セミナー情報

【第67回AIセミナー】「HCI × AI：人工知能で進化するHCI研究の最前線」

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HCI（ヒューマン・コンピュータ・インタラクション）では、人と情報技術を中心としたコミュニケーション、ロボット、インタフェース、心理学、デザインなど、さまざまな分野の学際的研究が行われています。人工知能（AI）の飛躍的発展によって、研究分野において技術的な変革が生じています。HCIにおいてもその研究の動向のみならず、技術的な制約で実現できなかった実験手法や開発手法が可能となってきました。本セミナーでは、HCI分野で活躍する研究者を講師として招き、AI技術を組み合わせた事例を紹介いただきます。

名称	【第67回AIセミナー】「HCI × AI：人工知能で進化するHCI研究の最前線」
日時	2023年7月25日（火） 15:00 - 17:00
受付時間	接続可能時間：14:50-17:00
場所	Zoomウェビナーによるオンライン開催 ※お申し込み後に自動配信されるメールにて参加URLをご案内いたします。
定員	500 名
参加費用	無料
連絡先	人工知能セミナー窓口
注意事項・定員になり次第締切ります。・産総研は、お送りいただいた情報をセミナー運営以外の目的には使用しません。・講演の録画やアップロードはご遠慮ください。

プログラム

15:00 - 15:05	イントロダクション尾形正泰（産業技術総合研究所）


15:05 - 15:25	好みを学習して支援するデザイン支援システム小山裕己（産業技術総合研究所人間情報インタラクション研究部門　主任研究員）
	概要何かをデザインする際、デザイナやエンドユーザの主観的な好みを最大限に反映したデザインを見つけ出すことは、しばしば重要な課題となります。本講演では、そのような課題を解決するための数理的手法として、選好ベイズ最適化（Preferential Baysian Optimization）を紹介します。これは人間の好みを目的関数として組み込むことができる数理手法で、Human-in-the-Loop最適化やデザイン提案生成などのインタラクションで活用することができます。
	略歴 2017年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了。博士（情報理工学）。2017年より産業技術総合研究所研究員、2022年より主任研究員。コンピュータグラフィクスとヒューマンコンピュータインタラクションを専門とし、特に最適化計算などの数理的手法に基づくデザイン支援技術の研究に従事。日本学術振興会育志賞（2017）、Asiagraphics Young Researcher Award（2021）など受賞。講演資料 PDF: 11,181KB
15:25 - 15:45	接客対話ロボットの実社会普及を目指して岡藤勇希（株式会社サイバーエージェント AI Lab　リサーチサイエンティスト）
	概要ＡＩの急速な発展に伴い、今までは困難であった対話システムの実社会普及に向けた動きが加速し始めています。そのような社会の流れの中で、対話ロボットは身体性を有することからも、単なるテキスト対話システムよりも多くの実社会のタスクに対応できる可能性がある一方で、実社会で期待する通りに振る舞うためには、様々な側面のＡＩを導入する必要があります。そこで本講演では、我々のチームが目標とする実社会で活躍する接客対話ロボットの研究開発の事例を中心に、対話ロボットへのＡＩ応用事例について紹介します。
