本⽇の内容

2• 企業における⼈⼯知能技術を⽤いた事業のスタートアップに向けて– 企業と⼤学の連携の提案

⼈⼯知能技術の産業応⽤に向けた産学連携に関する事例報告• いかにしてアイディアを形に、⼈⼯知能技術を使いこなすか– 知⾒と⼈材の不⾜への対応• ⼤学との連携– ⼤学と連携するための契約形態– 共同研究の実施事例の紹介

北海道⼤学 ⼤学院情報科学研究院 情報理⼯学部⾨
複合情報⼯学分野 調和系⼯学研究室
准教授 ⼭下 倫央• 共同研究の締結までの経緯• 実施体制• 進め⽅

ソフトウェア・シンポジウム 2021

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AI技術を⽤いた新サービスの実施における課題• 知⾒の不⾜→ インターネット上で収集可能• スピルオーバーを利⽤する– PrePrint 論⽂– github のソースコード

研究開発したアイデア、知財などは容易に内容が他社にも知れてしまい、キャッチアップ・模倣が可能になる

情報が無料で公開されていてもすぐに利⽤するのは簡単ではない• ⼈材の不⾜– 「⼈⼯知能技術」は⽐較的新しい分野• 1990年代 AI 2度⽬の冬の時代– ⾃社で AI エンジニア、機械学習(ＭＬ)エンジニアを抱えているケースは少ない– 「スピルオーバーを利⽤している⼈」を利⽤する• ⼤学の利⽤

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AI技術を⽤いた新サービスの実施における課題•AI技術に特化した課題– 知識の⾮対称性• データ収集のコスト– 企業» 簡単にデータを増やすことができない» データ収集に関して⼿作業が必要– ⼤学» データ提供側が多くのデータがあると思っていても、機械学習には不⾜している• 研究成果の不確実性– ⼤学・企業とタスクの成功可能性・難易度設定で不⼀致– ⼿段へのこだわり• 成果が出ればいいというわけでもない– ⼤学︓新規性も必要– 企業︓「AIで何かしたい」

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⼤学のミッション

5• ⼤学の役割

⼤学の AI 応⽤研究における「現場」の必要性• ⼤学のAI 応⽤研究の難点– 「学術の中⼼として、⾼い教養と専⾨的能⼒を培うとともに、深く真理を探究して新たな知⾒を創造し、これらの成果を広く社会に提供することにより、社会の発展に寄与する」(教育基本法第７条第1項)– データ収集の難点• データ収集には時間・⼿間・設備の準備がかかる• そもそも「現場」がないのでデータを集められない– オープンデータの利⽤の難点• ⼤学の使命• 新規性が少ない• データ分析はできても、介⼊実験ができない– 教育︓知の伝承、⼈材育成– 研究︓知の創造– 社会貢献︓教育研究成果の社会への還元•

学⽣の研究室の在籍期間– 学部卒︓約1年、修⼠卒︓約3年（博⼠卒︓約6年）→ PoC の構築に適している(PoC までしかできない)

⼤学側にとって企業との連携も与えられたミッションのひとつ•

産学連携の現状• ⺠間企業からの研究資⾦等受⼊額

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順調に増加

共同研究費は⼤学としても貴重な収⼊源となっている

産学連携︓企業と⼤学の協⼒

北⼤における産学連携の現状•北⼤の⺠間企業からの研究資⾦等受⼊額– 令和元年度の共同研究の受⼊額• 約20億円– ⽬標︓対前年度増加率12%•北海道⼤学 産学・地域協働推進機構– 2015年4⽉設⽴• http://www.mcip.hokudai.ac.jp/cms/cgi-bin/index.pl– ⽬的•

平成３０年度 ⼤学等における産学連携等実施状況について(令和２年１⽉１７⽇)
⽂部科学省 科学技術・学術政策局 産業連携・地域⽀援課 ⼤学技術移転推進室
https://www.mext.go.jp/content/20200109_mxt_sanchi01_000003783_02_01.pdf

産学・地域協働推進機構は、北海道⼤学の研究成果の社会実装に向けた産学協働及び地域の課題解決に向けた地域協働を推進するとともに，これらの産学・地域協働の推進に資する⼈材を育成し，もって我が国の産業等の発展及びイノベーションの創出に資することを⽬的とします。

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⼤学と連携するための契約形態

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調和系⼯学研究室の共同研究⼀覧

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共同研究の実施まで流れ１

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課題決定における注意点

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Step 0．共同研究先を決める•– 学会発表や講演で共同研究先の研究室を探す– 課題が明確な場合• 保守が苦⼿– 担当した学⽣がいなくなる(卒業、その他)• 卒論・修論にかかりきりになる時期がある• できるだけ問題を明確にして相談– 課題が明確ではない場合– 新規性を求める• ⼤学の産学連携機関に相談• 教員へ相談– 対応はしてもらえる•

Step 1．共同研究の内容決め– 数回のミーティング• 研究の最終ゴールの共有– 予算規模・期間・計画概要の決定

⼤学の特徴– 学⽣が主⼒• 成果は論⽂にしたい

単年度で⼤きな予算を投⼊されるよりも、複数年の⽅が研究室運営には有益・600万円×1年 ＜ 200万円×3年•

企業の制約事項– 研究成果を出す時期• 株主総会，例年参加している展⽰会– ⼿段に関する制約• インパクトのあるプレス– 予算感– 外国⼈留学⽣の参加可否

共同研究の実施まで流れ２•

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共同研究の実施事例１︓研究概要
深層学習を⽤いたバス⾞内モニタリングシステムによる⾞内状況分析

