著者

安永 遼真 熊谷 雄介 道本 龍

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36回 (2022) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.2P4GS1002, 2022 (Released:2022-07-11)

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マーケティング・サイエンスは,科学的な手法を用いてマー ケティングにおける意思決定の質を向上させる取り組みである.マーケティング・サイエンスは,個人単位のデータ(個票) に対する分析と,個票を集計したデータに対する分析とに大別できるが,近年は個票データを用いた手法が特に盛んに研究されてきた.しかし,プライバシー保護の潮流や技術規制に伴い,個票データの収集や分析に対する障壁が高くなりつつある.そのため,集計データのみからマーケティング活動に対する示唆を得られるMarketing Mix Modeling (MMM) に注目が集まっている.MMMは,広告の投対効果を把握し,予算配分を最適化するために用いられる市場反応分析手法の一種である.MMMは1960 年代に提案された問題設定だが,これまで産業界では調査会社や広告会社が独自に構築・提供しており,詳細な技術仕様は各社の独自ノウハウとなっていた.しかし,近年,産業界から論文やオープンソースの実装が多数公開され,新たな潮流が生まれつつある.本論文ではこれをMMMの「再発見」と捉え,その経緯と研究動向,課題について論じる.

著者

伊藤 克哉 中川 慧 今城 健太郎 酒本 隆太

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37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.3Xin409, 2023 (Released:2023-07-10)

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機械学習による金融時系列の予測は実務的にも学術的にも重要な研究課題である。金融時系列は、ノイズが多く、非定常であり、更に機密情報を含む事があるため、分析が困難である。これらの課題に対して、本研究ではAugmentation and Bagging method for Confidential Data series Forecasting(ABCD-Forecast)という手法を提案する。ABCD-Forecastは「データ分析コンペティション」という現実の枠組みから着想を得ており、 多数の分析者が予測結果を送信し評価を受ける仕組みを仮想的に構築する。ABCD-Forecastでは、仮想的な分析者に多様な「ノイズ除去加工」をしたデータを配布する。この加工により多様で低ノイズなデータ生成が可能となる。コンペティション形式で、分析者から多様かつ正確なモデルを得、状況ごとに使い分けることで非定常な市場にも対処する。また、時系列を加工して配布することで、実際のコンペティションに於いても機密性を担保したデータ配布が期待される。本研究では実データを用いた実証分析により良好な予測精度が得られることを示した。

著者

是枝 祐太 森下 皓文 今一 修 十河 泰弘

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37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.4Xin108, 2023 (Released:2023-07-10)

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プログラムコードの再利用はソフトウェア開発における基本的な生産性向上方法であるが,コードレポジトリの説明文 (readme) は整備コストが高く,しばしばreadmeが整備されないことがコードの再利用を妨げている.近年報告された研究は関数・クラスなど数十行のコードに具体性の高いコメントを付与するが, readmeの生成においては数万から数百万行のコードを抽象的に要約して生成を行う必要があるため,コメント生成技術をreadme生成の問題にそのまま適用することはできない.本研究では,レポジトリが実施することの概要を示す代表的なコード断片 (代表コード) をヒューリスティクスと弱教師付き学習により抽出することで,大規模言語モデルでreadmeを生成できることを示した.主観評価と自動評価により,提案手法の有効性を確認した.

著者

銭本 友樹 古俣 槙山 宇津呂 武仁

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37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.4A2GS605, 2023 (Released:2023-07-10)

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対話システムは常に一貫した口調を保つことが望まれるため,文全体の口調の類似性評価は重要なタスクである.しかしながら日本語には多様な口調が存在し,口調ごとに特徴的な語彙や語法は膨大に存在するため,文全体の口調の類似性評価は困難なタスクである.そこで本研究では,文章同士の口調の類似性を評価可能な文ベクトル(以下口調ベクトル)を生成する口調埋め込みモデルを提案する.口調埋め込みモデルは,事前学習済みのBERTモデルを対照学習でファインチューニングして構築する.対照学習に必要な類似した口調及び異なる口調の文章ペアは,ウェブ小説中の連続した発話文を利用して大規模に自動収集する.また,Ward法を用いた口調ベクトルのクラスタリングによって,全体的な口調の種類と,各口調での特徴的な語彙や語法について分析する.最後に,発話相手や周囲の状況による同一人物の口調の変化に着目し,小説の登場人物の発話文全体における口調ベクトルのばらつきを分析する.

