Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図 3.1-3 眼球運動計測テスト

図 3.1-4 復帰抑制モデル

### 3.2 統合処理技術

・深層学習等では認知分類が困難な否定形データ（学習用に整形されていないデータ、火や雲等の形の定まらない対象データ）について、識別率50%程度の認知（否定形データ中の道の対象を道と識別することを含む）を可能とする。

・入力データを分類する際、深層学習が必要とするデータ量以下で深層学習と同精度のカテゴリ分類を可能とする。

・人工知能に任意の判断目的・判断方針を入力することで、入力データを当該判断目的等に応じたカテゴリに分類することを可能とする。

・判断目的等の変更に応じて、既に形成されたカテゴリの再構成を可能とする。このとき、どのカテゴリにも所属しない入力が存在した場合には新たなカテゴリを生成可能とする。

・判断目的等の入力から短時間で、事前に作出した大量のカテゴリのうち、適切なカテゴリへの分類・再構成を可能とする。

・判断目的等に基づくカテゴリの生成再構成過程を記録し、可視化を可能とする。

本研究課題においても脳情報科学の視点で脳の認知、意思決定メカニズムに着目し、カテゴリ選択切替とフィードバックによる改変、カテゴリ分解統合機構、ならびにモダリティ非依存な脳内表現機構の解明を行った。この成果となる脳の統合処理モデル、メカニズムに基づき、3．3「カテゴリ最適化技術」ではベイジアンアトラクタモデルを拡張、到達目標を達成した。以下に主たる成果について報告する。

## (1) ヒト脳のカテゴリ選択切替とフィードバックによる改変機構のゆらぎ学習処理高速化

嚥下における大脳随意制御と脳幹自律制御の切替機構において大脳中心下野の活動により随意嚥下が行われ、食塊が咽頭壁に送られ、その感覚入力が延髄の自律嚥下中枢に送られると自律嚥下が開始され、次の大脳の随意嚥下が抑制される。食塊が気管のある喉頭を完全に通過するまで、次の随意嚥下が抑制される。（図3.2-1）この誤嚥を起こさず、嚥下ができるというフィードバック機構を解明し、3.3「カテゴリ最適化技術」においてゆらぎ学習の入出力ー演算処理速度制御機構（処理性能に合わせて入力のサンプルレートを最適化するメカニズム）に適用した。

図3.2-1 嚥下運動制御機構のゆらぎ学習制御機構への適用
(2) ヒト脳のカテゴリ分解統合機構に基づくゆらぎ学習の発達機能の実現

本稿における脳情報科学研究にて得られたヒト脳の発達機構、知識・経験の再構成、目的や環境に適応可能な認知機能の柔軟性機構の解明によるモデルや知見（図3.2-2）に基づき、3.3「カテゴリ再構成技術」において入力データ（特徴量）の傾向変動や学習量の増加に応じて、知識としての既存カテゴリを自動再構成、新たな傾向を検知した場合に新知識として新規カテゴリを追加する発達機能をベイジアンアトラクタモデルの拡張となるゆらぎ学習に搭載した。

図3.2-2 ヒト脳の発達に伴うカテゴリ分解統合機構

(3) ヒト脳のモーダル非依存な脳内表現機構に基づくゆらぎ学習の汎用モジュール化

言語、映像、音などが脳内では共通のモデルとして表現され、それぞれが連携している機構の解明に（図3.2-3）より、モーダルに依存しない特徴量表現モデル（多次元特徴量ベクトル）を定義、3．3項「カテゴリ適正化技術」において、あらゆるモーダル（領域）に対応し、様々な次元の特徴量ベクトルを識別分類可能、かつ複数のカテゴリを連携可能とするリレーションナルデータベース型ゆらぎ学習を実現した。

図 3.2-3 脳内情報のマルチモーダル連携機構の再現

### 3.3 カテゴリ適正化技術

可視化されたカテゴリにおける分類結果、さらにその意味付け結果、生成過程に対して外部からのカテゴリそのものの修正変更、生成過程の修正変更を可能とする。

本研究においては前述した3.1、3.2における（ヒト）脳の高度な情報処理メカニズムの解明結果（知見、メカニズム、モデル）に基づき、ベイジアンアトラクタモデルの拡張を行い、次世代人工知能「脳型認知分類機能（ゆらぎ学習）」として実現した。また、ゆらぎ学習を搭載した汎用データ分析システムのプロトタイプを完成した。さらに、医療診断応用、ネットワークインフラ運用管理応用の2領域でゆらぎ学習の有効性について実証実験を行い、目標とする機能、性能の達成を確認した。以下に主たる成果について報告する。
(1)脳情報処理モデルが計算機上で実行可能な統合システムの実現

前項、3．1、3．2において解明された脳情報科学研究の知見、モデルに基づき、ベイジアンアトラクタモデルを拡張し、次世代人工知能「ゆらぎ学習」ソフトウェアモジュールを実現、基本計画において示された到達目標をすべて達成した。(図3.3-1、表3.3-2)

さらに２．１，２．２にて述べたようにこれらの成果に基づきゆらぎ学習機能に、Fast-Pathway/Slow-Pathway機能並びに発達機能を実現した。（図３．３－３，図３．３－４）

また、「ゆらぎ学習をリレーションナルデータベース「PostgreSQL」に組み込み、SQL クエリで制御、プログラム可能なゆらぎ学習データ分析システムを実現した（図3.3-5）

図 3.3-1 ゆらぎ学習の動作概念図 $ \left(\textcircled{0}\rightarrow\textcircled{1}\rightarrow\textcircled{2}\right. $ の順に動作)

