自然現象・社会動向の予兆発見と利用 ·...
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自然現象・社会動向の予兆発見と利用 「協調と制御」領域 大澤 幸生
要旨 予兆発見、そしてその拡張であるチャンス発見について、マーケットチャンスの発見、防
災や医療など様々なニーズと接しながら基礎と応用の両面から研究してきた。大澤らの研究
は、①チャンス発見における人の認知プロセス②人とコンピュータの相互作用データからチ
ャンス発見のヒントをマイニングし結果を可視化する方法、の２点を軸とした進展をとって
きた。①については意思決定因子に関する大規模アンケート、グループミーティング実験に
よる検証のほか、認知科学の視点から眼球運動の計測を取り入れ、人がある先入観に支配さ
れる心的制約からチャンスによって心的制約が緩和され洞察が起こる様子を実験的に検出し
た。②KeyGraph を原型とし、チャンス発見支援手法として視覚的データマイニングの各種
手法を開発してきた。繊維業・電機業界などにおける成功事例においても、上述の二重螺旋
においてコンピュータはこれらの視覚的データマイニングを司ってきた。さらに、一見極め
て煩雑なやりとりを重ねてゆくコミュニテイの中から、盛り上がるチャンスとなったやりと
りを見出してきた。今後においても実社会は複雑でチャンス発見研究への期待と課題がまだ
まだ多い。チャンス発見からシナリオ創発の考えに展開し、研究と社会普及の両面で活動す
ることが今後の課題といえる。
１．研究のねらい これまでに大澤（今回の申請者本人）は世界に先駆けて、意思決定のために重要となる事象・
状況・または情報を「チャンス」と称し、チャンスを発見する手法を研究・開発してきた。
その研究の目指す目標は、ダイナミックかつ複雑に変化する現実社会の中で個人および組織
がリスクに負けず、むしろ変化の中から生まれ出るチャンスの価値を正しく捉えて行動する
方法を確立し、創造性と頑健性を備えた社会を実現しようというものであった。その成果は
書籍や多数の論文以外に、ビジネスにおける商品開発や自然災害への対応などの各方面で実
学としての成果を生んできた。 チャンス発見研究はもともと「予兆発見」、すなわち自然や社会という環境における現象
のデータ「から」コンピュータを用いて重要な現象の予兆の発見を行なおうとする研究から
スタートした。しかし、研究の途上で、環境「との」相互作用から意思決定にとって重要な
予兆である「チャンス」を発見することに意義があるという考え方に発展していった。その
理由は、人間の意思決定にこれまでにない影響を及ぼすような予兆は想定外の未知因子が関
与しており、人がその因子に働きかけ聴覚・視覚・触覚で感じて初めて理解できることが多
いからである。このようなわけで、大澤らが確立してきたチャンス発見手法の基礎は ① 人がチャンスに関心を持ち、気付き、その価値を理解して意思決定・行動に到るまでに環
境と相互作用を行ってゆくプロセスの理解 ② ①のプロセスを促進するため、チャンスに関心を持つ人がおかれた環境についてのデータを
解析した結果を可視化するデータマイニングの手法 の２点であった。
２．研究方法と成果 具体的にこれまでの研究方法と成果を示すと、これれ２点は以下のように、後述の論文・文
献リスト中の文献と照合することができる。 [チャンス発見の認知過程モデル（発表文献[1, 3, 9]など：上記①に相当）]まず、これから発
生するかも知れないチャンスに関心を持ち、次に、発生した事象がチャンスとしての価値す
なわち意思決定にとっての意義を有することを理解し、そして行動に到るまでの人間の認知
行動プロセスについて実証研究を進めた。このプロセスの上を人が順調に進んで行く為には、
チャンスに気付いてゆく初期の局面では信頼できる情報源や人からの噂情報などの「周辺情
報」が有効であり、さらにチャンスの意義を詳しく理解する局面ではチャンスとその関連事
象についての因果関係、チャンスの反面に潜むリスクを具体的に説明する「中心情報」が有
効となることが、日米の一般市民への意識調査から明らかとなった。 [人と環境の相互作用の、データマイニングによる円滑化（発表文献[1, 2, 3, 6]など）：上記
の①から②を得る理論付けに相当）] 上の認知モデルから派生した決定的な成果は「二重螺
旋プロセスモデル」であった。それは、コンピュータがどのような関わり方で人のチャンス
発見を促進すれば効率的かつ有意義なチャンス発見が可能かという人間工学的なプロセスモ
デルである。図１のように人は「チャンスを求める関心を持つ」→「チャンスに気付く」→
「チャンスの意味を理解し、意思決定を行う」→「行動を通して、環境に働きかけてゆく」
→「新しいチャンスに関心を抱く」→・・・というプロセスを自然に辿ることができる。 このプロセスの中でコンピュータは、人の関心に対応して環境から獲得した膨大な「環境
