個人の感性を反映した楽曲の自動生成手法が提案されている．より好ましい楽曲を生成するためには，展開性や面白みの向上が不可欠である．楽曲の展開の基本は起承転結であり，統一感を保ちながら面白みを感じさせるには，起承転結の構成が重要である．本研究では，部分解の進化という共生進化の最大の特徴を活かし，起・承・転・結に相当する小節を異なる部分解集団で進化させることで，完成度の高い楽曲を生成する手法を提案する．

モデル生成法とDPLL法の２つの証明手法の特徴を踏まえて、各手法による極小モデル生成 の実現法を紹介する。１階のモデル生成器MGTPを命題に特化したMiniMGとDPLL型SATソルバーMiniSATの性能比較を行う。制約充足問題は基数制約を付加してSAT問題に変換して解くことができる。代表的な基数制約の符号化方式Totalizerの改良版を提示し、MaxSAT問題を対象にその性能評価を行う。

SAT技術の発展にともない、様々な制約問題をCNF（乗法標準形）による論理式に符号化する技術が広く実用化されている。一方、制約問題からBDD（二分決定グラフ）を構築することができればBDDの強力な機能を用いた多様なアプリケーションを考えることができる。本発表では、制約問題のBDDをCNFから構築することを考え、その効率化のための様々な手法について議論する。

各々の擬ブール制約をBDDを経由してCNFに変換し、それらをまとめて SATソルバで解く手法において，Avioらは制約の係数を2進展開し、昇順でBDD を生成することでそのサイズが多項式で抑えられることを示した．本論文では、 2進展開された制約から降順でBDDを生成してもそのサイズが多項式で抑えられること示す．また、展開法の拡張を提案し、MiniSat+に実装・実験した結果を述べる．

重み付きMaxSAT問題を解くQwMaxSATの実装法とその評価を述べる． QwMaxSATは重み無しMaxSAT問題用のQMaxSATを拡張したもので， 基数制約のSAT符号化とSATソルバーを組合わせて実装されている． 重み付きMaxSAT問題では，巨大基数を扱うのでそのSAT符号化も巨大になる． 幾つかのSAT符号化による比較実験により，問題に適した符号化を明らかにする．

本論文では，分散制約最適化問題に対して乗算型重み更新法に基づくアルゴリズムを二つ提案する． 一つは，線形計画問題に基づく解法で，線形計画問題の最適解に収束する．もう一つはゲームに基づく解法で，coarse correlated equilibriumに収束する．実験結果より，他の非厳密解法より良質な解を効率的に得られることが確認できた．

本論文では、SATCompetition2013Application分野のSAT部門で2位、SAT+UNSAT部門で3位を獲得したソルバー「ZENN」についての解説を行う。また、同大会で上位の成績を残している高速ソルバーとの比較を行い、大会結果に対する考察を示す。

CDCLソルバーの求解速度向上を目的として，学習節生成時に包摂検査を動的に行う手法を提案する．我々の手法は Hamadi らによる動的包摂検査の拡張であり，融合法における親節と子節との間の包摂関係だけでなく，祖先節との包摂関係を高速に検査可能である．評価実験の結果は，我々の提案手法により，性能の改善が得られることを示している．

SATソルバの性能向上に伴い，近年では非常に大規模なSAT問題を取り扱う場合が出てくるようになった．大規模SAT問題の中には，メモリに収まりきらない程巨大なものも存在する．そのようなSAT問題を求解するためには，問題中のどの節を抽出し，部分問題を生成するのかが重要となる．我々はメモリ上限値を超える大規模SAT問題の求解手法を示し，また求解のための効果的な節抽出手法を提案する．

本論文では，命題論理式の充足可能性 (SAT) について，フーリエ変換に基づくスペクトル表現を用いた解析を試みる．第1報では，スペクトル表現における非ゼロフーリエ係数 (NFC) の存在性とSATが等価であることを明らかにした．本稿では，スペクトル表現の問題サイズに相当するNFCの個数 (t値) に注目し，t値を効率的に算出する手法を提案する．

