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第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020) 発表募集 2020/09/07(月) - 2020/10/11(日)
by Yasunori Akagi 07 Oct '20

07 Oct '20

日本データベース学会の皆様， NTT サービスエボリューション研究所の赤木と申します．第23回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2020)のリマインダーを転送させていただきます． ------------------------------ dbjapan の皆様、第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020) のプログラム委員を務めております坂上と申します． IBIS2020 の発表申し込みの締切が今週末に迫って参りましたので，発表募集案内を再送いたします． COVID-19の影響により，IBIS2020は初のオンライン形式での開催となります．（学生を除く）一般参加が有料となること，ポスターの代わりに録画での発表になるなど，前年度と比べて大きな変更点がありますが，これまでのIBISと同等の体験ができるよう様々な工夫を凝らしました．皆様からの発表申し込みをお待ちしております． --------------------------------------------------------------------------------------------------- 第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020) 発表募集 http://ibisml.org/ibis2020/cfp/ <http://ibisml.org/ibis2020/cfp/> --------------------------------------------------------------------------------------------------- 日程・場所 ---------- * 開催日程： * チュートリアル：11月23日（有料） * ワークショップ：11月24日〜26日（有料） * 参加費（予定）： * 一般：5,000 円（税込み，チュートリアルおよびワークショップを含む） * 学生：無料 *開催場所：　　*オンライン（プラットフォームに関しては後ほどホームページにて発表予定） *ホームページ： <http://ibisml.org/ibis2020/> <http://ibisml.org/ibis2020/> 一般投稿発表 ------------ 統計数理，情報理論，統計物理学，統計的機械学習，信号処理，音声処理，音楽情報処理，自然言語処理，画像処理，データマイニング，バイオインフォマティクスなど，広く機械学習に関わる分野に関する発表を募集します．全日程オンラインで開催し，すべての発表は論文投稿なし・動画プレゼンとします．今年はプログラム編成の都合により発表申込件数の上限を200件とします．発表申込件数が条件に達した場合，早期に発表申込受付を終了します． ### 表彰優れたポスター発表に対してベストプレゼンテーション賞，学生優秀プレゼンテーション賞を授与します．発表申し込み ---------------- IBIS2020は例年とは発表形式が大きく異なります。詳しくは以下をご覧ください。 http://ibisml.org/ibis2020/presentation/ <http://ibisml.org/ibis2020/presentation/> IBIS2020にて発表頂くには発表申込と参加申込の双方が必要です． * 発表申込：下記URL [1]（申込期間：2020/09/07(月) 〜 2020/10/11(日)） * 参加申込：準備中 IBIS2020ではすべての発表はプレゼン動画を提出して頂きます． * 動画提出フォーム：下記URL [2] （提出期間：2020/10/12(月) 〜 2020/11/08(日)） * 動画作成案内　　：下記URL [3] お申込みに関してご質問のある場合は ibis2020(a)ibisml.org <mailto:ibis2020@ibisml.org> までお問い合わせ下さい [1] https://forms.gle/joZFukBk7yMwxEP46 <https://forms.gle/joZFukBk7yMwxEP46> [2] https://forms.gle/7R9aFC9myAxJLc487 <https://forms.gle/7R9aFC9myAxJLc487> [3] http://ibisml.org/ibis2020/movie <http://ibisml.org/ibis2020/movie> プログラム ---------- ### ワークショップ招待講演 * 現段階では内容未定 * 詳細に関しては参加申込時までにホームページ上で公開予定です ### ワークショップ企画セッション * 日時： 11月24日(火) 〜 26日(水) * 内容：（企画名は仮題です） * 機械学習の信頼性 * グラフとアルゴリズム * 学習理論 * 機械学習応用のフロンティア ### ワークショップ一般投稿発表 * すべての発表は事前に提出頂いたプレゼン動画（５〜１０分）で行います． * プレゼン動画の内容・作成に関しては公式ホームページをご覧ください． * 2020/11/23(月) 〜 2020/11/30(月) の期間，すべてのプレゼン動画は参加登録者のみに公開されます． * 2020/11/24(火) 〜 2020/11/26(水) の期間，上記とは別に参加者がリアルタイムで聴講する一般セッション（パラレル）を開催します. ### 懇親会今年度は懇親会は予定しておりません． ### チュートリアル（有料，要事前登録） * 日時： 11/23(月) * 内容：（題目は仮題です） * 深層強化学習入門 * 統計的因果推論入門 * kaggle・実践データ解析入門 * バンディット入門主催・共催 ---------- * 主催電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会委員 ---------- *実行委員会 * 神嶌敏弘（産総研）：実行委員長 * 城真範（産総研）：懇親会担当 * 佐久間淳（筑波大学）：ローカル担当 * 馬場雪乃（筑波大学）：ローカル担当 *プログラム委員 * 石畠正和（NTT）：プログラム委員長 * 南賢太郎（PFN）：チュートリアル担当 * 林浩平（PFN）：一般担当 * 藤井海斗（NII）：一般担当 * 坂上晋作（東京大学/NTT）：一般担当 * 福地一斗（筑波大学/AIP）：オンライン担当 * 大塚琢馬（NTT）：オンライン担当 * 二反田篤史（東京大学/AIP/さきがけ）：企画担当 * 原聡（大阪大学）：企画担当 * 牛久祥孝（オムロンサイニックエックス）：企画担当 * 唐木田亮（産総研）：企画担当 * 上田隼也（Mercari）：企画担当 * 河瀬康志（東京工業大学）：企画担当 * 横井祥（東北大学）：交流担当 ------------ 問い合わせ先 IBIS2020事務局 <ibis2020(a)ibisml.org> <mailto:ibis2020@ibisml.org>

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【論文募集】博士論文特集募集のお知らせ (11/6締切)
by Yoshitaka Yamamoto 07 Oct '20

07 Oct '20

日本データベース学会の皆様（重複して受け取られた方はご容赦下さい）静岡大学の山本と申します．人工知能学会学会誌博士論文特集の論文募集を御案内させて頂きます．応募資格に該当される方はぜひご検討ください．よろしくお願い致します． --- 博士論文特集募集のお知らせ * 締切：2020年11月6日 (金) 本学会誌では，過去１年間に人工知能に関連する研究で博士の学位を授与された研究者の方々の博士論文の概要を，その方々のプロフィールとともにまとめて掲載することにより，世代の異なる研究者間の交流や，この分野の研究動向の把握の一助とすることを狙いとして，博士論文概要の特集を，毎年1月号に掲載致しております．対象には，課程博士だけでなく，論文博士も含まれます．応募要領は以下のとおりです．一度きりの機会ですので，応募資格に該当される方はぜひご応募をいただければ幸いです．応募資格： (1) 2019年10月～2020年9月の間に博士の学位を授与された方　　（課程博士，論文博士のいずれも応募可能です）． (2) 本人，指導教員，博士論文審査員のいずれかが人工知能学会の会員であること． (3) 研究テーマが人工知能に関するものであること　　（人工知能の概念を幅広く捉え，知的処理の要素が少しでも含まれていれば結構です）．応募方法：以下の内容の原稿を必ず電子メールでお送りください．「0 該当分野」は人工知能学会ホームページ原稿執筆案内別紙にある「表2 対象分野のキーワード」から一番近いものを（大分類および小分類の両方を必ず一つずつ）選択してください． (http://www.ai-gakkai.or.jp/pdf/journal/how_to_paper.pdf) 0 該当分野 1 論文題目 2 氏名 3 電子メールアドレス 4 論文提出先 5 指導教員 6 取得学位（例：博士（工学）），年月日（西暦） 7 キーワード 8 概要(600字程度，または英文300words) 9 主な公表論文(1件) 10 現職 11 論文の入手先(URL など) 12 抱負(100字程度，または英文50words) 各博士論文ごとに，上記の内容を学会誌1段（片側半ページ）に編集します． ※ 顔写真は jpg または bmp の形式（解像度100～300 dpi，サイズは最終的に縦横比が(1.2:1)になるように調整しますので，この点に留意した大きさのものをご用意ください）で原稿に添付するか，または郵送してください． ※ 校正はPDFで行います． ※ メールには「博士論文特集」というサブジェクトをつけてください．送付先　editor(a)ai-gakkai.or.jp 〒162-0821　東京都新宿区津久戸町4-7　OSビル402 （一社）人工知能学会編集委員会添付1 = 添付2 = 添付3 = 備考 =

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第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020) 発表募集 2020/09/07(月) - 2020/10/11(日)
by Yasunori Akagi 06 Oct '20