表 3.3-2 基本計画書到達目標と本研究開発の達成度

年次目標	達成状況	基盤となった
脳情報研究
1. 10種類以上の入力データへの対応	モータル非依存な特徴量表現モデル（特徴量ベクトル）を定義、認知分類機能の汎用性を実現した。	3. 2(3)
2. 非定型データについて識別率50%程度の認知を可能とする	ベイジアンアトラクタモデルを認知分類モデルに拡張し、整形されていない画像、眼球運動の非定形データを少数の学習量（40以下）で80％以上の認知分類精度を実現した。	3. 1(3)
3. 深層学習と比べ1/100以下のデータ量で同精度のカテゴリ分類を可能とする	整形されていない画像やバラツキ、ノイズを含む眼球運動に関して学習量5個においても70％以上の分類精度を実現した。	ベイジアンアトラクタモデル
4. 入力データの当該判断目的等に応じたカテゴリに分類することを可能とする	認知分類システムアーキティブを「入力データ空間」「アトラクタ（知識）空間」の2階層構造とすることで同一の特徴量データに対して目的別の「アトラクタ空間」を定義、目的別にアトラクタ空間を切替ることにより目的や環境条件毎に認知分類を実行することができるシステムを実現した。	3. 2(2)
5. 判断目的等の変更に応じて既に形成されたカテゴリの再構成を可能とする	入力特徴量顧向変動（または学習量増）に応じて、既存アトラクタ（カテゴリ）を自動再構成、新たな横向を検知した場合に新規アトラクタを自動追加する「発達」機能を実現した。	3. 2(2)
6. 判断目的等の入力から10秒以内で適切なカテゴリ分類・再構成を可能とする	モバイルノートPCクラス（i5）を用い、アトラクタ空間設定+特徴量ベクトル（300x300pixel画像：1280次元、眼球運動：76次元）入力から結果出力まで1秒未満の処理時間性能を実現した。	3. 1(1)
3. 2(1)
7. 判断目的等に基づくカテゴリ生成再構成過程を記録し、可視化を可能とする	入出力、カテゴリ分類状態遷移と識別結果を記録、GUIを介して制御・修正・表示可能とするXAI（ExplainableAI）機能を有する脳型認知分類システムを実現した。	----

図 3.3-3 新規アトラクタ追加・再構成機能

図 3.3-4 Fast-pathway/Slow-pathway 機能
図 3.3-5 ゆらぎ学習データ分析システム全体像

また、ゆらぎ学習の識別性能に関して、少量学習におけるゆらぎ学習とCNNの分類精度について評価用画像データCIFAR10ならびにCIFAR100を用いて評価を行った。その結果、識別分類数（カテゴリ数）2~10、学習データ量1~10による識別評価すべての識別精度においてゆらぎ学習がCNNに対して優位であることが確認できた（図3.3-6）。

図 3.3-6 ゆらぎ学習／CNN 分類精度比較（CIFAR10 で学習、CIFAR100 で分類）

## (2) 処理結果の可視化と操作を可能とするインタフェースの実現

「ゆらぎ学習」を特別な専門知識を必要とせずに利用可能とするため、実現したゆらぎ学習データ分析システムにおいてさらにSQLクエリをGUIにより自動生成するインタフェースシステムを実現した。これらのインタフェースを用いることでデータベースそのものの知識も不要で、任意の特徴量ベクトルデータを入力し、ゆらぎ学習によるカテゴリ分類にとどまらず、入力データの統計解析（確率分布や次元削減など）を実行し、その結果をグラフィカルに出力するシステムとして実現した。(図3.3-7)。
図 3.3-7 ゆらぎ学習データ分析システム GUI

(3)医療診断とネットワークインフラ運用管理におけるゆらぎ学習実証実験の完遂

ゆらぎ学習を用いた識別分類機能の応用領域での有効性を確認するため、医療診断(統合失調症診断)応用並びにネットワークインフラ運用管理応用の2領域で実証実験を行った。

医療診断応用においては疾患者および健常者の眼球運動データを用いて、健常者・統合失調症患者を用いた評価実験を行った。医療従事者が計測取得した患者81名、健常者152名のデータの中から疾患者および健常者それぞれ80名、併せて160名分のデータをランダムに抽出した。これらのデータは、眼球運動解析装置を用いて被験者に画像を見せたときの視線の移動を1000fpsで測定して得られる眼球運動データである。画像は、測定課題に対応して、注視課題、追従課題、自由視課題の3分類からなり、それぞれ複数枚の画像によって計測している（“Eye movement as a biomarker of schizophrenia: Using an integrated eye movement score”, Kentaro Morita, Kenichiro Miura, Ryota Hashimoto, et al, Phyciary and Clinical Neuroscience 2017;71:104-114）。特徴量ベクトルは3.1(3)により示された特徴量に基づき35次元のベクトルデータを生成した。眼球運動データから抽出された特徴量ベクトルを用いて、健常者・統合失調疾患者の分別を行う実証実験を行った。健常者・疾患者それぞれ80名、併せて160名のデータを用い、学習データ量10,20,40,80における診断精度をMLP（Multi-Layer Perceptron）と比較した。その結果、いずれの学習量においてもゆらぎ学習がMLPに対して同等、もしくはそれ以上の精度で分類できていることを確認した。ただし、MLP利用においては中間層の構成を学習データ量毎に最大の精度が出るよう最適化チューニングを行っている。（ゆらぎ学習はすべての学習量においてチューニングなし）。（図3.3-8）

実証評価の結果、ゆらぎ学習は患者40名、健常者40名のわずかな学習で84.5%の精度で患者の識別を実現することを確認できた。これはベテラン医師の診断精度に匹敵する精度であり、過去の診断技術に関する研究報告（表3.3-9）に匹敵する診断精度を実現した。
図3.3-8 ゆらぎ学習とMLPの眼球運動特徴による統合失調症診断精度の学習量依存性比較

■The classifications with electrophysiological endophenotypes

(Price et al.， 2006)，(脳波パターン観測)診断精度80%

☑ A combination of the Wisconsin Card Sorting Test and Rorschach measures

(Perry and Braff， 1998)，(カード記憶とロールシャッハ)診断精度89.4%

☑ A combination of the neuropsychological test battery and neurologic soft signs

(Arango et al.， 1999)，(質問回答と行動姿勢表情変容)診断精度8 1. 8%

■ A combination of minor physiological anomalies and neurologic soft signs (John et al., 2008), (先天身体異常と行動姿勢表情変容) 診断精度 82.9%

表 3.3-9 統合失調症診断技術に関する過去の研究事例

一方、ネットワークインフラ運用管理応用においてはコアノードとエッジノードで構成されるSDN実験ネットワークを構築した。この上で複数の仮想ネットワークを構成し、ネットワークの利用状況（帯域利用率、トラヒック量）を複数のノードで観測し、ゆらぎ学習でネットワーク全体の状態をリアルタイムで認知し、その認知結果に基づいてネットワークの仮想トポロジを変更制御する(図3.3-10)。

