詳細検索はこちら
※苗字と名前の間にスペースをあけ、入力してください

山田 和明ヤマダ カズアキ

所属・担当
理工学部機械工学科
工業技術研究所
理工学研究科機能システム専攻
職名准教授
メールアドレス
ホームページURLhttps://sites.google.com/site/pwiilabz/
生年月日
Last Updated :2019/04/08

研究者基本情報

学位

  • 博士(工学), 神戸大学

所属学協会

  • 人工知能学会
  • 情報処理学会
  • 日本ロボット学会
  • 計測自動制御学会
  • システム制御情報学会
  • 日本機械学会

委員歴

  •   2015年04月 - 現在, 計測自動制御学会 システム・情報部門, 庶務幹事
  •   2012年04月 - 現在, ARG 「Webインテリジェンスとインタラクション」研究会, 委員
  •   2005年03月 - 2012年03月, 電子情報通信学会ヒューマンコミュニケーショングループWI2研究会(IEICE SIG-WI2), 委員
  •   2010年04月 - 2011年03月, 日本機械学会関東支部第17期埼玉ブロック, 商議員
  •   2009年04月 - 2010年03月, 日本機械学会関東支部第16期埼玉ブロック, 商議員

経歴

  •   2015年04月 - 現在, 東洋大学, 理工学部機械工学科, 准教授
  •   2009年04月 - 2015年03月, 東洋大学, 理工学部機械工学科, 講師
  •   2008年04月, 東洋大学工学部機能ロボティクス学科講師
  •   2005年11月, 東京大学大学院情報学環特任講師
  •   2002年04月, 東京大学先端科学技術研究センター特任助手

研究活動情報

研究分野

  • 情報学, 知能情報学
  • 情報学, ウェブ情報学・サービス情報学
  • 社会・安全システム科学, 社会システム工学・安全システム

研究キーワード

    創発, 共創, 学習アルゴリズム, ニューラルネットワーク, マルチエージェントシステム, 自律的機能形成, 自律的機能分化, メカニズムデザイン, 知識共有コミュニティ, インタラクションヒストリ, インタラクションデザイン, ナレッジインタラクションデザイン, 時系列データ分析, データマイニング

論文

  • Autonomous role assignment and task allocation in scalable swarm robotic systems using local interactions, Artificial Life and Robotics, 23, (4) 636 - 644,   2018年10月
  • マルチロボットシステムのための状態空間表現を適応的に切替える強化学習, 山田 和明, 保田 俊行, 大倉和博, 日本機械学会論文集, 84, (862) 1 - 15,   2018年06月
  • Specialization in Swarm Robotics using Local Interactions, 山田 和明, International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), 5, (10) 39 - 47,   2016年10月
  • マルチエージェントシステムのための信頼度を用いた強化学習 - 相補ゲームにおける競合回避行動の獲得 -, 山田 和明, 高野 慧, 計測自動制御学会論文集, 49, (1) 39 - 47,   2013年02月
  • Expression of Continuous State and Action Spaces for Q-Learning Using Neural Networks and CMAC, 山田 和明, Journal of Robotics and Mechatronics (JRM), 24, (2) 330 - 339,   2012年04月
  • Network Parameter Setting for Reinforcement Learning Approaches Using Neural Networks, 山田 和明, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (JACIII), 15, (7) 822 - 830,   2011年09月
  • 強化学習による自律型アームロボットの協調行動獲得, 山田 和明, 大倉 和博, 上田 完次, 計測自動制御学会論文集, 計測自動制御学会論文集, 39, (3) 266 - 275,   2003年03月
  • 連続な状態・行動空間の自律的分割機構を持つ強化学習法, 山田 和明, 大倉 和博, 上田 完次, システム制御情報学会論文誌, システム制御情報学会論文誌, 15, (9) 477 - 485,   2002年09月
  • Instance-Based Classifier Generator による自律移動ロボットの行動獲得, 中村 陽一郎, 黒山 和宏, 山田 和明, 大倉 和博, 上田 完次, 日本ロボット学会誌, 日本ロボット学会誌, 17, (3) 371 - 379,   1999年04月

書籍等出版物

  • 新世紀の工学シリーズ〈4〉 創発とマルチエージェントシステム
    山田 和明、東京大学人工物工学研究センター教授 上田 完次
    培風館  2007年09月21日

