1

工知能・ＡＩ（Artificial Intelligence）とロボットは違うのか？

「ロボット」という言葉について調べていくと、チェコの作家 カレル・チャぺックの戯曲

「Ｒ．Ｕ．Ｒ」（Rossum's Universal Robots）※１にたどり着きました。

もともと「ロボット」とは「人の代わりに作業をすることを目的につくられたもの」と考えられており、人間

が与えた命令を実行する機械でしたが、さらに自ら思考するという人間の知的な働きが盛り込まれた

「人工知能・ＡＩ」は、近年さらに急速に進化しています。

今回は、まず人工知能・ＡＩに関する図書、雑誌記事、インターネット情報を紹介し、中でも最近話

題となっている「2045年問題」、「アラン・チューリング」、「クイズ、囲碁・将棋」、「プログラム言語」、「ロ

ボットは東大に入れるか」の５つをトピックスとして取り上げて紹介します。

※１

『ロボット Ｒ．Ｕ．Ｒ』 カレル・チャぺック著 千野栄一訳 岩波書店 1989.4 ＜548.3 304＞

目 次

図書 ････････････････････ p.２

論文・記事 ････････････････････ p.４

インターネット情報 ････････････ p.１０

トピックス ････････････････････ p.１１

付表 ････････････････････ p.１８

なお、2017（平成 29）年度、当館は、図書館移転作業に入るため

「テーマ別文献目録」については、今号を以て休刊とさせていただきます。

これまでご活用いただきましてありがとうございました。

人

「人工知能・ＡＩ」関連情報

－テーマ別文献目録― No.55

201７/２/24 発行

★

科学と産業の情報ライブラリー

神奈川県立川崎図書館

〒210-0011

川崎市川崎区富士見 2-1-4

TEL ；044-233-4537

FAX ；044-210-1146

http://www.klnet.pref.kanagawa.jp/kawasaki/

2

☆図書

関連の図書の多くは、ラベルの最初の数字が、０（総記）、４（自然科学）、５（工学）か

ら始まるものに含まれています。当館では、特定の分野について巻末の表２に示す

「クラスタ分類」（別置記号の一種）を採用しており、人工知能関連の図書の多くは、

「コンピュータ・情報クラスタ」に分類し、請求記号の前に、A０～Ｅ９９を与えています。

（ex. 請求記号 A99 ＜007 63＞）

トコトンやさしい人工知能の本

Ｂ＆Ｔブックス；今日からモノ知りシリーズ

産業技術総合研究所人工知能研究センター 編

辻井 潤一 監修

日刊工業新聞社 2016.12

A99 ＜007.13 96＞

あたらしい人工知能の教科書：プロダクトサービ

ス開発に必要な基礎知識

多田 智史 著

石井 一夫 監修

翔泳社 2016.12

A99 ＜007.13 95＞

超創造科学：ナノ・バイオ・ＩＴの未来

科学のとびら; ６１

武田計測先端知財団 編

細野 秀雄 著

松尾 豊 著

ほか著

東京化学同人 2016.10

＜504 242＞

ＩＣＴ未来予想図

自動運転、知能化都市、ロボット実装に向けて

土井 美和子 著

原 隆浩 コーディネーター

共立出版 2016.7

A2 ＜007.3 341＞

ロボット技術ガイドブック

基本技術から「人工知能」「自動運転」まで

Ｉ／Ｏ ｂｏｏｋｓ

Ｉ／Ｏ編集部 編

工学社 2016.7

＜548.3 438＞

心を交わす人工知能

言語・感情・倫理・ユーモア・常識

荒木 健治 共著

ジェプカ・ラファウ 共著

ほか著

森北出版 2016.6

A99 ＜007.13 91＞

脳・心・人工知能：数理で脳を解き明かす

ブルーバックス Ｂ－１９６８

甘利 俊一 著

講談社 2016.5

＜491.37 160＞

搭載！！人工知能：究極のそして最後のエレク

トロニクス

木村 睦 著

電気書院 2016.5

A99 ＜007.13 89＞

人工知能で変わる自動車ビジネス

技術と特許をつなぐパテントガイドブック

ネオテクノロジー 2016.3

＜507.23 671＞ 常置

インダストリー４．０：第４次産業革命の全貌

インダストリー ４．０ 決定版

尾木 蔵人 著

東洋経済新報社 2015.10

＜509.2 ス 6＞ ※ス；推薦図書

ロボットの脅威：人の仕事がなくなる日

マーティン・フォード 著

松本 剛史 訳

日本経済新聞出版社 2015.10

＜548.3 439＞

【凡例 図書】

タイトル：副タイトル

シリーズ名

著者名

出版社 発行年月

＜当館請求記号＞

3

進化計算と深層学習：創発する知能

伊庭 斉志 著

オーム社 2015.10

A99 ＜007.13 88＞

人工知能と産業・社会：第４次産業革命をどう勝

ち抜くか

山際 大志郎 著

経済産業調査会 2015.9

A99 ＜007.13 87＞

スマート社会へ進化：先が読める暮らしへの挑戦

桑田 薫 著

福間 雅夫 著

日経ＢＰクリーンテック研究所 監修

日経ＢＰコンサルティング 2015.6

＜504 241＞

ロボットと共生する社会脳：神経社会ロボット学 社会脳シリーズ ９

苧阪 直行 編

新曜社 2015.12

＜548.3 433＞

人工知能技術 特許出願技術動向調査報告書；平成２６年度［４］

特許庁 編

特許庁 2015.3

