2025年01月27日（月）
13:00～17:00
広島国際大学 教授 博士（工学） 石原 茂和 氏
【専門】
感性工学、人間工学、ジェロンテクノロジー、バイオメカニクス
【略歴】
2018年4月 - 現在
広島国際大学 医療・福祉科学研究科 医療工学専攻 博士後期課程 指導教員
2012年4月 - 現在
広島国際大学 総合リハビリテーション学部 教授
2007年10月 - 現在
専門社会調査士
2003年6月 - 現在
日本人間工学会認定 人間工学専門家
2005年4月 - 2012年3月
広島国際大学 人間環境学部 教授
2001年4月 - 2005年3月
広島国際大学 人間環境学部 助教授
1998年 - 2001年
尾道短期大学 助教授
1993年 - 1998年
尾道短期大学 講師
1992年 - 1993年
山口大学 工学部 助手
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古典的AIとしてエキスパートシステム，統計的学習理論の感性工学データへの応用，生成AIを用いた文章意味解析，画像生成など
感性工学は、広島大学工学部の長町三生教授により1970年代初頭に始められました。以来、心理学測定法と多変量解析、80年代半ばからはAIの手法も多数取り入れてきました。80年代からのAIの使用については２通りあり、一つは多変量解析の結果の、膨大な数値データをデザイン・設計実務でわかりやすく使用するための、グラフィックも兼ね備えたエキスパートシステムとして、もう一つは、多変量解析の限界を超えた分析を行うために、今で言う統計的学習理論、機械学習の中でも統計数理を重視する手法でした。その結果、少ないサンプル数や、説明変数間の強い相関などの問題を解消、形を統計量として扱うなどが可能になりました。2020年代からの生成AIをはじめとした手法の応用により、意味の世界まで踏み込んだ文章解析が可能になり，SNSを解析して観光振興の戦略を立てられます．また，感性工学評価実験の分析結果にもとづいて，生成AIを活用したデザインプロセスのスピード化などが可能になりました。この講座では、感性工学の手法の初歩を終えられた方むけに、感性工学の応用実践編として、上記のようなAI応用を中心に解説します。
１．感性工学の測定分析 基礎手法概観
1.1 SD法と尺度論，統計分布
1.2 主成分分析（多次元の感性構造を抽出）
1.3 クラスター分析（代表的なサンプルのグループを形成，共通要素を発見する）
1.4 回帰分析系（細かい設計要因と感性との間の関係を推定する）
２．古典的AIの応用：感性工学エキスパートシステムとデザインプロセスの変革
2.1 エキスパートシステムとは
2.2 感性工学エキスパートシステムの実例
2.3 簡単な感性工学エキスパートシステムの作り方
2.4 感性工学エキスパートシステムによるデザインプロセス
３．統計的学習理論の応用
3.1 少数サンプル問題への対応：Partial Least Squares, PLS回帰分析
3.2 自己組織化ニューラルネットワークによる階層化クラスター分析の安定化:arboART
3.3 形を統計量として扱う− 洗練された形状には，アールは何ミリにすれば？
：Morphometricsと感性工学への応用
3.4 お互いに高度に相関がある説明変数の場合：Random Forestによる回帰木
４．生成AIによる分析
4.1 意味の世界まで踏み込んだ文章解析：BERT, LLMによるSNSの意味解析
4.2 感性工学分析結果から，生成AIによるデザインバリエーションの自動生成方法
（なるべく，Google Colaboratoryで試せるように準備中です）
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