1. 選考対象

［ニューチャレンジ］

• 加納史子氏，谷田泰郎氏： 世界価値観データベースに基づく世界消費者の把握
• 沢恒雄氏： 2大モデルによるマルチ・トリレンマ艦戒研究

［サバイバル］

• Total Environment for Text Data Mining (サバイバル5回目)
• 異種協調型災害情報支援システム実現に向けた基盤技術の構築 (サバイバル3回目)
• クラウドベースのロボットサービスの統合基盤 (サバイバル2回目)
• 認知症の人の情動理解基盤技術とコミュニケーション支援への応用 (サバイバル2回目)
• コト・データベースによるモノ・コトづくり支援 (サバイバル2回目)

2. 選考基準

［ニューチャレンジの選考基準］

• 学術的な信頼性・妥当性
• ゴール達成時の社会的インパクト
• 実用化に向けた取り組み

［1〜2回目のサバイバルの選考基準］

• 現時点での社会的インパクト
• ゴール達成時の社会的インパクト
• 実用化へ向けた取り組み

［3回目以降のサバイバルの選考基準］

• 現時点での社会的インパクト
• ゴール達成時の社会的インパクト
• 実用化へ向けた取り組み

3. ニューチャレンジセッションアンケート集計結果

表1: アンケート結果（ニューチャレンジ）

図1: アンケート結果グラフ (ニューチャレンジ)

4. ニューチャレンジセッション選考結果

・「世界価値観データベースに基づく世界消費者の把握」

• 総合評価（3.6点）が選考基準（3.5点）を上回っている． そのため， 「チャレンジ成功」とする．
• 個別評価の3項目ではいずれも3.0以上の好評価を得ており，特に最終目的達成時の社会へのインパクトについては，3.83と比較的高い評価が得られており，将来性が見込まれている．もうすこし学術面での妥当性，実用化の見込みについて会場の支持が得られるように補強して次年度のサバイバルセッションへ臨まれることを期待している．

・「2大モデルによるマルチ・トリレンマ艦戒研究」

• 総合評価（1.7点）が選考基準（3.5点）を大きく下回っている． そのため，残念ながら 「チャレンジ不成功」とする．
• 個別項目についてもいずれも2.0以下の低い評価であり，提案についての根本的な再検討をお願いしたい．

5. サバイバルセッションアンケート集計結果

表2: アンケート結果

図2: アンケート結果グラフ (サバイバル)

6. サバイバルセッション選考結果

・「Total Environment for Text Data Mining」（サバイバル5回目）

• 総合評価（4.2）はサバイバル前提基準の目安（4.0）を上回っている．
• 学術的観点以外の3つの評価のいずれか一つの評価項目に優れた点(3.5以上)がある 学術的観点からの評価(4.1点)，現時点までの社会へのインパクト・貢献(3.6点)，最終目的達成時の社会へのインパクト・貢献の見込み(4.0点)，チャレンジ実用化に向けた取り組み(3.7点)．
• サバイバルとするのに問題となる点(3.0未満)はない．

TETDMは，チャレンジ提案者の希望により，もう1年チャレンジを継続することで5回目のサバイバルとなった．昨年課題であった実用化へ向けた取り組みについては，TETDMツールが無事Ver1.0の公開となり，実用化についての課題がクリアされたといえる．集計の結果，全項目において基準を満たした．よって 「卒業」とする．

・「異種協調型災害情報支援システム実現に向けた基盤技術の構築」（サバイバル3回目）

• 総合評価（3.9）はサバイバル基準の目安（4.0）をやや下回っている．
• 学術的観点以外の3つの評価のいずれか一つの評価項目に優れた点(3.5以上)がある． 学術的観点からの評価(3.4点)，現時点までの社会へのインパクト・貢献(3.4点)，最終目的達成時の社会へのインパクト・貢献の見込み(3.9点)，チャレンジ実用化に向けた取り組み(3.4点)．
• サバイバルとするのに問題となる点(3.0未満)はない．

最終目的達成時の社会への貢献が評価されているものの，現時点でのインパクトや実用化に向けた取り組みが不十分であると認識されている．これらの項目に向けて次年度，具体的な取り組みが求められる．これまで本セッションは高評価を得てきているが，3回目を迎え，そろそろ実用的な貢献についての見通しが求められてきていると考える．来年度，これらの点についての改善されることを条件に条件付きで 「サバイバル」とする．

・「クラウドベースのロボットサービスの統合基盤」（サバイバル2回目）

• 総合評価（4.1）はサバイバル前提基準の目安（4.0）を上回っている．
• 学術的観点以外の3つの評価のいずれか一つの評価項目に優れた点(3.0以上)がある． 学術的観点からの評価(3.6点)，現時点までの社会へのインパクト・貢献(3.7点)，最終目的達成時の社会へのインパクト・貢献の見込み(4.3点)，チャレンジ実用化に向けた取り組み(3.5点)．
• サバイバルとするのに問題となる点(3.0未満)はない．

