はじめに

国立情報学研究所（NII）では、産業応用の可能性を秘めた情報学の最前線をご紹介するため「NII SEEDS」を昨年、創刊いたしました。本年度も、新
たな研究進捗や成果を継続的に発信することで産業界や官公庁の皆様とNIIとのイノベーションを目指した連携の契機となることを願い、2015年度版NIISEEDSを発行いたします。
近年、社会的課題の解決につながる日本発のイノベーション創出の重要性が叫ばれ、大学や学術機関においても社会貢献や産業化につながる研究開発
活動が強く期待されています。NIIでは、長期的視点に立った基礎研究ばかり
でなく、社会課題の解決を目指した実践的な研究や学術ユーザ向けの情報基盤技術の開発も実施しており、新たなイノベーションへのシーズとなる素材も少なくないと考えております。しかしながら、研究成果を社会実装や産業応用に結びつける機会が十分であるとはいえず、企業等の皆様との連携によるイノベーションを目指した活動も、これまでは必ずしも活発ではありませんでした。
事業や社会のために技術を利用される産業界や官公庁の皆様に、情報学研
究者の活動を知っていただき、その研究成果や産業応用の可能性をご理解い
ただくことが、NIIがイノベーション創出に向けて貢献するための第一歩であると認識しています。NII SEEDSが、皆様にNIIの研究活動に興味をもってい
ただき、共同研究や技術相談等を通じたパートナーシップを作り出すための契機となれば幸いです。このパートナーシップをもとに、皆様とともにイノベーション創出、社会的課題の解決への貢献へとつなげて行きたいと考えて
おります。



国立情報学研究所

副所長

本位田 真一目
1

次

先端アーキテクチャ・デザイン技術

最長通信遅延1μ秒の壁を突破するランダムトポロジに基づく最適化技術…………………

鯉渕 道紘

1

……………

米田 友洋

2

………………………………

吉岡 信和

3

……………………………………

石川 冬樹

4

鄭 顕志

5

………………………………

吉田 悠一

6

……………………………………………………

井上 克巳

7

…………………………………………………………

小林 亮太

8

水野 貴之

9

高須 淳宏

10

相原 健郎

11

ディペンダブルプラットフォームによる次世代統合型ECUの実現とその応用
セキュリティとプライバシーを両立させた高度電子社会の実現
要求・仕様のモデル活用の技術とその先進的な活用の追求
自己適応ソフトウェアの分析・設計

2

基礎理論・数理から応用へ…………………………………………………………………

ビッグデータ分析

巨大な複雑ネットワークに対する高速かつ正確な最短路クエリ
ダイナミック環境で推論・意思決定するAI
時系列マイニングの手法開発とその応用
経済物理学の視点からブームの法則を解明

3………………………………………………………

実空間データセンシング技術

センシングデータの収集・蓄積・解析基盤システム
利用者を通じたリアル空間における情況のセンシング……………………………………………
…………………………………………

モバイル環境での３次元モデリング技術の確立を目指して……………………………………

杉本 晃宏

12

多視点と多焦点の相互変換に基づく柔軟な3次元画像処理……………………………………

児玉 和也

13

……………………………………………

大向 一輝

14

……………………………………………………

武田 英明

15

稲邑 哲也

16

4

知識構造化技術

機械学習とユーザ参加による大規模データの名寄せ
Linked Data技術によるオープンデータ活用

仮想世界で知能ロボットと対話 社会的知能発生学シミュレータSIGVerse…………………

5

メディア・センシング

実放送映像による実践的アプローチと大規模映像アーカイブからの知識発見
Immersive Visual Communication
蛍光解析に基づくシーン理解………………………………………………………

映像メディアの新たな展開

佐藤 真一

17

チョン ジーン18

佐藤 いまり

19

小野 順貴

20

…………………………………

混ざった音から聞きたい音だけを取り出す機械の耳の実現を目指して

6………………

………………………

人間社会とビッグデータ

学習ライフログを活用した学習支援……………………………………………………………………

フィールド実験で人間社会の因果関係を明らかにする…………………………………………

クライシス（社会の危機）を想定したビッグデータ処理とメディア創生……………………

孫媛

21

小林 哲郎

22

北本 朝展

23

KEYWORDS

ネットワークトポロジ／光無線／省電力

最長通信遅延1μ秒の壁を突破する
ランダムトポロジに基づく最適化技術
アーキテクチャ科学研究系

准教授

鯉渕 道紘

研究背景・目的
エクサスケールのスーパーコンピュータ（以後スパコ比べて100倍以上、直径と平均距離を削減するという興ンと呼ぶ）のインターコネクトでは最も離れたノード

味深い効果が現れます。ランダムショートカットトポロ

間通信遅延1usが要求されていますが、ムーアの法則にジはこの効果を応用しています。このランダムトポロジ

従った向上では現状の数倍の改良に留まり、最長遅延を

は“拡張性”、“耐故障性”の点でも優れており、規則的数us以下にすることは難しくなります。データセンタ

なトポロジで計算機システムを構築する場合と比べて、においても同様の現象が予測されます。加えて、１台のヒューマンエラー耐性やメンテナンス性の面で優れていスパコンの配線長が2,000km超などケーブリングが問ます。

題になりつつあります。そこで、本研究では、現状の規則的なトポロジと一線を画したアイデアであるランダム
グラフを用いることで、スイッチ経由数の大幅な削減を実現するトポロジを提案しました。さらに、併用可能な
On/Offリンク省電力技術、光無線による省配線とトポ
ロジ再構成、フロアレイアウトを考案しました。

産業応用の可能性◦ランダムショートカットトポロジ、フロアレイアウト、
経路設定法は現状の商用テクノロジで実現可能◦On/Offリンク省電力技術は任意のトポロジに適用可能であり、特に光無線と組み合わせた場合に高い効果◦汎用光源を用いた光無線室内通信により従来では実現

研究内容できなかったトポロジ再構成、省配線が可能

提案ランダムトポロジはホップ数、直径の点で優れており、ネットワークシミュレーションから優れたスルー
プット、バンド幅が得られています。図１を用いてこの効果を説明します。横軸は頂点の持つ辺の数（隣接頂点数）、縦軸は直径と平均ホップ数を表します。 32kノー
ドネットワークにおいて各頂点（スイッチ）から５本の研究者の発明◦特願2014-10617：情報処理装置用ネットワークシ
ステム◦特許第5024530号：三次元集積電気回路の配線構造
及びそのレイアウト方法

ほか

リンクを持つ場合、ランダムにリンクを追加するトポロ
ジ方式(図１(b))は、もっとも離れたノードにリンクを加えるノンランダムなボトルネック削減方式(同(a))と連絡先：鯉渕 道紘［アーキテクチャ科学研究系

准教授］

URL

http://research.nii.ac.jp/~koibuchi

1

先端アーキテク チ ャ ・ デ ザ イ ン 技 術

1

KEYWORDS

ディペンダブル設計／非同期式設計／低電力設計

先端アーキテク チ ャ ・ デ ザ イ ン 技 術

1

ディペンダブルプラットフォームによる次世代統合型ECUの実現とその応用
アーキテクチャ科学研究系

教授

米田 友洋

研究背景・目的

産業応用の可能性

車載制御系システムでは、さまざまなタイプのECU（Electronic Control Unit）が多数混在し分散的に配置されていますが、センサ・アクチュエータとECUの対応が固定であるため、ECUの能力が余っても他に流用できないばかりか、故障時にはそれが受け持つ機能の喪
失につながります。そこで、ネットワークに直接つながるインテリジェントセンサやアクチュエータの使用を前提とし、各ECUを統合した集中型ECUをメニコアシス
テム上に実現することが考えられています。
本研究では、
このような次世代統合型ECUをディペンダブルな機構を持つネットワークオンチップアーキテクチャを用いて高信頼に実現することを目的としています。

◦非冗長のSimulink記述から冗長化コア上へのタスク
割り当てアルゴリズムの実現◦２重化実行・比較や一時的な３重化実行を自動的に行うスケジューラの実現◦リアルタイムにECUの評価を可能とする簡易プラン
トモデルを用意◦高度な実アプリケーションを実際に動作させ、評価できる評価キットを用意

研究者の発明◦特願2013－060616：半導体チップ、半導体チップ
接続システム◦特願2013－134719：フリップフロップ回路

研究内容◦特許第5582472号：LSI演算装置及びその故障検出方

ネットワークオンチップ(NoC)は、チップ内にネット
ワークを構築し、コア間の通信をパケット化したもの

法◦特許第5063780号（共願）：有限オートマトンのメ

で、スケーラブルかつフレキシブルなメニコアシステム

モリ内データ構造、この構造のデータが格納されたメを実現する一手法です。このようなNoCに基づく統合

モリ、このメモリを用いた有限オートマトン実行装置

ECUのアプローチは、いくつかのヨーロッパのプロジェ

ほか

クトでも検討されています。私たちは、さらに複数のNoCをチップ間リンクにより接続した「マルチチップ
NoC」を提案しています。マルチチッ
プNoCは、小さく安価なNoCベース
チップを複数個接続するだけで、必要とされるさまざまな構成を実現可能
ですし、チップレベル冗長性を有し、チップ故障にも耐性を持つという利点を持ちます。チップ内のルータやリンクの故障には、それらを動的に避けてパケットを配送する、ディペンダブ
ルルーティングを実現していますし、CPUコア故障に耐えるために、二つのコアによる２重実行・比較による故障検出と、一時的な３重化実行による
動的コアペア再構成を実現しています。
連絡先：米田 友洋［アーキテクチャ科学研究系

2

教授］

URL

http://www.nii.ac.jp/faculty/architecture/yoneda_tomohiro/

KEYWORDS

プライバシー／セキュリティ／ソフトウェア開発技術／ソフトウェアパターン

セキュリティとプライバシーを両立させた高度電子社会の実現
アーキテクチャ科学研究系

准教授

吉岡 信和

研究背景・目的

産業応用の可能性

ITサービスがますます便利になり、それが個人に即し◦セキュリティやプライバシーパターンを充実させるこた内容になるに従い、セキュリティとプライバシーが社とで様々な領域に応用が可能

