著者

小方 孝

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.2H3NFC4a05, 2018 (Released:2018-07-30)

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本稿は歌舞伎における人物の多重性に関する研究を発展させるものである.以下,テキストデータから歌舞伎役者の人物情報を記述するための知識構造を確定し,人物に関する具体的情報を属性記述としてテキストデータから獲得して,物語生成システム(芸能情報システム及び統合物語生成システム)で使用可能な形式にし,その使用の可能性及び方向性について考察する.

著者

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 第25回全国大会(2011)

巻号頁・発行日

pp.3A1OS11a1, 2011 (Released:2018-07-30)

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「仕掛学」は、人の意識や行動を変えるための「仕掛け」とその「効果」を体系的に明らかにすることを目指す研究テーマである。現在のところ、心理学、アフォーダンス、カプトロジー、ナッジなど、仕掛学に関連する先行研究を収集・整理・分類することで、仕掛学の骨子となる概念を探っている段階である。本発表では、著者がこれまでに収集した仕掛けの事例および整理・分類した結果について報告する。

著者

福島 良典 大澤 幸生

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

JSAI大会論文集

巻号頁・発行日

vol.2012, pp.3E1R66, 2012

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<p>ソーシャルメディアにたまった個人ログ,集合知を活用し,その人が今まで気付いていなかったが重要だと感じるニュースの推薦を行う.従来の研究では,自分が今まで過去に見た情報に似たニュースを推薦する研究が多かった.本項では,そういった過去に見たものに似た情報ではなく,過去に見た情報のログに基づき,その人が次に興味を持ちそうな情報を予測して,推薦することを目的とする.</p>

著者

Michel Nicolas 坂田 隼人 栗田 啓大 山崎 俊彦

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.1O101, 2018 (Released:2018-07-30)

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バナー広告においてクリック率は広告効果を評価する上で非常に重要な指標である。広告主は大量の広告画像候補を経験と直感に基づいており、効果測定をする際には実際に広告配信することで行わなければならない。このプロセスは非常に時間と労力がかかる上、効果測定のための広告コストや、本来ならば高い広告効果が出るはずだった画像が担当者の判断によって配信されない機会損失が発生するなどの問題がある。そこで、私たちは広告画像からクリック率の高いものと低いものを分類する技術をCNNによって実現した。はじめに、画像や画像及び広告に関する様々なメタデータからクリック率を予測するモデルを構築した。これにより、広告業界の人間による広告効果予測の精度を大幅に上回ることを示した。また、CAMを適用することにより、広告画像のどのような領域や要素がクリック率を高めるのかを示唆するシステムを構築した。本研究により、広告画像のいち早い評価と広告画像作成においてデータに基づいた示唆を与えることに成功した。

著者

岩崎 祐貴

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32回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.4Pin114, 2018 (Released:2018-07-30)

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技術の発展に伴い表現力の高いインターネット広告が増えている中,ユーザーと広告主双方に利点のある広告のクリック率(CTR)予測が盛んに行われている.その広告に関連するあらゆる情報,例えば広告の出ているメディアやページ内の表示場所,広告を見たユーザーのデモグラフィック,広告主とその商品,クリエイティブと呼ばれる広告バナーの画像や文面等がクリックを引き起こす要因として考えられる.しかし,高速なレスポンスタイムが求められるインターネット広告では,情報量が多く処理や学習に時間を要してしまうことから,画像や文面を用いて予測性能を改善したり,知識を抽出する研究があまり進んでいない.その解決策として高次元タスクにおいて顕著な成果を上げているDeep Learningを用いて画像やテキストといった各要素をEnd-to-Endに学習させ,得られた結果から配信影響について議論する.また,従来の手法との比較実験から考察とまとめを行う.本研究の目標は,新規の広告に対してCTRを見積もること,また学習されたモデルからCTRに寄与する特徴,配信影響を発見することである.

著者

出口 幸子 白井 克彦

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.18, no.3, pp.153-160, 2003 (Released:2003-04-08)

参考文献数

16

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This paper describes the knowledge representation of the melody and rhythm in koto songs based on the structure of the domain: the scale, melisma (the melody in a syllable), and bar. We have encoded koto scores and extracted 2,3,4-note melodic patterns sequentially from the voice part of koto scores. The 2,3,4-note patterns used in the melisma are limited and the percentages of top patterns are high. The 3,4-note melodic patterns are examined at each scale degree. These patterns are more restricted than the patterns that are possible under the constraint of the scale. These typical patterns on the scale represent the knowledge of koto players. We have analyzed rhythms in two different ways. We have extracted rhythms depending on each melodic pattern, while we have extracted rhythms depending on each bar. The former are complicated and the latter are typical. This result indicates that koto players recognize melodic patterns and rhythmic patterns independently. Our analyses show the melodic patterns and rhythmic patterns that are acquired by koto players. These patterns will be applied to the description of variations of the melisma to build a score database. These patterns will also be applied to a composition and education. The melodic patterns can be extracted from other genres of Japanese traditional music, foreign old folk songs or chants by using this method.

