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### [勉強勉強会]本当にいい結果を出す勉強法について考える会 @naltoma 編 #JavaKueche

### 土曜日, 4月 23rd, 2016

Java Kücheさん主催の勉強勉強会に参加してきました。発表する側で。ネタ被らないようにしてみたものの、抽象化した時点で類似点多数というちょっぴり残念な形に。いや、それだけ重要だと考えてる人が多いということなんでしょうけど。

私の発表は「学術の発展方法」に見る勉強法というテーマで、主に学会・論文・査読・採録・参照といったオープンなやり取りを担保するシステムを維持することで積み重ねて発展しているという内容。だからアウトプットしようよという話なんですが、そこは全員共通してたんじゃないかな。趣旨とはややずれるけど、裏テーマの「学会楽しいよ」が少しでも伝わってたら嬉しいです。

発表時や終了後に頂いた質問への回答は次の通り。（開場回答で足りてなかったかもしれない部分を補足してます）

Q: 論文は大学に所属してなくても出せる？
A: 出せます。査読付きの方だと高めですが。例えば情報処理学会の論文誌だと1ページ1.3万のようです。

Q: 比較的楽に出せる予稿？は一般人も出せる？
A: 出せます。会合としての学会の場合は掲載料というよりは参加費が必要で、非会員だと若干高くなるケースが殆ど。会合によりますが大抵1万前後じゃないかと。

Q: 予稿出さなくても参加できる？
A: できます。聴講参加だと若干安めの参加費で入ることが出来ます。特別講演や展示ブースなど、部分的に無料公開してることもあります。

Q: 今面白い学会ってどこ？
A: 私が知る範囲では情報処理学会の全国大会か、言語処理学会の年次大会あたり。

情報処理学会はIT系学会の総本山ですが、ここ最近はお堅いイメージを払拭するための活動をあれこれ模索してます。例えば先月開催された全国大会ではニコ生でアーカイブも公開されてたりします。特にIPSJ-ONEは今後の情報社会に向けての研究動向を広く一般の人々に発信するために企画されたこともあり、とても分かりやすく＆面白い構成になってるので、視聴おすすめです。このアーカイブの5:58:14頃から始まります。あと、ジュニア会員（小学〜大学3年生）という制度が最近できて、学会誌も含めてあれこれ無料で閲覧できます。さぁ、3年次までの皆さん、会員登録しよう。

言語処理学会は、年次大会のスポンサーにGoogleらをはじめとする検索・SNS関連に力を入れてるところが数多く参加しており、とても熱量が高いです。若手向けの交流にかなり力を入れてるようにも見え（参加したことはないけど体験記らを読む限りでは凄い楽しそう）、学会とはまた違う側面での「専門家らとの交流」が楽しめると思います。

Q: プログラミングに興味があるけど、文系で全く知識がない状況。どうしたら良い？
A: 勉強会の類であれば、沖縄IT勉強会カレンダーで面白そうなものに参加してみると、実際にその場で興味を持てたものについて話を聞くことができると思います。独習してみたいのなら、Code Studioや、paiza learningあたりから入ってみると良いかも。

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### 新入生との懇談会

### 水曜日, 4月 6th, 2016

プログラムとしては
(1)学科長による学科紹介、
(2)教職員の自己紹介、
(3)新入生の自己紹介、
(4)教職免許概要、
(5)懇談（この時点で既に結構な時間がかかってるので質疑対応程度）、
といった流れ。例年面白いこと話す学生もちらほらいて。

親御さんとの懇談会も例年と較べて賑やかでした（親御さんの発言が多かった）が、新入生の方も割りと賑やかな感じだったかも。いや体感的な話であって振り返ってみるとそうでもなかったりするんですが。

参考: [ 2013年度 | 2014 | 2015 | 2016 ]

午後のインストール大会は都合の良い時間帯にはまだPC配布中だったのと、例年通りですが先輩らが多数押しかけてたのでお任せすることに。インストール大会の資料眺める限りだと例年通りの内容にとどめたのかな？　Python 3.x + virtualenv もお願いしてみたんですが、残念w

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### ミニワークショップ＆追い出し食事会

### 金曜日, 3月 25th, 2016

恒例行事になりますが、NAL研では修了生によるワークショップを実施してます。「メインは新配属生向け」ということ以外は自由に設定してもらっています。具体的な指示はこんな感じ。研究テーマについて実体験（実験）することをやる人が多いですが、年によっては「心構え」だとかをワーク形式でやった修了生もいます。

2015年度: 今回、平良くん。
2014年度: 玉城くん＋慶留間くん
2013年度: 堀川くん、山内くん
2012年度: 名嘉くん
2011年度: 与儀さん、下地くん

今回の修了生は平良くんで、研究全体像（同じコンテンツを読んだとしてもそこから感じる感情には個人差がある。この個人差を踏まえつつ小説の読後感情を推定することで、より個々人に特化した小説推薦システム実現の基礎を作りたい。という目標に向かってシミュレーション等あれこれやったよ）から入るパターン。ほぼ修論ストーリーに沿った話をしつつ、所々で「自分はこういうことを考えながら取り組んだ」という主観が入るので研究の取り組み方も入ってるか。

研究の主題としては、個人差を「認知的評価」という考え方をフィルタリングに組み込む形で感情推定しました、という話。例題として先日話題になった「第三回星新一賞応募作品「コンピュータが小説を書く日」」を取り上げてました。

shark:~e105738/mini_workshop_data/

に「データセット構築例＋スクリプト例」を準備してるらしい。というかファイル共有メインの古いサーバで直接処理するのはやめてくれ〜。正確には「生データ」が用意してあって、まずはそこからどうデータセットに落としこむか、どうタグ付けするかというワークをするたための生データ一式か。

タグ付けでは「タグ付け面倒だよね」を体験させつつ、「実際には誰か一人が一度つけたら良いものでもないよ」とフォロー。その後3分クッキング方式で「ここまで終わったデータがあります」。

その後、タグ付けられたデータを元にフィルタリングしたものと、タグ無しのデフォルト状態（フィルタリングなし）とで感情推定するとどうなるか、というのをスクリプト動かしてみてみるという流れ。さらに感情推定結果がどのぐらい妥当かの判断基準を考えさせる、と。新配属生らの実データでやってみると、それなりに「フィルタリングかました方が推定精度良さそう（改善してそう）」という結果が出たらしい。おぉ。

＜伝えたかった・体験させたかったことのサマリ＞

「アンケートめんどくさいよね？何とかして手間削減させたいよね？」
「評価するってどうしたら良さそう？意外に難しい問題」
「予想した結果が得られないことが多々ある。どうしてこうなったかを考えよう」
「考えたことは出力しよう。論文なり出力しなかったものは無いも同然。」
「日付つきでメモ（ログ）取ることをお勧め。見返すときに繋がりが見やすくなるし、どこから道がそれてきてるかの確認もしやすくなる。自分は2段階でメモを取ってる。1段階目＝雑多なメモ。ひたすら書くだけ。2段階目＝まとめておくノート。まとめる力にもなる」

ミニワークショップを終えた後はいつ世にて追い出し食事会。タイミング悪くて予約できないこともありますが、できるだけここで頂くことにしています。何頼んでも美味しいし、何より紅豚握り（xくれぶた oべにぶた）食べたいし。