講演・口頭発表等

  • Value estimation method of products / services using wisdom of crowd, Kazuaki Yamada, CIRP International Computation in Manufacturing Engineering (ICME 2016),   2016年07月20日
  • 学習予測制御システムの学習方法の検討 - 捕球問題への適用-, 相澤 徹, 山田 和明, 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス講演会,   2016年06月09日
  • アンサンブル平均を用いた粒子フィルタ - アンサンブルの統合方法に関する検討 -, 山田 和明, 日本機械学会 情報・知能・精密機器部門講演会(IIP2016), G-1-4,   2016年03月14日
  • アンサンブル平均を用いた粒子フィルタ - 粒子集団数と推定精度の関係 -, 山田和明, 第28回自律分散システム・シンポジウム, pp.237-240,   2016年01月22日
  • 評判情報サイトにおける集合知を用いた製品/サービスの価値推定 - 粒子フィルタを用いたユーザ評価からの価値推定手法の開発, 高橋 梓, 山田 和明, 第7回 ARG Webインテリジェンスとインタラクション(WI2), pp.43-48,   2015年11月29日
  • 移動ロボットのためのベクトル表現を用いた環境情報の抽象化, 新開 健, 山田 和明, 計測自動制御学会 システム・情報部門学術講演会2015(SSI2015), pp.1139-1142,   2015年11月20日
  • ロバスト推定を用いた粒子フィルタの提案, 山田 和明, 計測自動制御 システム・情報部門学術講演会2015, pp.1131-1134,   2015年11月20日
  • RNNとRLを用いた学習予測制御 - 捕球問題への適用 -, 山田 和明, 計測自動制御学会 システム・情報部門学術講演会2015(SSI2015), pp.1125-1130,   2015年11月20日
  • Specialization in Swarm Robotics Using a Response Threshold Model, Kazuaki Yamada, The First International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics (Swarm 2015), pp.316-321,   2015年10月29日
  • 評判情報サイトにおけるプロダクト/サービスの評価値の推定 - 粒子フィルタと平滑化法の適用 -, 高橋 梓, 山田 和明, 中小路久美代, 山本恭裕, 2015年度 人工知能学会全国大会, 3J4-3,   2015年06月01日
  • アンサンブル学習を用いた粒子フィルタの提案, 山田 和明, 2015 人工知能学会全国大会?, 2D5-4,   2015年05月31日
  • 評判情報サイトにおけるインタラクション・パターン・ライブラリの構築, 小玉 正太, 高橋 梓, 山田 和明, 中小路 久美代, 山本 恭裕, 2015年度 人工知能学会全国大会, 1D5-OS-22b-6,   2015年05月30日
  • 群ロボットのための反応閾値モデルを用いた自律的機能分化, 山田 和明, 山崎 雄人, 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス講演会2015, CD-ROM 2A1-K07,   2015年05月19日
  • リカレント RBF ネットワークを用いた長期予測システム - パラメータ調整による学習性能の改善 -, 相澤 徹, 山田 和明, 後藤 拓馬, 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス講演会2015, CD-ROM 2A1-M08,   2015年05月19日
  • A Particle Filter Approach for Reputation Information Systems - Performance Evaluations by A Multi-Agent Simulation -, Kazuaki Yamada, 2014 IEEE/SICE International Symposium on System Integration, pp.122-127,   2014年12月13日, IEEE/SICE
  • リカレントRBFネットワークを用いた長期予測システム - BPTTの適用による学習速度の改善 -, 後藤 拓馬, 山田 和明, 松元 明弘, 第24回インテリジェント・システム・シンポジウム(FAN2014), pp.17-22,   2014年09月18日, 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス部門
  • 評判情報サイトにおけるプロダクト/サービスの価値推定 —粒子フィルタの適用—, 高橋 梓, 山田 和明, 松元 明弘, 第24回インテリジェント・システム・シンポジウム(FAN2014), pp.11-16,   2014年09月18日, 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス部門
  • 集合知を利用したコンテンツ価値推定, 高橋 梓, 山田 和明, 松元 明弘, 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス講演会2014, CD-ROM 2A2-X05,   2014年05月27日
