感性工学の応用実践編として、AI応用を中心に解説!

感性工学商品開発プロセスへのAI応用【LIVE配信】
~高度な感性分析と生成AIの活用~

※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。

セミナー概要
略称
AI感性工学【WEBセミナー】
セミナーNo.
開催日時
2025年01月27日(月) 13:00~17:00
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
講師
広島国際大学 教授 博士(工学) 石原 茂和 氏
【専門】
感性工学、人間工学、ジェロンテクノロジー、バイオメカニクス
【略歴】
2018年4月 - 現在
  広島国際大学 医療・福祉科学研究科 医療工学専攻 博士後期課程 指導教員
2012年4月 - 現在
  広島国際大学 総合リハビリテーション学部 教授
2007年10月 - 現在
  専門社会調査士
2003年6月 - 現在
  日本人間工学会認定 人間工学専門家
2005年4月 - 2012年3月
  広島国際大学 人間環境学部 教授
2001年4月 - 2005年3月
  広島国際大学 人間環境学部 助教授
1998年 - 2001年
  尾道短期大学 助教授
1993年 - 1998年
  尾道短期大学 講師
1992年 - 1993年
  山口大学 工学部 助手
価格
非会員:  49,500円 (本体価格:45,000円)
会員:  46,200円 (本体価格:42,000円)
学生:  49,500円 (本体価格:45,000円)
価格関連備考
会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円(税込)から
 ・1名で申込の場合、46,200円(税込)へ割引になります。
 ・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円(2人目無料)です。
 ・3名以上同時申込は1名につき24,750円(税込)です。
会員登録とは? ⇒ よくある質問
定員
30名 ※現在、いずれもお申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
資料付き【PDF配布】

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
1)Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントを
  ダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2)セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたに
  ついてはこちらをご覧ください。
3)開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始
  10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加
  ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
講座の内容
受講対象・レベル
商品開発に関わる人でしたらどなたでも
習得できる知識
古典的AIとしてエキスパートシステム,統計的学習理論の感性工学データへの応用,生成AIを用いた文章意味解析,画像生成など
趣旨
 感性工学は、広島大学工学部の長町三生教授により1970年代初頭に始められました。以来、心理学測定法と多変量解析、80年代半ばからはAIの手法も多数取り入れてきました。80年代からのAIの使用については2通りあり、一つは多変量解析の結果の、膨大な数値データをデザイン・設計実務でわかりやすく使用するための、グラフィックも兼ね備えたエキスパートシステムとして、もう一つは、多変量解析の限界を超えた分析を行うために、今で言う統計的学習理論、機械学習の中でも統計数理を重視する手法でした。その結果、少ないサンプル数や、説明変数間の強い相関などの問題を解消、形を統計量として扱うなどが可能になりました。2020年代からの生成AIをはじめとした手法の応用により、意味の世界まで踏み込んだ文章解析が可能になり,SNSを解析して観光振興の戦略を立てられます.また,感性工学評価実験の分析結果にもとづいて,生成AIを活用したデザインプロセスのスピード化などが可能になりました。この講座では、感性工学の手法の初歩を終えられた方むけに、感性工学の応用実践編として、上記のようなAI応用を中心に解説します。
プログラム

1.感性工学の測定分析 基礎手法概観
  1.1 SD法と尺度論,統計分布
  1.2 主成分分析(多次元の感性構造を抽出)
  1.3 クラスター分析(代表的なサンプルのグループを形成,共通要素を発見する)
  1.4 回帰分析系(細かい設計要因と感性との間の関係を推定する)
2.古典的AIの応用:感性工学エキスパートシステムとデザインプロセスの変革
  2.1 エキスパートシステムとは
  2.2 感性工学エキスパートシステムの実例
  2.3 簡単な感性工学エキスパートシステムの作り方
  2.4 感性工学エキスパートシステムによるデザインプロセス
3.統計的学習理論の応用
  3.1 少数サンプル問題への対応:Partial Least Squares, PLS回帰分析
  3.2 自己組織化ニューラルネットワークによる階層化クラスター分析の安定化:arboART
  3.3 形を統計量として扱う− 洗練された形状には,アールは何ミリにすれば?
    :Morphometricsと感性工学への応用
  3.4 お互いに高度に相関がある説明変数の場合:Random Forestによる回帰木
4.生成AIによる分析
  4.1 意味の世界まで踏み込んだ文章解析:BERT, LLMによるSNSの意味解析
  4.2 感性工学分析結果から,生成AIによるデザインバリエーションの自動生成方法
(なるべく,Google Colaboratoryで試せるように準備中です)

キーワード
人工知能,感性,官能,AI,デザイン,WEBセミナー,オンライン
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