多くの博士を抱える、研究室体制
本研究室は応用物理学科に属しており、高校時代に宇宙や量子などに興味をもった学生が入学してきます。そして入学から研究室配属までの期間に、徹底的に物理の専門科目と数学を叩き込まれます。これが学生たちの大きなアドバンテージになっていると私は考えます。数学や物理の知識が豊富な人は、様々な応用分野でつぶしがききます。学部の3年生になり、自分の将来を考えたとき、ピュアな理学的な業績のみでは就職の選択肢が狭まるのではないかという不安を潜在的に感じ始め、本研究室を知って未来が開けるというわけです。そのため本研究室には、毎年定員を超える志願者が集まります。そこからの選抜では本研究室の全学生がリクルーターとして面接官を担当し、評価することを恒例行事としています。
2021年5月現在、本研究室は学部生8名、修士12名、博士9名で構成されています。特徴的なのは、博士8名が修士からの純粋培養で、日本人という点です。現在のスタッフは私と助手を兼任している博士学生3名がおります。成蹊大学時代も含めた約30年間を通して、本研究室の博士号取得者の総計が11名なのに対し、現在は在籍者だけで9名もいます。さらに修士から博士への進学を目指す人も増加傾向にあり、他大学からの配属者も1名います。世の中のながれとしては、博士進学者は減少傾向にあり、中国をはじめとする海外からの進学者が大勢を占める状況ですが、これに逆行するかたちで安定した博士進学者数をキープしています。これには、先輩たちの積み上げてきた業績や活躍に加え、博士号取得後の様々な人生の道筋を目の当たりにできる環境も大きく影響していると考えています。就職先も、AIベンチャー、産総研、外資IT企業、大学教員と多彩です。
また、学生に海外で活躍する機会を与えたいというのは私の生涯の夢であり、その実現に向けて長年努力を続け、内外の関係協力機関のバックアップ体制を確立してきました。その結果、単なる日本からの客人という地位に止まらない、強力な助人として受け入れ側から高く評価され、プロジェクトのコアメンバーや、論文の筆頭著者を担う学生が増えている点も、博士進学の動機を高める要因になっていると考えられます。このような環境の中、留学した以上は必ずトップカンファレンスに論文を通すのだという学生の高い意識が、実績という形でリアルに具現化しはじめているのが現状です。このポジティブなサイクルを継続するためには、研究室をけん引する者としての努力が不可欠です。長期の出張を支える潤沢な予算の獲得、優秀な学生の誘致、共同研究機関との綿密な連携とネゴシエーション、卒業生を幸福に導く進路指導、軽快なフットワークによる対外交渉などが私の主な役割だと実感しています。
研究テーマは自力で見つける
研究ディスカッションは現在3つのチームに分かれて実施しています。Face / CVチーム、Media / Interaction / Contentsチーム、Rendering / Simulationチームです。各チームには博士から学部生までがほぼ均等に配属されており、縦の密な構造が存在しています。どのグループでも、もはや深層学習はデフォルトの技術になっています。CG系の研究テーマでSIGGRAPH、EG、PG、MIG、SCAなどでの発表を目指す者だけでなく、CV関連でCVPR、ICCV、ECCV、インタラクション関連でCHI、UIST、VR関連でIEEE VR、VRST、音楽関連でISMIR、ICASSPなど、多種多様な研究テーマを遂行しています。
学部3年生の1月に本研究室への配属が決まると、2ヶ月の基礎トレーニング期間を経て、3月の春合宿で各チームのリクルーティングが行われ、どのチームに属するかが決まります。研究テーマは、基本的に自分のやりたいことを自力で見つけます。まずは関連研究調査を徹底的に行い、自分が描く研究テーマの新規性を見出して目標を定めていく作業から始まります。「このテーマをやれ」という指示は、どこからも出ません。先輩との連携は綿密で、原稿の推敲は言うに及ばず、ときにはチームを越えて投稿時のデモ映像作成やモデリングなどをサポートしたり、締め切りに向けて一緒に泊まり込んで議論したりするなどして、レベルアップを図っていきます。毎月1回の全員参加のミーティングでは、時間をたっぷり確保して、学部生全員が研究室の全メンバーの前で発表し、ほかのチームの先輩たちからの鋭い質問を浴びるという洗礼を受けます。このようなプロセスを経て、学部生たちはプレゼンのスキルや研究に対する姿勢を学び、知らず知らずのうちに自信をつけていきます。
