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日本惑星科学会誌Vol. 29, No. 2, 2020

第12回月惑星探査データ解析実習会を終えて出村 裕英1，嵩 由芙子1，園家 俊1，松尾 祐飛1，平田 成1，
本田 親寿1，月惑星探査データ解析実習会世話人一同（要旨） 第12回月惑星探査データ解析実習会の報告記事です．今回のテーマは『機械学習による領域分割 』で，前回好評だった『機械学習による画像の自動分類 』に続くものでした．新型コロナウイルス感染症対策として，Z o omとS lackを併用した初めての多地点オンライン実習会となったことが特筆されます．嵩
講師から「月地質図概論と月惑星データへの機械学習の応用」，出村講師から「機械学習導入の考え方」，
園家講師と松尾TAより「Deep L ea r n i ngで画像識別」という題目で講義ならびに説明が行われました．
受講生の内訳は7機関（宮城教育大，会津大，足利大，東京大，JA X A / I S A S，名古屋大，大阪大）16名，講師世話人を含む当日参加者数は22 名で，一部の会津大生は講師と同じ講義室で参加しました．本実
習会は，日本惑星科学会と神戸大 CP Sのご支援を頂きました．

第12回目となった月惑 星探 査データ解 析実習会

「機械学習導入の考え方」，園家講師と松尾TAよりでは，前回好評だった『機械学習による画像の自動「D eep L ea r n i ngで画像識別」（ 図3）という題目で分類 』に続くものとして，『機械学習による領域分割 』初日に説明されました．

をテーマとして取り上げました . 新 型コロナウイルス

遠隔の方に対しても画面を共有することで遠隔で感染症対策として，Z o omとS lackを併用した初めても実習指 導がしや すかったのは 利点でしたが（図の多地点オンライン実習会となったことが特筆され

4），Z o omとそのチャット機能だけでは講師と受講ます．

生との質疑 応 答中に他の受講生 対応することが困会 津会 場には講 師とTA および世 話人が 6 名と，難でした . 途中からSlackを導入して複数の質問ス

会津大受講生が 3 名の合計 9 名がおり，大学や自宅レッドに対応できるようになり，必要に応じて講師を等から接 続したリモート参 加 者は13 名をか ぞえま

口頭で呼んでZ o om 上その場で議論する形式に落ちした . 参 加 者 総数 22 名は， 盛況だった昨 年の18 名着きました（図 5）.走りながら試行錯誤して会期二日を上回りました（図１）．受講生の内訳は7 機関16 名

目までにやり方を確立できたのは，園家講師＆松尾（宮城教育大，会津大，足利大，東京大，JA X A /TAの息の合った貢献と，辛抱強くお付き合い頂いI S A S，名古屋大，大阪大）です．

た受講生の皆さんの努力の賜物です.

座学 の内 容は， 嵩講 師から「月地質図 概 論と月本実習会は，日本惑星科学会と神戸大 CP S のご惑星データへの機械学習の応用」（ 図2），出村から支援を頂きました．

1.会津大学宇宙情報科学研究センター

開催日程：2020 年 3月8日13: 20 〜3月11日12: 30
開 催 場 所：会 津 大 学 研 究 棟 3 階 M 11教 室 および第12回月惑星探査データ解析実習会を終えて／出村 他

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図1: リモートを含む当日参加者集合写真．

Z o om多地点接続

車種判別』

主催：月惑星探査育英会

・梁晨（ 足利大）『 機械学習によるリアルタイム映像の共催：会津大学宇宙情報科学研究センター

解析およびロボティクス機構へのフィードバックの考察』

後 援：日本惑星科学会，神戸大学大学院惑星科学・高野安見子（ JA X A / I S A S）
・金丸仁明
（ 大阪大）

研究センター(CP S )『機械学習を用いたクレーターカウンティングから推実習会詳細および資料：

察する火星表層の流水 』

h t t p s : // w w w. c p s - j p . o r g /~ t a n s a k u / w i k i /・池田あやめ（名古屋大）『 Kaggleのデータセットをtop/ ?scho ol ̲ m is sion -12