著者

竹下 昌志

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37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.1K5OS11b03, 2023 (Released:2023-07-10)

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人間とAIやロボットなどの人工物との親密な関係の価値について様々な仕方で議論されており、一部の人々は、そのような親密な関係には人間同士の場合と同等の価値があると主張する。だがそのような主張は正当化されるだろうか。本発表では人間とAI・ロボットの親密な関係の価値を擁護する上で次のようなジレンマがあると主張する。一方で(1)人間同士の親密な関係の価値の典型的な説明を前提とすると、人間と現状のAI・ロボットは価値ある親密な関係を築けると言うのが困難になる。仮に高度なAI・ロボットとの価値ある親密な関係が築けるとしても、その関係がここで擁護したい人間とAI・ロボットの親密な関係としてみなされるかどうかは疑わしい。他方で(2)人間同士の親密な関係の価値の説明を前提としなければ人間とAI・ロボットの親密な関係の価値を認めることができるが、親密な関係一般の価値を十分に捉えることが困難になる。本発表ではこのジレンマを説明した後、ジレンマから抜け出す方法を整理する。次に既存研究を検討し、それらはジレンマから抜け出せていないと主張する。最後に、筆者が望ましいと考える方法を提示する。

著者

中野 幹生 駒谷 和範

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37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.4A2GS604, 2023 (Released:2023-07-10)

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対話システムの構築には様々な技術の統合が必要なため,情報技術教育の題材として有効であると考えられる.しかしながら,既存の対話システム構築フレームワークは情報技術教育を目的としたものではないため,必ずしも初学者が学習目的で使うのに適しているとは言えない.そこで我々は,拡張性の高いアーキテクチャを持ち,可読性の高いコードで書かれた対話システム構築フレームワークDialBBを開発している.DialBBは,ブロックと呼ぶモジュールを組み合わせることで対話システムを構築できる.システム開発者は,DialBB付属のブロックを用いることで簡単にシステムを構築できるが,自作のブロックを用いて高度なシステムを構築することもできる.DialBBを複数のシステムの構築に利用してもらい,対話システム構築フレームワークとしての有用性を確認した.

著者

尾崎 花奈 十河 泰弘

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36回 (2022) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.4D3GS602, 2022 (Released:2022-07-11)

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特許情報は、企業が技術潮流や競合他社の状況を把握する上で重要な情報である。特許の俯瞰解析は、着目する技術分野の特許集合のクラスタリングと可視化により、特許を俯瞰的に観察し、自社の位置づけや競合企業の動向の把握を支援する。各クラスタにおいては、クラスタラベルと呼ばれる代表的なキーワードをユーザに示すことで、クラスタ内の特許の技術的な特徴を捉えることが可能である。しかし、同一分野に属する特許集合をクラスタリングした場合、どのクラスタにも高頻度で出現する単語が存在するため、クラスタ内で高頻度の単語をラベルとすると、ラベルがクラスタ間で重複してしまうという課題があった。そこで本報告においては、特許文書中の複合語をラベルの対象として、他クラスタとラベルの重複を防ぐクラスタラベリング方法を提案する。実験において特許公報を対象とした評価を行い、本手法の有効性を確認した。

著者

伊藤 海斗 加嶋 健司

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36回 (2022) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.4K1GS101, 2022 (Released:2022-07-11)

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確率分布を所望の分布に効率よく輸送する問題(最適輸送問題)は,機械学習を含め様々な応用が期待されている.本研究では,動的システム上で離散分布を所望の離散分布に輸送する問題を考える.これはエージェントの集団を所望の分布形状に最適制御する問題とも見なせる.通常の最適輸送と比較して,動的システム上の最適輸送特有の問題は,各輸送コストを知るために最適制御問題を解く必要があり,そして制御に要する実時間性を保って最適輸送問題を解かなければならないことである.そこで本研究では,モデル予測制御(MPC)とSinkhornアルゴリズムを組み合わせた動的な輸送アルゴリズムを提案する.MPCは各時刻で有限時間の最適制御を解くことで実時間最適制御を実現する手法である.またSinkhornアルゴリズムは,エントロピー正則化最適輸送を効率的に解く反復計算手法である.これらを活用し,具体的には最適制御計算とSinkhornアルゴリズムの反復を並行して行うことで,実時間性をもつ効率のよい輸送法を提案する.特に,対象システムが線形の場合に,提案手法で制御されるダイナミクスの有界性や漸近安定性といった重要な性質を示す.