図 3.3-10 ゆらぎ学習を用いたネットワーク監視制御システム

実証実験では3．1(2)の成果に基づくFast-pathwayの迅速な認知とSlow-pathwayの正確な認知を両立するゆらぎ学習を適用し、SDN実験ネットワークを用い有効性を示した。その結果、Fast-pathwayにおける少数のアトラクタを対象とした迅速な認知が1～2回の観測でなされ、Slow-pathwayにおける多数のアトラクタを対象とした精確な認知が2～6回の観測でなされることを示し（図3.3-11、図3.3-12）、突然の帯域利用率増加に対し、帯域利用率を50%以上低減していること確認した。
図3.3-11 ゆらぎ学習によるネットワーク状態認知と高速・粗調整/低速・微調整の仕組み

図 3.3-12 Fast-pathway（太線）と Slow-pathway（細線）の決定状態の時間推移 (① : Fast-Pathway 高速粗調整、② : Slow-pathway 低速微調整)

本項にて示した評価分析、実証実験を通じて、ゆらぎ学習が少量学習（数十程度）において深層学習よりも高い識別精度を示すことが確認されたが、学習量を増加させた場合でもその識別精度は80%程度にとどまることも確認された。一方、バラツキやノイズ、欠損に強いという特徴を示すことも確認された。以下にゆらぎ学習の特徴をまとめる。

a. 少学習量（数十の学習データ）から 80% 程度の識別精度を持つが、学習量を増やしてもその精度の飛躍的な向上はない。（80−85% 程度、ただし今後アルゴリズムの改良により精度向上の可能性は残る。）

b. 学習データ、識別データにバラツキ、ノイズが存在しても識別精度は低下しにくい。(特に時系列データにランダムなバラツキ、ノイズがある場合)

c. 知識（カテゴリ）空間を交換することで識別機能を目的、用途に向けてカスタマイズ可能。

d. 学習に応じて知識空間を自動的に拡張（新規知識の自動獲得）、縮小（知識のエージング）、再編成（知識の自動分割、統合）する機能を有する。
## 4 政策目標（アウトカム目標）の達成に向けた取組みの実施状況

アウトカム目標の達成に向けては、既存AIとの違い、優位性を訴求点として明確にする必要がある。総合ビジネスプロデューサーとして調査分析並びにアドバイスを委託した三菱総合研究所から本研究の分析の結果、ゆらぎ学習には以下に示す特徴の訴求点（優位性）が存在することが示された。

1）ヒト(脳)に倣う「発達」機能を搭載

i 意思決定と同時に学習（学習とテストを切り分けする必要がない）

ii 入力に応じた新たな知識の自律的な獲得機能を有する

iii 入力に応じた既存知識の自律的な再編

2）ヒト(脳)に倣う「可塑性」を実現

i 少量データ学習においても深層学習に比較して高い識別精度を実現

ii 雑音・欠損・バラツキに強い

iii パラメータにより認知特性を設定可能

3）可觀測性・可制御性・可說明性を確保

i 認知・意思決定の過程（状態遷移）観測、活用可能

ii 認知・意思決定の結果を修正し、修正後の動作に反映可能

iii 認知・意思決定に至るすべての過程（履歴）を記録閲覧可能

4）ヒト（脳）に倣う「省エネ」を実現

i 計算処理負荷は深層学習の $ 1/10 \sim 1/100 $ （特に学習時）

ii ノート P C、組込みシステムなど少ない計算環境で利用可能

iii アクセラレータなど専用のハードウェアは不要

また、基本計画書6．その他に記載の課題1、課題2の連携について以下の2項目で実施した。

・課題連携会議を各課題の成果の出力段階で適宜、実施し、研究成果および課題の相互認識理解

・課題2を成果の課題1で活用した場合の効果の検討

特に後者の具体的検討案として、課題2成果となるリザーバコンピューティング素子を課題1成果となる脳型認知分類技術への適用可能性について検討、検証を進めた。結果は課題間で共有し議論を重ねたところ、課題2成果を用いたリザーバコンピューティングチップを脳型認知分類技術の入力部分にあたる特徴量抽出回路として用い、システム全体の消費電力とサイズを大幅に削減できることが分かった。その結果を図4-1に示す。

図 4-1 課題 2 成果となるリザーバコンピューティングによる脳型認知分類技術の小型低電力化
(1)ゆらぎ学習の優位性を活かした社会実装に向けた応用領域の絞り込み

上記のゆらぎ学習の特性を活かすことができる応用領域について検討を行った結果、応用領域の特性としては以下のようなものが挙げられた。

a. 学習に必要な大量の教師データが存在しない

b. 一意的解が存在せず、状況に応じて知識空間や識別基準のカスタマイズ（パーソナライズ）が必要

c. 識別しながら学習する AI（インサービスアップグレード）が必要

d. 学習・識別データにバラツキ、ノイズが存在する

e. 時系列データの識別が必要

f. 識別結果だけでなく識別過程が観測できること

これらの特性を加味し、平成30年度に作成した応用領域のポートフォリオに絞り込み領域を加筆したものを図4-2に示す（特に上記特性が求められる応用領域を赤枠で示す）

図4-2 ゆらぎ学習の特徴を加味した応用領域の絞り込み

上記、分析結果の市場視点での検証とゆらぎ学習の普及展開の認知度向上に向け、2つの国際展示会（CEATEC2019、Japan IT Week 関西2020）に研究成果およびゆらぎ学習の応用事例の展示を実施、750名を超える来場者から様々な意見や要望を収集した。これらは既に人工知能技術を業務に取り入れている企業や団体等の担当者（技術者）に加え、導入検討中の企業等からも既存技術の問題点や導入検討課題に関する多数の貴重な意見を収集することができた。ヒアリング結果から、人工知能マーケットの現状課題解決にゆらぎ学習技術が寄与できる可能性を見出すことに加え、当該技術に対する期待の高さを確認することができた。来場者からのヒアリング内容の一部を表4-3に示す。
表 4-3 CEATEC2019 ならびに Japan IT Week 関西 2020 ヒアリング結果

