プロジェクト・マネジャーの多くは, 彼らの時間の約90パーセントを何らかの形のコミュニケーションに費やし, コミュニケーション時間の少なくとも半分はチーム・メンバーと過ごすとされているが, コミュニケーションの実態を把握することは難しい. そこで, 型組織下で実施されている製品開発プロジェクトについて, Lotus Notesのを用いて分散データベース上のデータを解析し, 情報の配布および共有について調査・検討を行なった. コミュニケーション・マネジメントは型組織においては特に重要であるが, データ収集を行なうを用いて定期的にデータを集計・検討することにより, プロジェクトの進行に伴なうコミュニケーションの実態を把握し, コミュニケーションの改善に役立てることができる.

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本論文の目的は, Rasmussenモデルに基づく新たな知識の獲得と既に所有している知識の修正を行なう

の構築である.として移動ロボットを想定する.知識獲得法として, ファジィ連想記憶システム(FAMOUS:Fuzzy Associative Memory Organizing Units Systems)を利用したABLE(Activation Bidirectional propagation LEarning)を提案する.知識修正法として, センサ情報を用いた上位層の知識が, 下位層の知識もしくはセンサの重みを修正するという形の予測機構実現の実験例を示す.

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本論文では組織における業務の配分に対する従業員間の関係に着目し、効率的なタスク処理の観点から、協調形態とタスク処理量との関係を考察する。このため、協調形態を、水平的分業と垂直的分業という観点から捉え、

を用いた操作的オーガニゼーションモデルを構築する。従来の計算機組織理論の研究では、自律的の効率的な水平的分業の考察は、かなり行われている。しかし、垂直的分業が考慮されていないため、協調形態についての組織論的な考察は、十分には行われていないと考えられる。

そこで、水平的分業と垂直的分業にもとづく協調形態を考察するために、あるレストランにおけるコック間の自律的な協調形態についての観察事例にもとづいて、協調形態のモデル化を行う。このモデルを用いて、

の効率的なタスク処理を可能とする協調形態についてシミュレーションを行なった結果、コックのロードが低い場合には集中型が、中程度の場合には分散型が、高い場合には統合型が、それぞれ客の待ち時間が少なくなることが分かった。従って、このモデルは、実際のレストランにおいてコック間で自律的に生成された協調形態が、タスク量の変動に伴って効率的に選択されていることを、操作的な方法によって記述したものと考えられる。

このモデルは、タスクの分割と

の担当との調整について、水平的分業と垂直的分業を考慮した協調形態のモデルとなっている。組織は、環境条件に応じて、タスクの分割やその担当者の調整を図るため、適切な協調形態を生成したり、変更したりすると考えられる。この協調形態の選択問題は、組織設計における主要な課題である。これらのことからすれば、本論文で構築した操作的オーガニゼーションモデルは、組織における協調形態の生成や変動のプロセスを考察するためのモデルであるとともに、組織設計のための基礎的モデルともなっていると考えられる。

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Effective utilization of information has become more important in information systems of inter/intranet era, such as real time decision support systems or mass-customization systems. In this paper, a concept of information potential is proposed for considering the effectiveness of information utilization. This concept is analogous to the potential field theory, where the information potential shows the degree of necessity of information in the decision and the information power shows the effect of information in the decision. Based on the proposed concept, a design method of decision support systems is proposed, where the intelligent agent technology is used for evaluating information potential. This method is applied to a real time decision support system, especially a securities dealing decision support system to confirm its effectiveness.

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This paper presents generation and adaptation mechanism of the swarm strategy for a multi-agent system in a dynamic environment. The approach for the adaptation of the swarm strategy is based on the clonal selection theory of the biological immune system. The immune system possesses a homeostasis maintenance mechanism which allows for recognition of self and non-self, and removal of foreign substances from the body. In this paper, we adopt some of the immune mechanisms for each agent and for interaction between agents. "Tactics cloning", the mechanism we present here, is one method to search and adapt the optimal swarm strategy in a dynamic environment. By using this tactics cloning, individual tactics or a set of individual tactics generates the most optimal swarm strategy.

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We constructed an evaluation system of the self-impact in a financial market using an artificial market and text-mining technology. Economic trends were first extracted from text data circulating in the real world. Then, the trends were inputted into the market simulation. Our simulation revealed that an operation by intervention could reduce over 70% of rate fluctuation in 1995. By the simulation results, the system was able to help for its user to find the exchange policy which can stabilize the yen-dollar rate.

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個人の知識を反映した概念辞書を用いることで、個人間の知識の差異を活用した協調情報検索が可能となる。本発表では個人が閲覧したウェブページおよび送受信したメールより辞書を構築する協調情報検索システムの概要を報告する。

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　本研究では、「ある様式が大規模に普及する」という意味の熱狂ではなく、「ある様式と類似の様式が連続して普及し続ける」という意味の熱狂現象に注目する。そして、様式の採用に敏感なから成る人工社会を準備し、熱狂現象を構成するとともに、熱狂が生まれるメカニズムを抽出する（以下、「熱狂の生成モデル（Genesis Model of Enthusiasm）、略してGEモデル」と呼ぶ）。結果は、様式の採用に敏感なのグループが発生することがきっかけとなり、社会に熱狂的な雰囲気が生まれてくることが分かった。そして、現実の社会現象（少年非行の歴史）に着目し、敏感なのグループ化と同型の現象が少年非行の歴史の中にも見出されることを示し、GEモデルに対する了解を深める。

