山崎康の制作物
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山崎康のプロジェクトでは、山崎康が大学在学中に行った個人開発、AIシステム開発、授業制作などを扱う。
プロジェクトの規模や完成度は一定ではなく、実際に利用されたシステムから、学習を目的とした実験的な実装、開発を終了したプロトタイプまでを含む。
AIシステム[編集]
大学在学中には、機械学習を利用した複数のシステム開発に携わった。
その一つとして、建物の画像をAIへ入力し、建物のデザインを数値的に評価するシステムを開発した。
このプロジェクトではAIモデルを単独で作成するだけでなく、利用者が画像を入力し、推論結果を確認できるシステムとして提供することを目的とした。
本人は、大学在学中に経験したシステム開発の中でも印象に残っているものの一つとしている。
For the main biographical article, see 山崎 康.
競馬予測AI[編集]
機械学習を利用して競馬結果を予測するシステムも制作した。
システムは一部販売され、AIを利用した予測サービスに対して一定の需要が存在することを経験した。
一方で、競馬のように不確実性の高い対象についてAIが常に有効な予測を行えるわけではない。
この経験から、技術的な性能とは別に、「AI」という言葉そのものが利用者へ強い期待を与えることや、モデルの限界をどのように伝えるべきかという問題を意識するようになった。
Terraplot[編集]
Terraplotは大学4年次に開発した位置情報ゲームである。
ユーザーが現実世界を歩き、移動経路によって囲んだ地域を自身の領地として取得するというアイデアを中心としている。
ベータ版まで開発されたが、大学院入試との両立や競争環境の変化などから正式リリースには至らなかった。
Terraplotは成功した商用サービスではないものの、アイデアの設計から実装、テスト、リリース直前までを経験したプロジェクトとして位置づけられている。
Raspberry Piと物体検出[編集]
授業制作ではYOLOv5を利用した物体検出システムを制作した。
モデルによって対象物を認識し、Raspberry Piを搭載した車体と組み合わせることで、一定時間対象を検出した場合に車体を回転させる処理を実装した。
機械学習モデルをPC上で評価するだけではなく、実際のハードウェアの動作へ接続した経験の一つである。
オセロAI[編集]
Lispを使用したオセロAIも制作した。
盤面を探索し、minimax法を利用して次の手を選択する仕組みを実装した。
現在の研究分野とは直接異なるものの、探索アルゴリズムやゲームAIを実装によって理解する学習経験となった。
コンピュータグラフィックス[編集]
Javaを使用したコンピュータグラフィックスの制作では、Zバッファ、Phongシェーディング、シャドウなどを実装した。
既存の高水準な描画エンジンを利用するだけではなく、3次元グラフィックスを構成する基本的な処理を実装することで、画像が画面へ描画される仕組みを学習した。
生成AI・動画[編集]
大学後半には、AIを利用したメディア生成にも関心を広げた。
動画から音声を文字起こしし、発話単位でデータベースへ登録し、入力された文章に近いフレーズを検索して動画として再構成する実験的なミーム動画生成システムなどを制作している。
このプロジェクトではWhisper、SQLite、検索処理、FFmpegなどを組み合わせ、複数の既存技術を一つの制作ツールとして統合した。