知識科学基礎

  • 廊下に一定距離をおいてカメラを設置して通行する学生を識別し、それぞれどの教室にどのようなルートで向かっているかをチェックする。そして多くのデータを収集しつつ、学生のスマートフォンなどと連携させ、現在いる場所から目的地までのルートのうち、本来最短のルートや、現在どこのルートのどの部分が混んでいるかなどを同時に表示する。データ収集の際には時間ごとにどの時間帯でどこが混み、どこの教室にどのようにして行くのかを継続的に学習させることにより機能の質を上げていく
  • 履修科目を登録することでどの科目のレポートなどを作成しているか判断し、その分野に合った語句を変換として提供する
  • "本取り組みではディスカッションの参加不足の問題を解決するために罰金制度の成立を提案する。
  • 具体的にはディスカッションに来なかったら一定の金額を支払わせ後日呼び出して強制的に参加してもらう。大学生なら単位没収。"
  • 本研究では、AIチャットを用いた学習補助アプリや、COMPASS社の開発した「Qubena」のような人工知能型教材を継続的に使った場合の、学校教育への関係性を調査していく。
  • 並んでいる人が人工知能に食べるものを教え、その日の残りなどを計算し、自分は注文できるのか知ることができる。また、注文情報を厨房に流すことで無駄な言葉のやり取りが増えて回転数が上がるため、列に並ぶ時間も減少する。
  • 発生した問題の統計や記入フォームなどを作り、自動でよくある質問等の名前で作成し、manabaや電光掲示板などに表示することで、自分たちで問題を解決できるようにする。
  • 入力した情報に合わせて関連情報を検索する人工知能を搭載する
  • 日本人の英語発音モデルを作る。
  • 日常的に使いやすくする為に、スマートフォンなどと連動させる
  • "電子書籍を書籍化し、学内ネットワークから閲覧できるようにする。
  • "
  • 提供した情報が目的の情報かどうかの質問を行う手法により、情報提供の正確性の問題および例外状況を修正する問題の解決を行う。
  • 定期試験やTOEIC,TOEFLなどの成績を読み込み分析し、その学生に必要な英語教育のできる人工知能の開発。就職後、主に必要になるのは会話能力であるので、音声を認識し、日常英会話やビジネス英会話を可能にする人工知能を開発する。
  • 大学生にその大学専用の人工知能を用いたアプリを開発し、音声認識や文字入力で大学生活を送る上での悩みや疑問を解決する。
  • 大学の学食や購買(またはoucナビなど各大学のネットツールやアプリ)に人口機能と会話またはチャットができるツールを用意し、近頃の食事からその人が今さらには今後食べるべき(食べるべきじゃない)メニューを人工知能が伝えることで、栄養の偏りを防ぐことができる
  • 対象とする文書だけの情報から語の共起をもとに統計的な指標を用いキーワードを抽出する一般的な手法を提案する
  • 専門分野の学習を英語で行うことができる人工知能を搭載したロボットを開発する
  • 席の予約など細かなニーズに応えられるものを作る
  • 正しいと思う事は人それぞれなので、機械がその人の嗜好を判断して情報を選択する。
  • 数年分の受講者の単位習得状況、授業感想アンケートなどのデータを基に、その人が選択するのに最も適当な講義を抽出する機能を持ったサイトの開設。
  • 人工知能を利用して、学生のICカードの使用履歴から、今まで摂取した食事の栄養バランスを分析し、その時ごとに最適なメニュー作成する端末を学生食堂の入り口に設置する。
  • 人工知能を用いて全ての授業に欠席・遅刻を管理するシステムを開発する。
  • 人工知能を用いて、過去のデータや、個人の不得意な科目をもとに分析を行い、授業を組む。
  • 人工知能を用いた書籍検索システムを導入する。人工知能によって電子書籍を利用するユーザパターンを学習させ、そのユーザ層には書籍検索で積極的に電子書籍が現れるようにする。
  • "人工知能を取り入れるべき場面をよく考えて選択し、人工知能と共存できる社会をつくる。
  • "
  • 人工知能を使って、食堂のおばさん方のお手伝いをする。
  • 人工知能を使って、語句、語彙数、全体の記述量などをもとに、答案を3段階に区分してから、人間が採点する。
  • 人工知能のロボットを設置し、音声としてオススメや栄養価を伝えることができれば、みんなの好奇心もあるため知りやすくなる。
  • 人工知能に頼ることの正確性はあるのか、確証を得たうえで学習全てを人工知能を利用したものにする。
  • 人工知能に大学の単位制度(各必要単位数、キャップ制等)を学習させ、より学生にとって時間割を作りやすい時間割編成を行う