データ」、およびその人自身がチャンスの理解を進める際に声やメモの形でチャンスの意義
を文書化した「主体データ」に対してデータマイニング（あるいはテキストマイニング）を
適用する。ここで、マイニングツールとしては、チャンスらしきものと、環境あるいは人の
関心の中にある他のさまざまな出来事との関連を可視化するものを用いる。この可視化され
た図を見ることによって、人は、自分でも明示的には気付いていなかった潜在的な関心事に
適合するチャンスまで見出すことができるようになる。また、その図を持って意思決定現場
に向かう場合は、環境を自分のチャンスを実現できるように変化させることも可能となる。 実際、このように人と実環境の相互作用をコンピュータの介在によって活性かすることに
よって、チャンスの発見と実用化のサイクルが生まれて行くことを、販売業や製造業などの
ビジネス意思決定現場における数々の実例から示すことができた。 [ チャンス発見のためのデータマイニングとその結果の可視化手法（発表文献
[4,5,7,8,10,11,12,13] ：上記②に相当）] 「キーグラフ」なる大澤独自のアルゴリズムを初期モデルとして研究と
開発を進めてきた。キーグラフではまず、データ中のアイテム同士の関連性をもとに、高い
頻度で同時生起するアイテムたちの塊（例えば対象データがデパートで購買された食品をア
イテムとする履歴データであれば、{チーズ, ワイン, クラッカー}のように同時に購買される
商品）を「島」と捉える。さらに複数の島同士の相関関係や、島と島の間に橋を渡すアイテ
ムを捉え視覚化する能力により、状況を大きく変化させるチャンスの候補を呈示する。例え
ば、夕食の食材からなる島とパーティの食材からなる島の間にワインがあれば、ワインの出
し方次第で夕食はパーティのような場に変えることもできるかも知れない。 大澤らは、その出力図から重要なチャンスを見出すのは最終的には人の所作と考え、ユー
ザを支援するために事象間の関係を視覚的に理解しやすいよう出力図の構造を工夫する研究
も行なった（文献[10,11]）。また、チャンスの価値に気付いてゆくためには人とのコミュニ
ケーションも重要であるため、人同士の対話履歴から話題展開のきっかけとなる発言を発見
するアルゴリズム（文献[12]）や WWW におけるコミュニティ間の接点を発見する手法（文
新しいチャンスへの関心
シナリオ作り
実行
行動の評価・顧客の反応・商品の人気
チャンスへの関心
D M -a
主体データ（思考内容）
環境データ（観測結果）
D M -b
環境データ
コンピュータの螺旋
主体データ（経験の感想）
D M -a
環境との相互作用・協働者との対話・顧客との対話・外部環境でのテスト販売
環境･ 顧客･患者
との相互作用
D M -a
人の螺旋
・現在の環境はどうなっているか？・環境の変革には何が必要か？・どういう未来が描けるか？
主体データ（経験の感想）
図１ チャンス発見プロセスの二重螺旋モデル
献[4,8,13]）を打ち出した。 図２は、こうして改良されたキーグラフの手法を二重螺旋プロセスに従って適用し、紡績会社
が新商品のヒットに成功した事例である。改良キーグラフは、既によく売れている生地として典
型的な「きれいめ（お洒落なスーツ等に使う清楚な生地）」と「着古し（アウトドア向けの粗い
生地）」という異なる客層のアイテムに相当する二つの島を得ている。図中でこの両者に境目に
位置する生地を量産したところ、両タイプの服装の交互に着用していた若者らの人気を捉えるマ
ーケットを創出した。 これまでの研究では人が意思決定を行なう実世界を対象として、チャンス発見からチャンスを
利用した行動までのプロセス（チャンス・マネジメント）を実現した。その結果、具体的な利得
を挙げる成功例が様々に見られた。具体的には、ビジネスにおいては稀にしか消費されない商品
でも増産さえすれば大きなマーケットとなる可能性を追求し、食品、電器、繊維会社などにおい
て潜在的な人気商品の市場拡大を成功させた。また自然科学では、地震の予兆や心臓移植拒絶に
関わるキー遺伝子の発見に加え、平成１４年には初雪の時期を予測しビジネスの重大な意思決定
に貢献するなどの成果を得た（法的制約を考慮し報酬は得ていない）。 これらは、意思決定の現場を実験対象として意思決定手法の根本的な改革を行なうという、基
礎研究としては異例に高い社会貢献達成度であることが情報工学と経営学の両面から評価されて
いる。このような成功を得た要因は、環境から価値あるチャンスを発見しようとする人の主観的
な気付きを発見のトリガとして積極的に位置づけ、データマイニング技術を発見プロセスの促進
ツールとして効果的に導入する方法を打ち立てたことであった。 関連分野としては、データマイニングを用いた知識発見（KDD）、マーケティングサイエンス
