ニコニコ動画などのコメント機能付動画共有サービスが高い人気を得ているが，これらのサービスではネタバ

トが問題となっている．我々は，ネタバトを非表示にすることを可能にするため，単語の分布や文脈を利用してネタバトの自動的に検知することを試みる．

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本稿ではクロスドメインの情報推薦（クロス

ド）に関するサーベイ結果を報告する。クロスドの定義を試み、クロスドの研究課題について述べる。課題解決に向けた関連研究を協調フィルタリング、コンテンツフィルタリング、ハイブリッドのアプローチの3種類の方法に分類しそれぞれ概観する。

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購買の意思決定をサポートする仕組みとしてドシステムがある．しかし，既存のド手法は意思決定を単純化しており，現代の情報化社会により複雑化した消費者の意思決定を捉えきれていない．そこで，複雑化した消費者の意思決定を考慮したドを行う必要がある．一方，ここ数年，Deep Learningというアルゴリズムが画像認識や音声認識の分野で成果を挙げている．このDeep Learningを用いることで，複雑化した消費者の意思決定を考慮したドを行えることが期待できる．本研究では，Deep Learningを用いたドアルゴリズムを構築し，その性能を評価する．

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近年、インターネットとパソコンの普及によりECサイトなどの利用者が増えてきている。物理的制約を受けないネット上では商品の数が膨大であり、利用者に対して効果的に商品をお薦めするドシステムが求められている。本研究では、意外性がありかつ精度も良いドシステムの開発を目指す。情報としてはユーザ登録時の情報、閲覧時間、購入履歴、及び購入した商品の評価を用いる。通常の協調フィルタリングとは別にユーザとの関係を重み付けすることでドの精度を上げる。この変更はお薦めされた商品を購入した場合のみ行う。また、多段フィルタリングを効果的に用いることで意外性のあるものをドできるようにする。

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　本報告は, 経営科学系研究部会連合協議会主催, 平成25年度データ解析コンペティションにおける本研究チームの報告内容をまとめたものである. 同コンペティションでは, アパレル情報サイト上の顧客の行動履歴に対する解析を行い, 消費者が将来購入するであろう商品を予測するという課題が提供された.
　この問題に際し, 本報告では顧客行動の中で, 過去に見た商品の中から購入を行うまでの周期に着目した. 商品を閲覧した回数と, 商品を見てからの経過時間を元に, ユーザが最も購入しやすい商品を見てから購入までの購買周期の推定を行い, それを元に商品推薦を行った.

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ごみ焼却施設では燃焼状態に応じたベテラン運転員の高度な状況判断と的確な運転操作により運転を安定化させている。また当社は遠隔監視・支援システムを構築し、オンサイト同等の運転情報を収集している。

現在、川崎重工業ではSOINN株式会社と協力し、ベテラン運転員の状況判断と的確な運転操作を人工知能（AI）で学習し、それを操作ドとして自動再現する運転支援システムの開発を進めている。

当社は松阪市クリーンセンターの実運転データ（4ヶ月間）に基づき、AIによる操作ドシステムのベースを構築した。またAIによるド出力は、実績データに基づきその妥当性を検証し、実操作に対する再現率と適合率で定量評価した。検証により、実運転と同等の多様なデータをAIが扱い、ド出力をすることを確認した為、本稿で報告する。

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昨今製薬企業MRの営業活動は、訪問規制等で面談の時間や頻度も限られており、今まで 以上に適切な営業ターゲット選定が重要となっている。WEBにおける個人行動履歴と同様 に、調剤履歴に対してハイブリッド型

