研究開発やビジネスの大きな源泉になってきている。我々は、大規模情報分析技術、多言語音声翻訳技術等の高度化と成果展開のための基盤として、40億ページ規模の大規模Webアーカイブを含むアジア情報HUBの実現を目指している。本発表では、同構想について概説し、技術的課題に加え制度的、政策的課題についても議論する。　

我々は、これまで情報分析システムのためのWebクローラを開発・運用し、10億ページ規模のWebアーカイブを構築してきた。現在、さらなる大規模化と多様なメディアに対応する超高性能クローラの開発を進めている。本発表では、これまでの取り組みについて概説するとともに、ビッグデータ時代に対応したクローラの実現に向けた諸課題のうち、特に大量のURLデータ管理に焦点をあてた性能検証の結果について紹介する。

筆者は、ビッグデータの活用に向け、大規模Webアーカイブの構築・管理手法に関する実証的な研究をNICTと共同で進めている。本講演では、筆 者が開発した分散Key Value Store「okuyama」について概説し、大規模データへの高速アクセスを可能とする「okuyama」に基づく分散型インメモリDB技術について紹 介し、大規模データ管理におけるメモリの有効性と課題点について重点的に議論する。

近年、多言語音声自動翻訳の研究は大規模データと統計モデルにより大きな発展を遂げ、世界初の旅行会話音声翻訳ネットワークサービスとして運用が続いている。ネットワーク上の利用者が使うほどデータが集まり性能が高度化する、この技術はBig Dataに基づくAI技術と捉えることができる。本講演では、コミュニケーションのための音声言語処理、Web上の多言語情報抽出のため音声言語処理の現状と今後について述べる。

従来，非構造化データはデータサイズやデータ量が大きいため処理に時間がかかり，また，数値データとは異なりそのままの形式では機械処理できないため，分析が困難であるという課題があった。本講演では，企業内に蓄積された多様な非構造化データの再目的化ニーズの動向と技術課題，これまでの研究の取り組み，および日立グループが考えるコンテンツ活用プラットフォームの概要について紹介する。

ファイル等をローカル資源として保存していると様々な障害に対応できないことから，ファイルサーバのようなネットワーク上のストレージ領域に保存し，様々な場所から利用することができるようにしている．ただし，その提供元が単一故障点となることもなることも考えられる．そこで，単一故障点の問題点を解決するために，P2P型ファイルシステムの構築とその性能評価を行い，既存のP2P型のファイルシステムとの比較を行った．

クラウドソーシングの仕組みを活用することによって、企業はビジネスの生産性をあげ、労働者は働き方を多様化できるのではないかと考えている。本件では、地図情報領域にフォーカスをあて、地図情報サービスに必要とされるPOI（Point Of Interest）の収集について実証実験を行い、サービスとしての可能性を検証した。

センサの特性やデータ形式が異なる多様なデータを集合知に基づいて効率良く正規化する(センサデータを補正しデータ形式を統一する)仕組み(集合的標準化)と、個人が本人のデータを自ら蓄積・管理しサービス提供者に開示してサービスを受けるための個人のスマートフォンのアプリ(個人生活録)を用いて、個人のプライバシとサービス選択の自由を保証しつつ、空間放射線の被曝に関するリスクを管理するサービスについて述べる。

複数の医療機関の間で医療サービスの質を公平に比較可能にする質指標を定義しその値を計算する方法を論ずる。特に、本発表では、医療サービスという公共性の高いサービスに対して、質評価の定性的な内容や趣旨の説明可能性を維持しつつ、量としての計算可能性や数値比較が厳密に出来ることを両立させる質指標の設計および運用の枠組みと、その効果・課題・問題点を整理する。

我々はグラフ系列で表されたデータから頻出パターンをマイニングする手法を研究している．状態遷移に基づく係り受け解析に対してグラフ系列マイニング手法を適用することで，誤った状態遷移を正しい状態遷移へと修正する書き換え規則をマイニングできる．しかし，書き換え規則は正しい状態遷移を誤った状態遷移へ修正する場合がある．本稿では書き換え規則の適用が妥当であるかを学習し，不適切な修正を低減する手法を提案する．