＜507.23 311 2014-4＞

ＡＩ（エーアイ）の衝撃：人工知能は人類の敵か 講談社現代新書；２３０７

小林 雅一 著

講談社 2015.3

A2 ＜007.13 84＞

コンピュータは数学者になれるのか？ 数学基

礎論から証明とプログラムの理論へ

照井 一成 著

青土社 2015.3

＜410.96 12＞

人工知能は人間を超えるか：ディープラーニン

グの先にあるもの 角川ＥＰＵＢ選書；０２１

松尾 豊 著

ＫＡＤＯＫＡＷＡ 2015.3

A99 ＜007.13 82＞

ビッグデータを活かすデータサイエンス：クロス

集計から機械学習までのビジネス活用事例

酒巻 隆治 著

里 洋平 著

東京図書 2014.11

＜336.17 231＞

人間とは何か：先端科学でヒトを読み解く

科学のとびら；５７

武田計測先端知財団 編

榊 佳之 著

山極 寿一 著

ほか著

東京化学同人 2014.10

＜467.3 132＞

記号創発ロボティクス：知能のメカニズム入門

講談社選書メチエ；５７７

谷口 忠大 著

講談社 2014.6

＜548.3 424＞

クラウドからＡＩ（エーアイ）へ：アップル、グーグ

ル、フェイスブックの次なる主戦場

朝日新書; ４１５

小林 雅一 著

朝日新聞出版 2013.7

A2 ＜007.13 75＞

人工知能と人工生命の基礎

伊庭 斉志 著

オーム社 2013.5

A1 ＜007.13 74＞

２１００年の科学ライフ

ミチオ カク 著

斉藤 隆央 訳

ＮＨＫ出版 2012.9

＜404 344＞

人工知能学事典

人工知能学会 編

共立出版 2005.12

A0 ＜007.13 41＞ 常置

4

☆論文・記事

人工知能を主な研究テーマにしている雑誌や

特集記事および個別の論文・記事を紹介します。

●人工知能を主な研究テーマとしている雑誌

・「電子情報通信学会技術研究報告書」

電子情報通信学会 ＜Z547 D3＞ 電子情報通信分野の学術の発展を目的としている

電子情報通信学会のもとで活動している研究会の

技術研究報告です。「技術研究報告」には、最先端

の論文が載せられています。

（電子情報通信学会ホームページより一部抜粋）

以下の 6 部門においては、人工知能関連の研究が

おこなわれています。

SIP（信号処理）／SITE（技術と社会・倫理）／

RCC（高信頼制御通信）／KBSE（知能ソフトウェ

ア工学）／LOIS（ライフインテリジェンスとオフィ

ス情報システム）／AI（人工知能と知識処理）

・「人工知能:人工知能学会誌」 ＜Z535 Z5＞

「人工知能学会全国大会論文集」

＜Z535 Z4＞ 人工知能学会 人工知能に関する学際的学問研究の促進をはかり、

この分野の進歩に貢献することを目的として活動し

ている学会の学会誌及び大会論文集です。

（人工知能学会ホームページより一部抜粋）

●特集（論文・記事）

「ラズパイに ON！Google 人工知能」

インタ－フェ－ス Vol.44 No.3 2017.3

＜Z535 I＞

ラズパイに ON！Google 人工知能

p.11

グーグルが大サービス！手のひら人工知能が

自宅で作れる時代キタ！

p.12-13

ラズパイから OK！Google 人工知能で広がる世

界

／足立 悠、小池 誠、ほか著 p.4-18

Googleの人工知能ライブラリTensorFlowを勧め

る理由

／佐藤 聖 p.19

Google 人工知能ライブラリ TensorFlow の正体

／佐藤 聖 p.20-22

ラズパイ×Google 人工知能...キュウリ自動選別

コンピュータ

／小池 誠 p.23-27

人工知能キュウリ・コンピュータを動かしてみる

／小池 誠、佐藤 聖 p.28-31

ターゲット「キュウリ」選別に適したデータ＆アル

ゴリズムの検討

ステップ 1...設計方針を決める

／小池 誠 p.32-41

話題の人工知能アルゴリズム「ディープ・ラーニ

ング」初体験

ステップ 2...キュウリ・データの学習

／小池 誠 p.35-41

最初は PC で試すと便利

ステップ 3...人工知能キュウリ判定

／小池 誠 p.42-44

ほこりや土が舞う環境でも組み込んでしまえば

安心

ステップ 4...キュウリ用人工知能をラズパイで動

かす

／小池 誠 p.45-52

「Google 人工知能 TensorFlow 初体験ガ

イド」

インタ－フェ－ス Vol.44 No.3 2017.3

＜Z535 I＞

Google 人工知能 TensorFlow 初体験ガイド

p.53

AI の定番 Python でほとんどのコンピュータで動

かせる

レッスン 1...TensorFlow の開発環境

／渡邉 輝 p.54-60

全てはここから！公式ページの歩き方

／足立 悠 p.61-63

データの入出力/型/構造から実行メカニズムま

で

レッスン 2...TensorFlow プログラミングの基礎知

識

／渡邉 輝 p.64-66

【凡例 雑誌（特集）】

「特集タイトル」

雑誌名

巻号 発行年月

＜当館請求記号＞

【凡例 雑誌（個別）】

論文タイトル

／著者名

雑誌名 巻号 ページ

発行年月

＜当館請求記号＞

5

ビギナ用定番サンプルから！

レッスン 3...TensorFlow 初体験

／渡邉 輝 p.67-73

定番サンプル「文字認識」の楽ちん体験アプリ

