Study

研究

これまでの卒論・修論の題目と要旨をWordCloudにしてみました。これでムラボでどんな卒論・修論が書かれているか一目瞭然...ですかね？（2022年作成）

Doctoral Dissertation

※神戸大学学術成果リポジトリ（Kernel）にて公開しています。

Master Theses

※PDFは神戸大学G Suiteユーザ向けに限定公開しています。

2024年度

2023年度

ユーザの顔画像から、その人に似合うリップカラーを機械学習で推定するシステムを作成しました。教師データには、美容系のWeb媒体に掲載されているプロのメイクアップアーティストが施したメイクを正解データとして使用しています。
本研究は自然言語を通じて人間と対話を行う対話システムを対象に、タスクの進捗度合いに応じた応答の生成が可能な手法の提案を行った。Decision transformerの考え方とprefix tuningの構造を参考にモデルの実装を行った。その結果、提案手法によって応答の生成を制御できるという一定の傾向を確認することができた。
本研究では、SNSと大規模言語モデルを組み合わせた旅行先推薦システムを提案した。このシステムは、ユーザーが入力した情報を基に、天候情報やInstagramのリアルタイムデータを統合して、個人旅行者に適した旅行先を提示する。評価実験を通じて、システムが個人の希望に合わせた旅行計画の効率化と充実をある程度支援することが確認された。ただし、大規模言語モデルの応答の精度やInstagramデータの取得には課題があり、今後の改善が求められる。

2022年度以前

初心者がギター演奏をする際の練習支援及び負担軽減のために、遺伝的アルゴリズムと強化学習、二種類の方法でタブ譜に基づいた運指の最適化を試みました。タブ譜の各表記に対する左手の4本の指の配置をコーディングし、各指の移動量の総和を適応度として実験を行い、検証の結果、比較的優れた運指パターンを生成することができました。

Undergraduate Theses

※PDFは神戸大学G Suiteユーザ向けに限定公開しています。

2024年度

有価証券報告書と OpenWork のクチコミをデータソースとした言語分析、具体的にはコレスポンデンス分析、および多次元尺度法(MDS)分析を行い、可視化することで業界的差異を発見し、またデータソースの違いによる情報イメージの比較を行った。この結果、コレスポンデンス分析では、商社、小売り、インフラが近接して配置され、経済的関連性が示された一方、住宅業界が異なる位置にあり、企業の戦略と従業員の実感との間に認識のギャップが存在する可能性が示唆された。また、多次元尺度法(MDS)では、有価証券報告書は客観的かつ全体的な情報を重視するのに対し、OpenWork では主観的で個別的な経験が強調された。
本研究ではボートレースの着順予想に機械学習を適用し、作成したモデルの予測の根拠を明らかにするためSHAPを利用した。分析の結果、着順予想のモデルを用いた方がランダムに舟券を購入するよりも的中率、回収率ともに高く優位性を示すことができた。またSHAPによる分析の結果、モデルに一番影響を与えているのは選手自身の能力に関する説明変数であったが、その他の説明変数も影響を与えていることが分かった。

2023年度

対面・オンライン・VRの3つの手法でコミュニケーションのパフォーマンス差を比較したところ、対面は最も活発な議論と目的達成を、VRは高いユーザーエクスペリエンスを提供し、オンラインは両者に劣ることが明らかになった。場面や目的に応じたコミュニケーションツールの使い分けの重要性が立証された。
被験者を少人数群と大人数群に振り分け,漫才ビデオを視聴した時の反応を測定し,その違いを比較した.面白さ評価,笑い表情表出の自己評価,笑い表情表出の数量のすべての指標において,1 人または 2 人の少人数で視聴する場合より,50人程度の大人数で視聴した場合に得点が増加した.
本研究では、XAIを用いて若年層人口が増加している市町村の特徴分析を行った。分析の結果、都市圏やその周辺にあること、医療施設が住宅周辺の利便性の高いところにあること、第三次産業従事者が増加していること、児童福祉費が増加していることが若年層人口が増加している市町村の特徴として推測された。今後の展望としては、若年層人口の増加と各特徴の因果関係の分析を行うことや、人口よるクラスタリングを行うことなどが挙げられる。
The aim of this study is to identify the cultural differences in communication styles recognized in digital media. Given that the Japanese language involves high-context communication styles while the English language does those of low-context, the Japanese and English media are focused on in this paper. We hypothesize that individuals in low-context cultures are more likely to adopt written text information to convey their messages than high-context counterparts and that high-context cultures involve more imaginary and colorful images than low-context counterparts. How do the posts on social media vary according to the communication styles in different cultures? A qualitative analysis of written text information content and HSV values was conducted. The results showed that English media tend to involve typography than their high-context counterparts and that Japanese media contain more various kinds of colors than their low-context counterparts. Which stimulates three further theoretical approaches, intending to support the observed characteristics. 

