著者

松尾 豊

出版者

東洋経済新報社

雑誌

週刊東洋経済 (ISSN:09185755)

巻号頁・発行日

no.6985, 2021-05-01

著者

井庭 崇 植野 研 佐久間 淳 鈴木 健 松尾 豊 村山 立人

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.16, no.1, pp.171-172, 2001-01-01 (Released:2020-09-29)

著者

宮崎 邦洋 村山 菜月 山本 裕樹 牛山 史明 大澤 昇平 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

巻号頁・発行日

vol.2018, pp.1E203, 2018

---

<p>サブスクリプション方式のサービスを採用している企業が増えつつある昨今,ユーザ離脱予測はより重要な課題となっている.既存研究では既に多くの機械学習モデルを用いた研究が行われているが,ユーザ離脱予測は時系列データと非時系列データなどの多様なデータ組み合わせて学習させねばならず,それらを上手く組み合わせた学習モデルは十分に研究されていない. 一方で,深層学習の技術は依然発達しており,その特徴としては様々なデータとモデルをEnd-to-Endで学習できることが挙げられる. 本研究では,ロボアドバイザーのサービスを運営するウェルスナビ株式会社のデータを用い,深層学習を用いたユーザ離脱予測モデルを提案する.具体的には時系列データや非時系列データを一つのモデルで学習させる手法を提案する. 実験ではベンチマークとなる既存研究の分類器の精度を上回る結果を得たことで,本手法の有効性が実証された.</p>

著者

飯塚 修平 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31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.1L34, 2017 (Released:2018-07-30)

---

ウェブサイトの収益性を向上させる手法として、 ウェブサイト最適化が広く活用されている。しかし、既存のウェブサイト最適化の枠組みはクリック率や購入率などの即時的な指標に着目したものが多く、ユーザに提示されたバリエーションがもたらす長期的な効果まで考慮して最適化を行う枠組みは少ない。そこで本研究では、ウェブサイト最適化がもたらす長期的な効果を考慮して最適なバリエーションを探索する手法を提案する。

著者

落合 桂一 山田 渉 深澤 佑介 菊地 悠 松尾 豊

雑誌

情報処理学会論文誌データベース(TOD) (ISSN:18827799)

巻号頁・発行日

vol.9, no.2, pp.11-22, 2016-06-29

---

本研究では,Twitterの投稿文章とプロフィール情報から生成した特徴量に基づき,機械学習によりPoint-of-Interest(POI)の公式アカウントを判定する方法を提案する.公式アカウントを判定するため,あらかじめ用意したPOIデータベースを使いPOI名称とTwitterのユーザ名を比較する方法では,1)POIデータベースにないPOIは抽出されないという課題,2)POI名称が正式名称のために通称や略称などが使われるユーザ名と一致しないという課題,3)一般ユーザがユーザ名にPOI名称を利用している場合があるという課題がある.そこで,Twitterの投稿内容やプロフィール情報に基づいてPOI公式アカウントを判定する手法を提案する.本研究では,POI公式アカウント抽出のための特徴量として,従来用いられていた投稿文章や自己紹介文のBag-of-Wordsに加え,POI固有特徴量(場所情報,営業時間,連絡先など),知名度に関する特徴量(フォロワ数やリストに登録されている数など),プロフィール画像の画像特徴量を提案する.実験によりPOIデータベースを利用した場合と比較し,約3倍のPOI公式アカウントが抽出可能であることを示した.また,提案した特徴量を利用した場合,従来手法の特徴量を利用した場合と比較し分類性能を表す再現率0.933,F値0.938で最大になることを示した.

著者

榊 剛史 松尾 豊 Takeshi Sakaki Yutaka Matsuo

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.27, no.1, pp.67-74, 2012-01-01

著者

松尾 豊 西田 豊明 堀 浩一 武田 英明 長谷 敏司 塩野 誠 服部 宏充 江間 有沙 長倉 克枝

雑誌

人工知能

巻号頁・発行日

vol.31, no.5, 2016-09-01

著者

松尾 豊 Yutaka Matsuo

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.18, no.3, pp.288-294, 2003-05-01

著者

那須野 薫 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28回全国大会(2014)

巻号頁・発行日

pp.1K31, 2014 (Released:2018-07-30)

---

本稿では候補者のTwitterにおける情報拡散に着目して国政選挙の当選者予測を試みる.候補者の情報拡散を評価するため,情報拡散の規模,多様度,忠誠度の3つの指標を提案する.Twitterから直接取得できる6つの指標に加え,3つの情報拡散に関する指標を素性として教師あり学習により当選者を予測する(提案手法).予測実験の結果,提案手法は従来手法と比較して予測性能(F値)が約70%改善された.

