特集はありませんでした． 1996年にチューリング賞を獲得したAmir Pnueliさんの追悼表紙．

Communications of the ACM, Vol. 53, No. 1

• News: New Search Challenges and Opportunities
  Savage, Neil

検索エンジンの今後について． テキストから意味を抽出できるようになり，また，人々が何を探しているのかを理解できるようになれば，もっと効率よくWebのリソースにアクセスできるだろう—という話． これからの方向として，(1) 自然言語検索，(2) ブログ，Twitter，Facebookなどのソーシャル・メディア検索，(3) コンテキスト依存検索，(4) 時間依存情報検索などが挙げられている．

• Viewpoints: Other People's Data
  Petschulat, Stephen

企業にとって外部データをどう活用するのが最も効果的か—という話． (1) 柔軟性，(2) 品質，(3) コストの3つについて議論． また，(i) ETL (extract-transform-load)，(ii) コア・データ・ウェアハウス，(iii) データ・マート，(iv) BIツール，(v) デスクトップの5つのレイヤーについて，それぞれのレイヤーで統合したときのメリット・デメリットを議論．

外部データの記事の中にプライバシーについての議論がなかったのは意外だったけれど，内部データを公開せずに公開されている外部データを利用するだけならプライバシーについて考慮する必要はないのでしょう．

特集は「社会に浸透する新たなコンピュータ／ネットワークの世界」です．

情報処理, Vol. 51, No. 1

• 特集「社会に浸透する新たなコンピュータ／ネットワークの世界」ブログからの地域イベント情報抽出
  岡本昌之, 菊池匡晃

地名を含むブログ記事を集めてクラスタリングして話題を抽出する． 話題の代表語を抽出するのにC-Value法というのを用いている．

• 特集「社会に浸透する新たなコンピュータ／ネットワークの世界」大量の行動履歴情報を扱うプラットフォーム技術—ユーザ行動の特性に着目したログ処理技術の提案—
  市川裕介, 小林透

クライアント・ログのべき指数を利用してユーザーを分類する． ユーザーは有用と感じたサイトを集中的に利用する—という性質を利用した方法．

先月にちゃんと届いていましたが，そのときはいろいろと忙しくてチェックが後回しになっていました．

この号から表紙が新しくなりました． 「ウロボロス」をモチーフにしたとのこと．

カッコいいんですが，機械系の学会でも使えそうな感じです．

私は昨年の「Hello, world!」のほうが情報処理っぽくて好きです．

特集は「Usable AI」です．

AI magazine, Vol. 30, No. 4

• Report: The Second International Conference on Artificial General Intelligence
  Hugo de Garis and Ben Goertzel

人工汎用知能国際会議AGI 2009のレポート．

AGI 2009のレポートを読んで，「人工汎用知能についての強化学習的側面」というチュートリアルが行われていたことを知りました（動画）．

この会議，スケジュールのページでデモとポスターを除くほとんどの発表について動画とスライドが公開されています．

特集は「歴史知識学」，「最近のSAT技術の発展」，そして「人工知能分野における博士論文」です．

人工知能学会誌, Vol. 25, No. 1

• 特集「人工知能分野における博士論文」特許文献からの因果関係抽出とそれを用いた類推による仮説生成の研究
  石川大輔

医学分野などの特許文献の抄録に「（手段）ことにより（効果）」などの形式で記述された自然科学の因果関係を抽出し，手段と効果の因果関係を抽出．

• 特集「人工知能分野における博士論文」A Study on Attributional and Relational Similarity between Word Pairs on the Web
  ボッレーガラ・ダヌシカ

Web検索エンジンにおける共起ヒット件数とスニペットの内容から二つの単語の属性類似性と関係類似性を評価． 同姓同名分類，別名抽出などに応用．

• 特集「人工知能分野における博士論文」Extraction and Application of Social Networks from the World Wide Web（Webからの社会ネットワークの抽出および応用）
  金英子

Webの情報から企業間の関係など実社会における関係を抽出．

• 特集「人工知能分野における博士論文」構造同値に基づくWWW解析に関する研究
  山下長義

Webのリンク構造を解析して類似したリンク構造を持つWebページを分類．

• 特集「人工知能分野における博士論文」対話型進化論的計算による作曲支援に関する研究
  安藤大地

木構造型遺伝子とクラシック音楽の作曲手法に基づいた進化プロセスを用いたインタラクティブGAにより作曲を支援．

• 特集「人工知能分野における博士論文」進化的計算手法を用いた建築計画に関する研究
  井上誠

多目的GAで部屋の配置や形などを最適化．

• 特集「人工知能分野における博士論文」Naturalness Learning and Its Application to the Synthesis of Handwritten Characters
  Ján Dolinský

ニューラル・ネットワークを使って手書き文字の自然らしさを学習．

博士論文特集で紹介されている27件中，大分類項目の「機械学習とデータ・マイニング」に分類されていたのは最初に紹介した1件だけでした．

「Webインテリジェンス」にもマイニングの研究があるし，「ソフト・コンピューティング」に含まれているGAやニューラル・ネットワークは機械学習の研究でもあります．

機械学習の研究が広がっている——ということだと思います．

「FRINGE / フリンジ」という海外ドラマのDVDが日本でも発売されます．

まずは，Amazon.co.jpで公開されているプロモーション・ビデオ「『FRINGE / フリンジ』とは?」（4分46秒）を最後までご覧ください． お急ぎの方は4分20秒ぐらいから．

