Naoki Saito 研究室

主宰者：Naoki Saito
北海道大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、複数の情報源から得られるデータを効果的に統合し、順序付きラベル（段階評価など）を含む予測・認識タスクに取り組んでいます。特に、粗い評価値や限定的な学習データといった現実的な制約下で、正確な推定を実現することを目指しています。スポーツの技能レベル判定や画像の興味度推定など、複数の観点からのデータを扱う際に、ラベル情報の次元を拡張するラベル逆量子化という手法を開発し、マルチモーダルガウス過程やグラフニューラルネットワークなどの機械学習モデルに組み込んでいます。 また近年では、スポーツ動画の時間的・空間的な人体動作情報を分析し、スポーツスキルレベルを自動認識・評価するシステムの開発に注力しています。身体の動きをグラフ構造で表現し、時系列特性を保持しながら専門家と初心者の違いを識別するモデルを構築しています。さらに大規模言語モデルを用いて、スキルレベルに応じたコメント自動生成にも展開しており、個別の技能指導を支援する応用を進めています。これらの研究を通じて、複雑な人間行動の定量的・定性的な理解と評価を可能にする技術基盤を構築しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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