会の大きな問題となりつつあります。実際にセキュリ◦実際の開発に利用し、評価することで手法を洗練させティの攻撃により企業秘密や個人情報が漏洩してしまう

ることが可能事件が後を絶ちません。プライバシーの保護は、サービ研究者の発明スに情報を提供してくれる利用者の権利を保護することです。サービスは、利用者に利用され、社会の中に位置◦特許第4392503号：アクティブコンテンツ流通シス

づけられなければその存在意義はありません。
そのため、テム及びアクティブコンテンツ流通プログラム

利用者や社会が求めるプライバシーの権利に配慮した安◦特許第4799001号（共願）：情報共有システム、情報全なサービスを提供する必要があります。本研究では、

共有サーバ、情報共有方法、及び情報共有プログラム

サービスを利用する利用者にとってのプライバシーを守ほかり、かつサービスを提供する企業のセキュリティを担保するサービスを構築する技術を開発しています。

研究内容

ユースケース記述

本研究では、セキュリティやプライバ
シーの知識をソフトウェアパターン化し活用する手法を中心に、これらを適切に扱うソフトウェア開発手法を提案しています。ソフトウェアパターンとは、特定機能要求分析
セキュリティ目標、保護資産の状況で発生する問題に対して、適切な識をまとめたカタログです。セキュリティに関する問題と解決をパターン（セキュリティパターン）として明文化すること

セキュリティ要求分析（脅威と対策）セキュリティアー
キテクチャ、機能解法を表現したソフトウェア開発時の知パターンを利用
した分析

セキュリティ要求
パターンカタログ
トレーサビリティの確保
セキュリティ設計
パターンカタログ

パターンを利用
セキュリティ設計
した設計（アタックと対策設計）

セキュリティパターンの段階的な適用による安全性の確保

により、セキュリティ上の問題に対する適切な解決法を再利用することができます。
セキュリティやプライバシーに関しては、守るべき情報やサービス、攻撃者、脆弱性、リスク、対策などソフトウェアを取り巻く利用環境や社会性など様々な要素を考慮する必要があります。そのため、セキュ
リティやプライバシーの要件を整理し、RBACパターン・Context
攻撃方法
・Problem
対策方法
・Solution
・Structure
構造設計
・Consequences…
対策の効果

対策のために必要な構造

適切に設計することは困難です。本研究
は、要件と設計のそれぞれにおけるセキュ
リティパターンを定義し、これらの間の一貫性を保つ手法を提案しています。
連絡先：吉岡 信和［アーキテクチャ科学研究系

セキュリティ設計パターンの例
准教授］ URL

http://grace-center.jp/research/research_projects/prj_sse-html

3

先端アーキテク チ ャ ・ デ ザ イ ン 技 術

1

KEYWORDS

要求・仕様／法や外部環境の変化／モデル検証・変換

先端アーキテク チ ャ ・ デ ザ イ ン 技 術

1

要求・仕様のモデル活用の技術とその先進的な活用の追求
コンテンツ科学研究系

准教授

石川 冬樹

研究背景・目的
ソフトウェアの開発・運用において、属人性を低減しバックを得て確信を高めつつ、部分的に、段階的に形式

後工程での手戻りを防ぐ品質保証や、保守効率の向上の化や自動化を活用することができます。より先進的な研ために、要求・仕様のモデルに対する記述・検証・変換

究の一例としては、サービス連携において、機能的・非などの技術が注目されています。我々は、これらの技術

機能的な要求を満たすよう最適化を行いつつ、利用するをさらに深化させ、活用しやすくするための研究に取りサービスを状況に応じ切り替えながら実行を進める仕組

組んでいます。一方で、モノのインターネットやスマーみを構築しています。その他、モノのネットワークとク

ト空間など、実世界の活動により深く踏み込むシステム

ラウドとの融合アーキテクチャやそのスマートシティーが盛んに取り上げられています。
これらのシステムでは、への活用、企業での形式手法の活用追求なども行ってい振る舞いの「適切さ」に影響する外部要因やその不確かます。以上のように、要求・仕様に関するモデルの記述・さが増大するため、要求や仕様のモデルを実行時に活用

検証・変換の技術を軸として、幅広い視点を持って研究しての柔軟で適切な適応・進化が求められます。我々はに取り組んでいます。

特にサービス指向を軸として、この先進的な挑戦にも取産業応用の可能性

り組んでいます。

◦準形式モデルやドメイン特化モデルなどに基づいた検証技術や推論技術のより手軽な活用

研究内容◦形式手法や要求分析技術の活用方法の追求◦状況依存・自己適応の振る舞いの実現

研究の一例として、仕様やテスト方針の部分的な記述◦Webサービスやクラウドの連携におけるSLA遵守・から、考えられるテストケース（具体例）を提示するツー

最適化

ルの開発を行っています。このツールは、形式仕様記述
やテスト自動生成の技術に、アジャイル開発における受研究者の発明け入れテスト駆動開発やSpecification by Exampleの◦特許第4392503号：アクティブコンテンツ流通シス

考え方を適用したものです。仕様やテスト方針の洗練、

テム及びアクティブコンテンツ流通プログラム

あるいはテスト設計において、ツールから随時フィード

故障・可変性・解釈論などのモデル化・分析法・契約などの
外部要求

要求・仕様モデル

保守（適応・進化）の支援
実行時の変化への自己適応

具体モデル

Webサービス・実世界サービス・
人の活動など実行時に相互作用する外部要素連絡先：石川 冬樹［コンテンツ科学研究系

4

准教授］

抽象モデル

上流でのモデルを活用した・品質向上・手戻り防止・テスト、保守、実行時監視・適応
URL

http://research.nii.ac.jp/~f-ishikawa/

形式検証・ソルバー・
確率分析・進化計算等の技術活用検証
最適化・生成自己適応システム／ソフトウェアアーキテクチャ

KEYWORDS

自己適応ソフトウェアの分析・設計
アーキテクチャ科学研究系

助教

鄭 顕志

研究背景・目的

研究内容

日常生活にソフトウェアシステムが溶け込んできた昨

自己適応ソフトウェアは、アプリケーションロジック

今、ソフトウェアシステムが稼働する環境は固定的ではを担う「Adaptableソフトウェア」と適応ロジックをなく、実行中に変化するのが当たり前となってきました。

担う「Adaptationソフトウェア」から構成されます。

例えばモバイルシステムでは通信環境、端末のバッテリ

このような自己適応ソフトウェア開発を実現するために残量、使用している位置などは刻々変化しますし、クラ次の3つの観点から研究を行っています。

ウド上で動作するアプリケーションでは使用している仮⑴

想マシンのパフォーマンスにゆらぎがあります。

Adaptableソフトウェアの分析、設計
ソフトウェアが実行時再構成可能なように開発するた

このような背景のもと、実行時にソフトウェア自身がめに、ソフトウェア分析、設計の各工程において代替的実行環境の変化を検知し、要求を満たし続けるよう適切な構成を分析する手法や、実行時に構成変更を可能とすに自身を再構成する「自己適応ソフトウェア」に期待がるソフトウェアアーキテクチャなどを提案しています。

高まり、実用化が始まっています。しかしながら、自己⑵

適応ソフトウェアの開発は容易ではありません。自己適「Adaptationソフトウェア」は、実行環境を監視し応ソフトウェア開発では、従来扱われていた「どう動く(Monitor)、現在のソフトウェア構成で要求を満たしう

か」を決定付けるアプリケーションロジックだけでなく、るかを分析し(Analyze)、要求を満たしうる代替構成を「どう再構成するか」を決定付ける適応のためのロジッ

決定し(Plan)、適応可能ソフトウェアを再構成させる

クも併せて分析、設計しなければならず、複雑さが増大(Execute)責務を持ちます。このような適応ソフトウェ

し、開発、保守が困難になります。我々は、従来のソフアを分析、設計するために、実行時の要求充足判定技術、

トウェア工学の技術をベースとし、複雑な自己適応ソフ

適切な構成を発見するプランニング技術、適応ソフト

トウェアをシステマチックに開発するためのソフトウェ

ウェアのためのフレームワークなどを提案しています。

ア分析、設計手法に関する研究を行っています。

⑶

Adaptationソフトウェアの分析、設計

自己適応ソフトウェアの検証
現在の自己適応ソフトウェアで環境変化に耐えられるのかを検証するため

Analyze
Analyze

自己適応アルゴリズム・FW

MonitorMonitor

PlanPlan
Plan
ExecuteExecuteExecuteに、適応可能ソフトウェア、適応ソフ
トウェアを含めた検証技術を提案しています。
このような技術を、ウェブシステム、
ロボットソフトウェア、センサネット

MAPE loops

Adaptation Engine
監視

題材として研究しています。

産業応用の可能性

変更◦実行時に再構成するソフトウェアの設計、検証技術

Adaptable Software◦世代組み込みソフトウェア(サイ適応しやすいソフトウェア設計

バーフィジカルシステム、ロボット
ソフトウェア、IoTソフトウェア)のためのソフトウェアアーキテクチャ

適応を含めた実行時検証
連絡先：鄭 顕志［アーキテクチャ科学研究系

ワーク、IoTシステムといった分野を助教］

URL：http://researchmap.jp/teikenji/

Email：tei@nii.ac.jp

5

先端アーキテク チ ャ ・ デ ザ イ ン 技 術

1

KEYWORDS

複雑ネットワーク／最短路／クエリ処理

巨大な複雑ネットワークに対する高速かつ正確な最短路クエリ
情報学プリンシプル研究系

助教

吉田 悠一

基礎理論・数理から応用へ ビッグデータ分析

2

研究背景・目的
最短路クエリとは、与えられたネットワークに対してに利用しており、これによって既存の手法よりも二桁大二点を指定し、その二点の間の距離は何かと聞くクエリ