分野における新商品イノベーションの研究などが挙げられる。しかし、前者においてはチャンス
に相当する「稀な事象」を理解する方法として例外知識の発見などいくつかのアルゴリズムが見
られるものの、それらを用いて発見された知識が現場で具体的な利得に結びついたという報告は
なかった。それは、研究の焦点をコンピュータに当て、知識発見から行動に至る人の役割が十分
に位置づけられていなかったことが原因と考えられる。また後者のマーケティングサイエンスに
おいては、最先端のニーズを創る顧客の声を探るというマサチューセッツ工科大学（MIT）の Von Hippel 教授らの研究があるが、同教授との個別交流からその考えを発展させ、われわれ独自の「コ
ミュニティの先端を発見する手法」という成果に到達している。 このように、われわれの成果がビジネスおよび科学研究の現場に貢献した効果は、関連分野
において例のない成果であった。われわれが３冊の書籍、１７本のジャーナル論文に１７本の
国際会議発表を行なっただけではない、国内外の研究者がわれわれと研究を競うのではなく、
ともにチャンス発見について考えるコミュニティを形成しつつある。そのあらわれが 2002年に行なわれた３つの国際会議（2002 年 11 月の米国人工知能学会秋季シンポジウムなど）
や計算機科学と社会科学の両分野で学術論文誌（New Generation Computing 誌,日本ファジ
ィ学会誌, Journal of Contingencies and crisis Management 誌など）が催したチャンス発見
（Chance Discovery）についてのジャーナル特集号であり、マーケティング、社会科学、物
理学、計算機科学、リスクマネジメントなど複数分野から世界の代表的な研究者たちが一貫
した内容を構成して共著した書籍”Chance Discovery”(Springer Verlag：大澤の監修)である。
国際競争を超え協調を目指せる分野といって誇大表現ではないと考えている。
３．今後の展望 ベンチャーの気運に乗って中小企業が多発しているが、やはり大組織（企業・NPO・研究
所など）が経済に対して及ぼす影響は巨大であり、これらの経営が活力を取り戻さない限り
わが国の経済復興はない。また、現在中小企業であるベンチャーが国および世界の経済に影
響を与えるようになるまでには巨大組織へと展開するのが普通である。
したがって、これまでにわれわれの培ってきた基礎手法が比較的規模の大きな組織において
も効果を発揮してチャンス発見の効果を生むことは、経済復興にとって重要であるといえる。
実際、（株）松下電器産業などの大企業がチャンス発見コンソーシアム（2003.4.1 に創設さ
れ大澤らの手法を企業に広めようとする民間ボランティア組織）の会員として積極的に手法
を学ぼうとするなど、大澤らの考えは社会的にも支持されてきた。 しかし、このように大組織への導入を成功させるためにはまだ通らねばならない道のりが
ある。その最も大きな課題は、大組織がさまざまな場所に異なるタイプの現場や顧客を抱え、
きれいめ系
着古し系
積極販促素材
高密度きれいめ
「きれいめ」と「着古し」の橋渡し
図２ 紡績会社がチャンス発見に成功したときのキーグラフ。これが企業にとっては
マーケット開発のシナリオを描くための白地図のようなものであることは、マーケッ
ト開発担当者らが「きれいめ系」などデータに含まれない想像内容や大きな楕円を書
き込んで新商品をヒットさせるシナリオを作ったことからもわかる。
その末端細部に存在するチャンスを組織全体の意思決定まで届かせることが難しいという現
実である。この結果として例えば、組織末端では大澤らの手法を用いてチャンス発見する方
法が試用されているにもかかわらず、その方法そのものや、結果として提案される意思決定
案を組織行動に移せないという問題が発生している。この課題を解決するために、これから
の研究では以下２点からなる「シナリオ創造支援システム」を実現したい。 チャンス発見において、人と計算機が協調しながらチャンスの発見に至る図１のプロセス
は、人がチャンスに関心を持ち、チャンスの意味を理解し、行動する中で新たなチャンスへ
の関心を得るという順序を辿らねばならないので時間がかかる上、関心からただちに行動を
要求されるような突発的状況に対応できない。そこで、各ステップを順番にではなく非同期
並列的に動作させ、ステップ間には緩い連携を持たせるに留めることが有効であろう。環境
地図を可視化したインタフェースによって、複数のユーザたち分散的な関心の表現、理解内
容の表現、データマイニングの結果の視察を非同期かつ順序を固定せず行なえるようにする
のが、この目的への現実的なアプローチである。
マーケットにおけるポジティブなだけではなく、危機管理においても「稀で不確かだが重要な
