一般講演

3-022

fNIRSにおける脳活動の空間分布に着目した賦活状態評価

◎泉水来樹・鈴木拓海・福田卓海・高橋 聖（日本大学）

fNIRSは低侵襲性や携帯性が高いなどの特徴から日常的環境における脳活動の計測が可能であるが，計測開始時からのヘモグロビンの相対変化量で計測するという制約により脳の賦活状態を正確に評価することは難しい。本研究では，fNIRSの有する相対変化量の制約に対処するため，単一CHの変化ではなく，複数CHにおける空間分布に着目することで脳活動の賦活状態を把握する方法の提案を目指し，タスク時および安静時における複数CH間の酸素化ヘモグロビンの分析を行い，脳活動の賦活状態の評価を行った。この結果，タスク時および安静時における複数CH間の酸素化ヘモグロビンの流入量に有意差が認められ，空間分布への着目が脳の賦活状態の評価に有益である可能性が示唆された。

3-023

オフィス空間映像提示による自他組織への影響評価

◎峯嶋智也・中里拓也（青山学院大学）・橋本一生・小林彰人・岩本慧悟（ZENKIGEN）・南雲健人・野澤昭雄（青山学院大学）

この研究では，オフィス空間映像がリモートワークに及ぼす影響を内外の被験者に調査しました。異なる個人性とコンテクスト解像度の映像を提示し，アンケートで心理評価を行いました。結果から内外で異なる個人性が示されつつも，コンテクスト解像度には差がないことが明らかになりました。特に映像に背景情報が含まれる場合，帰属感や連帯感向上に効果的であることが示唆されました。今後はより精密な分析を行います。

3-024

離散力学系より得られる3つの時系列データのみを学習したExtreme learning machineに基づく分岐解析手法

◎加藤海渡（中京大学）・伊藤佳卓（北海道科学大学）・高坂拓司（中京大学）

本研究は実環境に対する分岐解析の適用を念頭に，離散力学系より得られる3つの時系列データのみを学習したニューラルネットワーク（NN）に基づく分岐解析手法を提案する。分岐解析はパラメータ設計などに効果的であるが，系の数理モデルが必要なため複雑な実環境での解析は難しい。一方，提案手法は高速な学習が可能なNNであるExtreme learning machine（ELM）に3つの時系列データのみを学習させ，一般的な分岐解析手法をELMに拡張する。また，ELMのパラメータ空間，具体的にはELMの結合荷重と元のパラメータ空間を対応させることで，分岐解析を実現する。

3-025

Text to Segmentationによる海底画像からの海藻認識の検討

○綾田アデルジャン・丹 健二・佐々木大三・伊藤 亮（秋田県産業技術センター）・飯倉宏治（秋田公立美術大学）

海藻は海洋生態系の調和を保つための重要な資源である。この海藻資源を持続的に利用するためには，生育状況などの経年調査が不可欠であるが，この調査には多大な労力と時間が必要である。そこで，調査の自動化・効率化が望まれており，水中ドローンやAIの活用において，海藻の認識とセグメンテーションは不可欠な技術である。しかし，海藻は柔軟な形状を持つため，従来の方法では十分な精度が得られない場合がある。本稿では，Vision Transformerベースのセグメンテーション手法とテキストエンコーダを組み合わせることで，テキストプロンプトによる海藻の認識とセグメンテーションを検討し，実験結果を報告する。

3-026

BERTとBack Translationの手法を用いた記述式問題の自動採点モデルの構築

◎春日優虎・浦野昌一（明治大学）

大学入学共通テストにて記述式試験の導入が検討されているなど，「思考力・表現力」を問うべく記述式試験への需要は今後さらに高まると考えられる。こうした中で，特に共通テストなどの重要性や受験者規模がともに大きい試験では採点の質と量の両方を担保できるか否かが大きな争点であるように思える。記述問題の自動採点に関する先行研究はあるものの，モデルの学習には膨大な学習データを要するため，解答例を少人数で準備する必要がある実際の採点の場で実装することは容易ではない。そこで，大規模言語モデルのBERTを用いた自動採点，およびBack Translationの手法による学習データの拡張を組み合わせることで，少ない解答例からでも十分に妥当な採点結果を出すことができるモデルを構築することを考えた。

3-027

対話テキストにおける間接識別情報の匿名化

◎石川将丈・篠山 学（香川高等専門学校）・松本和幸（徳島大学）

近年様々な分野で，テキストデータの活用が進められており，個人情報の匿名化に対する需要が高まっている。テキストデータの1つに1対1の対話テキストがあるが，単に個人情報を削除するだけでは情報量の減少が大きい。また，k-匿名化などの既存の匿名化方法は少人数のデータには有効でない。そこで本研究では，対話テキストに対する情報量の減少を抑えた新たな匿名化方法を提案する。対話テキストから個人情報を抽出するモデルの作成のために，データセットの作成と事前学習済みBERTのファインチューニングを行った。結果として，既存の日本語言語処理ライブラリの精度を上回るモデルが作成できた。

3-028

インタビュー対話における発話意図の推定

◎髙森翔琉・篠山 学（香川高等専門学校）・松本和幸（徳島大学）

対話システムがユーザと自然なやり取りをするためには，ユーザの発話意図を正しく理解する必要がある。従来の発話意図推定は修飾節等を含む発話文全文に対して適用される。本稿では，発話意図は修飾節等がなくても推定できると考え，発話文を構文解析し，述語動詞とそれにかかっている部分のみに対して発話意図を推定する手法を提案する。提案手法の比較対象とするために，対話コーパスの発話文全体を用いて機械学習を行い，精度評価を行った。機械学習には大規模言語モデルT5を用いた。

3-029

交通システム連携に向けた運行計画データ表現統合手法の提案

◎木下祐紀子・王 偉（日立製作所）

各自治体で，交通システム連携のため様々な交通データ連携が検討されている。欧州では共通データモデルを活用した運行計画データの連携が進む。しかし，各交通システムの設計思想の違いから，共通データモデルを用いても，運行計画の表現方法に差異が生じる。この差異により，連携先システムでエラーや誤った結果が生じることがある。本研究は，鉄道運行計画データの表現差異に依らないシステム間連携の実現を目的とし，列車・駅・着発時刻の三要素から作成したグラフを用いて運行計画データの一部表現のデータ変換手法を提案する。

3-030

改良型Spider Monkey Optimizationのエネルギープラント最適運用計画への適用

◎関口珠生・福山良和（明治大学）・渡辺拓也・村上賢哉・飯坂達也・松井哲朗（富士電機）

近年，脱炭素への取り組みやウクライナ侵攻によるエネルギー価格の上昇が経済活動に影響を与えている。これにより，商業施設や工場は電気，蒸気，熱に変換するエネルギープラントの運用において課題を抱えている。本論文では，エネルギープラント最適運用計画において，従来法に改良を加えた，動的な複数集団を用いる改良型Spider Monkey Optimizationを提案し，有効性を確認する。提案法は，従来法との比較により，より良質な解が得られること，標準偏差が小さいことからオンライン運用において有効性があること，収束速度の向上を確認することができた。今後の研究では手法のさらなる改良と解の質向上を目指す。

3-031

SDNにおける強化学習を用いた負荷分散方式

◎松村太希・銭 飛（関東学院大学）

近年インターネットの普及に伴い利用者が増加している。それに従いネットワークサービスへのリクエストも増加している。それにより，応答が遅くなったり，接続が低下したりすることでサービス低下を招きかねない。また，ネットワークインフラは日常生活に不可欠なものになりつつあるうえで次の3つが大切である。1つ目は能力が不足したときに拡張できること。2つ目は故障した際にサービスを停止しないこと。3つ目にサービスを止めずに保守・修理ができること。この3つが求められている。これらの要求を解決するための1つの手段として負荷分散技術がある。本稿ではSDNにおける強化学習を利用した負荷分散方式の研究を報告する。