楽しんだ後は何故かお礼＆お祝いにということでシュタゲを頂いてしまいました。ありがとうございます！？

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### IPSJ78, day3

### 土曜日, 3月 12th, 2016

情報処理学会全国大会も最終日になりました。午前は阿波連さん発表のある学生セッション[6X]対話へ。午後は特別イベントの教育と学習におけるICTの活用の新時代と、去年から始まった取り組みIPSJ-ONEに参加しました。JPSJ-ONEは去年は満席どころか立ち見もできないぐらいだったんですが、今年はギリギリ到着でもメイン会場で見れました。最初からオンライン視聴しようとか、後でアーカイブ公開されるのを想定してたのかしら。

対話セッションでは優秀賞を貰えてた情動の可視化が自身と周囲へ与える影響が面白かった。問題設定としては「一人で完結するタスク（折り紙）を複数人でやってる状況下で、タスクの良し悪し・会話状況等で感じる快不快を外部に明確に提示することで、自身や周囲にどういう影響をおよぼすか」というもの。快が提示されてると周りもそれ見て楽しい->作業効率アップに繋がるとか。ただ、快のときは見るが、不快の時は見ないようにするとか「提示そのものを心理状態に応じてどう見るか」が変化するものなので、必ずしも提示＝良し悪しとは判断しがたいところもあるとか。

企画イベントの教育と学習におけるICTの活用の新時代では、主に義務教育の話っぽいですが、幼児や大学も話題としては入ってました。大きな主張としては、日本の教育におけるICT活用度合いの低いこと、教育者中心で知識伝達主体のため(教員により)求められる教材には様々な制約があること、授業全体を制御しようとするため不必要な機能を徹底的に排除しがちといった欠点が未だに続いているというもの。それに対し教育におけるICT活用が進んでる諸外国では、学習者中心で家庭から学校に自由にデバイス持ち込んでもらう（＝OSもデバイスも多種多様混在）し、学校からもICT活用前提の宿題を持ち帰ってもらう。そもそも生徒・親と学校とのコミュニケーションを保証するという考え方が前提としてあるので、何かを排除するという思考をしない。ICT利用で（e.g., SNSでのいじめ）トラブルが起きたらそれは家庭の問題という切り分け。他にも教科書のスタンスの違い（米国は読めば分かる（独習できる）が、日本は先生による問いかけ等の関与で完結する）。海外における学校の役割は、一人ではできないこと（コミュニケーション前提）に取り組む場であって、知識習得は個々人でやる（躓く生徒に対しては徹底的にフォローする）。教員研修の違い（日本の研修は授業同様偉い先生の話を聞くだけになりがちなのに対し、海外では録画を見せて話し合ったり、サロン等のコミュニケーションする場が用意されてて「一人で考える」ではなく「客観的に互いに評価、コメントしあう」）。いろんな側面が関与してるなという話が盛り沢山でした。一言でまとめると、日本はクローズドな環境にしがちで、海外はオープン前提で取り組んでるといったところかしら。

こういったあまりにも考え方の違い、教育現場での取り組みの遅さが未だに残っている中でどういうストラテジーが必要か。というのが一つの主題です。パネル討論での一つの解は、上意下達ではなく「ほら、こんな良い授業があるよ、こういうのを提供したいよね？」という形で下から広げていく活動ではないか、まとめになってました。

IPSJ-ONEは5分でここまで面白くまとめたストーリーを語れるってやっぱりすごい。多分、後で期間限定アーカイブ公開されると思うので、見逃した人は後で見てみよう。

＜メモ＞

学生セッション[6X] 対話
教育と学習におけるICTの活用の新時代

[ 学生セッション[6X] 対話 ]

阿波連さんは珍しく緊張してたようですが、コメントもらえて良かった。学生奨励賞は作業中の快/不快を可視化提示することで、自身と他者（複数人が同一作業をしている）に対しどういう影響を与えるかという発表と、模倣が親しみやすさに繋がるならそれを対話エージェントに組み込んだら良いはずだが、定量的な評価がなされてないので、やってみたという発表。前者はしっかりした問題設定＆実験だったし、後者は（実際にやった内容は？な部分もあるけど）紐付け方が面白かった。

## 学生セッション[6X] 対話　座長　前田　篤彦（NTT未来研）

### 6X-01情動の可視化が自身と周囲へ与える影響 〜主観と生理指標による検証〜[奨励賞]

目に見えない「感情」や「情動」の可視化は、人々(自身と周囲)にどのような影響をあたえるのか？
従来：可視化（提示）のみで影響評価なし
予備実験
脈拍で情動推定：快不快ならある程度可能
評価実験
折り紙＋グループ作業、可視化提示に伴う主観評価の差異確認

会場Q: バイオフィードバックをしたことがあり、
作業効率が10~15%程度あがるという話があった。
集中した時だけ見て、効率悪い時は見ないという傾向も。
そこの影響は？場の制御は？

会場Q: 快不快時の色はどう決めた？色以外のフィードバック方法は検討した？
->殆どの論文で不快＝青。
会場Q: 一人で完結する折り紙作業ではなく、コミュニケーションが必要な作業などの検討？

会場Q: 快不快の閾値は絶対的な値があるのか？
->個人差大きい。普段の状況との相対値で検討。

Q: 快不快の敷値は大凡同一？
Q: 意図的に異なる可視化をするとどうなる？

### 6X-02面接技能向上のための自己PR支援システム

面接を一人で練習するのは難しい->支援システム
見本との比較による評価
会場Q: よく言われる「大きな声で笑顔」という点が含まれてるのは良い。
多くの面接では相手が複数人いるので、視点を移しながらということをどう含めたら良いか。

会場Q: 身振り手振りは？

Q: 個性の影響は？
Q: フィードバックは数値のみ？

### 6X-03雑談における手がかり情報の差異が印象形成に及ばす影響分析

会場Q: 有意差がないからOKというのは何？
有意差がないから差がないということは言えない。
差が無いようにしたいなら、相対化したりするとか。

会場Q: 視覚情報の有無で印象がどう変わるかという研究だが、
変わるだろうけども、大きい狙いは何？
視覚が得られない時にどういうことに気をつけたら良いかということをアピールする？
＊メールだけではうまく伝わらないとか。

### 6X-04感情推定と知識獲得機能を有する対話システムの構築

対話ロボットのほうが満足度が高いという事例もある
音声処理及び自然言語処理による感情推定

文脈を考慮した発話タイプ選択及び応答文生成
オンラインゲーム感情音声コーパス[8]
感情推定
極性辞書[10-12] + Google N-gram 共起

会場Q: 感情推定で音声処理単体ではうまくいかなく、言語処理と組み合わせると良かったのは何故？

会場Q: 知識獲得して、その人に合わせて話すときのデータの扱い？

Q: word2vecでcos類似度小さいものを選択する理由は？

### 6X-05会話の選択的聴取を支援する音声チャットシステム

パーティなど多数が参加する場では様々な話題が平行して進む
人は興味のある話題を聞き分け、興味のある話題に参加
それを支援するシステム
e.g., 会議型コミュニケーション、場共有型コミュニケーション
会話空間、強調空間
人の近さ＋興味の近さで強調（音量に反映）

Q: 興味を入力？（パーティなどの場では聞いてから判断しない？）
Q: 数人を超えると破綻しない？

### 6X-06会話のタイミングを検討するためのトランスクリプトの自動生成法の検討

会話分析支援：間、ジェスチャ、トランスクリプト、、
自動抽出＋時系列可視化

会場Q: 間がわかると便利だと思うが、
間のバリエーションはどう考慮するのか？

会場Q: 無声シーンでも結構でてるように見える。個人差も大きい？

### 6X-07カメレオン効果を利用したユーザが話しやすいエージェントの検討[奨励賞]

円滑なコミュニケーション
聴くスキル：表情や仕草の模倣->カメレオン効果
模倣の効果：模倣者に良い印象、人とエージェント間でも有効
どういった模倣が定量的にどう効果を生むかの分析は不十分
制御パラメータ
生起確率、誇張・縮約、遅延
模倣エージェント

