合成金属錯体に適合する人工蛋白質設計に基づく次世代型人工酵素の創製
近年、人工酵素は選択的反応場として注目されているが、天然補因子に最適化された蛋白質環境により、既存の生物工学的手法では活性中心錯体を異なる骨格へ展開するには制限がある。一方、錯体化学では優れた機能を持つ合成錯体が数多く報告されているが、それらを蛋白質反応場へ展開する手法は確立されていない。そこで本研究では、合成錯体に適合する人工蛋白質を設…
株式会社エクスブリッジ
株式会社エクスブリッジ
Kurage 論文トラッカー｜東海・関東の大学の研究 × 国会の議論
生成AI（ChatGPTなどの大規模言語モデル）と、行政・自治体のデジタル化について、東海三県（愛知・岐阜・三重）と関東の大学の研究者が何を研究しているかと、国会で何が議論されているかを、1ページで並べました。
このシステムを作った会社が、御社の X の運用をお手伝いします。AI-SNS顧問を見る →
Kurage 論文トラッカー › 生成AIと行政DX
科学研究費助成事業（科研費）で採択された研究課題のうち、東海三県の大学の研究者が代表・分担しているものです。名前を押すと、研究者ごとのページを開きます。
近年、人工酵素は選択的反応場として注目されているが、天然補因子に最適化された蛋白質環境により、既存の生物工学的手法では活性中心錯体を異なる骨格へ展開するには制限がある。一方、錯体化学では優れた機能を持つ合成錯体が数多く報告されているが、それらを蛋白質反応場へ展開する手法は確立されていない。そこで本研究では、合成錯体に適合する人工蛋白質を設…
本研究は、生成AIを用いた特許調査の再現性を、大学の研究支援実務における意思決定の信頼性という観点から評価し、その水準が企業候補の選定や産学連携成果に与える影響を明らかにすることを目的とする。従来型の人手調査を基準として、生成AI調査を同一条件・異条件下で反復し、①同条件安定性、②条件差頑健性、③判断主体間一致度の三層から検証する。さらに…
医療や法務などの専門分野では，学習データが限られるため，大規模言語モデルが十分な性能を示さない場合があります．本研究では，モデル全体を再学習したり，回答時の計算を増やしたりせず，学習時に重要な語やモデル内部の層を重点的に調整する方法を開発します．従来手法との比較を通じて，少ない計算資源で専門分野に適応できる条件と，より大きな変更が必要な条…
本研究は、画像、腕時計型センサ、Bluetooth Low Energy（BLE）位置情報から実臨床の看護行動を認識し、その結果を行動の種類、時刻、場所、信頼度、前後関係を含む看護業務の流れ（看護ワークフロー）へ変換する。これを根拠として看護記録下書きを生成し、行動認識の信頼度、施設内手順（プロトコル）、生成結果の検証により出力を制御する…
近年、高齢者を狙った特殊詐欺は深刻な社会問題となっており、被害を低減する新たな防犯教育法の開発が求められている。本研究では、推理小説の読解と脳計測を組み合わせ、高齢者の詐欺被害を防ぐ個別最適化型の防犯教育モデルを開発・実証する。まず、生成AIを用いて防犯力を高める推理小説教材を作成し、内容妥当性・安全性・受容性を確認する。次に、高齢者を対…
本研究は，単語単位が中心であった英語学習者の語彙習熟度評価を，連語（コロケーション）単位へ拡張するコンピュータ適応型テストを開発する。学術英語で頻出するコロケーションを対象に，問題の識別力・困難度を推定した項目バンクを構築し，生成AIを用いた自動採点を組み込むことで，正確かつ短時間で語彙習熟度を評価できるテストシステムを実現する。
本研究では、汚損生物による船舶・港湾施設や発電所取水・冷却水系等の機能低下と、従来型防汚剤による環境負荷という課題を解決するため、分子標的に基づく環境調和型防汚剤の創製基盤を構築する。イガイ類・フジツボ類の付着・変態に関与する分子標的を同定し、非対象生物との構造・応答性の違いを解析する。さらに、生成AIを活用した構造予測、候補化合物設計、…
計量言語学では、テキストの性質を数理的に理解する研究が行われてきた。しかし、数学や統計学を積極的に活用した高度な数理解析は、まだ限定的である。また、近年急速に発展する大規模言語モデル（LLM）においても、特定のテーマで長文を生成した際の統計的特徴や、会話文の再現性は、今後さらに解明すべき課題である。一方、素粒子分野では、大規模な実験データ…
本研究は，感覚や感情といった主観的で共有不可能な経験を表す語彙（オノマトペ等）に着目し，記号接地問題と人間の意識の問題に迫る。同一言語共同体内で主観的語彙の意味がどのように「共有された」と認識されるのか，その共通基盤を解明する。定型発達者・自閉スペクトラム症（ASD）者・大規模言語モデルの三者を比較し，fMRIによる脳活動計測と理論的記述…
近年、多様な組織においてDX推進は進展しているが、その担い手となる人材育成は一部の熱意ある職員や特定部門に限定され、組織全体への浸透や組織課題としての意識が不十分であることが多い。 本研究ではまず、デザイン思考等の理論に基づく社会人教育の先行研究、国内外の社会人教育やDX人材育成に関する事例に加え、生成AIを活用した教育について調査する。…
IDと学習特性が合致しないときに高い学習効果が得られない問題を解決することを目的として,人工知能(AI)によって学習者の学習データを機械学習させ,取得したデータから学習者の学習特性を推定し,学習特性に基づいてAIが学習介入することによって,学習者の学習特性に左右されることなく高い学習効果を得ることができるか,という問題を解決するために,A…