3-032

Containerlabを用いた仮想ネットワーク検証環境の構築におけるLLDPを用いた定義ファイルの生成

◎渡邉創大・山内雪路（大阪工業大学）

商用サービスで用いる多量のネットワーク機器の検証には多大な時間と労力を要するが,Containerlabと呼ばれるOSSを用いて仮想環境上でネットワーク機器を再現し,検証を行う手法が注目されている。本番環境を再現するため,LLDPによりネットワーク機器の隣接情報を取得,その情報を基に仮想環境の定義ファイルを生成する手法を提案する。

3-033

嚥下音と頸部筋電図の同時計測による嚥下機能評価法の基礎検討

◎酒井龍一（東洋大学）

高齢者が発症しやすい誤嚥性肺炎において，嚥下機能評価が予防につながるとされている。嚥下機能を評価する方法は複数存在するが，非侵襲的かつ指標が明確な手法が必要とされている。本研究では，嚥下音と筋電図の同時計測によりデータを補完し合い，嚥下運動をより高精度で評価できるか検討した。実験により得られたデータは，時系列波形と，ウェーブレット変換処理してスカログラムとして出力し，評価する。

3-034

2視点CAVEにおけるコンテンツ体験時の生体への影響に関する研究

柳澤佳汰・○濱本和彦（東海大学）

CAVEは，没入型バーチャル環境である。近年，トラッカーを装着した二人のユーザーそれぞれの視点に最適化された映像を提示する2視点CAVEが提案されている。この2視点CAVEがVR酔いへ与える影響は，1視点時よりも大きくなることが予想される。本研究では，本学の2視点CAVEを用い，コンテンツ体験時のVR酔いを評価し，1視点時（Single）と2視点時（Dual）の比較検討を行うことを目的とする。実験ではそれぞれの環境でコンテンツを体験してもらい，生体評価と主観的評価から評価した。両結果共にSingle時とDual時のVR酔いにほとんど差は見られなかった。今後，CAVEで用いる新しいVR酔いの指標の調査と，SingleとDualで視認環境の違いがあるのにもかかわらずVR酔いに差が見られなかった理由を調査していく。

3-035

ローカル5G環境下におけるARを用いた情報提示に関する研究

◎岡本岳朗（東海大学）

ローカル5Gネットワーク環境を利用した救急医療を想定し，東海大学品川キャンパス内のローカル5G環境下において救急現場想定の環境及び病院を想定した環境下で映像転送実験と指示提示実験を行う。指示提示実験では漢字や矢印，音声での指示をスマートグラス上に表示して手元のマーカー（現実）を動かし実験後のアンケートで一番やりやすかった指示提示方法を集計した。結果は矢印と音声の組み合わせが最もやりやすかったと答えた人が多かった。各提示方法でランダム抽出した一動作が完了するまでの時間平均が矢印間隔なし，矢印と音声，音声のみが同スコアで0.8秒で最も速かった。この結果から矢印と音声の組み合わせが最も利用者が使いやすくかつ効率が良いことが示された。

3-036

現実環境と没入型バーチャル環境における奥行き方向の距離認知に関する研究

◎吉田 創・濱本和彦（東海大学）

本研究の目的は，「CAVEでは現実と同様の生態学的認知を得られる」という先行研究からの仮説と「CAVEでの物を跨ぐ動作は現実よりも足を高く上げる」という結果の矛盾について「奥行き方向の距離認知」に着目して検討することである。検討方法は，同様な環境をCAVEと現実で用意し，被験者の目の前の床上に置かれた物体の高さを推測してもらい伸縮可能な棒で高さを再現してもらう。その高さを測定し，現実とCAVEとの測定値を比較する。結果，被験者の足元から物体までの距離が大きくなるにつれて計測値は現実とCAVEとで同様になっていった。これは距離が大きくなるにつれて奥行き方向の距離認知が高さを測る認知と一致しなくなるからだと考えられる。また，物体の高さと奥行き方向との位置関係が関係していることが示唆されたため，今後はこれらの点に着目し検討していく。

3-037

VR環境における視点の動きによる嘘発見に関する研究（第二報）

◎逢坂和尭・濱本和彦（東海大学）

この研究では，VR環境でアバター同士がコミュニケーションをとる際に，相手が嘘をついているかどうか，心理状態を判断することを目的とする。具体的には，HMDを用いて視線の動きを検出し，質問に対して虚偽を述べた際に，視線の動きから嘘を判別する手法を提案する。UnityとHTC VIVE PRO Eye HMDを利用して実験を行い，虚偽回答時にはVRにおけるアバター操作者の視線のふらつきによる虚偽発言判定の可能性が示唆された。

3-038

音声認識を用いた疑似会話による英語学習コンテンツの開発

◎松平幸大・濱本和彦（東海大学）

グローバル化に伴い，国際共通語として広く認識されている英語の能力向上は不可欠であり，特に異文化コミュニケーションは更に重要性を増している。本研究ではARと音声認識を用いて，実践的な英語を実際に使えるようになる学習コンテンツの開発を目的とする。コンテンツでは特定シーンにおける会話を主な問題とし，音声認識による正誤判定で会話を進行させる形式とした。実験後のアンケートでは，全被験者が音声認識による問題解答は英語学習に有効だと回答したが，75%の被験者が音声認識の快適性に課題があると回答した。今後は機器の検討や音声認識の調整が必要であるが，本研究の手法が実践的な英語力を向上させられることを示唆している。

3-039

認知科学的手法を用いた英単語学習VRコンテンツの開発と評価

◎松江航希・濱本和彦（東海大学）

日本の英語力は諸外国に比べて不十分である。英語能力指数によると，日本は調査対象111カ国・地域のうち80位で，「低い」カテゴリーに入る。英語と日本語の言語間距離が大きいことが日本人の英語習得を困難にする理由の一つであるが，同じく言語間距離が大きい韓国，台湾，中国は日本よりも英語力が高いことから，英語力の向上には教育方法や学習環境など他の要因も重要であると考えられる。本研究では，バーチャルリアリティを活用することで，英単語のイメージを3DCGで表現する英単語学習VRコンテンツを開発し，視覚的イメージでの記憶を促す学習体験を提供した。学習者はVR空間での新たな学習体験により，楽しく効率的に学習することを可能にした。

3-040

グローバル人材の包括的能力獲得を目指した異文化コミュニケーション能力向上の研究

◎吉田敦宏・濱本和彦・田中紀代子（東海大学）

本研究の目的は，現実と同じ効果を擬似的に体験できるVRに着目して，異文化コミュニケーション能力の向上とグローバル人材の育成する上で必要となる包括的能力の獲得である。日本国内の学生を対象とした意識調査によると，海外・異文化に対する関心が低い傾向にあり，VRを活用して異文化コミュニケーション能力を向上させる取り組みが行われてきた。そこで，本実験では4つのステップから構成されるVR学習システムを設計した。VR環境での自己学習と，アバター同士の対人コミュニケーションの学習から，異文化に対する意識・包括的能力の獲得を目指す。アンケート評価による学習効果の有効性や，自信・自己認知の心情変化などを調査する。

3-041

東洋医学における腹診教育のためのバーチャル生体シミュレータに関する研究（第二報）

◎成田勇志・濱本和彦・野上達也（東海大学）

我々は，従来の腹診シミュレータや腹診教育でのデメリットの解決のために，バーチャル腹診シミュレータの開発を行っている。これまでに開発しているシミュレータでは，患者アバターの体表に配置したブロックによる反力提示により患部の柔らかさを再現していた。このシミュレータでは，症例パターンを容易に設定できる利点があったが，押下時にブロックを突き抜けてしまい反力が提示されなくなるという課題が残されている。本研究によって，バーチャル腹診シミュレータの開発において先行研究でのブロックを突き抜ける問題を改善し，従来のバーチャル腹診シミュレータよりもリアルなシミュレータへと改善した。

