解決すべきヒューマン・ロボット・インタラクションの問題の1 つに，ロボットの外観をどのようにデザインするのかという問題が挙げられる．ロボットの外観はインタラクションしているユーザの感情に影響を及ぼすことが先行研究によって示されており，その1 つが，森によって提唱された「不気味の谷」である．この「不気味の谷」に陥るのを回避しつつ好感の持てるロボットをデザインするため，本研究では"萌え"の要素を取り入れることを提案する．しかし"萌え"という概念が曖昧なため，対話型進化計算(Interactive Genetic Algorithm: IGA) を用いた3Dのデザインシステムを構築し，それを用いて"萌え"の概念を調査した．

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近年、サービスロボットやコミュニケーションロボットなど、人間の生活に近い場面で活躍するロボットが増えている。これらのロボットと人間が共生していくためには、対人親和性を高め、ロボットに人間に近い特性をもたせることが重要となる。例えば、ロボットに人間に似た性格のようなものを与え、なおかつ人間の性格にロボットが適応すれば、対人親和性が格段に向上すると考えられる。そこで本研究では、性格は様々な印象から成り立つものと定義し、ロボットに複雑で多様な性格の構築を行い、人間の性格に対して適応できる手法の確立を目指す。ここでは、ロボットビジョンを用いて人間の身体動作の認識を行い、数量化理論を用いて人間の性格を抽出するシステムの構築を行う。

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近年，自己分析が不十分なため自分を過小評価し，コミュニケーションや意欲的に行動することを避ける人が多くなってきた．ジョハリの窓モデルにおいて，自己分析や自己開示による「気づき」が自信に繋がり，円滑なコミュニケーションができるとされている．「気づき」の段階に至るためには，他者に自己開示を行うことが方法の一つとされているが，他者に否定や失望されることを恐れて自身のことを話せないことがある．そこで，会話を通じて自己開示を促すネットワークロボットを提案する．ネットワークプロトコルにはRSNPを用いる．RSNPとはセキュアな通信を提供できるため，ユーザは安心して会話を行うことができる．

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電話やメールの着信，スマートフォンのプッシュ通知，時計のアラーム，洗濯機や電子レンジのタスク終了通知等，様々な機器が音や振動を用いて人に対して，何らかの情報伝達を行っている．これらの情報伝達は，人がその機器の近傍に位置する，または気づきやすい環境に存在することを前提として設計されている．したがって，機器の発する音や振動に気づきにくい環境では情報伝達が有効に機能しないことが多々ある．我々は，この問題に対し，Active Touch Communication Robot(AcToR)を提案し，ロボットの身体性と移動機構を用いて解決を図る．本研究では，AcToRの実現に向けた基礎的な検討について述べる．

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本稿では人間とロボットパートナーとの間の自然なコミュニケーションを実現するために，情報的構造空間を用いた対話システムを提案する．まず、情報的構造化空間の中でのロボットパートナーとセンサの構造について記述する．次に，我々は情報構造化空間の情報と発話文の関係に基づいた対話学習システムを提案する．情報構造空間の情報と発話内容の関係性を学習するために，ファジースパイキングニューラルネットワークを用いた手法を提案する．最後に，提案手法の実験結果を示す．

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近年，被災地や宇宙などの危険な環境でロボットが活躍している．しかし，この様な環境下では突然ロボットが危険な状態に陥り，人からの危険回避命令が間に合わない場合がある．したがって，ロボットには自律的に危険回避行動を獲得することが求められる．これを実現する手法として強化学習を用いることが考えられる．本稿では，危険を回避するための新しい強化学習の枠組みとして，成功確率に基づく強化学習(Probability based Reinforcement Learning,PrRL)を提案，ロボットの行動獲得に適用する．

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近年，物理的な相互作用を通した人間とロボットの協調動作の研究が多く行われている．その中でも人間の移動や重量物搬送をサポートする倒立二輪型ロボットが提案されており，当研究室でもユーザの意図に応じて制御パラメータを変更するスーツケース型倒立二輪型ロボットの研究を進めてきた．ユーザが物理的にこのロボットを操作することによって，ロボットがユーザの意図を認識し,認識した意図に応じて制御パラメータを変更し、搬送作業をサポートしている．しかし，ロボットの操作方法はユーザによって異なるため，各ユーザの嗜好に合わせ，意図認識パラメータや制御パラメータを学習させる必要がある．本報告では，スーツケース型倒立二輪型ロボットにユーザの意図認識パラメータとそれに対応した制御パラメータを学習させる手法を提案し，実ロボットによる実験を通してその有効性を評価する．