会場Q: 遅延の4秒について長く感じる。
実際の感覚的には3秒ぐらいが良さそうだが、どうか。
うなずきタイミングを2秒でも評価高いのも興味深い。対話を邪魔にしそう。

会場Q: 模倣されたことに気づくと評価が下がるというのは、カメレオン効果の逆？

Q: 絵本の内容話すというのは「対話」ではないような。
Q: エージェントがフィジカルかバーチャルかでのカメレオン効果の際は？

### 6X-08音声駆動型身体的引き込みチェアシステムを用いた動画視聴における関心度向上への効果

音声に応じて椅子が前後に動作: InterChair
一体感向上、盛り上がり支援
関心の薄い内容でもコミュニケーション支援？

会場Q: 面白いシステムだが、コストが気になる。他で代替できないのか。

Q: 目的としてるシーンは？例えば学習効果上がるの？（上がりそうな気はする）

### 6X-09POMDPを用いたマルチモーダル対話への取り組み

ロボットの身体性を利用したインタラクションの実現

会場Q: 状態遷移確率を設定している表はどう設定したのか？
A: 今夏のシナリオと先行研究を参考に調整。

会場Q: 人間のようにリアクションを豊かにしていくことを想定すると、
どう管理・評価したら良いか。

Q: 状態が増えていくとPOMDPで対応できる？

## 教育と学習におけるICTの活用の新時代

使うことが目的化されてたり、諸外国で既に知見が得られてる利用法についての情報共有もなされてなかったり。
教育と学習におけるICT活用はどうあるべきか。

### 講演（1） 教育情報化「教具論」からの脱却〜学習者中心の情報化とは何か〜

デジタルシフトと学習館
デジタルシフト：メディアが統合、情報量はかつての数十倍
学習観のシフト
学習教材の品質が問われる時代

教育情報化失われた20年課題
学校会で宿題のためにインターネットを使う頻度：群を抜いて日本は低い
日本は一斉授業・知識獲得中心、特定単元での限定的利用、教員の高負担感、学校生活からの徹底したICT排除
教員主導型（学習者の主体性・構成能力の剥奪）
先生の言うとおりにシステムを作ると、授業では使えないというパラドックス

学習者中心のIT化（ICT文具論）
知識生産中心、構成主義（生活と学習文脈との統合）
知識・学習材の偏在が前提
学習者の主体性・自己調整能力の重視
自己調整能力：自分の学習がどれだけうまくいってるのか、進んでるのかを確認しながら進める
持続的ICTスキル養成と学習活動の高度化
e.g., レポートを互いに評価しながら作成する、自習スペースに持ち込んでレポートをまとめる、、
文具論：学習者側が組み立てられるようにする
なんでも良いから家にあるデバイス（PC・スマートフォン、、）を持ってきて利用すること前提
家から情報を持ち込む＋学校から情報を持ち帰る：クラウド環境(仲立ち)の重要さ
マルチデバイス・コミュニケーション・クラウド

知識提供->良質の教育的経験をどう提供するか

### 講演（2） 海外におけるICT活用 〜 日本との比較を通して 〜

日本が取り残されている事例
教員研修、福祉、授業、教材は本物を使う、デジタル教材作成
教員研修
様々な研修
韓国の例：top30~40人を諸外国の実例を実際に見せる。
いわゆる「研修を受ける」ではなく、コミュニケーションを取る。
教務室はサロンのよう：教科を超えたディスカッションをする場（コミュニケーションする場）。なんでも言える環境。
お互いのビデオを見せ合い、ディスカッション。

福祉
障害を持つ生徒には一人一人指導員がつく

プログラミングの授業例
「これをやりなさい」ではなく「(受講生ら自身が)どういうゲームを作ろうか」話し合いから始まる

学校という場の概念の違い
座学は家でもできる
効率よく学習する->つまづいたところは徹底してフォロー
学校はコミュニケーションする場

ラーニングという概念の捉え方の違い
学習者中心へ
生徒たちが作った作品を上げていく

教材
クイーンズランドの例
全国のトップ教員50人集めてクリエイターをつける->デジタル教材作成
＊外国では教材が溢れている現状。（どれを選べば良いか迷う）
日本は選択肢が少ない。

### 講演（3） 電子書籍規格EPUBによるデジタル教科書制作の未来

デジタル教科書電子書籍
日本の歴史
2002, 指導者用プレゼンテーションツールとして生まれた
2011, 学習者要デジタル教科書(ビジョン提示)　＊一斉授業を念頭
教科書の違い
日本：薄い。買い取り。検定あり。問いかけることで完結（読むだけではわからない）。
教育側は固定レイアウト希望。
アメリカ：厚い。貸与。検定なしだが州ごとに採用されるために幅広い内容に。読めば分かる。
レイアウトに無関心。そもそもはアクセシビリティから出発（読み上げ機能等）。リフローが前提。
ePub -> SVG
OS機能等との連携も容易
リフローでなくてもアクセシビリティ向上は可能
リフローにすると空間的な把握が使えなくなるデメリットも
思考振り替えに使える可能性

### パネル討論 教育と学習におけるICTの活用の新時代

学習者中心に至るにはどうしたら良いか

日本はこれだけ遅れている
教員・生徒の中にもまだまだ使いこなせない人は少なくない
BYODのアプローチ
いきなり機材配るとかではなく、まず自由に使ってもらう。
廊下でWi−Fiつなげるとか。段階に応じてフォロー。
常に触れてることができる環境があると、生徒間なりでフォローが発生。

教員中心になってる中で努力できる学習者中心のデジタル教科書
ICT=試行錯誤ができる場、いろんなことができるツール

Q: 「かゆいところに手が届く教材＝良い教材」か？
A: 子供に調べ学習させると検索結果上位をコピペして提出するのがよくある風景。
何故かというと、教科書に全て正解が書いてあるという前提がある。
正しいかどうかを調べる動機がない。

Q: 電子辞書はかゆいところに手が届いてる気がするが、あれは駄目か？
A: ネットに繋いでる前提で考え、鵜呑みにしないという思考を身につけることは大切。
至れり尽くせりの教科書は日本ぐらいでは？

Q: 韓国はどんな感じ？
A: 日本に似ているところがあるが、違いとしてはデジタル教科書は重要ではない。
歴史的にデジタル教科書の前にデジタル教材が先に生まれ、大量にある状況。マーケットとしてあり、競争がある。
日本はそういう教材がない。マーケットがないので教材入れてくれないと使えない。
教科書買ったら教材がついてくる＝教材についての競争が生まれない。

C: デジタル教科書・教材普及より前の時代には、
ネットに接続できて当たり前という風潮が既にできていた。
C: シンガポールでは専門に学ぶ教科はないが、ICT教育が進んでいる。
C: デジタル教科書か紙の教科書かは、鉛筆使うかペン使うかとかのレベルでは。
どちらにも良し悪しある。ただし使えないと話にならない。
C: 台湾は、一般の収入は低いため高いデジタル教科書はまだ試行段階。
デジタル教科書のメリットはまだ活用されてない。

Q: 韓国と日本の違いは、Wi-Fi・デジタルデバイスがある前提で宿題を出す。
CD-ROM渡すとかケースバイケースはあるが、使うこと前提。
日本は「家でネットで宿題させる」というのが少ない。
A: 理科の例で言うと、ネットで調べて模範的な回答を持ってくる。理解もせずに。議論にならない。

