本発表では，全国に先駆けて認知症ケア技法ユマニチュードを全病棟に導入した経験を下に，認知症の人とのコミュニケーションが改善した結果について述べる．多段階でコミュニケーションを表現できるマルチモーダル行動観察ツールを活用し，介護・看護におけるユマニチュードの有効性について考察する．

専門的なツール導入には人的・時間的コストが伴うことが多い.スマートフォンアプリのためのSDKを提供している弊社の場合,SDK導入時のサポートデスクへの問い合わせが多く,問い合わせ内容の粒度の違いや顧客の開発環境の違いなどが顧客とサポートデスク間のインタラクションを増やす要因となっている. 本稿ではサポートデスクを対象にしたルールベースとオントロジーの統合による知識共有支援への取り組みを紹介する.

患者データを用いた研究では開始前に倫理審査を経る必要があるが承認までには通常数ヶ月が必要である。しかし研究計画を提案したり解析ソフトを開発する際には必ずしも実際のデータは必要でない。本研究はそうした場合に簡便に擬似生体時系列データを生成するための方法を提供する。本研究は製薬会社等が参考データを広告に載せる場合や広く学校現場や法的領域など個人情報の保護が必要な時系列データにも広く利用可能である。

本研究ではセマンティックWeb技術を用い、文書や画像等のデジタル資産とドメイン固有の知識を紐づけて管理するシステム基盤を開発した。概念をノード、関係性をリンクによって表現するドメイン知識の記述支援機能、デジタル資産からのメタデータ自動抽出によるドメイン知識への関連付け機能を有する。本システム基盤を情報システム開発におけるデジタル資産管理に適用し、設計書・設計知識の再利用性の向上を確認した。

ウェブ産業を中心に産業分野ごと、またイノベーティブな企業と普通の企業について論文引用分析による特徴比較を行った。分析内容は引用論文と被引用論文の関係について行い、年数差、著者の所属組織の関係、および含まれるキーワードの領域の広がりについて行った。この結果、イノベーティブな企業群では比較的引用年数差が少ないこと、ウェブ産業は他産業に比べて知識が組織の境界を越えて構築される比率が高いことがわかった。

視覚対象を記号的要素として捉えるか、形態的要素として捉えるか、その認知的志向が、絵画鑑賞や描画の経験に作用することが指摘されている。本研究では、視覚対象に対する認知的志向が、絵画創作に与える影響について実証的に検討した。実験では、図柄を画面に配置することで絵を構成する課題を、具象的な図柄を扱う試行と、具象物として同定できない抽象的な図柄を扱う試行とで行ない、各々の試行錯誤の度合いを測定した。

博物館や美術館で用いられている資料の照明装置は固定的なもので，観賞者は特定の照明条件下での資料の光学的状況から対象を観賞している．しかしながら，商業写真などでは照明に様々な工夫を凝らすことで，被写体の特定の情報を強調することも多い．本稿では，ミュージアム展示での照明強度や照明位置，照明特性をユーザ自身の操作で可変化した場合に生じる陰影の変化が，ユーザの立体物観賞に与える影響について明らかにする．

我々のプロジェクトは、ミュージアムにおける触発する体験に着目するものである。これまでに、プローブベースのフィールドスタディを通して、来館者や学芸員、アーティストやデザイナといった、ミュージアムにおける多様なステークホルダーが、ミュージアムにおける展示を介して相互に触発し合う様を観察している。本論では、コレクティブクリエイティブティのためのメタデザインとしての展示デザインを論じる。

進化計算である遺伝的アルゴリズム（GA）を用いて，エッシャー風タイリングアートのデザインを支援するシステムを提案する． エッシャー風タイル生成問題（Escherization Problem）の従来解法である，行列計算を用いた解析的手法を局所的探索として組み込み，大域探索としてGAを用いてタイルを生成する． 本手法により，入力図形により近い形状で，かつ敷き詰め可能な図形の生成を可能とする．

河川はん濫時の浸水深や避難の心得を掲載した洪水ハザードマップはモバイル端末向けのアプリとしても利用可能となりつつある． 本発表では，危険箇所や避難所を簡便に表示できるUIと避難所選択の支援機能を提供するハザードマップアプリについて，学習容易性の観点から実施した発話思考法によるユーザ評価の結果について報告する．

