本研究では，萌芽領域における早期特定を目的とし，大規模な論文データの共著ネットワークを用いた萌芽領域の中心研究者の予測手法を提案する．これにより，科学技術イノベーションの効果的・効率的推進，すなわち，経営戦略の立案，プロジェクト評価等企業における技術経営の高度化や科学技術イノベーション政策の高度化を目指す．

近年、ネット上に投稿されるレビューには商品に対する評価だけでなくユーザの要望や不具合報告などが含まれ、購入を検討している消費者のみならず、商品の開発者にとっても有用な情報になっている。しかしその一方で、様々な内容が混在することで、読み手にとって価値のある文を発見することが難しくなっている。本稿では評価対象によってレビュー文を分類し、利用目的に応じて4つの意見属性を判別する方法について提案する。

カスタマーレビュー文書は一般に複数の評価対象と評価値を含み，レビュー全体の評価はそれらを総合して推定されるべきである．従って，レビューの評価推定の精度向上には個々の評価対象とその評価値の組を対象とした処理が必須となる．我々はレビュー中の評価対象と評価値の出現パターンを評価文型パターンとして整理し，旅行者レビューを対象に提案手法により抽出された評価情報の分類とその抽出精度について調査・検討を行った．

本研究では、陸上競技選手のモチベーション維持・向上を目的として、 陸上競技選手のブログサイト(陸上競技ブログ)から活動内容と大会記録を抽出する手法について 報告し、個人や団体のブログを対象とした予備実験結果について述べる。

web上に蓄積される膨大なレビューデータを自動で解析する技術は，企業と消費者の双方にとって有用である．レビューを解析する上では，ある単語(文)の肯定/否定表現を判別するために辞書が用いられることが多く，これを自動で構築する研究も盛んに行われている．本稿では，レビューの持つ評点情報，および文書中に出現する極性が既知の評価表現(局所情報)の情報を組み合わせ，評価表現辞書を構築する方法について検討する．

We have developed the "Learning by Building Cognitive Models" paradigm through which students learn human cognitive information processing. We have developed a web-based production system architecture for education, called "DoCoPro". Through 5 years' cognitive science class activities, we have confirmed that we are able to improve students' mental models of human mental activities, and successfully enhance their theory-based explanation on empirical data by having them build production system models of human thinking.

In this paper, both redefinition of learning objects as information structure and design of leaning by construction of the structure are introduced as a promising approach to realize an advance learning environment based on information technology. As a theoretical background of this learning, Galperin's theory of the stepwise formation of mental actions is reported. I also describe a series of investigations of arithmetical word problems as an example of this approach.

This paper describes a trajectory of research by Roger C. Schank, who once proposed Case-based Reasoning. His interest in education and training moved himself to establish Institute of Learning Sciences at Northwestern, where he proposed Goal-based Scenarios (GBS) as an instructional design theory for creating story-based learning materials. GBS was then expanded to Story-centered Curriculum to make GBS scalable to the design of an entire curriculum that facilitates learning based on CBR. Design-based research for bridging AI models to the design of educational practices will be discussed.

The present paper aims at the collaboration of cognitive science and artificial intelligence. Contrary to the traditional notion of intelligence, recent development in cognitive science has revealed that human cognition is closely tied with its body, emotion, and the environment, to generate adaptive actions. These findings are partly paralleled with those in artificial intelligence. Realizing the commonalities would trigger the reunion of the two research communities.

Technological-singularity arguments belong to a common fallacy of equating science and technology on intelligence, meaning, etc. with those on machines, materials, etc. More important and feasible is to dramatically improve the intelligence of the entire society by increasing the value of various services through hypothesis-test cycles using socially sharable data. This is part of cognitive science, along the view that both individual-level and social-level cognition consist of such cycles associated with values and meanings.

The current situation between cognitive science (CS) and artificial intelligence (AI) will be discussed, and the two fields should be merged again to make a further progress in science and technology. I will talk our endeavor to construct a pedagogical machine as an example for the reunion.

