著者
髙岡 昂太 坂本 次郎 北條 大樹 橋本 笑穂 山本 恒雄 北村 光司 櫻井 瑛一 西田 佳史 本村 陽一 K. Takaoka J. Sakamoto D. Hojo E. Hashimoto Yamamoto K. Kitamura E. Sakurai Y. Nishida Y. Motomura
雑誌
SIG-SAI = SIG-SAI
巻号頁・発行日
vol.33, no.5, pp.1-7, 2018-11-22

As the number of reported child abuse cases is increasing, the workload of child welfare social workers is highly escalated. This study aims to find the characteristics of recurrent cases in order to support the social workers. We collected data around the child abuse and neglect from a prefecture database and analyzed it with Probabilistic Latent Semantic Analysis and Bayesian Network modeling. As the result, pLSA showed the four different clusters and Bayesian Network revealed a graphical model about the features of recurrence cases. The Interpretable modeling can be effectively deployed in those child welfare agencies to save children who are suffering from child abuse cases.
著者
石川 詔三 河田 諭志 本村 陽一 西田 佳史 原 一之
出版者
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
巻号頁・発行日
vol.8, pp.384-384, 2008

現在,室内の各種センサデータから大量情報を取得することが可能になっている.しかし,そのデータと行動の意味を結びつけることはなお容易ではなく,人間の日常生活行動の理解を進めるためにはまず人が解釈可能な行動ラベルを大量のセンサデータに対応づけることが必要である.そのために,動画像から行動ラベルを自動的に付与することを考える.<BR>本研究では室内における子供の日常生活行動を観測し,観測情報に内在する行動と状況の確率的因果構造を学習し,これを事前分布としたベイズ推定を行う.学習により得られたモデルを使用して動画像から子供の行動を推定し,認識精度を評価する.
著者
古川 康一 植野 研 尾崎 知伸 神里 志穂子 川本 竜史 渋谷 恒司 白鳥 成彦 諏訪 正樹 曽我 真人 瀧 寛和 藤波 努 堀 聡 本村 陽一 森田 想平
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.20, no.2, pp.117-128, 2005 (Released:2005-02-04)
参考文献数
52
被引用文献数
4 4

Physical skills and language skills are both fundamental intelligent abilities of human being. In this paper, we focus our attention to such sophisticated physical skills as playing sports and playing instruments and introduce research activities aiming at elucidating and verbalizing them. This research area has been launched recently. We introduce approaches from physical modeling, measurements and data analysis, cognitive science and human interface. We also discuss such issues as skill acquisition and its support systems. Furthermore, we consider a fundamental issue of individual differences occurring in every application of skill elucidation. Finally we introduce several attempts of skill elucidation in the fields of dancing, manufacturing, playing string instruments, sports science and medical care.
著者
西村 拓ー 佐野 八重子 大江 聡子 加藤 一葉 濱崎 雅弘 山田 クリス孝介 阪本 雄一郎 本村 陽一
雑誌
研究報告マルチメディア通信と分散処理(DPS)
巻号頁・発行日
vol.2012-DPS-152, no.22, pp.1-6, 2012-09-06

健康寿命の延長のために、身体を動かして生き生きと自己を表現し合うコミュニティを支援する技術を検討する。スキンシップを伴う身体制御を行うことで、運動能力の向上だけでなく頭脳も活性化し、コミュニティとの繋がりが増加し感情的人間力の面でのソーシャルキャピタルが向上すると考えている。そこで、既存の身体表現コミュニティの課題や社交ダンスのコミュニティでのベストプラクティを分析し、場のデザイン、身体知、コミュニティ支援、社会学、認知心理学、バイオメカニクス、モチベーションデザインなどを含む共創的な身体表現コミュニティ支援プラットフォームを検討する。
著者
石垣 司 竹中 毅 本村 陽一
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.109, no.461, pp.425-430, 2010-03-02
被引用文献数
2

小売サービス業では顧客のライフスタイルやパーソナリティを考慮した生活者視点での商品分類が必要となってきている.そこで本報告では,大規模ID-POSデータと顧客アンケートデータを統合的に利用することで,顧客のパーソナリティやライフスタイルを考慮した顧客と商品の同時カテゴリ分類法について述べる.流通量販店の1年間のID-POSデータに対し確率的潜在意味解析(PLSI))により顧客と商品を同時にクラスタリングする.また4000人規模の顧客アンケートデータから顧客の消費・生活因子を抽出し,PLSIの結果と統合することで,顧客パーソナリティやライフスタイルを考慮した顧客と商品の同時カテゴリ分類を実行する.
著者
西村 拓一 福原 知宏 山田 クリス 孝介 濱崎 雅弘 中島 正人 三輪 洋靖 本村 陽一
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.26, 2012

