内容

目次

<b>第１章　ディスカッションの構造とその利用</b> 　1.1　ディスカッションマイニングシステム 　1.2　ディスカッションの構造化 　1.3　ディスカッションの要約 　1.4　ディスカッションからの課題の発見 　1.5　機械学習の利用 <b>第２章　データアナリティクスの基礎　</b> <b>―機械学習とデータマイニング</b> 　2.1　ロジスティック回帰分析 　2.2　ロジスティック回帰分析による課題発言の分類モデル 　2.3　その他の機械学習 　2.4　機械学習の結果の評価と比較 　2.5　能動学習による精度の向上 　Column　ディープラーニング <b>第３章　自然言語処理でディスカッションを解析する</b> 　3.1　形態素とその解析 　3.2　形態素 <i>N</i> グラム 　3.3　単語のベクトル化 　3.4　文の構造 　3.5　ディスカッションの構造 　3.6　言語以外の情報を利用した構造化 　Column　自然言語処理と機械学習 <b>第４章　人工知能で会議を支援する</b> 　4.1　ミーティングレコーダー 　4.2　パノラマカメラによる参加者の顔のトラッキング 　4.3　音声認識とペン入力 　4.4　議事録生成 　4.5　話題ごとの分類 　4.6　ミーティング後の支援 　Column　会議支援 <b>第５章　プレゼンテーションを科学する</b> 　5.1　よいプレゼンテーションの特徴 　5.2　プレゼン先生 　5.3　プレゼンテーションスライドの分析 　5.4　プレゼンテーションのアウトライン 　5.5　プレゼンテーションスライド推敲支援システム <b>第６章　ディスカッション能力を鍛える</b> 　6.1　発言力の評価 　6.2　評価結果のフィードバック 　6.3　メールによるフィードバックと追跡調査 　6.4　要約力の評価 　6.5　ディスカッション能力を鍛える方法 <b>第７章　ゲーミフィケーションでやる気を維持する</b> 　7.1　ゲーミフィケーションとは何か 　7.2　ゲーミフィケーションの応用例 　7.3　ゲーミフィケーション・フレームワーク 　7.4　ディスカッション能力の細分化 　7.5　ゲーミファイド・ディスカッションの運用 　7.6　ディスカッション能力の可視化 　7.7　外発的モチベーションのためのいくつかの工夫 <b>第８章　人間の能力を拡張する</b> 　8.1　創造活動支援 　8.2　課題の把握から評価まで 　8.3　創造性の定義と評価 　8.4　イノベーションの加速 　8.5　人間の能力の拡張 <b>第９章　おわりに</b> <b>―人間と人工知能の共生</b> 　9.1　エージェント 　9.2　シンギュラリティ 　9.3　人間と人工知能の共生 　9.4　日常のモノに潜むエージェント あとがき 参考文献 索　　引