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近年，ブログやtwitterなどの普及により，インターネット上には膨大な量の文書が投稿されている．しかし，それらの文書は無秩序に投稿されているため，所望の文書を効率的に検索することは容易ではない．そのため，多くの場合，人手により文書へのタグ付与がなされている．しかし，特にtwitterなど，タグが付与されていない文書もまだ多く，これら膨大な文書に対して管理者や投稿者がタグ付与を行うことは負担となる．そこで本稿では，潜在的なトピックを用いた文書への自動タグ付与システムを提案する．本稿では，実際のブログ文書に対してタグ付与実験を行い，提案システムの性能を評価する．

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近年、障害者のための介護システムを開発するためのアプリケーションの開発が盛んになっている。人間とマシン間のコミュニケーションシステムににおいて、障害者のため外部の補助なしに、人間が自分で制御できる対話型アプリケーションの開発が重要である。本研究では、人間の視線追跡を利用して、ヒューマンコンピュータインタラクションによる視覚とディスプレイの情報処理を用いて、システムインタフェースのユーザビリティ上に影響を与える可能性がある要因について検証する。視線追跡により、人間が見ている視線の注視点間のシフト周波数が得られる。また顕著性マップを用いると、画像上の特徴領域を効率よく抽出できる。本研究では、視線追跡と顕著性マップに基づく人間の意図推論により、全方位車椅子の制御システムを構築した。

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本研究室ではカオス要素を複数結合させ同期性や非同期性を制御することで、多様な音が生成可能なカオスサウンド生成システムの開発を行っている。このシステムを用いて人間の身体動作を読み込み音高・音長・音量を変化させることで人間の意図するサウンドを生成する研究なども報告されている。しかしながら、これまでの研究では生成されたサウンドに対する人間の印象評価に関する分析がほとんどなされていなかった。そこで本研究では、近年ヒーリングミュージックに対する関心が高まっていることから、サウンドの心地良さに着目し、人間に心地良いと感じるサウンドを生成してもらい、その傾向を分析した。ここでは人間が心地良いゆらぎと感じるとされている1/f ゆらぎ現象との関連性を分析した。その結果、多くの心地良い生成サウンドが1/f ゆらぎに近い特性をもつことがわかり、より良いリラクゼーションサウンドを生成する際に有効な知見が得られた。

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筆者らは、インタラクティブサウンド生成の研究において、人間の指揮者のジェスチャー認識に基づくコンピュータによるサウンド生成手法を提案する。本研究では、大規模カオスのパラメータを認識したジェスチャーによりリアルタイムでサウンドがチューニングされる。提案システムは人間が作成したメロディーと協調をして、サウンド生成効果の向上が予想する。 音楽がより適切に生成されるように、音楽理論もアルゴリズムに用いられている。さらに、サウンド生成システムを再構築し、人間の作成した音楽を生成する実験を行った。

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本論文では形容詞で表現された印象を反映したフレーズアニメーションの対話型デザインシステムを提案する。フレーズアニメーションとは、動き、色、音楽などのマルチメディア情報を組み合わせた文字列による表現である。本システムは、印象評価部分、動き、色、音楽の生成とそれらの組み合わせ部分、および修正部分からなる。印象評価部分では、入力された形容詞で表現される印象がフレーズの動き、色、および音楽の印象因子に対して評価される。ここで印象因子とは、本システムで重要な役割をになう印象因子空間を構成するものである。生成と組み合わせの部分では、生成されたフレーズの動き、色、音楽が組み合わされ、フレーズアニメーションのデザイン候補としてユーザに提示される。修正部分では、提示されたフレーズアニメーションに対するユーザの評価に基づいて修正されるが、ユーザはシステムと対話を行いながら修正を行う。本システムによって作成されたフレーズアニメーションが与えられた印象を反映できているかどうかを確認するための被験者実験を行っている。