Q: 日本はマスコミの影響もありTwitter/SNSとかにマイナス印象がある。反対派が多いのでは。
A: 授業を統制するための手段として考えると、余計なものを持ってほしくないという判断がでてくる。
メールすら使えないという状況。
Q: 海外では？
A: 北欧では、小1に入学同時にメールアドレス配給。子供・親とは全部メールでやり取り。
コミュニケーションが保証されている。
統制すべきかの議論はあるが、コミュニケーション保証がまずある。
Q: 事件とかはないのか？
A: ある。学校としてパブリックにコミュニケーションを保証するのは当然。
事件については家庭の問題だという解釈。

Q: 教員の教育について。情報課程がばらばら。
A: ICTを使えるのが前提で研修する必要がある。
A: いじめについては、ネット上だとログが取れる。子供はそれを理解してやらない。
メールアドレスは幼稚園から貰える国が多い。
A: 学校の教育現場がリスクを取らなさ過ぎるという問題もありそう。

Q: 初年次授業の問題
A: 大学初年時は、構造的な文書をかけないというのが共通した課題。
25ページ以上の「おはなし作り」。レポートとは異なるが構造を捉える勉強。
A: 外国ではWordの使い方とかやらない。目的に合わせて使わせて、分からなかったら対応するぐらい。
小学校の時点でWord, Excel, PowerPointはもう使える。細部まで使えるかどうかはともかく。
A: 日本は小学校で何を教えるべきかが抜けている。
A: 手書きが先にあるべき、ICTは後というのは日本だと分かる。
フィンランドでは無理に手書きやらせると「早生まれ、遅生まれ」での差が大きく、トラウマがあるという考え方。
A: 外国ではできない子へのフォローが十分ある。

Q: 最近の学生の傾向として、スマートフォンはあるが家にPCがない。
情報生産性スキルを学校でも家でも使わず、消費するツールでしかない状況が増えてるのでは？
A: 学校でクリエイティブな活動をする場が縮小傾向。問題。

Q: 日本ではスキルとミッションを分ける傾向が強すぎないか。
全教科でICTを組み込むべきだと思う。

Q: 学力低下問題への議論は？
A: 学力観が古い学力観。学力自体の捉え方自体が時代ごとに変化している。
A: 教科書が薄い問題。幅広く学べるもの。自由に。

Q: 総合的学習の時間。
あちこちから批判され減らされてるが、総括されているか？
A: 教員毎の差が大きい。
21世紀スキルが課題だと言われてる中で、うまく活用する必要性が高まっている。
諸外国では、普通の授業で扱えないような、教科横断型の課題を扱うことが多い。

Q: 日本ではそもそも学習とはいかなることを呼ぶのか。
何のために学校での学習があるのか。
日本では統制が重要である？身体を統制する処からはじまる。
生産的に使うとか、そういうことを教育現場に広めるにはどういうストラテジーが必要か。
A: 学生の側に何を任せるのか。
統制型の授業は全て先生に任せる。
21世紀型ではリフレクトが避けられないため、統制型には限界が。
Q: どう変化させる？
A: アクティビティに組み込むのが一つ。
A: 教員評価の問題。
日本は管理職がやるが、そういう国は少ない。
海外では大勢関わって公平な評価（相互評価）をする。
日本に必要なのは、校長先生のリーダーシップをつけること、教員評価を明らかにすること。

Q: デジタル教科書って端末にインストールして動くとか、クラウドで利用するとか？
小学校で使っているタブレットはクラウド禁止。
Googleにもアクセス出来ない。禁止事項が多い。
こういう現状で、理想論ばかり言われても進まないのでは。
そいういところでもできる具体的な話をして欲しい。
Q: 子どもたちが自分たちで考えないといけないという時代。
先生自身の変化が必要。ただどうしたらうまく変化するか。
A: 学校ががんじがらめだというのは分かる。
皆でそれを強化してるという方向を逆方向に回転する必要がある。
最近は学習者中心という話に耳を傾けてる人が増えてきた。
A: 実際に海外の授業を見ると一発で違いが分かる。
A: 実は「興味があって好きな子」に対しては教師や教え方はあまり関係がないという現実。
文科省が言ったら教員がやるというものでもない。
「こういう教育って良いよね？」というのを広報して下か持ち上げていくのが必要では。

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### IPSJ78, day2

### 金曜日, 3月 11th, 2016

おやつ！ pic.twitter.com/K6lex90Fwt

— Naruaki TOMA (@naltoma) March 11, 2016

頂きます！ pic.twitter.com/EuSgHePn7I

— Naruaki TOMA (@naltoma) March 11, 2016

ホテルの具合が何か変なのか2日続けて熟睡できず。特に昨晩は途中で何度起きたかわからないぐらい眠りが浅かった。Sleep Meisterによると普段は97~98%ぐらいの睡眠効率が、昨晩は88.7%。ついでにホテルのデフォルト設定なのか、前の客が設定してたのが残ってるのか、テレビのONタイマーが6:50に勝手に動作し始めて起こされるし。おじさん的にはちゃんと寝ないと回復しないぞ。

2日目は特にうちの学生発表はないので自由行動。一応一般セッションは予稿集があるからということで、個人的にはイベント物で面白そうなのがあればそちらを優先するようにしてます。今回はイベント会場が日吉キャンパスと矢上キャンパスとに分かれていて、、、と勘違いしてたんですが、実は矢上キャンパスで完結してたらしい。会場間違ってしまって午後は開始ギリギリ到着になったので既に満席。5時までずっと立ち見してました。辛い。午後は写真＋概要メモのみです。

学生の方も自由行動取れることをいいことに、面白そうな発表や企業展示ブースを覗いて楽しめてたようです。発表は刺激になるものばかりだし、展示ブースも下手な企業説明会より面白いしね。

＜概要＆メモ＞

知のコンピューティング，次の一手
各講演のメモ
超スマート社会の実現に向けて
Deep LearningとこれからのAI研究
実社会ビッグデータ利活用のためのデータ統合・解析技術の研究開発

[ 知のコンピューティング，次の一手 ]

午前中に参加したのは知のコンピューティング，次の一手。「人間と調和した創造的協働を実現する知的情報処理システムの構築」についてCREST関係者らの講演後にパネル討論という流れでした。中身はは SSH (Social Science and Humanities, 人文社会科学) と ELSI (Ethical, Legal, and Social Issues, 倫理的・法的・社会的課題) への取り組みが大切で、具体的にあれこれやってるよ紹介に加え、教育（e.g., シラバスに盛り込む）を通してこういう人材増やしていくのが大切じゃないかという話。一例として、技術者がある医者からの依頼で仕様策定・開発・納入したシステムが、医者以外のスタッフや患者からは使いにくいシステムになってしまうという話が。実社会で受容されるにはマルチステークホルダーの存在を踏まえたアプローチが必要で、理系・工学系の人はここが弱すぎる傾向があるのでは？というお話。

あと初耳の話として「人工意識をモジュール化しよう」というARAYA BRAIN IMAGINGの金井先生の話が面白かった。統合情報理論に基づき「ある種の情報構造の状態」を算出することが理論的には可能（現実的にはシステムの要素数？だかに依存して小規模じゃないと結構なタスクになるらしい）で、その算出した「ある種の情報構造の状態＝意識」と仮定するらしい。実際の意識が観測困難なために証明は恐らくできないだろうが、そこは問題ではなく、例えば意識の有無に関する動物実験等で良質な問題設定がでてきてるので、それを利用する形で代替出来るんじゃないかとか。

