ...
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最適な学習パートナーは誰？生徒の個性・学力・理解度をAIが数値化・可視化する「学び合い」支援システムの提案

Abstract 皆さんは、クラスメートに教えたり教えられたりしながら、協力して共通の課題を解決する「学び合い」形式の授業を受けたことがあるでしょうか？「学び合い」をする相手は、出席番号順、席順、仲の良い友達同士かもしれませんし、先生が指定する場合もあるでしょう。この場合、先生はただなんとなく組み合わせを決めるのではなく、各生徒の理解度と個性を踏まえたうえで、どうすれば学習効果が高まるかということ ...
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人工知能を活用した心象状態の可視化と進路指導への応用

Abstract 進路希望書を学校に提出したことがある人の中には、偏差値を見て大丈夫そうだから、自分に合っていそうだから、「なんとなく」良さそうだからという理由で志望校の名前を書いたという人もいるでしょう。今ひとつ現実感がないように思っていても、その「なんとなく」には、まだ自覚していないモチベーションが隠れていたかもしれません。私たちは、進路に関する心象（イメージ）の変化がモチベーションに影響する ...
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どのように学習するとテストの成績は上がるのか？学習行動と学力の関係を人工知能で探る

Abstract 時間をかけて勉強をしてもテストの成績が必ず上がるわけではないことを、私たちは経験的に知っています。苦手科目に限って、集中的に勉強したつもりなのに結果が伴わなかったということもよく起こります。自分に合う勉強法を見つけようと、「私はこのやり方でテストの点数を〇〇点上げた」などのキャッチコピーを頼りに、体験談の記事や攻略本を読んだ人もいるでしょう。そこで私たちは、ある一定の学力を達成す ...
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人工知能により消費カロリーと消費脂肪量を推定する運動支援システム

Abstract 近年、若年層の肥満化が数多くの国で問題になっています。「甘いものの匂いを嗅いだだけでも太る」と冗談めかして言う人もいるように、食べたものの種類や量の割に太っている人、逆に痩せている人もいます。このような個人差はあるにせよ、一般的には1日のエネルギー摂取量に見合ったエネルギーを消費すれば、肥満は防げるはずです。過剰に摂取したエネルギーを消費する方法としてすぐに思いつくのは運動ですが ...
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遊園地ビジネスを成功させるアプローチ: 来場者数と売上高を人工知能シミュレータで推定する

Abstract 皆さんはどのような遊園地に行きたいですか？では、質問を変えて、皆さんが遊園地の経営者だったら、どのようなアトラクションを来場者に提供しますか？自分が好きなアトラクションだけを集めて、自分が行きたいと思う遊園地を作ったとしても、果たしてビジネスとして成り立つでしょうか？ 物事には試行錯誤がつきものですが、遊園地のように莫大な設備投資が必要となるビジネスでは、提供するアトラクションを ...
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人工知能による心不全患者の長期予後予測

Abstract 本研究室では、日本大学医学部とのこれまでの共同研究として、心不全のリスクを表す指標「肺動脈楔入圧（PAWP）」の測定値を回帰として推定する人工知能の開発に成功しました。この研究の発展として、入院時・退院時の患者に適用し、長期生存率（2〜4年程度）との関連を分析しました。その結果、本研究室が開発した人工知能が、心不全患者の長期予後予測を行えることがわかりました。これにより、心不全に ...
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人工知能・慣性センサ・時間/周波数解析を活用した工作機械の故障検出

Abstract 本学大前先生と中央電子株式会社が共同研究として開発した「組込み人工知能によって工作機械やモータの不良状態を検出・予知するシステム」が、CECプライベート展（東京都八王子市開催、2019.10.07〜2019.10.15、来場者数554名）でデモ展示されました。 本システムは、機械駆動時の振動を慣性センサで計測し、そのデータに対し、時間・周波数解析および機械学習といった高度なデータ ...
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動作の質を重視する: 人工知能が支援するサッカー選手のシュート練習

