大量データが溢れる現在、データの表層をみただけではわからない潜在的世界に注目し、その変化を捉えることが重要性を増している。

例えば、SNSのような関係性を表すネットワークデータの背後には、コミュニティや階層関係といった潜在的世界があり、その構造的な変化や時間発展を知ることによって、新しい話題の潮流や人脈の形成、新しい文化の出現などを知ることができる。そのような知識は現実世界の変化の兆しとも関係している。また、潜在的なダイナミクスについてのこのような構造的理解をもとに、価値創出とリスク管理の能力の高いコミュニティへと再設計する可能性を高めることもできる。

他にも

• 物理的なネットワークにおける障害検出
• コンピュータ操作履歴からの異常行動の検出と防御
• テロリスト出現の検知と抑制
• 新しい伝染病の発生予兆の気づきと抑制、あるいは事前の予防
• 食の安全に関わる情報のブレーク予測と、その情報を安全社会デザインにフィードバックする技術

などの問題も同様な視点でとらえられる可能性を秘めている。

そこで、このような潜在的世界の構造的な変化を Latent Dynamicsと仮称し、ここから価値ある情報を引き出し、制御するための科学的方法論をめぐって議論するために本ワークショップを開催する。

本ワークショップではLatent Dynamicsの分析と制御という両面の視点を含めて扱う。すなわち、

1. 潜在的な構造変化を理解するための分析的アプローチ
2. 変化を抑制している障害を除き発生させる、あるいは変化の原因を的確に阻害し抑制するためのシステムデザイン的アプローチ

を実現する方法および方法論、及び両者の相互作用を実現する技術・技法について様々な分野の視点から議論する。

また、本ワークショップでは、 Latent Dynamicsのモデリングとして以下の２つに注目する：

• （A) 数理的モデルの視点：統計的モデリング（潜在変数モデル）、機械学習、データマイニング、データ可視化、情報理論など
• （B) 認知的モデルの視点：認知科学、チャンス発見、社会生態学、知識発見の認知プロセスなど

（A)と(B)は相補的であり、互いに刺激し合って発展していくことを期待する。

Latent Dynamicsは決して新しい概念ではない。古来、様々な分野で様々な方法論をもって扱われてきた。しかし大量かつ多様なデータが扱われるようになった現在でこそ注目されるべき概念であると考えられる。従来の隠れマルコフモデルや状態空間モデルでも状態変数のダイナミックスが扱われていたが、そこでは扱われていなかった構造的な変化（潜在変数を規定する、 よりマクロな構造的な情報の変化）をも問題にしてきたい。

本ワークショップでは既存の手法をLatent Dynamicsの概念のもとで見直し体系づけるとともに、新しい数理的モデル及び認知的モデルを創出するための機会を作ることを目指す。また、Latent Dynamicsの基礎的原理のアカデミックな追求はもちろんのこと、それのみならず、現場の事例に基づき、 Latent Dynamicsの実用的・ビジネス的な観点からの検討も行っていきたい。