| メール | tsunoda.kenji.ga@u.tsukuba.ac.jp |
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| 名前 | 角田 憲治 |
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| 所属（教員組織）※学生は指導教員の所属を選択 /Affiliation (Faculty/Organization) | 体育系/Faculty of Health and Sport Sciences |
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| 専門分野/ Research Field | 運動疫学、スポーツ科学 |
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| 以下の項目から選んでください。 Please select from the options below. | 教員・研究員/ Faculty Member / Researcher |
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| 職位 Position | 准教授 |
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| 2－1研究へのAIの活用経験と意識（当てはまるものを選んでください）/Experience with and Perceptions of AI Utilization in Research | AIを活用して研究を実施したことがある/I have conducted research using AI. |
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| 3-1 AI を活用することで推進したい（推進した）研究テーマを回答ください。（1テーマ40字程度）Please describe the research theme(s) you would like to promote (or have promoted) by utilizing AI. | ・要介護化や死亡の予測に貢献度が大きい身体パフォーマンステストを特定する
・ヒトの生活活動パターンをクラスタリングして健康度指標に貢献度が大きい行動パターンを類型化する
・スポーツの試合映像から勝利に貢献する要因を予測する
・スポーツの試合映像から勝利に貢献する戦術分類を行う |
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| 3-2 AIを活用することで解決したい（解決した）学術的課題の概要を教えてください（分野外の専門家がわかるように。1テーマ100〜300字程度）Please provide an overview of the academic challenge(s) you would like to address (or have addressed) by utilizing AI. | 実施中：
各種身体パフォーマンスと要介護化や死亡との関連性は、一次関数や二次関数で描けるような線形関係ではないことがある。統計モデルでもこのような非線形性に対応したモデルはあるが、ターゲットとする主要な一つの要因に対して、描画するような検証が一般的である。これに対し、機械学習モデルでは、同時に多数の変数の非線形性を考慮した分析ができかつ、貢献度の順位化や可視化が可能である。
計画中：
ヒトの生活行動は様々であるため、単なる運動量だけでの健康度の予測には限界がある。ウェアラブルデバイス（運動、座位、睡眠）やその他の行動（栄養、飲酒、喫煙、社会交流）など、様々な行動を投入して、健康度指標（体力、認知機能、うつなど）と関連する行動パターンを類型化したい。同様のことをアスリートの戦術分析にも応用したい。 |
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| 3-3 以下内容がわかる場合は具体的に教えてください。１．研究テーマで AI が特に有効または改善ができる部分はどこ（何）でしょうか？２．AIを活用することによって、研究分野にどのようなインパクトをあたえられるでしょうか？If possible, please provide specific details on the following points: 1Which part(s) ... | １．線形だけを考慮していたために、軽視されていた要因が、機械学習モデルで非線形性を考慮することで、実は重要な要因だったことがわかったりする。また、類似変数や行動パターンのカテゴリー化により、健康な人、不健康な人のロールモデルを提示できる。
２．新たな分析手法や行動概念の提案につながる。 |
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| 3-4 現時点で AI for Science チャレンジ型に応募したいと思いますか？At this point, would you like to apply for the AI for Science Challenge–type program? | 応募したい I would like to apply. |
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| 3-6 上記テーマのためのデータは既に取得済みですか？ Have the data for the above research theme already been collected? | データは既に取得済み、取得途中・公開データ・パブリックデータを活用予定 / The data have already been collected. The data are currently being collected, or we plan to use existing open or public datasets. |
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| 4-1 今後AI活用したい（これまでAI活用した）研究データについて取得先や収集手法について可能な範囲で教えてください。 Please describe, to the extent possible, the sources and collection methods of the research data that you would like to use (or have us... | １．自身の研究グループが取得している健康関連のコホートデータ
２．共同研究者が取得しているアスリートの映像データ |
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| 4-2 以下を参考にデータの種類等を可能な範囲で教えてください。 観測データ / 実験データ / 測定データ 画像 / 音声 / 動画 / テキスト / 時系列 数値シミュレーション結果 センサーデータ 行動データ / 社会調査・アンケートデータ （横断的にデータ取得/縦断的：一人物に複数点） 文献データ / デジタルアーカイブ その他 Please descr... | 観測データ / 測定データ / アンケートデータ |
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| 4-5 データの基本情報（サンプル数、説明変数、目的変数）について教えてください。Please provide basic information about the data, such as the number of samples, explanatory variables (independent variables), and target variables (depend... | １．体力測定データ＆要介護化や死亡（n=1000）
２．アンケートデータ＆要介護化や死亡（n=3000～8500） |
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| 4-6 これまでデータへ適応した解析手法や統計手法・モデル等があれば教えてください。Please describe any analytical methods, statistical techniques, or models that have been applied to the data so far, if applicable. | XGBoost、Cubic spline 解析、PAF、Cox回帰、ポアソン回帰、ロジスティック回帰分析、混合モデル |
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| 4-7 データの信頼性について次の点を記述してください。例）・測定精度/誤差範囲/ノイズがあればその特徴、もしくは、専門家によるアノテーションが必要かどうか Please describe the reliability of the data, addressing the following points as appropriate. Examples: Measurement a... | あまり複雑なデータを使っていないので、ノイズなどの処理はないが、今後使うデバイス（慣性センサ等）ではその可能性がある |
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| 4-8 データの偏りについて次の点を記述してください。例・属性の偏りがあればどんなものか/サンプルサイズの偏りがあればどんなものか/データの揺らぎがあればどんなものか Please describe any biases present in the data, addressing the following points as appropriate. Examples: Types... | アンケートに回答した高齢者や体力測定に来た高齢者が対象なので、健康度が高い集団に偏っている可能性がある。ただし、これは一般的な研究の限界。 |
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| 4-9 データの構造・複雑性について以下から教えてください。（複数選択可） Please indicate the structure and complexity of the data by selecting from the options below. (Multiple answers allowed) | 線形・非線形 Linear / Nonlinear;多変量性 Multivariate;時系列データ Time-series data;階層構造 Hierarchical structure;次元性 High dimensionality;マルチモーダル Multimodal; |
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