Step 2．共同研究契約の締結

共同研究先︓株式会社シーズ・ラボ– 関連書類の提出と納⼊

バス⾞内モニタリングシステムによる
公共交通機関としての路線バスの利便性の向上– https://www.hokudai.ac.jp/research/innovation/kyodo/• 共同研究契約書の提出– 共同研究契約書雛形(⺠間)_単年度_令和2年4⽉改訂

・乗客の不意な⾞内移動・乗客のどこにも掴まらずに⽴つ路線計画に利⽤
乗客OD推定器

バス⾞内
複数のカメラでバス⾞内を撮影

旅⾏鞄

– ⽉1回 or ⽉2回の定例ミーティング– 年2回程度の学会発表– (必要に応じて) 企業の報告会での発表、報告書の作成•- バス⾞内の状況にリアルタイムに対応

バス⾞内の画像

Step 3．研究の実施

共同研究の実施事例１︓実施体制- 路線バス⾞内画像から乗客数や混雑状況を推定

・乗客の安全性の向上

バス⾞内モニタリングシステムの概要– https://www.mcip.hokudai.ac.jp/rules/style/• 書類⾃体は意外と簡潔• 知財で揉めると契約締結まで時間がかかる– 現場は置いてけぼり» 企業の知財部 vs. ⼤学の知財部•・運⾏円滑化の⽀援⽬的• 共同研究申請書の提出

乗客画像
DB

移動する
乗客

バス⾞内の画像

運転⼿

バスの発進 or 待機

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調和系⼯学研究室

Bounding
Box の付与
スーツケースの有無
乗客・旅⾏鞄検出モジュール(YOLOv3)

各乗客の位置データ

バス⾞内の混雑状況の配信
混雑状況配信システム「発⾞・停⾞時にスーツケースがお⼿元から離れないようご注意ください」
⾞内アナウンスシステム
乗客移動検出モジュール

運転⼿へ通知共同研究の実施事例１︓成果•– 体制

混雑状況分類モジュール(ResNet50)

混雑状況

乗客OD
データ

オートモーティブワールド2020 への出展
– AI活⽤の⾞内状況分析システムを公開• 2019年度︓調和系⼯学研究室スタッフ３名＋学⽣1名• 2020年度︓調和系⼯学研究室スタッフ３名＋学⽣2名• https://response.jp/article/2020/01/15/330724.html– ブース来場者 前年⽐2倍– 実施内容• 深層学習を⽤いた乗客検知、混雑度推定、乗客ＯＤ推定– アルゴリズムの開発と検証•

シーズ・ラボ社– 体制• マネージャー ＋ エンジニア 2名– 1名は受託研究員– 実施内容• ⾞載エッジデバイスの開発・選定• バス⾞内サービスの実装• 乗客データの収集•進め⽅– ⽉に1回のミーティングで進捗の共有

受託研究員• https://www.hokudai.ac.jp/research/fellow/jutaku/– 我が国産業の進展に資するため、⺠間機関等の現職技術者及び研究者を本学に受け⼊れて、⼤学院レベルの研究指導を受けることにより、その能⼒の⼀層の向上を図る制度– 研究室内に席を確保
・内部のゼミ等にも出席可能•外部予算獲得– ノーステック財団 2020年度「研究開発助成事業」に採択• https://www.noastec.jp/web/news/files/20ec9572d12446dc567feb4f30c71412af
7b8ed5.pdf– 「深層学習を⽤いたバス⾞内モニタリングシステムの開発」• 研究代表者 ⼭下倫央(北⼤)16共同研究の実施事例２︓研究概要•17

株式会社ゼロスペック ︓https://www.zero-spec.com/index.html

共同研究の実施事例２︓実施体制•調和系⼯学研究室– 体制– 灯油タンクに設置したセンサデータで残量推定• 調和系⼯学研究室スタッフ３名＋ 学⽣1名

• 配送業者のコスト削減– 給油時期を操作することで配送回数を削減• 活⽤イメージ– 実施内容• 灯油残量推定アルゴリズムの精緻化• 灯油配送優先度リストの作成アルゴリズムの開発– ある⼈の家は灯油タンクの残量が多くて(残量推定)、今後もそれほど使う傾向はないけど(消費予測)、今⽇は天気が良くて隣の家の⼈のタンクの残量が少なくて必ず給油するので、ついでに給油しておく(配送優先度リストの作成)•ゼロスペック社– 体制• マネージャー ＋ エンジニア 数名• 並⾏して調和技研にシステム開発を依頼– 実施内容• システムの仕様策定

給油⼝の蓋にレーザセンサを設置•

調和技研(地元ベンチャー企業)– 実施内容• 先⾏してセンサデータ収集サーバ・灯油残量推定システム開発•

⼈⼝減少地域で「灯油難⺠」を⽣まない、IoTを活⽤した配送システム
https://news.mynavi.jp/article/localit-2/

まとめ• AI技術の産業応⽤に向けた産学連携体制の構築– 企業と⼤学の連携• ⼤学側のメリットもある– ⼤学と連携するための契約形態– 共同研究までの⼿順– 共同研究の実施事例の紹介– 共同研究の締結までの経緯、実施体制、進め⽅• 株式会社シーズラボ• 株式会社ゼロスペック

進め⽅– ⽉に1回のミーティングで進捗の共有

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