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本研究では、対話型遺伝的アルゴリズムによる旋律自動生成する手法を提案する。まずユーザの好みの音列(10音以内)を指定し、指定した音列を基に、２オクターブの探索空間で交叉や突然変異、選択、淘汰等の遺伝的操作を行い、第一段階としてGAによる旋律群を自動的に生成する。さらに、第二段階としてユーザ嗜好を反映するために対話的な方法を導入し、自動的に生成した旋律群からIGAによるユーザの主観的な評価を基に響きのよい旋律を選択することにより生成する。本研究では、ユーザ旋律評価シミュレータを作成し、ユーザによって作成された旋律についてアンケートを行うことで提案手法の有効性検証を行う。

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弊社では、ごみ焼却プラント、とくに総合運営支援システムに力をいれている。すでに開発済みのシステムは、省エネルギーや省人化、プラントの安定化に寄与している。このシステムの高度化には、最近話題のビッグデータの活用、とくに画像、音、時系列データの活用が必然である。本稿ではごみ焼却炉へのビッグデータ活用について述べる。

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基礎体温は排卵日や妊孕性を推定でき、かつ家庭での測定が簡便なことから、長きに亘り女性の妊娠を支援する生体指標として活用されてきた。近年では、ICTの進化により、簡便に測定し、その記録をネットワークに蓄積できる環境が普及したことで、その活用方法が広がりつつある。我々も月経開始日と基礎体温の記録に基づき、個々の女性の日常生活における健康管理を支援するアプリケーションを開発した。本稿ではこのアプリケーションが提供する、月経開始日および排卵日を予測する技術を示す。この予測技術は、複数の過去の月経周期日数、各々の基礎体温変動から推定された排卵日の実績を用い、次回の月経開始日、排卵日を予測するものである。加えて、本稿はこのアプリケーションで蓄積された膨大な月経周期と基礎体温の記録を用い、月経周期日数と年齢やBMIなどとの関係を示す。今後、このように蓄積されたデータから得る知見を活用することで、予測性能を向上させるだけではなく、女性の健康管理を支援するライフスタイルの提案といった新たな機能の実現が期待される。

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近年、先進国のみならず新興国においても肥満人口が増加している。肥満は糖尿病や高血圧症等の生活習慣病に繋がるケースも多いため、罹患前に生活習慣を改善し、肥満を解消することが推奨される。しかし、過度な食事制限などにより急激な減量を行うとリバウンドのリスクが高まる。このような課題を鑑み、我々は減量成功事例443件を用い、ユーザが目標体重に到達するために目指すべき体重推移を幅をもたせて可視化し提示するシステムを開発した。本システムは、1ヶ月間の減量を支援するものであり、期間のはじめから終了にかけて体重がゆるやかに目標に収束するよう、成功事例を関数近似し、提示する。加えて、これらの成功事例から得る朝から晩にかけての体重の増量幅を提示する。本システムと体重推移の可視化がないシステムを比較した結果、本システムの利用者の体重減少量は後者のシステムと比較し、有意に減少していることが確認され、体重推移の可視化がユーザの減量に寄与することが示唆された。

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人間は、周囲の状況が時々刻々変化している動的環 境の中で生活している. この環境の中で行動を決定するとき , 周囲の状況の状況に応じて決定している. 動的環境の例として交差点での右折操作がある. 周囲の状況が時間と共に変化する対向車や横断歩道の横断者が存在し, これらの動きを即時に認識し右折操作を決定する.そのため, 運転初心者の事故が多く, 右折操作を苦手とする運転者が多い .そこで本研究では, 人間が動的環境で行動決定するときに用いる知識をコンピューターに組み込むための時空ファジィ推論を提案し,交差点の右折を想定したシミュレーションにより有効性を検証する.

