プロジェクト報告書(最終) Project Final Report

提出日(Date) 2021/1/14

AI するディープラーニング
AI Love Deep Learning
松田顕 Ken Matsuda
1. 背景

2.2.

グループ B: 自然言語処理を用いた競馬予想

近年，ディープラーニングの技術を用いた研究・開発が盛んに行われている．ディープラーニングとは，グループ B は自然言語処理を用いた競馬予想をテ

脳神経とそのネットワークをモデル化したニューラーマに活動を行った．函館市には競馬場があり地域とルネットワークについて，そのネットワークを深くしの関係があることなどを理由にこのテーマを選択して機械学習に応用したものを指す．機械学習は人間がた．競馬予想に関する既存の研究は多く存在し，儲け行う仕事をコンピュータに学習させる技術で，ディーを出すには馬券購入者たちの予想によって形成されプラーニングの出現によって従来のものと比べてよる集合知を上回る必要があることがわかっている．そり複雑な問題に対して適用することが可能となった．

こであまり注目されていない厩舎コメントに焦点をまた，社会の情報化によって大量の情報を収集・利用当て，着順との関係性の発見を到達目標とした．

することが容易になったのも，ディープラーニングの2.3.

グループ C: 画像解析を用いた感染症対策支援

みならず機械学習の発展に大きく寄与している．
このような背景を基に，本プロジェクトではディーグループ C は画像解析を用いた感染症対策支援をプラーニングのような最新技術を活用しそれぞれのテーマに活動した．現在世界的に問題となっている感問題に対して解決方法を模索することを全体の目的

染症の拡大に着目し，ディープラーニング技術を用いとしている．本年度は 3 グループに分かれ，新たなアた感染拡大防止に貢献するシステムの開発を目的とプローチによる人狼知能の開発，自然言語処理を用いした．また，既存のシステムの問題点を洗い出し，よた競馬予想，画像解析を用いた感染症対策支援をテーり安価で導入も容易く，かつ効果の見込めるものを目マに活動した．

指した．具体的な到達目標として，単眼カメラによる

2. 課題の設定と到達目標

マスクの検出，ヒートマップの作成，咳・くしゃみの2.1.

グループ A: 人狼知能グループ A は新たなアプローチによる人狼知能の検出を挙げた．

3. 課題解決のプロセスとその結果
グループ A: 人狼知能開発をテーマに活動した．人狼知能とは，不確定情報

3.1.

コミュニケーションゲームである人狼ゲームを行う

3.1.1. テーマに関する調査エージェントである．このようなエージェントの構築

最初に人狼知能についての調査を行った．人狼知能を研究分野として確立したのが人狼知能プロジェク

プロジェクト公式サイト[1]から過去大会にて本戦へトである．グループ A は人狼知能プロジェクト[1]が出場したエージェントや人狼知能に関する論文の参主催する人狼知能大会の予選を通過する実力を持っ照，参考図書『人狼知能で学ぶ AI プログラミング』たエージェントを，従来の主流な手法にとらわれずに[2]を用いた輪読による学習，人狼知能プロジェクトが構築することを到達目標とした．

主催する人狼知能セミナーへの参加をもってその調査とした．
以上のような調査の結果次のような知見を得た．出

構築した人狼推定モデルは，考えられる人狼の組み合わせの ID を出力するようにした．

場するプロトコル部門の規則をはじめとした人狼知次に行動決定モデルについて，ニューラルネットワ能大会についての知識，人狼知能エージェントの基本ークを通し て強化 学習を行 う手法 である DeepQ-的な作成方法，従来の主流な手法などである．特に従Network（DQN）を用いて構築した．4 つの行動を定来の主流な手法については，相手の役職を推定する部

めて，それらの行動とゲーム状況に対して報酬を設定分で機械学習を採用し，行動を決定する部分にはルーした．特徴量には人狼推定モデルからの出力を含めたルベースが用いられていることを知った．

ゲームの状況などを特徴量として与えた．

3.1.2. 具体的な課題設定

3.1.5. 設計班の活動

本グループの到達目標は人狼知能大会において，予設計班はモデル班が作成した機械学習モデルをエ選を通過する実力を持ったエージェントを従来の主ージェント内で運用できるようにエージェントを調流な方法にとらわれずに構築することである．この実整することを目標とした．まずは人狼推定モデルに対現方法として，役職推定と行動決定についてどちらもして求められる特徴量をゲーム中に得られる情報か機械学習を利用することとした．また，機械学習にはら作成するように編集した．次に，行動決定モデルのディープラーニングを採用することとした．

出力に沿った行動をするように設定し，強化学習が行設定した具体的な目標を達成するための課題としえるように調整もした．て，機械学習技術や共同開発ツールをはじめとした前

