本研究は，親子間における

観の伝達過程について，両親の間の観の一致度が調整する可能性について検討した。中学生の子をもつ父親と母親，そしてその子ども211世帯を対象に，両親および子どもの観を測定したほか，子どもには両親がどのような観をもつかという認知についても尋ねた。調整媒介分析の結果，父親では，両親の間で観が一致しているとき，父親の観は子どもが認知する父親の観を媒介し，子ども自身の観に影響を及ぼした。一方，両親の観の一致度が低いとき，父親がもつ観は，子どもが認知する父親の観を予測しなかった。母親においては，父親との観の一致度にかかわらず，母親の観は子どもが認知する母親の観を媒介し，子ども自身の観に影響した。なお，それぞれ親の観から子どもの観への直接効果は一致度にかかわらず有意であった。子どもの増大的観への支援のために，両親の観へと介入する必要性が示された。

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“人工” の意味を広くとらえて, その研究の歴史, 現状, そして今後の動向について解説する.人工の研究には, の機構を解明する理学的立場と, 現実の課題に役立たせることを目的とする工学的立場とがあり, 両者の緊張関係によって研究が進んでいることを指摘する.また, 人工研究の究極的な目標の実現の困難さにも触れる.

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人工

が相場操縦を行った場合の責任の所在が議論されている．そこで本研究では，遺伝的アルゴリズムを用いた人工が人工市場シミュレーションを用いて学習するモデルを構築し，人工の作成者が相場操縦という取引戦略を全く意図していなかったにも関わらず，人工が学習を通じて相場操縦という取引戦略を発見するのか調べた．その結果，人工は相場操縦に他ならない取引を最適な取引として見つけ出した．この結果は，株式取引を行う人工の作成者には，人工が相場操縦を行わないようにする義務を負わせるなどの規制の必要性を示唆している．

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近年、オセロや囲碁といった完全情報ゲームに対する人工

の研究は人間に勝るほど進歩している。しかし、人狼ゲームやポーカーといった不完全情報ゲームに対しては未だに発展途上である。不完全情報ゲームのうち、人狼ゲームをプレイする人工（以下、「人狼」という。）を研究するプロジェクトとして人狼プロジェクトというものが2016年に成立している。 人同士の対戦には様々な戦略が見られるが人狼エージェント同士の対戦には戦術はほとんど見られない。そこで本研究では人狼エージェントに戦術を用いるために人同士の対戦ログを収集しその中から戦術の分析を行いその結果を示す。

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　近年、オセロや囲碁といった完全情報ゲームに対する人工

の研究は人間に勝るほど進歩している。しかし、人狼ゲームやポーカーといった不完全情報ゲームに対しては未だに発展途上である。　不完全情報ゲームのうち、人狼ゲームをプレイする人工（以下、「人狼」という。）を研究するプロジェクトとして人狼プロジェクトというものが2016年に成立しており、本研究ではLSTM学習によって各プレイヤーの役職を推定する人狼の開発を行った。　学習データとして人狼プロジェクトが公開している対戦ログデータを使用し、入力データのベクトル化を行った。さらに機械学習を用いて役職推定モデルを構築した結果を示す。

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近い将来、人工

(AI) が普及し、社会や人間に大きな影響を及ぼすとの見方が出てきている。現在普及し始めている「特化型人工」から今後現れる「汎用人工」への移行にともなって、第1 次産業革命に匹敵するような経済成長の大分岐が形成され、雇用や働き方に大きな変化が生じるだろう。本稿では、この汎用人工が社会に与える影響について、主に経済的な側面から論じていく。

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近年、人狼ゲームにおける人工

の研究がなされており、どのようなエージェントが強いかを評価する場として人狼大会が開催されている。人狼ゲームは、不完全情報ゲームのひとつであり、人工の実現が難しいとされている。人狼ゲームでは、他プレイヤーを説得することや、他プレイヤーの役職を推定することが重要である。本研究では、人狼において深層学習を用いた他プレイヤーの役職推定を行うことによって、自分の陣営にとって有利になる手法を提案する。

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汎用人工

とは，個別の課題に対して設計されるのではなく，さまざまなスキルを習得しうるように設計されるという意味で「汎用な」人工だといえる．人工を実現することであった．近年，ロボットや機械学習など関連する技術の発展により汎用人工への関心が再び高まってきている．この発表では汎用人工へのさまざまなアプローチについて概観する．

