著者

保住 純 飯塚 修平 中山 浩太朗 高須 正和 嶋田 絵理子 須賀 千鶴 西山 圭太 松尾 豊

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.29, no.5, pp.449-459, 2014-09-01 (Released:2014-07-30)

参考文献数

15

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The Ministry of Economy, Trade and Industry and the corporate world in Japan have recently embraced the ‘Cool Japan’ policy. They have assisted Japanese content industries in exporting Japanese media contents, such as manga (comics), to foreign countries, especially in Asia. However, this overseas expansion has not been successful in producing profits to the expected degree. The main reason for this shortfall is that companies are unable to perceive local consumer consumption trends in those countries easily and at low cost. Consequently, they are unable to select media contents that might be popular in such areas in the future. Herein, we design a consumption trend calculating system that incorporates web mining. It is readily applicable to many countries and contents. Specifically, we use web mining of data elicited from search counts on search engines, tweet counts from Twitter, and article data from Wikipedia to calculate consumption trends based on weekly manga sales data in Japan. Results show that this model can predict consumption trends for six months with high accuracy and that it can be adapted to calculate consumption trends of other contents effectively, such as anime (animation) in Japan and manga in France. Moreover, we establish the ASIA TREND MAP web service to inform industries about these calculated consumption trends for Asian countries.

著者

保住 純 松尾 豊

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第32回 (2018) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.1K2OS2b03, 2018 (Released:2018-07-30)

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本研究では深層敵対的生成ネットワークを用いたマンガイラスト(1コマ分に相当する画像)の自動生成を試みる.近年,深層学習を用いて自動的に画像を生成する研究が数多く行われてきたが,その際に用いられるモデルの一つに敵対的生成モデルがあり,高品質な画像を生成するための様々な手法が提案されてきた.ただし,これら研究の多くが検証に用いるデータセットは情報量が多い写真画像を対象としたものとなっているため,主にモノクロの線画によって構成され,かつ様々なシーンが描画されるマンガイラストに対してはこれらが適切とは言えない可能性がある.一方で,イラストを敵対的生成ネットワーク(GAN)によって自動生成する研究や,マンガを対象として人工知能を用いる研究も従来より数多く行われているが,マンガイラストを直接生成しようとする試みは,あまり行われていなかった.そこで,本研究では深層敵対的生成ネットワークを用いたマンガイラストの自動生成実験を,使用する層の数や損失関数を変更することで複数回行い,その結果を考察する.本研究にて得られる示唆は,人工知能によるマンガの自動生成を研究していく上で有益なものになると考えられる.

著者

保住 純 和泉 潔

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2022, no.FIN-028, pp.56, 2022-03-12 (Released:2022-10-21)

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For traders, it is important to minimize execution costs and achieve more efficient order execution. Since the mechanisms for incurring costs are unclear, being able to properly account for them will lead to lower execution costs and higher revenues. In order to achieve order execution with minimal costs, methods that model and infer market principles have been used. In recent years, model-free offline reinforcement learning methods have widely been utilized. However, the data on financial instruments contains a lot of noise, which makes learning hard and makes it difficult to converge to the optimal trading method. In this paper, we propose an optimal order execution method that improves performance by imposing constraints on the model. Through experiments, we have found that by imposing appropriate constraints, we can improve the performance of the optimal order execution method. We show that by setting appropriate constraints, we can achieve improved order execution compared to conventional methods.

著者

保住 純 飯塚 修平 大澤 昇平 中山 浩太朗 高須 正和 嶋田 絵理子 須賀 千鶴 西山 圭太 松尾 豊

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.27, 2013

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世界各国のコンテンツ消費トレンドを統一的に把握するプラットフォームを構築するための、Web上のデータマイニングで得られる情報から消費トレンド指数を算出するシステムの設計手法を提案し、その精度を検証する。具体的には検索エンジンやTwitter、Wikipediaのページ情報を素性に用いた、日本のマンガ消費のトレンド指数を6ヶ月先まで予測するシステムを設計し、その精度の検証を行う。