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SHI2018: 製造現場での人と知能機械の協奏に向けて
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Kurata Takeshi
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産総研と住友電工IoT研との共同研究「製造現場での人と知能機械の協奏に向けて」についての話題提供。屋内測位、xDR Challenge、見える化、IoT技術R&Dの評価など。
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屋内測位システム開発&応用:住友電工IoT研での事例
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Kurata Takeshi
発表ビデオ https://youtu.be/b_sJYQuHgWs 2020年度にJPS社工場の製造ラインにおいて実施された地理空間インテリジェンス技術を用いた作業分析に関する事例について報告する.まず,本事例で対象とした作業現場と分析の目的,ならびに分析に用いられたデータの種類について概説する.次に,分析の準備段階で開発した分析用データの処理手法について述べ,最後に作業分析結果とその考察について報告する.
地理空間インテリジェンス技術を用いた 製造ラインでの作業分析
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Kurata Takeshi
https://youtu.be/2tz0bOb-kyI 豊橋技術科学大学 博士課程教育リーディングプログラム 開発リーダー特論 第6回:XR/xDRによる労働生産性の向上、QoW向上 ・「現場のラボ化」と「ラボの現場化」 ・ 「ラボの現場化」の実践事例 XR: 主にVR ・「現場のラボ化」の実践事例 健康経営支援(生産性+QoW) 屋内測位(xDR)
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サービス学会 第10回国内大会 [C-1-3-01] サービソロジーWG活動報告 での講演に関するスライドです。
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公開URL:http://fastdepth.mit.edu/2019_icra_fastdepth.pdf 出典:Diana Wofk, Fangchang Ma, Tien-Ju Yang, Sertac Karaman, FastDepth: Fast Monocular Depth Estimation on Embedded Systems, 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Montreal, Canada (2019) 概要:深度推定は、マッピングや障害物検出などのロボットタスクにおいて重要な機能です。最近では、高コストな深度センサによる深度推定ではなく、安価な単眼カメラによる深度推定に関心が寄せられています。しかし、最先端の単眼深度推定は複雑なディープラーニングネットワークをベースにしており、リアルタイム推論に時間がかかります。このような背景から、組み込みシステム上での高速深度推定の問題に取り組み、軽量なエンコーダ/デコーダネットワークを提案しています。
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2022/3/16 IoTビジネス共創ラボ 第21回オンライン勉強会 株式会社 電通国際情報サービス X(クロス)イノベーション本部 AIトランスフォーメーションセンター 部長 深谷勇次
Data × AI でどんな業務が改善できる? 製造業様向け Data × AI 活用ユースケース & 製造MVPソリューションのご紹介
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IoTビジネス共創ラボ
企業と勉強会 @nifty エンジニアサポート
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Daichi Morifuji
2015年12月3日日経ビジネスフォーラム講演資料 http://adnet.nikkei.co.jp/e/event.asp?e=01999
IoTとAIが牽引するエンタープライズシステムの新展開
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Miki Yutani
社内勉強会でAndrew Ng先生が提唱するData-Centric AIについて紹介した際の資料です。
Data-Centric AIの紹介
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Kazuyuki Miyazawa
Mobility Technologiesにてtrocco・Lookerをどのように運用しているかについて話しています。
Mobility Technologiesのデータ分析基盤・データ利活用事例のご紹介
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Chigusa Junichiro
SORACOM Conference "Discovery" 2018 E4. 現場で”結果を出す”IoT活用の進め方 〜SORACOMユーザーとインテグレーターの共創〜 株式会社トーア紡コーポレーション IT推進部 部長 中井 邦義氏 株式会社KYOSO エバンジェリスト 辻 一郎氏 有限会社協同ファーム 代表取締役 日髙 義暢氏 株式会社システムフォレスト IoTイノベーショングループ IoTコンサルタント 松永 圭史氏 株式会社ソラコム 執行役員/プリンシパルソフトウェアエンジニア 片山 暁雄
SORACOM Conference "Discovery" 2018 | E4. 現場で”結果を出す”IoT活用の進め方 〜SORACOMユーザーとイン...
SORACOM Conference "Discovery" 2018 | E4. 現場で”結果を出す”IoT活用の進め方 〜SORACOMユーザーとイン...
