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「対話ロボットコンペティション2023」参加募集のご案内（参加申し込み〆切7/14）

by Ryuichiro Higashinaka

※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皆様，名古屋大学の東中です．参加申し込みの締め切りまで二週間を切りましたので，再度，人型ロボット（人に酷似したアンドロイドロボット）の対話能力を競う「対話ロボットコンペティション2023」のご案内をさせていただきます．今回のコンペティションは，実店舗で予選を行うチャレンジングなものとなっています． https://sites.google.com/view/dialogrobotcompe3 ぜひ参加をご検討ください．周りに興味をもたれている方がおりましたら，ぜひシェアいただけましたらと思います．よろしくお願いします． -------------------------------------------------------------------------------------- 対話ロボットコンペティション2023のウェブサイト https://sites.google.com/view/dialogrobotcompe3 (日本語) 対話ロボットコンペティションは，人型ロボット（人に酷似したアンドロイドロボット）の対話能力を競うコンペティションです．参加チームは旅行代理店における対話タスクにチャレンジします．本開催では，株式会社JTBの協力の下，予選会を実際の旅行代理店店舗にて実施できることになりました．予選会を旅行代理店店舗で実証実験的に行い，成績の良いチームが，本選会に臨み，対話能力を競います．（予選・本選ともにロボットとの対話は日本語で行います）旅行代理店での対話タスクでは，複数の旅行先を巡りたいと考えているお客様に対して，カウンターセールス役となったアンドロイドロボットが，お客様の相談に乗って旅行プランの決定をサポートします．そして，アンドロイドがお客様の要望に正しく応え，お客様に満足してもらうように振る舞えるかどうかを競います．参加チームは，アンドロイドロボットの対話機能のプログラムを開発して，その性能を競います．本コンペでは，対話機能の開発に，GPTなどの大規模言語モデルを用いることを推奨します．センサやロボット，センサ認識のためのプログラムやアンドロイドロボットを制御するためのプログラムは，コンペ用にすでに用意されているプログラムを使用することができます．さらに，ChatGPTを組み込んだ観光地案内対話のサンプルプログラムも用意していますので，大規模言語モデルを用いた対話機能の開発に，取り組みやすくなっています．本開催では，これまでの開催で提供していた音声認識や表情認識に加えて，科研費・新学術領域研究「対話知能学」で研究開発された認識システム，解析システムも順次提供する予定です．予選会では，参加チームの開発したプログラムを搭載した対話ロボットを，旅行代理店の実店舗内に設置して，来客に体験してもらって評価してもらう実証的な評価を試みます．株式会社JTBの協力頂き，開催場所は名古屋市内および福岡市内のJTB店舗を予定しています．本選会では，オープンな会場（日本科学未来館）に対話ロボットを設置し，対話ロボットに関わる研究者や，旅行代理店業務の専門家が対話して評価します．その対話の様子を，来場者にも観戦して頂きます．チャレンジするタスクの詳細や，提供されるプログラムの詳細については，下記のウェブサイトで順次公開していきます． https://sites.google.com/view/dialogrobotcompe3 参加登録ページはこちら（締め切り2023年7月14日） https://forms.gle/RHvhkVmUpAtFd2cL6 ※実証実験的に予選会を行うため，エントリチームの数を制限させて頂くことがあります． ■スケジュール　下記のスケジュールを予定しています．　・2023/5/30：参加募集開始（申し込み締め切り：2023/7/14）．　・2023/6/17 キックオフミーティング　　コンペティションのレギュレーションの説明や対話ロボットシステムソフトウェアの使用方法についての講習会（ミーティングで使用した資料は，ウェブサイトに掲載しています）．　・2023/7-9月：実行委員と参加者の皆様の間での情報共有会（数回）を予定しています．　・2023/9-10月：各参加者によるロボットを用いた開発プログラムのテスト．　・2023/10-11月：予選会．　・2023/12/23：本選会（日本科学未来館）．　　参加チームのteam description（日本語，2～6ページ）を予稿集として公開する予定です． ■主催：　対話ロボットコンペティション実行委員会　※本コンペティションは，科研費・新学術領域研究「人間機械共生社会を目指した対話知能システム学（略称「対話知能学」）」の一環として行っています． ■問い合わせ先：　対話ロボットコンペティション事務局：commu.ai.drc2023[at]gmail.com 　（[at]を@に変えてください） ■実行委員：　港隆史（理化学研究所／国際電気通信基礎技術研究所）　境くりま（国際電気通信基礎技術研究所）　船山智（国際電気通信基礎技術研究所）　東中竜一郎（名古屋大学）　西崎博光（山梨大学）　長井隆行（大阪大学）　槇原靖（大阪大学）　稲葉通将（電気通信大学）　駒谷和範（大阪大学）　宮尾祐介（東京大学）

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教員募集：　甲南大学

by Akiyo Nadamoto

日本データベース学会の皆様灘本＠甲南大です．甲南大学知能情報学部では教授，准教授または講師1名（任期なし）の教員募集を行っております．分野は数学や数理情報分野の研究に従事している方と大変幅広い分野にて募集をしております．また，女性教員を優遇いたします．締め切りが7月14日（金）と近いですが，もしお近くに興味を持たれそうな方がおられれば，ご転送下さいませ．詳細は以下をご覧ください．＊＊＊＊＊＊甲南大学知能情報学部研究分野：　数学や数理情報分野の研究に従事していること．専門分野：　広い意味での数学とコンピュータを融合して教育・研究をできる方が望ましい．特に，代数学（線形代数含む）や離散数学，暗号理論やデータサイエンスいずれかを専門としている人．募集人員：教授，准教授または講師 1 名（任期なし）締め切り：2023年7月14日（金）必着（メール応募可　詳細は公募案内を）着任時期：2024年4月1日 ■大学の公募案内 https://www.konan-u.ac.jp/pdf/recruit/2023/2023-ii-youkou.pdf ■JREC-IN求人公募情報案内 https://jrecin.jst.go.jp/seek/Hunter/JorDetail/Init?id=D123031469 女性研究者の積極的な応募を望んでいます．どうぞよろしくお願いいたします． -- 甲南大学知能情報学部灘本明代<nadamoto(a)konan-u.ac.jp> 〒658-8501 兵庫県神戸市東灘区岡本8-9-1 TEL:078-435-2789

