Camille Guinaudeau 研究室

本研究室は、文字・音声・画像などの複数の情報源を組み合わせた分析手法によって、メディアコンテンツの理解と公平性の向上に取り組んでいます。具体的には、機械学習モデルを用いて顔の性別判定や音声特性の分析を行い、メディアに存在する性別や人種に関する偏りを検出・軽減することを目指しています。さらに、説明可能な人工知能の手法を活用することで、モデルがどのような特徴に着目して判定を行っているかを可視化し、メディア内での男女の表現の非対称性を明らかにする研究も進めています。 教育の分野では、学習教材をより多くの子どもたちにとってアクセスしやすいものにするための取り組みを行っています。特に発達協調運動障害や視覚障害のある児童を想定し、教科書の画像や問題文を自動分類し、個別の学習ニーズに合わせた教材への改編を支援するシステムの開発を進めています。この際、限定的でかつ不均衡で騒音を含むデータセットに対応する手法開発も課題となっています。 加えて、長時間のビデオ会議記録やテレビ番組など、複雑で大規模な映像資料から効率的に要約や重要な場面を抽出するための技術開発も行っています。複数の情報モダリティを統合して処理することで、実世界における多様なメディア理解の課題に対応する汎用的な解を提案することが、本研究室の基本的な方向性です。