目　　次
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人間主体の知的情報技術調査ワーキンググループ
１．総論
	1.1　調査ワーキンググループの活動方針 1.2　調査の概要
		1.2.1　調査方針 1.2.2　調査対象
	1.3　調査活動の方針 1.4　調査結果の要約 1.5　調査結果の概要
		1.5.1　RoboCupに見る新しい研究開発の進め方 1.5.2　ソフトウェアサービスとエージェント 1.5.3　感性とIT　− 情報技術の感性化、感性技術の情報化 − 1.5.4　ナレッジマネジメントとIT 1.5.5　音声情報処理のトピックスとプロジェクトの展開 1.5.6　デジタル図書館の目指すもの 1.5.7　アノテーションに基づくデジタルコンテンツの高度利用 1.5.8　フルデジタル化に向かう映画 1.5.9　Webサーチエンジンのビジネスモデルと検索技術動向−Googleを例にとって−
２．米国の研究開発動向
	2.1　はじめに 2.2　IT R&Dプログラム
		2.2.1　プログラム・コンポーネント・エリア 2.2.2　IT R&Dプログラムの計画・執行組織
	2.3　IT R&DにおけるHCI&IM領域の研究開発
		2.3.1　ITRイニシアチブのHCI&IM関連プロジェクト 2.3.2　デジタルライブラリ・イニシアチブ
	2.4　おわりに
３．研究開発の新しい展開と内外の動向
	3.1　RoboCup に見る新しい研究開発の進め方
		3.1.1　はじめに 3.1.2　ロボカップの活動 3.1.3　ロボカップの展開 3.1.4　ロボカップレスキュー 3.1.5　おわりに
	3.2　ソフトウェアサービスとエージェント
		3.2.1　ソフトウェアサービス 3.2.2　ソフトウェアサービスの課題 3.2.3　ソフトウェアサービスのための要素技術 3.2.4　サービス連携エージェント技術Bee-gent 3.2.5　ソフトウェアサービスとサービス連携エージェント 3.2.6　電子カタログエージェントの事例
	3.3　感性とIT　― 情報技術の感性化、感性技術の情報化 ―
		3.3.1　はじめに 3.3.2　感性と感性情報処理 3.3.3　感性の工学的モデル化の要件 3.3.4　感性シミュレーションの実際例 3.3.5　感性強化の実際例 3.3.6　創出感性の実際例　感性コーディネーション 3.3.7　感性工房 3.3.8　感性工学の重要課題
	3.4　ナレッジマネジメントとIT
		3.4.1　はじめに 3.4.2　ナレッジマネジメント 3.4.3　ITによる支援 3.4.4　AIによる支援 3.4.5　実践事例報告 3.4.6　実践事例からの教訓 3.4.7　日米の情報技術格差の根源
	3.5　音声情報処理のトピックスとプロジェクトの展開
		3.5.1　手法・アルゴリズム 3.5.2　ソフトウェア・ツール 3.5.3　アプリケーション 3.5.4　プロジェクト 3.5.5　プロジェクトの方向性
	3.6　デジタル図書館の目指すもの
		3.6.1　はじめに 3.6.2　デジタル図書館の研究開発の概観 3.6.3　デジタル図書館の研究開発について 3.6.4　メタデータについて　−　Dublin Coreを中心として 3.6.5　デジタル図書館の目指すもの 3.6.6　おわりに
	3.7　アノテーションに基づくデジタルコンテンツの高度利用
		3.7.1　ランスコーディング：デジタルコンテンツの高度利用 3.7.2　セマンティック・トランスコーディング：デジタルコンテンツの意味的拡張 3.7.3　アノテーションとトランスコーディング 3.7.4　トランスコーディングの仕組み 3.7.5　おわりに：情報の洪水を乗り切るために
	3.8　フルデジタル化に向かう映画
		3.8.1　映画の歴史 –テレビの登場まで 3.8.2　日本とハリウッドとの映画産業の比較 3.8.3　Ｅシネマに関わる諸技術 3.8.4　今後の映画産業の方向性
	3.9　Webサーチエンジンのビジネスモデルと検索技術動向−Googleを例にとって−
		3.9.1　Googleの誕生 3.9.2　Googleの成長 3.9.3　Googleの技術 3.9.4　Googleのビジネスモデル 3.9.5　考察
付属資料
	付属資料１　海外調査報告 付属資料２　Blue Book 2001 HCI&IM研究開発テーマ 付属資料３　HCI&IM研究開発テーマと助成エージェンシー