研究内容紹介

この小冊子は、甲南大学知能情報学部の専任教員それぞれの研究内容の一端を、わかりやすい言葉で表現したものです。

人工知能とカメラを使って健康増進
教授 田中 雅博

キネクトというセンサーは、マイクロソフト社がゲーム用

最初は学生の研究によりラジオ体操第一を実装しましたが、に、身体の動作を検知するために開発したもので、深度カメ

その後大幅に構造を改良し、現在ではいろいろな企業体操や、ラと呼ばれます。普通のデジカメが色や濃淡を検知するのに大学体操などにも対応しています。体操を覚えるための自習

対して、深度カメラでは、見えている視野中の物の各点ごとのためや、点数を競い合うゲームとしても利用できます。この距離を検知したり、体の関節の位置を検知したりする機能

こに掲載している写真は、女子栄養大学の体操（栄大体操）があります。このようなカメラなどを用いて、様々な健康増を実施しているときの画面で、演習科目の中で利用されてい進のためのシステムを開発しています。

ると聞いています。

その１つに、体操採点システムというものを作っています。

体操以外にも、深度カメラを使った健康増進のためのシス

このページの写真がその実施例です。体操にはそれぞれ決テムを開発中です。例えば、脳卒中後の機能障害の有無及びまった音楽がありますので、その音楽を聞かせ、お手本動画

程度を調べるテストや、運動してもよいかどうかを確認するを見せ、それを見ながら体操してもらう人の体操の出来具合

体の基本的な動きの確認テストなどを自動化してきました。

を採点します。その体操を熟知している指導的立場の人の体

現在、人工知能を組み込んで、一人暮らしの高齢者の見守り

操をデータ化し、それとの比較で採点します。画面は４枚構

システムの構築などを行っています。今後必要性がますます成になっており、お手本体操の動画、現在のプレイヤーのモ増加してくる高齢者向けの健康維持や簡単な姿勢の測定シス

ニター動画、お手本体操とプレイヤーのスケルトンを重ねてテムを提供して、楽しくトレーニングでき、健康寿命を延ば表示する画面、そして中間的な評価結果を表示する画面です。 すことに貢献したいと思っています。
カラオケの体操版と言えば、わかりやすいかもしれません。

ひも結びの数学と3次元トポロジー教授

日常生活において、ひもを結ぶということは、いたるとこ

森元 勘治

ところで、ひもは2次元（平面）では結ぶことはできませ

ろで見受けられます。たとえば、靴のひも、ネクタイ、包み、 ん。また、4次元に入ると、どんなに複雑に結んだひもでも、装飾品、等々。また、知恵の輪のように、ほどけそうでほどたちどころにほどけてしまうことが知られています。そのたけない物や、逆に、複雑に見えても、手品のようにほどける

め、ひもが結べるのは我々が住んでいる3次元空間のみであ物もあります。そのようなひもの結びを数学的にとらえ、理り、ひもが結べるというところに、3次元空間で生きている

論的に表現し研究する分野を、結び目理論と言います。このことの複雑さが凝縮されていると言っても過言ではありませ

分野は、約100年前から始まりましたが、今では、暗号理論ん。このような、空間の性質を研究する分野を3次元トポロ

や、統計物理学、高分子化学など、情報科学や自然科学と深ジーと言います。トポロジーという言葉は、一般に物と物とく結びついて発展しています。たとえば、DNAの組換えによのつながり具合を表すときに使われており、ひもの結びを研り新しいDNA分子が作られますが、ある種のDNA分子は決し究するということは、空間における曲線のつながり具合を研て作られないことが、結び目理論を用いて証明されます。

究することと言うことができます。

では、空間に浮かぶひもを、どのようにして数学の理論に

そして、このトポロジーという考え方は、前述したDNAト

するのでしょうか。実は、その発想と思考の柔軟性がこの分

ポロジーをはじめ、ネットワークトポロジーや、電気回路、

野の最も重要なところです。とらえどころのない物に対して、 マッチング等、社会の様々なところで有効に働いています。
視点を定め、外見ではわからない真の複雑さを抽出し違いを区別するところに、この理論の面白さがあります。

良いノートとは?
教授

渡邊 栄治

パソコンや携帯電話が普及し、いろいろな情報を簡単に効がいるでしょう。そこで、ノートをとるタイミングを計測す

率よく「記録」できるようになりました。しかしながら、いるために、耳に掛けたカメラを使用して、右の図に示したよ

ろいろな情報を「理解」するためには、人間の情報処理能力

うにペン先の座標を数値化します。この座標の変化や黒板をが非常に大切です。具体的には、人間の知的な情報処理能力

見るタイミングの間にどのような関連性があるのかについて

として、「読む」、「書く」、「話す」ことが挙げられます。 調べています。
学校では、たくさんの人が授業中に良いノートをとりたいと

また、「良いノート」とは、字が綺麗であるだけでなく、考えているはずです。では、「良いノート」とはどういうも試験前にノートを読み返したときに、授業の内容を正しく思のでしょうか。また、どのようにすれば「良いノート」をとい出せることが大切です。そのためには、ノート内に文章やることができるのでしょうか?