  • 人工知能に多くの外国人の発音を学ばせ、学生個人がパソコンやスマートフォンのマイクに向かって発音したものと比較し問題点を指摘するプログラムを作成する
  • 人工知能に自分のスキルや、興味のあることを教えることで自動的に全国全ての自分を必要としている会社を探してくれる
  • 人工知能による課題管理システムを作ることを提案する。これは課題の発表時はもちろん、課題の提出の3日前、1日前、12時間前、6時間前、3時間前にメールを未提出者を絞り込み、自動で判断し、送信するものである。さらに、メールは普段利用しない大学生も多いので、任意でLINEやTwitterなどのSNSと連動したシステムも兼ね備えた機能も追加する。
  • 人工知能によってより効率的なタイムマネジメントを可能にする。
  • 人工知能と対話させることで、自身の弱点を見つけてもらうと同時に、英語の対話に積極的になれる
  • 人工知能と人間の仕事領域の棲み分け。人工知能の暴走を防ぐため、最終的な決定は必ず人がする。
  • 人工知能が発達し、感情をもつロボットを作成すること
  • 人間を監視する人工知能を作る。
  • 人の行動パターンを分析して、機械が人の怪しい行動等を自ら判断する。また、機械が怪しいと判断した場合は警備する側に警告を促す。
  • 色々な人が使う施設内の案内図を搭載した地図アプリをつくる
  • 情報量の増加。学生たちで更新することができるシステム作りをしても良いと思う
  • 上手な活用法を見出す
  • 上記のファミレス等で使用されているシステムとOUC Naviのような、学生向けの学校に関する情報を閲覧できるシステムを用いて、リアルタイムで購買や食堂の使用状況を携帯端末などを用いて、事前に把握できるようにする新たなシステムを提案する。
  • 授業レビューを載せるだけではなく、リクナビの適職診断のような自分に向いている授業を自動で表示してくれるアプリケーションを提案する。
  • 授業の内容をある程度理解できる人工知能を設置し、問題を作らせ、各個人に違う質問を、送るようなシステムをつくる。
  • 自分が履修している講義が休講の場合に、通知が来るようにする。
  • 自分が大学で学んできたことやその理解度に応じて、AIがその人その人に合う企業を提案する。
  • 自身の現在の状況や性格により望む人格が変わる。使用者が望む口調や性格を形づくり、現実の人間と近いコミュニケーションを取れる人工知能により解決される。生きた人間と同じように、声を持つ人工知能である。
  • 使用者が分かっていなくても、人工知能側が授業についてのお知らせやバイトのシフト、サークル活動の予定などの情報を発信できるようにする。
  • 使う時間を減らす
  • 札幌にサテライトをつくる。
  • 講義に対する質問など学校生活で生じる疑問に答えてくれる人工知能を使ったシステムを提案する。
  • 個別の分野における具体的な問題に対応できる人工知能(AI)を個々に実用化していくための研究がより重要になる[川合 17]
  • 言葉とのひもづけなどのレベルをあげる
  • 現在の人工知能は情報の補足や推測によって違う情報を導くことができるようになったため、レポートの内容にある特定の単語を使用したかどうか、それに似た語が使用されているかを推測し、ピックアップすることで、内容の確認が少し容易になる。出席は位置情報を必須にしたり、顔を一人ひとり保存し本人であるかを確認させる。
  • 研究を重ねる
  • 研究や開発を繰り返し、防水対策をする。
  • 研究と実験を繰り返し問題なく自動運転を取り入れることができるようにする。
  • 教室の入り口に顔認証システムを導入し、顔認証で出席をとる。
  • "教室の天井部に、視線のセンサーを設置してコンピューターが生徒のカンニングを見つける。カンニングを見つけた際にはその人が誰かを特定する。
  • 一人一人顔を認証していき、ちゃんと本人が受験しているかどうかを調べる。"
  • 教室に音量センサーなどを設置し、ある一定以上の音量になるように音量調節を勝手に行なっていくようにする
  • 教室にAIを配置し、教室に入ったときにそのAIに携帯を向けて出席登録する。
  • 教員の育成は黒板授業ではなくスマートフォンを利用した授業も同じように教育すべき
  • 機械に全て任せるのではなく、あくまでも補助的な役割としての機械の開発を進めると良いと考える。例えば、労働者に機会を装着することで、筋力などの強化がなされれば、労働者の負担は減り、患者に人間の温かさを感じてもらうこともできると考える。
  • 関連するものを出す。
  • 学生の要望・質問等を学務課を通さず、リアルタイムで分析して、その回答となる情報を学生に瞬時にSNS等で伝える。
  • 学校に関する情報にのみ特化?
