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October 2016

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人工知能学会合同研究会2016 開催案内＆参加者募集
by Ichiro Kobayashi 03 Oct '16

03 Oct '16

日本データベース学会の皆様；今秋も（一社）人工知能学会では，合同研究会を例年通り来往舎にて開催いたします．開催日：2015年11月9日(水)～12日(土) 場所：慶応義塾大学日吉キャンパス來往舎研究会優秀賞記念講演や企業展示、人工知能学会30周年記念式典(11/11)も同時に企画しておりますので，ふるって発表およびご参加ください．人工知能学会における研究の広がりを知って頂く，絶好の機会となると思います． http://www.ai-gakkai.or.jp/sigconf/sigconf/ (詳細なプログラムは近日中に公開します) ご興味のある研究会，３０周年記念式典へのご参加を検討いただければ幸いです参加は無料，当日参加も可能ですが，極力，以下より10月28日までに，事前の参加登録をよろしくお願いいたします． http://www.knt.co.jp/ec/2016/JSAI/ 実行委員長：中臺一博((株)ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン／東京工業大学) 実行副委員長：小林一郎(お茶の水大学) --------------- 人工知能学会　合同研究会 2016：開催案内　　　　http://www.ai-gakkai.or.jp/sigconf/ 本年度も黄金色に染まる銀杏並木道沿いに佇む来往舎にて，15の研究会が参加する合同研究会2016を開催いたします．今回も発表／聴講無料とし，特徴ある多くの研究会の最先端の活動を広く知っていただくと共に，研究会相互の交流と理解を深める場としていきたいと考えております．また2015年度に研究会優秀賞を授賞した方々に，その研究内容をコンパクトにご講演頂く企画(研究会優秀賞記念講演)や人工知能に関連した企業の展示を連日行います．11日には，人工知能学会の記念すべき三十周年記念式典を企画しております．この機会に，人工知能に関心の多くの方々のご参加とご発表をお待ちしております． ※なお同じ来往舎にて，翌週に国際ワークショップのイベントを実施予定です． http://www.ai-gakkai.or.jp/isai/ ■概要開催日：2015年11月9日(水)～12日(土) 会　場：慶応義塾大学日吉キャンパス来往舎　　　　〒223-8521 神奈川県横浜市港北区日吉4-1-1 　　　　アクセスマップ: http://www.keio.ac.jp/ja/access/hiyoshi.html ■開催研究会・プログラム概要 ◆11月9日(水曜日) [開催研究会] 　　　AIMED 第2回医用人工知能研究会　　　Challenge 第46回 AIチャレンジ研究会　　　KST 第29回知識・技術・技能の伝承支援研究会　　　NAC 第23回ナチュラルコンピューティング研究会　　[スケジュール] 　　　9:00-12:00 通常セッション　　　12:00-15:00 企業展示コアタイム　　　13:00-14:40 合同企画: 2015年度優秀賞記念講演　　　14:40-18:00 通常セッション ◆11月10日(木曜日) [開催研究会] 　　　AM 第14回インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会　　　FPAI 数学協働プログラム「確率的グラフィカルモデルの産業界への応用: 事例とツールを中心として」　　　KBS 第109回知識ベースシステム研究会　　　SWO 第40回セマンティックウェブとオントロジー研究会　　[スケジュール] 　　　9:00-12:00 通常セッション　　　12:00-15:00 企業展示コアタイム　　　13:00-14:20 合同企画: 2015年度優秀賞記念講演　　　14:20-18:00 通常セッション ◆11月11日(金曜日) [開催研究会] 　　　AGI ハッカソン最終報告会　　　BI 第6回経営課題にAIを!ビジネス・インフォマティクス研究会　　　FPAI 数学協働プログラム「確率的グラフィカルモデルの産業界への応用: 事例とツールを中心として」　　　SAI 第27回社会におけるAI 　　[スケジュール] 　　　9:00-12:00 通常セッション　　　13:00-18:00 30周年記念式典（藤原洋記念ホール） ◆11月12日(土曜日) [開催研究会] 　　　DOCMAS 第11回データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会　　　ALST 第78回先進的学習科学と工学研究会　　　MBI 第62回分子生物情報研究会　　　WEBSCI 第2回ウェブサイエンス研究会　　[スケジュール] 　　　9:00-12:00 通常セッション　　　12:00-15:00 企業展示コアタイム　　　13:00-14:20 合同企画: 2015年度優秀賞記念講演　　　14:20-18:00 通常セッション ■参加事前申し込みの方法　・すべての研究会，合同企画への参加は無料です．