【研究分野】社会システム工学・安全システム

【研究領域課題番号】17H00841 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

情報システム / システム工学 / 人工知能 / 医療・福祉 / 栄養学 / オペレーションズ・リサーチ

【研究成果の概要】

本研究課題では，一人暮らしの高齢者を対象とし，日常の生活に欠かせない食を起点としながら食の履歴，健康データを収集し分析するための個別クッキングプレート・ネットワーク・システムの構築を試みた．食に関する客観的データだけでなく，配膳する人による対面コミュニケーションによる情報的・物理的両面からの支援を実現することで利用者の健康を維持し，地域の活性化を実現する価値共創の仕組み作りを提案した．福井県鯖江市の河和田地区を対象に簡便的な実証実験を行い，提案手法の有効性と今後の発展・システムの汎用化について検討した．

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31

【配分額】42,510千円 (直接経費: 32,700千円、間接経費: 9,810千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】16K00294 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ロボット聴覚 / 人工知能 / 音響信号処理 / 行動学 / 情報システム / 鳥の歌の解析 / 音環境理解 / マイクロホンアレイ処理 / 音源識別 / 深層学習

【研究成果の概要】

複数のマイクロホンアレイで収録した野鳥の歌声音響信号から，何の野鳥がいつ，どこから，どのように歌っているかを歌声イベントとして抽出し，歌声イベント間の関係から野鳥同士の関係性を構造化・可視化するロボット聴覚と機械学習技術の融合した屋外音環境理解技術を開発した．また，専門家でなくても使いやすい野鳥歌声解析用の屋外音環境理解システムを構築し，人手で行われてきた野鳥の歌声解析作業の負担を軽減し，動物行動学・生物音響学分野に貢献した．

【研究の社会的意義】

本研究は，従来のロボット聴覚技術と野鳥歌解析技術の欠点を相補的に補うことで，人手を介せずに野鳥の歌声解析に適用可能な屋外音環境理解の枠組みを構築する点で学術的意義が大きい．また，，基礎的な研究課題への取り組みだけではなく，野鳥行動解析の専門家を分担者に招くことで，ユーザ視点での技術課題抽出を行い，必ずしも技術の専門家でない野鳥の行動解析の研究者であっても，簡単に操作できる自動歌声解析システムを構築することで，実作業の負担軽減を狙う点で社会的な意義が高い．

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31

【配分額】4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】15H02745 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

エージェント / 人工知能 / 情報システム / マルチエージェントシステム / 社会シミュレーション

【研究成果の概要】

本研究の目的は、非常に稀で予測困難だが甚大な影響をもたらす社会的状況にも対応し、頑強で信頼性の高い社会制度や経営戦略を設計するための工学的手法を開発し、実際の社会現象に適用することである。そのために、実データを基に稀な社会事象の内部メカニズムを探るための社会シミュレーション技術である「可能世界ブラウザ」を開発した。実務現場との共同研究により、金融市場での制度設計やマーケティング戦略の決定を題材に、提案手法の実証評価を行った。実問題の分析結果を反映させ、想定外のリスクとチャンスを分析対象にした可能世界ブラウザの実問題応用への適用を行った。

【研究の社会的意義】

従来の社会シミュレーションの多くは、既存の社会経済学の理論に基づいており、現実の人間が持つ状況への適応性または個人間の行動パターンの違いなどを、モデル構築に十分に反映することは少なかった。これに対して本研究は、社会的意図などの行動者の内部状態を考慮した動的モデルの構築を目指し、実データと社会シミュレーションの統合に関する基盤技術を開発した。本研究の成果により、ビッグデータを実際の社会経済システムの安全性や信頼性の向上に活用する新たな方法論となることが期待される。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31

【配分額】15,860千円 (直接経費: 12,200千円、間接経費: 3,660千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】25540095 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

マルチエージェントシステム / 社会シミュレーション / エージェント / 人工知能 / 情報システム

【研究成果の概要】

実データに基づく社会シミュレーションの新たな方法論の基盤技術を開発した。(1)高頻度金融市場データを分析して、制度設計で設定すべき要素を示唆するための応用技術を開発した。ユーザが要素を考慮しながら制度が市場安定性に与える影響を評価する技術を開発した。(2) POSデータ分析結果をもとにしたマーケティングシミュレーションを構築し、あるカテゴリ商品に関する様々なシナリオをシミュレーションで作り出し、どのようなタイプのエージェントが態度変容するかによって、商品の発注ルールの有効性と機会損失の程度が変化することを分析した。

【研究種目】挑戦的萌芽研究

【研究期間】2013-04-01 - 2015-03-31

【配分額】3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)

【研究分野】感性情報学・ソフトコンピューティング

【研究領域課題番号】21300080 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

感性ロボティックス / ファジィシステム / ロボット / 感性 / ファジィ / エージェント / インターネット高度化 / ソフトコンピューティング / 情報システム / 人工知能

【研究成果の概要】

5体の眼球ロボットをRTM(Windows版)でインターネット接続をしたマスコットロボットシステムを構築、4人の人間と5体の眼球ロボットがホームパーティを楽しむというシナリオのもとで複数の人間・ロボットがさりげないコミュニケーションを実施する例として15分程度のデモビデオを作成、理論的にはファジィ雰囲気場の概念およびその可視化手法を提案してビデオに反映、成果を都合10件以上のジャーナル論文・国際会議招待講演などで発表。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2009 - 2012

