教師なし学習の高度化が重要な課題となっている。文字列からの単語と品詞の同時学習(自然言語処理)の各話題について紹介する。IBPおよびガウス過程によってアプローチを行っている。2009年より同教授。AI,データベース、データマイニングの研究に従事。グラフに関するものであれば、数学的な抽象的な問題から、実用的なネットワークの問題までの幅広い研究を行っている。ApplicationsAbstract:農業は種々の複雑な現象に支配されるため、農業における意思決定は非常に難しい。基づく意思決定支援システム群がユーザーを支援する必要がある。フィールドセンサネットワーク、UAV、農業機械に組み込まれたECU、モバイル/ウェアラブル・ガジェットなどのIoT/M2M機器はこういったデータを含む農業ビッグデータを自動的に構築することができる。パーソナル/デジタルファブリケーションと呼ばれる最近のものづくり方法によって、植物形質計測のための多様なセンシング・ニーズに対応した新規デバイス開発を迅速に行うことができる。形質やゲノム等のオミクス・データも含む農業ビッグデータは,栽培方法や育種法を改善できる。Platform)を開発しているところである。Mahout)による機械学習を用いたリコメンデーションサービスや予測サービスなどの機能も提供し、高度な農業クラウドサービスを低コストに構築できる。1995年農学博士(東京大学)。フィールドインフォマティクス研究分野教授(併任)。最近は、スマート農業のためのデータ統合プラットフォーム(CLOP)及びビッグデータ・アプリケーションの開発を行っている。(九州大学病院)Title:ビッグデータ解析により包括的e-ヘルス管理システムの費用対効果が改善されたAbstract:生活習慣病の有病率は発展途上国を含めて世界中で増加している。目的は、e-ヘルス管理システムを用いて発展途上国で予防医療サービスの実証実験を行うことである。階層化ルールや介入による短期効果の評価を行うことである。我々は、センサー機器のセットをアタッシュケースに入れ、モバイルネットワークによる通信システムとデータ管理アプリを含めたe-ヘルス管理システムを開発した。バングラデシュの5つの村と5つの工場でeヘルス管理で健診を行った。各被験者の健康状態は国際診断標準に基づいて自動的に緑(健康)、黄(注意)、橙(発症)、赤(緊急)に分類された。橙と赤のグループにのみ遠隔医療を提供し、遠隔処方を必要に応じて行った。初期健診は16,741人が受診した。改善した(P<.001)。発展途上国における継続性を確保するために、我々は、最も高コストの血糖検査をできるだけ避けるために、問診、被験者プロファイル、健診結果に基づいて機械学習(ランダムフォレスト法)を用いて予測できることを提案した。この研究結果は、発展途上国における費用対効果の高いヘルスケアシステムとしてeヘルス管理システム、つまり健診と遠隔医療の組み合わせが有利であることを示している。CV:中島直樹氏(医学博士)は、九州大学病院メディカル・インフォメーションセンターのセンター長・教授(2014年より)であり、また国立情報学研究所の客員教授である。あり、同時に13年間は医療情報学の研究に従事してきた。慢性疾患に対してセンサーネットワーク技術などを用いた1次から3次予防を目指した疾病管理理論研究に注力してきた。彼はまた、2003年に始まった、九州大学病院アジア遠隔医療開発センター(TEMDEC)の設立メンバーであり、現在は副センター長(2012年から)である。TEMDECはアジア太平洋地域で最も活発な国際遠隔医療活動である。その活動の中で、彼は2012年からバングラデシュンのグラミングループと共同で費用対効果の高いセンサー健診・遠隔医療プログラムを行っている。(北海道大学)Title:統計プローブ・カー・データを利用した冬道管理のための探索的可視化分析Abstract:ソーシャルCPS(サイバー・フィジカル・システム)とはCPSの考えを都市スケールの社会基盤システムの監視・制御に拡張適用するもので、データベースに格納されたサイバーデータと対象物理世界のセンサー・ネットワークから送られてくるフィジカル・データの両方を用いて、交通、エネルギー、上水道などの都市基盤システムの分析と最適制御を目指すシステムである。この講演では札幌における冬道管理に焦点をあてる。札幌は人口が百万人以上の都市の中で、年間降雪量が世界一である。都市全体の道路状況を面的に監視するには、個人情報保護に抵触することなくプローブ・カー・データを活用することが必須である。この講演では、先ず、都市スケールの範囲にわたって、道路リンクごとに予め統計処理されたプローブ・カー・データを用いるだけでも、交通流の変化をダイバージェンスや流量ベクトル場の形で可視化することができることを示す。これらの可視化は、交通のホットスポットや主たる交通流、さらにはルート選択の動的変化に関して充分な情報を提供することができることを示す。ためのフレームワークとしてよく知られている多重連携ビュー・フレームワークを拡張して、この環境に各種分析ツールとその結果の可視化ビューを統合することにより、多重連携ビュー/分析フレームワークを提案する。新しく導入されたビューも他のビューと共に連携し、利用者はこれらの分析結果ビューの上で各クラスターやマイニングで得られた各パターンを自在に直接選択することができ、この選択に応じて、基盤データベース・ビューが制約され、その結果がすべての多重連携ビューに反映される。このようなシステム環境を用いた探索的可視化分析により、例えば、ピンポイント徐排雪が有効な道路リンクを検出することが可能になる。(国立情報学研究所)Title:ビッグデータとパーソナルデータに関わる法改正動向Abstract:ビッグデータ技術を駆使したパーソナルデータの利活用は、新しい社会やビジネスを作り出すが、同時にプライバシーに関する問題を引き起こす。データ量の増加に対して制度的な対応が十分ではない。そこで日本政府は、個人情報保護法の改正を検討しており、ここでは法改正の動向について概説する。