特集にあたって慶應義塾大学　青木 義満

QoL向上のためのヒューマンセンシング技術の最先端

　これまで，画像センシング技術は目覚ましい進歩を遂げ，様々な場面における実用化が着実に進められてきた。工業製品の外観検査など，マシンビジョン分野における検査の自動化から始まり，現在では我々の生活における様々な場面において，画像センシング技術が活用されている。画像を取得するカメラの高性能化，得られた画像から意味のある情報を抽出・提示するパターン認識技術，画像生成技術の進化は，空間的，時間的，コスト的な制約を軽減することに成功しつつあり，画像センシングシステムの活躍の場を広げている。これからは，現存している社会課題を解決し，さらに新産業を生みだすような革新的な画像センシング技術の進化と新展開が求められている。
　特に，価値観が多様化し，超高齢化を迎えている現代社会においては，単に量的な豊かさを求めるだけでなく，生活の質的な豊かさ（Quality of Life）を向上させることが求められている。画像センシング技術も他の工学技術同様，単に処理性能を追い求めるものではなく，我々の生活に深く浸透しながら，QoL向上へと貢献することが期待されている。
　本特集では，QoL向上のための画像センシング技術，パターン計測技術について，セキュリティ，スポーツ，官能評価，医療・福祉，食といった領域で研究開発が進められている事例を取り上げる。
　画像中から人物を検出し，様々な属性を認識する人物画像認識技術は，マーケティングやセキュリティ用途で非常に大きな役割を果たしている。鳥取大学の西山正志氏には，様々なシステムが提案されている中で，すべての認識過程を機械任せにせず，観察者が人物属性を認識する際に注目している箇所を視線マップとして活用し，人物属性認識の精度を向上させる取り組みについてご執筆いただいた。性別認識に焦点を当て，訓練画像の偏りの問題や訓練画像のプライバシー保護の問題を解決するアプローチまで紹介している。
　本格的な高齢化社会を迎え，センサーとクラウド技術の進展により，個人の健康データを活用したヘルスケアサービスが注目されている。富士通研究所の内田大輔氏には，一般的な可視光カメラで撮影した顔画像から脈拍を計測する技術について紹介していただいた。心拍変動を周波数解析にかけることで，精度良くストレス状態の推定が可能となることが示されている。日常生活や業務中などで広く活用が期待される興味深い取り組みである。
　医療分野においてもAIの利活用は進められている。希少疾患における病理専門医は世界的に不足しており，AIを用いた診断支援システムの実現が強く求められている。日本アイ・ビー・エムの壁谷佳典氏らには，筋ジストロフィーのAIを用いた診断支援システム実現への取り組みについて紹介していただいた。病理画像の識別に適した新しい識別器により，筋疾患の識別において，専門家を上回る性能を達成しており，今後，広く病理画像全般への活用が期待されるものである。
　スポーツにおいても，競技者支援，コーチング支援など，様々な場面でヒューマンセンシング技術の導入が進められている。慶應義塾大学の仰木裕嗣氏には，画像処理技術を使った視覚障がい水泳選手の支援システムについてご執筆いただいた。泳者がターンに差し掛かったことを聴覚フィードバックで伝えるシステムにおいて，画像処理を用いた壁接近検知装置が活用されている。水中で揺れ続けるレーンラインに対応するための画像処理アルゴリズム，泳者にわかりやすく情報を伝達するための聴覚刺激に関する工夫などについて，具体的に述べていただいている。
　日々の生活において重要な食の楽しみを提供するための試みも行われている。SNSなどで広く視聴されている調理レシピ動画は，工程やできあがりを簡単・短時間に把握できるため，女性層を中心に年代を問わず人気を集めている。中部大学の祖父江亮氏らには，誰でも手軽に調理レシピ動画を作成可能とするため，調理工程を撮影した映像から調理レシピ動画へ半自動処理によって要約するシステムについて紹介していただいた。調理レシピサイトの手順画像と撮影した動画から，画像特徴量の類似度比較によって各調理工程に適したシーンを検索する機能を，操作性を十分に考慮して開発されたインターフェイスも併せて提供しており，実用性の高い取り組みとなっている。
　近年，日本のものづくりにおいて，「感性価値」がキーワードとして挙がっている。個々の感性価値に適合した製品を提供するためには，感覚・感性を指標化し，指標に基づくプロダクトデザインによって新たな感性価値を創出する必要がある。関西学院大学の飛谷謙介氏らには，感性の指標化技術についての概説，さらに，具体的な応用事例として，「ふきとり化粧水」を対象とした感性に基づいた処方設計手法について紹介していただいた。今後，機械学習やデータマイニング技術，神経科学分野との連携などにより，さらなる発展が期待できる新しい研究領域である。
　広告が視聴者の情動に与える効果をヒューマンセンシングにより定量的に計測する試みも行われている。千葉大学の津村徳道氏らには，オンラインデータ収集フレームワークと複数の非接触による情動反応の測定手法を用いることにより，自然環境における広告効果の推定を行う研究についてご執筆いただいた。クラウドソーシングのアプローチにより，メディアが通常利用されるのと同じ状況における多人数の情動反応測定を実現しており，データ収集の困難さを解決する新たな試みとして注目されている。
　画像のみならず，人間の様々な状態をセンシングするアプローチとして，脳波解析を活用する試みも盛んである。慶應義塾大学の満倉靖恵氏は，感情やストレス計測，集中度計測などのほか，うつ病の客観評価などにリアルタイムノイズ除去を適用させたうえで，脳波を活用する取り組みを精力的に進めている。今回は，脳波を用いたセンシングと感情の見える化によって，ストレスの定量化を行うシステムを用い，認知症患者に対するお笑い・童謡・メイクの心への好影響を明らかにした興味深い実験結果について紹介していただいた。
　QoL向上のためのヒューマンセンシング技術について，社会的に注目度の高い話題を取り上げた。どのシステムにも共通するのは，現代社会において身近に存在する課題を，実際に使用するユーザーの立場や具体的ニーズをしっかりと把握した上で，最新のヒューマンセンシング技術によって着実に解決しようとしている点である。また，これらのシステムにおいては，蓄積された大量の実データから，一般的な知識を獲得してシステムに反映することはもちろん，運用しながら個々のユーザーの特性に適応する柔軟性を併せもつことが重要であろう。これらの取り組みのさらなる進展を楽しみにしていただきたい。

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