Freyらが提案したメッセージ交換型クラスタリング手法であるAffinity Propagationを用いてネットワークからのコミュニティ抽出を行った． メッセージとして頂点間の類似度を用いて実験を行い， いくつかのネットワークにおいては比較的高速な時間で高いモジュラリティを もつコミュニティの抽出に成功した． また，この手法が有効なネットワークの特徴についての考察も行った．

本稿では確率モデルを用いてWebブロックの役割推定手法について述べる．Webページ中に存在する閲覧者にとって意味的にまとまりのある単位を，本研究ではWebブロックと呼ぶ．Webブロックには様々な役割が存在する．Webページから主要部分を抽出するためには，そのWebページ中に存在するWebブロックの役割を推定する必要がある．ベイズ分類器を作成し，Webブロックが持つ役割の推定を試みる．

レビュー記事を用いてブランド間の競合関係を分析する手法を提案する．提案手法は，要因語出現分布の類似度を用いてブランド間の競合度を計算する．なお，本稿では，消費行動実施の決断にポジティブな影響を与えた事象や状態，条件を要因と定義し，個別の要因を抽象的に表現する語を要因語と定義する．提案手法はブランドペア毎に，Belkの消費者場面フレームワークに基づく5つの異なる競合度を計算する．

本研究では、ウェブにおけるエンティティ情報の検索を目的とし、ウェブドキュメント検索ランキングに現在用いられているPageRankの大規模エンティティ関係グラフにおけるランキングへの適用について提案する。提案手法においては、エンティティ関係グラフの特徴に基づき、PageRankによるランキングに寄与する複数の重み付けの比較検討を行う。実験においては特に人物エンティティのソーシャルネットワークを対象に、大規模なエンティティ関係グラフに提案手法を適用し考察を行う。

現在，ニュース記事などの時系列データを対象とした様々なトピック追跡手法が提案されている．本研究では，単一の記事中に複数のトピックが存在することを想定し，潜在的ディリクレ配分法をトピック抽出に用いたトピック追跡手法を提案する．ある時間枠において抽出したトピックを類似度により統合し，さらに，隣接する時間枠のトピック類似度を測ることでトピックを関連付けた追跡を行う．

近年，ライフストリームと呼ばれるWebデータ（Twitter，ブログなど）が注目を浴びている．ところが，これらにはユーザが実際に体験した出来事以外に，単なる事実や感想なども多く含まれる．そこで，本研究ではライフストリームから，ユーザが主体的に行った行動に関する情報のみを抽出する手法を提案する．そして，Wikipedia上のデータとの比較による手法評価について述べる．

ウェブページは広告などページの主題以外の情報を含み，それらは例えば検索エンジンの検索精度低下を引き起こす。そのため本文抽出技術は重要視されている．本稿ではHTML中で本文(主題が記述されている部分)は1つもしくは複数のノード配下の全てのノードとして抽出できるという仮説のもと，CRFを用いた本文判定結果を階層構造を考慮して上位ノードの結果と下位ノードの結果の多数決で再判定する手法を提案する．

近年，SBM等のタギングシステムがユーザに浸透しつつある．タグにはタグ付け対象の特徴を客観的に説明する語が多く用いられてきたが，最近では「これはひどい」「あとで読む」等の主観的な語が用いられることも増えてきている．タグは，ユーザがコンテンツをどのように捉えているかを示すものであると考えられるため，この変化はコンテンツの捉え方の変化と考えることもできる．そこで本研究ではその変化を分析し，要因を探る．

利用者のWebページ閲覧時の行動分析を目的としたWebブラウザ操作ログ 収集ツールを提案する．Web上で情報検索や情報推薦を行う際，利用者が Webページ内でどの箇所に注目していたか，どのようにページを閲覧したかを 把握できれば，より適切な検索や推薦が可能となる． 本研究ではWebブラウザの拡張機能を利用し，利用者の各種ブラウザ操作ログを 収集し管理するツールを提案する．

本発表では、大規模検索ログに含まれるキーワード構造の解析を用いて検索対象となる情報の主要なタイプを抽出する手法を提案する。事前調査によりクエリには特有の形式があることが判明しており、本手法ではこれを利用した。実験の結果、多くの専門サイトで扱われている情報タイプが抽出できることを確認した。

