⾃然⾔語処理が拓く医療AIの未来
荒牧英治
奈良先端科学技術⼤学院⼤学ソーシャル・コンピューティング研究室

情報（自然言語処理）

略歴• 兵庫県立長田高等学校• 京都大学総合人間学部• 京都大学情報学研究科• 東大大学情報理工学研究科• 2006 東大大学医学部附属病院• 2008 東大大学知の構造化センター• 2013 京都大学デザイン学ユニット

医療（医療言語処理）

最近は，医療から情報へ転向する学生もソーシャルコンピューティング研究室• 2015 NAIST
医師，薬剤師，製薬社員（社会人学生）さらには，心理学や，生物学出身の学生も|医療画像ラボ| >>> |医療言語処理ラボ|

本⽇の前半は⾔語処理とは何かを紹介
後半は事例の紹介

2

画像AIとテキストAIの対比• 画像アノテーション▶深層学習

医師の診断（緑）と自動検出（紫）した早期胃がんの領域
IEEE Engineering in Medicine and Biology Society 2018より• テキストアノテーション▶深層学習
正解データ 胃噴門部に2型腫瘤を認め、生検結果は腺癌でコンピュータの検出 胃噴門部に腫瘤を認め、生検結果は低分化腺癌で3

富士ゼロックス共同研究

4

Ujiie, Yada, Wakamiya, Aramaki: Identiﬁcation of Adverse Drug Event-Related Articles, JMIR Medical Informatics (Impact factor=2.6), 2020, in press.

大量の文書から副作用情報を抽出
PDF2TXT

万病辞書

病名抽出・正規化

基本技術

富士ゼロックス共同研究

副作用が含まれる文書

百薬辞書

医薬品抽出・正規化

副作用コーパス採択判定（文単位）

応⽤事例

そうでない文書5

Ujiie, Yada, Wakamiya, Aramaki: Identification of Adverse Drug Event-Related Articles, JMIR Medical Informatics (Impact factor=2.6), 2020, in press.

本日の内容• はじめに• 基本技術紹介• 3つの基本技術• 応用タスクへの接続• 応用事例紹介• Twitter• COVID-19• スマートフォン• おわりに• 展望• オンラインジャーナルクラブ

6

医療言語処理の3つの基本処理（１）固有表現（病名）認識• 入力：文書• 出力：病名・症状（２）事実性判定• 入力：病名・症状• 出力：患者に実際にある？ ない？

（３）表記ゆれ吸収• 入力：病名・症状• 出力：標準病名・病名コード

副作用判定・類似症例検索

肺腺癌(+)
全身倦怠感(+)
食思不振(+)
脱水状態(+)
薬剤性肝障害(+)

標準病名：食欲不振
ICD10: R630
MedDRA：食欲不振
HPO 名：食思不振

7

（１）固有表現（病名）認識＋ （２）事実性判定
単語境界＋事実性をラベルとして，⽂字（サブワード）単位で最適なラベル系列を出⼒

1⽉頃から<c>倦怠感</c>出現、<c>⾷思不振</c>は消失、IOB形式に変換，⽂字単位の分類問題に変換

1

⽉ 頃 から 倦 怠感 出 現 、 ⾷ 思 不 振 は 消 失、OO

OIOOO

B

病名の外（Outside）

I

O

O

O

B

IIIO

O

O

病名の内（Internal of 病名）
病名開始（Begin of 病名）
事実性（ポジ・ネガ）をラベルに組み合わせる

1

⽉ 頃 から 倦 怠感 出 現 、 ⾷ 思 不 振 は 消 失、

O

O

O

I+O

O

O

B+I+

O

O

O

B-

I-

I-

I-

O

O

O

8

（３）表記ゆれ吸収
1

⽉ 頃 から 倦 怠感 出 現 、 ⾷ 思 不 振 は 消 失、

O

O

O

I+O

O

O

B+I+O

O

O

B-I-

I-

I-

易疲労感
疲労感
無気⼒無⼒感
精神的疲労体⼒低下倦怠慢性疲労
気虚衰弱感

⾷欲不振
⾷欲低下
⾷欲不良
⾷欲障害
⾷欲減退
⾷思不良
⾷欲抑制
⾷欲なし
⾷欲がない
⾷思不振感など1133件など388件

OOO

病名-標準病名の変換関係を学習

ツールの公開
Pythonのパッケージとして開発（https://github.com/sociocom/DNorm-J）• 必須パッケージ• Python >= 3.6.1• MeCab >= 0.996.5

