FIT2016(情報科学技術フォーラム)に参加してきました。今年は富山大学でした。現地で最初に行うのが受付でネームプレートをもらうことです。あれ～、どうして～。ネームプレートが「初音ミク」で、「FIT2016」と印刷されてる？（写真参照）な～んてネ。なぜか、ちょっと嬉しいのは何故？

初日、『ここから始める情報処理～画像、音声、テキスト、検索、学習、一気にまとめてチュートリアル～』というイベントに参加。何とか座れましたが、立ち見が出る人気振りで、内容もとても刺激的。タイトルからわかるように、KDEラボにやってくる学生のためのチュートリアルといっても過言ではありません。「3D」「動画」「時系列データ」が入れば、ほぼ合致したでしょう。

• ゼロから始める自然言語処理
  ポケモンGOを例にとり、Twitterからテキストマイニングをしてみました、という実験結果の公表。MeCab（めかぶ）の辞書を「ポケモントレーナー」のカスタム辞書で補い、頻出コロケーション（モンスターと出現場所の共起）をTwitterから探して、「ミニリュウ←→上野」など、いろいろな共起法則を見つけられたとか。しかも、結果をタグクラウドで可視化しているから、とてもわかりやすかったなあ。「Twitterのようなデータはクリーニング（ノイズ除去+前処理+後処理）を必死でやらないといけない」というメッセージには、会場のほぼ全員が共感していました。
• 深層学習フレームワークChainerを用いた画像識別
  『「おそ松さん」の六つ子識別をDeep learningでやってみました』話も面白かったです。「人間VS計算機（深層学習）」の識別結果公表や、識別精度に対する（六つ子用）6×6のConfusion matrixが出てきたときは、くすっとなりました。中でも、「5000枚以上、おそ松さん判別の訓練を積んだ人間」の代表、実は「これは、ボクのことですが」で、爆笑が……でも、この熱意と忍耐こそが、深層学習には必要なんだなあ、と思い知らされました。
• Support Vector Machineを使い倒す
  内容はSVM(Support Vector Machine)全般でしたが、特に「libsvmを使いたおす方法」には自分が知らない、いろいろな裏技（?）が紹介され、ちょっと感動してしまいました。Pythonからもlibsvmを使えるそうなので、（scikit-learn（サイキットラーン）のSVMと合わせ）ちょっと自分でもやってみようかと思います。

2日目は自分が座長のセッションがあり、こちらはこちらで、ためになる話が一杯聞けました。「謝罪会見の（ビデオ撮影画像から）フラッシュを（できるだけ綺麗に）取り除く方法」「画像のエッジ検出でのエッジ切れの対策」「手書き文章の読みやすさの判定」「機械学習を用いた署名照合」など、いろいろ勉強になりました。

3日目、学会は午前中でほぼ終わったので、午後は研究室の学生から事前に聞いていた、「富山に行くならここがお勧め」のリストにあった黒部峡谷へ。宇奈月（うなづき）からトロッコ電車に乗って欅平（けやきだいら）まで。そこから徒歩で「猿飛峡」までの遊歩道を散策しました。エメラルドブルー（グリーンというよりブルーに近かったので）の黒部川の清流と、そそり立つ山々を覆う原生林の峡谷の風景がとても素敵でした。インターネットで調べて想像するのと、本当に現地に行って感じるのでは、全然違うなあ、とあらためて思いました。百聞は一見に如かず。「とやまのうんまい」空気と水を感じて、リフレッシュできた気がします。来年は、ぜひ、学生と一緒に発表で参加したいと感じました。

ISOの出張報告のため、機械振興会館に行ってきました。ここは、情報処理学会（規格調査会）と電子情報通信学会が同じビルに同居しているユニークな建物です。正面道路の向かいに位置するのは、「東京タワー」。都営地下鉄三田線「御成門（おなりもん）」駅が最寄駅です。「御成門」駅で下車し、芝公園を歩き、機械振興会館までの坂道を歩くのが、年数回のルーチンになっています。まだ、せみ時雨（といっても豊橋にはいない、ミンミンゼミ）の残る公園を抜けると、東京タワーが木々の間に垣間見えてきます。今でこそ、スカイツリーに人気を奪われているようですが、「東京タワー」の美しい形状、色合い、たたずみ、東京の中では好きなスポットのひとつです。