仲裁や交渉における議論を解析するためには，論点の関係や議論構造を把握することが重要である． 本稿では，言語情報だけでなく非言語情報まで用いて議論を解析し，議論構造を詳細に把握する手法を提案する． まず，発言に出現する単語の共起性に着目し，話題の推移を検出する．そして，推移のきっかけとなった発言と，その発言と同時に表出された身振りなどの非言語情報を統合的に利用し，発言の意味づけを分析する．

本稿では、多様な要素技術や国際標準を調和的に統合しつつ再利用性向上のためモジュール化設計したKachakoについて述べる。即座に実行可能な互換言語処理ツール群を加えて提供し、インストール・ワークフロー作成・大規模並列分散展開・視覚化・比較評価・配信共有までの徹底的な自動化サポートにより、専門知識がなくともエンドユーザから開発者まで誰でも効率的かつ容易にそれぞれのタスクを達成できるようにした。

本研究では，調停や交渉等の議論における行き詰まり時の特徴を，議論のテキストログから抽出し，行き詰まりを検出し，これを解消するためのリフレーミング発言を支援するシステムを開発する．行き詰まりは，近接した発言が指す話題が一定に定まらない等の特徴により検出する．そこでまずは，発言と話題の関連づけ等を用いた行き詰まりの検出と，話題遷移を視覚的に表現し，リフレーミング支援の基盤となるＵＩの開発を行う．

ストーリー生成過程のさまざまなモデルを説明するフレームワークを提案する．さらに，そのフレームワークに基づき，カルマンフィルタを利用できる新たなストーリー生成のモデルを提案する．実験では，他の手法との比較を行い，提案手法の定性的な評価を行う．

多くのショッピングサイトにおいて，ユーザレビューが人気を集めている．しかし，小説や映画などのストーリーを持ったアイテムのレビューには，レビュアの意見と同時に，ストーリーの内容（あらすじ）が書かれている場合がある．我々は，レビュー文をあらすじか否かに分類する手法を提案してきた．本研究では，レビュー文を対象としたあらすじ分類手法の評価を行う．

近年，Twitterが即時性の高い大規模な情報源として注目されている．そこからユーザが興味ある情報を即時的に獲得するには従来のキーワード検索では十分に対応できない．そのためTwitterではユーザの興味に合わせた情報推薦機能が求められる．このような情報推薦機能では，ユーザの興味を分析し明らかにすることが重要である．そこで，本稿では語の関連性を考慮したユーザの興味語抽出手法を提案する．

本研究では，ひとの意識構造の変化を調査・分析する方法を提案する．すでにDEMATEL法などの構造モデリングと呼ばれる手法がある.しかし，これらを時系列で把握したり，分析した事例はあるが十分に方法は確立していない．本研究では時間に沿って構造モデリングを行う方法を動的構造モデリングと呼び，差異の検出や共通構造の抽出法の提案をした．具体的に，東日本大震災前後での不安に関する構造の変化を分析をした．

ネットワーク全体構造を定性的に評価する手法として，可視化が多く用いられている．大規模ネットワークを対象とする場合，全てのノードを描画するには限界がある．本研究では，中心性概念による重要ノードに着目し，ネットワークを粗視化する手法を提案する．現実の交差点ネットワークを対象に，本質的な骨格の鮮明化およびオリジナルネットワークの統計量の保存という観点により評価し，提案法の有効性を示す．

散布図の集合を用いた高次元データ可視化の一手法を提案する。本手法ではまず、高次元データから相関性の高い複数の次元ペアを選択し、各々の次元ペアから複数の散布図を生成する。 続いて、次元を共有する散布図どうしを連結したネットワークを構成し、力学モデルを適用することでネットワークの画面配置を適正化する。 以上により、関係性の高い散布図が画面上で隣接するような可視化結果を得る。

Parallel Coordinate Plot (PCP)を活用した高次元データの可視化手法を提案する。 本手法ではまず、次元間の条件付き独立性に着目してクリーク集合を形成し、各々のクリークを低次元プロットとする。 これらを画面配置してPCPで表示することで高次元データを可視化する。以上によって通常のPCPよりも効果的な可視化結果が得られたことを実証する。

本研究はICDMコンテストに参加し，Wikipedia編集者の編集行動を予測するモデルを構築した．手法には時系列解析におけるARモデルを参考にして，教師あり学習の理論を導入した自己教師あり学習を提案した．特徴空間には文字数や時間などの特徴を投入したが，主に編集回数に関する特徴の取り方を実験で比較した．同時期の関連研究の結果より予測精度が低いが，実験に基づいた特徴評価ができたと言える．