看護や介護の現場では複数の職種の人々が連携して継続的にサービスを提供している。しかし、患者や利用者の状況や処置履歴、備品や設備の状況、業務知識、役割分担に関して情報共有することは記録、共有、活用のそれぞれの段階で負担が大きい。そこで、本提案では、現場の従業員が参画したシステム開発を行うスタイルを提案し、このスタイルで開発している現場作業で必要な知識を共有する作業時点記録技術を提案する。
著者
麻生 英樹 高崎 晴夫 小野 智弘 土生 由希子 竹中 毅 本村 陽一
出版者
The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
雑誌
電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)
巻号頁・発行日
vol.J95-D, no.4, pp.846-854, 2012-04-01

推薦などの個人化サービスでは,ユーザの購買履歴やWeb閲覧履歴等のライフログ情報を利用してユーザの嗜好等を推定し,個々のユーザに適応したサービスを実現している.システムが自分の購買履歴等の情報を収集・利用することについて,漠然とした懸念を感じているユーザも多く,米国を中心とした調査では,インターネット上のプライバシーに関する懸念がサービスの利用意向に負の影響を与えることが示されている.我々は,ライフログ等のパーソナルな情報を利用する個人化情報サービスの利用意向とパーソナル情報の二次利用の受容性に関する大規模なインターネット調査を実施した.調査においては,様々な属性をもつ模擬サービスを60種類構築し,4,000名を超える被験者に対してサービスを体験してもらった後にアンケートを行った.本論文では,そこで得られたデータに構造方程式モデリングを適用して,推薦サービスの利用意向に影響を与える因子の分析を行った結果について報告する.
著者
石垣 司 本村 陽一 土肥 麻佐子 持丸 正明
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.23, 2009

生活者の視点に立ったサービス生産性向上の重要性が叫ばれている。本発表では商品購買者を対象に実施したアンケートデータを用いて、購買商品の認知構造を確率的な因果関係によりモデル化し、再購買の可能性が高い顧客の属性を探る。それにより顧客に対応した効果的な販売促進が可能な技術の枠組みを示す。また、作成したモデルの妥当性はクロスバリデーションによる判別率により定量的に評価できる。
著者
小野 智弘 本村 陽一 麻生 英樹
出版者
一般社団法人情報処理学会
雑誌
情報処理学会研究報告マルチメディア通信と分散処理(DPS) (ISSN:09196072)
巻号頁・発行日
vol.2005, no.111, pp.79-84, 2005-11-15
被引用文献数
3

近年の情報やコンテンツの爆発的な増大およびユーザニーズの多様化に伴い,ユーザが欲する情報の選択を支援する推薦システムへの要求が益々高まっている.映画鑑賞の場合,家族と観るか恋人と観るか,元気であるか沈んでいるか等,状況や気分に応じてユーザの嗜好は変化する.これまでの推薦方式はユーザの履歴情報やプロファイル,コンテンツの特徴に基づいて推薦を行う方式が主流でユーザの状況に関わらず同じ結果となってしまう.一方場所などの状況に基づいて推薦候補を絞りこむ方式も提案されているが同一の状況に対してはどのユーザにも同じコンテンツが推薦されてしまう.筆者らはこれらの問題を解決するためにユーザの履歴やプロファイル等の情報と気分や場所などの状況の依存関係をベイジアンネットにより表現し,個人差と状況に応じて最適なコンテンツを推薦する方式の研究を行っており,本発表ではこの経過を報告する.With the flood of various information and contents through the Internet, the need for recommendation systems that assist users in finding the information they desire is increasing. In case of movie recommendation, user preference may change according to his situation such as mood and location etc.. Existing approaches which use user profiles and/or histories are insufficient as they provide the same results regardless of users' situation. Context-aware methods such as location-based services are neither sufficient as they cannot provide personalized recommendation. In this paper we propose a recommendation system which achieves context-aware personalized recommendation based on Bayesian network by making use of various information related to user profiles, histories, situations, and content attributes.
著者
本村 陽一 西田 佳史
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.24, no.2, pp.284-294, 2009 (Released:2009-02-17)
参考文献数
32
被引用文献数
4 3

Human behavior understanding in everyday life is promising but not established research field. Our project named 'open life matrix' is focused on this field. In these years, many sensor houses and robotic room projects have been studied and sensing and network technology have been established. However, still we have problems to realize everyday life support information systems and services. There are two major problems. The first one is data representation and computational modeling problem in everyday life. The second one is that we don't have a good way to realize valuable services from research outcomes. We propose a challenge to solve these problems by a scheme for accumulating common data set and probabilistic causal modeling during everyday life services.
著者
麻生 英樹 小野 智弘 本村 陽一 黒川 茂莉 櫻井 彰人
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.106, no.279, pp.55-59, 2006-10-04
被引用文献数
4

