国内書籍市場は約9500億円で、95年をピークに毎年2.5%の減少が続いている。これらは外的要因としてネット利用の急増など環境的な要因もあるが、まずは内的要因として返本率40%以上という非効率な流通システムの改善が必要とされている。出版社、卸、書店を加えると2万社以上となる業界プレイヤーが各社最適を目指してきた結果である。 　そこれ我々は、業界全体最適の観点から業界統合データを準備し、これに分析した売上予測を加えた情報を各プレイヤーへ共有する研究プロジェクトを進めてきた。本研究では、書店の売上期待値が最大化となる展示ジャンル構成、展示タイトルを提案する支援システムを作成し、実際に書店での実証を行い効果を検証する。

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設計変数の変更を詳細に記録することで、網羅的に設計者の意図を記述する手法を提案する。船舶の基本設計を対象に実証実験を行い、記述された設計意図を利用した設計教育が有効であることを示す。

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本研究の目的は，工学実験を要領よく行う学生とそうでない学生の相違点を明らかにし，これを基に工学実験における効果的な教育法を確立することである． 我々は，機器の取扱いに関して着目し，実験において機器の取扱いの上手さの特徴を実験時の学生の手先軌道から導出することを試みる．計測機器実験を用いて工学実験を行っている学生の指先軌道をモーションキャプチャシステムにより計測することで，実験を要領よく行う学生とそうでない学生の機器の配置や機器使用に対する扱いの慣れにおける差のポイントを明らかにし，学生による機器取り扱いの熟達度の向上や工学実験のカイゼン法を提案する．

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マルチメディアンセンサ技術により船員の行動を認識し，危険船舶の見落としや不十分な動静監視といった見張り作業におけるエラーを警告する情報支援システムのプロトタイプを開発し，実証実験による評価を行った．

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知的エージェント研究では，実世界知識と仮想世界知識間のグラウンディングが重要になると考えられる。本報告では，言語発達を中心にこの研究フレームワークを概観し，これまでの成果と今後の研究計画を述べる。

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ロボカップ＠ホームは家庭でのロボッとの共生を想定して、ロボットがいかに人間と共に作業できるか、その技術を競技形式で評価するものである。 本発表では特に音声対話に焦点を絞り、課題と解決への取り組みを議論する。

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ロボットやソフトウェアエージェントがユーザと日常空間で共存してゆくためには、自然言語によってインタラクションできることが望ましい。しかしながら、自然言語の複雑さや常に新しい語彙が現れること、などにより、ユーザの自由な発話に対処できる自然言語システムは未だに実現されていない。この問題を解決するための方策の一つとして、ロボットやソフトウェアエージェントによる言語獲得の研究が盛んになっている。現在の多くの研究では単語、あるいは、比較的単純な構造の単語列を入力として、実体概念や簡単な文法を学習させているが、今後、より複雑で自然な入力文から語彙、構文処理規則、意味処理規則、等を獲得させるためには、それに適した意味表現が必要となることは明らかである。本発表では、言語の獲得に適した意味表現が持つべき性質、その性質を持つ具体的な意味表現の例、および、その意味表現を用いた言語獲得手続きについて述べる。

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本研究では自律ロボットが時間的に連続的なユーザとの相互作用を通して 模倣学習を行なうための手法を提案し，その有効性をロボットを用いた実験を通して検討する．

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人の自由な発話からロボットがキーワードを学習し発話するための手法を提案する．統計的モデル選択に基づく提案手法は，発話のトピックや単語n-gramを学習するだけでなく，各単語の正しい音素列も推定することができる．

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本発表では，「のせる」「回す」などの動作を，参照点に依存した確率モデル を用いて学習・認識・生成する手法について発表する．本手法を用いて「のせ てから回す」などの連続動作の認識あるいは生成させた結果について報告する．