SORACOM,INC
21世紀に入り通信ネットワークの発展と通信・センサーデバイスの低廉化によりこれまでの情報通信産業だけでなく、農業や製造業など第一次、第二次産業においても、大規模データを利活用するデータベース技術とそのデータを基にした機械学習によりこれまで不可能であった産業の自動化と最適化が可能になりつつあります。今後、量・種類ともに爆発的に増大する情報を最大限に活用するためのディープラーニング、強化学習等の機械学習を例とする革新的な人工知能基盤技術が広く利用され、様々な分野において将来にわたり効果的に情報が活用される社会の実現が期待されています。今後、データ利活用により、全ての産業においてその構造を変革するような新たなサービス、イノベーションが社会に要請されています。 本研究領域では、実社会の膨大なデータを知的・統合的かつセキュアに収集・処理・学習・制御するための人工知能基盤技術と、その成果を組み合わせることにより社会問題の解決と産業の自動化・最適化に貢献するイノベーション創発に資する技術の確立を目指します。 具体的には、以下の研究開発に取り組みます。 1)社会・経済等に貢献するため、多種・膨大な情報を組み合わせ解析する技術開発 2)多種・膨大な情報に基づき、状況に応じ最適化されるシステムのための技術開発 3)多種多様な要素で構成される複雑なシステムに適用可能なセキュリティ技術開発 膨大な情報の利活用がさらに高度かつ広範に浸透した将来社会を念頭に、実社会の様々な分野への適用を見据えて、センサー技術、実時間ビッグデータを扱うデータベース技術、システムセキュリティ技術、機械学習を核とするシステム最適化技術等の高度化を進めます。さらに、それらを組み合わせて実世界データを総合的に実時間で処理し理解する情報処理システムを構築するための統合化技術の研究開発を推進します。 本研究領域による研究成果が、モビリティ、ロボティクス、健康・医療・介護、防災・減災、農業、ものづくり等における自動化・最適化を進める際のイノベーション創発の核となることを目指します。 これらに取り組むにあたっては、効果的な産学連携体制を構築しつつ、社会の実問題に取り組むために、基盤研究と統合化研究が互いの課題と成果を共有しながら進展する研究開発に挑みます。すなわち人工知能基盤技術という要素技術を揃えることと、イノベーション創発のために実際にそれを組み合わせて統合化していくことの両面を考慮した研究開発を行います。 なお、本研究領域は文部科学省の人工知能/ビッグデータ/IoT/サイバーセキュリティ統合プロジェクト(AIPプロジェクト)の一環として運営します。
イノベーション創発に資する人工知能基盤技術の創出と統合化
イノベーション創発に資する人工知能基盤技術の創出と統合化
Osaka University
20181019日経xTECH EXPO講演 今からでも遅くない!事例に学ぶIoT導入のための技術ポイント実践講座 株式会社ソラコム 執行役員 プリンシパルソフトウェアエンジニア 片山 暁雄
20181019日経xTECH EXPO講演 | 今からでも遅くない!事例に学ぶIoT導入のための技術ポイント実践講座
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SORACOM,INC
情報処理学会 ソフトウェア工学研究会 ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム SES 2020 一般論文トラック https://ses.sigse.jp/2020/ 論文リンク: 情報処理学会 電子図書館 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?active_action=repository_view_main_item_detail&page_id=13&block_id=8&item_id=206753&item_no=1
医療機器ソフトウェア開発を対象とした包括的アセスメントのケーススタディ
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Masanori Kaneko
日本のIT市場を概観。日本に参入しようとする海外企業向け参考資料
日本のIT市場のトピックス
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Hiroyasu NOHATA
2020/05/18開催 Alibaba cloud AIソリューションセミナー 第二部:機械学習レスなAIサービスでカンタン画像検索
2020/05/18 Alibaba cloud AIソリューションセミナー
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寛之 松浦
鷲崎弘宜, "スマートエスイー: 超スマート社会&DX時代のAI・IoT×ビジネスの人材育成と調査研究", ビジネスアナリシス サミット 2020 オンライン, 2020/09/01
スマートエスイー: 超スマート社会&DX時代のAI・IoT×ビジネスの人材育成と調査研究
スマートエスイー: 超スマート社会&DX時代のAI・IoT×ビジネスの人材育成と調査研究
Hironori Washizaki
今、名古屋で勢いがある 8 社による合同企業説明会で使った会社紹介資料です。
Nagoya Career Meetup 2018夏
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陽平 山口
SIE(scientific intelligence engineer)とは組織を構造的に観て、経営科学を実践できる人。ITの専門家であるIT部門が、経営科学を取り入れることで、ITアプローチとマネジメントアプローチの融合を図る。 Scientific Intelligence Engineering Approachを、HPPT modelに沿って運用し、企業の収益性を向上を狙う。
SEからSIEへ ~IT部門から日本企業を元気にする~
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株式会社エイチ・ピィ・ピィ・ティ
r2ishikawa_mimoto
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i Smart Technologies
日本マイクロソフト株式会社 IoT デバイス本部 Azure 担当部長 村林 智 氏
世界のデジタル・トランスフォーメーション最前線
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IoTビジネス共創ラボ
