岡部　正幸（おかべ　まさゆき）

印刷用ページを表示する 2023年5月1日更新

研究者紹介

岡部先生画像

所属： 地域創生学部地域創生学科地域産業コース　職位：准教授　学位：博士（工学）

研究室：県立広島大学広島キャンパス1567号室

E-mail：okabe＠（＠の後にを付けて送信ください）

研究内容：https://researchmap.jp/m-okabe

研究に関する自己ＰＲ

機械学習を利用した適応型情報システムに関する研究を行っています。情報システムを利用する際にユーザから得られる情報を元に，その嗜好性や行動パターンを学習し，状況や文脈に応じて適切に動作するシステムの構築を目指しています。

研究テーマ

複合イベント処理（CEP），説明可能な人工知能（XAI），ユーザ適応型情報検索システム，インタラクティブ機械学習，半教師あり学習アルゴリズム

研究の特徴・内容

機械学習では，一般にデータの種類を人手でラベル付けした訓練データと呼ばれるデータ集合を用いて予測式や分類ルールを生成します。しかし，問題によっては，コストなどの問題によりラベル付けが十分に行えない，クラス間のデータに偏りがあるなど，理想的な学習環境が整っていないことが多々あります。また，学習が行えたとしてもどのようなことを学習したのか分からない状況では実運用を躊躇してしまうこともあります。

私が研究を行なっている半教師あり学習や説明可能AIは，このような問題に対処するための方法です。特徴空間におけるデータ間の関連性やグラフ構造を利用した訓練データの有効活用法，効率的に学習を行うための能動的なラベリング方法，また次元圧縮に基づく判定根拠の可視化など，これらを実現するための具体的なアルゴリズム・システムの開発を多種多様なデータ（ニュース，料理レシピ，音楽，企業決算，活動量ログ，災害画像など）を対象に行なっています。

受験を検討している方々へ

機械学習を用いることにより，需要予測，与信審査，画像・音声認識，機械翻訳など様々な問題において，これまで人間が行なってきた作業を人間と同程度またはそれ以上正確に実行できるようになっています。一般に機械学習によって達成できる能力はデータの増大とともに向上するといわれていますが，ただ増やせば良いというわけではありません。人間が行う学習と同じように，質の良い例題（データ）を与え，苦手な問題（判断のつかないデータ）を明らかにし，時には複数人で相談させる（集団学習による多数決判断）など，色々と手をかける必要があります。また，このような作業を専門家以外の人でも行えるようにするための仕組みを考えることも重要です。

機械学習は，今後社会において幅広く用いられていくと同時に，解決すべき多くの問題が生じることも予想されます。実社会に役立つデータ解析技術とはどのようなものなのかについて，みなさんと一緒に考えていきたいと思います。

連携協力を検討している方々へ

機械学習では，一般にデータの種類を人手でラベル付けした訓練データと呼ばれるデータ集合を用いて予測式や分類ルールを生成します。しかし，問題によっては，人手によるラベル付けが十分に行えないなど，理想的な学習環境が整っていないことが多々あります。また，学習が行えたとしてもどのようなことを学習したのか分からない状況では実運用を躊躇してしまうこともあります。

私が研究を行なっている半教師あり学習や説明可能AIは，このような問題に対処するための方法論です。少ない訓練データの有効活用や判定根拠の可視化を実現するための具体的なアルゴリズム・システムの開発を多種多様なデータ（ニュース，料理レシピ，音楽，企業決算，活動量ログ，災害画像など）を対象に行なっています。