おいて研究成果を発表しました。プレゼンテーションにおけるロボットのジェスチャーは開発者によって設計されることが一般的です。コンテンツやロボットの多様化に伴い効果的なジェスチャーを作りこむことが困難になってきています。そこでプレゼンテーションコンテンツである文章からプレゼンテーションに最適なジェスチャーを自動生成する人工知能の手法を開発しています。解決方法インターネット上に公開されている人間のプレゼンテーション動画から、骨格推定器(オープンポーズ:OpenPose)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた3次元復元器(モノキャプ:MonoCap)を用いて3次元姿勢情報を抽出し、ディープラーニングの一種である再帰型ニューラルネットワーク(ロング・ショートタームメモリ:LSTM)を用いた系列変換手法(シーケンス・トゥ・シーケンス:seq2seq)により音声とジェスチャーの関係を学習しました。なったか提案したジェスチャーAIを用いてインターネット上の講演動画(音声)からロボットのジェスチャーを生成しました。生成された動作では「大きい」や「小さい」等の形容詞に対応する自然な強調動作や、「食べる」等の動詞に対する動作が合成されました。元の講演動画と比較しても不自然さの少ない動作が生成されたことが確認されました。まとめ今後様々な場面で活躍が期待されているプレゼンテーションロボットのためのジェスチャー生成手法を提案しました。これまでディープラーニングを用いた手法は大量の学習データを必要としていましたが、インターネット上に公開されている動画から人間の姿勢情報を抽出することでロボットのジェスチャー生成を可能にしています。注目されている手法は動画や音声など異なる情報間での系列変換への応用が可能です。今回の記事では音声情報からジェスチャーの生成でしたが、提案手法を応用することで文章やプレゼンテーションスライドからのジェスチャー生成が可能になるかもしれません。週刊AIニュース(2018年10月17日号)アカデミックAI顧問サービスMarvinでは企業のデータ分析チームの立ち上げや、AIプロジェクトに対して大学の研究者等を顧問として紹介するサービスを行なっています。検索:無料購読はこちらメールで新しい記事を読むメールアドレスを登録すると新しい記事のお知らせがメールで届きます。購読停止はワンクリックでできます。