ロボカップサッカーのリーグの一つであるMixedRealityリーグでは，サッカーエージェントの開発にはロボットを用いているが，実機稼動の負担が大きいためシミュレータを用いた開発が必要であると考えられる． しかしシミュレータで開発を行った場合，開発したエージェントをロボットに適用した時にシミュレータと同じように動作しない可能性ある．そこでシミュレータで開発を行なうとどのような影響が出るか調べた．

社会において活動するエージェントに対する報酬は確率的かつ時間遅 れが生じる。本発表では、エージェントの強化学習と報酬頻度の関係 を分析し、社会的に安定な行動を行うエージェントよう学習を進める 条件を洗い出す。

近年、農業分野や観光分野におけるIT活用が進められている。 本稿では、既存の取り組みを踏まえつつ、AIの手法が農業分野や観光分野のIT活用において及ぼす可能性について具体的な事例に基づき検討する。

現在、日本の食糧自給率が40％を下回っている原因の一つとして、大多数の農業従事者の厳しい経済状況と、それによる農業人口の低下が挙げられる。だが一方その中でも経験から高収益を実現している農業従事者も一部存在する。本研究は、利益率の高いトマトをモデルとしながら、そうした熟練農業従事者が持つ経験知あるいは栽培手法をITを用いてシステム化し、共有化させることで低所得農家の状況改善を目指すものである。

消費者への安全・安心な作物の提供のため小売業者は自社ブランド確立の一貫として直営農場や契約農家との直接的な取引が加速している。全国に点在する契約農家に設置されたセンサーから送られてくるデータを解析し、出荷日予測を行うことによる安定的なリレー出荷と市場からの仕入れ調整による効率的な販売の実現とトレーサビリティにおけるトレース上でのリアルタイムの問題検出による事前追求の可能性について考察する。

強化学習で扱う状態が時間推移で変化するもの，つまり同一試行において状態の再現性がなく，また制御に対し報酬が大きな時間遅れを持つものを対象とした場合，従来の強化学習手法では最適解が得るのが困難であると考え，このような対象向けの強化学習手法を考案した．その適用例として，植物工場システムにおける養液供給制御への適用例を報告する．

日本における中、外食産業の発達に伴い、より安価な野菜を海外から輸入する傾向が強まっていた。近頃、残留農薬などの問題が懸念されるようになり、消費者の安全性に対する関心が高まっている一方で安全性に対して対価を支払うことに関しては消極的である。小売店において打ち出されている安心・安全に関するキャッチコピー、販売戦略が消費者の購買意欲をどのように高め、高付加価値商品の購買に効果を上げているか考察する。

我々は，システム側から積極的に気の利いた情報を気の利いたタイミングで提示するプロアクティブな対話が可能な観光案内システムの試作を行っている．そして，そのような対話の実現のため，Active Appearance Model を用いて，画像からの顔パーツ認識による顔向き認識を行っている．本稿では，さらにその情報を利用して頷き・首振り等の頭部動作を認識するアルゴリズムを開発・実装したので報告する．

環境を守るための節約やエコバッグの利用など一定期間継続して行うことで目標を達成する行動には、同じ目標に向かって行動する他者の様子を見ることが大きな影響を与えると考えられる。本研究では、そういった行動の促進のため、自身の行動に関するデータのみならず他者のデータを効果的に提示する手法を提案し、その実装として、環境に良い“エコ行動”を促進する“エコサイト”を設計した。

国際会議ネットワークとは，公開されている大規模な論文データベースから，著者と国際会議との関係に着目した，国際会議間の関係性を示したネットワークである．本稿では，抽出したネットワークをもとに，計算機科学の研究における，分野の変遷や，各分野において核となる会議などを概観し，そして，抽出したネットワークの実社会への応用を検討する．

本研究では，サービスにおける価値の概念，及び満足度など価値に関連する諸概念について考察しオントロジー的な定式化を試みる．それらのオントロジーを基に想定サービスのインスタンスモデルを生成することで顧客価値の顕在化を図り，顧客価値を基にしてサービスの機能構造をモデリングする手法を提案する．また，前記手法を具現化するプロトタイプ・ソフトウェアを用いて，複数のサービス事例を例題に有効性を検討する．

