SIP第2期

ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間
基盤技術
研究成果報告書（2018年度ー2022年度）

巻頭言
昨今の我が国では、多様な個が社会と関わりを持ち、それぞれの個性を生かし社会に貢献し、個人の多様な幸せをお互いに協力して実現していく世界観が語られている。その世界観の実現に必要な、AI やビッグデータに関連する技術開発の方向性は、どうあるべきであろうか。
米国、中国等における世界の AI 研究開発競争を見渡してみれば、彼らと同様の方向で技術開発を行っても、これらの国々を凌駕することは明らかに難しいと言わざるを得ない。しかしながら、我が国の長い歴史の中で培われた日本特有のきめ細やかさを生かせば、勝ち筋が見えるのではないか。
この勝ち筋は技術とは関係が薄いと思われるかもしれないが、私がこの考えに至ったのは、過去に我が国の産業が焦土と化した戦後の時代に努力を怠らず、自動車やトランジスタラジオ、ポータブルプレイヤー等の分野で一世を風靡した記憶が頭の片隅にあったためである。これらの分野における技術・産業の躍進は、日本人が得意とする生活者に根ざしたデザインと品質を、社会に受け入れやすいサービスとともにプロダクトに反映させた結果だと考えている。
SIP 第 2 期「ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」のプログラムディレクター
に就任したとき、単に AI が大量のデータを解析して今まで人間が気づかなかった知見を提供す
るのはもちろん、人と人のコミュニケーションを AI が支援する基盤技術を開発し、介護・教育・接客等で人同士がよりお互いを理解して、気持ちを通じ合わせて仕事をしていくことができるよ
うな技術開発の方向性を打ち出した。そして、対話やジェスチャーを含むビッグデータを AI が解析して、今まで人手がかかり、意思の疎通が難しい分野で AI 技術が活躍し、社会を変えていくような技術開発を中心に構想した。
これらの開発分野は難しくチャレンジングではあるが、先述の我が国に根差した特性を生かしながら、無限に近いすそ野を持つ適用領域を開拓できる可能性がある。あわせて、産学官にバラバラに存在するデータを分散連邦型のアーキテクチャで共有し、AI に必要な品質の良いビッグデータを供給する基盤と、複数の AI による自動的な協調・連携する技術の開発を行うことで、将来に渡り領域拡大が見込める課題構成とした。
本プロジェクトで培われた基盤技術と人材は、科学技術・イノベーション基本計画に示された、目指すべき社会像「国民の安全と安心を確保する持続可能で強靱な社会」「一人ひとりの多様な幸せ（well-being）が実現できる社会」実現に向けて中心的な役割を担うものと確信している。
末筆ながら、本プロジェクトの哲学と実践に共感して、ご支援いただいた関係者の方々、参画いただいた研究者の方々に深く感謝申し上げます。

プログラムディレクター
安西祐一郎
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 001

戦略的イノベーション創造プログラム
（SIP）
第2期
「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」とは■概要
戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）とは、内閣府総合科学技術・イノベーション会議（CSTI）が司令塔機能を担い、府省の枠や旧来の分野を超えたマネジメントにより、科学技術イノベーション実現のために創設した国家プ
ロジェクトである。
「ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」は、SIP 第 2 期で取り組まれた 12 課題のうちの一つであり、2022 年度まで 5 年間取り組まれた。
本課題では、人工知能（AI）の適用が難しかった「介護・接客・学習」等の分野で、人と人のコミュニケーションをAI が支援する高度に洗練された「ヒューマン・インタラクション基盤技術」、AI の学習等に必要なデータを、分野を超えて連携させる「分野間データ連携基盤技術」、複数の AI による自動的な協調・連携の仕組みを実現する「AI 間連
携基盤技術」、分野・企業横断の相互連携等を可能にする「アーキテクチャ構築」について研究開発を推進し、Society
5.0 を実現するための新たな知的社会基盤技術の社会実装にチャレンジした。
■本研究の意義
Society 5.0 を実現する手段として、サイバー空間とフィジカル空間を高度に融合させ、ビッグデータと AI の活用からイノベーションが生まれる社会環境を構築する。これにより、新たなサービスやビジネスモデルが誕生し、さまざまな分野で新たな価値が創出され、経済社会システムのパラダイムシフトを起こすことを目的としている。
世界で最初に本格的な少子高齢化を迎えた我が国が、労働力の減少による諸課題を克服し、世界の模範となるエコシ
ステムを構築していくためには、良質な現場データを含むビッグデータを整備するとともに、それらと AI 技術を融合した社会実装を世界に先駆けて実現していく必要がある。これらの知的社会基盤技術の社会実装活動を通じ、産業競争力を強化するとともに、減少する労働力を補完して、生産性を向上させていく。
■研究開発テーマ（1）ヒューマン・インタラクション基盤技術
介護、教育、接客等のような高度なインタラクションを必要とする分野のイノベーションを目標として、これまでできていない人の状況変化・会話・表情・身振りなどの現場情報を収集して AI 等で分析することで、複雑で予測が困難な人の認知・行動を理解する研究を実施した。また、これまでのように決められたシナリオベースの対応だけではな
く、臨機応変に迅速で違和感なく人の状況判断やコミュニケーションを支援するといった、人と人のインタラクション
を AI が支援・増強する高度に洗練された技術を開発。その普及の道を拓くことにより、Society 5.0 を推進する新たな知的社会基盤の構築と実証を行った。
（2）分野間データ連携基盤技術
産官学でバラバラに保有するデータ基盤を連携し、AI により活用可能なビッグデータとして供給するために分野を超えたデータを共有・利活用する技術を開発。分散連邦型の分野間データ連携により持続的に自立運用可能なエコシス
テムの形成を目指した。

002

Society 5.0 について
サイバー空間（仮想空間）とフィジカル空間（現実空間）を高度に融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する、
人間中心の社会（Society）。狩猟社会（Society 1.0）、農耕社会（Society 2.0）、工業社会（Society3.0）、情報社会（Society 4.0）に続く、新たな社会を指すもので、第５期科学技術基本計画において我が国が目指すべき未来社会の姿として初めて提唱された。Society 5.0 では、社会の変革（イノベーション）を通じて、これまでの閉塞感が打破され、希望の持てる社会、世代を超えて互いに尊重し合あえる社会、一人一人が快適で活躍できる社会が実現される。

（3）AI 間連携基盤技術
複数の AI が連携して自動的に Win-Win の条件等を調整するための AI 間連携基盤技術を開発。さまざまなシステム
が AI により制御されている世界で、より効率的な制御や新たな機会の形成を目指した。
（4）アーキテクチャ構築
スマートシティ分野、パーソナルデータ分野において、AI・ビッグデータ等を活用した実証事業を進めつつ、分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテクチャの構築を目指した。
■実施体制
安西祐一郎 プログラムディレクター（PD）が、研究開発計画の策定や推進を担った。PD が議長、内閣府が事務局を務め、関係省庁、専門家・有識者で構成する推進委員会が総合調整を行った。管理法人として、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）を活用し、公募で選定した研究責任者により、研究開発を推進した。同
法人のマネジメントにより、各研究テーマの進捗を管理した。サブ PD として、持丸正明（ヒューマン・インタラクシ
ョン基盤技術＜全体管理＞担当）、兼村厚範（ヒューマン・インタラクション基盤技術＜先端 AI 基盤技術推進＞担当）、
越塚登（分野間データ連携基盤技術担当、アーキテクチャ構築担当）、鷲尾隆（AI 間連携基盤技術担当）の 4 名を配置した。また、イノベーション戦略コーディネーター（戦略 C）として川上登福（出口戦略のとりまとめ）を配置することで、PD・サブ PD・戦略 C の連携による出口を見据えた研究開発を推進した。
詳細は p.8 参照

推進委員会
議

長：PD

委

員：サブ PD、戦略 C

事務局：内閣府有識者委員会、管理法人、関係省庁 等

外部からのアドバイス、
外部組織との連携

実施体制図

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 003

Contents■ 巻頭言 ……………………………………………………………………………………………

001

プログラムディレクター
安西祐一郎■ 戦略的イノベーション創造プログラム
（SIP）
第2期

「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」とは ……………………………… 002■ 概要「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」の概要 …………………………… 008
社会問題と解決に向けた取り組み ―4つの研究開発テーマ― …………………………… 010

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
サブプログラムディレクターインタビュー①

AIを活用したヒューマン・インタラクション基盤技術による取り組みについて …………… 014
国立研究開発法人産業技術総合研究所人間拡張研究センター研究センター長

持丸正明

サブプログラムディレクターインタビュー②

ヒューマン・インタラクション基盤技術におけるAIの役割と出口戦略 …………………… 018
未来報酬株式会社代表取締役

兼村厚範

人と人のコミュニケーションの支援■ マルチモーダルデータによる自動状態記述システム ………………………………………

022

国立研究開発法人産業技術総合研究所、国立大学法人東北大学■ 飲食業向け気づきスキルVRトレーニングシステム……………………………………… 028

国立研究開発法人産業技術総合研究所■ 認知的インタラクション支援技術によるリアルタイム支援システムの研究開発 ………

034

株式会社コトバデザイン■ AIとロボティクスの融合による状況認知型サービス具現化オープンシステムの研究開発 ……………………………………………………………………………………… 040
国立大学法人東京大学

ワークライフバランスに貢献するサイバー・フィジカル製造業■ 検査手法を自動的に学習し、初心者の検査を支援するAIシステム（AI検査支援システム）………………………………………………………………………… 046
国立大学法人筑波大学、茨城県産業技術イノベーションセンター、株式会社クリアタクト■ 初心者がサイバー空間を通じて容易に制御可能なロボットシステムの開発（VRテレワークシステム） …………………………………………………………………… 050
国立大学法人筑波大学、茨城県産業技術イノベーションセンター、エーテック株式会社

004

熟練者の技能の継承■ インフラ領域における職人の技の伝承教育システム ………………………………………

054

国立研究開発法人理化学研究所■ インフラ領域における打音検査の機械化の推進と社会実装 ………………………………

058

計測検査株式会社、国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構、株式会社フォトンラボ、
一般社団法人社会基盤情報流通推進協議会

マルチモーダル対話言語処理■ Web等に存在するビッグデータと応用分野特化型対話シナリオを用いた

ハイブリッド型マルチモーダル音声対話システムの研究 ………………………………… 066
KDDI 株式会社、国立研究開発法人情報通信研究機構、NEC ソリューションイノベータ株式会社

教育方法の改善■ 新しいEdTechプラットフォーム：漫画リッシュによるテーラーメイド英語学習 ………

078

国立大学法人東京大学、エヌ・ティ・ティラーニングシステムズ株式会社■ デジタル教材配信システムBookRollを用いた教育データ収集・分析基盤システムとエビデンス共有システム ……………………………………………………………………… 084
国立大学法人京都大学■ ペダゴジカル情報プラットフォームの実現と社会実装に向けた研究開発 ………………

090

エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社、日本電信電話株式会社■ 記号的AIに基づく思考経験のデザインと統計的AIに基づく思考パターンの検出によるテーラーメイド学習支援 ……………………………………………………………… 094
国立大学法人広島大学■ 高精度教育ビッグデータをベースとした教育支援の公教育への導入推進 ………………

098

国立大学法人岡山大学

高齢者社会への取り組み■ 認知症の本人と家族の視点を重視するマルチモーダルなヒューマン・インタラクション技術による自立共生支援AIの研究開発と社会実装 …… 102
株式会社エクサウィザーズ、国立大学法人静岡大学■ 遠隔医療AIが連携した日本式ICT地域包括ケアモデルの研究開発……………………… 106

株式会社アルム、学校法人慈恵大学東京慈恵会医科大学、日本テクトシステムズ株式会社、
データセクション株式会社■ 排泄情報を基軸とした介護業務スケジュールの最適化およびケアの質向上を実現するシステム …………………………………………………………… 112株式会社 aba

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 005

ヒューマン・インタラクション基盤技術の社会実装に向けたオープンイノベーション活動■ ヒューマン・インタラクション基盤技術の社会実装に向けたオープンイノベーション活動 ………………………………………………………………… 120
国立研究開発法人産業技術総合研究所、一般財団法人デジタルコンテンツ協会

データ連携基盤を活用した取り組み
サブプログラムディレクターインタビュー③

スマートシティなど未来社会に不可欠な分散型のデータ連携基盤と日本の戦略………… 126
国立大学法人東京大学大学院情報学環教授

越塚登■ 分野間データ連携基盤技術（コネクタ）の機能ツール開発 …………………………………

130

株式会社日立製作所、日本電気株式会社、富士通株式会社、大学共同利用機関法人情報・システム研究機構国立情報学研究所■ 分野間データ連携基盤技術（コネクタ）の運用支援技術開発 ………………………………

140

大学共同利用機関法人情報・システム研究機構■ 分野間データ連携基盤技術（コネクタ）の有効性検証 ………………………………………

146

SB テクノロジー株式会社、大学共同利用機関法人情報 ･ システム研究機構国立情報学研究所、
国立大学法人東京大学、JIPテクノサイエンス株式会社、株式会社エヌ・ティ・ティ・データ
■ 国際的な相互連携実現に向けた取り組み ……………………………………………………

156

大学共同利用機関法人情報 ･ システム研究機構国立情報学研究所、株式会社日立製作所、
日本電気株式会社、株式会社エヌ・ティ・ティ・データ
■ 分野間データ連携基盤の普及促進・連携拡大……………………………………………… 162

株式会社日立製作所、SB テクノロジー株式会社、日本電気株式会社、富士通株式会社、大学共同利用機関法人情報・システム研究機構国立情報学研究所、
株式会社エヌ・ティ・ティ・データ

AI間連携基盤技術
複数のAIを自動的に協調・連携させるための技術■ AI間連携によるバリューチェーンの効率化・柔軟化……………………………………… 166

日本電気株式会社、沖電気工業株式会社、豊田通商株式会社、国立大学法人東京農工大学、
国立大学法人東京大学■ 健康・医療･介護AI連携基盤の構築 ……………………………………………………………

学校法人慶應義塾大学、国立研究開発法人理化学研究所、
国立研究開発法人国立成育医療研究センター、国立大学法人佐賀大学、
東京都立小児総合医療センター

006

172

スマートシティアーキテクチャ構築■ スマートシティ等分野において、分野・企業横断の相互連携等を可能とする

アーキテクチャの構築 ………………………………………………………………………… 178
日本電気株式会社、一般社団法人データ流通推進協議会、国立大学法人東京大学、
アクセンチュア株式会社、国立大学法人名古屋大学、株式会社 JTB、株式会社日建設計総合研究所、
エブリセンスジャパン株式会社、大日本印刷株式会社、国立大学法人大阪大学、KDDI 株式会社、
セコムトラストシステムズ株式会社

研究課題と成果■ 他のプロジェクトとの連携、
相乗効果……………………………………………………… 194

国立研究開発法人産業技術総合研究所■ 国際連携、
国際規格化………………………………………………………………………… 198

国立研究開発法人産業技術総合研究所人間拡張研究センター研究センター長

持丸正明

ベンチマーク調査結果■ 先端AI技術に係る技術動向及び社会実装課題に関する調査 ………………………………

204

株式会社エヌ・ティ・ティ・データ経営研究所■ 分野間データ連携基盤技術に関する国際動向調査 …………………………………………

210

PwC コンサルティング合同会社

PD、
SPD、
戦略コーディネーター対談
トークセッション

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」
がもたらした価値を生かすために……………………………………………………………………………………………… 214
安西祐一郎、持丸正明、兼村厚範、越塚登、川上登福／遠藤論

あとがき……………………………………………………………………………………………… 223
安西祐一郎

研究発表・講演、論文、特許等 ………………………………………………………………………… 224

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 007

概要「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」の概要
略会議が司令塔となり、AI 技術の研究開発から社会実装

1 背景・国内外の状況まで一貫した取り組みを府省連携で加速し、生産性、健第 5 期科学技術基本計画で掲げた Society 5.0では、

リティを重点分野とした産業化ロードマップを含む「人サイバー空間とフィジカル空間を高度に融合させ、ビッ

工知能技術戦略」が 2017 年 3 月にまとめられた。2016

グデータと AI の活用から生まれたイノベーションによ

年 12 月に創設された官民研究開発投資拡大プログラム

り、新たなサービスやビジネスモデルが誕生してパラダ（PRISM）では、民間の研究開発投資誘発効果の高い領

イムシフトが起きることが期待されている。

域として革新的サイバー空間基盤技術が特定され、各府

康・医療・介護、空間の移動の 3 分野および情報セキュ

Society 5.0の具現化にはサイバー空間とフィジカル空省の施策の連携を図り、領域全体としての方向性を持っ間とが相互に連携したシステムづくりが不可欠であり、た研究開発を推進した。さらに、2017 年 12 月に閣議決

さまざまな開発要素・課題がある。また、AI 技術によ定された「新しい経済政策パッケージ」では、持続的なってイノベーションを創出させるためには、分野の垣根

経済成長に向けて少子高齢化に立ち向かうために、「生を超えてデータを連携させたビッグデータの整備と、そ

産性革命」と「人づくり革命」を両輪と位置付けた。生れを活用した AI 技術の社会実装が必要になっている。

産性革命に向けた戦略的イノベーション創造プログラム

AI の開発や利活用を担う人材の育成に関しては、2020（SIP）および PRISM などによる研究開発と社会実装、社

年に先端 IT 人材で約 5 万人、IT 人材で約 30 万人が不会基盤の構築に加え、国や地方公共団体、民間などに散足する推計が示されている。日本の産業の競争力を抜本在するデータを連携させ、分野横断での利活用を可能と的に向上させ、今後さらに社会での AI 技術の利活用をするデータ連携基盤を整備することが掲げられた。

加速させるには、より実務を担う AI 技術を理解した多くの人材育成が急務となっている。

本課題は、「サイバー空間基盤技術」の中で、特に「ヒューマン・インタラクション基盤技術」「分野間データ

一方で、データ連携に関する政府主導の取り組みとし連携基盤技術」「AI 間連携基盤技術」「アーキテクチャては、米国、欧州がそれぞれデータ連携標準の取り組み構築」を確立し、ビッグデータ・AI を活用したサイバー・を開始している。中国では国内の個人データなどの持ち

フィジカル・システムを社会実装するものである。「ヒ出しを規制する法律を施行し、データの管理を強化してューマン・インタラクション基盤技術」においては、複いる状況にある。

雑で予測が困難な人の認知・行動を理解し、臨機応変に世界で最初に本格的な少子高齢化を迎える日本が、労迅速で違和感なく人の状況判断やコミュニケーションを働力の減少による諸課題を克服し、世界の模範となるエ

支援するインタラクションを開発して Society 5.0 を推コシステムを構築していくには、日本が有する良質な現進する新たな知的社会基盤構築を目指した。
「分野間デ

場データを含むビッグデータを整備するとともに、それータ連携基盤技術」においては、データ基盤を連携させらと AI 技術を融合して社会実装を世界に先駆けて実現

ビッグデータとして供給するために、持続的に自立運用

し、産業競争力の強化につなげつつ、減少する労働力を可能なエコシステムの形成を目指した。「AI 間連携基盤

補完して、生産性を向上させていくことが重要となって技術」においては、複数の AI が協調・連携することにいる。

よって、より効率的な制御や新たな Win-Win 機会の形成を目指した。「アーキテクチャ構築」においては、ス

2

意義・政策的な重要性

政府では、2016 年 4 月に設置された人工知能技術戦
008

マートシティ分野、パーソナルデータ分野で AI・ビッグデータ等を活用した実証事業を進め、分野・企業横断のデータ連携、制度整備、国際標準化等を目指した。図1 に「ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技概要

ビッグデータサイバー空間

ＡＩ
フィジカル空間

図 1 「ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」の全体構想

術」の全体構想を示す。

と AI の協働により生産性を向上させるために、より現場に近いデータを活用する。また、人と AI が協働した

3

場面での安全性・信頼性を高めるため、人に関する言語・

目標・狙い

非言語の情報の認知と、それに対する反応や行動のデー
タベース化による、マルチモーダル＊1 なインタラクシ（1）Society 5.0 実現に向けてョン技術の開発を目標とした。また、「分野間データ連

次のページに掲載した研究開発によりサイバー空間基携基盤技術」では、データカタログ（メタデータ）など

盤技術を確立し、ビッグデータ・AI を活用したサイバー・を用いて、産学官が保有するデータがどこにあるかを検

フィジカル・システムの社会実装を実施。生産性（作業索し、API を介してさまざまな分野のデータをワンスト

時間・習熟速度・エラー率等）を 10％以上向上させる

ップで入手可能な分散連邦型の分野間データ連携を目指実用化例を 20 以上創出することで、人と AI の協働にした。分野共通のコア語彙、分野固有のドメイン語彙やより「Society 5.0」の具現化を目指した。

データ構造などを整備する関係府省庁の動きと連携し、分野横断でのデータのインターオペラビリティ（相互運（2）社会面の目標用性）を確保することを目標とした。

ビッグデータと AI の活用により、新たなビジネスモ
デル、さまざまな分野での新たなサービスや価値の創出
により、生産性の向上と社会課題の解決の両立に寄与す
ることを目標とした。

（5）制度面等での目標
次世代情報支援の安全性に関する指針の国際標準化を推進し、国内産業の競争力強化を図るために、実証実験などを通じて、技術開発および社会実装に関連する情報（3）産業的目標

関連法制や導入に関わる課題を調査・抽出。関連する制世界に先駆けて、さまざまな分野のデータ基盤が垣根

度改革を推進することを目標とした。

を超えてつながる分散連邦型のデータ連携を整備。日本が質の高い現実空間の情報を有する領域や、日本が強み（6）自治体等との連携を有する産業などにおいて、AI 技術などを活用して新研究開発やその実証試験に自治体などを参画させるとたな価値・サービスやビジネスモデルを創出し、産業競ともに、自治体・企業・大学・研究機関などに対して、争力の向上に寄与することを目標とした。

開発成果を適切なオープン・クローズ戦略に基づいて研究開発段階から開放することで、先端技術と社会課題を（4）技術的目標

抱える現場との間の橋渡しを目指した。

「ヒューマン・インタラクション基盤技術」では、人＊1

画像やテキストなど複数の形式（モダリティ）を組み合わせた技術をマルチモーダルと呼ぶ。
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 009

概要

社会問題と解決に向けた取り組み―４つの研究開発テーマ―
前述したように、サイバー・フィジカル・システムの覚統合型のインターフェースでフィードバックする技術

社会実装に向け、4 つの研究開発を行った。ここではそが不可欠となる。「ヒューマン・インタラクション基盤

れぞれの概要を解説する。

技術」を社会実装するには、これら技術課題の解決とともに、ビジネス展開と国際標準化に必要となる実証エビ1

ヒューマン・インタラクション
基盤技術（2018 ～ 2022 年度）

内での B2B（接客サービス、製造）、B2G（学習、介護）、
B2G2P（維持管理）への普及を目指した（図２）。

「ヒューマン・インタラクション基盤技術」は、人と「ヒューマン・インタラクション基盤技術」によって人のインタラクションを AI が支援・増強するために必実現されるユースケースは広範に渡るが、そのうち「介要となる「分野横断もしくは分野内で横展開可能な要素

護」「教育」「接客」をターゲット領域とした。「介護」

技術」である。

においては、被介護者の医療バイタルデータだけでな「ヒューマン・インタラクション基盤技術」の開発は、

く、排泄などの生活データや感情、および表情のデータ

日本の生産性向上に資する高度スキル人材の AI 化 ･ 拡を取得。それらのデータと AI から疾患進捗や生活サイ

張 ･ 育成システム、およびシステムを活用した育成サー

クルを予測し、個別ケアの効率化を図り、介護コストのビスの社会実装を目標としている。その実現には、単に低減とクオリティの向上を同時に実現させた。また、こ既存データを集めて AI で分析するだけでなく、高度ス

れらの成果を数値的なエビデンスとして取得し、国内でキル人材が状況や履歴に依存した顧客の内的認知を推論

普及を図るとともに高齢化が進むアジア圏に技術展開すするために潜在的に利用している、環境 ･ 行動 ･ 対話デることを目指した。「教育」においては、生徒に学習用ータを特定し収集した上で AI 化する必要があり、そののデジタルデバイスが配布されるのを契機として、個人

AI をロボット ･ 遠隔 VR･ 教示用 AR と統合し、視聴触の学習ログの蓄積、およびそれらデータと AI に基づく

図 2 「ヒューマン・インタラクション基盤技術」の構成イメージ

010

デンスを獲得する必要があり、エビデンスに基づいて国る企業の参画を促し、サービス産業への成果の社会実装

育従事者の負担とコストを増やすことなく、教育効果をを支援・加速する仕掛け・仕組みを構築した。

向上させ、国内での普及を目指した。
「接客」
においては、コンソーシアムにおいては、経営学、標準化戦略、法

顧客の状態を音声データや視線・表情などの複数のモダ学の関係者を招き、各個別テーマの社会実装推進に必要

リティ情報から認識する技術を開発し、顧客満足度を推な助言と戦略検討の人材紹介などを実施する体制を整定するとともに、対応するスタッフに取るべきアクショ

備。また、本プログラム研究開発活動で蓄積した研究開ンを提示する行動アシスタント AI を実現した。

発データを公開し、AI 技術を有するベンチャー企業を

2021 年度より、技術確立と社会実装に関する最終目

巻き込み、技術成果の活用を促進する体制を整備した。

標を再設定し、あわせて社会実装責任者を設定すること
で、社会実装を見据えた研究開発を促進。
「ヒューマン・インタラクション基盤技術」の研究成果の社会実装に向け、コンソーシアムを形成し、成果である高度人材育成

2

分野間データ連携基盤技術（2018～ 2022 年度）

システムや学習支援システム、介護支援システムなどを国、地方公共団体、民間などで散在するデータ基盤を用いてビジネスを展開する企業やユーザーとなる企業の連携させてビッグデータとして扱い、分野・組織を超え参画、さらには将来に向けての改善や現場適合を実施す

たデータ活用とサービス提供を可能とするため、関係府

図3

分散型分野間データ連携の全体イメージ

ドメイン語彙

図4

分野間データ連携基盤技術（コネクタ）の全体アーキテクチャイメージ

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 011

概要

個別学習プランを推奨。エビデンスを取得しながら、教概要

省庁で整備が進められている分野ごとのデータ連携基盤

AI 間連携基盤を実現する。実社会において、さまざま

や、そのほかのさまざまなデータ基盤を相互に連携させな AI が多様なつながり方で連携する、相互接続性・相る、分野間データ連携基盤技術（コネクタ）を用いた分互運用性に必要なプロトコルや語彙定義などを標準化

散型分野間データ連携を実現するのが、「分野間データ

し、以下を実現した。

連携基盤技術」である。

• 通信や処理量、セキュリティなどの問題に十分に対応

本プログラムでは、企業や組織がさまざまなデータにした AI 間での連携のための調整基盤の確立。

ついて、API を介してワンストップで入手可能な分散型• 実社会で AI 間が連携するためのアルゴリズム（調整分野間データ連携（図 3）基盤を構築した。

原理）の確立。

分野共通のコア語彙や分野固有のドメイン語彙ならび• ユースケースごとに必要な詳細なルール設計と、社会にデータ構造などを整備する関係府省庁の動きと連携

受容性の醸成。

し、コネクタの開発および語彙の整備を通して、分野を• ユースケース間の共通性／個別性を踏まえた、調整基横断したデータのインターオペラビリティ（相互運用性）盤／原理／制度に関するリファレンスアーキテクチャを実現。同時にプラグイン構造などにより、さまざまなの確立。

データ形式への対応を目指した（図 4）。

また、社会実装を推進するため、社会的な要請の強い

データ連携の原本性や編集履歴を保障する来歴機能領域において、プロトタイプ開発とユーザー企業を巻きや、契約および認証認可機能、カタログ構築の支援や構込んでの実証を並列に行いながら、技術と提供価値の検造変換技術などの運用支援環境も整えた。

証を進めていった。具体的には、日本の強みである製造

2020 年度より、コネクタを SIP データ基盤や SIP テ

業における生産性向上や人手不足の社会課題を解消し、ーマ以外のデータ基盤（関係府省庁が整備した分野ごと

経済発展に寄与することを狙いとした。あわせて、少子

データ連携基盤を含む）に提供を開始し、準備のできた

高齢化に伴う、健康・医療・介護分野の社会課題の解決

データ基盤から順次、接続拡大した。さらに、欧州のデも狙いとし、初期導入ユーザーを早期に獲得するため、ータ基盤（IDS コネクタ、GAIA-X）をはじめとする諸外

デモンストレーションを実施して導入効果を早急に明確

国のデータ基盤との接続についても調査研究への取り組化できるようにした。

みを進め、開発した技術成果の国際標準化を推進した。

さらに、相互運用性に関わる連携 AI 間、連携 AI −具体的な分野間データ連携のユースケースについて

個別 AI 間の API・データモデルなどを標準化／公開し、は、フィールドでの有効性検証を行った。

国際コンソーシアムや業界団体、標準化団体、学術コミ

研究開発の最終目標として、産官学に散在するデータュニティなどと連携して普及を推進した。さまざまなシ

基盤を連携させ、AI の学習データなどとして活用可能

ステムが AI により制御されている世界で、複数の AI がなビッグデータを供給して、分散型分野間データ連携が協調・連携することにより、より効率的な制御や新たな持続的に自立運用可能なエコシステムの形成を目指し、

Win － Win 機会の形成を目指し、以下の 2 つの研究テ

以下の 2 つの研究テーマを進めた。

ーマを進めた。

①分野・組織を超えたデータ活用とサービス提供を実現① AI 間連携によるバリューチェーンの効率化・柔軟化する基盤の研究②健康・医療・介護 AI 連携基盤の構築② AI 技術を用いたメタデータの構造化を核とした分野
間データ連携基盤技術の研究開発と時空間ビッグデー
タアプリケーションによる実証

3012

AI 間連携基盤技術（2018 ～ 2020 年度）

アーキテクチャ構築
4 （2019
年度）
Society 5.0 の実現に向け、官民連携体制によってス
マートシティ分野やパーソナルデータ分野において、
AI・ビッグデータなどを活用した実証事業を進めつつ、異なる組織によって独立して運営され、必ずしも利害「2. 分野間データ連携基盤技術」の研究開発とも連携しが一致していないそれぞれのサービスを管理・制御しながら、分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーている AI が、ほかの AI と協調・連携するために必要なキテクチャを構築した。さらに、スマートシティ分野や域 - 防災）と複数都市間のデータ連携の実証⑤民間事業者含む都市内の異なるシステム連携による分野横断サービスの実証研究（富山市・高松市－交通・観光）⑥観光関連サービス事業者向け、AI 活用型高度データ共有化プラットフォームの研究開発・実証⑦スマートウエルネスシティ実現に係る実証研究⑧スマートシティにおけるパーソナルデータと産業デー
タのデータ取引市場による共有基盤の実証⑨分野横断による課題解決型デジタルスマートシティの実現と複数都市間のデータ連携に関する実証研究⑩ DFFT（Data Free Flow with Trust）実現のためのアー
図5

Society 5.0 リファレンスアーキテクチャ

キテクチャ設計と国際標準化推進の研究開発⑪情報銀行間データ連携の実証と考察⑫個人起点での医療データ利活用の促進に向けた「医療パーソナルデータ分野においては、国内外のアーキテク
チャやユースケースについて、情報収集・分析を行った。
各分野に関して、国内外における具体的なユースケー
スの構成要素を、Society 5.0 リファレンスアーキテク
チャ（図 5）の各層（戦略・政策、ルール、組織、ビジネス、機能、データ、データ連携、アセット）に整理した。さらに、各分野に関して実証すべき複数のユースケースを選定して実証事業を実施し、ステークホルダーとの合意形成を進めながらアーキテクチャを構築。アーキ版」情報銀行アーキテクチャの実証研究⑬生体認証（顔特徴量）データの事業者間連携に関する
アーキテクチャ実証研究⑭特定エリアにおける行動データの事業者間の連携に関するアーキテクチャの実証研究の実施⑮トラストサービスに関するアーキテクチャとしての共通 API 仕様策定とその有効性に関する実証研究⑯多様な分野を地理空間情報でつなぐ持続的なプラット
フォームのデザインと実証

テクチャを利害関係者間で共有し、分野・企業横断のデータ連携、制度整備、国際標準化等を推進した。
研究開発の最終目標として、スマートシティ分野やパーソナルデータ分野における国内外関連事業の整理・構造化や実証事業を通じて、都市 OS 設計や国際標準化、分野・企業横断のデータ連携などに資するアーキテクチ
ャを構築した。また、アーキテクチャに基づき、官民の関係者が共通の見方・理解を踏まえ、技術開発や社会実装、データ連携、国際標準化、制度整備などを加速し、
スマートシティの実現やパーソナルデータの円滑な連携・流通を加速させた。
本研究は、以下の 16 の個別テーマを進めた。
①スマートシティ・アーキテクチャ設計と関係実証研究の推進②利用者へのデリバリーを意識した都市 OS の開発および実証研究③異種スマートシティ基盤のプログラマブル・フェデレーションによる広域人流把握・活用実証
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 013

概要④異種システム連携による都市サービス広域化（高松広サブプログラムディレクターインタビュー①

AI を活用したヒューマン・インタラ
クション基盤技術による取り組みについて
国立研究開発法人産業技術総合研究所人間拡張研究センター研究センター長

持丸正明「ヒューマン・インタラクション基盤技術」とは――

持丸先生は、「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第 2 期／ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」の研究開発テーマである「ヒューマン・インタラクション基盤技術」のサ
ブプログラムディレクターを務められています。これはどのよう技術なのでしょうか。
持丸ヒューマン・インタラクションとは、人と人の間でのインタラクション、すなわち「やり取り」のことを意味します。通常、人と人とのコミュニケーションは工学で扱う領域ではなく、社会学やコミュニケーション学などの領域になると思いますが、「ヒューマン・インタラクション基盤技術」では、
人と人の間になんらかのシステムが入って、コミュニケーションを支援してくれるのです。Society 5.0
が目指す社会は、人と人との連携によって成り立ちますが、そこでは、人と人のコミュニケーションは機械が支援すべきと考えています。ここでいう機械とは、AI を備えたものとなります。
これを実現するには、2 つの側面から考えてみる必要があります。一つは、「ヒューマン・インタラ
クション基盤技術」は何の役に立つのか、もう一つは「ヒューマン・インタラクション基盤技術」の実現が難しいかどうかです。まず前者について考えてみると、例えばものづくりの現場においては、人がやってきたことを完全に自動化することが、製造効率化の目標の一つだったわけです。ところが、サービスの現場においては、完全に自動化すると価格が下がってしまう傾向にあります。
それはどういうことかというと、例えば自動車が同じクオリティでつくられるならば、購買者にとってはその自動車が人間によって組み立てられたのか、機械によって組み立てられたのかは関係ありません。ところが、これがサービスのシーンになると若干異なってきます。お寿司屋さんに行ったとき、裏で人が寿司を握っているのか、機械が握っているのかはそれほど関係ないと思います。ですが、その寿司がベルトコンベアーで流れてくるのか、人間が目の前で出してくれるかによって、価値が大きく異な014

サブプログラムディレクターインタビュー ①

持丸正明（もちまる・まさあき）
1988 年慶應義塾大学理工学部機械工学科卒業。
1993 年慶應義塾大学大学院博士課程生体医工学専攻修了、工学博士。同年、通商産業省工業技術院生命工学工業技術研究所入所。2001 年
改組により、国立研究開発法人産業技術総合研究所デジタルヒューマン研究ラボ副ラボ長。
2010 年デジタルヒューマン工学研究センターセンター長、およびサービス工学研究センターセンター長を兼務。2015 年より産業技術総合研究所人間情報研究部門長。2018 年より人間拡張研究センター研究センター長を務める。専門は人間工学、バイオメカニクス。人間機能・行動の計測・モデル化、産業応用などの研究に従事。

ります。ならば、バックヤードにはどんどん機械を入れ、フロントエンドは人がやればいい。ところが、フロントエンドで価値を高めようとすると、そこには優秀な人材が必要になるわけです。つまり、優秀で付加価値の高いサービスを提供できる人材を短期間で育成すれば、価格を上げることができる。そこに、「ヒューマン・インタラクション基盤技術」による支援が必要になってくるのです。
そして、後者の側面から考えると、ものの状態をセンシングして、目標の状態に合わせる今までの技術に比べると、店員や顧客の状態をセンシングして、明確になっていないことも多い顧客の要望を満たすために、その場の状態に応じて機械が店員に何らかの支援をすることは、ものの自動化よりもはるかに難しいでしょう。だからこそ、そこに新しい AI が必要になるのです。
このヒューマン・インタラクションを担う新しい AI の研究開発には、学術的貢献もあります。大きく三つの点があると考えています。
第一はマルチモーダル、すなわち音声やテキスト情報だけでなく、表情や身振りといった多様な感覚
情報、生体情報を総合的に扱って推論する AI 技術です。今回、感情推定技術などでこの取り組みがな
され、学術的にもインパクトのある成果となりました。
第二は文脈です。文脈とは入力 X に対して出力 Y の関係を学習するとき、直接的に関係しないと考えられる変数 A が A' になったことが結果に影響し、出力が Y' に変わってしまうというものです。A には過去の履歴やさまざまな環境因子が含まれるでしょう。文脈推論は AI における最新のトレンドです。
今回のプロジェクトでは、この文脈推論に部分的にアタックしました。例えば、尿便識別センサーで使われた AI では、従来の入力 X だけでない多様な情報から出力 Y（尿か、便か）を推論しており、広義な文脈推論に該当すると考えています。
第三はデータです。第一に掲げたマルチモーダルも含め、従来、あまり蓄積、公開されてこなかった
データが今回のプロジェクトで蓄積されました。その一部は、被験者の了解を得た上で、匿名化・仮名化処理をして公開されますが、やはり介護や教育など、深く個人情報に関わる分野のデータは公開が難しいことが分かりました。これらのデータ連携については、今後、ルール・社会的合意形成が必要になります。いずれにしてもデータが公開できないものについては、できるだけ学習されたモデルを公開できるようにしました。近年では、このような基盤となる AI モデルに、適用分野特有の少数データを加えて転移学習することが盛んに行われており、データ公開だけでなく、学習モデル公開という点でも、学術的に貢献できると理解しています。
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 015

優先ターゲット領域は「教育」「介護」「接客」分野――

具体的にはどのような研究開発を進められたのでしょうか。注目すべき研究成果があれば教えて

ください。
持丸

サービスにも、いろいろな側面があり、例えば e コマースは BtoC のサービスではあるのですが、人と人の間でのやり取りはリアルタイムには発生しません。そういったサービスではなく、民間活力だ
けでは解決できない社会的課題などをテーマに、政府が資金を投入して解決することを目指しています。
そこで今回は選ばれたのが、教育と介護の分野です。教育の分野の支援といえば、本来は教育効果を上げることが目的になるのですが、今、学校の先生は日常業務だけで手いっぱいの状況です。そして、少子高齢化は、
今後日本だけの社会課題ではなくなってくるはずです。日本でうまく適応できたモデルは、海外でもある程度展開できるかもしれない。介護の分野も、人間が直接手を動かすことが重要なのです。
だからといって、人手だけで補おうとすると、日本人の大半が介護をしなければならなくなる。したがって、いかに少ない人数で、多くの人に一定レベルの介護が提供できるかを考えなければなりません。
また、今回は接客も優先ターゲットにしました。日本の接客は「おもてなし」など、海外に比べて競争力があります。その品質優位性の競争力に、さらに生産性の観点を加え、総合的な競争力強化につなげようというものです。接客は販売だけでなく飲食や宿泊など、さまざまな場面で必要です。そういった場での接客スキルをできるだけ迅速に向上させ、現場で支援できればいいと考えています。
成果はいろいろありますが、その中でも、特に介護分野は研究開発がうまく進んだと感じています。
例えば株式会社アルムは、AI を投入してさまざまなデータを分析し、被介護者の健康状態などを把握する研究を進めています（p.106 参照）。そもそも、介護は医療の一部でもあるのですが、関わっているのは医療従事者ではなく介護従事者なのです。被介護者の健康状態を把握するには、ある程度の医療に関わる知識も必要になってくるため、アルムは各種ウェアラブル IoT や医療機器、福祉機器のデータを連携・収集するモニタリング AI と遠隔医療 AI によって、慢性的に人手不足である介護・看護現場を支援し、介護従事者の負担を減らしました。
また、株式会社 aba が開発した排泄センサーは、排泄された尿と便が識別できます（p.112 参照）。
これだけでも、十分技術的にすばらしいのですが、aba が今回の研究で目指したのは、介護現場における DX です。すなわち、尿便識別をデジタル化して、介護プロセスを変えます。現状の介護施設では、被介護者は朝 8 時から 9 時までという決められた時間内に排泄しなければいけません。とはいえ、誰もが毎日決められた時間内に排泄できるわけではないので、被介護者にとっても介護従事者にとっても、
大きな負担になっています。それに対して aba のソリューションは、この人はこういう食事を与えてこういう投薬をすると、大体何時くらいに排泄があると予測します。そして、その個人ごとの排泄予測
時刻に応じて、介護オペレーションをモジュールごとに組み替え、被介護者ならびに介護従事者の負担を減らすというものです。
そして、KDDI 株式会社の会話用 AI コミュニケーションモジュールは、ケアマネジャーによる高齢者への面談を代替するシステムです（p.66 参照）。健康状態悪化と相関があるといわれている、高齢者のコミュニケーション不足を抑制するために、高齢者と対話できる音声対話インターフェースを開発しました。そのインターフェースを介して対話や雑談の機会を増加させ、コミュニケーション不足を解消させます。その際に、現在の体調やご飯をきちんと食べているのかなどの情報も聞き出してデータとして記録します。実際に、システムの雑談的応答に対して笑顔を見せたり、雑談中にシステムが話した生活のヒントなどに対して、「私も試してみます」というポジティブな反応を示す高齢者がいることも研究の中で確認できました。

016

サブプログラムディレクターインタビュー ①「ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」の出口戦略

コンソーシアムの設立や国際標準化の必要性――

研究成果の活用について、今後はどのような展開をお考えでしょうか。

持丸

基盤技術の社会還元は、往々にしてビジネスになります。例えば、まだ水車がない時代に、ある業者が水車の仕組みを思いついたとします。それを知った国は、その業者に対して水車を開発する資金と、水車を動かすために必要な水源を 5 年間提供すると提案してくるでしょう。提案を了承した業者は、水車を開発しながらも、世間に向けて水車を使うメリットをアピールします。5 年後に水車を完成させた業者は、国が水源を引き上げても自力で水源を確保して、実際に水車を動かしながら外部にアピールします。それを見た人がその業者から水車を購入するだけでなく、別の業者が真似をして水車をつくり始めるかも知れません。
一方で、その業者が水車を回し続けているのを見に来る人がいないと、真似をする業者も現れません。
さらに、実際に水車をつくるのはそう難しくないし、水源の確保もそれほど手間がかからないと言ってくれる人がいなければ、なかなか広がらないのです。そこで、ほかの業者も新たな産業に参入しやすくするための外部組織が必要になってきます。
――

それが今回のプログラムの中で設立された、ヒューマン・インタラクション基盤技術コンソーシ

アムの役割なのですね。
そうです。従来は、最初に水車を開発した事業者がそのつくり方を独占し、水車という製品の普持丸及と大量生産で利益を出す考え方でした。しかし、1 社独占では普及がなかなか進みません。そこで、水車のつくり方を公開し、むしろ水源の探し方や効果的な水車の使い方というサービスで利益を出していく形を考えています。サービスで利益を出すには製品である水車の普及が欠かせません。そこでコンソーシアムが普及の役割を担うのです。
コンソーシアムの役割は、開発者と同じビジネスモデルで利益を出したいほかの業者の間に入ってプ
ロモーションやマッチング、ディストリビューションをすることです。開発者が 1 社だけで声掛けす
るよりも、いろいろな人を集めてくるので、プロモーションの効率も良くなる。また、新しい産業を普及させていくには、ルールづくりも必要になるので、そうした役割もコンソーシアムが持つことになります。
私は産業技術総合研究所の中で ISO TC 312（サービスエクセレンス）の策定に関わっていますが、そこでは優れたサービス提供能力を持っている日本企業が、世界でより高い評価を得られるようなルール
づくりを進めています。そういった取り組みと今回の成果の普及は合致するところが多いので、今後標準化の取り組みを進めていく上でも、今回の研究成果を継続させることが重要になると考えています。
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 017

サブプログラムディレクターインタビュー②

ヒューマン・インタラクション基盤技術における AI の役割と出口戦略
未来報酬株式会社代表取締役

兼村厚範「ヒューマン・インタラクション基盤技術」と AI――

兼村先生は「ヒューマン・インタラクション基盤技術」のサブプログラムディレクターとして、

特に AI の技術面をサポートしています。
「ヒューマン・インタラクション基盤技術」で用いられる AI には、
どのようなものがあるのでしょうか。
兼村

人と人のコミュニケーションとは高度なスキルで、これを AI 化するには、内的認知を推論して、

視聴触覚統合型のインターフェースでフィードバックする技術が不可欠です。
高度なサービススキルを持つ熟練者は、サービスを提供する際に一方的に判断したり行動したりするのではなく、顧客の状態に応じて柔軟に対応します。例えば、空港の接客カウンター業務を例にして、飛行機に乗り遅れた顧客 A と B が相談に来たとします。このうち、A の顧客はバカンス帰りで、かつ
日程に余裕があり、翌日の便に振り替えても問題ないと考えているのですが、B の顧客はビジネスでのフライトなので、打合わせに出るために必ず当日中に目的地に着かなければならない状況にあるとします。その場合、B の顧客は目的地に向かう次の便が予約できなければ、近隣空港への振り替えでも構わないと思っているかもしれません。このように、それぞれの顧客が置かれた状況や立場によって、適切に提供できるサービスの内容は異なります。
こうした際、顧客自身がはっきりと自分の状況や要求を言葉で説明してくれればいいのですが、そうとは限りません。また、直接要求は伝えてくれても、それが無理なら別の方法でもいいといったポジティブな要求なのか、絶対にその方法にしてもらいたいというネガティブな要求なのかは、特にまだ慣れていない接客係が素早く正確に読み取るのは簡単ではないと思います。その場合、接客の熟練者は顧客の表情や態度から相手の状況を敏感に察知します。そして、それぞれの状況に合わせた提案を考えます。
このように、目の前にいる顧客がどのような状態なのかを読み取っていくことが、内的認知の推論な018

サブプログラムディレクターインタビュー ②

兼村厚範（かねむら・あつのり）
2009 年京都大学大学院情報学研究科修了、博士（ 情 報 学 ）。国際電気通信基礎技術研究所（ATR）、大阪大学産業科学研究所などを経て、2014 年に国立研究開発法人産業技術総合研究
所（産総研）に入所。2018 年から AI スタートアップ企業の執行役員を務めた後、現在は、産総研の招聘研究員や ATR の客員研究員として研究を続ける一方、未来報酬株式会社代表取締役を務める。研究者としては機械学習の諸分野への応用、生体信号処理を専門とし、ビジネスにおいては技術スタートアップの支援を通じた先端技術の社会展開を推進している。

のです。
「ヒューマン・インタラクション基盤技術」では、そういった AI の研究開発が進められました。
――

視聴触覚統合型のインターフェースという話がありましたが、顧客の状況や立場などの推論をAI で実現した場合、それをどのように活用するのでしょうか。
兼村

この例では 2 人の顧客の例しか取り上げていませんが、実際には数多くの顧客を相手にしなけ

ればならないわけで、そのために「この状況でこのような顧客に対して、熟練者はこうしたサービスを提供しています」というルールをたくさん集めただけでは、経験の浅いスタッフがそれらのルールを活用して顧客に対応することは難しいでしょう。なぜなら、それらのルールを全て暗記するには無理があるし、そもそもさまざまな条件分岐を全て網羅したルールをつくることは困難だからです。
そこで、実際のサービス提供の現場では、個々の顧客の状態をもとにしてとるべきアクションを、なんらかの方法で AI がスタッフに提案（フィードバック）できれば、丸暗記しておく必要はなくなります。
フィードバックの仕方には、インカムでの音声指示をはじめ、スマートフォンやタブレット端末に文字や記号、図形を表示するなどいろいろとあります。また、トレーニングの場においては、VR ゴーグルを着用して仮想的に現場を再現することで、よりリアルでリッチなフィードバックも可能になるでしょう。実際に、熟練者と呼ばれる方は、事前に決まっている一本道の行動をとっているわけではありません。目の前にいる顧客は今どういう状態なのか、どういう文脈で今ここにいるのかなどを、服装や荷物の大きさなどさまざまな要素からセンシングして状況判断し、言葉によるインタラクションを使いながら、これならば相手が納得してくれそうだと思える提案を個々のケースに応じて考えているのです。
こうしたサービスの提供については、教育や介護の現場であっても有効に活用できます。顧客と同じように、目の前にいる学習者や要介護者にどう対応すればいいのかを考える上で、センシングや状況判
断、アクションの決定も重要になってきます。

分野横断的に展開できる AI 要素技術とは――研究開発された AI を展開するにはどのような課題がありますか。

兼村

AI 要素技術の展開には、二つの段階があります。最初の段階は、汎用性は高いのですが、そのままではアプリになりにくい技術です。画像認識などは、写真に写っているのが犬や猫だと分かったとしても、それだけではアプリになりません。また、画像認識による人の顔の認識技術も、体温測定と組
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 019

み合わせたり、イベントの入場者をカウントしたりするなど汎用性は非常に高いのですが、汎用性が高いがゆえに、特定の目的を想定したアプリ化にはいろいろとつくり込みが必要になります。
例えば、体温測定では顔の中で皮膚が露出している部分の温度を測ることが必要であり、マスクの部
分の温度を測っても意味がありません。したがって、人の顔を認識したら、その人の肌の部分をさらに認識させる必要があります。また、入場者のカウントでは、同じ人を何回も重複してカウントしないために複雑なアルゴリズムを入れておく必要があるなど、汎用性の高い AI を使って実用性のあるアプリに仕上げるには、さまざまな工夫が必要になります。
そこで、次の段階では、より状況が限定されるので汎用性は低くなるのですが、実用性の高いアプリがつくれる AI 要素技術が求められます。例えば、第 2 段階の AI 要素技術の例として、コンクリートのひび割れを認識するアプリがあるのですが、これは第 1 段階の画像認識をコンクリートのひび割れに特化したものなので、第 1 段階ほどの汎用性はありません。とはいえ、コンクリートのひび割れの状態を認識するために、トンネルの画像を大量に集めたとしても、その認識技術はトンネル以外にも同じようにコンクリートが使われた建造物の点検などに転用できる可能性があるのです。すなわち、ひび割れの認識という共通の目的で、トンネル以外にも横展開できるということです。
このように「ヒューマン・インタラクション基盤技術」では、あらかじめ応用分野を想定した上で、第 2 段階目の横断的な AI をつくることに注力しています。どんなアプリにも汎用的に使える AI 技術の基礎研究ではなく、ヒューマン・インタラクション領域の中で、具体的な目的を持つアプリを実現す
る AI 技術をつくっているのです。
――

画像認識以外にも、横展開できる AI 要素技術の例がありますか。

兼村

感情認識も画像や音声を認識することにはなるのですが、一般的に AI による感情認識というと、心理学における感情を AI で認識する、汎用的な手法の開発が目的になると思います。しかし、SIP に
おいては、サービス提供に必要な範囲で感情が読み取れれば良いのです。そして、表情や声色に現れる感情だけでなく、その場の状況や、そこに至る文脈も重要となります。
例えば、接客係の説明中に顧客の表情が曇った場合、それが通常の商品説明の最中であれば、単に説明不足があったのではないかと判断し、より丁寧に説明し直すといった行動をとれば良いでしょう。一方で、表情が曇ったのが、顧客からの要求を断ったタイミングであれば、それは相手が少し不機嫌になったという反応であり、「ちゃんと伝わらなかった」と判断してわざわざもう一度断りの言葉を発してしまうと、逆効果になってしまいます。このように、AI による感情認識も、接客で使われる場合はその場に応じて状況判断できる機能を持ったものが求められます。ここで目指している感情認識は、心理学的な意味で深い感情を読み取っているのではなく、サービス提供に役に立つ状態認識をしているのです。

AI 要素技術のビジネス展開と国際標準化の課題――

AI 要素技術のビジネス展開と国際標準化の課題として、国内 B2B（接客サービス、製造）、B2G（学習、介護）、B2GP（維持管理）への普及が挙げられています。これについてどのようにお考えですか。
兼村

ビジネス展開に関していえば、SIP の受託者の方々には直接ビジネスを展開する事業会社もあれば、そうではない研究機関もあります。前者の場合は、AI 要素技術を自社ビジネスに生かしつつも、
プラットフォームなどと合わせてオープンにすることで、さらなる展開を図っていきます。例えば、エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社には公教育（B2G）向けの「まなびポケット」というプラットフォームがあるのですが、ここにさまざまな教材が載って活用されるようになります。また株
式会社アルムは、まず自社プロダクトの「Team」に AI 要素技術を導入するのですが、技術そのものはほかにも転用可能です。
後者の研究機関の場合、例えば産業技術総合研究所では「ヒューマン・インタラクション基盤技術コ020

サブプログラムディレクターインタビュー ②…

「ヒューマン・インタラクション基盤技術」のオープンイノベーション戦略

ンソーシアム」という組織を立ち上げて技術モジュールを集約し、その参加企業が実際に「ヒューマン・
インタラクション基盤技術」を利用・普及させます。この際に重要なのは、その技術が何に使えてどのような効果があるのかというエビデンスがあることです。その上で、各社のマーケットニーズとうまく組み合わさったところに、まずは展開していくことになるでしょう。
国際標準化については、公的な標準化団体によって定められたデジュール標準とすれば、さまざまな事業者が参入し、技術モジュールやプラットフォームを使ってもらいやすくなります。まずは国内で普及が進むと思うのですが、そこに閉じないための営業ツールとしても有効です。サービス提供の品質については、すでに ISO TC 312（サービスエクセレンス）として策定が進みつつありますが、顧客満足度の向上にとどまらず、顧客から支持されるようになるには画一的なサービスではなく、顧客に応じたサービスが重要と位置付けています。
「ヒューマン・インタラクション基盤技術」は、そのためにこそ役に立つと信じています。国際競争の観点でいえば、マンパワーが膨大な中国などに対して品質で勝負するという戦略があり、そのためにも標準化が武器になります。
一方でビジネス展開においては、技術の社会受容性の課題が重要であると考えています。例えば、「あなたの感情状態が、AI によって読み取られます」と言われると、メッセージの出し方によっては抵抗を感じる方がいるかもしれません。とはいえ、実際の AI 技術はそこまでには到達しておらず、内心の感情を正確に読み取ることは不可能です。
せいぜい、表情や声色、目線などの表現から推測するしかなく、
それでも精度は心理学的には高いとまではいえません。しかし、本 SIP では適用ドメインを限り、なおかつ「感情を正確に認識すること」ではなく「サービス提供に必要な情報を読み取ること」に特化することで、実用性を高めています。このように、技術内容を誤解のないように説明し、技術による便益を理解・実感してもらう努力も必要になってくるでしょう。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 021

人と人のコミュニケーションの支援

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み

マルチモーダルデータによる自動状態記述システム
国立研究開発法人産業技術総合研究所、国立大学法人東北大学● サービス業務中の状況をスタッフ・顧客の感情まで含めて把握し、そのスキルを明らかにして支援する

認知的インタラクション支援技術を開発した。
● マルチモーダル深層学習に基づく接客支援 AI の開発のため、接客応対の場面に基づいた発話音声・発話テキストや、表情のデータに基づいた「接客データベース」を構築した。
● 日本語会話音声のための音声分離技術の研究開発を行い、実際の日本語接客音声会話への適用として、

航空接客業務の模擬シナリオに基づいた接客行動実験動画を活用した。

1

研究の目的

本研究課題では、これまで技術的に困難であった、サービス業務中の状況をスタッフ・顧客の感情まで含めて把握し、それに対処するスキルを明らかにして支援する
認知的インタラクション支援技術を活用するためのマル
チモーダルデータによる自動状態記述システムを開発しシステム開発を行い、その分析結果を可視化するためのツール開発を進め、現場企業での有用性を考察した。

2 実施期間と方法（1）実施期間2018 年度〜 2022 年度

た。
サービス業務に従事するスタッフの業務訓練に関するコストは、新人スタッフの時間的コストに加え、トレー022（2）実施方法
1）タスク内容データベースの構築

ナーとなるスタッフの時間的コストも必要となることか

本研究課題では、サービス業務中の作業者（スタッフ）

ら、業務訓練の生産性を向上させることが必要である。

が行っている認知的インタラクションの整理を行うた

本研究課題では、業務訓練現場の生産性を向上させる

め、アンケート調査やヒアリング調査といった質的研究、ことを目的とし、人工知能（Artiﬁcial Intelligence：AI）

現場企業の協力のもと、接客応対時の発話、視線、身体技術を活用し、音声や映像、テキスト（発話内容）、整動作などのデータ計測といった量的研究に分類し、デー

理指標などの複数のデータを多角的な視点から接客現場

タ取得を進めた。

の評価・振り返りが可能なシステムの開発を目指した。

質的研究では、実現場での接客応対のタスクの整理を具体的には、接客場面におけるヒトの状態（スタッフ・

行うヒアリング調査を行った。調査では、作業者が知覚

顧客の怒り・悲しみ・喜びなどの感情カテゴリー、またしている情報のセンシングや作業者の行動・反応の計測

はポジティブ・ネガティブの感情度合い、スタッフの接だけでなく、エスノグラフィカルな手法、表情分析によ

客応対など）の変化を時系列に推定可能な AI 技術を開る感情推定手法も検討した。

発するためのデータベース構築を行うことを目的としまた量的研究では、現場企業の協力のもと、認知的イた。そして、AI 技術を活用した接客の状態を記述する

ンタラクションに関係する情報を感情面まで含めて測定

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
マルチモーダルデータによる自動状態記述システムに関する研究開発を行った。

理したタスク内容データベースの要素を抽出し、データ計測および分析を行った。

3）マルチモーダルデータによる自動状態記述システム

上記の研究計画に基づき、2018 年度と 2019 年度にの開発

は質的研究であるヒアリング調査および現場企業のスタ

本研究課題では、接客応対におけるスタッフのサービッフに対する大規模アンケート調査を行った。さらに、

ス品質やトレーニングポイントを可視化。応対品質を客2019 年度には量的研究である模擬接客現場を構築し、観的に評価できるシステムの開発を目指し、これまでの現役スタッフの協力の下、人間計測を行い、接客応対の評価結果、また AI 技術を実装した。

データを計測した。
2020 年度と 2021 年度には、顧客とスタッフとの間のインタラクションで発生する感情変化および時系列でのインタラクションモデルを構築する分析を行い、熟練度の違いを比較するための手法を検討した。

3 本研究の成果（1）タスク内容データベースの構築

さらに、2021 年度と 2022 年度には、サービス業務

はじめに、質的研究に取り組み、研究課題の整理を行

中の状況をスタッフ・顧客の感情まで含めて把握し、そ

うこと、また実現場での接客応対のタスクの整理を行うのスキルを明らかにして支援する認知的インタラクショ

ためのヒアリング調査を行った。特に現場企業の空港ロン支援技術としての AI 技術開発との連携を目指し、接ビー接客業務では、接客時に推定する情報として業務ス

客場面での発話音声に焦点を当てた接客データベースのキルだけではなく、インタラクションにおける感情コン構築を行った。

トロールがより重要であり、そのスキルを理解するには、
業務スキルと感情に影響するコミュニケーションスキル

2）
マルチモーダル深層学習に基づく接客支援AIの開発の分離が重要となる。そのため、タスクの細分化とスキ

本研究課題では、サービス業務中の状況をスタッフ・

ルの概要の理解のために、まずグランドスタッフの熟練

顧客の感情まで含めて把握し、それに対処するスキルを層（エキスパート）と新人層（ノービス）の意識の差、明らかにして支援する認知的インタラクション支援技術

顧客への対応法の違いをエスノグラフィカルな手法によを開発するために、接客業務におけるサービス QoE をり検討した。インタビューの結果、エキスパートは、接自動推定するための AI 技術（マルチモーダル接客支援

客の初期段階から先入観を持たずに冷静に顧客の心理やAI）を開発した。

問題状況を把握するための問いかけを意識して行っていマルチモーダル接客支援 AI の研究開発の一つとして、た。また会話だけでなく、非言語のコミュニケーション

顧客の感情表現の重要性に着目し、要素 AI のためのマスキル（うなずき、表情、話し方、声のトーン、距離感、

ルチモーダル日本語感情推定システムの検討、プロトタ

立ち位置など）を顧客の状態に合わせて意識的に変化さイプシステムの開発を行った。本研究課題では、まず、せていることも明らかとなった。一方、ノービスは会話

既存の日本語感情音声コーパス（東北大学が開発したデの内容、言葉遣いには注目するが、非言語のコミュニケ

ータベース）を利用して、音響・テキスト（発言内容）

ーションスキルに対する意識は少なかった。またエキスの二つのモダリティを同時に考慮する深層学習モデル

パートは接客業務を楽しむ姿勢が見られ、自分らしい接（Multimodal Transformer）を構築した。

客法（自身のパーソナリティに合った接客法）を持つな

さらに、顧客やスタッフの感情推定をはじめ、接客品

ど接客行動に多様性があることも明らかとなった。さら質を評価するための AI のプロトタイプを開発するにあにスタッフが持っているスキルを明らかにし、それぞれたり、「実環境における接客会話解析」を頑健に行うにのスキルを従来の計測技術を用いてセンシングすることは、複数人による会話音声を話者（顧客、スタッフ）ごが可能であり、客観化できることを明らかにするため、とに発言区間を同定（あるいは分離）する処理が要素技

スタッフを対象とした大規模な（1000 名を超えるグラ術として重要となる。そのため、本研究課題では、話者

ンドスタッフ経験者）アンケート調査を行った。この調

同定（話者ダイアライゼーション）技術ならびに音声分

査は、現場の協力企業のグランドスタッフの経験を有す

離技術、
さらに音声認識など「日本語接客会話解析基盤」

るスタッフに対しての Web アンケート形式で依頼した。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 023

人と人のコミュニケーションの支援

し、作業者の心理的状況および身体状況と連携させて整人と人のコミュニケーションの支援

その調査結果から、接客応対に必要な顧客へわかりやす

で接客中に必要な行動を分析するために必要と考えた。

い説明などのスキルや顧客視点に立った行動に関するス

これによって、トレーニング的視点から、熟練度向上のキルでは、おもてなしに関する資格を有しているスタッために必要な知識・支援を行うことが可能になることがフの意識が相対的に高いことがわかった。一方、マナー考えられた。モデルの構築にあたっては、現役スタッフなどのスキルでは、おもてなしに関する資格の有無に関やロビー業務経験者らとの意見交換を重ね、接客時のプ

わらず、回答した多くのスタッフの意識が相対的に高いロセス状態や各相への遷移のポイント、各状態で行うべことがわかった。

きことを記述した。これらの意見交換の結果を踏まえ、量的研究では、現場企業の協力のもと、認知的インタ
ラクションに関係する情報を感情面まで含めて測定し、第 1 相では、スタッフが困りごとのある顧客からの作業者の心理的状況および身体状況と連携させて整理し話を受ける（もしくは困っている顧客に話しかける）こたタスク内容データベースの要素を抽出し、データ計測と、お迎えの挨拶をすることなどを主なタスクとした。

および分析を行った。模擬接客場面での接客応対評価実

第 2 相では、顧客が困っている事柄を聞き出すこと

験では、現場企業の協力のもと、10 名のスタッフに参加いただき、データ計測を行った。本実験では、スタッ
フの発話音声・身体動作・視線・生理データ（心拍）、を主なタスクとした。
第 3 相では、顧客が困っている事柄に対する解決策の提示をすることを主なタスクとした。

また顧客の発話音声・身体動作を同時に収集し、顧客とそして第 4 相では、顧客が解決策（もしくは代替案）

スタッフのインタラクション時のデータ収集を進めた。

に対して納得または理解し、事柄が解決すること、またさらに接客応対の時系列分類手法の構築のため、行動遷

は顧客の困りごとの内容次第では、接客のクロージング移の分類を定義した（図 1）。その理由として、行動遷を行うことを主なタスクとした。

移分類は接客行動を客観化し、行動をプロセス化した上

図1

024

以下の通り各相で行うべきことを分類化した。

行動遷移分類手法の概念モデル

本モデルを活用し、本研究課題で取得した現役スタッAIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
マルチモーダルデータによる自動状態記述システム

い、エキスパートは顧客のニーズから理論立てて提案し果を評価した結果から、熟練度の違いにより第 3 相（課ているのに対して、ノービスは最初に考えられる提案を

題解決：解決策の提示）に要する時間が異なることがわ

提示する（つまり顧客が不満・不安を返すため代案採択

かり、熟練度推定の可能性を示唆した＊1。

へと導けない）傾向にあることを示した。

さらに、マルチモーダル深層学習に基づく接客支援

他方、研究課題（2）「マルチモーダル深層学習に基AI の開発へつなげるため、接客時のプロセス状態や遷づく接客支援 AI の開発」のため、演劇経験者に協力を移ポイント、各状態で行うべきことを発話内容から可視仰ぎ、「接客データベース」を構築した。接客応対の業化するための発話内容データの収集と発話音声解析を進種取得するデータは、表情（3 方向）、そして発話内容めた。特に発話音声解析では、スタッフの話速と接客時と発話音声とし、それぞれを時刻同期した状態で記録しのプロセス（どの相の応対をしているのか）の整理を行た。顧客とスタッフとのインタラクションとして、本デ接客会話 1 チャンネル音声データ
接客会話の性質によって 2 つのシステムを使い分ける（複数話者の発話の重なりが多い場合は話者分離、それ以外は話者同定、等）

図2

話者ダイアライゼーションモデル

VoiceFilterモデル

話者同定（ダイアライゼーション）システム

話者分離システム

話者同定／話者分離技術＊1 近井学 , 伊藤納奈 , 水浪田鶴 , 遠藤博史 , 氏家弘裕 , 岩木直 , 山口忠克 , 曽原倫太郎 , 曽布川美穂 , 遠藤康平 , 鳥居由紀子 , 名倉千紘 , 佐藤洋 .
接客場面における対人コミュニケーションのインタラクションモデルの基礎的検討 , 電子情報通信学会技術報告 , vol.121, no.52, pp.1216, 2021.
＊2 C. Busso, M. Bulut, C.C. Lee, A. Kazemzadeh, E. Mower, S. Kim, J.N. Chang, S. Lee, and S.S. Narayanan. IEMOCAP: Interactive emotional
dyadic motion capture database, Journal of Language Resources and Evaluation, vol. 42, no. 4, pp. 335-359, 2008.

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 025

人と人のコミュニケーションの支援フを対象とした模擬シナリオにおける接客行動の実験結人と人のコミュニケーションの支援
図3

マルチモーダル時系列データの可視化

ータベースに格納するデータは接客応対の一往復でのやがわかった。また、本感情推定システムを前述の「接客り取り（例：顧客→スタッフ→顧客）とした。接客応対

データベース」を用いて学習・適応化することで、日本の業種は、旅客業（航空接客業）、飲食サービス業（レ語接客音声においても高い性能を実現した。

ストラン、コーヒーショップ）、小売業（コンビニエン

並行して、音響特徴のみ（ユニモーダル）による感情

スストア、アパレル、百貨店）の 6 業種とした。また、推定システムの開発も併せて行い、日本語を含めた多言接客応対の場面は、ファーストコンタクト（顧客・スタ

語感情音声データベースを用いたマルチリンガル感情推ッフが対峙した場面）、解決策の提示（顧客の困りごと定を実現した。こちらはバイモーダルシステムに比べてを解決した場面）、クロージング（接客が終了した場面）

基本的な性能は劣るものの、システムが簡便で適用性がとした。感情表現としては、接客応対場面での顧客の感高く、航空接客業等多言語対応が必要なシーンで必要不情が表出しやすい、喜び、驚き、期待、怒り、悲しみ、可欠な技術になると考えられた。

不安、さらにニュートラル（快／不快状態、覚醒／非覚

さらに、日本語接客会話解析基盤の高度化として、接醒状態ではない）の 7 種類とした。上記の条件に基づき、

客会話解析のための話者同定（ダイアライゼーション）

6 業種× 3 場面× 7 感情の合計 126 シナリオの顧客おシステム／話者分離システム（図 2）、日本語音声認識

よびスタッフの発話内容（テキスト）を用意した。これ

システムの研究開発に取り組んだ。いずれにおいても、らのデータを 26 名の役者に演じてもらい、接客データ

特に適応化（ﬁne-tuning）の技術・モジュール開発に注

ベースを構築した。

力し、接客データベースならびに実接客訓練データを用いた開発と検証を実施した。実現場接客シーンで想定さ（2）マルチモーダル深層学習に基づく接客支援 AI の開発れる音声計測条件（スタッフのみが装着した小型簡易マ
イクでの計測で顧客の音声データも収集）といった、残マルチモーダル接客支援 AI の研究開発の一つとし

響やノイズの影響が大きい条件下においても高い性能をて、バイモーダル感情推定システムの構築・検証を行っ達成できることを示した。また、以上の一連の解析技術た。これは会話形式の接客シーンにおける感情分析を行の結果を時系列に統合し、可視化・プレイバック可能なうことを目的としたもので、音響特徴ならびにテキス

ツールを構築した（図 3）。

ト（発言内容）の両面（バイモーダル）から発言者の感情状態を推定するものである。膨大なデータから学習さ（3）マルチモーダルデータによるれた自己教師あり学習モデルを深層学習アルゴリズム

自動状態記述システムの開発

Transformer で統合する新たな手法を提案し、英語公

現場企業の業務訓練の生産性を向上させる手法の一つ

開感情データベース（The Interactive Emotional Dyadic

として、マルチモーダルデータによる自動状態記述シス

Motion Capture：IEMOCAP）＊2 で検証したところ、同

テムの開発を行った。

データベースにおける最高水準の性能を達成できること
026

本システムで取り扱うデータは、実現場で収集可能な

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
マルチモーダルデータによる自動状態記述システム

日本語音声分析AI（分析評価）

データ要素

話者同定技術Speaker Diarization

感情推定AI
テキスト（発言内容）”すいません ちょっと いい？
これ わから ない の ですが”Multimodal
Transformer

発話音声

表情
生理信号
身体動作

音声認識技術Speech-to-text

視線

時間情報とキーワード抽出

発話内容

AIモデル

音響

時系列
状態推定
（感情 等）

映像

接客データベースの構築と学習データの蓄積（日本語接客の感情推定）
感情情報の付与
人間計測データ × AIによる感情推定

統合したデータによる接客品質の評価

図4

マルチモーダルデータによる自動状態記述システムのデータフロー

発話音声をはじめとする計測データである（図 4）。こ層学習に基づく接客支援 AI の開発を研究グループ内での中で、発話音声のデータを活用し、研究課題（2）で連携して進め、現場企業が訓練場面で活用しやすいマル

開発した日本語音声分析 AI と感情推定 AI へデータを入チモーダルデータによる自動状態記述システムの開発を力する（インポートする）ことで、接客応対の時系列に進めた。

従って感情情報が付与されるシステムを開発した。デー

今後の展望として、現場企業の業務訓練中に行うべき

タ閲覧時には、動画像やほかのマルチモーダルデータと事項の整理を行い、潜在的な現場ニーズを把握・理解す

統合して接客応対を閲覧することが可能とした。

るためコンサルテーションの実施体制および本システム

このシステムが実現できることで、トレーナー（指導のパッケージを円滑に現場企業へ提供するための仕組み者）やトレーニー（新人スタッフ）の業務訓練が可視化を構築することで、本研究課題で開発した技術を活用しされ、高いサービススキルの獲得が容易になり、訓練時

やすくし、ビジネスへの展開を推進する計画である。

間短縮や訓練コスト削減などの効果が実現できる。

4 まとめと今後の展望
本研究課題では、これまで技術的に困難であった、サービス業務中の状況をスタッフ・顧客の感情まで含めて把握した。それに対処するスキルを明らかにして支援する認知的インタラクション支援技術を開発することを目指した。現場企業との連携によるインタビュー調査やア
ンケート調査などの質的研究に加え、模擬接客応対場面の計測実験などの量的研究を組み合わせ、タスク内容データベースの構築を進めた。さらに、マルチモーダル深
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 027

人と人のコミュニケーションの支援

インプット
（実環境）

人と人のコミュニケーションの支援

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み

飲食業向け気づきスキル
VRトレーニングシステム
国立研究開発法人産業技術総合研究所● 飲食サービス提供業務中における店舗のスタッフ・顧客の状況を感情まで含めて把握して業務プロセスを適切に遂行するためのスキルを明らかにし、これを支援する認知的インタラクション支援技術についての研究を進めた。
● 特に飲食サービスにおける接客担当者の「気づき」と「優先順位判断」に関するスキルは従来手法でのトレーニングと評価が困難であったことから、トレーニング専用の VR システムを開発し、複数箇所で起こる状況変化を注意深く観察して、状況を把握・対応する訓練を可能にした。

1

研究の目的

この研究を推進するにあたり、将来における AI 技術の活用を想定し、作業者が知覚している情報や作業者の行動・反応の計測技術、エスノグラフィカル＊1 な手法、労働人口減少が続く我が国において労働力の確保は全表情分析による感情推定手法などさまざまな手段を用い産業に共通の課題である。特に離職率が高く、労働力のて、作業者が行っている認知的インタラクションに関係８割を非正規雇用に頼っているといわれている飲食サーする情報を感情面まで含めて測定し、作業者の心理的状

ビス業においては迅速な人材育成は重要な課題となって

況および身体的状況と連携させて整理する、タスク内容いる。特にサービスを提供する業務においては、複数のデータベースの構築を目指した。その具体的な手段とし顧客の感情を含めた状態、連携する同僚の感情を含めたて、現場の人材育成の課題を解決するトレーニングシス

状態を把握して、適切に業務プロセスを遂行するためのテムを実現・導入することで短期的な人材育成の課題を判断と対応が求められる。このような場合に人が自然に解決しつつ、長期的にはこのシステムの活用を通してエ行っている、相互に認知能力を有する人同士の認知と行

キスパートのさまざまな知見や訓練時のデータを収集・

動によるインタラクションを「認知的インタラクション」

AI 活用のための情報基盤構築を目指した。

と定義してモデル化することで、その過程を支援する技術について研究を実施した。この研究を通して、サービ
ス品質を向上させるための支援のポイントや、必要なス
キルをトレーニングするためのポイントが可視化され、高いサービススキルの獲得が容易になり、訓練時間短縮
や訓練コスト削減などの効果が期待される。さらに、人2 実施期間と方法（1）実施期間2018 年度〜 2022 年度の感情への配慮を技術により支援するところにまで発展させることで、顧客満足度や従業員満足度の向上を技術で支援する可能性についても期待される。

（2）VR 業務訓練システムの開発
最終的にタスク内容データベースを構築し、AI によ＊1 異文化・コミュニティの中に実際に入り込み、行動観察やインタビューを行うこと。

028

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
飲食業向け気づきスキルVRトレーニングシステム

人と人のコミュニケーションの支援

図1

飲食業向け気づきスキル VR トレーニングシステム

る分析に用いることができる有用なデータを大量かつ継食業向け気づきスキルを訓練するための VR トレーニン

続的に蓄積するには、従業員が計測されることにより直グシステムの開発に着手した（図 1）。訓練システムでは、接的な恩恵を受けられると同時に、計測の負担が最小限

体験者は HMD（ヘッドマウントディスプレイ）を装着になるような仕組みを構築する必要がある。そこで、実して VR 空間内に再現された店舗内に没入し、店内の状

証研究の協力企業との意見交換を重ね、実質的な恩恵を況や顧客の様子に目を配りながら、複数のテーブルに対受けながら従業員の状況を低コストで計測・蓄積できるする接客訓練を行う。訓練者の気づきや優先順位判断の仕組みとして VR 業務訓練に着目した。

手掛かりとなる、食事や水の減り、顧客が待たされたと2018 年度は、飲食接客業務における業務スキルに関きの挙動を再現した（図 2、図 3）。

して実務担当者にインタビューし、ハンディ端末を操作

訓練内容は全て記録され、指導者は自分の好きなタイ

しながら接客すると同時に、店内状況を把握する認知タミングで、さまざまな視点から訓練内容を確認し、定性スクに困難がある点や、店内の状況からやるべきことを的な評価を記録可能とした（図 4、図 5）。さらに、自瞬時にスケジューリングして手順をこなす必要がある点

動採点の実現に必要な定量評価データを収集する仕組みについて課題を確認した。さらに、社内における教育資を実現した（図 6）。また、別途収録した熟練従業員の料冊子と映像コンテンツを分析し、特に認知的インタラ

モデル動作をさまざまな視点から観察できる機能も備えクションと関連が深いと思われる認知タスクの抽出と整た。
2020 年度は、VR トレーニングシステムの評価実験理を試みた。
以上の調査に基づき、2019 年度は、特に現在の訓練のために、実験用プログラムの改良を進めた。特に、体方法である OJT では明示的にトレーニングできている

験品質に大きく影響する VR 酔いの対策についてガイド

かどうかの検証が困難な訓練タスクとして、複数箇所でライン検討委員会＊2 と連携し、並進時や回転時の酔い同時に起こっていることに対する「気づき」と「優先順低減機能の実装を進めた。さらに、VR トレーニングシ

位判断」の訓練を抽出し、これらのスキルを訓練する飲ステムでの店舗内の移動について、コントローラのジョ＊2 ガイドライン検討委員会とは、戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第２期「ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤
技術／認知的インタラクション支援技術／人工知能と融合する認知的インタラクション支援技術による業務訓練・支援システムの研究開発」事業にて開発する業務訓練・支援システムの運用ガイドラインの妥当性と実効性に関する検討を行い、当該システムの普及に向けて運用ガイドラインの策定および活用を推進する委員会。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 029

人と人のコミュニケーションの支援
図2030

食事や水の減り

イスティックによる移動方法のほか、より直観的に移動

料理を運ぼう」というように、所要時間を把握し、行動可能な、システム使用者の足踏みによる移動方法も実装を予測することもスキルとして重要であるという知見をし、使用者の好みに応じて切り替えられるようにした。

得た。

これに加えて、協力企業の教育担当者による体験会を

2021 年度においては、開発中の VR トレーニングシ

オンラインにて開催して、意見を収集した。その結果、ステム内での顧客の振る舞いのリアリティを高めるた

訓練体験については好印象であり、「実際の店舗でトレめ、顧客行動データを収集した。具体的には、ランチターニングしている感覚が得られ、接客の流れを学ぶのにイムの時間帯に店舗を貸し切りにして覆面調査員 30 組

適している」「特に顧客の待ち動作は実際の店舗と同様、60 名を顧客役として派遣し、接客時の模様を環境設置

体験者にプレッシャーを与える効果がある」といったコ型カメラ、視線計測装置、歩行動作検出に基づく屋内測メントを得た。一方で、「時間感覚」について要検討で位システムなどを用いて記録した。得られたデータにつあるという知見を得た。2020 年度では、「気づき」といてはラベリング作業を施した後に集計し、顧客がサー「優先順位判断」の効率的な訓練を狙い、個々のイベン

ビスを受ける際の各プロセス（メニュー提供、メニュー

トの時間を短く設定したが、実際の業務では「まだオー決定、料理提供、食事、会話など）における時間の分布

ダーが決まらないだろうから、この間に別のテーブルのなどのデータ分析を実施し、VR トレーニングシステム

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
飲食業向け気づきスキルVRトレーニングシステム

人と人のコミュニケーションの支援

図3待たされた時の顧客の挙動
コメント一覧

再生停止ボタン

図4

視点切替ボックス

タグ入力欄

簡易採点欄（○、△、×）

コメント入力欄

イベントログ一覧

シークバー

採点者画面。採点者が登録したコメントは右欄に表示され、コメントをクリックすることで該当箇所の体験風景の頭出しができる。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 031

人と人のコミュニケーションの支援
図6

図5

032

訓練の様子をさまざまな視点から再現し、確認できる。上から、客観視点、主観視点、俯瞰視点。

定量評価表示画面

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
飲食業向け気づきスキルVRトレーニングシステム

口頭発表を行い、山下記念研究賞を受賞した。また、協られたデータはタスク内容データベースとは直接関係は

力企業の体験会の様子と得られた知見について議論したないものの、実際の飲食サービス提供現場における映像・

内容を追加し、国際会議 SIGGRAPH ASIA 2021 にて発

音声・従業員動線・従業員視線というディープデータが表した。

得られており、副産物としての将来の AI 研究に資するInternational Display Workshop 2021 で は、 招 待 講演「Technologies for Improving “Quality of Working”」

データセットとなった。
また、本事業において重要な課題となる開発技術の社で業務活動を支援する技術の一部として、本取り組み

会実装を進展させるために、VR トレーニングシステムの内容を紹介した。さらに、Augmented Humans 2022の内容を特定の店舗や特定のレストランチェーンの業務にて、本事業に関する特別セッションで VR トレーニン

プロセスに特化することなく容易にカスタマイズするた

グシステムのコンセプトと開発内容を紹介した。

めの仕組みとしてオーサリングシステムの開発に着手した。店舗のモデルや従業員が対応すべきサービスプロセ
スの順序、特定のタスクの要・不要などを設定すること
で店舗・チェーンごとの業務プロセスに合わせて VR ト
レーニング用プログラムをカスタマイズするオーサリン

4 まとめと今後の展望
サービスを提供する業務において重要となる「認知的インタラクション」をモデル化し、その過程を支援する

グツールを実現した。
最終年度となる 2022 年度においては、開発した VR技術についての研究を実施した。この研究を推進するに

トレーニングシステムを、実際に営業している店舗におあたり、将来における AI 技術の活用を想定し、作業者

ける新人スキル訓練のプロセスの一部に組み込み、そのが行っている認知的インタラクションに関係するさまざ効果を評価する実証実験を実施する予定で、現在その実

まな情報を測定してデータとして蓄積するタスク内容デ験設計を進めている（報告書執筆時）。

ータベースの構築を目指した。

また、2021 年度に作成したオーサリングツールを用現場との意見交換を通して、データの計測・蓄積の手いた横展開として、和食レストランチェーンの協力を得段として、現場からもニーズがあり有効性が高いと判断てこのチェーン向けの VR トレーニングシステムの構築した「気づき」と「優先順位判断」に関する認知的スキを試みている。和食レストラン向けシステムについて

ルを訓練する VR トレーニングシステムを構築した。構

も、事業期間内に経営層によるシステム評価を計画して築した VR トレーニングシステムは、飲食サービス産業

いる。

向けの人材育成ツールとして横展開可能な形になるよう開発を進めた。

3

最終年度となる 2022 年度に実施している実際の OJT

本研究の成果に本システムを併用した場合の効果検証結果は、情報開示・ライセンシングについて協議を続けている社会実装

本研究の第一の成果は実際に飲食サービス現場に導入することを想定した VR トレーニングシステムおよびそ担当企業によるマーケティング等で活用される予定である。

のオーサリングツールである。実証実験は現在も遂行中であり学術的な検証が待たれる段階であるが、導入実証の過程で前述のように企業の教育担当者からその有用性に関するコメントが得られていることから主観的に高い評価を受けたシステムを構築することができたと考えられる。
本成果は情報処理学会 第 187 回 HCI 研究会（2020年 3 月 16 日）にて、「飲食サービス業における VR 業
務訓練システムの開発」というタイトルで、VR トレー
ニングシステムの設計およびプロトタイプ開発に関して
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 033

人と人のコミュニケーションの支援に反映するための仕組みを構築した。この実験により得人と人のコミュニケーションの支援

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み

認知的インタラクション支援技術によるリアルタイム支援システムの研究開発
株式会社コトバデザイン● 接客中の状況を理解し、状況に応じて適切な認知負荷、伝達手段で顧客の接客体験を向上させるアドバ

イスを行うことで、接客サービスの生産性向上を狙う研究開発を実施した。
● コロナ禍、ニューノーマルという社会情勢を鑑み、非接触な接客のニーズが加速すると考え、接客支援機能を有するリモート接客システムに応用した。
● 実証実験では、資料を使った説明に慣れておくことで、支援機能により生産性が向上することを示唆する結果が得られた。

1

研究の目的

見合った報酬であると感じていられれば良いが、そうでない場合は離職の理由になると考えられる。
したがって、本研究開発は「顧客の接客体験の向上の本研究開発では、サービス産業の生産性向上に向け、ために、いかに現場の接客業務者の負荷を下げるように接客の現場をリアルタイムに支援することで、効率化おリアルタイムな支援ができるか」をテーマとし、現場がよび接客業務者と顧客の双方の接客体験の向上を可能にシステムによるリアルタイム支援を自然に受け入れらする基盤を構築した。
サービスを提供する企業にとって、れ、かつ、その結果として自然と顧客の接客体験が向上

サービス自体の価値が大事であるが、そのサービスを提するような仕組みの確立を目指した。

供するときの顧客の接客体験は、リピート率の向上、ひいては顧客生涯価値の向上につながることから、接客体験の向上のための支援が重要と考えられるためである。
接客は、「①顧客の要望を理解し」、「②解決策を提示
し」、「③適切な接客態度でサービスを提供する」プロセスであり、顧客側から見るとこれが接客体験となる。例

2 実施期間と方法（1）実施期間2020 年度〜 2022 年度

えば飲食店であれば、接客業務者は、顧客に指定されたメニューの中の料理を要求として理解し（①）
、調理さ

034

（2）実施方法

れた料理を提供する（②）
。その際に、清潔で迅速で適本研究開発は、「接客現場の状況をセンシングするた

切な言葉遣いであれば、顧客側は気持ちよく食事ができめのリアルタイムセンシングシステムの研究開発（実施

るだろう（③）。

項目①）」、「センシング情報に基づきリアルタイムにア

一方、接客体験の向上のために接客業務者の負荷を上

ドバイスや情報提供を行うリアルタイム支援システムのげてしまうと、離職率の増加につながり、結果的に接客研究開発（実施項目②）」、「システムを普及させていく

体験の低下を引き起こしてしまう可能性がある。
例えば、ための接客支援のソリューションおよびビジネスモデル

膨大なマニュアルの暗記や過度なルールに基づく振る舞の開発（実施項目③）」の 3 項目で実施した。産業ニーいを要求してしまうと、それがキャリアアップやそれにズと研究開発の内容を整合させるために、③の成果を①、

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
認知的インタラクション支援技術によるリアルタイム支援システムの研究開発

それぞれの支援方法を実施項目③のフィードバックも取いるといったアジャイルな進め方で実施した。また、研り込みつつ具体化した。例えば、接客業務者へのアドバ

究開発の推進のために、「人工知能と融合する認知的イ

イスは、その目的や内容によって重要性や緊急性が異な

ンタラクション支援技術による業務訓練・支援システム

ると考えられ、普段は接客業務の邪魔になるような通知の研究開発」との連携や、「ヒューマン・インタラクシ（支援事項を音声で常に読み上げるなど）は行ってはな

ョン基盤技術コンソーシアム」に参加した。

らない一方、ヒヤリハットといった状況では邪魔になったとしても通知する必要がある。

1）
リアルタイムセンシングシステムの研究開発

このように、内容に応じた適切な方法の検討が重要と文献調査や実施項目③の活動などを通し、どのような考え、2020 年度は実施項目③と連携して、支援方法の接客支援が求められているのか、どのような状況でどう

改善の観点で、どのような支援を行うべきかの整理と、いった情報をセンシングする必要があるのかについて検それぞれの具体的なユースケースを明らかにし、2021

討し、それらのセンシングを可能にする手法、システム

年度は実際に試作してデモなどを通して、接客支援方法の研究開発を行った。

の改善を行った。2022 年度は、具体的な実証実験に合センシング手法に関しては、2020 年度にセンシング

わせて残課題を整理し、改良や修正を行った。

情報の候補を選定し、2021 年度に実施項目③の活動を

リアルタイム支援システムについては、実施項目①の通してさらに検討を重ねつつ、具体的な応用に必要なセリアルタイムセンシングシステムと連携して接客の状況

ンシング手法の開発を行い、2022 年度に実証実験の実を把握し、必要なアドバイスを行うことや接客を支援す

施にあたって改善が必要な残課題の明確化および、センるシステムを研究開発した。また、接客に限定せずに利シング手法の開発、改善、調整を行った。

用可能な構成にしつつ、実施項目③の活動を通して具体

リアルセンシングシステムに関しては、接客のみなら的な応用先を定め、ユーザーインターフェースなども含ず、教育や介護など、ほかの分野への応用も念頭に置いめて実際に現場で利用可能な接客支援機能付きの応用シて設計、開発を進めることとした。本研究開発では「リステムを開発した。このため、2020 年度は接客のみにアルタイム」が一つの特徴であるが、ここでいう「リア依存せずに利用可能な全体の基本設計を行い、2021 年

ルタイム」は、アドバイスが有効な時間までにセンシン

度には実施項目①の成果であるリアルタイムセンシング

グを終える必要があるという意味で、ファームリアルタ

システムを組み込んだリアルタイム支援システムを試作

イムシステム（デッドラインまでに処理が完了しなかっし、デモや試行を通してユーザーからの意見を参考にした場合も即座にダメージを与えることはないが、処理自ながら改善可能な状態にした。2022 年度は、実証実験

体の価値が無になるシステム）に類すると考え、レイテに向けて残課題を整理し、改善や修正を進めた。

ンシなどの目標は進めながら具体化することとした。そのため、2020 年度に、応用先に依存しないように基本

3）ソリューションおよびビジネスモデルの開発設計を行った上で、2021 年にセンシング手法が動作す

生産性を向上させるには、接客の課題を把握し、どのるシステムをつくり上げ、デモなどを行いながら実施項

ような支援が有効であるかを明らかにする必要がある。

目③で定めた応用先に対して、必要なレイテンシで動作

そこで、2020 年度に「顧客ヒアリング」、「業界レポー

するように改善を進めた。2022 年度は、実証実験に合ト調査」、「Web 公開情報調査」を行った。

わせて残課題を明確化しつつ、さらに改善を進めた。

「顧客ヒアリング」では、接客業の現場で実際に生じている課題を把握するため、さまざまな業界や業種の企

2）
リアルタイム支援システムの研究開発

業にヒアリングを行った。
「業界レポート調査」では、百リアルタイム支援システムの実現に向けては、支援方

貨店やスーパーマーケットなどの業界動向レポートを参法の研究開発と、接客に限らずに応用可能な基本部分、

照し、業界概要・市場環境・競争環境を整理した。
「Web

および定めた応用先に適した形で支援することを特徴と

公開情報調査」では、「顧客ヒアリング」を実施した業する応用システムの研究開発を実施した。

界の Web 公開情報から、直近の接客にまつわる類似ソ支援方法の研究開発については、接客を「a）要望の理解」、「b）解決策の提示」、「c）接客態度」に分解し、リューション最新情報を把握した。
2021 年度は、アンケートやユーザー候補先へのイン

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 035

人と人のコミュニケーションの支援②に取り込み、また①、②の成果のデモを③の活動に用人と人のコミュニケーションの支援

タビューやデモを通して、具体的なユースケースを検客支援ソリューションおよびビジネスモデルの開発」の討し、実施項目①、②以外にも必要な機能を検討した。

結果である。具体的には、マーケティングやユーザーと2022 年度は、検討した機能の開発を実施した。

の議論を行った結果、コロナ禍で非接触サービス、ニュ

また、研究開発成果の展開に重要となる、ビジネスモ

ーノーマル対応というビジネスニーズの発生と、リモー

デルの検討も行った。研究開発成果の展開の加速には、

ト接客では顧客の状態が分かりにくい等は対面とは異な

例えば、可能な支援を拡張するためのプラグインの開発・る課題が顕在化しており、センシングに基づく支援が販売、業務ごとに適した支援コンテンツの作成・販売、有効と考えられたため、応用先に設定した。また、図 1

カスタマイズサービス、システムインテグレーションなに示す通り、リモート接客は現地接客と比べ、接客稼働

ど、さまざまな領域の関係者が参加できることが重要と率を向上させる効果が見込める。具体的には、現地接客考えられる。そこで、2020 年度にソリューション提供

では店員は現地に来たお客様にしか対応できないが、リ候補となる百貨店やスーパーマーケットなどの業界のビモート接客は一人で複数箇所を担当することで、お客様ジネス構造の把握と分析を行い、2021 年度にビジネスを待つ時間が短縮でき、結果として一人当たりの平均接モデルを検討した。2022 年度は、ビジネスパートナー

客時間の向上が可能になると考えられる。

や有望な顧客の発掘を進めた。

（1）接客支援機能を有するリモート接客システム

3

図 2 に開発したシステムの概要を示す。

本研究の成果本システムは、Web 会議システム等で広く用いられて い る WebRTC（Web Real-Time Communication） と本研究開発の成果として、リアルタイムセンシングシ

呼ばれる仕組みを用いて、顧客側、接客側のカメラ映像、

ステムおよびリアルタイム支援システムをリモート接客

音声をセンシングシステムに送り、センシングシステムに応用したシステムと、その実証実験について述べる。

が低い遅延でさまざまな処理を行うことを可能にしていリモート接客システムを応用先に設定したことは、「接る。センシングシステムでは、音声認識、発話速度、顔

現地接客

リモート接客

お客様

店員

お客様

店員

お客様

店員

お客様

店員

1時間

3人分
人件費

15分

3店舗

接客時間
（1人、1時間あたり）

接客店舗数

実際の接客時間は1時間のうち15分しかないのに、人件費は3人分発生
図１036

リモート接客による稼働率向上効果

3人分
人件費

35分

7店舗

接客時間
接客店舗数
（1人、1時間あたり）

現地接客と同人数でより多くの店舗への対応が可能になる

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
認知的インタラクション支援技術によるリアルタイム支援システムの研究開発

可視化用の情報

アドバイスエンジン
WebRTC

リモート接客システム

リアルタイムセンシングシステム

感情や反応（頷き、
首振り、傾げ）の変化、
重要キーワード、etc..

接客側

接客状況推定顧客側

会話
ルーム
発話内容、発話速度、顔検知、etc..