来場者	ヒアリング内容・要望
材料	溶鉱炉の変化管理（事故の未然防止・発見）への活用
ゲーム	体感VRゲームを使用したよる仮想遊園地でのVR-HMDの無線化時のレイテンシ帯域最適化に活用検討
自動車	自然会話（テキストの並び）から意図や感情を分類自動運転システムの弱みの保管
大手IT	材料系製品（鉄やプラスチック）の不良品の検出への活用
センサー	人流分析への応用。カメラを使用せずに赤外線で人流分析ができないかの検討
船舶	船舶の港湾内における自動走行への応用。他に航行する船舶等の識別に活用
官公庁	不振行動者の発見、異常群衆の発見への活用
鉄道	・カメラを用いない駅乗降管理（駅員乗務員現象への安全管理自動化）・乗降客の行動特性に対応した支援（駆け込み禁止、ドア開閉時間の延長等）
医療	・疾患の治療前後の効果測定（写真等）・創業における治験データの識別
教育	・授業受講者の状態の識別による塾講師の指導力向上支援・記述式問題の自動採点への活用・ADHD（注意欠如・多動症）生徒の識別と教師・講師に対する指導支援
製造	・不良品検知、異常検知に使用したい（製造機器、製品、材料）

(2)技術の普及展開に向けた取り組み

本研究の成果となる「ゆらぎ学習」の普及展開を図るため、GitHubサイトにて2-Clause BSD License $ ^{*} $ に基づくオープンソースソフトウェアとして公開した。公開したGitHubサイトを図4-4に示す。

*:https://github.com/nbic-ist-osaka-u-ac-jp/YLPF-Core/blob/master/LICENSE

図4-4 「ゆらぎ学習」GitHub公開サイト

公開内容は以下のとおりである。

・Ｒ版ゆらぎ学習ソースコード
・Ｒ版簡易テストコード

• Python 版ゆらぎ学習ソースコード

• Python 版簡易テストコード

・インストール手順他利用マニュアル（wiki にて公開）

## 5 政策目標（アウトカム目標）の達成に向けた計画

技術の普及促進並びに社会実装の推進に向けて2つのスレッドを推進することとした。

一つは既存ゆらぎ学習の普及展開・社会実装の推進、もう一つはゆらぎ学習の継続的な機能強化と高度化研究の推進である。以下、それぞれについて述べる。

(1)既存ゆらぎ学習の普及展開・社会実装の推進

協力企業（ベンチャー企業）等とのパートナーシップを形成し、企業を中心とした応用機関（表4-2に示す関連企業）との適用検討、評価を推進する。また、大学内外の教育、ハッカソンを通じたゆらぎ学習研究者や技術者数の拡大を図る。図5-1にロードマップを示す。

図 5-1 ゆらぎ学習の普及展開に向けた中期ロードマップ

本活動に合わせて、ゆらぎ原理からゆらぎ学習に至るゆらぎ理論とその応用に関する書籍を発行、出版予定である。既に公開したオープンソースソフトウェア、図5-1に示すロードマップに記載された各種普及活動、書籍出版を活用して普及展開を図る予定である。

これらの活動により

a. 教育を通じた技術者の拡大

b. セミナー、ハッカソンを通じた応用領域の拡大、開拓

c. コミュニティ形成による開発者拡大と技術（ソフトウェア）のデバッグや機能強化の効率化と加速

といった波及効果が期待できる。

## (2) ゆらぎ学習の継続的な機能強化と高度化研究の推進

大学の研究開発活動として産官学によるゆらぎ学習の機能強化、高度化の研究を進める。研究開発には引き続き「脳情報通信融合研究センター」との連携による脳活動モデルのゆらぎ学習への搭載等、継
続的にゆらぎ学習の高度化に取り組むと同時に、人間科学分野における認知科学研究の成果（認知バイアスや意味意図理解など）についても脳情報科学の研究に加えてタイムリーに取りこめるよう連携を進める。一方、前項3．3でも述べたようにゆらぎ学習による分類精度の向上については大きな技術課題であり、既存アルゴリズム、モデルの改良を継続し、既存AI（機械学習や深層学習によるトップデータ）クラスの高精度化を目指す。

これらの研究は大阪大学独自の研究のみならず、企業、他大学、研究機関との共同研究にも積極的に取り込み、技術の普及と技術の高度化を目指すこととする。図5-2に研究開発中期ロードマップを示す。

図 5-2 ゆらぎ学習の研究開発中期ロードマップ
## 6 査読付き誌上発表論文リスト

[1] Hashimoto M, Hirata M, Takahashi K, Kameda S, Katsuda Y, Yoshida F, Yanagisawa T, Palmer J, Oshino A, Yoshimine T, Kishima H, "Non-invasive quantification of human swallowing using a simple motion tracking system", Scientific Reports (2018)8:5095 pp1-9(平成30年3月23日):

[2] Palmer J, Hirata M, "Independent Component Analysis (ICA) Features for Electro-corticographic (ECoG) Brain-Machine Interfaces (BMIs)", Japanese Journal of Clinical Neurophysiology Vol.46 No.1 pp 55-60(平成30年3月23日):

[3] Ohba T, Arakawa S, Murata M, "Bayesian-Based Virtual Network Reconfiguration for Dynamic Optical Network", Journal of Optical Communications and Networking Vol.10 No. 4 pp440-450 (平成30年4月1日):

[4] Chang D.H.F, Ban H, Ikegaya Y, Fujita I, Troje N.F, "Cortical and subcortical responses to biological motion", NeuroImage Vol.174(2018) pp87-96 (平成30年7月1日):

[5] 平田雅之、“脳磁図・頭蓋内脳波による機能マッピングから機能再建へ”、Progress in Computed Imaging CI 研究会 40(2):55-60 (平成 30 年 9 月 30 日):

[6] Ohishi H, Takemura H, Aoki S, Fujita I, Amano K, "Microstructural properties of the vertical occipital fasciculus explain the variability in human stereo acuity" Proceedings of the National Academy of United States of America Vol.117 No.48 pp12289-12294 (平成30年11月27日):

[7] Amemiya K, Morita T, Saito D, Ban M, Shimada K, Okamoto Y, Kosaka H, Okazawa H, Asada M, Naito E, "Local-to-distant development of the cerebrocerebellar sensorimotor network in the typically developing human brain: a functional and diffusion MRI study", Brain Structure and Function Vol.224 pp 1359-1375 (平成31年2月7日):