病名抽出器

本ツール

• 機能
• 病名の自動正規化• 略語展開（略語辞典16000との完全一致）• 病名抽出ツールとの統合

氏家翔吾，矢田竣太郎，若宮翔子，荒牧英治：日本語病名正規化システムの開発，第40回医療情報学連合大会, 2020 (発表予定)
院生 氏家翔吾氏のスライドより抜粋，一部改変

10

大量の文書から副作用情報を抽出（再掲）PDF2TXT

富士ゼロックス共同研究

副作用が含まれる文書

万病辞書

病名抽出・正規化

百薬辞書

医薬品抽出・正規化

副作用コーパス採択判定（文単位）

応⽤事例

そうでない文書

Ujiie, Yada, Wakamiya, Aramaki: Identification of Adverse Drug Event-Related Articles, JMIR Medical Informatics (Impact factor=2.6), 2020, in press.

11副作用の有無の判定

有害事象に関する表現はこの文のみ
このような文ばかりを集めたコーパスを構築

12副作用有の表現パターン
ニボルマブ投与による肝障害を疑い<薬品> ＊<症状> の副作用みられる<薬品> が<症状> の原因<薬品> が開始されたが<症状> が出現<薬品> したが<症状> を発症した<薬品> で<症状> あり<薬品> で<症状> が広がる
<薬品> で<症状> の症状が出現<薬品> で<症状> を起こした<薬品> で<症状> 認めた<薬品> としたが<症状> が出現した<薬品> にて<症状> が出現<薬品> にて<症状> をおこす
<薬品> にて<症状> 出現<薬品> になってから<症状> が出現<薬品> による<症状> を疑い<症状> あり<薬品> を中止<症状> がみられ<薬品> をoff<症状> が疑われ<薬品> の影響<症状> が強く<薬品> は中止<症状> が見られ<薬品> の可能性も<症状> が見られ<薬品> を中止<症状> が見られ<薬品> 終了<症状> が減少してくれば<薬品> の副作用<症状> が考えられたため<薬品> 投与をoff<症状> が出現<薬品> 減量<症状> が出現し<薬品> を中止<症状> が出現し原因として<薬品> を疑う<症状> が続いていたので<薬品> を中止<症状> する可能性がある<薬品> を中止<症状> であったため<薬品> 中止

篠原（⼭⽥）恵美⼦+: 構⽂パターンに基づく薬剤副作⽤情報の⾃動抽出と評価, JCMI, 2011

13

文類似度
• 目的は異なるが技術としては似ている• 文類似度＝ ２文の類似度を測定Semantic Textual Similarity• 広範な応用可能性• カルテのコピーペースト検知• 冗長な文（前回受診時と近い文）を削除して自動サマリ生成• タスク設定• 入力：２文• 出力：類似度（２値，５値など）

2つの文の類似度を測る（2つの文のベクトル表現を並べて分類器にかける）
ModelDataset

PearsonCorrelation

BERT

n2c2 (Clinical)

0.692

SemEval (General)

0.843

n2c2 (Clinical)

0.832

SemEval (General)

0.779

Clinical BERT

Faith Mutinda, Sumaila Nigo, Daisaku Shibata, Shoko Wakamiya, Eiji Aramaki: NAIST: Three approaches for Clinical
Semantic Similarity, 2019 n2c2/OHNLP Shared Task and Workshop (US, Washington, D.C.), 2019 (2019/11/15).

15

BERT：事前学習• 30-50億単語規模のコーパス（Wikipediaの全記事など）を使って，周囲の文脈から欠けた単語を当てる問題を解く– 穴埋めはランダムに行えばよい
ので，生データをラベル付けせずに使える• この過程で，言語の一般的特性がモデル化される– 文法/構文– 単語の意味– 論理……

• 解きたいタスク（文類似度・文書分類・質問応答…）を学習する前に実施（事前学習）
しておくと飛躍的に性能向上

Masked language model(⽳埋め⾔語モデル)
本研究室は，新しい情報学の先端研究を推進することを目的とし，2015年9月に設置されました．当■■■では，ソーシャル・コンピューティング，Web工学，人工知能，機械学習，自然言語処理といった情報技術を用いて，医療，社会分析など■■■分野に社会実装を行っています．これまでの本研究室の活動についてご■■がある方は，研究室年報をご覧ください．

