堀江健一の研究日誌

革新的なアイデア創出の研究テーマについて

2011-10-20T11:15:00.000+09:00

昨晩、東大大澤西原研究室のゼミに参加しました。新たな革新的なアイデアを創出するには、下記条件が必要であると再確認しました。

１．需要者の欲求、要望、需要の正確な把握

２．需要者の欲求、要望、需要を満たすための専門知識と経験

３．新たな技術や専門知識を学習する能力

４．既存知識と経験に新たな技術や専門知識を組み合わせて具現化できる創造力

創造されたアイデアや商品概念を市場の顧客に満足してもらうために具現化する方法も必要です。

１．顧客を満足させる概念の仕様化

２．ビジネスとして収益確保が出来る仕組み

３．事業として立ち上げるための資金計画、運営方法、運営組織、戦術、行動計画などの策定

４．製品開発から事業開始迄のプロジェクト管理

特に、プロジェクト管理については、下記の項目が重要となります。

①プロジェクト存在の認識

②プロジェクトが達成すべき事柄の認識

③ゴールの設定

④利害関係者の期待の明確化

⑤プロジェクトスコープの明確化

⑥プロジェクトメンバーの選定

上記の内容をいくつかのステップに分けて、研究テーマとしていきたいと思います。

際立った消費者の要望が重要

2011-10-09T09:07:00.000+09:00

研究室にてInovation Game®をさらに改善させ、実務に適した内容にするにはどうしたら良いかとの議論を行いました。　消費者側から際立った欲求、要望、不満などがでると供給側から良いアイデアが出しやすくなる傾向にあると推測される。
やはり、消費者の要望の程度の高さが、独創的なイノヴェーションを創出するのではないかとの意見が出てきた。そのための方法として、特定のテーマに不満を洗いざらい出す。次に、特定テーマにおける特定製品の仕様を書き出し、その仕様の概念をすべて否定し、他の仕様を考察し要望提案してみる。このことにより、消費者側に既成概念がなくなり、より自分の欲求を表出させやすいのではないかと仮説を考え出した。

中断していた研究を開始予定

2011-07-21T14:48:00.000+09:00

台湾に駐在していたため、研究を中断していました。5月に日本へ本帰国し、新たな仕事にも慣れてきたので大学院の研究室に戻り、研究を再開したいと思います。
来週O先生との面談で、研究方針を決定したいと思います。

「未来の売れ筋発掘学」に研究成果が掲載されました

2010-09-24T06:58:00.000+09:00

2010年8月に研究室から、発刊された書籍に研究成果が掲載されました。
東京大学工学部大澤・西原研究室著大澤幸生・編「未来の売れ筋発掘学：～データマイニングを超えた価値センシングの技術～」ダイヤモンド社（２０１０・８）　２５２０円

気付きの重要さ

2009-09-08T21:49:00.003+09:00

最近、供給者側の製品に対する消費者の欲求に基づく購買行動との間に大きなギャップが生れていることに気付き始めました。
特に、Ｗｅｂで新製品の宣伝を見ていると、顕著です。
このギャップを供給側が調査段階で気付けば、莫大な開発費と製造費や時間をかけた新製品の販売が、もっと上手くいくはずです。今までは、必要な製品を購入していたケースが多かったのに、最近では人の感性や潜在的な欲求（自分でも気付かない）に基づく、消費行動が多くなってきています。
この行動を分析するには、まだ科学的な手法が十分確立していない気がします。
なぜならば、自分でも気付かない欲求や何となく良いからという潜在的な感性に基づく購買行動を取っているため、アンケート調査やデータに残らないからです。
では、それを発見するにはどうするのか？結構面白い研究テーマですね。
今は、アイデアを言えません。

ダイヤモンド社の書籍原稿を出稿しました

2009-08-30T18:52:00.003+09:00

今年は、ダイヤモンド社から研究室の研究成果を纏めて書籍にすることが決まり、私の研究も掲載されることになりました。
２ヶ月間も推敲し、複雑な計算式を除外し、簡便な言葉に変えて、論文を書き直しました。少しは、一般の方でも理解してもらえるようになったかもしれません。

次回の研究は、顧客の潜在欲求と供給側製品の顧客への提案との違いを明示し、そのギャップをどう埋めていけば良いか創案できるプロセスを作ろうと思う。現実的に、このような需要は企業側にあると思う。マーケティング調査による統計処理やデータマイニングなどの分析で、需要や欲求を調査し、製品開発をしているが、現在の分析方法では精度がかなり落ちて、失敗率が高いのが実態である。マーケティング担当者の方すみません。そしてご苦労様です。

データ結晶化のアルゴリズム

2009-08-04T22:51:00.004+09:00

データ結晶化のアルゴリズムは、下記のステップで構成されている。

１．バスケットデータの全てのノードペアのJaccrad係数を計算する。
２．Jaccard係数の大きいノードペアが集まるようノードをクラスタに分類する。

３．クラスタに分類する際の手法として、K-Medoids法を利用する。
４．ダミーノードを各バスケットデータに挿入する。
５．Jaacard係数の高いダミーノードを選択して表示し、他は削除する。
　　クラスターのノードとダミーノードとのの共起性は、下記の式で計算する。

ダミーノードは、クラスター内のJaccard係数の最も高いノードとリンクされることになる。
今後、Dummy　Nodeとリンクするクラスターのノードのデータを参照に、各々の関係性を明示したうえでクラスター間の関係を考察するというように精度を上げて、新たなシナリオを考察したいと思います。
ただし、精度を上げた解釈により、ユニークな新たなシナリオが生れるかどうかは、新たな研究課題になると思います。この課題は、別の実験を組み立ててそのプロセスを考察する必要があるでしょう。

福耳　「星のかけらを探しに行こう」が今の気分にぴったり

2009-08-04T14:13:00.011+09:00

今週のサマーワークショップで、今まで眠っていた研究者の魂が目覚めたようです。昨晩も、色々考え始めてしまし、眠れませんでした。次から次から、色々なアイデアが生まれてきます。早く実験したい気分です。時間を作って開始しましょう。
今の気分は、福耳の「星のかけらを探しに行こう」という曲がぴったりな気がします。
http://www.youtube.com/watch?v=E_v-VC2PEtY&feature=email

フレームの中の絵と外側の時空間

2009-08-04T08:23:00.003+09:00

フレームで飾られた絵には、作者が表現したい内容が色々な色彩やデザイン技法で描かれている。
絵を何度も繰り返し見ていると、その表現内容が少しづつ理解でき、作者と共感できるようになる。この共感できた時が最高に感動し、喜びにあふれる気がします。
でも、最近フレームに切り取られた絵の内側ではなく、作者が居たであろうフレームの外側の時空間はどのようになっていたのだろうかと考え始めました。
例えば、窓の外の風景を除くと、視点によっては、風景が切り取られ、その外側の風景は、わからなくなります。海辺の田園風景だとすれば、窓から田園風景だけを切り取って見ると、田園に隣接する海辺の青さなどが消えてしまい、どこにでもある田園風景になってしまいます。

それでは、窓のフレームで切り取られた外側の海辺を感じるにはどうしたら良いでしょうか？

流れてくる潮風の匂い、微かに聞こえる波の音、肌に感じる日差しの強さと光の色合い、など視点とはことなる知覚を研ぎ澄ませれば、感じることが出来るかも知れません。

人の欲望を、行動や言葉だけで知ることは出来ません。色々な知覚を鋭く働かせることで、感じることが出来るかもしれません。

やはり、環境にある事象を知りえる事実だけから判断するのは、環境の本当の変化を感じることが出来ません。知りえる事実以外の事象を知覚を鋭く働かせることで、感じることが出来るかも知れません。

私の研究は、そんな絵のフレームの外側を感じ、感じたフレーム外側の事象と他の事象を関係付けながら、新たな発想を促すようなプロセスを開発して見たいと思います。

真理大学のサーマーセッションが終わりました

2009-08-03T14:46:00.004+09:00

8月2日～3日の２日間で真理大学で開催されたService　Innovationのサーマーワークショップが無事終了しました。
東京大学大学院の5名の先生に加え、真理大学、台湾政治大学、亜東技術学院、銘傳大学からも教授が参加され斬新な研究内容の発表がありました。大橋先生、古田先生、菅野先生、大澤先生、西原先生の研究も大変興味深く、聴講者からも活発に質問が出ていました。
来年は、台湾以外の場所で開催することになりそうです。台湾の先生から、学校にてプレゼンテーションをして欲しいとか、共同研究をしようとかという話が今回ありました。
今まで、頓挫していた研究を進める良い機会になりそうなので、積極的に動き始めようかと思います。

真理大学サーマーセッション

2009-07-26T09:16:00.008+09:00

8月2日から3日に真理大学でサーマーセッションが開催されます。

3日に特許からの新規製品シナリオの創発を促す手法についての研究発表を行います。

その後は、東京大学大学院の大澤先生ご一行と真理大学の先生達を交えた懇親会があり、久々に最近の研究成果についてお話が伺えるので楽しみです。

Value sensingについて

2009-07-12T20:00:00.002+09:00

2009年8月2日ー3日に台湾淡水にある真理大学で、東京大学の5名の教授を招待し、セミナーが開催されます。大澤先生は、最近日本で話題になっているValue Seningの研究について発表します。

最近は、Innovation Gameというゲーム形式の手法で、新たな価値に気付き、プレイヤー間の会話を通じて、新たなアイデアや製品の提案をすることが可能になります。

キャズムを乗り越える方法はあるのか

2008-05-03T09:29:00.004+09:00

ジェフリー・ムーアのテクノロジー・ライフサイクルにおいて、越えるのが最も難しい溝。アーリー・アドプターとアーリー・マジョリティーの間のクラック。アーリー・アドプターは”変革のための手段”を求めるが、アーリー・マジョリティーは”現行オペレーションの生産性を改善する手段＝変革ではなく進化”を求める。キャズムを越えるということは「先行事例と手厚いサポートを必要とする顧客を、有効な先行事例と強力なサポート無しで攻略しようとすること」なので難しい。ひとまず自分が何派かは置いておいて、ブログ技術が今、テクノロジー・ライフサイクルのどこにあるのか？を考えると、まさにキャズムに指しかかろうとしているのでしょうか。書籍では「ハイテクをブレイクさせるマーケティング理論」と副題がついている通り、企業がハイテク製品を売り出すにあたって、どのようにキャズムに向き合うべきかが論じられています。

新規性の高い特許技術と既に市場で活用された既存技術に関する調査データに基づいて、データマイニングを行うと、Majority市場が受け入れた共通技術が大きなクラスターとして現れるはずです。

新規性の技術は、そのクラスターに属さず、孤立した小さなクラスターを形成しているでしょう。

キャズムというのは、まさに大きなクラスタと孤立したクラスタが全く関連性が無く、クラスタ間が結びついていない状態を示しています。

では、その孤立したクラスタをいかに大きなクラスタに結びつけるかが重要な着眼点となります。

すなわち、既存技術と新規技術が結び付けられる要素を探すことになります。

それは、クラスター間を結びつけるＧａｔｅ　Ｋｅｅｐｅｒを探すことにも通じます。

この観点で、データ間を無作為に結びつけ、稀な関係性を見つけ出すような手法が、Ｉｎｏｖｅｔｉｏｎ技術をキャズムを超えてアーリマジョリティに導入させる手法に通じます。

この観点で研究を新たに始めたいと思います。

気づくこととは？

2008-03-29T12:43:00.002+09:00

普段の生活を送る中では、生活のパターンはほぼ決まっており、大きな変化が周辺に無い限り、新たな気づきを得ることは困難である。それでは、人は何故インスピレーションを得るのであるのか？
何か、突然ある刺激が感覚器官に与えられて、普段感じない微妙に異なる感覚の違いが、インスピレーションの原因であろう。すなわち、違和感であったり、見慣れない現象を見ることであろう。
人の生活は日々変化に富んでおり、時間軸や空間の異なる場所により変化がある。しかしながら、その変化は日常の普段の状況の裏側に隠れていたり、気づかないほど微妙な変化であったりする。
好奇心を持ち、変化に注力することにより感覚器案の感度を高め、気づくことが可能になるはづである。しかし、可能であればその変化を浮き彫りに表出させる技術が望まれる。そうすれば、感覚器官の感度ではなく、誰でも気づくことが可能になるからである。
そのためには、無関係の事象に注目する、隙間に注目する、存在しない空間に注目する、表出した事象の裏側に注目する、時間軸を短縮して変化に注目するなどが考えられる。
そのための、システム的な方法を考えたい。

U理論

2008-02-13T19:31:00.004+09:00

U理論の3つの工程を具体的にグラフ化したものが左の図です。
全体を見るセンシングから、その事実を素直な気持ちで受け入れるプレゼンシング、そしてその出現しようとするものに対して行動を起こすことが示されています。

バンコックの天空の場所に行きました

2008-01-31T13:49:00.000+09:00

先日、タイのバンコックへ出張しました。何度も訪問している街ですが、世界一高いオープンエアーのバーがあるとは、知りませんでした。友人に連れられて、Chao Phraya 川の側にある、Dome　at State Towerというビルの６３階にある、SIROCCOを訪れました。エレベータから降りて、外に出ると３６０度バンコックの燦燦と煌く町並みに全景が見えます。さらに、夜景を見下ろしなら、数十段の広い階段をお城の頂上から下りるように、１０M位下のバースペースに下りていきます。この過程で、バンコクの夜景と一体化した感覚を味わえます。

バーは、大型のラウンドテーブルになっており、その周辺で立ちながら夜景を鑑賞しながら飲みます。外側のフェンスは、ガラスでできており腰の上ほどの高さなので、まるで、バースペースだけが、夜景浮き上がってあるような錯覚を覚え、本当に夜景と一体化できます。Chao　Phraya川から吹き上げる風に吹かれながら飲んだマティニーの味は、今まで飲んだマンハッタンのマティニーを凌駕しました。

最高の夜でした。

ピーター・センゲの「出現する未来」のU理論

2008-01-31T12:13:00.001+09:00

「学習する組織 (Learning Organization)」のMIT教授　ピーター・センゲが、人格そのものの成長を促す企業や個人のあり方を「出現するう未来」にて説明しています。局所の幸福が最大で全体が不幸になるという現在のシナリオは破滅に陥ると考え、より皆が豊かになれる方法を模索し、その人格成長を前提とした問題解決の方法を「U理論」として本書で紹介しています。
この「U理論」とは、二元論的な判断を中止し、静かに全体を内省することで、より正しい行動が直感的に生まれ、結果として自然に、素早くできるようになるという考えです。
この方法はシンプルな３つのステップで構成されています。
第１ステップ（Sensing）：世界と一体化すること。
　あなたが現在持っている知識・経験・信念・価値観・枠組みなどをいったん手放し（留保し）、あなたの前に起こっている現象の集まりを、できるだけ「ありのままにあるように」見て、「そのままに」聴きます。このとき既存の概念等による分析は避けます。
第２ステップ（Presensing）：後に下がって内省すること。
　第１ステップの状態を保ちながら、静かに待ちます。閃きや直観としてもたらされる、そこからの答えを全面的に受け入れます。
第３ステップ（Realizing）：自然に素早く動くこと
　得られた答えを、積極的に活かしていきます。現状の詳細な分析・検証とともに、第２ステップでもたらされた答え、アイデアなどを使って、実際の活動（プロトタイプ）に生成していきます。そして実行を通して得られるフィードバックを「ありのままに」観察・検証し、行動を修正し、新たな活動をする。

U 理論の名称の由来は、この三段階の最初のSensing が、自己が世界へ下りて一体化してゆく感じであり、Presencingはその深い世界を感じ、最後に Realizing で上へ上へと上るという全体のイメージが、「U」という字を連想させることからきています。
３つのステップの Sensing, Presencing, Realizing はさらに各々三つの状態に分けられます。
Sensingは、
１．保留 - 状況に埋没している二元論的な判断を保留
２．転換 - 世界全体への視点・態度の転換
３．手放す - 我執などを捨てること。これは presensing にもかかわる
Presencingは、
１．手放す - sensingにもかかる。
２．受容
３．結晶化 - 気づき(Mindfullness)が明確に現れること。これはrealizingにも関わる
そして、最後の Realizing も同様に以下の三段階があります。
１．結晶化
２．プロトタイピング - 原型作り
３．システム化
Sensing と Presencing の中間の「手放すこと」と、Presencing と Realizing の中間の「結晶化」は、両方に含まれますので、全体としては 3 * 3 - 2 = 7 つのプロセスになります。このプロセスの中で、個人や組織の学習や成長がはかられ、複雑な問題にも有効に対処できるということです。

この理論の実践をする最初の過程であるSensingにおいて、多くの混乱、抵抗が生じます。その理由は、あなたが「これが私自身である」と思い込んでいる、あなたの価値観・信念・生活様式など（ビリーフ）が、あなたの取り組みの邪魔をする、「制限となる」からです。そのようなビリーフを一時的に保留するために最も有効な方法は、瞑想であると書かれています。

大沢研究室において、「チャンス発見」から新たに価値や価値観の吹き出し口を嗅ぎ出す「バリューセンシング」（http://panda.q.t.u-tokyo.ac.jp/~gutsu/workshop.html）という研究が提案されています。その研究におけるひとつの手法として、「イノベーションゲーム」が発案され、ゲームを通じて新たなアイデア、提案、シナリオが創造されています。その過程と比べるとU理論のステップにおける手法とは大きく異なる箇所があります。
すなわち、Sensingにおいて、U理論の提案する「瞑想」による世界との一体感ではなく、ゲームに参加する参加者がゲームという「仮想の場」において一体化し、参加者間が相互に理解しあう過程です。
「イノベーションゲーム」は、局所的な又は、仮想的な場における未来に出現する可能性のあるアイデアを創造します。「U理論」では、大局的な自然との一体化によって、大いなる目的に突き動かされて、自然と共に創る行動を行うという目的の違いが、大きく異なる要因でなないかと思います。

