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「CEDEC2022」にてモーションキャプチャデータのAI研究活用に関する講演を行います
[22/08/22]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
弊社Algorithm Engineerの小林が登壇
「コンピュータエンターテインメントデベロッパーズカンファレンス2022（以下「CEDEC2022」）」のレギュラーセッションに、株式会社ACES（東京都文京区、代表取締役 田村 浩一郎、以下「ACES」）のAlgorithm Engineerである小林が登壇いたします。
「CEDEC2022」は日本最大のコンピュータエンターテインメント開発者向けカンファレンスです。本セッションでは、かねてより株式会社バンダイナムコ研究所（本社：東京都江東区、代表取締役社長：中谷始、以下「バンダイナムコ研究所」）と実施してきたAIを用いたキャラクターのモーション生成に関する研究開発についてお伝えいたします。
[画像1: https://prtimes.jp/i/44470/36/resize/d44470-36-80818a9a1c0a1f60fc71-0.png ]
■背景
昨今バーチャルキャラクター市場の拡大に伴い、キャラクターの属性や場面に応じた自然で多様なキャラクターモーションの作成需要が高まっています。一方で、モーションデータ収集におけるモーションキャプチャの実施には設備や予算等のコストがかかるなど、研究や開発の利活用のハードルとなっています。ACESとバンダイナムコ研究所は、2021年度モーションキャプチャで収録したデータを対象にAIによるモーションのスタイル変換の研究開発を行いました。本セッションではモーションキャプチャデータを活用した機械学習R&Dプロジェクト行う際のプロジェクト立案、開発に伴う一通りの流れに加え、モーションスタイル変換のタスクの難しさや、実用化に向けた工夫など、アカデミアの知見を社会実装する取り組みに関して、技術者の立場からお伝えいたします。
またセッション内で紹介するモーションキャプチャのデータセットはGitHub上に公開されており、研究用途であればご利用いただけます。
URL：https://github.com/BandaiNamcoResearchInc/Bandai-Namco-Research-Motiondataset
■講演概要
日時：8月24日(水) 16:10 〜 17:10
得られる知見：モーションキャプチャデータのAI研究への活用/AIベースのアニメ-ション技術の獲得/ゲームアセットを使った機械学習プロジェクトのディレクションの知見
URL：https://cedec.cesa.or.jp/2022/session/detail/3
■視聴方法
オンラインセッションを聞くためには「受講パス」の購入が必要です。一部のセッションは無料公開もしています。詳しくは以下のリンクをご覧ください。
URL：https://cedec.cesa.or.jp/2022/outline/walkthrough
■講演者プロフィール
[画像2: https://prtimes.jp/i/44470/36/resize/d44470-36-5dfc188e4b261d229429-1.jpg ]
東京大学大学院新領域創成科学研究科卒(環境学博士)。「アルゴリズムで社会はもっとシンプルになる」というVisionに感銘を受け、博士課程在籍中にAlgorithm EngineerとしてACESに入社、社会人博士を修了し現在に至る。行動認識を中心としたアルゴリズム開発や共同プロジェクトのマネジメント・エンジニアリングを担当。本講演で発表するバンダイナムコ研究所との共同プロジェクトでは、プロジェクトのマネジメントとエンジニアリングを監修。
■株式会社ACES 会社概要
東京大学松尾研発のAIスタートアップである株式会社ACESは、ヒトの認識・解析を行うHuman Sensing(ヒューマンセンシング)技術をはじめとした画像・映像解析のAIアルゴリズムを用いて、ヒトの知見を数式化し、リアル産業のDXを推進しています。AIアルゴリズムを事業価値に落とし込むデザイン力をコアコンピタンスとして、クライアント様と二人三脚でDXに取り組むDXパートナーサービス、自社アルゴリズムを組み込んだソフトウェアを提供するAIソフトウェアサービスを提供しております。
代表者：代表取締役 田村 浩一郎
所在地：東京都文京区湯島２丁目３１−１４ ファーストジェネシスビル 3階
設立：2017年11月
事業内容：AIトランスフォーメーション事業（AIを利活用した新規事業開発およびDX支援、AIを用いた独自プロダクトの提供など）
コーポレートサイト：https://acesinc.co.jp
