本研究では，効果的にオープンデータにアクセスし，意味情報に基づいて適切な情報を検索・提示するためのソフトウェア基盤の試作について述べる．本ソフトウェア基盤の特長は，オントロジーマッピングに基づく異種データ検索技術と既存のエージェント開発実行プラットフォーム技術をうまく組み合わせることで，必要となるデータの提供源そのものも，種々のオープンデータから動的に検索可能とする点である．

近年、科学データのオープン化の取り組みに加え，政府や行政機関が保有する公共データを公開し利用を 促進する動きも広まっている．筆者らは横断的オープンデータ検索システムの開発を行っており，テキス ト情報と時空間情報とを考慮したスコアリングによって分野横断的なデータ検索を実現している．本報告 では検索およびクエリ拡張時に必要となるクエリとデータとの間の時空間スコア計算法について述べる．

現在、地理情報の記述形式について標準化やその応用が進む一方で、従来の標準形式は地理空間情報の記述が中心となっており、時空間情報を合わせて持つ地理空間情報を扱うのが難しい。 本研究では、Webを介してデータ転送することを前提に、従来のデータ記述形式を応用し時空間地理情報の管理蓄積方法と可視化、提示手法を提案する。

貴重書研究者が求める情報を得られるメタデータの作成には，序跋文や挿絵などの書籍中を構成する部品に関する情報の記述が必要である．その要求に応えるため，文化財および書籍分野のドメインオントロジーを構築し，貴重書メタデータをLinked Data化し活用することを提案してきた．本研究では，部品情報URIを用いて書籍中の序文や画家の人名ネットワーク構築を行い提案オントロジーの有用性を具体的に示す．

Web上の百科事典であるWikipediaは、様々な事象に関する知識源であるが、その情報の品質については、編集者に依存する。本研究では、DBPediaにより抽出された構造化情報を用いて、Wikipediaのカテゴリ構造の一貫性を分析する方法を提案するとともに、その分析事例について紹介する。

生物の多様性に学んだ発想支援のため，生物学と工学の両分野を横断した知識の体系化によるバイオミメティクス・オントロジーの構築が進められている．本研究では，多量な知識源からの半自動処理による効率的な大規模化を目指し，専門文書の解析とLOD技術の2つのアプローチからの拡充手法を提案する．本発表では，オントロジーに追加する概念間関係の種類の同定に着目した手法について述べる．

ある要求に対して本質的な解決策を出すためには、要求の原因分析を行い、潜在要求を見いだすことが重要である。しかし、潜在要求の発見は容易ではないため、本質的解決策に至らない場合がある。本研究では、日本語版DBpediaを利用し、要求とそれに対する解決策の中の概念を抽出し、意味的関係性を可視化する。それにより、ユーザの潜在要求の発見や解決策の考案を支援する手法を提案する。

ライフサイエンス統合データベースセンターでは生命科学分野の様々なデータベースを統一的に利用できるように、各種のオントロジー整備やRDFを用いたデータベース構築を進めている。その中にはRDF化したライフサイエンス辞書や日本語文献とのリンクが含まれる。そして言語横断的に利用しやすいようにRDF化されたMeSHとリンクしているが、加えて日本語WordNet等とのリンクも含めたことから、利用例を紹介する。

我々は、LODを活用した統合生命科学データベースを開発しており、その一環として、独自に微生物の培養培地オントロジーGMOを開発している。新しく環境からサンプルした微生物を培養するためには、各微生物に適した培地を準備する必要があるが、これは専門家の経験的な知識を必要とする。そのような作業のサポートを目指して、GMOと微生物のタクソノミー情報等から培養培地を提案するシステムを設計したので報告したい。

近年，医療の質の向上を目指す中で，DPCデータが注目されている．診断実績から病院評価等も試みられているが，データが膨大にあることから利用は困難である．そこで，再利用性を高めるために，DPCデータのLOD化を行った．また，新潟医師会により公開されている救急疾患データベースと併せることにより，病院の評価・選択が行えるシステムの構築を行った．構築に向けて必要とされる機能やデータについて議論する．

