著者

本田 良司 小笠原 範光 小玉 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34回全国大会(2020)

巻号頁・発行日

pp.1N4GS1301, 2020 (Released:2020-06-19)

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一変量か多変量かに関わらず時系列予測は応用上重要であり,一変量のARIMAから多変量の自己回帰モデルVARなどが機械学習の技術として古くから使われ,RNNやCNNなどの深層学習も時系列予測に使われている.近年では,それらの複合型モデルであるLSTNetやMemory-Networkを使った時系列予測であるMTNetもあり,多変量時系列予測の精度を向上させる試みがなされている.一方,時系列とは異なる自然言語処理の世界ではTransformerが自然言語の系列予測でstate-of-the-artを達成し,その後転移学習を可能とするBERTなどに発展し,大きな進歩を遂げている.本研究の目的は,自然言語処理の世界の系列予測技術を時系列予測に応用できるかを評価することであり,Transformerをベースにして気温予測モデルを設計した.その結果,気象アンサンブルによるデータ同化予報やメッシュ地点などの説明変数が多変量で目的変数が一変量である時系列予測にはTransformerが良い精度を与えうることがわかった.

著者

近藤 伸彦 畠中 利治 松田 岳士

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.1P3OS2102, 2019 (Released:2019-06-01)

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教学IRにおいて近年とくに重要視されるものに「学習成果の可視化」があるが,成績や就職状況等のデータ,学生調査による間接評価のように,時間粒度の荒いマクロなデータのみから学生が実際に「いかに学んでいたか」という点について詳細に分析するのは難しい.しかしながら,学生の学びの具体的な改善のためには,そうした授業外も含めた学習のようすを把握し,個に応じた支援を行うことが重要であると考えられる. 本研究では,Scrapboxを用いてオンラインノートを作成する学習活動を核とした授業を対象に,オンラインノートの学習記録データに基づいて,学習プロセスと学習成果を関連付けた分析を行った.Scrapboxの機能とログデータを用いることで,オンラインノート上に知識のネットワークを構築する際のスタイルを定量化・可視化することができ,また異なる知の関連付けを意識した深い学びを行うほど理解の自己評価が高くなる傾向が見出された.

著者

浅田 稔

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.4, pp.450-459, 2018-07-01 (Released:2020-09-29)

著者

榊 剛史 笹原 和俊 高野 雅典 瀧川 裕貴 鳥海 不二夫 吉田 光男

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.5, pp.594-598, 2021-09-01 (Released:2021-09-01)

著者

松尾 豊 安田 雪

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.22, no.5, pp.531-541, 2007 (Released:2007-07-17)

参考文献数

22

被引用文献数

10 12 28

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Our purpose here is to (1) investigate the structure of the personal networks developed on mixi, a Japanese social networking service (SNS), and (2) to consider the governing mechanism which guides participants of a SNS to form an aggregate network. Our findings are as follows:the clustering coefficient of the network is as high as 0.33 while the characteristic path lenght is as low as 5.5. A network among central users (over 300 edges) consist of two cliques, which seems to be very fragile. Community-affiliation network suggests there are several easy-entry communities which later lead users to more high-entry, unique-theme communities. The analysis on connectedness within a community reveals the importance of real-world interaction. Lastly, we depict a probable image of the entire ecology on {\\em mixi} among users and communities, which contributes broadly to social systems on the Web.