WebRTC

センシング

音声/映像

図2

開発システムの概要

図3

会話内容に応じて説明に有効な資料を推薦

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 037

人と人のコミュニケーションの支援

リアルタイム支援システム

アドバイス/

人と人のコミュニケーションの支援
図4

発話割合から「一方的に話している」と判断し「理解の確認」を促す助言

検出、反応（頷き、傾げ、首振り）、表情や感情の認識

スとして通知している。このように、センシングされた等を行い、アドバイスエンジンに送る。アドバイスエン

情報応じてさまざまなアドバイスが可能になっている。

ジンはリアルタイムセンシングシステムからの情報に基づき条件判定を行い、条件に対応する情報を接客側に通（2）実証実験知する。例えば、特定のキーワードを含む場合に、その本研究開発の目的は「接客の生産性の向上」であるた

キーワードに関連する参考情報を提示したり、顧客が首め、実験実施に先立ち、生産性、向上効果を定義し、生を傾げていたり、一定期間頷きがない場合に「理解して産性が向上する仮説を設定した。

いない可能性がある」といった通知が可能である。
リ ア ル タ イ ム セ ン シ ン グ シ ス テ ム は、ROS（Robot
Operating System）2 と呼ばれるミドルウェアを用いているため、センシングの機能は ROS の Node として実装すれば柔軟に追加可能である。また、現状、ネットワークが安定していれば現実世界でのデータの発生からア
ドバイスエンジンによる情報の通知までが 1 秒程度で生産性=向上効果 =

提案プランの適切さ＋説明の分かりやすさ
接客時間（分）支援ありの生産性ー支援なしの生産性
支援なしの生産性

仮説：要望に合わせて視覚的な資料をスムーズに提示して説明す
れば、分かりやすい説明が効率的にできるため、接客時間短縮や顧客満足度の向上が可能。

あるため、接客支援という用途でのリアルタイム性は確保できていると考えている。

038

以降、接客支援機能を有するリモート接客システムのリモート接客システムにおける接客支援の例を図 3、有効性を評価するための実証実験について説明する。接図 4 に示す。図 3 では会話内容に応じて説明用の資料

客シーンは旅行代理店であり、実証実験向けにさまざまを推薦している。推薦された資料はワンクリックで顧客な準備が必要であるため、愛媛（道後温泉）と長崎の旅側との画面共有が可能であるため、資料を探したり、画行に限定し、年内にその地区への旅行を検討している被面共有する資料が表示されたアプリケーションを選択し験者を募集した。今回の実験では販売行為は行わず、旅たりする手間がない点も特徴である。図 4 では、会話

行プランの提案とそれに対する見積もりまでとした。

量の偏りから、接客側が一方的に説明を続けていて、顧本実験は、接客役 2 名（旅行代理店の現役スタッフ）、

客側への理解の確認が不足していると判断し、アドバイ

顧客役 17 名（支援機能あり９名、支援機能なし 8 名）

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
認知的インタラクション支援技術によるリアルタイム支援システムの研究開発

表1

支援なし

向上効果

接客役 A

0.51

0.34

+50%

接客役 B

0.25

0.31

-19%

接客役ごとの生産性と向上効果

資料を使った説明はスムーズでしたか？

表2

資料提示タイミングは適切でしたか？

接客役 A

4

4.4

接客役 B

1.9

2.5

資料を使った説明に関するアンケートの結果で実施した。生産性の測定のために、顧客役に対し、接客終了後に「提案プランの適切さ」、「説明の分かりやすさ」を含む５段階評価のアンケートを行い、その値の平4 まとめと今後の展望

均を用いることとした。すなわち、短い時間で顧客の要

本研究開発では、接客サービスの生産性向上を目的に、

求にあった適切なプランを提示でき、接客中の説明が分

接客中の状況を理解し、状況に応じて適切な認知負荷、かりやすい場合に高い生産性となる。

伝達手段で顧客の接客体験を向上させるアドバイスを行

実験結果を表 1 に示す。接客役 A では効果がみられう仕組みを構築した。また、コロナ禍、ニューノーマル

たが、接客役 B では効果がみられなかった。接客役 Aという社会情勢を鑑み、非接触な接客のニーズが加速すと B で効果が異なる理由を考察するためアンケートをると考え、接客支援機能を有するリモート接客システム分析したところ、資料を使った説明への慣れに差があるに応用した。旅行代理店の接客で実証実験を行った結果、と考えられる結果が得られた。具体的には、表 2 に示資料を使った説明に一定の習熟があれば生産性が向上す

す通り、「資料を使った説明はスムーズでしたか？」とることを示唆する結果が得られた。

「資料提示タイミングは適切でしたか？」に対し A は高今後は、リモート接客以外への展開も視野に、本成果評価であったが、B は低評価であった。このことから、を汎用のビデオ通話サービスに統合しつつ、改善、強化

効果を発揮するためには、リモート接客の研修を本シスを進めて、2023 年度中の製品化を目指す。

テムで行うことで、推薦された資料を使った説明に慣れておくなどが有効と考えられる。また、資料を使った説
明を円滑にするための支援機能として、接客側の画面に
資料説明用のトークスクリプトを同時に提示する機能などが有効と考えられる。
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 039

人と人のコミュニケーションの支援

支援あり

人と人のコミュニケーションの支援

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み

AIとロボティクスの融合による
状況認知型サービス具現化オープンシステムの研究開発
国立大学法人東京大学● 本研究開発では、接客などのサービス支援で必要となる従業員や顧客の行動、判断の依存関係および因果関係を予測・推論する技術を研究した。
● 研究は、「①インタラクションサービス状況の観測取得技術の研究開発」、「②インタラクションサービ

ス具現化技術の研究開発」、「③インタラクションサービスのタスクプランニング技術の研究開発」、「④
状況認知対応ロボットによるサービス支援の実証実験」という四つのサブテーマに分けて行った。
● 開発した、予測されるステータスの変化で記述されるプランニング技術はサービスの種類に依存しない

一般的な記述であり、他業種への展開を目指す。

1

研究の目的

本研究開発では、接客などのサービス支援で必要となる従業員または顧客の行動や、判断の依存関係および因果関係を予測・推論する目的で、ロボットにおける知能
行動制御技術の一つであるタスクプランニング技術の応究開発を促進し産業界の技術基盤として活用可能にした。

2 実施期間と方法（1）実施期間2020 年度〜 2022 年度

用研究を行った。人工知能・ロボティクス分野におけるタスクプランニングとは、目標の状態・状況を達成する（2）実施方法のに必要となる行動手順を計画するアルゴリズムであ研究は、①インタラクションサービス状況の観測取得

り、本研究課題ではこれを状況認知型サービス分野への技術の研究開発、②インタラクションサービス具現化技

展開を目指す。

術の研究開発、③インタラクションサービスのタスクプ

具体的には、タスクプランニングに必要となる状況観

ランニング技術の研究開発、④従業員の代替となる状況

測取得技術（センシング）、タスクプランニングに基づ

認知対応ロボットの導入、あるいは状況認知対応 AI にき適切なサービスを提案するサービス具現化技術（情報よる従業員への指示によるサービス支援の実証実験とい提示）とあわせて研究開発し、現場ごとに明文化された

う四つのサブテーマに分けて実施した。

ルールに加え、常識や不文律などに応じたきめの細かい
インタラクションを経験的に獲得、誘導するシステム（ロジック設計）も視野に入れた開発を行った。
開発したシステムは各種タスク環境に加え、プロジェ
クトにおける企業フィールドでの実地検証を行った。特に、取得したデータならびに開発するロボットソフトウ
ェアをオープンソースで実現することで、オープンな研
040

3 本研究の成果（1）インタラクションサービス状況の観測取得技術の研究開発
従来のロボット用状態時系列データの取得システムで

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
AIとロボティクスの融合による状況認知型サービス具現化オープンシステムの研究開発

再現することも可能な構成とした（図 1 参照）。

ストレージの容量に限界があり、また、インターネット
を介して外部のストレージに保管する場合もネットワー（2）インタラクションサービス具現化技術の研究開発

クの帯域の制限があり、特に画像情報などを扱うことが困難であった。そこで、実際の現場で移動可能なロボッファミリーレストランのマニュアルを解析し、UMLトを含めた多種システムでの展開を進め、従来の Key-の状態遷移図として定式化を行い、図 2、図 3 に示す、Value 型のデータベースから時系列データ操作に最適化

お迎え、ご案内、会計の接客モデルを構築した。

したデータベースに更新することで、研究室の複数種類

さらに、論理プランナ記述言語である PDDL の出力の移動ロボットについて建物の屋内地図上位置や移動経となるロボットの行動管理用状態遷移モデル（SMACH）

路、ロボット手先の位置や力を時系列データとしてインを用いてこれを記述し、状況に応じて必要な店員の行動

ターネット越しに最大 100Hz で記録するように拡張しを音声で指示するプロトタイプシステムを構築した。シた。さらにロボットの主なセンサデータである三次元情

ステムの入力の様子が図 2 1）であり、状況をシステム

報を含む視聴覚データはデータ容量が大きいためデータに指示している。また、図 2 2）はシステムの出力であ

ベース形式ではなく圧縮動画ファイル形式として 30Hz

り、知能エージェントの音声出力システムに接続されてで記録し、20 分毎に大容量クラウドにアップロードすいる。また、図 2 3）は SMACH を用いて記述した、連る常時視聴覚システムを構築した。これにより、例えば携するファミリーレストランのマニュアルから抽出した

画像情報から得られるお客様の表情や属性情報とロボッ

行動管理用状態遷移モデル記述となっている。

トの体内センサ情報を同期して記録することで、お客様

これにより、従来ロボットの認識行動に利用されてい情報が取得された時間と場所だけでなく、その際の周囲たタスクプランニング技術を、人と人のサービスインタの環境情報を再構築することも可能になり、後日状況をラクションにも利用可能なことを示した。

対人応答時における視聴覚データの常時記録

視聴覚データ

データサーバー

圧縮動画ファイル

クラウド保存先URL

動画取得時間情報

音声データ

環境地図上の位置など
時系列センサー情報

図1

可視化
インターフェース

状態時系列対応
データベース

状態時系列データと同期した視聴覚データ取得システム

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 041

人と人のコミュニケーションの支援

はロボットの体内にセンサデータを保存する場合は体内人と人のコミュニケーションの支援

1）システムに入力される状況の例

イベント処理2）システムの出力となる音声指示例

メインシーケンス
手を挙げている
お客さんの方へ行って
会計処理
お客さん
ポイントカードを使えますか？
➡イベント処理へ移行

メインシーケンス復帰

図 2 「お迎え」「ご案内」「会計」の接客モデル

図3

042

タスクプランニングを行うことでサービスの手順を具体化

3）SMACH による「お会計」処理記述

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
AIとロボティクスの融合による状況認知型サービス具現化オープンシステムの研究開発

いでいる）、慣れ（ノービス、経験あり）の４種類の要タスクプランニング技術の研究開発
SMACH に対しマニュアルより抽出した大まかな接客

素を規定値としてあらかじめ定義し、これとお客様状態の状況シーケンスを示す上位の接客状態層と、実際の接に応じた店員の動作シーケンス例のプランニングを行

客時の詳細かつ具体的な行動実施計画を管理する下位対

い、それぞれ異なるサービスインタラクションが出力さ応層から構成される構造を提案した（図４）。

れることを確認した（図 5）。

これによって、従来の階層構造を持たない方法に比べまた、インタラクションについて実ロボットによる実て下位層により状況が限定され、想定外の事態やお客様験以外に、シミュレーションが可能なシステムとして、状態の推定ミスを評価できるようになった。

ロボットシミュレータを用いた環境に加えて、産総研でまた、お客様の２値内部状態として、感情（普通、楽開発を進めている日常生活行動の知識表現生成シミュレ

SHOP

お迎え
（ご案内）
SUCESSREORDER

CORRECT

お冷提供
SUCESS

CORRECT

動作：移動

FAIL

オーダー待ちSUCESSRETRY

CORRECT

オーダー確認FAIL

SUCESS

オーダー受けSUCESS

CORRECT

料理提供
SUCESSSUCESS

アフター（追加注文）

オーダー復唱FAIL

SUCESS動作：
お待ちくださいCORRECTFAIL
CORRECTSUCESS

FAILEDFINISHED

伝票
オンテーブルSUCESS

CORRECT

会計処理

CORRECTSUCESSFINISHED

リーダー確認PAYMENNT

SUCESS

動作：移動

CORRECT-BY-LEADERSUCESS

PAY-BY-CARD

FAIL

確認：支払方法

FAIL

USE-POINT-CARD

カード払い
SUCESSSUCESS

ポイントカード
使用

FAIL

動作：
ありがとうございました
SUCESSFINISHED

図4FAIL

FAILED

接客の状況シーケンスの構造

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 043

人と人のコミュニケーションの支援

しんでいる）、目的１（食事、お茶）、目的２（普通、急（3）インタラクションサービスの人と人のコミュニケーションの支援

SHOP
こちらの席にいらっしゃいませSUCESS

お冷とメニューCASE1

SUCESS

CASE0

お冷とメニューCORRECT

セットメニュー

こちらの席にSUCESSSUCESS

お迎え（ご案内）

お客様は何名様

CASE1

CASE0

セットメニュー

CASE0

CASE1

SUCESSSUCESS

セットメニュー

判断：オーダー
CASE0

CASE1

お冷提供

対話：オーダー時期NO

YES

SUCESS2CORRECTSUCESS

のちほどオーダー
SUCCESS

CASE1

CASE0

セットメニュー
CASE0

CASE1

判断：オーダー
CASE0

CASE1

対話：オーダー時期
判断：オーダー

判断：オーダーSUCESS

SUCCESS2NO

YES

のちほどオーダー

SUCESS
SUCCESSSUCCESSSUCCESS2

オーダー待ちSUCESS

対話：オーダー伺い
SUCESSRECOMMENDCORRECT

オーダー受けSUCESS

業務連絡：オーダーいらっしゃいませSUCESSSUCESS

CORRECT

お客様は何名様
CASE1

CASE0

RETRY

おすすめ料理SUCESSFINISHED

対話：何時伺う
SUCESSSUCESS

対話：どちらの席

CASE1

CASE1

CASE0

近くの席にご案内

CORRECT-BY-LEADER
SUCCESS

店員：席判断SUCESS

CASE0

奥の席にご案内SUCESS

SUCCESSSUCCESS

感情（普通、楽しんでいる）、目的 1（食事、お茶）、目的 2（普通、急いでいる）、慣れ（ノービス、経験あり）の内部状態とお客様状態に応じた店員の動作シー
クエンス例（左：全体構造、中：食事／急いでいる、右：お茶／普通のお迎え）

図5

店員の動作シーケンスとサービスインタラクションの出力ータを用いた開発を進めている。

を記述・計画するタスクプランニング技術を用いて、人と人のサービスインタラクションの記述と計画が可能に（4）状況認知対応ロボットによるサービス支援の実証実験なることを示した。また、サービスインタラクションでは環境認識・物体認識を超えて人やインタラクションのリアルタイムのサービスインタラクションの実証実験

状況の認識・判断が必要になり、エージェント単体の認ができるように、既存ロボットプラットフォームに対し識性能に加えて環境側へのセンシングなども重要になるて、インタラクション観察・サービス提供対応可能な視だろう。また、本研究ではシミュレータを活用した開発

聴覚の拡張を実施した。具体的にはインタラクション動や検証も進めている。ここではパラメータは規定値とし作・コミュニケーションの認識をロボットの組み込み計てあらかじめ定義しているが、ある程度実環境でのイン算機に組み込み、研究室ネットワークのないユーザー環

タラクションデータを集積することで、仮想環境でのイ

境での実行が可能な構成を実現し、学内レストラン前のンタラクションのシミュレーションも可能になる。

中庭飲食スペースでの席案内タスク実験を行った。

本研究開発の目的は状況に応じてリアルタイムに必要

また、既存のサービスロボットを用いて、研究室内のなサービス手順を提供するシステムとする予定であり、コンビニ模擬環境での簡易シナリオに基づく接客サービ

そのためには、現在は固定的にあらかじめ指示している

スのタスクプランニングを実施した（図 6）。

お客様や店の状況を、実世界センシング情報からの入力が利用できるように、ロボットシステムと環境センシン

4

まとめと今後の展望として現在企業や研究機関に広く利用されているロボッ
トの標準ソフトウェアプラットフォーム上で提供し、状本研究開発はレストランでのサービス提供を対象と況認知型サービスのプロトタイプを容易に開発できるよ

し、お客様と店側のそれぞれの状況に応じて、異なるサ

うにするとともに、サービスロボット開発企業との連携ービスを提供するための技術の基礎を開発している。こも進めていく必要がある。

れまでの研究成果により従来ロボットと対象物体の関係
044

グシステムの統合を行う必要がある。さらに、社会実装

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
AIとロボティクスの融合による状況認知型サービス具現化オープンシステムの研究開発

人と人のコミュニケーションの支援

学内中庭飲食スペースを用いた席案内実験

サービスロボットを用いた対話実験
図6

接客サービスのタスクプランニング

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 045

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
ワークライフバランスに貢献するサイバー・フィジカル製造業

検査手法を自動的に学習し、初心者の検査を支援するAIシステム（AI検査支援システム）
国立大学法人筑波大学、
茨城県産業技術イノベーションセンター、
株式会社クリアタクト● 製造業における作業の中で、特に人の知覚認知や熟練動作を必要とする「外観検査作業」の支援として、補助率を上げる自動化手法や新人の作業支援方式、およびそれらのもととなる検査データ収集方法を研究開発した。
● 基礎的な予備実験の結果をもとに、AI の学習データとして熟練者の技術のデータ化および初心者の検査支援を行う自動アノテーションシステムを構築した。
● 将来的に製品の検査を自動化する、自動検査システムのプロトタイプ版を作成した。サンプルを用いた検証では、AI による欠陥検出の正解率＊1 は 98％となり目標を達成した。

1

研究の目的

製造工程で重要な検査作業を、機械が自動的に学習す

画像や検査対象を動かす動作を取得する方法」、「機械学習に適した画像の切り出しなどの学習前処理方法」、「初
心者が検査する際の迷いを動作から取得する方法」などを検討した。

ることで熟練者なみの支援を可能にする、検査支援シス
テムの開発を目標とした。さまざまな検査対象に対して機械が学習する自動検査機能を実装し、初心者が検査作業を行う場合には、熟練者データによって実装された検査機能が適宜支援するシステムを目指した。
製造業の離職率は約 15％といわれており、常に作業

2 実施期間と方法（1）実施期間2018 年度〜 2020 年度

者の 10％程度は新人や初心者となっている。その分作業効率が下がるが、熟練者にとっては教育のための時間も必要になることから、さらに生産性が下がってしまう。

本研究開発は、国立大学法人筑波大学、茨城県産業技

本技術によって、初心者が熟練者からの最低限の指導で術イノベーションセンター（ITIC 茨城）、株式会社クリ技術を習得できるようになるため、生産性が 10％程度

アタクトによるコンソーシアム形式で実施した。コンソ

向上すると考えた。

ーシアムの中の役割としては、筑波大学が基本プログラ

技術的課題としては、作業者の検査中も機械学習する

ムの研究開発、クリアタクトがパソコンシステムの研究

システムの開発と、機械学習した結果を作業者の様子を開発、ITIC 茨城がロボットの研究開発をそれぞれ担っ

もとに AI が適宜判断し、作業者に熟練者データで学習た（図 1）。

した結果による判断を参考提示する装置の開発にあった。技術的課題を解決するために、「熟練者の見ている＊1 良品と不良品を正しく判別できた数の全数に占める割合。

046（2）実施方法

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
検査手法を自動的に学習し、初心者の検査を支援するAIシステム（AI検査支援システム）

AI 検査支援システム開発担当役割

1）
筑波大学

成型品のどの部分に着目しているかの視線データを収集①検査製品画像と熟練者判定結果の記録した。

熟練者の知覚認知に関するデータ収集を、可能な限り②予備検証（ルールベースの画像処理）

現場の検査作業と並行して自動収集する機構と、その機

AI 検査支援システムの仕様を検討すべく、製品検査

構上で簡単かつ短時間で熟練者判定結果が登録できる支時の動画像を使い、傷検出についての AI および画像処

援機構を研究開発した。その結果、少ない工数で AI 検

理アルゴリズムの予備検証を実施した。一般的なルール

査支援システムを導入できるようになり、従来技術で懸ベースの画像処理を適用することで、傷の検出に関して念されてきた導入障壁が下げられた。

の課題を抽出した。

②自動化手法

③予備検証（機械学習）

多品種生産と少量変量生産に対応できる、自動検査機

AI 検査支援システムのシステム仕様を検討する予備能を開発・検証した。不均衡な学習データに基づく場合検証として、機械学習を適用した場合の課題を抽出した。

でも、熟練者と同等以上の精度と効率で判別できること

実際には、深層学習を適用できるほどデータが集められが要件となる。また、製造品種の切り替えが頻繁に起こず、深層学習の適用が難しかったため、特徴量を人手でる場合でも、大きなオーバーヘッドを伴わずに効率的に計算しながら学習モデルを生成する手法を選択した。

対応できる技術に対応した。

④撮像環境の検討
傷のあるところの輝度の明暗が出ない場合があること③作業支援方式
初心者の検査作業では、ガイドを提示して支援するこから、「樹脂成型品に照射する光源以外の光を遮断する」とを目指した。その際には、単独での検査よりも、過不「カメラと樹脂成型品の距離を近づけ微小な傷の解像度

足のない不良判別が可能になる高精度化、および検査スを高める」の 2 点を考慮した撮像環境を構築した。そピードと熟練認知訓練に要する時間の効率化などが求めの上で、光の照射方式について、直接照射と拡散照明のられた。

2 種類の照明を用いて傷の見えやすさを検証した。
⑤自動アノテーションシステムの構築
AI の学習データとして、熟練者技術のデータ化およ2）
クリアタクトび初心者の検査支援を行う自動アノテーションシステム①熟練者技術のデータ収集
人間の目視による製品検査は、製品検査担当者がライを構築した（図 2）。自動アノテーションシステムのユンに流れる樹脂成型品を複数個手にとり、表面と裏面をーザー操作として、モニターの表示およびタッチパネル

それぞれ検査しながら正常品と異常品を分類している。

操作を GUI＊2（グラフィカルユーザーインターフェース）

熟練者の技術を可視化するため、熟練者が検査中に樹脂仕様とした。

＊2 コンピューターへ出す命令や指示などを、ユーザーが画面上で視覚的に捉えて指定できるインターフェース。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 047

ワークライフバランスに貢献するサイバー・フィジカル製造業

図1

⑥タッチパネル対応モニター②ワークの傷検出用カメラ

発した欠陥検査シミュレーター上に製品画像を表示してワークライフバランスに貢献するサイバー・フィジカル製造業

判定させる実験において、視線追跡と事後アンケートを実施した。その結果、検査の精度に関しては、「長い就⑦ワークの向き
検出用カメラ
① PC
⑪ HDD

⑧マーカー

④照明

業年数を経た熟練者では、認知項目の深さや広さが異な⑤ワークること」が分かった。就業年数が長くなるに連れ、現場

③ロボット

⑨ワーク
（モック）

状況のより広い認知や因果推論が思考され、ライン責任者では経営者ビューを用いることも分かった。
検査の効率については、見ただけですぐに欠陥を検出できる知覚能力（ポップアウト）に関して、熟練者と初⑩作業熟練者

図2

自動アノテーションシステムの概要

心者で大きな差が見られた。ただし、実際の検査環境である 2 画像表示のユーザーインターフェースとは別で、1 画像のみを表示する場合には、初心者でもポップアウ⑥自動検査システムのプロトタイプの作成
将来的に製品検査を自動化する自動検査システムを構トが発現し、欠陥候補画像のうち 56％について、第 3
焦点以内で欠陥を見つけることができた。

築する上で必要となる、自動検査システムのプロトタイ

以上により、参考情報をうまく使いこなせない初心者

プを作成した。今回のプロトタイプでは、傷の検査およには、まず妨害刺激の少ない 1 画像のユーザーインタ

びロボットの制御（樹脂成型品の移動）部分について、ーフェースで訓練する方が良いと考えられる。

処理時間などの課題を抽出するシステムとした。

本研究の対象では、製品面積の 0.05％未満と微小な欠陥が不良品の 60％以上を占め重要課題となる。この3）ITIC茨城

ような欠陥は、製品全景画像の中で数画素角と情報量が①システム構築少ないため、従来技術や盛んに応用されている深層学習

検査時画像の自動撮影と良否判定の自動記録を実施すの応用では判別精度が 0 〜 60％台と低く、実用的な精るには、検査者の視点に合わせた検査対象の記録が必要

度が望めないことが分かった。欠陥寸法だけでなく、光になる。また、企業現場への実装を想定すると、人材不の反射が大きい場合や、多様な品種や絵柄がある場合は足や省力化の観点からロボットを動作させ、自動検査すさらに精度は劣化する。

るための動きと画像データを取得する必要がある。こ以上から、微小欠陥をもれなく確実に検出できる手法

れらのことから、本研究開発では検査対象を模擬した 2と、各画像の欠陥の特徴を見つけやすくする前処理が必

次元マーカーを検査者が操ることで、ロボットによって要と考え、技術的背景と課題認識に基づいて、微小欠陥

ハンドリングされた検査対象に傾きを与え、それによっの高精度検出を可能にする自動検査 AI システムを構築て対象がどのように見えるかについて、モニターを通じした（図 3）。

て逐次検査者にフィードバックする学習用データ収集シ
ステムを開発した。
②自動記録ソフトウェアとの連携①で構築したシステムを用いて、検査者がモニターに（2）クリアタクト
熟練者の技術データを取得して検証した結果、以下のことが分かった。

表示された画像から検査対象の良否を判断した結果を記• 蛍光灯の光を検査品に当て、故意にハレーションを発録する自動記録ソフトウェアを開発し、①のシステムと生させることで傷を見やすくしている。

連携させた。

• 検査時には検査品を傾けて検査するが、傾け角度は微小であった。

3 本研究の成果（1）筑波大学
熟練者と初心者の相違を明らかにするため、独自に開048• 検査品の中央より端に注目していることが多い。
• 微小な傷もしくは検査品の端の傷については、異常品としないこともある。
ルールベースの画像処理の予備検証の結果、以下の課題があることが分かった。

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
検査手法を自動的に学習し、初心者の検査を支援するAIシステム（AI検査支援システム）

対象ワークの欠陥画像の収集
照明

動かし方データ
収録用カメラ

対象の見え方を検査者にフィードバック

対象の見え方を検査者に
フィードバック

検査者の動かし方データから対象の見え方を抽出したRoll、検査者にフィードバック
Pitch、Yawデータ
多関節ロボット
2次元マーカー

図3

動かし方のセンシング

微小欠陥の高精度検出を可能にする自動検査 AI システム

• 明るさや角度によって傷が見えない場合がある。

• 検査対象撮影用カメラがロボットに把持された検査対• 傷と楕円エリア端の区別が難しい。

象を自動撮影し、データを記録すると同時に検査対象• カメラの AE 制御が一定でない場合、輝度や色相を使の見え方を逐次検査者が見ているモニターにフィード

うのが難しい。

バックする機能。

• 人間が行う 4 個 /10 秒程度の処理性能を満たすには、

今回開発したシステムを協力企業に官能評価してもら

高速な処理演算が必要である。

った結果、以下のようなコメントが得られた。

機械学習の予備検証の結果、以下の課題があることが• 傷検知機能を強化してほしい。

分かった。

• 光の当て方も標準化した方が良い。

• 傷のあるところの輝度の明暗がはっきりしない場合が• 擦り傷や表裏での不具合を検知したい。

あるため、撮影方法や光源位置、シャッター制御に工• 手元で全ての操作ができることが理想。

夫が必要。

• レンズ濃度と不具合程度の相関が気になる。

• 樹脂成型品の検出は容易だが、傷の検出は傷が微小であり、傷以外の埃などが傷と酷似していて検出難易度が高い。
自動検査システムのプロトタイプ版の処理時間につい4 まとめと今後の展望ては、一つのワークの検査に対して 2 〜 4 秒程度かか

将来的に製品の検査を自動化する、自動検査システムっており、実運用という観点ではさらなる改善が必要でのプロトタイプ版を作成した。さらに、アノテーションあった。しかし、傷検知 AI のソフトウェアとロボット

済みの約 5000 枚の画像で学習したワーク検出 AI と傷制御用ソフトウェアを一体化し、ソフトウェア構造をス

検出 AI を組み合わせ、プロトタイプ版を作成して検証

マート化することにより、現在の処理時間の半分程度に実験を行った。実企業の実サンプルを用いた検証では、改善できる可能性がある。

AI による製品画像の欠陥検出の正解率は 98％となり、目標の 90％を超える結果となり目標を達成した。

（3）ITIC 茨城

本コンソーシアムは 2020 年度で終了となったが、研

学習用データ収集システムには、以下のような機能が究開発はまだ中途の段階であり、「計画遂行に向けたリ実装された。

ソース（人的、資金的）の確保」、「ビジネスへ向けた• 検査対象を模擬した 2 次元マーカーをマーカー認識

PoC の実施と想定顧客へのプレゼンテ ーション」など

用カメラによって計測し、検査者による操り動作を記の課題を解決できるようであれば、今後も継続して開発録する機能。

を進め、AI 検査支援システムの協力企業への試験導入• 検査者による模擬検査対象の操り動作をロボットのを目指していきたい。

ワーク座標とリンクさせることにより、検査対象を把持したロボットが検査者の操り動作を再現する機能。
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 049

ワークライフバランスに貢献するサイバー・フィジカル製造業

検査対象用
画像収録カメラAIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
ワークライフバランスに貢献するサイバー・フィジカル製造業

初心者がサイバー空間を通じて容易に制御可能なロボットシステムの開発（VRテレワークシステム）
国立大学法人筑波大学、茨城県産業技術イノベーションセンター、エーテック株式会社● サイバー空間を通じたロボット操作・教示手法として、
簡易インターフェースを用いた操作者へのロボッ

ト・ワーク・周囲環境の情報提示手法と、操作者のロボット動作量入力手法を開発した。
● システムのプロトタイプの段階で、協力企業の熟練者および初心者に教示操作試験を行ってもらい官能調査を実施。その際に示された問題点を解決し、最終的にロボットシステムを構築した。

1 研究の目的
本研究では、家庭などから遠隔地にある仕事場の作業

2 実施期間と方法（1）実施期間

をロボット操作する（VR テレワーク）技術を開発した。

2018 年度〜 2020 年度

製造業においては、これまで在宅勤務やテレワークという考え方が存在しなかったが、本技術によって導入可能（2）実施方法となれば、数万人規模での労働力が得られる可能性があ

本研究開発は、国立大学法人筑波大学、茨城県産業技る。また、離職者も育児や介護に縛られずに働けるよう術イノベーションセンター（ITIC 茨城）、エーテック株になり、働きたい人のワークライフバランスへ大きな貢式会社よるコンソーシアム形式で実施した（図 1）。

献をもたらす。技術的課題は、「①身近で低価格なティーチングに適するデバイスの選定」、「②ロボット操作と

1）エーテック

ロボットの作業環境を容易に把握可能な手法の開発」、①サイバー空間を通じたロボット操作・教示手法の開発「③操作者が思い通りの操作を可能にする手動作とロボ

簡易インターフェース（スマートフォンやタブレット）

ット動作の変換方法の開発」であった。①の課題は、低を用いた操作者へのロボットやワーク、周囲環境の情報コストで容易に習熟が可能なティーチング用インターフ

提示手法と、操作者のロボット動作量入力手法を開発しェースと、仕事場で汎用的に使用可能なロボットハンド

た。操作者が提示された情報をもとに、直感的な操作での開発で解決を図った。②の課題については、スマートロボット動作量を入力できることや、ネットワーク経由

フォンの機能をソフトウェアで変更し、保持方法を変えでの操作に極力遅延が生じないことを考慮した。

るなどした際に、のぞき窓から仕事場を見るようなシス②操作・教示手法に適したロボット・計測システムの開テムを開発して解決を図った。③の課題については、パ

発

ペットのように手を動作させてロボット制御するシステ
ムを開発して解決を図った。

ロボットの遠隔操作手法に基づき、VR テレワークシ
ステムの設計・構築のために試作を行い、操作・教示手法の改良、センサーやカメラ構成の検討や追加などを実施した（図 2）。各ロボットの手先にカメラを設置し、ロボットのハンドがワークを把持するなど接触に注意す

050

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
初心者がサイバー空間を通じて容易に制御可能なロボットシステムの開発（VRテレワークシステム）

VR テレワークシステム開発の役割分担

べき教示操作時に、監視用の近接映像をスマートフォン

作・教示する指示デバイスとして、スマートフォンやタに表示するために使用された。これにより、従来のティブレットなど誰でも容易に利用できるデバイスを用い

ーチングペンダント＊1 を用いた教示の際にハンドとワた。近年、パーソナルユースの VR デバイス（ヘッドマークをのぞき込みながら行っていた操作を、離れた場所

ウントディスプレイなど）が市場に出てきており、これから安全に行えるようになった。

らも数年以内には一般的なデバイスになると考えられる③ VR テレワークシステムの開発ことから、本研究においても VR デバイスを用いたロボ

双腕構成の試作システムを用いて、バフ研磨模擬作業

ットの遠隔操作・教示手法を構築した。

の教示・再生実験を行った。実験内容は、作業用ロボッ① VR デバイスを用いた遠隔操作システム

トを用いてワーク把持位置に設置されたワークを把持ロボット遠隔操作システムに、HMD（ヘッドマウン

し、グラインダーにワークを接触させるまでの教示と動トディスプレイ）を用いた自由視点映像提示機能を付加

作の再生までであり、協力企業の教示作業熟練者（技能し、直感的にカメラの位置・姿勢が制御できるシステム

者）と非熟練者がロボット設置場所とは別室でロボットを開発した（図 3）。遠隔操作の対象を、6 自由度のマの教示を行い、教示にかかる時間の計測と作業後に作業

ニピュレーターとしている。本システムは、遠隔操作の者の官能調査を行った。

対象となるマニピュレーターの作業環境と、操作者の作業環境の 2 か所に存在する。マニピュレーター作業環
境には、操作対象となるマニピュレーターを 2 台配置し、

2）
筑波大学
本研究開発では、サイバー空間を通じてロボットを操

1 台はカメラ用で手先にステレオカメラを取り付けるこ

作業用ロボット
操作

映像

操作

映像

ハンド
ワーク

LAN

インターネット

監視

監視用ロボット

カメラ
指令

図2

姿勢

映像

VR テレワークシステム双腕構成の試作＊1 プログラムの作成やティーチング作業のための入力・操作装置。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 051

ワークライフバランスに貢献するサイバー・フィジカル製造業

図1

で、現場の状況を任意の視点から確認できる機能、およ

ワークライフバランスに貢献するサイバー・フィジカル製造業

びロボットアームとワークや周辺環境との距離を操作者・教示者へ提示する機能などを有する情報提示システ

ムを開発した。
②操作・教示手法に適したロボット・計測システムの開




図3

VR デバイスを用いた遠隔操作システムの構成

発遠隔操作システムに計測データをもとにした、精密な位置決めによる操作補助機能を組み込むことを目的に、作業ワークの位置姿勢を推定するため、「高精度マーカとで HMD に映し出す映像を撮影する。もう 1 台は作業ーおよびカラーカメラによる位置決め」、「点群データと用で、手先には作業を行うグリッパを取り付けた。操作

モデルデータのマッチングによる位置決め」の二つの手者側では、操作者が HMD と VR 入力デバイス（VR ト法を開発した。

ラッカー）を身につける。VR 入力デバイスは実際のエ③ VR テレワークシステムの開発

ンドエフェクタと同形状とするため、同様のグリッパに研磨作業を対象に、ロボットシステムおよび遠隔教示

VR トラッカーを固定したものとし、グリッパのツメ部に必要な環境を構築した（図 4）。本システムでは、作分には力センサーを取り付け、開閉の入力を実現した。

業用ロボットおよび作業をモニターするロボット、各ロ② VR トラッカーによるロボットの遠隔操作

ボットの手先、グラインダー上部およびワークプレート

作業用ロボットの制御には、ロボットの各関節角度の付近、架台上部にセンサーや USB カメラを配置した。

制御と電動グリッパの開閉制御が必要となる。作業用ロ
ボットの制御に関しては、一般的なマスタースレーブ型
操作のようにマスターアームを操作者側に設置する必要はなく、エンドエフェクター部分の位置・姿勢のみを使って手軽なシステムを実現した。

3 本研究の成果（1）「サイバー空間を通じたロボット操作・
教示手法の開発」の達成度評価③自由視点映像による視覚情報提示
HMD から位置・姿勢を取得し、それらの情報をもと「AI による操作意図に対する指令の学習・補正を用いにマニピュレーターを動作させた。HMD の位置・姿勢は、たロボット操作手法の決定」に関しては、補正手法など装着している操作者の頭の位置・姿勢を示していることは定めたが、その実装は完了していない。特に目標としから、マニピュレーターは操作者の視点の動きをなぞる

た、座標系に対する拘束・補正については実装できていように動作する。これにより、操作者がのぞき込む動きない。また、「スマートフォンを用いた直感的な手指のをすると、その通りにマニピュレーターが動作する。

動作によるロボット操作手法の検討」に関しては、スマ④自由視点映像を用いた軸挿入作業実験

ートフォンの一般的な操作である傾けや画面タッチによ

自由視点映像を用いた VR 遠隔操作システムの操作性って入力された操作量を、ロボット座標系に変換するこを評価するため、軸挿入作業実験を行った。マニピュレーター作業環境には、作業用ロボットとカメラ用ロボッ
USBカメラ2

トを向かい合わせに配置し、操作者は HMD を装着した状態で入力デバイスを手に持って操作した。

USBカメラ1
高精度3次元センサー

USBカメラ3
作業用ロボット

グラインダー3）ITIC茨城①サイバー空間を通じたロボット操作・教示手法の開発
遠隔地からロボットアームを操作・教示するには、現場の状況を違和感なく操作者・教示者へ提示するシステ
ムが求められる。本研究開発では、複数台の固定 RGBD
カメラから取得した色付き点群データを統合すること
052

RealSenseD435

図4

VR テレワークシステムの外観

ワーク

作業モニター用ロボット

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
初心者がサイバー空間を通じて容易に制御可能なロボットシステムの開発（VRテレワークシステム）て周辺環境を計測するシステムは構築できたが、AI に目標を達成した。

よる作業補助などについては完全な導入には至っていな

一方で、操作者への情報提示機能として、複数デプス

い。

センサーの出力を統合することで、ロボット周辺環境を
3 次元的に可視化する機能や、指定した 2 点間の距離を測定して提示する機能、ロボットと周辺環境の最近接距（3）「VR テレワークシステムの開発」の達成度評価

離を提示する機能、点群中の隠れ領域を提示する機能「具体的な作業を設定し、その作業を模したロボットなどを開発した。パーソナル VR デバイスである HMD

システムおよび遠隔教示に必要なカメラなどセンサーシや VR トラッカーを用いたインターフェースを構築し、ステムのプロトタイプ設計、開発」に関しては、対象作

HMD の動きに合わせてロボットの手先にあるステレオ

業を研磨作業に設定し、作業を模したロボットシステム

カメラを動かすことで臨場感ある観察が可能になったおよび遠隔教示に必要な環境を構築した。また、バフが、VR トラッカーの動きでロボットハンドを動かす仕

研磨の遠隔教示を対象作業とし、ロボットシステムおよ

組みについては、改良の余地がある。

びセンサーシステムのプロトタイプを設計、開発するこ以上から、スマートフォンによるインターフェースはとで目標を達成した。VR デバイスを用いた丸棒丸穴挿

予定通りに開発を達成したが、VR デバイスを使ったイ

入の操作・教示実験システムを構築し、センサーシステ

ンターフェースや AI 補助の導入については、部分的なムとして、複数の固定カメラを配置した場合と HMD 連達成にとどまっており、不足した点があると考えられる。

動のステレオカメラを利用する場合の 2 種類を用意した。さらに、研磨を業とする企業の技術者 2 人を対象に、（2）「操作・教示手法に適したロボット・VR テレワークシステムプロトタイプによる検証実験を

計測システムの開発」の達成度評価

実施し、改良点を抽出した。スマートフォンによる VR「直感的な操作によるラフな位置決めと、計測データ

テレワークプロトタイプシステムについては目標を達成をもとにした精密な位置決めを組み合わせた教示手法のしたが、別途行っている VR デバイスによる実験システ開発」に関しては、簡易インターフェースの直感的な操ムについては、現場技術者による官能調査に至っておら作によるラフな位置決めと、計測データをもとにしたロ

ず、不足した点は残っている。

ボット手先とワークの距離を提示することで精密に位置決めする手法を開発し、目標を達成した。また、作業ワ
ークの位置姿勢を推定するため、マーカーおよびカラー
カメラによる位置決め、点群データとモデルデータのマ

4 まとめと今後の展望

ッチングによる位置決めについて開発した。これらにつVR を用いることで、直感的かつ手軽に操作が可能な

いては、計測データに基づく情報提示が実装され、操作ロボット遠隔操作システムを提案した。実装したシステ者の補助として有効に働いているが、それを利用した拘ムを用い、固定カメラ映像および自由視点映像の 2 種

束・補正については実装されていない。

類の視覚情報提示による実験結果を比較すると、固定カ「HMD などの VR デバイスを用い、サイバー空間を通メラ映像よりも自由視点映像を用いた場合の方が成功率

じて作業補正を行う操作・教示 AI システムの開発」にに大きな個人差がみられた。今後はより多くの条件で実関しては、目標とするワークを認識し、当該ワークをロ験を行い、さらに操作性の良いシステムへと改良したい。

ボット手先カメラの映像の中央に捉え続けるようにロボ

VR 入力デバイスにおいては、現在のシステムでは操ットの動作を補正する AI を開発することで目標を達成

作精度が人間の入力精度に依存してしまうため、操作者した。ロボットや位置姿勢計測を行ったワークなどのモの入力を適切に補正する機能を開発していく。HMD のデルをサイバー空間に構築し、ハンドを動かす方向の拘

自由視点映像においては、カメラ用ロボットの動作空間

束・補正をかけることで、ロボットの操作を容易にするを増やす工夫を行うことや、基線長の調整を行い眼精疲操作手法も検討したが、実装には至っていない。

労を防ぐことなどにより、操作性を向上させたい。

以上から、おおよその目標を達成し、スマートフォンなどの操作・教示手法に対し、適切にロボットを動かし
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 053

ワークライフバランスに貢献するサイバー・フィジカル製造業とで直感的なロボット操作を可能とする手法を開発し、AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
熟練者の技能の継承

インフラ領域における職人の技の伝承教育システム
国立研究開発法人理化学研究所● 職人の技を科学的に分析した過程を「工学的前兆判定 AI」として確立し、その基盤技術を組み込んだ、「職

人教育システム」によって、技の習熟度の可視化に成功し、生産性向上の見込みが立つことを確認した。
●「工学的前兆判定 AI」を組込みソフトウェアとして実装したロボット検査システムを構築し、業務訓練や支援に役立てるため、業務状況の計測や評価をもとにしてタスクデータ・情報ベースを構築した。

1 研究の目的（2）実施方法

日本のインフラを支えている優秀な職人の人材不足

ボット化）について、全体構造の出口（社会実装）に向や、高齢化に対応することを目的に、職人の技を科学的かって各研究テーマを遂行し、研究のフローを作成したに分析。その判断過程を、AI で再構築した基盤技術「工（図 1）。本研究は、図 1 において「人による診断」で示

学的前兆判定 AI」として確立した。この基盤技術をソされたフローに対応し、以下の 2 点の開発を行った。

認知的インタラクションによる職人技の研究を基本に、インフラ領域における職人技の伝承教育と機械化（ロ

フトウェアとして組み込んだ、「職人教育システム」を構築するとともに、SIP 第 1 期で開発・改良されたイン

1）インフラメンテナンスにおける職人の技の解析およフラ計測デバイス（MIMM およびレーザー打音）に対び体系化に関する研究開発（理化学研究所）

して、「工学的前兆判定 AI」をデバイス組込みソフトウ

作業動画収集のためのウェアラブルカメラシステム開ェアとして実装したロボット検査システムを構築した。

発と、作業動画から技データを生成、処理するソフト開「職人教育システム」を用いて訓練を受けた職人の最終発によって本研究を進めた（両者を合わせて職人技デー

判断と、ロボット検査システムによる支援システムとのタ収集システムと呼ぶ）。前者では、作業者への負荷を連携により、Society 5.0 において実現を目指すインフ

極力増やさずに動画収集するシステム開発を進めた。後

ラ検査の CPS＊1（Cyber Physical System）型社会実装

者では、作業観察と聞き取りによる技の要素の特定のの形態を実現した。

ち、それらのデータ化（技データ）と、技データから人の判断要素の抽出を実現するアルゴリズム開発を進め

2

実施期間と方法（1）実施期間2018 年度〜 2022 年度

た。
2）科学的手法に裏付けられたインフラメンテナンス教育システムの開発（理化学研究所）
マシン（教育システム）による技術習得の手法確立と、＊1 現実世界でセンサーが収集した情報をサイバー空間で活用して解析し、経験や勘ではなく定量的な分析でさまざまな産業に役立てる取
り組み。

054

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
インフラ領域における職人の技の伝承教育システム

熟練者の技能の継承

図1

研究のフローチャート

それを実現するシステムの開発によって本研究を進めた。前者については、実際の教育方法の聞き取りや現場での教育体験を通して進めた。後者については、１）に3 本研究の成果

よる職人技データ収集システムに、技データと判断要素（1）インフラメンテナンスにおける職人の技の解を可視化する技術の導入など、教育効果（生産性）を上

析および体系化に関する研究開発（理化学研

げる機能を追加導入する方針で進めた。また、システム

究所）の使用方法や効果、応用については、点検員からの聞き以下の三つの成果を挙げた。

取り調査をもとに改善していく方法をとった。

• 訓練環境（室内で供試体を使用）にて、打音点検作業
から職人技の要素（探索の技、絞込み・推定の技、音聞き分けの技）を収集するウェアラブルカメラと、モ
バイル PC からなるシステムの実証機を完成させた。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 055

• 実際のトンネル現場における打音点検作業から職人技させた。

を収集するウェアラブルカメラと、モバイル PC から熟練者の技能の継承なるシステムについて、実証機を完成させた（図 2）。

（2）科学的手法に裏付けられたインフラメンテナ• 職人技のデータ化と、そこから点検員による判断過程

ンス教育システムの開発（理化学研究所）と判断基準を抽出するソフトウェア（Eyelex）を完成

ウェアラブルカメラと、ソフトウェア（EyelexTablet）

図 2 収集した作業データ
プロットがハンマー打撃点、紫領域が点検員が判断した異常領域に対応、各プロットごとに打撃音が付属

作業

処理結果確認図 3 教育システム使用の様子
ウェアラブルカメラ（左図矢印）で撮った作業動画がその場でソフトウェア EyelexTablet を搭載したモバイル PC（右図矢印）に転送、処理
される

056

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
インフラ領域における職人の技の伝承教育システム

2 年の教育期間に対して熟練者を 1.4 人分当てることがさせた（図 3）
。点検の技である、探索力、絞込み・推定力、できるため、教育期間は 1.4 年（2 年 /1.4 人分）に短

音判断力の 3 要素を可視化するとともに、それらによ縮することができる。これから教育システムを導入する

る総合判断力をスコアとして表示した。その結果、新人

ことで生産性は約 143%（2 年 /1.4 年）と見積もられる。

と熟練者の技（習得度）の違いを、可視化イメージとスコアによって比較することが可能となった（図 4）。教
育訓練では、ウェアラブルカメラ付きヘルメットを装着して作業を実施後、その場でスコアを確認できるととも

4 まとめと今後の展望に、減点の理由を三つの要素技のスコアから理解し、技被打面画像上への打撃点と付随するハンマー打音のデ術習得を一人で進めることができる手法を開発した。

ジタルデータ化の技術や、それに基づく、熟練者の打音

なお、本システムの生産性向上は以下で見積もること点検の技と判断過程および基準を可視化する技術を開発ができる。変状判定にて、熟練者が教授する項目を、打した。これにより、熟練者からの技の習得について、こ

音とひび割れ構造の相関性、環境、経年、施工法と仮定し、れまで困難であった生徒の自習・復習学習が可能になっ教育システムでアシストする部分を「打音とひび割れ構

たほか、学習の場が得られる生徒の数に制限がなくなっ造の相関性」の一部とする。それが、教授する項目の中た。その結果、効率的な技術習得の訓練を実現でき、点で占める時間的な割合は 40% と見込めるため、教育シ

検員の育成促進に期待できる。

ステムは職人 1 人の労力に対して 0.4 人分の労力に相当する。本システムを従来の教育と併用することで等価的

この技術は、点検業務の支援に応用できるだけでなく、打音に頼るほかの点検用途にも応用が期待できる。

に熟練者は 1.4 人分の労力を有することになり、職人の図 4 タブレット PC に表示された使用者（左）と熟練職人（右）の技（探索力と絞込み・推定力）の比較の例
探索力は黄色線領域で、絞込み・推定力は色と濃淡で、スコアは赤字で表示されている

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 057

熟練者の技能の継承を搭載したモバイル PC からなる、教育システムを完成

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
熟練者の技能の継承

インフラ領域における打音検査の機械化の推進と社会実装
計測検査株式会社、国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構、株式会社フォトンラ
ボ、一般社団法人社会基盤情報流通推進協議会●「工学的前兆判定 AI」を組込みソフトウェアとして実装したロボット検査システムを構築し、業務訓練や支援に役立てるため、業務状況の計測や評価をもとにタスクデータ・情報ベースを構築した。供用中の道路トンネルを対象とした本 AI の検証試験では、検査員による健全度判定を 90％以上の精度で再現することに成功した。加えて、データ解析時間の短縮により、従来と比較して約 190％への生産性の向上が見込まれる。本 AI で判定した結果をデータベースに登録することで、複数の検査装置の連携を容易とし、かつデジタルデータとして他者との情報共有を可能とした。
● 研究参画機関から研究成果を引き継ぎ、一連の機器システムの計測サービスは計測検査の画像計測サー

ビスと連携して顧客に引き渡されるようにした。

1 研究の目的
日本のインフラを支えている優秀な職人の人材不足や、高齢化に対応することを目的に、職人の技を科学的

2 実施期間と方法（1）実施期間2018 年度〜 2022 年度に分析。その判断過程を、AI で再構築した基盤技術「工学的前兆判定 AI」として確立する。この基盤技術をソ（2）実施方法

フトウェアとして組み込んだ、「職人教育システム」を認知的インタラクションによる職人技の研究を基本構築するとともに、SIP 第 1 期で開発・改良されたインに、インフラ領域における職人技の伝承教育と機械化（ロ

フラ計測デバイス（MIMM およびレーザー打音）に対ボット化）について、全体構造の出口（社会実装）に向して、「工学的前兆判定 AI」をデバイス組込みソフトウ

かって各研究テーマを遂行して研究のフローを作成した

ェアとして実装したロボット検査システムを構築。
「職

（図 1）
。本研究は図１において「職人技の研究」「自動人教育システム」を用いて訓練を受けた職人の最終判断

診断システム」に示される。

と、ロボット検査システムによる支援システムとの連携

本研究では、トンネルの点検で行われる打音検査の機により、Society 5.0 において実現を目指すインフラ検械化を推進するために、図２、図３に示す 2 つの計測

査の CPS＊1（Cyber Physical System）型社会実装形態

デバイス（MIMM、レーザー打音）から得られるデータを実現する。

を診断するための AI を開発するとともに、AI により判定したデータを登録し共有するためのデータベースを開発した。通常の打音検査では、検査員がトンネル内壁（覆＊1 現実世界でセンサーが収集した情報をサイバー空間で活用して解析し、経験や勘ではなく定量的な分析でさまざまな産業に役立てる取
り組み。

058

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
インフラ領域における打音検査の機械化の推進と社会実装

熟練者の技能の継承

図1

図2

研究のフローチャート

Mobile Imaging technology & Mobile Mapping system（MIMM）
図3

レーザー打音検査装置工面）を目視で確認し、点検が必要と判断した箇所（ひ開発（計測検査株式会社）び等がある）をハンマーで叩いて内部に空洞などの欠陥

近年、一部の道路定期点検では、走行型ロボット撮影が無いかを診断している。MIMM は、走行しながらト技術を用いて人による画像判断を行っている。その画像

ンネル覆工面の写真を撮影するデバイスであり、本研究の危険箇所推定精度・速度の向上を図った。職人技の集で開発した AI（図 1 の EPJ-AI）により点検が必要な箇積である点検要領記載の基準のうち、ひび割れ閉口と閉所を抽出し、レーザー打音に指示を出す「検査員の目」

口しそうな箇所、また、ひび割れ以外（漏水、遊離石灰、としての働きをする。レーザー打音は、ハンマーの代わ

ジャンカ、補修跡、前回浮き箇所のチョーキング囲い）

りに近赤外線のパルスレーザーをコンクリート表面に照を判定する画像ベース判定技術を確立した。

射することで振動を励起し、その振動を「検査員の耳」

正解データに類似する、誤検出の影響がある学習デーに相当するレーザードップラー振動計測により計測し、タを見直し、約 10 万個のサンプルによる学習を行った。

EPJ-AI によりコンクリートの健全度を判定する。

画像計測システムで撮影取得されたトンネルの撮影展開
画像に発生している漏水や、遊離石灰などの劣化箇所を

1）画像計測による危険箇所の高精度抽出に関する研究

MASK-RCNN＊2 ベース AI を用いて自動抽出する技術を＊2 入力された画像の中から、あらかじめ指定された種類の物体を認識してその位置などを特定するアルゴリズム。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 059

構築した。

測データとレーザー打音データを連携するデータプラッ

熟練者の技能の継承

速度については、現状手法の劣化を画像から人力トレ

トフォームのプロトタイプを構築し、サンプルデータをースする作業を AI 抽出で支援することで作業速度の向もとに動作確認した。また、ユーザーインターフェース

上を図った。

や画面表示する内容などを改善するとともに、将来的な最終年度では、実際の道路トンネルを走行型トンネル

実運用を見据えての課題および対応案について整理し点検専用車輌（MIMM）で計測し、レーザー打音システ

た。対応案として、レーザー打音時に危険箇所の計測優ムとの連携用に、AI 抽出された危険箇所位置データな

先度を、トンネル単位に加えてスパン単位でも提示でき

どの各種メタデータを作成してデータベースへ登録。ひ

るようにする、トンネル内の通信環境が悪い場所でも利び割れとそのほか変状の抽出から得られる、複合変状の用できるようオフラインでの利用を可能にする、などを危険性推定を行った。

示した。また、プロトタイプの構築にあわせ、データベース仕様書案の改定およびデータ流通モデルアーキテク

2）レーザー打音によるコンクリート内部欠陥の高精度チャ案を作成した。

判断に関する研究開発（量子科学技術研究開発機構）
レーザー打音検査では、パルスレーザーの照射により4）工学的前兆判定AI を搭載したインフラ検査システム

発生したコンクリート表面の微弱な振動を別のレーザー等の製品化と現場適用（株式会社フォトンラボ：実施

を用いて遠隔から計測し、その振動を解析することで、期間

欠陥の検知を行う。コンクリート内部にうき等の欠陥が基礎技術の研究と社会実装の両立のため、2017 年 8ある場合、内部に伝搬した振動が欠陥位置で反射・干渉

月（SIP 第１期の第 4 年度）に理研ベンチャー「フォトすることで共鳴振動が生じ、特定の周波数成分が強く現ン応用計測研究所」を設立。後に、株式会社フォントラれる（卓越）ため、この周波数の卓越から欠陥を検知す

ボに社名変更した。

2020 年度〜2022 年度）

る。この欠陥検知の原理は通常の打音検査と同様であり、株式会社フォトンラボでは、道路トンネルの現場で実高い互換性が期待できるが、本研究以前では、欠陥の有証実験や社会実装を行い、性能限界や課題を抽出して改無のみの判定であり、また機械化特有の信号ノイズに起良の方向性を見出し開発チームにフィードバックした。

因するスペクトルの卓越による誤判定といった課題があレーザー打音検査装置を 8 か所の現場に持ち込み、うった。本研究では、国土交通省の道路トンネル点検要領

き検出の限界事例「目地部および既補修箇所」を研究者に準拠した多段階（Ⅰ：健全、Ⅱ：要観察、Ⅲ：修繕推とともに取得して課題解決について協議した。画像計測

奨）の健全度にノイズ判定を加えた 4 段階の判定に対に関しては、現場からの画像データを対象に、ひび割れ

応する AI を開発した。検査員の判定を再現する AI の開抽出する研究開発の課題解決について、レーザー打音と発で重要となるのは、実構造物に発生する欠陥の構造をの連携運用による社会実装サイドから協議した。

再現しつつ欠陥の構造が明らかであり、かつ検査員によ教育システムについては、プロトタイプを 1 か所のり健全度が評価された供試体を用いて教師データを蓄積現場に持ち込み、現場専門家が使用しながら課題としてすることである。コンクリート工学の専門家および現役の「打点の視界はずれ」を発見し、開発チームにフィーの検査員と共同で新たに供試体を開発し、これを用いてドバックした。新しい用途として、「専門家同士の協議

AI の学習用に振動データを蓄積し、現役の検査員によ用データ収集・解析装置」を提案した。

る判定を 90％以上の精度で再現することを目標とした。

出口戦略として、研究参画機関から研究成果を引き継開発した AI を実際に使用されている道路トンネルからぎ、各市場に向けて、関係する機関・企業と綿密な戦略得られた振動データに適用し、検査員の判定と比較する構想の下で提携・協力関係を構築。一連の機器システム

ことで判定精度の検証を行った。

の計測サービスは、計測検査の画像計測サービスと連携して顧客に引き渡されるようにした（図 4）。

3）インフラメンテナンスのためのデータベースの相互連携プラットフォームに関する研究開発（社会基盤情報流通推進協議会）
2020 年度のモックアップや仕様案をもとに、画像計
060

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
インフラ領域における打音検査の機械化の推進と社会実装

建設コンサルタント

SIP第1期理研チーム
レーザー総研JFE
エンジニアリング東京センチュリー

指導的出費

横浜市
地下鉄
実証実験
国交省技術カタログ（トンネル）

理化学研究所
（理研）

業務

提携

量子科学技術研究開発機構
（量研）
協力
会社群

社会実装

国交省
技術カタログ
（橋梁）

計測
検査

図4

全体戦略図

図5

覆工展開画像から、危険箇所推定 AI により危険箇所を抽出

協力自治体
静岡県交通基盤部

導水路トンネル
4700km
有力想定顧客電力会社
自治体
水力発電所を持つ
民間企業

建設技術
研究所
日本工営
応用地質
パシフィックコンサルタンツ

橋梁
コンクリート
構造物

自動運転
のための
インフラ測定環境計測
気象・汚染

2021年度の実績

3

道路トンネル
4700km

有力想定顧客建設コンサル会社
高速道路会社および保全会社
自治体

事業戦略的出費

SIP第2期
理研コンソーシアム

社会基盤
情報流通
推進協議会

鉄道トンネル
4000km

有力想定顧客JR各社
および保全会社
民間鉄道
地下鉄

コンクリート構造物
劣化診断・・プレ社会実装

76.7％の再現抽出率が得られた。その他変状は MASK-

本研究の成果RCNN ベースの AI 抽出手法を用いて領域分割アルゴリ
ズムを構築し、71％の AI 再現率を得られた。目標に対（1）画像計測による危険箇所の高精度抽出に関すして未達であったが、欠損箇所に一部画像が不鮮明な箇る研究開発（計測検査株式会社）所があったためで、不鮮明な箇所をいかに取り除けるか

1）
ひび割れと、
そのほかの変状のAI 自動抽出が課題であることが分かった。積み上げにて人での変状走行型トンネル点検専用車輌（MIMM）で得られる撮箇所の検出する時間 12.3 時間に対して、AI による自動

影展開画像から、ひび割れは、U-Ne＊3 ベースの AI 抽抽出を加えることで検出時間が 6.75 時間に短縮され、出手法を用いて独自の線検出アルゴリズムを構築した。

生産性として約 180％向上することが分かった。

図５に、展開画像、AI による危険箇所の抽出、危険箇所の３次元表示の例を示す。画像から劣化を人力でトレ

2）危険箇所の判定技術

ースする作業を 100％として、AI 抽出が関与するのがひび割れとそのほかの変状の AI 抽出結果をもとに、その 80％に相当するため AI 再現抽出率の目標値を 5％

危険箇所を推定した。短形メッシュ内において複数発生の振れ幅をもたせて 75 〜 80% に設定し、結果としてする、劣化箇所の位置や属性による重み付けを行い、加＊3 生物医学のために開発された、深層学習のアルゴリズム。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 061

熟練者の技能の継承

埼玉
りそな
銀行

熟練者の技能の継承

点式判定による危険性の優先順位付けを行った。浮き・打音検査装置により計測した振動データを時間分解フー剥離などの危険箇所の人の判定結果に対して、AI の判リエ変換してスペクトログラム（時間・周波数・強度の定結果一致率は 78.3% であった。不一致の要因の一つ

3 次元データ）を作成することでノイズと信号を判別し、として人によっても危険の判断に迷う箇所も含まれていかつスペクトログラムの特徴量を AI の学習及び健全度るためで、必ずしも人の判断が全て正しいということでの判定に使用した。本 AI に合わせて、AI の教育用デー

はないという裏付けとなった。トンネル延長 100m のタの収集、学習、および判定に用いるユーザーインター

画像から壁面全面の危険箇所を検索する作業時間を 1.0

フェースをそれぞれ開発し、これらを統合することで、時間に対して、AI にて危険箇所を推定する場合の積みレーザー打音装置により熟練の検査員による健全度判定

上げでは 0.5 時間に短縮され、生産性として 200% の向を再現した。

上が見られた。
2）自然欠陥を模擬したコンクリート供試体を用いた教
3）データプラットフォームへ危険箇所の連携データ出力技術

師データの作成
コンクリートに発泡スチロール等を挿入することで作危険箇所をレーザー打音システムとデータ連携するた成する従来の単純な形状の模擬欠陥ではなく、コンクリ

め、危険位置の 3 次元解析を行い、特定様式で出力すートに掛かる圧力により発生させたリアルな欠陥を有るようにした。画像計測システムに同時搭載したレーザ

し、かつ内部構造の明らかなコンクリート供試体を新た

ー計測システムによって得られる 3 次元形状データをに開発した。図６に示すように、本供試体を熟練の打音点群解析し、危険箇所位置を 2 次元から 3 次元座標に検査員により３段階の健全度（Ⅰ：健全、Ⅱ：要観察、Ⅲ：

変換出力した。変換出力するデータは、レーザー打音シ

修繕推奨）に分類し、それぞれにレーザー打音検査を行

ステムで必要な危険箇所の角度や距離、高さ、およびトうことで、レーザー打音検査装置で取得した振動データ

ンネル内における相対位置データをデータプラットフォを分類し、これを教師データとして、畳み込みニューラームに登録できるようにした。位置データとは別に、撮

ルネットワーク学習することで健全度判定 AI の教育を

影展開画像データ、溶脱物位置データ、トンネル施工長行った（学習に用いた凡例は 1,000 程度）。

データも登録するようにした。
3）現場検証4）現場検証供用中のトンネルにおいてレーザー打音検査を実施

山 口 県、 静 岡 県、 山 梨 県 の フ ィ ー ル ド に お い て、し、健全度判定 AI の判定精度の実証試験を行った。図

MIMM 画像計測の事前スクリーニング結果から、AI 危

７に示すように、取得した 1,846 点の振動データに対険箇所の判定技術を用いて実証試験を行った。

して AI での判定を行った試験では、検査員による判定

現状手法の劣化を画像から人力トレースする机上作を基準として、過大判定 7.3%、過小判定 0.7%、ノイズ業に比べ、AI 支援により目視作業の代替とした場合約1.7% であり、AI による検査員の判定結果の再現率 90.4

180% の生産性向上となった。事前スクリーニングを実％を達成した。

施することで、正確な展開画像と変状位置の把握により、変状スケッチ作業の削減、新規変状箇所の調査時間の短縮、打音箇所の判断時間短縮に寄与する。

4）生産性の向上
従来のレーザー打音検査では、データを取得する時間に加えて、取得した振動データを全て手作業により再確（2）レーザー打音によるコンクリート内部欠陥の認する時間を必要としている。例えば、10 点× 10 点

高精度判断に関する研究開発（量子科学技術のレーザー打音検査を 100 回行った場合を想定すると、研究開発機構）

これまでのデータの取得と解析に掛かる時間の割合はお1）レーザー打音検査に対応した健全度判定AI の開発

062

よそ 2:8 である。判定に AI を導入することで、解析にレーザー打音検査装置によって取得したコンクリート

掛かる時間は約半分になることが予測され、従来の作業

表面の振動データから、道路トンネル点検要領に準拠し時間全体を 10 時間とすると、AI の導入によりこれが 6た多段階の健全度判定を行う AI を開発した。レーザー

時間に短縮されるため、生産性は約 170% に向上する。

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
インフラ領域における打音検査の機械化の推進と社会実装

熟練者の技能の継承

図6

自然欠陥を再現した供試体を用いた判定 AI の学習

図7

図8

健全度判定 AI によるコンクリート健全度判定精度の検証

画像データ (MIMM) と健全度判定データ ( レーザー打音 ) の連携のためのデータベース

レーザー打音検査装置は、MIMM と連携することで打ータ定義を設定するなど、要件定義書等のドキュメント

音検査を再現することを目的としており、それぞれのデを作成した。

バイスに AI を導入することで、総合的な生産性は現在の約 190% に向上することが見込まれる。

（4）工学的前兆判定 AI を搭載したインフラ検査
システム等の製品化と現場適用（株式会社フ（3）インフラメンテナンスのためのデータベースの相互連携プラットフォームに関する研究開発（社会基盤情報流通推進協議会）
1）画像計測データとレーザー打音データを紐づける
データベースプロトタイプの構築ォトンラボ）
1）実証実験
研究開発段階での開発成果確認の実証実験は次のように行われた。
①レーザー打音

本データベースのプロトタイプ版は、① MIMM 走行

2020 年度は 4 件（TRL4 〜 5）の実証実験を行った（北計測後、分析・加工処理されたトンネル全体の撮影展開

海道：1 件、九州：2 件、静岡：1 件）。2021 年度につ図（画像データ）と危険個所などの情報を取り込み、②

いては、3 件（TRL7）の実証実験を行った（高速道路：

トンネル全体やスパン別の危険個所などの情報を検索、1 件、一般国道：1 件、地下鉄：1 件）。2022 年度は 1表示を可能とした。その結果、レーザー打音実施時に照件（TRL7) の実証実験を行った（一般国道：１件）。

射位置や範囲を効率的に特定させ、③レーザー打音結果② MIMM

も登録することにより、MIMM による危険箇所とレーザー

2020 年度は複数（TRL4 〜 5）の実証実験を、計測

打音結果を重層表示できるシステムを構築できた（図８）。

検査株式会社の受託業務に組み入れて現場にて実施した。2021 年度も複数（TRL7）の実証実験を、計測検2）
データベースプロトタイプ版の要件定義書等査株式会社の受託業務に組み入れて現場にて実施した。

上記のデータベース構築にあたり、MIMM などによるトンネルの危険箇所に関する情報をデータベースとして取り込む際の、データ項目やデータフォーマットのデ

2）総合実証実験および公開
2022 年度に研究段階の最終確認として以下のような

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 063

レーザー打音、MIMM、教育システムの総合実証実験を

ムを利用する」といった戦略を企画し、国家施策の指導実施した。

下での展開を内閣府に報告した。

熟練者の技能の継承①プレ実証実験（2022 年 8 月 25 日）
山口県矢地峠トンネルで技術連携の確認を行った。
②総合的な公開実証実験（2022 年 9 月 6 日）
静岡県焼津市の県道 416 号静岡焼津線の浜当目トン
ネルにおいて、関係省庁や地方自治体、建設コンサルタ
ント、ゼネコンなど 123 名 47 機関を招いて、研究開
発成果の総合的な発表と公開実証実験を行った（図 9）。

4 まとめと今後の展望（1）画像計測による危険箇所の高精度抽出に関する研究開発（計測検査株式会社）
トンネル壁面の展開画像から AI 抽出を施し、危険箇所を抽出するアルゴリズムとデータベース登録するまでの業務フローを構築した。今後もトンネル計測の実運用業務において、AI および危険箇所抽出を行う。データ
ベース登録数の充実と、レーザー打音結果のフィードバックによる危険判定との因果関係を蓄積し、現場でのたたき作業時間短縮の精度向上に努める。また、今回現場検証において、トンネル壁面に描かれたチョーキング線の画像が不鮮明なことで抽出結果に影響することが分かったので、チョーキング線が一部欠如しているような場

図9

省庁・自治体・関連企業等を対象とした総合実証実験（静岡県焼津市浜当目トンネル）③フォロー実証実験（2022 年 10 月 18 日）
山梨県広瀬トンネルにて、それまでの実証実験でやり残していた項目を最終的にフォローする実証実験を行っ

合でも予測抽出できるように技術改良を行うことで、より作業時間の向上が見込める。

（2）レーザー打音によるコンクリート内部欠陥の高精度判断に関する研究開発（量子科学技術
研究開発機構）た。本実証実験は、研究開発の原点となった、2012 年

レーザー打音検査装置によって取得したコンクリート

12 月 2 日に発生した中央高速道笹子トンネル事故（山表面の振動データから道路トンネル点検要領に準拠した

梨県大月市、死者 9 名、史上最大の高速道事故）から

多段階の健全度判定を行う AI を開発した。供用中のトの 10 年目の区切りとして、予防技術の進展を犠牲者のンネルに対する適用試験では検査員の判定結果の再現率

方々に報告する意味もあった。

90.4％を達成した。また、AI の導入により、MIMM と④情報発信

レーザー打音を組み合わせた打音作業の生産性は、現在静岡での実証実験と山梨県でのフォロー実証実験の予の約 190% への向上が見込まれる。今後は、さらなる告が読売新聞に大きく取り扱われた（2022 年 10 月 5

精度向上のための学習データの蓄積を継続するととも日）。

に、本 AI をレーザー打音検査装置に搭載し、計測時の山梨での実証実験はマスコミ各社（NHK・TBS・読売

その場診断にも活用する予定である。さらに健全度判定

新聞・毎日新聞・山梨日日新聞など）に広く公開され大AI の教育用データの収集、学習、および判定 UI を統合し、きく報道された。特に NHK 総合テレビ「ニュースウォ

レーザー打音検査装置のオプションとして、ユーザーがッチ 9」では笹子トンネル事故 10 年特集（2022 年 12現在運用している判定基準に則した判定 AI を独自に構

月 1 日放送）で、最新技術の開発成果として大きく取築するための統合 UI を開発する予定である。

り上げられ、全国に広く情報発信された。

（3）インフラメンテナンスのためのデータベース
3）海外事業調査企画
海外事業に向けては、「ODA における竣工検査に各種機械検査を導入する」、「現地作業員の指導に教育システ
064の相互連携プラットフォームに関する研究開発（社会基盤情報流通推進協議会）
MIMM で計測・処理した危険箇所データと、レーザ

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
インフラ領域における打音検査の機械化の推進と社会実装

ー打音データを連携させるシステムを構築した。これに度から着手する予定である。すでに横浜市営地下鉄では

より、画像計測からレーザー打音の照射位置や範囲を効現状の機器群を使って性能実験を開始している。
想定している顧客は、JR 各社およびその系列保全会

データベースの機能拡充や利用しやすさの向上に努める

社、民間鉄道会社、地下鉄各社である。

ほか、3 次元データなどほかのデータベースとの連携に③導水路

ついても引き続き検討していく予定である。

民間企業の水力発電所の導水路改修に協力しながら、水中作業能力、超小型化など越えなければならない技術（4）工学的前兆判定 AI を搭載したインフラ検査

課題を検討している。この分野は、発電所の導水路にとシステム等の製品化と現場適用（株式会社フどまらず、65 万 km に及ぶ上水道、49 万 km に及ぶ下ォトンラボ）

水道という未着手の市場が存在する。想定している顧客

図 4 の全体戦略図をもとに説明する。

は電力会社各社、自治体、水力発電所を持つ民間企業でSIP の研究開発成果は社会実装責任組織である株式会ある。

社フォトンラボに各研究組織からすべて引き継がれ、製品化および各想定市場への営業が行われ、具体的な社会実装が実行される。フォトンラボは理化学研究所・量子科学技術研究機構の研究者と計測検査関係者の出資により設立され、半公的事業と認められ金融機関（埼玉りそな銀行）が指導的に直接出資し、事業戦略的に事業会社（JFE エンジニアリング、東京センチュリー）が出資し将来的には自治体の上下水道が視野に入っている。
④橋梁
国土交通省道路点検支援技術性能カタログ（橋梁）に掲載され、一般公道での入札に採用可となった。
道路トンネルへの社会実装の水平展開対象であり、最終年度には現場実証実験が可能となる（TRL6）。
本格的な普及は、2024 年 3 月に想定される、国土交
通省道路局が管轄する道路定期点検要領の改訂後と想定て事業展開を支えている。
実際の市場への社会実装展開は、インフラの維持管理を入札する建設コンサルタントまたは鉄道・高速道路会されている。
想定している顧客は建設コンサルタント各社、高速道

社の系列保全会社を通して行われることがほとんどであ路各社および系列保全会社、自治体である。

る。建設コンサルタント会社の大手である建設技術研究⑤コンクリート構造物

所とは業務提携を結び、ほかの大手会社（日本工営・応岸壁の防波堤や建築物外壁、煙突などのコンクリート

用地質・パシフィックコンサルタンツ）とも協力関係を構造物で劣化診断ができるか否かの基礎実験が開始され築いている。

た（TRL6）。

各市場別に社会実装展開の現状・方向性を説明する。

⑥自動運転のためのインフラ計測
インフラ維持管理データの自動運転用のマップデー①道路トンネル
国土交通省道路点検支援技術性能カタログ（トンネル）

タへの反映を静岡県交通基盤部と情報交換を始めたに掲載されており、一般公道での入札に採用可となって（TRL3）。

いる。

⑦環境計測

MIMM とレーザー打音の連携による、AI を搭載した検査機器システムは最終年度で TRL7 に達する見込みで

気象・汚染

防災

インフラ計測技術の環境及び防災への適用を静岡県交通基盤部と情報交換を始めた（TRL3）。

ある。2023 年度からは、積極的に計測サービスを有料

防災との連携が大きく期待され、静岡県浜当目トンネル

で受託していく（TRL8）。本格的な普及は、2024 年 3での公開実証実験時には、静岡県の防災点群データベー

月に想定される、国土交通省道路局が管轄する道路定期ス「バーチャル静岡」と大崩海岸付近でのトンネル維持管

点検要領の改訂後と想定されている。

理データベースとのリンクテストデータが展示された。

想定している顧客は建設コンサルタント各社、高速道
路各社および系列保全会社、自治体である。

⑧海外戦略
ODA などの国家施策に連動させて検討し、原則として日本の大企業との国内取引の形態をとる。特に、教育②鉄道トンネル道路での成果を水平展開する形で、開発テーマを国土交通省鉄道局と議論しており、具体的な開発は 2023 年

システムは海外市場が主であると考えられ、ODA と連動させた普及を目指す。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 065

熟練者の技能の継承

率的に特定ができた。今後は、実運用を重ねながら、本AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み

マルチモーダル対話言語処理

Web 等に存在するビッグデータと応用分野特化型
対話シナリオを用いたハイブリッド型マルチモーダ
ル音声対話システムの研究
KDDI株式会社、国立研究開発法人情報通信研究機構、
NECソリューションイノベータ株式会社● 本研究開発では、日本において重大な社会課題の一つとなっている高齢者のケア・介護領域において、

ケアマネジャー、介護作業者の作業負担軽減を担うと同時に、やはり社会問題として指摘されている、
高齢者の社会からの孤立の回避に資するマルチモーダル音声対話システムの実現を目的とする。
● ケアマネジャーによる面談を対話システムで代替するために、高齢者の健康状態や生活習慣チェックを行う目的志向対話と、雑談を行う大規模データ駆動対話をハイブリッドに制御しながら介護モニタリン
グを遂行できる、音声対話システムを開発した。
● 実証により、目的志向対話によって必要な情報を高精度に取得できていることを確認。さらに、無味乾燥とならないように雑談対話を組み込み、多数のシステムの雑談的応答に対して、実際に笑顔や「（雑談中にシステムが話した生活のヒントなどに関して）試してみます」のような、ポジティブな反応を高齢者から得られることを確認した。

1

研究の目的

本研究開発においては、高齢者介護分野における介護
モニタリング＊1 と呼ばれる面談作業を対話システムで一部代替し、同時に、健康状態悪化の原因となることが指摘されている、高齢者のコミュニケーション不足を抑Care Support System）」の実現を目指した。

2 実施期間と方法（1）実施期間2018 年度〜 2022 年度

制できるマルチモーダル音声対話システムを開発した。
このシステムは、介護モニタリングにおける高齢者の健康状態、生活習慣チェックを行う対話に相当する目的志本プロジェクトは、図 1 に示す研究体制スキームを

向対話と、コミュニケーション不足の抑制を目的として構築し、KDDI 株式会社、国立研究開発法人情報通信研

いる。Web 上の情報などを活用して行う大規模データ究機構（NICT）、および NEC ソリューションイノベー

駆動対話（雑談）という、複数種の対話をハイブリッド

タ株式会社（NES）が共同で開発を行った。

に制御する介護モニタリングシステムとなっている。

066（2）実施方法

本プロジェクトで構成する、MICSUS の全体構成図を開発にあたっては、介護の専門家の知見を積極的に対図 2 に示す。左上の高齢者は、キャラクター AI などを話システムに取り込んだ。介護職の業務負担を軽減させ活用した高度対話 UI デバイスや、スマートフォン、タることで、深刻な社会問題になっている介護職の人手不ブレットなどを利用した音声対話 UI などを介して、シ足の解消や、健康悪化につながる高齢者のコミュニケー

ステムとマルチモーダル対話を行う。高齢者から得られション不足、社会的孤立の回避に資するマルチモーダ

たマルチモーダル情報は、マルチモーダル対話情報センル音声対話システム「MICSUS（Multimodal Interactive

シングモジュールなどによって音声認識、画像認識など

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
Web等に存在するビッグデータと応用分野特化型対話シナリオを用いたハイブリッド型マルチモーダル音声対話システムの研究

図1

指示・協議

マルチモーダル対話言語処理

委託契約

研究開発責任者
・所属：KDDI株式会社
・役職：マネージャー
・氏名：滝嶋 康弘

研究体制スキーム

ユーザーの音声
ユーザー発話ユーザーの音声・
映像
音声対話

ユーザー
（高齢者）

システム発話システム発話の音声とテキストシステムの音声音声認識
エンジン

各モジュールの担当
KDDI
NES

音声合成
エンジン

NICT
KDDI（本SIPとは別予算）
NICT（本SIPとは別予算）

対話端末
モジュール制御

対話シナリオ
自動拡張

ニュース雑談対話システム
KACTUS

ユーザー発話

対話シナリオXML

雑談的応答

Webベース雑談対話システム
WEKDA

対話シナリオ

対話シナリオ
オーサリングツール

意味解釈結果

対話履歴などを保存するデータベース（バックエンド DB）

バックエンド
DB解析
モジュール

対話履歴
確認・修正
Webアプリ※システム発話およびユーザー発話はテキスト

対話の
結果などを
確認

システム発話・ユーザー発話・
感情認識結果 ユーザー発話意味解釈
モジュール

対話シナリオXML

図2

雑談応答生成モジュール

ケアマネジャーなど
介護関係者

本研究開発で構築する MICSUS の全体像の認識処理が適用され、それらの認識結果は主としてユジュールからなっており、これらのモジュールもそれぞーザー発話意味解釈モジュールによって、柔軟かつ高度

れ独立に応答を生成する。

な意味的解釈を施され、目的志向対話モジュール、なら

目的志向対話モジュールが使用する介護用対話シナリ

びに雑談応答生成モジュールに渡される。2 つの対話モ

オは、厚生労働省と株式会社日本総合研究所が策定・普ジュールは、それぞれ、対話シナリオ、Web 情報など及を進めている、「適切なケアマネジメント手法」に基のビッグデータを用いてシステム応答の候補を生成し、づいて作成された。「適切なケアマネジメント手法」は、状況に応じて、最終的な応答が決定される。

ハイパフォーマーな介護職のスキルを盛り込みつつ、高雑 談 応 答 生 成 モ ジ ュ ー ル は KDDI の KACTUS＊2、齢者の心身の状態に関して、疾患やそのステージごとにNICT の WEKDA＊3 のそれぞれを拡張した 2 つのサブモ整理されたチェック項目を含むものである。具体的な対＊1 ケアマネジャーが高齢者に直接会って、健康状態・生活習慣を面談でチェックする作業。
＊2 KDDI が開発した、ソーシャルメディア解析技術に基づく時事話題対話エンジンを活用し、利用者の興味関心に合致し社会で話題になっているニュースをリアルタイムに取り込む雑談対話の AI システム。
＊3 国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）が開発した、利用者が自然な文を入力すると文章の意図を解析し、さまざまな話題やトピッ
クに関して対話を展開できるシステム。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 067

話シナリオ作成作業は、対話シナリオオーサリングツー

チモーダル対話インターフェースを実現する。本テーマ

ルを活用して人間が作成し、シナリオ自動拡張モジュー

では、対話システムのインターフェースとして想定されルによって、さらに柔軟性を増大させた。

る、マイク・カメラから入力される音声的特徴・映像（画マルチモーダル対話言語処理

対話のログは、さまざまなデータと共にデータベース像）によるユーザーの感情としぐさの推定技術、および（バックエンド DB）に格納され、バックエンド DB 解析

バックエンド DB に保存した対話ログをケアマネジャー

モジュールを介して、目的志向対話モジュールなどからや介護事業者が利用可能な技術を開発した。

対話シナリオによってアクセスされる。また、対話履歴
確認・修正 Web アプリを介して、ケアマネジャーや高齢者の家族に伝達される。

4）介護用対話シナリオ構築技術
応用分野の現場において必要とされる、対話シナリオ

ユーザー発話意味解釈モジュール、シナリオ自動拡張の設計と実装を行った。対話シナリオの実装のために、モジュールバックエンド DB 解析モジュール、雑談応答

クラウド環境を利用した対話シナリオオーサリングツー

生成モジュールが必要とする学習データ、介護関連等用

ルを開発し、介護事業者によるシナリオの拡充を可能と語辞書を含めた大規模言語資源を構築した。

した。そして、ケアマネジャーが自分の担当要介護者の実証実験については、高齢者介護などの応用分野に関モニタリング項目に応じて実行できる、シナリオセット

係する複数のユースケースについて、当該分野におけるを選択して提供した。また、対話シナリオについては、事業者などの協力のもとで実施した。また、本研究開発

利用者の表情などのマルチモーダル情報に連動して進行の成果を広く活用していただくため開発者コミュニティ

できるものとした。

を構築し、基盤となる技術の普及を図った。
以下に、主なサブテーマおよび実証実験の実施概要を示す。

5）実証実験
実証実験により、「必要な情報の収集・記録に要する
ケアマネジャーの時間」の削減効果を検証した。具体的

1）高度マルチモーダル対話プラットフォームには、人のケアマネジャーによる情報の聞き取りに要し

高齢者介護などの応用分野に特化した、対話シナリオている時間を、MICSUS で置き換えることによって時間を用いた「目的志向対話モジュール」と、目的志向対話

を 10％以上削減できることを確認した。ここで、「必要モジュールでは対応が不可能な多様な入力に対しては、な情報」とは、「適切なケアマネジメント手法」にある

インターネット上のものも含めた多様な情報、知識を用

情報項目と定義する。

いて、
いわゆる
「雑談」
も含めた臨機応変な対応を行う「雑談応答生成モジュール」を組み合わせた、ハイブリッド型の MICSUS を実現するプラットフォームを開発した。

6）プロジェクト間協働の推進
本プロジェクト以外にも、SIP 第 2 期では介護分野におけるヒューマンインターフェース技術の開発などが進

2）大規模言語資源の構築と深層学習を用いた高度対話・められている。SIP 全体として、それら他のプロジェク

自然言語処理技術

トの成果とのシナジーを極大化し、社会実装を早期に進本テーマでは、特に深層学習の活用が必須なユーザ

められるようにするため、本プロジェクトと関連性のー発話意味解釈モジュール、シナリオ自動拡張モジュ大きいほかのプロジェクトと協働し、「音声対話を用いールを開発し、NICT の Web ベース雑談対話システム

たトイレ状況確認システム」「地域包括ケアシステムと「WEKDA」をチューニングして、本プロジェクトの最終MICSUS の連携システム」の開発と評価を実施した。

成果である MICSUS へと組み込む。また、これらの開発、チューニングにおいて必要な、学習データや辞書を含む
大規模言語資源を構築した。

7）
高齢者向けSNS と連携したスマートフォン上の高齢者向けマルチモーダル対話システム
スマートフォンで SNS にアクセスし、他者とコミュ

3）高度マルチモーダル対話インターフェース技術

068

ニケーションをとっているユーザーは数多いが、高齢者

MICSUS において活用するマルチモーダル情報を処理の多くはリテラシーの欠如などもあり、そうしたコミュ

し、ユーザーの状態を推測する技術などを含む高度マル

ニケーションを十分に行えているとは言い難い。本テーAIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
Web等に存在するビッグデータと応用分野特化型対話シナリオを用いたハイブリッド型マルチモーダル音声対話システムの研究

UIサーバー⑦応答
発話文

UIサーバー①音声認識
結果

ハイブリッド対話制御モジュール⑥応答
発話文⑤シナリオからの応答発話文の選択

図3

ハイブリッド対話制御モジュール

②ユーザー
発話文

目的志向対話
モジュール

①音声認識
結果

⑧応答
発話文

③意味解釈依頼④意味解釈結果（雑談フラグなし）

シナリオに基づく発話生成フロー

マでは、高齢者が普段使っているスマートフォン上の

②ユーザー
発話文

目的志向対話モジュール⑤シナリオ中断処理

図4

⑦応答
発話文
⑥ユーザー発話文③意味解釈依頼④意味解釈結果（雑談フラグあり）

雑談を含む発話生成フロー

1）目的志向対話モジュールの仕組み

MICSUS から SNS コンテンツを閲覧可能とし、対話で1 回の対話における骨格となる、対話シナリオに基づ活用可能とすることで MICSUS と SNS を連携させ、健いて対話を進めるモジュールである。XML 形式で記述

康状態悪化との相関があるかもしれない、高齢者のコミされた対話シナリオ（詳細は「（4）介護用対話シナリュニケーション不足を抑制するツールを開発する。具体

オ構築技術」に記載）を読み込み、条件分岐しながらシ的には、「MICSUS をベースに、高齢者と対話できるマ

ナリオを進めていくことが可能である。条件とは、ユールチモーダル音声対話インターフェースをスマートフォ

ザー発話の音声認識結果以外に、感情推定モジュール（詳

ン上に開発する」、「そのインターフェースを介した対話・

細は「（3）高度マルチモーダル対話インターフェース

雑談によって、SNS の投稿やコメントなどのコンテンツ技術」に記載）が推定したユーザーの感情や、カメラ画を用いて対話・雑談の機会を増加させ、高齢者のコミュ像から認識したジェスチャー情報、および過去の対話でニケーション不足を解消すること」を目指した。

ユーザーが発話した内容、既往症の有無などの前提条件を参照できる。条件によって、シナリオの実行有無の変更も可能であり、例えば、ポジティブな感情が推定され

3 本研究の成果

ると、関連する質問を追加することや、ネガティブな感
情が連続して発生した場合にシナリオを途中で止めるこ（1）高度マルチモーダル対話プラットフォームともできる。

マルチモーダル情報を入力として、シナリオに沿ったユーザーの発話内容の解釈については、ハイブリッド

対話や、ユーザーの発話内容に沿った雑談および話題提対話制御モジュールが出力した、文単位の音声認識結果

供のためのニュース提供を切り替えながら出力可能な、をユーザー発話意味解釈モジュール（詳細は「（2）大高度マルチモーダル対話プラットフォームについて説明

規模言語資源の構築と深層学習を用いた高度対話・自然する。

言語処理技術」に記載）に入力し解釈させる。解釈結果

ここでは主要な構成要素となる、シナリオに従って対に応じて、相槌生成機能によって生成した相槌の文言を話を進行させる目的志向対話モジュールと、ユーザー発出力することや、次の質問へ移行する際のつなぎの文言

話の音声認識結果を逐次確認しながら、目的志向対話モをシナリオに従って決定している。

ジュールや雑談応答生成モジュールを連携動作させるハ

このとき、ユーザー発話意味解釈モジュールからの応

イブリッド対話制御モジュールの仕組みについて、それ答に、雑談することを判断したことを示すフラグ（雑談ぞれ概要を述べる。2 つのモジュールを中心とした処理フラグ）が含まれていた場合、雑談応答生成モジュール

フローを、図 3 と図 4 に示す。

にユーザー発話の音声認識結果を送信し、雑談応答生成
モジュールから出力応答文を受け取る。出力応答文を受
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 069

マルチモーダル対話言語処理

⑨応答
発話文

マルチモーダル対話言語処理

け取ると、シナリオ対話を一時停止状態として、どこま

発話終了の判定と同時に、応答が生成できている可能性

で対話が進んでいたかを記録しておき、雑談応答生成モが期待できる。実証の対話ログ 4 名の 46 発話で検証し、ジュールの出力応答文をハイブリッド対話制御モジュー

ユーザー発話完了時点からシステムが応答生成するため

ルに送信して発話させる。さらに、ユーザーからの発話に 2.5 秒程度かかるようなケースでも、平均 0.68 秒程が続いた場合にも、上記と同様にユーザー発話意味解釈

度に短縮可能な見込みが得られた。

モジュールに入力し、雑談フラグの有無で雑談応答生成

一方、システム全体の処理負荷が増えることから、要モジュールを継続して呼び出すかを判断する。雑談フラ

求される応答速度やサーバースペックに応じて投機的実グが無になった場合、記録していたシナリオ対話の中断

行機能の実装可否を調整することが望ましい。

地点に戻り、「それでは私からの質問に戻りますね」な
どのつなぎの文言を挿入した上で、続きのシナリオを実行する動作に戻る。

4）最新の話題の提供機能
ニュース記事から最新の話題を含んだ対話を提供する
モジュール（KACTUS）を MICSUS に接続し、対話の最2）ハイブリッド対話制御モジュールの仕組み

後に最新話題を紹介できるようにシナリオを構築した。

逐次入力される音声認識結果を文章単位にまとめ、さ高齢者 3 名に対する 28 件の最新話題の提供に対する実らに複数の文章をまとめてユーザー発話として生成し、証実験の映像ログで検証し、約 74.1％の割合でポジテ

それを目的志向対話モジュールに出力する。
例えば、
『「そ

ィブな表情になっていることを確認した。

う」「だね」（短い無音区間）「朝ご飯」「を」「食べたよ」（長

また、最新話題を提供された高齢者が「参考になり

い無音区間）』といった音声認識結果を、「そうだね。」「朝ます」など、興味を持つような応答を返した割合が約

ご飯を食べたよ。
」の 2 文にまとめ、無音区間の長さに63.0％であった。この結果から、最新話題の提供によ基づいてこの 2 文を 1 文にまとめるかどうか判断する。

って、例えば継続意欲につながるなどの効果を期待でき

また、端末のマイクのオン／オフのタイミングと目的る結果となった。

志向対話モジュールの応答生成タイミングを決定する機能を持つ。マイクオフのタイミング制御により、システ
ム発話がマイクに流れ込むことを防止し、音声認識の誤（2）大規模言語資源の構築と深層学習を用いた高度対話・自然言語処理技術りを防止している。応答生成タイミングについては、無ユーザー発話意味解釈モジュールやシナリオ自動拡張

音区間の長さを閾値で判断することによって決定していモジュール、Web 上のテキストを用いた雑談対話に関る。

する成果を述べる。

加えて、ユーザーとの対話開始時に、ハイブリッド対

MICSUS は「適切なケアマネジメント手法」に基づい

話制御モジュールがバックエンド DB（詳細は「（3）高て作成した質問を行い、ユーザーは音声発話で質問に回

度マルチモーダル対話インターフェース技術」に記載）答する。本プロジェクトで開発したユーザー発話意味解から、過去の対話履歴やユーザーの趣味嗜好情報を取得

釈モジュールは、ユーザー発話を解釈するモジュールでし、雑談応答生成モジュールに提供している。

ある。本モジュールは、MICSUS の質問文と、NICT の音声認識エンジンによって認識されたユーザー発話文を

3）利用者発話後からシステム応答までの待ち時間短縮

070

入力として、以下の 5 種類の解釈結果を出力する。

に向けた取り組み• Yes や No などで回答可能な質問である「Yes ／ No

利用者ごとに対話のペースが異なることから、応答ま質問（例：毎日三食ご飯食べていますか？）」に対すでの待ち時間は、人により短くする、長くするなど調整

る、ユーザー発話の分類結果。「Yes」、
「No」、
「不明（回

可能となることが望ましい。
そのための取り組みとして、答が分からない）」、「前提矛盾（質問の前提を否定す

調整幅を広げるための応答時間短縮に向けた、投機的実

る回答）
」
、
「回答拒否」、「その他」の 6 種類に分類さ行機能について検証した。

れる。

投機的実行機能とは、音声認識機能による利用者の発• 名詞や短い文で回答可能な質問である自由回答質問

話終了の判定を待たずに、発話途中の情報を使って意味（例：昨日の夕飯は何を食べましたか？）について、解釈などを前もって実行する機能である。
これによって、

回答の有無の判定結果と回答キーワードの抽出結果。

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
Web等に存在するビッグデータと応用分野特化型対話シナリオを用いたハイブリッド型マルチモーダル音声対話システムの研究

づいて人手で整備するが、人手による作業だけで柔軟な• 回答の訂正情報の認識結果。

対話を実現することは難しい。例えば、ユーザー発話の• 後で聞く予定だった質問の回答をユーザーが先に発話解釈がうまくできなかった場合には、全ての質問に対しした場合に、それを認識した結果。

て再度同じ質問を聞く「回答の聞き直し」というやりとこれらの判定や抽出は、巨大ニューラルネットワーク

りが発生し得るが、そのやりとりに対応する対話シナリ

BERT をベースとして、NICT で独自に開発した音声認オを人手で逐一追加するのは高コストである。そこで、識誤りに頑健なニューラルネットワークである HBERT

本モジュールによって人が書いた対話シナリオを自動的（Web 上 の テ キ ス ト 約 350GB で 事 前 学 習 ） と、 専 用に拡張し、回答の聞き直しのように対話中で広範に起こに構築した累計 250 万件以上の言語資源によって実現り得る一般的なやりとりを、人手による記述作業なしでした（プロジェクト終了時点で言語資源の総数は累計実行できるようにした。このシナリオ自動拡張モジュー

300 万件の予定）。

ルによって、対話中の任意の箇所で発生し得る、雑談エ

HBERT は、BERT を拡張したものであり、通常の入力

ンジンによる雑談対話、回答を訂正する対話などを行うである仮名漢字交じり文に加えて、読みの情報を音韻的

対話シナリオを自動的に追加することで、柔軟な対話をな情報として入力することが特徴である。HBERT によ

実現した。

って、
「お水をよく飲んでいますか？」に対して「飲ん2022 年度は高齢者 13 名を対象として 15 日間毎日でます」と回答したが、音声認識誤りによって音が似てMICSUS と対話する長期実証と、高齢者 36 名を対象といる「飛んでます」と認識された場合でも、正しく Yes

して 1 日に 4 回対話を行う短期実証を行った（合計でと解釈できる。また、大規模な Web テキストで事前学

高齢者は 49 名、対話は 344 セッション、対話時間は習した HBERT と、大規模な学習データによって「毎日合計約 35 時間、MICSUS と高齢者の対話ターンの合

三食ご飯食べていますか？」に対して、「胃腸の調子が計は 10,192 回〔うち高齢者は 4,924 回〕、高齢者のタいいからね」のように遠回しな言い方で回答しても、正ーンはセッションあたり約 14 回。今後も被験者数をしく Yes と解釈できる。なお、さまざまな意味解釈を行増やし、年度末までに約 100 名の高齢者による評価とうため、本モジュールは 17 種類のサブタスクを同時になる予定）。総合的な評価として、高齢者の発話に対し実行でき、また一度の解釈に要する時間はミリ秒単位とて適切な応答が出力できたかを評価した結果、高齢者

非常に軽量である（図 5）。

のターン数 4,924 回に対して、雑談的応答なども含め

次に、
シナリオ自動拡張モジュールについて説明する。

て 93.2% の精度で適切な応答を出力することができた。

対話シナリオは、「適切なケアマネジメント手法」に基

評価は 3 名の評価者による多数決で決定した。Yes ／最大17種類の意味解釈サブタスクの各種結果を同時に計算
分類結果

分類結果

….

入力文 +入力文の読み
図5

ユーザー発話意味解釈モジュールで活用されている HBERTSIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 071

マルチモーダル対話言語処理• 雑談を展開すべきかの判定結果。

No 質問については、高齢者から得られた回答を 3 名で

スコア 2：1 名、スコア 3：9 名、スコア 4：9 名、ス

評価し多数決をとったところ、正解率は 94.0％であっ

コア 5：13 名で、スコア 5 が最多であった。雑談機能た。誤りの原因について、音声認識誤りの問題は前述のがある方が望ましいと回答した高齢者は 69% であった。

マルチモーダル対話言語処理

HBERT によって大幅に軽減されているが、HBERT でも解決できない著しい音声認識誤りが発生する場合もあり、これが不正解の原因と考えられるケースが最も多か（3）高度マルチモーダル対話インターフェース技術った。実証実験では後述の通り、ケアマネジャーが Yes

本プロジェクトにおいて開発した、感情やしぐさの推／ No の解釈結果等を確認し、必要があれば修正を行っ定技術は、音声対話端末のカメラとマイクを用いて収集たが、修正が必要な箇所はごく僅かで、実用上問題のなしたユーザーの会話に関するマルチモーダル情報をリア

い精度が実現できることが分かった。自由回答質問につルタイムに分析し、対話の応答で活用する。またバック

いては、ユーザーが質問に回答したかどうかの判定の正エンド DB とその分析技術は、保存した対話履歴を分析

解率は 93.7％、回答キーワードの抽出の正解率は 83.2

し、ケアマネジャーなどによる対話履歴の容易な閲覧、％であった。
回答キーワード抽出の不正解の主な原因は、確認、修正に活用する。

ユーザー発話中の回答キーワードなど重要な部分の音声認識誤りによるものが最多であった。

1）表情からの感情推定技術

MICSUS は、ユーザー発話意味解釈モジュールによっ

近年の表情感情推定 AI（既製品）では FACS（Facialて、入力されたユーザー発話を雑談に展開すべきか否か

Action Coding System）理論に従い、表情筋の動作 AUが判定でき、Web 上の情報をもとに雑談的応答を生成（Action Unit）をもとに深層学習のモデルによって感情する音声対話システム WEKDA と連携することで、雑談を推定している。例えば、喜びの感情は、笑顔の表情筋ができる。前述の高齢者 49 名に対する実証実験では、の動作（頬や口角が上がり、口が開く）を深層学習し、合計 451 件の雑談的応答を生成できた。3 名の評価者推定する。

が対話の動画を見つつ、ユーザーの反応や雑談的応答のFACS 理論は一般的な表情筋の動作と感情の関係によ

質を独立に評価し、多数決で評価を確定させたところ、って成り立っており、加齢に伴う表情筋の基本位置の差

90.9％が雑談的応答として適切であると分かった。さら異など、個々のユーザーに特有な表情の特徴を考慮してに、ユーザーが笑顔を見せる、
もしくは「やってみます」、いない。例えば、初見では怒っているように見える人が、「それは面白いですね」など積極的に興味を示す応答を家族など見慣れた人には普段通りに見え、平常とみなすするなど、積極的に興味を示したという厳しい条件でのといった事態があり得る。そこで、表情感情推定 AI（既判定では、54.3％の雑談的応答がこれらの条件を満た製品）が推定した感情を、ユーザー個人のデフォルトなしていた（笑顔は全体の 31.0%、積極的に興味を示す応

表情に照らして、より適切な感情の認識結果に補正する答をしたのは全体の 40.0%）。MICSUS の雑談的応答は、

個人バイアス補正技術を開発した（図 6）。

既存の対話システムによく見られる単なる相槌的応答で対話中に、ユーザー個人の FACS 理論によって認識しあったり、おうむ返しではなく、ユーザーの発話に関すた表情から推定される感情の認識結果を、個々のユーザ

るチャンスやリスクなど、Web から取得された何らかーに頻出する表情から推定される感情の認識結果を用いの新規情報を含む設計になっているが、そうした雑談的て補正した結果、適合率 91.2％、再現率 93.4％を達成応答としては良好な品質であることが分かった。加えてした。

高齢者 32 名に対する短期実証では、雑談機能を有効にした場合の対話と、無効にした場合の対話（健康状態チ

0722）音声的特徴からの感情推定技術

ェックのみが行われる対話）の順序を入れ替えつつ、そ音声的特徴感情推定 AI（既製品）は、機械学習など

れぞれ 2 回ずつ実施してもらう AB テストを行い、どちを用いてユーザーの音声の抑揚やピッチなどから感情をらが良いかを 5 段階（スコア 4、5 が雑談機能がある方推定している。そこで本プロジェクトでは音声対話端末が望ましい）
で評価するアンケートを行った。その結果、のマイクをシステム発話時は OFF にし、ユーザーの音

5% の有意水準で雑談機能がある方が良い（p 値 =2.5%）

声以外を収集しないようにした。さらには、収集した音という結果が得られた。スコアの分布は、
スコア 1：0 名、声を発話検知 VAD（Voice Activity Detection）を用いてAIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
Web等に存在するビッグデータと応用分野特化型対話シナリオを用いたハイブリッド型マルチモーダル音声対話システムの研究

不愛想

従来の手法

（頬や口角が下がっている）

嫌悪

感情推定

平常

感情推定
差分を補正

デフォルトの表情を認識（常に、頬や口角が下がっている）
図6

個人のデフォルトな表情を用いた感情推定のバイアス補正技術

ストリーム形式の音声データからリアルタイムに発話区

ユーザーの発話内容や意味、感情ならびにシステムの間を切り出して感情推定した結果、適合率 87.0％、再応答文や対話シナリオの進捗情報をイベントドリブンで現率 87.0％を達成した。

保存し、保存した情報を同じ事象などと関連付けて取り出せるデータベースを構築した。また音声対話装置がリ
アルタイムに収集する、ユーザーの動画や音声も、シス

3）
統合感情推定技術
人は表情や音声的特徴など複数の非言語情報を一つにテムが分析した対話情報と関連付けて保存している。こ

まとめて対話に利用していることから、前述の独立したれら保存した対話の情報を、ケアマネジャーなどが容易

シングルモーダルから推定した「表情感情」と「音声的に利活用するために、以下を可能にした。

特徴感情」
をさらに一つにまとめる必要がある。そこで、• ユーザー発話の内容や意味、感情と、発話時の動画の同じ発話区間で推定した感情の推定確度、ならびに表情関連付け。

の変化量や音声の音量などを考慮し、表情か音声のどち• 質問と意味解釈の結果を対にした要約。

らかの感情を対話に用いるかを決定した。また、対話に• ケアマネジャーなどによる意味解釈結果の手動修正。

おいてユーザー発話にシステムが応答するまで間延びし• 会話全体のレポート出力。

ないよう、表情や音声的特徴による感情推定を並列処理

さらに、情報利用するユーザーごとにアクセス権を設するとともに、統合感情推定処理の高速化することで、定でき、会話情報の保護とマルチテナントの実現を図っ

ユーザー発話後に平均 15.4 ミリ秒で統合感情の結果をた。

得ることができた。

（4）介護用対話シナリオ構築技術
4）
しぐさ推定技術

1）対話シナリオ作成

ユーザーの頭部の傾きと顔の特徴点を利用し、しぐさシステムのユーザーである要介護高齢者が受け入れや（うなずき、首振り）を認識する技術を開発し、システ

すく、かつケアマネジャーなどの専門職が必要とする情ムの質問に対してユーザーが肯定的か否定的かの判断に報を収集できるような対話シナリオを作成した。具体的

大きく明らかなうなずき・首振りを活用した。大きく明には、以下に示す 3 ステップで実践的なシナリオを作らかなうなずき・首振りの適合率と再現率は 100％を

成した。

達成した。

第 1 ステップとして、シナリオの構造の検討および生成するシナリオの検証のため、一般社団法人日本介護5）
バックエンドDB および分析技術支援専門員協会および株式会社インターネットインフィ

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 073

マルチモーダル対話言語処理

今回の手法

ニティの協力を得て、人の専門職が実施する在宅介護モ

踏まえた質問項目の追加（12 問）も実施した。

マルチモーダル対話言語処理

ニタリング対話計 90 件（1 件約 30 分）の音声・動画

第 3 ステップとして、モニタリング対話 1 件当たりデータを収集した。それらのデータに対して、モニタリ

3 〜 5 問の主要な質問をケアマネジャーが事前に想定しング対話 1 件当たり 3 〜 5 問の主要な質問を担当ケアていることを踏まえ、約 6,000 件の質問の中から 1 件

マネジャーが予め想定して臨んでいること、ケアマネジ

当たり 3 〜 5 問の主要な質問を中核に対話の流れを組

ャーが聞きたい質問の聞き取りに入る前に導入（アイス

み立てた「プリセット」を 15 件作成した。ここで作成

ブレーク）を実施していること、一つの主要質問を聞きしたプリセットは、ユーザー実証（15 日間の連続利用）取りするために、関連する質問や雑談を挟んだ聞き取りで利用し、本研究全体で開発を進めるシステム全体の評をしているといった構造を確認した。

価に活用した。その実証に先立ち、プリセットで選択し第 2 ステップとして、次項で開発した対話シナリオ

た主要な質問（プリセット 1 件につき 3 〜 5 問）の組

記述言語仕様をもとに、「適切なケアマネジメント手法」

み合わせ方や質問のつなぎ方について、業務経験年数のに基づいて約 6,000 件の質問（ケアマネジャーが要介長いケアマネジャー 8 名が評価し、延べ 60 回以上の試

護高齢者に聞き取りする主要な質問）のシナリオを作成

行実施を経てプリセットシナリオのブラッシュアップをした。具体的には、一つの質問に対して「平常」「不快」、、実施した。なお、プリセットを複数作成するにあたって「不快が直近に連続」、「不快が同じ質問で複数回」、「喜は、後述する「3）対話シナリオオーサリングツール開発」

び」、「驚き」の 6 状態のシステム応答をそれぞれ定義に示すオーサリングツールを活用し、シナリオ製作者のした。ここで作成した約 6,000 件の質問は、ユーザー

作業時間が大幅に短縮されることを確認した。

実証の結果を通じて都度ブラッシュアップを重ねるとともに、新型コロナウイルス感染症のまん延を受けて国立研究開発法人国立長寿医療研究センターが公表した、高マルチモーダルを考慮した対話を可能とする、XML

齢者向けの新型コロナウイルス感染対策ガイドラインをを用いた対話シナリオ記述言語仕様を策定した。Yes や

図7

074

2）対話シナリオ記述言語仕様策定

シナリオ編集ツール

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
Web等に存在するビッグデータと応用分野特化型対話シナリオを用いたハイブリッド型マルチモーダル音声対話システムの研究

No などで回答可能な質問の回答を意味解釈した結果とまた、介護質問の前にユーザーを和ませるアイスブレ

なる、「Yes」、「No」、「不明」の 3 状態それぞれにシスークを行う導入シナリオを記述でき、前回のポジティブなテムからの応答が記述可能であることに加え、「質問へ回答や前回の対話の概要を話題とした対話を可能とした。

ース技術」で説明された手法で推定した、
4 種の感情（平3）対話シナリオオーサリングツール開発

常、不快、喜び、驚き）を用いた。さらに、高齢者の継対話シナリオ記述言語仕様に沿った対話を行うための続利用を促すために、対話に用いる感情として「平常」、

質問文や、質問の遷移を容易に作成可能とするオーサリ「不快」、「不快が直近に連続」、「不快が同じ質問で複数ングツール（Windows アプリ）を開発した。オーサリ

回」、「喜び」、「驚き」の 6 状態それぞれに、システム

ングツールは、シナリオ編集ツールとシナリオ作成ツーからの応答が記述可能である。質問をスムーズに行うたルがあり、作成したシナリオはクラウド環境に保存する。

めに、対話のクッションとなる発話文をシナリオに記述

シナリオ編集ツールでは、エディタ画面にて質問文とでき、この発話も 4 種の感情（平常、不快、喜び、驚き）

応答文を入力でき、応答文は回答の意味 3 状態と感情 6によって切り替え可能である。このような、回答の意味

状態の組み合わせごとに記述できる（図 7）。また、質3 状態と感情 6 状態を組み合わせて、次に説明する対話

問文と応答文の組み合わせをユニットという単位で管理

シナリオへの遷移についても、対話シナリオ記述言語仕し、その中で「クッションとなる発話」、「質問文」、「質様にて定義した。

問への応答文」、「モニタリング確認」、「次に実行する質

なお、始まりの挨拶、終わりの挨拶を記述する開始・終了用シナリオ記述言語仕様、および個人の趣味趣向を問を指定」を定義できる。さらに、質問と応答を音声で確認できる。

ヒアリングする個人属性シナリオ記述言語仕様も策定

シナリオ作成ツールでは、シナリオ編集ツールで作成し、質問のみでなく対話の中でユーザーの情報を収集ししたユニットをつなぎ合わせて対話フローを設定でき、て雑談などの対話を可能とした。

対話フローは回答の意味 3 状態と 4 種の感情の組み合

図 8 シナリオ作成ツール

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 075

マルチモーダル対話言語処理の回答時における高度マルチモーダル対話インターフェ

わせにて分岐可能である（図 8）。

え、さらに活用が見込まれる産業分野をデスクトップ調

マルチモーダル対話言語処理

質問となるユニットをアイテム選択画面から図にドラ査し、対話技術が活用される可能性のある、高齢者介護ッグ＆ドロップし、実行する質問を選択。そして、そ以外の応用分野の候補を抽出した。具体的には、要介護

れらのユニット間の遷移条件を「Yes」
、
「No」
、
「不明」
、

状態の手前段階である、フレイル状態にある高齢者を対および「平常」
、
「不快」
、
「喜び」
、
「驚き」で選択可能と象としたユーザー実証を実施した。要介護高齢者向けのして、質問の回答と感情により一連の対話を対話の実行

15 回連続の実証とは別に、2 回程度のプリセットを実単位であるシナリオセットとして構築可能とした。

施し、対話システム通じて健康状態や生活状況などを把開発した対話シナリオオーサリングツールを利用した握した。これによって、健康状態や生活状況のモニタリ

対話シナリオのカスタマイズをケアマネジャーに実施しング場、高齢者の集合住宅での入居者の健康管理、自治てもらい、シナリオ作成に対話シナリオオーサリングツ

体の地域包括支援センター、および保健所における介護ールが有用であることを確認した。

予防事業のフォローアップなどに利用できる可能性を検証した。

（5）実証実験
本研究で開発する対話 AI の有効性を検証するため、（6）プロジェクト間協働の推進

要介護高齢者を対象としたユーザー実証、およびケアマ

対話システムの応用範囲の拡張を目指し、関連プロジ

ネジャーを対象としたユーザー実証を段階的に企画、実ェクトのユースケースに対話システムを適応させ、有用施した。研究開発の段階に応じて、小規模なユーザー性を検証する活動を 2 件実施した。

実証を並行的に実施することで研究開発の効果を高めるとともに、新型コロナウイルス感染症対応を挟んで、

1）音声対話を用いたトイレ状況確認システム

2020 年度から 2022 年度にかけて要介護高齢者が集住株式会社 aba と連携し、介護施設などの共用トイレ

する施設（サービス付き高齢者向け住宅、ケアハウス）を利用する高齢者を MICSUS が声でサポートするユーの入居者、および在宅で生活する要介護高齢者を対象とスケースに対応したシステムを構築して、対話システム

して、15 日間毎日 1 回、連続して利用してもらう実証の有用性を検証した。着座センサーなどの IoT センサーを 23 回実施した。連続実証では、15 回異なるプリセと連携するシステムを構築し、実際の介護施設のトイレ

ットシナリオを実行し、要介護高齢者単独でシステムとで動作検証を実施した。着座をきっかけとして、「紙はの対話を実行してもらった。対話結果は担当のケアマネ

ありますか？」などのよくある困りごとについて、シスジャーに確認してもらい、「適切なケアマネジメント手

テムから能動的に話しかけることを可能にした。

法」に基づいた要介護高齢者の幅広い状況を把握できること（ケアマネジャーが求める情報を収集できていること）を検証した。

2）地域包括ケアシステムとMICSUS の連携システムの開発と評価

本来、MICSUS と同じ情報を人間が対面で聞き取る場

株式会社アルムの地域包括ケアシステムと連携し、ユ合の所要時間とその記録時間を測定し、それらの時間

ーザーの MICSUS による対話終了後に、対話履歴を地と、MICSUS を活用した Web アプリでの対話履歴確認

域包括ケアシステムへ自動登録できる機能を開発し、地や修正に要した時間との比較では、平均 7.0 分から 2.2

域包括ケアシステムがリスク分析に必要とする質問項目分（▲ 4.8 分）に短縮できることを確認できている。こに関する回答データ、ならびにユーザー発話を再確認でれは、面談 1 回に相当する情報収集におけるケアマネ

きるよう対話時の動画を地域包括ケアシステムへ登録可

ジャーの業務時間を、およそ 69％効率化できる計算と能にした。

なる。上記は、ケアマネジャーの訪問回数を減らさずに
MICSUS を活用する保守的な想定だが、訪問回数を削減（7）高齢者向け SNS と連携したスマートフォン

すれば「情報収集以外の話題を話す時間」に加えて往復

上の高齢者向けマルチモーダル対話システムの移動時間も含め、さらに多くの業務時間が削減可能と

1）
MICSUS サーバーと連携するマルチモーダル音声対話

考えられる。
また、要介護高齢者を対象としたユーザー実証に加
076

アプリの構築MICSUS の汎用性を高めるための施策として、市販の

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
Web等に存在するビッグデータと応用分野特化型対話シナリオを用いたハイブリッド型マルチモーダル音声対話システムの研究した際、MICSUS が「今日は楽しそうですね？」と応答するための開発を、FCNT 株式会社と連携して実施した。

をした事例や、単にケアマネジャーが聞き取るべきこと

スマートフォン上で動作するアプリケーションの開発ををヒアリングするだけでなく、Web 等の情報を用いた容易にするため、MICSUS のサーバーシステムと連携す雑談に関して、MICSUS の雑談的応答の半分以上に対しる API をまとめたプラットフォームをスマートフォンて、笑顔や「それは面白いですね」といった積極的な興側に構築し、そのプラットフォーム上で対話用アプリを味を示す反応が見られた等、好意的に受け止められたこ

動作させる構成とした。ぬいぐるみ型音声対話端末と同となどがあり、貢献要因となっているものと考えられる。

様の対話機能の実現に加え、電話がかかってくるなどでこのように、被験者の状況を理解して寄り添った対話を

当該アプリが中断した場合でも、途中から対話を再開ですることで、エンドユーザー自身が対話を楽しみ、飽ききる機能を実現した。これらの機能について実証実験をずに使い続けていただけそうな示唆を得ることができ

繰り返し行い、問題なく動作することを確認した。

た。実際、実証実験に協力いただいたケアマネジャーからも、高齢者にも無理なく使っていただけるレベルまで

2）マルチモーダル音声対話アプリと高齢者向けSNS シ

改善してきており、十分にモニタリングの一助となり得

ステムの連携る、とコメントをいただいており、ひっ迫する介護業界

高齢者向け SNS と音声対話アプリの連携のため、SNSの現場からもその有用性を高くご評価いただいた。このコンテンツから対話時にシステムが発話し、オリジナ

ようなことから、介護現場での生産性向上を成し遂げつ

ルの SNS コンテンツへの導入となるセリフを抽出する、つ、より高頻度（毎日等）かつタイムリーな健康状態の深層学習のモデルを構築した。NICT で開発している雑チェックにより介護の質の向上につながるとともに、疲談対話システム WEKDA に統合し、MICSUS で SNS コ

れない AI が普段使いの会話相手としての役割を持つこ

ンテンツを提示可能となる。

とで高齢者のコミュニケーションを促し、将来の健康状

また、対象とする SNS コンテンツには写真が添付さ態の悪化リスクの抑制に貢献することが期待できる。

れていることが多く、そうした写真に対してユーザーがまた、研究開発された MICSUS の技術を用いた新た発する発話（例：「綺麗な花だね」、「昔、同じ場所に行なユースケースへの応用として、同 SIP 第 2 期のほかったことがあるよ」）に反応できる深層学習モデルも構の研究課題と連携し、音声対話を活用したトイレでの状築し、MICSUS で利用可能となった。

況確認、および地域包括ケアシステム「Team」への対話情報の連携についても取り組み、それぞれの目標を達4 まとめと今後の展望

成できた。

本研究開発を通じて、各要素技術のアウトプット目標

不足の解消だけではなく、スマートフォンを介した多彩を、また長期実証を通じて、トータルなシステムとしてさらに、スマートフォン上で動作する SNS と連携した対話システムによって、高齢者のコミュニケーション
な協業の実現を後押しできると考えられる。

のマルチモーダル音声対話システム（MICSUS）のアウ

本研究成果については積極的に CEATEC などの展示

トプット目標をそれぞれ達成した。さらに、生産性向上

会でも PR したことで、システムに関心を持つ自治体やの側面では MICSUS を活用することで、面談 1 回に相介護業者などからも問い合わせが増え、実証実験に協力

当する情報収集に要するケアマネジャーの業務時間を、をいただくなど連携も進んだ。今後は、高齢者対話 AI

およそ 69％低減できることを実証実験にて確認し、本サービスを検討している民間企業や社会課題・地域課題

研究開発の目的を十分に達成した。

解決を目指す民間企業の支援（ライセンス提供など）、

実証実験の被験者（高齢者）からも、MICSUS に対およびデジタルデバイドの解消を推進している地方自治する全体的な印象を聞くアンケートにて 5 段階評価の体との共同実証など、ユースケースを広げて社会実装を

平均で 4.3 点と好印象の結果を得た（2022 年度に実施進めていく予定である。

した高齢者 26 名による実証実験の評価）。具体的には、
たまたま事前に楽しいことがあった被験者が実験に参加

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 077

マルチモーダル対話言語処理

スマートフォンをユーザーインターフェースとして活用

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み

教育方法の改善

新しいEdTechプラットフォーム：
漫画リッシュによるテーラーメイド英語学習
国立大学法人東京大学、エヌ・ティ・ティラーニングシステムズ株式会社● 漫画を題材とした英語学習教材「漫画リッシュ」を考案し、英単語クイズおよび英作文演習を組み合わせてテーラーメイド英語学習プラットフォームを開発した。
● 漫画リッシュは、高校生に人気の漫画を英文穴埋め問題に解答しながら読み進める教材である。学習者

は、漫画リッシュや英単語クイズの学習履歴に基づく英単語を使った、自由英作文の作成演習を行う。
英作文は、英語で直接記入することも、DeepL＊1 を使って日本語文の翻訳結果を解答欄に記入することもできる。
● 英作文の採点には、独自に開発した AI 自動採点モジュールを導入している。学習者は、高得点を目指して繰り返し英作文演習を行うことで、英語表現力を向上させることが期待できる。

1 研究の目的の研究成果を社会全体に普及・展開していくことで、教育現場での新たな価値を創出する実用化例を数多く創出
し、Society 5.0 を具現化していく。

日本の国際競争力を維持・向上していく人材を確保していくには、グローバル化や情報化に対応した子供の育成が急務である。こうした背景にあって英語の表現力を効率的に伸ばす施策が課題となっている。本研究開発では、このような国際競争力強化につながるグローバルな人材を育成する観点から、英語を学習ターゲットとして2 実施期間と方法（1）実施期間2018 年度〜 2022 年度選択した。
従来型の一斉型教育では、生徒の個別能力に応じた学習はできない。また、教科書の内容は日常生活で実際に使われる英語との差が大きく、教科書だけでは、生徒が本開発研究では、高校生を対象とした英語学習法の研究に取り組むこととした。

日常会話の場面で使われるような生きた英語を多様な表研究開始にあたり、高校生をターゲットに実証実験を

現で使いこなせるようになるのは難しい。このため、従行うため、神奈川県横須賀市の三浦学苑高等学校を実証

来の発想とは異なる、新しい英語学習法が必要である。

実験協力校として選定。学習ログを電子的にデータ収集

本開発研究では、主に高校生の英語学習をターゲットするため、校内に無線 LAN 環境を構築し、実験対象者とし、新たな英語学習法を用いたテーラーメイド学習のに学習アプリを搭載したタブレットを配布した（2 年目

実現により、Society 5.0 時代に求められる英語の学習

以降は学校全体でタブレットを導入することとなったの効果を 20％以上向上させることを目標とした。それらで初年度のみ）。

＊1 DeepL 社が開発・提供している機械翻訳サービス。

078（2）実施方法

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
新しいEdTechプラットフォーム：漫画リッシュによるテーラーメイド英語学習

教育方法の改善

図1

ClozeTest 学習アプリの画面表示

三浦学苑高等学校では、実験用教材を用いた学習を授

2 年生全員を対象とし、Cloze Test アプリの操作法や学業の一部に取り入れてもらい、学習効果を検証した。ま習方法の指導の授業を 1 時限実施した後、1 年間自由にた、放課後や夏休みなどの授業外期間に被験者を募集し学習してもらう形式で実施した（図 1）。

て実施する実験も行った。長期的な学力変化を把握する

Cloze Test の長期的な学習実験を行う中で、二つのため、被験者となる学生は、NTT ドコモの E4S（English

大きな課題が分かってきた。一つは学習者の離脱の問

4 Skills）の学力テストを年 3 回定期的に受験した。ま題、もう一つは表現力向上の問題である。一つめの離脱

た、学習時の生体データの変化を研究することを目的との問題は、Cloze Test アプリの出題の仕方に起因する。

し、学習時のディープデータ＊2 も収集した。具体的には、Cloze Test アプリは単純な英語の文章と空欄箇所を埋め脳波計や NIRS＊3、視線計測を用いた学習時の生体デーる問題で構成されており、継続して使ってもらうには飽タ収集や、日々的運動の活動量データ収集を行った。実きるという問題を克服する必要があった。二つめの表現

証実験校は当初三浦学苑高等学校 1 校からスタートし、力向上の問題は、Cloze Test の学習法に起因する。与えその後、明治大学付属明治高等学校やルネサンス高等学られた英文の一部を穴埋めする Cloze Test の学習法は、

校グループなどを追加して規模を拡充した。また、より与えられた英文を解釈し空欄箇所に入る適切な単語を考統制された実験を行うため、明治大学理工学部の学生をえるもので、自由な英語表現力が身に付くものではない。

対象にした実験も行った。明治大学では、高校生大学生

実際に英語が使用される場面は、ヒントとなる文などは

とも E4S に加え TOEIC を定期的に受験してもらい英語

存在しない。学習者に真に求められる英語能力は、自分力の数値化を試みた。

が見たり聞いたり思ったりしたことが自由に表現できる

英語学習法の検討にあたっては、Cloze Test という学

英語表現力である。

習法に着目した。Cloze Test はところどころに空欄の空離脱の問題に対しては、学習コンテンツとして高校生いた英文を穴埋めしながら読解する英語学習法で、学習に人気のある漫画の英語版を活用することを考えた。漫者の言語能力を評価するテストとして有用なだけでな画を活用することで、学習者は馴染みのコンテンツを楽く、過去のさまざまな研究によって言語教育の教材とししみながら学習できる。また、漫画コンテンツには日常ても有用性が期待されている＊4。

会話で使用される「生きた英語」が多数使われており、我々は Cloze Test の効果を検証するため、タブレット

教科書教材に比べて実践的な英語表現に多く触れられる

端末上で Cloze Test 問題を学習し、接触履歴や問題解答利点もある。我々は、この漫画コンテンツを活用し、学

履歴といった学習ログを収集する Cloze Test アプリを習者が楽しみながら英語表現力を伸ばせる学習システム開発。2020 年度より、三浦学苑高等学校の生徒を対象として、漫画リッシュを活用したテーラーメイド英語学とした Cloze Test アプリ学習実験を実施した。実験は 1、習プラットフォームを開発した。

＊2 その人の属性や趣味嗜好を深く長く蓄積したデータ。
＊3 近赤外線の光を利用して、脳や筋肉の血中のヘモグロビン濃度の変化を測定する装置。
＊4 Taylor, W. L.: Cloze readability scores as indices of individual diﬀerences in comprehension and aptitude., Journal of Applied Psychology,
Vol. 41, No. 1, p. 19 (1957)

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 079

ALL
LIGHT.

教育方法の改善

HERE BEGINS

DEAL!