著者

龍野 翔 飯塚 修平 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30回全国大会(2016)

巻号頁・発行日

pp.1D23, 2016 (Released:2018-07-30)

著者

村山 立人 松尾 豊

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.18, no.1, pp.96-98, 2003-01-01

著者

金子 貴輝 大澤 昇平 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

巻号頁・発行日

vol.2018, pp.3Pin114, 2018

---

<p>逐次モンテカルロ(SMC)は、系列的な確率モデルから順にサンプリングできる代表的なサンプリング手法である.しかし,サンプルの縮退(degeneration)のせいで,少ない粒子数ではSMCは尤度の低いサンプルを生成する場合がある.本研究では,サンプルを縮退させる原因としてSMCのリサンプリング目標がサンプルごとに同一であることに注目する.この制約を緩和したいが,非対称な逐次リサンプリング目標の解析的な導出は困難である.そこで,下界近似した系列全体の目標から逐次リサンプリング目標を学習することで,SMCのリサンプリング戦略を非対称に拡張する.これによりSMCと同じ粒子数で,正確な潜在変数の推定を学習によって実現できると期待される.</p>

著者

田村 浩一郎 大澤 翔平 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回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.1P301, 2018 (Released:2018-07-30)

---

ソーシャルメディアは,センサとしてだけでなく,アクチュエーターとしても機能している.ソーシャルセンサはソーシャルメディアから獲得されたデータを用いて,実世界の現象やトレンドを検出することができる.ソーシャルセンサによって獲得された情報は,実世界の観測と予測の可能性を高めたが,ソーシャルメディアその自身と実世界の間の因果関係は今まで議論されてこなかった.近年,インスタ映えというインスタグラムに投稿する写真をとるための消費行動が話題となり,ソーシャルメディアから実世界への因果関係を分析する重要性は高まっている.この研究では,ソーシャルアクチュエーターという新しい概念を提案する.ソーシャルメディアにおいて他のユーザーとの相互作用によって蓄積される内部情報を表すinternal statesを導入し,そして交絡要因の存在への対処方法を示す.今回の実験では,仮想通貨市場を対象とし,Twitterのデータを用いて,Twitterでの要因から仮想通貨市場に対する因果を検証した.そして提案手法の拡張性について議論し,我々全員がソーシャルメディアを通して実世界に働きかけることが可能であることを考察した.

著者

中川 大海 岩澤 有祐 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33回全国大会(2019)

巻号頁・発行日

pp.1Q3J203, 2019 (Released:2019-06-01)

---

近年,教育と情報技術の融合が進む中で,生徒の過去の学習行動を元に習熟度を推定する,知識獲得予測(knowledge tracing)の研究が活発化している.オンライン教育サービスの普及によるデータの大規模化も伴い,深層学習の活用によって従来より高い精度での予測が可能になったことが知られているが,既存の深層学習を用いた手法はでいずれも知識特有の構造を十分に考慮したモデルが設計されておらず,モデルの予測精度や予測の解釈性・妥当性が損なわれている.本研究では,知識構造をグラフ表現を用いて定式化し,近年発展が進む,深層学習を用いてグラフを扱うGraph Neural Networkを拡張したモデルによって,これらの問題の解決を図る.実験では,提案手法が既存手法に比べて,高精度かつ妥当性と解釈性の高い予測を行えることを,オープンデータを用いて実証的に検証し,またデータから学習されたグラフ構造を分析することで,効率的な知識構造の設計に関して考察する.

著者

那須野 薫 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30回全国大会(2016)

巻号頁・発行日

pp.1E54, 2016 (Released:2018-07-30)

著者

小汲 佳祐 藤巻 康人 中川 貴文 松尾 豊

出版者

公益社団法人 日本分析化学会

雑誌

分析化学 (ISSN:05251931)

巻号頁・発行日

vol.67, no.11, pp.647-651, 2018-11-05 (Released:2018-12-07)

参考文献数

17

---

In organic semiconductor materials, investigating the energy levels is very important. For example, the combination of the donor’s and acceptor’s energy levels affects the performance of organic solar cells (OSCs). The HOMO and LUMO levels are generally determined by cyclic voltammetry or differential plus voltammetry, which require the solution state. However, these methods are influenced by the purity, solvent, solubility, vibration, and temperature. In this work, we employed photoemission yield spectroscopy and UV-vis-NIR spectroscopy in the thin-film state to measure the energy levels of magnesium porphyrin derivatives for OSCs. The results explained that the energy levels were correlated with a substituent introduced in the porphyrin core. In the case of electron-withdrawing substituent porphyrin, the HOMO and LUMO levels were lowest and the HOMO-LUMO gap was narrowest. On the other hand, electron-donating substituent porphyrin showed high-energy levels and a wide energy band gap. It is noteworthy that the energy levels were lower and the band gaps were narrower in the thin-film state compared with the solution state. This result explains that strong π-stacking derived from intermolecular interaction in thin films. We concluded that measurements of the energy levels in thin film state by PYS and UV-vis-NIR spectroscopy are beneficial for investigating organic semiconductor materials.

