ソーシャルメディアにたまった個人ログ，集合知を活用し，その人が今まで気付いていなかったが重要だと感じるニュースの推薦を行う．従来の研究では，自分が今まで過去に見た情報に似たニュースを推薦する研究が多かった．本項では，そういった過去に見たものに似た情報ではなく，過去に見た情報のログに基づき，その人が次に興味を持ちそうな情報を予測して，推薦することを目的とする．

テレビ番組のオンデマンドサービスでは、番組選択中の視聴者に関連番組を提示する機能が重要となる。そこで我々は、EPGに含まれる番組概要文を利用して効果的な関連番組を検索する研究を進めている。本稿では、Webから取り出した単語間の関係（因果関係や上位下位関係など）を利用して番組間の類似性を評価することにより、関連番組を検索する手法を提案する。

　実店舗より取り扱い商品数の多い，Webショッピングでは，消費者自身の要求に適合した商品の選択が困難である． 　そこで，実際の販売員の接客プロセスに着目し，Web上の情報と合わせて活用することが，消費者の満足度の向上に繋がると考えている．本研究では，まず実店舗にて販売員の顧客に対する接客プロセス調査を行った．その調査結果と販売員の商品推薦のモデル化について報告する．

本論文では，震災に関する話題についての時系列のニュース記事集合，および， ブログ記事集合を対象として，トピックモデルを用いたトピック同定を行い， ニュース・ブログの間での話題の相関を分析する．本論文では，特に，各トピッ クと密接に対応するニュース記事集合・ブログ記事集合における話題がどの程度 まとまっているか，という点と，時系列バーストの有無との相関について分析を 行った結果を報告する．

「自分の身体」を出発点とする従来の多くの身体論に対して，本発表では，社会的インタラクションにおける身体の重要性はそれが他者にとって「見える」ものであるという点にあることを，日常会話とサッカーの事例分析に基づいて論じる．さらに，本質的に他者とのインタラクションに依存せざるを得ない動物としての人間にとって，この「見えるもの」としての身体という観点がどのような重要性を持っているかを考察する．

本稿では、様々な概念の基盤となる概念の獲得を身体性の観点から考察する。身体を持ったエージェントは、身体と環境との相互作用を通して世界を認識し思考を発達させてきている。我々人間の思考を支配している概念体系の基盤となるメタファー論における概念が、身体と知覚に接地される過程について考察する。知覚の制約と物理的制約に基づいた物理シミュレーションを用いて、様々な概念の基盤となる概念の獲得過程について論じる。

遺伝子発現の場「細胞」は生命の単位である。本発表では、多細胞動物人の身体をつくる物質と存在特性（ホメオスタシス）を踏まえ、自律生成系細胞の生存戦略「動的不安定性」と立位二足歩行の常態特性「不安定性」を比較し身体のあり方とその制御原理を考える。今回は、力学的なホメオスタシス維持について細胞と身体の二階層を比較し、人工世界を生み出した自然物である身体をもつ人間によって拓かれるべき重要課題を提起したい。

ヒトは模範演技や画像のような客体の視点で学んだ身体運動の型を、自らの身体の動かし方に変換する能力を持つ。自らの身体の動かし方を意識する主体的な自己の世界は、頭部に設定された座標をもとにして頭部以外の自己の身体と、耳や眼がある頭部から環境に向けて拡張された自己で構成される。この考えから、客体の視点を経由しない身体運動技能の伝授の効果を、身体各部に装着した加速度センサの記録を媒体として検討している。

空手の組手競技における駆け引きは一種のコミュニケーションである。両競技者は時々刻々と変化する競技状況のなかで相手の意図を読み、自らの意図した行為を為す。駆け引きを学ぶことは、すなわち自らの身体を通して環境を知覚し、働きかけるという身体性を理解するプロセスである。本研究はコーチングの実践を通じて、競技者が駆け引きを学ぶ際に身体性に基づくコミュニケーションが如何に為されていくのかを考察する。

東洋の伝統的な身体技法（太極拳など）は古い文明の哲学を起源とし、単に筋力や最大酸素摂取量で測定できるような身体機能・要素とは別の、こころとからだの調和を目指すことを第一にしている。またその根底には自分の身体を有機的につないで動かすシステムの意識、動きの洗練（調身）・こころの調整（調心）・呼吸法（調息）が三位一体となる調和の内観がある。東洋的身体技法の大学体育教育実践の報告を通して知の身体性を探る。