[ 知のコンピューティング，次の一手 ] 各講演メモ

## 知のコンピューティング，次の一手

### 講演（1） 知のコンピューティング・グランドデザイン、岩野　和生 （科学技術振興機構 上席フェロー）

シンクタンクとして提言策定
知のコンピューティング
情報の半減期：1000年とか続く知はごくわずか。
ビッグデータとか情報爆発とか言われるが数百年〜1千年続くものは何か。
知識を生産しても世の中で意味が無い？
ITの社会適用をどう考えるか？
新たな社会サービスの形？
e.g., 状況を把握して、選択肢とリスクを提示->新たな決断ができるように。
適切な選択肢とは？そのための叡智とは？
人がやってる優れた決断はどのように形成されているか？
グランドデザイン
知のアクチュエーション
叡智をどう取り出し、社会に影響を及ぼしていくのか
reality 2.0

### 講演（2） 倫理的・法的・社会的課題（ELSI）を考慮した人間と機械のハーモニアスなシステムとは　ーCREST「人間と調和した創造的協働を実現する知的情報処理システムの構築」第2期の狙いー、萩田　紀博 （国際電気通信基礎技術研究所 所長）

人間と調和した創造的協働を実現する知的情報処理システムの構築
キーボーで付き合う時代から、より密接に自然に接する時代へ
プライバシー->インテリジェントなシステム？
ハーモニアスなコラボレーション
e.g., 場の状況と話の流れに応じた対話の実現（言語、認知科学、ロボティクス、、、）
3層構造？
情報・状況を把握する層
ELSI（えるしぃ）を考慮した合意形成->ミドルウェア
社会へ影響を与える層
Call 1
Call 2 (H27)
合意形成支援システム
人工意識モジュール？
Call 3 (H28) 公募予定

### 講演（3） エージェント技術に基づく大規模合意形成支援システムの創成、伊藤　孝行 （名古屋工業大学 大学院工学研究科 教授）

コレクティブインテリジェンスの促進
マルチエージェントシステム
e.g., 合意形成をどう管理するか
公共の合意形成、イノベーションの合意形成、対立のある合意形成、継続的な合意形成

名古屋市のパブリックコメント
COLLAGREE
センチメント分析、ファシリテーション支援、タグクラウド
議論ツリー->納得感を持ちながら合意形成に繋がる？ by 日本ファシリテーション協会
ポイントによるインセンティブ導入（発散シーン・収束シーン）
-> 将来構想：議論構造把握だけではなく、シミュレーションの導入へ

会場Q: 望ましい合意、よりよい合意という話があったが、どういう基準で評価する？
A: 基準を評価する基準自体が必要。
公共政策形成の例だと「多くの意見を発言している」「状況を理解した上で発言している」とか。

### 講演（4） 神経科学の公理的計算論と工学の構成論の融合による人工意識の構築とその実生活空間への実装、金井　良太 （株式会社アラヤ・ブレイン・イメージング 人工意識開発部門 代表取締役）

物理現象でしか無い脳活動が「赤を見る」とか主観的な感覚は、どう生み出されるのか？
主観的な感覚が、いかにして物質である脳から生まれるのか？
意識と相関する脳活動
意識に情報が登る活動無意識の活動: 違いは何？
意味とは？理解とは？人工知能は意味を理解できるのか？

人工意識プロジェクト
統合情報理論（IIT）
公理系に基づく理論: 公理系から始める意識学
意識は直接観測できないが、それ自体は問題ではない。
動物実験等で代替に相当しうる実験設定も生み出されつつある。
内側から見た情報を扱う（情報の内側外側？）
「ある種の情報構造の状態＝意識」と仮定（合ってるかどうかは分からない、恐らく証明は無理）

会場Q: 人の場合には情動が不可欠。
家に意識を持たせる意識というのは、何かしら判断の主体になるような意識？
A: 感情は今のところは直接実装することは考えていない。
ただし何らかのフィードバックがそう感じられることはあるかもしれない。
ビッグデータを必要とせず、仮説生成に基づき必要な情報取得を促すシステム。

### 講演（5） 記号創発ロボティクスによる人間機械コラボレーション基盤の創成、長井　隆行 （電気通信大学 大学院情報理工学研究科 教授）

記号創発ロボティクス
ロボットで社会を作りたい：フィジカルに行動しながら概念獲得、言語獲得、、、

理解とは何か？ 　理解：概念を通した未観測情報の予測
意味：予測した内容
概念：経験（マルチモーダルデータ）のカテゴリ分布によって形成される
-> 希望設置問題：計算モデルの構築

長期実験
数時間＊1ヶ月：100時間以上
今やってるのは名詞のみ：ローカルな概念、精度7割程度
より長期へ
動詞（動作）も対象へ。モデルとしては組み込み済み。
スマートハウスでの例（notロボット）：精度約7割。

会場Q: マルチモーダルにしてることの効果は？
A: 画像分類、音素分類とかの個々の分類ではうまくいかないというのはある。
ぬいぐるみの中に鈴が入ってるものとか。
認識だけではなく、モダリティを超えて何かを予測できるということが重要。
モダリティ間の共起をどう表現するか。

### 講演（6） 「知の創造とアクチュエーション」ワークショップ、茂木　強 （科学技術振興機構 研究開発戦略センター フェロー）

### パネル討論 新しい技術の社会受容に向けた課題に研究者はいかに立ち向かうべきか

今何が必要なのか、何故必要なのか、それをどうやるのか

ITの観点じゃない問題意識 by 小林先生
期待されるELCIについて: challenge to ELSI

Collective Visual Sensing (集合視) to understand group activities by 佐藤先生
クローズスペースにおけるシナリオ: 特定目的のために合意を得ることは難しくない
オープンスペースにおけるシナリオ: ???

社会に受容されつつ、社会が変わるには？ by 土井先生
マルチステークホルダーの存在
技術者はアプローチが足りてない？

どうしてELSIが必要か->ELSIをどれぐらい先進的・挑戦的に取り上げているか by 萩田先生
若手を育てる、シラバスにELSIの必要性を組み込む
理系・情報系の人はここが弱い？

討論
社会需要
マルチステークホルダー

会場Q: 投票、民主主義がどうなのか。投票システムでさえ1970年代で民主主義とは言えないとの主張。
しかたなく受け入れている。なので法律もその形になる。
A: 民主主義のあり方はさておき。
「政治的な争点には必ず回答がある」と主張している人がいる。理系的な発想。
正解があってそれを求めるというものとしては考えていない。
民主主義は失敗を受け入れるためのシステムとして見ている。

会場Q: 社会システムの受容性をどう確立するかというところに興味がある。
コラボレーションに積極的に参加する人は良いが、残りの大多数な消極的な人たち。

次の一手
萩田：ICTに頼る必要はない。
個々の宗教をどう広げるか、長くかかるかもしれないが長く残る。
科学技術は急ぎすぎているかもしれない。
少なくともハーモニアスな取り組みが必要。
佐藤：開発からシミュレーションのサイクルを早く回す。
土井：家族に聞くなりして、需要供給・必要性なりをもう一歩踏み込んで書いて頂く。
相手がどういう思考で考えているかを知る。
小林：ELSI by Design。表面的なデザイン。出口の一つの形。
岩野：社会的責任を強く意識して夢を描く必要性。
社会受容性、社会全体のITに対する受容性を高める必要性。数学＋コンピュータサイエンス。
SSH, ELSIを様々なファンディングなり、組み込まれた形の提案。