[8] 橋本洋章、平田雅之、吉田史章、亀田成司、桝澤琢史、吉峰俊樹、貴島晴彦、“頭蓋內脳波を用いた嚥下時脳機能の可視化: 嚥下 BMI への応用を目指して”、日本脳神経 CI 学会機関誌 40(3/4) pp127-133 (平成 31 年 3 月 1 日):

[9] Morita M, Asada M, Naito E, "Developmental Changes in Task-Induced Brain Deactivation in Humans Revealed by a Motor Task", Developmental Neurobiology Vol.76 No6 pp536-558 (令和元年5月28日):

[10] Morita T, Asada M, Naito E, "Right-hemispheric dominance in self-body recognition is altered in left-handed individuals", Neuroscience Vol.425(2020) pp68-69 (令和2年1月15日):

## 7 査読付き口頭発表論文（印刷物を含む）リスト

[1] Hirata M, "A fully implantable brain machine interface development and towards clinical application", BMI Workshop in Korea (平成29年9月12日):

[2] Ichinose K, Park J, Kawai Y, Suzuki J, Asada M, Mori H, "Local over-connectivity reduces the complexity of neural activity: toward a constructive understanding of brain networks in patients with autism spectrum disorder", Proceedings of the 7th Joint IEEE International Conference on Development and Learning and on Epigenetic Robotic pp233-238 (平成29年9月20日):

[3] Takimoto T, Kawai Y, Park J, Asada M, "Self-organization based on auditory feedback promotes acquisition of babbling", Proceedings of the 7th Joint IEEE International Conference on
Development and Learning and on Epigenetic Robotic pp120-125 (平成 29 年 9 月 20 日):

[4] Kawai Y, Tokuno T, Park J, Asada M, " Echo in a small-world reservoir: time-series prediction using an economical recurrent neural network. ", Proceedings of the 7th Joint IEEE International Conference on Development and Learning and on Epigenetic Robotic pp126-131（平成29年9月20日）：

[5] Hashimoto H, Hirata M, Kuzuhara T, Takahashi K, Kameda S, Yoshida F, Yanagisawa T, Oshino S, Yoshimine T, Kishima H, "Non-invasive quantification of human swallowing using a simple motion tracking system", Society for Neuroscience Annual Meeting 2017 (平成29年11月10日):

[6] Hirata M, Hashioto H, Kuzutaka T, "Neural process of swallowing revealed by human electrocorticographic oscillation", Neural Mechanisms of Feeding and Swallowing and Their Applications on Neural Rehabilitation (平成29年11月10日):

[7] Hashimoto H, Hirata M, Takahashi K, Kameda S, Katsuta Y, Yoshida F, Yanagisawa T, Palmer J, Oshiro S, Yoshimine T, Kishima H, "Non-invasive quantification of human swallowing using a simple motion tracking system", 3rd Annual satellite Event, Neural Mechanisms of Feeding and Swallowing and Their Application on Neural Rehabilitation (平成29年11月10日):

[8] Palmer J, Hirata M, “Independent Component analysis derived features for electrocorticographic Brain-Machine-Interfaces”、第47回臨床神経生理学会学術大会（平成29年11月29日）：

[9] Hashimoto H, Hirata M, Kameda S, Yoshida F, Yanagisawa T, Oshiro S, Yoshimine T, Kishima H, "Swallowing-related oscillatory changes revealed by human electrocorticogram(ECoG)" Real-time functional imaging and neurofeedback conference 2017 (平成29年11月30日):

[10] Hashimoto H, Hirata H, Takahashi K, Kameda S, Yoshida F, Yanagisawa T, Oshino S, Yoshimine T, Kishima H, "Swallowing related high gamma band oscillatory changes revealed by human electrocorticograms", The 7th International BCI Meeting (平成30年5月22日):

[11] 岡田研一、"自由視課題における眼球運動の時空間的特徴から見る統合失調症患者の復帰抑制不全"、第41回日本神経科学大会 (平成30年7月28日):

[12] Palmer Jason, "Decoding trajectory of a robot arm viewed in simulation from ECOG recording", 14th International Workshop on Advance in Electrocorticography Official Satellite, Society for Neuroscience Annual Meeting(平成30年11月5日):

[13] Iwamoto M, Otosih M, Kominami D, Murata M, "Rate adaptation with Bayesian attractor model for MPEG-DASH", The 9th IEEE Annual computing and communication workshop and conference (平成31年1月8日):

## 8 その他の誌上発表リスト

該当なし

## 9 口頭発表リスト

[1] 河合祐司、志勲、浅田稔、“スモールワールド性を有するエコーステートネットワークのロバストな記憶容量”、ニューロコンピューティング研究会（大阪府寝屋川市）（平成29年10月7日）
[2] 加納敏行、西原康介、“脳に倣うコンピューティングシステム一人間的認知能力の実現を目指して一”複雑コミニュケーションサイエンス研究会(大阪府吹田市)（平成29年11月10日）

[3] 大場斗士彦、荒川伸一、村田正幸、“ベイズ型アトラクター選択モデルと線形回帰を用いた仮想ネットワーク再構成手法の提案と評価“、電子情報通信学会フォトニックネットワーク研究会(東京都新宿区)(平成29年11月15日)

[4] 藤田一郎、"機械学習およびDNNを用いた眼球運動解析による統合失調症患者と健常者の弁別"、第14回 IGC 第10回 COCORO 合同会議（東京都文京区）（平成29年12月10日）

[5] 守田知代、内藤栄一、浅田稔、“Development of functional brain networks involved in self-body recognition”、第18回脳と心のメカニズム冬のワークショップ（北海道蛇田郡）(平成30年1月9日)

[6] 朴志勲、河合祐司、浅田稔、“神経-振動子ネットワークにおける創発的行動パターンの遷移に関する神経表現”、第18回脳と心のメカニズム 冬のワークショップ (北海道蛇田郡) (平成30年1月10日)

[7] 白石祥之、原泉、佐藤宏道、内藤智之、“CNN を用いた絵画主義判断課題における特徴量抽出メカニズムの検討”、日本視覚学会 2018 冬季大会（東京都新宿区）（平成 30 年 1 月 18 日）

