論文 - 犬塚 信博
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Store Clustering Based on Product Genre Representation in POS Data 査読あり
Yuta Marui,Atsuko Mutoh,Kosuke Shima,Koichi Moriyama,Tohgoroh Matsui,Nobuhiro Inuzuka
Program for 2024 IEEE 13th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE) 2024年10月
担当区分：最終著者 記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
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Martial Arts Demonstration Evaluation System Using Machine Learning to Reflect the Actual Evaluation Methods of Instructors 査読あり
Takeo Ueda, Kosuke Shima, Atsuko Mutoh, Koichi Moriyama, Tohgoroh Matsui, Nobuhiro Inuzuka
Procedia Computer Science (Prod. KES 2024) 2024年09月
担当区分：最終著者 記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
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Enhancing Retrieval Processes for Language Generation with Augumented Queries to Provide Factual Ingormation on Schizophrenia 査読あり 国際共著
Julien Pierre Edmond Ghali, Kosuke Shima, Atsuko Mutoh, Koichi Moriyama, Nobuhiro Inuzuka
Procedia Computer Science (Prod. KES 2024) 2024年09月
担当区分：最終著者 記述言語：英語 掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
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危険度を表す場を用いた複数移動物体回避の学習
近藤 楓真, .森山 甲一, 武藤 敦子, 島 孔介, 松井 藤五郎, 犬塚 信博
研究報告知能システム（ICS） 2024-ICS-215 ( 5 ) 1 - 6 2024年09月
担当区分：最終著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等） 出版者・発行元：情報処理学会
コンピュータゲームは AI のテストベッドとして広く用いられている．その一分野であるシューティングゲームは，プレイヤが自機を操作し，移動障害物や敵の攻撃を回避しつつ，敵を撃破しながら進行するゲームである．シューティングゲームにおける AI の研究も盛んであるが，機械学習を用いた例は少なく，特に敵の攻撃や移動障害物を効率良く回避する問題について，それらの位置情報のみからでは，精度や学習時間の観点で改善の余地が大きい．そこで本稿では，障害物の位置情報から危険度を表す場を動的に計算し，学習に用いる手法を提案する．移動障害物の多い環境で学習のテストを行った結果，提案手法は既存手法と比較し，有意な生存時間（障害物を回避できた時間）の増加を確認できた．さらに，場の計算に要する時間も短く，全体的な学習の速度向上が認められた．
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Geometry Friends におけるカリキュラム学習を用いた協調行動の獲得
梶野 嘉人, 森山 甲一, 島 孔介, 松井 藤五郎, 武藤 敦子, 犬塚 信博
研究報告ゲーム情報学（GI） 2024-GI-51 ( 21 ) 1 - 7 2024年03月
担当区分：最終著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
異なる動作機能を持つ Circle と Rectangle の 2 体のエージェントが協力してダイヤモンドを獲得するゲームである Geometry Friends において, 単独では解決できない課題を解決するために協調行動が必要となる. 従来はエージェントが自律的に協調行動を獲得するためにかなりの時間を要しており, 協調行動の精度も優れているとは言えないものであった. そこで, 簡単なタスクから適切な順番で学習を行い, 学習の効率化を図る手法であるカリキュラム学習を用いることで上記の問題を解決する. しかし, 既存のカリキュラム学習手法は単一のエージェントを対象としており, 複数の異なるエージェントが存在する環境に適用するためには工夫が必要である. 本論文では Geometry Friends に対してカリキュラム学習を適用する手法を提案し, 学習過程, 結果がどのように変化したかを確認する.
