多様・多元的な混生社会の実現に向けて，現状のSociety 5.0像であるCyber-Physical System（CPS）に替わり，新たなコンセプトとしてサイバーと人間社会が互いに委ね合うCyber-Human System（CHS）を提案する。さらに，これを具体化したアーキテクチャとして両者の協同システム（Co-OS: Co-Operating System）を示し，基本機能であるファストループ（運用・行政）の個人行動診断と介入，スローループ（合議・政治）の集団意思診断と合意形成について技術内容と現時点の実装結果を述べる。本システムは相互扶助コミュニティやプラットフォーム協同組合に貢献するだろう。

鉄道事業者にとって，旅客の体験に基づく情報を含むSNS上の投稿はサービス品質の向上への貢献が期待される．しかし，投稿数が膨大であり，不正確な情報も含む玉石混交の状態であることから利便性が低い．本研究では，鉄道事業者の業務支援や旅客案内に有用な投稿を自動で抽出し，SNSデータの利便性を向上させることを目的する．まず，投稿に含まれる情報の詳細度，正確性，情報源の3つの要素に着目し，投稿の有用性を示す信頼度を定義する．そして，各要素について具体的な評価指標を組み合わせて信頼度を算出する手法を提案する．評価実験では，鉄道事業者にとって有用な投稿について，提案手法が高い信頼度を算出していることを確かめる．

日常生活で常にゴミの分別問題に直面している．近年，人工知能技術が飛躍的に進展した．特に深層学習は目覚ましい進歩を遂げている，様々な分野で大きな成果を上げた．画像認識において，人間以上の識別精度に達した．本研究では，物体をスマートフォンで撮影し，写真から自動的にゴミを分別する支援システムを構築する．インターネット上で公開されているゴミの画像を収集し，高速な汎用計算機により深層学習を行った．得られた深層学習モデルがクラウドサーバに応用され，Android端末からの画像を受信するとゴミ分別処理を行い，その結果を端末のアプリに返信してユーザに通知する．

現在の日本の食生活は，動物性たんぱく質や脂質が増加し，食物繊維は不足しがちとなっている．これにより，がん，心疾患，脳卒中，糖尿病等の生活習慣病が問題となっている．また，日本では食べられずに捨てられてしまう食材が多くある．食材が大量に放棄されることで，地球環境にも悪影響を及ぼしている．本研究では，共起マイニングによる冷蔵庫の余り食材の種類及び分量の一致，さらにはサービング特徴量を考慮したレシピレコメンドアルゴリズムについて提案した．そして，コンジョイント分析に用いる直交表とランダム関数を用いて実験パターンと余り食材を選定し，関連アプリとの評価実験を通じて本提案アルゴリズムの有効性を確認した．

サービス価値は非言語であるため、通常使用されるユークリッド空間アプローチ、すなわち基数を基盤とし、データセットが正規直交性を持ち、間隔尺度で評価するアプローチでは対応できない。

本研究ではパターンが非言語情報の特徴づけに活用でき、またもともとの論文の使用法とは異なるが、マハラノビスの距離が序数尺度であることに注目し、両者を組み合わせサービスのパフォーマンスの評価を可能とする方法を提案する。

さらに、サービスは時間的に価値が変化することに留意し、従来の工学では無視されてきた本能を最大限活用し、状況、優劣の判断に本能を最大活用する。

本アプローチは、これまでの知識処理から脱却し知恵の活用を目指している。

本研究の目的は、実対応時の時系列報における判断の効率化を図る方法について、災害対策本部でとりまとめたログ分析により、差分処理方法をデザインし、実際の危機対応ログへの適用可能性や有用性について検証する。