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DBSJ Newsletter Vol.16, No.3: 日本データベース学会受賞特集号

by KITAYAMA Daisuke

┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ┃ 日本データベース学会 Newsletter ┃ 2023年7月号 ( Vol. 16, No. 3 ) ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ---- 目次：日本データベース学会受賞特集号 ---- 1. 日本データベース学会若手功績賞 1-1. 日本データベース学会若手功績賞を受賞して〜人とのつながりに支えられて〜神崎映光 (島根大学教授) 1-2. 日本データベース学会若手功績賞を受賞して〜データベースコミュニティへの感謝と貢献〜義久智樹 (滋賀大学教授) 1-3. 日本データベース学会若手功績賞を受賞して〜改めて実感するコミュニティのありがたさ〜湯本高行 (兵庫県立大学准教授) 2. 日本データベース学会上林奨励賞 2-1. 日本データベース学会上林奨励賞を受賞して～My experience as an industrial researcher～ Seng Pei Liew (LINE株式会社) 2-2. 日本データベース学会上林奨励賞を受賞して〜感謝と研究紹介〜李吉屹 (山梨大学助教) ======================================================================= ■１■ 日本データベース学会若手功績賞日本データベース学会若手功績賞は、本会の活動に多大なる貢献をしてきた若手会員を賞するもので、本会の対象とする研究分野において優れた実績を有する場合もその対象となります。表彰規定や歴代の受賞者は以下のWebページからご確認いただけます。日本データベース学会若手功績賞：http://dbsj.org/overview/award/#award_03 -------------------------------------------------------------------- ■１−１■ 日本データベース学会若手功績賞を受賞して〜人とのつながりに支えられて〜神崎映光 (島根大学教授) 若手功績賞という大変栄誉ある賞をいただき、大変光栄に存じます。受賞にあたり、私自身とデータベースコミュニティとの関わりを振り返ってみたところ、2008年3 月のDEWSにてプログラム委員長補佐として参加したことがはじまりでした。博士号を取得したのが2007年で、学生の頃はネットワークの研究に取り組んでいたこともあり、学会運営に参加させていただく前に自身の研究に関する発表などは一切行っていなかったようです。2005年に大学教員となって以降、指導する学生による発表は行ってはいたものの、自分自身が発表者となったのは2008年9月のiDBフォーラムだったようで、研究者としての貢献がほぼないままコミュニティに迎え入れていただいたことになります。にも関わらず、研究、学会運営の両面でコミュニティの皆様に刺激をいただき、大変貴重な経験を数多くさせていただきました。研究者としてだけでなく、一個人としても、データベースコミュニティと関わりをもてたことは人生の大きな財産であると感じています。この場をお借りして、関わっていただいたすべての方に深く感謝申し上げます。本賞は、3年ぶりに現地開催されたDEIMでの授賞式にて授与いただきました。コロナ禍でオンライン中心での学会参加が続いていましたが、久しぶりの現地参加で栄誉ある賞をいただき、久しぶりに対面でお会いできたコミュニティの皆様とこの喜びを分かち合えたこと、大変嬉しく思います。情報技術が発展していく中でも、やはり人と直接会っての交流が大切であることを改めて実感しています。これからもコミュニティの中で多くの方と交流し、多くの方が私にしていただいたように、私もできるだけ多くの方に良い刺激を与えられるよう、研究、運営両面で貢献していきたいと思います。著者：神崎映光 (島根大学教授) 2002年大阪大学工学部情報システム工学科卒業。2004年同大学院情報科学研究科博士前期課程修了。2005年同研究科博士後期課程中退後、同研究科特任助手、同助教を経て、2014年より島根大学准教授、2021年より同大学教授となり、現在に至る。博士（情報科学）。無線ネットワーク、通信プロトコル、分散処理に関する研究に従事。本会ならびにIEEE、ACM、情報処理学会の各会員。 -------------------------------------------------------------------- ■１−２■ 日本データベース学会若手功績賞を受賞して〜データベースコミュニティへの感謝と貢献〜義久智樹 (滋賀大学教授) この度は、日本データベース学会若手功績賞を頂き、誠に光栄に存じます。ご推薦頂いた方々およびご指導頂きました方々に深くお礼申し上げます。データベースコミュニティでの活動を振り返ってみますと、学部学生時代のDEWSでの研究発表が初めとなります。ストリームデータ配信の研究をしており、短時間で配信完了する方式を発表しました。セッション中をはじめ、休憩時間や移動中にデータベースコミュニティの先生方と話させていただき、自身の見識を深めると共に、聡明な先生方に憧れておりました。DEWSでは優秀論文賞を頂き、その後ミニサーベイ講演をさせていただきました。緊張しながら学会参加者全員の前で講演したのを覚えております。また、TODで迅速に論文採録を決定頂くことができ、早期に博士号を取得する事ができました。大学の教員になってからは、お世話になったデータベース分野の発展に貢献しようと思い、ストリームデータに関する研究をさらに推進しました。学会等で多数の先生方と有意義な議論を重ねさせて頂いた結果、IEEEの論文誌や難関国際会議に論文が採択されるに至りました。また、データベースコミュニティの発展にも貢献すべく、日本データベース学会論文誌幹事、DE研幹事、DBS 研委員などの学会活動に積極的に取り組んできました。DEIMやWebDBの運営にも携わらせていただきました。SIGMOD日本支部にはVLDBに派遣、参加報告をさせて頂きました。これらのデータベースコミュニティでの活動を通じて、世代や職種を越えて多数の方々と親交を深める機会を頂くことができました。最近は、データベースコミュニティでこれまでに培った知識を基に研究活動の枠を広げ、ストリームデータの応用に関する研究を主に進めています。データベース分野の研究に携わっていると、データや情報の検索、処理など情報通信基盤に関する多様な知識に触れられます。今後もこの強みと今回の受賞を励みに、より優れた研究成果を創出する所存です。最後になりましたが、若手功績賞受賞に至る研究をご指導して頂きました恩師の先生方、ご協力いただいた同僚、学生の方々、そして日本データベース学会を支えて頂いている皆様に心より感謝致します。著者：義久智樹 (滋賀大学教授) 2005年に大阪大学大学院情報科学研究科を修了し博士（情報科学）号を取得。京都大学、大阪大学を経て2023年より滋賀大学データサイエンス学系教授。この間、カリフォルニア大学客員研究員。専門分野は、IoTデータや映像データ等のストリームデータの応用および配信。これまでに総務省や科学技術振興機構の研究事業の他、企業との共同研究を推進。主な研究業績として、IEEE 論文誌やIEEE BigData、Globecom等がある。 -------------------------------------------------------------------- ■１−３■ 日本データベース学会若手功績賞を受賞して〜改めて実感するコミュニティのありがたさ〜湯本高行 (兵庫県立大学准教授) この度は日本データベース学会若手功績賞という栄誉ある賞をいただき，誠にありがとうございます．ご推薦くださった方々をはじめ，データベースコミュニティの皆様に心より感謝申し上げます．大変光栄に感じる一方で，受賞できると思っていなかったため大変恐縮しております．私がデータベース系の学会に初めて参加したのは2002年7月の夏のデータベースワークショップで，当時は京都大学田中研究室の学生でした．その後，学生として何度も発表させていただきました．そして，気が付けば初めての学会発表から21年ほどが経ち，私も自分の研究室を持って，私が指導する学生が発表するようになりました．私自身だけではなく，学生共々大変お世話になっております．私は学位取得の直後は兵庫県立大学の工学研究科でデータベース系ではない研究室の助教になり，その研究室の中の1研究グループとして活動しておりました．当時の研究室にも大変お世話になったのですが，分野（と文化）が異なり，戸惑うこともありました．そのような中で，関連分野の研究者の方々からさまざまな知識と刺激をいただけるコミュニティのありがたみを実感できました．また，大学教員になってからは論文誌の査読や学会運営などにも関わらせていただきました．（私はWebDBフォーラムや連続開催のDBS研究会に関わることが多く，指導する学生もよく発表していたので，特に印象に残っています．）それらの業務に関わる中でも自分自身の学びにつながることが多かったように思います．このようにデータベースコミュニティの皆様にはお世話になってばかりなのですが，少しでもご恩返しができるように学会運営だけではなく，研究や学生の育成などの面からもコミュニティに貢献できるように精進して参ります．ありがとうございました．今後ともよろしくお願い申し上げます．著者：湯本高行 (兵庫県立大学准教授) 2007年3月京都大学大学院情報学研究科博士後期課程修了．博士（情報学）．兵庫県立大学大学院工学研究科助教を経て，2020年より社会情報科学部准教授．現在，情報科学研究科／社会情報科学部准教授．主にテキストマイニング，Webマイニング，情報検索などの研究に従事．日本データベース学会，情報処理学会，電子情報通信学会，ACM，IEEE Computer Society各会員． -------------------------------------------------------------------- ■２■ 日本データベース学会上林奨励賞上林奨励賞は、故上林弥彦日本データベース学会初代会長のご遺族からご寄贈頂いた資金を活用し、データベース、メディアコンテンツ、情報マネージメント、ソーシャルコンピューティングに関する研究や技術に対して国際的に優れた発表を行い、かつ本会の活動に貢献してきた若手会員を奨励するためのものです。表彰規定や歴代の受賞者は以下のWebページからご確認いただけます。