THE LEGENDOFMANGALISH.

原文はどんな文章か、考えてみよう！単語をタップするとヒントを検索

LET'S STRIKE A BARGAIN
YEN.

100 MILLION

空欄に入る単語をタップ！

IN

INTO

図2

漫画リッシュ実行画面と解説動画教材画面

図3

英作文演習アプリ実行画面

3

080

FOR

AT

研究の成果

習者は、漫画という慣れ親しんだ題材を読み、解説動画を視聴し、穴埋め問題を解きながら楽しく学習することで生きた英語を体得する（図 2）。

漫画を題材とした英語学習教材「漫画リッシュ」を軸

漫画リッシュに加え、英単語クイズと英作文演習を加としたテーラーメイド英語学習プラットフォームを考案

えた学習アプリ群を、テーラーメイド英語学習プラッ

し、パソコンやタブレット上で動作可能な学習アプリを

トフォームとして教材化した。英単語クイズアプリは、開発した。漫画リッシュは、日本の著名漫画の英訳版

NTT コミュニケーション科学基礎研究所（NTT CS 研）を題材とした英語教材であり、吹き出しの一部が Clozeで作成された単語親密度データに基づき、学習者が学習

Test のように穴埋め問題となっている。辞書機能も搭すべき英単語を予測して出題する。英作文演習アプリは、載されており、学習者は分からない単語を辞書引きしな

課題として出された英単語を含む文章を学習者が自由英

がら漫画を読み進む。

作文するアプリである。英作文は、英語で直接記入する

漫画には、日常会話で使用される「生きた英語」が多ことも、DeepL を用いて日本語で作成した文章の翻訳数利用されている。そこで、漫画リッシュは予備校講師

結果を解答欄に入力することもできる（翻訳結果のコピによる生きた英語の解説動画教材を提供し、学習者に興ーペーストは不可）。課題となる英単語には、漫画リッ味を持って英語を学んでもらうよう設計されている。学

シュや英単語クイズで問題解答したり、辞書引きした単AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
新しいEdTechプラットフォーム：漫画リッシュによるテーラーメイド英語学習

教育方法の改善図4

SCREW の概念図

語を使用する（図 3）。このように漫画リッシュで学習得点を目指して文章を練り直し、新たな英文を作成する（入力）された単語を、英作文で表現（出力）する学習

ことでより多くの英文に触れることができ、結果としてが、学習者の英語表現力向上につながることを期待して高い表現力が身に付く。
さらに、空所単語予測を活用した英文穴埋め問題自動いる。
英作文演習アプリを学習者の表現力向上につなげるに

作成モジュール「CLOZER」＊5 を開発し、漫画リッシ

は、学習者がより多くの英作文を作成し、さまざまな英ュアプリに導入した。CLOZER は、穴埋め箇所に入る候

文に触れることが効果的であり、そのための有効な手段

補単語の確信度がほかの候補より圧倒的に高い箇所を穴は、一つの設問に何度も英作文することである。そこで、

埋め問題とすることで、穴埋め問題の解答の曖昧性（意AI による英作文自動採点モジュール「SCREW」
を開発し、図した単語以外の単語が正解として入ってしまう可能

英作文演習アプリに導入した。SCREW は AI を活用し、性）を抑制できる。CLOZER の活用により、漫画コンテ

学習者が作成した英作文の表現力を測定するモジュール

ンツ中に Cloze Test 問題を作成することが容易となる。

である（図 4）。

英語学習プラットフォームの学習状況把握や、学習者

表現力の測定は、BERT という自然言語処理モジューの学習モチベーション維持を図るため、それぞれの学

ルのマスク言語モデルを用いた、空所単語予測を利用

習アプリを統合したダッシュボードを開発した（図 5）。

する。空所単語予測とは、文章中の一単語をマスクし、

ダッシュボードには、各学習アプリの学習状況を可視化

その箇所を BERT のマスク言語モデルと照合して、そするだけでなく、個々の学習状況に応じた学習項目の提こに入る候補の単語とその確信度を算出する機能であ案に加え、学習ポイント制によるモチベーション維持のる。SCREW は、空所単語予測を活用して出題単語の唯仕掛けが組み込まれている。学習ポイントは、学習者へ

一性チェックを行う。具体的には、出題単語をマスクしの「10 ポイント獲得できたよ！」といった文言によるた際に得られる出題単語の確信度が高いほど出現単語

動機付けを行ったり、自己ベストや他者と競争することの唯一性が高いと判定し、高得点の採点スコアを返す。

でランキングによる動機付けが行える。

SCREW はこのように測定することで、出題単語がほか

漫画リッシュをはじめとするテーラーメイド英語学習の英単語に置き換え不可能かどうかをチェックして採点

プラットフォームは、「GO-E-MON」という東京大学でできる。ほかの単語で置き換え不可能な英作文は、出題開発した学習アプリケーション基盤システム上の学習ア

単語を生かした表現力の高い英作文であることを示唆しプリとして動作する（図 6）。GO-E-MON は、分散 PDSている。学習者は、SCREW の採点スコアを見ながら高（Personal Data Store）を利用したオンライン実験プラ＊5 松森 ほか . マスク言語モデルを利用した Open Cloze 問題の自動生成 , 第 36 回人工知能学会全国大会 , 3N4-GS-10-04 (2022)＊6 S.Yazawa et al. GO-E-MON: A New Online Platform for Decentralized Cognitive Science, Big Data and Cognitive Computing, Vol.5, issue
4 (2021)

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 081

教育方法の改善

ランキングによる動機付け文言による動機付け

図5

ダッシュボードの画面イメージと機能

凡例
薄緑四角：実証実験で介入／対照群の比較あり
紫色文字：パーソナライズ（個別最適化）あり

漫画
リッシュ

漫画英語
の
解説動画

英単語
クイズ

ポイントに
よる動機づけ
英作文
演習

文言による
動機づけ

ダッシュボードGO-E-MON：認知科学向けオンライン実験プラットフォーム

各種学習アプリケーションの基盤システム

通信

実験結果や実験参加者から収集した各種データ

Personary & PLR：分散（Decentralized Personal Data Store）
安全かつ安価にデータを保存するための基盤システム

図6

082

英語学習システムの構成図

ットフォームである＊6。GO-E-MON を活用することで、スコアに基づいている。図 7 に漫画リッシュ学習前後に漫画リッシュの実証実験環境を容易に構築できる。それおける随伴型、非随伴型別の TOEIC スコア分布の変化

ぞれの英語学習アプリを学習した際に得られる、接触履を表す箱ひげ図を示す。図中の点線で結ばれたプロット

歴や問題解答などの学習ログ、および学習者の個人情報は同じ学習者の学習前（pre）、学習後 (post) の TOEIC

は「Personary & PLR」という分散 PDS に保存される。

スコアである。学習前に対する学習後のスコア増加率は、

Personary & PLR では、学習ログの所有権は学習者に帰随伴型 15.2％、非随伴型 6.6％で随伴型の方がスコア上属するとの考えのもと、学習ログの秘匿性やプライバシ

昇率が大きい結果が得られた。TOEIC 等の一般的試験

ー保護を考慮してデータを保存する。

では、介入前の成績が高いと差分が表れにくい。これを漫画リッシュを使った英語学習プラットフォームの学考慮し、図 8 に学習前の TOEIC スコアが平均的とされ習効果を測定するため、プラットフォームを使った学習

る 600 点未満の被験者 13 名に絞ったスコア変化を示

が英語力向上にどの程度結び付いているかを検証する実す。この被験者群においては、スコアの上昇が顕著に見験を行った。実験は明治大学理工学部の学生 19 名を対られ、特に随伴型において当初の学習効果の目標 20％

象として行われた。被験者は、英作文演習の課題となるを超える 21.8％の増加率が得られた。非随伴型の増加

単語を漫画リッシュで辞書引きやクイズにより学習した率は 8.2％であり、この被験者群においては随伴型のス

接触単語を使用する群（随伴型 10 名）と、非接触単語

コア上昇率が明確になっている。

を使用する群（非随伴型 10 名、
1 名ポストテスト未実施）

また、教員側の生産性向上に関する評価も実施した。

の 2 つの群に分けられた。実証実験は、1 ヶ月間のプラ

三浦学苑の英語教員（8 名）に唯一性を担保した英文穴

ットフォームを使った学習記録と学習前後の TOEIC の埋め問題を実際に作成してもらう実験を行ったところ、

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
新しいEdTechプラットフォーム：漫画リッシュによるテーラーメイド英語学習

教育方法の改善図7

英作文演習の出題制御別 TOEIC スコアの変化

図8

英作文演習の出題制御別 TOEIC スコアの変化（TOEIC スコ
ア 600 点以下被験者。随伴型 7 名、非随伴型 6 名）

1 問作成に費やす時間は平均 240 秒であった。また、装した。漫画リッシュは、英語版の漫画を題材とし、英自由英作文の採点について教員に採点方法のヒアリング

文穴埋めクイズや講師による解説を交えて漫画を読み進を行い、1 問の採点に 180 秒程度かかるとの結果を得た。

める英語学習アプリであり、生徒は楽しく「生きた英語」

これに対し、AI による英文穴埋め作成や英作文採点にを学べる。また、学力レベルに適応した英単語クイズやかかる時間は最大 10 秒であり、コストは英文穴埋め問

学習した英単語をもとにした英作文が演習でき、これら

題作成 1/24、英作文採点 1/18 に改善していると考えを繰り返すことで英語力の向上が期待できる。大学生をられる。AI 導入による教員コスト削減の点に関しては、対象とした実験では、学習前 TOEIC スコア 600 点未満

実行時間の短縮より問題作成や採点にかかるコストが 0の被験者群において学習後 TOEIC スコアが 20％以上向になることが重要である。例えば、一クラス 40 名の英上することが確認できた。

作文採点を自動化することで 3 × 40 ＝ 120 分の教員

また、漫画リッシュでは、AI による英文穴埋め問題

コスト削減を実現することが可能となる。また、授業遂

自動生成モジュールと英作文問題自動採点モジュールを

行面では、自由英作文の学習において SCREW が英作文開発・導入し、英文穴埋めや英作文採点にかかる教員コを自動採点することで生徒が何度でも英作文にチャレンストを削減することに成功した。これにより、漫画リッ

ジできるメリットが得られる。同様の学習を教員が授業

シュ導入によって教員コストを低減することができ、教中に実施することは困難であり、AI 導入で新たな形式

員の生産性向上に寄与することが可能である。

の授業が実施できることを示唆している。

今後は、さまざまな高校での実証実験による検証を続

高校生を対象とした実証実験では、被験者募集に応募

けるとともに、漫画リッシュのさらなる展開、ひいてはのあった 1000 名程度の高校生に漫画リッシュプラット

事業化に向けた施策を行っていく予定である。コンテン

フォームを 1 か月程度自由に学習してもらい学習ログ

ツ増強に向けた出版社やコンテンツ事業者との連携、本の分析を行った。現状の分析では、明治大学での実証研教材の事業化パートナーとなる企業を選定、もしくはス

究と同様の結果が期待できる。だたし、学習意欲等をさ

タートアップ企業立ち上げの検討を進め、2023 年度末

らに高めるため、難易度の調整等を行う必要がある。

を目標に英語学習アプリの提供を目指す予定である。
また、本テーマでは、オンライン学習アプリの接触履

4

まとめと今後の展望

歴や設問解答などの学習ログに加え、授業中の現場撮影や脳活動、活動量データ（運動データ）といったディー
プデータを多数収集している。これらの膨大なデータを新しい英語学習の教材として、漫画を活用した学習教
材漫画リッシュを考案し、東京大学で開発した学習アプ

活用していくことで、従来明らかになっていない学習効
果の科学的な解明につなげることを目指していく。

リケーション基盤システム上の英語学習アプリとして実
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 083

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み

教育方法の改善デジタル教材配信システムBookRollを用いた教育データ収集・分析基盤システムとエビデンス共有システム
国立大学法人京都大学● ラーニングアナリティクスとエビデンスに基づく教育を支援するために、学校教育現場のビッグデータ

収集・分析基盤システムを構築し、エビデンスを蓄積・共有する仕組みを研究開発した。
● 中・高等学校の 2 教科（数学・英語）を対象とし、授業や家庭学習での学習者のスタディ・ログを利活用する事例とその有効性を明らかにした。
● 知識マップに基づく AI 推薦やデータ駆動の自己主導学習支援、デジタル読書による読解支援などの技術によって、エビデンスに基づくテーラーメイド教育を検討した。

1

研究の目的

学校教育のあり方を Society 5.0 時代の学びの場へとグを分析し、認知科学的アプローチから類型化した。それによって、一人一人の学習者ごとに理解度や思考の特性に応じた学習支援（方法、内容、頻度やタイミング）が行える仕組みを研究開発した。

進化させるため、ベテラン教師の経験や教育スキルを
AI 技術によっていつでも再現可能とし、エビデンスに基づく個人（学習者）の特性に合わせた、テーラーメイ
ド教育を実現する。具体的には、学校教育現場のビッグデータを取得・蓄積して AI 技術と組み合わせることで、既存の学習方法・指導方法を解析・最適化し、学習者の2 実施期間と方法（1）実施期間2018 年度〜 2022 年度

個性や個々の習熟度に合わせた最適な学習コンテンツを提供するシステムを開発した。あわせて、教師と学習者、（2）実施方法

学習者と AI の双方向のインタラクションをリアルタイ

我々はラーニングアナリティクスとエビデンスに基づムに解析し、学習者の理解度や自主学習力、メタ認知力

く教育を支援するため、「LEAF（Learning and Evidenceなどを教師にフィードバックするシステムを開発した。

Analytics Framework）」 シ ス テ ム を 開 発 し た（ 図 1）。

本研究開発では、教師・学習者間のインタラクション

この中心にあるのが、学習管理システム「LMS（Learning

をスタディ・ログ化する研究開発として数学・英語を主Management System）」で、教員や学生がパソコンやな対象とし、授業や家庭学習での学習者（小・中・高等タブレットなどの情報端末を用いてシステムにアクセ

学校の生徒を想定）のスタディ・ログを収集・蓄積する

スし、学生の出席管理やレポート提出、成績管理など際の収集データ項目と、その有効性を明らかにした。

を行う。例えば、多くの大学では、Moodle や Canvas、

また、学習支援による理解度変化を類型化し、有効なSakai などの LMS を導入している。京都大学では LMS

学習支援を実現する研究開発として、ペダゴジカル（教と連携して教材を配信する「BookRoll＊1」というシス

育学）情報プラットフォームに蓄積されたスタディ・ロ

テムを開発した。デジタル教科書や教師がつくった問＊1 教員が教材を登録すれば、学生がブラウザで教材の閲覧ができ、学習ログが記録できるシステム。

084

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
デジタル教材配信システムBookRollを用いた教育データ収集・分析基盤システムとエビデンス共有システム

教育方法の改善

図1

LEAF システムの全体像

1：ホーム

3：全画面表示

2：リコメンド

4：ズーム

5：辞書

6：ブックマーク

7：マーカー

9：検索

10：モード切替

11：ページ番号 12：非表示

13：メニュー

8：メモ
14：本文内マーカー

15：本文内メモ

17：進む

16：戻る

18：ページ移動

図2

19：ページ移動スクロールバー

教材配信システム (BookRoll)

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 085

教育方法の改善

題集および説明資料を登録し、学生は BookRoll 上で教テムでありマーカー、メモ、クイズ、音声の再生などの材を閲覧する。その際、閲覧履歴が xAPI（Experience機能を持つ（図 2）。デジタル教科書や問題集、教師が＊2形式でラーニングレコーディングストア
＊3
API）
（LRS）

つくったスライド教材や資料は PDF で登録できる。また、に蓄積される。BookRoll に加え、LRS に蓄積されたデー

学習ログ収集機能を持ち、ページ移動、マーカー、メモ、タを分析・可視化するツールとして「ログパレット＊4」

手書き解答、クイズの解答などのログが収集される。

というダッシュボードも開発しており、一つの学校に一

ログパレットは、LRS に蓄積されたスタディ・ログをつの LRS があって、成績や日々の学習教育活動のデー

分析可視化し、学習者と教師にフィードバックするダ

タが蓄積されることを想定している。ほかの学校にもッシュボードである（図 3）。例えば、基礎分析として、

LRS があり、学生が小・中・高・大学と成長するに従い、教材の閲覧達成率・時間、マーカーやメモの数、その内容、分散した LRS を連結するためにブロックチェーン技術

クイズの解答数・正解率などの指標が表示される。応用を応用する研究を行った。

分析としては、教材の上に引かれたマーカーの一覧表示、

BookRoll は、Web ブラウザで動作する教材配信シス

手書き解答の解析、各科目の学習要素の構造と理解度の

図3 スタディ・ログを分析可視化するダッシュボード（ログパレット）＊2 あらゆる学習履歴（経験）データを収集・記録するための、データ仕様のオープン標準規格。
＊3 学習履歴データを格納するデータベース。
＊4 蓄積された学習履歴データが分析可視化でき、学習者と教師にフィードバックできるシステム。

086

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
デジタル教材配信システムBookRollを用いた教育データ収集・分析基盤システムとエビデンス共有システム

教育方法の改善

図4

つまずきの自動検出のための手書き解答解析

2SQ3Rの説明

図6

Scan & Skim
Question

図5

Read

自己主導的な多読学習支援（GOAL）

ReplayReflection

アクティブ・リーディング戦略による読解支援

可視化（知識マップ）などが存在する。さらに発展モジ

知識マップを用いた単語習得状況に基づき、多読用絵本

ュールとして、AI 問題推薦、AI 多読推薦、自己主導学の自動推薦を実施した。また、生徒のストロークの時間

習支援（GOAL）などの機能がある。

間隔に応じて、6 段階のストローク色付け、解答過程のアニメーションを表示し、解答時間やストローク数、六（3）実証実験

つの色の割合などの特徴量に基づいてクラスタリングす以下の実証実験を、京都市内の高等学校・中学校にてる機能を開発した（手書き解答解析、図 4）
。クラスタ

行った。

リング結果から典型的な解答を抽出して生徒にフィード①知識マップ・AI 問題推薦／手書き解答解析

バックする機能を導入し、中学（生徒 360 名）の数学

数学においては、中学 1 〜 3 年と高校 1 年に知識マで効果を検証した。

ップを導入し、理解状況の推定と AI 問題推薦機能を実装した。AI 問題推薦のため、合計 8,994 問の数学演習②自己主導学習支援（GOAL）

問題を BookRoll へ登録した。英語においては、多読用

生徒の自己主導学習能力を向上するため「GOAL（Goal

デジタル絵本約 550 冊を登録し、語彙・文法知識マッ

Oriented Active Learner）」を開発し、状態分析や目標プ作成のためのメタデータを抽出して中学・高校英語の設定、モニタリング、振り返りを支援する機能を実装し語彙知識マップを構築した。そして中学生を対象にしたた（図 5）。中学・高校の生徒計 740 名（高校 1 年生：

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 087

教育方法の改善
エビデンスの蓄積
図7

エビデンスの登録

エビデンス蓄積・共有のためのエビデンスポータル（REAL）

280 名、高校 2 年生：100 名、中学 1 〜 3 年生：360 名）の構築・検証を行った（図 7）。

が、自己主導的な英語多読を実施した。また、運動・健康活動を測定できるガーミンスマートウォッチを、中学
1 〜 3 年生と高校 2 年生計 460 名に配布した。ガーミ
ンスマートウォッチと GOAL を通じて、自己主導的睡眠改善と運動チャレンジの検証実験を実施した。

3 研究の成果（1）実証実験①：知識マップ・AI 問題推薦／手書き解答解析

③アクティブ・リーディング戦略による読解支援

1）知識マップ・AI 問題推薦

高校 1 年生 78 名と高校 2 年生 62 名の英語授業で中学・高校数学に知識マップと AI 問題推薦を導入しBookRoll を使用し、アクティブ・リーディング戦略のた結果、閲覧行動や知識マップ、コーススケジュールに手 順 と し て、Scan や Skim、Question、Read、Reply、よる、クイズ推薦の個別最適化が可能になった。中学英Reﬂection といった手法を導入して読解を進める 2SQ3R

語に知識マップと多読用絵本の自動推薦を導入した結に沿って学習し、効果を検証した（図 6）。

果、多読活動の利便性と有用性の向上に加えて、生徒のモチベーションの維持や向上にも良い効果が得られた。

④エビデンスポータル（REAL）
エビデンスを蓄積・共有するための場所として、エビデンスポータル「REAL（Real-world Evidence Analysis

今後は数学と英語学習を中心として、なぜ推薦されたか
その理由説明を生成することでより納得して学習に取り組めるようにしていきたい。

Library）」を開発し、教師や研究者が自身の介入の内容、およびデータ分析方法について記入できるフォーマット

0882）手書き解答解析を用意した。また、システムによる自動的な介入の効果

手書き解答解析を 3 か月間実施し、教員 2 人にアン推定を行う準備として、課題の内容や教授方法などの授ケート調査を行ったところ、システムの分かりやすさ、

業情報を収集するダッシュボードを整備し、授業モデル

使いやすさ、今後の利用意欲に関して高い評価（5 点満AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
デジタル教材配信システムBookRollを用いた教育データ収集・分析基盤システムとエビデンス共有システム

が自身の読解成果を振り返り、授業の中で学習活動の一へのインタビューでは、特に成績不振な生徒に有用であつとして共有することにより、学習者の読解力と読解意るとの意見を得た。今後は、ペンストロークから得られ欲、メタ認知力等を高めることが期待できる。また、教る学習プロセスデータを用いてつまずきポイントの検出師にとっては、学習者とクラス全体のログを確認するこやつまずきポイントに応じた推薦に応用することで、個とで、授業準備や次に取るべきアクションの判断などが別最適な学習支援を実現していきたい。

効率的・効果的にできることが期待される。

（2）実証実験②：自己主導学習支援（GOAL）（4）実証実験④：エビデンスポータル（REAL）
高校 1 年生の数学を対象に 1 か月間行った検証では、

1）
英語多読と自己主導学習支援
高校 1 年生 47 名を対象に 3 週間の自主多読を実施し、提案した授業モデルによって約 65％の生徒が、普段よ

自己主導学習支援「あり・なし」の 2 グループで比較

りも質の良い授業になったとの結果が得られた。
今後は、した結果、支援ありグループ（6,953 単語数）は支援なシステムによる自動的な介入の効果推定技術を導入し、しグループ（1,794 単語数）に比べて多くの英語絵本をフィードバックなどの介入の効果をエビデンスとして登読んだ。中学 1 年生 120 名を対象に 2 か月間行った検録できる機能を開発する。この授業モデルとエビデンス

証実験では、生徒が自分の多読目標を持っていれば、検ポータルを用いて、蓄積されたエビデンスを用いたテー

証期間中に 4 時間以上の多読時間を確保でき、多読モ

ラーメイド教育を実現することが期待できる。

チベーションを維持しながら自己主導学習能力を高めた
ことを確認した。さらに、中学 1 年生 120 名を対象とした 1 年間の実験を実施し、自己主導的な英語多読による訓練前後での多読スピードを比較したところ、全体
で 1 分間当たりに読める単語数は 99 語から 132 語まで上がったとの結果が得られた。

4 まとめと今後の展望
本報告では、デジタル教材配信システム「BookRoll」を用いた教育データ収集、分析基盤システム「ログパレット」とエビデンス共有システム「REAL」について実

2）
運動・健康活動と自己主導学習支援

証実験を行い、LEAF システムを用いた学習者のスタデ

睡眠改善の検証実験では、早寝早起き型の生徒の読書

ィ・ログを利活用する事例成果を得た。各事例の成果と完了率が高くなり、学年が上がるとその関係性が強くな

有効性により、ラーニングアナリティクスとエビデンス

る結果が得られた。また、運動チャレンジの検証実験でに基づく教育を実現する仕組みを構築した。

は、生徒の目標の大小ではなく、進捗のモニタリングと今後の展望として、実証実験①から④までのスタディ・

振り返りが歩数に大きな影響を与えることが明らかにな

ログ活用効果検証結果は、エビデンスポータルを通じてった。今後は、睡眠改善・運動チャレンジのダッシュボ

エビデンスレコードストア（ERS）に登録し、エビデンードを開発して、学習者自身のライフスタイルを振り返スを抽出・共有する仕組みを検証する。

って、自己主導能力を向上できることが期待される。

また、一般社団法人エビデンス駆動型教育研究協議会（EDE 法人）を通じて、政策立案者や研究者、実践者、（3）実証実験③：アクティブ・リーディング戦略
による読解支援

民間企業等が連携して、当該システムを社会に展開する予定である。

アクティブ・リーディング戦略による読解支援を検証した結果、生徒の語彙や読解力を向上させ、生徒の授業
活動への参加促進に役立っていたことが明らかになった。さらに、アクティブ・リーディング戦略を活発に行った生徒は、不活発な生徒より英語の成績が高かったことを確認した。今後は読解学習を振り返ることの重要性を考慮し、アクティブ・リーディングに特化したダッシ
ュボードを開発する。ダッシュボードを利用して学習者
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 089

教育方法の改善

点の 5 点）を示したことを確認した。また、教員 2 名

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み

教育方法の改善

ペダゴジカル情報プラットフォームの実現と社会実装に向けた研究開発
エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社、
日本電信電話株式会社● ベテラン教師の経験や教育スキルを AI 技術によっていつでも再現可能とし、エビデンスに基づいて、個人（学習者）の特性に合わせたテーラーメイド教育の実現を目指す。
● 教員や塾、ベンチャー企業、教育行政担当者などにも共有可能なペダゴジカル（教育学）情報プラット

フォームについて研究開発を行った。

1 研究の目的（2）実施方法
1）個別最適化された学習支援を実現する「ペダゴジカ
ルAI エンジン」の研究開発

学校における教育のあり方を Society 5.0 時代の学び2020 年度は、英語学習のためのインタラクティブコの場へと進化させるため、ベテラン教師の経験や教育ス

ンテンツ提示環境として、①英語多読に適した教材提示・

キルを AI 技術によっていつでも再現可能とし、エビデ

英文読み上げ・確認問題生成を行う英語学習支援システ

ンスに基づいて、個人（学習者）の特性に合わせたテー

ム「Enavis」の機能を拡張し、Listening 学習用音声デ

ラーメイド教育を実現する。具体的には、学校教育現場

ータ生成・語彙／文法項目などに関連する穴埋め問題自のビッグデータを取得・蓄積して AI 技術と組み合わせ

動生成を行うとともに、②英語発話リズム訓練アプリのることで、既存の学習方法、指導方法を解析・最適化し、機能を拡張し、Speaking の質が向上する（発話リズム

学習者の個性や個々の習熟度に合わせ、継続的な学習にスコアが平均 80 以上となる）ような訓練方法の構築と追随して最適な学習コンテンツを提供するシステムを開実証を行った。
2021 年度は、発した。
また、スタディ・ログの収集や蓄積、分析を行うため• 英語学習者の語彙力レベルを推定する語彙数推定技術に、適切な加工や同意などを許諾した上で、教員のみな• 英語絵本や英字新聞記事などの著作権処理済みの英らず、塾やベンチャー企業、教育行政担当者などにも共文コンテンツを提示する英語多読学習支援システム

有可能なペダゴジカル情報プラットフォームについて研「Enavis」

究開発を行った。

• 英文コンテンツからの文法問題自動生成技術• 本人の発話音声でよりネイティブの発話リズムに近い

2

実施期間と方法（1）実施期間2018 年度〜 2022 年度

音声に変換する英語発話リズム訓練アプリの四つを連携させた、インタラクティブ英語学習支援統
合環境のプロトタイプを構築した。
2022 年度は、インタラクティブ英語学習支援統合
環境を活用して英語発話リズム訓練アプリのスコアと、
Enavis・語彙数推定・問題自動生成の結果の個人内での相関分析を行い、アプリによる Speaking の質の向上が

090

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
ペダゴジカル情報プラットフォームの実現と社会実装に向けた研究開発

Listening、Reading、Writing の質の向上あるいは能力とどのように関連しているのか検証した。

した。
2021 〜 2022 年度は、xAPI プロファイル仕様案の更新などを目標とし、2020 年度に策定したスタディ・ロ

で取得したデータを対象とし、理解度変化・推定技術のグ標準規格（xAPI プロファイル仕様案と算数・数学に実証、および学習効果推定・予測技術、学習プラン生成・関する学習要素リスト）を、今後の LRS とのデータ連

レコメンド技術を構築してそれぞれ効果を実証した。学携の際に標準仕様として活用してもらえるようコンテン

習効果予測およびレコメンド結果については、上記インツ事業者に対して交渉を継続。xAPI プロファイル仕様

タラクティブ英語学習支援統合環境における問題自動生については、随時更新を実施中。

成や、次の学習プランを提示して学習者の学習行動を継続的に蓄積。その効果を、統合環境で取得される語彙数
変化・小テストの成績と照らし合わせて評価し、効果を検証した。
ま た、 実 証 実 験 に お い て は、 商 用 学 習 サ イ ト E4S（English 4 skills）のコンテンツを教材として、ペダゴ
ジカル AI エンジンによる問題推薦をあわせて実施した。

3 研究の成果（1）個別最適化された学習支援を実現する「ペダゴジカル AI エンジン」の研究開発
2020 年度は、多様なスタディ・ログデータ（特にテスト問題の正誤、欠損があってもかまわない）を対象と2）相互運用性を確保したペダゴジカル情報プラット

して、潜在的な学力特徴を有する学習者群を教師なし機

フォームの研究開発・実用化検討

械学習の手法で効率的に抽出し、理解度の向上要因を推2020 年度は、プロトタイプ LRS＊1 の有用性を実証定する手法を構築した。具体的には、これまでに構築し校で検証し、LRS を NTT コミュニケーションズのサー

た Monotonic VAE 法＊3 を欠損値にも対応するよう拡張

ビスとして提供できるようにした。

し、学習者間で異なるテスト問題に関するスタディ・ロ

2021 年度は、コンテンツ提供事業者と交渉し、NTT

グを用いて、広範な学力調査データの分析を実現した。

コミュニケーション科学基礎研究所（CS 研）などが行

また、特徴的な学力を有する学習者群の抽出結果に対し

うペダゴジカル AI エンジンの研究開発に必要となるスて、専門家の意見を取り入れながら有効な教材をレコメ

タディ・ログを収集・提供できるようにした（CS 研なンドした。さらに、学習者の理解度変化データを蓄積す

どと連携し、スタディ・ログ収集に必要なデータセット

ることで、理解度変化学習者群および個々人の学力向上

を明確化）
。

に有効な教材の抽出や、効果推定手法およびレコメンド

さらに、ペダゴジカル AI エンジンの研究開発状況・

手法のプロトタイプを構築し、スタディ・ログの活用と実用化判断を踏まえ、自走するプラットフォームとして理解度変化に基づくテーラーメイド学習環境構築に有効のビジネスモデル案を策定した。

なエビデンスを抽出した（図 1）。

2022 年度は、社会実装に向けて、AI エンジン自体の2021 年度は、50 名程度の大学生を対象に 1 万語以

効果検証、市場性、接続に向けた技術検証、およびシス上の英単語親密度データベースを構築し、少数の語彙のテム連携方式を研究開発した。

チェックによって学習者の語彙数を推定する技術および、学習者の学習履歴やテスト結果から未習得語の候補

3）相互運用性が担保されるスタディ・ログの標準規格のを推定する技術を構築した。インタラクティブ英語学習策定

支援統合環境の機能検証においては、学習者数十名を対2020 年度は、学習要素リストの標準策定などを目標

象に実証を行い、学習効果エビデンスを収集した。

とし、xAPI＊2 プロファイル仕様案と算数・数学に関す

また、2020 年度に開発した理解度推定技術、学習効る学習要素リストをスタディ・ログ標準規格として策定

果推定技術について、標準学力調査などで取得される大＊1 学習履歴データを格納するデータベース。
＊2 あらゆる学習履歴（経験）データを収集・記録するためのデータ仕様のオープン標準規格。
＊3 深層学習のモデルの一つ。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 091

教育方法の改善

具体的には、インタラクティブ英語学習支援統合環境

教育方法の改善

規模なデータ（試行用標準データ）に基づき、スタデの学習者の理解度の変化を潜在学力特徴空間上で時系列

ィ・ログの蓄積に対応した時系列データに拡張し、逐次的に把握し、個々の学習者のその時の理解度状況に応じ学習の効果を捉える理解度推定技術、学習効果推定技術て、未学習のそれぞれの問題に対する予測正答率の高精を構築した。さらに、試行用標準データに基づく問題を度な推定を実現した。これにより、個々の学習者の理解推薦した学習者群の、理解度向上の効果が見込まれる教度状況に適した難易度の問題群を自動的に抽出し、学習

材推薦技術を構築し、インタラクティブ英語学習支援統者の個々の潜在学力特徴を向上するのに有効な問題群を合環境をはじめ、各実証校で取得し得る多様なスタデ

序列化することが可能となった。

ィ・ログに対応させ、個々の学習者に適したテーラーメ

実証実験では予測正答率 75％の問題群を推薦し、ライド学習のエビデンスを蓄積した。また、2022 年度のンダムに問題を解いた際の正答率が 50% 程度の群と実証に向け、インタラクティブ英語学習支援統合環境と85% 程度の群のどちらに対しても、実際の正答率が目連携する上での全体アーキテクチャ設計・構築を実施し標値である 75％程度に収束し、長期的な学習による理た（図 2）。

解度状況の変化に追随して、学習効果が期待できる問題

2022 年度は、高等学校の英語学習支援において、長群を動的に推薦できる機能を実証した。以上のペダゴジ

期的にインタラクティブ英語学習支援統合環境を活用す

カル AI エンジンの各要素技術の機能実証により、学習ることにより、継続的にスタディ・ログを蓄積するととの効率を向上するとともに、学習者のモチベーション維

もに、
動的な問題推薦を行い学習効果の検証を実施した。

持に効果のある問題レコメンドが可能な学習環境を実現

実験に際しては、プロトタイプシステムを改修し、インした。長期的な学習の効果については、実証校の協力のターネット経由で多人数が同時に利用できるシステムを下で外部試験の受験等による検証を継続している。

構築した。また、先行実験への実験参加者（生徒および教員）からのフィードバックを受けて教材の改良を継続（2）相互運用性を確保したペダゴジカル情報
プラットフォームの研究開発・実用化検討的に実施した。
先行実験で得られた継続的な学習データを用いて、ペ2020 年度は、蓄積された学習ログの要素を、可視化

ダゴジカル AI エンジンの各要素技術である、①理解度

用ダッシュボードによって、コンテンツメタデータやユ変化・推定技術の実証、②学習効果推定・予測技術、③ーザー属性情報などの外部情報と組み合わせることによ学習プラン生成・レコメンド技術を改良し、長期的なス

り、対象となる期間やコンテンツ、学年、クラスの組み

タディ・ログから得られる個々の学習者の理解度変化に合わせで選択した母集団に対して、「勉強時間」、「ユニ基づき、学習効果予測および問題レコメンドによるテーーク利用者数」、「行動種別割合」、「利用時間帯」を可視

ラーメイド学習の効果を検証する実証実験を実施した。

化できることを確認した。

実証実験で収集したスタディ・ログにペダゴジカル

2021 年 度 は、 ス タ デ ィ・ ロ グ の 収 集 に あ た っ て、AI エンジンの各要素技術を適用することにより、個々

LRS として構造化されたデータに加え、非構造化データ

1. 理解度分析 推定技術
2. 学習効果 推定予測技術

オンライン
教材コンテンツ PF・語彙数推定テストや文法確認テスト
により学習達成レベルを把握
・ペダゴジカル AI エンジンが学習者の穴埋め問題

つまずきポイントを推定し、それを克服する問題を推薦するインタラク
ティブ英語学習支援環境

学習支援プラットフォーム

3. 学習プラン生成レコメンド技術

LPS

並び替え問題

語彙数推定テスト

スタディ・ログ

インタラクティブ英語学習支援環境
ENAVIS
英語語彙数
推定

多読コンテンツ
提示

穴埋め問題
自動生成

英語発話
リズム変換

図1

092

テーラーメイド学習環境

ENAVIS

English 4skills
文法確認テスト

教材コンテンツ

スタディ・ログ

学習者A

図2

英語学習支援統合環境「ENAVIS」

画像説明問題AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
ペダゴジカル情報プラットフォームの実現と社会実装に向けた研究開発

まなびポケット

カテゴリー

デジタル教材・授業支援ツール
・eポートフォリオ・ドリル教材、デジタル教科書
・学校運営、etc......
連携・ユーザー情報管理

シングルサインオン

・学習ログ管理

Wi-Fi／
モバイルネットワーク

図3

担当者

先生 生徒

保護者

教育委員会

学校

家庭

ペダゴジカル情報プラットフォーム

を含めてデータを取得した。また、データ蓄積基盤であ

対応策

• 市場性
・これまで弊社がまなびポケット
サービスとして需要で築いたリレーションを活用し、性、顧客ニーズの確
教育委員会 / 学校法人等、販売
認
代理店への需要 / ニーズ調査を実施• 技術面
・CS 研成果である AI エンジンを
AI エンジン搭載 ( 商
実装し検証を実施
社会実装
用化 ) に向けた要件（ 商 用 化 に 整理、必要なリソー
向けて）ス / インフラ設計 /システム連携方式の検討• 法制度面・事業者毎の対応ではなく、本実
個人情報等を含む証で得られた知見や各種ガイド
データを第三者にラインに沿った対応
オープンにするための法制度への対応

表1

社会実装に向けた課題などを想定している。

る LRS を、NTT コミュニケーションズの「まなびポケット」にて実装し、ドリル教材などを提供するコンテンツ事業者が横断的にデータを活用できる仕組みを構築した。

（3）相互運用性が担保されるスタディ・ログの標
準規格の策定2020 年度は、コンテンツ事業者に対して、今後の商用化に向けての性能要件対策については、LRS 単体

LRS とのデータ連携に向けた際の標準仕様として xAPIと外部情報連携のデザインパターンにそれぞれ CQRS＊4

プロファイルの活用を提案した。また、学習要素リストと並列分散処理が適切であることを導出しこれを採用しについては、複数（2 社）のコンテンツ事業者と協力し、た。LRS に CQRS パターンは、まなびポケットの認証にコンテンツ事業者の自前教材と突合いを行い有用性につ基づいた検索クエリ制御が行えるため、教員や教育委員

いて検証した。

会といったロール制御や所属自治体によるデータ共有の2021 年度は、xAPI プロファイル仕様の随時更新を実施した。

制御が可能になった。
自走するプラットフォームとしてのビジネスモデル案
は、NTT コミュニケーションズの全国の営業組織が提案・販売を担い、教育委員会や学校法人などへの直接販
売、および販売代理店や地場ベンダーなどを経由した間接販売を想定している。

4 まとめと今後の展望
最終形態は、NTT コミュニケーションズが提供する拡販に向けたプロモーション施策としては、「まなびポケット」上に CS 研が開発したペダゴジカル• まなびポケット公式 Web サイト、Facebook、TwitterAI エンジンを実装し、同社の販路を活用して全国の教での情報発信育委員会をターゲットに商用展開を行うことを目指して• 教育委員会・教職員向け活用研修（個別／ウェビナー）いる（図 3）。

• 販売店向けサービス説明会• セミナー開催

なお、社会実装に向けては、表 1 に示す課題への対応が必要と考える。

• 各種イベントへの出展＊4 コマンド クエリ責務分離を表し、データ ストアの読み取りと更新の操作を分離するパターン。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 093

教育方法の改善ポータル

課題・学習履歴の時系列 ・相互運用性を確保したペダゴジ
カル情報プラットフォーム上でを対象とする分析
AI エンジンの実証実験の実施
・多 種 類 の 教 材 / 学
自体の効果
習履歴を対象とす ・上記プラットフォーム上での一検証
般利用者からの長期的な実証実
る横断的な分析
験データの取得

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み

教育方法の改善

記号的AIに基づく思考経験のデザインと統計的AIに基づく思考パターンの検出によるテーラーメイド学習支援
国立大学法人広島大学● 本研究開発では、記号的 AI と統計的 AI の双方を活用したテーラーメイドな学習支援の実現を目指した。
● 研究は、「①記号的 AI に基づく思考経験のデザイン」、「②実践を通して得られたデータに基づく統計的

AI を用いた思考パターンの検出」、「③思考パターンに基づくテーラーメイド学習支援の開発」、「④ポー
タブルでセキュアな分散型データ管理」という四つのサブテーマに分けて行った。
● 記号的 AI に基づく思考経験のデザインの有用性を、教育現場における実践を通して確認できた。また、実践を通して得られたデータに統計的 AI を適用することで、思考パターン検出の可能性が示せた。

1 研究の目的
本研究開発における「記号的 AI」とは、人の持つ知
識を記号的に記述し、その記述をもとに推論する枠組み

2 実施期間と方法（1）実施期間2018 〜 2020 年度である。この枠組みを学習者の思考の枠組みとして提供
し、学習者にその枠組みに沿った思考を経験させる場を（2）実施方法

コンピューター上で実行することが「思考経験のデザイ

本研究開発では、「①記号的 AI に基づく思考経験のデン」である。デザインされた思考の場は、適度な自由度

ザイン」、「②実践を通して得られたデータに基づく統計を保ちつつ限定された思考が行われることから、思考に的 AI を用いた思考パターンの検出」、「③思考パターン

関する、より直接的で構造化しやすいデータが取得できに基づくテーラーメイド学習支援の開発」、「④ポータブ

る。取得されたデータを用いて思考パターンを検出する

ルでセキュアな分散型データ管理」という四つのサブテ

際、統計的数理モデルをベースとする人工知能技術を用ーマを設定した。図 1 に示す研究体制スキームを構築し、いるが、これを「統計的 AI に基づく思考パターンの検出」②のテーマについては広島工業大学、③のテーマについとしている。

ては山口大学に再委託して共同で研究開発を行った。

従来の学習支援が、解答の正誤や誤答の種類に基づい本研究開発のベースとなる、「記号的 AI に基づく思考ていたのに対して、思考パターンが検出できれば、「ど経験のデザイン」の枠組みを図 2 に模式的に示す。情ういった思考を行ったのか」に基づき学習を支援できる。

報処理アプローチに基づく認知科学においては、人の思

これは、より個々の学習者に合わせた支援となり、本研考はある側面から知識と推論によってモデル化できると究開発では「テーラーメイド学習支援」と定義する。

している。記号的 AI は、知識を記号化し、その記号処理として推論をコンピューターで実現することを目指したものである。
これに対して、認知的に妥当性を保って知識や推論を記号化できている場合、その記号を学習者に提供するこ094

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
記号的AIに基づく思考経験のデザインと統計的AIに基づく思考パターンの検出によるテーラーメイド学習支援

記号的人工知能（知識と推論の記号化による計算機の知的化）「思考」の構成要素「思考」の計算機処理
変換

導いたこと

外在化された操作としての思考

図1

研究体制スキーム

図2

共有

思考経験のデザイン

操作空間の提供
操作の計算

思考経験のデザインの枠組みとが本研究開発となる。従来の記号的 AI・エキスパーの高い支援が期待できる。また、これらを大規模に実現

トシステムに関する研究開発においても、コンピュータ

する上で、多くの学習者から安全な形でデータを習得すーが行った推論や知識を人が理解できるように説明するる仕組みを用意する必要があり、そのためのポータブル

ことは非常に重要な研究課題であり、統計的 AI に対すでセキュアな分散型データ管理の設計・開発も行った。

る優位性の一つであると考えられてきた。本研究開発では記号化された知識や推論を、学習のための外的資源・思考を外在化する道具として、より積極的に利用する。
本研究開発では、学習環境で提供された外的資源の操作として思考が外在化され、その操作データが思考のデ3 本研究の成果（1）記号的 AI に基づく思考経験のデザインータとなり、統計的 AI の処理対象となる。統計的 AI は本研究開発での記号的 AI に基づく思考経験のデザイ

近年非常に大きな成果を上げているが、対象データの前ンとしては、これまで行われてきた先行研究開発を踏ま処理および出力結果の解釈が簡単ではなかった。この二え、「単位算数文章題を対象とした組立てソフトウェア」、

つが定式化しやすい画像や音声、あるいは翻訳としての「複合算数・数学文章題を対象とした量間関係構造組立

言語においては多様な研究が進められているが、これらてソフトウェア」、「英文読解を対象とした概念マップ組の定式化が難しい対象に関しては、必ずしも成果が上が立てソフトウェア」をそれぞれ実践的に整備し、教育現っているとはいえない。

場で利用しながらデータを収集した。

本研究開発は、
一般的にはデータの取得自体が難しく、また、関連データを集めてきたとしてもその前処理や解

1）単位算数文章題を対象とした組立てソフトウェア：モ

釈が難しい思考に関するデータ処理やパターン抽出を、

ンサクン

思考の外在化、すなわち外的資源の操作データおよびそ図 3 に単位算数文章題を対象とした、組立てソフトの解釈として行う。思考パターンが抽出できれば、個々

ウェア：モンサクン＊1 のインターフェースを示す。この学習者の持つパターンに基づいた学習支援が可能となのソフトウェアでは、学習者に対して外的資源としてカる。従来の学習支援に関する研究が、学習者の解答の正ードの形で量概念＊2 を与え、量概念の組合せとして問誤や誤答の種類あるいは学習者のこれまでの正誤履歴と題を組み立てさせる。図 3 の場合、右に並んだ五つのいったものをベースとしていたのに対し、学習者の思考

項目は言語で表される一つの量概念を表している。個々

パターンに基づくことで、学習者の思考に適した個別性の量概念は、量が属する「主体」、量としての「ラベル」＊1 広島大学で開発された、「問題を解くのではなく、問題をつくる」ことで学習するソフトウェア。問題をつくる過程において問題の持つ「構造」を意識することで「構造を理解する力」を養う。
＊2 文章題に現れる量を表わす概念であり、数は量概念の値として意味を持つ。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 095

教育方法の改善知っていることおよび「値」の三つで構成され、実体（インスタンス）

2）複合算数・数学文章題を対象とした量間関係構造組立教育方法の改善としての量概念となっている。この量概念を組み合わせてソフトウェア：三角ブロック

ると、概念間に演算関係が生じることがある。指定され

図 4 に複合算数・数学文章題を対象とした、量間関

た演算関係が生じるように量概念を組み合わせることを係構造組立てソフトウェアの三角ブロック図を示す。学

目的に、文章題を組み立てさせる。具体的には、適切な習者は、カードの形で提示された量概念の演算関係を構

カードを選んで左にある三つの空欄を埋めることで、カ造的に組み立てた。組み立てられた演算関係を、既知のードの組合せをつくる。なお、単位文章題とは、演算一値を用いて順次計算していく場合は算数的な求値方法とつの演算関係を生じる文章題のことである。

なり、この数量関係を方程式化し代数的に解く場合には

本研究開発では、2020 年度にある小学校と協議し、数学的な求値方法となる。

全学年でのこのような文章題を授業で実施した。実施内

ソ フ ト ウ ェ ア に つ い て は、 一 つ の 小 学 校 に お い て容および収集したデータの概要を表 1 に示す。達成課

228 時限・人（5、6 年生 228 名、724 課題、6,146 解答、題数、解答数／課題数、ステップ／課題数は平均である。

44,481 ステップ）、二つの中学校において計 392 時限・ステップ数は、カード操作回数を表す。授業は 617 名

人、一つの高校において計 600 時限・人の実践利用をの児童が参加し、総計 1,040 時限・人のシステム利用行い、運用可能性とデータ収集可能性を確認している。

を行った。正しくつくられた問題数が 31,583 問であり、作問の総数が 81,205 問であることから、約 50,000 問3）英文読解を対象とした概念マップ組立てソフトウェの不適切な作問事例が得られ、280,664 ステップのカ

ア：キットビルド概念マップ

ード操作データが得られた。

図 5 に英文読解を対象とした、キットビルド概念マ
ップ＊3 の組立て例を示す。このソフトウェアでは、読

教材

和差文章題
作問

乗除文章題
作問

学年

時限

人数

達成
課題数

小1

2

104

22.1

2.81

10.5

小2

2

105

31.2

2.67

9.70

小3

2

89

35.5

2.76

9.99

小4

2

93

38.7

2.29

8.60

小5

2

122

41.7

2.28

8.90

小6

2

104

43.2

2.19

8.33

小3

1

83

51.2

2.63

6.88

小4

1

87

62.3

3.03

9.28

図3

単位算数文章題を対象とした組立てソフトウェア：モンサ
クン

表1

実践および収集データ

図4

組み立てられた三角ブロックの例

図5

組み立てられた概念マップの例＊3 概念マップの長所を生かしつつ、作成した概念マップを容易に利用できるようにする構築手法。
＊4 分析や意思決定に使われる「人の知見」とデータを融合させて要因分析が行えるモデリング手法。

096

解答数 /
課題

ステップ /
課題

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
記号的AIに基づく思考経験のデザインと統計的AIに基づく思考パターンの検出によるテーラーメイド学習支援

解した英文についての概念マップを、提供した部品からた。
サブテーマ「②実践を通して得られたデータに基づ文に対して作成した概念マップを分解することで得られ

く統計的 AI を用いた思考パターンの検出」を実施する、たものであり、元の概念マップと比較することで学習者データ収集が可能であることも実証できた。初年度に統が再構成した概念マップが自動診断できる。

計的 AI 手法の調査を行い、第 2 年度において過去のデソフトウェアについては、一つの高校で、209 時限・ータを用いた分析と視線や脳波などの生体データとの照人の実践利用を行い、運用可能性とデータ収集可能性を合を含めて試み、ベイジアンネットワーク＊4 を用いた

確認している。

パターン検出が有望であると判断した。第 3 年度においては、ベイジアンネットワークを用いて収集したデー（2）統計的 AI を用いた思考パターンの検出

タからのパターン分析を試み、正解の到達度を有意に向思考経験データを学習支援に用いるために、「記号的上させる状態および有意に下降させる状態の検出に成功

AI に基づく思考経験のデザイン」で得られる具体的なした。②のテーマに関しては現時点で進行中の研究開発

思考経験データから、思考パターンを検出する。自分がとなるが、ここまでの成果によって、新規性のあるテー持っている情報を組み合わせて、妥当な構造を見つける

ラーメイドを実現する上での基礎となる思考パターンのことが思考であるとすると、
思考パターンには「構造（知抽出が可能であることが示せた。

識）」と「プロセス（知識の使い方）」の 2 種類がある

サブテーマ「③思考パターンに基づくテーラーメイドと考えられる。構造のパターンで組み立てた構造の多様

学習支援の開発」は実践データからのパターン抽出が可性、プロセスのパターンで構造を組み立てていく手順の能となった第 3 年度に開始し、協力企業と合同でテー多様性を示すことで、どの部分からどのような順序で組マ②で抽出したパターンに基づく学習者への適応的フィ

み立てていくのかといったことや、どの部分で行き詰まードバックを設計した。この適応的フィードバックは、

るかといったことを分類できる。

従来の解答の正誤や誤答の種類に基づく適応的フィード

また、思考パターンの検出には二つの意味がある。一つは事前に検討できた思考パターンが実際に出現するかバックに対して新規性があり、本研究開発の新規性を示せたと考えている。

の検証であり、もう一つは事前に検討できた以外のパタ

サブテーマ「④ポータブルでセキュアな分散型データ

ーンの検出となる。このため、実際の思考経験データか管理」については、初年度および第 2 年度において協ら統計的に思考パターンを検出する。また、検出した思力企業と協議して学習ログの仕様を確定することができ

考パターンを脳波データと結びつけ、脳の機能で説明すた。

ることで、検出した思考パターンの妥当性を検証する。
実験・データの収集は広島大学で実施し、統計的 AIを用いたデータの処理・パターン抽出は広島工業大学に委託して実施。得られたパターンの解釈および意味付けは、広島大学と広島工業大学において協同で実施した。

4 まとめと今後の展望
サブテーマ①から③については、本研究開発を通して実証できたと判断している。また、これらの試みを一般（3）結論化して実施するための基盤としての学習ログの仕様も確

サブテーマ「①記号的 AI に基づく思考経験のデザイ定できた。これらのことから、本研究開発では第 3 年ン」に関しては、初年度に複数の実践参加教育機関を度までに設定した、必要なデータの収集および必要な機選定し、第 2 年度において教育現場と調整を行いなが能の設計・開発について、おおむね達成したと判断してらシステム開発とテスト的利用を行った。第 3 年度にいる。本研究開発の対象とした算数文章題および英文読実践運用とデータ収集を行った結果、小中高校におい解に関しては、教育現場での実践とその効果の実証を継て 2,924 時限・人の実践を実施し、統計的 AI を用いた

続的に進めていくことで、思考経験を指向したテーラー

思考パターンの検出において必要十分となる 98,740 解

メイドの学習支援の社会実装事例としていく。

答、368,650 ステップのデータが収集でき、本研究開
発のアプローチが実践的に有用であることが確認でき
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 097

教育方法の改善

学習者に組み立てさせた。部品は、教員が読解対象の英AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み

教育方法の改善

高精度教育ビッグデータをベースとした
教育支援の公教育への導入推進
国立大学法人岡山大学● マイクロステップ・スケジューリング技術によって収集される、高精度教育ビッグデータを利用する新型ｅ- Learning システムのメリットを最大化することで、マイクロステップ・スタディ（MSS）の社会実装を推進した。
● 六つの開発テーマに取り組み、そのうち四つのテーマについて当初の目標が達成できた。
● データを共有する仕組みやデータの管理方法、共有ルール、関連する教育データの共有ルールなど、検討しなければならないことを明確化した。

1 研究の目的
本研究開発は、個々の学習者の学習成績の上昇を可視化してフィードバックできる新型 e ラーニング「マイク2 実施期間と方法（1）実施期間2018 年度〜 2020 年度

ロステップ・スタディ（MSS）」のメリットを最大化し、社会実装を推進することまでを目標とした。これは、マ（2）実施方法

イクロステップ・スケジューリング技術で収集される、六つの開発テーマを設定し研究開発を実施した。
なお、「いつ」という時間軸上の条件がそろった大量の縦断的

SIP 事業は 2020 年度で終了したが、2021 年度以降も行動データ（高精度教育ビッグデータ）の利用によって本開発テーマの研究開発を継続している。

実現されるものである。また、学力上位層の英語力を向上させることだけを目的とせず、MSS のサービスを受

1）開発テーマ1：高度な学習効果を生むための学習デー

ける学習者の意欲向上と学力向上に寄与することを最大

タ・情報プラットフォームおよび学習支援システムのの目的とした。学習効率を向上させる「個別最適化」の構築と運用機能の実装や、文部科学省の GIGA スクール構想で配備

MSS において、学習内容をスケジューリングするとされた端末を学校現場と自宅で有効活用する上で生じる

同様に学習や指導の効果を可視化できるよう、学習者のネットトラブル、および通信費や経費的な問題などを解学習意欲や自己効力感などの心理尺度を同時にスケジュ

決できる端末ソフトの開発から、ゲーミフィケーション

ーリングし、日々の学習が終了するごとに図 1 のようの要素を学習に導入する方法の検討とモデル実践によるな心理尺度の質問項目に数個回答を求める仕組みを年間

明確な成果の取得まで、さまざまな目的を設定した。

を通じて運用した。
なお、MSS の導入による教育支援の社会実装を全国に広げるため、導入費用の一部を受託事業費として大学に納める仕組みを、本研究開発以前の 2014 年度から自治体に対して採用してきた。

098

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
高精度教育ビッグデータをベースとした教育支援の公教育への導入推進

学校モード

自宅モード

教育方法の改善

［ホーム］
ボタン
［戻る］
ボタン

図 1 スケジューリングされた心理尺度に対して回答する
インターフェースの例

図2

学校と学校外でネット環境が切り替わるエリア依存処理を実装した端末の画面例

2）
開発テーマ2：プライバシー保護を考慮したセキュアな4）開発テーマ4：教育現場や多様な学習の場などと認知学習データ・情報プラットフォームの構築と運用

科学、心理学などの研究開発を融合させた実践に基づ

どこでも使えるインターネットの特徴に制限をかけ、く新たな学習モデルの構築と社会への展開場所という情報に応じてセキュリティポリシーを変更し1 か月に 1 回ずつの学習を 7 か月継続（計 7 回学習）

たり、利用できるアプリを制限したりするなど、さまざ

して 1 か月後にその効果を測定した場合と、1 日に 7

まな処理が自動的に実行される仕組みを端末に導入した

回学習を繰り返し、1 か月後にその効果を測定した場合（図 2）。それにより、教師や保護者が利用を許可したアを比較したところ、前者の方がおよそ 4 倍学習効果が

プリのみが端末画面に表示され、学習以外に端末を利用大きいことが明らかになった。英単語の場合、1 日に 6できない仕組みがつくり出されたほか、学習だけで通信回以上の反復学習は実力に影響しない（積み上がっていを利用する状況が構築できたことで、非常に安価な料金

かない）ことも明らかになっている。従来から、集中学プランをメーカーが設け、実際に提供できた。学習者が習に比べて分散学習の効果が大きいといわれているが、操作できるインターネットを安全に、安価に教育利用で実際の教育コンテンツを用い、半年以上の学習を対象にきる環境を構築した。

して、学習回数の影響を具体的に検討できるようになったことを意味しており、その意義は大きいと考えられる

3）開発テーマ3：テーラーメイド学習を促進する高度な

（図 3）
。

学習支援システムの実現
マイクロステップ・スケジューリング技術により、学5）開発テーマ5：コンテンツ企業が情報企業に変わるモ

習とテストのタイミングを制御しつつ、学習効果を連続

デルの明示および人材育成

測定することで、従来のテストでは不可能であった実力実社会で実際に用いられている学習コンテンツのバリレベルの習得度の正確な推定が可能になる。その推定をエーション増大を意図し、複数の教材会社から提供して用いて、完全に習得できたと判断された内容（英単語なもらった学習コンテンツにスケジューリングを施しながど）を学習から排除していく、個別最適化の処理を可能

ら、多数の学習者に MSS を提供し、それぞれの学習内にした。

容ごとに大量の学習データを収集することを目指した。
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 099

条件の違いは、まとめて 1 日で 7 回学習するのか、7 か月にわたり 1 日 1回ずつ合計 7 回学習するのかの違いとなっている。この実験では学習と教育方法の改善測定

測定（テスト）の区別はなく、どのくらい記憶できているかの自己評定値（その時点の初回値）を測定結果としている。

できる API の試作版を開発した。
基盤システムの開発はほぼ計画通り実施でき、目標以上の成果を達成できたと評価する。

（2）開発テーマ 2 の評価
T コード通信原理という新たな特許技術を利用し、フィードバックデータとメールアドレスなどを学習・フィードバックシステムに置かずに、学習者が個別にフィー測定

ドバックデータを受け取れる仕組みを 2021 年度までに構築する計画であった。
T コードの特許利用については権利企業から利用の内諾が得られたが、T コード通信原理が導入できなかった
ため、当初の目的は十分達成できなかったと評価する。

（3）開発テーマ 3 の評価
学習者の反応を定点観測し、実力を正確に測定して、その時間変動データから学習問題ごとの到達度を正確に
図3

計 7 回の学習を 1 日で終わらせた場合と 7 か月に分散させ場合における、学習の 1 か月後に測定された成績の比較

推定する方法はすでに構築しており、その方法をベースに、実力レベルになり学習がもう必要ないと推定された問題を特定し、学習対象から外していく仕組み（個別最6）開発テーマ6：高精度教育ビッグデータの運用を管理する仕組みの確立
小中高校大学などで、7,000 人規模の実証実験を行って開発した機能を検証する仕組み、および教師など指導

適化処理）を本プロジェクトで試行した。
個別最適化の仕組みを 2019 年度までにシステムに実装し、2020 年度は約 7,000 人の学習者に対して導入したことで、当初の目的は達成できたと評価する。

者がクラスや学校など、学習者集団の学習状況を把握できる仕組みを設計した。ゲーム要素を実装した学習・フィードバックシステムのモックを完成させ、ネットを利用しないデモデータを使ったデモなどを実施した。

（4）開発テーマ 4 の評価
潜在記憶に関する最新の知見を広く周知するため、論文や書籍の公刊、シンポジウムの開催などを行った。記憶の長期持続性に関する新たな知見と、MSS の導入に

3

本研究の成果（1）開発テーマ 1 の評価
さまざまな学習データを、大規模に取得・バックアッ
プできるストレージシステム、および学習データベース

よって得られた知見を広く周知するため、2021 年 3 月
3 日に成果報告会を兼ねたフォーラムをオンラインで開催し、多くの参加者を得た。それらの一般の方々への周知を目的として書籍を出版した。フォーラム参加などをきっかけにして、MSS の導入依頼が 2021 年度に数件増えて、当初の目的は達成できたと評価する。

を 2020 年度までに構築し、さらに意識調査を一元的に実施。縦断データを完全な匿名データとして提供できる

100（5）開発テーマ 5 の評価

情報プラットフォームを、2022 年度までに構築した。

現在のロイヤリティのビジネスモデルから、情報サー

また、学習データを全て回収・記録するシステムを完

ビスを提供する企業に生まれ変われることをモデルとし成させ、2022 年度には、1 万 2,000 人を超える学習者て示すため、2020 年度には企業から提供されるコンテを対象に MSS を提供。実際の運用には至らなかったが、ンツを用い、新型 e ラーニングを開始する計画で、提供収集されるデータをさらに集約して匿名化処理を実施しされるコンテンツを使ってスケジューリングを開始した

たデータを生成し、そのデータから必要なデータを抽出が、それを活用した実証実験はできなかった。

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
高精度教育ビッグデータをベースとした教育支援の公教育への導入推進

GoogleGoogle

日本のデータサイエンス

一般個人

企業・
大学等

一般個人
教育方法の改善

図4

一般個人が必要とするサービスがなければ行動データは収集できない

一方、コンテンツ企業ではなく、私立学校において学

理と難易度調整による学習効率の向上」、「一般向けの広習システムの改良を独自財源で実施し、小学校低学年

報、成果報告会（フォーラム）の実施による社会実装

向けのルビが表示される学習システムを開発。2021 年の推進」などを通じて、2019 年度には、第 16 回日本

度からそのシステムを使った MSS を提供しているほか、

e-Learning 大賞「文部科学大臣賞」を受賞した。2021

2022 年度には公立の小学校でのシステム利用が始まっ

年度末の時点で、約 1 万 2,000 人の学習者に MSS を提ており、目的はおおむね達成できたと評価する。

供し、高精度教育ビッグデータの集約を実現した。
AI やデータサイエンスに対して、本研究開発および（6）開発テーマ 6 の評価

これまでに実現してきた e-learning プラットフォームは収集される高精度教育ビッグデータの利用によって生

大きなメリットを提供することになる。GAFA（Google、

み出されるメリットを、教育サービスなどに還元する仕Amazon、Facebook、Apple）に代表される企業が、世組みとして、サービスを提供するベンチャーを 2020 年

界の ICT を牽引している力の源泉は、それぞれの企業が、度に設立し、データ利用に関するステークホルダーが明

一般個人に大きなメリットを提供できるサービスを持っ確になると考える研究開発の後半（2021 年度）に、デていることにある（図 4）。特に、21 世紀に入って急激

ータ利用のルールや制約などを検討する組織設立の準備に性能を上げた AI 技術は、人間と同様、さまざまな情組織を立ち上げる計画であった。ベンチャーは設立に至報を学習（経験）することによって成長していく原理にらなかったが、データの共有に関しては、当初想定して従っている。すなわち、学習（経験）させるデータがな

いた以上の課題に気づくことができ、データの管理・運ければ AI はつくれない。本プロジェクトで収集された用を担う組織のあり方の検討に有益な情報が得られた。

膨大な縦断的データを分析することで、学習法や指導法

ベンチャー設立自体は容易であるが、当初想定していなに関わる新しい知見は多数手に入ると考えられる。

かったデータ活用の制約などを考慮して慎重に設立して今後、手に入れられた成果、そしてすでに蓄積されていく必要があることは間違いなく、データの管理・運用

いる大量の高精度教育ビッグデータの解析結果を発表しのあり方を深く検討できた点で、重要な一歩を踏み出していくことで、社会実装はさらに大きく広がると考えてたと評価する。

いる。一方で、収集されるデータは個々の学習者の生活に直結しており、個人が特定される危険性も高く、デー

4 まとめと今後の展望

タ活用による新たな格差や問題を生み出す可能性がある。

本研究開発では、「ネット利用を制御できる安全な端ればならないことが多数あることも指摘しておきたい。

データを共有する仕組みやデータの管理方法、共有ルール、関連する教育データの共有ルールなど、検討しなけ

末アプリの開発」、「ゲーム要素の実装」、「個別最適化処
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 101

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み

高齢者社会への取り組み

認知症の本人と家族の視点を重視するマルチ
モーダルなヒューマン・インタラクション技術
による自立共生支援 AI の研究開発と社会実装
株式会社エクサウィザーズ、国立大学法人静岡大学● 介護サービスのバリューチェーンにおける、AI 利活用の機会に関わる状況、およびベネフィットを整理し、AI 技術が介護分野において受け入れられるための感情的基盤の構築を目指して「科学的介護」
モデルの部分的な深化を行った。
● 市町村などの自治体が有する介護レセプトや、介護認定情報などを活用した「時系列予測 AI」による将来の要介護度などに関する予測モデルを開発した。
● 国内各メディアにおける研究・開発成果に関わる記事の掲載や、開発した予測モデルの海外論文プラットフォームへの投稿など、国内外へ積極的に普及活動を行った。

1

研究の目的

（2）実施方法
1）基盤系のテーマ「戦略基盤」については、2018 年度に介護サービス

近年の高齢化の進展に伴う社会保障費の増大を抑制すのバリューチェーン（未病〜ケア〜看取り）におけるるためにも、介護領域における AI 利活用の重要性が高AI の利活用を整理した。その結果、バリューチェーン

まっている。AI を利活用した介護サービス・ソリュー

横断での取り組み、およびヒューマン・インタラクショ

ションを提供する事業者は増加しているが、「政府・自ンの AI 化については、十分検討されていない状況であ治体」、「病院・介護施設」、「AI 企業・研究機関」の協った。そこで、「政府・自治体」、「病院・介護施設」、「AI

働をトップダウンで支援するアプローチはまだ十分では企業・研究機関」が連携・協力し、エビデンスに基づくない。本研究開発では、医療・介護に関わるビッグデー

科学的介護を介護者に提供することを実現する方向性を

タを AI と組み合わせ、認知症のある人の自立を支援す定めた（図 1）。2019 年度は、AI 技術が介護分野で受るため、「政府・自治体」、「病院・介護施設」、「AI 企業・

け入れられる感情的基盤の構築を目指し、「文脈独立」、

研究機関」「認知症の人を中心とした本人・家族・介護者」、「文脈依存」の概念のケア領域への応用を指針として「科の協働による成功事例を創出した。さらに、その成果を学的介護」モデルの部分的な深化を行った。

オープン化・横展開することで、社会システム全体で認「データ基盤」については、2018 年度に基礎自治体＊1

知症当事者の QOL 向上と社会保障費の低減を目指した。

と実証実験の実施に向けて意見交換・交渉を開始したが、「将来の介護分野における AI の活用促進にあたり、

2

実施期間と方法（1）実施期間2018 〜 2020 年度

AI 技術の開発に向けたデータの集積が何よりも重要である」との声が多かったため、「介護に関するデータ活用」の先進的事例の構築を通じた、国内の介護データ基盤整備に関わる機運醸成を目指すことにした。2019 年度は神奈川県下の自治体と連携し、当該自治体が持つ実際の介護レセプトデータなどを活用し、将来の要介護度に関102

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
認知症の本人と家族の視点を重視するマルチモーダルなヒューマン・インタラクション技術による自立共生支援AIの研究開発と社会実装

2）実証系のテーマ「評価基盤」については、「各取り組みが人の身体的に「実証実験に関わるプラットフォームの役割定義・実与える効果」や「各取り組みの実施がもたらす経済的な装」については、2020 年 11 月に静岡大学とみんなのインパクト」などをより科学的な見地から明確にするこ認知症情報学会が石川県加賀市と連携協定を締結し、自とで、科学的に効果が実証された介護手法やアプローチ

治体を巻き込んだ社会実装体制を構築した。静岡大学はの実現が必要であるという視点に立ち、関係者・有識者「研究開発機関」として、ケア情報学研究所を主体に AIとの意見交換を深めた。その中で、取り組み効果の評価

システムとデータ基盤技術を開発。みんなの認知症情報指標の一つ「歩容」に着目することが妥当と判断し、高学会は「社会実装母体」として、自治体・施設などを含

齢者の安心・安全な「歩行」を支援する歩容解析 AI のむ約 30 の賛助会員と「みんなの認知症見立て塾」の開催・開発を決定した。2019 年度は介護事業者などと連携し、評価などを担当。加賀市に実験場を提供いただき、持続介護サービスの現場において実際に高齢者の歩容を評価的にデータを蓄積する仕組みの開発と社会実験を推進すしている、理学療養士や有識者が監修する「歩容解析る「社会実験の拠点」として協力いただいた。

AI（技術）」を開発した。

「本人支援 AI に関わる開発・実証」については、認知「制度基盤」について、2018 年度および 2019 年度は、症に関わる人たちが認知症当事者の状態を適切に評価す

個人の情報・データの保護および利活用に関わる世界的るため、「見立て」や「ケア」力を学べるプログラム「みな規制の策定・施行が進められる中、世界基準の一つでんなの認知症見立て塾」を開発・実践した。より多くのある GDPR（General Data Protection Regulation：一般

人に、継続的に安定して学べる環境を提供するため、オデータ保護規則）において、「（個人情報が含まれうる）

ンライン協調学習システムを開発した。システムを実践

動画情報の共有」などを行う際に確認・注意すべき事項することで、ケアの工夫の前に根本的原因の改善に向けを整理した。また、2019 年度においては、今後の日本て適切な医療につなげられる環境を構築することを目指の介護分野において、さらなる AI 技術の開発・活用にした。

重要な役割を果たすことが想定される、データベースに「介護者支援 AI に関わる開発・実証」について、「せ関わる検討およびヒアリングを実施。その結果、介護事ん妄」は、突然発生して変動する精神機能障害であり、業者などのケア現場へのヒアリングを通じて、「当該デ認知症の症状を含有するが、通常は適切な治療とケアにータベースへの入力に関わる負担が制度的な義務としてより回復可能である。しかし、一般市民はせん妄に関す

介護事業者に課されること」へ懸念の声を上げる事業者

る知識がないため、せん妄の診断のために必要となる情が少なくなかった。

報を適切に医師に提供できず、認知症と誤診される場合2025年の社会保障介護費
約20兆円を10％削減

各国の社会保障費の削減

介護VC横断でのサービスが集まる
プラットフォームの構築

・サービス提供各社の、予防から終末期までを広くカバーするコンテンツが集まる介護のソーシャルネットワーク一大プラッ

コミュニ
ケーション

予防

医療

AIカメラ搭載介護ソーシャルネットワーク
基盤DB（介護者／被介護者情報）

…

他研究

予防

医療

…

AIカメラ搭載介護ソーシャルネットワーク
基盤DB

トフォームを形成

ヒューマン・インタラクションの形式知化

・エビデンスに基づいた見立て〜ケアにおける暗黙知を形式知化することで、国内のケアスキルを底上げ「介護×AI」
モデルの海外進出

・高齢社会における日本発ベンチャー企業を多く創出することで、世界における介護

介護者

図1

市場をリードできるポジションを獲得

戦略の方向性＊1 国の行政区画の中で最小の単位で、首長や地方議会などの自治制度がある自治体。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 103

高齢者社会への取り組み

わる予測モデルを開発して予測を実施した。

高齢者社会への取り組みがある。また、認知症者の半数以上に、せん妄の合併が装への期待も含め、I 市をはじめとした各自治体から大みられることが報告されているが、せん妄を BPSD（行

きな関心が寄せられた。また、当該予測モデルを主なテ

動・心理症状）と勘違いして改善できないと思い込み、ーマとした論文の表彰、海外の論文プラットフォームへ放置されていることがある。こうした問題を解決につなの投稿および受理など、開発成果の国内外への周知・普げるスクリーニングシステムを開発した。

及についても大きな前進があった。本研究全体を通じて、「ネットワーク構造変容・社会変容（AI 利活用コミュ「介護領域における国内のデータを活用した AI 予測モデニティ）に関わる実証」について、他者や社会集団によルの開発および普及」に一定の成果を達成できた。加えって個人に押し付けられた、ネガティブなレッテルと定て、今後の介護領域におけるデータ整備・活用の推進に義される「スティグマ」は、当事者以外に家族や社会のあたり「データを活用した AI 技術が介護領域にもたら行動にも影響を与える。一方で、認知症になると「何もすベネフィット」の一端を示すことができ、「介護領域

できなくなる」という決めつけは、認知症の方の自尊心におけるデータ利活用の促進に向けた基盤」の構築につを低下させ、生きる力を奪ってしまう。このような社会

いても、一定程度達成できたと考える。

的構造を変えるためにも、認知症の方に対するスティグ「評価基盤」については、2019 年度において「各取マの解消を目指し、Web や紙媒体雑誌などのコンテン

り組みが人の身体に与える影響」などの可視化を実現す

ツ開発を行い、クロスメディアの活用によってスティグ

る歩容解析 AI を開発し、2020 年度においては「各取マの解消や家族・社会の行動変容につなげることを目的

り組みの実施がもたらす経済的なインパクト」の効果検とした。

証・評価のための基盤整備を進めるため、「認知症領域における医科学的エビデンス」、「経済学的な視点」を

3 本研究の成果（1）基盤系のテーマに関わる成果踏まえたロジックモデルを検討・設計。認知症高齢者のBPSD（認知症の行動・心理状態）逓減モデルでは、専門職に限定せず家族介護者をも対象とし、ユマニチュー
ド＊2 講習会により期待できる認知症高齢者の BPSD 予「戦略基盤」については、2019 年度までに整理され防や ADL 改善による家族介護者の負担軽減、QOL 向上

た戦略的事項を積極的に周知普及させ、2020 年度は国による経済効果を示した。生活機能維持モデルでは、生内での政治・行政および介護などの各分野における主体

活機能を維持する運動機能向上プログラムによる経済効の認知を高めることを目標として掲げ、おおむね達成し果を示した。

た。厚生労働省の関連部局との意見交換をはじめ、政府
与党の関連部会・会議での発表や、日本経済新聞などの（2）実証系のテーマに関わる成果

メディアにおける研究・開発成果に関わる記事の掲載な「実証実験に関わるプラットフォームの役割定義・実どが実現した。本開発研究の全体を通じて、介護分野で装」については、2020 年度に「AI を使った住民の健康の AI 技術の利活用に関わる機会の全体像を整理した上長寿を支援するまちづくり」に向け、フレイル＊3 予防で、国内連携・役割分担のあり方も整理し、日本での「介に向けたエビデンスに基づく介入提案、認知症ケアの向護領域における AI を利活用した課題解決の促進の方向上のための市民向け・専門職向け学習プログラムの研究性」を明らかにするという当初目標に対して、おおむね

開発と実践、および健康増進・介護予防に向けた心身健

達成できたものと考えられる。

康データの分析と利活用などに取り組む、自治体連携体「データ基盤」については、2019 年度より調整を行制を構築。
「みんなの認知症見立て塾」を加賀市にて 5っていた I 市の協力を得て、2020 年度に将来の要介護回実施し、学習状況のデータを蓄積した（図 2）。

度、介護費および医療費予測を含めた予測モデルを開発「本人支援 AI に関わる開発・実証」については、設計した。当該予測モデルは、各自治体の将来の社会保障費した事業モデルに基づき、多様な地域・フィールドで提のより正確な予測に大いに資するものであり、今後の実案システムを展開することで、ケアの工夫の前に根本的＊2 人間らしさを取り戻すこと。
＊3 健康な状態と要介護状態の中間に位置し、身体的機能や認知機能の低下が見られる状態。

104

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
認知症の本人と家族の視点を重視するマルチモーダルなヒューマン・インタラクション技術による自立共生支援AIの研究開発と社会実装

認知症を学ぶ環境

2016-2020

ケース・教材を蓄積する
仕掛け
見立て知識表現モデルに基づくケースの解釈、コンテンツ構造のモデル化

神谷、ほか：医学的知識を持つ介護従事者育成のための認知症見立て遠隔講義システムの開発、
デジタルプラクティス、Vol.11(1)、pp.154-172(2020)．

図2

みんなの認知症見立て塾における研究開発の技術概要

原因改善に向けて適切な医療につなげられる環境を構2018 年度の要介護度予測モデル開発においては、従来築できる見通しを得た。2020 年度末までに、全国 17までの一定の集団の特徴に基づいた予測ではなく、個々

地域 15 プログラムにて、オンライン 58 回を含む延べ人の特徴に基づいた予測を行うことに成功した。

103 回開催し、549 名が参加。延べ 316 時間の受講者の学習場面の映像データを収録し、学習者の見立てスキ
ル向上の効果、および学習者の属性の違いによる変容パ

2）歩容解析AI（評価基盤関連）
特別なセンシングデバイスを用いず、スマートフォン

ターンの違いなどの知見を獲得した。

のカメラ機能などの活用のみによって、理学療法士的な「介護者支援 AI に関わる開発・実証」については、改観点からの歩容の解析や評価を実現する、動画解析のア

善可能認知症のスクリーニングシステム開発に関して、ルゴリズム・歩容解析 AI を開発した。2020 年度の神

介護職は効率的に入力できる仕組みが必要だが、家族は戸市や堺市との実証事業において、本歩容解析 AI を活入力することで学習につながることが意見として挙が用した事例が開発でき、本事業の目的である開発技術のり、システムの有用性が示された。生活環境デザインシ

社会実装について確たる実績が残せた。

ステムのプロトタイプ構築に関しては、データの可視化機能の充実化が今後のアセスメントや記録の質の向上に貢献すると考えられる。
「ネットワーク構造変容・社会変容（AI 利活用コミュ

4 まとめと今後の展望ニティ）に関わる実証」については、本開発研究によっ

基盤系のテーマに関しては、今後も策定された国内外て、認知症に対するネガティブな心理社会的状態の緩和・での戦略の実現を推進していく。また、本研究で開発さ改善に向けた、
認知症リテラシー変容促進の知見を得た。

れた予測モデルは各自治体から高い関心が寄せられておさらに、国際競争力を持ちつつ海外団体との連携を実現

り、今後も各自治体などでの活用促進を図っていく。さするために、海外団体の参考事例や競合可能性、連携にらに、新たな機能拡張を加えた歩容解析 AI を活用した向けて解決すべき課題・法規制を整理した。

ビジネスサービスの運営だけでなく、当該 AI 技術やロジックモデルなどを活用した成果連動型民間委託契約、（3）AI 技術の開発に関わる成果

および民間からの外部資金調達を伴う成果連動型民間委

1）
将来の要介護度などに関わる予測モデルの開発

託契約の実装を呼びかける。
実証系のテーマに関しては、今後は地域やコミュニテ（データ基盤関連）
鎌倉市と I 市から協力を得て、3 年から 5 年後の個ィごとにカスタマイズしたプログラム設計と実証評価を

人レベルでの要介護度を予測するモデルの作成や、将進め、連携先企業の発掘など実証評価に向けた方策を検

来の要介護度別認定人数の予測などを実施。その結果、討する予定だ。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 105

高齢者社会への取り組み

個人の学習状況を評価する技術AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み

高齢者社会への取り組み

遠隔医療AIが連携した
日本式ICT地域包括ケアモデルの研究開発
株式会社アルム、学校法人慈恵大学東京慈恵会医科大学、
日本テクトシステムズ株式会社、データセクション株式会社● 地域包括ケア現場における ICT インフラを活用し、各種ウェアラブル IoT、医療機器・福祉機器のデー

タを連携・収集してモニタリング AI と遠隔医療 AI の研究開発を行った。
● オープンなプラットフォームを構築し、慢性的な人手不足である介護・看護現場を最新の介護 AI、医療 AI や専門医による遠隔診療が支援する基盤を開発した。
● SIP コンソーシアム間、府省の公的研究開発事業、民間主導の研究開発などとも連携し、新たな研究開発・

社会実装を推進して介護現場の社会課題解決につなげた。

1

研究の目的

（2）実施方法
1）スタンドアローンで利用される医療機器のネットワーク化の研究開発（2018 年度〜2022 年度事業）

最先端の介護・看護・専門医療 ICT 連携 AI の日本式

在宅・施設介護における患者の容態を把握するために、モデルによって介護現場の負担軽減につなげるために、アルムの地域包括ケア推進システム「Team」を基盤に、地域包括ケア現場における ICT インフラを活用し、各医療・看護・介護従事者がプラットフォームを通じて、

種ウェアラブル IoT、医療機器のデータを連携・収集し、リアルタイムに要介護者をモニタリングするための機能

モニタリング AI と遠隔医療 AI の研究開発を行った（図開発を行った。介護分野におけるオープンプラットフォ

１）。介護士・看護師が携帯する業務用スマートデバイ

ームとして、府省プロジェクトや医療機器、福祉機器、スを通じて業務支援を行うとともに、慢性的な人手不足

AI 技術とネットワークを介して連携した。

である介護・看護現場の業務データから、申し送りなどのタイムリーな気づきデータを活用し、ヒューマン・イ

2）急性期疾患を検知するモニタリングAI の研究開発

ンタラクション AI 開発による生産性向上と医療への橋（2018 年度〜2022 年度事業）

渡しによる高度化を実現した。

深層学習モデルを使用し、12 誘導心電図およびホルター心電図の特定疾患検知のためのアルゴリズムを開発

2 実施期間と方法（1）実施期間2018 年度〜 2022 年度した。特定疾患としては、脳卒中への関連が大きい心房細動と期外収縮を選択し、検知精度 95％以上を達成す
ることを目指した。アルゴリズムは、アプリケーション
化と、基盤となる介護プラットフォームである Team と連携可能な機能を実装した。アプリケーションは、現場に機器を提供し、医療機器として開発するにあたっての
データを取得した。

106

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
遠隔医療AIが連携した日本式ICT地域包括ケアモデルの研究開発

地域包括ケア現場におけるICTインフラを活用し、各種ウェアラブルIoT、医療機器のデータを連携・収集。モニタリングAIと遠隔医療AIの研究開発を行った
日本式AI地域包括ケアプラットフォームを開発し、主として認知症にアプローチ

再発

再発
加速

加速

① 脳卒中の再発により認知症の重症化が加速

課題：要介護者モニタリングは世界にない図1

誤診（認知症専門医531人が3500
人の誤診を報告）
認知症の診断は非常に難しい② 誤診による認知症の進行③ 薬剤の副作用によるADL低下1
課題：適切な処方につながる診断方法がない

研究の目的

3）慢性期疾患の重症化予防やスクリーニングの要介護

し、製品版の提供を開始した。

者認知症サポートAI の研究開発（2018 年度〜20225）インタラクション指標解析プラットフォームの研究

年度事業）
全体の 2/3 を占める認知症を呈す要介護者に対して、開発（2018 年度〜2022 年度事業）

重症化予防（介護の負担軽減）を目的とした認知症サポモニタリング AI、認知症サポート AI、介護者サポーート AI を開発した。認知症は適切な診断が難しい例もト AI のインプットをもとに、インタラクション系や医あり、適切ではない診断や投薬されるケースも報告され学系、および経済系指標の関係を整理するモデルを構築ていることから、客観的データとなる MRI 画像と神経した。モデルの構築にあたっては、介護分野において重心理検査の結果を使って、医師の認知症診断の補助とな

要となる指標について、アンケートおよびヒアリングをるアウトプットの提示機能の開発を目指した。開発に行った。介護原因の上位となる、脳卒中、認知症、骨折

あたり課題となる、MRI の撮像誤差を吸収する AI アルについては、本研究で開発したソリューションが介護負

ゴリズム機能も開発し搭載した。社会実装に向けては、担軽減と費用に与える影響について検討するためのシナ

UX を重視し、医療機関でヒアリングした内容を製品のリオを作成し、モデル化した。また、介護士の直接的

UI、アウトプットおよびアルゴリズムに反映した。

な業務負荷、および精神的負担を軽減する手段として、日々の介護業務で発生する介護記録紙や利用者の状態を

4）多職種連携における介護者サポートAI の研究開発関係者で共有する申し送りなどのデータ（業務データ）、（2018 年度〜2022 年度事業）

および機器のネットワーク化により新しく介護データと介護者サポート AI では、日々蓄積される申し送り事

連携する医療機器などからのデータや医療データを活用

項および入力される記録紙データ、指示情報から転倒リし、現場にとって必要な研修などの体制が整っていない

スクおよびポリファーマシーのリスクを検出して介護者

部分や、介護士が業務で連携する医師・看護師などとのに知らせるため、自然言語解析を行った。また、モニタ

コミュニケーションのうち、改善の余地がある部分は円

リング AI から出力されるアラートや認知症サポート AI

滑なコミュニケーションを支援するために検討した。

から出力されるレポートを受け取り、Team を利用する
介護士や看護師のインターフェース機能を開発し、実装

6）SIP コンソーシアム間の連携研究開発（2021 年度〜した。加えて、有識者会議および府省連携に応じて、認2022 年度事業）

知症の重症化評価につながる BPSD（行動・心理症状）

SIP として研究開発が進められている、ほかのコンソの入力・フィードバックインターフェースを開発し、介ーシアムの成果物と連携した。連携にあたっては、介護護者・医師が BPSD のスコアリングを参照できるように現場で基幹システムとして実際に使用されているソリュ

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 107

高齢者社会への取り組み

脳卒中再発（要介護原因24％）

ーションである Team の実績を考慮し、データの受信と提供の両方の機能を提供した。
7）介護クラスター感染AI の研究開発（2021 年度事業）
介護施設では、新型コロナウイルス感染症のクラスタ

3 研究の成果
1）スタンドアローンで利用される医療機器のネットワーク化の研究開発

高齢者社会への取り組み

ーが発生し、日々のケアを行う介護士の離脱のほか、感心電図、生体情報モニター、血圧測定機器、パルスオ

染した要介護者の搬送先医療機関が見つからないなど、

キシメーター、脳波センサー、体組成計について、ネッ

介護施設におけるクラスターは重大な脅威となっていトワーク化と介護プラットフォームである Team との連る。PHR（Personal Health Record）アプリを介して介携機能の開発を行い、実証を実施した。また、SIP 第２

護施設に従事する職員に対して、日々の問診とバイタル期「フィジカル空間デジタルデータ処理基盤」開発のデのモニタリングを行い、新型コロナウイルス感染症のクバイスとも連携を行い、介護現場において使用される機

ラスター発生と重症化予測に関して多変量解析を行っ器からのデータを、ネットワークを通じて介護プラットた。

フォームに蓄積するソリューションを実現した。さらに、ネットワーク化に関する開発を行ったことにより、後述

8）音声によるMCI スクリーニングAI の研究開発（2021
年度〜2022 年度事業）
早期に MCI（軽度認知障害）を発見するため、多忙のオープンプラットフォームの基盤を形成した。
最終年度では、3,000 施設、6 万人以上の介護士・看護師に商用提供を開始した。

な介護現場のスタッフによる検査実施も可能な、音声による MCI スクリーニング AI を開発した。スマホなどか

2）急性期疾患を検知するモニタリングAI の研究開発

ら音声で神経心理検査課題（設問）を提示し、受検者が2021 年度は、心電図による脳卒中可能性検知エンジ

音声で回答したものをテキスト変換し、AI が数分で判

ンで、心房細動の検知精度 95％以上を実現するモニタ別する。スマホアプリや電話（自動音声）での実施にもリング AI の開発を進め、正常・異常の検知精度は 12

応用することで、対面や非対面（遠隔、無人）での運用

誘導にて 94.7％を達成し、心房細動の検知精度はホルも可能とする。MCI の判定以外に、健常、認知症の判

ター心電図にて 85％を達成した（図 2）。また、モニタ

別機能も持たせた。

リング AI のアプリケーション化および Team との連携を開始し、第二種医療機器製造販売業許可の取得を完了

9）脳波AI を活用した認知症の遠隔鑑別スクリーニングの研究開発（2021 年度〜2022 年度事業）した。
最終年度では、モニタリング AI において心房細動の脳波データから 90％以上の精度で認知症とてんか

検知精度 95％以上を実現した。論文を 1 本発表し、医んの鑑別が行える、遠隔鑑別スクリーニング AI の研究

療機器の規制当局である PMDA から得られた助言を参開発を行った。社会実装に向けて、遠隔鑑別スクリー

考としながら、認証取得して製品化する予定である。

ニングの薬事認可および DPC（Doctor to Patient with
Caregiver：専門医によるオンライン診療を介護士・看3）慢性期疾患の重症化予防やスクリーニングの要介護

護師がサポート）モデルの保険適応を狙う。学習用の脳者認知症サポートAI の研究開発

波データの収集とラベリング作業を行い、てんかん検出日本人 4,600 人分の脳画像を 30 クラスターに分類しのための鑑別アルゴリズムの設計・開発を行い、専門医

た上で、専門家の用手的作業によって、解剖学的に分割による治療の適正化（治療方針変更の有意性）の実証をして作成した脳アトラスを使用し、高精度の脳体積測定

した。

ツール（MRI 画像解析ツール）を開発した。認知症の診療においては、全脳各部位の体積変化速度の測定が重要視されており、変化速度を精度高く測定する機能を用いて認知症の経過を追うことで有益な情報が得られる。
本機能は規制要件をクリアし、新たに医療機器として認証を取得した。

108

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
遠隔医療AIが連携した日本式ICT地域包括ケアモデルの研究開発求められる性能要件と技術的な達成度
ホルター心電図

A.モニタリングAI
心電波形から脳卒中の確率を予測

MRI

神経心理検査の結果、MRI画像等
をAI解析し、治療指標を作成

Team介護PFF

C.介護サポートAI
PFに記録される病状等と服薬情
報を分析

図2

【達成度】
正常・異常の検知精度は12誘導にて94.7％を達成し、心房細動の検知精度はホルター心電図にて85％を達成した

熟練の専門医が示す処方判断に対し、95%以上の正答率を導くＭＲＩ脳画像による要介護者認知症サポートAI【達成度】
熟練の専門医が示した処方判断の93％以上を達成した

Teamクラウドサーバーとの連携に向けた解析モデルのアプリケーション化、およびデータ連携プラットフォームとの接続は実装
市販に向け、規制対応手続き中

要介護者認知症サポートAIのβ版の開発
脳画像解析ツールの管理医療機器（クラスⅡ）で認証取得

地域包括ケアの申し送りテキストデータに対し、80％以上の精度のリスク検出を行う介護者サポートAI

介護者・看護者向けIFの設計・Teamへの
実装

【達成度】
半年以内の骨折予測で感度74％を達成した。精度は80％以上であることを確認した

介護士および看護師に対するアンケート
では、80%が参考になったと回答

研究成果のまとめ

MRI 画像解析ツールによる脳部位の体積値と ADAS

5）インタラクション指標解析プラットフォームの研究（Alzheimer's Disease Assessment Scale）の検査結果の開発

同期および有効薬剤等指標提示機能を連携した、要介護Team に記録されている介護申送り事項の言語解析結者認知症サポート AI のβ版を開発した。AI が導き出す果を用いて、介護効率化および医療費削減に寄与可能な

目標正答率を、熟練の専門医が示した処方判断の 93％

ストーリーの精緻化を行った。介護原因のうち大きな原以上と設定して、目標を達成した（図 2）。結果は介護因である骨折について解析を進めた結果、要介護者本人

プラットフォームである Team で閲覧可能なよう、レポのふらつきが介護記録上に出現することが重要であるこート機能を開発しシステム連携を行った。

とが明らかとなった。アンケートおよびヒアリングからは、介護士の負担感として人手不足や肉体的な負担感の4）
多職種連携における介護者サポートAI の研究開発

ほか、多職種とのコミュニケーションへの課題が挙げらTeam に登録されたデータのうち、1,400 万レコードれ、後者については IT による課題解決が期待されていを用いて転倒・骨折の関連キーワードについての自然言た。これを踏まえ、多職種間のインターフェース設計を

語処理を行い、リスクモデルを作成した。半年以内の骨行った。介護業界は公的介護保険により収益を得ている

折予測で感度 74％を達成した（図２）。精度は 80％以が、基本的には時間単価が定められており、IT を使っ上であることが確認された。ポリファーマシーについてて時間を短縮すると収益が下がる構造となる。そのため、は、Team に登録されている要介護者の薬剤情報と、出モデルの構築では介護士一人当たりが受け持つことので現している症状に対する記録をもとに、服用薬に関連す

きる要介護者数を算出して評価を行った。作成した評価

る副作用が出現していないか確認する介護士用ガイダン

モデルでは、ソリューションの実装により特定の集団にスを開発した。介護士および看護師に対するアンケート

対してであるが 10％を超える生産性の向上が見込まれでは、80％が参考になったと回答した。認知症におけると想定された。

る診断では医師との対面時だけではなく、普段の生活の様子の記録が重要であるが、認知症の周辺症状である

6）SIP コンソーシアム間の連携研究開発

BPSD に関する評価スケールを Team に実装し、認知症

KDDI コンソーシアムのマルチモーダル音声対話シス

サポート AI からのインプットと合わせて解析するため

テム「MICSUS」と連携し、対話終了後の対話履歴や対の基盤を整えた。

話時映像を Team に取り込み、地域包括ケアシステムの情報共有画面での表示およびリスク分析への反映も実装
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 109

高齢者社会への取り組み

B.認知症
サポートAI

モニタリングAIの心電図による脳卒中可能性検知エンジ
ンでの心房細動・期外収縮の検知精度95%以上

社会実装の状況した。aba コンソーシアムとは、排泄検知 AI 開発に向結果で達成した。同時に製品版となるアプリ開発を実施

けた介護データ（処方・排泄情報など）の正規化・提供し、社会実装に向けて、検査時間の短縮や精度の確認なを行った。各コンソーシアムとは、社会実装に向けた協どを行い、薬事申請のための治験の準備も開始した。

議も行っている。
9）脳波AI を活用した認知症の遠隔鑑別スクリーニング
高齢者社会への取り組み

7）介護クラスター感染AI の研究開発の研究開発

新型コロナウイルス感染症の重症化予測について、多脳波データから 90％の精度を目標に認知症とてんか変量解析を実施した。すでに重症化が予兆できる患者をんが鑑別できる、遠隔鑑別スクリーニング AI の研究開除外した上で、発症初日の症状やバイタルから重症化予発を行い、93% に達成した。社会実装に向けて、遠隔測アルゴリズムを開発し、統計的に精度が高い結果（AUC

鑑別スクリーニング AI の薬事申請および DPC モデルの0.822）が得られた。発熱・体温・咳・喉の痛みといっ保険適応を見据えた臨床研究を行った。学習用の脳波デた一般的な新型コロナウイルス感染症の症状の感度が最ータの収集とラベリング作業を行い、てんかん異常波検も良いことから、これらの症状から PCR・抗原検査を出のための鑑別アルゴリズムを設計・開発し、遠隔鑑別推奨し、重症化予測をアラートすることで適切な医療・スクリーニング AI の薬事申請を行った。また、70 名の隔離管理・ケアへつなげる。実証に参加した介護機関が認知症患者に対して臨床研究を行い、DPC モデルの有引き続きアプリを利用していることからも、現場での有用性を検証した。認知症専門医が遠隔から面談した結果、用性は確認された。

認知症患者の処方変更につながり、認知症周辺症状の改善につながった。

8）音声によるMCI スクリーニングAI の研究開発
音声による MCI スクリーニング AI の研究開発を行った。試作開発後、臨床研究を実施し、新たに健常、MCI、認知症の方の音声データを入手した。入手したデータを用いてアルゴリズムの修正、精度向上のための改「介護者への負担増加を抑制」および「被介護者への善を繰り返し、目標の正答率 85% に対して、85.3% の

生活の質向上」（図 3）を目指し、より多くの介護が必

図 3 「介護者への負担増加を抑制」と「被介護者への生活の質向上」

110

4 まとめと今後の展望

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
遠隔医療AIが連携した日本式ICT地域包括ケアモデルの研究開発■本研究では、「介護者への負担増加を抑制」および「被介護者への生活の質向上」を目指し、より多くの介護が必要となる状態への移行を予防する AI を開発。

■主な介護原因として知られる、認知症、脳卒中、骨折に焦点を当て、検査機器からの情報や介護記録からの情報をインプットとし開発し、AI を地域包括ケアプラットフォームである Team に接続。

■これにより、介護現場へのシームレスな導入が可能となり、疾患の進展や発症を予防が期待される。
高齢者社会への取り組み

MRI

研究連携

Team地域包括ケア
プラットフォーム
新たな社会ニーズ

PFはオープン化し、3rd party含めて互いの価値を高める

追加研究
認知症DPC
遠隔診療モデル
図4

介護施設内
クラスター対策

非対面（遠隔）MCI判定用機器開発

今後の展望要となる状態への移行を予防する AI を開発した結果、介護現場の課題であった労働力不足に対する解決策の一つとなった。今後、介護の効率化はますます重要になってくる。高齢化に直面する状況は日本だけでなく、海外においても同様である。国ごとに介護に関する制度は異なるものの、高齢者人口が増加し、若年人口が限られたリソースでそれを支えていく構図は変わらないと考えられる（図 4）。
今後も本事業での成果を地域包括ケアのプラットフォームとして、日本と世界の介護現場における効率化と質の向上に寄与するよう尽力していく。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 111

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み

高齢者社会への取り組み

排泄情報を基軸とした介護業務スケジュールの最適化およびケアの質向上を実現するシステム
株式会社aba● さまざまな状況に適した排泄デバイスを開発して各センサーの特性を考慮し、尿便識別が可能な AI モ

デルを作成した。
● 介護現場の中で業務効率の根幹であるにも関わらず、最適化が難しい業務スケジュールを開発することで全体的な生産性向上を図った。
● 本成果を「排泄情報を基軸とした介護業務スケジュールの最適化およびケアの質向上を実現するシステム」に導入し、その効果の定量的な可視化を実施した。
● コンソーシアム企業間連携の一つとして、プライベート空間であるため介護者の目が行き届きにくいト

イレ内にて、介護者の代わりに要介護者と対話し、見守りを可能にするシステムを開発した。

1 研究の目的
本事業では「排泄情報を基軸とした介護業務スケジュ
ールの最適化およびケアの質向上を実現する介護者支援

2 実施期間と方法（1）実施期間2018 年度〜 2022 年度

システム」の開発を行った。介護現場を支える多くの人
材は、介護の専門的知識を十分に身につけられずに介護（2）実施方法を始めている。一方で、適時的確に適切なケアを実践す2020 年度までは主に調査期間として、開発するシス

れば、要介護者の QOL を向上させることが可能である。

テムについて現場のニーズに近づけるため、指標の検討

また、要介護者が好状態であれば介護者の負担も軽減さや業務分析を行った。2021 年度以降は開発期間として、れ、双方にとって好循環が生まれる。

モジュールごとのシステムやデバイスの開発を行った。

本開発により無資格未経験者であっても適切なケアを実践できる機能をシステムに構築し、その効果の定量的

最終年度は検証期間として、実際の施設や事業所の協力をもとに実証実験を行い、その効果を可視化した。

な可視化を実施した。
具体的には、介護業務の中で介護者が行っている業務

1）効果検証Before（業務分析による現状把握）、効果検証

内容を推定するため、動作情報（介護者の身体動作をAfter の実施

IMU センサーや画像解析などで測定した情報）や、音2020 年度は、2018 年頃から開発していた排泄センサ

声情報などを取得し、介護業務の内容推定を行った。

ー用の Web アプリケーションを実証実験の現場で使用し、先行的な効果検証を行った。aba の既存サービスでは、尿量や便の形状などの詳細な排泄情報の記録はパソコンからの入力にしか対応していなかったため、新たにスマートフォンアプリケーションを開発して導入した。

112

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
排泄情報を基軸とした介護業務スケジュールの最適化およびケアの質向上を実現するシステム

2）
実証実験先協力施設の実験環境整備• シーンごと（日中、夜間）の利用
まず小型化の開発においては、近年では従来品より薄常に重要である。実験が行えなければ本末転倒であり、いにおいの濃度でも反応可能な高性能センサーが流通しあらかじめ実験環境が整っている機関や企業を除いて、始めており、2019 年度および 2020 年度には 2 種類の

ほとんどの企業が実験環境の整備に多くの時間を消費しおむつ装着型の小型デバイスを開発した。MEMS 技術＊1ている。特に、研究の効果実証のために人に協力を依頼を利用した高性能センサーを搭載することで省電力化おする際は、倫理的な観点から個人情報保護やプライバシ

よび小型化を実現し、一方はボタン電池で約 2 日の駆ー保護がひときわ重要になってくる。本事業では実験環動が可能であり、もう一方は USB の有線式による安定境の整備のため、同意書の作成や実験実施の際の検討事した稼働を実現していることが特徴となっている。

項について改めて洗い出しを行い、ノウハウ化した。

次にメンテナンス性の開発においては、aba の従来製品では排泄臭気をポンプで吸引してセンサーに当ててい3）排泄センサーデバイスおよび尿便識別AI の開発
排泄センサーデバイスでは、以下の三つのコンセプト

たが、デメリットとして尿や便が漏れ出した際に汚物も吸い込んでしまい、メンテナンスが大変であるという課に大きく分けて開発を行った（図１）。

題があった。そこで、前提となる方式を刷新し、空気を• 小型化

吸引しない無吸引を特徴としたデバイスを実現した。

• メンテナンス性

図1

最後にシーンごとでの利用においては、前記の無吸引

実際に開発した実験用排泄デバイス＊1 微細加工技術によって、機械要素部品やセンサー、電子回路などを一つのシリコン基板などの上に集積化したデバイス。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 113

高齢者社会への取り組み

実証実験や効果検証を行う上で、実験環境の整備は非デバイスを日中および夜間の二つのシーンを想定し、そ7 名の利用者（要介護者）にも協力いただいた。

れぞれ開発を行った。夜間は従来製品と同様にベッド上

具体的には、ベテランの要介護者に対する介助時間とで使用可能なシートタイプ、多くの時間を過ごすことに業務スケジュール AI が最適化したスケジュールを新人なる椅子や車椅子といった座乗で利用できる座布団型デが確認しながら業務を実施した介助時間とを比較した。

バイスを開発した。開発したデバイスでは、社内での基高齢者社会への取り組み

礎評価のほかに、実験に協力いただける施設においても臨床評価を行った。
また、現時点では尿便識別に特化したセンサーが存在

5）生活スケジュール最適化AI の開発
排泄を基軸とした生活スケジュール最適化 AI 開発のため、排泄に関して直接的な因果関係のある以下の要素

しない。そのため、ハードウェアとして尿便の識別を可を洗い出し、現場職員へのヒアリングを行った。

能とするための排泄センサーの開発を行い、並行してソ• 食事摂取フトウェアとして尿便識別アルゴリズムを用いた尿便識• 水分摂取別 AI の開発を行った。

• 投薬（下剤）

尿便識別 AI の開発では、開発した排泄センサーデバ

この中で、意見の多かった投薬物（下剤）に注目し、イスで取得したデータを利用し、尿便識別のための機械

既存システムに対して下剤情報を管理できるユーザーイ

学習モデルの研究開発と識別実験を行った。また、テスンターフェースを追加した（図２下）。

ト用の環境だけではなく、実際の現場である介護施設に

また、将来的には夜勤帯に介護無資格・未経験者が 1

おいて精度検証を行った。精度検証は協力を得られた 2

名で多数の要介護者を見なければならない可能性が十分件の施設に対して日中と比べデータの収集しやすい夜間に考えられることに着目し、適切な排泄確認タイミング

帯にて１週間ほど行った。

を算出する機能を検討・改良した。これは、現場介護者

実験は、尿便識別 AI による予測の結果を職員に対しからのヒアリングにより、夜間帯のおむつ交換についててメールやチャットアプリケーションなどを利用して通要介護者の睡眠阻害防止のため「排泄があり、かつ眠り

知し、排泄介助および排泄記録を実施していただいた。

の浅いタイミングでおむつ交換をしたい」というニーズ

その後、排泄記録と通知時刻を照合した結果を集計し精があったことから、介護現場にある従来の睡眠センサー

度を評価した。

と排泄センサーを併用し、排泄パターンから算出されたタイミングにおいて要介護者がどのような睡眠状態であ4）業務スケジュール最適化AI の開発

るかを考慮しつつ訪室する実証実験を実施した。

業務スケジュール最適化 AI の開発では、「業務分析による現状把握」で得られた結果をもとに、業務スケジュ

1146）トイレ内対話型システムの開発

ールを最適化する上での要素を洗い出した。
具体的には、

2021 年度からコンソーシアム企業間連携として aba

職員のシフト情報（勤務可能時間帯、出勤パターン）やの排泄検知技術と、NICT、KDDI、NEC ソリューション

資格情報と、要介護者ごとの 1 日のスケジュールを入イノベータ株式会社のマルチモーダル音声対話システム

力することで 1 日分の業務スケジュールが出力されるである「MICSUS」の対話技術を連携し、プライベート仕様とした（図２中央）。また、介護者が扱いやすい専

空間でもあることで介護者の目が行き届きにくいトイレ

用画面を開発するため、従来製品などに対して実際の介内にて、介護者の代わりに対話しつつ見守りを可能にす

護現場職員が抱く不満などのヒアリングを実施した。

るシステムの開発を行った。

実証実験は、ユニット型特別養護老人ホーム施設の協

具体的には、介護施設のトイレに設置するハードウ

力のもと、早朝の時間帯（6:30 〜 8:30）の 2 時間に限

ェ ア の 新 規 開 発、 お よ び aba の 排 泄 検 知 エ ン ジ ン と定して 5 日間実施した。ここで、早朝の時間帯とした

MICSUS の連携部分を新規に開発した。また、職員が持のは実施の現場において最も慌ただしくスケジュールがつお知らせ受信用のスマートフォンアプリケーションに読めない時間帯であり、業務スケジュール最適化 AI のついても別途開発した（図２上）。動作や精度検証は、効果を検証するのに適しているためである。協力いただ

弊社社員の自宅やオフィスのトイレに設置を行い、実施

いた施設の職員（介護者）は 3 名（ベテラン〔熟練者〕

した。また、ユーザビリティ検証は別途実験協力の得ら

2 名、新人 1 名）である。また、施設に入居されている

れた 2 か所の施設や事業所で実施した施設内トイレに

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
排泄情報を基軸とした介護業務スケジュールの最適化およびケアの質向上を実現するシステム

高齢者社会への取り組み※画像は開発中のものです。実際と仕様が異なる場合があります。

図２

業務スケジュールユーザーインターフェース画面および生活スケジュールユーザーインターフェース画面（下剤通知）

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 115

設置された本システムを、介護職員と利用者に利用してえられる。本事業では、主にコンソーシアム企業間連携

もらい、その後使用感のヒアリングを行った。

として産業技術総合研究所とともに実証実験を行い、動線データの取得・解析を実施した。

７）介護業務活動記録技術の開発
業務スケジュールの最適化と並行して、介護者の介護
高齢者社会への取り組み

状況を自動で記録・学習するための行動解析システムについても開発を進めていた。事業開始当初は、安価なウェアラブルデバイスを用いた位置や姿勢の推定を行う計

3 研究の成果（1）効果検証 Before（業務分析による現状把握）、
効果検証 After の実施画であったが、装着したウェアラブルデバイスにより要介護者を傷つけてしまう可能性を考慮し、画像や動画か排泄センサーシステムの導入前は、ケアステーション

ら人物の骨格をリアルタイムで検出できる「OpenPose

において記録が滞っていた情報を、業務終了直前に入力（オープンポーズ）」というソフトウェアに着目し、介護する必要があり、その結果業務時間が長くなるという問者の介護状況を推定できるような行動解析システムの開題が発生していた。しかし、システム導入後はスマート発を検討した。しかし、カメラを利用する場合、プライフォンからアプリケーションを通じてすきま時間での情

バシー保護の観点＊2 から実証が難しく、カメラに代わ報を入力することが可能となり、効率的であるという声

る位置情報取得デバイスを開発する必要が生じた。

が多かった。実際に入力情報が多い時で 1 〜 2 時間程

再検討の結果、2021 年度から Bluetooth Low Energy

度残業していたが、0.5 〜 1 時間に改善された。

（BLE）ビーコンを利用して動線データを取得し、介護

さらに、ユーザーへのヒアリングの結果を受け、Web

業務において誰が・いつ・何をしたかを可視化するシス

アプリケーション画面の改善も行った。具体的には、夜テムの開発を開始した。この介護支援システムの導入前

勤帯に見やすい配色・コントラスト、文字の大きさなど

後で、介護職員の行動変容の可視化やシステムの評価を視認性に関する改善を行った。現場では、片手間にチェ

定量的に行えるようになり、業務効率化につながると考ックや入力を行うため、1 画面上における要素数を少な

ベテラン

新人

スケジュールなし

スケジュールなし

スケジュールあり
コールなし

コールあり

利用者 A

03:30

07:01

05:25

06:15

利用者 B

09:24

14:02

13:56

13:56

利用者 C

11:08

18:22

16:44

18:32

利用者 D

05:23

10:53

14:04

14:04

利用者 E

07:19

08:47

17:07

17:07

利用者 F

02:52

05:48

04:21

04:21

利用者 G

07:27

13:00

18:03

18:28

合計時間

00:47:03

01:17:53

01:29:40

01:32:43

0.60

1.00

1.15

1.19

比率

表１ ベテランと新人による利用者（要介護者）
への介助時間の違い＊２ 骨格情報に限定した実際の映像が残らない仕組みであっても、居室内にカメラが存在することに対する精神的不安感への意見が多かった。

116

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
排泄情報を基軸とした介護業務スケジュールの最適化およびケアの質向上を実現するシステム