お気軽にご参加下さい．　・Webサイトにて，10月28日(金)までに事前登録をお願いいたします．　 http://www.knt.co.jp/ec/2016/JSAI/ ■当日の受付　・総合受付にて，参加者全員にプログラムパンフレットと名札を配布します．　・総合受付にて，一部研究会（第一種研究会）の資料を有料で販売いたします．　・各研究会，合同企画への参加時には，入り口で名札記載のID番号をご記入下さい． ■協賛（五十音順）　一般社団法人言語処理学会　一般社団法人情報処理学会　一般社団法人電気学会　一般社団法人電子情報通信学会　一般社団法人日本音響学会　一般社団法人日本ソフトウェア科学会　一般社団法人日本ロボット学会　公益社団法人計測自動制御学会　特定非営利活動法人ヒューマンインタフェース学会　日本認知科学会（依頼中） ■問合せ先　合同研究会全体についての問い合わせは， sigconf2016(a)ai-gakkai.or.jp までお願いします． -- Ichiro KOBAYASHI (Dr.Eng. Prof.) Advanced Sciences, Graduate School of Humanities and Sciences, Ochanomizu University 2-1-1 Ohtsuka Bunkyo-ku Tokyo 112-8610 Japan E-mail:koba(at)is.ocha.ac.jp

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DBSJ Newsletter Vol. 9, No. 4: インターンシップ体験記, SIGIR 2017に向けて
by Yasuhiro Fujiwara 01 Oct '16

01 Oct '16

┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ┃ 日本データベース学会 Newsletter ┃ 2016年10月号 ( Vol. 9, No. 4 ) ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 10月になりいよいよ秋本番を迎えました．季候も徐々に良くなり，スポーツ，読書，行楽にと何をするにも快適な季節になりました．さて本号では今までになかった新規の取り組みとして学生の皆様に今年の夏に行われたインターンシップの体験記についてご寄稿頂きました．データベース分野の研究に関わる方々にお願いしましたが，パナソニック，NEC，富士通など日本を代表する企業におけるインターンシップについてご寄稿頂きました．来年以降インターンシップに参加することを考えている学生の方のご参考になればと思います．また前回の Newsletter から開始した SIGIR 2017 に向けた連載記事についてもご寄稿頂きました．今回は7回分の連載のうち2回目の記事になります．今回の記事では SIGIR における論文執筆における Tips をご紹介頂きます．なお連載記事は以下の通りです． 1. 2016年 8月号 ACM SIGIR Conferenceとは？　(加藤誠京都大学) 2. 2016年10月号 SIGIR 2017 論文執筆 Tips　　(上保秀夫筑波大学) 3. 2016年12月号企業スポンサー募集案内　　　(加藤恒昭東京大学) 4. 2017年 2月号 DEIM でのイベント告知 (Workshop 投稿告知) 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　(大島裕明京都大学) 5. 2017年 4月号 SIGIR 2017 ボランティア募集 (欅惇志東京工業大学) 6. 2017年 6月号 SIGIR 2017 参加募集　　　　(村上晴美大阪市立大学) 7. 2017年 8月号 SIGIR 2017 アナウンスメント (高久雅生筑波大学, 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　江草由佳国立教育政策研究所) 本号ならびにDBSJ Newsletterに対するご意見あるいは次号以降に期待する内容についてのご意見がございましたら news-com [at] dbsj.org までお寄せください．日本データベース学会電子広報編集委員会 ======================================================================= ---- 目次 ---- １. 