インパクトを持つ事象」の発見は重要であり、チャンス発見技術の延長であるシナリオ創発によ
ってチャレンジしたい応用対象である。
引用文献
[1]Yukio Ohsawa and Peter McBurney eds., “Chance Discovery – Its foundation and applications” Springer Verlag (2003：印刷中)
[2]大澤幸生（監修・編著）他：「チャンス発見の情報技術」東京電機大学出版社（2003出版予定） [3] Yukio Ohsawa and Yumiko Nara: Decision Process Modeling across Internet and Re
al World by Double Helical Model of Chance Discovery, New Generation Computing (Springer Verlag and Ohmsha), Vol.21 No.2, pp.109-122, 2003.
[4] Yutaka Matsuo, Yukio Ohsawa and Mitsuru Ishizuka: Average-clicks: A New Measure of Distance on the World Wide Web, Intelligent Information Systems Journal (Kluwer Academic Press), Vol.20, No.1, pp.51-62, 2003.
[5] Yukio Ohsawa: KeyGraph as Risk Explorer from Earthquake Sequence, Journal of Contingencies and Crisis Management Vol.10, No.3, pp.119-128, 2002.
[6] Yukio Ohsawa and Hisashi Fukuda: Chance Discovery by Stimulated Group of People - An Application to Understanding Rare Consumption of Food, Journal of Contin
gencies and Crisis Management (Blackwell) Vol.10, No.3, pp.129-138, 2002. [7] Naohiro Matsumura, Yukio Ohsawa and Mitsuru Ishizuka: PAI: Automatic Indexingf
or Extracting Asserted Keywords from a Document, Journal of New Generation Computing, Vol.21 No.1, pp.37-47, 2002.
[8] Naohiro Matsumura, Yutaka Matsuo, Yukio Ohsawa, Mitsuru Ishizuka: Discovering Emerging Topics from WWW, Journal of Contingencies and Crisis Management, Vol.10, No.2 pp.73-81, 2002. [9]Yukio Ohsawa: Chance Discoveries for Making Decisions in Complex Real World, Ne
w Generation Computing (Springer Verlag), Vol.20 No.2 pp.143-163, 2002. [10] 大澤幸生, 高間康史: Web に潜む創造的意思決定のチャンス, 人工知能学会誌 Vol.16, No.4,
pp. 530-534, 2001
[11] 松村真宏・大澤幸生・石塚満：議論構造の可視化による論点の発見と理解, ファジィ学会論
文誌 (2003, 印刷中) [12] 松村 真宏, 大澤 幸生, 石塚 満: テキストによるコミュニケーションにおける影響の普及モ
デル, 人工知能学会論文誌 Vol.17, No.3, pp.259—267, 2002.
[13] Yukio OHSAWA, Hirotaka Soma, Yutaka Matsuo, Masaki Usui and Naohiro Matsumura: Featuring Web Communities based on Word Co-occurrence Structure of Communications, Proceedings of the Eleventh Conf. World Wide Web (WWW11) ACM, Honolulu USA, pp.736-742, 2002.