きいネットワークが扱えるようになりました。勿論、枝のことです。最短路クエリはネットワークに対する基礎

刈り後も最短距離を正しく計算できます。本手法はその的なクエリであり、ウェブ検索における現在見ている単純さから様々な亜種に対応できます。例えば枝に重み

ウェブページを利用したランキング、ソーシャルネット

や向きが付いていても問題ありません。この様な亜種にワークにおける友人関係を利用したランキング、これら

対しても、既存の手法と同等かそれ以上の性能を出すこのネットワークの性質の解析など、様々な応用がありまとが出来ます。

す。本研究では特にこれらのネットワーク(総称して複雑ネットワークと呼ばれる)に対象を絞ります。本研究の目的は、前処理時間、インデックスサイズ、クエリ応
答時間に関して、既存の手法よりも良いトレードオフを達成する手法を開発することです。

産業応用の可能性◦ウェブグラフやソーシャルネットワークを利用した検索におけるランキング◦ウェブグラフやソーシャルネットワーク中の影響力の高い頂点の発見

研究内容◦その他、通信ネットワークや代謝ネットワークへの応本手法で作るインデックスは非常に単純な構造をして用います。即ち、各頂点に対して、いくつかの他の頂点との間の距離を保存しておきます。これをその頂点のラベルと呼びます。二点u, vがクエリとして指定されたら、その二点のラベルの中で、共 通 の 頂 点wを 探 し ます。ラベルを利用してuとwの距離、vとwの距離が分かるので、その和を出力します。全頂点から幅優先探索をするのが一番単純なラベルの作り方ですが、これはインデックスが非
常に大きくなり現実的ではありません。そこで本手法では簡単な枝刈りを導入しています。
この枝刈りは、複雑ネッ
トワークが「ハブ」を持つという性質を上手
連絡先：吉田 悠一［情報学プリンシプル研究系

6

助教］

URL

http://research.nii.ac.jp/~yyoshida/index.html

KEYWORDS

人工知能／推論／機械学習／制約最適化

ダイナミック環境で推論・意思決定するAI
情報学プリンシプル研究系

教授

井上 克巳

研究内容

ビジネスから先端科学までさまざまな分野で今、人工本研究では、これまであまり考慮されていなかったダ

知能（AI）の研究が急速に注目されています。例えば、

イナミック環境を念頭に置き、代表的なAI技術である

ユーザやロボットの行動履歴や、ソーシャルネットワー

機械学習による知識獲得と制約最適化による意思決定をクにのぼる話題、突発する異常気象や災害などの情報、

ハイブリッドさせ、図のようなサイクルを持つソフト

スマートフォンからの利用者ログなど、現在利活用が望

ウェアエージェントの開発を行います。機械学習パート

まれるデータは総じて大量で間断なく移ろいやすく、不では、ダイナミック環境に関する様々な知識や背後に存完全な形で供給されています。にもかかわらず従来技術在するユーザの意図を帰納推論やアブダクションにより

では、データから抽出した知識は時間による変化を考慮

学習し、知識ベース・モデルに反映させます。意思決定しておらず、リアルタイムなデータ処理では重要なAI技パートでは、前パートで得られた環境に関する知識や術である推論が含まれていませんでした。これに対してユーザの意図に関する仮説を制約ネットワークとして捉本研究では、ダイナミック環境において即座に知的に問えることで、制約充足問題（SAT）や多目的最適化問題

題を解決できるAI技術を目指しています。そこでは、環（Multi-Objective optimization）の技術を用いて最適

境や他システムとのインタラクションからダイナミクス

な行為を決定します。また、これらに加えて、SAT技術を表現する内部モデルを学習により構築し、このモデルが応用可能なモデル検査を用いて、ダイナミック環境でを基に予測や意思決定を推論によって実現します。また

未来に起こりうる結果を予測しつつ、ソフトウェアエー

これらを実現するAIプログラムは相互に作用し合い、環ジェントが正しく動作するか検証します。さらに、ゲー境からの影響も受けつつモデル自体もダイナミックに洗ム理論の代表的な応用例であるメカニズムデザインの練され発展し続けます。 このため、未知の状況に遭遇知見を用いて、相互に作用したソフトウェアエージェン

しても自ら推論しながらタスクを遂行するAI技術を提ト達による社会的な決定（結果）が望ましい性質や均衡案することができます。

点を持つようにできます。 これらをモデルに組み込んだソフトウェアエージェントが相互作用するサイクルによって、人間の力を借りることなく自らを発展させ、推論・意思決定していきます。

産業応用の可能性◦レジリエント・システム◦システム検証◦ダイナミックスケジューリング
◦サイバーセキュリティ◦オピニオン形成◦マルチエージェント学習

連絡先：井上 克巳［情報学プリンシプル研究系

教授］

URL：http://research.nii.ac.jp/il/

Email：inoue@nii.ac.jp

7

基礎理論・数理から応用へ ビッグデータ分析

研究背景・目的2

KEYWORDS

データマイニング／時系列解析／予測

時系列マイニングの手法開発とその応用情報学プリンシプル研究系

助教

小林 亮太

基礎理論・数理から応用へ ビッグデータ分析

2

研究背景・目的

研究内容

近年になって、メールの送受信記録、サーバのアクセ

私は、時系列データとして脳計測データに着目してき

スログ、光・音波・温度等のセンサデータ、心電図・血ました。脳での情報処理・学習・記憶などのメカニズム

圧等の生体計測データなど、さまざまな時系列データをを調べるためには、神経細胞間の電気信号のやり取りを入手できるようになってきました。このような時系列

分析することが重要になります。しかし、これらを直接データを有効に活用するためには、データから隠された計測することは現在の実験技術では困難です。そこで、ルールを発見、抽出することが重要になります。標準的計測データから脳の仕組みを調べるための手法開発に取なデータマイニングの手法では、高頻度のパターンを探り組んでいます。

索することによってルールの抽出が行われます。
しかし、手法を開発するための準備として、神経細胞から出力

時系列データでは可能なデータパターンの組み合わせ数される脳内通信信号であるスパイクを 再現する数理モが莫大となるため、ルールの抽出は困難となります。私

デルの開発に取り組みました。開発した神経細胞モデル

は、時系列モデルとベイズ統計学を融合したアプローチ

はスイス連邦工科大学ローザンヌ校が2007〜2009年

を用いて時系列データから隠されたルールを推定する手に開催したスパイク予測の国際コンテストにおいて優勝法を開発し、開発手法を脳計測データに応用しています。

を果たしました（図A）。
現在は、一般的な時系列解析の枠組みである状態空間
モデルと神経細胞のモデリング技術を融合させることにより、神経細胞の入力信号推定（図B）や脳内の情報伝達経路を推定する手法を開発しております。

産業応用の可能性◦センサデータから重要な情報を抽出する。
◦Eメール、SNS、Twitter、ブログなどを解析して将来の振る舞いを予測する。
◦脳波、筋電図、心電図などから情報を抽出し、人々の生活を支援する。

図：これまでに開発した技術の例
A. 神経細胞スパイクの予測
B. 神経細胞の状態推定

連絡先：小林 亮太［情報学プリンシプル系

8助教］

URL ：http://research.nii.ac.jp/~r-koba

KEYWORDS

経済物理学／ファイナンス／経済ネットワーク／オンライン市場／ブームやバブル

経済物理学の視点からブームの法則を解明
情報社会相関研究系

准教授

水野 貴之

研究背景・目的
コンピュータネットワークの普及によって、人々の行動が次々とクラウドに記録されるようになりました。この人間行動のビッグデータを利活用して、経済・社会現

２．値崩れの予測モデル、オンライン市場制御◦カカクコム社提供のデータ

象を自然科学と同じように実証に基づいて解き明かそう

店舗のログ：８億件/年というのが経済物理学とよばれる新しい学問です。私はユーザログ：３億件/年

経済物理学の立場から、ブームやバブルに潜む法則を解

店舗間の価格格差かき明かしたいと考えています。そうなれば、市場のルーら、値崩れに打ち勝つ

ル作りや経済政策の面でも役立てられるのではないかとブランド戦略を抽出。

思います。将来的には、時々刻々と流れるデータから、

３．ニュースによる金融バブルの検出

ブームの終焉やバブル崩壊のリスクを監視し、経済の熱◦NYSE, S&P, Thomson Reuters社等提供のデータ

気を科学的に制御できる社会が実現できるはずです。

金融取引：250テラバイト
ニュース：30テラバイト

研究内容と産業応用

株価の銘柄間格差から投機マネーの集中によるバブルの検出が可能。

１．不動産バブルの察知◦リクルート社提供のデータ

バブル
ブーム
とは格差

場所：関東全域

ニュースによる経済予測のカギは【新規性】【話題性】【関連性】などの数値化にある。

期間：1986〜現在の28年間

４．経済ネットワークによるお金・物・情報の波及予測

物件数：72万物件（全取引の◦Burearu Van Dajk、S&P、帝国データバンク等提供のデータ

95%以上をカバー）
同一属性を持つ物件間の価格の格差に注目することに

企業数：１億社

企業間関係：400万ペア

社会における物やお金の流れの計測と最適化。

より各物件のバブル度を抽出。

経済ネットワークを介したグローバル金融危機の予測。
紛争地域で違法採掘された資源の様々な製品への混入。

その他、ニュースやTwitterによる景気観測、スマート［Ohnishi, Mizuno, et al., IJMP, 2012］

メーターによる経済活動の見える化など

研究者の発明◦特許 2002-011492（単願）：インフレーション分析
処理装置、インフレーション分析処理方法、並びにコンピュータ・プログラム（出願人：ソニー株式会社）
連絡先：水野 貴之［情報社会相関研究系

