著者

伊藤 毅志 松原 仁

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.31, no.3, pp.441-443, 2016-05-01 (Released:2020-09-29)

著者

鈴木 貴久

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.2, pp.139-145, 2019-03-01 (Released:2020-09-29)

著者

平 博順

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.315, 2021-05-01 (Released:2021-05-01)

著者

榊 剛史 松林 達史 高野 雅典 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.36, no.2, pp.108-118, 2021-03-01 (Released:2021-03-01)

著者

伊藤 惇貴 加納 政芳 中村 剛士 小松 孝徳

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.30, no.1, pp.364-371, 2015-01-06 (Released:2015-01-06)

参考文献数

18

被引用文献数

4 2

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Onomatopoeias refer to words that represent the sound, appearance, or voice of things, which makes it possible to create expressions that bring a scene to life in a subtle fashion. Using onomatopoeias therefore makes process of robot motion generation more easily and intuitively. In previous research, objective quantified values of onomatopoeias have been used as indices of robot motion. In Japanese language, however, onomatopoeias also include mimetic and emotive words. Impression of these words arises from the experience of each people, therefore, its impression might differ among people. In this paper, we propose a method for adjusting the objective quantified values (sound symbolism attributes) of onomatopoeias. Using our method, users of robots are able to create its motions representing the user's image better.

著者

とつげき東北 伊藤 毅志

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.24, no.3, pp.355-360, 2009-05-01 (Released:2020-09-29)

著者

髙島 愛理 尾関 基行 村山 加奈子 岡 夏樹

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

巻号頁・発行日

vol.2014, pp.2L4OS27a4, 2014

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<p>本研究では,ユーザが自分で予約設定した家電の自動処理を(実際には存在しない)エージェントがやったことにして,「やっておいたよ」という書き置きを部屋に残しておくことにより,一人暮らしの寂しさを軽減するというアイデアを提案する.これはスマホアプリやメールによる完了通知を"書き置き"に替えただけであるが,それだけの演出で,自分がいない間に「誰かが存在したこと」をユーザに感じてもらう効果を狙っている.</p>

著者

于 楊 日永田 智絵 堀井 隆斗 長井 隆行

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

巻号頁・発行日

vol.2020, pp.4F2OS25a03, 2020

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<p>近年,スマートフォンやタブレットなどデジタル端末の発展により,ユーザーが視聴できる動画は膨大な量に達している.こうした中で,消費者のニーズに対応するパーソナライズされたビデオコンテンツの分類,検索および配信は依然として解決すべき課題である.一般に,人間は情緒的特性に基づいて映画や音楽を選ぶ傾向がある.従って,感情喚起を分析することで,この課題に対して一つの指針が得られる可能性がある.動画によって喚起される感情は,オーディオとビデオの両方のモダリティに関係している.そこで本研究では,マルチモーダル情報の統合によって動画による感情喚起を推定する深層学習モデルを提案する.映画データベースを用いた実験により,マルチモーダル情報を統合したことによる推定性能の変化について検証し,従来手法に比べ推定精度が向上することを示す.また最近話題となっているAutonomous Sensory Meridian Response (ASMR) 動画を解析し,感情喚起と閲覧回数,高・低評価数など視聴者の行動との関係性を検証する.</p>

著者

加藤 豪

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.268-276, 2014-05-01 (Released:2020-09-29)

著者

大道 博文 林 柚季 目良 和也 黒澤 義明 竹澤 寿幸

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.4Rin114, 2019 (Released:2019-06-01)

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近年,インターネット上でCGアバターを介した他者とのコミュニケーションが普及しつつある.しかしアバターの表情・動作パターンを生成する際,複数の感情が混在する表情やある感情を抑圧しているような表情を表現するための典型的な特徴や統一された指標は無く,モデル作成者の経験や感覚に依るところが大きい.そのため,非熟練者や表情自動合成手法による表情モデルの作成は現状困難である.そこで本研究では,感情の部分的表出(Action Unit(AU))の組み合わせに基づいて複数の表情アニメーション動画を作成し,Shefféの一対比較法を用いて表出したい表情に対する各AUの効果について分析を行う.本研究では“ツンデレ”と呼ばれる「快感情の抑圧表情」を対象として,Ekmanの知見に基づき“中立化”と“隠蔽”の二種類の抑圧表現を用いる.実験の結果,中立化によるツンデレ表現に最も適しているAUの組み合わせは,AU6+12(幸福の目,頬,口の動作)が弱いか無い,かつ赤面が起こっている表情であった.また隠蔽によるツンデレ表現に最も適しているAUの組み合わせは,AU4(怒りの眉)かつ赤面が表出している表情であった.

著者

関本 義秀

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.4, pp.512-520, 2021-07-01 (Released:2021-07-01)

著者

岩根 秀直 松崎 拓也 穴井 宏和 新井 紀子

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27回全国大会(2013)

巻号頁・発行日

pp.2A42, 2013 (Released:2018-07-30)

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数式処理は浮動小数点計算を用いる数値計算とは異なり 計算機上で誤差の生じない代数計算を実現する. 数式処理により入試数学問題を正確に解くことが実現できる. 本稿では, 入試問題の解法のための数式処理手法の紹介と 言語処理との接合における定式化や計算量などの課題について述べる.