ITに携わる技術者の創造力を鍛える試みとして、SF映画を題材としたデザイン・ワークショプを実践した。課題は「SF映画のワンシーンを想定して、その場面で使う小（大）道具のプロトタイプを作る」である。ITや複雑系科学を学ぶ学生とデザインを学ぶ学生の混成チームで、3日間かけてIT機器を使ったプロトタイプを完成させた。本稿ではその制作過程と成果を報告する。

医療の質を高めるには患者の訴えに耳を傾けるための知（ここでは看護観察知と呼ぶ）を熟練看護師は身につけている．ストーリー形式で語られた看護実践（看護ナラティブ）から，看護観察知がどこで発揮されているかを読み取らせることはその教育手段のひとつである．しかし，教育の成否は学習者の既有知識に依存しており，学習者に合わせた読みの支援が必要となる．本発表では支援機能の基礎となるアノテーション手法を検討する．

大学入学試験の物理問題解答に向けて我々は物理シミュレーションを用いた問題解答手法の研究を行っている．実際の物理問題には様々な種類のものがあり，その全てを一つの手法で解くことは困難であり，それぞれの問題に応じた解答手法が必要となる．本稿では，提案手法が解答できる問題の性質を整理し，それに基づいた問題分類を行い，未着手の問題の性質とそれらの問題解答に必要な要素について議論する．

教科書を規準コーパスとして利用し、学年を難易度の尺度とした難易度の推定実験を行った。本稿では、言語モデルや統語情報を用いることで、高い推定精度を得られることを示す。

時間概念が空間的に表象される際の空間軸の写像構造については多くの先行研究がある．特に認知言語学の概念メタファー理論では，普遍的概念写像構造を探る方向で研究が進められてきたが，近年，書記体系や読みの経験など文化や状況による影響も指摘されている．本発表では，縦書き・横書き両方を併用する複雑な書記体系をもつ日本語の話者が，時間的順序列をどのように空間軸で表象するかについての実験研究を報告する．

一昨年の諏訪正樹との”自分の生“に照らして、生物（動物）でありながら文化的存在として生きる人間や、生命科学者としての自分自身の研究の立ち位置について「モノゴト四階層」を考える試みは、半世紀、動く身体、制御しうる身体を知の身体性基盤にしようと努力してきた発表者の立ち位置を明解にする切り口として有効であった。｢身体性｣が欠除している社会において、その基盤となるべき人間の「いのち」そのものの身体性が欠除した現代社会の脆弱性が、超高齢社会における健康問題のみならず人間社会における軸となるべき「いのちの尊厳」さえも抹消しつつある。自殺率、STAP細胞、科学者の不正、社会の右傾化などの根底に公的議論にのらないままに旧態依然の知の基盤において技術のみが先行する社会の脆弱性をより強めている。今回は、 19世紀以来の科学技術と情報科学や教育のあり方の問題点について、「人間のいのち」の身体性基盤から解く。

歯科診療において歯科医師が先導する診療工程に，歯科衛生士は臨機応変に追従する必要がある．歯科医師の言語的指示がなくても，歯科衛生士は歯科医師の身体動作を観察して主体的に振る舞う．本発表では，歯科医師による診療の進行に淀んだ際，歯科衛生士が振る舞いをそのつど修正することでトラブルが抑制されうることを，映像分析から示す．歯科診療の円滑な進行を支える基盤が，身体の相互観察可能性に他ならないことを論じる．

　ヒトの呼吸は生命活動として最も原理的な身体運動のひとつであり、身体や環境に適応する自律性に加え、自己意識より方略を変換できる他律性も備えた高次生命機能システムである。しかし、一度獲得された呼吸は身体や環境に含まれる新しい変数の存在に気づきにくく、「人間の生命」とする身体性も失われやすい。呼吸システムにおける身体と環境の関係の再構築し続けるプロセスから「生命」の身体性基盤を探る試みをする。

本発表は、“そのひとらしさ”とは何かを問い、その探究方法論を提案することを目的としている。客観的に観測可能な特徴の照合だけでは、“そのひとらしさ”の探究とは呼べない。日常の相互行為の中に立ち現れる分人として“そのひとらしさ”を捉え、一人称視点に立ってことば化する必要がある。暗黙知のことば化は容易ではない。写真撮影やスケッチなどのことば化以外の手段を併用したからだメタ認知により、これを実現する。

