阪神高速道路におけるデータウェアハウスに蓄積されている交通管制データに基づいて，各種データマイニング手法の適用効果の検討を行う．特に，交通事故に関わる蓄積データを中心に，障害継続時間の予測モデルを提示する．

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ＩＴＳでは安全、利便、快適を飛躍的に高める知的情報支援の実現が期待されている。本発表では特に視覚と通信を複合したインフラ_-_車載機_-_ネットワーク協調型のサービスをめざし、知識共有型の環境認識を提案する。

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われわれは，交通シミュレーションを用いて災害時の交通管理に有用な情報を提供するシステムの構築を行っている．本発表では，現在までの成果を述べるとともに交通シミュレーションによりどのような情報を提供できるか，またその際の問題点，今後の課題について議論する．

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名古屋市の防災戦略をモデル化し，大都市大震災軽減化特別プロジェクトの震災総合シミュレーションシステムに適用した．このシミュレーションシステムにより消防，救急隊に関する複数のシナリオを用意してシミュレーション結果を考察した．

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人工知能学会２０周年記念事業として開発した研究者のキャリアデザイン能力を学ぶゲーム教材HAL2006の意義を述べ．次に，教材開発に必要とされるＡＩ技術に関わる研究要素について考察する．

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研究者の日々の活動の要素を抽出した研究者のモデルを提案し，それらの要素の関係を整理することにより，各人に合わせたキャリアの戦略を学習するための手法を考察する．

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キャリアデザイン能力育成用ゲーム教材HAL2006をプレーする過程でプレイヤーが獲得するゲーム上の戦略知識を分析し、現実のキャリアプランニングにおける有効性を考察する。

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研究者のキャリアデザインでは、研究者に関するコンセプト精緻化がが重要である。本稿では、学生や若手研究者がコンセプトを精緻化する過程の支援方法や、若手研究者と採用する側との認識のずれを埋めるための支援方法について考える。

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本発表ではJSAI2005およびUbiComp05で行った大会支援システムのシステム概要，運用結果について述べる．本システムでは，多様なシステムが相互連携することで，多様な入出力をもちいて会場及びWebでの参加者支援を実現した．

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本発表では，活動の振り返り支援ならびに参加者間のコミュニケーションの支援を目的とした，Weblogコンテンツの作成および共有システムActionLogのJSAI2005における運用結果について述べる．

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本発表では、ソーシャルネットワークブラウザ「Polyphonet」について、これまでの運用についての分析結果と今回新たに開発した機能について報告を行う。Polyphonetはコミュニティ内におけるソーシャルネットワークの可視化およびそれを用いた情報支援を行うシステムであり、コミュニティ内における交流の促進を目標とする。

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テーブルトップコミュニティは、テーブル形の実世界指向インターフェースにより、マイクロコミュニティの活動の状態をユーザの意志に基づいて記録し、そこで得られる情報からコミュニティ全体の様子を逐次視覚化、ユーザにフィードバックする作品・システムである

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本発表では、人工知能学会においてWebマイニングを用いて得られた４年分のネットワークを用い、ネットワーク分析を行う。特に、ネットワークの時系列的な分析、また局所的なコミュニティの分析を行う。

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本発表では、Webからの社会ネットワーク抽出の技術や関連動向について述べるとともに、新しいフレームワークであるSuper social network miningを提案する。また、ＡＩにとってどのような貢献をするかについて議論を行う。

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本発表では、実世界に点在するオブジェクト（人や物）の絶対的な位置ではなく、相対的な位置関係およびそれらのトポロジーを利用した情報支援のための利用者デバイスおよびサービス生成用のシステムについて述べる。

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本発表では，Web文書において複数のユーザ間でマーキングを共有できるシステムの運用結果を分析し，Web文書からの個人の知識獲得を目的としたマーキングの有効性について述べる．

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自然言語処理システムを構築する際には入力される多様な表現を解釈し処理に必要な情報を抽出する必要があるが，入力文の依存構造ごとに解釈ルールを記述するのは困難を伴う．本稿では，この問題を低減するために，意味の位置づけを容易にする意味表現手法の提案と意味表現中の特に節内の概念間依存関係の解釈方法について検討する．

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自然言語の意味理解処理について述べる。入力文の意味表現を、文脈やシステムの知識、状況認知等の上に効率よく位置づけることを可能にする意味表現を用いた意味理解方式を提案してきた。本発表では、提案した意味表現を用いて、複数の節の間の意味の位置づけを行うための処理方式と、その応用について報告する。

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自由対話のデータでは、働きかけに対する応答の直後にその応答発話を受けて発話が行われる場合がある。本稿ではこのような位置に出現する発話の機能を、会話連鎖構造の観点から分類・整理することを試みる。