本発表では、生体センサから取得した心電位データなどの生体時系列データのガウス過程回帰によるモデル化について述べ、時系列予測などへの応用と課題について検討する。

近年、加速度センサデバイスの普及により、簡便に睡眠深度を推定することが可能となってきている。しかし、これらのデバイスは利用者が意識的に装着や操作を行う必要がある。本報告では、マイクロ波を用いることで遠隔から非接触にて微細な呼吸動作を含む体動を計測し、それらからの特徴抽出と機械学習モデルを組み合わせることで、人体への装着や操作が不要な睡眠深度の推定技術を提案する。

ユーザ、訪問地、訪問時間帯からなる観測データをテンソルとして表現し、訪問地の背景にあるセマンティクスと、訪問の遷移関係を、同時に考慮し、テンソル分解し、ユーザの次の訪問地を精度良く予測する。

本研究ではスマートフォンを持ちながら文字を書くことにより、筆跡とスマートフォンの傾きを特徴とした認証システムを提案する．筆跡の特徴は文字の座標と時間から抽出し、端末の傾きの特徴はスマートフォンの加速度センサーから抽出した．本特徴を組み合わせ、サポートベクターマシンを用いてパラメータを学習する事で高精度な結果を確認できた．本研究ではこの学習パラメータを用いて認証システムの設計,実装を行う．

本稿ではラべル付き根付き木のデータ集合から主成分を抽出する新たな二つの手法を提案する. 提案手法はトップダウン手法とボトムアップ手法の二つであり，前者は, 既存研究の拡張で，ラベル付き根付き無順序木からのパスを主成分として抽出し，後者は同様の方法で，パスではなく部分木を主成分として抽出する. また, 糖鎖データに提案手法を適用し, 実験結果を他の研究結果と比較することで本研究の妥当性を示した.

順序木の集合の構造的特徴を表す順序木パターンを重複なく全て枚挙する効率的なアルゴリズムを提案する。順序木パターンには知識表現能力がより高い多ポート変数をもつ順序項木を用いる。また、順序木パターンのデータ構造として順序木の簡潔データ構造であるDFUDSを採用し、実行速度とメモリ使用効率の向上を図る。更に、提案したアルゴリズムを計算機上に実装し、実験によりアルゴリズムを評価する。

本研究では，重なりあうクリークの塊，すなわちk-Plex 制約に従う極大クリークセットを，疑似クリークとして検出する手法を与える．そのために，クリークの塊は入力グラフのクリークを頂点として持つクリークグラフにおけるクリーク，すなわち，メタクリークとなる事実に着目した高速列挙法を与える．

バイラルマーケティングは，高影響力の少人数に商品の試供品を与え，消費者間の口コミ効果を通した販売促進を行う．ソーシャルネットワークからそのような頂点集合を選ぶ問題は影響最大化と呼ばれ，効率的手法が研究されてきたが，多くは静的であり，巨大かつ動的な現実のグラフの実時間処理は計算時間的に困難である．本研究は頂点・辺の追加・削除を即座に反映し，影響力推定・影響最大化クエリを高速に処理する索引を提案する．

生物・化学や社会科学など多くの研究分野において、またSNSなど実用的に大規模データを扱う側面において、インスタンス間の関係予測は重要なタスクとして現れる。本研究では、接続行列の低ランク分解による統一的な関係予測手法を提案する。特にデータが疎な場合に、隣接行列分解やテンソル分解といった既存手法に対して予測性能や計算量の点で優位性があることを示す。

宇宙機は非修理系システムであり、安全な運用のためには状態を監視することが欠かせない。ところが、運用者にとって日々の綿密な監視はコストが高いうえ、誤りや見逃しのおそれもある。そこで、機械学習によって運用中に得られるデータのモデルを学習し、自動的な状態監視などの運用支援に役立てる。本研究では、高次元なセンサデータや運用者の所見をテキスト等で記録した運用記録などのためのモデルを学習して運用支援に用いる。

市場の変化に注目することで、より効率的なポートフォリオ選択ができるのではないかという視点に基づいて、変化点検知などを従来のポートフォリオ選択に導入した。前述手法の有用性の確認として、日経データを用いて検証を行う。

社会インフラ等を支える制御システムでは障害対応の省力化が求められている。これに対し本研究では、初期作業の省力化を目的としてシステムが出力するログを用いて異常を検知する手法を提案する。提案手法では、まず正常時のログで観測されるイベントの予測モデルを学習する。その後、予測モデルを用いて運用時に観測したイベントの発生確率から異常を検知する。評価実験の結果、典型的な障害において有効である見通しを得た。

The purpose of this research is to build a general machine–learned model of work stress by combining physiological data, activity data, and subjective psychological stress coping profiles.