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人とロボットが共に経験を重ねることで信念を共有し， 発話を理解・生成する手法が提案されている．本稿では その手法を応用し，人の発話だけから，その人が見てい た場面を推定する方法を提案する．

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インターネット上で複数の参加者が育てたエージェントを対話させ，大規模な言語進化・言語発達のシミュレーション実験を行うことのできるプラットフォームを構築した．本稿ではその設計と予備実験の成果について報告する．

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子どもの発達段階を捉えるための観察・記録には、客観的な視点が求められる。本研究では、子どもの発達を段階的に捉えるために観察項目をナレッジ化し、個々の子どもの発達段階を的確に捉えるシステムを提案する。

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海難事故による重油の流出が社会的関心を集めており、他船の見落としや発見の遅れなど、ヒューマンエラーを防ぐことが重要な課題である。本発表では操船シミュレータを用いた音声行動コーパスの構築に基づく船員のコモンセンス知識獲得について検討する。

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母語における絵本の読み聞かせから得られる2歳児の理解のプロセスを観察し、これが、小学生など、初めて学ぶ外国語で絵本を読み聞かせされる場合の理解の過程と共通点があるかどうかを探る。

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本論文では，幼児の所有概念がコミュニケーションに及ぼす影響に着目し， その時の状態を記述するための「心的状況記述モデル」に基いて， 幼児と他者のやり取りを分析する． そして，他者との係わり方がどのように発達するかについて議論する．

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近年、非言語性歪みを原理的に有しない音声の不変表象が提案されている。本発表では発達心理学における語ゲシュタルトを上記の不変表象により物理的に解釈し、さらにこの表象を用いて幼児の音声模倣のモデル化を行った。

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コモンセンス知識とそれを用いた常識推論の長期的基礎研究を進めている。音声を機軸に人間の内面的思考に踏み込んで行動を記述する音声行動コーパスを構築し、Minskyの階層的思考モデルに基づく常識推論システムのフレームワークを検討した。

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本稿では、筆者らが事故予防を目的として開発してきた事故情報の蓄積のための事故サーベイランスシステムと、身体上の位置情報をベースとして傷害情報を表現可能な身体地図情報システムの統合を述べる。両システムを統合することで、事故を起こした状況や事故に関わったモノの情報だけでなく、身体上における傷害の位置情報も扱うことが可能となり、総合的な事故情報の管理が可能となる。また、本稿では、システムの入力・検索・可視化機能などをWebサービス化することで、外部のシステムや研究者への提供についても述べる。

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　事故サーベイランスシステム(ISS)を用いて事故予防に役立つ知識の獲得を目指している。従来、ISSでは事前にコード化された選択式回答が使われている。しかし、自由記述テキストの中には、選択式回答よりも詳しい情報が含まれており、ここから知識を抽出することが事故予防を考える上では重要である。
本研究では、事故時の状況に関する自由記述テキストを分析し、特徴的な単語を抽出する。さらに、その単語間の条件付確率を求めベイジアンネットを構築し、確率的因果構造をモデル化する。また、このモデルと自由記述を使わないで構築したモデルにおける事故の発生確率の予測精度について比較検討する。

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本稿では日常生活行動情報の収集およびその管理を可能とする日常生活行動情報 収集管理システムを提案する。本システムでは、センサを配備した家庭（MAGOME ハウス）内における人間の位置や室温などといった環境埋め込み型センサ情報に 加え、視野や行動の目的といった装着型センサ情報とプロトコル分析情報を収集 し、時空間情報に対応付けられたプロトコル分析情報として統合的に管理・解析 するシステムである。本稿では提案システムを用いて約１ヵ月間の生活行動情報 を計測・解析した例を報告する。

