脇にはさめない人に優しい
ニュータイプ体温計の開発

体温計は私たちにとって身近な医療機器の一つです。特に腋（わき）の下にはさむタイプの腋窩（えきか）型電子体温計は簡単に使え、短時間で実測値を正確に予測する使い勝手のよさが評価されています。

一方で、病院などの臨床現場では高齢者を中心に頻繁に計測エラーが発生することが問題になっています。脂肪や筋肉が減り痩せ過ぎると、測温部が肌に密着せず、ズレ落ちてしまうことが原因です。

水野研究室ではこうした問題を解決するため、測温部のまわりにスポンジ球を取り付けて腋にはさみやすくした電子体温計を提案しています。

試作品による実験では、予測精度の点では実用化が期待できる優れた結果が出ています。ただ、課題は予測時間の長さです。スポンジは熱が伝わりにくく、予測に時間がかかります。そのため、現在は実用化のネックとなっているスポンジの材質そのものを検討し、熱伝導性の高い物資を含ませるなど、素材の開発にも力を入れています。また、AI技術を導入することで、予測精度を高める研究も行っています。

エネルギーマネジメントで
災害時の地域医療を守る

また水野研究室では、医療施設のエネルギー・マネジメント・システムについての研究も行っています。

全国には、災害が起こった時に地域の災害医療を支援する770の災害拠点病院が指定されています。これらの病院は国によって、通常の6割程度の自家発電機が3日動く程度の燃料を保有しておくことが定められています。一方で、ここ最近の災害時の実状を見てみると、ライフラインの復旧には1週間程度停電が続いたケースも数多くあります。

そこで水野教授は、災害拠点病院向けに、安定した電力を1週間程度キープできる効率のよいエネルギー・マネジメント・システムの構築をテーマに研究を続けています。

たとえば、気象データに基づいた電力需要予測モデルを使って、効率の良いエネルギー制御を提案。また、非常用発電機として燃費のよい小型発電機を複数台用いる方法や、太陽光発電や小容量バッテリーを併用する形で、緊急時に必要な電気量を確保するといった方法。さらに、AIを活用して必要な電気量と各機器に必要な消費電力の最適化を図るなど、現実的な条件をベースに供給方法を検討。そのほか、電気自動車を使って患者さんを移動・避難させる場合の最適な経路を分析するなど、実際の災害事例をふまえた提案を行っています。

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音の出るトランプからさらに進化　
新しいゲームを次々に提案

新川教授の共用エンタテインメント研究は、音の出るトランプから始まりました。これはトランプの中にICタグが埋め込まれており、リーダーにかざすと「ハートの3」というふうに、カードの情報が読み上げられる仕組みです。トランプの情報が音として届くため、視覚障がいのある人も晴眼者も同じ条件で対戦することができます。

これを機に、新川教授のゲーム開発は次々と進化。ゲーム「kikimimi」の開発では、プログラム（音声）を入れ替えることで、トランプだけでなく、非言語である動物の鳴き声や音楽のフレーズを用いて遊ぶことができるよう改良を加えています。これによってトランプのババ抜きからUNO、大富豪のようなカードゲーム、音のしりとりなど多彩な遊びができます。

また、「touch the sky」という形の違うコマを使うゲームも開発。音声だけでなくコマの触感も情報として活用する新しい遊びの提案をしています。

実力があるから勝てるゲームで
エンパワメントをめざす

新川教授は、開発したゲームが視覚障がい者のエンパワメントにつながるのではないかと考えています。エンパワメントとは、個人が持っている本来の能力を発揮できる環境や仕組みづくりのことです。

「kikimimi」や「touch the sky」は情報が音声出力されるため暗闇の中でも遊べるので、視覚障がいが遊戯の妨げとなりません。晴眼者と同じ条件で戦って勝てるゲームは、視覚障がいのある人も楽しみながら自信を育むことができる場ともなるでしょう。

ただし、そのためにはゲーム開始時に配られるコマの内容といった偶然によって勝敗が決まるゲームではなく、記憶力や戦略を立てる能力の高さなど戦略性がより高いゲームであることが重要です。

そこで、新川研究室では「touch the sky」について初心者や熟練者などレベルの違うプレイヤーモデルを構築し、ゲームAIによる対戦シミュレーションを行ってゲームの戦略性を分析。この分析結果に基づいてルールを変更するなど、調整を重ねて、エンパワメントに最適な戦略性を持ったゲームの開発をめざしています。

