独立行政法人国立高等専門学校機構　久留米工業高等専門学校（福岡・久留米市、松村 晶 校長）の機械・電気システム工学専攻科２年生の與田悟史さんは、指導教員である黒木祥光教授（久留米高専制御情報工学科）のもと、AIが画像分析を行うための学習手法の一つである「畳み込みニューラルネットワーク（CNN: Convolutional Neural Network）」の研究をしている。與田さんの行った研究により、CNNを用いた画像認識精度の向上が実現した。與田さんの研究成果は、国際会議ICIIBMS（International Conference on Intelligent Informatics and BioMedical Sciences）2022において、『Student Best Paper Award』を受賞している。

ポイント
・画像認識において、畳み込みニューラルネットワーク（CNN: Convolutional Neural Network）の畳み込みフィルタの初期値に、畳み込みスパース表現における辞書フィルタを用いる手法を提案した。
・提案した辞書フィルタはCNNと異なり、少ない学習用画像でも作成することができるため、特に学習画像枚数が少ない場合でも高い分類精度を達成した。

背景
　画像認識において、CNNは他の手法を圧倒した画像認識精度を誇っていることが知られている。CNNのこの高い画像認識能力は、画像の特徴を持つフィルタによって構成される畳み込み層を導入することにより実現している。CNNがうまく学習を行うためには、適切な学習パラメータの初期値を設定する必要があり、Xavierの初期値やHeの初期値を用いたパラメータの初期化手法が提案されている。
　今回の研究では、黒木教授の研究室で研究されている畳み込みスパース表現と呼ばれる画像の近似表現手法を用いてCNNのパラメータの初期値を設定した。提案手法では、畳み込みスパース表現における辞書フィルタがCNNの畳み込みフィルタと同様に画像の特徴を持つことに着目し、畳み込みスパース表現の辞書フィルタをCNNの畳み込みフィルタの初期値に設定しCNNの精度向上を目指した。

畳み込みスパース表現
　畳み込みスパース表現は、画像の特徴を表す辞書フィルタと辞書フィルタの分布を表す係数マップ との畳み込み和によって画像を近似表現する手法。

実験
　実験では、2層の畳み込み層を持つ小さなCNNを用いてデータセットCIFAR-10のクラス分類を行い、畳み込みフィルタの初期化方法の違いによる分類精度を比較した。
　実験の結果、CNNの学習枚数が少ない場合にL1誤差項を用いた畳み込み辞書学習によって初期値の計算を行ったCNNの方が、Xavierの初期値やL2誤差項を用いた畳み込み辞書学習によって初期化を行ったCNNよりも高い分類精度を達成した。

今後の展望
　今回の実験で用いたデータセットの画像サイズは32×32画素と小さいため、より大きな画素数を持つ画像データセットでの検証を行い提案手法の実用性を確認することを予定している。また、CNNの学習中の畳み込みフィルタの変化について調査を行い、提案手法による初期化の影響も明らかにしたいと考えている。この研究の成果が画像認識を始めとするAIの発展に寄与することを期待している。

久留米工業高等専門学校について
　本校は５学科からなる本科と２専攻からなる専攻科を備えた工業高等専門学校で、からくり儀右衛門と呼ばれた発明家・田中久重翁の出身地及びゴム産業の発祥の地である久留米に昭和３９年に創設された。自立の精神と創造性に富み、広い視野と豊かな心を兼ね備えた、社会に貢献できる技術者の育成を教育理念とし、久留米工業高等専門学校の教育・研究の発展に寄与するとともに、地域社会における技術開発及び技術教育に資することに努めている。

【学校概要】
久留米工業高等専門学校
久留米工業高等専門学校
学校名：独立行政法人国立高等専門学校機構　久留米工業高等専門学校
所在地：福岡県久留米市小森野１丁目１番１号
校長名：松村　晶
設立：昭和３９年
URL：https://www.kurume-nct.ac.jp/
事業内容：高等専門学校・高等教育機関

　埼玉県戸田市は、女子栄養大学と戸田市双方が持つ資源を有効に活用し、多岐にわたる分野に連携して取り組むことで、市民サービスの向上及び学生をはじめとする人材の育成に寄与することを目的に包括連携協定を締結した。
　戸田市が抱える健康寿命の延伸等の課題に対し、女子栄養大学が実施している食や栄養学に関する知見をいかし人々の健康維持・改善が戸田市の課題解決に寄与することから包括連携協定の締結に至った。
　なお、協定の締結に当たり、以下のとおり調印式を開催する。