本研究は，従来では価格が固定されている映画などの劇場型産業において，コンテンツや座席の質の違いを考慮した効率的な配分を可能にする新しいオークションメカニズムを提案し，被験者実験やマルチエージェントシミュレーションによって有効性を検証する．

本研究では，店舗内の顧客に対する商品販売促進施策として「店舗レイアウト変更」，「店内広告」，「店内推薦システム」を組み合わせ，施策実験を可能とするシミュレーターを開発した．シミュレーターを用いて，様々な販売促進施策シナリオを作成し，その比較実験を行った．

公共空間等において歩行者へのサービス提供を行うには，移動軌跡を解析し意図や目的地を推定することが有効である．筆者らはこれまでにEMアルゴリズムによる混合分布推定を用いた単一カメラのみから得られた動画像からの複数人物の足元位置同定手法を提案しているが，画像内の人数の変化に対応できなかった．本稿では尤度比較による人物の増減の検出手法を提案し，実画像に本手法を適用してアルゴリズムの有効性を示す．

本研究では，サービス概念の明確化を目指して，サービスの３Cを拡張したサービスモデルを用いたサービス概念の性質の分析と，他概念との比較として，特に機能概念について抽象作用モデルを用いた分析について述べる．

近年，サービスの高付加価値化による産業の活性化，社会水準の高度化を実現するにあたって，サービスを顧客視点でかつ，客観的に評価するための工学的手法が求められている．本稿ではニューラルネットワークを用いて，対象顧客を表現するモデルと設計値からサービスの満足度を予測する手法を提案する．また，本手法をサービスCADの評価機能として実装することにより，サービス設計支援を行うソフトウェアの枠組みを提案する．

サービスを設計する際，提供者は採算性や効率性などを考慮しサービス提供プロセスを決定するが，他方顧客は，この決定されたプロセスにより，時間的損失や心理的・肉体的負担などの多くの非金銭的コストの負担を強いられる．本稿では，採算性や効率性などの提供者の要件により決定付けられるプロセスと，そのプロセスによって顧客が負担する非金銭的コストの関係を明らかにし，その改善によるサービス改質の手法を提案する．

ネットワーク外部性の働く市場においては，技術的に優れた製品・サービスが普及するとは限らず，その普及特性の分析が必要となっている．本研究では，サービスに特有の非均質性に着目し，消費者間のネットワークにおける情報の伝播と，その情報にもとづく消費者の購買行動のモデルを提案する．計算機実験によって，サービスの非均質性に対するサービスの普及特性に関する分析を行い，提案手法の有効性を確認する．

近年、消費者の購入傾向に変化が起きており、企業は他社製品と比較されないような、明確で独自性の高い製品コンセプトを持つ製品を開発する必要性に迫られている。独自性の高い製品コンセプトは、複数人で製品と製品の意外な組み合わせを考え、評価、修正していくことで生まれることがわかってきている。今回は、明確で独自性の高い製品コンセプトを創出するためにどのような場をデザインするべきかを紹介する。

生活者の視点に立ったサービス生産性向上の重要性が叫ばれている。本発表では商品購買者を対象に実施したアンケートデータを用いて、購買商品の認知構造を確率的な因果関係によりモデル化し、再購買の可能性が高い顧客の属性を探る。それにより顧客に対応した効果的な販売促進が可能な技術の枠組みを示す。また、作成したモデルの妥当性はクロスバリデーションによる判別率により定量的に評価できる。

スポーツジムにおける新たな会員指導サービスを創出することを目的として、体動計、PHS位置情報などから得られるセンサー情報と、日々の食事や運動、意識などの入力記録情報を統合的に利用して、日常生活習慣を加味した指導支援方法を提案する。特に、運動に対する意識変容の要因分析や、食事や運動、仕事、休日の過し方などの日常生活習慣のパターン抽出によってタイプ別の詳細な指導ができる点に新たな価値を見出す。