生命科学では,生産され続ける多様なデータを大規模かつ効率的に利活用する情報基盤の確立が急務である。我々は,法造のロール概念を用いて, 測定対象部位や、生物種、コントロール値、実験結果を解釈する考え方の違いなどを体系的に区別できるオントロジーを作成し、これに具体的な数値データも記述することで、異種生物データの統合化を行い、実験動物の表現型とヒト疾患のつながりを辿れるデータベースを作成した。

推薦システムの発達により利用者は自身の好む情報に接する機会が増加した。しかしそのような状況では利用者の好まない情報や興味外の情報は排除され、新しい関心を持つ機会や異なる考え方との接触が低下する可能性がある。このような状況はフィルターバブルと呼ばれる。本研究ではフィルターバブルが生じているかを判断し、利用者に提示することで利用者自らフィルターバブルの解決を促すシステムの提案を行う。

WWWの発展とともに容易に大量の情報が入手可能になっている。また、このような情報を選別するために、情報推薦システムが発展してきている。しかし、システムから提供される情報を信頼しないユーザも多い。 そこで本研究では、過去のユーザ履歴から、ユーザの満足度の高い選択を推定する。さらに、推定理由を提示し、ユーザに信頼を得やすい情報推薦手法を提案する。

本研究の目的は、コミックの内容情報に基づく探索的検索システムの実現である。既存のコミック検索サービスでもコミックを検索することは可能であるが、詳細な検索を行う際は、階層化されたジャンルを選択して検索対象を狭めるため、変化する嗜好に合わせた検索を行うには適さない。本稿では、目的とするシステムの実現に向けて、ジャンル情報が紐づいたコミック間を横断できるシステムを構築する。

今日，情報系大学ではソフトウェア開発PBL(Project Based Learning) による実践的教育が活発になっている．ソフトウェア開発を経験が乏しい学生に対して，工程やタスク，成果物と役割の関連を示す辞書をRDFで定義し，辞書と現在のタスクや役割を示すユーザプロファイルを利用して開発の工程と役割に合わせて学習コンテンツを推薦する情報推薦手法を提案する．

本研究ではユーザーが持っている服の写真を入力すると、オンラインカタログの情報を利用して、入力した服に似合ったコーディネートを推薦するシステムを作成する。 オンラインカタログは、画像情報、文字情報、コーディネート情報を利用し、画像だけで分類できない服の特徴を文字情報を用いて分類する事によって、コーディネートを推薦する。

地図の更新のために道路の開通に関する情報を収集することが必要である。これを効率化するため、工事データを活用し、これに教師あり機械学習を適用することによって道路開通を予測する手法を提案する。具体的には道路開通のあった場所で道路開通日の近傍に完了した工事の特徴を正例とする教師データを作成し、これによる学習モデルによって未知の工事データについて道路開通を予測する手法について報告する。

人々の移動には日々の定常的な移動と頻度の少ない非定常的な移動がある。前者からは地域内の移動、後者からは地域間の移動を知ることができる。両者を把握することで、地域間移動が何によって生まれるのか（出発地の経済規模・到着地の魅力・両地域間の移動コスト・特定地域間の認知度など）を理解できる。本研究はジオタグ付きTwitterデータから地域間移動を抽出し、その要因のモデル化とデータへのフィッティングを行う。

地域のまちづくりには住民の声を反映したものが求められるが，意見交換会などの参加者の多くは高齢者であり，特に若い年齢層からの声を聞く機会は限られている．そこで本研究では若者の利用率が高く，匿名性により本音が多く書き込まれていると思われるTwitterを用いて，自治体による解決が可能と思われる地域毎の特徴的な要望を抽出する手法を提案する．

東日本大震災時の「通れたマップ」のような，ある状況下で動的に生成される経路を発見するために，ジオタグ付きツイート中である同一条件を満たすユーザが共通で利用した移動経路を推定する手法を提案し，実際に日常的に多くの利用者を運ぶ交通路の抽出に適用した．さらに本稿では，抽出した交通路と国土数値情報鉄道時系列データに含まれる実路線との誤差を評価することで手法の有効性を示し，抽出性能の向上について考察する．