IoT ビジネス共創ラボの趣旨説明、地方共創ラボ紹介
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IoT ビジネス共創ラボの趣旨説明、地方共創ラボ紹介_IoTビジネス共創ラボ 第10回 勉強会
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Mehr von Kurata Takeshi
IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (IEEE VR 2024) Abstracts and Workshops (VRW), pp.244-251, 2024, DOI 10.1109/VRW62533.2024.00048 The main objectives of this project, launched in July 2021, is to mitigate and solve issues regarding health care services such as rehabilitation and specific health guidance while alleviating spatio-temporal, economic, and cognitive constraints by establishing remote technology foundation. There are four themes in this project. In theme #1, we have been developing the MR3 devices consisting of Wear and Mannequin for supporting detailed assessments of customers’ physical functions and haptic interaction respectively. The central issue of theme #2 is to support intrinsic motivation for rehabilitation and exercise training through XR technologies as in virtual (self) co-embodiment and hand redirection. In addition, we have also been investigating how to deal with one-to-many and zero-to-many situations. Theme #3 has aimed on establishing AI technology foundation for creating, monitoring progress of, and updating tele-rehab programs mainly for the upper limb. Systems for always-on monitoring during daily life and work developed in theme #4 is expected to be served as a common foundation for various tele-healthcare services. This paper reports on the progress of the above-mentioned themes in this project.
Project progress on XR-AI platform for tele-rehab and health guidance
Project progress on XR-AI platform for tele-rehab and health guidance
Kurata Takeshi
サービス学会第12回国内⼤会 B-3-2 サービス運⽤とテクノロジーセッション B-3-2-2 本稿では,現場固有詳細情報の収集前に実施可能な作業行動分析手法として,主に作業エリア遷移モデルの生成,作業エリア遷移インスタンスのクラスタリングによる作業行動パターンの抽出といった一連の手法について述べる.なお,本取り組みでは,自動車部品製造ラインで得られたデータセットに対して開発された本手法を,高速道路サービスエリア(SA)施設で得られたデータセットに適用している.これにより本手法の汎用性についての予備検証を兼ねた取り組みにもなっている. 本稿では,まず2節で,本分析で対象とした現場とそこで得られたデータについて概説する.次に,3節では,作業エリア遷移モデル生成と作業行動パターン抽出について述べる.4節では,現場固有詳細情報を用いない場合の分析結果,さらに,5,6節では,現場固有詳細情報との突合や本分析の適用現場間比較について報告する.
サービス学会国内大会:高速道路サービスエリア施設内での動線データのみを用いた作業行動パターン分析
サービス学会国内大会:高速道路サービスエリア施設内での動線データのみを用いた作業行動パターン分析
Kurata Takeshi
The HARC consists of the following eight research teams: (1) Smart sensing, (2) Well-being device, (3) Assistive robotics, (4) Exercise motivation and physical function augmentation, (5) Cognition, environment, and communication, (6) Smart work IoH (Internet of Humans), (7) Service value augmentation, and (8) Co-creative platform. Currently, we are carrying out private and public projects related to Interverse (Virtual economy forms and related technologies that return value in cyberspace to physical space), tele-rehabilitation, etc. We also contribute to the international standardization on VR/MAR in ISO/IEC JTC 1.