06 Oct '20

日本データベース学会の皆様， NTT サービスエボリューション研究所の赤木と申します．第23回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2020)のリマインダーを転送させていただきます． ------------------------------ dbjapan の皆様、第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020) のプログラム委員を務めております坂上と申します． IBIS2020 の発表申し込みの締切が今週末に迫って参りましたので，発表募集案内を再送いたします． COVID-19の影響により，IBIS2020は初のオンライン形式での開催となります．（学生を除く）一般参加が有料となること，ポスターの代わりに録画での発表になるなど，前年度と比べて大きな変更点がありますが，これまでのIBISと同等の体験ができるよう様々な工夫を凝らしました．皆様からの発表申し込みをお待ちしております． --------------------------------------------------------------------------------------------------- 第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2020) 発表募集 http://ibisml.org/ibis2020/cfp/ <http://ibisml.org/ibis2020/cfp/> --------------------------------------------------------------------------------------------------- 日程・場所 ---------- * 開催日程： * チュートリアル：11月23日（有料） * ワークショップ：11月24日〜26日（有料） * 参加費（予定）： * 一般：5,000 円（税込み，チュートリアルおよびワークショップを含む） * 学生：無料 *開催場所：　　*オンライン（プラットフォームに関しては後ほどホームページにて発表予定） *ホームページ： <http://ibisml.org/ibis2020/> <http://ibisml.org/ibis2020/> 一般投稿発表 ------------ 統計数理，情報理論，統計物理学，統計的機械学習，信号処理，音声処理，音楽情報処理，自然言語処理，画像処理，データマイニング，バイオインフォマティクスなど，広く機械学習に関わる分野に関する発表を募集します．全日程オンラインで開催し，すべての発表は論文投稿なし・動画プレゼンとします．今年はプログラム編成の都合により発表申込件数の上限を200件とします．発表申込件数が条件に達した場合，早期に発表申込受付を終了します． ### 表彰優れたポスター発表に対してベストプレゼンテーション賞，学生優秀プレゼンテーション賞を授与します．発表申し込み ---------------- IBIS2020は例年とは発表形式が大きく異なります。詳しくは以下をご覧ください。 http://ibisml.org/ibis2020/presentation/ <http://ibisml.org/ibis2020/presentation/> IBIS2020にて発表頂くには発表申込と参加申込の双方が必要です． * 発表申込：下記URL [1]（申込期間：2020/09/07(月) 〜 2020/10/11(日)） * 参加申込：準備中 IBIS2020ではすべての発表はプレゼン動画を提出して頂きます． * 動画提出フォーム：下記URL [2] （提出期間：2020/10/12(月) 〜 2020/11/08(日)） * 動画作成案内　　：下記URL [3] お申込みに関してご質問のある場合は ibis2020(a)ibisml.org <mailto:ibis2020@ibisml.org> までお問い合わせ下さい [1] https://forms.gle/joZFukBk7yMwxEP46 <https://forms.gle/joZFukBk7yMwxEP46> [2] https://forms.gle/7R9aFC9myAxJLc487 <https://forms.gle/7R9aFC9myAxJLc487> [3] http://ibisml.org/ibis2020/movie <http://ibisml.org/ibis2020/movie> プログラム ---------- ### ワークショップ招待講演 * 現段階では内容未定 * 詳細に関しては参加申込時までにホームページ上で公開予定です ### ワークショップ企画セッション * 日時： 11月24日(火) 〜 26日(水) * 内容：（企画名は仮題です） * 機械学習の信頼性 * グラフとアルゴリズム * 学習理論 * 機械学習応用のフロンティア ### ワークショップ一般投稿発表 * すべての発表は事前に提出頂いたプレゼン動画（５〜１０分）で行います． * プレゼン動画の内容・作成に関しては公式ホームページをご覧ください． * 2020/11/23(月) 〜 2020/11/30(月) の期間，すべてのプレゼン動画は参加登録者のみに公開されます． * 2020/11/24(火) 〜 2020/11/26(水) の期間，上記とは別に参加者がリアルタイムで聴講する一般セッション（パラレル）を開催します. ### 懇親会今年度は懇親会は予定しておりません． ### チュートリアル（有料，要事前登録） * 日時： 11/23(月) * 内容：（題目は仮題です） * 深層強化学習入門 * 統計的因果推論入門 * kaggle・実践データ解析入門 * バンディット入門主催・共催 ---------- * 主催電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会委員 ---------- *実行委員会 * 神嶌敏弘（産総研）：実行委員長 * 城真範（産総研）：懇親会担当 * 佐久間淳（筑波大学）：ローカル担当 * 馬場雪乃（筑波大学）：ローカル担当 *プログラム委員 * 石畠正和（NTT）：プログラム委員長 * 南賢太郎（PFN）：チュートリアル担当 * 林浩平（PFN）：一般担当 * 藤井海斗（NII）：一般担当 * 坂上晋作（東京大学/NTT）：一般担当 * 福地一斗（筑波大学/AIP）：オンライン担当 * 大塚琢馬（NTT）：オンライン担当 * 二反田篤史（東京大学/AIP/さきがけ）：企画担当 * 原聡（大阪大学）：企画担当 * 牛久祥孝（オムロンサイニックエックス）：企画担当 * 唐木田亮（産総研）：企画担当 * 上田隼也（Mercari）：企画担当 * 河瀬康志（東京工業大学）：企画担当 * 横井祥（東北大学）：交流担当 ------------ 問い合わせ先 IBIS2020事務局 <ibis2020(a)ibisml.org> <mailto:ibis2020@ibisml.org>

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CFP IMCOM 2021 ( 2nd round of submission) (deadline Oct. 20)
by Taketoshi Ushiama 05 Oct '20

05 Oct '20

日本データベース学会の皆様（重ねてお受け取りの場合はご容赦下さい）九州大学の牛尼と申します。 IMCOM 2020では、第２回めの論文募集を行っております。 2021年1月4日〜6日の日程でオンラインで開催され、参加費は無料となっております。東京工業大学の横田治夫先生のキーノートスピーチも予定されております。論文集はIEEE Exploreに掲載されます。ぜひともご投稿をご検討いただけましたら幸いです。どうぞよろしくお願いいたします。 -------------------------------------------------------- IMCOM 2020 15th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication January 04-06, 2021 http://www.imcom.org/ Important Dates Paper submission due: October 20, 2020 Paper acceptance notice: November 15, 2020 Paper registration due: November 22, 2020 Camera-ready papers due: November 30, 2020 --- 牛尼剛聡 / 九州大学大学院芸術工学研究院 http://www.design.kyushu-u.ac.jp/~ushiama/

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【10/10】ACM SIGMOD日本支部講演会「SIGMOD2020国際会議報告及び社会データ技術の最新動向」
by Hiroaki Ohshima 04 Oct '20

04 Oct '20

日本データベース学会の皆様兵庫県立大学大島裕明です。再度のご連絡、失礼いたします。次の土曜日に、第37回先端的データベースとWeb技術動向講演会（ACM SIGMOD 日本支部第74回支部大会）が開催されます。 Zoomでのオンライン開催で、★参加費は無料★です。事前登録が必要ですので、以下よりご登録下さい。 http://www.sigmodj.org/regist/ 事前登録された方に、追って、ZoomのURLをご連絡いたします。今回は、データベース・ビッグデータ分野のトップ会議である SIGMOD2020の会議報告を、Le Hieu Hanh先生（東京工業大学）から頂戴し、また、金京淑氏（産業総合研究所）より、「次世代人工知能データプラットフォームの研究開発」というタイトルでご講演いただきます。多数のご参加をお待ち申し上げております。よろしくお願いいたします。 ====================================================================== 第37回先端的データベースとWeb技術動向講演会 (ACM SIGMOD 日本支部第74回支部大会) 「SIGMOD2020国際会議報告及び社会データ技術の最新動向」日時：2020年10月10日（土）10:50-15:10 会場：オンライン（Zoom）主催：ACM SIGMOD 日本支部，日本データベース学会 URL: http://www.sigmodj.org/ http://www.sigmodj.org/conf/detail.php?conf_no=74 ====================================================================== 【プログラム】 10:50-11:00 開会 11:00-12:00 次世代人工知能データプラットフォームの研究開発（金賢徹氏） 12:00-13:00 〈休憩〉 13:00-14:00 SIGMOD2020国際会議報告（前半）（Le Hieu Hanh先生） 14:00-14:10 〈休憩〉 14:10-15:10 SIGMOD2020国際会議報告（後半）（Le Hieu Hanh先生） 15:10 閉会 ====================================================================== 【事前申し込み】本会への参加には、事前登録が必要です。 http://www.sigmodj.org/regist/ こちらよりご登録下さい。 Zoomのアクセス情報について、登録していただいたメールアドレスにご連絡いたします。日本データベース学会の非会員・非会員学生、ないしは、正会員(フルアクセス権無) の方々で、講演資料が必要な方は、 3,000円で申し込んでいただくことができますので、その旨、「事務局への連絡」のところに記載して下さい。 ====================================================================== 【ご講演詳細】 ●次世代人工知能データプラットフォームの研究開発本講演では、自動運転のような次世代スマートモビリティを支えるデータ基盤として、より広い範囲で空間解像度や時間解像度の異なるさまざまな三次元点群データと移動物体の流れを蓄積・共有・予測しながら、個々のニーズに合った適切なスマート空間をより効率的に構築・提供できるAI融合型時空間データプラットフォームに関して紹介する。 ●SIGMOD2020国際会議報告（前半）本講演では、2020年6月14～19日にオンランで開催されたSIGMOD 2020 について報告する。前半では、会議の概要に加え、会議の傾向・キーノート・パネルの内容について紹介する。特に、機械学習アルゴリズムのスケール化とプログラミングの容易化のための共通フレームワーク及び、システム内部処理の最適化への機械学習の活用に関するUC Berkeleyの Ion Stoica教授によるキーノート講演を中心に報告を行う。その他、 Enterprise Data Lakesにおけるデータの探検や理解などの研究内容と、Google社のデータセット検索エンジンに関して語られた Databricks社のAwez Syed氏とGoogle ResearchのNatasha Noy氏からのキーノート講演も紹介する。後半では、受賞論文を含む講演者が興味深いと感じた研究を取り上げて紹介する。今回のSIGMOD 2020ではBest paper Awardの2件の論文も選ばれた。Clemens Lutzらによる「Pump Up the Volume: Processing Large Data on GPUs with Fast Interconnects」の論文はCPUのメインメモリとGPU間のインターコネクト帯域が不十分で、大規模データセットを高速で処理できないという課題に対し、高速なインターコネクトを使いこなしたGPUメモリサイズを超えるハッシュ結合の高速化手法を提案する。Tariqueらによる「ShapeSearch: A Flexible and Efficient System for Shape-based Exploration of Trendlines」の論文はデータ値が変動するパターンを検索する ShapeSearchシステムを提案する。ShapeSearchはユーザがパターンを手書き・自然言語・正規表現で記述し、システムがその記述を代数表現に変換し、問合せ最適化の実現上でリアルタイムに実行できる。 ====================================================================== -- Hiroaki Ohshima, Associate Professor Graduate School of Applied Informatics, University of Hyogo 7-1-28 Minatojima-minamimachi Chuo-ku, Kobe, Hyogo 650-0047, Japan Email: ohshima(a)ai.u-hyogo.ac.jp Tel: +81-78-303-1967

