第33回 知識・技術・技能の伝承支援研究会(SIG-KST)を下記の要領で開催します。

今回は身体知研究会(SIG-SKL)との合同開催となります。

SIG-SKLとは、これまでも人工知能学会合同研究会で連携開催してきました。
一昨年と昨年に引き続き、二研究会のみにより金沢にて合同で開催します。
場所を変えることでいつもとは違った雰囲気・参加者で議論できることと期待しております。

研究者や企業で実務に携わっておられる方など、多くの方々のご参加をお待ちしております。

【日時】

• 2018年3月5日(月)　09:20-20:00

【場所】

• しいのき迎賓館（石川県金沢市）
• アクセス方法
• JR金沢駅よりバス約10分＋徒歩約5分

【参加費】

無料　（人工知能学会非会員も無料）

【プログラム】

• KST一般講演以外の詳細はSIG-SKLのページをご覧ください

• 09:20-09:40 SKL一般講演
• 慣性計測装置における3次元加速度センサを用いた歩容評価指標の妥当性に関する研究
• ○小島匡顕，香山瑞恵，橋本昌巳，二上貴夫（信州大）

• 09:40-10:00 SKL一般講演
• ドローイングプロセスグラフを用いた美術入門者に対するドローイング学習支援の可能性
• ○永井孝，香山瑞恵 (信州大)

• 10:00-10:20 KST一般講演１(SIG-KST-033-01)
• 業務システム開発における業務知識のグラフ構造記述と可視化
• ○古川慈之，近藤伸亮，高本仁志(産総研)，笈田佳彰，坂本陽平，岡田伊策(富士通)
• 配布資料

 要旨：
 業務システム開発においては，構築するシステムの要素や構成に関する知識のみならず，そのシステムが
 自動化や効率化する対象となる業務そのものに関する知識が必要である．熟練者から若手・中堅に知識や
 経験を伝承するためにはまず記述する必要があるが，システム開発に必要な詳細度で業務に関する知識を
 記述すると，その記述量が膨大となり，結果として伝承に支障が出るという課題がある．本研究では，大
 規模な業務知識の一部をグラフ構造として記述し，知識の伝承を支援するインタラクティブな可視化手法
 を提案する．

• 10:20-10:40 SKL一般講演
• Kinectを用いたスラックラインの熟達方法の検討
• ○大海悠太，児玉謙太郎，坂野安希， 山本正彦 (東京工芸大)

• 10:40-11:00 KST一般講演２(SIG-KST-033-02)
• 車室内音場特性データベースの構築
• ○大和田久司，田上宣昭，山下祐斗(パイオニア)
• 配布資料

 要旨：
 我々は，車室内の音場特性のチューニング業務を行っている．このチューニング業務はエキスパートの聴感
 によるところが大きく，効率化や自動化が望まれる．チューニング業務においては，車室内の音場特性の測
 定を実施しており，この音場特性データを集めて活用することで，効率化や自動化が図れると考えられる．
 そこで，音場特性データの利活用を目的として，まずは音場特性データを蓄積するデータベースを構築した
 ので報告する．

• 11:10-12:10 合同企画：招待講演
• 「まちを耳であるく」
• 土田義郎（金沢工業大）
• 研究室HP

• 13:00-13:20 SKL一般講演
• 環境心理調査手法の応用による感性要求の特定
• ○由田徹, 前川正美（北陸先端大）,土田義郎（金沢工業大）, 永井由佳里（北陸先端大）

• 13:20-13:40 SKL一般講演
• 角速度を用いた和太鼓におけるタメ動作の表出に関する一検討
• ○高橋唯，松田浩一 (岩手県立大)

• 13:40-14:00 SKL一般講演
• ヒストグラムを用いた盛岡さんさ踊りにおける質の違いの分析方法の提案
• ○菊地直樹，松田浩一 (岩手県立大)

• 14:00-14:20 KST一般講演３(SIG-KST-033-03)
• 生体情報を用いたコミュニケーション客観評価の可能性検討
• ○坂口憲一，仲山加奈子(テクノソリューション)，池田悠平，岡田佳子，菅谷みどり(芝浦工大)
• 配布資料(3月23日差替版)

 要旨：
 人手不足が常態化しているIT業界では，プロジェクト単位における円滑なソフトウェア開発が求められて
 おり，その解決策として，顧客とベンダー，上司と部下の相互理解や士気向上のために，様々なコミュニ
 ケーション手法が提案されている．しかし，実環境において手法を正しく活用するには，自身の感情およ
 び相手の受け止め方を客観評価し，相手に合わせて適切な手法を選択する必要がある．本研究では，脳活
 動や自律神経の評価に加え，眼の動きに着目し，コミュニケーションの客観評価の可能性を検討する．

• 14:30-14:50 SKL一般講演
• 技能構造化手法による新たな技能学習法の提案と学習効果
• ○松浦慶総 (横浜国大)