心理学における従来のメタ認知は、思考や行動を振り返ってことばにすることにより、自分をモニタリングして制御し、より知的・理性的な思考や社会行動を学ぶメソッドであった。知の状況依存性や身体性という観点からみると、メタ認知には身体の視点が欠落している。「からだメタ認知」は、体感や知覚など、暗黙知構造の近位項をことばで表現する点で従来的メタ認知の拡張であり、ことばと身体の共創を促すメソッドである。

機械は設計時にあらかじめ決められた動作を行なうが、自律動作するためには定められた動作や判断基準を事前にプログラムしておく必要がある。そのためには機械にわかる形式で動作の言語化や判断の言語化を必要とするが、この研究では既存システムによる様々な方式を用いた動作の言語化との対比から、高度な自律機械であるヒトの動作について考察し機械としてのヒトの動作における言語化を探る。

＜空間＞は環境と自分の間の生きた関係をつかみ取り、出来事や行為に意味や秩序を与えるひとつの側面である。本研究は、空間の認識を方向づける心的な構造を空間図式とよび、実際の空間体験から「写真日記」を用いて空間図式を抽出する方法を提案する。写真日記は、絵日記のアナロジーであり、写真と言語表現によって構成される調査情報カードである。言語表現は，からだに紐づけた事実，経験した現象，事実の解釈の記述からなる。

　ユーザーに不快感を与えないように情報を提示するには，余裕を把握することが重要である．多重資源理論に基づいて，ユーザーが使用中の感覚モダリティと提示する情報のモダリティという基準で分けられた行動群のうち，特定の行動群においては余裕と瞬目回数に強い相関があることを明らかにした． 　本稿では，他の種類の行動群においても相関がみられるかを評価することで，日常の多様な状況に適用できるかを明らかにする．

本研究では、感じ方や表現方法の個人差を重視した言語化プロセスについて研究することを目的に、複雑で多様な日本酒の味わいを対象とした言語使用のデータを作成する。作成にあたり、個人が直感的に創作したオノマトペで味わいを表現し、その後、その言語音の創作理由を弁別的に分析し、言語化する。創作オノマトペと分析的用語の対応により、従来の味覚表現を超えた、個人差の反映された味わい表現リストを作成する。

人は，無意識下での身体の自律的，自動的な身体運動を基盤として，意識的な高次行動を遂行している．日常生活において，重力等の外的刺激に無意識化で応答しているが，無意識下で繰り返される不適切な運動のパターンによって生じた不良姿勢は，意識に上ることは少なく，自己修正が困難なことが多い．今回は，知の身体性を具現化した一例として，人の姿勢制御を目的として開発した機能性ウェアについて報告する．

近年、ウェブサービスを成長させる手段としてウェブサイト最適化が注目を集めている。ウェブサイト最適化では目的とする KPI を最大化することを目指すが、KPI によっては施策の効果が反映されるまでに時間がかかることがあり、最適化に要する時間のボトルネックになってしまうことがある。本研究では、サーバログを活用することで高速に最適化することが可能な KPI を設計する手法を提案する。

国内エネルギー事情を背景に，天然ガスからの発電とともに排熱を有効利用するコージェネレーションが注目される．熱エネルギー併用にあたり，システムは需要予測のための学習制御機能を有する．本研究では寒冷地向けコージェネレーション予測モデルの構築に向けた世帯群の電力・熱需要パタンの分析と予測最適化について述べる．

自動車販売台数の推移は、季節成分を伴った典型的な経済時系列である。また、高額商品であるため購入者はインターネット上で事前調査を念入りに行う傾向が高い。本論文では、状態空間モデルによる販売数の時系列分析に、ユーザの注目度を反映したデータを加えた予測手法を提案する。評価実験ではGoogle TrendsまたはWikipediaのページビューデータを統合することにより、予測の精度が改善できることを示す。

機械学習，とくにバッチ学習により得られた予測モデルの実運用において，現象の経時変化などによる予測モデルの精度劣化などに対応するため，モデルの予測精度を監視し自動的に再学習，更新などの処置を行う手法について検討した．

スマートフォンの普及に伴い,同意済みユーザであれば位置情報を取得することが簡単になってきた.ユーザが次にどこに行くかがあらかじめ推測できればサービス内で最適なユーザ体験を提供することが可能になる. 本稿ではユーザ間の行動パターンクラスタリングと隠れマルコフモデルを用いて位置情報を推定する手法を提案する.

