研究会
研究会の開催と講演・参加募集
年3回程度を目安に研究会を開催いたします.参加費は無料です.
研究者や企業で実務に携わっておられる方など,皆様の講演申込と参加を募集します.
講演募集について / 過去の記録 / SIG-KSTの記録(作成中)
2024年度
第2回研究会
開催日時:2025年3月26日(水) 午後(予定)
開催場所:
東京大学 本郷キャンパス(東京都文京区)
+オンラインのハイブリッド開催予定(詳細は後ほどお知らせします)
プログラム(予定)
一般講演(数件程度)
講演募集
講演申込・原稿提出の方法や発表形式等については,下記リンク先をご参照下さい.
講演申込期限:2025年3月5日(水)13:00
原稿提出期限:2025年3月19日(水)13:00
第1回研究会
開催日時:2024年12月20日(金) 9:30-12:30
人工知能学会合同研究会にて開催(合同研究会は12月20日(金)~21日(土))
同日13:55-14:45に合同企画の招待講演、15:00-15:40に研究会招待講演あり
開催場所:
慶應義塾大学 日吉キャンパス(神奈川県横浜市) 来往舎(F会場)
+オンラインのハイブリッド開催(合同研究会オンライン参加登録をお願いします)
参加申込:(終了)
今回は合同研究会Webサイトでの参加申込をお願いします。
上記リンク先から現地参加(12/16締切)かオンライン参加のいずれかで登録してください。
プログラム
09:15頃 オンライン受付開始
09:30-09:35 開会挨拶と注意事項の説明
09:35-09:55 一般講演1(SIG-MAKS-001-01)
製造現場のIoT活用に向けた画像処理とつながる工場モデルラボへの実装
○古川慈之(産総研)
概要:企業内の業務に関する知識・技術・技能の伝承を支援するために,まずはそれらの可視化と分析,さらには新たな知識の獲得とそれを活用した作業の定型化・自動化が重要である.既報では,IoT技術を活用した製造現場の活動可視化および状態認識に基づく自動通知の事例について紹介し,このような研究開発を推進しながらその成果を産業界に発信するための製造現場の模擬環境構築について紹介した.本稿では,その続報としてIoT活用における画像処理の適用とそれを用いた模擬環境の機能拡張について紹介する.
09:55-10:15 一般講演2(SIG-MAKS-001-02)
離散イベントシミュレーションによる多品種混流生産の中間在庫の最適化
○佐々木健太,宇野健介,笈田佳彰(富士通),中川将士,松永親幸(ヤマハ熊本),加藤雅彦(ヤマハ発),中島拓也,稗方和夫(東京大)
概要:多品種混流生産を行う製造工程には、生産数のばらつき、設備故障、感染症発生等の不確実性があり、生産停止や欠品、残業による従業員負荷増大の要因となっている。不確実性の影響を抑える主要な手段に中間在庫があり、製造現場のノウハウに基づき、在庫数の意思決定が行われている。一方で、複雑な製造工程で、設備故障等の不確実性を考慮し、多数の品種の適切な在庫数を決定することは困難であり、数理的なモデルに基づくアプローチが求められている。本研究では、離散イベントシミュレーションにより製造工程をモデル化し、中間在庫数を最適化する。実工場の情報を踏まえたシナリオで工場のパフォーマンスを評価し、手法の有効性を確認する。
10:15-10:35 一般講演3(SIG-MAKS-001-03)
暗黙知抽出・技術技能伝承モデル
○藪谷理絵(電通総研)
概要:わが国においては世界に先駆けて少子高齢化・人口減少・労働力不足が著しい. 長年の経験で培った知識技術は熟練者の退職と同時に消失の一途を辿っている.この状態が問題視され久しいが先陣を切って継続的な技術伝承活動を行う企業は少ない.また暗黙知抽出,伝承の仕方は軽視され知識技術蓄積は困難を極めている. しかし先人達の築いた叡智は未来へ繋いでいかなければならない.このような背景から熟練者の深層にある暗黙知を引き出す手法を確立(FA暗黙知法),生産性の高い伝承を考案.如何に効率的に暗黙知を抽出し熟練者から未習熟者へ技術技能を伝承するかの実証実験を実施.本稿では実験の評価結果から暗黙知抽出・技術技能伝承モデルについて述べる.本活動は5年間継続的に技術伝承に取組む会社の成功事例である.
