久留米工業大学
新着情報
2023.09.1114チームが堂々発表。AI 教育プログラム「地域課題解決型PBL」成果発表会を開催。
久留米工業大学の AI 教育プログラム「地域課題解決型PBL」では、主に久留米・筑後地方の企業・自治体の方々が抱えている地域課題に着目し、AIを用いた課題解決型学習（PBL）に注力した教育を実践しています。
本プログラムには、全学必修の AI 教育において特に優秀な成績を修めた学生たちが参加し、2023年8月25日(金)、企業・自治体と共に約半年間かけて試行錯誤してきた成果を地域の皆さまに発表しました。
本学の AI 教育は、文部科学省が認定するMDASH（数理・データサイエンス・AI教育プログラム）のリテラシー及び応用基礎の両レベルにおいて、特に優れた教育プログラムとして、「＋」（プラス）に選定されています。
現時点で、この２つのレベルでプラスに選定されている大学は、全国で４校のみ、そのうち私学は本学のみです。
＜チーム1＞国内安全第一（ National safety first ）
協 力 ：松尾建設株式会社
テーマ ：AIや ARを用いた建築現場における危険予知活動の支援
発表概要 ：
- 課題
建設現場におけるはしご、脚立、立ち馬等による事故は2011年から2015年までの5年間で、162件発生。その半数は重傷事故であり、5名の死亡者を数える。 - 解決方法
顔認証による作業員認識。
危険動画視聴アプリによる注意喚起。
骨格検知による危険動作の認識と危険通知。
カメラによる安全服装チェック。
危険な領域への接近を検知しアラームを鳴らす。
危険検知と連動した骨伝導による危険通知。 - 振り返り
認識したそれぞれの作業員に服装チェックや作業内容確認、危険の警告を施し、安全に作業ができるようになった。 - 今後
顔認証の精度を上げる。危険領域に立ち入る前にアラームを出せるようにする。
＜チーム2＞問い合わせJABOT （QA JABOT）
協 力 ：JALエンジニアアリング総務部・日本航空整備本部業務部
テーマ ：JAL整備本部 /JALエンジニアリング『問い合わせ Chatbot』
発表概要 ：
- 課題
総務部へ業務規則についての問い合わせが殺到し、本来の業務に支障が出ている。 - 解決方法
専用Chatbotを開発し、事務作業負担の軽減、業務効率化を図る。 - 振り返り
事前にアップロードしたPDFファイルの内容から、AIが質問にあった回答をする問い合わせChatbotを試作できた。 - 今後
課題として残った、質問文の文字数制限やPDFの情報量の問題、AIが表の内容を誤認識してしまう問題への解決を目指す。
＜チーム3＞コンクリート 研究チーム（ Concrete Students ）
協 力 ：株式会社栗木工務店
テーマ ：コンクリートのひび割れ予測（ひび割れ幅・長さの自動計測）
発表概要 ：
- 課題
被災した建物の被害調査には、多くの専門家・技術者が現地調査を行なわなければならない。調査は危険も伴う。 - 解決方法
離れた場所から撮影し、AI により検出。前回は、実験で得られた画像を用いてひび割れの有無分類と長さ算出まで実施した。今回は、ひび割れの画像を用いた画像処理により、ひび割れの角度を求めて幅を算出するプログラムに拡張する。 - 振り返り
実験で得られたデータを画像処理によりひび割れ角度を検出できるプログラムを作成した。実測値と算出値を比較した結果、角度：+2°、幅：-0.12mm差の正確が得られた。 - 今後
時間経過ごとのひび割れを予測するプログラムを開発する。
＜チーム4＞チャットフューチャー（ Talk AI ）
協 力 ：株式会社丸信ホールディングス
テーマ ：ChatGPTを用いた顧客対応 チャットボットの開発
発表概要 ：
- 課題
営業担当者が作成しているお役立ち情報は、情報量が多く、検索に手間がかかるため、うまく活用されていない。 - 解決方法
ChatGPTを用いて、会社内での情報共有をサポートするAIチャットボットを開発。 - 振り返り
概ね業務に役立ちそうだという評価をもらった。 - 今後
ユーザインタフェースの改善
ChatGPTのプロンプトの改善
お役立ち情報の更新処理
＜チーム5＞画像処理班（ Image Processing Group ）
協 力 ：株式会社モノリシックデザイン
テーマ ：人物の高精細切り抜き AI 開発
発表概要 ：
- 課題
年賀状などで使用できる高精細な切り抜き画像が業界で求められている。人力で切り抜くと膨大な時間が掛かる。現状のAIでは、切り抜く際に、切り抜く部分とその周りとの境界が甘くなってしまう。 - 解決方法
髪の毛一本まで高精度に切り抜くことができるAIの開発。 - 振り返り