／高木 聡 p.74-77

レッスン 4...ちょっと本格的な AI 画像認識

／山本 大輝 p.78-86

レッスン 5...3 大人工知能ライブラリ＋α

／牧野 浩二、西崎 博光 p.87-91

「ディープ・ラーニング」アルゴリズムあんちょこ

／足立 悠 p.92-98

「金融ビッグデータ AI 解析に挑戦」

インタ－フェ－ス Vol.43 No.1 2017.1

＜Z535 I＞

自宅でコタツで世界データいただき！金融ビッ

グデータ AI 解析に挑戦

p.11

イントロダクションビッグデータ×人工知能で未

来予測

p.12-13

ビッグデータ時代は AI で未来予想！

／佐藤 聖 p.14-16

経済学者ケインズが言うように投資家の気持ち

を「予想」してみる特集で挑戦すること..金融ビッ

グデータの AI 解析

／佐藤 聖 p.17-20

ビッグデータ分析に用いる人工知能アルゴリズム

／佐藤 聖 p.21-26

自宅で試すための環境

／佐藤 聖 p.27-28

ビッグデータ分析用のテキスト抽出

／佐藤 聖 p.29-38

テキストに感情の点数を付ける

／佐藤 聖 p.39-42

最も精度が高そうな「クラスタ数」を統計的に決

める

／佐藤 聖 p.43-47

市場の方向性を AI 解析

／佐藤 聖 p.48-55

すごく少ないスモールデータによる短期予想

／佐藤 聖 p.56-57

AI 予想と本当の相場を比べる

／佐藤 聖 p.58-60

音声言語処理における深層学習

日本音響学会誌 Vol.73 No.1 2017.1

＜Z424 N＞

音声言語処理における深層学習：総説

／篠田 浩一 p.25-30

音声認識における深層学習に基づく音響モデル

／神田 直之 p.31-38

深層学習に基づく言語モデルと音声言語理解

／増村 亮 p.39-46

深層学習に基づくフロントエンド特徴量強調と

頑健な音声認識

／三村 正人 p.47-54

深層学習に基づく統計的音声合成

／橋本 佳、高木 信二 p.55-62

音声言語処理における深層学習ツールキット解

説

／落合 翼、松廣 達也、ほか著 p.63-72

「人工知能で感情解析」

インタ－フェ－ス Vol.43 No.1 2017.1

＜Z535 I＞

人工知能で感情解析 p.79

注目のパーソナル・データ「脳活動」の自分どり

に挑戦！

／辰岡 鉄郎 p.80-82

キット計画中...特集で使った生体計測基板＆

電極

／辰岡 鉄郎 p.83-87

特集で使用したソフトウェア

／辰岡 鉄郎 p.88-96

人の目じゃ判断できないので無償研究用画像

を使ってコンピュータを育てる個人的感情の AI

認識に挑戦

／辰岡 鉄郎 p.97-112

筋肉×コンピュータ！新しいユーザ・インターフ

ェースの可能性を探るさらに①...ジェスチャの

AI 認識に挑戦

／辰岡 鉄郎 p.113-119

わかりにくい不整脈の発見などはコンピュータが

得意かもさらに②...心電図の AI 認識に挑戦

／辰岡 鉄郎 p.120-123

生体信号の基礎知識

／辰岡 鉄郎 p.124-129

6

安全のために絶対に守ること

／辰岡 鉄郎 p.130

「人工知能」

パテント Vol.69 No.15 2016.12

＜Z507.2 P＞

人工知能が知財業務に及ぼす影響

／宇野 毅明、野崎 篤志、ほか著 p.10-18

特許品質評価及び特許からの情報抽出におけ

る自然言語処理のアプローチ

／鈴木 祥子、那須川 哲哉 p.19-23

オープンソースソフトウェアを用いた人工知能に

よる特許自動分類

／小川 延浩、宇野 毅明 p.24-34

AI 創作物に関する著作権法上の問題点とその

対策案

／出井 甫 p.35-45

ルーラル・ナレッジマネジメント : 学習する産地

を目指して

／島津 秀雄、神成 淳司 p.46-57

人工知能によって生み出される発明

／ミズモト クリス p.58-60

知的財産ファイナンスの手法

／青山 裕治、髙橋 孝治、ほか著 p.61-81

「人工知能」

日経サイエンス Vol.46 No.9 2016.9

＜Z405 S＞

コンピューター科学 爆発的に進化するディー

プラーニング

／ベンジオ Y. p. 36-42

交通 完全な自動運転車はできるか

／シュラドーバー S.E. p. 44-49

日本のベンチャー 東大発ベンチャー プリファ

ード・ネットワークスの挑戦

／吉川 和輝 p.52-55

「AI による社会価値創造」

ＮＥＣ技報 Vol.69 No.1 2016.9

＜Z540 N＞

都市空間の安全・安心を支えるセーフティ・オペ

レーション--(NEC が目指す社会価値創造像)

／広明 敏彦 p.16-20

都市交通サービスにおける「NEC the WISE」

--(NEC が目指す社会価値創造像)

／CHEAH Mervyn p.25-28

防犯カメラ映像から未登録の不審者を見つけ出

す時空間データ横断プロファイリング--(NEC が

誇る最新の AI 技術)

／西村 祥治、劉 健全、ほか著 p.51-54

きめ細かなマーケティングの実現に向けた顧客

プロフィール推定技術--(NEC が誇る最新の AI

技術)

／中台 慎二、小山田 昌史 p.55-59

予測から意思決定へ:予測型意思決定最適化

--(NEC が誇る最新の AI 技術)