図が綺麗に配置 (レイアウト) されていることが必要です。例

私の研究室では、授業中における「良いノートのとり方」

えば、「良いノートのレイアウト」として、箇条書きでまとや「良いノートを評価するシステム」に関して研究を行ってめられている、適度な空白が配置されている、関連した文章います。以下では、これらの研究内容について紹介します。

や図が近くに配置されているなどの条件が挙げられます。左

授業中にノートをとる場合、黒板の内容を読み取りながら、の図に示したように、このレイアウトを自動的に評価するた先生の説明も理解する必要があります。例えば、人によって、 めのシステムを開発しています。
ノートをとるタイミングが異なります。 話を聞かずに黒板の内容を写す人や、話が途切れたタイミングでノートをとる人

豊かな生活のために活躍する並列処理技術
vs.

教授 若谷 彰良「〇〇沖で発生した台風△△号は時速45kmの速さで北西一斉に計算をすることにより全体として高性能なコンピューに進んでおり、午前7時には××島の東300kmの沖合に到達す

タを構成する手法です。世界最高速のコンピュータシステム

る予定です」台風の季節になると、発生した台風がどのようも並列処理を使っていますし、皆さんが普段使っているスに発達し、どこをいつ通るかということが天気予報で報じらマートフォンの中でも並列処理は利用されています。スマー

れ、それを見て万全の備えがされます。では、これらはどう

トフォンでは多岐にわたる処理を瞬時にかつ同時に実行でき

やって実現しているのでしょうか?実は、大気の動きは偏微ます。これも複数のコンピュータが協調して実現しています。

分方程式と呼ばれる数式で記述できることがわかっているの

並列処理の難しさは次の2点にまとめることができます。行

で、それをコンピュータが大量の計算をして、今後の進路及うべき計算をいかに均等な処理に分割するか、分割した処理

び発達の予想をたてています。このように、コンピュータは間での通信をいかに少なくするか、です。これらの難しさは、

我々の生活に密接に役立っています。

皆さんも、たくさんの友達と一緒に作業をするときに感じる

コンピュータは約70年前に発明され、10年で約100倍のことかと思います。私は、数値計算や画像処理などのさまざ

ペースで性能を向上してきましたが、最近はそのペースが落

まなコンピュータプログラムを効率よく並列処理として実現

ちてきています。しかし、台風の進路をより正確に予測して、 するために、スケジューリングやアルゴリズムの改良などの被害を少なくするなど、日常生活を豊かにするためにコンピュータの性能向上は必要不可欠です。そこで、注目されているのは並列処理です。並列処理は、多くのコンピュータが技術を研究し、コンピュータ上に実装しています。

数理認識としての計算代数と数学教育
教授 高橋

人間が物事を数理的に認識するとは、どのようなことで

正

第一:どんな種類の問題も数学の問題として考えよ。

しょうか?私は、このことをテーマとして、数学と数学教育

第二:どんな種類の数学の問題も代数で考えよ。

を研究しています。

第三:どんな代数の問題も方程式で考えよ。

私がこの分野を研究しているのは、私自身がコンピュータ
を使うことによって曲線や曲面の性質を調べた時、その効果

近年、コンピュータのハード及びソフトウェア技術の進歩に感動し、その感動を多くの人々に感じて欲しいと願っていにより、複雑な数学の問題を扱うことが可能になっています。

るからです。

私は、デカルトの思想を現代的に具現化し、コンピュータを

数学の理論を理解しようとしたり、数学の問題を解こうと活用して、数理認識としての計算代数と数学教育の研究を行考えたり、あるいは数学の新しい理論をまとめようと考えた

う過程において、以下の方法に基づいて研究を行っています。

り、数学を何かに応用して、数学以外の問題を解決しようとしたりする数学に関係した思考活動を一括して“数学的活動”

第一:どんな種類の問題も数学の問題として考えよ。

と言います。コンピュータの活用は、数学的活動を支援する

第二:どんな種類の数学の問題も計算代数で考えよ。

ことができます。これまで多くの研究者が数理認識における第三:どんな計算代数の問題も連立方程式で考えよ。

究極の問題である“すべての問題を解く普遍的方法”を追究しています。その代表的な存在はデカルトです。デカルトは、

この考え方は、計算代数と数学教育をはじめ、数理認識とあらゆる問題に適用できる“すべての問題を解く普遍的方法”呼ばれる広い範囲の思考において有効な方法になっています。

は、次のとおりであると示しました。

Webニュースから漫才台本を自動生成

教授 灘本 明代

みなさん、最近のニュースを知っていますか?