くする工夫を行った。そのほか、ブリストルスケール表型デバイスを用いた実証実験では、データ数 1,198 デ（便の性状分類）についてイラストのみでは理解しづらータという目標数の約半分程度の結果となった。

いという指摘があり、情報説明を追加する形で改善した。

データの取得目標は未達であったが、取得できたデータを用いて尿便識別 AI を開発した。

（2）実証実験先協力施設の実験環境整備

本事業では三つの尿便識別モデルを開発した。それらの中で最も性能の高い深層学習モデルでは、従来アルゴ用）の三つのフェーズに大きく分けて、実験者および被リズムを利用したモデルよりも「排便」の識別性能が 2験者の選定条件や、同意書などの資料準備のタイミング、倍優れている結果を示した。

実験実施時に起きうるインシデントやその対策などについて可能なものはフローなどにまとめた。

最後に、施設で行った AI の精度検証実験で取得できたデータは全 53 件（正報：47 件、誤報：5 件、失報：1 件）であった。

（3）排泄センサーデバイス開発および排泄検知
AI の改良このうち排便のデータは 4 件のみであったが、本事業で開発した AI は実験中に排便の排泄通知ができた。

開発したデバイスを用いて実験を行った結果、小型デ
バイスでは以下のような課題が明らかとなった。

チューニングなど改良の余地はあるものの便の特徴を捉えられていることが示唆される結果となった。

• 全体的に小型すぎておむつへの装着位置が定まらず、検知が行えるようなデータが取得できなかった。

（4）業務スケジュール最適化 AI の開発• ボタン電池型では稼働時間制限による電池交換や置き

2021 年度および 2022 年度に、業務スケジュール最忘れ問題、紛失や要介護者による誤飲のリスクがあっ

適化 AI と専用の画面を開発した。職員のシフト情報（勤た。

務可能時間帯、出勤パターン）や資格情報と要介護者ご• USB による有線型ではコードの取り回しに難があり、との 1 日のスケジュールを入力することで、1 日分の業絡まりなどによる危険が示唆された。

務スケジュールを出力させることができた。

また、座布団型や夜間シート型では小型デバイスでの実証実験で得られた結果については、ベテランと新人

課題をフィードバックできたため、比較的安定して検知における要介護者に対する介助時間の比較を表 1 に示

可能なデータを取得できるようになった。また、本デバ

す。なお、今回は移動時間を考慮せず、ナースコールなイスの開発により、実用性を考慮した以下の課題と解決

どの緊急性のある呼び出しは別途考慮した。

策を明確にすることができた。

まず、業務スケジュールを用いない普段通りの介助時• 課題 1：座ったり寝たりするとノイズが発生してしま

間をベテランと新人で比較した場合、新人の介助にかかう。

る合計時間はベテランの合計時間に比べて最大でおよ

解決策：起床／臥床時を検出する仕組み（圧力センサ

そ 2 倍の時間を要していることが分かった。一方で業ー等）を組み込むことによる、ノイズの除去。

務スケジュールを用いた場合、合計時間上では普段より• 課題 2：センサーデバイスのほかにデータ収集用ス

も時間を要する結果となっているが、利用者ごとの所要

マートフォンが必要。

時間を見ると 7 名中 4 名で所要時間の減少が見られ、1

解決策：遠距離の通信規格（WiFi/LTE）を活用した

名あたり平均で 14.5％の所要時間が減少した。ただし、センサーデバイスの開発。

これらの結果は 2 の 4）で前述したとおり、明確に条件

AI の開発では、主にセンサーデータの質の向上に取をそろえるために補正を実施している。

り組み、1 回の排泄記録を 1 データとする取得目標数を上記の差が生まれた理由として、ベテランと新人の各

2,400 データと設定していた。しかし、新型コロナウイ

業務において介護者自身の中で「迷いの有無」が目立っ

ルス感染症（COVID-19）による実証実験現場の閉鎖（感た。ベテランは常に何時までに何を終えていなければな

染クラスターなど）の影響で実験実施が簡単に実施できらないかを把握しており、ゴールからの逆算で業務を行ずにいた。さらに、実験協力者の拡充を進めていたがコう一方で、新人はその見通しが曖昧であるため、介助ごロナ禍での要介護者への負担増加や家族説明の難しさととに目移りする対応が散見された。業務スケジュールをいう問題から同意を得ることができず、おむつへの装着

使用することで、その迷いがなくなり次の業務が明確に

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 117

高齢者社会への取り組み

実験環境整備のための成果として、検討・準備・実施（運高齢者社会への取り組み
図３

今後のアプローチ

なり、介助時間の軽減につながったと考えられる。
実験後の新人へのヒアリングでも「スケジュールのお能性が高いという情報があることで、準備などの時間を
約 5 分短縮することができた。

かげで迷いなく、業務に集中できた」という回答が得ら

夜間の排泄介助タイミング・おむつ交換回数の適正化れた。本実験の結果では、移動時間について触れていなや睡眠センサーとの併用などの検証では、システムが算

いが、全体的な業務の見通しが立つことで業務と業務の出した排泄パターンに基づいたタイミングで夜間の排間の移動時間が短縮される。また、ベテランと新人にお泄介助を実施したことで、検証以前は夜間帯に平均約 4

いて業務内容の理解に差が存在しており、新人は曖昧な回行っていた排泄介助を平均約 3 回に減少できた。また、定義のままで理解・業務を行ったり、何を満たせば完了

検証以前に多かった空振りの回数も減少することで、間したことになるのかが曖昧となっていたりすることが分接的に利用者の睡眠効率の向上が見られたという結果とかった。これらは細やかなコミュニケーションが前提でなった。排泄センサーの社会実装という視点でも、睡眠ある介護現場において、人材教育に時間を多く割けない

センサーとの連携は有効性があり、「排泄×睡眠」は有施設や事業所で起こり得る一種の「情報の非対称性」で効な組合せであることが分かった。

あるといえる。ベテランは普通だと思って認識していることが新人からすると当たり前ではないだけではなく、（6）トイレ内対話型システムの開発

情報すら把握していない可能性がある。今後はベテラン

動作や精度検証時に収集した排泄データを用いて、排と新人の間に存在するノウハウや情報といった部分も加泄検知エンジンを開発した。aba の排泄検知 AI では、味していく必要があると考える。

十分な精度検知までに 15 分を必要とし、一般的な排泄行動としての所要時間を超えてしまうことや、対話型シ（5）生活スケジュール最適化 AI の開発
既存システムに対して下剤情報を管理できるユーザー
インターフェースを追加し、排泄通知時に下剤に関連し

118

ステムに必要な速やかなシナリオ展開が困難であることが判明したため、検出精度は劣るが 1 分程度で判定できるエンジンを開発した。

た排泄であるかなどの付加情報を提示する形へと改良しまた、トイレ内外で生じる雑音による発話処理が遅た。今までは下剤による影響で漏れ出しているかなどの延する事象が多発したが、発話を処理している MICSUS

予想ができず、排泄介助を完了するまでに 15 〜 20 分

側で調整いただき、実使用に堪えられるシステムに改善ほど必要していたが、下剤が影響している排泄である可

することができた。ユーザビリティ検証については、2

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
排泄情報を基軸とした介護業務スケジュールの最適化およびケアの質向上を実現するシステム

施設で実証実験を実施した結果、利用者 8 名中 6 名がトイレ内での対話が「退屈しない」、「楽しい」という好意的な意見が得られた。一方で 8 名中 2 名から、トイ

4 まとめと今後の展望
本事業では、認知的インタラクション支援技術で構築

嚙み合わなかった」という意見があった。また、介護職したシステムを、介護者支援事業へ活用するための一部

員 4 名中 4 名からはトイレの見守りが人ではなくロボとして、以下のような内容を実施した。

ットやシステムだと人目を気にする必要がなくて良いと• 排泄センサーデバイスおよび尿便識別 AI 開発

いう意見が得られた。

• 業務スケジュール最適化 AI の開発

両者の意見から本システムがトイレ内で利用者に対• 生活スケジュール最適化 AI の開発

し、抵抗感を感じさせることなく対話できる可能性を見• トイレ内対話型システムの開発出せたため十分なニーズも確かに存在していることが分

今後の展開については、以下のように構想している。

かった。

• 排 泄 セ ン サ ー に 関 し て は、2023 年 秋 頃 を 目 処 に、一方で、システムからの声掛けが行われないと利用者

SIP 内で開発した尿便識別 AI を搭載した排泄センサーに不快感を覚えさせてしまう場合もあると分かったたを発売、社会実装する。

め、利用者を選ばず確実に対話を始められる仕組みの検• 今後の普及計画としては、2030 年までに 30 万台の討が今後の課題である。実証実験で得られたシステムの普及を目指している。

課題として、次のような点が挙げられる。

これは、本排泄センサーがターゲットとしている「寝• 対話開始判定の改善

たきりで意思疎通の取れない高齢者 / 障害者」が国内の• 対話の反応精度改善

みで 160 万人おり、その 20% のシェア率から算出して• 利用者からの問い掛けから始まる対話応答の実装いる。なお普及させていく中で、尿便識別はもちろんの• 排泄判定の改善

こと、多様な排泄情報をさまざまなセンシング方式 /AI

今後はこれらの課題を解決するためにさらに実証実験によって検出できるように進化させていく。最終的には、排泄臭からの疾病検出についても研究開発を進めてを重ねる予定である。

いる。

（7）介護業務活動記録技術の開発

次に業務スケジュールならびに生活スケジュールに関

ビーコンを用いた実験では、位置情報や業務内容など

しては、2025 年頃にサービスリリースを目標としていを組み合わせて動線を可視化できた。このような業務活る。2025 年のリリース時点では、SIP 内で開発を進め動記録があれば、新しい介護支援システムの導入前後でてきたスケジューリング機能はもちろん、介護現場の業

介護職員の行動がどのように変化したのかが確認でき、務可視化なども目指していく。施設導入数は 2030 年時導入されたシステムを定量的に評価することも可能であ点で、国内のみで数千施設を目指す。

る。また、職員のスキルセットの違いや、個人のくせな

トイレ内対話型システムに関しては、今後排泄センサ

どによる業務効率の低下、および熟練職員のノウハウをーの普及をさせていく中で、トイレ内での排泄検知も目

データから抽出して勉強会で共有することで、人材教育

指していく。その中でトイレ内の対話型システムの導入にも生かすことが可能となり、職員スキルの底上げが期も見据えていく。
今後は、これらの内容をデータプラットフォームとし待できる。
さらに、2020 年頃から世界中で猛威を振るっているて展開すべく、排泄情報を基軸とした介護業務スケジュ

新型コロナウイルスなどの感染症は、介護施設の利用者

ールの最適化およびケアの質向上を実現するシステム

にとって重症化リスクが高いため、陽性者が出た際には「CareS」や一部の成果について、製品化を視野に入れ

移動経路の履歴から濃厚接触者の特定や、早い段階でのている（図 3）。

健康診断や隔離といった感染拡大の抑制対策にも期待できる。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 119

高齢者社会への取り組み

レ内で話しかけられて「びっくりした」、「対話リズムがAIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み

ヒューマン・インタラクション基盤技術の社会実装に向けたオープンイノベーション活動
ヒューマン・インタラクション基盤技術の社会実装に向けたオープンイノベーション活動

国立研究開発法人産業技術総合研究所、一般財団法人デジタルコンテンツ協会●「ヒューマン・インタラクション基盤技術コンソーシアム（メタコンソ）」を設立した。
● メタコンソのメンバーに対してヒューマン・インタラクション基盤技術開発プロジェクトの技術カタロ

グを公開した。
● ニーズ調査として 50 社に対する調査を実施し、さらに絞り込んだ 10 社に対して追加ヒアリングを実施した。
● 追加ヒアリングを実施した企業のうち 4 社と社会実装に向けた実証実験を進めている。
● 接客業務訓練支援システムの普及を目的とした「客業務訓練支援システム開発ガイドライン」を作成・公開した。

1 はじめに

京慈恵会医科大学、日本テクトシステムズ株式会社、デ「ヒューマン・インタラクション基盤技術」の社会実トで公開した（図 2）。

の医療・介護支援技術の PR 動画を作成し、Web サイ

装に向けたオープンイノベーション活動を実施すること

本コンソーシアムの統括責任者は、持丸正明氏（国立を目的として、「ヒューマン・インタラクション基盤技

研究開発法人産業技術総合研究所 人間拡張研究センタ

術コンソーシアム（メタコンソ）」を設立し、成果であー 研究センター長）。事務局は、国立研究開発法人産業る高度人材育成システム、学習支援システム、介護支援

技術総合研究所と一般財団法人デジタルコンテンツ協会

システム等を用いてビジネスを展開する企業、ユーザーが共同で運営を行っている。

となる企業、さらには将来に向けての改善や現場適合を

メタコンソでは、以下の３点に資する活動を実施して実施する企業の参画を促し、サービス産業への成果の社いる。

会実装を支援・加速する仕掛け・仕組みを構築した。

• ニーズを充足するオープンな技術開発。

本コンソーシアムの活動については、Web サイト

120

ータセクション株式会社」、「株式会社 aba」による 2 件• 市場ニーズの取り込み（技術開発企業の企業ニーズも（https://hi-conso.org/）において情報発信を行っている含む）。

（図 1）。Web サイトでは、各プロジェクトが開発して• 技術を社会実装するための社会的・ビジネス的ハードいる技術について、より分かりやすく伝えることを目的

ルの低減に資する活動。

として「株式会社コトバデザイン」、「国立研究開発法人

メ タ コ ン ソ と し て NEDO と 共 催 で、2022 年 10 月

産業技術総合研究所」、「東京大学」による 3 件の接客

26 日（水）〜 10 月 28 日（金）に幕張メッセで開催さ支援技術、「NTT コミュニケーション科学基礎研究所」、れた「第 2 回 XR 総合展秋」において、「ヒューマン・「国立研究開発法人理化学研究所、株式会社フォトンラ

インタラクション基盤技術」の研究開発成果を紹介するボ」による 2 件の教育支援技術、「株式会社アルム、東ことを目的とした出展を行った。

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
ヒューマン・インタラクション基盤技術の社会実装に向けたオープンイノベーション活動

Web サイト（https://hi-conso.org/）

図3

技術カタログ

図2

PR 動画

具体的には、「マルチモーダルデータによる自動状態

また国立大学法人東京大学が開発した「サービス産

記述システム」（国立研究開発法人産業技術総合研究所）、業従事者のための VR 技術を用いたトレーニングシステ「飲食業向け気づきスキル VR トレーニングシステム」

ム」と国立研究開発法人産業技術総合研究所が開発した（国立研究開発法人産業技術総合研究所）、「インタラク「飲食業の接客担当者向けの VR 訓練システム」のデモ

ションを支援するリモート接客システム」（株式会社コ

展示を行い、800 名近くの方に SIP 事業の成果を体験い

トバデザイン）、「インフラ領域における職人の技の伝承

ただいた。

教育と機器実装」（国立研究開発法人理化学研究所）、「遠隔医療 AI が連携した日本式 ICT 地域包括ケアモデル」（株
式会社アルム、東京慈恵会医科大学、日本テクトシステ
ムズ株式会社、データセクション株式会社）
、
「ヒューマ

2

ニーズを充足する
オープンな技術開発

ン・インタラクション基盤技術コンソーシアムの紹介」

ニーズを充足するオープンな技術開発として、「ヒュ（ヒューマン・インタラクション基盤技術コンソーシア

ーマン・インタラクション基盤技術」開発プロジェクト

ム）の 6 事業についての展示を行った。

の技術カタログ（図 3）を、メタコンソのメンバーに対

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 121

ヒューマン・インタラクション基盤技術の社会実装に向けたオープンイノベーション活動図1

して公開している。技術カタログでは、計測技術、行動

容性について 2021 年度にヒアリング調査を実施。

推定技術、AI 技術、VR 技術などの技術モジュールにつ

流通・メーカー、物流、自動車、外食、娯楽、観光、金融、

いて、完成した技術、現在開発中の技術、将来開発が必そのほか（生活関連）の業界区分における約 25 種の業

要な技術に分類して紹介している。

種を対象に、上場企業を中心とした 50 社に対し、オンヒューマン・インタラクション基盤技術の社会実装に向けたオープンイノベーション活動

技術カタログでは、各技術モジュールについて、概要、

ラインまたは対面によるヒアリング調査を行った。具体

特徴、提供方法、利用についての紹介を行い、それら技的なイメージができるよう、「接客スキル評価システム」、

術モジュールに興味を持った方が、事務局を通じて各担「VR 教育訓練システム」、「現場支援システム」という三当者に連絡を取ることができる仕組みを構築している。

つのシステムについてのヒアリングを行った。
「接客スキル評価システム」（図 4）は AI を活用して、

3122

市場ニーズの取り込み（技術開発企業の企業ニーズも含む）

実際の接客現場や研修用の模擬的な設備で、従業員の接客スキルを客観的に評価することができるシステムである。データに基づく客観的な接客スキルの評価が可能と開発技術の社会実装に向け、想定される導入企業を対なっている。このシステムで測定・評価したデータは、象に接客における研修・教育訓練の課題とニーズを捉えほかの二つのシステムでも活用できる。
「接客スキル評

ることを目的に、開発中の各システムに対する企業の受価システム」のヒアリング結果は、接客スキルが客観的

図4

接客スキル評価システム

図5

VR 教育訓練システム

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
ヒューマン・インタラクション基盤技術の社会実装に向けたオープンイノベーション活動

現場支援システムに評価できることでスキルの可視化、課題点の抽出がでことへの期待が大きい。一方、個々の顧客に応じた対応

き、社員の教育レベルが見える化できることに期待が大が難しく、VR 環境を構築することへの費用対効果が疑きい。さらに、自身のスキルレベルが見えることで、社問視され、VR である必要性を感じられないという意見

員のモチベーション維持につながることが期待された。

が見受けられた。

一方、接客の多様な業務への対応、納得できる評価基準「現場支援システム」（図 6）は、実際に接客しているが設定できるかという点でハードルの高さを感じられ従業員に、接客相手からの質問や苦情に対して、必要なた。

情報やアドバイスを提示するシステムである。スマート「VR 教育訓練システム」（図 5）は、各企業の接客マグラスなどを着用することを想定している。
「現場支援

ニュアルや接客手順に合わせた訓練が可能なシステムでシステム」のヒアリング結果は、複雑な対応、難易度のある。ヘッドマウントディスプレイと呼ばれる VR 用の高い対応などに、迅速かつ的確に反応するサポートシス

ヘッドセットを活用することで、臨場感の高いトレーニ

テムとして期待された。特に、顧客の目に触れない業務ングを実現している。訓練者のスキル度合いやストレス

分野での活用がイメージされ、顧客の感情が可視化され度合いなどに応じて、訓練内容をインタラクティブに変る、多言語対応、ジェスチャーでの指示だしなどができ更することができる。
「VR 教育訓練システム」のヒアリ

れば面白いとの意見が寄せられた。しかしながら総じて、

ング結果は、新入社員や臨時スタッフなど経験の浅いス

顧客の前での装着は不向きとの評価となった。

タッフへの基礎教育への活用が期待され、自習スタイル

開発システムに対する評価の全体集計結果としては、や複数同時実施などで教育のための人員、時間削減する「接客スキル評価技術」、「VR 教育訓練システム」に対し

図7

開発技術に対する評価（ 50 件）

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 123

ヒューマン・インタラクション基盤技術の社会実装に向けたオープンイノベーション活動

図6

ヒューマン・インタラクション基盤技術の社会実装に向けたオープンイノベーション活動

図8

提供システムの全体イメージては「ぜひ活用したい」、「一部を活用したい」、「もう少の、本研究開発成果の活用可能性に関する実証実験

し改良されたら活用したい」との回答が全体の 5 割を超え、期待の高さがうかがえた。一方で「現場支援シス

これら実証実験の結果、訓練の効率化・コスト削減、テム」は「あまりイメージがわかない」「活用できない」、

教育の最適化、スキルの可視化・評価などの効果を明らとの回答が 6 割以上を占める結果となった（図 7）。

かにすることで、今後の事業化に向けた取り組みが進められる（図 8）。

4

技術を社会実装するための社会的・ビジ
ネス的ハードルの低減に資する活動

前項で実施したヒアリング調査結果をもとに、特に導入の可能性の高い企業 10 社に対する詳細ニーズヒアリ

接客業務訓練支援システムの普及のため、「『XR 接客ングを実施するとともに、個別のニーズに合わせたシス

トレーニングシステム』ガイドライン」を取りまとめて

テム概要を設計する追加調査を 2021 年度に実施した。

いる（図 9）。2022 年度末に完成予定で、完成後はヒ調査方法としては、前回の調査よりもより具体的なシスューマン・インタラクション基盤技術コンソーシアムのテムをイメージしていただくために、動画を用いたシス

WEB サイトでの公開を予定している。

テム説明を行い、それに対する意見をいただいた。

ヒューマン・インタラクション基盤技術コンソーシア

追加調査の結果を踏まえ、大日本印刷株式会社の協力

ムは、今後会費を有償化することで継続して技術のマッのもと、社会実装に向けた以下の 4 件の実証事業を実

チングや研究会を進めることを予定している。運営につ施している。

いては、国立研究開発法人産業技術総合研究所のコンソ• 保育業務訓練：幼稚園や保育園の午睡時に行われる幼ーシアム活動とも連携を図り推進することを予定してい児の呼吸確認の見守り行動（午睡チェック）に係る訓る。

練への、本研究開発成果の活用可能性に関する実証実
験• 小売業務訓練（2 件）：スーパーマーケットの（セルフ）レジ・コーナーにおける顧客への挨拶やお声掛け等の顧客対応業務に係る訓練に対する、本研究開発成果の活用可能性に関する実証実験• 宿泊業務訓練：ラグジュアリーホテルのカウンターにおける宿泊客のお困り事への対応等の顧客対応業務へ
124

5 今後の予定

AIを活用したヒューマン・インタラクションによる取り組み
ヒューマン・インタラクション基盤技術の社会実装に向けたオープンイノベーション活動

テクノロジーを活用した接客トレーニングシステムの開発に向けて「XR接客トレーニングシステム」ガイドライン
ダイジェスト版
ヒューマン・インタラクション基盤技術の社会実装に向けたオープンイノベーション活動

社会の変化が激しいなかにあって、サービス産業界は新たな課題に直面している。コロナ禍の影響から、接客サービスの自動化やリモート化が加速する一方で、十分なスタッフの確保も難しくなっている。
日本の強みである「おもてなし」を活かし、人と人とがふれあう接客の現場に、テクノロジーがどのように貢献できるかについて検討を重ね、『業務訓練・支援システム開発のためガイドラン』を作成した。
これは、そのダイジェスト版である。このガイドラインでは、VR（人工現実）
・AR（拡張現実）
・MR（複合現実）
・SR（代替現実）
を含めたXRを活用した接客トレーニ
ングシステムにより、サービス産業界の生産性向上とさらなる発展を目指している。
サービス産業に携わる方々には、テクノロジー活用の可能性について理解を深めていただき、また開発者の方々には接客サービスについて、さらに深く知っていただくことを目的としている。
各項目について、ガイドライン本編の対応箇所を参照していただければ、詳細な情報と解説が得られるようになっている。

テクノロジーで、その強みをサポートできるのかな？

「おもてなし」は日本の強み！
海外からも評価が高いよ！

VRなどのXR接客トレーニングシステムのメリットや課題
Q1

Q3

VRって何？
バーチャルな空間で、VR接客トレーニング
システムの課題は？
クオリティの高いシステムを作る

あたかも現実のようなには高額な費用が必要だったり、体験ができること！

トレーニングを受ける人が多い場
合、HMD（ヘッドマウントディスプレイ）などの機器の購入費もかかQ2る。また、訓練するシナリオに変化がないと、慣れてしまって成果

VR接客トレーニング
システムを利用すると何がいいの？

が出づらいこともあるよ。
第6章

Q4

トレーナーがいなくても、自分のペースで訓練を受けることができたり、

6.13（ｐ.53）

どんなトレーニングがVRに向いているの？

普段起こりにくいクレーム対応が体験としてトレーニングできたり、また人によって伝える内容にバラつきが出るのを防ぐこともできるよ。
第6章

6.13
（ｐ.52）

たとえば火災が起こった時の対応や、難しいクレーム対応など、発生する頻度が少なかったり、経験することが難しかったりする
ものなどは、VRでのトレーニングに向いているよ。
第8章

図 9 「XR 接客トレーニングシステム」ガイドライン ダイジェスト版

8.3.1（ｐ.70）

1

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 125

サブプログラムディレクターインタビュー③

スマートシティなど未来社会に不可欠な分散型のデータ連携基盤と日本の戦略
国立大学法人東京大学大学院情報学環教授

越塚登

データ連携の現状、日本は進んでいるのか、遅れているのか――

越塚先生がサブプログラムディレクターを務める「分野間データ連携基盤技術」ですが、なぜ今、

データ連携が重要な課題となっているのでしょうか。
越塚

実は今、日本ではどこに何のデータがあるのかが分からない状況となっています。例えば、鉄道

やバス、道路などの交通に関するデータも、それぞれ個々の分野の中だけで管理されているので、それらの分野以外の人には、どこから必要なデータを取得すれば良いのかが分かりません。日本はヨーロッパなどと比べ、各分野の中ではデータ基盤もしっかりできているし、データ流通の仕組みも充実しているので、データの利活用が進んでいます。それなのに、日本の縦割り社会の中では、分野を超えたデー
タ収集ができないことで、いろいろな弊害が生まれています。一方、ヨーロッパでは IDSA や GAIA-X など、
データ連携の取り組みが進んでいます。
例えば、都市全体を網羅するスマートシティのサービス開発を考えた場合、そこには住民サービスや教育、福祉、医療、交通、防災など、さまざまな分野が関わってきます。これらの分野を連携させて、都市全体でサービスを提供しようと考えても、現状では困難なことが多い。また、防災だけを捉えても、災害が起きる自然現象には雨もあれば、雪、地震、津波、土砂崩れ、火山噴火などいろいろな要因があります。ですが、それぞれの記録を管理している機関に蓄積されているデータをつなげて関連づけることができません。
これにより今後、重要な弊害が出てくる可能性が指摘されています。産業分野でいえば、サプライチ
ェーンマネジメントの課題です。今後、ヨーロッパに工業製品を輸出する際には、製造時にどれくらい
CO2 を排出したのかについて、データを提出することになりそうだからです。例えば、電気自動車のバッテリーを製造する場合、材料から薬品、化学物質に至るまでさまざまな分野の企業から部品を調達し126

サブプログラムディレクターインタビュー ③

越塚登（こしづか・のぼる）
1994 年東京大学大学院理学系研究科情報科学専攻博士課程修了、博士（理学）。1994 年東京工業大学理学部情報科学科助手。1999 年東京大学情報基盤センター助教授。2006 年東京大学大学院情報学環助教授。2009 年東京大学大学院情報学環教授。2015 年東京大学総合分析
情報学コース長。2017 年東京大学大学院情報学環ユビキタス情報社会基盤研究センター長。
2019 〜 2021年東京大学大学院情報学環長・学際情報学府長。専門は計算機科学。特に、IoT（モノのインターネット）やオープンデータ、スマートシティなどの研究に取り組んでいる。

ますが、その製品をヨーロッパに輸出する際には、各社が排出した CO2 のデータを全て集める必要があります。そうして集められた CO2 排出量に、関税をかけようとする動きがあるのです。
こうした世界情勢から、ものづくりの現場においても分野間データ連携基盤技術が必要になり、サ
プライチェーン全体で CO2 排出に関する情報が集められない会社は、国外に製品が輸出できなくなり、投資機関からの融資が受けられなくなるかもしれません。
そこで、本研究テーマでは、産学官に散在するデータ基盤を分野横断で連携させ、AI などで活用可
能なビッグデータを供給するための技術開発を進めてきました。そのシステムのことを、CADDE（ジャッデ）と呼んでいます。そして 2020 年に設立された「一般社団法人データ社会推進協議会（DSA）」に、
CADDE の成果をインプットし、分野を超えたデータ連携を目指すプラットフォーム「DATA-EX」の提供を 2023 年から開始する予定です（p.162 ～ 165 参照）。これによって、日本でも本格的に分野間データ連携を社会に普及させていきます。また、分野間だけではなく、サプライチェーンなどにもデータ連携で貢献できる範囲を広げることができると考えています。

国際的なイニシアチブが求められる「スマートシティ・アーキテクチャ構築」――

もう一つの研究テーマとなっている「スマートシティ・アーキテクチャ構築」についても教えて

ください。
越塚

今、世界的にスマートシティ 2.0 の流れが起きていますが、日本はまだ対応が遅れているといわれています。一方で、日本にはすでにデジタルを使ったさまざまな都市サービスがつくられており、そこでの課題も分かってきました。次のポイントは、何をつくるかではなく、どうつくるかです。すなわ
ち、「What to make」から「How to make」になります。それぞれのサービスは充実していても、つくり方をきちんと考えないとコストが下がらないし、サービスの信頼性も上がりません。日本の場合は都市全体でスマートシティに取り組む必要があり、民間企業が個別に進めていたら、いつまでたっても構築できない分野もあります。ですから、「How to make」を考える必要があるのです。
そして、「How to make」を考えるには、プラットフォームが必要になってきます。例えば、企業活動の中でも、プラットフォームなしにデータの利活用を優先して進め、いろいろなサービスをつくって
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 127

しまった結果、気がついたらデータベースが 50 個くらいあるけど、全然つながっていないという状況が起きるわけです。スマートシティにおいても、このような状況に陥って、これ以上の拡張は無理ですという状態になるかもしれません。
例えば、東京のある都市でスマートシティのサービスを構築したので、同じサービスを今度は大阪の都市で展開しようと思っても、プラットフォームがないと、もとからつくり直しになります。なぜそうなるのかというと、東京と大阪にプラットフォームがないから連携ができないのです。これからこうい
うところに限界がくるでしょう。
スマートシティで利用されるプラットフォームは、「都市 OS」と呼ばれています。
「How to make」
を考えるには、まず都市 OS をどうつくっていくのかをよく考えなければいけません。とはいえ、都市OS は単なるプラットフォームとなるシステムにしかすぎないので、それ以外にも上位階層でのルールづくりが必要になります。また、サービスもつくる必要があります。ハードウェアの面でも、さまざまな場所にセンサーを埋め込んだり、アンテナを立てたりしないといけない。やらなければならないことが数多くあります。そうしたプラットフォームをどのようにつくり込み、どのように連携させるのか。
この How to make をまとめた、スマートシティ構築のための設計書が「スマートシティ・アーキテク
チャ」になります。
2022 年の「スマートシティ・アーキテクチャの構築」というテーマにおいては、その設計書を完成させる取り組みを進めています。設計書自体はすでに 2 年前につくられていたので、今はそれを改定するためにさまざまな要素をまとめています。さらに、今後はスマートシティ・アーキテクチャの世界展開も進める必要があります。今、世界の都市のほとんどがスマートシティになっていて、自動車ですらスマートシティのノードの一つになってきました。こうなってくると、スマートシティ全体の技術的な覇権を取っていなければ、自動車の輸出すらできなくなってしまいます。
――

日本のスマートシティ政策は、SIP の成果であるスマートシティ・アーキテクチャに基づいて進められていると考えていいのですか。
例えば、首相官邸が進めている国家戦略特区のスーパーシティ構想や、内閣官房が進めているデ

越塚

ジタル田園都市国家構想、そして各省庁が進めているスマートシティ政策などもこのスマートシティ・
アーキテクチャを参照しています。
一方で、スマートシティには国自治体が関わることが多いので、多くの調達が公共調達になります。
公共調達になると、工業製品などの各国の規格、および規格への適合性評価手続き（規格・基準認証制度）が貿易障害とならないよう、国際規格を基礎とした国内規格策定の原則、規格作成の透明性の確保を規定した「TBT 協定（Agreement on Technical Barriers to Trade）」に準拠する必要があります。今、日本はスマートシティの国際標準にはあまり積極的に関わっていません。このままでは、スマートシテ
ィの国際標準は全て海外でつくられてしまいます。これから、日本がどこまで国際標準に貢献できるかは分かりませんが、少なくとも、国際標準よりも優れたアーキテクチャをつくれば認めてもらえるかもしれません。
このように、「分野間データ連携基盤技術」や「スマートシティ・アーキテクチャ構築」のテーマに関しては、国内だけの問題ではなく、国際的なイニシアチブを取れるくらいの実力を日本が持つべきだと思っています。

日本の良いところを生かし、強くしていく――

人材育成なども含め、日本は今後どうしていけば良いのでしょうか。先生のお考えを教えてくだ

さい。
越塚
128

分野間データ連携に関する人材育成は、まだこれからになります。大学でも、データサイエンスサブプログラムディレクターインタビュー ③

CADDE のコンポネント・アーキテクチャ

やデータエンジニアリングなどデータの名前がついている教育が始まっているのですが、問題なのは、これらの学部では、実はデータを使う部分にばかりフォーカスしていることです。本来データサイエン
スには、データをつくって流通し、それを使って活用するというライフサイクルがあるのに、どちらかといえば AI や統計など、ライフサイクルの下流でデータを使う場面での教育が中心になっています。
より上流でのデータをつくることやデータ流通に必要な人材育成に関してはあまり積極的ではありません。
データ連携については、今はヨーロッパがリーダーシップをとっています。アメリカはメガプラット
フォーマーなど民間に任せようという立場、中国とインドは外国と連携する気配はありません。インド
では企業はデータを政府に提出し、政府がそれを積極的に使っていくという、政府主導の完全なトップダウン型となっています。どのやり方が良いか国際競争になっています。日本のやり方が正しいと思っていますが、日本のやり方で産業を成功させないと、ほかの国のルールに従わざるを得ないかもしれま
せん。
とはいえ、日本の場合、分野単位でのデータ基盤は結構できあがっているので、データ活用に関して結構進んでいる部分もあります。したがって、人材育成に関してはヨーロッパだけを見て合わせようとするのではなく、日本の良いところも生かせるように国際調整する必要があるでしょう。
――

データ利活用における日本の良いところとは、具体的にはどういった部分なのでしょうか。

越塚

日本人は、すぐに個々の問題解決のために手が動きます。ヨーロッパの人は、すぐに手を動かさずに、まずは物事の本質を見極めようと頭を動かします。汎用的な理論だけで勝負するところで覇権が決められると日本は弱いのです。国際会議の席においても、書類ベースだけで話をされると、日本人は負けてしまいます。今、国際標準組織は多かれ少なかれそういう世界になっており、国際標準化団体の中で日本はなかなか大変です。
しかし、日本人の強さは手が動かすことなので、すぐにシステムをつくったり、製品をつくったり、適切なサービスをつくったりするのが得意です。データの分野でもそういう力を利用して、世界覇権にうまく関わっていかなければなりません。そのためにも、できるだけ良いところを強くしていきたいと思っています。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 129

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の機能ツール開発

データ連携基盤を活用した取り組み

分野間データ連携基盤技術（コネクタ）の機能ツール開発
株式会社日立製作所、日本電気株式会社、富士通株式会社、大学共同利用機関法人情報・システム研究機構国立情報学研究所● さまざまに分散されているデータ基盤を相互に連携させ、ビッグデータとして利用するためのデータ連携基盤に必要な技術として「CADDE（Connector Architecture for Decentralized Data Exchange）」を開発した。
「CADDE」は「ジャッデ」と読み、トルコ語で「道」を意味する。
● 分野間データ連携基盤技術のコネクタ機能や支援サービス群機能、支援ツール群機能の開発を進めた。

1 研究の目的
国や地方公共団体、民間などで散在するデータ基盤を連携させてビッグデータとして扱い、分野や組織を超えたデータ活用とサービス提供を可能にする。
そのために、関係府省庁で整備が進められている分野ごとのデータ連できるエコシステムの形成を目指している。

2 実施期間と方法（1）実施期間2018 年度～ 2022 年度

携基盤や、そのほかのさまざまなデータ基盤を相互に連携させる、分野間データ連携基盤技術（コネクタ）を用（2）実施方法

いた分散型分野間データ連携を実現した。

1）コネクタ機能開発

分野共通のコア語彙や分野固有のドメイン語彙、なら

130①コネクタアーキテクチャ

びにデータ構造などを整備する関係府省庁の動きと連携

Society 5.0 の実現に向けた課題の一つとして、さまし、コネクタの開発および語彙の整備を通して、分野をざまなデータを活用した、新たなビジネス創出のための横断したデータのインターオペラビリティ（相互運用性）

仕組みが必要というものがある。それぞれの分野ごとにを実現した。また、プラグイン構造などにより、さまざ

データ連携の基盤が整備されつつあるものの、データのまなデータ形式への対応を目指した。

活用といったものは、それぞれの分野内に閉じてしまっ

データ連携の原本性や編集履歴を保障する来歴機能ている、というのが現状である。また、どこかの分野のや、契約および認証認可機能、カタログ構築の支援や構データ基盤が、他の分野とつなぐための仕組み、特に、造変換技術などの運用支援環境も実現。開発した技術成

共通的な仕組みをつくることは難しい状況であり、分野

果の国際標準化に取り組み、技術成果を国益に還元した。

ごとのデータ基盤の間をつなぎ、異なる分野のさまざま

さらに、具体的な分野間データ連携のユースケースにつなデータを相互に連携させる、分野間データ連携のため

いて、フィールドでの有効性検証を行い、その結果をコのアーキテクチャとして、データ交換にコネクタというネクタの安定版に取り込んでいく。

新しい技術要素を取り入れる。

最終的には、産官学に散在するデータ基盤を連携させ、本研究開発においては、これらのデータの発見、契AI の学習データなどとして活用可能なビッグデータを約、交換、来歴管理という機能を、コネクタを基盤とし供給する、分散型分野間データ連携が持続的に自立運用

たネットワークで一元的に実施できるというのものを目データ連携基盤を活用した取り組み
分野間データ連携基盤技術（コネクタ）の機能ツール開発

世の中でデータ連携基盤と呼ばれているものは、大き安心・安全なデータ交換を実現する上で求められる、

く二つに分けると、巨大なデータベースをつくるのか、

認証やアクセス制御、交換履歴の記録等はデータ交換にデータを交換するネットワークをつくるのか、という違紐づく形で一気通貫に実現しつつ、異なる基盤の間をコいがある。

ネクタが取り持ってデータ連携ができる、というのが本中央に巨大なデータベースをつくる、というアプロー

研究のメリットであり特徴でもある（図 1）。

チは、誰がそのデータベースを運用・管理するのかなど

本研究の実施にあたっては、まずはオープンデータにの問題が発生し、なかなか実現が困難であると考える。

対応するためのデータ交換機能を開発し、その後、アクそこで、データ提供者とデータ利用者それぞれにコネ

セスコントロールや契約や許諾が必要なデータへの対応

クタを置いてもらい、コネクタが間を取り持つ形でデーのため、認証、認可、データ連携契約機能を開発するとタを交換するネットワークをつくるというアプローチをいう、徐々に機能を追加するアプローチを採用した（図 2）。

図1

開発したコネクタアーキテクチャ

図2

開発アプローチ

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 131

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の機能ツール開発

採用した。

指す。

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の機能ツール開発

α版は、開発コミュニティの立ち上げと特定環境でのは、分野を横断するデータ連携において、異なる複数の動作検証を目的とし、他 SIP と実証参加者と開発希望者

組織をまたいで生成されるデータにおいて、大元の原本へ限定公開とする。また、リリース時の動作確認状態は、から、組織間でのデータ交換履歴、組織内のデータ加工

コネクタ機能（正常系）動作確認済みとした。

履歴を一気通貫で確認可能な新しいデータ来歴機能の実

β版は、開発コミュニティの拡大と動作検証の環境拡現を目指した。また、来歴の信頼性の観点では、改ざん大を目的とし、他 SIP と実証参加者と「データ社会推進への耐性が必要である。分野間をまたぐデータの連携に協議会」（Data Society Alliance。以降、DSA。p.163 参

おいては、特定の運用者に依存して中央サーバを置くこ照）の会員と開発希望者へ限定公開とした。また、リリとは想定できない。このような分散環境でのデータ来歴ース時の動作確認状態は、コネクタ機能（正常系 / 異常の機能を実現するため、耐改ざん性が高く、透明性を確

系）動作確認済みであり、特定環境での動作確認済みと保したままデータ共有を可能とするブロックチェーンのした。

分散台帳を活用した。

V1 以降の一般公開版は、普及促進を目的とし、一般公開を行う。リリース時の動作確認状態は、コネクタ機

2）支援サービス群機能開発

能（正常系 / 異常系）動作確認済みであり、数多くの利①カタログ横断検索用環境での動作確認済みとした。
β版と一般公開版では、Web アプリケーションの脆られる（ﬁndable な）状態でなければならない。このデ

弱性確認およびファジングツールでの API 脆弱性確認

ータの発見機能を、本研究開発ではカタログ横断検索とを実施済みとした。

して実現した。

②データ連携契約機能

各分野、組織などで公開されるデータは、データカタ

分野によっては、契約が必要なデータなどもあり、そログに収載され、必要な範囲で公開される。しかし、このようなデータには、コネクタの外に存在する機能と連の個別のデータカタログがあるだけでは、必要なデータ携して対応するようにする。データ取引市場と連携してがどこにあるかを探すのは容易ではない。カタログ横断

契約処理が可能となるようにした。

検索では、これらのデータカタログのデータを収集して、③データ交換機能

1 か所で検索と内容が確認できるようにした。

各分野が持っているデータにはさまざまな提供形態が132

分野間でデータ交換を実現するには、データが見つけ②語彙リポジトリーあり、その中でも、ファイルでのデータ交換、HTTP、

分野間データ連携基盤において、語彙はデータ提供者

FTP、NGSI への対応を優先的に対応すべきものとした。

が提供データを準備する段階で用いることができる。語

④データ来歴機能

彙とは、データで用いられている用語やデータの記述様

分野を横断するデータ連携において、データ利用者は、式のことを指し、単に用語を集めたものから、統制語彙入手したデータを自身が所有するデータと組み合わせたと呼ばれる一定のルールで集めた用語・概念の集合、分り、加工したりして、新たなデータを生成し、今度はデ類体系、あるいは、概念の実例を記述するときに用いるータ提供者として、生成したデータを提供することが想項目の集まりである概念スキーマといったものを含む。

定される。これにより、多様なデータが生成され交換さこの語彙を、データ提供者の間で共有することによってれる一方、データの生成過程が複雑化していく。そのよ

データで使われている語彙を共通化することで、データ

うな中で、データ利用者は、入手しようとするデータにを理解しやすくし、データ利用の促進を図る。この共有

ついて、大元の原本が何か、現状のデータに至るまでに化のためのシステムが語彙リポジトリーである。

どのような加工が施されたのか、どのように流通されてデータ提供者は、自らが持つデータを公開するにあた

きたのか、といったデータにまつわる履歴を確認できなり、なるべく多くの人が利用しやすいデータとして提供

いと、安心して利用することができない。

することが望まれる。データ提供者は、語彙リポジトリ

従来、組織内のデータについて、原本からデータに至ーにある語彙を参照することで、共通的な語彙を適用しるまでの加工履歴を管理して提供するデータの来歴管理て自らのデータをより利用しやすい形に変換してから提の機能は存在していたが、組織間を流通するデータに対供することが可能となる。

する来歴管理の機能は開発されていなかった。本開発で③認証認可機能データ連携基盤を活用した取り組み
分野間データ連携基盤技術（コネクタ）の機能ツール開発②統制語彙作成支援機能

ユーザーを認証する必要があり、また、オープンデータ

分野をまたがって他組織でデータを使用するには、同以外に特定の利用者を識別して提供されるデータに対応

じ事柄を表す用語がデータソースごとに異なる表記であする必要があるため、認証機能および認可機能を開発しると、機械的に使用できない。IMI 共通語彙基盤では、た。

分野横断でのデータ利活用を目的とし、コア語彙とドメ認証機能によって、認証要求者の正当性（正当なユー

イン語彙を連携させ、異なる分野のデータの相互運用性

ザー）と真正性（authenticity＊1）を検証する機能を提供。

を高めることを目指すフレームワークが提供されていさらに、認可機能により、認証によって識別されたエンる。

ティティ（主体）にサービス利用やデータ取得の許可を本活動は当初、IMI の考えを踏襲しつつ、同じ意味で与える機能を提供することで、特定の利用者を識別してあるが分野ごとに異なる表記の用語を推定する、統計学

提供するデータの交換が可能となり、安心・安全なデー

的機械学習を用いた自然言語処理エンジンの開発を目指

タ流通が実現できる。

した。

なお、それぞれの分野では、ID プロバイダーを保有

そのためには、分野ごとの自然言語処理に必要な学習しており、それらとの連携が必要となるため、認証機能

用データ（コーパス）が必要である。コーパス構築のたは、ID プロバイダーとの連携も可能とした。

めに、「現代日本語書き言葉均衡コーパス」などの既存のコーパス構築方法や著作権などの関連法案について調3）
支援ツール群機能開発査した。あわせて、コーパス構築ではなく実際に作成さ①データカタログ構築支援機能

れている語彙の調査として、農業や金融、ものづくり分

データカタログとは、データを取引する際にデータの野の語彙の作成過程と作成結果を調査した。その結果を概要情報をリスト化したもので、データ利用者は、この用いて、どのような分野間の語彙の連携を行えば良いか

データカタログから目的のデータを探すことができる。

検討した。

データカタログはメタデータを管理しており、メタデータにはそのデータを表す属性や関連する情報などのデータの概要情報が記載されているため、メタデータを見ることで、どのようなデータであるのかを端的に把握で3 研究の成果（1）コネクタ機能開発

きる。
なお、データカタログは各分野でそれぞれ整備されて

1）コネクタアーキテクチャいるものの、
データカタログ項目は共通化されておらず、分野間のデータ交換の実現に向けた、データ利用者と各分野で独自の構成となっている。そのため、他分野のデータ提供者間のデータ交換を可能とするコネクタのメ

データカタログを参照する際は個別に解読する必要があ

イン機能の設計および開発をコネクタα版（2020 年 9

り、同じ内容を含む項目であっても名称が異なっている月末版）として完了した。本コネクタメインは、複数のため、分野を横断して必要なデータを検索しながらの利

データ取得インターフェースを選択してデータ取得を可用ができないという課題がある。

能にするアーキテクチャとした。

こ の 課 題 を 解 決 す る た め、 国 際 的 な 標 準（W3C

また、必要に応じてデータ来歴機能とも連携し、デー

DCAT）に基づき、分野をまたいだ項目内容の理解が可タの受け渡し記録を取得することを可能としコネクタβ能で、分野を横断的に検索することが可能な項目を策定

版（2021 年 3 月末版）の設計と開発を完了した。

した。

2021 年 3 月末には、登録制ではあるが、一般の方になお、項目が多数存在し、データ提供者にとって、データカタログの多くの項目に入力することは、非常に大利用していただくため GitHub でのコネクタ OSS 公開（限定公開）を行った。

きな負担になることが想定される。この課題を解決する

2021 年度は、コネクタへの追加機能として、データ

ため、
支援機能
（データカタログ作成ツール）を開発した。

来歴機能と連携した組織間のデータ交換履歴、データ交＊1 主体がそれを主張する本人であること。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 133

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の機能ツール開発

データ流通において、安心・安全を確保するために、

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の機能ツール開発

換機能として NGSI（API）へ対応した。また、商用デー

データ取引市場と連携して契約処理を行うことも可能とタの利用を可能とするための認証認可機能とデータ連携なった。

契約機能との連携機能、および組織間のデータ加工履歴と組織間のデータ交換履歴機能の設計・開発を実施し、2022 年 3 月末にコネクタ V1 を OSS 公開（一般公開）した。
2022 年度は、社会実装を見据えた CADDE の高セキ
ュリティ化として、多要素認証や認可の分散化を行った
ことに伴い、コネクタと認証機能、コネクタと認可機能間のシーケンスの見直しを実施した。

3）データ交換機能
2020 年度は、コネクタ内の各機能は独立性の高いモジュールでの構成（ビルディングブロック）とし、新たな要件等への対応が必要になった場合でも簡単に対応できるように設計した。
取得するデータに合わせたインターフェースもビルディングブロック構成で設計し、3 種のインターフェース

また、NGSI インターフェースで提供するデータの来（① FTP インターフェース、② HTTP ファイルダウンロ

歴管理対応ができるようにデータ来歴機能とのインターードインターフェース、③ NGSI インターフェース）のフェースの見直しを実施した。さらに、コネクタ全体の開発を完了した。

エラーメッセージの強化を行い、2023 年 3 月末にコネ
クタ V2 を OSS 公開予定である。

2021 年度は、取得したデータを加工した後での来歴が取得できる機能を開発した。

コネクタは CADDE の特徴の一つであり、分野ごとに2022 年度は、データ来歴機能とのインターフェース

プロトコルなどがバラバラであっても、コネクタを導入にもたせるパラメーターの見直しを実施し、NGSI におすることで、
データ交換相手の仕様を意識することなく、けるデータ提供時の来歴が取得できるようにした（図お互いにデータ交換が可能となった。また、認証機能や

3）。

認可機能、データ連携契約機能を必要に応じて組み合わ

今後、上記以上に必要となるインターフェースがある

せて利用することで、安心・安全なデータ交換を実現す場合、必要なインターフェースのみ追加することで、新る上で求められる、認証やアクセス制御、交換履歴の記

たなインターフェースに対応したデータ交換が可能とな録等について、データ交換に紐づく形で一気通貫に実現

り、CADDE の適用範囲が広がるものと考える。

しつつ、異なる基盤の間をコネクタが取り持ってデータ連携ができる、というのが CADDE のメリットである。

4）データ交換機能（NGSI）
スマートシティプラットフォームで広く普及してい2）データ連携契約機能

る、「FIWARE」で使用されるネットワーク API である

2021 年度に、有償・非公開データを契約に基づいて

NGSI（NGSI v2）に対応し、データ提供者とデータ利用

利用者に提供するための、データ利用権取引市場との連者の間において NGSI v2 形式のコンテキストデータの携インターフェースおよびシーケンス策定をもとに、契授受を行う機能を開発した。

約を要するデータ交換をデータ取引市場と連携して実また、認証機能や認可機能、データ連携契約機能、お現した。また、一つのデータ取引市場（EverySense,Inc.

よびデータ来歴管理機能との連携機能を開発。コンテキのサービス）と連携実装を行った。その際、複数のデー

ストデータにおいてもファイルデータの授受と同様に、タ取引市場との連携も可能にするため、CADDE とデー限定された利用者とのデータの授受や、データ取引市場

タ取引市場間の API を規定した。

などの契約に基づく有償データの授受、およびファイル

2022 年度は、社会実装を見据えた CADDE の高セキの授受に関する履歴を登録することを可能にした。

ュリティ化に伴い、データ取引市場との連携においても認証を実施する API に改定した。

1345）データ来歴機能分野によっては、アクセスコントロールや契約や許諾

従来、組織内で生成されるデータの原本情報やデータが必要なデータもあり、そのようなデータに対して、コの改変や結合といったデータの加工の履歴、組織間で受ネクタの外に存在する機能と連携して対応できるようにけ渡されるデータ交換の履歴を一元的に管理する機能はなった。また、アクセスコントロールが必要な場合、認存在しなかったが、カタログ作成ツールやデータ交換機

証機能と連携した利用者の認証や、契約が必要な場合、能、データ加工ツールといったデータ連携における機能

データ連携基盤を活用した取り組み
分野間データ連携基盤技術（コネクタ）の機能ツール開発

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の機能ツール開発

図3

データ交換機能との協調および履歴登録のインターフェースや履歴のデのデータを収集している。公開機能としては、基本的にータモデルの統一化を進め、組織をまたいだエンドツー

は個別のカタログの情報を公開するが、いくつかの項目

エンドの来歴の管理および参加者への提供を可能とし（id など）については、横断検索内でのデータの一貫性た。また、複数の異なる組織が参加するデータ連携にお管理のため、個別のカタログの情報から変換して生成しいては、来歴情報の改ざんへの耐性が重要となるが、特ている。検索機能では、基本的には全てのカタログのデ定の運用者が集中して管理するのではなく、複数の運用

ータ項目が検索可能である。また、一部のデータ項目に者ならびに参加者が分散的に管理するブロックチェーン

おいては、データ項目とその値の組という形で検索を指の分散台帳の活用により、どの参加者や運用者であって定できる。横断検索自体も、CKAN API に準拠した API

も途中での改ざんが困難な来歴情報の管理を可能としを公開している。この API は、CADDE のコネクタなどた。

のコンポーネントから利用される。さらにこの API を

また、分野間データ連携基盤技術（コネクタ）の有効性検証の行政・交通分野のデータ連携実証において、本用いて、横断検索自身を複数設置しカスケードして運用することもできる。

データ来歴機能を適用し、データ提供者である自動車メ

CKAN 以外のカタログサイトにも、一部対応している。

ーカーから提供されるデータの流通先の追跡を実現する

また、国立情報学研究所が収集する学術データ（IRDB）

とともに、データ提供者視点での有用性を確認した。本も収載している。2022 年 8 月現在、62 のカタログサ

実証実験については、SB テクノロジーと富士通共同でイトから 9 万 5,000 件以上のカタログを収集公開して2022 年 3 月 31 日にプレスリリースを公開した。

いる。学術データを含むと 16 万件以上になる（図 4）。

（2）支援サービス群機能開発

2）語彙リポジトリー
語彙リポジトリーでは、語彙の登録、更新、検索に加1）
カタログ横断検索
カタログ横断検索は、インターネット上に分散して存在するカタログサイトから情報を収集して、検索および

え、CADDE のほかのコンポーネントとの API 連携が可能である。

内容が確認できるようにするものである。実装において構築した語彙リポジトリーでは、登録可能な語彙とは、カタログサイトで世界的なデファクトとして使われして、まず SKOS 語彙と呼ばれる統制語彙がある。これている「CKAN」を基本として設計した。

は RDF スキーマあるいは簡易フォーマットで登録でき収集機能では CKAN API を用い、収集したカタログ一る。簡易フォーマットとは、項目が規定された CSV 形

覧あるいはカタログ更新一覧に基づいて、個別カタログ

式で SKOS 語彙を記述するものである。SKOS 語彙は統SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 135

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の機能ツール開発
図4

横断検索の概念図

制語彙作成支援ツールでもサポートされており、この形

ログの内容が理解しにくい課題への対応ため、国際的な式で 2 つのシステムは API 連携する。このほか、RDFS

標準（W3C DCAT）に基づいて、部門を横断しても理解

や OWL で書かれた語彙全般、JSON スキーマも登録可

しやすく共通的に利用できるデータカタログ項目を策定能である。また、語彙共有を促進するため、ダブリンコした。また、単なる共通化だけではなく、分野をまたがアなど汎用のスキーマや統計 LOD の語彙なども事前にって検索する際に、必要となる項目として精査を実施し登録されている。

た。

語彙リポジトリーの基本インターフェースは検索画面

なお、精査を実施しても、必要なデータカタログ項目

であり、ここでキーワードなどを入力して登録されていは 89 項目と多い状態であり、データを提供する人がデる語彙を発見する。その語彙で内容を確認し、必要であータカタログを作成する負担が多いため、機械学習を利ればダウンロードできる。語彙の登録においては、まず用し、入力値を推測して提示する等の負担軽減のためのユーザー登録を行い、その上で自ら語彙データをその語仕組みを備えた支援ツールとして、カタログ作成ツール

彙に関する説明（メタデータ）と共に登録する。また、を開発した。これにより、データカタログ作成の工数を必要であればその語彙の preﬁx（接頭辞）を新たに取得

最大 62% 削減する効果が見られた。

できる。
2）統制語彙作成支援機能
3）認証認可機能

コーパス構築の調査の結果、著作権者からの利用の許

有償・非公開データを契約に基づいて利用者に提供す諾といった著作権処理を非常に注意深く行う必要があるための、標準仕様に基づく認証認可の連携仕様を策定

り、また収集するコーパスに偏りがないよう注意する必し、アクセス制御を必要とするデータ交換に対応する認要があることが分かった。著作権処理に関しては人間系

証機能および認可機能を 2021 年度に開発した。

で行わざるを得ず、技術的な解決は難しい。よく行われ2022 年度は、社会実装を見据えた CADDE の高セキる手法としてはオープンソースソフトウェアの開発で用ュリティ化として、多要素認証や認可の分散化を行った。

いられているコントリビューターライセンス同意があり、多人数の協力によるデータ生成の場合は権利譲渡の136（3）支援ツール群機能開発

ルールを事前に明記し、それに合意した上で作業を実施

1）データカタログ構築支援機能する方法がある。そのため、著作権処理は本研究の対象

分野ごとにデータカタログの項目やルールについては外とした。さらに、各分野で作成されている語彙の調査

異なっているのが現状であり、異なる分野のデータカタの結果、「語彙」として作成された用語の集合の構造がデータ連携基盤を活用した取り組み
分野間データ連携基盤技術（コネクタ）の機能ツール開発

り、ほかの人がレビューをしたりすることが難しい。そまたは表形式データのスキーマに相当するものやそのデこで我々は、SKOS のサブセットとなる CSV フォーマッータ型まで規定されているものなど、オントロジースペ

トを定義した。同フォーマットは、CVD の入出力のみ

クトラムという光の波長分解のようにさまざまな粒度をならず、語彙リポジトリーの入出力にも対応しているた持つことが分かった。

め、作成した統制語彙を広く他分野に公開でき、一方で語彙を構築する過程では、その分野の専門家と知能情報処理の専門家が共同で数か月かけて構築作業を行って同一分野内においても複数人で、共同で更新作成作業を行うことが可能である。

おり、その作業の基礎となるデータに、テキストデータ

CVD は GUI アプリであるため、機能性だけでなく、のみならず、表形式データやデータベースのスキーマな操作性は非常に重要で、我々は複数の被験者に対してど、統計学的機械学習の学習に適さないものが多く見らUI/UX の評価を行いながらソフトウェアの改善を重ねれた。各用語やスキーマと IMI 共通語彙基盤のコア語てきた。我々が実施した評価実験では、CVD の操作に

彙との対応関係であるマッピングを行っている語彙は、

慣れれば表形式ソフトのみを用いて統制語彙を作成する

調査した中では存在しなかった。さらに、時間が経つとことに比べ、素早く不整合なく作成できることが確認さ

新しい用語が出てくるため、語彙を一度作成して終わりれている。我々は本成果を、オープンソースソフトウェ

ではなく、語彙の更新が必要なことも分かった。

アとして公開した。

そこで我々は、各分野での語彙と共通語彙基盤のコア

上記オープンソースソフトウェアと語彙レポジトリー

語彙のマッピングが実現可能であるかどうかを検証するを用いて、いろいろな分野の持つ語彙を公開・共有する

ため、ものづくり分野を例にとり、分野に紐づかないコ

ことで、各分野の持つデータの意味的連携性を高めるこーパスで学習した類似用語検索エンジンにより、定量的とが期待できる。我々は、ほかの SIP にご協力いただき、にマッピング精度を計算した。
正解となるマッピングは、各プロジェクトで保持する語彙の中から、語彙を作成す

事前に手作業で作成した。その結果、検索結果の最上位る作業を支援し、語彙を公開していただいた。ご協力いは事前に手作業で設定した用語が出ることはほとんどな

ただいた方々に作業実施後にアンケートを実施し、RDF

く、完全な機械処理ではマッピングできないことが分か化された語彙の公開により、データの表記ゆれ抑制やデった。

ータの理解に役に立つという意見を得ることができた。

上記の調査および検証結果から、我々は機械処理のみ
による語彙マッピングの方針を転換し、各分野での専門家の語彙作成を支援する機能の開発を目指した。オント
ロジースペクトラムの中でも最も構造が単純であり、す4 まとめと今後の展望

べての語彙作成の入口となる、同義語や上位語を定義し（1）コネクタ機能開発

た統制語彙の作成を支援することとした。

1）コネクタアーキテクチャ

我々は新語に追従するために、分野の専門家のみでアーキテクチャとして、各分野におけるデータ流通のも統制語彙が作成できることを要件とし、語彙作成の仕組みを最大限尊重し、それらを各分野の特性に合わせ作業負荷を軽減する GUI ソフトウェアを作成した。開て分散的に連邦化する、ビルディングブロックス型とし発したソフトウェア「Controlled Vocabulary Designer

た。

（CVD）」は、マウス操作のみで同義関係・上下関係が設コネクタのネットワークを通じてデータ交換が実現さ定できる。AI による同義語や上位語の推定結果や、既れることとなり、分散的に存在するデータ提供者とデー

存語彙の情報を参考にしながら操作が可能である。また、タ利用者は、それぞれの窓口となるコネクタを用意する

CVD では、作成した統制語彙を機械可読性の高い SKOS

ことでネットワークに参加し、データ交換が可能となる。

という、RDF 形式で出力できる。RDF を用いれば、全コネクタ間のデータ交換においては、必要に応じて認証

体部分関係（part-of 関係）や属性関係（attribute-of 関係）

認可や契約管理、来歴管理などの機能が呼び出されて利といった、より詳細な関係性を記述していく際の橋渡し用される。

を担うことが可能である。一方で、SKOS は人が見た際

また、データ交換のプロセスだけではなく、データ記の一覧性に乏しく、分野の専門家が作業結果を確認した

述語彙の共有からデータ発見、データ変換といった、デSIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 137

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の機能ツール開発

それぞれ異なり、用語の一覧やその説明まで含めた辞書、

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の機能ツール開発

ータ利活用の一連のフェーズで必要となる機能を支援するツールやサービスも提供しており、幅広い活用が想定

今後については、機能拡充などを行った上で、サービス提供などによる社会実装を予定している。

される。
その結果、Society 5.0 の目指す、さまざまなデータを活用した、新たなビジネスの創出が期待される。

5）データ来歴機能
分野間における安心なデータ流通・利用の実現に向け今後については、DATA-EX を推進する団体（p.165て、データを基点として、大元のデータの原本情報およ参照）による普及促進や、本研究開発に携わった企業・びデータ交換履歴、加工履歴を確認可能とするデータ来団体による機能拡充、およびサービス提供による社会実

歴機能を実現した。本データ来歴機能は、今後の分野間装が想定される。

や異なる組織間において転々と流通され改変されていく
データにおいて、データにまつわる各種履歴を、データ

2）データ連携契約機能
本機能の提供により、契約を要するデータ交換にも対利用者から確認可能とするものであり、安心なデータ利用として必須となる機能である。

応できるため、より適用範囲が広がることとなった。今現 在、 富 士 通 で は 本 技 術 を 発 展 さ せ、 新 サ ー ビ ス

後、データ取引市場の拡大が想定されるため、より広い「Fujitsu Computing as a Service Data e-TRUST」として範囲でのコネクタの普及を想定している。

2022 年度末より提供開始する予定である。

また、本機能については、GitHub でオープンソース

これにより安心安全で自由なデータ流通の両立を実現

として一般的に公開しており、さまざまな分野での活用

し、金融や製造、流通、医療分野などにおけるさまざまが想定される。

な課題解決に取り組む。

3）データ交換機能（2）支援サービス群機能開発

一般的なファイル交換プロトコルである HTTP や FTP

1）カタログ横断検索への対応や、認証機能、認可機能との連携により、契約

カタログ横断検索においては、デファクトで使われて有無、有償無償データなど、幅広いデータ交換が可能といるカタログサイトのソフトウェアである CKAN に準なり、安心安全なデータ流通の促進への寄与が想定され拠する形でシステムを構築し、その上でいくつか拡張しる。

た。結果として、サイト数としては 60 程度であるが、また、本機能については、GitHub でオープンソース

自治体（市区町村）であれば 400 弱、数でいえば 20％として一般的に公開しており、さまざまな分野での活用

強、人口比でいえば 30％強をカバーできた。ただ、こが想定される。

れ以上のカバー率を目指すのであれば、CKAN 準拠以外

今後については、競争領域において、本機能の提供ののサイトをどう取り込むかを検討する必要がある。

みにとどまらず、データの収集・分析等も含めたサービ

カタログ横断検索の運用においては、基本的には大きス提供などにより、さらなる社会実装への普及拡大を期

な問題はなく、運用そのものは軽微なコストである。し待している。

かし、長期運用にあたって運用体制を組む必要があり、これが今後の課題となる。

4）データ交換機能（NGSI）

開発したソフトウェアはオープンソースとして公開しスマートシティプラットフォームで広く普及されていている。今後、長期運用にあたっては、ソフトウェア自る FIWARE で使用されるネットワーク API である NGSI

身の更新も必要となってくるため、その体制も検討する（NGSI v2）への対応についても、FTP と HTTP と同様必要がある。

に認証機能、認可機能との連携により、契約有無、有償

なお、自治体などのオープンデータに加え、学術デー

無償データなど、幅広いデータ交換が可能となり、安心

タを取り込む総合サイトは世界的にも稀有であり、デー

安全なデータ流通の促進への寄与が想定される。

タ利用の可能性を広げたという点で意味がある。

また、GitHub でオープンソースとして一般的に公開する点も同様であり、さまざまな分野での活用が想定される。
138

2）語彙リポジトリー
語彙リポジトリー開発においては、語彙の共有と再利データ連携基盤を活用した取り組み
分野間データ連携基盤技術（コネクタ）の機能ツール開発

2）統制語彙作成支援機能試験運用を行った。語彙を共有するメリットとしては、

オープンソースソフトウェアである CVD を用いるこ

データの理解の向上、データ作成の簡略化、データの再とで、分野の専門家がいつでも簡単に統制語彙を作成で利用制の向上があり、語彙リポジトリーはそのハブ的なきるようになった。今回の開発成果は OSS での公開で役割に期待される。

あるため、実際に分野の専門家が使用するにはソフトウ

今回開発されたリポジトリーは、語彙記述のデファク

ェアをインストールする作業が必要となる。より簡易的

トである RDFS/OWL 言語をサポートすること以外に、に使うために SaaS での提供が考えられる。また、今回CSV による簡易フォーマットもサポートしている。このの実装では一人で作業することを想定していたが、複数ことにより、語彙登録と利用のハードルが下がることがの分野の専門家は遠隔地にいることも想定され、遠隔地期待される。また、統制語彙作成支援ツール（CVD）とにいる専門家同士が共同で編集を実施できる語彙リポジ

API 連携をすることで、ユーザーが語彙データに直接触

トリーサービスとのシームレスな連携が考えられる。

ることなく、語彙の登録や利用ができるようになっている。この点も利用促進に貢献すると考える。

今回我々が定義した SKOS のサブセットとなる CSV
フォーマットを用いることで、既存の表形式データや文

語彙リポジトリーの運用においては、基本的には大き章、PDF で保持され開示してある既存の語彙を同 CSV

な問題はなかった。しかし、長期運用にあたっては運用にコピーし、その CSV を CVD へ読み込むことで、同体制を組む必要があり、開発したソフトウェアはオープ

義語関係や上下関係を GUI 上で可視化し簡易に把握しンソースとして公開している。今後、長期運用にあたったり定義したりすることが可能になる。また、それをてはソフトウェア自身の更新も必要となってくるため、RDF で保存するだけで、ほかの分野の人が理解しやす

その体制も検討する必要がある。

くなる。このようなデータの解釈可能性を高める作業のハードルを下げることで、今後、さまざまな分野で統制
語彙が作成され、機械処理可能なデータが増えていき、

3）
認証認可機能本機能の提供により、オープンデータ以外にも特定のデータ社会の実現に寄与することが期待される。

利用者を識別して提供されるデータの交換にも対応でき
るため、より適用範囲が広がり、広範囲でのコネクタの普及が想定される。また、本機能については、GitHub
でオープンソースとして一般に公開しており、さまざまな分野での活用が想定される。
本機能により、分野間における安心安全なデータ交換が可能となった。
また、各分野における ID プロバイターとのつながりが容易となり、分野間のデータ交換が活性することが期待される。

（3）支援ツール群機能開発
1）
データカタログ構築支援機能
本機能の提供により、データ提供者のデータカタログ
作成負荷の軽減が可能となるため、データ提供者の増加が想定される。
また、分野間をまたがった標準的なカタログ項目によるデータカタログサイトが増加することによって、より目的のデータが見つけやすくなり、データ流通そのものの活性化も想定される。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 139

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の機能ツール開発用を目指して、語彙リポジトリーソフトウェアの開発と分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の運用支援技術開発

データ連携基盤を活用した取り組み

分野間データ連携基盤技術（コネクタ）の運用支援技術開発
大学共同利用機関法人情報・システム研究機構● データの利活用に適した表形式データの検索、構造変換、意味解析技術を研究開発し、国際的な評価コ

ンペティションに参加。この評価を通じて世界トップレベルの性能を有することを確認した。
● オープンソースのツールを開発するとともに、これらの要素技術を連携して使用するためのプロタイプ

システムを開発し、開発技術の利用促進を図った。

1 研究の目的
本研究開発は、Society 5.0 の時代においてサイバー空間に取り込まれた、さまざまな分野のデータ基盤を連

2 実施期間と方法（1）実施期間2018 年度～ 2022 年度

携して活用するデータ編集支援ツール群を研究開発することで分野間のデータ連携を容易にし、データ活用を促
進することを目的としている。

（2）実施方法
本研究では、代表的なデータ構造である表形式データ

Society 5.0 で扱われるデータ空間には多様なデータを核とし、「データ構造の発見による構造変換支援」、「意

提供者とデータ利用者がアクセスするため、やりとりさ味と構造を利用したデータ発見支援」、「語彙知識とデー

れるデータは、多様な形式や構造、表現が混在すること

タの関係の学習によるデータの意味同定」の三つの要素になる。これらのデータを組み合わせて活用するには、技術の研究開発に取り組む。また、これらの研究開発のデータの形式や構造、表現の変換が必要になる。また、成果を連携させる「データ編集支援ツール TableLinker」

これらのデータをコンピューターで効果的に分析する場のプロトタイプシステムを開発する。さらに、自治体を合には、データに意味を付与することが望ましい。本研

実証フィールドとした「実データを用いた研究開発技術

究開発では、データ形式の変換技術や類似表現の処理技の検証」を行い、その結果をフィードバックして、要素

術、データの意味付与に関する要素技術を研究開発する技術および編集支援ツールを改良する。図１に、表形式

とともに、各要素技術を連携して活用するデータ編集支

データを核としたデータ編集機能の構成を示す。

援ツールを開発することでデータ活用コストの低減を図った。

1）データ構造の発見による構造変換支援
明示的な構造を持たない文書などを含む、多様なデー
タソースを解析して表形式データに変換することにより、データソースとして想定できるデータの範囲を拡大する。オープンデータにはエクセルや CSV＊1 といった

＊1 各項目間がカンマ（ , ）で区切られたデータ。

140

データ連携基盤を活用した取り組み
分野間データ連携基盤技術（コネクタ）の運用支援技術開発

意味と構造を利用した関係の学習による
データの意味同定

抽出・形式化

データ発見支援

データ利用支援
知識利用

語彙知識
ナレッジグラフ

スキーマ知識オントロジー

知識利用

データ作成支援

意味的関係
データ
利用

データセット群

構造的関係

データ構造の発見による構造変換

図1

データ
作成・公開

データ利用

データ編集支援技術群の概要

表形式データに加え、ワードなどの文書にデータが埋めな検索コマンドを生成し、データの利用や登録を支援す

込まれていることも多い。本研究では、オープンデータ

ることを目的とする。このために、自然言語解析技術をに含まれる割合の多い PDF から、表形式データを抽出利用した、類似データ検索機能の高度化に関する研究開する技術に取り組んだ。

発に取り組む。2019 年度までの研究開発において、自まず、PDF ファイルの各ページを分析し、タイトル、

然言語処理分野の深層学習の適用によって、データ発見

パラグラフ、図、表といった文書の構成要素に対応するの機能が高度化できることを確認した。これを踏まえ、矩形領域を抽出し、表に対応する領域を特定するページ

2020 年度以降では、まず、ユーザーのクエリから表形

レイアウト分析、および表領域抽出法の研究開発を行っ

式データを検索するコンペティション型の研究に参加た。次に、ページレイアウト分析によって得られた表領

し、「3）語彙知識とデータの関係の学習によるデータ

域から、表を構成するセルや見出しを抽出する表解析技の意味同定」と連携して検索機能の高度化モジュールを術や、表の埋込み表現技術、および取り込み精度の高い開発し有用性を検証した。また、類似構造データの発見

表解析技術を研究した。

と自動マッピング機能を開発して、「1）データ構造の精度の高い表領域抽出および表解析技術を実現するに発見による構造変換支援」と連携して公的機関のオープ

は、大規模な訓練データが必要になる。そこで LaTex＊2

ンデータを用いた実証を行った。さらに、自然言語文になどで記述された学術論文のソースファイルと、対応すよるユーザーの問い合わせを解析して、データベースク

る PDF ファイルとの組み合わせによって大規模な評価

エリに自動変換する意味解析技術の研究に取り組んだ。

データセットを作成し、表埋込み表現の学習に用いると

特に、これまでの技術では扱うことが難しかった、表形

ともに、その精度評価を行った。

式データ中のデータ値に関する条件を考慮した解析技術を開発し、国際的なチャレンジデータセットを用いて有2）
意味と構造を利用したデータ発見支援

効性を検証した。

ユーザーの入力から検索要求を推測して、データカタ
ログの語彙やメタデータ構造に対応付けすることで適切＊2 テキストベースの組版処理システム。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 141

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の運用支援技術開発

語彙知識とデータの分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の運用支援技術開発

3）語彙知識とデータの関係の学習によるデータの意味
同定
データベースのデータや表計算ソフトウェアのデータなど、表形式データは分野横断型データの利用において重要なデータである。ここでは、多様な表形式データの意味を同定することで、分野横断型データの利用を促進する仕組みを確立した。
表形式データの意味同定の原理としては、ナレッジグ
ラフ＊3 に格納された語彙知識と個別のデータの関係をMask R-CNN

学習させることで、新規データの意味が語彙知識を用いて説明できるようにした。語彙に含まれる用語ごとに、・ページ分割・領域分類

用語を用いて記述されているデータ（文字列、数値）を収集して機械学習を行うことで、新規データの各部分がK. He et al.

どの用語に対応しているものかを判定した。この結果、類似するデータの発見や重複する項目を用いたデータのtable

統合、拡張が可能になる。
まず、表形式データの意味的アノテーションの基礎技術を確立し、コンペティション型の研究企画への参加を通して技術を評価した。この基礎技術に基づき、ユーザ
ーおよびシステムから利用可能な表形式のアノテーショ

table

ンを行うプロトタイプシステムを開発した。
4）データ編集支援機能の実装

・セル抽出
・セル文字認識・表構造抽出

「データ構造変換」、「データ発見」、「意味同定」の各支援機能を組み合わせ、利用者が持つデータをコネクタに提供可能なデータに変換する過程、およびカタログ横断検索結果をまとめるデータ加工過程を、表形式データ
を介して支援する「TableLinker」を実装した。
まず、利用者が表形式データをアップロードして加工するために必要となるユーザー管理、データ検索、デー
タのインポート／エクスポート機能を設計・実装し、外Table image with detected cell bounding boxes部からアクセス可能なクラウド上にプロトタイプシステ
ムを設置した。次に、データ作成・加工を支援する共通
テンプレート、および類似データ検索機能やデータ変換・加工機能の研究開発を行って実装した。
5）実データを用いた研究開発技術の検証
2020 年度は、2019 年度にデータ連携の試行を実施した札幌市を中心とする地域での実証環境を用いて、異分野データの新たな連携の発見とデータ統合を対象に、
1）から 2）での開発技術の検証を実施した。ここでは、Predicted Table HTML (view on Web browser)
図2＊3 さまざまな知識を体系的に連結し、グラフ構造で表した知識ベース。

142

表領域抽出と表解析

データ連携基盤を活用した取り組み
分野間データ連携基盤技術（コネクタ）の運用支援技術開発

ユーザークエリの言語解析

2019 年度に用いた札幌市オープンデータを中心とするかった手法と同程度の 96.2％の精度を達成した。また、

公的データと、流通分野（コンビニエンスストアやドラ

日本語表形式データの解析に適したモデルを構築するたッグストアなどを想定）のデータ、および収集した道路・

めに、Wikipedia から表形式データを抽出し、評価用デ

交通状況などによる交通流データと連携し、行政や事業

ータセットを構築した。このデータを用いて日本語用の者などに有用なデータ統合を各者の協力のもとで検証しモデルを学習し、92.6％の精度を達成した。

た。また、これらの分野間データ統合の他地域への展開、
および地域間連携の検証のための実装を行う。

（2）意味と構造を利用したデータ発見支援

2021 年度は、以上の活動を継続するとともに、地理単純なキーワード検索では見つけられないデータの発空間上での情報統合において、各分野での業務や分野間見を容易にするため、埋込み表現を用いた意味検索手法

での連携に重要な「路線」に着目し、分野間連携の基盤を開発した。国際的なコンペティションで、7 評価指標

データとしての路線網データ標準を作成した。また、市のうち 6 つで参加チーム中トップレベルの性能を達成

民や来訪者に対して各種情報を提供するスマートシティ

した。表形式データ連携のため、埋込み表現を用いた項

アプリケーションにおいて、自治体が有する各種情報の目マッピング機能を開発・実装して自治体オープンデー

統合に 1）から 3）での開発技術を適用した。さらに、

タに適用し、医療機関のオープンデータ 116 件に対し以上の検証を反映させ、公開用に路線網データ標準を作てマッピング結果を検証したところ、96.4％の項目が成するとともに、スマートシティアプリケーション向け

人手によるマッピング結果と一致することを確認した。

の複数分野データ統合ソフトウェアをパッケージ実装しまた、自然言語によるユーザー問い合わせの意味解析

た。

の研究開発では、データ値を考慮した解析モジュール（図3）を実装して、この分野の代表的な評価データセット
である SPIDER データセットを用いて、従来モデルの性

3 研究の成果

能が提案追加モジュールにより 2% 向上することを示した。

（1）データ構造の発見による構造変換支援
PDF ファイル中に現れる表の抽出および抽出された表から、セルや行、列を抽出することを目的とした深層（3）語彙知識とデータの関係の学習によるデータの意味同定

学習モデルを構築した。このモデルは、「①表構造全体異なる情報源から得られたデータを連携して機械可の構造解析」、「②表に含まれるセルの抽出」、「③セル中

読性を高める、表形式データのアノテーション技術の文字認識」を行うネットワークから構成される、マルは、人手による登録・検索作業コストの低減に重要な

チタスク型の深層学習モデルとなっている（図２）。

技術である。この技術に関しては、数値データ項目理

この分野の代表的な評価データセットである

解に関する独自のアルゴリズムと、表理解の独自の再ICDAR2021 評価用データセットを用いて分析性能を評

帰 的 統 合 処 理 を 研 究 開 発 し て き た（ 図 4）。Semantic

価し、ICDAR2021 コンペティションにて最も性能の良

Web Challenge on Tabular Data to Knowledge Graph

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 143

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の運用支援技術開発

図3

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の運用支援技術開発

144

図4

表形式データの意味的アノテーションの役割

図５開発した TableLinkerデータ連携基盤を活用した取り組み
分野間データ連携基盤技術（コネクタ）の運用支援技術開発の導入検討を進め、システム開発に着手した（図 5）。

に参加して、2019 年と 2020 年には総合 1 位、2021

また、さいたま市のスマートシティ基盤を活用したア

年 は usability 部 門 1 位、accuracy 部 門 2 位 と 評 価 さ

プリケーションにて、関連自治体などのコンテンツのれ、世界トップレベルの性能を継続して達成した。

CADDE（Connector Architecture for Decentralized Data

このアルゴリズムを用いた表形式データのアノテーションシステムを開発して試験公開を行い、ユーザー向け

Exchange）を適用した統合利用のためのシステム構成を検討した。

インターフェースとシステム連携のための API を提供した。

（4）データ編集支援機能の実装

4 まとめと今後の展望

データ構造変換、データ発見、意味同定の各支援機能

表形式データの構造変換支援技術として、PDF 文書

を組み合わせ、利用者が持つデータをコネクタに提供可から表形式データを抽出する技術を研究開発し、国際会

能なデータに変換する過程、およびカタログ横断検索結議のコンペティションで使用された評価用データセット

果をまとめるデータ加工過程を、表形式データを介してを用いた実験でトップレベルの表解析性能を有すること支援する TableLinker を設計した。表形式データのデーを確認した。オープンソースのライブラリとして公開し、タ形式・文字コードのエラ－検出機能の強化や、表形式普及を図るとともに、利用者からのフィードバックを得データの意味型の登録機能、基本フィルタを用いたデーて技術の改良を継続する。

タ変換などを円滑に利用するための UI の設計および実意味と構造を利用したデータ発見支援においては、当装を行うとともに、（1）、（2）で開発した類似構造デー

初計画通りに機械学習を用いた類語推定技術に基づく表

タの発見と自動マッピング機能および（3）で開発した

形式データの検索を実現し、国際的なコンペティション

表形式データの同定技術との連携モジュールを開発実装

でトップクラスの性能であることを示すとともに、表形した。

式データ構造へのマッピングにも適用し、代表的なベン
チマークセットを用いて有効性を示した。ただし、自然（5）実データを用いた研究開発技術の検証
コネクタ機能ツールおよび運用支援技術の実データ、

言語文による複雑な問い合わせの解析を実用レベルにす
るには、さらなる研究開発が必要である。

実問題における技術検証を想定し、流通分野、モバイル

語彙知識とデータの関係の学習によるデータの意味

分野、および公共分野での各データの統合に基づくマー同定においては、当初計画通りに大規模知識ベース

ケティング分析事例を踏まえた、分析システムのプロト（Wikipedia、DBpedia、Wikidata）を用いた表形式デー

タイピングを行った。

タへのアノテーションを実現し、世界トップクラスの性

まず、流通分野におけるコンビニエンスストアの ID-能であることを示した。

POS データ、モバイル分野のスマートフォンアプリに

また、UI 付きのシステムも開発し、任意のデータがよって広く収集されるポイント型の流動データ（緯度経

動作することを確認した。ただし、ベースとなる知識ベ

度で位置が取得されたデータ）を導入し、その地域の自ースは、日本国内に関する情報が必ずしも潤沢とはいえ治体オープンデータと連携させた。次に、これらの事例ないため、こういった情報を知識ベースに追加で入れてを踏まえ、データ統合によるサービス効果を評価するた

いくことが必要となる。

めの地理情報を考慮した、時系列データの分析プロトタ
イプシステムを作成した。
オープンイノベーションの創出と社会実装の推進を目指した、
新規サービス構想に資するユースケース整備は、
2020 年度からこの「実データを用いた研究開発技術の検証」と一体で進めてきたが、2021 年度は、複数の自治体にてそれぞれ作成されるコンテンツの統合タスクにおいて、TableLinker を用いた統合支援技術とシステム
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 145

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の運用支援技術開発

Matching（ISWC2019、2020、2021） の チ ャ レ ン ジ

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の有効性検証

データ連携基盤を活用した取り組み

分野間データ連携基盤技術（コネクタ）の有効性
検証
SBテクノロジー株式会社、大学共同利用機関法人情報･システム研究機構国立情報学研
究所、国立大学法人東京大学、JIPテクノサイエンス株式会社、株式会社エヌ・ティ・ティ・
データ● SIP における成果の社会実装を見据え、コネクタ導入に向けた課題を機能開発側にフィードバックする

ため、交通と行政分野間で実証した。
● 自治体にてコネクタを利用し、民間事業者の行政・交通データを活用して検証を行い、効果を抽出した。
● コネクタと学術情報ネットワーク（SINET）との連携を想定したアプリケーション（リアルタイムデータ

連携による長周期地震動予測および映像データをもとにしたバイオメカニクス情報の抽出）を整備した。
● 路線網データ基盤とコネクタを連携した、道路周辺空間情報の分野間データ連携への活用手法について検証を行い、効果を抽出した。

1 研究の目的
組織や業界の壁を越えたデータの流通と活用により、人間中心の社会（Society 5.0）を実現するには、技術開

2 実施期間と方法（1）実施期間2018 年度～ 2022 年度

発のみならず、技術開発によって得られた成果について、想定されるユースケース等を通じた有効性の検証が必要（2）実施方法である。

1）行政・交通分野のデータ連携実証

特に、分野間データ連携基盤技術は、その性質上、分行政・交通分野のデータ連携実証の初年度（2020 年度）

野を超えて広く活用されるべきものであるため、さまざ

は「CADDE（Connector Architecture for Decentralized

まなフィールドでの検証が必要である。

Data Exchange：分散型データ交換のためのコネクタ・ア

本研究においては、行政・交通分野、社会インフラ分

ーキテクチャ）」を利用して、防災データ（ハザードマ

野、地理空間情報分野および学術分野において、多様なップ、気象データ）を取得し、既存のスマートフォン向

データを活用した新たなビジネスモデルの策定やサービ

けナビゲーションサービスの交通分野の情報に重畳させス、アプリケーションを開発し、それらについて有効性る実証と検討会を行った。災害時の避難経路を検討する

検証を行うとともに、分野間データ連携基盤技術につい際、スマートフォンのナビゲーションにハザードマップての課題等を抽出し、技術開発側へとフィードバックすなどを表示させ、有益性を確認した。また、データ提供

ることで、分野間データ連携基盤技術の社会実装を踏ま者が、データセット作成業務やデータカタログ作成支援

えた上での機能改善等を目指している。

業務などにおいて、データカタログ検索機能やデータカ
タログ作成支援機能を利用したときの効果や課題の抽出を行った。その際、データ利用者が、既存サービスにコネクタを実装したときの効果や課題の抽出、業務工数を
測定した。

146

データ連携基盤を活用した取り組み
分野間データ連携基盤技術（コネクタ）の有効性検証

公共機関の乗換案内をサポート

乗換案内（バス、鉄道情報）②商品情報連携
買いたい商品をアプリで検索し、該当商品を販売している店舗まで誘導する。

成田国際空港バーコード読み取りからのインバウン
ド顧客向け多言語表記も可能。
※店舗への商品登録には課題あり

・店舗名
・店舗位置
etc...

図1

店舗案内をサポート

成田国際空港で実施された実証実験

次 年 度（2021 年 度 ） で は、 自 治 体 が 保 有 す る EV

タ機能によって付加していく仕組みを構築した。

公用車の電力消費量やソーラーカーポートの再生エネ

あわせて、語彙リポジトリと横断検索機能を活用して、ルギー発電量のデータを、コネクタのデータ交換機能

道路名称（呼称）がユーザーによって異なる場合でも、（HTTP、NGSI）で収集し可視化を実証した。4 つの自インフラに関連する有効なデータが収集できるか調査を治体（会津若松市、水戸市、多治見市、加古川市）を対実施した。

象に、EV 公用車から取得した走行実績や CO2 排出量などの情報を、可視化ツールのレポート画面で閲覧することで、データ活用による効果を確認した。また、自動車
メーカーは公用車データの流通状況を来歴管理機能で把握し、データの不正利用に関する有効性を確認した。

3）地理空間情報分野のデータ連携実証2018 年度から 2019 年度には、以下に示した交通結節点におけるサービスモデルの策定を実施した。
具体的には、成田国際空港株式会社（NAA）からの協2022 年度は 2021 年度の CO2 削減量の見える化だけ力のもと、今後の実用サービスとしての展開可能性も視でなく、CADDE を利用して電力・交通などのデータを野に、空港の利用客に交通情報と店舗・商品情報を提供

収集し、BI ツール＊1 などで CO2 削減のクロス分析（分するサービスの評価を実施した（図 1）。

野間を掛け合わせて分析）を深堀し、温室効果（GHG）
プロトコルにおける、Scope2 の範囲拡大（＋施設）とScope3 の レ フ ァ レ ン ス モ デ ル の 検 証（2021 年 度 は2020 年度には、2019 年度の検討を踏まえて移動支援を行うサービス実証を行った。
NAA においては、ターミナル内の旅客混雑が懸案となっていることから、外国人観光客を主要ターゲットとScope2 のみ）を行った。

して「リアルタイムの交通機関のイレギュラー情報をも2）
路線網データを核とするデータ連携実証とに、異常時も通常時と変わらず空港利用者の第 1 次

ID-POS と地理情報を組み合わせた顧客購買分析を具

交通手段の選択をシームレスに」をコンセプトとする体的な課題として取り上げ、データ加工支援ツールを適移動支援 Web アプリケーションを開発し、サービスの用する際のデータセット検索技術の課題を整理するとと有効性を確認するため、実地での利便性の検証およびもに、地理情報を考慮した時系列データの分析プロトタ

CADDE のコネクタ機能有効性の検証を実施した（図 2）。
2021 年度には、空港内の人流分析およびその結果のイプシステムを作成した。
また、インフラ点検などに必要な情報を登録可能な路

可視化を行うサービス（人流分析サービス）の有効性検線網データ標準の構築、分野間データ共有用の道路周証と、同サービスに必要となる CADDE コネクタの機能

辺空間構造物の情報を AI で抽出するエンジンを構築し、検証を行った。

路線網データの上に抽出した各種道路周辺情報をコネク

サービスの有効性検証においては、成田空港内の商業＊1 さまざまなデータを分析・見える化して、経営や業務に役立てるソフトウェア。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 147

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の有効性検証①交通情報連携

空港からの旅行をサポート

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の有効性検証
図2

開発した移動支援 Web アプリケーション

施設エリアへの人流の効果的な誘導を支援することを目

2021 年 5 月に運用を開始した「計算・データ・学習」

的に、人流分析サービスの有効性について評価した。

融合スーパーコンピューターシステム（Wisteria/BDEC-CADDE コネクタの機能検証においては、CADDE コネ01）において、革新的基盤ソフトウェア h3-Open-BDEC

クタの機能のうち人流分析サービスに必要となるデータを整備し、フィルタリングやデータ同化、3 次元シミュ

交換機能、カタログ作成支援ツール、来歴管理機能の三レーションという複雑なプロセスを、スーパーコンピュ

つの機能の有効性検証を実施した。

ーター上でシームレスに実施できることを検証した。さらに、処理データや入力モデル、計算結果などをコネク

4）テストベッドとしての活用を想定した学術情報ネットワーク（SINET）との連携技術① PoC アプリケーション 1② PoC アプリケーション 22020 年度は、複数のビデオカメラの映像から深層学

2020 年度には、防災科技研や気象庁、国立大学など

習と骨格モデルを用いてモーションキャプチャを行う技が整備する地震観測点からの地震データを、SINET およ術、および運動・バイオメカニクス解析を融合するため

び気象庁が整備する JDXnet（全国地震観測データ流通に、深層学習に基づく画像解析や骨格の 3 次元再構成、ネットワーク）によってリアルタイムに収集し、3 次元運動解析、バイオメカニクス解析までを一気通貫して計

強震動シミュレーションにリアルタイムデータ同化を融算するサービス型ソフトウェアを開発した。

合させた、新しいシミュレーション手法の研究開発を実施した。

東京大学情報基盤センターの Reedbush-L などの GPU
クラウド計算機システム上での導入・運用の便利さを考

具体的には、Oakbridge-CX（大規模超並列スーパー

慮し、Linux 上のコンテナ型アプリケーション実行環境

コンピューターシステム）上で、東京大学地震研究所がである Docker および Singularity を採用して開発した。

開発した Seism3D/OpenSWPC-DAF（Data-Assimilation-

2.3K カメラを 4 台を用いて 120fps で撮影した映像

Based Forecast）コードを連動して実行するフレームワ

を圧縮してキャリブレーションデータと共に転送し、処ークを改良し、2007 年新潟県中越沖地震に対して疑似

理時には解凍、画像抽出、歪補正を行った上で上記の一

リアルタイムで実行できることを確認。さらに、リアル

気通貫サービスで処理できる。

タイムへの対応コードの開発を行った。
2021 年度には、長周期地震動の予測と災害軽減に

148

タ経由で利活用する手法について検討した。

2021 年度の研究成果は次のようにまとめられる。
• ビデオ映像から身体運動、筋活動までの計算を一気通向け、JDXnet の観測結果を SINET 経由で活用する、3貫で完全自動化した。

次元強震動シミュレーション・リアルタイムデータ同• 身体運動、筋活動の計算結果を直ちに時系列データ

化融合による、新しい予測手法の研究開発を実施した。

ベースでデータベース化し、計算直後のデータ検索をデータ連携基盤を活用した取り組み
分野間データ連携基盤技術（コネクタ）の有効性検証

削減量についてゼロカーボンシティ推進施策につながる• データベース可視化システムを連動させ、計算直後のダッシュボードを作成し、４市で可視化して比較できる

データ検索結果をグラフ表示して運動を観察できるよようにした。

うにした。
• ビデオ映像からデータベース化、グラフ表示までをノ

2)実証結果ンストップの完全自動で行うサービスをクラウド上に• CADDE の機能有効性評価結果実装した。

CADDE の有効性については 7 段階評価で 5 ～ 7 と高い評価であったが、快適性は 4 以下となり低い評価と3なった。快適性が低い理由として、データ収集する際に研究の成果コマンドラインの実行であったため、CADDE をラッピングする UI が必要であると考える。

（1）行政・交通分野のデータ連携実証• 18 自治体のアンケートでの評価

2020 年度は CADDE を利用して防災データ（ハザーCADDE の社会実装推進の課題を明確にするため、本

ドマップ、気象データ）を各自治体から収集し、データ実証実験の結果を 18 自治体に展開し、CADDE への期待、

カタログ作成業務において、データカタログ検索機能や利用時の課題、要望などをアンケートした。

データカタログ作成支援機能を利用してスマートフォン

期待として、単独データではなく、ダッシュボード

向けナビゲーションサービスの交通情報に重畳させる実などでほかのデータと重ね合わせて分析することで、証を行った。2021 年度では、EV データの流通履歴を

SDGs におけるさまざまな可能性を探ることができると記録、管理する来歴管理システムと CADDE コネクタをいう回答を得た。さらに、交通や環境に限らず、都市計連携させ、各自治体が保有する EV 公用車の電力消費量

画や防災、災害対応、健康、医療、介護分野など、分野

やソーラーカーポートの再生エネルギー発電量などのデや組織を超えたデータの活用や連携には CADDE は有効ータを収集して、データ可視化ツールを用いて各車両のであり、新たなサービスの創出につながると思われると

CO2 排出量やガソリン車と比較した場合の CO2 削減量

いった、ポジティブな回答を得た。

を閲覧可能にした。CADDE を利用して、他分野で収集

利用時の課題として、自治体はデータ活用が黎明期でした多様なデータを活用することで、EV 移行の動機付あるため、活用が進むまでには人材育成と、業務推進方

け、職員の環境意識向上への寄与など、ゼロカーボンシ法の見直しなど課題が山積という状況があり、ゼロカー

ティ施策の推進に効果があることを確認した。

ボンシティ施策、CADDE 双方に求めるものは同様であった。
自治体の交通・環境政策および CO2 見える化におけ

1)実証による有効性確認

る CADDE の活用に関する質問に対しては、CADDE もa.CADDE について
データ収集・可視化については、防災データ（ハザー含めたデータ収集の自動化に対する期待が感じられた。

ドマップ、気象データ）、EV 公用車、ソーラーカーポー

防災分野の課題では、通行情報（通れた道など）等のトのデータを収集する際に横断検索機能を利用し、デー

情報・データは自治体の防災・災害対策に寄与するもの

タが容易に発見できた。また、検索した複数のデータをと思われるが、課題としては、どこに掲示するのか、デCADDE で収集した際にデータ項目がバラバラであるたータの信頼性はだれが担保するのかというデータの信頼

め、データカタログ作成ツールを利用し、カタログの統性に関する意見があった。

一が容易にできた。データの発見から作成、収集、可視

自治体の脱炭素（環境分野）の課題として、化まで CADDE の機能を利用し、データ連携をする際の• 庁内の CO2 排出量の算定にあたって、各部署（各施

効果を確認した。効果の指標については、ISO25023 の設）からの電力・燃料使用量などのデータ収集、エラー

項目を流用し、評価した。

チェック、集計作業に多大な時間と人員が必要

b. ゼロカーボンシティ推進施策について• データを収集する人手に関連する部局との調整などがEV 公用車ごとの移動データを随時取得することによる車両の稼働管理の効率化、ガソリン車と比較した CO2

大変などが挙げられており、CADDE の活用によって実際

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 149

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の有効性検証可能にした。

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の有効性検証に業務負担削減が可能であるならば有効ではないかといにはカタログ化をする必要があるが、SIP データカタロ

う意見もあった。

グ項目仕様に従って登録したので、カタログベースでは

CADDE に関する意見としては、実証のユースケース

各自治体のデータは統一化された。

では自動的にデータ収集が可能になったため、データを

また、EV 公用車の車種によって取得できるデータ項

収集する人手の削減に寄与でき、この点が評価された。

目が異なるため、個々に成形する必要があった。NGSI

このことから、データを継続的に収集する際に持続性のでのモデルを利用して成形することにより、異なる車種

観点からも手間を掛けずに収集が可能であれば有効であのデータも取り込めた。このような標準化の取り組みをるという、ポジティブな意見が得られた。

サポートしている CADDE だからこそ、異なる車種のデこれからの CADDE 活用の課題は、ータ連携を容易に行えることを確認できた。

• 自治体の CADDE 導入に向けては使いやすく分かりや
すい UI 提供
• 民間企業のサポートや自治体の方が自ら加工作業しな
くともデータ連携し、可視化できる仕組みなどが要望として挙げられた。

（2）路線網データを核とするデータ連携実証
JIP テクノサイエンスがサービス提供している、スマートフォンによる路面評価システムを用いた社会インフ
ラ＋異分野で活用可能なデータ収集手法の検証、および本研究開発で構築する「路線網データ標準」を活用した、

3）実証システム構築時の課題

150

地方自治体の業務効率化を実証した。さらに、DATA-EX

開発フェーズでは、自治体によってハザードマップのを利用した分野間データ連携手法のうち、語彙リポジト

属性情報項目に違いがあった。オープンデータ化する際リを用いた検索機能および分野間データ連携用のカタロ

図3

タクシーの位置情報をリアルタイム転送する実証実験

図4

警備会社車両を用いた路面データを収集データ連携基盤を活用した取り組み
分野間データ連携基盤技術（コネクタ）の有効性検証

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の有効性検証

図5

道路周辺空間構造物データ

グ作成からデータ提供に関連する機能について実証を行際に、あわせて樹木繁茂、標識等の分野間で活用可能なった。なお、これらの実証については、北海道札幌市か

データについても一括で収集することができ、CADDE

ら市内道路をフィールドとして提供いただいた（図３、での提供用データの作成が容易となった。また、SIP へ

図 4）。

の協力として、札幌市の観光分野から飲食店等の情報を提供いただき、路線網と観光情報を紐づけた情報を
CADDE のカタログ機能上で共有・提供し、観光ルート

1）
路線網データ標準の構築
CADDE を利用した他分野に提供するためのデータ基盤として、社会インフラ分野で収集した情報である

上でのさまざまな情報（バリアフリー、工事情報等）を利用者が活用できることが検証できた。

2020 年度および 2021 年度の路面評価システムの計測結果および異分野間とのデータ連携が有用と思われる情

3）CADDEの活用

報を用いて、
路線網単位で登録する「路線網データ標準」

CADDE 上でのデータ活用検証として、2022 年度にを構築した。2021 年度からは、道路周辺空間情報とし提供者（自治体：札幌市）コネクタおよび利用者（警察、て、社会インフラ分野以外の分野間連携に活用可能な情消防など）コネクタを仮想的に構築し、路線網データ標報である「樹木繁茂（防災、消防）」「標識（警察、安全）」、、

準に格納されたデータ群を活用した、分野間でのカタロ「スクールゾーン（警察、教育）」等についても路線網情

グ検索、データ提供機能の運用を検証した。

報に紐づけが行えるよう、機能拡張を実施した。

CADDE のカタログ検索機能については、語彙リポジ

路線網データ標準の機能拡張を行った結果、CADDE

トリを活用することにより、道路の道路名（道道○号線）、のカタログ機能および横断検索機能との連携により、分通称名（札幌大通）等、語彙が異なった場合でも、必要

野間で共有可能な情報の蓄積・抽出を容易に行うことがとする路線網データ基盤内の情報を検索・抽出ができる

可能となった。

ことを検証した。
語彙リポジトリの検証結果を横断検索機能に適用した結果、分野間の各プレイヤー（防災・安全・教育・観光

2）
CADDE検証用データの整備
本研究開発で開発された CADDE 検証用の分野間連携

等分野の関係者）が語彙の相違を吸収し、かつカタログに使用するデータ群として、JIP テクノサイエンスが保機能を介して必要なデータを効率的に提供することが可有する AI 画像診断手法のノウハウを応用した、道路周能となり、CADDE 上で双方向に連携できることを確認

辺空間構造物データ（樹木繁茂、標識、スクールゾーン）

した。

の整備を 2021 年度および 2022 年度に行った（図 5）。
道路周辺空間構造物のデータ整備を行うことにより、従来の社会インフラ用データ収集（路面・舗装）を行う（3）地理空間情報分野のデータ連携実証
2020 年度は、分野間データ連携を前提とする移動支

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 151

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の有効性検証

援 Web アプリケーションを開発し、同アプリケーショされる結果が得られた。

ンを用いたサービスとしての有効性、および同サービスの機能要素として CADDE コネクタのデータカタログ検（4）テストベッドとしての活用を想定した学術情索機能、データ変換機能、データカタログ構築支援機能

報ネットワーク（SINET）との連携技術の効果を確認できた。

1）PoCアプリケーション1

具体的には、サービスとしての有効性について、災害本研究では、JDXnet による観測データを使用して、時に有用な情報が収集できる仕組みが評価され、分野間

3 次元長周期強震動シミュレーション・リアルタイムデ

データ連携に対するニーズを把握できた。

ータ同化融合を Wisteria/BDEC-01（東京大学情報基盤

CADDE コネクタの機能のうち、データカタログ検索センター）上で実現した。JDXnet によるリアルタイム

機能においては、従来のブラウザ上での検索エンジンを

観測データを isteria/BDEC-01 の「データ・学習ノード

利用する場合と比べて、データ収集時間の大幅な削減が群（Aquarius）」でフィルタリング処理し、「シミュレ可能であることが明らかになった。データ変換機能につーションノード群（Odyssey）」上でデータ同化・シミ

いても、Web などからデータ提供するケースと比較しュレーションを実施、さらに計算結果を Aquarius 上でて作業プロセスが少なくなり、所要時間の削減が可能に

可視化処理する。紀伊半島南東沖地震（2004 年）、新なるとともに、データ提供数が多く、さらに運用期間が潟県中越沖地震（2007 年）の観測データによる検証を長いほどその効果が大きくなることが明らかになった。

実施した。Odyssey の約 1,000 ノードにより、実現象

データカタログ構築支援機能については、CKAN を利の 10 分の 1 未満の時間でシミュレーションを実施で用したときと比較して入力にかかる時間（1 項目当たり

き、長周期強震動の正確な予測がリアルタイムで可能での入力時間）に変化はなかったものの、入力補助機能にあることを示した。また、リアルタイムデータ同化融合

よって登録するデータの表記ゆれが起こりにくくなる利

シミュレーションを、Web 経由でインタラクティブに点があることが確認できた。

実行するフレームワークを整備した。利用者はデータ

2021 年度は、複数分野のデータを用いて分析を行う

活用社会創生プラットフォーム「mdx」上の Web サー「人流分析サービス」を、国際空港をフィールドとしてバーからシナリオやパラメーターなどの諸元を設定し、実証した結果、同サービスの利用における有効性およびWisteria/BDEC-01 上のデータを使用して､ 計算結果な

同サービスで用いられる CADDE コネクタの機能として、

どを表示できる。CADDE 対応を含む汎用的インターフ

データ交換機能やカタログ作成支援ツール、来歴管理機

ェースを整備した。多様なアプリケーションへの展開、能の有効性を確認できた。

データ共有を通じた分野横断によるデータの相互運用性

具体的に、サービス面においては新型コロナウイルス

実現の可能性を示すことができた。

感染症（COVID-19）の影響によって通常時と比較して1 割程度の利用者しか空港内におらず、また商業施設の半数以上が休業していたため、人流データの可視化によ本研究では、映像から運動解析と筋活動推定などのバる商業施設の利用促進効果の測定は難しい状況であった

イオメカニクス情報を抽出して、誰もが容易に運動情報

ものの、同サービスを緊急時の避難誘導へ活用することを手に入れることで生まれる大規模運動データの利活用が見込めるなど、サービス範囲の拡大に向けた示唆が得の世界を切り開くことを目指してきた。

られた。また利用者からは、性別や年代だけでなく、居2019 年度は、体育館の全体の運動を計測するカメラ

住地や国籍などの詳細な属性情報も把握したいなどのコシステムでバレーボールの試合を計測、情報基盤センタ

メントが得られるなど、分野間データ連携に対するさらーの GPU クラウドで画像処理サーバーを開発した。

なるニーズも伺えた。

152

2）PoCアプリケーション2

2020 年度には、複数台の同期カメラの映像を SINETCADDE コネクタのデータ交換機能、カタログ作成支（5 および 6）連携技術によって GPU クラウドに送り、援ツール、来歴管理機能については、同サービスにおい各画像の深層ニューラルネットワークを用いた 2 次元て問題なく運用できることが確認できた。また、データ

ポーズ推定と 3 次元骨格モデルを組み合わせて 3 次元の利用状況の管理・確認機能へのニーズが新たに明らか再構成を実現することによって、スケラブルな運動解析・となり、CADDE コネクタへのさらなる機能付加が期待

バイオメカニクス解析のプラットフォームを開発した。

データ連携基盤を活用した取り組み
分野間データ連携基盤技術（コネクタ）の有効性検証

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の有効性検証

図6

ビジネスモデルの展開イメージ

GPU クラウドのプラットフォームとして、東京大学情報基盤センターの Reedbush-L を用いた。
2021 年度には、商用 GPU クラウドで運動解析・バ
イオメカニクス解析を全自動で一気通貫に行うサービス

4 まとめと今後の展望（1）行政・交通分野のデータ連携実証を世界で初めて実現した。計算後にバイオメカニクスデ

2021 年 度 は EV 公 用 車 の CO2 排 出 量 の デ ー タ を

ータは直ちに時系列データベース（Prometheus）に登CADDE で収集し、ダッシュボードで可視化することに録され、グラフ可視化システム（Grafana）を使って利より、他の自治体と比較することができた。課題として、用者にフィードバックすることができる。さらに、筋骨CADDE の横断検索機能により、データを見つけられや格の運動の様子を空間と時間の 4 次元データとして出すくはなったが、分野間のデータの組み合わせやゼロカ

力して Windows アプリによって自在に可視化することーボンシティに寄与するデータの扱いが足りていなかっ

ができる。

た。

2022 年度には、独自に用意した複数競技のスポーツ

2022 年度は、可視化のみならず、他のデータとの組映像から教師データを作成し、東京大学情報基盤センタ

み合わせによる分析機能や CADDE のデータ収集する際

ーの Reedbuch-L と Aquarius を用いた深層ニューラルの認証認可機能を利用し、交通分野、環境（エネルギー）

ネットワークの転移学習を行い、スポーツ運動の 2 次

分野などの情報を取得するデータ連携や各サービスで収

元ポーズ推定性能を向上させることができた。さらに、集・管理するデータと CADDE 実証での研究成果を組み認証やアクセス権設定を伴うデータベースの利用に向け合わせ、環境分野のデータ分析（CO2 排出量の見える化、てコネクタとカタログを用いた Cadde 対応の実施によ予測など）を提供していき、CADDE の普及、ゼロカーってさらに必要な機能や課題の抽出を行った。

ボンシティの実現に貢献していきたい。

本研究を通じて、モーションキャプチャ技術による新たなビジネスモデルとサービスの創出に向けた基礎を築（2）路線網データを核とするデータ連携実証

くことができた。また、社会実装に向けた研究開発を行本研究開発では、CADDE 上で、提供者コネクタおよい実用的な成果が得られた。これらの成果は、人間の運

び利用者コネクタを仮想的に構築し、分野間でのカタロ動に関わる情報の生産性を向上し、さまざまなフィール

グ検索や契約、データ提供機能の検証を行い、効果的にドへの利用が見込まれる。

分野間データ連携が行えることを確認できた。今後は出口戦略として、自治体が路線網データ標準（DB）および CADDE を活用することによる、分野間データ連携、
外部データの収集を行う環境（分散連邦型アーキテクチャ）を提供するビジネスモデルの展開計画を以下のとお
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 153

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の有効性検証

154

図7

移動支援・最適化のためのデータ連携

図8

学術情報ネットワーク（SINET）との連携

図9

スポーツトレーニングなどへの社会実装

データ連携基盤を活用した取り組み
分野間データ連携基盤技術（コネクタ）の有効性検証

分野間データ連携基盤技術︵コネクタ︶の有効性検証

図 10

東京大学柏キャンパス・フュージョンフィールド

本研究で開発した地震・リアルタイムデータ同化融

り予定している（図 6）。
• 分野間連携に有用となる、路線網データ基盤を各自治

合アプリケーションと Web ベース実行環境は、「防災・体に提供する。

減災」に関連した、官公庁、自治体における緊急事態向• 従来の舗装点検では活用されなかった、社会インフラ

けインフラ整備、避難計画、制度策定、シミュレーショ

分野以外の情報（道路周辺空間情報）を、路線網デー

ン体験による啓蒙・教育、国土交通省「i-Construction」、

タ基盤を通じて CADDE の提供者コネクタ上に抽出・

産総研「都市域の地質地盤図」などのプロジェクトとの公開し、公共分野間のプレイヤー（防災・安全・教育

連携にも有効である。また CADDE が提供する分野横断

等）との共有を行う。

によるデータの相互運用性により、建設や交通、保険な• 外部データの取り込み（天気・事故情報、観光、ルーどの分野にも展開できる。Web ベースのインタラクテ

ト検索等）を行い、商業、観光等の民間分野に対してィブ・フレームワークは、計算科学、計算工学分野のシも、CADDE 利用を拡充していく。

ミュレーション実行環境として適用可能である（図 8）。

（3）地理空間情報分野のデータ連携実証
分野間のデータを空港で活用することの有効性が確認

2）PoCアプリケーション2
SINET を利用してアスリートやスポーツ愛好家が集まる各地のアリーナやグラウンドから映像を取得して運動された。
具体的には、CADDE を活用することにより、必要な解析・バイオメカニクス解析を行う社会実装を目指し