製品・サービスといった人工物にあっては必ずしも機能＝価値ではなく，それが人・人工物・環境の関わり合いの中で決まる文脈依存性を持つものであるとの認識が広まりつつある．本研究では人工物の設計について考察するにあたり，その価値判断が個々人によって多様な映画を扱う．映画鑑賞行動モデリング，およびそれに基づく上映スケジューリングなどを通じ，消費者と劇場の双方にとっての価値向上のための在り方を明らかにする．

　本研究室では帰納論理プログラミングによって個人の感性モデルを獲得し，その感性モデルをGAの適応度関数として利用することにより，個人の感性を反映させた楽曲を自動生成するシステムを開発している．本論文では，楽曲の生成に用いるGAを楽曲の構造についての理論である楽式に基づいて設計，利用することを提案する．これにより，個人の感性を反映させつつ楽曲として自然で面白みのある楽曲の生成が期待できる．

本研究では脳波を用いた音楽推薦システムを提案する。楽曲提示時の脳波を測定解析することによって、楽曲によって喚起される感性を抽出し、その関係性を学習する。この結果得られる感性モデルを用いてユーザに合わせた楽曲を推薦する。本システムの特徴として楽曲特徴量として楽曲の部分構造である和音進行を用いているため、曲中での感情の変化を予測して推薦することが可能である。

本論文では，楽曲間において部分的に類似した区間の検出を目的として，楽曲の類似解析を行った．特徴量には12音名のパワー分布を表したクロマベクトルを用いた．2つの時系列データ間について任意位置の類似した区間の探索と決定方法を検討し，部分類似検索に関する評価実験を行った．

これまで我々は個人の感性を反映させた楽曲を自動生成するシステムを開発してきた。本論文では、音楽の重要な要素であるグルーブ、またそれには欠かすことのできないリズム楽器を自動作曲システムに新たに加えることを提案する。これにより、楽曲の表現の幅が広がり、より個人の感性に訴える曲が生み出された。

時間的に切迫した状況における人とエージェント間のインタラクション・データから，人の自由発話の意味を獲得するアルゴリズムを提案する．様々な内容を含む発話を対象とするが，その中から行動指示と行動評価の意味を持つ言葉を学習する．音声信号の中から，繰り返しに注目して語候補を自動的に抽出し，語候補と状況（意味）の共起度合を統計的に評価し，意味づけを行う．意味獲得の精度の評価実験結果を報告する．

従来までに筆者らは，ヒューマノイドロボットが人間の未知運動を模倣するた めのツールとして，原始シンボル空間と呼ばれる，感覚運動パターンの抽象化 モデルを提案してきている．このモデルの欠点は他者と自己が同じ身体構造を 持つ前提に依存していた事であるが，本稿ではこの問題を解決し，かつ，観測 不可能な他者の内部感覚情報の推定問題を，シンボルコミュニケーションを通 じて行う手法について提案する．

　質問／教示を通して，事物とことばの対応を学習する，知的エージェント研究ツールを開発している。本報告では，複数のエージェントが，共有する言語と行動スキルを利用して対話し，Ｑ学習から獲得した「質問-応答」「依頼-遂行」といった協調戦略に従い行動した実験結果を述べる。今回は，複数エージェントによる片付けタスクを評価テーマに報告する。

本稿では役割反転模倣の枠組みに基づき、ユーザとロボットが実時間的に相互作用を行う中で，自律ロボットが応答戦略を獲得する手法を提案する。本研究では教示者の行為が学習者の行為に対して確率的な時間遅れを伴い出力されるとして，その確率を推定することで役割反転模倣を実現する．また，そのような応答戦略の獲得を通して，ロボットによる行為の意味づけが可能となる事を実験を通して示す