現在、期の抱負を語った」というニュースの場合、ニュースはテレビや新聞だけでなくWebにも掲載されていま

ボケ:「XX選手は来期に向けて豆腐を語ったんだってな。」

すが、若者のニュース離れは進んでいます。みなさん、漫才

ツッコミ:「そうそう、豆腐はほんとおいしいな・・って、は好きですか?

漫才が嫌いという人は少ないかと思います。 何でやねん!豆腐って、それは大豆の絞り汁を凝固剤によっ

そこで、私の研究室では、Webニュースから漫才台本をプて固めた加工食品やろ!豆腐ちゃうって抱負や!」ログラムが自動で作成する研究を行っています。ここで作成

ボケ:「すまん、勘違いしてもうた。」

された漫才台本をロボットやCGキャラクターが演じるわけでというように、Webニュースの記事を題材に、ノリツッコミ

す。これにより、ニュースを普段読まない人も気楽にニューの会話からなる漫才を自動で作成します。この会話の中にもスを知ることができるようになります。

様々な技術が入っています。「抱負」を「豆腐」に間違える

ご存じの通り、一般に漫才は「つかみ」「本ネタ」「オ手法や、「豆腐はおいしい」とか、「豆腐とは何かの説明」

チ」からなり、ボケとツッコミの対話で構成されています。

はコンピュータは知りませんので、これらの情報をインター自動生成する「つかみ」の部分は、その季節の挨拶やニュー

ネット上から取得する手法等が含まれています。

スのタイトルを言ったりします。「本ネタ」の部分はその漫

このように、様々な技術を用いて、Webニュースから漫才

才の肝になり、「オチ」はニュースのタイトルに掛けたダ

台本を自動で作成する研究を行い、日夜「インターネットをジャレや謎かけで話をまとめます。「本ネタ」の部分をもう利用した笑い!」について真剣に研究をしています。

少し詳しく説明しますと、例えば、「あるサッカー選手が来顔の振動で歌の上手さがわかるかも?
教授 北村 達也

最近のカラオケには歌を採点する機能がついています。あこの2つの図を見ると、声の高さで皮膚振動のパターンが大れは歌の抑揚やリズムなどを評価していますが、私の研究室

きく異なることがわかります。A4の皮膚振動パターンに対しでは顔の振動から歌の上手さを評価する研究をしています。

てF5では鼻の周りの振動が小さく、その一方で額と頬の振動

私たちが声を出すときは皮膚がわずかに振動しています。

が大きくなっています。この声楽家にうかがってみると、「あー」、「んー」と言いながらのどや鼻に指をあてるとそ「高い声は突き抜けるイメージで出す」とおっしゃっていまの振動を感じることができます。当研究室では、レーザーす。「突き抜けるイメージ」が額の振動が大きくなった理由

ドップラ振動計という装置を使ってこの振動を測っています。 かもしれません。今後、歌の上級者と初心者の皮膚振動パ
この装置は、振動する物体にレーザーをあてると、反射光がターンのデータベースを作れば、歌の上手さが顔の振動からドップラ効果（移動する救急車のサイレンの聞こえが変わる

判定できるようになると考えています。

原理）によって変化することを利用して振動を計測します。

この声楽家はまた「高い声は“あてて”出す必要がある」と上の図は、プロの声楽家がA4と呼ばれる声の高さ（440もおっしゃっています。このように、歌の上級者は独特の表Hz）とF5と呼ばれる声の高さ（698.5 Hz）で歌ったときの現を用いて歌っているときの身体感覚を表しますが、初心者

顔の皮膚の振動（正確には振動速度）を計測した結果です。

や素人にはどのような感覚かわかりません。このような表現

左がA4で右がF5です。色が赤いほど振動が大きく、青いほどと皮膚振動パターンの関係が明らかになれば、歌の指導にも振動が小さいことを表しています。また、レーザーが目に入大変役立つと期待されています。

るのを防ぐため遮光ゴーグルをかけていただいています。

五感を拡張する技術、バーチャルリアリティ
教授 田村 祐一

一般の方々のバーチャルリアリティ（以下VRとします）のたり、においを感じたり、水が飛び出たりします。これらにイメージはどのようなものでしょう?まず頭に浮かぶのがな

共通することは、そこに“実物がない”にも関わらず、目の前

んだかよくわからないが、なんかあやしい技術といった感想にあるかのように存在させる、また本当は感じることができかもしれませんし、すごく未来的な印象をいだく方もいらっないものを感じることができる、つまり人間の視覚・聴覚・

