本稿では，思考の解明に向け，マルチモーダル幼児行動コーパスを機軸とした行動分析環境により，指示表現に着目して心的な発達を分析した．そして得られた発達変化を手掛かりとして，発達に伴う思考過程を表現するための指示表現モデルを構築した．構築したモデルは，指示表現を行う際の心的状況を可視化し，問題解決や注意能力など複数の心的側面を関連付けられることが分かった．

コミュニケーションにおける情報伝達は個体間で正確に行われることが望ましいと考えられている。しかし我々は情報伝達に冗長性を加えることで、コミュニケーションの成立に利益をもたらすと考えた。そこで我々は個体間距離（どれだけ他個体についての知識があるか）に応じた適切な情報伝達の冗長性をシミュレーションで検討し、マルチエージェント系で個体間距離が離れているほど冗長な情報伝達の有用性が増すことを示した。

身体動作から動作体の感情を推定するための手法を提案する。 本稿ではまずラバン身体表現理論を用いたヒューマノイドロボットの動作の特徴量抽出手法を考案し、次に動作の特徴量を用いた重回帰分析を行い喜怒哀楽の強さを推定する感情推定式を生成した。 交差検定を用いて感情推定式の有効性を確認し、身体動作から表現される感情を推定する手法として、提案手法の有効性を示した。

情報提供端末として利用される会話エージェントは、複数ユーザに応対できることが望ましいが、その設計の基礎となる理論が確立されていない。本研究では、会話エージェントと2人のユーザとの3人対話の実現を目指し、対話収集実験を行った。被験者3人の対話と、WoZ法でのエージェントと被験者２人の対話において、言語・非言語の違いの分析、及び顔認識技術を利用した顔動作の統計的分析により判明した結果を報告する。

バイリンガルでない異なる言語を用いる2人の人間が機械翻訳を利用して協力して文書の翻訳作業を行う方式，共同翻訳のプロトコルを提案する．翻訳先言語を理解する人は機械翻訳文の流暢さについて改善を行い，翻訳元言語を理解する人は翻訳の正確さを評価する．プロトコルが成功した場合に，その翻訳品質が完全であると評価された文の割合は，日英翻訳で約83%，日中翻訳で約91%になるという結果が得られた．

個人利用のコンピュータ上でファイルシステムとデータベースシステムを統合するために、 一階述語論理式による問い合わせと事実のデータベースからファイルシステムの木構造を生成する方法と、 問い合わせをワーキングディレクトリのパスに依存させる方法について提案する。 さらに、システムを実装し、日常的な情報の分類・整理に有用であることを示す。

電子機器やシステムの機能の向上に伴い，操作は多様で複雑なものとなりユーザの負担は増加している．その中で，照明システムも複数の照明を個別に制御可能な機能が実現されているが，従来のUser Interfaceではその機能を軽負担かつ有効に利用することができない．そこで，本研究ではユーザが希望する照度分布を自由にデザインすることで照明制御可能なUser Interfaceの提案をする．

本論文では，人間が規則正しく食事をしているかを検出する手法を提案する． 顎の上下運動をドップラーセンサで検出し， Wavelet変換と自己相関関数を用いて咀嚼を検出する．具体的には，Wavelet変換により，身体や箸の動きなど，顎の上下運動以外から生じる信号を除去した後，センサから出る二波の出力の位相のずれによって，顎のセンサへの接近，離反の判別を行い，自己相関関数を用いて周期性を検出する．

本稿では、インターネット番組制作における少人数型のスタジオにおいて、 スイッチャーが1人でスイッチング業務を行いながら、 複数台のカメラを操作して番組収録を行えるマルチカメラ撮影支援システムを提案する。 本システムではプロのカメラマンが持つ安定した画角の知識や、 複数台のカメラによる協調撮影のノウハウをシステム化することで、 経験が浅いユーザでも本格的な撮影業務をおこなうことができる。

