特徴選択は，学習プロセスにおける前処理や，データ・モデルの解析において，重要となるタスクの一つである．本研究では，ランダムに生成した複数の候補解を用いて理論的保証を持つ近似解を計算する枠組みである，乱択アルゴリズムを特徴選択へ適用する方法に関して議論する．そして，人工データや実データを用いてその経験的性能について調べる．

大規模データから省メモリかつ高速に学習を行う手法として，L1正則化付きオンライン学習アルゴリズムが複数提案されている．しかし，これらの既存手法は予測に有用であっても出現頻度の低い特徴をモデルから排除してしまう性質があった． 本研究では，低頻度かつ予測に有用な特徴を予測モデルに動的に組み込める新たな正則化手法を提案する．さらに，本手法の理論解析と実験による評価を行い，本正則化手法の有用性を示す．

能動学習とは、教師データの作成コストが大きい場合に一部のデータだけに選択的にラベルを付ける方法で、学習に必要なデータを減らすことができる。教師データが少ない場合に有効な手法として他に転移学習が挙げられ、データの豊富な他のタスクの情報も利用して学習を行う枠組みである。本研究では、オンラインな転移学習に能動学習の考え方をとりいれる方法を提案し、これによって少ない教師データで良い学習が行えることを示す。

CMA-TWEANNは、ニューラルネットの構造と結合強度を効率的に探索する手法として知られる。本研究ではCMA-TWEANNの欠点である構造拡張の単調性を解決すべく、種分化モデルを導入する手法を提案する。強化学習タスクを用いた実験によって、提案手法で得られるネットワークが既存手法を用いる場合に比べ小型でありながら、性能が高く、また汎化性能も高いことを示す。

連続値の知覚入力を持つ問題環境に強化学習を適用する際，問題環境に適した離散化を行わなければ不完全知覚問題が発生してしまう．これに対応するため，ガウス型の状態関数を用いた手法が提案されている．本研究では行動にノイズを含む問題環境への対応を考え，この離散化手法をTD学習に適用した手法を提案する．本手法の有効性を，コンピュータシミュレーション上の経路探索問題で示す．

大規模かつ非線形システムにおける最適制御問題では、低次元の特徴空間の抽出とその特徴空間上での最適制御を考える必要がある. 本研究では、システムのダイナミクスは低次元の非線形多様体上のダイナミカルモデルで表現できると仮定し, システムダイナミクスの低次元表現の獲得とその低次元表現上での最適制御を同時に実現する枠組みを提案する.

病気に関連するたんぱく質に対して有効な化合物を探索するインシリコ創薬において、SVMを用いて新薬の有効性を判別する。本研究では従来機械学習で用いられなかった、化合物とたんぱく質の結合スコアを用いて判別を行う。このとき、独立した結合スコア改善手法を統合した特徴量によって識別を行う。さらに、識別が困難な事例に対し、回帰機能を用いて結合スコアを改善し、有効な化合物の探索に貢献する。

モジュール構造を持つ知的システムでは，単純な制御が可能なモジュールを複数用意し，それらを組合せることで複雑な問題に対応しようとする研究が行われてきた．本研究では，モジュールの組合せ方を限定しないことを特徴とするモデルを提案し，モジュール自体の学習とモジュールの組換え系列の学習を同時に行う．学習を同時に行うことで，組換え系列の学習だけでは解くことができない問題にも対応できることを示す．

筆者らは，ユーザの「好み」を理解し，学習するコンピュータを目指している． 本研究では，ユーザの「好み」の例として，「顔」の好みを分析する． 擬人化された人の顔を持つアニメーやエージェントではなく，人間の顔写真を用いる． 「顔」に関するユーザの好みの分析から，好みの顔の作成方法とその利活用について議論する．

文章題の解き方を帰納的に作成するツールの仕組みについて説明する。ツールには、小中学生に説明するように、例題の文と解き方を図および答えを出す式で与える。図は、〇〇、あるいは線分（数直線）と、文章中の文字とで成り、図の遷移が、合わせる、分ける、などと対応するようにする。ツールは、例題の文と解き方を汎化するが、このとき、すでに作成した解き方を組み入れる。解けない場合には、メタレベルの打開策を作成する。