高精度に切り抜くことができるAIを開発した。画像枚数を増やすことで、様々なシーンに対する学習ができるので、より精度が上がる。epoch数を増やすと精度は向上するが、増やしすぎると過学習を起こし精度が低下した。ベストな値を探すことが必要であることを知った。訓練データの量だけではなく質も大事であることが分かった。
＜チーム6＞ベリーピッカーズ（ Verry Berry Pickers ）
協 力 ：株式会社アイナックシステム
テーマ ：ロボつみの進化（画像認識による新たな品種のイチゴに対する完熟度予測）
発表概要 ：
- 課題
あまおうには色のランクが10段階あるが、現在の AI システムでは、4段階しか判別できていない。 - 解決方法
10段階のランク付けを光や陰に左右されない色相で判別し、AIに学習させることで自動判別を実現する。 - 振り返り
ピクセル単位でのアノテーションをおこない、機械学習を試すことができた。 - 今後
学習データを増やして10段階の判別を実現する。
＜チーム7＞DX 陶磁器（ Deluxe Ceramics ）
協 力 ：伊万里市伊万里焼及び粘土組合
テーマ ：伝統工芸品（陶磁器）のDX化〜粘土生成と風鈴の分析〜
発表概要 ：
- 課題
年々事業者数・従業者数が減少しており、事業継承が課題となっている。 - 解決方法
身近に感じてもらう土鈴づくり体験を提案。 - 振り返り
収録した音声を周波数変換し、ピークの周波数や形状に着目することによって音の評価が可能であることを示した。 - 今後
土鈴の出来栄えを評価できるAI システムの構築を行う。将来的には、土鈴を題材にした「陶芸体験×AI評価」を行うイベントを開催。陶磁器を身近に感じてもらい、地域貢献と伝統産業の継承に貢献することを目指す。
＜チーム8＞ 土いじり（ Ground Touch ）
協 力 ：株式会社みらい蔵
テーマ ：土づくりに着目した AI 活用によるデジタル農業の推進
発表概要 ：
- 課題
問い合わせの業務負担を軽減したい。回答の質の均一化と適切な問い合わせ対応により、顧客満足度を上げたい。 - 解決方法
過去の問い合わせ対応における資産を活用した辞書型チャットボットを実装する。 - 振り返り
過去の問い合わせの内容について自動応答を実現した。業務自動化では、初心者で平均40分、熟練者で平均10分かかっていた作業を平均30秒まで短縮できた。 - 今後
UIの開発、AI-OCRの利用、生データ保存の改善を行う。
＜チーム9＞お茶目（ Team Tea-eyes ）
協 力 ：株式会社味香り戦略研究所
テーマ ：AIを用いた八女茶の味予測
発表概要 ：
- 課題
気象環境による八女茶の味の予測をしたい。 - 解決方法
入力層、中間層、出力層で構成されていて「重み」といわれるニューロン同士の結びつきの強度を調節しながら正解に近づける。また、その出力結果を用いて繰り返し学習する。 - 振り返り
気象条件によって、渋味刺激は比較的良い予測ができた。また、気象条件を変えることで正解値と予測値のズレが変化したことから、気象条件が味質に影響を与えることを検証できた。 - 今後
水やりなどの気象条件以外の変数も加えた機械学習を検討していきたい。
＜チーム10＞グリーン Q （ GreenQ ）
協 力 ：久留米原種育成会
テーマ ：収穫したキュウリの品質評価アプリの開発
発表概要 ：
- 課題
キュウリの品質評価を、人の手作業で行うことは大変である。 - 解決方法
AI を活用した品質評価自動化アプリの開発。 - 振り返り
撮影するだけでキュウリの品質評価が可能なアプリ開発ができた。
収穫データの自動グラフ化機能を実装するなど、管理の負担を軽減できた。 - 今後
UIの改善、長さを測る機能実装、分類精度の向上、データベースの整備、スマホでの利用を可能にする。
＜チーム11＞マチコ de GO!!（ Machiko de GO!! ）
協 力 ：広川町教育委員会 生涯学習課
テーマ ：Teachable Machineを用いた広川町スタンプラリーアプリの開発
発表概要 ：
- 課題
スタンプ台の設置・管理、数百名を超える参加者への台紙配布、集計が大変である。人手による運営のため、イベント実施期間が限られてしまう。 - 解決方法
スタンプラリーのスマホアプリを開発する。撮影した画像を読み込むだけで、AIが画像認識し、自動的にスタンプが押されて集計する。 - 振り返り
Unityでアプリを開発できた。画像認識にはTeachable Machineを利用し、Node-REDでスマホアプリと接続した。Googleフォームを用い、自動集計も可能にした。 - 今後
来年度のイベントに向けて、改善を行う。
＜チーム12＞ 心に寄り添う AIチーム（ Team Close to You ）
協 力 ：佐賀県立中原特別支援学校
テーマ ：学習者に寄り添う AI メンターの実現と教育実践・評価
