著者
川村 隆浩 江上 周作 田村 光太郎 外園 康智 鵜飼 孝典 小柳 佑介 西野 文人 岡嶋 成司 村上 勝彦 高松 邦彦 杉浦 あおい 白松 俊 張 翔宇 古崎 晃司
出版者
人工知能学会
雑誌
2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)
巻号頁・発行日
2019-04-08

本発表では,2018年よりスタートしたナレッジグラフ推論チャレンジについて報告する.近年,機械学習技術の進展によりさまざまな社会システムにAI技術が組み込まれつつある.今後,そうしたシステムを安心・安全に使っていくためにはAIによる判断・動作を適切に説明する技術が重要になってくるだろう.そこで,本会セマンティックWebとオントロジー研究会では,データセットとしてシャーロック・ホームズの小説を題材としたナレッジグラフを構築,公開し,説明付きで犯人を当てる(推論または推定する)技術を募集するチャレンジを企画・開催した.発表では,第1回となった2018年のチャレンジの概要と共に,ナレッジグラフの構築手法,SATや推論,文書ベクトルなどを用いた4つのアプローチ,およびそれらの評価方法・結果等について述べる.また最後に,2019年に予定している次回チャレンジの計画について紹介してまとめとする.
著者
高松 邦彦 村上 勝彦 伴仲 謙欣 野田 育宏 光成 研一郎 大森 雅人 中田 康夫
出版者
神戸常盤大学・神戸常盤大学短期大学部
雑誌
神戸常盤大学紀要 = Bulletin of Kobe Tokiwa University (ISSN:18845487)
巻号頁・発行日
no.14, pp.22-29, 2021-03-31

教学IRにおいては、従来は説明モデルによる解析や可視化にもとづく意思決定支援が主要な機能であったが、近年では予測モデルにもとづく種々の予測に関してその重要性が高まっているといわれている。そこで本稿では、教学IRにおける機械学習の意義と可能性について、われわれの経験を題材として検討した。われわれの経験では、機械学習を用いることで、大学における中途退学や学力進捗を予測できる可能性があることが明らかになっている。このことから、いわゆる教学データを用いた機械学習により、今までなし得なかった教学上の種々の予測が可能となり、今後のわが国の教学IRが飛躍的に進展する可能性が示唆された。|In institutional research (IR) for education, the decision-making support based on the analysis and visualization by the explanation model was the main function in the past. However, the importance of various predictions based on predictive models is currently increasing in IR for education. Therefore, this paper examined the significance and possibility of artificial intelligence/machine learning (AI/ML) in IR for education using our experience as subjects. Our experience reveals that using AI/ML can predict dropouts and academic progress in university and college. Thus, it is suggested that using students' educational data, AI/ML could make various predictions in higher education that were not possible earlier, leading to dramatic progress in Japan's IR for education.
著者
満園 憲治 黒田 満 村上 勝彦 北川 一
雑誌
全国大会講演論文集
巻号頁・発行日
vol.49, pp.325-326, 1994-09-20

ボロノイ図を各ボロノイ領域内に再帰的に描くことでフラクタルパターンが生成できる。これを発展させて,母点の数や配置に変化をもたせるとともに表示方法を工夫することで異なるパターンを生成する方法を示す.ボロノイ図の構造を変えることなく一部の情報を強調するだけで,通常のボロノイ図のイメージからかけ離れたパターンがえられる.
著者
高松 邦彦 大石 哲也 松本 清 西山 慶太 野田 育宏 今井 匠太朗 伴仲 謙欣 村上 勝彦 岸田 あおい 中田 康夫 森 雅生
出版者
日本インスティテューショナル・リサーチ協会
雑誌
大学情報・機関調査研究集会 論文集 第11回大学情報・機関調査研究集会 論文集 (ISSN:24363065)
巻号頁・発行日
pp.12-17, 2022-11-11 (Released:2022-12-20)