用いてsegmentation （』Kaggle Artiﬁcial Lunar

講師・TA：嵩由芙子，出村裕英，園家俊，松尾祐飛

Landscape Dataset）（会津大）・小倉暁乃丞（東京大）『 K aggleのデータセットで領

当日参加者：22 名（講師・TA・世話人が 6 名，受講生

域分割 』

16 名の内訳はPD1，博士1，修士 7，学部7）

・三瓶美 鈴（会 津 大）
『 K aggle のデータセットを用いて，画像分類 』

成果発表した受講生とその内容（発表順，当時の所属）
・荒木亮太 郎・川上結生・有田直哉（大阪大）『 氷衛
星の地形の探索』・大谷育未・鈴木 泰 裕（会津 大）『 レーシングカーの参加者アンケート結果●多地点ビデオ会議形式での感想・コメント
・画面共有の画像がきれいに出ていたので見易かっ92

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じました.また，質問事項が共有されやすいというメリットもありました.
・機械学習を学ぶという目的に関して，実習そのものはほとんど差し支えなかったと思います.どなたかが一方的に話すような状況（講義 ）では，その場にいた方が集中して話が聞けるように感じました.
・Z o omがかなりツールとして優秀でした. 時々，ホストが落ちる事があったのでこれを解決する事が課題だと思われます. Slackの併用が有効でした. 受講者のレベルが一定以上でないとビデオ会議形式では難しい様に感じました.
図2: 嵩講師と散開着席する会津会場の様子．

たです.

●実習会事前資料へのコメント・要望
・とても役に立つと思いますが資料を全部一か所で・Slackを併用することで効率よくできていたと感じまとめてから配布して欲しいです.

ます.

・詳細に書かれていてわかりやすかったです.

・あまりリモート会議の経験はなく慣れませんでした

・事前に講義資料・データセット・関連リンクなどをが，質問にもよくご対応いただいて助かりました. 本

共有していただいて，大変助かりました.

当にありがとうございました.

・わかりやすかったです.

・不便だろうと予想していましたが Slackを利用した・プログラミング超初心者，かつ初めての機械学習をこともあり効率よく進めることができたと思います.

学ぶ私にとっては事前に環境を整えること，py t hon

・対面で行えるに越したことはないものの，講師の皆のプログラムの内容を把握すること自体に時間がかさんのサポートで有意義な時間となりました.共通すかりました. 1.個人P Cで環境を整える場合の手法のる質問・複数人が困っている問題点などは，まとめて詳細，2. 機械学習でやれることとやることに対応し全体にレクチャーする時間をとったら良いかと思いまたdat a set内容の解説，3.実際に走らせるpy t hon

した.オフ会だとその点は柔軟に対応しやすいと思うのプログラムの中身の大まかな説明や見方 など，超のですが，リモートであちこちから接続しているので，初心者向けの系統的な説明書きが事前資料の中にその都度講師の方に個別対応していただきました.

組み込まれていると非常にありがたいです.

・形式的にはとても便利と思いますが，実習の効率

・何 を実 習として取り組む の か 事 前によくわ からは少し下げたと感じます.
・質問をしている間Z o omを占有してしまうので少しやりづらさを感じました.また，これは私の問題ですが，ネット環境があまり良くなく，音声が途切れてしまい一文まるまる聞き取れなかったことが度々あったので新しいことを講義形式でやるには難しいと思いました.
・もともと実習の形なので特に困ることはありません
でしたが，強いて言うなら質問事項が共有しづらいかなと思いました.このやりづらい中でたくさんフィードバックをくれた世話人や TAの方々，ありがとうございました . 誰かの質問中に質問しづらいのはビデオ会議でも実際に現地で参加していても同じだと感図3: 園家講師の説明とiPadカメラの動画中継．

第12回月惑星探査データ解析実習会を終えて／出村 他

93がとても貴重なことだと思います.
・Z o omを使うことも実習内容も初めてのことばかりだったので，ついていくのに必死でした.研究に使えたら嬉しいなと思い参加しましたが本 格的に取りかかれるのはまだ先になりそうです.たくさん質問してZ o omを占有してしまいすみませんでした.ありがとうございました.
・「いま話題の〜」程度の認識しかしていなかった機械学習を実際に体験することができて，非常に勉強になりました . 限られた時間の中ではありましたが，教師データの作成から訓練・テストまでの流れをつ
図4: 松尾TAによる画面共有しての説明．