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現在，室内の各種センサデータから大量情報を取得することが可能になっている．しかし，そのデータと行動の意味を結びつけることはなお容易ではなく，人間の日常生活行動の理解を進めるためにはまず人が解釈可能な行動ラベルを大量のセンサデータに対応づけることが必要である．そのために，動画像から行動ラベルを自動的に付与することを考える．
本研究では室内における子供の日常生活行動を観測し，観測情報に内在する行動と状況の確率的因果構造を学習し，これを事前分布としたベイズ推定を行う．学習により得られたモデルを使用して動画像から子供の行動を推定し，認識精度を評価する．

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室内における人間の位置検出手法としては種々の手法が提案されているが、本稿では、電波・赤外線・超音波などの特別なエネルギー放射を一切利用することなく、室内における人間の位置と体の方向を検出する手法を提案する。具体的には、ステレオカメラを用いて（個人特定はできないものの）人間の位置を取り出し、これを、それぞれの人間が持っているモーションセンサーが示す体の方向、すなわち移動方向と照合する。そして、2つの情報を統合することにより、人間の正確な位置と方向を個人特定して取り出す。提案手法のプロトタイプを構築して動作を確認した。提案手法は、リアルタイムの照合を狙うものではないが、一切の特別なエネルギー放出なしに、位置がわかるため、たとえば、幼児の長時間の行動追跡のように、比較的、センシティブな状況でのライフログ獲得に適している。

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本稿では、時空間意味マッピングシステムの応用として、子どもの行動モデルに基づく遊具の設計を取り上げる。実際の遊具で遊ぶ子どもの行動データからベイジアンネットワークを用いて二種類の行動モデルを構築した。１つは、登り行為中の身体の姿勢を考慮するモデルであり、もう一つは、登る途中の身体の姿勢を考慮したいモデルである。これら二種類のモデルの評価資料を作成するために、子どもが遊具で遊ぶ様子を連続して長期間カメラ映像として記録するシステムを、遊具が設置してある保育園で構築し、数か月以上の映像データを取得した。カメラ映像を解析することで、二種類のモデルによる推定軌跡と、実際の子どもの遊びの軌跡を比較し、有効性を検証した。

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著者らは、子どもの事故予防を目的に、子どもの日常行動データ、病院で収集する事故データ、日常生活空間で使用するモノのデータといった情報を収集してきた。日常空間における子どもの行動・事故をシミュレーションするためには、そのままでは統合が困難な様々なセンサデータやテキストデータといった情報を統合的に扱い、モデル化する必要がある。そこで、SQLデータベース、ベイジアンネットワークによる学習・推論機能、行動・モノに関する日常生活ターミノロジーから構成される日常生活行動モデリングのためのプラットフォームを提案する。本稿では、提案するプラットフォームについて、具体的なデータを提示し、その構築方法について述べる。

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幼児の活動量を歩数計を用いて測定して、活動量をクラスタリングすることにより、幼児の交友関係を抽出する手法を提案する。本稿では、ある幼稚園における社会実験により得られたデータに基づき、幼児の付き合いの「広さ」と「深さ」に着目してい る。そして、幼児教育分野で従来から言われている交友関係における男女間性差が、この手法により確認できることを示す。また、人手作成されたソシオグラフと、本手法により得られるクラスタリング結果を比較することにより、ソシオグラフの自動生成の可能についても論じる。

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今研究ではユーザーの主観的な経験を行為ごとに分割された複数のベイジアンネットワークにより表現し、さらに複数人で構成される社会的な行為と目的を表現するためにその個別のベイジアンネットワークを組み合わせることで表現するための手法を提案する。個人の経験的行為をセンサー情報等の入力情報と共にベイジアンネットワークファイルに蓄積することで、そのユーザーに即した行為表現が可能になり、適切な出力結果へと学習していくためのネットワーク表現が可能になる。今回はこのネットワーク表現を複数のコンテンツの事例の中で応用した事例に即しながら、複数のベイジアンネットワークを利用する表現力の有効性と問題点を指摘していく。