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ディープラーニングによる画像セグメンテーションにより、
小児水頭症の脳室の体積を正確に測定　
疾患の定量化や患者に分かりやすく伝えることができるゴールを目指す 　

医療機関との共同研究のテーマは、医用画像から小児水頭症の脳室をセグメンテーションし、より高精度な解析と的確な診断へ導くソフトウェアの開発。特に小児は脳形状が多様であることから難易度の高さも課題となります。

現在、ディープラーニングを活用しながら高い精度で領域をセグメンテーションすることで、対象となる脳室の体積を測り、定量化する技術を開発しています。この技術が確立できれば、 正確に測定された体積から、疾患の定量化や、患者に術前・術後の変化を分かりやすく伝えたりすることが可能になります。

今後ますますニーズが高まる、医用画像の自動セグメンテーションと
画像処理技術に着目！　
既存の技術もブラッシュアップすることで医療分野にAIの技術で貢献

医用画像の対象となる領域を自動でセグメーテーションし、現場の医師が直感的に利用できるシステムの開発は、今後ますます医療分野で必要とされる技術の一つです。

上の画像のように脾臓や肝臓を抽出する技術はすでに広く活用されていますが、その精度をできるだけ上げるために最新のアルゴリズムを使ってその開発に取り組んだり、小児水頭症のように、これまでセグメンテーションの研究例が少ない領域に着目し、ソフトウェアの開発を目指したりしています。

このほか、CTスキャンやMRI画像のノイズ除去や、解像度を上げるなどの医用画像処理に関する研究にも取り組み、医療分野で広く活用されるAI技術の発展に力を注いでいます。

参考文献

1. Medical Segmentation Decathlon, [Online]. Available: http://medicaldecathlon.com/
2. Amber L. Simpson et al. “A large annotated medical image dataset for the development and evaluation of segmentation algorithms”,
   arXiv:1902.09063
3. Paul A. Yushkevich, Joseph Piven, Heather Cody Hazlett, Rachel Gimpel Smith, Sean Ho, James C. Gee, and Guido Gerig. User-guided 3D active contour segmentation of anatomical structures: Significantly improved efficiency and reliability. Neuroimage 2006 Jul 1;31(3):1116-28. [Online]. Available: www.itksnap.org

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一目でわかる心理カウンセリングの流れ　
多様なアプローチによるデータの可視化

テーマの一つは、心理カウンセリングの会話を記録したテキストデータを使った視覚的分析です。心理カウンセラーの世界では、スキルアップのためベテランがカウンセリング記録を基に分析や、経験の浅いカウンセラーの指導をするのが一般的。しかし膨大なテキストデータの内容をチェックするのは手間がかかります。

そこで、テキストマイニングを使ったデータ分析と可視化の方法を探っています。カウンセラーとクライエントの発話内容を、設定したキーワードの出現頻度などによってカテゴリーに分類し、それぞれが出現するタイミングや発話量をグラフで可視化。さらに、カウンセリングを通してクライエントの認知の修正の進行などを可視化する試みも進めています。

SNSを視覚的に分析して感情の動きや揺らぎを把握　
ピアサポートの充実に役立つ基礎研究

また、SNSのデータを使った感情分析についても研究しています。女性特有のがんを抱える人たちのSNSに投稿されたテキストデータを分析。記事ごとに内容がポジティブかネガティブか、投稿者の感情がプラス傾向かマイナス傾向かなどを判定し、時系列によるグラフ化を行っています。

手術や診断結果の告知など治療上のイベントとリンクさせるなど、さまざまな観点から感情の動きや揺らぎの傾向を把握するアプローチを模索しています。多くのデータを分析することで、今まで知られていなかった共通の傾向が浮かび上がる可能性も。医療・教育分野などで注目されているピアサポートの仕組みづくりや充実につながる基礎研究としても期待されています。

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開発を目指す製品の機能を始点に、
工学者が生物学の知識へとたどりつくことが可能に　
バイオミメティクスのデータベースとなる知識グラフで、企業の製品開発に貢献

元々「存在論」という哲学用語であるオントロジー。AI分野では、人間とAIが対象世界を共有できる形で明確化・体系化し、共通認識とするために整理する手法を研究する分野を指します。その基礎理論に基づいて古崎教授が1996年に開発したフリーソフトウェアが「法造」です。

また現在研究を進めているのが、知識の構造を繋いだ知識グラフ（ナレッジグラフ）。知識グラフは世界中で作成され、さまざまな分野に応用できますが、古崎研究室で開発した知識グラフの１つが、生物の知識のない工学者が、新製品開発の際に「模倣できそうな生物をみつけたい」というニーズに応えるバイオミメティクス・データベースです。