ドアルゴリズムを適用する事により、 自社製品（アイテムベース）、医療機関や医師（ユーザーベース）毎の顧客ターゲティング （ド）を試みた。

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本研究では，

ドリスト内で同時に表出するアイテム同士の相互影響を考慮したドリスト生成手法を提案する．従来，アイテム間の相互影響を考慮しつつドリスト全体の最適化を目指す手法として「バンドル推薦」が知られているが，リスト内，すなわちユーザが実際に目にする範囲での相互影響を明示的に考慮した研究は少ない．本研究ではこの課題に取り組み，ユーザの「同時に提示されたアイテムを比較しながら選択する」という行動をモデルに組み込むことで，予測精度の向上を目指す． 提案手法では，Transformerを用い，あるアイテムに対するスコア予測を行う際に，同時に表出する他のアイテムの特徴量を用いた推論を行う．また，ドリスト全体の最適化を行う際に考慮すべきアイテムの組み合わせが膨大になり得るという課題に対して，貪欲法を用いて現実的な計算時間内でドリストを生成するアルゴリズムを提案する．さらに，オープンデータを用いた数値実験により，提案手法の有効性を検証する．

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ユーザが投稿するレビューには，不満情報が含まれていることがある．ユーザが投稿した大量のレビューから不満情報を抽出し，その不満を解消するようなスタイリストを

ドする手法を提案する．不満情報の抽出のために，まず，スタイリストの技量に関わるサービスポイントとテクニックポイントに着目し，5点満点のうち3点以下のレビューを抽出する．対応するレビュー文の不満情報から構築したベクトルと，各スタイリストの得意技術，自己PRから構築したベクトル間の類似度を計算することで，不満を解消するスタイリストをドする．実際の美容院に関するホットペッパービューティーのデータセットを用いて，レビュー文の不満情報に対応するスタイリストをドすることを確認していく．

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This paper proposes the recommender system to retrieve multimedia data. Recommender systems using the collaborative filtering don't learn user's sensibility. In contrast, the system proposed us can learn user's sensibility. The system uses Kansei retrieval agent using the co-evaluation model and the only-evaluation model. The agent has a Kansei model controlled by Kansei parameters. These models are proposed in previous study, and are provided enough evidence of effectiveness. However, the previous study has an issue, how the agent is coded. Therefore, we propose a method of NPD cording. In this method, the agent has some elements. Each element has N (Negative) or P (Positive) or D (Don't care). In addition, this paper provides evidence of effectiveness the system and optimization performance of Kansei retrieval agent in simulations. In this simulation, we replace a real user with a simulant user. The simulant user is coded in the same way as an agent. We examined error between cords of the Kansei retrieval agent and cords of the mutual user. As a result, we confirmed what the error attenuates that the mutual user evaluate the presented data. In consequence, this paper confirmed that the system could present the data preferred the user.

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 近年における女性の社会進出の進展につれ, 家事代行サービスが注目を集め, 広く認知され始めている. その一方で, 実際の利用率はまだ高くはなく十分に普及していない上に継続利用率が低いのが現状である. 本研究では, 顧客満足度に関するアンケートデータに基づいた利益向上を目指し, 継続的なサービス利用ならびに新規サービス利用の拡大を目指したサービスドシステムの構築を試みる. ドシステムにおいて広く利用されている非負値行列因子分解の初期値依存性に着目し, これをアンサンブルモデルに拡張することで, ド内容が安定的なシステムを構築した. さらに, 非負値行列因子分解の学習結果から, ド内容と顧客像を結び付けた解析を試みた.

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既存の

デーションシステムの問題点として、消費者に既知の情報を提示してしまうことや情報収集行動での閲覧内容と実際に購入したい内容が同一ではないことを無視した学習と提示を行う可能性があることにある。本研究では統計的機械学習のモデルに行動経済学的な知見を導入することでこの問題を回避するデーションシステムを開発し、中古車自動車情報提供サイトの大規模データに適用した解析例を報告する。

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音楽分野における、より良いデーションシステムを創作することを目的とする。論文では、まず従来モデル（協調フィルタリング方式にもとづいたデーションシステム）の問題点をいくつか指摘し、それらの問題解決の方法の方針を示す。そしてその方針にしたがって、具体的なデータ分析の観点から従来の方法を改善することに取り組み、初期視覚野の進化モデルに着想を得た、新しいデータ分析手法を提案する。