[14] 臼井優樹,大澤幸生:組織内合意形成のためのチャンス発見 －生地メーカーにおける触視覚
補完型 KeyGraph の効果－, 知能と情報(日本知能情報ファジィ学会誌) Vol.15, No.3,2003.（臼
井優樹の欄にも後掲） [15] Yukio Ohsawa, Eye Motions with Computer aided Chance Discovery, The Third
International Workshop of Chance Discovery, 10th International Conference on Human - Computer Interaction (HCI 2003), Heraklion, Greece
発表リスト 1) Yukio Ohsawa and Peter McBurney, eds. Chance Discovery - Foundation and Its
Applications -, Springer Verlag (2003) 2) Yukio Ohsawa, Simon Parsons, and Peter McBurney, Chance Discovery: The Discovery
and Management of Chance Events - AAAI Fall Symposium Technical Report FS-02-01(2002)
3) 大澤幸生「ビジネスチャンス発見の技術」岩波アクティブ新書（2004 年刊予定） 4) 大澤幸生 (監修・著)：「チャンス発見の情報技術」 東京電機大出版 (2003) 5) 大澤幸生 (監修・著)：情報処理学会 IT 教科書シリーズ 「知識マネジメント」オーム社 (2003) 6) 大澤幸生他著，山田・ 北村編「情報社会とデジタルコミュニティ」東京電機大学出版局 (2002) 7) Takao Terano, Toyoaki Nishida, Akira Namatame, Syusaku Tsumoto, Yukio Ohsawa,
Takashi Washio, eds., New Frontiers in Artificial Intelligence, Joint JSAI2001 Workshops Post-Proceedings, LNAI2253, Springer Verlag (2001) うち下記執筆も
① Yukio Ohsawa, The Scope of Chance Discovery, New Frontiers in Artificial Intelligence, LNAI2253, Takao Terano, et al eds., Springer Verlag, p.413(2001)
② Naohiro Matsumura, Yukio Ohsawa and Mitsuru Ishizuka, Chapter 59: Future Directions of Communities on the Web New Frontiers in Artificial Intelligence, LNAI2253, Takao Terano, et al eds., Springer Verlag, pp.435-442(2001)
③ Yutaka Matsuo and Yukio Ohsawa, Chapter 60: A Document as a Small World New Frontiers in Artificial Intelligence, LNAI2253, Takao Terano, et al eds., Springer Verlag, pp.444-448 (2001)
④ Yukio Ohsawa and Yumiko Nara, Chapter 66: Action Proposals as Discovery of Context
(An Application to Family Risk Management) New Frontiers in Artificial Intelligence, LNAI2253, Takao Terano, et al eds., Springer Verlag, pp.481-485 (2001)
8) Nagib Callaos, Yukio Ohsawa, Yiging Zhang, Raisa Szabo, and Marianella Aveledo, eds., World Multiconference on Systemics, Cybernetics, and Informatics Proceedings Vol.VIII (2001)
9) 土屋俊・中島秀之・橋田浩一・松原仁・大澤幸生・高間康史 編「AI 事典」共立出版(2003) 10) Yukio Ohsawa, Naohiro Matsumura, Naoaki Okazaki, Akio Saiura and Hajime Fujie:
“Mining Scenarios for Hepatitis B and C”, in Paton, R. (ed) Multidisciplinary Approaches to Theory in Medicine (2004)
11) Yukio Ohsawa, Discovery of Chances Underlying Real Data, Progress in Discovery Science (LNAI 2281), Arikawa, S. (ed), pp.168 - 177 Springer Verlag (2002)
12) Yukio Ohsawa, Yutaka Matsuo, Naohiro Matsumura, Hirotaka Soma and Masaki Usui, “KeyGraph for Classifying Web Communities”, Hiroshi Motoda (eds.) Active Mining, IOS Press (2001)
[学術論文誌論文] 1) Yukio Ohsawa and Yumiko Nara: Understanding Internet Users on Double Helical
Model of Chance-Discovery Process, New Generation Computing (Springer Verlag and Ohmsha), Vol.21 No.2, pp.109-122 (2003)
2) Yukio Ohsawa: KeyGraph as Risk Explorer from Earthquake Sequence, Journal of Contingencies and Crisis Management (Blackwell) Vol.10, No.3, pp.119-128 (2002)
3) Yukio Ohsawa and Hisashi Fukuda: Chance Discovery by Stimulated Group of People - An Application to Understanding Rare Consumption of Food, Journal of Contingencies and Crisis Management Vol.10, No.3, pp.129-138 (2002)
4) Yukio Ohsawa: Index Navigator: Search Engine with Reasoning for Understanding and Expressing User's Changing Mind, Applied Intelligence (Kluwer Academic Press) pp.197--211 (2001)
5) 大澤幸生: 地震履歴データマイニングによる危険断層の発見, 人工知能学会誌 Vol.15, No. 1, pp.57--60 (2000)
6) Yutaka Matsuo, Yukio Ohsawa and Mitsuru Ishizuka: Average-clicks: A New Measure of Distance on the World Wide Web, Intelligent Information Systems Journal (Kluwer), Vol.20, No.1, pp.51--62 (2002)