[ 超スマート社会の実現に向けて ]
午後1は基調講演の超スマート社会の実現に向けてに参加。したんですが、個人的には期待はずれ。延々と文科省・総務省やら国レベルの製作としてどういう歴史があるのかという話が続いて、予算削減・選択と集中、他国と較べて論文数の低下、とか「超スマート社会の実現に向けて」というタイトルどこいったの？と突っ込みたくなる話だけで終わったように感じました。（途中で飽きたので聞き逃してるだけかも）

[ Deep LearningとこれからのAI研究 ]

続けてDeep LearningとこれからのAI研究という深層学習なイベント。どちらかというとこちらの講演を聞きたくて参加してました。深層学習の概要や位置づけについては人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)と同じ。それに加えて最新事例を紹介しつつ、何ができててどこがまだなのかをコメントするという流れで多数の事例が出てきました。画像認識は人間超えた（あるデータセットで人間正答率95%程度（人間でも間違える）のものに対し、96だか97だか数値忘れましたが95%は超えたらしい。

あと、DQNとかの教科学習と組み合わせてゲームをとかす事例は、結果だけを見ると昔から実現できてる内容だけれども、昔は人間が特徴作ってあれこれ設定した上で学習する形だったのが、深層学習＋教科学習では「画像を入力するだけ（どのアイコンが何を意味するかとかの教師データは全く与えない）」で試行錯誤に伴う報酬獲得を通してゲームを解くところが面白いという話。まだ反射神経だけで解けるゲームが主体で、パズルとかは無理なんだけど。

特にびっくりした事例は「自然文を入力すると、それらしい画像を生成する事例」がでてきてる件。松尾先生自身が一つの解釈として話してくれたことですが、これって「人の話を聞いて、それが意味するところをイメージできてる」ってことにかなり近い。実際に理解出来てるかは別問題だけど、十分その取っ掛かりにはなってるように思います。

[ 実社会ビッグデータ利活用のためのデータ統合・解析技術の研究開発 ]

最後に参加したのは実社会ビッグデータ利活用のためのデータ統合・解析技術の研究開発という講演。データ統合で指すところのデータは多種多様で、Twitter/SNSみたいなWebデータ（半構造データ、非構造化データ）、ドライブレコーダとかの実センサデータ、国県市町村らで出してるLoDやそうではないドキュメント、それらのデータから推測したデータなどのメタデータ、等々と幅広く「なんでも」を想定してるらしい。それらを同一手段でアクセス・利用できるためのプラットフォーム構築するレイヤー、それを通してデータ収集・分析するレイヤー、分析結果を可視化するレイヤー、全体を統合して使いやすいUIを提供するサービスレイヤー、ぐらいのタスクを多数の組織で連携開発してるよというお話。プロジェクト終了後にはオープンソースだかオープンサービスだかで公開することを想定してるらしく、それを見据えた実証実験に重きをおいてて、今は藤沢市で実験中とのこと。

質の異なるデータが増えるのはともかく、増えすぎるとそもそも辛いよね（e.g., メモリに乗らないサイズのデータは実質的に処理できない）。高圧縮かつ圧縮したデータで分析できるようにすると嬉しいよね、というのは確かに。

いろんなストリーミングデータがあることを前提としたストリーミングアルゴリズムの必要性ももちろん重要。マルチモーダルも超えた処で「共起する特徴」をうまいこと処理・可視化できるミドルウェアか。

ドライブレコーダで急ブレーキや急なハンドル操作してる現場を見ると、過去に事故が起きたことは無い（警察への届け出は無い）場所であっても「ヒヤリハット事例」に相当する場所を多数見つけることができるというのはそうだよな。で、そういう情報を「初めての場所を通ることが多いタクシーに提供すると事故減らせるのでは？」というのは面白い視点。

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### IPSJ78, day1

### 木曜日, 3月 10th, 2016

会場 pic.twitter.com/N2BKGcY596

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くねくね曲がってキャンパス移動 pic.twitter.com/gX5HQ9gGVm

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結構な下り坂 pic.twitter.com/27yrrO6DIr

— Naruaki TOMA (@naltoma) March 9, 2016

登り降りしてやっと着いた pic.twitter.com/qFzvLkqu1M

— Naruaki TOMA (@naltoma) March 9, 2016

今日も昨日並みに冷えてたはずですが、雨が晴れてたことと高低差が激しい道のりを移動してたこともあって体ぽかぽか。これは健康になるな。でも室内暖房キツく、そのギャップで健康だめになりそうな感も少なくなく。暫く座ってたら良いぐらいにはなるんですが、暖房つけっぱなしの室内ってあまり気持ちいいものじゃないし。

初日は神谷さん＆伊藤くんの発表で、学生セッション1R「自然言語処理(1)」と学生セッション2R「自然言語処理(2)」へ。二人とも真っ当なコメントを貰えてたという意味で、発表は成功したんじゃないかと。今後に活かそう。

ちなみに学生セッションでは座長裁量で学生奨励賞なるものを実施しているのですが、1R「自然言語処理(1)」ではファシリテーション分析がその将来性を買って、2R「自然言語処理(2)」では脳活動理解のための言語化というチャレンジングな課題への取り組みということでそれぞれ学生奨励賞を貰ってました。確かにこれらは一つ頭抜けた発表だったなと思います。

一般セッション終了後は招待講演のVisual Search by CDVSを聞いてきました。タイトルに惹かれて参加したのだけど、技術的には殆ど踏み込んだ話がなくて「モバイル端末で写真・動画上での検索・認識・同定といった処理のための軽量で精度の良いdescriptor（特徴）が欲しい。これがCDVSだ。詳しくは今年出した論文読んでね」ぐらいの話を30分ぐらいかけて話してて、残り10分は大学紹介でした。うーみゅ。

お昼食べる時間取れるか怪しかったので事前にパン買って持っていたんだけど、食べてから気づいたけど朝も昼もパンだと美味しいパンでも気持ち的においしくないな。明日はどうしよう。

頂きます！ pic.twitter.com/piEpHJtMYq

— Naruaki TOMA (@naltoma) March 10, 2016

おやつ！ pic.twitter.com/xOMH5KLc22

— Naruaki TOMA (@naltoma) March 10, 2016

晩ごはんは学生と一緒に来てる学会にしては珍しく一人ご飯。お財布に優しいw

以下、参加したセッション＆招待講演メモ。

## 学生セッション1R「自然言語処理(1)」

### 1R-01議事録からの課題抽出と能動学習による精度向上

議事録データから機械的に「課題発言」を抽出したい
導入発言・課題発言・継続発言
課題発言＝実施すべきor検討すべきor実施されていない
能動学習
サンプリング基準の検討: 曖昧なデータではなく、最も確率値の高いデータを選ぶ
初期モデルで予めある程度の量のデータ
->能動学習において、初期サンプリングは、USより提案サンプリングの方が効果は高そう。

Q: 能動学習するのは良いとして、特徴は？

### 1R-03雑談対話における未知語や属性の獲得のための質問生成

大目標：おうむ返しの応答をしない雑談対話システム
課題：ユーザ発話に未知語が現れた場合の対応
->オントロジー内の所属クラス同定問題
テンプレ確認->暗黙的確認を利用した未知語獲得
会場Q: 対話に冗長性があると対話継続の点で良いという研究事例あり。
つまり、おうむ返しは良いという主張。
->おうむ返しが一切いらないというスタンスではなく、バランスの問題。

