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講演抄録/キーワード
講演名 2020-12-16 14:05
外食店舗での作業発生予測に基づく時系列ラベル付与ツールの開発・評価
加藤狩夢三浦貴大一刈良介大隈隆史蔵田武志産総研
抄録 (和) 教師あり学習で用いる訓練データ作成の作業コストが問題視されている.特に時系列データを対象に訓練データを作成する場合,人手によるラベル付与は長時間かかる.そこで本研究では,人手でのラベル付与を効率化するため,マクロ・ミクロスキップ機能を持つ時系列訓練データ作成支援ツールを提案する.マクロスキップ機能は,外食店舗における接客係の作業プロセスは発生する時間帯によって変化し,それが共変量シフトの発生要因になっているという考えに基づき,共変量シフトが発生していると考えられる時間帯を優先的にラベル付与対象として時系列データをスキップする機能である.一方で,ミクロスキップ機能は,作成途中の分類器を用いて推定を行い,取得対象の接客作業の発生確率が低い時間帯をスキップする機能である. 
(英) The cost to create training data for supervised learning has been a problem. Particularly, it takes a long time to label time series data by hand. In this study, we propose a time-series training data creation support tool with macro and micro skip functions in order to improve the efficiency of manual labeling. The work process of the restaurant's customer service staff changes according to the time of occurrence. This is thought to be the cause of the covariate shift. The macro skip function preferentially selects the hour in which the covariate shift is considered to occur. On the other hand, micro skip function skips the time when occur probability of labeling target's service operation is low. Therefore, the micro skip function uses the estimated results from the classifier in progress of creation.
キーワード (和) 時系列データへのラベル付与 / ユーザインタフェース / サービスプロセス分析 / 機械学習 / / / /  
(英) Labeling to time-series data / User interface / Service-process analysis / Machine learning / / / /  
文献情報 信学技報
資料番号  
発行日  
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
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研究会情報
研究会 HCGSYMPO  
開催期間 2020-12-15 - 2020-12-17 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 共生社会をささえるヒューマンコミュニケーション 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 HCGSYMPO 
会議コード 2020-12-HCGSYMPO 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 外食店舗での作業発生予測に基づく時系列ラベル付与ツールの開発・評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Development and evaluation of time series labeling tool based on work occurrence prediction for restaurant service 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 時系列データへのラベル付与 / Labeling to time-series data  
キーワード(2)(和/英) ユーザインタフェース / User interface  
キーワード(3)(和/英) サービスプロセス分析 / Service-process analysis  
キーワード(4)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(5)(和/英) /  
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キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 加藤 狩夢 / Karimu Kato / カトウ カリム
第1著者 所属(和/英) 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 (略称: 産総研)
, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称: AIST)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 三浦 貴大 / Takahiro Miura / ミウラ タカヒロ
第2著者 所属(和/英) 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 (略称: 産総研)
, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称: AIST)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 一刈 良介 / Ryosuke Ichikari / イチカリ リョウスケ
第3著者 所属(和/英) 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 (略称: 産総研)
, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称: AIST)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 大隈 隆史 / Takashi Okuma /
第4著者 所属(和/英) 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 (略称: 産総研)
, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称: AIST)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 蔵田 武志 / Takeshi Kurata / クラタ タケシ
第5著者 所属(和/英) 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 (略称: 産総研)
, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称: AIST)
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講演者 第1著者 
発表日時 2020-12-16 14:05:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 HCGSYMPO 
資料番号  
巻番号(vol) vol. 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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