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電子商取引（Electronic Commerce; EC）におけるもっとも代表的なマーケティング手法の一つにデーションがある．小売店での販売活動と比較してECサイトの特徴として，訪問者をリアルタイムに把握できることに加え，その訪問者の過去の購買履歴だけでなくサイト利用に関する様々な行動履歴を取得できることにある．著者らはこれまでにデーションの最適タイミングのための統計モデルを提案した．ただし，実際にシステムに実装する上では，変数を工夫しなければならない，統計的なモデルの利用は限定されるといった様々な制約がある．そこで本稿では，デーション・システムに実装するための予兆発見手法について提案する．

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ごみ焼却施設の運転は不均質なごみの処理を対象としており、安定燃焼の維持には自動制御を補助するベテラン運転員の最適な操作が不可欠である。当社はベテラン運転員の手動操作と運転実績データに基づくAIによる運転操作

ドシステムをSOINN株式会社と協力のもと開発し、松阪市クリーンセンター（全連続式ストーカ炉、焼却能力100ｔ/日×2炉）でシステムの有効性を確認する実証試験を2018年8月より行っている。

　本実証試験データのおよそ半年間（1号炉、2018年10月1日〜2019年2月15日）を用いて、

ド出力を運転員の実操作と比較評価した。評価はROC曲線とAUCの指標を用いて全班と各運転班で行い、対象とした焼却炉の運転操作うち半数以上の操作で、本システムのドで高い評価を得ることができた。本稿ではその内容について報告する。

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領域オントロジーと個人嗜好情報を利用することにより飲食店を対象とした携帯型情報端末用デーションシステムを提案する。

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次期バスケット予測(Next Basket Recommendation)は過去の購入バスケットの系列データに基づき、次に購入されるバスケットを予測するタスクである。 本研究では主に小売店における顧客の購入商品の販売促進と裾野拡張を目的とし、次期バスケット予測とそのサブタスクにあたる、過去の購入履歴にはないアイテムを含む次期バスケットを予測する次期未購入バスケット予測(Next Novel Basket Recommendation)を考える。 各ユーザの購買バスケット履歴を、変分オートエンコーダ型モデル(VAE)で得られる埋込みベクトルの系列データとして表現し、トランスフォーマー構造を持つモデルによって同系列を学習させることで次期バスケットの予測・推薦を行うモデルVT4Recを導入する。 VT4Recはユーザのリピート購入率が低く、探索的な購買行動の多い小売店のデータに対し、比較的良い次期未購入バスケット予測性能を示した。また、バスケット埋込みにVAEを活用したことにより、暗黙的フィードバックにありがちな不確実性、スパースなデータといった状況に対してもロバストなモデリングを行えることが確認された。

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利用者が満足する情報サービスの実現に必要な3項目を挙げた：1) 目的や方針を明確にする　2) 利用を定量的に把握して評価する　3) 手法を考え，技術，すなわち統計の基本知識，IT技術を活用する。この項目に沿って，講演者が管理するライブラリーでの情報サービスの3事例を説明した。情報ナビゲータ，情報の道標となり，常に更新を行い，動きを演出するホームページのコンテンツ作成作業と運用をまず述べる。次に，ライブラリーでの外国雑誌の選定に参考文献・引用文献などのデータを基に統計的に評価する方法を説明した。最後に，フィルタリング技術を用いた，利用者の好みに合った文献推薦サービスの構築を示す。このサービスは利用者の情報リクエストに合った検索式を不要とする発想である。Web環境での情報サービスに，思考やアイデア創出を可能にする道具としての物理的ライブラリーも組み込んだ情報提供の今後の模索についても触れた。

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大規模データにおけるベイジアンネットワーク構造推定アルゴリズムを提案し、それを用いたWeb

デーションシステムを開発した。評価実験を行い、システムの有効性を示した。

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