ソフトウェアの開発の際には、テストを行うことで実装の誤りを発見することが重要である。テストケースの集合は、限られた個数のテストケースでより多くの誤りを発見できるものが望ましい。本研究では、解集合プログラミングを用いることで必要なテストケースの集合を生成する手法を提案する。

CDCLアルゴリズムは論理制約伝播を繰り返し、矛盾が起きた場合には学習節を獲得しつつ、非時間順バックトラックを実行する探索手法である。多くの高速SATソルバで用いられ、様々な高速化の研究がなされている。 本発表においては、最初の矛盾を発見しても直ちにバックトラックを起こさず、矛盾の検出を続けるという変更手法を提案する。現在我々が開発中のSATソルバに実装して行った実験結果について報告する。

提携構造形成問題は協力ゲーム理論の問題の一つで、提携のもたらす効用の総和が最大となるようにエージェントの集合を分割する問題である．本論文は、分割決定グラフ（分割関数の簡潔記述法の一つ）で記述された提携構造形成問題のMaxSAT符号化を提案する．そして、計算機実験によりその効果を定量的に評価する．

複数のクリック率の不明なオンライン広告をウェブサイトに配置する問題を考える。このとき、クリック率の高い広告から順に配置したいが、ユーザのフィードバックを見ながらクリック率を推定しオンライン的に配置を最適化する必要がある。下の位置にある広告は通常上位より見られないが、この割引効果を考慮したオンライン最適化を多腕バンディット問題として定式化し、有効なアルゴリズムを提案する。

ACOは蟻のフェロモンコミュニケーションをモデル化したメタヒューリスティクスであり，多くの組合せ最適化問題や制約充足問題に有効な手法の1つである．ACOではフェロモンと制約違反をもとに解候補を生成するが，探索初期のフェロモン量はほとんど均一であるため，フェロモンは探索に貢献することができない．そこで本研究では，解候補を生成する際に複数種類のフェロモンを参考にするモデルを提案する．

本研究では，離散時間動的システムと連続時間動的システムの混合系であるハイブリッド動的システムのうち、特にパラメタ化された系に対しての記号実行シミュレータの開発を行った．本シミュレータは記号実行と精度保証数値計算を組み合わせた制約処理手法を採用しており，システムの取りうる軌道のパラメタを用いた表現を計算することができる．

本論文では，提携構造形成問題において，各エージェントの提携への参加の有無が確率により与えられている，不確実性を考慮した確率的な提携構造形成問題のフレームワーク (Probabilistic Coalition Structure Generation, PCSG) を定式化する．さらに，PCSG に関する決定問題及び最適化問題を定義する．

本論文では，人狼AIを実現するための要素技術の一つとして，ウェブ上の人狼ゲー ム「人狼BBS」のプレーログを対象として，各プレーヤーの視点で他プレーヤー の役職を絞り込む過程を，定式化する．特に本論文では，役職割り当てを更新す る過程を制約充足問題として定式化して，制約充足問題に対する汎用的なソルバー 用いて実装した．

歌詞コーパスを形態素解析して得られた形態素リスト上の経路探索による自動作詞システムを開発し、歌詞の韻律に基づく自動作曲システムと統合して、自動作詞作曲システム「オルフェウス」として公開中である。本システムは人工知能による芸術創作の事例として各種メディア(NHK、テレビ朝日、日経新聞等)に取り上げられている。稼動中の、word2vecの類似度を利用した経路探索に基づく自動作詞の原理について発表する。

本論文では，ウェブ上の人狼ゲーム「人狼BBS」のプレーログを情報源として， 狼役職のプレーヤーを絞り込むためのセオリーをマイニングする手法を提案する． 具体的には，(1) 複数の矛盾する占い結果を利用して狼役職のプレーヤーを絞り 込むためのセオリー，および，(2) 狼に襲撃されたプレーヤーの発言を利用して 狼役職のプレーヤーを絞り込むためのセオリーをマイニングする手法を提案する．

本研究の目的は、人間（特に日本人）には、どんな種類の顔が何種類あるかを求めることである。ここで重要なのは、人間がどう感じるかを基準とした分類が知りたいということであり、顔のパーツの類似性などは本質的ではない。我々は、まず顔画像を用いた神経衰弱ゲームを実装・実施することで顔の類似性データを集め、さらにグラフクラスタリングの技術を用いることによって、比較的少ない類似性情報から、グループ構造を検出する。