／藤巻 遼平、村岡 優輔、ほか著 p.64-67

「行政を変える人工知能技術」

行政&情報システム Vol.52 No.4 2016.8

＜Z317 14＞

人工知能が世の中を変える

／松原 仁 p.2-6

人工知能技術の行政への影響と利活用の可能

性

／平本 健二 p.7-12

人工知能導入時の業務分解・再構築と公務員

の働き方、学習データの共有について

／野村 直之 p.13-18

コグニティブ・コンピューティングの行政への活

用

／岡部 隆一 p.19-25

「人工知能技術の行政における活用に関する

調査研究」のポイント

／狩野 英司 p.26-32

「人工知能という希望 : AI で予測不能な時

代に挑む」

日立評論 Vol.98 No.4 2016.4

＜Z540.5 H＞

生命に学び、人に寄り添う AI

／安宅 和人、矢野 和男 p.215-219

AI で予測不能な時代に挑む

／矢野 和男 p.220-240

AI のテクノロジー 自ら学習し判断する汎用 AI

の実現

／森脇 紀彦、秋富 知明、ほか著 p.241-244

7

AI のサービスと基盤 業務の高度化への実践的

アプローチ

／難波 康晴、吉田 順、ほか著 p.245-248

金融分野での AI 活用 FinTech 時代に向けた

事例と展望

／熊谷 貴禎、辻 聡美、ほか著 p.249-252

鉄道分野での AI 活用 鉄道運行の省エネルギ

ー化事例

／古谷 了、工藤 文也、ほか著 p.253-256

物流分野での AI 活用 倉庫業務の生産性向上

事例

／平山 淳一、秋富 知明、ほか著 p.257-260

水分野での AI 活用 運転履歴データを価値に

変えた事例

／圓佛 伊智朗、陰山 晃治、ほか著

p.261-264

製造分野での AI 活用 つながる工場に向けた

事例と展望

／入江 直彦、永吉 洋登、ほか著 p.265-268

AI の基礎研究 ディベート人工知能

／柳井 孝介、小林 義行、ほか著 p.269-272

AI の基礎研究 イジング計算機

／山岡 雅直、吉村 地尋、ほか著 p.273-276

「運転者は AI : 近づく無人運転時」

日経 automotive No.61 2016.4

＜Z537 33＞

仮想走行試験でどんどん賢く

p.39-43

Google 社が開けた風穴 完全自動運転車が世

界を走る

p.34-38

「ディープラーニングは万能か」

日経エレクトロニクス No.1156 2015.6

＜Z549 N＞

AI の革命技術が実用に 「人間超え」はまだ遠く

p.30-37

事例編 日本企業も DNN 実用へ 人流分析やト

ピック分類に

p.40-43

タスク別編 画像認識の性能は圧倒的 他領域

ではまだ発展途上

p.44-52

先端動向編 RNN 見ずに次の AI 語れず 先端

研究の有用部品に

p.53-57

「ニューロサイエンスと数理モデリング」

オペレーションズ・リサーチ：経営の科学

Vol.60 No.4 2015.4

＜Z335 O＞

特集にあたって

／吉住 貴幸 p.184

意思決定の計算神経機構

／鮫島 和行 p.185-190

最適化から見たディープラーニングの考え方

／得居 誠也 p.191-197

ディープラーニングと画像認識 : 基礎と最近の

動向

／岡谷 貴之 p.198-204

自然言語処理におけるディープラーニングの発

展

／坪井 祐太 p.205-211

意思決定ツールとしてのサイコメトリクス

／久徳 康史,檀 一平太 p.212-220

人の選択行動を学習する制限ボルツマンマシ

ン

／恐神 貴行、大塚 誠 p.221-226

ブレイン・コンピュータ・インターフェース概説

／有住 なな p.227-233

●個別論文・記事

土木と親和性高い「画像認識」に注目

日経コンストラクション Vol.656 p.60-61

2017.1.23

＜Ｚ510 1＞

ロボット技術，IoT および AIの活用による製造業

の競争力強化

／榊原 伸介

精密工学会誌 Vol.83 No.1 p.30-35

2017.1

＜Z535 S＞

8

化学プラントの AI 化について

／小宮山 宏、伊藤 東

化学経済 Vol.64 No.1 p.12-16 2017.1

＜Z570.9 K8＞

新潟県におけるＡＩ（人工知能）・IoT（モノのイン

ターネット）技術の導入に向けて

／新潟県 土木部 技術管理課

月刊建設 Vol.61 No.1 p.26-28 2017.1

＜Z513 K＞

人工知能（ＡＩ）と弁理士業務

／日比 恆明

パテント Vol.70 No.1 p.98-104

2017.1

＜Z507.2 P＞

深層学習とマニピュレーション

／尾形 哲也

日本ロボット学会誌 Vol. 35 No. 1

p.28-31

2017.1

＜Z531 R1＞

IoT と人工知能に基づく新しい社会

／岡野原 大輔

電子情報通信学会誌 Vol.100 No.1

p.19-24

2017.1

＜Z547 D＞

AI は人間を超えるか…物流分野への応用は

「カンブリア爆発」前夜に

／松尾 豊、眞島良雄

マテリアル フロー Vol.58 No.1 p.54-60

2017.1

＜Z509.6 S15＞

道路の不具合を高精度で検出する AI を開発

道路建設 No.760 p.49-51

2017.1

＜Z514 D1＞

IoT、AI などを本格導入 住まいがロボットにな

る

Housing Tribune No.528 p.16-17

2017.1

＜Z527 501＞

人工知能が機械製品開発に与える影響

／狐塚 淳

機械設計 Vol. 61 No.1 p.38-41 2017.1

＜Z531 K＞

科学技術振興機構(JST)における先導的 AI 関

連プロジェクトの紹介

／茂木 強

研究開発リーダー Vol.13 No.9 p.52-56,

2016.12

＜Z507 60＞

自治体の子育て分野における問い合わせ対応

に AI を活用

PC Webzine No.298 p.78-79

2016.12

＜Z548 42＞

パナソニックが深層学習で対話エンジン開発

対話技術コンテストで世界トップ級、ロボに応用

へ

／新藤 智則

ＮＩＫＫＥＩ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ No.18 p.6-9

2016.12

＜Z548.3 4＞

パーソナルデータとＡＩ

／橋田 浩一

ＯＫＩテクニカルレビュー Vol.83 No.1 p.4-9

2016.12

＜Z540 O＞

ディープラーニングによる組織識別率の検証

／足立 吉隆、田口 茂樹、ほか著

鉄と鋼 Vol. 102 No.12 p. 722-729

2016.12

＜Z564 N＞

9

ＡＩは万能ではない

／武藤一夫

ＪＲ ＥＡＳＴ Vol.23 No.12 p.20-21

2016.12

＜Z686 20＞

人工知能の現状と活用に関する展望

／大屋戸理明

ＲＲＲ 鉄道総研レビュー Vol.73 No.12

p.42-43 2016.12

＜Z686 14＞

ここまで進化した画像認識―超スマート社会の

コア技術―

／岡田亜沙美

技術士 ＩＰＥＪ Ｊｏｕｒｎａｌ

No.600 p.46-47 2016.12

＜Z507 G1＞

センサがもたらす IoT 化と機械学習 : Internet

of things (IoT)時代にセンサが果たす役割とそ

の仕組み

／松本 佳宣

計測技術 Ｖｏｌ.44 Ｎｏ.13 p.1-6 2016.12

＜Z501 K3＞

人工知能の未来 : ディープラーニングの先に

あるもの (特集 人工知能の現状と可能性)

／松尾 豊

技術と経済 No.595 p.10-25

2016.9

＜Z505 G＞

ディープラーニングツールを使いこなそう(2)

／山下 隆義

映像情報メディア学会誌 Vol.70 No.5

p.792-796

2016.9

＜Z548.8 T2＞

ディープラーニングが変える車載システムの最

新動向 (特集 自動運転に向かって)

／馬路 徹

O plus E Vol.38 No.9 p.836-842 2016.9

＜Z549 O1＞

ディープラーニングとはなにか? (特集 医療

ICT の進展)

／杉沼 浩司、古市 昌一

映像情報 Vol.48 No.8 p.8-13 2016.8

＜Z549 E3＞

ディープラーニングツールを使いこなそう(1)

／山下 隆義

映像情報メディア学会誌 Vol.70 No.4

p.623-627 2016.7

＜Z548.8 T2＞

環境問題における AI(人工知能)技術応用の動

向 (特集 ICT と地球環境)

／松井 孝典

OHM Vol.103 No.4 p.19-21 2016.4

＜Ｚ540 Ｏ＞

ディープラーニングってどうして凄いの?