我々は、MuSTへの参加を通じて、テキスト中の数値を手がかりとしたトピックの抽出に 取り組んできた。本発表では、我々の作成したグラフ自動生成システム、及び、 テキスト中の数値マイニングとしてのその後の展開について紹介する。

時系列データの言語化については，自然言語処理の分野におけるテキスト生成のながれを汲むものから，言語化をする際の表現のあいまい性を捉えたものまで様々な研究がなされてきている．本研究では，それらの研究とは別の視点で時系列データを巨視的な観点から捉え，時系列データの形状を捉えて言語化するアプローチや複数の時系列データの関係を説明する言語化への取り組みなどについて紹介する．

本研究では，自治体がウェブ上に公開している地方議会会議録を収集し，さまざまな分野の研究者が利用できるコーパスの構築を目指している． 本論文では，コーパス構築に向けての取り組みについて述べるとともに，コーパスを公開する際の問題点についても触れる． さらに，コーパスを利用した情報工学や社会言語学などの研究についても述べる．

これまで筆者らは特許明細書から技術が解決している課題や、技術がもたらす効果を抽出・整理することで価値の高い発明の発見を助ける、特許文書マイニングツールの研究開発に取り組んできた。本発表ではこれまでに発表してきたこれらの取り組みについて今一度振り返るとともに、今後の展望について述べる。

SPARQLを用いた検索では，オントロジーで定義された概念を用いる．しかし，検索対象が持つオントロジーと検索を行う者が持つオントロジーが異なる概念化を行なっている場合には，検索者が持つオントロジーに基づいた検索を行えるようにしたい．このために，本発表では，クエリ変換によりオントロジーの差異を適切に反映する手法を検討する．

近年，様々なオントロジーが構築されており，それらを利用した応用アプリケーションの開発が進められている．アプリケーションを開発する上で，開発者が求める情報をオントロジーから抽出することは重要である．本研究では，開発者の目的に応じた情報を適切に抽出するための多段階展開型オントロジー内概念検索手法を提案する．さらに，提案手法によるプロトタイプシステムの開発とLOD検索への適応の検討を行った．

LODで多く用いられているSPARQLのような問い合わせ言語は，事前にスキーマについての理解がなければ適切な検索クエリを作成することができない．そこで我々が提案しているファセット検索を拡張した多面的メタデータ検索をLODに適用することで，スキーマの理解なしに多様な条件を用いたLOD検索を実現するとともに，LODの特徴を利用した複数のEndpointを横断する関連検索も実現する．

The Linked Open Data (LOD) includes over 31 billion Resource Description Framework (RDF) triples, but only interlinked by around 504 million RDF links. Linking related or identical instances in the LOD can help semantic web application developers easily collect data from various data sets. However, because of the heterogeneity of ontology schema in the LOD, it is difficult for them to query the data sets without manually learning ontology schema. An automatic ontology schema integration method can help us to detect and integrate important ontology schema for linking related data. Since the links between related resources construct a linked network, we can detect linked graph pattern from the linked data. By analyzing the graph patterns, we can discover related predicates and the core predicates that are used for linking related instances. Our approach performs ontology similarity matching method on the linked graph patterns to identify related predicates from different ontology schema. Using the automatically integrated ontology schema, semantic web application developers can easily understand the links between instances and effectively query on the linked data sets.

読みたい本を選ぶとき、好きな作家の別の著作など、既に興味を持っている作家を参考にする場合がある。興味のある作家と強い関係を持つ作家を推薦する場合、ユーザはこの新しい作家に対しても興味を持つ可能性があると考えられる。本研究ではユーザが興味を持っている作家に対して、様々な関係を持つ別の作家をDBpediaを用いて探し出し、その中で特に関係が強いと考えられる作家を推薦する手法を提案する。

ライフサイエンス分野では膨大な知識発見がなされ、BioLOD.orgから大規模にデータ公開されている。しかしLODが巨大化しすぎて、全ノード数は8百万、リンク数は2千万を超え、従来のSPARQL検索技術をそのまま適用できない。そこで我々は、全データをオントロジーで体系化し、SPARQLクエリをオントロジーに基づいて視覚的に作成して実行できるBioSPARQL.orgを公開した

