本論文では，観光マーケティングにおける現地でのアンケート調査結果を用いて，回答項目の全体構造を把握するための新たな分析手法を提案する．すなわち，伊豆半島における観光客の行動を明らかにするため，地域自治体，観光関連産業，観光客の地域連携の可能性を探るためのアンケート調査を実施し，この結果を対象に，ノンパラメトリック検定により統計的に有意な項目を抽出し，対象を絞り込んだうえで，テキストマイニング手法を用いて，観光客の評価構造の可視化を行った．この結果，今回採用したアプローチ手法の有効性の確認と，今後の採用すべき観光施策の考察に対し，有用な情報を提供することができた．

本研究の目的は，高齢者のプロダクティブ・アクティビティに関連する要因を多重応答分析により検証することである．青森県八戸市に居住する70歳以上の高齢者を調査対象として，対面による自記式質問紙調査を実施した．調査期間は2016年6月から9月であった．プロダクティブ・アクティビティについては有償労働，家庭内無償労働，家庭外無償労働の3領域から捉え，諸要因との関連を分析した．分析の結果，プロダクティブ・アクティビティの有無は，年齢および性別，そして世帯形態などの基本的属性に大きく左右するものの，一般的自己効力感の高い回答者は，基本的属性においてはどの層にも一定数みられるなどの知見が見出された．本研究によって，高齢者は一般的自己効力感の程度の高まりによりプロダクティブ・アクティビティの実行率が増すことが示唆された．

Tourists from abroad are increasing rapidly in Japan. Kawazu town in Izu Peninsula is famous for its cherry trees. In the cherry blossom season, many tourists visit this town. The Kawazu Cherry Blossom Festival was carried out in February 2015. Our research investigation was performed during that period. In this paper, a questionnaire investigation is executed in order to clarify tourists’ behavior, and to seek the possibility of developing regional collaboration among local government, tourism related industry and visitors. In this research, we construct the model utilizing Bayesian Network and causal relationship is sequentially chained by the characteristics of travelers, an objective to visit Izu Peninsula in Japan and the main occasion to visit them. Sensitivity Analysis for “Main occasion to visit to Izu Peninsula” was conducted and 17 cases were analyzed. These are utilized for constructing a much more effective and useful tourism service. To confirm the findings by utilizing the new consecutive visiting records would be the future works to be investigated.

口唇口蓋裂は，日本では約500人に1人に発症する先天性奇形である．本研究では，口唇口蓋裂を有する患者を対象とし，表情トレーニングに着目した．表情トレーニング導入のための動機づけを目的とし，表出したい表情を患者自身に設定してもらう表情合成ツールを用いる枠組みを提案した．そして，17名の患者を対象とした予備調査を実施し，仮説となる患者の心理プロセスモデルを提案した．仮説（患者の心理プロセスモデル）を検証するために20名の患者を対象とした実験を実施し，仮説が適となることを確認した．

本論文では，テキストベースの深層学習における分類パターンの解釈支援システムと，その有効性の検証結果について述べる．深層学習においては，学習された分類パターンにおける分類基準が不明なことが多いという問題点がある．提案システムは，そのような深層学習の学習結果に対して，分類ネットワークの表示を行い，分類基準を解釈するための情報を提供する．テキスト分類を題材とした深層学習の学習結果を用いて，データ分析の初心者と考えられる被験者に対して，出力に特有の分類パターンを解釈してもらう実験を行い，提案システムの有効性を検証した．