かむことができました .実際に惑星科学の研究に活かすには，機械学習の使い所を見極める必要があるなかったので， 関 連するネット上の 記 事 など 載っように思いました.機械学習アルゴリズムの仕組みにて いれ ば 事 前 知 識 が 増えたと思います. i mageとついても今後勉強していきたいと思います.

a n not at ionの二種類が必要だと知っていれば解析・機械学習の足がかりとして楽しむことができました.に使う画像を事前に用意し，より内容を広げられた・本実習会で初めて機械学習を学ばせていただきまのかなとも感じました.

した.プログラミング自体も超初心者の私でしたが最・環 境 構 築 の 導 入の 記 述やスライド 等ファイル が終日が終わる頃には，機械学習の作業工程のおおCP S，G o ogle d r ive，Git Hub 等に分 散していてよそフレームが理解できるようになり，機械学習でどとっさに探しづらかったので，別途どこかに「今回ののようなことができるのかについて具体的に想像でデータ」フォルダを一か所にまとめてアップロードしていただければよいかなと感じました.
・サンプルコードの説明がもう少しあればありがたいです.

●実習会全体の意見・感想
園家講師：昨年度から引き続き講師を務めさせて頂きました. 昨年度導入したDockerに加えて，今年はSlack , Z oom , G oogle C olaborator y, Git Hub等
多様なツールを導入し，より先進的な実習会になったと思います. 今後もこの形態は有効でしょう. 急遽リモート形式になったこともあり，実習会の事前資料が不十分だった点も多かったと思いますが，参加した皆様の機械学習への足掛かりになれれば幸いです.
松尾 TA：資料作成やモデルの準備，実習を通して良い経験になりました.画面共有してのTAは難しかったですが，リモートでもある程度は可能と感じました.
・いろんな教育機関の方々と交流ができて凄く勉強になります，そして皆様の成果を見てから自分 が普段，容易に気づけない不足点も全面的に分かったの

図5: SlackとZoomを併用した議論の様子．

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きるようになりました .どういったサイエンスが 機 械
学習を用いて可能なのかについて考えられるようになった点が本実習に参加させていただいたことによる，一番の収穫です.また，今回はコロナウイルスの影 響により，リモートでの参加をさせていただきました .リモートでの参加は機械学習超初心者の私としては非常に不安でしたが，大阪大学の金丸さんがサポートしてくださり，しっかりと学ぶことができました. 金丸さん，有難うございました. 本実習会で学んだことを今後の研究に応用し，生かしていきたいと思います. 最後に，講師の皆様，一緒に学んでくださった方々，3日間，貴重な講義とご指導をありがとうございました.
・全く触れたことのない画像による機械学習が何をしているのか，参考のプログラムを実際に動かしながら少しだけ知ることができました.自力で作り上げるのはまだまだ先になりそうですが，データセットを用意するのが大変なこと，大量の時間と容量とメモリが必 要とされることを身をもって体 験 できました.リモートでの参加となりましたが，丁寧に解説していただけてとても勉強になりました .ありがとうございました.
・機械学習を実際に触ったのは初めてだったのでとても良い経験になりました
・機械学習と聞くと難しそうなイメージがありましたが，このようなイベントの場で集中して行えたことで，学習も非常に効率よく進めることができたと思います.ぜひ今後も，関連するスキルや知識も含めて自分の研究に活用していきたいと思います. 今回はオンライン開催で皆様と顔合わせすることはかなわず残念でしたが，主催者方々の努力のおかげにより，質問しやすく活発な議論もできたと思います. 私はプログ
ラミング初心者ということもあり，講師・世話人の皆さんには初歩的な質問ばかりしましたが，真摯に対応していただきました . 本当にありがとうございました.
・機械学習は初体験でしたが大まかな流れを理解することができてよかったです. 探査データを用いれば今後の研究に生かせそうな内容であったため大変有意義な三日間でした.

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