AIニュースまとめ（5月24日週）

こんにちは。スキルアップAIの泉です。
スキルアップAIでは、AIに関するニュースをピックアップし、週間で紹介しております。
今回は、5月24日週のAI関連のニュースを紹介していきます。

◇AIで「勉強のやる気を脳に聞く」研究進む

ニュースリリース：AIで「勉強のやる気を脳に聞く」。情通機構が挑む研究の中身

1. 近年のAI技術の発展により、脳活動の情報を解読し、人間の精神・感情状態(感情状態、疲労などによる注意力の散漫、課題に対する熱中度など)を推定できるように
2. 脳から読み解く感情・精神状態を「勉強に対するやる気推定」に応用する研究が進む

情報通信研究機構（NICT）脳情報通信融合研究センター（CiNet）の研究グループで、脳から読み解く感情・精神状態を「勉強に対するやる気推定」に応用する研究が進んでいます。
この研究では、足し算課題を解いている際の脳波を小型ワイヤレス脳波計測装置で計測・解析し、勉強中のやる気が高まってくると、脳波(頭皮上で計測される脳の電気信号)の波形パターンが異なることが判明したそうです。
この脳波を勉強中に計測し、そのデータをAIに学習させることで勉強へのやる気度合いを定量化しています。 この「脳から感情・精神状態を読み解く」技術は、集中力低下による交通事故や作業中のヒューマンエラーを未然に防ぐためのシステムに応用可能です。

私は勉強でやる気が出ないとき、美味しい飲み物を用意して、やる気を出せるような工夫をしています。脳波でやる気度合いが可視化されれば、もっとメリハリをつけられそうですね。

◇カラスVS電力会社、AI導入で決着か？

ニュースリリース：
AIを活用した営巣検知システムの導入について
画像認識AI「Deeptector®」を活用した「営巣検知サービス」の提供開始

1. 巣の素材としてカラスが調達した針金ハンガーなどが電線に接触し、大規模な停電が発生するケース
2. カラスは3月から6月にかけて巣を作る習性があり、鳥取県内での巣の撤去は毎年約600個にも及んでおり、今年も既に500個程に到達
3. 四国電力のグループ会社がAIを活用した「営巣探知システム」を導入

四国電力送配電（高松市）によると、2016～20年にカラスの巣を撤去した件数は四国4県で年間平均約2万件ですが、カラスの営巣が原因で生じる停電は四国で年10～30件程度起きています。
カラスが巣の素材として持ち込む金属製ハンガーなどで通電が生じ、停電を引き起こすケースが多いそうです。

新しい対策として、四国電力のグループ会社はAIを活用した「営巣探知システム」を導入して、巣を探す探索班の車やバイクに搭載・迅速で効率的な撤去を目指しています。
この営巣探知システムは、AIに電柱などに作られたカラスの巣の形状や色の画像数百枚を記憶させ、そのPCと接続したカメラを探索車のフロントガラスなどに取り付けたものです。道路沿いを撮影しながら走行すると、AIがリアルタイムで画像データと自動照合・巣を認識した際に音声が流れるシステムとなっています。
今回のシステムでは、目視による確認が必要な場合もあるものの、ほぼ確実にAIが巣を特定可能で、探索範囲の拡大と撤去のスピードアップも見込めるそうです。

カラスが電柱に巣を作っている様子を想像すると可愛らしく思ってしまいますが、実際に撤去された件数を見るとなかなかのものですね。実際に電力会社にしてみればかなり大変だと思います。
巣が作られやすい場所・毎年巣が作られていた場所などの過去データをもとに、頻繁に探索を行う範囲や探索ルートを決めればさらに効率が上がりそうです。

◇高専DCON2021、6億円の評価額を勝ち取ったアイデア

ニュースリリース：【DCON2021 最終結果】打音検査システムが6億円の企業評価額を受け、福井工業高専チームが最優秀賞を受賞

1. DCONとは、高専生のものづくり技術と深層学習技術を活用して企業評価額を競うコンテスト
2. トンネルや橋の点検の際に実施される打音検査を低コストで実施するシステムの提案グループが優勝
3. 開発のきっかけは「学校で、設備のコンクリートの剥落をみつけたこと」で、打音検査10年のベテランの協力のもと、異常を検知できる精度を93.3％まで向上

以前紹介した、高専DCON2021の詳細が記事になっていました。
DCONは、高専生のものづくり技術と深層学習技術を活用して企業評価額を競うコンテストであり、日本ディープラーニング協会(IDLA)が主催しています。

今年は、トンネルや橋の点検の際に実施される打音検査を低コストで実施するシステムの提案グループが優勝しました。 開発のきっかけは「学校で、設備のコンクリートの剥落をみつけたこと」で、打音検査10年のベテランの協力のもと、異常を検知できる精度を93.3％まで向上させたそうです。