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SACEQ: 連続空間における成功確率と収益に基づく安全な強化学習
大橋 宥斗,松井 藤五郎,武藤 敦子,森山 甲一,島 孔介,犬塚 信博
研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 2024-MPS-147 ( 1 ) 1 - 8 2024年02月
記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等） 出版者・発行元：情報処理学会
本論文では，連続行動空間を扱うことができる Soft Actor-Critic (SAC) を成功確率と収益に基づく強化学習 (EQ) に拡張する手法を提案する．近年，宇宙や被災地をはじめとした危険な環境においてロボットが突然危険な状況に陥ることを自律的に回避するために，強化学習により危険回避行動を学習する安全な強化学習という枠組みが提案されている．安全な強化学習の手法の一つに，高次元連続観測空間を扱う成功確率と収益に基づく強化学習 (HDEQ) がある．HDEQ は，本来離散空間のみで行えた成功確率と収益に基づく強化学習 (EQ) を拡張した手法であるが，連続行動空間を扱うことができなかった．そこで本論文では，連続観測空間のみならず連続行動空間においても EQ を扱えるよう，連続行動空間を扱うことができる SAC を拡張する．本論文では，この手法を Soft Actor-Critic for EQ (SACEQ) と呼ぶ．危険の回避が必要な環境における実験で，SACEQの効果を確認した．
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コミュニティ意識尺度を反映したコミュニティ活動モデル
貞末 拓也,島 孔介,武藤 敦子,森山 甲一,松井 籐五郎,犬塚 信博
研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 2024-MPS-147 ( 4 ) 1 - 6 2024年02月
担当区分：最終著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
近年，地域コミュニティの希薄化が社会問題となっている．また，地域社会は様々な年齢層，価値観を持つ人々から構成される多様性のある集団であり，地方や都心といった地域によってその構成は異なる．既存のコミュニティ活動モデルではエージェントの意思決定は計画的行動理論のフレームワークに基づいて設計されており地域社会の多様性と地域ごとの特性を表現することが困難であった．そこで，本研究では既存モデルに人々が持つコミュニティに対する態度，意識を表したコミュニティ意識尺度を導入する．また，提案モデルを用いてコミュニティ意識によるコミュニティ活動の形成への影響を観測し，分析することでコミュニティ活動に関心が低い人々を巻き込むことによるコミュニティ活動の参加者を増加させる運営方針について考察する．
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友人との共プレイ時間を考慮したゲームレコメンドシステム
岩垂 風月,島 孔介,武藤 敦子,森山 甲一,松井 藤五郎,犬塚 信博
研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 2024-MPS-147 ( 6 ) 1 - 6 2024年02月
担当区分：最終著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等） 出版者・発行元：情報処理学会
現在インターネットの急速な発展に伴い情報過多が問題視され，解決策としてレコメンドシステムが注目されており研究が進められている．ゲーム分野におけるレコメンドシステムでは，プレイヤーのゲームプレイ時間やレビュー情報などのデータに着目していることが多い．しかし直近のゲームは他プレイヤーとの交流が必要なゲームが多く，自分以外のプレイヤーの影響を受けている可能性が高いと考えられる．これまでに，プレイヤーのフレンド関係を用いたレコメンドシステムが提案されてきた．本研究ではフレンド関係だけでなく，フレンド関係にあるプレイヤーと一緒にゲームをプレイした時間である共プレイ時間に着目し，フレンド関係にあるプレイヤーとゲーム選択の関係性から新たなゲーム推薦システムを提案した．さらに被験者実験により提案手法の有効性を確認した．
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ファクトチェックを考慮した SNS 上の意見形成モデル
日紫喜 大成,島 孔介,武藤 敦子,森山 甲一,松井 籐五郎,犬塚 信博
研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 2024-MPS-147 ( 8 ) 1 - 6 2024年02月
担当区分：最終著者 出版者・発行元：情報処理学会
近年，Social Networking Service (SNS) による情報交流が盛んであるが，エコーチェンバーとして知られる偏った情報環境が生じるという問題が指摘されている．先行研究により SNS を模した意見形成モデルが提案され，SNS の基本構造がエコーチェンバーや意見の分極化の発生を促進させることが示されてきた．このモデルでは党派性が異なる人々による政治的な意見を想定していたが，現実世界では SNS 上で拡散される誤情報によってもエコーチェンバー現象が発生することが確認されている．また，誤情報を訂正するファクトチェック活動も行われているがエコーチェンバーが形成された環境において訂正情報が共有されていない可能性が考えられている．そこで本研究では，ファクトチェックを考慮した SNS 上での意見形成モデルを提案し，エコーチェンバーが形成される環境においてファクトチェックが与える影響を検証する．
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実評価の不確実性を考慮した加速度センサによる演武競技評価システム 査読あり
山中 祥平, 武藤 敦子, 島 孔介, 森山 甲一, 松井 藤五郎, 犬塚 信博
情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM） 17 ( 1 ) 23 - 28 2024年02月
担当区分：最終著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌） 出版者・発行元：情報処理学会
近年のスマートフォンの普及により一般の人がKinectなどの特別な装置を用いずとも動作解析が可能となってきている．これまでに，演武競技において，演武者の腰に取り付けたスマートフォンの加速度情報から得られる特徴量から決定木学習を用いて評価するシステムが提案されているがその予測精度は高くない．その要因として，特徴量の選択方法や演武競技の実評価の方法に沿っていないことが考えられる．複数の動作からなる演武競技の実評価では，評価者は動作ごとの評価をまとめて感覚的に1つの総合評価を導き出しているため，各動作と総合評価にそのまま機械学習を適用するには不適切である．提案モデルでは，機械学習にラベルノイズを前提とした手法を用いて各動作に対して出力された評価の多数決で総合評価を算出するより人間の評価方法に近いモデルを実現し，実験において評価者の評価を高い精度で再現できることを確認した．
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獲物が学習を続ける追跡問題への好奇心探索と貢献度の導入
稲垣 佑竜,森山 甲一,武藤 敦子,島 孔介,松井 藤五郎,犬塚 信博
研究報告知能システム（ICS） 2024-ICS-212 ( 2 ) 1 - 7 2024年02月
担当区分：最終著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等） 出版者・発行元：情報処理学会
