3月9日(火)
企業活動に役立つ数理科学——サービス化に向けて
3月9日(火) 9:30-12:00 第4イベント会場
- 9:35-10:05 数理科学によるビジネス最適化—IBMにおけるBAOサービスを例として—
岡野裕之（IBMビジネス・コンサルティング・サービス）- 10:05-10:35 コンピュータ科学の新しい使われ方
西川徹（Preferred Infrastructure）- 10:35=11:05 企業の意思決定プロセスにおける数理系人材の活用方法
川本薫（大阪ガス）- 11:05-11:35 潜在するビジネス的価値を掘り起こす——解析の数理から戦略の数理へ
山西健司（東京大学）情報爆発時代における情報の信頼性とデータ品質
3月9日(火) 15:30-17:30 第6イベント会場
- 基調講演 Information Relevance and Data Overload in the Web
Richardo Baeza-Yates (Yahoo! Research)- パネル討論
- 田中克己（京都大学 教授）
- 画像・映像情報の信憑性
和田俊和（和歌山大学 教授）- Web2.0情報の品質と信憑性
稲垣陽一（きざしカンパニー 代表取締役専務）- 検索情報の信頼性
Richardo Baeza-Yates (Yahoo! Research)3月10日(水)
人工知能研究の新展開—日本発世界へ—
3月10日(水) 15:30-17:30 第3イベント会場
- パネル討論 人工知能研究の新展開—日本発世界へ—
- 堀浩一（人工知能学会 会長）
- 中島秀之（公立はこだて未来大学 学長）
- 山口高平（慶應義塾大学 教授）
- 松原仁（公立はこだて未来大学 教授）
- 諏訪正樹（慶應義塾大学 教授）
- 松尾豊（東京大学 准教授）
3月11日(木)
情報処理グランド・チャレンジ
3月11日(木) 9:30-12:00 第2イベント会場
- パネル討論 情報処理グランド・チャレンジ
- 所真理雄（ソニー・コンピュータ・サイエンス研究所 社長）
- 宇川彰（筑波大学 教授）
- 北野宏明（ソニー・コンピュータ・サイエンス研究所 所長）
- 喜連川優（東京大学 教授）
- 坂村健（東京大学 教授）
JST さきがけセッション
3月11日(木) 9:30-17:00 第3イベント会場
- 9:30-9:45 学習進化機能に基づくスパイラル・ケア・サポート・システム
高玉圭樹（慶應義塾大学）- 10:00-10:15 疑似コード変換と統計解析による文書画像からの知識抽出
寺沢憲吾（公立はこだて未来大学）- 10:15-10:30 金融市場における相転移の時空間構造の自動抽出と予測
高田輝子（大阪市立大学）- 11:15-11:30 実社会情報ネットワークからのプライバシー保護データ・マイニング
佐久間淳（筑波大学）- 11:30-11:45 圧縮データ索引に基づく巨大文書集合からの関連性マイニング
坂本比呂志（九州工業大学）- 15:00-15:15 大規模並列化によるハイ・パフォーマンス人工知能技術
岸本章宏（東京工業大学）- 15:15-15:30 ネットワーク理論と機械学習を用いたウェブ情報の構造化・知識化
松尾豊（東京大学）- 16:00-17:00 パネル討論 さきがけとは
- 石田亨（京都大学 教授）
- 中島秀之（公立はこだて未来大学 学長）
- 竹林洋一（静岡大学 教授）
- 樋口知之（統計数理研究所 副所長）
- 安田雪（関西大学 教授）
この他にも，次のようなセッションが面白そうです．
イベントが盛りだくさんで，一般セッションに行く暇はなさそうです．]]>
特集は「e-サイエンスを実現するグリッド技術」です．
情報処理, Vol. 51, No. 2
- トピックス 情報処理学会の新たな50年に向けて——創立50周年記念（第72回）全国大会のご案内——
3月9日(火)-11日(木)に東京大学本郷キャンパスで行われる全国大会のイベントを紹介．面白そうなものを別の記事で紹介します．
また，新しい論文誌「デジタル・プラクティス」の創刊号がついてきました．
IT実践分野の新しい論文誌ということで，レイアウトや査読プロセスなどに新しい試みが見られます．
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丸の内ブリック・スクエアにある「一風堂 Marunouchi」に行きました．
丸の内・大手町エリアは金融系の企業が多いので，証券市場に合わせて11:00すぎから混雑が始まります． さらに，この日は「ありがとう！25周年キャンペーン」（替え玉25円）をやっていて，とても混んでいました．
Marunouchi限定の「チーズ入り」を食べました．
「チーズ」がおいしかったというよりは，全体的においしかったです． 赤丸が「かさね味」に替わってから一風堂に行く機会が減っていましたが，また行きたくなりました．
ただ，チーズ入りにすると200円増しで1,050円と高くなってしまうのが悩ましい．
昨年の9月に交換したSSDが壊れてしまいました．
久しぶりにMac OS Xがフリーズし，起動できなくなってしまいました． セーフ・モードで起動するとカーネル・パニック． 取り外して他のMacやWindowsにUSB接続すると，認識するけどマウントできません．
復旧に手間取るわけにもいかず，再発しても困るので，新しいHDDを買って交換しました．
前回とは違い，Time Machineで一発復旧．
Time Machineはスゴい．エラい．
]]>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．
]]>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．
]]>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．
]]>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．
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「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．）
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フリンジとは，
現時点では科学と認められていない"もうひとつの科学"
例えば，サイコキネシス，
テレポーテーション，
人工知能，予知などである．
ひどい．
人工知能の研究に携わっている者として，ひとこと言っておかなければなりません．
「人工知能は科学だ」と．
人工知能の父と呼ばれているジョン・マッカーシーさんは人工知能をこう定義しました．
the science and engineering of making intelligent machines.
同じく人工知能の父と呼ばれているマービン・ミンスキーさんもこう言っています．
Artificial intelligence is the science of making machines do things that would require intelligence if done by men.
いったい誰に認められればいいのでしょうか．
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．
]]>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．
]]>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．
]]>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．
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