データの収集および変換、データカタログの作成作業のてきた。2021 年度には、SINET 青森市のノードからむ

効率化を図ることができ、さまざまなデータが集積するつ市のアリーナを 1Gbps でつなぎ東京大学と直結した。

空港におけるデータ利活用を容易にすることができると2022 年度には青森県むつ市マエダアリーナに多数のカ考えられる。

メラを置きグラウンド全体やフロア全体を計測フィー

今後は、空港をはじめとするターミナル・駅等の交通

ルドとして SINET でつなぐための整備を行った。また、結節点を起点として、施設間の人の移動、周辺エリアに

東京大学柏キャンパス・フュージョンフィールドのラグ

おける人の行動も含めた、トータルな安心安全・施設管

ビーグラウンド全体を計測するカメラシステムを SINET

理者の収益向上に向けて、幅広い範囲でのデータ収集、と接続した（図 9、図 10）。今後は、整備した計測拠点

人流の予測・分析を行い、移動支援サービスの最適化をから得られる大量のデータを用いた計測によってスポー図る予定である。そして、CADDE を活用した移動支援

ツトレーニングやヘルスケアサポートに向けた社会実装

サービスのビジネスモデルの展開を目指していく（図 7）。

を展開する。2023 年度以降のカタログ化、クエリ型検索利用を展開することによって、青少年のスポーツ活動、（4）テストベッドとしての活用を想定した学術情

アスリートのトレーニング、中高年の運動リテラシーの報ネットワーク（SINET）との連携技術向上などを支援するデジタル社会のインフラを生み出す

1）
PoCアプリケーション1

計画である。
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 155

国際的な相互連携実現に向けた取り組み

データ連携基盤を活用した取り組み

国際的な相互連携実現に向けた取り組み
大学共同利用機関法人情報･システム研究機構国立情報学研究所、株式会社日立製作所、
日本電気株式会社、株式会社エヌ・ティ・ティ・データ

● オントロジーの国際化において、農作物語彙を対象に台湾の機関と連携し、5 か国語対応のためのデータ構造の変更とデータの追加を行った。
● 語彙基盤の国際連携の仕組みの実装と普及においては、ウィキデータ（Wikidata）と連携できる形で、

法人番号データと医療機関番号データのシステムへの搭載・公開を行った。
● データの真正性が国際的な枠組みの中で確認できるトラスト基盤を確立するため、リモート署名方式を通じて、証明書発行、署名付与、署名検証までの一連の相互運用を確認した。
● 日欧の相互運用実証（民間活動としての EU 連携のパイロットプロジェクト）にて、日欧トラストサー

ビスプロバイダと実証を行った。
● 欧州データ基盤との接続検証にて、日本の CADDE コネクタと欧州の IDS コネクタ間で相互のデータ提供、取得を実現した。

1

研究の目的

データ連携は国内で閉じるわけではなく、むしろ国際的な連携が期待されている。しかし、国際連携においては、国内で定義され利用される語彙であっても国際的に利用できる必要があるので、語彙基盤も国際的に利用可能なものでないといけない。このための基盤づくりと語
彙の提供を行った。

は国内連携とは異なる諸課題があり、この実施項目ではトラスト基盤連携として、国内外のデータ提供者から

具体的に国際的な相互連携を進めながら課題を明らかに入手した情報を、本当にそのデータ提供者が作成したこ

して解決し、その結果をデータ連携基盤の機能として統とを確認する手段が必要である。これを実現するには、合する。また、実際に国際連携のネットワークをつくる

CADDE やデータ取引市場をはじめデータを取り扱うアことで、本プロジェクトの国際展開を図った。

プリケーションへ、次のような共通的な機能を提供する

分野を超えたデータ交換を促進するには、データの記必要がある。

述のもととなる、オントロジー＊1 や語彙の公開が求め• データ提供者およびデータ利用者が、データを安全にられる。また、データの国際的な相互連携には、オント授受したことを保証

ロジーや語彙が国際化されている必要もある。そこで、• データの発生元の統一的な確認

国内でつくられたオントロジーと語彙の国際化につい• データの統一的な改ざん検知て、既存オントロジーの多言語化および国際的なデータ• 国外から受領したデータについても上記対応可能基盤を用いた国内語彙のデータ基盤を構築した。

本研究開発では、トラスト連携に必要な共通的な機能

さらに、語彙を安定的に提供する語彙基盤においても、＊1 対象世界をどのように捉えた（概念化した）かを記述するもの。

156

国際化が必要である。データの国際的相互連携においてについてインターフェースを定義し、国内外のトラスト

データ連携基盤を活用した取り組み
国際的な相互連携実現に向けた取り組み

なデータ取引市場において相互運用可能な、トラスト連

2）語彙基盤の国際連携の仕組みの実装と普及
語彙は語彙をシステマティックに管理する、語彙基盤の上で運用されることが望ましい。ウィキデータの基盤

携基盤の社会実装を目指した。
欧州データ基盤との接続検証として、日欧で異なるシであるウィキベース（Wikibase）は、語彙基盤としてステム仕様とルールの中で、日本と欧州の分野間データの機能を持つオープンソースであり、現在も継続して開連携基盤（CADDE と GAIA-X）の対等な立場でデータ主発されているため、このシステムを利用した。ウィキベ

権を保ったシステム間相互接続の実現を目指した。本研ースに国内で利用される語彙である、法人番号データお究における相互接続とは、日本から欧州へデータを横断

よび保険医療機関コードデータを搭載し、既存のウィキ

的に検索でき、信頼性を相互に担保でき、多数のデー

データにある法人および医療機関データと統合して提供

タを扱える実用性を備えた状態を表す。具体的に相互接をする。

続を実現するには、インターフェースの差異の吸収やプロトコルの統一、さらには、ID 体系の統一または変換、信頼性を保証する監査やルール等の仕組みを検討し適応

3）トラスト基盤連携
本研究では EU の技術標準やリモート署名 API のデファクトスタンダードである Cloud Signature Consortiumする必要があった。
相互接続実現に向け、本研究では CADDE コネクタ（日（CSC）の既存のアーキテクトや API をベースに、リモ本）と GAIA-X のデータ交換を担う IDS コネクタ（欧州）ート署名、タイムスタンプ、鍵管理、検証の四つの観点との接続実証を行うことによって、CADDE と IDS 間ので「トラスト共通 API」の仕様策定を実施した。特に、接続に必要な対応を確認した。接続実験を行い、円滑な鍵管理や検証については CSC においても API 定義はさ相互接続の課題を抽出することで、国際間相互接続に必れていないため本研究の成果を CSC へ標準化の提案を要な技術の進歩を図った。

実施した。

最終的には世界規模のデータ流通を加速し、分野・都

また、本研究では「トラスト共通 API」を利用したデ

市間を横断したさまざまな知識や情報を連携させることータを取り扱うアプリケーションと、トラストサービス

で、日本のみならず世界各国の産業の発展に寄与するこ群（リモート署名システム、認証局、タイムスタンプ）とを目指した。

における相互運用実証を行った。実証では、自然人による電子契約を想定したシナリオや、法人や組織がデータ

2生成元としてデータ提供を行う電子取引のシナリオを実実施期間と方法

施することで、API の技術的な課題や運用上の課題などについてフィードバックを行った。

（1）実施期間2018 年度～ 2022 年度（欧州データ基盤との接続検

4）欧州データ基盤との接続検証
接続検証にあたり、CADDE とドイツのフラウンホー

証は 2021 年度～ 2022 年度）

ファ研究機関が提供する、IDS コネクタの相互接続を実（2）実施方法

現するために必要となる機能実装の検証の第一歩とし

1）
オントロジーの国際化て、CADDE 側からのデータ要求に基づき、IDS コネク

オントロジーの国際化においてはすでに開発されていタから CADDE コネクタへデータを転送するテストを行るオントロジーと語彙を用いて、特定分野での国際連携

い、CADDE と IDS コネクタとの相互接続の条件や課題を実施し、その中で課題の解決を図る。具体的には農業を明らかにした。

分野を取り上げ、農作業基本オントロジー（AAO）と農日本から欧州へのデータ取得と、その逆方向である

作業語彙体系（CVO、Corp Vocabulary）を使って台湾

欧州から日本へのデータ取得の二つのシナリオで実施と連携し、データ統合やアプリケーション利用での連携した。本実証では、IDS のデータスペースとデータ交を実施した。

換するために、IDS の認証を通す必要があるため、フラウンホーファ研究機関が提供する認証システム DAPS
（Dynamic Attribute Provisioning Service）を使用し、国SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 157

国際的な相互連携実現に向けた取り組み

サービスベンダーと実証を行った。最終的には、国際的

国際的な相互連携実現に向けた取り組み
図1

CADDE 側から欧州データ基盤との接続検証

内外のスマートシティ事業において多数の実績がある

これらの結果として、オントロジーの国際化は、オン

FIWARE 関連技術、およびその接続仕様である NGSI のトロジー共有によるコストメリットがあること、またよ技術を用いて、接続検証を実施した（図 1）。欧州で実り包括的なオントロジー構築に貢献し得ることを確認し績があるデータ連携基盤である FIWARE は日本でもスた。

マートシティを中心に活用が進んでおり欧州とのデータ連携に対して技術的な優位性を確認しており、本実証において使用する技術として選定を行った。

（2）語彙基盤の国際連携の仕組みの実装と普及
語彙基盤の国際連携の仕組みとしては、ウィキデータ
の基盤ソフトウェアであるウィキベースを採用した。そ

3

研究の成果

（1）オントロジーの国際化な形で、データを搭載する仕組みを検討して実装した。
例題としては、法人番号データと医療機関番号データを用いた。法人番号におけるウィキデータ連携は、ウ

今回、オントロジーの国際化として、農作物語彙体

ィキデータにおいて法人を記述するデータ構造（type、系（CVO）を対象とした。その上で、食品トレーサビリ

property）を利用するとともに、ウィキデータ内の法人

ティシステムの国際相互運用性を例題として、農作物語

データを抽出して統合した。その結果、500 万社以上

彙体系に多言語対応など国際的運用に必要な要素を導が登録された。また、医療機関番号データも同様にウィ

入・拡張することで、国際相互運用性を確保できる仕組

キデータ連携を行った（図 3）。

みを構築した。農作物語彙体系が国際相互運用性を確保

これらの結果より、大規模語彙 ( 件数で日本語ウィキするための必要条件は、「他言語表記の追加」、「代表表

ペディアの３倍程度）の公開と既存の国際的な語彙基盤

記の区分」、「識別子の変更」である。このほか、既存のとの連携が実験的に確認でき、今後の利用の指針が得ら

CVO のデータを変更した。言語としては、日本語、中れた。

国語（台湾）、韓国語、英語に対応した（図 2）。
158の上で、ウィキデータとシームレスに連携できるようデータ連携基盤を活用した取り組み
国際的な相互連携実現に向けた取り組み

国際的な相互連携実現に向けた取り組み

図2

農作物語彙体系を対象としたオントロジーの国際化

理に関する API については CSC 内でもスコープ外とな（3）トラスト基盤連携
EU の技術標準や Cloud Signature Consorsium（CSC）っていた。しかしながら、日本においては認証局が必ずの中でリモート署名について提議されていた API に加

しもリモート署名サービスを運用しているわけではなくえ、国際的に定義されていなかった認証局とリモート署

簡単に構築・運用できるわけではない。

名サービスとの連携に必要と考えられる、鍵管理に関す

リモート署名サービスが、鍵生成、証明書登録、鍵削る API を定義した。欧州では認証局とリモート署名サ

除といった証明書発行に必要な API を提供することでービスは同一事業者が提供しているケースが多く、鍵管他事業者である認証局とも相互運用が可能となる。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 159

国際的な相互連携実現に向けた取り組み

160

ウィキデータの国際連携例

図3

データ連携基盤を活用した取り組み
国際的な相互連携実現に向けた取り組み

は意義のあるものであり、CSC への標準化提案を実施し、多様性を両立した、オントロジーの国際化を進めていく必要がある。

CSC 技術委員会にて提案内容が正式に承諾された。
この活動は継続中であり、次期バージョンでの正式な標準化を目指している。

（2）語彙基盤の国際連携の仕組みの実装と普及
語彙基盤の国際連携の仕組みとしては、ウィキベース
を利用する方法を提案し実装した。この方法は語彙デー（4）欧州データ基盤との接続検証

タの利活用において、識別子に基づくデータ統合等さま

日本から欧州へのデータ取得において、CADDE とざまに有用であることが分かった。一方、法人番号デー

IDS の接続を仲介する変換アダプターを介して、日本のタ、医療機関番号データそれぞれにおいて、前者には規CADDE 側から欧州の IDS 側のリソースへデータ要求を模と例外処理、後者には元データの多様性などの課題が実施した結果、IDS コネクタを経由して NGSI v2 形式であり、どちらの場合もデータの前処理、統合処理、搭載

応答を受信し、データ取得に成功した。逆方向である、の各段階でマニュアル的な作業が存在することからシス

欧州から日本へのデータ取得においても同様に、NGSI-

テムの負荷も大きかった。今後は、データ搭載までのプ

LD 形式で応答を受信し、データ取得に成功した。

ロセスの（半）自動化とシステムの最適化を行い、容易

その際の活用技術として、日欧が NGSI v2 と NGSILD という異なるデータ形式で送受信するために、コネにデータ搭載・公開ができる仕組みを提供する必要がある。

クタ変換アダプターを開発した上、欧州にある正式版相当の認証システム（DAPS）の認証を通し、FIWARE 関連技術や NGSI を用いて、データ交換を実現した。

（3）トラスト基盤連携
リモート署名、認証局、タイムスタンプといったトラ接続検証の結果、目的の整合性、信頼性の基礎となるストサービス間およびデータを取り扱う業務アプリケー

概念の整合性、システム構成の互換性と機能間の相互連ションと、トラストサービス間での相互運用を目的とし携、プロセスの相互連携の四つを大分類の課題と整理し、た、トラスト共通 API の定義と実証を行った。

接続の条件として、これらの性質を形成する必要がある

今後は、安心安全なデータ取引市場の社会実装の実現と分かった。その中でも、技術的処置が必要な「システに向け、データ取引市場の担い手となるデータ取引サー

ム構成の互換性・機能の相互連携」においては、カタロ

ビス事業者と、より具体的なサービス運用を含めた議論

グ管理システム、認証認可、来歴管理の三つの機能がデを継続する必要がある。将来的には、データ取引市場にータ流通の根幹機能として、日欧間の接続の条件となる

おいて、複数のデータ取引サービス事業者と複数のトラことが分かった。

ストサービス事業者が参加した、相互運用可能なエコシ

これらの結果より、日本と欧州間のデータ連携技術をステムの提供を目指す。

前進させ、国際的な相互連携の発展を促進した。

（4）欧州データ基盤との接続検証

4

まとめと今後の展望

二つの実証シナリオによる日本と欧州双方向のデータ交換を実現し、CADDE、IDS コネクタ相互のアーキテク
チャ間の連携を目的とした実証を行った。今後は、国際（1）オントロジーの国際化的なデータ連携の拡大を目指すにあたり、CADDE-IDS

データ交換を国際的に推進するには、データ記述のも間において、連携できていない機能もあるためさらなるとになるオントロジーの国際化が望ましい。オントロジ

高度な機能連携が必須となり、技術課題の解決に向けたーの国際化においては、ドメインにおける研究機関など

実証を継続する必要がある。また、本実証は技術的な連との連携が不可欠である。農業においては、国際的な標携に着目しており、技術以外にもガバナンスやビジネス準化も重要である一方、各国各地域での農業事情や食糧等の多面的な課題がある。将来的には、日本－欧州間に事情も尊重する必要がある。今回、台湾の機関と連携すおける信頼性のある自由なデータ交換を実現し、世界規ることで、当地での農作物の利用事情を知ることができ、模でのデータ流通を目指す。

それをオントロジーに反映できた。このような標準化とSIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 161

国際的な相互連携実現に向けた取り組み

国際的な相互運用を考えるとこの鍵管理に関する API

分野間データ連携基盤の普及促進・連携拡大

データ連携基盤を活用した取り組み

分野間データ連携基盤の普及促進・連携拡大
株式会社日立製作所、SBテクノロジー株式会社、日本電気株式会社、富士通株式会社、大学共同利用機関法人情報・システム研究機構国立情報学研究所、株式会社エヌ・ティ・
ティ・データ● SIP の研究開発成果の周知・普及を目的として、2022 年 2 月に Web サイトを立ち上げ、本 SIP の研究

目的や活動内容の紹介、成果物の提供を行った。
● データ連携基盤（CADDE）の認知向上および利用の動機付けを目的として、自治体や民間事業者に対する説明会を 11 回開催した。説明会後も、個別勉強会および試行環境の利用につなげた。
● SIP 第 2 期終了後の成果の移管先として、2021 年 3 月に一般社団法人データ社会推進協議会（DSA）を設立。同年 6 月公表された国のデータ戦略には、データ流通推進団体として明記された。
● コネクタの社会実装のため、SIP データ基盤やそのほかのデータ基盤に対する実装支援を行った。SIPの七つのデータ基盤間の相互接続の検証を実施した。

1 研究の目的
組織や業界の壁を越えたデータの流通と活用により、人間中心の社会（Society 5.0）を実現するには、技術開

2 実施期間と方法（1）実施期間2018 年度～ 2022 年度

発のみならず、研究成果の社会実装を両輪で進める必要がある。特に、本研究テーマである分野間データ連携基
盤は、単体の団体・組織が導入しても効果は得られず、二つ以上の複数組織がコネクタを導入し、データを相（2）実施方法
連携拡大作業では、成果を周知・普及させる活動と成果を社会実装させる活動の二つを実施した（図 1）。

互に流通させ活用することで初めて恩恵が受けられる。
また、多くの組織が本研究成果であるデータ連携基盤

1）成果公表Webサイトの構築（CADDE）とつながることで、多種多様なデータにリー

SIP の研究目的や活動内容を広く世間に周知し、開発

チでき、より便益を実感できるようによる。このように成果の普及を図る目的で Web サイトを構築した。コン

ネットワーク効果が発現されれば、自律的に社会実装がテンツとしては、本事業のコンセプトである「安心安全

加速するようになる。

なデータ流通のコモンズの提供」を掲載するとともに、

本研究開発では、初期段階として、まずは研究テーマ

分野間データ連携基盤のアーキテクチャ、研究開発体制、の世間における認知向上を図り、研究内容への興味関心

技術概要、実証実験の紹介、リソース提供などを行うこを集めて研究成果物の試用につなげることで、各組織・ととした。

団体への CADDE の実装を進めることを狙いとする。あ
わせて、SIP 事業終了後も CADDE が継続的に運用されるように、運営団体の創設を図った。

2）成果普及説明会の開催
SIP 事業に対する一層の理解を促進させるため、説明会を開催した。対象者としては、国のデジタル田園都市

162

データ連携基盤を活用した取り組み
分野間データ連携基盤の普及促進・連携拡大

人データ流通推進協議会が合併され、一般社団法人デー
タ社会推進協議会 (Dada Society Alliance：DSA) が設立された。
4）各SIPへのコネクタ実装支援、全体接続検証
各 SIP 事業者へのコネクタ実装に向け、コネクタの仕様を説明するとともに、試行環境の提供、実装に向けた設計を支援した。また、2022 年度は七つの SIP 事業者を招集した全体接続検証タスクフォースを開催し、SIP
図1間の相互接続によるユースケース検討を実施した。さら連携拡大のための作業概要に、2022 年の 10 月から 12 月にかけて、検討したユースケースに基づく CADDE の有効性検証、ならびに本

国家構想などの政策を背景にエリアデータ連携基盤（都格運用に向けた改善課題の抽出を実施した。

市 OS）の整備を進める地方自治体、データの提供や利用に関心を有する民間企業を対象とした。なお、自治体

5）SIP以外のデータ基盤へのコネクタ実装支援への説明会の声掛けにあたっては、自治体 ICT システム

SIP 事業者以外の民間事業者や自治体に対してもコネの標準化を推進する一般財団法人全国地域情報化推進協

クタなどの成果を実装してもらうため、説明会を通じて会や自治体のデータ利活用促進を支援する一般社団法人

関心を持ってもらった団体に対して、試行環境の提供やオープン＆ビッグデータ活用・地方創生推進機構に協力

仕様の紹介、実装に向けたサポートなどを行った。

をいただき、メーリングリストを用いることで広くアナウンスした。
3）
一般社団法人データ社会推進協議会の設立
データ連携に係る既存の取り組みが協調した、連邦型

3 研究の成果（1）成果公表 Web サイトの構築の分野を超えたデータ連携を目指し、産学官のメンバー

一般の方に分野間データ連携基盤事業への理解を促すから構成されるデータ流通の推進団体が設立されるに至ため、Web サイト（https://sip-cyber-x.jp/）を構築した（図った。日本ですでにデータ流通や活用を支援する次の主2）。本サイトを通じて、SIP で開発した成果の公表およ

要な 5 団体にて、設立準備協議会（会長：越塚登サブ

び提供を行った。

プログラムディレクター）を立ち上げた。SIP 分野間データ連携基盤は設立準備協議会の事務局を担い、準備活動を牽引した。

（2）成果普及説明会の開催
2020 年度から 2021 年度にかけて合計 11 回の説明

• 一般社団法人官民データ活用共通プラットフォーム協会を開催し、本研究の理解周知および成果の普及を行っ議会た。2020 年度は、SIP の課題テーマごとに構築してい• 一般社団法人データ流通推進協議会• 一般社団法人日本 IT 団体連盟
• 一般社団法人オープン＆ビッグデータ活用・地方創生推進機構• 国立情報学研究所サイバーフィジカル情報学国際研究センター
設立準備協議会の推進会議を通じて（通算 20 回開催）、団体の活動内容、定款および各種規定、事業計画立案を行い、2021 年 4 月に推進母体である、一般社団法人官図2

分野間データ連携基盤の Web サイト

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 163

分野間データ連携基盤の普及促進・連携拡大

民データ活用共通プラットフォーム協議会と一般社団法

分野間データ連携基盤の普及促進・連携拡大

データ戦略」において「SIP（第 2 期）で分野間データ
連携基盤のツールを開発し、DATA-EX において本格運用を行う」と明記された。

（4）各 SIP へのコネクタ実装支援、全体接続検証
SIP データ基盤のうち、「国家レジリエンス（防災・減 災 ） の 強 化 」 を テ ー マ と し た SIP4D に つ い て は、
2020 年度からコネクタの適用検討を実施し、2021 年度に実装した。SIP テーマ「スマートバイオ農業・農業
基盤技術」の SIP4A および SIP3B についても、2021
図32021 年に設立された一般社団法人データ社会推進協議会の 組 織 図（ 出 典：https://data-society-alliance.org/about/organization/）

年度に設計・実装するとともに、SIP4D との間で接続検証を行い、相互接続できることを確認した。
SIP テーマ「AI ホスピタルによる高度診断・治療シスるデータ連携基盤（SIP データ基盤）を対象にして、コテム」、SIP 自動運転、SIP 光・量子についても 2022 年

ネクタ実装に向けた説明会を 4 回開催し、51 名が参加

度にコネクタの設計・実装を行った（図 4）。

した。また、SIP データ基盤以外への一般事業者向けに

また、SIP7 基盤を招集した、全体接続検証タスクフ

も説明会を 3 回開催し、32 の組織や団体が参加した。

ォースを開催した。各 SIP が提供可能なデータを調査し、2021 年 6 月には、DSA 技術基準検討委員会 WG1 で65 件のデータセットを収集した。また、当該データを

分野間データ連携基盤の説明会を開催し、約 100 名が活用したユースケースを検討し、11 件のユースケース

参加した。また、同年 12 月には、DSA の第 15 回マッを創出した。2022 年第 3 四半期には、ユースケースをチング WG にて分野間データ連携基盤の勉強会を開催もとにした CADDE の有効性検証を実施し、産学官の各し、36 名が参加した。2021 年度は、自治体向けにも分野での CADDE 適用における改善ポイントを抽出した。

説明会を 2 回開催し、23 の組織や団体、59 名が参加

より着実な社会実装を目指す。

した。説明会後のアンケートでは、回答者の半数以上か
ら、分野間データ連携基盤を利用してみたいという意向を得られた。

（5）SIP 以外のデータ基盤へのコネクタ実装支援
2021 年度は、国土交通データプラットフォームへのコネクタ実装に向けて、AIGID の環境内でのコネクタ構（3）一般社団法人データ社会推進協議会の設立

築を支援した。また、SIP4D との接続試験を実施した。

2021 年 4 月に DSA が設立され、2022 年 8 月時点で

G 空間センター＊2 への普及支援としてカタログ作成ツ167 の組織や団体が加盟している。DSA は、理事会を協ールを提供し、SIP データカタログ項目仕様に沿ったカ

議会運営の意思決定機関として、八つの業務執行委員会

タログデータを作成した。さらに、神奈川県が 2023 年と三つの専門タスクフォースを中心に活動している（図 3）。

度に構築を予定している県のデータカタログサイトに対技術基準検討委員会では、データカタログのデジュー

して、SIP データカタログ項目仕様の紹介および提供をルスタンダード＊1 の策定を進めており、本研究開発で策行った。

定したデータカタログ項目との差分について反映を提案している。また、利活用促進委員会では、CADDE 活用の呼びかけなどを実施している。さらに、DATA-EX 開発
タスクフォースでは、CADDE の基本仕様を参照し、本格運用に向けたアーキテクチャを議論している。
なお、2021 年 6 月にデジタル庁が公表した「包括的4 まとめと今後の展望
成果公表 Web サイトや各種の説明会、講演会を通じて、SIP 分野間データ連携基盤事業の目的や活動内容に＊1 公的な標準化団体によって定められた標準のこと。
＊2 産官学のさまざまな機関が保有する地理空間情報を流通させ、社会的価値を生み出すことを支援する機関。

164

データ連携基盤を活用した取り組み
分野間データ連携基盤の普及促進・連携拡大

分野間データ連携基盤の普及促進・連携拡大

図4

各 SIP へのコネクタ実装支援、全体接続検証

図5

分 野 間 デ ー タ 連 携 基 盤・ 構 築 の マ イ ル ス ト ー ン（ 出 典：https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/ﬁeld_ref_resources/c709efef-0641-4877-b144-4b85bba05d13/20211202_meeting_data_strategy_wg_03.pdf）

ついて、一定程度、世間での認知が得られた。また、研今 後 は、 本 事 業 成 果 を DSA が 引 き 継 ぎ、DATA-EX

究成果の仕様書やソフトウェア、ツール類についても公の実装に活用していくことが予定されている（図 5）。

開し、民間団体などによって再利用されている。データ

DSA では、本 SIP の研究成果をベースに DATA-EX アー

カタログ項目仕様も参照・準用されており、日本のデジキテクチャの将来像を検討しており、社会インフラとしタル化に貢献できたといえる。

て実運用されるプラットフォームが構築されると想定さ

また、異なる分野のデータ基盤である SIP 同士を接続れる。

し、ユースケースの創出およびデータの連携検証まで行

ま た、 日 本 国 内 で の デ ー タ 流 通 に 閉 じ ず、DSA がったことは先進的な試みであり、例えば、医療分野と防MOU（基本合意書）を締結する GAIA-X などともシス

災分野が交差する災害時医療という課題に共同で検討でテムが相互接続され、欧州の企業や団体ともデータ連携

きる基礎が構築できた。

ができるようになると期待される。
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 165

複数のＡＩを自動的に協調・連携させるための技術

AI間連携基盤技術

AI間連携によるバリューチェーンの効率化・柔軟化
日本電気株式会社、沖電気工業株式会社、豊田通商株式会社、国立大学法人東京農工大
学、国立大学法人東京大学● 受発注会社間での商取引条件の調整を支援・自動化する、自動交渉基盤技術の研究開発を実施した。
● 受発注者双方にとって、Win-Win となる条件の発見を容易にし、製造や物流のバリューチェーンの効率化・柔軟化を実現することで、日本の産業競争力の増大に資することをビジョンとした。
● 共同実施先を含む９機関からなる産官学連携の体制を組成し、2018 年度から 2022 年度までの活動期間を想定して研究開発を推進した。

1

研究の目的

（2）実施方法
1）研究開発項目①：並列交渉
特定の市場参加者が複数の交渉を並列に行う「並列交社会のさまざまな分野で AI 活用が進展すると、個別

渉」で有効に働く、並列交渉プロトコルとナイーブなエシステムの効率化や最適化では対応できない利害調整のージェント戦略を開発し、それらを検証した。特に、現必要が生じてくる。そこに AI 間連携技術を適用するこ

実世界で重要な、並列交渉のユースケースに基づく交渉とで、大きな価値を創造することが本研究開発の大ビジモデルに対して有効に働くナイーブな並列交渉プロトコ

ョンである。特に、バリューチェーン上で製造システム

ルと、エージェント戦略や交渉戦略と交渉プロトコル間や物流システムを稼働させている各企業がそれぞれエーをつなぐ方式を複数提案し、交渉シミュレーションによジェントとなる AI を持ち、これらの AI が協調・連携動り比較評価を行った。

作を行うことで、発注者と受注者の双方にとってメリッ
トとなる取引相手・取引条件が速やかに発見できるよう

2）研究開発項目②：動的ロバスト交渉にすることを想定ユースケースとして、活動を進めた。

自動交渉が動的閉ループシステムであるとの観点か

これにより、各企業の利益を増大しつつ、企業間取引のら、制御理論的考えに基づき自動交渉理論の開発を目指

社会全体における効率化・柔軟化を並行して実現するこした。具体的には、当初予定されていた研究期間（4.5とを目指した。

年）の間に、相手のエージェントの提案条件と受け入れ可否の履歴から相手の効用関数＊1 や交渉戦略を予測し、2

実施期間と方法

効用関数が不確かで動的に変化し、あるいは外乱が混入する場合にも有効な「動的ロバスト交渉」の確立を目的とした。

（1）実施期間2018 〜 2020 年度

3）研究開発項目③：交渉プラットフォーム
さまざまな自動交渉ユースケースを実現するための基＊1 消費者がものやサービスを購入して得られる満足感。

166

AI間連携基盤技術
AI間連携によるバリューチェーンの効率化・柔軟化（Industrial Internet Consortium）、IVI（Industrial Value

家や実務者との意見交換を通して、実務の観点から交渉

ChainInitiative）などで設計の整理を行うレファレンス

プラットフォームの設計・開発を行った。また、30 分

アーキテクチャの活動を参考に、自動交渉におけるレフ以内に合意案を発見する交渉を実現するために ATP（有ァレンスアーキテクチャを検討した。

効在庫数量）
・CTP（生産可能在庫量）を活用することで、交渉中の効用計算を高速化する方式を導入。具体的なユ

7）研究開発項目⑦：国際連携と標準化活動

ースケースにおいて、入れ子交渉・分岐交渉・相見積交

AI 間連携によるサプライチェーンの効率化・柔軟化

渉を含む実用的な交渉の実現を検証した。研究開発項目の社会実装において、効率化・柔軟化の向上につながる④で検討した製造ユースケースに適用し、本交渉プラッ

ネットワーク外部性が期待できる参加者の増加を促進す

トフォーム上で動作することを検証した。

るため、技術的・ビジネス的な参加障壁を下げる国際団体の活用を試みた。相互運用性を高めるための交渉

4）研究開発項目④：製造業務システム統合とユースケー

プロトコル標準化を目指して、国連の下部機関である

ス実証

CEFACT（United Nations / Centre for Trade Facilitation

製造ユースケースにおける「表現方法が標準化された、and Electronic Business）に参加した。また、ビジネス

数量、納期、価格に関する調整」について、動作実現の効果をアピールするプロモーションを目指して IIC に参ための設計・開発、標準化関連設計、デモシステムの試加した。

作を行った。受発注両側の市場参加者、および取引条件

さらに、学術界での当該分野の発展と普及、および日調整の基本動作を全体として実行する市場参加者システ

本におけるプレゼンス向上を促すために、国際的な自ムを検討し、交渉プラットフォーム上で動作するデモを

動交渉エージェントの競技会である ANAC（Automated構築。一部現実の工場とつないでのデモンストレーショ

Negotiation Agent Competition）において、SCM（サプンにより、一般的な商習慣と乖離なく連動可能であるこライチェーンマネジメント）リーグを主催した。

とを検証した。また、ユースケース動作実現のための全体アーキテクチャ設計およびデモ詳細開発を行い、市場参加者システムの原理面のデモンストレーションを実現

8）研究開発項目⑧：調整制度
本研究に関しては、技術開発およびその社会実装を支える諸制度、特に法制度が国際的に未整備であり、そのした。

制度設計の国際協調が進んでいないという課題がある。
5）研究開発項目⑤：物流業務システム統合とユースケー

このため、調整制度に関する戦略、政策、制度、特に法ス実証

制度に関する状況を把握しつつ、国際協調に資すると思

具体的な物流業への、AI 間連携基盤技術の適用を検われる議論に参加することを目的とした。

討した。実際に事業者とユースケースの妥当性や実証実

具体的には、先行研究、文献研究、研究者および政府

験の可能性について合意できるものについて、実証実験

や国際機関などの関係者へのヒアリングの実施、また国を行うことを目指した。また、定義した交渉シナリオを際協調のさまざまな検討過程に参加した。

完遂できるよう、デモシステムの構築、設計、開発を行った。リソース管理システムを簡易的な業務システムと9）研究開発項目⑨：マーケットプレイスとの安定性と安し、それらと交渉システムを連結させたデモシステムの全性

構築、設計、開発を行った。

マーケットにおいて、自動的に不公正取引や談合を行うプログラムの作成可能性の検証や分析に加え、安定性

6）
研究開発項目⑥：レファレンスアーキテクチャ
交渉に基づく合意形成システムを、業界ごとに分けてや安全性を分析するエージェントシミュレーションを用いた、取引き主体の行動分析などを行った。

設計するのではなく統一的に設計・開発すれば、世の中全体での投資効率が高まる。そこで、Industrie4.0、IIC＊2 貨物を確保したいトラック事業者と、荷物を確保したい荷主のニーズをマッチングさせる Web システム。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 167

複数のＡＩを自動的に協調・連携させるための技術盤を設計し、基本部分を構築するため、当該業種の専門

複数のＡＩを自動的に協調・連携させるための技術

10）研究開発項目⑩：情報共有による再調整・交渉モデ
ルの開発（3）研究開発項目③：交渉プラットフォームの成果

荷主側の要求や、物流側のリソースに関する情報の一2018 年度目標に関し、交渉におけるメッセージ送信

部を、求貨求車システム＊2 のような配車計画作成の催の頻度は 1 日に片道 1 回から数往復以上が要求される行者（あるいは信頼できる仲介者）と共有する仕組みをため、メッセージ送信のたびに生産計画を行うのは時間設け、その情報を参照し、催行者は複数の荷主の要求かオーダーとして適切ではないことが判明。実務の観点か

ら積載率向上といった公益性をより良くさせる、輸配送ら、交渉プラットフォームの設計・開発において、交渉計画の最適化状態を探索する横断探索機能を開発した。

時間 30 分を実現できることを目標とした。

これにより、個別の荷主と物流企業間で立案した配送計

2019 年度目標に関し、リソース ID、日付、利用可能

画よりも、さらに省リソース化・効率化された配送計画

数、予約済数、追加調整可能な数（CTP）などのフィーを算出できることを目指す。

ルドからなる ATP（Available To Promise）テーブルを
データベースとして、交渉中に生産計画を再度回すこと

3

本研究の成果（1）研究開発項目①：並列交渉の成果
2019 年度目標である製造ユースケースの想定で、1なく、相手からのオファーを受理しても問題ないかどうかを判断できる機能を設計・開発した。これにより相手の提案を受け入れるかどうかの判断や、自分からの提案を作成する際に生産計画を行う必要がなくなり、交渉時
間 30 分以内を実現することができた。

社対 5 社程度の並列交渉を 10 秒オーダーで収束させる

2020 年度目標に関し、入れ子交渉・相見積交渉・分ことを実現した、並列交渉プロトコルを提案した。論点

岐交渉のような並列交渉を実現するよう交渉プラットフ

を単価と納期に絞った交渉シミュレーションで、提案しォームを拡張した上で、研究開発項目④で検討した製造

た交渉プロトコルが交渉を破綻させることなく、実用的

ユースケースのシナリオに適用し、本交渉プラットフォ

な実行時間で合意できることを明らかにした。

ーム上で動作することを検証した。

2020 年度目標である二者間交渉プロトコル、および
その下で動作する自動交渉エージェントの開発にあたり、ユニキャスト、同期マルチキャスト、非同期マルチ（4）研究開発項目④：製造業務システム統合とユースケース実証

キャストの三つの方式の提案と実装を行い、論点を単価

製造ユースケース実証として、受発注両側の市場参加と納期に絞った交渉シミュレーションでの比較検証によ者および取引条件調整の基本動作を全体として実行するって、各方式がどのような並列交渉モデルに対して有効ための市場参加者システムを検討し、交渉プラットフォかを明らかにした。

ーム上で動作するデモを構築して、一部現実の工場とつないだデモンストレーションによって、一般的な商習慣（2）研究開発項目②：動的ロバスト交渉の成果
約 2 年間の研究期間において、「ミクロな機能（最適化・

ユースケースの妥当性に関してアドバイザからフィード推定）の設計手法の確立」と「マクロな振る舞いの解析」

バックを収集するために、GUI を試作して要件の明確化という大きく二つの結果を得た。具体的には、前者におと修正を行った。また、仮想経済空間上での最小限の評

いては最適な提案列と交渉相手のモデル推定を導くアル

価環境を構築し、一部現実の工場とつないでのデモンス

ゴリズムを提案し、後者においては相互推定する二者間トレーションを交渉プラットフォーム上で動作すること交渉の収束性について結果を得た。関連して、マルチエを確認した（図 1）。

ージェントシステムにおける最適制御点問題・最適入力
信号列の求解アルゴリズムについて結果を得た。

168と乖離なく連動可能であることを確認した。具体的には、

AI間連携基盤技術
AI間連携によるバリューチェーンの効率化・柔軟化

複数のＡＩを自動的に協調・連携させるための技術

図1試作した自動交渉 GUI（個社ダッシュボード）（5）研究開発項目⑤：物流業務システム統合とユ（7）研究開発項目⑦：国際連携と標準化活動
交渉プロトコルの標準化プロジェクトが、2020 年 9ースケース実証
将来自動交渉が発達し交渉への障壁が下がると、物流

月の CEFACT 理事会で正式承認され活動をスタートし需要家同士が物流リソースを融通しあう、もしくは各プた。社会実装を目指す研究において、価値のプロモーシ

レイヤーにとって都合の良い条件を探索することによョンと必要な技術の標準化は、共に重要な活動であるこり、物流リソースの活用最大化や、全体の利益にかなうとが確認できた。また、各活動共に、2020 年度末現在

物流リソースの活用が図られることが期待されるであろにおいて、2020 年度目標は達成しており、最終年度でうことを示した。

ある 2022 年度目標において明示的なマイルストーンがまた、現状の実装において、空輸会社、物流会社とも置かれている、標準化活動とプロモーション活動に関しに、主要な機能である受諾可否判定機能、オファー作成ては、当該年度にそれらを十分に達成する見込みである。

機能がどちらも数秒程度で動作することを確認した。交
渉の推移と並行して、リソース管理システム上の変化を（8）研究開発項目⑧：調整制度

観察する可視化を目的に、物流会社用リソース可視化

国際的に最先端の状況を、課題を含めて常に把握し、GUI を試作し、交渉前後での画面変化により業務システ

国際的な議論の場に恒常的に参加した上、課題の整理のムと交渉システムが連携して動作したことを確認した

みならず、制度や基準の整備に関する検討に関わって貢

（図 2）
。

献してきた。EDI 約款の検討からは、その課題の整理の（6）研究開発項目⑥：レファレンスアーキテクチャ

みならず、談合・価格カルテル、相場操縦、買い占めによる競合者の妨害・転売、買い占めによる自社製品の価格つり上げなど不公正取引の可能性について、ルール作

レファレンスアーキテクチャの構成を踏まえて検討し成や制度整備を検討することができた。

た結果、「仲介の有無」「交渉と合意の時間的な粒度」、、「交

国際機関および欧州の各国政府の動向調査、専門家調換される情報のセマンティクスとシンタックス」、「交渉査、文献調査からの知見は、メンバーからの疑問や質問主体が人であるか AI であるか」、「交渉セッション間のに対する回答などに活用されたのみならず、研究成果が依存関係」、「効用関数と戦略の種類」という六つの主要

多くの国際学会での報告、基調講演、学術論文にまとめな軸で整理すると良いという結論を得た。

られた。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 169

複数のＡＩを自動的に協調・連携させるための技術
図2

170

物流需要家用手動交渉 GUI 画面例

AI間連携基盤技術
AI間連携によるバリューチェーンの効率化・柔軟化

SCM コンソーシアムを立ち上げた。
また、2022 年度は実際の部品購買業務において、自定性と安全性
自動交渉プラットフォームにおける、実践的な不正行動交渉 AI を活用した実証実験を行うなどの自主的な活為を実証したほか、簡易的なサプライチェーンモデル内動を継続しており、2023 年度以降の実用化を目指してで強化学習を用いた、価格決定アルゴリズムに基づいている。

価格を決定した場合に、明示的な通信がなく、談合現象が発生することを示した。
さらに、強化学習の種類を変えた場合に、その談合水準が変化することを示した。加えて、より現実的なサプ
ライチェーンを想定したシミュレーションを作成し、市場参加者の取引行動がサプライチェーン全体に与える影響について調査した。

（10）研究開発項目⑩：情報共有による再調整・交渉モデルの開発
横断的輸配送計画マージ方式や求貨求車マッチング方式、メタヒューリスティクス強化学習を用いた輸配送最適化手法の 3 方式を構築した結果、任意の輸配送計画
セットの入力に対して、入力以上に輸送効率の高い輸配送計画セットが出力できることを証明した。
また、メタヒューリスティクス強化学習を用いた配送最適化手法については、原理モデルを構築するとともに、複数の配送情報を用いて物流会社ごとに最適配送ルートの生成を行い、ドライバーの選好情報に応じて交渉プラ
ットフォーム上で入札・交渉することで、積載率などの効率化が検討可能であることを示した。
横断的輸配送計画マージ方式について、2020 年度人
工知能学会全国大会や日本オペレーションズ・リサーチ学会などに発表した。

4 まとめと今後の展望
2020 年度目標に対しては、予算減額分を大規模なマッチングファンド・自己投資で補うことで、「デモシス
テムの稼働」、「国際標準化に資するプロトコルなどの候補群の開発」、「国際標準化団体において、自動交渉に関する標準化作業に着手」、「自動交渉 AI の国際競技会でリーグの主催」の全てについて達成度 100％となった。
最終年度（2022 年度）の目標に対しては、2020 年
度 で 本 研 究 開 発 が 終 了 し た こ と に よ り、2021 年 度、2022 年度に計画していた事項について未達成である
が、2021 年度に社会実装を加速させるため、自律調整
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 171

複数のＡＩを自動的に協調・連携させるための技術（9）研究開発項目⑨：マーケットプレイスとの安複数のＡＩを自動的に協調・連携させるための技術

AI間連携基盤技術

健康・医療･介護AI連携基盤の構築
学校法人慶應義塾大学、国立研究開発法人理化学研究所、国立研究開発法人国立成育医
療研究センター、国立大学法人佐賀大学、東京都立小児総合医療センター● 健康・医療・介護分野における AI の大きな可能性と貢献する範囲を考慮し、当該分野における AI の開発において AI が連携・連動して個人を支えられるよう、標準化と相互の情報流通を可能にした。
● 各事業者の協調と競争を両立する、AI 連携基盤の構築とユースケースによる検証を行った。
● 慶應義塾大学が構築してきた情報流通基盤を東京都立小児総合医療センターが支援し、理化学研究所が構築してきた調整技術と連携することで、AI 間連携基盤の実装を進めた。
● ユースケースとして、成育医療研究センターや佐賀大学を中心にした救急診療を検証した。

1 研究の目的「多様なデータの連携と各種 AI システムの相互連携」に向け、リファレンスアーキテクチャが AI 間連携基盤

2 実施期間と方法（1）実施期間2018 〜 2020 年度に接続された各 AI システム間で適切にデータ連携され、それぞれの AI システムや基盤が正しく動作することを検証した。これらの連携・統合機能を実証し、より高次のサービスモデルを実現した。

（2）実施方法
健康・医療・介護分野における各 AI が連携・連動して個人を支えられるよう、標準化と相互接続を可能とし、また、「協調と競争の両立を実現するアーキテクチャ

協調と競争を両立する AI 連携基盤の構築とユースケーの開発と基盤の構築」に向け、健康・医療・介護に至る

スによる検証を進めた。慶應義塾大学が構築してきた情

あらゆる情報を統合・再構成する基盤技術 CDMS（情報報流通基盤をベースとして、東京都立小児総合医療セン

流通基盤システム）を原型として採用する。その成果をターがこれを支援し、理化学研究所が構築してきた調整

取り込みながら拡張し、健康・医療・介護分野における技術と連携することにより、AI 間連携基盤の実装を進

拡張性のある分散配置を可能とするリファレンスアーキ

めた。また、国立成育医療研究センターや佐賀大学を中テクチャを開発した。個人がそれぞれ期待する生活像を心にした救急診療をユースケースとして、検証に向けて表現した、多次元からなる指標・接続可能な各 AI シス

取り組んだ（図 1）。

テムの前提条件や基準を検証した。
さらに、「本アーキテクチャやプロトコルを標準規格

1721）各種プロトコルの策定として海外に提案」するため、次世代の臨床技術・創薬

2018 年度は、過去の検討状況の整理、通信プロトコ

開発情報基盤のアーキテクチャおよび体制が海外でも受ルの仕様や基盤を策定した。標準的な通信プロトコルを容され、国際的な展開が可能になるよう、国際的準化団

策定するため、各種プロトコルに関する過去の検討状況

体・コンソーシアム組成の検討も含め、国際的な発信にを整理した。これをもとに、通信プロトコル拡張におけ向けた準備を進めた。

る基本データ構造の設計を策定した。

AI間連携基盤技術
健康・医療･介護AI連携基盤の構築

各種プロトコル等の策定

調整基盤の開発

調整原理の開発調整制度の開発

国際連携と標準化活動の実施

リファレンスアーキテクチャの設計

図1

業務システムとの統合技術の検討

研究開発計画の概要

2）
リファレンスアーキテクチャの設計

づいた健康指標の API 化を行った。この API を利用して、2018 年度は、関連するリファレンスアーキテクチ

次に指標として標準化された入力と構造化データからな

ャを調査した。2019 年度は、小児と薬事業、およびる、医療データを入力としたアンサンブル機械学習のモ

AMED 研究事業で採用されたデータ流通・制御基盤のデルを設計し、最適なアンサンブル機械学習のアルゴリ

アーキテクチャを整理し、構造化データセットの保持やズムを選択可能なフレームワークを作成した。2020 年

データの品質管理・監視の方法、同意制御の可否、セ度は、介護に係る「記録」と「気づき」のデータ収集シ

キュリティのレベルについて調査して情報流通制御技

ステムを介護フィールドへ導入し、現場のデータ取得シ術について整理した。2020 年度は、AI 間連携基盤を次ステムを開発。これらのデータを活用し、調整原理とし世代の医療情報交換規格（HL7 FHIR：Fast Healthcareて、AI 間の自動連携の基本方式を策定し、事例となる

Interoperability Resources）に対応させ、さまざまな業

AI として、被介護者と介護者間の QOL を最適化する AI

務システムや関連システム連携まで見据えた拡張設計が間の調整原理を構築した。

可能か検討した。
5）業務システムとの統合技術開発
2018 年度は、関連システムの実態調査やデータ・3）
調整基盤の開発2018 年度は、基本となるデータ連携基盤を構築し、システム間連携・統合機能の検討とプロトタイプを医療分野における機能拡張部分、各種プロトコル・標準設 計・ 開 発 し た。AI 間 連 携 基 盤 に お い て、 電 子 カ ル

語彙基盤の機能をデータ連携基盤に拡張した。

テやレセプトなど、医療分野における業務システムとの間で、適切にデータおよび動作を連携・統合する機能を新たに実装するために、協力の得られた中小

4）調整原理の開発2018 年度は、健康・医療・介護データと、開発して病院 6 施設で医療業務システムの実態を調査し、デいる健康プラットフォームの構築に向け、CDMS プラッータフォーマット、データ内容、データの状況についトフォームのアーキテクチャと双方のデータ形式を確認て、標準規格への準拠状況を整理した。異システム間連した。2019 年度は、神戸での 1,000 人計測データに基携のアーキテクチャをベースに拡張し、電子カルテやレ

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 173

複数のＡＩを自動的に協調・連携させるための技術

ユースケース調査（救急診療、小児診療）

複数のＡＩを自動的に協調・連携させるための技術

セプトなど、医療分野における業務システムと、AI 間

3 本研究の成果連携基盤に接続された各 AI との間で、適切にデータおよび動作を連携・統合する機能を新たに実装するため、システム間連携・統合機能の検討とプロトタイプを開発（1）各種プロトコルの策定の成果

し、テスト環境での各種 API 動作を検証した。

通信は HTTPS で共通、データ形式については WAGRI

2019 年度は、電子カルテやレセプトなど、各分野に（農業データ連携基盤）および CDMS は JSON＊1 である

おける業務システムのうち、救急ユースケースにおける一方、小児と薬事業における電子カルテデータは HL7

医療品物流の一部について、AI 間連携基盤に接続され3.0 形式の CDA でデータを蓄積しており、抽出する際た各 AI との間で、適切にデータおよび動作を連携・統に は XML 形 式 に な る た め、WAGR− 小 児 と 薬 事 業 間合する機能を調査、検討し、PoC（概念実証）のためのでデータの受け渡しを行う場合はデータ形式の変換が評価システムを準備した。2020 年度には、AI 間連携基必要だった。電子カルテマッピング実態調査を行い、盤を活用したさまざまなサービスの現場実装を進めた。

WAGRI から登録した医療情報が CDMS で取得できることが確認できた。
通信プロトコルの仕様、基盤（DynamicAPI による語

6）ユースケース実証2019 年度は、防災・救急救命現場の有益なユースケ彙間連携を含む）、通信プロトコル拡張における基本デースをヒアリングし、防災・救急救命領域における医療ータ構造を設計した。

活動の基盤拡張に関するニーズを検討した。2020 年度
は、AI 間連携基盤に接続された個人に関するデータを（2）リファレンスアーキテクチャの設計の成果

ユースケースとして、データ提供元とデータ提供先との国内における健康・医療・介護分野の主要な AI として、間で行われる同意形成に基づく、データ制御を用いたリ重症化リスク予測システム、コンピューター利用診断支

ファレンスモデルとの実装方法を設計した。

援ツール、げんき予報を選定し、AI 間連携を実現するための同意制御技術、仮想生態鍵技術を基礎とする情報

7）調整制度の開発

流通制御技術について、主に交換性、利活用性、市場性2018 年度は、AI 間連携ルールの設計に関わる実態をの観点から調査し、CDMS を原型とした基盤拡張につい調査した。調査対象として、AI 基礎技術、AI と自他がて整理した。得られた結果から、リファレンスアーキテ

呼称しているサービスやシステム、特に医療分野におけクチャの標準化・AI 間連携プロトコルの標準化の整備

る活用目的、利用度合い、市場規模、市場シェアについが必要であることが明らかになった。また、AI 間連携て調査した。2019 年度、2020 年度は AI 基盤の監視にによる事業化は調整原理と各種 AI、および補完 UI を有関する制御技術やその使用技術化、法的側面における行

する AI 間連携基盤を介して、情報利活用者などとの間

政運用の課題を検討した。

で合意形成を果たして利活用が進む形が想定される（図2）。

8）調整原理や調整制度を国際的に展開するために国際

CDMS を HL7 FHIR規格 に 対 応 さ せ、CDMS が HL7

連携と標準化活動の実施

FHIR規格との間での接続し、相互運用性があることを2019 年度、2020 年度は国際的な展開のための現状確認した。これにより AI 間連携基盤を介し、HL7 FHIRの整理と、取るべき方策を検討した。また、AI 活用やを活用することで、業務システム間での情報連携が可能

健康医療データの活用など、多分野において国際的な連となり、いかなる業務システムとも連携できるリファレ

携や情報発信の手法について検討した。

ンスアーキテクチャを提案した。分散化 CDMS をさま
ざまな業務システムや関連システム連携まで見据えた、拡張性のあるリファレンスアーキテクチャとして整理して CDMS 基盤を拡張し、PoC のための評価システムを準備した。AI 間連携基盤で、AI の判定結果を公開デー＊1 Java Script のオブジェクト記法を用いたデータ交換フォーマット。

174

AI間連携基盤技術
健康・医療･介護AI連携基盤の構築

ＡＩ連携補完ＵＩ

調整原理判定機能

連―携参照用 ―

情報提供者

自治体

ケアマネ

事業会社

地域特化型
情報流通基盤

情報提供者

最適化計画決定機能

医師

同意形成

AI 間連携による事業化イメージ

タセットの 1 項目として参照できることを確認した。

（4）調整原理の開発の成果
医療・健康・介護データ基盤上に接続される各 AI に（3）調整基盤の開発の成果

ついて、判断基準となる多次元の埋め込みによる指標を調整基盤の医療分野における機能拡張として、「農業設定した。ユースケースとして介護モデルを採用し、介データ連携基盤」のアーキテクチャをベースに必要な機護者と被介護者における効用を最大化するためのそれぞ能を拡張し、
新たに基本となるデータ連携基盤を構築（医れの AI エージェント間で両者を最適化する方法を用い、療分野における機能拡張部分、各種プロトコル・標準語

調整原理を検証した。

彙基盤の機能をデータ連携基盤に拡張）した。分散したデータソースを集約する情報流通基盤から、同意設定（5）業務システムとの統合技術開発の成果された必要なデータのみを制御下で流通させるため、AI異システム間連携を基盤とし、電子カルテやレセプト

間連携基盤との連携 API の仕様を拡張した。連携 APIなど、各分野における業務システムと、AI 間連携基盤

拡張仕様に基づき、健康・医療・介護分野の AI 間連携に接続された各 AI との間で、適切にデータおよび動作基盤を、同意設定された必要なデータのみが流通できるを連携・統合する機能を新たに実装した。医療機関も含

情報流通制御基盤へ接続した。

めて接続・連携され、同意の取れた必要なデータのみが流通するために必要な、新たなアクセスログ管理や証跡保存、各 AI の挙動のリアルタイムモニタリングなどをSIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 175

複数のＡＩを自動的に協調・連携させるための技術

構造化ＤＢ

PDS

研究対象となるデータ連携基盤

図2

情報 利 活 用 者

本人状態判定 機 能

個人

複数のＡＩを自動的に協調・連携させるための技術

AI間連携調整原理の全体

調整基盤

医師エージェントAI

子供エージェントAI

ユーザーの
利得を
定義する

調整
原理AI
ユーザーの
利得を
最大化する

互恵関係を形成

個別
最適化
AI

調整
原理AI
ユーザーの
利得を
最大化する

個別
最適化
AI
ユーザーの
利得を
定義する

ユースケースを通じて実際の動きを確認する
図3

ユースケース実証として実施した AI 間調整原理の全体概要

可能とする改修を実施した。また、情報流通基盤で流通ぞれ分散型 CDMS を組み込み、それらを POPS（Person-

する情報が、同意流通制御に基づいて適切に流通可能とcondition Oriented Proxy System）と連携することで、なるよう接続仕様を設計した。さらに、北海道地域の成マトリクス型の同意を介して公開データセットが確実に人・脳神経外科専門医療機関において、AI を活用した流通できることを確認した。また、AI 間連携基盤規格

スマート問診を導入したほか、新型コロナウイルス感染で収集された医療情報を活用した、AI 間調整原理につ症に対応した健康把握サービス（問診システム）の実サ

いてのユースケースを実証した（図 3）。

ービスへの活用を拡大した。

（7）調整制度の開発の成果（6）ユースケース実証の成果
防災・救急救命領域における医療活動の基盤拡張に関するニーズを検討し、複数ベンダーのシステムにそれ176

AI 間連携ルールの設計に関わる実態を調査し、AI 間
連携ルール設計にかかる機能要件を整理した。
AI 間連携ルールの設計に関わる実態として、AI 基礎

AI間連携基盤技術
健康・医療･介護AI連携基盤の構築

プリなどの開発を加速推進する。同時に、現在多言語化

特に医療分野における活用目的、利用度合い、市場規模、も進み、海外のさまざまなアプリ開発企業への環境提供

市場シェアについて調査した。業種ごとの AI 活用状況

も戦略的に計画している。

として金融・流通・製造・インフラ・自動運転・農業・2019 年には「健康医療社会システム協議会」を設置

防犯・エネルギー・教育・物流・行政を対象として活用

し、企業との密接なアライアンス関係を構築した。この

状況、市場規模、課題と対策などの実態を明らかにし、協議会が契機となり、本基盤技術の活用を積極的に検討

AI 間連携ルール設計にかかる機能要件について整理しする企業が新たに増えるなど、社会基盤としての継続性た。

と盤石な展開が可能になって、本研究開発を発展的に浸透させている。本研究開発の５か年計画は、2 年 6 か月

（8）調整原理や調整制度を国際的に展開するため

で目標を達成し、3 年で当初計画の範囲を超えて実現しに国際連携と標準化活動の実施の成果た。また、急速に成長する市場に対応すべく、今後 5 年

国際的な展開のための現状の整理と取るべき方策、おで基盤利用の情報流通における市場の 50％超獲得を目

よび、AI 活用や健康医療データの活用など、多分野に指す。これによって、本研究をビジネスにおけるスケー

おいて国際的な連携や情報発信の手法について検討しラビリティへと展開させることから、SIP 第 2 期の枠組た。新生児医療現場で利用される AI システムは国外医みを終了し、AI 間連携基盤の社会実装へとシフトする。

療機関とも連携して開発が進んでおり、これは本研究で開発する AI 間連携基盤で稼働するものであり、SIP 第 2期の発展・拡張性、国際的な発展可能性を提示するものである。また、AI 間連携基盤と次世代電子カルテ規格である「HL7 FHIR」との連携を実証した。これにより
電子カルテとの連携が容易になるとともに、国際的な展開が可能となる。

4 まとめと今後の展望
SIP 第 2 期「ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」における AI 間連携基盤技術／健康・医療・
介護 AI 連携基盤の構築として研究開発を進めてきた内容は事業化が進み、今後は企業間のビジネス上の制約や秘密保持の観点などから、実業としての発展を加速させる。この AI 基盤を全国に実装する環境は整い、その上で動く診療支援システム、例えば問診支援や診療録作成支援などに加え、そこで蓄積されたデータ分析により、患者ごとの個別医師の対応予測の最適化、待ち時間の最適化、そのほか病院単位、地域単位での医療の質比較分
析をリアルタイムで提供することを可能とする。
さらに、本技術を社会基盤として拡充することで、新たな感染症の発生に対しても、迅速な医療資源の再配置を計画・提案することも可能になる。
本研究開発によって実証した AI 間連携基盤の構造化
データの流通・制御技術こそがこれらを可能とし、それをもとにした医療分野におけるさまざまな革新的 AI ア
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 177

複数のＡＩを自動的に協調・連携させるための技術

技術、AI と自他が呼称しているサービスやシステム、

スマートシティ等分野において︑分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテク チャの構築

スマートシティアーキテクチャ構築

スマートシティ等分野において、分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテクチャの構
築
日本電気株式会社、一般社団法人データ流通推進協議会、国立大学法人東京大学、アクセンチュア株式会社、国立大学法人名古屋大学、株式会社JTB、株式会社日建設計総合研究所、エブリセンスジャパン株式会社、大日本印刷株式会社、国立大学法人大阪大学、
KDDI株式会社、セコムトラストシステムズ株式会社● スマートシティ分野やパーソナルデータ分野において、ユースケースについて情報収集・分析を行った。
● 各分野に関して、国内外における具体的なユースケースの構成要素を Society 5.0 リファレンスアーキ

テクチャの各層（戦略・政策、ルール、組織、ビジネス、機能、データ、データ連携、アセット）に整理した。
● 各分野に関して、実証すべき複数のユースケースを選定した後、実証事業を実施し、ステークホルダーとの合意形成を進めながらアーキテクチャを構築した。

1 研究の目的Society 5.0 の実現に向け、スマートシティ分野やパーソナルデータ分野において、官民連携体制によってAI・ビッグデータなどを活用した実証事業を進めつつ、分野・企業横断の相互連携などを可能とするアーキテク
チャを構築した。スマートシティ分野やパーソナルデー
タ分野において、国内外のアーキテクチャやユースケー
スについて情報を収集・分析し、各分野に関する国内外における具体的なユースケースの構成要素を、Society
5.0 リファレンスアーキテクチャの各層（戦略・政策、ルール、組織、ビジネス、機能、データ、データ連携、
アセット）に整理した（図 1）。
各分野に関して、実証すべき複数のユースケースを選

図1

Society 5.0 リファレンスアーキテクチャ

定して実証事業を実施し、ステークホルダーと合意形成を進めながらアーキテクチャを構築。構築したアーキテと関係実証研究の推進」、「DFFT（Data Free Flow With

クチャを利害関係者間で共有し、分野・企業横断のデー

Trust）実現のためのアーキテクチャ設計と国際標準化推

タ連携、制度整備、国際標準化などの推進を目標として進の研究開発」、「多様な分野を地理空間情報でつなぐ持いる。

続的なプラットフォームのデザインと実証」のアーキテ

ここでは、まず「スマートシティアーキテクチャ設計
178

クチャおよびプラットフォームに関する開発事業についスマートシティアーキテクチャ構築
スマートシティ等分野において、分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテクチャの構築

り組みが存在するものの、他地域への横展開や取り組み

れの実証実験について紹介する。なお、本研究開発は全の持続化が困難となっている。スマートシティの共通アて 2019 年度に実施した。

ーキテクチャ構築を目指し、「国内外でのスマートシテ
ィに関する調査」、「アーキテクチャ・都市 OS の検討」
「標、2

準化の推進」、「実証研究の指揮」の研究項目を実施した。

スマートシティアーキテクチャ
設計と関係実証研究の推進

1）国内外でのスマートシティに関する調査（1）事業者

欧州を中心とするスマートシティに関する IoT パイ

日本電気株式会社、アクセンチュア株式会社、鹿島建

ロットであり、21 都 市 が 参 加 する大 規 模 な 取り組 み設株式会社、株式会社日立製作所、国立研究開発法人産「SynchroniCity」、エストニア政府が整備した安全なデー

業技術総合研究所、一般社団法人データ流通推進協議会。

タ交換のためのプラットフォーム「X-Road」
（図 2）
、イン
ド中央政府統計・計画実施省（Ministry of Statistics and（2）実施内容および研究の成果

Program Implementation）が開発した、生体認証技術を国内のスマートシティは、全国各都市でさまざまな取・政府整備のデータ交換プラットフォーム
・20か国以上で導入（フィンランド、キルギス等）
・維持組織：エストニア政府（経済通信省 等）

X-Road

＜概念図＞

市民
ポータル

O
X-R

X-RO
AD

住民
台帳

AD

X-R
O

税務
当局

AD

監視
NW

AD

認証

等
RO
X-

X-ROADAD

銀行＜X-ROADの構成要素＞＜X-ROAD上のエストニア
電子政府＞99%の政府サービスを実装

CENTRAL MONITORING
・電子ID ※個人ID
USER SUPPORT
・電子投票、e-タックス（e-Tax）
MENBER REGISTRATION
・政策決定への電子参加
CERTIFIER
・その他（e-バンキング、e-キャビネット、
TIMESTAMPER
m-パーキング、e-スクール、e-ポリス、SUPER VISIONe-ビジネスレジストリ、e-ヘルス、e-処方箋）
MANAGEMENT OF TRUST SERVICES

参考にするポイント
・主に機能層、データ連携層・維持組織の機能

健康保険
基金（出典：Arvo Ott (Director, e-Governance Academy(eGA))“Interoperability Framework and ICT Coordinationin Public Sector: Integration and Architecture of Government Electronic Information Systems,” 三菱ＵＦＪリ
サーチ＆コンサルティング ( 株 ) プロデュース・e-Governance Academy (eGA) 主催「エストニア・デジタルガバメント視察研修（e-Governance Implementation and Innovations）」（2019 年 4 月 15 日））※X-ROADとしてはデータは保持していない

図2

電子政府のデータ交換プラットフォーム

サービス
ポータル

X-ROAD

O
X-R

社会
保険

活用した個人を一意に識別する番号「Aadhaar」（図 3）、

X-Road 概要、概念図

IndiaStack・印の個人情報のDXインフラ（12.5億人、91％）
・個人識別、送金、取引、補助金支払等の基盤
・運営組織：固有識別番号庁（政府機関、UIDAI）＜概念図＞＜各層の主な概要＞

オープンパーソナルデータストア
キャッシュレス決済
ディジタル署名、ID/住所証明
個人認証基盤、API
個人識別アカウント識別番号、生体情報、「Aadhaar」を活用するデジタルインフラとしての機能／API が「India Stack」と総称されている

図3

参考にするポイント
・主に機能層、データ層・維持組織の機能

IndiaStack 概要、概念図

銀行口座、携帯端末

12.5億人

個人情報DXインフラ（出典：https://www.slideshare.net/indiastack/india-stack-a-detailed-presentation）

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 179

スマートシティ等分野において︑分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテク チャの構築て解説し、スマートシティとパーソナルデータのそれぞスマートシティ等分野において︑分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテク チャの構築

NIST（National Institute of Standards and Technology：2）アーキテクチャ・都市OSの検討

米国国立標準技術研究所）が主導して定めたコンセンサ

本事業で構築するアーキテクチャモデルに従って都スフレームワーク「IES-City」など、海外での主要なア

市 OS が構築されることで、スマートシティ間の相互運

ーキテクチャやユースケースを 10 件程度、および国内用性が担保され、さまざまなサービスモジュールがどののユースケースを「都市類型」、「課題分野」、「地方区分」

都市でも利用可能となる社会を実現することを念頭におの偏りなく 50 〜 60 件程度調査・分析し、アーキテクき、アーキテクチャを構築した。
アーキテクチャの上位 3 層である戦略・政策層、ル

チャ構築のインプット情報とした。

ール層、組織層の構成要素の特性と、それらの層内・層

都市
類型

地方
区分

さいたま市 データ利活用型スマートシティ推進2017 −
浦和美園
事業

A

関東

健康

・各種生活支援サービス

横浜市

データ活用・オープンイノベーショ
2017 −
ン

A

関東

その他

・オープンイノベーションの一環としての官民デー
タ活用

京都府

「スマートシティ京都」モデル構築

2018 −

A

近畿

観光
環境
セキュリティ

・京都ビッグデータ活用プラットフォーム構築

柏の葉

柏の葉スマートシティ

2019 −

B

関東

エネルギー
健康

・エネルギーマネジメント
・スマートヘルス

都市名

事業
時期

事業名

課題
分野

ビジネス（サービス / システム）

福岡市

地域包括ケア情報プラットフォーム

2016 −

C

九州

健康・データ集約（医療・介護情報）・在宅連携支援システム
・情報提供システム・データ分析（シミュレーション、見える化）

弘前市

弘前型スマートシティ構想

2013 −

D

東北

観光
インフラ（雪）・除雪管理・スマートシティ観光都市
・シェアリングエコノミーを活用した雪対策

藤枝市

スマートシティ・コンパクトシティ

2017 −

D

中部

インフラ
セキュリティ

・河川水位計・雨量計測システム
・児童見守り倉敷市

データ利活用事業

2018 −

D

中国

観光
その他

・オープンデータ・地域特性分析
・人流分析・マーケティング
・人材育成

益田市

サイバースマートシティ構想

2018 ー

D

中国

防災
健康
インフラ

・防災 IoT（水位モニタリング）・スマートヘルスケア
・道路インフラ管理

A：3 大都市圏の中心都市

表1

B：3 大都市圏の周辺都市

C：地方都市圏（連携中枢都市圏）の中心都市

D：地方都市圏（連携中枢都市圏）の周辺都市

主たるインプットとする国内ユースケース

利用者 住民、企業、観光客
参画

図4

180

スマートシティリファレンスアーキテクチャの全体像

相互運用

スマートシティアセット

外部：他地域（都市MS／都市OS）、他システム、等

データ提供

自由な連携を実現

スマートシティ
サービス

持続的提供を実現

規定

スマートシティ
戦略相互運用

スマートシティアーキテクチャ構築
スマートシティ等分野において、分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテクチャの構築の成果物を開発した（https://data-trading.org/sipb-1̲

くりにおけるアーキテクチャ利活用面での課題などを明

personaldataarchitecuture̲dta/）。

確化し、それに対応したアーキテクチャを提案した。な• リファレンスアーキテクチャ概要書

お、2 次調査を実施したユースケースには表 1 がある。

• リファレンスアーキテクチャ書

また、
都市 OS は「サービス連携」「都市 OS 間連携」、、「ア• ユースケースシナリオテンプレート

セット連携 / 他システム連携」に該当する外部連携が最• ユースケースシナリオ集も重要であると仮定し、各連携ユースケースから必要と• ELSI 検討報告書

なる構成要素を抽出した結果、図 4 のようなアーキテ• データジャケットの国際標準化

クチャを構成した。

一例として、ドライブレコーダー販売事業者のユース
ケースシナリオを図 5、図 6 に示す。
実施にあたっては、「パーソナルデータ分野アーキテ

3）
標準化の推進ITU や JTC1 WG11、
AG8、
NIST などで出版されている、クチャ検討会議」、「ELSI 検討会」、「パーソナルデータ

スマートシティに着目した標準規格、および作成中のも分野における実証実験実務者会議」を設置・運営し、有のを調査することにより、本事業でのアーキテクチャに識者や実務者の助言や意見を反映させた。パーソナルデ

関して、標準化推進のために狙う領域を探索。スマートータ分野の各実証実験については、「6. パーソナルデー

シティアーキテクチャの評価指標を 5 項目以上設計し、タ実証実験」を参照。

本研究開発で構築したアーキテクチャを評価。関連標準化団体と連携し、標準化に関するワークショップや情報交換などを実施して報告書としてまとめた。

4

多様な分野を地理空間情報でつなぐ持続的なプラットフォームのデザインと実証（1）事業者

4）
実証研究の指揮全ての実証研究実施者の実証研究計画へ、連携実証内

国立大学法人東京大学、国立研究開発法人産業技術総容を反映した上で実証を指揮し、得られた知見をアーキ合研究所、一般社団法人社会基盤情報流通推進協議会、

テクチャ構築へフィードバックした。各実証実験につい株式会社価値総合研究所。

ては、「5. スマートシティ実証実験」を参照。

（2）実施内容および研究の成果

3

DFFT（Data Free Flow With Trust）実現のためのアーキテクチャ設計と国際標準化推進の研究開発

地理空間情報はさまざまな分野で共通的・汎用的に利用される情報であるが、地理空間情報プラットフォーム
はそれぞれのユーザーや用途に応じて構築されており、（1）事業者

必ずしもそれらが連携されているものではない。
そこで、一般社団法人データ流通推進協議会。

地理空間情報プラットフォームを各プラットフォームやデータ保有者とデータ利用者などを結ぶハブと捉え、「ユ（2）実施内容および研究の成果

ースケースを構成する要素の抽出・整理・検討」、「ルー

パーソナルデータ分野を含むデータ流通において、日

ル・制度、ビジネスモデル・組織体制などの検討」、「プ

本は自由で信頼のおけるデータ流通のルールづくりに

ラットフォームの設計・検討」、「ユースケースの実証研取り組む方針である DFFT を提唱している。本研究で究」を実施。地理空間情報プラットフォーム「G 空間情は、パーソナルデータの利活用を促進するパーソナルデ

報センター」における実装・運用を提案している。

ータ・リファレンスアーキテクチャ書の開発を目指し、「アーキテクチャの構築およびユースケースシナリオに

1）G空間情報センターとはよる検証」、「ルール・制度、ビジネスモデルなどの検G 空間情報センターは、産官学のさまざまな機関が討」、「国内外でのパーソナルデータの活用に関する情報保有する地理空間情報（G 空間情報）を円滑に流通し、収集と分析」、「パーソナルデータ分野アーキテクチャ検

社会的な価値を生み出すことを支援する機関である。

討会議の設置と運営」、「標準化の推進」を実施し、下記

2012 年 3 月に政府で閣議決定された、地理空間情報活

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 181

スマートシティ等分野において︑分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテク チャの構築

間における関係性を整理・分析した上で、実際のまちづスマートシティ等分野において︑分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテク チャの構築

ステークホルダリスト ドライブレコーダービジネスの事例
目的：関与する個人、事業者の一覧表を作成することで、パーソナルデータ の取り扱われる範囲を明確にし、プライバシー原則などを遵守すべきプレイヤーに抜けがないかを確認する

名称

概要

ISO/IEC 29100 での分類

ドライバー

ドライブレコーダーで録画した映像を提供する

PII principal

ドライブレコーダー販売事業者

ドライブレコーダーを販売する

データ蓄積事業者

ドライバーから提供された映像を蓄積管理する。映像加工（非個人情報化）をデータ加工事業者へ委託する。映像を購入したい事業者へ販売する。個人情報保護法上の個人情報取扱事業者に該当

Data controller

データ加工事業者

データ蓄積事業者から映像加工（非個人情報化）を受託する
個人情報保護法上の委託先に該当

Data processor

データ購入事業者

データ蓄積事業者から映像を購入する

通行人

ドライブレコーダーが録画した映像に映り込んでいる人

非該当

非該当（PII 扱わない）
PII Principal

チェックポイントドライブレコーダー販売事業者は、パーソナルデータ の取り扱いについて、特段の役目を持たないのか ?
通行人は、パーソナルデータ の視点では、システムを構成する一構成者としてリストされる

図5

ドライブレコーダービジネスのステークホルダーリスト

ビジネス関係 ドライブレコーダービジネスの事例
目的：関与する個人、事業者間のビジネス関係（契約など）を明確化する

ドライブレコーダー
販売事業者
ドライブ
レコーダー
の販売

業務委託契約

データ蓄積事業者

売買契約

データ加工事業者

加工後のドラレコ映像

ドラレコ映像（通行人情報が含まれる場合がある）

映像利用契約
映像利用に関する同意

通行人

ドライバー

チェックポイント
委任契約ではないか？

データ購入事業者

チェックポイント
通行人とは、何の約定も、結ばれていない
ブライバシー原則に照らしてドラレコ映像を利用している旨の通知が通行人ほかに対しては必要ではないか ?

図6

ドライブレコーダービジネスの相関図

用推進基本計画に基づいて設立され、2016 年 11 月よて取り組むユースケースを選定した。また、ユースケー

り一般社団法人社会基盤情報流通推進協議会が運営してスを踏まえた、地理空間情報プラットフォームのビジネいる。G 空間情報センターの社会的役割を図 7、システ

スモデルや経営戦略、利用規約などのルール設計・検討

ム構成を図 8、データ連携を図 9 に示す。

を行った。具体的には、これまで実際に地理情報プラットフォームを運営してきた G 空間情報センターをモデ

2）ユースケースの選定とルール・制度、
ビジネスモデル・
組織体制などの検討う組織体制を検討・構築した。

SIP（防災、自動運転など）の各分野におけるアーキ

ユ―スケースの例を挙げると、複数の人流データの比

テクチャやユースケースと連携し、地理空間情報プラッ

較や複数のデータを組み合わせた、人流データの可視化

トフォームにおける安定的な自立運営の実現に向けて、までを支援するサービスの提供が考えられる（図 10）。

複数のユースケースを設定した。さらに、このうち実現可能性などを踏まえて「ユースケースの実証研究」とし
182

ルに、必要となる規約類や継続的な運営が可能になるよスマートシティアーキテクチャ構築
スマートシティ等分野において、分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテクチャの構築

政府・自治体等のデータ・情報の「信託」を通じての利活用支
援、
オープン化支援
利活用方法のコンサルティング

政府・自治体
向け
「情報信
託銀行」
部門

国民等

平常時の情報提供

災害対応
情報ハブ
G 空間情報（データ・
アプリ）の流通支援部門多様な G 空間情報を検索可能にする
さらに、すぐ使える「社会課題解決支援
パッケージ」
として提供

G

空間情報の
研究開発部門
「社会課題解決支援パッケー
ジ」
を開発

図7

G 空間情報センターの社会的役割

図8

G 空間情報センターのシステム構成

空間オープンG
リソース・
G 空 間 情 報 の 統 合・ ハブ
解析、新たな利活用方法の開発などを産学官で実施

災害時の緊急対応を情報で支援（通行可能情報等）
災害時の情報提供（双方向）・連携のハブ
災害対応の経験の蓄積

G 空間に関するオープンリソース（ソフトウェアデータ、人材）の充実支援、利活用支援
G 空間情報のアウトリーチ

地理空間情報プラットフォーム
利用者

地理空間情報プラットフォーム
ルール

・データ配信APIの集約
・類似データの配信形式共通化
データ配信/
データDL機能

データ配信API/タイル配信

データ変換/
処理機能

・データセット提供形式の拡張
・データフォーマットの変換

データカタログ機能
データ検索機能

データカタログ
CKAN-API・メタデータの記述方法の標準化（ISO19115,JMP2.0）
・ハーベスティング等連携頻度、手法
他PFから取得したデータの変換等他プラットフォーム
SIP4D等

データ提供系API

データPFごとに準備されたAPI

データ連携
機能

カタログサービス間連携機能

データカタログ/メタデータ
提供API
データPFごとに準備されたAPI

・メタデータはJSON形式
データ登録/
登録支援機能・データ提供者による登録
・データセット化して格納

ユーザー管理機能アセット

図9

メタデータ/データ

他PFのメタデータと連携/登録
ユーザー管理機能（アクセス制御）

メタデータ/データ

G 空間情報センターのデータ連携などに関するアーキテクチャ

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 183

スマートシティ等分野において︑分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテク チャの構築

自治体・公共団体等

スマートシティ等分野において︑分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテク チャの構築

概要（付加価値）センターによる
収集・変換・
提供データ※

センターが
行う活動※

機能※

ターゲット

ビジネス
モデル
収益 / コスト

さまざまな人流データをカタロ ●人流データをデータ ・データフォルダからの収 ・データカタロ ・マーケティン ・レ ベ ニ ュ ー
グとして揃えるセ ッ ト と し て 登 録、 集
グ
グ、 不 動 産、 シェア
検索しやすいように・データ入手支 交通など各種 （販売代理）する
援
サービス事業者
様々な人流 / 流動データを共通 ●各者の人流データを ・同上
・人流データ提 ・自治体
・レ ベ ニ ュ ーのフォーマットで API 配信する
共通 API 等で配信
・人 流 デ ー タ 共 通 フ ォ ー 供 API
・他 プ ラ ッ ト シェア
マット提供
・データ変換フォーム運営者
利用者のニーズに合わせて複数 ●２者以上のデータを ・人流データ提供の人流データを組み合わせて提組み合わせた人流推供。
計データの提供
個別のデータソースでは網羅性などに問題があるのでこれを解決するべく集約したデータとし
て提供
※
図 10

・人流データ提供 API・データダウンロード・レポート提供

黒太字：実装・実現済み

赤字：本事業で実施

・レ ベ ニ ュ ーシェア

赤枠：ユースケース実証対象

人流データ活用分野のユースケース

3）地理空間情報プラットフォームのアーキテクチャのTellus（経済産業省の衛星データオープン＆フリー化お設計・検討

よびデータ利活用促進事業）など、既存プラットフォー

地理空間データプラットフォームはさまざまな応用領ムの機能概要についても言及した。

域から利用されるため、さまざまな分野で使われている
地理空間データを調査し、分野ごとに検討されているさ
まざまな標準（データモデルや標準インターフェース、
メタデータ標準など）が、どのような分野でどのように利用されているのかを俯瞰図として整理した。
直接な地理空間データは、地球上に存在するあらゆる

5 スマートシティ実証実験
スマートシティの実証実験の事業者と実証実験内容について簡単に紹介する。

地物や事象の状態を情報で表現するデータである。地物や事象の「状態」を表す主なデータ構造としては、位置情報や大きさ、その形状などを表現する幾何データ、およびそれらに付随する名称や種類、状態などを表現する
属性データで構成される。幾何データは、その形によってベクター型データとラスター型データで分類される。

（1）「利用者へのデリバリーを意識した都市 OSの開発および実証研究」
1）事業者
アクセンチュア株式会社、株式会社アスコエパートナ
ーズ、株式会社 ARISE analytics、TIS 株式会社。

ベクター型データは、地物や事象の形状の位置を示す緯度と経度の座標値を持った点のデータを基本型とし、点（ポイント）、線（ライン）、面（ポリゴン）で表現される。

国のスマートシティで便利かつ効率的に活用可能な、代表的なデータ形式として、GML、ESRI の Shapeﬁle、

都市 OS の機能について検討した。具体的には、会津若KML、GeoJSON などがある。ラスター型データは、気松市役所、地元企業、市民などの現場の意見や知見を参温など明確な形状として区切れず、連続的に変化する状考に、特に市民との接点が大きい行政手続き（デジタル態を表現するため、一定の領域を格子（セル）に細分化し、ガバメント）および医療分野（ヘルスケア）サービスを各格子にその属性値を持たせる。代表的なデータ形式と追加しつつ、以下の機能について都市 OS への導入を検して、地理画像の GeoTIFF、NetCDF、USGS の DEM な討した。

どがある。これらについても成果報告書で整理した。

• ワンストップ・ワンスオンリー機能

また、SIP4D（府省庁連携防災情報共有システム）、
1842）実証実験内容• リコメンド機能

スマートシティアーキテクチャ構築
スマートシティ等分野において、分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテクチャの構築の動的なアクセス権変更や名古屋都市 OS 側のデータのログイン処理の中で都市 OS より発行されたログイン

受信・可視化が達成できることを確認した。

トークン、および都市 OS より事前に連携されているアクセスキーをもとに、ヘルスケアデータを取得する API（3）異種システム連携による都市サービス広域化を実行する。ログイントークンとアクセスキーを統合的（高松広域 - 防災）と複数都市間のデータ連に組み合わせて処理することで、ヘルスケアデータのセ

携の実証

キュアな連携を実現した。

1）事業者

結論として、ワンストップ・ワンスオンリーについて

日本電気株式会社。

は、都市 OS と連携したオプトイン情報の取得や、管理する住民 ID とサービスの ID の紐づけが効率的であるこ

2）実証実験内容とが確認できた。リコメンド機能については、子育て中

広域で発生する自然災害の驚異に備え、複数自治体のなどの個人属性情報に紐づけて、必要な行政手続きを出

防災関係者が住民の安全を守るために必要な情報を迅速し分けることが可能であることが分かった。

に共有できる IoT 共通プラットフォームの動作実験を行

今 後 は サ ー ビ ス ご と に 異 な る 認 証 方 式 で は な く、った。中核都市の高松市と近隣自治体である観音寺市おOpenIDConnect などの標準的な仕様を用いて共通化しよび綾川町が、既存の防災システムと交通・気象などのていくことが必要で、課題としてはデータの更新、デー

異種システムの連携を通じて動作を確認した。

タなどの標準フォーマットの導入・運用、当該地域で住国際通信標準規格の API である NGSI（Next Generation

民からの信用を得た公民連携団体の設立・運用などが挙Service Interfaces）を採用して異種データを扱うデータげられる。

形式に変換し、異なるシステムを相互接続した結果、「高
松広域防災ダッシュボード」や「河川水位分析」におい（2）「異種スマートシティ基盤のプログラマブル・
フェデレーションによる広域人流把握・活用
実証」て、各自治体の防災担当者が Web 上で災害情報を迅速に共有できた。
また、NGSI を採用した異なる都市 OS への相互接続についても、ダッシュボード上への情報表示により確認。

1）
事業者
国立大学法人名古屋大学、慶應義塾大学。

再利用可能なデータやサービスアプリケーションを扱う「共通サービスカタログ」を試作し、動作を検証した。

2）
実証実験内容日々変化する社会状況に応じ、異なるスマートシティ
プラットフォーム間で任意のデータの相互流通を可能とする、CityFeder を提案した。

（4）民間事業者含む都市内の異なるシステム連携による分野横断サービスの実証研究
1）事業者

さまざまなデータに対するアクセス権を社会状況に応日本電気株式会社。

じて変更可能で、それぞれのプラットフォームは互いに異なるプロトコルを利用していることが想定されるた

2）実証実験内容

め、プロトコルやデータフォーマットの相互変換が必要

都市 OS と複数の民間システムとの連携を実証することなる。この 2 点の要件を満たしつつ、開発の容易性とを目的に、富山市が整備したスマートシティ推進基盤を高めるため、CityFeder はオープンソースソフトウェ（居住区域 98％をカバーした LoRaWAN・データ流通基

アの Node-RED 活用した設計・実装を行った。

盤サービス FIWARE）を活用し、API を介して施設・店

なお、
社会状況に応じたスマートシティの相互接続を、舗などの情報を提供するぐるなびシステムや Cyclocity

本実証実験では「プログラマブル・フェデレーション」（シェアサイクルシステム）、ジョルダン株式会社の経路と呼び、「災害時物流支援シナリオ」、「人流データ連携

検索システムと接続。ヒアリング調査なども実施し、分

シナリオ」で CityFeder の有効性を検証。CityFeder サ

野間横断サービスの実現を目指した。

ーバー、
東京都市 OS（FIWARE）、
名古屋都市 OS
（Synerex）

その結果、アセット層（鉄道時刻表情報の違い）、デの三つのシステムの連携では、東京都市 OS 内データへ

ータ連携層（連携不足）、データ層（参加店舗などの不足）

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 185

スマートシティ等分野において︑分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテク チャの構築• サービスの容易な追加・維持のために必要な機能が保有するデータを蓄積した。さらには、AI を組み込

スマートシティ等分野において︑分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテク チャの構築などの課題が明らかになった。
また、富山市で構築したサービスを高松市に横展開すんだ近未来の需要予測データを推計・提供する「高度デる検証を行ったところ（図 11）、データの不足・不開示・ータ共有化プラットフォーム」を構築。神奈川県湯河原

不統一などの課題が見えてきた。その改善施策として、町、三重県伊勢市、長野県白馬村、沖縄県沖縄市におい

データフォーマットの共通化、API で連携可能な民間シて、開発した試行版システムの利用を通じて、システム

ステムの利用によって、横展開時に、新規開発時と比較をより利用者ニーズに即したものとする意見交換を複数して約 80％の開発期間の短縮、開発工数の削減が実現

回にわたって実施した。
白馬エリアの実証実験では、「高度データ共有化プラできた。

ットフォーム」を構築し、その結果をヒアリングするこ（5）観光関連サービス事業者向け、AI 活用型高とで、使用料や課題などを明らかにできた（図 12）。

度データ共有化プラットフォームの研究開発・実証（6）スマートウエルネスシティ実現に係る実証研
究1）事業者
株式会社 JTB。

1）事業者
株式会社日建設計総合研究所、株式会社つくばウエル
ネスリサーチ、有限責任監査法人トーマツ。

2）実証実験内容
観光産業の活性化が進められているが、中小サービス
事業者は蓄積されたノウハウをもとに経営し、必要なデータの蓄積もないため、急激な時代の変化への対応がで札幌市を対象として ICT 施策・健康施策・都市づくり

きず、データ分析をもとに展開する大企業に押され経営施策を連動させ、集積性の高い賑わいのある都心づくり

は衰退傾向にある。

と、公共交通と徒歩による移動を中心とした健康的な都

そこで、宿泊実績・予約データなど観光関連のデータ

市生活を可能にする「ウエルネス＆ウォーカブルなコンを全国規模で提供する「観光予報プラットフォーム」に、パクトシティ」の実現を目指し、「スマート健幸ポイン

観光に関わるリアルタイムデータ、および多様な事業者

トシステム」、「屋内外シームレス人流計測システムの開

公共交通
位置情報表示店舗イベント情報表示

周遊ルート表示
交通検索表示都市 OS
富山市データ流通基盤サービス（FIWARE）

図 11

186

2）実証実験内容

富山市から高松市への実証におけるサービス展開イメージ

お役立ち
情報表示

店舗イベント情報表示

周遊ルート表示
交通検索表示都市 OS
高松市データ流通基盤サービス（FIWARE）

スマートシティアーキテクチャ構築
スマートシティ等分野において、分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテクチャの構築

スマートシティ等分野において︑分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテク チャの構築●実証での実施内容

●実証風景

図 12

白馬エリアの実証発」、「ビッグデータを活用したスマート・プランニング

紐づくデータ（パーソナルデータ）と、産業の諸活動に手法」を開発した。また、その効果を検証するイベント

よって生成されるデータ（産業データ）が存在している。

などを実施した。

パーソナルデータと産業データの双方において、時々さらには、スマートウエルネスシティの実現に必要な刻々と変化する社会の姿を克明に示す「リアルタイムデ

健幸ポイントから得られる各種ビッグデータをスマーータ」と、一定期間・量の集積後に統計・解析すること

ト・プランニングに活用するために、データフォーマッ

で付加価値が生じる「蓄積型データ」があり、それらがトの定義とデータベースを構築した。

CPS（Cyber Physical System）上に散在している。
ここでは産業データとして、赤帽に加盟する軽貨物運（7）スマートシティにおけるパーソナルデータと送業を営む個人事業主の「荷捌き」に着目し、データ収集・

産業データのデータ取引市場による共有基盤

加工方法のプロトタイプモデルの構築、異分野かつ都市の実証ごとのデータの収集・調達・活用をするため、国際通信標準規格の API である NGSI（Next Generation Service

1）
事業者
エブリセンスジャパン株式会社、ソフトバンク株式会

Interfaces）に対応したデータ取引市場の開発などを行社、日鉄ソリューションズ株式会社。

った。さらには、データ取引市場を利用したデータの提2）
実証実験内容供・分析加工・購入における課題整理、都市の変化に合スマートシティにおいては、市民のさまざまな活動にわせた流出入データ変動についても、アイデアソンを行

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 187

らのビジネスモデル創出にあたっての、課題（法整備）、

スマートシティ等分野において︑分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテク チャの構築

い、都市開発のデータ活用についても検証した。

スマートシティのアーキテクチャ構築へのフィードバッ

なお、データについては、Variety（データの多様性）、

クなどを、2019 年度成果報告書にまとめている。

Volume（データ量）、Velocity（データ生成速度・頻度）の「ビッグデータの 3 つの V」の概念を参考に、車両の位置情報（位置、方角、加速度など）とドライバーの（8）分野横断による課題解決型デジタルスマート

生体情報（位置、歩数、心拍数など）のリアルタイムデ

シティの実現と複数都市間のデータ連携に関ータや、50m メッシュの ID など蓄積型データを加工しする実証研究ている。データ加工の推進イメージを図 13 に示す。デ

1）事業者

ータ取引の３極型モデルは図 14 のとおりである。これ

株式会社日建設計総合研究所、綜合警備保障株式会社。

データ選定
サイクル

仕様要求

加工
サイクル

OK！

OK！

テーラリングデータの作成
図 13

データ加工の推進イメージ

データ
提供者

図 14

188

データ
対価

データ
利用者

データ取引における３極型モデル

データ
提供者

データ
対価

データ
取引市場
運営事業者

データ
対価

データ
利用者

スマートシティアーキテクチャ構築
スマートシティ等分野において、分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテクチャの構築

日本の地方都市が抱える共有課題、人口減少と高齢化る生活者の不安感低減の解決に向け、収集データを加古川市スマートシティ• 生活者主権型データ流通社会の実現

向け情報基盤（FIWARE）に蓄積した上で、「加古川市

例えば、「利用規約などへの同意方式に関して」では、

オープンデータ API」を活用して、「次世代見守りサー

データ連携先の情報銀行側プライバシーポリシーや利用

ビスの展開」、「AI 高齢者行動分析に向けたデータ収集・規約への同意が必要となるが、生活者がそれら全てを読利活用」、「スマート保育園」、「複数都市間のデータ連携

み込んだ上で内容を理解し、同意を行うとは考えにくい（都市 OS 間連携）」の実証研究を実施。その結果、「AIという問題点が挙げられる。
「生活者主権型データ流通

高齢者行動分析に向けたデータ収集・利活用」では認知社会の実現」では、生活者からの同意取消やデータ消去

症判定率 80％、MCI（軽度認知障害）判定率 70％を達

依頼、退会などに伴う情報銀行間、およびサービス事業

成し、
異システム間の連携を確認した。
「スマート保育園」

者への対応ルール整備が求められる。

では、クロス分析による保育園サービスの向上、保育士

なお、今回の同意設定やパーソナルデータ利用時の証の働き方改革などの効果を実感した。
「都市 OS 間連携」

跡に関しては、ブロックチェーンを用いている。複数情では、収集データのデータベース化、データフォーマッ

報銀行間でデータ連携してサービスを提供する際、コストの標準採用・共通化を検証できた。

トをかけて各情報銀行が単独で証跡情報の信頼性を向上させるのではなく、比較的低コストで実装可能なブロッ6

パーソナルデータ実証実験

パーソナルデータの実証実験の事業者と、実証実験内

クチェーンによる分散台帳技術を用いた証跡改ざん対策が有効と考える。

（2）個人起点での医療データ利活用の促進に向けた「医療版」情報銀行アーキテクチャの実証

容について簡単に紹介する。

研究（1）情報銀行間データ連携の実証と考察

1）事業者
国立大学法人大阪大学。

1）
事業者
大日本印刷株式会社、富士通株式会社、株式会社エヌ・ティ・ティ・データ。

2）実証実験内容
ICT の普及により、従来は紙に記録されていた診療記
録や健診結果の電子化が進んでいるが、医療データ流通

2）
実証実験内容情報銀行事業の成長に伴い、複数の情報銀行間に点在サービスの整備はいまだ発展途上である。

する生活者のパーソナルデータの統合連携や、サービス本研究では、「医療版」情報銀行（医療情報銀行と呼ぶ）

事業者の活用データの統合といったニーズの高まりが予のアーキテクチャを提示することを目的として、「医療想されるが、日本では情報銀行システムプラットフォー

データ利用サービスの内容についての調査」、「医療機関ムが存在していない。

から医療データを外部に出力する際の課題の整理」、「医

そこで「複数の情報銀行に存在するパーソナルデータ

療データを外部に出力する際の医療データ標準化の検の統合連携」、「複数の情報銀行に存在するサービス事業

討」、「ヘルスサービス事業者との連携に関する調査およ

者データの統合連携」を検証した。それぞれのモデルを

び連携の実証」、「医療データ利用サービス全体のビジネ

図 15、図 16 に示す。

スモデルの検討」、「法令・法令上の適合性を担保する医上記を踏まえ「異なる情報銀行システムプラットフォ

療情報銀行事業の運用のあり方の検討」を実施。一部はーム連携時の仮説構築、留意点検討」（図 17）を実施し大阪大学病院で実証を行い、患者からの意見を聴取した。

たところ、次の考察・提言を報告書にまとめた。

全体のアーキテクチャは図 18 のとおりである。

• 認証・認可に関する利便性の向上

医療機関内の電子カルテを Electronic Medical Record• 利用規約等への同意方式に関して（EMR）と呼ぶのに対し、医療機関が共有する形式のも• データ連携に関する共通仕様の策定のは Electronic Health Record（EHR）と呼ばれ、世界

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 189

スマートシティ等分野において︑分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテク チャの構築• トレーサビリティによるパーソナルデータ連携に対す

2）
実証実験内容スマートシティ等分野において︑分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテク チャの構築

A 情報銀行にアカウントを持つタロウさん

A 情報銀行

B 情報銀行情報銀行システム
プラットフォーム X

PDS

PDS

A 情報銀行のタロウさんのパーソナルデータを連携サービス事業者

サービス事業者

図 15

パーソナルデータ統合連携のモデル

C 情報銀行

D 情報銀行情報銀行システム
プラットフォーム Y

PDS

PDS

サービス事業者

サービス事業者

C 情報銀行とＤ情報銀行のサービス領域データを連携して活用
C・D 情報銀行にアカウントを持つサービス事業者Ｎ社さん

図 16

サービス事業者活用データの互換性獲得のモデル

研究テーマ①

研究テーマ②

情報銀行システムプラットフォーム X

情報銀行システムプラットフォーム Y

A 情報銀行

B 情報銀行C 情報銀行

D 情報銀行

PDS

PDS

PDS

PDS

研究テーマ③
生活者、
サービス事業者は情報銀行プラットフォームに関わらず、情報銀行の相互活用ができる
図 17

190

情報銀行システムプラットフォーム間連携のモデル

スマートシティアーキテクチャ構築
スマートシティ等分野において、分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテクチャの構築

一次利用事業者

二次活用事業者a）アカウント
作成

病院

c）
データ
閲覧
医療情報銀行クリニックb）データ送信

薬局e）データ閲覧（一次利用）

d）
データ
入力

i）
データ
移動

f）ヘルスサービス
データ利用

介護施設

製薬企業

h）
二次活用

g）
ヘルスサービス提供

医療機器関連企業

研究機関

ヘルスサービス提供事業者

健診機関

生命保険会社

自治体
健康サービス企業

図 18

医療データ流通サービスの全体像

で多くの取り組みがされている。日本では、地域の医療で開発したシステムであり、データベースの構造はベン機関が協力して、地域医療連携システムを運用している

ダーごとに異なる。さらに、薬や検査に関わるシステム

事例が多い。Web 技術を応用し、各病院の電子カルテ

は、オーダーエントリシステムのときから継続して使わをほかの医療機関から閲覧させる仕組みとなっており、れてきており、これらで使われているコードは、各病院センター側に大きなシステムが不要である点で、日本のが採番したハウスコードである。現在、HL7 が世界の状況に合ったシステム構成となっている。このシステム

医療情報の標準化の推進を担う団体として活動をしておは、患者が医療機関を転院した際などで、地域の中で医り、2014 年には、HL7 FHIR がリリースされた。FHIR

療機関が連携する場合に有効である。一方、患者が転居

はこれまでの標準規格の考え方を変えて Web API やした場合や旅行先での受診、さらには先天性疾患や慢性

REST を取り入れ、システム構築のしやすさを重視した。

疾患の生涯の医療記録の作成には対応できない。

データは XML または JSON で表現される。FHIR のコン

一方、北欧などで運用されている EHR は中央に大きセプトが世界的に好感され、世界中に一気に広がっておなサーバーを置くタイプのものであり、EHR の管理組

り、バージョンが更新されて現在 Release 4 となってい織がデータ管理を行っている。このデータの一部は患る。今後の医療情報の標準規格は、FHIR に統合されて者が閲覧することを可能とし、Personal Health Record

いくものと思われる。

（PHR）の機能を兼ね備えている。これに対して、日本成果報告書では、医療データ流通サービスのステークで普及している地域医療連携システム（EHR）では、セホルダーとその間の法的な関係、契約的な関係（適用さンターに大きなサーバーを持つ構成ではないことや、医れる個人情報の保護に係る法令は、民間部門と公的部門

療機関がデータを管理するコンセプトで構築されていで異なる）、ビジネスモデル化、今後の進め方についてることから、これを PHR に拡張させることはできない。

も成果をまとめている。

このため、日本においては EHR と PHR の双方を立ち上げ、患者が転院する際の医療データの共有では地域連携システム（EHR）を適用させ、慢性疾患や発作性疾患の医療データの管理には PHR を適用させ、両者が双方の欠点を補う形をとる構成が良いと考える。

（3）生体認証（顔特徴量）データの事業者間連携に関するアーキテクチャ実証研究1）事業者
日本電気株式会社。

また、電子カルテシステムは各ベンダーが独自の設計
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 191

スマートシティ等分野において︑分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテク チャの構築

個人

スマートシティ等分野において︑分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテク チャの構築＜顔照合技術の適正利用原則（案）の一部抜粋＞
1. 情報自己決定の原則（参照：自己情報コントロール権、EU ビデオ機器ガイドライン等）
・事業者は、利用者による情報自己決定権の行使を現実に可能にするためのユーザ・インターフェースの設計・実装を目指す。例えば、以下の事項の実現が考えられる。
・利用者が、サービスの具体的な範囲（本人確認情報の連携先等）を自由に選択できること・利用者が、一般的に本人確認サービスに同意していたとしても、文脈や状況に応じて同サービスの利用を一時的に拒否できること（利用者の好むタイミングで連携する場合としない場合を選択できること）
・利用者が、本人確認情報に連携（紐付け）されている属性情報や本人確認等の履歴を確認でき、いつでも連携を解除できること（本人が知らないなかでネガティブ情報が不当に拡散することをよって生じるスティグマ化・烙印化を防止すること）・利用者が、自己の本人確認情報が漏えいした場合などに、本人確認情報そのものの登録を解除し、再登録できること
・事業者は、利用者の顔情報を取得する際に、利便性だけではなくリスクを含めたわかりやすい説明を行うとともに、明確な本人同意を取得する（インフォームド・コンセント）。なお、事業者が利用目的を類型化し、アイコン化することなど
により、利用者に利用目的が一見してわかるように表示することも考えられる。
2. 実効的な救済の原則（参照：ビジネスと人権に関する指導原則、消費者基本法等）
・事業者は、誤認証、他人受け入れ等により利用者に被害を与え得ることを理解し、利用者からの苦情相談対応窓口の設置など、利用者への回復措置や補償を含む実効的な救済を行うための体制を整備する。
・事業者は、利用者が本人確認情報に連携（紐付け）されている属性情報や本人確認等の履歴を確認でき、いつでも連携を解除できるようにする（本人が知らないなかでネガティブ情報が不当に拡散することによって生じるスティグマ化・烙印化を防止すること）。
・事業者は、実効的な救済のために、契約等により事業者間（システム提供者とシステム利用者間等）での責任の所在を明確にする。
3. 代替手段の提供の原則（参照：EU ビデオ機器ガイドライン、NICT 調査報告書、国交省 ONE-ID ガイドブック等）
・事業者は、顔照合を望まない利用者向けに、顔照合技術を利用せずに、従来通りのサービスを受けられる方法を提供する。
4. 利用目的の限定の原則（参照：国交省 ONE-ID ガイドブック等）
・事業者は、予め定めた利用目的に限定して利用者の顔情報を利用する。例え、事後的に新たなニーズが生じた場合でも、安易な拡張や変更は行わない（複合目的の回避）。
5. 安全管理の原則（参照：技術論点検討 WG による実施報告書等）
・事業者は、顔情報がパスワード等と異なり基本的に変更できない特性をもつことに鑑み、暗号化や非保持化等のセキュリティ対策や、第三者による情報セキュリティ監査等を実施する。また、生体情報保護の機能等を用いた安全管理を行うことを検討する。
図 19

顔照合技術の適正利用原則（案）2）実証実験内容

理事会勧告、一般データ保護規則（GDPR）、EU 警察指令、生体認証（顔認証）の横断的活用に向けた、複数事業

ワシントン州生体識別子法、個人情報保護法、防犯カメ

者による ID 連携に関する実証を和歌山県南紀白浜エリ

ラ条例など 63 件の各軌範について、概要、国内外の顔アにおいて実施した。事業者が注意すべき考慮要素、ID照合との関連性、執行性についてレポートしている。そ連携ルールの整備や技術の標準化のための必要項目検討

して、顔認証技術を使ったサービスを開発する事業者がなどを成果としてまとめている。

注意すべき考慮要素を抽出し、事業者が遵守すべき行動

実証の結果、
顔認証の負のイメージの払拭については、
トラブル発生後の補償や情報漏洩リスクの軽減対応と、指針「顔照合技術の適正利用原則（案）」（図 19）としてまとめている。

自身で利用するか／削除するかを選択できるコントロールが有効であることなどが分かった。
また顔情報を複数事業者間で連携する場合に、一般的な認証連携フローが適用でき、国際標準化されている生体情報保護の技術によって、一定程度安全に管理される（4）横浜スタジアムを中心とした行動データ利活用のアーキテクチャに関する実証研究
1）事業者
KDDI 株式会社。

ことが分かった。
報告書では、ヘルシンキ宣言、OECD の AI に関する
192

2）実証実験内容

スマートシティアーキテクチャ構築
スマートシティ等分野において、分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテクチャの構築

ハンガリーで、電子インボイス向けの e シールを提供し「横浜スタジアム」、および同スタジアムを中心とした半ている Trust Service Provider（TSP）について、運用の径 1km 以内のエリア（関内、伊勢崎町、元町・中華街）

実態や準拠している標準技術、実施法などの現地調査をで実証実験を実施した。
経済活動を促進する対象として、行った。

デジタルサイネージ表示やクーポン配信、デジタル広告

フランス、ベルギー、ルクセンブルクでは、共通 API

および AR 企画（アーキテクチャにおける機能層）を用の標準化として Cloud Signature Consortium の API へい、来場前〜横浜スタジアム内〜来場後の各タームにおの統合について意見交換を行い、EU 標準化団体である

いてそれぞれ適切なタッチポイントでの来場者コミュニETSI ESI の定期ミーティングなどに参加し、日 EU トラ

ケーションを行って、横浜スタジアム内または周辺エリ

ストサービス相互認証に向けた活動について意見交換を

アの商業施設の体験向上および購買行動の活性化の検証行った。

を実施。その結果、利用者の同意取得、協力店舗との取以上を踏まえ、利用者認証、リモート署名、e シール、引、
主要ステークホルダーへのフィードバックを通じて、タイムスタンプの各トラストサービスについて、必要と標準化（対協力店舗など）やステークホルダーとの長期される共通 API 要求仕様を策定した。

的な関係構築に向けた、アーキテクチャのあり方の具体化が今後の課題であることが分かった。

（5）トラストサービスに関するアーキテクチャとしての共通 API 仕様策定とその有効性に関する実証研究

7 まとめと今後の展望
研究開発の最終目標としては、スマートシティ分野や
パーソナルデータ分野における国内外関連事業の整理・構造化および実証事業を通じて、都市 OS 設計や国際標

1）
事業者
セコムトラストシステムズ株式会社、セイコーソリュ

準化、分野・企業横断のデータ連携などに資するアーキ
テクチャを構築することを目指している。そのアーキテーションズ株式会社

クチャに基づき、官民の関係者が共通の見方・理解を踏
まえ、技術開発や社会実装、データ連携、国際標準化、

2）
実証実験内容Society 5.0 の実現には、パーソナルデータ分野など

制度整備などを進め、スマートシティの実現やパーソナのアプリケーションサービスは、データの作成者やアクルデータの円滑な連携・流通を加速させたいと考えていセス者を確実に認証、認可し、流通データの真正性を担る。

保する必要がある。そのためには、電子署名やタイムス
タンプなどのトラストサービスの利用が有効だが、トラストサービス事業者ごとに API やユーザー認証の仕様が異なるため、各アプリケーション側にとってさまざまなトラストサービスと連携しやすい環境が整っているとはいえない。
そのため、国際連携を考慮し標準化を見据えたトラス
トサービス共通 API の仕様調査や仕様（要求仕様）策定、基本設計（外部仕様）、標準化を検証した。
共通 API 仕様を策定するにあたって、ビジネスで利用されるシーンを想定するために、自然人ではなく組織から発行される情報の正当性を確認できる電子証明書では、国際的に利用できるプロファイルとしてすでに実装されている、EU での実態調査および本プロジェクトでの実証用の仕様（e シール）がある。
API の仕様調査では、ドイツ、イタリア、ポーランド、
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 193

スマートシティ等分野において︑分野・企業横断の相互連携等を可能とするアーキテク チャの構築

神奈川県横浜市の都市・地域のランドマークである

他のプロジェクトとの連携︑相乗効果

研究課題と成果

他のプロジェクトとの連携、相乗効果
国立研究開発法人産業技術総合研究所● 戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第 2 期「フィジカル空間デジタルデータ処理基盤」で開発した、センサデバイスの現場活用を検討した。
● 顧客の体表面に対して非接触であり、かつ簡便に計測可能なセンサデバイスの応用可能性を検討した。

1 本研究の目的と連携による期待
本研究では、これまで技術的に困難であった、サービス業務中の状況をスタッフ・顧客の感情まで含めて把握

2 実施期間と方法（1）実施期間2018 年度〜 2022 年度

し、それに対処するスキルを明らかにして支援する、認知的インタラクション支援技術を開発することを目指し（2）実施方法た。さらに、音声や映像、テキスト（発言内容）、バイ1）接客応対中の顧客の足圧分布計測手法の検討

タルデータなどの複数のデータを統合的に学習・処理す

実験協力者の足圧分布を表情データや音声データと時ることで、多角的な観点から接客シーンを自動解析して刻同期して計測するために、フィジカル空間デジタルデ可視化するとともに、接客訓練や実現場での接客支援をータ処理基盤のプロジェクトで開発を進めたセンサシー

実現する基盤技術を研究開発した。実現場（サービス現

トを設置した。

場）での接客支援には顧客の状態をセンシングする必要

今回使用したセンサシートは、横幅が 800 mm、縦があるが、実現場でセンサデバイスを装着して体表面か幅が 500 mm だった。センサシートは、薄い樹脂シー

らセンシングすることは極めて難しい。そのため、顧客

ト内に格子状に配列させた感圧部の抵抗値をスキャン計の体表面に対して非接触であり、かつ簡便に計測が可能

測することで圧力の分布を取得し、可視化するものであなセンサデバイスの開発が必要である。

る。各感圧部は、抵抗膜が微小な 2 層のエアギャップ

以上の課題から、他のプロジェクトの連携として、戦を介して向かい合い、圧力を受けることで接触面積が変略的イノベーション創造プログラム（SIP）第 2 期「フ化し、圧力に応じた厚み方向の抵抗変化が得られる。