しゃるかもしれません。やはりVRというと真っ先に思いつく

触覚・嗅覚を拡張していると言い換えることができます。現のはコンピュータゲームです。コンピュータゲームに頭を悩

在世界中で、本当に目の前にあるものと同様の感覚を与える

ます親御さんも少なくないでしょうから、VRは子供の勉強のことのできる方法についての研究が行われています。

邪魔をする悪者のように感じるのかもしれません。確かに今、私が行っている研究の一つは、VR技術を実際の設計に役立

VR技術を最もうまく利用しているのはゲーム業界かもしれまてようというものです。大量生産される商品は、安く作るこせん。しかし、“ゲーム＝VR”ではなく、“ゲーム ⊂ VR”、特とができますが、一つしか作らないものや大量生産する前のに未来を見据えた場合、VRが作り出すであろう世界の中で、試作品は安く作ることはできません。そこで､VR技術を使っゲームはそのほんの一部分です。

て設計しようという発想になります。VR技術では作り直しが一言でいうとVRは人間の感覚を外部に拡張する技術です。

簡単にできますので、安価に本当に目の前にあるかのように

たとえば、馴染みのあるVR技術の一つとしてテーマパークの作ることができます。このような役に立つ、直感的なシステ

3次元映像のアトラクションがあります。最近の3次元映像のムの構築を目指しています。

アトラクションでは、映像が飛び出すだけでなく、席が動いナップサック問題－最も満足する組み合わせを発見する－
教授 小出

武

みなさんは小学生のとき、スーパーに遠足のお菓子を買い扱う問題の規模（予算の額や対象の品物の個数）が大きなに行った経験がありますか?私の場合、予算300円でなるべ

ナップサック問題は人間が解くには複雑なので、通常コン

く自分の好きなお菓子を、そしてなるべく色々な種類のお菓

ピュータに解かせます。でも考えられる品物の入れ方を全部子を買いたい!と思ったものです。お菓子を選ぶ基準は違う

調べて、その中で最も良い入れ方を選ぶ、という単純な方法

かもしれませんが、どのお菓子をいくつ買うのが一番満足ででは、実はコンピュータでも膨大な計算時間が必要となりまきるか?を考える点では、みなさんも同じだったのではないす。具体的に考えてみましょう。1つの品物に対して、その品でしょうか。

物を入れるか入れないかの2通りの入れ方があるので、品物がこの遠足のお菓子を買う問題は、ナップサック問題と呼ば2個の場合は全部で2 × 2 = 22 = 4通り、品物が3個なら全部れる問題の一種です。ナップサックには体積や重量などの制で23 = 8通りの入れ方が存在します。そして品物が100個の限があります。その制限の範囲内でなるべく満足度が高くな

場 合 は 2100 通 り で 、 お よ そ 1030 通 り で す 。 1 秒 間 に 1 京るような品物の入れ方を決定する問題、それがナップサック（1016）通り調べることができるスーパーコンピュータでも、問題です。1年間の限られた予算の範囲内で、どのプロジェク

全ての入れ方を調べるには約400万年かかるのです!

トを実施するのが良いかを会社や役所で決める問題も、大き私は数学や情報科学を応用して、単純な方法では膨大な計な⾧方形の木や鉄の板から、決められた形と数の小さな部品

算時間を必要とする問題を短時間で解く計算方法（アルゴリをなるべく余りが少なく切り抜くという問題も、ナップサッ

ズム）を開発する研究を行っています。

ク問題の一種です。

大量のデータから価値を生み出す
教授

関

和広

皆さんは「データマイニング」という言葉を聞いたことがあで解析することで、生物学的・医学的知識を抽出し、それらりますか?マイニング（mining）という言葉はもともと鉱山かを組み合わせることで新しい知識（仮説）を発見したり、オら石炭などの鉱物を掘り出すことで、転じて、データの山から

ンラインニュースやソーシャルメディアから経済変数の足元貴重な情報や知識を見つけ出すことをデータマイニングと言い予測を行ったりといった研究を行っています。また、日本語ます。計算機の登場・進歩とともに発展してきたデータマイニと英語など、異なる言語の間の文章の意味の近さを定量化し、ングですが、近年、データの山が山脈に、あるいは奔流の川の言語の壁を超えて情報を扱えるような知的な情報システムにようになり、そのような膨大なデータを扱う計算環境も整ってついても研究しています。

きたことから、データマイニングの実世界の問題への応用が進各種センサーの小型化や情報通信技術の発展、記憶装置のんでいます。皆さんの身近にあるデータマイニングの一例とし容量の増大などによって、現在、多種多様・大量のデータがては、「この商品を買った人はこの商品も買っています」のよ

絶えず記録され、利用できるようになってきています。このうな推薦システムがあります。私の研究室では、このようなような大量のデータを活用する、いわゆる「データ駆動型」

データマイニングや、同様に大量のデータの利活用を図るAI・の研究は、ますます重要になってきています。大学でデータ

データサイエンスに関する研究を行っています。

マイニングやAI・データサイエンスについて学んでみません

具体的には、NatureやScienceのような学術文献を計算機

か?