近年、野生生物によって従来より育まれた生態系が崩壊したり、病原体の拡散など危険性が社会的問題となって

いる。この対策のため野生生物の地域ごとの生態状況の把握できるよう、岐阜県ではWebGISを利用した野生生物

の生態情報システムを構築している。住民からの目撃情報を一元的に総括することにより生息域を判断し今後の

対応策を検討しようというものである。特に社会的課題となっている豚熱（CSF）対策としてその感染媒体とな

る野生イノシシを具体的対象とし、現場で対応する際に普及が進むスマートフォンやタブレット等に対応したシ

ステムを開発し検証した。このほど社会実装を実現したことを報告する。

商業ビル等の大空間における空調のフィードバック制御は時間遅れが大きく快適性や省エネ性が損なわれる問題がある．快適性と省エネ性の両方には，予測室温に基づいて制御内容を算出するフィードフォワード制御が有効である．室温予測手法には熱流体シミュレーションなどがあるが，演算負荷の大きさや測定困難なパラメータ設定の多さから，パラメータ設定が簡易かつ演算負荷が小さい機械学習による算出が注目されている．本稿では，未知パーンの空調制御時の非定常な室温変化を予測するため，入力データや学習アルゴリズムが異なる，少量パタンデータで学習済の予測モデル群から，特徴量寄与度と予測精度を考慮した指標により適切な予測モデル選択する手法を提案する．

データ利活用の進展に伴い、データ管理は益々重要になっている。従来、データ管理ではデータへのアクセスや来歴を管理するが、データ格納先は管理しない。一方、IT機器管理では、格納先は管理するが、データの中身は管理しない。この管理範囲の分断により、ツール間のデータ突合せや管理者間のやり取りが発生し、利用状況の迅速な把握が困難であった。本稿では、データ利用アプリ層とIT機器層のデータ管理を連携し、双方のデータ利用を追跡管理するデータ管理手法を提案する。また、本手法を適用したデータ利活用運用例を示し、提案手法の有用性について考察する。

近年では既存顧客との関係を重視する傾向にあり、そのためには顧客を優良顧客へと促す顧客育成手法が必要である。従来研究では、協調フィルタリングを用いたレコメンドなどにより、顧客の維持・向上を行っている。このような手法は、ECサイトなど購買行動の変化が多く、変化させることも容易である顧客が対象となっている。しかし専門店のような変化が少なく購買行動が固定的な顧客は、変化をさせることは容易ではなく、またそういった対象への研究は少ない。本研究では洋菓子専門店を例に、顧客との関係で重要な離脱に焦点を当て、購買の類似性による分析を行なった。その結果、年間・来店ごとの類似性を見ることで離脱の特徴が明らかになった。

多くの小売店では，購買データから顧客への適切なアプローチを考えている．その際顧客の行動は現在の状態のみに依存すると仮定したマルコフ過程が用いられる．しかし専門店の顧客は長期間で嗜好が変化しない多数派と，僅かに嗜好が変化する少数派の顧客が存在し，従来の手法では行動的な少数派の購買を表現できない．そこで本稿では時系列的にベイジアンネットワークを用いて全顧客の購買を表現し，ベイズ更新によって1年毎の傾向変化を考慮したシミュレーションを提案する．提案手法を洋菓子店の購買データに適用した結果，専門店では単一商品部門に注力することが一般的だが，複数部門の購入者の増加が将来の売上増加に繋がることが判明した．

プラントでは，データを用いて設備稼働状態を把握し，運用保守に役立てる動きが進んでいる。設備の名称や，データ項目，単位などが設備ごとに異なると，それらに対する分析機能や可視化画面を個別に開発する必要が生じ，迅速なサービス開発の妨げとなる。そこで，設備の名称や，データ項目，単位などを扱うデータ辞書であり，IEC 61360及びIEC 62656を基礎とする情報モデルを活用して，データ取得などの共通機能を標準モジュール化し，これらを組み合わせて，迅速に運用保守向けサービスを構築できるマイクロサービス連携技術を開発した。これにより、名称などを共通化し，マイクロサービス間の接続可能性を自動判定できる。

