1. 研究２０連発(某学会へのリスペクトです)
０１～１０：セマンティックＷｅｂ・オントロジー関連
１１～１２：サービスコンピューティング関連
１３～１８：エージェント関連
１９～２０：２ｃｈ分析，セキュリティなど

2. 花咲かめら：フィールドにおける
センサーデータからのＬＯＤ検索サービス
スマホのセンサーで環境をセンシング，クラウド上のＬＯＤをセマンティック検索
することで，環境に合う植物をＡＲで重畳表示（植物育成支援,景観確認用途）
データクラウド
・ ＬＯＤ
・ ３ＤＣＧ
⑤ＡＲ表示
②ＳＰＡＲＱＬ
クエリー
①センサー情報
④３Ｄデータ
ダウンロード
③推薦植物
ＬＯＤ
GTC
ベゴニアの成長した姿
01
セマンティック変換
はな さか Click

3. AR表示部
(NyARtoolkit for Android 3.0)
カメラ
ドライバ
照度
センサー
日時
取得部
Androidアプリ (花咲かめら)
携帯端末 (スマートホン, Android OS 2.2+)
気温
取得部
LOD DB (DYDRA.com)
クラウド
GPS
サーバー
3DCG
Data
(キャッシュ)
センサー制御部
GPS
取得部
気象庁・WN
サーバー
環境条件
クエリ
(SPARQL)
植物LOD
(RDF)
SPARQL
エンドポイント
3DCG
サーバー
SPARQL検索＆LOD解析部
マーカー読取AR表示
SPARQL
テンプレート
花咲かめら：スマホアプリの開発
01
はな さか
精密農業(Precision Farming)の考え方に基づき，環境条件から植物を選択，ＡＲ機
能を用いて，植物生育時の様子を３ＤＣＧで見える化

4. dbpedia:
Apple
owl: Thing
dbpedia-owl:
Species
dbpedia:
Beech
dbpedia:
Cherrydbpedia:
Dendrobium
dbpedia:
Erica
dbpedia:
Fennel
dbpedia:
Guava
dbpedia:
Hydrangea
dbpedia:
Impatiens
dbpedia-owl:
Plant
dbpedia:
Jasmine_heath dbpedia:
Kenaf dbpedia
Lupinus_albus
gtc:
Xmasrose
gtc:
Pakira
gtc:
Petunia
gtc:
Saffron
gtc:
Violet
gtc:
Rose
gtc:
Rise
gtc:
Bamboo
plant name
plant
description
flower season
fertilizer
application level
ratio of three
fertilizer elements
pruning
season
disease and
pest
2D image
rdfs:subClassOf
dbpedia-owl:
Eukaryote
rdf:type
rdf:type
rdf:type
rdf:type
rdf:type
rdf:type
rdf:type
rdfs:
label
rdfs:
comment
foaf:
depiction
gtcprop:
flowerMonth
gtcprop:
fertilizingElement
gtcprop:
pruningMonthdbpedia-owl:
FloweringPlant
ＰＲＥＦＩＸ太字：追加分
gtcprop:
fertilizingAmount
gtcprop:
hasWhiteSpot
植物ＬＯＤはＤＢｐｅｄｉａをベースに，植物関連リソース１万超に国内種１０４
追加，プロパティは既存３００に育成の観点から３７を追加
01 花咲かめら：植物ＬＯＤの概要

5. 花之聲：みんなで創るオープンデータ
による音声アシスタント02
LOD検索結果Google検索結果
登録検索
３１０億トリプルあるＬＯＤ(Linked Open Data)を音声で検索するスマホのサービス
さらにユーザのつぶやきをトリプル化してＬＯＤへ登録も可能！
第ニ弾は園芸・農作業時の情報検索・作業記録向け ※ たいてい手が汚れており，周りに人もいないので，
音声操作は向いている
Click