サービスのオントロジーは，サービスの業務設計やシステム開発において，知識の再利用性や相互運用性の向上をもたらす重要な要素である．著者らは先行研究において作用的観点から製品機能概念とサービス概念の比較を行い，それを反映したサービスの定義と概念モデルを提案した．本稿では，サービスオントロジー構築に向けた，サービス概念に関する基礎的考察を行う．

色刺激に対する印象はSD法および因子分析によってその因子構造が明らかになっている．また，色刺激に対する感情については，感情価，覚醒，支配という三つの次元から解釈されている．印象と感情は互いに深く関連していると考えられるため，それらに関する知見を統一的な視点から理解する必要がある．そこで本研究ではオントロジー工学の方法論を用いて，色刺激に対する印象と感情の関係構造を表現することを試みる．

本研究では教員による授業設計を動的に支援するシステムFIMAを開発する。FIMAは熟練教員の思考の特徴である３種類の思考を促進させることを通して，教員自身による授業設計を支援する。本稿では，その思考の１つである文脈的思考を促すことを目的とした，教授・学習理論と過去の優れた実践から抽出された知識に基づいた支援について述べる。さらに，FIMAの実践活用を通して行ったこの支援機能の評価について述べる．

疾患オントロジーの構築には臨床医学領域の知識とともに，オントロジー工学的観点からの考察が必要となる．我々はこれまで，疾患を連鎖の総体として捉えた概念化を行ってきた．本研究では，疾患の本質を捉えるために重要なバランス複合異常と，様々な疾患に共通してみられる汎用的な異常状態の連鎖について考察する．

生命を対象としたオントロジーにおいては，断片的で不完全な知識に基づいた記述が必要であり，新たな知見が加わった際の変化や加筆に対応可能な柔軟性が求められる．特に，細胞死の分類については未解明の部分が多く残されており，存在が曖昧な概念の特定が望まれている．そこで，本研究では細胞死を対象として，事実記述のみにとどまらない不確定な概念を含むオントロジーを構築する．

本研究では，スケジューリング業務をモデルケースとして，オントロジーに基づく知識体系と知識継承支援システムが同領域内の他ドメインでどれほどの再利用性を持つかを検証し，オントロジーに基づく知識体系化の有用性を述べる．

工学分野における知識記述に必須な概念である「人工物」概念とその具体的サブクラス（「自動車」など）の定義について，オントロジー工学の立場から議論する．まずいくつかの人工物の定義を示し，その違いを議論する．次に，人工物のクラスの定義とそれらのインスタンスの故障時などにおける変化について，それが発揮できる機能との関係性に基づいて，議論する．

本研究では，医療分野におけるプロセス知識の共有・再利用性の向上を目指して，その記述のために設計分野で用いられている機能的知識共有枠組みを用いる．本枠組みの有効性を検証する一環として，実際に病院で用いられている看護手順書に書かれた知識を本枠組みによって記述し，その結果とそれに対する現場の看護師の意見を紹介する．

継続的使用が見込まれるシステムにおいて，長期利用による内部要素の肥大化により，構造全体の一貫性の低下，ユーザの作業量の増大という問題が生じる．そこで，本研究では，要素間の時間的近傍関係を利用したユーザ補助機能により，システムが構造の一貫性を保つための提案を行う機能を考案した．そして，実際に知識構造可視化，共有システムを開発し，上述の機能を用いた継続的使用を行うことで，その効果を検証した．

近年、知識表現の方法の1つとして、知識を記号化し、それらの間及び関連する情報リソースを結び付けるトピックマップ技術が注目を集めている。トピックマップのデータから的確に情報を抽出するための問い合わせ言語が必要であるが、この言語仕様はいまだ正式に決まってはいない。 本発表では、トピックマップのデータモデルを考慮した再帰的に問い合わせ可能な問い合わせ言語の提案と実装についての報告をおこなう。

本研究では、 ナノ結晶デバイスの開発プロセスにおけるデバイス生成のための実験記録を情報源として、試行錯誤の背後にある暗黙知の明示化を支援する実験記録データの活用システムの構築を目指している。 本発表では、実験記録データに評価データ、背景情報などのメタデータを追加する事を提案し、その活用方法について述べる。