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近年，産業や社会のディジタル化が進み，人間の知的な活動を支援する「人工

」の技術が様々な分野で利用されるようになってきた．人間の知的な活動の典型であるプロジェクトマネジメントにおいても，人工技術の効果的な導入が期待されている．一方，人工の実用化が進むにつれ，従来の情報システム開発にはなかった困難さを伴う「人工応用システム」開発のプロジェクトマネジメントも喫緊の課題になりつつある．本稿では，プロジェクトマネジメントにおける人工の適用と，人工応用システム開発におけるプロジェクトマネジメントの二つの面から，課題と研究動向を紹介する．

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メタ認力を測定するための質問紙は多数存在するが，質問紙に回答するにはメタ認力が必要であるため，メタ認力を質問紙で測定することは方法論的な問題を含んでいる。そこで本研究では，内観に頼らずにメタ認力を測定する認知課題を作成することを目的とした。覚えるべき単語の取捨選択や各単語への適切な時間配分が必要な記憶課題を作成し，質問紙や他の課題との相関を分析した。30名が参加した実験の結果，本課題において，21名が覚えるべき単語の取捨選択を行っていたなど，限られた学習時間の中で難度の高い課題に対して最善な学習を行うためにメタ認知が活用されたことが推察された。しかし，本記憶課題と，メタ認力が反映される他の課題との間に有意な相関は確認されなかった。本課題がメタ認力を大きく反映したテストであるのか，その妥当性を検証するためのさらなる研究が期待される。

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本研究は、芸術思考の創造プロセスの具現化に着目したワークショップのプロトタイプの設計とその効果測定に関するものである。この芸術思考ワークショップの効果を測定するためにガードナーの多重と、情動や創造性に基づく探究力を評価指標としてその有効性を調査した。その結果、芸術思考ワークショップは多重や探究力の向上に寄与することがわかった。芸術思考ワークショップは、被験者の多重8つのモジュールのすべての項目で向上が認められ、特に、対人的、論理・数学的、空間的の変化が大きかった。芸術思考ワークショップは、探究力の4つの主因子のすべての項目で向上が認められた。特に、状況対応力、創造力の変化が顕著であった。

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人工の研究が再び注目を集めるようになっている。人工の能力が人間を完全に超えてしまう技術的特異点に関する議論も盛んになってきている。人々が人工に対して抱く不安も高まってきているように見受けられる。本稿では，人工がどのように進歩する可能性があるかではなく，人工をどのように進歩させたいかという問題について議論する。抽象的な不安に対して抽象的な回答を返すのではなく，人工を今後どのように作っていくかという設計の指針をいくつか提示することを試みる。

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人工

の研究は，人間の知的な行動を人工的に（計算機上で）実現しようという試みから始まっている．ここで問題となるのは「」とは何かが定義されていないことである．その結果，問題解決に必要な情報である知識やをうまく扱うような技術が確立すると，はじめは人工の研究であったはずのものが，他の研究領域として確立し，人工研究から独立していってしまう．

人工

研究が開始された頃には，このことは明確には理解されていなかった．人間のの本質を明らかにしようという人工（AI）の立場と，人間のの性質を明らかにした上で，その能力をコンピュータ利用によって高めようという増幅器（Intelligence Amplifier; IA）のせめぎあいの中で研究開発が進展していくところが人工の非常に興味深い性質である．したがって，AIの研究の中で，役に立ちそうなところがIAになり，それが成功を収めると独立した研究分野になっていき，人工とは思われなくなる．さらに，具体的な応用例で失敗が続く，もしくは，思ったような成果が出ないとなるとブームが去るというサイクルが繰り返される．

最近の人工

研究は，認識論（Epistemology），存在論（Ontology），進化論，エージェント社会論の観点から整理することが可能である．認識論の立場からは深層学習を含む機械学習の方法が得られ，存在論の立場からは，webサイエンスや検索・情報推薦の方法が得られる．進化論の立場から，制約の少ない汎用の最適化手法・探索手法が得られ，エージェント社会論の観点から，エージェント・ベース・モデリングの方法が得られる．

エージェント・ベース・モデリングの特徴は，i）ミクロ的な観点においてエージェントが（個別の）内部状態をもち，自律的に行動・適応し，情報交換と問題解決に携わる点，ii）その結果として対象システムのマクロ的な性質が創発する点，iii）エージェントとエージェントを囲む環境とがミクロ・マクロリンクを形成し，互いに影響を及ぼしあいながら，システムの状態が変化していく点にある．この特性により，実験が不可能な社会・経済現象に関する知見が得られる．この分析には，統計物理の手法が利用されることもある．

