第1部. 感情・感性に関わる画像データベースの構築と深層学習を用いた解析

(2020年1月16日 10:00〜11:30)

　近年、AI技術の発展は目覚ましく、広く社会利用されるようになってきた。AI利用における重要な課題の一つとして、ビックデータの収集・解析が挙げられる。特に、人間の感性・感情を対象としたビックデータの収集・解析は、人間の行動解析データに比べ、経済的・時間的なコストを要するため、十分に研究されていなく、技術開発も発展の余地が十分にある分野である。
　本講演では、本研究室で行っている人間の感情・感性を対象としたデータ収集と、AI(深層学習)を用いてデータ解析について述べる。

1. 最近の深層学習の話題
2. 画像処理と深層学習
3. 人間の感性・感情とビックデータ
4. 表情データベース
5. 深層学習を利用した表情解析
6. 深層学習を利用した表情変化
7. 画像の好ましさ
8. HDR画像とトーンマッピング
9. 好ましい見えに関するHDR画像データベース
10. 深層学習を利用した画像の好ましい見え再現
• 質疑応答

第2部. 感情認識AIを活用した感性の定量化と活用方法

(2020年1月16日 12:15〜13:45)

　近年のAI技術の進化によって、人間の内面の可視化が進むことへの期待感が増しています。実際、弊社でも表情認識AIおよびそれを発展させた印象評価AIなどを開発しており、プロダクト化に向けたプロジェクトも進んでおります。
　しかしながら、根本的な問いである、「感情」とは何か、それを感じる「心」とは何か、「感性」とは何か、について決着した結論はなく、白熱した議論があります。AIの技術や、背景となっている理論のご説明、活用事例の紹介を踏まえて、最前線の論点についてみなさまと考えを深めていければと考えております。

1. 自己紹介/会社紹介
2. 感情認識AIの種類と特徴
3. プロダクト紹介 (感情認識AIの概要)
4. 表情の感情認識AIの理論的背景
5. 感情とはなにか
6. 心の問題
7. 何ができて何ができないのか
8. 印象とは何か (感性とは何か)
9. 活用事例 (印象評価、学習効果、満足度評価)
10. 活用のこつ
11. 感情認識AI発展の展望
• 質疑応答

第3部. 人工知能を活用した感性価値の定量化と活用方法

(2020年1月16日 14:00〜15:30)

　AI技術の歴史・近年のAIの成果・シンギュラリティ・AIの抱える課題・深層学習・強化学習・統計的機械学習の課題といったAIのトピックをふまえ、これまで定性的にしか表現できなかった「感性」を定量化することで、どのようなことが実現できるようになるか、感性AI株式会社での実際の取り組みを交えて解説します。

1. これまでのAI技術の歴史
   1. 本当の“AI”とは何か
   2. 人工知能これまでの歴史
   3. AIの超えられない大きな壁
2. 近年のAIの成果
   1. 機械学習 ～第三次AIブームの火付け役～
   2. 今のAIはどのくらいすごい?
   3. AIの得意なこと、不得意なこと
   4. 近い将来におけるAIの活用予想
3. 感性AIでの感性定量化の取り組み
   1. 感性とは何か
   2. 産学連携によるAIの広がり
   3. 感性AIにおける取り組み
   4. 感性AIのこれから
• 質疑応答

第4部. ビジネスの科学的な意思決定を支える分析と文化

～消費者の感性を定量的に評価する調査・統計解析・機械学習～

(2020年1月16日 15:45〜17:15)

1. 意思決定に必要な材料は因果関係
   1. 成功事例をマネしても成功しない訳
   2. 施策の有効性がわからない「顧客に聞く」調査
   3. 人によって変わる、十人十色の分析結果
2. 文化は戦略を喰う
   1. 官僚的かつ感覚的な意思決定文化
   2. アウトソースを常態化するリスク
   3. 文化が根付くまでの突破方法「ブレイン×マフィア」
3. 感覚的になりがちな領域における意思決定
   1. ブランドネームはどうあるべきか?
   2. テレビ広告の出稿量はどうすべきか?
   3. デザインの機密を保持したまま如何に評価するか?
• 質疑応答