近年，世界的な傾向として原子炉施設等の廃止措置が進んでいる．現在の原子炉施設等の解体は画一した方法はなく，炉型・種類以外にも国の法律，廃止措置に取り組む企業の考え方などにより様々な方法が採られている．本研究では廃止措置に関する情報として特に解体技術を対象とする．そして，個別事例を基にこれまで使用してきた解体技術を体系化し，可視化できるアプリケーションを活用し，実際の廃止措置現場で情報の共有を行うことができるようなツールについて考察する．

本研究では、電力小売事業者の電力取引を支援する情報システムの設計を行った。電力小売事業者の電力取引プロセスを機能とその実現に必要な作業者、装置などのフォームの組み合わせとして分解する。得られた各機能の代替方法を列挙し、それらの組み合わせによって設計空間を定義する。最終的に、定義した設計空間を網羅的に評価することで、パレート最適な支援システムの機能とフォームの組み合わせを設計案として導出した。

原子力発電所は，運転停止し，発電フェーズから廃止措置に移行する炉が増えてくると予想されている．こうした炉では，これまでと異なる業務に従事せざるを得ない状況下にある．そこで，運転経験を通じて身につけた知識や技術は廃止措置業務で，十分に役立つとは考えがたい，伝承されずに喪失してしまう．本研究では，廃止措置中にある原子力発電施設「ふげん」を対象に，知識等の伝承に関して世代継承性という観点に着目し，技術や知識の継承の背景やそれらを円滑化することを目指した心理社会的側面を明らかにすることを目的とする．

本研究では、大規模プロジェクトの工期見積もりにおける意思決定を支援するために、過去の実績データから入力情報を抽出できる、手戻りを含めたシミュレーションモデルを提案する。一定形式の実績データから必要な情報を抽出し、確率的な遅延と手戻り作業を表現するために必要な入力情報を獲得する。そこに人員やワークフローといった基本的なプロジェクト情報を加え、シミュレーションを実行することによって、見積もり工期を求める。

本論文では敵対的生成ネットワークを用いた機械音生成手法を提案する．自動車の製造時ノイズ除去技術を用いた 自動化が期待されている．近年同技術では，データドリブンなディープニューラルネットワークを使用したモデルが優れた性能を発揮しているが，学習のために膨大なデータが必要となる．しかし，大量の機械音の用意には非常に労力がかかる．そこで敵対的生成ネットワークの一種であるDCGANとpix2pixを用いて機械接続音生成を試みた。オリジナルの機械接続音と質的に近いデータが得られた。

ERPパッケージシステムの構築においてシステムエンジニアは、多数のソフトウェア部品から最適なものを組み合わせる。これまで我々は、要求仕様文を入力とし、機械学習によって適切な部品を推薦するシステムを開発してきた。しかし、業務データ量の確保に課題があり、十分な精度を達成できなかった。本研究の目的は、ニューラル翻訳による折り返し翻訳を利用した教師データ増殖手法によって、精度を向上させることである。結果として、精度を改善することが出来た。