近年，休暇を取りつつ仕事をするワーケーションが増えつつある．ワーケーションでは仕事と休暇を両立できる提案をする必要があるが，企業の働き方によって要求されるワークスタイルやバケーションスタイルが異なるため，画一的な情報提供では対応しきれず窓口となる担当者（ワーケーションコンシェルジュ）の負担が増加してしまう．そこでワーケーションに特化したコンシェルジュシステムを作成し，宿泊施設や観光地などの情報それぞれをエージェント化することで，各エージェントが自身のもつ情報をもとに最適なワーケーションのプランを構築する．これにより要求に対して柔軟に対応し，コンシェルジュの負担の軽減を目的とする．

我々は種々の災害対策システムの情報を防災対策や災害現場で利活用するシステムの研究・開発を行っている。これまでに災害情報を統合的に扱う統一フォーマットを提案し、そのフォーマットを緊急速報表示システムに実装し有効性の検討を実施している。今回この緊急速報表示システムにおいて、統一フォーマットを中心に効率的な扱えるようにシステムを見直した。その結果、システム全体の処理の効率化および、集約した災害情報の統一フォーマットによる外部出力を実現した。

This study focuses on the heavy rain stream in July 2020 in Japan and its economic damage by using an agent-based model with the actual supply-chain relations of 1.6 million firms in Japan. We reveal that the peak of the daily loss is after the heavy rain event with two weeks delay. This belayed peak after shocks mean that the shock causes demand and supply reductions and they propagate into the supply chains. We also reveal that if an area is economically less important, it would probably be not well protected from the rain-related disaster, and vice versa. Moreover, we reveal that multiple heavy rains in a short period cause more damages on the economy because the damages remain on supply chains and interact each other.

近年，災害時に避難所で定員を超過し，避難者の受け入れを拒否する事例が発生している．このため，発災後，住民に避難所の空き状況を伝達する取り組みが行われている．今後は，避難所の混雑状況を事前に予測する必要がある．混雑状況を予測するためには，避難行動モデルが重要である．これまでは，アンケートやパーソントリップデータなどを用いた避難行動モデルがあったが，データの入手性が低いという問題があった．本研究では入手しやすいオープンデータを用いて，避難行動モデルのパラメータ推定を行った．本項では，事例として，2019年台風19号の岩手県久慈市での避難行動モデルのパラメータ推定を行い，各パラメータの係数を求めた．

新規契約や解約などにより総電力消費量が安定しない新規事業者にとっては，契約者単位の電力需要予測が重要となる．本研究では，電力需要予測に資する情報を提供する立場から，電力消費量と気温の関係を明らかにする時変係数回帰モデルを提案する．時変係数はカーネル関数による局所最小二乗法により推定し，バンド幅は交差検証法により与える．電力消費量と気温の関係は二次関数的と仮定したうえで，提案モデルを実際の電力消費データに適用した．その結果，気温が電力需要に与える影響の強弱とともにその長期的な傾向の変化を推測できる可能性が示唆され，総電力需要量を予測する上で有用な知見が得られることがわかった．

長期間の時系列データを分析するうえでは，データ期間における構造変化を考慮する必要がある．将来予測を考える本研究では，予測結果の解釈が容易である，区分線形近似による線形トレンドの推定方法を提案する．モデルに含まれる構造変化点の個数および時点と区分線形トレンドの同時推定には，赤池情報量規準を適合度として用いる．提案するモデルを実際の125商品の1年以上の売上データに適用した結果，118商品において構造変化点が1つ以上存在することがわかった．さらに，得られた最新のトレンドと商品の原価率などを組み合わせることで，マーケティング戦略を考えるうえで有用な知見が得られた．

企業データのデジタル化が浸透し、データ分析によって得られる結果が企業経営に大きな影響をもたらすようになった。企業が必要とするデータは量質ともに拡大し、その結果、継続的かつ頻繁にデータ分析手法の改良や新手法の開発が行われるようになった。この状況に対応するため、データエコシステムが提唱され、概念、システム構成、課題などが議論されている。本文では、データエコシステムの構成と、開発リソースを最大限に有効活用する開発プロセスに関する提案を行う。

