No. 1 (p.1-)   No. 2 (p.58-)   No. 3 (p.86-)    No. 4 (p.245-)   No. 5 (p.282-)   No. 6 (p.374-)

人工知能学会誌から，いくつか記事を選んで掲載しています． 解像度が若干低く画面上では読みにくい場合がありますが，その場合は印刷してご覧ください． ここに掲載されている内容の引用や転載の際には出典・参照を必ず明記してください．また，内容を改変しての引用はお断りいたします． vol.18 no.2 掲載『鉄腕アトム』（専門レベル：易） 手塚治虫のこの作品で描かれていた人工知能の将来像について議論します． vol.16 no.3 掲載『エンターテイメントとAI』（専門レベル：中） 将棋の対戦ゲームソフトやペットロボットで利用されているAI技術についての説明です． vol.16 no.1掲載 ：『考証：2001年宇宙の旅』１〜6（専門レベル：易） Arthur C. Clarkeの小説をStanley Kubrickが映画化した「2001年宇宙の旅」に登場する人工知能HAL2000について人工知能

自然言語処理学研究室 (松本裕治研究室) では† 計算機による自然言語の自動解析・理解にむけて，言語構造の解明と定式化の研究を行っています．あわせて自然言語処理技術の応用についても研究しています． 主な研究内容

自然言語で書かれた文を、形態素（言語で意味を持つ最小単位）に分割する技術です。この際、辞書 (「品詞」などの情報つきの単語リスト)中の情報を参照することで、「品詞」、「活用形」、「読み」等の情報を得ることが可能です。

マッシュアップ 【英】 mashup マッシュアップとは、IT用語としては、複数の異なる提供元の技術やコンテンツを複合させて新しいサービスを形作ることである。複数のAPIを組み合わせて形成された、あたかもひとつのWebサービスであるかのような機能が、マッシュアップと呼ばれている。 「マッシュアップ」（MashUp）とは「混ぜ合わせる」というほどの意味である。もともとは音楽関係の業界でよく用いられてきた。まったく何もない状態から創造するのではないが、すでに在るものを用いて再び新しいものを創生する、というニュアンスがある。リミックス曲などがマッシュアップに相当する。 Web技術におけるマッシュアップは、「Web 2.0」の潮流とともに非常に盛んになった。その背景としては、Amazon.com、Google、Flickr、YouTubeといった、いわゆるWeb 2.0企業が、自社のWebサービス

情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現 科学研究補助金「特定領域研究（Ｂ）」　領域代表者　元田　浩（大阪大学・産業科学研究所・教授） 研究期間　平成13年度～16年度 情報洪水時代の救世主：アクティブマイニング 収集・発掘・洗練の統合による知の上昇スパイラル実現 ｢お知らせ｣はここをクリック 通信技術を含む計算機ハードウェアの急速な進歩により，大量情報が各種ネットワークを流通する時代に突入した．この状況は，情報洪水にたとえることができ， １）膨大な情報空間のどこを見ればよいのかが分からない， ２）見る場所が同定できても，その中から目的にあった価値ある知識を簡単に取り出せない， ３）状況変化に即応できず，頻繁な知識の更新に対応できない， などの大きな問題がクローズアップされている．実際，情報収集・データ解析・目的設定変更のサイクルが高速回転し，個人も組織も情報洪水の中で疲弊している．

「データサイエンス研究センター」は、文部科学省平成26年度～30年度「私立大学戦略的研究基盤形成支援事業」に採択されました。 「プロセスイノベーター育成プログラムの開発」は、 文部科学省平成20年度「産学連携による実践型人材育成事業」に採択されました。 DMラボでは、データマイニングにおける先進的な研究拠点として、基礎技術開発、アプリケーション、プロセス開発および実践を行っています。その成果として開発されたアプリケーションは、さまざまな業界の企業で広く採用され、優れた成果をあげています。 2009年度からは、これまでの豊富な研究実績を生かし、さらにデータマイニングの応用範囲を広げた「データマイニングのビジネス応用のための実践科学アプローチ」に取り組み、データマイニングのマーケティング応用の領域における「世界トップレベルの研究拠点形成」の実現をめざしています。

このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年10月時点の調査。

やれダウンサイジングだ、それイントラネットだと、IT業界は特に「キーワード」で煽るのを好む傾向がある。ソフトウェアやネットワークといった無形物を扱う都合上、新たな市場を作り出したり自社の技術の優位性をアピールするためには、耳に心地よいキーワードを使うのが効果的なのだろう。そのIT業界でここ最近特によく使われるキーワードに、"CRM(Customer Relationship Management)"、"データマイニング"といったものがある。簡単に言ってしまえば、蓄積されたデータを元に様々な分析を行い(データマイニング)、顧客満足度を向上してよりよい顧客との関係(Customer Relationship)を築こう、ということだ。コストダウンのためだけでなくより戦略的に情報システムを活用しようという意味では、かつてのSIS(戦略的情報システム)をキーワード的に言い換えただけという気もするが、