著者

関 喜史 福島 良典 吉田 宏司 松尾 豊

出版者

一般社団法人 言語処理学会

雑誌

自然言語処理 (ISSN:13407619)

巻号頁・発行日

vol.24, no.1, pp.95-115, 2017

---

<p>推薦システムのユーザ体験を高めるために重要な指標の 1 つが多様性 (Diversity) である.多様性は推薦システムが提示するリスト内には様々なコンテンツが含まれるべきという考え方であり,過去の研究では多様性が含まれるリストの方がユーザに好まれるとされている.しかし実際のサービス上で推薦システムを検証したという報告は少なく,サービス上で多様性がユーザにどのような影響を与えるのかは明らかになっていない.本研究では実際にサービスとして提供されているウェブページ推薦システムを分析し,その推薦システムに多様性を導入して比較を行った事例について報告する.まず多様性が導入されていない推薦システムのユーザ行動を分析し,結果としてリストの中位以降に表示するウェブページに課題があることを明らかにした.その上で多様性を導入し,多様性のない既存システムとサービス上でのユーザ行動を比較した.結果として継続率やサービス利用日数が有意に改善していることを示し,従来研究で示されていた多様性を含む推薦リストの方がユーザに好まれるということを実サービス上で示した.そして利用日数が増えるに従ってリスト全体のクリック数が改善していくこと,特にリスト下部のクリック率が多様性のない手法では下がっていくのに対して,多様性のある手法では向上していくことを示した.</p>

著者

並松 祐子 宮崎 伸夫 松尾 豊 中村嘉志 西村拓一

雑誌

情報処理学会研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI)

巻号頁・発行日

vol.2006, no.3(2006-HI-117), pp.59-66, 2006-01-13

---

本論文では,実世界のコンテクストを反映させた情報支援を行うために,オブジェクト同士の局所的な位置と向きの関係を取得し,そこから大局的な関係や意味を抽出するトポロジー推定に関する手法を提案する.また,シミュレーションを用いて本提案手法の基本的な特性を定量的に評価する.さらに,学会や懇親会場などの混雑した空間を想定し,多数のオブジェクトを用いたシミュレーション実験によって数種類の利用シーンに応じて必要となるデバイス特性を明らかにする.実験及び評価の結果,トポロジー推定手法が情報支援に必要なコンテクスト情報を抽出するのに有効であることが示された.

著者

大知 正直 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27回全国大会(2013)

巻号頁・発行日

pp.4H11, 2013 (Released:2018-07-30)

---

近年,ソーシャルネットワークを利用したコミュニケーションがますます重要になってきている.企業や情報を発信したい個人にとって,いかに自分の発言の影響を最大化するかは,大きな課題のひとつである.本研究では,ソーシャルメディア上での影響を適合度関数とし,その環境下で交叉と突然> 変異を繰り返すことで進化する人工生命を作り出す手法を提案し,影響力の高いユーザが何を最適化しているのかを明らかにする,

著者

宮崎 邦洋 村山 菜月 山本 裕樹 牛山 史明 大澤 昇平 松尾 豊

出版者

人工知能学会

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

---

サブスクリプション方式のサービスを採用している企業が増えつつある昨今,ユーザ離脱予測はより重要な課題となっている.既存研究では既に多くの機械学習モデルを用いた研究が行われているが,ユーザ離脱予測は時系列データと非時系列データなどの多様なデータ組み合わせて学習させねばならず,それらを上手く組み合わせた学習モデルは十分に研究されていない.一方で,深層学習の技術は依然発達しており,その特徴としては様々なデータとモデルをEnd-to-Endで学習できることが挙げられる.本研究では,ロボアドバイザーのサービスを運営するウェルスナビ株式会社のデータを用い,深層学習を用いたユーザ離脱予測モデルを提案する.具体的には時系列データや非時系列データを一つのモデルで学習させる手法を提案する.実験ではベンチマークとなる既存研究の分類器の精度を上回る結果を得たことで,本手法の有効性が実証された.