• 日時

令和５年３月２０日（月）１１時～正午

• 場所

戸田市役所４階 公室（戸田市上戸田1-18-1）

• 出席者

【女子栄養大学】
理事長・学長　香川 明夫 様
副理事長　五明 紀春 様
常務理事　染谷 忠彦 様
栄養学部准教授　林 芙美 様
【戸田市】
市長、副市長、健康福祉部長

• 《連携項目》

（１）食育推進に関すること。
（２）健康づくりに関すること。
（３）教育及び生涯学習に関すること。
（４）人材育成に関すること。
（５）産業・経済の振興に関すること
（６）その他市民サービスの向上と地域活性化に関すること。

　西日本電信電話株式会社（大阪市、森林 正彰 代表取締役社長）、関西学院大学（兵庫・西宮市、村田 治 学長）、阪急電鉄株式会社（大阪市、嶋田 泰夫 代表取締役社長）は、約1400名の学生を対象に、通学定期券購入などのDXに関する実証実験を行う。
　従来、通学定期券の購入には、大学などの教育機関が発行する通学証明書を駅窓口に提出して購入する必要があり、毎年繁忙期には、定期券購入のための待ち時間が長くなり社会課題となっている。
　今回、全国初の試みとして、NTT西日本の証明書発行サービスから阪急電鉄の定期券インターネット予約サービス「eていき」（ｅていきシステム）へ通学証明のデータ連携を行い、学生が自宅等に居ながらスマートフォンなどで通学証明の発行や通学定期券のオンライン予約をし、券売機で通学定期券を購入できるサービスをトライアル提供する。この実証実験を通じて、学生向けサービスの利便性向上や大学・駅係員の業務効率化、駅窓口の混雑緩和等に対する有効性を検証する。

実証概要

　実証では、これまで関西学院大学が手作業で発行、学生に配布していた通学証明書発行業務のシステム化を行い、通学経路の申請/承認における業務効率化の有効性を検証する。　また、NTT西日本が大学に提供する証明書発行サービスの在学情報と通学経路データを阪急電鉄のeていきシステムに連携し、学生が阪急電鉄の定期券販売窓口に紙書類を持参することなく、券売機で通学定期券を購入できるサービスをトライアル提供する。この実証実験では、このサービスによる学生の利便性および阪急電鉄の業務効率化、駅窓口の混雑緩和等に対する有効性を検証する。

（１）実施期間2023年3月22日（水）～2023年4月30日（日）

（２）実施対象関西学院大学 教育学部 全学部生 (約1400名)

（３）実証に用いる技術
　①　証明書発行サービス学生はこのサービスにログインすることで、通学経路の申請(②に連携)、通学証明書の発行、通学定期券のオンライン予約(③に連携)が可能。真正な在学情報と大学承認済みの通学経路データを組み合わせ、通学証明書のコンビニ発行やデータ連携を実現する。

②　通学Web通学証明に必要な通学経路の大学窓口への申請/承認がWebで可能。住所から自宅最寄り駅を特定し、大学最寄り駅までの最適な通学経路を探索可能。さらに最安経路など規定の条件を満たした場合に自動承認を行い、通学経路承認業務の効率化を実現。

③　定期券インターネット予約サービス「ｅていき」（eていきシステム）阪急電鉄のWeb上で、利用区間や期間等を入力して予約番号を取得し、定期券発売窓口ではなく券売機で定期券の購入が可能。通学証明書の提出・確認は、駅窓口で行う方法と、Web上で画像を送付する方法の2種類がある。今回の実証実験ではAPIの実装により真正な予約内容がデータ連携されることにより、確認業務の省力化を実現。

（４）本実証で期待される効果
　今回の実証実験では通学経路の承認ワークフローに加え、大学・自宅最寄り駅かつ最短経路など規定の条件を満たした場合に自動承認を行うことで、大学の業務量を大幅に削減する。これにより、大学では新学期、入学シーズンの学生対応など本来注力すべきコア業務に時間を割くことが可能となる。　また、学生目線では、通学途中や自宅に居ながら通学証明の申請や通学定期券のオンライン予約が可能となり、購入時も予約番号を券売機に入力するだけで手軽に完了する。待ち時間の短縮や利便性向上の効果が期待できる。　鉄道会社にとっても、システムチェックにより目視確認の業務が削減できるほか、券売機での通学定期券の購入により、購入時の混雑の緩和や業務の効率化に繋がる。

今後の展開について
　この取り組みが多くの大学、鉄道会社、その他交通機関に広がることで、業務効率化の効果がさらに向上し、通学定期券購入の混雑緩和という社会全体の課題解決につながると考えている。　NTT西日本、関西学院大学、阪急電鉄では、今後もさらなるサービス品質向上、学生の利便性向上に向けて、取り組みを進めていくと共に、通学定期券購入のDX（デジタルトランスフォーメーション）に貢献してゆく。