／半田 久志

システム/制御/情報 : システム制御情報学会

誌 Vol.60 No.3 p.126-127

2016.3

＜Z531 S＞

特別チュートリアル 人工知能の未来 : ディー

プラーニングの先にあるもの (JISA Digital

Masters Forum 2015)

／松尾 豊

JISA quarterly No.120 p.23-33 2016.1

＜Z007 65＞

一般道自動運転に向けたディープラーニングに

よる車線認識

／吉畑 友太、古性 裕之

日産技報 No.78 p.40-46 2016.3

＜Z539 N＞

10

ディープラーニングを用いた実環境における遠

隔発話音声処理 (特集 未来への羅針盤として

のコミュニケーション科学)

／荒木 章子、藤本 雅清、ほか著

NTT 技術ジャーナル Vol.27 No.9 p.17-20

2015.9

＜Z547 N3＞

知覚情報をもとに自ら学習する人工知能

（Artificial intelligence: Learning to see and act）

／Bernhard Schölkopf 著

古川奈々子 翻訳

nature ダイジェスト Vol.12 No.5 p.29-31

2015.5

＜Z405 60＞

☆インターネット情報

●首相官邸 日本再興戦略２０１６ －第４次産

業革命に向けて－(平成 28 年 6 月 2 日)

http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/p

df/2016_zentaihombun.pdf

●内閣府

http://www.cao.go.jp/

・人工知能と人間社会に関する懇談会

http://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/ai/inde

x.html

●総務省

http://www.soumu.go.jp/

・総務省 情報通信統計データベース 情報通

信白書 平成２８年版（2016）

IoT・ビッグデータ・AI ～ネットワークとデータが

創造する新たな価値～

http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/white

paper/index.html

●経済産業省

http://www.meti.go.jp/

・IoT、AI、ロボットに関する経済産業省の施策

について（2016 年 3 月 3 日）

https://www.iajapan.org/iot/event/2016/pdf/3

_01_sano.pdf

・２０１６年度版ものづくり白書（（ものづくり基盤

技術振興基本法第 8 条に基づく年次報告）

http://www.meti.go.jp/report/whitepaper/mon

o/2016/index.html

・政策について ６０秒解説 ～人工知能（AI）、

IoT、ビッグデータ～

http://www.meti.go.jp/main/60sec/index_ai_iot

.html

●人工知能先端研究センター

http://aix.uec.ac.jp/

●人工知能学会 人工知能基本問題研究会

http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/~sigfpai/

●特定非営利活動法人全脳アーキテクチャ・イ

ニシアティブ

http://wba-initiative.org/

●汎用人工知能研究会

http://www.sig-agi.org/sig-agi

11

☆トピックス

「2045 年問題」、「アラン・チューリング」、「クイズ、囲碁・将棋」、「プログラム言語」、「ロボットは東大に入れる

か」の 5 つのトピックスを、「図書」、「雑誌」、「インターネット情報」の順に紹介します。

併せて、巻末の「人工知能・AI を知るためのキーワード」（表１）もお使いください。

***************************************

●２０４５年問題

人工知能が高度な知能を持ち、人類の知能を超え

ること、およびその時点は「シンギュラリティ（技術的

特異点）」と呼ばれており、これにより生じる問題は

「2045 年問題」や「特異点問題」と呼ばれています。

図書

シンギュラリティ

限界突破を目指した最先端研究

ＮＡＩＳＴ－ＩＳ書籍出版委員会 編

近代科学社 2016.2

A99 ＜007 63＞

２０４５年問題

コンピュータが人類を超える日

廣済堂新書;０２６

松田 卓也 著

廣済堂出版 2013.1

＜007.13 77＞

レイ・カーツワイル加速するテクノロジー

ＮＨＫ未来への提言

レイ・カーツワイル 著

徳田 英幸 著

日本放送出版協会 2007.5

A2 ＜007 51＞

ポスト・ヒューマン誕生

コンピュータが人類の知性を超えるとき

The singularity is near

レイ・カーツワイル 著

井上 健 監訳

小野木 明恵 共訳

野中香 方子 共訳

ほか訳

日本放送出版協会 2007.1

A2 ＜007.13 46＞

雑誌（特集）

「創刊 900 号 シンギュラリティ前夜 : AI と

共に歩む人類」

日経コンピュータ

No.900 2015.11.26

＜Z535 N＞

SF の世界が現実に

p.20-23

人に近づき、人を超える

p.24-29

人間と AI、進化の形

p.30-33

「人類と ICT の未来:シンギュラリティまで

30 年？」

情報処理

Vol.56 No.1 2014.12

＜Z501.9 Z1＞

編集にあたって

／塚本 昌彦 p.8-9

来たるべきシンギュラリティと超知能の驚異と脅

威

／松田 卓也 p.10-14

シンギュラリティと人工知能の将来

／松原 仁 p.15-18

シンギュラリティをめぐる論点 ～Ray Kurzweil氏

との対談を通じて～

／徳田 英幸 p.19-22

シンギュラリティのもたらすビジネスインパクト

／広口 正之 p.23-26

シンギュラリティ大学

／佐々木 健美 p.27-29

シンギュラリティベンチャーと問題解決事例 ～

今世紀を生き抜く問題解決手法としてのシンギ

ュラリティの活用～

／小泉 貴奧 p.30-31

シンギュラリティの向こうにあるもの

／中島 秀之 p.32-33

12

シンギュラリティへの哲学的逡巡

／村上 祐子 p.34-35

シンギュラリティ：微動だにせず

／郡司 ペギオ幸夫 p.36-38

＜人間とは何か＞を超越した知性

／黒崎 政男 p.39-40

シンギュラリティへ向けてあなたと私はどうしたい

か？

／堀 浩一 p.41-43

シンギュラリティへの疑問 SF の視点で

／林 譲治 p.44-46

フェルミのパラドックスとシンギュラリティ

／野尻 抱介 p.47-48

雑誌（個別論文・記事）

ビジネスで使えるロボティクスキーワード シンギ

ュラリティ (The ROBOT イノベーション×ビジネ

ス)

機械設計 Vol. 60 No.15 p.74-76 2016.11

＜Z531 K＞

強いシンギュラリティと弱いシンギュラリティ (技

術と社会・倫理)

／村上 祐子

電子情報通信学会技術研究報告 SITE

Vol.116 No.234 p.15-18

2016.10

＜Z547 D3＞

建設機械のシンギュラリティ : 機械土工自動化

の未来 (特集 ICT・ロボット化等の先端建設技

術)

