著者

荒井 幸代 石川 翔太 中田 勇介 北里 勇樹

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.2, pp.170-180, 2018-03-01 (Released:2020-09-29)

被引用文献数

2

著者

鈴木 麗璽

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.37, no.5, pp.661-671, 2022-09-01 (Released:2022-09-01)

著者

榊 剛史 井上 昂治 山野 泰子 岩澤 駿 松原 仁 杉本 舞 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 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.38, no.4, pp.595-598, 2023-07-01 (Released:2023-07-01)

著者

榑松 理樹 山口 高平

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.19, no.2, pp.144-150, 2004-03-01 (Released:2020-09-29)

被引用文献数

1

著者

上田 翼 東出 卓朗

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2017, no.FIN-018, pp.12, 2017-03-10 (Released:2023-01-06)

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Central bank's monetary policy is one of the major interests for market participants. In this paper, we clarified Reserve Bank of Australia's monetary policy reaction function, predicted its policy change,and applied them to investment strategy. First of all, assuming perfect foresight by the central bank, we estimated an extended Taylor rule using bidirectional Recurrent Neural Network. Next, we combined it with distributed representation of Monetary Policy Committee minutes to develop a classifier of interest rate decision. Both the extended Taylor rule and the classifier showed improved performance. Finally, we formulated profitable Foreign Exchange strategy based on the classifier's prediction and market economists' forecasts.

著者

荒川 陸

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.757-760, 2023-09-01 (Released:2023-09-01)

著者

小島 諒介 佐藤 泰介

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.34, no.5, pp.714-719, 2019-09-01 (Released:2020-09-29)

著者

アダムズ サム S. アレル イタマール バッハ ヨシャ クープ ロバート ファーラン ロッド ゲーツェル ベン ホール ジョシュ ストアズ サムソノヴィッチ アレクセイ ショイツ マティアス シュレジンガー マシュー シャピロ スチュアート ソワ ジョン 篠田 孝祐 市瀬 龍太郎 ジェプカ ラファウ 寺尾 敦 船越 孝太郎 松島 裕康 山川 宏

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.29, no.3, pp.241-257, 2014-05-01 (Released:2020-09-29)

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本論文では人間レベルの汎用人工知能(Artificial General Intelligence:以下AGI)の実現に向けたロードマップの概要を述べる.AGI一般に関する議論から始め,実現への現実的な目標および特性と必要条件に関して基本的な定義を行い,AGIが備えるべき能力の起点となる展望(全体図)を示す.具体的には,発達心理学からAGIの主要テーマを導出し,数学的・生理学的・情報処理的観点から実装に必要な知見を得る.AGIの性能評価に適したタスクと環境を同定し,AGIの全体図上のロードマップを構成するマイルストーンとして七つのシナリオを示すことで,さらなるAGI研究や連携の方向性を提示する.

著者

大澤 博隆 江間 有沙 西條 玲奈 久保 明教 神崎 宣次 久木田 水生 市瀬 龍太郎 服部 宏充 秋谷 直矩 大谷 卓史

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.3H2OS25b04, 2018 (Released:2018-07-30)

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オンラインサービスでは、ユーザーのコミュニケーション活動とコンテンツが公開される。 このオンライン情報は、ユーザー生成コンテンツの作成サイクルを加速するのに貢献する。 さらにこれらのサービスは、研究者がオンラインテキストを、社会活動の調査研究とも呼ばれる、人間活動を容易に分析するための公的な資源として利用することを可能にする。 しかし特に創造に関わる分野では、コンテンツが公開されている場合においても、プライバシーに関する論争の的になる問題が存在することを認識する必要がある。 本研究では、オンラインファンフィクション小説における性的表現の抽出とフィルタリングを試みた研究が起こした炎上事件のケースを通し、オンライン研究のための新しいガイドラインを作成しようと試みる。 本研究では法と倫理を含む工学と人文学の両方の分野の研究者が、それぞれの専門分野に応じて倫理的、法的、社会的問題を抽出した。

著者

今井 倫太

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.2I6OS4a01, 2023 (Released:2023-07-10)

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インタラクションの文脈を捉える人工知能技術が出現しつつある。本稿では、ある情報を人同士の会話に合わせた情報と変換したり、ある人の発言を、既に進行中の会話に合わせた物へと適応したりする情報文脈化技術について提案する。情報文脈か技術の実例を検討することで、人や情報をインタラクションの文脈へ載せるコンテキストラインディング支援の可能性について考察する。

著者

江村 憲夫

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2019, no.AGI-012, pp.02, 2019-08-30 (Released:2021-09-16)

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A)人の脳の振舞いを模倣した有機的情報処理を持つ人工頭脳の記憶制御の特徴とB)その適用事例を紹介する。 ①連想/階層記憶を構成(記憶素子のリンク接続) ②記憶素子の活性化伝播 with 活性化ルール、 ③対象の特性・性質情報/上位-下位概念の形成、 ④WR:記憶契機(活性化)で関連情報とセットで連想記憶&顕在意識OFF時、階層記憶&連続シーンを更新、 ⑤RD:外部/内部情報で活性化した記憶素子&実体をアクセス、 ⑥階層的抽象化制御(抽象度制御:上位-下位概念)

著者

日永田 智絵

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.1, pp.43-50, 2021-01-01 (Released:2021-01-01)

被引用文献数

1

著者

岡田 将吾 石井 亮

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.32, no.6, pp.915-920, 2017-11-01 (Released:2020-09-29)

著者

廣瀬 伸行 白松 俊 奥原 俊

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.1N4GS1002, 2023 (Released:2023-07-10)

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本研究はGPT-3を用いたアドバイスの自動生成によって、学生の学習計画と振り返り内容に対する支援を行う。自動生成されたアドバイスの内容について性能評価を行う。 事前に定めたルーブリックによって学生の記述の問題点を判定することで、(1)学生個別の内容に応じたアドバイスの生成ができるか、(2)品質の揃ったアドバイスを生成できるかなどを検証した。 自動生成されたアドバイスは,学習者の記述内容とROUGE-1 0.405, コサイン類似度0.906.ルーブリック評価に沿った定型文とコサイン類似度0.872という結果が得られた.これらの結果は手動作文と学習者の記述内容間の結果と近似したため,教員作文に近いバランスのアドバイスが生成できたことが示唆された.なお,コサイン類似度は,GPT-3のEmbeddingを用いた.今後の課題は,失敗例の改善検討と定性評価による検証である.