著者

山本 慶佑 荒井 幸代

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.4D2OS18c02, 2018

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<p>実世界における多くの問題は,複数の競合する目的からなる多段階・多目的最適化問題(MOP)として定式化することができる.そのため,あらかじめ十分な解候補を提示しなければ妥協解を見つけることは困難である. そこで,本稿ではパレート最適解を網羅的に発見する手法を提案する.本研究のアプローチは,実世界の問題は報酬を獲得するまでに複数の行動の評価値を必要とするため,多目的強化学習に基づいている.本研究では,「収集車の容量」と「収集時間」の2つの目的からなる「ごみ収集問題」に適用して評価した.</p>

著者

小野 哲雄 馬 雷

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.1G1OS21a1, 2017 (Released:2018-07-30)

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「プロジェクション・サイエンス」とは,人間の認知機構を解明するためのまったく新しい方法論であるとともに,そのモデル論的理解をとおして工学的応用までも射程に収めた野心的な構想である.本稿では,特に「サードマン現象」に注目し,VRおよびエージェント技術を用いた身体投射システムを提案する.さらに,本研究をとおして「虚投射」および一人称と三人称の視点変換のメカニズムの解明が重要であることを示す.

著者

市瀬 龍太郎 山川 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 第23回全国大会(2009)

巻号頁・発行日

pp.3C41, 2009 (Released:2018-07-30)

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本論文では,ゲーム型教材のプレイログから,行動を学習する手法に関して報告する

著者

藤井 信忠 高井 剛 貝原 俊也 菅原 貴弘

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.2015, pp.2G5OS25b6, 2015

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<p>SNSの普及により,SNS上での情報伝播の速さに起因して誹謗中傷などが急激に拡散し,いわゆる炎上発生が散見される.企業活動においてもそれらは無視できず,ネガティブ情報の流布が企業イメージを毀損することにも繋がりかねない.本研究では,過去の炎上事例を分析するとともに,エージェントベースシミュレーションによりネガティブ情報拡散防止方策について検討する.</p>

著者

前田 真梨子 尾関 基行 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 第28回全国大会(2014)

巻号頁・発行日

pp.1E5OS23b4, 2014 (Released:2018-07-30)

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友人など親しい人からの「どっちがいいと思う?」という類の相談は,こちらにとってはどうでもいい内容でも無下にはできない.そんなときに代わりに相手になってくれる意思決定支援システムとして,本研究では,遅延視覚フィードバックを利用した占い型相談システムを提案する.本システムの特徴は,「誰かに相談している」という相談者の気持ちを損ねず,且つ,相談者の本当の気持ちをある程度察することができることである.

著者

諏訪 正樹

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 第29回全国大会(2015)

巻号頁・発行日

pp.2N5OS16b1, 2015 (Released:2018-07-30)

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心理学における従来のメタ認知は、思考や行動を振り返ってことばにすることにより、自分をモニタリングして制御し、より知的・理性的な思考や社会行動を学ぶメソッドであった。知の状況依存性や身体性という観点からみると、メタ認知には身体の視点が欠落している。「からだメタ認知」は、体感や知覚など、暗黙知構造の近位項をことばで表現する点で従来的メタ認知の拡張であり、ことばと身体の共創を促すメソッドである。

著者

川崎 直毅 矢入 郁子

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

巻号頁・発行日

vol.2017, pp.2E23, 2017

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<p>Supporting collaboration between the sighted and the visual impaired is important to promote social participation of the visually impaired. We made shooting game that supplied sound/tactile information instead of visual information. We investigated human's collaboration to develop agent system that supports collaboration between the visual impaired and the sighted. This paper reports increasing number of remarks through extrinsic and immanent gimmick to design better collaboration space.</p>

著者

大知 正直 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27回全国大会(2013)

巻号頁・発行日

pp.4H11, 2013 (Released:2018-07-30)

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近年,ソーシャルネットワークを利用したコミュニケーションがますます重要になってきている.企業や情報を発信したい個人にとって,いかに自分の発言の影響を最大化するかは,大きな課題のひとつである.本研究では,ソーシャルメディア上での影響を適合度関数とし,その環境下で交叉と突然> 変異を繰り返すことで進化する人工生命を作り出す手法を提案し,影響力の高いユーザが何を最適化しているのかを明らかにする,

著者

柳川 由紀子 越後 富夫 宮崎 祐太 武村 紀子 八木 康史

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.33, no.6, pp.C-I33_1-12, 2018-11-01 (Released:2018-11-01)