コンピュータ上では、複数のドキュメントを参照したり、複数のアプリケーションを切り替えながらタスクを遂行するのが一般的である。本稿では、タスク間あるいはタスク内でのウィンドウ操作を容易にすることを狙いとして構築したウィンドウ環境 Docking Window Framework を紹介する。提案するシステムは、ウィンドウのドッキングと離脱を可能とし、複数ウィンドウに対する一括操作を可能とする。

新しいアイデアを生み出すには物事の間に新たな結びつきを感じ取る能力が必要とされる。そのような観点に基づき、本研究では、当研究室で開発された言葉のカードを分類する「アナロジーゲーム」のスコア付けを行う方法を新たに提案した。提案手法では、組み合わされた単語同士の共起度合いを算出し、共起度合いの低い独創的な組合せが多数含まれる分類に対して高得点を与える。この評価手法によって発想能力の評価をサポートする。

協調フィルタリングは，嗜好が類似している他の利用者のデータを予測に利用する．そのため，利用者が少ない場合には，適切な推薦ができない start-up 問題を生じる．そこで，別の組織で運用される推薦システム合わせることで，利用者数を確保する状況を想定する．この枠組みの下，転移学習の技術により他のシステムの知識を，プライバシーの問題にも配慮しつつ活用する方法を示す．

Wikipediaと機械学習を用いたテレビ番組ジャンル推定手法を提案する．データ放送の普及に伴い，番組ジャンル等メタデータ付与作業の効率化が必要である．本研究では番組タイトル，概要，出演者名等から番組ジャンルを推定する．出演者名の抽出には日本語版Wikipediaを用い俳優名等を抽出した．多クラスSVMを用いてARIB番組ジャンル13クラスへの分類を行った．提案手法の概要と分類精度を報告する．

家族のような生活共同体における集団生活では，共通のTODOタスクが発生する．それらのTODOタスクは家族の誰かが達成しなければならないものであり，家族員に負担をかけずに達成されることが望ましい．このことより，本研究では家族を取り上げ，家族員の個々の能力やスケジュールを考慮し，互いが協調することにより負担を軽減し，効率よくタスクを達成できるように振り分けがなされたスケジュールの作成方法を提案する．

今日，ダイエットのための調理レシピを紹介・提案してくれるサイトやツールはたくさんあるが，その多くは個人の状況に特化したものではなく，その通りにダイエットを行うことは困難である． そこで本研究では，個人のスケジュールを用いてその人に適するダイエットのためのレシピを推薦する手法を提案する．

ニュース記事に対するクラスタリングおいて，すべての記事に対して処理を行うと計算時間が膨大になる． しかし，実際にユーザが参照するクラスタは限られる． また，記事は随時配信されるため，再度クラスタリングする必要がある． 本稿で述べるシステムは，要求があってから，対象とする記事を限定し，時系列を考慮してクラスタリングを行う．

システム監視へのデータマイニングの適用は結果の解釈の困難さや，その後の異常診断へのつなげ難さという欠点があるが，それらを克服するアプローチとして，入力空間で結果を解釈することが出来る次元削減と再構成誤差を用いた異常検知法がある．本稿では，多くの次元削減法からタイプの異なる5つの次元削減法とk-means法について，ベンチマークデータと実際の人工衛星データを用いて異常検知の観点から比較検討を行った．

本研究では，与えられた制約に応じた文書間距離の調節を行うための変換行列の学習方法を提案し，文書クラ スタリングに適用した結果について報告する．

本論文では構築したWeb上のブログ空間から、評判ブログを抽出し、検索できるようにするためのシステムに対し、適切な分類アルゴリズムを比較検討する。ブログを個人ブログと非個人ブログに分けるという観点に基づいた分類に対し、Naive Bayes, Support Vector Machineといった教師あり学習とEMといった半教師学習を組み合わせた手法について比較実験を行う。

本研究では、複合的なタスクを実現するために、セマンティックウェブサービスの考え方を応用して、複数のオントロジーを用いることによって、複数ロボットの作業分担、連携作業を行うシステムについて述べる。