電子会議における議論に途中参加する会議参加者にとって，議論の経過把握や会議資料の把握は，円滑な途中参加の障害となっている．この問題を解消するため，本研究では，会議資料の提示・閲覧を可能とし，かつ，議論ダイジェストの提供も同時に行える電子会議システムを構築し評価した．電子会議システムの機能組合せが議論の活性化に影響を与え，適切なダイジェストの提示が途中参加者を有効に支援することがわかった．

外に散在する石仏や無人の社寺等の文化財は、博物館内に収蔵されているものと比べ管理が難しい。ブログやホームページでは訪れた人による発信も増え、それらの情報が管理に有効である。本研究では、Twitterなどの即時性の高い情報を自動的に集約し、文化財の状態把握を行うシステムを開発するとともに、その情報を発信によりソーシャルネットワークの形成を促し文化財の保護管理に役立てる仕組みの開発をめざす。

生物多様性の保全と生態系サービスの持続的利用が人間社会の喫緊の課題となる背景から，本研究では、産業活動と森林生態系の間のつながりをAI的技術を用いて定量的に分析し、生態系管理に資する知見を得ることを目的とする。具体的には、日本のマクロ経済データである産業連関表とネットワーク分析手法を利用して、その森林と産業のインターリンケージを評価する。

本稿では、作業で紙を利用する場合と電子メディアを利用する場合とでのCO2排出量を比較する。作業としては、文書を精読するシーン、会議で文書を共同閲覧するシーンを取り上げる。このような検討を積み重ねることで、状況に応じて環境にやさしいメディアを利用するための指針を提供することを目指す。

ＩＣＴ導入による環境効率評価のため、その評価対象となるワーカー業務量の算定方法を提案する。人の動作要素の組み合わせで業務の作業単位を設定すると共に、標準時間法による動作要素毎の時間データを用いて作業単位毎の時間データベースを作成した。評価対象に応じて作業パラメータを適宜変更し、分析対象の業務内容に合わせた業務時間を算定できるよう設計した。

共同的なものづくり学習では, 学習者とファシリテータが複雑に絡み合って進んでいく. 我々は, このような活動における人間関係や行動のきっかけの分析には参加者ごとの視点が有用であると考えた. 本発表では, こたつとパソコンを融合する環境貢献プロジェクト「KT2プロジェクト」をワークショップ形式で行ってその活動を個人視点映像から分析する. また, 分析を容易にするための映像処理手法について述べる.

化石燃料資源は有限であり次世代エネルギー源として太陽光発電等の再生可能エネルギーが期待されている。地球温暖化が人為的でありCO2排出量の抑制によって防止できるという議論には無理があるように感じられる。限り有るエネルギー資源の有効利用、環境保全、技術開発、人材育成に視点を当てるべきであるという立場に立ち、再生可能エネルギーの研究開発・普及におけるAIの役割と課題について大局的に議論する。

高発電効率・低公害のエネルギー変換器として注目されている燃料電池であるが，長期安定運転に向けて物理的劣化状況の把握は重要課題のひとつである．本研究では，専門家の損傷評価支援を目的として，自己組織化マップ（SOM）を応用した方法により，大量かつ多様な損傷事象信号の系列から損傷過程を可視化すると共に，損傷事象の共起関係から構成部材間の機械的影響関係の推定を行った．

地球温暖化対策としてエネルギー使用量を削減することが法律などでも求められている。この省エネに向けて、エネルギー使用量の見える化がキーワードとしてよく使われているが、単なる見える化では本来目指していた省エネには結びつかない。エネルギー使用量の見える化の構造を分析し、省エネ行動を誘発する見える化とはどうあるべきかを検討して、2010年3月に竣工した弊社の研究開発拠点ビルの全エネルギー使用量の見える化システム(EneEyes)を開発した。

部分方向性組み合わせ論理は、組み合わせ論理(CL)を拡張であり、ランベック計算のように関数適用の二つの方向性を区別する体系である。この理論は組み合わせ範疇文法(CCG)の論理学的位置づけ、および自然言語間の類型論的パラメータを説明するために設計されたものであるが、本研究ではこの体系の1) Subject-reduction、2) 合流性、3) 正規化定理、等の計算論的性質を証明する。

