志田　敬介 （シダ　ケイスケ）

Shida, Keisuke

写真a

所属（所属キャンパス）

理工学部 管理工学科 （矢上）

職名

准教授
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経歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2003年04月
    -
    2007年03月

    青山学院大学, 理工学部経営システム工学科, 助手

  • 2007年04月
    -
    2007年09月

    青山学院大学, 理工学部経営システム工学科, 助教

  • 2007年10月
    -
    2014年03月

    国立大学法人 長岡技術科学大学, 工学部経営情報系, 准教授

  • 2014年04月
    -
    継続中

    慶應義塾大学, 理工学部管理工学科, 准教授

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学位 【 表示 ／ 非表示 】

  • 博士（工学）, 慶應義塾大学, 課程, 2006年03月

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著書 【 表示 ／ 非表示 】

  • ヒューマンエラー対策事例集　－独自性のある仕組みづくり,効果のある教育法－

    情報技術協会, 2013年01月

    原著者： 志田敬介

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

  • 樹脂成形における金型メンテナンスの実施タイミングの明確化

    山崎 友彰, 榊原 新, 仲田 義敏, 志田 敬介

    日本経営工学会論文誌 （公益社団法人 日本経営工学会）  75 （ 2 ） 76 - 87 2024年08月

    研究論文（学術雑誌）, 最終著者, 査読有り,  ISSN  13422618

    　概要を見る

    <p>樹脂成形プロセスで生じるガス焼けは，成形過程でのガスの発生や排出が適切に行われないことが原因となるが，多くの要因が複雑に絡み合っているため，根本的に解決することが極めて困難である．成形機や金型のメンテナンスにおいて，定期的な検査や部品の交換，清掃などを実施し，機械の状態を維持することが，現実的で有効的な対策になる．適切なタイミングでメンテナンスを実施することが品質管理において重要な要素となるが，メンテナンスを実施するタイミングの判断が主に経験や勘に依存することが多く，明確な基準が欠けている．本論文では，品質と効率の観点から適切にメンテナンスを実施するタイミングを明確化するために，深層学習の分類モデルを利用した手法を提案した．提案する手法では，初期ロットにおいて類似度を算出した後，類似度をもとに分類する深層学習モデルの転移学習を行い，最後にFine-tuningをする．特にFine-tuningにおいて，特徴量を直接的に制御する損失関数を利用したことが主なポイントとなる．</p>

  • 着目領域と深層学習を用いた組立作業における作業測定の自動化に関する研究

    中野匠, 志田 敬介

    日本経営工学会論文誌 （公益社団法人 日本経営工学会）  74 （ 2 ） 53 - 60 2023年04月

    研究論文（学術雑誌）, 最終著者, 査読有り,  ISSN  13422618

    　概要を見る

    <p>本研究は，組立加工工場における作業者の手作業をカメラで撮影し，その映像を画像解析することによって作業内容を推定し，作業測定の自動化を試みた論文である．近年，製造業において，工場に設置される様々な機器やセンサなどから製造データを収集し分析・可視化する技術は向上しているが，作業者の手作業をリアルタイムに分析し，可視化するまでは至っていない．そこで本研究では，作業者の画像を解析するにあたり，深層学習を用いて着目領域の設定と着目領域内の特徴から作業内容を推定するという二つの解析の手続きを取ることによって，高い推定精度が得られる方法を提案している．本提案方法を用いて，実際の工場で評価実験を行った結果，99.5%の作業を正しく推定することができた．さらに，この結果を踏まえて，本研究で提案する方法について，実際の運用を見据えた検討をしている．</p>

  • プロセスチーズ工場における2工程ライン設計問題に関する研究

    松本 卓夫, 久保寺 静, 志田 敬介, 松川 弘明

    日本経営工学会論文誌 （公益社団法人 日本経営工学会）  72 （ 1 ） 65 - 74 2021年04月

    研究論文（学術雑誌）, 査読有り,  ISSN  13422618

    　概要を見る

    <p>近年スマート工場に関する研究が注目を浴びている．Industry 4.0に代表される第4次産業革命ではスマート工場が主役となっており，多くの研究論文が発表されている．しかしながら，その多くは自動化，知能化，IoT（Internet of Things), AI (Artificial Intelligence) に関するものであり，運営における同期化や柔軟性を考慮した設計に関する研究は見られない．本研究では，プロセスチーズ工場における乳化工程と充填工程を対象とし，設備償却費用，稼働費用，同期化費用，および柔軟性費用を考慮した設計問題を考える．スマート工場は必要なものを，必要な時に，必要な量だけ，効率よく製造することが必要条件であり，需要の変動など外部環境の変化や内部環境の変化に柔軟に対処できるように設計する必要がある．工場を設計するときに運用，同期化，柔軟性を考慮することが工場のスマート化に貢献できると考え，投資決定変数と運用決定変数を用いてモデル化を行う．乳化工程と充填工程には複数の設備を設置することができるとし，設備能力と台数の組み合わせを最適化することを目的とする．投資と運用を同時に考える場合，目的関数が非線形になる．そして，組み合わせ数が膨大になり組み合わせ爆発を起こすため，問題の特徴を用いて階層化し，効率的に最適解を求めるアルゴリズムを提案した．また，提案モデルは数値実験を通じてその妥当性を評価し，さらに事例研究を通じて既存工場の運営を評価すると同時に，非合理的な投資を合理的にするための分析を行った．</p>