准教授］

http://research.nii.ac.jp/~mizuno/

9

基礎理論・数理から応用へ ビッグデータ分析

2

データマイニング／サイバーフィジカルシステム

KEYWORDS

センシングデータの収集・蓄積・解析
基盤システムコンテンツ科学研究系

教授

高須 淳宏

研究背景・目的

実空間データセンシング技術

3

研究内容

スマートフォンをはじめ私たちが日々持ち歩く機器に

交通渋滞は経済的・環境的損失をもたらすものとしは様々なセンサが取り付けられており、そこから膨大なて、特に大都市における重要な問題となっています。私

データが取得できるようになっています。これらのデー

たちは、車載センサから得られるデータを用いて、道路

タには、マーケティングや都市計画から社会インフラの網の交通状態を観測するシステムの研究に取り組んでいメインテナンスまで、幅広い問題に役立つ情報が含まれます。

ていると考えられています。センサデータの分析には既

大都市の道路では定常的に渋滞する箇所も多数見受け存のデータ解析ツールに加えて、目的に応じて解析ソフ

られますが、それ以外にも、交通事故や障害物などの突トウェアを構築することも必要になります。また膨大な発的な原因が交通渋滞を引き起こすこともあります。私センサデータを解析するためには効率の良い解析アルゴ

たちは車載センサデータから交通渋滞が起きている場所

リズムと計算機システムも重要になります。センサは継を特定するだけでなく、渋滞の原因を推定する方法を研続的にデータを生成するため、すべてのデータを保存す究しています。センサデータから当該道路の定常的な交ることは困難です。そのため、データの蓄積においては、

通状態を表す統計モデルを学習し、車載センサから得らデータを圧縮・集約するとともに必要度の低いデータをれる個々の自動車の走行パターンと比較することで、道削除するといったことも必要になります。私たちはこの路の異常状態を推定するものです。このような解析手法

ようなセンサデータの分析タスクの特性にあったデータ

は、センサデータから対応する潜在的な状態を推定するの収集・蓄積・管理基盤システムの研究開発を行ってい

さまざまな問題に応用できるものと考えています。

ます。

産業応用の可能性◦スマートフォンの位置データから所有者の移動モード（e.g., ショッピング、目的地への移動中）を推定する◦構造物のセンシングデータから構造物の状況を推定する
車載センサの速度データに基づいた道路状態推定

事故渋滞

自然渋滞

連絡先：高須 淳宏［コンテンツ科学研究系

教授］URL ：http://www.ldear.nii.ac.jp/~takasu/
Email：takasu@nii.ac.jp
車載センサーの速度データに基づいた道路状態推定10モバイルセンシング／情況／CPS

KEYWORDS

利用者を通じたリアル空間における情況のセンシング
コンテンツ科学研究系

准教授

相原 健郎

研究背景・目的
実世界での状況をシステムによって収集し把握するた長等の回遊性向上が重要とされます。ここでは、人間のめには、環境側でのセンシングによるマクロな状況把握

行動選択において見られる「非合理性」を踏まえ、行動（e.g. どこにどれくらい人がいるか）と同時に、様々なのコスト等を考慮したモデルの提案と、それに基づくシ

移動体（人、自動車、もの等）の動きを捉えるミクロなステムの開発をしています。

に関わるものと考えられるので、特に実世界における人の活動の捕捉が重要となります。

3

産業応用の可能性◦経産省やNEDO等のプロジェクトでの実証サービス

本研究では、利用者が所有する携帯端末（スマートフォン）上のアプリケーションを利用した利用者行動の把握と情報提供を行うための基盤システムとアプリケーショ
ン、および、利用者の状況推定技術の解明を目的として、
実フィールドでの実証をベースにした研究を進めています。

に適用し応用を指向している◦観光分野等での地域活性化等の取り組みで実証を進めている◦行動把握は特にマーケティング分野においては有益な情報源として期待される研究者の発明研究内容◦特許第4359685号：映像提供装置及び映像提供方法◦特願2013－193415（共願）：クーポンシステム【利用者の内面をも対象とした“情況”の獲得】
街なかにおいて携帯端末を用いたサービスは「位置に基づくサービス（Location-Based Service、LBS）」と称されます。ですが、利用者のコンテキストとしては位置だけでは不十分であり、利用者の目的や気分等の内面を含むコンテキストが 重 要 と な り ま す。
ここではそれを「情況」と呼びます。情況には、他者との関係性等も含まれます。
本研究では、情況の獲得を目指し、気分の獲得や推定、利用
ログからの他者との関係性の推定等を行っています。
【回遊性向上を図るた
めの情報精選技術】
地域経済の活性化の観点では、訪問者
を 増 や す と と も に、個々の滞在時間の延連絡先：相原 健郎［コンテンツ科学研究系

准教授］

URL

http://researchmap.jp/aihara/

11

実空間データセンシング技術

状況把握が必要です。状況把握の目的の多くは人の活動

KEYWORDS

３次元モデリング／３次元モデル生成

モバイル環境での３次元モデリング技術の確立を目指してコンテンツ科学研究系

教授

杉本 晃宏

研究背景・目的

実空間データセンシング技術

3

研究内容

スマートフォンやタブレットの普及は目覚しく、ビッモバイル環境におけるRGB-Dカメラを用いた３次元

グデータと融合したスマート革命に向けて躍進を続けてモデル生成には、省メモリ化、高精度、リアルタイム処

います。スマートフォンやタブレットといったモバイル

理が必要不可欠ですが、これらすべてを満たすモデル生

端末にはカメラが搭載されていて、ユーザはいつでもど成技術は、残念ながらまだ存在しません。私たちの研究

こでも気軽に画像や映像を撮影し、その場でそのままグループでは、RGB-Dカメラから得られるストリーミ

SNSにアップして共有するという状況が日常的になってングデータを入力として、リアルタイムに省メモリで３います。

次元モデルを高精度に生成する技術の研究開発を進めて一方、３Ｄカメラ（いわゆるRGB-Dカメラ）の出現
によって、誰でも気軽にカラー画像付きで3次元をリア
ルタイムでスキャンすることができるようになってきています。具体的には、◦密なRGB-D画像列からの高精度な３次元モデル生成技術

います。近い将来、
スマートフォンやタブレットにも（さ◦省メモリ３次元モデル表現法

らには、ウエアラブル端末にも）RGB-Dカメラが搭載◦リアルタイム３次元顔モデルの生成技術

され、現在の画像や映像と同じように、３Ｄ画像や３Ｄ◦室内環境の３次元モデル実時間生成技術

映像がいつでもどこでも撮影されるという状況が当たりなどを開発しています。

前になることが見込まれます。
このように、エンドユーザがモバイル環境で3次元

産業応用の可能性

データを手軽に入手できる環境が整いつつあり、３次元◦フレンドリーICTサービス技術

モデルを生成する技術は、以前にも増して、ますます重◦Ｇ空間高度利活用要となってきています。

◦高齢化社会における遠隔メンタルコミュニケーション
支援◦モバイル環境での複合現実感

連絡先：杉本 晃宏［コンテンツ科学研究系

12

教授］

URL：http://www.dgcv.nii.ac.jp/

Email：sugimoto@nii.ac.jp

KEYWORDS

３次元画像／焦点ぼけ画像／光線情報処理

多視点と多焦点の相互変換に基づく
柔軟な3次元画像処理
コンテンツ科学研究系

准教授

児玉 和也

研究背景・目的
画像の撮影、蓄積、処理、伝送、表示技術は成熟し、わたしたちを取り巻いています。実際、３次元テレビやの関係を導出し、これらの相互変換に基づく光線群の分解、再構成を提案しています。
当該の基本技術については既に特許も取得し、現在は付与する「３次元画像」の取り組みも実用化の段階を迎

いくつかの発展的研究に取り組んでいます。例えば、光えました。

線情報と等価である多視点画像群は膨大な冗長性を含ん

一方、「立体感」を含みつつも、はるかに大きな枠組

でおり、その高能率圧縮にはより次元の低い多焦点画像である「臨場感」の実現を目指し、本来の「３次元」空群への変換が極めて効果的であることが明らかになりま

間そのものを再現する映像メディアが構想されはじめてした。また、単にその冗長性を削減するのではなく、いっいます。すなわち、従来のように「像」を再現するので

たん多焦点画像群を介し集約することで、取得光線情報

はなく、それを発生させる「光線」自体の再現を扱う新上の雑音や欠損部分等の劣化を安定に復元する手法も示

しい３次元画像処理「光線情報処理」
が研究の対象となっされています。他方で、逆向きの変換により、レンズのています。

集光の解析に基づく視点、焦点合わせ、ボケ味の変更と３次元空間中を飛び交う光線そのものを取得、再現す
れば、対象をさまざまな方向から同時に複数人で観察することはもちろん、視覚的障害物を隠蔽、回避すること等も可能です。「臨場感」を必要とするイベント会場やいった、対象の３次元分布を反映した仮想的なコンテン
ツ操作も実現しました。

産業応用の可能性

ディジタルサイネージ上に、より高度な視覚環境を提供◦自由視点テレビなど３次元映像の圧縮

する、柔軟な映像メディアが構築されるのです。

◦雑音除去や欠損視点の復元など３次元映像の高品質化◦焦点ぼけ画像群の３次元映像化

研究内容
空間中を飛び交う光線を効率的に記述、処理するための基本技術として、複数の視点から撮影した「多視点画像群」と、複数の焦点合わせで撮影した「多焦点画像群」

連絡先：児玉 和也［コンテンツ科学研究系

准教授］

研究者の発明◦特許第4437228号：焦点ぼけ構造を用いたイメージ
ング装置及びイメージング方法

URL http://research.nii.ac.jp/~kazuya/

Email：kazuya@nii.ac.jp

133

実空間データセンシング技術

Nintendo 3DSのように、映像メディアに「立体感」を

KEYWORDS

機械学習／知識構造化／名寄せ

機械学習とユーザ参加による大規模データの名寄せコンテンツ科学研究系

准教授

大向 一輝

研究背景・目的

産業応用の可能性

データ中心科学・イノベーションの実現のためには、複数の情報源から得られるデータを統合し、付加価値の◦ビッグデータ・オープンデータ利活用のための情報統合高いデータベースを構築・管理する必要があります。デー◦機械学習アルゴリズムの継続的な精度向上