データの大規模化・高次元化に伴い、より高速な頻出パターンマイニング手法が求められている。本研究では、少数トランザクションのランダムサンプリングを繰り返すことで、頻出パターンを高速に発見する手法を提案する。理論的な解析によって、頻出アイテム集合が見つかる確率を計算し、提案手法の精度を保証する。

パターンマイニングや知識発見、バイオインフォマティクスなどの分野において、組合せ集合の共通因子の抽出は有用であると考えられる。組合せ集合はゼロサプレス型BDD（ZDD）を用いて効率良く表現できることが知られており、また、任意の2つの組合せの共通部分を列挙するmeet演算が定義できる。本稿では、ZDD上で組合せ集合のmeet演算を行うことで、共通因子を頻度とともに抽出する方法について考察する。

複数のデータベースからデータマイニングを行う要求がある．しかし，複数のデータベースを利用することによるプライバシー漏洩のリスクとデータの大規模化による計算コストの増加が深刻である．本研究では，ネットワーク上に分散されたデータベースから頻出パターンを抽出する分散データマイニングのプライバシーの保護性能の維持と計算効率の向上を行う．また，通信コストの削減を目的としたシステムの提案を行う．

近年，時系列データの中からモチーフと呼ばれる，データの特徴を表す類似パターンを発見する研究が盛んに行われている．モチーフの発見にはバッチ処理とオンライン処理があるが，オンライン処理の場合，保存するデータ量と計算時間の制約が存在する．本研究では，これらの問題を考慮した上で，さらに特徴を捉えたモチーフを発見するために，最適モチーフ長の推定と多次元データの処理を行うモチーフ発見手法について述べる．

現在のエージェントでは人に対して動機付けや助言を行っても人のエンゲージメントが低いため効果が得にくい。本研究では人の状態を観測し適切な場面においてのみ働きかけることでエンゲージメントを高い状態で保つ手法を提案した。具体的には、タスクとして設定したVR運動ゲームのにおいてゲームやユーザの状況に応じて動的に戦略を変えることで目的志向性を提示し、動機付けや助言の効果が高まるかどうかを検証した。

ニュースサイトやSNSの登場により、インターネット上には、個人が発した情報などがあふれている。その中には、最初に発信されたものから意味解釈がねじ曲げられたものも多く存在し、それらによって、トラブルが発生する事例が多く発生している。本研究では、ネット上の情報に対し、関連するページを集め、ソースと推察されるページを提示することで、改変による誤解の発生を減少させることを試みる。

近年日常的にエージェントが利用されるようになり、今後はエージェントとしてのロボットの普及が加速すると推測される。当該状況下では、人ーエージェント間のインタラクション時の人への負担を軽減することが、普及を促進する上で非常に重要になる。本研究では、人ーエージェント間のインタラクションを負担が軽いと推測される人間のインタラクションに近づける目的で、人が表出する特徴的キューを特定する心理実験を行った。

仮想現実の普及に伴い、利用者の内部状態に基づいた密なサービスが要求されると考えられる。本研究では、VR運動ゲーム中の生理計測データに基づいて、ゲーム中のタスクに対する集中度を推定する方法を検討し、その推定結果をプレイヤの操作するキャラクタの挙動や助言エージェントの発話に反映させることによって、没入度を向上出来ることを示唆した。これにより、仮想現実でのフィットネス体験の幅が広がることが期待される。

エージェントが人間にとって持続的交流を持つ存在となるためには，人間とエージェントの間に相互理解の関係を築き，その関係を保つ必要がある．本研究では，人間とエージェントが持続した相互理解の関係性を保つために，連続したタスクにおいて，ひとつのタスクで推定した相手の重視要因を他のタスクに波及させ，そのことを人間側に気づかせるふるまいをする．そうすることで一貫した主体性を示し，持続的な関係性の確立を目指す．

服のコーディネートのような場面では、それぞれの服について好みの服を選択しても仕上げたいイメージになるとは限らない。そのようなタスクを達成するためには、個々のタスクにおける意図とタスク全体での意図のすり合わせが重要となる。そこで本研究では、それらを二層で記述し，関係性を定義することで二つの意図の循環的推定を行う。さらに、人間から取得したデータに基づく関係性ネットワークの構築手法の提案を行う。

