著者
東中 竜一郎 杉山 弘晃 成松 宏美 磯崎 秀樹 菊井 玄一郎 堂坂 浩二 平 博順 喜多 智也 南 泰浩 風間 健流 大和 淳司
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32回全国大会(2018)
巻号頁・発行日
pp.2C102, 2018 (Released:2018-07-30)

「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトの英語における意見要旨把握問題の解法について述べる. 具体的には,RACEと呼ばれる大規模な英語問題のデータセットを用いた 深層学習の手法により,Word2vecの類似度に基づく手法よりも高精度に意見要旨把握問題が解けることを示す. 今回,30%の正解率を44%まで改善することができた.
著者
榊 剛史 鳥海 不二夫
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.2C201, 2018 (Released:2018-07-30)

フェイクニュースや炎上,エコチェンバー現象など,近年は個人による情報発信における負の側面が注目されている.我々は,それらの現象を引き起こす原因の一つとして,ソーシャルポルノという仮説を提案する.ソーシャルポルノとは,「特定のコミュニティに属するユーザが、脊髄反射的に拡散・共有してしまいたくなる情報」を意味する. 本論文では,ソーシャルポルノの観測を行う前段階として,ユーザ反応時間という尺度を定義し,いくつかのツイートについて,ユーザ反応時間分布の違いを考察した.結果として,特定のコミュニティのユーザが拡散する投稿とランダム抽出した投稿には,ユーザ反応時間の分布に違いが生じる可能性が示唆された.
著者
林 楓 岩田 具治 谷口 忠大
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.4A104, 2018 (Released:2018-07-30)

クラスタリングは機械学習および人工知能の分野において重要なタスクである.確率論的生成モデルは効率的な推論のためにはデータに対して強い仮定が必要であり,混合ガウスモデル(GMM)を用いたクラスタリングには特徴エンジニアリングが必要であった.ここ数年,Variational Autoencoder(VAE)とGMMを組み合わせたモデルで複雑なデータをクラスタリングする研究が注目されている.本稿では深層混合モデル(DMM)を提案する. DMMでは,まず潜在的なベクトルがGMMにより生成され、次に潜在ベクトルが観測データに変換される.DMMは結合尤度の下限を最大化することで訓練される.実験では,提案モデルは,GMMによってクラスタリングすることが困難なデータのベースラインの手法と比較して最も良い性能を示した.
著者
米田 航紀 横山 想一郎 山下 倫央 川村 秀憲
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.1B2OS11b01, 2018 (Released:2018-07-30)

深層学習を使用した芸術の作成が近年注目を集めている。 また、日本で古くから親しまれている芸術として俳句がある。 そこで、俳句を作成する方法として一般的な「モチーフから俳句を作る」ということを深層学習を使用して行うこと で、芸術作成としての深層学習の有用性を示す。 まず、我々は大量の過去の俳句に基づいてLSTMを訓練し、LSTMに文字列を生成させる。 2つめに、生成された文字列から俳句としての条件を満たすものを抽出し、モチーフ画像に適合するかどうかの評価値を算出する。 評価値が高ければ、生成された俳句がモチーフ画像に適合しているとみなす。 この過程で、LSTM が俳句としてのルールを学習できているかを確認するための実験を行った。
著者
佐藤 尚 白木 善史 守谷 健弘
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32回全国大会(2018)
巻号頁・発行日
pp.2F2OS4a03, 2018 (Released:2018-07-30)

Well-Being(WB)とは、ヒトが個人や社会性の中で自律的に生き生きとしている心的状態を指し、人と人のつながりの関係性の範囲の視点から整理されることが多い。本研究はその中で群集という範囲の関係性に着目し、そのWBな状態を測定し、見える化や技術による介入を行おうとする試みである。可視光通信技術を応用することで生理状態(呼吸、脳波)を多人数から同時に測定し、コンサートなどで群集全体が盛り上がったときの生理状態の特徴を捉える試み、群集の状態を視覚的なフィードバックによって見える化する試みについて紹介する。
著者
若宮 悠希 砂山 渡 畑中 裕司 小郷原 一智
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.3F1OS12a03, 2018 (Released:2018-07-30)