本研究では携帯型コミュニケーションロボットBlogRobotのための ブログ記事からロボットのコンテンツを生成するシステムTENORIを提案する． TENORIはカテゴリ情報を利用した記事の簡単な紹介文生成機能と アクションを埋め込み可能なオーサリングツールを持つ． 記事をジェスチャを発話を用いて能動的に読み手に伝えることが可能となり， 臨場感のある形で読み手に記事を提示可能となる．

Webブラウザのレンダリング方式はブラウザ毎に拡張されているため，Webページのレンダリング結果がブラウザ毎に異なる可能性がある．その差異を知的に補う方法として，本研究ではサーバサイドでWebページのレンダリングを行う方式を取る．本稿では，試作したシステムの機構とその応用について述べる．試作システムでは，レンダリングの差異を吸収するだけでなく，ユーザの行動解析を詳細に行うための機構も提供する．

核家族化の進行に伴い，育児知識の伝承が重要視されている．現状の育児相談コンテンツは一般的な幼児の各種行動への対処法の説明に留まり，親の不安解消のための具体的な解説にまでは踏み込めていない．筆者らは人間の自然知能のモデル化のため，実世界の人間の行動分析に基づき感情を主体に行動を多層記述した感情行動コーパスを構築してきた．本稿では，本コーパスを活用した育児支援コンテンツ制作について述べる．

マッシュアップを利用したWebサービスを構築する際には，Web APIの組み合わせや効率的な処理の方法などを考える必要がある．初心者にとってマッシュアップを利用したプログラミングは難しく，手順が分かる者でも多くの時間を必要とする．本稿ではマッシュアップを利用したWebサービスを構築する際の手続きをカバーし，効率的な処理を自動で行うシステムについて述べる．

日本語のテキストを理解する際には，題名，背景，流れ，結論と順にたどることが多いが，その主題は結論にあることが多い．また結論により話全体の価値を判定することも多く，結論そのものが話全体の要約として扱われることもある．本研究ではテキストの題名中の単語や，単語の頻度情報をもとに，テキストの題名に対する結論となる文の抽出を行う．それにより，結論を重視した要約を生成する．

タスクオントロジーに基づいて構築したメタデータスキーマとメタデータを用いて広告にタグ付けし，ユーザの状況に適したコンテンツ配信を行うタスク指向型オンライン広告配信のフレームワークを提案する．本発表では，タスクオントロジーから抽出したメタデータスキーマ，タスクを表現するメタデータパターン，およびそれらの利用イメージなどを紹介する．

特定のサービス・商品のファンがブログにて行う口コミを行っている「ファンサイト」は、バナー広告などを中心とした「広告サイト」と比較して、購入率や購買単価が高いなど、効率的良い販売がなされていることを確認した。本研究は、実際の「ファンサイト」のデータから判別分析を行い、販売効率を高めている要因を明らかにした。また、その要因を企業がコントロールする「ファンサイト活用マーケティング」のモデルを提案する。

過去の交通データをもとに、地図上のある経路に沿う旅行時間を予測するという問題を考える。この問題はこれまで、あるリンクの上で時系列モデリングの問題として扱われてきた。本発表では従来とは異なり、車のトラジェクトリに対するカーネル回帰の問題としてこの問題を定式化する。本発表ではまた、交通シミュレーターを用いた実験により、我々の手法が、実用上の課題のいくつかを解決することを示す。

組織に要請されるタスクが複雑化する一方、人的資源の確保が困難な昨今の背景から、適材適所を方法論として確立することの意義は大きい。適材適所問題を部署が要求する機能の抽出（要求機能分析）、個体が有する能力の評価（能力分析）、両分析結果の整合に基づく配置（整合分析）から構成される問題として定式化する。本研究では、野球を取り上げ、最適ラインナップ構成に向けての打順の要求機能分析法を提案する。

In many applications, an important fact is that the stream data may not show change on all sets of the dimensions, but on some particular combinations in which dimensions are correlated with each other. Therefore, it is important to develop tools and techniques to provide a diagnostic overview of correlations in evolving data streams in a fast and user-friendly way. In this paper, we provide a system for mining linear correlations and lag correlations among data streams. In our system, we provide capturing and tracking changes of linear correlations in terms of stream data evolution. We also aim to discover pairs of data streams correlated with lags, as well as the value of each such lags. Experimental results illustrate that our correlation mining mechanism performs effective ly and efficiently in prediction of stream data.