従来，人口・気候・経済状況といった数値データなどによる地域特性の把握は行われているが，そこで活動する人の感性やライフスタイルを反映した地域特性の把握は行われていない．本研究では，マイクロブログに蓄積されたユーザの位置情報付きテキストに含まれる単語の出現頻度と単語-色彩ベクトルからテキストの感性イメージを反映した色彩を推定することにより，その地域の感性的地域特性を色彩として可視化する手法を提案する．

一般に、化学者は化学構造式を見ながら様々な化学的類推をしている。このことから、化学構造式を理解し、その意味を解釈することが可能な化学人工知能の実現には、その基盤技術として化学構造特徴の自動認識技術が不可欠となる。本研究では、提示された化学構造式について、その構造特徴を自動的に解析し、知識ベースをもとに、対応する化合物クラス(化合物タイプ)を自動識別するための基盤ツールの開発を試みたので報告する。

人工心肺は心臓手術の際に患者の命を預かる極めて重要な装置である．本論文では，心臓手術の際に使用された人工心肺装置のログを解析し，心臓手術中に生じた人工心肺装置の異常を検知する技術を提案する．具体的には，1分ごとに計測された値を移動平均に基づいて離散化し，直前の5-gramを条件とした条件付き出現確率が小さいものを異常として検知する．また，提案手法を用いて試作したスマートアラームを示す．

ICU入室患者の死亡リスク予測において，疾病によって死亡リスクを説明するルールが異なるという“ 疾病コンテキスト”を考慮するために，疾病ごとに個別化した予測モデルを構築する．疾病ごとの個別化に際して課題となるデータの疎性に対処するために，疾病の分類とEHRの分類に関する二つのドメイン知識を取り込むマルチタスク学習手法を提案し，医療機関における実データを用いた実験で提案手法の有効性を示す．

症例数の少ない医療データ解析などの分野では，複数組織にまたがる情報共有によって解析精度を高めることが重要と考えられる．しかし，個人情報保護の観点から，組織間でデータや統計量を直接共有することはできない．本発表では，線形回帰結果を差分プライバシをみたすように共有し，それを統合することでプライバシの問題を回避しつつ学習を行う手法を提案する．また，提案手法の汎化誤差に関する理論的なバウンドを紹介する．

インターネット上には多くのユーザレビューが投稿されており、これらは潜在的な消費者意識を表していると考えられる。これらユーザレビュー情報を利用し、類似製品のクラスタリングを行い、クラスタごとにモデルを構築する（提案手法）ことで、予測精度が向上することを示す。本研究ではオンライン上の自動車に関するレビューを用いて、自動車の売り上げ予測を行う。

Web上の情報にはサイトによって偏りがみられる.これらの状況から, 満遍なく情報を集め, 整理して提示することで, 情報に対して適切な判断が出来ると考えられる.多くの情報を収集し, 整理すること, さらに整理された情報を数理議論学に基づいて,議論フレームワークで処理を行い提示する事を本研究の目的とする.

レビューサイトにおけるオブジェクトのランキングは，殆どの場合，公表されていないサイト独自の手法で生成されている．確かに，ランキングの秩序の為には，独自の方法で最適化を図ることも重要であるが，その不透明性が懸念されていることも事実である．これに対し，我々は，ユーザの基本評点行動として多項分布モデルを仮定し，位置情報による評点の偏りを考慮した，統計モデルに基づくオブジェクトのランキング手法を提案する．

インターネット広告において，広告主がDMPを利用する目的の一つは，コンバージョンに至る可能性の高い潜在顧客などをセグメントに分けて適切な広告施策を行うことである．しかし，DMP内の膨大な顧客データから，人手で的確なセグメントを抽出することは困難であり，目的に応じて自動的にセグメントを抽出することが望まれている．本稿では，Webページの訪問履歴を用いてセグメントを抽出するモデルの検討を試みた．

地名辞書の整備は地理情報システムを構築する上で重要な課題であるが、既存の辞書や手法では、口語的な地名表現を自動的に地名と判定することは難しい。本研究ではTwitter文書内の単語の並びや構造に着目し、口語的な地名表現を判定するシステムを提案する。

