| 研究課題/領域番号 |
26330295
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
湧田 雄基 東京大学, 大学院情報学環, 特任助教 (00377847)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 学習 / 概念獲得 / コンテキストアウェア |
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| 研究実績の概要 |
平成27年度では，主に「研究課題2 環境知識の構築」および「研究課題3 Causalityの構築」に関して，研究を進めた．
環境知識の構築では，関心のある対象物（以降，対象物という）が置かれている環境の情報について計測値等をGISデータとして作成するとともに，対象物との距離や包含関係を評価するためのデータ加工およびGIS演算機能を作成した．
Causalityの構築では，事象間の因果関係（あるいは相関関係）を推定するためのモデル構築を検討し，コンテキスト情報（Context）及び環境情報（Environmental Knowledge）の2データ（あるいは，3以上）を入力データとした場合のContext推定エンジン構築を行った．エンジン構築と評価環境には，Mathworks MATLABを用いた．
コンテキスト情報としては，センサ等による数量時系列データや，あるいは数量時系列データを統計量に変換した処理結果値に対して，特徴量抽出を行い，より高次元なデータに変換した上で分析を適用した．
また，そうした高次元化したコンテキストデータは，数量ではなく質的データとなる場合を含む．従って，場合に，特徴量によりカテゴリ化され文字列で表現されたカテゴリカルデータ（非数量データ）を扱うために，データの数量化を行い機械学習に取り込むための機能開発を行った．これにより，数量データとカテゴリカルデータを含むデータに対する推定エンジン構築と評価を行った．推定においては，決定木，SVM，重回帰分析を用い，推定精度の比較評価を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究提案書に記載の実施計画では，研究計画を以下の5つの研究課題に分割し，推進することを提案していた．
[研究課題1] 人のContextの推定とContextトリプルによる自動記述，[研究課題2] 環境知識の構築，[研究課題3] Causalityの構築，[研究課題4] 注意対象コントロールによる次のContext推定，[研究課題5] Serviceの提供による実環境インタラクションと人Intentの推定．
以上について，平成26年度迄に，研究課題1～2について，おおむね順調に推進し，平成27年度においては，研究課題3の推進と，研究課題1～2の改良を進め，おおむね順調に推進できていると認識している．従って，研究達成度の区分については，「おおむね順調に進展している．」とした．
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| 今後の研究の推進方策 |
研究提案書に記載の実施計画に沿って，以下に示す4～5の研究課題項目について，計画的に研究を推進する．また，課題1～3についても，適宜見直しを行い，再構築/再評価等を実施する．
[研究課題1] 人のContextの推定とContextトリプルによる自動記述，[研究課題2] 環境知識の構築，[研究課題3] Causalityの構築，[研究課題4] 注意対象コントロールによる次のContext推定，[研究課題5] Serviceの提供による実環境インタラクションと人Intentの推定．
その際には，プロジェクト計画書および実施計画線表を見直し，4半期毎に進捗状況を確認するなど，自身で定期的かつ計画的なプロジェクト管理を行う．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究提案時に予定した平成27年度迄の予算として，消耗品，クラウドサーバ，学会発表，出版費用等があり，これらの金額について，平成27年度迄の使用額が想定より少なく，次年度使用額に割り当てられている．
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| 次年度使用額の使用計画 |
成果発表や出版費用については，研究発表のタイミングにより支出状況が変化するが，平成28年度にて使用予定である．
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