幸生(東京大学)内容・テーマの例AI技術の進展により、既存の分析技術や統計学では扱えないデータが登場するとともに、AIが主要技術ではなかった分野においても注目が集まっている。その中で、一つの企業や組織のデータではなく、異なる領域のデータやAI技術を流通・交換・連携させることで新しい価値を発見し、問題解決を行う動きが活発となってきた。異分野データ連携の重要性は認識されているものの、技術的に解決すべき問題だけでなく、法的な課題、社会の受容性、リテラシー教育など、様々な障壁が存在する。本オーガナイズドセッションでは、データ・AI技術・人間の相互作用によるデータの価値発見と交換によるイノベーションの場を「データ市場」と定義し、産官学民から多様なデータ利活用事例、データ利活用によるイノベーションを促進するためのコミュニケーション技法、データ価値化手法、認知プロセス、知識構造化、データ市場及びそのデザインに関する発表を広く募集する。データ市場及びデータ流通を阻害する社会的要因等についても議論し、これからのデータ流通社会に向けた提言も行っていく。以上に述べたデータ市場の最新の研究及びデータ流通環境整備技術をオーガナイズドセッションとしてまとめ、学会員及び全国大会参加者らに提供し、議論することを狙いとする。孝行(名古屋工業大学)内容・テーマの例AI技術の進化が著しく、人間の代わりにAIが自動実行するタスクが増えつつあるが、それらのタスクを定義し、実行を指示し、結果を評価する等、上位の意思決定をするのは人間である。情報爆発やボーダーレス化が急速に進んだことで、意思決定の際に考慮すべき要因・影響の膨大さや複雑さは、人間が思考できるレベルを超えるようになってきた。おける国際競争力を維持・確保するのが難しくなる。ウェブやソーシャルメディア等の情報技術の活用によって、これまでにない大規模な集団での合意形成や不特定多数の群衆の意思決定が可能になってきた。(デジタルゲリマンダー)に悪用される等の問題も起きている。ためのAI技術にフォーカスする。知見や連携した取り組みも重要になる。チェック等、人工知能の法律分野への応用が進みつつある。本セッションでは、最近の研究成果について人工知能学者だけではなく法学者も含めた発表を募集するとともに、今後の研究方向について議論を行う。用いた法律知識の包摂推論の実現、論理的推論を用いた判決推論支援等が考えられる。本オーガナイズドセッションでは,非言語情報をテキストベースで伝達する手段として広く活用されている顔文字や絵文字について広く意見交換を行うことを目的とする。technologies)内容・テーマの例さまざまな産業分野においてテクノロジーが業界構造に変革をもたらしているが、ヒトの生活に密着した「住」の領域を扱う不動産業界においても、テクノロジーが広く浸透しつつある。IoT、仮想現実(VR)・複合現実(MR)など、産学連携で多数の研究が進められている。一方で、不動産の購買プロセスの複雑さ、実世界の不動産の情報をどのように収集・取得するか、さらには宅地建物取引業法などによる規制など、AIの適用にあたって壁となるさまざまな問題も存在する。本オーガナイズドセッションでは、不動産分野でのAIの最新の取り組みや課題を俯瞰し、共有することによって、不動産分野のAI適用の研究・開発活動の活性化につなげることを狙う。具体的には、以下に挙げるような(しかし以下に限定されない)テーマを扱う。立地や建物の品質など、さまざまな要因によって左右される不動産の価格を適切に推定するAI。現時点で達成できている精度、不動産物件の売買双方をどのように納得させるか、ソーシャルメディア・クラウドソーシング・IoT(センサーデータ)の活用など。不動産取引において大きなコストがかかっている「接客」を自動化するAI。適切なレコメンデーションやチャットボットなど。不動産情報の品質の向上(不正な情報の検出や是正)や、個々の不動産物件特有の「魅力」のアピールにAIを適用する取り組み。不動産と密接に関連をもつ分野との連携。孝弘(九工大)内容・テーマの例コンピュータビジョン・画像処理においてAIが活用されるようになり、目覚ましい進展や新しい応用が拡がっている。本セッションでは、画像と映像に関する国内で最大級の会議であるMIRUにおける発表者を中心に、当該分野を代表する研究者に発表・講演を募る。当該研究の業績により2017年にノーベル経済学賞を受賞した。エージェントとしてモデル化および実装することにより、人々をウェルビーイングへと導くことが可能な、新しい社会的インタラクションの枠組みについて議論したい。研究者との協働により議論を深めていきたい。テーマの例としては以下が想定される。繁夫(京都大学)内容・テーマの例AIが人々の生活の中に浸透するにつれ、そのメリットのみならずリスクも危惧される。身近には、データ処理によるバイアス、職業への影響面が指摘されている。価値、民主主義などといった社会的枠組みも影響をもたらしうる。今後のAIにおいて汎用性、自律性、ネットワーク化が進むことで、様々な変化が加速し、社会や個人がその変化に追随すること事態が困難となりうる。人の能力がAIで拡張されたとしても人とAIが織りなすシステムの全体は大自然の如く複雑広大であり、個人としても人類全体としても、それを完全には理解し把握できない。した背景を踏まえれば、人々が速すぎる変化から守られつつ遍く恩恵を得られ、なおかつ持続可能な形を造り出すためのエコシステムを新たに構築することは急務である思われる。