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第３回対話システムライブコンペティション（ライブコンペ３）参加のお誘い（10/12エントリ〆切）
by Ryuichiro Higashinaka 03 Oct '20

03 Oct '20

※重複して受け取られましたらご容赦ください関連研究者のみなさま，エントリ〆切が近づきましたので，再度第3回対話システムライブコンペティション（ライブコンペ3）のご案内をさせていただきます． https://dialog-system-live-competition.github.io/dslc3/ また，好評をいただいている対話システム講習会ですが，昨今の状況を鑑み，オンラインで受講できる資料をHPにて掲載いたしました．ライブコンペ参加の参考になりましたら幸いです． https://dialog-system-live-competition.github.io/dslc3/lecture.html ぜひエントリをご検討ください．よろしくお願いいたします．東中 *************************************************************** 第３回対話システムライブコンペティション（ライブコンペ３）参加のお誘い https://dialog-system-live-competition.github.io/dslc3/ 対話システムライブコンペティションとは聴衆の前で対話システムを実際に動作させ，システムの挙動を全員で評価するイベントです．2018年11月の第1回対話システムライブコンペティション（ライブコンペ１），2019年12月のライブコンペ２に引き続き，今年度も対話システムシンポジウム（この冬に開催予定）において，「第3回対話システムライブコンペティション」（ライブコンペ３）を開催します．対話システムシンポジウムと同様，本イベントもオンライン開催となります．前回と同じく「(システムと)どれくらいまた話したいと思うか」を競うオープントラックと「どれくらいシチュエーションに適した人らしい会話をしたか」を競うシチュエーショントラックを設けます．これらのトラックにより，対話システムの到達点や問題点をより浮き彫りにできればと考えております．つきましては，ライブコンペ3への対話システムのエントリをぜひご検討ください！現状お手持ちのシステムをエントリいただいても構いません．また，ライブコンペのために新しくシステムを作っていただいても構いません．システムはオーガナイザの負担により評価しますので，お手持ちのシステムのアピール以外にも，システムを評価したり，国内のチャットボットの中での位置づけを知るという目的にもご利用いただけるイベントです．予選を勝ち残ったチームに限り組織名を公表いたしますので，企業の方も安心してご参加いただけます．ご興味がある方は，過去のコンペティションがまとまった以下のウェブサイトをご覧ください．過去のシステムの対話ログや発表動画などをご覧いただけます．　第1回対話システムライブコンペティションウェブサイト　https://dialog-system-live-competition.github.io/dslc1/ 　第2回対話システムライブコンペティションウェブサイト　https://dialog-system-live-competition.github.io/dslc2/ また，過去２回のライブコンペについては以下の解説記事もぜひご参照ください．　東中竜一郎，船越孝太郎，稲葉通将，角森唯子，高橋哲朗，赤間怜奈，宇佐美まゆみ，川端良子，水上雅博，　「対話システムライブコンペティションから何が得られたか」，人工知能，35，2020．重ねてになりますが，ぜひエントリをご検討ください．以下，本イベントについての詳細をご説明します．エントリを検討する際の参考になさってください． https://dialog-system-live-competition.github.io/dslc3/ 以上，よろしくお願い申し上げます． ======================================================================== [1] イベント概要 [2] 日時・場所・スケジュール [3] 募集内容 [4] 申し込み方法 [5] 注意事項 [6] シチュエーショントラックの詳細 [7] お問い合わせ ======================================================================== [1] イベント概要 ----------------------------------------------------------------------- 対話システムシンポジウムでは，2015年から国際イベントになる2017年まで，特別セッションとして，対話破綻検出チャレンジを開催してきました．対話破綻検出チャレンジは，対話研究への参入を容易にしたり，現状の対話システムの問題点を明らかにしたりすることに役立ってきたと考えています．しかし，その一方で，固定の対話コーパスに対してアルゴリズムを競う形式であるために，対話のライブ要素があまり検討されてこなかったという問題がありました．そこで，よりライブ性の高いイベントを行うことにより，対話システムにおける，よりリアルな難しさや面白さを，シンポジウム参加者全員で共有できるようなイベントを行いたいと考えました．それが「対話システムライブコンペティション（ライブコンペ）」です．ライブコンペは，聴衆の前で実際に対話システムを動作させ，評価を行うイベントです．予選と対話システムシンポジウム内でのライブイベントから構成されます．予選では，クラウドソーシングにおいて複数名の作業者が，対話システムの評価を行います．ライブイベントでは，予選で好成績を収めたシステムと対話者が対話し，その状況を対話システムシンポジウムの参加者全員で鑑賞・評価します．ライブコンペにはオープントラックとシチュエーショントラックがあります．オープントラックは任意の話題について（すなわち，オープンドメインで）ユーザと雑談を行う能力を競います．シチュエーショントラックでは，オープンな雑談とは異なり，所定のシチュエーションの中で状況にあった人らしい対話を行う能力を競います．シチュエーショントラックは，対人関係やTPOを踏まえた高度な対話システムの実現の第一歩となることを狙いとしています．参加者はどちらのトラックにもエントリすることが可能です．ただし，同じトラックに複数のシステムをエントリすることはできません． ======================================================================== [2] 日時・場所・スケジュール ------------------------------------------------------------------------ 日程：2020年11月30日または12月1日場所：第11回対話システムシンポジウム内のセッションとして開催（オンライン開催）　　　https://jsai-slud.github.io/sig-slud/ スケジュール： 2020年10月12日：エントリ〆切 2020年10月14日：スクリーニングおよびクラウドソーシングを用いた予選開始 2020年10月21日：予選の結果通知 2020年10月23日：発表申込み締切 2020年10月30日：原稿締切 2020年11月30日または12月1日：ライブイベント本番（対話システムシンポジウム内） ======================================================================== [3] 募集内容 ----------------------------------------------------------------------- 評価基準が異なる２つのトラック「オープントラック」「シチュエーショントラック」のそれぞれで参加する対話システムを募集します．両トラックともシステムの仕様が昨年と異なりますのでご注意ください．【両トラック共通】〇対話システムの開発の仕方どちらのトラックでも，対話システムは，インスタントメッセージシステム Telegram(https://telegram.org/)上で動作するボットを作成していただきます．Telegram は，Python，Java，Rubyなど，様々な言語のボット作成用ライブラリがGitHubで公開されており，これらを使って開発ください．〇対話システム評価の流れ評価者には，対話の相手がシステムであることはあらかじめ通知されます．対話はシステム発話から始まり，システムとユーザは交互に発話するものとし，それぞれ15発話ずつ（※発話数については変更の可能性があります）行った時点で対話は終了することとします．対話システムはトラックそれぞれの評価基準・手順に基づき評価されます．予選では，クラウドソーシングを用いて，50人程度のワーカーにより主観評価されます．予選で高い評価を得たシステムが，ライブイベントに参加できます．ライブイベントでは対話システムが指定された対話者と対話し，その状況をシンポジウムの参加者全員でそれぞれのトラックの基準により評価します．なお，予選の前に疎通に問題ないか，最低限の対話ができるかなどを確認するためのスクリーニングを，オーガナイザと数名のクラウドワーカーにより実施します．本スクリーニングを通過しなかったシステムはその時点で評価の対象外となります．本選の実施の方法については，トラックによって異なります（下記参照）．【オープントラック】任意の話題について（オープンドメインで）ユーザと雑談を行う能力を競います．評価の指針はライブコンペ1や2と同じく「（システムと）どれくらいまた話したいと思うか」ですが，「また話したくなる」ためにシステムが備えるべき条件を分解し，３つの観点で評価するよう変更しました（以下参照）．この変更は，オープンドメインでユーザと雑談を行う能力を，より適切に評価するためのものです．また，予選・本選における，評価手順がライブコンペ1や2から変わります．この変更も，オープンドメインでユーザと雑談を行う能力を，より適切に評価するためのものです．評価者は，対話の前に，オーガナイザが準備する所定の名詞リスト（Wikipediaの見出し語から作成）から話題として名詞を2つ選択し，それらを話したい話題として対話します．また，対話中に任意のタイミングで一つの話題からもう一つの話題に切り替えるものとします．自然，かつ，ユーザが話したい話題について情報交換が可能なシステムがよいと考え，以下の３つの観点のそれぞれについて，5段階評価を行います．これらの合計（もしくは平均）を評価の得点とします．・自然性：対話が自然かどうか・話題追随：システムはユーザが選択した話題に関して適切に応答できたかどうか・話題提供：システムはユーザが選択した話題に関して新たな情報を提供できたかどうかこれらの3つの観点は，「また話したくなる」ための十分条件ではないかもしれませんが，オープンドメインでの雑談という目標を踏まえた場合の必要条件であるとオーガナイザは考えています．なお，名詞リストは事前に公開いたしません．また，対話者が選んだ名詞についてもシステムに事前に通知されませんのでご了承ください．システム発話はテキストのみとし，絵文字・顔文字・STICKERS(LINEでいうスタンプ)は不可とします．システムと評価者は一度のみ対話するものとし，ターン数は15（システムとユーザの発話を合わせて全部で30発話）とします．【シチュエーショントラック】シチュエーショントラックでは，オープンな雑談とは異なり，設定された状況の中で状況にあった人らしい対話を行う能力を競います．対話システムは，「どれくらいシチュエーションに適しており，かつ，人らしい会話か」という1つの評価軸を用いて5段階で総合的に評価されます．「シチュエーションに適している」とは，所定の状況に鑑み「人らしい会話」であると直感的に思えることです．「人らしい会話」とは，具体的には以下のような特徴を含みます．・言いにくいことを言わなければならない場合は，相手との社会的な関係性を考慮して，相手に失礼にならないように内容を伝えられること．・適当な「間」や「あいづち」，「フィラー」，「言い淀み」などが用いられていること．・一つの話題に固執することなく，会話の流れに沿って，別の話題に自然に推移できること．これらは，「シチュエーションに適しており，かつ，人らしい会話」というもののイメージを喚起する参考であり，すべてを満たす必要があるということではありません．システム発話はテキスト，絵文字，顔文字を利用可能とします． STICKERS(LINEでいうスタンプ)は不可とします．シチュエーションはライブコンペ2のものと異なります．今回，「依頼を断る」というシチュエーションを設定しました．参加者は，ユーザの依頼を人間関係を考慮したうえで断る対話システムを作成します．今回用いるシチュエーションの詳細については[6]を参照ください．予選では，上記の評価基準を用い，クラウドワーカーによる評価を実施します．本選では，まず開発者自身がシステムと対話をし，シンポジウムの参加者全員が評価します．次に，その対話を見ていない別の対話者がそのシステムと会話をし，参加者全員で評価します．これらの２つの対話の点数の合計（もしくは平均）をシステムの点数とします．この評価方法は，シチュエーションに適した人らしい会話を実現するためのアイデア自身とその工学的な有効性をそれぞれ評価するために採用しました．各トラックやシステム開発の仕方について，詳しくは下記ホームページに記載していきますので，適宜ご参照ください． https://dialog-system-live-competition.github.io/dslc3/ ======================================================================== [4] 申し込み方法 ----------------------------------------------------------------------- 以下の Google Form よりお申込みください． https://forms.gle/1Xqy9gde7wKCm1977 対話システムシンポジウムにおける，対話システムライブコンペティションセッションでの発表は，コンペ参加者の方に限ります．また，発表形態（口頭あるいはポスター）については事務局が決定いたします．論文の提出期限は，他のセッションに準じます．投稿原稿のページ数は，口頭発表同様といたします． ======================================================================= [5] 注意事項 ----------------------------------------------------------------------- 予選を勝ち残った参加者については，所属組織を公表します．その他の組織については，原則非公開としますが，公開を希望される場合はその限りではありません．予選の対話ログについては原則非公開とします．エントリの対話システムの数がこちらの想定を上回った場合，エントリをご遠慮いただく場合があります．あらかじめご了承ください．早めのエントリをよろしくお願いいたします． ======================================================================== [6] シチュエーショントラックの詳細 ----------------------------------------------------------------------- シチュエーショントラックにおける会話のシチュエーションは以下のとおりです． --------- システム(後輩) ・名前: 清水シズカ(女)/シンジ(男) ・職業: 大学4年生，22歳前後ユーザ(先輩) ・名前: 湯川ユウコ(女)/ユウキ(男) ・職業: 会社員，25歳前後話者の関係・同性同士．学生時代のサークルの先輩後輩の関係．学生時代は親しかったが，先輩が卒業してからは，連絡を取り合っていない．場所・時間・それぞれの自宅，清水が卒業の年，春休みの夜の暇な時間状況・話題・先輩からの「同窓会の幹事の依頼」を断りたい状況 --------- 〇背景清水(システム)と湯川(ユーザ)は，学生時代，同じサークルの先輩・後輩の関係であった．清水にとって湯川は，いろんなことについて相談しやすい先輩であり，湯川にとって清水は自分を頼ってくるかわいい後輩であった．ただ，湯川が大学を卒業して会社員になってからは，会う機会も連絡をとることもなくなっていた．清水も就職が決まり，自宅でくつろいでいた春休みのある日の夜，久しぶりに湯川からテキストメッセージが送られて来た．卒業式の時期を迎え，清水も卒業の年になったということを思い出してくれたようで，連絡をくれたらしい．久しぶりにお互いの近況報告をしたあと，湯川がおもむろに頼み事をしたいと言ってきた．どうやらサークルの同窓会の幹事を，特に清水に任せたいらしい．清水としては決して暇がないわけではないのだけれど，日程調整やら出欠の確認やらは非常に面倒だ．とはいえ湯川は非常にお世話になった先輩であり，失礼な態度もとりづらい．なんとか頼みを断りたいけれど，さてどう言って断ろうか．〇インストラクション・システム（清水）は，ユーザ（湯川）からの依頼を断ってください．つまりあなたの作るシステムはユーザからの依頼を断るシステムです．・ユーザ(湯川)が「ところでさ，ちょっと頼みたいことがあるんだけど...」という発話を行った直後の状況から会話はスタートです．システム（清水）は，ユーザのこの発話に答えることから会話を始めてください．・ユーザ（湯川）はシステム（清水）に依頼を断られても，依頼を繰り返すものとします．依頼が断念されることは想定しなくて構いません．・開発者はシステムの性別を決め，その性別同士（男性同士，もしくは，女性同士）の対話ができるようにしてください． ======================================================================== [7] お問い合わせ先 ------------------------------------------------------------------------ ご質問・ご不明な点がございましたら，オーガナイザまでご連絡ください． dialog-system-live-competition-ml[at]googlegroups.com 対話システムライブコンペティションオーガナイザ・東中竜一郎（名大）・船越孝太郎（東工大）・稲葉通将（電通大）・高橋哲朗（富士通）・赤間怜奈（東北大）・宇佐美まゆみ（国語研）・川端良子（国語研）・角森唯子（NTTドコモ）・小室允人（千葉大）・ドルサ・テヨルス（東工大）・水上雅博（NTT）