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近未来チャレンジとして進めている計算論的日常生活行動理解研究の最近の展開について報告する。とくに日常生活支援サービスへと発展させるための計算論的モデルの条件、モデリングを行うための日常生活の中で行うセンシング、学習手法、モデル活用技術について具体的な事例を交えて紹介する。これにより研究課題の選択と集中を進め、具体的な学術貢献、社会貢献への道筋を議論する。

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東京大学－柏市・民産官学連携研究拠点ほのぼの研究所では、認知症予防を支援する「ふれあい共想法」プログラムを市民が主体となって実施するための手法を開発している。共想法は、複数の参加者による会話を通じて認知機能を向上させる新手法である。柏市を通じて地域高齢者参加希望者を募集し、実施に当たっては、一部認知症予備軍を含む、参加者夫々の実情を勘案し組み合わせを行い、参加者デ－タの記録、分析評価をすると共に、実体験を通じて実施者の養成を図ってきた。又、歌、笑い、詠む、食べるなどの新しいテーマでの共想法を試行し、本手法の内容の充実を図ってきた。本稿では、開発した実施手法と、実施を通じ得られた知見を報告する。

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認知症高齢者が生活するグループホームの介護者の負担を軽減する"見守り"中心の介護支援システムの研究開発を行い、複数のグループホームでの実証実験が進展した。入居者のプライバシーを尊重し、その人らしさの尊厳を守るために、どのような点に配慮したかを中心に報告する。

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我々はグループホームで認知症高齢者を介護する方々を対象として見守りを支援するシステムを開発してきた。見守り支援システムを運用した結果、熟練介護者は積極的にシステムを利用するが、経験の浅い介護者はあまり利用しないことがわかった。本稿ではその原因を探るとともに、経験の浅い介護者が見守り支援システムを活用できるようになるにはどのような工夫が必要なのかを論じる。

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グループホームは認知症高齢者介護の切り札と目されているが、それはグループホームでは認知症高齢者は日常生活に欠かせない刺激を常に受けていることや認知症に理解のある専門的な介護が行なわれるからである。しかし、認知症の介護をより良く行なうためには、介護者による認知症高齢者への”気付き”も重要であり、監視カメラを活用した見守り支援システムの利用は介護対象となる認知症高齢者の情報から得られる”気付き”を介護に生かせる有用な道具となる。

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アートが人をつなぐ。本コンセプトを基に高齢者支援施策を考える。認知症にならないことを目指す事業展開では、認知症高齢者を受け容れられる社会的知性が育まれない。いかに認知症になり他者と共に生きるか、この点を支援する方向で社会システム構築を進めた。子どもを起点にコミュニティ形成を図るアプローチを取った。児童は校区高齢者の思い出を創作・劇化し、作品は児童の認知症高齢者とのコミュニケーション媒体になった。作品の映像は予防教室の回想法セッションでも活用された。将来的に物語のアーカイブ化、アーティストによる創作の事業化が考えられる。認知症の人と生きる価値観成熟の哲学とアートの力を活かす技術応用が課題である。

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認知症介護のなかで排泄介護は最も負担が大きい。排泄を自立的に行なうことが困難な認知症者を対象に，人物の位置・姿勢を３次元情報として観測し、タスクの進捗状態を認識することで，タスク達成に必要な情報を進捗状態に応じて音声・映像により提供するトイレ動作支援システムを提案する．トイレ模擬環境の中で、実際に認知症者にシステムを利用してもらった結果，認知症検査で軽度と判定された認知症者は、本システムで定めたトイレ模擬動作を達成できることを確認した．今後は実験結果をもとに、より重度の認知症者にも適応できるよう指示の提示方法や支援器具など、実用化に向けて改善を進める予定である．