Abstract サッカー日本代表が「SAMURAI BLUE」や「なでしこジャパン」として世界の強豪と熱戦を繰り広げるようになって以来、日本のサッカー熱は高まる一方です。1点をとるために必死でボールを追いかけ、シュートを放つ選手たちは、毎日膨大な量の練習を積み重ねているのでしょう。時間内に決着がつかなかった場合に行われるペナルティ・シュートアウトも、勝敗を決める重要な局面となります。サッカー選手 ...
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人工知能は胸部X線画像から患者の年齢を推定することができるか

Abstract 通常の医療現場では患者との会話やカルテから患者の詳しい背景情報を把握することができますが、交通事故などの緊急時には、意思疎通が困難な身元不明の患者に対応しなければならないことがしばしば起こります。そうした状況下で適切な治療を行うためには、レントゲン画像のような客観的な指標から患者の背景情報を推定できるようになるとよいでしょう。例えば、年齢を推定できれば、選択可能な薬品や治療方針な ...
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次はどんな曲がヒットするのか？楽曲の属性から人気度を推定する

Abstract 近年では誰でも使えるさまざまなツールが入手できるようになり、専門的な知識がなくても簡単にオリジナルの楽曲を作成できるようになりました。また、ソーシャルメディアなどを通して、自分の楽曲を多くの人に披露できる機会も格段に増えました。このような背景から、聴く側に対して楽曲がやや供給過多となりつつある今日、ヒット曲を生み出すことは容易ではありません。では、楽曲の特徴から人気が出るかどうか ...
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日本国内におけるCOVID-19ワクチン接種率と感染拡大抑制との関係をシミュレートする

Abstract 2019年12月に発生したCOVID-19は社会に大きな影響を及ぼしました。緊急事態宣言が出されたり、まん延防止等重点措置がとられたりと、私たちの生活は大きく制約されたものとなりました。楽しみにしていた修学旅行、運動会、入学式、卒業式などの学校行事が中止されたこと、または規模が縮小されたことを思い出す人も多いでしょう。感染症の流行を防止する有効な手段としてまず考えられるのが、ワク ...
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感染症病床の数と外出自粛の有無を考慮に入れたウィルス感染状況のシミュレーション

Abstract 2019年に発生したCOVID-19の感染拡大を防ぐため、日本をはじめとする世界中の国々で、さまざまなレベルの外出自粛措置がとられました。そうした対策を実施する際に根拠として用いられるものの一つが、シミュレーションによる感染拡大や収束の予測です。 日本では、社会を構成する私たち一人一人の行動の特徴（例：外出時間、目的地、滞在時間）とお互いの相互作用の可能性、さらにウィルスの感染力 ...
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パワーハラスメントの可能性をメールの文章から見つけ出す：パワハラメール自動判定システムの開発

Abstract いじめや嫌がらせはあってはならないことですが、残念なことにあらゆるコミュニティーで起こりうる問題です。近年、職場におけるパワーハラスメント（以降、パワハラ）の相談件数が増加しています。指示を出す立場の人、つまりパワーを持つ人が、指示を受ける立場の人にいじめや嫌がらせをするパワハラは、社会的にも大きな問題となり、通称「パワハラ防止法」という法律まで成立しました。これにより、パワハラ ...
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人の視点の動きから、車酔いしやすいか否かをAIが自動判定する

Abstract 私たちの生活に乗り物での移動は不可欠です。しかし、乗り物酔いに悩まされる人はたくさんいます。乗り物酔いの原因は様々ですが、その一つに、脳に送られる動きに関する情報のずれ、例えば平衡感覚と視覚情報の間にずれが生じることが挙げられます。普段は酔わないけれど、波が高い日の大きく揺れる船や舗装されていないガタガタ道を走る車に乗ると酔ってしまうのは、その情報のずれが大きくなるからです。目を ...
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