近年のSAT技術の進歩に伴い，SAT型制約プログラミングシステムが成功をおさ めいる．しかし従来のシステムではSATソルバーとの通信手段がCNFファイルや 基本的なAPIに限定されており，SATソルバーとの密接な連携が困難であった． 本研究ではSATソルバーと密に結合された制約プログラミングシステムScarabの提案を行う．またハミルトン閉路問題への応用を示し，その有効性の評価を行う．

登録後コース時間割問題は，与えられた講義の集合に対して，制約をできるだけ満たすように時間枠を割当てる組合せ最適化問題である．一方，命題論理の充足可能性判定問題(SAT)を高速に解くことが可能なSATソルバーが近年実現されており，多分野への応用が活発に研究されている．本研究では，登録後コース時間割問題に対して，基数制約を用いた制約モデル及びSATソルバーを用いた解法を提案し，その有効性を検証する．

ヒューマンエージェントインタラクションにおいて不気味の谷は重要な課題である．不気味の谷は，人型エージェントに対して人間／非人間の二つの知覚情報処理を行う過程における情報間の齟齬により発生すると考えられるが，この齟齬が不気味さを誘発するメカニズムに関しては統一的な説明がなされていない．本研究では，知覚対象の情動評価に関わる脳部位の機能を定性表現によりモデル化することで，このメカニズムの説明を試みた．

接客の心得であるサービスマインドに着目し, エージェントと対話していくことにより接客の教育トレーニングを受けられるシステムを開発する. 表情認識, ジェスチャ認識，各店舗のマニュアルを対話システムの対話文に自動変換するシステムも開発した. 本システムの利用により, 日本の接客スタイルの広い普及, サービス技術の向上を目指す. 評価実験により, システムの効果及びインターフェースを評価した．

適切な相談相手と意見を出しあうことで考えを広げ，深めることができる．本研究は適切な相談相手と認められ，対話姿勢を引き出すエージェントの実現を目指す．ユーザ思考の発散と収束に基づくマクロな対話リズムを形成することにより，ユーザがポジティブな対話姿勢を示すようになることを期待した．実験の結果，収束的な介入によって自然さなどの印象が向上し，一貫してテンポのよい会話が成立することが確認された．

本論文では、制約ネットワークを用いた対話ロボットの制御システムを開発する。システムをより社会に適合させるためには多様な情報を扱う必要がある。したがって、動的な環境では、個々の諸条件に対する分岐による制御ではなく、情報の流れを明示しない、制約を用いた制御が有効であるといえる。本研究のシステムでは、制約ネットワークを用いて、レスポンシブに動作を変化させることができる対話システムを構築した。

コンピュータ将棋はプロ棋士に迫るレベルになっているが,アマチュアにとっては将棋を楽しむ為の対局相手でもある.既存の棋力調整方法では,人間が手に不自然さを感じるという問題点が指摘されている.この問題に対し,コンピュータに人間らしいミスを犯させるという手法が考えられる.本研究ではこれを実現する為の基礎研究として,ミスを犯した際の思考についてインタビューを行い,人間がミスを犯す際の認知モデルを提案した.

我々は，コミュニケーションゲーム「人狼ゲーム」を行う人狼ゲームエージェントの実現を目指している．人狼ゲームでは，プレイヤーは自分の真の意図を隠しつつ意見を述べる必要がある．本研究では，人間らしく振る舞う人狼ゲームエージェントの実現に有用な知識獲得を目指し，出された意見に対するプレイヤーの行動を同調・反駁という観点から分析を行う．

本研究では，他者としての表象をシンプルな身体をもったロボットに帰属させ，そのロボットと人間との身体的な相互行為を観察・分析する．本発表では，その研究の進捗を報告するとともに，言語を用いた対話やシンボリックなインタラクションといった高次水準ではない，より原初的な水準でのインタラクションモデルを構築することの意義について述べる．

人と人工知能の関係を考える上で、避けて通れないのが人工知能の外見イメージの問題である。 本研究では、被験者に10の文章を読んでもらい、それぞれから想起される外見イメージ及び社会的イメージを選択してもらった上で、その関係をラフ集合誘導束を用いて解析した。 結果、キャラクターイメージの豊かさは外見イメージと内面イメージが絡み合うことにより形成されることが示された。

