大学等の実験室における多様性をふまえた客観的な評価指標の深層学習による開発

実験室の安全の状態を科学的に表現する指標抽出を目的として、局所排気装置（Fume hood, FH）に着目した以下の検討を行った。1. 定量的データの関係性の深層学習による解析：収集してきたデータの関係性について考察を行うべく、深層学習による回帰モデルの構築を行った。データ間で一定程度の関連性を示すケースは認められたものの、FHの使用実態を表現する新たな指標の抽出は叶わなかった。ここでの検討から、FHの状態評価には、客観的な定量データに加え、FH使用者やFH管理者、FHメーカーなどの視点に応じた評価が欠かせないと考え、使用者目線での情報の一つとして使用用途に関する情報を取り入れて検討することとした。2. 使用目的指標に基づくFHの状態評価：FH個別の状態をある指標で定量的に評価することを目指して解析した。FH使用者がFHの使用目的に関する４つの指標を用いて収集済みの写真画像個別に指標の評価を行って解析の「教師データ」が作成し、これを学習する畳み込みニューラルネットワーク手法を用いたモデルを、上記の各指標に対する各写真画像の状態評価が正規化した値として算出されるよう構築した。この結果から、FHの状態が様々な指標で評価できる可能性が示され、評価者の感覚で捉えられがちな個々のFHの状態は科学的・定量的に評価できることを確認した。3．立場の違いと評価指標に関する検討：「FH使用者」か「FHメーカー」かといった視点が異なれば、FHの状態の良しあしの判断は異なると推測される。FHに関する立場の違いが前述の評価指標の状態評価値を用いてどう表現されるかを検討したところ、使用者とメーカーの状態評価値には相関は見られず、メーカーの評価指標は使用者のそれとは独立に存在する可能性を示唆した。

実験室の安全の状態を科学的に表現する指標抽出を目的として、局所排気装置（Fume hood, FH）に着目した以下の検討を行った。1. 定量的データの関係性の深層学習による解析：収集してきたデータの関係性について考察を行うべく、深層学習による回帰モデルの構築を行った。データ間で一定程度の関連性を示すケースは認められたものの、FHの使用実態を表現する新たな指標の抽出は叶わなかった。ここでの検討から、FHの状態評価には、客観的な定量データに加え、FH使用者やFH管理者、FHメーカーなどの視点に応じた評価が欠かせないと考え、使用者目線での情報の一つとして使用用途に関する情報を取り入れて検討することとした。2. 使用目的指標に基づくFHの状態評価：FH個別の状態をある指標で定量的に評価することを目指して解析した。FH使用者がFHの使用目的に関する４つの指標を用いて収集済みの写真画像個別に指標の評価を行って解析の「教師データ」が作成し、これを学習する畳み込みニューラルネットワーク手法を用いたモデルを、上記の各指標に対する各写真画像の状態評価が正規化した値として算出されるよう構築した。この結果から、FHの状態が様々な指標で評価できる可能性が示され、評価者の感覚で捉えられがちな個々のFHの状態は科学的・定量的に評価できることを確認した。3．立場の違いと評価指標に関する検討：「FH使用者」か「FHメーカー」かといった視点が異なれば、FHの状態の良しあしの判断は異なると推測される。FHに関する立場の違いが前述の評価指標の状態評価値を用いてどう表現されるかを検討したところ、使用者とメーカーの状態評価値には相関は見られず、メーカーの評価指標は使用者のそれとは独立に存在する可能性を示唆した。