  • リカレント RBFネットワークを用いた長期予測システムの提案, 後藤 拓馬, 山田 和明, 松元 明弘, 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス講演会2014, CD-ROM 1A1-X06,   2014年05月26日
  • RRBFNを用いた制御対象の長期的な状態予測, 後藤 拓馬, 山田 和明, 松元 明弘, 日本機械学会 情報・知能・精密機器部門講演会(IIP2014), CD-ROM G-2-3,   2014年03月18日
  • RRBFNとファジィルールを用いた予測制御システム, 山田 和明, 松元 明弘, 第26回自律分散システム・シンポジウム, pp.103-108,   2014年01月23日
  • マルチエージェント強化学習における学習速度向上のためのルール伝播方法の検討, 渡辺 智美, 豊島 一樹, 山田 和明, 松元 明弘, 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門 講演会 SI2013, pp.1748-1751,   2013年12月18日, 本研究では,マルチエージェント強化学習において各エージェントが学習したルールを近傍のエージェント間で伝播させることで学習速度の向上を目指している.本稿では,報酬の高いルール群あるいは選択確率の高いルール群のみを伝播させるなど,計算機実験を通して様々なルール伝播方法の有効性を比較検証する.
  • マルチエージェント強化学習のためのエージェント間ルール伝播, 渡辺 智美, 豊島 一樹, 山田 和明, 松元 弘明, 計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2013(SSI2013), pp.314-316,   2013年11月18日
  • 相補ゲームのためのマルチエージェント強化学習 - 状態遷移図を用いた競合回避行動獲得プロセスの分析 -, 渡辺 智美, 山田 和明, 松元 明弘, 第31回日本ロボット学会学術講演会, RSJ2013AC2C2-05,   2013年09月05日
  • マルチエージェントシステムにおける競合回避行動の獲得 - 政策の複製によるアプローチ -, 渡辺 智美, 山田 和明, 松元 明弘, ロボティクス・メカトロニクス講演会2013, CD-ROM 2P1-I05,   2013年05月24日, Multi-agent systems (MAS) can construct flexible and robust system in dynamic environment. However, conflicts occur among agents because they share time and space with others. To resolve these conflic
  • RNNとファジィルールを用いた予測制御システム - フライ捕球問題への適用 -, 山田 和明, ロボティクス・メカトロニクス講演会2013, CD-ROM 1P1-M01,   2013年05月23日, This paper proposes a new predictive-control method by using recurrent neural networks (RNN) and fuzzy rules. We apply the proposed method to a fly ball catch problem. A robot can predict the trajector
  • 異なる選好を持つエージェント群による競合回避行動の獲得, 山田 和明, 渡辺 智美, 計測自動制御学会 システム・情報部門 第48回システム工学部会研究会「システム工学の新展開」, pp.26-31,   2013年03月06日
  • ランドマークを用いた自律ロボットのための地図生成, 山田 和明, 高松 雄, 松元 明弘, 第13回 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門講演会(SI2012), pp.415-418,   2012年12月18日
  • 信頼度を用いた強化学習による競合回避行動の獲得 - エージェントの識別能力と学習性能の関係 -, 渡辺 智美, 高野 慧, 山田 和明, 松元 明弘, 第13回 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門講演会(SI2012), pp.277-280,   2012年12月18日
  • RNN予測機構を用いたFuzzy制御, 小林 美穂, 山田 和明, 松元 明弘, 第13回 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門講演会(SI2012), pp.200-204,   2012年12月18日
  • ニューラルネットワーク型強化学習 - マルチエージェント環境への拡張 -, 村石 光隆, 山田 和明, 松元 明弘, 第13回 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門講演会(SI2012), pp.273-276,   2012年12月18日
  • Reinforcement Learning Approaches for Dispersion Games, Kazuaki Yamada, IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII2012), pp.440-445,   2012年12月16日