■を埋める
本研究室は，新しい情報学の先端研究を推進することを目的とし，2015年9月に設置されました．当
研究室では，ソーシャル・コンピューティング，Web工学，人工知能，機械学習，自然言語処理といった情報技術を用いて，医療，社会分析など幅広い分野に社会実装を行っています．これまでの本研究室の活動についてご興味がある方は，研究室年報をご覧ください．

（研究室HPより）

Semantic Textual Similarity (STS)タスク
n2c2 NLP 2019 データセットの例
score

Sentence 1

Sentence 2

5

Albuterol [PROVENTIL/VENTOLIN] 90 mcg/Act HFAAerosol 2 puffs by inhalation every 4 hours as needed.

Albuterol [PROVENTIL/VENTOLIN] 90 mcg/Act HFA Aerosol 1-2
puffs by inhalation every 4 hours as needed #1 each.

4Discussed goals, risks, alternatives, advanced directives,
and the necessity of other members of the surgical teamparticipating in the procedure with the patient.

Discussed risks, goals, alternatives, advance directives, and thenecessity of other members of the healthcare team participatingin the procedure with the patient and his mother.

3

Cardiovascular assessment findings include heart ratenormal, Heart rhythm, atrial fibrillation with controlled
ventricular response.

Cardiovascular assessment findings include heart rate,
bradycardic, Heart rhythm, first degree AV Block.

2

Discussed risks, goals, alternatives, advance directives,
and the necessity of other members of the healthcare
team participating in the procedure with (patient) (legalrepresentative and others present during the discussion).

We discussed the low likelihood that a blood transfusion would
be required during the postoperative period and the necessity ofother members of the surgical team participating in theprocedure.

1

Levothyroxine [SYNTHROID] 25 mcg tablet 1 tablet bymouth one time daily.

Labetalol [NORMODYNE] 100 mg tablet 1 tablet by mouth twotimes a day.

0The risks and benefits of the procedure were discussed,
and the patient consented to this procedure.

The content of this note has been reproduced, signed by anauthorized physician in the space above, and mailed to thepatient's parents, the patient's home care company.

n2c2 NLP 2019 Task 1 data set example

大量の文書から副作用情報を抽出（再掲）PDF2TXT

富士ゼロックス共同研究

副作用が含まれる文書

万病辞書

病名抽出・正規化

百薬辞書

医薬品抽出・正規化

副作用
コーパス

採択判定（文単位）

応⽤事例

そうでない文書

Ujiie, Yada, Wakamiya, Aramaki: Identification of Adverse Drug Event-Related Articles, JMIR Medical Informatics (Impact factor=2.6), 2020, in press.

18

主なタスク目的
診断支援・類似症例検索概要

見落とし防止対象としている文書中における重要文（読影所見における悪性所見など）を抽出し，ハイライト蓄積された電子カルテを用いて大規模な症例研究を行いたい（例）自社が販売している医薬品の副作用報告を集めたい．転倒につながる意外な原因を調査したい
電子カルテ入力の手間を軽減した
い
診療記録から退院サマリを自動作
成したい
読影レポートなどカルテ文書の自動作成

副作用シグナル抽出

カルテ入力支援

カルテ自動生成悩み不安調査個人情報匿名化

蓄積された症例から入力となっている症例と類似したものを提示

患者の記録から悩みを抽出
電子カルテ中の個人情報を匿名化

入力
文書群（退院サマリ，症例報告）など
文書

出力
文書

手法
文書類似度

補足
即時処理

文

重要文判定
文類似度

即時処理

文書群
（大量のカルテ文書など）

用語（有害事象表現）

文書分類
文分類

二次利用

文集合

文

文分類

即時処理

画像，検査値

文書

文書生成
文生成

即時処理

文書
文書文個人情報

重要文抽出
NER

二次利用
二次利用

19旧来の⾔語処理

形態素解析

病名・症状抽出Morphological analysis

食 /ショク/ 普通名詞
思 /シ/
名詞
不振 /フシン/ ナ形容詞

医療⾔語処理Disease Name Extraction

個⼈情報匿名化
De-identification

⽤語の特定
Identify Terms

イベント抽出（副作⽤抽出）
Event Detection (Signal Detection)

