10/9(日)〜10/14(金)の6日間でSMC2016＠ハンガリーに行ってきます。乗り継ぎ待ちを含む移動時間だけで片道24時間なので実質的な滞在時間は3~4日といったところ。ヨーロッパ遠いよね。前に行った時はアメリカ留学中だったのでそれほどでもなかったのだけど。
外務省の海外安全ホームページによると、先月末にブダペスト市中心部（テレーズ環状通りとキラーイ通りの交差点付近）で警察官を標的とした可能性のある爆発事件があったらしい。中心部って会場があるところだよな。
聖イシュトバーン大聖堂の中央通りが件のキラーズ通りらしい。そして会場兼宿泊ホテルはここから南西に1kmほどに位置してるInterContinental Budapest。うん、徒歩圏内ですね。探さないで下さい（フラグ）。
P.S.
久しぶり（旧盆ぶり）に実家に帰ったら家族が増えてました。よろしくお願いします。
だと思ってたのは学生の頃なので、もう15年ぐらい前の話か。ここ10年ぐらいは殆ど国際会議に参加してなくて、今年は久しぶりにSMC2016に参加してきます。この国際会議に出るのも2回目かな？ 申し込み自体は3回したはずだけど、ブッキングでキャンセルしたはず。
SMC2016の参加費$350とか書いてましたが、メールに書いてるのは additional paper なお値段でした。通りで安かったわけだ。。今回のやつはメンバーシップ割引使って$650。やっぱり高いよなー。学生なら$350らしい。うらやま。ちなみに研究費は学生旅費で無くなるぐらいしかないので、今回のは旅費含めて全部自腹になる見込みです。諸々込みで30万ぐらい？（見積もってないので良く分からず）
国際会議の値段が高い最大の理由は、それなりに小奇麗なホテル使う（バンケットやランチとか込み込み。3食込みのことも）だからなんだけど、下手な会議だと「セッションに発表者しかいない」こともあって、高い金払ってそんなことしてもなと思わざるをえないです。これまでの経験でそうだったケースはないけど、聴講でそういうセッション見たりすると可哀想で。発表内容なり分野の問題もあるんだけど、安くする努力はして欲しい。。
ちなみに、ホテルではなくイベント会場借りるケースもあって、「普通の研究発表を映画館ぐらいの舞台付きスペース」でやることも。学生の頃に一度だけそのケースに遭遇して、先輩と一緒に前日確認してビビってたのが懐かしい。
先日開催された情報処理学会のイベント関連がニコ生でアーカイブ公開されてるんですが、諸々のイベントどころか休憩時間分もそのまま含めて1動画に収めてしまってる上に動画上のタイムスケジュールが見つからないので視聴しにくい事この上ない状態に。ということでいくつかピックアップしてみます。当日見れなかった学生は「IPSJ-ONE (3日目アーカイブの5:58:15~)」を。あちこちで話題になってる深層学習に興味ある人は「松尾先生の講演 (2日目アーカイブの4:40:10~)」を。どちらも面白いですよ！
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＞
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。
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？
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？
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。
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？
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？
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？
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？
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）
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？
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。
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
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。
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
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。
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＞
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。
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
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
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。
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。
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。
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 ELSICollective 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。
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。
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。
— Naruaki TOMA (@naltoma) March 9, 2016