近年、社会のグローバル化が急速に進行し、言語の異なる人々と共生社会を築くために英 語学習の重要性が高まっている。本研究は長年、高い割合で英語学習に苦手意識を持つ日本社会で、生成AI活用型の英語学習が有用であることを実証するものである。 英語の授業をとおして、多文化共生社会となる日本を支える人材を育成すれば、必ずや現代の世界が抱える深刻な紛…
本研究は、小学校算数において、生成AIを活用した学習支援システムを開発・検証するものである。児童がAIとの対話を通じて概念的知識を習得し、課題に応じて適切な知識を選択し、別の場面で活用できる力を育てるとともに、自己調整の向上を目指す。あわせて、学びの見通しを立て、振り返る力を高める機能も組み込む。1年次にシステムの試作と小規模な試行を行い…
本研究は、生成AIの「即答文化」が招く〈意味の浅層化〉リスクに対し、記号接地・量子認知論を基盤に、辞書引き学習（Lexplore）とAI足場がけを統合した授業モデルの有効性を検証する。具体的には、 ①紙辞書の並置構造とAIの従属構造の観点を組み合わせ、不一致気づき・自己説明・所有感を喚起し、語彙保持・推論的読解・エンゲージメントの向上効果…
本研究は、生成AIを非対面相談支援に活用するため、ソーシャルワーク専門職の実践知をAI運用の形式知へと変換する方法論を4年で構築するものである。 1年次に文献レビューと協働設計ワーキンググループの設置を通じて理論枠組みと運営基盤を整え、2年次にプロンプト設計原則と学習データ倫理基準を策定してプロトタイプAIを作成・検証する。3年次に評価結…
本研究は、SNS上の不確かな情報にさらされやすい大学生の健康リテラシー（HL）を育成する新たな教育モデルの構築を目指し、以下の2つを実施する。 【研究①】他学部生よりもHLが高い看護学生を対象に4年間の縦断調査を行う。HLの成長と看護学教育のコアカリキュラムを分析し、HL向上に寄与する能力を特定する。 【研究②】生成AIチャットボットを開…
本研究では，ビデオゲーム開発の生産性向上のため，生成AIとモデル検査を連携したスクリプト生成・修正の閉サイクルを構築する．このサイクルでは，プロンプトで生成したスクリプトから状態遷移モデルを，プロンプトから仕様を検査式として生成する．モデル検査で仕様を満たせばレビューに移行し，満たさなければ反例を基にプロンプトを自動修正する． この達成の…
本研究は、生成AIの高度化により偽・誤情報やアド・フラウド等が深刻化するデジタル情報空間において、法学（経済法・情報法・憲法・メディア法）を中核に、科学哲学・情報倫理、情報の経済学、技術経営論の知見を統合し、AI時代の法秩序を構想する。EU・米国との比較法研究により情報発信主体の「真正性」・「信頼性」の制度化要件を特定し、発信者レジストリ…
本研究は、コード生成AIによるHPCアプリケーションの性能最適化能力を向上させるため、自然言語指示文およびプロンプト設計手法の体系化を目的とする。現状のコード生成AIはパターン認識に依存しており、未知コードの並列化・最適化が困難である。本研究では、プログラマの論理的判断を自然言語指示文として付与し、タスクを細粒度に分割することでAIの能力…
ソフトウェア開発時間の4割を占めると言われる既存ソフトウェアの理解は長年の課題である．長期間の保守，拡張で理解しづらくなり，理解しづらさがバグ混入の原因にもなりやすいためである．本研究では理解しづらい要求仕様書，設計書，テストといったソースコード以外のソフトウェア成果物を対象にモデルベース意思決定(熟慮型の意思決定)の割合が高い開発者が正…
医薬品開発では、疾患の治療標的タンパク質に作用し、薬効に繋がる化合物を得ることが必須である。候補となる化合物の数は膨大であり、それら全ての化合物を合成して化合物の効果を実験的に評価するのは不可能である。このような背景から、所望の性質を有する新規化合物の構造を生成する構造生成AIが注目されている。本研究では、治療標的タンパク質に対して作用し…
本研究は、TPACKの枠組みに基づき、ICTを活用した混合研究法教育の新たなプラットフォーム構築を目指すものである。具体的には、既存の混合研究法eラーニングの包括的ユーザビリティ評価と改善、対話型生成AIによる教育支援機能の開発、量的・質的データ分析ツール活用教材の開発を行う。これらを有機的に統合することで、学修者が理論的理解にとどまらず…
生物多様性の喪失に対応するには、野生動物の行動や個体群の精緻な観測が求められている。特に鳥類は環境変化に敏感に反応する指標種として重要であり、鳴声や行動を手がかりとした観測が有効である。しかし従来の音響観測技術は自由音場を前提とした物理モデルに依存し、多様で複雑な実環境に十分対応できず、観測・解析・行動実験も分断的に行われてきた。本研究は…
Linked Open Data を含む多様な知識グラフは近年広く構築・公開されているが、その構造や内容は時代とともに変化しており、従来の静的な提供ではその動態を十分に反映できない。本研究は、この変遷を実世界の知識状態を示す履歴として「知識アーカイブ」に体系的に記録・保存し、可視化・探索できる環境を構築することを目的とする。これにより、知…
