本研究では、ユーザー自身の意思によって変化する発話に対応できる人狼ロボットを実装し、制限が少ない自由会話をできる多人数会話システムを構築した。本システムを用いてロボットの3種類の視線に対する印象評価を行った。その結果によって、人間プレイヤーから目を逸らす視線行動が人間プレイヤーとの友好度を下がることに至る傾向を確認できた。

スマートフォンを観光に使用することは、画面に気を取られて重要なものを見落とし、結果として観光品質を下ける可能性がある。また、スマートフォン使用時における事故も年々増加している。一方、ツアーガイド無しで、外国観光者や初観光者が伝説や物語を楽しむことのは難しい。そこで、我々は、スマートフォンを黒子として使い、ウエアラブルデバイスにガイド役をさせるような仕組みが有効であると考え、そのような観光案内システムの設計について述べる。

This research aims to develop a system based on ACT-R cognitive architecture to prevent rumination. The proposed system consists of two sub-systems: data collection sub-system and distraction sub-system. The former collects searching data immediately after the individual visits a website. The latter includes an ACT-R cognitive model that utilizes such data as well as physiological data directly from the individual to predict rumination while searching through websites. In addition to predicting rumination, it provides an implicit intervention for rumination based on a concept of nudge. While a product image on the screen displays on the screen, after rumination is detected, the system changes the image to mildly intervene not to keep ruminating.

本研究の基本的な目的は，様々な種類の類似性・関連性に基づいてストーリーどうしを関連付ける記憶の計算モデルを作ることである．これは，認知システムにおけるストーリーの生成的認知の基盤として位置付けられる．本発表では特に，ストーリー間にマルチモーダルな類似を生み出す仕組み焦点を合わせる．マルチモーダル分散意味論を取り入れて，ストーリーや概念的な記憶要素と視覚的特徴表現とが結び付いた記憶構造の初歩的な実装を試みた．

本論文は自然言語文の理解を，取引サイクルを形成する市場アルゴリズムとして解釈した．市場モデルは協力ゲームの一種であり，また三重対角化を用いたその数値表現が提案された．コンピュータ実験として，日本語WordNetを用い，語義説明を節形式に翻訳し，語義の写像で定義されるゲームのコアを求めた．またベクトル・行列に再表現して三重対角化を行った．

反応閾値モデルとソーシャルフォースモデルを組み合わせたマルチエージェント・シミュレーションによって、地震避難における「逃げる」と「留まる」の選択が織りなす空間パターンの創発現象に対して、合理的思考、認知バイアス、物理条件の三要素が与える影響について分析した。さらに合理的に振る舞うエージェントの割合を変化させることで，合理的思考の影響について分析した．

近年，人間とインタラクションをするエージェントが身近になってきている．これらのエージェントに対し，多くのユーザは当初楽しみを感じるが，動作を予測できてしまうと次第に飽きを感じ，利用をやめてしまう．本研究では，認知モデルを用いたインタラクションを継続するエージェントの構築を目指す．第一段階として，内発的動機を導入した認知モデルを用い、「楽しみ」と「飽き」を表現し，エージェント間のインタラクションの持続条件を明らかにすることを試みる．

自然言語処理の分野で活用されているword2vec により学習された分散表現上では，単語の意味的な変換をベクトル演算として計算できることが知られており，アナロジー操作と呼ばれている．本論文では, アナロジー操作を可能にするベクトル空間が,学習処理でどのように構築されていくのか，圏論を用いて定式化を試みる.層を用いたベクトル空間の構成を示し，導来圏の導入による学習時のベクトル空間の代数構造を捉えるに方法について議論する．