著者

上野 達弘

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.36, no.6, pp.745-749, 2021-11-01 (Released:2021-11-01)

著者

坊農 真弓

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.30, no.1, pp.34, 2015-01-01 (Released:2020-09-29)

著者

三宅 陽一郎 大内 孝子 清田 陽司

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.38, no.2, pp.245-253, 2023-03-01 (Released:2023-03-02)

著者

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 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.36, no.3, pp.312, 2021-05-01 (Released:2021-05-01)

著者

松井 藤五郎 汐月 智哉

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.2D3OS19a2, 2017 (Released:2018-07-30)

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LSTM (Long Short-Term Memory) は、時系列データを学習するリカレントニューラルネットワークの一種であり、長期的な依存関係を学習できる点が特徴である。 本論文では、この特徴を利用して、LSTMを用いて株価の変動を予測する方法を提案する。 また、提案手法を実際の株価データに適用した結果を示し、その有効性について議論する。

著者

佐久間 洋司

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.38, no.4, pp.584-588, 2023-07-01 (Released:2023-07-01)

著者

高橋 恒一

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.33, no.6, pp.867-872, 2018-11-01 (Released:2020-09-29)

著者

沢 恒雄

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.1D35, 2016 (Released:2018-07-30)

著者

牛久 祥孝

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.36, no.3, pp.323-324, 2021-05-01 (Released:2021-05-01)

著者

伊藤 貴之

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.35, no.5, pp.606-612, 2020-09-01 (Released:2020-11-02)

著者

三宅 陽一郎 坂田 新平

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.38, no.5, pp.659-672, 2023-09-01 (Released:2023-09-01)

著者

末吉 優 関 洋平

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.32, no.1, pp.WII-K_1-12, 2017-01-06 (Released:2017-01-20)

参考文献数

25

被引用文献数

1

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This paper proposes the following methods to search VOCALOID creators who publish music videos in Niconico video hosting service. For VOCALOID creator search, the user can utilize three clues: VOCALOID character name, music genre, and impressions. We defined the music genre by extending generic digital music genre with considering social tags annotated on VOCALOID music videos. We also implemented SVM-based music impression estimator utilizing viewer comments being over 0.8 points in F-values. We compared the proposal with three comparison methods in 12 search tasks and clarified the effectiveness of music genres and impressions.

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.39, no.1, pp.50-59, 2024-01-01 (Released:2024-01-01)

著者

三宅 陽一郎

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.35, no.2, pp.B-J64_1-16, 2020-03-01 (Released:2020-03-01)

参考文献数

54

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A game AI general theory has been researched and developed in game industry in the world, and a new game AI general theory of AI in digital game is supposed with three AIs. For a large scale of game, a game AI system consists of three types of AI such as meta-AI, character AI, and navigation AI. A meta-AI is to control a game dynamically from a bird-view by watching a player’s behavior. A character AI is a brain of a game character such as a buddy, a monster, or a villager to make a decision in real-time. A navigation AI is to recognize an environment of a game to find a path or a best location to move dynamically. Especially, character AI is a main topic to study in game development, and it includes many fields such as multi-layered structure, character animation, agent architecture, decision-making modules, and so on. A new method of decision-making of combination of behavior trees and state machines is supposed. It is called AI Graph. The game AI general theory was applied to an AI system of an action-RPG game “FINAL FANTASY XV”. The results are showed in the paper. All characters’ decision-making system in FINAL FANTASY XV are based on AI Graphs. An AI Graph Editor is a tool to make an AI Graph only by using a mouse and simple text inputs. A dynamics of the new method is showed by explaining AI Graph Editor precisely.

著者

秋葉 拓哉 林 孝紀 則 のぞみ 岩田 陽一

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.31, no.2, pp.B-F71_1-12, 2016-03-01 (Released:2016-02-18)

参考文献数

39

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Estimating the relevance or proximity between vertices in a network is a fundamental building block of network analysis and is useful in a wide range of important applications such as network-aware searches and network structure prediction. In this paper, we (1) propose to use top-k shortest-path distance as a relevance measure, and (2) design an efficient indexing scheme for answering top-k distance queries. Although many indexing methods have been developed for standard (top-1) distance queries, no methods can be directly applied to top-k distance. Therefore, we develop a new framework for top-k distance queries based on 2-hop cover and then present an efficient indexing algorithm based on the recently proposed pruned landmark labeling scheme. The scalability, efficiency and robustness of our method are demonstrated in extensive experimental results. It can construct indices from large graphs comprising millions of vertices and tens of millions of edges within a reasonable running time. Having obtained the indices, we can compute the top-k distances within a few microseconds, six orders of magnitude faster than existing methods, which require a few seconds to compute these distances. Moreover, we demonstrate the usefulness of top-k distance as a relevance measure by applying them to link prediction, the most fundamental problem in graph data mining. We emphasize that the proposed indexing method enables the first use of top-k distance for such tasks.