発表概要 ：
- 課題
特別支援学校では障がいの種類によりクラス分けされるため、先生一人、児童一人のクラスが存在する。友達と関わることで得られる貴重な経験が得られにくい状況がある。教室で先生と二人きりだと緊張する児童もみられる。 - 解決方法
骨格や手の検出、表情認識により、人(先生)の動きを模倣するバーチャルメンターを実現。バーチャルメンターを特別支援学校の授業に導入し、友達役として学習者に寄り添う支援を行う。 - 振り返り
表情認識、骨格認識、手の認識により、先生の動きを模倣するバーチャルメンターを実現した。学習者はバーチャルメンターに愛着を持ち、「また一緒に勉強したい」という意思を示すなど、有効性の確認ができた。 - 今後
バーチャルメンターをAIメンターに発展させるとともに、メタバース空間での特別支援教育も実現したい。
＜チーム13＞ メディカル AI（ Medical AI ）
協 力 ： 九州大学病院
テーマ ：AI 解析を用いた ストーマ患者の装具選択モデルの開発
発表概要 ：
- 課題
各々の患者に適切なストーマ装具の決定に時間を要する。 - 解決方法
過去のストーマ患者データを学習した AI による装具選択を実現する。 - 振り返り
学習モデルによる評価結果は正解率80%となった。今回の学習データ数はまだ少なく、検証データの偏りが影響している可能性がある。 - 今後
学習データセットの構造化を見直しながら、学習データセットの拡張を行う。また、現場での実用化に向けて、出力を細分化する必要性がある。カルテデータに加えてCT画像も利用したニューラルネットワークモデルを構築する。
＜チーム14＞ マッスルプロテイン（ Muscle Protein ）
協 力 ：株式会社テクノソリューション
テーマ ：AI・センシング計測によるトレーニング効果の定量化
発表概要 ：
- 課題
場所を選ばずに効率的な筋力トレーニングを行えるようにしたい。 - 解決方法
疲労状態と運動状態を把握するためにウェアラブルセンサを用い、解析法の構築とAIを用いた判断を行う。疲労状態の計測として、筋電情報を周波数解析し、高周波数に着目することによって、疲労感を把握する。運動状態の計測として関節の負荷を表す関節トルクT を利用し、運動解析に用いられている関節パワーW についても計算する。 - 振り返り
筋電情報を周波数変換し、高周波数に着目することによって疲労状態の把握できることを示した。関節トルク・パワーを計算することによって筋電情報からではわからない運動状態の把握や効率性の判断に使用できることを示した。関節トルク・パワーはダンベル重量が変更になった場合でも計算に反映することができる。 - 今後
解析情報の判断には専門的知識が必要。AIを用いることによって状態判断が可能なシステムを構築する。
（写真：九州大学病院 国際医療部 アジア遠隔医療開発センター 副センター長 技術責任者 講師 / 芸術工学博士 工藤孔梨子 氏）
<もともと久留米工業大学とは共同研究をさせていただいておりまして、例えばデータベースシステムの開発や、人体の複雑な構造を3次元コンピュータグラフィックスで視覚化するといった研究をしてきました。そんな中でAI 応用研究所のことや、企業と連携した AIの教育プログラムのことを伺いました。病院には、AIを活用して患者様により良い医療を提供したいというニーズはたくさんあると思います。このAI教育プログラムを当院の医師に紹介したところ外科医師が興味を示し、患者さんに適したストーマをAIで予測するという取り組みが始動しました。
はじめは3ヵ月で授業が終わると聞いて、短いなと思っていました。本当に3ヵ月で大丈夫なんだろうかと。はじまってみると、データの受け渡しや分析方針決めにもかなり時間がかかりました。でも、最後、学生さんがすごく頑張られて、最終的には、80%の正解率でストーマを予測することができました。久留米工業大学の先生も学生さんも本当にすごいなと思います。参加してよかったです。
今回のテーマは学生さんが、研究という形で継続してくれる予定です。また、別のテーマでも、例えばメタバース、バーチャルリアリティなど久留米工業大学は大変高い技術力を持たれていますし、当院にもその活用に興味を持つ方は多いと思いますので、引き続き連携ができたら嬉しいです。
（写真：佐賀県立中原特別支援学校 教諭 / ICT教育支援部主任 松永泰臣 氏）
昨年、学生さんが AI の研究をされるということを伺い、興味があったので参加させていただきました。
AI を活用した学習支援ということで、特別支援学校で障がいのある子どもたちが学んでいく際に、このような選択肢があると面白いだろうなと思いながら拝見させていただきました。