  • Development of Automatic Work Analysis for Assembly Work using Motion Picture Analysis of Hand Position and Motion

    NAKANO Takumi, YAMAZAKI Tomoaki, SHIDA Keisuke

    Journal of Japan Industrial Management Association （Japan Industrial Management Association）  71 （ 4E ） 233 - 240 2021年01月

    研究論文（学術雑誌）, 最終著者, 責任著者, 査読有り,  ISSN  13422618

    　概要を見る

    <p>This study presents a video analysis method for assembly factories. In recent years, there has been an increasing demand to collect manufacturing data in the manufacturing industry. While visualizing manufacturing data in real time to analyze practical manual work has not yet been realized, technologies for data collection, analysis and visualization have made progress using many kinds of machines and sensors. The introduction of various sensors and machines has resulted in changes in processes for visualizing the collection of manufacturing data in real time and analyzing it, as well as the collection and analysis of data. While difficult to do manually, the real-time monitoring of production data can help to quickly respond to problems, investigate causes, and improve operations. Therefore the authors propose a work analysis method that uses videos to analyze hand movement and position and product position. As a result, an analysis accuracy of 99.3% is obtained when studying standardized work in an ideal capture environment, and the cause of the reduction in accuracy is clarified.</p>

  • 目視検査における欠点色と背景色が周辺視野での欠点検出に及ぼす影響

    志田敬介

    ヒューマンファクターズ 23 （ 2 ） 57 - 67 2019年02月

    研究論文（学術雑誌）, 筆頭著者, 責任著者, 査読有り

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KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

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総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

  • 管理工学におけるIE研究

    志田敬介

    オペレーションズ・リサーチ 66 （ 3 ） 176 - 180 2021年03月

    記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 単著, 筆頭著者, 責任著者

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研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

  • 深層学習を用いた組立作業管理システムの導入支援に関する研究

    多田竣汰, 中野匠, 中嶋良介, 志田敬介

    日本経営工学会2024年春季大会, 

    2024年05月
    , 

    口頭発表（一般）

  • 深層学習を用いた組立作業における作業データの収集とその応用に関する実証的研究

    中野匠, 志田敬介

    日本経営工学会2023年春季大会, 

    2023年06月
    , 

    口頭発表（一般）

  • A Fundamental Study on Automation of Visual Inspection by Deep Learning

    Hirotomo Oshima, Tomoaki Yamazaki, Keisuke Shida

    The Asia Pacific Industrial Engineering & Management Systems Conference 2018, 

    2018年12月
    , 

    口頭発表（一般）

  • Practice of Predicting Product Quality through Long Short-Term Memory Networks Using Manufacturing Process Data

    Tomoaki Yamazaki, Keisuke Shida

    The Asia Pacific Industrial Engineering & Management Systems Conference 2018, 

    2018年12月
    , 

    口頭発表（一般）

  • A Study on the Method for Evaluation of Learning Level Based on Brain Activity

    Naoki Motohama, Tomoaki Yamazaki, Keisuke Shida

    The Asia Pacific Industrial Engineering & Management Systems Conference 2018, 

    2018年12月
    , 

    口頭発表（一般）

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競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

  • 技能伝承における判断技能の評価とその強化に関する研究

    2023年04月
    -
    2026年03月

    文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 志田 敬介, 基盤研究(B), 補助金,  研究代表者

    　研究概要を見る

    わが国の製造業における高付加価値、高品質な製品は、設備や道具を高い技能で操作する作業者によって支えられている。本研究は、その様な技能者を育成する訓練に着目して研究を進める。優れた技能を習得するには、作業を成功に導く最適な身体動作を理解するとともに、その遂行が正しくなされているかを適切に判断する技術が作業者には求められる。
    訓練中は、様々な試行錯誤の帰結として動作のバラツキが大きくなり、作業にミスが生じる。この身体動作のバラツキを適切に判断できる技術が、作業技能の習得に及ぼす影響すると考えており、本研究で実証的に検証し、技能伝承の解明について深化させる。

  • 技能伝承過程における作業者の生理的反応特性の変化に関する研究

    2020年04月
    -
    2023年03月

    文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 志田 敬介, 基盤研究(B), 補助金,  研究代表者