U理論における瞑想については、本書でも南懐瑾（ナン・カイキン、香港の中国語圏で非常に有名な学者。四書五経、仏教、道教などの東洋の学問の他、武術、医術も達人らしい）の瞑想の7段階との類似が指摘されています。
　意識
　停止
　平静
　静寂
　安穏
　熟考
　到達
違いは、「U理論」と比べると「実現 realizing」の過程が少なく、より世界の静けさを直視するところに重点が置かれていると言えるでしょう。
恐らく直感を有効に利用する、瞑想のパターンはどれも同じようなものになるのだと思います。
ヨーガと仏教の方法論も参考になります。
ヨーガ（8段階）
　ヤマ - 戒め
　ニヤマ - 心掛け
　アサナ - 姿勢・ポーズ
　プラナヤマ - 呼吸の制御
　プラティヤハラ - 意識の制御
　ダラナ - 集中
　ディヤナ - 熟考
　サマディ - 一体化
これは「U理論」や南懐瑾の瞑想と比べても、その以前の段階（戒めや姿勢、呼吸の制御など）が多いと言えるでしょう。
また、仏教の八正道は以下の通りです。
　正定 - 禅定の「定」。坐禅。正しい心身の定まり
　正念 - 正しい気づき
　正精進 - 正しい努力
　正命 - 正しい生活
　正業 - 正しい行い
　正語 - 正しい言葉遣い
　正思惟 - 正しい思考
　正見 - 正しい見識
これは、ヨーガと逆に、「実現 realizing」の部分に重点が置かれています。そこで得た知見を元に努力して、生活を変え、行いを正し、最終的に思考もただして、正しい見識に到達しようというものです。
一方仏教では「三学」と呼ばれる修行方法も提唱されています。
　戒 - 戒め
　定 - 禅定。坐禅
　慧 - 智慧
これを含めるとヨーガと同様に戒めも大きなウェイトを占めます。三学は全体の道筋であり、「八正道」はその一部であり、戒めは当然守っているというのが前提です。
また、七覚支(bodhi-anga / bojjhanga)も参考になります。
　sati-sambojjhanga 念覚支 - 気づき。
　dhamma-vicaya-sambojjhanga 択法 - 法 Dharma として現象が分析される
　viriya-sambojjhanga 精進覚支 - 努力（ただし、自然に湧いてくるようなやつ）
　píti-sambojjhanga 喜覚支 - 喜び
　passaddhi-sambojjhanga 軽安覚支 - 心の静まり
　samādhi-sambojjhanga 定覚支 - 一般に禅定と呼ばれる状態。統一。
　upekkhā-sambojjhanga 捨覚支 - 落ち着く。
「U理論」「南懐瑾の瞑想」ヨーガ、仏教などで、直感知を利用しようという姿勢は同じながらも、視点や目標の差による微妙に違いがあります。

ベトナム訪問

2008-01-13T11:50:00.000+09:00

先週、初めてベトナムのホーチミンを訪問しました。

一橋大学大学院米倉先生の講義を４-５年前に受講した時に、ベトナムに訪れた時の印象を「街の活況に膝が震えるほど感動した」との説明を受けたことを思い出しました。

ホーチミンの町並みは、人々がバイクで行き交い、その数は台湾を越えています。まるで、数十年間に初めて台湾を訪問した時の街のエネルギーを感じました。

町全体は、清潔に管理されており、道路にごみも無く、非常によく管理されています。

人々も友好的で、笑みを絶やさず、アオザイを着た女性の姿も凛々しく感じました。

食事も、生春巻きや米粉の麺をあっさりしたスープで食べるパオなど、全体的に野菜を中心にしたものが多いようです。

今回は、２日間の訪問でしたが、次回は少し時間を割いて街の観光やハノイまで足を伸ばして、ベトナムの調査をしたいと思います。

主体性と組織力を高めるAI：ポジティブチェンジ

2007-12-24T17:34:00.000+09:00

The Power of Appreciative Inquiry（AI)　Diana Whiteney, Amanda Trosten-Bloomを読みました。

AIにより、組織や人の過去及び現在の強みや価値、潜在的な可能性を認識し、組織と人が新たな可能性、新しい方向性、新しい理解に関するオープンな学習プロセスを通じて、命令と制御に根付いた組織文化を、発見と共同のコミュニティの文化へと変化させます。その変化により、社会の変化を素早く察知し、それに適応する最善の方法を共同で発見する知識を創造し、対応するために自己組織化することが可能になります。

AIのAppreciationとは価値の認識と付加と定義されています。

詳しくは以下に定義されています。

１．人、そして私たちを取りまく世界の最善の部分を見出し、認識すること。

２．ヒューマン・システムに活気、健全さ、生命力、卓越性などを与えてくれるものに気づくこと

３．過去と現在で強み、成功、資産、潜在的可能性を肯定すること

４．価値を増やすこと（自分が投資したものの価値が上がること）

これに、さらにInquiryという探究と発見の行為を行います。

詳しくは、以下に定義されています。

１．質問を投げかける

２．勉強する

３．探す、探究する、掘り下げて調べる、調査する

AIを最大限に生かす方法は、最初の図にある４－Dサイクルを実施することです。
組織の意識を組織の最も肯定的な可能性のあるポジティブコアに焦点を当て、組織の意識がそこに向かうようにします。ポジティブコアとは、組織が最善の状態であるときの本質的な特徴、つまり組織の有形もしくは無形の強み、能力、資源、資産に関する人の知の集合体です。
この４－Dサイクルは、ポジティブ・コアの要素を含んでいる組織にとって戦略的に重要なテーマである、肯定的なトピックスを選択します。次に、組織における現在及び過去の最善であったものを組織で探求し、発見に努めます。次に、「どうなれるか」という夢の探究を組織で行います。次に、「どうあるべきか」という設計を行います。そして、最後に継続的な学習と改革や「どうなるか」という運命をサポートする行動を作成します。
このような肯定的な変化のプロセスをAIにより構築することにより、組織の将来の肯定的な可能性を誘発し、開花させます。過去における問題点や欠陥に基づいて、欠陥を克服することに焦点を当てると、組織のポジティブ・コアを発見し、拡大することが出きません。
AIの４－Dプロセスを実行することにより、知識豊富で、強みを基盤とし、環境に適応可能なPter　Sengeのいう学習組織の構築を実現できます。

Serediptyについて

2007-12-02T14:51:00.000+09:00

セレンディピティ（Serendipity）とは、何かを探している時に、探しているものとは別の価値あるものを見つける能力・才能を指す言葉である。何かを発見したという「現象」ではなく、何かを発見をする「能力」のことを指す。
Serendipityという言葉は、ホレス・ウォルポールが１７５４年に造語した言葉である。
彼が子供のときに読んだ『セレンディップの三人の王子』という童話に因んだ造語である（セレンディップは「スリランカの３人の王子」という意味の題名である）。
ウォルポールがこの言葉を初めて用いたのは、友人に宛てた書簡において、「セレンディップの三人の王子」の童話で、「王子たちは旅の途中、いつも意外な出来事と遭遇し、彼らの聡明さによって、彼らがもともと探していなかった何かを発見する。例えば、王子の一人は、自分が進んでいる道を少し前に片目のロバが歩いていたことを発見します。何故分かったかというと、道の左側の草だけが食べられていたためなのです。」と説明している。
英英辞書では以下の通りの説明がある。
Serendipity: the natural ability to make interesting or valuable discoveries by accident　(Longman Dictionary of contemporary English)
このような起源を持ち、辞書で上記のように説明されているように、Serendipityとは、単なる発見した"幸運" や "偶然" ではなく、発見する「能力」を指している。
セレンディピティは、失敗してもそこから見落としせずに学び取ることができれば成功に結びつくという一種のサクセスストーリーとして、また科学的な大発見をより身近なものとして説明するためのエピソードの一つとして語られることが多い。
一方、A.L.Strauss,B.G.Glaserらは、彼らのGround　Theoryにおいて、社会学の方法として予期しない特異な戦略的なデータが既存の理論の延長または新しい理論の創造の機会になることを観察された経験から、SerediptyはSerendipty　patternとしてイデアの構築に役立つとされている。
また、R.K.Mertonらは、”The Travels　and Adventures of Seredipty" (Princeton: Princeton University Press, 2003)で、 ”Serendipty"という造語がつくられてた起源と用途の跡をたどっている。そのなかで、 Serendiptyを目的をもった発見と経験的または、予知能力とを並列させた科学的手法として発展させている
なお、Serendipityについての引用文は、以下のものが参照になる。
"In the field of observation, chance favors only the prepared mind." Louis Pasteur
"Serendipity. Look for something, find something else, and realize that what you've found is more suited to your needs than what you thought you were looking for." Lawrence Block
"The most exciting phrase to hear in science, the one that heralds new discoveries, is not 'Eureka!', but 'That's funny …'" Isaac Asimov
"In reality, serendipity accounts for one percent of the blessings we receive in life, work and love. The other 99 percent is due to our efforts." Peter McWilliams
"Serendipity is looking in a haystack for a needle and discovering a farmer's daughter." Julius Comroe Jr.
"Serendipity is putting a quarter in the gumball machine and having three pieces come rattling out instead of one—all red." Peter H. Reynolds
"--- you don't reach Serendib by plotting a course for it. You have to set out in good faith for elsewhere and lose your bearings ... serendipitously." John Barth, The Last Voyage of Somebody the Sailor
"Serendipity is the art of making an unsought finding." Pek van Andel (1994)

Serendipityを新たな出来事を発見する科学的な手法としてとらえていきたい。
人が、全く違った出来事を予見または発見するには、人の認知と思考にヒントがあるように思える。
以下の参考文献を今後読んでみる。
Robert K. Merton, Elinor Barber: The Travels and Adventures of Serendipity: A Study in Sociological Semantics and the Sociology of Science. Princeton University Press, 2004. ISBN 0-691-11754-3. (Manuscript written 1958).
Patrick J. Hannan: Serendipity, Luck and Wisdom in Research. iUniverse, 2006. ISBN 0-595-36551-5
Royston M. Roberts: Serendipity: Accidental Discoveries in Science. Wiley, 1989. ISBN 0-471-60203-5
Pek Van Andel: "Anatomy of the unsought finding : serendipity: origin, history, domains, traditions, appearances, patterns and programmability." British Journal for the Philosophy of Science, 1994, 45(2), 631-648.

浅田次郎「壬生義士伝」を読んで

2007-10-29T23:01:00.000+09:00

浅田次郎の小説は、色々読みました。でも、今回「壬生義士伝」を読み、心から涙を流巣ほど感動してしまいました。従来の武士道を貫く新撰組の人斬りで有名な吉村貫一の義理と家族愛を描いた小説です。
｢誠」を貫いた近藤勇や土方才蔵の新撰組は後世でも有名ですし、武士道を貫く男らしい小説が大半を占めています。その中にあって、「人斬り貫一」と恐れられ、新撰組の中でも剣道の達人と言われた吉村貫一の家族愛を描いた小説は、読んだことがありませんでした。
南部盛岡藩の下級武士とｈして生まれたのも関わらず、文武両道の才を変われ諸子取扱兼監査･撃剣師範に抜擢される。しかし、飢饉の続く南部盛岡藩においては、下級武士の家庭は貧困に喘ぎ、ついには一家郎党食うこともできない悲惨な状況になり、意を決し、脱藩し新撰組に加わる。新撰組においては、文武両道の才を買われて幕臣として取り立てられる。
新撰組においては人斬り貫一と恐れられ、多くの謀反を働く浪士を切り捨てた。
そんな貫一は、実は家族を愛し、守銭奴を卑下されながらも家族のために生活を切り詰めて南部盛岡藩に残した家族に仕送りをする。そんな貫一も、ついに鳥羽･伏見の戦いで傷つき、盛岡藩邸にたどり着き、最後に切腹してこの世を去る。そんな、貫一や家族を、新撰組の残党、盛岡藩時代の同僚、上司などが語る。
武士道を貫き、家族に対する愛情を注ぐ貫一に、親としての気持ちが同感でき、心から感動して泣いてしまいました。是非、多くの父親に読んで欲しい小説です。

息子が東大大学院に合格しました

2007-09-14T22:06:00.000+09:00

息子が東京大学大学院の修士課程に合格しました。
来年4月から通学することになります。
同じ大学院の後輩になるわけですが、不思議な気持ちです。
息子に抜かれないように、博士課程の修了を目指して頑張ります。

日本ソフトウエァ協会主催のJWEIN07にて発表をしました

2007-08-19T18:09:00.000+09:00

今朝は、朝早く起きてゆりかもめに乗り、テレコムセンター駅にある産業技術総合研究所にて開催されたJapan Society for Software Science and Technology (JSSST)主催のJWEIN０７にて研究論運を発表しました。
偶然にも、GSSM時代の恩師で現在東工大に移られたT教授とお会いできました。また、GSSMの同級生で、東工大の博士課程に進学した才媛M嬢にも会うことができました。東工大の博士課程に進学した他の５名の方々も元気そうで、安心しました。
残念ながら発表を聞くことができませんでしたが、M嬢の研究発表「ABSによるコンテンツ劉津メカニズムの解析」を読むと、エージェントベースシュミレーション（ABS)を用いて、個人間の情報流通における情報（コンテンツ）の流通の仕組みを解析しており、多くの人に流通されかつ多くのコンテンツと共に流通されるハブとなるコンテンツ出現の仕組みを探っており、実験の結果や分析もしっかりしており、研究の急速な進捗具合を感じた。
私のほうは、「パテントマッによる製品開の新たなシナリ創発」というタイトルで発表を行った。
ダミーノードを挿入し、クラスターと共起性が高いものを残す結晶化アルゴリズムによって結晶化された潜在事象により導き、特許の主要技術間の概念を合成し、新たなシナリオを創発する手法を発表した。質疑で、新たなシナリオを再度、データに加えて結晶化アルゴリズムで処理した場合、新たなシナリオに含まれる単語がダミーオードの変わりとして橋のように表出しないのかとの質問があった。
この質問から、創発されたシナリオの妥当性を科学的に立証する手段としての可能性を示唆していると考えた。改めて、検討したい。
それにしても、帰りも蒸し暑い一日であった。

発想を支援する補助線について

2007-07-17T10:12:00.000+09:00

発想を支援する補助線の引き方について考え続けているが、そもそも所与のデータから新たな発想を自分自身が持っていない状況では、他者に補助線を示すことはできないのが、当り前の帰結である。
では、自分自身を含めて被験者がデータを見た時に、どのような補助線を導かれるとより新しい発想を創造できるかということを考えてみた。
新しさとは、既存分野において実在する事象ではなく、実在しない事象である。
言い換えれば、新しい製品とは、①既存用途における既存製品の組み替え、②既存製品の新たな用途、③既存用途に適合する新たな製品、④新たな用途の新たな製品という分類に分けられる。
今までに、Data　Crystallizationによってデータにダミーノードを入れ、既存データの潜在的構造を可視化する手法が提案され、特許などのデータに応用し、新たな製品への創発を試みた。
この実験で得た、シナリオは、上記分類の①～②、または①～③に近い新たな製品の提案が創発された。
それでは、まさにイノベーションの核と言われている、④に適合する新たな製品のシナリオを創発させるためには、どうしたら良いのであろうか？
潜在的構造の示す最も関係性の少ない橋を探し出して、事象間に関係性のあるシナリオを考えだすことを試みたらどうであろうか？
ポテンシャ図で正エネルギーの一番低い場所を探し出して、正エネルギーの高い事象間の間を通ってゴールに到達するシミュレーションを応用し、正エネルギーの低い通過路がイノべーティブなシナリオ創発のシナリオを導く補助線にならないだろうか？
さらに考えてみたい。
http://www.i.u-tokyo.ac.jp/edu/course/ipc/master/2005/1/suzuki.pdf

第24回ソフトウエア科学会に投稿しました

2007-07-02T19:58:00.000+09:00

日本ソフトウェア科学会　Japan Society for Software Science and Technology
９月１２日―１４日に奈良s年単だ学大学院で開催される日本ソフトウエア科学会に論文を投稿しました。
　　

論文タイトル: パテントマップによる製品開発の新たなシナリオ創発著者:
概要:観察されるデータの構造を可視化し、意思決定に稀ではあるが重要な事象や状況に気づかせる　　　
　　　チャンス発見の手法は、様々なビジネスの用途で利用され、その効果が確認されている。しかし、
　　　我々は観察されるデータだけではなく、データには表れない非常に稀な事象も、新たなチャンス発
　　　見に貢献すると推測する。この未観察の事象を可視化する手法として、我々はデータにダミーノ
　　　ードを自動的に挿入し、観察されたデータ間との稀な関係を結晶化させるData　Crystallization
　　　のアルゴリズムを開発した。本研究では、このData　Crystallizationを特許データに適用し、特許
　　　技術の潜在的な構造を可視化するパテントマップを作成し、構成されている技術の要素を分析し
　　　たうえで、製品開発に関わる新たなシナリオを創発する手法を提案する。

