著者

川合 伸幸 中田 龍三郎 久保 賢太

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33回全国大会(2019)

巻号頁・発行日

pp.2J5OS19b04, 2019 (Released:2019-06-01)

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ビデオデームで他者で対戦していると思い込むことで、実際にはコンピュータと対戦しているにもかかわらず異なる反応が心身に現れるかを検討した。その結果、脳波は主観反応から、誰かと対戦していると思い込むこと(プロジェクション)だけで、コンピュータと対戦していると信じているときとは異なる反応が得られた。

著者

良川 太河 山極 綾子 楊 添翔 後藤 正幸

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35回全国大会(2021)

巻号頁・発行日

pp.3G1GS2g05, 2021 (Released:2021-06-14)

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機械学習分野においてラベル分類の代表的な手法の一つである決定木は解釈性が高い識別器である.しかし過学習を起こしやすく,十分なデータ数がない場合予測精度が悪化する恐れがある.一方,アンサンブル識別器は過学習を防ぎ高い予測精度を示すが,複数の決定木を合成しているため解釈性が失われてしまう.そのため,アンサンブル識別器に近い予測性能を持つ単一の決定木を学習できれば,予測性能と解釈性を備えた有益なモデルとなる. そこで,学習データの生成により予測精度が高い単一の決定木を学習する手法が研究されている.その代表的な手法にBorn Again Treesがある.しかし,データ生成の際に膨大な計算量が必要となる上に,対象データの分布から外れたデータも多数生成してしまうため,学習した決定木が複雑になり解釈性が低下する恐れがある. そこで本研究では,生成モデルであるAutoencoderとオーバーサンプリング手法であるSMOTEを用いて対象データの分布に従うデータを少ない計算量で生成し,高い予測精度を持つシンプルな決定木の学習方法を提案する.最後に実データを用いた評価実験を行い,提案手法の有効性を示す.

著者

中作 勇介 松原 崇

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.2G4GS2f05, 2021 (Released:2021-06-14)

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データごとに尤度を求めることができる深層生成モデルは,分布外検知の手法として多く用いられている.一方で深層生成モデルを分布外検知に利用する際,データによっては分布外データの尤度が分布内データの尤度より大きく推定されてしまうことがあるという問題が存在する.変分自己符号化器もこの問題を抱えた深層生成モデルの1つである.この問題を解決するために,本論文では変分自己符号化器において潜在変数の事前分布を変更することを提案する.通常の変分自己符号化器は潜在変数の事前分布を標準正規分布としている.これに対して提案手法では分布外データの潜在変数が原点付近に集まるという仮説を立て,原点付近の確率密度が低い事前分布を用いる.これによって分布外データに対する尤度が低くなり,結果として分布外検知の性能の向上が期待される.Fashion-MNISTとMNISTに対して実験を行い,既存の手法に比べて分布外検知における性能が向上することを示した.

著者

田中 健斗 西村 太一 白井 圭佑 亀甲 博貴 森 信介

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.4J2GS6e03, 2021 (Released:2021-06-14)

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語学学習において,「話す」,「書く」といった言語の産出能力の訓練は学習した知識を定着させる上で重視されている.しかし,記述式問題の人手による採点には多大なコストを要するため,機械による自動採点技術が注目を集めている.本研究では,写真描画問題を対象として,自動採点技術の実現を試みる.具体的には,(i)まず学習者の誤り傾向を調査・分析し,(ii)次にそれを基に疑似誤りデータを生成し, (iii)最後に写真と解答文の関連性を評価する正誤判定モデルを考案する.実験は疑似誤りデータを用いて学習し,実際の学習者の解答を用いて評価した.実験結果から,ランダムに出力を行う判別器と比較して,提案モデルは高い識別性能を実現することがわかった.

著者

重中 秀介 鷹見 竣希 大西 正輝

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.4F2GS10m04, 2021 (Released:2021-06-14)

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本研究では,大規模イベントの群集制御を安全性と効率性で評価する指標を提案した.大規模イベントは群集事故を未然に防ぐような手段として群集制御が行われている.これまで群集制御は一人ひとりの歩行者情報とエリア毎の環境情報から安全性と効率性を定義していた.ところが,これらの評価指標は避難実験のような一斉に移動を開始する環境でしか使われていないため,一定間隔で移動を開始するイベント群集の評価に適しているかわからなかった.本研究では,歩行者シミュレータを用いて,一定間隔で移動を開始するイベント群集の制御評価を行った.評価には既存指標の安全性と効率性の評価と提案指標の評価を行った.イベント制御の評価には門司港の関門海峡花火大会を用いており,歩行者人数が30000人と45000人,出発人数分布が2種類の計4種類の人数分布と19683通りの制御パターンを評価をした.実験結果により,提案指標は既存指標よりも安定した評価が行えた.