日本データベース学会上林奨励賞：http://dbsj.org/overview/award/#award_04 -------------------------------------------------------------------- ■２−１■ 日本データベース学会上林奨励賞を受賞して～My experience as an industrial researcher～ Seng Pei Liew (LINE株式会社) It is a great honor for me to be awarded the Kambayashi Young Researcher Award by the Database Society of Japan (DBSJ). First of all, I would like to express my deepest gratitude to my great mentors and collaborators, including Prof. Masatoshi Yoshikawa, Prof. Yang Cao, Mr. Takagi, Mr. Kato, Mr. Takahashi and Mr. Ueno. I would also like to thank the individual who recommended me for this prestigious award. I am honored to receive recognition for my research on privacy-enhancing technology, particularly differential privacy, which leads to publication in SIGMOD22 and ICLR22. Let me briefly describe my experience that leads to these research projects. Working as a researcher in industry, as I gained industrial experience in protecting user privacy, I have come to realize that gaining user trust is also important in practical applications. Particularly, it is difficult to persuade a user to send her (raw) data to a curator as this requires user to trust the curator to handle the data securely. This motivated me to study a decentralized architecture of data anonymization where users collaborate among themselves without requiring a centralized entity. This led me to the proposal of network shuffling, of which the work is published in SIGMOD22. For my ICLR22 work, I was attempting to improve generative modeling with differential privacy. Previous works mainly focused on utilizing DPSGD, a popular method of guaranteeing privacy by adding noise to gradients at each update. I was somewhat unsatisfied with the use of DPSGD, as noise addition at each update erodes the privacy budget, significantly limiting the number of iteration. What came upon me while surveying the literature was a method that preprocess the data with privacy guarantees to train the generative model. Combining this with the idea of using adversarial training led me to a proposal that overcomes the limitations of DPSGD and performs well empirically. Here are some of my humble thoughts on doing research. I believe I have benefitted from reading a lot (of research papers), and doing critical assessment on them. Furthermore, formulating the right problem to solve has been important to me (sometimes more important than solving the problem itself). In particular, my ideas of formulating problems have come from reading as well as industrial experience. Finally, one must not forget to have fun and enjoy the process of doing research. I hope these thoughts are somewhat useful to up-and-coming researchers. With this I conclude with: have fun and do great research! 著者：Seng Pei Liew (LINE株式会社) 2017年東京大学理学系研究科物理学専攻博士課程修了。博士（理学）。2018年日本電気株式会社中央研究所入社。2020年LINE株式会社入社。差分プライバシー、機械学習などの研究開発に従事。元マリーキュリーフェロー。元日本学術振興会特別研究員（DC1）。 -------------------------------------------------------------------- ■２−２■ 日本データベース学会上林奨励賞を受賞して〜感謝と研究紹介〜李吉屹 (山梨大学助教) この度は、日本データベース学会上林奨励賞を頂戴し、誠に光栄に存じます。ご指導をしてくださった全ての先生の皆様に、感謝申し上げます。私の研究にご助言をしてくださった多くの先生方、ご協力をいただきました共著者の皆様に、感謝申し上げます。日本データベース学会に感謝申し上げます。表彰選考をご担当していただいた皆様に感謝申し上げます。私は近年主にクラウドソーシングと自然言語処理の研究に取り組んでいます。そのうち、クラウドソーシング（Crowdsourcing）とヒューマンコンピュテーション(Human Computation)は今回の受賞に関する論文の研究テーマです。クラウドソーシングは、個々の人間の知性によって実現される集合知であり、比較的低コストで大量のラベル付きデータを収集するための重要な手段です。依頼者がタスクを公開し、ワーカー（クラウドソーシングの作業者）にそれを行わせることができるウェブサービスプラットフォームによって実現できます。しかし、クラウドワーカーの能力や勤勉さの違いにより、クラウドソーシングで作成されるラベルの質は多様です。クラウドデータの品質保証と向上するために、クラウドデータの統合方法は重要な手法の一つです。既存研究は主に単一のカテゴリラベルデータ、単純なラベルデータ付きタスク、および比較的高品質のクラウドデータに焦点を当てていますが、私は困難で複雑な実世界のシナリオにおけるクラウドデータの品質保証と向上する問題に取り組みました。具体的には、多様なクラウドデータのタイプ、複雑なクラウドタスクのタイプ、超低品質のクラウドデータ、及びコスト削減の観点から、新しいクラウドデータの統合と品質向上方法、クラウドデータから価値ある情報を高精度で抽出する方法を提案し、既存方法より高い精度を達成した、または既存方法では対処できないシナリオを解決しました。最近、私はクラウドソーシングによるノイズラベルから信頼的深層モデルの学習方法に関する研究に取り組んでいます。ラベル付きデータの質は、人工知能モデルが実世界のタスクでうまく機能するために重要な要素です。この研究では、クラウドソーシングを用いて収集されたノイズの多いデータから、信頼性が高い深層学習法を明らかにするものです。クラウドワーカーの特性、ワーカーの多角的な判断視点、クラウドラベルの品質、実例のコンテキスト内容依存ノイズ、難しいタスクで質が非常に低いデータ、大量のカテゴリや極端アンバランスなカテゴリの性質と関係を理解し、モデル化することで、信頼できる深層学習方法が開発され、安心して信頼性の高い人工知能を利用できる人間中心の人工知能社会実現に貢献できます。クラウドソーシングに関するテーマで発表した論文の一部と作成したデータリソースを以下のウェブサイトにまとめて共有しています。 https://github.com/garfieldpigljy/ljycrowd 一方、私は近年自然言語処理に関するテーマにも取り組んでいます。一般的な文書の分類、感情分析、比喩認識、言い換え認識、論文の評価予測、科学文献の事実検証など、文書分類問題と見なせる様々なタスクに取り組んできました。実際の応用において、文書分類タスクが直面する複数の困難なシナリオにおいて、複数の根本的な問題を解決するための新しい方法を提案しました。具体的には、階層構造化されたカテゴリを持つマルチラベル分類、各カテゴリにおけるサンプル数の極端アンバランスな文書分類、分類結果と深層学習モデルの解釈可能性、ノイズの多いクラウドデータから信頼性のある深層学習モデルを学習するなど問題に対して、新しい分類方法を提案し、既存方法を上回る性能を達成しました。自然言語処理に関するテーマで発表した論文の一部は以下のACL Anthologyウェブサイトにリストされています。 https://aclanthology.org/people/j/jiyi-li/ 今回の受賞を励みとし、今後もより一層、研究と教育共に、データベースコミュニティに貢献できるよう、精進をしていきたいと考えております。今後とも、ご指導のほどよろしくお願い申し上げます。著者：李吉屹 (山梨大学助教) 2013年9月京都大学大学院情報学研究科博士後期課程を修了し博士号（情報学）を取得。京都大学情報学研究科特定研究員、山梨大学コンピュータ理工学科特任助教を経て、山梨大学助教となり、現在に至る。この間、理化学研究所客員研究員。主にクラウドソーシングとヒューマンコンピュテーション、データマイニング、自然言語処理、情報検索などに関する研究に従事。日本データベース学会、ACM、ACL各会員。 ------------------------------------------------------------------- 編集北山大輔（日本データベース学会広報委員会担当編集委員、工学院大学）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。 -------------------------------------------------------------------- -- Daisuke Kitayama Interactive Media Lab. Department of Information Science School of Informatics Kogakuin University Associate Professor, Ph.D +81 3-3340-2683 kitayama(a)cc.kogakuin.ac.jp 北山大輔工学院大学情報学部情報科学科インタラクティブメディア研究室准教授博士（環境人間学） 03-3340-2683（内線：2814） kitayama(a)cc.kogakuin.ac.jp