タ統合に際してはいわゆる「名寄せ」の処理が不可欠で◦ベストエフォートを前提とした情報サービスにおけるすが、大規模かつ不均質なデータの名寄せにあたってはユーザからの問い合わせコストの低減

共通の識別子が存在しないことが多く、内容の類似性に基づく同一性判定が求められます。このような知的な処
理を、組織による人的な対応で実施するには過大なコストを要します。一方、近年注目されている機械学習などの適用によって網羅的な処理を行うことは可能ですが、
知識構造化技術

4

精度を保証することはできません。そこで、本研究では両者のアプローチを取り入れるとともに、ユーザの参加を求めることで長期的なデータ品質の確保を目指す手法を提案します。また、本手法の有用性を検証するために、
国立情報学研究所が運営する学術情報サービスCiNiiに実際に導入し運用を行っています。

研究内容
学術情報サービスCiNiiでは複数のデータベースに格納された論文情報の統合・管理を行うとともに、論文の著者について一意のIDを付与することで研究者ごとの成果を一覧することが可能です。
これを実現するために、あらゆる論文における任意の著者名のペア(x,y)の同一性を機械学習によって判別します。判別に必要な素性は氏名の文字列の類似度だけでなく、共著者の氏名の類似度といった論文ならではの特徴を用います。判別結果に対してクラスタリングを行い、分割された個々のグラフに対して固有のIDを付与します。サービス上ではこのIDを著者IDとして表示しますが、ユーザがこの結果を適切でないと判断した場合には簡易なインターフェイス
によってフィードバックすることが可能です。実際にはこのようなインタラクションを行うためには判別の段階
で誤統合を避ける処理が必要になります。本提案手法では総合的なシステム設計・アルゴリズム設計によって機械処理とユーザ参加それぞれの利点を生かすことが可能になっています。

連絡先：大向 一輝［コンテンツ科学研究系

14

准教授］

URL ：http://i2k.jp

Email：i2k@nii.ac.jp

KEYWORDS

Web技術／データ共有と再利用／知識処理

Linked Data技術によるオープンデータ活用
情報学プリンシプル研究系

教授

武田 英明

研究背景・目的

産業応用の可能性

Webは単に情報の伝達や公開の仕組みではなく、知◦企業内データの適切な公開と利用識の公開・共有の仕組みでもあります。Webを発明◦異種データの統合と再利用

し たTim Berners-LeeはWebの 初 期 ア イ デ ア と し て◦オープンデータと企業内データの統合的利用

知識の表現を組み入れていました。このアイデアが◦大規模オープンデータでの推論

Semantic Webです。
Semantic WebはWeb技術と人工知能研究が結びついたもので、Webをいわば巨大な知識ベースとするよ
うな技術が開発されてきました。ただこの仕組みはやや難しく、一般的にはなかなか普及しませんでした。

<RNRKDPD$UW6SRW䛾ᵓᡂᡤⶶ㤋

しかし、この技術がデータの公開・共有に有効・効果的であるということがわかり、近年急速に利用が拡大し඲య࣐ࢵࣉ⾲♧࡟࠾ࡅࡿฎ⌮ࢫࢺ࢔࢚ࣥࢻ࣏࢖ࣥࢺ

データの普及に伴って、Linked Dataはオープンデータ

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2:/,06(࢔࣮ࢸ࢕ࢫࢺ

4

知識構造化技術ています。これがLinked Dataです。折からのオープン

᪋タ
63$54/の先進技術として認知され、研究開発と普及が進んでい

5')

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63$54/-621

Yokohama Art Spot
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研究内容

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5')

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技術について研究開発しています。Linked Dataとは

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Semantic Webの 研 究 か ら 派 生 し たLinked Data

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Web上のデータを統一的に記述し、相互に参照可能にする仕組みです。Linked Data技術には、その言語、処理系、語彙・スキーマ、システム化といったものがあります。私のグループでは主に、語彙・スキーマの研究開発、応用システムを行っています。
我々がで関与してきたいくつかの研究例を紹介します。DBpediaはWikipediaを元にした大規模データセッ
トで様々なデータとリンクすることで活用されています。我々はその日本語版を運営するほか、DBpediaを利用したアプリも研究しています。LODAC Museum
は博物館の展示品情報をLinked Dataとして構造化して提供しており、またこのデータを活用したアプリも開発しています。LODAC SPECIESでは生物種情報を収集提供しており、このデータを利用して絶滅危惧種情報とのリンクや生物相互作用データのマイニングなどを行っています。

連絡先：武田 英明［情報学プリンシプル研究系

教授］

URL ：www-kasm.nii.ac.jp

Email：takeda@nii.ac.jp

15

KEYWORDS

知能研究／ロボットシミュレータ／ヒューマンインタフェース

仮想世界で知能ロボットと対話
社会的知能発生学シミュレータSIGVerse
情報学プリンシプル研究系

准教授

稲邑 哲也

研究背景・目的

研究内容

社会で役に立つロボットを研究するには、人間と対話をする知能の研究開発が重要です。しかし、実際の身体めています。

を作る時間的・予算的コストが大きく、知能研究が進ま◦マルチドライバークライアント対応のITSドライブ

ない現状があります。そこで、シミュレータの中で人間シミュレータと社会的・身体的対話が可能なロボットシミュレータを◦人間の自然言語教示によるロボットの場所概念・シン

構築しています。

ボル獲得

社会的知能発生学シミュレータSIGVerseとは、人間と知能ロボットの来るべき共存社会をデザイン・検証するためのオープンなシミュレータプラットフォームです。複数のユーザが設計した知能エージェントをイン
知識構造化技術4

現在このシミュレータを使って以下のような研究を進

ターネット経由で仮想環境の中に投入し、仮想世界の中で互いにインタラクションさせたり、現実世界の人間と対話することが可能です。昨年から知能ロボットの競技会RoboCup@Homeのシミュレータとしても使われています。大規模な施設や研究室でなくても、ロボットの知能研究へ参入可能な環境を提供します。

◦動作と言語の指示によるスポーツ初心者へのコーチン
グシステム◦ロボットが道具の使い方を学習するためVR経由で人間からスキルを教わるシステム◦ヒューマノイドロボットの遠隔操縦システムにおけるユーザ適応学習システム◦幻肢痛・片麻痺患者への視覚誘導型リハビリテーショ
ンシステム◦ジェスチャ・言語の理解を伴う知能ロボットの競技会(RoboCup@Home) シミュレータの開発

産業応用の可能性◦幻肢痛（交通事故などで突然四肢（手足）を失ってしまい、無いはずの四肢に激痛を感じる症状）のリハビ
リテーションとして、VR内に仮想の四肢を提示するシステムへの応用◦一般のユーザがインターネット上のゲームアプリ感覚
で本システムに接続し、人工物／ロボットの性能評価に貢献可能

研究者の発明（左）ヘッドマウントディスプレイとKinect センサ等による没入型インタフェースの制御方法（右）VR内における人間アバターとロボットの対話実験の様子◦特許第5177667号（共願）：車両用空調装置及びそ◦特許第5224280号（共願）：学習データ管理装置、
学習データ管理方法及び車 両用空調装置ならびに機器の制御装置連絡先：稲邑 哲也［情報学プリンシプル研究系 准教授］

16

ほか

URL ：http://researchmap.jp/inamura/Email：inamura@nii.ac.jp

KEYWORDS

画像・映像検索／画像・映像意味解析

実放送映像による実践的アプローチと大規模映像アーカイブからの知識発見
コンテンツ科学研究系

教授

佐藤 真一

研究背景・目的

産業応用の可能性

デジタルテレビ放送やビデオオンデマンドサービスなどに加え、Web上においても映像メディアの存在感は増しており、大量の映像メディアから必要な情報を効率よく検索する技術、その中から読み取れる社会動向など◦ストリートファッション画像による衣服カタログの検索◦コマーシャル映像マイニングによるマーケティング戦
略解析の情報を発見する技術等への期待が高まっています。映◦特定人物の放送映像中の露出時間解析

像メディア情報を適切に扱うためには、その内容情報を◦放送映像アーカイブによる社会情勢の解析

適切に扱いうる技術が必要不可欠です。主としてテキス
トを中心としたWeb等の大規模情報に対する検索やマ
イニングなどの技術やサービスは、世界的にすでに一部の大企業による寡占場外となっている一方、画像・映像
メディア情報はまだフロンティアであり、私たちの研究グループでは、ベンチマーク用の単純なメディア情報で研究者の発明◦特願2011－235333（共願）：画像検索装置、方法、及びプログラム◦特願2011－149428：画像照合装置、画像照合方法
及びコンピュータプログラム

ほかはなく、実際の利用価値の高い映像メディア情報を対象とし、応用範囲の広い実際に使える技術の研究・開発を進めています。

研究内容
私たちの研究グループでは、こうした要求に応えるた

メディア・センシング

5め、実際の放送映像を対象とし、実現要求の高い具体的なタスクに対応した研究テーマについて検討を行っています。具体的には、10年以上にわたるテレビニュース
アーカイブと東京地区の地上波テレビアーカイブを構築
して研究に利用しています。また、以下のような技術について検討を行っています。
【映像意味分類】与えられた映像にうつっている事物、シーン種別等に応じて識別、映像に対する自動タグづけ【映像中の顔の検出・追跡・照合】顔による検索、顔画像の自動名前推定、有名人の顔検出器の自動学習等【映像中の物体の検出・検索】特定物体の事例画像を問い合わせとした、画像・
映像検索【コマーシャル映像高速マイニング】大量 の 放 送 映 像 中 からすべてのコマー
シャル映像を極めて高速に検出・分類
連絡先：佐藤 真一［コンテンツ科学研究系