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人は街を散策するときに何を見ているのか．これは観光産業にとって重要な問題である．おそらく，来訪者が見ているものは居住者が見ているものとは異なるだろう．筆者らは，居住者と来訪者に街を散策させる実験を行い，この違いを明らかにした．

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日本のICT企業は競争力を回復させるために，直近20年間に人員削減や事業再編，協力企業との長期的な取引関係の見直しなどの様々な経営改革を実施してきたが，持続的な競争優位を達成するには至らなかった．しかしながらThomson Reuters社の調査によると，2012年の世界100大革新企業の中には多数の日本のICT企業が上位に入っていることから，日本企業の技術開発能力が落ちているわけではない．そこで本研究では，業界の変化が激しい携帯電話およびスマートフォンに関連するICT企業各社の特許戦略およびその変遷を可視化により明らかにし，その結果について検討する．

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ラフ集合理論は、Z.Pawlakにより提案された手法である。この理論では、データベースやWebなどから、知識を決定ルールの形で獲得することができる。この決定ルールを用いてデータマイニングを行うことが可能である。また、未知のデータに対して予測を行うこともできる。本研究では、ラフ集合を用いて時系列データの分析を行う。時系列データとして、株式の日中変動データを用いる。日中変動データは、Tickデータとも呼ばれ、株式の取り引きが成立するごとに、そのときの値が記録される。このデータを用いて、類似性がある時系列データを検索し、知識獲得を目指す。

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中国では、1978年に食品業界の生産額はGDPの25%に達し、中国の最も大きな産業に発展した。その後も中国の食品業界は、高度成長の態勢を維持している。特に、中国における食品業界の発展は、中小企業の方向から、企業集団として形成される大企業のモデルに転向して発展している。また、中国の産業技術が向上するにつれ、現在では、中国国内の関連産業の成熟度も高まっており、利潤も大企業に集中するようになり、多くの有名な食品のブランドが出現した。中国大陸の経済や人口などは、持続的に成長し、中国大陸の食品の需要量・多元化の程度は進展している。そのため、中国の食品業界は、巨大な市場として、今後も大きな発展が見込まれる。本論文では、中国の巨大な食品市場について、外部環境分析を試みる。そして、大手企業の経営視点から、この激しい競争市場の中で、どのような戦略を策定すればよいかを検討する。

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2012年度は，医療費総額の15.13%にあたる1,791億円が生活習慣病関連に費やされた．生活習慣病は健康長寿の最大阻害要因であり，国民医療費の割合も大きい．また，生活習慣病は日常生活における適度な運動，栄養のバランスが取れた食事，禁煙によって防ぐことが可能である．我々のファジィロバスト回帰モデルはパラメータを調節することで，対象とするシステムの可能性を記述することができる．このため，本研究ではファジィロバスト回帰モデルを用い，医療費と生活習慣の関係を分析する．

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輸送問題(TP)は，複数の供給地から複数の需要地へ，各需要が満たされるよう総配送コストを最小化する問題である．これまでにも数理最適化技法の応用分野として広く研究が行われており，ネットワークの多段階化や，より現実的なモデルとなるように制約条件を加えた拡張TPモデルが提案されている．従来のTPにおいては，顧客の需要量は必ず満たされていたが，実際の環境においては顧客の需要が必ず満たされるとは限らず，機会損失が生じる場面が多々存在する．そこで本研究では，機会損失が生じ得る場面をシミュレート可能な2段階TPモデルを提案する．また，問題の計算手法にはDEを採用する.

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Focusing that the equation of the exponential smoothing method (ESM) is equivalent to (1,1) order ARMA model equation, a new method of estimation of the smoothing constant in the exponential smoothing method was proposed before by us which satisfied the minimum variance of forecasting error. In this paper, we utilize the above stated theoretical solution. Firstly, we estimated the ARMA model parameter and then estimate the smoothing constants. Thus the theoretical solution is derived in a simple way and it may be utilized in various fields. This new method shows that it is useful for the time series that has various trend characteristics. The effectiveness of this method should be examined in various cases. Keywords: minimum variance, exponential smoothing method, forecasting, trend, genetic algorithm

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In recent years, the needs for intermittent demand forecasting are increasing because of the constraints of strict Supply Chain Management. How to improve the forecasting accuracy is an important issue. There are many researches made on this. But there are rooms for improvement. In this paper, a new method for cumulative forecasting method is proposed. The data is cumulated and to this cumulated time series, the new method is applied to improve the forecasting accuracy. The forecasting result is compared with those of the non-cumulative forecasting method. The new method shows that it is useful for the forecasting of intermittent demand data. The effectiveness of this method should be examined in various cases.