肺腺癌(+)
全身倦怠感(+)
食思不振(+)
脱水状態(+)
標準病名：食欲不振
ICD10: R630
MedDRA：食欲不振
HPO 名：食思不振

事実性判定

患者分類

Factuality Analysis（患者スクリーニング）
Patient Classification

正規化
Normalization

⽂の同⼀性判定
Sentence Entailment

⽂の⽣成

Data2sentence

⽐較的新しい⾔語処理

⽂書分類

Document Classification

⽂書同⼀性判定

カルテ要約

Medical Record Summarization

カルテ⼊⼒補完

Automatic Sentence Generation

類似症例提⽰（診断⽀援）
Case Suggestion / decision support

Document Similarity

⾔語モデル
Language Model

⽂書⽣成
Data2text

⽐較的新しい⾔語処理

カルテ⽣成（⾃動⽀援）
Health Record Generation

本日の内容• はじめに• 基本技術紹介• 3つの基本技術• 応用タスクへの接続• 応用事例紹介• Twitter• COVID-19• スマートフォン• おわりに• 展望• オンラインジャーナルクラブ

21

わかりました…

化学療法って何だろう？
でも聞きにくいな

残念ながら⼿術は難しく・・・

化学療法という⽅法がありますが…

93.2%…診断や治療⽅針について「医師から説明を受けた」割合
93.7%…医師の説明の内容が「わかった」割合
62.8%…「疑問や意⾒を医師に⼗分に伝えられた」割合[H23, 厚労省調査]

肺がん告知当日のブログ（抜粋）• この医師は信頼できるとの直観• 案外あっさりした告知．
• 告知の際の医師の言葉が冷酷で，患者に直接しかも心の準備もないままだった．
• 医師が怖い目でお役所的な対応をした．
• 感情の全くこもらない無表情な告知．
• 専門用語で話され，同席していた家族には理解できなかった．
• ハッキリした告知を受けなかった．
• もっと優しい言葉で説明してほしい．
• 医者がきちんと説明する気がないように感じる．
• 職場への電話で告知を受けた．

聞き耳地蔵PROJECT （通称おじぞう）

RQ （病院側で把握できない）どんな悩みを患者さんはもっているだろう？

(実験予定場所)（制作）ハッピーコンピュータ（⾳声対話システム）HEARTalk™

フレーズ〜文レベルのマッチング
専門用語で話され，同席していた家族には理解できなかった

Sim=0.9

手術についての説明はあったが、家族共に専門用語での説明は難しく質問もできなかった。
「転移もあるかもしれない」と言われても不安だ。

職場への電話で告知を受けた「CT検査の機械が変わって引っかかる人が増えた」と説明されたが、どう受け取っていいのかわからない。
既知の悩みのデータベース
がん体験者の悩みQ&A（静岡分類）
データベースにない類似した悩みがなければ．
新しい悩み（AMN）

若宮翔子先生のスライドより抜粋，一部改変

26

Infodemiology ＝Information ＋ epidemiology
情報疫学• The science of distribution and determinants of information in an electronic
medium, specifically the Internet, or in a population, with the ultimate aim to
inform public health and public policy（Eysenbach G. (2009). Infodemiology
and infoveillance）• 公衆衛⽣や公共政策への情報提供を最終⽬的とした，電⼦媒体，具体的にはインターネット，または，⼈⼝における情報の流通および決定要因を明らかにする学問

Area
国単位
先進国，途上国

都道府県単位Diseaseインフルその他の感染症
花粉症

DataModelツイートクエリ検索エンジン，ショッピング
サイトなど

現状把握
予測
風評把握

観測データ

27

Disease

感染症以外に用いれないか？
→Tweetから副作用を抽出• ドセ（ドセタキセル），タモ（タモキシフェン）などで医薬品の同義語を検索，抽出した文に副作用があるかどうかを判定
詳細に感覚を説明逃げきった😝と思ったらとっ捕まった😭 ピザ⾷べたんだけど、塩味もなく、旨味もなく、チーズの油脂の感じだけ…😂 ⾆が痛いとか滲みるとかはないかなー。 ドセ…恐ろしい⼦︕😭😭 ついでにお腹もピー⼦よ☠
口語的な表現
ドセ…恐ろしい⼦︕😭😭 ついでにお腹もピー⼦よ☠
本当は私もおめかしして写真撮りたかったけど、ドセと昨⽇のソムタムでトイレっ⼦よ
不安
私もタモの副作⽤なく、効いてないんじゃないかと不安になります。当初は不規則だった⽣理も最近は以前の周期に戻りました💦
院生 勘場大先生のスライドより抜粋，一部改変

