任意ツールでのデザイン支援のためのGANを用いたサンプル模倣フレームワーク

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本研究では機械学習モデルを、一般のユーザがより直観的にかつ創造的に使えるようになることを目指し、新たなシステムの開発やフレームワークの提示を行ってきた。特に本年度は、前年度までに得られた結果を元にして、ユーザが様々なコンテンツ生成技術や探索技術を活用できるよう、その応用範囲を拡大していくことに取り組んだ。具体的には、前年度に主な対象としていた画像ドメインからターゲットを広げ、音楽や言語などの幅広いメディアを対象に研究を行った。例えば、音楽については、ユーザの作業状況に適したBGMの提示を可能とする楽曲推薦システムを提案し、User Modeling and User-Adapted Interactionsに論文が採録された。これは、作業に集中するためには「とても好き」な音楽ではなく「好きでも嫌いでもない」音楽を聞くのが良いと知られている一方で、人間にとって「とても好き」な音楽を挙げるのは容易でも「好きでも嫌いでもない」音楽を挙げるのは難しいのに対し、機械学習モデルにとっては「とても好き」な音楽より「好きでも嫌いでもない」音楽の方が挙げやすいという点に基づいている。他にも、最新の機械翻訳モデル等を組み合わせることによって、言語学習中のユーザを対象に覚えたい単語の例文を日常生活の文脈に沿う形で生成し、Mixed Reality等も活用しながら提示することで学習効果を高めるシステムを提案した。これも、コンテンツ生成技術を新たな形で応用するシナリオを提示するものであり、関連する論文がACM CHI 2022に採択された。