本研究では，地域社会での住民参画を促進するWebプラットフォームO2を開発中である．オープンガバメント実現のため重要とされる透明性，参画，協働のうち，特に透明性と参画に焦点を当て，その基盤インフラの実現を目指している．本発表では，そのために設計・公開したLODデータセットSOCIAについて報告する．さらに，SOCIAを用いた議論支援手法と，コンサーン・アセスメントへの応用について述べる．

本研究では，地域社会での住民参画を促進するためのWebプラットフォームO2を開発中である．住民参画を促進するためには，地域の社会問題を理解するための関連情報が必要となる．関連情報の提供のために，ニュース記事やマイクロブログなどのWebコンテンツをLinked Dataとして構造化するシステムを提案する．また，住民から得られた意見を整理する作業であるコンサーンアセスメントへの応用についても述べる．

本研究では地域社会での住民参画を促進するためのWebプラットフォームO2を開発中である．Web上のニュース記事やマイクロブログなどを関連情報として利用し，地域社会問題における議論支援システムを試作した．関連情報によって議題の背景知識の理解が深まり，住民からの意見入力の促進が期待できる．入力された意見に質問・アイデア・ツッコミなどのタグを付与し，Linked Data上で住民の議論を構造化する．

誰でも簡単にデータをRDFでウェブに公開できるプラットフォームLinkData.orgを構築した。ユーザは普段使い慣れたテーブル形式 でデータのスキーマを定義することができるとともに、テーブル形式のデータと対比させることで、RDFとは何かを分かりやすく学ぶことができ る。LinkDataの運用・普及活動を通し、有用性を検証した結果、RDF教育及びデータ公開化運動の推進において効果が認められた。

本発表では筆者らが現在進めている生物種に関連するデータをLinked OpenData化する試みについて紹介する。生物種の情報は生物多様性問題や環境問題において重要であるが、様々な分野に関わるため、相互にうまくリンクする仕組みが必要である。このためにはLinked　OpenDataの方法が有効と考えて現在基盤システムを構築している。この構築にあっての課題や現状について説明を行う。

ライフサイエンス分野では多様かつ膨大なデータが生み出され多くのデータベースが構築されているが、我々はそれらのRDF化によるデータベースの統合を目指した活動を進めている。その一環として生物医学分野における書誌情報データベースMEDLINEを処理して構築した略語データベースのRDF化を行い、RDF化されているDBpediaやライフサイエンス辞書へのリンク情報を含め、公開した。得られた課題などを報告する

　多数の社外標準化活動従事者がいる総合情報通信企業において、活動者の定期活動レポートを、自然言語処理で解析してメタデータを付与、その活動を見える化した。 　この結果、各標準化活動従事者のテーマの関係性をネスト状に表現できるようになった。これにより、例えば前任退任時に、近いテーマ・人脈を保有する活動従事者を合理的に抽出し、後任候補を選定できるようになった。今後は組織的な人材育成での活用も目指す。

Linked Data (RDF) はLODとしてだけでなく、組織内での情報統合の基盤としてクローズドな環境での活用も期待される。本論文では、顧客名などの情報を含むRDFを秘匿化して活用する手法について、KnowWho検索の事例を交えながら説明する。

本研究では，金融庁EDINET上でXBRLの形式で公開されている財務情報を利用してLinked Dataの構築を行う．XBRLを利用したLinked Dataは企業情報及び財務情報のLODのコアとしての活用が期待される．また，構築したLinked Dataを利用したアプリケーションのシステムアーキテクチャ及び大規模なLinked Dataを取り扱う方法について提案と検証を行う．

近年,観光情報案内に関するサービスが続々とリリースされている.しかし,これらの多くは年齢, 嗜好など多種多様な属性をもつユーザに対して常に同一の結果を返すため,必ずしも各ユーザにフィットした情報が提供されているとは限らない.本研究では,Linked Data化した観光情報サイトのデータと,オントロジーを利用することで,ユーザの嗜好との適合性が高い観光スポットを推薦するサービスを提案する.