組込のような低リソースな環境と、クラウドのような富豪的リソースな環境では同じ情報を表現するのに求められるデータ構造が異なるケースが通常である。
現状、ゲートウェイなどでデータ構造の変換を行いシステムの構築を行うがゲートウェイを要さないデータの構成方法を提案する。

ハウス栽培向けなどのセンサからの環境情報を活用するスマート農業向けのサービスは，日本でも安価に提供されるようになり，普及が進みつつある，しかし，サービスが提供するデータによる分析だけでは，農家のニーズを十分に満たさなかったり，複数サービスを組み合わせた分析ができないなどの課題がある．そこで，本稿では，スマート農業を実施する農家と，データサイエンティストが連携し，農家のニーズを迅速に実現するデータ分析環境を提案する．実際にトマト生産企業と協力し．データ分析・IoT用センサ充実などの課題を抽出，検討を進め，データを自動収集し，クラウド上にデータ分析環境を実現した．そこでの考察や今後の展望を述べる．

サケなど日本に代表的な海産物の不漁が伝えられ，継続的な水産業にするための新しい情報技術の活用が求められている．本稿では計画的なサケの漁獲に向けた取り組みとして，漁獲量の分析および可視化について提案する．漁場における水温と漁獲量の相関分析を行い，分析結果をUnityによって構築した仮想空間上に表示する．水温と漁獲量の関係性を明らかとすることで，漁業における計画的な漁獲のための知見を得る方法について検討を行った．

中医学は国際疾病分類にこれを含む伝統医学が新たに導入されるなど，
補完医療としての需要が高まっている．中医学では四診により心身の状
態を示す証を特定し，生薬などを用いることで治療を行う．特に，問診
は患者の自覚症状を直接把握することが出来るため患者の証を特定する
のに有効とされる．しかし，問診で用いられる問診表に示される情報か
ら同義語や言い換えを適切に判断し証を特定することは困難である．本
研究では，中医学文献に対して一般的な分散表現の獲得ややファインチ
ューニングを行うことで，文献や患者による表現の異なりを考慮した文
章の比較を行うことができる分散表現の獲得手法を検討する．

不確実な時代における経営のスピード化に対応するシステムの開発の形態として、従来のウォーターフォール開発からアジャイルへ開発の移行が注目されている。
しかしながら、プロジェクトマネジメントの観点から見た場合、プロジェクトマネージャーが開発を主導するウォーターフォール開発と、プロジェクトチームのメンバー全員が主体的に開発を進めるアジャイル開発では、そのプロジェクトマネジメントのあり方に大きな違いがある。
本論文では、実際にアジャイル開発の経験者へのインタビューを通して見えてきた、アジャイル開発に必要なプロジェクトマネジメント能力の特徴について考察する。

これまで，著者らは観光の質の向上を目的として，観光客のプロフィールに着目し，適合度を定義し，観光客のプロフィールに適合した観光地推薦システムを提案した，しかし，適合度は客観的な指標であり，単一指標では推薦の精度が低いことが課題となった．本研究では，客観的な適合度の他に，主観的な指標となる魅力度を取り入れ，両指標により観光地推薦の精度の向上を試みる．本稿では適合度及び魅力度を利用した観光地特性を抽出する手法を提案し，岩手県主要観光地における推薦すべき旅行者像の例について紹介する．

観光産業は新型コロナウイルス（COVID-19）の影響が深刻な産業の1つである．当初は不要不急の行動として観光は規制の対象となったが，観光産業にはステークホルダが多く経済波及効果が高いため，2020年7月以降にはGoToトラベルキャンペーンにより一時的に観光促進が行われた．しかしこの施策は多くの批判を集め，2021年5月現在，観光は再び規制の対象となっている．このようにコロナ禍における観光については，その是非も含めて情報が錯綜しており，観光者にとっても行動選択が難しくなっている．本研究では，OTAのデータを用いることで，こうした現状の中で人々の選択がどのように変化したのかを定量的に可視化し，その背景について考察する．