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【講演募集】人工知能学会第114回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI) 開催：11/20・申込期限：10/9
by Yoshiaki OKUBO 02 Oct '20

02 Oct '20

日本データベース学会の皆様： (重複して受け取られた方はどうぞ御容赦下さい．) 北海道大学の大久保と申します．人工知能学会第114回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)の発表募集について，来週が申込期限となっておりますので再度御案内致します．今回の研究会は，11/20(金)-21(土) に予定されている人工知能学会合同研究会 2020 の一環として， 11/20(金)にオンラインにて開催致します．招待講演では，電気通信大学名誉教授・富田悦次先生をお迎えし，クリーク探索問題について近年の進展を交えて御講演頂く予定です．特に，未公開の最新結果についても御紹介頂けると伺っておりますのでどうぞ御期待下さい．皆様の奮ってのお申込みをお待ちしております．北海道大学大学院情報科学研究院大久保好章 ======================================== #################################################### 人工知能学会第114回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI) #################################################### ■ 開催日 2020年11月20日(金) ■ 会場オンライン開催(具体的な参加方法は参加申込者に追って連絡いたします．) ■ テーマ：『人工知能の実現に向けた諸問題』 ■ 開催趣旨合同研究会の場をお借りして今年度第二回目の研究会を開催致します．例年，この時期には通常の研究会を開催していないことから，特にテーマは絞らずに，人工知能基本問題とそれに関わる様々な話題について自由に気軽に意見交換できる場としたいと思います．近年急速に進化した『人工知能』と我々人間との関わりが深まるにつれて顕在化した新たな問題がある一方，その重要性を再認識するに至った古くからの問題も未だたくさん残されています．より有用な人工知能を実現するために取り組むべきこうした問題に関する最新技術や動向はもちろん，種々問題提起や話題提供など，幅広く発表を募集致します． ■ 招待講演講演者　：富田悦次先生(電気通信大学名誉教授) タイトル：最大・極大クリーク抽出アルゴリズムとその応用概要：富田先生が長年に亘り精力的に取り組まれてきた，最大クリーク抽出に代表されるクリーク探索問題について，近年の進展を交えて御講演頂く予定です．特に，極大クリーク列挙に関しては，膨大な計算機実験を通して得られた実際問題における重要知見を含む未公開の最新結果についても御紹介頂けるそうです． ■ 発表申込期限 2020年10月9日(金) ■ 発表申込先以下の人工知能学会発表申込フォームより発表申込を行ってください． https://www.ai-gakkai.or.jp/sig-system/confusers/presenter_add/sigconf2020/… ■ 原稿提出期限 2020年10月25日(日) 【予稿集作成の都合上，締切は延長できません．締切厳守でお願いいたします．】一般発表はA4用紙原則6枚以内です．スタイルファイル・サンプル等は下記からダウンロードしてください. http://www.ai-gakkai.or.jp/sig/sig-style/ 原稿の提出については，提出期限までに発表申込内容編集フォームから PDF のアップロードをお願いいたします． (発表申込み後の確認メールにフォームへのアクセス用 URL が記載されています．) ■ 参加費当研究会の聴講は無料です． ■ 研究会資料研究会資料は発表の有無に関わらず電子版/冊子体を購入頂けます．購入方法は研究会プログラム確定後に案内いたします． ※ 冊子体：一般・学生問わずに有料(2,000 円予定)となります． ※ 電子版：一般 1,500 円(予定)・学生会員無料です． ※ 人工知能学会員の方は研究会登録により年間購読割引があります． https://www.ai-gakkai.or.jp/sig/announce/sig-registeration/ ■ 運営メンバー主査: 大久保好章幹事: 石畠正和, 大滝啓介, 後藤啓介, 小林靖明, 蓑田玲緒奈担当幹事: 大久保好章 --- 人工知能学会の研究会資料(第一種)の扱いについて（2015年度より) 2015年4月以降に人工知能学会第一種研究会に投稿された研究会資料は，紙冊子に掲載されると同時に，学会事務局で資料ID(※１)を付与した上で学会文献提供サイト「AI書庫」(https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/)上のPDF ファイルとして閲覧可能となります．発行日(※２)から一年間は，一本あたり(非会員 600円＋消費税，学会員 300 円＋消費税，登録会員 0円)にて販売します．一年間の保留期間(エンバーゴ) 後は無料購読できるようになりオンライン公開されます．なおAI書庫上のデータには，標準的な識別子(番号)は付与されませんが，一般的な検索エンジンや国立情報学研究所が提供するCiNiiなどから容易に検索できるようになります． (※１) 研究会資料ID付与規則の変更(2015年度より) 研究会資料ID（論文ID）の付与ルールを下記のように統一しました． * 資料ID: [研究会名略称]-[巻(3桁)]-[号(2桁)] 例：SIG-SWO-021-03 * 巻：研究会の通算の開催回数例：21 * 号：特定の回での論文の発表順例：3 * 頁：研究会毎に以下の何れかのポリシーで付与する． * Ａ）各回でページナンバリングしている場合は，そのページ情報を使用 * Ｂ）そうでない場合には，発表毎に「pp. 1-論文のページ分量」 (※２) 紙媒体の奥付に記載された発行日 ---