HARC: Human Augmentation Research Center
HARC: Human Augmentation Research Center
Kurata Takeshi
In recent years, there has been an increasing number of technological devel-opments and practical applications for efficient and quantitative work analy-sis by measuring workers' flow lines. However, there may be a delay in start-ing work analysis if it is started after preparing site-specific information, such as each worker's role and typical work areas. This paper reports on a case study of work analysis using geospatial intelligence techniques with and without such site-specific information. First, this paper introduces the work site targeted in this case study, the purpose of the analysis, and the data measured and collected at the work site. Next, it describes a series of meth-ods such as indoor positioning, generation of work area transition model, clustering of work area transition instances, and exception extraction of the instances for the purpose of analyzing work patterns. A comparison of the clustering results with each worker's role and an analysis of non-routine work patterns are also reported.
Work Pattern Analysis with and without Site-specific Information in a Manufac...
Work Pattern Analysis with and without Site-specific Information in a Manufac...
Kurata Takeshi
メタバースやXR技術のヘルスケア応用事例を交えながら、ISO/IEC JTC 1/SC 24でのメタバース関連の標準化について概説する。
SC 24でのメタバース関連標準化概要:ヘルスケア応用事例を交えて(ISO/IEC JTC 1/SC 24)
SC 24でのメタバース関連標準化概要:ヘルスケア応用事例を交えて(ISO/IEC JTC 1/SC 24)
Kurata Takeshi
The relationship between the metaverse and the universe corresponds to the one between the virtual environment and the real environment in MAR (Mixed and Augmented reality). The concept of fusing multiple metaverses with the universe is sometimes referred to as the interverse, although this is not yet generally recognized. This presentation will provide an overview of the standards related to interverse developed by SC 24/WG9 (MAR Continuum Concepts and Reference Model) and the ongoing projects. In addition, VRM, an open 3D humanoid avatar format for the metaverse, will be presented, although it is not yet a de jure standard. ISO/IEC Workshop on Standards for the Metaverse Session 1: ISO/IEC JTC 1 Standards and Projects for the Metaverse, June 26, 2023, at 21:00-22:50 UTC
Standards and projects of SC 24/WG 9 on Metaverse and Interverse
Standards and projects of SC 24/WG 9 on Metaverse and Interverse
Kurata Takeshi
本講演では、生産性向上や健康経営支援のために屋内測位技術含む地理空間インテリジェンス(GSI)を製造現場やサービス現場に適用した事例を時間の許す限り概説する。また、PDR (Pedestrian Dead Reckoning: 歩行者用相対測位)やVDR(Vehicle Dead Reckoning: 車両用相対測位)含むxDR(PDRやVDRを含む相対測位、DR for X)の性能等の評価に関する活動、 及びxDRを含む各種屋内測位技術とその関連技術の普及促進に関する活動を行うことを目的として2014年に設立されたPDRベンチマーク標準化委員会の活動についても紹介する。
屋内測位技術の応用事例とPDRベンチマーク標準化委員会の活動概要
屋内測位技術の応用事例とPDRベンチマーク標準化委員会の活動概要
Kurata Takeshi
HCGシンポジウム2022での発表スライドです。 本稿では,2021年度にデンソー社工場の製造ラインにおいて実施された地理空間インテリジェンス技術を用いた作業分析に関する事例研究について報告する.まず,本事例で対象とした作業現場と分析の目的,ならびに本作業現場で計測・収集したデータについて概説する.次に,作業パターンの分析を目的とした屋内測位データを用いた作業エリア遷移モデル生成と当該作業エリア遷移インスタンスのクラスタリングについて述べる.さらに,クラスタリング結果と各作業者の役割との比較及び非定常な作業パターンの分析についても報告する. 30秒プレゼン: https://youtu.be/kIJquiSnyZ4
作業エリア遷移モデル生成とそのクラスター分析に基づく製造ラインの作業分析
作業エリア遷移モデル生成とそのクラスター分析に基づく製造ラインの作業分析
Kurata Takeshi
The purpose of this project is to mitigate and solve issues regarding health care services such as rehabilitation and specific health guidance while alleviating spatio-temporal, economic, and cognitive constraints by establishing remote technology foundation. There are four themes in this project titled “Multimodal XR-AI (XR powered by AI) platform development for tele-rehabilitation and reciprocal care coupling with health guidance.” In theme #1, we have been developing MR3 (Multi-Modal Mixed Reality for Remote Rehab) devices consisting of Wear and Mannequin for supporting detailed assessments of users’ physical functions and tactile interaction respectively. The central issue of theme #2 is to support intrinsic motivation for rehabilitation and exercise training through XR technologies as in virtual co-embodiment and hand redirection. In addition, we have also been investigating how to deal with 1-to-N (a small number of providers) and 0-to-N (no providers) situations. Theme #3 has aimed on establishing AI technology foundation for creating, monitoring progress of, and updating tele-rehabilitation programs mainly for the upper limb. Systems for always-on monitoring during daily life and work developed in theme #4 is expected to serve as a common foundation for various tele-healthcare services. 蔵田武志, 尾形邦裕, 金澤周介, 今村由芽子, 佐藤章博, 小木曽里樹, 小林吉之, 一刈良介, 中江悟司, 多田充徳, 青山朋樹, 清水博己, 葛岡英明, 中村拓人, 腰原健, 黒田真朗, 返町秀光, 大島賢典, "「遠隔リハビリのための多感覚XR-AI技術基盤構築と保健指導との互恵ケア連携」で目指すところ", 日本バーチャルリアリティ学会第66回複合現実感研究会, Vol.25, No.2, MR2022-11, 2022.