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【7/8無料Zoom】第45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82回支部大会）

by Hiroaki Ohshima

日本データベース学会の皆様兵庫県立大学の大島裕明です。 2023年7月8日（土）に、第45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82回支部大会）を開催いたします。今回も、Zoomでのオンライン開催で、参加は無料とさせていただきます。 http://www.sigmodj.org/conf/detail.php?conf_no=82 こちらより、参加申込して下さい。今回は、The Web Conference 2023と、PAKDD 2023の紹介をさせていただきます。 PAKDD 2023については、1件の基調講演のご紹介を大阪大学の木村輔先生から行っていただきます。 The Web Conference 2023については、兵庫県立大学の学生がオンライン参加しておりますので、会議全体の概要や、基調講演、ベストペーパーの紹介などをさせていただきます。多くの皆様のご参加をお待ちしております。 ====================================================================== 第45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82回支部大会) 「The Web Conference 2023国際会議報告とPAKDD 2023国際会議報告」日時：2023年7月8日（土）13:00-17:25 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/conf/detail.php?conf_no=82 ====================================================================== 【プログラム】 13:00-13:05 開会挨拶 13:05-13:25 Web 2023: Opening Ceremony + Keynote 講演者：芦澤亜里紗（兵庫県立大学） The Web Conference 2023 の概要 Keynote: Using Diversity as a Source of Scientific Innovation for the Webの紹介 13:25-14:05 Web 2023: Keynotes 講演者：ファムフーロン（兵庫県立大学）] Keynote: ACM A.M. Turing Award Lectureの紹介講演者：三林亮太（兵庫県立大学） Keynote: GNNs and Graph Generative Models for Biomedical Applicationsの紹介 14:05-14:45 Web 2023: Keynotes 講演者：河田友香（兵庫県立大学） Keynote: Understanding and Reducing Online Misinformationの紹介講演者：桑田若菜（兵庫県立大学） Keynote: Decolonizing Creative Labor in the Age of AIの紹介 14:45-15:00 休憩 15:00-15:30 Web 2023: Best papers 講演者：狹間亮太朗（兵庫県立大学） *Best paper* Simplistic Collection and Labeling Practices Limit the Utility of Benchmark Datasets for Twitter Bot Detectionの紹介講演者：奥田萌莉（兵庫県立大学） *Best student paper* A Vector Is Not Enough: Taxonomy Expansion via Box Embeddingsの紹介 15:30-16:15 Web 2023: Papers 講演者：日置淳也（兵庫県立大学） Combining Worker Factors for Heterogeneous Crowd Task Assignmentの紹介講演者：工家昂之（兵庫県立大学） "Why is this misleading?": Detecting News Headline Hallucinations with Explanationsの紹介講演者：前田直宏（兵庫県立大学） Descartes: Generating Short Descriptions of Wikipedia Articlesの紹介 16:15-16:30 休憩 16:30-17:15 PAKDD 2023: 基調講演の紹介講演者：木村輔（大阪大学）本講演では2023年5月25日から28日にかけて大阪とオンラインで開催されたPAKDD2023の基調講演について報告する。具体的には、従来の無意識的AIに意識的推論を導入する試み等に関してStanford UniversityのEdward Y. Chang氏による基調講演の報告を行う。 17:25 閉会 ====================================================================== -- Hiroaki Ohshima, Associate Professor Graduate School of Information Science, University of Hyogo 8-2-1 Gakuen-nishimachi Nishi-ku, Kobe, Hyogo 651-2197, Japan Email: ohshima(a)ai.u-hyogo.ac.jp Tel: +81-78-794-5349

