紙媒体が主流で行われてきた交通行動調査では多くの人的、金銭的リソースがかかっていた。近年、情報通信技術を用いた交通行動調査も実施され始めている。本研究では、スマートフォンから取得される行動ログデータを用い滞在地点を抽出し、ＧｏｏｇｌｅＰｌａｃｅｓＡＰＩ、オントロジー、行動ログデータに基づく規則性や時間的順序関係を利用して滞在施設の種類を推定することで、交通行動調査の高度化に資する手法を検討した。

個々に収集、分析されてきた様々な科学データに対し、分野横断的に活用することで新たな科学的知見を発見しようとする取り組みがなされており、その一環として蓄積された膨大なデータ群から関連するデータを検索するシステムの必要性が高まっている。本稿では科学データ検索システムの性能向上のためテキスト情報に加えて時空間情報を併用した、科学データ検索のためのクエリ拡張手法を提案する。

本論文ではPageRank に基づき高速にノードを検索する問題に取り組む． 本論文で提案する手法 F-Rank は以下の２つの手法からなる． ①再帰的にPageRank の下限値と上限値を再帰的に計算する． ②検索に不要なノードとエッジを各繰返し計算において枝刈りする． 提案手法と従来の PageRank を計算する手法と比較を行い，大幅に検索を高速に行えることを確認した．

ビッグデータの収集・蓄積・解析・利活用では，大規模な計算機基盤が不可欠であるが，それ自身が大量のログデータを生成するため管理・運用のコストが一般的に高くなる．本発表では，ビッグデータの収集・蓄積等を想定した大規模計算機基盤の構築例を紹介するとともに，各種機器やアプリケーションなどの動態情報を集約・管理・可視化することで管理・運用の効率化を図るべく開発中の「動態情報可視化システム」の概要を紹介する．

概念の特殊化の際に一貫性のある観点で構築されたオントロジーには，部分的にis-a階層が相似形となる部分が現れる．この性質を利用しオン トロジー内でis-a階層が非相似形になっている部分を検出し，オントロジー構築者に対して概念または概念参照の追加箇所を提案することでオ ントロジー内容洗練支援を行う．

膨大かつ様々なデータが日々蓄積されるようになり、データから新しい価値と利用方法を発見し、意思決定に役立てることが重要となってきた。そのためには、データからシナリオを創出する議論とともに、膨大なデータを人間が扱い、理解できる情報として表現するメタデータ記述方法の検討が必要となる。本研究では、データの価値発見のための創造的コミュニケーションとメタデータの記述方法についての実験的検討と提案を行う。

データ活用への期待を背景に、要求獲得とアイデア創出のためのコミュニケーションと、データのダイジェストを用いたデータの部分共有による、データ活用戦略創造のためのワークショップ手法を提案した。本稿では、要求に応えるためのシナリオとして提案され、評価されたものを、変数や分析に着目して再構築し、より具体的な活用シナリオへと仕上げるための手法を提案する。

生物多様性を規範とした「自然に学ぶものつくり」を目指すバイオミメティック（Biomimetics）研究の実現には，生物学と工学という分野を超えた知識の連携が必要とされる．本発表では，オントロジー工学とLinked Dataに基づき，様々な観点からの探索的な検索を可能とする，バイオミメティック研究の知識基盤に向けた発想支援型データベースの構築について述べる．

近年、｢生物多様性｣に学んで新しい技術規範を体系化したバイオミメティックス（Biomimetics）研究が進められている。その実現には種々の異分野データと知識を、様々な分野の研究者が領域横断的に利用できるデータベースが必要である。本発表ではその中核となるバイオミメティックス・オントロジーの、専門文書のテキストマイニングとLinked Open Dataを用いた半自動的な大規模化について考察する。

本論では特徴学習技術を基にした手法を用いて，自動車の走行データを対象に解析を行い，故障の早期検出・要因特定を支援する手法について述べる．

宇宙機の運用において，テレメトリデータから素早く異常を発見することは重要な課題であり，様々な機械学習手法が用いられている．本研究では，オートエンコーダとよばれる，ニューラルネットワークによる非線形次元圧縮手法を人工衛星のテレメトリデータに適用し，異常の検出に成功した．線形PCA、カーネルPCAと比較することで，その有用性を示した．

混雑シーンにおける異常検知は、渋滞や事故といった道路交通情報の管理や、人の異常行動の監視など様々な分野で非常に役立つ。 本研究では、データに応じた構造を組み込んだ構造正則化学習を行うことにより混雑シーンにおける異常を検知し、その有用性について検証する。

We propose a real-time burst detection solution based on Kleinberg algorithm. We implement our prototype on Jubatus and verify its high scalability for real-time burst detection on multiple events.