エージェントの学習手法として広く用いられる強化学習は，環境から得られる報酬を最大化する行動を学習する．しかし，エージェントが複数存在するマルチエージェント環境では，それぞれが互いに干渉し，全員の報酬を同時に最大化することはできないため，強化学習で協調行動を学習することは難しい．本研究では，マルチエージェント環境として有名な追跡問題において，環境から得られる報酬（外部報酬）とは別の内部報酬を用いて，個々に学習するエージェント（追跡者）が獲物を捕まえる協調行動を学習することを試みる．これまで，目新しい状態を積極的に探索するために内部報酬を用いる好奇心探索を用いた追跡者が，追跡問題でより多くの獲物を捕まえることができたことが示されている．しかし，獲物は固定された方策か，方策を一定期間だけ学習したものであった．追跡者が方策を学習し続けるならば，獲物がそうしないことは不自然である．そこで，追跡者とともに獲物も学習をし続ける場合を考える．この場合，追跡者が獲物を追跡しない行動が見られ，ほとんど報酬を得られない場合があることが分かった．したがって本研究では，ある追跡者が獲物を捕らえたときに，他の追跡者に獲物との距離に応じた報酬を貢献度として与えることで，獲物に近づこうとする動機づけを行うことを提案する．シミュレーション実験の結果，好奇心探索と貢献度を組み合わせることで，獲物を追跡しない行動が見られなくなり，長期的に安定して獲物を捕まえられることが分かった．
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Enhancing Retrieval Processes for Language Generation with Augmented Queries 国際共著 国際誌
Julien Pierre Edmond Ghali, Kosuke Shima, Koichi Moriyama, Atsuko Mutoh, Nobuhiro Inuzuka
2402 ( 16874 ) 1 - 28 2024年02月
担当区分：最終著者 記述言語：英語 掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等） 出版者・発行元：arXiv
In the rapidly changing world of smart technology, searching for documents has become more challenging due to the rise of advanced language models. These models sometimes face difficulties, like providing inaccurate information, commonly known as "hallucination." This research focuses on addressing this issue through Retrieval-Augmented Generation (RAG), a technique that guides models to give accurate responses based on real facts. To overcome scalability issues, the study explores connecting user queries with sophisticated language models such as BERT and Orca2, using an innovative query optimization process. The study unfolds in three scenarios: first, without RAG, second, without additional assistance, and finally, with extra help. Choosing the compact yet efficient Orca2 7B model demonstrates a smart use of computing resources. The empirical results indicate a significant improvement in the initial language model's performance under RAG, particularly when assisted with prompts augmenters. Consistency in document retrieval across different encodings highlights the effectiveness of using language model-generated queries. The introduction of UMAP for BERT further simplifies document retrieval while maintaining strong results.
その他リンク： https://arxiv.org/abs/2402.16874
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Automating Lexicon Generation: A Comprehensive Review of Alternative Approaches 査読あり 国際共著 国際誌
Julien Pierre Edmond Ghali, Nobuhiro Inuzuka, Kosuke Shima, Koichi Moriyama, Atsuko Mutoh
Procedia Computer Science 225 1142 - 1150 2023年12月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（学術雑誌） 出版者・発行元：ScienceDirect
Lexicon-based approaches to Document Classification are widely used, but the manual construction of lexicons can be time-consuming and resource-intensive. In this paper, we propose methods for automating the generation of lexicons later used for Document Classification. We explored diverse methods for generating lexicons, including semantic matches, frequency-based approaches, machine learning algorithms, and large language model techniques. We, later, used these lexicons to classify documents based on their content. By comparing our different lexicons results on a same task, based on criteria such as scalability and the F1 score, we determine optimized use-case for those methods. We show that our automated approaches are effective and efficient, producing accurate classifications with minimal human intervention. Some approaches have the potential to streamline the document classification process, reducing the time and resources required for manual lexicon generation, it also gives optimized use-case for the different methods. Thereafter, we discussed the obtained results.