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【再告知】2023年度　第1回DBSJセミナーのお知らせ

by Yutaka Kidawara

日本データベース学会の皆様 NICTの木俵です。開催まで10日を切りましたので再びお知らせ致します。 2023年7月1日（土）に2023年度第1回DBSJセミナーを開催致します。 2019年より安全なデータの利活用をテーマにシリーズ開催してきた一般社団法人日本データベース学会(DBSJ)のセミナーを今年も無料・オンラインで開催します！参加したいけれど、平日は講義や会議で参加が難しいという声を頂いておりましたので、今年度は【土曜日】に開催致します。今回は、昨今話題となっている「生成系AIの法的な課題や最新の活用事例」という非常にホットな話題をテーマとして、法律の専門家や企業で生成系AI活用をご担当されている方からご講演いただきます。非常に関心の高いテーマだと思いますので、DBSJ会員の皆様のみならず興味のありそうな方々や、DBSJ以外の学会のML等にも告知を【拡散】して頂けますと幸いです。既に多くの方に登録を頂いておりますがDBSJ会員の参加者が少ない状況となっております。一人でも多くのDBSJ会員の皆様にご参加頂きたいと考えておりますので、DBSJの皆様のご参加をお待ちしております。 ---------------------------------------------------------------------------------------- 2023年度　第1回DBSJセミナーのお知らせ「AI生成コンテンツ利用における法的課題や活用事例」開催日：2023年7月1日(土) ・参加申込先：https://dbsjseminar.connpass.com/event/286390/ ・紹介Webページ：https://dbsj.org/events/event_info/dbsj_seminar_2023_1/ ---------------------------------------------------------------------------------------- 2023年第1回目のセミナーでは、巷でも大流行している生成AIをテーマに取り上げます。AIが生成したコンテンツを利用するにあたり、著作権や個人情報保護法に関する課題について法律の専門家から、企業からは実践的な取り込みについて講演いただくと共に、AI活用における課題と対応などについてパネルにて議論を行います。 2023年度　第1回DBSJセミナー • 日程：2023年7月1日(土)　13:00-17:00 • 場所：オンライン開催(Zoom Webinar参加申込者にお知らせします) • 参加費：無料　どなたでも無料でご参加いただけますので奮ってご参加下さい。 • 参加申込先：　以下のconnpassよりご登録ください。　https://dbsjseminar.connpass.com/event/286390/ • プログラム　https://dbsj.org/events/event_info/dbsj_seminar_2023_1/ • 開会挨拶(13:00~13:05) 　木俵豊特命副会長)　 • 講演1(13:05-14:05)：　企業やアカデミアで生成AIを利用する場合の著作権・個人情報保護法制に関する課題について　　弁護士法人　STORIA　弁護士　柿沼太一氏(本会　理事) 　　森・濱田松本法律事務所パートナー弁護士・ニューヨーク州弁護士　　　慶應義塾大学大学院法学研究科特任教授（非常勤）　田中浩之氏　概要：　著作権法の観点から生成AIを利用して各種著作物（画像やテキストなど）を生成して　利用する場合、著作権侵害に該当するのはどのようなケースなのか具体例を元に説明　します。個人情報保護法の観点から生成ＡＩへの個人情報（個人データ）の入力　（モデル構築のための学習を含む）・生成ＡＩからの個人情報の出力をめぐる　問題について、日本法と欧州ＧＤＰＲ上の整理について説明します。 < 休憩(14:05-14:15)> • 講演2(14:15-15:00)：　ChatGPTをベースとした「ConnectAI」の全社員への展開事例　　パナソニックコネクト株式会社　　IT・デジタル推進本部戦略企画部シニア・マネジャー向野孔己氏　概要：　パナソニックコネクトでは2023年2月より国内全社員12,500人へAIアシスタント　「ConnectAI」の展開を行なっています。ChatGPTに代表される大規模言語モデルは　広い業種での活用が期待されていることから、今後の企業におけるAI活用の参考と　なるよう、弊社の事例を中心に導入の狙いから活用方法まで共有させていただきます。 • 講演3(15:00-15:45)：　Gunosyにおける生成AI活用プロジェクトの紹介　　株式会社Gunosy テクノロジー本部データサイエンス部部長　小澤俊介氏　　株式会社Gunosy テクノロジー本部 R&D　飯塚洸二郎氏　概要：　Gunosyは近年発達が著しい生成AIを活用し、ユーザーに対して新たな価値を創出する道や　社内の業務効率化の道を模索している。本講演では、その中でも、動画の内容要約に生成AIを　活用するプロジェクトと、海外のニュース記事を要約しユーザーに推薦するウェブサービスを　題材に、課題やそこで得られた知見について共有を行う。　 <休憩(15:45-15:55)> 　 • パネルディスカッション(15:55-16:55) 　モデレータ：東京工業大学　横田治夫会長　パネリスト：講演者一同 • 閉会挨拶(16:55-17:00) 　横田治夫 DBSJ会長　＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿　国立研究開発法人　情報通信研究機構　経営企画部長　木俵　豊　(e-mail:kidawara@nict.go.jp) 　TEL: 042(327)7610 FAX: 042(327)6953

