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公告内容

入 札 公 告一般競争入札について、次のとおり公告する。令和３年１０月１８日国立研究開発法人海洋研究開発機構分任契約担当役 経理部長 中村 賢司(公印省略)１．競争に付する事項(１)件 名 潜航調査データからの情報抽出処理支援(２)履行期限 令和４年２月２８日(月)２．契約方式最低価格落札方式(技術審査有)３．競争参加資格全省庁統一資格 ：「役務の提供等」４．必要書類等の提出場所等(１)必要書類等の提出場所、契約条項を示す場所及び問合せ先〒237-0061 神奈川県横須賀市夏島町２番地１５国立研究開発法人海洋研究開発機構 経理部 調達課 松浦 芳電話 ０４６－８６７－９１７３ E-mail keiyaku-info@jamstec.go.jp(２)入札説明書の交付方法及び交付期間上記 E-mail アドレス宛に、メール件名に本入札案件名、メール本文に公告期間、申請法人名、ご住所、ご担当者名、電話番号、メールアドレスを記載した電子メールを送付すること。令和３年１０月１８日(月)１０：００～令和３年１０月２７日(水)１７：００まで(３)仕様説明会無し(４)必要書類の提出期限令和３年１１月１０日(水)１６：００(５)入札及び開札の日時及び場所令和３年１１月２９日(月)１３：３０国立研究開発法人海洋研究開発機構 横須賀本部 本館１階 入札室５．入札者に求められる義務入札に参加しようとする者は、４．(２)の入札説明書の交付を受けなければならない。６．入札保証金及び契約保証金免除する。７．その他(１)詳細については、「入札説明書」による。また、入札に当たっては、上記に記載のほか、機構ホームペー(http://www.jamstec.go.jp/j/about/procurement/index.html)で公表している「入札参加者心得」を熟読し承知した上で入札に参加すること。(２)本公告に関する仕様書を、機構ホームページ(http://www.jamstec.go.jp/bid/)で公表している。2101073500X1仕 様 書1. 件名潜航調査データからの情報抽出処理支援2. 目的国立研究開発法人海洋研究開発機構(以下「当機構」という。)国際海洋環境情報センターでは、当機構が保有する潜水調査船や無人探査機による潜航調査で得られた映像・画像をデジタルアーカイブするとともに、インターネットでの情報発信に向けて映像・画像から被写体の情報を抽出して付随情報として整備している。これらの映像・画像はデータ量が膨大なため、自動情報抽出処理の活用による情報抽出作業の効率化や自動化が必要となっている。本件は、潜航調査で得られた画像から被写体の情報を自動抽出する処理の実現可能性を確認するため、深層学習を活用した情報抽出処理の技術支援を実施するためのものである。3. 数量潜航調査データからの情報抽出処理支援 １式4. 納入場所神奈川県横浜市金沢区昭和町3173－25国立研究開発法人海洋研究開発機構 横浜研究所 指定場所5. 納入期限2022年2月28日(月)6. 仕様(1) 被写体情報抽出処理支援1) 画像中の被写体の矩形領域抽出① 画像から特定の被写体の種類と画像中の被写体を囲む矩形領域の座標情報を抽出するため、当機構で合計70,000枚以上の画像から20種類以上の被写体ごとに準備するアノテーションデータ(画像および対応する被写体のラベル情報・矩形領域情報)を確認し、情報抽出の対象とする被写体の種類を選定すること。なお、被写体の種類を選定する際は当機構担当者と協議の上、自動情報抽出処理の実現可能性の高い候補を検討すること。② 矩形領域抽出用の深層学習モデルの学習に向け、当機構で被写体の種類ごとに準備するアノテーションデータを使用して学習用データを生成すること。なお、学習用データ生成の際は、必要に応じてデータの加工処理(各種画像処理によるデータ量の拡張等)を行うこと。また、学習済モデルの情報抽出精度を検証するための評価用データについても、当機構で準備するアノテーションデータから用意すること。③ 矩形領域抽出用の深層学習モデルを2 種類以上構築し、学習および精度評価、モデル間の精度の比較を行うこと。なお、深層学習モデルはオープンソースのライブラリで構築可能な構造とするとともに、必要に応じてパラメータの変更やモデルの改修を行うこと。