採用サイト：https://acesinc.co.jp/recruit.html
お問合せ先：https://acesinc.co.jp/contact
「コンピュータエンターテインメントデベロッパーズカンファレンス2022（以下「CEDEC2022」）」のレギュラーセッションに、株式会社ACES（東京都文京区、代表取締役 田村 浩一郎、以下「ACES」）のAlgorithm Engineerである小林が登壇いたします。
「CEDEC2022」は日本最大のコンピュータエンターテインメント開発者向けカンファレンスです。本セッションでは、かねてより株式会社バンダイナムコ研究所（本社：東京都江東区、代表取締役社長：中谷始、以下「バンダイナムコ研究所」）と実施してきたAIを用いたキャラクターのモーション生成に関する研究開発についてお伝えいたします。
[画像1: https://prtimes.jp/i/44470/36/resize/d44470-36-80818a9a1c0a1f60fc71-0.png ]
■背景
昨今バーチャルキャラクター市場の拡大に伴い、キャラクターの属性や場面に応じた自然で多様なキャラクターモーションの作成需要が高まっています。一方で、モーションデータ収集におけるモーションキャプチャの実施には設備や予算等のコストがかかるなど、研究や開発の利活用のハードルとなっています。ACESとバンダイナムコ研究所は、2021年度モーションキャプチャで収録したデータを対象にAIによるモーションのスタイル変換の研究開発を行いました。本セッションではモーションキャプチャデータを活用した機械学習R&Dプロジェクト行う際のプロジェクト立案、開発に伴う一通りの流れに加え、モーションスタイル変換のタスクの難しさや、実用化に向けた工夫など、アカデミアの知見を社会実装する取り組みに関して、技術者の立場からお伝えいたします。
またセッション内で紹介するモーションキャプチャのデータセットはGitHub上に公開されており、研究用途であればご利用いただけます。
URL：https://github.com/BandaiNamcoResearchInc/Bandai-Namco-Research-Motiondataset
■講演概要
日時：8月24日(水) 16:10 〜 17:10
得られる知見：モーションキャプチャデータのAI研究への活用/AIベースのアニメ-ション技術の獲得/ゲームアセットを使った機械学習プロジェクトのディレクションの知見
URL：https://cedec.cesa.or.jp/2022/session/detail/3
■視聴方法
オンラインセッションを聞くためには「受講パス」の購入が必要です。一部のセッションは無料公開もしています。詳しくは以下のリンクをご覧ください。
URL：https://cedec.cesa.or.jp/2022/outline/walkthrough
■講演者プロフィール
[画像2: https://prtimes.jp/i/44470/36/resize/d44470-36-5dfc188e4b261d229429-1.jpg ]
東京大学大学院新領域創成科学研究科卒(環境学博士)。「アルゴリズムで社会はもっとシンプルになる」というVisionに感銘を受け、博士課程在籍中にAlgorithm EngineerとしてACESに入社、社会人博士を修了し現在に至る。行動認識を中心としたアルゴリズム開発や共同プロジェクトのマネジメント・エンジニアリングを担当。本講演で発表するバンダイナムコ研究所との共同プロジェクトでは、プロジェクトのマネジメントとエンジニアリングを監修。
■株式会社ACES 会社概要
東京大学松尾研発のAIスタートアップである株式会社ACESは、ヒトの認識・解析を行うHuman Sensing(ヒューマンセンシング)技術をはじめとした画像・映像解析のAIアルゴリズムを用いて、ヒトの知見を数式化し、リアル産業のDXを推進しています。AIアルゴリズムを事業価値に落とし込むデザイン力をコアコンピタンスとして、クライアント様と二人三脚でDXに取り組むDXパートナーサービス、自社アルゴリズムを組み込んだソフトウェアを提供するAIソフトウェアサービスを提供しております。
代表者：代表取締役 田村 浩一郎
所在地：東京都文京区湯島２丁目３１−１４ ファーストジェネシスビル 3階
設立：2017年11月
事業内容：AIトランスフォーメーション事業（AIを利活用した新規事業開発およびDX支援、AIを用いた独自プロダクトの提供など）
コーポレートサイト：https://acesinc.co.jp
採用サイト：https://acesinc.co.jp/recruit.html
お問合せ先：https://acesinc.co.jp/contact
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