著者らは，外傷に不釣り合いな激しい痛みを伴う慢性疼痛を治療するためのVR鏡療法システムを開発している．慢性疼痛の治療は長期間，継続的に行う必要がある．本システムでは，調査票を含む治療手順を患者が独力で実施する手間があることと，治療効果を実感しづらいことにより，継続的治療に対する動機づけが困難であった．本論文では患者の自発的な治療意欲を阻害する要因として，治療効果指標が見えないこと，VR鏡治療システムの低いユーザビリティ，患者状態の把握のために実施される多数の調査票の3つに整理した．また，これらの解決策としてCaptologyの諸原理による行動変容の考え方を援用し，手順の省略およびトンネリングの原理に基づいた治療プロセスを一体化するGUI，セルフモニタリングの原理に基づいた治療の目安となる情報の記録および提示，称賛のメッセージの提示を提案する．そして，これらの解決策を患者用のGUIに実装したプロトタイプの作成を行った．

発達障がい，高次脳機能障がい，および精神障がいは，ワーキングメモリの欠損により，読み書き能力の困難，判断能力の困難，創造力の欠如，会話の内容の理解の困難，注意欠陥，多動などを伴う．そこで各々の障がい児・者のワーキングメモリの向上を目的とした支援システムを開発する．また遠隔地の支援も範疇に入れるためシステムはWeb上に構築する．Webを利用することで，よりアクセシビリティ，ユーザビリティに優れたものができると考えている．

スマートフォンを用いた情緒計算手法と心的状態遷移ネットワークによる感情指向型インタラクションシステムは，発話文から感情を抽出し，その感情に応じた表現でユーザーに返答する．本研究では，広島県の観光案内にこのシステムを適用した広島県観光情報推薦システムを開発する．ユーザーとシステムとの間の対話からユーザーの感情を抽出し，その感情に合うように推薦度を計算し，値の高い順に観光スポットを案内する．ここで推薦度はGoogle検索の結果と観光ウェブサイトにおける単語の重要度，情緒計算手法によって推定された情緒値からなる評価関数から求められ，推薦リストが作成される．システムの有効性を示すため，いくつかの実験を行ったので報告する．

本研究では、安価なM2M(machine to machine)通信を利用した，階層的な地域情報収集システムを検討する．過疎地域においては，インターネットの接続範囲外の地域が多く存在する．本システムでは，これらの地域における情報転送において，近距離無線通信と地域を移動する人や乗り物を利用し，インターネットと接続外地域との間でデータ転送を行う．そのため，本システムは時間的な遅延が許容されるデータについて安価な転送方法を提供する．提案するシステムで扱う地域情報の一例として，赤外線人感センサを用いた地域活性度データを示す．このセンサを商店街や公園などに設置し，継続的計測，データ転送により，平常時と催し物開催時との人の動きの変化を通じて，催し物の効果を定量的に測定できる．

一般物体認識に用いられる学習用の画像データセットの作成には多大な人的および時間的コストがかかる．近年では，FlickrのようなWeb画像サイトから生成することが行われているが，タグの持つ意味的な情報を利用したデータセットの生成や分類を行っているものは少ない．そこで本研究ではタグの持つ意味的な情報を利用し，階層構造上に分類された画像データセットを自動生成する手法を提案する．意味的な階層構造とは”犬”や”猫”の上位概念として”動物”が存在するような関係である．このような画像データセットを用いた一般物体認識の学習を行うことで，計算機が“動物”や“乗り物”といった広い範囲から徐々に詳しい認識を行うような認識メソッドを獲得することができる．実験では47910枚の画像が183のクラスに階層分類された画像データセットの自動生成に成功した．ラベルに対する画像の内容の妥当性を人手で評価したところ，自動的な画像データベース生成としては高い精度で，適切な画像が収集・構造化されていることを確認した．

本稿では，単語共起関係と共著関係を利用することで，論文の網羅的な探索を支援する方法を提案する．まず，単語共起関係から求めた検索結果の論文群に関連する関連語と，共著関係から求めた関連著者を提示することで，単語–論文–著者という3部グラフ構造における論文の探索を容易にする．次に，共著者ネットワークのコミュニティ構造に基づいて単語を順位付けすることで，研究分野を指定するのに適した専門的な関連語を選択できるようにする．さらに，共著関係に基づいて論文をグループ化すると共に，グループの代表的な著者と，その共著者を提示することで，検索結果の概要の把握を容易にする．実際に，2003∼2014年の12年間の人工知能学会全国大会の講演データを収集し，その論文アーカイブを探索するシステムを試作して，提案手法の有効性を検討した．