身近な課題を自分の力で解決するだけでなく、精度、デバイスのサイズ、価格を踏まえて導入しやすいものづくりを目指した点に感銘を受けました。 研究としてものづくりを行なっていると、使いやすさや価格は二の次になってしまう場合があると思います。
しかし、最終的に製品を導入・利用する人たちのことを常に考えた開発が重要だと改めて感じました。

◇AIで試合のハイライト動画を自動生成　NTTドコモが3人制バスケリーグ参加チームに提供

ニュースリリース：株式会社NTTドコモと3人制バスケットボールリーグ「3×3.EXE PREMIER」がAIを用いたハイライト自動作成サービスを提供開始～欲しい見どころシーンだけを簡単に抜き出し映像編集の負担を軽減～

1. 3人制バスケットボールリーグ「3×3.EXE PREMIER」を運営するクロススポーツマーケティング株式会社と株式会社NTTドコモは、AIを用いた「ハイライト動画自動作成サービス」を共同で開発
2. このサービスを通じ、リーグ・加盟チームは蓄積された試合映像データのさらなる活用を図るとともに動画編集の業務負担を大幅に軽減して運用効率を高めることが可能に

このサービスでは、撮影された数時間分の試合映像データ(1カンファレンス分)と試合記録から欲しい見どころシーンだけを簡単に抜き出し、ハイライト動画自動作成を行い映像編集の負担を軽減します。 この「ハイライト動画自動作成サービス」では、AI解析部分と編集アプリ部分で構成されています。

AI解析部分では、映像データを静止画に分解し各コマのスコアボード・選手・ボール・ゴールなどを認識しハイライトのコマを特定可能です。 編集アプリでは試合・チーム・選手などの条件を設定し、その条件に適合したハイライトの動画を切り出し・結合します。
これは、ドコモが持つ動画解析エンジンや物体検出エンジン、文字認識エンジンと、クロススポーツマーケティングが持つデータやノウハウを組み合わせた技術だそうで、作成した動画はSNSへの共有などプロモーションに生かされる予定です。

今回のサービスはバスケットボールに焦点が当てられていますが、スポーツやドラマなどの見どころシーンを集めて次回予告の映像の制作などにも活用できそうです。

関連記事：3 人制バスケットボールリーグ「3×3.EXE PREMIER」にAIを用いた「ハイライト動画自動作成サービス」を提供

◇京大とオムロンヘルスケア、AIで個人に最適化した健康医療AI講座

ニュースリリース：京都大学とオムロン ヘルスケアとの共同研究　「健康医療AI講座」の設置へ

1. 現在、世界の死亡リスク要因は「高血圧」が多いと言われており、脳・心血管疾患は、発症後に寝たきりや介護を要する状態になるなど、生命リスクだけでなく生活の質の低下の側面からも発症予防が求められる
2. オムロン ヘルスケア株式会社と京都大学は、AI解析技術と家庭計測データを用いた共同研究「健康医療AI講座」を6月1日より新たに設置
3. 健康医療AI講座では、以下の2つを研究テーマとする
   • 血圧値改善のための血圧管理方法の構築
   • 脳・心血管疾患発症の早期発見

日本では、3人に1人が高血圧を罹患しており、国内の高血圧有病者数は推計で約4,300万人、そのうち29%の人は治療中ですが血圧値を改善できていないそうです。 脳・心血管疾患の発症(イベント)を防ぐための血圧値の改善に悩む患者のための更なる施策と、血圧値が改善出来ている患者に対しても、日々の健康管理におけるイベント予兆検知による早期発見・治療介入を行うことが課題となっています。

そこで、この講座では以下の2つをテーマとしています。

• 高血圧患者の血圧値改善のための新たな血圧管理方法の創出
• 突然発症するため難しいと言われていた、イベントの早期発見

1では、日常生活におけるバイタルデータ（体重、体組成、活動量など）と、生活習慣データ（喫煙、飲酒など）から個人に最適化された血圧管理方法を導き出すAI技術の開発を目指します。
2では、家庭で計測した様々なバイタルデータの変化をAI技術で解析することで、より高確率かつ迅速なイベントの予兆を検知・治療に繋げることで、脳・心血管疾患の重症化予防を目指しています。

最近ずっと家で作業や勉強をすることが多いので、ブルーライトや運動不足の影響で、睡眠不足を感じることもあります。睡眠時間も高血圧に影響すると言われているので、睡眠習慣の情報も日常生活のバイタルデータと合わせて活用できればさらに有効なのではないでしょうか。

おわりに

いかがだったでしょうか？
スキルアップAIでは、関連講座として「現場で使えるディープラーニング基礎講座」を開講中です。ディープラーニングの基礎・原理を理解し、ディープラーニングを支える最先端の技術をプログラミングレベルでマスターすることをゴールとした講座です。
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今後も、AI関連ニュースの記事を共有していきたいと思います。ご期待ください！