大規模な文書情報から文書を構成する独立な話題（独立な潜在情報）を抽出する場合などにおいて，ユーザ制約を満たした独立な潜在情報を抽出する方法を開発した．開発した方法を文書情報に適用したところ，開発した方法では制約なしに抽出した潜在情報よりも，独立性がより高い潜在情報が抽出できた．本報告では，独立性が高い潜在情報を抽出するための制約の選択方法について検討する．

楽曲検索システムにおいて個人の嗜好を反映させた検索結果を得ることを目的 とし，SNS上で得られたタグをクラスラベルとした距離学習により，コンテンツ ベース検索の類似度関数をパーソナライズする手法を提案する．本手法では， ユーザーが自分の求める要素を反映したタグをインタラクティブに選択するこ とにより，検索結果の改善を対話的に行う事ができる．

オフィスにおけるコンピュータを用いたデスクトップ作業においては，各ウィンドウの配置や，ペン，ホチキスといった実物体の配置動作にわずらわしさを感じることがある．この問題を解消するため，我々は作業者の代わりにウィンドウや実物体の配置を自律的に行うデスクトップ作業支援システム「AIDE」を提案している．本稿ではAIDEにおけるウィンドウのエージェント化メカニズムの構築方法とその評価について述べる．

本稿では，コミュニケーション活性化，知識共有の促進，協調作業の生産性向上と言ったCSCWの多様な目的に共通する要素として，ユーザ・グループ間の関係をインタラクティブに検討するタスクに着目する．キーワードベースでユーザ・グループ間の関係を可視化してインタラクティブに分析可能な情報可視化システムを実装し，複数種類の協調作業に適用した結果に基づき，協調作業支援における効果について考察する．

本稿では，動向に関する問いに答えるタスクに特化したコンテクスト検索エンジンのインタフェース向上について検討する．現在のサーチエンジンからのアナロジーに基づき，検索フォームの改善，スニペットの代替としてのsparklineの導入，検索ログに基づくクエリサジェスチョンについてプロトタイプシステムを実装し，その有効性について検討する．

本稿では，動向に関する問いを対象としたコンテクスト検索によるユーザの情報探索行為を支援するインタフェースを提案する．コンテクスト検索のための既存システムでは，自然言語によるクエリを入力できず，また，検索結果は表であるため全体の把握が困難である．本研究では，想定されるユーザの質問を 7 つに分類し，それに基づく検索を可能にした．また，結果のデータの特徴からTimelineによって時系列に表示する．

　本研究では、エージェントとユーザが対話することで履歴書を自動生成するシステムを提案する。面接官に扮したエージェントがユーザに対して質問をすることで自己分析の手助けとなり、ユーザの答えを記録することで履歴書に必要な情報を蓄積し、最終的に履歴書を出力する。このシステムにより、ユーザはより簡単に自身の長所や短所を把握し、就職活動に役立てることができる。

本研究では，人の行動を支援するパーソナルモビリティに着目し，搭乗者の判断を推定した半自律制御を行うことで，人との安全なインタラクションを実現する．人とモビリティのすれ違い行動における搭乗者の視線を分析し，半自律制御では回避判断時に歩行者の下半身を注視し，搭乗者の操作と比較し判断タイミングが歩行者の約1歩分遅れるという結果を得た．この結果を基に，搭乗者の回避判断を考慮した回避制御のモデルを提案した．

PRINTEPSは，多重知識ベース，対話システム，人センシング，環境センシング，記号設置という5種類のサブシステムを統合し，知識・対話・表情・視線・姿勢・動作・環境の7モードから成るマルチモーダルインタラクションを実行する実践知能アプリケーションプラットフォームである．本稿では，PRINTEPSアーキテクチャの構成と実践について述べる．

人と機械がマルチモーダル（知識，対話，表情，視線，姿勢，動作，環境）でインタラクションをとり，その相互作用を通して，人の知能と機械知能が互いに進化し続けていくことで，所与の問題が解決されていく「知能共進化(Coevolution of Intelligence)」の枠組みをめざし、問題領域ごとに実践知能アプリケーションを効率よく開発するプラットフォームであるPRINTEPSの構想について述べる．