7) Naohiro Matsumura, Yukio Ohsawa and Mitsuru Ishizuka: PAI: Automatic Indexing for Extracting Asserted Keywords from a Document, New Generation Computing, Vol.21 No.1, pp.37-48 (2002)
8) Naohiro Matsumura, Yutaka Matsuo, Yukio Ohsawa, Mitsuru Ishizuka: Discovering Emerging Topics from WWW, Journal of Contingencies and Crisis Management Vol.10, No.2 pp.73-81 (2002)
9) Wataru Sunayama, Yuji Nomura, Yukio Ohsawa, Masahiko Yachida: Support System for User Interests Expression on Searching Web Page, Systems and Computer in Japan Vol.32, No.13, 14--22(2001)
10) 松村真宏・大澤幸生・石塚満：議論構造の可視化による論点の発見と理解,知能と情報(日本
知能情報ファジィ学会誌), Vol.15, No.4 印刷中 (2003) 11) 臼井優樹・大澤幸生： 生地メーカーにおける暗黙的顧客ニーズの発見, ファジィ学会論文誌,
Vol.15 No.3, pp.275-285 (2003) 12) 松尾豊・大澤幸生・石塚満：ユーザの心理的距離に則した Web ページ間の新しい距離の定
義, 情報処理学会 Vol.44. No.1, pp.88-94 (2003) 13) 松村真宏・大澤幸生・石塚 満: 影響の普及モデルに基づくオンラインコミュニティ参加者
のプロファイリング, Vol.18, No.4, pp.165-172 (2003) 14) 松尾豊・大澤幸生・石塚満: Small World 構造に基づく文書からのキーワード抽出, 情報処理
学会論文誌 Vol.43, No.6, pp.1825-1833 (2002) 15) 松村真宏・大澤幸生・石塚満: 語の活性度に基づくキーワード抽出法, 人工知能学会論文誌
Vol.17, No.4, pp.398—406 (2002) 16) 松村 真宏, 大澤 幸生, 石塚 満: テキストによるコミュニケーションにおける影響の普及モ
デル, 人工知能学会論文誌 Vol.17, No.3, pp.259—267 (2002) 17) 平 博司, 福島 伸一, 大澤 幸生, 伊庭 斉志, 石塚 満: AreaView2001:WWW からの構造化
した領域総覧提示システム, 人工知能学会論文誌 Vol.17, No.3, pp.268—275 (2002) [国際会議論文] 13) Masaki Usui and Yukio Ohsawa: Chance Discovery in Textile Market by Group Meeting
with Touchable Key Graph, On-line Proceedings of Social Intelligence Design International Concerence, Page (2003)
14) Matsumura, N., Miura, A. Shibanai, Y., Ohsawa, Y., and Toyoaki Nishida, T.: The Dynamism of 2-channel, On-line Proceedings of Social Intelligence Design International Concerence (2003)
15) Naoaki Okazaki and Yukio Ohsawa, "Polaris: An Integrated Data Miner for Chance Discovery" In Proceedings of The Third International Workshop on Chance Discovery and Its Management, Crete, Greece (2003)
16) Yukio Ohsawa: "Eye Motions with Computer-aided Chance Discovery" In Proceedings of The Third International Workshop on Chance Discovery and Its Management, Crete, Greece (2003)
17) Yutaka Matsuo, Yukio OHSAWA and Mitsuru Ishizuka, A Psychological Metric of Distance on the WWW, Poster, The Eleventh Conf. World Wide Web (WWW11), (2002)
18) Naohiro Matsumura, Yukio OHSAWA and Mitsuru Ishizuka, Influence Diffusion Model in Text-Based Communiation Poster, The Eleventh Conf. World Wide Web (WWW11), (2002)
19) Naohiro Matsumura, Yukio Ohsawa and Mitsuru Ishizuka Mining Mailing List Archives, Poster, The Eleventh Conf. World Wide Web (WWW11), 2002
20) Yukio OHSAWA, Hirotaka Soma, Yutaka Matsuo, Masaki Usui and Naohiro Matsumura, Featuring Web Communities based on Word Co-occurrence Structure of Communications, Proceedings of the Eleventh Conf. World Wide Web (WWW11)(2002)
21) Yukio Ohsawa, Yumiko Nara Understanding Internet Users on Double Helical Model of Chance Discovery Process, Invited to talk in the 17th IEEE International Symposium on Intelligence Control (ISIC'02), Vancouver
22) Yutaka Matsuo, Yukio Ohsawa and Mitsuru Ishizuka, Mining Messages in an Electronic Message Board by Repetition of Words, The Second International Workshop on Chance Discovery , Pacific Rim International Conference on AI (PRICAI)(2002)
23) Naohiro Matsumura, Yukio Ohsawa and Mitsuru Ishizuka: Automatic Indexing Based on Term Activities, Poster, The Seventh Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI) (2002)
24) Naohiro Matsumura, Yukio Ohsawa and Mitsuru Ishizuka: Profiling of Participants in Online-Community, Chance Discovery Workshop on the Seventh Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI) (2002).