たとえば作りたいものが「防汚・抗菌塗料」であれば、そのゴールを始点にさまざまな知識が提示され、カタツムリの粘液にそうした効果がある、というところへたどり着くことができる仕組みです。

LODで誰もが自由に利用できるデータを用いて
ナレッジグラフ推論チャレンジなどのイベントを開催　
推論できるAIシステムの開発を目指します

2007年頃から世界中で広まっているのが、情報をオープンな知識グラフであるLOD（Linked Open Data）として公開しようという動き。プログラムからアクセスでき、Webで公開されかつ自由に利用できるというもので、1つの情報をたどるとあらゆる知識にたどり着けるというのが究極的に目指されているところです。

それがどのくらい活用できるかを示すために古崎教授たちが2018年から毎年開催しているのがナレッジグラフ推論チャレンジというコンテストです。挑戦者はシャーロック・ホームズの小説を知識グラフ化したものを使って推理を進めます。

また2022年からは日常生活が対象の推論チャレンジも開始。日常生活の中での危険なポイントを知識グラフから探る試みで、知識を駆使して的確に考え答えを出すという人間の知的活動の最たるものを、AIで可能にする。その実現を目指して研究しています。

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世間で活躍するAIの作業の多くは
「思考」や「理解」というより「翻訳」

「リンゴとは何か説明してください」と質問されたら、多くの人は「木になる赤い果物」と答えるでしょう。けれども、答えの続きは、たとえばリンゴ農家と画家ではかなり異なるはずです。両者が対話すればリンゴの知識が増え、お互いに対する理解も深まります。その後リンゴを育てる時、あるいはリンゴを描く時のヒントを得るかもしれません。

一方、最近のAIに同じ質問をしても、ある程度詳しく答えてくれますし、私たちが日常話す言語である自然言語を使ってやりとりするので、AIが考えているように感じます。しかしそれは「リンゴ」という単語に紐付いた文言を取り出しているだけであってコンピュータがリンゴについて理解して答えているわけではありません。

自動翻訳・自動チャット・要約・絵を書くツール等もコンピュータが考えているのではなくプログラムに沿って該当する文言や絵を提示している「翻訳技術」なのです。

汎用型「翻訳」からオーダーメイド「通訳」へ　
対話の実現に必要な「意図の推論」をめざす

英語から日本語への自動翻訳など、翻訳技術の精度は高くなっていますが、AIと話が噛み合わない経験をした人も多いと思います。これは、「リンゴは赤い」とだけ定義すると青リンゴはリンゴでなくなってしまうように「Aを語るとA以外を捨てる」という言葉の持つ特性と関わっています。

こうした誤りを防ぐにはコンピュータと「対話」を重ねてリンゴの意味をより豊かにすることが不可欠です。対話を増やすことで、AIは前後の文脈や問題の個別性をふまえた内容を返すことができます。つまり翻訳から通訳へのバージョンアップです。AIが対話を実現するには人間の意図を推論する必要があります。

竹内研究室ではネット上にあるさまざまなテキストを機械学習で解析し、さまざまな意図パターンを整理しています。「わかるとは何か」というAIの根源を見つめ直す研究でもあるのです。

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社会インフラをよりよいものにする
AIやデータサイエンスを活用した技術開発

テーマの一つは、AIを活用した交通量調査の自動化です。交通量は道路の劣化予測や交通計画立案の基礎データとして重要ですが、従来の人手による調査では人件費や調査員の熱中症リスクなどの課題がありました。そこで、街頭の監視カメラを使いAIで人を認識させる自動化技術の開発を企業と共同で進め、すでにサービスの運用が開始されています。

また、データサイエンスを使った防災技術の開発も進めています。道路の造成で人工的に造った地形の周辺は、豪雨などによる災害が起こりやすくなります。そこで、航空レーザー測量などで取得した3次元データで、切土・盛土・擁壁などの構造物を自動的に抽出。年度のデータとの比較によって損壊・劣化状況などを把握し、崩壊などの危険性を自動的に判別する技術です。そのための計測技術も開発しています。

スポーツ根性論を不要にする解析アプリなど
簡単に使えてかゆいところに手が届く技術

一方で、AIをスポーツ解析や指導支援に役立てようという研究も行っています。バレーボールの試合中に選手やボールの動きをAIや画像処理技術を使って自動でリアルタイムに分析する技術の開発もその一つです。選手交代や相手の動き応じた戦術分析などに役立つ技術です。

