SIG-KST:知識・技術・技能の伝承支援研究会(人工知能学会 第2種研究会)
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第35回 知識・技術・技能の伝承支援研究会(SIG-KST)


第35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。

今回は人工知能学会合同研究会での開催となります。

研究者や企業で実務に携わっておられる方など、皆様の参加を募集します。


【日時】


【場所】


【参加費】

無料 (人工知能学会非会員も無料)

【プログラム】


  • 15:00-15:20 一般講演1(SIG-KST-035-01)
    • Eagle Searchを利用した廃止措置情報可視化の取り組み
      • ○樽田泰宜,井口幸弘,北村皸譟ぜ蠶余志,香田有哉(JAEA)

 要旨:
 近年,世界的な傾向として原子炉施設等の廃止措置が進んでいる.現在の原子炉施設等の
 解体は画一した方法はなく,炉型・種類以外にも国の法律,廃止措置に取り組む企業の考
 え方などにより様々な方法が採られている.本研究では廃止措置に関する情報として特に
 解体技術を対象とする.そして,個別事例を基にこれまで使用してきた解体技術を体系化
 し,可視化できるアプリケーションを活用し,実際の廃止措置現場で情報の共有を行うこ
 とができるようなツールについて考察する.


  • 15:20-15:40 一般講演2(SIG-KST-035-02)
    • 電力小売事業者の電力取引の支援システムの設計
      • 稗方和夫,○宇野健介(東京大)

 要旨:
 本研究では、電力小売事業者の電力取引を支援する情報システムの設計を行った。電力小
 売事業者の電力取引プロセスを機能とその実現に必要な作業者、装置などのフォームの組
 み合わせとして分解する。得られた各機能の代替方法を列挙し、それらの組み合わせによ
 って設計空間を定義する。最終的に、定義した設計空間を網羅的に評価することで、パレ
 ート最適な支援システムの機能とフォームの組み合わせを設計案として導出した。


  • 15:40-16:00 一般講演3(SIG-KST-035-03)
    • 廃止措置中にある原子力発電施設職員の世代継承性に相関する要因の解明
      • ○趙巧(北陸先端大),樽田泰宜(JAEA),小林重人,橋本敬(北陸先端大)

 要旨:
 原子力発電所は,運転停止し,発電フェーズから廃止措置に移行する炉が増えてくると予
 想されている.こうした炉では,これまでと異なる業務に従事せざるを得ない状況下にあ
 る.そこで,運転経験を通じて身につけた知識や技術は廃止措置業務で,十分に役立つと
 は考えがたい,伝承されずに喪失してしまう.本研究では,廃止措置中にある原子力発電
 施設「ふげん」を対象に,知識等の伝承に関して世代継承性という観点に着目し,技術や
 知識の継承の背景やそれらを円滑化することを目指した心理社会的側面を明らかにするこ
 とを目的とする.


  • 16:00-16:20 一般講演4(SIG-KST-035-04)
    • 手戻りを含むプロジェクトのシミュレーションモデルに関する研究
      • 稗方和夫(東京大),満行泰河(横国大),○王汝佳(東京大)

 要旨:
 本研究では、大規模プロジェクトの工期見積もりにおける意思決定を支援するために、
 過去の実績データから入力情報を抽出できる、手戻りを含めたシミュレーションモデルを
 提案する。一定形式の実績データから必要な情報を抽出し、確率的な遅延と手戻り作業を
 表現するために必要な入力情報を獲得する。そこに人員やワークフローといった基本的な
 プロジェクト情報を加え、シミュレーションを実行することによって、見積もり工期を求
 める。


  • 16:20-16:40 休憩


  • 16:40-17:00 一般講演5(SIG-KST-035-05)
    • ナレッジ管理における機械学習の利用
      • ○今城龍介(クレスコ),岩本喜久代(NTTデータSMS),山崎芳弘(ビーエスピー),園田雄史(ビズモデルデザイン),吉田哲平(NTTデータアイ),近藤充(富士通マーケティング),岡田伊策,深尾浩(富士通)

 要旨:
 ITサービスマネジメントのベスト・プラクティスITIL(R)の本質は知見の再利用であり、
 ナレッジ管理はITIL(R)の肝要である。しかし、ITIL(R)におけるナレッジ管理プロセスの
 記述は限定的で、すぐに活用できない。そこで実際のプロジェクトのナレッジ管理につい
 てケーススタディを行い、現場視点での課題と解決に向けて、実際に機械学習を利用して、
 効果を検証した。簡単なITIL(R)の概要と、検証知見を紹介する。


  • 17:00-17:20 一般講演6(SIG-KST-035-06)
    • 敵対的生成ネットワークを用いた機械音の生成
      • ○田添康平(クリスタルメソッド/東京工業大),河合継(クリスタルメソッド),渡邊滉大(クリスタルメソッド/早稲田大),光明誠(トヨタ紡織)

 要旨:
 本論文では敵対的生成ネットワークを用いた機械音生成手法を提案する.自動車の製造時
 ノイズ除去技術を用いた 自動化が期待されている.近年同技術では,データドリブンな
 ディープニューラルネットワークを使用したモデルが優れた性能を発揮しているが,学習
 のために膨大なデータが必要となる.しかし,大量の機械音の用意には非常に労力がかか
 る.そこで敵対的生成ネットワークの一種である DCGAN と pix2pix を用いて機械接続音
 生成を試みた。オリジナルの機械接続音と質的に近いデータが得られた。


  • 17:20-17:40 一般講演7(SIG-KST-035-07)
    • ニューラル翻訳による教師データ増殖手法を用いたERPパッケージ部品推薦機能の精度向上
      • ○坂本陽平,笈田佳彰,出内将夫,岡田伊策(富士通),内山将夫,東山翔平,小野淳也,隅田英一郎(NICT)

 要旨:
 ERPパッケージシステムの構築においてシステムエンジニアは、多数のソフトウェア部品か
 ら最適なものを組み合わせる。これまで我々は、要求仕様文を入力とし、機械学習によっ
 て適切な部品を推薦するシステムを開発してきた。しかし、業務データ量の確保に課題が
 あり、十分な精度を達成できなかった。本研究の目的は、ニューラル翻訳による折り返し
 翻訳を利用した教師データ増殖手法によって、精度を向上させることである。結果として、
 精度を改善することが出来た。


【参加申し込み】

今回は合同研究会Webサイトからの参加申込をお願いします。下記リンク先からの入力をお願いします。
合同研究会参加登録をお願いします。

【発表申し込み】

発表申込〆切:2018年9月20日(木)
(※合同研究会での開催のため、〆切が通常の研究会より早く設定されています)
原稿提出〆切:2018年11月15日(木)

今回は合同研究会Webサイトからの発表申込を試験的に導入します。下記リンク先での入力をお願いします。
合同研究会発表申込フォーム

発表申込・投稿の方法は上記Webサイト経由となりますが、それ以外の発表形式等については、下記のURLをご参照下さい。
(2018年9月28日追記:申込件数が多かったため、通常の研究会より1件当たりの時間を短く設定しましたのでご注意ください)
http://www.sigkst.org/index.php?site_id=&page=%C5%EA%B9%C6%B5%AC%C4%F8


【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)