【学生の活動報告】竹内 聖里、情報通信システム工学科　20期

【支援目的】「DCON2026」の渡航費
 
【活動報告内容】
　私たちOmoide.labのメンバー7名は、「高専DCON2026（第7回全国高等専門学校ディープラーニングコンテスト）」の本選出場、および技術審査を目標に掲げ、約1年間にわたり研究・開発活動に取り組んでまいりました。

私たちは、高齢化社会における「認知症」に着目しました。認知症は早期発見し、適切な治療や生活習慣の改善を行うことで、進行を大幅に遅らせられることが科学的に証明されています。しかし、現在の医療機関での診断は心理テストや大規模な脳画像検査が必要であり、受診ハードルの高さや心理的抵抗が早期発見の壁となっていました。

「医療機関に行く前の時点で、日常生活の何気ない会話から認知症のサインを捉える仕組みがあれば」という思いが、私たちの活動の原点です。学校で培ってきたIT技術と、急速に進化する自然言語処理を掛け合わせることで、課題の解決を目指しました。

開発の初期段階では、地元のケアサービスや地域包括支援センター、実際に家族を介護されている当事者の方々へのヒアリングを重ねました。そこで得られたのは、「自分の認知機能の状態がわからなくて怖い」「検査に来た時には既に認知症を発症しており、身構えてしまってリラックスした会話ができない」という現場の声でした。

これらの意見を受け、生活空間に自然に溶け込みながら自然に音声を録音・解析する「タブレット型」のデバイスとしました。会話の「音声（音響特徴）」と「話している内容（言語特徴）」の両面を同時に解析する音声マルチモーダルAIシステムの開発です。

開発において最大の障壁となったのが、沖縄特有の「方言、独特のアクセント」でした。事前学習された既存のモデルでは、お年寄りの自然な会話を正しく認識できず、誤判定が多発していました。そこで、在宅介護サービス「ひまわり様」から18名6時間に及ぶ高齢者の音声データを頂戴し、独自のデータセットを作成しました。
さらに、生活雑音を効果的に除去する音源分離技術を前処理に組み込むことで、雑多なリビング環境でも精度高く機能する音声解析AIを確立しました。また、プライバシーへの配慮から、会話データをクラウドに送信せず端末内で処理してその場で破棄する「完全エッジ処理」を実装し、小型GPUを搭載したローカル環境で24時間安定稼働するプロトタイプ機を完成させました。

コンテスト本選の技術審査では、開発したシステムのデモンストレーションを、本審査ではビジネスプランのプレゼンテーションを行い、審査員の方々から技術的な完成度だけでなく、社会的意義の高さや市場性についても高い評価と貴重なアドバイスをいただくことができました。

今回の挑戦は、メンターの柳原様、教職員、ヒアリング・開発にご協力いただいた企業の皆様の多大なるご支援がなければ実現いたしませんでした。心より深く感謝申し上げます。

本活動を通じて得た専門知識やチーム開発の経験、ビジネス視点での課題解決力を糧に、今後は社会実装や地域貢献へ繋げられるよう、メンバー一同より一層精進してまいります。
           
 
 【同窓会からのコメント】
　Omoide.labの皆さん、DCON2026本選出場、心よりお祝い申し上げます。認知症の早期発見という社会課題に真摯に向き合い、沖縄の方言という技術的難関を独自データセットの構築で乗り越えられた挑戦力に、感銘を受けております。
　地域の医療・介護現場に寄り添った開発姿勢は、まさに母校の理念を体現するものです。今後の社会実装への挑戦も、全力で応援しております。