また、スマホのカメラで3次元の骨格の動きをリアルタイムにキャプチャーできる技術を活用した、スポーツ指導支援の研究も実施中。競技に必要な動きを可視化して自動的に分析し、その結果から導き出したアドバイスを自動で表示することを目指しています。

このほか、AIによる動作解析を手話自動翻訳に活用する例も。中原研究室では、自由な発想で幅広いニーズに応える研究が進んでいます。

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動くドローンをどこまでも追尾して給電し続ける
アンテナシステムをシミュレーション

スマートフォンを置くだけで充電できるのは、電波で電力を送る無線電力伝送技術のおかげ。もっと遠くに大きな電力を届ける技術が開発され、IoTを支える各種センサーへの給電などの実用化が進行中です。

何研究室では、ドローンが長時間滞空できるよう、動くドローンを追尾して電波で電力を送るアンテナのシミュレーションを行っています。シミュレーションではアレーアンテナと呼ばれる複数のアンテナを並べた機構を活用。アンテナにかける電圧を変えることで、電波を特定方向へ送り、通信の安定性を確保するビームフォーミング技術を実現し、ドローンを追いかける仕組みの確立が目標です。現在、最も効率的に電波を受信できるアンテナの形状、配列を、数値解析によって探っています。

地下に埋められた水道管のサイズや深さをAI判定　
機械学習に必要な大量データを作成する技術

何研究室では、電磁波の数値解析によるシミュレーションを、多様な分野に活用しています。

地下探査レーダもそのひとつ。老朽化した水道管やガス管の取り換えの際に、どんな深さにどんな口径・長さの管が埋まっているか、電波を対象物に反射させ埋設物を判断するなどの用途で使われています。また近年、期待されているのが、埋設物のサイズや埋設深度ごとに違う電波の反射波形をAIを使って判定する技術の開発です。

何研究室では、AIに埋設物を特定させるための機械学習に必要な、大量の反射波形データをつくる方法を、数値解析を駆使して研究しています。今後、遺跡の発掘など利用領域の拡大が予想される地下探査レーダの基礎技術としても期待されます。

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言葉を理解し発信できる能力
「メタ表示」能力に着目

通訳がいかに難しいかを示す伝説的なエピソードがあります。日米首脳会談で、日本の首相が言った「善処します」という発言が、通訳によってアメリカ側に「実現するよう検討する」という意味に伝わりました。当時の日本の政治用語では「善処する」は何もしないという意味で、約束を守らない日本にアメリカが激怒したというエピソード。

通訳・翻訳では、単語の意味や文法の正しい理解だけでなく、言葉の背後にある経緯、状況、社会的・文化的背景などの理解が重要です。これらは文脈という言い方でまとめることができますが、通訳・翻訳者は言葉が発せられた文脈に沿って話し手・書き手が伝えたいメッセージを推測し、聞き手・読み手に意図が伝わるよう変換して伝えます。

南津准教授は、この通訳・翻訳のプロセスを、ヒトが言葉を理解し発信するときに使うとされる、ヒト固有の「メタ言語能力」に着目して解明しようとしています。メタ言語能力とは、人が話したことからその意図を理解したり、自分の言葉の使い方を客観的に分析でき、駆使できる能力のこと。まさに通訳・翻訳者が駆使している能力そのものと言えます。通訳者としての経験を持つ南津准教授は、言語学や英語教育の研究者や文章表現のプロである記者など多彩なメンバーと共に共同研究も行っており、その成果が期待されます。

映画「タイタニック」は
文脈を読み取る格好の教材

また、メタ言語能力を伸ばすための教育にも取り組んでいます。

たとえば、授業の中で映画など映像素材に字幕をつけるという演習。会話している人物の表情はもちろん、会話の間や映像など言葉以外の情報も、翻訳の重要なヒントになります。映画「タイタニック」の氷の海に投げ出され死を予感しながら恋人に愛を伝えるシーンを教材に、登場人物の気持ちを的確に伝えられる訳語について議論。

ほかにも、海外のトーク番組などを教材に、相手に会わせて言葉遣いを変えているシーンの翻訳を通じ、ニュアンスの違いが伝わる単語の選び方について学ぶこともあります。

映像を通じて豊富な用例に触れながら、文脈を理解した上でそれに合った訳語に落とし込む能力をトレーニングしてゆく。こうした教育の実践によって学生の翻訳能力にどのような変化があるのかを分析し、メタ言語能力の実証研究にもつなげています。

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