著者

滑川 静海 手塚 太郎

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

巻号頁・発行日

vol.2018, pp.3Pin134, 2018

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<p>ゲームを作成することはAI研究の進歩に大きく貢献している。これは実世界における問題と共通するものが多く存在しているからである。つまりそれらに取り組むことで、AIは現実での問題に応用することができる。AIがチェスや囲碁などの高度な戦略が必要とされるボードゲームで人間を上回った今、次の目標の一つはビデオゲームをプレイするためのトレーニングが挙げられる。この論文では、シューティングゲームに焦点を当て、敵機が展開した弾幕を避けるためのプログラムを最適化する。遺伝的アルゴリズムを使用して、AIプレイヤーは敵の攻撃に被弾することなく動き回るように最適化された。実験には多くの時間を必要とするものの、学習に成功することを示した。</p>

著者

間瀬 久雄 絹川 博之 森井 洋 中尾 政之 畑村 洋太郎

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.17, no.1, pp.94-103, 2002 (Released:2002-04-04)

参考文献数

13

被引用文献数

6 5

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This paper describes a system that directly supports a design process in a mechanical domain. This system is based on a thinking process development diagram that draws distinctions between requirement, tasks, solutions, and implementation, which enables designers to expand and deepen their thoughts of design. The system provides five main functions that designers require in each phase of the proposed design process: (1) thinking process description support which enables designers to describe their thoughts, (2) creativity support by term association with thesauri, (3) timely display of design knowledge including know-how obtained through earlier failures, general design theories, standard-parts data, and past designs, (4) design problem solving support using 46 kinds of thinking operations, and (5) proper technology transfer support which accumulates not only design conclusions but also the design process. Though this system is applied to mechanical engineering as the first target domain, it can be easily expanded to many other domains such as architecture and electricity.

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

vol.29, no.5, pp.469-482, 2014

被引用文献数

1

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In social networking service (SNS), popularity of an entity (e.g., person, company and place) roles an important criterion for people and organizations, and several studies pose to predict the popularity. Although recent papers which addressing the problem of predicting popularity use the attributes of entity itself, typically, the popularity of entities depends on the attributes of other semantically related entities. Hence, we take an approach exploiting the background semantic structure of the entities. Usually, many factors affect a person's popularity: the occupation, the parents, the birthplace, etc. All affect popularity. Predicting the popularity with the semantic structure is almost equivalent to solving the question: What type of relation most affects user preferences for an entity on a social medium? Our proposed method for popularity prediction is presented herein for predicting popularity, on a social medium of a given entity as a function of information of semantically related entities using DBpedia as a data source. DBpedia is a large semantic network produced by the semantic web community. The method has two techniques: (1) integrating accounts on SNS and DBpedia and (2) feature generation based on relations among entities. This is the first paper to propose an analysis method for SNS using semantic network.

著者

松嶋 達也 大澤 昇平 松尾 豊

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第32回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.3A101, 2018 (Released:2018-07-30)

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近年,人工知能の活用による社会の生産性向上への期待が高まっている.この期待の背景として,深層学習が人工知能技術のブレイクスルーになったことが挙げられる.しかし,実世界環境で活用可能な人工知能の構築には,いくつかの課題が残されている.特に,観測が部分的であること,タスクに対する報酬の設計が難しいことの2 点が挙げられる. 部分的な観測を扱うニューラルネットワークのモデルとして,注意機構を持つモデルが提案されている.しかし,これらのモデルでは,注意機構の学習がタスクから定義される外的な報酬信号を用いた強化学習によって行われており,外部からの報酬信号が得られない問題設定下では注意機構の学習を行うことができない. 本研究では,注意機構の学習に外的な報酬を用いる代わりに,観測に対する予測の誤差を注意機構の内的な報酬として与え,観測の予測モデルと注意機構を敵対的な学習により訓練する手法を提案する.