    　研究概要を見る

    これまでの技能評価は、作業の繰り返しに伴う作業時間の低減に加え、作業中の運動技能の評価（以降、外的評価と呼ぶ）が主であった。
    ところが、実際の作業現場では、この外的評価のみでは不十分であることが多い。例えば、外的評価に合格しても、判断技能を十分に習得できていないために、実際に作業を開始すると、突発的な不良の発生や作業品質の不安定さが発生する。また、実際の製品の状況に応じた現場合わせや調整などの柔軟な摺合せ作業への対応も困難であったりする。
    この様に、作業を行いながらその状況を的確に判断する力、すなわち、判断技能の習得が重要で、作業者の生理的な反応特性から解析する。
    本研究は、生理的反応特性の変化を機能的近赤外分光装置（functional Near Infraed Spectroscopy:NIRS）を用いて、脳の活性状態から作業者の習熟の程度の評価を試みた。その結果、作業の正確性などの質的な部分の習熟について、脳の活性状態から評価することができた。また、習熟を促進させるため、作業者へ声を掛けるタイミングを評価した結果、作業ミスが生じた直後に、声を掛けることで有効であるとの結果が得られた。さらに、作業者の習熟の程度を評価するために、深層学習を活用した作業解析システムを開発し、実際の工場で、その精度を評価したところ高い精度が得られた。
    作業者の習熟程度を評価する指標として、一般に、同一作業の繰り返しに伴い減少する作業時間が用いられる。しかし、実際の製造現場では、作業時間が十分に低減したのちも、作業ミスによって製品品質に影響を及ぼす問題が生じている。そのため、習熟程度を評価する方法として作業時間を用いるだけでは、十分であるとは言えない。本研究の作業習熟に関する研究は、ものづくりの品質維持向上に向けた基礎的な研究と言った社会的意義がある。

  • 技能伝承における作業者の熟練度評価に関する実証的研究

    2016年04月
    -
    2019年03月

    文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 志田　敬介, 基盤研究(B), 補助金,  研究代表者

    　研究概要を見る

    熟練した技能は長期間の訓練の中で、作業を繰り返すことによって習得される。その技能の中には暗黙的な知識が多く含まれる。しかし、従来までの作業習熟に関する研究では、作業時間の変化に着目することが多く、作業時間の変化のみからでは、作業者の暗黙的な知識の獲得程度について評価することが困難であった。そこで本研究では、作業習熟過程における暗黙的な知識の獲得を機能的近赤外分光法装置(functional Near Infrared Spectroscopy: NIRS)を用いて測定し、作業者の脳活性の状態から暗黙的な知識の獲得程度を評価することを試みた。
    従来研究では、評価すること困難であった暗黙的な知識の獲得に着目し、それを脳の活性状態から評価することを試みた研究である。
    この研究成果の応用のひとつに産業界での活用が考えられる。これまでは、作業時間の短縮が作業者の習熟程度を評価する指標であった。しかし、作業時間のみでは、作業のカンコツに相当する暗黙的な知識の獲得程度までは評価することできない。そこに、本研究の成果を応用することで、作業者のカンコツなどの暗黙的な知識の獲得過程を評価し、作業者の熟練度を評価できる可能性がある。

  • 作業ミス低減に向けた画像解析を用いた工程管理に関する研究

    2015年04月
    -
    2017年03月

    文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 志田　敬介, 挑戦的萌芽研究, 補助金,  研究代表者

    　研究概要を見る

    工場において作業内容を正しく推定することにより、部品の取付順序や取付位置の誤り、さらには部品の取付忘れなどと言った作業ミスに対して、適切に作業者へ警告し、作業ミスを低減させる管理システムの開発を目指している。特に本研究では、作業を撮影するカメラ位置について2つの検討している。ひとつは、カメラを天井に設置し、その画像を解析することで作業内容を推定し、もうひとつは、作業者にウェアラブルカメラを装着し、その画像を解析することで作業内容を推定した。

  • 目視検査における頭部運動が欠点検出に及ぼす影響に関する研究

    2013年04月
    -
    2014年03月

    （財）エヌ・エス知覚科学振興会, 研究代表者

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担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

  • 管理工学輪講

    2025年度

  • 生産管理

    2025年度

  • オープンシステムマネジメント同実験・演習

    2025年度

  • 管理工学実験・演習２

    2025年度

  • 管理工学概論

    2025年度

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所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

  • 日本品質管理学会, 

    2024年04月
    -
    継続中

  • 日本機械学会, 

    2011年04月
    -
    継続中

  • 日本バイオメカニズム学会, 

    2010年04月
    -
    継続中

  • 日本設備管理学会, 

    2000年05月
    -
    継続中

  • 日本経営工学会, 

    2000年05月
    -
    継続中

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委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2024年06月
    -
    継続中

    日本経営工学会第37期代議員, 公益財団法人日本経営工学会

  • 2021年06月
    -
    2023年06月

    日本経営工学会第36期代議員, 公益財団法人日本経営工学会

  • 2019年06月
    -
    2021年06月

    日本経営工学会第35期理事, 公益財団法人日本経営工学会

  • 2016年06月

    日本経営工学会第33期選挙管理委員長, 公益財団法人日本経営工学会

  • 2015年06月
    -
    2017年06月

    日本経営工学会論文誌編集委員, 公益財団法人日本経営工学会

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