教授］

URL

http://researchmap.jp/satoh/

Email：satoh[at]nii.ac.jp

17

KEYWORDS

Video compression / image restoration / graph signal processing

Immersive Visual Communication
Associate Professor, Digital Content and Media Sciences Research Division

Cheung Gene

コンテンツ科学研究系

准教授

チョン ジーン

background / purpose（研究背景・目的）
Immersive visual communication means visualof the research is concerned with visual dataexperience so real that a participant looks andprocessing at receiver. Current research topics

feels like he resides in an alternate reality, even

include: virtual view synthesis using depth-image-

though he is physically only observing virtual

based rendering (DIBR), visual data interpolation

images on a large or wearable display. Immersive

using graph-based transform, gaze-corrected view

visual communication can fundamentally

synthesis, graph-based image super-resolution,transform long distance humanand depth-based image inpainting.

communication,

where current tools like Skype provide poor
user experience due to network delay & losses,
low video quality, and lack of eye contact &depth perception. “Enhance virtual reality”,
which encompasses immersive communication,is 1 of 14 grand challenges chosen by National
Academy of Engineering for the 21st century.
Practical applications include high-quality videoconferencing, tele-medicine, and distancelearning.
メディア・センシング5

the contents of the research（研究内容）
The first part of the research is concerned withpossibility of the application to industry（産業応用の可能性）◦Advanced video compression techniques basedon graph transforms.
◦Image / video denoising and super-resolution
via sparse representation.
◦Saliency-based image inpainting and error
concealment.

invention of the researcher（研究者の発明）◦JP2012－217527（Joint application）（適応型算術輪郭符号化装置及びこれに対応した復号装置）◦JP2012－140268（濃淡画像符号化装置及び復号装置）

visual data processing at sender. Current research
topics include: depth data denoising using sparse
representation,graph-basedtransform for compressionof visual data, and dynamic
geometry compression.
The second part of theresearch is concerned withvideo streaming over datadelivery networks. Current
research topics include:
region-of-interest (ROI)
based video streaming using
gaze prediction, multiple
description video coding andmulit-path streaming, andvisual-saliency-cognizant loss
concealment. The third part
連絡先：チョン ジーン［コンテンツ科学研究系

18

准教授］

URL

http://research.nii.ac.jp/~cheung/KEYWORDS

コンピュータビジョン／分光解析／質感解析

蛍光解析に基づくシーン理解
映像メディアの新たな展開
コンテンツ科学研究系 准教授

佐藤 いまり研究背景・目的

研究内容

物体表面の色、明るさは照明条件により大きく変化す

実在物体の持つ蛍光特徴に着目し、対象物体の持つ反ることが知られており、このことが画像処理技術による射成分及び蛍光特性のモデル化を実現し、実物体の持つ物体の認識を難しくする大きな要因ともなっています。

豊かな質感の再現を実現しました。また、実物体の持つこれに対し、色恒常性の研究分野では、照明の影響を除蛍光特性に基づくインバースレンダリング技術（実在

去し、物体色を推定するための様々なアルゴリズムが提シーンの観測に基づき物体情報（材質・形状）や照明環

案されてきました。また、画像合成の研究分野では、複境モデルを獲得する技術）の開発に取り組んでいます

雑な光源環境下で物体の見えを正確に生成するための◦反射・蛍光特性の獲得：少ない計測から効率良く実物様々な技術が提案されてきています。ここで、物体の見えや色の推定に関わるコンピュータビジョン技術の多くは、対象となる物体表面が反射成分のみにより構成され体の反射・蛍光特性をモデル化◦形状獲得：物体表面の艶や相互反射を回避して、画像のみから詳細な形状を推定ることを仮定しています。その一方で、私たちの身の回◦新カラーチャートの提案：単画像から対象シーンの照りに目を向けてみると、例えば白紙、塗料、染料、植物

明条件とカメラの分光特性（色づくりの特性）を推定など、反射成分のみならず蛍光成分を含む物体が多数存可能在します。本研究では、実在物体の持つ蛍光特徴に着目し、実物体の反射・蛍光成分の双方を考慮した分光解析技術の開発を進めています。

メディア・センシング

5

産業応用の可能性◦反射・蛍光特性に基づく画像解析◦実在物体の素材・状態解析◦実在物体の分光特性（反射および蛍光）のモデル化と画像生成

研究者の発明◦特許第4982844号：投影画像補正システム及び投影
図１：蛍光成分を含む物質例：鉱石、バナナの皮、ボール、蛍光塗料を含む紙。左側または上側の画像は自然光のもとで観察される物体の見えを、右側または下側の画像は、紫外光のもとで観察された蛍光発光を示す。

連絡先：佐藤 いまり［コンテンツ科学研究系

准教授］

画像補正プログラム

ほか

URL：http://research.nii.ac.jp/~imarik/

Email：imarik@nii.ac.jp

19

KEYWORDS

音源分離／マイクロフォンアレー／音響信号処理

混ざった音から聞きたい音だけを取り出す機械の耳の実現を目指して情報学プリンシプル研究系

准教授

小野 順貴

研究背景・目的

産業応用の可能性

実環境には様々な音が存在し、通常それらは混ざり◦音声認識、遠隔会議システム、音声入力インターフェース

合って聞こえてきます。例えば、携帯の音声認識機能を◦動画の音響トラックから、雑音を除去したり、特定の使おうと思っても、テレビの音が一緒に入力されてしま音を強調したりする動画編集ソフトウェア

うかもしれません。演奏会でピアノ演奏を録音しようと◦分散配置マイクロフォンによる異常音検知システム

思っても、隣の人のくしゃみが一緒に録音されてしまう◦音による環境モニタリング

かもしれません。こうした混ざった音の中から必要な音だけを取り出す音のセンシング機能を実現し、音声認識をはじめとする様々なシステムに応用することを目指し、
マイクロフォンアレーという複数のマイクロフォンを使うシステムを中心に、様々な音響信号処理の研究を行っています。

研究者の発明◦特願2013－048084（共願）：音声信号処理装置及び方法◦特願2012－184649：信号処理装置、信号処理方法
及びコンピュータプログラム

ほか

研究内容
我々は、音源位置がわからない（ブラインドな）状況
でも、録音した信号のみから個々の音源信号を分離する
ブラインド信号処理という技術に取り組んでいます。
特に、「補助関数法」という最適化手法により高速ア
メディア・センシング

5

ルゴリズムを導出し、すでにiPhoneのようなモバイル
端末上でも動作するシステム（図１）や、オンライン動作するリアルタイムシステムを実現しています。
また、従来技術では使用できなかった別々の機器で録音された「非同期」な録音信号を、信号処理技術により

図２

非同期マイクロフォンアレーによる会議録音

図３

スマートフォン位置の自己推定と音源定位「後で」同期させ、音源位置の推定や音源強調を可能にする、非同期マイクロフォンアレーという新しい枠組みを立ち上げています。スマートフォンやモバイル端末を使った新しい音響処理システムの可能性を開拓するために、会議議事録生成（図２）、スマートフォン位置の自己推定と音源定位（図３）、交通量モニタリング（図４）などに取り組んでいます。他にも、雑音抑圧、音楽信号
分離、音響電子透かしなどの研究も行っています。

図１

iPhone用ブラインド音源分離アプリ

連絡先：小野 順貴［情報学プリンシプル研究系

20

准教授］

図４

URL

http://www.onn.nii.ac.jp/

交通量モニタリング

KEYWORDS

学習支援・学習ライフログ・認知診断テスト

学習支援・学習ライフログ・認知診断テスト
学習ライフログを活用した学習支援

KEYWORDS

情報社会相関研究系

准教授

孫媛
学習ライフログを活用した学習支援

研究背景・目的

研究内容

情報社会相関研究系 准教授

近 年、 デ ジ タ ル 教 科 書 や 電 子 黒 板、 学 習 ア プ リ、

現在、学習ライフログ取得のための基盤づくりや、認Learning Management System (LMS) などに代表さ

知診断テストの開発を行っています。学習ライフログはれるeラーニングシステムの普及など、教育環境のICT

学習者の特性を知るのに有用ですが、何を身につけ、何化が進んでいます。情報機器を利用して学習をすることができるようになったかを診断する上でテストは欠かすで、学習時間や問題の解答時間などの学習状況が、ログ
研究背景・目的ことができません。
研究内容

孫媛

データ（学習ライフログ）としてサイバー空間に蓄積さ【学習ログ収集の基盤づくり】

れます。これにより、これまでは把握することが困難で近年，デジタル教科書や電子黒板，学習アプ

Moodleを利用して、様々な学習ライフログを収集す
現在，学習ライフログ取得のための基盤づくり
や，認知診断テストの開発を行っています。学習るためのシステムを開発しています。
ライフログは学習者の特性を知るのに有用です【認知診断テストの開発】
が，何を身につけ，何ができるようになったかを
認知診断テストとは、ある学習内容を理解する上で必診断する上でテストは欠かすことができません。
要な認知技能・知識を測定するためのテストであり、技【学習ログ収集の基盤づくり】 Moodleを利用して，様々な学習ライフログを収集するためのシステム
能・知識の習得度を詳細に推定することができます。
を開発しています。
【学習診断手法とフィードバック法の考案】【認知診断テストの開発】 認知診断テストとは，学習ライフログと認知診断テストで得られた情報を統ある学習内容を理解する上で必要な認知技能・合し、学習診断を行う手法について検討しています。ま
知識を測定するためのテストであり，技能・知識の習得度を詳細に推定することができます。
た、診断結果の効果的なフィードバック法の検討も行っ【学習診断手法とフィードバック法の考案】ています。
学習ライフログと認知診断テストで得られた情報を統合し，学習診断を行う手法について検討して産業応用の可能性います。また，診断結果の効果的なフィードバック法の検討も行っています。
◦認知診断テストを応用した学力テスト、適性検査など