本稿では，単語の知識を持たないロボットが，人の自由な発話から物や場所の名前を学習する手法を提案する．初期の単語候補は，学習データの音素認識結果から生成する．この単語候補を用いて単語認識と意味・文法の学習を行い，統計的モデル選択の基準を元に，音響的，文法的，意味的に不要な単語を削除・連結する．そして再び単語認識を行う．これを繰り返すことで，単語の正しい音素系列と意味が獲得される．

発話と画像情報を入力として，物の名前を覚えるロボットが研究されているが， 名前を覚えさせるモードをあらかじめ設定しておかなくてはならなかったり， 名前を覚えさせる発話のパタンが決まっていたりした．本稿では，さまざまな ドメインの対話を行うことができ，対話の途中で物の名前を教示する発話を聞 くと学習を行うことができるロボットのアーキテクチャとその実装について述 べる．

本稿では身体操作を示す二項動詞とその意味表現との自動グラウンディング手法の性能評価を行う。軌道を基にした非固定的な意味表現モデルを利用した従来手法に対し、本手法では、さらに動作主点と対象点の関係性に関わる特徴量を加えた固定的な意味表現モデルにより二項動詞を表現する。本手法の客観的な評価のために被験者2名による性能評価実験を行った結果、軌道に依存しない二項動詞を適切に獲得可能であることを確認した。

モジュール型の情報処理アーキテクチャを持ったロボットを考える。要素的な処 理を行う種々のモジュールを、目的に応じて組み合わせることにより情報処理を 行う。適切なモジュールの組み合わせ方を獲得することは、大規模な問題では組 合せ爆発により困難となる。本論文ではモジュールの組み合わせ方を人が言葉で 指示することを試みるが、学習により変化する内部情報処理に言葉を割り当てる ことは挑戦的な課題である。

　音声の認識と生成は，1-modelか2-modelかの長い論争の後，1-model説が優位になっている。本報告は音声の不変量として，調音運動司令を取り上げ，音声信号からこれに相当する調音特徴(DPF)を直接抽出すると共に，音素HMMを用いて音声を認識する。同時に，HMMから得られるDPF系列を，声道パラメータ(PARCOR係数)変換器に通して，1-model音声認識‐合成系を実現する。

ロボットが，実世界で人と共同して行動する際，行動を予め指定することなく，眼前の情報から何が進行しているのかを察知し，行動できる能力を持つことが望ましい。本報告は，人間同士が机上で行ったゲームなどのタスクを観察し，推定する問題を扱っている。提案手法は，知的エージェントがそれまでに遭遇した情景と音声言語情報を元に，特異値解析を適用することで部分空間を獲得し，そこで行われているタスクを推定する。

ロボットと人が互いの信念の一致度に応じて適切なコミュニケーションを行うための，発話生成手法を提案する．提案手法はロボットに，動作やオブジェクトの概念を表す共有信念モデルを学習させると同時に，対話者との信念の一致度を推定し表現する関数を学習させる．学習を通してロボットは，発話を対話者が正しく理解できる確率を推定することにより，対話者との共有信念の一致度に応じて適応的な発話を行うことが可能となる．

本論文では，ユーザとロボットが対話を行うことにより，ユーザ発話に対する発話理解確信度を学習する手法を提案する．発話理解確信度は，音声・画像・動作・文法を統合した確率モデルにより表現され，実環境でユーザの教示に基づく統計的学習により獲得される．本論文では，物体操作タスクを行うロボットに提案手法を実装し，発話理解確信度の効率的な学習のために最適な発話を行わせた実験について報告する．

知的照明システムでは，現在の照度および色温度に基づき，各照明が最適化アルゴリズムにより光度の制御を行い，ユーザの要求する照度および色温度を提供する．本研究では，ユーザの現在位置を推定する手法を提案し，その情報を基にユーザの要求する照度および色温度を実現する手法を提案する．本報告では，ユーザの現在位置の推定アルゴリズムとそれを用いた照明制御アルゴリズム，およびその実験結果について述べる．

