機械学習は大量の学習データがあれば難しい課題を効率的に解決できるが，モデル作成には深い理解が必要であり，一般の人々が利用するにはハードルが高い．インタラクティブ機械学習（IMT）は機械学習のモデル作成に対話的要素を組み込み，ユーザの理解を促進することを目的としており，すでにウェブカメラなどを使って簡単にデータを提供できるシステムが公開されている．しかし，これらのIMTツールではユーザが提供する学習データと実際に学習させたい概念との乖離が生じることがあり，本研究ではその乖離を生成AI によるデータの拡張によって解決することを目指す．本稿では，生成AI を組み込んだIMTシステムの開発と実験を行い，IMTの教示プロセスにおける生成AIの利用可能性を検討した．
山本 恒輔，周 中一，ゼファン シュラーメク，矢谷 浩司．インタラクティブ機械学習の教示プロセスでの生成 AI の利用可能性の検討．DICOMO 2023，2023年7月．(paper)