[8] 山口弘嗣、工藤有華、石井孝治、林田祐樹、八木哲也、「マウス網膜神経節細胞の高頻度スパイク集団による視覚情報抽出」、電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会（福岡県北九州市）（平成30年1月27日）

[9] 若林正浩、佐藤宏道、内藤智之、“鑑賞者の文化的背景が芸術感性に与える影響”、注意と認知研究会（愛知県名古屋市）（平成30年3月5日）

[10] 石井孝治、山口弘嗣、林田祐樹、末松尚史、八木哲也、“ハードウェアモデルによる網膜神経節細胞スパイクの画像特徴の抽出”、電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会（東京都港区）（平成30年3月13日）

その他 98 件

## 10 出願特許リスト

該当なし

## 11 取得特許リスト

該当なし

## 12 国際標準提案・獲得リスト

該当なし

## 1 3 参加国際標準会議リスト

該当なし

## 14 受賞リスト

[1] Takimoto T, Kawai Y, Park J, Asada M, Babybot Challenge participation award, "Self-organization based on auditory feedback promotes acquisition of babbling", 平成29年9月21日

[2] 橋本洋章、平田雅之、亀田成司、柳沢琢史、貴島晴彦、吉峰俊樹、日本摂食嚥下リハビリテーション学
会奨励賞、"ヒト頭蓋内電極(ECoG)を用いた騒下時脳機能の解明：騒下BMIの実現を目指して"、平成30年9月8日

[3] 小松優介、稲垣未来男、林燦碩、篠崎隆志、藤田一郎、2019年度日本神経回路学会最優秀研究賞、「顔表情弁別を行う畳み込みニューラルネットワークの内部における空間周波数特性」，令和元年9月4日

[4] Dorita H.F. Chang, Hiroshi Ban, Yuji Ikegaya, Ichiro Fujita, Nikolaus F. Troje, HKU Social Sciences Outstanding Research Output Award (Basic Research), "Cortical and subcortical responses to biological motion", 令和元年 12 月 4 日

## 15 報道発表リスト

## (1) 報道発表実績

該当なし

## (2) 報道揭載実績

"Microstructural properties of the vertical occipital fasciculus explain the variability in human stereo acuity", Proceedings of the National Academy of United States of America, NICT プレスリリース(平成30年11月19日）

## 16 ホームページによる情報提供

https://github.com/nbic-ist-osaka-u-ac-jp
「ゆらぎ学習（Yuragi Learning）」のソースコードを GitHub にて公開、ヒット数未計測
https://www.ceatec.com/ja/showfloor/detail.html?id=15046
「ゆらぎ学習（Yuragi Learning）」およびゆらぎ学習の活用モデルを CEATEC2019 にて展示、ヒット数未計測
https://d.japan-it.jp/ja/Expo/6608613
「ゆらぎ学習（Yuragi Learning）」およびゆらぎ学習の活用モデルを Japan IT Week 関西 2020 に展示、ヒット数未計測
研究開発による成果数

平成29年度	平成30年度	令和元年度
査読付き誌上発表論文数	2件（1件）	6件（4件）	2件（2件）
査読付き口頭発表論文数（印刷物を含む）	9件（8件）	4件（2件）	0件（0件）
その他の誌上発表数	0件（0件）	0件（0件）	0件（0件）
口頭発表数	47件（2件）	32件（3件）	29件（4件）
特許出願数	0件（0件）	0件（0件）	0件（0件）
特許取得数	0件（0件）	0件（0件）	0件（0件）
国際標準提案数	0件（0件）	0件（0件）	0件（0件）
国際標準獲得数	0件（0件）	0件（0件）	0件（0件）
受賞数	1件（1件）	1件（0件）	2件（1件）
報道発表数	0件（0件）	1件（0件）	0件（0件）
報道掲載数	0件（0件）	0件（0件）	0件（0件）

合計
查読付き誌上発表論文数	10件（7件）
査読付き口頭発表論文数（印刷物を含む）	13件（10件）
その他の誌上発表数	0件（0件）
口頭発表数	108件（9件）
特許出願数	0件（0件）
特許取得数	0件（0件）
国際標準提案数	0件（0件）
国際標準獲得数	0件（0件）
受賞数	4件（2件）
報道発表数	1件（0件）
報道掲載数	0件（0件）

注1：各々の件数は国内分と海外分の合計値を記入。（括弧）内は、その内海外分のみを再掲。

注2：「査読付き誌上発表論文数」には、定期的に刊行される論文誌や学会誌等、査読（peer-review（論文投稿先の学会等で選出された当該分野の専門家である査読員により、当該論文の採録又は入選等の可否が新規性、信頼性、論理性等の観点より判定されたもの）のある出版物に掲載された論文等（Nature、Science、IEEE Transactions、電子情報通信学会論文誌等および査読のある小論文、研究速報、レター等を含む）を計上する。
公共調達の適正化について（平成18年8月25日付財計第2017号）に基づく競争入札に係る情報の公表（公共工事）及び公益法人に対する支出の公表・点検の方針について（平成24年6月1日行政改革実行本部決定）に基づく情報の公開