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協力的な行為がより高い利益を生む一方，搾取される可能性のある非ゼロ和的社会において，搾取者を避け協力者を発見することは重要な課題であり，相手の性格や意図などの心的状態を推測することができれば正確に相手を見分けることができる．意図は相手を目的志向的合理的

としてモデル化することで推論できる．本研究では，ゲーム状況において，人が相手を心的状態を有する合理的としてモデル化し，相手の心的状態を推論した上で新規状況における相手の行動予測と意思決定を行うかどうかを検証した．また，行動頻度によるモデル化との比較を行った．実験 1 では実験参加者（n = 196）は相手の行動頻度がモデルとして利用可能な状況で鹿狩りゲーム 10 ラウンドと囚人のジレンマゲーム 5 ラウンドをバーチャルと対戦した．実験 2 では行動頻度が利用できない状況で同じ実験を行った（n = 372）．実験の結果，実験参加者は行動頻度がモデルとして利用できる場合には頻度情報によって相手の行動を予測し，行動頻度が利用できない場合には心的状態を推測した上で行動予測し，一貫性のある協力的行動を生成することが分かった．

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近年、工場では原材料、部品、完成品等の輸送に関し、無人搬送車 (AGV) を用いた自動搬送システムが利用されている。ジョブショップ型の工場では、搬送車の渋滞が生じた場合や適切なタイミングで製品を製㐀装置に供給ができない場合は、納期遅延等を引き起こす可能性がある。本研究においては、ジョブショップ型の工場である半導体製㐀工場を想定し、マルチ

シミュレーションを用いた工場内無人搬送車システムにおける交通流量の解析を行ったので報告を行う。

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アントコロニー最適化（Ant Colony Optimization）の効率的探索を行わせる新しい手法として，新しい解を生成する際に既存解の部分的に利用し，残りを従来と同様フェロモン濃度で決定するというカニングアントシステム (Cunning Ant System; cAS)を提案し，その有効性を確認している．本稿では，本手法で重要となる部分解の抽出方法の改善を試み，巡回セールスマン問題（TSP）および2次割当て問題（QAP）を用いて評価を行い，cASのさらなる性能向上策に検討をおこなう．

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本研究は､ECｻｲﾄにおける動的価格設定が顧客の購買行動に与える影響を､

･ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝを用いて分析するものである｡特に､購入商品の多様性､購入期間の長さ､定期的な購入ﾊﾟﾀｰﾝを指標として顧客をｾｸﾞﾒﾝﾃｰｼｮﾝし､それぞれのｾｸﾞﾒﾝﾄが価格変更にどのように反応するかを調査する｡仮説として､購入商品の多様性があってﾎﾟｰﾄﾌｫﾘｵが厚く､長期で定期的に購入している顧客は､価格変更特に値上げに対して耐性があり､離反が少ないと考える｡本研究ではのﾓﾃﾞﾘﾝｸﾞを用いて､各顧客ｾｸﾞﾒﾝﾄの行動ﾓﾃﾞﾙを構築し､動的価格設定ｼﾅﾘｵをｼﾐｭﾚｰﾄする方法を提案する｡提案手法により､ECｻｲﾄ運営者は価格戦略の最適化に向けた具体的な指針を得ることができ､顧客ﾛｲﾔﾙﾃｨの向上と収益の最大化が可能となる｡

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This paper proposes FRL (Fundamental Recognition Learning) algorithm. FRL is knowledge acquisition, modification and unification. Knowledge acquisition and modification method are ABLE (Activation Bidirectional propagation LEarning) method using FAMOUS (Fuzzy Associative Memory Organizing Units Systems). Knowledge unification method is the revision of ABLE method. This unification method is to unify some membership functions and weights as knowledge. Experimental show the effectiveness of this method.

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プロジェクト・マネジャーの多くは,彼らの時間の約90パーセントを何らかの形のコミュニケーションに費やし,コミュニケーション時間の少なくとも半分はチーム・メンバーと過ごすとされているが,コミュニケーションの実態を把握することは難しい.本研究では,ある製品開発プロジェクトの分散データベース上のデータを解析して,情報の配布および共有について調査・検討を行なった.コミュニケーション・マネジメントは型組織においては特に重要であるが,データ収集を行なうを用いて定期的にデータを集計・検討することにより,プロジェクトの進行に伴なうコミュニケーションの実態を把握し,コミュニケーションの改善に役立てることができることを示す.

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The robot navigation problem is becoming one of the most important Problems that must be solved as automated and flexible manufacturing techniques become more advanced. This problem arises when a simulated robot searches for an optimal path from a given starting position to a destination position while avoiding the obstacles for an arbitrary navigation task. In particular, the difficulties of this problem are compounded in a multiagent environment in which there are many robots, each having individual navigation tasks in the same navigation area concurrently. In this paper, a new approach to the autonomous solution of the robot navigation problem is proposed. To realize an autonomous robot navigation mechanism, we applied a classifier system. This is a machine learning system in which simple string rules are learned to improve the performance in an arbitrary environment. Thus, each agent has its individual classifier system and searches for an individual solution with interaction among agents. Based on the proposed method, a robot navigation system was constructed and numerical experiments were carried out. The results of these experiments demonstrate the usefulness of the proposed method.

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