3-042

看護師教育のためのバーチャル生体シミュレータに関する研究

◎近藤匠真・濱本和彦（東海大学）

看護技術の習得には生体シミュレータが用いられるが，本機器はコストや保管場所などの課題がある。また，看護業務の複雑化と実習機会の減少から，新人看護師は自身の技術に自信がないまま業務にあたっているという課題に直面している。特に看護業務の中でも侵襲を伴う採血は不安が大きく，新人看護師へのストレスとなる。本研究では，前述のような看護学生の課題を解決するため，採血のバーチャル生体シミュレータの改良と評価を行った。評価では先行研究と比べ，VR環境内に可視化され操作範囲が広がったため学習しやすくなったという評価をいただいた。今後は，評価で得た課題の改善と学習コンテンツとして使用できるよう実験を行う必要がある。

3-043

留年退学予測モデルにおける授業形態変化の影響について

○安部恵介・成 凱（九州産業大学）

大学において留年・退学者の削減が重要であり，成績や出席状況等の教務データを用いて機械学習の適用により早期に予測·予防する方式が検討されている。一方近年オンライン授業等により留年・退学者の予測結果も大きく変化してきた。これは授業形態の変化により出席・成績等による学習モデルも変化したためと思われる。そこで本研究では授業形態変化の学業成績や留年退学予測への影響について検討する。授業形態が対面から遠隔さらに対面と遠隔を併用するハイブリッド方式等へ変化することによる出席状況や成績等への影響について分析し，機械学習における学習モデルの変化による予測結果への影響等についても検討する。

3-044

褒めを導入したインタビュー対話システム

◎猪谷瑠里花・松本和幸（徳島大学）・篠山 学（香川高等専門学校）・吉田 稔（徳島大学）

近年，IT技術の進化に伴って対話型エージェントが普及しており，人間とAIのコミュニケーションが一般的になってきた。将来は，高齢者施設や病院で生活している人，独居生活をしている人などの話し相手として活躍することもあるだろう。このようなシチュエーションで，対話型エージェントが人に愛されるために，ユーザに親しみを持って対話してもらえることが期待されている。本研究では，先行研究に倣い褒める文章のテンプレートを用いて，係り受け解析器やBERTでユーザの発話を褒めるシステムを作成した。今後は，先行研究の問題点を改善できているのか評価を行い，インタビュー対話システム内で使用する際に予測される課題点を洗い出す必要がある。

3-045

表情認識を用いたオートメーションサプライズ検出手法

◎松尾友暉（徳島大学）

近年，電動車いすは高齢者の自立移動ツールとして普及しており，衝突回避のために安全運転支援システムの開発が進んでいる。しかし，操縦者の意図しない動作が，操縦者に違和感を与えることがある。このような人間と機械がうまく調和しなくなる現象はオートメーションサプライズと呼ばれ，システムの普及を妨げる要因となる。本稿では，オートメーションサプライズの検出手法として，表情認識を提案しており，Unityを用いて開発した実験環境により検証を行った。実験により，表情認識がオートメーションサプライズの発生を検出する指標の一つとして扱えることが確認できた。

3-046

手形状パターン識別における輪郭線の効果‐3DCGを用いて生成した理想輪郭線画像を混合学習させた場合‐

○藤嶋教彰・角森健太（松江工業高等専門学校）

本研究は輪郭線情報をもとに手形状パターン識別する識別器を学習させる際に使用する学習用画像に3DCGから生成した屈曲指情報付きの理想的な輪郭線画像を混合させたときの効果について報告する。実験は被験者5名で行われ，手画像をCannyエッジ処理して得られたエッジ画像のみ，人の手にカラーグローブをはめて撮影した画像を処理して得た理想画像を混合させたもの，および3DCGカラーグローブ画像から得た理想画像を混合したものの3つを対象とした。その結果，3DCGから得た理想画像の混合学習により，エッジのみを学習させた場合より最大5.9%の精度改善が見られた。一方，混合学習2つについては有意差が認められなかった。

3-047

UMAPを用いた顔面熱画像におけるストレス対処応答の判別

◎大山翔之祐・小山史織・南雲健人・野澤昭雄（青山学院大学）

人間はストレスを感じて血圧が上昇する時，心臓優位型と血管優位型の2種類のストレス対処応答の反応を示す。これらは，血行力学的パラメータによって判別でき，課題への取り組み態度の判別などに応用できる。既存の血行力学的パラメータを計測する連続血圧計は，カフの装着が必要であるため，行動に制約が伴い，応用に際し課題がある。この課題を解決するために我々は非接触で計測可能な赤外線サーモグラフィにて遠隔計測可能な顔面熱画像に着目した。そこで本研究では，次元削減法の一つである UMAPを用いた顔面熱画像におけるストレス対処応答の判別を目的とした。最初に，心臓優位型と血管優位型を誘発する実験を行った。次に，UMAPを用いて顔面熱画像からストレス対処応答の判別を試みた。

3-048

ネットワークカメラを用いた俯瞰動画像による屋内施設見学者の位置追跡システム-YOLOv5を用いた見学者の位置推定および識別-

◎石津千歳・福田卓海・高橋 聖・山中新太郎（日本大学）

近年，廃棄物処理施設に求められる要件のうち，見学施設が占める割合が増えている。見学施設は，単に見栄えが良いということが評価されやすく，設置したことによる見学者への教育的視点からの評価がなされていない。そこで本研究では，廃棄物処理施設の見学施設における見学ルートや展示物が，見学者へ与える影響を定量的に評価することを目的とする。本稿では，廃棄物処理施設内にある見学施設の天井にカメラを設置し，得られた動画像から見学者の位置をYOLOv5を用いて推定した。対象者にマーカーが描かれた帽子を装着させることで，同時に37人の位置を平面図に表示することが可能となった。

3-049

BLASを利用した正則化ML-EM法によるCT画像再構成

◎大山知起・藤本憲市・丹治裕一（香川大学）

CT画像再構成法に用いられる再構成手法として，逆投影法と逐次法がある。逐次法の一つとして，Maximum Likelihood-Expectation Maximization（ML-EM）法がある。この手法には，金属アーチファクトを低減するため，平滑化が期待できる正則化項を加えることができる。ML-EM法は品質の良い画像を再構成可能であるが，繰り返し計算量が膨大であるため，計算時間の短縮が課題である。本稿では，CT画像再構成時間の短縮を目的として，Basic Linear Algebra Subprograms（BLAS）を有効した正則化項付きML-EM法のコーディングについて述べる。更に，BLASを用いない場合との再構成時間を比較する。

3-050

画像処理にもとづくトマト葉の非破壊気孔開度推定

○浅野洋介・髙原桃矢（木更津工業高等専門学校）・伊藤正英（愛知県立大学）・栗本育三郎（木更津工業高等専門学校）

農産物の安定供給・品質向上等を目指して植物工場が期待されており，著者らは統合環境制御システムを研究開発してきた。光合成効率最大化による高収量生産を目的とし，水蒸気飽差（VPD）の制御手法を提案した。生育対象としているトマトでは，蒸散が促進されるVPDは0.6〜1.2kPaが適しているとされているが，最適なVPDの値はわかっていない。気孔の開度と蒸散に相関があることに着目し，トマトの葉を枝から切り離すことなく画像観測し，気孔の開度を推定した。顕微鏡カメラで撮影したトマトの葉の画像から気孔開度を推定することができた。また，気孔の形状が異なる場合でも開度が推定可能であった。

3-051

ステレオカメラを利用した船舶の相対的な自己位置・船首方位計測実験

○山本茂広（神戸大学）・橋本 岳（静岡大学）

船舶の自動着岸などを実現するには，自船の位置，針路，速度などと，他船や障害物，岸壁などの相対的な位置関係を把握し，きめ細やかな操船に結び付けることが重要である。それには現行の航海機器だけは不十分で，船舶にステレオカメラを搭載し利用することを検討している。本稿では，ある地点でステレオカメラに写っている陸上の構造物などの三次元座標を計測し，そこから船舶が移動したときに，同じ構造物の画像座標から逆に船舶の位置・姿勢を求めることを提案し実験を行った。着岸までの約15分間で実験を行ったところ，移動距離（北に約1000m，西に約440m移動），船首方位，船速を十分正確に計測できることが確認できた。