【配分額】17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)

【研究分野】メディア情報学・データベース

【研究領域課題番号】21300032 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

人工知能 / 情報システム / 情報検索 / ディレクトリ・検索

【研究成果の概要】

Wikipediaは,「群衆の叡智」と呼ばれるほどのソーシャルメディアとして成長し, WWW・人工知能・自然言語処理・情報検索など幅広い分野の研究者の間で,重要な情報リソースとして認識されるに至った.しかし,オントロジなどの構造化された知識集合を抽出するためのリソースとしては,情報の信頼性向上やスケーラビリティ,精度などが課題であった.そこで,本研究では,これらの問題を解決するために,信頼性の数値化手法,スケーラビリティの高い解析手法, Webなどの既存リソース解析との融合手法などについて研究し,手法を確立した.また,研究計画で予定していたとおり,成果報告のため積極的に論文投稿・学会発表を行うことで,成果の公表に努めた.その結果, Web IntelligenceやCSCW, EMNLPといった難関会議に論文が採択され, ACM Transactionにも論文が採録された.これらは,成果報告の公表という側面では高い効果があったと確信している.

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2009 - 2011

【配分額】10,010千円 (直接経費: 7,700千円、間接経費: 2,310千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】17300043 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

確率的モデリング言語 / PRISM / 変分ベイズ / PROSM / 機械学習 / 情報基礎 / 統計数学 / 情報システム / 人工知能

【研究成果の概要】

PRISMは将棋の戦略や文章の曖昧性の解決といった複雑な確率事象を表現し、事象の分布の統計的パラメータをデータから自動的に学習する能力を持つ、世界的に見てもユニークなプログラミング言語である。今年度は確率的モデリング言語としての能力を更に強化するため、様々な改良を行い、PRISM1.11として公開した。PRISM1.11では、
(1)PRISMの探索部分の実装言語であるB-Prologの最新バージョンであるB-Prolog7.0との統合を行い、メモリ効率を向上させた。
(2)並列EM学習が行えるようになった。確率文脈自由文法のパラメータ学習ではCPU数にほぼ比例して数十倍の速度向上がみられた。
(3)決定性のアニーリング方式に基づいたEM学習が利用できるようにした。これはEM学習の局所解の問題を避けるのに効果が期待できる。
(4)N-viterbiアルゴリズムを実装し、上位N個のビタビ解を求められるようにした。
(5)次に述べるようにベイズ的学習法である変分ベイズ学習法を実装した。
確率モデリングでは通常最尤推定に基づくパラメータ学習を行うが、PRISMでは新たにパラメータにディリクレ分布を事前分布として導入し、ディリクレ分布のハイパーパラメータを変分ベイズ学習により学習出来るようにした。そのためPRISM用の変分ベイズ学習アルゴリズムを導出し、実装した。PRISMの変分ベイ学習は従来知られていた隠れマルコフモデルや確率文脈自由文法をはるかに越える範囲の変分ベイズ学習を可能にしており、例えば、バイオフィフォマティクスで使われるプロファイル隠れマルコフモデルの変分ベイズ学習が可能になった。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2005 - 2007

【配分額】11,020千円 (直接経費: 10,000千円、間接経費: 1,020千円)

【研究分野】商学・経営学

【研究領域課題番号】60410013 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

経営 / 情報 / 経営情報学 / 情報システム / 情報技術 / 人工知能 / 推論 / 論理 / 画像処理 / 昇進・昇格パターン / 企業風土 / 帰属意識 / CAI / 情報科学 / データベース / 情報利益 / 形式論理

【研究成果の概要】

本研究は, 本学における「経営情報学」確立の方向への努力の一環である. 研究は, 「経営学」と「情報学」の二つの領域に分かれるが, 両者を結ぶ共通概念は, 「情報」である.
●経営学の領域に属する研究成果には, つぎのようなものがある.
1.経営全般に関するもの
(1)経営における意志決定システムとしての組織の分布と, 組織革新における情報の役割
(2)経営活動のコントロールにおける情報の役割
2.経営の各機能分野に関するもの
(1)マーケティング活動のための情報システムの現状分析と将来展望
(2)財務活動における情報利用の有効性とそれに伴なう利益の分析
(3)人事管理のための人事情報データ利用を目指すコンピュータの活用
(4)流通管理における社会の情報化の進展の影響による変化の予測
●情報学の領域に属する研究成果には, つぎのようなものがある.
1.経営における情報利用全般に関するもの
(1)情報技術進歩の成果の活用に対する動向追跡
2.情報技術の進歩に貢献するもの
(1)組織記憶としてのデータベースの高度化のための理論的研究
(2)プログラミング教育支援のための知的CAI開発のための基礎研究
(3)会計情報システムにおける会計取引文の意味解析に関する研究
(4)コンピュータ・ヴィジョンにおける目標追跡行動に関する研究
(5)経営科学・統計学における重要な算法を支える理論に関する研究
上記の各テーマにおいて, 将来の研究方向をも示唆する発展性のある研究成果が得られた.

【研究種目】一般研究(A)

【研究期間】1985 - 1987

【配分額】7,200千円 (直接経費: 7,200千円)