／岡本 直樹

建設機械施工 Vol.67 No.12 p.59-64

2015.12

＜Z513 K＞

人工知能の研究開発をどう進めるか 技術的特

異点（シンギュラリティ）を見据えて

／堀 浩一

情報管理 Vol.58 No.4 p.250-258

2015.4

＜Z010 Z＞

2045 年問題: 超知能への道

／松田 卓也 著

情報処理学会研究報告 ＥＩＰ 電子化知的財

産・社会基盤

Vol. 2015-EIP-67 No.6 p.1

2015.2

＜Z007 49＞

2045 年問題 : コンピュータが人類を超える日

(<特集>汎用人工知能(AGI)への招待)

／松田 卓也

人工知能:人工知能学会誌 Vol.29 No.3

2014.5 p.258-262

＜Z535 Z5＞

インターネット

シンギュラリティとは ～ 2045 年問題 ～

／広口 正之

JNSA Press Vol.37 p.2-5 2014.4

http://www.jnsa.org/jnsapress/vol37/2_kikou.p

df

日本シンギュラリティ協会

http://tokuiten.org/w/

Singularity University

https://su.org/about/

***************************************

●アラン・チューリング アラン・チューリングは、第二次世界大戦時、ドイ

ツのエニグマという暗号機を解読したことで知られて

いますが、コンピュータが人工知能かどうかを評価

するチューリングテストを考案したイギリスの数学者

です。

図書

エニグマ アラン・チューリング伝 上／下

アンドルー・ホッジス 著

土屋 俊 訳

土屋 希和子 訳

ほか訳

勁草書房 2015.2、8

スウ ＜289.3 402 1/2＞ ※スウ；数学者の伝記

13

コンピュータ理論の起源 第１巻

伊藤 和行 編

佐野 勝彦 著

杉本 舞 著

近代科学社 2014.1

＜548.2 502＞

チューリングの計算理論入門

ブルーバックス;Ｂ－１８５１

高岡 詠子 著

講談社 2014.2

＜410.9 94＞

雑誌（個別論文・記事）

コンピューターに話が通じるか : 対話システム

の現在

／狩野 芳伸

情報管理 Vol.59 No.10 p.658-665 2017.1

＜Z010 Z＞

チューリングテスト「合格」のシステム

／東中 竜一郎

情報処理 Vol.55 No.9 p.904-907

2014.8

＜Z501.9 Z1＞

インターネット

The Turing Digital Archive

http://www.turingarchive.org/

AranTuring. net

http://www.alanturing.net/

***************************************

●クイズ、囲碁・将棋 過去には、アメリカのクイズ番組で人工知能が挑戦

して勝利を収めて話題となりましたが、最近では、チ

ェスや囲碁でも勝てるようになりました。

図書

ＩＢＭ奇跡の“ワトソン”プロジェクト:人工知能は

クイズ王の夢をみる

スティーヴン・ベイカー 著

土屋 政雄 訳

早川書房 2011.8

A99 ＜007.13 68＞

考えるロボット:世界のロボット

デイビッド・ジェフリス 著

富山 健 日本語版監修

ほるぷ出版 2008.12

＜548＞

人工知能:コンピュータによるゲーム

Ｒ Ｂ バナ－ジ 著

高原 康彦 ほか訳

共立出版 1983.6

＜401 E5＞

雑誌（特集）

「コンピュータ囲碁の新展開」

人工知能:人工知能学会誌

Vol.31 No.5 2016.9

＜Z535 Z5＞

UEC 杯コンピュータ囲碁大会と電聖戦 2016

／伊藤 毅志 p.719-725

自戦記 : 第 9 回 UEC 杯と第 4 回電聖戦

／加藤 英樹 p.726-730

プロ棋士から見た UEC 杯と電聖戦

／酒井 猛 p.731-736

コンピュータ将棋

知能と情報

Vol.26 No.5 2014.10

＜Z410 6＞

コンピュータ将棋の来た道

／小谷 善行 p.181-186

14

電王戦の豊島七段 : YSS 戦について

／山下 宏 p.187-191

長時間の対局から考察するコンピュータ将棋 :

電王戦リベンジマッチ激闘 23 時間を振り返って

／竹内 章 p.192-199

Apery の技術、世界コンピュータ将棋選手権に

おけるパフォーマンス解説

／平岡 拓也 p.200-203

人間側から見るコンピュータ将棋の強さ

／篠田 正人 p.204-211

第 3 回将棋電王戦を振り返って

情報処理

Vol.55 No.8 2014.8

＜Z501.9 Z1＞

編集にあたって

／伊藤 毅志 p.842-843

YSS 戦を振り返る

／豊島 将之 p.844-846

非線形評価関数の改良により臨んだ第 3 回将

棋電王戦

／竹内 章 p.847-850

コンピュータ将棋の棋力の客観的分析 -人間

のトップに到達したか？-

／小谷 善行 p.851-852

現役プロ棋士に勝ち越したコンピュータ将

棋 ～第2回電王戦、第 23回世界コンピュ

ータ将棋選手権速報～

情報処理

Vol.54 No.9 2013.9

＜Z501.9 Z1＞

編集にあたって

／伊藤 毅志 p.904-905

コンピュータと心を持つ人間の違いを実感 -第

2 回電王戦全 5 局を観戦して-

／古作 登 p.906-913

多数の計算機を活用したゲーム木探索技術の

進歩 -三浦弘行八段と GPS 将棋との対局を振

り返って-

／金子 知適、田中 哲朗 p.914-922

プロ棋士から見た第 2 回電王戦

／北島 忠雄 p.923-924

第 23 回世界コンピュータ将棋選手権速報

／瀧澤 武信 p.925-928

第 23 回世界コンピュータ将棋選手権自戦記

-Bonanza 選手権バージョンの紹介-

／保木 邦仁 p.928-932

コンピュータ将棋の今後

／松原 仁 p.933-936

雑誌（個別論文、記事）

ディープラーニングを用いたコンピュータ囲碁 :

