プロジェクト詳細
企業名：
株式会社ティアフォー
概要：
松尾研究所は2020年より、ティアフォー社との共同研究を開始しました。本共同研究では、自動運転レベル5の実現を目指し、短期テーマと長期テーマという2つの時間軸で課題解決に取り組んでいます。
詳細：
短期テーマでは、ティアフォーが開発を主導する自動運転用のオープンソースソフトウェア「Autoware」の機能改善に取り組んでいます。具体的には、松尾研究所が持つ深層学習に関する知見を活かし、自動運転の現場に近い立場から、「Autoware」が有するモジュールの認識精度や予測精度の改善などを進めています。
CenterPoint による車両速度推定
一方、長期テーマでは、松尾研究所が注力している世界モデルの自動運転領域への応用に取り組んでいます。世界モデルは、観測情報から実世界の変化を学習するモデルです。この技術を自動運転領域に応用することで、より高次な自動運転技術の実現に貢献できると考え、基礎研究的な立場から研究開発を進めています。
マルチモーダル世界モデルの予測結果
「世界モデル」については下記をご参考ください。（東京大学松尾・岩澤研究室HPへ遷移）
https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/news/20221130/
掲載画像引用元・関連リンク（ティアフォー社HP）：
松尾研究所との共同研究プロジェクト報告 Part 1
松尾研究所との共同研究プロジェクト報告 Part 2
松尾研究所との共同研究プロジェクト報告 Part 3
Clientパナソニック ホールディングス株式会社
プロジェクト詳細
企業名：
パナソニック ホールディングス株式会社
概要：
パナソニックグループの創業者である松下幸之助氏をモデルとした「松下幸之助」再現AIを開発し、松下幸之助生誕130年記念シンポジウムにて披露。
音声認識、返答生成、音声合成、動画生成の4つのAI技術を統合し、ユーザーからの質問に対し、リアルタイムで応答・音声・映像を生成する再現AIを構築した。
背景：
同氏から直接薫陶を受けた人物が年々少なくなっていく中、現代の生成AI技術を活用し、パナソニックグループ内で創業者の理念を探究・啓発し、次の世代に継承していくことを目指し、本共同開発に至った。
実施詳細：
松下幸之助をモデルとした「松下幸之助」再現AIを開発。完成度向上と自然な会話の実現に向け、以下の3点を実施。
① データクレンジング
過去の著作物や音声に対し、適切な前処理 を加え、返答生成、音声合成の精度を地道に高めた。
② リアルタイム処理
音声認識から返答生成、音声生成、動画生成まで10秒程度での会話を実現
③ ドメイン知識による改善
幸之助研究者からAIの出力結果を評価・フィードバックを行うことでAIの性能を改善。
関連リンク：
https://news.panasonic.com/jp/stories/16737
https://matsuo-institute.com/2024/11/640/
プロジェクト詳細
企業名：
株式会社ソラコム（ソラコム社と立ち上げた「IoT × GenAI Lab」にて三菱電機株式会社様と取り組み）
概要：
松尾研究所は、ソラコム社と研究・推進するプロジェクト「IoT x GenAI Lab」において、三菱電機社と共同で、実証実験を実施しています。
背景：
これまでの空調制御では、周辺環境や利用者によって環境条件が多様であり、個人の快適性とエネルギー効率性を両立することが難しく、また、適応化された空調制御手法は開発や運用にコストがかかっていました。
こうした背景を受け、IoTデバイスにより取得されたデータを活用し、生成AI技術を用いることによって、低コストに複雑なビルやビル内の人間といった環境条件に合わせた空調制御を行い、快適性とエネルギー効率を両立を目指すことが本研究の目的です。
研究成果：
本研究に関する成果として、オフィス環境におけるHVAC（空調制御）システムの最適化に適用する「Office-in-the-Loop」システムを提案。
論文はエネルギー応用分野で世界最高峰の国際会議である「ACM BuildSys2024」にて採択されました。
プロジェクト詳細
株式会社スプリックス
事業内容：学習塾および教育関連事業
生徒ごとに得意・不得意や、忘れそうになるタイミングの違いなどの学習特徴があるにも関わらず、一律タイミングでの問題提示だったため学習効率の向上に伸び代があった
3種類の特徴量を用いて、生徒が漢字・英単語・計算を忘れそうになるタイミングを高精度で予測し、
忘れそうになる前に出題
生徒ごとの問題を忘れそうになるタイミングにカスタマイズして復習問題を出題することで、基礎学力の向上に寄与