新しく取り上げるほどの社会的な話題はない。歴史的な話題にしてもいいのだが、趣向を変えてオントロジーの話を書く。とはいえ、この話題を書くのはためらうものがある。自分がこの分野にすでにロートルなので、たいした情報が提供できるわけではないからだ。が、どうせ私的なブログなのでメモがてらに書いてみよう。社会問題の話題を期待している読者がいたら、申し訳ない。一回休みである。 W3Cに祀り上げらたティム・バーナーズ・リー（Timothy John Berners-Lee）だが、最近RDFを深化させた形でセマンティックWebを提唱している。ようは、RDF(Resource Description Framework )の上にオントロジーを載っけるのだ。ほぉ、そう来たかという感じもした。 はてなさえブログブームに推されてRSSを付加するようになったので、RSSについては一般認知度が上がった。とはいえ、RSS

セマンティック・ウェブの背景から、RDFのデータモデル、RDFスキーマ、OWL、さらにRDFをつかったクエリや推論までを取り上げて解説します。 An Introduction to RDF/OWL is one of the first Semantic Web books published in Japan. It covers from Semantic Web background to RDF basics to complex RDF/XML syntax, as well as complete OWL explanation. The book also has hands on tutorial section to develop RDF schemas and OWL ontologies. In addition, the final section overvie

1.はじめに 2.基本 3.海外の動き 4.国立国会図書館の取り組み 5.課題と将来 本記事は日本データベース協会発行『データベースNo.21』(2002)より転載したものです。 消えゆくウェブを救え！ ～動き出すウェブ・アーカイビング～ 国立国会図書館総務部企画課電子図書館推進室 廣瀬　信己 1. はじめに "Not Found" ――言わずと知れたエラーメッセージである。ある調査(1)によると、ウェブページの約半数はおよそ二年でアクセスできなくなってしまうという。なぜインターネット上の情報資源はこのように脆く、儚いのだろうか。 紙媒体の資料であれば、図書館や文書館に代表されるように、情報資源の保存を図る社会的システムが存在する。また、紙という物理的媒体に固定されていることから、数十年、数百年後に、埋もれていた文献が発見されることも少なくない。一方、インターネットに象徴されるデジタル情報

直感的な階層管理が行えるアウトラインプロセッサ。文章そのものを階層的に表示することで、構造をわかりやすく表現している点が特徴。見出しの順序の入れ替え、階層の変更といった編集作業を自然な感覚で行える。「NSアウトライナー」は、MDI形式のテキストエディタをベースに、文書を項目に分けて階層的に管理する機能を持たせたアウトラインプロセッサ。見出しツリーなどはなく、編集画面内でテキストそのものをインデント表示する。項目にはテキストだけでなく、画像やサウンドファイル、さらにワープロソフトで作成した表やグラフなども貼り付けられる。下位レベル（子レベル）の項目を折り畳んで非表示にすることもできるので、簡易プレゼンテーションのような使い方も可能だ。 前後関係の入れ替えや階層の変更といった階層に関する操作は、メニューコマンド/ツールバー/キーボードショートカットのいずれからでも行える。新規に項目を作成する場

専門用語自動抽出システム 1. はじめに 自動用語抽出は専門分野のコーパスから専門用語を自動的に抽出する技術として 位置付けられます。従来、専門用語の抽出は専門家の人手によらねばならず、大変 に人手と時間がかかるため up-to-date な用語辞書が作れないという問題がありました。そこで東京大学情報基盤センター中川裕志教授と横浜国立大学環境情報研究院森辰則研究室は、共同で、与えられた特定分野のコーパスのみの情報から専門用語を特定、抽出するシステムを開発してきました。 本システムは、その成果をプログラムとして広く公開するものです。 2. 原理 専門用語の多くは複合語、とりわけ複合名詞である場合が大半を占めています。よって、本システムでは名詞(単名詞と複合名詞)を対象として専門用語抽出を行います。 まず対象となるコーパスから専門用語の候補となる語を抽出します。候補語は、名詞句が

はじめに 　テキストデータから、専門用語を取り出すためのPerlモジュール"TermExtract"を解 説します。 日本語の文章中から単語を切り出す定番のソフトとして、「茶筅」や「案山子」があ りますが、そのまま専門用語の抽出に使うには次の２つの問題があります。 ひとつは、複合語に対応していないことです。専門用語の多くは単語を組み合わせて、 複雑な概念を表すことが多くなります。特に「茶筅」の場合は単語を品詞単位で細かく 分割するため、そのまま使うには難があります。 もうひとつは、どの用語が重要であるか判断する仕組みを持たないことです。 その問題点を解決したソフトに東京大学・中川裕志教授、横浜国立大学・ 森辰則助教授が作成した「専門用語自動抽出システム」があります。 それは、１）「茶筅」の形態素解析結果を複合語に組み立て、２）その複合語（単語の場 合もある）を重要度の高い順に返すものです。

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