本発表では、各属性毎の複数カーネル学習 (multiple kernel learning) を用いた株式ポートフォリオ選択手法を提案する。

カーナビや携帯端末におけるナビゲーションではGIS、GPSによって実世界とデータが関連付けられている。これらの要素技術をテクスト研究に導入し、コンテンツと空間情報を接合させ、まちの記憶と記録、記憶と物語をテクスト研究に持ち込む構想と展望をさらに発展させる。まちに散見される様々なメディアテクストを空間情報を用いてコンピュータ上に表示・表現する具体例を示しながら考察を行う。

新学習指導要領では，音楽を言葉で表現し伝える能力が必要とされるが，現状の教育では児童の音楽的な語彙は少なく，音楽から感じたことを自分の言葉で表現できていない．我々は，小説・漫画などから言葉による音楽の表現（音楽表現）を大量に収集した．自然言語処理による分類結果と，人間が評価した表現としての有用性から音楽表現辞典を作成し，これを教育に活用した際の児童への影響について調査を行った．

著者らが進めている統合物語生成システムではストーリー生成のための一機構としてプロップ理論に基づくシステムを組み込んでいるが，一方でプロップ理論に記述された方法の包括的な実装も目標としている．本研究では，実装済みの要素の具体的な処理方法と未実装の要素の整理・考察や実装の方針を整理して紹介する．

「三回化」はプロップ的な機能論における単一機能の反復を示すが，アプリオリに主要な要素とされる機能以外にも「三回化」として解釈可能な要素は物語内に数多く見られる．本報告は，或る述部が「機能」と見做されるか否かは問わず，限定された時空間で明示的に三回反復された同一の，或いは類似した，さらには対照的な述部集合を，主辞や目的語の辞項レベルで比較することによって「三回化」をより広い視座で捉えることを試みる．

与えられた単一事象やその連鎖における構成要素を知識ベース等を用いて変形させる機構を，統合物語生成システムの中の主にストーリー生成機構の中に組み込み，その中で適宜駆動できるようにする．

著者らが開発を進める統合物語生成システムは，現状において名詞概念や動詞概念その他の概念辞書を持つが，その開発の現状を整理する．特に今回，一般的な名詞概念及び固有名詞的な概念の各要素と結び付いた属性情報として概要的な情報をWikipediaから自動的に収集して格納し，統合物語生成システムで利用できるようにした．

筆者らはコンサイス・コミュニケーションと名付けた共感のスタイルを提案，その特質と近未来的な支援について研究開発を行っている。今回は昨年度に発表した年間の代表的なニュース記事群を漢字一文字に凝縮する試行に続いて，新聞記事等の入力テキストに対応するコンサイス表現（ことわざ等）を選択するため，コーパスやテキストの部分構造に着目しつつ観点の異な複数の３手法を導入して実験した結果について報告する。

ストーリーにおける動的情報としての事象と関連付けられた静的情報としての状態を生成する際に利用する状態‐事象変換知識ベースの現状を紹介する．従来の問題点を整理し，改訂したシステムを紹介し，それが組み込まれている統合物語生成システムの中での働きを検証する．

著者らが開発を進めている統合物語生成システムの中でストーリー生成のための一機能に相当するプロップに基づくストーリー生成機構においては，プロップが定義した31個の「機能」の連鎖を予め作り込んで入れている．本研究では，それ以外の「機能」連鎖をユーザが分析ないし収集して入力でき，システムがそれをバリエーションと共に事象連鎖として具体化する方法を提案する．

映像作品においては，編集によって「違和感」あるいはその前段階としての「戸惑い」を認知時に生じさせることができ，それが映像への没入度と関係している．本発表では、近年の代表的な映像作品における「戸惑い」の認知を分析すると共に、それが物語的な切断を意図した映像編集の有無によって変化することを立証する．

物語のための様々なタイプのインタフェースを総合したnarrative interfaceの概念を述べ，その一つの試みを述べる．これは著者らが開発を進めている統合物語生成システムのためのインタフェースの一つに相当するものであり，単純化された画像・言語・音楽の表現を主体とする．

人は，どのように味わいを感じているのだろうか．舌で，鼻で確かに感じている日本酒の感覚を，我々はどのように言葉で表現しているのだろうか．複雑なワインの香りを的確に言語化していく一流ソムリエの例を待つまでもなく，味わうという行為は高度に知的な営みであり，それは身体知である．本研究では，日本酒の味わいを例題としてとりあげ，人が味わいを認知し言語化するプロセスを記号論的モデルとして示すことを目論む．