本研究は，季節や出来事で変動する観光地の特性を用いて，訪問時に最適な観光地を推薦する手法を提案する．ユーザは増加する観光情報に飽きている．新鮮さを出す要素のひとつに時宜性があるが，時宜性がある観光地を探すのは難しい．
本手法は時宜性の有無と嗜好の類似性によって実現される．時宜性をもつ情報は，直近のtwitterの投稿から取得される．嗜好の類似性はユーザが観光地の投稿を閲覧する時間によって算出される．時宜性に富み嗜好が類似した観光情報によって，ユーザの満足度の向上が見込まれる．
手法の妥当性を検証するため，既存手法との比較実験を行った．ナイブベイズを用いたテキスト分類により，観光中の発話に変化がみられた．

大災害時，多数の人々が避難所へ避難を行う．一方，新型コロナウイルスの感染拡大防止のため，3密を避ける取り組みが行われている．命の危険が迫っている危機的な状況では避難所の人数規制を行うことは難しく，なおかつ3密の中でクラスターの発生を防ぐ必要がある．そこで我々は避難所において，避難者の感染防止への意識を高めることを目的としたソーシャルディスタンス維持度を提示するシステムを開発する．具体的には，センサーやカメラを用いて避難所の温度や二酸化炭素濃度，混雑状況を計測し，また避難者のアンケート回答やメディア報道から得られるデータを客観的データとして取り入れ，状況により指標の重大度を変化させるようにする．

近年、人口減少・少子高齢化等による社会保障費の増大や、地域コミュニティにおける人間関係の希薄化が進行している。この問題に対し、筆者らは「ごみ出し」というすべての人にとっての日常的行為を切り口に、多様な人々が集う拠点（ステーション）を市民と共に展開、全市民が「自然に・楽しく・当事者として」参画・協働できる仕組みができないかを検証している。本講演ではこの活動に参画する市民に対して、個人の志向に合わせて効果的な情報をフィードバックすることによって活動を継続するよう促すことができないかを検討した結果を報告する。

2020年の「政府情報システムにおけるクラウドサービスのセキュリティ評価制度の基本的枠組みについて」に基づき、政府情報システムのためのセキュリティ評価制度(Information system Security Management and Assessment Program：ISMAP)が運用されている。2021年3月には、ISMAPクラウドサービスリストが公開されるなど、制度の本格利用が始まった。本研究は、このISMAPの現状と課題を論じるものである。

個人データ活用の仕組みとして情報銀行の取り組みが提案されている。情報銀行では、事業者が個人データに対してアクセスを行う際に個人に通知を出して同意を求めるのが一般的である。しかし、専門家でない個人が、同意の可否を的確に行うのは難しい。
そこで、本論文では法律や契約に基づく個人データの利用に対して個人による同意を自動化するシステムを構想する。本システムの構築にあたっては、著者らが提案した個人情報管理システムを活用し、OECD８原則に基づく個人情報保護を保証することを目指す。これにより、情報銀行の利便性向上を図るとともに個人データ利用の効率化が進むことが期待される。

昨今，物流量の増加により物流倉庫業務の効率化が課題である.そこで物流倉庫業務全工程のスループットが良好となるための取り扱い商品順序計画「全体最適計画」を作成する「全体最適制御機能」を開発した．この機能の特徴は個別工程の最適計画を「調停」し全体最適計画を作成することと，ロバスト性を付加した計画にすることで実作業現場で商品順序が入れ替わっても予測したスループットを維持できることである．全体最適制御機能で作成した全体最適計画を評価したところ，適切なスループットを得られた．また全体最適計画から商品順序の入れ替えが発生してもスループットへの影響が小さいことが確認された．