台北から淡水への自転車サイクリングロードを発見

2007-07-02T09:57:00.000+09:00

台湾チャンス発見隊の自称支部長を務める私は、友人から教えられ今週末淡水河周辺に自転車で行きました。
淡水駅中編には、サイクリングロードがあり、週末は家族連れで楽しんでいるのは知っていました。
自宅から台湾大学のそばまで走り、淡水河を渡り永福市に向かう高速道路脇の川沿いにサイクリングロードがあることを発見しました。
地図では判りづらく、なかなか日本人では見つかりにくいと思います。
週末は好天に恵まれ、朝から太陽が出て気持ちよい日でした。サイクリングロードは、淡水河の両側を川沿いに南北に走ります。地図を見ると、台北から１０－１５KM南の新店市から台北市を経由して、北端は太平洋に流れる淡水駅まで続いています。全長、推定４０－５０KMはあると思います。
周辺は野生の木々や植物で囲まれ、野生公園になっています。ところどころにテニス場、バスケット場、野球場、バトミントンなどの運動場所が配置されており、駐車場や休憩所もあります。
途中には、船場もあり、家族連れの人々が週末の運動やサイクリングを楽しんでいました。
早速、自転車に乗り北に向かいました。淡水までいけるかと思い、気持ちは高揚していましたが、１時間もすると汗が噴き出してきて、途中で挫折しました。あとい１０から１５KMくらいだと思います。台北市を縦断することはできましたが。淡水までは無理でした。
次回は、準備を整え、早朝に出発し淡水まで行きます。出来れば、新店から淡水までの全道路を走破したいと思います。

気づきと閃きについて

2007-06-29T20:50:00.000+09:00

新しいアイデアや斬新な事を考えるていると、従来の出来事を論理的に整理し始めます。
整理した構造を何度も何度も繰り返し、ぐるぐると思いを巡らせて、既存のものから新しい形を生み出そうと考えます。
しばらくすると、頭の中が飽和して新たなことを考える集中力がなくなり、気分転換に散歩をしたり、音楽やテレビを見たりします。その時に、やっぱり頭のどこかで気にかけ、考えているのでしょう。
突然、絡まった糸の端が見えたり、はめられるジグゾーパズルのかけらを見つけたりするような、新しいことに気づくことがあります。そうすると、堂々めぐりしていた頭の中で整理されていた従来の構造の解体が始まり、新たな組みなおし作業が始められます。うまく組み直されないと、また、おなじ堂々めぐりが始まります。そして、ある時、突然に閃き組み直しが上手くいくときがあります。
このときに、新しいアイデアや斬新な事が発案されます。
気づきとは、まさに閃く前の予備準備なのです。
閃きとは、新たな組みなおす方法を発見することなのです。
気づきとは、人間の認知作業の一環です。同じ絵を見ても画家の意図にある人は気づき、ある人は気づきません。また、同じ人でも、気づく時と気付かない時があります。
人間は同じものを全体的に見ているのに、注意している場所が違うと全く解釈が異なることもあります。
3次元写真に目を近づけて１-２分見てから、写真を遠ざけると立体的な画像が見える人と見えない人もいます。
このように、人間の認知は個人の差もあります。
しかし、もし気づきを与え、誰でも閃きを持てるようにすることができれば、多くの人が新たなアイデアや斬新なことを提案することができるようになります。
今までのチャンス発見の手法以外の方法を是非発明してみたいです。

マーケットリサーチ協会の第37回トッピクスセミナーにて講演しました

2007-06-23T20:52:00.000+09:00

6月22日（金）の午後から麹町の砂防会館3階で、日本マーケットリサーチ協会主催の第37回トピックスセミナーで、東京大學大学院大澤先生、法政大学竹内先生と一緒に講演をいたしました。
参加者は59名と普段の2倍の参加者数で、営業系のマーケットリサーチ会社の人が多いようでした。
竹内先生の無農薬野菜に関わる消費者調査の共分散構造分析の講演、大澤先生の視点計測による人のヒラメキと言語化を導くメタ認知の講演、私のＤａｔａ　Ｃｒｙｓｔａｌｌｉｚａｔｉｏｎを特許データに適用し、ＫｅｙGraphで可視化した特許マップによる新たな製品開発のシナリオ創発手法の講演の3議題でした。
予想以上に会場から本質的な質問が飛び出て、参加者の向上心がうかがえました。
従来のデータ処理だけでは、なかなかまれではあるけれど重要な事象の発見は困難であり、統計処理やデータマイニングの限界があります。
チャンス発見で新たな挑戦しているＤａｔａ　Ｃｒｙｓｔａｌｌｉｚａｔｉｏｎを活用すると、従来の技法では見えない観測されたテキストデータの潜在的構造を可視化できます。潜在的構造から、従来の手法では気付かなかった重要な事象に気づく可能性が増え、斬新な仮説や新たなシナリオを創出することができます。

ご興味があれば、KeyGraphを利用してみてください。
http://www.chokkan.org/software/polaris/
http://web.sfc.keio.ac.jp/~kiichi/kamisibaiwiki/

鼻腔手術後順調に推移しています

2007-05-31T07:55:00.000+09:00

研究とは関係ありませんが、先週鼻腔湾曲矯正手術を受けました。小学校の頃より耳鼻咽喉科の医師に指摘されており、だんだん影響がひどくなり、最近では息ぐるしかったり、鼻が詰まったりしていました。そのため、頭がすっきりせず、思考するのに苦労していました。
思い切って、手術を受けましたが、全身麻酔で手術を受けたので痛みもなく、術後２日間病院で入院するだけですみました。昨日、術後のチェックを受けましたが、順調に回復しているようです。鼻腔に詰めていた綿を抜いてもらうと、空気が今までの３倍以上肺に入り、こんなにも深呼吸がすばらしいものか感動しました。
その後、少し鼻腔内が空気に接触して刺激されたのか、鼻腔が痛くなり鼻水が出るとともに、涙が出てきました。昨晩はゆっくり家出療養したお陰で、今朝は順調です。
さあ、心を入れ替えて研究に励もう。

KES Journalの投稿に落ちました

2007-05-31T07:47:00.000+09:00

先日、投稿していたKES JOURNAL SPECIAL　ISSUEへの投稿原稿が、残念ながら受諾されませんでした。基本的な英語のミススペルや英語表現が悪かったり、実験に関する論文の構造も時系列的で悪かったようです。また、使用したツールのKeyGraphでなぜJaccard係数を使用するのかについて詳しく言及しなかったことも問題だったようです。Data　Crystallizationのアルゴリズムでダミーノードを自動的に挿入する時に、なぜJaccard係数を使用し、出現頻度より共起頻度の高い単語を抽出するのかを詳しく説明する必要があったわけです。
このReviewの指摘は非常に良い点を突いており、論理的な説明を今後の論文に記述しなければならないと気づかせてくれました。
投稿は落ちたけれど、前進するための良い通過点になったと思います。

市場導入前の尖ったユーザーの製品に対する要望を探る

2007-05-24T09:25:00.000+09:00

新製品を導入するときに、市場に存在する技術知識に優れ、市場をリードする尖った顧客の存在があります。
しかしながら、この尖った顧客の発見や、その人の要望を素早く把握し、製品開発に取り組む具体的な方法は、世の中に存在していません。
今後の研究では、そのような尖った顧客の要望を発見し、製品に取り込む方法をData　CrystallizationとHuman-Interactive Annealingの手法を改良して実現できないか考察中です。
6月末までに予備実験を繰り返し、実現に向けて研究を進めていきたいと思います。

ISSS2007に投稿しました

2007-05-24T09:15:00.000+09:00

8月に東京工業大学で開催されるISSS2007に投稿しました。
タイトルは、CREATING SCENARIO FOR NEW PRODUCT DESIGN WITH HUMAN-INTERACTIE ANNEALING AND DATA CRYSTALLIZATION
要約は、The importance of Patent is being recognized more than ever because it is considered as the core component for technology transfer to industry. It should be applied strategically for new product design. It is, however, common that Japanese patent claims are described in one sentence with peculiar style and wording and that they are difficult to read and understand for ordinary people. In chance discovery, it is newly recognized that latent structure behind observation often plays an important role in the dynamics of visible events. Such latent structure are composed of invisible events named as hidden events and can be visualized by data crystallization, where dummy nodes may potentially correspond to them. In addition, a new method, human-interactive annealing is developed to reveal the latent structure along with a simplified stable crystallization algorithm. In this paper, we propose designing Patent Map and process with data crystallization and human-interactive annealing, which visualize latent structure of patent claims. For further assistance, Pictogram which contains drawings and short text file are applied. Six new scenarios are emerged and two of them are selected for the development of product in real business.

特許技術データ内部には存在しないが、データを構成する潜在的な構造を発見するために、Data　Crystallizationを使いました。実験結果で、6つの大きな要素技術を分離して表出できました。また、その6つの要素技術を結ぶ隠れたノードにより、特許技術の関係を示す潜在的な構造を可視化することができました。
この隠れたノードを概念合成の誘導因子として利用し、6つの要素技術の概念を適切に融合させた新たな技術シナリオを６つ創発することができました。実現可能性、新規制、販売可能性が高く、製品デザイン開発に活用できると考えられる２つのシナリオを選択しました。
この

発明者と新製品を市場に導入し市場形成に影響力を与えるリーダーとの違い

2007-04-22T00:01:00.000+09:00

発明者とは、技術の知識に造詣が深く、従来の目的、機能や手段に縛られず、自ら発見した技術を新たな目的、機能、手段に結びつけて、新製品を開発する人である。

発明とは、①新たな技術を組み合わせた新製品を新規市場に投入する、②従来の技術の製品を新たな市場に展開する、③従来の技術の違った組み合わせを行った新製品を既存市場に投入する、④新たな技術を組み合わせた製品を既存市場に投入する、という４分類で定義されている。

一方、市場に影響力を与えるリーダーは、技術知識に造詣が深く、新たな技術知識に基づいて目的、機能まは手段を新たに結びつけると共に、後に続く他者に最終的に共感または同意を与えることができる人と定義できる。
マーケティングでは、企業が新たな製品を開発し、新市場に受け入れてもらえるには、この市場に影響力を与えるリーダーの好みに合致する必要があるといわれている。
そのような市場に影響力のあるリーダーを探す方法として、新製品が新市場に導入され、市場の主力商品になった時系列のあるデータに基づき、IDMのような影響伝播の強さを測定することにより可能である。しかしながら、市場が形成されていない状態でのデータでは、その影響度を測定できないため、影響あるリーダーを特定することは困難である。
しかし、影響力のあるリーダーは、後に続く他者に共感を与える要素を持っていると仮定すれば、その選好要素は稀であるが、他者と何らかの関連性を持っているはずである。

2007年第51回ISSS（東京）に投稿した論文が採用になりました

2007-04-18T16:21:00.000+09:00

今年8月５日から１０日に東京で開催される第５１回 Annual Conference of the International Society for the SystemsSciences (ISSS)に投稿した論文が採用になりました。
場所は、東京工業大学で開催されます。
論文タイトルは、”Creating Scenario for New Product Design with Human-Interactive Annealing and Data Crystallization”です。

JCIS２００７に投稿しました

2007-04-16T23:27:00.000+09:00

７月１５日～２２日までアメリカ合衆国ユタ州ソルトレーク市で

開催される１０ｔｈ　Anniversary of Joint Conference on Information Sciences に本日投稿しました。締切が４月１８日でしたが、ぎりぎり間に合いました。

Title：Creating new scenarios for product design with hunma-interactive process of conceptual synthesis

Abstract:In product design, conceptual synthesis such as combining, blending or integrating　two different concepts, is an efficient means of developing creative insights into new inventions, and experiments are carried out to create mental products by imagery synthesis as a view point of mental cognition. Data crystallization and human-interactive annealing are newly developed to reveal the hidden structure among events including unobservable ones in chance discovery because it is recognized that hidden structure plays an important role in the dynamics of visible events. In this study, we apply data crystallization and human-interactive annealing for technology patents and propose the human-interactive process of conceptual synthesis to create new scenarios for products design

SMC2007に投稿しました

2007-04-16T22:46:00.000+09:00

カナダのモントリオールにて１０月７日～１０日まで開催される
2007 IEEE International Conference on　Systems, Man and Cybernetics
に論文を投稿しました。
期限ぎりぎりでしたが、間に合いました。

Title:Extracting New Scenarios for Products Design with Processes for Generating and Synthesizing Concepts

Abstract:In product design, it has been founded that conceptual synthesis process, such as combining, blending or integrating two different concepts. Conceptual synthesis is an efficient means of developing creative insights into new inventions, and experiments are carried out to create mental products by imagery synthesis as a view point of mental cognition. In chance discovery, data crystallization and human-interactive annealing are newly developed to aim at presenting the hidden structure among events including unobservable ones. This is realized with a tool which inserts dummy items, corresponding to unobservable events, to the given data on past events. The existence of these unobservable events and their relations with other events are visualized by applying KeyGraph iteratively to the data donated with dummy items, gradually increasing the number of edges in the graph, like the crystallization of snow with gradual decrease in the air temperature. For tuning the granularity level of structure to be visualized, this tool is integrated with human’s process of chance discovery. In this study, we apply data crystallization and human-interactive annealing for technology patents and propose the process for exploring concepts and guiding to synthesize them to create new scenarios for products design.

「絵文」：画像の文脈付加について

2007-03-10T13:57:00.001+09:00

人が、画像をみて感じるイメージに基づいて言語化し、その言語をシナリオとして創出することにより画像に文脈を付加することができる。それを「絵文」と仮に呼ぶ。
「絵文」によって、その画像に対する人それぞれの文脈の共通点と差異が明確にし、その共通点と差異が何故発生するのかを分析することに興味を感じている。
人が同一の画像を見て、共通な文脈を創出するのは画像のある共通部分に注力して、共通の知識や経験から解釈して言語化しているからである。
しかし、同一の画像をみて差異が生じるのは、他の人が注目していない画像のある部分に注意を促し解釈をする場合と、他の人と同じ部分に注目をしているが知識や経験が他の人と異なり異なる文脈を創出することが考えられる。
この画像の異なる部分への注目と異なる経験や知識による、異なる文脈の創出は新たな創造への契機になると期待できる。
製品のデザインを考える場合、要素、機能、目的に従って造形することになる。

新たな製品をデザインするための従来の研究成果では、「顧客のクレーム報告書」や「顧客のサンプル評価実験報告書」などのテキストデータをKeyGraphで処理した後の関連する単語に写真を貼付したシナリオマップを作成し、そのシナリオマップのコンテキストを解釈する過程で、高頻出頻度の単語付与された黒ノードと共起性の高い黒ノード間を結ぶリンクが形成するクラスター間を橋渡しする低頻出頻度の単語に付与された赤ノードの解釈を契機に新たなシナリオが創出されることが発見された。
また、新たな製品をデザインするために、特許テキストデータにData　CrystallizationとHuman-Interactive Annealingのアルゴリズムとプロセスを応用した。Data　Crystallizatio のアルゴリズムにより、特許テキストデータに存在しないダミーノードを自動的に投入し、Human-Interactive Annealingによて共起性のある技術データの塊（クラスター）を人が理解できる程度に分類して示し、クラスター間の非常に薄い関係性をダミーノードで示すことにより、新たな技術の組合せによる新たな製品概念のシナリオを創出することができた。
今までの研究成果を振り返ると、コンピュータのデータ処理によって可視化された稀な事象や異質な事象により、被験者が顧客のデータや現場での経験や情報において、全く又は、ほとんど注目していなかった事柄との関係性に気づいて新たな視点でシナリオを創出することができたと考える。

この仮説を更に実証するために、上述の絵文による差異の抽出と気づきが、人の創造性にどのように効果があるのか実験したいと思う。絵文の差異を抽出する方法を確立することにより、新たな視点に気づく補助線を人に示すことが可能になるのではないだろうか？
この絵文による補助線によってシナリオを創出することが可能になり、さらにシナリオから複雑で新たなデザインを創発することが可能になるのではないだろうか？
人の言語化できていないイメージや感覚をいかに言語化させるか、次にその言語化されたものから異質なものを抽出又は、加えることにより新たなシナリオを創出させる。さらに、そのシナリオから新たなデザインを創発させるというプロセスを組み立てて見よう。

テーマに沿った写真の収集と写真の関係性からデザイン文脈を創造する

2007-03-04T10:59:00.000+09:00

現在、新製品のデザインに関するシナリオをどのようにスケッチなどのデザイン図に落とし込むかについて検討している。

先行研究によれば、「事例に基づくデザイン支援と評価基準の構築」（片寄’０３）によれば、コンテンツ制作例として、事例にもとづ推論法（CBR)にのっとり、演奏の生成、絵画制作、造詣支援を取り上げ、見本や素材に変更を加えて作品を完成させる簡便な手法が大いに利用されていることが指摘されている。また、コンテンツを基本構造（骨格部分）とElaboration（具体化、詳細化）に分けた場合、簡便なコンテツ制作手法として基本構造はそのままで、Elaborationの部分のみ変更を加える手法が有効であると提案されている。
コンテンツを魅力的なものにする特質のひとつに創造性が上げられる。”Creative　Cognition"　（Finke’９２）では、創造過程が創作の前段階構造を生成するフェーズと、創作の前段階構造をさまざまに解釈する探索フェーズからなるとしている。
FinkeのGeneplore　Modelを片寄の提案方法に当てはめると、Elaborationの部分で創造性を発揮する比率を大きくすると簡便さを失い、簡便さを追求すると創造性を発揮しにくくなるというトレードオフの関係が課題としてあげられる。