6. 花之聲：スマホサービスの開発
HTML5
CSS3
JavaScript
(jquery)
Google App
Engine
for Java
(GAE/J)スマホ
クラウドサイド Google
音声認識
LOD DB
SPARQL
endpoint
Yahoo!
形態素解析
Microsoft
翻訳
NICT
Wordnet検索
Google
Web検索
LOD
検索結果
＋
Google
検索結果
植物LOD
(RDF)
植物検索
クエリー
述語・Propertyマッピング
ユーザFB登録
シソーラス展開
植物登録
クエリー
発話をトリプル(S,V,O)
に起こしてLOD検索・登録
LOD
Cloud
（植物LOD）
Google
BigTable
音声
入力
（または
キー入力
コア技術（自然文とＬＯＤとのマッチング）以外は，徹底してマッシュアップ
自前のサーバーを使わずに開発効率をアップ！
02

7. ユビｄｅコミミハサンダー：
商品バーコードからネット上の評判を抽出03
1) バーコード情報を
サーバに送信
2) 集めたブログ情報
を携帯電話に返信
ブログとメタデータRSS
商品
メタデータ
商品
オントロジー
日本語
オントロジー
メタデータ・オントロ
ジー・マネージャ
p/n判定機能
ホットトピック
抽出機能
ソート＆フィルタ
リング機能 ＰＣ版では詳細分析も！
お店で商品のバーコードを携帯のカメラで撮影するとブログからクチコミを抽出
オントロジーを用いた言語解析により言葉の意味を文脈に沿って正しく判定
Click

8. Twitterからのユーザ行動情報の抽出：
震災時避難情報の共有に向けて
新宿で電車が
止まった！
15:13:00
タクシーを待つが
捕まらない
17:13:00
バスで渋谷駅へ
向かう
18:20:00
渋谷駅から歩く
20:20:00
ビックカメラで
モバイルバッテリを
ゲット 20:40:00新宿駅から歩く
19:52:09
避難所に入る
20:22:09
04
TweetをLinked Dataとして形式化．人間の行動の変遷や因果関係を辿ることで市民
行動の適切な把握や避難指示，救援物資の流通へ役立てることが狙い
一方，別の人は

9. メディアからのイベント情報の抽出：
ソーシャル×マス・メディアの情報比較
メディア情報をLinked Dataとして形式化．両者を比較することで，デマ拡散や偏向
報道など，ユーザが情報の信頼性判断へ役立てることが狙い
４つの観点で比較
・ 話題の多様性
・ 意見の偏在性
・ 少数派の意見
・ 因果関係の遡及
マスメディア ソーシャルメディア
比較事例：事故率が話題のオスプレイにはじつは２機種あった！？
05

10. オントロジーを用いたアイドル画像分類:
人体の制約を用いて画像認識を補正06
(g) Pose
classes;
Standing
upright，
Kneeling,
etc.
(c) Foreground highlighting(b) Face detection (d) Image Parsing
(e) Amendment by Pose Guide Ontology
(f) Classification by
Bayesian Network
Output
Input
(a) Raw image

11. 服飾オントロジーとユーザデザイン嗜好
に基づいたファッション推薦機能の提案07
ECサイトでの服飾系商品の売上げが伸びる中，検索機能はあいかわらずキーワード
(でもデザイン用語が分からない..) ユーザが選択した商品画像の特徴量からユーザ
の好みを服飾オントロジー上にマッピング，概念間距離に基いて類似商品を推薦
商品詳細ページ
閲覧履歴
商品の推薦
ECサイト
画像分割とデザイン判定
商品情報
DB
デザイン嗜好推定エージェント
抽出
デザイン分類部
ユーザ嗜好推定部
商品説明からのキーワード抽出
デザインクラスへマッピング
（各商品をデザインクラスのインスタ
ンスとして付与）
・ 閲覧頻度に基づいて
嗜好デザインクラスを特定
・ オントロジー内距離判定
より嗜好範囲を決定
・ 未閲覧商品を抽出
・ 閲覧商品のデザイン
クラスを判定
商品情報の追加
商品情報の取得
服飾オントロジー
offsetCCsimoffsetCCsim yxLiyx  ),()1(),(
)exp(exp
)exp(exp
exp )1()1(
)1()1(
3





 hh
hh
woffset 



12. オントロジーとソーシャルタグを用いた
TV番組グラフUIの提案08
多チャンネル化で番組表は一覧性に限界，録画視聴において時間軸は重要でない..
番組オントロジーとソーシャルタグによって番組間の類似性を判定，番組同士の繋
がりをグラフ表示するUIを提案