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近年，コンピュータの価格低下やインターネットの普及により，コンピュータを使用する機会は格段に増加している．それに伴い，さまざまな機能を備えたアプリケーションソフトウェアが提供されるようになってきた．これは一見すべての人に利便性を与えているように見えるが，実際は多くの人がソフトウェアを使いこなせていない．
近い将来，情報家電が家庭に入ってきた時に，それぞれの複雑な操作をひとつの情報集約端末（例えば癒しの効果を持つペット型ロボットなど）を使って自然言語で操作できる様なインタフェースの必要性が高まると言える．この様なことを踏まえ，本研究では，言語指示で複数のアプリケーションソフトウェア（本研究においてはMS Word,MS Excel,MS Outlookを対象にする）を操作するためのインタフェースの開発を目的とする．

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我々のアプローチでは、人間が知らない情報より人間誰でも知っている情報のほうに興味があり、常識的な知識として機械に抽出させる。データベースにデータがなくとも必要に応じて人間の普段の行動、その前の行動と次に起こりうる行動を推測し、適当な反応ができる機械を目指し、その研究の近状を発表する。

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プログラミングの知識を持たない人でも日常言語を使って複雑な操作指示を与え実行することを可能とする手法を提案する。特に、日常言語の特質を生かしユーザやシステムの状況に応じた柔軟な操作を実現する方法の検討を行う。

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本研究では, 自然言語表現によるプログラミングシステムの構築を目的として,プログラミングの手段に「言い換え」を用いる手法を提案している. 提案手法ではシステムとユーザが対話を行うことで, ユーザは自然言語表現を用いてプログラミングを行うことができ, またシステムはユーザから知識を獲得することができる. その際, 自然言語表現による指示を補うために直接操作による非言語情報を取り入れて, ユーザインタフェースの改良を行う. 本論文では, 被験者実験により改良後のシステムの有効性を検証する.

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本報告では，知識構成要素を言葉（概念）とする拡張型の述語論理表現を対象とした推論法を提案する．本方法は概念の意味的な包摂関係に着目し，これまでのオーダーソート論理を拡張した推論法である．

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私たちは、生命現象を細胞レベルで理解するため、細胞がある状況下で、どのような振る舞いを行うのか？という観点から、細胞行動を分類整理しデータベース化を進めている。今回、約500件のデータを取り上げ、細胞行動を分類することを試みた。

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人-ロボット間の対話は対話規則が複雑になりがちであり、設計が極めて困難である．本研究では，ロボットが周囲環境から自律的に注意対象を決定し，また注意対象を動的に変化させる手法を提案する．本手法により，単純な対話ルールからもロボットは多様にふるまうことが実現された．

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　本研究では、ペットロボットが利用者の心理状態を認識し、行動した
際の心理状態の変化と得られた評価を学習する。
その後、評価に基づいて心理状態の価値を変更させることによって、
「利用者が望む行動を行うロボット」の構築を目指す。

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知能ロボットに環境を認識させる手法と共に，自律走行制御に関する報告を行う．室内でGPSの機能を実現するための環境を整え知能ロボットの位置や向きといった情報を獲得し，自律走行制御の実現を試みる．

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ロボットから得られた実写画像から俯瞰図を作成し，移動しながら時間的に変化する俯瞰図を連結する．それにより，ロボットが自律制御を行うために自分の現在地と方向を認識する方式を提案する．

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セマンティック・センサネットワーク(SS)においては、システムの持つクラス、実世界のインスタンス、センサ間に様々な関係があり複雑である。本研究では、SS上の関係情報を可視化して人間に提示するViewlonを設計・実装した。

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我々はセンサネットワーク上のセンサデータを論理表現に変換するミドルウェア、セマンティック・センサネットワークの研究を行っている。本稿ではセマンティック・センサネットワーク上で論理的推論を行う推論機構JUSTOを設計・実装し、評価した。

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動画像による読唇技術では、正面から見た口唇形状、横から見た開口角度、それらの動きの情報が用いられている。読唇精度向上には横から見た口先の動きの情報も有効と考え、横顔中の上唇や下唇などの注目点を追跡する手法を提案する。

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室内に設置されたWebカメラから得られる動体検知情報を基に人の軌跡データを作成し、それを停留しているものと移動しているものに分けてクラスタリングすることにより、室内における主要な経路および停留点を自動的に獲得した。

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人間が物体を認識するとき，外見的特徴だけでなく，周囲との関係を含め判断している．このようなメカニズムをコンピュータ上で実現するため，従来の画像処理手法に加え，複数物体の相互関連性（語概念連想）を活用した物体認識方式の実現を目指す．