オフィスにおける光環境の改善は，オフィスワーカの知的生産性や快適性の向上に繋がると考えられる．このことから，光環境の中で特に照度と光色に着目し，目標の照度と光色を実現するシステムの構築を行った．調光可能な色温度の異なる蛍光灯及び，カラー蛍光灯を用いて，蛍光灯の照度や光色の性質を調べる実験を行い，実験から得たデータを元に目標の照度と光色を実現するシステムを構築した．

我々は任意の場所に任意の明るさを提供する知的照明システムの研究を行っている．本研究では，可動型照明の配置およびユーザの座席配置を最適化することで照明の消費電力量のさらなる削減を達成する．また，新たに着席するユーザに対して，要求する照度を満たすユーザの座席配置を決定する．これによって，これまで実現できなかった照度を実現すること，および目標照度を高い精度で実現し，また，さらなる省エネルギーを実現する．

知的照明システムは，照明が制御アルゴリズムに従い光度を変更することで，場所ごとに異なる照度を実現できる．このシステムは人への影響を考慮しており，実験室ではユーザはちらつきを感じない，しかし，異なる環境において人が感じるちらつきの検証は行われていない．そこで，人がどの程度の光度や照度の変化量でちらつきを感じるかという検証実験を行い，その結果をもとに光度変化量を決定する知的照明システムの提案を行う．

ロボットは、擬人化されたキャラクタとしてインタラクティブに人間をアシストするエージェントの中でも、実世界に実在しているという特徴がある。物理的な身体によって、相手の人間の注意を誘導したり、複数の人間とのインタラクションも可能となっている。本稿では、ソフトウェアエージェントとの比較を通して、エージェントとしてのロボットの特徴について解説する。

本稿の目的は、人間とエージェントもしくはロボットが関係を構築する要因を明らかにし、この関係に基づくインタラクションの設計論について考察することである。具体的には、エージェントが環境内にあるメディアを移動しながら人間と関係を構築する手法およびロボットと人間が同調的な身体動作をとおして関係を構築する手法をとおして、これらの関係が人間の認知システムにどのような影響を与えているかを実験により示す。

HAIにとって，人間とロボットのインタラクションHRIは，重要な要素と考えられているが，本当にそうなのだろろうか． 実は，人とソフトウエアエージェントとのインタラクションで十分なのではないか？これらについて，議論する．

我々はこれまで椅子型のロボットを用いてHAIを実践してきた．その中で分かったことは，第一に人はロボットに対して意図スタンスを採用しなければロボットの振舞いを理解できないことである．二つめは意図スタンスを採用した上で，身体をプローブのように用いて，ロボットの意図を探索していくことである．すなわち，身体というモダリティがコミュニケーションにおいて相手の意図を探る上で重要な役割を果たしているのである

我々はロボット技術の有用な応用対象として子ども達への教育環境を考えている。本講演ではこれまでに実践してきた試みを紹介すると共に，それに対する社会の反応，産まれてきた議論，さらにはこうした背景の元で現在行おうとしている新たな試みについて紹介する。

商業施設でのサービスをロボットを介して行う実証実験を行ってきた．ロボットが行うサービスとして何が効果があり，モビリティとアクチュエータを持つことを活かすことができるかを探った．その結果を分析して，人と共存する環境でのエージェントが身体を持つ意味について考察する．

これまでHAI研究は，身体化エージェント，ロボットといった身体の実装を含むソーシャルアクタ（SA）の機構をもとに概観されてきた．しかし人間中心視点でSAをみると，SAの機構は中心的な課題といえない．本発表では人間中心視点の背景を説明した上で，約20のHAI研究を人間による自身の身体・SAの身体・タスクの場の定位という視点で概観し，HAIの設計・評価に関する今後の研究方針を提案する．

一般にエージェントというものは，インタラクションの対象として明示的に表現されたシンボリックな身体性や人格性を備えており，人はそれらを通して関係を形成するものとして取り扱われている．一方，人の心は無形の観念に対してもエージェントとしての存在を認識することができる．本講演では後者の点について着目し，人の心の働きとエージェント性の認知に関する議論を通して，新しいHAIパラダイムの模索を目指す．