25) Yukio Ohsawa: Genetic Words - Building Blocks as Context - Chance Discovery Workshop on the Seventh Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI) (2002).
26) Naohiro Matsumura, Yukio Ohsawa and Mitsuru Ishizuka: Mining and Characterizing Opinion Leaders from Threaded Online Discussions, Sixth International, Conference on Knowledge-Based Intelligent Engineering Systems Allied Technologies (KES2002) (2002)
27) Makoto Mizuno, Hiroko Shoji, Yukio Osawa, Yutaka Matsuo, Naohiro Matsumura, Yuzo Miyake: Toward a Chance Discovery-Oriented Recomemender System: A Prototype, in Proc. KES2002 (2002)
28) Yukio Ohsawa and Yumiko Nara, Modeling the Process of Chance Discovery by Chance Discovery on Double Helix, AAAI Fall Symposium Technical Report FS-02-01, American Association for Artificial Intelligence, pp.33-40, Cape Cod (2002)
29) Yutaka Matsuo and Yukio Ohsawa, Finding the Meaning of Clusters, AAAI Fall Symposium Technical Report FS-02-01, American Association for Artificial Intelligence, pp.7-13, Cape Cod (2002)
30) Naohiro Matsumura, Yukio Ohsawa, and Mitsuru Ishizuka, PAI: Automatic Indexing for Extracting Asserted Keywords from a Document, AAAI Fall Symposium Technical Report FS-02-01, American Association for Artificial Intelligence, pp.28-32 (2002)
31) Seiji Yamada and Yukio Ohsawa, Information Gathering of Web pages to Guide Concept
Understanding, Posters Proc. the World Wide Web Conference (WWW10) Hong Kong, (2001)
32) Yukio Ohsawa, Naohiro Matsumura and Mitsuru Ishizuka Discovering Topics to Enhance Communities' Creation from Links to the Future, Posters Proc. the World Wide Web Conference (WWW10) Hong Kong, (2001)
33) Naohiro Matsumura and Yukio Ohsawa, Future Deirections of Communities on the Web, The First Workshop on Chance Discoveries, Japanese Society of Artificial IntelligenceMatsue, Japan (2001)
34) Hiroshi Taira, Yasuhiro Sakata, Yukio Ohsawa and Mitsuru Ishizuka, AreaView2001: A new WWW organization system with KeyGraph Technology, The First Workshop on Chance Discoveries, Japanese Society of Artificial Intelligence, Matsue, Japan (2001)
35) Yutaka Matsuo and Yukio Ohsawa, A Document as a Small World, The First Workshop on Chance Discoveries, Japanese Society of Artificial Intelligence, tsue, Japan (2001)
36) Yumiko Nara and Yukio Ohsawa, A Method for Discovering Seeds of Consensus Applied to Family Risk Perceptions, The First Workshop on Chance Discoveries, Japanese Society of Artificial Intelligence, Matsue, Japan (2001)
37) Yutaka Matsuo, Yukio Ohsawa and Mitsuru Ishizuka, Small-World as Asserting Structure of Document, In Proc. The Fifth Multi-Conference on Systems, Cybernetics and Informatics (SCI2001), Orland, Florida USA (2001)
38) Naohiro Matsumura, Yukio Ohsawa and Mitsuru Ishizuka, Future Directions of Communities on the Web, In Proc. The Fifth Multi-Conference on Systems, Cybernetics and Informatics (SCI2001), Orland, Florida USA (2001)
39) Yukio Ohsawa and Yumiko Nara, Family Perceptions of Risks and Opportunities - Results from Questionnaires to Citizens -, The Fifth Multi-Conference on Systems, Cybernetics and Informatics (SCI2001), Orland, Florida USA (2001)