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

vol.31, no.2, pp.A-F24_1-10, 2016-03-01 (Released:2016-02-18)

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

永井 廉人 大杉 隆文 松下 光範

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.2O3OS24b01, 2018 (Released:2018-07-30)

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ユーザ投稿型料理レシピサイトの料理レシピは日々増加しており,膨大な量が存在する.その中から,ユーザが所持する調理器具や食材といった自身の調理環境に適した料理レシピを提示することは容易ではない.本研究ではこの問題を解決するため,調理環境を考慮した料理レシピの提示を目指す.本稿ではその端緒として,料理レシピ文中の食材と調理動作を手掛かりに,省略されている調理器具の候補を推測する手法を提案する.この手法を用いた結果,料理レシピ文中で省略されている調理器具の候補を推測することができ,提案手法の有効性を確認した.

著者

川島 崇 川本 峻頌 積田 大介 下山 翔 宗政 一舟 友松 祐太 林 邦興 高木 友博

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32回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.1E201, 2018 (Released:2018-07-30)

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近年,インターネット上でユーザに対して店舗の紹介を行うサービスが増えてきている.各サービスでは同時に,ユーザの嗜好に合った店舗を表示させる分析が幅広く行われてきている.推薦の分野ではユーザのクリック情報が十分に存在する時には協調フィルタリングが高い性能を誇る.一般的にユーザ×アイテムの行列を作成した際データスパースの問題が発生するので新規ユーザに対応することが難しい.また十分にデー タが得られなかった場合,バンディットアルゴリズムなどを応用しているケースが見られる.バンディットアルゴリズムは各アームを十分に試行してそれぞれから報酬を得ることで学習を進めていくためアイテム数が多くなった場合に全てを学習するのは実質的に不可能である.新たなユーザが出てきた時に十分にデータを集める必要性は協調フィルタリングと同様の問題がある.上記の問題を解決すべく本稿では強化学習の価値関数の更新に多層ニューラルネットを用いた深層強化学習による推薦システムの提案を行う.

著者

平野 正徳 和泉 潔 松島 裕康 坂地 泰紀 島田 尚

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.2O1J1304, 2019 (Released:2019-06-01)

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本研究は,金融市場における高頻度取引(HFT)のマーケットメイク(MM)戦略と呼ばれる注文行動について分析を行うことを目的とした.株式会社日本取引所グループより提供を受けた,東京証券取引所の注文データを使用し,仮想サーバーの名寄せを前処理として行なった.その結果得られた,取引主体別の注文データを,いくつか指標を使うことで,クラスター分析を行い,高頻度マーケットメイク戦略(HFT-MM)を取っている取引主体を抽出し,それらの注文が,直近約定価格から何ティック離れたところに置かれているかについて計算した.その結果,HFT-MMとされる行動主体は,直近約定価格からかなり離れた位置(5-10ティック)のところにも注文を置いていることが明らかになった.この結果は,HFT-MMとされる取引主体が,マーケットメイク戦略だけではなく,他の戦略も採用している可能性を示唆しており,さらに確認すると,価格が急変した際には,不安定化効果を引き起こす可能性をも示唆していることがわかった.

著者

宮崎 千明 平野 徹 東中 竜一郎 牧野 俊朗 松尾 義博 佐藤 理史

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.31, no.1, pp.DSF-E_1-9, 2016-01-06 (Released:2016-01-08)

参考文献数

13

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Characterizing dialogue system utterances is important in making human-computer interaction systems more friendly and human-like. A method is described for achieving this by converting functional expressions according to their generation probabilities, which are calculated for specific characters. Experimental results show that the method can add characteristics of the target profiles (i.e., gender, age and closeness with a conversation partner) to dialogue system utterances and in so doing can generate a large variety of linguistic expressions.

著者

中原 健一 島田 史也 宮崎 邦洋 関根 正之 大澤 昇平 大島 眞 松尾 豊

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第32回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.1M204, 2018 (Released:2018-07-30)

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株式市場における売買審査業務をより効率的かつ合理的に行うために,定量的に見せ玉を検知する手法を提案する.本手法においては,教師ラベルを使用せずに相場操縦行為中に見られる不自然な取引履歴を発見するため,密度比推定による異常検知手法を用いた.東京証券取引所の上場銘柄の中より無作為に選択され,専門家チームによってラベル付けされた118 件の半日単位の一銘柄取引履歴による検証結果によると,見せ玉が疑われる事例の80%は,モデルが予測した異常度順にソートした事例の上位50%に含まれ,実務で使用されている単純な規則によるスクリーニングの結果と比較して更なる精緻化が達成できていることが示された.