著者

和田 伸一郎

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37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.2H4OS3b03, 2023 (Released:2023-07-10)

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本研究の目的は, ベクトル空間での単語埋め込みモデルを使った方法が, 構造主義的社会学(ブルデューなど)において検討された方法を高次元で実現できることの有用性, 応用可能性を示すことにある。後者の方法とは, 社会的空間内での行為者たちの間の相対的位置の関係(距離)を重視する関係論的分析の方法を指す。具体的には, 「育児休暇」に関するTwitterデータを収集し, 高次元のベクトル表現データを作成し, 三次元座標空間へのマッピング, クラスタリングを行うことによって, 公的空間からは見えにくい多面的な視点から, 行為者の多様な実践を一定程度可視化することを行った。

著者

坂川 翔祐 森 直樹

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2023, no.FIN-030, pp.58-65, 2023-03-04 (Released:2023-03-04)

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近年,深層学習技術が著しい発展を遂げており,金融分野では投資ポートフォリオの最適化や市場動向の分析などへの応用が進んでいる.しかしながら,金融市場は非定常性が高く単一の価格時系列に対する機械学習の適用が比較的困難となっている.そのため,目的に応じて複数系列の相対的な関係を予測することが重要である.この問題を解決するために,複数の金融資産に対する将来リターンのランク学習に着目し,Transformer を導入した資産配分決定モデルに基づく投資戦略を提案してきた.ランク予測性能の評価指標である Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG) と獲得リターンの双方を考慮して設計した損失関数を用いることで,収益性能に重点を置いた学習が期待できる.また,一般に深層学習モデルの構築には豊富なデータ量と適切な正則化が必要であり,観測可能なデータが限られている金融分野では様々な疑似訓練データの生成手法が提案されている.本研究では,Computer Vision 分野で利用されている変換ベースの Data Augmentation に対する自動最適化手法に着想を得て,熱力学的遺伝アルゴリズムに基づく時系列データの拡張方策探索に取り組み,これまでの提案モデルの学習に適用する.実際の市場データを利用した数値実験により,提案する投資戦略の有効性を示す.

著者

根本 一久

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.4Xin173, 2023 (Released:2023-07-10)

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本研究の目的はeスポーツにおけるPCで行うFPSゲームにおいて上級者と初心者のマウスの扱い方の違いを骨格検出で分析し初心者がマウスの扱い方を変えたらどのような変化があるのか実験しました。本稿では、分析方法の概要と初心者が上級者とマウスの持ち方を同じにした結果、実験に用いたゲームタイトル(VAROLANT)でのランクがブロンズ2からゴールド3までランクが6上がった結果を解説しています。

著者

関 キン 水田 孝信 八木 勲

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.4T2GS1004, 2023 (Released:2023-07-10)

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ETF(Exchange Traded Funds, 上場投資信託) は,多くの株式や債券などに分散投資した投資信託(ファンド)で,証券取引所で売買できるため多くの投資家に広く普及した.ETF は組み入れている原資産をすべて集めたものと交換ができるので,ETF と組み入れ原資産に価格差があるときに,安いほうを買い,高いほうを売って価格差を利益とする取引(裁定取引)が行われている.しかし,このような裁定取引がETF市場や原資産市場の流動性に与える影響についてこれまで詳細に議論されてこなかった.本研究では,2つの原資産とそれら合計と同じ価値のある1つの ETF の3つの市場からなる人工市場を構築し,原資産と ETF の間で裁定取引が実施されるときとそうでないときで流動性にどのような違いがあるのかを,代表的な流動性指標 (Volume,Tightness,Resiliency,Depth)を利用して検証した.

著者

水田 孝信 八木 勲

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.2N5GS1001, 2023 (Released:2023-07-10)

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証券取引所は市場価格の急変動をおさえるため,現在の価格から大きく離れた価格の注文を出せないようにする値幅制限や,価格が急変動した際にある一定時間注文を受け付けないサーキットブレイカーを導入する場合があるが,どちらがより価格の急変動をおさえるかは多くの議論がある.本研究では人工市場を用いて値幅制限とサーキットブレイカーの効果の比較を行った.その結果,両者は制限幅や時間スケールといったパラメータを同じにすれば,同じ程度に急変動をおさえる効果があることが分かった.しかし,投資家が注文をキャンセルする時間スケールより値幅制限が短いパラメータを持つ場合,制限価格に付近に注文がたまってしまい,その注文が急変を緩和する方向への価格変動を妨げてしまい,サーキットブレイカーよりも価格急変動をおさえる効果は劣ってしまうことも分かった.今回の結果だけを見れば,値幅制限よりもサーキットブレイカーの方が優れているように見える.しかし今回の結果は,誤発注による下落であり,かつ,いずれの規制も個別銘柄に導入された場合のみを分析しているなど,非常に限定的な状況下のことしか示していないことに注意が必要である.

著者

服部 宏充

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.581-583, 2023-07-01 (Released:2023-07-01)