著者

伊藤 愼介 村井 翔 北虎 叡人 松村 真宏

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.2017, pp.4B1OS23a3, 2017

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<p>本稿では、大阪大学の待兼山に自生している竹林を阪大坂のブランディングに利用する試みとして行ったイベント「流しそうめん@阪大坂」について報告する。地域住民と一緒に竹林に入って竹の伐採、搬出、加工を行って約30メートルの流しそうめん台を阪大坂に設置し、そこに地元商店街が用意したそうめんを流した。地元商店街と地域住民と阪大生との交流、竹林の維持管理、阪大坂の有効活用が達成され、竹林の再価値化を実現した。</p>

著者

蕭 喬仁 大知 正直 長濱 憲 榊 剛史 森 純一郎 阪井 完二 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

巻号頁・発行日

vol.2020, pp.1B5GS602, 2020

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<p>近年、大衆が問題を発見しそれが拡散されることで社会問題として新たに認識される「情報拡散型社会問題」が急増している。情報拡散型社会問題は、従来の情報公開型社会問題と異なり、問題による悪影響が急速に拡大するため早期に認知・対策することが重要である。しかし、情報拡散型社会問題の早期抽出には従来の社会問題抽出手法は適用できず、問題にまつわる単語の同定も困難である。そこで本研究では情報拡散型社会問題の早期抽出のためにTwitterからクレイム申し立て活動を抽出・分析する構築主義的アプローチを提案する。まずツイートがクレイム申し立て活動か否かの教師データを用意し、それらを判別するモデルを作成する。次に、クレイム申し立てを行ったユーザーの情報と通時的分散表現による単語とクレイム申し立て活動の距離を測ることで、社会問題に関連する単語を教師データ無しに抽出する手法を提案する。17億件に及ぶTwitterデータを用いた実験では、提案手法が2019年中に発生した10の情報拡散型社会問題の事例のうち6つの事例をテレビ放映より早く抽出し、NHKの初放映日に対しては平均20.5日前の早期抽出できることを確認した。</p>

著者

松井 孝太 草川 隼也 安藤 圭理 沓掛 健太郎 宇治原 徹 竹内 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34回全国大会(2020)

巻号頁・発行日

pp.2J1GS201, 2020 (Released:2020-06-19)

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所望の構造出力(ここでは各要素が相関を持つ多次元ベクトルを指す)を達成する入力パラメータを見つける逆問題のための能動学習法を提案する. 理論的な貢献として,ブラックボックスなベクトル値の目的関数に対して出力の要素間の相関を明示的にガウス過程モデルに取り込むことにより,少ない観測点数で所望の構造出力とモデルによる予測との間の誤差を最小化するための新たな獲得関数を提案した.また,提案法を人工の形状探索問題,多出力のベンチマーク問題および炭化ケイ素結晶成長モデリングの実データを用いた成長速度分布の探索問題に適用し有効性を検証した.数値実験の結果,提案法は相関を考慮しないモデリングに比べて高速に所望の出力を発見できることを確認した.

著者

栗原 聡 井原 史渡 岸本 大輝 吉田 直人

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.3I1GS5d04, 2021 (Released:2021-06-14)

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COVID-19感染問題における感染拡散状況の把握と予測を行うため,SNSや報道データ分析と基本的に冪乗則に従う人の行動様式から独自の行動モデルを提案し,これを複雑ネットワークとして構築した実環境を模した移動ネットワーク上にて典型的な感染モデルであるSERIモデルにて感染拡散シミュレーションを実施した.その結果,提案モデルにて昨年からの感染状況の再現が可能であることが分かった.本稿では,さらに,このモデルによる,緊急事態宣言の効果やワクチンの接種率や摂取方法の効果についても考察する.