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
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登り降りしてやっと着いた pic.twitter.com/qFzvLkqu1M
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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
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おやつ！ pic.twitter.com/xOMH5KLc22
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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。
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？
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？
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？
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。
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？
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？
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？
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）
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？
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
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？
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
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。
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？
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
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
scenario 1: mobile phone search
fast image retrieval, matching, localization towards augmented realitymotivation
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 descriptorsCDVS: compact descriptors for visual search
MPEG-CDVS Standard: ~400MB -> ~1MB
block-wiseNext
inter-frame compression
頂きます！ pic.twitter.com/dts7aLryai
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ぷくぷく亭！ pic.twitter.com/0NxR5KzqBS
— Naruaki TOMA (@naltoma) March 9, 2016
おやつ！ pic.twitter.com/7rgIAwhjeZ
— Naruaki TOMA (@naltoma) March 9, 2016
情報処理学会全国大会のために東京に来てます。予想してたより体感気温寒い＆ずっと雨模様。10数度を下限だと勘違いしてたというのもあるけど、沖縄での冬の格好では物足りない感強い。素直にコート準備するべきだったか。
チェックインまでの時間調整のつもりでカフェ巡りしてみましたがどこもかしこも満席。品川駅でそんなこと考えてる時点で負け戦だったとは思うけど、平日昼間でこれかよー。やっぱり東京って人の住める場所に思えないよ。。人混み嫌いなんですが、既に人酔いしたのか昼過ぎから頭痛が。もーなー。（天気が悪いせいだと思うが）
全国大会は毎年3日間での開催。明日から実施されるプログラムはこんな感じ。数千人が参加するので受付とか運営周りの人は大変だろうな。マニュアル化されてるからその通りにやればいいっちゃ良いんだけど、それでもなー。特別講演やらのイベント物を除いても、通常セッションがA〜ZDまで（Zの次はZA）という恐ろしい並列度で動くし。当然これだけ平行して動いてるので全てを見て回るというのは無理ゲー。なので事前に気になる発表なりセッションなりをチェックしてから参加する形になりますね。
私自身が学生だった頃は何も気にせず見たいセッションに参加してたのですが、指導する立場になってから関連学生の発表を見ることにしてて。（別にしなくても良いんだけど）。場合によっては複数の学生が同じ時間帯の異なるセッションに割り当てられることもあって、こうなるとセッション中に走り回るなんてことも。今回はブッキングはないらしい。良かった。
ひとまず初日は会場である慶応義塾大学近くでご飯食べようということで阿波連先生に美味しいところ探してもらったところ、プクプク亭に突撃。確かにハンバーグ旨し。沖縄に支店作ってくれないかなー。
（という感じで美味しいもの食べるためにも研究頑張ろう＞これから研究室配属する皆さん、既に配属してる皆さん）
FANシンポジウム終了。東北大学広い割にアクセスも良い（仙台駅から徒歩15分程度）所にあってイイネ。ちなみに上記食事はミールカードも使えるレストラン。うちにも少しお高め（大学生協の2~3倍）ぐらいで美味しいお店くれくれ。