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来週月曜日（２６）と火曜日（２７）学術会議フォーラム（オープンサイエンスとデータ駆動）G7

by Masaru Kitsuregawa

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【再告知】2023年度　第1回DBSJセミナーのお知らせ

by Yutaka Kidawara

日本データベース学会の皆様 NICTの木俵です。開催まで10日を切りましたので再びお知らせ致します。 2023年7月1日（土）に2023年度第1回DBSJセミナーを開催致します。 2019年より安全なデータの利活用をテーマにシリーズ開催してきた一般社団法人日本データベース学会(DBSJ)のセミナーを今年も無料・オンラインで開催します！参加したいけれど、平日は講義や会議で参加が難しいという声を頂いておりましたので、今年度は【土曜日】に開催致します。今回は、昨今話題となっている「生成系AIの法的な課題や最新の活用事例」という非常にホットな話題をテーマとして、法律の専門家や企業で生成系AI活用をご担当されている方からご講演いただきます。非常に関心の高いテーマだと思いますので、DBSJ会員の皆様のみならず興味のありそうな方々や、DBSJ以外の学会のML等にも告知を【拡散】して頂けますと幸いです。既に多くの方に登録を頂いておりますがDBSJ会員の参加者が少ない状況となっております。一人でも多くのDBSJ会員の皆様にご参加頂きたいと考えておりますので、DBSJの皆様のご参加をお待ちしております。 ---------------------------------------------------------------------------------------- 2023年度　第1回DBSJセミナーのお知らせ「AI生成コンテンツ利用における法的課題や活用事例」開催日：2023年7月1日(土) ・参加申込先：https://dbsjseminar.connpass.com/event/286390/ ・紹介Webページ：https://dbsj.org/events/event_info/dbsj_seminar_2023_1/ ---------------------------------------------------------------------------------------- 2023年第1回目のセミナーでは、巷でも大流行している生成AIをテーマに取り上げます。AIが生成したコンテンツを利用するにあたり、著作権や個人情報保護法に関する課題について法律の専門家から、企業からは実践的な取り込みについて講演いただくと共に、AI活用における課題と対応などについてパネルにて議論を行います。 2023年度　第1回DBSJセミナー • 日程：2023年7月1日(土)　13:00～17:00 • 場所：オンライン開催(Zoom Webinar参加申込者にお知らせします) • 参加費：無料どなたでも無料でご参加いただけますので奮ってご参加下さい。 • 参加申込先：以下のconnpassよりご登録ください。 https://dbsjseminar.connpass.com/event/286390/ • プログラム https://dbsj.org/events/event_info/dbsj_seminar_2023_1/ • 開会挨拶(13:00~13:05) 木俵豊特命副会長)　 • 講演1(13:05〜14:05)：企業やアカデミアで生成AIを利用する場合の著作権・個人情報保護法制に関する課題について弁護士法人　STORIA　弁護士　柿沼太一氏(本会　理事) 森・濱田松本法律事務所パートナー弁護士・ニューヨーク州弁護士　慶應義塾大学大学院法学研究科特任教授（非常勤）　田中浩之氏概要：著作権法の観点から生成AIを利用して各種著作物（画像やテキストなど）を生成して利用する場合、著作権侵害に該当するのはどのようなケースなのか具体例を元に説明します。個人情報保護法の観点から生成ＡＩへの個人情報（個人データ）の入力（モデル構築のための学習を含む）・生成ＡＩからの個人情報の出力をめぐる問題について、日本法と欧州ＧＤＰＲ上の整理について説明します。　 < 休憩(14:05〜14:15)> 　 • 講演2(14:15〜15:00)： ChatGPTをベースとした「ConnectAI」の全社員への展開事例パナソニックコネクト株式会社 IT・デジタル推進本部戦略企画部シニア・マネジャー向野孔己氏概要：パナソニックコネクトでは2023年2月より国内全社員12,500人へAIアシスタント「ConnectAI」の展開を行なっています。ChatGPTに代表される大規模言語モデルは広い業種での活用が期待されていることから、今後の企業におけるAI活用の参考となるよう、弊社の事例を中心に導入の狙いから活用方法まで共有させていただきます。 • 講演3(15:00〜15:45)： Gunosyにおける生成AI活用プロジェクトの紹介株式会社Gunosy テクノロジー本部データサイエンス部部長　小澤俊介氏株式会社Gunosy テクノロジー本部 R&D　飯塚洸二郎氏概要： Gunosyは近年発達が著しい生成AIを活用し、ユーザーに対して新たな価値を創出する道や社内の業務効率化の道を模索している。本講演では、その中でも、動画の内容要約に生成AIを活用するプロジェクトと、海外のニュース記事を要約しユーザーに推薦するウェブサービスを題材に、課題やそこで得られた知見について共有を行う。　 <休憩(15:45〜15:55)> 　 • パネルディスカッション(15:55〜16:55) モデレータ：東京工業大学　横田治夫会長パネリスト：講演者一同 • 閉会挨拶(16:55〜17:00) 横田治夫 DBSJ会長　＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿　国立研究開発法人　情報通信研究機構　経営企画部長　木俵　豊　(e-mail:kidawara@nict.go.jp) 　TEL: 042(327)7610 FAX: 042(327)6953

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【再告知】2023年度　第1回DBSJセミナーのお知らせ