制御ソフトの構造は分業や派生開発等により複雑化しやすいが，その複雑さは定量的に測ることが難しい．そのため，ソフト構造の良し悪しを定量的に測るための指標が求められている．本研究では，制御ソフトの構造指標として，グラフ理論のネットワーク構造評価指標に，理解性に影響を及ぼすソフト内のデータの手戻りやグループ構造を数値化し，それらを加えることで，制御ソフトを定量的に評価するための指標を提案する．

本研究では，複数箇所が破損したネットワークの適切な修復順序を決定する手法を提案する．題材として震災などによって破損が生じた道路ネットワークを想定した．破損前後の各ノードにおける媒介中心性の変化を観測し，その変化量やネットワーク全体としての変化の傾向を基に修復順序を決定する．また，修復順序による交通への影響を，マルチエージェントシステムを用いた交通シミュレーションにて評価した．

動的ネットワークや複数種類の辺を持つネットワークは,マルチスライスネットワークで表すことができる. Mucha はマルチスライスネットワークのコミュニティ抽出手法を提案している.しかしこの手法には, スライス間について過剰なマージを起こすという問題がある.本論文では, Mucha のモジュラリティを改良し,スライス間に関してコミュニティのサイズを調整できるようにすることで,この問題を解決した.

Arnold’s CatMapはそのカオス性により様々なアプリケーションに応用されている。筆者はこれまでこの理論がもつカオス的ダイナミクスを利用したCAPTCHAシステムでの認証方式を提案してきたが、システムの堅牢性や多様性を担保するためオリジナルのArnold's CatMapを拡張してシステムに適用する。そのためのダイナミクスの検討を行った。

現在最も高速かつ精度の高いコミュニティ抽出手法として知られているLouvain(BGLL)法に対し,コミュニティの併合先探索処理においてヒューリスティックな枝刈りを行うことにより,精度を同程度に保ちつつ計算時間を半分以下に削減する新しい高速化手法を提案する.

ソーシャルメディアの多くは,ユーザ,リソース,タグからなる3部ネットワークとして表現できる.コミュニティ抽出はその構造を理解する手法である.しかし,大規模な3部ネットワークから高速にコミュニティを抽出する手法はまだ確立されていない.本研究では,Louvain法でエッジをクラスタリングし,ノードにコミュニティを割り当てるという方法で,劇的に高速かつ精度もあまり劣らないコミュニティ抽出手法を実現した.

近年の動画解析技術の進歩から現実の動物の群れの中にスケールフリー相関、相転移等の概念が新たに発見された。しかしながら、群れらしさを示すと思われるスケールフリー相関を自在に調整する手法は未だ明らかにされていない。本研究では二種類の近傍を切り替える群れのMTIモデルをベースに、スケールフリー相関の傾きを調整する手法を新たに提案する。また、その傾き係数と「群れらしさ」知覚との関係を実験的に検討する。

多くの企業が現在まで顧客流出を防ぐ様々な努力を行ってきた。中でも顧客の解約傾向を知ることは重要な課題である。これまでに解約傾向を理解するため機械学習での成果が報告されているが、解約に関する決定に必ず適応されるわけではない。そこで機械学習だけでなくエージェントベースシミュレーションを行うことで、社会構造に基づく顧客の行動プロセスを示し、シミュレーションベースで顧客解約行動を予測する手法を提案する。

To automate the process of preventing ship collisions, we propose a new algorithm called Distributed Tabu Search Algorithm (DTSA). We show that DTSA outperformed our previous algorithm.

本研究では，テーマパークにおいて携帯情報端末を用いて混雑情報を取得することができる来場者の満足度を，マルチエージェントシミュレーションを用いてモデル化した．具体的には，期待不一致モデルをもとに，アトラクションに対する効用とアトラクションに並ぶ行列人数とのトレードオフの関係を考慮するようなモデルを構築した．その上で，来場者の満足度向上の観点からテーマパークにおける混雑情報の提供方法を検討する．

二者間複数論点交渉問題の研究分野において，非線形交渉問題が重要な研究課題とされている．効用関数に論点間の依存関係が存在する非線形効用空間では評価対象の合意案候補数が膨大となる．本論文では，焼きなまし法による探索と提案履歴に基づくパレート改善手法によって良質な合意案候補を得る．評価実験として，ANAC2014で用いられた非線形効用空間において，実用的な時間内に良質な合意案候補を得られることを示す．