新しい刺激を受けて高田祥平大阪大学２. 異なる研究テーマに触れて竹岡邦紘関西学院大学３. 自分の知らない知識に出会って渡佑也東京工業大学４. SIGIR 2017 論文執筆ヒント集上保秀夫筑波大学 --------------------------------------------------------------------- ■１■ 新しい刺激を受けて　高田祥平（大阪大学）私はパナソニックのインターンシップに参加させていただきました．大学では自然言語処理の研究をしているのですが，インターンシップでは Deep Learning を用いた人工知能の開発に取り組みました．インターンシップに応募したのはメーカー企業でのインターンに参加させていただくことで，大学の研究室で行う研究ではなかなか考えることが難しいお客様を相手にした研究開発というものに肌で触れたいと思ったからです．インターンシップに参加した思ったことは，現在行っている大学での研究とは異なり，「どれだけお客様に役立つものか」「どれだけ会社の利益につながるのか」という視点が必要であるということです．自分で行った研究が直接ものづくりにかかわってくるメーカー企業の視点での研究開発が行えたことが新鮮でした．また Deep Learning は今の大学における研究では触れておらず，授業等で基礎知識だけを持っていた状態だったのですが，今回の実習では実際にフレームワークを使って Deep Learning の実装を行うことができ，興味深く取り組むことができました．しかし普段扱わない Deep Learning についての開発には新たに多くの知識が必要であったことや，時間が制限された中で研究をしなければならない点が学生生活とは異なり大変でした．特に Deep Learning は大量のデータを扱い，その学習に要する時間も長いので，就業時間内に処理を終わらせるにはいつまでに実行させればよいか，またその処理の待ち時間で何ができるのかということをしっかり計画しながら実習を進めていくことに苦労しました．インターンシップで特に印象的だったのが社員のみなさんがインターン生を温かく迎え入れてくださったことです．普段の昼食も積極的に話しかけてくださり，こちらの緊張を和らげてくださるような気づかいをとても感じました．飲み会でも学生同士ではできないような話をたくさんすることができとても興味深かったです．また他のインターン生との交流も忘れられない思い出となりました．実習のテーマは異なりますが，全国各地から集まったインターン生はみんな個性的でしっかりとした視点も持っており，とても刺激を受けました．短い期間でしたが最終日には別れが本当に惜しいと思えるほどかけがえのない仲間ができたことがこのインターンで最も印象に残っています．インターンシップにより研究での視点が自分のなかで大きく変わったと思います．特に顧客の人にとって自分の研究がどれほど役に立つか，それをどうやってアピールするかを考えて研究する経験を得られたことで，これからの自分の研究を進めていく上で「世の中にとってどれだけ有用なものであるか」という評価にも着目できるのではないかと思います．また今回のインターンシップを通じて，実際の職場の雰囲気を感じ，社員さんの実際の仕事や生活を見ることができたので，今後の就職活動においてとても参考になると思います．社員さんとの縦のつながり，他のインターン生との横のつながり，今の研究に対する新しい視点など，たくさんのものを得られるインターンは絶対に行った方がいいと思います．（高田祥平大阪大学大学院情報科学研究科マルチメディア工学専攻鬼塚　研究室） --------------------------------------------------------------------- ■２■ 異なる研究テーマに触れて　竹岡邦紘（関西学院大学）私は日本電気株式会社(NEC) データサイエンス研究所のインターンシップに参加しました．テーブルの要素だけが与えられたときに列やテーブルの名前を推定する研究に取り組みました．私がインターシップ先に応募したのは人工知能学会の全国大会で口頭発表した際，座長を務められていたのがNECの方だったことがきっかけです．そこで声をかけていただきNECのデータサイエンスに対する取り組みを知りました．また NECデータサイエンス研究所で取り組まれている研究に興味を持ち，自分に今まで足りなかった視点が得られると感じ応募しました．プロジェクトで楽しかったことは自分の専門である機械学習以外の知識も吸収することができたこと，プロジェクトに関して想定通りの結果を出せたこと，他のインターン生とも研究についての議論ができたことの3点です．インターンシップを通して，普段研究室にいるだけでは得られない他分野の知識や視点を知ることができました．またその視点で課題を見ることで複数の解決手段が見出せることもわかりました．