著者

大森 隆司

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29回 (2015)

巻号頁・発行日

pp.2I5OS17b2, 2015 (Released:2018-07-30)

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人は相互作用の場面で感情を表現して他者に対象の評価を伝達し,受け手はそれに合わせて自身の行動を決めることで,円滑なコミュニケーションや意思決定を実現する.少なくとも対人インタラクションの場面では,人工知能に感情の機能は必要と考えられる.では感情とはどういう機能なのか,さらにそれはどういう人工知能にとって有用なのか,本発表は汎用人工知能の範囲と機能について,モデルの立場から検討する.

著者

林 東佑 鳥海 不二夫 田中 幹人

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)

巻号頁・発行日

pp.2B6GS1004, 2022 (Released:2022-07-11)

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子宮頸がんを防ぐためのHPVワクチンは,ワクチンに反対する世論により2013年から積極的推奨が中止さえていたが,2021年末に再び再開された。この研究は、日本で最も利用が盛んなソーシャルメディアであるツイッターでHPVワクチンをめぐる世論がどのように変化したのかを分析した。 まず、リツイート·ネットワーク分析により、ワクチン反対グループとワクチン賛成グループが明確に二分されていることを確認した。 また、初期に少数派であったワクチン賛成グループが2016年をもって多数派となったことが示された。 さらに、両グループが主に引用する外部サイトにも違いがあることを確認した。これらに基づき我々は、右往左往したワクチン政策に関連する世論がどのように変化したか、そしてワクチンに対して異なる意見を持っていた2つのグループがどのような行動の違いを示したかを明らかにした。

著者

萩原 信吾 東条 敏

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.5, pp.405-416, 2009 (Released:2009-06-30)

参考文献数

34

被引用文献数

1

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In this paper, we propose a verification methodology of large-scale legal knowledge. With a revision of legal code, we are forced to revise also other affected code to keep the consistency of law. Thus, our task is to revise the affected area properly and to investigate its adequacy. In this study, we extend the notion of inconsistency besides of the ordinary logical inconsistency, to include the conceptual conflicts. We obtain these conflictions from taxonomy data, and thus, we can avoid tedious manual declarations of opponent words. In the verification process, we adopt extended disjunctive logic programming (EDLP) to tolerate multiple consequences for a given set of antecedents. In addition, we employ abductive logic programming (ALP) regarding the situations to which the rules are applied as premises. Also, we restrict a legal knowledge-base to acyclic program to avoid the circulation of definitions, to justify the relevance of verdicts. Therefore, detecting cyclic parts of legal knowledge would be one of our objectives. The system is composed of two subsystems; we implement the preprocessor in Ruby to facilitate string manipulation, and the verifier in Prolog to exert the logical inference. Also, we employ XML format in the system to retain readability. In this study, we verify actual code of ordinances of Toyama prefecture, and show the experimental results.

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

川名 のん 長沼 健 吉野 雅之 太田原 千秋 冨樫 由美子 笹 晋也 山本 恭平

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)

巻号頁・発行日

pp.1F2GS10a02, 2021 (Released:2021-06-14)

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e-KYCとは、インターネット越しの画像/映像で本人確認を行い、金融機関の口座開設の手続きを非対面で行なう仕組みのことである。本稿では、Deepfakeを用いて他人の顔になりすますことで、e-KYCなどの顔画像/映像を用いた本人確認に対してなりすまし攻撃ができるかの実験を行った。本稿の実験では、実システムに対してではなく、OSSをベースに独自に作成したe-KYCシステムに対して、運転免許証の写真とDeepfakeでなりすました人物の顔画像/映像が同一人物かの判定を行うものとした。より具体的には、システム側からe-KYC対象者に対して、顔を傾けるなどのランダムな動作を指示し、顔画像とこれら動作の認証を行い、本人性を確認する。実験の結果、なりすまし攻撃が成功し、これによりDeepfakeによるe-KYCへの攻撃が現実的な脅威であることが判明した。また本稿では、この攻撃に対していくつかの対策技術を検討した結果をまとめる。