TA募集
優秀な秘書のように気が利くシステムをつくりたい
明治大学 総合数理学部 ネットワークデザイン学科 櫻井 義尚
指示されたことだけでなく、その人の状況や思いをくみ取り、相手が求めているものを提案する。そんな優れた秘書やコンシェルジュのようなシステムはつくれないものでしょうか。
私は人工知能技術をベースに、利用者の意図や状況を認識し、それに応じた情報やサービスを提供することで、その人の作業や意思決定をサポートする「気が利くシステム」の研究をしています。 例えば仕事の場では、プロジェクトの状況を把握して適切な選択肢を提案してくれたり、会議やマーケティング、意思決定に必要な情報を探し、整理して提示してくれたりします。プライベートでは、自分の趣味にあった商品を探してくれたり、スケジュールを最適化してくれたりします。
私は人工知能技術をベースに、利用者の意図や状況を認識し、それに応じた情報やサービスを提供することで、その人の作業や意思決定をサポートする「気が利くシステム」の研究をしています。 例えば仕事の場では、プロジェクトの状況を把握して適切な選択肢を提案してくれたり、会議やマーケティング、意思決定に必要な情報を探し、整理して提示してくれたりします。プライベートでは、自分の趣味にあった商品を探してくれたり、スケジュールを最適化してくれたりします。
このような「気が利くシステム」の一つとして、すでに実用化されているのが、利用履歴に基づくレコメンデーションサービスです。過去の履歴を解析し、利用者の特徴や行動原理を抽出し、その人がどのようなものを求めているのかを推定し、自動的に検索結果を適切なものに調整する。このような検索のパーソナライゼーションは、今後ますます進化していくでしょう。
私が研究している「感性イメージ検索」では、「スウィート」「フルーティー」などの感性語のパラメーターを設定して、香水などを検索することができます。しかしこのような感性語の評価基準は、人によって異なります。そこで利用者の検索履歴を解析することで、個人差を自動的に補正しています。最終的には、自分の趣味志向を理解してくれ、この人はこういうものが好きだろうと提案してくれる、行きつけのお店のコーディネーターのようなシステムを目指しています。
私が研究している「感性イメージ検索」では、「スウィート」「フルーティー」などの感性語のパラメーターを設定して、香水などを検索することができます。しかしこのような感性語の評価基準は、人によって異なります。そこで利用者の検索履歴を解析することで、個人差を自動的に補正しています。最終的には、自分の趣味志向を理解してくれ、この人はこういうものが好きだろうと提案してくれる、行きつけのお店のコーディネーターのようなシステムを目指しています。