一方、デザインは、要素、機能、目的を統合してコンテンツや造形を作成するものと定義できる。
”A　Framework　that supports Collective Creativity in Design using Virtual Images"(Nakakoji,K., et al.’９９）にて、デザイン支援にはPhotoshopやIllustratorのように、ユーザーには解生成のためのプリミティブを提供する手法や、ユーザにとって発想のヒントになるであろう刺激データを提示する手法の提案がある。発想のヒントとなる画像データの提示において、デザインの発想にはデザイン知識の文脈性、信頼性、作業への没入感が重要であるといわれている。
”Towards More Creative Case Based Design Systems"
（Wills、’９４）では、創造的なデザイン支援に関して、問題の多面的な記述、評価の繰り返しによる問題詳細化と理解の深化、問題が発生している文脈に則した事例検索、柔軟な思考戦略を実現するにも事例に基づく推論（CBR)が利用できるとしている。
ただし、"Case-Based Reasoning-Survey and Future Directions",（Bartsh-Sporl,'99)
では、ケース事例に基づく推論法（CBR)は、もともと閉じた状況における定型問題を解くための枠組みとして提案されたものであり、デザインのような生成的な応用にはあまり成果が出ないとしている。その主因として事例格納文脈と事例検索、再利用の文脈が異なる点が上げられている。
つまり、創造的なデザイン用途においては、事例が将来検索、再利用される文脈を格納時に完全に予測することができない。この問題を根本的に解決するには、デザイン活動を行う対象のコンテンツの知識表現の問題に取り組む必要がある。

一方、Web上の画像やテキストを対象としたシステムを概観すると、Hunter　GatheretoCollage Machineがある。
Hunter　Gathereは、Web上の画像やテキストの必要な部分だけを非常に簡単な操作で切り貼りするシステムである。（Schraefel、’０１、Schraefel’０２）
Collage Machineは、Finkeらの”Creative Cognition”（Finke,'92)の理論の基づいき、ユーザーが嗜好するWeb上の画像やテキストを自動的活継続的に集めコラージュを作成するシステムである。（Kerne,'00,Kerne,'01)　コラージュは、モノを置く文脈を再定義し直してそこに新しい意味を生み出すことであり、現代芸術での基本テクニックの一つである。創発的、偶然的なコラージュがユーザの新しい発想を促したり、コラージュ自身が作品となる場合がある。Collage　Machineは、ユーザーとの対話を通して、ユーザーの嗜好に適応する。

イノベーションのためのキューブのワークショップが開催されました

2007-03-04T01:24:00.000+09:00

本日、東京大学（本郷）の工学部２号館２１２号室でイノベーションのためのキューブと題してワークショップが開催された。
イノベーションを工学的な視点で定義しなおすというあらたな試みで、スロベニア、シンガポール、アメリカ、中国の著名な大学教授が集合し、日本からも京都大学、筑波大学、東京大学からスピーカーが参加した。

イノベーションとは、ユーザにとって恩恵のある新規性と定義された。
東京大学大澤助教授より、イノベーション（I)、デザイン（D)、コミュニケーション（C)という３つのキューブの視点で捉え、各々を組み立てるシステムプロセスを開発するために各々の分野で権威ある研究者が意見を交えていくワークショップであるとの説明があった。

Organized Workshop"Cubes for Innovation: Information Systems for Design and Marketing"
Co-sponsored by University of Tsukuba and IEEE SMC Japan Section
DATE: 3 March (Saturday), 2007
VENUE: Lecture Hall 212, Engineering Building 2,The University of Tokyohttp://www.t.u-tokyo.ac.jp/etpage/access
Sponsors:IEEE SMC Society, Japan SectionTechnical Committee on Information Technologies forDesign and Marketing, IEEE SMC SocietySchool of Business Sciences, The University of Tsukuba,
Scope: Three cubic building blocks of systems innovation in businessare discussed. I-cube is focused on the cognitive aspect of systematic　thinking for innovations. D-cube is focused on data-based decisionsapplied to realize creative marketing and designs. Data visualizationtechniques are presented as a promising bridge to connect D-cube andI-cube. C-cube is focused on the communications in a creative humangroup. We present each speaker's study and exchange informal ideas　about the three cubes, in order to develop a systematic process to　innovation by combining I, D, and C cubes.

10:00 INTRODUCTION AND WORKSHOP SCOPETri-Cube Building Blocks for Systems InnnovationYukio Ohsawa, The University of Tokyo
Session 1) 10:30-12:30 I-CUBE : INSIGHT, INVENTION, and INNOVATIONInnovation and Systems ThinkingMatjaz Mulej, University of Maribor, SloveniaChance Discovery for Cognitions in Systems DesignYukio Ohsawa, The University of Tokyo, Japan
Session 2) 13:30-15:30 D-CUBE: DISCOVERY, DECISION, and DESIGNData Crystallization and Applications to Design and ArtYoshiharu Maeno, University of Tsukuba, TokyoFrom Visualization on the Sphere to Opinion Mining and AnticipatoryEvent DetectionChang Kuiyu, Nanyang Technological University, Signapore
Session 3) 15:40 - 18:40 C-CUBE: COMMUNITY, CONSENSUS, and CREATIVITY Metasynthesis Toward Complex Problem SolvingXijin Tang, Chinese Academy of Sciences, ChinaConsensus Supports in Decision Making GroupYasuyuki Sumi, Kyoto University, JapanInformation Technologies for Supporting Human Innovation andCreativity: The Evolutionary PathXavier Llora, University of Illinois, USA

創造性のある知識の構築を考える

2007-02-27T10:45:00.000+09:00

人が、多様な分野の情報や知識を貯蔵している場合、その知識は、その人自身のルールに従って貯蔵方法が決められていると考えられる。その場合、その人のメタ知識も自分自身の知識や情報の貯蔵方法に準じていると考えられる。
製品の要素、目的、機能など特定の観点でメタ知識を編成することにより、その人の知識の構造化が可能になる。知識の構造化を行ったうえで、その構造化されたものとは異質な情報や知識を取り込むことにより、既存知識の再構造化を促し、新たな製品のデザインに関するシナリオや概念を創造することが可能になるのではないかと思う。

１．数名の人にキーワードを示し、そのキーワードに関連すると思われるイメージ画像を各自で複数集
　　めてもらう。（メタ知識の編成）
２．そのイメージ画像を見ながら、各自でキーワードに関連する単語を自由に連想し、羅列する。（メタ
　　知識からの知識抽出）
３．改めて画像を組み合わせながら、各自で羅列した単語から想起されるシナリオを作成する。（知識
　　の構造化）
４．次に、グループで各自のイメージの組み合わせをシナリオを発表し、相互に解釈する。
５．その後、キーワードに適切とグループで思えるイメージの組み合わせとシナリオを作成する。（異質　　
　　な知識の取り込みによる知識の再構造化）
６．抽出されたイメージとシナリオを評価する。評価方法については、要検討。

メタ知識について

2007-02-27T09:35:00.000+09:00

人は、自分の知識状態をモニターする上位機構、すなわち「何を知っているかを知っている」というメタ知識を有している。
このメタ知識は、保持されている知識の正確さの評定能力も有すると言われている。ある問いに対して「知っている」「知らない」だけではなく、「喉まで出掛かっている」、「ヒントがあれば思い出せる」、「たぶん知らない」など知識に対するさまざまな評定レベル（知識勾配）があり、自分の知識状態を把握している。メタ知識によって貯蔵された情報の検索を効果的に行うことができると考えられる。

重松敬一（’９５）によれば、メタ認知には、メタ知識とメタ技能の２分類がある。
メタ知識：認知作用の状態を判断するために蓄えられた環境、課題、自己、方略についての知識。
メタ技能：メタ知識に照らして認知作用を直接的に調整するモニター、自己評価、コントロールの技能。

清水美憲（’９７）によれば、「わかっていないこと」がわかるという出来事は、「メタ認知的経験」と呼ばれる。

J.H.Flavellによるメタ認知

2007-02-26T12:09:00.000+09:00

J.H.Flavell（’７６）により、メタ認知とは、その人自身の認知過程とその成果、またそれらに関する全てのことについての知識であると定義されている。メタ認知は、認知的目標やデータの関連で、通常はある具体的な目標のあるところで行われる能動的なモニタリングとその結果として認知過程の調整や調和的遂行である。
一方、重松氏は、メタ認知を「内なる教師（もう一人の自分）」と捉えている。
メタ認知は、メタ認知的知識（メタ知識）：認知的な現象に対する知識や概念とメタ認知的技能（メタ技能）：認知的な行為に対する調整や制御に２分類される。

記憶のメカニズム

2007-02-26T11:24:00.000+09:00

Tulving（’７５）によれば、記憶には感覚的形態、短期記憶、長期記憶の3分類に分かれている。
感覚的形態では、感覚登録器内、たとえば聴覚的形態に外界の情報が数秒間とどまる。その数秒間の間に、既存知識との照合を行いパターン認知が生じる。
次の短期記憶では、パターン認知された情報がコード化された情報としてとどまる。短期記憶内の情報は、その中で何度も何度も循環させるリハーサルと呼ばれる保持課程によって長く留めておくことができる。短期記憶には、二つの制約条件がある。一つは、リハーサル無しで情報が短期記憶に留まることができる時間は、約３０秒という制約である。二つ目は、数の制約である。マジカルナンバーとして知られている、７±２個の情報のまとまり（チャンク）しか入れる余地が無い。この個数を超えると、そのいくつかの情報は短期記憶から消失する。この消失が忘却の１タイプである。
記憶システムの第３の段階が長期記憶である。この長期記憶は、外界についての知識の貯蔵庫、すなわち知識のデータベースである。そして、時間的制約のない永続的な貯蔵庫でもある。この中では、単に情報がばらばらにおかれているのではなく、高度に組織化され配置されていると考えられている。
そのように組織化されているかについては不明な点が多いが、語としてのまとまり、概念などの意味的記憶、音や形状についてのイメージ的記憶などに分割され保持されているという考え方も提唱されている。

細田聡　「労働の科学」５１巻２号によれば、記憶は、二つの分類に分かれている。
一つは、エピソード記憶という。個人的な自己中心的記憶であり、時間的・空間的・文脈的な制約がある。
もう一つは、意味記憶である。事象に対する理解や解釈の記憶、概念的あるいは抽象的な知識の記憶であり、時間的・空間的・文脈的制約を受けない記憶である。

一旦ネットワーク構造から離れよう

2007-02-23T08:38:00.000+09:00

昨晩、O先生に助言を頂き、頭の中が整理でき始めました。
研究をしている目的と手段が逆転しており、手段であったKeyGraphのネットワーク構造を使うことを目的としていたことに気づきました。この単純な間違いに気づいたことは非常に今後の研究にとって大切な一日でした。

自分の研究にとって大切な記念日：２００７年２月２２日（木曜日）　　　　　　　　　　　　　　　
研究の目的は、市場において最先端の新製品を真っ先に採用する”とんがった顧客”を対象に、”とんがった顧客”に採用される独自性のある製品のデザインシナリオやコンセプトを創造する手法を開発する。
アプローチとしては、デザインのコンセプトを表すキーワードの抽出を被験者に行ってもらい、そのキーワードに適合すると思える、インターネット上にある画像データを収集する。
その画像データの関連性を考察しながら並べ替え、一番自分のイメージに適合した組み合わせを作る。
その後、その組み合わせを見ながら想起される単語を書き出し、シナリオを作成する。
次に、個人のシナリオと画像に組み合わせを全員に示しながら、全員で組み合わせを再構成していく。
その後、最終的に全員が合意する構成に沿って、適合する単語を表記し、シナリオを作成する。
このアプローチをデザイン・コンセプトマップと呼称し、簡単な実験を行ってみよう。

異質性と関連性を併せ持つ情報について

2007-02-23T00:47:00.000+09:00

最近調査した関連研究で、異質性と関連性を併せ持つ情報による創造性の支援（西本９３、西本９５）を読んだ。
創造性を支援するには、固定観念を打破する必要があるが、人がすでに気づいた関連性のある情報領域、人がある情報を与えれば関連性に気づく可能性のある情報領域が固定概念と定義されている。この固定概念を打破するために、人がある情報を与えれば関連性に気づく可能性のある情報領域、及び関連性があるが人が気づくのに困難な又は不可能な情報領域の情報を与える必要がある。
また、情報を与えてみても、人が気づかなければその関連性に気づかず、創造的活動を促すことができない。関連性に気づかせるには、異質性のある情報と関連性のある情報を併せ持つ情報を与えると効果がある。
これからの研究において、異質性の情報を併せ持つ関連情報の内容、情報与えるタイミング、与える方法について考えてみたい。
人に新たな発見を導く補助線のような気づかせる役割は、まさにこの異質性の情報を併せ持つ関連性のある情報を提示することに近い。

創発を促進させる補助線を考え始める

2007-01-28T10:17:00.000+09:00

人が、デザインを考え始めるときに、必ず最初に与えられた題材や材料・道具の組み合わせでイメージを想起させる。その想起されたイメージを、具体的にペンや筆などでスケッチを行い、イメージを描写する。この一連の組み合わせの思考作業は、スケッチする作者に所与の題材、材料、道具の単語や写真を線などで結びつけてもらうことで、再現することができる。
一般的に、作者が最初にイメージしたスケッチは、単純な組み合わせによって素朴な形状のデザインが多い。
その後、人は何度か一連の組み変えを繰り返しながら、デザインするイメージを変形させていくが、最初にデザインされた形状に新たな形状を付与するか、又は最初の形状を変形させていく。

メタ認知では、人は所与の要素の組み合わせの意味づけを行い、要素間の関係を形成する。
新たな要素を与えると、ひとは従来の要素との組み合わせると従来の意味づけが成立しなくなり、さまざまな要素間の組み合わせを考えると共に意味づけを考え直し、適合すると考えられる新たな組み合わせと意味づけに落ちくまで一定の時間を要する。
Finkeの実験では、適度な制限を加えると創造性が増加することが明らかになった。
制限加えるとは、新たな要素を加えることであり、創造性の増加とは、新たな要素と従来の要素の新たな組み合わせにより、従来の組み合わせより組み合わせの数が増えたことである。

人が創造性を増やす仕組みについては、メタ認知及びFinkeの実験で明らかになった。
しかし、そのような人が創造を行う仕組みに基づいて、如何に創造性を積極的に促進させるかということが私の研究の主題である。
すなわち、ただ漠然と新たな要素を加えるという制限により人に新たな創造を促すというのではなく、新たな要素と従来の要素を組み合わせる時に、適切な組み合わせを早期に至らせる方法を構築したい。
稀であるため忘れてしまっていた事象、可能性が低いために考えていない事象、関心が薄かった事象など人の脳の深層にある断片的な情報、経験や知識を意図的に引き出して、新たな要素との従来の組み合わせの意味づけの支援を行う。
この人の脳の深層にある断片的な情報、経験や知識を引き出す気づきを与えるのが創造性を促す補助線である。
それでは、そのような補助線を引いてあげるにはどうしたら良いのであろうか？
コーチングという、経験と知識の豊富なコーチが人に答えを与えるのではなく、答えを導くような言葉の投げかけ、環境の提供にも共通の要素が含まれている。
このような作業をコンピューターと人とのインターラクションで行えるような方法をKeyGraphを超える方法で考え出したい。
M氏との共同研究で、Data　CrystallizationとHuman-Interactive　Annealingの手法で行った特許データからの新たな技術創造の研究は、その一部である。
これから、参考文献を読み、改めて頭の整理と新たな方法の検討を開始する。

異質なデザイン創発を行う補助線の効用

2007-01-27T13:35:00.000+09:00

今朝、久々にＯ研究室に顔を出して、Ｏ先生と面談した。
今後、博士論文作成いあたり、参考文献の読む数が少なすぎること、論文の構成に一貫性が無いことなど率直な指導を受け、深く反省するとともに、出来の悪い学生に対する暖かい言葉に感謝した。
その後、Ｋ氏、Ｍ氏を交えて、異質なデザイン創発を行う補助線の効用について初期実験の結果を発表した。
ＫｅｙＧｒａｐｈによるデータ処理後のグラフ図を黒ノードと黒リンクだけ２枚、更に赤ノードを入れたもの１枚の３枚を提示し、被験者8名に関連性のある言葉を線で結び、想起されるイメージを描いてもらった。
１枚目は、非常にシンプルなデザインが多い。
２枚目は、複雑なデザインに変化していた。
３枚目は、白紙、更に複雑なデザイン、異質なデザインの３種類になった。
この結果、赤ノードが異質なデザインの効用を担ったとものと思えた。
しかし、今回現れた赤ノードは、データベースから考えると関連性を示すものではなく、むしろ新たな制限を与えるものであると考えられることから、Ｆｉｎｋｅの「制限を与えたほうが創発性が上がる」という結論を裏付ける実験結果となってしまった言える。

Ｍ氏より、数学の図形のように１つの結論に収束する補助線と、新たな発案を導き出す補助線があって良い。そのためには、現在の実験方法を変えたほうが良いと助言を受けた。
改めて、実験方法を改良し、実験をしなおして見ることにする。

補助線の可視化について

2006-12-29T10:20:00.000+09:00

１２月２７日に日本に一時帰国し、昨日は大学院の研究室に寄りました。O先生と午後３時から６時頃まで、実験計画を打ち合わせて、予備実験を行いました。
O先生の考えている補助線の可視化という観点は、まさに人間が新たな発想をする視点を示していて、非常に興味深いものでした。
O先生は、図の中で見るものの気持ちにしっくりはまる部分がいくつかある場合、そのいくつかの間の繋がりを新しい視点で見せるような補助線が発想には有用であると考えている。
すなわち、補助線が、図には見えていなかいが、実際には存在する。その補助線が、潜在する実体に対応している場合は、その発想は実用性をともなってくると考えています。
問題は、最初に補助線の候補を見せてくれるような機械があったとして、それは役に立つのかどうかである。人が自分で補助線を引くと、自分の書き込み動作によって自分自身が持っているアイデアを鮮明に掘り起こすことができる。それを機械が変わりに引くというのは、この掘り起しを阻害してしまうのではないかということを考えている。