医療データは患者の診察や検査データ，投薬，手術などの項目からなる複雑な時系列データであり，従来の多次元データベースでは十分に分析できない．この課題を克服した手法の1つにHealthCubeがあるが，分析問い合わせを受けてから集計処理を実行するROLAPであるため，大規模データに対し応答時間が大きくなる．本研究では，HealthCubeの処理を並列化することで，応答時間を短縮する手法を提案する．

文章には、書いた文章の内容のほかに、どういう人が書いたのか？いつ書いたのか？という情報が本質的に付属している。そのような文章に対して変化・差異を可視化する手法を提案する。具体的には、アンケートでのユーザ属性が存在しているテキストの可視化・分析や、文章を書いた時期を属性とした時系列変化を可視化・分析をする

本研究では，投稿された論文がもつ関係性を明確にしてユーザに提供することで，ユーザが認識するのが困難な隠れた専門性を明らかにすることを試みた．分野の細分化の激しい経済学における国際学術論文誌2誌を対象に専門家と初心者において行なった研究分野把握実験により検証を行ない，研究分野の関係性をネットワーク化し可視化を行った提案手法により初心者の研究分野把握を安定して支援できることを確認した．

医療情報システムの相互運用性を検証するコネクタソンにおいて、従来の目視だけの検証で問題視されていた妥当性・客観性の向上を目的として、各接続試験における通信データを記録・可視化する仕組みを検討・構築した。現場の作業者から意見を集め、コネクタソンのテスト工程毎およびデータ型毎にそれぞれ構造化することで、ユーザにとって理解しやすい可視化の仕組みを実現した。

近年、複数の事業をもつ企業が増加したため、ある企業を中心とした企業間関係を得るのは困難となってきた。 そのため本研究では、ある企業のURLを入力することでその企業の関連企業を取得、各取得企業の類似によって分割し、関連性の度合いが強いと思われるものほど視覚効果を強調した出力結果を表示した。

近年，インターネットの普及により電子掲示板というものが注目を集めている．しかし，大量の書き込みがあるため内容を把握することは難しい．本研究では，電子掲示板「2ちゃんねる」の中でも主要人物が存在するスレッドを用い，主要人物のレスとそのレスを中心とした主要人物以外の人物たちのレスを抽出することにより，話の流れをすばやく理解できるようなストーリー要約を作成するシステムの構築を目指す．

近年，電子的に蓄積される文書の増加に伴い，テキストデータから有用な知見を得るテキストマイニング手法が注目されている．特に，複数の単語から成るフレーズについて，新興となる傾向を効率的に見出す手法が求められている．本研究では，各フレーズの重要度指標から成るデータセットを用いて，傾向を抽出する手法を開発する．本稿では，人工知能分野の会議における抄録を対象として，評価実験の結果を示す．

Suffix Array索引付けによるWikipedia検索支援システムを提案する。提案システムでは、クエリの連接語や同義語等を動的に抽出し、クエリの入力と同時にインタラクティブに提示する。

本研究では、特許明細書から「信号処理装置を提供」といった出願目的や「３Ｄ画像を容易に作成することができる」といった出願者が解決しようとしている技術課題に相当する情報を自動的に抽出する手法を提案する。出願目的・技術課題情報を「容易に作成すること」といった表現と「を提供」「ができる」といった手がかり表現に分割し、これらの表現を自動的に獲得する。そして獲得した表現を使用することで上記の情報を抽出する。

近年、様々な分野で多くのデータが生成、蓄積されているが、十分に解析されていないのが現状である。そこでデータマイニングの手法としてILPが用いられている。しかし、ILPでは数値も記号として扱われてしまい、数値を含むデータからの学習ができない。そこで本研究では、ILPシステム・GKSに制約論理プログラムを用いた凸包プログラムを組み込むことにより、数値を含むデータからの学習を可能にした。