統合物語生成システムの開発の現状において，一定の原則のもとに一貫した構造・表現を作ること，その上で多様な構造・表現を生成すること，という二つの目標について，評価基準及び方法を検討し，幾つかの評価結果を示す．

近年，自然科学で様様な画像データが得られている． ノイズが重畳した画像データから情報を抽出することは重要な課題である． 画像データの解析には，マルコフ確率場（ＭＲＦ）が有用である． ＭＲＦのハイパーパラメータは拡散係数や相互作用に対応する物理パラメータでもある． 本研究では，ベイズ推定の枠組みを用いてハイパーパラメータの事後分布を計算し，推定の信頼度を評価する．

多様なデータを統計的に解析する手法として確率モデルが広く利用されている。確率モデルを利用するには、データの性質とモデ ルの性質を考慮し、適切なモデルと学習法を選択／設計する必要がある。そこで本研究では、データに関する階層情報を利用した確率モデルの自動生成 法を提案する。提案法を文書データに適用し、どのようなモデルが自動生成されるかを確認し、そのモデルによってどのような知見が得られるかを検証 する。

近年様々な分野で大量の観測データが蓄積されており，因果分析法に対するニーズは高まっている。最近の研究により，データの非ガウス性を利用することで変数間の因果的順序を同定できる場合があることがわかっている。本研究では，潜在クラスが存在する場合にベイズ推定を行い，二変数間の因果順序を同定する手法を提案する。これにより潜在クラスが存在しても頑健な推定をすることが可能となる。

Knowing nuclear reactor instability mechanism is important for its safety. Past stability analyses don’t provide necessary information. In this paper, we apply CSARMA modeling to overcome this issue.

マジックには種も仕掛けもございませんが、実演＆おしゃべりを通してその秘密の一端に皆様をご案内できれば幸いでございます。

仕掛学は、人の意識や行動を変える「仕掛け」を体系的に扱うための学問領域である。現在は仕掛けの事例を収集し、さまざまな観点から体系化を試みている。最終的には仕掛けの体系化を通して仕掛けへの理解を深めることで、誰もが「仕掛け」をデザインすることが可能になることを目指している。本発表では、筆者が最近取り組んでいる仕掛けをデザインする試みについて述べる。

3階に行くためのエレベーター利用は、健康の観点からもエコの観点からも問題である。本研究では「階段を使いましょう」というような直接的なメッセージではなく、所要時間をポスターで示すことにより、3階までのエレベーターの利用人数が減少するかどうかを調査した。ポスター掲示の前後で、3階のエレベーター利用者数は有意に減少していた。

　人が動けば痕跡ができる。痕跡をつぶさに観察すれば、人が過日にどう動いたかが分かる。人も痕跡に直面して行動を変化させる。人を動かしたければ、痕跡をデザインすればよい。痕跡を読み、痕跡から人の行動を説明することは、人と環境の係わりを有機的にとらえて説明する、新しい説明方法である。

空間体験とデザインについて理解するための教材として、スマートフォンを用いた感覚入力・表現アプリケーションを開発した。これは、経路を移動中に感じる高揚感などの変化をボタンを押すことで記録し、終了後にグラフとして表示する。位置情報システムと連動させ、ボタンを押した位置を地図にマッピングするほか、移動中撮影した景色も表示する。これにより、移動時の人の感覚を考慮した経路デザインを検討することができる。

対話において，聞き手と話し手の興味や体験が異なる場合，双方が持つ情報が非対称であることから単方向なコミュニケーションになりがちである．本研究では，このような場合のコミュニケーションを対称的かつ円滑に行うための仕掛けとして「協創」に着目する．本稿では，高齢者の土産話を事例に取り上げ，聞き手が土産話を聞き出しながら共に記録するインタラクションモデルを提案し，それを支援するシステムについて紹介する．

現状のみかん農家は作業量の多さに見合った報酬を得ることが難しいため，若者から敬遠される傾向があり，これが後継者不足につながっている．農家の収益を上げるためには，高品質な果物を多く生産し，できるだけ手売り(直売)で消費者に届けることが重要である．そこで，本稿ではITを利用することで，売上数・販売数の向上を目的とした生産物の直販サイトの構築など，みかん農家支援に関する取り組みについて述べる．

センサデータから行動や状況を理解する研究は行われているが，認識率や有用性向上には大規模に実データを収集する必要がある．我々は今回，データ収集のための仕掛けとしてリアル脱出ゲームをモチーフとしたイベントを実施した．参加意欲向上と，持ち歩く複数センサを気にさせないためにゲーム性を盛り込んだ．イベント後のヒアリングから，参加者のほぼ全員が楽しんでおり，センサ類も気にさせずにデータを収集することができた．