著者

是枝 祐太 間瀬 久雄 柳井 孝介

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.F-IC1_1-11, 2019-09-01 (Released:2019-09-01)

参考文献数

27

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Japan Patent Office manually annotates submitted patents with F-terms (a patent classification scheme consisting of more than 300,000 labels) to aid search for prior patent applications. Keeping up the quality of F-term annotation is critical to patentability assessments, thus there is a demand for an automatic way to assist F-term annotation. One potential solution is to point out annotation mistakes by utilizing machine learning-based classification. However, the annotators cannot validate the predicted corrections because conventional classification methods do not give the rationales behind the corrections. Thus, the annotators may only adopt all or no corrections. The goal of this study was to assist F-term annotation by presenting annotators with corrections on the F-term annotation and the rationales behind the corrections.We proposed a joint neural model for F-term annotation and rationale identification. The proposed method incorporates a large portion of data annotated only with F-terms and a small portion of data annotated with rationales. It was first trained for F-term annotation, and then fine-tuned using the ground-truth rationales to discriminate rationales from non-rationales.We evaluated the proposed method on multiple F-terms from different technical domains. The proposed method outperformed baseline methods in terms of the rationale identification, implying that incorporating rationales in training is particularly useful in identifying rationales.

著者

小柴 等 森川 想

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.E-J47_1-10, 2019-09-01 (Released:2019-09-01)

参考文献数

35

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In this study, we attempt to reveal the relationship between the National Diet of Japan and Japanese ministries by text analysis of minutes data. The policy making process mainly consists of two routes: One is the parliamentary initiative route, and the other is the ministries initiative route, which is often consulted by advisory committees. These policy making process routes are not independent, but affect one another. While there are many studies and reports that have explored these relationships, most of them are qualitative case studies, which have some methodological limitations such as little comparability among cases.We propose a method of measuring the relationship between the National Diet of Japan and Japanese ministries through text similarity and time stamps contained within minutes of public organizations, which have been published online, providing machine-readable open data. Our analysis suggests that the method draws consistent results with existing qualitative analyses and can effectively support and improve understanding of the relationship between the Diet and ministries. In addition, this method has an advantage of analyzing a wide variety of topics using the same method, ensuring comparability for researchers.

著者

久保 静真 岩澤 有祐 松尾 豊

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第32回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.4M103, 2018 (Released:2018-07-30)

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本稿では、Generative adversarial networks(GANs)に基づく写真上の自動着せ替えの新しい手法であるSwapGANを提案する。Conditional Analogy GAN(CAGAN)は、GANに基づく自動着せ替えの手法として既に提案されているが、複雑なパターンの服の生成は難しい。衣類の領域を考慮することで、SwapGANはCAGANよりも服のパターンをよりよく反映させることが出来る。このSwapGANは、大規模なデータセットで訓練されたセグメンテーションのモデルを使用してして、写真上の人物の衣服の領域を最初に取得する。次に、取得した領域を用いて衣服部分を人間の画像から除去する。そして、空白領域に所望の衣服を描写する。このようにネットワークは新しい服を人の服の領域に適用出来るようになる。さらに、テスト時にCAGANで必要であった人物が元々着用している服の画像はSwapGANでは不要になる。

著者

寺内 光 森 直樹 上野 未貴

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.1H2J1305, 2019 (Released:2019-06-01)

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人工知能(AI)に人間の創作物を理解させようとする研究が盛んである.しかし,それらは依然として難しいタスクである.本研究では,人間の創作物の中でも特に4コマ漫画を扱い,AIに理解させることを目的とする.この挑戦のために我々は「4コマ漫画ストーリデータセット」と呼ばれる新しい漫画データセットを用いる.このデータセットはAI創作の開発のために研究者と漫画家によって作られた世界初のデータセットである.本研究ではコマ画像のタッチ識別をするが,方法としてはオートエンコーダモデルを用いてコマ画像を分散表現化し,その分散表現を用いて識別タスクを解き,テスト画像がいずれのタッチであるか判断する.そのタッチ識別タスクの識別率によって分散表現の間接的な評価を行うこととする.また,顔のパーツ等を抜いた画像に対して同様の実験を行うことにより,提案した手法の有効性を確認する.