2022年度

競技かるたの札取得判定負担を軽減するため、機械学習のモデルを使ったシステムを作成した。静止 画から取得した札判定モデルを実装し、正解率と損失値を用いた評価指数で AlexNet が最も精度が高 いことを確認した。また、実際の試合から静止画を取得して検証した結果、ある程度正確に判定でき ることが分かった。今後は判定の種類の多様化、精度向上などに焦点を当てたい。
本研究では、検索クエリの改善を行うシステムの開発を行い検索クエリ選択を上手く行えるよう試みた。本研究では二つの探索システムを用いて開発を行った。使用する検索エンジンとしてgoogleなどの実際の検索エンジンを使用できなかったが、仮の検索エンジンにおいては検索クエリ改善を自動で行うシステムの開発には成功した。今後の検索クエリ選択にとってヒントを残す研究であったと信じたい。
就職活動をする学生の労力の削減を目的に、複数のキーワードからエントリーシートの文章を作成するシステムを提案した。使用したモデルはT5の日本語モデルで、教師データは就活情報サイト上に公開されている実際のエントリーシートの情報を利用した。結果として、部活動／アルバイトといったキーワードから300文字程度の文章を作成することができたが、実用化に向けてはまだ課題が残る。

2021年度

コロナ禍ではオンライン授業によって課題が増加し、学生の負担になっている。本研究では、神戸大学LMSであるBEEF上の課題カレンダーをGoogle Calendarに移行するシステムを作成した。課題と自分の予定を把握して計画的に取り組みやすくことで、学生の負担軽減を試みた。
歌唱音源データを分析し、音高・リズムの情報と歌詞情報を取り出して楽譜に起こすシステムの作成を試みました。今回はGoogleの公開している「Magenta」というモデルを用いたWebアプリケーションを作成し、WAVデータからMIDIデータへの変更機能、歌詞を一括で入力できる形式に変換する機能を実装しました。しかし音楽情報の抽出精度に課題が残り、今後は歌詞の音声認識にも触れたいと考えています。
本論文は、機械学習を用いてユーザの顔写真からその人に似合うリップカラーを推定することを試みたものだ。メイクアップは、自分自身でそれが似合っているかどうかを客観的に判断することが難しいという問題がある。そこで、機械学習で似合うリップカラーをある程度データ的な根拠をもって推定することで、利用者のメイクアップ技術向上などに役立てようと考えた。
本研究では機械学習によって猫の顔画像を性格ごとに分類するモデルの作成が可能か検証した。最終的に「活発」と「大人しい」という性格の2分類学習を進めた。分類の正解率は60%代前半にとどまる結果となり，正確なラベル付けや外れ値の除外等検討すべき課題が明らかになった。本研究は動物分野でITを活用する一例といえる。この分野で他にどのようなITの活用法があるか今後も注目したい。
本研究では，AIの注目している盤面の場所が理解できるような，説明可能なオセロAIの作成を行なった．AlphaZeroをベースにしつつ，Transformerを利用した本研究のAIは，従来のものよりも強いという結果が得られた．その後，Attentionを用いた判断根拠の可視化を行った．その結果，石が置かれている場所と置かれていない場所の境界付近の場所等に注目する傾向があることが確認された．しかし，傾向の理由については考察に限られ，明らかにはならなかった．