Linked Data has been increasing rapidly by publishing machine readable structured data. DBpedia and YAGO are cross-domain data sets, which provide semantic knowledge of things. Although both data sets contain millions of entities, there are still missing knowledge exist in each data set. In this paper, we analyze graph patterns of Linked Data entities to discover missing knowledge in the data sets. We apply word embedding method with traditional ontology matching method to integrate heterogeneous ontologies. By querying Linked Data with integrated ontology, we can discover missing knowledge in the data sets so that we can automatically extend the Linked Data.

本研究は、運転手や同乗者の目的地に関する曖昧な要求に対して、オープンな常識データベースを用いて解決するシステムの構築を目的としている。このために、施設に関する常識をLinked Geo Data(LGD)、DBpedia等から施設、サービス、対象のオントロジーとして構築した。これらのオントロジーとLGDやDBpediaの事実データを組み合わせて、ユーザ要求から施設や地域を推薦する仕組みを試作した。

本研究では、日本語Wikipediaを情報源とした汎用オントロジーである日本語Wikipediaオントロジーの構築手法を英語版のWikipediaに応用したオントロジーの構築手法について提案する．また、既存のWikipediaから構築された汎用オントロジーであるYAGOと英語Wikipediaオントロジーを比較評価する.

市民に向けて公開されてはいるが非常に長く構造が分かりづらい地方議会の議事録を，探索的に閲覧可能にする自動タグ付け手法を開発する．具体的には，分野名や地名を議事録中の発言に自動付与する．分野名をタグ付けする手法として，sentence2vecに基づく発言と分野の類似度を用いる．地名をタグ付けする手法として，Linked Open Address JapanというLODデータセットを利用する．

社会課題の解決策を考える上で，特定の課題に関連するコンテンツを集約できればその背景情報の共有に有用である． 本研究では，様々なコンテンツに社会課題のタグを自動付与することで，社会課題に関連するコンテンツの集約を目指す． 具体的には，DBpediaの社会問題カテゴリから辿れるリソースを社会課題オントロジーとして利用し，類似度の高いリソースをタグとして推薦するWebAPIを試作した．

本研究では，動的インスタンスマッチング手法を用いた拡張SPARQLクエリ実行機構の拡張について述べる．現状のオントロジーマッピングに基づく拡張SPARQLクエリ上では，対象となるLinked Open Dataにおけるインスタンス間の照合が課題となっている．動的にインスタンスマッチングを行う手法を導入することで，異なるURIを持つインスタンス同士をマッピングした検索を効果的に行えるようにする．

生命科学分野では関連データベースがインターネット上に散在している。計算機を利用して統合的に関連データを取得できるようRDFの採用が進みつつあるなか、信頼性の高い所望のデータの検索手段が急務である。我々は生命科学関連SPARQLエンドポイント（EP）の所在を検索するサービスを開発してきた。各EPは様々な指標で評価して公開しているほか、データ構造を確認する手段も提供しているのでこれらを紹介したい。

現在，自治体では各種社会課題の分類や要因分析，解決に向けた施策や効果に関するデータ整理が進められている．そこで，本研究ではこれらのデータのスキーマを整備し，構造化データを蓄積することで社会課題の分析基盤の構築を目指している．本論では，特に社会課題の因果関係を表すLinked DataをWeb情報や自治体データを基に半自動的に構築する手法を提案する．

Knowledge Graph creation from unstructured text plays a crucial role in the semantic web community. Consequently, there are many approaches proposing to create Knowledge Graph from unstructured text. However, Knowledge Graph integration is omitted. Knowledge Graph integration is an essential procedure because it could reduce the heterogeneous problem and could increase searchability over Knowledge Graphs. In our previous work, we proposed the T2KG framework, an automatic framework for Knowledge Graph creation from unstructured text, with keeping the integration issue in mind. Although we could achieve better results to create a Knowledge Graph than the previous approaches, the reasonable precision is still not reached. In this paper, we therefore propose T2KG_Ext: an extension of the T2KG framework. In the T2KG_Ext framework, we re-organize the T2KG framework to increase the ability to generate candidate triples and introduce the extension component, namely candidate selection, to the T2KG framework. In the preliminarily experiments, we reported the problem of the T2KG framework and showed some evidences that the T2KG_Ext could deal with such problems.

