NAL’s blog @ 琉球大学情報工学科

今日が全国大会最終日。IPSJ-ONEは学生に譲って、情報システムと社会環境（2）とレビューとプログラム解析・修正に参加してきました。

旨し！ pic.twitter.com/x0HJ8WCJTf

— Naruaki TOMA 温泉旅行… (@naltoma) March 16, 2019

[ 6K-02 対話ボットをベースとした行政と市民の新たなコミュニケーションチャネルの構築 ]

　予め用意したFAQをベースに、チャットボット対応するという話。法整備に伴う変更とかでちょくちょくFAQの内容が変わるので、変更のしやすさも考慮してる（Excel対応、、）らしい。対応がうまくいってるかを人が確認しつつ、必要に応じて不足FAQ整備するとかしてるとのこと。
　個人的には「文書からFAQを自動生成する」「矛盾探し」「常識（出身地毎の常識等）の違い探しに基づいたFAQ生成」みたいなことに興味あるかな。

[ 7N-02 コードレビューにおいて検出可能なプログラム課題の分析 ]
　コードレビューするのは量が増えると大変、レビューを受けてコード修正する側も「求められている修正」が良くわからない場合には大変、それらのコストを削減したいという話。システマチックにやれるところ（パーサーとか）はやるとして、そこ以外を対象にしようとしているようなんだけど、まだまだ難しそう。

[ 7N-03 ソースコード修正履歴を用いた自動バグ修正手法の性能理解 ]
　テスト自体を自動生成するという話もあるし、用意されたテストに対して「テストを通すようなパッチを自動生成する」という話もあるのだけど、今回はその後者をやってて結果としては「パッチ生成がうまくいかないケースは、テスト自体の質が良くないことが多い」という話らしい。人工知能でいうところの常識とか文脈とかのメタ情報をうまく組み込むことができればよいのかしら。

[ 7N-06 イベント駆動型アプリケーション開発のためのAPI使用パターンに関する対話型検索を支援するグラフベース視覚化ツールの検討 ]
　今日一番面白かった発表。APIリファレンスはあるけどそれをどう使うか。大抵は「組み合わせ」が重要で、それはコード例（実コード）を見た方が良いことが多い。が、それを上手く探す方法がないということで、APIの頻度パターンマイニングから包含関係まで抽出して、実コード例まで辿れるようなツールを試作してみたという話。一般的には asset search とか asset navigation と呼ばれるタスクらしい。

2日目は画像編集/GANと学習支援システム（2）に参加してきました。

[ 4R-02 アニメ画像を対象にした複数のスタイル画像を用いる画風変換の検討 ]

　NAL研M1西山くん発表。前回よりも質問コメント多く貰えてたので、目の付け所は面白いのだろうと思います。主な質問は以下の通り。
　Q: 変換結果良さそうに見えるが、数値的な評価は？
　Q: before/afterが見たい。どれぐらいアウトプットが変わるのか。例えば空だけを入れた場合にどうなる？
　Q: 4パッチ作る時のスタイル画像の位置によってアウトプットのイメージが変わる？
　Q: 従来手法の枠組み内で解こうとしているが、中身に手を入れる方が良いのでは？　例えば1枚入れて変換して、良くない場所は再変換or別変換するとかカスケード処理にするとか。

[ 4R-04 Deep Learning向けData Augmentationの評価手法の提案-Fréchet Inception Distanceに基づく方法- ]

　個人的に今日一番面白かった発表。機械学習する際にデータ不足やバランスの悪さがネックで学習が上手くいかないことが多々あります。これに対する一つのアプローチが「データ拡張」なんですが、拡張方法が多数提案されていること自体はともかく、どういうタスクにおいてどういう手法が向いているかも「やってみないとわからない」。そこをなんとかしたいという切り口で、「学習する前に拡張方法の良し悪しを見積もれないか」ということでFréchet Inception Distanceに基づいた検証を行ってみたという話。
　今回やってみた範囲内では比較的良好（かなり相関が高い）な結果が得られてるらしいけど、そもそものサンプル数が少ないケースでは過学習しそうなアプローチなんだよな。でも考え方はとても好きです。

