豊谷研究室日本大学生産工学部公式Webサイト

豊谷研究室　日本大学生産工学部マネジメント工学科
研究室紹介(詳細は後述)
　研究室訪問期間(4月)は混雑するために一人一人とお話し出来ませんので、ご興味のある方はメールでご連絡頂き、1月から3月に研究室訪問にお越し下さい。
　当研究室では医療関連や民間企業とやりがいや社会貢献度の高い共同研究を多数行っています。研究や勉強は自分が面白いと感じるように進めるのが肝心です。ゼミでは地元や地域の店舗や企業と連携し、経営問題に取り組んでいます。研究環境としては高速な並列計算機が何台もありますし、研究室は清潔感があり、みんなが使いやすい環境を整えています。

研究室情報

社会貢献・地域貢献

　習志野市の最大のお祭りである「習志野きらっと」の特設ステージで、豊谷ゼミがラーメンスタンプラリー(現ラーメンカーニバル)を通じて地元の活性化に貢献した事への表彰を受けた時の様子です。習志野市長、商工会議所会頭、ラーメンスタンプラリーの実行委員長、時茂の社長らと、豊谷ゼミのゼミ長と副ゼミ長、豊谷が並んでいます。地元商店街が寂れてしまうのを防ぐために地域活性化SNSプロモーションとしてX(Twitter)やInstagramへの学生ならではの投稿が好評です。
習志野の地域イベントに日大生産工学部生が協力　SNSやAI活用(2023/11/08)
ラーメンスタンプラリーの支援をしていた豊谷ゼミに実行委員会から感謝状と記念品が授与(2022/10/9)
大久保・実籾ラーメンスタンプラリー2022 食べて応募して、街を応援しよう！(2022/9/3)
豊谷研究室が「大久保・実籾ラーメンスタンプラリー」の運営を技術支援(2022/06/03)
習志野でラーメン店スタンプラリー　参加１４店(2023/10/27)

WEB・SNSマーケティング

　この例は、地域連携でイベントを実施した際に、ホームページHPとTwitterを利用した情報配信を行い、双方のアクセス分析を行ってそのマーケティング効果を調査した例です。上側がTwitterのアクセス数の遷移で、下側がHP側のアクセス数の遷移です。はじめはイベントの申し込みページへのアクセスのために、WebのHPのアクセス数が伸びましたが、その後はHPを参照する必要が無いため、HPのアクセス数は伸びていません。しかしTwitterのアクセス分析をすると案内の投稿に準じて、HPには画面遷移せずに各店舗へのアカウントを参照するなど、アクセス数が伸びている事が分かりました。

AIによる物体認識と通行人数カウント

　プライバシー保護のために人物は塗りつぶして、通りを歩く歩行者の人数をAIがカウントしている様子です。人Personの他にも車car、自転車bicycle等、機械学習によって様々な物体を認識することが出来ます。AIを使って24時間265日、毎時刻毎に、年齢や性別も自動認識して人数をカウントすれば、AI時代のマーケットデータになります。

　現在、実際にこのAIを実籾駅のMELON LAB.×DANISH LAB. 実籾店にご協力を得て設置運用させて頂いています。この技術によって、一年中の通行人の数を自動的に、毎時間ごとに年齢層・性別を自動認識してカウントすることが出来ます。そのために、天候や通行人数等と、過去の売上金額を分析して、未来の売上の高精度AI予測が可能になり、店員や仕入数の最適化やSDGsのフードロス問題にも貢献し、かつ処分焼却にかかる温室効果ガスの排出削減にも貢献できます。

教育用問診VRシステム

　当研究室では医学部や理工学部と共同研究を行って、次世代の教育システムや外国人向けの薬ナビゲーションアプリ開発を行っています。

医療用AIシステム

　日本最大の総合大学のメリットを活かして医学部や薬学部、理工学部、工学部、文理学部などと共同で、腹腔鏡手術などに用いられる医工連携技術としてAIを活用した次世代医療の研究開発を行っています。

ベテラン技師による目視評価をAI化

　例えばコンクリートのひびを例にしますが、現場では経験豊富なベテランが目視による劣化の評価をしています。しかし数年後には定年を迎えるために、その技術伝承にAIの機械学習が最適です。過去の膨大な評価データを機械学習を利用すれば、同じようにAIが即座にベテランと同じ評価をする事ができます。

　上記はAbnormalが亀裂を検出し、Normalが亀裂無しを示しており、カッコ内はAIの判断とその確率が示されています。例えば図中の0.69_Abnormaは69%の確率で亀裂ありAbnormalを示し、亀裂無しはNormalとなります。下側の画像はAIが参照していない部分は青で、評価に利用した場所を明るい色を付けて表示させています。通常のAIはブラックボックスですが、これによってその判断をした場所を根拠として示す事が可能です。現在、この技術は大手企業との共同研究に進展しています。