今回開発していただいたものも、十分実用的な意味のあるものだと思いますので、どんどんバージョンアップ、パワーアップさせていっていただき、現場の子どもたちに寄り添えるようなものに発展していっていただけると嬉しいです。
（写真：株式会社アイナックシステム 企画開発室 田志宗一郎 氏）
実は前々回の第1回に参加させていただいてまして、その経緯もあり、今回もぜひにということで参加させていただきました。
回を重ねるごとに規模が大きくなっており、またプレゼンテーションの中身、質も良くなってきているという印象も受けて、びっくりしております。また、プレゼンテーションを拝見する中で、私も学ばなきゃなという意識が芽生えました。ハキハキ話すことですとか、どのようにみんなにアピールしたらいいのか、など。初心に戻らされました。
大学との共同研究を継続させていただきながら、より良い製品を生み出していき、アイナックシステムのアイコンである「 ! 」を、世の中に驚かせるようなものを作っていければと考えております。
（写真：情報ネットワーク工学科 2年 中島育斗さん）
AI について、いつもの授業より、より深く学びたいと考えて参加しました。
企業の目線に立つ難しさを感じました。学生目線での提案はなかなか刺さらず、企業目線に立つという点で壁にぶつかりました。先生や仲間の助けをもらいながら、乗り越え、成長させていただいたと思います。
将来は、地元に帰って教員になろうと考えています。子どもたちには、相手の目線に立って、伝えたいことを伝える練習をさせたいと考えています。
（写真：機械システム工学科 2年 兵藤栞さん）
自主的に何かに挑戦したいと考えて参加しました。
企業の方に協力をいただきながら、企業の問題をまとめて、自分たちの頭で解決策を考えて、協力して解決していくことがとてもいい経験になりました。また、自分に自信がつきました。自分で挑戦したことを最後まで成し遂げたことが自信に繋がったと思います。
今回経験したことを活かして、課題を解決する能力を高められたらと思います。
（写真：情報ネットワーク工学科 4年 乘越浩大さん）
理由は2つありまして、小田先生からの勧めと、自身の研究の内容とPBLの内容が重なる部分があり参加しました。自身の研究とは、建設現場における作業前確認のAR表示システム・Webシステムをつくることです。
なかなか企業の方と共同研究する機会はなかったので、知識をつける点でも、マネジメントスキルを向上させる点でも、とても力になりました。また、就職活動でもこのような話をすることができ、そういう意味でもすごく大きな経験だったと思います。
就職先はコンサルティング関連の会社になりますので、企業の課題をどんどん自分で見つけて、解決できるようにITの勉強をしていきたいと思います。
今年で地域課題解決型のPBLは3年目になります。毎年毎年テーマの数も増えて、内容も幅広く充実してきているのではないかと思います。それも、やはり地域の企業の皆さま、地域の自治体の皆さまにご協力をいただいているからこそだと、改めて今日、感謝の気持ちでいっぱいになりました。ありがとうございました。
今年入学された1年生からPBLの授業が半期ではなく、3年生まで継続して行えるカリキュラムに変わっておりますので、今後は、長期間に渡ってスパイラルでPBLを実施していくことが可能です。また、先輩が後輩を教える、異年齢の学生同士が協力をして、一緒に取り組むという連携もできれば、より難易度の高い研究活動になるのではないかと思います。今後、学生には、今年頑張った経験を活かし、3年生・4年生の卒業研究でも、AI やデータサイエンスを活かした課題解決に発展させていき、さらに大学院への進学が増えていくことを期待しているところです
発表会自体を見ましても、PBLの開始当時と比較しましても、随分成長が見られたのではないかと思います。学生さん自身はそれに気がつかないかもしれませんが、私は身近で見ていて、非常に実感いたしております。今年は、台風の影響で発表日時が変更になりましたが、夏休み中にも関わらずほとんどの学生が発表会に参加し、発表してくれました。中には遠方に帰省していたのに戻ってきてくれた学生もおり、非常に嬉しく思います。学生には、実践的な学習ができたことを誇りに思い、連携をしていただいた地域の方に感謝をしながら、今後の糧にしてもらえたらと思います。
久留米工業大学は、これからも地域と共に AI を上手に活用しながら、地域社会に貢献していきたいと考えております。
今後はさらに企業や自治体をはじめ、より多くの地域の方々と関わっていきたいと考えておりますので、少しでもご興味がございましたらまずは一度お気軽にご連絡ください。
＜久留米工業大学の AI に関するお問い合わせ先＞
久留米工業大学 総務課
電話 ：0942－22－2345（代表）
FAX ：0942－21－8770
E-mail：somukikaku@kurume-it.ac.jp