推論付きLinked Open Data(LOD)エンドポイントにおけるSPARQLクエリの実行は，推論器を含まないLODエンドポイントでの実行に比べて，推論処理のために時間がかかる場合がある．本研究では，推論付きLODエンドポイントにおけるSPARQLクエリ実行負荷を軽減するため，制約付き多目的GAを用いたOWLオントロジーの最適化を試みる．

舞台表現では共演者や音楽といった多様な要素と相互作用を行い，魅力的なパフォーマンスが営まれる．本研究ではブレイクダンスを取り上げ，実際に踊りが営まれる中で生じる他者との相互作用について，コミュニケーションの隠れた次元である2者間の距離を指標として検討した．熟達者4名による実験の結果，共演者との距離のとり方には一定したパターンが存在し，そしてそのパターンを徐々に変化させる様子が示された．

本研究では、綱渡りを競技化したバランス・スポーツ“スラックライン”がバランス能力に及ぼす影響を調べる。スラックラインでは、不安定なラインの上で全身を協調させ動的にバランスをとる必要があり、アスリートやリハビリテーション対象者の体幹・姿勢バランスのトレーニングとして着目されている。本発表では、スラックラインでのトレーニング（週1回20分×4週間）を行った事例研究の結果を報告する。

ノルディックウォーキングとはポールを使ったフィットネスであり、全身を使う効果的なエクササイズとして知られている。これまで、熟練者と非熟練者のポールワークについて加速度データを分析し、見分ける特徴として有用な候補を見つけてきた。本研究ではリアルタイムに現在のポールワークの状況を解析し、その特徴を被験者に提示することによるポールワークへの影響を調べる。

スポーツでは道具を自由に使えることで多様なスキルを実行可能となる．本研究ではこれを道具の身体化と呼ぶ．アイスホッケーはスケートやスティック，防具等多くの道具を用いたスポーツである．アイスホッケーの初心者はこれらの道具を徐々に身体化し，多様なスキルを実行可能となっていく．本研究では，アイスホッケーを始めたばかりの初心者を対象に道具の身体化に焦点を当て，スキルの獲得過程に迫る．

既に，スポーツ学習時のメタ認知的言語化の有効性が示されている．しかし，学習過程でメタ認知的言語化を繰り返すと，うまく言語化できない事がある．そこで本研究では，学習者のメタ認知的言語化内容に応じた指導内容提示フレームワークを提案する．動作の形など外面的なメタ認知的言語化内容が多い学習者に対して，学習初期では，外面的な内容の指導，学習を重ねた場合，動作を内面的に言語化した指導が有効である事が分かった．

他者の意図的な運動（行為）から，その運動の目標を推定することが，行為の模倣には不可欠である． 本研究では，単純な物理系である単振子を用いて，目的に関する事前知識を所与とせずに，いかにして一見よく似た運動の背後にある意図（制御）の違いを識別できるかを調べた． 運動をアトラクタの不変量である点次元で特徴づけることで，運動の背後にある意図の違いを識別できることを示した．

個人間の協調が要求される課題（例：ボート）では，他者の行為に対して自身の行為を調整することが要求されるため，単独で同様の課題を行う場合と比べてより困難を伴う (Knoblich & Jordan, 2003)．本研究では，2人カスケード（ボールジャグリング）を課題に，練習時の他者との調整を通して，単独で同様の課題を行う際に得たスキルをどのように転移させるかについて実験的に検討する．

サッカーではパスを行う時には選手間で意図共有を行われているが、ロボカップサッカーではエージェントに意図共有のモデルを実装していないため、状況に応じてエージェント同士が意図を共有しパスをする事は難しい。そこで本研究では実試合データを用いて選手の視線分析を行い、MFのパスの選択及びFWのパスコース予測モデルを作成した。さらにモデルをエージェントに実装し、ログデータからその有効性を評価した。

スポーツのコーチングは，より高度な身体技能の熟達を目指す学習者と，手本となる身体技能のデモンストレーションや言語的な教示によって，学習者の身体技能の変化および認知的理解を促す教授者とのインタラクションであるといえる．本研究では，教授者が身体意識を伝承する過程に着目し，学習者の身体技能の熟達度合と言語化の着眼点について考察することを目的とする．