	略歴 2018年神戸大学工学研究科博士課程を修了。英国Leeds大学Visiting Researcher、日本学術振興会特別研究員（DC2, PD）、立命館大学情報理工学部助教を経て、2022年から株式会社サイバーエージェントAI Lab リサーチサイエンティスト。現在はAgent Researchグループのチームリーダー。大阪大学招聘研究員、立命館大学客員准教授を兼任。ヒューマンロボットインタラクション、ヒューマンモデリング、知覚心理学等の研究に従事。
15:45 - 16:05	完璧でない機械学習システムによる／のための行動変容インタラクション矢倉大夢（筑波大学大学院システム情報工学研究群　博士後期課程）
	概要急速な発展を遂げる機械学習システムだが、人間にとって融通が効かず、また誤った結果を導くこともある。こうしたギャップをインタラクションデザインによって解決するというアプローチについて、特にユーザの行動変容に焦点を当てて紹介する。姿勢推定から大規模言語モデルといった様々な要素技術とオンライン学習や音声書き起こしなどの異なる応用領域を組み合わせた研究を通して、インタラクションデザインによるアプローチの方向性を提示する。
	略歴 2019年、筑波大学情報科学類卒業。2021年、同大学院システム情報工学研究科博士前期課程修了。現在、同大学院システム情報工学研究群博士後期課程在籍。機械学習とヒューマンコンピュータインタラクションを専門とし、創造支援やコミュニケーション分析など幅広い領域での応用システムの開発に取り組む。これまで、情報処理学会山下記念研究賞やGoogle及びMicrosoft ResearchのPh.D. Fellowに選出されている。講演資料 PDF: 1,927KB
16:05 - 16:25	Deepfake Video Self-modeling 土田修平（お茶の水女子大学　講師）
	概要本講演では、プロフェッショナルなダンサーのダンスをマスターして踊る自身の映像を見ながらダンス動作を学習する学習支援手法について紹介する。理想的な動作を行う自身の映像を見ることで行動の改善を促す「ビデオセルフモデリング」は、運動技能の学習においても有効とされている。しかし、理想的な動作を行なっている自身の映像を作成するには、多くの時間を割く必要があり手間がかかる。そこで、深層学習による映像生成技術を用いて参照動画中のダンサーの動作と同じ動作を行う学習者自身の映像を自動で生成し、その映像を見ることで学習者の学習を促す「Deepfake Video Self-modeling」を提案した。
	略歴 2023年 4月 - 現在お茶の水女子大学文理融合AI・データサイエンスセンター講師 2022年11月 - 2023年3月神戸大学未来医工学研究開発センター特命講師 2019年11月 - 2022年10月神戸大学大学院工学研究科特命助教 2017年 4月 - 2019年11月産業技術総合研究所情報技術研究部門特別研究員 2017年 3月　神戸大学大学院工学研究科博士課程後期課程修了（工学）講演資料 PDF: 5,292KB
16:25 - 16:45	HCI for MLによる機械学習プロセスの支援樋口啓太（株式会社 Preferred Networks　リサーチャー）
	概要 HCI for MLとは機械学習における学習データの生成や検証、モデル学習などの工程に人間の判断や知見を効率的に導入するためにHCIを活用しようとする研究領域である。本講演では、講演者が実際に行った研究例を出しながらHCI for MLの現在や今後の課題を議論する。
	略歴博士（学際情報学）、HCI研究者、クラフトビール醸造家。2015年東京大学学際情報学府博士課程修了後、同大生産技術研究所にて特任助教および特任講師。2019年から株式会社 Preferred Networksにてリサーチャーおよび株式会社醸燻酒類研究所取締役。
16:45 - 17:00	質疑応答