• 14:50-15:10 KST一般講演４(SIG-KST-033-04)
• マニュアル活用度調査を用いた暗黙知抽出評価手法
• ○村山卓弥，定方徹，井原雅行(NTT)　
• 配布資料

 要旨：
 これまで我々は，ワークショップ形式で若手を入れて熟練者を刺激し，暗黙知を抽出する技能抽出手法を
 提案していた．しかし，提案手法により，どれだけ暗黙知を抽出できるかの評価はできていなかった．そ
 こで今回，業務現場におけるマニュアル活用度を用いた暗黙知抽出評価手法を考案した．

• 15:10-15:30 SKL一般講演
• 陸上競技におけるスキル学習の仮説生成型研究身体・生活意識・ツールが共創する「野生の実践」
• ○堀内隆仁，諏訪正樹(慶應大)

• 15:30-15:50 KST一般講演５(SIG-KST-033-05)
• R&Dプロジェクト初期段階における意思決定支援プラットフォームの開発:海事産業におけるケーススタディ
• ○和中真之介，稗方和夫，満行泰河(東京大)
• 配布資料
• 発表資料

 要旨：
 本研究では，R&Dプロジェクト初期段階での意思決定を支援するプラットフォームの提案を行い，そのプロ
 トタイプを開発した．提案プラットフォームでは，Systems Approachに基づき，問題定義，システムモデ
 リングを行い，モデルベースでの意思決定を支援する．ケーススタディとしてLNG燃料船の開発・導入に関
 して適用を行った．シミュレータの定性的な挙動を確かめるとともに，本プラットフォームの有用性につ
 いて考察した．

• 16:00-16:20 SKL一般講演
• ペアダンス動作の相互作用ー競技社交ダンス世界チャンピオンを例にー
• ○吉田康行（産総研）,他

• 16:20-16:40 KST一般講演６(SIG-KST-033-06)
• 知識・技術・技能の伝承支援に関する考察　-言語化と表現化からの関係-
• ○樽田泰宜(JAEA/福井大)
• 配布資料(3月12日差替版)

 要旨：
 知識・技術・技能の伝承支援研究会（SIG-KST）は2007年に人工知能学会第2種研究会として設立されて以降，
 これまで160編近い報告がなされている．これに対して古川は2014年度までのSIG-KST研究報告を対象に，視覚
 的な語彙を用いた体系化を提案し，精度を高めるには暗黙知・形式知の関係性などの重要性を指摘している．
 本研究では，この既存の体系化を知識科学・知識マネジメントの視点で新しい体系的な認識を提案し，同モデ
 ルを発展させることを目的とする．

• 16:40-17:00 SKL一般講演
• 上演芸術における新奇な身体表現の創作過程：内的制約の変更に着目した検討
• ○清水大地，平島雅也，岡田猛 (東京大)

• 17:00-17:20 KST一般講演７(SIG-KST-033-07)
• ディープラーニングによる船舶のタンク・ホールド内画像認識に関する研究
• 馬沖，○平方勝，谷口智之(海上港湾航空研)
• 配布資料

 要旨：
 船舶のタンク・ホールド内の点検にドローンを活用する動きがある．ドローンを活用することにより点検箇所へ
 のアクセスが良くなる．一方，ドローンが撮影した画像は，撮影位置，撮影した部材，損傷の有無等の情報を理
 解することが困難な場面も予想されるそこで，ドローンが撮影したタンク・ホールド内画像から対象箇所の特定，
 塗膜健全性，損傷の有無を自動評価（画像認識）できるように，ディープラーニングによる画像認識を行い，実
 用化に向けたその精度を検証する．

• 17:20-17:40 SKL一般講演
• 筋駆動人体モデルを用いた動作プランニング
• ○今井涼太，原口誠 (北海道大)

• 17:50-18:20 SKL企画

• 18:20-20:00 全体討論

【発表申し込み】

発表申込〆切：2018年2月9日(金)
原稿提出〆切：2018年2月23日(金)

発表申込・投稿の方法や発表形式については、下記のURLをご参照下さい。
http://www.sigkst.org/index.php?site_id=&page=%C5%EA%B9%C6%B5%AC%C4%F8
※今回はSIG-SKLとの合同開催のため、各講演時間が20分と短くなりました。

【参加申し込み】

下記の内容を記入の上、e-mailにてご送付下さい。
※当日参加も可能ですが、会場準備の都合上、3/2(金)までの事前登録にご協力お願い致します。
※本研究会に登録されていない方は、下記にて入会申込みも合わせてお願いいたします。

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 To: jsai-kst-contact-ml[at]aist.go.jp ([at]を@に置き換えてご利用下さい)
 Subject: 第33回研究会参加申し込み
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 知識・技術・技能の伝承支援研究会 [参加申し込み]
 お名前： (姓) (名) 
 ご所属：
 メールアドレス：
 人工知能学会員（はい/いいえ）：
 SIG-KST会員あるいは入会希望(はい/いいえ)：
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【問い合わせ先】

jsai-kst-contact-ml[at]aist.go.jp ([at]を@に置き換えてご利用下さい)