環境調査の新技術

　医療福祉現場や企業の環境調査などで、作業現場で環境音を録音する必要性があります。しかし現場での環境音を保存する際に、人の会話内容なども記録されてしまうと、プライバシーが守られません。そのために、音を録音する際に特殊な処理を施す事で会話内容をわからなくする技術をアプリにして開発しています。

医工連携活動

　日本大学では現在、総合大学の強みを活かして医工連携に力を入れており、医学部・薬学部・理工学部・生産工学部・工学部・文理学部・芸術学部等で連携して共同研究を行っています。写真は日大特別研究での成果報告の様子ですが、現在、日大全体の人工知能の研究者連絡会の代表をしており、今年も医工連携シンポジウムを実行委員長として開催しています。

AIによる犯罪検出と未然防止

　各店舗には防犯カメラが設置されていますので、これにAIを導入する事で万引きなどの犯罪行為を自動検出できます。図はAIによる画像認識で、緑の丸い点は、手やひじ、肩等を示しており、その座標をリアルタイムに計測出来ます。この座標を使って動作解析してモデル化することで犯罪を自動検出する事が可能になります。

　人間が目視でカメラ映像を24時間365日見て確認するのは大変ですが、AIで自動検出して警告音を出したり、通知すれば店長さんやセキュリティーセンターの仕事も減り、自動化できるでしょう。また犯罪だけでは無く、人が急に具合が悪くなってうずくまったり、倒れた際も検出が可能です。将来的には道路やビルや駅の防犯カメラにAIを導入して、救急が必要な時や犯罪を未然に察知して本人への抑止のためのサイレンを流し、同時に警察や防災センターへ通知するようにして、人間を守るためにAIを役立てたいと考えています。

視覚障害者向けAIナビ

　ほとんどの歩行者用信号機は、視覚障がい者対応ではありません。盲導犬の供給は全く追い付かず、常に足元の段差や階段で転倒するリスクと向き合って生活しています。そこで視覚障がい者が自ら自由に行動できる社会へ向けて、人工知能AIを活用した歩行ナビシステムの研究を行っています。

デプスカメラによる段差認識

　視覚障碍者の多くは段差で転んでケガをされるために、段差認識の技術を開発する必要があります。当研究室では左右２台のカメラを用いて距離を計算して、周囲との距離の変化を基に、視覚障がい者に危険な段差を認識する研究を行っています。写真はその実装例で、赤色が遠くで青色が近くの距離を表しています。

AIで地域店舗とSDGs

　MELON LAB.×DANISH LAB. 実籾店(メロンパン店)のオーナーと共同で、過去の来客数や売上数、気温や湿度、天候、季節などのデータを基に、売上数や仕込数を予測するなど経営にAIを役立てる取り組みを始めました。
　店舗運営ではフードロスが無いように様々な工夫をされていますが、私たちはデータサイエンスやAIを活用して、仕入数や店員数の最適化やSDGsのフードロス問題に取り組んでいます。

企業と共同でSNSマーケティング

　現在、和菓子会社２社(大江戸・WATATO)と共同でSNSマーケティング活動をしています。学生ならではのアイディアを活用して、XやInstagramの写真撮影やプロモーション動画作成などの支援を行なっています。和菓子の魅力を若い世代に伝えるために、企画と意見交換をしてショートムービーを作って投稿し、閲覧数や評価を検証します。そこで経営者の意見を取り入れる事で、経営的な視点が身に付きます。また新年度からはIT企業が1社追加になります。