学力がアップする睡眠術の研究
准教授 前田 多章

私たちは、良質の睡眠が得られないと記憶を定着させるこ憶能力を充分に引き出すには、最適な睡眠環境で充分な時間とができません。ヒトの記憶に関して研究をしていると、多をまとまって寝ることが重要です。最適な睡眠時間は・・・

くの人が苦労して勉強した内容を、残念ながら不適切な睡眠

個人差はありますが、6時間あるいは7時間半です。そして、習慣により、しっかり記憶できない状況にあることに気が付

午後11時頃に就床し午前6時に起床するといった規則的な生きます。現代社会において、睡眠の質の劣化や量の減少が急

活が理想的です。また、朝食をしっかり摂り、午前中に屋外

速に進んでおり、低年齢層を含めた日本人の生活の夜型化がで日光を浴び、できれば軽いリズム運動を行うことが理想的指摘されています。そのため、現代日本人は、ヒトが本来です。そして、午後には、15分ほどの昼寝をし、夕方、軽い持っている記憶能力を充分に引き出せなくなってしまったの

リズム運動をし、早めの夕食を摂ります。近年の生活では、です。

我々の夕食は夕方に摂るのではなく夜に摂る、つまり夜食にそこで、幼児から高齢者まで多くのボランティアの協力をなっています。できれば夕食を心がけたいものです。習慣的得て、それぞれの睡眠事情と記憶能力や健康との関係を、睡

就床時間の2～3時間前には入浴を済ませましょう。また、カ

眠日誌、脳波計、睡眠—活動計を用いて調査・研究していま

フェインなどの刺激物の摂取も避けましょう。午後7時以降はす。特に、日中の運動量や学習量を変えて睡眠状態を観察しなるべく、部屋の照明のフル点灯は避け、できれば暖色系の分析を行っています。得られた成果を活かして公開講座や講光の下で静かに過ごすのが理想的です。これらのことを習慣

演会などで睡眠指導を行っています。

づけることにより記憶力が充分に発揮できるのみならず、健睡眠指導では、次のようなことを薦めています。我々の記康で快適な生活を得ることができます。

触れる立体?触れない立体?
准教授 阪本 邦夫

飛び出す絵本を知っていますか?閉じた状態では見た目はレイにはどんな仕掛けがあるのでしょうか。３Dテレビや３他の本とほとんど変わらないのですが、ページを開くと絵本

D映画の画面をメガネをかけずによく見てみると、映像がずの中から絵が飛び出してきます。ページをめくるとこれまでれて少しぼけたように見えます。３Dテレビや３D映画では、見ていたものとは違う絵が絵本の中から飛び出してきます。

普通のテレビや映画と違い、左眼と右眼の映像が同時に表示

飛び出す絵本では絵本の中から絵が飛び出してきますが、残されています。不思議なメガネをかけると、この映像が左右念ながら絵は動きません。飛び出した絵を動かすことはできの眼にふりわけられるので、映像が立体的に見えたり画面かないだろうか。そんな夢を実現する、飛び出す動く映像を作ら飛び出したりするのです。立体ディスプレイには、画面とりだす装置が立体ディスプレイです。立体ディスプレイといメガネの両方に、こんな仕組みがあったのです。

うと難しく感じますが、赤青メガネ、立体映像、３Dテレビ、

３D映画館では、メガネをかけた小さな子供たちが、画面

３D映画、このようなキーワードやものを見たり聞いたり、から飛び出した映像に触ろうと、一生懸命に手を伸ばしてい体験したりしたことのある人はかなりいるのではないでしょます。しかし映像は幽霊のように手をすり抜けていき、飛びうか。不思議なメガネをかけた瞬間、画面の中の映像が立体出す絵本のように直接触れることはできません。触れそうで的に見え画面からも飛び出してくる映像装置、それが立体触ることができない、是非とも解決したい課題の一つです。

ディスプレイです。普通のテレビや映画でも動く映像を見る

皆さん自身で本当に触ることのできる立体映像の仕掛け、仕ことはできますが、不思議なメガネをかけても映像が立体的組みを考えてみませんか。

に見えたり画面から飛び出したりはしません。立体ディスプ

非線形力学で運動を科学する
准教授 和田 昌浩

天気予報がなぜ難しいかご存知ですか?一般的には、過去くの現象が解明されつつあります。

のデータや気象予報士の経験、最新のコンピュータで膨大な

これまでは、自然界に見られる非線形現象やカオスの研究

データや計算式を元に予測をしていますが、それでも100%が私の主なテーマでしたが、最近はこれらの研究に加えて、当たるようなことはなかなかありません。昔、アメリカの気センサー技術を利用したロボット開発、スポーツや運動のレ象学者が、非線形な微分方程式で表される気象モデルを考え、 ベルアップにつながる可視化技術にも取り組んでいます。近当時の最新式のコンピュータで計算したそうです。得られた