著者

宮原 克典

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37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.1K5OS11b04, 2023 (Released:2023-07-10)

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2022年6月、Googleのエンジニアが、大規模言語モデルLaMDAには意識があり、一人の主体として扱われるべきだと主張した。Google社は主張を退け、多くの論客がそれに賛同した。大規模言語モデル(LLM)への主体性の帰属を否定する理由は、いくつかある。(1)LLMの内在的特性に関わる理由:LLMは意識も意図ももちえない。(2)LLMへの主体性の帰属の帰結に関わる理由:LLMを主体として扱うことは、より重要な問題から社会の注意や関心を逸らせる。(3)個人のウェルビーイングに関わる理由:LLMを主体として扱うことは、本人の社会的孤立につながりうる。本発表では、これらの理由を検討し、LLMを主体として扱うべきではないと断言するのが意外に難しいことを示す。また、ロボットの道徳的地位やフィクトフィリア(架空の存在への性愛)をめぐる議論を引きながら、LLMへの主体性帰属の正当性を判断するためのポイントを整理する。

著者

尾崎 大晟 中川 智皓 内藤 昭一 井之上 直也 山口 健史 新谷 篤彦

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37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.4Xin111, 2023 (Released:2023-07-10)

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教育現場をはじめ,批判的思考力の育成が求められている.議論における適切な反論例を被教育者に示すことは重要である.しかし,教育者が多様な反論例を考えたり,評価したりすることは負担が大きい.そこで本研究では,批判的思考力育成に有効かという観点から,昨今注目を浴びている大規模言語モデルであるGPT-3と,オンラインディベートフォーラムの議論を用いて,自動生成される反論文の品質評価,及びGPT-3を活用する上での生成文の高品質化可能性の検証考察をすることを目的とする.収集した議論例からGPT-3へのプロンプトを作成し,トピック毎に生成文をまとめ,収集した反論と生成した反論の同項目でのスコアリングによる人手での評価と,BERTScoreによる文章一致率評価をする.結果として「反論文単体での論理の正しさ」と「立論に対しての反論文になっているか」の項目において高い数値を得た.また生成した反論は収集した反論とBERTScore上高い類似度であることを示した.各評価項目毎の入力文と生成文の比較,並びに入力方式毎の生成の相違点,今後の課題について報告する.

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

渡邊 凌也 井原 史渡 若林 直希 杉浦 巧 高村 大輝 栗原 聡

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36回 (2022) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.1M1OS20a02, 2022 (Released:2022-07-11)

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冪乗則に基づいた移動を行う人をエージェントとし,ネットワーク関係で繋がった都市を環境としたマルチエージェントシミュレーションを構築することで,COVID-19の感染現象に関する考察をした.COVID-19の感染現象の解明の多くには,SIRモデルを代表とする数理モデルが利用されているが,解釈性は高いものの,人々の接触ネットワークを均質なモデルで仮定しており,現実を反映しているとは言い難い.そこで,現実に即したネットワークモデルによってシミュレーションを行うことで,ワクチン接種や集団免疫に関する考察をした.現実の感染現象を観察することで得られた都市のネットワークに関する仮説に関して,シミュレーション内でいくつかのシナリオを比較することで検証することができた.本研究で得られた性質は,COVID-19だけではなく,他の感染症にも応用可能であり,数理モデルと比較することで,感染症の伝播に対する理解が深まると考えられる.