Straubらによると、文化とは価値を共有する者の集団であり、個人のIdentityは複数の社会集団へ属することで複数の文化層で構成される。この考えはSocial Identity理論に基づくもので、文化構造は個人の所属する内集団と外集団のカテゴリー化の仕組みにより説明される。これらの理論は、個人間で共有される価値観を分析することで、社会の文化構造や動向の推論が可能になる事を示唆するが、世界諸国の人々が持つ多様な価値観の把握は決して容易ではない。特に近年のIT技術の発展とグローバル化により、世界的に伝播する価値観と諸国の社会制度や習慣に根付いた各国特有の価値観が交差し、多様性と普遍性が共存する複雑な文化が世界各地で構成される傾向にある。そこで本チャレンジでは、社会学者らにより1981年から蓄積され公開される約100カ国の世界価値観調査のデータに着眼し、ネットワーク分析、パターン認識、オントロジー技術等の人工知能技術を駆使することで、従来の比較文化分析手法だけでは不可能であった多国籍間に潜在する文化の多様性と普遍性の解明を目指す。世界価値観調査のデータ解析においては、社会学者らを中心に異文化間比較を目的としたデータ解析手法の開発や応用が活発である。その一方で、著名なソーシャルネットワーク誌ではブロックモデル等の技術を応用した社会構造解明の試みが多々みられる。また、国内では日本人の価値観モデルを中心とした社会知ネットワーク構築の技術が存在している（谷田他）。しかし、諸国の世界価値観データに基づき国内外の人々が持つ価値観の複雑性を可視化し比較する研究は存在しない。本チャレンジでは、世界価値観データ解析により諸国の価値観ネットワークを構築し、生体情報やマイクロブログなどの外部データとの連携により世界の消費者を把握し、国際競争力向上とグローバル人材育成への貢献を目指したい。

関連分野の研究・開発の現状を記す。工業化社会から知識社会への遷移によりグローバリゼーションや価値観の歪などで、地球の環境、生物の生存環境や経済的価値の配分等は既に破断点を超え、「環境・社会・経済のトリレンマ」状態にある。それらの各領域自体にもトリレンマの状態を内包しており、多層・多重なマルチトリレンマと言える。その解決は既に不可能であり、代替としての艦戒(いましめとすべき手本)策として人口増加率・工業化率の低減を提唱してきた。更に際限なき欲望の低減化を追加したい。GMAIS(Global model Architecture Information System：特許出願(特開平10-198647))は、「思考・合意形成・集団意思決定」を支援する概念である。トリレンマ艦戒の方略としてGMAISを基盤とした「生物・人類温存モデル」と「文化・言語温存モデル」の２大モデルを提唱してきた。 関連分野の研究・開発の現状は、資本主義と歴史の終焉といわれる世界のマルチなトリレンマな世紀で、２大モデルを「環境・社会・経済」システムに織り込んで、安寧な世界に導く目論見をもつプロジェクトである。２大モデル基盤の施策には、西洋の要素還元論の科学技術論からの発展だけではなく、東洋思想ベースの総体論や偉大な日本の先人の良質な知的遺産である社会倫理感や自然への畏敬と崇拝や多神教・万世一系等の2670年の歴史観を心の拠りにした思索を軸とする。 当プロジェクトの社会貢献は、日本・日本文化・日本語とそれに関わる専門日本語教育システムの具体的なモデルや国際日本学の研究成果を知財として日本がＣＯＥ（情報発信基地）になり、従来のように脱覇権で、「マルチトリレンマ艦戒」の啓蒙と知財戦略の実践により世界は、「足るを知る」や「環境・社会・経済」の安寧を獲得できると確信している。

私の本業は編集者ですが、イベント企画や自作ガジェット制作なども手がけ、手広く「おもしろがらせる」活動をしています。 「おもしろがらせる」ことは仕掛けにおいても重要な要素だそうですが、私たちの考えでは、それは自分が「おもしろがる」ことから始まります。 自動醤油かけすぎ機、技術力の低い人限定ロボコンなどこれまでの経験から、「おもしろい」を見つけ、「おもしろがらせる」に繋げる方法をご紹介します。

　自分の行動よりも先立って行われた行動や，その行動によってできた痕跡によって，気づかないうちに行動が誘導されている事例を取り上げて，痕跡が人の行動選択にとっては「意味のある」ものである一方，その人の行動目的にとっては「意味のない」ものであることを例示する．

ビニール傘に仕掛けを施すことによって、盗難を防ぐことができるのかを実証した。施した仕掛けは、名前シールを貼る、アニメキャラのシールを貼るなどの簡便なものである。これらの傘を大学構内の傘立てに置き、約3ヶ月にわたって実験を行った。