28

Data

より大量なWebデータをWebで検索する人数＞＞＞Twitterに書き込む人数
検索クエリでCOVID-19クラスター位置特定• 目的：スマートフォンでクラスター位置特定
コロナ 症状とは• 材料＆方法：• STEP 1: 携帯電話から「発熱」など関連語を検索したユーザを潜在患者とみなす• STEP 2: 潜在患者の移動履歴を追う

GPS tracking開始

コロナ関連情報検索した人の移動履歴を追跡• 結果：後ろ向き，最初期のクラスター２つ（札幌）北海道全域

アプリで移動経路をトラッキング．個
人情報に配慮し，統計情報（地理メッ
シュ単位での人数）のみを扱う

展示会開催

北見市

札幌市

最初の陽性患者発生

展示会関連の陽性患者が続出

最初の陽性患者 ライブバー営業 ライブバー関連の陽性患者が続出
発生

Yahoo! Japan共同研究
Shohei Hisada, Taichi Murayama, Kota Tsubouchi, Sumio Fujita, Shuntaro Yada, Shoko Wakamiya, and Eiji Aramaki: Surveillance of early stage COVID-19
clusters using search query logs and mobile device-based location information, Scientific Reports, 2020.

Modelより積極的な情報収集→患者さんの協力で医療の質を上げる• 自由記載文から情報抽出し末梢神経障害をコントール
乳がん見まもりアプリ
抹消神経障害の詳細のコントロール

医師は診療時に患者の情報を短時間で俯瞰可能
患者は医師に伝えれなかった
細かい症状を伝達可能

京都大学共同研究30本日の内容• はじめに• 基本技術紹介• 3つの基本技術• 応用タスクへの接続• 応用事例紹介• Twitter• COVID-19• スマートフォン• おわりに• 展望• オンラインジャーナルクラブ

31

多様な医療テキストとRWD
症状レベル

RWD2.0RWD3.0

患者
闘病記

介護者
介護記録

症状レベル

遠隔診療のインフラ
見守りデータも利用可能

見守りに適した条件
••
•

固定設置
常時通電
ネット接続
内科医
診療記録
臓器レベル 退院サマリ

症状レベル

RWD1.0

臓器レベル

臓器レベル

看護師
看護記録

薬剤師
薬歴

症状レベル外科医

病理医

放射線医

手術記録

病理レポート

読影レポート

麻酔科医
手術記録

細胞レベル

臓器レベル

エアコン
（家電メーカー）http://mimamori.apc.panasonic.com/air-conditioning/電力
ガス（インフラ事業）

https://www.service.tepco.co.jp/s/Anshin_Tooku/

防犯
セキュリティ

https://www.secom.co.jp/homesecurity/plan/seniorparents/

照明
時計

https://hellolight.jp/

データへの理解
数値
画像・映像
音声
テキスト

揮発
記録

患者表現のバリエーション
倦 怠

易疲労感
疲労感
無気⼒
無⼒感
精神的疲労
体⼒低下
倦怠
慢性疲労
気虚衰弱感など

感
公開データ

文法的

教科書，論文

臨床データ
カルテ，レポート

患者（主導）データ
患者テキスト
患者レジストリSNSデータつぶやき，検索ログ，ネット
ショッピング，SNS

非文法的

かったるい
かったりい
だるい
だるく
やるきがないやる気が出ない
気だるい
気怠さ
体が重い無気⼒など

Deep Fake技術

フェイクカルテ（読影所見）
読影所見2000文書をベースに学習．自動生成したもの.

ＸＸＸＸ年ＸＸ月ＸＸ日のＣＴ検査の結果と比較しました。右肺上葉Ｓ２ａ、右肺下葉Ｓ７ｂに１．
３ １．０ｃｍのｐａｒｔ­ｓｏｌｉｄＧＧＮを認めます。内部のｓｏｌｉｄｃｏｍｐｏｎｅｎｔは１．８ ０．１ｃｍです。胸膜陥入像あり。原発性肺癌と考えます。ｃＴ２ａそれぞれ縦隔・肺門に病的有意なリンパ節腫大を認めない。Ｎ０胸水貯留なし。肝内に転移を疑う異常所見はみられません．胆，膵，脾，副腎には異常はみられません．
腎嚢疱あり。病的有意なリンパ節腫大を認めない。
骨盤内に明らかな腫瘤なし．腹水なし．脳転移を疑う所見なし。骨転移を疑う所見なし。

