第39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。

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。

今回は、北海道大学札幌キャンパスでの開催で招待講演等の企画を予定していましたが、
2月28日付で人工知能学会より、新型コロナウイルス感染症への対策として、
当面の研究会は現地開催せずオンライン開催とするようにとの勧告が出ました。

たいへん残念ではありますが、北海道大学で開催の準備を進めていた招待講演等の各企画は
次回以降に延期させていただき、一般講演はオンライン開催に振り替えて実施いたします。

【日時】

• 2020年3月13日(金) 14:00-15:15

【場所】

• オンライン開催(参加申込者に接続方法を連絡)

【参加費】

無料　（人工知能学会非会員も無料）

【プログラム】

• 13:45　オンライン受付開始
• 14:00-14:10　開会とオンライン開催についての説明

• (オンライン発表なし)一般講演１(SIG-KST-039-01)
• 暗黙知抽出を加速する「暗黙知左手の法則」と「仮説思考力」
• ○藪谷理絵(フィールドマネージメント・ヒューマンリソース)
• 配布資料

 要旨：
 人工知能（AI）やロボット, IoTなどテクノロジーの急速な発展により, 技術技能の伝承の
 在り方も変化してきている. いまは, 人の記憶から人に伝承, テクノロジーを駆使した人
 からロボットに伝承が主流だが, 今後予測されている人間を超越するシンギュラリティ
 （技術的特異点）が到来した先には, ロボットから未知なるものに, 伝承も進化していく
 のであろうか. 孰れにせよそれぞれの利点欠点を活かし補い進めるしかない. しかし現時
 点では記憶の伝承, ロボットに伝承ともに, 暗黙知を引き出せていないという問題がある
 ように伺える. 本稿では, 暗黙知抽出を加速させる, 左手の法則と仮説思考力の高め方を
 考案する. 本活動において実現した暗黙知抽出の考察と有効性について述べる.

• (オンライン発表なし)一般講演２(SIG-KST-039-02)
• デジタル文化資料活用システムの設計手法　―法帖研究支援の事例―
• 中村覚，○水野遊大，稗方和夫(東京大)，成田健太郎(埼玉大)
• 配布資料

 要旨：
 本研究では、デジタル文化資料の利活用を目的とした、情報システムを設計する手法を
 提案する。本手法は、システム設計の方法論に則り、利害関係と関係者の分析、要求の
 分析、関係者のプロセス分析、機能と手段の分離に基づいた設計、というプロセスを踏
 む。ケーススタディでは、本手法を用いて、法帖研究を支援するためのシステムを設計
 し、設計したシステムの構築・システムの有用性検証を経て、実際に手法が利用できる
 ことを確認した。

• 14:10-14:40　一般講演３(SIG-KST-039-03)
• レーザースキャナを用いたぎょう鉄作業支援とノウハウ抽出のケーススタディに関する研究
• 満行泰河(横浜国大)，稗方和夫，〇笠原達也(東京大)
• 配布資料
• 発表資料
• 参加者からの質問と回答

 要旨：
 船体の外板の加工は，ぎょう鉄と呼ばれる曲げ型を用いた職人による手作業で行われて
 いる．著者らはぎょう鉄作業における属人性低減を目的として開発しているレーザース
 キャナを用いた形状評価手法を用いたケーススタディを行い，開発した形状評価手法を
 用いた評価と曲げ型を用いた評価の比較を行った．その結果として，2つの評価には差
 異があったが，開発した形状評価手法を基に行った加工で形状は改善したことが確認さ
 れた．

• 14:40-15:10　一般講演４(SIG-KST-039-04)
• 単眼カメラ画像からの姿勢推定技術を用いた茶道点前の分析
• 〇南久惠，田口亮(名工大)
• 配布資料(非公開)

 要旨：
 本研究では，筆者である茶道表千家教授者の点前を，カーネギーメロン大学のZhe Caoらが
 開発した深層学習に基づく姿勢推定技術(OpenPose)を用いて画像解析し，熟練者として
 初心者の動作との差異を定量的に比較する．また，動作の美しさに関するアンケート調査
 を行い，動作の特徴と美しさの関係を明らかにすることを目的とした．点前動作の定量化
 や点前の美しさ分析が茶道指導の一助となり，日本の食文化や文化芸術の振興につながる
 と考える．

• 15:10-15:15　閉会　

【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。
※今回はオンライン開催のため、参加希望の方は必ず事前にお申し込みください。接続方法をお知らせします。
※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39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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【発表申し込み】

（※開催準備の都合により、〆切が通常の研究会より早く設定されています）
発表申込〆切：2020年2月14日(金)
原稿提出〆切：2020年2月28日(金)

発表申込・投稿の方法や発表形式等については、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

【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)