  • 知識共有コミュニティの持続的発展のための制度設計 - 制度により生じるユーザ間インタラクションの分析 -, 矢本 光一, 山田 和明, 第1回 ARG Webインテリジェンスとインタラクション研究会資料, pp.93-94,   2012年12月15日
  • 異種センサ統合のためのニューラルネットワーク型強化学習 - 多リンクロボットアームによるリーチング問題への適用 -, 村石 光隆, 山田 和明, 松元 明弘, 日本ロボット学会学術講演会2012, CD-ROM 3N2-1,   2012年09月19日
  • マルチエージェントシステムのための信頼度を用いた強化学習 - エージェントの知覚能力と競合回避行動の獲得確率の関係 -, 高野 慧, 山田 和明, 松元 明弘, 日本ロボット学会学術講演会2012, CD-ROM 3N2-4,   2012年09月19日
  • RNNを用いた予測制御機構の提案 -三次元空間におけるボールの捕球問題への適応-, 小林 美穂, 山田 和明, 松元 明弘, 日本ロボット学会学術講演会2012, CD-ROM 3N2-6,   2012年09月19日
  • マルチエージェントシステムのための信頼度を用いた強化学習 - 競合回避行動獲得プロセスの分析 -, 高野 慧, 山田 和明, 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス講演会2012, CD-ROM 1A1-F09,   2012年05月28日, 本研究では,Q学習の割引率を信頼度を用いて自律的に調整し,エージェントの選好を分化させ競合回避行動の獲得を目指す.本稿では,提案手法として狭路問題に適用し,その学習過程の分析を通して有効性を検証した.
  • リカレントニューラルネットワークを用いた予測制御機構の提案, 小林 美穂, 山田 和明, 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス講演会2012, CD-ROM 1A1-F08,   2012年05月28日, 本研究では物理モデルを用いず,リカレントニューラルネットワークを用いてボールの軌道を学習し,ファジィ制御によりボールを捕球する予測制御システムを提案した.
  • 異種センサ統合のためのニューラルネットワーク型強化学習, 村石 光隆, 山田 和明, 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス講演会2012, CD-ROM 1A1-F10,   2012年05月28日, 本稿では,異種センサを含む多次元入力空間を扱える強化学習としてニューラルネットワークとタイリング手法の一つであるCMACを用いた手法を提案し,ロボットアームのリーティング問題に適用し,その有効性を検証した.
  • マルチエージェントシステムのための信頼度に基づいたQ学習, 高野 慧, 山田 和明, 第46回 計測自動制御学会 システム情報部門 システム工学部会研究会「次世代システム工学」, pp.29-34,   2012年03月08日, 本研究では,マルチエージェントシステムにおいて発生する競合状態を回避するために, Q学習の割引率を信頼度を用いて自律的に調整し,エージェントの選好を分化させること で競合回避行動の獲得を目指す.本稿では,提案手法を狭路問題に適用し,その学習過程 の分析を通して有効性を検証した.
  • Q学習のためのニューラルネットワークとCMACを用いた行動価値関数近似, 村石 光隆, 山田 和明, 第46回 計測自動制御学会 システム情報部門 システム工学部会研究会「次世代システム工学」, pp.35-41,   2012年03月08日, 本研究では,強化学習法の一つであるQ学習を連続な状態・行動空間に拡張するため,ニ ューラルネットワークとCMACを用いた行動価値関数の近似方法を提案する.本研究の有 効性を検証するために,自律ロボットによるナビゲーション問題に適用する.
  • 信頼度を用いた強化学習によるマルチエージェントシステムの競合回避行動の獲得, 山田 和明, 高野 慧, 渡辺 智美, 松元 明弘, 第12回 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門講演会,   2011年12月23日, 本研究では,マルチエージェントシステムにおける競合回避行動を獲得するための新しい強化学習アプローチを提案する.提案手法は,従来のQ学習に,エージェントの行動の選好を分化させる方法を導入することで,マルチエージェントシステムに発生する競合状態を解消する.本研究では,提案手法を狭い通路を多数のエージェントがすれ違う狭路問題に適用し,その有効性を検証する.
  • Reinforcement Learning Approaches for Acquiring Conflict Avoidance Behaviors in Multi-Agent Systems, Kazuaki Yamada, Satoru Takano, Satomi Watanabe, 2011 IEEE/SICE International Symposium on System Integration, pp.679-684,   2011年12月20日, This paper proposes new reinforcement learning approaches for acquiring conflict avoidance behavior in multi-agent systems.