13. 非構造化データ（テキスト情報）のＬＯＤ化
ＬＯＤ普及のブートストラップとなるか！？09
14日に行われた第47回衆院選では東京第6区ではアベノミクスを掲げた安倍政権が民主党に大勝した。
TIME LOCATIONSUBJECTACTION OBJECT ACTION SUBJECT ACTION
タグ付けとリソース・プロパティ変換例
OBJECT
dbpedia:第47回衆議院議員総選挙
prop-jp:投票日
"---14"^^<http://www.w3.
org/2001/XMLSchema#gDay>
dc:subject
dbpedia:アベノミクス dbpedia: ja.dbpedia.org/resource
prop-ja: ja.dbpedia.org/property
dc: purl.org/dc/elements/1.1/
co: purl.org/co
geo: www.w3.org/2003/01/geo/
dc:date
dbpedia:東京都第6区
geo:location
または
dbpedia:安倍政権
dbpedia:民主党
co:followedBy

14. 非構造化データ（テキスト情報）のＬＯＤ化
ルールと統計的学習の確率分布に基づく統合09
Sample
Sentences
Tagged
Sentences
Tagged
Sentences
(Training
Data)
Conditional
Random
Field (CRF)
Leaner
CRF
Model
CRF
Model
Test
Sentence
Domain
Ontology
Annotation
Rules
Domain
Ontology
Annotation
Rules
Tagged
Sentences
with
probability
Tagged
Sentences
Tagged
Sentences
(Estimated
Data)
Manual
Correction
Triple
Store
in RDF form
ρ > threshold RDF
conv.
Action-property
Conversion
property-verbs
table
Entity
Linking
Estimation
Phase
(online)
Training
Phase
(offline)
ステップ②
ＳＲＬはイリノイ大のＳＶＯ形式を採用，ＮＥはLOC.とTIME属性のみを抽出
ＣＲＦとルールの切替閾値は属性毎の推定確率分布に従い，-1σ（平均－標準偏差，
正規分布想定で84％）に設定，現状の推定精度はおおよそ64～95％程度

15. ＯＮＴＯＭＯ：
集合知としてのオントロジー構築サイト10
非専門家向けオントロジー構築サイト．足りないインスタンスやプロパティの自動
サジェスト機能付き．またWikipediaや価格.comと連動したサンプルアプリの公開や
オントロジー参照APIのオープン化で編集者にインセンティブを提供
オントロジー
開発者
リソース層
DB
XMLファイル
クライアント層
（フロントエンド）
Webブラウザ
RPCコンポーネント
エディタ機能
Flex
サーバ層
（バックエンド）
サーバー
RPCコンポーネント
オントロジー処理エンジン
Jena
XML変換
エンジン
サービス
開発者
Webサービス
自動推薦
エージェント
検索アプリケーション
request
response

16. Webサービスマッチメイカー：サービス
コンピューティング時代の検索エンジン11
ビジネスのマッチメーキングを実現するWebサービス高度検索とUDDIビジネスレジス
トリとの連携．オントロジーを用いてサービスの意味，利用条件で検索可能
UDDI
Business Registry
UDDI Client
Free download!
Services
Matchmaker
登録（全て）
UDDI XML
（意味・条件付き）
検索
UDDI API
削除
意味検索
条件検索
意味・条件検索によって得
られた結果に基づいて，
UDDIを検索し，その結果を
ユーザに返す．
UDDI API
システム開発者
または，
エンドユーザー
サービス登録・検索サポート
意味・条件指定のサポート
サービス登録，および通常の
UDDI検索は，UBRに対して行
われる．
ユーザが，意味または条件に
基づく検索を指定した場合，
UDDI Clientは自動的に接続
先をMatchmakerに変更する．
登録（意味・条件付きのみ）

17. Webサービスマッチメイカー：
記述論理に基づく４つの論理フィルター11
自然言語処理によるフィルターに加えて，記述論理に基づくサブタイピング
推論ルールの集合による入出力パラメータ間の論理的関係の判定，Polynomial
θ-subsumption checking による制約条件間の論理的な包摂関係の判定を行う
Ontology
DB
Namespace filter
Text filter
Domain filter
IO Type
filter
Constraint
filter
Selectable Filters
Subsumption
Reasoner
UDDI APIs
(save_service, find_service, delete_service, etc)
UDDI Client
Internet
RDFS, DAML+OIL,
OWL Ontology
Service
DB
Parsers for
UDDI Data ,WSSP,
and RuleML
Word Freq.
DB
TF/IDF Calculator