3-052

船舶搭載多眼ステレオカメラによる周辺船舶の位置計測実験

○吉原広太郎（海技大学校）・山本茂広（神戸大学）・橋本 岳（静岡大学）

近年，船舶の自律運航化を目的とした様々な研究が行われているなか，著者らは人間の目視に代わるセンサとして，カメラを利用することを検討してきた。画像から対象物の位置を求めることは，従来の航海計器との統合，ひいては操船判断に有効にはたらくものと考える。過去にはカメラ2台を船舶に搭載したステレオ計測実験を行ったが，本稿ではカメラの台数を増やし，3台のカメラを船舶に搭載して，周辺船舶のステレオ計測実験を行い，カメラ2台による計測結果との精度の比較を行った。その結果，カメラ3台によるステレオ計測において精度が改善することを確認するとともに，時系列処理を行うことでさらに精度が改善することを確認した。

3-053

複数LiDARとカメラ映像を利用した電波送受信端末の3次元位置特定

○井深真治・肥後明豪・武田和夫・梅津和眞・冨永真司・東馬場 徳・堀内岳人（ブレインズ）

筆者らは，LiDARとRGBカメラを組み合わせた画像処理による物体位置特定技術の開発を行っている。高速なスキャンが可能で，赤外光に対する低反射率材料にも比較的堅牢な点群取得が可能なMEMS型LiDARと，光軸キャリブレーション済みのRGBカメラ映像に対するインスタンスセグメンテーション技術を組み合わせることで，スマートフォンなどの小型端末に対しても適用可能な位置特定センサを開発した。本稿ではオフィス空間を模擬した実地検証環境に3台のセンサを設置し，それらセンサが送信する非同期位置情報を処理することで測定対象空間に存在する電波利用端末のリアルタイム位置特定実地検証について報告する。

3-054

フォトグラメトリによる3次元点群からの鉄塔抽出法

○石野隆一（電力中央研究所）

経年鉄塔の錆の色に基づいた鉄塔鋼材の劣化診断手法を開発している。空撮画像から鉄塔を自動抽出し，色に基づき鉄塔鋼材の錆の進展を判定するものである。開発技手法を3次元点群に適用することを検討しており，鋼材の劣化情報を取り込んだ構造物の各種シミュレーションを行うデジタルツインの実現を目指している。鋼材の劣化を判断するには，鉄塔だけを3次元点群から抽出する必要があった。そこで，本発表では，3次元点群から鉄塔だけを抽出する手法考案したので，手法の発表と結果を報告する。

3-055

作業ミスを発見するARマーカを活用した状態確認システムの提案

◎酒井佑梨・今田有哉・清水誠人・渡邉柚華・青木公也（中京大学）・武村順三（中部電気保安協会）

電気設備の点検作業後では基本的に作業前と同じ状態に復帰させなければならないが，長時間に亘る作業の疲労等でスイッチの復帰ミス等により，電気事故に至る場合がある。この対策として確認する対象設備にARマーカを貼付して，復帰確認の対象や工具等の置き忘れが発生する場所を選択してその対象毎に状態判定に適応した差分処理や色判定，正面画像への補正等の画像処理を実行するシステムを試作した。模擬設備を使用して状態確認処理を試行した結果，スイッチ状態確認はスイッチの復帰ミスを検知している。また工具等の置き忘れの状態ではドライバの置き忘れを検知しており実現場での適用が期待できることを確認した。

3-056

電気設備点検における復帰ミス検出手法の提案

◎今田有哉・清水誠人・酒井佑梨・渡邉柚華・青木公也（中京大学）・武村順三（中部電気保安協会）

電気設備は法に則り点検されているが，作業の復帰ミスによる電気事故が発生しており対策と確認作業の省力化が必要であるため画像認識AIを利用した復帰ミス検出手法を開発している。課題は状態を確認すべきスイッチやレバー等は多種多様であり，撮像条件によっては必ずしも視認性が高くないため，画像処理による認識が難しい。今回は復帰対象の外観画像（Appearance）をSSDで試行してスイッチ検出は90%以上の成功率で色抽出によるon/off判定も概ね良好であった。また作業者の動作（Motion）でディスコン棒を用いた断路器操作を実施して断路器のROI変化を表示できることを確認した。高圧機器はアクリル板で外観や状態を確認できないことが多く，Motionが解決策になり得る。

3-057

マーカーレスと筋電図を用いた指運動能力評価システム

◎ゴンルイ（目白大学）・長谷和徳・李 騫（東京都立大学）・王 森彤（成蹊大学）

スマートフォンの長時間使用による手の問題を評価する，低コストのシステムを開発した。評価システムは，ハードウェア部（Webカメラ，筋電信号増幅回路ボード）とソフトウェア部（processing）で構成される。評価プロセスは，アンケート調査，手のキャリブレーション，テストの3段階からなる。評価基準は，反応時間と正答率の2つで，それぞれ50％ずつを総合得点とする。今後の試験で評価精度の向上を図るとともに，スマートフォンなどの他のデバイスへの展開も予定している。

3-058

運動単位活動の視覚的フィードバック制御による筋疲労評価システムの構築

○赤澤 淳（明治国際医療大学）

超高齢化社会の影響により，筋力トレーニングにおいて，治療や怪我の予防のために筋疲労の状態を正確に把握することが求められているが，特定の神経や筋についての詳細な情報を解析するシステムは極めて少ない。運動単位は一つのα運動ニューロンとそれに支配される筋線維群であり，神経筋の機能的最小単位である。本研究の目的は，特定部位の筋および神経に関係する筋疲労の評価を単一運動単位レベルで行うために，被験者が視覚的フィードバックにより単一運動単位の活動をコントロールし，活動を記録した表面筋電図を解析し，対象とする単一運動単位の発火周波数，加算平均した波形の形状を算出するシステムを構築することである。

3-059

複数地点の気象情報を用いた空間補間による日射量予測の検討

◎古澤 陽・平田結佳・堀田裕弘（富山大学）

太陽光発電では日射量と発電量との相関が高いことを利用して発電量予測を行うため，日射量予測が検討されている。これまでに，衛星画像による予測や気象庁のメソモデル（MSM），メソアンサンブル予報システム（MEPS）を利用した研究が多く報告されているが，より狭域での精度向上が必要であると考えられ，実際に密に設置した簡易気象計から取得したデータを用いることで空間分解能が高いデータを用いた予測を検討する。結果として，冬期に近づくほど空間補間が有効であると考えられるが，30分先予測を検討する場合では空間補間を用いたデータではすでに天気が変化してしまっているため対処が難しいことが考えられる。

3-060

複数の簡易気象計を利用した小学校理科「天気の変化」の学習素材の開発

◎平田結佳・古澤 陽・堀田裕弘（富山大学）

富山大学ではSociety5.0に向けたデータサイエンス教育研究推進の一環として富山県，富山市と連携し県内25の公立中学校・高等学校に簡易気象計を設置した。これらのデータを用いて小学校理科「天気の変化」単元の学習素材作成を試み，その評価について検討を行う。学習素材は大型モニタを用いたデジタルサイネージに表示する表示用教材として作成する。対象地点をクリックすると選定した気温，雨量，風速の10分毎に更新される時系列グラフなどが表示される。これらのデータを表示用教材として活用することで，小学校の授業で行うには難易度の高い観測を容易に行うことが可能になると予想される。