著者

田中 大貴 馬場 雪乃 鹿島 久嗣 齋藤 朋也 大久保 雄太

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

巻号頁・発行日

vol.2018, pp.2M303, 2018

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<p>本研究では、運転時の位置情報や速度・加速度等の運転データを用いたドライバー識別に取り組む。既存研究では十数人のドライバー識別を対象にしていたのに対し、本研究では、最大1万人という大規模なドライバー識別を扱う。実データを用いた実験により、提案法がベースラインよりも精度良くドライバーを識別できることを示した。特に、位置や時間に関する特徴量が大規模ドライバー識別に極めて有効であることを示し、また、速度や加速度情報もドライバーの識別に一定の寄与があることを示した。</p>

著者

押山 千秋 西村 拓一

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.1E4OS8b02, 2021 (Released:2021-06-14)

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臨床とは、医療分野および学問領域において、医療・教育・カウンセリングその他の介入を行う「現場」あるいは「現場を重視する立場」を指す。臨床場面においては発生している問題を解決するために介入が行われる。臨床の専門家は介入を効果的に行うために、目的をもって専門知識を形式的もしくは暗黙的に駆使している。専門家の介入技術は、形式化されていない暗黙知を多く含んでいる。しかしながら、その内容は詳細に可視化されていないため、熟達の度合いが違う専門家の間で、また、分野が違う専門家の間での共有は困難であった。我々はこれまで心理臨床の一つの手法である音楽療法における事例を構造化してきた。最近は、認知症の周辺症状に対する対処法の知識を構造化する作業を行っている。問題解決のための知識を構造化し可視化することで、様々な専門家や支援者の間での情報共有が可能となる。いままで取り出せてもいない様々な方々の様々な状況における知識や実施内容を未踏データとして解決方法を収集し、可視化する。サービス提供者が莫大な問題解決知識にアクセス出来、自分も発信出来、サービス受給者が高度なサービスを気軽に得られる世界を作る提案を行いたい。

著者

江上 周作 大向 一輝 山本 泰智 神崎 正英 野本 昌子 坂根 昌一 伊藤 真和吏 網 淳子 奥村 貴史

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35回全国大会(2021)

巻号頁・発行日

pp.3H1GS3d02, 2021 (Released:2021-06-14)

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新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の感染拡大防止に向けて,政府より「3つの密(三密)」「5つの場面」が提言されている.これらの標語・指標に基づいて,個別の行動事例のリスクを評価するためには,行動履歴情報,空間情報,およびそれらの知識の定義が必要となる.本研究では,感染症患者に対する聞き取り調査で得られる行動履歴情報を用いて,その行動における三密の度合いを推論可能なオントロジーを提案する.推論結果は,公衆衛生当局における追跡調査業務の省力化や,実データとの照合による,感染に結びつく行動の分析などに応用できると考えられる.本稿では,提案オントロジーの実運用に向けたシナリオの検討と課題を述べる.

著者

山縣 友紀 櫛田 達屋 大浪 修一 桝屋 啓志

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.3H1GS3d01, 2021 (Released:2021-06-14)

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生命科学領域では知識共有を目指してオントロジーの開発が盛んである.しかし,知識の蓄積が浅いテーマについては,一貫性をもった知識の体系化が課題となりそのままでは知識の相互運用も困難となる.そこで,本研究では新知識を体系的に定義し,既存知識への積み上げを可能とする知識基盤の構築を目指す.そして,その実現に向けて生命活動の中心となる生命の恒常性とその破綻に注目し,ホメオスタシスインバランスプロセスオントロジー(HoIP)を開発する.本オントロジーは,上位オントロジーを参照し,恒常性破綻に関する概念まで特殊化することで,生命科学横断的な体系化を一貫的に行う.次に,COVID-19について現実社会の要請に応じた新たな知識の蓄積に取り組む.COVID-19機序解明には感染症学をはじめ,免疫学,分子生物学等幅広い専門領域から感染における一連のメカニズムを説明することが不可欠である.本研究ではCOVID-19におけるウイルス作用と生体防御作用との恒常性破綻による進行過程について粒度横断的に概念を組織化する.さらに,ワクチンをはじめ既存のオントロジーとの関連知識の知識統合による重症化リスク低減を目指す.

著者

朱 成敏 武田 英明 竹崎 あかね 杉野 利久

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35回全国大会(2021)

巻号頁・発行日

pp.3H1GS3d05, 2021 (Released:2021-06-14)

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畜産産業において飼料は生産性と密接な関係があり、飼料の選択や配合に関するデータには重要な知識が蓄積されている。しかしながら、地域や関連団体によって様々な飼料情報が用いられており、それぞれ独自の基準で作成されている。そのため、関連ITシステム間のデータの連携・統合が困難である。そこで、本研究では国内外で主に用いられているウシの飼料情報を調査し、ウシ用飼料オントロジーの構築を行なった。さらに利活用に必要なサービスを開発し、畜産分野におけるデータ連携の総合的な手段としての可能性について考察する。