18. Webサービスマッチメイカー：
サービス検索・登録クライアントの提供11
サービスへのオントロジーアノテーション，ルール記述エディターを搭載したUDDI
完全互換GUIクライアントを無償配布
サービスに与える入力，得たい結果の意味を
意味グラフから選択する
サービスの実行条件を定義する
グレー部分は自動生成（検索時は不要）

19. Ubiquitous Service Finder：デジタル機器
とWebとを連携させたユビキタスサービス12
身の回りにあるモノや，いま使えるサービスの写像が携帯にアイコンとして出現
クリックやＤ＆Ｄでデータを見たり，サービスにアクセスするアプリ
USF
Robot User Agent UPnP Services RFIDs Web Services
身の回りの様々なメタデータをブラウズ :
映像・音声データやRFIDが付いた製品
を自動的に発見，アイコン表示
クリックやドラッグ＆ドロップによるサービス実行 :
実行可能なデータとサービスの組み合わせを提示，
ドラッグ＆ドロップによってサービス実行可能

20. Bee-gent：
マルチエージェントフレームワーク13
マルチベンダーの基幹システム，Webサーバー，ＲＤＢを柔軟に連携･運用すること
で，システムの改変，保守時の効率を向上させる分散システムＦＷ
サーバー A サーバーB サーバーC
Native AccessNative Access Native Access
XML/ACL XML/ACL XML/ACL
アプリケーション・アダプタ
外部インターフェース
を共通化
ビジネス・プロセス・エージェント
連携処理を一元管理，
ビジネスロジックをカプセル化
エージェント
間共通対話言語
（XML/ACL)
国際標準準拠
ＲＤＢ
アプリケーション・アダプタ
基幹システム Ｗｅｂサーバー
アプリケーション・アダプタ アプリケーション・アダプタ
ゆるキャラ
Beeくん

21. Bee-gent：開発環境
13
ビジネス・プロセス・エージェントの動作の定義とソースコード自動生成

22. Bee-gent：実行環境
13
スケジューラ，実行モニタ画面

23. Bee-gentを用いた分散スケジューリング
システムの開発14
モバイルエージェントの分身・合体の技術を用いて分散制約充足問題へのヒューリス
ティックだが，効率的な解法を実現
VR-based Agent browser
Status of work assignment
Power Sta. A Power Sta. B
Power Sta. C Works Company
Constraints
Job input

24. Flipcast：超軽量ネットワークスクリプト
言語の開発15
携帯電話で動作する移動スクリプト(利用したいサービスを順に並べた指令書のよう
なもの)．メールのようにその場で書いて即実行．Myサービスマッシュアップを実現
経路探索
ekitan
Internet
set to [load “自宅最寄り駅”]
set loc [gps getloc]
goto host1
set from [nearest_sta $loc]
goto host2
set result [ekitan $from $to]
goto friend
puts “あと$result分で着きます”
host1 host2
スクリプト実行環境
最寄駅取得
nearest_sta
メッセージ表示
puts
Script Script
Script
移動

25. Flipcast：プラットフォーム構成
15 Thin Platform
J2ME MIDP (KDDI Profile)
Hardware
Service Commands
Core(Interpreter)
Script
Process
Network
Storage
GUI
Rich Platform
Process
Process
Process
Interpreter
Script
Network
Manager
DB
Web
• authentication
• load control
(単位:KB) raw jar(zip)
core 15.8 8.8
・ シングルプロセス
・ コマンドラインシェル
・ マルチプロセス
・ 管理情報
・ ユーザ情報
・ 稼動中スクリプト
・ 移送待ちスクリプト
・ ユーザ向けWebベース管理UI
・ J2SE

26. Flipcast：(応用例)ロボット間連携
15
Webサービス
サーバ
ホームロボット ネットサービス
ニュース配信
サーバ
インターネット
ネットワーク移動
家庭内ロボットに監視カメラ，スマホやネット上のサービスをシームレスに連携し，
新たなサービスを手軽に作成
モバイル機器デジタル機器
Click