著者

森 信介

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.5, pp.551, 2021-09-01 (Released:2021-09-01)

著者

佐藤 理史

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.5, pp.548, 2021-09-01 (Released:2021-09-01)

著者

星野 真広 水田 孝信 八木 勲

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.36, no.5, pp.AG21-G_1-10, 2021-09-01 (Released:2021-09-01)

参考文献数

23

被引用文献数

1

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Recently, most stock exchanges in the U.S. employ maker-taker fees, in which an exchange pays rebates to traders placing make orders (remaining on an order book) and charges fees to traders taking orders (executed immediately). The maker-taker fees will encourage traders to place many make orders and the orders will provide liquidity to the exchange. However, the effects of the maker-taker fees for a total cost of a taking order, including all the charged fees and market impact, are not clear. In this study, we investigated the effects of the maker-taker fees for the total costs of a taking orders using our artificial market model, which is an agent-based model for financial markets. In addition, we examine the difference of market liquidity in the market between with and without a makertaker fee structure. We found that the maker-taker fees encourage the traders to provide liquidity, whereas increase the total costs of taking orders. Furthermore, we found market liquidity improved when the market maker rebates increased.

著者

杉本 隼斗 久野 文菜 谷口 航平 濱川 礼

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34回 (2020)

巻号頁・発行日

pp.1F3OS2a01, 2020 (Released:2020-06-19)

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本研究では、アボカドの食べ頃判断支援を目的とした深層学習によるアボカドの追熟段階分類手法を提案する。アボカドは収穫後、追熟を経て食べ頃を迎える果物であり、一般消費者に食べ頃の見極めが要求される。アボカドの食べ頃を見極めるには、主に果皮の色や質感、硬度などが指標とされる。しかし、これらの指標は曖昧であり、熟練者でなければ正確な判断は困難である。 このような問題に対し、様々な追熟段階分類手法が提案されているが、特殊デバイスが必要とされる手法が多く、一般消費者が手軽に利用可能な手法は少ない。また、深層学習の画像認識による手法は提案されていない。深層学習は高精度な分類が期待され、一度データを学習させたモデルを利用すれば、ユーザは画像入力のみで出力結果を得ることが可能であるため、アボカドの追熟段階分類においても有効であると考えた。 そこで本研究では、深層学習を用いたアプローチによってアボカドの追熟段階分類を行った。深層学習はアボカドの果実検出にYOLOv3、追熟段階分類にVGG19を使用した。評価の結果、果実検出では高精度な検出が可能となったが、追熟段階分類では多くの改良点が残る結果となった。

著者

池田 伸

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.2N5J1303, 2019 (Released:2019-06-01)

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本発表の目的は,精神医学におけるAI活用の現状を俯瞰することである。医学論文サイトであるPubMedでの検索によれば,精神科領域におけるAI関連の論文数は年々大きく増加しており,この分野でもAIの活用が徐々に浸透しつつあることが窺われる。研究対象は多彩であるが,「抑うつ」「統合失調症」「アルツハイマー病」など,精神科の主要な障害が順当に多数を占めている。一方,用いられているAI技術はほとんどが機械学習で,サポートベクターマシン,ランダムフォレスト,ロジスティック回帰などが頻用されており,ディープラーニングを活用した研究はいまだ少数にとどまっている。AI技術は,精神科の診療の質を向上させるだけでなく,これまで客観性の面で不十分であるとの批判を免れなかった精神医学の理論的基盤そのものを新たなパラダイムへと導く可能性を有している。精神科におけるAI活用を推進するためには,臨床医とエンジニアとの協働,および個人情報保護にも配慮した社会環境の整備が必須である。

著者

内海 彰

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17回全国大会(2003)

巻号頁・発行日

pp.195, 2003 (Released:2004-02-03)

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本研究では,文学に用いられる比喩がどのように詩的効果を喚起するのかについて,その認知機構を提案する.そして比喩の解釈として得られる創発特徴が詩的効果の喚起過程にどのように関わるのかを,心理実験の結果とともに論じる.

