近年,地域・自治体資料のデジタル化が進展しているが,どの程度デジタル化・オープン化されているかの把握は難しい.神奈川県の政令指定都市（横浜・川崎・相模原）を対象に，国立国会図書館デジタルコレクションやインターネット資料収集保存事業，および各市ホームページや図書館蔵書検索システムを使用してメタデータおよびデジタル資料を調査し，デジタル化とオープン化の進展を推測し，国立国会図書館と公共図書館との連携のあり方など今後の課題について考察した.

　2016年施行の官民データ活用推進基本法は，都道府県に対して都道府県官民データ活用推進計画の策定を義務付けている．内閣官房情報通信技術(IT)総合戦略室の調べでは，2019年4月段階で22の都道県が同計画を策定済である．本研究では，都道府県官民データ活用推進計画の策定が都道府県における情報に関わる既存制度に及ぼす影響に着目する．具体的には，インタビュー調査を通して，計画策定が情報公開制度に及ぼす影響を明らかにする．

　研究データの再利用を促進するためには，単純な公開だけではなく，条件付き公開（制限公開）に対するニーズを満たしたシステム基盤の整備が不可欠である．本研究では，制限公開データを提供している機関のワークフローを調査し，研究データを提供するフローの類型化を行った．さらに，汎用的なリポジトリシステムWEKO にその機能を実装し，JGSS 研究センターの制限公開ワークフローをシミュレートすることでその運用を検討した．

　函館市史：統計史料編は，昭和62年に発行された，明治初期から昭和後半にかかけての函館市史に関わる1200余ページに渡る統計資料表を編んだものである．気象，行政，財政，漁業，農業，工業，風俗，水道・電気・ガス，教育，兵事等に係る，数百余の表が収められている．本稿では，この史料編の表が有する価値とそのデジタルデータ化による保存と展開を考察する．これまでの検討から，表が有している歴史的内容やそこから類推される事象に加えて，表という形式のデジタルデータ化の手法，表を書籍として出版するという印刷メディアとしての制約やコンベンションの同定，人手による誤植や誤記入の取り扱い，グラフィックデザインとしての作法の表現など，考慮すべき点が明らかとなった．本稿では，これらの観点から，函館市史統計資料編をデジタル化の課題を考察する．

　近年，大学等の研究機関では，オープンサイエンスの中でも特に研究データ管理に基づくオープンデータが進められている．公開の先で幅広い利活用やイノベーションを生み出すには，社会との関係をいかに構築・維持していくかが課題であるが，その具体的な指針はまだあまり定まっていない．一方で元来，組織と社会の関係性構築は広報の本質的な機能であった．そこでまず学術広報の活動例に沿って，広報が担う具体的な社会との関係性構築機能を抽出・検証し，オープンサイエンスの活動の中に見出せる，それらの広報機能について考察する．最後にこれらの考察に基づいて，広報データの整備と利活用について展望する．

　本稿では，バングラデシュにおけるのIT教育の現状と課題について整理し，日本由来の国家試験として実施されている情報処理技術者試験の英訳版試験の対策について，独自の教育手法である反復学習を導入した効果について述べる．また，IT立国を目指す同国の若年層の優秀さを示すとともに，日本とバングラデシュの双方に利がある一つの可能性を提案する．導入効果は良好であり，日本式の「反復学習」がバングラデシュ人の気質に適合し，持続可能な学習習慣が定着したものと判断できる．

　プロジェクトマネジメントに備える機会が少ない中小企業で，知識や経験が乏しい人材が体系化された方法でプロジェクトを管理するのは困難である．そこで著者らはこれまで，中小企業に対して，失敗したプロジェクトの事例について内容等の収集を実施し，失敗要因の分析を行ってきた．本研究では，これまでの研究から得られた失敗要因をリスクアセスメントに基づいて失敗回避に向けたリスク分析を実施した．