研究室紹介
　私の企業経験を活かして AI・データサイエンス×経営に関する研究を行っています。最先端の科学技術を利用して実際の医療や福祉関係、また企業とマーケティングや管理業務などで共同研究を行っています。世界ではじめて目にする結果を得るには、決して簡単では無く、やりがいも達成感も高いですが、研究や学修は自らが面白いと感じるように進める事が大切だと思います。共同研究が多いのも実際に問題になっている事を実際のデータを使って分析する必要があるためです。
　ゼミでは例えば習志野ラーメンカーニバルでWebサイトやSNSの設計・構築・運営やマーケティング・AIプログラミング含等で、地元地域活性化を支援しています。その他にも和菓子さんやパン屋さんなど地域のお店や企業と連携して共同で、SNSマーケティングやAI導入など実際の経営問題に取り組んでいます。直接、社長や運営責任者の要望を聞いて、自ら解決策を提案してフィードバックを受けながら実施する経験を通じて、どういうものが必要なのか、経営者の考えや経営の知識が身に付きます。社会から求められる技術や知識は何か、今後、どのような技術や知識が必要になるのかを考えながら、自らを成長させられるようになる事が非常に重要です。
　またゼミ配属では、もしITやプログラミングに自身が無くても、私が教育ビジネスを新規に立ち上げた時の経験から、つまづくポイントを回避させるノウハウがあり、ゼミ生全員、毎年難なく習得しています。また研究室は、みんなが気持ち良く使えるように、綺麗かつ清潔感を心がけています。
　また日本大学の最大の特徴は総合大学であること、それは医学部、薬学部や文理学部、芸術学部、理工系3学部など全学部があることで、かつ日本最大の規模を有している事です。まずデータが無ければデータ分析やAI導入は出来ません。この強みと規模を活かして、当研究室も医工連携に力を入れており、医学部・薬学部・理工学部・生産工学部・工学部・文理学部・芸術学部等で連携して共同研究を行っています。
　3年生の最初に行われる研究室ゼミナール配属では定員の枠があって入れない人がいるかも知れませんが、大学院では定員枠はありません。そのために大学院からの受け入れも行っています。
　４年生で就職する学生が多いですが、大学院に進学して国内や国際で学会発表して表彰を受けたり、審査付論文投稿をして研究実績を上げ、実力を身に付けたい学生は歓迎します。将来、大学院の後期課程に進学して博士号(Doctor)を取得して、大学教授や研究所の教授、企業の技術研究所、技術本部などで活躍したい人も歓迎です。
　研究室内にはAI機械学習やシミュレーションのために、高速なGPU並列計算のワークステーションが何台もありますので、研究環境は充実しています。いきなり頂上を見上げると果てしなく見えますが、まずは目の前の課題や問題を１つずつ出来るようにして行けば、以前は出来なかったことも難なく出来るようになり、やがてたどり着けるものです。
　これからの時代は、経営者や責任者が重要な経営判断をするために、どのようなデータや分析結果が欲しいのが分かる研究者や技術者が求められています。経営の知識があり、AI・データサイエンスの最先端の科学技術を習得した経営がわかるデータサイエンティストは、研究職としても、また特に産業界(企業側)からの需要も高いです。実力もあり成績も優秀で頑張っている学生ほど、大学院に進学した方が、自分の実績や成果があるので、希望する業務に就職が出来ている状況です。

最近の研究発表等　院生・学生も活躍しています
[審査(レフリー)付原著論文]
・Miura,Omae,Kakimoto,Toyotani et.al.,Three-State Classification of Pulmonary Artery Wedge Pressure from Chest X-Ray Images Using Convolutional Neural Network ICIC Express Letters, Part B: Applications ICIC International 2023 14(3),p.271-277,2023年3月
・植村,豊谷,間田他,CNNを用いた階段認識とデプスカメラを用いた段差検出,日本情報ディレクトリ学会誌,21,p.78-87,2023年3月
・Murayama, Uemura,Toyotani et al., "Determination of Biphasic Menstrual Cycle Based on the Fluctuation of Abdominal Skin Temperature during Sleep", Advanced Biomedical Engineering 12(1) ,p.28-36 2023年2月
・安原, 平田, 豊谷, "全天空画像から抽出した雲情報を用いた LightGBMによる日射量予測精度の向上と考察", 日本情報ディレクトリ学会誌 21, p,70-77, 2023年3月
・植村, 豊谷, 間田, "CNNを用いた階段認識とデプスカメラを用いた段差検出", 日本情報ディレクトリ学会誌 21, p.78-87, 2023年3月
・平田, 安原, 豊谷他, "太陽遮蔽イベントにおける日射量に影響する天空特徴量の抽出", 日本情報ディレクトリ学会誌 21, p.127-136, 2023年3月
・Miura, Omae, Kakimoto, Toyotani et al.,"Three-State Classification of Pulmonary Artery Wedge Pressure from Chest X-Ray Images Using Convolutional Neural Network", ICIC Express Letters, Part B: Applications ICIC International 2023 14(3) 271-277 2023年3月
・柿本, 大前, 豊谷, 原, 高橋, COVID-19の感染リスクを抑制する飲食店における座席割当モデル", 日本経営工学会論文誌 74(2), p.77-89, 2023年7月
・間田, 豊谷他,"卒業研究の意識を高めるためのワークショップの導入と効果" ,工学教育 71(5), p.48-56, 2023年9月
・行木,豊谷他,トンネル照明灯具の腐食・損傷分類におけるCNNとResNetモデルの比較検討,日本情報ディレクトリ学会誌,Vo.22,p.34-44 2024年3月
・森,大前,豊谷他.機械の荷卸・据付に必要な作業用車両の台数自動推定に向けた決定木の構築と要因分析,日本情報ディレクトリ学会誌,Vo.22,p.110-119,2024年3月
その他のR付原著論文はresearchmapをご参照下さい