著者

山田 健太 青田 雅輝 並木 亮 横山 源太朗

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37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.2H1OS3a01, 2023 (Released:2023-07-10)

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政治資金収支報告書は、政治団体によって提出され、政治資金規正法により公表が義務付けられています。しかし、これらの報告書は多くが手書き文字を含む紙媒体であり、機械判読に適さず、オープンデータの定義を満たしません。そのため、これらのデータをデータベース化することで透明性が向上し、市民による政治的な意思決定への参加が促進されると考えられます。本研究では、政治資金収支報告書の「(その2)収支の状況」に限定し、光学式文字認識(OCR)技術を用いてデータの抽出と整備を行いました。具体的には、2019年に提出された政治資金収支報告書に対し、収支の状況ページからデータを抽出し、データセットを構築しました。また、作成したデータセットを元に分析例を示しました。本研究は、政治資金データベースの作成に向けた第一歩であり、今後も政治資金報告書の形式やデータの改善に取り組むことが求められます。政治資金データベースの構築は、より透明で民主的な社会を実現するための重要な一歩であると考えられます。

著者

斉藤 勇璃 村井 源

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35回 (2021) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.3D2OS12b01, 2021 (Released:2021-06-14)

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登場人物は魅力的な物語を作る上で重要な要素の一つである.登場人物が物語に良い影響を与え,より面白くしている作品は多数存在している.その為,物語論や自然言語処理の分野においては,これまで登場人物の役割や人間関係等に関して,多数の研究が行われている.しかし,どのような物語上の役割を担う登場人物が何人出てくるのか,特に物語を長編にしても読者を飽きさせない為には,どのような役割の登場人物がどのように登場・退場し,役割が変化していくか等,人数に着目した計量的な研究はほとんど行われていなかった.そこで本研究では,少年漫画における登場人物の一話ごとの人数とその役割についての分析と,物語を長編化した場合における適切なタイミングでの登場人物の登場・退場・役割の変化等に関する数値的なデータの蓄積を行った.人数と役割に関する定量的な分析の他にも,物語において新しく登場する新規登場人物の分析や,因子分析を行い,登場人物の役割の組み合わせパターンの抽出を行った.その結果,少年漫画での一話の登場人物数に共通の特徴があることが明らかになった.また,登場人物の配置における中・長期的な時系列の頻出パターンを抽出した.

著者

山内 智貴 中川 慧 南 賢太郎 今城 健太郎

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36回 (2022) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.2J4GS1001, 2022 (Released:2022-07-11)

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近年,金融分野における機械学習に基づく定量的予測モデルの開発が活発化している.しかし,機械学習ベースの株価予測モデルは「市場の効率性」と「予測モデルの解釈可能性」の2つの課題により,実用化が困難である.これらの課題に対して,解釈性を担保しつつ短期的に高い予測精度のルールを進化的に実現するTrader-Company(TC)法がある.しかし,TC法はその性質上,市場レジームの急激な変化を考慮しないため,変化によって予測精度が悪化する可能性がある.そこで本研究では,レジームの変化に対する高いロバスト性を実現するため,Multiple-World Trader-Company法を提案する.提案手法では,TC法において単純で解釈可能な予測アルゴリズムであるTraderを管理するCompanyモデルを弱学習器として,レジーム単位で分割した学習データを複数Companyが個別に学習する.実データを用いた実証分析により,提案手法がベースライン手法と比較して良好な予測精度を達成することを示す.

著者

諏訪 正樹 清水 唯一朗

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 (2014) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.2D4OS28a1, 2014 (Released:2018-07-30)

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人生哲学を聞き出すインテンシブなインタビュー記録を基に,ライフストーリーのインタビュー技法に関して考察する.話し手が心の中に有する定型の語り口を破り,その場で考えることを促し,本音をしゃべることを促すことが大目標である.インタビュアーが具体的なトピックを提示し,主観的な意見を述べ,仮説を開示するという,従来インタビューでは御法度とされてきた技法が,実は本音を語ることを促す可能性が示唆された.