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In industry, making a correct forecasting is inevitable. If the correct forecasting is not executed, there arise a lot of stocks and/or it also causes lack of goods. Time series analysis methods are applied to this problem. In this paper, a hybrid method is introduced and plural methods are compared. Focusing that the equation of exponential smoothing method(ESM) is equivalent to (1,1) order ARMA model equation, a new method of estimation of smoothing constant in exponential smoothing method is proposed before by us which satisfies minimum variance of forecasting error. Generally, smoothing constant is selected arbitrarily. But in this paper, we utilize the above stated theoretical solution. Firstly, we make estimation of ARMA model parameter and then estimate the smoothing constant. Thus theoretical solution is derived in a simple way and it may be utilized in various fields. Furthermore, combining the trend removing method with this method, we aim to improve forecasting accuracy. An approach to this method is executed in the following method. Trend removing by the combination of linear and 2nd order non-linear function and 3rd order non-linear function is executed to the original production data of two kinds of confectionery. Genetic Algorithm is utilized to search the optimal weight for the weighting parameters of linear and non-linear function. For the comparison, monthly trend is removed after that. Theoretical solution of smoothing constant of ESM is calculated for both of the monthly trend removing data and the non- monthly trend removing data. Then forecasting is executed on these data. The new method shows that it is useful for the time series that has various trend characteristics and has rather strong seasonal trend.

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In industries, how to improve forecasting accuracy such as sales, shipping is an important issue.There are many researches made on this. In this paper, a hybrid method is introduced and plural methods are compared.Focusing that the equation of exponential smoothing method(ESM) is equivalent to (1,1) order ARMA model equation, new method of estimation of smoothing constant in exponential smoothing method is proposed before by us which satisfies minimum variance of forecasting error.Generally, smoothing constant is selected arbitrarily. But in this paper, we utilize above stated theoretical solution.Firstly, we make estimation of ARMA model parameter and then estimate smoothing constants.Thus theoretical solution is derived in a simple way and it may be utilized in various fields. Furthermore, combining the trend removing method with this method, we aim to improve forecasting accuracy.An approach to this method is executed in the following method. Trend removing by the combination of linear and 2nd order non-linear function and 3rd order non-linear function is executed to the manufacturer's data of sanitary materials.The weights for these functions are set 0.5 for two patterns at first and then varied by 0.01 increment for three patterns and optimal weights are searched.Genetic Algorithm is utilized to search the optimal weight for the weighting parameters of linear and non-linear function. For the comparison, monthly trend is removed after that. Theoretical solution of smoothing constant of ESM is calculated for both of the monthly trend removing data and the non-monthly trend removing data. Then forecasting is executed on these data. The new method shows that it is useful for the time series that has various trend characteristics and has rather strong seasonal trend.

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全産業の中で死傷事故が最も多いのは建設業であり，作業員に対する安全教育は時間と場所を効率的に利用する必要があるため，座学での安全教育が増えている．しかし，近年座学による対策のみではなく危険予知能力の向上が可能な体験型の安全教育の実施が望まれているが，工期やコスト面等の観点から十分な安全教育を行うことが困難であるという問題がある．一方で安全教育を受講したにも関わらず，「自分は大丈夫」といった自意識過剰から本来防ぐことができた事故を引き起こすという問題も多数報告されている．そこで本研究では，作業員の仕事に対する集中力に着目し，脈拍のセンサデータをもとに作業員に対して不安全行動を抑止するシステムの構築を提案した．

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現実の交通安全対策の検討においては、専門家の経験的知識に加えて、現地の実態調査を踏まえた議論が行われる。この際、多数のあいまい情報を包含した事実に基づく専門家の意思決定が必要である。本研究では、交差点における交通事故原因の明確化、交通安全対策の方針さらには個別の交通安全対策の提案の各プロセスに対して、ファジィ推論を用いた意思決定過程のモデル化を試みる。このとき、現実の交通安全対策立案事例を対象として、ファジィ推論を基本とした知識情報処理の妥当な定式化方法を提案する。

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道路交通のスマート化の進展に伴い、多数の低炭素型車両が実用化されている。特に、ハイブリッド車・電気自動車は、次世代の中心的な低炭素型車両となっている。本研究では、これらの低炭素型車両の普及過程を推計するため、ファジィ推論による道路利用者の車両購入に関する意思決定モデルを提案する。低炭素型車両導入に関する判断は、不確定な要素を含む意思決定問題であり、多数のあいまい性が含まれる。そこで、ファジィ推論モデルを用いて、道路利用者の意思決定メカニズムを明確化するとともに、道路環境政策のインパクトを算定する。