  • 皆がスマホを使えるようにする。
  • 回答と一緒に解説、参考資料を添付する。その際に、問題文や回答にある単語からある程度参考資料を自動検索するシステムがあると良い。また、受験者の正答率の傾向や各生徒の苦手分野などを自動で割り出すことが出来れば尚良い。
  • 会話だけでなく文字入力などでも回答を得られるようにし在校生向けの情報発信できるようにする。
  • "画面を学年別にする。
  • などなど、"
  • 過去に同じ大学で授業を履修した人たちのデータを集めて、効率的な授業の取り方を提案する。
  • 課題を出し忘れが多い人に対して出し忘れを防止する通知をする。
  • 音声認識の精度を今よりも向上させ、音の強弱により感情を読み取れるようにすることを解決策として提案する。
  • 音声で案内できるようにする
  • 一定時間ごとにかまってくれる公式アプリを作る。
  • 一つの場所に固定されてしまうデジタルサイネージのようなものではなく、各大学専用の人工知能を搭載したスマホ用アプリの提案。これにより、わざわざ装置の前まで来なくとも、自分のスマホで完結する。
  • ロボット等を使って介護する人の負担を減らす、または、人手不足を解消する。
  • レポートや記述式の試験の回答を採点できるAIを作り出す。
  • レジを自動化、機械化することで人件費削減、時短が実現できると考える。
  • レジには人は立たず、人工知能に任せる。台に置かれた商品を人工知能がスキャン等で読み取り、値段を表示する。客はお金を機械に払い、お釣りを出す。このシステムにすることで列に並ぶ時間、混雑を減らすことができる。
  • "レジでお会計を高速でやってくれる。
  • 自動でオススメの製品を教えてくれるなどの機能をつける。"
  • マナバとoucnaviを連携させて、自分の取っている講義が休講になると、自分の携帯に通知が届くようにする
  • まず、人工知能があるということを知らせるため正門近くに一台、そして、人目のあまりつきにくい端や建物内、周りに騒がられにくい図書館などにもう何台が設置する。
  • どの程度役に立つのか理解しておく。
  • テレビ会議システムを用いたeラーニングを導入することで、教員と受講者間のコミュニケーションの双方向性を高める。
  • テスト期間の情報や図書館利用状況を共有できるシステムを作り、それをもとに人口知能によって現在利用しやすい状況なのか瞬時にわかるようにする。
  • タブレットを支給することで資料や情報をより早くより多く配布できる、
  • "そもそも専門領域では人工知能を活用してパーソナライズ化された指導要領を組むのは難しそうである。
  • 大学教育における初歩的段階(基礎知識の学習)では、従来の取り組みをそのまま適用する。それにより、生徒は自身の適正を知り、今後の学習指針と分野選択に活かす。教官は、初歩的段階の教育に時間を費やさずに済む。"
  • その日の講義や学内イベントの情報など、大学の主体である学生や教員にとって必要なものをリアルタイムで提供できるようにする。
  • その人の趣味特技や性格診断などのパーソナリティー特定を行った上で、その人にとって本当に必要な情報を与え、また、その中でその人が見ている情報を調べ、調整する。
  • その人に合った情報だけを取り出すことができるように予め検索サイトにその人の性格や趣味などを記憶させる。
  • その人が好きな、よく聞く音楽を記憶するという機能をつける
  • "そのため、本論文では各個人け時間割を包括的に管理するための、小樽商科大学独自のアプリケーションの開発を提案する。
  • "
  • "そこで本研究では、データベースの不足により対応できなくなることの問題を解決する手法を提案する。
  • 具体的には、心理についての本を数千冊学習させることにより、データベースの不足の解決を行う。"
  • そこで、人工知能を利用し、人工知能が講義室の予約を一任し、学生証を提示し利用したい講義室と時間を伝えることだけで予約を完了出来るシステムを提案する。