[ 4R-07 Pix2Pixを用いた古典籍くずし字画像の裏抜け除去 ]

　今日2番目に好きな発表。「文字の芸術的品質とは何か？」という疑問に対して「主観的でわからないなら機械学習したら良いじゃない」的な考え方で取り組んだという話。
　実際問題として、データの与え方やモデルに依存する部分はあるとしても、一定程度の「芸術的品質」を抽出することはできるのだと思います。一つ一つの作品だけでもなく、同年代他作品との比較や、古い作品との比較から「何に影響を受けているか」とかもある程度は見積もれるようになるじゃないかな。それを人間が理解できる形で説明して欲しいよね。

[ 5ZH-05 ゼミ議事録と研究成果物の蓄積と利用の支援システムの開発 ]
　同じことやりたいと思ってて聞いてみたのですが、記録、特にメタデータの部分は人手で作成しているらしい。そこ自動化したいんだけどな。ある程度蓄積した後で自動化目指せば良いというスタンスなのかもしれないし、そこは自動化すべきではない（その過程自体に学びなどの効果がある）というスタンスかもしれないですが。
　ゼミに限らず「小さなコミュニティ」でありがちですが、「その場で通じる略語等の特殊な単語」というのがかなりあって。その辺りはword2vecとかと相性悪そうなんですが、一度wikipediaなりで学習済みモデルをベース＋固定にして、層追加学習するだけでもなんとかなるのかしら。

今日から3日間福岡大学で情報処理学会全国大会。寒い時期の本土は、場所によっては暖房効き過ぎや室内外での寒暖差で気持ち悪くなることあるのがネックだな。

学会発表に限らないけど、外部で自分の機器持ち込む場合には要接続チェック。自分の番になってからうまくいかずにオロオロしてる人多かったな。

1日目はラーニングアナリティクスとラーニングアナリティクスの2セッションに参加。どちらも教育に絡めた何かしらのデータ分析をしてる研究。身体や脳活動の計測、誰と誰が向き合ってるか、どのぐらい発話してるかといった様々なセンサ情報を組み合わせてログ分析し、より効果的な学びや反省に活用するとか。そういう話。

個人的に面白かったのは以下の2件。

[ 1ZF-02 プログラミング思考過程に基づくプログラミング時の行動分析と傾向 ]
　ジグソー・コードというタスクがあるらしい。設問と共に「行順番がランダムに入れ替えた正解コード」を用意して、入れ替えだけで正解コードに辿り着くタスク。この際の操作順番や回数、時間等を記録しておき、分析することで「プログラミング思考過程」をしたいということらしい。
　個人的には思考過程とは別のパズル要素が入ってる点と、このパズルを解けることとプログラミングスキルとの間にどのぐらい相関あるのか（高そうだけど）と、抜け落ちてる部分がどこか、が気になるかな。逆に言えば一部の過程は見れているはずで、そういう問題に落とし込んでる点は面白い。

[ 2H-02 プログラミング授業のための可視化システムと初学者の学習分析 ]
　paiza/progateみたいに「サーバ実行環境」用意することで、「どういう風にコードを編集していったか、実行しようとしたか、エラーを出したか」を可視化しやすくするしたという話。授業中はダッシュボード的に全員のログ解析してるので、同じエラーが重複しまくってたら「あ、補足し忘れてた」と教員が気づきやすいとか。用意した課題のどの辺りまで進んでるか俯瞰しやすいとか。
　自動採点はユニットテスト/Jenkins的にやればとも思うのだけど、微妙な違いは吸収したいらしく、クラスタリングベースでやってみてるらしい。