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地方都市では、モータリゼーションの進展などにより、公共交通利用者が少ない状況である。一方、高齢化が進行しており、自動車の運転が困難な高齢者が今後も増加すると考えられる。地方都市でのモビリティ確保のため、自治体によりコミュニティバスが運行されているが、利用者数が少ないなど、問題を抱えていることが多いのが現状である。本研究では、住民の意識構造を分析するためにアンケート調査結果を用いて需要推計モデルを構築する。このとき、アンケート回答者の中でコミュニティバスの利用者は少数である。このため、ラフ集合を用いることで、説明力の高いモデルの構築が可能となる。

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マルチエージェントシミュレーションでは，社会的相互作用を容易に記述可能である．本研究では，経済的インセンティブ政策によるクリーンエネルギー車両（CEV）への車両更新の効果を推計するために，マルチエージェントCEV普及シミュレーションモデルを構築する．提案するマルチエージェントCEV普及シミュレーションモデルは，車種決定プロセスおよび相互作用プロセスで構成される．車種決定に関しては，世帯の特性を考慮してエコ意識と社会的同調効果に影響される点をモデルで表現する．また，現実世界の社会的ネットワークのようなエージェント間の関係をスモールワールドネットワークモデルで表現する．このマルチエージェントCEV普及シミュレーションモデルにより，人工社会におけるCEVへの車両更新と温室効果ガス排出状況の推移が観察可能となる．

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カメラ撮影による書籍を破壊しない文章情報の取得が利用されるようになった．撮影された書籍の文書画像は曲面による歪みを持つ．曲面歪みを持った画像ではOCRやマッチングの精度が低下してしまう．精度の低下に対して，平面である状態を再現することが対策として期待できる．そこで，本研究では対象曲面の断面形状を推定し平面展開を行う手法を提案する．

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脳機能解析や VBM(voxel-based-morphometry)などにおいてMR画像を用いた個人脳間の画像位置合わせが用いられている．従来法では主に画像位置合わせの尤度を，脳全体の信号値の一致度とし，脳溝の一致を評価していないため，異なる脳回に位置合わせされる危険性がある．また，新生児脳はMR信号特徴が異なり，脳溝が狭いため，成人を対象とする従来法の適用は困難である．本文では，脳表近傍のMR信号値から算出される脳溝特徴分布(SDI; sulcal-distribution index)を用いたFlatteningにより，真球上でSDI相互情報量を最大化する3次元非剛体変形を行い，脳溝の一致度を尤度とした脳形状位置合わせを可能とする．また，変形時に緩和項としてバネモデルを使用することで真球上の制御点密度の偏りを減少させる．提案法を修正齢3から5週間の新生児3名のMR画像に適用した結果，緩和項を用いることで位置合わせ精度の向上が確認できた．

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KinectはMicrosoftから発売されているセンサーデバイスである．Kinectには人間の骨格情報を取得する機能が搭載されている．しかし，イベント会場の様な人の往来が見込まれる環境では，誤った人物を追跡してしまう場合がある．理由として，センサーが遮られるとKINECTから追跡対象者の情報が失われるためである．本研究では，センサーが遮られる直前の追跡対象者の位置情報を保持することで一度Kinectのセンサーから消失した人物を再追跡するシステムを提案し，実装・検証を行った．

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本論文では，必要な最低限の情報のみを利用し，学習するためのアルゴリズムである行動変化点学習（TSL）を提案する．先行研究として状態行動対を鎖状に繋げていく鎖型状態行動学習（CFRL）を提案し，Q学習と同様の動作をより少ない使用メモリで実現することを確認できた．しかし，それでもなお不必要な周辺の状態行動対も保持されてしまう．そこで，行動の変化する点のみに注目することで必要最低限の情報だけで学習と行動ができるように学習手法を改良した．この手法の性能をQ学習とCFRLと比較するために，ゴール探索問題を用いてシミュレーション実験を行った．その結果，従来手法よりも低メモリで同等の学習精度をもつことを確認した．また本実験では，Q学習と比べると最大で約1/200にまでメモリを削減することができた．

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N本腕バンディット問題などで用いられる行動選択手法の１つとして，UCB手法が提案されている. この手法は，価値推定値の信頼区間の上限の比較によって行動選択を行うことで，一般的によく用いられるε-greedy手法などよりも高い性能を発揮する. 本論文では，連続空間における経路探索問題を題材として，部分的にしか環境を観測することができない部分観測マルコフ決定過程における強化学習においてもこの手法が高い性能を示すかを従来手法と比較しながら検討する.