本研究は、世界的にも未報告の15か月・2学年縦断型の長期プロジェクト基盤型医学教育を対象に、医学生の探究自己効力感、探究心、調査実践力の変容を量的・質的に明らかにすることを目的とする。 研究方法としては、McSELFIE質問紙日本語版による縦断調査、学生への半構造化面接、教員調査を組み合わせることで、探究力育成に有効な教育的要素とその設計…
本研究の目的は、生成AI（LLM 及びLMM）に時代を限定した情報を学習させることで、疑似的に過去のある時点における知識・技術体系を保持した仮想人格を形成し、この仮想人格に土木計画・建築設計などを行わせることによって、考古学資料（遺物・遺構）の未発見・欠落部の合理的な推定復元を試みるというものである。ブラインドテストによる推定復元の精度検…
近年急速に普及している生成AIは、組織内部の非公開データに直接アクセスして応答することができません 。これを解決する手法としてRAG（検索拡張生成）が注目されていますが、現在はテキストが前提であり、地図や位置情報などの地理情報には十分に対応できていません。本研究では以下の2点に取り組みます 。 ・ローカルに存在する地理情報をテキストベース…
B型肝炎の病勢に関与する因子は未解明な点が多い。そのため病態を正確に反映する新たなバイオマーカーの開発が必要である。我々はHBVのS領域にTriplet repeat (TR)構造が存在することを発見した。さらに、Alphafold3を用いて立体構造解析を行い、TR構造がS抗原の抗原構造に変化を起こすことを明らかとした。今回、離れた位置に…
肺がんの診断は，CT，PET/CT，病理などの複数の検査を逐次的に行い，検査の進行に応じて診断と意思決定が逐次的に行われる．従来の診断支援技術は単一モダリティ・単一タスクに関する処理のみに限定されており，実際の診断フローへの対応や説明可能性に課題があった．本研究では，CT，PET/CT，病理の解析に特化した視覚言語モデルベースの所見生成技…
通信データ，すなわちグラフやトラフィックを出力する生成AI は，情報ネットワーク分野で有望な一方，生成モデルが内包するランダム性に起因する信頼性の欠如が実用化を阻む最大の障壁である．そこで本研究では，研究代表者らが科研費の支援の下で確立してきた，生成物を意図通りに制御する技術を基盤とし，その先の品質保証という未踏の領域を切り拓く．本研究が…
本研究の目的は、完成した作文では見えにくい「書くこと」の実態を、作成過程と誤用分析の両面から明らかにすることである。作文は、書き継ぎ、削除などの試行錯誤を通して作成され、本研究ではワープロ入力のキーログを用いて、その過程を詳細に記録・分析する。また、完成稿に残った問題例を、広義の誤用として捉え、その種類や発生頻度を解明する。さらに、教師の…
本研究では、4年間をかけて生成AIを活用した言語教育教材開発に関する実証的研究を行い、言語教育者がどのように生成AIを効果的に活用すべきかを探求していく。2026年度と2027年度は大学生と大学教員を、2028年度と2029年度は小学校・中学校・高校の英語教員を対象に実施し、アンケート、半構造化インタビュー、授業映像を用いて質的・量的デー…
障害がある人や高齢者のための支援技術サービスは，支援機器の選定から製作・改造までの一連のプロセスが重要かつ不可欠である．しかし，地理的制約や地域リソースが不足している場合は，アセスメントが困難になることのみならず，支援機器提供が十分にできないという課題に直面する．本研究では潜在的な支援機器ニーズを有する人々の生活向上に資するため，個別ニー…
「構成活動」を原理とした音楽科授業における音楽生成AIや文章生成AIの活用を前提に、研究協力者（授業を実践する教師）と協働で授業計画を立て、研究協力者が実践した授業実践の諸記録を収集する。そして、質的研究アプローチである「逐語記録に基づく授業分析」の研究方法論に依拠し、授業実践の諸記録に基づく詳細な分析を行う。申請者はこの研究方法論の特徴…
看護学生の間では、生成AIを学びに生かす力に差が生じつつあり、将来の看護の質にも影響しかねない。本研究では、その差を客観的に測る尺度を作成し、精神看護の難しい事例を題材にしたオンライン教材を開発する。さらに6大学で教育効果を検証し、AIを適切に活用して臨床判断を高める教育方法と導入指針を示す。
観光は地方創生の柱とも呼ばれる日本の重要分野である。労働力人口が減少する中，効率的に意思決定を行うため，データを活用した観光運営が期待されている。しかし，現在のデータ利活用は専門知識を有する人材が労力をかけデータを１つ１つ分析する労働集約型と評価でき，このようなデータ分析スタイルからの脱却が急務である。一方で，ChatGPTなど人間の能力…
本研究は，高齢者の孤独感や社会的孤立を軽減するため，生成AIを活用した対話支援プログラムと専用デバイスを開発し，その効果と安全性，実際の生活場面での使いやすさや受け入れられやすさを検証する。段階的な試用と比較試験を通じて，心の健康の維持，人とのつながりや社会参加の促進に役立つ，新たな高齢者支援の方法の確立を目指す。
本研究では、連句文芸の協働性を江戸俳諧と教育の往還的視点から解明する。初年度は連句資料の一次調査と内面化モデルの構築を行う。２年目は蕪村・一茶を中心に協働性を分析し、XMLによるデータベース化や機械学習で連想構造を可視化、生成AIの共起性との比較からメトニミーの機能を検討し、指導理論と教材を開発する。３年目は授業実践で学習者の解釈過程を可…