化学物質のラットに対する反復投与毒性をベイジアンネットで評価するためのシステムを構築した．ネットの構造は，基本的には特徴的部分構造，診断，エンドポイントの３層からなる．500物質のデータベースから，7種の診断に対して特徴的な部分構造をマイニングし，さらに特異的な相関をネット構造に取り入れた．推論結果に矛盾解析を適用し，専門家の判断に資するネット表示を行えるシステムを作成した．

ソーシャルWebサービスにおいて、他のユーザとのコミュニケーションや、コンテンツへのアノテーションなどといったユーザの行動は重要な役割を果たす。ユーザの行動は、ユーザ、文書、キーワード、場所など、複数の異種オブジェクトを巻き込んだ関係データとして表現されるため、これらを限定されたデータから予測することは困難である。本研究では、観測データの疎性に対して頑強な多オブジェクト間関係の予測法を提案する。

薬物開発研究においては、第一に、膨大な候補構造空間の中から、注目する活性発現が期待される候補構造を探し出す必要がある。本研究では、分子骨格に対応する多様なNTG（Non-Terminal vertex Graph）よりスーパーグラフを生成し、このNTGスーパーグラフに対する部分グラフマイニングにより、特定の薬理活性の発現が期待される薬物の新たな候補骨格構造の探索・発見のための手法について議論する。

In this paper, we are introducing a new method to improve search engine capabilities by user preference achieved with the help of community's proxy logs. The goal is focused to build a custom search engine that providing community-specific results. To achieve such search engine, we use proxy server logs from Network Operation Center of EEPIS-ITS and fetch the url and user field as a base for our work. Then, we use tf-idf algorithm to convert those textual data into a machine friendly numerical data. To find topics based on those url, we cluster it into 10 or more preferable clusters using k-means algorithm. Getting the result of that method, then we crawl the title and meta information from all of the clustered url to find the actual topic. Those result, finally would be our base to create the search engine. Lastly, we use vector space model to provide a search result from user's query.

ネットワーク構造を持つデータには,ネットワーク内ノード同士のリンク以外に,異なるネットワークに属するノード同士のリンクがあり,このリンクの予測は重要なタスクである.このリンクを予測する手法として,ペアワイズ類似度を用いたリンク予測法が提案されている.本論文では,既存のペアワイズ類似度では用いていない,異種ネットワーク間リンクを用いた新たなペアワイズ類似度を提案し,予測精度を比較し良好な結果を得た

近年，複数のWebサービスを連携させた複合サービスの構築が必要になっている．本研究では，複合サービスとしてのサービス品質とプライバシー情報に対する保護を同時に考慮したサービス連携モデルの構築を目的とし，シミュレーション実験を行った．実験結果より，プロバイダのプライバシーポリシーの変更によりサービスの入れ変わりがおき，プライバシーポリシーを考慮した新たなサービスが抽出され，モデルの有効性を示した．

Twitter上の社会的ネットワークがもたらす情報接触やコミュニケーション環境は、意見の異なる他者への接触機会を促進させるのか、あるいは、選択的接触を促進させるのか。本研究では、これらを探るための基礎的分析として、社会調査のデータと、Twitter上で得られる個人の行動ログのデータを結びつけた分析により、個人の社会的態度とTwitter上で形成するフレンドや情報接触環境の関連性について探る。

インターネットの普及により、ネット上での評価情報（口コミ、レビューなど）は消費者の消費行動に大きく影響を及ぼすようになっている。しかし、消費者への正確な評価情報の推薦、評価の正当性など、未だに多くの課題が存在している。こうした背景に基づき、本研究では評価情報中のコメント文に着目し、消費者、提供者、評価者に対して、それぞれの立場や目的に応じた評価情報の有効的な利用について提案する。

様々なキーワード・場所に関する検索を行う地理情報検索の研究がこれまで行われてきた。しかし、地理情報検索を実際に利用するためには、キーワードと場所の両方を指定しなければならなかった。そこで、クエリの入力を支援する仕組みとして、指定した場所に特徴的な語の提示を行うことにより、場所の指定だけでキーワードを想起させることが必要であると考えた。本稿では、この特徴的な語の提示の手法および評価について述べる。