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DBSJ Newsletter Vol. 13, No. 5: ICML2020, KDD2020, VLDB2020参加報告, VLDB2020開催報告
by maruhashi.koji＠fujitsu.com 01 Oct '20

01 Oct '20

┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ┃ 日本データベース学会 Newsletter ┃ 2020年10月号 ( Vol. 13, No. 5 ) ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 本号では7月から9月までに開催されましたICML, KDD, VLDBの参加報告，ならびにVLDBの開催報告記事をご寄稿いただきました．特に元々東京開催予定だったVLDBの開催報告につきましては，オンライン開催のための技術的な支援とウェブ関係の取り組みも併せ，３件のご寄稿を頂きました．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委員会（担当編集委員　丸橋弘治） ======================================================================== ---- 目次 ---- １．ICML2020 参加報告　　加藤圭造（株式会社富士通研究所）２．KDD2020 参加報告　　中嶋一貴（東京工業大学）３．VLDB2020 参加報告　　小出智士（株式会社豊田中央研究所）４．VLDB2020 開催報告　　石川佳治 (名古屋大学) ５．VLDB2020 の舞台裏　　宮崎純 (東京工業大学) ６．VLDB2020 Webページ奮闘記　　横山昌平 (東京都立大学) ======================================================================== ■ １ ■　ICML2020 参加報告加藤圭造（株式会社富士通研究所）【会議概要】 2020年7月12日から7月18日にかけてオンライン開催されたThe Thirty-seventh International Conference on Machine Learning (ICML2020) に参加しました．本会議はNeurIPSと並んで (近年では，ICLRも比肩されることがあります) 機械学習分野のトップ会議であり，機械学習の基礎から応用まで幅広い研究が発表されます．今年度は投稿数4,990件，採択数1,088件，採択率21.8%でした．オンライン開催で会場のキャパシティによる発表制限が無くなるため，採択率が例年より高くなるのではとの予測もありましたが，実際には昨年度の22.6%よりも更に低い採択率となりました．近年，AI分野の会議の論文投稿数が過熱しておりますがICMLも例外ではなく，昨年度の3424件に対し45%も増加しています．国別の採択数を見ると，1位は米国の728件（66.9%），2位は英国の123 件（11.3%) ，3位が中国の122件（11.2%）でした．この傾向は機械学習技術が重要となるコンピュータビジョン (CV) 分野でのトップ会議CVPR2020における国別の採択率が1位は中国の39.2%，2位は米国の22.7%，3位は不特定の6.2%であったのと大きく異なります．近年AI分野での躍進が目覚ましい中国ですが，基礎理論よりも実応用に注力している事の現れかと思います．日本からの採択は31件 (2.8%) であり多いとは言えない状況ですが，東京大学/理研の杉山先生が著者別採択数では単独首位の11件と存在感を見せる場面もありました．【研究のトレンド】 ICMLでの発表は多岐に渡り，Graph Neural Network，Explainable AIなど様々なトレンドがあることを感じましたが，本報告では自然言語処理 (NLP) ，CVなど周辺分野を含めて特にホットなトピックであると感じた教師無し学習/生成モデルに注目したいと思います．機械学習の実用において，教師データの用意にかかるコストが課題となります．教師データを用いない教師無し学習により，データの生成規則を学習する生成モデルはその対策として注目されています．チュートリアルセッションでも” Representation Learning Without Labels”と教師無し学習に関するセッションが開催されました．また，Outstanding Paper Honorable Mentionにも”Generative Pretraining From Pixels”と生成モデルに関する論文が選出されました．この論文では画像において，入力された画素系列から次にどのような画素が生成されるかを自己回帰的に予測する Image GPTを提唱しています． Image GPTによる学習の利点は，単に予測が出来る様になるというだけでなく，ダウンストリームタスクに有効な特徴量の事前学習が可能であることです．Image-GPTの事前学習で獲得された特徴量は，CIFAR10の画像分類タスクにおいて教師ラベル有りのImageNetを用いて事前学習したResNet152の性能を上回るなど目を見張る効果を発揮しました．GPTは元々自然言語処理 (NLP) の分野で脚光を浴びたモデルであり，入力された単語系列から次にどのような単語が生成されるかを予測します．NLP分野でもBERT，XLNetといった自己回帰モデルの学習により獲得した特徴量は文書分類，含意関係認識等様々なNLPタスクで有効な事が知られています．大規模データによる事前学習は引き続き注目したいトピックです．私が本会議で発表した”Rate-Distortion Optimization Guided Autoencoder for Isometric Embedding in Euclidean Latent Space”も生成モデルに関するものです．先述のGPT はデータの生成過程の確率モデルを明示的に持たないのに対し，VAEの様に確率モデルを学習する手法があります．データの生成確率が分かれば，正常データの確率分布との違いから異常データを検出するなど，様々なアプリケーションに用いる事が可能です．しかし，VAEやGANといった従来の生成モデルでは，特徴量空間における確率分布と実際のデータ空間での確率分布の関係が十分に考慮されておらず，学習した特徴量空間での変数が実際のデータに与える影響の定量的な解釈や正確な確率分布の推定が困難という課題がありました．私たちはこの課題を解決するべく，データを特徴空間に等長的 (元の空間の距離や確率分布が変換後の空間でも保たれる) に変換可能な生成モデルを新たに開発しました．映像圧縮等に用いられる情報通信理論，特にRate-distortion (RD) 理論において，理想的な圧縮の際にはデータの変換が等長的変換と等価である正規直交変換になることに着想し，RD最適となるように設計した誤差関数のもと深層生成モデルを学習することで，学習後のモデルの変換が等長的となることを数学的に証明しました．効果として，通信アクセスデータなどの異常検知のベンチマークで，従来の深層生成モデルの誤り率と比較し世界最高精度を達成しました．先述の大規模データの教師無し学習で獲得した特徴量により種々のタスクの性能が向上している一方で，その特徴がデータにとってどの様な意味を持つのかの解明は十分ではありません．実用においては，特徴の解釈も重要な課題の一つになると思われます．【オンライン開催について】今年度はCOVID-19の影響を受け多くの会議がオンライン開催となっています．ICML 2020ではポスターセッションの代わりに事前収録したビデオを配信し，質疑応答は発表毎にアサインされた特定の時間にZoomによるビデオチャットで行われました．発表を並ばずに好きな時間に聞けるという利点がある一方，時差の問題や会場ならではの熱気を感じる事が出来ない，ネットワーキングが難しいなどの不利な点も感じました．次回以降の開催ではオンライン，オフライン融合型の双方の利点を享受できる様な形式を期待します．（加藤圭造　株式会社富士通研究所） ----------------------------------------------------------------------- ■ 2 ■　KDD2020 参加報告中嶋一貴（東京工業大学） 2020年8月23日から27日まで開催された，KDD2020 (26th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining) に参加してきました．KDDは，データマイニング・データサイエンス分野のトップ会議です．本来はサンディエゴで開催される予定でしたが，コロナウイルスの影響でオンライン開催となりました．今年は68ヵ国から3950名の参加登録があったとのことで，KDDへの注目の高さがうかがえます． KDDの論文は，Research trackとApplied Data Science trackの2つに分かれます．前者は一般的な研究論文で，後者はビジネス・産業における実務に重点を置いた論文です．Research trackには過去最多の1279件の投稿があり，そのうち217件が採択されました．トピックは，(流行り寄りではあるものの) 基礎理論から流行りのものまで幅広く取り扱っていました．Applied Data Science trackでは，761件の投稿のうち121件が採択されました．本会議では，Research trackのグラフ・ネットワークに関する発表を中心に聴講しました．いくつかの発表を聴講して，「一般的な仮定で確立されてきた理論保証付きのネットワーク解析手法をより実用的なシナリオで機能できるようにする」という目的が研究コミュニティ内に共有されていると感じました．従来の一般的な仮定とは，エッジに向きや重みが無い・グラフは静的・ノードやエッジは1つの種類しかない (=グラフが均質) などが挙げられます．KDD2020では，特に「Heterogeneous network (非均質なグラフ)」「Hypergraph (エッジに任意の個数のノードを含むグラフ)」「Temporal network (動的なグラフ)」に対する理論的解析手法の研究が目立ちました．また，他者の様々な発表を聞いてKDDの特色を感じ取りました．KDDは(1) 結果のインパクトの大きさ，(2) 結果の再現性，(3) オリジナリティの3つを主に論文に求めているように思います．採択論文の発表は，分野を深く知らない自分が見てもわかりやすくインパクトの大きいものばかりでした．また，論文の著者は，本文に加えて最大2ページまで，結果の再現性を補強する資料を書くことが推奨されています．結果の再現性の補強とは，例えば，緻密な理論的分析，実験で使用したデータ・ソースコードの公開，実験手順の詳細な記述などが該当します．査読において「再現性」という評価項目があったことからも，結果の再現性が重視されていることがうかがえます．