大学教授が定年により退官（退職とは呼ばないらしい）する年には、「最終講義」なるものをやることが多いです。絶対ではないし、実際やらなかった先生もみたことあるんですが。個人的には専門性の近さとは無関係に、単純に「その人がどう世界を見てて、それをどう解釈して、歩んできたのか」がとても楽しいので、都合つくときには参加するようにしてます。下手な映画やドキュメンタリーよりよっぽど面白いことが多いし。

今日のは建築系の小倉先生の最終講義「熱帯へのまなざし」。元々は本土出身で、当時たまたま琉大募集があったこと、またそのタイミングではまだ1期生1年目で共通科目しかなかったこと等が重なり、最初は留学しながら研究されてたとか。その際に「沖縄の暑さ」から始まり、根本的に違うこと、それを踏まえた建築を学びたいということでアフリカに興味を持ったらしい。そのために直接そこに行く前に、まずは最先端の何でも知ってるだろうということでイギリスに飛んで関連資料収集、研究者らとの討論。

そこで想定外だったのが、当時の西洋からすると「他はうちらのコピーに過ぎず、研究する価値ない」というのが大多数でそもそも知らないケースの方が多かったという事実。それに対して「イギリス・ルネッサンスはフランスなりのコピーじゃないの？」と言ったら黙ってしまい、コピーはあるにせよそれだけではないこと、環境や歴史的文化的背景に基づいた独自性もあるといった話に納得して貰え、討論が進んだとか。

ちなみに専門家自体はいて、亜熱帯地域における建築物系の最初の教科書を書いた先生らへヒアリングできたらしい（数年後亡くなられたとかで運が良かったのか悪かったのか、とにかくいい経験に）。十分準備ができたところでアフリカへ。行こうとしたら「え、現地行くのは危険すぎるだろ」と止められたとかw。その一方で、本気であることが伝わったらとても協力してくれて、現地の大学・研究所等へのコネクションを活用してあれこれ手配してもらえて、実際の現場活動はかなり助かったとのこと。その後はアジア圏にも進み、亜熱帯地域における自然的特性、認知的傾向、歴史的背景等を踏まえた分析と、それに基づく新しい建造物の設計等をやられてきたようです。

「呼吸する壁」みたいなやつの走りの時代ですね。まだクーラーがなく扇風機の時代だったり、そもそも電力も安定してない場所だったりで如何にして過ごしやすい、快適な建造物を実現するか。雨は通さないが風は通す壁とか、「手品のネタような工夫」と表現されてましたが、そういう設計も含めて楽しまれてきた研究生活だったようです。

（卒研が終わったとはいってない）な人もいるようですが、ひとまずお疲れ様でした。座長や会場設定等運営周り手伝ってくれた方もありがとうございました。

座長については事前指導なり簡易マニュアルなり作ったらと思い、自分が担当する学年のときに一度作成した気がするのだけど探しても見つからないな。ググっても良いんだけど。

B4＆M2の皆さんは、明日、卒研以外も含めたヒアリングがありますが、それが終わったら少し休憩して、週明けからまた頑張ろう。成果物整理してドキュメント化するとかね。

P.S.
時間がなくてできなかったコメント集。順不同かつ軽く抽象化。
「それ本当に嬉しい？」
「それハードでやったら？」
「それソフトでやったら？」
「環境要因考慮するならどう拡張したら良い？」
「それ手動設計するの辛くない？（キャリブレーションでも良いから何かサポート考慮したほうが、、）」
「その推移はずっと続くの？」
「その問題分割or問題設計は妥当なの？」

何度かデザインスクールの解説記事書いてるという話をしてましたが、電子情報通信学会の学会誌2月号に掲載されることが決定しました。

社会課題に取り組むワークショップとその効果――琉球大学・京都大学合同デザインスクールの経験――, 當間　愛晃 山田　孝治 遠藤　聡志 十河　卓司 石田　亨, Vol.102 No.2pp.172-178, あらまし

2013年に実施した際にはこれっきりのイベントという認識でしたが、一度実施してみると双方での「思ってた以上に良さそうだ」という認識が強くなり。試しに1年継続、2年継続と続け、2018年度を含めると合計6回の実施になりました。