これまでに無線LANの利用環境を把握するために，オンライン地図上に無線LANの情報を表示するシステムの研究・開発を行ってきた．このシステムではスマートフォンなどの普及している携帯端末を用いてRSSIやSSIDなどを測定し，そのデータをオンライン地図上に表示する．今回の発表ではRSSIに加え，スループットも同時に測定し，情報表示をする機能について検討を行った．

既存の哲学は、時代に合っておらず、ほとんどの人に難し過ぎる。そこで全員のシンプルな哲学を作り直す。哲学を、事実の認識である世界観、事実の認識と変更の方法である弁証法論理学、それを支える基本概念とする。
認識と操作の論理の分かる事実が扱える対象である。従ってまず弁証法論理学を作らねばならない。
哲学を構成する弁証法論理学と世界観は、双方向一体型矛盾の入れ子の二項を構成しお互いを含み合いながら発展させていく。
1 弁証法論理学により、世界観の対象である事実は変わっていく。
2 一方、世界観は独自に価値観を作る。
3 新しい事実と価値は新しい問題を生み、新しい方法、論理が必要になり、弁証法論理を発展させていく。
4 1に戻る。
これは、弁証法論理学が主導権を持っている運動で、哲学はほぼ弁証法論理学に等しい。

本論文はユーザの忙しさと行動変容ステージを考慮した健康増進のための歩行量の改善手法を提案する．
多くの人が忙しさを理由に運動をしていない．また，運動を試みても，日常的に運動をするまでには，複数のステージがあるため，モチベーションが続かず諦める人が多い．既存の運動支援アプリはこれらを考慮していない．
本手法では，歩行量から状態空間モデルを用いて，ユーザの忙しさやステージを推定する．また，アンケートを用いて，ユーザの運動に対するモチベーションを得る．推定された結果から，ユーザの忙しい日にステージに適したメッセージを介入する．
これにより，ユーザは，モチベーションを維持し，歩行量を改善することができる．

本研究では住宅内における災害内容に応じた避難指示が出せるシステムについて研究している。住宅内における人の位置・状況によって適当な避難指示を出せるために、人の行動データを計測すると人の位置・状況を推定することについて検討している。
複数の異なる圧力センサを床に貼り付けて振動データを計測・評価する。計測したデータを用いて機械学習で人の有無・歩行距離などを推定する。

カーブフィッティングとSOMアルゴリズムに基づいたビジネスデータの可視化分析の方法を研究した。この方法では、まずデータを学習し、トレニンーグされた結果を生成する；次にSOMアルゴリズムを使用して、2回クラスタリングを実行した結果を可視化に行う。従来の手法に比べ、分析効率が向上し、可視化が容易になり、計算時間も短縮されると分かった。

学校やオフィスで感染者が発生した場合，濃厚接触者にのみ処置を行えば，影響を最小限に抑えたままクラスタの発生・拡大を防止することができる．しかし，スマートフォン上で動作するアプリケーションでは，物理的な障害や飛沫が飛ぶ方向を考慮することができないために誤検知や検知漏れを起こす可能性が高い．また，専用のハードウェアを作成する場合は対象者全員が所持する必要があるため，極力価格が低い方が望ましい．そこで本研究では，比較的安価な赤外線センサと9軸センサを搭載したIoHセンサタグによる観測値をサーバに蓄積し，必要に応じてそれらを基に人同士の接触状況を判定するような粒子フィルタを用いたシステムの開発を行う．

我々はリストバンド型センサを常時装着し、いつからいつまでどのような動きの状態であったかを示す運動状態データを取集し、生活特性として長時間エピソードを抽出する研究を進めている。長時間エピソードから具体的な行動内容を知ることはできないが、人の生活を特徴づける日常行動に相当しており、2つの期間の生活を比較することなどに活用できる。本研究では、長時間エピソードのいつどのくらいの時間行ったかによる区別を実現するため、運動状態を開始時刻と継続時間を考慮して細分化することを検討し、報告者が収集した実データを用いて評価実験を行った。