公共工事の名称、場所、期間及び種別	契約担当官等の氏名並びにその所属する部局の名称及び所在地	契約を締結した日	契約の相手方の商号又は名称及び住所	法人番号	一般競争人札・指名競争人札の別（総合評価の実施）	予定価格	契約金額	落札率	公益法人の場合	備考
公益法人の区分	国所管、都道府県所管の区分	応札・応募者数
京都御所苑地整備その他工事	分任支出負担行為担当官
宮内庁京都事務所長 誌間 直樹
京都府京都市上京区京都御苑3	平成29年4月3日	株式会社洛北造園
京都府京都市北区大宮南林町58番地	9130001005662	一般競争人札	(非公表)	24,840,000	-
御料牧場内園地管理工事	分任支出負担行為担当官
宮内庁御料牧場長 鈴木 稔
栃木県塩谷郡高根沢町大字上高根沢6020	平成29年4月5日	有限会社サンユーグリーン産業
栃木県塩谷郡高根沢町宝積寺
2384-12	8060002012955	一般競争人札	(非公表)	8,834,400	-
桂離宮まつ手入その他工事	分任支出負担行為担当官
宮内庁京都事務所長 誌間 直樹
京都府京都市上京区京都御苑3	平成29年4月13日	株式会社野村造園土木
京都府京都市右京区嵯峨大沢柳井手町26-6	7130001001614	指名競争人札	(非公表)	16,092,000	-
大宮仙洞御所まつ手入その他工事	分任支出負担行為担当官
宮内庁京都事務所長 誌間 直樹
京都府京都市上京区京都御苑3	平成29年4月17日	株式会社鈴木庭園
京都府京都市右京区嵯峨苑分町17番地	4130001001063	指名競争人札	(非公表)	12,960,000	-
御料牧場牛舍地区給水管改修工事	支出負担行為担当官
宮内庁長官官房主計課長 馬場 健
東京都千代田区千代田1-1	平成29年4月19日	コポリエ業株式会社
栃木県さくら市氏家2433番地21	3060001006153	一般競争人札	4,287,600	2,127,600	49.6%
修学院離宮まつ手入その他工事	分任支出負担行為担当官
宮内庁京都事務所長 誌間 直樹
京都府京都市上京区京都御苑3	平成29年4月19日	株式会社高石造園土木
京都府京都市左京区聖護院西町18	8130001006752	指名競争人札	(非公表)	28,404,000	-
皇居吹上御苑ほか庭園管理工事	支出負担行為担当官
宮内庁長官官房主計課長 馬場 健
東京都千代田区千代田1-1	平成29年4月21日	株式会社苑友造園
東京都多摩市貝取一丁目1番地5	6013401006229	指名競争人札	(非公表)	4,730,400	-
京都御所まつ手入その他工事	分任支出負担行為担当官
宮内庁京都事務所長 誌間 直樹
京都府京都市上京区京都御苑3	平成29年4月21日	樋口造園株式会社
京都府京都市上京区七本松通中立
売下ル三軒町77	4130001003654	指名競争人札	(非公表)	25,164,000	-
皇居東地区樹木管理（マツ）工事	支出負担行為担当官
宮内庁長官官房主計課長 馬場 健
東京都千代田区千代田1-1	平成29年4月24日	株式会社植寿園
東京都府中市朝日町1-20	3012401000780	一般競争人札	(非公表)	5,378,400	-
常陸宮邸ほか庭園管理工事	支出負担行為担当官
宮内庁長官官房主計課長 馬場 健
東京都千代田区千代田1-1	平成29年4月26日	株式会社植物環境リサーチ
東京都継馬区高松六丁目38番16号	5011601003311	指名競争人札	(非公表)	4,827,600	-
皇居宮殿庭園管理工事	支出負担行為担当官
宮内庁長官官房主計課長 馬場 健
東京都千代田区千代田1-1	平成29年4月27日	株式会社日比谷アメニス
東京都港区三田四丁目7番27号	2010401025205	指名競争人札	(非公表)	21,330,000	-
赤坂御用地園地管理工事	支出負担行為担当官
宮内庁長官官房主計課長 馬場 健
東京都千代田区千代田1-1	平成29年4月28日	株式会社山水園
東京都小平市御幸町316番地の二	1012701000367	一般競争人札	(非公表)	22,140,000	-
公共調達の適正化について（平成18年8月25日付財計第2017号）に基づく競争入札に係る情報の公表（公共工事）及び公益法人に対する支出の公表・点検の方針について（平成24年6月1日行政改革実行本部決定）に基づく情報の公開

公共工事の名称、場所、期間及び種別	契約担当官等の氏名並びにその所属する部局の名称及び所在地	契約を締結した日	契約の相手方の商号又は名称及び住所	法人番号	一般競争入札・指名競争入札の別(総合評価の実施)	予定価格	契約金額	落札率	公益法人の場合	備考
公益法人の区分	国所管、都道府県所管の区分	応札・応募者数
葉山御用邸庭園管理工事	支出負担行為担当官
宮内庁長官官房主計課長 馬場 健
東京都千代田区千代田1-1	平成29年5月8日	有限会社 川口造園
神奈川県三浦郡葉山町一色1759	5021002068770	一般競争入札	(非公表)	3,423,600	-
皇居石垣管理工事	支出負担行為担当官
宮内庁長官官房主計課長 馬場 健
東京都千代田区千代田1-1	平成29年5月9日	株式会社 山水園
東京都小平市御幸町316番地の2	1012701000367	一般競争入札	(非公表)	8,748,000	-
皇居西地区庭園管理工事	支出負担行為担当官
宮内庁長官官房主計課長 馬場 健
東京都千代田区千代田1-1	平成29年5月10日	日本緑化土木 株式会社
東京都品川区南品川一丁目5番3号	2010701007877	一般競争入札	(非公表)	13,824,000	-
皇居外郭大土堤管理工事	支出負担行為担当官
宮内庁長官官房主計課長 馬場 健
東京都千代田区千代田1-1	平成29年5月15日	興園緑化 株式会社
東京都福生市北田園二丁目25番地4号	8013101000109	一般競争入札	(非公表)	15,552,000	-
赤坂御用地樹木管理工事	支出負担行為担当官
宮内庁長官官房主計課長 馬場 健
東京都千代田区千代田1-1	平成29年5月15日	興園緑化 株式会社
東京都福生市北田園二丁目25番地4号	8013101000109	一般競争入札	(非公表)	8,748,000	-
新浜鴨場庭園管理工事	支出負担行為担当官
宮内庁長官官房主計課長 馬場 健
東京都千代田区千代田1-1	平成29年5月15日	株式会社 森田植物園
千葉県船橋市行田一丁目26番33号	3040001018919	一般競争入札	(非公表)	7,884,000	-
正倉院苑地管理その他工事	分任支出負担行為担当官
宮内庁京都事務所長 誌間 直樹
京都府京都市上京区京都御苑3	平成29年5月19日	株式会社 ヒロタ旭翠園
奈良県奈良市法蓮町425番地	7150001001991	指名競争入札	(非公表)	2,700,000	-
埼玉鴨場庭園管理工事	支出負担行為担当官
宮内庁長官官房主計課長 馬場 健
東京都千代田区千代田1-1	平成29年5月23日	有限会社 東川口建設
埼玉県川口市大字西立野181番地の4	9030002106263	一般競争入札	(非公表)	5,832,000	-
武藏陵墓地庭園管理工事	支出負担行為担当官
宮内庁長官官房主計課長 馬場 健
東京都千代田区千代田1-1	平成29年5月24日	株式会社 五嶋造園
東京都昭島市大神町二丁目10番19号	7012801009922	一般競争入札	(非公表)	4,957,200	-
那須御用邸枯損マツ処理工事	支出負担行為担当官
宮内庁長官官房主計課長 馬場 健
東京都千代田区千代田1-1	平成29年6月1日	株式会社 本田工務店
栃木県那須郡那須町大字湯本204	9060001011882	一般競争入札	(非公表)	3,542,400	-
須崎御用邸庭園管理工事	支出負担行為担当官
宮内庁長官官房主計課長 馬場 健
東京都千代田区千代田1-1	平成29年6月9日	植福
静岡県下田市一丁目3番14号	-	一般競争入札	(非公表)	2,764,800	-
御料牧場内樹木管理ほか工事	分任支出負担行為担当官
宮内庁御料牧場長 鈴木 稔
栃木県塩谷郡高根沢町大字上高根沢6020	平成29年6月12日	株式会社 河内緑化
栃木県宇都宮市下岡本町3764-8	9060001000118	一般競争入札	(非公表)	4,989,600	-
公共調達の適正化について（平成18年8月25日付財計第2017号）に基づく競争入札に係る情報の公表（公共工事）及び公益法人に対する支出の公表・点検の方針について（平成24年6月1日行政改革実行本部決定）に基づく情報の公開