近年,SNSが広く普及したことにより,ネットワークを通じて様々な人間と気軽に交流を行えるようになった. 円滑な交流を行うためには,相手の性格を理解し,受け入れる必要がある. しかし,SNS上では文章のみのやり取りになるため,十分に理解することは容易ではない. そのため,文章の特徴から著者の性格を推定することができれば,その結果を元にして交流相手を理解することがより簡単となる. そこで本研究では,代表的なSNSのひとつである,Twitterユーザを対象として,ユーザがSNS上に投稿した文章集合から,ユーザの性格を深層学習を用いて推定した結果を利用者に提示するシステムを構築することを目的とする. 人間の性格を複数の構成要素から成るものとして,それぞれの要素について深層学習により分類ネットワークを構築し,推定システムを開発した. 各要素の推定結果に対して,複数人の協力により作成した正解データを元に評価を行った結果,高い適合率,再現率を示し,十分な妥当性を確認することができた.
著者
古川 健次 仲田 晋
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.1K2OS2b02, 2018 (Released:2018-07-30)

日本のアニメ作品ではコスト削減やクオリティ向上などの理由から, 3次元コンピュータグラフィックス(3DCG)を用いることが多くなってきている. しかし,日本の作画アニメは独自の動きをするため,3Dキャラクタで動きを再現するのは難しい. 特に3Dキャラクタの髪で,作画アニメの髪の動きを再現するには,物理演算などの手法は違和感が出て使えない. 本研究の目的は,作画アニメの髪の動きを,3Dキャラクタの髪で自動生成できるようにすることである. 本研究では,作画アニメで髪をなびかせるときに使われている代表的な手法をモデル化し, 3Dキャラクタで髪のモーションを自動生成できるようにした.
著者
池田 流弥 安藤 一秋
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.1E302, 2018 (Released:2018-07-30)

旅行者が土産を選ぶ際,その場所でしか手に入らない土産の需要が高まっている.その理由として,オンラインショッピングサイトで様々な土産が購入できることが挙げられる.しかし,現地でしか購入できない土産情報をまとめたWebサイトやサービスは存在しない.そこで,本研究では,現地でしか購入できない土産の情報を提示するシステムの構築を目的とする.本稿では,ブログ記事から土産の品名および販売店舗名を自動抽出する手法を提案する.そして,実験により提案手法の有効性を確認する.
著者
武田 征士 Hsu Hsiang 濱 利行 山根 敏志 益田 幸治 中野 大樹
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.3E102, 2018 (Released:2018-07-30)

所望の物性値をもつ新物質をデザインすることは、あらゆる工業分野における重要な課題である。本研究では、既存物質のデータ解析から新物質デザインまでend-to-endで実現する手法を提案する。本手法は、特徴量エンコーディング、回帰モデル、解探索、構造生成のステップからなる。データ駆動特徴量と事前定義特徴量を定義し、それらを用いた分子構造生成手法を提案することで、各ステップが連携的に動作する。本手法により、複数の目標物性値を同時に満たす複雑かつ多様な分子構造を高速にデザイン可能であることを、市販の薬物データを用いて実証する。
著者
水田 孝信
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.2J101, 2018 (Released:2018-07-30)

近年,投資ファンドがある業界のすべての企業の大株主となる``水平株式保有''(horizontal shareholding)(または``共同保有''(common ownership)ともよばれる)が,公正な企業間の競争を阻害し,産業の発展を妨げているという主張が増えてきた.特にパッシブファンドによる水平株式保有が大きな割合となっており,大きな議論となっている.本研究では,人工市場モデルを用いてパッシブファンドの増加が企業間競争と市場価格へ与える影響を分析した.その結果,パッシブファンドの割合がさほど大きくなくても,競争を阻害する可能性を示した.また,競争に勝った企業の市場価格が増加したファンダメンタル価格以上に上昇して割高となり競争を促す株主が離れて競争力を弱くする一方,競争に負けた企業の市場価格が減少したファンダメンタル価格よりさらに下落して割安となり競争を促す株主が増え競争力を強くして,企業間競争のバランスをとるメカニズムが存在する可能性があることを示した.パッシブファンドの増加はこのようなメカニズムを弱める恐れがあると考えられる.
著者
甲野 佑 田中 一樹 奥村 純
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.1Z302, 2018 (Released:2018-07-30)