インターネットを毎日利用する人の閲覧履歴を要約することは，その人の行動や知識の要約につながると考えられる．本報告では，1日の閲覧履歴の中で特に重要であると判断したいくつかのWebページの集合を抽出し，それらを新聞のようにレイアウトすることで，ユーザーの毎日の行動や獲得知識を要約表示するシステムを提案する．

近年，Twitterなどのマイクロブログはその手軽さから多くのユーザに利用されている．そういったマイクロブログには今起こったことや感じたことをリアルタイムに投稿している場合が多いので，そのユーザの感情が現れやすい傾向がある．また，Twitterには顔文字と呼ばれる表情を持った顔のように見える記号を使用することで表情を表す表現が多く用いられている．しかしながら，同じ顔文字でも文との関係によってその役割が異なると言える．そこで本論文では, 文の感情と顔文字の感情に着目し，その関係を分類することで，顔文字の役割を定義するとともに，顔文字の役割を考慮した感情値抽出手法を提案する．

本論文は人工知能学会誌「人工知能」2014年1月号の表紙がどのようにWEB上で扱われたのか明らかにするため，ツイッターのデータを用いて分析を行った「人工知能」2014年3月号に掲載された記事の続報である．本研究では，「外部からの情報」がどのように流入し，情報の種類によって広がり方がどのように変わるのかを明らかにするため，ツイート内に存在するURL情報の分析を行った．クラスタリングの結果，外部情報の広がりは情報の種類によって異なり，表層的な議論やまとめサイトの情報は短時間で爆発的に拡散した後，すぐに収束し，深い議論や表紙ネタについてのクラスタは長時間に渡って情報拡散が持続していた事が分かった．また表層的な議論や学会表紙ネタは様々なコミュニティにより拡散されていたが，深い議論やまとめサイトは特定のコミュニティにより拡散されていることが明らかとなった．

スポーツの試合を録画試聴することを楽しみにしているユーザにとって，その試合の結果を知ることは，録画視聴の楽しみを低減させてしまうものである．著者らはこれまでウェブブラウザ上でのネタバレ防止手法について提案および実装してきたが，近年情報ソースとして多用されているTwitterなどのソーシャルネットワークサービス上でのネタバレには対応できていなかった．そこで本稿では，Twitterを対象とし，広く利用されているクライアントのプラグインとしてネタバレ防止手法を実装し，その可能性や課題についての検討を行った．

近年，日々の様々な活動にゲーム性を加えるゲーミフィケーションに注目が集まっている．本研究では，ブログサイトにゲーミフィケーションを導入するために，記事の言及している場所(Venue)を発見し，各Venueに詳しく言及しているブログユーザ(Local Expert)を，詳しさに基づいたランキング形式で提示する手法を提案する．その際，情報の鮮度を考慮するため，記事の投稿日時を考慮する．このようにゲーミフィケーションを導入することにより，ブログユーザにとっては，Venueについての意見や感想を含む記事を投稿するモチベーションとなり，Venueに関する情報を取得したいユーザにとっては，参考になる記事が増加することが期待される．我々は，浜松を中心とした地域ブログサイト[はまぞう]の記事全量を解析する事によって浜松市内のVenueを発見し，各VenueのLocal Expertをランキング形式で提示するシステムを構築した．

本論文では，マイクロブログの一つであるTwitterにおいて他の人のツイート（つぶやき）を見たときに受ける印象を分析し，その特徴を明らかにする．具体的には，まず，10,000人が参加するアンケート調査を行い，Twitterの閲覧頻度が一定以上のユーザを抽出する．このユーザらを対象に，ツイートからどのような印象を受けたことがあるか，どのような印象のツイートを見たいか，あるいは見たくないかを尋ねるアンケート調査（300人参加）を行い，その結果に基づいてツイートの印象をタイプ分類する．さらに，それぞれのタイプについてその特徴を示す．また，アンケート調査の際に，Twitterの利用状況やメリット・デメリット，Twitterを利用している理由なども尋ね，どのような人がどういう目的でTwitterを利用しているのかも明らかにする．

社会における人々の関心の動きを定量的に表現する方程式を仮定し、それから様々な社会現象に対する社会の評価を数量的に把握するヒット現象の数理モデルを導出し、それを用いた社会現象の定量的把握を試みる。本研究ではTVドラマの評判をブログの書き込みなどから測定し、ヒット現象の数理モデルで定量的に評価することで、視聴率に変わるTVドラマ人気度測定手段の提案を目指すことを目的とする。