Q: 気持ちはわかるけど、中途半端に暗黙的確認されると逆に苛々しそうな気が？（想像）
心理面での良し悪しは何かしら評価できる？
Q: 個々人毎の傾向は利用しない？

### 1R-04心に響く励まし文の自動生成->名言の特徴分析及び心に響く励まし文の自動生成

状況に合った心に響く励ましの言葉を発話させたい
名言集週＋頻度分析＋構文パターン分析
->入力解析、状況に合わせて提示

会場Q: 前提語は？
->対義語からクエリ作成。
「試験に落ちた」->「試験に受かる」＋「ため」
Google Ngramでクエリの後ろに最も多く共起する単語取得->「勉強」

Q: 名言そのものの分析だけではなく、どういう文脈での発言だから名言なのかの分析が必要なのでは？
Q: いきなり名言応答するというのは談話的には流れが悪く無い？

### 1R-05小説検索システムのための登場人物間関係推定に関する基礎研究

会場Q: 実験1で「する、しまう」が動詞として挙げられ、実験2では「降参」。
「する、しまう」は名詞句につくことが多そうだが、
名詞は全て取り出して使ったのか、何かしら限定をしたのか？
実験2で「する、しまう」がなくなったのはどういう理由？

会場Q: 関係を増やすことと、ジャンルを増やすこととではどちらを優先？
文書のジャンルで手がかりが大きく変わりそう。
weblioとか使ってるがそれで童話に対応できるのか。明確にすると良いのでは。

### 1R-06Web議論システムにおけるファシリテータ発言の分析のための文脈特徴の検討[奨励賞]

ファシリテータが議論円滑化のためにどのような発言をしているか
将来的には自動ファシリテーション
発言要素
発言意図、o意味内容、o言語表現、o発言タイミング、発言相手
特徴表現抽出->類型化

会場Q: 否定表現や停滞を分析した理由、他には分析必要ないのか？
->議論停滞するならファシリテータが発言するだろうとか、
いくつか書籍を読んだ結果からセレクト。

会場Q: どういう役割が必要かについては意見収集できてる？
議論を把握して、整理・分析しながら発言するとか？

会場Q: 今のやり方だと「問いかけだけしてたら良い」という結論になりそう。
内容や状況といった文脈をより踏まえた分析が必要では。

Q: テーマやステークホルダーの属性はどのぐらい影響しそうか？
Q: ファシリテータの個性というのはどのぐらい影響しそうか？
Q: ファシリテーションに正解はあるか？良し悪しは？

### 1R-07Zero-Shot言語横断文書検索のための画像媒介学習

言語横断文書検索
翻訳はコスト高い->「イメージ+テキスト」->画像媒介型学習
仮説：文書に含まれる画像が似てるなら、テキスト内容も似ているのでは。

会場Q: データを増やしているはずだが、zero-shot, few-shotでは良くても、
データを増やしていくとベースラインに負けてしまうというのは何故か？
->3者のマッチングを線形でやっているため、現モデルの限界だと想像。
非線形に拡張することで対応できると想定。

Q: 失敗事例についての分析結果はある？傾向は？

### 1R-09音声対話ロボットによる参照表現生成に向けた3次元シミュレータの構築

人と役割分担や協力を行ってタスク達成するロボットの構築
周囲環境に対応した音声対話機能の実現
動的に変化する環境での参照表現の生成->どう評価するか

会場Q: 参照表現以外の要素についての評価が多く含む形になってないか？
->状況を固定したうえでの参照表現良し悪しを評価するためのシステム。

会場Q: 指示表現とかは含まれているか？
->今後実装予定

Q: 動的に変化する環境になってる？
Q: 仮想空間になってる時点で人間側への実環境と異なる負担がないか？

## 学生セッション2R「自然言語処理(2)」

### 2R-01構成要素に着目した顔文字の意味分析

既存手法
予め人で分類しておく必要性：（そんなにコスト高い？）

会場Q: 大文字のTが泣き顔という話があったが、単語のTが出た場合は？
->分割行う際に顔文字か否かは判定済み。

会場Q: 顔文字の意味は一意か？

会場Q: word2vecで足し合わせる理由は？
->複合語ではない、という解釈。

（学生実験で教師データ作って学習する方法でやってる方が精度高いような。上記発表では教師データ作るのはコスト高いよねとかいう話だったんだけど）

### 2R-02CSR企業総覧を用いたテキストマイニング技術による収益の増減予測

CSR=企業の社会的責任、社会貢献、労働慣行、社会問題
先行研究：CSR活動に対する認識が企業や研究によって異なる
本研究：東洋経済新報社「CSR企業総覧」
->企業の財務状況に影響を与えるCSR活動を明らかにし、今後企業が行うべき行動を示す

会場Q: 業績が良いからCSR活動が良いのか、その逆なのか。因果関係はどちらか？
会場Q: 相関があることはいえる。因果関係があるかは飛躍。別の研究が必要。

Q: 財務状況は様々な要因が噛み合わさった値だが、どう抽出する？
Q: 「特徴＝CSRデータ」だと他の要因を見れないけど良いの？
Q: 無回答＝0とかはカテゴリカルな値？連続値？（連続値っぽい）
Q: 今回構築したモデルは時節・流行は含まれない？

### 2R-03統計翻訳に基づく特許文翻訳の精度向上

統計翻訳：対訳コーパスから得られる統計量にもとづき翻訳
問題点：未知語の存在、対訳コーパスの性格的不一致、長い文章->e.g., 特許文

### 2R-04うつ病患者の周辺看護者に向けた構造化検索結果の可視化

周辺看護者のストレス->トラブル対処、予測のための情報検索
「自分と似たような境遇や状況の他者がどのように悩みに対処している/してきたのか」
->周辺看護者のための視点・状況・志向文脈検索システムの設計

会場Q: 今の精度では検索できないのでは？
->網羅性を大切にしたい。

Q: データ数少ない？
Q: 実際に検索するときにはどういう利用方法（入力）を想定している？

### 2R-05関連語を用いた感性語の意味のモデル化

感性語との関連度を用いてモデル化
Google n-gram (n=3)
因果関係は助詞で判断（で、て）：e.g., ワイルド で かっこいい
下位概念である度合い: WeedsPrec [Lili Koterman et at al. 2010]
->今回の結果では balPrec が適切

### 2R-06ユーザの興味に応じた記事タイトル自動生成に関する基礎研究

会場Q: パターンベースだとカバレッジ向上が難しそうだが、どうアプローチしていくのか？
例えばどのパターンも使えない場合。

### 2R-07利用規約等における重要文の抽出手法の検討

規約文を読まないことによるトラブル

会場Q: どう使うことを想定しているのか？
会場Q: ハイライトするなら文単位よりは細かい単位のほうが良さそう。

Q: ハイライトで対応できるのか？

### 2R-08深層学習を用いた画像を説明する文生成手法の一考察（脳活動データへの適用）[奨励賞]

背景：脳活動の言語化（現状単語レベル）
->自然言語文へ
Encoder-Decoder Network + Attention Mechanism
脳活動の理解が趣旨

### 2R-09英文和訳評価における類義語変換を組み入れた評価値算出方式

学習者の英語和訳の採点: RIBES（語順相関ベース）はまだ人間翻訳とは相関が低い

## Visual Search by CDVS

Visual Search
scenario 1: mobile phone search
fast image retrieval, matching, localization towards augmented reality

motivation
search by unstructured data, how to send a query from a mobile phone/device to the remote server?
descriptor shall be compact, discriminative, and meanwhile efficient in extraction to reduce the query latency.
goal: using the compact feature with 90%
feature selection
invariant: scale, translation, rotation, affine transformations, illumination,,, e.g., SIFT
detecting interest points, extracting descriptors