27. ブログアルファ：ホームロボットを用いた
スマートホームの実現16
ホームロボットがお留守番(宅内遠隔監視，家電制御)．生活オントロジーによって
自然文での命令からコマンド列自動生成，ブログを介して家族間で情報共有
生活オントロジー
外出先 留守宅
ブログサーバー
「鍵かけたっけ？」 「玄関ドアの写真を送ります」

28. ここバリア：携帯電話を用いた
高齢者向け外出支援サービス17
位置情報とベイジアンネットを用いて，外出時にお年寄り一人ひとりに合ったいま
必要な障害情報を通知．Myバリアフリーマップ．上野公園で１０日間の実証実験
Bayesian Network
barrier
GPS
nearby
information
sharing
information
sharing
information
sharing
other users
1. Notify nearby barrier
2. Submit unregistered
barrier
“Please wait…”
Bow
Wow
Push Orange
Map view“Steep Stairs”
submission
title
comment
tag
start time
end time
send
Push either one Submission view
Public Experiment
barrier
(unregistered)
barrier
env. params user profile
weather temperature
content
willingness
to walk
purpose disable
consuming
time
familiaritydistance
contents props
reaction
locality

29. 情報収集か？購入か？：
ユーザの意図を抽出し適切な広告を配信18
Webは広告が主な収入源，少しでも多くクリックして欲しい..そこで広告内容の適切
な選択に向けてユーザのブラウザ上でのインタラクションから検索意図を判別
ブラウザ・プラグインの開発
インタラクション・シーケンスの定義特徴量
出力
検索エンジン
（Google）
クエリー
インタラクション取得部
（JavaScript）
特徴量
（ファイル）
分類器
（Weka）
検索結果ページ
(Firefox)
クエリー
スポンサーリンク
表示部
クエリー
検索結果
インタラクション
（マウス移動，
スクロール，
クリック，…）
呼び
出し
商品検索目的抽出エージェント
Scroll Click ReadHover
[t>5]
検索意図？：｛情報収集，商品購入｝

30. ２ｃｈ実況板に基づく放送番組への自動
アノテーション手法の提案19
TV番組の飛ばし見にはメタデータが必要，だが作成には手間がかかる..また客観デ
ータはそっけない..そこで２ｃｈから視聴者群の主観(盛り上がり：ｷﾀｰや8888)を
取り入れたメタデータを作成．さらに再生FBから開始終了時刻の誤差を修正
時間
放送開始 放送終了
HDDレコーダ
システム
利用者
コミュニティ
ユーザ
(多数)
システム
2ch実況板
書き込み
....
"20040930S3.log" using 1:3:2
0
30
35
40
45
50
55
60 -20
0
20
40
60
80
100
120
140
160
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
"20040930.log" using 1:3:2
0
30
35
40
45
50
55
60 -20
0
20
40
60
80
100
120
140
160
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
2次メタデータのみ
3次メタデータを反映
望ましくない部分が抑
えられている
ホームランシーンのピークが1分
ほど前にずれている
巨人の打者がホームランを打つ
(誤検出の疑い)
ユーザFBから
メタデータを補正
掲示板からメタデータを生成（話題空間×話題ベクトル）
タイムシフト視聴時
にメタデータを参照
再生スキップ情報
をフィードバック

31. オープンデータ時代のセキュリティ技術
の提案20
オープンデータ化によって新たなサービス創出が期待できるが，同時にプライバシの
問題が懸念される．そこでユーザ存在の漏えい問題に着目した分散匿名化手法を開発
パーソナル情報
サービス事業者、医療機関など
パーソナル情報
サービス事業者、医療機関など
新たなサービス
パーソナル
情報の結合
パーソナル情報の収集パーソナル情報の収集 ユーザに適した
サービス提供
クラウド，M2M基盤など
研究機関
(事業者C)
内科病院
診療情報
専門病院
診療情報
データ
連携
データ開示
• 被保険者番号
• 診療年月日
• 傷病コード
• 医薬品コード
レセプトデータ
(診療報酬明細書)
既存薬品2
新規薬品1
経過日数
副作用発生頻度
新たな副作用分析への応用
【事例】
病院間での
データ連携