  • 知識共有コミュニティの持続的発展のための共創インタラクションモデル, 山田 和明, 中小路 久美代東, 山本 恭裕, 矢本 光一, 情報社会学会 第4回知識共有コミュニティワークショップ,   2011年12月10日
  • 多次元入出力空間における強化学習 - 多リンクロボットアームによる障害物回避行動の獲得 -, 村石 光隆, 山田 和明, 松元 明弘, 計測自動制御学会 システム・情報部門学術講演会 2011(SSI2011). pp.358-363,   2011年11月23日, 従来の強化学習は,状態における行動の期待値をルックアップテーブルにより記述していた.そのため,強化学習を多次元入出力空間に拡張する研究が行われている.本稿では,自律ロボットの入出力空間をニューラルネットワークとCMACを用いて記述することで,多次空間において学習可能な強化学習を提案する.提案手法を多リンクロボットアームの障害物回避行動の獲得問題に適用し,その有効性を検証する.
  • ニューラルネットワーク強化学習のためのネットワークパラメータ設定方法, 山田 和明, 第21回インテリジェント・システム・シンポジウム(FAN22011),   2011年09月02日, 本研究では,ニューラルネットワーク強化学習における結合荷重の初期値および中間ノード数の設定方法を提案する.そして,自律移動ロボットのナビゲーション問題を通して従来手法との性能比較を通して提案手法の有用性を検証する.
  • 連続な状態行動空間における強化学習 - シグモイド型ネットワークとCMACを用いた行動価値関数の記述方法 -, 山田 和明, 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス講演会2011,   2011年05月27日, 本稿では,行動価値関数をシグモイド型ネットワークとCMACにより記述した連続な状態行動空間において学習可能な強化学習を提案した.そして自律ロボットによる経路探索問題を通して提案手法の有効性を検証した.
  • 知識共有サイトの制度により生じるユーザ間インタラクションのモデル化と実装, 山田 和明, 第17回社会情報システム学シンポジウム,   2011年01月21日
  • Reinforcement Learning using Sigmoid Networks and Griddy-Gibbs Sampler for Mobile Robots, Kazuaki Yamada, Joint 5th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 10th International Symposium on advanced Intelligent Systems (SCIS & ISIS 2010), pp.716-721,   2010年12月10日
  • Setting Methods of Network Parameters for Reinforcement Learning Equipped with Artificial Neural Networks, Kazuaki Yamada, The 14th Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems, 2010(IES2010), pp.181-190,   2010年11月20日
  • 知識共有サイトの持続的発展のためのインタラクションモデル, 山田 和明, 中小路 久美代, 山本 恭裕, 合同エージェントワークショップ&シンポジウム2010(JAWS2010),   2010年10月29日
  • エージェント群における自律的な選好形成による競合回避, 山田 和明, 第20回インテリジェント・システム・シンポジウム (FAN2010),   2010年09月25日, マルチエージェントシステム(MAS)では,複数のエージェントが資源を共有したり,個々のエージェントで目的が異なる場合がある.そのためMASでは,競合状態が発生し,システム全体のパフォーマンスが低下することがある.本研究では,MASにおいて,個々のエージェントが相互作用を通して自律的に評価関数を学習することで,競合状態を回避できることを,通路におけるすれ違い問題に適用して検証する.
  • 連続な状態行動空間において学習可能なQ-learningの提案, 山田 和明, 日本機械学会 ロボティクス・メカトロニクス講演会2010,   2010年06月16日, This paper proposes a new reinforcement learning that can learn mappings from the continue state space to the continue action space. The proposed method can estimates an expectation value of actions o
  • 知識共有サイトにおける共創プロセス分析のための学習エージェントアプローチ, 山田 和明, 中小路 久美代, 山本 恭裕, 第24回人工知能学会全国大会,   2010年06月09日, 知識共有サイトでは,ユーザの共創活動を持続・発展させるために様々な制度を導入している.本稿では,各サイトの制度がユーザや集団に与える影響をモデル化し学習エージェントにより知識共創プロセスを分析する.
  • マルチエージェントシステムにおけるエージェントの限定合理性と環境の複雑さの関係に関する一考察, 山田 和明, 計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2009,   2009年11月24日