最後に，タイトルである「FRINGE / フリンジ」という語について衝撃的な説明があります．（この続きを読んでください．）

2010年1月23日(土)に，お台場の産総研で第4回ファイナンスにおける人工知能応用研究会（SIG-FIN）を行いました（プログラム）．

今回も多くの方にご参加いただき，活発に議論していただきました． ご参加いただいたみなさん，ありがとうございます．

今回の招待講演は，IBM東京基礎研究所の古関聰さんに「証券化市場透明化の為のIT基盤」と題して，サブプライム問題の原因の一つとなった金融商品の不明性を解消するための技術についてお話しいただきました．

XBRLベースのリスク管理タクソノミーなどが普及すれば，データ・マイニングのやりがいがあるデータになると思います．

この他，私の発表も含めて10件の発表がありました． 詳細につきましてはプログラムをご覧いただければ幸いです．

おまけ，産総研から東京タワーを臨む．

情報処理学会誌12月号が届きました．

特集は「クラウド・コンピューティング時代の大規模運用技術」と「研究会推薦博士論文速報」です．

情報処理, Vol. 50, No. 12

関連する記事はありませんでした．

東京おもちゃ美術館から歩いて，新宿三丁目の三代目（助）に行きました．

（助）と書いて「まるすけ」です．

最近はまっているまぜそばですが，ここのはかなり好みに合いました．

四谷の東京おもちゃ美術館に遊びに行きました．

日本グッド・トイ委員会というNPO法人が使われなくなった小学校の校舎を利用して運営している美術館です．

グッド・トイに選定されたおもちゃなど，実際に木のおもちゃに触って遊ぶことができます．

これは「おもちゃのもり」の中にある「木の砂場」．

娘が楽しく遊ぶことができ，期待していた以上に良かったです．

ただ，良かったのは混んでいなかったからかもしれません．

昨日のプライバシー保護データ・マイニング勉強会で，筑波大学の佐久間淳さんから欧州ではモビリティとデータ・マイニングとプライバシー（MODAP: Mobility, Data Mining, and Privacy）に関する研究が盛んだというお話を伺いました．

GPS付きのケータイやカーナビなどから情報が収集され，「いつ」「誰が」「どこに」いたかというプライベートな情報が漏れてしまうという問題です．

日本では，「位置ゲー」と呼ばれる位置情報を積極的に収集するサービスが流行し始めています（参考: 「位置ゲー」によるリアル・ビジネスの活性化 | 大和総研）．

山手線にも「ケータイ国盗り合戦」という位置ゲーの広告が出ていました．

このサービスのプライバシー・ポリシーには，次のように書かれています．

なお、当社では、お預かりした個人情報を年齢分布、趣味嗜好分布、利用履歴等で統計的に処理したうえで第三者に提供、または一般公開する場合がございますが、これらの情報は個人を特定できるものではございません。

つまり，集めた情報からデータ・マイニングを行ってその結果を売ることをビジネスとしています．

日本でも，MODAPに近いうちに関心が高まりそうです．

6回にわたって行われたプライバシー保護データ・マイニング（PPDM）の勉強会の最終回に参加しました．

私が担当したのは11章「プライバシー保護のためのアソシエーション・ルール隠蔽手法のサーベイ」です． （実際に発表したのは少し前です．）

この章では，主に，アソシエーション・ルール・マイニングが第三者によって行われたときに特定のルールが発見されないようにデータベースを加工する手法と，その評価方法について書かれていました．

この勉強会では，単に教科書の各章を発表してもらうだけでなく，PPDMに関連のある様々な分野の研究者の方に来ていただいてお話を伺うことができ，とてもいい勉強会でした．

船橋にある日本大学理工学部電子情報工学科の「人工知能」の授業の中で，2コマを使って「強化学習」についての授業をやらせていただきました． （写真を撮り忘れたのでGoogleマップで代用．）

前半は機械学習とデータ・マイニングの話，後半は強化学習の話をして研究事例を紹介しました．

機械学習，データ・マイニング，強化学習，どれでもいいのですこしでも面白そうだと思ってもらえればうれしいです．

ラーメン・データベースのランキングで千葉県3位のお店です．

とってもあっさりした醤油味で，スープが熱かったです．

評判が高いだけあって，こってり系が好きな私もおいしくいただきました．

名古屋から帰る前に，「山正」キヨス店でみそかつを食べました．

とんかつとすしというヘンな組み合わせのお店ですが，おいしいです．

この時期は大きな牡蠣フライもおいしいです．

清洲町は合併して清須市になりました． 清須市清洲という地名もあります．

合併する前から「キヨス店」ってカタカナ表記しているのには先見の明あり．

12月14日から16日に名古屋国際会議場で行われたPRIMA 2009の最終日に参加しました．

最終日はRoboCupの決勝が行われました． （もちろん，研究発表もありました．）

私の知り合いの人たちはRoboCupレスキューの方に参加していたので，レスキューの写真を撮れば良かったのですが，撮るのを忘れていました． すみません．

発表を聴いたり研究者の方々とお話しさせていただいて研究に対する意欲が高まり，有意義な会議でした．