著者

新川 栄二 永塚 光一 村田 祐樹 小野 多美子 細田 正恵 木下 聖子 渥美 雅保

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.2Xin507, 2021 (Released:2021-06-14)

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医薬データ等の増加に伴って創薬分野における機械学習を用いた研究が盛んに行われている.特にタンパク質と薬剤のインタラクションを予測することやインタラクション部位を解析することは新薬開発において有用である.本研究では,タンパク質に付いている糖鎖に着目し,薬剤と糖タンパク質のインタラクション予測において,薬剤情報,アミノ酸配列情報,糖鎖情報の3つの組み合わせを入力とする相互アテンションニューラルネットワークを構築した.提案モデルは,入力として受け取った情報からそれぞれのエンコーダーを介して特徴ベクトルを抽出し,それらを連結したのちにインタラクションの有無の判別を行う.モデルの構造は糖鎖が糖タンパク質と薬剤の反応を仲介するプロセスを表現しており,糖鎖と薬剤のアテンションをとったのちに薬剤とアミノ酸配列のアテンションをとる.予測の過程で得られた2つのアテンションを解析することにより,インタラクションにおける糖タンパク質と薬剤の関係を糖鎖と薬剤,薬剤とアミノ酸配列という2つの側面から分析する.

著者

若杉 亮 和泉 潔 平野 正徳

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.2I3GS5b04, 2021 (Released:2021-06-14)

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電力の自由化に伴い,工場などの大口の電力需要を持つ事業者は,電力調達の際に市場価格や需給の変動など不確定要素を新たに考慮する必要が出てきた.本研究では,価格高騰時のコスト削減や需給調節などのために需要側がとりうる手段の1つであるデマンドレスポンス(DR)について,電力市場におけるその効果を分析した.具体的にはまず,標準的な工場の用途別電力消費量時系列データから,主成分分析により特性を抽出し,これを基に工場の用途別電力消費モデルを構築した.次に,この工場エージェントに加え電力供給エージェントと需要エージェントが参加する,JEPX(日本卸電力取引市場)の1日前市場を模したマルチエージェントモデルを用いて,シミュレーション実験を行った.実験では,工場のDRシナリオについてそれぞれ市場に対するスケールを変化させ,費用対効果の観点で2つの評価指標によってDRの効果を分析した.実験結果から,工場規模が大きいほど,自身のマーケットインパクトによりDR効果は大きくなることが確認できた.一方で工場やDR規模の大小によらずDR効果がばらつくことがあり,DR効果の要因が複合的である可能性が示唆された.

著者

Masanori HIRANO Kiyoshi IZUMI Hiroki SAKAJI

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.2N1IS2a03, 2021 (Released:2021-06-14)

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This paper proposes a new model to reverse engineer and predict traders' behaviors for financial market. In this model, we used an architecture based on the transformer and residual block, and a loss function based on Kullback-Leibler divergence. In addition, we established a new evaluation metric, and consequently, succeeded in constructing a model that outperforms conventional methods and has an efficient architecture. In the future, we will build a model with higher performance and versatility. Moreover, we will introduce this model to financial simulations.

著者

坂地 泰紀 ベネット ジェイスン 宮尾 祐介 和泉 潔

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.1C2OS8a03, 2018

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<p>本研究では,ロイターニュース記事からの因果関係抽出手法の開発を試みる. まず,我々は,ニュース記事に含まれる因果関係と,それを示す手がかりとなる表現の調査を行った. その後,特定の手がかりに着目し,因果関係抽出手法を試みた.</p>

著者

今井 むつみ 針生 悦子

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.18, no.1, pp.31-40, 2003-01-01 (Released:2020-09-29)

著者

澤 稜介 木林 威夫

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.1D2OS3a05, 2021 (Released:2021-06-14)

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2020年日本では自動車業界を賑わせるニュースが多数報道された。2050年のカーボンニュートラルに向けた電動化政策など自動車業界に変革を迫る内容が多数を占める。ただし、自動車産業で働いていた当事者として見た自動車産業の従事者は、変革が必要だという自覚がない人で溢れているのが現実である。自覚できない原因は、ニュースで起こる事実を正しく理解できなくなる大衆のリテラシー低下やAIによってユーザーの嗜好に沿った情報、広告を表示するソーシャルメディアによるものであると推測する。自動車産業の従事者が事業変革の必要性を自覚することを目的に、昨今の自動車産業を取り囲む世界情勢を新聞記事から調査した結果、自動車産業が崩壊することは容易に推測することができ、崩壊の事実をソーシャルメディアを通じて伝える必要がある。