情報へアクセスするかどうかの判断は提示された情報を元におこなわれる。例えば、Webコンテンツであれば検索エンジンが提示するタイトルやスニペットが用いられる。提示される情報によっては、良質な情報であってもアクセスが阻害される場合もある。逆に不十分な情報であってもアクセスが促進される場合もある。本研究では提示される情報によりユーザの行動がどのように変化するか検証し、Webインタフェースの一検討を行う

Wikipedia の共同編集という特徴は編集者間内容や編集方向に関する意見の差などが生じる可能性も同時に持っている。 Wikipedia の編集者達はこういった事案を解決するためにノートページやユーザーページで議論を行っている。本研究では編集者間の議論を分析して編集者の議論能力を算出する手法の提案を行う。提案手法を用いることにより議論における編集者の特徴を把握し結論形成に与える影響を考察する。

近年，急速に拡大したインターネットの情報をまとめるためのサイトが登場している．本研究ではこのようなサイトを情報統合サイトと呼ぶ．今回は情報統合サイトを，宿泊サイトに特化して作成する．つまり，宿泊サイトのプラン情報を統合し，ユーザーの負担を減らすようなシステムの提案をすることを目的とする．結果は14073 件のデータの結合に成功し，タグ検索等でユーザーが入手した情報を整理することを可能にした．

近年Twitterユーザの中で流行している，本研究では，テレビを見ながらTweetする行為に着目し，これらのTweetを感情分析することにより録画番組のシーン探索に利用するシステムを提案する．まず，番組放送中の番組関連Tweetを収集し，それらの形態素情報と顔文字情報からTweetに表現された8種類の感情を推定する感情分析機構を実装する．さらに感情分析結果を可視化したシーン探索システムを開発した．

本論文では，テンプレートを利用したメタデータ付与機能を備えたカメラシステムを提案する．記録ツールとしてカメラを利用する場合，画像だけでなく被写体特有の種々のメタデータの記録も重要となるが，そのためには撮影後に改めて写真管理システムを利用するのが一般的である．提案システムではカメラとメタデータ入力フォームを一体化したテンプレートを用いることで，撮影とメタデータ付与を一連の操作として行うことができる．

ソーシャルメディアでは多くのユーザーが活発な情報交換を行っており、情報が短時間で拡散するという特徴がある。しかし、これらの中にはデマ情報も含まれており、デマ情報の拡散が問題視されている。本研究ではTwitterにおけるデマ情報およびデマ訂正情報の拡散に焦点を当て、これらの拡散の様子を解析するとともに、感染症の伝播モデルを応用した拡散モデルを提案し、早急なデマ拡散の収束を目的とする方策を検討する。

東日本大震災は日本に長期間に渡ってさまざまな影響を及ぼした．本稿では，Twitterにおいて震災に関連した話題に用いられた単語を抽出し，それらの単語と他の単語との関係の時系列的変化を分析し，震災発生から時間が経過するごとに，どのようにユーザの関心が変化していったかを推定する．

2011年の東日本大震災はソーシャルメディアに大きな影響を与えた．その中でもTwitterは，その性質を大きく変貌させ，情報の拡散に大きく貢献した．これらのソーシャルメディアは災害時の情報源として期待されている．本研究では，Twitterのコミュニケーションによるネットワークの構造変化がTwitterでの情報伝播にどのように影響するのかを分析する．変化したネットワークは情報伝播しやすくなっていた．

ソーシャルメディアにおいて特定のトピックに関する情報発信が一時的に急増する情報共鳴現象が起こるメカニズムを適応的ネットワークモデルによって解明する．

多くの研究者によってSNSネットワークやWorld Wide Webなどの複雑ネットワークの解析が行われてきた．近年ではコミュニティ構造に着目した研究が盛んである．我々は交グラフと意味的な情報を用いた階層的クラスタリングによるコミュニティ抽出手法を提案してきた．本研究では提案する手法をTwitterネットワークに適用，評価し，その有効性を検証する．

複雑ネットワークでは電力網の構造やその頑健性が調べられてきたが，実際の電力潮流に沿うフローの発生源の設置場所は考慮されていない．一方，今後自然エネルギー等による分散型電源が各所に配置されていくことが予想され，発生源の位置がフローにどのような影響を与えるかを知ることが重要になる．本研究では，ネットワーク上のフローがその発生源の位置に応じてどのように変化するかを明らかにする．