デザイン知という概念を提案する．デザイン知はデザインという行為に関わる知である．デザイン・プロダクトやその使用環境のありようや両者の関係に関する知，デザイン・プロセスに関する知，デザインできるという心身的な知がデザイン知を構成する．また，デザイン知を豊穣化する方法の探究について報告する．外化したアイデアとデザイナーとの身体的なインタラクションを促進し，デザイン知を豊穣化することをねらっている．

健全な生体制御では外部環境へのホメオスタシス、つまり、適応する生体反応が維持されているが、多くの疾病における発症早期は外部環境に適応する生体の自律制御システムが破堤している。特に脳血管障害では肢位・体動に伴う自律制御が崩され、機能回復に多くの時間が費やされることになる。今回、特定の方法論に準じた体位（ポジショニング）を試み、破堤している自律制御を可及的に再獲得する可能性が示唆されたため、報告する。

比喩表現を用いた理解や異なるドメインでの経験を通じた理解に対し，従来では知の転移と捉え言語の類推的思考に基づくモデルなどが提案されてきた．しかし「腑に落ちる」という表現があるように，これらは転移ではなく共通基盤としての身体が「ひとつ」存在するから生じる現象であると我々は考える．本研究ではそれこそが身体性であると主張し，音楽と生活の現場を例に複数ドメイン間において身体がどう作用したか考察を行う．

ヒトの行動変容に影響する因子である疼痛に関する脳領域(pain matrix)には、情動や自発的行動に関与する島、前帯状皮質といった領域が含まれる。従って、ヒトの自意識が疼痛の慢性化により変容することが示唆される。一方、慢性疼痛の一例である身体組織の退行性変性は、身体運動が組織に与える力学的ストレスに起因すると考えられる。今回は運動に介入し疼痛の制御に成功した例を通じ、意識の身体性ついて検討する。

知は環境との相互作用の上に成立しており，その相互作用こそが身体性だ．いや，そもそもこの主体と環境という分離がいけない．「境」などどこにも存在していないのだから．実は，この考え方は古来より様々な分野において異なる言葉で表現され，繰り返し主張されて来た．本発表ではそれらを概観し，知の本質に近づきたい．

信頼性と耐久性の高い完全固体で構成される電池を開発している。その際、電池の信頼性確保のために、非破壊評価を行い、解析結果を開発現場にフィードバックする必要がある。ただし、実機は実験室レベルに比べ、長期間かつ構造が大きくなるため、信号は膨大になり、人間での解析は事実上困難である。そこで、取得情報を解析し可視化する技術を開発することにより、電池開発者ならびに運用者の支援ができるシステムを開発している。

本研究では、燃料電池の損傷における力学的相関関係を把握するため、損傷時に生じる弾性波(AE)を分類し、さらにAEの出現についてその共起関係を調べて損傷パターンの抽出を行った。そこで我々は、2クラスタ間の共起性とクラスタ内の類似性を同時に考慮し、共起する2つのクラスタの範囲（要素）を決定する手法である共起クラスタマイニングを適用した。本研究により、燃料電池の損傷について新たな知識が得られた。

屋外を伝搬する環境音を1年間など長期にわたってモニタリングする場合，様々な不確実性によって音源の識別が困難なケースがある。例えば，自衛隊の航空機騒音の場合，運用の違いによるエンジンスラストの変化やその日の気象条件の違いなどにより，音源識別の主要因である音のスペクトル情報が大きく変化する。今回，基地の騒音の音源識別問題などをはじめとして，環境音の音源識別の現状を報告しシーズ側との課題共有をしたい。

オフィスワーカに対して、働き方の各種指標を提示し環境配慮への意識化を促すことでワークスタイル変革を支援するシステムを構築した。本システムでは、各人のオフィス内での位置と滞在時間をセンサーで計測し、 効率的に会議室が使えているかなどの指標によって各人の働き方をフィードバックする。本稿では、システムの概要と個々人の環境配慮への意識にどのような影響を与えたのかを報告する。

著者らはこれまで，ある特定地域の店舗群を対象として，経営に関する情報を共有し，サービスの質の向上や経営の合理化を目指したプロジェクトに取り組んでいる．本プロジェクトで目指す成果のひとつとして，食品ロスの削減がある．本発表では，著者らが開発を進めてきた飲食店における情報管理システムの諸機能を紹介し，環境問題に対する貢献の可能性や今後の方向性について議論する．