年では、スマートフォンをはじめ、身近なデバイスには様々結果が不規則な挙動をしていたため、最初はコンピュータがなセンサーが組み込まれており、日常の行動を記録したり、壊れてしまったのかと勘違いしてしまったという逸話もあり解析したりすることが容易になりました。日々の生活の中でます。ところが、後にこれがカオスと呼ばれる現象であるこ

様々なセンサーが活躍しているのです。また、スポーツは気とがわかり、身のまわりにこのような非線形現象が数多く見

軽に楽しめる運動ですが、この運動もすべて力学です。これられることがわかってきました。“ブラジルで蝶が羽ばたくとらの運動モデルや各種センサー情報にも非線形要素が含まれテキサスで竜巻が発生する”、そんな馬鹿げた話はないと思うます。厳密に言えば、自然も人間もロボットも非線形の集合

かも知れませんが、世の中にはほんの小さな動きが、⾧い将みたいなものなのです。そのため、非線形を知ることは、世来にわたって影響を与えるなんてこともあるのです。このよの中の真理を解明することにつながると考えています。現在

うに非線形現象は予測することが難しく、簡単には計算でき

は、そのような非線形の特徴を利用した解析技術や様々なアませんが、近年のコンピュータ技術の急速な発展により、多プリケーションを開発中です。

社会を支えるソフトウェア技術者を縁の下で支える技術准教授 新田 直也

スマートフォン、ATMからロケットの姿勢制御まで、ソフ
トウェアは社会のいたる所で使われています。自動車やテレビなど、コンピュータを利用した製品の開発費用のうち、ソ

私たちの研究室では、そのような困難なソフトウェアの開発を助ける技術の研究に取り組んでいます。
たとえば、ソフトウェア技術者が2～3日間かけて行った作

フトウェア開発費用の割合が半分を超えるほどになっており、 業を詳細に記録し、その記録を2～3週間かけて詳しく追跡しソフトウェアの規模や利用範囲は増すばかりです。そのようていったところ、その中にコンピュータを用いて自動化できなソフトウェアはソフトウェア技術者がすべて手作業で作っる作業があることがわかりました。そこで、技術者の代わりています。コンピュータに向かって1行ずつ考えながら打ちにその作業を自動で行うソフトウェアを約2年かけて開発し、込んでいくのです。ソフトウェアはコンピュータシステム上開発したソフトウェアを用いて実験を行いました。その結果、で実行されますが、平均で1秒あたり何万行ものプログラム

今まで技術者が何時間もかけて行っていた作業を数分で処理が実行されます。技術者が1か月で書くプログラムが約1000できるようになりました。このようにソフトウェア技術者の行ほどであるため、ソフトウェアの1秒の実行には技術者の膨大な作業を支援するためには、それ以上に膨大な時間をか

約10か月分の作業が詰まっている計算になります。

けて研究を行う必要があります。ソフトウェア技術者の作業

このようにして作られるソフトウェアは非常に巨大で複雑をすべてコンピュータに肩代わりさせることは難しいかもしな構造をしているため、ソフトウェアの開発には常に困難がれませんが、煩雑で負担の大きい作業を自動化して、ソフト伴います。人間が一度に把握できるプログラムの行数は最大

ウェア技術者が少しでも楽に開発できるよう縁の下で支えるで2000行程度と言われており、誰も全貌が把握できないま技術を開発していきたいと思っています。

まソフトウェアの開発が進んで行くことも少なくありません。

賢く、気の利いたロボットを目指して准教授 梅谷 智弘「ロボット」というと、人の形をしたものを思い浮かべる

一方、ロボットが実際に「賢く、気が利く」ことができる

ことが多いかと思います。いまやロボットは実にさまざまなためには、わたしたちが情報機器を使って様々な情報を手に形があり、世界中では多種多様な研究がおこなわれています。 入れるのと同じように、ロボットが動くために必要な情報を、
特に最近では、高度で知的なロボットが多く開発され、また、 動く状況や場所に応じて、その時点で手に入れられるようにロボットを用いた教育、ロボットで用いられる技術を利用しすることが必要です。わたしたちの研究室では、ロボット技