2040年に独居高齢者896万人時代を迎えるにあたり、本研究はスマートフォン上のローカル大規模言語モデルを用いた高齢者向け認知機能評価システムを開発する。高齢者が「わかりました」と口では答えても実際は困惑している場合に着目し、言語的応答と生理的反応（視線・表情・音声）の乖離を定量化することで、取り繕い行動下での真の認知状態を評価する新手法…
本研究は，大規模言語モデル（LLM）によるロボット動作生成の不完全性を補正し，実環境で確実にタスクを遂行するロボット動作生成・実行の新原理を確立することを目的とする．視覚および身体情報に基づき，ロボットが逐次的に手順を修正する枠組みを構築するとともに，動作中・動作後のタスクモニタにより失敗の検知と回復を実現する．調理や組立作業を対象とした…
本研究は、住民参加型マルチエージェントシミュレーションを核とした都市デザイン基盤を構築し、人とAIの共創により多元的な都市像を導出することを目的とする。大規模言語モデルから住民を模したエージェントに与える多様な行動モデルを生成し、人間の視点を活かした評価指標を用いた進化計算により都市環境を最適化する。また、MIT Media LabのCi…
言語研究においてコーパスの利用は広く有用性を認められているが，語句の意味などの内在特性とコーパス中で低頻度な現象を取り扱うことは困難である．本研究では，大規模言語モデルが出力する言語データを利用して，この二つの課題を解決する．合成コーパスは，サイズ，多様性の面で大きな利点があるが，内在特性の測定における利用は前例がなく，有効な活用方法は明…
本研究は、AIとタンパク質データ科学を活用し、標的タンパク質に強く結合する精密高分子を計算科学的に設計する手法を開発する。具体的には、（1）低分子・ペプチドの膨大な結合データで事前学習した言語モデルを精密高分子に転移学習する手法、（2）ベイズ最適化によるペプチド・抗体バインダー配列の能動的最適化、（3）既知複合体構造のホットスポット側鎖を…
本研究は、音声を細かな記号列として表す新しい枠組みと、従来の信号処理の考え方を組み合わせることで、高品質・軽量・制御しやすさを兼ね備えた音声・サウンド生成技術を実現することを目指す。あわせて、その技術を音声変換、自然さの評価、偽造音声の検知、環境音生成などに展開し、音声・音響分野の新しい研究基盤を築く。
本研究は、伝統的な不正会計検知手法が抱える課題である、財務諸表の数値データへの偏重を解決するため、非財務データであるテキストに着目する。 日本企業が公開する有価証券報告書を対象に、その構造化された財務データと非構造化テキストを統合的に分析するハイブリッド手法を提案する。 その際には、大規模言語モデル（LLM）の誤情報生成（ハルシネーション…
ヒト医療と、伴侶動物(いわゆる「ペット」)の医療について、それぞれの医療情報を統合して利用できるようになれば、病態の未解明な疾患の機序解明、新規視聴役の開発など、社会に与える貢献度は大きい。しかしながらヒトと伴侶動物の医療情報は記載方法の違い、用語の違い、疾患定義の違いなどにより容易には統合できないことが課題である。本研究は、大規模言語モ…
医学教育における大規模言語モデルの活用が進んでいるが，胸部X線画像の読影において，正常像の成因を伸展固定肺標本や3D-CTなどを使い，構造的かつ根拠付きで説明できる教材は稀である．本研究は，放射線医学・解剖学・病理学を統合し構造化した正常胸部X線画像の読影知識をもとに，胸部X線画像読影教育に資する新たなAI（会話的チュータシステム）を開発…
本研究では、数カ月以上の長期に渡る認知行動療法と精神分析的精神療法の面接記録を用いて、患者の語りに対する人の治療者の発話と、精神療法を指示されたChatGPTの発話をナラティブに比較する。比較を通して、人とChatGPTの発話に認められる差異や、技法に拠って生じる差異の変化を明らかにする。最終的に人の発話から感じ取られる心と、ChatGP…
Three studies will be conducted over four years. The first two studies will categorize how Japanese EFL students use GenAI for speaking practice, and the third study will…
本研究は、デジタル化とグローバル化に伴う都市行政の「脱領域化」に着目し、スマートシティ運営における管理責任と正統性の新たな法制度的基盤を探求する。 具体的には、①国内自治体のスマートシティ事業の実態を調査・類型化し、法的論点を整理する。②情報・人・モノの「モビリティ（移動性）」を軸に、デジタル資産の管理や個人情報保護、移動格差の是正、仮想…
本研究は、人口縮退と都市更新が併進する東京都23区および多摩地域を対象に、縮退や再開発に伴い生じる空隙・空間資源を、暑熱緩和、豪雨対策、生物多様性回復に資するグリーンインフラへ戦略的に転換する「再編型都市モデル」を構築する。谷戸地形、湧水、河川・水路等の自然基盤、樹冠被覆率、透水性、維持管理コストを統合評価し、複数の都市再編シナリオごとの…
本邦では、全国的かつ定期的に学校心臓検診が実施され、心疾患の早期発見や突然死の予防に寄与している。しかし、検診の人的コストが大きく、有病児を漏れなく抽出することは依然として大きな課題となっている。 近年、深層学習と生成AIの進展により、文脈を理解し高度な推論や判断を行う技術が実現しつつあり、複雑な医療データの解析においても、精度向上に寄与…