  • オンラインコミュニティユーザの行動決定に関わるマルチエージェントシミュレーションモデル, 山田 和明, 中小路 久美代, 山本 恭裕, 合同エージェントワークショップ&シンポジウム2009 (JAWS2009),   2009年10月28日
  • マルチエージェントシミュレーションを用いた持続的知識コミュニティのためのインタラクションデザイン, 山田 和明, 中小路 久美代, 山本 恭裕, 人工知能学会全国大会,   2009年06月17日
  • 知識コミュニティ分析のための学習エージェントアプローチ, 山田 和明, 第53回システム制御情報学会 研究講演発表会,   2009年05月21日
  • オンラインコミュニティにおける知識共創のモデル, 山田 和明, 中小路 久美代, 山本 恭裕, 人工知能学会 知識流通ネットワーク研究会 第4回研究会,   2009年03月11日, オンラインコミュニティを持続発展させるためには,適切な制度設計が重要になる.本研究では,既存のコミュニティを調査し,コミュニティに対するユーザの貢献の種類と仕方および知識共創プロセスのモデル化を行った.
  • オンラインコミュニティにおけるインセンティブメカニズムのモデル化, 山田 和明, 中小路 久美代, 山本 恭裕, 合同エージェントワークショップ&シンポジウム2008 (JAWS2008),   2008年10月31日, オンラインコミュニティを持続的に発展させるためには,適切な制度設計が重要である.本研究では,コミュニティに参加するユーザのインセンティブのモデル化し,MASにより提案モデルの妥当性を検討した.
  • オンラインコミュニティにおける制度設計のためのマルチエージェントシステムの構築, 山田 和明, 中小路 久美代, 山本 恭裕, 第18回インテリジェント・システム・シンポジウム (FAN2008),   2008年10月23日, 動画共有コミュニティ等のオンラインコミュニティを持続的に発展させるためには適切な制度設計が必要である.本研究はマルチエージェントシミュレーション(MAS)による制度設計の支援方法に関する研究である.
  • オンラインコミュニティにおける制度設計に関する一考察, 山田 和明, 中小路 久美代, 山本 恭裕, 第11回Webインテリジェンスとインタラクション研究会,   2008年03月22日, マルチエージェントシミュレーションを用いたオンラインコミュニティにおける制度設計に関する研究
  • オンラインコミュニティにおける発展過程の可視化 (テーマ:「Web情報処理」および一般発表), 山田 和明, 知識ベ-スシステム研究会,   2007年01月22日
  • オンラインコミュニティにおける発展過程の可視化(時系列情報処理,特集「Web情報処理」及び一般), 山田 和明, 電子情報通信学会技術研究報告. KBSE, 知能ソフトウェア工学,   2007年01月15日, 本稿では,オンラインコミュニティの時間的発展プロセスを理解するために,オンラインコミュニティにおける活動履歴の可視化方法を提案する.コミュニティメンバーの活動やメンバー間の関係の時間的発展プロセスを正しく理解することは,新しいインターネットサービスやオープンソースソフトウェア開発コミュニティの支援方法を考えるために重要である.そこで,本稿では,オープンソースソフトウェア開発コミュニティで利用されているメーリングリストのログデータからコミュニティメンバーの活動やメンバー間の関係の発展プロセスを抽出する.そして,抽出されたメンバーの活動履歴を次元圧縮手法により3次元空間に写像し,可視化する方法について述べる.
  • 問題の可聴化表現における音の属性と解きやすさの関係(セッション4: インタフェース一般(1), <特集>高齢者/子どものためのインタフェースおよび一般), 城 一裕, 山田 和明, 中小路 久美代, 情報処理学会研究報告. HI, ヒューマンインタフェース研究会報告,   2005年11月17日, 我々は, どのような音の特性が, 音を利用した表現形態の理解や操作のし易さに影響を与えるかを調査することを目的として, 可聴化表現したハノイの塔の問題を利用した観察実験をおこなってきている.本稿では, 新たに得られた知見を報告し, 音による表現を利用したインタラクションデザインへのガイドライン構築へ向けての考察をおこなう.
  • 2A1-S-068 ウェブ・アクセスログに基づくインターネットユーザの興味遷移パターンの抽出(進化・学習とロボティクス4,生活を支援するロボメカ技術のメガインテグレーション), 山田 和明, 中小路 久美代, 上田 完次, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集,   2005年06月09日
  • マルチエージェントシミュレーションのためのユーザ情報に基づく意思決定モデル(進化・学習とロボティクス3), 山田 和明, 大倉 和博, 上田 完次, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集,   2004年06月18日
  • インタラクションヒストリの要約と閲覧に関する一考察, 白井 良成, 中小路 久美代, 山田 和明, 情報処理学会研究報告. HI, ヒューマンインタフェース研究会報告,   2004年02月06日, 本研究は,空間的,時間的なユビキタスコンピューティング社会において,多種多様,大量のオブジェクトが個々のインタラクションヒストリを累積した際に,それをどのようにユーザが利用すべきか,それに適した表現系と操作系とはどうあるべきかを考察し,そのためのインタラクションデザインの枠組みを構築しようとするものである.本論では,インタラクションヒストリの要約と閲覧というユーザの行為に着目し,インタラクションヒストリ閲覧目的のtaxonomyの構築をおこなう.そして,それぞれの側面に適した時間軸を利用する要約手法とそのための表現手法について考察する.最後に,インタラクションヒストリの可視化手法の一例として,我々が構築してきているOptical Stainシステムについて論じる.Optical Stainの利用経験の分析と発展させるべきシステムの側面を省察することにより,本研究の今後の課題と方向性について論じる.