近年，不気味の谷に代表されるように，人間の外見に精巧に似せて作成された擬人化エージェントに対して，人間は否定的な感情を抱くことが示唆されている．本研究では，擬人化エージェントを観察する時間の長さ，および擬人化エージェントの人間に対する類似度を段階的に変化させ，観察者の情動反応にどのような違いが出るかを，観察中の被験者の生理指標に着目することで実験的に明らかにする．

アニメーションエージェントにおけるジェスチャの自動付与は，言葉の意味や概念にも関わる難しい課題である．本研究では，抽象的な概念を視覚的に表現する隠喩的ジェスチャに焦点を当て，インタビュー番組をデータとして，発話中の言語情報と隠喩的ジェスチャとの関係を分析する．さらに，シソーラスを用いて類似した概念に類似のジェスチャを付与することにより，ジェスチャが自動生成されるエージェントシステムを実装する．

Familiarity is a crucial factor in music engagement, but few study focuses on its neural correlates. We investigates effects of familiarity based on electroencephalogram in music-emotion recognition.

パーソナルな写真提示によって，記憶想起やポジティブな感情の喚起を促す高齢者支援を目指している．これを実現するには，観察者の内部的変化を検知し，認知機能と感情を定量化することが必要となる．この目的を達成するために，我々は脳単体の計測に頼るのではなく，マルチモーダルな生体信号を統合することが有効と考える．本研究では脳波計測と視線計測を組み合わせ写真観察者の認知機能や感情の定量化に有効な要素を検討した．

fNIRSデータに対してDTWによる特徴抽出，SVMによる識別器とGAを利用した特徴選択により適切な関心領域を抽出する為の手法を提案する．提案手法における識別では既存の識別関数を最適化における目的関数を決定する際に使用することで，課題に関連した脳機能部位を特定するために用いる．提案手法を用いてRST時の波形に適応したところ，WMに関わる関心領域の抽出，脳機能のネットワークに関する結果を確認した．

本研究では脳機能情報を活用して，ユーザに呈示するコンテンツや情報を感性に基づいて推薦することを目指している．実験では，脳機能計測によって得られたデータからユーザの感性的な評価の高さを段階的に推定し，その精度と課題について検討した．また，脳機能計測データを用いて対話型最適化による推薦のシミュレーションを行い，ユーザの嗜好のレベルの高いコンテンツが推薦されることを確認した．

機械学習技術を用いて、脳活動から表現されている情報や被験者の特性を解読する脳情報デコーディング研究が急速に発展している。我々は、磁気共鳴画像法により取得した精神疾患（強迫性障害）患者と健常者の安静時脳活動を使った各群の判別に成功し、更にそれら患者・健常者の意思決定課題における行動パラメータの推定にも成功した。

ハエの初期視覚系をモデル化した動き検知細胞モデルがある。視覚神経節のL1、L2経路を考慮して半波整流器と4個の相関型モデルとを組み合わせた4Dモデル、2個と組み合わせた2Dモデル、6個と組み合わせた6Dモデルがある。本研究は明瞭さを変化させた複数の視覚刺激を用いた実験により取得した電気生理データを用いて、交差検証により上述の3種類のモデルの汎化誤差を求めた。2Dモデルの汎化誤差が最も小さかった。

ネットワークの中のリンクが密なかたまり部分のことをコミュニティと呼ぶ。コミュニティはネットワークが表現する複雑系の機能モジュールに対応する。ゆえに、脳情報処理の仕組みを理解するためには、脳ネットワークのコミュニティ構造を知ることが重要である。サル皮質およびC. elegans神経細胞のネットワークのコミュニティが非木型の階層構造を持つことを見出した。これらは脳に特徴的な機能統合の様式を示唆する。

実世界で行動するロボットに有効な知能を実現するためには身体性が重要であると考えられている．培養神経回路網と外界とを，センサを備えた小型移動ロボットをインターフェースとして相互作用させることで，生体のもつ自発性・自律性・柔軟性を取り込んだ知能システムの開発を目指している．神経回路網の応答電気活動パターンを自己組織化マップで解釈してロボットの行動を生成し，衝突を回避するニューロ・ロボットを実現した．