計算機による深く頑健な談話解析の実現を目的として、仮説推論・機械学習・物理計算を融合した談話解析モデルの構築に取り組んだ。主な成果として第１に、仮説推論を重み付き充足性最大化問題として定式化し、効率的な枝刈り手法を導入することによって説推論モデルの能力を飛躍的に向上させた。第２に、談話理解に必要な世界知識をWebやWikipedia等の文書集合から収集する手法を開発し、その知識を意味・談話解析に利用するモデルの有効性を示した。第３に、運転シーンにおける危険予測を仮説推論器と物理シミュレーションの統合によって実現し、有効性を確認した。開発したデータ、解析器はウェブサイトを通して一般公開している。