3.1.6. 最終成果物

提知識の共有，共同開発環境の構築などが挙げられた．

最終的な成果物として，人狼推定と行動決定のどち知識共有などは全体で行い，エージェントの開発は機らにも機械学習を用いる人狼知能エージェントを作

械学習モデルを構築するモデル班と，そのモデルをエ成することができた．しかしながら，人狼知能プロジージェント内で運用できるようにする設計班の 2 つェクト公式サイト[1] において公開されている人狼知に分かれて行った．

能エージェントとの対戦を行う状況下で，ランダムな3.1.3. 前提知識の共有・共同開発環境の構築

行動を選択するものと勝率を比較実験した結果，有意3.1.1.で記述したようなテーマに関する調査を含め，な差を見出すことはできなかった．本年度の人狼知能グループ内で前提知識の共有を行った．開発に取り組大会の開催が 1 回のみで，エージェントの提出期限がむ際には Numpy，pandas，Keras などの Python ライ

8 月と早かったため，参加がかなわなかった．よってブラリについて学習と共有を行った．

グループの到達目標は完全には達成されなかった．

環境構築について，Git および GitHub を用いた共同

3.2.

グループ B: 自然言語処理を用いた競馬開発環境を整え全員が扱えるようにした． また，予想

Python のディストリビューションである Anaconda

3.2.1. 課題設定を導入し全員が同一の環境で開発に取り組めるよう

このグループの到達目標は，自然言語処理を用いたにした．

厩舎コメントの分析と競馬の着順との関係性の発見

3.1.4. モデル班の活動である．これを実現するためには，コメントを分析すモデル班は人狼推定モデルと行動決定モデルの構築を目標に活動した．

るためのプログラムとデータセットが必要となる．プ
ログラムは Python によるディープラーニングを用い

まず人狼推定モデルについて，ニューラルネットワた自然言語処理の実装が，データセットには競馬新聞ークを用いて構築した．公開されている過去の人狼知

約 1 年分の調教師コメントを文字認識ソフトによっ

能大会のログを教師データとして収集し，それらのデてデータとして集めることが課題として設定された．

ータを分析してモデルを構築する特徴量を抽出した．

この 2 つの課題をそれぞれ実装班とデータ班に分かれて解決することとした．

度を期待することができる．著作権に関しては，法律

3.2.2. 前提知識の獲得の調査や問い合わせを通してデータを使用する許可

機械学習技術の習得のため，『ゼロから作る Deepを得た．

Learning』[3]を参考書とした輪読を行った．また，競厩舎コメントと着順のデータ収集について，馬三郎

馬についての知識を深めるためにオンラインでの競では着順の文字認識によるデータ収集が難航した．よ

馬観戦や競馬予想ゲームを行うなどした．って着順については『netkeiba.com』[6]をスクレイピ

3.2.3. 実装班の活動

ングすることで収集するようにした．また，Excel の実装班は自然言語処理の実装を目標に活動を行った．

マクロを利用してデータセットの作成を高速化した．

3.2.5. 最終成果物

自然言語処理の実装で必要となる技術を得るため，班での活動の後，全体の活動として同義語辞書の作『Python と Keras によるディープラーニング』[4]で成による表記ゆれ対策，アンダーサンプリングによる自然言語処理の仕組みや実装例，専門用語について学

不均衡データへの対策，障害レースのデータをデータんだ．この書籍に含まれていなかった技術は Web をセットから除去するなどして精度向上に努めた．

中心に情報を収集した．具体的には，形態素解析器と厩舎コメントを入力として好走・普通・凡走を予測して利用 した Mecab や 単語埋 め込み で利用 し た

するモデル，上のモデルに入力として人気順を加えた

Word2Vec がある．これらの知識と技術を用いて，プモデル，厩舎コメントを入力として 3 着ごとの予測をロトタイプを作成した．プロトタイプでは，ニュースするモデルと複数のモデルを最終的に作成した．それサイトの記事を分類させ高い精度での予測を実現しらをランダムに予想させたものと比較し，若干の精度た．

向上を確認することができた．しかしながら，実用的プロトタイプを用いて，厩舎コメントを入力としてなモデルであると判断することができなかった．また，着順を予想するモデルを作成した．はじめは着順を 1作成したモデルの回収率も 8 割付近であり，厩舎コメ着から 18 着までの分類を行っていたが，細かい分類ントが馬券購入者の予想によって形成される集合知が成立しないことが確認できたので，好走・普通・凡に含まれない要素であるという結論には至らなかっ

走の 3 つに分類するように変更した．精度向上のため，た．

厩舎関係用語を Mecab のユーザー辞書に追加や，コ

3.3.

