特集「アクティブマイニング」にあたって
津本 周作，山口 高平，沼尾 正行，元田 浩
p. 145

WWWにおけるメタ情報源の獲得
山田 誠二，小野田 崇，高間 康史，村田 剛志
p. 149

分散動的情報源からのアクティブ情報収集
肝炎データマイニングにおける発見ルールフィルタリングの試み
北村 泰彦
p. 157

多段階学習方式によるデータ収集と前処理の自動化
沼尾 正行，ナッティー チョラウィト，市瀬 龍太郎
p. 164

構造データからのアクティブマイニング
元田 浩，ホー ツー バオ，鷲尾 隆，矢田 勝俊，吉田 哲也，大原 剛三
p. 172

メタ学習機構に基づくアクティブマイニング
阿部 秀尚，大崎 美穂，山口 高平
p. 180

例外性発見に基づくスパイラル的アクティブマイニング
鈴木 英之進，渡辺 健志，山田 悠，十見 昌俊，大島 宗哲，鍾 寧，横井 英人，高林 克日己
p. 188

利用者からの要求を考慮したテキストデータからの知識抽出
新保 仁，松本 裕治，山田 寛康
p. 196

ラフ集合に基づくアクティブマイニングによる診療情報生成システムの開発
津本 周作，平野 章二，高林 克日己
p. 203

アクティブマイニングによる化学物質群からのリスク分子発見
岡田 孝，高橋 由雅
p. 211

＜概要＞ アクティブマイニングプロジェクトの一環として行われた本研究では， (1)化学物質群から生理活性の原因となる特徴的な部分構造を抽出して 知識ベースを作成，(2)既存の知識から予測できない例外的分子が発見 された場合に，化学構造類似性に基づいて副作用の警告や新規リード 化合物としての可能性を指摘するリスクレポートの作成，の２点を 目標とした．ドーパミンに関連する生理活性化合物群に対して適用し た所，線形フラグメント属性を用いたカスケードモデルによるマイニ ングで各活性に特徴的な部分構造を明らかにすることができた．さらに， TFS（トポロジカルフラグメントスペクトル）を属性としたSVMやANNの 方法で活性クラス分類と類似性検索を行うことにより，リスクレポート の作成が可能であることを示した．研究の全過程で創薬専門家が積極的 に関与することにより，スパイラル的にマイニングを実行して良い結果 を得ることができた．

MEGとfMRIを使った言語処理の脳活動計測とその解析法
藤巻 則夫，早川 友恵
p. 227

＜概要＞ 本稿では，脳磁界計測装置（MEG）と機能的磁気共鳴画像装置（fMRI）を使った言語脳機能計測についての研究成果を紹介する．我々は，空間分解能にすぐれたfMRIと時間分解能にすぐれたMEGデータを組み合わせることにより，高い信頼性をもって脳活動の時間・空間的挙動を解析するデータ解析方法を開発し，基本的な線分検出から文字・単語・文章を使った脳活動計測を行い，視覚的形態，音韻，意味などの語彙処理，韻律を含む内語処理，速読者による文章読みなどに関わる脳活動を解析した．また最近行っている言語プライム実験と脳活動モデル化の試みについて触れる．

論文アブストラクト
p. 240
J-stage 人工知能学会論文誌 Vol. 20, No. 2に掲載