10:35-10:55 一般講演4(SIG-MAKS-001-04)
気候変動DX投資額算出モデルと投資意思決定フレームワークの提案
○西岡典生,田中謙司(東京大)
概要:ESG経営の一環で気候変動対策が企業で積極的に取り組まれるとともに、関連するDX投資が注目されている。しかし、現状は気候変動対策のためのDX投資額算出の標準となる手法が確立されていない。本研究では気候変動DX投資額を算出するモデルと、その投資意思決定プロセスを規定したフレームワークを提案する。2つのケーススタディを通して、ITインフラストラクチャと、システムに紐づく施策から実現されるCO2削減インパクトを考慮することが投資評価に与える影響を示す。
10:55-11:05 休憩
11:05-11:25 一般講演5(SIG-MAKS-001-05)
ベイジアンネットワークによる感度分析を用いた製造データの不具合要因解析システムの構築
○上杉真太郎(UACJ),本村陽一(産総研),浅田勝義,大町奈央子,磯田祐世,岩瀬銀二,山本祐樹(UACJ)
概要:本講演では、製造データの解析にベイジアンネットワークを活用し、解析精度と現象理解の向上を目指したシステムの構築について報告する。本システムでは、データスキーマや解析条件にリフレクション・リフレームの構造を取り入れている。さらに、解析結果の分析や解釈を支援するために、ベイジアンネットワーク解析で用いられる感度分析を容易にするフレームワークを提案する。
11:25-11:45 一般講演6(SIG-MAKS-001-06)
共起ネットワークを活用した文脈理解の補正によるRAGシステムの回答精度向上
○岩瀬銀二,大町奈央子,浅田勝義,磯田祐世,上杉真太郎,山本佑樹(UACJ)
概要:近年、様々な領域でRetrieval-Augmented Generation(RAG)システムによるデータ利活用方法が注目されている。企業間においても社内に蓄積された知識と技能を有効活用するために導入する動きが活発化している。しかし、一般的なRAGシステムには、クエリと関連性の高い情報の選び方に課題があり、回答精度の向上が求められている。本発表では、RAGに共起ネットワークを組み合わせることで、文脈理解が必要な質問に対して情報を補正して回答精度を向上させる新たなアプローチを提案する。
11:45-12:05 一般講演7(SIG-MAKS-001-07)
科学コミュニケーターのファシリテーションにおける暗黙的ナレッジの形式知化~異質性と不確実性の高いナレッジの共有のためのモデル化
○佐久間紘樹,中尾晃太郎,瀬戸翔吾,力石武信(未来館),山下和也,井上恵,本村陽一(産総研)
概要:教育やコーチングなど顧客の主体性の喚起が提供価値となる分野では、ナレッジに顧客特性や状況依存性などケース間の異質性と不確実性が大きい要素が含まれる。そのようなナレッジのマネジメントに応用しうる実践を報告する。本研究では、日本科学未来館のワークショップを対象とし、ファシリテーターに求められる技能や暗黙知の形式知化を試みた。熟練者がどんな「学びの場」を目指し、どう介入するかをワークフローに書き起こした。作成過程での熟練者の気づきとフローを見た初心者の反応も調査し、スキル熟達に向けたワークフローの作成方法、日常業務における運用可能性と実践者の振り返りや熟達を支援するシステムへの展開について議論する。
12:05-12:25 一般講演8(SIG-MAKS-001-08)
知識と技能のモデル化と活用研究会の設立にあたって
○稗方和夫(東京大),古川慈之(産総研)
概要:知識と技能のモデル化と活用研究会(SIG-MAKS)は、2007年設立の知識・技術・技能の伝承支援研究会(SIG-KST)を前身として、2024年度に新しく設置された研究会である。SIG-MAKSは、SIG-KSTで議論されてきた知識や技能のモデル化とモデルの活用に重きを置き、データによるモデル化、シミュレーション的なモデル、回帰などパラメトリックなモデルなど、ビジネスの中でモデルの構築と活用をどのように行うかに取り組む。本発表では、SIG-MAKSの設立にあたっての趣旨と今後の方向性を述べる。
12:25-12:30 閉会挨拶と事務連絡
参考:合同企画招待講演@協生館2階藤原洋記念ホール
13:55-14:45 「テクノロジーを通して描く未来の社会システム」
参考:研究会招待講演@協生館2階藤原洋記念ホール
15:00-15:40 MAKS招待講演「知識と技能の伝承支援からモデル化と活用に向けた展開」
講演募集(終了)
今回は専用Webページ(下記リンク先)で講演申込と原稿提出を受け付けます.
合同研究会用申込Webページ(終了)
講演申込・投稿の方法は上記Webページ経由となりますが,それ以外の発表形式等については,下記リンク先をご参照下さい.
講演申込期限:2024年11月8日(金)13:00(終了)
合同研究会での開催のため通常より期限を早く設定しています.プログラム確定後の申込取下げはお控えください.
原稿提出期限:2024年12月13日(金)13:00(終了)
運営体制
主査:稗方 和夫(東京大学)
主幹事:古川 慈之(産業技術総合研究所)
幹事
青島 大悟(株式会社ツールラボ)
坂口 憲一(株式会社テクノソリューション)
松尾 宏平(海上技術安全研究所)
笈田 佳彰(富士通株式会社)