本研究は、英語学習者のライティング力向上と生成AIの倫理的な活用を目指し、ガイドラインおよびオンラインプラットフォームを開発する。英語アカデミックライティングの難しさが問題となる中、生成AI技術は学習者の支援となる一方で過度な依存が懸念される。そこで、国内外の調査と文献レビューにより生成AIの効果的・倫理的な利用方法を明らかにし、ガイドラ…
豊かで持続可能な社会を実現するためには、一人ひとりの感性の違いをきめ細かく把握し、個人に最適なプロダクトやサービスを提供することが求められる。本研究では感性物性統合学として、外的刺激の物理的特性からヒトの内的な感性までの対応関係を構造化・定量化する方法論を確立する。とくに感性の個人差に着目するため、生成AIベースの自動インタビューシステム…
本研究では、非ヒト動物に対する差別、種差別に関する研究に基づき、人工知能（AI）の種差別バイアスを取り除くことで、反種差別的生成AIの開発を行う。そのために、第一に、AIが非ヒト動物に及ぼす影響を調査する。第二に、なぜ種差別が間違っているのか、また反種差別が道徳的に正当化されるかどうかを検討する。第三に、以上の研究を元に、反種差別的生成A…
電気喉頭音声は喉頭摘出者のコミュニケーション手段の一つだが、抑揚や感情表現が乏しく社会的・心理的負担が大きい。音声強調技術で自然な声への変換が可能だが、高品質な変換には明瞭な電気喉頭音声と習熟度向上が不可欠である。本研究では、まず喉頭摘出者の電気喉頭習熟度と音声強調品質の関係を調査する。また、生成AIを活用した発話改善支援システムを開発し…
医学教育においてChatGPTを含む大規模言語モデル（LLM）によって学生のレポートに対して質の高いフィードバックを生成する手法が確立されつつある。しかしいくら質の高い内容が学習者に与えられても、それを受け入れ実践する能力（フィードバックリテラシー）が無ければ活用されない。 フィードバックリテラシーには学習者の認知や指導医をはじめとする周…
酵素が基質と勘違いする「擬似基質」（デコイ分子）によりシトクロムP450BM3の誤作動状態を意図的に引き起こすと，ガス状アルカンやベンゼンなどを水酸化できる．デコイ分子の構造拡張や修飾による結合力と選択性の向上，細胞膜透過性の付与と強化，他のP450や金属酵素への適用の拡大などの課題に取り組む．また、細胞膜透過性デコイ分子を開発し，「菌体…
近年めざましい発展を遂げている生成AIはすでに自律学習ツールとして利用されている。また、テーマ選びや問題文作成に多大な時間を要する読解問題作成については、生成AIを用いることで所要時間を大幅に短縮できる可能性を秘めている。しかし、生成AIは言語データから統計的に学習させているため、文法規則に基づいて生成していない。そのため、本研究では、自…
本研究は、音韻形成・概念形成・記憶保持などに問題が生じている知的障害を持つ生徒を対象として、生成AIを活用した授業について調査を行い、様々な事例を収集し、外国語獲得に与える影響や問題点を明らかにし、効果的な教授法を見出す。１）特別支援学校における生成AIを活用した情報保障と英語情報処理に関する実験調査、２）生成AIを活用した国際交流授業に…
前立腺癌に対する放射線治療では、治療後の有害事象として約1割に直腸出血を生じることが課題である。近年、前立腺と直腸間にゲルを注入し照射時の直腸被ばくを低減するハイドロゲルスペーサー留置術が普及し、直腸出血の克服へ一歩近づいた。しかし、全例に留置術を施行することは侵襲性、費用対効果の観点から好ましくなく、過剰診療につながりかねない。本研究で…
AI（人工知能）の進歩により近年内視鏡画像を用いた消化管癌の自動診断は飛躍的に向上し、既に上市され臨床利用されている。我々も同様に胃癌の範囲診断の可能なシステムを世界に先駆けて開発・報告した。AIによる消化管癌の自動検出で問題となるのは、その診断根拠である。今回我々は、自動診断システムを使用した際の診断根拠となる所見記述を、生成AIを使用…
農業や漁業分野では，対象物の外観が類似しており，同じ品種でも栽培条件や地域・季節によって外観が若干異なることもあり，AIの修練に必要な十分かつ適切な教師ありデータセットの準備は困難を極める．画像生成AIの活用が期待できるが，生成データと実データ間で生じる差異による汎化性低下や，継続学習によるモデル崩壊といった課題があり，性能向上の本質的な…
本研究の目的は，教員養成課程を対象にした学校現場での生成AIの活用に対応したICT活用指導力の向上に資する生成AI教材を開発することである。具体的には「生成AIツールを適切に活用できる教育者をどのように育成すべきか」という問いについて，教員養成課程において生成AIに対応したICT活用指導力を明らかにし，教員養成課程での情報機器及び教材の活…
剥離は消化器外科手術における重要な基本操作である。本研究では，剥離層に正確に進入するための経路を術者と“対話”しながら提案，表示する機能を備えた，より高次な画像生成システムを多施設共同，産学共同で開発する。従来の画像解析に，剥離層に入れたという「経験のセット」をデータとして学習する経験再現学習を組み入れた生成AIモデルを作成し，脂肪過多や…
本研究課題では、〈弱いロボット〉の概念を発展させ、人とロボットとの間で「コンヴィヴィアルなかかわり」(＝お互いの主体性や創造性を奪わない程度にゆるく依存しあう、自立共生的かつ共愉的なかかわり)を生み出すためのデザイン指針を明らかにする。また、これらのデザイン指針に対して、いくつかのプロトタイプによる概念実証(PoC)を進めるとともに、(a…