  • (2)携帯電話端末を利用した学習用インターフェースのデザインと評価(携帯端末のためのインタフェース), 森田 正康, 山田 和明, 情報処理学会研究報告. HI, ヒューマンインタフェース研究会報告,   2003年05月16日, 本研究は,携帯電話端末を利用した「ポケット英辞郎」という学習システムのインターフェースデザインと,その利用者に行ったアンケート調査の結果について述べる.「ポケット英辞郎」は,携帯電話端末上で英語学習の学習コンテンツを提供し,英語学習を支援することを目的として開発されたMBL(Mobile-based Learning)システムである.本論では,MBL(Mobile-based Learning)と従来のWBT(Web-based Training)の機能や使用環境の違いを明確にし,MBLシステムを開発する場合,WBTとは違う設計方針でインターフェースや学習コンテンツを設計する必要性について説明する.そして,「ポケット英辞郎」の開発に適用した設計方針について詳述する.また,本システムを利用することで効果的な学習機会をユーザに提供できるのか,携帯電話端末の優れた携帯性がどのようにユーザの学習を支援できるのか,という二点に着目し,アンケート調査の結果を考察する.そして,今後どのようなシステム評価方法を導入すれば,本システムの妥当性を向上できるのか検証を行う.
  • 情報量基準による強化学習エージェントの入出力モデルの評価, 山田 和明, 大倉 和博, 上田 完次, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集,   2003年, 強化学習の課題の一つに連続な状態空間の自律的構成方法がある。これまで構成された状態空間の評価はタスク達成の正否でしか判断されていなかった。本稿では, 情報量基準AICによる状態空間の評価方法を提案する。
  • e-Learningにおける学習コンテンツのカスタマイズ支援--協調フィルタリングによる類似ユーザの検出 (テーマ:「インタラクティブシステムとエージェント技術」および一般), 山田 和明, 中小路 久美代, 増田 宏, 知的教育システム研究会,   2002年10月04日
  • 複数アームロボットによる荷上げ協調行動の獲得, 児島 史周, 山田 和明, 大倉 和博, 上田 完次, 自律分散システム・シンポジウム資料 = SICE Symposium on Decentralized Autonomous Systems,   2002年01月25日
  • 1A1-E02 自律型アームロボットの強化学習制御, 山田 和明, 大倉 和博, 上田 完次, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集,   2002年, マルチエージェント環境において, エージェント間に発生するダイナミクスに対応した行動戦略を発見する手法として強化学習が注目を集めている。本研究では状態空間の自律的分割機構を持つ強化学習を自律エージェントの意思決定機構として用い, 2台のアームロボットによる協調荷上げ問題に適応する。そして, 他エージェントとの相互作用によって状態空間の分割に違いが生じ, その結果, 各エージェント間に役割分担が発生すること観測する。
  • ベイズ識別法を用いた強化学習 : 学習過程の解析, 山田 和明, 大倉 和博, 上田 完次, 精密工学会大会学術講演会講演論文集,   2001年09月01日
  • 強化学習に基づく協調型アームロボットの制御 : 学習過程の解析, 児島 史周, 山田 和明, 大倉 和博, 上田 完次, 精密工学会大会学術講演会講演論文集,   2001年09月01日
  • 2P1-L5 ベイズ識別関数に基づく強化学習のための状態空間の分割法(27. 強化学習とロボティクス・メカトロニクス), 山田 和明, 大倉 和博, 上田 完次, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集,   2001年06月08日
  • 2A1-30-035 教師なしクラスタリング手法を用いた状態空間の自律的構成, 山田 和明, Svinin Mikhail, 上田 完次, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集,   2000年, これまで強化学習では, 設計者が予めタスクにあわせて状態空間の分割を行っていた。しかし, 強化学習では状態空間の分割の粗さが学習結果に大きな影響を与えるため, 慎重な状態空間の設計が必要である。そこで本稿では, 教師なしクラスタリング手法を用いてロボットが環境との相互作用を通して自律的に状態空間を構成する方法を提案する。そして, 簡単なシミュレーション実験を通して学習過程の解析を行い, その有効性を検証する。
  • 進化学習を用いた多脚歩行ロボットによる歩容獲得に関する研究, 山田 和明, SVININ Mikhail, 上田 完次, 精密工学会大会学術講演会講演論文集,   1999年03月05日
  • 自律四足ロボットを用いた歩容獲得に関する研究, 山田 和明, 黒山 和宏, SVININ Mikhail, 上田 完次, 精密工学会大会学術講演会講演論文集,   1998年03月05日