本研究では，人間とロボットとが協調してテーブル上の片付けを行うシステムの実現を目指している．同システムは、テーブル上の小型ロボットが、片付けるべき物体を識別し、人間にその片付けを促す．本稿では，ロボットのどのような行動が，人間に片付けを促す上で効果的なのかを調べた．その結果，ロボットがテーブル上の物体を落下させる行動が，テーブル使用者の片付けに対する動機付けに影響を与えることが明らかになった．

発散的創造技法の一つに，批判禁止／自由奔放／質より量／連想と結合，という4原則を守ることでアイデア出しを行うブレインストーミング法がある．しかし，原則を守らない，全く意見を出さない人がいる，などの問題点も多い．そこで，参加者に対して能動的な態度を促すために，参加者を複数のチームに分けて，全員がアイデアをバトル形式で競うブレストバトルを提案した．本発表ではブレストバトルの手順と効果について述べる．

高齢化社会である日本では，高齢者の能力低下によるトラブルが身近で，継続した健康診断が求められている．一方，面倒であったり必要性を感じなかったりなどの理由で検診を行わない人も多い．この問題には，ゲームの考え方を利用するゲーミフィケーションが有効と考える．本研究では，認知機能検査と色覚検査に対しゲーミフィケーションを用いることで問題の解決を試みるとともに，その可能性について検討した．

高齢者の外出は介護予防や閉じこもり防止に重要であり，多くの自治体が外出促進事業に取り組んでいる．高齢者の外出習慣を事前調査した結果，何らかの理由や目標がある時に外出する傾向が見られた．そこで外出先を提示することで外出動機を与える街歩きシリアスゲームを開発した．実験では東京都三鷹市のシニア世代男女30名に12日間利用してもらい，地域の外出場所発見や人的ネットワーク形成に一定の効果を確認した．

山梨県には世界文化遺産として登録された富士山や，ワイン・水晶・甲斐絹といった様々な観光資源がある．しかしながら，現状ではこれらの観光資源の魅力を十分に発信できているとはいえず，社会的な認知が不十分であると考えられる． 本報告では山梨県が過去に行なってきた観光戦略を総括し，サービス・ドミナント・ロジックの観点から山梨県の観光を活性化する新たな仕掛けの提案をする．

本稿では，学習者の動機付けを目的とした仕掛けとしての体験学習支援アプリを提案する．体験学習は，「場」を体感的に理解する行為であり,そのためには学習者の積極的な関与の姿勢が重要である．提案システムは，ウォークラリーを利用したモバイルアプリであり、断片的な情報提示による誘引性を利用し、学習者の能動的な行動を促すことをねらう。これにより、場に対する積極的な関与を動機付ける効果が期待される．

大学では様々な事業が行われているが，それらが大学の構成員に十分に周知されているとは言えない状況である．本研究では，大学における事業広報用ポスターに対して，デザインや詳細ページへのアクセス方法の提示（URL，QR，検索用キーワード提示　等），設置場所（掲示板，トイレの洗面台・個室　等）などの様々な組み合わせについて，より効果的な広報方法について検討した。

食べログなどの評判情報サイトでは，集客の一手法としてユーザ間で口コミや評価を共有できるサービスを提供している．各サイトはユーザに質の高い投稿を促すために，貢献度に合わせてポイントやステータスを与えるなど，様々なメカニズムを導入している．本研究では，各サイトが導入しているメカニズムの違いを理解し，比較するために，各サイトの仕組みを抽出・分類することでインタラクション・パターン・ライブラリを構築する．

近年FixMyStreetなど市民の情報投稿による地域改善プログラムが注目されているが，地域活動への参加を促す支援の重要性に着目した議論は未だ少ない．本研究は，都市空間を豊かに使いこなす術や地域の改善につながる公共的活動を場所連動型レシピとして記述・蓄積し，適切な場所・適切なタイミングで人々に通知することで，市民の活動促進と地域の質向上を目指す．本稿では活動レシピの記述と通知手法を議論する．

従来のラフ集合理論は決定表からif-then ruleを導出する。シミュレーションデータにより，従来法は集合と論理に根差しており，実データの矛盾・揺らぎ・欠損値等の不確実性に適用できない例を示す。そこで，このような不確実性に対応性の良いSTRIM とそのアルゴリズムを提案して，同データで予め設定したルールを推定できることを示す。更に従来法の可変精度ラフ集合はSTIRMの特殊な例であることを示す。