  • そこで、人工知能の利用による大学構内の食堂の混雑状況を割り出すシステムの導入を提案する。
  • そこで、人工知能に相談するという方法がある。この場合、ハードルが下がり、打ち明けやすい。
  • そこで、人工知能に上述したような作業をさせることにより、コストや効率化の問題を解決できる。
  • そこで、weblio類語辞典シソーラスのようなプログラムによって生成される類語辞典を用いて、レポートの中の同じような言い回し(類語)が繰り返されている部分をを人工知能が認識して削除する技術を提案する。
  • スムーズなネット環境と大量のタブレット端末を用いて、発展途上国外から中継を結んで、さまざまな地域の子供たちに同時に授業を行う。
  • カメラをつけた小型人工知能型の冷蔵庫を作成。
  • ウェアラブルデバイスの機能にトイレの位置を通知するサービスを追加し、スマホまたはスマートウォッチと連携して最寄りのトイレの位置も同時に通知するシステムを開発する ついでにトイレのレビューも集め、快適で利用しやすいトイレを優先的に案内するようにすることで、快適に用を足せるようにしたい
  • いろんな角度から情報を見て、どれが正しいか見極める
  • いまよりも、範囲が広く、強いWi-Fiを導入する。
  • ある特定の声だけを録音できるようにし、また録音した音声を文章化しすることによって自分の欲しい情報をより早く探すことができる
  • あらゆるバリエーションの文書ストックを貯める
  • pepper君のような人工知能を搭載したロボットが教室を回り、リアルタイムで生徒の質問に答えていくという取り組みを提案する。
  • ICAI/ITSというシステムを用い教材という静的な情報とそれを教授するために必要な手続き的知識とが分離することができる。
  • AIに講義の場所と(個々の学生の)携帯端末の位置を記憶してもらい、講義場所を中心点としてどれくらい距離が離れているかによって不正をしていないかチェックする。
  • AIが参考にしている情報源を増やす。(ネットからの情報だけでなくあらかじめネットに無いような情報を導入しておく)
  • 1人1人がネットの怖さを知るべき
  • ネットワークカメラから取得した映像をAIでリアルタイムに画像分析し空席を検知、OUCnaviなどで情報提供。

木村ゼミ生限定

編集画面
ゼミ生
2017-2018年度生(11期)
石黒栞奈一宮拓海
亀井海舟佐藤栞
佐藤有希桧森拓真
藤本朱夏ホワイトジニー
増田優作谷内健太
2016-2017年度生(10期)
伊藤みき岡島健悟
小西雪葉祐川泰輝
鈴木佑菜大門拓史
田頭わかば戸嶋咲穂
中村智貴西野哲生
横山祐果川岸祐果
2015-2016年度生(09期)
浅賀七海小林真菜
西村伊央堀江知未
針生惟希村上浩太
2014-2015年度生(08期)
大石誠大野晋太朗
加藤裕樹佐々木左近
高橋理沙武田莉穂
寺島舞子畑賀大
山田修世
2013-2014年度生(07期)
加藤史織工藤智子
佐々木葉子志鎌周
高橋玄龍眈丈
中尾千咲中川玲菜
中藪大貴
2012-2013年度生(06期)
遠藤星地大野紗季
鎌田めぐみ木下和大
齋木涼介佐々木遥
佐藤優子沼澤文香
古屋真理吉田智弘
2010-2011年度生(05期)
葦原史敏伊藤大起
伊藤みどり永坂文乃
藤田航哉前多大輔
松本陵佑宮津有沙
山田亜季
2009-2010年度生(04期)
岸本隆志窪地由恵
志賀千鶴津田有子
三浦工弥
2008-2009年度生(03期)
粟津康佑井上さゆり
北崎佑樹工藤和寛
古俣優花佐川彰宏
佐藤禎洋鈴木亜衣
竹原希美藤井優作
堀公一堀内小織
米澤宏史
2007-2008年度生(02期)
佐藤健太上村佳弘
奥田啓貴小野誠
白井かずみ高井庸介
森谷亮介六渡有梨恵
若本哲平
2006-2007年度生(01期)
菅井梓渡部謙太郎
相坂真大村佳慎
奥桃子笠井猛
小林和幸齊藤いつこ
齊藤雄紀佐々木麻未
佐藤日加吏谷本貴之
徳江佑介長嶺脩平
西本みゆき林絵里子
澤田大輝