石野ゼミの学生が学術研究活動を「情報処理学会第87回全国大会」で発表しました。

3月13日（木）、石野亜耶ゼミ（ビジネス情報学科）の学生2名が、画像処理や画像生成AIを活用した研究を実施し、情報処理学会全国大会で発表しました。

近年、AI技術が急速に発展しています。石野ゼミでは、画像処理や生成AIなど、AIを活用した研究を行っています。

石野准教授は、「2人とも、研究のタスク設計や問題点の洗い出しを自ら行い、丁寧に研究し、学会発表まで行い、とてもよく頑張っていました。研究に対する真摯な姿勢が素晴らしかったです。研究を通して身に着けた力を、今後も活かしていってほしいと思います」と振り返りました。

2名の学会発表の詳細は次のとおりです。

大会名称：情報処理学会 第87回全国大会　万有知能化の世紀へ ー 実世界に行きわたる人工知能
大会会期：2025年3月13日（木）～15日（土）
会　　場：立命館大学 大阪いばらきキャンパス

【題目】
キュウリの葉かきデータセットの構築

【要約】
キュウリは成長が早いため、葉かき（不要な葉を取り除く作業）を毎日実施する必要があります。葉かきすべきキュウリの葉の選定は、葉の成長や病気の状態、葉のバランスなど様々な観点から判断する必要があるため、難易度が高く、初心者に葉かき作業を習得させるには多大なコストがかかります。

そこで本研究では、初心者への葉かき作業の補助を目的に、葉かきすべきキュウリの葉を自動判定するシステムを目指します。本システムを実現するため、作業者の視線カメラから葉かきの様子を撮影し、その動画から切り出した画像に対して、葉かきの判断材料となる葉の状態をラベル付けしたデータセットを構築しました。

【コメント】
情報処理学会という大規模な学会で、発表を行えるとことは、貴重なことでとても良い経験になりました。この発表を行うにあたり、研究や論文作成など忙しかったですが、学生生活の集大成として、いい発表ができました。

【題目】
コーディネート画像の領域間情報を記述したアパレルデータセットの開発

【要約】
レイヤードスタイルは、日々の着こなしに不可欠であり、差し色を入れたり、インナーを変化させたりすることでコーディネートにアクセントを与えることができます。「ジャケットのインナーとしてニットをレイヤードしている」などのスタイルを、マルチモーダルAIに理解させるために、対象となる領域の決定と、アイテム間の関係記述という2つの課題があります。

そこで、シンプルなヒューリスティックにより領域を決定し、その結果決定の成否を分析することで、レイヤードされたアイテム間の関係記述を行う方法を提案します。この関係を使用することにより、画像生成や画像理解などにおいてマルチモーダルなデータとしての利用について検討します。

【コメント】
学会発表は初めてで、約4000人が参加するという規模の大きさに不安と緊張がありましたが、自信を持ち発表を行うことができました。また、たくさんの方の研究発表を聞くことができ、学会発表を通して、学生生活最後にとても貴重な経験ができてよかったです。