2020年度

2019年度

2018年度

2017年度

2016年度

総務省の提供する様々な街のデータを分析することによって，街の性格を定量的に示すことを試みました。これにより，街と街の比較や，自分の知っている街と類似した街を探すことが可能になりました。また，街の類似性に基づいた視覚化を行いました。これにより，類似した街のグループを明確にすることができました。

2015年度

電子投票システムを導入した場合にどれぐらい投票率が変化するのかを数理モデルを構築してシミュレーションにより検討を行いました。現時点においては，若者の投票率は増加するが，高齢者の投票率が減少し，人口比を考慮すると，電子投票システムの導入が全体の投票率の上昇には寄与しないことが明らかになりました。将来的に，高齢者のコンピュータ利用に抵抗がなくなれば，全体として投票率が増加すると考えられます。
英単語などを覚える際に，単語と関連した色付けを行うことによって，記憶量に変化が出るのかを実験により検討しました。統計的に有意な差はありませんでしたが，単純に見て覚えるだけよりも，色を付ける作業を行った方がよさそうだという示唆を与える結果となりました。
近年注目されている反転授業。多くの場合，授業を行う様子や，実際の作業の様子を撮影した動画が事前学習に用いられている。しかし，授業の内容によっては，学習者自身が進行速度を調整できる静止画教材の方が適している場合もある。本論文は，静止画教材が場合によっては動画教材よりも効果があることを検討したものである。
LEONやMEN'S NON-NOなどの男性ライフスタイル誌の特集内容と日本の経済状況との関係を統計的に分析しました。具体的には，過去10年程度にわたって，男性ライフスタイル誌の特集記事から抽出したキーワードと，日経平均株価の関係を分析しました。その結果，幾つかの雑誌の特集内容については，正の相関があることが明らかとなりました。
占いやくじ引きなど，コンピュータ上で行う，乱数を利用した選択について，その納得度と，占いやくじ引きの結果が操作されている場合に気付くかどうかが，アニメーションの有無に影響を受けるかどうかを実験により検討しました統計的には，むしろ，アニメーションが有る場合の方が，納得がいかない，結果が操作されていることに気付くという結果となりました。

2014年度

動画像から特徴抽出をして，そこから，社交辞令を述べているかどうかの判定を試みました。はっきりと判別できるアルゴリズムは構築できませんでしたが，社交辞令を述べているときとそうでないときは，目尻の動きや口元の動きが異なることが分かりました．
東京，台北，ロンドン，パリの4都市の地下鉄網を社会ネットワーク分析の手法により分析しました。簡単な指標を比較しただけでも，これらの間に特徴的な共通点や相違点がいくつか見られました．
ライブラリから写真を選択すると，それに類似した画像をリストアップしてくれるスマホアプリを作成しました。ここでは，画像と画像の距離を計測し，その距離が近いものを類似と言いますが，様々な「距離」を用いることで，人の感覚との比較や，計算速度の比較を行いました。
Twitterの投稿を分析し，そこから，投稿主の性格をユングタイプ論に基づいて分析することを試みました。

2013年度

類似した楽曲を手早く見つけるために，楽曲の雰囲気を画像で表現することを試みました．これにより，写真を一覧の中から探すように，音楽を探し出すことができます．
SNSに投稿される写真と投稿者の様々な属性の関連を分析し，投稿者のどのような属性と投稿される写真の特徴が関連しているのか，とか，写真から投稿者の属性を推定することができるかなどを検討しました．
テレビコマーシャル(TV-CM)の種類や対象の商品やサービスと，そのTV-CMから受ける印象の関連を分析し，どのような種類のTV-CMがどのような印象を生み出し，それがどのような商品やサービスの広告に利用されているのか検討しました．
ファッションブログのテキストからブログ作者の性格を推定し，同じブログに掲載されている写真と合わせて，ファッションと性格の関係についての分析を試みました．
やる気を起こさせるようなツイートと，その前後のツイートから，どのような事象がやる気を起こさせるのかを分析しました．