ィジカル空間デジタルデータ処理基盤」で開発を進めて計測条件としては、駆動電圧 3.3 V、サンプリング周いるセンサデバイスを活用し、実現場で非接触・簡便に

波数が 10 Hz で 2048 点（32 × 64 の行列）をスキャ

顧客の状態をセンシングできる手法の構築を目指した。

ン計測し、A/D 変換を介して 8 ビットのシリアルデー

加えて、本研究課題では顧客の身体動作に焦点を当て、タをパソコンに送信する。このデータを計測時間分蓄積

足底面で計測可能な足圧分布から身体動揺量を計測し、し、パソコン上に保存する。計測後のデータ処理として応用可能性を検討することを目的とした。

は、得られたシリアルデータを各感圧部の位置情報に配置し、圧力に準ずる 0 〜 255 までのビット値を割り当てる。さらに、専用のソフトウェアを活用することによ194研究課題と成果
他のプロジェクトとの連携、相乗効果

他のプロジェクトとの連携︑相乗効果

シート状圧力分布センサ

X 配線と Y 配線の間を可変抵抗体がつないでいる状態

図1

センサシートの概要

図2

接客データベース計測環境（被験者の立ち位置にセンサシートを設置）

り、ビット値に応じた色調変化をつくることで、圧力の他方、マルチモーダルデータとの統合した解析を行う

可視化が可能である。可視化したグラフィクスを、動画ため、データ統合解析ソフトウェア（KineAnalyzer、キとして保存することも可能である（図 1）。

ッセイコムテック社製）を使用した。ソフトウェアの活

さらに、得られた足圧分布のデータから、足圧中心用で、接客データベースのために取得した表情（動画）（CoP：Center of Pressure）の取得も可能である。CoPと同期して解析でき、CoP の移動軌跡との多角的な解析の移動軌跡を算出することで、顧客の身体動揺の推定もが可能になる。

可能となる。

本 研 究 で は、 マ ル チ モ ー ダ ル 深 層 学 習 に 基づ く 接SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 195

他のプロジェクトとの連携︑相乗効果

客 支 援 AI の 開 発 の た め、 演 劇 経 験 者 に 協 力 を 仰 ぎ、

／非覚醒状態ではない）の 7 種類の感情表現を行った（接「接客データベース」の構築を進めた。この実験におい客データベース計測のための実験条件などは、p.22「マて、実験協力者（演劇経験者）は、接客応対場面での顧ルチモーダルデータによる自動状態記述システム」を参客の感情が表出しやすい、喜びや驚き、期待、怒り、悲照）。

しみ、不安、さらにニュートラル（快／不快状態、覚醒

センサシートは、実験協力者の足元に設置することとし、実験中の足圧分布および CoP の計測を行った（図 2）。

3 得られた知見と実現可能性（1）接客応対中の顧客の足圧分布計測
接客データベースに協力した被験者のうち 10 名に対して、実験中に足圧分布の計測を行った。実験時のデー
タの欠損はなく、ソフトウェアでのデータ取得は問題なく行うことができた。また、実験終了後に被験者に足底（a）
ニュートラル条件

196

図4

3 つの感情変化の計測結果の一例

図5

マルチモーダルデータと統合した解析結果の一例

50mm（b）ポジティブ感情条件

50mm
50mm

（c）ネガティブ感情条件

50mm
50mm

50mm

50mm

足圧分布計測結果の一例

50mm

図3

研究課題と成果
他のプロジェクトとの連携、相乗効果

他のプロジェクトとの連携︑相乗効果

図6

実証実験での計測セットアップの全景

図7

顧客の立ち位置へのセンサシートの設置

部（センサと接しているときの使用感）について尋ねた

援が実現できると、本センサデバイスの新たな応用可能

ところ、違和感がなかったという回答を得た。

性が期待できると考えている。

他方、結果の一例として、足圧分布のローデータ（図3、図 4）、本解析結果および接客データベースで取得した感情を含めた質的データ（図 5）を組み合わせること
で、感情ラベルが付与された CoP 移動軌跡が解析でき、
データの意味づけが可能になると考えられる。

4 まとめ今後の展望
本研究課題では、実現場での接客支援を行うため、顧客の体表面に対して非接触であり、かつ簡便に計測が可（2）実現場での運用可能性

能な手法を構築することを目指し、戦略的イノベーショ

本研究では、実現場での将来的な運用を見据えてのセン創造プログラム（SIP）第 2 期「フィジカル空間デジ

ンサデバイスの運用可能性について検討を進めている。

タルデータ処理基盤」と連携を進め、開発中のセンサデ

今回の実験では、実験室内で統制された条件で顧客役のバイスを活用した検証実験を実施した。

足圧分布と CoP を計測していることもあるため、デー

その結果から、実験条件を限定した場面での活用可能

タ取得が容易であった（図 6）。しかしながら、足圧分性は示唆されたが、実現場運用に向けての時間同期計測

布や CoP のデータだけでは実現場で起こっていることの必要性などの将来的な課題も抽出できた。

の確認は難しく、実現場で同時に取得する動画や音声デ今後の展望として、センサデバイスの実運用を計画すータとの連携したデータ取得が必要になると考えられる場合の映像や音声等のほかのデータとの時刻同期の取る。さらに、その同時に取得するデータと足圧分布やれた同時収集を可能とするシステムの実現を目指す。こCoP データとの時刻同期も必要となる。

のシステムが実現することで、センサデバイスで得られさらに、CoP データの意味づけが必要となる。今回の実験では、顧客役の被験者（役者）には立ち位置を固定るデータの意味づけができ、実現場での接客応対のさらなる客観化が期待できる。

する形で実験条件を定めた（図 7）。しかしながら、実現場の場合には、顧客がその場にとどまるということは少ないため、感情変化による CoP の移動なのか、環境要因の移動なのかが判断できない可能性がある。そのため、今回の実験では検証できなかった実現場での運用も視野に入れた、顧客の身体動作と合わせた形でのデータ取得が重要になると考えられる。
上記のような課題があるものの、実現場での運用を見据えての同時収集システムを構築することなどで接客支SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 197

国際連携︑国際規格化

研究課題と成果

国際連携、
国際規格化
国立研究開発法人産業技術総合研究所人間拡張研究センター研究センター長 持丸正明

● SIP サイバー空間の研究成果の社会実装を推進するため、ルール整備を戦略的に推進した。
● 分野間データ連携の成果である CADDE コネクタ技術は、一般社団法人データ社会推進協議会（DSA）と連携し標準化を推進した。
●「ヒューマン・インタラクション基盤技術」の介護分野では、DPC（Doctor to Patient with Care /Nurse）実現の法改正の活動を進めた。
●「ヒューマン・インタラクション基盤技術」の普及に向けて ISO TC 312 で活動し、2 件の国際標準が策定された。

1 はじめに2 「分野間データ連携基盤技術」の標準化活動と国際連携

SIP サイバー空間プログラムでは、研究成果の社会実

SIP サイバー空間プログラムのデータ連携パートで装を推進するためのルール整備を戦略的に推進してき

整備してきた、「分野間データ連携基盤技術」である

た。ルール整備には、コンソーシアム内での合意形成な

CADDE（Connector Architecture for Decentralized Data

どのフォーラム標準、あるいは JIS や ISO（国際標準機構）

Exchange：分散型データ交換のためのコネクタ・アーなどのデジュール標準、さらには業法の改正のアクショ

キテクチャ）コネクタ技術について、2021 年 4 月よりンなどが含まれる。

一般社団法人データ社会推進協議会（DSA）と SIP サイ

最初に、「分野間データ連携基盤技術」の普及のため

バー空間プログラムとの連携によって普及に向けた活動に推進してきた、フォーラム標準から国際標準化への取を進めてきた。DSA 側では、自治体や一般企業、団体

り組みについて述べる。次に、「ヒューマン・インタラなどを対象に、CADDE コネクタ技術のカタログなどのクション基盤技術」の普及に関するものとして、大きく

仕様提供や導入支援を担当。SIP 側では、ほかの SIP 課

二つの活動を進めてきた。一つは、特定のドメインに関

題において構築する産業分野内のデータ基盤や、行政機する取り組みである。ここでは、介護支援技術の普及に

関・研究機関の保有するデータ基盤について CADDE コ

向けた法改正のアクションについて述べる。
もう一つは、

ネクタ技術を実装し、データ連携の実証を進めてきた。

より包括的な戦略として、「ヒューマン・インタラクシ

これらに基づき、国内でのフォーラム標準の策定、さらョン基盤技術」そのものを普及させる国際標準戦略と、には、そのフォーラム標準に基づく国際標準化への取りその標準化に向けたアクティビティについて述べる。

組みを進めている段階である。

さらに、成果の普及や展開のために推進した国際連携の取り組みについて述べ、今後を展望する。

ま た、 国 際 標 準 化 に 向 け、 同 様 の 技 術 で あ る 欧 州
IDSA コネクタとの相互接続について、国際連携も推進している（図 1）。

198

研究課題と成果
国際連携、国際規格化

内閣府 戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)第2期課題

一般社団法人データ社会推進協議会「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」

2020年12月発足、2021年4月本格始動

CADDEコネクタ技術開発・OSSリリース

分野間データ連携基盤の実装と運営◆ データカタログ横断検索機能（対象：自治体、
一般企業・団体等）◆ コネクタ機能（接続機能）CADDEコネクタの普及活動◆ 来歴管理／契約管理／認証認可サービス◆ SIPコネクタ・カタログ等の仕様提供◆ 運営支援ツール(データ作成、
ドメイン語彙作成など)◆ SIPコネクタ導入支援

国際連携検証（技術および制度面等）

国際標準化活動◆ トラストサービス実証◆ グローバル連携（欧州IDSAコネクタとの相互接続）

分野ごとデータ基盤へのSIPコネクタ実装推進◆ 他SIP課題にて構築する産業分野内のデータ基盤◆ 行政機関・研究機関の保有するデータ基盤

図1

分野間データ連携基盤技術の標準化活動と国際連携

脳波による認知症・てんかん鑑別AI

介護士/看護師の支援でデータ取得

脳波データに基づきてんかん、
非てんかん判定＋ DPDモデル から DPCモデル への制度・保険改訂

認知症様の症状のみから投薬治療されている患者に対しててんかんとの鑑別を行い、抗認知症薬から抗てんかん薬の方が望ましい患者を抽出。
治療の適正化により、認知症様症状の軽減と不要
図2

DPC（Doctor to Patient with Care/Nurse）

専門医

な薬剤を削減する。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 199

国際連携︑国際規格化

DSA

国際連携︑国際規格化

3「ヒューマン・インタラクション基盤技術」の介護分野におけるルール改正活動

報酬に関する課題の整理を進めてきた。これらに基づいて、実施事業者らが関係省庁と法改正に向けた協議を進めている（図 2）。

「ヒューマン・インタラクション基盤技術」では、介護・看護分野における研究成果として、脳波による認知症・てんかん鑑別 AI 技術を開発した。患者と同じ空間にいる介護士や看護師の支援によって、脳波などのデータを4 「ヒューマン・インタラクション基盤技術」の標準化活動と国際連携取得。これらのデータに対して、認知症やてんかんなど「ヒューマン・インタラクション基盤技術」では、人の症状の可否を、開発した AI 技術で判定できる。このと人、あるいは人と環境のインタラクションを、AI を

AI 技術による処理結果を遠隔にいる専門医が診るとい搭載したシステムが支援することで、高い付加価値の生

う、DPC（Doctor to Patient with Care / Nurse）と呼ぶ

産を支援することを目標に掲げている。これは、当たりべきモデルを想定している。

前品質（通常レベルの品質）のサービス提供を効率化、現行法では、このような体制での遠隔診療は認められ自動化して生産性を上げる方向ではなく、より高い品質ていない。高度な AI 技術があり、その技術を活用してのサービスを提供できる人材を育成、もしくは、現場支

遠隔地に分散する患者を迅速かつ効果的に診療できる可

援する技術を通して、付加価値のさらなる向上か投入資能性があっても、適法でなければ普及しない。

源の低減を図ることを指向している。コモディティ化しこのため、SIP 事業において DPC モデルの有効性、たサービスの価格競争に陥るのではなく、高い付加価値

安全性を示すエビデンスの蓄積、DPC 適用下での労働サービスにおけるコスト・パフォーマンスでの差別化をAIがあらゆる生活場面に溶け込み、人間を支援する世界を実現
AI技術の援用によって、人と人とのイン
タラクションの高度化で付加価値を産み出せる「人」が容易に育成される、もしくは、AI技術のオンサイト支援によって高度なインタラクションによる高い付加価値を低コストで実現できる

高付加価値を実現する
高度スキル業務基本品質を低コストで実現する 単純・定型業務

ヒューマン・インタラクション基盤技術（言語×非言語×タスク）
AI＋溶け込むI/F

図 3 「ヒューマン・インタラクション基盤技術」の概念

国際競争力確保
おもてなし、として高い品
質競争力を持つ接客サービ
ス領域の生産性向上

出口サービス（プロトタイプ）

先駆的社会課題 ：高齢化
サービス品質を低下させず少ない労働資源で多くの要介護者をカバーできる

現場に深く入り込み、データ収集とAI技術開発の一体型研究開発を推進

学習データ（現場データ）

ヒューマン・インタラクション基盤技術（言語×非言語×タスク）AI＋溶け込むI/F

図 4 「ヒューマン・インタラクション基盤技術」を推進する具体分野の選定

200

先駆的社会課題：少子化
少ない労働資源（教師）投入
で個人の学習効果を向上させるサービス

研究課題と成果
国際連携、国際規格化

SIP成果(小規模事例)

成果普及・規模拡大（Society 5.0実現への貢献）

生産性向上
サイバー空間DB

人的資源を追加投入することなく、より高い
サービス提供品質へ

AI

ヒューマン・インタラクション基盤技術

QoL向上
社会価値向上高いサービス提供品質を 維持したまま、省力化

フィジカル空間
顧客

提供者

社会問題解決図 5 「ヒューマン・インタラクション基盤技術」の展開

生産性向上

人的資源を追加投入することなく、より高い
サービス提供品質へ高いサービス提供品質を 維持したまま、省力化

社会問題解決図6

TC312 の規格策定を主導する
ドイツと日本は、
・「サービスの品質≠提供者人数」という考え方を普及させ、「個別対応 / 期待を超えるサービス」を、当 た り 前 品 質 の サ ー
ビスと差別化したい。
・サービスエクセレンスの認証を受けた事業者アライアンスをつくりたい。

Level 4

Surprising Excellent
Service provision

Level 3

Individual Excellent
Service provision

Level 2Customer feedback
management

Level 1 Core Service provision
Service Excellence Pyramid
ISO 23592: 2021, Service excellence– Principles and model

サービスエクセレンスの国際標準と「ヒューマン・インタラクション基盤技術」の展開戦略図る戦略である（図 3）。

たシステム（特にサイバー空間で情報処理する AI）が「ヒューマン・インタラクション基盤技術」の研究開支援することで、フィジカル空間における顧客と従業員

発は、このような戦略を具体的に推進する課題として、（人と人）のインタラクションを高度化、高付加価値化「高い付加価値サービスとして、日本がすでに優位にあする枠組みである（図 5）。SIP サイバー空間プログラム

る産業分野の生産性向上」、「日本が先行して抱える、社の事業期間では、先に挙げた接客や介護、学習という事

会問題を解決するサービスの生産性向上」の二つを掲げ

例を通じて、基盤技術の開発と事例実証を進めてきた。

た。前者については接客サービスを取り上げ、後者につこれらは、例えば回転寿司屋のように、当たり前品質でいては高齢化対応として介護サービスを、少子化対策と省力化、自動化を図る方向ではない。学習であれば、教して学習支援サービスを取り上げた（図 4）。

員という人的資源を追加投入することなく、AI 導入し「ヒューマン・インタラクション基盤技術」とは、フた個人適合型学習支援システムによって、学習効果を高ィジカル空間で活動する人を、サイバー空間と接続されめる。高い学習効果は、すなわち、より高いサービス提SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 201

国際連携︑国際規格化

Society 5.0のフレームワーク

国際連携︑国際規格化

供品質の実現を意味する。接客や介護であれば、すでには、このような SIP サイバー空間プログラムの普及、展優れた従業員のスキルによって実現される高いサービス開の戦略を踏まえ、ISOTC312 の日本からのエキスパー

提供品質を損なうことなく、AI を導入した業務支援シトとして、同 TC における国際標準策定に関与してきた。

ステムにより省力化を図るものである。

本稿執筆時点で、以下の 2 つの標準が策定されている。

SIP 事業期間中に実証した、これらの事例の実績と効果のエビデンスをもとに、事業終了後も成果の普及と規• ISO 23592:2021 Service excellence - Principles and模の拡大を図ることになる。

model

このような「高いサービス提供品質の省力化」は、先• ISO/TS 24082:2021 Service excellence - Designingに述べた「当たり前品質の効率化、自動化」とは質的にexcellent service to achieve outstanding customer

異なるものであり、単にコスト面だけを論じるのでは普experiences

及につながらないと考えてきた。国際的にも、高いサー
ビス提供品質と当たり前品質を明確に区別し、高い品質

前者は、サービスエクセレンスに関する原則とモデルのサービスを提供できる組織能力を標準化しようとするについて合意した標準であり、後者はそのすぐれたサー動きがある。ドイツが中心となり、
2018 年に ISO に「TCビスを設計するためのガイドラインを標準化したもの（Technical Committee：技術委員会）312 Excellence inで、日本から提案された。これらの二つの国際標準は即service」が発足した。議長国はドイツで、議長は同国座に日本語訳され、2021 年末に以下のような翻訳 JIS

経営学者の Matthias Gouthier 教授が務めている。こことして発刊された。

では、サービスエクセレンス（Service excellence）についての国際標準を議論することとなっている。サービス• JIS Y 23592:2021 サービスエクセレンス - 原則およエクセレンスとは、高い品質のサービスを提供する組織

びモデル

能力と定義された。高い品質のサービスとは、図 6 に示

• JIS Y 24082:2021 サービスエクセレンス - 卓越したすように、ISO 9001 などで標準化されたコアサービス

顧客体験を実現するためのエクセレントサービスの設の提供能力（service provision）や、ISO 1002 で標準計化された顧客からのフィードバック管理能力（customer
feedback management）で形成される「当たり前品質

接客サービスのように、高い品質のサービスであって、のサービス提供能力」を超え、「個別のすぐれたサービ

かつ分野特有の標準が策定されていないものは、今後、ス提供能力（individual excellent service provision）」や

この TC312 で確立された標準を足掛かりに、「サービ「驚きのあるすぐれたサービス提供能力（Surprisingly

スエクセレンス（すぐれたサービスを提供する組織能力）

excellent service provision）」に位置づけられている（ISOを高める AI 支援システム」として、国際標準レベルの23592 Service excellence ̶ Principles and model）。

サービスエクセレンス獲得に関心を持つ企業へのビジネ

このように、「当たり前品質のサービス提供能力」
と「高

202

ス展開を進めていくことになる。

い品質のサービス提供能力」を明確に切り分け、いかに

なお、国際標準レベルのサービスエクセレンスを獲得

して「高い品質のサービス提供能力」を組織として獲得した企業は、相互にアライアンスを形成することが想定するかに焦点を当てた標準は、当該 SIP サイバー空間プされている。ツーリズムなど、複数のサービス事業者でログラムの「ヒューマン・インタラクション基盤技術」

顧客体験が形成されるサービス分野においては、飲食やの展開の方向性と合致する。なぜならば、「高い品質の運輸、宿泊などの企業がアライアンスを組んで、顧客にサービス提供能力」
として有するべき組織能力の一部を、対して一貫した「高い品質のサービス提供」を担保する「ヒューマン・インタラクション基盤技術」によって省ような動きも出てくるであろう（例えば航空サービスの力化できるからである。すなわち、「当たり前品質の効

国際的なアライアンス）。そうなれば、このサービスエ

率化、自動化」とは、明確に異なるフレームワークで支クセレンス・アライアンスに加盟できるかどうかが、各援技術を競争できることになる。

企業において重要視されることになる。その際に、組織「ヒューマン・インタラクション基盤技術」のサブプロ

的にサービス提供能力を高める方策として、AI システ

グラムディレクターを務める産業技術総合研究所の筆者ム支援での早期育成、現場支援を実現するヒューマン・

研究課題と成果
国際連携、国際規格化ている領域で、実ビジネスとしても国際横断的なものが導入検討されるものと考えている。

極めて少ない。これらの分野の技術成果の国際展開については、制度や文化が日本に近く、かつ、現地での技術

5

国際連携と今後の展望のグラウンディングに意欲を持つパートナーの発掘と連携が必要になると認識している。
プロジェクト終了後の、国際連携、国際標準化の活動

SIP サイバー空間プログラムでは上述のように、国際については、プログラム全体としては、分野間データ連連携を推進しながら、開発した技術成果の普及に向けた携基盤技術については一般社団法人データ社会推進協議

国際標準化を戦略的に進めてきた。それに加えて、個会（DSA）が、「ヒューマン・インタラクション基盤技術」

別の分野においても、国際標準化を伴わない国際連携については、プロジェクト終了後に産業技術総合研究所

で、技術成果の普及を図っている。
「ヒューマン・イン

内のコンソーシアムとして発足する「ヒューマン・イン

タラクション基盤技術」におけるトンネルなどの保守サ

タラクション基盤技術コンソーシアム（仮称）」が担っービスにおいては、まずは日本国内の自治体を中心としていくことになる。

た市場に参入していくが、さらにその先として、日本のODA（Oﬃcial Development Assistance：政府開発支援）の枠組みを活用し、将来的なトンネルなどの保守サービ
ス市場となり得る途上国に対して、人による打音スキルの教育システムの提供援助の実現に向けて取り組みを進めている。SIP サイバー空間プログラムで開発した打音
検査スキルの教育システムは、人材育成と同時に、レー
ザー打音検査の機械学習に必要な現地データを収集する意味も持っており、将来的なレーザー打音検査システムの導入も視野に入れている。
また、「ヒューマン・インタラクション基盤技術」の接客サービスにおいては、国際的なエアラインサービ
スの連携に向けて、カナダの国立研究所 NRC（National
Research Council Canada）と、SIP サイバー空間プログ
ラムにおける接客サービスを担う産業技術総合研究所とで包括的な連携契約を締結した。
NRC は、Air Canada と包括的な連携をしており、空港カウンターを模した実験施設も有している。ここに、
SIP サイバー空間プログラムで開発した技術の展開を想定している。SIP サイバー空間プログラムで開発した感情推定技術は言語情報を用いており、現時点では日本語対話に限られているが、ベースとなっている AI エンジンは本来英語のものなので、技術モジュールとして多国語展開は十分に可能であると考えている。
そのほか、介護サービスや学習サービスについても、開発した技術に用いられている言語認識モジュールは、
現時点では日本語に限られているが、そもそも英語のAI エンジンをカスタマイズしたものであり、技術的には英語圏への対応は可能である。ただし、介護サービス
や学習サービスは、国ごとの文化や制度が大きく異なっ
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 203

国際連携︑国際規格化

インタラクション基盤技術の成果は、強い期待を持って

先端AI技術に係る技術動向及び社会実装課題に関する調査

ベンチマーク調査結果

先端AI技術に係る技術動向
及び社会実装課題に関する調査株式会社エヌ・ティ・ティ・データ経営研究所● 世界各国の政府や企業の研究開発費の国際比較として、国際統計や独自データベースを用いて国別、AI技術領域別に、政府研究開発費と企業研究開発費などを推定した。
● AI 人材の育成に対する各国の施策の調査も行った上で、AI 領域における日本のポジショニングを整理し、今後に取るべき方針を示唆した。
● ヒューマン・インタラクション技術の社会実装に向けた技術動向を整理した上で、SIP サイバー空間プ

ログラムで実施している 6 テーマの競合優位性の分析を行い、事業化に向けた取り組みの活動案を整
理した。

1

研究の目的

（2）実施方法
1）AI関連の研究開発予算などに関する調査①政府および国際組織の AI 関連施策

世界各国の政府や企業では、AI 領域の研究開発の発

政府研究開発予算の技術領域の特定が可能なデータベ

展と産業への適用を促進するために、社会実装に向けたース（グラント DB）を用い、各国の政府研究開発予算

事業環境の整備への投資や取り組みが進んでいる。しか全体に対する AI 関連予算の配賦額の割合や、AI 技術分しながら、AI 技術を取り巻く社会実装状況は大きく変類ごとの配賦額を算出した。グラント DB と OECD 統計

動しており、諸外国政府や国内外企業の AI 領域の投資の国別研究開発予算を組み合わせることで、OECD 統計

状況は把握できていない。また、SIP サイバー空間プロにある各国の政府研究開発予算から、各国の AI 関連のグラムの事業目標達成に向けて出口戦略を見出す上で、政府研究開発予算を推定して国際比較を行った。

各プロジェクトが開発している技術の妥当性の分析や、②企業の研究開発費

社会実装に向けた活動の整理が必要である。

研究開発費から創出される特許数の割合（全特許数の本調査では「世界各国の政府や企業の研究開発費の国

うち、AI 領域の特許数の割合）を用いて、AI 領域の研際比較」、
「ヒューマン・インタラクション技術の調査お究開発費を推定した。はじめに、世界の主要企業が出願

よび SIP サイバー空間プログラムの研究開発テーマの競した特許のうち、AI 領域の特許数の割合を算出した上合分析」の 2 点を実施した。

で、OECD 統計に整理された各企業の研究開発費に AI
領域の特許比率を掛け、1 社ごとの AI 関連研究投資額2

実施期間と方法（1）実施期間2019 〜 2021 年度を算出した。
③ AI 関連の人材に関する動向調査
AI 人材の能力を、AI 研究者（AI に関する学術論文を執筆・発表する人材）、AI 開発者（AI モデルをソフトウ
ェアやシステムとして実装できる人材）、AI 事業企画（AI
モデルを理解した上で市場に売り出せる人材）に区分し、204

ベンチマーク調査結果
先端AI技術に係る技術動向及び社会実装課題に関する調査

状況判断

図1

感情推定・行動予測

アクション判断

タスクプランニング

ヒューマン・インタラクション技術の体系化

各区分の AI 人材需給を試算した。

グした。
③ヒューマン・インタラクション技術の研究動向の調査

2）「ヒューマン・インタラクション基盤技術」
に関する技

方法
ヒューマン・インタラクション技術の研究動向を把握

術動向調査①ヒューマン・インタラクション技術の体系化するため、関連する学会で 2019 年および 2020 年に発ヒューマン・インタラクション技術は、情報科学分野

表された研究成果を対象に、ヒューマン・インタラクシの画像認識、自然言語処理、機械学習などさまざまな技

ョン技術に関わる学会論文・原著論文を抽出して、研究術が有機的に連携した技術領域であり、基本機能として内容をまとめた。

は「情報取得（センシング）」「マルチモーダル状況判断」、、④情報取得（センシング・前処理など）に関する研究動向「アクション判断」の三つに分けられる（図 1）。ヒュー

運転に関する事前データ、ドライバーの眼球運動・心マン・インタラクション技術が関わる技術領域をより明

拍数・ガルヴァニック皮膚反応＊1 といったマルチモー

確にするために、人工知能学会が作成した「AI マップ

ダルデータ、車両データを扱った研究や、ドライバー

β 2.0」（人工知能学会 HP 参照）に掲載されている AIのテイクオーバーの意図・時間・品質を予測するディ技術マップ E のキーワードをもとに、「ヒューマン・イ

ープニューラルネットワークベースのフレームワーク

ンタラクション基盤技術」に関するキーワードを収集。

「DeepTake」の研究を紹介した。そのほか、心電図信号

近年の技術キーワードを収集し、体系に紐づけて整理しから負の感情を認識し、ロボットアシスタントを介してた。

健康リスク低減を目指した研究を紹介した。

②ヒューマン・インタラクション技術の技術俯瞰図⑤マルチモーダル状況判断（感情推定、行動予測など）にAI 技術に関わる技術キーワードから、特に「情報取関する研究動向得（センシング）」、「マルチモーダル状況判断」、「アクロボットが声の大きさを調整することで参加者がパーション判断」に関わる技術キーワードを抽出しマッピン

ソナライズされたと感じ、ロボットが段階的に行動を調＊1 皮膚を流れる電流の抵抗が、皮膚の湿気で低くなる反応。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 205

先端AI技術に係る技術動向及び社会実装課題に関する調査

情報取得

センシング・前処理

先端AI技術に係る技術動向及び社会実装課題に関する調査

整することで参加者がロボットに立ち寄って交流する可て支援する高度なインタラクション支援技術「認知的能性が高まる研究を紹介した。そのほか、表情認識と音インタラクション支援技術」をはじめ、人と AI が協働

声認識から、
感情予測による子供の痛みと感情を評価し、するためのマルチモーダルな記憶・統合・認知・判断を

それに応じて言語的および非言語的な対話反応を適応さ可能とする高度対話処理技術「高度マルチモーダル対話

せ、最適な気晴らしを行うインテリジェントな適応型ヒ処理技術」や、教育現場などから教師および学生に係るューマノイドロボットの開発の研究を紹介した。
さらに、ビッグデータを取集し、AI と組み合わせることで教育、ヒューマノイドロボットを用いて、多人数での会話にお学習活動を最適化する「学習支援技術」、介護現場からいて受動的な被験者を検出して参加させる手法を紹介し介護士および被介護者に関わるビッグデータを収集し、た。

AI と組み合わせることで介護士・被介護者双方の負担⑥アクション判断（タスクプランニングなど）に関する研を軽減する「介護支援技術」という、四つのテーマの研

究動向

究開発の内容を整理した。

Shared Cooperative Activity（SCA）の三つの要素である「相互応答性（意図の理解）
・共同活動へのコミッ

4）AIの社会実装課題に関する調査トメント（サブプランの調整）・相互支援へのコミッ

AI 戦略は、各国の社会課題や産業的な特徴、研究のトメント（支援の提供）」の全てを備えた「Teammate

強みなどが反映されており、それぞれが異なる特徴を持Algorithm for Shared Cooperation（TASC）」という新しっていることから、日本、米国、カナダ、英国、ドイツ、

いアルゴリズムを提案する、「人間とロボットのチーム

フランス、中国、インド、イスラエル、シンガポール、

ワークの多面性を推論するアルゴリズムの研究」をはじ

オーストラリア、欧州連合、OECD の AI 戦略策定状況

めとした、人間とロボットに関わる七つの研究を紹介しやその特徴、課題などを横断的に分析した。

た。
⑦教育領域に関する研究動向
コンピュータービジョンを利用した新しいシステムを開発し、教育環境のデジタルツインを目指した研究を紹介した。そのほか、強化学習を用いた強化学習戦略を採3 本研究の成果（1）AI 関連の研究開発予算等に関する調査

用し、選択プロセスの自動化の研究や、深層学習と認「政府および国際組織の AI 関連施策」の調査によっ知モデルや心理測定モデルにヒントを得た「Attentiveて、米国の政府研究開発予算が圧倒的に多く、次いで英

Knowledge Tracing（AKT）」を提案する研究を紹介した。

国、中国、日本の順で続くことが分かった（図 2）。ま⑧介護領域に関する研究動向

た、AI 関連のグラントを特許中分類ごとに分類した上米国の介護者 2,000 人を対象に、介護の課題についで、技術分類ごとに国別の政府研究開発予算をバブルチての調査を含め、介護領域の研究を紹介した。

ャートにまとめた結果、AI 全体では米国、中国の政府⑨接客領域に関する研究動向

研究開発予算が圧倒的に大きいことが分かった。
「企業

合成データの特性（ジェスチャーのバリエーション、の研究開発費」の調査によって、企業全体の研究開発

キャラクターの多様性、新しいジェスチャーへの一般化

費では米国企業が圧倒的に大きいが、中国企業の伸びなど）を、体系的に研究する取り組みを紹介した。その率が著しく、日本を抜いて 2 位に位置付けていた（図ほか、不適切な応答によって対話プロセスを誤らせる課3）。AI に 関 わ る 特 許 数 は、 米 国、 日 本 が 同 程 度 で 世

題を解決する、マルチターン応答トリガーモデルを提案

界トップの特許数であった。特に日本の特許数が多いする研究を紹介した。

AI 技術領域は、Computer vision で世界トップであり、Knowledge representation が次いで多かった。また、日3）「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」

206

本は Control methods の出願が相対的に多いという特徴

に関する研究動向調査もあった。

人と人のインタラクションを AI が支援・増強するた「AI 関連の人材に関する動向調査」からは、今後の課

めの、人の認知・行動に関わる非言語データを収集・構題が「エキスパートレベル」の人材育成であることが明造化し、状況判断やコミュニケーションを個人に合わせらかになった。

ベンチマーク調査結果
先端AI技術に係る技術動向及び社会実装課題に関する調査

先端AI技術に係る技術動向及び社会実装課題に関する調査

120
100
80
60
40
20

図2

2010

2011

2012

China

EU

France

2013

2014

Japan

2015

2016

United Kingdom

2017

2018

2019

年

United States of America

国別 AI 関連の政府グラントの研究配賦額（単位：10 億円）

7000
6000
5000
Canada

4000

China

3000

FranceGermany

2000

Israel
Japan

1000
0

図3

United Kingdom

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019 年

United States ofAmericaOECD 記載の企業の国別 AI 関連研究開発費の推移 ( 単位：10 億円 )SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 207

先端AI技術に係る技術動向及び社会実装課題に関する調査「 ヒューマン・インタラクション基盤技術」（2）

に関する技術動向調査

が、業務効率化や個別化教育を目的としたものが主であ全体としては、単体のデータや機能ではなく、表情認

り、生徒の学習意欲の向上や教育現場の講義などを支援

識と音声認識、顔検出と音源検出、表情認識といった複するサービスはまだ見られず研究段階であった。介護領

数のモーダルチャネルを組み合わせた研究が多く見られ域の研究では、提供サービスのデジタル化によって、介た。教育領域の研究では、電子教材の提供や教員の指導護従事者の生産性向上を目指した研究開発が進められてAI 戦略やガイドラインの策定状況

課題

日本

AI 戦略を通じて各分野における具体的な AI 導入などの目標設定はされている。

AI 人材の不足や政府のデジタル化が不十分であることが課題である。

米国

AI 原則の策定が進み、社会実装課題から州レベ
ルの規制まで踏み込んでいる。

社会実装が進んだことで、プライバシーや公正利用の問題が各地で発生。州によっては法整備による規制が進む。

カナダ

各国に先立ち AI 原則策定。基礎研究は活発だが民間での利活用は発展途上。

トップ人材を排出するものの、出口としてそれら人材を活用する企業が育っていない。

英国

米中に次ぎ、AI の利活用が進む。政府による AI
活用にも積極的である。

政府内で AI の利用が進むが、その透明性や利用方法について多くの問題が発生し批判が集まる。

ドイツ

モビリティなど得意な産業分野において AI 活用を推進する。

AI 人材の不足が顕在化している。

フランス

EU と整合を取るように AI 倫理面での積極的な関与を表明している。

AI の需要が高まることから、人材育成が課題視されている。

中国

米国に並び AI 研究開発と社会実装が進む。法整
備に課題を持つ。

倫理面も政策が少ないことや、規制面の研究が
少ない。

インド

デジタル分野での強みを生かし、AI 活用を推進する。

デジタル分野へのアクセス格差の存在や、プラ
イバシー保護が不十分であると指摘されている。

イスラエル

民間レベルの研究開発が先行し、政府の AI 活用
は発展途上。

指針策定に向け、継続的な国家予算が確保されていない。

シンガポール政府による積極的な AI 活用とフィンテック分野で世界をリードする。

政府による情報監視が可能であり、企業活動への影響が指摘されている。

オーストラリア

各国の AI 原則を参考に関連ガイドラインの整備を進める。

研究開発の促進や人材育成が課題である。

EU

域内各国と協調し、AI 倫理面でリーダーシップを維持することを目指す。

技術の利用に厳しい評価を課すとしており、社会実装を阻害する恐れが指摘されている。

OECD

各国の指針となるような基準となる AI 原則を公表している。

組織の性質上、拘束力を持たないため指針提示の場にとどまる。

表1

208

方法の補助などにさまざまな情報技術が使われている

各国の AI 戦略やガイドライン策定状況と課題の一覧

ベンチマーク調査結果
先端AI技術に係る技術動向及び社会実装課題に関する調査

り支援、在宅ケアなど、高齢者の身の回りの支援を行う研究が多く見られた。接客領域では、小売業などにおい4 まとめと今後の展望て、店舗内の行動解析を通したマーケティング業務の支「AI 関連の研究開発予算などに関する調査」の結果か

援や、需要予測による発注業務の支援、接客助言・商品ら、政府機関や教育・研究機関、各産業領域で国際競争

販促などのソリューションのための研究開発が進められ力を持つ企業など、多様なプレイヤーを結集して、政府ている。ロボットを使った接客に関しては、ロボットの機関や関連省庁が進める各施策の効果を最大化していく

目新しさで単に興味を引く以外の点でのメリットや期待ことを提案した。また、「AI の社会実装課題に関する調される効果に関する調査研究が進められている状況であ査」の結果を受け、介護医療分野では先端的な取り組

り、ロボットの機能的な面では、接客に重要なプロアク

みの認証制度の導入や予防医療分野への AI 技術の導入、ティブなアクションをするための行動予測の研究が行わ

公益性の高い医療データの流通に関して提案した。あわれている。

せて、教育分野では新規ビジネスモデルの提案や公衆送信補償金制度の改善などの施策を提案し、接客分野では「ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間（3）

基盤技術」に関する研究動向調査

アワード型プロジェクトの設定や課題マッチングプラッ
トフォームの導入を提案した。日本では「人間中心の

各研究開発テーマの独自性や優位性を整理した上で、AI 社会原則」が提唱され、人々が AI を受容し社会全体

今後の研究開発や事業化の方向性に関する示唆を得るた

で AI を使いこなしていく指針が示されている。ヒューめに競合分析を行った。競合分析にあたって、「ターゲ

マン・インタラクション技術の進展とともに、人と人のット市場」、「競合比較表」、「事業化に向けた取り組み」

インタラクションを AI が支援・増強する、高度に洗練を整理した。

された技術が社会実装されていくことが期待される。

ターゲット市場では、各テーマで開発する最終プロダ
クトがターゲットとなる市場を整理した。競合比較においては、各テーマの最終プロダクトのコアコンピタンス
およびターゲットが近い企業を選定した。比較項目は、
主に AI 技術に関する主要な機能と、市場性・コストの2 点とした。技術については、最終プロダクトの主要機能とともに AI 技術で実装される機能を比較した。市場性については、ビジネス形態、ターゲット、市場獲得・シェアの状況を比較した。
これらの比較を通して、SIP サイバーの研究開発の強みと、事業化に向けた活動を示した。

（4）AI の社会実装課題に関する調査
評価指標の国際比較（表 1）から、日本の強みは「AI戦略」や「人間中心の AI 社会原則」など、政府としてのビジョンが示されている点や、データの入手性や代表性も各国の平均を上回る評価となっている一方で、弱みとして政府のデジタル化のキャパシティや市場の成熟
度、人材、インフラの指標について各国平均を下回っていることが明らかとなった。また、AI 社会実装の取り組みは活発化しているが、国内の取り組みの多くは実証実験段階であることが分かった。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 209

先端AI技術に係る技術動向及び社会実装課題に関する調査

おり、介護や医療の実際の現場で、リハビリ支援や見守

分野間データ連携基盤技術に関する国際動向調査

ベンチマーク調査結果

分野間データ連携基盤技術に関する
国際動向調査PwCコンサルティング合同会社● AI によるデータ利活用に必要な海外との分野間データ連携基盤の実現に向け、具体的なデータ連携に関わる活動内容や成功事例、ユースケースを調査した。
● 174 の候補団体に対して、「一次調査／深堀調査による詳細把握」、「PwC が持つグローバルな知見に基づく海外成功事例調査」、「国際動向を踏まえた CADDE＊1 の立ち位置の分析」の 3 段階で調査を行った。
● 調査によって、「国際動向を踏まえた国内データ連携基盤の立ち位置」、「日本にとって参考となりうる事例」、「競合となりうる団体の検討」が分かってきた。

1

研究の目的

詳細把握
② PwC が持つグローバルな知見に基づく海外成功事例調査

本調査は、総合科学技術・イノベーション会議におけ③国際動向を踏まえた CADDE の立ち位置の分析

る戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）の、第①の事前調査から一次調査、深掘調査の 3 段階では、2 期で選定された 12 課題のうち「ビッグデータ・AI を調査団体をインタビュー、デスクトップサーベイから論活用したサイバー空間基盤技術」に関する研究開発テー点を整理し、規模の大きさ、メタデータ基盤等の観点か

マ「分野間データ連携基盤技術」についての調査というら抽出した。各団体に対しては公開情報をもとに、アー位置づけである。その目的は、現時点での海外の分野間

キテクチャや機能要素、政府の関与度、ビジネスモデル

データ連携基盤動向を踏まえつつ、今後の海外との分野について調査した。その上で、深堀調査団体に対して

間データ連携を国内で実現するための方向性や、進め方

は有識者へのインタビューなどを通じて詳細情報を確を取りまとめることである。

認し、CADDE が国際競争力を持った基盤となるために参考となる示唆を抽出した。また、51 団体については、

2

実施期間と方法（1）実施期間

アーキテクチャや採用技術などから任意に分類できるよう整理した。調査は、デスクトップ調査とエキスパート
インタビューを通じて、調査対象となる活動団体の設立目的などに対して実施した。

2021 年度
1）技術要素調査（一次調査）（2）実施方法
次のようなアプローチで調査を実施した。
① 174 の候補団体に対する一次調査／深堀調査による機能要素においては、調査対象となる各団体に対して、「 データ収集」から「データ蓄積・加工」「、データ活用・サービス提供」「、データ管理」という一連の流れに＊1 SIP 第 2 期 の「 分 野 間 デ ー タ 連 携 基 盤 技 術 」 で は、 分 野 を 超 え て デ ー タ の 発 見 と 利 用 が で き る 仕 組 み を「CADDE（Connector
Architecture for Decentralized Data Exchange：分散型データ交換のためのコネクタ・アーキテクチャ）」として提案している。

210

ベンチマーク調査結果
分野間データ連携基盤技術に関する国際動向調査

データ収集

データ蓄積・加工

データ連携方法（コネクタ／プロトコル含む）

図1

データ標準化

仮名化・匿名化

名寄せ処理

データ可視化（BIなど）

データ分析（機械学習など）

Data Storage

データキャッシュ

Data Exchange & Marketplace

データ保管

バックアップ

データ蓄積期間

アーカイブ（ 行う場合 ）API・フォー
データ提供（ マット管理等 ）語彙管理

データカタログ検索

データカタログトラスト

品質管理（メンテナンス）

アカウント権限管理

認証・認可

ログ管理

システム監視ID管理

Data Catalog

Data Analytics

データ統合

データパイプライン

取り込み時
エラーチェック

データ
管理

データ活用・サービス提供

Data Processing

Data Ingestion

Privacy and information Security

請求管理

マネタイズを（ 物理系 ）
論理系／

契約支援

レイティング
データ権限管理
コスト管理

データ連携基盤の技術要素
調査ステップ

調査団体数

調査対象

調査方式

・ PwC がリストアップした海外データ連携基盤 120 団体に GAFAM や

Step1

データ連携基盤関連の各領域リーディングカンパニーを加えた、計174 団体の簡易調査を実施

事前調査

調査目的
・ グローバル範囲でのデータ連携基盤を網羅的
に調査し、
リスト化

デスクトップ調査

絞込・ 174 団体のうち、Data を提供する Provider を中心に計 50 団体を一次

Step2

調査対象として選定
・ アーキテクチャー（集中型、分散連邦型、ビジネスモデル
（収益性）
、政

一次調査
Shanghai
Data Exchangeを追加
絞込

Step3

府の関与度、コア技術（認証・認可、ID など）の観点で、デスクトップ調査を実施

件の観点で、
エキスパートインタビュー含めた深堀調査を実施
XDATAとHL7 FHIRを追加

図2（50 団体分類）
デスクトップ調査

・ 50 団体のうち、①メタデータ基盤、②GAFAM、③インド / 中国の観点で、9 団体を深堀対象として選定（後日 2 団体を追加し計 11 団体）
・ 組織目的、技術要素、コンプライアンス、事業形態・政府関与度、連携条

深堀調査

・一次調査対象となる団体の特徴を整理すること・ 深堀調査対象と比較し、CADDE で開発した・開デスクトップ調査＆インタビュー

発中の機能を整理
・ CADDE の参考事例を収集
・ 深堀調査対象において、連携／競合相手となる
団体を判別※連携相手の場合、連携の条件を整理

グローバルベンチマーク調査の全体像

必要な機能要素を洗い出し、各調査対象の対応状況を③インド／中国の団体

整 理 し た。ま た、本 調 査 で は、「Data Ingestion＊2」「、Dataという三つの観点から整理した。これらの観点に基づ

Processing」、「Data Storage」、「Data Analytics」、「Dataき、
GAIA-X、
IDSA、
Data.gov、
Data.world、
Google、
Microsoft、

Exchange&Marketplace＊3」、「Data Catalog」、「Privacy

Amazon、India Stack、Shanghai Data Exchange、 さ ら

and Information Security」の 7 機能要素ごとに、対象に追加調査として XDATA と HL7 FHIR の合計 11 団体となるデータ連携基盤の技術要素を定義した（図 1）。

を深掘対象とし、有識者へのインタビューや追加のデス
クトップ調査を実施した。

2）
事業形態調査（一次調査）「ビジネスモデル」、「政府の関与度合い」の二つの観点から、事業形態の調査を実施した。ビジネスモデルの対応事例として、データ取引市場、PDS＊4 & 情報銀行、
データ担保融資、データ証券化、データ信託の 5 つを

3 本研究の成果（1）技術面での調査結果想定した。特に調査着手時点で情報の少なかったデータ

技術面での調査結果については、海外データ連携基

担保融資とデータ証券化について、追加調査を実施した。

盤団体の 7 割以上の企業が、7 機能要素全てに対応する 一 方 で、「Data Processing」、「Data Storage」、「Data
Analytics」については対応がまばらな状態である。

3）
グローバルベンチマーク調査
グローバルベンチマーク調査を、事前調査、一次調査、深掘調査の 3 ステップで実施した（図 2）。
なお、深掘調査団体の選定の考え方は、①データ基盤を連携している団体（「メタ基盤」に該当

1）調査観点1（団体分類）
データプロバイダーとなる団体はデータ以外にも、関連のサービスまたはソフトウェアも追加で提供するものが多く見られる。特に民間団体においては、全ての団体

するか）② GAFAM のように、自社でプラットフォームを持ってがこのパターンに該当した。

いる団体＊2 データの転送によって、さらなる処理や分析のために取り込むことができるようにするプロセス。
＊3 データの取引と交換を行うプロセス。
＊4 個人が自らの意思で自らのデータを蓄積・管理するための仕組み。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 211

分野間データ連携基盤技術に関する国際動向調査

各種分野
ごとの
データ

立ち位置

分野間データ連携基盤技術に関する国際動向調査

2）調査観点2（アーキテクチャ）
分散連邦型と集中型が主流であった。また、あらゆる今回の調査結果をもとに、海外団体と CADDE の要素

ケースに対応するために、分散連邦型と集中型の混合形技術を比較した（図 4）。国際競争力を持ちつつ海外団

態で構築するケースが多く存在した（図 3）。

体との連携を実現するために、海外団体の参考事例や競合可能性、連携に向けて解決すべき課題・法規制を整理した。

3）調査観点3（コア技術）
コア技術については、以下に挙げた「来歴基盤」、「デプラットフォームが機能提供するのか、利用者が機能

ータ認証」「ユーザー認証」の三つの観点から整理した。
、

を用意する必要があるのかという観点で CADDE と他団• 来歴基盤：データ来歴は基本的に登録必須となってい体を比較することで、CADDE が現在開発中の機能状況る一方で、データ加工来歴はデータのクエリ履歴、更を把握した。

新タイムスタンプ情報のみの管理が主流となっていた。

現状 CADDE は、主に Data Storage と Data Analytics• データ認証：データ ID やデータ提供者の認証は各団関連の機能を利用者側で対応しており、図４の①、②の体独自での管理、ID 認証はアカウントまたは API に論点が挙がった。

よる認証、契約データ形式は CSV などデータファイ
ル、API 両方に対応しているパターンが多く見られた。

（4）日本にとって参考となりうる事例の調査• ユーザー認証：利用者認証はアカウント管理の団体が今回の調査結果をもとに、CADDE の普及を加速する主流であった一方で、DID＊5 などの先端技術は一部方針を提案した。現時点において、CADDE は「データの団体での検討にとどまるなど少数であった。

ストレージ機能」が未実装である。まだデータ連携のイ
ンフラが整備されていない分野へ、データ連携基盤が保（2）事業形態での調査結果有するデータストレージ機能を提供することが参入障壁を下げ、結果として分野間連携の早期拡大につながるこ

事業形態（ビジネスモデル）を見てみると、民間団体とが期待される。

の多くがデータの収益化またはデータの資産化を実現す
る、データ取引市場に該当した。PDS& 情報銀行に該当

また、現時点での CADDE は「データアナリティクスする団体も一部存在したが、さらなる収益化に向け、こ領域」についても未実装であるが、サードパーティサー

れらに加えてデータ担保融資、データ証券化、データ信ビスを導入することによって、未対応機能の補完による託といった三つの事業形態も存在している。

エコシステム構築と、機能利用を契機とした利用者・連携分野増加が期待される。

政府関与度については、「公開情報からは関与が確認できなかった団体」、「官民連合型で政府から資金を受けストレージ機能やアナリティクスのサードパーティサ

取っている団体」「公共団体が主体で開発している団体」、

ービスの提供によって、CADDE 普及の加速が期待できといった三つのパターンが存在している。

る。また、CADDE で対応済の重要機能はグローバルの取り組みと比較しても大きく劣後せず、メタデータ管理（3）国際動向を踏まえた国内データ連携基盤のに AI 活用する等先進的な取り組みも計画中である。

公共団体

民間団体

分散型

Google＊（非連携）
digi.me w/Australia Gov

Blue Button

FaST

GAIA-X

European Data Portal

分散連邦型

計

1社

*Google の Dataset Search 製品のみ

DATOS

Streamr

Harbr

Adobe

Wejo

Alibaba

Openprise
Data Marketplacedata.world

DatabrokerDAO

Crux Informatics

15社

集中型と分散連邦型の混合形態

集中型

HDX

India Stack

Dataportal.asia

DataRepublic

GoogleIBM Corporation

Esri

Data.gov

Luxembourgish
data platform

data.gov.uk.

Dawex

SAP SE

AcxiomPrecisely

Microsoft

Data Intelligence Hub

owner IQ

Snowﬂake

Facebook

Otonomo

Salesforce

Narrative.io

CarusoQuandlAWS

Here

CNGBdbdata.gov.sg

NDAP

ODX

計

図3

15社

一次調査の対象団体のアーキテクチャによる分類結果

31社

12社

45社＊

*Google は
「分散型
（非連携）
」と
「集中型と分散連邦型の混合形態 」に重複計上された為、総計から除外＊5 中央集権的な ID 発行者に依存せず、自分自身で自分のアイデンティティを証明する仕組み。

212

18社

ベンチマーク調査結果
分野間データ連携基盤技術に関する国際動向調査

機能要素

DataProcessing

DataStorage

DataAnalytics
DataExchange&Marketplace

DataCatalog

Privacyand
InformationSecurity

図4

CADDE
〇
×
×
△（開発中）△（開発中）△（開発中）△（開発中）△（開発中）□×

GAIA-X
△
◎
◎
△
△
△
△
△
△
△

IDSA
△
◎
ー
△
△
△
△
△
□
ー

Google
△
◎
◎
△
△
△
△
△
△
△

×

△（開発中）

ー

×
□
□
〇
◎
◎
◎
◎
◎

△
ー
△（開発中） △（開発中）△（開発中） △（開発中）△△◎（開発中） ◎（開発中）◎（開発中） ◎（開発中）
◎
◎
◎
◎
◎
◎

Microsoft
◎
ー
◎
△
△
△
△
△
◎
◎

Amazon
◎
◎
◎
△
△
△
△
△
◎
◎

△

◎

◎

△
△
△
◎
◎
◎
◎
◎
◎

◎
△
△
◎
◎
◎
◎（開発中）
◎
◎

◎
△
△
◎
◎
◎
◎
◎
ー

◎

◎

◎

◎

◎

◎

×
◎
×
◎
◎
◎
◎
◎
×

ー
◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎

◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎
ー

ー
◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎

ー
◎
ー
◎
◎
◎
◎
◎
◎

ー
◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎
◎

1

CADDE はデータストレージを提供していないため、利用者はデータストレージを用意する必要がある

2 他団体は自社開発、または第三者より関連サービスを補完する
一方、CADDE は現時点では関連機能を提供していない状況

凡例
中央は仕様や機能を提供する◎ 完全中央○ 中央提供 & 利用者実装必須△ 中央提供 & 利用者実装任意
中央は仕様や機能を提供しない□ 完全利用者
ー 機能対応状況非公開
× 機能開発なし

機能比較の分類結果（5）競合となりうる団体の検討

Catalog」や「Privacy」関連の機能については、海外団

CADDE の普及にあたり、競合となりうる団体を検討

体と同水準の機能を提供している。CADDE が実装してした。その結果、提供データの分野ならびにデータの収いない「Data Storage / Data Analytics」機能については、

集・提供地域、連携意思から、深掘団体と CADDE の競

海外団体は実装しており、団体の参入障壁を下げ、サー合可能性を分類し、協調／独立共存／競合の 3 段階でビス利用を契機としたプラットフォーム利用者拡大につ整理した。

なげている。

連携意思が強い団体とは、今後の連携方策の検討、まSIP の一環で海外基盤との連携実証が進められておた、独立共存、競合であっても、技術の活用可能性につり、技術的には CADDE による海外連携の取り組みが進いて検討することで、CADDE の活用可能性を広げるこ

みつつある。
一方で、日欧でデータを扱う文化や制度に隔たりがあとが期待できる。

り、国際的な合意形成は引き続き課題と考えられる。

4

まとめと今後の展望

本調査の提言「CADDE 機能拡張」は普及促進だけでなく、CADDE の信頼性や競争力強化にもつながり、交渉における優位性確保に資すると考えられる。

「分野間データ連携基盤技術」領域において、日本が海外各国の急速な整備対応に遅れをとることなく連携（2）競合可能性と連携課題

し、国際競争力を維持しながら安定した信頼性を持ち、GAIA-X、IDSA、HL7 FHIR はグローバルでサービス

持続的に運営することを目標として本国際動向調査を実提供しており、他団体との連携意思が強いため優先的に施した結果、以下のようなことが見えてきた。

協調していくべき対象といえる。
一方で、Google、Amazon、Microsoft、Data.world は、（1）CADDE との国際比較

CADDE との重複部分が多く連携意思が薄いため、競合

CADDE は、既存の分野内データ連携基盤同士を、分野を超えて連携させることを目的としている。海外団体

対象として注視していくべき対象といえる。ただし、技術的には、活用の可能性が存在するとみられる。

はすでにデータの取り込みから管理まで、一連の機能を海外団体との連携において、制度面では主に他団体よサービス提供しているが、CADDE の場合、現時点では

り CADDE のデータ提供者やデータ自体への追加審査、ユーザー側で機能実装することを要求している。

技術面では主にデータ・メタデータ基準や連携コネクタ

一方で、すでに CADDE が機能実装している「Data整備に課題が存在している。

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度−2022年度） 213

分野間データ連携基盤技術に関する国際動向調査

DataIngestion＃
機能名
1 データ連携方法（データ提供者側コネクタ）
2 取り込み時エラーチェック
3 データキャッシュ4 データ統合
5 データ標準化
6 名寄せ処理
7 仮名化・匿名化
8 パイプライン
9 データ保管10 バックアップ
データ蓄積期間
11(詳細は「日本にとっての参考事例」を参照)
12 アーカイブ
13 データ分析
14 データ可視化
15 データ提供
16 請求管理17 契約支援18 データカタログ
19 ID 管理20 語彙管理
データカタログ検索21(詳細は「日本にとっての参考事例」を参照)
22 レイティング
23 トラスト
24 品質管理25 アカウント権限管理
26 データ権限管理
27 ログ管理28 認証・認可
29 システム監視30 コスト管理トークセッション

SIP 第 2 期「ビッグデ ータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」
がもたらした価値を生かすために出席者
安西祐一郎 プログラムディレクター（公益財団法人東京財団政策研究所所長）
持丸正明 サブプログラムディレクター（国立研究開発法人産業技術総合研究所人間拡張研究センター研究センター長）
兼村厚範 サブプログラムディレクター（未来報酬株式会社代表取締役）
越塚登 サブプログラムディレクター（国立大学法人東京大学大学院情報学環教授）
川上登福 イノベーション戦略コーディネーター(株式会社経営共創基盤共同経営者、マネージングディレクター）
司会・進行
遠藤論（角川アスキー総合研究所主席研究員）

SIP 第 2 期「ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」では、「ヒューマン・イン
タラクション基盤技術」、「分野間データ連携基盤技術」、「AI 間連携基盤技術」、「アーキテクチ
ャ構築」の研究開発が進められた。世界で AI の社会実装、データ連携基盤の構築が進む中、今回の開発によって得られた価値を高め、国際的にビジネス展開していくためにはどうすれば良いか、プログラムディレクター、サブプログラムディレクター、イノベーション戦略コーディネー
ターの方々にオンラインでディスカッションしていただいた。

プロジェクトは将来を予見？ コロナ禍によって 10 年かかる社会変化が 2 年で起きたが劇的に変化し、おそらくあと 10 年はかかったと思われるほどの劇的な変化が、2 年くらいで起きました。
「ヒューマン・インタラクション基盤技術」においても、遠隔化やテレワークに言及していましたが、プロジェク――

今回のプロジェクトは、コロナ禍前の 2017 年に始まりました。当時は遠隔化やヒューマン ･ インタラク

トを進めていくうちに、より遠隔化に重点を置くことにしました。

ションの必要性が理解されていなかったと思われます。

例えば、産業技術総合研究所（産総研）の接客のトレ

それがこの 5 年間でどのように変化してきたのでしょーニングは、もともとは遠隔対応がメインではありませうか。

んでした。移動が制約されず、同時性が求められないことに着目して、仮想空間でレストランを再現することに最も大きな変化はコロナ禍によって遠隔化に注目焦点を当てていました。ところが、コロナ禍によりファが集まったことです。アクセプタビリティとリテラシー

ミリーレストランでも対面のトレーニングができなくな

持丸

214

トークセッション

り、そこから遠隔対応の側面を押し出すような形でプロ別されるようになってきました。
そういう意味では、世の中も追いつきつつあります

ジェクトを進めました。
一方で、遠隔化は対面インタラクションの価値を再考

が、SIP「ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基するきっかけになりました。介護における排泄など、ど盤技術」には先見の明があったのだと思っています。例

うしても遠隔化できないものがあります。AI などを使

えば教育分野だと、5 年前に設立されたベンチャー企業って、そこの価値をどのようにして上げていくか。そうである atama plus 株式会社が開発した「atama+」といいう観点においてもコロナ禍は研究を加速させたと思っう AI を用いた学習システムが、すでに全国の塾などでています。

使われるようになってきました。さらに、漫画を使った学習に関しては、集英社が出資している Mantra 株式会

安西

SIP のプロジェクトが始まった当初、自動運転やAI などの最新技術を生活に取り込んでいくことに関し

社が「Langaku」というスマホアプリを 2022 年にリリースしています。

ては、多くの人がその必要性を認識していました。しかSIP は企画を含めると 6、7 年前に始まっており、こし、ヒューマン・インタラクションの重要性については、

れらの動きに先行しています。SIP は、プロジェクトのあまり理解されていませんでした。それがこの 5 年間

中でも外でもいろいろなことを実現してきています。今でがらりと変わりましたね。遠隔でも、対面と同様に人回の成果でいうと、SIP でつくったリモート接客システと人がインタラクションできることの大切さを、世間一ムが、私はコミュニケーションロボットと共に発展して、般の方々が仕事の上でも生活の上でも実感したのが大き今後さらに身近になっていくと思っています。このようかったと思っています。

に、AI 技術で実際に実現可能かつ社会的要請が大きい

また、ワクチン接種を進めるにあたっても、国、地方
自治体、保健所でデータが連携されていないことによる領域に投資し、事業や技術を先回って育ててきたことの意義は大きいと感じています。

問題が多発しました。さまざまなデータが結びついてい
もともと 10 年経てば、ヒューマン・インタラクない状況がコロナ禍によって露呈したわけです。この 5持丸

年間で、これらの人とデータの結びつきは技術でサポーション技術を社会は受け入れたと思います。ただコロトすべきであり、そういうテーマが大事であることが分ナ禍以前は人と人の間に AI が入るシチュエーションを、かりました。

みなさんが日常的に体験する機会がほぼありませんでした。それが、今では例えばリモート会議などで Zoom を――ワクチン接種のときは「デジタル敗戦」など辛辣使う際に、自分の顔に猫耳をつけたりしている。これはAI が顔を認識して処理しているのですが、このようなな意見も出ていましたよね。

ことはリアルの対面ではできない技術です。まさに人と安西

日本はデータ、あるいはデータ連携を大事にしてこなかった。さらには、人と人とのつながりは情的な問人との間に情報システム、AI が介入することで実現できたわけです。

題で、技術が介入する問題ではないと思っていた。ここ

これは些細な例ではありますが、人と人とのインタラにいる先生方をはじめ、関係した方々のおかげですが、クションが楽しくなるという体験によって、AI 介入へ

今回のプログラムは時代を見通していたと言っていいとの抵抗感が減ったのではと感じています。
結局、社会でデジタル化が加速したのに、我々が「こ思います。

れからは遠隔の時代です」と今から研究開発を始めるわ――

兼村先生はどのようにお考えでしょうか。

けにはいかない。先に進めておいて良かったです（笑）
。

兼村

持丸先生、安西先生のおっしゃるとおりだと思い――ます。5 年前、世間では「シンギュラリティが来る」な

安西先生からデータ連携の話がありましたが、越塚先生はどのようにお考えでしょうか。

どと言われていました。当時は AI のテクノロジーによヒューマン・インタラクションは難しいことにチって何が実現可能で何が不可能なのかの見極めがついて越塚いなかったのだと思います。そこが、この 5 年間で峻ャレンジしていると思います。例えば接客において、顧SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 215

客に同じクオリティの対応を複製していくようだと、デバックされ、そこから新たな研究開発のシーズが生まれ

ータは使いやすい。ところが接客の現実は、毎回条件がるループが回っていく環境が必要だと思っています。

違って、顧客は望んでいるサービスの質も程度も違いま

昔から、日本は技術で勝って事業で負けるといわれてすので、ある顧客の接客データが別の顧客に適要できるきました。また、新技術の社会実装までのステップにおかどうかは分からない。

いても、新技術が研究・開発され、そこから量産化や製コロナ禍以前だと、接客などの AI 等で対応が難しい品化など、事業化の検討が行われることが多いと思いま

分野は、人間がやればいいと考えてしまう。
「それは人す。ところが、AI などの場合は研究と社会実装が密接間の領分だ」という保守的な人もいたはずです。ですが、につながっており、スパイラルで進んでいます。つまり、

コロナ禍によって人間が対応できなくなった。そういう「技術で勝って事業で負けてができない世界」になって意味では、強引に機械化ないしは AI 化しないといけな

きているということだと考えています。

い環境が訪れました。
長期的に見たら、100 年後も人間だけが接客しているかというと、そんなことはないと思います。どこかで技術をつくって事業を興し、再投資され、さらに技術の進化を生む、このスパイラルを高速化していくことが必要だと感じています。

切り替わるはずです。持丸先生がおっしゃるように、そ
ういう機会が今回のコロナ禍で訪れたのだと思います。

――

ベンチャー企業を経験・支援している兼村先生はどこに課題があると思いますか。

ヒューマン・インタラクション技術のすそ野の広さに期待。社会実装を進める中で分かる
課題も兼村

特定企業の話というよりは私が多数見聞きした最大公約数としてお話ししますが、新しいビジネスをつくっていく上で、ベンチャーキャピタルの責任が重いと思っています。実際にすばらしい技術を持っていながらも、

プロジェクトではさまざまな研究開発が進められ

まだ商品化できていない企業も多く、それを支えているました。研究を社会実装、ビジネス化することに関して、のがベンチャーキャピタルです。お金を出してくれるベ

日本人はあまり得意ではないように感じます。今回の成ンチャーキャピタルなしでは、事業のタネとなる技術の果をビジネス展開するには、どうすればいいのでしょう

多くが日の目を見ないままになってしまうでしょう。

――

ベンチャーキャピタルは、まだ技術開発の段階にあっか。

て、収益を上げるまでには年単位で時間が見込まれる企
事業化の検討においては、平たくいうと、「誰が、業に対しても投資します。場合によっては、企業が未成

何を、何のために、いくらで買うのか？」ということを熟な段階で数億円クラスの出資をします。ベンチャー企考えていくことになります。技術の確立イコール事業の業側としては、出資を受けるハードルが 10 年前に比べ成立というものではなく、提供価値、提供方法など、さて下がっている状況です。

川上

まざまビジネス視点でも考えていく必要があります。

216

ところが、そのような出資を受けようとするベンチャ

5 年間という期限の中で、技術の研究開発段階から始ー企業の経営者が、ある意味少し勘違いをしていて、かめて、事業化を実現することは大変難しいチャレンジでりそめの成功をしてしまっている部分があります。彼らす。しかし、事業化・社会実装を目指したアクションをが本気で取り組むべきは、その技術を利用する顧客に喜実際に行ってみることによって、初めて見えてくる課題

んでもらうことです。顧客に喜んでもらうことで、どれも多くあります。

だけ資金が回収できるかを真剣に考えないといけない。

社会実装に向けさまざま検討していても、実際にやっそれなのに出資者の方を見ながら、「これは今までになてみると、例えばラストワンマイルのところで、予想もい技術です」、「SDGsです」、「最先端の AI が使われていしなかった課題が見えてきたりします。
これらの中には、ます」などと立派なことや流行の言葉を使いながら、資多くの技術の社会実装においてボトルネックになってい金集めに注力しています。それが成功して資金が集まっる、もしくはなりそうなものもあります。これら社会実てしまうことで、ベンチャー企業の健全な成長が阻害さ装を進めていく過程で分かった課題が、研究にフィード

れていることがあると感じています。

トークセッション

オンラインで意見が交わされた。写真左から安西祐一郎プログラムディレクター、持丸正明サブプログラムディレクター、兼村厚範サブプログラムディレクター

ベンチャーキャピタルは、本来、この技術は誰の役にす。これらの人と人のインタラクションに関わるところ

立つのかなどを、流行に惑わされずきちんと見極めなけを AI で高度にサポートし、どのようにビジネスにつなればいけません。そのうえで出資者をフォローすること

げていくかを考えることは、価値のあることだと思いまが必要だと思うのですが、私の目から見ると、月 1 回す。

の取締役会には出てくるけど、本質的なアドバイスをす

一方で、個人的には日本人の問題設定力が落ちてきてるわけでもない。あるいは、技術が尖ったベンチャー企いるのではないかと危機感を抱いています。エンジニア業に対して正面から支援する能力に欠ける。結局、ベンも技術を積み上げていけば、何かができるのではないか

チャー企業をコントロールできず、顧客の喜ぶものを形と漠然と考え、技術開発を行っているケースが多いのでにできないまま時間だけが経過していくケースが結構あはないでしょうか。
実際には、建築や飲食、介護等の実態を観察してみれるように思えます。

ば、表には出ていなくても困っていることがたくさんあ
技術とは、何かを実現するための方法の一つと考るわけで、そこに光を当て実際の社会的なニーズから得えています。技術によって実現されたものが、ビジネスられた問題設定に基づいて、技術の社会実装を考えてき視点で見ても価値を持つ必要があります。事業化の視点たのが、今回のヒューマン・インタラクションのプログにおいては、その技術で何ができるようになるのか、あ

ラムです。

川上

るいは何がしたいのか。技術によって実現された製品やどのような技術かにもよりますが、AI の社会実

サービスは、いくらで、どのくらい売れるのか、何人に川上売れるのかを、考えるということだと思います。

装を考えた場合、AI 技術導入が進むのは、もともとある程度自動化を進めている企業からになると考えていま

技術そのものだけでなく、その技術でビジネスをす。例えば、そもそも IT システムや自動化ラインが多生み出せるか。例えば、人と人とのインタラクションをく入っている自動車会社のラインに新たな AI を入れる

サポートして、どのような社会的ニーズを解決できるかのと、飲食店の店舗に新たな AI が入るのは全く異なりが重要です。

ます。飲食店に展開することを考えた場合、大手チェー

安西

私がこのプロジェクトが始まる前に身近な例でニーズンでもない限り、飲食店に IT 部門などはなく、投資でがありそうだと考えていたのは、建設作業現場でした。

きる予算も限られています。金額的にも、ユーザビリテ

建設作業現場においては、人手が不足していることから、

ィーにおいても、多くの飲食店に展開可能な、低コスト

監督は日本人でも、スタッフは外国人ということが多くで簡単に使えるレベルの AI ソリューションにならない見受けられます。その際、仕事を割り振る場合など、コと、普及するのは難しい。人と人とのインタラクション

ミュニケーションを取るために日本語以外の言語が必要が多くてコロナ禍で困っているのは、そういう業界なのとなるようなシチュエーションを実際に目撃します。

です。

これは持丸先生のプロジェクトにも関わってきます

では、どうすべきなのか。ヒューマン・インタラクシ

が、人手不足に起因する課題は飲食店等の接客業でも発ョンに関しては、最終的なプロダクトをつくってビジネ生しており、この状況はコロナ後も続くと思っていまスに参入するのか、途中までできている要素技術を展開

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 217

していくのか。これらは、今後の課題だと思います。

――

2022 ～ 2023 年の今はデータの時代というくくりでいいのでしょうか。
持丸

課題があることは私も感じています。SIP 自体は、私の勝手なくくりですが、データの時代といってカタパルトから出るか出ないかくらいかなと思っていま

越塚

す。とはいえ、社会のデジタル化が追い風になっていま

いいと思います。一方で、データは天然資源、石油であす。いくつかの要素技術が SIP のプログラムから出てきるというような表現がありますが、石油とは根本的に異ているので、SIP に関わった方々、もしくはそれに近いなりながらも、その時代のイニシアチブを技術的にも産方々が社会に吹いている風を読みながら、社会課題を解業的にもとっていくという面では石油と同じかもしれな

決する意識を持っていただきたい。そして、この風に乗い。ですから、データ基盤を構築していくことが重要で、って、SIP の技術を生かした課題解決にチャレンジする

それが覇権争いになりつつあります。

フェーズに移ってほしいと思っています。そういう事例がいくつか出てくると、当初我々が描いていたよりも早――く社会の中にサンプルが出ていくのではないかと期待しですか。

具体的には、どのような覇権争いになっているの

ています。
越塚

データをめぐる覇権争いと日本の競争力強化
への課題

まずデータを守ることから始まります。EU はデータが EU 圏外にむやみに出ないように法律をつくって、自分たちの権益を守ろうとしています。もしデータが石油だとしたら、メガプラットフォーマーが石油メジャーのような存在で、そこからデータを守るために――日本が抱える課題の一つに、競争力強化が挙げられます。
データについてはどのような状況にありますか。

OPEC をつくっているような状況にたとえることができるかもしれません。
世界で最もグローバル化が進んでいた 2000 年の頃、

情報通信技術に関しては 1930 年代にコンピュー

冷戦が終わって東西の壁が崩され、みんなが自由に世界

ターが生まれ、20 年くらいの周期で大きな変化があり

中を駆け巡っていたのに、20 年経った今、インターネました。60 年代になるとメインフレームの時代になっットの世界でまた壁ができてしまいました。自由闊達にて、さらに 20 年経って 80 年代になるとマイクロコン

何でもやっていい時代ではなくなり、それぞれの国や地

ピューターの時代になりました。90 年代は OS といえ域の中で、ある程度規範を持って進めていく流れになっ

ば Windows が席巻してそれ以外に選択肢がないと思っ

ています。

越塚

ていたら、インターネットの自由化があって、2000 年

つまり、データが上位レイヤーになって、規範に沿っになりインターネットの商用利用の広がりやクラウド、た IT の姿とはどのようなものなのかを考え始めている

スマートフォンが現れてがらりと変わってきました。さのです。特に主導権を握っているのがヨーロッパで、デらにドットバブルが起き、新しいプレイヤーが続々と出

ータのルールをいろいろと決めて、さまざまな基盤をつてきました。今、そのインターネットの時代からさらにくっています。アジアでは、インドが “IndiaStack” とい

20 年が経ち、その間に深層学習が生まれ IoT も普及がうオープン API をつくり、国がデータを全て収集して進み、競争領域がデータ活用といった上位レイヤーにな

基盤づくりを進めています。中国はデータ取引市場をつっています。

くっています。このデータ取引市場とは、データを売買

そういう意味では、今は転換期だと思っています。例
えばメガプラットフォーマーの新しい動きもペースが鈍するようなマーケットです。売買する場所からつくっていくというのが中国らしいやり方だと思います。

っていますし、最近は新しいことや面白いことが出てきていません。むしろ Web3 など新しいサービスは、そ――アメリカはどのような状況にありますか。

り時代が変わり、新しい時代のイニシアチブをとってい越塚

アメリカやカナダは自由競争です。そこに政府はかなくてはいけない時期にあるといえます。

介入すべきではない、民間で任せるべきだという考え方

れ以外の企業から出てきているような気がします。つま218トークセッション

写真左から越塚登サブプログラムディレクター、川上登福イノベーション戦略コーディ
ネーター、司会を務めた遠藤論氏です。データについては G7 でも議論されるようになっなってしまう恐れがあります。

ています。アメリカは、政府がデータ分野を主導する

安西EU のやり方に批判的です。

て出ていこうと思ったら、アメリカと中国を乗り越えな

AI に限らず、日本がこれから技術で世界に打っ結局のところ、ルールづくりも含めて、データに関しければなりません。その際の技術は何かと考えると、おてはもう民間任せの時代ではありません。政府も関与しそらくアメリカと中国が不得手なサービスのところだとて法律をつくり、産業界と官が連携するのです。そうい思います。そのため、本プロジェクトではヒューマン・

う面でも、民間が主導した自由なインターネットの時代

インタラクションに力を入れることにしました。
サービスの視点で捉えると、教育や介護、接客だけでとはかなり異なってきました。

なく、製造業や先ほど触れた建設作業現場なども含めて、
本報告書には、越塚先生のインタビューも掲載し今やさまざまな職種の顧客や従事者を満足させるサービています（p.126 参照）。そこでは、自動車を売るにもスが求められるようになってくると考えています。私はデータ連携が必要になってくるという話がありますね。

2016 年 4 月に政府に設置された人工知能技術戦略会議――

以来、政府の AI 戦略に関わってきましたが、サービス
越塚

EV（電気自動車）が普及し、例えば東京の車が全て EV になったら、夜になると全員が充電を始めるでを技術によって本格的に支援することが、これからの日
本の道だろうと感じています。

しょう。その結果、電力消費のピークが夜中にくることしかし、現実にはサービスという領域において、人間になります。それだと電力網がもたないですよね。ですが関わる部分は非常に複雑でいろいろなデータの活用がので、EV の充電はスケジューリングすることになりま不可欠です。

す。車ごとに、充電できる時間を決めなければいけない
安西先生がおっしゃっているサービスや Societyのです。その際には、電力網と通信しなければいけませ越塚ん。すなわち、都市のインフラ基盤とのデータ交換が必

5.0 の実現には、フロントエンドにサービスアプリケー

要になってきて、そういう意味では車は売り切りの単体

ションがあり、バックエンドにインフラがあります。持商品ではなく、スマートシティの 1 ノードになってく

丸先生が取り組みを進めてきたのはフロントエンドの部

るでしょう。

分で、まさに人間に直接サービスするところです。そこ

つまり、データ連携が、産業競争力にそのまま直結すを、いかに安く低コストでできるのかは重要ですが、そる時代になりつつあるのです。日本国内は少子化が進のサービスに必要なデータを低コストで集めてくるのもみ、
この 5 年間でも人口が減少しています。そうすると、重要です。例えば、乗り換え案内のサービスは、今から産業のあり方も人口が増えているときとは異なります。

ではもう誰も参入できないでしょう。なぜかといえば、

例えば、地方の鉄道やバスなど、公共交通が成り立たな

鉄道の駅やバスの停留所は何万もあり、それらの時刻表

くなっており、国内のいろいろなところで統合しなけれなどのデータを低コストで集めることはなかなか難しいばならない状況が起き始めています。現時点では日本のからです。

特殊な事情なので、何も考えずに日本独自の手を打ってところが、データを連携させ、流通させる基盤があれしまうと、海外のマーケットで通用するものができなくば、誰でも低コストでさまざまなデータが大量にやりと

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 219

りできて、新しいサービスをすぐにつくることができまをつくり、インフラと一緒にして海外に売っていくようす。それがイノベーションにつながるし、失敗しても大になるかもしれません。今回の SIP でフォーカスしたタきな損失にならなくて済みます。国内だと、すでに分野

ーゲットは戦略的だったし、産業的に強いところをうまごとのデータ基盤ができています。ただしデータ基盤のく海外戦略に生かすようなストーリーになっていくのだ

分野を超えた連携が日本は弱い。SIP のプロジェクトにろうなと理解しています。

よって、日本のデータ基盤が全て連携できるようになっ
私は日本企業の在り方に課題があると感じていまたわけではありませんが、少なくとも現状でも、日本の兼村

どこにどんなデータがあるのかが分かるような横断検索

す。SIP の受託者や実施者、あるいはいろいろな企業で型カタログを、今回のプロジェクトですでに提供するこ新規事業として AI を導入したいという方々を見てきまとができています。

したが、自ら手を動かす人が事業会社の中にいないと難しいと感じます。裏を返せば、外から AI を買ってくれ

日本が技術で世界と戦うために必要なことは何か

ばいいというスタンスだと難しいでしょう。
例えば、バス会社やタクシー会社が、自動運転は人件費削減につながる、安全性が高まるということを聞いて、「自動運転を導入したい」といって、その技術を持って日本のとるべき道として、安西先生からサービス

いる企業に相談しても、なかなか現実的な計画をつくるを技術で支援する話がありました。日本の今後の戦略にのは難しいでしょう。それを押して商談が成立したとしついてお聞きしていきたいと思います。

ても、「3 年間で数千万円を投下した結果、ものになり――ませんでした」みたいなことが、日本中で起きています。
技術を使ったサービスの研究開発分野を、私たち

これはある意味、AI が分かりやすくて分かりにくい

はサービス工学と呼んでいます。そこには三つの研究領から起きる問題です。一般の人にとって、AI は人間を域があり、日本は対人系のサービス研究が強い。アメリ置き換えるようなものだと聞けば一見分かりやすい。しカが強いのは IT 系で、欧州の場合は環境に配慮した持かし、中身はどうなっているのかは分かりにくい。本来、続可能性の高い経済システムとして注目される「サーキ技術の中身が分かれば、その適用範囲もある程度明らかュラーエコノミー（循環型経済）」の研究領域が強い。

になります。これは日本企業が IT を外注してきたこと

今回、安西先生のテーマで選ばれた介護や教育、接客なと関係しているのではないかと思っています。

持丸

どは日本が抱えている社会課題に密接に関わり、日本の
日本は欧米諸国に比べて、情報系の学部を出た

強みを生かす分野でもあります。そして今後、ほかの先安西進国でも必ず起きる少子化や高齢化にフォーカスしてい大学の卒業生が IT メーカーやベンダーにばかり行って、ます。今までの対人系のサービス研究では、インフラ構

ユーザー系企業にはあまり行かない。その結果、ユーザ

築という観点が乏しかったのですが、SIP ではサービス

ー系企業は IT 企業に丸投げせざるを得ない。高校生のエンカウンターにフォーカスし、そこにインフラを構築

ときに文系と理系に分けてしまう問題を含めて、変えてできたことは良かったと思っています。越塚先生から人いく必要がありますね。

口減少の話がありましたが、人口が減少したときに必要となるインフラをつくっておいて、次に人口が減少した

あと、日本は企業も行政も大学も非効率的なところが多い。

国に売れるのが理想ですね。
川上――

それはソフトウェアになりますか。

日本には、意思決定力が必要と感じています。例

えば、中間管理職で 2 千万円の決裁権があっても、日本人の場合は多くの場合、上司に相談します。それがよ

サービス工学はソフトウエアが中心ですが、制度く相談してくれたという話になる。つまり自分で意思決と一体になっていくので、全体的な社会システムデザイ

定をさせる、意思決定ができる人を生み出す文化・メカ

ンと、それを支えるインフラの方法論が中心になると思ニズムになっていない。また、そのほかにも多くの社会います。日本が得意なサービスの標準化のガイドライン

システム的な課題が絡み合っており、一つ一つ解決して

持丸

220

トークセッションて、今回のプロジェクトで行った事業が、その最初の例

いく必要があります。

になるといいなと思っています。こういう事例や技術を中間管理職が、若い人に仕事を任せないようにし安西ているといった方が早いかもしれません。私が見た限り

参考に、日本の産業が次々とチャレンジしてくれるとう
れしいです。

では、問題設定力については中間管理職が優秀かどうかで決まってくると思っています。日本は若い人が急激に

兼村 SIP では、受託者や実施者の方々に非常に頑張っ減っているわけですが、世界の中で見ると、現時点ではていただきましたが、自ら技術を身につけて使おうとし絶対数がそれほど少ないわけでもない。若い人を応援すている人たちは、やはり強いなと感じました。そこにはる仕組みが必要です。

さまざまなケースがあるのですが、私がこの技術にはこういう限界があるので、こういうことに気をつけないと――教育を変えて、企業を変えるには、どうすればい

いけないですよねという話をすると、すぐにご理解いただけて「じゃあこうしよう」、「こうします」といった、いのでしょうか。

非常に気持ちが良いコミュニケーションができました。
教育という面では、大学入学試験のところから変一方で、受託者の方々の事業展開には、そのまま自社

革を進めないと、本当のイノベーターは育ちにくいと思で事業にされる場合と、他社を通じて展開する場合とがいます。

あります。いずれにしましても、ドメインドリブンで技

安西

また、日本全体で間違いを認めないような文化になってきていますよね。私は日本学術振興会に関与していま術をつくっていくことはすばらしい取り組みですので、それが継続すればいいと思っています。

すが、学振はノーベル財団と共催のシンポジウムなども
データ基盤という、何をやっていいのかよく分か開催しています。これらのシンポジウムは本当にフラン越塚

クです。特に欧米の講演者は決まった原稿を読むのではらなかったところから始まり、この 5 年間で最終的ななく、その場で臨機応変にコミュニケーションをとって形にすることができました。前述したとおり、データ基います。日本の画一的で形式を重んじる、前もって決め盤の構築に関しては、民間主導で競争的に行うアメリカておいたことしかしない、できない、不寛容さとは真逆的のやり方と、官民が連携して協調的に行うヨーロッパです。

的なやり方がありますが、今回の取り組みは後者で世界

そもそも AI に 100% 正確を求めてはいけないし、そに冠たるものになりました。今、世界中で「データスペ

ういうことを一般の方に理解してもらう活動も不可欠だース」といわれるものに取り組んでいるのは、EU と日と思います。そして日本の技術革新については SIP がし本だけです。この先には、アメリカ的なやり方との競争

っかり進め、人材も育成しなければならないということも待っているので、頑張らないといけません。そのためですね。

に、産業界、行政とも連携しながら、日本のデータスペースを育てていきたいなと思っています。

――

最後に、今回のプロジェクトに関心を持つ読者に向けて、メッセージをお願いします。

あと、実は我々のプロジェクトでは、スマートシティを構築するための設計図もつくりました。これが、デジタル田園都市国家構想などの基準になっています。
現在、このプロジェクトを安西先生が立案した後、コロその設計図を改訂しているのですが、これも大きな成果

ナ禍という不測の事態が起きました。デジタル化が研究だったと思うので、今後も引き継いでいきたいと思いまの追い風になったのはそのとおりだと思います。何でもす。

持丸

自動化するのではなく、人と人とのフィジカルな関わり
思い起こせば、私もプロジェクト 2 年目くらいについて、大事にするところは大事にしながら、AI で川上

価値を高められるところには AI が入っていくべきだとからプロジェクトに加わって、ヒューマン・インタラク

思っています。これからはサイバーな空間とフィジカル

ションってなんでしょうね、何をやるべきなのかみたいな空間をハイブリッドにしたような環境に、あらゆるサな悩みから入りました。

ービスが移行していきます。今はその過渡期になってい

SIP で生み出されたそれぞれの成果については、今後

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 221

SIP 第 2 期「ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」の成果をもとに、内閣府では、「スマートシティリファレンスアーキテクチャホワイト
ペーパー」（左画像）や、各地域でスマートシティに取り組むための「スマートシティリファレンスアーキテクチャのつかい方導入ガイドブック」を公開している。
https://www8.cao.go.jp/cstp/stmain/20200318siparchitecture.html

実際のマーケットの中で成長してほしいと思っています。全てが大成功を収めるということはないと思いますが、不確実性の世界ですから、いろいろ考えるより、とにかくスピード感高く、前に進むということだと思っています。
安西

この 5 年間の間に、社会がいろいろと変わりました。コロナ禍だけでなく、世界情勢や経済など、あらゆることにおいて変化が起きています。日本もその大きな流れの中に巻き込まれてきています。そういう中で、やるべきことの本筋は、問題設定と技術革新です。
当初は、このプロジェクトの意義を理解してもらえるのか不安に思っていましたが、持丸先生が指摘されたよ
うに、時代がついてきた感があるかと思います。これからの日本にとって経済成長は非常に重要なテーマです。
そこに向かっていくには、今回の SIP を総括した上で、より柔軟な形でプロジェクトに取り組めるよう SIP プロ
グラム自体の改善も進めていくことが重要だと考えています。
これから日本の良さを打ち出していくためにも、自信を持って自分のやりたいことをイノベーティブに進められる人が、一人でも増えることを期待しています。

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あとがき
研究開発課題として取り組んだ「ヒューマン・インタラクション基盤技術」、「分野間データ連携基盤技術」、「AI 間連携基盤技術」は、これからも重要な分野である。プログラムを終えるにあたり、研究成果と可能性、我が国が目指すべき方向性について述べる。
研究成果と可能性
今、働き方が大きく変わりつつある。リモートワークの導入により、それぞれが別の場所にいながら働くことができるようになっている。「ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」では、サイバー空間とリアル空間を融合させ、人と人のコミュニケーションを AI が支援する技術を開発した。これにより、どこにいてもネットワークや AI を介して、仕事に役立つ情報を共有することができるようになるとともに、情報共有のための知的社会基盤の整備が推進された。研究の優先ターゲットとした介護分野においても、AI が被介護者の要望をより的確に介護士に伝えることで、介護士・被介護者双方の負担を軽減しつつ、被介護者の QOL を向上させる
試みが始まっている。
また、分散連邦型の分野間データ連携基盤技術を開発、分野を超えたデータ共有と利活用のためのプラットフォームを構築するとともに、運営に向けた整備や国のほかの事業との連携を進めてきた。個別に管理されているデータが分野を超えて利活用されれば、新たなサービスが創出される可能性がある。国や自治体が持つデータが連携することによって、デジタル化が遅れている
公共・準公共分野でのサービスが爆発的に広がるきっかけになり得ると考えている。
日本が目指すべき方向性
自動車産業を例に過去の歴史を振り返ると、20 世紀の初頭にフォードが大衆車の製造を開始
すると、アメリカがこの産業をリードしてきた。ところが、20 世紀後半になると世界中で日本車が走るようになった。日本車はアメリカ車と比較して品質が良く、安価で、しかもサービスが優れていたからである。つまり、日本車は生活者にとって使いやすい車だったのだ。
ヒューマン・インタラクション技術の視点で考えると、例えば、カメラは単に写真を撮るだけではなく、カメラを通した人と人との間のコミュニケーションを行っているととらえることができる。撮ったデータをどのように活用すべきか、そこに AI をどのように利用するべきか。そういう発想が求められている。
Society 5.0 を実現するには、我が国は世界の中でむしろ遅れていると言ってよい。しかし、世界を見渡しても、「ヒューマン・インタラクション基盤技術」、「分野間データ連携基盤技術」、「AI
間連携基盤技術」について積極的に取り組んでいる国はまだ少ない。日本人が人と社会のことをよく考え、真に人と社会に役に立つ技術を確立していくことができれば、再び世界に誇れる製品
やサービスを創っていけると確信している。
誰もが住みやすいと感じる社会の実現に向けて、引き続き先端技術開発および社会への導入と普及に取り組んでいきたい。
プログラムディレクター
安西祐一郎
SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 223

研究発表・講演、論文、特許等

研究発表・講演、論文、特許等
1. 国 立研究開発法人産業技術総合研究所●研究発表・講演若林克弥 , 近井学 , 高松誠一 , 伊藤寿浩 , 井野秀一 , テキスタイル型電極を用いたウェアラブルな振動刺激呈示デバイスの試作 , 第 19 回計測自動制御学会 システムインテグレーション部門講演会（SI2018）,（2018 年）
Choi Minkyu, 陳傲寒 , 星野准一 , 対話場面における複数バーチャルアバターの視線制御手法 , 情報処理学会インタラクション 2019,（2019 年）
落合拓朗 , 植田裕貴 , 藤田智 , 益子宗 , 星野准一 , リダイレクト・ネスト手法：バーチャル環境に固定された視覚的オブジェクトを用いた VR リダイレクション手法 , 情報処理学会インタラクション 2019,（2019 年）
Satoshi Nishimura, and Ken Fukuda, Towards Developing Measurement Indicator for Value, The 13th International Value Modeling and Business Ontologies,（2019）福田賢一郎 , 西村悟史 , 対人業務訓練・支援のための認知的インタラクション支援技術に必要となる領域オントロジーについて , 人工知能学会セマンティックウェブとオントロジー研究会 （2019,年）
西村悟史 , 太田祐一 , 福田賢一郎 , 高齢者行動ライブラリの定性的記述に関する一考察 , 第 48 回セマンティックウェブとオントロジー研究会 （2019,年）
福田賢一郎 , AI と人の協働に向けたマルチモーダル認知インタラクション情報基盤 , 第 48 回セマンティックウェブとオントロジー研究会 （2019,年）
富田直人 , 山本道貴 , 高松誠一 , 伊藤寿浩 , インクジェットによる e-textile 用配線形成の検討 , 2019 年度精密工学会秋季大会学術講演会 （2019,年）
Hiroshi Sato, AI and VR technology for training service skills of ground staffs of an airport, Aviation XR Weekend 2019,（2019）
Hiroyasu Ujike, Training system and its operation guidelines for skills of airport customer service staffs, Aviation XR Weekend 2019,（2019）
Satoshi Nishimura and Ken Fukuda, Prototyping a taxonomy of value types, SOLEE2019（The International workshop on Ontology of Social, Legal and Economic Entities）,（査読あり）,（2019）
Julio Vizcarra, Ken Fukuda, and Kouji Kozaki, Violence Identification in Social Media, JIST2019（The 9th Joint International Semantic Technology Conference）,（査読あり）,（2019）富田直人 , 山本道貴 , 高松誠一 , 伊藤寿浩 , インクジェットによる e-textile 用配線形成の検討 , 2019 年度精密工学会秋季大会学術講演会 （2019,年）
若林克弥 , 高松誠一 , 伊藤寿浩 , 触覚情報フィードバック用振動デバイスの試作法と評価 , 第 36 回「センサ・マイクロマシンと応用システム」シンポジウム （2019,年）
Soichiro Iida, Takehito Utsuro, Hiromitsu Nishizaki, and Junichi Hoshino, Scenario-based Customer Service VR Training System with Honorific Exercise, 第 176 回 CG・第 23 回 DCC・第 219 回 CVIM 合同研
究発表 （2019,年）
王東皓 , 藤田智 , 星野准一 , 対話型顧客アクターによるクレーム応対 VR 訓練システム , 第 176 回 CG・第 23 回 DCC・第 219 回 CVIM 合同研究発表 （2019,年）
Tomohiro Tanikawa, Yuki Ban, Kazuma Aoyama, Eiji Shinbori, Shigeru Komatsubara, and Michitaka Hirose, Service VR Training System: VR Simulator of Man-to-Man Service with Mental/Emotional Sensing
and Intervention, International Conference of 3D Systems and Applications,（2019）
Masahiro Inazawa, Yuki Ban, Development of Easy Attachable Biological Information Measurement Device for Various Head Mounted Displays, 2019 International Conference on Cyberworlds（CW）（2019）,
佐藤洋 , 伊藤納奈 , 近井学 , 遠藤博史 , 水浪田鶴 , 山口忠克 , 曽原倫太郎 , 市川庸彦 , 曽布川美穂 , 遠藤康平 , 鳥居由紀子 , サービス品質向上のための接遇現場におけるインタラクションのモデル化 , サービス学会第 8 回国内大会（オンライン）,（2020 年）
伊藤納奈 , 近井学 , 遠藤博史 , 水浪田鶴 , 山口忠克 , 曽原倫太郎 , 市川庸彦 , 曽布川美穂 , 遠藤康平 , 鳥居由紀子 , 梶川忠彦 , 沈東昇 , 森瑞穂 , 今村文弥 , 佐藤洋 , アンケート調査による接遇スキルの構造
化 , サービス学会第 8 回国内大会（オンライン）,（2020 年）
近井学 , 伊藤納奈 , 遠藤博史 , 水浪田鶴 , 山口忠克 , 曽原倫太郎 , 市川庸彦 , 曽布川美穂 , 遠藤康平 , 鳥居由紀子 , 佐藤洋 , 接遇中の身のこなしに着目した熟練度の違いによる身体動作の評価 , サービス学会第 8 回国内大会（オンライン）,（2020 年）
水浪田鶴 , 伊藤納奈 , 近井学 , 遠藤博史 , 山口忠克 , 曽原倫太郎 , 市川庸彦 , 曽布川美穂 , 遠藤康平 , 鳥居由紀子 , 佐藤洋 , 熟練度の違いによる接遇時の視線行動特性 , サービス学会第 8 回国内大会（オンライン）,（2020 年）
大槻麻衣 , 大隈隆史 , 飲食サービス業における VR 業務訓練システムの開発 , 第 187 回 ヒューマンコンピュータインタラクション研究会 （2020,年）
Huaijin Deng, Youchao Lin, Takehito Utsuro, Akio Kobayashi, Hiromitsu Nishizaki, and Junichi Hoshino, Analyzing Effects of Features in Automatic Fluency Detection of Spontaneous Speech, 日本音響学会
2020 年春季研究発表会 （2020,年）
富樫凌 , 坂本修一 , トレビーニョ ホルヘ , サルバドール セザル , 鈴木陽一 , 空間方向の平滑化頭部伝達関数が SENZI 音空間再現精度に及ぼす影響 , 日本音響学会 2020 年春季研究発表会 （2020,年）
廣瀬通孝 , ポストコロナ社会と VR, 台日科学技術シンポジウム（オンライン）,（2020 年）
Ken Fukuda, Julio Vizcarra, Satoshi Nishimura, Massive Semantic Video Annotation in High-End Customer Service，International Conference on Human-Computer Interaction 2020（オンライン）,（査読あり）,（2020）
Satoshi Nishimura, Yuichi Oota, Ken Fukuda, Ontology construction for annotating skill and situation of airline services to multi-modal data，International Conference on Human-Computer Interaction
2020（オンライン）,（査読あり）,（2020）
廣瀬通孝 , ポストコロナ社会と VR, CEDEC2020,（2020 年）
廣瀬通孝 , 諸星一行 , 船越靖 , 青柳隆宏 , 雨宮智浩 , ブラウザオーバー VR とサービス , 第 25 回バーチャルリアリティ学会大会（オンライン）,（2020 年）
廣瀬通孝 , 鈴木貴博 , 原豪紀 , 船越靖 , ニュー・ノーマル時代のヒューマン・インタラクション技術 , デジタルコンテンツ EXPO2020（依頼講演）,（2020 年）
Wei Yang and Jun Ogata, An Investigation of Sentiment Recognition with Error Prone Multimodal Language Sequences, 言語処理学会（NLP2021）,（2021 年）
遠藤聡志 , 伊藤寿浩 , 高松誠⼀ , 近井学 , VR 溶接シミュレータの触覚フィードバックデバイスの検討 , 精密工学会春季講演大会 （2021,年）
水谷綾奈 , 高松誠一 , 伊藤寿浩 , Zymelka Maria, 中川潤哉 , 牧本なつみ , 山下崇博 , 小林健 , フレキシブル MEMS センサを用いたハンドモーションセンサの研究 , エレクトロニクス実装学会春季講演大会 ,（2021 年）
片田晃輔 , 坂本修一 , 分散マイクロホンアレイのアレイ配置を考慮した仮想球モデル型広領域音場収音法の検討 , 日本音響学会 2021 年春季研究発表会 （2021,年）
堀井大輔 , 伊藤彰則 , 能勢隆 , 音声感情認識における畳み込みニューラルネットワークによる特徴量抽出の分析と有効性の検証 , 東北大学電気通信研究所 工学研究会分科会音響工学研究会 （2021,年）
西尾瞳希 , 飯田宗一郎 , 佐野裕太 , レオ チー シャン , 西崎博光 , 宇津呂武仁 , 星野准一 , 音声発話トレーニングが可能な接客訓練 VR システム , メディアエクスペリエンス・バーチャル環境基礎研究会（MVE）,（2021 年）
廣瀬通孝 , ニューノーマルとリモートが高齢社会にもたらす大変化～登場するサービス、衰退するサービス～ , 東京ケアウィーク（依頼講演）,（2021 年）
青山一真 , 教育現場への VR 技術の応用 , 専修学校における先端技術利活用実証研究～検証 PJ の特色課題について～分野横断連絡調整会議（第 2 回）
（依頼講演）,（2021 年）
Masaaki Mochimaru, Human Augmentation Technologies towards Competence Sharing through Augmented Telework, IEEE InTech 2020、2020/12/03、Human Augmentation Technologies towards
Competence Sharing through Augmented Telework、IEEE Computer Society
近井学 , 伊藤納奈 , 水浪田鶴 , 遠藤博史 , 氏家弘裕 , 岩木直 , 山口忠克 , 曽原倫太郎 , 曽布川美穂 , 遠藤康平 , 鳥居由紀子 , 名倉千紘 , 佐藤洋 , 接客場面における対人コミュニケーションのインタラクショ
ンモデルの基礎的検討 , 第 112 回福祉情報工学研究会 （2021,年）
Takashi Okuma, Masakatsu Kourogi, Ryosuke Ichikari, Mai Otsuki and Satoki Ogiso, Technologies for Improving “Quality of Working”, The 28th International Display Workshops（IDW 21）,Online,（査読あり）（2021）,Mai Otsuki and Takashi Okuma, "Service Skills Training in Restaurants Using Virtual Reality", ACM SIGGRAPH ASIA 2021, Poster,（査読あり）,（2021）
Shusaku Egami, Satoshi Nishimura, Ken Fukuda, VirtualHome2KG: Constructing and Augmenting Knowledge Graphs of Daily Activities Using Virtual Space, The 20th International Semantic Web
Conference,（2021）
Shusaku Egami, Satoshi Nishimura, Ken Fukuda, A Framework for Constructing and Augmenting Knowledge Graphs using Virtual Space: Towards Analysis of Daily Activities, The 33rd IEEE International
Conference on Tools with Artificial Intelligence,（2022）

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研究発表・講演、論文、特許等

青山一真 , 松本啓吾 , 松田勇祐 , No Motion VR の挑戦，日本バーチャルリアリティ学会大会 OS（サービス VR 研究委員会）,（2021 年）
廣瀬通孝 , ニューノーマルと VR の進化 , 第 27 回画像センシングシンポジウム （2021,年）
Michitaka Hirose, Advances in VR Technology and the Post-Coronavirus Society（Keynote Speech）, HCI International 2021,（2021）
雨宮智浩 , VR/ メタバース講義の実践と課題 , 第 44 回 大学等におけるオンライン教育とデジタル変革に関するサイバーシンポジウム （2021,年）
近井学 , 緒方淳 , 水浪田鶴 , 瀧澤大吾 , 佐藤洋 , 接客データベースの構築に向けた基礎的検討 , 日本人間工学会第 63 回大会 （2022,年）
水浪田鶴 , 近井学 , 伊藤納奈 , 氏家弘裕 , 岩木直 , 緒方淳 , 佐藤洋 , 熟練度の違いによる接遇時の発話傾向に関する実験的検討 , 日本人間工学会第 63 回大会 （2022,年）
近井学 , 伊藤納奈 , 水浪田鶴 , 遠藤博史 , 氏家弘裕 , 岩木直 , 大曲哲雄 , 遠藤圭悟 , 伊藤州平 , 佐藤洋 , 接客行動の熟練度評価指標構築に向けたアンケート調査 , ヒューマンインタフェースシンポジウム
2022,（2022 年）
水浪田鶴 , 近井学 , 伊藤納奈 , 緒方淳 , 瀧澤大吾 , 佐藤洋 , 発話音声を活用した接客行動分類のためのキーワード選出に関する基礎的検討 , ヒューマンインタフェースシンポジウム 2022,（2022 年）
Takashi Okuma, Skills training using VR technology for awareness and priority judgment in customer service, Augmented Humans 2022,（2022）
江上周作 , 鵜飼孝典 , 窪田文也 , 大野美喜子 , 北村光司 , 福田賢一郎 , 家庭内の事故予防に向けた合成ナレッジグラフの構築と推論 , 人工知能学会セマンティックウェブとオントロジー研究会第 56 回
SWO 研究会 （2022,年）
鵜飼孝典 , 江上周作 , 大野美喜子 , 福田賢一郎，川村隆浩，古崎晃司，松下京群：コンペティションによる協創：安心安全を守る AI の開発に向けて , 第 191 回ヒューマンインタフェース学会研究会「社会のデザイン・市民のデザイン」（2022 年）
福田賢一郎 , 江上周作 , 鵜飼孝典 , 森田武史 , 大野美喜子 , 北村光司 , Qiu Yue, 原健翔 , 古崎晃司 , 川村隆浩 , イベント中心知識グラフによる人間生活を含む環境のサイバー空間への転写に向けて , 2022
年度人工知能学会全国大会 （2022,年）
江上周作 , 鵜飼孝典 , 太田雅輝 , 川村隆浩 , 松下京群 , 古崎晃司 , 福田賢一郎 , イベント中心ナレッジグラフ埋め込みにおけるメタデータ表現モデルの分析 , 第 57 回人工知能学会セマンティックウェブとオントロジー研究会 （2022,年）
太田雅輝 , 江上周作 , 鵜飼孝典 , 福田賢一郎 , シーングラフ生成の精度向上に向けた最適なデータセット生成の調査，第 58 回人工知能学会セマンティックウェブとオントロジー研究会 （2022,年）
Jun Ogata, Estimating Emotions from Spoken Language in Human/Human Conversation, Augmented Humans 2022,（2022）
Wei Yang, Satoru Fukayama, Heracleous Panikos, Jun Ogata, Exploiting Fine-tuning of Self-supervised Learning Models for Improving Bi-modal Sentiment Analysis and Emotion Recognition,
Interspeech2022（2022）
Heracleous Panikos, Satoru Fukayama, Jun Ogata, Mohammad Yasser, Applying Generative Adversarial Networks and Vision Transformers in Speech Emotion Recognition, HCI International 2022（2022）
Kanade Sumino, Ikuhisa Mitsugami, Ryusuke Sagawa, Expression-Controllable Facial Video Generation for Impression Quantification, Proc. IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics（GCCE）,（2022）
工藤悠佑 , 高松誠一 , 伊藤寿浩 , 接客現場における感情推定のためのマルチモーダルウェアラブルデバイスの研究 , 第 36 回エレクトロニクス実装学会春季講演大会 （2022,年）
堀井大輔 , 伊藤彰則 , 能勢隆 , 音声感情認識における CNN による特徴量抽出の有効性の検証 , 日本音響学会 2021 年秋季研究発表会 （2022,年）
堀井大輔 , 伊藤彰則 , 能勢隆 , 演技発話を用いた日本語マルチモーダル感情コーパス構築のための検討 , 日本音響学会 2021 年秋季研究発表会 （2022,年）
松岡広泰 , 坂本修一 , 直交平面アレイを用いた室内スポット収音に関する検討 , 東北大学電気通信研究所音響工学研究会 （2022,年）
堀井大輔 , 伊藤彰則 , 能勢隆，クラウドソーシングを利用した感情演技発話マルチモーダルデータの収録と分析，日本音響学会 2022 年秋季研究発表会（2022 年）
坂本修一 , 球状マイクロホンアレイと頭部伝達関数を用いたバイノーラル音空間収音再生（招待講演）, 音学シンポジウム （2022,年）
廣瀬通孝 , VR/ メタバースで実現する活力ある超高齢社会 , 東京 CareWeek2022 専門セミナー （2022,年）
廣瀬通孝 , VR からメタバースへ , 第 34 回日本ものづくりワールド（特別講演）（2022 年）
廣瀬通孝 , DX と VR の融合世界：メタバースが切り拓く新たなビジネス領域 , フロントオフィス DXPO 東京 ’22（2022 年）
Ken Fukuda, Human Daily Activity as Event-centric Knowledge Graphs: Toward Explainable AI Technology for Older Adults’ Support, Workshop “Realization of Avatar-Symbiotic Society" on ICSR2022（招待講演）.（2022）●研究発表・講演（公開セミナー）
タイトル

開催日

場所

参加者

第 1 回 認知的インタラクション支援技術プロジ
2019 年 4 月 26 日
ェクトシンポジウム

東京大学

159 名

第 2 回 認知的インタラクション支援技術プロジ
2019 年 10 月 4 日
ェクトシンポジウム

東京大学

120 名

ヒューマン・インタラクション基盤技術コンソ
2019 年 12 月 2 日
ーシアム公開シンポジウム 2019

イイノホール＆カンファレンスセンター

129 名

SIP_DCEXPO シンポジウム －ニュー・ノーマ
2020 年 11 月 18 日
ル時代のヒューマン・インタラクション技術－

オンライン開催

108 名

サービス VR シンポジウム

2021 年 10 月 20 日

オンライン開催

340 名

人と人とのインタラクションを高度化する AI 技
2021 年 11 月 18 日
術の社会実装展開

オンライン開催

328 名

介護サービスにおける標準化の取り組み—新たな介護サービスに向けて－

2022 年 2 月 3 日

オンライン開催

113 名

企業の視点と研究開発の最前線 －サービス産
2022 年 6 月 24 日
業における先端技術の活用可能性について－

オンライン開催

117 名

成果発表シンポジウム

秋葉原 UDX

467 名（会場 263 名、オンライン 204 名）

幕張メッセ

延べ 1022 名（VR 体験数 795 名、名刺交換数
227 名）

XR 総合展2022 年 10 月 7 日
2022 年 10 月 26 日 -28 日

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 225

研究発表・講演、論文、特許等

Satoshi Nishimura, Shusaku Egami, Takanori Ugai, Mikiko Oono, Koji Kitamura, Ken Fukuda, Ontologies of Action and Object in Home Environment towards Injury Prevention, IJCKG 2021: The 10th
International Joint Conference on Knowledge Graphs,（2021）