細かい実施方法は年毎に違う部分もありますが、運営業務としては、テーマ検討・設定、フィールドワーク先の見積もり、専門家and/or現場の方との認識すり合わせ、講演調整、会場確保、受講生募集、当日配布資料の準備、会場設営、当日業務、後片付け、振り返り、ぐらいのことを毎年やってて。私を含めた琉大スタッフ側が門外漢なテーマであることが殆どのため、手探り感も強く。琉大内ミーティングでも、京大とのミーティングでも没になった実施方法やテーマがありました。

それなりに大変ではありましたが、新しいことへの取り組みというのはそれだけで学べる側面もあって、（論文になってませんが）研究テーマとしての視野も広がりましたし、また、（休止すること多いですが）一緒に共同研究しないかと声掛け頂くことも増えました。いろんな理由があってうまく進まないものが多いですが、まずは前向きに取り組もうとすることに意義があるということで。

P.S.
デザインスクールでやりたかったけどやれなかったことの一つ、「運営自体に学生を関与させる」という話は3年目ぐらいからあったのですが、やれませんでした。主にテーマ検討〜設計の辺りで。やれなかった理由は、単に私が話の持っていき方がよろしくなかっただけなんですよね。これは本当に勿体なかったと思ってます。

TensorFlow User Group Okinawaに聴講参加してきました。

太田さん講演では、データサイエンティストによる人手特徴量ベースのモデルに比べて、ちゃっちゃと深層学習することでも精度上はそれなりに近いところまでいくケースが増えてきてる。一方で、そういう結果を出してる要因分析がしづらかったり、チューニングがしにくかったり。その意味ではWide & DNNの良いとこ取りモデルが一つの手というお話。この辺りはそうだよね。実運用上では「どのタイミングでモデルを再構築するか？」「データはいつでも信用してよい（キャンペーンなり異常なり何か想定外の外部要因が生じてないか）のか？」とか、どこかで妥協点を見出すことにはなるけどねというのが面白い。

葛木さん講演では、TF含めた機械学習に限定せず、適材適所でツールを選ぼうということと、そもそもとしてデータがバラけてると作業しづらいどころか何もできないよね、Googleクラウドじゃなくて良いけど何かしらデータはまとめた方が便利だよというお話。BigQueryやBigQuery MLもあるよと。TableauみたいなことならGoogleデータポータルでもできるよとか。冒頭で述べてた「チャネル単位から顧客単位へ」「カスタマージャーニーを捉える」辺りはそうだよね、共感します。

高橋さん講演では、技術者視線ではHowに注力しがちだが、まずはWhat（戦略なりビジネスモデルなり）を検討しよう。データを見る前に現場を理解し、仮説を持ってデータを見よう、そうしないと局所最適解に陥りがちというお話。両方を見据えて話をできる人がどれだけいるかは別として、理想はそうだよね。ここ数年共同研究的な話を持ちかけられることが出てきているのですが、多くの場合はWhat決められずに終わってることかなぁ。こちらの問題というか、タイミングの問題（既に学生のテーマ決め終わってるとか、就活等で学生の動きが鈍い時期とか）もあるのだけど。今年も既に「一緒にやりませんか」ぐらいのノリが3件あるのだけど、実際にアクションにまで進むかどうかはまだ謎。

プログラミング周りの実践演習向けに勉強しようということで、TDD+モブプログラミングでワイワイする会 その20に少しだけ覗いてきました。実際に見てきたのは冒頭1時間と後半20分ぐらい。

モブプログラミングそのものについてはMob Programming Startup Manualか、TDDワイワイ会inXP祭り2018あたりを眺めると、全体像が掴みやすいです。