社員の方々や他のインターン生と関連研究の見つけ方やプロジェクトの進め方，研究のことについて会話することも楽しかったです．特に自分とは異なるバックグラウンドの方が多かったので，とても刺激を受けました．一方，PCなどの機器の設定の違いと生活リズムについては大変だと思いました．サーバやプロキシの設定など環境が異なるため，それに十分慣れるために数日使ってしまいました．また毎日9時から17時半まで7.5時間の勤務をすることが大変でした．普段，研究室では昼ごろから研究を始めていたので，生活リズムを合わせることからはじめました．他の点では研究室に非常に近い環境だったと思います．特に印象の残っているのは他の社員の方に成果物を見せて説明したことです．実際に自分が取り組んだ成果物を評価してもらえたこと，さらにコメントをいただいて改善点が見つかったことがとても貴重な体験でした．またメンターの社員の方が海外出張されている間，日報を送ったことも印象に残っています．文面だけで自分の状況を理解してもらうために日報を何度か推敲しながら書きました．そのおかげで一日の目標を言語化してから研究に取り組むようになりました．インターンシップを通してスケジュールの作成能力と自然言語処理とデータベースに関する知識は成長したように感じます．インターンシップ期間が短かったため，週単位で目標を立てて研究を進めました．そのため，はじめに取り組むべき問題の切り分けを行うなどの工夫をしました．また自然言語処理やデータベースは私の専門ではないので，十分な知識を持っていませんでした．このインターンシップを通して，最低限の知識は身についたと思います．成長をここで止めず，今後の研究活動に活用したいと思います．私の場合，インターンシップでは大学での研究と異なるテーマに取り組みました．そのため自分の知識の幅を広げることができたと思います．また異なる環境で1ヶ月以上研究したことがなかったので，とても貴重な経験になりました．（竹岡邦紘関西学院大学理工学部人間システム工学科岡留研究室） --------------------------------------------------------------------- ■３■ 自分の知らない知識に出会って　渡佑也（東京工業大学）富士通研究所のインターンシップに参加し PostgreSQL から MongoDB 上のデータベースへアクセスする拡張機能のプロトタイプ実装を行いました．富士通研究所のインターンシップは指導教員からの紹介だったのですが，富士通研究所のこれまでの研究やインターンシップのテーマなどを調べていくうちに，楽しそうで是非取り組んでみたいと感じたので応募しました．富士通研究所が他の会社より良いと思ったのはインターンシップであっても製品化も視野に入れた実際の企業のプロジェクトに時間をかけて関われる点です．毎朝，私が所属していたチームの方とのミーティングがあったのですが，そこで自分の進捗状況を報告したりメンバーの方からアドバイスをいただいたりしていました．開発作業自体はほとんど一人で行っていたので，試行錯誤してみたものの上手くいかないところがあり，行き詰まることがよくありました．そうしたときもミーティングで多くの意見をいただいて議論できたときは，「自分がチームに所属している」ということを実感でき刺激的で楽しく思いました．一方プロジェクトに必要な知識の習得に大変苦労しました．実装に当たっては， PostgreSQL の内部処理について詳しく把握しておく必要があるのですが，私はそうしたものに触れたことがこれまでほとんどありませんでした．メンターの方に資料をいただいたり PostgreSQL のソースコードを読んだりしてなんとか乗り切ることができましたがかなり苦労しました．インターンシップでは特に研究所全体がとても自由な雰囲気だったことが強く印象に残っています．自分が研究に打ち込みやすい環境作りをしている方もいましたし，何より上司・部下関係なく積極的にコミュニケーションをとれるような場所でした．インターンシップの前後で知識量は明らかに増えたと思います．これまでにも研究などで使ってきたツールについてはより理解が深まりましたし，逆に全く扱ったことのなかったものにも触れることができ，視野が広まったと思っています．大学での研究ではインターンシップを通して身につけた知識・経験をもとに，新たなアプローチから問題に取り組めるようになるのではないかと思っています．また，インターンシップ先でいろいろな方と接するなか，これまで自分の研究分野という狭い世界でしか進路を考えていなかったところを，それにとらわれずに未知の分野にも興味を持つようになりました．インターンシップは純粋に楽しめるものだと思います．それでいて様々な成長の機会ともなるので，積極的に取り組んだ方がいいと感じました．