[口頭発表・シンポジウム・国際会議　等]
・大竹, 大前, 豊谷,"ニューラルネットワークによる環境配慮型商品の購買意思に関する消費者特性分析", 電子情報通信学会技術研究報告SWIM2022-29,p.7-10, 2023年2 月
・三浦, 大前, 柿本, 豊谷他, "畳み込みニューラルネットワークによる肺動脈楔入圧推定課題におけるクラスラベル閾値と汎化性能の関係",電子情報通信学会技術研究報告集（ソフトウェアインタプライズ研究会）, vol.122, no. 382, p.3-6, 2023年2月.
・三浦,大前,柿本,豊谷他,"ホワイトボックス型畳み込みニューラルネットワークによる胸部X線画像からの年齢推定 ",IEICE総合大会2023年 D-16-2, 2023年3月
・行木,植村,豊谷他,"画像分類技術に照明色情報を付加したインフラ設備の腐食・損傷判定",日本情報ディレクトリ学会 ,第 26 回日本情報ディレクトリ学会全国大会研究報告予稿集, p.1-6, 2023年9 月
・木村, 豊谷, "Yolo を用いた歩行者用信号機の押しボタン認識," 第56回（令和5年度）日本大学生産工学部学術講演会講演概要, 2023年12月
・出川, 大前, 豊谷, "サウナの顧客評価を推定する回帰型ニューラルネットワークおける L2 正則化と汎化性能の関係", 第56回（令和5年度）日本大学生産工学部学術講演会講演概要, 2023年12月
・三浦, 大前, 柿本, 豊谷他, "肺動脈楔入圧推定のための回帰型 CNN における教師データサイズに対する汎化性能の収束性評価", 第56回（令和5年度）日本大学生産工学部学術講演会講演概要, 2023年12月
・伊藤, 豊谷 , "ステレオ画像と深度画像を用いた段差検出", 第56回（令和5年度）日本大学生産工学部学術講演会講演概要, 2023年12月
・森, 大前, 原, 豊谷他, "小規模な心筋細胞画像のテクスチャ特徴量による心筋症状態分類予測と判定要因分析", 第56回（令和5年度）日本大学生産工学部学術講演会講演概要, 2023年12月
・森, 大前, 原, 豊谷他, "人工知能を用いた小規模な心筋細胞画像からの心筋症判定",日本大学医工連携シンポジウム2023講演予稿集,p.4-5, 2023年12月
・大前, 豊谷他, "回帰型 CNN による肺動脈楔入圧の検査値推定と長期予後予測", "人工知能を用いた小規模な心筋細胞画像からの心筋症判定",日本大学医工連携シンポジウム2023講演予稿集,p.6, 2023年12月
・豊谷,植村, "視覚障害者向けの機械学習による歩行者信号認識", 日本大学医工連携シンポジウム2023講演予稿集,p.7, 2023年12月
・三浦, 大前, 森, 柿本,豊谷他,"肺動脈楔入圧推定のための回帰型CNNにおける教師データサイズに対する汎化性能と推定根拠の変容", 日本大学医工連携シンポジウム2023講演予稿集,p.26, 2023年12月
・伊藤, 豊谷,"画像認識による歩行支援のための段差検出", 日本大学医工連携シンポジウム2023講演予稿集,p.26, 2023年12月
・木村, 豊谷,"広角カメラを用いた歩行車信号機の押しボタン認識", 日本大学医工連携シンポジウム2023講演予稿集,p.27, 2023年12月
・若林, 豊谷, 原他,"腹腔鏡手術におけるカメラ姿勢検知に関する研究", 日本大学医工連携シンポジウム2023講演予稿集,p.27, 2023年12月
・豊谷他,"腹腔鏡手術におけるカメラ移動検出技術",日本大学特別研究成果報告シンポジウム講演予稿集 p.7, 2024年2月
・大前, 豊谷他,"回帰型CNNによる肺動脈楔入圧の推定と長期予後予測の可能性",日本大学特別研究成果報告シンポジウム講演予稿集,p.22, 2024年2月
・出川,森,大前,豊谷,回帰型ニューラルネットワークを用いたサウナ店舗属性による顧客評価の予測,第27回日本情報ディレクトリ学会全国大会研究報告予稿集,p.5-10,2024年8月
・ギ,豊谷,個票調査による日中QRコード決済マーケティングの主成分分析,第27回日本情報ディレクトリ学会全国大会研究報告予稿集,p.11-16,2024年8月
・村礒,豊谷,クレジットカード与信情報のQR決済サービスへの利用拡大,第27回日本情報ディレクトリ学会全国大会研究報告予稿集,p.17-22,2024年8月
その他の口頭発表・シンポジウム・国際会議等はresearchmapをご参照下さい