PRINTEPSを利用して，人型ロボット NAO を用いた小学校5年生での社会科教育実践について述べる．

多人数会話に参加する会話エージェントでは、システムがどのタイミングでユーザ同士の会話に介入し、かつ誰に対して何を話しかけるべきかの判断が必要になる。本研究では、非言語行動から会話における優位性（会話を牽引する度合い）を逐次的に推定し、この指標に基づいてどのタイミングで誰に何を話しかけるかを決定し、多人数会話に介入することのできる会話エージェントを実装した。

従来の画像認識系研究領域では人・物・空間など個別のドメインごとに様々な認識手法が提案されてきた．本稿では，ロボットに環境や状況の変化に柔軟な行動選択を行わせるために，それらの認識手法を自律分散的に多数動作させ，周囲の様々なものを同時並行的に認識させておき，ロボットの行動決定などを担う知能システム側から随時参照可能であるようにそれらの認識結果を保持するといった構成の知覚システムを検討する．

実世界ロボットが、計画を実行するには、センサー誤差や摩擦係数の変化に依存してアクチュエータを調整する必要がある。また単位となる行為（基本行為）実行時に安定状態から逸脱したときに、安定状態に戻してその行為を継続することができれば、コミットメント戦略を継続でき、意思決定が簡素化できる。Nxtを用いたBDIエージェントにて、これら微調整が、実世界におけるコミットメント戦略継続に有効であることを示す。

小型飛行ロボットの自律飛行のためには自己位置の推定が必要である。マーカをカメラで認識することで位置推定が可能となるが、移動はマーカが設置されている範囲に限定されてしまう。本研究では自律的にマーカを天井に設置していくことで、自ら活動範囲を広げていく飛行ロボットを提案する。マーカを設置する位置の状況に応じた判断には強化学習を用いた事前学習結果を利用する。

屋内用自律小型ロボットの運用では限られた搭載センサからいかに自己位置情報を得るかが課題となる。本研究では通常無線通信に用いるWi-fiモジュールを位置推定センサとしても活用する可能性を議論する。環境中に配置されたアクセスポイントの無線強度データを自己組織化写像およびその拡張版である半教師つき学習手法で質的な実空間情報に還元する手法を提唱し、その有効性をシミュレーションおよび実機実験で検証する。

知的照明システムは，各執務者が持つ照度センサから得られる照度情報をもとに照明を個別に制御し，選好照度を提供する．先行研究では照度センサに代わり，スマートフォンの内蔵照度センサを用いて知的照明システムを実現した． 知的照明システムでは，照度センサの位置を推定することにより，最適な点灯パターンを実現する．本研究では可視光通信による位置推定手法を提案し，最適な点灯パターンを従来よりも短時間で得られた．

日本全国の観光地の口コミデータにテキストマイニングを実行して表現を抽出し、観光地×口コミ表現という共起行列にPLSAを適用することで観光地をクラスタリングした。これによって観光客目線による観光地の潜在テーマを抽出することができ、例えば、テーマ別の周遊観光プランや旅行履歴に合わせた他の観光地の推薦など、観光客ニーズを捉えた地域づくりや商品企画への活用が期待される。

我々は消費者の行動理由となる心を価値観や情緒ベネフィットの組み合わせによりデザインし,価値観構造モデルSocietasを構築している.そして,そのモデルを核に様々な社会課題に適用する問題解決モデルを量産し社会知として展開していく研究・実践を進めている. 本研究では,都市別の消費者価値観の特徴を明らかにするモデルを構築し,各地域の施策立案に貢献するものとする.

我々はマーケティングにおける消費者の理解と行動予測のためのモデリングフレームワークであるSocietasを開発したが,Societasに基づくモデルの量産にあたり，モデルに対する定量的で一貫した評価の方法が課題となっている.本発表では消費者モデルの評価についての課題を挙げ，それらに対しどのような観点・方法で評価すべきかを考察し,いくつか具体例を用いた定量評価を試みる.