実用化に向けた取り組みの得点は，他の項目に比較して低いが昨年よりは若干上昇した．引き続き，実用化への取り組みに力を入れて頂ければと思う． 集計の結果，全項目において基準を満たした．よって 「サバイバル」とする．

・「認知症の人の情動理解基盤とコミュニケーション支援への応用」（サバイバル2回目）

• 総合評価（4.6）はサバイバル前提基準の目安（4.0）を上回っている．
• 学術的観点以外の3つの評価のいずれか一つの評価項目に優れた点(3.0以上)がある． 学術的観点からの評価(4.0点)，現時点までの社会へのインパクト・貢献(4.3点)，最終目的達成時の社会へのインパクト・貢献の見込み(4.7点)，チャレンジ実用化に向けた取り組み(3.6点)．
• サバイバルとするのに問題となる点(3.0未満)はない．

問題へのアプローチが実践的であるため，引き続き実用化に向け実績を積み重ねて欲しい．集計の結果，全項目において基準を満たした．よって 「サバイバル」とする．

・「コト・データベースによるモノ・コトづくり支援」（サバイバル2回目）

• 総合評価（4.3）はサバイバル前提基準の目安（4.0）を上回っている．
• 学術的観点以外の3つの評価のいずれか一つの評価項目に優れた点(3.0以上)がある．学術的観点からの評価(3.6点)，現時点までの社会へのインパクト・貢献(3.8点)，最終目的達成時の社会へのインパクト・貢献の見込み(4.5点)，チャレンジ実用化に向けた取り組み(3.6点)．
• サバイバルとするのに問題となる点(3.0未満)はない．

今回の発表でも，昨年に引き続き参加者を巻き込んだミニワークショップを開催して，この支援の必要性を参加者全員で共有できていた．取り組みは確実に進められており，実用化が近いものと感じられた． 集計の結果，全項目において基準を満たした．よって 「サバイバル」とする．

付録: 各テーマへのコメント

・「世界価値観データベースに基づく世界消費者の把握」

• 【学術観点からの評価】
  • 十分なサーベイがなされていると思う．
  • 文化人類学，社会学的な位置づけはわかるがAIとしての実用化の裏付けを作っていってほしい．
  • 技術的課題（既存の技術の組み合わせでできるのか，新規に技術開発が必要なのか）よくわからなかった．
• 【社会貢献の観点からの評価】
  • ビジネスへの展開は，未知の部分も大きいと思うが大きな可能性を感じる．
  • 現在NEDOが行っている「次世代ロボット中隔技術開発」人工知能分野がある．実用化に向けて同プロジェクトへ，例えば購買支援ロボットに本研究成果を乗せる，というような形で応募を検討してみてはどうか．
  • 日本企業のグローバル進出海外企業の日本進出などに必要な知見になる．
  • （アプリとしての）実用化をさらに検討すれば良くなる．
  • 重要な研究テーマであることは理解できるが，自分の理解が足りないだけかもしれないが，研究終了時に何が完成してどう使えるかわからなかった．
  • 購買履歴やWebでの発言等からユーザに適した商品サービスを当てるマーケティングは多くの研究者が挑んでいるテーマで達成時のインパクトは大きいと思うが今回の提案で達成するのは難しそうに思える．
  • シナジー社が色々なソフトのサポートができそうなので期待できる．
• 【全体としての評価】
  • 異文化とどううまくやっていくかというのか，非常に価値あるテーマである．
  • 社会科学との融合ということで期待したいが最終的なゴールやメリットの具体例がまだあまり見えない状況にあるように思う．しかし，それらを含めて一年頑張ってよいなら見てみたいと思う．
  • 仲間づくりと実用への方向性を明確にしていってほしい．
  • 人工知能技術の応用で，異文化行動センタとの連携部分で，NLPやセンチメント分析などが必要になる．
  • 何が成果として出せるのかが明確でない．ビジネスを進めたい人たちがいる一方で，学術的な発展が望めないのではないか？
  • 提案の具体性を高めた上で再度提案してもらいたい．
  • 価値観と消費活動の関係を詳細化する必要があり，一般的な価値観を扱う話になると価値がなくなると思われているので，絞って実用化の道筋を明らかにしてほしい．
  • 学術的なチャレンジ性を明確にしてほしい．
  • とても面白く，国を超えたおおきなテーマなので是非進めてほしい．