対話型AI(人工知能)を用いて、学習者が自信(自己効力感)を高めながら日々の学習計画と振り返りができるよう、対話で支援するチャットボットシステムを開発する。 まず、どのような対話が学習者の自信を高める支援につながるかを調査・分析する(2026年度)。 次に、分析結果をもとに、個別支援を行うチャットボットを設計・開発する(2027年度)。 …
本研究は，日本の伝統芸能である人形浄瑠璃の「序破急メカニズム」を拡散モデルによりAIに学習させ，大規模言語モデル（LLM）が生成する対話音声に応じて，即興的かつ感情豊かな所作を自動生成する人型ロボットのインタラクションデザイン手法を確立するものである．音のテンポと動きの同期関係を捉えるための新たな定量指標を導入し，非決定論的なモーション生…
自治体における土地評価業務に向けて，機械学習と官民データを活用し，土地現状の確認や税務業務の支援を行う統合支援システムを構築して実践する．全国の市町村において，固定資産税は重要な財源である．市町村職員は適正な評価を行うため，実地調査に多くの時間と労力を費やしており，ICTを活用した業務支援が求められている．そこで，産官学連携により現地調査…
本研究は、実験哲学の経験的調査と機械学習および大規模言語モデル（LLM）による分析 を組み合わせ、世界の言語における哲学的概念を調べ、分析することで、英語中心的でな い真の意味で普遍的な概念を探究することが可能であること、そしてそれに近い概念を実 際に構築して提出することを目標とする。本研究は、哲学における主要な30の（抽象的）概念に焦点…
近年、身体反応から心情を記録し、うつ病などの予防に繋げる取り組みが進められている。しかし、心情は単純な情動ではなく、複数の感情が複雑に絡み合っているため、身体反応と心情の関係は必ずしも1対1で対応しない。本研究では、心情を確率的に重ね合わされた複数の情動として捉え、LLM（大規模言語モデル）を活用して心情の予測を行う。LLMに場面を与え、…
世界各地で深刻な問題を引き起こしている社会的分断の原因を明らかにするために、社会状況の急変がもたらす脅威の認知と、善悪の評価を伴う価値観とが複合した心理過程の可能性を検証する。社会心理学的な実験・調査に加えて、ソーシャルメディア等を通じて伝搬する言説について大規模言語モデルを活用した解析を行うなど、多様な研究方法の相互連携をもとに、実証的…
IoT環境で大規模言語モデルなどの基礎モデルを活用し、現実世界での状況認識や行動支援の能力を高めることが行われている。しかし、基盤モデルの作成に用いるオープンデータが枯渇し始めており、今後は基盤モデルの利用を通じ、個々のエッジが収集・保有するデータと計算資源を安全に利用（循環）しながら、基盤モデルを持続的に進化させるメカニズムが必要となる…
我が国における動物園の多くは来園者の減少と運営資金の確保に関する課題を抱えている．特に公立動物園においては入園料や税金のみに依存することのない，新しい自主財源の開発が求められている．本研究では公立動物園をフィールドに，自治体のオープンデータ等の情報通信技術およびモノづくり技術の積極的な活用による動物園DX推進を産官学民の連携と実践的な手法…
認知症の発症には生活習慣のほか数多くのリスク要因の介在が知られていることから、認知症に至る段階ごとに広範な評価項目の中から予測貢献度が高い要因を発掘する必要がある。応募者は運動疫学データ、バイオマーカー、ゲノム情報、行政・地理情報等の広範な縦断データに加え、認知症に至る各段階（preclinical期、MCI、認知症）の医師判定情報を保有…
行政のデジタル化の推進により、公共サービスの受給者のニーズや状況の把握方法や自治体内の政策資源配分の変化をもたらし、行政における対人業務の位置づけを変えると予想できる。本国際共同研究では、調査先の当該領域に精通した海外の研究者と共同で、英・独・日本の3カ国における対人サービス行政の給付業務を行う第一線職員の裁量行動とそれに対する組織管理の…
深層学習の導入によりテキスト音声合成の品質が向上し、更には感情表現等の多様な発話スタイルの実現も容易となってきた。しかし、生成したい音声の発話スタイルを指定するインタフェースをどのように構成するかという新たな問題が浮上してきている。本研究では、画像生成AIのプロンプティングに着想を得て、声優に指示するように自然な言葉で発話スタイル等を指示…
本研究では，生成AIを用いて，プログラミング能力を育成するためのICT学習環境を整備し，プログラミング言語の「学習の転移」を促す方策を考案する。①学習者特性や理解状況に合わせた「個別最適化した学び」を実現する。②プログラミング能力（テストで測りにくい力）の学習到達度を可視化する。これにより，教師と学習者が予め評価軸を共有し，その到達目標を…
本研究は、日本の明治期から昭和期の文芸時評を対象とし、大規模言語モデル等を用いた新たなテキスト解析手法を開発する。深層クラスタリング技術を用いることで、従来のクラスタリング手法では捉えきれなかった複雑な関係性や潜在的なテーマ性を明らかにする。これによって、特に文芸時評における意味論的・修辞的な特性、未知のテーマ的カテゴリの抽出、語彙・修辞…
AI技術は様々な産業や社会活動への応用が期待されている一方，あるAIモデルは差別や偏見などの不適切・不公平な情報を含む出力を行うことがある．これはAI自体の信頼性を損ない，社会におけるAI活用の妨げとなる．そこで本研究では，出力を操作するような僅かな変更を利用して訓練用データに含まれる不適切な特徴を抑制する手法と，生成AI技術を利用した属…
