人工知能学会 第101回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)
※ 第101回研究会は人工知能学会および基盤(S)離散構造処理系プロジェクトとの共同主催です．
主査 河原吉伸
幹事 瀧川一学，石畠正和，西郷浩人，宋剛秀，田部井靖生
担当幹事 石畠正和
■ 開催日：2016年8月7日(日)，8日(月)
■ 会場：北海道大学
〒060-0814 札幌市北区北14条西9丁目
北海道大学大学院情報科学研究科
A11講義室
地図
■ 発表申込期限：2016年7月11日(月) 12:00 (=> 終了しました)
■ 原稿提出期限：2016年7月20日(水) 12:00
■ テーマ：特集「人工知能・機械学習技術の他分野への応用」および一般
■ 開催趣旨
「人工知能」や「機械学習」は今やテレビや新聞でも一般的に扱われる
言葉となり，様々な企業や団体が人工知能研究所を設立し，人工知能を
用いたサービスを展開し初めています．再びの「人工知能ブーム」によ
り，研究者に限らず，多くの人々が人工知能や機械学習に強い関心と大
きな期待を寄せています．今回の研究会では，これらの関心や期待に応
えるべく，人工知能・機械学習技術が他分野にどのように応用されてい
るか，また，他分野からどのような期待をされているかを学ぶ機会とし
て，それらの基礎理論，応用事例，他分野で期待される技術や未解決の
問題，話題提供を含め幅広い研究発表を募集します．また，これに限ら
ず，人工知能の基本問題に関する理論・技術の研究発表も歓迎します．
■ 招待講演 (五十音順)：
[講演1] 津田 宏治 氏 (東京大学)
□ 講演タイトル：人工知能技術による機能分子設計
□ 概要：核酸・タンパク質などの生体高分子や，物質・材料研究におけ
る金属・セラミック・ナノ粒子など，望みの機能を持つ分子を設計する
ことは，科学的・産業的に大きな意義を持つ．本講演では，ベイズ最適
化やモンテカルロ木探索などの人工知能技術を用いた分子設計技術を紹
介し，RNAの二次構造設計・金属界面の構造最適化・データベースから
の低熱伝導度材料発見などの適用例を述べる．
[講演2] 東中 竜一郎 氏 (NTT メディアインテリジェンス研究所)
□ 講演タイトル：雑談対話システムの評価とその問題点
□ 概要：対話システムは，ユーザとの対話を通してタスクを遂行するタ
スク指向型対話システムとコミュニケーション自身を目的とする非タス
ク指向型対話システム（雑談対話システムとも呼ぶ）に大別されるが，
前者がタスク達成率などの尺度でそのパフォーマンスを計ることができ
るのに対し，後者は主観的要素が強く，その評価は難しい．本講演では，
NTTにおける雑談対話システムやその実用化事例を紹介するとともに，
現在の評価の仕方およびその問題点について述べる．
■ 参加費:
当研究会の聴講は無料です．
研究会資料は発表の有無に関わらず1500円(学生会員無料)です．
■ 懇親会:
8月7日(日) 研究会後 (調整中です．詳細は後日連絡いたします．)
■ プログラム:
[ ８月７日（日） (13:00-17:50) ]
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セッション１ (13:00-14:15)
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順列のサイクルタイプ同値類分割に対する順列決定グラフの適用
○井上 祐馬, 湊 真一 (北海道大学)
モデル検査によるSmart Objectの近傍近接連携モデルの検証
○蓑田 玲緒奈, 湊 真一(北海道大学)
論理計算の線形代数化について
○佐藤 泰介（産業技術総合研究所人工知能研究センター）
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招待講演１ (14:25-15:25)
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雑談対話システムの評価とその問題点
東中 竜一郎 氏 (NTT メディアインテリジェンス研究所)
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セッション２ (15:35-16:50)
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商品キーワードの類似性を用いたレコメンド機能の実装
○三條 知美(株式会社ネクスト), 櫻井 彰人(慶応義塾大学)
オンライン文法圧縮による頻出パターン発見
福永 祥平, 高畠 嘉将, 井 智弘, ○坂本 比呂志(九州工業大学)
列挙木とMCMCを組み合わせた部分グラフサンプリングアルゴリズムの構築
○和佐 州洋(NII), 石畠 正和(北海道大学/NTT), 宇野 毅明(NII), 湊 真一(北海道大学)
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セッション３ (17:00-17:50)
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ZDDを用いたグラフ列挙索引化における頂点インデックスの追加
○鈴木 浩史, 湊 真一（北海道大学）
根付きラベル付き無順序木のアンカーアライメント距離
○芳野 拓也, 石坂 悠眞, 平田 耕一 (九州工業大学)
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懇親会 (18:30-)
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[ ８月８日（月） (9:30-12:00) ]
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招待講演２ (9:30-10:30)
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人工知能技術による機能分子設計
津田 宏治 氏 (東京大学)
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セッション４ (10:40-11:55)
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Protein-protein interaction extraction from literature with evaluation of cross-corpus learning
○Thi Thanh Thuy Phan (Kyoto University), Takenao Ohkawa (Kobe University),AkihitoYamamoto (Kyoto University)
表現学習と深層学習を用いたタンパク質のフォールド認識と残基接触予測
○椿 真史, 新保 仁, 松本裕治(奈良先端科学技術大学)
特徴選択に基づくA型H1N1亜型インフルエンザウイルス塩基配列の時間性および地域性の解析
○嶋村 翔, 平田 耕一 (九州工業大学)
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閉会 (11:55-12:00)
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■ 照会先：石畠正和 (北海道大学/NTT)
E-mail: sig-fpai@sanken.osaka-u.ac.jp
■ 人工知能学会の研究会資料(第一種)の扱いについて（2015年度より)
2015年4月以降に人工知能学会第一種研究会に投稿された研究会資料は，
紙冊子に掲載されると同時に，学会事務局で資料ID(※１)を付与した上で
学会文献提供サイト「AI書庫」(https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/ )上のPDF
ファイルとして閲覧可能となります．
発行日(※２)から一年間は，一本あたり(非会員 600円＋消費税，学会員 300
円＋消費税，登録会員 0円)にて販売します．一年間の保留期間(エンバーゴ)
後は無料購読できるようになりオンライン公開されます．
なおAI書庫上のデータには，標準的な識別子(番号)は付与されませんが，
一般的な検索エンジンや国立情報学研究所が提供するCiNiiなどから容易に
検索できるようになります．
(※１)研究会資料ID付与規則の変更(2015年度より)
研究会資料ID（論文ID）の付与ルールを下記のように統一しました．
資料ID: [研究会名略称]-[巻(3桁)]-[号(2桁)] 例：SIG-SWO-021-03
巻： 研究会の通算の開催回数 例：21
号： 特定の回での論文の発表順 例：3
頁： 研究会毎に以下の何れかのポリシーで付与する．
A) 各回でページナンバリングしている場合は，そのページ情報を使用
B) そうでない場合には，発表毎に「pp. 1-論文のページ分量」
(※２)紙媒体の奥付に記載された発行日