2025年度卒業研究要旨リンク集

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「3D アバターの衣装テクスチャ作成支援アプリケーションの機能拡張」

　先行研究では、専門知識を持たない一般ユーザが、3D アバターの衣装を容易に作成できる方法を検討し、現実の衣服から3D アバターの衣装のテクスチャを作成するWeb アプリケーション「マイファッションメーカー」と、そのための画像処理API の開発を行った。しかし、対応している衣装がトップスに限定されている、作成した衣装を着装するための3D アバター作成プラットフォームが特定の環境に依存している、さらにインターフェースが分かりにくいといった課題があった。本研究では、これらの課題を解決し、より汎用的で使いやすい衣装作成環境を実現することを目的とし、アプリケーションの機能拡張・改善に取り組んだ。具体的には、衣装カテゴリの拡張、対応する3D アバター作成プラットフォームの変更による汎用性の向上、そしてユーザーインターフェースの改善を行なった。複数デバイスを用いた機能テストの結果、仕様通りに安定して動作することを確認した。また、ユーザビリティテストでは、先行研究と比較して各評価項目において最大約57%の改善が確認され、提案手法の有用性が示された。

 

「車車間通信を用いた歩行者情報統合に関するシミュレーション分析」

　近年、先進運転支援システム（ADAS）の発展により交通事故は減少傾向にあるが、単一車両かのセンサリングによる歩行者検出では、遮蔽による死角が生じ、歩行者の検出が依然として困難である。そこで本研究では、車車間通信を用いて複数車両が取得した歩行者情報を共有・統合することで死角を補完する手法に着目し、シミュレーション分析によって最適化することを目的とした。具体的は、実道路環境を想定した交差点および単路のシミュレーションモデルを構築し、実環境から生成したデータを基に複数車両間で歩行者情報を共有する状況を再現した。通信に伴う情報の欠損や遅延、測定誤差を考慮した上で、推定した歩行者位置に基づく警告判定の精度によって、歩行者情報の保持期間が警告性能に与える影響を詳細に分析し、パラメータの最適化を行った。評価の結果、欠損率が60%の状況下でも最適化したパラメータにより、警告精度を維持できることを確認した。

 

「LLM を活用したゼミ選択支援チャットボットの設計と実践」

　本研究では、本学部2 年生におけるゼミ選択時のミスマッチを低減することを目的として、ゼミ選択において重視すべき要因の明確化と、それに基づく選択支援チャットボットの提案を行った。まず、学生を対象とした事前アンケート調査を実施し、ゼミ選択時に考慮されている観点や判断基準を分析することで、主要な要因を抽出した。次に、抽出した要因を整理し、学生の志向特性に応じて各ゼミとの適合度を算出する手法を設計、LLM を用いて対話型チャットボットとして実装し、ゼミの推薦順位とその推薦理由を提示する仕組みを構築した。評価実験の結果、提示された推薦順位がゼミ選択における意思決定支援として有効であることが示唆された。