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強化学習とは試行錯誤を通じて未知環境における最適行動を獲得する学習手法である．強い非定常性を持つ環境で強化学習を行う場合，学習に膨大な時間がかかってしまう可能性がある．この問題に関してさまざまな研究がされてきた．著者の知るかぎりではこれらの手法は環境変化の認知と環境への対応という2つの部分から構成されているという点で共通している．従来手法ではエージェントに環境変化を認知するセンサーを持たせ，最適行動と探索行動の切り替えを行っていたが，提案手法では確率分布としての状態価値をベイズ更新することにより環境変化時の最適行動と探索行動を確率分布に従って切り替えられるようになる．

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これまでにファジィ識別器をオンライン学習に対応させるための研究を行っているが，過去のパターンの取り扱いについては不明であった．本研究では，データストリーミングにおいて過去に得られた学習用パターンの取り扱いが識別性能に与える影響に関して調査研究する．

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区間AHPでは，代替案や評価基準の一対比較に基づく一対比較行列から，それぞれの区間ウェイトを求める問題が定式化さている．通常，意思決定者は，一対比較値を整数またはその逆数やそれらからなる区間値を与えことになる．これにより，作業負担は抑えられるが，これらはあくまで見かけ上の値であり，ある種の代表値ともいえる．そこで，本研究では，与えられた一対比較値が，重要度の比較を示す値であることから，その一対比較値が指し示す範囲を求める問題を考える．このような区間一対比較阿多は，意思決定者の考えをより的確に表現しているといえ，これをもとに，区間AHPと同じような方法で，区間ウェイトを求める．

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多基準意思決定問題において，参照代替案の一対比較データに整合するすべての加法的効用関数を用いて代替案の絞り込む方法として，UTA^GMS法が提案されている．この方法では，代替案間でいずれを好むかという比較情報と二つの代替案対の選好差に関する比較情報のみが利用されていた．本研究では，代替案間の選好強度に関する比率情報や代替案対の選好強度差に関する比率情報を導入しても手法の簡潔さを失うことがないことを示すとともに，より有用なロバスト選好関係が推定されることを示す．

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スパイキングニューラルネットワークの一種である拡張SpikePropは，複数のスパイクに対して，それらの発火時刻を学習できるモデルである，これまでに筆者らのグループでは，このモデルにおいて，スパイクの発火タイミングだけでなく，スパイク数も学習する手法を提案してきた．しかし，この手法は中間層ユニットの数が適切でないと学習成功率が低下してしまうという問題がある．本稿では，これを解決する手法を提案する．具体的には，学習中に不要な中間層ユニットを自動的に削除する手法を提案する．簡単な実験により，提案手法の効果を確認したところ，従来法による学習成功率が80%にまで低下した条件において，提案法により学習を行うことで95%の成功率を得ることができた．

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連続値を含むデータの識別器設計において，連続値の取扱いは重要な問題である．多くの機械学習アルゴリズムでは，通常連続値を区間に分割して扱う．また，ファジィルールに基づく識別器を設計する際には，連続値は重なりを持つファジィ集合へと分割し扱う．ファジィ識別器の獲得のための手法として提案されているファジィ遺伝的機械学習(Genetics-Based Machine Learning: GBML) では，これまで均等分割のファジィ集合をルールの条件部に用いていた．しかし，メンバシップ関数を入力データに応じて適切に作成することで，得られる識別器の性能の向上が期待できる．そこで本論文では，ファジィGBMLにおいて，与えられたデータを基にした不均等な区間集合を作成し，その区間集合から導出されるファジィ集合をメンバーシップ関数として用いる．数値実験において，集合の重なり具合を決定するファジィ度を変更し，不均等なファジィ集合が識別性能に与える影響の調査を行う．さらに，異なるファジィ度を持つ複数の識別器を利用したアンサンブル識別器の性能調査も行う．