3-061

牛の授精適期・分娩時期予測システムの開発

○大屋英稔（東京都市大学）・吉岡耕治（麻布大学）・三浦亮太朗（日本獣医生命科学大学）

本稿では，筆者らが取り組んでいる牛の生体データ解析に基づく授精適期・分娩時期予測システムの開発について紹介する。

3-062

視線情報に基づく拡張現実を用いた遠隔運転支援-ハザードの危険度に基づく警告方法の検討

◎手嶋龍也・道木加絵（愛知工業大学）・舟洞佑記・道木慎二（名古屋大学）・鳥井昭宏・元谷 卓（愛知工業大学）

筆者らは，操縦負荷の低い遠隔運転を目指し全天球カメラとHMDを用いた自動車の遠隔操縦システムを開発している。このシステムの課題として，HMDの視野角制限による視覚情報の減少により，交通事故の原因となるハザードの見落としや発見の遅れの発生が考えられる。従来研究では拡張現実による警告で改善を目指した。また，複数ハザードを考慮し，警告の必要性・優先度・強さを決定する際の基準となるハザードの危険度を物理的関係や操縦者の認識状況を基に設計し，被験者実験により妥当性を示した。本研究では，複数のハザードが発生した場合，警告方法の違いによる操縦者への影響を調査するため被験者実験を行った結果について報告する。

3-063

作業の軽労化を目的とした収穫台車の作業者追従に関する研究-追従安定性の向上を目的とした制御手法の検討-

◎高松昂洋・道木加絵・鳥井昭宏・元谷 卓（愛知工業大学）

現在の日本の労働力不足は農業分野においても深刻な影響を与えている。そこで，筆者らはキャベツの拾い取り作業に着目し，軽労化を目的として収穫時に使用する作業台車（以下，台車）の作業者自動追従システム実現を目指してきた。提案システムでは安価なシステム構築を目指し，作業者・台車間の距離計測に深度センサを用いる。そして，作業者・台車間の距離を元に，不感帯付の比例制御で台車の速度を決定した。実際の人追従の実験にて，作業者・台車間距離が許容範囲内に収束しないことが確認された。そこで，本発表では作業者・台車間距離を元に，比例積分制御により作業者追従性能の安定性向上を目指す。

3-064

小型固定翼UAVによる無線中継システム実現に向けた地上局設置カラーマーカ検出手法の提案

○平井完弥・上羽正純（室蘭工業大学）

近年，旋回滞空する無人航空機（UAV）を中継局とする無線中継システムが注目されている。小型固定翼UAVによる無線中継システム実現のため，搭載アンテナと地上固定局のずれ角度を検出し制御器にフィードバックさせるためのカメラとマーカを用いた指向方向検出手法が必要となる。このとき，遠距離から撮影したカメラ描画素子上の小さなマーカの検出方法が問題となる。そこで本稿では，複数のカラーマーカを指定したパターンで配置し，各マーカ位置をBlobにより求めた座標点群とそのパターンとをマッチングをさせ，それに基づいて地上固定局方向を示す基準として指定したベースマーカを検出する手法を提案する。

3-065

ワイヤフリーロボット実現に向けた電力制限下における軌道生成手法の検討

◎原木蒼良・平井完弥・柴田拓馬・上羽正純（室蘭工業大学）

様々な分野で使用されているロボットアームのシステムについて，そのロボットアームを構成するリンク間で信号線や電源線を利用しないワイヤフリーロボットが提案されている。提案ワイヤフリーロボットはメンテナンス性の向上や設置の容易さの点でメリットである一方，ロボットアームに供給できる電力に制限があるため，その制限下での軌道を生成する手法を明確にする必要がある。本研究ではその手法としてロボットアームの軌道をエネルギ最小の軌道をベースに，設定した電力制限下ではアーム全体の速度を抑制することを組み入れた軌道生成手法を提案し，シミュレーションにより提案の有効性を確認した結果を示す。

3-066

土壌内の放射線強度分布と核種の推定問題に関する基礎的検討

◎野久保翔方・藤本憲市（香川大学）・阪間 稔（徳島大学）・井上一雅（東京都立大学）・福士政広（つくば国際大学）・今城裕介・遠藤倫崇（アドフューテック）

2011年3月に発生した福島第一原子力発電所事故から13年が経過し，放射性核種の半減期を考慮した土壌の除染計画を立てるために，土壌内の各放射性物質の分布をモニタリングできる可搬型システムの開発が求められている。本稿では，複数の核種が混在した土壌内で測定される放射線エネルギースペクトルから，核種ごとの放射線強度分布を推定する問題を定式化した。次に，2種類の核種が混在する土壌に，深さ方向に三つのセンサを埋め込んで放射線スペクトルを測定する仮想実験場を想定し，測定された放射線スペクトルから核種ごとの放射線強度分布を推定する実験を行った。

3-067

多項式型ARXモデルによる電力需要予測における最適データ

◎菊地 慧・東 剛人（宇都宮大学）

本稿では，非線形ARXモデルの1つである多項式型ARXモデルについて考察し，そのシステム同定を最小二乗推定法に基づいて行う。次に，多項式型ARXモデルを電力需要予測に適用する。さらに，電力需要と気温データを用いて電力需要予測を行う。

3-068

切削加工での高音域による異常検知手法の改善

○牧本宜大（徳島県立工業技術センター）・平井嵩馬（徳島大学）・岡崎一郎（矢田製作所）・溝渕 啓（徳島大学）・小川 仁（徳島県立工業技術センター）

大量生産を基本とする製造業は，高い生産効率が必要である。我々の研究グループでは，これまでに10～20 kHz の周波数帯の音信号（以下，高音域）を使用し，スマホを活用した切削加工用異音検知アプリを提案している。高音域は雨音等の環境騒音を受けにくい特徴を有するため耐ノイズ性が向上する。本研究では，高音域のノイズ音（他の工作機械の稼働音）がある環境下でも使用できるように改善をはかるため，加速度センサーをパラメータに追加して切削加工開始タイミングを図ることとし，その有効性検証を実施した。

3-069

連続時間伝達関数パラメータの実時間抽出

◎假屋園健太・丹治寛樹・石田義久・村上隆啓（明治大学）

システム同定は数多く研究されている。実環境において,離散時間かつ離散値を基に同定を行うため,通常,離散時間系のパラメータが同定される。MATLAB/Simulinkなどのソフトウェアを用いた制御系設計を行う場合,連続時間系の制御器を用いて実機の制御を行うことが可能である。その際,連続時間系適応制御や線形能動的外乱除去制御器を比較的容易に実現できる。連続時間系のパラメータ推定には周波数領域での推定法が知られているが,計算量が膨大になる。今回,周波数領域でのシステム同定を少ない計算量で行うため,スライディング離散フーリエ変換を応用した。その結果シミュレーションによって,周波数領域において少ない計算量でのシステム同定ができることを確認できた。

3-070

MFCの入力電圧整形による柔軟マニピュレータのフィードフォワード振動制御

及位龍之介・○阿部 晶（旭川工業高等専門学校）

本研究では，柔軟マニピュレータに圧電フィルムを貼付し，これをアクチュエータとして活用した新たなフィードフォワード振動制御法を提案する。圧電フィルムとしてはMFC（Macro Fiber Composite）を採用する。マニピュレータのPTP制御においてその旋回軌道を台形状速度に設定し，MFCの入力電圧波形をガウス関数とべき級数の結合で表現する。そして，固有角振動数に基づく線形不減衰系の残留振動抑制条件を満たすよう粒子群最適化を適用してガウス関数とべき級数のパラメータをチューニングして入力電圧を整形した。シミュレーション並びにモデル実験を実施し，提案手法の有効性および実現性を検証した。