受賞

  •   2014年09月, 第24回インテリジェント・システム・シンポジウム, 最優秀論文賞, 評判情報サイトにおけるプロダクト/サービスの価値推定-粒子フィルタの適用-
  • 第13回 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門講演会(SI2012)においてSI2012優秀講演賞を受賞
  • 第12回 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門講演会(SI2011)においてSI2011優秀講演賞を受賞
  • ファナックFAロボット財団の「平成16年度論文賞」 受賞

競争的資金

  • 知識共有コミュニティの持続的発展のためのインセンティブ・インタラクションデザイン, 文部科学省, 科学研究費補助金(若手研究(B)), 山田 和明
  • ユーザモデルとコミュニティモデルに基づく学習コンテンツ・コミュニケーション環境, 文部科学省, 科学研究費補助金(若手研究(B)), 山田 和明, 本研究では,Eラーニング環境を「学習者」と「編集者」の間でおこなわれる学習コンテンツを媒体としたコミュニケーションであるとみなし,双方にEラーニング環境の利用情報をフィードバックすることで,このコミュニケーションチャンネルを拡張し,両者を同時に支援するEラーニング環境の構築を目的としている.昨年度までの研究成果から,学習者の成績や興味などのユーザ特性は様々な要因により時間とともに変化し,また,その変化速度もユーザにより異なる.そのため,協調フィルタリングなどのクラスタリング手法によりテストスコアが類似した学習者を分類するだけでは,ユーザモデルおよびコミュニティモデルを抽出することは困難である.ユーザ特性や他のユーザとのインタラクションの時間的変化を捉えることが,ユーザモデルおよびコミュニティモデルを構成する上で重要であるという知見を得た.本研究では,ユーザ特性の時間的変化を可視化するためのケーススタディとしてWebアクセスログの解析を行い,ユーザが閲覧したWebページの時間的変化からユーザ興味の時間的遷移パターンを可視化する方法および可視化ツールを提案した,そして,実際にWeb視聴率データを用いて可視化を行い,ユーザ特性の時間的変化を抽出している.次に,ユーザ間のインタラクションの時間的変化を捉えるために,OSS(Open Source Software)開発コミュニティにおけるメーリングリストを解析し,ユーザ間のインタラクションの時間的変化を可視化する方法および可視化ツールを提案した.そして,ユーザ間のインタラクションの変化およびコミュニティへの参加と離脱の時間的変化の可視化することで,個々のユーザの特徴を観察することができた.以上の研究成果は2005年度の各種論文誌,資料集に掲載されている.