15:00 - 15:05	イントロダクション尾形正泰（産業技術総合研究所）


15:05 - 15:25	好みを学習して支援するデザイン支援システム小山裕己（産業技術総合研究所人間情報インタラクション研究部門　主任研究員）
	概要何かをデザインする際、デザイナやエンドユーザの主観的な好みを最大限に反映したデザインを見つけ出すことは、しばしば重要な課題となります。本講演では、そのような課題を解決するための数理的手法として、選好ベイズ最適化（Preferential Baysian Optimization）を紹介します。これは人間の好みを目的関数として組み込むことができる数理手法で、Human-in-the-Loop最適化やデザイン提案生成などのインタラクションで活用することができます。
	略歴 2017年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了。博士（情報理工学）。2017年より産業技術総合研究所研究員、2022年より主任研究員。コンピュータグラフィクスとヒューマンコンピュータインタラクションを専門とし、特に最適化計算などの数理的手法に基づくデザイン支援技術の研究に従事。日本学術振興会育志賞（2017）、Asiagraphics Young Researcher Award（2021）など受賞。講演資料 PDF: 11,181KB
15:25 - 15:45	接客対話ロボットの実社会普及を目指して岡藤勇希（株式会社サイバーエージェント AI Lab　リサーチサイエンティスト）
	概要ＡＩの急速な発展に伴い、今までは困難であった対話システムの実社会普及に向けた動きが加速し始めています。そのような社会の流れの中で、対話ロボットは身体性を有することからも、単なるテキスト対話システムよりも多くの実社会のタスクに対応できる可能性がある一方で、実社会で期待する通りに振る舞うためには、様々な側面のＡＩを導入する必要があります。そこで本講演では、我々のチームが目標とする実社会で活躍する接客対話ロボットの研究開発の事例を中心に、対話ロボットへのＡＩ応用事例について紹介します。
	略歴 2018年神戸大学工学研究科博士課程を修了。英国Leeds大学Visiting Researcher、日本学術振興会特別研究員（DC2, PD）、立命館大学情報理工学部助教を経て、2022年から株式会社サイバーエージェントAI Lab リサーチサイエンティスト。現在はAgent Researchグループのチームリーダー。大阪大学招聘研究員、立命館大学客員准教授を兼任。ヒューマンロボットインタラクション、ヒューマンモデリング、知覚心理学等の研究に従事。
15:45 - 16:05	完璧でない機械学習システムによる／のための行動変容インタラクション矢倉大夢（筑波大学大学院システム情報工学研究群　博士後期課程）
	概要急速な発展を遂げる機械学習システムだが、人間にとって融通が効かず、また誤った結果を導くこともある。こうしたギャップをインタラクションデザインによって解決するというアプローチについて、特にユーザの行動変容に焦点を当てて紹介する。姿勢推定から大規模言語モデルといった様々な要素技術とオンライン学習や音声書き起こしなどの異なる応用領域を組み合わせた研究を通して、インタラクションデザインによるアプローチの方向性を提示する。
	略歴 2019年、筑波大学情報科学類卒業。2021年、同大学院システム情報工学研究科博士前期課程修了。現在、同大学院システム情報工学研究群博士後期課程在籍。機械学習とヒューマンコンピュータインタラクションを専門とし、創造支援やコミュニケーション分析など幅広い領域での応用システムの開発に取り組む。これまで、情報処理学会山下記念研究賞やGoogle及びMicrosoft ResearchのPh.D. Fellowに選出されている。講演資料 PDF: 1,927KB
16:05 - 16:25	Deepfake Video Self-modeling 土田修平（お茶の水女子大学　講師）
	概要本講演では、プロフェッショナルなダンサーのダンスをマスターして踊る自身の映像を見ながらダンス動作を学習する学習支援手法について紹介する。理想的な動作を行う自身の映像を見ることで行動の改善を促す「ビデオセルフモデリング」は、運動技能の学習においても有効とされている。しかし、理想的な動作を行なっている自身の映像を作成するには、多くの時間を割く必要があり手間がかかる。そこで、深層学習による映像生成技術を用いて参照動画中のダンサーの動作と同じ動作を行う学習者自身の映像を自動で生成し、その映像を見ることで学習者の学習を促す「Deepfake Video Self-modeling」を提案した。
	略歴 2023年 4月 - 現在お茶の水女子大学文理融合AI・データサイエンスセンター講師 2022年11月 - 2023年3月神戸大学未来医工学研究開発センター特命講師 2019年11月 - 2022年10月神戸大学大学院工学研究科特命助教 2017年 4月 - 2019年11月産業技術総合研究所情報技術研究部門特別研究員 2017年 3月　神戸大学大学院工学研究科博士課程後期課程修了（工学）講演資料 PDF: 5,292KB
16:25 - 16:45	HCI for MLによる機械学習プロセスの支援樋口啓太（株式会社 Preferred Networks　リサーチャー）
	概要 HCI for MLとは機械学習における学習データの生成や検証、モデル学習などの工程に人間の判断や知見を効率的に導入するためにHCIを活用しようとする研究領域である。本講演では、講演者が実際に行った研究例を出しながらHCI for MLの現在や今後の課題を議論する。
	略歴博士（学際情報学）、HCI研究者、クラフトビール醸造家。2015年東京大学学際情報学府博士課程修了後、同大生産技術研究所にて特任助教および特任講師。2019年から株式会社 Preferred Networksにてリサーチャーおよび株式会社醸燻酒類研究所取締役。
16:45 - 17:00	質疑応答