廃棄物排出源の可視化や内容物の内訳表示などを目的として，ゴミ袋などの廃棄物に1次元バーコードや2次元コードを貼付する試みが行われている．2次元コードは，1次元バーコードと比較して大量の情報を付与することが可能となる一方で，歪みの発生により1次元バーコードよりも復号が困難となる．本研究では，補助線を重畳することで，歪みやセルフオクルージョンに頑健な2次元コードとその復号方式を提案する．

近年、環境モデル都市や環境未来都市など低炭素社会実現に向けた取組が本格化している。これらの先進事例の事業情報は幅広く社会において共有され、他地域での事業展開を支援するべきものである。本研究においては、これら先進取組事例の事業情報を社会的に共有するためのデータベースを構築し、その有効性や今後の展開について議論する。

地域の持続可能性は、社会と環境の変化に適応することにより確保される。現在の地域ガバナンスは、地域から地球に至る様々なスケールの持続可能性を視野に入れた重層的なものとなっており、リスク事象と便益をもたらす施策を見つけること自体に困難を伴う。本発表では、適応のためのイノベーションをガイドする知識体系の構築を行った後、概念、地理、資料、Webの各情報が有機的に機能した知識共有システムについて検討する。

自然共生、脱温暖化、資源循環、安心・安全な生活空間の形成という環境的側面での持続可能性の課題群に対して，技術開発，制度設計，ライフスタイルデザインなど様々な解決方略の開発に関する分野において応用が期待される人工知能技術について、これまでの技術適用の事例の基礎的な分析や今後のAI的技術開発の展望に関する議論を行う。

道路交通施策の意思決定者にとって，道路環境を変化させた直後の過渡的な交通を予測することは，環境に関する知識が十分に浸透し収束した後の定常状態を予測することと同様に重要である．著者らはこれまで学習を用いた経路探索アルゴリズムの一つであるQ-routingを応用しながら過渡的な交通状況の再現を試みてきた．本講演では現実の問題にQ-routingを適用した際の経路選択行動の遷移の様子を報告する．

低炭素社会のモデルとしてスマートコミュニティが提案され，その中で，電気自動車の蓄電池機能を活かし，電力需要の調整を行うVehicle-to-Gridも考えられている．本研究では，電気自動車との電気の売買も含めたオークションにより駐車場予約の価格を決定するシステムを提案し，ドライバーの電気売却における割引見込みへの入札心理や入札パターンによる料金収入や社会的余剰の変化の分析を行う．

インターネット利用割合の増大に伴い、ネット販売が盛んになっている。商品は物流センターにて管理され、作業の多くが伝票に応じて商品を回 収するピッキング作業となっている。これらの作業は未だ人の手によって行われているところが多く、現場では簡潔なモデルによる作業の効率化が求め られている。本研究では簡単なルールによって、納品時でのストアリングにおいて，回転の速い商品が自然とまとまるアルゴリズムを目指す。

現在，物流事業者には貨物配送に係るCO2排出量の削減が強く求められている．複数の着荷主に貨物を配送する際，最短経路がCO2排出量最小経路になるとは限らない．また，貨物を複数の便に分割して配送する方が，CO2排出量が少なくなることもある．本研究では，複数の着荷主に対する貨物配送において，CO2排出量を最小とする複数のトラックへの貨物割当と配送経路を共生進化を用いて探索する手法を提案する．

新たな公共交通システムとして注目が集まっているオンデマンドバスについて実際に存在する都市形状を用いてシミュレーション実験を行うことで，固定路線バスとオンデマンドバスを利便性と採算性という2つの軸で比較，評価を行う．

外食店舗における接客業務は、顧客のニーズを適切に把握し顧客満足度の高いサービスを提供するための重要な業務である。本研究では、外食店舗におけるPOSデータや従業員の店内移動記録といった実データを用いて、接客従業員の業務や行動ルールをモデル化し、シミュレーションにより顧客の料理待ち時間、接客可能時間、従業員の労力といった観点からより効果的な従業員投入量や接客業務の改善方法について検討する。

近年、帰宅困難者誘導や屋外大規模イベントにおける大規模な群集流動を扱うツ ールが求められている。しかし、従来研究における歩行者モデルでは数万人から 数十万人を対象とすることは、計算機負荷的な観点から困難であった。本論文で は、大規模な群集流動を記述するための歩行者モデルを提案し、網羅的な分析のための枠組みを構築する。