DOI： https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.10.102
その他リンク： https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050923012607
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POSデータを用いた注文傾向による店舗間の関係分析 査読あり
安井 彰悟，武藤 敦子，島 孔介，森山 甲一，松井 藤五郎，犬塚 信博
情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM） 2023-BIO-73 ( 12 ) 1 - 6 2023年10月
担当区分：最終著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌） 出版者・発行元：情報処理学会
消費者の購買行動を分析する技術としてPOSデータ分析がある．商品の売り上げ向上のために小売店の売り上げ全体におけるジャンル別の商品売上割合をもとに店舗をクラスタリングし，クラスタ内の店舗で扱う商品や立地等傾向を明らかにする手法がある．しかし，飲食店においては売り上げだけではなく顧客個人の注文方法に傾向がみられる．そこで本研究では，レシートごとの注文から非負値行列因子分解を用いて注文傾向を抽出し店舗の分類を行う手法を提案する．この手法では頻出する注文傾向で店舗を分類するため，店舗のニーズと立地・環境との関連性の特定に活用が可能になる．実験では，実店舗である飲食店のPOSデータに対して本提案手法を適用し有効性を確認した．
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滞在人数の日内変動を考慮した避難計画モデル
山本 正也, 武藤 敦子, 島 孔介, 森山 甲一, 松井 藤五郎, 犬塚 信博
情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM） 16 ( 2 ) 103 - 109 2023年10月
担当区分：最終著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
近年，地震などの大規模な災害の発生が多く見られ，東日本大震災の際には，昼夜人口のギャップにより容量あふれが多く発生した．そのため，昼夜人口のギャップ（日内変動）を考慮して避難所を割り当てることは重要な課題になっている．避難所割当て問題において，ゼロサプレス型二分決定グラフ（ZDD）を用いることで避難所割当てのパターンを全列挙することが可能になっている．ZDDを用いた研究では，避難所までの距離と収容率で評価をしているが，移動経路での滞留は考慮しておらず，避難対象者はつねに固定した人数で行っている．そこで本研究では，移動経路での滞留を考慮するためにネットワークフローによるシミュレーション手法での評価を追加し，滞在履歴データを用いて全時間区分で評価を行うことで滞在人数の日内変動を考慮した避難所割当てを求める手法を提案する．距離・収容率・避難完了時間の3つを評価値とし，実環境を用いた実験により効果を確認した．
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マルチエージェント深層強化学習における好奇心探索の影響 査読あり
岩科 亨, 森山 甲一, 松井 藤五郎, 武藤 敦子, 犬塚 信博
情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM） 16 ( 2 ) 80 - 90 2023年10月
担当区分：最終著者 記述言語：日本語
マルチエージェント環境には複数のエージェントが存在するが，それぞれが利己的な行動を獲得してしまうよりも，協力することでより良い結果が得られる可能性がある．報酬が疎なシングルエージェント環境で利用される好奇心探索は，未知の状態に対し報酬を与えることで最大化すべき報酬が変化し，それにともない方策も未知の状態を求めるよう変化する．それをマルチエージェント環境で用いることで，探索拡大に加え，報酬の構造の変化により，獲得できていなかった協力的な行動につながる可能性がある．好奇心探索を用いて追跡問題で実験したところ，より多くの獲物を捕まえることができた．
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Twitterにおける会話量にともなう言葉遣いの文体的特徴変化の分析 査読あり
武藤 敦子, 江口 明利, 高橋 昂希, 森山 甲一, 横越 梓, 吉田 江依子, 犬塚 信博
情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM） 16 ( 1 ) 1 - 7 2023年03月
担当区分：最終著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