●論文

研究発表・講演、論文、特許等

Shuichi Sakamoto, César Salvador, Jorge Treviño and Yoichi Suzuki, Binaural synthesis using spherical microphone array based on the solution to an inverse problem（invited lecture）, Proceedings ofInter-Noise 2019,（2019）
Julio Vizcarra, Ken Fukuda and Kouji Kozaki., Violence Identification in Social Media, Proceedings of JIST2019（The 9th Joint International Semantic Technology Conference）,（2019）
Seiichi Takamatsu, Takahiro Yamashita, and Toshihiro Itoh, Development of extremely large-area light-emitting diode-embedded fabric assembled and investigation of its mechanical properties, Sensors
and materials. pp. 1103–1112,（2020）
Seiichi Takamatsu, Kanon Minami, and Toshihiro Itoh, Fabrication of Highly Stretchable Strain Sensor Fiber by Laserslitting of Conductive-polymer-coated Polyurethane Film for Human Hand Monitoring,Sensors and materials. pp. 1091-1102,（2020）
Satoshi Nishimura, Yuichi Oota and Ken Fukuda, Ontology Construction for Annotating Skill and Situation of Airline Services to Multi-modal Data. In: Yamamoto S., Mori H.（eds）Human Interface and theManagement of Information. Designing Information. HCII 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12184. Springer, Cham. pp.265-278,（2020）
Ken Fukuda, Julio Vizcarra and Satoshi Nishimura, Massive Semantic Video Annotation in High-End Customer Service. In: Nah FH., Siau K.（eds）HCI in Business, Government and Organizations. HCII 2020.
Lecture Notes in Computer Science, vol 12204. Springer, Cham. pp.46-58,（2020）
小柳陽光 , 青山一真 , 大村廉 , 谷川智洋 , 廣瀬通孝 , バーチャルリアリティ環境を利用したサービス業のための業務訓練シミュレータの構築 , 日本バーチャルリアリティ学会論文誌 , Vol. 25, No. 1, pp.7885（2020 年）
塩崎敬祐 , 小柳陽光 , 青山一真 , 鳴海拓志 , 谷川智洋 , 葛岡英明 , 廣瀬通孝 , 対面接客訓練 VR における交替潜時がアバタの印象に及ぼす影響 , 日本バーチャルリアリティ学会論文誌 , Vol.26, No.3, pp.
169-176（2021 年）
稲澤将太 , 伴祐樹 , VR 体験中の人の覚醒度推定のための生体情報計測 Head Mounted Display の開発、日本バーチャルリアリティ学会論文誌 , Vol.24, No.4, pp.377-388,（2019 年）
Tomohiro Tanikawa, Keisuke Shiozaki, Yuki Ban, Kazuma Aoyama, Michitaka Hirose, Semi-automatic reply avatar for VR training system with adapted scenario to trainee’s status, Proceedings of Human
Computer Interaction International 2021,（2021）
Yuuki Harada and Junji Ohyama, Quantitative evaluation of visual guidance effects for 360-degree directions、Virtual Reality, 1-12,（2021）
Shusaku Egami, Satoshi Nishimura and Ken Fukuda, VirtualHome2KG: Constructing and Augmenting Knowledge Graphs of Daily Activities Using Virtual Space, Proceedings of the ISWC 2021 Posters,
Demos and Industry Tracks,（2021）
Shusaku Egami, Satoshi Nishimura and Ken Fukuda, A Framework for Constructing and Augmenting Knowledge Graphs using Virtual Space: Towards Analysis of Daily Activities, Proceedings of the 33rd
IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence,（2021）
Wei Yang and Jun Ogata, Stronger Baseline for Robust Results in Multimodal Sentiment Analysis: Utilizing Selfsupervised Models to Improve Crossmodal Transformer, Proceedings of the 35th Pacific Asia
Conference on Language, Information and Computation PACLIC,（2021）
Satoshi Nishimura, Shusaku Egami, Takanori Ugai, Mikiko Oono, Koji Kitamura and Ken Fukuda, Ontologies of Action and Object in Home Environment towards Injury Prevention, Proceedings of the 10th
International Joint Conference on Knowledge Graphs,（2021）
伴祐樹 , 生体情報センシング HMD, 日本バーチャルリアリティ学会誌 , Vol.26, No.3, pp.30-33,（2021 年）
Akimi Oyanagi, Takuji Narumi, Kazuma Aoyama, Kenichiro Ito, Tomohiro Amemiya, Michitaka Hirose, Impact of Long-Term Use of an Avatar to IVBO in the Social VR, Proceedings of Human Computer
Interaction International 2021,（2021）
近井学 , 伊藤納奈 , 水浪田鶴 , 遠藤博史 , 氏家弘裕 , 岩木直 , 山口忠克 , 曽原倫太郎 , 曽布川美穂 , 遠藤康平 , 鳥居由紀子 , 名倉千紘 , 佐藤洋 , 航空接客場面における「おもてなし」の要素抽出のための
顧客視点評価 , 人間工学 , vol.57, no.6, pp.303-309,（2021 年）
Daisuke Horii, Akinori Ito, and Takashi Nose, Analysis of Feature Extraction by Convolutional Neural Network for Speech Emotion Recognition. Proceedings of IEEE 10th Global Conference on Consumer
Electronics（GCCE）, pp.425-426（2021）
古野友也 , 藤田智 , 王東皓 , 尾身優治 , 西崎博光 , 宇津呂武仁 , 星野准一 , 対話型顧客アクターによるシナリオベース接遇訓練システム , 芸術科学会論文誌 , vol.1, no.5, pp.1234-1237,（2022 年）
Daisuke Horii, Akinori Ito, and Takashi Nose. Design and Construction of Japanese Multimodal Utterance Corpus with Improved Emotion Balance and Naturalness. Proc. APSIPA ASC, Chiang Mai, accepted.
2022.
Wei Yang, Satoru Fukayama, Heracleous Panikos, and Jun Ogata, Exploiting Fine-tuning of Self-supervised Learning Models for Improving Bi-modal Sentiment Analysis and Emotion Recognition,
Proceedings of Interspeech2022, pp.1998-2002（2022）
Heracleous Panikos, Satoru Fukayama, Jun Ogata, and Mohammad Yasser, Applying Generative Adversarial Networks and Vision Transformers in Speech Emotion Recognition, HCI International 2022 - Late
Breaking Papers. Multimodality in Advanced Interaction Environments. HCII 2022. Lecture Notes in Computer Science, vol 13519, pp.67-75（2022）
Seiichi Takamatsu, Suguru Sato, Toshihiro Itoh, Stress concentration-relocating interposer in electronic textile packaging using thermoplastic elastic polyurethane film with via holes for bearing textile
stretch, Scientific Reports vol.12, Article number: 9269（2022）
古野友也 , 藤田智 , 王東皓 , 尾身優治 , 西崎博光 , 宇津呂武仁 , 星野准一 , 対話型顧客アクターによるマルチモーダル接客訓練 VR システム，情報処理学会論文誌 , vol.63, no.1, pp.231-241（2022 年）
Seiichi Takamatsu and Toshihiro Itoh, Investigation of mechanical and electrical properties of e-textile bioelectrode consisting of conductive polymer and ionic liquid gel on knit fabric, 電気学会 E 部門論文
誌 , vol.143, no.1, pp.2-5
Seiichi Takamatsu, Katsuya Wakabayashi, Junji Ohyama, Manabu Chikai and Toshihiro Itoh, Multilayer interconnection structure for a wearable vibration motor array in tactile-feedback devices, 電気学会 E部門論文誌 , vol.143, no.1, pp.19-20
Yuki Ban and Masahiro Inazawa, Development of the Biological Sensing Head Mounted Display, HCII 2022. Lecture Notes in Computer Science, vol 13306, pp.317-329（2022）

●特許等
出願者
東京大学
CEREBA

出願番号

国内・国外・PCT

特願 2019-157559

国内

出願日
2019 年 8 月 30 日

名称
人の脈波および呼吸波形を測定する測定装置および測定方法

●受賞実績
タイトル

226

受賞内容

日付

発表元

飲食サービス業における VR 業務訓練システム
2020 年度（令和 2 年度）山下記念研究賞の開発

2020 年 10 月 1 日

一般社団法人情報処理学会

VR 体験中の人の覚醒度推定のための生体情報
第 22 回論文賞
計測 Head Mounted Display の開発

2020 年 9 月 17 日

日本バーチャルリアリティ学会

VirtualHome2KG: Constructing and Augmenting
Knowledge Graphs of Daily Activities Using Best Poster Award
Virtual Space

2021 年 10 月 25 日

ISWC（GST20）

直交平面アレイを用いた室内スポット収音に関
優秀発表賞
する検討

2022 年 3 月

音響工学研究会

発話音声を活用した接客行動分類のためのキー
優秀プレゼンテーション賞
ワード選出に関する基礎的検討

2022 年 9 月 2 日

ヒューマンインタフェース学会

研究発表・講演、論文、特許等●成果普及の努力（プレス発表等）
タイトル

2022 年 6 月 29 日

研究発表・講演、論文、特許等

日付
2020 年 1 月 24 日

媒体

ユーザーの覚醒度を計測する VR HMD 用生体センサー 東大が発表

ITmedia NEWS

吉本興業が AI の “ 国家プロジェクト ” に全面協力 !? タレントたちの「感情データ」を集める実験とは…

FANY magazine

2022 年 10 月

成果発表シンポジウムに関連する内容（42 件）

ウェブ媒体・紙媒体

2022 年 10 月

XR 総合展（33 件）

ウェブ媒体・紙媒体

2. 国立大学法人筑波大学、茨城県産業技術イノベーションセンター、
株式会社クリアタクト、
エーテック株式会社●研究発表・講演
発表者

所属

タイトル

雑誌名・学会名・イベント名等

発表年月

マスターアームを要しないマニピュレ 日本機械学会ロボティクス・メカトロ
2020 年 5 月
ータのマスタースレーブ型操作
ニクス部門講演会（ROBOMECH2020）

大里美波，飯島脩平，相山康道

筑波大学

Takumi Tsuji & Sumika Arima

Univ. of Tsukuba

Automatic multi-class classification of

Zhuo Zhao, Yusuke Nishi & Sumika
Arima

13th International KES Conference
tiny and faint printing defects based2020 年 6 月(Virtual)
on semantic segmentation
Interaction effects of environment andUniv. of Tsukuba

defect features to human cognitionand skills in visual inspections「微小欠点の高精度検出手法の構築と

大沼悠人 , 有馬澄佳

筑波大学

青木邦知

ITIC 茨城

Yasumichi Aiyama

Univ. of Tsukuba

大里美波，飯島脩平，相山康道

筑波大学

枝谷昌博

エーテック

検証」

13th International KES Conference(Virtual)
日本経営工学会秋季大会 2020

現場の人手不足を解決する２つの最 茨城県産業技術イノベーションセンタ
先端 AI システムー令和 2 年度研究成果発表会

Robot Remote Operation/Teaching
IEEE InTech Forumwith VR TeleWork System
自由視点映像を利用したロボット遠隔操作システムIoT・AI・VR ソリューション

2020 年 6 月

2020 年 10 月
2020 年 11 月
2020 年 12 月

第 26 回ロボティクスシンポジア
いばらき成長産業振興協議会 IT・次世代技術研究会 ロボット /IoT・AI
関連企業との交流会 ＆ エッジコンピューティング活用講演会

2021 年 3 月

2021 年 2 月

●論文
発表者

所属

タイトル

雑誌名・学会名・イベント名等

ページ番号

発表年月

Automatic multi-class
Takumi Tsuji & Sumika Arimaclassification of tiny and faint Smart Innovation, Systems and101-113printing def ects based on Technologies, Vol.189

Univ. of Tsukuba

2020 年

semantic segmentation
Zhuo Zhao, Yusuke Nishi &Sumika Arima

Interaction ef f ects ofe n v ir o nm e n t an d d e f e c t Smart Innovation, Systems andUniv. of Tsukuba

features to human cognition Technologies, Vol.189
and skills in visual inspections

431-4482020 年●特許等出願者
有馬澄佳 , 辻拓幹 , 大沼悠人 , 西雄介

出願番号
特願 2020-038172

国内・国外・PCT
国内

出願日2020 年 3 月 5 日

名称
欠陥検出分類システム及び欠陥判定
トレーニングシステム

●受賞実績
発表者

所属

タイトル

雑誌名・学会名・イベント名等

発表年月

大沼悠人

筑波大学

Best Presentation Award

日本経営工学会秋季大会 2020

2020 年 10 月

大沼悠人

筑波大学

優秀学生表彰日本経営工学会

2020 年 3 月

3. 国立研究開発法人理化学研究所、国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構、計測検査株式会社、一般社団法人社会基盤情報
流通推進協議会、株式会社フォトンラボ
●研究発表・講演
内閣府発行「インフラ技術総覧（2019 年 1 月）」
「レーザーを活用した高性能・非破壊劣化インフラ診断技術」として「レーザー打音」が掲載
文部科学省発行「科学技術白書（2019 年 4 月）
」身近な科学技術の成果（選定 12 種）として「私たちの生活を守るインフラ検査のハイパワーレーザーによる自動化」で「レーザー打音」が掲載
国際会議 LSSE2019（招待講演）パシフィコ横浜（2019 年 4 月 24 日）、長谷川登、Verification Test for the High-Speed Laser Hammering Method in Road Tunnels
INTERGEOILMF2019（2019 年 9 月 17 日 - 19 日）、有高慎也、大手電機メーカと共同出展するブース内で事例紹介のプレゼンを実施
レーザー学会中国支部研究会（招待講演）広島大学（2019 年 10 月 17 日）、長谷川登、高強度レーザーを用いたレーザー応用研究
ビーム物理研究会（招待講演）大阪大学（2019 年 11 月 25 日）、長谷川登、量子ビームの屋外利用 ｰレーザーによるトンネル点検 レーザー学会東京支部 セミナー（招待講演）東海大学（2019 年 11 月 29 日）、木暮繁・村上武晴、危機的状況に近づく社会イン フラのレーザー高分解能計測 とその社会実装
レーザー学会第 40 回年 次大会 仙台国際センター（2020 年 1 月 21 日）、北村俊幸、レーザー打音装置を用いたコンクリート内部欠陥検出手法の高度化
点検支援技術性能カタログ（案）令和 2 年 6 月／非破壊検査技術（トンネル）, 技術番号 TN020003-V0020 , 技術名：レーザー打音検査装置 , 開発者：株式会社フォトンラボ（QST 認定・理研ベンチャー）, 国土交通省ホームページによる発表 ,2020 年 6 月 30 日

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 227

研究発表・講演、論文、特許等「最新レーザー技術を利用したインフラ計測のビジネス化」、第 81 回応用物理学会 フォトニクスが生み出すイノベーションと新産業創出Ⅲ ～羽ばたく大学・国研発ベンチャーにて招待講演「屋外でも使える高エネルギー・高繰り返しパルスレーザー技術の開発」, Opto2020 Symposium on Photon and Beam Science, Digital Conference, 2020 年 9 月 29 日 , 招待講演
オープンイノベーションから持続的市場創造へ - 戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）「インフラ維持管理・更新・マネジメント技術」の経験から学ぶ -, 土木学会誌 , 2020 年 10 月 1 日「インフラ維持管理分野における新技術普及のための開発課題」土木学会、2020 年 9 月 11 日、招待講演“Demonstration of High-Speed Laser Hammering System for the Lining Concrete Inspection”, World Tunnel Congress 2020, Digital Conference, 2020/09/14 - 16, 学会発表
「オープンイノベーションから持続的市場創造へ」, 土木学会誌 vol 105, No.10, pp 22-25, 2020 年「インフラ点検用レーザー装置の社会実装への最前線」, レーザー学会学術講演会第 41 回年次大会シンポジウム , 招待講演 , 2021 年 1 月 20 日
情報処理学会 第 132 回数理モデル化と問題解決研究発表会（2021 年 3 月 1 日）
、錦野将元、レーザー打音分析によるコンクリート内部状態の推定“Social Implementation for the Laser Hammering System”, Laser Solutions for Space and the Earth 2021, 招待講演 , 2021 年 4 月 22 日
経営者紹介番組「埼玉、彩響のおもてなし」に出演しフォトンラボの事業を説明、ラジオ日本、2021 年 4 月 27 日
内閣府主催の「Society5.0 科学博（東京スカイツリー）に出展、2021 年 7 月 15 日 - 28 日
「インフラメンテナンス総合委員会 新技術適用推進小委員会／インフラマネジメントに関わる新技術の社会実装の現状とその展望」土木学会、2021 年 9 月 7 日、招待講演・パネルディスカッション
点検支援技術性能カタログ令和 3 年 10 月版〇非破壊検査技術（トンネル）技術番号 TN020003-V0020 , 技術名：レーザー打音検査装置 , 開発者：株式会社フォトンラボ（QST 認定・理研ベンチャー）,〇非破壊検査技術（橋梁）技術番号 BR020016-V0021、技術名：レーザー打音検査装置 , 開発者：株式会社フォトンラボ（QST 認定・理研ベンチャー）
・建設技術研究所・計測検査
いずれも国土交通省ホームページによる発表 , 2021 年 10 月 29 日
経済産業省関東経産局主催・中小機構共済「ベンチャー企業ミートアップ」
インフラ老朽化対策のビジネス展開「レーザーによるインフラ計測システム」 フォトンラボ
経済産業省関東経済産業局 定例プレス会見
新たな取り組みや優れた技術をもつ「きらりと光る企業」として株式会社フォトンラボが紹介され、記者団に技術と事業展開を講演 2022 年 1 月 24 日
国土交通省関東経済産業 局の月次定例プレス会見
インフラ点検ベンチャー株式会社フォトンラボ「光でインフラを測る」 2022 年 1 月 25 日
「インフラ点検のデジタル管理に向けたレーザー打音計測技術」, 木暮繁 , 錦野将元 , デジタル庁第 2 回デジタル臨時作業部会 , 行政のデジタル化に関する調査作業部会に国土交通省道路局国道・技術課の「点検支援技術カタログ施策」が調査対象となり、株式会社フォトンラボが同施策に適切に対応している民間 4 企業の中に国土交通省道路局から推薦され、技術開発の状況や施策への対応およびデジタル行政の課題について意見を述べた 2022 年 2 月 22 日
“Digitizing hammering operation in tunnel inspection with wearable camera system toward skill learning and training”, 佐々高史 , Featured Session “SIP project on Human-interaction platform technology”,
The Augmented Humans（AHs）International Conference 2022, 2022/03/13「宇宙と地球のためのレーザー利用の現状と展望」，長谷川登 , Optics & Photonics International Exhibition 2022, 招待講演 , Pacifico 横浜 , 2022 年 4 月 21 日
「世界初の完全非破壊コンクリート遠隔打音検査手法を開発 コンクリート構造物のひび割れをレーザーで素早く視覚化」プレスリリース , 芝浦工業大学 , 量子科学技術研究開発機構 , 2022 年 2 月 22 日「~ 人の手に頼らないロボット点検技術へのイノベーション ~『レーザー打音検査装置』の社会実装を鉄道トンネルへ拡大」プレスリリース，建設技術研究所 , フォトンラボ，量子科学技術研究開発機
構 , 2022 年 8 月 9 日
SIP 公開実証実験 - 山口 , 山口県周南市矢地峠トンネル , 2022 年 8 月 25 日
SIP 公開実証実験 - 静岡 , 静岡県焼津市浜当目トンネル , 2022 年 9 月 6 日
SIP 公開実証実験 - 山梨 , 山梨県山梨市広瀬トンネル , 2022 年 10 月 18 日
「インフラ領域における職人の技の伝承教育と機器実装」XR 総合展、幕張メッセ、理化学研究所，フォトンラボ、2022 年 10 月 26 日 - 28 日
「創業・ベンチャーについて ～時代は挑戦者が切り開いて来た～」，木暮繁 , 埼玉大学 2022 年度後期 工学部「技術者のための産業経営論」, 招待講演 , 埼玉大学 , 2022 年 12 月 9 日
東京都主催のスタートアップ・エコシステム 東京コンソーシアム 「Greater Tokyo Startup & Government Pitch ～広域連携自治体の取組とスタートアップの可能性を探る～」において広域連携自治体：
和光市と協力機関：理化学研究所・中小機構の連携推薦としてユニコーン期待スタートアップ企業 7 社の 1 社に（株）フォトンラボが選定され、SIP 成果の社会実装段階での公的機関（自治体・国研・
政府支援機関）の連携支援体制における事業展開について報告 , WEB 会議（一般公開）, 2023 年 1 月 17 日

●論文
木暮繁、坂本勝哉、レーザーによるインフラ計測を中心技術とした国家プロジェクトのビジネス化、第 1 回土木学会 AI・データサイエンスシンポジウム、2020 年 6 月 30 日 , DOI https://doi.
org/10.11532/jsceiii.1.J1_48
Katsuhiro Mikami, Noboru Hasegawa, Toshiyuki Kitamura, Hajime Okada, Shuji Kondo, and Masaharu Nishikino, Characterization of laser-induced vibration on concrete surface toward highly efficient laser
remote sensing, Jpn. J. Appl. Phys. 59（2020）, 076502-1 -10, doi.org/10.35848/1347-4065/ab9849.
Noboru Hasegawa, Masaharu Nishikino, Hajime Okada, Shuji Kondo, Toshiyuki Kitamura, Masamichi Abe, Kazuhisa Masuzoe, Shigeru Kogure, “Demonstration of High-Speed Laser Hammering System for
the Lining Concrete Inspection”, ITA-AITES World Tunnel Congress, WTC2020 and 46th General Assembly Kuala Lumpur, Malaysia 11-17 September 2020, pp.653-656, eISBN 978-967-18427-0-6.
和田智之 , 村上武晴 , 斎藤徳人 , 重田将宏 , Zaixing Mao: “ トンネル壁面画像からのクラック自動検出 ” 建設機械施工 , Vol.72, No.9, P.89-93, 2020 年 9 月 25 日
長谷川登 , 錦野将元 , 岡田大 , 近藤修司 , 北村俊幸 , 木暮繁：高出力レーザーによるインフラ長寿命化に貢献する先進診断技術 - レーザー打音装置 -、フォトニクスニュース、第７巻、第１号（2021 年）
pp.20-24.
戸本悟史 , 藤崎能正 , 長谷川登 , 北村俊幸：レーザー打音検査装置による浮き・はく離のデータ化への挑戦 人の手に頼らないトンネル診断技術の開発 , 土木施工 , vol.67, No.7, pp.84-87, 2021 年
長谷川登 , 岡田大 , 近藤修司 , 北村俊幸 , 錦野将元 , 坂本勝哉 , 木暮繁：トンネル覆工コンクリートのうき検知を遠隔で行うレーザー打音検査装置の現状と社会実装について，計測と制御 , VOL.60,
No11, pp.765-769, 2021 年
坂本勝哉 , 木暮繁 , 錦野将元 , 岡田大 , 近藤修司 , 北村俊幸 , 長谷川登：高強度レーザーを利用したインフラ点検技術の社会実装 , 光アライアンス 2021 年 12 月号 , pp.38-43, 2021 年
戸本悟史 , 長谷川登 , 岡田大 , 近藤修司 , 北村俊幸 , 錦野将元 , 中村光：ラスター（格子状）スキャン機能を有するレーザー打音検査装置を用いたトンネル覆工コンクリートの診断支援技術の高度化に関する研究 , 土木学会 構造工学 論文集 , Vol.68A, pp.671-684, 2022 年
長谷川登 , 錦野将元 , 岡田大 , 近藤修司 , 北村俊幸 , 坂本勝哉 , 舛添和久 , 木暮繁：コンクリートの中の見えない欠陥をレーザーで検知 - レーザー打音検査装置 -, オプトロニクス 2022 年 8 月号 , pp.8389.

●特許等
出願者

228

出願番号

国内・国外・PCT

出願日

名称

量子科学技術研究開発機構レーザ技特許 7129067
術総合研究所国内

2019 年 3 月 27 日

計測装置、計測システム、移動体、および計測方法

理化学研究所国内

2022 年 9 月 2 日

打撃点分析システム、打撃点分析方
法、及びプログラム

特願 2022-140194

研究発表・講演、論文、特許等

●受賞実績
受賞内容

日付

Noboru Hasegawa, Hajime Okada,

発表元

2019 年 7 月 1 日

量子科学技術研究機構

2020 年 9 月 29 日

大阪大学

2021 年 1 月 21 日

埼玉県

Toshiyuki

Kitamura, Syuji Kondo, Katsuhiro Mikami,
The 14th Osaka University Kondo Prize
Development of high energy, high repetition-Technological Contribution Awardrate pulsed laser technology for use in theoutdoor field
令和 2 年度彩の国ベンチャーマーケット（ビジネスコンテスト）

埼玉県知事賞●成果普及の努力（プレス発表等）
日付

タイトル

媒体

2019 年 3 月 25 日

建設テック争奪戦 ベンチャーへの出資競争が勃発（新技術の社会実装を目的とした、フォトンラボと建設技術研究 日経コンストラクション

2019 年 4 月 11 日

理研ベンチャーに出資 埼玉りそな銀行優良企業育成所の業務提携が報道）2019 年 5 月 29 日
2019 年 9 月 12 日
2019 年 9 月 27 日
2020 年 10 月
2021 年 3 月 11 日
2021 年 3 月 11 日
2021 年 3 月 12 日
2021 年 3 月 22 日

日本経済新聞私たちの生活を守るインフラ検査のハイパワーレーザーによる自 文部科学省
動化

科学技術白書トンネル剥離をレーザーで発見 フォトンラボ、打音システム

日刊工業新聞コンクリート構造物の非破壊検査技術 レーザー法

日刊工業新聞「オープンイノベーションから持続的市場創造へ」株式会社フォトンラボ「人の手に頼らないロボット点検技術へのイノベーション「レーザー打音検査装置」の社 会実装に向け大きく前進！」

土木学会誌
日刊建設通信新聞

建設技術研究所 / レーザー打音検査装置の適用開始 / トンネル
日刊工業新聞定期点検を効率化「人の手に頼らないロボット点検技術へのイノベーション「レーザー打音検査装置」の社 会実装に向け大きく前進！」
道路トンネルの定期点検で初のレーザー打音、ベテラン検査員と同精度

Optinews
日経クロステック

2021 年 4 月 12 日

レーザー打音で道路トンネルの定期点検

日経コンストラクション

2021 年 9 月 4 日

職人の世界にも広がる AI 近未来の光と影

毎日新聞デジタル

2021 年 9 月 8 日

レーザー 未来切り開く産経新聞

2021 年 10 月 14 日

DX 振興 4 社に出資 JFE エンジ 連携して災害予測 - フォトンラボ
日本経済新聞紹介

2021 年 10 月 15 日

JFE エンジ スタートアップ企業を支援 磐田市と連携協定

2021 年 10 月 23 日

追跡：トンネル打音検査、エビ養殖エサ調節 ＡＩ職人修業中、毎日新聞
微妙な違いのデータ集積

鉄鋼新聞

2021 年 11 月 7 日

中性子線、テラヘルツ波、ドローン 老朽インフラ見抜く科学の産経新聞
目2022 年 1 月 12 日

災害に備え、インフラ守る技

2022 年 1 月 16 日

遠隔操作ロボットにレーザー光、人の技も 災害に備えインフラ
朝日新聞
を守る

朝日新聞

2022 年 1 月 25 日

レーザー検査技術を実用化 道路、鉄道 T で 24 年から活用

2022 年 3 月 5 日

レーザーでひび割れ可視化

建設通信新聞検査機器ニュース

2022 年 3 月 9 日

コンクリ欠陥 非破壊検査

日刊工業新聞2022 年 3 月 25 日

コンクリートを衝撃波で検査 芝浦工業大などが新手法

日経産業新聞2022 年 5 月 26 日

レーザーでハンマー代替 - 打音検査を効率化 -日刊工業新聞2022 年 6 月 2 日

高強度レーザー屋外稼働 - 打音装置 小型・安定化目指す -日刊工業新聞2022 年 6 月 9 日

レーザー打音検査 進化 - 点検支援ツール 社会実装 -日刊工業新聞2022 年 8 月 10 日

目地部劣化を定量評価 レーザー打音検査 覆工診断支援に活用

日刊建設工業新聞

2022 年 8 月 10 日

レーザー打音検査 鉄道トンネルに拡大

建設通信新聞2022 年 8 月 15 日

レーザー打音検査 鉄道トンネル展開

日刊工業新聞2022 年 8 月 26 日

レーザー打音検査装置を鉄道トンネル診断に活用

科学新聞

2022 年 9 月 7 日

レーザーでトンネル点検

建通新聞

2022 年 9 月 13 日

公開実験で紹介 /AI 活用インフラメンテ技術

建設通信新聞2022 年 10 月 5 日

レーザー光で精密計測 トンネル点検「脱ハンマー」

読売新聞

2022 年 10 月 13 日

打音検査の技 AI 解釈

日刊工業新聞2022 年 10 月 18 日

笹子トンネル事故 10 年を前に最新技術で設備損傷の点検公開

NHK 山梨2022 年 10 月 18 日

デジタル技術で “ 熟練の打音検査 ” AI が分析 トンネル点検のTBS
最新技術を実証実験 中央道・笹子事故を受け開発

2022 年 10 月 18 日

トンネル点検に AI 技術活用 実証実験を公開

YBS 山梨放送

2022 年 10 月 19 日

トンネル壁損傷 レーザーで点検 理研が実証実験

読売新聞

2022 年 10 月 19 日

レーザー打音 AI 判定

日刊工業新聞2022 年 10 月 19 日

レーザーでトンネル点検 理研など山梨市で実証実験

山梨日日新聞SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 229

研究発表・講演、論文、特許等

タイトル

量子科学技術研究開発機構令和元年度理事長表研究開発功績賞 特賞
彰

研究発表・講演、論文、特許等

日付

タイトル

媒体

［笹子１０年 残された思い］〈４〉点検の技術開発進む…機械化
毎日新聞
で人手不足補う

2022 年 11 月 30 日

山梨で実証実験 笹子事故を教訓に レーザーとＡＩ駆使 トン

2022 年 12 月 1 日

ネルの異常発見

中部経済新聞（共同通信配信）

ニュースウォッチ９「笹子トンネル崩落事故から 10 年」の特集
2022 年 12 月 1 日の中で、最新技術として理化学研究所チームの山梨県山梨市広 NHK 総合テレビ
瀬トンネル公開実証実験およびインタビューが放送「笹子トンネル事故 10 年インフラ老朽、維持困難 自治体 財源、

2022 年 12 月 6 日

人手足りず」の特集記事の中で最新技術としてレーザー打音が 毎日新聞
紹介

4． K
 DDI 株式会社、
国立研究開発法人情報通信研究機構、NEC ソリューションイノベータ株式会社●研究発表・講演
鳥澤健太郎、Two Dialog Systems for Two Extreme Environments: WEKDA and SOCDA、国際会議 PACLING 2019、Keynote Talk、2019 年 10 月 12 日、ベトナム・ハノイ
滝嶋康弘、介護モニタリング支援のためのハイブリッド型マルチモーダル音声対話システム、ヒューマン・インタラクション基盤技術コンソーシアム公開シンポジウム 2019、2019 年 12 月
淺尾仁彦・Julien Kloetzer・水野淳太・齊木大・門脇一真・鳥澤健太郎、介護用対話システムのための高齢者の発話理解、言語処理学会第 26 回年次大会（NLP2020）、pp.125-128、2020 年 3 月、オンライン開催
鳥澤健太郎、コロナ対策に向けた NICT の自然言語処理、NICT 特別オープンシンポジウム「アフターコロナ社会のかたち」、2020 年 6 月 12 日、オンライン開催
鳥澤健太郎、進化する人工知能 「人工知能研究開発ネットワーク」中核センター長が語る研究開発の最前線、AI・人工知能 EXPO、2021 年 10 月 27 日 - 29 日、幕張メッセ
武智聡平・小関千穂・村田淳・高橋茂太・甲斐正義、個人の特徴的表情を考慮した感情推定の補正、情報処理学会第 84 回全国大会、2022 年 3 月 3 日、愛媛大学
鳥澤健太郎、Semantic Interpretation in MICSUS, a Multi-modal dialog system for Long-term Care of Older People、The Augmented Humans（AHs）International Conference 2022、2022 年 3 月 13 日、オンライン開催
浅尾仁彦・水野淳太・呉鍾勲・Julien Kloetzer・大竹清敬・福原裕一・鎌倉まな・緒形桂・鳥澤健太郎、介護支援対話システム MICSUS のための意味解釈モジュール、言語処理学会第 28 回年次大会（NLP2022）、2022 年 3 月 16 日、オンライン開催
淺尾仁彦、高齢者の言葉を理解する AI を目指して、けいはんな R&D フェア 2022、技術講演、2022 年 10 月 7 日、オンライン開催
滝嶋康弘、Web 等に存在するビッグデータと応用分野特化型対話シナリオを用いたハイブリッド型マルチモーダル音声対話システムの研究、内閣府 SIP ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術研究成果シンポジウム、2022 年 10 月 7 日、秋葉原 UDX
鳥澤健太郎、MICSUS: A Multimodal Dialog System for Elderly Care、第 3 回日独仏 AI シンポジウム（Plenary Session, AI for a sustainable society）、2022 年 10 月 27 日、日本科学未来館
サービス業向け次世代技術 EXPO ～サービス Tech2020、2020 年 2 月 18-21 日、東京ビッグサイト
CEATEC2020、2020 年 10 月 20 日 - 23 日、オンライン開催（NICT ブース）
けいはんな R ＆ D フェア 2020、2020 年 11 月 5 日 - 7 日、オンライン開催
けいはんな R&D フェア 2021「誰もが分かり合えるユニバーサルコミュニケーションの実現を目指して」、2021 年 11 月 12 日、オンライン開催
CareTEX One 横浜 ’22 2022 年 5 月 25 日 - 26 日、横浜産貿ホール マリネリア
NICT オープンハウス 2022、2022 年 6 月 24 日 - 25 日、NICT 小金井本部
けいはんな R&D フェア 2022、2022 年 10 月 6 日 - 7 日、オンライン開催
内閣府 SIP ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術研究成果シンポジウム、2022 年 10 月 7 日、秋葉原 UDX
CEATEC2022、2022 年 10 月 17 日 - 21 日、幕張メッセ（NICT ブース）
HANAZONO EXPO いのち輝く未来社会にふれてみよう Road to 大阪・関西万博、2022 年 11 月 5 日 - 6 日、花園中央公園●研究発表・講演（公開セミナー）
タイトル

開催日

場所

参加者

Kentaro Torisawa, "Two Dialog Systems for Two
Extreme Environments: WEKDA and SOCDA",
2019 年 10 月 11 日 - 13 日
PACLING 2019, Keynote, pp. 46-48, Ha Noi,
Vietnam, October, 2019.

ベトナム、ハノイ

不明

NICT 特別オープンシンポジウム「アフターコロ
2020 年 6 月 12 日
ナ社会のかたち」

オンライン開催（Zoom+Youtube）

3,601 名AI EXPO 進化する人工知能「人工知能研究開
2021 年 10 月 29 日
発ネットワーク」

幕張メッセ

6,627 名●論文
Jong-Hoon Oh, Kazuma Kadowaki, Julien Kloetzer, Ryu Iida and Kentaro Torisawa,"Open Domain Why-Question Answering with Adversarial Learning to Encode Answer Texts", In the Proceedings of the57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics（ACL 2019）, pp.4227-4237, Florence, Italy, July 2019.
Kazuma Kadowaki, Ryu Iida, Kentaro Torisawa, Jong-Hoon Oh and Julien Kloetzer, "Event Causality Recognition Exploiting Multiple Annotators’ Judgments and Background Knowledge.", In theProceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and 9th International Joint Conference on Natural Language Processing（EMNLP-IJCNLP 2019）, pp.5820-5826,
Hong Kong, China, November 2019.
Yoshihiko Asao, Julien Kloetzer, Junta Mizuno, Dai Saiki, Kazuma Kadowaki and Kentaro Torisawa, "Understanding User Utterances in a Dialog System for Caregiving.", In the 12th Edition of its Language
Resources and Evaluation Conference（LREC 2020）, pp.653-661, May 2020.
Jong-Hoon Oh, Ryu Iida, Julien Kloetzer, and Kentaro Torisawa, BERTAC: Enhancing Transformer-based Language Models with Adversarially Pretrained Convolutional Neural Networks, In the Proceedingsof the Joint Conference of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing（ACL-IJCNLP 2021）, pp.
2103–2115, Bangkok, Thailand, August 2021.

●特許等
出願者
NEC ソリューションイノベータ

230

出願番号
特願 2022-029674

国内・国外・PCT
国内

出願日
2022 年 2 月 28 日

名称
感情補正装置、感情推定装置、感情補正方法、感情推定方法、及びプログラム

研究発表・講演、論文、特許等

出願番号

情報通信研究機構

国内・国外・PCT

特願 2022-029327

出願日

国内

名称
言語モデル学習装置、対話装置及び学習済言語モデル

2022 年 2 月 28 日

●受賞実績
受賞者

所属

鳥澤健太郎

情報通信研究機構

鳥澤健太郎

情報通信研究機構

タイトル

受賞内容

令和２年度 情報通信月間推進
志田林三郎賞協議会会長表彰
2021 年度 情報処理学会フェロー

情報処理学会フェロー

日付

発表元

2020 年 6 月 1 日

総務省

2022 年 3 月 28 日

一般社団法人情報処理学会●成果普及の努力（プレス発表等）
日付

タイトル

媒体

2020 年 7 月 12 日

AI に五感、人間らしく 複数のデータで察する力2020 年 10 月 16 日

見守り×話し相手 介護の味方 柴犬ロボ

読売新聞2020 年 12 月 25 日

AI に言葉の意味はわかるか 進化する自然言語処理

日経サイエンス 2021 年 2 月号

2021 年 9 月 4 日

AI は人間の敵になるの？ 深層学習で知性「人並み」に

日本経済新聞2021 年 11 月 25 日

介護現場、DX 競う 「日本モデル」を磨く好機に

日本経済新聞2021 年 12 月 9 日

介護現場は DX の実験場

日本経済新聞2021 年 12 月 27 日

【京都スマートシティエキスポ 2021】「超快適」スマート社会の創出 オータムフェア 2021 けいはんな R&D フェアなど開催

日本経済新聞日刊工業新聞2022 年 10 月 29 日

英語を 3 カ国語に同時通訳 NICT 大阪万博で活用計画

高知新聞

2022 年 10 月 29 日

英語を 3 カ国語に同時通訳 NICT、AI 技術公開

山形新聞

2022 年 10 月 29 日

英語を 3 カ国語に AI 使い同時通訳 NICT が技術公開

静岡新聞

2022 年 10 月 29 日

3 カ国語へ変換 AI 瞬時に通訳 NICT 25 年万博活用へ

宮崎日日新聞2022 年 11 月 1 日
2022 年 11 月 1 日
2022 年 11 月 2 日
2022 年 11 月 4 日
2022 年 11 月 4 日【情報通信】NICT 多言語への同時通訳システム 2025 年の実用化へ研究成果公開
英語を 3 カ国語に同時通訳
秋葉原で研究成果シンポジウム開催 ビッグデータ・AI のサイバ
ー空間技術 SIP・NEDO
AI と雑談 試してね！ あす開幕 花園エキスポに最先端技術集結
英語を 3 ヵ国語同時通訳 NICT が技術公開 大阪・関西万博で活
用へ

電波新聞
神戸新聞
電波タイムズ毎日新聞 大阪
大阪日日新聞2022 年 11 月 10 日

英語、3 カ国語に変換 NICT AI 同時通訳技術公開

茨城新聞

2022 年 11 月 17 日

人工知能活用し英語を同時通訳 NICT 最新技術

千葉日報

2022 年 11 月 1 日（Web 掲載）

NICT 多言語への同時通訳システム 、2025 年の実用化へ研究成
DEMPA DIGITAL
果公開

2022 年 11 月 1 日（Web 掲載）

NICT 公开 AI 同传技术 可同时翻译成 3 种语言

客觀日本

2022 年 11 月 2 日（Web 掲載）

日本发布 AI 同传技术：可同时翻译成 3 种语言

新闻・NetEase News / 网易新闻・今日头条・news.sina.com.cn /新浪新闻・Chinanews.com / 中国新闻网・推薦 : 六度新聞）

2022 年 11 月 2 日（Web 掲載）

内閣府 SIP 第 2 期「高度マルチモーダル対話システム (MICSUS)」
KDDI 地域共創活動レポートの高知県日高村での実証実験レポート

2022 年 11 月 4 日（Web 掲載）

日本发布 AI 同传技术：可同时翻译成 3 种语言

2022 年 11 月 4 日（Web 掲載）

AI と雑談、試してね！ あす開幕 花園エキスポに最先端技術集結

2022 年 11 月 7 日（Web 掲載）

日本发布 AI 同传技术：可同时翻译成 3 种语言

2022 年 11 月 7 日（Web 掲載）

日本发布 AI 同传技术：可同时翻译成 3 种语言腾讯网（同様掲載：Cankao Xiaoxi / 参考消息・新浪财经・搜狐

中国新闻网 - 海南新闻（同様掲載：DRCNet・中国机器人网・中国青年网・Voc News・新浪網 - 香港・SEMI 半导体产业・中国新闻网 - 吉林新闻 ）大阪 毎日新聞

Zaker

新浪财经头条（同様掲載：今日头条・news.sina.com.cn / 新浪新闻・
NetEase News / 网易新闻・腾讯网・Hexun.com / 和讯网・搜狐新闻）

5． エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社、国立大学法人東京大学、国立大学法人京都大学、日本電信電話株式会社、エヌ・ティ・ティラーニングシステムズ株式会社●研究発表・講演
開一夫 , "「認知脳科学に基づく EdTech の実証実験」", プレスリリース , 2019 年 5 月 27 日
Hiraki, K., "Towards BabyTech: How infants and small children perceive technology.", CBCD Anniversary Workshop, London, England, 2019/11/16
Yamamoto, E., & H iraki, K., "Does voluntary production of body movement have long-term effects on infants’ learning about others’ body movement?", ICLC-15, Nishinomiya, Japan, 2019/8/7
Takahashi, S., Hi raki, K., "Interpersonal Body-Synchronization in Young Childresn When Watching Video Together.", International Conference on General Psychology and Behavioral Science（IC GPBS2020）, New Yor k, United States,, 2020/1/30
開一夫 , " 脳科学最新事情～ここまでわかってきた赤ちゃんの育ちのメカニズム . フレーベル館セミナー：保育がもっとおもしろくなる！", 0・1・2 歳児保育セミナー 2020, 2020 年 1 月 17 日
開一夫 , " 認知科学と人工知能の挑戦：赤ちゃんから高校生まで ", オープンキャンパス模擬講義 , 東大本郷キャンパス , 2019 年 8 月 8 日
開一夫 , " 赤ちゃんの不思議について ", 大阪府社会福祉協議会 保育士会創立６０周年記念総会記念講演 , 2019 年 5 月 14 日
開一夫 , " 新生児医療に心のモニタリングを！第三弾 ", 第 22 回新生児呼吸療法モニタリングフォーラム , 2020 年 2 月 14 日
開一夫 , " テクノロジーの時代における人間の学問 ", 第 4 回 EAA 座談会 , 2020 年 7 月 14 日
開一夫（2021）. AI で「学び」「教え」を変えられるか！？−課題と挑戦− . SIP 学習支援シンポジウム「Ed-AI への挑戦」パネリスト , オンライン開催 , 2021 年 3 月 9 日

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 231

研究発表・講演、論文、特許等

出願者

研究発表・講演、論文、特許等

橋田浩一 . データのガバナンスと価値創造 . 情報処理学会連続セミナー 2021 第 2 回「情報技術のポストコロナ社会への貢献（2）」, 2021 年 6 月 9 日
開一夫（2021）. テクノロジーで「教え・教えられること」をどうかえるのか？−課題と挑戦− . Ed-AI 研究会設立シンポジウム , オンライン開催 , 2021 年 7 月 6 日
開一夫（2021）. パネルセッション「Ed-AI が目指すもの」. Ed-AI 研究会設立シンポジウム パネリスト , オンライン開催 , 2021 年 7 月 6 日
開一夫（2021）. Ed-AI 教育理論 WG の活動方針について . 第一回 Ed-AI 教育理論 WG（WG1）, オンライン開催 , 2021 年 7 月 26 日
谷沢智史（2021）. マンガリッシュにおけるデータ利活用 . 第一回 Ed-AI 教育理論 WG（WG1）, オンライン開催（発表日 7 月 26 日）
今井倫太（2021）. 穴埋め問題自動生成のための AI 技術 . 第一回 Ed-AI 教育理論 WG（WG1）, オンライン開催（発表日 7 月 26 日）
開一夫（2021）. Live Interaction:「今性」と「応答性」. 東京芸術祭 2021 シンポジウム「ライブでしか伝わらないものは何か？～教育、育児、ダンスの現場から～」, オンライン配信 , 2021 年 9 月 7日
橋田浩一 . パーソナルデータの分散管理による個人のエンパワメント . NTT-GLOCOM メガトレンド・ワークショップ , 2021 年 10 月 26 日
今井倫太（2021）. AI による穴埋め問題の生成 . 第二回 Ed-AI 教育理論 WG（WG1）, オンライン開催（発表日 11 月 2 日）
坂本一憲（2021）. 個性に応じた学習の動機づけに向けて . 第二回 Ed-AI 教育理論 WG（WG1）, オンライン開催（発表日 11 月 2 日）
Hiraki, K., How can cognitive science and technology contribute to student learning?, Augmented Humans International Conference 2022, 2022/3/13
開一夫（2022）. 教育と学びのイノベーション . 公益社団法人 経済同友会 教育改革委員会 第 5 回会合（発表日 3 月 15 日）
開一夫（2022）. テーラーメイド教育と EdTech: 漫画を使った個別適応教育の「新しい」プラットフォーム . Ed-AI 研究会 第 2 回シンポジウム「Ed-AI が生みだす未来の教育」（発表日 4 月 12 日）
開一夫（2022）. 赤ちゃん学から見た教育（基調講演）. 2022 発達科学研究所公開シンポジウム「就学前教育の過去・現在・未来：赤ちゃん学から見た教育」（発表日 5 月 21 日）
開一夫（2022）.『個別最適』な保育とは？（講演）. 第４９回幼児教育研究会「子どもの最善の利益と質の高い教育」（発表日 6 月 4 日）
開一夫（2022）. テクノロジーの発展と「学び方」. 模擬授業 , 実践学苑高等学校（発表日 7 月 11 日）
開一夫（2022）漫画リッシュ：英語学習の新しいプラットフォーム , Ed-AI 研究会第 3 回シンポジウム「Ed-AI の未来」
（発表日 12 月 3 日）
今井倫太（2022）英語表現力向上のための AI 技術 , Ed-AI 研究会第 3 回シンポジウム「Ed-AI の未来」
（発表日 12 月 3 日）
坂本一憲（2022）漫画リッシュ：アクティブユーザ獲得に向けた課題と展望 , Ed-AI 研究会第 3 回シンポジウム「Ed-AI の未来」
（発表日 12 月 3 日）
橋田浩一（2022）分散 PDS による学習ログの活用 , Ed-AI 研究会第 3 回シンポジウム「Ed-AI の未来」
（発表日 12 月 3 日）
久徳泰知 , 西岡千文 , 緒方広明 , " 学生向け論文推薦システムにおける説明インタフェースの比較評価 ", 情報処理学会 CLE 研究会 , 2019/3
Louis Lecailliez, Brendan Flanagan, Hiroaki Ogata, "Construction of a Knowledge Map-based System for L2 Personalized Grammar Learning", 情報処理学会 CLE 研究会 , 2019 年 3 月
Patrick Ocheja, Brendan Flanagan, Hiroaki Ogata, "Decentralized e-Learning Marketplace: Managing Authorship and Tracking Access to Digital Contents Using Blockchain", 情報処理学会 CLE 研究会 , 2019
年3月
Yuanyuan Yang, Rwitajit Majumdar, Huiyong Li, Hiroaki Ogata, "Task Design and Skill Measurement of Data Analysis Phase in GOAL System", 情報処理学会 CLE 研究会 , 2019 年 3 月
Christopher C.Y. Yang, Gökhan Akçapınar, Brendan Flanagan, Hiroaki Ogata, " Ranking Lecture Slides for E-Book Preview Recommendation", 情報処理学会 CLE 研究会 , 2019 年 3 月
緖方広明 , Majumdar Rwitajit, Akçpinar Gökhan, Brendan Flanagan, "Data-driven Infrastructure for Evidence-based Education and Learning", 2019 年度人工知能学会全国大会 , 1P3-OS-21-01, 2019 年 6 月
1日
緖方広明 , " 高等教育における先進的な実践例の紹介「教育データの利活用と人工知能：エビデンスに基づく教育の実現に向けて」", 日本デジタル教科書学会研究会 , 2019 年 6 月 8 日
小村桐子、緒方広明、中村央志、宮部剛 , " 教育ビックデータを活用した授業改善：京都市の中学・高等学校での実践事例 ", データ活用社会創成シンポジウム , 2019 年 9 月 2 日
山田政寛，島田敬士，陳莉，濵田さとみ，耿学旺 , 馬場寿士，古川毅，南里駒門，黒岩晃平，吉本悟 ブレンダン フラナガン，ゴーハン アカピナー，リトジット マジュンダール , 緒方 広明 , " ラーニン
グアナリティクスによるエビデンスに基づいた授業デザインに向けて〜高等学校における実践事例〜 ", 日本教育工学会 2019 年秋季全国大会 , 2019 年 9 月 7 - 8 日
緒方広明 , 初等中等教育における取組 【第,3 回】4 月からの大学等遠隔授業に関する取組状況共有サイバーシンポジウム（オンライン開催）, 2020 年 4 月 10 日
緒方広明 , LMS を使ってオンライン授業をやってみよう！【第,7 回】4 月からの大学等遠隔授業に関する取組状況共有サイバーシンポジウム（オンライン開催）, 2020 年 5 月 8 日
フラナガン・ブレンダン , Open e-Book Assessment による成績評価 【第,8 回】4 月からの大学等遠隔授業に関する取組状況共有サイバーシンポジウム（オンライン開催）, 2020 年 5 月 15 日
緒方広明 , 続：LMS を使ってオンライン授業をやってみよう！～教育データの利活用編～ 【第,8 回】4 月からの大学等遠隔授業に関する取組状況共有サイバーシンポジウム（オンライン開催）, 2020
年 5 月 15 日
Hiroaki Ogata, Combining Formal and Informal Language learning through Evidence-Based Education, PPTELL2020, University of North Texas（UNT）, Denton, Texas, USA（held online）, 2020.6.30.
Hiroaki Ogata, The research and development of learning analytics in Kyoto University, The Workshop on BookRoll Partnership Taiwan（virtual workshop）, National Central University, Taoyuan City,
Taiwan, 2020.7.8.
Hiroaki Ogata, International Technical Standards and Learning Analytics, IMS Japan Conference 2020（held online）, 2020.9.10.
緒方広明 , 日本学術会議からの提言『教育のデジタル化を踏まえた学習データの利活用に関する提言～エビデンスに基づく教育に向けて～』の報告 【第,18 回】4 月からの大学等遠隔授業に関する取組状況共有サイバーシンポジウム（オンライン開催）, 2020 年 10 月 9 日
緒方広明 , ビッグデータ時代の教育 , 滋賀県教育委員会研修会 , 2020 年 10 月 22 日
緒方広明 , Toward Data and Evidence Driven Education, AIVR2020: 4th International Conference on Artificial Intelligence and Virtual Reality, 2020 年 10 月
緒方広明 , これからの教育の在り方～ GIG A スクール構想を見据えて～ , 大阪府高槻市教育委員会研修会 , 2020 年 11 月
滝井健介 , フラナガン ブレンダン , 緒方広明 , 語彙知識マップを用いた多読用絵本推薦システム , 第 32 回教育学習支援情報システム研究発表会（CLE32）, 2020 年 11 月 27 日～ 28 日
TARO NAKANISHI, HIROYUKI KUROMIYA, RWITAJIT MAJUMDAR, HIROAKI OGATA, Evidence Mining Using Course Schedule, 第 32 回教育学習支援情報システム研究発表会（CLE32）, 2020 年 11 月 27 日 28 日
緒方広明 , BookRoll のログ分析とラーニングアナリティクスを始めるには 【第,22 回】4 月からの大学等遠隔授業に関する取組状況共有サイバーシンポジウム , 2020 年 12 月 11 日
緒方広明 , コロナ禍での教育データの利活用と今後の展望 , データ活用社会創成シンポジウム , 2020 年 12 月 25 日
緒方広明 , 教育データの利活用による教育変革：これまでの実践知を踏まえた今後の展望 , 学術情報メディアセンターセミナー , 2021 年 1 月
緒方広明 , 教育データを活用したエビデンスに基づく教育〜 GIGA スクール構想を見据えて〜 , 川崎市有識者との意見交換会 , 2021 年 1 月 15 日
緒方広明 , 教育・学習効果の向上に向けた教育データの利活用 , CAUA シンポジウム 2020, 2021 年 2 月 16 日
緒方広明 , 教育データの利活用とエビデンスに基づく教育の実現に向けて , 超教育協会 CHANNEL・第 32 回オンラインシンポ , 2021 年 2 月 26 日
緒方広明 , 教育データとラーニングアナリティクス：エビデンスに基づく教育の実現に向けて , α× SC2021Q 教育とスーパーコンピュータシンポジウム , 2021 年 3 月 23 日
黒宮寛之 , 中西太郎 , 緒方広明、グラフデータベースを活用した事例推薦システムの開発－実世界エビデンスの活用に向けて、第 33 回情報処理学会 CLE 研究会 , 2021 年 3 月 25 日
Hiroaki Ogata, Brendan Flannagan, and Rwitajit Majumdar, Learning and Evidence Analytics Framework（LEAF）: Design and Large-scale Implementation of LA Driven Infrastructure in the JapaneseContext, LEARNING ANALYTICS LEARNING NETWORK, 2021.5.13.
緒方広明 , ⼤学全体でラーニングアナリティクスを始めるには？：教育データ利活⽤ポリシーの策定について , 大学教育 ICT 協議会 CIO 部会 , 2021 年 5 月 13 日
緒方広明 , 教育データ解析チャレンジコンテストについて 【第,33 回】大学等におけるオンライン教育とデジタル変革に関するサイバーシンポジウム「教育機関 DX シンポ」, 2021 年 5 月 28 日
Chris Yang, 台湾におけるオンライン学習の状況 【第,33 回】大学等におけるオンライン教育とデジタル変革に関するサイバーシンポジウム「教育機関 DX シンポ」, 2021 年 5 月 28 日
緒方広明 , 教育データの活用とラーニングアナリティクス , 帝京大学 TLAC セミナー , 2021 年 5 月 26 日
緒方広明 , 島田敬士 , 殷成久 , 山田政寛 , 教育データ活用の仕組みづくり～各種システムの構築、運用を通じ～ , New Education Expo（NEE）, 東京 , 2021 年 6 月 3 日
緒方広明 , 宮部剛 , 芳賀康大 , 内田洋行教育総合研究所 , 教育データの利活用による教育変革～実践知を踏まえた今後の展望～ , New Education Expo（NEE）, 東京 , 2021 年 6 月 4 日

232

研究発表・講演、論文、特許等

緒方広明 , ラーニングアナリティクスと高等教育 DX, 日本工学教育協会 , 2021 年 7 月 8 日
緒方広明 , DX による教育変革 , ICT コンソーシアム京都総会 , 2021 年 7 月 13 日
緒方広明 , ラーニング・アナリティクス研究の最新動向 , 東北大学大学院情報学研究科ラーニングアナリティクス研究センター・キックオフシンポジウム , オンライン , 2021 年 7 月 26 日
緒方広明 , 教育データの利活用 , 群馬県教育委員会 , 2021 年 7 月 28 日
緒方広明 , 教育データの利活用による教育革新 , キャンパス・コンソーシアム函館 , 2021 年 8 月 3 日
緒方広明 , 教育データの利活用による教育 DX, 山口県教育庁教員対象セミナー , 2021 年 8 月 20 日
緒方広明、ポストコロナ時代の教育 DX, 第 43 回教育システム情報学会全国大会 ,2021 年 9 月
中西太郎，黒宮寛之，緒方広明、ラーニングアナリティクス・ダッシュボードを活用した リアルワールド教育エビデンスの自動収集の仕組みと検討、第 43 回教育システム情報学会全国大会 ,2021 年 9月
近藤大翔，緒方広明，Rwitajit MAJUMDAR、学生の学習ログを可視化するアクティブリーディングダッシュボードの設計と評価、第 43 回教育システム情報学会全国大会 ,2021 年 9 月
滝井健介，Brendan Flanagan，緒方広明、教育ビッグデータを用いた知識マップの作成とアダプティブ英語学習環境の構築、第 43 回教育システム情報学会全国大会 ,2021 年 9 月
黒宮寛之 , 中西太郎 , MAJUMDAR, Rwitajit、緒方広明、Sharing Best Practice of Teachers for Learning Analytics at Scale、日本教育工学会 2021 年秋全国大会、2021 年 10 月
緒方広明 , ラーニングアナリティクスの今 「EdTech,を活用した新しい学び」研究会 , 2021 年 11 月 12 日
緒方広明 , with コロナ時代の日本語教育を目指して , 台湾日語教育学会 2021 年国際シンポジウム , 2021 年 11 月 27 日
緒方広明 , Pushing Forward to Data and Evidence Informed Education and Learning for a Post Covid-19 Era., TAECT 2021, 2021 年 12 月 3 日
緒方広明、角田和巳、李慧勇、高見享佑、内田洋行教育総合研究所 . AI を活用したラーニングアナリティクス研究と今後の展望 . New Education Expo（NEE）Tokyo. 2022 年 6 月 3 日
Hiroaki Ogata. Connecting Policy-makers, Researchers, and Practitioners through Data and Evidence-driven Education Infrastructure Towards Sustainable Education. ISLS Annual Meeting 2022. ISLS Annual
Meeting 2022. 2022/06/07
Jeremy Rochelle, Toshio Mochizuki, Jun Oshima, Nancye Blair Black, Chee-Kit Looi, Inge Molenaar, Hiroaki Ogata, and Simon Buckingham Shum. Engaging Learning Scientists in Policy Challenges: AI and
the Future of Learning. ISLS Annual Meeting 2022. 2022/06/07
緒方広明、長濱澄、豊川裕子、田中英歳、内田洋行教育総合研究所 . 初等中等教育におけるラーニングアナリティクス研究と今後の展望 . New Education Expo（NEE）Osaka. 2022 年 6 月 11 日
緒方広明 . Connecting Sustainability of Education and Education for Sustainable Development and Environments. 2022 Summer School International Environmental Humanities Workshop. 2022 年 6 月
20 日
緒方広明 . ラーニングアナリティクス研究の最前線と展望、ラーニングアナリティクス研究の最前線と展望 . 日本人事テスト事業者懇談会第 68 回研究会 . 2022 年 6 月 20 日
Hiroaki Ogata. Data and Evidence- Informed Education and Learning in Post Covid-19. WCCE 2022. 2022/08/24
Hiroaki Ogata. Towards Data and Evidence-Informed Teaching and Learning in the Context of Language Learning. 大学英語教育会（JACET）オンライン . 2022 年 8 月 26 日
緒方広明 . ラーニングアナリティクスと国際技術標準 . IMS Japan Conference 2022 オンライン . 2022 年 8 月 27 日
緒方広明 . ラーニングアナリティクスとは？公益社団法人私立大学情報教育協会「教育イノベーション大会」オンライン . 2022 年 9 月 7 日
安田クリスチーナ、桐生崇、緒方広明、堀口悟郎 . AI 活用・教育データの利活用とその課題 . 日本教育工学会 2022 年秋季全国大会オンライン . 2022 年 9 月 10 日
堀越泉、緒方広明 . LEAF システムを用いた教育データ利活用の事例 . 日本教育工学会 2022 秋季全国大会 . 2022 年 9 月 11 日
緒方広明 . 教育データの利活用の動向と今後の方向性 . 東京書籍株式会社社内講演オンライン . 2022 年 10 月 18 日
緒方広明 . ラーニングアナリティクスと教育の未来 . オンラインラーニングフォーラム オンライン . 2022 年 11 月 2 日
緒方広明 . ラーニングアナリティクス研究の最前線 . 広島大学内講義「情報科学の最前線」. 広島大学情報科学部 . 2022 年 5 月 24 日
緒方広明、デジタル教材配信システム BookRoll を用いた教育 DX の促進、文部科学省 Scheem DCIC Tokyo、2022 年 10 月 31 日
奥村光貴、堀越泉、緒方広明、リアルワールド教育データからのエビデンスの自動抽出に向けた「対照群」の探索手法の開発、第 38 回情報処理学会 CLE 研究会、2022 年 11 月 4 日
藤田早苗、服部正嗣、小林哲生、納谷 太 , "「日本人英語初学者の語彙数推定方法の検討」2020 年度人工知能学会全国大会（6 月 9 日 -12 日）", 人工知能学会 , 2020 年 6 月 10 日
服部正嗣、澤田宏、殿岡貴子、坂田岳史、藤田早苗、小林哲生、亀井鋼次、納谷太 , "「Variational Autoencoder を用いたテスト結果分析による学習者・問題の特徴抽出」", 人工知能学会 , 2020 年 6
月 11 日小林哲生 , 廣谷定男 「語彙数推定のための,DB 構築 / 英語発話リズム訓練アプリの紹介と実証実験」, 第１回 Ed-AI 教育理論 WG（WG1）, 2021 年 7 月 26 日（online）
納谷太，「人と人とのインタラクションを高度化する AI 技術の社会実装展開（パネリストとしての発表）」，DIGITAL CONTENT EXPO2021，2021 年 11 月 18 日
廣谷定男，
「英語発話リズム訓練スマートフォンアプリの開発と実証実験」，日本音響学会 2022 年春季研究発表会 , 2022 年 3 月 11 日
納谷太（2022）ペダゴジカル AI を活用した英語学習支援 , Ed-AI 研究会第 3 回シンポジウム「Ed-AI の未来」
（発表日 12 月 3 日）
NTT コミュニケーションズ , " まなびポケットを活用した「学びをとめない」ための「One School」プロジェクトを実施 ", プレスリリース , 2020 年 5 月
NTT コミュニケーションズ , " まなびポケットのコンテンツである schoolTakt で音声通話（β版）の提供開始 ", プレスリリース , 2020 年 6 月
NTT コミュニケーションズ , " 大垣市、大垣市教育委員会、NTT Com、WEBQU 教育サポートによる「先端技術を活用した教育・学習環境の充実に向けた連携協力に関する協定」の締結について～「まなびポケット」と「WEBQU」の活用による教育・学習環境の充実に向けて～ ", プレスリリース , 2020 年 10 月 28 日
NTT コミュニケーションズ , "「まなびポケット」の申し込み ID 数が 100 万を突破 ", プレスリリース , 2020 年 12 月 14 日
小金井市、東京学芸大学、NTT Com による、「GIGA スクール構想による個別最適化された深い学び等の実現に関する連携協定」の締結について , 2021 年 4 月 20 日
NTT コミュニケーションズ ,“ クラウド型教育プラットフォーム「まなびポケット」が文部科学省が推進する「MEXCBT」との連携を開始 ”, プレスリリース ,2021 年 11 月
NTT コミュニケーションズ ,“「まなびポケット」の申込 ID 数が 300 万を突破 ”, プレスリリース ,2022 年 3 月 24 日
NTT コミュニケーションズ ,“「まなびポケット」の申込 ID 数が 400 万を突破 ”, プレスリリース ,2022 年 10 月 3 日
サービス産業向け次世代技術 EXPO ～サービス Tech2020 ～（HCJ2020）, 展示会 , 2020 年 2 月●研究発表・講演（公開セミナー）
タイトル

開催日

場所

参加者

NTT Communications Digital Forum2020

2020 年 10 月 14 日～ 16 日

オンライン開催

10,009 名

NTT Communications Digital Forum2021

2021 年 10 月 20 日～ 22 日

オンライン開催

13,592 名

Ed-AI 研究会設立シンポジウム「Ed-AI が目指す
2021 年 7 月 6 日
もの」オンライン開催

62 名

第一回 Ed-AI 教育理論 WG（WG1）「『個別最適』
2021 年 7 月 26 日
な英語学習の実現に向けた取り組みと AI」

オンライン開催

47 名

日本学術会議公開シンポジウム「教育データの2021 年 10 月 17 日
利活用の動向と社会への展開」

オンライン開催

182 名

第ニ回 Ed-AI 教育理論 WG（WG1）「オンライン
2021 年 11 月 2 日
授業のメリットとデメリット：AI をどう使うか？」

オンライン開催

37 名

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 233

研究発表・講演、論文、特許等

緒方広明 , 宮部剛 , 内田洋行教育総合研究所 , 教育データの利活用による教育変革～実践知を踏まえた今後の展望～ , New Education Expo（NEE）, 大阪 , 2021 年 6 月 12 日

研究発表・講演、論文、特許等

タイトル

開催日

教育 DX 研修会 教育データの利活用の実践～
2021 11 月 13 日
BookRoll を使ってみよう！

場所

参加者

オンライン開催

120 名

オンライン開催

198 名

2022 年 2 月 21 日

オンライン開催

78 名

2022 年 4 月 12 日

オンライン開催

50 名

学術情報メディアセンターセミナー「デジタル教材配信システム BookRoll と教育データ分析コ 2022 年 4 月 19 日

オンライン開催

97 名

2022 年 6 月 9 日

オンライン開催

38 名から見た教育システムの自治体共同調達やデー 2022 年 8 月 4 日
タの標準化」

オンライン開催

33 名

2022 年 9 月 28 日

オンライン開催

22 名

第 2 回 Ed-AI 教育実践 WG（WG2）：「デジタル
2022 年 11 月 14 日
人材の育成」

オンライン開催

22 名

学術情報メディアセンターセミナー「教育デー
タの利活用による教育変革：これまでの実践知 2021 11 月 19 日を踏まえた今後の展望」
第三回 Ed-AI 教育理論 WG：「非認知能力」とはどんな「能力」なのか？
Ed-AI 研究会 第 2 回シンポジウム「Ed-AI が生
みだす未来の教育」

ンテスト」
第四回 Ed-AI 教育データ WG（WG3）：「教育データの標準化の動向とその課題」
第 1 回 Ed-AI 教育実践 WG（WG2）：「教員視点

第五回 Ed-AI 教育データ WG（WG3）：「教育現場における教育データの利活用とその課題」

Ed-AI 研究会第 3 回シンポジウム「Ed-AI の未来」 2022 年 12 月 3 日

東京大学 大学院情報学環福武ホール 福武ラーニングシアター
138 名（オンラインとハイブリッド開催）

docomo business Forum’222022 年 10 月 18 日 - 21 日

大手町プレイスカンファレンスセンター / オンライン

7,740 名●論文
Kokubun, K., Yama kawa, Y., Hiraki, K., "K. Association bet ween Behavioral Am bidexterity and Br ain Health.", Brain Sciences. 10（3）, 137., 2020/2/29
Taishi Kawamoto & Kazuo Hiraki, "Parental presence with encouragement alters feedback processing in preschoolers: An ERP study,", Social Neuroscienc e,14:4, 499-504, 2019/8/14
Ozawa, S., Kanayama, N., & Hiraki, K., "Emotion-related cerebral blood flow changes in the ventral medial prefrontal cortex: An NI RS study.", Brain and Cognitio n. 134:21-28., 2019/5/15
開一夫、安西祐一郎、中島秀之、浅田稔、橋田浩一、松原仁、山川宏、栗原聡、松尾豊 , "AI 事典 第 3 版 ", 近代科学者（東京）．33-34, 2019 年 12 月 21 日
池上 高志、石黒 浩、梅田 聡、佐藤 理史、中島 秀之、開 一夫 ., " 人工知能研究は何をめざすか（後編）", 雑誌『科学』2019 年 5 月号 VOL.89 NO.5, 2019 年 5 月
開一夫 , " テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（一）：なぜ赤ちゃん研究なのか？（1）", 究 ,105, 28-31, ミネルヴァ書房（東京）．2019 年 12 月 1 日
開一夫 , " テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（二）：なぜ赤ちゃん研究なのか？（2）", 究 , 106, 28-31, ミネルヴァ書房（東京）．2020 年 1 月 1 日
開一夫 , " テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（三）：テクノロジーは我々の生活をどう変えるのか（1）", 究 , 107, 28-31, ミネルヴァ書房（東京）．2020 年 2月1日
開一夫 , " テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（四）：テクノロジーは我々の生活をどう変えるのか（2）", 究 , 108, 28-31 ミネルヴァ書房（東京）．2020 年 3月1日
開一夫（監修）、市原淳（作）, " もいもい（韓国語版）", RedStone（Gyeonggi-Do, Korea）, 2019 年 2 月
開一夫（監修）、市原淳（作）, " もいもい（ベトナム語版）", Wabooks Co. Ltd（Hà Nội, VIỆT NAM）, 2019 年 2 月
開一夫（監修）、市原淳（作）, " もいもい（中国語繁体字版）", 台湾東販（股）有限公司（台北市）, 2019 年 2 月
開一夫（監修）、ロロン（作）, " うるしー（中国語繁体字版）", 台湾東販（股）有限公司（台北市）, 2019 年 2 月
開一夫（監修）、みうらし～まる（作）, " モイモイとキーリー（韓国語版）", RedStone（Gyeonggi-Do, Korea）, 2019 年 2 月
開一夫（監修）、市原淳（作）, " もいもい、どこどこ？ ", ディスカヴァー・トゥエンティワン（東京）, 2019 年 12 月
開一夫（監修）、ロロン（作）, " うるしー（ボードブック）", ディスカヴァー・トゥエンティワン（東京）, 2019 年 3 月
Keshmiri1, S., Alimardani, M., Shiomi, M., Sumioka, H., Ishiguro, H., Hiraki, K. , "Higher Hypnotic Suggestibility Is Associated with the Lower EEG Signal Variability in Theta, Alpha, and Beta Frequency Bands.",
Plos One, 2020/4
Ohki, T., Matsuda, T., Gunji, A., Takei, Y., Sakuma, R., Kaneko, Y., Inagaki, M., Hanakawa, T., Ueda, K., Fukuda, M., Hiraki, K., "Timing of phase-amplitude coupling is essential for neuronal and functional
maturation of audiovisual integration in adolescents.", Brain and Behavior., 2020/4
開一夫 , " テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（五）：テクノロジーは我々の生活をどう変えるのか（3）", 究 , 109, ミネルヴァ書房（東京）．2020 年 4 月
開一夫 , " テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（六）：テクノロジーと子育て（1）", 究 , 110, ミネルヴァ書房（東京）．2020 年 5 月
開一夫 , " テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（七）：テクノロジーと子育て（2）", 究 , 111, ミネルヴァ書房（東京）．2020 年 6 月
開一夫 , " テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（八）：テクノロジーと子育て（3）", 究 , 112, ミネルヴァ書房（東京）．2020 年 7 月
Matsunaka, R., Jouen, AL., & Hiraki, K., "Do infants learn foreign words from robot?: an ERP study. ", The virtual International Congress of Infant Studies., 2020/7/6
Suzuki, K., Yazawa, S., Matsunaka, R., Iwasawa, T., & Hiraki., K., "RAPIDLY GRASPING LEARNERS’ MATHEMATICAL PERFORMANCE FROM BRAIN ACTIVITY.", 14th International Conference on Interfaces andHuman Computer Interaction, 2020/7/24
開一夫 , " テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（九）：「今性」と「応答性」（1）", 究 , 113, ミネルヴァ書房（東京）．2020 年 8 月
Alimardani, M., Kemmeren, L., Okumura, K., Hiraki, K., "Robot-Assisted Mindfulness Practice: Analysis of Neurophysiological Responses and Affective State Change.", Human-Computer Interaction, 2020/8
開一夫 , " テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（十）：「今性」と「応答性」（2）", 究 , 114, ミネルヴァ書房（東京）．2020 年 9 月
Barbot, B., Hiraki, K., et al., "Manifesto for New Directions in Developmental Science. ", New Directions for Child and Adolescent Development., 2020/9
開一夫 , " テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（十一）：「今性」と「応答性」（3）", 究 , 115, ミネルヴァ書房（東京）．2020 年 10 月
Alimardani, M., Hiraki, K., "Passive Brain-Computer Interfaces for Enhanced Human-Robot Interaction.", Frontiers in Robotics and AI-Computational Intelligence in Robotics., 2020/10
開一夫．テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（十二）：注意と期待と環境と（1）、究 , 116, 28-31, ミネルヴァ書房（東京）．2020 年 11 月
開一夫．テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（十三）：注意と期待と環境と（2）、究 , 117, 28-31, ミネルヴァ書房（東京）．2020 年 12 月
開一夫．テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（十四）：注意と期待と環境と（3）、究 , 118, 28-31, ミネルヴァ書房（東京）．2021 年 1 月
開一夫．テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（十五）：注意と期待と環境と（4）、究 , 119, 28-31, ミネルヴァ書房（東京）．2021/ 年 2 月

234

研究発表・講演、論文、特許等

開一夫．テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（十七）：知的好奇心とテクノロジー（2）、究 , 121, 28-31, ミネルヴァ書房（東京）．2021 年 4 月
開一夫．テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（十八）：知的好奇心とテクノロジー（3）、究 , 122, 28-31, ミネルヴァ書房（東京）．2021 年 5 月
開一夫．テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（十九）：知的好奇心とテクノロジー（4）、究 , 123, 28-31, ミネルヴァ書房（東京）．2021 年 6 月
開一夫．テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（二〇）：知的好奇心とテクノロジー（5）、究 , 124, 28-31, ミネルヴァ書房（東京）．2021 年 7 月
開一夫．テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（二一）：知的好奇心とテクノロジー（6）、究 , 125, 28-31, ミネルヴァ書房（東京）．2021 年 8 月
開一夫．テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（二二）：テクノロジーと学び、究 , 126, 28-31, ミネルヴァ書房（東京）．2021 年 9 月
開一夫．テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（二三）：テクノロジーと学び（2）、究 , 127, 28-31, ミネルヴァ書房（東京）．2021 年 10 月
開一夫．テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（二四）：「対話」と「学び」（1）、究 , 128, 28-31, ミネルヴァ書房（東京）．2021 年 11 月
開一夫．テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（二五）：「対話」と「学び」（2）、究 , 129, 28-31, ミネルヴァ書房（東京）．2021 年 12 月
開一夫．テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（二六）：「対話」と「学び」（3）、究 , 130, 28-31, ミネルヴァ書房（東京）．2022 年 1 月［総説］Yoon, S., Alimardani, M., Hiraki, K. The Effect of Robot-Guided Meditation on Intra-Brain EEG Phase Synchronization. HRI ’21 Companion, March 8–11, 2021, Boulder, CO, USA, 318–322
Ozawa, S., Yoshimoto, H., Okanoya, K., & Hiraki, K.. Emotional Distraction by Constant Finger Tapping: Pupil Dilation and Decreased Unpleasant Emotion and Task-unrelated Thoughts. Journal of
Psychophysiology, 2021/4
Alimardani, M., Braak, S., Jouen, A.-L., Matsunaka, R., Hiraki, K. Assessment of Engagement and Learning During Child-Robot Interaction Using EEG Signals. ICSR 2021: Social Robotics, pp 671-682. 2021/11
Yazawa, S., Sakaguchi, K., Hiraki, K. GO-E-MON: A New Online Platform for Decentralized Cognitive Science. Big Data and Cognitive Computing, Volume 5, Issue 4, 2021/12
開一夫．テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（最終回）：子どもは未来、究 , 131, 28-31, ミネルヴァ書房（東京）．2022 年 2 月
開一夫．発達研究の新たな方法論ーピアジェ再訪 , Clinical Neuroscience, 40（3）, 295-299, 2022 年 3 月
Alimardani, M., Duret, L. P., Jouen, A.-L., Hiraki, K. Robot-Assisted Language Learning Increases Functional Connectivity in Children’s Brain. HRI ’22: Proceedings of the 2022 ACM/IEEE International
Conference on Human-Robot Interaction, pp 674–677. 2022/3
Kanakogi, Y., Miyazaki, M., Takahashi, H., Yamamoto, H., Kobayashi, T., & Hiraki, K. Third-party punishment by preverbal infants. Nature Human Behaviour., 2022/6
松森匠哉 , 奥岡耕平 , 柴田遼一 , 井上南 , 吉野哲平 , 福地庸介 , 岩沢透 , 今井倫太 . マスク言語モデルを利用した Open Cloze 問題の自動生成 , 2022 年度人工知能学会全国大会（第 36 回）, 3N4GS-10-04, 2022 年 6 月
Ozawa, S., Nakatani, H., Miyauchi, C. M., Hiraki, K., & Okanoya, K., Synergistic effects of disgust and anger on amygdala activation while recalling memories of interpersonal stress: An fMRI study.
International Journal of Psychophysiology, 182, 39-46. doi:10.1016/j.ijpsycho.2022.09.008,（2022）.
Mei-Rong Alice Chen, Hiroaki Ogata , Gwo-Jen Hwang , Yihsuan Diana Lin and Gökhan Akçapınar, "Effects of incorporating a topic-scanning guiding mechanism in e-books on EFL reading comprehension",
IC3 2019, 2019/9/3-6
Christopher C.Y. YANG, Gökhan AKÇAPINAR, Brendan FLANAGAN & Hiroaki OGATA, "Developing E-Book Page Ranking Model for Pre-Class Reading Recommendation", ICCE 2019, 2019/12/2-6
Gökhan AKÇAPINAR, Mohammad Nehal HASNINE, Rwitajit MAJUMDAR, Brendan FLANAGAN & Hiroaki OGATA, "Exploring the Relationships between Students’ Engagement and Academic Performance inthe Digital Textbook System", ICCE 2019, 2019/12/2-6
Gökhan AKÇAPINAR, Mei-Rong Alice CHEN, Rwitajit MAJUMDAR, Brendan FLANAGAN, & Hiroaki OGATA, "Exploring Student Approaches to Learning through Sequence Analysis of Reading Logs",
LAK2020, 2020/3/23-27
Louis Lecailliez, Brendan Flanagan, Mei-Rong Alice Chen and Hiroaki Ogata, "Smart Dictionaryf or E-book Reading Analytics", LAK2020, 2020/3/23-27
Satomi Hamada, Yufan Xu, Xuewang Geng, Li Chen, Hiroaki Ogata, Atsushi Shimada and Masanori Yamada, "For Evidence-Based Class Design with Learning Analytics: A Proposal of Preliminary Practice
Flow Model in High School", LAK2020, 2020/3/23-27
Xu Yufan, Geng Xuewang, Chen Li, Hamada Satomi, Taniguchi Yuta, Ogata, Hiroaki, Shimada Atsushi, Masanori Yamada, " Can the Areamarked in eBook Readers Specify Learning Performance?", LAK2020,
2020/3/23-27
Yosuke Fukuchi, " Adaptive Enhancement of Swipe Manipulations on Touch Screens with Content-awareness", ICAART2020, 2020/2
Noriko Uosaki, Kousuke Mouri, Takahiro Yonekawa, Chengjiu Yin, Akihiko Ieshima, Hiroaki Ogata, "Learning Support for Career Related Terms with SCROLL and InCircle", 22th international conference on
Human-Computer Interaction, 2020/7
Songran Liu, Kousuke Mouri, Hiroaki Ogata, "Learning Analytics Data Flow and Visualizing for Ubiquitous Learning Logs in LMS and Learning Analytics Dashboard", 22th international conference on
Human-Computer Interaction, 2020/7
Songran Liu, Kousuke Mouri, Hiroaki Ogata, "The Information Infrastructure for Analyzing and Visualizing Learning Logs in Ubiquitous Learning Environments", 22th international conference on HumanComputer Interaction, 2020/7
Li Chen, Yufan Xu, Xuewang Geng, Hiroaki Ogata, Atsushi Shimada, Masanori Yamada, "Do different instructional styles affect students' learning on summer assignments?", 2020 IEEE 20th International
Conference on Advanced Learning Technologies（ICALT）, 2020/7
Xuewang Geng, Yufan Xu, Li Chen, Hiroaki Ogata, Atsushi Shimada, Masanori Yamada, "Learning Analytics of the Relationships among Learning Behaviors, Learning Performance, and Motivation", 2020
IEEE 20th International Conference on Advanced Learning Technologies（ICALT）, 2020/7
Rwitajit Majumdar, Huiyong Li, Yuanyuan Yang, Brendan Flanagan, Gokhan Akcapinar, Hiroaki Ogata, "Oh! Another Deadline: Cohort Analysis of Learner's Behaviors in Self-Directed Tasks", 2020 IEEE 20th
International Conference on Advanced Learning Technologies（ICALT）, 2020/7
Brendan Flanagan, Rwitajit Majumdar, Gokhan Akcapinar, Hiroaki Ogata, "The Relationship Between Student Performance and Reading Behavior in Open eBook Assessment", 2020 IEEE 20th International
Conference on Advanced Learning Technologies（ICALT）, 2020/7
Hiroyuki Kuromiya, Rwitajit Majumdar and Hiroaki Ogata, "Fostering Evidence-Based Education with Learning Analytics: Capturing Teaching-Learning Cases from Log Data", Educational Technology &Society, 2020/8
Vijayanandhini Kannan, Hiroyuki Kuromiya, Sai Preeti Gouripeddi, Rwitajit Majumdar, Jayakrishnan Madathil Warriem and Hiroaki Ogata, Flip & Pair – a strategy to augment a blended course with activelearning components: effects on engagement and learning, Smart Learning Environments, Vol. 7, No.34, 2020.10.
Luan H, Geczy P, Lai H, Gobert J, Yang SJH, Ogata H, Baltes J, Guerra R, Li P and Tsai C-C, Challenges and Future Directions of Big Data and Artificial Intelligence in Education, Front. Psychol., 11：580820,
2020.10.19.
Huiyong Li, Rwitajit Majumdar, Yuanyuan Yang and Hiroaki Ogata, Design of a Self-Reflection Model in GOAL to Support Students' Reflection, 28th International Conference on Computers in Education（ICCE2020）, Vol.1, pp.330-335, 2020.11.23.
Kensuke TAKII, Brendan FLANAGAN & Hiroaki OGATA, Efficiency or Engagement: Comparison of Book Recommendation Approaches in English Extensive Reading, 28th International Conference on
Computers in Education（ICCE2020）, Vol.2, pp.106-112, 2020.11.23.
Tom GORHAM & Hiroaki OGATA, Professional Learning Community’s Views on Accessibility during Emergency Remote Teaching, 28th International Conference on Computers in Education（ICCE2020）,
Vol.1, pp.570-572, 2020.11.23.
Tom GORHAM & Hiroaki OGATA, Improving Skills for Peer Feedback on Spoken Content Using an Asynchronous Learning Analytics App, 28th International Conference on Computers in Education（ICCE2020）, Vol.2, pp.782-785, 2020.11.23.
Rwitajit MAJUMDAR, Geetha BAKILAPADAVU, Ramkumar Rajendran, Sameer SAHASRABUDHE, Brendan FLANAGAN, Alice Meirong CHEN & Hiroaki OGATA, Learning Analytics for Humanities and Design
Education, 28th International Conference on Computers in Education（ICCE2020）, Vol.2, pp.154-156, 2020.11.23.
Rwitajit Majumdar, Mei-Rong Alice Chen, Brendan Flanagan and Hiroaki Ogata, "E-book based Learning in times of Pandemic", ICCE2020, 2020/11.

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 235

研究発表・講演、論文、特許等

開一夫．テクノロジーの進化と人間の発達－私たちはどのような世界を生きているのか？（十六）：知的好奇心とテクノロジー（1）、究 , 120, 28-31, ミネルヴァ書房（東京）．2021 年 3 月

研究発表・講演、論文、特許等

Patrick Ocheja, Brendan Flanagan, Solomon Sunday Oyelere, Louis Lecailliez and Hiroaki Ogata, "A Prototype Framework for a Distributed Lifelong Learner Model", ICCE2020, 2020/11.
Hiroyuki Kuromiya, Rwitajit Majumdar, Taisyo Kondo, Taro Nakanishi, Kensuke Takii and Hiroaki Ogata, "Impact of School Closure during COVID-19 Emergency: A Time Series Analysis of Learning Logs",
ICCE2020, 2020/11.
Daichi Yoshitake, Brendan Flanagan and Hiroaki Ogata, "Supporting Group Learning Using Pen Stroke Data Analytics", ICCE2020, 2020/11.
Albert Yang, Irene Y.L Chen, Brendan Flanagan and Hiroaki Ogata, "Applying Key Concepts Extraction for Evaluating the Quality of Students’ Highlights on e-Book", ICCE2020, 2020/11.
Albert Yang, Irene Y.L. Chen, Brendan Flanagan and Hiroaki Ogata, "How Does The Quality of Students’ Highlights Affect Their Learning Performance in e-Book Reading", ICCE2020, 2020/11.
Mei-Rong Alice Chen, Rwitajit Majumdar, Gwo-Jen Hwang, Yihsuan Diana Lin, Hiroaki Ogata, Gökhan Akcapçnar and Brendan Flanagan, "Improving EFL students’ learning achievements and behaviors
using a learning analytics-based e-book system", ICCE2020, 2020/11.
Yuko Toyokawa, Mei-Rong Alice Chen, Rwitajit Majumdar, Gwo-Jen Hwang and Hiroaki Ogata, "Trends of E-Book-Based English Language Learning: A Review of Journal Publications from 2010 to 2019",
ICCE2020, 2020/11.
Vijayanandhini Kannan, Jayakrishnan Warriem Madathil, Rwitajit Majumdar and Hiroaki Ogata, "Learning Dialogues orchestrated with BookRoll: A Case Study of Undergraduate Physics Class During
COVID-19 Lockdown", ICCE2020, 2020/11.
Yanjie Song, Hiroaki Ogata, Yin Yang and Kousuke Mouri, "Examining primary students’ after-class vocabulary behavioural learning patterns in user-generated learning context: a case study", ICCE2020,
2020/11.
Rwitajit Majumdar, Geetha Bakilapadavu, Reek Majumder, Mei-Rong Alice Chen, Brendan Flanagan and Hiroaki Ogata, "Learning Analytics of Critical Reading Activity: Reading Hayavadana during
Lockdown", ICCE2020, 2020/11.
Brendan Flanagan, Rwitajit Majumdar, Kensuke Takii, Patrick Ocheja, Mei-Rong Alice Chen and Hiroaki Ogata, "Identifying Student Engagement and Performance from Reading Behaviors in Open eBook
Assessment", ICCE2020, 2020/11.
Taisho Kondo, Huiyong Li, Yuanyuan Yang, Rwitajit Majumdar and Hiroaki Ogata, "Design Explorations to Support Learner’s Mental Health using Wearable Device and GOAL application", ICCE2020,
2020/11.
Victoria Abou-Khalil, Samar Helou, Eliane Khalife, Rwitajit Majumdar and Hiroaki Ogata, "Emergency remote teaching in low-resource contexts: How did teachers adapt?", ICCE2020, 2020/11.
Huiyong Li, Rwitajit Majumdar, Yuanyuan Yang and Hiroaki Ogata, "Design of a Self-Reflection Model in GOAL to Support Students' Reflection", ICCE2020, 2020/11.
Gökhan Akcapçnar, Mohammad Nehal Hasnine, Rwitajit Majumdar, Mei-Rong Alice Chen, Brendan Flanagan and Hiroaki Ogata, "Exploring Temporal Study Patterns in eBook-based Learning", ICCE2020,
2020/11.
Mohammad Nehal Hasnine, Gökhan Akçapınar, Kousuke Mouri and Hiroshi Ueda, An Intelligent Ubiquitous Learning Environment and Analytics on Images for Contextual Factors Analysis, In the Special
Issue of the Applications of Context Awareness Computing and Image Understanding, Applied Sciences, Vol.10, No.24, pp.1-18, 2020.12.
Albert C. M. Yang, Irene Y. L. Chen, Brendan Flanagan and Hiroaki Ogata, Automatic Generation of Cloze Items for Repeated Testing to Improve Reading Comprehension, Educational Technology & Society,2021/07.
Mei-Rong Alice Chen, Yi-Hsuan Lin, Gwo-Jen Hwang, Victoria Abou-Khalil, Huiyong LI, Hiroaki Ogata, A reading engagement-promoting strategy to facilitate EFL students’ mobile learning achievement,
behavior, and engagement, International Journal of Mobile Learning and Organisation, 2022/01.
Christopher C. Y. Yang, Irene Y. L. Chen and Hiroaki Ogata, Toward Precision Education: Educational Data Mining and Learning Analytics for Identifying Students’ Learning Patterns with Ebook Systems,
Educational Technology & Society, Volume 24, Issue 1, pp.152-163, 2021.1.
Gwo-Jen Hwang, Ching-Yi Chang, Hiroaki Ogata, The effectiveness of the virtual patient-based social learning approach in undergraduate nursing education: A quasi-experimental study, Nurse Education
Today, 2022.1.
Albert C. M. Yang, Irene Y. L. Chen, Brendan Flanagan and Hiroaki Ogata, From Human Grading to Machine Grading: Automatic Diagnosis of e-Book Text Marking Skills in Precision Education, Educational
Technology & Society, Volume 24, Issue 1, pp.164-175, 2021.1.
Victoria Abou-Khalil, Samar Helou, Eliane Khalifé, MeiRong Alice Chen, Rwitajit Majumdar and Hiroaki Ogata, Emergency Online Learning in Low-Resource Settings: Effective Student Engagement
Strategies, Education Sciences, Volume 11, Issue 1, 2021.1.8.
Stephen J.H. Yanga, Hiroaki Ogata, Tatsunori Matsui, Nian-Shing Chen, Human-centered artificial intelligence in education: Seeing the invisible through the visible, Computers and Education: Artificial
Intelligence, Volume 2, 2021.1.10.
Patrick Ocheja, Brendan Flanagan, and Hiroaki Ogata, Blockchain in Education: Connecting Learning Records and Contents through the Blockchain, BCK21, 2021.2.17
Mei-Rong Alice Chen, Gwo-Jen Hwang, Rwitajit Majumdar, Yuko Toyokawa and Hiroaki Ogata, Research trends in the use of E-books in English as a foreign language（EFL）education from 2011 to 2020: abibliometric and content analysis, Interactive Learning Environments, 2021.2.28.
Christopher C. Y. Yang, Irene Y. L. Chen, Gökhan Akçapınar, Brendan Flanagan and Hiroaki Ogata, Using a Summarized Lecture Material Recommendation System to Enhance Students’ Preclass Preparation
in a Flipped Classroom, Educational Technology & Society, Volume 24, Issue 2, pp.1-13, 2021.4.
Nishioka, C. & Ogata, H., Extensive Reading Using an E-Book System and Online Forum, Learning Analytics and Knowledge 2021（LAK2021）, 2021.4.（In Press）
Kuromiya H., Nakanishi T., Majumdar R., Ogata H., Real-time Evidence Analysis Library（REAL）: Automatic Aggregation of Learning Analytics Based Intervention, LAK2021, 2021.4.12-16.
Brendan Flanagan, Atsushi Shimada, Rwitajit Majumdar, Hiroaki Ogata, The 3rd Workshop on Predicting Performance Based on the Analysis of Reading Behavior, LAK2021, pp. 237-240, 2021.4.12-16.
Kensuke Takii, Brendan Flanagan, Hiroaki Ogata, An English Picture-book Recommender System for Extensive Reading Using Vocabulary Knowledge Map, LAK2021, pp. 40-42, 2021.4.12-16.
Majumdar R., Şahin D., Kondo T., Li H., Yang Y.Y., Flanagan B. and Ogata H., Enabling Multimodal Reading Analytics through GOAL Platform, LAK2021, pp. 79-81, 2021.4.12-16.
Huiyong Li, Rwitajit Majumdar, Mei-Rong Alice Chen, Hiroaki Ogata, Goal-Oriented Active Learning（GOAL）System to Promote Reading Engagement, Self-Directed Learning Behavior, and Motivation in
Extensive Reading, Computers & Education（impact factor 8.538）, 104239, 2021.5.
Changhao Liang, Rwitajit Majumdar and Hiroaki Ogata, Learning log-based automatic group formation: system design and classroom implementation study, Research and Practice in Technology
Enhanced Learning, Vol.16, No.14, 2021.5.12.
Victoria Abou-Khalil, Samar Helou, Mei ‐ Rong Alice Chen, Brendan Flanagan, Louis Lecailliez, Niels Pinkwart & Hiroaki Ogata, Vocabulary recommendation approach for forced migrants using informal
language learning tools, Universal Access in the Information Society, pp.1-12, 2021.5.15.
Huiyong Li, Rwitajit Majumdar, Mei-Rong Alice Chen, Yuanyuan Yang & Hiroaki Ogata, Analysis of self-directed learning ability, reading outcomes, and personalized planning behavior for self-directed
extensive reading, Interactive Learning Environments, 2021.6.7.
Chen, C.-H., Yang, S. J. H., Weng, J.-X., Ogata, H., & Su, C.-Y, Predicting at-risk university students based on their e-book reading behaviours by using machine learning classifiers, Australasian Journal of
Educational Technology, pp.130-144, 2021.6.27.
Umar Bin Qushem, Athanasios Christopoulos, Solomon Sunday Oyelere, Hiroaki Ogata and Mikko-Jussi Laakso, Multimodal Technologies in Precision Education: Providing New Opportunities or AddingMore Challenges?, Education Sciences, Vol. 11, issue 7, 2021.7.7
Toyokawa Y., Majumdar R., Ogata H., Lecailliez L. and Changhao L, Technology Enhanced Jigsaw Activity Design for Active Reading in English, ICALT 2021, 2021.7.12-15.
Li J., Majumdar R., Ogata H, Mining Mathematics Learning Strategies of High and Low Performing Students using Log Data, ICALT 2021, 2021.7.12-15.
Majumdar R., Kothiyal A., Mishra S., Pande P., Li H, Yang Y.Y., Ogata H. and Warriem J.M, Design of a Critical Thinking Task Environment based on ENaCT framework, ICALT 2021, 2021.7.12-15.
Majumdar R., Yoshitake D., Flanagan B., Ogata H, ReDrEw: A Learning Analytics Enhanced Learning Design of a Drawing based Knowledge Organization Task, ICALT 2021, pp. 302-304, 2021.7.12-15.
Kensuke Takii, Brendan Flanagan, Hiroaki Ogata, EFL Vocabulary Learning Using a Learning Analytics-based E-book and Recommender Platform, ICALT 2021, pp. 254-256, 2021.7.12-15.
Flanagan B., Changhao L., Majumdar R., Ogata H, Towards Explainable Group Formation by Knowledge Map based Genetic Algorithm, ICALT 2021, pp. 370-372, 2021.7.12-15.
Yuanyuan YANG; Rwitajit MAJUMDAR; Huiyong LI; Gökhan AKÇAPINAR; Brendan FLANAGAN; Hiroaki OGATA, A framework to foster analysis skill for self-directed activities in data-rich environment,
Research and Practice in Technology Enhanced Learning, Vol.16, No.22, 2021.7.27.

236

研究発表・講演、論文、特許等

Majumdar R., Flanagan B., Ogata H, E-book technology facilitating university education during COVID-19: Japanese experience, Canadian Journal of Learning and Technology, Vol.47, No.4, 2021.9.20.
Hiroshi Ueda and Hiroaki Ogata and Tsuneo Yamada, Developing Policies for the Use of Education and Learning Data in Japan, Procedia Computer Science, 2021.9.
Kuromiya H., Majumdar R., Ogata H., Mining Students’ Engagement Pattern in Summer Vacation Assignment, ICCE 2021, 2021.11.22-26.
Toyokawa Y., Majumdar R., Lecailliez L. and Ogata H., A Flipped Model of Active Reading Using Learning Analytics-enhanced E-book Platform, ICCE 2021, 2021.11.22-26.
Ocheja P., Flanagan B., Majumdar R. and Ogata H., Blockchain in Education: Visualizations and Validating Relevance of Prior Learning Data, ICCE 2021, 2021.11.22-26.
Flanagan B., Takami K., Takii K., Yiling D., Majumdar R. and Ogata H., EXAIT: A Symbiotic Explanation Education System, ICCE 2021, 2021.11.22-26.（In Press）
Nakanishi T., Kuromiya H., Majumdar R. and Ogata H., Improvement of Teaching Based on the E-book Reader Logs: A Case Study at High School Math Class in Japan, ICCE 2021, 2021.11.22-26.
Majumdar R., Şahin D., Yang Y. and Li H., Preparations for Multimodal Analytics of an Enactive Critical Thinking Episode, ICCE 2021, 2021.11.22-26.
Zejie Tian, Guangcong Zheng, Brendan Flanagan, Jiazhi Mi, and Hiroaki Ogata, BEKT: Deep Knowledge Tracing with Bidirectional Encoder Representations from Transformers, ICCE 2021, 2021.11.22-26.
Majumdar R., Bakilapadavu G., Li J., Ogata H., Flanagan B. and Chen M. R. A., Analytics of Open-Book Exams with Interaction Traces in a Humanities Course, ICCE 2021, 2021.11.22-26.
Ryosuke Nakamoto, Brendan Flanagan, Kyosuke Takami, Yiling Dai, Hiroaki Ogata, Identifying Students’ Stuck Points Using Self-Explanations and Pen Stroke Data in a Mathematics Quiz, ICCE 2021,
2021.11.22-26.
Takami, K., Flanagan, B., Dai, Y., & Ogata, H., Toward Educational Explainable Recommender System: Explanation Generation based on Bayesian Knowledge Tracing Parameters, ICCE 2021, 2021.11.22-26.
Hiroaki Ogata, Rwitajit Majumdar, Brendan Flanagan, and Hiroyuki Kuromiya. Learning Analytics and Evidence-based K12 Education in Japan: Usage of Data-driven Services for Mobile Learning Across Two
Years, International Journal of Mobile Learning and Organisation, 2023/01.（In press）.
Hiroyuki Kuromiya, Rwitajit Majumdar, Gou Miyabe, and Hiroaki Ogata. E-book-based learning activity during COVID-19: engagement behaviors and perceptions of Japanese junior-high school students,
Research and Practice in Technology Enhanced Learning, Vol. 17. No. 12, 2022/03/21.
Hiroaki Ogata, Rwitajit Majumdar, and Stephen Yang and Jayakrishnan M. Warriem. LEAF（Learning & Evidence Analytics Framework）: Research and Practice in International Collaboration. Information
and Technology in Education and Learning. Vol.2, No.1, p. Inv-p001, 2022/11/08.
Rwitajit Majumdar, Liang Changhao, Hiroyuki Kuromiya, Huiyong Li, Brendan Flanagan, and Hiroaki Ogata. Learning and Evidence Analytics Framework（LEAF）: Innovating Log Data Driven Services for
Teaching and Learning. Interactive Tools and Demo in 15th ISLS 2022. 2022/06.
Changhao Liang, Rwitajit Majumdar, and Hiroaki Ogata. Continuous Data-Driven Group Learning Support: Case Study of an Asynchronous Online Course. In Proceedings of the 15th International
Conference on Computer-Supported Collaborative Learning - CSCL 2022. 2022/06.
Rwitajit Majumdar, Li Huiyong, Yuanyuan Yang, Brendan Flanagan, and Hiroaki Ogata. Goal System to Support In-class Reading Activity: A Study of Advanced and Standard EFL Learners. ICFULL 38.
2022/07.
Patrick Ocheja, Brendan Flanagan, and Hiroaki Ogata. Assessment Results on the Blockchain: A Conceptual Framework. Artificial Intelligence in Education（AIED）. 2022/07/26.
Rwitajit Majumdar, Naomichi Tanimura, Yukihiro Arakawa, Yuta Nakamizo, Brendan Flanagan, Huiyong Li, Yuanyuan Yang and Hiroaki Ogata. Learning at a Cafe and Learning at a Lab: Integrating Learning
Logs with Smart Eyewear and Environmental Sensor Data. The Proceeds of 22nd IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies（ICALT 2022）. 2022/07
Yuko Toyokawa, Rwitajit Majumdar and Hiroaki Ogata. Active Reading Dashboard to Enhance English Language Learning. ICFULL. 2022/07
Yuko Toyokawa, Rwitajit Majumdar and Hiroaki Ogata. Detecting Writing Difficulties among Students in Special Needs Class Using BookRoll’s Pen Stroke Data. ICFULL. 2022/07
Yuanyuan Yang, Huiyong Li, Rwitajit Majumdar and Hiroaki Ogata. Leverage Technology to Support Self-direction Strategies for High School Students in Weekly English Vocabulary and Grammar Learning.
ICFULL. 2022/07
Huiyong Li, Rwitajit Majumdar, Yuanyuan Yang and Hiroaki Ogata. Perception-behavior differences in self-directed language learning among junior high school EFL learners. ICFULL. 2022/07
Tom Gorham, Rwitajit Majumdar and Hiroaki Ogata. Pebasco: An Asynchronous Learning Analytics App for Communicative Language Teaching Built Using No-Code Technology. ICFULL. 2022/07
Yuko Toyokawa, Rwitajit Majumdar and Hiroaki Ogata. Application of Learning Analytics Enhanced e-book reader for Inclusive Education at Special Needs Class. The procs. of 22nd IEEE International
Conference on Advanced Learning Technologies（ICALT 2022）. 2022/07
Yuanyuan Yang, Rwitajit Majumdar, Huiyong Li, Brendan Flanagan, and Hiroaki Ogata. Design of a Learning Dashboard to Enhance Reading Outcomes and Self-directed Learning Behaviors in Out-of-class
Extensive Reading. Interactive Learning Environments（Impact Factor 3.928）. 2022/07/21.
Vjayanandhini Kannan, Jayakrishnan M. Warriem, Rwitajit Majumdar, and Hiroaki Ogata. Learning Dialogues orchestrated with BookRoll: Effects on Engagement and Learning in an Undergraduate Physics
course. RPTEL, Vol. 17, No. 28. 2022/07/22.
Hiroyuki Kuromiya, Rwitajit Majumdar, and Hiroaki Ogata. Detecting Teachers’ in-Classroom Interactions Using a Deep Learning Based Action Recognition Model. In Rodrigo, M.M., Matsuda, N., Cristea, A.I.,
Dimitrova, V.（eds）Artificial Intelligence in Education（AIED 2022）. Posters and Late Breaking Results, Workshops and Tutorials, Industry and Innovation Tracks, Practitioners’ and Doctoral Consortium. Vol.
13356, pp. 379-382. 2022/07/26
Ryosuke Nakamoto, Brendan Flanagan, Yiling Dai, Kyosuke Takami and Hiroaki Ogata. An Automatic Self-explanation Sample Answer Generation with Knowledge Components in a Math Quiz. In Rodrigo,
M.M., Matsuda, N., Cristea, A.I., Dimitrova, V.（eds）Artificial Intelligence in Education（AIED 2022）. Posters and Late Breaking Results, Workshops and Tutorials, Industry and Innovation Tracks, Practitioners’
and Doctoral Consortium. Vol. 13356, pp. 254-258. 2022/07/26
Patrick Ocheja, Brendan Flanagan and Hiroaki Ogata. Assessment Results on the Blockchain: A Conceptual Framework. In Rodrigo, M.M., Matsuda, N., Cristea, A.I., Dimitrova, V.（eds）Artificial Intelligence in
Education（AIED 2022）. Posters and Late Breaking Results, Workshops and Tutorials, Industry and Innovation Tracks, Practitioners’ and Doctoral Consortium. Vol. 13356, pp. 306-310. 2022/07/26
Chia-Yu Hsu, Rwitajit Majumdar, Huiyong Li, Yuanyuan Yang, and Hiroaki Ogata. Extensive Reading at Home: Extracting Self-directed Reading Habits from Learning Logs. Artificial Intelligence in Education.
AIED 2022. Vol. 13355, pp. 614-619. 2022/07/27
Brendan Flanagan, Rwitajit Majumdar, and Hiroaki Ogata. Early-warning Prediction of Student Performance and Engagement in Open Book Assessment by Reading Behavior Analysis. International Journalof Education Technology in Higher Education（SSCI, IF=7.611）. Vol. 19, No. 41. 2022/08/09.
Changhao Liang, Rwitajit Majumdar, Izumi Horikoshi, Brendan Flanagan and Hiroaki Ogata. Exploring predictive indicators of reading-based online group work for group formation assistance. ICCE 2022.
2022/11.
Yuta Nakamizo, Rwitajit Majumdar, Izumi Horikoshi, Changhao Liang, Brendan Flanagan and Hiroaki Ogata. GWpulse: Supporting Learner Modeling and Group Awareness in Online Forum with Sentiment
Analysis. ICCE 2022. 2022/11.
Chia-Yu Hsu, Izumi Horikoshi, Huiyong Li, Rwitajit Majumdar, and Hiroaki Ogata. Extracting Students’ Self-Regulation Strategies in an Online Extensive Reading Environment using the Experience API（xAPI）. ICCE 2022. 2022/11.
Izumi Horikoshi, Changhao Liang, Rwitajit Majumdar, and Hiroaki Ogata. Peer Evaluation Behavior Analysis: Applicability and Reproducibility of the Method Across Systems and Activity Contexts. ICCE
2022. 2022/11.
Hiroyuki Kuromiya, Rwitajit Majumdar and Hiroaki Ogata. Evaluating Course Grading Fairness in Comparison of Learning Activity Logs Before and After COVID-19. WCCE 2022. 2022/11.
Changhao Liang, Rwitajit Majumdar, Thomas Gorham, Izumi Horikoshi, and Hiroaki Ogata. Estimating peer evaluation potential by utilizing learner model during group work. CollabTech2022. 2022/11.
Gustavo Zurita, Carles Mulet-Forteza, José M. Merigó, Valeria Lobos-Ossandón, and Hiroaki Ogata. A Bibliometric Overview of the IEEE Transactions on Learning Technologies. IEEE Transaction on Learning
Technologies. 2022/11.
Changhao Liang, Rwitajit Majumdar, Yuta Nakamizo, Brendan Flanagan and Hiroaki Ogata. Algorithmic group formation and group work evaluation in a learning analytics-enhanced environment:
implementation study in a Japanese junior high school. Interactive Learning Environments. 2022/09/19.
Patrick Ocheja, Friday J. Agbo, Solomon S. Oyelere, Brendan Flanagan, and Hiroaki Ogata. Blockchain in Education: A Systematic Review and Practical Case Studies. IEEE Access. 2022/09/15.

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 237

研究発表・講演、論文、特許等

Ogata H., Learning Analytics of Humanities Course: Reader Profiles in Critical Reading A ctivity, Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 2021.8.
Liang C., Yuko Toyokawa, Taro Nakanishi, Majumdar R., & Ogata H., Supporting Peer Evaluation in a Data-driven Group Learning Environment, CollabTech2021, pp. 93-100, 2021.8.27-9.3.