早速、予備実験をして見たところ、「最初に島だけを見せておいて、後で橋を追加して表示すると困ったことになる。　つまり、橋は、そのときまで自由に橋を頭の中で追加しながら進めてきた思考を　無視して立ちはだかる存在になり、思考が停止状態になる」ということがわかった。
このことを改めて考えると、「人は従来認知していた二つ以上の身体感覚の関係に、新たな感覚を認知させると従来の関係を崩壊させる必要が出てきて、一度停滞状態を起こす。しかし、その新たな感覚と従来の感覚との新しい関係について理解が深まるとその関係の概念化ができ、身体をその新たな関係の概念に沿って動かすことが可能になり、熟達が進む。」という中京大学の諏訪先生の「メタ認知」の研究を思い出した。
人は、補助線が最初にあろうが無かろうが、認知した事象間を自分で自由に可視化されていない補助線を引きながらその関係を自分の経験や知識に照らし合わせて、自分が納得しやすい関係を構築する。そして、その関係を概念化する。
その後、自分又は人に示唆されて、認知していなかった赤ノードの橋の存在に気づく。
その認知されていなかった赤ノードである橋を新たな補助線として事象間の関係を再定義する必要に迫られと、従来の概念を壊す作業が必要になるために、人の思考が一時停止したような状態になる。この停止状態の過程、すなわち、既存概念の崩壊と新たに認知された補助線による事象間の関係を再定義しようとする過程では、人は今までの経験や知識を新たな補助線に沿って事象間を組み換え直すために、新たな発想が創発されると思われる。

この仮説が正しいとすれば、発想に有効な補助線を認知させるタイミングは、最初に人が自由に事象間の関係を補助線を引きながらその関係を概念化させた後に行わせたほうが良いと思われる。
新たな補助線を認知し、思考が停止するのは、新たな発想を阻害しているのではなく、既存概念の崩壊と新たな概念構築の準備過程と考えたほうが従来の実験結果を支持すると思われる。
早速、実験の準備に取り掛かり、本実験前に予備実験を数度行いたいと思う。

研究室の忘年会

2006-12-28T20:36:00.000+09:00

昨晩は、台湾から帰国し直接成田から市ケ谷のあぐらに向かいました。
一時間遅れでしたが、研究室の皆は元気に盛り上がっていました。
みんな酔っ払っていたので、追いつくのに時間がかかりました。
でも、皆楽しそうで、久々に元気をもらいました。
その後、近所にあるM君のマンションに、I氏、Hさん、Iさんの４名で突入し、２時過ぎまで飲み明かしました。学生の部屋の割りに綺麗で、広いので驚いてしまいました。
最近の学生は、お金持ちの家庭の子が多いようです。

ICDM学会発表後は福臨門で食事をしました

2006-12-19T09:46:00.000+09:00

ICDM‘０６の学会発表を無事終えて、A先生と共同研究者のM氏と3人で、夕食に出かけました。
香港といえば、広東料理が有名です。
広東料理といえば、世界でも一番に名前があがる有名な店は「福臨門海鮮飯店」です。
2人と相談し、予約を取り香港島にある「福臨門海鮮飯店」の本店に行きました。
メニューを見ながら、高級な海鮮料理の多さに驚き、また値段の高さに二度びっくりしました。
しかし、世界を相手にしている我々としては、後には引き下がれません。
鱶鰭スープ、野菜のカニ味噌和え、鳩の素焼き、豚のひき肉蒸し、福建沙飯を注文しました。
どれも絶妙な味で美味しかったです。せっかくの高級食材を食べたので、3人で各々の料理の味覚を話しながらメタ認知の実験をすればよかったと後で後悔しています。(笑）
最後は、デザートにマンゴプリンを頂きました。
お値段は、お一人様HK$１，２５０(約2万円）でございました。
やっぱり、美味しいけど高いです。でも良い経験をしました。

香港のIEEE　ICDMの学会発表を行いました

2006-12-18T14:31:00.000+09:00

12月18日に香港で開催されているIEEE主催の‘０６ICDMのMDMDワークショップで発表をしました。
特許データをData　Crystallization とHuman-Interactive Annealingのプロセスで処理し、KeyGraphにて特許技術の潜在的構造を可視化し、潜在的構造のクラスター間をつなぐダミーノードの多いものから、その関係を推測し新たな製品デザインのシナリオを創発させます。
実験では、１０６のパテントをData　CrystallizationとHuman-Interactive Annealingで処理した後に、KeyGraphで可視化された潜在的な技術の構造が6つのクラスターで表示されました。そのクラスター間を結ぶダミーノードの多いものから順に、クラスター間を融合させた新たな製品デザインのシナリオを創発させ、最終的に６つのシナリオが創発されました。被験者の開発具体性、販売可能性、新規性の3項目の評価結果から２つのシナリオが選出されました。

ワークショップは、朝8時から開催されましたが、徐々に参加者が増えて50-60名と盛況でした。
最後に、Student　Travel　Awardを頂きました。

昨日は、久々に研究室に顔を出しました

2006-12-10T17:33:00.000+09:00

昨日は、2ヶ月ぶりに研究室に顔を出して、K氏、G氏、M氏、S氏と会いうことができました。あいにくO先生は、外部で開催されている認知学会での発表があるため、外出中でお会いすることができませんでした。
G氏の中小企業の倒産データを有向グラフで表したPolarisの研究成果発表を聞かせてもらいました。九州地域の倒産企業の3600件のデータを200種の業種わけをして、1ヶ月間ごとに最初に倒産した企業の業種と次に倒産した企業の業種をペアーにして、データ処理をして、起点業種を決めて有向グラフを作成します。
作成されたグラフを分析してみると、ゼネコンが倒産すると、内装業者が倒産するなど、当然と思われる結果が示されていました。興味深いのは、頻度は少ないが、ゴルフ場や旅行代理店が倒産すると家具屋が倒産するとい結果でした。これは、まれな事象ですが更に解析するべき興味深い結果だと思いました。
まだまだ、研究内容に課題や問題がありますが、従来に無い研究内容ですので、更に研究が進展するのを楽しみにしたいと思います。
やはり、久々に研究室に参加すると知的刺激を受けて更に研究をしたくなりました。

JSSSEのJorunal論文が承認されました

2006-11-29T09:26:00.000+09:00

先日、JSSSEに投稿した論文のJournal掲載承諾がSpringerから今朝届きました。
O先生のご指導のもと、執筆した甲斐がありました。
共同研究者のM氏にも感謝したいと思います。
タイトルは、”Data crystallization applied for designing new products”です。
論文のAbstractは、以下の内容です。
”It is only the observable part of the real world that can be stored in data. For such incomplete and ill-structured data, data crystallizing aims at presenting the hidden structure among events including unobservable events. This is realized by data crystallization, where dummy items, corresponding to potential existence of unobservable events, are inserted to the given data. These dummy items and their relations with observable events are visualized by applying KeyGraph to the data with dummy items, like the crystallization of snow where dusts are involved in the formation of crystallization of water molecules. For tuning the granularity level of structure to be visualized, the tool of data crystallization is integrated with human’s process of understanding significant scenarios in the real world. This basic method is expected to be applicable for various real world domains where previous methods of chance-discovery lead human to successful decision making. In this paper, we apply the data crystallization with human-interactive annealing (DCHA) to the design of products in a real company. The results show its effect to industrial decision making. ”
SpringerのJournal掲載のHPは以下のリンク先で見られます。
http://www.springerlink.com/content/p250qm106nkl702t/

メタ認知について

2006-11-05T22:02:00.000+09:00

今朝は、台湾で住んでいるアパートから徒歩１分位の象山(山頂３００?４００M位）に初めて登りました。この象山の周りは、虎山、獅子山、豹山という3つの山があり、4獣山と言われている台北市の南南東にある著名な山々です。
山の入り口は、石畳の階段になっており、登りやすいように手すりもついています。急な斜面を一段づつ登り始めましたが、最初の１００Mでかなり息が荒くなり、２００M位で自分の息の荒さと、心臓の鼓動が聞こえてくるかのような苦しさでした。しかし、しばらく登ると汗が噴きではじめ、楽になりました。
長距離のランニングをしていたせいか、低心拍数のために、いつも最初の立ち上がりが息苦しいのですが、心拍数が上昇すると楽になります。
今朝は、先週と違い晴天で天気が良く、風が涼しいので、気分爽快でした。11月だというのに、まだ蝉が鳴いていました。まずは、山頂を目指し20分くらいの登りました。山頂からは、台北の町並みの全景を眺望することができました。
その後、下り道で別の山道入り口に行きました。足が慣れてきたので、また山頂に戻り、次に巨岩公園という場所に１KM位歩きました。名前の通り、高さ２０M近い巨岩があり、その８０CM位の隙間を通過していきます。途中に、台北１０１のビルも眺められて、なかなか眺めの良いところとです。
1時間半程、山歩きを楽しみ、全身汗びっしょりになってアパートに戻りました。
山歩きの途中に、自分の足の動きを観察しながら、一番効率の良い足運びを考えました。最初は、登り方が上手くなく、足を外側から内側に上げて運んでいました。しかし、まっすぐ垂直に足を運ぶことにより、最初は違和感がありましたが、体を効率よく足で上げることができるようになりました。
これの動作を、足や手の各部の細かいところを一つずつ詳細に記述していくと、メタ認知の実験になります。
明日は、早起きして早速山歩きをしながら実験条件を考えて見たいと思います。

JSSSE`06の最終原稿を投稿しました

2006-10-29T00:27:00.000+09:00

JSSSEの最終論文を本日投稿しました。
来年の中国の清華大学で行われる学界ですので、ぜひ採択されることを祈っています。
今までの研究成果をジャーナル用に書き変えたものですが、特許技術をHuman-interactive 　AnnealingとData　Crystallizationによって、データにはないダミーノードを加えることにより、特許技術を構成する潜在的な技術構造を表し、その構造とそこに示されるダミーノードの関係から、新たな成否開発に関わる新たなシナリオを創発するプロセスの提案を事例によって示しました。
まだ、データに無いダミーノードにより、見えない関係性を示す新しいアプローチであるため、今後このような実験を実ビジネスにおいて行い、この研究の成果を出していきたいと思います。

Titel:”Data　Crystallization Applied for Designing New Products"
Abstract—It is only the observable part of the real world that can be stored in data. For such a scattered, i.e., an incomplete and ill-structured data, data crystallizing aims at presenting the hidden structure among events including unobservable ones. This is realized with a tool which inserts dummy items, corresponding to unobservable events, to the given data on past events. The existence of these unobservable events and their relations with other events are visualized by applying KeyGraph iteratively to the data donated with dummy items, gradually increasing the number of edges in the graph, like the crystallization of snow with gradual decrease in the air temperature. For tuning the granularity level of structure to be visualized, this tool is integrated with human’s process of chance discovery. This basic method is expected to be applicable for various real world domains where chance-discovery methods have been applied.

CODATAにて発表を行いました。

2006-10-25T02:56:00.000+09:00

１０月２３日から中国･北京で開催されたCODATAの学会に参加しました。
２３日は、日本から著名な先生が多数集まられており、O先生、A先生、T先生、M先生などと懇親会を行いました。
２４日は、ホテルの近所の地元の食堂に４人で出かけ、お店の探索をしました。
蒸し餃子、蒸し饅頭、茶卵、ラーメンを４人分食べて、全部で２９元（日本円　５００円）とバカ安でした。しかも、味が抜群にうまいので、探検隊としては絶賛の結果でした。
本日、２４日は、都合で参加できなかった共同研究者のM氏と自分の研究を発表しました。
セミナー三参加者は、４０名程度を多く盛況でした。発表も、前日のリハーサルをしていたため、無事終えることができました。
CODATAは、２年に一度の開催のため、来年２月にはCODATAの書籍を発刊するので、今回の学会発表論文が掲載されるとのことです。
少しずつ、研究が認められ始めており、非常にうれしいです。

論文が”Compuer Science”に掲載されました

2006-10-21T07:33:00.001+09:00

吉報です。
昨日Springerより、投稿していた論文"Emerging Novel Scenarios of New Product Design with Teamwork on Scenario Maps Using Pictorial KeyGraph"が、 "Lecture Notes in Computer Science"に掲載されるとの連絡を受けました。
http://dx.doi.org/10.1007/11893011_6

自分の研究が少しづつですが、公式に認められはじめたのが嬉しいです。

情報処理学会「「第９８回情報システムと社会環境研究会」の原稿を投稿しました

2006-10-18T18:26:00.000+09:00

１１月６日に新潟で開催される、情報処理学会「第９８回情報システムと社会環境研究会」の原稿を投稿しました。
あいにく、都合がつかず学会には参加できません。代理で同室の研究者の方に発表をお願いするつもりです。
タイトル：「Human-Interactive　Annealing手法を用いた特許技術の新たなシナリオ創発」
堀江　健一＊１　前野義春＊２　大澤幸生＊１
東京大学＊１　筑波大学＊２

概要：　目に見える動態的な出来事は、時として観察された出来事の背景に潜む潜在的な構造によっ　　
　　　　て理解される場合がある。そのような潜在的な構造は、ダーク・イベントと呼ばれる目に見えな
　　　　い出来事で構成される。このようなダーク･イベントを可視化し解釈するために、人とデータとの
　　　　双方向な解釈によりデータを金属のように焼きなまし、結晶化させる”Human-interactive
　　　　annealing”という手法を開発した。この研究では、”Human-interactive　annealing”の手法を
　　　　用いて特許技術のデータに潜む潜在的な技術構造から特許技術の新たなシナリオを抽出する
　　　　事例を紹介する。

ＫｅｙＧｒａｐｈとメタ認知実験

2006-10-15T15:15:00.000+09:00

昨日の研究室で、メタ認知の実験条件について事前実験の状況を聞いた。
高さ４．５ＭからプロジェクターでＫｅｙＧｒａｐｈで処理したデータを床上に投影したとのことである。
床には反射シートを置き、画像がきれいに映るように工夫をしたとのこと。
真理大学での実験も可能となりそうなので、引き続き予備実験の結果について情報交換をしていく予定。

輪講に参加しました

2006-10-15T15:03:00.000+09:00

昨日は、研究室に１ヵ月ぶりに顔を出しました。
元気な仲間のＫ氏、Ｍ氏、Ｇ氏そして、新たに参加されてＹ氏と一緒に”Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，Ｃａｕｓａｔｉｏｎ，Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ”Ｃｌａｒｋ　Ｇｌａｙｍｏｕｒ　＆Ｇｒｅｇｏｒｙ　Ｆ．Ｃｏｏｐｅｒ著の本を読みました。
べイジアン・ネットワークを用いてデータの因果関係を可視化する手法についてまとめた本です。
Ｇ氏よりベイジアン・ネットワーク（事象間の因果関係を確率と有向線で示す方法）、マルコフ理論（最終的な事象に影響ある直前の事象のみ因果関係があるとする理論。以前の影響ある事象は因果関係がるとみなさない）、ｄ?Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ（２つの事象に因果関係のある事象を分離すると、その２つが独立事象になる事象）の定義について説明があり、その後Ｙ氏、Ｇ氏から第一章の各節の説明があった。
なかなか難解な内容の本であるが、最近の研究についての理論であるので、今後の研究にも役立ちそうである。
次週は、台湾からのカメラネットワーク参加となるが、自習をして発表時に備えたいと思う。

台湾　真理大学との共同研究

2006-10-11T18:25:00.000+09:00

O先生のご紹介で、台湾真理大学の洪助教授と今週のSMCで知り合いになりました。
近いうちに、研究成果の説明会を真理大学でさせてもらう予定です。
その後、一緒にメタ認知とKeyGraphの実験を行いたいと考えています。
日本の研究室では、日本酒で開始しますが、私は淡水の夜市の食べものにしようかと考えています。
真理大学の学生と味覚の違いを議論できるので、面白いと思います。
楽しみです。

JSSSE`06の原稿を投稿しました

2006-10-10T23:13:00.000+09:00

来年、中国北京の清華大学で開催されるJSSSE`06の学会に原稿を投稿しました。
タイトルは、”Data Crystallization Applied for Designing New Products”です。
Abstract:New products have been generally designed from visible events in the market, technology and competition, etc. It is, however, newly recognized that latent structure behind observation often plays an important role in the dynamics of visible events. Such latent structure is composed of invisible events named dark event. Human-interactive annealing and Data crystallization are developed to visualize and understand dark events. This paper presents application of the human-interactive annealing and Data crystallization for designing new products from patented technologies. The usage of Pictogram, which contains drawings, charts and texts, aided examinees not only to reinterpret the event map created by Data crystallization more precisely and deeply but also to create six new scenarios for designing new products.
まだ、修正する箇所が多いですが、11月1日締め切りまでに完成しようと思います。

ICDM`06 DMDM`06の投稿が採用されました

2006-10-10T23:11:00.000+09:00

DMDM`06の投稿が採用になりました。
タイトルは、”Designing New Product Scenarios for Patent by Human-Interactive Annealing with Pictogram”です。

Abstract— Latent structure behind observation often plays an important role in the dynamics of visible events. Such latent structure is composed of invisible events named dark event. Human-interactive annealing is developed to visualize and understand dark events. This paper presents application of the human-interactive annealing with Pictogram for designing new product scenarios for patent from latent technology structure behind current patented technology. Pictogram aided examinees not only to reinterpret the event map more precisely and deeply but also to create six new scenarios for paten. Two of them are novel scenarios and worthy of consideration for new patent application.

