共同研究・競争的資金等の研究課題 - 飯山　将晃

1. 機械学習によるカツオ漁場予測システムに関する研究開発及び評価検証，共同研究，2025年，乙）日光水産株式会社　丙）静岡県水産・海洋技術研究所

2. 地球環境基盤モデルによる学習型データ同化手法の開発，基盤研究(B)，2025年

3. 機械学習によるカツオ漁場予測システムに関する研究開発及び評価検証，共同研究，2024年，乙）日光水産株式会社　丙）静岡県水産・海洋技術研究所

4. AI解析による観測の高度化とデジタルツインへの統合，受託研究，2024年，国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）

5. AI解析による観測の高度化とデジタルツインへの統合，受託研究，2023年10月 ～ 2025年03月，国立研究開発法人科学技術振興機構

6. AI解析による観測の高度化とデジタルツインへの統合，受託研究，2023年10月 ～ 2025年03月，国立研究開発法人科学技術振興機構

7. ロボットによる３次元空間理解に関する研究，共同研究，2023年09月 ～ 2025年03月，国立開発法人理化学研究所

8. ロボットによる３次元空間理解に関する研究，共同研究，2023年09月 ～ 2025年03月，国立開発法人理化学研究所

9. マルチモーダル音声ドキュメント検索のための音声・言語・画像情報処理に関する研究，基盤研究(C)，2023年04月 ～ 2026年03月，日本学術振興会

10. マルチモーダル音声ドキュメント検索のための音声・言語・画像情報処理に関する研究，基盤研究(C)，2023年 ～ 2025年

11. データサイエンス課題解決，共同研究，国内共同研究，2022年10月 ～ 2024年03月，日東電工株式会社、株式会社日東分析センター

12. オーシャンビジョン：機械学習と機械学習の統合による海洋予測技術の研究，基盤研究(A)，2021年04月 ～ 2025年03月，日本学術振興会

    本年度は、物理モデルと機械学習とを統合した時系列予測モデルの開発に向けて、以下の3つの項目について研究を行った。
    (1) Physics Correctness Loss～敵対的学習による物理学的妥当性のモデル化～：「物理学的に妥当である」ことを深層学習モデルによって判定する手法を開発した。敵対的生成ネットワークで構築されるDiscriminatorを用いて海水温の2次元パターンが「本物」の海水温パターンなのかそれとも深層学習によるGeneratorによって生成された「偽物」の海水温パターンなのかを見分ける機構を導入した。本年度はこの機構を時系列予測と画像インペインティングによる雲無し海面水温データの生成に適用しその性能を評価した。
    (2) 深層学習による水温予測における気象データの利用： 三陸沖を実証フィールドとして深層学習モデルによる海水温予測モデルのベースラインを構築した。時系列で得られる直近の水温データに加え予測海域付近の日射量・風速などの気象データも入力に含めることで予測精度の向上を果たした。この成果は次年度以降の水温予測手法に対するベースラインとして利用する。
    (3) SST Dehazing～散乱モデルの導入による衛星観測からの海表面水温の推定～: 先行プロジェクトで研究した物理モデル＋コンピュータビジョンの枠組みを海洋気象推定のドメインに適応することを目標として、本年度は観測データから散乱成分を除去する技術に関する研究を行った。衛星観測データへの適用は次年度への課題である。

13. オーシャンビジョン：機械学習と機械学習の統合による海洋予測技術の研究，基盤研究(A)，2021年04月 ～ 2025年03月

14. Fish Techによるサステイナブル漁業モデルの創出，戦略的創造研究推進事業，2021年04月 ～ 2023年03月，国立研究開発法人科学技術振興機構

15. 衛星とシングルビーム測深機及び人工知能を活用した詳細海底地形図自動作成システムの開発，共同研究，国内共同研究，2021年04月 ～ 2022年03月，株式会社AquaFusion