本稿では共同学習における分類器の合意度を用いた追加データ選択法を提案する．これまで同値類や多数決に基づく追加データの選択が行われていたが，データの絞り込みが不十分なため過剰にデータを追加してしまうことがあった．本稿では，分類器同士の合意度を用いたラベル無しデータ集合の分割に基づいて追加データを選択する手法を提案する．提案手法をUCIリポジトリのベンチマークデータに適用し，その結果を報告する．

本研究はまず，一つの企業を入力することで，その企業に関係がある企業のリストを入手する．その企業リスト内の企業に対してWikipediaを類義語辞書として用いることで正式名称や通称などを取得する．そして，リスト内の企業を入力企業の関係ごとにクラスタリングする手法を提案する．各クラスタには，入力企業との関係を示したタグを付与し，出力結果を視覚的に見やすくする．

劣モジュラ関数最大化と標準的な反復改善法によるクラスタリングの結果の性能を比較する。新聞記事データと英単語データを用いた実験では、5回の初期値を変えた反復改善法のいずれの結果よりも劣モジュラ最大化による結果が優ったことを示す。また、新聞記事データにおいては、クラスタリング結果を定性的に評価する。

モバイルサービスの利便性向上を目的とする，モバイルユーザのコンテキストを反映したタスク指向型メニューについての研究成果を報告する．本発表では，オントロジーに基づくユーザモデルを参照して試作した 実規模のモバイルサービスを内包するタスク指向型メニューシステムと，その実環境下での評価実験について述べる．

Webアプリケーションの動作検証を自動化する際，テストケースを自動的に実行するための命令セットを作成する必要がある． 命令セットの作成には，Webアプリケーションの動作が複雑であるほどコストがかかる． 本稿では，Webアプリケーション上の行動記録から命令セットを自動生成する手法を提案する． 本手法では，細粒度の行動記録用いるため，複雑な動作にも対応可能である．

本研究では大学の研究室配属を検討中の学部3年生を対象とした研究室探索支援システムを提案する．学部3年生が研究室を探索する際，研究内容に対し,自身が興味ある研究分野との関連,進学／就職先との関連,自身が持つ知識やスキルとの関連等，複数の観点の利用が考えられる．本研究では複数の観点を利用した効率の良い研究室探索を行えるよう，観点に関する多階層ネットワークを利用した研究室探索支援システムを提案する．

近年増加しているブログ記事には実世界の情報が多く記述されているが、その多くが有効に活用されていない．そこで本研究では，地域に関する情報が不明確なブログ記事を対象とした，言及地域の類推を目的とする．地名の抽出にはCRFによる学習ベースの手法を用いた．また，言及している地名の周辺にはその地名と関連の深い語が多く記述されていることから，地名とその周辺語句との距離に着目した関連度を用いて類推を行った．

大規模酪農家における乳牛の個体管理を実現するため、センサネットワークにより、平常時と発情時の加速度データを定量的に把握し、発情発見と行動管理を目的としたシステムの開発を行っている。今回、加速度計付小型無線端末を乳牛に装着し、連続加速度測定による姿勢判定、発情発見アルゴリズム、センサデータの送信、小型無線端末のハードパッケージ化、取付冶具を試作し、実証試験をおこなった。

ネットワーク型マルチエージェント人流シミュレータのパラメータを，既存のマルチエージェント型人流シミュレータや実測値を利用して調整する方法について説明する．

良い救助戦略とは多くの市民を救助し、火災の消火と延焼の防止ができる戦略である。災害はその地域の特徴と密接な関わりがあると考えられるため、この地域の特徴を表現した地図の情報を、防災戦略に用いることができれば、より良い戦略になると考えられる。本研究では、地図情報を解析し、その結果を用いて動作することが可能なロボカップレスキュー用の災害救助エージェントを設計実装し、その効果について検討を行う。