Alpha Go の技術と展望

／藤 毅志、村松 正和

情報処理 Vol.57 No.4 p.335-337

2016.4

＜Z501.9 Z1＞

人工知能が囲碁をマスター Google masters Go

Elizabeth Gibney 著

三枝小夜子訳

nature ダイジェスト Vol. 13 No. 3 p.2-3

2016.3

＜Z405 60＞

ゲーム情報学：コンピューター将棋を超えて

／松原 仁

情報管理 Vol.59 No.2 p.89-95

2016.2

＜Z010 Z＞

Watson：クイズ番組に挑戦する質問応答システ

ム

情報処理 Vol.52 No.7 p.840-849 2011.6

＜Z501.9 Z1＞

インターネット

AlphaGo（アルファ碁）

https://deepmind.com/research/alphago/

ＩＢＭ 人工知能「ワトソン」

https://www.ibm.com/smarterplanet/jp/ja/ibm

watson/what-is-watson.html

15

***************************************

●プログラム言語 人工知能は、プログラムによりコンピュータ上に構築

されますが、その際に使用されるプログラム言語に

は、大量のデータを扱い易いライブラリをもつ

Python や統計分析に優れる R 言語などが利用され

ています。

図書

はじめての深層学習（ディープラーニング）プロ

グラミング

清水 亮 著

技術評論社 2017.1

A1 ＜007.13 97＞

Ｐｙｔｈｏｎによるスクレイピング＆機械学習開発テ

クニック：BeautifulSoup、scikit－learn、

TensorFlow を使ってみよう

クジラ飛行机 著

ソシム 2016.12

C4 ＜007.64 2170＞

実装ディープラーニング：深層学習

藤田 一弥 共著

高原 歩 共著

フォワードネットワーク 監修

オーム社 2016.11

A1 ＜007.13 94＞

ゼロから作るＤｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ：Ｐｙｔｈｏｎで学

ぶディープラーニングの理論と実装

斎藤 康毅 著

オライリー・ジャパン 2016.９

A1 ＜007.13 93＞

Ｐｙｔｈｏｎ機械学習プログラミング：達人データサ

イエンティストによる理論と実践

ラシュカ，セバスチャン 著

クイープ 訳

福島 真太朗 監訳

インプレス 2016.7

A1 ＜007.13 92＞

機械学習と深層学習 Ｃ言語によるシミュレーシ

ョン

小高 知宏 著

オーム社 2016.5

A1 ＜007.13 90＞

Ｒ言語徹底解説

ウィッカム，ハドリー 著

石田 基広 訳

市川 太祐 訳

ほか訳

共立出版 2016.2

C99 ＜007.64 2165＞

ＩＰｙｔｈｏｎデータサイエンスクックブック：対話型

コンピューティングと可視化のためのレシピ集

Cyrille Rossant 著

菊池 彰 訳

オライリー・ジャパン 2015.12

C4 ＜007.64 2163＞

ＡＩによる大規模データ処理入門

小高 知宏 著

オーム社 2013.8

A1 ＜007.13 76＞

雑誌（特集）

「データ解析時代の新定番 Python」

インタ－フェ－ス Vol.42 No.10 2016.10

＜Z535 I＞

IoT 時代に Python をオススメする理由／初心者

からプロまで使える科学技術計算の新定番

／佐藤 亮平 p.12-15

IoT/データ解析にピッタリ！おすすめ／これか

らのコンピュータの当たり前！

Python ライブラリ事典 101

／斉藤 直希 p.16-26

Python ライブラリの基本的な使い方

／三ツ木 祐介 p.27-30

いま大注目の理由...人工知能ライブラリは

Python／定番も最新も！世界の英知が集結

／佐藤 聖 p.31-32

Python 文法超入門

／佐々木 弘隆 p.33-36

16

はじめての Python プログラミング／画像処理

や文字列処理がサクサク！自動更新ウェブ・サ

ーバもサッ

／佐々木 弘隆 p.37-42

この先 10 年は定番！？Python が広まっている

理由

／高橋 知宏 p.43

Python 科学技術ライブラリを使った無線機のデ

ィジタル・フィルタ設計／対話型グラフ表示で確

認しながら楽々チューニング！

／高橋 知宏 p.44-49

Python を仕事で使うにはライブラリ調査が必要

／佐藤 聖 p.49

Python で数学の描画問題を解く／OpenCV より

ビギナ向け！画像操作ライブラリ Pillow

／岩城 信二 p.50-56

アプリはスクリプトで柔軟に！マイコン用

MicroPython プログラミング／1500 円定番 ARM

マイコン・ボードで試して合点！

／中村 晋一郎 p.57-64

アマゾン・クラウドも Python ！ AWS 用ライブラ

リ boto

／牧田 達郎 p.65-66

雑誌（個別論文・記事）

C 言語で高性能人工知能回路づくりに挑戦! ピ

ッタリ! ディープ・ニューラル・ネットワーク

×FPGA 入門(第 2 回・最終回)画像認識実験に

挑戦

／中原 啓貴

インターフェース Vol.42 No.9 p.147-154

2016.9

＜Z535 I＞

C 言語で高性能人工知能回路づくりに挑戦! ピ

ッタリ! ディープ・ニューラル・ネットワーク

×FPGA 入門(第 1 回)FPGA がディープ・ニュー

ラル・ネットワークに向く理由

／中原 啓貴

インターフェース Vol.42 No.8 p.91-95

2016.8

＜Z535 I＞

インターネット

python Japan

http://www.python.jp/

The R Project for Statistical Computing

https://www.r-project.org/

***************************************

●「ロボットは東大に入れるか」

国立情報学研究所（NII）大学共同利用機関法人

情報・システム研究機構が中心となり、人工知能の

研究を具体的なベンチマークを設定し取り組んでい

ます。2016 年 11 月のプレスリリースでは、センター

試験模試 5 教科 8 科目で偏差値 57.1 の成績を収め

たとあります。

図書

ロボットは東大に入れるか

よりみちパン！セ；Ｐ０６３

新井 紀子 著

イースト・プレス 2014.8

＜007＞

雑誌（特集）

「ロボットは東大に入れるか?」

人工知能:人工知能学会誌 Vol.27

No.5 2012.9

＜Z535 Z5＞

特集「ロボットは東大に入れるか?」にあたって

／松原 仁 p.458

人工知能のグランドチャレンジ

／松原 仁 p.459-462

ロボットは東大に入れるか? : 国立情報学研究

所「人工頭脳」プロジェクト

／新井 紀子、松崎 拓也 p.463-469

「大学入試問題を解く」ことから見える言語、知

識、世界理解に関する研究課題

／宮尾 祐介、川添 愛 p.470-478

物理モデル理解と自然言語処理の統合による

理科問題の回答

／稲邑 哲也、横野 光 p.479-482

自然言語処理と計算代数の接合による数学問

題へのアプローチ

／相澤 彰子、松崎 拓也、ほか著 p.483-491

17

統合研究基盤 : 質問応答システムの互換コン

ポーネント化による再利用性向上と開発自動化

支援

／狩野 芳伸 p.492-495

雑誌（個別論文・記事）

特別セッション「ロボットは東大に入れるか」(<特

集>2015 年度人工知能学会全国大会(第 29

回))