本研究では，学習者が作問学習支援システム「CollabTest」を利用して作問学習する場面を想定し，自己調整しながら対象知識（解法）に対するより深い理解へ導く個別最適な学習支援システムの開発を目的とする．学習者は(1)自己認知/学習目標設定，(2)協調的な作問・解答演習，(3)振り返りを繰り返し，自身の理解状況を確認しながら自発的フィード…
人がロボットに対して肯定的感情を持ち、親和的共生実現のための新しい要素を導出し、それらをロボットに実装することを目的として、不気味の谷を越えヒトにとって親和的で、伝統芸能である文楽の人形の所作、義太夫節のリズム抽出（蔡、董）、解析（續木、早野）を行う。 文楽を文楽たらしめる、操り人形そのものの美しい所作、太夫の吟誦する義太夫節のリズムに焦…
次世代自動車構造として巨大アルミダイカスト（ギガキャスト）構造が注目を集めている．しかし，衝突に伴う大変形・弾塑性を考慮した最適構造を求める方法は確立されていない．一方，3次元形状生成AIが2022年以降急速に発展しているが，工学的構造設計には未だ応用されていない．そこで本研究では，巨大アルミダイカスト構造の大変形と弾塑性を考慮した最適構…
シャドーイングの効果を高めるには適切なインプットが与えられる必要があるが、個々の学習者への対応は容易ではない。一方、ライティングに目を向けると、産出に対して教師がフィードバックを与えて改善を促すことがよくあるが、改善した産出は学習者自身にとって理解が容易な上、改善した箇所には気づきがあり、最適なインプットになり得る。 技術進歩により、ライ…
本研究は崩壊防止力の向上と樹種多様性が両立した樹林管理法の構築を目指す。そのために、根を掘らずに根系を調べる地中レーダ（GPR）と、近年、注目を浴びている生成AIを組み合わせて三次元モデルを作成する。そして様々な樹種の根系モデルを組み合わせることで、六甲山系の山腹斜面における、根の土壌補強強度を考慮した崩壊防止力の空間分布を明らかにする。…
本研究は、①競争法、②共同規制、③事前規制、④AI規制という視角から、ドミナントなDPに対する規律のあり方と、生成AIを中心としたデジタル技術の発展に法はいかに対応すべきかを検討することを目的とするものである。 より具体的には、競争法（独占禁止法制）や共同規制（取引透明化法、EUのP2B規則等）の有効性と限界、事前規制の可能性（EUのデジ…
近年様々な生成AIが登場し，デザイン現場で活用され始めている。一方，「不便益」の研究により，無闇な利便性は多様な弊害をもたらすことが明らかになってきている。本研究では，人間の能力劣化などが懸念される生成AIに対し，①弊害の整理，②デザインワークにおける適切な活用メソッドの構築を行う。能力劣化を招かない，デザイナーの創造性を活性化する生成A…
本研究では、SDGs等の汎用性のあるテーマで、恒常的なニーズのある動画制作に着目して企画した国際協働プロジェクト型学修プログラムが、「導入が容易で汎用性の高い教育パッケージ」となりうるかを検証する。提供側・参加側両者の負担を軽減しつつ、学修により期待される問題発見・解決力、異文化理解力、第二言語としての英語活用力等のグローバルコンピテンス…
我が国の看護師が抱える困難感には、知識・技術や判断力不足、連携や単独ケア、役割葛藤や人員不足があるとされ、多角的なサポートの強化が課題である。 近年、国内外を問わずDXが推進され、対話型生成AIによる大きな成果が期待されている。その一方で、人間主体の問題解決アプローチの欠落など、多くの課題も指摘されている。 本研究は、倫理的で安全な対話型…
レポートライティングにおける生成AIの活用は，ライティング教育における指導と評価に大きな影響を及ぼす可能性がある。 本研究では，レポートライティング教育において生成AIを利活用する際の学習効果や評価方法の確立に向けて，クラウドを利用したレポート作成のプロセス分析やアンケートを基に生成AIの利用に関するデータを取得し，有効利用のために必要な…
本研究は，AIとの対話を消費者のアイデア創造や感情を共有するコミュニケーション行動として位置付け，消費者と対話型AIとのコミュニケーションを消費者のアイデンティティ形成の視点から解明する。既存研究は人を前提に消費者間の情報共有や自己表現と承認によるアイデンティティ形成とそのマーケティングへの影響を解明してきたが， 本研究はテキストと画像を…
ChatGPTに代表される大規模言語モデル(LLM)が出現し、その高い性能・汎用性は社会変革を引き起こし始めている。しかし、LLMは、誤情報を生成してしまう正確性の問題や、生成結果の根拠を説明することができない説明性の問題など、多くの社会課題を抱えている。本研究は、人間の知識すなわち「人知」をLLMに融合することによってLLMの社会課題を…
本課題は，生成モデルの豊かな表現力を活用し，社会における個体間相互作用に関するエージェントベース進化モデルの形質表現を拡張することで，リアルで複雑な集団の進化ダイナミクスを明らかにすることを目的とする．大規模言語モデルを用いた協力行動に関する多様な性格特性の進化，多様な会話トピック選好性に基づく文化進化を題材とし，多様で複雑な形質進化がも…
