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第５１回人工知能基礎論研究会(SIG-FAI51)
テーマ ：「チャンス発見：到達と挑戦」(下記)および 一般
日時 ：２００３年1月３０日（木），３１日(金）
場所 ：筑波大学ビジネス科学研究科(東京キャンパス)
G501大講義室
http://www.gssm.otsuka.tsukuba.ac.jp/GSSMmap.html
1/30(木) 午後１時〜 *** チャンス発見(特別セッション)
13:30-14:00
(1)チャンス発見と洞察問題解決
三輪和久（名古屋大学），寺井仁（名古屋大学）
summary: 認知心理学の領域で研究されてきた洞察問題解決と
チャンス発見との関係に着目しつつ，話題提供する。
14:00-14:30
(2)外的情報の取り込みから見た洞察問題解決過程
寺井仁（名古屋大学），三輪和久（名古屋大学）
summary: 一瞬のひらめきである洞察過程を，眼球運動測定装置
を用い，外的情報の取り込みの変化過程として捉えた．
14:30-15:00
(3) 日常生活における創造性とチャンス発見
庄司裕子（川村学園女子大学）
summary: 専門的な創作活動に限らず日常的な行動においても創造的
な思考活動が観察される。日常生活における創造性を活かしてチャン
ス発見へとつなげることはできないだろうか？ 本稿ではこの可能性
について述べ、効果的な支援方法について考える。
*** 休憩 ***
15:15-16:15 (招待講演)
鎌倉稔成 (中央大学)
「統計学の視点から見たチャンス発見」
レヤーイベントの統計モデルおよびそのモデルパラメータの推測の問題を
極値分布および点過程のモデルの立場から議論を行う．洪水，大地震，
株価の大暴落等の現象は極値分布の観点から統一的に扱うことができる．
また，こうしたレヤーイベントの生起性の評価を客観的に論じるためには
統計モデルが重要であることを言及する．
*** チャンス発見(特別セッション)
16:30-17:00
(4) リスクと消費者行動
藤島大輔, 荒木孝治, 矢田勝俊（関西大学）
summary: ある企業が起こした食中毒事件を事例に、消費者行動分析
によるリスク構造の解明を試みる。
17:00-17:30
(5) KeyGraphと統計手法を用いた消費者イメージの測定手法
庭瀬聖子, 濱田紗織, 荒木孝治, （関西大学）松村真宏（東京大学）
大澤幸生（筑波大学), 矢田勝俊（関西大学）
summary: 本研究は、KeyGraphと従来の統計手法を用いて消費者イ
メージを科学的に検証する手続きを開発する。
17:30-18:00
(6)議論構造の可視化による論点の発見と理解
松村 真宏*1,2、加藤 優*3、大澤 幸生*1,4、石塚 満*3
*1 科学技術振興事業団PRESTO
*2 東京大学大学院工学系研究科
*3 東京大学大学院情報理工学系研究科
*4 筑波大学大学院ビジネス科学研究科
summary: 議論の論点をすばやく発見し理解するためには、議論構造
を可視化することが有効であることを報告する。
18:00-18:30
(7)２ちゃんねるが盛り上がるメカニズムの解明
松村 真宏*1,2、三浦麻子*3、柴内康文*4、大澤幸生*1,5
summary: ２ちゃんねるの5748スレッドを解析した結果、２ちゃん
ねるが盛り上がるメカニズムを解明したので報告する。
*** 懇親会 ***
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1/31(金)
午前 *** チャンス発見(特別セッション)
10:00-10:30
(8) コールセンター情報からの重要情報の発見
相関ルール導出、重要語特定、機械学習の効果的利用により
これまでは発見できなかった注目情報を獲得する。
summary: 嶋津恵子, 門馬敦仁, 山根洋平, 桜井哲志 (富士ゼロッ
クス(株)) 古川康一 （慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究所)
10:30-11:00
(9)実業における予兆発見 −売上に見るその効果−
臼井優樹 日東紡／筑波大学ビジネス科学研究科専攻
summary: 顧客ニーズ発見と組織合意形成のためのチャンス発見
手法を提案し、その効果を売上への貢献から評価する。
11:00-11:30
(10) ニュース番組におけるニュースキャスタの関心抽出とその応用
吉村宏樹 (筑波大学大学院 ビジネス科学研究科)
summary: 本論文では、映像データとキーグラフを利用し、人の
関心事項を抽出する手法について考察する。
11:30-12:00
(11)スポーツ競技におけるフォーメーションの数学的解析による知識発見
田口仁, 久代紀代, 高橋浩一, 小林崇, 吉村宏樹 (筑波大学)
summary: 実際のラグビーの試合を解析し、ゲームの流れを掴むための
チャンス発見を試みる
**** 昼休み ***
午後 *** 一般セッション
13:00-13:30
(12)マルコフモデルにもとづく時系列データからの知識発見ツール
Action Browser
小林健一, 湯上伸弘, 吉田由起子, 太田唯子 (富士通研究所)
summary: 購買履歴など大量の時系列データをマルコフモデルに
もとづいて可視化する知識発見支援ツールを提案する。
13:30-14:00
(13)帰納論理プログラミングにおける欠損値補完ルールの学習
岩男康平, 大原剛三, 馬場口登 (大阪大学)
summary: 本研究ではデータ中の欠損値を補完するルールを学習
することで，仮説の欠損値に対する耐性を向上させる．
14:00-14:30
(14)帰納学習のためのメタ属性を用いた属性生成手法
大西悠季生, 大原剛三, 馬場口登 (大阪大学)
summary: 学習データに対するメタ属性と属性生成構文に基づき，
帰納学習に有用な属性を生成する手法を提案する
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