これまで故障と攻撃の両方に強いネットワークとして、２極次数分布ネットワークが提案されているが、先に著者が提案したスモールワールド性をもつn-Starネットワークの障害耐性を、スケールフリー・ネットワークや２極次数分布ネットワークとの比較実験を通して明らかにする。その結果、従来のネットワークよりもロバストなだけでなく、障害時でもスモールワールド性を保持できるという優れた特性を持つことが分かった。

従来からＡ＊系の探索アルゴリズムは必要なメモリ領域が深刻な問題と考えられているが、クラウドの普及により、膨大なメモリ資源が利用可能になった。一方、資源の使用が課金の対象となるので、クラウド上の探索アルゴリズムは問題解決力と、金銭的コストのバランスを図る必要がある。本研究では反復的に資源を要求する手法（ＩＡ）を提案して、ＩＡの有効性を理論的な解析、及び実験的評価により実証する。

本研究では，一階述語論理の結論発見システム SOLAR の分割統治法導入 による高速化手法を示す．結論発見は演繹・帰納・発想推論を実現する手 段として，多くの応用分野に適用できる有用な枠組みである．本研究では， 分割統治法の統治ステップにおける部分問題の解の組み合わせ数削減の ため，解集合のトライ構造表現を利用した効率的な統合や，高速な単一化 アルゴリズムの導入による効率改善を提案する．

本研究では，解くのに非常に手間のかかるグラフ彩色インスタンスを組織的に生成する方法を開発している．本方法は，極小非可解構造（MUS）を互いに繰り返し埋め込むことにより，任意に大きく難しいインスタンスを安定的に生成するものである．本報告では，本方法に必須のMUSを，遺伝的アルゴリズムを用いて導出することを試みる．また．生成したインスタンスを解く計算量が問題サイズの指数オーダになることを実験的に示す．

本研究では,室内の平均演色評価数を最大化するシステムを提案する．シャープ製4原色フルカラーLED照明を用いて実験を行い，提案手法の検討を行った．平均演色評価数は分光分析器より取得した．最急降下法を基に作成したアルゴリズムを用いて平均演色評価数を最適化し，室内環境の改善を行う．この結果より，提案手法を用いることで従来の室内環境よりも，演色性が良い室内を実現することができた．

近年，命題論理の充足可能性判定問題(SAT)を非常に高速に解くことが可能な SATソルバーが実現され，SAT技術を多分野に応用する研究が急速に拡大してい る．本研究では，組合せデザイン分野の問題の一つであるパッキング配列構成 問題に対して，制約充足問題としての定式化およびSAT符号化を用いた解法を提 案し，その有効性を検証する．

A novel approach to cooperative path-planning is presented. A SAT solver is used not to solve the whole instance but for optimizing the makespan of a sub-optimal solution. This approach is trying to exploit the ability of state-of-the-art SAT solvers to give a solution to relatively small instance quickly. A sub-optimal solution to the instance is obtained by some existent method first. It is then submitted to the optimization process which decomposes it into small subsequences for which optimal solutions are found by a SAT solver. The new shorter solution is subsequently obtained as concatenation of optimal sub-solutions. The process is iterated until a fixed point is reached. This is the first method to produce near optimal solutions for densely populated environments; it can be also applied to domain-independent planning supposed that sub-optimal planner is available.

本論文では，ハミルトン閉路問題を命題論理の充足可能性判定問題 (SAT)に符号化し解く新しい方法を提案する．提案手法の特徴は，閉 路が単一である条件を符号化せず，複数の閉路が求まるたびにその 否定の条件を追加する方法を用いている点にある．このようなイン クリメンタルSAT解法を導入することにより，SAT技術を用いた既存 手法よりも優れた性能を示すことが確認できた．

SAT問題とは、与えられた命題論理式の充足可能性を判定するものであり、回路検証問題などの様々な分野に応用されている。このため、SAT問題をより高速に解くことできるソルバを作成することは重要である。 本研究では、既存の学習節評価基準であるLBDを拡張したTrueLBDという新たな評価基準を提案し、さらに、LBDの値の更新について新たに三つの手法を提案する。また、それらを比較検討し、その結果を示す。