そして3つ目のオリジナリティは，他の関連するトップ会議と比較して高く評価されている印象を受けました．理論的分析はまだ詰めきれていないけれど独創性・新規性で圧倒するような論文もいくつかあり，「アイディアの面白さ・ユニークさを大事にする」というKDDの理念が伝わってきました．私は「Estimating Properties of Social Networks via Random Walk considering Private Nodes」というタイトルで発表を行いました．研究の目的は，友人を非公開とするプライベートノード (例: Twitterの鍵アカウント) が存在するソーシャルグラフの統計量をランダムウォークベースで高精度に推定できるようにすることです．従来の研究では，プライベートノードに起因する推定値のバイアスは修正できないものとして無視されてきました．本研究では，「ソーシャルグラフ上に一様独立にプライベートノードが存在する」という仮定を導入することで，プライベートノードによる推定値のバイアスをほぼ完全に修正できることを理論的かつ実験的に示しました．発表後に「あなたの論文を読んだよ！」と連絡をくれた方がいて，とても嬉しかったです．本会議の終わりには，ネットワーク科学分野 (特にネットワーク上の感染伝搬) で著名なAlessandro Vespignani先生によるKeynote「Computational Epidemiology at the time of COVID-19」がありました．ご自身のこれまでの研究成果と紐づけながら，コロナウイルスに関するcomputationalな感染予測アプローチを紹介するという内容でした．Google Flu Trendsによるインフルエンザ予測が上手くいかなった教訓から，ビッグデータだけでなくモデル・シミュレーションによる感染予測が重要である，とのことでした．特に印象的だった言葉は「詳細な感染伝搬過程のモデルが常に良い予測をするわけではない」ということです．数多くの感染伝搬モデルを試行されてきたであろうVespignani先生の主張にはかなりの説得力がありました．この講演を通じて，感染伝搬に関する数理的なモデルやシミュレータの研究成果には長年の膨大な蓄積があるのだと認識することができました．また，ビッグデータ基盤研究会 (9/14, オンライン開催) においても，KDD2020の参加報告をさせていただきました．発表のスライドを以下のURLに公開してありますので，ご興味のある方は是非ご覧ください． https://kazuibasou.github.io/slides/bdi_KDD2020.pdf 次回のKDD2021は2021年8月にシンガポールで開催されます．現地によるオフラインと遠隔によるオンラインの同時開催だそうです．興味を持たれた方はぜひ投稿・参加をご検討ください．（中嶋一貴　東京工業大学） ----------------------------------------------------------------------- ■ 3 ■　VLDB2020 参加報告小出智士（株式会社豊田中央研究所） VLDB 2020 (第46回) は8月31日から9月4日まで開催されました．本来は東京で開催予定でしたが，新型コロナウィルスの影響でオンライン会議として開催され，私も自宅から「在宅国際会議」に参加しました．発表によると，採択率は全体で25.0% (207/827) でした．私自身，VLDBに初参加であり，また自分自身の論文が採択されたこともあり，今回の VLDBを非常に楽しみにしていた一人でした．一方で (オンラインDEIMの参加経験はあったものの) オンライン国際会議は初めてということもあり，差し支えなく発表できるだろうか，という不安もありました．実際には，時差を解消する形で各発表が2度行われる，というタイムテーブルを採用しており「なるほど」と膝を打ちました (ウェブサイトのナビゲーションやデザインは素晴らしく，複雑なスケジュールにも関わらず快適に参加できました)．また "Virtual Tokyo" のセッションの動画を視聴し「東京で開催されていたらどんな感じだったのだろう」ということに思いを馳せることもできました．セッションでの各講演は Youtube の録画を視聴し，その後ライブQAという形式でした．通常の国際会議ですと重複したセッションはどちらかを聞き逃すことになりますが，今回の形式ではいつでもビデオの視聴が可能であったため，気になる発表を聞き逃すことがなく，その点はオフラインの会議にはない利点だと感じました．一方で，研究者同士の立ち話や挨拶，知り合いを増やす，という機会は (すくなくとも私の場合は) あまりなく，この点ではオフラインの国際会議に一日の長がある，と再確認しました (この点はおそらくすべての国際会議で共通の課題だと思います)．キーノートとしては以下の3講演が行われました．(1) Dan Olteanu 先生による関係データとして定義されるデータ上での機械学習に関する講演，(2) Julia Stoyanovich 先生による "Responsible Data Management" に関する講演，(3) 喜連川先生による Out-of-Order Database Execution (クエリ実行における並列化パラダイム) に関する講演．また，Ruha Benjamin 先生による人種差別とテクノロジーに関する特別セッションも開催されました．アルゴリズムから社会問題まで広い話題の講演を興味深く拝聴しました．私自身は空間データベースのセッションで "Fast Subtrajectory Similarity Search in Road Networks under Weighted Edit Distance Constraints" という題目で発表しました．これはネットワーク上の移動軌跡DBに対する類似度検索の方法を提案した論文になります．EDR や ERP といった有名な軌跡の類似度関数を含むような「重み付き編集距離」と呼ばれるクラスの類似度関数に対して，広く適用可能かつ高速検索が可能なアルゴリズムを提案したことが貢献になります．全体を通しては，機械学習 (ML) に関連した話題がトレンドである，と感じました．一言にDB+MLと言っても，DBチューニング，索引構造，クエリ最適化など幅広いトピックに対するMLの適用事例を知ることができ，大変勉強になりました．個人的に特に興味深かったのはFerraginaらによる "PGM-index: a fully-dynamic compressed learned index with provable worst-case bounds" でした．これはB+木などのソート配列をML ベースの近似回帰曲線に置き換えるものですが，計算量などに関する理論的保証を有し，(この分野は素人ですが) 面白い方向性のように感じました．最後になりますが，コロナ禍での VLDB 2020 のスタッフの皆様の苦労は大変なものであったと推察します．その中で素晴らしい会議を開催していただいたことに，一参加者としてお礼申し上げます．（小出智士　株式会社豊田中央研究所） ----------------------------------------------------------------------- ■ 4 ■　VLDB2020 開催報告石川佳治（名古屋大学） VLDB 2020にご参加いただいた方，ご協力いただいた方，また，ご支援いただいたスポンサーの皆様，誠にありがとうございました．直接のお礼ができず申し訳ございません． VLDB 2020の参加登録者数は，会議終了の時点で4,723人となりました．SIGMODやICDE が3,000人で打ち止めだったとのことですので，参加者数だけで見るとDB分野で史上最大の会議となりました．なお，今回のresearch paper の数は207件で，過去最多であったVLDB 2015（ハワイ）の160件の1.3倍となりました．東京にそれだけ人気があったということでしょう． VLDBを日本で，という話が出てきたのは2015年4月のことでした．当初は2019年に開催という案もあったのですが，オリンピックの前年で，都内のホテルの多くが改修中とのため，いっそ2020年に，ということになりました．パラリンピックの時期ならば開催できないというリスクはないと考えていましたが，まさかこんな事態になるとは思ってもみませんでした．オンライン会議ということが決まったのが今年の4月に入ってからで，それからオンライン会議の設計の議論をはじめ，また，スポンサー規定の見直しを行うなど，それまで進めていた話を大幅にリセットすることになりました．それからは状況に流されるばかりでしたが，何とか無事に開催することができました．特に，共同実行委員長の Christian S. Jensen先生，プログラム委員長のMagdalena Balazinska，Xiaofang Zhou 両先生には，24時間の会議という，これまでにない運営方式のアイデアの提案と，実現のために多大な貢献をいただきました．結果的に，この方々とチームが組めて本当に良かったと思っています．オンライン会議になったことで，急遽Oliver Kennedy，宮崎純両先生に共同技術委員長として参加していただきましたが，お二人の知識とご努力で，オンライン開催の技術的な部分が具体化・実装できました．加えて，Web担当の横山昌平先生には本当にお世話になりました．オンライン会議になってすべての仕事がぎりぎりの後ろ倒しになり，最後はリアルタイムの作業でしたが，Webサイトの設計と実装が素晴らしく，スムーズな運営ができました．また，大塚真吾先生に作っていただいたVirtual Japanの動画は大好評でした．この他，多数の方々にお世話になりましたが，全員には言及できず申し訳ありません．オンライン会議になったことで，日本の関係者や学生に会議運営や参加で加わっていただき，海外研究者との交流や，若手・学生のコミュニティ参加を促すという，そもそもの目的が達成できなかったことはたいへん残念です．また，VLDB 2020を機会として日本の企業とのいろいろな連携を図ることも考えていましたが，実現には至らず，これも心残りです．一方で成果としては，困難な状況でまずは何とかオンライン会議をやり遂げることができたということです．著者の発表の機会を確保することは最低限の目標でした．また，24時間のプログラムにより，世界中で誰もが発表を聞くことができるというオンライン会議が実際に実現できました．これについては，日本時間での会議開催では不都合な人が多いという現実の問題に対応するための苦肉の策でしたが，新たな会議モデルの提案になったかもしれません． VLDB 2020が東京に決まって以来，海外で会った多くの研究者から，日本に行くことを楽しみにしているという言葉をもらいました．冗談でしょうが，「来年はSIGMODに論文を出すなと家族から言われている」と言った人もいました．今回の東京での会議が幻になったことで，今後さらに日本での会議開催を求める声が出てくるかと思っています．次こそは良い形で日本での国際会議の開催ができるとよいと思います．