た機器の開発など、ロボットやそれを利用した技術が盛んに術をより広くとらえ、ロボットが動く場所（空間）を整え、開発されています。

周りからロボットを情報面で支援して、ロボットを「より賢たとえば、みなさんになじみ深いものとして、スマート

く、気の利く」ものにする研究をしています。さらに、そのフォンなど携帯端末を持つ人の現在いる場所を把握する技術

技術を生かした「さりげない」人の見守りなど、人の生活をも、ロボットがいる場所を確認するために利用されています。 安全かつ活発にするための技術を研究しています。
この技術は、屋外ではGPS（全地球測位システム）、屋内でロボット研究は数多くの領域と関連しているため、様々なは無線のネットワーク回線によってインターネットに接続し分野の研究を総結集したものになります。そのため、研究をて位置を特定する情報通信技術です。この技術がさらに発展きっかけとした、さまざまな分野の人との交流が生まれます。

し、他の技術と組み合わせることで、人が希望する場所へ自私の研究の根本に「人の生活を安全かつ快適にしたい」とい動的に運んでくれるロボットや、わたしたちの行動や意図をう願いがあります。ロボット研究をとおして、この願いを実理解し、気の利いた情報を知らせてくれる情報機器が開発さ現できればと考えます。

れるかもしれません。

言葉の理解を目指す自然言語処理准教授 永田AI（人工知能）の一分野に「自然言語処理」というものがあります。簡単に言うと、人間の言葉を理解するAIを実現す

亮が普段利用している自動翻訳ソフトにもこの数式が入っているかも知れませんね。

るための学問です。例えば、自然言語処理では、ドラえもん

我々の研究室では、自然言語処理の中でも文章の自動添削や鉄腕アトムのような、人間の言葉を話すロボットを実現すというテーマに取り組んでいます。通常、日本人のように英ることを目指しています。社会で利用されている身近な応用

語を母国語としない人が書いた英文には、たくさんの誤りが例としては自動翻訳や検索エンジンがあります。また、パソ含まれます。そのような誤りを自動的に修正するためのコン

コンやスマホの文字入力機能にも言語処理の技術が使われてピュータを開発しています。そのために、人間はどのようにいます。

言語を習得するのか、また、なぜ間違えるかということを数

不思議に感じられるかも知れませんが、人間の言語の振る式で表すことに取り組んでいます。出来上がった数式をコン

舞いや機能には数式で表すことができる部分があります。例N
えば、この数式 Cˆ  argmax p(ci | ci1) p(wi | ci ) は大変複雑です

ピュータの中に組み込むと、英文の自動添削が可能となるわが、実は、「言語の翻訳」を表しています。この数式に、CASEC-WTという英文自動添削ソフト（上図）に応用されて「 ぼ く ド ラ え も ん 。 」 と い う 日 本 語 を 入 れ る と 、 “ I am

います（CASEC-WTについては、http://wt.casec.jp/で詳し

Doraemon.” という英語が返ってくるところを想像してみてくご覧いただけます）。将来的には、英語だけではなく、フください。数式の意味は分からなくとも、複雑難解な数式とランス語やイタリア語など様々な言語を対象にした自動添削

人間の言語とが言語処理の世界で結びついているということに取り組んで行きたいと考えています。

Ci1に、神秘的な感じがするのではないでしょうか。実際、上の数式はAIソフトによく利用されます。もしかすると、皆さんけです。これまでに、我々の研究室で開発した技術の一部は

インタフェースは人間に最も近い情報技術准教授 山中仁寛

ユーザ（作業者）を「観察する」≒ センサで「ひとを測る」
機器（コンピュータや電化製品など）を操作するとき、戸ます。このプロセスがデザイン思考で、研究室の学生たちに惑いを感じたことはありませんか?その戸惑いは、人が考えはあたりまえのようにこの手法を使える技術者になってもらることと機器のハード・ソフトウェアの設計者が考えることいたいと考えています。

のズレであり、これを解消し、人間と機械をつなぐ部分の使新しいものを創るためには、(1)調査フェーズ、(2)観察

い勝手を向上させることがインタフェース研究の目的です。

フェーズ、(3)モデル化フェーズ、(4)評価フェーズの4つの近年のヒューマンインタフェース分野では、スマートフォ

ステップが必要になり、私の研究室では(2)観察フェーズに力

ンやウェアラブルデバイスなどに代表される人の生活を大きをいれて取り組んでいます。「観察する」には、目でみて空く変えるような機器やインタフェースを創り出すことを目指

気を感じるということが基本ですが、それだけではなく目にした研究が行われています。そのためには、ユーザの声をきみえないものを各種センサで計測するということも含めて考くだけでは、隠れたニーズを見つけることはできません。世

えています。IoT時代、取得できるデータは大量にあります。

の中にないものを創るには、ユーザが実際に生活する場におここから意味のある情報を抽出しモデル化する手法がますまいてユーザを観察し、ユーザの気持ちに寄り添い、共感する