12月18日ｋら香港で発表する予定です。

ＳＭＣ‘０６が開催されました

2006-10-09T14:49:00.000+09:00

１０月９日にＣｈａｎｃｅ　Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙのセッションが園山大飯店の１０階で開催されました。
Ｏ研究室Ｏ先生、Ｋ大学Ｙ先生、Ｏ大学Ｍ先生、共同研究者のＭ夫妻など沢山の研究者が集いました。
会場は、真理大学の先生や生徒を含む３０名近い参加者で埋まり、活況でした。
今回の発表では、Ｍ氏の発表が極めて新たなアプローチでした。
Ｈｕｍａｎ?Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ　ＡｎｎｅａｌｉｎｇのアルゴリズムとＤａｔａ　Ｃｒｙｓｔａｌｉｚａｔｉｏｎの理論を中心に発表されましたが、参加者からの質問も非常に多く、また示唆に富むものが多かったように思えました。

"Chance Discoveries in Real World Decision Making"に研究成果が掲載されました

2006-10-09T14:33:00.000+09:00

最近、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ　Ｖｅｒｌａｇから出版された”Chance Discoveries in Real World Decision Making"、Ohsawa ＆Ｔｓｕｍｏｔｏに最近ＷＥＡＳのＪｏｕｒｎａｌに掲載された研究成果が掲載されました。
日本語の書籍についで英文の書籍に初めて掲載されました。
研究の面白さが益々増えてきました。

「チャンス発見のデータ分析」　東京電機大学出版局に掲載されました

2006-10-08T23:28:00.000+09:00

台湾で開催されるＳＭＣの学会発表に先生が訪問され、空港で出迎えました。
お土産に、最近東京電機大学出版局から出版された書籍「チャンス発見のデータ分析」（大澤幸夫著）を頂きました。
書籍の９３-９８ページ及び１０９ページに今までの研究成果が２件掲載されました。
書籍掲載は、最初なので非常にうれしい気分です。

SMC`06（IEEE)　in Taiwan

2006-10-05T09:52:00.000+09:00

10月8日ー10日に台湾台北市の円山大飯店（GrandHotel)で2006年SMCの学会が開催される。
この学会は、O先生や同級生のM氏夫妻も参加されることになった。
台湾は、中秋で10月6日から10日まで休暇で、丁度で迎えるのは良い日程となった。
あいにく、学会発表はないけれど、台湾の著名大学の教授や研究者と知り合いになれるので、ぜひ参加して人脈形成しておきたいと思う。
それと、久々にお世話になったO先生はじめ共同研究者のM夫妻が訪台されるので、楽しいイベントやおいしい食事を考えなければならない。
まだ、台湾に直任して2週間とほやほやの自分としては、心もとないけれど、できる限りのことはしたいと思う。
いまから、楽しみである。

輪講がいよいよ開始される

2006-09-21T10:08:00.000+09:00

O研究室の有志が集まり、いよいよ本格的に輪講が開始される。
最初に開催は、９月２３日とのことである。
輪読する書籍は、Clark Glymour著の "Computation, Causation, and Discovery”とのこと。
早速アマゾンで購入した。
台湾からリモートで輪講に参加するため、新居へ１０月に移動後、PCカメラを購入し準備をするつもり。
やはり、O研究室の博士課程の学生仲間は良質な書籍を選定する。ウレピー！

メタ認知の実験準備

2006-09-21T09:53:00.000+09:00

O先生からのメールで、メタ認知の実験準備が進められた。
今回の実験は、お酒や絵画などを対象に、最初に参加者が自分の気に入った対象物について語り、その文章をKeyGraphにて解析し、その解析結果を天井から床に投影する。投影したKeyGraphのノードに現れた対象物の名前のところに、実物を配置する。参加者は、対象物の実物を様々な角度から見ながらKeyGraphの解析結果を解釈し、その解釈や想起された内容について参加者と意見を交換する。その意見を再度KeyGraphにて解析し、参加者個々人の意見交換から認知された内容を改めて解釈することによりメタ認知が行われるとのことである。
KeyGraphはいままでPC画面上のものだけだったが、天井から投影し、実物を観察するという３次元空間で参加者が投影されたKeyGraphの図の中を動きながら解釈するというのは、非常に新規性がある。また、動き回ることにより、今までの目だけでなく、手足や頭の感覚を含めることにより感覚が鋭くなり、新たな認知が可能になることが期待される。
楽しみである。

台湾に着任

2006-09-19T08:09:00.000+09:00

９月１５日に正式に台湾の総経理として着任しました。
当日は、台風１３号の影響で、雨模様でした。
従業員への正式な挨拶が、１９日の交代式で行われますので、その時から正式に総経理として認知されると思います。
当日は、早速現地日本人駐在員からの歓迎を受け、焼肉屋で食事をしてから飲みにいきました。
台湾には、日本文化が好きな「ハーリーズ」という人種が多くいるので、世界一親日派の多い国と思える。
１７日（日）は、米系台湾企業の総経理と一緒にゴルフをして、台湾の事情を聞いた。
台湾は、中国人の特性で個人主義な部分が強く、あまり組織的な動きができない。また、オーナー系企業が多いため、トップとの人脈形成が必要であるとのことであった。
組織として社員をまとめるには、明確な方向性と具体的な指示を細々と繰り返し行い、教育していく必要があるとのことであった。
これから、本格的な組織運営に着手すにあたり、非常に参考になる助言を頂いた。
また、彼が大手企業の上層部の人脈を持っているので、紹介もいただけるとのことで、台湾のネットワーク構築に着手できそうである。
一方、住居もおおよそ候補が決まり、２週間以内に決定できそうである。台北１０１に近く、台湾大学へも車で２０分くらいである。台湾大学では、プールなど、校外者でも利用できるとのことなので、利用してみたいと思う。

久々の研究室

2006-09-10T10:28:00.001+09:00

昨日は、久々に研究室に顔を出した。
すでにＫ大のＩ君とＯ先生が改良した紙芝居ツールの議論をしていた。どうやら、今までのツールにはバグがあったようで、その修正に加え、あらたに特化係数を用いて、文章内の頻度は少ないが特徴ある上位単語からＫｅｙＧｒａｐｈでグラフ図を形成する機能を加えたとのこと。また入力データ数も増やせるようにしたようである。これで、実務の実験に使える可能性が出てきた。
その後、Ｏ先生とＳｔａｎｆｏｒｄ大学のＲ教授やＯｌｉｎ大学のＯ教授との共同研究を進めるために、今までの研究成果を２又は３件の論文にまとめ直し提示することになった。米国の大学ではＡｃａｄｅｍｉｃな研究であっても実業界で応用が利かない研究は最近評価が低いようで、今後は実務に応用できる研究にも力を入れたいとのことであった。
現在、特許をＭ氏が開発したＨｕｍａｎ　Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ　Ａｎｎｅａｌｉｎｇ手法で解析し、その解析に基づいて新たな特許技術のアイデアを創発させる手法を研究している。
しかし、ものづくりの研究としては、技術とマーケットのニーズを結びつけることが必要である。この両方を取り入れたプロセスを確立しなければならない。そのため、市場調査データの解析にも着手し始めた。
最終的にプロセスの開発後に創発されたアイデアやシナリオを具現化した製品に落としこむ作業の中での評価方法についても検討が必要である。
この評価方法については、先行研究を改めて調査したいと思う。

Human-Interactive Annealing手法とメタ認知について

2006-08-19T12:59:00.000+09:00

昨日、消費者のデータをHuman-Interactive　Annealing手法で解析をしながら、考えた。
既存データとダーミーデータによる潜在的構造を解析しながら、グループディスカッションを行い、主観のシナリオを創出した。そのシナリオを再度KeyGraphで解析し、自分の考えや他人の考えに気づき、新たなシナリオを創出することがメタ認知の創発への活用である。
気づきを与えるためには、あらゆる手段で関連する情報を与え、発想を発散させることが必要である。
現在、Polarisを開発したO氏にノード上にURLやハイパーリンクを貼れるように相談している。
画像や写真だけでなく、さまざまなデータ（Text、画像、静止画、動画、音声）が貼付できることにより、発想が豊かになる可能性があると感じる。

Polarisの更なる機能改善について

2006-08-13T20:57:00.000+09:00

Polarisは、写真貼付機能があり、BMP/GIF/PNG/JPEG形式の画像データをノードに貼付することができる。この機能により理解しにくい言語を解釈しやすくすることができる。この機能をさらに拡張し、ノードに画像データだけでなく、ノードをクリックするとURLまたは他のデータにリンクする機能をつけたい。理由は、Human?Interactive　Annealing後のイベントマップに現れる謎ノードにリンクするノードにデータをリンクさせ、クリックすることによりデータを表示させることにより、謎ノードとの関係を明示するためである。
一方、Polarisで処理したデータの上位頻度又はNordal単語の選択チェックマークを現在の一個一個手動で選択・削除する方式から、番号指定（１２?１２６５迄非選択など）又は、選択初期番号と選択最終番号をマウスで指定すれば、自動的にその範囲が選択・削除できる機能にして欲しい。
理由は、Polarisで大きいデータ（数万行以上）を処理後、上位頻度又は、Nordal単語を選択する場合、選択単語以外のチェックマークを手動ではずさねばならないが、現在の手動であると数万回単語の選択・削除を行わなければならず、非常に時間がかかるため。

メタ認知について

2006-08-08T13:46:00.000+09:00

メタ認知は、創造性を促進させる作用と、抑制する作用を合い持つ。
抑制する作用としては、一度メタ認知で知覚をある概念で決定してしまうと他の概念に移行できないという特徴を利用する。
私としては、むしろ創造性を促進させる作用を活用したい。そのために、知覚したものを様々な言葉によって表現し、概念を創造しながら、抑制することなく発散させていく事が良い。
この作用は、被験者が自分の体験をKeyGraphのマップ図を照らし合わせながら、新たなシナリオを創発させる工程と似ている。
このときに、いかに抑制せず、被験者が自分の知識、経験、価値観、関心などに照らし合わせながら、KeyGraphのマップ図から知覚したものを言語で表現してシナリオに落とし込むことが必要である。
マップ図は、絵を鑑賞し、自分が感じたものを言葉に表現していくこととも同様である。
今度は、ピカソ、ダリの絵を見ながら実験してみたい。

Polarisの新たな機能について

2006-08-07T13:21:00.001+09:00

Human-Interactive Annealing手法によって、潜在的な構造をしることが可能になった。
過去の実験で特許においては、6個のクラスター分類になり、特許技術の構造化が可視化できた。
謎々マップにある謎ノードを解読をする場合に、Multilateralな手法が必用である。
Pictogram（写真、表、図形、グラフなど）を謎ノードや連結するクラスター内部の黒ノードに貼付して、解釈の補助とすることを提案した。さらに、謎ノード及び連結する黒ノードのMultilateralな情報を獲得する為に、PictogramだけでなくWEB情報やTEXT　データ（報告書、マーケットデータ、技術資料、など）を貼付できるとより解釈の補助になると考える。
そのための方法として、PolarisのノードにハイパーリンクやURLリンクを張れる機能を追加するアイデアを考えた。
この具体的な方法は、実験を行いながら、解釈の補助になると確信できてから実行に移すことにする。
　

中京大学　情報処理工学部　諏訪教授と面談しました

2006-08-06T07:36:00.000+09:00

昨日、メタ認知で有名な中京大学情報処理工学部諏訪教授と面談してきました。
メタ認知とは、「認知に対する認知、すなわち、見る、聞く、書く、話す、理解する、覚える、考える、といった通常の認知活動をもう一段高いレベルからとらえた認知を指します。認知活動を客観化、対象化する。」といえます。
メタ認知の実験によって、自分が感じている事を言葉にすることによって自分の感覚を認知して、更にその理由（変数）や原因、新しい問題意識を探索していき、自分を掘り下げる事が可能です。
１．味覚：お茶　　ケーキ
２．感性：居心地　　街と私　　洋服と私　　ぬいぐるみと私
などの実験を通して、味覚が鋭くなったり、感性が研ぎ澄まされたりすることが解明されています。

認知心理学では、科学的な検証方法として外部から内側のデータを観察することが唱えられてきました。（従来の手法　"Thinking　of Thinking"　言語的思考）
諏訪教授は、”Cognition of Cognition"という内側からの観察の必要性を主張しています。これにより、言語的思考だけでなく、知覚・身体の動きを内側から観測できるからです。（メタ認知：内部観測（Nakashima, Suwa and Fujii＠ＩＣＣＳ２００６）
この主張は、Jerome Bruner (1990) ”Meaning making rather than information processing”、戸田正直氏　「個人のナラティブ（内観）を正統的なデータとして取り扱うべき。」、浜田氏（認知心理学会独創賞）「渦中の人の渦中からの言葉に接する必要あり。」などと支持されています。
しかし、内観するとインターラクションしている最中に被験者に影響を及ぼし、データが変化するという課題があります。　　
そのため、諏訪教授は、”Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｖｅ　　Ｓｃｉｅｎｃｅ”というｱﾌﾟﾛｰﾁを提案し、内部観察をループの中に入り、データを捉えながら分析するという科学的な手法を確立していこうとしています。

一方、メタの認知がもたらす熟達のサイクル（Ｇｉｂｓｏｎ＆Ｇｉｂｓｏｎ：１９５５）について、「人は、熟達していく過程で、新しい変数を発見し、その変数間の関係に気付き、全体的なモデルを把握する。更に、新しい変数に気付き、新しい問題意識を持ち、モデルを組みなおし、新たなモデル形成を行うというサイクルを繰り返す。」という説明を受けました。まさに、この熟達のサイクルは、私の新製品デザインのシナリオ創発時に直前のシナリオが含む単語数と赤ノード数の減少という特徴を説明できます。

諏訪教授と意見が合い、更にメタ認知とチャンス発見の手法の共同研究を行うことになり、KｅｙＧｒａｐｈのイベントマップをプロジェクターで拡大して天井に照射し、そのマップを見ながら、被験者がその空間を移動しながら意見を述べ認知感覚を言語化して、その結果をＫｅｙＧｒａｐｈで処理して被験者の認知活動を分析するという実験を行う事になりました。

これから、楽しみです。

ダーウィンが「種の起源」を発見したのは、マルサスの「人口論」が切欠であった！

2006-08-05T00:17:00.000+09:00

最近、「ガリレオの指」Peter　Atokins著を読み始めた。
この本は、ガリレオの指さす方向へ進んだ科学が到達した最高の高みである世界１０大科学理論を説明している。
その中で、ダーウィンが、「種の起源」に記述された自然選択の発見のきっかけとなったのが、１８３８年９月２８日にビーグル号でガラパゴス島に寄港し、陸亀の肉を食べながら、マルサスの「人口論」（１７９８年）を読んだ時に「ひらめいた（ユリイカ）」とのことである。

「いたるところで起きている生存競争を、動植物の長期的な観察をもとに理解してみようとすると、そうした状況下では、有利な変異が保存されやすく、不利な変異は消失しやすいことに思い当たった。」

研究における発見というのは、その専門性を深めるだけでなく、FINKEが言う様に様々な情報や知識を大量に獲得している最中に、潜在的に興味の高い研究課題が考察されており、あることが契機となり「ひらめく」ことが多いのであろう。
研究者としての研究態度や調査方法について啓二に富んだ出来事があったのを知った。

Human Internet Annealingの新たなアイデア

2006-08-02T23:08:00.000+09:00

Human?Interactive　Annealing手法は、潜在的に非常に多くの応用が考えられます。
１．特許技術の過去の趨勢、将来の予測
２．消費者の潜在的な需要における振る舞い、それに対応したサービス又は製品提供
３．戦略の潜在的な主張と将来の方針
など、多岐に渡ります、
是非、理論的な新規性と実務性について議論したいと思います、

Ptent　Mapについて

2006-08-02T10:02:00.000+09:00

KES　ジャーナルに投稿したPatent　Mapの研究成果は、最初の実験としては非常に面白い結果を得る事ができたと思う。今後、Patent　Mapで何を分析したいのかという需要を調査の上、目的に沿ったものにしていきたいと思う。一方、従来の統計処理方法で作成したPatent　Mapでは出来なかった既存Patentの潜在的技術構造の表示をHuman-Interactive Annealing とData　Crystallizationによって可能にできた。その結果、パテント技術の推移や重要なパテント技術が理解でき、あらたなパテント技術の創造を可能にした。
このようなPatent　Mapは、世の中に存在していないため、より精緻な手法と表示方法にしていきたいと考える。非常に研究成果として期待できる研究であると思う。いまから、楽しみである。

KESジャーナルに投稿しました

2006-07-30T23:36:00.000+09:00

KESジャーナルに論文を投稿しました。
検査・マーキング関連特許１０６件、請求項７４２項のテキストデータにHuman-Interactive　Annealing手法を用います。
しかし、予備実験の結果を参考に、特許番号、発願年と発願者名を請求項にタグとして入れて、Event　Map上に出現するクラスターの技術解釈をPictgramで行うだけでなく、技術の経年変化、特定技術に注力している会社名を分析することにより、謎ノードが連結するクラスターの技術を融合させて新たな特許技術の仮説の創発を誘発します。
今回は、1件の新たなシナリオが創発できました。

PatentMapの実験を分析している中で、請求項の多い会社がクラスターに現れると推測していましたが、請求項の少ない会社が３社現れて、特定術における３社の重要度が分かりました。これは、新たな発見でした。さらに、この発見の理由を解析していきたいと思います。

Title:Designing Patent Map for new scenarios by Human-Interactive Annealing with Pictogram
Author:Kenichi Horie, Yoshiharu Maeno, and Yukio Ohsawa
Abstract： Latent structure behind observation often plays an important role in the dynamics of visible events. Such latent structure is composed of invisible events named dark event. Human-interactive annealing is developed to visualize and understand dark events. This paper presents application of the human-interactive annealing with Pictogram for designing Patent Map to analyze classification of specific technology, core applicant for specific technology, and to create hypothetical scenarios for new patent technology. Pictogram aided not only to reinterpret the event map more precisely and deeply but also to create hypothetical scenarios for new patent technology.