我々は、 “Education”と“Informatics”を結合させた Eduinformatics という学際・融合領域を提唱してきた。また近年、Eduinformatics にもとづいた高等教育における Institutional Research(IR)、Digital transformation(DX)、Information and Communication Technology(ICT)の持続可能性(Sustainability)について、Feasibility-Sustainability Matrix(FS マトリクス)を使用した Feasibility-Sustainability Analytics(FS 分析)を提唱している。本研究においては、神戸常盤大学と東京工業大学の 2 大学における FS 分析の実践を報告し、さらに、IR 業務の持続可能性を向上させる方法を提案する。
著者
池田 浩士 村上 勝彦 玉 真之介 田中 学 坂下 明彦 川村 湊 馬 興国 劉 立善 劉 含発 衣 保中 黄 定夫 梁 玉多 山室 信一 森 久男 我部 政男 井村 哲郎 蘭 信三 徐 明勲 歩 平
出版者
京都大学
雑誌
国際学術研究
巻号頁・発行日
1995

本研究は、旧「満州」へ送り出された日本人農業移民の実態を総合的に解明し、日本の近現代史のひとこまを新たな視覚から再構成することを目的としたが、とりわけ次の諸点で成果を収めることができた。1.「旧水曲柳開拓団」の生存者たち、及び入植現地の中国農民生存者たちからの聞き取り調査と、日中双方の関係農村のフィールドワーク調査によって、日中農民の接触実態や土地収用とその後の営農状況等について、多くの証言と、それを裏付けるデータを得た。2.農業技術、雇用状態等、日中双方の農業史における未解明の領域で、具体的な実態を解明するための多くの手がかりを得た。3.稲作地帯である入植地の朝鮮族農民、さらには朝鮮半島から「満州」へ送り出された朝鮮人農民に関する調査研究を、韓国の研究者および中国の朝鮮族出身研究者たちとの共同作業として重点的に進め、未開拓のこのテーマについての証言とデータを多数得た。4.「満蒙開拓団」政策の形成と実施の過程に関する資料の探索・分析に努め、この政策を推進したイデオローグたちの役割を、思想史の中に位置付ける作業を行った。5.「満蒙開拓団」を、政治・経済・農業・軍事などの次元にとどまらず文化の領域における問題としてもとらえ、文学・報道・映画・音楽などとかかわるテーマとして考察した。これによって、日本国民の感性の中へ「満州」と「満蒙開拓団」が浸透していった実態の一端を解明することができた。6.聞き取りとフィールドワークの記録を、ビデオテープ、音声テープに大量に収録したが、生存者がますます少なくなっていくなかで、これらは重要な歴史的ドキュメントとなるであろう。
著者
大木 義朗 原 明博 中川 徹 北川 一 村上 勝彦
雑誌
全国大会講演論文集
巻号頁・発行日
vol.44, pp.137-138, 1992-02-24

本学では、同一のEthernet内における論理的に独立した複数の通信プロトコル本系を相互接続する方式としてInner-netway(以後INWayと称す)を提案している。当初のINWayは,ネットワーク層が存在しない学内開発のプロトコルを対象としており,ルータを経由した通信を実現していなかった。本研究では,INWay方式を発展させてTCP/IPとOSIの相互接続を実現した。具体的には,コネクションレス形のプロトコルを変換対象として,ネットワーク層レベルでプロトコル変換を行う装置を開発し,これを用いて実際に変換性能の測定を行い,数種のアプリケーションを動作させることに成功した。
著者
山田 学 中川 徹 北川 一 村上 勝彦
雑誌
全国大会講演論文集
巻号頁・発行日
vol.44, pp.239-240, 1992-02-24

ソートはコンピュータサイエンス,エンジニアリングにおいてもっとも基本的な操作の一つである。しかし従来からのシーケンシャルなアルゴリズムでは,問題の規模(n)に対する計算時間のオーダは最速のものでもO(nlogn)になると言われている。TakefujiとLeeはHopfield型ニューラルネットワーク(以下,NNと略す)でO(n^2)個のニューロンを用い,問題の規模に関わらず2ステップすなわちO(1)で解を得る並列処理ソートアルゴリズムを示した。しかし,このアルゴリズムは多入力のアナログ加算器を必要とした。今回,このTakefujiらのアルゴリズムとバイナリ結合のニューラルネットワークSDNNを基礎として加算器を1つも必要としないモデルを新たに考え,実験を行った。またNNでソータを作ろうとする場合,実際にハードウェアとして実現できることが重要であり,今回,4要素ソータの試作および,そのハードウェア量の定式化を行った。