私はHCI（Human Computer Interaction)の分野に興味があり、色々個人で開発したり、博士課程の大学院進学を目指したりしてる。

そのHCI分野で世界最大の国際会議であるCHI2024が今年はホノルルで行われた。

数千人のHCI研究者が集まり、自分の研究を発表する場である。自分もいつか参加してみたい。。。

そのCHI2024で発表された研究全1050本を東大暦本研究室の今村翔太さんが、一本のPDFにまとめてくださっています。（凄まじい量だけどどうやってまとめたんだろうか・・・すごい・・・）

ハワイで開催中のHCI系のトップカンファレンスCHI2024の全論文をGPT-4で要約スライドにまとめて見たので、よければご活用下さい！！　#CHI2024

ひとりCHI勉強会ができます！w

やっぱり、LLMとかAIに注目した研究も多いですね〜https://t.co/rth6GVPyMW pic.twitter.com/yRx6aVlUS5
— 今村翔太 Shota Imamura (@ShotaImamura) May 15, 2024

今回はそれを見ながらもとの文献も適度に読みつつ、個人的に面白いと感じた研究を３つピックアップして紹介してみようと思います。（私の読解能力の不足により論文の実際の内容とちょっと違うところがあるかもしれませんがご了承ください・・・）

SharedNeRF: Leveraging Photorealistic and View Dependent Rendering for Real‑time and Remote Collaboration

著者情報

Mose Sakashita, Balasaravanan Thoravi Kumaravel, Nicolai Marquardt, Andrew D. Wilson
Cornell University, United States
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3613904.3642945

内容

引用：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3613904.3642945

課題

複数人での遠隔の共同作業を行うときに、協力する側は、作業を共有する側の人間が向けたカメラの視点でしか、作業の様子を確認できず、口頭での状況の説明が必要になる。

研究手法

深度センサー(RealSense)とカメラ、Nerf（ 2 次元画像から複雑な 3 次元のシーンを再構成できるニューラルネットワーク技術）を用いて、リアルタイムにカメラ映像を３Dオブジェクトにし、協力する側の人に映像として届ける。
これにより、協力する側の人間が、共有する側の視点にとらわれない視点で作業状況を確認することができる

結果

参加者が花のアレンジメントタスクをこのシステムを用いて完了し、さまざまな視点からの高精細なレンダリングの恩恵を受けた。

感想

Nerfを使って風景の2次元画像を３D化するというのはみたことあるけど、リアルタイムに3D化して、作業を手助けするというアイデアが素晴らしいと思った。協力する側もヘッドセット被って、遠隔で離れていることを感じさせないくらいに一緒に作業できたら面白そう。

Open Sesame? Open Salami! Personalizing Vocabulary Assessment‑Intervention for Children via Pervasive Profiling and Bespoke Storybook Generation

著者情報

Jungeun Lee, Suwon Yoon, Kyoosik Lee, Eunae Jeong, Jae‑Eun Cho, Wonjeong Park, Dongsun Yim, Inseok Hwang
Department of Computer Science and Engineering, POSTECH, Korea, Republic of
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3613904.3642580

内容

引用: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3613904.3642580

課題

言語の習得にあたって、言語聴覚士や親は、その子どもが特有に身に着けた言葉、つまり標準外だが個人的に重要な語彙のための体系的なツールがないことに苦労している

研究手法

子供の言語環境からよく使う語をターゲットワードとして抽出する。
生成AIを使って、ターゲットワードが含まれた絵本を生成して学習に用いる。
以下のような絵本ができたらしい
引用：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3613904.3642945

結果

９家族に４週間システムを使ってもらい評価した。

感想

生成AIを使って、各個人のレベルにカスタマイズされた情報を届けるというのは、今も実現していることだが、更にそれを絵本にして教育に用いるというのは面白いアイデアだなと思った。
幼い頃から世界でひとつしかない絵本で教育されてる世界が来たら、もはや成長速度がん人によって違いすぎて、複数人で共通のことを勉強するという既存の枠組み毎変えていかないといけなさそうではある。

Momentary Stressor Logging and Reflective Visualizations: Implications for Stress Management with Wearables

著者情報

Sameer Neupane, Mithun Saha, Nasir Ali, Timothy Hnat, Shahin Alan Samiei, Anandatirtha Nandugudi, David M. Almeida, Santosh Kumar
Computer Science, University of Memphis, United States
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3613904.3642662