【第18回AIセミナー】「人起点サービス現場の能力を拡張するサービスインテリジェンス ー IoTと機械学習を専門知識の構造化技術で融合 ー」

イベント内容

【第18回AIセミナー】人起点サービス現場の能力を拡張するサービスインテリジェンスー IoTと機械学習を専門知識の構造化技術で融合 ー

産業技術総合研究所 人工知能研究センターでは,人工知能研究に関する情報交換を目的として,原則として月に一度,外部の方やセンター内研究者を講師とする人工知能セミナーを開催しています.

組織内の様々なノウハウを知識工学で形式化し,事故報告書や実施記録など 様々な情報を,状況や立場に応じて活用できるようにする技術と方法論を議論します.

基本的にどなたでも無料でご参加いただけますが,事前申込が必要です.人工知能に興味のある方は奮ってご参加ください.多くの方々にご参加いただき活発な議論が行われることを期待しています.

要旨

生活者の行動様式やニーズの多様化,少子高齢化や環境問題等の社会問題を背景とし,様々な利害関係者の要求を満たす手段としてのサービスの改善は社会,産業上の主要課題です.特に人と人の相互作用により価値創出を行う,人起点のサービス現場の改善には,業務プロセス(コト)の正確な理解と改良と,業務に用いる技術システム(モノ)を一体的に開発し,サービス現場の能力を拡張することが求められます.そのような研究領域をサービスインテリジェンスと呼び,新しいサービス設計技術,及び方法について研究開発が進められています.
 今回は,サービスインテリジェンス研究チームの研究者により,最新の研究内容を紹介いたします.

基本情報

  • 名称:
    【第18回AIセミナー】人起点サービス現場の能力を拡張するサービスインテリジェンスー IoTと機械学習を専門知識の構造化技術で融合 ー

  • 日時:2017年11月6日(月) 15:00 - 17:00

  • 受付時間:14:20 - 17:00 ※ 受付時間外に来られた場合には対応できないことがございます。

  • 場所:【※以前より会場が変更になっております※】〒135-0064 東京都江東区青海二丁目5番10号 テレコムセンタービル東棟14階
    Asia startup office MONO

  • URL:https://mono.jpn.com/telecom-center-access/

  • 定員:200名

  • 参加費用:無料

  • 主催:産業技術総合研究所人工知能研究センター

  • 連絡先:人工知能セミナー窓口

  • 本セミナーは、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)による委託事業「次世代人工知能・ ロボット中核技術開発(次世代人工知能分野)」による活動となります。

注意事項

  • 他の方に参加の機会をお譲りするためにも、参加ができないと分かった場合は早めのキャンセルをお願いします。

  • 本名でのご登録をお願いします。

  • 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。

  • 懇親会の予定はありません。

プログラム

15:00- 「サービスインテリジェンスの概要」
西村拓一(サービスインテリジェンス研究チーム)
15:15- 「介護現場の様子とニーズ」
太田祐一(サービスインテリジェンス研究チーム)
15:30- 「METESEプロジェクトのご紹介」
渡辺健太郎(サービスインテリジェンス研究チーム)
概要:
少子高齢化はグローバルな社会課題となっており、AIはその課題解決の手段の1つとして世界中で注目されている。 一方、AIの社会導入の成否は地域の生活・介護に関する慣習や制度、関係者のニーズ等に大きく影響を受けるため、これらの社会的影響の理解とそれに基づく技術導入の方法の確立が今後益々重要となる。 そこで産総研は北欧フィンランドの研究機関VTTと連携し、介護サービスと支援技術に関する国際共同研究プロジェクト「METESEプロジェクト」を行っている。本発表では、同プロジェクトの概要を報告する。

15:45- 「SNSを活用して業務マニュアルを更新する方法を開発 - 介護現場の業務効率化を目指し、協力事業所を募集 - 」
福田賢一郎(サービスインテリジェンス研究チーム)
16:00- 「知識発現:現場主体で知識を記述するための方法」
西村悟史(サービスインテリジェンス研究チーム)
概要:
近年流行の機械学習等の大量のデータを扱う手法ではなく、人が経験とともに積み重ねてきた知識を現場主体で構造的に記述するための方法について発表する。 この方法は、データを収集するのが難しい分野、例えば介護や教育、介護予防のための地域活動の分野などに適している。 さらに、将来展望となるが、得られた構造化知識は質の高い正解ラベルとして扱うことで、機械学習等の手法とも連携が期待できる。

16:15- 「健康増進知識」
吉田康行(サービスインテリジェンス研究チーム)

16:30- 「音楽演奏知識」
飯野なみ(サービスインテリジェンス研究チーム)
概要:
本研究では、音楽指導現場における生活現象モデリングの一貫として,クラシックギターを取り上げた。 現在一般に使用されているクラシックギターは19世紀後半に完成され、楽器の歴史が浅いことから未だ奏法の体系化がなされていない。 そのため,指導者間の指導法や指導内容が大きく異なり、受講者が混乱することがある。 そこでクラシックギターの指導支援を目的として、プロ演奏家と指導者の演奏法に関する知識を収集体系化し、受講者が最新の奏法プロセス知識を理解し上達する過程を記録するシステムの構築を目指している。 本研究では,プロギタリストによるワークショップを実施し、クラシックギターの演奏法に関する知識の構造化を試みたので、その結果と活用事例を報告する。

16:45- Future of knowledge base dialogue
Jokinen Kristiina(サービスインテリジェンス研究チーム)

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