社会言語学の分野では，アコモデーション理論に基づき人は会話における言葉遣いを変化させることで他者との社会的距離の操作をしたり，コミュニケーションの効率を高めたりすることが示されてきた．また，社会心理学においては，繰り返し接触することで相手への好意が高まるという単純接触効果があり，短期間で接触した回数が多い対象ほど印象が向上するという研究もある．個人間の接触の1つに会話があり，人は会話量にともない相手の印象が向上し言葉遣いを変化させることで他者との関係性を操作しているのではないかと推測できる．一方で，大規模な人の行動の観察を可能とするTwitterにおいて，リプライは個人間の会話と見なすことができる．本研究では，Twitterを対象として単位時間あたりの会話量にともなう言葉遣いの文体的特徴の変化を定量的に抽出するモデルを提案し分析を行う．提案モデルでは，個人間の会話量ごとの会話データの文体的特徴をテキスト特徴量行列とし，非負値行列因子分解を用いて単位時間あたりの会話量にともなって増減する重要なテキスト特徴量を抽出し，言葉遣いの変化を分析する．実験により，単位時間あたりの会話量が多いほど丁寧表現が減少し端的な文章になっていくこと等の言語学的知見を多数得ることができた．
その他リンク： https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=225568&file_id=1&file_no=1
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隠れインデックスファンド検出のための One-class SVM 出力校正法
籔内 陽斗, 松井 藤五郎, 武藤 敦子, 島 孔介, 森山 甲一, 犬塚 信博
研究報告バイオ情報学（BIO） 2023 ( FIN-030 ) 32 - 39 2023年03月
担当区分：最終著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
ファンド(投資信託)の中には目論見書に記された運用方針と実際の運用方針が異なる場合がある。先行研究では実際の運用方針に基づくファンドのグループ分けを目的に、月次リターンの時系列に対してk-meansとUMAPを組み合わせた手法を用いてファンドをクラスタリングする方法が提案された。しかし、k-meansによるクラスタリングではラベル情報を一切使用しないという問題がある。本論文では、インデックスファンドのラベルは正しいと仮定し、ラベル情報を使用可能な手法であるOne-class SVMを導入する。ところが、通常のOne-class SVMでは、ラベルが付与されたインデックスファンドだけをインデックスと判別するモデルを作成するため、インデックスに類似した隠れインデックスファンドをインデックスと判別することができない。この問題を解決するために、本論文ではOne-class SVMモデルの出力値に着目し、One-class SVMの出力を校正する新しい方法を提案する。提案手法を同一の指標をベンチマークとするファンド群に対して適用することで隠れインデックスファンドを見つけることができた。
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マルチエージェント深層強化学習における好奇心探索の影響
岩科 亨, 森山 甲一, 松井 藤五郎, 武藤 敦子, 犬塚 信博
研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 2023-MPS-142 ( 14 ) 1 - 6 2023年03月
担当区分：最終著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
マルチエージェント環境には複数のエージェントが存在するが，それぞれが利己的な行動を獲得してしまうよりも，協力することでより良い結果が得られる可能性がある．報酬が疎なシングルエージェント環境で利用される好奇心探索は，未知の状態に対し報酬を与えることで最大化すべき報酬が変化し，それに伴い方策も未知の状態を求めるよう変化する．それをマルチエージェント環境で用いることで，探索拡大に加え，報酬の構造の変化により，獲得できていなかった協力的な行動に繋がる可能性がある．好奇心探索を用いて追跡問題で実験したところ，より多くの獲物を捕まえることができた．
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滞在人数の日内変動を考慮した避難計画モデル
山本 正也, 武藤 敦子, 島 孔介, 森山 甲一, 松井 藤五郎, 犬塚 信博
研究報告バイオ情報学（BIO） 2023-BIO-73 ( 25 ) 1 - 5 2023年03月
担当区分：最終著者 記述言語：日本語 掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
近年，地震などの大規模な災害の発生が多く見られ，東日本大震災の際には，昼夜人口のギャップにより容量溢れが多く発生した．そのため，昼夜人口のギャップ（日内変動）を考慮して避難所を割り当てることは重要な課題になっている．避難所割り当て問題において，ゼロサプレス型二分決定グラフ（ZDD）を用いることで避難所割り当てのパターンを全列挙することが可能になっている．ZDD を用いた研究では，避難所までの距離と収容率で評価をしているが，移動経路での滞留は考慮しておらず，避難対象者は常に固定した人数で行っている．そこで本研究では，移動経路での滞留を考慮するためにネットワークフローによるシミュレーション手法での評価を追加し，滞在履歴データを用いて全時間区分で評価を行うことで滞在人数の日内変動を考慮した避難所割り当てを求める手法を提案する．距離・収容率・避難完了時間の 3 つを評価値とし，実環境を用いた実験により効果を確認した．
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