高次な意思決定課題では発見により行動選択肢が無際限に拡張されうる.その場合,行動の特徴表現の自律的な獲得が重要になる.そこで本研究では状態遷移軌跡から行動表現を有限長のベクトルに埋め込み,強化学習に活用する学習フレームを提案する.具体的にはカードとボードゲームの要素を併せ持つ“逆転オセロニア”を例に,拡張されうる行動要素であるキャラクターの表現を暗黙的に獲得し,戦術の学習時に転用できる事を示す
著者
加藤 拓也 稲本 万里子 小長谷 明彦
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32回全国大会(2018)
巻号頁・発行日
pp.2D105, 2018 (Released:2018-07-30)

源氏絵とは,『源氏物語』を題材とした絵画の総称である.源氏絵の絵師には土佐派をはじめ狩野派,岩佐派,など多数の流派があり,各流派独自の個性がある.これまでに見つかった作品にはどの流派の絵師が描いたかわからないものがあり,美術史の専門家たち中でも意見が分かれている.そのため新たな知見から流派を判断する手法が望まれる.近年,深層学習の一種である畳み込みニューラルネットワークの画像分類能力の向上は著しく,一部の分野では人間よりも高いという報告もある.深層学習では特徴量がデータから学習されるため,これまで人間が発見していない特徴量に基づく分類をすることが期待できる.本稿では,深層学習による物体検出手法を用いて顔を自動認識し,畳み込みニューラルネットワークにより流派を推定する.5分割交叉検証を行った結果,96.5%の精度で分類することに成功した.
著者
近藤 まなみ 長谷川 拓 森 直樹 松本 啓之亮
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.1N103, 2018 (Released:2018-07-30)

近年,AIの分野で人狼ゲームが注目を集めている.人狼ゲームはコミュニケーションゲームの一種であり,不完全情報ゲームに分類される.人狼ゲームには未知の情報があるため,このゲームを攻略する戦略の一つとして,未知の情報を予測に基づいて判断することが挙げられる.人狼ゲームにおいてプレイヤが知ることができる情報は限られており、その中には虚偽が存在する可能性がある.本論文では限られた情報を学習することで不確実な情報下での予測を試みるため,人狼ゲームの持つ時系列性を考慮し,LSTMを用いた.また,得られた予測モデルを用いてゲーム分析をした.
著者
赤坂 亮太
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32回全国大会(2018)
巻号頁・発行日
pp.1F2OS5a03, 2018 (Released:2018-07-30)

自律的なAIの発展にともない、AIが原因となる何らかの問題が生じた際に関係する個人に結果について予見可能性を観念することが困難になってきており、またその行動のアルゴリズムが人間には理解できずブラックボックス化している。そのような状況において、今日の法制度では関係する個人に責任を観念することが難しく、被害者が救済されないなどの問題がある。その解決策の一つとして、AIに法的責任を観念できる法的主体性をもたせて、直接責任を負わせようという考え方がある。 本報告においては、我が国の不法行為法と不法行為責任に焦点を絞り、上記のアイデアが不法行為法の目的や機能を満足させることができるか検討した。検討の結果、十分に満足させることは難しく、むしろ既存の無過失責任制度や無過失補償制度を応用することが問題解決としては適しているとの考えに至った。
著者
松嶋 達也 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 第32回全国大会(2018)
巻号頁・発行日
pp.3A101, 2018 (Released:2018-07-30)

近年,人工知能の活用による社会の生産性向上への期待が高まっている.この期待の背景として,深層学習が人工知能技術のブレイクスルーになったことが挙げられる.しかし,実世界環境で活用可能な人工知能の構築には,いくつかの課題が残されている.特に,観測が部分的であること,タスクに対する報酬の設計が難しいことの2 点が挙げられる. 部分的な観測を扱うニューラルネットワークのモデルとして,注意機構を持つモデルが提案されている.しかし,これらのモデルでは,注意機構の学習がタスクから定義される外的な報酬信号を用いた強化学習によって行われており,外部からの報酬信号が得られない問題設定下では注意機構の学習を行うことができない. 本研究では,注意機構の学習に外的な報酬を用いる代わりに,観測に対する予測の誤差を注意機構の内的な報酬として与え,観測の予測モデルと注意機構を敵対的な学習により訓練する手法を提案する.
著者
永井 廉人 大杉 隆文 松下 光範
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32回全国大会(2018)
巻号頁・発行日
pp.2O3OS24b01, 2018 (Released:2018-07-30)

