コニカミノルタは26日、同社が手掛けた行動認識に関するAI技術開発についての論文が、自然言語処理(NLP)分野の国際会議の一つである「ACL 2026」の本会議に採択されたと発表した。「ACL 2026(Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics)」とは、自然言語処理分野の世界最高峰の国際会議の一つで、今年は7月に米国・カリフォルニアで開催される予定。なお、今回は1万2148件の論文の中から2309件が本会議に採択されている。
採択された同社の論文は、「InsAT: Instance-aware Semantic Alignment and Transfer from Human?Object Keypoints for Zero-to-Few-shot Action Understanding」。
同研究では、人物骨格と物体輪郭の点群による行動認識のAI技術に対し、人と相互作用する物体に関する言語表現を生成AIによって生成してモデルに組み込むことで、画像内の人と物との関係から推論する行動認識の精度を高めている。
さらに、人物の撮影環境を学習済みモデルにより表現し、これを参照データとして活用することで、追加学習せずに撮影状況による検出精度のバラつきを抑えるチューニング方法を開発した。これにより、点群データによる推論でも画像全体を処理するモデルと同等の検出精度を出すことに成功した。
この技術は高精度な行動認識を軽量なデバイス上で処理することができ、医療や製造など様々な現場の行動を検出し、作業効率化や異常検知などへの応用が期待できる。
同社では、中期経営計画「Corporate Plan 2026-2028」に基づき、AI・データ活用による顧客価値向上と業務生産性向上を推進している。また、長年培ってきたセンシング技術とAI技術を融合し、医療や製造などの現場において、限られた観測情報から高精度に状況を理解する技術の研究開発を進めている。今回採択された研究は、このような技術開発の一環として、生成AI技術を活用し、高精度な行動認識を実現するものとなっている。
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