（石川佳治　名古屋大学・VLDB 2020共同実行委員長） ----------------------------------------------------------------------- ■ 5 ■　VLDB2020 の舞台裏宮崎純（東京工業大学） VLDB2020もオンラインとなりましたが，タイムゾーンを気にすること無く参加できる，恐らく世界初の24時間開催の国際会議となりました．それを実現するため，6月下旬に VLDB2020運営委員会のコア会議に技術担当としてニューヨーク州立大学バッファロー校のKennedy先生とともに急遽招集され，Web担当の東京都立大学の横山先生も加わり，雰囲気の良いチームで様々な課題を解決していくことになりました．横山先生とはVLDB から遡ること半年前，3月上旬に開催されたDEIM2020でも一緒に運営に携わり，オンライン会議のいろいろな経験を積んでいたことが，VLDBでも大いに役立ちました．今回のVLDBでの目玉である24時間開催を実現する上で重要となったのは，単一障害点 (single point of failure)を極力なくすこと，すなわち冗長化することでした．そのために，本会議では各セッションの座長は2名ずつ配置することとし，技術的にはクラウドベースのサービスを用いているため単一障害点はありません．発表動画の再生や様々なオンラインツールの維持管理を委託した会議サポート会社も，今回のVLDBのためにネットワークを2本引いて冗長化対応をしていました． 2名の座長のうち，時差を間違えて1名しか座長がいなかったセッションがいくつかあったものの，会議は最後まで順調に進むと思われました．しかし，5日目の9月4日日本時間午前7時過ぎから会議サポート会社の冗長化されたネットワークが2本とも不調となる障害が発生し，その会社からセッションのコントロールや発表動画が配信できない状況となりました．2時間後の午前9時からは喜連川先生による基調講演のリピートセッションが控えており，急遽PC Co-Chairのワシントン大学のBalazinska先生が中心となって基調講演の開始延期を検討しつつ，技術的な対応策の検討が始まり，多くのメールが飛び交いました．その間にGeneral Co-Chairの名古屋大学の石川先生が喜連川先生に連絡され，喜連川先生がライブで基調講演を行って下さることとなり，プログラム通り実施することになりました．トラブル対応が一段落して基調講演に入ったところ，座長のBalazinska先生が，大きなトラブルに動揺せず，全く何事も無かったかのように平然と司会をされていたことが印象に残りました．今回のVLDBの経験を通して，問題の発生を無くすための技術的な対策だけでなく，万一問題が発生したときにそれを即座に解決するチームワーク，信頼関係，そして人間力の大切さを改めて認識しました．（宮崎純　東京工業大学) ----------------------------------------------------------------------- ■ 6 ■　VLDB2020 Webページ奮闘記横山昌平（東京都立大学）私のVLDBでのお役目は，会議のWebページを作るというものでした．国際会議・研究会のWebページといえば，基本的には，CFPを載せるところから始まり，最終的には会議前にプログラムを掲載すればオシマイという作業になります．ところが，今回，このコロナ騒動で会議期間中も(そして会議が終わっても)，色々と忙殺される事になりました．VLDBのWebページのデザインについては，以前書きましたので，ここでは，会議の裏で，どのような事が行われていたのかを紹介しようと思います．幸いな事に，VLDBの幹事団は私を含めて何人かはDEIMでの経験がありましたので，オンライン会議を成功させる秘訣が，オンライン会議のURLをどうやって適切に参加者に伝えるかという部分だという事は分かっていました．その経験から，最初に提案したのが，セッションIDのラベリングスキームの刷新でした．従来，全てのセッションには通番が振られていました，その為，例えばセッション1とセッション4はパラレルで同時開催だが，セッション8はセッション1の次の時間帯に開催されるという，セッションIDから時間帯を類推するのが困難なラベリングスキームとなっていました．さらに加えて，「Demo Group A」とか「Tutorial 1」や「Kyenote 2」等があり，データベースのトップカンファレンスであるにもかかわらず，構造的とは言い難いラベリングスキームでした．今回のオンライン化で，数百の動画や会議のURLを間違い無くセッションに割り当てていく必要があり，もし例年通りのラベリングスキームだったらと考えると，恐ろしくなります．このメールを読む皆さんはDEIMに参加されている方も多いと思いますが，DEIMでのラベリングスキームは時間帯を示す数字と，部屋を示すアルファベットを組み合わせて，「1A」「2B」というようなIDを振っています．少なくとも，こちらのラベリングスキームの方が高機能ではないでしょうか．そこで，まず最初にVLDBのセッションのラベリングスキームを，DEIMフォーマットへ変更しました．この事自体は非常に些細で地味な変更ですが，今考えると，これが今回の成功に繋がった重要な判断だったと思っています． https://vldb2020.org/program.html プログラムを見ていただくとわかるのですが，本会議は01から60まで60個の時間帯があり，パラレル方向に研究セッションはAからF，デモセッションはaからe，チュートリアルがT，プレナリーセッションがP，ソーシャルイベントがQやスポンサーセッションがSとs等となっています．そのため例えば「46P」ならば時間帯46に開催されるプレナリーセッションだという事が一目で分かります．これは，実際には参加者には殆ど関係ないのですが，膨大な数のURLを適切なセッション割り振るための主キーとして非常に重要な役割を果たしました．具体的には，このラベリングスキームのおかけで，URLをWebに掲載するワークフローを自動化する事が可能になりました．URLは技術チームと会議をサポートする企業から提供されます．生成されたURLはOneDrive上のエクセルファイルで統一的に管理されています．このエクセルファイルを，Microsoft PowerAutomateを用いて自動的にJSONに変換し，Webサーバにアップロードします．以下の三つのファイルがそのJSONファイルです． https://tokyo.vldb2020.org/VLDB2020timeslot.json https://tokyo.vldb2020.org/VLDB2020session.json https://tokyo.vldb2020.org/VLDB2020paper.json これを読み込んで，JavaScriptで動的にあのカラフルなプログラムを作り出しています．さて，このJSONを見ると，肝心のZoom等のURLが書かれていない事に気づくと思います．それが，オンライン会議開催において，最も重要な点です．もし，ここにZoom やYouTubeのURLを書いて，プログラムからZoomやYouTubeへ直接リンクしてしまうと，誰でも匿名で参加可能となってしまいます．今回は参加無料の開かれた会議ですので，身元確認までは必要ないと思いますが，会議を運営する以上は，管理責任上，完全匿名ではなく，参加者名やメールアドレスぐらいは登録してもらう必要があります．そこで，ZoomやYouTubeのURLはPrivate URLとして秘匿し，各Private URLに対応する，公開可能なPublic URLを生成しました．例えば41Pセッションで開催された喜連川先生のキーノートのYouTubeのPublic URLは https://tokyo.vldb2020.org/?tg=paper&go=video&id=pid!41P-1 です．これに接続すると，Sign-upしているユーザならば，YouTubeの喜連川先生のご講演にリダイレクトされます．YouTubeのURLはこのtokyo.vldb2020.orgサーバの非公開領域にこれもJSONファイルとして保持しており，これを参照します．Sign-upしていない場合は，名前やメールアドレスの登録が促され，入力後に喜連川先生のご講演にリダイレクトされます．これは，ユーザ認証としては殆ど意味ない仕組みですが，参加者リストの管理と統計情報の取得に役立っています． VLDB2020は先に開催されたSIGMOD2020のやり方を踏襲しつつも，アメリカローカル開催の色が濃かったSIGMODと異なり，全世界から参加ができるような工夫がされています．その最大の特徴は24時間ぶっ続け開催でしょう．一日を4つのブロックに分け，アジア，ヨーロッパ，アメリカから，最低2ブロックは参加しやすい時間に配置しています．また各発表は二回，異なるブロックで行われるため，全世界のどこからでも，現実的な時間帯に全ての発表が聴講できるように配慮されています．全世界からの参加が前提となるので，タイムゾーンの変換が必要になりますが，タイムテーブルかあまりに複雑なので，いっその事という事で，変換テーブルを24時間の円で表現してみたのですが，いかがでしたでしょうか．(ちなみに，これ，ずーっと見ていると，くるくる回りますので，入眠効果があると思います．) https://vldb2020.org/program_timetable.html ただ，やはり，この円形の時差変換表を使っても，聞きたいセッションが何時何分から始まるのかを直観的に把握するのは，非常に困難です．そこで，プログラムにはローカルタイムを表示する事としました．皆さん，プログラムに掲載された時間が日本標準時(UTC+9)だった事に気づかれたと思います．これは『日本開催だから』ではなく『皆さんのコンピュータが日本のタイムゾーンに設定してあったから』です．例えば，フランスから閲覧した場合はUTC+2となりますし，アフガニスタンからも10名弱の参加がありましたが，その皆さんのブラウザにはUTC+4:30のローカルタイムでプログラムが記載されていたはずです．これがローカルタイムだという事に気づかずに，セッションの時間を逃した方もいたようですが，ぜひポストコロナにおけるオンライン国際会議の『ニューノーマル』になって欲しいと思います．さて，長々と書いてしまいましたが，Webだけでなく，見えるところ，見えないところで様々な工夫が行われた国際会議でした．新しいアイデアが湧くように出てくる幹事団と一緒にVLDB2020に関われた事はとても幸運だったと思います．ただ，もういちどこれが出来るか？と言われると，体力的に自信がないような・・・．会議が終了し，燃え尽き症候群になりかかっていますが，来年三月のDEIM2021の準備も始まります．こちらもコロナの流行状況をみながら，以前とは色々と形が変わっていく事と思いますが，ご支援・ご期待ください．（横山昌平　東京都立大学) --- 丸橋弘治株式会社富士通研究所 maruhashi.koji(a)jp.fujitsu.com<mailto:maruhashi.koji@jp.fujitsu.com>