チョムスキー以来、統語構造が言語の生成性の主たる源であるという前提の下で多くの文法理論が研究されてきた。これに対して、生成意味論のように、意味構造の文法に生成性の中心があり、統語的な構造は意味構造に由来するという考え方も存在する。これは、物質の生成性の源を素粒子に求めることと似ている。本発表では、自然言語の素粒子理論、すなわち、言語の生成性を意味構造に帰着することが可能か否かについて議論したい。

本研究の目的は、｢前提｣を形式的に記述することである。Heim(1983)以来、動的論理を用いた前提の分析が主流であり、戸次(2010)では複数オブジェクトや量化を扱えるように拡張されている。しかし、戸次(2010)の証明システムは動的論理に対して間接的である。そこで本研究では、Harel(2000)等に見られる、動的命題を様相演算子とみなす考え方に基づき、直接的な証明システムの構築を試みる。

条件論理とは様相論理の一種で、日常推論の条件文を分析するための体系である。しかしこれまでに提案されたものは、いずれも推論としては問題が残っている上、一部は対応する証明システムが存在せず、分析の過程が視覚的に把握しづらい。そこで本研究では、日常推論をより適格にモデル化し、なおかつ証明システム、タブローをもつ論理体系C_bを提案する。さらに、条件論理としての妥当性を他の論理体系との比較によって示す。

近年，文書上のトピック推定手法として，LSI，pLSI，LDA といった潜在的意味解析手法が利用されている．しかし，これらにおいて，文書は単語集合として扱われるため，文書上の単語間の関係は考慮されていない．そこで本稿では，文の係り受け関係から抽出される語の関係をイベントと定義し，それに基づいた潜在的トピック推定手法を提案する．潜在的意味解析手法としてはLDA を用い，従来手法との性能比較を行う．

動詞と動詞の関係は共通する概念が在る場合，言い換え可能であることから，こうした概念を意識しつつ，項構造ベースで整理された辞書の構築が必要とされる．例えば「会社が太郎を雇う/雇用する」は項のレベルで言い換え可能である．一方で，「会社が看護婦を雇う」と「会社が太郎を看護婦として雇う」では，同じ「を格」で表出する名詞でも動詞との関係が異なることになる．こうした動詞辞書の設計について提案する．

項構造レベルで語彙間の意味関係を記述したFrameNetなどの資源は、含意関係理解等、意味解析技術への有効な資源とされる。一方、従来の意味関係は人手で付与され、また、関係の認定規則を形式化していないため、関係グラフ全体の整合性を保つのに莫大な労力を要する。そこで我々は、語彙概念構造の理論を拡張し、動詞の概念構造から意味関係グラフを自動的に構築する手法を提案し、既存資源の関係グラフとの比較を与える。

学問分野の発展のためには，論文同士が体系立って関連付けられ，その体系知識が共有されることが望ましい．その体系的な関連付けのために，本論文では「関連研究」の章に着目することで，記述されている論文同士の意味的関係を抽出した。抽出には、ヒューリスティックな決定ルールと機械学習を組み合わせて用い、論文同士の関係、論文と概念の関係、概念同士の関係の３つを抽出した。

判例とは、自分の裁判と類似した過去の事例における判決を例として持ち出すものである。　本研究では、一つの判例文を入力として与え、類似した判例文を検索するシステム構築を目指す。類似した判例文とは、争点となる登場人物や場所は異なるが、それらの間の関係や行為の型（動詞）が類似しており、かつ裁判所の判決も似通ったものを指す。この二点を考慮した文章間の類似度を考え，その算出方法を与える．

人間は視覚から得た事柄を様々な視点で捉えることができる．そして，対 話の中では話題に応じて異なる視点を使い分けて視覚から得た事柄に言及でき る．このような能力を計算機上で実現するため，対話文脈などの情報から視覚情 報から得た事柄を捉える視点を調整して対話を行うことができるプロトタイプシ ステムを試作した．本稿では，試作システムの概要と現状のシステムにおける対 話能力について考察する．