リ，Learning Management System (LMS) などにあった学習者の情報が利用可能になってきています。
代表されるeラーニングシステムの普及など，教
特に今後は、学校や家庭、塾などでの学習の記録がサ
育環境のICT化が進んでいます。情報機器を利イバー空間に蓄積されることが期待されます。これらの用して学習をすることで，学習時間や問題の解情報が全て紐づけされることによって、学習者個々につ答時間などの学習状況が，ログデータ（学習ライフログ）としてサイバー空間に蓄積されます。こいて非常に豊富な情報を得ることができます。また、これにより，これまでは把握することが困難であっれらの情報を統合して学習者の学習状況を診断し、学習た学習者の情報が利用可能になってきています。
者に対してフィードバックをすることで、生徒一人一人
特に今後は，学校や家庭，塾などでの学習のに最適な学習支援が可能になります。
記録がサイバー空間に蓄積されることが期待されます。これらの情報が全て紐づけされることにしかし、学習ライフログを収集するための仕組みの開よって，学習者個々について非常に豊富な情報
発や、学習ライフログを統合して学習診断を行う手法のを得ることができます。また，これらの情報を統開発など、解決しなくてはならない問題が多く残されて合して学習者の学習状況を診断し，学習者に対います。私たちは、様々な学習ライフログを活用して学してフィードバックをすることで，生徒一人一人に最適な学習支援が可能になります。
習支援を行うための方策について研究を行っています。
しかし，学習ライフログを収集するための仕組みの開発や，学習ライフログを統合して学習診断を行う手法の開発など，解決しなくてはならな
い問題が多く残されています。私たちは，様々な学習ライフログを活用して学習支援を行うための方策について研究を行っています。

私的学習
ライフログ

込み

 認知診断テストを応用した学力テスト，適性検査などの開発・商品化
 eラーニング，学習アプリへの認知診断テストの組み込みテストでは測定できないもの 心理・行動特性（例:学習動機）
 学習履歴
学習
ライフログ
分析

認知診断
テスト

フィードバックによる
学習支援
学習者

准教授］

教員

教育指導

孫 媛 [情報社会相関研究系・准教授]

連絡先：孫 媛［情報社会相関研究系

6

テストによる
知識構造・処理能力の測定

学習診断情報

その他の
学習システム連絡先◦eラーニング、学習アプリへの認知診断テストの組み

URL http://www.yuan.nii.ac.jp/

URL http://www.yuan.nii.ac.jp/

Email：yuan[at]nii.ac.jp

Email：yuan@nii.ac.jp

21

人間社会とビッグデータ

学校におけるオンライン
学習システムの開発・商品化
産業応用の可能性

ネット選
橋本大

.5

.6

Po

.4

Range (0/1)

KEYWORDS

私が行っているフィールド実験の例として、スマー
トフォンを使った社会関係資本醸成実験とネット選挙の効果測定実験を紹介します。
前者は、スマートフォンからユーザのコミュニケー
社会心理学／政治コミュニケーション／メディア／コミュニケーション／社会関係資本
ションログを匿名化して取得し、減衰しつつある人間
関係を特定した上で再活性化するための実験刺激を端末に送信します。この刺激の有効性をフィール
ド実験で検証し、豊かな人間ネットワークに支えられた社会の実現を目指しています。
後者は、ネット選挙が解禁された2013年参院選時に、特定の政治家のTwitterアカウントをフォローすることで、政治的知識や政治家に対する印象、好意度、投票行動にどのような影響が見られるかを
情報社会相関研究系 准教授
フィールド実験で検証しました。
小林 哲郎
いずれも、ビッグデータの解析のみからは得られない豊かな知見をもたらしています。

.2.3

フィールド実験で人間社会の因果関係を明らかにする

Contro(a) Knowledge about i

35
20

25

研究背景・目的

30

Range (0-100)4045

Pretreatment

Control

人 間 社 会 に 関 す る ビ ッ グ デ ー タ はComputational

Treated(c) Feeling thermomSocial Scienceの発展を促しており、今後大きな発見に
KEYWORDS
社会心理学・政治コミュニケーション・メディア・コミュニケーション・社会関係資本
つながる可能性を持っています。しかし、受動的に収集された観察データでは、いくらデータが大きくても因果

人間関係向
特定の相手
関係が表示

フィールド実験で人間社会の因果関係を明らかにする連絡先
れた科学的実験とビッグデータの解析を組み合わせるこ
関係の実証はできません。様々な現象のメカニズムを解産業応用の可能性◦フィールド実験
GoogleやFacebookなどのTech Giantsは、常時

ド実験は、厳密な無作為配置を行うことで観察的なビッ
人間社会に関するビッグデータはComputationalにつながる可能性を持っています。しかし、受動的に収集された観察データでは、いくらデータが大きくても因果関係の実証はできません。様々な現象のメ
研究内容 カニズムを解明したり、的確な判断をするためには、
注意深く設計された科学的実験とビッグデータの解私が行っているフィールド実験の例として、スマート
析を組み合わせることが非常に効果的です。私の研究は、科学的手続きのGolden Standardである実フォンを使った社会関係資本醸成実験とネット選挙の効
験を社会科学に応用し、特に人工的な実験室では果測定実験を紹介します。
なく人間社会の自然なダイナミクスの中で行うフィールド実験を多用しています。フィールド実験は、厳密
前者は、スマートフォンからユーザのコミュニケー
な無作為配置を行うことで観察的なビッグデータのションログを匿名化して取得し、減衰しつつある人間関
相関分析では不可能な因果推論を可能にするという大きなメリットがあります。
係を特定した上で再活性化するための実験刺激を端末にという大きなメリットがあります。

研究内容
送信します。この刺激の有効性をフィールド実験で検証

1000以上のフィールド実験を並行して実施し、経営判断に生かしています。こうしたフィールド
計・実施は、ビッグデータの解析と組み合わせること実験の設計・実施は、ビッグデータの解析と組み合わせることで極めて強力な武器になります。
で極めて強力な武器になります。たとえば、
Webペー
たとえば、Webページのレイアウトの有効性評
ジのレイアウトの有効性評価や、ネット選挙キャン
価や、ネット選挙キャンペーンの効果測定等に威力を発揮します。
ペーンの効果測定等に威力を発揮します。
 社会調査◦社会調査人間社会ビッグデータの解析は、自己報告の社会調査データと組み合わせることでさらに強人間社会ビッグデータの解析は、自己報告の社会調
力なツールとなります。しかし、社会調査は設査データと組み合わせることでさらに強力なツールと問やワーディングの設計などに経験と技術が必要となります。フィールド実験と社会調査を組なります。しかし、社会調査は設問やワーディングのみ合わせたデザインにより、分析の幅はさらに設計などに経験と技術が必要となります。フィールド
広がります。

判断に生かしています。こうしたフィールド実験の設

実験と社会調査を組み合わせたデザインにより、分析し、豊かな人間ネットワークに支えられた社会の実現を私が行っているフィールド実験の例として、スマー

ネット選挙の効果を実証するフィールド実験橋本大阪市長に対する感情温度の変化の幅はさらに広がります。

トフォンを使った社会関係資本醸成実験とネット選目指しています。

挙の効果測定実験を紹介します。
前者は、スマートフォンからユーザのコミュニケー
ションログを匿名化して取得し、減衰しつつある人間
特定の政治家のTwitterアカウントをフォローすること関係を特定した上で再活性化するための実験刺激
で、政治的知識や政治家に対する印象、好意度、投票行を端末に送信します。この刺激の有効性をフィール
動にどのような影響が見られるかをフィールド実験で検
ド実験で検証し、豊かな人間ネットワークに支えられた社会の実現を目指しています。
証しました。
後者は、ネット選挙が解禁された2013年参院選時
いずれも、ビッグデータの解析のみからは得られないに、特定の政治家のTwitterアカウントをフォローすることで、政治的知識や政治家に対する印象、好意
豊かな知見をもたらしています。
度、投票行動にどのような影響が見られるかをフィールド実験で検証しました。
いずれも、ビッグデータの解析のみからは得られない豊かな知見をもたらしています。

後者は、ネット選挙が解禁された2013年参院選時に、Posttreatment.6

Pretreatment.5

Range (0/1)

.4
.3
.2

Control

Control

Treated(a) Knowledge about issue position (Comfort women)

TreatedControl

TreatedPosttreatment

Posttreatment

25

.1

30

.2

35

Range (0/1)

.3

40

45

.4

Pretreatment

Range (0-100)

Posttreatment(b) Trait evaluation of Hashimoto

020

人間社会とビッグデータ

6

 フィールド実験

GoogleやFacebookなどのTech Giantsは、常時1000以上のフィールド実験を並行して実施し、経営.6

Social Scienceの発展を促しており、今後大きな発見
グデータの相関分析では不可能な因果推論を可能にする.5

研究背景・目的の中で行うフィールド実験を多用しています。フィール

小林 哲郎
産業応用の可能性.4

人工的な実験室ではなく人間社会の自然なダイナミクス

情報社会相関研究系・准教授

Range (0-1)

Golden Standardである実験を社会科学に応用し、特に.3とが非常に効果的です。私の研究は、科学的手続きの人間関係向上計画
小林 哲郎[情報社会相関研究系・准教授]
特定の相手との連絡の頻度の変化や、連絡をとった相手との関係が表示される.2

明したり、的確な判断をするためには、注意深く設計さControl

TreatedControl

Treated(c) Feeling thermometer score of HashimotoControl

Treated(d) Vote for JRP (Proportional Representation)