参考文献数

51

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Tracking precisely of abnormalities in the gastrointestinal tract is useful for preparing sample image sequences on educational training for medical diagnose on endoscopy. While the gastrointestinal wall deforms continuously in an unpredictable manner, however, abnormalities without distinctive features make it difficult to track over continuous frames. To address this problem, the proposed method employs Convolutional neural networks (CNN) for tracking lesion area. Conventionally, CNN for tracking requires a large amount of sample data for preliminary learning. The state-of-arts tracking methods using CNN are premised on preliminary learning on data similar to target images given a large number of correct answer labels. On the other hand, the proposed method are not required preliminary learning using similar data. The image components in the marked region at the starting frame is similar to components at the only same position, but different between them depending on the degree of overlapped area. Furthermore, in the successive frame, the components in the previous region is similar to them in the identified area. Therefore, similarity can be learned in the previous frame, called it as an intra-frame training. This paper describes the method for tracking an abnormal region by using CNN based on training overlap rates between the abnormal region and local scanning one with the same size on the starting intra-frame. Furthermore, network parameters are transformed from training the similar regions on the continuous frame additionally. We demonstrate the efficiency of the proposed approach using eight common types of gastrointestinal abnormality.

著者

冨永 登夢 土方 嘉徳 西田 正吾

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.3M44in, 2014

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<p>Twitterはマイクロブログサービスとして世界中の人々に利用されるため,非常に大規模なデータを持つ.これを対象とした研究は多く,ユーザプロフィールや投稿テキスト,ユーザ間のリンクなどが主な素性とされてきた.しかし,アイコン画像に注目した研究はこれまでに存在しない.そこで本研究は,アイコン画像がユーザの内面的特徴を示唆するという仮説のもと,アイコン画像を分類しそれぞれのユーザの使用傾向を調査した.</p>

著者

廣安 知之 澤田 淳二 日和 悟

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.4B2OS23b4, 2017 (Released:2018-07-30)

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我々の研究室では,研究室が活性している状態を定義し,その状態へのアプローチを検討している.その際に,状態への直接行動を指示するのではなく,学生が自発的に行動できるように「仕掛け」を行うとともに,それを補助するシステム構築を行っている.本発表では,コンパッションを強調(関係の再価値化)して行動を促すことを目的としたthanksシステムを構築した.その結果得られた研究室への効果を報告する

著者

郷古 学 金 天海

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.32, no.5, pp.E-H31_1-8, 2017-09-01 (Released:2017-09-01)

参考文献数

26

被引用文献数

1

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Keeping a living and working spaces tidy is very important for healthy daily life. The efficiency in working rises when the office is tidy. We developed a system that tidies up through the cooperation between a robot and a human. In this study, we investigated the influence of a robot’s behavior on the motivation of tidying up. For completing this system, it is necessary to investigate the effective behaviors that encourages a human. To validate what behavior effectively encourage human to tidy up, we conducted a preliminary experiment with 13 male and 5 female participants, aged 20-23. We found the statistically significant difference between the cases where the robot took actions or not.

著者

榊 剛史 鳥海 不二夫

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

巻号頁・発行日

vol.2018, pp.2C201, 2018

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<p>フェイクニュースや炎上,エコチェンバー現象など,近年は個人による情報発信における負の側面が注目されている.我々は,それらの現象を引き起こす原因の一つとして,ソーシャルポルノという仮説を提案する.ソーシャルポルノとは,「特定のコミュニティに属するユーザが、脊髄反射的に拡散・共有してしまいたくなる情報」を意味する. 本論文では,ソーシャルポルノの観測を行う前段階として,ユーザ反応時間という尺度を定義し,いくつかのツイートについて,ユーザ反応時間分布の違いを考察した.結果として,特定のコミュニティのユーザが拡散する投稿とランダム抽出した投稿には,ユーザ反応時間の分布に違いが生じる可能性が示唆された.</p>

著者

鳥海 不二夫 西岡 寛兼 梅岡 利光 石井 健一郎

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.27, no.3, pp.143-150, 2012 (Released:2012-03-27)

参考文献数

14

被引用文献数

1 2

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The financial markets are fluctuating consistently. Therefore, it is difficult to analyze the financial market based on the same theory, without depending on the state of the market. So we use the concept ofmarket condition change. To estimate the points when the market change occurred in a real market is effective for market analysis. Thus, in this paper, we propose a method to detect the changes in market conditions. In the proposed method, we focuse on the stock board instead of the price data. From the stock board data, we classify short time series data to clusters by using k-means clustering method. Then, we generate Hidden Markov Model(HMM) from the transition probability of each clusters. By using the likelihood of HMM, we analyze the similarities of each time series data. We performed an experiment to evaluate the effectiveness of the method by discriminant analysis of time series data which created from opening session and continuous session. As a result, two time series data are discriminated with high accuracy. Finally, we compared the discriminate performance of proposed method with another discriminant analysis methods. We used three types of time series data of stock board and price data, before the Lehman's fall financial crisis. From the result, the proposed method shows the best performance in discriminating each financial data.