著者

藤本 蒼 野口 真生 小村 豊

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.4, pp.468-471, 2018-07-01 (Released:2020-09-29)

著者

真鍋 友則 山城 広周 中川 慧

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34回全国大会(2020)

巻号頁・発行日

pp.4Rin163, 2020 (Released:2020-06-19)

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B2B企業ブランドに関する研究は近年注目されているが, その構成要素の特定や測定方法が未解決の課題として挙げられている. 本研究では, 企業の従業員とコンタクトを持つ人たちを対象としたアンケート調査に基づいた, 新たなB2Bブランド指標データを用いて, 上記問題にアプローチした. その調査データに含まれる自由記述文を, ブランド印象のレーティングを応答変数として、 supervised topic models を用いて分類し, ブランド印象を形成する構成要素を抽出した. さらに, その要素の中で「高い技術、魅力的な商品」が, 他の特徴よりも強く, 企業の株式市場価値と関連があることを見出した. これらの結果は, 今まで企業のブランド戦略やステークホルダー・エンゲージメントを考える上で, 経営上重要な知見であり, また, このような指標が, 無形資産価値を対象とした投資指標としても, 有効であることを示唆している.

著者

山田 奉子 上田 洋 村上 晴美 岡 育生

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.33, no.4, pp.A-H91_1-13, 2018-07-01 (Released:2018-07-02)

参考文献数

24

被引用文献数

1

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Recently the importance of mathematical information retrieval (MIR) has been recognized and various methods for mathematical expression retrieval have also been proposed. However, since mathematical expressions on the Web are not annotated with natural language, searching for mathematical expressions by conventional search engines is difficult. For helping people in various fields who use mathematics as a learning tool, our proposed method performs a Web search using a mathematical term as a query, extracts mathematical expression images (math-images) related to the query from the obtained Web pages, and presents the top ten math-images with their surrounding information. The method measures the relevance between a query and a math-image from the following viewpoints: the math-image is in a separate line, it has the query in the neighborhood and appropriate image feature quantities, and it appears in the first part of the Web page. We use a support vector machine to discriminate if the image provides appropriate feature quantities. We conducted two experiments with our proposed method. We determined its scoring parameters in Experiment 1 and evaluated it in Experiment 2. The results revealed the usefulness of our proposed method with accuracy, recall, F-measure, mean reciprocal rank (MRR), and mean average precision (MAP).

著者

大澤 博隆

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

JSAI大会論文集

巻号頁・発行日

vol.2015, pp.1F23, 2018-07-30

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<p>本研究では人工知能応用の一つとして、自分のカードが見えない状況下で相手と協力しカードを順番に揃える協力ゲームHanabiを解く。本ゲームでは相手に教えられる情報に制限があり、プレイヤは限られた情報から相手の意図を理解し、自己のカード推測と行動決定を行う。本研究ではHanabiの代表戦略をいくつか検討し、計算機上でシミュレートすることで、エージェント間でどのように協調行動が起きうるか分析した。</p>

著者

白井 嵩士 榊 剛史 鳥海 不二夫 篠田 孝祐 風間 一洋 野田 五十樹 沼尾 正行 栗原 聡

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

JSAI大会論文集

巻号頁・発行日

vol.2012, pp.1C3OS121, 2018-07-30

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<p>ソーシャルメディアでは多くのユーザーが活発な情報交換を行っており、情報が短時間で拡散するという特徴がある。しかし、これらの中にはデマ情報も含まれており、デマ情報の拡散が問題視されている。本研究ではTwitterにおけるデマ情報およびデマ訂正情報の拡散に焦点を当て、これらの拡散の様子を解析するとともに、感染症の伝播モデルを応用した拡散モデルを提案し、早急なデマ拡散の収束を目的とする方策を検討する。</p>

著者

仲村 哲明 内海 彰 坂本 真樹

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.27, no.3, pp.163-175, 2012 (Released:2012-03-27)