16. 種子発芽、苗の画像解析，受託事業，2021年04月 ～ 2022年03月，タキイ種苗株式会社

17. 教育研究活動支援，寄附金，2021年，京都大学学術情報メディアセンター

18. 認知症の人の生活意欲を高めるケアスキルの「会得」支援システムの開発，基盤研究(B)，2020年04月 ～ 2024年03月，日本学術振興会

    認知症高齢者の生活支援ケア向上のため、当事者本人の状態像理解を促進する仕組みを拡張した。
    当事者本人の心身状態を環境の状況と併せて表現する知識構造を設計し、それに基づいて当事者本人の状態像の特徴を複数の観点から捉えることができるマルチモーダル心身環境センシング基盤を構築した。このセンシング基盤の主要機能の一つであるデータ収集分析システムを設計・開発・実装し、介護施設現場の実環境で数か月に亘ってデータ収集を実践した。
    さらに、収集した各種センサデータに多面的な解釈を与えることを可能とするデータ可視化分析システムを併せて設計・開発・実装し、同時に複数のセンサデータを表示したり、時系列データの分析時間幅を柔軟に切り替えたりできる機能を具現化し、介護記録やケア映像事例のデータを手掛かりに特徴ある場面をスクリーニングしたうえで、介護施設における被介護者の心身状態を環境の状況と紐付けて多面的に表現できる仕組みを実現した。
    現場でのデータ収集と分析、知識構造設計、現場スタッフへのフィードバックを繰り返すPDCAサイクルを実践し、構築したセンシング基盤の有用性を実証評価し、介護現場スタッフが当事者本人の状態像理解を深め、ケアスキルを高めるのに役立つ知見を多数獲得した。
    次年度以降は、これまでの成果を踏まえて介入プログラムを開発し、多様な現場でのマルチモーダルデータ収集を実践するとともに、介入効果の実証評価を進める。

19. 認知症の人の生活意欲を高めるケアスキルの「会得」支援システムの開発，基盤研究(B)，2020年 ～ 2023年

20. 深い学びを支援するための機械学習に基づく授業状況・学習状況の推定と可視化，基盤研究(B)，2018年04月 ～ 2022年03月，日本学術振興会

    コロナウイルスの影響で大学での対面授業を実施できなかったため，研究計画にあったような対面授業に関する行動データの獲得を行うことができず，分析もできなかった．その代わりとして，オンライン授業を対象とする研究を行うこととした．
    まず，オンデマンド授業を対象として，事前に取得した受講者の視線情報を講義映像上に表示し，被験者に視聴させることで視線情報が受講者の講義に対する集中力の向上や孤独感の解消にどの程度寄与するか検証した．その結果，視線情報を提示することにより，講義のペースの把握や受講者の集中力持続に貢献可能であることがわかった．一方で，視線情報を提示することにより他の受講者の存在感が大きく向上するとは言い難く，オンライン講義の不満点である孤独感の緩和には至らないことがわかった．
    オンライン授業を対象とした教員の授業改善に関する研究として，オンライン授業を支援するためのWebサイト「オンライン教育ガイド」を構築し，情報源として活用されていることを確認した．また，オンライン授業に関するFDを実施し，他の教員の取り組みを知ることができたことによる安心感，オンラインでの受講の体験，これまでの評価のあり方の問い直し，といった効果が認められた．
    大阪大学においてオンライン授業に関する質問紙調査を実施し，分析した結果，学生，教員ともに徐々にオンライン授業に慣れていったこと，学生は課題の量が多いと感じている一方で，教員は授業の準備の負担感が高く，オンライン授業の負荷の大きさが課題であることが分かった．また，1年生の評価が2年生以上に比べて全体的に低い結果となり，大学生活において一度も対面授業を経験していないことによる影響であると推測された．

21. 水中における劣悪環境下での形状計測手法の開発，基盤研究(B)，2018年04月 ～ 2022年03月，日本学術振興会

    濁った水中や霧が濃い環境など，視認が困難な程度まで劣化した環境でも物体の形状や被写体までの奥行きを計測することができる手法を研究した．計測手法として広く用いられている3つの手法（照度差ステレオ・ToF・多視点ステレオ）それぞれに対して，散乱現象を数理的にモデル化し，そのモデルに基づき散乱の度合いと物体の形状とを観測データから推定する方法を開発した．また，深層学習による計測手法についても開発を行いその有効性を検証した．

22. 手書きプロセスデータ流通基盤の構築と大学教育における利活用アプリケーション，その他，挑戦的研究(開拓)，2017年06月 ～ 2020年03月，日本学術振興会

    本課題で人が手で文章や図などを書くプロセス（手書きプロセス）の教育上の意義に着目し，ソニー社製電子ペーパ端末を用いて，手書きプロセスデータの収集のシステム化，収集したデータのアニメーション形式での可視化のシステムを試作するとともに，京都大学の 4 つの教育現場を想定した例題を用いてシステム評価のためのデータ収集を行った．また，これに加え手書きプロセスデータの流通基盤の創出のために，国際標準規格を見据えたデータ流通について検討した．