著者
菊澤 佐江子
出版者
福祉社会学会
雑誌
福祉社会学研究 (ISSN:13493337)
巻号頁・発行日
vol.2007, no.4, pp.99-119, 2007-06-23 (Released:2012-09-24)
参考文献数
26

少子高齢化が進む中,介護を受ける側である高齢者と介護を担う側である若・中年者の人ロバランスの不均衡が生じている.また,産業構造の変化,低い経済成長,女性の職業意識の向上といった諸々の要因により,女性の被雇用者としての就業は増加の一途をたどっている.こうした戦後の大きな社会変化の中,女性の介護はどのように,またどのような面で,変わってきたのだろうか.本稿は,全国家族調査(NFRJsO1)を用いて,女性の介護経験とその規定要因の歴史的推移の実態についてのコーホート比較を行い,ライフコース視点から考察した.分析の結果,女性の介護経験率は,1940年代生まれの者以降顕著に高くなり,「中年期のいずれかの時点で一度は誰かの介護を行う」女性のライフコースが,この時期からより一般化していることが明らかとなった.また,女性の介護の規定要因については,どのコーホートについても,夫が長男である女性が介護を担う確率は,夫方親との同居という変数を介して,一貫して高いという結果が得られる一方,フルタイム被雇用就業が介護を担う確率を低くする傾向はもっとも最近のコーホートにのみみられることが示された.
出版者
日経BP社
雑誌
日経トップリーダー
巻号頁・発行日
no.312, pp.23-25, 2010-09

結婚式場を展開するエスクリ(東京都港区)の出発点は、岩本博社長のこの疑問だ。大学卒業後リクルートに入社、結婚情報誌「ゼクシィ」を立ち上げた。全国の式場を営業などで回って意外に感じたのは、必ずしも新郎新婦は設備の豪華さに引かれるのではないことだった。

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出版者
一般社団法人 日本鉱物科学会
雑誌
岩石鉱物科学 (ISSN:1345630X)
巻号頁・発行日
vol.45, no.1, pp.43-44, 2016 (Released:2016-03-03)

「地球温暖化シミュレーション 地質時代の炭素循環」「隕石でわかる宇宙惑星科学」
著者
片桐 恵子
出版者
日本老年社会科学会
雑誌
老年社会科学 (ISSN:03882446)
巻号頁・発行日
vol.35, no.3, pp.342-353, 2013

<p> 高齢者の社会参加率は居住地域や性別により異なる.本研究では,先行研究が少ない過去の経験に着目し,過去の社会参加活動の有無や特定時期の社会参加経験が現在の社会参加と関連しているのかを地域別に検討することを目的とした.</p><p> 練馬区と岡山市の50〜69歳の男女に二段階無作為抽出法により郵送留置き調査を2008年に実施した(回収率58.9%).</p><p> 子どものころ,学生のころ,学校後,現在の社会参加歴を検討したところ,練馬区の男性ではどの時期にも不参加な人が4分の1に上った.現在の社会参加の有無についてロジスティック回帰分析を行った結果,岡山市では学校卒業後の社会参加の有無が現在の社会参加ともっとも関連が強かった.練馬区では子どもや学生のころの社会参加や経済状況や学歴など基本的属性とも関連がみられた.退職後に社会参加経験のない人が参加をするのは困難であり,大都市の退職シニアの社会参加の阻害要因のひとつであることが推測された.</p>
著者
川崎 将平 呉 双 佐久間 淳
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.28, 2014

高次元データから統計的な予測モデルを生成する際には特徴選択が必要である。利用するデータが秘密データである場合、データの秘密性を保持しつつ特徴選択を行う必要がある。我々はプライバシを保護したカイ二乗分布による尤度比検定を提案する.さらに、これを予測モデル構築における特徴選択に応用する。
著者
宮崎 大 渡辺 澄夫
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.114, no.306, pp.213-218, 2014-11-10

LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)回帰は回帰問題の罰則項としてパラメータの要素の絶対値の総和を用いる方法であり,推定されるパラメータがスパースである場合に有効であると考えられている.LASSO回帰は様々な統計的推測の問題への応用が試みられているが,罰則項の大きさの決定方法については未だに十分には確立されていない.本論文ではLASSO回帰の罰則項の決定問題をベイズ法の事前分布の最適化問題であると考え,事後分布が正規分布で近似できてもできなくても予測損失の漸近的な不偏推定を与える情報量規準WAICを用いて最適化する方法を提案し,その有効性を実験的に検討し,次の4点を明らかにする.(1)LASSO回帰の平均予測損失をWAICで推定することができる.(2)真のパラメータがスパースであるとき,LASSO回帰は有効であり,平均予測損失を最小にするハイパーパラメータをWAICの最小化により推測することができる.(3)真のパラメータがスパースでないときLASSO回帰は有効ではなく,有効でないことをWAICの値を観測することで知ることができる.(4)LASSO回帰においては周辺尤度を最大にするハイパーパラメータはWAICを最小にするハイパーパラメータと同じではなく,また周辺尤度の最大化は平均予測損失の最小化と等価ではない.
著者
宮崎 大 渡辺 澄夫
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. MBE, MEとバイオサイバネティックス (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.114, no.514, pp.331-336, 2015-03-09

LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)回帰は,二乗損失にパラメータの要素の絶対値の総和で表される罰則項を付加する方法であり,推定されるパラメータにスパース性が見られるときに有用であると考えられている.LASSO回帰はニューラルネットワークの学習や統計的推測の問題へ適用されているが,罰則項の大きさの決定方法については不十分な点が残されていた.我々はこれまでに,ベイズ法の観点からLASSO回帰を扱うことで,罰則項の決定問題を事前分布の最適化問題であると考え,事後分布が正規分布で近似できるか否かに関わらず予測損失の漸近的な不偏推定を与える情報量規準WAICを用いて最適化する方法を提案し,その有効性を実験的に明らかにした.本論文ではこの方法をLASSO回帰による都市データ解析に適用し,次の3点を明らかにする.(1)都市データ解析において,LASSO回帰とridge回帰の両方について,WAICを用いて適切なハイパーパラメータを設定することにより,推測において不要な変数を削減することができる.(2)用いた都市データに対しては,LASSO回帰とridge回帰では最適なハイパーパラメータが異なったが,推測されたパラメータはほぼ同じであった.(3)最小二乗法により推測されたパラメータでは変数削減効果が見られず,推測されたパラメータは上記の2方法とは大きく異なるものであった.
著者
竹内 俊貴 田村 洋人 鳴海 拓志 谷川 智洋 廣瀬 通孝
出版者
一般社団法人情報処理学会
雑誌
情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
巻号頁・発行日
vol.55, no.11, pp.2441-2450, 2014-11-15

本研究では,個人の電子的な生活記録であるライフログとあらかじめ決まっているスケジュールに基づいて,未来のタスクの進捗状況を予測・提示することで,円滑なタスク進行を促す手法を提案する.複数のタスクの重複による管理の煩雑さや,人間の時間選好性によるプランニングの誤りにより,将来的なタスク状況を適切に意識できずに破綻が生じることがある.提案手法は,未来のタスク状況を逐時フィードバックすることで,作業量を修正するようにユーザに自発的に行動変化を起こさせる.自由記述形式のライフログを取得する実験から,日常行動を「睡眠,食事,生活,タスク,予定,移動,余暇」の7項目に分類することとした.ユーザは各行動に当てた時間をスマートフォンを用いて記録し,また,Webカレンダを用いてあらかじめ定まっているスケジュールを記録する.これらの情報から,簡単な単回帰モデルによる未来予測を行い,馴染みのある日記を模したインタフェースに未来のタスクの進捗状況を提示するシステムを構築した.ユーザスタディにより,予測提示が被験者の行動に影響を与えたことを確認した.また,提案システムにおいては,日記を模したインタフェースが,グラフを用いたインタフェースよりも有用であるという評価が得られた.People who are busy generally have to manage a great variety of tasks. But sometimes, they fall behind in minor tasks and gradually, even without them noticing, a huge backlog piles up, far beyond the person's capacity to complete them well and on time. We proposed a task-management system that predicts a user's future state on the basis of the user's lifelog and plans. The proposed system gives feedback about future situation of a task, and it brings behavior induction to users. In this reseach, we classifies daily activities as sleep, meal, life, task, plan, movement, and leisure. The system predicts the time which a user can spend on a task using a simple linear regression model. Then it presents the future status to the user using a diary-like interface. We implemented the system using a smartphone and estimated its usefulness with a user test. As a result, the users of our system saw their future diaries and tried to alter their current daily activities.
著者
中村仁美 荒川豊 安本慶一
出版者
一般社団法人情報処理学会
雑誌
研究報告高度交通システムとスマートコミュニティ(ITS) (ISSN:09196072)
巻号頁・発行日
vol.2014, no.1, pp.1-8, 2014-11-13