す重要になります。これまでの成果としては、企業や他大学必要があります。そして、隠れたニーズや問題点を見つけ出との共同研究としてドライバやライダーの情報を計測・モデ

し、その解決のためのアイデアを出して、モノでもサービス

ル化し、状態を推定する手法を開発しました。この技術は、でも、とにかく早く、ひとにみえる・伝わる「かたちにす

プラントのオペレータをはじめとする作業員の状態推定、こる」、かたちにしたものをユーザに使ってもらい、反応を観どもや高齢者の見守りシステムなどに応用が可能です。

察して問題点を抽出して．．．という繰り返しが重要になりネットワーク上のコンピュータ群を上手に使う
准教授 鎌田十三郎

皆さん、多数のコンピュータを連携させて使うというと、多数の計算機を効率的に使うのは、多人数で協力作業をおどういうイメージがあるでしょうか?例えば、富岳などのこなう時と同じような難しさがあります。初めから作業内容

スーパーコンピュータのイメージでしょうか?あるいは、や量が分かっている場合は分業しやすいですが、動く人や物

データセンターにコンピュータが並んでいるイメージでしょを対象にしたデータを扱いたい場合は、計算状況に応じた対うか?いわゆるクラウドコンピューティングでは、データセ処法を考えなくてはいけません。また、複雑なプログラムをンターと、皆さんのPC・スマートフォンなども連携してアプ

⾧年かけて作成するのも現実的ではありません。効率的な処リケーションが実現されていますよね?我々のグループでは、 理を簡単に実現するための基盤ソフトウェア技術が重要です。
ネットワーク上に分散配置された多数のコンピュータを効率的につかうための基盤ソフトウェアの研究をしています。

さまざまなモノから集めた情報を活用できる領域は、高度交通システムなど色々あることでしょう。皆さんの発想で、現在のクラウドコンピューティングでは、データセンター

新しいアプリケーション領域を広げていきましょう。一方で、の多数の計算機を用いて全国からの膨大な数のリクエストを現実のプログラムとして実現するためには何が必要か、プロ処理しています。また、５Ｇなどの次世代モバイル通信では、 グラムを容易に実現できるようにするためには、どのような各地に配置されたエッジサーバを用いることで、いろんな考え方をすればいいか、最新の技術を学ぶとともに、新たなユーザーや各種センサーからの情報を集め、低遅延で処理す基盤ソフトウェアを創造していけると嬉しいですね。

るエッジコンピューティング技術が注目されています。

研究内容・一覧
 人工知能とカメラを使って健康増進（知能情報処理） ひも結びの数学と3次元トポロジー（３次元多様体論，結び目理論）
 良いノートとは?
（画像処理および知能化技術による人間の知的な動作の分析）
 豊かな生活のために活躍する並列処理技術（並列情報処理）
 数理認識としての計算代数と数学教育（計算代数，数学教育）
 Webニュースから漫才台本を自動生成（Webコンピューティング，データベース，データ工学） 顔の振動で歌の上手さがわかるかも?
（音声科学，音響バーチャルリアリティ）
 五感を拡張する技術、バーチャルリアリティ（バーチャルリアリティを利用したデジタル情報の表現） ナップサック問題 －最も満足する組み合わせを発見する－（オペレーションズ・リサーチ（OR））
 大量のデータから価値を生み出す（データマイニング，AI，データサイエンス）
 学力がアップする睡眠術の研究（脳の発育発達に関する電気生理学的実験および行動実験）
 触れる立体?触れない立体?
（触れる映像，飛び出す映像を実現する立体ディスプレイの研究）
 非線形力学で運動を科学する（カオス・非線形力学，システム制御工学）
 社会を支えるソフトウェア技術者を縁の下で支える技術（ソフトウェア解析，ソフトウェアアーキテクチャ評価手法）
 賢く、気の利いたロボットを目指して（ロボット工学） 言葉の理解を目指す言語処理（計算言語学，言語処理） インタフェースは人間に最も近い情報技術（ヒューマンインタフェース） ネットワーク上のコンピュータ群を上手に使う（情報通信ネットワーク）

甲南大学 知能情報学部
http://www.konan-u.ac.jp/faculty/ii/

教授

田中 雅博

教授

森元 勘治

教授

渡邊 栄治

教授

若谷 彰良

教授

高橋

教授

灘本 明代

教授

北村 達也

教授

田村 祐一

教授

小出

武

教授

関

和広

正

准教授

前田 多章

准教授

阪本 邦夫

准教授

和田 昌浩

准教授

新田 直也

准教授

梅谷 智弘

准教授

永田

准教授

山中 仁寛

准教授

鎌田十三郎

亮