人はエージェントとの豊かな関係を築くため，相手モデルを推定し，それを刻々と変化させていると考えられる．本研究では「メタ相手モデル（相手が自身のモデルを持っていることを想定した相手モデル）」という高次の相手モデルに着目し，その状況下での生理的な影響について調べた．実験では人間の手に応じて手を変えるソフトウエアと「記号合わせゲーム」の対戦を用い，思考過程とfNIRSによる前頭前野の活動について調べた．

ロボットがどんな子どもとも遊ぶためには，子どもの性格を考慮した対応が不可欠である．本稿では，子どもの性格を考慮して柔軟に遊べるロボットの実現に向け，内向的な子ども，特に人見知りへのロボットの対応方法を検討する．保育士が遠隔操作するロボットと5～6歳児との遊びを通したコミュニケーション実験を行い，この解析を通して，人見知りの子どもに有効な遊び行動が存在するという仮説を検証する．

本稿ではロボットがオノマトペを用いた言葉かけを行うことで，学習者にどのような影響を与えるかを調査した．ロボットは学習者が問題を解き終えたときに，褒めや慰める言葉かけを行う．実験では16名の学習者を，オノマトペを用いて言葉かけを行う群とオノマトペを用いない群に分け，3週間学習させた．その結果，オノマトペを用いて言葉かけを行うことで，学習者のモチベーションを維持できる可能性があることを示唆している．

本研究では人との協調行動を行うエージェントの実現を目指し，人のすれ違い行動決定過程に基づいて回避方向を判断するエージェントのモデル化を行った．これまでの研究から歩行者は歩行の遊脚前期において回避方向の判断を行うことが示されており，そのタイミングにおいて回避判断を行うエージェントを実装することで，仮想空間上での人のすれ違い行動の分析および評価を行った．

本研究では，ネットショッピングのような商品推薦環境ではどのようなエージェントが購買意欲に影響を及ぼすかを調査する．具体的には，外見と行動の関係に着目した商品推薦仮想エージェントを複数用意し，実験的な比較により，商品推薦の効果とエージェントの属性との関係を明らかにする．

人間の生活環境へのロボットの導入と活用の一提案として、ロボットから人への接触によるインタラクションを提案。本研究では、携帯電話等の着信をロボットの接触により人に伝達するコミュニケーション支援を想定し、そのための基礎的検討をする。リサーチクエスチョンとして「ロボットが意図的に接触し何かを伝えようとしていることを人は理解できるか」を設定し、ルンバを用いた接触の心理学実験を行い解析評価した結果を報告。

facebookやtwitterに代表されるSNSによるオンライン上のコミュニケーションの中で、誰が誰にどのような印象を持ち、人間関係がどのように変化するかを判断するのが困難となっている。本研究では、ユーザ視点の人間関係を初期値としたシミュレートにより、人間関係の変化の可能性を提示するシステムを構築する。提案システムによりユーザは、人間関係の構築をより良く行えるようになると予想される。

友人など親しい人からの「どっちがいいと思う？」という類の相談は，こちらにとってはどうでもいい内容でも無下にはできない．そんなときに代わりに相手になってくれる意思決定支援システムとして，本研究では，遅延視覚フィードバックを利用した占い型相談システムを提案する．本システムの特徴は，「誰かに相談している」という相談者の気持ちを損ねず，且つ，相談者の本当の気持ちをある程度察することができることである．

現状の将棋AIの実力はプロ棋士に肉薄しているが，実力差の大きいエージェントの指し手は理解が困難でエージェンシーの認知を妨げることや対戦相手の実力が対等な時に楽しいと感じやすいことが指摘されている．本研究では局面の評価値を0に近づける着手を選ぶことでユーザの棋力に合わせる接待将棋AIを作成し，エージェンシーと対局の満足感に対する主観評価によって，インタラクティブエージェントとしての妥当性を検討した．

我々はやりとり自体を楽しむことを目的としたインタラクションに着目した．本研究では，ユーザの好みを反映しユーザにとってより良いインタラクションを創発することで，ユーザのシステムに対する印象が向上するヒューマンインタラクションシステムの開発を目指す．ユーザはシステムと行ったインタラクションに対し評価を与え，システムはそれを動的に学習する．これによりシステムはインタラクションルールを獲得する．