現在、多くの人が無意識に行ってしまう癖に苦しんでいる。癖の治療方法の１つとして、習慣逆転法というものが存在する。これは行動療法である。具体的な行動目標を繰り返し実行することで自分をコントロールする力を身に着けていく。本研究では、習慣逆転法を、Kinectを用いてより効率的に治療を進めるために、音声による通知を使用者に行うシステムを構築する。また、システムの有用性について検証していく。

ピアニストは，大譜表上に書かれた大量の音符を即座に読み込み，それを演奏として出力しなければならない．特に初見演奏の場面では，次から次へと効率よく音符を読み込むことが必要不可欠であることから，和音の形状など，譜面上の幾何学的情報を活用して，視覚情報から運動への変換を効率よく行っている可能性がある．本研究では，実際の演奏をともなう読譜実験により，どのような視覚的手掛かりが活用されているかを検証した．

身体技能の遂行や習得の過程では，多くの人が自分の身体の状態に注意を向けて内的に観察する．本発表では，このような主観的感覚（観察）が動作の遂行にどのような影響をもたらすのか，そのメカニズムについて議論する．特に，「注意の働きが身体の分節構造を変化させ，脳の運動計画・制御の構造を変質させる」という仮説を念頭において，そのプロセスを計算理論や計測制御システムの観点から議論したい．

歩行リハビリにおいて，患者の歩行を主観で評価しており，客観的な指標を活用したいという要望がある．主観評価では，視覚的に観察部位の角度の変化や大きさを見ていることから，注目部位の角速度が歩行を見たときの印象の要素の一つであると考えられる．本研究では，歩行において要となる骨盤の挙動に着目し，歩行の印象の違いを角速度分布により客観的に提示する方法を提案する．

地域伝統舞踊では動きの要は腰部であり，腰部の動きができて初めて手足による表現が生きてくる．団体において踊りが上手いとされる同一世代で被験者の腰部の加速度を比較するとほぼ同一となることが分かった一方で，映像から受ける各被験者の印象は異なることがわかった．この違いは舞踊において基礎的な要素を修得したうえの質の違い（個性）であると考え，本研究では，被験者間における動作の質の違いを分析する方法を提案する．

第一著者は、陸上十種競技を専門とする現役選手である。十種競技とは、走・跳・投にわたる計十種目の総合力を競う陸上競技の種目である。第一著者は十種競技選手としての5年にわたる実践で、「立つ」「歩く」ことのパフォーマンス性を重視するに至っている。本研究では、我々が日常生活で無自覚に行っている「立つ」「歩く」という基本的な身体運動を、身体スキルとして捉え直し、第一著者の実践をもとにその本質を議論する。

昨今の学習支援システムでは，さまざまな形で情報を提示している．しかし，非立体視映像と立体視による支援では，脳の情報処理の負荷が異なると考えられる．そこで本研究では，脳の情報処理の負荷を調べるため，同一のVRコンテンツについて非立体視で提示した場合と，立体視で提示した場合とで，NIRSを用いて脳血流計測を行った．その結果，非立体視と立体視とでは，個人毎に脳賦活に異なった傾向があることが得られた．

本研究対象の被覆アーク溶接では，従来は溶接品質と非常に強い相関を持つ運棒動作やアーク・溶融池の状態といった，直接観察することが出来る項目を評価することで教育していた．しかし，これらの評価を向上させるために重要な身体の姿勢，動かし方についてはほとんど情報がないため学習効果を上げることが難しい．そこで本稿では学習効果向上を目的として，身体動作や身体認知情報の優先度から教授順を決定する手法を開発する．

近年，建築デザイン分野では，合意形成が必要とされ，まちづくりワークショップ（WS）が行われている．WSは期間を空け連続実施すること（連続WS）がある．WS以外の時間に考えた意見を，議論に反映することは難しい．そこで本研究は，連続WSにおいて，対面式WS後に合意形成支援システムを用いたWSを行う手法を提案する．住民らによる連続WSを行い，提案手法について議論データと心理評価から効果や課題を検証する．