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筆者らは，記憶障害を有する在宅の患者の支援にICTを応用した，「情報セラピーインタフェースの研究開発」を行っている．在宅患者の端末にネットワークを介して，患者の情緒を安定させるコンテンツや，行動を支援するコンテンツを提示することで，患者のある程度の自立を可能とし，家族介護者の負担を軽減することが目的である．家族介護者などとのグループインタビューなどでICTによる在宅介護支援のあり方を検討し，(1)患者の問題行動の抑制，(2)患者が一定時間集中できるコンテンツの提示，(2)患者の日常生活のガイダンスに絞って研究開発を進めてきた．そしてこれまで，「思い出ビデオシステム」，「写真共有を用いた遠隔傾聴システム」，「コンテンツ提示によるスケジュール支援システム」などの実証評価を実施したので，それらを報告する．

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認知症者は，短期記憶障害のために予定を覚えておくことができず，同じ質問を頻回に繰り返す場合がある．本研究では，グループホームでの参与観察により，スケジュールに関わる記憶の問題を分析し，支援機器開発の課題（ニーズ，理解・注意の制約）を抽出した．機器のプロトタイプを作成し，発話・行動分析から，記憶を補うスケジュール呈示手法を探索した結果，提案手法により，頻回な質問が減少し，行動決定が可能になった．

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「注意の場」は加齢により変化する。 また、矢印や視線の認知も注意の場に影響を与える。
これまで、矢印や視線による注意の場の変化が 若者と高齢者でどう違うかについてはあまり注目されてこなかった。 そこで本研究では、若者と高齢者の2集団に対し、 矢印や視線の後にモニタに現れるターゲットへの反応時間を 計測することで注意の場がどのように変化するかを観察した。
幾何学的な矢印と生物学的意味を持つ視線では自閉症や統合失調症など 脳に何らかの障害を持つ患者において大きな違いが表れるという報告もあるため、 注意の場に関する研究は認知症を含む脳機能障害の研究に寄与することが期待される。

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コミュニケーションの基礎である、他者との相互作用の基礎は、他者を認知し、他者の心の中を理解することにある。しかし、2者が相互に相手を理解しようとすると、解決の難しい循環構造が生じる。本発表では、主観と客観の変換という観点から循環構造の問題を説明し、そのうえで、それを解決する方法として、自己観測原理 (自分自身の観測を他者にあてはめることで、他社の内部状態を推定する方法) について述べる。

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加齢に伴って、認知機能のすべてが低下するわけではない。どのような認知機能が低下し、また逆に維持されているかを調べることは、早期発見や予防の観点から重要である。本研究では、生育歴や学習経験を統制した老齢ザルと若齢ザルを対象に、加齢に伴って学習・記憶のどのような側面が変化するかを検討した。一連の空間記憶課題において、老齢ザルの記憶は獲得時の文脈に強く依存しており、抽象的な情報の処理とその保持が困難であることが明らかになった。しかし、身体的な定位によって低下した記憶を補完することや、形態情報を付加するなど外的・具体的な手がかりを利用できる状況では、記憶能力は高く維持されていることが明らかになった。

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単なる動画データの寄せ集めではない映像作品を誰にでも編集可能にするために、本稿では、ストーリー構造に基づいた動画編集方法を提案する。 ここでは、シーンの持つ属性とシーン間の関係を分析したストーリー構造を用いることにより、ストーリー中心のオーサリングを可能とする。

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自社もしくは他社が持つ技術によってどのような効果がもたらされるか、どのようなことが可能になるか、という情報を得ることは、技術戦略を立てたり新規顧客への提案を考えたりする上で有用である。
本発表では、そのような情報を示している「特長表現」を公開特許広報や製品情報などの「技術文書」から抽出・整理するという、技術文書マイニングの基盤技術となる手法を提案する。

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現在、インターネットの普及により、オンラインニュースを利用して日々の情報収集を行うというユーザが増えている。しかし、一般にニュース記事は出来事を中心に書かれるため、例えばある出来事に対する首相の一連の対応といった、そのニュースの対象となった人物の動向について通時的に知るという目的には不十分である。そこで、ニュース記事の時系列性を利用しつつ、その人物動向に関連する情報やブログ記事による評判などの付加的な情報も示す事が可能な、人物中心の動向情報の提示システムを提案する。