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筆者らは、バイクの走行をより楽しむために、車両にカメラを搭載し、危険箇所、迷いやすい場所、美しい風景の場所など、ライダーにとって有益な情報を登録、編集支援、提示をおこなうコンテンツ応用システムを提案する。本稿では、車載カメラを用いて走行中の前方映像を撮影した映像に、走行中に入力デバイスを用いてタグ情報を付与し、走行後にタグ情報としてコメントや構造を持ったキーワードを付与して、簡単な番組として提示するシステムを実装、評価した。これにより、ライダーはバイクの持つ疾走感や走行中に見る雄大な景色など、バイクの持つ楽しみを他者と共有することができ、バイク環境を活性化させることが示唆された。

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教師なしではなく，教師信号や事例を用いる(準)教師ありのクラスタリングがある．この(準)教師あり場合には，注意して区別すべき2種類のクラスタリング問題が存在すると考えおり，この概念について述べる．

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本論文では、滑走窓方式で生成した部分時系列に対するクラスタリング結果が、入力時系列にほぼ依存しないとのKeoghらの衝撃的な報告（Keogh et al., ICDM 03）について、その成立条件などを理論的に検討する。特に、ある条件の下で、k平均法により求めたクラスタ中心が正弦波になることをあらわに示す。

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先に当研究室の佐々木らは索引層を用いることによりSOMの学習の高速化を行った。本研究では初期マップの生成に対し、新たなアルゴリズムを提案すると共に同法の更なる高速化を試みた。

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階層型ニューラルネットワークの一種である自己組織化マップ(SOM:Self Organizing Map)では、通常そのまま時系列の変化を学習することができない。そこで、フィードバックを用いたSOMにより時系列データの学習を行う手法を研究し、良い結果が得られたので発表する。

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本研究では，異なる概念階層間にどのような関係があるのかを計算機が自動的に発見する手法の開発に取り組み，形式的概念分析を用いた場合の関係発見方法について考察する．

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相関規則に基づいた分類手法は分類精度が高い．しかし，それらの手法の大半は数値属性を前処理で離散化しており，その結果分類機が有効に機能しないことがある．本稿では，部分空間において超直方体のクラスタを階層的に導出するクラスタリング手法を提案し，その結果得られた相関規則を導入した分類手法を提案する．

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本稿では，アンサンブル学習を用いてConcept Driftと呼ばれる学習データ特性の時間的変化への適応手法を提案する．この手法では，分類器やサンプルの重みを調節することにより，データの時間的変化に素早く対応する．

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今回分類器学習における分類精度向上のため属性追加というデータ前処理を提案する。属性追加は、分類器のクラス分類結果を属性(値)として訓練データに追加するデータ前処理である。本論文では、この属性追加を施した訓練データを分類器の生成に用いることで分類精度が向上するか実験を行った。データ前処理で訓練データに属性を追加させる際に用いる分類器を決定木、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシンの３つの分類器を用意し各分類器で属性追加を訓練データに施す。３種類のデータ前処理された訓練データから同じく決定木、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシンを生成して、データ前処理を施さない場合と比較し、分類精度の検証を行った結果について述べる。

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本稿は宇宙機のテレメトリデータに対してカーネル主成分分析を適用し、高次元の特徴空間において宇宙機の挙動が拘束されている低次元の部分空間抽出し、その変動を、正準角を利用して監視することによって異常を検知するための手法を提案する。

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赤外線センサーは複数人の識別ができず、発火漏れも起こりうるためそのままでは人物追跡には不十分なデータである。そこで本研究ではセンサー間の最尤発火間隔や発火系列に着目したデータ前処理を行い人物追跡の精度の向上を図った。

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入力データをラスタ型連続値データ、教師データをラスタ型離散値データとし、確率モデルを構築する。空間データは周辺との依存関係がありパラメータ数が多いためグラフィカルモデリングにより変数選択を行っている。

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属性選択手法におけるラッパー法は、精度は高いが計算量が大きいという問題を持つ。とくにデータマイニングなど除く整数が大きな問題に対しては、計算量の点から直接適用するのは困難である。そこで、われわれが提案するSubset-Releifフィルターを用いて、ラッパー法をデータマイニングに適用する手法を報告する。

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囲碁の着手予測について。既存研究では、棋譜からの素性抽出の際に、石の配置を直接的な方法で表現している。しかしこれだと、巨大な石の配置パターンは疎になる。そこで、ファジーパターンを用いて、この問題の解決を試みた。

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特徴的ルール導出は非常に多くのルールを出力する．本研究では，各ルールに支持事例に基づく優先度指標を設け，有用であるルールの優先的な抽出を試みた．また，それを視覚的に補助するGUIの開発も行ったので併せて報告する．

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MPAI Agent Simulationでは，Agentの問題解決によるNNTPの変化と社会的淘汰を用いる知的社会進化メカニズムISEMが採用されなければならない。GAはISEMの特殊な場合である。

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