本発表は，強化学習を拡張する学習前後の過程として気づき, 振り返りの2つの心的過程を追加した継続的な学習過程モデルを提案する．迷路内のinvisibleな壁への回避行動の有無で気づき過程を可視化し，気づきを記述するmeta-actionで振り返り過程を可視化する．実験結果から継続的学習タスクの解発見数が振り返りコストと強い負の相関を持ち，解発見数上位者ほど効率よく振り返りを行うことが示唆された．

多様な性質の意見や引用を含んだ複雑な議論の、論理構造に関する分析を行う。この目的のため、モジュールベース議論フレームワークによる、議論の形式化を行い、この構造における性質や、それの議論分析への貢献についての考察を述べる。さらに、モジュールベース議論フレームワークに対応した議論解析ツールの展望を述べる。

本研究では説明を行う会話に焦点を当て，理解しやすい説明シーン・うまく相手に説明が伝わったシーン・重要な説明を行ったシーンを機械的に判別するためのモデル構築を行うことを目的とする。会話中に交わされる言語情報・非言語情報を各種センサで取得し，一方で外部アノテータによる説明シーンの評価データを取得し，これらのデータ同士を機械学習・データマイニングにより関連付け，モデルを構築する。

企業サービスの多様化によりユーザからのサポートセンターへの問い合わせが増加している．ユーザ対応に時間がかかり，迅速かつ正確に対応することは困難であり，サポートセンターが人手で行う作業の自動化が求められている．本論文では，文書間の参照構造を利用するアルゴリズムを利用し，ユーザの質問に対して精度の高い回答を提示するシステムを実装する．また，本システム有用性を既存システムと比較して評価する．

ディスカッションマイニングとは，会議における活動を複数メディアで記録し，そこから再利用可能な知識を抽出するための技術である．音楽理論とは，音の時系列を構文解析する技術である．本研究の目的は，音楽理論GTTMの手法を用いて議論を「構文解析」することである．本稿では，議論タイムスパン木の生成方式について計算機上に実装する手法を提案し，プロトタイピングシステムの有効性について検討する．

我々はAIで人指示理解を行うための文法構造を反映した中心名詞ネットワーク生成を提案してきた．ある名詞を説明する英文に対し正解の選択肢を選ぶ問題において，選択肢から英英辞典で中心名詞を辿るネットワークをつくることができる．その際，問題文の名詞群に対して類義語辞典に基づき相関性のある名詞のみ，分岐形成を可とすると，不正解の選択肢ネットワークは直線傾向，正解の場合は複雑な形状を有することがわかった．

タンパク質自己駆動粒子の集団運動様相は，局所計算により全体様相の制御へ繋がる知見として，ボトムアップ的に構造形成を行う分子情報通信デバイス技術の実現で期待がある．本研究では，Vicsekモデルを拡張した粒子運動モデルの数理に注目し，長軸粒子間衝突における異方向，同方向，直交の衝突における走行方向への干渉について，近傍係数，粒子密度，軸長の影響を全体様相変化において分析し，その計算論を模索した．

神経細胞は，多種の特徴量を様々な形式で符号化している． ここで受容野の符号化形式が，特徴量毎に変数分離可能か否かを調べることにより，神経細胞の機能を弁別できる． 生理実験などで用いられる変数分離指標は，実験の観測による雑音が重畳されるという問題がある． 本研究では，ノイズが重畳された受容野の実験データから，スパース推定に基づき受容野の変数分離指標を精度良く推定する方法を提案する．

近年の脳科学により解明されつつある短期記憶想起の神経機構をモデルに，ネットワークからコミュニティを局所検出する方法を構築した．ネットワークを構成する個々のノードをニューロンに，個々のリンクをシナプスに見立て，手がかり刺激に応じてセルアセンブリが活性化される過程―短期記憶想起―としてコミュニティを抽出する．ベンチマーク課題を用いて，この方法が競合に設定した従来方法よりも優れていることを示す．