　本研究では，戦後日本の首相の国会演説（施政方針演説・所信表明演説）に対してテキスト分析を行い，その内容の通時的変化を明らかにした．1945 年の東久邇宮内閣から2019 年の第四次安倍内閣までの全179 本の演説を収集し，昭和前期，昭和後期，平成前期，平成後期の4 時代に区分した上で，頻出名詞に対してTF-IDF 値を算出した．そして，全演説に対してLDA によるトピックモデルを作成し，首相ごとのトピックの推定を実施した．

　物語分析において，場面が持つ情報に着目した分析はこれまで行われることが少なかった．特に，場面が持つ情報の依存関係に関する分析は物語自動生成において必要不可欠である．そこで，本研究では場面の依存関係が強く出ていると考えられるミステリー小説を題材に，場面の依存関係を分析した．具体的には，実際のミステリー小説の場面から，場面を構成するのに必要と思われる情報を手動で抜き出した．その後，そこから得られたデータを依存関係ごとにまとめた．最後に，そこで得られたデータに対してネットワーク分析を行い，依存関係の解析をした．

　物語の自動生成はこれまで基本的なプロットのパターン化とランダムな変形などの手法で行われてきた．しかし実際の物語作品の多くは基本的なプロット構造を複数組み合わせた複合的な形状をとっている．本研究では推理小説を例にとり，基本的な推理小説の物語パターンを動機に基づいて組み合わせ，連続殺人事件などの複合的な物語の構造を生成する手法を提案する．

　ライフログの蓄積・活用に役立つ技術が進歩する中、Web ページ閲覧履歴をライフログとして活用するアプリケーションはさほど普及していない。本研究の目的はWeb ページ閲覧履歴を用いた情報収集行動の振り返り支援を提案し、Web ページ閲覧履歴のライフログとしての価値を高めることである。そのためにWeb ページ閲覧履歴を用いたWeb ページの内容と閲覧過程の提示による情報収集行動の可視化を目指す。 本研究手法では閲覧の時系列とWeb ページ本文のTF-IDF 値を用いた重み付け・k-means 法クラスタリングにより抽出した主題とを組み合わせてWeb ページ閲覧履歴を提示する。既存手法との比較評価を行なったが、振り返りに対する提案手法の有効性は見られなかった。本論文では提案手法の改善方策について考察し報告する。

　近年, 世界では論文や研究データを始めとした研究成果などに対してアクセスを容易にし, データの発信, 共有, 再利用を促すことを目的としたオープンサイエンスと呼ばれる試みが活発になってきているこれに伴って国内でも既存のリポジトリソフトウェアを利用して，論文だけでなく，研究データを対象としたデータリポジトリの構築が行われている．しかし，データリポジトリとして利用することを考えた場合，メタデータを画一化できないことなどから，ユーザが所望したデータにたどりつけないなど，現状では共有，再利用は容易ではない．そこで, 本研究ではこの問題を解決しより利便性を向上させるインターフェースの開発を目的としている. 本インターフェースは, ユーザがより容易にアイテムを共有, 再利用できるよう，アイテムにタグを割り振ることによって，メタデータに欠けているものを補完し管理を行うシステムである.

　近年，世界的にオープンデータへの関心が高まりつつある．オープンデータの活用が推進され，国や地方自治体をはじめ多くの団体がオープンデータの公開，活用に取り組んでいる．鹿児島市で2016年7月にオープンデータがCSV等公開されている．地方自治体のオープンデータは，データ形式・フォーマットの違いにより開示されても積極的な活用まで至っていないのが現状ではある．本研究では，RDFに焦点を当てて，述語の語彙共通化を行うため，オープンデータの項目名をクラスタリングし，割り当てられたカテゴリを教師信号として入力し，深層学習を行い，述語のサジェストを提案する．また，述語のサジェストの結果を示した.

