著者
倉橋 節也 横幕 春樹 矢嶋 耕平 永井 秀幸
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.37, no.1, pp.C-L42_1-9, 2022-01-01 (Released:2022-01-01)
参考文献数
21
被引用文献数
2

In this paper, we propose a new SEIR model for COVID-19 infection prediction using mobile statistics and evolutionally optimisation, which takes into account the risk of influx. The model is able to predict the number of infected people in a region with high accuracy, and the results of estimation in Sapporo City and Tokyo Metropolitan show high prediction accuracy. Using this model, we analyse the impact of the risk of influx to Sapporo City and show that the spread of infection in November could have been reduced to 0.6 if the number of influxes had been limited after the summer. We also examine the preventive measures called for in the emergency declaration in the Tokyo metropolitan area. We found that comprehensive measures are highly effective, and estimated the effect of vaccination and circuit breakers on the spread of infection after the spring of 2021 using the effective reproduction reduction rate of infection control measures obtained from the individual-based model and the SEIR model.
著者
池田 圭佑 榊 剛史 鳥海 不二夫 風間 一洋 野田 五十樹 諏訪 博彦 篠田 孝祐 栗原 聡
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)
巻号頁・発行日
vol.31, no.1, pp.NFC-C_1-13, 2016-01-06 (Released:2016-09-26)
参考文献数
19
被引用文献数
1

During the 2011 East Japan Great Earthquake Disaster, some people used social media such as Twitter to get information important to their lives. However, the spread of groundless rumor information was big social problem. Therefore, social media users pay attention to prevent wrong information from diffusing. The way to stop the spread of a false rumor is needed, so we have to understand a diffusion of information mechanism. We have proposed information diffusion model which is based on SIR model until now. This model is represented by the stochastic state transition model for whether to propagate the information, and its transition probability is defined as the same value for all agents. People ’s thinking or actions are not the same. To solve this problem, we adopted three elements in our model: A new internal state switching model, user diversity and multiplexing of information paths. In this paper, we propose a novel information diffusion model, the Agent-based Information Diffusion Model (AIDM). We reproduce two kinds of false rumor information diffusion using proposed model. One is “single burst type false rumor spread ”, and another is “multi burst type false rumor spread. ”Proposal model is estimated by comparing real data with a simulation result.
著者
西村 歩 新井田 統
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.2H1GS3a05, 2021 (Released:2021-06-14)

従来の研究観では、経験を集合させることによって「客観性」を担保していく科学的手続きが重視されてきた。その一方でオートエスノグラフィや一人称研究に見られるように、研究者自身によるフィールドでの活動を通して得られた日常的な知覚経験から得られる経験的な知識としての「知覚的知識(Perceptual knowledge)」を語る研究も見られてきた。しかしここでいう「語り」とは元来主観的かつ文脈依存的なものであることから、研究者の「幻覚」が記述されてしまわないかとする懐疑論も根強く存在する。そこで本稿では研究者自身の経験に基づく「知覚的知識」を報告する研究の意義とは何かについて知識論における「幻覚からの議論」や「選言主義」の立場を踏まえて議論する。その上で知覚的知識に向けられる「幻覚」に由来する過剰な懐疑論を乗り越え,かつ知覚的知識ならではの強みを活用した研究活動が普及していくための条件を提示した。本稿の意義とは、これまで哲学的領域で行われてきた「知覚」に関わる議論について具体的なフィールドを舞台とした研究での適用について議論する一助となることである。
著者
前田 春香
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.2C3OS9a01, 2021 (Released:2021-06-14)

本発表では、保険における(統計的な)差別の分析手法をアルゴリズムによる差別で踏襲することができることを示す。昨今では、アルゴリズムによる差別が注目され、技術的取り組みも盛んである。偏りがあると問題になりやすい属性として人種や性別といった属性が知られているが、一律にその使用を禁ずることは望ましくなく、かといってどう扱えばよいのかも必ずしも明らかでない。そこで本発表では、保険における差別のアプローチを参照し、いつ属性の取り扱いが倫理にかかわる問題になりうるかを明らかにする。両者はアルゴリズムによる差別と、意図によらない合理的推論に基づいているという最大の特徴を共有する。具体的には、特に属性に生じる社会的コストに着目しながら、保険分野における差別および倫理にかかわる事項を通じその応用可能性を探る。この作業により、どのような事例が問題になるかを考える筋道を提供する。
著者
高野 海斗 岡田 知樹 清水 裕介 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36回 (2022)
巻号頁・発行日
pp.3K4GS1003, 2022 (Released:2022-07-11)