・「2大モデルによるマルチ・トリレンマ艦戒研究」

• 【学術観点からの評価】
  • 主張に学術的な裏付けがないと感じた．
• 【社会貢献の観点からの評価】
  • 目的に対する道筋から外れているように感じた．
  • 政治的思想とAIがどのように組み合わされるのか不明である．
• 【全体としての評価】
  • AIとの関連が見られない．
  • 人工知能による社会貢献という近未来チャレンジ主旨に合わないと思う．
  • かなり周辺の話が外れていた．これを理解できる人と一回協力できるとよいかもしれません．
  • 続けていくには難しい．

・「Total Environment for Text Data Mining」

• 【学術観点からの評価】
  • 多数の言語処理研究者が開発者として参加しており信頼性が高い．
  • 幅広い文章解析ツールが揃っており，実用性が高そうだ．
  • 最終年度なので応用例が多かったのだと思うが，基本的なTETDMのシステムの部分は良く分からなかった．
  • データ分析の基盤環境として信頼性のあるものになっている印象を持った．
  • AIセミナーや，大学での演習講義でも使われるようになり，非専門家にも多く使ってもらえるようになった．
• 【社会貢献の観点からの評価】
  • OSS統合ツールは認知度が上がれば上がるほど開発者も集まるのでがんばってほしい．
  • 小論文の作成支援など，教育での応用に可能性を感じた．
  • ツールが先にあり，解決すべき問題があいまいだと感じた．
  • 特定の問題に絞れば，必要な機能や普及方法が固まると思った．
  • （カルテなど）情報系の枠に限定されない応用があるのが良い．
  • 実用化をぜひ検討したい．
  • ツールとしての存在が忘れられないように，アプリケーションをもっと強化した方がよい．
  • 医学や教育などの実用面での応用があり，期待できる．
  • 文章作成支援など，少なくとも大学の中では実用的に使われている．
• 【全体としての評価】
  • ぜひ卒業してほしい．そのことでさらに開発者が集まり，さらにクオリティが上がることを期待する．
  • 非常に応用性の高い分野なので，社会にもっと広がってほしい．
  • 今回初めて知ったので，業務への活用を考えていきたい．サポートを続けてほしい．
  • おつかれ様でした．
  • 医療では，この分野の発展が望まれている．安全と効率の視点．
  • 絵本の類似性のものだけ聴講しましたが，人間のニュアンスに似たクラス分類などが面白かった．

・「異種協調型災害情報支援システム実現に向けた基盤技術の構築」

• 【学術観点からの評価】
  • 震災データを使って，学術的にも納得できるアプローチで結果を出そうとしている印象．
  • 成果が形になりつつあり，今後の展開が非常に興味深い．
  • 震災から4年立ったのでより新しい災害への関連も太くしてほしい．
  • 災害時の情報提供することは意味がある．
  • 提案方式の妥当性評価があまりなされていない．
  • 3DViewer等，一般の方々に継続して意識をさせるものは重要だと思う．
• 【社会貢献の観点からの評価】
  • 実用化されているもの（オープンになっているもの）のアピール，周知が少し十分ではないかと思う．
  • ニーズの整理が不足．
  • 実装して有効性を測る試みをされている方も見えたので，取り組みの姿勢は強いて感じる．
  • 成果物のアウトプットもあり，有意義であった．
  • テーマは大切だと思います．震災のことを忘れた人にとっては落ち目のテーマかもしれませんが，まだまだ研究すべきと思います．
  • 研究成果を実用化することが，非常に大切であり，現在最も期待されていると思います．
  • 大学と企業の連携が必須と考えます．
  • 提案だけでなく，実用化に向けてもう少し，妥当性評価を実施していってほしい．
  • Webで実現されているものもあった．
  • 災害は実用化がなされればとても大きな社会貢献ができると思う．
• 【全体としての評価】
  • 震災のインパクトが弱まっている，過去のものになりつつあるからこそ，続けて研究を行ってほしい．
  • 2災害情報支援システムというテーマでやるべき発表があった．本当に過去のツイートデータを分類したりすることが有用なのか疑問．
  • 完成に向けて続けていただきたい．
  • 長いスパンの取り組みをしてほしい．
  • チャレンジ全体としてのゴールとその進捗を明確にしてほしい．
  • 社会貢献への取り組みは大切なので，これからも挑戦してほしいと思う．（実用化の方向性を明確にしていただきたい．）
  • 有益情報の効率的提供として実用化してほしい．