ピークシフト貢献行動の容易な学習に向けたシリアスゲームの設計を行い実装・評価した結果を報告する.本ゲームでは,電力の上限 (契約電力) が設定された集合住宅において複数の住人が家電を使用して生活している環境で,プレイヤは一人の住人の家電使用予定を変更して,集合住宅全体での契約電力を超えない (ピークシフトに貢献する) ようにする.集合住宅内の電力使用予定は各家電の使用予定を縦が消費電力,横が使用時間のブロックとして表示し,ブロックをずらすことでゲーム内の予定変更を実現する.また,家電の種類や変更時間に応じて減少する快適度を設定し,これによりゲーム内に住人が予定変更の際に感じる不快感をゲームのスコアに反映する.これらの仕組みにより,プレイヤはゲームを通してピークシフト貢献行動を学習することができる.提案したゲームを実装し,被験者実験を通して,ピークシフト貢献行動の習熟度やゲームの熱中度合いを評価した結果を報告する.
著者
松原 達哉 小林 芳郎
出版者
公益社団法人 日本心理学会
雑誌
心理学研究 (ISSN:00215236)
巻号頁・発行日
vol.37, no.6, pp.359-363, 1967-02-10 (Released:2010-07-16)
参考文献数
6
被引用文献数
1 1
著者
竹田 史章
出版者
高知工科大学
雑誌
高知工科大学紀要 (ISSN:13484842)
巻号頁・発行日
vol.8, no.1, pp.227-232, 2011

平成22年度高知工科大学教員海外研修制度の支援をいただき。マレーシアのマレーシア工科大学AI&ロボティクス研究センターに平成22年9月1日から12月1日の3ヶ月間滞在した。滞在期間中は知的認識システム、知的制御システム、DSPによるリアルタイム認識システムの共同研究ならびに講演、講義を実施した。特に、AI&ロボティクス研究センターはヨーロッパ、中東、米国などの若手研究者を受け入れる国際交流システムがあり、活発な知能システムに関する学際的な意見交換および情報提供の場ともなっていた。これらの環境での3ヶ月にわたる研究体験について以下に報告する。
著者
星野 准一 田中 彰人 濱名克季
雑誌
情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
巻号頁・発行日
vol.49, no.7, pp.2539-2548, 2008-07-15

格闘ゲームのような対戦型のアクションゲームにおいて,コンピュータが操作するキャラクタ(以下COM)の行動は変化に乏しく,プレイヤは繰り返しプレイすることによってCOMの行動パターンを憶えてしまい,ゲームに飽きてしまうという問題がある.そこで,本稿ではプレイヤを模倣学習する手法を用いて,COMの行動パターンを拡張する手法を提案する.本手法では,プレイログを記録し,対戦相手であるプレイヤの行動パターンを分析し,そのプレイヤの行動パターンの一部を模倣することでCOMの行動パターンを拡張する.本手法を用いることで,試合ごとに行動パターンを拡張し,成長していけるCOMを生成することが可能となる.