CDVS: compact descriptors for visual search
MPEG-CDVS Standard: ~400MB -> ~1MB
block-wise

Next
inter-frame compression

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### 卒業・修了予定者へのインタビュー

### 金曜日, 2月 19th, 2016

何時頃から始まったシステムだったか覚えてなかったりしますが、情報工学科では卒業・修了予定者へインタビューなんてのを実施してます。具体的な中身は担当教員毎に異なりますが、カリキュラムへの良し悪しであったり、研究室という一種の閉鎖的空間を可視化してみようかだとかいくつかの思いを込めてのイベントです。中間発表頃にもやってたりするのですが、その意味はあまり出てないかなぁ。早めに相談してくれれば何かしら対応できたよなというケースがこのタイミングになって、やっと話を聞き出せるというのはいかにも後の祭り感が強い。いや、それでも聞き出せず（気づかないまま）というよりは良いのでしょうけどね。でももう少し工夫の余地がありそうです。

久しぶりケレベッキ pic.twitter.com/wWawVWGKVb

— Naruaki TOMA (@naltoma) February 19, 2016

メイン！ pic.twitter.com/2JqPx6PITC

— Naruaki TOMA (@naltoma) February 19, 2016

〆 pic.twitter.com/KCoThTONlQ

— Naruaki TOMA (@naltoma) February 19, 2016

実験2のレポート2週続けて高得点叩きだしたグループに、ご褒美を兼ねてケレベッキへ。車持たなくなってめっきり足が遠のいたMy Favoriteなお店ですが、やっぱり旨い。このスープ再現したいなー。

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### 卒論最終発表会が終了

### 木曜日, 2月 18th, 2016

すっかり葉桜 pic.twitter.com/NoLM9H1z1K

— Naruaki TOMA (@naltoma) February 17, 2016

2部屋に分かれての並列セッションですが、卒論最終発表会が終わりました。うちの阿波連さん・伊藤くん・田口くんもまずはお疲れ様でした。コメント貰う時間ないぐらい喋りまくった伊藤くんは（十分な討論時間無かったという意味で）残念でしたが、それ以上に相手に伝わるプレゼンになってたのは良かったです。後はインタビューで一区切りらしい。卒論の間にやっときたかった残タスクについては、ひとまず体を休めてからにしよう。

P.S.
私自身ここ最近まともに休めてないのと、322室が寒すぎたかで喉の調子がかなり悪く。うーにゅ。

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### 離島の産官学連携シンポジウム「離島における物づくり産業・観光振興と人材育成の課題と工学部の役割」

### 火曜日, 2月 16th, 2016

詳細というかイベント告知文はこちら（PDF）。

本イベントで宮古島に行ってました（日帰り）。趣旨としては「大学（もしくは工学部）の存在意義を強めるためにも、地域貢献の一環として離島との連携を深めねばということらしい。2014年度から始まってて、1年目は離島巡り顔合わせしつつどのようなニーズがあるかをヒアリングするという年に。2年目の今年はそれも踏まえてどのように連携を深めていけばよいかということをざっくばらんに話し合おうということで「琉大や各離島からの報告」を通してまずは情報共有から、という形になったようです。

参加頂いた離島は久米島・宮古島・石垣島。宮古＆石垣や大型クルーズ船が増えてきてそっちの対応が結構大変（嬉しい悲鳴）らしい。大型クルーズ船が年間100回超える（？）とかちょっと驚きのレベルで来てたりするとか。一方、中には繰り返し来てる客も増えているらしく、当初は「ツアーバス所望」という状態だったのが、慣れた客は自前でなんとかしたり自転車持ってきてたりで「どこかの施設にいく」というフローからは外れていくらしい。

製造業を強化したいけどその余裕が無いし、多少税金投入で支えて見てるところもあるけどそう簡単には軌道に乗らず。トライアスロンとか大型イベントも定着してきたけどまだまだやるたびに何かしら問題でてくるし。とはいえそれなりに続けていることでノウハウ蓄積してる部分もあるので、こなれているところはあるらしい。ただ大型クルーズ船みたいな極端な集中で来られると「バスがない」「バスがあっても運転手がいない」「通訳足りない」とかどこかで対応しきれないところがどうしてもあるとか。

観光業に限って言えばやっぱりシーズンがあることは分かっているので、それをうまくりようして「オフシーズン時の何か」をうまいこと用意できると良さそうな気はします。

取り敢えず中途半端にタスク投げつけないでください〜。
オンラインでやり取りしてるので、行く必要性を感じられないまま終わってしまった。

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### 予備審査の始まりと公聴会の終わり

### 金曜日, 2月 12th, 2016

ほむ pic.twitter.com/eGBF6w7DWv

— Naruaki TOMA (@naltoma) February 12, 2016

一昨日締め切られた修論からはや二日目（平日という意味では1日目）、あまり時間的にも余裕ないしということで一人目の予備審査が終了。

博士公聴会 pic.twitter.com/VPfg2tkbeR

— Naruaki TOMA (@naltoma) February 12, 2016

予備審査はオープンにしてるものではない（原則として聴講参加できない）ので置いとくとして。今日は博士後期課程2名の公聴会もありました。赤嶺研の上原くんと、宮里研の早乙女さん。上原くんは「デマンドバスの配送経路計画を最適化しやすくするために、階層型エリア分割を導入した」というような話。マクロシミュレーションとミクロシミュレーションの双方から良し悪し分析してて面白い。でも運転手側のスケジュールがブラック気味らしいのは問題ありですねw。早乙女さんは「海洋資源調査を効率良く行うための海中通信と洋上通信という両方の無線通信の改善」という話。海中の方は和田研もやってる話にかなり近い。洋上は宮里研自身や玉城先生もやってる突発的な降雨をどうにか高精度で予測したいというもの。海中は基礎技術の確立という側面が近かったか。どちらもおもしろ話でした。

公聴会は最終審査でもありますが、「卒業研究最終発表」に相当よりもオープンなもので、基本的には誰でも参加できます。だから「公聴会」と名付けられてます。そういう位置づけのイベントですが、正式告知は学部事務による掲示ぐらいで大学サイトで検索しても数年前のが上位に来るというお寒い状況。2016年にしてこんなことで良いの？と思うのだけど。

教員側も参加者はほぼ主査副査のみに近く、他はその研究室学生がメインという感じ。一部身内の方もいらっしゃってたか。研究推進と掲げつつコミット具合が足りてないんじゃないかなぁ。公聴会が全てというわけでもないし、コミットの仕方にはいろいろあっていいと思うけど最後は華々しくやろうよとも思うわけで。ただ「博士進学者が少ない」と嘆くだけじゃダメだよね。

P.S.
私の公聴会の時はちょっと事情（注記）があって、ただの公聴会というよりはがっつり審査される（主査副査から質問攻め）という状況になってました。面白かった（やってること喋れれてそれについて本気で突っ込んでくれるってのは嬉しいよね）けど、そういうのは本来は予備審査で終わってるもので、公聴会でそうなるのは珍しい形だったらしい。

（注記）
私の場合は博士3年目の時に丸々1年間留学渡米してて、予備審査の時に一時帰国することができませんでした。予定ではするつもりだったのだけど、留学中にも「留学先で学んでることとは別に研究発表での出張もしてた（アメリカ国内で1回、国外(イタリア)で1回）」のが目に留められてしまって、「まだやることあるのに帰国するの！？」とか言われちゃいました。最初からそういう相談して許可もらってたんですけどね。