公共工事の名称、場所、期間及び種別	契約担当官等の氏名並びにその所属する部局の名称及び所在地	契約を締結した日	契約の相手方の商号又は名称及び住所	法人番号	一般競争人札・指名競争人札の別（総合評価の実施）	予定価格	契約金額	落札率	公益法人の場合	備考
公益法人の区分	国所管、都道府県所管の区分	応札・応募者数
桃山陵墓地ほか広葉樹手入その他工事	分任支出負担行為担当官 宫内庁京都事務所長 誌間 直樹 京都府京都市上京区京都御苑3	平成29年6月19日	有限会社 植泰 京都府京都市左京区下鴨宫崎町1番地の30	5130002004808	指名競争人札	(非公表)	3,348,000	-
埼玉鴨場小覗き改修ほか工事	支出負担行為担当官 宫内庁長官官房主計課長 馬場 健 東京都千代田区千代田1-1	平成29年6月30日	矢島建設 株式会社 埼玉県越谷市大字袋山1959番地	4030001064905	一般競争人札	7,354,800	5,950,800	80.9%
桂離宮笑意軒ほか茅葺屋根葺替その他工事	分任支出負担行為担当官 宫内庁京都事務所長 誌間 直樹 京都府京都市上京区京都御苑3	平成29年6月30日	株式会社 中島工務店 京都府京都市左京区修学院薬師堂町3	3130001006963	一般競争人札	29,430,000	23,338,800	79.3%
大宫仙洞御所消火設備整備工事に伴う設計業務	分任支出負担行為担当官 宫内庁京都事務所長 誌間 直樹 京都府京都市上京区京都御苑3	平成29年7月3日	株式会社 コガ建築設計室 京都府京都市南区吉祥院前田町30番地	2130001010594	一般競争人札	6,231,600	6,048,000	97.1%
新浜鴨場小覗き改修ほか工事	支出負担行為担当官 宫内庁長官官房主計課長 馬場 健 東京都千代田区千代田1-1	平成29年7月6日	株式会社 青山造園土木 千葉県市川市行德駅前四丁目3番13号	7040001025390	一般競争人札	7,192,800	5,842,800	81.2%
修学院離宮景観林整備工事に伴う調査設計業務	分任支出負担行為担当官 宫内庁京都事務所長 誌間 直樹 京都府京都市上京区京都御苑3	平成29年7月7日	株式会社 中根庭園研究所 京都府京都市右京区谷口唐田ノ内町1番地の6	9130001001505	一般競争人札	4,762,800	3,769,200	79.1%
応神天皇陵ほか草刈工事	分任支出負担行為担当官 宫内庁京都事務所長 誌間 直樹 京都府京都市上京区京都御苑3	平成29年7月19日	株式会社 明石緑化 大阪府堺市堺区旭ヶ丘南町四丁3番20号	7120101000426	一般競争人札	(非公表)	5,162,400	-
修学院離宮ほか護岸改修その他工事に伴う調査設計業務	分任支出負担行為担当官 宫内庁京都事務所長 誌間 直樹 京都府京都市上京区京都御苑3	平成29年7月21日	株式会社 環境事業計画研究所 京都府京都市上京区多門町440-6	8130001006174	一般競争人札	5,702,400	4,968,000	87.1%
赤坂宿舍第17号建物内装改修ほか工事	支出負担行為担当官 宫内庁長官官房主計課長 鈴木 恭人 東京都千代田区千代田1-1	平成29年7月28日	株式会社 明幸 東京都中野区東中野一丁目56番8-505号	1011801022940	一般競争人札	47,368,800	40,380,431	85.2%
崇神天皇陵ほか草刈工事	分任支出負担行為担当官 宫内庁京都事務所長 誌間 直樹 京都府京都市上京区京都御苑3	平成29年7月31日	株式会社 野島造園土木 奈良市東紀寺町二丁目10番地37	2150001005477	一般競争人札	(非公表)	3,391,200	-
那須御用邸供奉員宿泊所改修工事	支出負担行為担当官 宫内庁長官官房主計課長 鈴木 恭人 東京都千代田区千代田1-1	平成29年8月3日	株式会社 浜屋組 栃木県矢板市本町12番6号	9060001013417	指名競争人札	254,880,000	186,732,000	73.3%
京都御所杉戸絵修理工事	分任支出負担行為担当官 宫内庁京都事務所長 誌間 直樹 京都府京都市上京区京都御苑3	平成29年8月3日	株式会社 岡墨光堂 京都府京都市中京区富小路通三条上高長町113・115・117・118番地	7130001020168	指名競争人札	(非公表)	4,588,320	-