本研究ではメキシカンハット型相互作用によって変調されたHebb学習に基づくネットワークモデルにおいて，記憶パターンのスパース性の効果を議論する．連想記憶モデルでは発火率を変えると，系の性質が著しく変化することが知られている． 本研究では，このモデルの記憶パターンの発火率を変化させたときの性質を調べた．その結果，パターンの発火率が50％以下では複数のパターンを局在興奮中に埋め込めることを示した．

fNIRSやfMRIと行った非侵襲な装置を利用することにより、ヒトの脳機能情報を取得することが容易になってきた。これらの情報を利用することで、男女の区別やタスクに対する得意、不得意といった識別を行うことが可能である。しかしながら、どのような脳機能情報を利用するかで、識別の精度は大きく異なる。本研究では、fNIRSの各プローブで得られる時系列データ間の相関値を特徴量として識別する手法の検討を行う。

我々は車椅子バスケ熟練者の身体動作を三次元動作解析，床反力計の同時計測において解析してきた．シュート中の床反力と手・投球軌道の時系列解析は，熟練者が高い再現性で力の溜めと開放を実行していることを示唆する．平均的な競技者はシュート距離が伸びても床反力時系列に大きな変化がなく，熟練者では差異が認められることは，動作イメージを的確に使い分けていることが示唆され，脳内身体イメージの可視化のてがかりとなる．

本論文では，EEGを用いて運動に関係する脳波を取得し，左右識別を行う際に使用される特徴量の抽出手法を提案する．提案手法では，左右識別に用いる特徴量をFFTによるオーバーラップ処理を用いて抽出する．20人の被験者に対し抽出した特徴量を用いてSVMで左右識別を行った．既存手法と比較した結果，20人中15人の被験者で既存手法を上回る識別率を得ることができた．

カーボン義足など近年複合素材による筋力支援が期待される．安価な福祉支援具は展望がある一方，使用者の身体や脳による動作制御の特性に適合させる必要があり，電子機器による制御とは違う意味での知的制御が必要となる．本研究では，身体動作中の動作変化・力発生・筋電変位の同時計測により個人の動作特性をプロファイリングし，立ち上がり補助具としての弾性体の応力発生を最適なタイミングで加える適応的支援機器を開発する．

本稿では，実験前の心理状態により色温度が作業時の脳活動に及ぼす影響が異なることを示す．本研究では，心理状態の評価にPOMS(Profile of Mood States)を用い，高低2種類の色温度環境下で実験を行った．脳活動の調査には，近赤外分光法を用いてGO/NOGO Task時の脳血流変化を計測した．結果として，高色温度環境下において，活気のある被験者群で課題中の脳血流の著しい増加が見られた．

文書の意味を判別して、その内容を肯定するか、否定するかは、高次の脳 活動である。筆者らは、数値や方向記号の識別を脳波解析を利用して実 現してきたが、高次の判定では、反応する計測点（電極配置点）が多数と なる、そこで、前頭葉の反応についてNIRS計測で、どの程度、判別できる かを評価した。また、複雑な内容の賛否判別は、集団意思決定支援シス テムへの応用も期待できる。

本研究では，認知運動発達支援トレーニングの観点から脳性麻痺児のためのリハビリ支援機器の開発を行い，脳の可塑性や学習の進展について工学的な立場から可視化する方法について検討を行っている．光呈示のボタン押し機器によって上肢の伸張を自然に促す認知運動トレーニングを行い，実験結果から認知と運動の関係性について繰り返し動作におけるリズムとタイミングに着目した分析およびリハビリトレーニング効果検証を行う．

ニューロンの同時計測によって，神経集団の高次発火相関が有意に存在することがわかっている． 我々は一次視覚野モデルに用いてこの高次発火相関の機能的役割について調べた．その結果，一次視覚野のネットワーク構造によって変化する3次相関構造が, 平均発火率の増減を通して理解でき，このことは閾値関数の非線形性によって生じる3次発火相関が刺激に対するフィルターとしての役割が持つことが示唆される．

前頭葉におけるワーキングメモリーの理論研究として，短期シナプス可塑性によって動的な神経発火パターンが保持されるネットワークモデルが注目さ れている．本研究では，このネットワークモデルを用いて，どの程度同時に想起することが可能かを明らかにし，短期シナプス可塑性を用いたワーキン グメモリーの機能的役割を明らかにした．

We proposes how to recognize human emotions during music listening by using Electroencephalogram.Fractal Dimension value and SVM are applied.The results are 86-90% accuracy for emotion classification.