街なかなどにおける来訪者の興味や特性などを推定は、従来は携帯端末などを用いてそれの利用等から得られるデータの分析によって行われることが多かった。しかしながら、利用者が端末を操作したりサービスを利用したりしないと機微に触れるデータが取れないというコールドスタートの問題が存在した。ここでは、環境側から来訪者に気付きを与える働きかけへの反応を取得することで来訪者の興味等を取得する取り組みについて述べる。

先行研究において，潜在的衝突リスクに基づいて右腿下部へ触力覚情報提示を行 うシステムを提案し，早めの減速準備行動が促されることを確認した． しかし，長期使用時に，システムに対する依存や煩わしさによる受容性が低下する恐れがある． これらの問題を解決するために，本研究では，安全運転評価結果に基づいてドライバに提示する触力覚情報を変化させるシステムを提案する．

著者らは慢性疼痛患者のためのVR鏡療法システムを開発している。本システムでは、多岐にわたる、かつ複雑な手順と、治療効果を実感しづらいことにより、治療に対して継続的に動機づけることが困難であった。本論文では、患者の自発的な治療意欲の阻害要因を整理し、対策としてカプトロジなど、行動変容の考え方を援用して作業過程のトンネリング、自己のモニタリングなどの治療意欲を維持するための仕掛けを検討した。

カタストロフとは，「外部環境における連続的な変動に対する突然の（非連続的な）変動」のことを表す ．これは集団の参加者にとって想定外の事象が発生することを表す．本報告ではこのようなカタストロフ的な事象による協力行動の促進可能性について検討する．その上で「仕掛け」としてのカタストロフの有用性およびそのインプリケーションについて検討する．

コミュニティ活動の形成はいかにして起こるのか．我々は，規範意識により誘発された一時的な参加行動が成功体験を通して繋ぎ止められ，新たな参加者の増加がさらに周囲の同調的な行動を誘発していくという一連の連鎖がカギであると考えている．以上の仮説を検討するために行った計算機実験の結果は，仮説を支持するものであった．活動の形成と拡大を促進する方略を検討した実験結果を加え，効果的な制度設計について議論をする．

目的地まで移動をする時、移動する当事者が思いついた移動経路の候補から最適であると推定した経路を選択し、移動する。しかし、多くの人が思いつく経路に旅客が集中してしまい、経路の容量を上回ることで過剰な混雑が発生し、期待通りに移動することが困難になる。そこで、大まかな情報であっても情報を提供することにより最適な経路に旅客を自主的に誘導して過剰な混雑を回避できる可能性について検討する。

近年最も身近な人工物となったインターネットを利用してアイデア生成のための情報収集を行った場合，どのような情報収集傾向が見られるのか，またその情報収集傾向が生成されるアイデアの質にどのような影響を与えるのかを検討した．インターネットを利用して情報を収集させた後，アイデア生成を行わせたところ，多くの実験参加者が技術的な情報を収集する傾向があり，独自性の低いアイデアが生成されることが明らかになった．

我々は，仕掛けパターンの「挑戦と可視化」を具現化した手法として，多次元階層型集合を作成し，その集合のランキング情報をユーザに提示する手法（Top of Worlds）を提案した．Top of Worldsは，一般のランキング提示手法に比べ，多くのユーザを上位に入れられることが特徴である．本稿では，Top of Worldsによってどれくらい上位者を増加できるのか検討，確認した結果について述べる．

筆者らは、徒弟学習の拡張として、エキスパートの行動系列から部分観測環境の未知のバラメータを推定する一般化逆強化学習技術を提案していたが、単純な解法では繰り返し強化学習ソルバーを呼ぶため計算時間が膨大になること、未知のパラメータが部分的に含まれるような環境を記述する手法が存在しないことという2つの問題があった。本発表では、これらの問題を解決した一般化逆強化学習プログラムLUKEについて発表する。

方策探索法は，方策をパラメトリック関数で記述し, そのパラメータを学習する強化学習法である．本研究では確率推論の立場から方策探索法を考察し，KL距離最小化に基づく新しい方策探索法を提案する．この提案法は大域的収束性を持つなど望ましい性質を持つが，周辺化が困難な確率分布を計算する必要がある．この問題を解決するため，確率分布の近似推論の１種であるe射影を用いた近似法も併せて提案する．

強化学習は機械学習の手法の一つとして広く使われているが、学習に先立ち報酬の決定や方策を更新する際に用いられるパラメータを決定する必要がある。しかし複雑な環境において最適なパラメータを見つけ出すことは多くの試行錯誤を伴い、容易ではない。本研究では、焼きなまし法などの特定の計算問題に依存しないメタヒューリティクスのアルゴリズムを用いることで、自動的に最適なパラメータを導き出す手法を提案する。