情報処理学会全国大会だと「同時に20〜30会場で並行してプログラムが動いてる」規模ですが、今回のFAN2015は2並列（で済む規模）でした。やっぱり時期が悪かったんじゃないか説。1日目に間に合うように前日入りしようとすると連休に被っちゃってたからなぁ。あと、普段よりも教員・企業さんが発表してる件数多かったかも。見てたセッションがたまたまそうだったという可能性もありますが。
今回の発表で面白かったのは九工大・古川先生の「テンソルSOMによる企業内チーム分析」。背景は「あれこれアンケート書かせること多いけど回答者別・所属別・設問別とか分析しようとすると無駄にグラフ爆発起こしてみてられないよね」に出発点があって、その解決手段として「複数のSOMマップを紐付けて分析できると嬉しいよね」というお話。具体的にあれこれ分析することで手法の良し悪し見てるところらしく、近々論文出る目星があるとか。面白いのだけど、これはこれで実際に分析する段階では爆発してる気がしなくもない。いや、素のSOMとか個別に分析するよりは遥かに楽なんだけど。
次に面白かったというか興味があるのは大阪大学・畠中先生の「データに基づく学生の修学状態のモデル化」。「なんとなく特別な理由無しに消えて（退学？）してしまう学生を早い段階で見つけられないか」という趣旨で識別問題（≒例外検出）として取り組んでいる話。データのセンシティブさ、データの質と量、そもそも明確に取りやすいデータ群を集めたからと言ってそこから見えてくるものなのかが不明等々、難しい側面があちこちにあるな。家庭環境とかどこまで考慮するかにもよるし、そもそも考慮できるのかとか。勝手に妄想すると、案外「学費を遅延無しに振り込めてるか」とか目に見える間接的なデータから推定できるかもしれないけど、そういう風にデータ使って良いの？とか。
3つ目は大阪府立大・斉藤さんの「Q学習におけるUCB行動選択手法の性能に関する調査」。パラメータ設定にやや疑問が残るけど、Q学習にUCBベースのアルゴリズムを組み込んでベンチマークしたというのは分かり易いストーリー。ただ、できればシンプルなQ学習ではなく、（toy problemではないという意味で）DQNとか現実的な実装での検証して欲しいかな。そもそもどう実装するんだという話もあると思うが（既にありそうでもある）。
4つ目は東北大学・羽鳥先生の「頭部方向情報に基づく大画面観察時の視線予測」。これもストーリーが分かり易いのだけど、動画像を観察する際の注視位置を予測するには頭部方向を含んだモデルが有効（ただし比較的近距離での話で、ある程度距離が離れると不要）という話。バイアスに指向性があるなら利用したら良いじゃない、と。
番外編として慶應義塾大学・金政さんの「同期型Firefly Algorithmの提案と遺伝的プログラミングを用いた調整則設計」。やりたいことは「Firefly Algorithmを拡張した提案手法のパラメータを自動調整したい」という風に聞こえるのだけど、今回のGP実装でどのぐらいうまくいくのかがサッパリ分からない。グリーディ探索みたいなやり方ではない所に興味を持つのだけど、今回のやり方で汎用的な探索モデルが得られるかは謎。オリジナルはそこだと思うのだけどそこを殆ど話してなかった（既存研究解説がメインだった）のも残念。
晩ご飯まで大分時間があるのでお茶でもするかと散策したらnana’s green teaを発見。イオン系列にも入ってるのね。お茶は美味しかった！けどお高めだったケーキは普通だったな。
昨日は海鮮物攻略したということで今晩は肉攻めに。昨日に続いて仙台駅構内にある牛たん通りにて塾考の末、ハーフ＆ハーフとか少しずつあれこれ楽しめる牛たん炭焼 利久に決定。牛タン生、焼き牛タン（ノーマル＆極）、トマト煮、テールスープと牛タン尽くし。食べ過ぎじゃ〜。
P.S.
朝食に牛タンカレー食べました（何）
今日からFANシンポジウムのために仙台に来てます。シンポジウム自体は今日から開催なので本当は前日入りしたかったのだけど、前日が連休最終日に被ってていいタイミングの便が取れず、暫くキャンセル待ちもしてみたのだけど無理だったので1日目は見送る形での参加です。1日目に面白そうなオーガナイズド・セッションがあっただけにちょっと残念。ま、後で論文読もう。
ということで1日目は移動だけで終了。取りあえず海の幸（主に秋刀魚）と山の幸（というかずんだ）をゲット。もう満足です（違）。前に来たときもそうだったのだけど、仙台駅構内にあるすし通り、やっぱり美味しいな。。
先日終了した情報処理学会全国大会における企画「IPSJ ONE」では「分野を超えたインパクトを有する19名の気鋭の研究者を招待し，各5分の持ち時間で弾丸トークを行うイベント」が開催されてました。私は残念ながら聴講できなかったのですが、期間限定でアーカイブ公開されています！ 専門的な話というよりは最先端事例の一般向け紹介なので、TEDをイメージすると近いかも。この機会にみんな見よう。アーカイブ自体は情報処理学会 第77回全国大会 1日目 生中継にまとめられていて、IPSJ ONEなら3:28:00頃から始まります。
IPSJ ONEのサイトにタイトルも各種リンクもありますが、タイトル一覧ぐらいはコピーしておこう。
– オープニングトーク
– 人間の歌い方を真似る歌声合成システムVocaListenerと歌手の声質分析技術, 中野 倫靖
– 「関係」の科学と知的なコンピュータシステム, 秋葉 拓哉
– 「24時間飛行ドローン」と「センサ情報・映像統合配信技術」で都市を守り，未来へ導く, 米澤 拓郎
– 時系列ビッグデータのための非線形解析とその応用, 松原 靖子
– 技術的特異点（シンギュラリティ）より向こうの世界, 柏崎 礼生
– IPv4/IPv6ネットワーク上のシームレス通信, 内藤 克浩
– 3Dプリンタの次： 4DプリンタとIoTファブリケータの未来, 田中 浩也
– マッチング問題と離散最適化, 神山 直之
– 歴史学の情報？, 山田 太造
– もしもピアノが弾けたなら～理想のピアノ学習支援システムを目指して～, 竹川 佳成
– 大丈夫．暗号は敵じゃない．, 金岡 晃
– 深層学習で自然言語処理を変える, Kevin Duh
– ハコスコってなに？, 藤井 直敬
– Bikeinformatics: 情報科学的二輪車研究, 木谷 友哉
– 音声対話システムの現在と未来, 吉野 幸一郎
– 解析するデータを沢山にすると，なぜか発見が減るジレンマを乗り越える〜生命情報解析を例に, 瀬々 潤
– ゲーム発リアルタイム技術の今と未来, 橋本 善久
– 超低遅延HPCネットワークのためのランダムトポロジ, 鯉渕 道紘
– 身体ハッキング, 遠藤 謙
– エンドトーク