【前編】「好き」から始まる実践。正解のない課題に挑む塚田ゼミのプロジェクト

高齢者や子どもの音声を集め、誰もが使いやすいAIへ

―まずは「いちからTry2025」の優秀賞受賞、おめでとうございます。取り組み内容を教えていただけますか？

このテーマを選んだきっかけは、祖父母がスマートフォン操作に苦労している様子を見たことです。「声で入力できればもっと使いやすくなるんじゃないか」と考えました。そんな時、授業で高齢者施設を訪問して現場の課題を探る機会があり、「このアイデアをゼミナールの活動としてやってみよう」と思い立ちました。麗澤大学内の敷地内にある麗しの杜という高齢者介護住宅や、麗澤幼稚園にご協力いただき、インタビューを通じて約30人分の音声データを収集しました。

―実際のデータ収集で苦労した点はありますか？

データ収集といっても相手は人です。コミュニケーションの取り方や承諾書などの準備を含め、現場での経験そのものが大きな学びになりました。

※昔の写真や音楽、馴染みのある家庭用品などに触れながら、過去の経験や思い出を語ってもらう心理療法

炎天下の調査と技術の壁。梨農園3Dデータ化プロジェクト

―梨農園のデータ化について教えてください

しかし、開始当初から大きな壁に直面しました。集めた膨大なデータをひとつのマップにまとめるには、一般的なパソコンとは異なる特殊な環境が必要だったのです。最初は作業環境が整っておらず進められなかったのですが、前田さんが以前使用していたパソコンならできるとわかり、ようやく作業を進めることができました。環境構築から始まったプロジェクトでしたが、チームで乗り越えた経験は大きな学びとなりました。

技術的に難しかったのは、「生き物」をデータ化することです。建物は動かないため比較的正確に取得できますが、梨の木は風で揺れ、日々成長もします。そうした変化のある対象を、どのように精度高くデータとして扱うかが大きな課題でした。

打越さん：取得した「点群データ」と呼ばれる無数の点の集まりを、細切れの動画のような状態から「ひとつの立体マップ」につなぎ合わせる処理が非常に大変でした。データ量が膨大で、処理に時間がかかるうえ、少しのズレでも全体の精度に影響してしまうため、簡単にはいきませんでした。

また、チームでの進め方にも難しさがありました。こうしたデータ処理は個人で集中して進める場面が多く、作業量やモチベーションに差が出やすいと感じました。それぞれの強みを活かしながら、どのように役割分担し、協力して進めていくか。技術面だけでなく、チームとしての動き方についても多くを学びました。

―後編では、学生たちの本音や今後の目標について伺います。