ニュースリリース
自然言語処理分野の国際会議「ACL 2026」にAI技術の論文が採択
限られた観測情報から人の行動を高精度に理解する技術を提案
2026年6月26日
コニカミノルタ株式会社（本社：東京都千代田区、社長：大幸 利充、以下 コニカミノルタ）が手掛けた行動認識に関するAI技術開発についての論文が、自然言語処理（NLP）分野の国際会議のひとつである「ACL 2026」の本会議に採択されました。
「ACL 2026（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics）」とは、自然言語処理分野の世界最高峰の国際会議のひとつで、今年は7月にアメリカ・カリフォルニアで開催される予定です。なお、今回は12,148件の論文の中から2,309件が本会議に採択されています。
【研究内容】
コニカミノルタでは、中期経営計画「Corporate Plan 2026-2028」に基づき、AI・データ活用による顧客価値向上と業務生産性向上を推進しています。また、長年培ってきたセンシング技術とAI技術を融合し、医療や製造などの現場において、限られた観測情報から高精度に状況を理解する技術の研究開発を進めています。今回採択された研究は、このような技術開発の一環として、生成AI技術を活用し、高精度な行動認識を実現するものです。
本研究では、人物骨格と物体輪郭の点群による行動認識のAI技術に対し、人と相互作用する物体に関する言語表現を生成AIによって生成してモデルに組み込むことで、画像内の人と物との関係から推論する行動認識の精度を高めました。
さらに人物の撮影環境を学習済みモデルにより表現し、これを参照データとして活用することで、追加学習せずに撮影状況による検出精度のバラつきを抑えるチューニング方法を開発しました。 これにより、点群データによる推論でも画像全体を処理するモデルと同等の検出精度を出すことに成功しました。
この技術は高精度な行動認識を軽量なデバイス上で処理することができ、医療や製造などさまざまな現場の行動を検出し、作業効率化や異常検知などへの応用が期待できます。
（© Association for Computational Linguistics, CC BY 4.0）
The keypoint data shown in this figure are derived from the Kinetics-400 dataset, which is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.
【採択テーマ】
| タイトル | InsAT: Instance-aware Semantic Alignment and Transfer from Human–Object Keypoints for Zero-to-Few-shot Action Understanding |
|---|---|
| 研究者 | コニカミノルタ株式会社 技術開発本部 データサイエンスセンター AI技術開発部 筒川 和樹 |
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