グループ C: 画像解析を用いた感染対メントデータの頻出単語上位 500 単語のみを残すよ

策支援

うな前処理を行った．大きな精度向上とはならなかっ

3.3.1. 課題設定

たが，モデルを厩舎コメントに適用できるように改良

感染症対策に画像解析技術を応用するという試みすることができた．

は新型コロナウイルスの拡大に伴い注目された分野

3.2.4. データ班の活動であるため，前例はあまり多くない．例としてはドロ

データ班は厩舎コメントと競馬の着順のデータ収集が目標であった．

ーンを使用した人々の社会的距離の監視と咳とくしゃみの検出[7]，サーモカメラとマイクを用いて特定の厩舎コメントの収集には，コメントのわかりやすさ人物の咳の数・発話の長さ・体温情報を記録し独自のとデータ収集の容易さを基準に吟味し，『馬三郎』[5]

病気指数を算出するシステム[8]などがある．これらのに決定した．馬三郎には豊富なバックナンバーや低コ問題点として，高額な装置を必要とし，システムの導ストなどのメリットがあり，なにより電子化されてい入に労力と費用が必要となっていることがある．また，ることによるデータ収集の容易さがあった．電子化さマスク着用の検出についてはカメラに近づくというれていても著作権などによりコピー&ペーストはでき人々の協力が必要であり，大人数であった場合には効ないが，実際の紙面に文字認識を適用させるよりも精率が低下することも挙げられる．

このような前例と問題点を踏まえ，低費用で導入に時間がかからない，必要な機能を備えたシステムの開発を課題とした．具体的には，画像に映っている人物・マスクの検出，咳とくしゃみの動作による検出，動線

図 1 作成したヒートマップとヒートマップの作成である．

4. 今後の課題

3.3.2. 活動

各グループそれぞれに反省，課題があるが，全ての設定した課題について，それぞれを解決する方法にグループに統一して次のような課題がある．具体的なついて調査を行った．画像の人とマスクの検出には物成果物を作成することができたものの，その有用性を体検出モデルである YOLO を，咳とくしゃみの動作証明することができていない．グループ A については検出には動作検出アルゴリズムである OpenPose を，実際に大会に出場する必要があり，グループ B，C に動線とヒートマップにはコンピュータビジョン向け

ついては実際にサービスとして使われ，評価されるべのライブラリである OpenCV をそれぞれ採用した．

きであろう．最後に，どのグループも有用な技術・知また，『ゼロから作る Deep Learning』[3]を参考書と見・経験を得ることができた．これらを今後の研究なした輪読によりディープラーニングに関する基礎知どにどのように生かすかが重要である．

識を習得した．

参考文献

YOLO による人とマスク検出には公開されている[1] 人 狼 知 能 プ ロ ジ ェ ク ト 公 式 サ イ ト .

画像を用いてモデルを学習させた．特に色付きマスク

http://aiwolf.org/. (Accessed on 17/09/2020).

やマスク非着用者の検出率が低かったことからそれ[2] 狩野芳伸, 大槻恭士, 園田亜斗夢, 中田洋平, 箕らのデータを追加するなどした．

輪峻, 鳥海不二夫(著), 人狼知能プロジェクト(監修).

咳とくしゃみの動作検出は，実装を吟味した際に時人狼知能で学ぶ AI プログラミング. マイナビ出版,間の問題が指摘され，そのほかの実装や精度向上を優2017.

先するために断念することとなった．

[3] 斎藤康毅. ゼロから作る Deep Learning. オライ

動線とヒートマップの作成には，YOLO で検出したリージャパン, 2016.

人の座標を基にヒートマップを作成し，それを撮影し[4] Francois Chollet. Python と Keras によるディープた画像と合成した．ヒートマップはマスク着用者・非ラーニング. マイナビ出版, 2018.

着用者それぞれで作成した．

[5] 馬 三 郎 . https://uma36.com/. (Accessed on3.3.3. 最終成果物

22/09/2020)

最終的な成果物として，画像に映っている人と，マ[6]netkeiba.com.

https://www.netkeiba.com/.

スクを検出し，一定時間ごとにマスクを着用している(Accessed on 23/12/2020)人としていない人の動線とヒートマップを画像形式[7] JIJI.COM， 新型コロナ感染防止にドローン導入で出力するシステムができた．システムの評価にはマ「 社 会 的 距 離 」 監 視 に 活 用 も .

スクをつけた状態と外した状態で歩き回るなどの動

https://www.jiji.com/jc/article?k=2020051000127&g=i

作を取り入れた動画を用いた．マスク着用・非着用のnt. (Accessed on 27/12/2020)

判 別 に は 状 況 に よ っ て 着 用 の 検 出 は 60.4% か ら[8] TechCrunch.com， 公共スペースを自律的に監視

93.9%，非着用の検出は 53.5%から 70.1%の正解率とする FluSense システムが病気の動向を追なった．ヒートマップに関しては，図.1 のようなもの

跡. https://jp.techcrunch.com/2020/03/24/2020-03-を作成する．

20-flusense-system-tracks-sickness-trends-byautonomously-monitoring-public-spaces/. (Accessedon 27/12/2020)