ざっくりと手順をまとめると、こんな流れ。

・モブプロの時間（開始〜終了時間）を決める。
・cyber-dojoなり、実行環境を用意する。
　＊cyber-dojoは言語＆問題別にコード＆テスト例も用意されてて便利。
・モブ（グループ）を決める。
・開発言語と仕事（開発対象）を決める。
・ドライバー1人とそれ以外のナビゲーター、交代タイミングを決める。
・ToDoリストで「開発し終えるための全タスク」を管理しつつ、テスト駆動開発で「今やること」に集中する。
・まずテストを書き（red）、それを通すコードを目指し（green）、その後でリファクタリング（green）を目指すのが理想。ただし理想であって、TPO考慮。
・考えてることは一通り言葉にする努力を。「わからない」と表明するのも貢献の一つ。
・何か達成したら喜ぶ。
・モブプロ時間を終えたら感想等を通した振り返り。できればここで十分に時間取って形式知化できると良さそう。

覗いてみて気づいた＆感じた点は、、

• TDD x ToDoリスト x ペアプロみたいに、TDD x ToDoリストを組み合わせることで、単に「複数人でやれ」よりも、過程を可視化しやすそう＝体験や学びを促進しやすそう。
• テスト駆動を教える場合、最初から「とりあえず動くコード＆テスト」を用意してやるととっつきやすそう。
• テスト駆動だからこそ「どういう風に作り込もうとするか（≒設計過程）」を見せやすいかも。設計と実装を明示的に区別できるのが良い？　一方で、本当のプログラミング初学者からすると、「テスト」や「関数」とかの概念自体がわからないので、対象言語について1〜数時間のチュートリアルしてから、TDDxモブプロし始めるぐらいが良い？
• 1仕事終えるまで1モブで固定した方が良さそう。途中でモブ間のメンバ入れ替え発生すると、そこに辿り着くまでの流れを把握していないメンバが発生し、それを解消する情報共有コストが大きすぎるという意味で。
• 研究室でやるのも良さそうなんだけど、その場合は「今回はAさんのタスク」とか、タスク単位でモブるのが良いのかな。似たような取り組みを試験的に導入したことはあるけど、ゼミ外でやったからか定着しなかなかったので、ゼミ時間なりある程度強制的に集合する時間でやった方が良さそう。論文書けとかでも一緒で、初めてのタスクを一度皆でやるというのをやってみるかなぁ。

TA指導含めて、授業にも取り入れられると面白そうです。TA人数やスペース、環境とか工夫しないと現実的じゃないのが辛いところですが。

[ 1日目 | 2日目 ]

3日は、知能情報コースのサーバ見学とシステム管理チームによる説明、吉田研ゼミ見学、大学構内（周回しつつ風樹館見たらしい）見学ぐらいで、残りの時間はこれまでのインプットを整理する時間に割当てることになりました。大分余裕のある時間でしたが、1,2日目のインプットが多かったこともあって全体としては良かったのかも。

沖縄工業高校からのインターンシップ受入れは今年が初ですが、全体的には例年やってる美来工科受け入れがベースになっています。違う点は、夏休み期間なので模擬授業用意したのと、在学生との対話を希望する生徒が多かったので懇談会設定したぐらいかな。

・機材やアカウント等に対応頂いた技術職員の皆さん。
・直接の個別インタビューやゼミ見学に対応頂いた教員の皆さん。
・学生研究室や自習室見学に対応頂いた学生の皆さん。
・システム管理チームや長田研の皆さん。
・サポート学生（教職）の皆さん。

いろんな人を巻き込み、コース全体としての提供になりました。お陰様で、アンケートを見る限りでは生徒からの評価も高かったです。ご協力頂きありがとうございました！

[ 1日目 ]

2日目は前日の振り返りから始まり、時間の取れるタイミングで教員や学生研究室、自習室を訪れつつ、簡易LTを含む懇談会を通して真のie（？）を堪能してもらう形になりました。教員インタビューはもっと数を増やしたかったのですが、出張等で不在の先生が多くて1,2名ぐらいしかやれてないようです。ごめんなさい。