= 山田研究室 =
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== 研究室の基本情報 ==
||場所 ||ゼミの曜日 ||教員 ||
||16号館6F ||木曜 ||山田雅之（やまだまさし） ||


== 研究室見学 ==
||期間 ||6月8日～6月19日（木曜3～5限推奨） ||
||場所 ||木曜3～5限 11号館3F 画像メディア実験室 ||
|| ||上記以外　16号館6F 山田研究室 ||


 * 見学に来た場合は、学籍番号と氏名を指定の用紙に記入してもらいます
 * 見学に来たか否かを採否決定の際に参考にします

== 面談 ==
１次面接
||日時 ||6月22日（月）2限、3限、または、18:30～ ||
|| ||6月23日（火）4限以降 ||
|| ||6月24日（水）終日可 ||
|| ||6月26日（金）終日可 ||
||場所 ||16号館6F　山田研究室 ||




16号館6Fエレベータホールにきて、扉がしまっていたら、エレベータホールの内線電話で呼び出してください。

==== 面談予約 ====
下記要領でメールで連絡ください。
||メール宛先 || myamada@sist.chukyo-u.ac.jp ||
||メールタイトル ||2026年度ゼミ面接希望 ||
||本文 ||学籍番号、氏名、面談希望日時、志望理由(400字程度） ||




== 研究室紹介 ==
'''「知的活動を支援するAIシステムの開発」'''

==== 研究室の方針 ====
 1. 自分ができることを積み重ね、少しずつできることを増やす
 1. 作りたいシステムや解決したい課題などを、幅広い視点で考え、そのためにできそうなことを見つけ、卒業研究につなげていく

==== 研究室の特徴 ====
 1. メディア工学科の宮崎・中・兼松ゼミと共同で、ゼミを運営しています
 1. AI技術を使った各種システム、CG・VRを使ったコンテンツ制作、アプリケーションの開発などを行っています
 ホームページ　[[https://om.sist.chukyo-u.ac.jp/about.html|Open Media Lab]]

==== 研究テーマの例 ====
昨年度4年生の研究テーマ

 * 神社参拝マナーを学べるVRコンテンツの開発（[[https://drive.google.com/file/d/1g0P1HAQ3b6yKKnga1_cMEqtWOq1QsG01/view?usp=sharing|研究紹介動画]]：音注意）
 * プラモデルの組み上げ作業支援システムの開発
 * 強化学習を用いた自走ロボットの研究
 * 近代公文書の行検出および文字認識の研究
 * 大規模言語モデルを用いた多言語文章要約システムの研究
 * ファッションコーディネートの評価に関する研究
 * 剣道の練習支援システムの開発
 * ゴミのポイ捨の地理的分布を自動可視化するシステムの開発

昨年度および現大学院生の研究テーマ

 * バーチャル空間において重さを認識できる疑似ハプディクスの開発
 * 近代公文書自動解読のための自己教師あり学習手法の研究
 * ModernBERT を用いた会話テキストの話者推定手法の検討― 文脈で読む漫画 ―
 * 地域の食と人をつなぐ：食資源循環を可視化するマップ型プラットフォーム 「Food Cycle Network」の参加型デザインと評価


==== 研究トピック 「近代公文書自動解読システムの開発」 ====
'''【キーワード】''' 古文書、OCR、近代公文書データセット、深層学習 

'''【背景と目的】''' 本研究室では、数年にわたり、近代公文書自動解読システムの開発を進めています。近代とは明治～昭和初期の時代のことを指します。この時代の公文書は、当時の史実が記録された歴史資料でもあり、近代史や当時の出来事を知るための貴重な資料でもあります。 日本の行政機関の文書からは、当時の日本国内および日本が統治していた近隣諸国における政策、当時の災害や疫病、などを知ることができ、各市町村に保管されている文書からは、その地域の歴史も知ることがでます。 しかしながら、くずし字や旧字体が多用された手書き文書であり、古文書の知識がないと読むことが難しいため、解読は容易ではありません。 このような近代公文書を歴史専門家のみでなく、外国人研究者や一般の人々が手軽に読めるようにするため、近代公文書自動解読システムは不可欠です。

'''【解読結果と課題】''' システムの現時点での認識精度は約95%です。下図は比較的丁寧に書かれた文書の解読結果の例です。吹き出し部分はシステムが誤認識しており、専門家により訂正しています。癖のある手書き文字、未知の単語（学習データにない単語）を表す手書き文字に対する認識精度が低く、いかにこれを改善するかが課題となっています。課題解決には様々なアプローチがあり、'''この研究に参加してくれる学生を広く募集します。


【システムによる自動解読の例】


 {{attachment:OCRsystem.png|システムによる解読例}}


【くずし字文書に対する文字認識精度】

 {{attachment:res_document_of_British_Consul2.jpg|くずし字文書の解読例}}