IoT技術と人工知能による ヒューマンエラー対策セミナー ～行動センシングによるヒューマンエラー予兆の検知と その活用の留意点～

機械学習とIoT技術を活用したヒューマンエラー対策を一日速習！
生産現場のスマートファクトリー化やインテリジェント製品の開発に役立ちます。

【講師】立命館大学 情報理工学部　特任助教 博士（工学）　梶原 祐輔 先生

2013年3月に金沢大学大学院自然科学研究科電子情報科学専攻を修了し、同年4月に立命館大学情報理工学部特任助教に採用となり、現在に至る。

日常生活における健康増進やうつ病予防を目的とし、ウェアラブルデバイスを用いて取得した生体情報や気象情報を用いた機械学習による気分予測、歩行と気分変化の関連性を解析、画像処理手法を用いた軟性膀胱鏡の操作支援等の医療福祉システムの研究開発や、深層学習を用いた単調作業におけるヒューマンエラー予兆の検知やユーザの性格とRFIDタグを用いて取得したユーザの足取りから身体的疲労状態を識別、トピックモデルを用いたECサイト解析等のセンシング技術や画像処理技術、自然言語処理技術を用いた応用システムの研究開発に従事している。

2014年8月に情報処理学会MBL研究会優秀論文賞受賞。
2016年International Conference of Universal Researchers SESSION BEST PAPER受賞。
情報処理学会、電気学会、各会員。

【セミナーポイント】

　本セミナーでは、まず、ヒューマンエラーはなぜ起こるのか、ヒューマンエラーによる企業のリスクと現状のヒューマンエラー対策を説明します。その上で深層学習によるヒューマンエラー予兆検知や作業者の熟達度推定によるミステイク対策の有用性と必要性について触れ、これらを導入し、活用するための留意点について解説するとともに、質疑応答を通して理解を深めます。また機械学習の基礎から、最近話題のディープラーニングまでを具体的な事例とともに解説し、機械学習に対する理解も深めます。本セミナーを受講することで、ヒューマンエラー予兆検知などの機械学習を活用した生産現場のスマートファクトリー化やインテリジェント製品の開発に役立ちます。

■主な受講対象
企業の研究開発、工場の生産管理、ＩＴ関連のご担当者

■本セミナーに参加して修得できること
・機械学習の基礎とその活用方法
・認知心理学の基礎とその活用方法
・機械学習による技能の熟達度推定
・機械学習によるヒューマンエラー予兆検知手法

【セミナープログラム】　

１．ヒューマンエラーと認知

　(ア) ヒューマンエラーはなぜ起こる
　　(1) ヒューマンエラーの分類
　　(2) 現在までのヒューマンファクター研究
　　(3) 動的な意思決定
　　(4) 生産工程における状況の変化
　　(5) 長期記憶の種類とその仕組み
　　(6) ワーキングメモリと注意
　　(7) 自動的処理と意識的処理
　　(8) ストレスと感情
　　(9) 意思決定とバイアス
　(イ) ヒューマンエラー事故と企業のリスク
　(ウ) 現状のヒューマンエラー対策
　　(1) 安全対策とその定義
　　(2) 安全マネジメント
　　(3) SafetyIとSafetyII

２．機械学習とＩｏＴ技術

　(ア) 機械学習の種類
　　(1) 強化学習
　　(2) 教師なし学習
　　(3) 教師あり学習
　(イ) パターン認識
　　(1) 特徴空間とその学習
　　(2) 汎化と過剰適合
　　(3) 汎化能力の評価
　　(4) 単純パーセプトロン
　　(5) 多層パーセプトロン
　　(6) 深層学習
　(ウ) 機械学習とIoT技術の活用の留意点
　　(1) センサの種類
　　(2) 行動センシングの基礎
　　(3) ウェアラブルデバイスの落とし穴

３．ヒューマンエラー予兆の検知

　(ア) Working Rhythmの乱れとヒューマンエラー
　　(1) 時系列解析の基礎
　　(2) DTWによるWorking Rhythmの表現
　　(3) Working Rhythmの乱れを表す特徴空間
　(イ) 深層学習によるヒューマンエラー予兆検知
　　(1) ヒューマンエラー予兆の確信度
　　(2) ヒューマンエラー予兆の検知とその結果
　(ウ) ヒューマンエラー予兆が表れる部位
　　(1) Kinectによる関節部位の動き抽出
　　(2) フーリエ変換による周波数解析
　　(3) ヒューマンエラー予兆が表れる部位

４．【農業従事者】の熟練度推定とミステイク対策

　(ア) 熟練者と新規就農者の技能の違い
　　(1) 新規就農者への支援とその必要性
　　(2) コンテキスト調査法による技能の調査
　　(3) 熟練者の評価と評価基準の明確化
　(イ) 農業従事者の技能の定量評価とその推定
　　(1) 隠れマルコフモデルによる状態の分類
　　(2) フーリエ変換による動きの特徴抽出
　　(3) 機械学習による熟達度の推定
　(ウ) 熟練度推定とミステイク対策

５．ヒューマンエラー予兆の検知とその活用の留意点