ネット選挙の効果を実証するフィールド実験橋本大阪市長に対する感情温度の変化

連絡先：小林 哲郎［情報社会相関研究系

22

連絡先

准教授］

人間関係向上計画
Email：k-tetsu@nii.ac.jp

特定の相手との連絡の頻度の変化や、連絡をとった相手との関係が表示される

小林 哲郎[情報社会相関研究系・准教授] k-tetsu@nii.ac.jp

k-tetsu@nii.a

KEYWORDS

クライシス情報／地名情報処理／データ中心メディア

クライシス（社会の危機）を想定した
ビッグデータ処理とメディア創生
コンテンツ科学研究系

准教授

北本 朝展

研究背景・目的
クライシス（自然災害等の社会の危機）はビッグデー

テキストを地図に自動マッピングする地名情報処理環境

タ処理の究極の状況、すなわち情報の量・多様性・処理

GeoNLPを、オープンソースソフトウェアとして公開し速度のすべてを最大限に活用し最善を尽くすべき状況をました。これはクライシスに限らず観光やマーケティン

現出させるため、その技術的解決策には大きな社会的価

グにおける状況認識にも適用できるシーズ技術であり、値があります。データの解析結果が生死を左右しうると

今後は精度向上の研究に注力する計画です。

いう意味では品質管理も含むビッグデータの解析技術が必要ですが、意思決定のために人間が結果を理解する必要があるという意味では人間の理解というボトルネックの解消技術も必要です。つまりデータ分析というアナリ
ティクスの側面だけでなく、データをどう伝えるかというメディアの側面に関する研究も重要となります。そこ
で、プッシュ型配信、個人化、可視化などの研究に基づ
き、データ中心という原理に基づく新しいメディアを創生することで、クライシス情報を出発点としてメディア
原理の一般化を目指します。

産業応用の可能性◦地名情報処理プラットフォームGeoNLPを用いた自然言語テキストの自動マッピング◦クライシスを中心とした地球環境ビッグデータの検索・ランキング・可視化の基礎技術◦データ中心メディアの構築、プッシュ化・個人化されたクライシス情報やその他情報の配信◦自然科学・人文科学データの融合やモバイル端末の活用などに基づくアーカイブ・デザイン

研究内容
クライシスに向けたビッグデータ処理として、台風に関するデータベー
ス「デジタル台風」や地震に関するデータベース「東日本大震災アーカイブ」などを構築し、大規模異種データの分析とメディア化に関する研究を進めた結果、ウェブサイトは多数の人々

6

人間社会とビッグデータから信頼され約3000万ページビュー／年の利用を集めるほどに成長しました。これらのメディアではデータ間の関連性を積極的に探索し、検索やラン
キング、マッピングなどに基づく過去データベースの文脈化という手法
で、最新データの意味を比較に基づき認識するための手段を提供しています。またデータ間の関連性を異種デー
タにも展開し、科学データの解析に加えてテキスト解析やソーシャルデータ
解析を統合した状況認識へと研究を広げています。またデータ統合の基礎技術として地名情報処理の研究を進め、連絡先：北本 朝展［コンテンツ科学研究系 准教授］URL http://agora.ex.nii.ac.jp/~kitamoto/ http://researchmap.jp/kitamoto/23

NIIが提案する産官学連携活動
が提案する産官学連携活動
NII
NIIは情報学分野の研究と情報基盤事業に取り組み、社会が抱える課題を解決する実践的な研究開発の推進を目指しております。そのためには産官学の連携が不可欠であり、一層の連携強化を推進するため、企業や自治体の皆様のご要望に沿えるよう産官学連携活動を推進してまいります。

企業や自治体等のご期待

先端技術・シーズ発見
ソリューション探索
スキル獲得・人材育成

NIIの産官学連携活動

NII 湘南会議

NII 公募型共同研究

世界最先端研究情報の共有

包括連携共同研究

産官学連携交流会

共同研究
受託研究

産官学連携塾

新成果の協働創出

先進成果情報の提供

コンサルティング

トップエスイートップレベル IT 人材育成

技術指導・アドバイス

産官学連携へ向けた活動プログラム

企業・自治体等のご期待

ス
キ
ル
獲
得
・
人
材
育
成

24

NII の産官学連携活動

研究構想段階での意思決定支援
世界の最先端研究動向や技術潮流、それらに基づく有力企業、研究機関、研究者の情報を把握したい。
研究着手判断 / 準備
企業内での研究着手の見極めや、優先度が高くな
い時点での研究着手へ向けた準備をしておきたい。

NII 湘南会議
企業オーガナイザーとしてセミナー課題の提案

研究推進へのアウトソーシング
研究推進体制を補完する研究人材交流を図りたい。内部だけではカバーできない研究スキル、
ノウハウとして外の研究力を活用したい。
総合的な協働連携
幅広く多様な情報学領域の研究課題を抱えており、総合的な協働連携の取り組みをしたい。

研究者によるコンサルティング
技術指導やアドバイスによる課題解決

研究人材育成将来の研究人材育成、新しい研究スキルを獲得したい。
事業貢献人材育成
将来の事業に必要な高度な技術スキルや、事業推進上不足する人材育成やスキル獲得を図りたい。

産官学連携交流会
先進研究テーマを基にした交流・意見交換
産官学連携塾
最先端研究紹介による連携マインドの醸成

NII 公募型共同研究
テーマに応じたアカデミアパートナーの探索
包括連携共同研究
多様な研究領域課題を継続的に協働共同研究（研究者受入れを含む）
研究リソースの持ち寄りによる課題解決
受託研究
企業等からの委託による研究成果の提供
トップエスイー教育プログラム
トップレベル IT 人材の育成

NEW

NIIが提案する産官学連携活動
が提案する産官学連携活動
NII
NII湘南会議の活用

産官学連携交流会

産官学連携塾

世界トップクラスの研究者が一堂に集

情報学におけるNIIの精鋭研究者が、講演やデモ・ポスター展示で最新研究成果を発信し、聴講者との交流の場を提供します。同時に、聴講者の方々が自組織内の抱える課題に対して、その解決シーズ
発見の一助として頂けるよう、講演者と直接対面でお話し頂ける個別Q&Aブースを設けることで、共同研究などのさらに踏み込んだプログラムの利用に繋がることを期待しています。

情報学における最先端の研究動向を取り上げ、聴講者の方々のビジネスへの洞察力を涵養するための一助の講座です。
今後の社会＆産業の担い手と期待される
人材との交流の場を通して、ビジネスマ
インドを高めるとともに、産官学連携交
流会の聴講者基盤強化や協働による共同研究創出により、企業のビジネス力の向上につながることを期待しています。

NII公募型共同研究

包括連携共同研究

い、情報学分野の課題を合宿形式により集中的な議論を目指す NII 湘南会議。
セミナー企画の募集は産業界にも広く開かれており、企画が採択されれば、企業がセミナーの運営責任者（オーガナイザー）となります。提案した課題領域における世界トップクラスの研究者を集めることにより、世界最先端の研究動向や見解を一度に把握することができます。
http://www.nii.ac.jp/shonan/

研究者による
コンサルティング
まだあいまいな状態にある課題や企

NII の教員を連絡担当教員として含め複数の研究領域にまたがる総合的な業が抱えるビッグデータなどの扱い、る形で、毎年、共同研究の公募を行って研究課題を対象に、継続的かつ複数のあるいはセキュリティなどの全社対応います。企業において意思決定前の研究

共同研究が見込まれる場合、基本的なといった、企業方針を決定するためのの明確化や深化を図りたいとき、または契約事項を包括連携共同研究として契対応サービスとして、研究者の先端的

外部競争的資金獲得の提案にあたりアカ

約することができます。個々の研究課

な専門知識による指導・アドバイスを

デミアのパートナーを探したいときな

題は研究内容の合意を行うだけで、NII行うコンサルティング。企業が直面す

ど、テーマに応じて有効な活用を図るこの研究者との間での研究課題の分担研

る難しい課題に対して、情報学の精鋭とができます。

究を速やかに着手でき、事務手続き等研究者ならではの深い専門的な知恵やの負担の軽減を図ることができます。

ノウハウを生かし適切なアドバイスを行うためのソリューションを提供しま

http://www.nii.ac.jp/research/collaboration/

す。

共同研究

（研究者受入を含む）

受託研究

企業から研究費や研究員を受け入れ民間企業や中央省庁機関等から委託をて、NIIの研究者が企業と共同で、企業受けて、NII の研究者が実施責任を負うの抱える研究課題解決に向け、共同研

形で研究を行い、その研究成果を委託者究を実施します。分担研究を行う企業に報告します。研究に要する経費は委託

研究者の受け入れ有無により、共同研者が負担します。企業と NII の研究者と究のタイプが選択できます。情報学分の事前協議により、研究課題の達成が客野の研究の場合、特殊な設備に依存す

観的に確認できる研究の目的、プロセス、る研究ケースは限られるため、企業内

成果および研究費について合意ができたで不足しているスキルやノウハウ習得

研究課題を受託研究として研究費を受け等の研究人材育成が期待できます。

入れて、NII の研究者が研究を実施しま

http://www.nii.ac.jp/research/collaboration/

す。

産官学連携活動に関するお問い合わせhttp://www.nii.ac.jp/research/jyutaku/

トップレベルの IT 人材を育成する教育
IT に関する専門スキルを持ち、社会情勢の変化に先見性を持って対処できる世界最高水準の IT 人材を育成するため、トップエスイー教育プログラム、高度 IT
人材のための演習環境（edubase
Cloud）、IT教育環境（edubase Space）、
そして優れた IT 教材を普及・活用させる
ためのサイト（edubase Stream）を提供しています。主に企業の若手エンジニ
ア・研究者向けに演習を主体とした実践的な教育を行います。
http://www.topse.jp/

http://www.nii.ac.jp/research/iga/

大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 国立情報学研究所 研究戦略室
E-mail： nii-ura@nii.ac.jp〒101-8430 東京都千代田区一ツ橋 2-1-2

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