なすべきことは数多いが、例えば、AIは不具合やハッキングを避けなが高度なロバスト性をもたせる必要がある。AIと人間の対話のあり方はいかにあるべきか。技術進展にキャッチアップしたリスク管理や法制度整備をおこなうためにマルチエージェントシミュレーションなどを用いる必要も生ずるだろう。AI自身が持つべき価値観(公平性/公正性を含む)や、AIが占めるべき法的および倫理的な地位(人格)や責任についての研究も必要である。多様な懸念事項に対処するには基本的には多面的なアプローチを取らざるを得ない。さまざまな分野の専門家の声を取り入れてゆくことが有効であろう。日本のAI学会としては、東洋もしくは日本の価値観を活かしながら世界的なコラボレーションにむけて貢献できるよう、技術的な議論を深める場をつくることは有意義であり。した活動を起点として国内の関連した活動を連携させる動きに貢献したい。文俊(慶應義塾大学)内容・テーマの例60~70年代に提言された情報処理パラダイムは、人の知能を「頭の中に格納された知識やアルゴリズムにしたがって、世界の情報を処理して、新たに情報をつくりだしたり、意図を生み出して世の中に働きかける」こととしてモデル化する考え方である。情報処理の考え方にしたがうならば、知能とその主体を取り囲む世界は、情報入手と、情報もしくは行動の出力という、入出力行為で結ばれることになる。人工知能研究はこの考え方に礎を置き、発展を遂げてきた。cognitionという考え方が台頭した。これらの動向は、情報処理パラダイムが知能のモデルとして不十分であることを示唆する。それ以降、知能は身体という物理的な存在に宿っていること、したがって身体を通して世界の中に埋め込まれていること、情報は受動的に世界から与えられる(入力される)ものではないこと、知とは、身体と世界の相互作用の中から主体が能動的に見出すものであること、などが活発に議論されてきた。この考え方に立つならば、主体が埋め込まれている現実世界(各々の「現場」と言ってもよい)の個別具体性や、主体の身体性および主観性は、知能を論じる際に捨象するわけにはいかないはずである。近代科学が良しと定めてきた原則、<普遍性><客観性>を無自覚に信奉していると、研究が捉える知の姿と「生きている人」の知のあり様には、どうしても大きな乖離が生まれてしまう。哲学者の中村雄二郎氏は著書『臨床の知とは何か』でそれを切に訴えている。人の知のあり様は、多くのことがまだ謎に包まれている。暗黙知の壁が高く、深く掘り下げて探究できていない。その理由は、今もなお、近代科学の原則(特に<普遍性>や<客観性>)に則っていないと、研究として評価されない風潮が、知能の研究界にも根強いからではないだろうか。その結果として、主体が埋め込まれた状況の個別具体性、および身体性や主観性の中に生起している「現実世界の豊かな諸相」を捉え損ねることになる。本OSは、中村雄二郎氏の著書にちなんで「臨床の知」と称する。強く孕むデータを尊重し、「知の現実の豊かな諸相」を浮かび上がらせるための「視点(世界の見かた)」を発見したり、有望な「仮説」を見出す研究の場としたい。大事にする方法で記述・観察し、たとえ証例数(心理学ではNという文字で表すことが多い)が少なくても、その中に面白い「視点」や「仮説」を見出そうとする研究の投稿を促す。この問題意識を共有する知能の現場は、少なくないはずである。以下に示す、様々な現場で生じている知の姿を論じる研究を、本OSのテーマとして取り上げたい。人間の認知的なメカニズムの解明とそのモデル化は、人工知能研究の理論的な基盤をなすものである。近年、従来の理論的な認知モデルの限界も明らかとなってきた。本OSでは、認知科学的視点から「投射」(projection)を中心概念とした新たなモデルを提案し、将来的には現在の人工知能研究と融合させ、知的なシステムの構築に貢献することを目指す。ここで述べた「投射」の概念について簡潔に説明する。人は外界から情報を受け取り、それについての「表象(内部モデル)」を作り上げていると考えられる。人の感覚や知覚はこの表象に基づいている。この感覚や知覚は脳という情報処理システム内に生じるのだが、人はこれを情報の提供元の性質と見なす。ここでは内部表象の世界への投射が起きている。通常はうまく働く投射であるが、様々な歪みも生じる。見られる対象定位の不全などに見られる実在しない対象への投射、VR/ARによる臨場感、没入感などは人間の「投射」の豊かな広がりを示している。プロジェクションサイエンスの応用としてはVR、ARを用いたテレイグジスタンスによる操縦が考えられる。Ownership)」が高い対象をより良く操ることが可能と予想されるが,作業において,最も重要なのは,実際に作業を行うロボットアームをより良く操ることであり,遠隔地のロボットアームの「所有感覚」を高めることが重要である.しかしながら,時間遅れが大きくなると,ロボットアームの「保持感」が急激に低下することが明らかとなっている.本OSではこれまでのプロジェクションサイエンスの基礎的な知見を元にその応用にまで及ぶ議論を深めたい。内容:脳波信号から音声言語情報を抽出して識別する研究が始まっている。発話運動神経系に至る活動関与部位に関する多くの知見が得られ,これらの知見を受けた脳波観測から言語活動を推定する研究が活発である。EEG)信号を用いる研究も実現すると応用が広いため意欲的に進められている。する近年の研究成果を中心に紹介・討議する。識別における課題と解決方法などを討議したい。研究」が前進することを期待している。reservedSearch。