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世の中の様々な出来事や物理現象は時間と共に変化するため，時系列を考慮して現象の主要な変化とその成分を捉えることは重要である．著者らは教師なしニューラルネットワークのひとつである自己組織化マップ(SOM)学習モデルを拡張し，動的データのクラスタ変遷を可視化するSequence-based SOM (SbSOM)を提案している．本稿では，2次元の人工系列データおよび実データを用いて，クラスタの融合・分離，クラスタ領域の拡大・縮小，クラスタ間の関係の変化が読み取れることを示し，自己組織化ネットワークによる可視化編纂の可能性を探る．

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裁判員制度に向けて、刑事事件の特徴と量刑の対応付けを行い、その関連性の可視化を行うことで、量刑判断の指標を提示するシステムの構築を目指す。本発表では、98年から99年の毎日新聞の記事を対象とする。

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動向情報の自動編纂には，テキストからの各種統計量表現の自動抽出が必要である．特に，様々な現れ方をする統計量名の自動抽出が要となる．統計量名の構成要素の自動抽出についての報告に基づき，本論文では構成要素の組の同定手法について考察する．

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本稿では，Web から収集した空間データを視覚化する一方法について述べる． 空間データとは，観測された位置情報が付加されたデータで，位置情報が重要 な役割を果たすことが多い．空間データを利用する分野は生態学，天文学，地 質学，画像解析など多岐にわたっている．その多くはサンプルデータを採取し， そこから全体を推測するという方法を取る． Web 上にはさまざまな種類の空間データが存在し，その中には既存の空間デー タモデルを利用できる場合も多い．しかし，例えばブログやホームページなど に表れるデータのように，人が選んで載せている場合には，ランダムサンプリ ングされたデータとは別の扱いが必要になると考えられる．本稿では，観光地 を訪れる観光客の人数のデータを例として，空間データの視覚化のための一手 法を提案する．

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仮想空間の中にディジタル収蔵物を表示する高精細ディジタルミュージアムをLODリアルタイムレンダリングによって構築した。このシステムでは大量の収蔵物を多重解像度で表現し、それを高速で描画できるため、俯瞰してコレクションの全貌をみることも、拡大して詳細をみることも可能である。このシステムを利用して、収蔵物を鑑賞するための空間内でのアクセス軌跡を複数ユーザで共有することにより、知財への多様なアプローチを相互利用する情報編纂の可能性を議論する。

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膨大な情報を適切に理解し，活用するためには，同じ情報を様々な観点からとら え，複雑に絡み合った文脈を解きほぐし，ユーザの要求に応じて柔軟に情報を再 構成していくことが必要である．本研究では，時間属性付き文書集合に内在する トピックの時間構造を様々な観点から分析し，更にはユーザ自身の与える文脈に 沿った形での情報の再構成が可能となる枠組みの実現を目的とする．本発表で は，トピック連結に基づく文脈再構成の考え方を提案し，更にそのために必要と なる時間属性付き文書集合を対象としたトピック構造の時間変化を分析する手法 について報告する．

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近年、情報の大規模化に伴い、膨大な情報を要約しその利用価値を高める技術が注目されている。その一つとして、新聞記事コーパスから世の中の動向に関する情報を可視化する技術が研究開発されている。従来は、新聞記事コーパスからある統計量名について数値の時間推移や地理的な分布を折れ線や数値地図として描画するといったアプローチがとられていた。一方、複数の事象の相互関係を把握するためには統計量名同士の関連性を抽出する必要がある。本稿では、新聞記事から、統計量名の文字列特徴を手がかりに統計量名を自動抽出し、それらを共起関係を用いて関連付けてネットワーク表示する方式を提案する。

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