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青年群、中年群、高齢者群において、多軸同心円スケールを用いて生涯発達過程における6特性に関する評定を求めた。また、現在の自分自身の状態に関する9項目の評定の平均値を、現在の自分自身の状態に関する肯定的認知の指標とし、多軸同心円スケールによる90歳における6項目、または5項目の評定平均値を将来の自分自身の状態に関する認知の指標として、両指標間の関連について検討した。その結果、3群間には生涯発達過程における諸特性の認知の差異があることが示された。

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近年，認知症を患う高齢者数は年々増加傾向にあり，大きな社会的(かつ医学的)問題になりつつある．したがって，認知症を予防すること，および改善は非常に重要となる。そのため，認知症の予防や改善を目的としたロボットセラピーに関する研究が進められている．また現在，高齢者の認知症の進行度を評価するための認知症チェックテストや描画テストが多くの介護施設で行なわれている．しかしながら，被験者がテストであることを意識するためナーバスになってしまい，結果として適切な評価結果を得られない場合も多い．そのため，高齢者にテストであることを意識されずにチェックテストが行われることが望ましい．このような問題を解決するため，筆者らは会話型ロボット・タッチディスプレイを利用した認知症評価システムの開発を進めてきた．本稿では，開発しているシステムに導入するコンテンツの一つとして時計描画テストを取り上げ，描かれた時計画像から認知症のタイプや程度を推定するための特徴抽出方法について検討する．

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インターネットやPCの普及により，メディア授業に対する学生の認識が大きく変わってきた．よりよいメディア授業を展開するためには，教材や教育技術の評価の他に学生が授業に対して感じる評価を定量的に把握することが重要となる．今日，メディア授業に対するニーズは，教授法や教材が良ければ満足を感じ，悪ければ不満をもつという一元的なものだけではない．学生のニーズの中には，フィードバックやさまざまな形態の課題など求めているものは数多くある．本論文では，このようなニーズに対応するため，狩野モデルを応用したアンケート分析を提案する．

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高校数学教育で使用されている教科書は，それぞれの筆者が考える教授順序に従って記載されているが，実際授業を行う際は，教科書通りの順序で教えることが適切であるとは必ずしも言えない．本研究では,項目間の類似構造分析，関連構造分析から得られる認知構造グラフから，より適した教授順序を分析し，実際の授業に役立てる方法を提案する．

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本論文では，現在WEBを利用した教育で主流であるビデオ講義や，テキストと画像で構成された教材を用いた講義などで，実時間でのフィー ドバックが難しい点や，混乱やストレスが溜まりやすい事に着眼して，それらを解決するために，学習者の状況を観測する環境を低開発コストで追加し，ファジィ推論で求めた仮想教室の雰囲気情報を適切に学習者へ提示することで，学習者がモチベーションを上げるような，効果的な遠隔教育システムを実現する．在来型遠隔教育の計算知能に関するCAI教材を使用し，学習者 7 名で，本提案手法による雰囲気情報の提示効果を検証する．心理状態を評価するPOMSアンケートにより，雰囲気情報の提示有無の効果を評価する．

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仮想境界線抽出法と大域的特徴に基づく領域分割法を統合して構成された領域分割と目立つ対象物を抽出する新しい手法を提案した．目立つ対象物領域は，(1)背景抽出，(2)目立ち度の抽出，(3)低い目立ち度の内包領域の高い目立ち度の領域に統合するという過程を 通して抽出した．本研究で得られた抽出された目立つ対象物群は，86名の被験者の人間の抽出したものとよく一致していた．提案の仕組みは，長年未解明の視覚情報処理の中間情報処理のモデルの糸口になる可能性が期待される．

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本稿では，加法混色を用いた色相のトライアングル（color triangle）上でのファジィ表現手法について報告する．ここでは，カラートライアングル上の三角錐台のような入力ファジィ集合（前件部）と円錐形のファジィ入力との関係を調べる．カラートライアングルは色相と彩度の関係を示している．主要色と白は同じカラートライアングル上に表現でき，カラートライアングル上のあいまいな色の集合を明らかにする．このシステムはあいまいな色の属性情報の近似推論値をトーントライアングル上に示すことができる．入力としてのファジィ集合の形状の影響について報告する．

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