by Yutaka Kidawara

日本データベース学会の皆様 NICTの木俵です。開催まで10日を切りましたので再びお知らせ致します。 2023年7月1日（土）に2023年度第1回DBSJセミナーを開催致します。 2019年より安全なデータの利活用をテーマにシリーズ開催してきた一般社団法人日本データベース学会(DBSJ)のセミナーを今年も無料・オンラインで開催します！参加したいけれど、平日は講義や会議で参加が難しいという声を頂いておりましたので、今年度は【土曜日】に開催致します。今回は、昨今話題となっている「生成系AIの法的な課題や最新の活用事例」という非常にホットな話題をテーマとして、法律の専門家や企業で生成系AI活用をご担当されている方からご講演いただきます。非常に関心の高いテーマだと思いますので、DBSJ会員の皆様のみならず興味のありそうな方々や、DBSJ以外の学会のML等にも告知を【拡散】して頂けますと幸いです。既に多くの方に登録を頂いておりますがDBSJ会員の参加者が少ない状況となっております。一人でも多くのDBSJ会員の皆様にご参加頂きたいと考えておりますので、DBSJの皆様のご参加をお待ちしております。 ---------------------------------------------------------------------------------------- 2023年度　第1回DBSJセミナーのお知らせ「AI生成コンテンツ利用における法的課題や活用事例」開催日：2023年7月1日(土) ・参加申込先：https://dbsjseminar.connpass.com/event/286390/ ・紹介Webページ：https://dbsj.org/events/event_info/dbsj_seminar_2023_1/ ---------------------------------------------------------------------------------------- 2023年第1回目のセミナーでは、巷でも大流行している生成AIをテーマに取り上げます。AIが生成したコンテンツを利用するにあたり、著作権や個人情報保護法に関する課題について法律の専門家から、企業からは実践的な取り込みについて講演いただくと共に、AI活用における課題と対応などについてパネルにて議論を行います。 2023年度　第1回DBSJセミナー • 日程：2023年7月1日(土)　13:00～17:00 • 場所：オンライン開催(Zoom Webinar参加申込者にお知らせします) • 参加費：無料どなたでも無料でご参加いただけますので奮ってご参加下さい。 • 参加申込先：以下のconnpassよりご登録ください。 https://dbsjseminar.connpass.com/event/286390/ • プログラム https://dbsj.org/events/event_info/dbsj_seminar_2023_1/ • 開会挨拶(13:00~13:05) 木俵豊特命副会長)　 • 講演1(13:05〜14:05)：企業やアカデミアで生成AIを利用する場合の著作権・個人情報保護法制に関する課題について弁護士法人　STORIA　弁護士　柿沼太一氏(本会　理事) 森・濱田松本法律事務所パートナー弁護士・ニューヨーク州弁護士　慶應義塾大学大学院法学研究科特任教授（非常勤）　田中浩之氏概要：著作権法の観点から生成AIを利用して各種著作物（画像やテキストなど）を生成して利用する場合、著作権侵害に該当するのはどのようなケースなのか具体例を元に説明します。個人情報保護法の観点から生成ＡＩへの個人情報（個人データ）の入力（モデル構築のための学習を含む）・生成ＡＩからの個人情報の出力をめぐる問題について、日本法と欧州ＧＤＰＲ上の整理について説明します。　 < 休憩(14:05〜14:15)> 　 • 講演2(14:15〜15:00)： ChatGPTをベースとした「ConnectAI」の全社員への展開事例パナソニックコネクト株式会社 IT・デジタル推進本部戦略企画部シニア・マネジャー向野孔己氏概要：パナソニックコネクトでは2023年2月より国内全社員12,500人へAIアシスタント「ConnectAI」の展開を行なっています。ChatGPTに代表される大規模言語モデルは広い業種での活用が期待されていることから、今後の企業におけるAI活用の参考となるよう、弊社の事例を中心に導入の狙いから活用方法まで共有させていただきます。 • 講演3(15:00〜15:45)： Gunosyにおける生成AI活用プロジェクトの紹介株式会社Gunosy テクノロジー本部データサイエンス部部長　小澤俊介氏株式会社Gunosy テクノロジー本部 R&D　飯塚洸二郎氏概要： Gunosyは近年発達が著しい生成AIを活用し、ユーザーに対して新たな価値を創出する道や社内の業務効率化の道を模索している。本講演では、その中でも、動画の内容要約に生成AIを活用するプロジェクトと、海外のニュース記事を要約しユーザーに推薦するウェブサービスを題材に、課題やそこで得られた知見について共有を行う。　 <休憩(15:45〜15:55)> 　 • パネルディスカッション(15:55〜16:55) モデレータ：東京工業大学　横田治夫会長パネリスト：講演者一同 • 閉会挨拶(16:55〜17:00) 横田治夫 DBSJ会長　＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿　国立研究開発法人　情報通信研究機構　経営企画部長　木俵　豊　(e-mail:kidawara@nict.go.jp) 　TEL: 042(327)7610 FAX: 042(327)6953

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NTCIR-17 タスク参加募集案内

by Takehiro Yamamoto

日本データベース学会の皆様，兵庫県立大学の山本岳洋です． NTCIR-17タスク参加登録の締め切りが近付いて参りましたので再度ご案内いたします．現在、情報検索・自然言語処理に関する8つのタスクが参加受付中です．ぜひともご参加を検討いただければと思います。参加登録：https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-17/howto-ja.html タスクの概要：https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-17/tasks-ja.html 参加登録締切（タスクによって異なるのでご注意ください）： - FinArg-1 2023年07月10日 - Lifelog-5 2023年07月01日 - MedNLP-SC 2023年06月26日 - QA Lab-PoliInfo-4 2023年07月01日 - SS-2 2023年07月01日 - FairWeb-1 *登録締切* - Transfer 2023年07月01日 - UFO 2023年07月01日 - ULTRE-2 2023年07月01日 _________________________________________________________ 　　NTCIR-17 タスク参加募集　　CALL FOR NTCIR-17 TASK PARTICIPATION _________________________________________________________ NTCIR-17では共通のデータセットを用いて研究を行う、共有タスクへの参加チームを募集中です。情報アクセスに関する研究をされている大学の方、企業で研究をなさっている方、または情報学に興味のある方、大規模なテストコレクションを用いた検索、質問応答、自然言語処理に関心のある研究グループはどなたでも歓迎します。どうぞ、奮ってご参加ください。 == NTCIRとは == 情報検索や自然言語処理、データベースなどの技術を中核とする情報アクセス技術の開発は、ウェブへのアクセスやテキストデータ、様々なセンサーデータから得られるビッグデータの利活用のために、その重要性を増しつつあります。情報アクセス技術の評価には、研究者の協同作業の結果として作成される「テストコレクション」に基づく評価が欠かせません。NTCIRは、数多くの研究者の協力の下で、その評価基盤の形成に過去20年以上に渡って取り組み、技術の発展に貢献してきました。その評価タスク数はのべ90を超え、タスクへの総参加グループ数は、国内・海外併せて1,000以上にものぼります。さらに、現在、4,600以上の研究グループが NTCIRテストコレクションを研究目的で利用しています。 NTCIRでは、日々開発される新しい技術に対する評価手法を模索しつつ、活動を進めております。 == NTCIR-17タスク == NTCIR-17では9つのタスクを採択いたしました。各タスクの詳しい内容は、以下のページをご覧ください：タスク概要ページ：https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-17/tasks-ja.html タスクの概要スライド：https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-17/kickoff-ja.html ---------------------------------------------------------------------------- CORE TASKS FinArg-1：Fine-grained Argument Understanding in Financial Analysis "Fine-grained Argument Mining in Financial Narratives" Website：https://sites.google.com/nlg.csie.ntu.edu.tw/finarg-1/ Lifelog-5: Personal Lifelog Organisation & Retrieva "Multimedia retrieval for lifelog dataset" Website: http://lifelogsearch.org/ntcir-lifelog/ MedNLP-SC：Medial Natural Language Processing for Social media and Clinical texts "ソーシャルメディアと医療テキストのための医療言語処理" Website：https://sociocom.naist.jp/mednlp-sc QA Lab-PoliInfo-4：QA Lab for Political Information-4 "政治情報に関するフェイクニュース検出やファクトチェッキング" Website：https://sites.google.com/view/poliinfo4/ SS-2: Session Search "Chinese Session Search" Website: http://www.thuir.cn/session-search PILOT TASKS FairWeb-1：FairWeb-1 "ひとつもしくはふたつの属性集合を伴う各トピックに対し、適合する情報を含みかつグループフェアな検索結果を返す" Website：http://ntcir-rcir.computing.dcu.ie/ Transfer：Resource Transfer Based Dense Retrieval "資源横断技術を用いた密検索" Website：https://hcir.slis.tsukuba.ac.jp/project/ntcir-transfer/ UFO：Understanding of non-Financial Objects in Financial Reports "有価証券報告書の表とテキストを対象とした情報抽出" Website：https://sites.google.com/view/ntcir17-ufo/ ULTRE-2: Unbiased Learning to Rank Evaluation Task 2 "Evaluating the effectiveness and robustness of unbiased learning to rank models" Website：http://ntcir17.ultre.online/ == NTCIR-17 参加登録方法 == 1. タスク参加の手引きをご確認ください： https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-17/howto-ja.html 2. 参加登録を行ってください： https://ntcir.nii.ac.jp/index.php/ntcir-17-registration-form/ == スケジュール == （*スケジュールは各タスクにより異なります。詳しくは各タスクのページをご確認ください。） 2022年 9月：NTCIR-17 キックオフ（オンライン開催（zoom）） 2023年 1月：データセット配布開始* 2023年 1月-6月：予備テスト（Dry Run）* 2023年 5月-7月：本テスト（Formal Run）* 2023年 8月 1日：評価結果の参加者への返送 2023年 8月 1日：タスク概要論文一部公開 2023年 9月 1日：NTCIR-17タスク参加者論文（ドラフト）提出締切 2023年11月 1日：NTCIR-17タスク参加者論文・タスク概要論文　提出最終締切 2023年12月12日-15日：NTCIR-17 カンファレンス（NII, 東京） == お問い合わせ == タスクの詳細については、NTCIR-17 Program Co-Chairs：ntc17-pcc(a)nii.ac.jp　、もしくは、各タスクのオーガナイザにお問い合わせください。オンライン登録や過去のNTCIRテストコレクションについては、 NTCIR事務局：ntc-secretariat(a)nii.ac.jp　までお問い合わせください。みなさまのご参加を心よりお待ちしています。 NTCIR-17 Program Co-Chairs：山本岳洋（兵庫県立大学） Zhicheng Dou（Renmin University of China, China） NTCIR-17 General Chairs： Charles Clarke（University of Waterloo, Canada）神門　典子（国立情報学研究所）加藤　誠（筑波大学）刘奕群（清華大学, China） -- Takehiro Yamamoto, Associate Professor Graduate School of Information Science, University of Hyogo Email: t.yamamoto(a)sis.u-hyogo.ac.jp Tel: 078-794-5212 Lab: https://yamamotolab.net/ HP: https://rerank-lab.org/