「遠隔リハビリのための多感覚XR-AI技術基盤構築と保健指導との互恵ケア連携」で目指すところ
「遠隔リハビリのための多感覚XR-AI技術基盤構築と保健指導との互恵ケア連携」で目指すところ
Kurata Takeshi
遠隔リハビリ研究とオンライン学会運営から見たコミュニケーションDXと題して、「オンライン学術イベント対話プラットフォーム:HARCS,HCGシンポジウム,サービス学会国内大会を事例とした考察」、及び「遠隔リハビリのための多感覚XR-AI技術基盤構築と保健指導との互恵ケア連携」に関して解説する。 https://unit.aist.go.jp/harc/nedo-xrai-healthcare/index.html https://doi.org/10.24464/jjs.6.2_1 これは、電気三学会関西支部講演会「アフターコロナ時代に向けたコミュニケーションDX」の講演スライドです。 YouTube: https://youtu.be/Jb1x_S0Wx88
遠隔リハビリ研究とオンライン学会運営から見たコミュニケーションDX
遠隔リハビリ研究とオンライン学会運営から見たコミュニケーションDX
Kurata Takeshi
This paper reports on a case study of work analysis using geospatial intelligence technologies conducted on a manufacturing line at a J-Power Systems (JPS) plant in FY2020. First, an overview of the workplace, the purpose of the analysis, and the types of data used in the analysis is presented. Next, we describe the data processing methods developed in the preparatory phase of the analysis, and finally, we report the results and discussion of the work analysis. Presented in APMS 2022 YouTube: https://youtu.be/eFi8Z0T25Cc
Analyzing Operations on a Manufacturing Line using Geospatial Intelligence T...
Analyzing Operations on a Manufacturing Line using Geospatial Intelligence T...
Kurata Takeshi
日本VR大会2022 SIG-MR-OS「MR・AR・XRってなんですか?拡張する用語問題」 で使用したスライドです。
国際標準化におけるAR/MR用語の使われ方
国際標準化におけるAR/MR用語の使われ方
Kurata Takeshi
遠隔ヘルスケアのための多感覚XR-AIに関するシンポジウム XR-AI for THC (エックスレイ・フォー・テレヘルスケア) 2022 https://unit.aist.go.jp/harc/nedo-xrai-healthcare/symposium2022/ XRに基づく遠隔リハの研究・事業事例調査報告 蔵田 武志(産総研) Youtubeはこちら https://youtu.be/SzFuHxsHevE
XRに基づく遠隔リハの研究・事業事例調査報告
XRに基づく遠隔リハの研究・事業事例調査報告
Kurata Takeshi
遠隔ヘルスケアのための多感覚XR-AIに関するシンポジウム XR-AI for THC (エックスレイ・フォー・テレヘルスケア) 2022 https://unit.aist.go.jp/harc/nedo-xrai-healthcare/symposium2022/ NEDOプロジェクト「人工知能活用による革新的リモート技術開発」「遠隔リハビリのための多感覚XR-AI技術基盤構築と保健指導との互恵ケア連携」の概要 蔵田 武志(産総研)、青山 朋樹(京都大)、葛岡 英明(東京大)、腰原 健(セイコーエプソン株式会社)、成瀬 文博(株式会社エブリハ) Youtubeはこちら https://youtu.be/JN_9Ph5erwE
「遠隔リハビリのための多感覚XR-AI技術基盤構築と保健指導との互恵ケア連携」の概要
「遠隔リハビリのための多感覚XR-AI技術基盤構築と保健指導との互恵ケア連携」の概要
Kurata Takeshi
Presentation movie: https://youtu.be/9qozqmLvi0M Paper: Kurata T. (2021) Geospatial Intelligence for Health and Productivity Management in Japanese Restaurants and Other Industries. APMS 2021, IFIP AICT 632, pp. 206–214 https://doi.org/10.1007/978-3-030-85906-0_23 Health and Productivity Management (HPM) requires simultaneous improvement of labor productivity and Quality of Working (QoW), which consists of health, workability, and rewarding. In order to deal with a wide range of issues for HPM, engineering