著者らは個々の博物館に分散している作品，作者，所蔵館などの博物館情報を，LODAC Museumと呼ばれるLinked Open Data(LOD)として統合し，その活用を試みている．本発表では，新たに収集した博物館情報のLOD化に伴うメタデータ設計と情報の相互運用性についての考察，ユーザによるLODへのアノテーション，地域情報に含まれるイベント情報との連携活用の事例などについて報告する．

本研究では企業内における社員日常行動履歴から情報漏洩メールの発生を予測することで，未然にこれを防止するシステムについて検討する．社員日常行動履歴とはメール送信回数，PC利用時間帯，WEBアクセス回数，出張回数，セキュリティ研修受講時間など企業内における様々な社員の行動に関する情報である．これらの情報と情報漏洩メールとの因果関係から情報漏洩メールの発生を事前に察知するシステムについて考察を行なう．

本研究では多くの企業においてPowerPoint形式で表現される提案書のための文書情報管理システムの開発を目指す。URIを用いて提案書をスライド単位で管理し、RDFにより属性を付与し、類似スライドを関連付けることで既存提案書の再利用効率の向上、特に候補スライドの網羅的な検索を実現した。ケーススタディにより、本システムを用いることで効率的に広い検索領域から適切なスライドを抽出できることを示した。

角膜再生医療において，研究者は培養細胞の状態を確認する為に，細胞の密度や形状などの計測を行っている．この計測の際に，既存の解析ソフトでは画像処理の知識が必要であるなど，様々な負担がかかっている． 本稿では，遺伝的プログラミングを用いて角膜内皮細胞画像から細胞領域を抽出し，特徴量（細胞密度，六角形細胞数，細胞サイズ）を自動抽出するアルゴリズムの検討を行い，その有効性を確認した．

高等学校への進学を目指すに当たり直面する受験校選定という場面には，生徒の選定理由が曖昧であることや，選定支援を行う教師に大きな負荷がかかるといった問題がある．そこで，教師の負担を軽減し生徒の主観を考慮した受験校選定支援を目的として，協調フィルタリングと模擬育種法を組合せた受験校選定支援システムを提案する．そして，現役高校受験生とその担当教師を対象とした実験により，提案システムの可能性を示した．

コンピュータ将棋においてあから2010等の合議アルゴリズムの有効性が示されている。 本研究では、合議の際に意見が優先的に採用されるリーダーの存在について注目する。 リーダーの決定には、参加プレーヤに適切な評価を与える必要があるが、本稿では、リーダーを決定するためのプレーヤ評価方法として意見の採用実績、盤面評価値を利用する。 また、計算機実験を行い提案手法の有効性について考察する。

近年ディスプレイ広告の市場規模は拡大している．現在広く用いられている広告モデルはインプレッションの順序を考慮していないものが多い．本稿の目的は広告代理店の立場からのコンバージョン率の改善である．本稿では広告掲示系列に着目し，強化学習を用いてコンバージョン率を改善する広告掲示系列を求めた．結果，系列の情報を考慮した広告掲示系列は，考慮しないものと比べてコンバージョン率を改善することが分かった．

本研究ではフルカラーLED照明を用いて任意の場所に設置したセンサ位置に対して任意の照度及び色温度を実現する手法を提案し，その手法を基にシステム構築及び検証実験を行った．本システムは照明点灯光度とセンサ取得照度より動的に算出された影響度を用いてセンサ位置を把握し，それを基に制御することで，最適な光度，光色で点灯を行う．実験の結果，照度及び色温度共に目標値に収束し，本研究の提案手法の有効性を確認した．

本研究室では、分子構造情報の表現手段の一つとして、分子グラフを符号化し、符号列から楽譜を生成し、MIDI音源を利用して演奏する「分子ミュージック」の研究を進めている。従来手法では、構造が類似しているにもかかわらず、生成される楽譜に大きな違いが生じる場合があり、音楽的にも不安定なものとなっていた。そこで、分子グラフの骨格毎に明確な違いを表現し、音楽理論を反映した楽譜生成アルゴリズムを提案する。

知的照明システムを運用するにあたって，様々なコストを必要とする．主にシステムの運用費・導入費の2つに分けられる．本研究では，知的照明システムにおけるそれらのコストを，クラウドサービスを利用して構築することによって削減する事を目的とする．これにより，知的照明システムを導入するオフィスビルのオーナー側のコストを削減することができ，テナント側は知的照明システムをサービスのように利用することが可能になる．