著者

谷本 啓 坂井 智哉 竹之内 高志 鹿島 久嗣

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回全国大会(2021)

巻号頁・発行日

pp.3G2GS2h03, 2021 (Released:2021-06-14)

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どの介入行動がより良い結果につながるかを予測することは、意思決定支援システムの中心的な課題である。実環境での予測モデルを構築するためには、ランダム化比較試験(RCT)データがないため、サンプリングバイアスのある観測データからの学習に頼らざるを得ない。これに対するための近年の因果推論及び反事実機械学習では、薬を投与するかどうかなど二値の行動空間上の潜在アウトカムとその差、すなわち条件付き期待因果効果を推定することに注力している。しかし、本発表で示すように、大きな行動空間(個々の患者に対し適切な薬の組み合わせを選択するなど)になると、潜在アウトカムの回帰精度だけでは実用的にはもはや十分な意思決定性能を得ることができなくなる。提案する損失関数は、予測精度と同時に、個々の状況(患者)に対して過去の平均的な意思決定者(医者)の行動よりも相対的に良い行動であるかどうかの判別誤差を最小化することで、学習されたモデルに基づく意思決定性能を向上させる。半合成データセットで実験により、広い行動空間に対する提案法の優位性を実証する。

著者

大島 寛斗 小松 孝徳 山田 誠二

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.3J5OS9b02, 2020 (Released:2020-06-19)

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年々コンピュータの処理速度が向上しているものの、ユーザはコンピュータの処理を待つという状況からは逃れられない。そこで、待ち状態にあるユーザの負担を軽減する様々な方法が提案されているが、本研究では短い周期のアニメーションが繰り返し提示される「スロバー」に着目し、その構成要素とユーザの主観的待ち時間との関係を分析することを目的とした。具体的には、スロバーの「回転速度」「大きさ」という二つの要因が、ユーザの待ち時間に与える影響について調査を行った。その結果、スロバーの提示時間が5秒の場合,回転速度が遅く、表示サイズが大きいと、その待ち時間が有意に短く感じられることが明らかとなったが、提示時間が長くなるにつれてその効果が薄れることが明らかとなった。この結果より、スロバーの構成要素を微調整することで、ユーザの主観的待ち時間を暗黙的に操作できる可能性が示されたといえよう。

著者

松原 仁

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.26, no.1, pp.42-44, 2011-01-01 (Released:2020-09-29)

著者

三浦 麻子 鳥海 不二夫 小森 政嗣 松村 真宏 平石 界

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.NFC-EC1, (Released:2015-12-15)

参考文献数

27

被引用文献数

1 8

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In this article, we investigate “retweeting in Twitter” or information transfer behavior in social media to figure out some characteristics of our information processing behavior in emergency situation from social psychological perspective. We made an exploratory log analysis of Twitter focusing on the relationship between diffusion of disaster information and user's emotional response on them. Disaster-related tweets which were retweeted over 10 times around the time of the Great East Japan Earthquake were extracted and emotional words in them were categorized and counted. Frequently retweeted tweets tended to include more negative (anxious or angry) or active emotional words than positive or inactive words. As results of multiple and quantile regression analyses, negative (especially anxious) or active emotional words in tweets had a significant effect on the increase of retweeting regardless of a kind of disasters. The results were discussed in terms of the difference with those based on common tweets.

著者

鈴木 宏昭

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回全国大会(2015)

巻号頁・発行日

pp.1B4CS1, 2015 (Released:2018-07-30)

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The present paper aims at the collaboration of cognitive science and artificial intelligence. Contrary to the traditional notion of intelligence, recent development in cognitive science has revealed that human cognition is closely tied with its body, emotion, and the environment, to generate adaptive actions. These findings are partly paralleled with those in artificial intelligence. Realizing the commonalities would trigger the reunion of the two research communities.

著者

小島 世大 石槫 隼人 坂田 美和 武藤 敦子 森山 甲一 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33回全国大会(2019)

巻号頁・発行日

pp.1E2OS3a04, 2019 (Released:2019-06-01)

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近年ICカードの普及に伴い、ICカートのログデータを用いた人の行動分析に関する研究がされている。本研究では、非負値多重行列因子分解 (Non-negative Multiple Matrix Factorization,NMMF)を用いたユーザの行動パターンを抽出し、因子行列を用いたクラスタリングし、クラスタリング結果を用いて決定木学習によるパターンと属性情報の関係を分析する手法を提案する。最後に、我々は提案手法を用いて入退室データの分析を行い、その有効性を確認する。

著者

松井 藤五郎 蔦木 宏斗 加藤 準平 後藤 卓

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

巻号頁・発行日

vol.2020, pp.2L5GS1301, 2020

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<p>本論文では、株価時系列データを対象として、企業をクラスタリングする方法を提案する。企業の中には、事業を多面的に展開し、単一の業種には留まらないものもあるが、従来の業種分類ではいずれか1つの業種に分類されており、業種分類が実態とは乖離しているものが存在している。また、業種分類の中には本来は異なる複数の業種が1つの業種としてまとめられている業種もある。これまでに、投資信託のリターンを対象として同一ベンチマークのインデックス型投資信託をクラスタリングする手法が提案されている。そこで本論文では、業種ごとに企業をクラスタリングできるようにこの手法を拡張し、株価時系列データを対象として企業をクラスタリングする。また、提案手法を実際の株価データに適用し、その有効性を確認する。</p>

著者

栗原 一貴 塚田 浩二

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.28, no.2, pp.318-325, 2013-03-01 (Released:2020-09-29)