物理学と人工

のアプローチは少し異なる．物理学では，自然を観測し，現象を計測することで，できるだけ簡潔かつ一般性の高い理論を導こうとする．これに対して，人工では，人間を観測し，その知的行動の原理を示す理論を導くと同時に，工学的・社会的問題を対象に，問題解決に導くシステムをデザインしようとする．

その一方，Laughlinが著した『物理学の未来』（A Different Universe ―Reinventing Physics from the Bottom Down ―, Basic Books, 2005）においては，物理現象の「創発的性質」に焦点が当てられており，この考え方は，人工

研究，特に，エージェント・ベース・モデリングの方法論に関連が深い．この点において，今後，物理学と人工の両分野が融合して新たな学問領域が創発する可能性があると考える．

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人間の

の基礎的事項について検討する。の構造・原理を理解する為、定義を尋ねる「とは何か」という問いを「というのはどうしてか」という問いに置き換え、これに答えることを試みる。この問いに答えるため、構造、物理的背景、生成過程の副問題に分解、概観し、「複雑系の中で特に複雑になった階層に、ある領域としての人間がまたもう一方の領域を『』と見做している構造がある状態」という仮説を提案する。

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本研究は、幼児期における非認知機能と

指数および体力の関連を明らかにすること、ならびに、非認知機能の高低による指数と体力の差を検討することを目的とした。対象は、私立幼稚園に在籍し、知的な遅れがない年長児123名（男児：55名、女児：68名）であった。指数は、田中ビネー検査Ⅴによって、生活年齢、精神年齢を算出して測定し、Tスコア化した。体力は、幼児用体力テストを用いて7項目を測定し、7項目の主成分分析から得られた第一主成分得点を、性別および年齢別（0.5歳区分）にＴスコア化し、体力総合得点とした。非認知機能は、Gutman & Schoon（2013）の先行研究を参考に作成した質問紙を用いて、幼児のクラス担任を対象に調査した。得られた回答から平均と標準偏差を算出し、3段階評価（1：X 非認知機能と指数および体力の関連を検討するために、ピアソンの積率相関係数を算出した。また、非認知機能の高低による指数および体力の差を検討するために一要因分散分析を適用した。

分析の結果、

指数と自己認識、社会的適性および創造性の非認知機能3項目間、体力と自己認識、意欲、社会的適性および回復力と対処能力の非認知機能4項目間で、有意な関連が認められた。一要因分散分析の結果、自己認識および社会的適性は、指数と体力の両面で非認知機能3群間に有意差が認められた。加えて、指数では創造性と、体力では意欲および回復力と対処能力の項目にも有意差が認められた。以上のことから、自信やリーダーシップがある幼児は、や体力が高い傾向にあると示唆された。加えて、が高い幼児ほど、工夫する力や創造する力があり、体力が高い幼児ほど、物事に意欲的に取り組む力や根気強さがあると示唆された。

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本稿の目的は，教師による非認

力の評価の傾向について，その特徴を明らかにすることである。そのために，数学教育の内容・活動に固有な非認力に対する教師の評価に着目し，媒介分析を行った．媒介分析をするに当たっては，「関心・意欲・態度」の5段階の評点と，総合的な認力についての5段階の評点，そして，探索的因子分析に基づく重回帰モデルから生成した態度要因の3つの変数を使用した．その結果，教師による非認力の評価には，評価の対象を内容・領域に特化することによって，もしくは，子どもと接する時間が増えるにともなって，子どもの行動や態度から非認力を評価する傾向が強まり，認力に対する評価を介して非認力を評価する傾向が弱まるという特徴があることが分かった．この特徴を精緻に分析することや，他の領域あるいは他の校種でも同様の傾向があるのかなどを調べることが今後の主要な課題である．

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様々な団体、組織が汎用人工

の実現に向け、アプローチの異なる様々な研究を繰り広げている。また、そのようなが実現した場合の社会のあり方、倫理についても議論がなされている。しかし、汎用人工が実現された場合において、誰がどのようなビジネスを構成しうるのかという観点での議論はあまり見られない。そこで、汎用人工についていくつかの仮定を置き、ビジネスモデルの考察を行った。さらに、汎用人工とビジネスモデルの強力さから引き起こされる社会の歪に対する対策案を紹介する。

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