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情報処理学会2023年度CS領域功績賞受賞候補者推薦のお願い

by Toshiyuki AMAGASA

日本データベース学会の皆様情報処理学会DBS研主査の天笠です．お世話になっております．情報処理学会では，2018年度からコンピュータサイエンス（CS）領域功績賞が新設され，当該分野において優秀な研究・技術開発，人材育成，および研究会・研究会運営に貢献したなど，顕著な功績のあった方を表彰しています． DBS研の関係ではこれまでに， 2018年度清木　康先生（慶應義塾大学） 2019年度北川博之先生（筑波大学） 2020年度土田正士様（東京都立大学，元日立製作所） 2021年度中野美由紀先生（津田塾大学） 2022年度吉川正俊先生（大阪成蹊大学）が受賞されました． 2023年度の推薦に向けて候補者の選定を行なう時期となりました．つきましては，末尾の表彰規程をご参照のうえ，以下のGoogleフォームからご推薦頂ければ幸いです． [推薦フォーム] https://forms.gle/r4LEfpvA3zdNcirF7 なお，締切は *6月30日（金）* とさせていただきます．多数のご推薦をお待ちしております．天笠俊之 IPSJ DBS研究会主査　　　　　　-------------------------------------------- 　　　　　　情報処理学会コンピュータサイエンス領域功績賞　　　　　　　　　　(以下，CS領域功績賞と略記) 　　　　　　　　　　　　　　　表彰規程　　　　　　-------------------------------------------- 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2018年5月　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　情報処理学会CS領域第１条　CS領域功績賞は，本領域において特に顕著な功績のあったものを表　　　　彰する．本領域の研究会分野において，優秀な研究・技術開発，人　　　　材育成，および研究会・研究会運営に貢献したなど，CS領域の各研　　　　究会の判断をもとに表彰する．団体を受賞対象とする場合は，個人　　　　名（連名も可）も併記する．受賞者は，審議する領域委員会開催時　　　　点で情報処理学会員であることを原則とする．第２条　表彰者候補は，毎年原則としてCS領域の各研究会から毎回1件以内　　　　とする．第３条　各研究会は毎年7月末日迄に所定の様式による受賞候補者の推薦調　　　　書を提出し，領域委員会で審議し表彰者を決定する．第４錠　CS領域功績賞は，盾および賞状とする．CS領域功績賞のほかに研　　　　究会名も併記する．盾および賞状は，1件につき1枚とする．　　　　　　　　-------------------------------- 　　　　　　　　　 CS領域功績賞受賞者選定手続　　　　　　　　-------------------------------- 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 2018年5月　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　情報処理学会CS領域 CS領域功績賞受賞者の選定は，この手続に従って行う．１．各CS領域委員会委員（研究会主査）は本領域の研究会分野において，　　優秀な研究・技術開発，人材育成，および研究会・研究会運営に貢献　　したなど，CS領域の各研究会の判断をもとに表彰するCS領域に関して　　顕著な功績のあったもの1件以内を選び，所定の様式にもとづき，CS 　　領域委員会に推薦することができる．２．廃止となった研究会は，翌年度に前回選定後の候補者から推薦するこ　　とができる．３．研究会が統合した場合は，翌年度に統合前の各研究会より，前回選定　　後の候補者から推薦することができる．４．領域委員長は，研究会からの推薦にもとづき，領域委員会の審議を経　　て，受賞者を決定する． ================================================================== ※受賞者一覧は以下のページに掲載予定です。　https://www.ipsj.or.jp/award/cs-koseki-award.html ==================================================================

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