マルチエージェントシミュレーションによる交通流の現実性を向上させるために，実世界における多種多様な車両挙動を模擬するエージェントの実現を目指す．本論文では，加速度センサを利用した運転者の挙動の計測と分析を行う．車両挙動の多様性を生み出す運転操作の個別性に関して，身体挙動データの分析から理解する事を試みると共に，人間の運転行動メカニズムの計算モデル化に関する知見の獲得を試みる．

近年，実世界情報の計測や状況の認識，知識の蓄積を可能とする研究が進み，社会システムにおけるボトルネックの発見や妥当性を検証する社会シミュレーションに対するニーズが高まっている．本研究では，シミュレーションを特定のルールに基づき網羅的に実行し，評価関数に対し最適な解を得る手法を提案する．具体的な問題として多数の歩行者を効率的に誘導する群衆誘導計画を網羅的なシミュレーションにより得ることができた．

知識ベースに基づいた語義曖昧性解消においては，語義概念間の関連性尺度が大きな役割を果たすが，複数の尺度を適応的に組み合わせて用いる研究は行われていない．本研究では、特定の対象語に依存しない，文脈情報と語義の間に一般に成り立つ関係を複数の関連性尺度を用いてモデル化し，そのパラメータを既存の教師データを用いて最適化する手法を提案する．また，実験によって既存手法と性能を比較した結果を報告する．

We propose a method to automatically associate documents from different domains such as scientific paper and patent. The proposed method enables cross-domain academic search on the scientific data. Borrowing ideas from multi-task learning and structural correspondence learning, our approach automatically identifies correspondences among the words from different domains using a small number of so-called concepts. Our method models the correlation between the concepts and all other words by training linear classifiers on the documents from different domains.

本研究では2文間の接続関係をSVMを用いて同定する手法を提案する．素性として接続関係を挟む2文よりも広範囲な情報を与えることや品詞などの表層的な情報や機能表現の意味情報など意味的な情報を用いた．評価実験の結果から，従来の用例利用型の手法に比べ判定精度向上が見られた．また，扱う前後文の個数や素性を変化させて実験を行うことにより，接続関係を判定するのに有効な情報が何なのかの検討を行った．

選択選好は自然言語処理の様々なタスクにおいて有用であり、古くから研究されてきた。本研究では、述語1つと格要素2つの3項事例の選択選好を、拡張したPLSIを利用してモデル化する。この拡張したPLSIでは、２項共起事例と３項共起事例の両方を学習データとして用いることができ、広範なデータからの確率分布推定ができる。先行詞選択実験の結果、提案手法が従来手法に比べて優位であることがわかった。

Logical conjunction and disjunction are expressed in the form of ``A, B and/or C" in English. On the other hand, mere sequences of comma often denote conjunction or disjunction as in ``A, B, C," in Japanese; otherwise, multiple conjunctive or disjunctive particles are inserted after each noun phrase as in ``A-to B-to C." This paper claims that commas between noun phrases always represent conjunction in Japanese, and that disjunctive reading is obtained through conventional implicature.

形式文法理論である組み合わせ範疇文法(Steedman(2000))による構文解析においては疑似曖昧性が生じるが、これを解消する手法として正規化パージング(Eisner(1996),Hockenmaier(2010))がある。本研究では正規化パージングを部分方向性組み合わせ論理(Ozaki and Bekki(2011))を用いて再定式化した上で、LiLFeSにより実装し、その効果を検証する。

我々は統計的機械翻訳の手法を使い，学習者の作文誤り訂正を行ってきた．これまでの研究では，単語から単語への訂正ではなく，文字から文字への訂正を行なう文字単位の手法を用いて性能を向上させた．一方で，文字単位を用いることで単語の情報は失われ，訂正できなくなる場合もあった．そこで本研究では，これまで行ってきた研究の文字単位の手法を発展させ，文字単位と単語単位を組み合せることで性能が向上することを確かめた．

ゼロサプレス型二分決定グラフ(ZDD)を用いて二値疎行列を用いて表現することによって、行列とベクトルの乗算に必要な計算回数を削減する手法が知られている。しかし、現代のコンピュータアーキテクチャ上では、計算回数の削減に見合った計算時間の削減はできていなかった。本稿では、メモリアクセスの連続性に着目してZDDによる行列の表現方法を改良することによって計算時間を削減する手法を提案する。

