概要 情報論的学習理論とは、人工知能の一分野である機械学習を通じて、情報理論・統計学・統計物理学・計算機科学が交わる学際的な学問分野である。1998年以来、情報論的学習理論ワークショップ（略称IBIS; Workshop on Information-Based Induction Sciences）が開催され、本分野は年を追うごとに活性化している。機械学習の応用分野は、データマイニングや知識発見、自然言語処理、画像処理、パタン情報処理、生体情報処理などに広く拡大し、情報論的学習理論はその理論的基盤をなすものとして、ますます重要な役割を演じている。そこで、情報論的学習理論の活性化と応用分野への啓蒙を目的として、「情報論的学習理論 時限研究専門委員会」を設置した。本時限研究会を通じて、情報理論、統計学、統計物理学、計算機科学、人工知能応用、データマイニング、等の諸分野の研究者の広い情報交流、人的交流、相互啓発を行い、本分野の研究を促進する。     2009年度構成員 竹内 純一 九州大学大学院システム情報科学研究院（委員長） 井手 剛　 IBM東京基礎研究所（副委員長） 麻生 英樹 産業技術総合研究所 石井 信 京都大学大学院情報学研究科 上田 修功 NTT コミュニケーション科学基礎研究所 鹿島 久嗣 東京大学 大学院情報理工学系研究科 神嶌 敏弘 産業技術総合研究所 大羽 成征 京都大学大学院情報学研究科 杉山 将　 東京工業大学大学院情報理工学研究科 田中 和之 東北大学大学院情報科学研究科 福水 健次 統計数理研究所 松井 知子 統計数理研究所 松嶋 敏泰 早稲田大学 理工学術院 松本 裕治 奈良先端科学技術大学院大学 村田 昇 早稲田大学 理工学術院 持橋 大地 NTT コミュニケーション科学基礎研究所 山西 健司 東京大学 大学院情報理工学系研究科