薬と蛋白質の反応において，薬は蛋白質表面上の窪み（ポケット）に入り込みやすいとされている．我々は蛋白質の薬との反応性における評価値算出手法の確立を目指しており，その前段階として本報告では各ポケット形状の評価値を算出する手法を提案する．本手法では，蛋白質表面上から抽出された各ポケットに対して，形状特徴量を算出し，薬との反応性が高いサンプルポケットの形状特徴量との類似度比較により評価値を算出する．

グルコース感知は酵母を含む多くの真核細胞がもつ基礎的な機構の一つである．この機構は遺伝子制御系とシグナル伝達系が関与しており，近年，ハイパーグラフによる論理モデルが構築されている．しかしながら，現行モデルによる予測精度は低く，モデルから欠落した知識が存在している．そこで本論文では，予測精度を高めるような遺伝子，タンパク質間の因果関係を論理的に合成し，感知機構の知識補完を行なう．

本論文では，整数有限領域上の制約充足問題(CSP)へ適用可能なSAT 符号化法であるコンパクト順序符号化法について述べる． コンパクト順序符号化法では，各整数変数をB進法(B >= 2)を用いて 表現し，各桁を順序符号化法を用いて符号化するため，順序符号化 法と対数符号化法の一般化となっている． また，提案方法の有効性を示すための性能評価結果についても述べる．

命題論理の充足可能性判定問題(SAT問題)を解くSATソルバーの性能が飛躍的に向上したことをうけて，元の問題をSAT問題に変換し，SATソルバーを用いて求解するSAT符号化の研究が注目されている． 本研究では，順序符号化法と呼ばれるSAT符号化法に，Bailleuxらが提案した符号化法の長所を取り入れることにより，釣合い型不完備ブロック計画(BIBD)構成の性能を向上できることを示す．

SAT問題が充足不能の場合，どの程度充足不能なのかに答えるのがMax-SATである． 本発表では，厳密解を求めるソルバーQMaxSATの実装法の概説を行う． QMaxSATは，系統的SATソルバーを繰り返し適用してMax-SAT解を求める． 幾つかの版について，その性能を実験的に比較する．

実問題から生成される構造的な問題に含まれる基数制約は，真理値のみを扱うSAT ソルバにとってボトルネックとなる．そこで，基数制約を表し高速な伝播が可能な特殊節を加えた拡張CNF を提案する．標準的なSAT ソルバのMiniSat2.0 の推論フェーズと衝突による学習フェーズを改訂し特殊節に対応させ，基数制約を含む時間割作成問題をベンチマークとして従来のMiniSat2.0 との比較実験を行った．

SAT問題を解く技術は確率推論への応用を含めて、現在多くの研究がなされている。 その中で厳密計算が難しい規模の大きな問題に対して、サンプリングを用いることにより 確率推論を近似的に行う手法が提案されてきた。一方、新しいサンプリング法として スライスサンプリングが知られている。我々はSAT技術とスライスサンプリングを 組み合わせた確率推論を実装し、その効果について考察する。

値変更コスト付き動的CSPでは動的な意思決定問題を扱う。この問題では意思決定者が意志決定を変更するときに何らかのコストを払う必要がある。そこで意思決定変更のコストを最小にする解の系列の探索が値変更コスト付き動的CSPの目的となる。 この問題に対し２つの解法を提案する。１つ目は既存の部分重み付きMaxCSPソルバーを用いる解法である。2つ目はラグランジュ分解法を用いる解法である。

SMTは，決定可能な一階論理の部分体系で記述された背景理論を命題SAT技法で効果的に処理するための推論技術である．実用問題で必要となる背景理論は複数の一階論理から構成されているが，Nelson-Oppen法はそれら複数理論の個々の決定手続きを組み合わせて用いるための理論である．本稿ではこのNelson-Oppen法を実装したSMTソルバを試作し，簡単な性能評価実験を行ったので，その報告を行う．

本研究では，命題論理の充足可能性判定(SAT)問題に対し，結論発見手続きSOLタブロー法に基づく新しいソルバを提案する．SOLタブロー法では，充足不能の原因を示す最小の証明木を計算可能であり，また漸次的計算が可能なため，SATソルバのインクリメンタル探索の実現に向くなどの特徴がある．本研究ではSOLタブロー法に最新のSATソルバ技術を導入することで，高速なSATソルバの実現を図る．