Index Terms—Human-Interactive Annealing, KeyGraph, Pictogram, Chance Discovery, Patent Map

2006 IEEE　Data　Mininｇ　for Design and Marketingに投稿しました

2006-07-29T16:11:00.000+09:00

２００６　IEEE　Data　Mining for Design and Marketingが12月に香港で開催されます。
本日、Human-Interactive AnnealingにPictogramを加えた手法で実験を行い、特許技術関する新たなシナリを創発を行う事が出来ました。その結果について論文を投稿しました。

Designing New Product Scenarios for Patent by Human-Interactive Annealing with Pictogram

Abstract— Latent structure behind observation often plays an important role in the dynamics of visible events. Such latent structure is composed of invisible events named dark event. Human-interactive annealing is developed to visualize and understand dark events. This paper presents application of the human-interactive annealing with Pictogram for designing new product scenarios for patent from latent technology structure behind current patented technology. Pictogram aided examinees not only to reinterpret the event map more precisely and deeply but also to create six new scenarios for paten. Two of them are novel scenarios and worthy of consideration for new patent application.

パテントマップの新たなアイデア

2006-07-25T17:04:00.000+09:00

Human Interactive Annealinの手法を活用して、新たにパテントマップを作成してみた。
このマップにより、特定用途の特許における技術分類、各社の注力技術、経時的な技術又は会社注力度の変化を分析できる。
従来のパテントマップは、各々の機能を統計データをバーグラフなどのチャートで表示するだけであり、統合的な分析が可視化できるものではなかった。
まだ、クラスター内部の単語を繋げて解釈し、技術概要及びシナリオを創出するには、経験と知識が必要であり、ユーザーフレンドリーではないと言う課題はある。
この課題は、現在他の方法で対応しようと検討中であるが、まずこの手法を実験して更に課題を徹底的に探り出したいと考えている。
参考に、野村證券がサーモグラフのようなパテントマップの提示をしており、このような表現も面白いと考えている。

Human Internet Annealingの新たな手法

2006-07-23T19:03:00.000+09:00

ＣＯＤＡＴＡで発表した実験では、Ｈｕｍａｎ　Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ　Ａｎｎｅａｌｉｎｇ手法によりマーキング装置に関わる特許１０６件を６分類の技術に分けることが出来た。その6分類のクラスターを結ぶ謎のノード（ダーク・イベント）が提示された。謎のノードが結ぶクラスター間の概念結合を行い、新たな特許技術に関わるシナリオを6件創発する事が出来た。
さらに、特許データに発願年、出願者名（会社名）をタグとして加えて、Ｈｕｍａｎ　Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ　Ａｎｎｅａｌｉｎｇ手法で処理する事により、6分類のクラスターに発願年、出願者名（会社名）が表示させることを考えた。この追加のタグにより、マーキング装置に関わる6分類の技術の時系列（最近の技術の方向性）や技術に対する出願者（会社）の注力傾向を分析できる。
発案した6つのシナリオを特許申請の決断を下すにあたり、上記の項目を踏まえて戦略的に行うことは非常に有効であると考える。
この応用例として、マーケティングデータが考えられる。消費者のブランド志向、需要分類をＨｕｍａｎ　Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ　Ａｎｎｅａｌｉｎｇ手法で行い、時間、性別、場所、年齢、職業など帰属特性をタグで付与する事により、趨勢を分析できる事が可能となる。

ポテンシャル図の起用は当面難しいかな？

2006-07-21T15:21:00.000+09:00

ポテンシャル図にＨｕｍａｎ　Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ　Ａｎｎｅａｌｉｎｇのデータを処理する検討をしたが、データ量が大きいと扱えない、写真添付が出来ないという課題はプログラムを改善及び付加しないと即座には難しいことがわかりました。
当然といえば当然ですね。
まずは、小規模の実験で本当に想定した効果が出るのかを確認して、その後時間をかけて改良するのが良いですね。
週末、早速実行してみたいと思います。

新たなアイデアについて

2006-07-19T08:39:00.000+09:00

昨晩Ｍ氏から連絡があり、つるツールでは、現時点で大量データ処理不可能、写真貼付機能なし、さらにＫｅｙＧｒａｐｈのアルゴリズムにもバグがあるとの残念なコメントを頂いた。
制約条件があるからこそ世の中、そして研究は面白いのである。
それでは、頭を切り替えて特許番号のほかに、特許申請会社、申請時期をタグ付けして、マーキング装置に関わる、時間、技術を追う会社の趨勢を示すことにしよう。
この処理は、簡単なので、早速本日データの前処理に取り掛かり、週末のＰｏｋａｒｉｓでのマップ作成に向けて実験を進めることにしよう。
ポテンシャル図は２-３ヶ月は、お預けになりそうなので、Ｍ氏とリンクに関する課題をもう少し議論したいと思う。

特許技術創発に関する新たなアイデアと課題

2006-07-18T07:53:00.000+09:00

昨晩は、CODATAの論文投稿を終え、一安心しながら焼酎を飲んで寝ました。
ところが、２時頃に目が覚め、頭から3日間考えていたことが離れず目がさえてしまいました。
仕方が無いので、ベッドから起きて、CODATAの論文を見直すと、修正箇所がたくさんあることに気付きました。早速、気付いたことは直さなければならないので修正し、再投稿しました。
その後、色々と現在のPolarisの問題を考えているうちに、ツルツールのことを思い出しました。
ツルツールの新しい名前は忘れましたが、キーグラフデータをポテンシャル図で表現できるツールです。
このツールを使うと、現在のPolarisで起きている課題を解決できることに思い当たりました。

現在のPolarisでの課題

Human-Interactive　AnnealingのデータをPolarisであらわすと、綺麗にクラスターが分離して、特許の分類構造が容易に出来るが、分離されたクラスター内のリンク数が多すぎて、背景が黒色になり単語が良く見えない。
単語間のリンク数が多すぎて、リンクと単語の関係が全くわからないので、単語間の関係が解釈しずらい。また、単語の共起度も不明であり、どの単語重要単語かもわからない。

つるツールの利点

単語間にリンクが表示されないので、単語が見やすい。
単語の頻度レベルで高低が表現されるので、単語の重要度がわかり、単語間の関係を推測しやすい。

つるツールの課題

ダークイベントと連結する単語間のリンクが表現できない。選択的に欲しい箇所だけにリンクが表示されると一番嬉しい。
写真やＰＩＣＴＯＧＲＡＭなどがノードに添付できない。Ｐｏｌａｒｉｓでは機能あり。
データ量が多いものを処理できない可能性がある。

今後の検討課題

現在タグを特許番号だけにしているが、競合会社、特許項目、時系列などタグ内容を検討する必要がある。
特許のパテントマップの方式調査

色々調査を進めると特許に関するパテントマップは各社が提供しているが、統計処理したものを散布図、バーグラフ、折れ線グラフ、レーダーチャートなどで可視化しているものが多。野村証券が、サーモグラフマップという名称で、共起度のたかい特許をポテンシャル図のような方法で可視化しており、一番進んでいる様子。但し、画像や言語をノードに添付できず、クリックして見れる程度なので、全体の勢力図を人間が感性で感じるようなマップ構成となっている。

ＣＯＤＡＴＡの論文を投稿しました

2006-07-17T18:43:00.000+09:00

既に実験データや考察を実験データまとめていたが、１０月のＣＯＤＡＴＡ学会発表の論文を執筆を土曜日から開始しました。（ＣＯＤＡＴＡ：　 http://www.codata.org/　）

いつも通りで、最初のＩｎｔｏｒｏｄｕｃｔｉｏｎで躓き、ぱったり筆が止まり、朝４時間で考察しましたが前に全く進めなくなってしまいました。
昨日は、父親の墓参りに行ったために時間がなく、結局夜１０時頃から始めて今朝の４時間で執筆しほぼ完成しました。その後、今朝から論文を改めて見直して、修正を加えながら夕方まで時間が掛かりましたが、やっと最終投稿が出来ました。
いやはや、ルマン２４時間を越して、堀江７２時間（レース中、墓参りで中座）のペースであった。
残念ながら、レースクイーンは応援に夢にも現れず、無念！

Human-interactive Annealing Process with Pictogram for Extracting New Scenarios for Patent Technology
Kenichi Horie, Yoshiharu Maeno and Yukio Ohsawa
University of Tokyo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8563

Abstract: Latent structure behind observation often plays an important role in the dynamics of visible events. Such latent structure is composed of invisible events named dark event. Human-interactive annealing is developed to visualize and understand dark events. This paper presents application of the human-interactive annealing for extracting new scenarios for patent technology from latent technology structure behind current patented technology.
Keywords: Chance discovery, Human-computer interaction, Annealing, Pictogram,Ｓcenario

香港のＤＭＤＭの締め切りが７月末までなので、改めて原稿を推敲し投稿したいと思います。
さあ、気分転換にこれからちょとだけ、映画を見てお酒でも飲もう。

家紋を考える

2006-07-16T21:57:00.000+09:00

今日は、父親の墓参りにいってきました。
母親や家族、弟の家族と一緒にお墓を掃除して、父親を送ってきました。
今まで気にしていなかった、お墓の家紋を見てちょっ調査をしてみました。
現在研究しているＰｉｃｔｏｇｒａｍの影響に興味があり、家紋の意味に興味を持ちました。
我が家の家紋は、「抱き沢瀉（おもだか）」という紋で、おもだかは、里芋の葉のごく小さいものだそうである。食用の慈姑（くわい）は、沢瀉の変種という。
「おもだか」は、日本十大家紋の一つで使用家は多いそうである。
紋を史上有名にしたのが幕末の老中、水野忠邦である。そのルーツは、尾張国知多郡英比郷小川が祖地で沢瀉の産地であった。水野家はもと小川家を名乗っていた。沢瀉は水田、小川に自生するというから、英比郷小川は水の豊富な所である事が、いながらにしてわかる。
沢瀉紋の使用県の多いのは、静岡、埼玉、長野、愛知、岐阜、京都。
神紋は、京都御霊神社。
中津沢瀉紋として知られている豊前国、中津藩十万石奥平氏の替え紋。
沢瀉紋として２１７種辞典に載っているが、まだまだこれ以上あることが予想される。

父親は、栃木県足利市の出身で、亡くなったお爺ちゃんからは、足利尊氏一族の家系と聞いている。亡くなったお婆ちゃんの旧名が、武藤という名でもあり。どうやら、武家の家系であるようである。
「沢潟（おもだか）」は、一名勝ち草とも称し武家が好んで用いたと言われる。
酒井、前島、稲葉、清水、川口、小川、平井、米倉、前島、鈴木で使われることが多いとことである。

この調査から得られた本日のシナリオは、以下の様である。

堀江家は、武家の出身であるが、江戸時代は入り江、川を掘る仕事に関連しており、水辺に住んでいた。沢潟の家紋が示すように、水に関係している職業が天職である。
実家は、江戸時代亀が住む堀の多い亀戸出身である。
ヨットで太平洋を横断した堀江謙一氏とは一文字違いである。私も、大学時代はヨットをしており、海の上に１年間の３分の２はいた。
社会人になってから、アメリカカリフォルニア州のサンフランシスコに近い場所に駐在になって、毎日のようにサンフランシスコ湾を眺めながら１０年間過ごしていた。
大学院でも、懇親会は「さくら水産」や「養老の滝」などやはり水との関係が絶えずある。

このコンテクストから、新たに私は以下のシナリオを創発させた。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　研究テーマは、『水のように柔軟でダイナミックに姿を変える社会に対応する新たな知識の創発手法の開発』である。
なかなかＰｉｃｔｏｇｒａｍの示唆は深い。

次の実験への展開を考える

2006-07-13T08:53:00.000+09:00

CODATA向けの実験結果については、今週末に論文にまとめて提出する予定である。
今回の実験の結果から、Human　Interactive 　Annealing手法に、Pictographの活用を行う事でシナリオ創発性への効果が垣間見れた。
この手法の成果を更に実証するための実験を今後考えなければならない。

特許技術の創発に関しては、データのN数を増やした実験を数回行いたい。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　この実験を通じて、クラスター分離の方法論、クラスター内単語の表示方法、謎ノードから新たなシナリオを創発するためのPictographの活用方法、謎ノードに連結される単語の活用方法などについて具体的な手法が確立できることを期待する。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　最終的な姿として、特許の請求項に記述された目的と手段に対応したデータについては、クラスターの分離を自動で生成する方法を確立し、それにPictographの活用によるシナリオ創発プロセスの確立を目指したい。
ビデオリサーチ社のマーケティングデータを使って、消費者行動の分析を行いたい。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　データ取得時間をタグにしてデータ前処理を行い、消費者行動を時間軸の変化で捉える方法を考察したい。また、製品に関するイメージ、CM内容、メディア、販売場所など消費者行動へ影響与える要因を別のデータとして取り込み、消費者行動を多面的に捉える手法を考察したい。　　消費者行動は、N次の外部影響要因に対して選択的に行われるので、影響の大きな外部要因を探しだすこと、また行動に至った消費者心理変化を捉えることが重要である。

研究室は大賑わい

2006-07-11T12:57:00.000+09:00

昨晩は、先週のフランス出張以来で研究室に参加しました。
１０月入学希望の２名が参加され、研究員の発表が多数あり、非常に賑やかな意見交換が行われました。その後は、懇親会で根津の側の飲み屋に行きました。
O先生を囲みながら、フランスの土産話や入学希望者への質問やらで楽しい会話が出来ました。
M氏も、今晩は夜のお勤めが無いようで、ビールや焼酎などを飲んでいましたので、実験の結果について雑談しました。
特許の請求項のように目的と手段を記述したテキストデータを処理すると、あいまいな言葉が少ない為、今回の結果のようにクラスターが明確に分類された。今後、特許のデータを処理して、クラスター分類が明確に出来るような条件を定められるのであれば、Human　Interactive　Annealinmgは、特許技術のマッピングや新たな技術シナリオ創発に適した手法になる可能性が大である。
人は、クラスター分類が明確になればなるほど、クラスター間の差異を明確に認識でき、クラスターの解釈も容易になるからである。その結果、クラスター間を結合する謎ノードへ概念やイメージを挿入し、新たなシナリオを創発しやすくなる。
この仮説を検証するために、更なる事例のN数を増加して検証したいと思う。

Human Interactive Annealing と新たなシナリオ創発の特性について

2006-07-09T21:56:00.000+09:00

Human　Interactive 　Annealingによって特許に関わる新たなシナリオを創発することが出来た。
この創発性は、Human　Interactive　Annealing の機能のどこから生まれたのであろうか？
この命題を考えてみました。

人の認知度に対応したデータ作成（ヒュリスティックとアルゴリズムの利用）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　最初にデータを作成するときに、データの解釈をしやすいようにクラスターの数、リンク数、出現単語数など、人の解釈し易さ（認知度）を確認しながら調整し、人がデータの内容と意味を解釈できる段階までクラスターを分割していった。
クラスターのシナリオを創出後、特許番号のPictogrphを参照し、再解釈（ヒューリスティック問題の解決）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　人間は自己の専門知識や先験的なノウハウを効率的に使用し、クラスターを解釈する事が出来る。しかし、ヒューリスティックの問題は、思い込みによる解釈の違いや、既知による新たな着想の妨害である。Pictographをシナリオ創発後に参考にする事で、このヒュリスティックの問題を解消し、クラスターの解釈の精度を上げる事が可能になった。
クラスター間の謎ノードを作成(帰納法（Induction)の活用）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　謎ノードを１５個と最小限に設定し、クラスター間の関係を推論しやすくした、
クラスター間の謎ノードにイメージ、概念を挿入した（心的イメージとメンタルモデルの利用）　　　　　　　　　　　　　　従来の方法では、謎のノードに単語を入れる方法を考えた。しかし、特定した言語を入れるよりイメージや概念によりクラスター間の関係を結びつけるほうが、よりあいまいになり様々なシナリオが生まれやすくなった。
謎ノードのイメージ想起を促すため謎ノードにPictgraphを入れた（拡散的思考の利用）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　謎ノードにイメージや概念を想起する参照として、関連する特許の請求項のテキストと図表をPictGraphとして挿入した。
グループディスカッションによる意見交換（アフォダンスの知覚学習）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　最初に被験者が考えた謎ノードのイメージや概念による新たなシナリオの創発が、他の被験者に新奇なシナリオを積極的に探索し、隠された意味を発見することに共鳴を与え、知覚しようとして新たなシナリオを生んだ。

FINKEの「創造的認知」を読み返しながら、まとめて見ましたが、まだまだ色々なことが考えられそうです。

パリのＩＰＭＵ学会に参加してきました

2006-07-07T15:22:00.000+09:00

７月３日にパリ大学にでＩＰＭＵの学会があり、研究発表を行いました。
チャンス発見の会場参加者は予想より少なく、３０名程度でした。
今回の研究発表で、「ＫｅｙＧｒａｐｈの黒ノードとリンクの塊である島を最初に観察し、そのコンテクストを解釈後、次に島を解釈する。その後、島間の関係を解釈するのに赤ノードを参照する。一方、新たなシナリオは、そのような島の概念を結合するときに、赤ノードの言葉から触発され創発される。」と言う仮説を発表しました。その仮説を裏付けるために、最近実験をしたＨｕｍａｎ　Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ　Ａｎｎｅｌｉｎｇの結果を発表しました。
詳細の結果は、１０月開催の北京でのＣＯＤＡＴＡに発表する予定です。
パリでの一番の印象は、当日の夕方に参加したソルボンヌ大学の講堂でレセプションでした。
講堂は、左右にある緩やかなカーブを描いた階段をあがる２階にあります。室内は、シャンデリアが燦然と輝き、その豪華絢爛なインテリアと威厳のある絵画に圧倒されました。ソルボンヌ大学の歴史の重みを感じるシーンでした。