著者

瀬川 友香 浅谷 公威 坂田 一郎

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35回 (2021) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.1I4GS4c04, 2021 (Released:2021-06-14)

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ソーシャルメディアの急速な普及により,社会的相互作用が大きく進歩した一方で,誹謗中傷などの攻撃的な言動が問題視されている.誹謗中傷によって精神的な病気や自殺に追い込む事例もあり,社会において攻撃的な言動のメカニズムの解明や検出は重要である. ソーシャルメディア上の攻撃のテキストベースの分析は,文章の短さや曖昧さから攻撃を特徴付けることは困難となっている.この問題を解消するために攻撃に関わるユーザーベースの分析も行われているが,その結果は多種多様であり一定の知見は得られていない. そこで本研究では,ユーザーの性質とネットワーク上の関係から攻撃をいくつかに類型化し,その特徴を明らかにすることを目的とし,日本語Twitterのサンプリングデータから,sentence-BERTを用いて抽出した攻撃ツイートを分析した. 攻撃はユーザー同士のネットワークが近いところで起こるパターンが多いことや,ネットワーク上の遠いユーザーに攻撃を行なっているユーザーは普段からネガティブな投稿を多く行なっている傾向があることを明らかにした.また,集団攻撃を行うユーザーは普段から繋がっている傾向が高いことが示唆された.

著者

三浦 大樹 浅谷 公威 坂田 一郎

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36回 (2022) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.3M4GS402, 2022 (Released:2022-07-11)

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今日の社会において,ソーシャルメディアは情報拡散に重要な役割を果たしている.しかし拡散されていく情報には誤っているものも多くあり,社会的な問題となっている.SNS上における誤った情報の拡散に関しての研究は多くなされており,その拡散力の強さなどが知られている.しかし既存の研究は情報拡散時点のユーザーの行動に焦点を当てており,情報拡散を引き起こすユーザーの内在的な特性については幅広く分析されていない.本研究ではユーザの過去にも焦点を当てることで陰謀論に取り込まれるユーザの本来の特性と彼らに生じる変化について新たな知見を得ることを目指す. そこで本研究ではコロナ禍だけでなく過去のユーザ間のリプライ・リツイートネットワークにもクラスタリングを施し,コロナ禍においてTwitterで多く使われたハッシュタグについて網羅的に分析を行った.その結果,コロナは実は存在しないと考えるようになった人々がコロナ禍に入ってから急速に集まり独自のコミュニティを作って孤立化したことが明らかになった.

著者

葛谷 潤 荒井 ひろみ

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36回 (2022) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.4G3OS4b02, 2022 (Released:2022-07-11)

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人工知能(AI)システムの解釈可能性が求められるようになったことを受け、自らの振る舞いを説明できる説明可能AIの研究が進められている。従来の研究が主に焦点を合わせていたのは、振る舞いのきっかけとなる原因やそれを支えるメカニズムについての説明である。しかし、説明可能なAIに期待される効用を踏まえると、別の種類の説明、すなわち目的帰属型の説明を考慮する必要があると思われる。本報告の主な目的は、生物学・心・人工物の哲学の知見に基づき、目的帰属型の説明とは何かを定式化した上で、AIシステムを含む人工物の社会的受容にとってそれがもつ重要性を指摘することである。本報告では、まず説明可能なAIに期待される効用と従来の研究を整理し、次に目的帰属型の説明の定式化と人工物の社会的受容に対するその重要性の指摘を行い、最後にAIシステムの振る舞いの目的ないし機能を同定するための方策を考察する。

著者

熊谷 雄介 板倉 陽一郎 見並 良治 猪谷 誠一 道本 龍

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35回 (2021) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.2D3OS7a01, 2021 (Released:2021-06-14)

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さまざまな大規模データセットが企業や大学によって公開され,それらを用いた研究や開発が行われている.また,深層学習フレームワークの発展によってデータセットのみならず学習済み統計モデルも広く公開され,利活用が進んでいる.それらの資源には多くの場合さまざまなライセンスが指定されているが,一般の研究者がそれを意識することはまれである.しかし,データセットや学習済み統計モデルを用いた商用システムやソリューションの開発を行う際には,どの用途であればライセンス違反になるのか,またはならないのかを十分に検討しなければならないが,既存研究においては明らかにされておらず,各社の判断において行われているのが現状である.そこで本研究では,データセットと学習済み統計モデルを用いた研究やビジネスのより安心・安全な実現を手助けするために (1) 代表的なデータセットや学習済み統計モデルのライセンスを確認し,(2) データセットや学習済み統計モデルのユースケースを列挙し, (3) ライセンスとユースケースの組み合わせについて何が可能で何が不可能か,の3点を検討した.