論文につながる共同研究を推奨
海外や国内の共同研究先には誰でも行けるわけではありません。しかるべきスキルや能力、実績があると判断され、受け入れ側から了解を得られた人のみに与えられる特権です。また企業からの共同研究の受け入れに関しても、既存研究の追実装で解決できるような内容ではなく、その成果を学術発表できる可能性のある内容に限っています。インターンを行う学生は毎年数名いますが、数日たらずの意義の薄いものではなく、インターンの成果が論文につながるような受け入れ先を推奨しています。2019年度からのおよそ1年間で、USC、CMU、UCLA、Edinburgh、Northumbria、Mannheimに3ヶ月から半年の滞在で、計8名の学生を留学させており、そこから大きな成果が生まれています。また、このうち2名は修士1年の段階で留学を経験し、3ヶ月という短期間で研究を立ち上げ、論文を作成し、トップカンファレンスに採択されるスピード実績を残しています。
もちろん、現在はコロナ禍にあり、海外への留学はすべてキャンセルとなってしまいましたが、オンラインでコラボレーションは継続しており、効率という面ではむしろ論文の投稿数・採択数は伸びていると思います。ただ、海外の様々な土地に学生が赴き、登壇発表したり、懇親会で議論したり、現地の文化を享受するという機会を得ることも重要な要素だったので、学生たちにとっては残念なことであります。
2018年以降の代表的な研究成果
▲周囲の歩行者の検出及び将来位置の予測結果から歩行者がユーザー（視覚障害者）と衝突する危険性を予測し、危険性のある歩行者に対して警告音を鳴らします。警告音を聞いた歩行者がユーザーの存在を認識しユーザーに道を譲ることで、歩行者と衝突しない安全な進路をユーザーに提供することが可能となります［4］
［4］Seita Kayukawa, Keita Higuchi, João Guerreiro, Shigeo Morishima, Yoichi Sato, Kris Kitani, Chieko Asakawa, "BBeep: A Sonic Collision Avoidance System for Blind Travellers and Nearby Pedestrians", ACM Conference on Human Factors in Computing Systems（CHI'19）, 2019
▲2枚の画像のみから深層学習によって顔の入れ替え、髪型の入れ替えを画像処理で実現しました。属性を指定することによって、頭髪の色や性別、髭、表情を制御できます。3Dモデルを介することなく、顔の向きの制御も可能［5］
［5］Ryota Natsume, Tatsuya Yatagawa, Shigeo Morishima, "FSNet: An Identity-aware Generative Model for Image-based Face Swapping", Asian Conference of Computer Vision 2018, ACCV （6） 2018: 117-132, 2018
今後の10年でどう変わるのか
深層学習が話題になった後、あっという間に世の中に浸透し、今や深層学習なしにはCGもCVも語れない時代になっています。もちろん論文を通すことは学生が最優先すべき実績ですが、物事をやり遂げたときの達成感、学問としての深みという点で、何とも軽薄・短小な時代に突入しているなと感じます。もちろんこれまでの30年間に取り組んできた多くの未解決の研究テーマの課題が、この2、3年で質の高いデータさえ揃えればいとも簡単に解決されている事実を目の当たりにすれば、その意義や重要性を認知せざるをえません。けれどもFake Videoが容易になればなるほど、プライバシーを侵害せずにビッグデータを確保できる技術も重要になります。手作業のみでつくり込まれた作品により深い感動を憶えてしまうように、人間は表層的なものには飽き足らず、真の感動を求めていくものだとも思います。
深層学習でも解明できない感性の深みを表現したり、解明したりすることが、今後のアカデミックの役割になるのではと感じています。そうなれば、それっぽいCGの時代は終わりを告げ、真に深く心に染み渡るCG表現の具現化が課題となるでしょう。今後の10年でどう変わるのか、どう変えられるのか楽しみではあります。