ユーザ投稿型料理レシピサイトの料理レシピは日々増加しており,膨大な量が存在する.その中から,ユーザが所持する調理器具や食材といった自身の調理環境に適した料理レシピを提示することは容易ではない.本研究ではこの問題を解決するため,調理環境を考慮した料理レシピの提示を目指す.本稿ではその端緒として,料理レシピ文中の食材と調理動作を手掛かりに,省略されている調理器具の候補を推測する手法を提案する.この手法を用いた結果,料理レシピ文中で省略されている調理器具の候補を推測することができ,提案手法の有効性を確認した.
著者
川島 崇 川本 峻頌 積田 大介 下山 翔 宗政 一舟 友松 祐太 林 邦興 高木 友博
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.1E201, 2018 (Released:2018-07-30)

近年,インターネット上でユーザに対して店舗の紹介を行うサービスが増えてきている.各サービスでは同時に,ユーザの嗜好に合った店舗を表示させる分析が幅広く行われてきている.推薦の分野ではユーザのクリック情報が十分に存在する時には協調フィルタリングが高い性能を誇る.一般的にユーザ×アイテムの行列を作成した際データスパースの問題が発生するので新規ユーザに対応することが難しい.また十分にデー タが得られなかった場合,バンディットアルゴリズムなどを応用しているケースが見られる.バンディットアルゴリズムは各アームを十分に試行してそれぞれから報酬を得ることで学習を進めていくためアイテム数が多くなった場合に全てを学習するのは実質的に不可能である.新たなユーザが出てきた時に十分にデータを集める必要性は協調フィルタリングと同様の問題がある.上記の問題を解決すべく本稿では強化学習の価値関数の更新に多層ニューラルネットを用いた深層強化学習による推薦システムの提案を行う.
著者
中原 健一 島田 史也 宮崎 邦洋 関根 正之 大澤 昇平 大島 眞 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.1M204, 2018 (Released:2018-07-30)

株式市場における売買審査業務をより効率的かつ合理的に行うために,定量的に見せ玉を検知する手法を提案する.本手法においては,教師ラベルを使用せずに相場操縦行為中に見られる不自然な取引履歴を発見するため,密度比推定による異常検知手法を用いた.東京証券取引所の上場銘柄の中より無作為に選択され,専門家チームによってラベル付けされた118 件の半日単位の一銘柄取引履歴による検証結果によると,見せ玉が疑われる事例の80%は,モデルが予測した異常度順にソートした事例の上位50%に含まれ,実務で使用されている単純な規則によるスクリーニングの結果と比較して更なる精緻化が達成できていることが示された.
著者
久保 静真 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32回全国大会(2018)
巻号頁・発行日
pp.4M103, 2018 (Released:2018-07-30)

本稿では、Generative adversarial networks(GANs)に基づく写真上の自動着せ替えの新しい手法であるSwapGANを提案する。Conditional Analogy GAN(CAGAN)は、GANに基づく自動着せ替えの手法として既に提案されているが、複雑なパターンの服の生成は難しい。衣類の領域を考慮することで、SwapGANはCAGANよりも服のパターンをよりよく反映させることが出来る。このSwapGANは、大規模なデータセットで訓練されたセグメンテーションのモデルを使用してして、写真上の人物の衣服の領域を最初に取得する。次に、取得した領域を用いて衣服部分を人間の画像から除去する。そして、空白領域に所望の衣服を描写する。このようにネットワークは新しい服を人の服の領域に適用出来るようになる。さらに、テスト時にCAGANで必要であった人物が元々着用している服の画像はSwapGANでは不要になる。
著者
亀垣 航 森山 甲一 武藤 敦子 犬塚 信博
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.2P203, 2018 (Released:2018-07-30)

リアルタイム戦略ゲームでは、人間の能力に合わせてコンピュータの認識能力に制限をかけた条件下では、人間のプレイヤーに勝利することは困難である。 常に多くのパラメータがごくわずかな時間で変動し続けるため、限られた時間内で膨大な量の情報を処理して行動を選択することが求められるからである。 モンテカルロ木探索の計算時間を増加させることで行動選択能力の向上が見込まれるが、ゲーム環境の変化への対応が遅れてしまい、悪化する可能性が推測される。 本論文では、応答時間を延長させることによって、モンテカルロ木探索の探索時間増加による行動選択能力の向上と、ゲーム環境の変化への対応能力である即応性の兼ね合いを観察する。