approaches are much more effective rather than just relying on experience and intuition. First, this paper outlines Geospatial Intelligence (GSI) as a tool for such engineering approaches, which supports problem solving by linking geospatial data with other data. Next, we summarize use cases of GSI in service and manufacturing sites, including Japanese restaurants, which have addressed labor productivity and QoW. Finally, we extract the metrics regarding labor productivity and QoW used in those use cases.
Geospatial Intelligence for Health and Productivity Management in Japanese Re...
Geospatial Intelligence for Health and Productivity Management in Japanese Re...
Kurata Takeshi
最近の大学での講義資料をまとめました。
地理空間インテリジェンス:屋内測位技術を用いた現場のラボ化に基づくサービス研究事例
地理空間インテリジェンス:屋内測位技術を用いた現場のラボ化に基づくサービス研究事例
Kurata Takeshi
This was presented in ISO IEC/JTC 1/SC 24/WG 9 working session on July 20, 2021.
Benchmarking of indoor localization and tracking systems (LTSs)
Benchmarking of indoor localization and tracking systems (LTSs)
Kurata Takeshi
2015年にSDGsが国連で採択され,同年,国内では経済産業省と東京証券取引所による健康経営銘柄の選定が開始された.Health and Productivity Management (HPM)の日本語訳が健康経営 (健康経営研究会 2016) であるが,その実現には労働生産性 (日本生産性本部 2021) と労働の質(QoW)の同時向上が求められる(図1).QoWは,健康,働きやすさ,働きがいから成る.労働衛生,QWL,Decent Work (牛久保 2007),さらにはソーシャルキャピタルとも関連深いこのQoWと労働生産性の両者をバランス良く向上させるためには,多岐に渡る検討項目を扱う必要がある.そのため,経験と勘で対応するには限界があり,工学的アプローチが必要とされる. 本稿では,まず,その工学的アプローチのための手法・技術・ツールとして,地理空間インテリジェンス(GSI: Geospatial Intelligence)について概説する.次に,GSIを用いて労働生産性とQoWを扱ったサービス現場及び製造現場での各事例を紹介し,最後に,健康経営のためにGSIをどう活用すべきか,そのためにGSI基盤はどうあるべきかを考察する.
健康経営のための地理空間インテリジェンス(GSI)に関する一考察
健康経営のための地理空間インテリジェンス(GSI)に関する一考察
Kurata Takeshi
Spatiotemporal computing techs such as MAR/VR, positioning, and context sensing are expected to alleviate spatiotemporal constraints for moving freely in the communication-form continuum.
Communication beyond spatiotemporal constraints
Communication beyond spatiotemporal constraints
Kurata Takeshi
First, we developed an audio–tactile map viewer that can represent real-world route and facilities near the route. This viewer is based on our previous work regarding a mapping tool for gaming applications. We improved it with customizable audio–tactile cues based on feedbacks from test users at an exhibition and workshops. Finally, we explored presentation methods that serve the individual needs of visually impaired users in the most appropriate way.
OTASCE Map: A Mobile Map Tool with Customizable Audio-Tactile Cues for the Vi...
OTASCE Map: A Mobile Map Tool with Customizable Audio-Tactile Cues for the Vi...