／山口 高平、新井 紀子、ほか著

人工知能:人工知能学会誌 Vol.30 No.6

p.756-757

2015.11

＜Z535 Z5＞

数式処理による入試問題への挑戦 : ロボットは

東大に入れるか (特集 イノベーションを実現す

るビッグデータ活用) -- (ビッグデータ活用を支

える最先端テクノロジー)

／岩根 秀直、穴井 宏和

Fujitsu Vol.66 No.4 p.19-25

2015.7

＜Z547 F1＞

R&D ホットコーナー ソリューション 「ロボットは

東大に入れるか」における英語問題の回答手法

／東中 竜一郎、杉山 弘晃、ほか著

NTT 技術ジャーナル Vol.27 No.4 p.63-66

2015.4

＜Z547 N3＞

「ロボットは東大に入れるか」における英語問題

への取組み : 対話処理・機械翻訳技術の適用

(ニュース解説)

／山口 真澄

電子情報通信学会誌 Vol.98 No.3

p.248-249

2015.3

＜Z547 D＞

特別セッション「ロボットは東大に入れるのか

2014-総合的知的タスクとしての大学入試の利

用」(<特集>2014 年度人工知能学会全国大会

(第 28 回))

新井 紀子

人工知能:人工知能学会誌 Vol.29 No.6

p.631

2014.11

＜Z535 Z5＞

インターネット

国立情報学研究所（大学共同利用機関法人

情報・システム研究機構

「人工頭脳プロジェクト－ロボットは東大に入れ

るか」

http://21robot.org

「ロボットは東大に入れるか 2014-東ロボくん、代

ゼミ模試に挑戦-」数学チームの結果について

(数式処理とその周辺分野の研究)

／岩根 秀直、松崎 拓也、ほか著

数理解析研究所講究録 No.1955 p.142-145

2015.7

http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kyodo/koky

uroku/contents/pdf/1955-15.pdf

「東ロボくん、 代ゼミ模試に挑戦!」数学チーム

の結果について (数式処理とその周辺分野の

研究)

／岩根 秀直、松崎 拓也、ほか著

数理解析研究所講究録 No.1907 p.142-144

2014.7

http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kyodo/koky

uroku/contents/pdf/1907-17.pdf

人工頭脳プロジェクト

「ロボットは東大に入れるか。」

ＮＩＩ Ｔｏｄａｙ No.60 2013.6

http://www.nii.ac.jp/userdata/results/pr_data/

NII_Today/60/all.pdf

18

☆付表 表１ 人工知能・AIを知るためのキーワード

表２ コンピュータ・情報クラスタ分類一覧

キーワード 単語 読み

深層学習 Deep Learning ディープ　ラーニング

機械学習 Machine Learning マシン　ラーニング

２０４５年問題 － －

（技術的）特異点 (Technological) Singularity（テクノロジカル）シンギュラリティ

アルファ碁 Alpha Go －

人工知能 Artificial Intelligence

認知コンピューティング Cognitive Computingコグニティブコンピューティング

アーティフィシアルインテリジェンス

0 レファレンスブック 情報科学、コンピュータに関する辞典、事典など

1 情報理論 情報・符号理論、暗号等

2 情報と社会 情報と社会に関わる幅広い内容（産業、歴史、ルポルタージュ、伝記等）

99 その他 情報科学分野全般

0 コンピュータ・システム全般 コンピュータの仕組み、解説、歴史等

1 Windows WindowsOS関連全般

2 UNIX/Linux UNIX関連全般

3 MacOS Mac（Apple）関連全般

4 設備・機器 パソコンを構成する各ハードウェア、または配線設備等

5 ネットワーク ネットワーク及び通信全般に関する解説、読み物、CISCO解説書等

6 ネットワーク＜プロトコル＞ 通信仕様・規格。また、通信網を支える技術

7 ネットワーク＜環境構築・管理＞ ネットワーク環境の構築と管理

8 ネットワーク ＜サーバ等＞Apache、DNS、Postfix等、ネットワークを構成するサーバとストレージサービスに関するもの

9 セキュリティー ネットワーク上のセキュリティーとその管理

99 その他 各種OS、組込みシステム等

0 プログラミング全般各種プログラミング技術、データ構造、ソースコード、SE等プログラミング全般に関する話題

1 C/C++ C/C++関連全般

2 Java Java関連全般

3 Windowsプログラミング Visual C++、Visual Basic、C#、ASP.NET等

4 スクリプト言語 Perl、PHP、Ruby、Python等

5 Web技術<言語> HTML、XHTML、CSS、JavaScript、XML等

6 Web技術 <コンテンツ作成・管理> ホームページ作成ソフト、CMS等

7 モバイルプログラミング スマートフォン及びタブレット端末等のアプリ開発・開発環境

8 システム・ソフトウェア開発ソフトウェアやシステムの開発・設計に関連するもの。オブジェクト指向、アジャイル手法、テスト、見積もり、開発管理　等

99 その他の言語 １～7以外の特定の言語等

0 データベース全般 データベース全般に関する解説等

1 SQL SQL

2 Oracle Oracle関連全般

3 Access Access関連全般

99 その他のデータベース ２、３以外のDBMSに関するもの等

0 パソコン・インターネット入門 パソコン操作、インターネット活用等、入門的・総合的なガイド

1 文書作成・統合ソフト Word、Office等統合ソフト

2 表計算 Excel等

3 プレゼンテーション PowerPoint、Agree等

4 グラフィックス Photoshop、Illustrator、Painter等

5 DTP InDesign、QuarkXPress、Acrobat、PDF等

6 CAD Auto CAD、Jw_cad等

99 その他のアプリケーション ―

Eアプリケーション

Dデータベース

分類記号 分類名 主な内容

A情報科学

Bコンピュータ・

システム

Cプログラミング