11月号 2017 Vol. 15 No. 11

Front-line Researchers

• Naonori Ueda, NTT Fellow, Head of Ueda Research Laboratory and Director of Machine Learning and Data Science Center, NTT Communication Science Laboratories
• 上田修功　機械学習・データ科学センタ代表、上田特別研究室長（NTTフェロー）、NTT コミュニケーション科学基礎研究所

■ 概要

平成28年版総務省情報通信白書によると、ICTの積極的な利活用により、日本の経済成長は加速し、その中核となるのはAI（人工知能）を活用したIoT（Internet of Things）であり、ビッグデータの収集・活用がキーとなると記されています。こうした展望を受け、機械学習の研究に期待が高まっています。日本のみならず世界初の分析や技術を続々と発表するNTTコミュニケーション科学基礎研究所上田修功フェローに、研究活動における重要な視点と研究者としての姿勢を伺いました。

Feature Articles: Communication Science that Enables corevo^®―Artificial Intelligence that Gets Closer to People

• Basic Research in the Era of Artificial Intelligence, Internet of Things, and Big Data―New Research Design through the Convergence of Science and Engineering
• AI×IoT×BigData時代における基礎研究──科学と工学の融合による新しい研究のデザイン

■ 概要

人間とAI（人工知能）との豊かな関係構築に向けて、現状を正確に認識し、将来への適切な投資をすることが求められています。基礎技術の研究開発を推進するという立場から、AI×IoT×BigData時代をどのように読んでいるかについて述べます。

• Generative Personal Assistance with Audio and Visual Examples
• あなた専用のお手本映像で上達支援

■ 概要

近年の深層学習の発展は著しく、少し前までは想像もつかなかったことが実現されつつあります。メディア生成はその代表例であり、世界中で驚くような研究成果が報告され始めています。本稿では、深層学習によるメディア生成の研究動向、およびメディア生成のアプリケーションの中で着目している「上達支援のためのメディア生成」を題材に、従来技術の課題とNTTコミュニケーション科学基礎研究所の取り組みについて紹介します。

• Efficient Algorithm for Enumerating All Solutions to an Exact Cover Problem
• 厳密被覆問題の高速な全解列挙法

■ 概要

本稿では、NTTと北海道大学で開発した、厳密被覆問題と呼ばれる問題のすべての解を高速に見つけることができるアルゴリズムを紹介します。マンションの間取り決め、電子回路の部品の配置決め、ポリオミノパズルは厳密被覆問題として定式化して解くことができます。本方法は、既存法よりも最大1万倍高速にすべての答えを発見するだけでなく、見つけたすべての解を圧縮して記憶しておき、条件に応じて取り出すことができるので、良い解を効率的に探すことが可能になります。

• Memory-efficient Word Embedding Vectors
• 単語埋め込みベクトルの圧縮法

■ 概要

単語間の意味的な関係をコンピュータ上で上手に扱う方法論として「単語埋め込みベクトル」と呼ばれる技術が注目されています。単語埋め込みベクトルを用いることで、例えば、単語間の意味的な関係を類推する演算に関して、より人間の感覚に近い結果が得られるようになりました。本稿では、単語埋め込みベクトル利用時の利便性を高めるために、意味関係に関する演算の精度を保ったまま必要記憶容量を大幅に削減する方法を紹介します。

• Synthesizing Ghost-free Stereoscopic Images for Viewers without 3D Glasses
• 裸眼で2D映像がクリアに見える3D映像生成技術

■ 概要

NTTコミュニケーション科学基礎研究所は、3Dメガネをかけない視聴者には2D映像がクリアに見え、メガネをかけた視聴者には自然な3D映像が見えるというステレオ映像の生成技術を開発しました。本技術は既存の3D表示装置をそのまま用いますが、メガネなしで見ても画質が全く低下しません。この技術により、1つの表示コンテンツに対して、その場にいる視聴者1人ひとりが楽しみ方を自由に選択できるという「人にやさしい3D表示」が実現できます。

• Personalizing Your Speech Interface with Context Adaptive Deep Neural Networks
• コンテキスト適応型ニューラルネットワークを用いた音声インタフェースのパーソナライズ化

■ 概要

近年、音声インタフェースの普及が急速に進んでいますが、音声認識結果の詳細を分析すると、必ずしもすべての話者に対して同程度の音声認識性能が得られているわけではなく、うまく認識ができる話者、できない話者がいるのが現実です。この問題に対応するため、NTTコミュニケーション科学基礎研究所ではニューラルネットワークの新たな構造に関する研究を行い、コンテキスト適応型ニューラルネットワークを開発しました。本稿では、自動音声認識システムの中で用いられる音のモデル（音響モデル）の話者適応に関する最新研究成果を紹介します。

Regular Articles

• Optimization of Harvest Time in Microalgae Cultivation Using an Image Processing Algorithm for Color Restoration
• 色復元アルゴリズムを用いた藻類培養の収穫時期判定技術

■ 概要

藻類は化石燃料に代わる次世代エネルギー源として注目を集めていますが、培養コストが高いという課題を抱えています。本稿では、画像の色復元アルゴリズムを用いて藻の最適な収穫時期を短時間に断定し、培養コストの削減に資する技術を紹介します。

Global Standardization Activities

• Report on First Meeting of ITU-T TSAG (Telecommunication Standardization Advisory Group) for the Study Period 2017 to 2020
• ITU-T第1回TSAG（作業計画委員会）の報告

■ 概要

2017年5月1〜4日までジュネーブのITU（International Telecommunication Union）本部で、新会期（2017〜2020年）としては最初のITU-T（ITU-Telecommunication Standardization Sector）TSAG（Telecommunication Standardization Advisory Group）会合が40カ国から約120名が参加し開催されました。日本からは、主管庁である総務省に加えNTT、KDDI、日立、富士通、三菱電機、NEC、OKI、TTCから計11名が出席しました。ここではTSAGの新体制の概要とそこで議論されたトピックを紹介します。

Information

• Event Report: NTT Communication Science Laboratories Open House 2017
• 「NTTコミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2017」開催報告

■ 概要

NTTコミュニケーション科学基礎研究所では、最新の研究成果を多くの方々に知っていただくイベントとして、2017年6月1、2日に「オープンハウス2017」を開催しました。ここではその開催模様を報告します。

Short Reports

• Arkadin Brings Businesses into the Future with New Cloud Unified Communications Services and Digital Operations Strategies

• World’s Largest Transmission Capacity with Standard Diameter Multi-core Optical Fiber―Accelerated Multi-core Fiber Application Using Current Standard Technology
• 現在と同じ細さの光ファイバで世界最大の伝送容量を実現──既存光ファイバの標準技術を有効活用してマルチコア光ファイバの実用化を加速

External Awards/Papers Published in Technical Journals and Conference Proceedings
外部での受賞もしくは投稿した論文の抄録