非侵入型モニタリング実現のためには，一般家庭の電力検診メータ付近で計測される総負荷電流におけるある時点間の高調波特性の変化と，各電気機器の高調波特性とを比較照合する必要がある．本研究では，各電気機器のオン／オフ状態を推定するコサイン類似度に基づく高調波特性の照合方法を提案する．また，推定対象以外の電気機器が動作するなどノイズが多い一般家庭における測定データに提案方法を適用した性能について報告する．

我々の目的は、ユーザーのプライバシーを考慮し、低解像度のセンサを使いセンサ反応要因が侵入者か否 かを推定するシステムの開発である。センサ反応要因を推定するために、複数の低解像度センサの情報から、物体カテゴリ毎に用意する行動モデルのモデル尤度を求める。モデル尤度の計算にはパーティクルフィルタを利用する。提案アルゴリズムにより、多様な住宅環境に対してロバストに侵入者か否かを推定できることがわ かった。

オフィスワーカに個別の明るさを提供する知的照明システムにおいて，照度センサの移動に伴った消費電力量削減のための消灯制御を提案する．本システムでは，照明の光度とセンサの照度における回帰分析から位置関係を把握しているため，センサの移動の観点から照明を消灯できない．そのため，センサの移動検知を設け消灯している照明を点灯させる．これにより，センサの位置に応じて不要な照明を消灯し省エネルギー性を示した．

実際に聞くまで中身を把握できない音楽を，短時間で直感的に把握する一手段として可視化が有用である．また音楽鑑賞の際，次に聞く曲を逐一選択する方法よりも，プレイリストやアルバム単位で音楽を選択する方法のほうが一般的だと考える．そこで「1画像で1プレイリスト」を表すプレイリスト単位の音楽の可視化を提案する．本研究では，各楽曲から抽出した特徴量に基づき，楽曲に色を割り当て，SOMを用いて楽曲を配置する．

現在、情報を収集してインテリジェントなサービスに結びつけるライフログからのデータマイニングやパターンマッチングの研究に注目が集まっている。しかし、障害者の車いす走行データを解析•処理した研究例は少ない。そこで本研究は、車いす利用者走行実験によって得られた3軸加速度時系列データから、機械学習によって車いす走行行動を推定することを目的としている。本稿ではこれまでに行った分析結果について報告する。

推薦システムは，大量の情報の中から関心のある情報を抽出するための手段として普及している．しかし，関心がないものとしてフィルタリングされてしまい，多様な情報に触れる機会を奪っているとするフィルタバブル問題が指摘されている．この問題に対し，ある観点・情報について中立性を保証する推薦システムを提案する．

近年、GPSなどのセンサ機器を用いて大量の個人の行動履歴が蓄積されつつある。位置情報履歴を用いてユーザの次の訪問地を予測するタスクは、ユビキタスサービスの基盤として重要である。 本研究では、ユーザの移動系列を行列表現し、行列分解を利用して訪問地予測を行う方法を検討した。 正則化項として、ユーザの属性情報や訪問の頻度情報を導入することで予測精度の向上を目指した。

SNSなどのWebサービスにおいて、ユーザ同士の交流を活性化させるためにユーザ推薦機能がある。 過去提案されてきた手法は既存の友人関係ネットワーク全体を利用するものがほとんどだが、本研究では多くのSNSに存在するコミュニティ機能のネットワーク構造を利用し、関係の属性を生かしたユーザ推薦手法を提案する。

本論文では，ユーザに内在する感性モデルを対話型遺伝的アルゴリズムを用いて同定し，その情報からパーソナライズされた記事推薦手法を提案する． 提案手法では，感性モデルにおける概念語ネットワークによる単語間の類似度を近傍の定義とすることで，遺伝的操作を可能とし，推薦記事を探索する． シミューレションにより，本手法により類似したキーワードを主題とする記事が推薦結果に現れる可能性を示す．

本研究は，コミュニケーションに着目したTwitterフォローユーザ推薦手法を提案し，その有効性を検証することを目的としている．既存研究では，フォロー情報に基づく推薦手法を用いており，各ユーザ間のコミュニケーションを考慮していない．そこで本研究では，コミュニケーションに基づくフォローユーザ推薦手法を３つ提案する．評価実験の結果，関与・フォロー型推薦の有効性を確認している．