自然言語処理の意味論において，語彙の単位から構成的に，かつ確たる形式意味論の土台の上で文の意味を導出すること，およびその資源における研究者，タスク間の共有・連携を容易にすることに対し，オントロジーの技術が有効である．加えてこれとの自然な連携が可能な文法理論としてHPSGを挙げ，日本語文の含意判定タスクへの適用モデルを示すことで，この2つの技術による自然言語処理の意味論における有効性を論ずる．

実社会におけるネットワーク構造データにおいて，リンクが各ノードの個人情報である場合のリンク予測におけるプライバシ保護に関し問題提起と解決法の提案を行う．商取引ネットワークにおける取引相手の推薦からの個人情報漏えいなどを，各ノードが受け取る予測リンクから他のノードのリンク情報が推定されるリスクとして議論する．また情報漏えいリスクを大幅に低減しつつ，リンク予測の精度を担保するかく乱法を提案する．

本研究は、大規模災害を想定した診療記録のプライバシ保護に配慮した効果的なクラウドへのバックアップ方法に関するものである。本研究の目的は、緊急度の高い医療関連物資を効果的に避難所に配送可能にするための情報を提供することであり、この実現のために生命の危険に対する重要度に応じて情報を分類し管理方法を分ける「情報のトリアージ法」を提案し、Webアプリケーションとして実装を行い評価した。

ブラックリストを管理する業界クラウド等のデータベースに対し、信用調査のため自社の顧客を情報を問い合わせるシーンを考慮した場合、信用調査を行う会社は、自社顧客がブラックリスト該当者であることを業界クラウドを含めた外部に知られたくない。本稿は、自社顧客がブラックリスト該当者であることを外部に知られることなく、自社顧客のブラックリストに対する類似度を編集距離により算出可能な方式を提案する。

Many clustering methods have been proposed for analyzing the relations inside networks with a mixture of assortative and disassortative structures. All these methods are based on the fact that the entire network is observable. However, the entities in some real networks may be private, and thus, cannot be observed. We focus on private peer-to-peer networks in which all vertices are independent and private, and each vertex only knows about itself and its neighbors. We propose a privacy-preserving Gibbs sampling for clustering these types of private networks and detecting their mixed structures without revealing any private information about any individual entity. Moreover, the running cost of our method is related only to the number of clusters and the maximum degree, but is nearly independent of the number of vertices in the entire network.

近年秘密データを保護したまま情報検索を行うプライバシ保護情報検索が注目されている。しかしプライバシ保護情報検索はアルゴリズムに含まれる暗号演算のため、計算時間がボトルネックとなる。 本研究ではハミング距離を暗号理論的に安全に計算するプロトコルを提案し、Locality Sensitive Hashing を利用した高速なプライバシ保護類似検索の実現を目指す。

プライバシー保護データマイニングを実現するアプローチの一つに秘匿計算がある．秘匿計算は暗号化されたデータを入力とし，一度も復号することなく任意の計算を行う技術である．計算時間の大きさが実用上の課題であったが，近年の研究により単一の表の上で行う分析などの高級な計算が現実的な時間でできるようになってきた．本稿では複数の表を用いたデータ分析で不可欠な表の結合を秘匿計算上で効率よく実現する方法を提案する．

近年、位置情報を扱うサービスの利用が盛んになりつつあるが、プライバシを侵害しない位置情報の取り扱いも重要である。本論文では、k匿名化など単純な匿名化法では取り扱いが困難な移動シーケンスの匿名化法を検討する。クラスタリングを用いた連続値で表されている位置情報の抽象化とLKC-Privacyをベースとして、匿名性定義の拡張と順序制約の緩和を提案し、匿名化による情報損失を少なくできることを確認した。

複数の事業者が持つ多種多様なユーザ情報を安全に結合し、新たなサービスを創出することが期待されている。そのため、ユーザ情報を必要最小限の開示に留めながら結合し、ユーザが特定されない形に加工する分散匿名化プロトコルが注目されている。しかし、既存のプロトコルでは、事業者間でユーザ集合が一致しない場合にユーザ存在が漏洩してしまう問題が ある。そこで、ユーザ存在を隠蔽可能な分散匿名化プロトコルを提案する。