2101073500X12) 画像中の被写体のポリゴン領域抽出① 画像から特定の被写体の種類と画像中の被写体を囲むポリゴン領域の情報を抽出するため、当機構で合計50,000枚以上の画像から20種類以上の被写体ごとに準備するアノテーションデータ(画像および対応する被写体のラベル情報・ポリゴン領域情報)を確認し、情報抽出の対象とする被写体の種類を選定すること。なお、被写体の種類を選定する際は当機構担当者と協議の上、自動情報抽出処理の実現可能性の高い候補を検討すること。② ポリゴン領域抽出用の深層学習モデルの学習に向け、当機構で準備するアノテーションデータを使用して学習用データを生成すること。なお、学習用データ生成の際は、必要に応じてデータの加工処理(各種画像処理によるデータ量の拡張等)を行うこと。また、学習済モデルの情報抽出精度を検証するための評価用データについても、当機構で準備するアノテーションデータから用意すること。③ ポリゴン領域抽出用の深層学習モデルを2 種類以上構築し、学習および精度評価、モデル間の精度の比較を行うこと。なお、深層学習モデルはオープンソースのライブラリで構築可能な構造とするとともに、必要に応じてパラメータの変更やモデルの改修を行うこと。3) 実施内容取りまとめ・報告① 6.(1)1)、6.(1)2)で実施した技術検証の内容および結果の詳細を報告書に取りまとめること。② 報告会を開催し、当機構担当者に実施内容および結果を報告すること。(2) 適用範囲1) 実施要件① 受注者は当機構関係者に対し、本仕様に指定される期日までに必要な提出物を滞りなく提出すること。② 本件で発生した全てのデータ・成果物の所有権や著作権(著作権法第27条および第28条に規定する権利を含む。)は当機構に帰属し、受注者は当機構に対し著作者人格権を行使しないものとする。なお、この限りでないデータ・著作物の発生が想定される場合には、発生の前に当機構担当者と協議すること。2) 実施体制① 本件を実施するにあたり技術担当者を1 名指名し、その者が検証作業もしくは指示を行うことで、スムーズな対応を行うこと。また、その者が当機構担当者との窓口となり、検証の進捗状況や当機構との詳細の調整をメールや電話、Web会議で行うこと。② 受注者は検証環境を構築し、当機構が準備するアノテーションデータを用いて本件を実施すること。

③ 本件に関して、契約期間中に仕様書に記載されている内容以外に調査、分析、検討、実施が必要な項目が発生、もしくは発生が予見される場合には、早急に当機構担当者に報告し、協議、調整を行うこと。④ 本件に関する最新の技術動向情報について、当機構担当者に遅滞なく通知すること。7. 試験および検査8.提出物に示す納品物を期限までに提出し、当機構担当者による検査を受けること。8. 提出物2101073500X1(1) 受注者は当機構からデータの提供を受ける際、データ利用許可申請書を電子媒体1部で提出し、当機構担当者の承認を得ること。(2) 受注者は本件を完了次第、本件の納入期限までに報告書および学習・評価・推論用の各種ソースコード、深層学習モデル(学習済ファイル)を電子媒体1 部で当機構担当者に提出すること。なお、報告書は6.(1)1)、6.(1)2)それぞれの実施事項について作成し、下記の内容を含むこと。① 情報抽出対象とした被写体の種類の選定結果・選定理由② 学習用データの加工内容③ 検証した深層学習モデルの種類およびパラメータ設定④ 被写体の種類および深層学習モデルごとの情報抽出精度⑤ 精度改善に向けた提案⑥ 各種ソースコードの実行方法(ドキュメント)(3) 電子媒体はCD-ROMに格納して提出すること。なお、CD-ROMでは容量が不足する場合には、本件の提出物一式を別の電子媒体に保存してもよい。9. 守秘義務(1) 当機構担当者より提供されたデータは本件の実施にのみ利用し、その他の用途に使用してはならない。また、本件終了後は速やかに削除するとともに、当機構担当者に削除したことを報告すること。(2) 本件を遂行する上で知り得た情報は、その機密を保持するものとし、本件の実施に従事する者に使用させる場合を除いて、第三者に開示又は漏洩してはならない。(3) 当機構担当者から提供を受けた機密情報は、本件の目的の範囲内でのみ使用するものとし、複製や改変、第三者への開示が必要な場合には、事前に当機構担当者の承諾を得ること。10. その他本仕様書の内容に疑義を生じた場合は、当機構担当者と協議の上決定すること。以上