本実験の結果の考察

2006-07-01T16:04:00.000+09:00

本実験は、新たなシナリオが６件、そのうち新奇性の高いシナリオが２件でるという予想以上に良い結果が出ました。
現在、結果について考察していますが、大体以下の内容である。詳細については、CODATAの論文発表を行う予定である。

予備実験によって各被験者が、マーキング関連特許に対して興味をもった。KeyGraphのシナリオマップの解釈方法を学習した。すなわち、シナリオマップに現れるクラスター（黒ノードとリンクの塊：島）を最初にリンクで結ばれた単語間から意味を推定し解釈した上でシナリオ創出ができるようになった。
予備実験の結果と被験者からのコメントを考察し、被験者がData　Crsystallizationのシナリオマップ（別称：謎謎マップ）を解釈しやすいようにデータの前処理、謎謎マップ表示方法を工夫した。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　本実験の謎謎マップを被験者が容易に解釈するために６つの工夫を行った。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　１）リンク数を減少させ単語が見やすくなった。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　謎謎マップのクラスター内部のリンク数が多いと単語とリンクが重なり、単語が認知し難い課題を解決する必要があった。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　２）謎謎マップを一枚だけ提示することで被験者が謎謎マップを解釈する時間が十分に与えられた。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Annealing温度を低温度（１９）と高温度（４０）の２つの条件でデータを比較した。単語数やリンク数を減少させていった結果、低温度でも高温度でも謎謎マップ上のクラスターは７個と同じ構造の謎謎オマップとなり、データ構造が７つの概念で構成されていることが判明した。これにより、謎謎マップを複数枚提示する必要がなくなった。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　３）謎謎マップに現れる単語数を３００（Nodal　Degree　上位３００）にすることによって、クラスター内部の単語数が５０語前後となり解釈がし易くなった。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　謎謎マップでは、クラスター内部の単語間のリンク数が多すぎて単語間の関係が分かり難いという課題があった。そのため、謎謎マップの単語数が５００語を超えると、クラスター内部の単語数が１００以上になり、一般的に被験者が解釈し難くなる課題を解決する必要があった。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　４）Human-Interactive　Annealingの手法は、Precisionga１５?２０単語でも８０?９０％と精度が高いので、謎ノード数は１５語に留めて、創発しやすくした。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　５）採用した請求項のテキストデータに特許番号のタグを付与した。クラスターに現れた特許番号のタグに該当する特許の図表と請求項のテキストデータを含んだPictographを貼付し、クラスターのコンテクストの解釈を補助するようにした。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　６）謎謎マップの謎ノードに該当する請求項のテキストデータと図表を含むPictographを貼付し、クラスター間の概念を結合し新たなシナリオを創発させるための補助とした。
謎謎マップの解釈、マーキング関連特許に関する新たなシナリオの創発の過程を、各々発散・収束工程に分割して、補助するPictographの提示するタイミングを発散と収束の工程におこなった。クラスター内部の単語間の関係から意味を連想し、シナリオを想起する発散工程時には、何も提示しない。ある程度シナリオが出尽くした時点を収束モードとして、クラスターに付与された特許番号のタグに請求項と図表を含むPictgraphを提示し、解釈したシナリオの確認・再解釈を行う。　次に、クラスター間の概念結合を行い、新たなシナリオを創出する最初の発散モード時に、謎ノードに該当する請求項のテキストデータを図表を含むPictographを提示し、新たなシナリオ創出の補助とする。
新たなシナリオが創発されたときに、謎謎マップの謎ノードに単語を入れるのではなく、想起する概念やイメージを入れるようにあいまいにした。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　謎謎マップを創発的に利用するには、人の創発性を促すあいまい性を残す工夫が必要である。
更に、謎謎マップの謎ノードの多い所を優先にして新たなシナリオを創発させるように導いた。

Human?Interactive　Annealingによる特許実験

2006-06-29T23:27:00.000+09:00

本日、４名の被験者（技術者２名、営業２名）にて、検査・マーキングに関連する１０６件の特許（請求項）をデータベースに、Human-Interactive　Annealing手法を用いて、あらたな特許に関わるシナリオ創発の実験を行いました。
最初のクラスターの概念に関するコンテクストを考えるのに、時間が掛かりました。しかし、やはり各クラスターに関連する特許番号のタグを入れ、そのタグの該当特許に添付された図表を示して被験者に見せたことにより、クラスターのコンテクストがより明確になりました。
次に、被験者で「謎マップ」の「謎」に単語を入れる代わりに想起する概念を入れて、クラスター間の結合を行い、新たなシナリオを創発するように要請しました。
結果として新たな特許技術に関わるシナリオが６件創発できました。
実現性、新奇性の評価を行いましたが、非常に新奇性の高いシナリオが２件創出できました。
この実験結果は、CODATAの論文にて発表する予定です。

今日の研究室は面白かった

2006-06-26T22:53:00.000+09:00

本日の研究室は、日経新聞に掲載された大田区ものづくり中小企業を支援する関東経済産業局の主催の理系学生の就職ガイダンスのビデオ鑑賞でした。
学生の中には、自分の思いを語る人は少なく、受け身な会話が多いようでした。
むしろ、中小企業や参加された先生の方が、熱く語っていて、中小企業経営者や熟高年層の特徴と最近の若者世代の特徴が如実に現れていました。
お互いにフェースを合わせた会話が出来ると、相互の価値観や将来の姿、自分なりの思いが語れてよいと思いました。でも、これが普通の姿でしょう。
我々は、このような状況を分析して、結果だけでなく新たな提案が出来るようにしたいと思います。
これからの解析結果と考察が楽しみです。

日本経済新聞（平成18年6月24日発行）
関東経済産業局、ものづくり人材確保に本腰・学生の行動分析
　関東経済産業局は若者の行動分析を通じて、ものづくり関連の中小企業と理工系学生との人材マッチングに取り組む。このほど大学生や高等専門学校生と管内（静岡を含む関東甲信越11都県）企業との交流会を実施。会場での学生の行動や意識の変化などを分析して、中小のものづくり企業に目を向けさせるノウハウを蓄積し、今後の産業振興策に生かす。　関東経産局は6月中旬、東京都の大田区産業プラザで、ものづくりで高度な技術を持つ中小企業95社と理工系学生との交流会を初開催した。出席した学生は東京工業大の15人と都立産業技術高専の73人の計88人。企業側は自社の強みを書いたパネルを展示。代表者が前に立ち、訪れた学生に技術や会社概要などを紹介した。　懇談の様子は逐一、ビデオで撮影したほか、交流会の前後には学生に詳細なアンケート調査を実施。彼らに気持ちの変化をもたらした要因や行動パターンなどを総合的に分析する。ビジネスの現場で意思決定を左右する事象や状況とは何かなどを研究している東京大学工学部の大沢幸生助教授に協力を仰ぐ。

CODATA学会発表の研究が更に進みました

2006-06-25T09:32:00.000+09:00

昨日は、協同研究者のM氏と研究室で、来週本実験を行う前の最終打ち合わせを行いました。
クラスターの数が粒度をあげても７個以上には大きく変わらないこと、またリンク数を増やしたほうがクラスター内部の単語数が適度に多く、コンテキストを解釈しやすいこと、さらにPrecisionデータから謎のダミー数は１５?２０個で８０％以上をかくほできることから、データ処理に使うHuman-interactive annealingでの粒度を低密度で３０００リンク、謎のノー度数を１５個に設定することにしました。
シナリオマップ上のクラスター内部の単語が相互に重ならず全て見やすいようにするため、ノード間を調整しました。
謎のノードには、特許の請求項と貼付図表を参考できるように画像データを作成し、本実験中にノードに貼付できるようにしました。
また、謎ノードを結ぶ各クラスターの単語から、過去の顧客訪問レポートを検索し、関連報告書が示せるようにしました。
さらに、このような参考データは、最初に謎ノードを想起している拡散状況では示さず、ある程度シナリオが出尽くしたか、または出にくい場合に示し、収束状況の時に用いるようにします。
また、動詞と名詞の組み合わせの場合は、主語または目的語を想起するように誘導したりする工夫も考えました。
色々ノウハウが蓄積できてきましたので、本実験の結果が楽しみです。

CODATAのタイトルが決まりました

2006-06-23T15:25:00.000+09:00

先週から、来週の本実験の準備を行い、Annealing後のシナリオマップ上の「謎のノード番号」に該当する特許の請求項の文章又は特許に添付された図面を貼付することにしました。
このような、新たな「謎のノード」に絵文字情報を示す手法を加えて、Pictogram(絵文字）でクラスター間の概念を結合する支援を行い、新たな概念を創発させるプロセスを開発しました。
これにより、シナリオマップ上のクラスター間の概念を結ぶ「謎のノード」の単語、又は文章をイメージしやすくなると期待しています。
この開発した手法で来週本実験を行い、その結果を論文に執筆する予定です。
論文のタイトルは、"Human-Interactive Annealing Process with Pictogram for Extracting New Scenarios for Patent Technology"ということにしました。
明日は、M氏と本実験前の最後の打ち合わせを行い、予備実験で課題であった項目の改善内容をリビューして見落としが無いようにしたいと思います。

Ｄａｔａ　ＣｒｙｓｔａｌｌｉｚａｔｉｏｎにPictorial　KeyGraphを活用

2006-06-17T22:02:00.000+09:00

現在、来週の本実験に向けて特許検索のデータ前処理の準備中です。
知財部で検索した関連特許２８２件を読みながら、無関係な特許を除外して、最終的に１０５件になりました。
Ｄａｔａ　Ｃｒｙｓｔａｌｌｉｚａｔｉｏｎの処理後のシナリオマップに昨日チャンス発見コンソーシアムで研究発表したＰｉｃｔｏｒｉａｌ　ＫｅｙＧｒａｐｈの手法を取り入れることにしました。
そのため、特許の請求項の前後に特許番号をタグとしていれます。
これにより、Ｄａｔａ　Ｃｒｙｓｔａｌｌｉｚａｔｉｏｎ処理後のシナリオマップに特許番号が出現しますので、その特許番号に該当する図面を貼付できます。
Ｄａｔａ　Ｃｒｙｓｔａｌｌｉｚａｔｉｏｎ処理後のシナリオマップ上のクラスター内の単語間のネットワーク構造を示すために、出現単語数を間引いていますが、出現単語数が少なく、クラスターのコンテクスト解釈がしづらいという課題を解決できます。
また、特許番号間の関係も示せるので、パテントマップのような特許技術の相関を示すことも出来ます。
このアイデアで、新たな特許技術を創発する創造的認知を促すようなツールの完成度が上がってきました。

H18年チャンス発見コンソシアムに参加して

2006-06-16T17:03:00.000+09:00

本日は、チャンス発見コンソシアムの発表講演者として参加しました。
題材は、「絵のあるシナリオマップ（?分散知からの物を産むデータ可視化?）」です。
専門知識や専門分野の異なる人々がグループディスカッションをするときに、問題となる語彙解釈の差異による解釈の相違、議論の齟齬が問題となります。その問題を解決する方法としてPictorial　KeyGraphを使う手法を提案しました。Pictorial　KeyGraphとは、Polarisによって出現したシナリオマップのノードに写真を貼付した図面です。この特徴を活用し、シナリオマップから想起されたシナリオを発言し、記述するときに、他の人がそのシナリオに使われた用語の意味解釈が困難な場合、想起した人にその単語に該当する写真を貼付してもらい、参加者間で用語の解釈を共通化する手法です。
この手法によって、新たなシナリオが１１件創出され、それを契機に５件の特許を申請することになりました。

本日嬉しかったのは、先輩の田口さんが同じ講演者でブランドイメージで想起する映像の構造化を発表していた事です。このマーケティング手法は、まさに専門知識、価値観、経験の異なる担当者間が言語の解釈の相違を超え、同次元で議論が出来るようになることです。

もう一つ嬉しい事は、M氏と共同研究している特定分野の特許技術の視覚化及び構造化。そして、それに基づく新たな特許技術の創発を促す手法について、特許会社が興味を持ってくれたことです。
現在、膨大な特許を短い時間で概要を解釈する。また、知財部、研究所、技術部、営業部に所属する異なる専門分野や専門知識をもつ担当者同士が、膨大な特許の構造を概観し、新たな特許技術の趨勢や、新たに発明研究しなければならない技術を齟齬がなく議論できる手法が要望されているとのことです。
この課題から、PictorialKeyGraphの特徴を活用して、特許に貼付された図面などをシナリオマップのノードに貼付することにより、用語の解釈を共通化できるのではないかと考えました。
本実験の中で進めて行きたいと思います。

ＩＷＥＳ及びＫＥＳ２００６の採択

2006-06-15T22:28:00.000+09:00

本日、１０月にイギリスで開催されるＫＥＳ２００６のＳｐｅｃｉａｌ　Ｓｅｓｓｉｏｎでの論文発表の採択が決まりました。
また、８月日本で開催されるＩＷＥＳも論文発表の採択が決まりました。
７月２日からは、フランスで開催されるＩＰＵＭでの論文発表と、今年は世界中で学会発表です。
さらに、今月には１０月に北京で開催されるＣＯＤＡＴＡにも研究論文を発表するべく、実験の準備を進めており、超多忙な状態です。
でも、この多忙さでいよいよ気持ちが高まってきます。研究内容が第二段階へ進める可能性が出てきて、非常に気持ちが昂ぶる毎日です。
そのうち、査読付Ｊｏｕｒｎａｌの採択が決まれば、２本目となります。

堀江健一の研究日誌

革新的なアイデア創出の研究テーマについて

際立った消費者の要望が重要

中断していた研究を開始予定

「未来の売れ筋発掘学」に研究成果が掲載されました

気付きの重要さ

ダイヤモンド社の書籍原稿を出稿しました

データ結晶化のアルゴリズム

福耳 「星のかけらを探しに行こう」が今の気分にぴったり

フレームの中の絵と外側の時空間

真理大学のサーマーセッションが終わりました

真理大学サーマーセッション

Value sensingについて

キャズムを乗り越える方法はあるのか

気づくこととは？

U理論

バンコックの天空の場所に行きました

ピーター・センゲの「出現する未来」のU理論

ベトナム訪問

主体性と組織力を高めるAI：ポジティブチェンジ

Serediptyについて

浅田次郎「壬生義士伝」を読んで

息子が東大大学院に合格しました

日本ソフトウエァ協会主催のJWEIN07にて発表をしました

発想を支援する補助線について

第24回ソフトウエア科学会に投稿しました

台北から淡水への自転車サイクリングロードを発見

気づきと閃きについて

マーケットリサーチ協会の第37回トッピクスセミナーにて講演しました

鼻腔手術後順調に推移しています

KES Journalの投稿に落ちました

市場導入前の尖ったユーザーの製品に対する要望を探る

ISSS2007に投稿しました

発明者と新製品を市場に導入し市場形成に影響力を与えるリーダーとの違い

2007年第51回ISSS（東京）に投稿した論文が採用になりました

JCIS２００７に投稿しました

SMC2007に投稿しました

「絵文」：画像の文脈付加について

テーマに沿った写真の収集と写真の関係性からデザイン文脈を創造する

イノベーションのためのキューブのワークショップが開催されました

創造性のある知識の構築を考える

メタ知識について

J.H.Flavellによるメタ認知

記憶のメカニズム

一旦ネットワーク構造から離れよう

異質性と関連性を併せ持つ情報について

創発を促進させる補助線を考え始める

異質なデザイン創発を行う補助線の効用

補助線の可視化について

研究室の忘年会

ICDM学会発表後は福臨門で食事をしました

香港のIEEE ICDMの学会発表を行いました

昨日は、久々に研究室に顔を出しました

JSSSEのJorunal論文が承認されました

メタ認知について

JSSSE`06の最終原稿を投稿しました

CODATAにて発表を行いました。

論文が”Compuer Science”に掲載されました

情報処理学会「「第９８回情報システムと社会環境研究会」の原稿を投稿しました

ＫｅｙＧｒａｐｈとメタ認知実験

輪講に参加しました

台湾 真理大学との共同研究

JSSSE`06の原稿を投稿しました

ICDM`06 DMDM`06の投稿が採用されました

ＳＭＣ‘０６が開催されました

"Chance Discoveries in Real World Decision Making"に研究成果が掲載されました

「チャンス発見のデータ分析」 東京電機大学出版局に掲載されました

SMC`06（IEEE) in Taiwan

輪講がいよいよ開始される

メタ認知の実験準備

台湾に着任

久々の研究室

Human-Interactive Annealing手法とメタ認知について

Polarisの更なる機能改善について

メタ認知について

Polarisの新たな機能について

中京大学 情報処理工学部 諏訪教授と面談しました

ダーウィンが「種の起源」を発見したのは、マルサスの「人口論」が切欠であった！

Human Internet Annealingの新たなアイデア

Ptent Mapについて

福耳　「星のかけらを探しに行こう」が今の気分にぴったり

香港のIEEE　ICDMの学会発表を行いました

台湾　真理大学との共同研究

「チャンス発見のデータ分析」　東京電機大学出版局に掲載されました

SMC`06（IEEE)　in Taiwan

中京大学　情報処理工学部　諏訪教授と面談しました

Ptent　Mapについて

2006 IEEE　Data　Mininｇ　for Design and Marketingに投稿しました

Human?Interactive　Annealingによる特許実験

Ｄａｔａ　ＣｒｙｓｔａｌｌｉｚａｔｉｏｎにPictorial　KeyGraphを活用