赤ちゃんがなぜ泣くか理解できるようになる時代
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【はじめに】
2019/6/14のキーマンズネットに以下の記事がありました。
本記事ではビッグデータ・AIを活用した子供の泣き声解読について深堀してみます。
【解析の方法について】
「どうやって赤ちゃんの泣き声を解読するの？」
上記の記事では以下のように解説しています。
泣き声を自動音声認識を使ってビッグデータとして解析した
大量のデータの中にまばら性があると仮定し、必要なデータだけを推測して抜き出して必要なデータを再構築する
音声信号の違いから特徴を抽出する
2019/6現在では、まだ赤ちゃん泣き声からは「正常な泣き声」か「異常な泣き声」しか区別できていないようです。
ただ、今後より多くの泣き声情報をビッグデータとしてため込み、どのような対処をしたら泣き止んだかの情報を付加することで、赤ちゃんがなぜ泣くか理解できるようになる時代が来るのではないでしょうか。
【「圧縮センシング」とは】
上記の記事では、ビッグデータの解析に「圧縮センシング」という手法を用いたようです。
それでは「圧縮センシング」とはどのような手法でしょうか。
とある論文で以下のように説明しています。
http://www-adsys.sys.i.kyoto-u.ac.jp/mohzeki/Presentation/lecturenote20150909.pdf
圧縮センシングは、観測（知りたいものに関する情報を収集する）過程と不足した情報から知りたいものを再構成する技術を組み合わせることで、少ない情報から多くの重要な知見を得る新技術である
簡単に言うと、数学の応用問題を解く際に、自分の知っている公式をいくつか利用して答えを導く手法といった感じでしょうか。
（間違っている・誤解を生むよう解説な場合はご指摘ください。）
ビッグデータの活用法として、赤ちゃんの泣き声解読に活用する視点はなかなか考え付かないと思います。
今後もなかなか考え付かないようなビッグデータの活用法が出てきそうでわくわくしますね。
【まとめ】
ここでは赤ちゃんの泣き声解読手法である「圧縮センシング」について解説しました。
今回紹介した「圧縮センシング」以外にもビッグデータの解析方法はたくさんあるので、それぞれの手法について学んでみるのはいかがでしょうか。
また、冒頭で紹介した記事の研究が発展し、赤ちゃんがなぜ泣くか理解できるようになる時代が来るのも遠くないと考えられます。
赤ちゃんがなぜ泣くか理解できるようになる時代が来たら、ぜひ活用してみたいものですね。