有価証券報告書には,企業の業績や事業リスク,ESG活動などの様々な情報が記載されており,先行研究では投資判断に有益な情報として,業績要因文をテキストマイニングするモデルが提案されている.上記情報以外にも有価証券報告書には「配当政策」に関する記述が存在し,配当の基本方針や今年度の配当金に関してだけでなく,将来の配当方針や配当性向に関して記載がある.また将来の配当政策のうち増配に関する記述は公表後に株価の上昇をもたらすことが知られており,投資判断に有益な情報である.したがって,将来の配当は専門知識を持ったアナリストが様々な情報をもとに予測を行っているが,人手が限られているため大企業を中心に行われている.そこで,本研究では有価証券報告書の配当政策にどのようなことが記述されているかを調査し,将来の配当を予測するのに有効なテキストの自動抽出を試みた.その結果,本研究で作成した学習データを用いることで,高い精度で将来の配当政策に関する記述を抽出できた.これにより将来の配当政策に関する情報が効率的に自動抽出でき,新しい投資判断基準や投資戦略の構築などへの応用が期待できる.
著者
清水 健吾 上垣 貴嗣 菊池 英明
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会研究会資料 言語・音声理解と対話処理研究会 94回 (2022/3) (ISSN:09185682)
巻号頁・発行日
pp.06, 2022-02-25 (Released:2022-02-25)

雑談対話システムがユーザに「また対話したい」と思わせるための方法として,特定のキャラクタらしさをシステム応答に付与する方法が考えられる.本研究は,強化学習を用いてニューラル対話生成モデルをfine-tuningすることで,特定のキャラクタらしい雑談応答を生成する対話生成モデルを提案する.Fine-tuningの際に,特定のキャラクタらしさを持つ独立した発話データのみを必要とし,対話形式のデータを必要としない点で既存研究と大きく異なる.評価実験では,被験者に提案手法による対話システムとチャットアプリ上で数ターンの対話を行ってもらった.評価実験の結果,提案手法による対話システムが,ユーザに特定のキャラクタらしさの印象を与え,「また対話したい」と思わせる効果を持つことを確認した.
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 (2018) (ISSN:27587347)
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
中分 遥 五十里 翔吾 EMILY Burdett 佐藤 浩輔
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.1K5OS11b02, 2023 (Released:2023-07-10)

近年、接客ロボットの普及や大規模言語モデルを用いた対話モデルの躍進により、人間と、ロボットやAIなどといった人工主体との関わりが重要になっている。本発表では、こうした背景を受けロボットやAIに関連した道徳的問題、特にロボットに対する道徳的配慮に関する問題について、既存の知見ならびに発表者らが行ってきた実証的な心理学研究に基づいて考察する。具体的には、宗教や教育といった社会的ドメインでロボットを用いることに対する評価は年齢によって異なることを示す研究や、ロボットに対する道徳的な態度が宗教といった文化的背景に影響を受けることを示す研究を紹介する。これらの知見に基づき、人間とそれら人工主体からなる社会の将来像について議論する。
著者
古池 謙人 東本 崇仁
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会研究会資料 先進的学習科学と工学研究会 75回 (2015/11) (ISSN:13494104)
巻号頁・発行日
pp.11, 2015-11-10 (Released:2021-06-28)

People usually deal with much information, and judge next what to do in an instant. Therefore, it is useful to support for acquisition of an ability which can be judged instantly. In this paper, we designed a learning support system for instant judgement ability in the FPS game. The system provide a situation of its actual game that has much information, and let them judge how to behave in the situation. A learner makes himself structure tacit knowledge used for a judgement after it. This activity facilitate their reflection and to understand their error of judgement. In addition, by increasing complex of the situation gradually, our system lead deep understanding. To realize the system, we describe structuring FPS game and the judgement.
著者
鈴木 凱亜 大知 正直 榊 剛史 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32回 (2018) (ISSN:27587347)
巻号頁・発行日
pp.1B302, 2018 (Released:2018-07-30)

ソーシャルメディア上でユーザのコミュニティが形成・発展する背景には,ユーザ同士の性格的な相性が関わっていると思われるが,その影響を定量的に捉えた研究は少ない.本研究では,Twitterユーザの投稿テキストから推定された性格スコアと,会話ネットワーク上のコミュニティの分析指標との相関を分析することで,性格とコミュニティ形成の関係を考察した.また,Homophilyと呼ばれる「類は友を呼ぶ」現象が見られるような性格はないか,確認した.本研究により得られる知見は,よりユーザの効用やチームパフォーマンスを向上させるようなSNSプラットフォームの設計などへの応用が期待される.