フェイクカルテ（読影所見）ＸＸＸＸ年ＸＸ月ＸＸ日のＣＴ検査の結果と比較しました。右肺上葉Ｓ２ａ、右肺下葉Ｓ７ｂに１．
３ １．０ｃｍのｐａｒｔ­ｓｏｌｉｄＧＧＮを認めます。内部のｓｏｌｉｄｃｏｍｐｏｎｅｎｔは１．８ ０．１ｃｍです。胸膜陥入像あり。原発性肺癌と考えます。ｃＴ２ａそれぞれ縦隔・肺門に病的有意なリンパ節腫大を認めない。Ｎ０胸水貯留なし。肝内に転移を疑う異常所見はみられません．胆，膵，脾，副腎には異常はみられません．
腎嚢疱あり。病的有意なリンパ節腫大を認めない。
骨盤内に明らかな腫瘤なし．腹水なし．脳転移を疑う所見なし。骨転移を疑う所見なし。

本物のカルテと同量のフェイクカ
ルテを用いた精度比較（病名抽出タスク）
Real Method

validation
test
validation
test

Fake Method

Realの精度
Fakeの精度日本のこれまでの関連研究プロジェクト
テキストデータの処理は始まったばかり

JST 政策提言検討WS（永井良三先生，大江和彦先生，黒田知宏先生，荒牧）での資料（JST辻フェロー作成）

本邦の医療情報人材の必要性
学際分野での向上した人材育成は極めて困難

JST 政策提言検討WS（永井良三先生，大江和彦先生，黒田知宏先生，荒牧）での資料（JST辻フェロー作成）

オンライン・ジャーナルクラブ
ソーシャル・コンピューティング・ジャーナルクラブ (SocJC)• コロナ禍のピンチをチャンスに

https://sites.google.com/site/mednlp/• どうせオンラインで読書会をやるなら，近くも遠くも関係ない• 遠隔地の方と連携したジャーナル・クラブをつくってみよう
2020年末からオンラインで，主に医療⾔語処理を中⼼した研究紹介を⾏っています．参加希望の⽅は， socialcomputingoffice [at] is.naist.jp までご連絡下さい．
⽉の最後の⽔曜⽇の18:30-19:30 WebExを⽤いて⾏っています（WebExリンクは，１週間前に，ご連絡いたします）．

45

まとめ
• いくつかの事例をもとに医療言語処理を概観– 最新の手法・アルゴリズムについては最新の論文を参照のこと• 後半では主に材料について俯瞰– 単なる効率化，省力化にとどまらない新しい研究の可能性• AIブームと人間ブームは交互に来る– 次に来るのは人間ブームだが，– どのように人間がAIを使うか取り込んだものになるはず

ヒト・AI共⽣圏

naturemachine
intelligence(2019-)

naturehumanbehavior(2017-) 46

研究スタッフ Research Staff
Prof.
荒牧英治 Eiji ARAMAKI, PhD

ソーシャル・コンピューティング研究室

医療言語処理，Medical Informatics

Associate Prof.
若宮翔子 Shoko WAKAMIYA, PhD

院⽣ Students•Ph.D. Candidate–Hayate ISO–
Daisaku SHIBATA–
Taichi MURAYAMA–
Nigo SUMAILA–
Masaru KANBA•

Master Course Student–
Faith Wavinya Mutinda–
Shogo UJIIE–
Gamar Ivan Azuaje–
Danay TASEW–Zhiwei GAO–Shu ANZAI–Eri ITO–Takashi KOGA–Shohei HISADA–Kazuki HIROTA–Vipul MISHRA

ソーシャルコンピューティング Social Computing

Assistant Prof.
矢田 竣太郎 Shuntaro Yada, PhD
図書館情報学 Social Computing

Researcher
工藤 紀子 Noriko Kudo, PhD
認知科学 Cognitive ScienceResearcher
劉 康明 Kongmeng LIEW
文化心理学 Cultural Phycology

医療スタッフ Medical Staff•Masae MANABE, Clinical Psychologist
データスタッフ Data Staff•••

Chikako KAWAKAMI
Mutsumi NAKAE
Kumiko TOMOHIRO, Clinical Psychologist

リクルート RECRUIT
We are recruiting researchers
教員，研究員，学生を募集しています
https://sociocom.naist.jp/