まちづくりワークショップ（WS）は参加者の声を反映しながら共同作業を進める有効な手法である。まちづくりWSは対面式のため、情報伝達や空間把握を支援するが、時間・場所の制約がある。そこで本研究では、まちづくりWSにおいて、対面式WS後に合意形成支援システムを用いた非対面式WSを組み合わせた手法を提案する。議論内容の把握と心理評価により検証をおこない、提案手法による実態や効果、課題点を明らかにする。

社会計画の策定などに向けて行われる公的議論では，議論の展開のパターンは比較的に限られており，図式的に捉えることが容易であると言える．この図式化のもとで，議論を円滑化，効率化させるファシリテーションのあり方についても考察することができる．本研究では，議論の展開を図式化する方法を検討するとともに，議論の展開に的確に呼応したファシリテーションが行えるようにするための方法を開発する．

異なる価値観や利害が対立する状況にICTを用いた合意形成支援技術を適用するためには、技術的知見だけでなく、社会的・政治的な状況を考慮した利用設計が必要になる。本稿では、浜松市における行政区再編の事例分析を通じて、合意形成の場を設計する上で「参加者の範囲」と「政治的中立性」が課題となることを明らかにし、それを解決するための社会実験デザインを考案する。

コンベンションにおいて、参加者の満足度を向上させるための方策としてネットワーキングを促進する支援の必要性が認識されている。ネットワーキングによる参加者交流が共同研究への発展につながることが考えられ、この状況を研究活動推進において一つの合意形成であると捉えることができる。本発表では、このような状況を作り上げることを目的として参加者の期待分析および行動データの取得に関する実証実験について紹介する。

ELSI problems accompany with AI technology is rapidly recognized among researchers. However, in 2016, we experienced two impactful scene, one is the referendum in United Kingdom whether UK should leave EU, and the other one is US presidential election. They told us that democracy, we believed as the perfect system to build social consensus while maintaining liberty and equality, has possible to corrupt. In such period, what we can do to spread new online consensus building supporting system? This paper is donated to all engineers to find a first step after the “2016 shock”.

本研究は議論で与えられた課題以外の会話を雑談とし，議論に雑談が与える影響を調査する．学生同士による問題解決型の多くの議論では会話の中に頻繁に雑談が含まれている．しかし，問題解決型の議論では雑談が多くの議論で行われているのにも関わらず，その影響を調査した研究はない．そこで，本研究は問題解決型の議論に対して会話分析を用いて雑談が合意形成で得られた結論に及ぼす影響について調査，分析をする．

大規模な人数が参加するオンライン議論掲示板では，議題に沿って議論を円滑に進め，最終的な合意案に至るためにファシリテーション機構が不可欠である．その一環として自動要約タスクが挙げられ，本研究ではオンライン議論掲示板を対象とし，投稿された内容を自動要約するための重要文抽出手法を提案・評価する．具体的には，ユーザ層・意見層・文層・単語層の4層から構成される多層グラフを用いて重要文を選出する．

本稿では、ファシリテータの質問を自動生成する手法について分析した.先行文脈中の参加者の意見を表す手がかり表現に着目し,述語項構造を用いてあらかじめ用意したパターンにマッチさせることで質問を生成し,その性能を評価した.手がかり表現が複数ある場合には,コーパス中の統計情報に基づき手がかり表現のスコアを決定し,スコアの高い手がかり表現に先行する部分を抽出して質問生成に用いる.

本発表では、合意形成過程蓄積と再利用を有効に行うための、LODに基づく議論過程構造化およびその検索・提示支援機構について述べる。

本研究では，選好に曖昧性のある交渉問題におけるmisrepresentation gameを扱う．ユーザ支援エージェントを用いて他エージェントと交渉する際，選好の曖昧な場合には，宣言した選好を訂正する必要が出てくるが，意図的なmanipulationとしての選好変更との見分けがつかない場合がある．本研究では，理論的解析に向けたエージェント間交渉シミュレーション機構の実現により問題の解決を目指す．

ロボットによる物体マニピュレーションの動作計画には，物体のどの部位にどのような向き・大きさの力を加えるとどのような運動が生じるかという知識が有用である．本研究では，ロボットに搭載されたDepthカメラ画像と操作力情報から，深層学習により実世界物体の三次元運動を予測する手法を提案する．畳込み層とリカレント結合を有するモデルによって入力画像の特徴抽出と物体運動時系列データの予測を実現する．