40) Yumiko Nara and Yukio Ohsawa, Family Affection to Children Visualized on the Co-occurring of Questionnaire Answers, Proc. The Fifth Multi-Conference on Systems, Cybernetics and Informatics (SCI2001), Orland, Florida USA (2001)
41) Fumiko Yoshikawa and Yukio Ohsawa, Text Analysis by Mapping Information Flow, Proc. The Fifth Multi-Conference on Systems, Cybernetics and Informatics (SCI2001), Orland, Florida USA (2001)
42) Yukio OHSAWA and Yumiko NARA, Decision Trees as a Model of Chance Perception, Joint 9th IFSA Congress and 20th NAFIPS International Conference, Vancouver (2001)
43) Hisashi Fukuda and Yukio OHSAWA Discovery of Rare Essential Food by Community Navigation with KeyGraph - An introduction to Data-based Community Marketing - Proc. KES 2001 (from IOS press) (2001)
44) Naohiro MATSUMURA, Yukio OHSAWA and Mitsuru ISHIZUKA Discovery of
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45) Yutaka Matsuo, Yukio OHSAWA and Mitsuru ISHIZUKA Discovering Hidden Relation behind a Link, Proc. KES 2001 (from IOS press) (September 2001)
46) Yukio OHSAWA and Yumiko NARA Discovery of Virtual Behaviors as Signs of Real Behaviors Proc. KES 2001 (from IOS press) (September 2001)
47) Yukio OHSAWA and Naohiro MATSUMURA, Discovering Seeds of New Interest Spread from Premature Pages Cited by Multiple Communities In Proc. Web Intelligence (LNAI2198 from Springer Verlag) (October 2001)
48) Naohiro MATSUMURA, Yukio OHSAWA and Mitsuru Ishizuka Discovery of Emerging Topics between Communities on WWW Proc. Web Intelligence (LNAI2198 from Springer Verlag) (October 2001)
49) Yutaka Matsuo, Yukio OHSAWA and Mitsuru Ishizuka Average-clicks: A New Measure of Distance on the World Wide Web Proc. Web Intelligence (LNAI2198 from Springer Verlag) (October 2001)
50) Yutaka Matsuo, Yukio OHSAWA and Mitsuru Ishizuka KeyWorld: Extracting Keywords from a Document as a Small World, Proc. The Forth International Conference on Discovery Science (An LNAI from Springer Verlag) (Washington DC, December 2001)
51) Naohiro Matsumura, Yukio OHSAWA and Mitsuru Ishizuka Knowledge Navigation on Visualizing Complementary Documents Proc. The Forth International Conference on Discovery Science (An LNAI from Springer Verlag) (Washington DC, December 2001)
52) Seiji Yamada and Yukio Osawa, Navigation Planning to Guide Concept Understanding in the World Wide Web, in Proc. AutonomousAgents 2000 (2000)
53) Naohiro Matsumura and Yukio Ohsawa, Combination Retrieval for Supplying Novel Knowledge, Workshop Notes on Web KDD, Pacific Asia conference on Knowledge Discovery and Datamining (PAKDD2000) (2000)
54) Yumiko Nara and Yukio Ohsawa, Tools for Shifting Human Context into Disasters Chance Discovery and Management session, Proc. Fourth International Conference on Knowledge-Based Intelligent Engineering Systems & Allied Technologies (KES 2000) (2000)
55) Naohiro Matsumura and Yukio Ohsawa, Discovering Promising New Topics on WWW Chance Discovery and Management session, Proc. KES 2000 (2000)
56) Yukio Ohsawa and Hisashi Fukuda, Potential Motivations and Fountains of Chances, Chance Discovery from Data session, Proc. International Conference on Industrial Electronics, Control and Instrumentation (IECON 2000) (2000)
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