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今日、３時５５分から喜連川が講演します。JSTのシンポジウムです。お時間のある方はどうぞ　喜連川
by Masaru Kitsuregawa 30 Sep '20

30 Sep '20

―――――――――――――――――――――――――――――――― 「With/Afterコロナ時代のデータサイエンス」　AIPネットワークラボ・JST-NSF連携シンポジウム特別編 ―――――――――――――――――――――――――――――――― AIPネットワークラボにおいては、毎年米国NSF（National Science Foundation）と連携して公開での国際連携シンポジウムを開催し、日米における最新のICT研究動向・成果について発信を行ってきました。今回は、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の拡大に伴い、 ICT分野での研究・技術開発に新たな注目が集まっている状況を踏まえ、「With/Afterコロナ時代のデータサイエンス」というテーマでオンラインシンポジウムを開催いたします。本イベントでは、米国NSFにおけるICT分野でのCOVID-19研究支援の取組を紹介します。加えて、NSFの施策に関する解説、および関連する内容でのパネルディスカッションや、 AIPネットワークラボの研究領域から、 With/Afterコロナ時代にますます注目が高まると考えられるICT分野の研究課題について、最新の研究成果を発表します。日時：2020年9月30日（水）　13:30～17:40 開催形式：オンライン開催（事前登録制）参加費：無料主催：科学技術振興機構共催：理化学研究所革新知能統合研究センターイベントHP： https://www.jst.go.jp/kisoken/aip/program/inter/volsp_sympo/index.html 参加登録はこちらから https://form.jst.go.jp/enquetes/aip_sympo2020 ※参加登録期限は9月29日（火）12:00です。＜プログラム概要（敬称略）＞ 13:30～13:35：主催者挨拶（AIPネットワークラボ長・江村克己） 13:35～13:40：来賓挨拶（文部科学省・橋爪淳） 13:40～13:55：成果発表1（早稲田大学・山名早人） 13:55～14:10：成果発表2（国立情報学研究所・合田憲人） 14:10～14:25：成果発表3（理化学研究所・松本裕治）休憩 14:35～14:50：成果発表4（九州大学・島田敬士） 14:50～15:05：成果発表5（東京大学・津田宏治）休憩 15:15～15:55：基調講演1（NSF・Gurdip Singh） 15:55～16:35：基調講演2（国立情報学研究所/東京大学・喜連川優） 16:35～17:35：基調講演の解説・議論　モデレーター：北海道大学・田中譲　パネリスト：江村克己、喜連川優、松本裕治 17:35～17:40：閉会挨拶（田中譲）大出千恵 (Ode Chie) 国立研究開発法人科学技術振興機構(JST) 戦略研究推進部 ICTグループ〒102-0076 東京都千代田区五番町7 K's五番町 Tel: 03-3512-3526(代表) 090-1552-4477(直通) E-mail: chie.ode(a)jst.go.jp

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【10/10】ACM SIGMOD日本支部講演会「SIGMOD2020国際会議報告及び社会データ技術の最新動向」
by Hiroaki Ohshima 29 Sep '20

29 Sep '20

日本データベース学会の皆様兵庫県立大学大島裕明です。第37回先端的データベースとWeb技術動向講演会（ACM SIGMOD 日本支部第74回支部大会）についてご案内いたします。 ★10月10日（土）★にZoomでのオンライン開催となります。今回は、Zoomでの開催ということもありまして、オンライン会議への参加は無料とさせていただきます。本会への参加には、事前登録が必要です。 http://www.sigmodj.org/regist/ こちらよりご登録下さい。今回は、データベース・ビッグデータ分野のトップ会議である SIGMOD2020の会議報告を、Le Hieu Hanh先生（東京工業大学）から頂戴します。また、金京淑氏（産業総合研究所）より、「次世代人工知能データプラットフォームの研究開発」というタイトルでご講演いただきます。いずれも大変興味深いご講演となっております。多数のご参加をお待ち申し上げております。本件、連絡が大変遅くなってしまいまして、申し訳ございません。多くの方の参加をいただきたいと思っておりますので、ぜひ、情報の拡散にご協力下さい。よろしくお願いいたします。 ====================================================================== 第37回先端的データベースとWeb技術動向講演会 (ACM SIGMOD 日本支部第74回支部大会) 「SIGMOD2020国際会議報告及び社会データ技術の最新動向」日時：2020年10月10日（土）10:50-15:10 会場：オンライン（Zoom）主催：ACM SIGMOD 日本支部，日本データベース学会 URL: http://www.sigmodj.org/ http://www.sigmodj.org/conf/detail.php?conf_no=74 ====================================================================== 【プログラム】 10:50-11:00 開会 11:00-12:00 次世代人工知能データプラットフォームの研究開発（金賢徹氏） 12:00-13:00 〈休憩〉 13:00-14:00 SIGMOD2020国際会議報告（前半）（Le Hieu Hanh先生） 14:00-14:10 〈休憩〉 14:10-15:10 SIGMOD2020国際会議報告（後半）（Le Hieu Hanh先生） 15:10 閉会 ====================================================================== 【事前申し込み】本会への参加には、事前登録が必要です。 http://www.sigmodj.org/regist/ こちらよりご登録下さい。 Zoomのアクセス情報について、登録していただいたメールアドレスにご連絡いたします。日本データベース学会の非会員・非会員学生、ないしは、正会員(フルアクセス権無) の方々で、講演資料が必要な方は、 3,000円で申し込んでいただくことができますので、その旨、「事務局への連絡」のところに記載して下さい。 ====================================================================== 【ご講演詳細】 ●次世代人工知能データプラットフォームの研究開発本講演では、自動運転のような次世代スマートモビリティを支えるデータ基盤として、より広い範囲で空間解像度や時間解像度の異なるさまざまな三次元点群データと移動物体の流れを蓄積・共有・予測しながら、個々のニーズに合った適切なスマート空間をより効率的に構築・提供できるAI融合型時空間データプラットフォームに関して紹介する。 ●SIGMOD2020国際会議報告（前半）本講演では、2020年6月14～19日にオンランで開催されたSIGMOD 2020 について報告する。前半では、会議の概要に加え、会議の傾向・キーノート・パネルの内容について紹介する。特に、機械学習アルゴリズムのスケール化とプログラミングの容易化のための共通フレームワーク及び、システム内部処理の最適化への機械学習の活用に関するUC Berkeleyの Ion Stoica教授によるキーノート講演を中心に報告を行う。その他、 Enterprise Data Lakesにおけるデータの探検や理解などの研究内容と、Google社のデータセット検索エンジンに関して語られた Databricks社のAwez Syed氏とGoogle ResearchのNatasha Noy氏からのキーノート講演も紹介する。後半では、受賞論文を含む講演者が興味深いと感じた研究を取り上げて紹介する。今回のSIGMOD 2020ではBest paper Awardの2件の論文も選ばれた。Clemens Lutzらによる「Pump Up the Volume: Processing Large Data on GPUs with Fast Interconnects」の論文はCPUのメインメモリとGPU間のインターコネクト帯域が不十分で、大規模データセットを高速で処理できないという課題に対し、高速なインターコネクトを使いこなしたGPUメモリサイズを超えるハッシュ結合の高速化手法を提案する。Tariqueらによる「ShapeSearch: A Flexible and Efficient System for Shape-based Exploration of Trendlines」の論文はデータ値が変動するパターンを検索する ShapeSearchシステムを提案する。ShapeSearchはユーザがパターンを手書き・自然言語・正規表現で記述し、システムがその記述を代数表現に変換し、問合せ最適化の実現上でリアルタイムに実行できる。 ====================================================================== -- Hiroaki Ohshima, Associate Professor Graduate School of Applied Informatics, University of Hyogo 7-1-28 Minatojima-minamimachi Chuo-ku, Kobe, Hyogo 650-0047, Japan Email: ohshima(a)ai.u-hyogo.ac.jp Tel: +81-78-303-1967

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