レビューサイトに記載されたアイテムの評判情報を収集・分析することで，アイテムやユーザの特性を推論する技術が注目されている．本研究ではユーザの価値観に基づく情報推薦を行うための，レビュー分析手法の利用可能性について検討する．レビューサイトから取得した情報のマイニングによりアイテムの各評価属性に対するユーザの価値判断を推論し，その結果に基づき新たな観点によるユーザモデリングを行うことを目指す．

機械から与えられた結果を解釈しているだけではだめで，自身が考えなら分析を進めていくことが必要である．そのため，自身の興味がある言葉から自分の興味の赴くまま言葉の関係グラフを作ることでデータに沿いながら，自分の考えていることを再認識するツールを作成した．また，マイニングのためのwebからのデータ取得のためのフレームワークを作成したのでそれも発表する．

本研究では，複数の時系列データを比較した場合に変化する時系列データの解釈に着目し，時系列データから言語表現を生成するための手法について提案する．提案手法では，言語表現の生成の際に，比較対象である別の時系列データとの類似や相違を考慮して，それらの特徴に付与する重みを変化させる．本稿では，提案した手法に基づき単一の時系列データに対する重み付けと比較して検証を行う．

本研究では，広島の特徴のひとつである広島電鉄（広電）を使用した観光を支援するための枠組みの一つとして，広島電鉄の電停に関する旅行ブログ（電停ブログ）を自動で収集，および地図上にマッピングすることで，旅行者に広電沿線の観光情報を提示するシステムの構築を行う．このような広電沿線観光情報提示システムを構築することで，ガイドブックに載っていないような，地域に基づいた情報を発信することができると考えられる．

医療現場で導入されている電子カルテに蓄積されているデータのほとんどは構造化されていないテキストデータであると言われており，テキストデータから医学的に興味深く重要な知識を発見することは大切なことである．本研究では，宮崎大学医学部附属病院で稼働している電子カルテの医療記録であるテキストデータについて，具体的にどのように入力しているのか，入力についての問題点，どのような手立てがあれば入力の効率がよくなるのかについて考察している．