ネットワーク上に存在する、誰もが簡単にアクセス可能な電子化された情報の量が爆発的に増加するにつれ、それらの情報の中から、ユーザが必要とするものを必要なときに適切に提供するための技術である情報検索および推薦の必要性が非常に高まっている。適切な推薦を行うためには、システムがユーザの嗜好やニーズを適切にモデル化する必要がある。そのための技術として、多くのユーザの過去の履歴の関連性を利用する協調フィルタリングと、対象となるコンテンツの属性とユーザの評価の関連性を利用するコンテンツベースフィルタリング、ユーザの属性とユーザの評価の関連性を利用するデモグラフィックフィルタリング、などが提案されているが、いずれも、推薦に利用できる情報の一部しか用いていないという問題点がある。本報告では、この問題点について検討し、既存の研究を整理しながら紹介するとともに、推薦に利用できる各種の情報を統合的に用いる新たな推薦方式を提案する。
著者
北村 光司 掛札 逸美 西田 佳史 本村 陽一 山中 龍宏
出版者
特定非営利活動法人 日本バーチャルリアリティ学会
雑誌
日本バーチャルリアリティ学会論文誌 (ISSN:1344011X)
巻号頁・発行日
vol.14, no.1, pp.11-19, 2009
参考文献数
20

Developing effective safety messages targeting parents is one of the key issues of injury prevention and safety promotion research. The present study was conducted using online-experiment as well as a focus-group methodology to evaluate message effects of animations which depicted childhood injury situations. Parents with children aged 0.5-2 years participated in the study. Compared to simple texts with illustrations on a paper describing injury scenes, animations appeared to be more effective in terms of leaving a strong impression. Focus-group discussion revealed that animations gave parents an opportunity to consider strategies to prevent injuries depicted in the animations. The results suggested that further examination of effectiveness of injury scene animations in safety education is worthwhile.
著者
本村 陽一 村田 知佐恵 大塚 裕子 大森 隆司 山田 徹志
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33回全国大会(2019)
巻号頁・発行日
pp.4L2J1303, 2019 (Released:2019-06-01)

本研究では、保育施設への人工知能(AI)導入プロジェクトについて、その構想の背景にある必然性や技術導入プロセスについての現状を総括する。また、保育士など保育従事者に対するヒアリングやインタビュー調査を行い、保育従事者の価値観や評価構造を明らかにし、それに基づき検討したAI技術活用の可能性、現場への導入のユースケースや期待される効果についても議論する。保育施設へのAI導入プロジェクトは、①保育の質向上のための保育技術の指標化、②既存のAI技術の活用、③新たなAIシステムの開発という3つの方向性で進めている。保育士目線での開発を重視した結果、アノテーションソフトなど、必要な技術開発が明確化された。また、保育とは何かを定義づけるための保育の質に着目した研究を行うことで、業務効率化に留まらないAI導入の社会実装化モデルとなり得ると考える。
著者
善甫 啓一 岡田 みずほ 松本 武浩 本村 陽一 佐藤 洋
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.28, 2014

入院患者や非介護者が夜間にベッドから転落する事故が絶えないことから,ベッド上の人の姿勢・位置推定,寝返りを検出し,転倒原因となる姿勢時の感知技術が望まれる。また,プライバシーにも配慮するために,本研究では熱画像を用いた見守り技術を目指す。ベッド上で正常に眠っている状態を定義し,熱画像上で逸脱した特徴量を持つ状態の検出により,寝返りや起き上がりなど転落へ繋がるイベントの検出を行った。
著者
大内 久和 西田 佳史 本村 陽一 溝口 博
出版者
一般社団法人日本機械学会
雑誌
ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集
巻号頁・発行日
vol.2009, pp."2A1-B14(1)"-"2A1-B14(4)", 2009-05-25

Designing age-appropriate and safe playground equipment requires scientific data. However, data is scarce. To collect data useful in playground equipment design, a playground equipment, 'Noboreon,' was created. Noboreon equipped sensors by which children's behaviors were recorded while they were playing on it. The paper describes data recording and collecting procedures using Noboreon and modeling process with data collected.
著者
小柴 等 石垣 司 竹中 毅 櫻井 瑛一 本村 陽一
出版者
The Institute of Electrical Engineers of Japan
雑誌
電気学会論文誌. C, 電子・情報・システム部門誌 = The transactions of the Institute of Electrical Engineers of Japan. C, A publication of Electronics, Information and Systems Society (ISSN:03854221)
巻号頁・発行日
vol.133, no.9, pp.1787-1795, 2013-09-01

It becomes increasingly important for service industries to understand customer behavior using large-scale data such as POS data. However, limitations exist in a customer model constructed on the basis of such behavioral data alone. This paper presents how we can construct a customer model on the basis of both large-scale purchase data and lifestyle survey data. It proposes a method that reveals the connection between lifestyle and behavior by deducing lifestyle from behavioral data using Random Forests, a machine learning algorithm. Then, It applies the proposed method to an actual mass merchandizers using questionnaires on lifestyle collected and the customer behavioral data (ID-POS Data). It thereby demonstrates the effectiveness of the proposed method and its possible use in supporting managerial decision-making on critical issues such as product selection.