・「クラウドベースのロボットサービスの統合基盤」

• 【学術観点からの評価】
  • あえて処理を，ソースを読む人へ示すことで，何をするのかを示すというのはとても感心した．
  • 産学共同でクラウド/IoTソリューションのPFが進化して行く様子が具体的に論じられていたと思う．
  • 実際にモノを作っている研究が多い．実用化している点で学術的価値が高いと言える．
  • コンテストにより，優れたプログラムが多くできている．論文も着実に書かれている．
  • コミュニティの形成にロボットが橋渡しをする必要性を感じない．
  • 実証実験の定量的な分析に基づく裏付けが少なかったように思う．
• 【社会貢献の観点からの評価】
  • すでに実用化されており，使われている場面も多い．
  • ロボットの役割が，これまでの動作やカメラ情報だけてなく，ユーザの生活ログを取得し，役立てるというシーンが加わったように思う．そのために基盤の改良を期待する．
  • 南相馬などにすでに大きな貢献をしている．
• 【全体としての評価】
  • チャレンジは続けて欲しい．
  • ロボットでやるべき必要性があるのか，災害時の状況を想定してみてはどうか？ソーシャルロボットが，人の代わりとなって情報を収集するのは，今後需要があると思う．AIをどう組み合わせるかが，面白いところだと感じた．ただ，Pepperとの違いがわからなかった．
  • RSNPを知らなかったので，とても興味深かった．シミュレーションでも利用されていくと面白いと思う．
  • 様々の機関や企業が同様の研究を進めており，本共同研究がどのような突出した価値インパクトを創出し得るのか？（差別化性）を知りたい．
  • 今後，オリンピックに向けてさらに必要性が高まる話であると感じた．ロボットがクラウドと連携することで，人工知能の活用の場面の一つとして利用されるのはとても良いことだと思う．
  • 大変良い取り組みである．

・「認知症の人の情動理解基盤技術とコミュニケーション支援への応用」

• 【学術観点からの評価】
  • 現場の専門家による事例が多くフィードバックされている．
  • ユマニチュードの科学的な分析が進んでいることが理解できた．
  • データや手法がきちんと提示しているので，信頼性があると思う．
  • 様々な面からの議論があって面白いと思うし勉強になった．
  • アイデアや方法論の提案が多く，一方で検証データが少ない．これからに期待．
  • 技術的に何ができるかについての議論が弱いように感じた．これからの活動が楽しみだ．
  • これまで広く社会的に共有されていなかったケアの現場のプラクティスを客観的なデータとして共有することを可能としつつある．
• 【社会貢献の観点からの評価】
  • 現場の経験知をITと連携がうまくなされている．
  • 多様な取り組みについて学べ，勉強になった．
  • 色々な方との共同研究や現場の方もいるので，とても実用化されていると思う．
  • 社会的なインパクトは大きいと思う．課題も難しいためスモールステップを．成果が楽しみです．
  • 現実場面にどのくらい適応できるのか，応用という点で少し気になった．
  • ボトムアップにデータを取ってからモデルを作り，というアプローチをすべきではないか．
  • ケアの現場と連携を広げつつある．普及を進めるためのビジネスモデルが必要．
• 【全体としての評価】
  • 今後認知症患者が増加するため認知症ケアの質を高めるためにも発展されることを期待している．
  • これからの社会のために是非．
  • ケアのサイエンス化はますます重要．発展に期待．
  • 今後の成果が楽しみです．
  • 継続して研究を続けてほしい
  • ユマニチュードについてなど普段工学の分野だけでは触れることのできないような知識についても聞くことができ，大変貴重な時間をすごすことができました．
  • 認知症とBIGDATAは相性が良い．つづけてほしい．
  • 介入の記録に関するコーパスも重要だと思う．
  • データがあればPharma Industryとコラボするのはひとつの方法では？

・「コト・データベースによるモノ・コトづくり支援」

• 【学術観点からの評価】
  • この近未来チャレンジのトピックについて外から他の研究者がヒントをもらいに来たり，議論をしたりするために参加してきている．つまり，学術的に十分な影響を与えていると言える．
  • 評価が難しそう．
  • 現場の業務フローをどれだけ丹念に観察した結果としてのシステムの提案なのかが不明．
  • 方法論が確立されていないためトライアンドエラーの側面が強い．
• 【社会貢献の観点からの評価】
  • モノだけではなく，現象としてのコトを直接対象とした工学を実現しようとしている．その中で必然的に人材教育や教育的な課題が見えてきている．この先に，新しい形が生まれそうな気がする．
  • 現場全体でのタスク改善が実現すればより創造的なサービスが実現できるかもしれない．
  • さらに実用化が進むことを期待．
  • 実用化が困難な分，解決できたらすごいと思う．
• 【全体としての評価】
  • これから重要になる分野だと感じた．勉強になった．
  • コトはコトで研究され，モノはモノで研究されていると思うのでそれらをつなげる場として貴重だと思う．
  • 大変参考になった．
  • 非常に難しい課題に取り組んでいるため是非サバイバルして結果を出して欲しい．

以上