2012年度

Twitterメッセージ（ツイート）から感情の推定を行い，その動向と株価の動向の相関について調査しました．Googleによる検索結果とPOMSによる情動推定を組み合わせた感情推定については良好な結果が得られましたが，株価動向との相関についてははっきりとした結果が得られませんでした．
グループ内における異性の有無によって作業パフォーマンスに違いが出るのかどうかを，マシュマロチャレンジを用いた実験を行い調査しました．
参考になるクチコミと参考にならないクチコミからその特徴を抽出し，新規に投稿されたクチコミについても，その参考になる度合いを推定する手法を提案しました．本手法を化粧品のクチコミサイト「アットコスメ」に適用し，その有効性や問題点を検討しました．

2011年度

位置情報のついたTwitterメッセージ（ツイート）を利用して都市評価を行いました．実験の結果、京都は伝統的なイメージという比較的想像しやすい結果が得られましたが、神戸、大阪については我々が思っているものとは少し異なる興味深い結果が得られました。
バランス理論という人間関係のバランスに関する理論を用いて、ネット上の人間関係のバランス状態を判断し、よりバランスの良い、安定した人間関係を実現するためにフォローを推薦する方法について研究を行いました。
ゴルフスイングやダーツの投擲フォームの動画から、動作の変化した情報だけを取り出した静止画像を生成し、フォームの改善に役立てるためのAndroidアプリの作成を行いました。
TPPの日米関税交渉において、日本が採るべき戦略について、ゲーム理論に基づいた分析を試みました。

2010年度

人の性格にステレオタイプ情報が与える影響についてアンケートによる実験を行いました．

2009年度

HMM（隠れマルコフモデル）という確率モデルを使って， 身振り手振りをコンピュータに伝えます． コンピュータは身振り手振りに従って音を鳴らします． うまく身振り手振りをすることで，独特の音楽を演奏することができるかもしれません． そんな研究の第一歩です．
携帯電話など身につけて持ち運ぶ小型の電子機器に搭載されている加速度センサの情報から， 持ち主の人間の動作を調べます． 人間の動作が分かると，消費エネルギーが分かります． 普段の行動がどれぐらいのエネルギーを消費するのか分かると， ダイエットも楽しくなるかもしれません．
近頃始まった裁判員裁判，つまり，一般市民が審議に参加する裁判について， マルチエージェントシステムを使って分析を試みます． 法律に関する知識も少ない裁判員は，どのようにすれば， “プロ”の裁判官と有益な議論を交わすことができるのでしょうか．

2008年度

地球温暖化問題のゲーム理論的な分析にエコ活動を考慮してみました．
マルチエージェントシステムを用いて広告によるブランド形成の分析を試みました．

2006年度

OCRで正確に認識されなかった文書に対しても検索を行えるような手法について研究しています．
画像の類似性を計測する手法を提案します．
飛行機のラジコンをロボット化します．

2005年度

小型ノートパソコンを搭載したエンジン式ラジコンを作成し， これと無線で接続されたパソコンでラジコンを遠隔操作するシステムを作成しました．
ニューラルネットワークの一種である自己組織化マップ（SOM）を用いて， ソースコード検索システムのためのユーザインターフェイスを開発しました．

2004年度

動的ネットワーク張り替えを用いたP2Pの遅延解消法を提案し， これをオンラインのサッカーゲームに適用しました．
あらかじめキーワードを設定しておくことにより， キーワードに合致した記事の情報のみを通知してくれるRSSリーダを開発しました．
遺伝的アルゴリズムの一種である模擬育種法を用いた自動作曲システムを作成しました．

2003年度

研究使っていくうちに，ユーザの嗜好に合わせて検索結果を調整してくれるというメタ検索エンジンを作成しました．
P2P型のインスタントメッセージングアプリケーションを作成し，これの問題点と解決策について考察しました．
SONYのAIBOを遠隔制御するための分散オブジェクトを作成し，これの利用法などをマニュアル化しました．