3-071

拡張オブザーバ-ベースト-最適制御に基づく認識・計画を包含した行動制御

○鈴木昌和（東海大学）

オブザーバ-ベースト-最適制御の汎用性と拡張性は，いわゆる汎用人工知能のモデルとしても有用である。そこで知能ロボットのために開発した知的合成行動制御法における行動知能を，状況・環境を含めた拡張された状態を考慮するシステムモデルに基づき状況をも推定/活用する拡張オブザーバ-ベースト最適制御器と見なして活用する。ユーザー自身の知能をベースとして自律的進化／カスタマイズされるパーソナルAGIを想定し，人が認識・計画を包含した行動制御をどう実現しているかを検討する。基礎的例題として簡単な高速道路渋滞対処問題を定式化して問題解決の過程を検討し，実装に向けて行動知能各部が実現すべき機能と為される処理を示す。

3-072

L₁正則化を考慮した周波数応答に基づくゲインスケジュールド制御器設計とベイズ最適化による正則化パラメータの探索

◎水谷力也・弓場井一裕・矢代大祐・駒田 諭（三重大学）

In Frequency-Response-Based Controller design, the designer can determine the order of controller parameters. It has the advantage of avoiding the complexity of the controller and designing lower-order controllers. On the other hand, the quality of the designed controller may depend on the designer's trial-and-error. Therefore, by considering L₁ regularization, we propose a controller design that eliminates redundant parameters for control performance by convex optimization calculation. In this study, we focus on gain-scheduled control and aim to reduce the order of scheduling variables by using L₁ regularization. We also use Bayesian Optimization to find automatically the regularized parameters to be used in L₁ regularization.

3-073

エッジ型モデル予測制御の位相遅れに対するロバスト性評価

○丹下吉雄・松井哲郎（富士電機）

筆者らは，これまで計算資源の少ないエッジコントローラ上で実装可能な，軽量なエッジ型モデル予測制御（MPC）を提案してきた。また，オンラインでモデル同定と制御パラメータ調整を行う自律調整機能と，高速な制御周期で制御を補完する高速補完制御機能を提案し，これらの機能をIEC61131-3準拠言語を用いてPLCに実装してきた。MPCはモデルに基づく制御であるため，モデルの誤差が制御性能に影響を与える。今回，エッジ型MPCのロバスト性を評価するため，位相遅れによる影響を検証した。また，モデルマッチング法によるPI制御器との比較を行った。

3-074

DBSCANを用いたContextual Outlier Interpretationによるガスタービン異常検知の説明

◎尹 家輝・福山良和（明治大学）・島崎祐一・長田悠人・村上賢哉・飯坂達也・松井哲郎（富士電機）

Real-time anomaly detection in gas turbines and proactive resolution of the issue before it escalates into a breakdown are crucial for gas turbines. In the case of anomaly detection using AI models, it is essential that users agree to use the models. Therefore, it is necessary to explain the black box part of the anomaly detection models. This paper proposes explanation of gas turbine anomaly detection by Contextual Outlier Interpretation with DBSCAN. It can explain gas turbine anomaly detection in real time. Effectiveness of the proposed method is verified using practical gas turbine generator operation data.

3-075

Isolation using Nearest Neighbour Ensembleを用いたガスタービン異常検知手法のベイズ最適化によるハイパーパラメータ自動調整手法の比較

◎加藤雄太・福山良和（明治大学）・島崎祐一・長田悠人・村上賢哉・飯坂達也・松井哲郎（富士電機）

本論文では，ガスタービンの異常検知に対する，Isolation using Nearest Neighbour Ensembleのハイパーパラメータに対し，Tree-structured Parzen estimatorとガウス過程回帰を利用したベイズ最適化手法を比較検証する。ガスタービンの異常検知において，教師なし機械学習モデルを構築する際，学習モデルには，調整を行う必要のあるハイパーパラメータが複数存在する。データセンターを用いたガスタービンの異常検知の実現には，CPUコストやエンジニアリングコスト削減の必要があり，調整を行う必要のあるハイパーパラメータを短時間で自動的に調整することが重要である。ガウス過程回帰を利用したベイズ最適化手法は，探索序盤で精度の良い解を探索できており，高精度な異常検知が行えることを確認した。

3-076

Isolation Forest with Split-selection Criterionを用いた水力発電設備の異常検知

◎鈴木雄大・福山良和（明治大学）・島崎祐一・長田悠人・村上賢哉・飯坂達也・松井哲郎（富士電機）

水力発電は，非常に信頼性の高い発電方式で，2022年の全世界の発電量の約15%を占めている。また，水力発電は，運用時に温室効果ガスを排出しないため，地球温暖化対策としても重要な位置付けと言える。そのため，水力発電設備に対して異常検知を適切に行う事は重要である。本論文では，新たな水力発電設備の異常検知手法としてIsolation Forest with Split-selection Criterion を用いた異常検知手法を提案する。提案法の有効性は，Isolation Forest，Robust Random Cut Forest，高速化Robust Random Cut Forestによる手法と比較することにより検証した。

3-077

ショーケースの故障検知に対するGenerative Adversarial Networksの適用

◎小山創央・福山良和（明治大学）・島崎祐一・長田悠人・村上賢哉・飯坂達也・松井哲郎（富士電機）

本論文では，冷蔵・冷凍ショーケースの故障検知に対して，Generative adversarial networks（GAN）の適用を提案する。近年，生成系AIを用いた手法が多くの分野で有効性が確認されている。そのため，故障検知問題に対しても，有効性が期待される。また，通常，故障検知問題では異常データが少ないという特性があるため，教師無し学習の手法の適用が望まれる。そこで，生成系AIの1種であり，教師無し学習の手法であるGANをショーケースの故障検知に対して適用することを提案し，教師あり学習であるLSTMを用いた手法との比較を行い有効性の検証を行った。

3-078

合成患者データ生成における潜在空間探索

◎宮野咲紀・関 弘翔・古田土祐樹・辻 泰弘・細野裕行（日本大学）

医薬品開発や臨床研究におけるリアルワールドデータ（RWD）の利活用を促進するために，本研究ではRWDを基にした合成臨床データの生成及び制御が可能なAIの構築を目指す。本稿では，多種疾患で構成される患者データを用いて学習した敵対的生成ネットワーク（GAN）による合成患者データ生成の潜在空間探索を行い，合成患者データの数値変化を確認した。

3-079

AIを用いたデジタルアーカイブ手法の考察

○清水能理（八戸工業大学）

人工知能（AI）を用いた画像処理が注目されている。その一つのニューラルネットワークであるGAN（敵対的生成ネットワーク）に改良を加えることにより，画像生成だけではなく，異常検知など様々な応用手法が研究されている。一方，絵画の撮影画像に対するデジタルデータ保存を目的に，GANを用いた超解像画像の生成が研究されている。しかし，全てのタイプの画像データに対応できるGANは存在せず，各々のGANにも其々問題点がある。そこで，学習方法の改良や，複数のGAN同士を組み合わせる事で，元画像データの特徴に適した，より良い超解像画像を生成できないか考察する。

3-080

音声ラベルを用いた3DCNNにおける効率性と頑健性の検証

◎王 雨桐・関 弘翔・細野裕行（日本大学）

人物動作認識で使用されるディープニューラルネットワーク（DNN）には，画像認識で使われる二次元の畳み込みニューラルネットワーク（2DCNN）を時間軸方向に拡張した三次元の畳み込みニューラルネットワーク（3DCNN）を使用するモデルなどがある。また画像分類においては，学習データ量が少ない場合，教師あり学習における教師信号として音声ラベルを使用することでより識別性の高い特徴の学習を促すという報告がある。そこで本研究では，通常のカテゴリラベルでなく，音声ラベルを用いて動画分類器を構築し，頑健性と効率性の観点でその有用性を評価した。カテゴリラベルのモデルと比較し，データ量が限られた範囲内では，音声ラベルの利用がデータの効率性とモデルの頑健性を向上させる結果になった。