Kurata Takeshi
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Project progress on XR-AI platform for tele-rehab and health guidance
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サービス学会国内大会:高速道路サービスエリア施設内での動線データのみを用いた作業行動パターン分析
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HARC: Human Augmentation Research Center
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Work Pattern Analysis with and without Site-specific Information in a Manufac...
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SC 24でのメタバース関連標準化概要:ヘルスケア応用事例を交えて(ISO/IEC JTC 1/SC 24)
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Standards and projects of SC 24/WG 9 on Metaverse and Interverse
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屋内測位技術の応用事例とPDRベンチマーク標準化委員会の活動概要
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作業エリア遷移モデル生成とそのクラスター分析に基づく製造ラインの作業分析
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「遠隔リハビリのための多感覚XR-AI技術基盤構築と保健指導との互恵ケア連携」で目指すところ
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遠隔リハビリ研究とオンライン学会運営から見たコミュニケーションDX
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Analyzing Operations on a Manufacturing Line using Geospatial Intelligence T...
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国際標準化におけるAR/MR用語の使われ方
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XRに基づく遠隔リハの研究・事業事例調査報告
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「遠隔リハビリのための多感覚XR-AI技術基盤構築と保健指導との互恵ケア連携」の概要
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Geospatial Intelligence for Health and Productivity Management in Japanese Re...
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地理空間インテリジェンス:屋内測位技術を用いた現場のラボ化に基づくサービス研究事例
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Benchmarking of indoor localization and tracking systems (LTSs)
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健康経営のための地理空間インテリジェンス(GSI)に関する一考察
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Communication beyond spatiotemporal constraints
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OTASCE Map: A Mobile Map Tool with Customizable Audio-Tactile Cues for the Vi...
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SHI2018: 製造現場での人と知能機械の協奏に向けて
1.
製造現場での 人と知能機械の協奏に向けて 住友電気工業株式会社 IoT研究開発センター IoT推進部 行動計測モデル化技術グループ 蔵田 武志
前畠 貴 橋本 英彦 多田 直弘
2.
IoT研究開発センターの体制と取組 目 的 SEIグループの生産現場の課題に対し、 AI/IoTを活用し改善を図る。 取 組 み 方 針 生技、情シ、研究が三位一体となっ て活動し、重点4テーマ※に取り組み、 ノウハウ蓄積と改善方法のパターン 化を図る。 ※全ロス低減、検査自動化、予兆保 全・安全、設備稼働率向上 2
3.
行動計測モデル化技術Gの目標・テーマ 作業者の行動計測等に 、 • 作業者の行動計測等に 基づいて作業プロセス をモデル化 • 現場の状況把握や改善 支援に寄与するための 技術群と方法論を確立 •
研究人材育成のために、 学会等での外部発表を 推奨しR&D活動推進 3
4.
屋内測位 技術 マップ 4
5.
国際屋内測位コンペ:xDR Challenge 産総研知財(xDR:
PDR & VDR)、センサ データ動的校正、確率的時系列フィルタを組 み合わせた統合測位手法を構築し適用 見える化ツールで効率化に改良 PDR(5チーム), VDR(2チーム)の両部門 で優勝! 5
6.
作業者への介入デザインに関するR&D 知能機械からの人への介入効果の評価(JST OPERAのテーマの1つ)
現状:工場監視用ダッシュボードレイアウトを現場の声に基づいて設計 最適なのか?慣れ(学習曲線)の問題では? 水平展開できるのか?そのためのエビデンスは? 画面内での提示で十分か、パトライト連携は効果的か? 比較実験による工場内情報提示方法論構築に寄与 工場監視ダッシュボードの例 (MotionBoardのウェブサイトより) 6
7.
行動計測モデル化技術Gの活動指標(案) 7 (2)については従来隠れがちなので明示化していく CR効果は複数年に渡るのでコスト体質改善につながる
現場調査や改善活動のCRができ余裕が生まれれば、取り組み案 件数を増やせ、(3)を増やす効果がある(複利的な効果の評価) 現場調査や改善活動の金銭的・時間的コストが高いと、 エビデンス取得や定量比較をせずに次のプロセスに進んで しまい、手戻りするというリスクがある 計測技術の向上で「想定外」を捉えられる 活動 学会等での外部発表(1) R&D活動(学会等での外部発表) (2) 現場調査活動や改善活動のCR、精緻化、波及効果 (3) 現場の改善効果(CR, 生産性, 労働環境等)
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