参考文献数

22

被引用文献数

1

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Various methods for music retrieval have been proposed. Recently, many researchers are tackling developing methods based on the relationship between music and feelings. In our previous psychological study, we found that there was a significant correlation between colors evoked from songs and colors evoked only from lyrics, and showed that the music retrieval system using lyrics could be developed. In this paper, we focus on the relationship among music, lyrics and colors, and propose a music retrieval method using colors as queries and analyzing lyrics. This method estimates colors evoked from songs by analyzing lyrics of the songs. On the first step of our method, words associated with colors are extracted from lyrics. We assumed two types of methods to extract words associated with colors. In the one of two methods, the words are extracted based on the result of a psychological experiment. In the other method, in addition to the words extracted based on the result of the psychological experiment, the words from corpora for the Latent Semantic Analysis are extracted. On the second step, colors evoked from the extracted words are compounded, and the compounded colors are regarded as those evoked from the song. On the last step, colors as queries are compared with colors estimated from lyrics, and the list of songs is presented based on similarities. We evaluated the two methods described above and found that the method based on the psychological experiment and corpora performed better than the method only based on the psychological experiment. As a result, we showed that the method using colors as queries and analyzing lyrics is effective for music retrieval.

著者

加納 隼人 佐藤 理史 松崎 拓也

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.C-G61_1-11, 2017-01-06 (Released:2017-01-13)

参考文献数

20

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This paper reports progress from 2014 to 2015 on development of solvers of Japanese comprehension questions in university entrance exam. Target questions are the multiple-choice questions in the essay section (Question No.1) in Japanese Language (Kokugo) of National Center Test. In 2014, we introduced a new scoring function using clause boundaries, which are automatically detected by our newly developed tool. The score of a choice is calculated as the average clause-similarity between the choice and a selected part of text body. In 2015, we developed a machinelearning based method, which uses seventeen features to determine the answer. They includes surface-similarity based features, clause-similarity based features, and choice-discriminative features. In addtion to the first formal run of Torobo Project in 2013, we participated in the two formal runs in 2014 and 2015; We were only a participant who submitted the result in Contemporary Japanese Language until now. After the 2015 formal run, we conducted an experiment using 276 questions to compare all developed solvers with various parameters. The best performance was obtained by a 2015 solver, which produced 117 (42%) correct answers. For the subset of 56 previous official questions in National Center Test, a 2014 solver was the best, which produced 32 (57%) correct answers. However, there is no statistical significance between the best 2015 solver and our first solver developed in 2013.

著者

大澤 昇平 松尾 豊

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

pp.A-F24, (Released:2016-01-06)

参考文献数

22

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Success of software developping project depend on skills of developers in the teams, however, predicting such skills is not a obvious problem. In crowd sourcing services, such level of the skills is rated by the users. This paper aims to predict the rating by integrating open source software (OSS) communities and crowd soursing services. We show that the problem is reduced into the feature construction problem from OSS communities and proposes the s-index, which abstract the level of skills of the developers based on the developed projects. Specifically, we inetgrate oDesk (a crowd sourcing service) and GitHub (an OSS community), and construct prediction model by using the ratings from oDesk as a training data. The experimental result shows that our method outperforms the models without s-index for the aspect of nDCG.

著者

清水 仁 松林 達史 納谷 太 澤田 宏

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.34, no.5, pp.wd-B_1-8, 2019-09-01 (Released:2019-09-01)

参考文献数

33

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The theme park problem is a platform where methods of guiding visitors to relieve congestion are developed and evaluated by reproducing a crowded theme park on a computer. In the theme park problem, the attraction selection model is an important element in the simulator. In previous studies, multinomial logit model was mainly used for attraction selection. However, when we observed real amusement parks, we found that we can not reproduce the characteristics of waiting time of real attraction by this model. In this research, we propose a multinomial linear model as a model of attraction selection. This model can express the rational behavior of visitors that waits for a while when waiting times of all attractions are too long for them. We showed that this model can reproduce characteristics of waiting time using multiagent simulator (MAS). We also developed a method to estimate the parameters of the proposed model from the aggregated data of the output of MAS. As a result of numerical experiments, it was confirmed that the performance of the parameter estimation was good. The proposed model and method for parameter estimation can be applied not only to the theme park problem but also to various problems related to human behavior of selection.