　テレビとインターネットの統合が大きな課題になっている。ボツワナテレビがウェブサイトでの放送のためのプロトタイプを作成して、視聴者に利用してもらう定量的かつ定性的な実証検証を行った。その結果67％の満足結果を得ることができた。本ウェブサイトによって、視聴者はニュースやスポーツ番組や過去の番組を簡単に見ることができる。本ウェブサイトは、ボツワナテレビがオンラインでの配信を改善し、また政府が進めようとしている情報知識社会に資することに加えて、憲法上の権利である知る権利にも貢献するだろう。

　情報処理科目における理解度テストのための問題生成支援システムを試作した．ブラウザを用いて動作し，最初にユーザは正解語を入力する．本システムがDBpediaを利用して正解語の要約と関連語を取得するので，ユーザは編集や取捨選択を行うことで，問題文と誤選択肢を得る．評価実験を通じて，本システムの使用により作成時間が短縮できていることを確認した．

　本研究はコンピュータゲームの中でRole Playing Gameと呼ばれるジャンル（以降、RPG）の物語構造を分析した．対象としては「ドラゴンクエスト」シリーズ，「ファイナルファンタジー」シリーズの二作品を選出した．頻出が想定される物語の要素に基づいてタグを作成し，対象作品を分析した．その結果，基本的なRPGのシナリオはクエストと呼ばれる物語の単位の連続・入れ子構造で成り立っており，そのクエスト自体は「発生」「経過」「結末」の三つの要素で書き表せることが明らかになった．

　物語のシーンにおける登場人物の感情状態と，BGM の関係性は未だ明らかではない．しかし，この関係性が明らかになれば，物語のシーンに適したBGM の自動選択システムやBGM の自動生成システムの構築に活用できると考えられる．そこで本研究では，AI による自動生成が特に進んでいるゲームを題材とし，その中でも物語性が強くかつ人気を博しているという理由からRPG を対象とし，BGM 自動選曲システムの構築を目標としたデータ作成を行った．具体的には，あるシーンの登場人物の感情状態への評価付けと， BGM に対する音響特徴量の抽出行うことで477 シーンをデータ化し対応関係を分析した．

　本論文は，英雄神話物語の構造化を目標に物語分析，計量的分析から特徴を抽出した．また得られた特徴を神話学の知見と比較し手法の有用性を示した．英雄神話物語を対象に物語分析を行い，物語を機能の連続関係で表現し，物語分析の結果にN-gram 分析，χ二乗検定を行い物語の特徴を抽出した．分析の結果抽出した物語の特徴は神話学における各神話体系の特徴と一致し，本論文の手法は計量的に英雄神話物語の特徴を抽出したと考えられる．

　「ハッピーエンド」と「バッドエンド」は物語における最もメジャーなカテゴライズであるが，これまでの研究においてそれらに関する計量的な分析はほとんど行われていなかった．本研究では，乙一の短編小説における喜劇性と悲劇性の抽出を目指した．まず，対象データを3 ジャンルに分類し，分類語彙表に基づいた新たな極性辞書を作成した．また，極性辞書を用いてテキスト中の極性語を抽出した．そして，抽出した極性語から，階層的クラスター分析と重回帰分析を用いて，ハッピーエンド作品とバッドエンド作品における特徴の抽出を試みた．その結果，物語の終盤四分の一における「好・愛・敬」にカテゴライズされる極性語がハッピーエンドに寄与していることが明らかになった．また，物語の終盤四分の一における「悲・哀」にカテゴライズされる極性語がバッドエンドに寄与していることが明らかになった．

　本研究では，物語から登場人物の感情状態を抽出するため12 種類の感情に分類した感情語の辞書を構築した．分析対象として「キノの旅-the Beautiful World-」という小説を選択し，辞書を用いて感情語を抽出した．感情語の抽出回数を多次元データとして扱い因子分析をかけた結果，皮肉な物語の因子・意外性の強い物語の因子・悲喜劇的な物語の因子の3 つに分類された．また各因子での登場人物の役割ごとの感情の差異を抽出した．

　本研究では日記の重要性に着目し，書き手の属性による文体特徴の差異の分析を行った．ブログから文章を収集し，文体特徴を示す単語を抽出した．tf-idfを用いて作成した単語ベクトルで因子分析を行い，老年男性・老年女性・若年男性・若年女性の4カテゴリの文体特徴を分析した．その結果，属性による文体の差異が判明した．また，全カテゴリ共通の文体特徴などが見られた．