近年におけるロボット工学技術の発展とそれに伴う人とコミュニケーションを図るロボットの研究開発の増加に対して，人とロボットとのコミュニケーションの円滑化を目的としたロボットに実装し実演するためのロボットの漫才台本自動生成システムを提案する．提案手法では，漫才台本をつかみ．本ネタ・オチの構成に分類し，Webのニュース記事を基にして漫才の技法に着目して自動で台本を生成するシステムを提案する．

近年，SNS上で提供され，ウェブブラウザ上で動作するソーシャルゲームが増え，そのゲームをより快適に遊ぶために専用ブラウザが開発されている．専用ブラウザはゲーム内にはない新たな機能を追加できるようになっている．一つのソーシャルゲームに対し複数の専用ブラウザが存在している．数ある専用ブラウザは機能やユーザインタフェースが大きく異なるにもかかわらず，そのほとんどはレイアウトが固定されているため，ユーザの環境に適していないことが多い．また，開発においても機能を追加するたびにユーザインタフェースを見直さなければならない．こうした問題に対し，機能をプラグイン化することで機能の追加や削除を容易にし，プラグインごとにウィンドウを自動で生成する専用ブラウザと，プラグインを開発するためのライブラリを開発することで，開発者とユーザの双方にとって有用なフレームワークの開発を試みた．開発したフレームワークを実際に使用し，専用ブラウザの開発における有用性やユーザに柔軟な操作ができるユーザインタフェースが提供できるか考察した結果を報告する．

近年，ACM国際大学対抗プログラミングコンテストやTopCoderといったプログラミングコンテストが盛んに行われている．これらのプログラミングコンテストで出題される問題は問題文，制約，入出力の形式，入出力のサンプルから構成されている．コンテスト参加者はプログラムを実装し，プログラムを提出すると制約を満たす大量のテスト項目を試し，正誤を判定する．このような与えられた問題に対し，正確に素早く解答するプログラミングが競技プログラミングと呼ばれている．現在，プログラミングコンテストは多数存在するが学習環境が整っていなく敷居が高くなっている．競技プログラミングは普通のプログラミングとは違い，アルゴリズム自体の知識力とアルゴリズム応用力の両方が求められている．その為，知識力を強化するアルゴリズム学習とアルゴリズム応用力を鍛える問題解答学習，問題投稿による復習ができるオンラインジャッジシステムを試作した．試作システムを運用し学習した結果を報告する．

大規模な災害が起こった場合，その情報集約を行う対策本部へは関係機関などから逐次情報が伝達される．これらの情報は量が膨大であるだけでなく，重複していたり，重要度や信憑性がまちまちであったりすることも多い．そのため，こうした情報を限られた時間内で峻別・整理し，的確な判断をすばやく行う必要がある．本研究ではこうした場面での円滑な情報共有や識別を支援するために協調的情報トリアージに着目し，複数の関係者が協力して問題解決に取り組むための協同環境の実現を目指す．本稿では特に意思決定者が行う情報の峻別と整理に焦点をあて，試作したインタフェースを用いたユーザ観察について述べる．

本研究では，贈り物の選定の過程で行われる試行錯誤に着目し，その行為を円滑に行うための支援のあり方について検討する．贈り物の選定は相手の趣味や嗜好といった曖昧な条件を推定しつつ適切な商品を選択する意思決定問題と捉えられるため，選定した贈り物が相手の嗜好に合致するかという観点だけではなく，贈り手自身がその選定行為に納得したか，という観点も重要になる．本稿では，このような探索行為における贈り手の試行錯誤を支援するひとつとして，相手に対する心象と商品ジャンルとを結びつけることで贈り手の内省行為を促すシステムを試作し，その有用性について検証した．

意思決定を要する電話会議中に重要と判断される貢献度を推定し，不足している貢献をリマインドすることで会議支援を行うシステムの構築を目指している．本稿の目的は，会議中の貢献度推定の実現可能性の検証である．まず，会議中の行動意図を網羅するように配慮したシンプルな機能のみから構成される簡易な会議支援システムを構築する．次に，このシステムを用いて被験者実験を実施し，取得される操作ログとアンケート調査結果から貢献度の推定器を構築する．今回は特に重要と判断される５つの貢献タイプに対して，貢献できているか否かを判定する二値分類問題として解く．結果，一部の貢献については90%以上の予測精度で推定可能であることを報告する．