研究発表・講演、論文、特許等

Christopher C. Y. Yang and Hiroaki Ogata. Lag sequential analysis for identifying blended learners’ sequential patterns of e-book note-taking for self-regulated learning. Educational Technology & Society.
2023/04（in press）.
Albert C.M. Yang, Brendan Flanagan, and Hiroaki Ogata, Adaptive formative assessment system based on computerized adaptive testing and the learning memory cycle for personalized learning,
Computers and Education: Artificial Intelligence, Vol.3, No. 100104, 2022/10/29
Taisei Yamauchi, Kyosuke Takami, Brendan Flanagan and Hiroaki Ogata, Nudge Messages for E-Learning Engagement and Student’s Personality Traits: Effects and Implication for Personalization,
Proceedings of 30th International Conference on Computers in Education（ICCE 2022）. Asia-Pacific Society for Computers in Education（APSCE）, 2022/11.
Kyosuke Takami, Gou Miyabe, Brendan Flanagan and Hiroaki Ogata, Automated Test Set Quiz Maker Optimizing Solving Time and Parameters of Bayesian Knowledge Tracing model extracted from
Learning Log, Proceedings of 30th International Conference on Computers in Education（ICCE 2022）. Asia-Pacific Society for Computers in Education（APSCE）, 2022/11.
Changhao Liang, Izumi Horikoshi, Rwitajit Majumdar, and Hiroaki Ogata, Learning long-based group work support: GLOBE framework and system implementations, Proceedings of 30th International
Conference on Computers in Education（ICCE 2022）. Asia-Pacific Society for Computers in Education（APSCE）, 2022/11.
Taito Kano, Izumi Horikoshi and Hiroaki Ogata, Classification and analysis of learners' proficiency level in marker use based on learning longs, Proceedings of 30th International Conference on Computers in
Education（ICCE 2022）. Asia-Pacific Society for Computers in Education（APSCE）, 2022/11.
Rwitajit Majumdar, Hiroaki Ogata, Jayakrishnan Warriem and Prajish Prasad, LA-ReflectT: A Platform for Data-informed Reflections in Micro-learning tasks, Proceedings of 30th International Conference on
Computers in Education（ICCE 2022）. Asia-Pacific Society for Computers in Education（APSCE）, 2022/11.
Zejie Tian, Brendan Flanagan, Yiling Dai, and Hiroaki Ogata, Automated Matching of Exercises with Knowledge Components, Proceedings of 30th International Conference on Computers in Education（ICCE2022）. Asia-Pacific Society for Computers in Education（APSCE）, 2022/11.
Izumi Horikoshi, Changhao Liang, Rwitajit Majumdar, and Hiroaki Ogata, Applicability and Reproductibility of Peer Evaluation Behavior Analysis Across Systems and Activity Contexts, Proceedings of 30th
International Conference on Computers in Education（ICCE 2022）. Asia-Pacific Society for Computers in Education（APSCE）, 2022/11.
Naomichi Tanimura, Kensuke Takii, Brendan Flanagan and Hiroaki Ogata, A Learning Path Recommendation System for English Grammar Quiz Using Knowledge Map, Proceedings of 30th International
Conference on Computers in Education（ICCE 2022）. Asia-Pacific Society for Computers in Education（APSCE）, 2022/11.
Hiroaki Ogata, Rwitajit Majumdar, Brendan Flanagan, Learning in the Digital Age: Power of Shared Learning Logs to Support Sustainable Educational Practices, IEICE Transactions on Information and
Systems, Vol.E106-D, No.2, 2023/02
緒方広明 , キャリアデザインにおける教育ビッグデータの活用と可能性 , 調査月報 , 2021 年 1 月号 , pp.2-3, 2021 年 1 月
緒方広明 , ラーニングアナリティクス：教育ビッグデータの分析による教育変革 , Nextcom, 45 号 , pp.14-2 1, 2021 年 3 月
緒方広明 , デジタル教科書で積み上げられる「データ」のゆくえ , 教職研修 , 2021 年 6 月号 , pp.2-3, 2021 年 5 月 19 日

●特許等
出願者

出願番号

国内・国外・PCT

出願日

名称

発明者

学習支援装置、学習支援方法、

日本電信電話株式会社

2019-48173

PCT/JP2019 年 10 月 12 日

日本電信電話株式会社

2021-18588

PCT/JP

2021 年 5 月 17 日

ニューラルネットワーク学習装
置、ニューラルネットワーク学 服部正嗣 , 澤田宏 , 岩田具治

2021 年 5 月 17 日

ニューラルネットワーク学習装
置、ニューラルネットワーク学 服部正嗣 , 澤田宏 , 岩田具治

プログラム

服部正嗣 , 藤田早苗 , 白井良成

習方法、プログラム
日本電信電話株式会社

2021-18589

PCT/JP

習方法、プログラム
日本電信電話株式会社

2022-25898

PCT/JP

2022 年 6 月 29 日

問題推薦装置、問題推薦方法、 服部正嗣 , 澤田宏 , 亀井剛次 ,
プログラム
納谷太

日本電信電話株式会社

2022-25899

PCT/JP

2022 年 6 月 29 日

状態推定装置、問題推薦装置、服部正嗣 , 澤田宏 , 亀井剛次 ,状態推定方法、問題推薦方法、
納谷太
プログラム

●受賞実績
タイトル

受賞内容

日付

発表元

VocabGO-An Augmented Reality English 2020 International Innovation and Invention
2020 年 11 月
Vocablary Learning App
Competition (IIIC220) Gold Medal

International Innovation and Invention
Competition●成果普及の努力（プレス発表等）
日付

238

タイトル

媒体

2019 年 4 月 8 日「International Symposium on Evidence-Based Education through
SoLAR
Learning Analytics at Kyoto University, Japan」

2019 年 5 月 7 日「教育データを多方面で利活用へ」

2019 年 5 月 28 日

授業受ける生徒の脳状態 リアルタイムに色で表示
習支援システム実証

2019 年 5 月 28 日

脳活動測定し授業改善 三浦学苑高と東大大学院全国初実証実
神奈川新聞
験

2019 年 5 月 28 日

ICT 授業効果は？ 生徒の脳活動計測 東大実験2019 年 6 月 7 日

授業集中 脳血流で確認

読売新聞2019 年 6 月 8 日「AI で授業改善」

京都新聞

時事通信社 内外教育（第 6746 号・合併号）
東大、学

日刊工業新聞毎日新聞2019 年 6 月 10 日

「ラーニングアナリティクスで変わるこれからの教育」

学習情報研究 7 月号

2019 年 6 月 25 日

「学校の ICT 活用遅れ、解消へ一歩 文科省が工程表」

日本経済新聞2019 年 6 月 26 日

0.4 秒 脳力が勝負を分かつ ブレインテックで鍛える

日本経済新聞2019 年 10 月

「教育・学習データの活用により、生徒一人ひとりに応じた学習
河合塾進路指導情報誌 ガイドライン 10 月号
が可能になり、教育の在り方が変化」

2019 年 11 月

「先駆的な ICT 活用校が選んだ Surface Go の、安定性とコストパ
日本 Microsoft HP
フォーマンス」

2020 年 3 月 5 日【脳科学と教育】開一夫・東京大学教授インタビュー

教育新聞

2020 年 4 月 3 日

教育データ利活用の可能性を探る

時事通信社 内外教育（第 6822 号）

2020 年 6 月 8 日

魅力ある遠隔授業、「MOOC」に学べ

日本経済新聞 電子版

研究発表・講演、論文、特許等

タイトル

媒体

「生徒の「分からない」を可視化するラーニングアナリティクス」 教育と ICT Online

2021 年 7 月 19 日

「データとエビデンスに裏打ちされた教育へ」

教育と ICT, No.17「エビデンスに基づく教育実践とは？——EDE 協議会が旗揚げの2021 年 8 月 23 日

シンポジウム開催」「教育データでエビデンス駆動型教育へ

2021 年 9 月 7 日

研究発表・講演、論文、特許等

日付
2021 年 6 月 15 日

BookRoll 等で学びのデータ活用」

教育と ICT Online
教育家庭新聞知見がない 1 人 1 台端末の授業こそデータとエビデンスが役に立教育と ICTつ2021 年 10 月 18 日

内田洋行、文科省 CBT システム「MEXCBT」に使われてきた学2021 年 11 月 1 日

習 e ポータル「L-Gate」の製品版を本格的に提供開始

2021 年 12 月 5 日

学生対面授業「前面」二の足
特集

2022 年 4 月 18 日

株式会社内田洋行プレスリリース
読売新聞

急加速する「日本型教育 DX」の全貌 「教育データの分析と可視化が教員を助ける」

日経パソコン教育と ICT 第 20 号 pp. 20-23

2022 年 4 月 19 日

「AI 先生」阻む壁 教育データの利用、ルール作りに遅れ

2022 年 5 月 26 日

教育 DX の焦点【4】ラーニングアナリティクスは未来の教室を夢
教育と ICT Online
見る

日本経済新聞電子版

広がる教育データ活用 宿題の解答時間・弱点がリアルタイム

2022 年 5 月 31 日

で教師に朝日新聞デジタル

2022 年 5 月 31 日

学習データ活用 成長を実感

朝日新聞 31 面

2022 年 6 月 7 日

デジタル庁や自治体が教育データ利活用の最新状況を語る

教育と ICT Online

2022 年 7 月 19 日

教育データ利活用に向けて研究や実証が進むラーニングアナリテ
日経パソコン 教育と ICT 第 21 号 pp. 8-9
ィクスやダッシュボードで活用

6． 国立大学法人広島大学●研究発表・講演
発表者

所属

タイトル

雑誌名・学会名・イベント名等

発表年月

The 4th International Conference

林雄介

広島大学

Open Information Structure Approachon Educational Management andto Learning Support and Management
2019 年 10 月
Administration (CoEMA2019)Invitedwith Kit-build Concept Map
Talk

平嶋宗

広島大学

「組み立てることによる学習」の設計
情報処理学会第 152 回 CE 研究会 招とその支援環境の開発— 読解過程
2019 年 11 月
待講演のホワイトボックス化の試みとして－

平嶋宗

広島大学

平嶋宗

広島大学

外的表象のデザインと心的状態のセ 第 14 回医療系 e ラーニング全国交流
ンシング

会 招待講演2019 年 12 月

iOS アプリケーション「AI と問題 作
り i3Monsakun 1」「AI と 問 題 作 り http://www.learning-engineering.
i3Monsakun 3」のリリース（株式会社 co.jp/monsakun.html
ラーニングエンジニアリング※）2020 年 1 月※株式会社ラーニングエンジニアリングは研究代表者の研究成果をソフトウェア化して販売するために 2013 年に設立された大学発ベンチャー企業である。

●論文
発表者

所属

タイトル

雑誌名・学会名・イベント名等

ページ番号

発表年月

Banni Satria Andoko､ Yusuke
広島大学
Hayashi､ Tsukasa Hirashima

An Analysis of Concept
Mapping Style in EFL Readin
The Journal of Information andｇ C o mp r e - h e n s i o n f r o m
63-68
Systems in Education
the Viewpoint of Paragraph
Structure of Text

2020 年 10 月

Nur Hasanah､ Yusuke Hayashi､
広島大学
Tsukasa Hirashima

Posing Arithmetic W ord
Problems in a Sentence
I n t e g r a t i o n L e a r n i n g The Journal of Information and
51-62
Environment in English and Systems in Education
Indone sian: A U t ili z a t ion
Analysis2020 年 10 月

Banni Satria Andoko､ Yusuke
Hayashi､ Tsukasa Hirashima､ 広島大学
Atiqah Nurul Asri

Improving English reading for
Research and Practice in
EFL readers with reviewing kitTechnology Enhanced Learningbuild concept map

1-19

2020 年 3 月

Lia SADITA､ Tsukasa HIRASHIMA､
Yusuke HAYASHI､ Pedro GF
広島大学
FURTADO､ Kasiyah JUNUS､
Harry b. SANTOSOThe e f f ec t of dif f er encesin gr oup c omposition on
knowledge transfer､ groupResearch and Practice inachievement､ and learners’
Technology Enhanced Learning
affective responses during
reciprocal concept mappingwith the Kit-Build Approach

1-19

2020 年 6 月

Lia SADITA､ Pedro GF FURTADO､
Tsukasa HIRASHIMA､ Yusuke 広島大学
HAYASHIAnalysis of The Similarity ofIndividual Knowledge and The
Comprehension of Partner’s
IEICE Transactions on
Representation during
Information and Systems
Collaborative Concept Mappingw i th R e cipr o c al K i t Build
Approach1722-1731

2020 年 7 月

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 239

研究発表・講演、論文、特許等

発表者

所属

タイトル

Lia SADITA､ Tsukasa HIRASHIMA､
Yusuke HAYASHI､ Warunya

雑誌名・学会名・イベント名等

ページ番号

発表年月

Collaborative concept mappingwith reciprocal kit-build: a IEICE Transactions on

WUNNASRI､ Jaruwat PAILAI､ 広島大学

practical use in linear algebra Information and Systems

K a s i y ah JUNUS ､ Har r y b .
SANTOSO

1-22

2020 年 7 月

course

●受賞実績
発表者

所属

林雄介、岩井健吾、平嶋宗

タイトル

広島大学

雑誌名・学会名・イベント名等研究会優秀賞

人工知能学会

発表年月2020 年 6 月

7. 国 立大学法人岡山大学●研究発表・講演発表者

所属山本康裕・益岡都萌・宮崎康夫・寺
澤孝文

タイトル

雑誌名・学会名・イベント名等

大学生における短時間での語彙習得
日本教育心理学会第 63 回総会
学習が総合的な英語能力の向上に与発表登録済みえる影響

岡山大学・バージニア工科大学

発表年月2021 年 8 月

●論文
発表者

所属

寺澤孝文

タイトル

雑誌名・学会名・イベント名等

高精度教育ビッグデータで変わる記憶と教育の常識－マイク （著書）

岡山大学

ページ番号

発表年月

全 135 頁

ロステップ・スケジューリング 風間書房

2021 年 3 月 31 日

による知識習得の効率化－

●受賞実績
発表者

タイトル

雑誌名・学会名・イベント名等

発表年月

日 本 e-Learning ア ワ ード： 文 部 科 学 大 臣 賞

寺澤孝文（岡山大学）

高精度教育ビッグデータによる学力測定精度の（e-Learning Awards 2019 フォーラム実行委員 2019 年 11 月
飛躍的向上会、日本工業新聞社）●成果普及の努力（プレス発表等）
タイトル

発表方法・媒体名

発表年月

大学院教育学研究科の寺澤教授が「戦略的イノベーション創造
プログラム（SIP）第 2 期 ビッグデータ・ＡＩを活用したサイバー 岡山大学新着ニュースでの発表
空間基盤技術」に採択
寺澤研究室：YouTube チャンネルの開設

2019 年 1 月

YouTube2019 年 7 月

教育新聞による取材

2019 年 11 月

ビッグデータで学習意欲向上 開発者の寺澤岡山大教授が講演 e
教育新聞による取材
ラーニングアワード 2019 フォーラム

2019 年 11 月

【株式会社 MAYA SYSTEM 】文部科学大臣賞受賞の e ラーニンク
プレスリリース ( 株式会社 MAYA SYSTEM 発信 )グシステムに クラウド SIM 搭載スマートフォン「jetfon P6」採用

2019 年 12 月

GIGA スクール構想の一歩先を行く、小型で安価な学習端末の実
プレスリリース
証実験が全国で初めて自治体でスタート

2020 年 10 月

自主学習の高度化へ
布2020 年 10 月

https://www.youtube.com/channel/UCpJ3bEIQTyv1KXdlWI50Lpg【マイクロステッフプ】学びが変わる 効果的学習の意外な姿（特集記事）

高森中１、２年生 岡山大の協力で端末配

南信州新聞（長野県）による取材【増進堂・受験研究社】岡山大学・寺澤教授が推進する NEDO・SIP のプロジェクトに参画。文部科学大臣賞を受賞したマイクロ プレスリリース（増進堂発信）
ステップ・スタディをコンテンツで支援

2020 年 11 月

成績アップには学習意欲向上がカギ！ 教育格差をなくす高精度
SDGs メディア／豪田ヨシオ部による取材
教育ビッグデータを活用した新しい e-Learning

2021 年 1 月

岡山大学 実践データサイエンスフォーラム／ SIP 成果報告会開プレスリリース
催のお知らせ2021 年 2 月【学ぶ 育む】「見るだけで暗記」岡大発の画期的ドリル／大学院・山陽新聞（岡山県）による取材
寺澤教授が開発（特集記事）

2021 年 3 月

令和時代の新型 e- ラーニング：最新研究に基づき記憶定着に特月刊先端教育による取材
化 やる気を引上げる新型 e- ラーニング

2021 年 4 月 ( 取材は 2021 年 3 月 )8. 株
 式会社エクサウィザーズ、国立大学法人静岡大学●研究発表・講演
発表年月日

240

発表媒体

発表タイトル2019 年 3 月 9 日

第 3 回 日本臨床知識学会学術集会

人間中心の人工知能学は臨床知識を広く深くす
竹林洋一る2019 年 2 月 6 日

東京 CareWeek2019
展 専門セミナー「本人と家族の視点を重視する「自立共生支援
AI」と認知症情報学～みんなが「ごちゃまぜ」 竹林洋一になってつくる心豊かな共生社会」

超高齢社会のまちづくり

発表者

研究発表・講演、論文、特許等

2019 年 5 月 14 日
2019 年 6 月 6 日
2019 年 6 月 6 日
2019 年 6 月 6 日

発表媒体
全日本鍼灸学会第 68 回学術大会愛知大会
International Masterclass on Dementia Care,
Design and Aging, Keynote

発表タイトル

発表者

かけがえのない記憶の再興戦略

本田美和子

Designing for Dementia

堀田聰子

2019 年度 人工知能学会全国大会（第 33 回）企 KS-11 ヒューマンインタラクション技術による自桐山伸也
画セッション
立共生支援 AI の研究開発と社会実装に向けて2019 年度 人工知能学会全国大会（第 33 回）企 KS-11 ヒューマンインタラクション技術による自画セッション

立共生支援 AI の研究開発と社会実装に向けて2019 年度 人工知能学会全国大会（第 33 回）企 KS-11 ヒューマンインタラクション技術による自画セッション

立共生支援 AI の研究開発と社会実装に向けて

小林美亜
石川翔吾

2019 年 6 月 6 日

2019 年度 人工知能学会全国大会（第 33 回）企 KS-11 ヒューマンインタラクション技術による自竹林洋一
画セッション
立共生支援 AI の研究開発と社会実装に向けて2019 年 6 月 6 日

認 知 症 の 状 態 像 理 解 を 深 め る た め の 神谷直輝、吉沢拓実、石川翔吾、上野秀樹、小2019 年度 人工知能学会全国大会（第 33 回）
ConceptNet を用いた認知症見立て表現モデル 林美亜、前田実、西山千秋、村上佑順、桐山伸也、［3Rin2］インタラクティブセッション１
の構築
竹林洋一

2019 年 6 月 6 日

2019 年 6 月 7 日

2019 年度 人工知能学会全国大会（第 33 回） 認知症のある人の個性表現に基づく自立を重視 寺面美香、石川翔吾、桐山伸也、加藤忠相、井［3Rin2］インタラクティブセッション１
第 34 回日本老年精神医学会特別企画シンポジ
ウム

した生活環境デザインの評価と分析
認知症のある人の暮らしをともに紐解き未来をつくる：認知症未来共創ハブの活動を手がかりに

出猛、竹林洋一筧裕介、猿渡進平、徳田雄人、樋口直美、粟田
主一・堀田聰子（座長）2019 年 6 月 7 日

第 33 回人工知能学会全国大会

認知症ケア協調学習環境における多重思考モデ
小俣敦士 本田美和子他
ルに基づく指導知識の表出化

2019 年 6 月 7 日

第 33 回人工知能学会全国大会

小俣敦士、石川翔吾、松井佑樹、原寿夫、宗形
認知症ケア協調学習環境における多重思考モデ
初枝、中野目あゆみ、坂根裕、本田美和子、桐ルに基づく指導知識の表出化
山伸也 ,、竹林洋一

2019 年 6 月 22 日

第 29 回東北作業療法学会特別講演

2019 年 6 月 30 日

2019 年 6 月 30 日

2019 年 6 月 30 日

2019 年 6 月 30 日

みんなの認知症情報学会 第１回 ポスター発表
交流会

地域包括ケアから地域共生社会へ－参加とつながりを手がかりに堀田聰子

みんなの認知症情報学からみた慢性の痛み - 自立共生支援 AI のための多視点データベースの 柴田健一
構築 -みんなの認知症情報学会 第１回 ポスター発表 マルチモーダルセンシング基盤を活用した認知 小野塚優志 , 青木渉 , 宮坂光太郎 , 船橋美沙子 ,交流会症ケアの見える化

田中とも江 , 石川翔吾 , 桐山伸也

小俣敦士 , 石川翔吾 , 原寿夫 , 宗形初枝 , 中野目
みんなの認知症情報学会 第１回 ポスター発表 認知症ケアの協調学習環境におけるコーチング
あゆみ , 香山壮太 , 坂根裕 , 本田美和子 , 桐山伸
交流会
知の可視化と分析
也 ,, 竹林洋一
みんなの認知症情報学会 第１回 ポスター発表 介護記録の見える化による認知症のある人の個 寺面美香 , 石川翔吾 , 桐山伸也 , 加藤忠相 , 井出交流会

性理解の深化猛 , 竹林洋一

2019 年 6 月 30 日

みんなの認知症情報学会 第１回 ポスター発表
認知症見立て塾の ICT 化と学びの見える化
交流会

神谷直輝 , 石川翔吾 , 上野秀樹，小林美亜，村上佑順 , 桐山伸也，竹林洋一

2019 年 6 月 30 日

みんなの認知症情報学会 第１回 ポスター発表
見立て塾と認知症支援
交流会

上野秀樹

2019 年 6 月 30 日

みんなの認知症情報学会 第１回 ポスター発表 認知症見立て塾と生活環境デザイン塾の普及と交流会本格発展に向けて石川翔吾

改 めて地 域 のレジリエンスを考える－
2019 年 7 月 6 日

第 13 回日本慢性看護学会教育講演

Compassionate Community（思いやりに満ちた 堀田聰子
コミュニティ）を手がかりに－2019 年 7 月 20 日

第 21 回日本医療マネジメント学会学術総会

優しさを届けるケア技術ユマニチュード

2019 年 7 月 23 日

21 世紀政策研究所シンポジウム

誰もが参加できる社会に向けたチャレンジ：認知症未来共創ハブと健康の新しい概念を手がか 堀田聰子
りに2019 年 8 月 23 日

日本キリスト者医科連盟第 71 回総会

優しさを届けるケア技術ユマニチュード

2019 年 8 月 26 日

研究報告高齢社会デザイン（ASD），2019-ASD- 認知症ケアエビデンス創出のためのマルチモー 小野塚優志，青木渉，田中とも江，船橋美沙子，
15（2），pp.1-5
ダル状況理解センシング基盤の構築
桐山伸也

2019 年 8 月 31 日

第 29 回日本保健医療社会福祉学会シンポジウ 地域共生社会の実現に向けて compassionate堀田聰子ム
community を手がかりに2019 年 9 月 4 日

第 37 回日本ロボット学会

マルチモーダル・ケア技術の技術評価と臨床効
本田美和子
果2019 年 9 月 4 日

第 37 回日本ロボット学会

認知症ケア高度化のための構造化映像を用いた
小俣敦士
協調的コーチング環境2019 年 9 月 7 日

みんなの認知症情報学会 第２回年次大会 特別
SIP の取り組み
企画

2019 年 9 月 7 日

みんなの認知症情報学会第２回年次大会

継承道場の IT を用いた可視化～人に教えること
神谷直輝
で自分が変容する姿を見て、また変わる

2019 年 9 月 7 日

みんなの認知症情報学会第２回年次大会

多視点観察情報からみた慢性の痛みデータベー柴田健一
ス構築に向けた取り組み

2019 年 9 月 8 日

みんなの認知症情報学会 第２回年次大会 特別 自立共生支援 AI の取り組み－ AI は認知症の課
坂根裕，石川翔吾
セッション
題にどのように貢献できるのか？－2019 年 9 月 8 日

みんなの認知症情報学会 第２回年次大会 市民 認知症のある本人の声を中心とした自立共生社
桐山伸也，石川翔吾
公開ワークショップ
会について考えるワークショップ

2019 年 9 月 29 日

一般社団法人日本認知症ケア学会 2019 年北海
優しさを届けるケア技術ユマニチュード
道ブロック大会

本田美和子

2019 年 10 月 2 日

日経認知症シンポジウム

堀田聰子

認知症未来共創ハブ

本田美和子

本田美和子

石山洸，宮⽥裕章，桐山伸也，小林美亜

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 241

研究発表・講演、論文、特許等

発表年月日
2019 年 5 月 12 日

研究発表・講演、論文、特許等

発表年月日
2019 年 10 月 10 日

発表媒体
第 4 回 CareTEX 関西 2019 専門セミナー

発表タイトル

発表者

認知症当事者と家族の視点を重視する『自立共竹林洋一
生支援 AI』と地域づくり2019 年 10 月 11 日

第 33 回日本手術看護学会年次大会

優しさを届けるケア技術ユマニチュード

2019 年 10 月 20 日

日本ユマニチュード学会

HOCORECO：歩行× AI による適切な介入手法
坂根裕、江崎日淑、山崎寛、⻲山悟の提案

2019 年 10 月 27 日

2019 年 11 月 1 日
2019 年 11 月 8 日
2019 年 11 月 9 日

2019 年 11 月 10 日

The IEEE International Conference on Computer First-Person Camera System to Evaluate Tender
Vision
人工知能 34 巻 6 号（2019 年 11 月），pp.845846
第 73 回国立病院総合医学会

Dementia-Care Skill

第 24 回 静岡健康・長寿学術フォーラム「県民フォーラム」

Atsushi Kanakzawa, Miwako Honda

企画セッション KS-11「ヒューマンインタラクシ
ョン技術による自立共生支援 AI の研究開発と社 桐山伸也，石山洸
会実装に向けて」
優しさを伝えるケア技術・ユマニチュード

日本認知症ケア学会九州・沖縄ブロック大会特 認知症未来共創ハブ－認知症とともによりよく
別講演

本田美和子

生きるいまと未来に向けて

本田美和子
堀田聰子

みんなでマルチモーダルなエビデンスと知を創り出す認知症情報学―サイバー・フィジカルＡ 竹林洋一
Ｉによるお茶の多面的理解と文化の振興―
からだとこころの状態のビッグデータ構築と知第 24 回 静岡健康・長寿学術フォーラム

識化を推進するセンシング情報基盤―誰といつ「県民フォーラム」

どこでどんな「お茶」をすると健康になれるか？

2019 年 11 月 13 日

公益社団法人群馬県看護協会年次総会

尊厳を回復させるケア “ ユマニチュード ”

2019 年 11 月 23 日

人工知能学会 合同研究会 2019 第 14 回 コモン ミンスキー理論に基づく物語／対話理解とコミ
桐山伸也
センス知識と情動研究会
ュニケーション支援への応用

2019 年 11 月 10 日

桐山伸也

―

2019 年 11 月 23 日

認知症ケアの創造力を高める症例理解石川翔吾

2019 年 11 月 23 日

人工知能学会 合同研究会 2019 第 14 回 コモン
ケアのナラティブな世界の構造化
センス知識と情動研究会

2019 年 11 月 28 日

第 43 回日本高次脳機能障害学会

認知症のある人の生活困難事例における神経心
矢野真沙代
理学的考察

2019 年 11 月 30 日

日本建築学会・福祉施設小委員会シンポジウム

地域に向かう福祉施設

第 21 回神奈川看護学会

AI の看護への活用と未来―AI は認知症の人を看竹林洋一
護できるのか―2019 年 11 月 30 日
2019 年 12 月 15 日

日本科学未来館 Miraikan フォーカス トークセッ AI ×超高齢社会 ～データでかわる？ 介護の現

小林美亜

堀田聰子

石川翔吾，加藤忠相

ション場

2020 年 1 月 15 日

デジタルプラクティス ,11（1）,pp.154-172

医学的知識を持つ介護従事者育成のための認知 神谷直輝，吉沢拓実，石川翔吾，小林美亜，上症見立て遠隔講義システムの開発
野秀樹，村上佑順，桐山伸也，竹林洋一

2020 年 1 月 17 日

第 20 回日本クリニカルパス学会学術集会

人間中心のマルチモーダルな AI と IoT が拓く医
竹林洋一
療介護の未来2020 年 2 月 13 日
2020 年 2 月 13 日

2020 年 2 月 14 日

242

人工知能学会 合同研究会 2019 第 14 回 コモン
センス知識と情動研究会

本田美和子（研究発表）東京 CareWeek 第 3 回超高齢社会 当事者視点の介護機器システム高度化に向けたのまちづくり展 CareCITY2020 専門セミナー

事例紹介とエビデンスづくりのワークショップ

石川翔吾、佐藤武、田中克明

東京 CareWeek 第 3 回超高齢社会のまちづくり 当事者視点の介護機器システム高度化に向けた
桐山伸也
展 CareCITY2020 専門セミナー
事例紹介とエビデンスづくりのワークショップ
東京 CareWeek 第 3 回超高齢社会のまちづくり
展 CareCITY2020 専門セミナー

認知症当事者の心身状態のビッグデータ構築と生活環境デザイン ～人間中心の AI・IoT 活用 竹林洋一
を通じて～2020 年 2 月 14 日

東京 CareWeek 第 3 回超高齢社会のまちづくり 在宅医療・介護領域における人材定着に向けた小林美亜
展 CareCITY2020 専門セミナー
マネジメント2020 年 2 月 14 日

日本学術会議学術フォーラム

ユマニチュードと認知症

2020 年 3 月 19 日（2020 年 10 月に開催延期）

Alzheimer disease international

Effect of an educational method thatuses roleplaying for carecommunication -techniques with Hisami Aoyagi, Miwako Honda
patients with dementia

2020 年 6 月 11 日

2020 年度 人工知能学会全国大会（第 34 回）企 一人称視点ビッグデータを創るみんなの認知症
画セッション
情報学とマルチモーダル自立共生支援 AI

2020 年 6 月 11 日

2020 年度 人工知能学会全国大会（第 34 回）

2020 年 6 月 11 日

2020 年度 人工知能学会全国大会（第 34 回）

みんなで創るマルチモーダル自立共生支援 AI

2020 年 6 月 11 日

2020 年度 人工知能学会全国大会（第 34 回）障害による引きこもり様態からの脱却プロセス 川崎 一平 , 永井邦明 , 原田瞬 , 柴田健一 , 小川敬
における感情表現モデルの構築
之 , 桐山伸也

2020 年 6 月 11 日

2020 年度 人工知能学会全国大会（第 34 回）

マルチモーダル環境センシングによる認知症高 徳元敦 , 安間泰登 , 小野塚優志 , 小俣敦士 , 田中
齢者の生活支援ケアエビデンスの創出
とも江 , 船橋美沙子 , 桐山伸也

2020 年 6 月 11 日

2020 年度 人工知能学会全国大会（第 34 回）

認知能力の多様な個性に対応する多世代学習環
境の構築「子どもの願望」と「高齢者が幼少期
沢井佳子 , 石川翔吾 , 桐山伸也
から抱く願望」をつないで愛着形成と生涯発達を促進する

2020 年 6 月 11 日

2020 年度 人工知能学会全国大会（第 34 回）

臨床判断能力の向上を目指した口腔ケアの実践 小林美亜 , 島田直哉 , 小俣敦士 , 奈良とみ子 , 田知学習システムの構築
中とも江 , 小野塚優志 , 神谷直輝 , 桐山伸也

2020 年 6 月 11 日

2020 年度 人工知能学会全国大会（第 34 回）認知症の状態像理解深化のためのマルチモーダ 柴田健一 , 箸方陽介 , 石川翔吾 , 桐山伸也 , 玉井ル多視点観察情報を用いた共学支援顯

2020 年 6 月 11 日

2020 年度 人工知能学会全国大会（第 34 回）

認知症見立て塾における状態像理解モデルを用 神谷直輝 , 田中遥介 , 石川翔吾 , 上野秀樹 , 小林
いた学習プロセスの分析
美亜 , 村上佑順 , 桐山伸也

本田美和子

ー

当事者視点重視のケアビッグデータの構築と利
小林美亜
活用
桐山伸也

研究発表・講演、論文、特許等

発表媒体

発表タイトル発表者

2020 年 6 月 12 日

2020 年度 人工知能学会全国大会（第 34 回）

認 知 症 見 立 て 塾 の 地 域 展 開 に 向 け た Open田中遥介 , 神谷直輝 , 石川翔吾 , 上野秀樹 , 小林
Source Software 型見立て知マネジメントシステ
美亜 , 楠田理佳 , 村上佑順 , 桐山伸也
ムの開発

2020 年 6 月 12 日

2020 年度 人工知能学会全国大会（第 34 回）

認知症ケアエビデンス創出のための表情の変化 小野塚優志 , 高原祥平 , 飯山将晃 , 田中とも江 ,に着目したインタラクション分析
船橋美沙子 , 小林美亜 , 桐山伸也

2020 年 6 月 12 日

2020 年度 人工知能学会全国大会（第 34 回）

2020 年 6 月 12 日

2020 年度 人工知能学会全国大会（第 34 回）

2020 年 6 月 12 日

2020 年度 人工知能学会全国大会（第 34 回）

2020 年 6 月 12 日

2020 年度 人工知能学会全国大会（第 34 回）

2020 年 10 月 2 日 - 4 日

多重思考モデルに基づく認知症ケアの内省を高 小俣敦士 , 石川翔吾 , 中野目あゆみ , 香山壮太 ,度化させるマルチモーダル映像学習環境
多層思考モデルに基づく処遇困難事例に対する福祉支援

宗形初枝 , 原寿夫 , 桐山伸也 , 竹林洋一
岡田太造 , 石川翔吾 , 桐山伸也 , 竹林洋一

認知症見立ての継承道場講師養成における講師
楠田理佳の継承スキルの評価
生活環境デザイン知の表出化による当事者視点 寺面美香 , 石川翔吾 , 加藤忠相 , 田中克明 , 小林の評価

美亜 , 桐山伸也

人工知能による介護・医療・健診・税賦課デー
タを用いた個人の将来介護費と医療費の予測モ 林慧茹 , 亀山悟 , 高柳智美 , 今中雄一

第 58 回日本医療・病院管理学会学術総会

デル開発2020 年 10 月 20 日 - 22 日

機械学習を用いた医療・介護・健診・所得から 林慧茹 , 亀山悟 , 高柳智美 , 池田（園田）紫乃 ,第 79 回日本公衆衛生学会総会の個人将来要介護度予測に関する研究

高橋新 , 一原直昭 , 宮田裕章 , 今中雄一

リモートでもごちゃまぜ2020 年 11 月 28 日 - 29 日

みんなの認知症情報学会 第３回年次大会〜コロナ禍で気づいたことをオンラインで語り合おう〜

Development and validation of gradient
Huei-Ru Lin, Koki Fujiwara, Sasaki Minoru, Ko
boosting decision tree models for predicting
Ishiyama, Shino Ikeda-Sonoda, Arata Takahashi,care needs using a long-term care database in
Hiroaki Miyata
Japan

medRxiv:

2021 年 1 月 26 日

ーhttps://doi.org/10.1101/2021.01.20.21250146

2021 年 3 月 5 日

第 20 回高齢社会デザイン（ASD）研究会

当事者本人の状態像理解を深める認知症ケアイ 小野塚優志 , 中野目あゆみ , 香山壮太 , 小俣敦士
ンタラクション表現モデルの構築, 石川翔吾 , 桐山伸也

2021 年 3 月 5 日

第 20 回高齢社会デザイン（ASD）研究会

認知症ケアの高度化に向けた ICF を活用した個寺面美香 , 柴田健一 , 小林美亜 , 石川翔吾 , 桐山
性表現に基づく当事者視点アセスメント支援シ
伸也
ステムの開発東京 CareWeek 第 4 回超高齢社会のまちづくり

2021 年 3 月 18 日

展 CareCITY2020 専門セミナー「本人視点」の介護機器システムを創るには？

桐山伸也

●特許等
出願者

出願番号

国内・国外・PCT

出願日

名称
情報処理装置、情報処理方法、プロ株式会社エクサウィザーズ

特願 2019-112268

国内2019 年 6 月 17 日

株式会社エクサウィザーズ

特願 2019-112269

国内2019 年 6 月 17 日

情報処理装置、情報処理方法及びプ
ログラム

株式会社エクサウィザーズ

特願 2020-116102

国内

2020 年 7 月 6 日

情報処理装置、情報処理方法及びプ
ログラム

特願 2020-185833

国内2020 年 11 月 6 日

学習システム一般社団法人 みんなの認知症情報学会

グラム及び学習済みモデル

●受賞実績
発表者

所属

タイトル

雑誌名・学会名・イベント名等

発表年月

1

株式会社エクサウィザーズ
林慧茹 1,3, 亀山悟 1, 高柳智美 1, 池田 ( 2
機械学習を用いた医療・介護・健診・
慶応義塾大学第 79 回日本公衆衛生学会総会 : 京都 ,所得からの個人将来要介護度予測に
2020 年 10 月園田 ) 紫乃 2, 高橋新 2, 一原直昭 2, 宮 3
京都大学大学院医学系研究科医療経オンライン開催（優秀口演賞受賞）
2
3
田裕章 , 今中雄一 .
関する研究
済学専攻
林慧茹 1,2, 亀山悟 1, 高柳智美 1, 今中雄
一2

1

人工知能による介護・医療・健診・税 第 58 回日本医療・病院管理学会学術
株式会社エクサウィザーズ
京都大学大学院医学系研究科医療経 賦課データを用いた個人の将来介護 総会 : 福岡 , オンライン開催（優秀演 2020 年 10 月
済学専攻
費と医療費の予測モデル開発
題賞受賞）
2●成果普及の努力（プレス発表等）
発表年月日

成果普及の形態

発表媒体

内容2019 年 1 月 20 日

テレビ出演

NHK「クローズアップ現代 + 認知症時代に希望 ユマニチュードに対する、科学的アプローチの“ 科学的介護 ” 最前線」
紹介2019 年 3 月 21 日

テレビ出演

NHK E テレ「人間ってナンだ？ 超 AI 入門シーズ 介護分野における人工知能の活用事例（コーチン２」第 11 回「老いる」
ング AI）の紹介

2019 年 5 月 12 日

市民公開講座NHK 厚生文化事業団・NHK フォーラム

市民が学ぶケア技術と本研究成果を用いたその評価方法の紹介2019 年 4 月 -10 月

新聞連載

東京新聞 全 12 回

ケア技術の基礎と本研究成果を用いたその評価
方法の紹介

2019 年 5 月 31 日

NHK テキスト

NHK ガ ッ テ ン！ 健 康 プ レ ミ ア ム ･ プ ラ ス ケア技術の基礎と本研究成果を用いたその評価
Vol.16,50-51
方法の紹介

2019 年 6 月 30 日

イベント開催 / 参加

みんなの認知症情報学会第１回 ポスター発表交流会2019 年 8 月 7 日

イベント開催 / 参加

当事者重視のワークショップー
みんなの認知症情報学による自立共生支援 AI の実践〜認知症の本人と人間中心の AI・IoT の連
携〜

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 243

研究発表・講演、論文、特許等

発表年月日

研究発表・講演、論文、特許等

発表年月日

成果普及の形態

発表媒体

内容
認知症 AI で支援 静大がシステム開発と対話、服装など助言

患者2019 年 8 月 9 日

新聞記事

中日新聞

2019 年 8 月 29 日

新聞記事

静岡新聞朝刊

2019 年 9 月 7 日〜 8 日

イベント開催 / 参加

みんなの認知症情報学会第２回年次大会

2019 年 9 月 13 日

新聞記事

静岡新聞朝刊

グラウンドゴルフの競技者データ分析や AI 研究の取り組みの紹介
本研究成果を用いたケア技術評価方法の紹介

2019 年 8 月 7 日開催の当事者重視のワークショ
ップの紹介
みんなごちゃまぜで考えよう～ホントにできる？自立共生支援 AI によるまちづくり～2019 年 11 月 2 日

ラジオ出演

山形放送 ｢Life is ･･･｣

2019 年 11 月 7 日

雑誌特集

文藝春秋

本研究成果を用いたケア技術評価方法の紹介

2019 年 11 月 12 日

イベント開催 / 参加

第 5 回 心身健康創造学連続セミナー

エビデンス＆ナラティブを考える

2019 年 11 月 16 日

新聞記事

読売新聞夕刊

本研究成果を用いたケア技術評価方法の紹介

2019 年 11 月 30 日

新聞記事

静岡新聞朝刊

ケア情報学研究所開設について

2019 年 12 月

イベント開催 / 参加

2019 国際ロボット展

本研究成果を用いた介護予防ロボット「ロコピ
ョン」を出展2019 年 12 月 21 日

イベント開催 / 参加

第２回みんなの認知症情報学シンポジウム

みんなで創る「関係性」のみえるコミュニティ

2020 年 1 月 30 日

市民公開講座

米国コーネル大学同窓会日本支部

本研究成果を用いたケア技術評価方法の紹介

2020 年 1 月 31 日 - 2 月 11 日

新聞特集連載記事

読売新聞 医療ルネサンス

2020 年 2 月 11 日

新聞記事

中日新聞

2020 年 2 月 13 日

イベント開催 / 参加

みんなの認知症情報学会 当事者視点の介護機器システム高度化に向けた事例紹介とエビデン

本研究成果を用いたケア技術評価方法の紹介
認知症ケアで AI 活用

加賀市と静岡大共同事

業
ー

スづくりのワークショップ
2020 年 2 月 13 日

イベント開催 / 参加

みんなの認知症情報学会 第 2 回自立共生支援
AI を考える会

2020 年 2 月 20 日

Web メディア記事

CNET Japan

2020 年 2 月 21 日

新聞記事

静岡新聞朝刊

2020 年 2 月 25 日

ラジオ出演

京都 KBS ラジオ

本研究成果を用いたケア技術評価方法の紹介

株式会社エクサウィザーズ

宮崎市と「ケアマネジメント業務の最適化」にー「女優のいとうまい子さんが「ロボット開発者」に転身したワケ -- 超高齢社会に技術で挑む」
静岡大学ケア情報学研究所、みんなの認知症情報学会による加賀市での健康増進・ケア向上事
業の紹介

2020 年 3 月 20 日

プレスリリース（ホームページ）

向けた実証事業を開始

2020 年 3 月 20 日

新聞記事

宮崎日日新聞「AI、ICT で介護計画 宮崎市と３社研究へ」

2020 年 3 月 21 日

雑誌特集

NHK きょうの健康テキスト

2020 年 3 月 25 日

新聞記事

静岡新聞朝刊

2020 年 8 月 27 日

イベント開催 / 参加2020 年 9 月 3 日

イベント開催 / 参加

オンライン交流会 ―地域・社会づくり #0

2020 年 10 月 17 日

新聞記事

静岡新聞

AI 活用 健康増進 静岡大と加賀市連携協定へ

2020 年 11 月 3 日

新聞記事

日本経済新聞AI で健康長寿まちづくり実験 静大、加賀市越境連携 フレイル予防などデータ分析・提案

2020 年 11 月 17 日

イベント開催 / 参加

みんなの認知症情報学会 オンライン交流会

Ｈｕｇのできること、介護支援のこれから～介護支援ロボットの開発秘話と技術の良い関係～

2021 年 1 月 27 日

イベント開催 / 参加

第 7 回静岡大学ケア情報学研究所「心身健康デ
AI で考える心の健康・ケアと地域づくりザイン」連続セミナー

2021 年 3 月 18 日

イベント開催 / 参加

みんなの認知症情報学会 介護機器開発やケア現場の事例から「本人視点」について考えるワ
ークショップ2021 年 3 月 26 日

イベント開催 / 参加

第 8 回静岡大学ケア情報学研究所「心身健康デ
痛みと AI をつなぐシステムづくりザイン」連続セミナー

本研究成果を用いたケア技術評価方法の紹介と参加した家族のコメント
静岡大学ケア情報学研究所 発足会議の紹介

第６回 静岡大学「心身健康創造学」連続セミ コロナ騒動から考える心身の健康・ケアと新しナー

い高齢社会のデザイン
ー

ー

9． 株
 式会社アルム、学校法人慈恵大学東京慈恵会医科大学、
日本テクトシステムズ株式会社、
データセクション株式会社●研究発表・講演
業界団体（日本医療ベンチャー協会）にてオープンプラットフォーム化に向けて発表（2019 年 9 月）
未来投資会議「健康・医療・介護会合」にて当分野の規制改革、保険適応についてプレゼン（2019 年 11 月）
日本テクトシステムズプレスリリース「第 5 回日本脳神経外科認知症学会にて脳画像解析ツールの発表」（2021 年 6 月 20 日）
日本テクトシステムズプレスリリース「第 57 回日本肝臓学会総会にて脳画像解析ツールを用いた研究成果の発表」（2021 年 6 月 17 日～ 18 日）
坂野哲平「Well Aging Society Summit Asia-Japan」にてプレゼン（2021 年 11 月 15 日～ 16 日）
舞草伯秀、
日本認知症学会学術集会「MRI 画像解析ツールを用いた「規模健常データベースを用いた Harmonized Z-score による AD 代理バイオマーカーの検討」をプレゼン（2021 年 11 月 26 日～ 28 日）
坂野哲平、経済同友会 47th AJBM Plenary Session 3 Paving the Way to the New Normal through Digitalization「Healthcare/Medical ICT Business Collaboration」（2022 年 3 月 10 日）
日本テクトシステムズ「第 6 回日本脳神経外科認知症学会学術総会にて脳画像解析ツールの発表」（2022 年 6 月 11 日）
日本テクトシステムズ「第 31 回日本脳ドック学会総会にて脳画像解析ツールの発表」（2022 年 6 月 23 日）
坂野哲平、ITU in Tokyo Telemedicine and e-Health Session「Telemedicine & partnership bringing Medical DX in healthcare」（2022 年 9 月 29 日）
坂野哲平、ITU in Rumania Telemedicine and e-Health Session「Telemedicine & partnership bringing Medical DX in healthcare」（2022 年 9 月 23 日）

244研究発表・講演、論文、特許等

坂野哲平、第 76 回国立病院総合医学会「医療 DX と働き方改革」（2022 年 10 月 7 日）
坂野哲平、救急医療学会 第 50 回日本救急医学会 「医療 DX 後の未来を考えてみよう」（2022 年 10 月 20 日）
坂野哲平、がん治療学会 UICC シンポジウム Close the Care Gap” がん治療の GAP を埋める「デジタルが乗り越える」（2022 年 10 月 22 日）
竹下康平、HOSPEX 2022「何が変わる？ ～スマホを使った働き方への取り組み～」（2022 年 10 月 28 日）
坂野哲平、Local Cancer Day 2022：地域でがんを生き延びる「がん医療を届けるためのアクセス改善の方策とは」（2022 年 11 月 13 日）
竹下康平、デジタルツインカンファレンス「東京慈恵会医科大学附属病院でのデジタル医療の取組紹介」（2022 年 11 月 30 日）
坂野哲平、SIP 第三期人協調型ロボティクスの拡大に向けた基盤技術・ルールの整備 ワークショップ「介護 DX をもたらす介護支援ロボットの課題と可能性」（2022 年 12 月 8 日）

●研究発表・講演（公開セミナー）
日経 BP 総研主催「経営課題×社会問題解決フォーラム 2019 ～ 2020」～ゲームチェンジでプラットフォーマーになったスタートアップ「アルム」の取り組み（2019 年 10 月 17 日）
ITU Virtual Digital World 2020、バーチャル出展（2020 年 10 月 20 日～ 22 日）
坂野哲平、「医師対医師オンライン診療と IoMT プラットフォームの可能性」、第 4 回 IoMT サミット、2019 年 12 月 14 日
アルム出展「アフリカ・オンライン商談会」（2021 年 1 月 25 日～ 2021 年 2 月 10 日）
アルム出展「東南アジア健康・スポーツ産業オンライン商談会」（2021 年 1 月 19 日〜 1 月 21 日）
竹下康平「三菱 UFJ 銀行セミナー、病院における DX を活用した業務効率化の実践」（2021 年 10 月 21 日～ 11 月 11 日）●論文
日本テクトシステムズの脳画像解析ツールを使用した舞草先生の論文公刊「（Geriatric Medicine）Automatic detection of Alzheimer’s dementia using speech features of Hasegawa’s Dementia ScaleRevised」（2019 年 2 月 1 日）
日本テクトシステムズの脳画像解析ツールを使用した舞草先生の論文公刊「（PROGRESS IN MEDICINE）マルチアトラス法と大部位領域分割を利用した脳関心領域の高速自働体積算出法の開発」（2019
年 8 月 10 日）
日本テクトシステムズの脳画像解析ツールを使用した舞草先生の論文公開「Harmonized Z-Scores Calculated from a Large-Scale Normal MRI Database to Evaluate Brain Atrophy in Neurodegenerative
Disorders」（2022 年 9 月 21 日）

●特許等
出願者

出願番号

国内・国外・PCT

出願日

名称
画像処理装置、画像処理システム、

アルム

特許第 6737487 号

国内2019 年 5 月 20 日

アルム

特許第 6683960 号

国内2019 年 5 月 20 日

画像処理装置、画像処理システム、および画像処理プログラム

日本テクトシステムズ

特許第 6738003 号

国内

2020 年 7 月 21 日

MRI 画像に基づく解剖学的部位の抽出
装置、方法、プログラム

アルム

特許第 6958880 号

国内2020 年 4 月 17 日

アルム、東海大学

特願 2021-075064

国内

2021 年 4 月 20 日

および画像処理プログラム

遠隔診断支援システム
予測システム、予測装置、および予
測プログラム●成果普及の努力（プレス発表等）
日付

タイトル

媒体

2019 年 5 月

海外事業化に向けた杭州市ヘルスケア特区での取り組み

中国キー局

2019 年７月

日本テクトシステムズとグローバル大手 GE と本研究の認知症画
日経産業新聞像診断の加速に向けて提携発表

2021 年 1 月

日経産業新聞「NEXT ユニコーン」特集

日経産業新聞2021 年 2 月 18 日

脳画像解析ツールの医療機器認証

日本テクトシステムズプレスリリース

10. 株式会社aba●研究発表・講演
ヒューマン・インタラクション基盤技術コンソーシアム公開シンポジウム 2019 排泄センサーを基軸とした介護者支援システムの開発 , 2019 年 12 月 2 日
JFlex2020 スタートアップセッション 排泄センサーで実現する、必要な時に必要な介護の未来 , 2020 年 1 月 30 日
文部科学省 科学技術・学術政策研究所 ナイスステップな研究者 2020 講演会 『介護者負担の軽減を目指し AI により予測を用いた「排泄」ケアシステムの開発』, 2020 年 7 月 15 日
福岡市ケアテック推進コンソーシアム 第２回ケアテックオンラインセミナー 2020「介護業界における新たな技術の活用事例 / 活用のヒント」～介護現場編（省力化・負担軽減・夜間介護・排泄介護など）～ , 2020 年 11 月 17 日
日経クロステック EXPO 2021 介護ロボットで未来を支える～『日経テクノロジー展望 2022 世界を変える 100 の技術』出版記念 , 2021 年 10 月 14 日

●論文
Shohei Sugano, Kazushiro Tanimoto, Toshiki Kobayashi, and Yoshimi Ui: “Excretion Detection Systems with Gas Sensors - Development of Excretion Detection Device with Non-suction utilizing Floor
Cushion -,” Journal of Robotics and Mechatronics, Vol.35, No.3, 2023. (Under review)

●特許等
出願者
aba

出願番号
特願 2018-143930（PCT/JP2019/29307）

国内・国外・PCT
PCT

出願日

名称

2019 年 7 月 25 日

排泄又は放屁検知器

aba

特願 2019-173211

JP：日本

2019 年 9 月 24 日

介護支援装置、介護支援方法、プログラム及び介護支援システム

aba

特願 2021-068877

JP：日本

2021 年 4 月 15 日

排泄検知クッション

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 245

研究発表・講演、論文、特許等

坂野哲平、AMED 開発途上国・新興国がビジネスチャンスに！ニーズに合った製品開発のノウハウ「新興国・途上国向け機器開発に必要な組織作り」（2022 年 10 月 5 日）

研究発表・講演、論文、特許等

出願者

出願番号

国内・国外・PCT

出願日

aba

202080064451.5（PCT/JP2020/035268）

PCT（中国）2022 年 3 月 14 日

aba

17/695,461（PCT/JP2020/035268）

PCT（アメリカ）

2022 年 3 月 15 日

PCT（シンガポール）

2022 年 3 月 17 日

JP：日本

2022 年 10 月 5 日

11202202680U

aba（PCT/JP2020/035268）

aba

特願 2022-160632

名称
介護支援装置、介護支援方法、プログラム及び介護支援システム
介護支援装置、介護支援方法、プログラム及び介護支援システム
介護支援装置、介護支援方法、プログラム及び介護支援システム
排泄検知センサデバイス及び排泄検知センサパッド

●受賞実績
タイトル

受賞内容

日付

発表元

科学技術への顕著な貢献（ナイスステップな研
介護者負担の軽減を目指し AI による予測を用い究者）2019（文部科学省科学技術・学術政策研 2019 年 12 月 6 日
た「排泄」ケアシステムの開発究所）選出

文部科学省科学技術・学術政策研究所

排泄センサーで実現する、必要な時に必要な介 2 回 JFlex AWARD（委員長：山形大学 時任静士
2020 年 1 月 30 日
護の未来第教授）デバイス分野 グランプリ受賞

JFlex AWARD

必要な時に必要な介護を。においで尿と便を検ICCサミット FUKUOKA2020 Sessoion 3B2020 年 2 月 18 日

ICC パートナーズ株式会社

介護の最大課題 ” 排泄ケア ” を解決！「ａｂａ」
Industry Co-Creation（ICC） サ ミット KYOTO
はテクノロジーでだれもが介護できる社会をつ2020 年 9 月 2 日
2020「カタパルト・グランプリ」2 位
くる

ICC パートナーズ株式会社

知する排泄センサー「Helppad」（ａｂａ）

排泄ケアシステム Helppad 〜介護に関わるすべての人が輝く未来を、一緒に〜「REALTECH CATAPULT リアル テック・ベンチャ
ーが世界を変える」優勝

2021 61st ACC TOKYO CREATIVITY AWARDS ／クリエイティブイノベーション部門／ ACC ゴー 2021 年 10 月 28 日

All Japan Confederation of Creativity

ルド賞

世界で最も高齢化が進む日本。介護現場の現実 2021 年「Innovators Under 35 Japan 2021」（MIT
的な課題「排泄ケア」の負担をテクノロジーで U35）において「コンピューター／電子機器」 2021 年 12 月 17 日
軽減。

MIT Technology Review

部門受賞「排泄ケアシステム［Helppad（ヘルプパッド）］」

GOOD DESIGN GOLD AWARD
2022 年度グッドデザイン金賞（経済産業大臣賞）

2022 年 10 月 7 日

公益財団法人日本デザイン振興会●成果普及の努力（プレス発表等）
日付
2020 年 2 月 7 日

第 7 回「センパイに聞く！介護の仕事」

媒体
NHK E テレ

『アクティブ 10 ミライのしごとーく』
第 8 回「どうなる？介護業界のミライ」

NHK E テレ

2020 年 4 月 25 日

介護をしたくなる。マイナスをプラスにできるケアテック

Forbes JAPAN 2020 年 06 月号

2020 年 6 月 2 日

aba が 10 年越しに実現した介護ロボ、排泄ケアが介護現場を救STARTUP DB
う2020 年 2 月 14 日

246

タイトル
『アクティブ 10 ミライのしごとーく』

2021 年 5 月 30 日

台頭する女性起業家 テック利用、社会課題に挑む

日本経済新聞2021 年 6 月 7 日

ディーブテックを追え！ 排泄ケア におい検知 スムーズ介護

日刊工業新聞2021 年 10 月 11 日

介護の世界に工学を 33 歳社長、目指すは現代のナイチンゲー
朝日新聞デジタル
ル2021 年 10 月 18 日

介護の世界に変革を 「ケアテック」で魅力ある未来に

2021 年 10 月 29 日

介護の世界に変革を 「ケアテック」で魅力ある未来に「ケアテックで変える介護現場 求められる意識改革とテクノロ 朝日新聞デジタル
ジー」

2021 年 12 月 3 日

社長が自らおむつを履いて 介護をアップデート「ケアテック」
朝日新聞デジタル
最前線

2021 年 12 月 4 日（フロントランナー）宇井吉美さん 「『日本の介護』を世界に発
朝日新聞デジタル
信していきたい」

2021 年 12 月 17 日

介護現場の判断をセンサーやデータで支援、ベンチャーのツール
日経クロステック
がじわり浸透2022 年 1 月 12 日

【宇井吉美】排泄センサー Helppad の株式会社 aba 代表インタビ
AI ケアラボュー（前編）たゆまぬ研究開発、現場との約束。

2022 年 1 月 14 日

【宇井吉美】排泄センサー Helppad の株式会社 aba 代表インタビ
AI ケアラボュー（後編）介護職の価値を明るみに出す。

朝日地球会議 2021

2022 年 3 月 8 日

女性リーダーの「私が泣いた日」

2022 年 3 月 18 日

宇井吉美：AI センサーで「誰もが介護したくなる」社会を目指す
MIT Technology Review
起業家

日経 WOMAN 2022 年 4 月号

2022 年 3 月 22 日

宇井吉美「においセンサーで排せつを感知」テクノロジーで介護
読売新聞夕刊
支える

2022 年 4 月 18 日

【aba CEO・宇井吉美 1】オムツの中見ずに排泄感知するロボット
LIFE INSIDER ミライノツクリテを開発。介護の負担減らす ｢ケアテック｣ で 10 億円調達

2022 年 5 月 27 日

介護イノベーション・レポートにおいを科学し、心の通う「楽しい」介護を実現
排泄ケアシステム「ヘルプパッド」

おはよう 21 (2022 年 7 月号 )2022 年 6 月 7 日

排せつ物の臭い AI 検知 abaCEO 宇井吉美氏

日本経済新聞2022 年 8 月 4 日

介護で起業：先端技術の「においセンサー」で排せつを感知

ニッポンドットコム

研究発表・講演、論文、特許等

2022 年 9 月 19 日
2022 年 11 月 3 日

タイトル

媒体

【特集】
「敬老の日」インタビュー 介護テック企業「aba」（船橋
千葉日報オンライン
市）宇井吉美さん 淑徳大の藤野達也教授「探求の階段」№ 157
排泄ケアシステム開発／宇井吉美（株式会社 aba 代表取締役）

テレビ東京

11. 株式会社日立製作所、日本電気株式会社、富士通株式会社、大学共同利用機関法人情報・システム研究機構国立情報学研究所、
SB テクノロジー株式会社、国立大学法人東京大学、
JIP テクノサイエンス株式会社、株式会社NTT データ●研究発表・講演
Nakajima, K., Parallel Multigrid with Adaptive Multilevel hCGA on Manycore Clusters, Extreme-Scale/Exascale Applications China, Japan, World, ISC High Performance 2019, Frankfurt, Germany, 2019（InvitedTalk）.
Nakajima, K., Innovative Methods for Scientific Computing in the Exascale Era by Integrations of（Simulation+Data+ Learning）（S+D+L）-Supercomputing in “Society 5.0”-, University Day ofSupercomputing 2019, Cineteca FICG of the University of Guadalajara, 2019（Keynote Talk）.
Nakajima, K., An Innovative Method for Integration of Simulation/Data/Learning in the Exascale/Post-Moore Era, Asian Pacific Congress on Computational Mechanics（APCOM 2019）, Taipei, Taiwan, 2019
（Semi-Plenary Talk）.
越塚登：「日本型スマートシティ：アーキテクチャの狙いと本質」, プラットフォームとしての都市研究 スマートシティ・インスティテュート特別フォーラム ,「日本型スマートシティアーキテクチャの実装に向けて：戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）の実証成果を踏まえた次なるアクション」, 2020 年 6 月 29 日 .
越塚登：「IoT・AI 時代のデータの利活用とイノベーション」,2020 年度 経済同友会 会員セミナー , 2020 年 8 月 .
越塚登：「Smart City: 中国と日本」, NRI 中国イノベーションオンラインセミナー ,「ソーシャル・イノベーションのあり方〜中国のスマートシティの進化」, 2020 年 8 月 4 日 .
越塚登：「スマートシティの動向と狙い」,IoT 国際シンポジウム 2020, パネルディスカッション 2（日・欧連携）,「スマートシティ分野におけるデータ利活用の推進」, 2020 年 8 月 5 日 .
越塚登：「オープンデータとその利活用」,TRON フォーラムオープンデータ利活用セミナー , 2020 年 9 月 11 日 .
越塚登：「IoT や AI を支えるデータ流通基盤」, 情報処理学会 連続セミナー , 2020 年 10 月 13 日 .
越塚登：「リアルな都市空間は必要か？」, 都市計画学会 全国大会 , パネルセッション「with/after コロナ時代のスマートシティを考える」, 2020 年 11 月 7 日 .
越塚登：「IoT から IoP へ」, CSTI 全国キャラバン in 高知 m 2020 年 11 月 14 日 .
越塚登：「分野を越えたデータ連携促進団体 “dataex.jp” および、その設立準備協議会ついて」, 日本経済団体連合会 産業技術本部 , 2020 年 10 月 30 日 .
越塚登：「IoT・AI・データによる地域課題の解決・地域活性化」, 2020 年度 地域未来産業研究会 , 2020 年 11 月 27 日 .
越塚登：「データ駆動型スマートシティ：そのアーキテクチャと都市 OS」, 豊田中央研究所 第３回 R フォーラム 2020,「これからの事業に向けた先端研究を切り拓く」, 2020 年 12 月 3 日 .
越塚登：「デジタル庁とマイナンバー」, 日本記者クラブ , 2020 年 12 月 7 日 .
越塚登：「持続可能なモビリティシステムの実現にむけて：スマートシティ、データ連携、IoT 等の視点から」, 横浜国立大学 持続可能なモビリティシステム研究拠点シンポジウム 2020, 2020 年 12 月
8日.
越塚登：
「スマートシティ / スーパーシティとオープンデータ」, オープンデータシンポジウム 2020（第 2 部）, 一般社団法人オープンデータ＆ビッグデータ活用・地方創生推進機構（VLED）. 2020 年
12 月 16 日 .
越塚登：「IoT や AI を活用した地域経済の活性化と地域課題の解決」, 中部社研 IT フォーラム , 2020 年 12 月 22 日 .
P. Nguyen, I. Yamada, N. Kertkeidkachorn, R. Ichise and H. Takeda: MTab4Wikidata at SemTab 2020: Tabular Data Annotation with Wikidata, in E. Jiménez-Ruiz, O. Hassanzadeh, V. Efthymiou, J. Chen, K.
Srinivas and V. Cutrona eds., Proceedings of the Semantic Web Challenge on Tabular Data to Knowledge Graph Matching（SemTab 2020）co-located with the 19th International Semantic Web Conference（ISWC 2020）, Virtual conference（originally planned to be in Athens, Greece）, November 5, 2020, Vol. 2775 of CEUR Workshop Proceedings, pp. 86-95, CEUR-WS.org（2020）.
P. Nguyen, K. Shinoda, T. Sakamoto, D. Petrescuand, H.-N. Tran, A. Takasu, A. Aizawa and H. Takeda: NII Table Linker at the NTCIR-15 Data Search Task: Re-ranking with Pre-trained Contextualized
Embeddings, Data Content, Entity-centric, and Cluster-based Approaches, in Proceedings of the NTCIR-15 Conference on Evaluation of Information Access TechnologiesACM（2020）.
石田明久 , Society5.0 の実現に向けた分野間データ連携基盤の取組みの紹介 , 電気システムセキュリティ特別技術委員会（電気学会内の特別委員会）, 2020 年 11 月 25 日 .
森脇康貴 , SIP（戦略的イノベーション創造プログラム）における統制語彙作成支援の研究について , 戦略的国際標準化検討委員会 次世代画像プラットフォーム・⼩委員会 第 1 回セミナー , 2020 年
12 月 8 日
NTT データ経営研究所、SIP サイバー / 分野間データ連携基盤の概要紹介、スマート IoT 推進フォーラム 第 53 回技術標準化分科会、2021 年 5 月 25 日
Hung Nghiep Tran, Atsuhiro Takasu: Towards Efficient and Expressive Knowledge Graph Embedding for Link Prediction, The 13th Forum on Data Engineering and Information Management, A14-4, 2021.
Nakajima, K., Matsuba, K., Hanawa, T., Furumura, T., Tsuruoka, H., Nagao, H., Integration of 3D Earthquake Simulation & Real-Time Data Assimilation on h3-Open-BDEC, MS290: Progress & Challenges in
Extreme Scale Computing & Data SIAM Conference on Computational Science & Engineering（CSE21）（Online, March 4, 2021）
中島研吾，古村孝志，鶴岡弘，坂口吉生，松葉浩也 ，住元真司，八代尚，荒川隆，塙敏博：「観測データ同化による長周期地震動リアルタイム予測へ向けた試み」、情報処理学会研究報告（2021-HPC-182-08）、2021 年（in press）.
西山晃 , Japan-Europe Pilot project towards mutual recognition of trust services, EU-Japan-U.S. International Digital Trust Workshop, 2021 年 6 月
石橋香織 , SIP サイバー / 分野間データ連携基盤 説明会 , データ社会推進協議会 技術基準検討委員会 WG1, 2021 年 6 月
廣野正純 , 分野間データ連携基盤技術開発の概要 , 国立情報学研究所オープンハウス , 2021 年 6 月
濱口総志 , SIP: Use of Trust Lists in Japan to build global trust spaces, Trust Services Forum-CA Day 2021, 2021 年 9 月
西山晃 , SIP/ Japan pilot for international recognition of trust services, 11th International Cybersecurity Symposium, 2021 年 10 月
西山晃 , トラストサービスの国際相互運用について（欧州での例）, 情報処理学会 連続セミナー 2021, 2021 年 11 月
石田明久 ,「データ利活用に関する取組の紹介」＠日本技術士会 情報工学部会 2021 年度部会総会・講演会 , 2021 年 5 月 .
石田明久 ,「多分野・組織を超えたデータ活用のための分野間データ連携基盤の取組紹介」＠デジタルサービス・プラットフォーム技術 第七回 DPF 研究会 ,2021 年 6 月 .
石田明久 ,「多分野・組織を超えたデータ活用のための分野間データ連携基盤の取組紹介」＠電気学会 2021 年度電子・情報・システム部門大会 ,2021 年 9 月 .
内閣府「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第 2 期」における「ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」の研究開発において分散型の分野間データ連携基盤技術を開発し、社会実装に向けて実証を開始
SB テクノロジー株式会社 ホームページ 2022 年 2 月 28 日
https://www.softbanktech.co.jp/news/release/press/2022/004/
自治体におけるゼロカーボンシティ施策の推進に向けた実証実験を実施、EV 公用車の走行情報など多様なデータを活用し CO2 削減量を可視化
SB テクノロジー株式会社 ホームページ 2022 年 3 月 31 日
https://www.softbanktech.co.jp/news/release/press/2022/005/
SB テクノロジー株式会社，富士通株式会社 , 自治体におけるゼロカーボンシティ施策の推進に向けた実証実験を実施、EV 公用車の走行情報など多様なデータを活用し CO2 削減量を可視化 , 2022 年
3 月 31 日
根本直一 ,「分野間データ連携基盤向けデータカタログ作成ツールの開発」＠ 2022 年電子情報通信学会総合大会 , 2022 年 3 月 .
石橋香織 , SIP サイバー / 分野間データ連携基盤 説明会 , データ社会推進協議会 技術基準検討委員会 WG1, 2022 年 5 月

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 247

研究発表・講演、論文、特許等

日付

研究発表・講演、論文、特許等

石田明久 ,「Society5.0 実現に向けた分野間データ連携基盤の取組紹介」＠日本機械学会 2022 年次大会 ,2022 年 9 月 .
Shinji Sumimoto, Takashi Arakawa, Yoshio Sakaguchi, Hiroya Matsuba, Hisashi Yashiro, Toshihiro Hanawa and Kengo Nakajima, A System-Wide Communication to Couple Multiple MPI Programs for
Heterogeneous Computing, EuroMPI/USA 2022 Poster, Sept. 2022
濱口総志 , Progress of SIP Project and Japanese Trust Framework, Trust Services Forum-CA Day 2022, 2022 年 10 月
K. Nakajima, Innovative Scientific Computing by Integration of（Simulation + Data + Learning）in Information Technology Center, The University of Tokyo, NHR PerfLab Seminar, June 09，2022（InvitedTalk）
住元真司 , 荒川隆 , 坂口吉生 , 松葉浩也 , 八代尚 , 塙敏博 , 中島研吾，Wisteria/BDEC-01 における異種システム間連成計算実行環境 , 情報処理学会研究報告 2022-HPC-185（21），2022 年
中島研吾，住元真司，八代尚，荒川隆，松葉浩也，h3-Open-BDEC：「計算・データ・学習」融合による⾰新的スーパーコンピューティング，RIMS 共同研究：数値解析が拓く次世代情報社会～エッジから富岳まで～，2022 年 10 月 12 日～ 14 日，京都大学益川ホール
Kengo Nakajima, h3-Open-BDEC: Innovative Software Infrastructure for Scientific Computing in the Exascale Era by Integrations of（Simulation + Data + Learning）, The 31st International Toki Conferenceon Plasma and Fusion Research（ITC31）, November 8-11, 2022（Invited Talk）
住元真司 , 荒川隆 , 坂口吉生 , 松葉浩也 , 八代尚 , 塙敏博 , 中島研吾 , WaitIO-Hybrid: 共有ファイルシステムと Socket を併用可能なシステム間通信ライブラリ , 情報処理学会研究報告（2022-HPC-187-06）、
2022 年
Kengo Nakajima, Integration of 3D Earthquake Simulation & Real-time Data Assimilation, EU-ASEAN High-Performance Computing（HPC）School 2022, Kasetsart University, Bangkok – Thailand, December
5 – 10, 2022
松塚貴英 , 高橋貢 , 野間唯 , 鷲尾傑 , 池田栄次「データ利活用における社会的状況と富士通の取り組み」富士通テクニカルレビュー , 2020 年 3 月 19 日
2022 年国内データ流通／ DataOps に関わるプレイヤー分析：データ取引／シェアリング基盤、個人データ流通基盤、Data as a Service 関連事業者を中心に ,IDC Japan, 2022 年 8 月
Hung-Nghiep Tran, Atduhiro Takasu, A Unified Approach to Multi-field Dataset Search by Using Contextual Link Prediction, The 15th International Conference on Knowledge Discovery and Information
Retrieval（KDIR2023）, November 13-15, 2022（Poster）
西山晃 , New Proposal for CSC API Expansion, the CSC Member inSIGHTS, 2022 年 12 月

●研究発表・講演（公開セミナー）
タイトル

開催日

場所

参加者

第 10 回サイバーセキュリティ国際シンポジウム
2020 年 10 月 9 日
産官学のデータ流通・利活用

慶應義塾大学サイバーセキュリティ研究センタ
103 名ー & The MITRE Corporation「データ社会推進協議会」設立シンポジウム ―データ利活用によりイノベーションが持続的に 2021 年 1 月 14 日

オンライン開催

ー起こる世界を目指して
ゼロカーボンシティ宣言後に必要な脱炭素社会

学校法人先端教育機構 月刊事業構想主催のセに向けた取組とは〜環境省の支援策と先進事例〜

2022 年 7 月 12 日

「データ駆動型社会論」講義

2022 年 6 月 20 日

秋田県立大学2022 年 11 月 2 日

デジタルサービス・プラットフォーム技術 特別研究専門委員会（Technical Committee on Digital Service Platform

データ流通の最新動向

ミナー
オンライン及びアーカイブ配信ー
約 20 名ーTechnology）（オンライン開催）●論文
Phuc Nguyen, Khai Nguyen, Ryutaro Ichise, Hideaki Takeda, “EmbNum+: Effective, Efficient, and Robust Semantic Labeling for Numerical Values,” New Generation Computing, 2019, https://doi.
org/10.1007/s00354-019-00076-w
Phuc Nguyen, Khai Nguyen, Ryutaro Ichise, Hideaki Takeda, “Mtab: Maching Tabular Data to Knowledge Graph using Probability Models,” arXiv:1910.00246, 2019.
Padipat Sitkrongwong, Atsuhiro Takasu: “Unsupervised Context Extraction via Region Embedding for Context-Aware Recommendations” 23rd International Database Engineering and Applications
Symposium（IDEAS2019）, pp.123 - 132, 2019.
Manabu Ohta, Ryoya Yamada, Teruhito Kanazawa, Atsuhiro Takasu: “A Cell-detection-based Table-structure Recognition Method,” 19th ACM Symposium on Document Engineering（DocEng2019）, p.4,
2019.
Phannakan Tengkiattrakul, Saranya Maneeroj, Atsuhiro Takasu: “Translation-based Embedding Model for Rating Conversion in Recommender Systems” IEEE/WIC/ACM International Conference on WebIntelligence（WI2019）, pp.217 - 224, 2019.
相原健郎 : “ サイバーフィジカルシステムでの実世界データ収集 ,” 電子情報通信学会論文誌 B, J102-B（6）, pp.387-398, 2019 年
Takuma Udagawa and Akiko Aizawa: “An Annotated Corpus of Reference Resolution for Interpreting Common Grounding.” The 34th AAAI Conference on Artificial Intelligence（AAAI-20）, 2020.
Yosuke Ikegami, Milutin Nikoli, Ayaka Yamada, Lei Zhang, Yoshihiko Nakamura: "Multi-TB High-Bandwidth Video Mocap of Competitive Team Sports", Subumitted to IEEE International Conference on
Robotics and AUtomation（ICRA 2020）.
Kenji Satake, Hiroshi Tsuruoka, Satoko Murotani, and Kenshiro Tsumura, Analog Seismogram Archives at Earthquake Research Institute, the University of Tokyo, Accepted to Seismological Research Letters（2019）.
K. Fujita, M. Horikoshi, T. Ichimura, L. Meadows, K. Nakajima, M. Hori and L. Maddegedara, Development of Element-by-Element Kernel Algorithms in Unstructured Implicit Low-Order Finite-Element
Earthquake Simulation for Many-Core Wide-SIMD CPUs, Proceedings of ICCS 2019（International Conference on Computational Science）, Lecture Notes in Computer Science 11536, 267-280, 2019.
Nakajima, K., Gerofi, B., Ishikawa, Y., Horikoshi, M., Parallel Multigrid Methods on Manycore Clusters with IHK/McKernel, IEEE Proceedings of 10th Workshop on Latest Advances in Scalable Algorithms forLarge-Scale Systems in conjunction with SC19（The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis）, 2019.
Kawai, M., Ida, A., Matsuba, H., Nakajima, K., Bolten, M., Multiplicative Schwartz-Type Block Multi-Color Gauss-Seidel Smoother for Algebraic Multigrid Methods, ACM Proceedings of the International
Conference on High Performance Computing in Asia-Pacific Region,（HPC Asia 2020）, 2020（in press）.
Padipat Sitkrongwong, Atsuhiro Takasu, Saranya Maneeroj, Context-Aware User and Item Representations Based on Unsupervised Context Extraction from Reviews, IEEE Access, Vol. 8, pp.87094 - 87114,
2020, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2993063
Tung Doan, Atsuhiro Takasu, Deep Multiview Learning from Sequentially Unaligned Data, IEEE Access, Vol. 8, pp.217928 - 217946, 2020, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3042217
Hung Nghiep Tran, Atsuhiro Takasu, Multi-Partition Embedding Interaction with Block Term Format for Knowledge Graph Completion, European Conference on Artificial Intelligence（ECAI2020）, Aug.
2020.
Kenro Aihara, Atsuhiro Takasu, Development of One-Stop Smart City Application by Interdisciplinary Data Linkage, International Conference on Human-Computer Interaction（HCII2020）, LNCS 12203,
pp.379-390, July 2020, https://doi.org/ 10.1007/978-3-030-50344-4_27
Takuma Udagawa, Takato Yamazaki, Akiko Aizawa, “A Linguistic Analysis of Visually Grounded Dialogues Based on Spatial Expressions,” The 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language
Processing（EMNLP 2020）, findings, Sep.2020.
Taichi Iki, Akiko Aizawa, “Language-Conditioned Feature Pyramids for Visual Selection Tasks,” The 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing（EMNLP 2020）, findings&WS,
Sep.2020.

248

研究発表・講演、論文、特許等

Phannakan Tengkiattrakul, Saranya Maneeroj, Atsuhiro Takasu: "Attentive Hybrid Collaborative Filtering for Rating Conversion in Recommender Systems" International Conference on Web Engineering（ICWE 2021）（LNCS,
12706）, pp.151 - 165, May 2021.
Manabu Ohta, Ryoya Yamada, Teruhito Kanazawa, Atsuhiro Takasu: "Table-structure Recognition Method Using Neural Networks for Implicit Ruled Line Estimation and Cell Estimation" 21st ACM
Symposium on Document Engineering（DocEng2021）, pp.7, Aug.2021.
Thanakrit Julavanich and Akiko Aizawa: “NumER: A Fine-grained Numeral Entity Recognition Dataset,” The 26th International Conference on Natural Language & Information Systems（NLDB 2021）.
Online, June 23-25, 2021.
Taku Sakamoto and Akiko Aizawa: “Predicting Numerals in Natural Language Text Using a Language Model Considering the Quantitative Aspects of Numerals.” The Second Workshop on Knowledge
Extraction and Integration for Deep Learning Architectures（DeeLIO）, collocated with NAACL 2021, pp.140-150. Online, June 10, 2021.
Kazutoshi Shinoda, Saku Sugawara, and Akiko Aizawa: “Improving the Robustness of QA Models to Challenge Sets with Variational Question-Answer Pair Generation.” The Joint Conference of the 59th
Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing: Student Research Workshop（ACL-IJCNLP 2021 SRW）,
pp.197-214. Online, August 1-6, 2021.
Kazutoshi Shinoda, Saku Sugawara, Akiko Aizawa: “Can Question Generation Debias Question Answering Models? A Case Study on Question-Context Lexical Overlap.” The 3rd Workshop on Machine
Reading for Question Answering（MRQA）, at the 2021 conference on Empirical Methods in Natural Language Processing（EMNLP）, pp. 63-72. Nov 10, 2021.
P. Nguyen, I. Yamada and H. Takeda: “MTabES: Entity Search with Keyword Search, Fuzzy Search, and Entity Popularities”The 35th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, No.
1N4-IS-1a-02 The Japanese Society for Artificial Intelligence（2021）, 2021
Le Hong Van, Atsuhiro Takasu: “An Efficient Distributed Spatiotemporal Index for Parallel Top-k Frequent Terms Query,” IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing, pp.149 – 156,
2022.1. https://doi.org/10.1109/BigComp54360.2022.00037.
Hiroyuki Aoyagi, Ryoya Yamada, Teruhito Kanazawa, Atsuhiro Takasu, Fumito Uwano, Manabu Ohta: “Table-structure Recognition Method Consisting of Plural Neural Network Modules,” 11th International
Conference on Pattern Recognition Applications and Methods（ICPRAM2022）, pp. 542 - 549, 2022.2. https://doi.org/10.5220/0010817700003122
Takafumi Ujibashi, Atsuhiro Takasu: “A Neural Approach to Program Synthesis for Tabular Transformation by Example,” IEEE Access, Vol.10, pp. 24864 - 24876, Mar.2022. https://doi.org/10.1109/
ACCESS.2022.3155468
Hung Nghiep Tran, Atsuhiro Takasu: “MEIM: Multi-partition Embedding Interaction Beyond Block Term Format for Efficient and Expressive Link Prediction,” Proc. 31th International Joint Conference on
Artificial Intelligence（IJCAI-ECAI 2022）, pp. 2262 – 2269, July.2022.
Takafumi Ujibashi, Atsuhiro Takasu: “Two-Dimensional Encoding Method for Neural Synthesis of Tabular Transformation by Example,” International Conference on Artificial Neural Networks（ICANN2022）
Lecture Note in Computer Science 13532, pp. 321 - 332, Sep.2022. https://doi.org/10.1007/978-3-031-15937-4_27
Pongsakorn Jirachanchaisir, Saranya Maneeroj, Atsuhiro Takasu: “User Embedding Sharing with Deep Canonical Correlation Analysis for Dual-Target Cross-Domain Recommender System,” IEEE/WIC/ACM
International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology（WI2022）, p. 8, Nov.2023.
Phuc Nguyen and Hideaki Takeda: Wikidata-lite for Knowledge Extraction and Exploration, 2nd Workshop on Knowledge Graphs and Big Data in Conjunction with IEEE Big Data 2022, 2022
Hiroki Uematsu, Phuc Nugyen, and Hideaki Takeda: Design for Data Structures: Data Unification and Federation with Wikibase, Special Session on Platform for DFFT, IEEE Big Data 2022, 2022
Nam Tuan Ly, Atsuhiro Takasu: “An End-to-End Multi-Task Learning Model for Image-based Table Recognition,” International Conference on Computer Vision and Applications（VISAPP2023）, Feb.2023.
（accepted）
Nam Tuan Ly, Atsuhiro Takasu, Phuc Nguyen, Hideaki Takeda: “Rethinking Image-based Table Recognition using Weakly Supervised Methods,” International Conference on Pattern Recognition
Applications and Methods（ICPRAM2023）, Feb.2023.（accepted）

●特許等
出願者

出願番号

国内・国外・PCT

出願日

名称
ビデオ・モーションキャプチャーとサ

国立大学法人東京大学（著作権）

C13207004（産業財産権番号）

国内2021 年 9 月 8 日

株式会社日立製作所

特願 2019-167132

国内・国外

2021 年 9 月 13 日

富士通株式会社

特願 2020-000451

国内・国外

2020 年 1 月 6 日

原本性保証技術ーバー・ソフトウェア
データカタログ作成支援技術

富士通株式会社

特開 2021-111810

国内・国外

2020 年 1 月 6 日

不正利用検出システム、情報処理装
置、不正利用検出プログラムおよびデータ履歴のデータ構造

富士通株式会社

特願 2021-046008

国内

2021 年 3 月 19 日

データ修正方法およびデータ修正プ
ログラム

富士通株式会社

https://github.com/fujitsu/controlledOpen Source Software
vocabulary-designer

2021 年 3 月 22 日

Controlled Vocabulary Designer

NII

商願 2022-21150

国内

2022 年 2 月 25 日

「CADDE」の商標

NII

商願 2022-21151

国内

2022 年 2 月 25 日

「ジャッデ」の商標

富士通株式会社

https://github.com/CADDE-sip/cdlfront-server
Open Source Software
https://github.com/CADDE-sip/cdlchaincode-go

2022 年 3 月 29 日

来歴管理サーバ一式

富士通株式会社

特願 2022-057621

2022 年 3 月 30 日

修正支援方法、修正支援プログラム
および情報処理装置

国内

●受賞実績
タイトル

受賞内容

Semantic Web Challenge on Tabular Data to
1st Prize
Knowledge Graph Matching

日付

発表元

2019 年 10 月 30 日

18th International Semantic Web Conference(ISWC2019)

SemTab 2020: Semantic Web Challenge on
Tabular Data to Knowledge Graph Matching: 1st
Prize

ー

2020 年 11 月 6 日

Semtic Web Challenge 2020

NTCIR-15 Presentation Awards: Data Searchー2020 年 12 月 17 日

NTCIR-15

2021 年 5 月 11 日

The 13th Forum on Data Engineering andInformation Management

Towards Efficient and Expressive Knowledge
優秀論文賞
Graph Embedding for Link Prediction

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 249

研究発表・講演、論文、特許等

西山晃 :“ 押印廃止後のデジタル社会におけるトラストサービスの活用と利便性 ”, 日本セキュリティ・マネジメント学会誌 34 巻 3 号 , pp.22-32, 2021 年
Kenro Aihara, Atsuhiro Takasu, “Integrating Inter-field Data into Space-Time to Grasp and Analyze Activities in Town,” Distributed, Ambient and Pervasive Interactions LNCS 12782, pp.3-14, July 2021,
https://doi.org/10.1007/978-3-030-77015-0_1

研究発表・講演、論文、特許等

タイトル

受賞内容

日付

Sem Tab 2021: Semantic Web Challenge on
Tabular Data to Knowledge Graph Matching, 1st Prize

発表元
20th International Semantic Web Conference

2021 年 10 月 27 日

(ISWC2021)

Usability Track
S.Sumimoto, T. Arakawa, Y. Sakaguchi, H.
Matsuba, H. Yashiro, T. Hanawa, K. Nakajima,A
System-Wide Communication to Couple Multiple

Best Paper AwardThe 23rd International Conference on ParallelandDistributed Computing, Applications

2022 年 12 月 7 日～ 9 日

andTechnologies (PDCAT'22)

MPI Programs for Heterogeneous Computing●成果普及の努力（プレス発表等）
日付

タイトル

媒体

経済教室：データ駆動型社会の展望（上）データ連携、基盤作
日本経済新聞りが急務2019 年 7 月 17 日
2020 年 7 月 17 日

産官学データ 一括検索 日立や東大、利用促進へ新団体

2020 年 7 月 17 日

日立・富士通・NEC・NTT データ・東大が参画へ、産官学 5 団体
日経クロステック
がデータ流通の新組織

日本経済新聞 電子版

2020 年 7 月 18 日

産官学データ 一括検索 日立や東大、利用促進へ新団体

2020 年 7 月 18 日

データの流通や活用を促す連携組織 日立や東大など産官学が電波新聞
12 月発足日本経済新聞東大・日立・NEC・富士通・SB テクノロジーなど、分散型の分野

2022 年 2 月 28 日

間データ連携基盤技術を開発し社会実装に向けて実証を開始

日本経済新聞（電子版）

2022 年 3 月 1 日

交通・観光データを集約横断検索が可能

電波新聞

2022 年 3 月 21 日

関節や筋肉の動きを可視化する新システム 東京大学が開発

NHK

骨格・筋肉の動きを自動解析 東大、スポーツや医療に

日経産業新聞2022 年 3 月 25 日

自治体におけるゼロカーボンシティ施策の推進に向けた実証実験
2022 年 3 月 31 日を実施、EV 公用車の走行情報など多様なデータを活用し CO2 削 PRTIMES（WEB）
減量を可視化SB テクノロジーと富士通、EV 公用車の走行情報など多様なデー

2022 年 3 月 31 日

タを活用し CO2 削減量を可視化する実証実験を実施

IoT NEWS（WEB）

2022 年 3 月 31 日

富士通と SB テクノロジー、自治体におけるゼロカーボンシティ
Biz/Zine（WEB）
施策の推進に向けた実証実験の結果を発表

2022 年 4 月 8 日

富士通、自治体の EV 活用分析

2022 年 10 月 17 日

富士通、
「Fujitsu CaaS」にセキュアなデータ流通を実現する機能
クラウド Watchを追加

日経産業新聞12． 日本電気株式会社、沖電気工業株式会社、豊田通商株式会社、
国立大学法人東京農工大学、国立大学法人東京大学●研究発表・講演
発表者

250

所属

タイトル
データ解析とシミュレーションの統合

学会名・イベント名等

発表年月

和泉潔

東京大学

平野正徳

東京大学

"SCM League: UTokyo Izumi Lab."

平野正徳

東京大学

Simulation of Unintentional Collusion The 23rd International Conference on
Caused by Auto Pricing in Supply Principles and Practice of Multi-Agent 2020 年 11 月 19 日
Chain Markets
Systems（PRIMA2020）

Takaki Matsune, Katsuhide Fujita

東京農工大学

11th International Conference on
Designing a Flexible Supply Chain
Agents and Artificial Intelligence 2019 年 2 月 19 日
Network with Autonomous Agents（ICAART 2019）

川田涼平，藤田桂英

東京農工大学

複数回交渉のための多腕バンディット
第 81 回情報処理学会全国大会に基づくメタ戦略

2019 年 3 月 5 日

細川雄太，藤田桂英

東京農工大学

複数論点交渉問題における時系列情第 81 回情報処理学会全国大会
報を考慮した効用値推定

2019 年 3 月 5 日

Ryohei Kawata and Katsuhide Fujita

東京農工大学M e t a - S t r a t e g y f o r Mul t i - T im e 18th International Conference on
Negotiation: A Multi-Armed Bandit Autonomous Agents and Multiagent 2019 年 5 月 15 日
Approach
Systems（AAMAS 2019）

Reyhan Aydogan, Katsuhide Fujita,
Tim Baarslag, Catholijn M. Jonker, 東京農工大学
Takayuki Ito

Annual Conference of Japanese
ANAC 2018: Repeated MultilateralSociety of Artificial Intelligence（JSAI 2019 年 6 月 4 日
Negotiation League
2019）

川田涼平 , 藤田桂英

東京農工大学

複数回交渉問題における多腕バンデ
電子情報通信学会 人工知能と知識処ィットアルゴリズムを用いたメタ交渉
2019 年 7 月 15 日
理研究会
戦略の効果

Yuta Hosokawa and Katsuhide Fujita

東京農工大学

Estimating the Opponent's Preference The 12th International Workshop on
Considering a Time Series in Multi- Agent-based Complex Automated 2019 年 8 月 10 日
issue Negotiation
Negotiations（ACAN2019）

松下昌悟 , 藤田桂英

東京農工大学

心理的効果を用いた人間とエージェン 電子情報通信学会 人工知能と知識処2019 年 7 月 15 日
トの繰り返し交渉戦略理研究会

川田涼平 , 藤田桂英

東京農工大学

複数論点交渉問題における相手の選 合同エージェントワークショップ＆シ2019 年 9 月 9 日
好推定精度を向上させる提案戦略
ンポジウム 2019（JAWS2019）高橋唐樹 , 藤田桂英

東京農工大学

不完全な効用情報下における歩み寄 合同エージェントワークショップ＆シ2019 年 9 月 9 日りに基づく自動交渉戦略
ンポジウム 2019（JAWS2019）による経済市場制度設計

情報処理学会知能システム研究会

2019 年 3 月 9 日

ACAN2019

2019 年 8 月 11 日

研究発表・講演、論文、特許等

所属

タイトル

学会名・イベント名等

発表年月

藤田桂英

東京農工大学

情報処理学会連続セミナー 2019「デ自動交渉における学術研究の現状とータ駆動で新時代を切り拓く」, 第 5 2019 年 11 月 15 日
実応用にむけた取り組み
回「シミュレーションと人工知能」

細川雄太 , 川田涼平 , 藤田桂英 ,

東京農工大学

複数論点交渉問題における交渉空間 電子情報通信学会 人工知能と知識処2019 年 12 月 6 日
事前絞り込みプロトコル理研究会

川田涼平 , 細川雄太 , Mark Klein, 藤田
桂英

東京農工大学細川雄太 , 川田涼平 , 藤田桂英

東京農工大学

川田涼平 , 藤田桂英

東京農工大学石川諒人，藤田桂英

東京農工大学谷口直也，藤田桂英

東京農工大学高橋唐樹 , 藤田桂英

東京農工大学小森一輝，藤田桂英

東京農工大学

複数論点交渉問題のための遺伝的ア 電子情報通信学会 人工知能と知識処
ルゴリズムを用いた仲介プロトコル

理研究会

複雑な交渉問題における交渉空間事 Symposium on Multi Agent Systems
前絞り込みプロトコルの効率性

for Harmonization 2020（SMASH20）

2019 年 12 月 6 日
2020 年 2 月 17 日

交渉戦略のパフォーマンスに対するドSymposium on Multi Agent Systems
メインと相手エージェントの影響およ2020 年 2 月 17 日
for Harmonization 2020（SMASH20）
びメタ交渉戦略
マルチエージェントサプライチェーン
におけるブルウィップエフェクトの抑 情報処理学会 第 82 回全国大会
制

2020 年 2 月 17 日

不完全な効用情報下での交渉問題に 情報処理学会 第 199 回知能システム
2020 年 3 月 24 日
おける受け入れ戦略研究会
自動交渉エージェントのための効用推定に基づく深層強化学習2020 年度人工知能学会 全国大会

Supply Chain Management League における取引量を考慮した自動交渉戦 SMASH20 Summer Symposium

2020 年 6 月 12 日

2020 年 9 月 14 日

略ドメイン絞り込み交渉を用いた自動交

細川雄太，藤田桂英

東京農工大学小森一輝，藤田桂英

東京農工大学吉岡幸輝，藤田桂英

東京農工大学

森永聡 , 中台慎二

NEC

森永聡

NEC

AI 間連携技術の社会実装に向けて

森永聡

NEC

Industiral Usecase and Societal The 21st International Conference on
Implement ation o f Aut omat ed Principles and Practice of Multi-Agent 2018 年 10 月 29 日
Negotiation”

Systems “

森永聡

NEC

自動交渉技術神戸大学講義：データサイエンス特論 2018 年 11 月 7 日

森永聡

NEC

”NEC the WISE – AI Technology
日独仏 AI シンポジウム
Portfolio”

2018 年 11 月 22 日

森永聡

NEC

“Negotiation Automation Platform”

2019 年 2 月 25 日

森永聡

NEC

“Realizing Smart Supply Chains by
ハノーファーメッセ
Next-generation AI Technologies”

2019 年 4 月 3 日

森永聡

NEC

製造業における AI/IoT の活用

2019 年 4 月 18 日

森永聡

NEC

データサイエンス、AI が変える製造
ネクストリーダー育成ワークショップ
バリューチェーンと新たな価値づくり

2019 年 7 月 19 日

森永聡

NEC

自動意思決定・自動交渉 ー機械学
意思決定ワークショップ
習・最適化技術によるアプローチ

2019 年 7 月 25 日

森永聡

NEC

“Supply Chain Management League”

森永聡

NEC

“Industrial Application of Automatedオジェギン大学特別講演
Negotiation Technologies”

中台慎二 , 森永聡

NEC”Automated Negotiation Tutorial”

森永聡

NEC

自動交渉技術神戸大学講義：データサイエンス特論 2019 年 11 月 8 日
名工大テクノフェア パネルディスカ
2019 年 11 月１日
ッション

渉プロトコルの効率化
多腕バンディットアルゴリズムを用いた並列交渉における提案相手の選択

情報処理学会第 83 回全国大会

2021 年 3 月 18 日

情報処理学会第 83 回全国大会

2021 年 3 月 18 日

人間とエージェントの繰り返し交渉に 情報処理学会第 202 回知能システム
2021 年 3 月 29 日
おける Misrepresentation の効果
研究会
Quarterly Meeting”Negotiation

Automation Platform Testbed”

Industrial Internet Consortium

2018 年 9 月より 3 カ月毎に合同エージェントワークショップ＆シ2018 年 9 月 15 日
ンポジウム 2018

Swiss Innovation Park Workshop

金型・精密加工技術研究会

The Tenth International AutomatedNegotiating Agents Competition
2019 年 8 月 15 日
（ANAC2019）of IJCAI 2019, Macau,
China
2019 年 9 月 23 日

The 21st International Conference on
Principles and Practice of Multi-Agent 2019 年 10 月 28 日
Systems

森永聡

NEC

AI ×製造業がもたらす未来社会

中台慎二

NEC

“Adv ancements in AI to w ar ds
facilitating cross border paperless 35th UN/CEFACT Forum Webinar:trade”

中台慎二

NEC“eNegotiation Project”

津村幸治

東京大学

自動交渉のフィードバックシステムに第 62 回自動制御連合講演会
よる定式化と解析

2019 年 11 月 9 日

Tomomitsu Suzuki, Koji Tsumura

東京大学

Optimal Control Points Problem in
IFAC World Congress 2020
Domination Game on Large Scale2020 年 7 月 11 日 - 17 日

Yunzhuo Wang, Koji Tsumura

東京大学

Preconditioned Distributed Trajectory
59th IEEE Conference on Decision andOp t imi z a t i on A lgor i t hm us ing
2020 年 12 月 16 日
Control
Differential Dynamic Programming2020 年 10 月 12 日

35th UN/CEFACT Forum, 5-16 Oct.
2020 Supply Chain Management and 2020 年 10 月 13 日
Procurement Domain

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 251

研究発表・講演、論文、特許等

発表者

研究発表・講演、論文、特許等

発表者

所属

タイトル

学会名・イベント名等

発表年月

第 8 回計測自動制御学会制御部門マ2021 年 3 月 4 日
ルチシンポジウム

津村幸治

東京大学

相互最尤推定の収束性について

樋田愛

沖電気工業

マルチエージェントの協調・交渉によ数理システムユーザーコンファレンス
る動的最適化と合意形成 ～物流輸配
2019 年 11 月 22 日
2019
送計画最適化への挑戦～

樋田愛，伊加田恵志

沖電気工業

樋田愛，伊加田恵志

沖電気工業

近藤愛

沖電気工業

協力ゲームによる輸配送計画最適マ オ ペレ ー ション ズ・リサ ー チ 学 会
ージ問題定式化

2020 年春季研究発表会

協力ゲーム，複数論点交渉を用いた輸配送計画マージ方式の提案
物流に革命を！
AI が実現する物流効率化

2020 年 3 月 11 日

2020 年度人工知能学会 全国大会

2020 年 6 月 9 日

大阪府工業協会 AI 研究会

2021 年 2 月 15 日

●論文発表者
モハマッドヤセル , 中台慎二 ,森永聡 , 藤田桂英

所属

タイトル

発表誌名

サプライチェーンマネジメント
リーグ (SCML) : 製造バリューチ

NEC, 東京農工大学

ェーンにおける自動交渉エージ

ページ番号

人工知能学会誌 , Vol.35, No.3

発表年月

pp.351 – 359

2020 年 5 月 1 日

pp.2531-2539

2020 年 12 月 1 日

pp 2540-2548

2020 年 12 月 1 日

pp.18-24

2021 年 1 月

ェントを想定した競技会
Opponent's Preference
Yuta Hosokawa and Katsuhide
FujitaRyohei Kawata and Katsuhide
FujitaEstimation Considering Their IEICE Transactions, Vol.E103-D,

東京農工大学

Offer Transition in Multi-issue No.12
Closed Negotiations
Meta-Strategy based on Multi-

東京農工大学

Armed Bandit Approach forMulti-Time Negotiation
自動交渉プラットフォームを有近藤愛，伊加田恵志

沖電気工業

する混載マッチングシステムの提案

IEICE Transactions, Vol.E103-D,
No.12
オペレーションズ・リサーチ
66(1), 18-24, 2021-01

●特許等
出願者

出願番号

国内・外国・PCT

出願日

名称

発明者
森永聡

NEC

JP2020/005193

外国2020 年 2 月 10 日

交渉装置、交渉方法及びプロ
中台慎二
グラムが格納された非一時的
清水数馬
なコンピュータ可読媒体
安藤友人

沖電気工業

特願 2019-208852

国内2019 年 11 月 19 日

最適輸配送計画生成装置及び
樋田愛
方法

沖電気工業

特願 2020-164600

国内

2020 年 9 月 30 日

階層構造のプレイヤーに対す
近藤愛る資源分配量決定装置

沖電気工業

特願 2021-014335

国内

2021 年 2 月 1 日

条件調整により決定する選好を元にした全体最適マッチング 近藤愛
システム

●受賞実績
発表者

252

所属

タイトル

平野正徳

東京大学

1st place in Standard Track

平野正徳

東京大学

雑誌名・学会名・イベント名等

発表年月

ANAC2019 in IJCAI2019

2019 年 8 月 15 日

1st place in Collusion Track

ANAC2019 in IJCAI2019

2019 年 8 月 15 日

電子情報通信学会 人工知能と知識処2019 年 7 月 15 日
理研究会

川田涼平

東京農工大学

研究奨励賞

川田涼平

東京農工大学

Winner of ANAC 2019 Diplomacy
ANAC2019 in IJCAI2019
Strategy Game League

2019 年 8 月 15 日

細川雄太

東京農工大学3rd Place of Agent Negotiation with
ANAC2019 in IJCAI2019
Partial Preferences（Individual Utility）

2019 年 8 月 15 日

川田涼平

東京農工大学2nd Place of Agent Negotiation with
ANAC2019 in IJCAI2019
Partial Preferences（Individual Utility）

2019 年 8 月 15 日

石川諒人 , 細川雄太

東京農工大学

Honorary Award of ANAC 2019,
Supply Chain Management（Sabotage ANAC2019 in IJCAI2019
Track）

2019 年 8 月 15 日

細川雄太

東京農工大学

学生奨励賞

Symposium on Multi Agent Systems
2020 年 2 月 17 日
for Harmonization 2020（SMASH20）

谷口直也

東京農工大学2020 年度山下記念研究賞

情報処理学会

小森一輝

東京農工大学

学生奨励賞 , ベストプレゼンテーショ
SMASH20 Summer Symposium
ン賞2020 年 9 月 14 日

高橋唐樹

東京農工大学2nd place of ANAC2020 Automated
ANAC2020 in IJCAI2020
Negotiation League

2021 年 1 月 15 日

小森一輝

東京農工大学

1st place of ANAC2020 Supply Chain
Management League（Collusion ANAC2020 in IJCAI2020
Track）

2021 年 1 月 15 日

Yunzhuo Wang

東京大学

SIYA-CDC2020

59th IEEE Conference on Decision and2020 年 12 月 16 日
Control

近藤愛

沖電気工業

優秀賞

2020 年度人工知能学会 全国大会

2020 年 3 月 24 日

2020 年 6 月 9 日

研究発表・講演、論文、特許等●成果普及の努力（プレス発表等）
所属

タイトル

雑誌名・学会名・イベント名等

NEC、AI 間交渉の基盤システム開発国
日本経済新聞際標準目指すーーーー

ストベッドを IIC が承認─ NEC、沖電 IT Readers気などが提案ーー

する BIRD INITIATIVE 社を異業種 6 社 日本経済新聞など
で設立

ー

ー

発表年月
2019 年 8 月 22 日

AI 間自動交渉プラットフォーム」のテ2019 年 8 月 22 日

共創型 R&D により新事業創出を加速

AI を企業間交渉の調整役に NEC､ 22
年度までの実証目指す

2020 年 9 月 10 日

電波新聞

2021 年 1 月 25 日
2020 年 2 月 12 日 - 14 日

NECー展示ブースへ出展

第 4 回 スマート工場 Expo

NECー

展示ブースへ出展

第 5 回 スマート工場 Expo

2021 年 1 月 20 日 - 22 日

NECー展示ブースへ出展

第 14 回 国際物流総合展

2021 年 3 月 9 日 - 12 日

津村幸治

5.6 節：制御理論からみたコロナ社会 オンライン・ファースト，東京大学出

東京大学

の課題

版会

2020 年 12 月 18 日

13． 学校法人慶應義塾大学、国立研究開発法人理化学研究所、国立研究開発法人国立成育医療研究センター、国立大学法人佐賀大
学●研究発表・講演
発表者

所属

タイトル

雑誌名・学会名・イベント名等

発表年月

矢作尚久

慶應義塾大学大学院
ア研究科

政策・メディ 次世代の生活基盤としての医療社会第 19 回日本抗加齢医学会総会システムを考える

矢作尚久

慶應義塾大学大学院
ア研究科

政策・メディ 個人情報の取り扱いと同意形成をど 第 5 回クリニカルバイオバンク学会シ2019 年 7 月
うするか
ンポジウム

矢作尚久

慶應義塾大学大学院
ア研究科

政策・メディ 個人の意思に基づいた健康・医療・ AMED シンポジウム 2019- 医療研究が2019 年 12 月
介護の情報流通制御の世界を考える
未来を変える -森川和彦、矢作尚久、他

東京都立小児総合医療センター臨床 小児科外来における問診システムの研究支援センター

入力時間に影響する因子
政策・メディ

第 123 回日本小児科学会学術集会

2019 年 6 月

2020 年 8 月

医薬をシステム視点で俯瞰する「診矢作尚久

慶應義塾大学大学院
ア研究科

森川和彦、矢作尚久、他

AT MEDICAL INSTITUTIONS USING
東京都立小児総合医療センター臨床The 8th Congress of the European
AN AUTOMATED HISTORY TAKING
2020 年 10 月
研究支援センター
Academy of Paediatric Societies
SYSTEM IN A PEDIATRIC OUTPATIENT

川本章太、森川和彦、矢作尚久、他

慶應義塾大学大学院
ア研究科

療プロセスの技術化による医療の再 化学工学会第 51 回秋季大会システム
定義」 など2020 年 9 月

PROJECT TO IMPROVE WAITING TIME

DEPARTMENT AT A CLINIC
政策・メディ INNOVATIVE IDENTIFICATION SYSTEM The 8th Congress of the European
2020 年 10 月
WITH AI OF RSV INFECTION
Academy of Paediatric Societies●論文
矢作尚久 , 藤井進 , 森川和彦 , 川本章太 , 加藤省吾．競争戦略としての「医療の DX」イノベーション , 2021 年 36 巻 1 号 , p. 79-97, 2021/06/30●成果普及の努力（プレス発表等）
発表者

所属

シーエスアイーシーエスアイ

タイトル

雑誌名・学会名・イベント名等

発表年月

ー

新型コロナウイルス感染拡大に対応し、従業者等の健康把握サービスを インターネット：シーエスアイ HP
無償提供

2020 年 4 月

ー柏葉脳神経外科 AI 活用のスマート問診導入 診療効率化、コロナ対策 北海道新聞
も2020 年 8 月

ー「かかりん DX 問診」( 院内問診版 ) の提供についてインターネット：シーエスアイ HP~ 電子カルテベンダーだからできる、
簡単に連携可能な問診サービス ~2020 年 10 月

14． 日本電気株式会社、一般社団法人データ流通推進協議会、国立大学法人東京大学、アクセンチュア株式会社、国立大学法人名
古屋大学、株式会社 JTB、株式会社日建設計総合研究所、エブリセンスジャパン株式会社、株式会社日建設計総合研究所、大日本印刷株式会社、国立大学法人大阪大学、KDDI 株式会社、
セコムトラストシステムズ株式会社●研究発表・講演
発表者

所属

タイトル

学会名・イベント名等

発表年月

久本拓也
樋口泰三

日本電気

内閣府 SIP 地域実証（高松市 – 交通・ スマートシティたかまつ推進協議会
観光）について
第５回観光 WG

長坂友則

日本電気

スマートシティたかまつ「交通 観光」 2019 年度第 3 回 NEC 情報サービス事
2020 年 2 月 7 日･「防災」取り組み紹介
業グループ九州ブロック社長会議

望月康則

日本電気

グローバルに活用が広がるデータ連
IMI 共通語彙基盤セミナー
携基盤 - FIWARE

2019 年 10 月 16 日

2020 年 2 月 21 日

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 253

研究発表・講演、論文、特許等

発表者

研究発表・講演、論文、特許等

発表者

所属

タイトル

学会名・イベント名等

発表年月

戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第 2 期ビッグデータ・AI を活用
田代統

したサイバー空間基盤技術における スマートシティたかまつ推進協議会

日本電気

アーキテクチャ構築及び実証研究ス 第 10 回運営委員会
マートシティ分野

2020 年 2 月 26 日

高松市における実証のご報告
都市内の異なるシステム連携による 富山市スマートシティ推進基盤実証実

村田仁

日本電気

藤田範人、岩井孝法

日本電気

藤井篤之

アクセンチュア

Kyoung-Sook Kim

産業技術総合研究所

藤田範人

日本電気

松村泰志

大阪大学

分野横断サービスの実証（交通・観光） 験成果報告会

2020 年 3 月 16 日

Smart City Reference Architectures
Reference Architecture Evaluation（SCRA 2020）

2020 年 1 月 13 日

（東京 お台場）スマートシティのアーキクテチャ設計 データ視点のアーキテクチャ設計を考2020 年 2 月 25 日の取り組み

えるシンポジウム（東京 新橋）「医療 AI への道筋」～データ収集・自日本医用画像情報専門技師会主催 医用画像情報の管理・運用における実 2019 年 10 月 20 日

然言語解析・画像診断支援～

務者向けセミナー

松村泰志

大阪大学

製薬企業等が Real World Data を活用 第 5 回 Health Outcomes & Technology
2019 年 10 月 24 日するための道筋
Forum

松村泰志

大阪大学

LINK-J シンポジウム 第 2 回メドテッ
個人起点での医療データ利活用のた
ク・イノベーションシンポジウム＆ピ 2019 年 11 月 5 日
めのプラットフォーム
ッチ

松村泰志

大阪大学

ICT がもたらす未来の医療の姿

松村泰志

大阪大学

松村泰志

大阪大学

河口信夫

名古屋大学

米澤拓郎 , 河口信夫

名古屋大学

異種スマートシティ基盤を柔軟につな
計測自動制御学会 スマートセンシン
ぐプログラマブル・フェデレーション
2019 年 11 月
グ部会
機構

米澤拓郎

名古屋大学

CPS 時代における自治体サービスのス
日本学術会議シンポジウム
ペクトラム

2019 年 11 月

河口信夫

名古屋大学

Synerex：変化への対応を可能にする
WIDE Project 2019 年 12 月 研究会
新しい需給交換モデル

2019 年 11 月

河口信夫 , 米澤拓郎 , 廣井慧

名古屋大学

第 64 回日本聴覚医学会総会・学術講演会

電子カルテ化後から始まる 3 つの課 第 3 回 MI・RA.・Is ソリューション展示・
題

セミナー

2019 年 11 月 7 日
2019 年 11 月 26 日

医療データ二次活用環境構築のため 第 22 回関西ライフサイエンス・リー
2019 年 12 月 9 日のロードマップ
ディングサイエンティストセミナー
Harmoware-VIS：手軽に使える時空間
情報の 3 次元可視化・分析ツール

FOSS4G TOKAI 20192019 年 8 月

Synerex：超スマート社会を支える需

情報処理楽器研究報告ユビキタスコ
給交換プラットフォームの設計コンセ
2020 年 3 月
ンピューティングシステム（UBI）
プトと機能

●論文
発表者

所属

タイトル

発表誌名

ページ番号

発表年月

松村泰志，武田理宏，真鍋史朗，
小西正三，宮内恒，坂田健太郎，
医 療 情 報 銀 行 を 中 心 とす る
大阪大学大学院 医学系研究科
杉下滉紀，東博暢，五味健太
Personal Health Record のアー 日本医療情報学会
医療情報学郎，片岡宏輔，高石友博，高木
キテクチャとその試行かなえ，山内玲41（1）：17-282021 年 1 月 29 日

●成果普及の努力（プレス発表等）
発表者

タイトル

媒体

2019 年 8 月 27 日

KDDI と横浜 DeNA ベイスターズ両社でのプレスリリース発信HP
https://iot.kddi.com/cases/baystars/

一般社団法人データ流通推進協議会

2020 年 6 月 25 日

内閣府の Web ページ、および、当協議会のWeb ページにて成果を報告
https://www8.cao.go.jp/cstp/stmain/20200318
HP
siparchitecture.html
https://data-trading.org/sipb-1_personaldata
architecuture_dta/

日建設計2019 年 12 月 20 日

加古川市、連携事業者（株式会社日建設計総合研究所、ユニファ株式会社）「子どもたちと先生
東洋経済オンライン（2022 年 8 月号）
が、より快適にすごせる園づくりをめざして！」
加古川市スマート保育園に関する記事提供

日建設計2019 年 10 月 23 日

「さっぽろ健幸ポイントプロジェクト」の実施に札幌市 HPついて」

日建設計

2020 年 2 月 7 日「AI タクシーによる実証実験の実施について」2019 年 10 月

観光予報プラットフォーム WEB サイトトピックへの掲載
News Rerease
観光予報プラットフォームメルマガ（配信数 2019 年 10 月号
9,100 通）

KDDI

JTB

254

発表年月

札幌市 HP

研究発表・講演、論文、特許等

JTB

発表年月

2019 年 12 月

タイトル

媒体

観光予報プラットフォーム WEB サイトトピックへの掲載
News Rerease
観光予報プラットフォームメルマガ（配信数 2019 年 12 月号
9,350 通）観光予報プラットフォーム WEB サイトトピック

JTB

2020 年 1 月

への掲載

News Rerease

観光予報プラットフォームメルマガ（配信数 2020 年 1 月号
9,434 通）JTB

2020 年 2 月

アクセンチュア

2019 年 11 月 26 日

アクセンチュア

2019 年 11 月 26 日

観光予報プラットフォームメルマガ（配信数 News Rerease
9,227 通）会津若松市に於けるスマートシティ実証研究に関する記者説明会
会津若松市の協力のもと スマートシティ・デジ
タルガバメントを推進する実証研究を実施

2020 年 2 月号
記者会見
リリース

南紀白浜「IoT おもてなしサービス実証」の顔
日本電気株式会社

2019 年 10 月 25 日

認証サービス施設が拡大～観光名所やバス、ゴNEC News Room
ルフ場など 5 施設が新たに追加～
プレスリリース
https://jpn.nec.com/press/201910/20191025_01.

日本電気株式会社

2019 年 11 月 27 日

＜ Eyes on ＞復活のカギは “ 共創 ”

html

日本電気株式会社

2019 年 12 月 11 日

日本電気株式会社

2019 年 12 月 28 日

日本電気株式会社

2020 年 2 月 5 日～ 6 日

NEC、顔認証に量子暗号、漏洩防止で安全性を武器に、日本勢、中国企業に対抗NHK「おはよう日本」
日本経済新聞顔認証 支払いも解錠も 観光入り口で 空港
朝日新聞
売店で NEC、和歌山・白浜で実験中
ResorTech Okinawa イベント内ブースにて、本実証を PR
https://www.resortech.okinawa/about/

おきなわ国際 IT 見本市

SIP第2期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」研究成果報告書（2018年度－2022年度） 255

研究発表・講演、論文、特許等

発表者

SIP第２期「ビッグデータ・AIを活用したサイバー空間基盤技術」
研究成果報告書（2018年度－2022年度）

企

画……内閣府

発行者……国立研究開発法人編

新エネルギー・産業技術総合開発機構

集……SIP「ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」
研究成果報告書編集委員会

発

行……2023 年 3 月

本報告書は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の委託業務として実施した SIP 第２期「ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術」の 2018 年
度から 2022 年度までの成果を取りまとめたものです。したがって、本報告書の著作権は、
NEDO に帰属しており、本報告書の全部または一部の無断複製等の行為は、法律で認められたときを除き、著作権の侵害にあたるので、これらの利用行為を行うときは、NEDO の承認手続きが必要です。

禁無断転載