3-081

深層距離学習を用いた顔認識の公平性に関する検討

◎陳 澤舟・関 弘翔・細野裕行（日本大学）

人工知能の発展に伴い，様々な技術的及び倫理的な問題点が指摘されている。その一例として，顔認識システムに潜在している性別や人種に関するバイアスが注目されている。2018年の先行研究において，当時既存の多くの顔データセットでは，黒人，特に黒人女性の割合が非常に低いと指摘されている。加えて，当時の性別分類システムを評価した結果として，黒人女性の誤分類率が一番高いことが報告されている。よって本研究では，人種バイアス問題を軽減する性別分類システムの構築を目的とする。本稿では，公平性を向上させるため，データセットのアンバランス解消および深層距離学習をモデルに導入することを検討し，それらの評価を行う。モデルの公平性評価には，公平性指標を用いる。実験結果より，提案モデルの黒人に関する公平性の優位性を検証した。

3-082

Pillar特徴に基づく高速高精度3次元物体認識

○張 斌・任 従之・林 憲玉（神奈川大学）

物体認識は自動運転にとって不可欠で，近年3次元点群に基づく物体認識の研究が盛んに行われている（1）。深層学習モデルの導入で認識精度が向上しているが，計算コストも高く，実用化する際に，ハードウェアへの負担が重い。そこで，本稿では，Pillar特徴を用いた軽量の深層ネットワークを提案し，計算コストを抑制しながら，高精度な物体認識を目指す。既存のPointPillarsネットワーク（2）を改良し，encodingにattention poolingモジュールを導入し，SENet（3）をBackboneに導入することで，高速高精度のネットワークを実現する。

3-083

薬物血中濃度を予測するANN-PKモデルの最適化

◎川村駿太・関 弘翔・森田直人・辻 泰弘・細野裕行（日本大学）

本研究では，薬物の血中濃度を予測するANN-PKモデルの最適化を行うために，Optunaによるハイパーパラメータの探索を行った。その結果，Optuna未使用時よりもRMSEを約10 ng/mLも抑えることができ，有効性を示した。また，ANNを使ったブラックボックス問題を解決するために科学的妥当性の検証を行った。免疫抑制剤シクロスポリンを投与させた患者において，クリアランス（CL）に大きく影響するものは年齢と体重と確認されている。そこでCLに対する入力属性の貢献度を可視化するためにSHAPを適用した。その結果，年齢と体重が他の入力属性に比べて大きく貢献していることから科学的妥当性を示した。

3-084

深層学習による拡張現実技術を用いた二次元非線形磁界可視化の高速化に関する検討

◎田中駿也・佐々木秀徳（法政大学）

本発表では深層学習モデルにより材料分布から対応する非線形磁界を出力し，AR空間上に高速に可視化する手法を提案する。磁界は視覚的な観察が容易ではなく，初学者が設計や教育現場において電磁気学の理解を深めることが難しい。そのため，拡張現実（AR）技術を用い，磁石や磁性体などの周囲に発生する磁界を可視化する方法が注目されている。例えば，Webカメラによって材料情報を認識したのち，有限要素法により解析した二次元磁界の様子を，Webカメラの映像と合成し表示する方法が提案されている。しかし，計算コストの面から線形場に限定されていた。そこで本研究では非線形場に拡張するため，高速に場を推定する深層学習モデルをARと融合する。

3-085

Physics Informed Neural Networksを用いた二次元静磁界推定に関する基礎検討

◎鈴木勇大・佐々木秀徳（法政大学）・佐藤孝洋（室蘭工業大学）・佐藤佑樹（青山学院大学）

本発表では二次元静磁界を推定するPINNの学習に必要な諸条件について，実験的な検証結果を報告する。PINN（Physics Informed Neural Networks）は，偏微分方程式で表された場の支配方程式をDLの損失関数に組み込むことで，メッシュレスで場を推定可能な教師なし学習である。これまでの数値解析手法に代わって物理方程式を考慮した解を高速に推定できる可能性がある一方，入力座標の前処理や誤差関数の取り方など，学習において検討すべき事項が多い。そこで，本発表では解析対象領域の座標の取り方，入出力の正規化，重み正則化およびミニバッチ学習の有無が学習結果に及ぼす影響を調査した。

3-086

小規模事業所に適した電力需要予測手法の検討

○青山泰宏（トーエネック）

デマンド50kW程度の小規模な工事事務所を中心とした需要家に対して機械学習などによる電力需要予測を行った。工事事務所では土曜日の稼働があるため電力需要がしばしば発生しており，電力需要予測の精度が極端に悪くなる。

3-087

財務情報と機械学習による企業の業績予測：上場企業2000社を事例として

○塩澤守弘・太田耕司（東京電力ホールディングス）・坂本松昭（東京電力エナジーパートナー）・竹田 恒（東京国際大学）

本論文では，電力自由化における電力会社の，事業投資先の探索・選択への役立ちを目的として，財務情報ヒストリカルデータをもとに将来の企業業績（ROE：自己資本利益率）を予測する機械学習モデルを作成した。これらの機械学習モデルの解説と予測精度の検証を行う。

3-088

単調関数の制約付きベイズ最適化

◎桐淵大貴・吉田琢史（東芝）

シミュレーションにより目的関数値と制約関数値が得られる場合に，制約関数値が閾値以下で，かつ目的関数値が大きいパラメータを求める制約付き最適化問題を考える。最適化の際に，あるパラメータを増加させると目的関数や制約関数も増加するような単調性が事前に分かっている場合がある。本稿では，このような単調性の情報を用いて効率的に制約付き最適化を行う手法を提案する。具体的には，制約付きベイズ最適化の従来手法EICと単調性の情報を用いたガウス過程回帰手法を組み合わせた手法EICmonoを提案する。2次元の単調なテスト問題で評価し，提案手法は従来手法と比較してシミュレーション回数を19%削減できることを確認する。

3-089

クローズドメイン質問応答におけるバイアスの除去による精度向上に関する研究

◎時井 駿・松本和幸・吉田 稔（徳島大学）

近年の自然言語処理のタスクにおいてBERTなどのモデルが高い精度を挙げている。与えられたコンテキストから回答を予測するクローズドメイン質問応答というタスクでも研究が進んでおり，精度向上が見られる。しかし，様々なデータセットの作成手順の違いから質問形式やコンテキストの特徴に差が生まれ，学習が偏ってしまう傾向がある。そこで複数のデータセットを組み合わせデータのバイアスの除去を試みる。加えて，アンサンブル学習を行うことで過学習を防ぎ汎化性能をあげたクローズドメイン質問応答のモデルを作成し比較実験により効果検証を行う。

3-090

物販自動販売機における売切れ判定手法の検討（第2報）

◎矢﨑敬祐（富士電機）

物販用自動販売機では，販売機会損失防止のために売切れ状態を判定する機能が必要とされている。第一報では，商品棚の画像から深層学習モデルにより抽出した特徴量を用いて売切れ状態を判定するシステムの検討を行い報告した。本報では，上記システムの自動販売機への実装について検討する。自動販売機の制御ユニットのような計算資源の限られた組込み環境では，多くの演算処理を必要とする深層学習モデルの処理時間は長くなり販売動作に支障をきたすおそれがある。そのような組込み環境に対して，深層学習モデルの並列処理や構造最適化により高速化を可能にするフレームワークとしてTensorflow LiteやONNX Runtimeが知られている。本稿では，売切れ判定システムに上記フレームワークを適用し，処理時間を評価した結果について報告する。

3-091

RTK-GNSSを用いた草刈ロボットの移動制御

◎神林恭平・内田敬久（愛知工業大学）

著者らは，全方向移動が可能な自律移動草刈ロボットMR7-O4Rを開発してきた。任意の方向に移動できることで，作業の効率化に繋がった。しかしながら，走行経路のずれを検出，制御する方法がなく，ずれの拡大や草刈未作業の領域が発生していた。そこで本研究では，RTK-GNSSによる位置推定とA*アルゴリズムを組み合わせた移動制御を提案し，走行軌跡により評価を行った。実験結果から，RTK-GNSSを用いた移動制御により走行経路のずれを検出，修正できており，さらに未作業領域の割合が低くなることが確認できた。これにより，今回実装したRTK-GNSSを用いた移動制御システムが草刈ロボットに有用であることを確認できた。