（渡佑也東京工業大学情報理工学院情報工学系宮崎研究室） --------------------------------------------------------------------- ■４■ SIGIR 2017 論文執筆ヒント集　上保秀夫（筑波大学准教授）初めて，あるいは，久しぶりにSIGIRに挑戦する方を対象に，論文執筆の参考になるヒント集をお送りします．出典は，ピーター・ベイリー氏（マイクロソフト）が2013年にツイッターに投稿したものです．原文と試訳は，http://togetter.com/li/993441 を参照してください． 1. タイトルは中身を表す．誤解させない，誇張しない，無駄に言葉遊びをしない，Less is more，140文字は長過ぎる． 2. アブストラクトは論文をまとめる．短めの1段落に，主題，動機，目的，手法，そして成果を述べよ．相手に読ませたいと思わせること． 3. 序論．研究は何をしようとしているのか．どうしてそれが興味深く，新しいのか．読者は論文を読む次の1時間で学ぶことがあるか．最大1/2から3/4ページ． 4. 関連研究．30-40論文の引用が好ましい．それより少ないとその主題に通じていない印象を与える．他研究者による代表的な論文を忘れないこと 5. 実験結果の報告では適切な統計情報を掲載すること．誤差範囲，信頼区間，効果量など． 6. 機械学習は目的に対する手段であり，それ自体が主食ではない．素性エンジニアリングは，ユーザ行動に関する示唆が得られる場合などにおいては重要である． 7. 精度と簡潔さのためにギリシャ文字，数式，統計量を使うこと．ただしそれらが意図していることを言葉でも表現すること．読者がそれらに精通していると仮定してはならない． 8. スペースに余裕がある場合は，引用参照番号の前に著者名を書くこと（[1] -> Doe [1]）．そうすれば引用文献リストを行ったり来たりせずに済む． 9. 引用文献の参照．提出する直前に，LaTeXやWordの相互参照のアップデートを忘れずに．引用文献の著者名を確認すること．査読者になるかもしれない！ 10. テストコレクション（コーパス，クエリ，適合性情報で構成される評価用データセット）を使って評価をしているなら，複数のコレクションを使いなさい．2000年より前のコレクションのみを使わないこと．Ad HocばかりがIRじゃない． 11. 大規模なログデータを分析したからといって研究が興味深くなる訳ではない．分析から得られる知見が大切．特に一般化できる知見が． 12. 実動するIRシステムの構築には妥協がつきものである．開発したアルゴリズムの効果を拡大して未検証の側面まで主張しないこと． 13. 興味深い製品が興味深い研究とは限らない．逆も然り．両者を兼ね備えた内容が出版できるとも限らない． 14. 図．タイトルや軸ラベルを，紙面に印刷しても読める大きさにすること．色情報が解釈に必須ならば，図脚注に明記すること． 15. 分析対象から除いたデータがある場合は，何故どのように除いたかを記述すること．さもないと，データセットにどのようなバイアスがかかっているか不明である． 16. ネガティブな結果も興味深い可能性がある．何が上手くいかなかったのか，そして何故か．全てが期待通りに成功する訳でないことは自明である． 17. 査読者は，すでに働き過ぎており，他の締切を抱え，疲れており，一杯やっているかもしれず，子供を寝かしつけたところである．これらを前提（prior）とせよ． 18. 二語：ホワイトとストランク（The Elements of Styleの著者）．熟読し従いなさい．言葉の使い方の法則，作文の原則，品詞とスペリング，誤用されやすい言葉． 19. 質の低い内容で残りの紙面を埋めないこと．4/5の論文は不採択になる．8 頁の優れた論文は多くある．全てのページを磨くこと． 20. 研究の貢献を明記せよ．論文の始めと終わりの両方に．また，結論は要約ではない．どんな変化をもたらしたのか？ 21. 自分より優れた人と共著しなさい．学ぶことは多い．あなたにない素質を持っているはず． 22. 手を差しのべてくれた人を謝辞に入れること．礼にコストはかからない．忘れたコストは大きいかもしれない．大きな貢献なら共著者に入れること． SIGIR 2017のフルペーパーアブストラクト投稿締切は2017年1月17日，フルペーパー論文投稿締切は同月24日です．会議の詳細は以下のURLを参照してください． SIGIR 2017: http://sigir.org/sigir2017/ （上保秀夫筑波大学図書館情報メディア系知的コミュニティ基盤研究セン　ター准教授） ======================================================================== -- Yasuhiro Fujiwara, Ph.D. NTT Software Innovation Center Tel: +81 422 59 2824

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