著者

羽室 行信 岡田 克彦 Stephane Cheung

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.3L4OS16b2, 2016 (Released:2018-07-30)

著者

ますとみ けい 村井 源

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.1D3OS29b3, 2017 (Released:2018-07-30)

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物語の基本構造を抽象化するため、星新一のショートショート200作品のオチを分類し、逆転的事象の種類と要因を記述したデータ構造を作成した。オチの分類タグとして[状況設定判明][正体判明][利益喪失]など20前後、逆転のタグとして[人物の立場:被害者>加害者]など10前後を用意し、ケーススタディ分析を行った。今後タグの内容を精査し物語自動生成プログラムの基礎データとする。

著者

加藤 亜由美 深澤 佑介 森 武俊

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.216-228, 2015-01-06 (Released:2015-01-06)

参考文献数

39

被引用文献数

2

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Onomatopoeia appears much frequently in the word-of-mouth restaurant search site. In this paper, we first analyzed the relationship between food categories and onomatopoeias on the word-of-mouth restaurant search site. From the analysis, we found that the appearance of onomatopoeias and food categories are highly correlated. This fact indicates that na?ve way of using onomatopoeia as feature of restaurant makes the recommendation similar to food category based recommendation. This motivate us to develop sense related onomatopoeia based recommendation as senses plays an important role to enjoy food in restaurant. For the purpose, we propose an algorithm to collect sense related onomatopoeias from the web and produce serendipitous restaurant recommendation using sense related onomatopoeias as feature. We have conducted user test and the result shows that the recommendation using sense related onomatopoeia based recommendation satisfies 14 subjects from the viewpoint of serendipity, which is much larger than 3 subjects of food category based recommendation.

著者

豊辻 宏旨 松崎 拓也 佐藤 理史

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.3G11, 2017 (Released:2018-07-30)

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センター試験「化学」の正誤問題に対する自動解答システムを開発した。選択肢に対し意味解析を行い、生成された中間表現に基づき正誤判定を行う。まず、化学物質の知識と状態や操作を表す用言に関する知識をオントロジーとしてまとめた。さらに、並列や連体修飾など分野に非依存な言語現象を処理するため形式文法を実装した。形式文法にオントロジーに基づく意味表示を組み込むことで、誤った解析を防ぎつつ、意味解析を行える。

著者

高村 大也 奥村 学

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.23, no.6, pp.505-513, 2008 (Released:2008-09-17)

参考文献数

22

被引用文献数

3 3

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We discuss text summarization in terms of maximum coverage problem and its variant. To solve the optimization problem, we applied some decoding algorithms including the ones never used in this summarization formulation, such as a greedy algorithm with performance guarantee, a randomized algorithm, and a branch-and-bound method. We conduct comparative experiments. On the basis of the experimental results, we also augment the summarization model so that it takes into account the relevance to the document cluster. Through experiments, we showed that the augmented model is at least comparable to the best-performing method of DUC'04.

著者

安藤 大地

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.3L4OS22b02, 2019 (Released:2019-06-01)

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本稿では,著者自身の一人称視点調査に基づくジャズの即興獲得過程の練習記録例を挙げ,音楽生成システムに音楽家の知識を取り込むことの有効性について議論する.ジャズの即興演奏における2-5-1和声進行とそのフレーズの練習時の認知についてのにものであり,音楽家は非常に明確に自身の練習中の認知を音楽的に明確に記録することができていた.そのような明確になっている音楽家の高レベルな認知を知識として機械学習システムに取り込むことは,創作において個性の演出に有効であること,学習の効率の点からも有用である可能性を示す.