3-092

4つヒレを有するパドル推進水中ロボットの開発

◎志水晴彦・内田敬久（愛知工業大学）

水中ロボットの多くは推進機構にスクリューを採用している。しかしながら，水中調査ロボットが活動する水域には藻やビニール袋などの浮遊物が漂っている場合があり，それらを巻き込み航行不能になるだけでなく環境を傷つけてしまう恐れがある。著者らは水中インフラの点検を想定した，4つヒレ推進機構を有する水中ロボットCerchio3を開発した。4つヒレは全方向の機動性を目的としている。パドル式推進機構を適用し，前ヒレのみ使用した場合の特性と後ろヒレのみ使用した場合の特性を速度から実験的に評価する。前ヒレを最大角度の50degで振幅させた時，抵抗が生じて推進速度が落ちること，前ヒレに比べて後ろヒレの推進力が大きいことがわかった。

3-093

Research on Gaits of Six-legged Robot Based on Kinematics

◎張 乃昭・黄 慶九（工学院大学）

Six-legged robots are expected to be used for transportation purposes as a complement to four-wheeled vehicles. However, the walking trajectory of multi-legged robots is quite complex. So far, many studies were to find the robot's motion trajectory from the local model of each leg, which results in the inability to control the posture of the robot body well. Therefore, this study propured the trajectories of posture and position of the robot's body through optimizing the kinematic trajectories of each leg through the kinematic relationship of the robot body and each leg. Finally, through walking simulation to verify the effectiveness of the method purposed in this paper.

3-094

3輪全方向移動ロボットにおけるアクチュエータ故障検出と動作補償の有効性評価

斎藤誠二・◎關根 基（職業能力開発総合大学校）

本研究は，3輪オムニホイール型自律移動ロボットの故障検出と動作補償に関するものである。特に，一輪故障時の影響を最小限に抑えるための自己診断法と動作補償法に焦点を当てている。多重モデル法を用いて，3輪それぞれのアクチュエータの故障モード発生確率を推定する。故障検出後は3輪駆動から2輪駆動への制御変更を行い，目標位置への走行制御を行う。先行研究においても3輪オムニホイールロボットの故障診断とナビゲーションに関する研究は行われているが，故障した車輪の具体的な影響に関する検討は行われていない。本研究では，2輪制御に切り替えた後の動作に着目し，シミュレーションと実験によりその動作を検証した。

3-095

自律移動ロボットにおける2D LiDARと可動式鏡面機構による障害物検知および回避方法の提案

◎北田太久・酒井昌彦・矢野拓実・岩本一希（神戸市立工業高等専門学校）

人の生活空間内で活動するロボットには経路上の障害物検知が必須であり，ロボット前方・低位置に測域センサが設置される例がある。しかしセンサの測位面より低位置の障害物が検知できず，センサやその他の検知機構の設置位置を下げると障害物との接触・破損の危険性がある。本研究ではセンサの損傷リスクを低減しながら，低位置の障害物を検知できるシステムとして，二段の鏡面反射を用いた可動式障害物検知システムを構築し，公園管理代替を目的とした自律移動ロボットへの搭載を行った。障害物の検知範囲を拡大により衝突リスクは低減され，可動機構によってロボットの最低地上高を確保して走行特性への影響を抑えることができた。

3-096

進化メカニズム分析から見えてきた日本発展の課題と対策

○吉井清明（セイフティーワールド）

今世紀初め既進化説に疑問を持ち研究をスタート ① 原始海にタンパク質製造工場が出現し多種タンパク質を供給 ② タンパク質が電磁波を利用し疑似通信 ③ 論理循環の評価システムが形成され物質進化で生命創造等の進化仮説を立て，また遺伝子の破損やコピーミスが進化に結びつかない事を報告してきた。今回は，進化研究とその結果応用の日本発展対策をテーマにする。新たに，本研究で得た「事実の徹底究明こそが科学である」との確信に基づき，進化メカニズム分析から見えてきた日本発展の課題と対策を報告したい。

3-097

導電性編物を用いた上肢の関節角度計測用デバイスの製作

◎原田周典（神戸大学）・竝川哲也（村田機械）・福田博也（神戸大学）

上肢の関節角度は人間の動作を捉えるうえで重要な要素の1つであり，動作解析を行う際に評価指標として用いられることがある。従来，動的な関節角度計測にはカメラや慣性センサなどが利用されてきたが，これらには計測場所が制限される，準備に時間を要するといった欠点があり，計測に手間がかかる。そこで本研究では，被服に導電性編物を用いたひずみセンサを取り付けることで，着用するだけで簡易的に動的な関節角度計測を行うことができる被服型デバイスの製作を試みた。計測実験の結果から，繊維センサの出力は腕の動きに追従して変化していることが確認できた。今後は繊維や編物の力学特性に起因する誤差の低減手法について検討し，精度の向上を図る。

3-098

装着型爪ひずみセンサを利用した柔らかさの計測に関する検討

◎上田将平・福田博也（神戸大学）

触診をはじめとする指先を利用した技術は主観に基づくため，言葉による継承が難しい。主観的な感覚を定量化し，技術の習得を簡単にするため，本研究では爪ひずみセンサを利用した装着型の触感計測デバイスについて検討した。物体の柔らかさを計測するため，ヤング率の異なる2種類の試料を用意し，デバイスを装着した状態で試料を押し込む実験を行った。爪ひずみセンサの出力から推定した荷重をデバイスの出力とし，その波形を記録した。その結果，ヤング率の小さな試料ほどデバイスの出力の傾きが小さくなることを確認した。これにより，製作した触感計測デバイスによって物体の柔らかさを計測できることが示唆された。

3-099

PointNetを用いた前腕部の点群データによる手指角度推定

◎堀田昌輝・垣内洋介（広島工業大学）

没入型デバイスの入力インタフェースや非接触型インタフェースにおいては，手指の位置や関節角度，加速度を測定して利用する場面がある。しかし，手首より先が隠れる状況において測定が困難であった。本発表では，先行研究において問題であった応答性能を改善するため，より軽量なPointNetを応用したモデルを提案し，手指角度を推定する実験により性能を評価する。実験結果より，先行研究のモデルと比較して，提案モデルを用いることでほぼ同等の推定精度を得つつ，学習および推定に要する時間が短縮した。これにより応答性能を改善できることが明らかになった。

3-100

機能的電気刺激を用いた足首関節の位置制御

◎カラ健太・桂 誠一郎（慶應義塾大学）

超高齢社会を迎える我が国では介護予防の重要性が提言されている。その上で高齢者や運動障害患者における下半身の機能の維持及び回復を行うことが重要となる。本研究では，機能的電気刺激を用いた位置制御系を構成する。前脛骨筋への刺激で背屈，内側腓腹筋への刺激で底屈を発生させることが可能である。機能的電気刺激により，外骨格システムに比べて装着感の違和感も少なく，装着に掛かる時間も低減できる。

3-101

超高感度静電誘導センサとAIを用いた模擬片麻痺歩行動作識別技術

○栗田耕一（近畿大学）

本研究は歩行動作により変化する人体電位を非接触で検出する技術を用いて歩行計測を行った。歩行障害を模擬するため，健常者の足首にアンクルウエイトを装着し歩行信号を検出した。模擬不自由歩行動作により誘起される静電誘導電流を計測した。歩行動作により誘起された静電誘導電流波形には歩行の不自由の程度に応じた特徴が現れている。そこで，歩行波形をウェーブレット変換することによりスカログラムを得た。これを深層学習用の学習データとして用いることにより，被験者の歩行動作における不自由の程度を識別することを試みた。その結果，深層学習により93%の精度で歩行タスクの識別が可能であることを明らかにした。