人工機能性タンパク質は、天然タンパク質に変異を導入し、元来の機能を強化させた高性能タンパク質である。しかし、その変異箇所の探索空間は、変異個数に対して指数関数的に上昇するため、全ての実験をしたスクリーニングは不可能である。そこで、本研究では、小規模なデータセットを利用して、より性能の高い人工機能性タンパク質の変異体の導出方法を提案する。具…
本研究は，誹謗中傷や悪口の言葉が，トピック横断的に同じ常套句や紋切り型，似たような論理の飛躍や論点のすり替えを持つことに着目し，ソーシャルメディア上に書かれた言葉の言語的特徴と，言葉から推察される書き手の意図を結びつけた誹謗中傷・悪口の分類モデルを，文学の読解手法を用いて構築する．さらにこのモデルを，機械可読性がある記述で体系化し，大規模…
本研究では，遠隔サーバ上の仮想的なネットワークを操作してのネットワーク演習において，各受講者の学習状況（例えば，進捗や理解度）をリアルタイムに高精度で推定する手法を明らかにする．このため，ネットワーク演習での学習行動を幅広く収集し，大規模言語モデルの活用により学習状況をリアルタイムに推定するWBT(Web Based Training)シ…
本研究では、企業のサステナビリティ報告書を対象に、AI技術である大規模言語モデル（LLM）を用いて、ステークホルダーの価値を測定するバリューモデルの情報開示スコアを自動判定する手法を提案した。本研究の特徴は、従来のAIによるESG評価研究とは異なり、ステークホルダー価値の測定を重視するバリューモデルを活用している点にある。この手法により、…
個々の患者の症例に対して最適な検査を選択し、適切な画像を撮影することが理想である。臨床現場ではあまりに多くの検査を限られた時間で実施しているため、個別の症例に関して適切な画像を選択する時間には乏しいのが実状である。ある程度の公約数的な画像プロトコルに基づいた画像検査を行うのが現状である。Chat-GPTを始めとする最先端の自然言語モデルは…
本研究は、第１に、震災・新型コロナ対応を、短期的な危機管理ではなく長期的な危機への制度的対応ととらえる。第２に、分析焦点となる制度を、従来別個に議論された執政中枢と政府間関係の連結構造と捉える。第３に、オーラル・ヒストリーでしか実質的に捉えられないこの連結構造の機能について、各事例で重要な役割を担った官僚に着目して聞き取りを進める。第４に…
本研究では、条例とその改正履歴や要約、さらには審議内容が記された議会会議録を結びつけた条例沿革を、リンクトオープンデータ（LOD）の形式で構築する。さらに、条例・会議録の要約システムおよび条例の翻訳システムを開発し、それらで作成したデータを先述の条例沿革LODと連携させる。本研究では、法令や条例の内容だけでなく、改正履歴などのメタ情報や、…
近年多くの自治体で、水源涵養や水質浄化等の生態系サービスの向上を目指して、管理が十分ではない針葉樹人工林を広葉樹林へ誘導する動きがある一方で、このような誘導が森林の水質形成や物質循環に及ぼす影響はわかっていない。森林の水質形成で中心的な役割を担うのは溶存有機物（DOM）であるが、植生の種類や管理状態がDOMの動態やそれに付随する水質形成に…
助産師が行える産後の骨盤底リハビリテーションの開発を行う。このリハビリテーションの実装のために、骨盤底機能の助産師による評価を支援するためのソフトウェアをAIを用いて開発するほかに、助産師が骨盤底リハビリテーションを行うに必要な知識・技能を習得できる教育プログラムの設計する。実際に1つの自治体での関連機関の連携の枠組みを作って骨盤底リハビ…
本研究の最終目標は、過疎地域における保健師を軸とした妊娠期から子どもが就園するまでに焦点化した母親へのアウトリーチ支援のプログラムを特定することである。 ①アウトリーチによって機関とつながった母親を対象としたインタビュー調査をコード化し、②A自治体との協働により、アウトリーチ支援に有効な手立てを、ハード面・ソフト面から検討する。その後、③…
自然言語処理技術は、深層学習の発展とともに目覚ましい進歩を続け、今日の社会を支える必要不可欠な技術となった。 特にベクトル表現は、深層学習の基盤技術として盛んに研究されており、その中の一つである文ベクトルは、計算機が扱いやすいベクトルという形式で文を表現でき有用である。 しかし、文ベクトルの応用先は極めて多岐に渡り、タスクごとに文ベクトル…
観光は地方創生の柱とされる重要分野であるが，勘や経験に頼っている部分が多く，データに基づく意思決定が求められる。 本研究は通行量データに着目し，観光地における通行量データの地産地消モデルを構築する。岐阜県高山市や民間企業と連携をし，観光地における有用な通行量データの利活用方法（データの地消）を自治体・地元観光事業者・観光客に分けて明らかに…
肺がん患者のX線CT画像を対象に、画像所見から擬似CT画像を生成するAIとCT画像から擬似画像所見を 生成するAIを循環的・敵対的に学習させることで高精度に画像所見を生成する技術を 開発する.さらに，本手法は画像所見から擬似的な医用画像を出力できるため，それ らをAIの学習や医療系学生への教育への応用に利用する方法を検討する.
本研究は、以下の4点を追究する。①東アジアにおける公衆衛生危機と立法：各国の公衆衛生危機に対応するための法制を整理する。②東アジアにおける公衆衛生危機と行政：2020年1月以降各国が具体的にどのような要素を考慮していかなる感染症対策を採ってきたのかを整理する。各国の感染症対策の特徴を整序する。③東アジアにおける公衆衛生危機と司法：各国の公…
近年，政府は「デジタル田園都市国家構想」を発表するなど，すべての国民がデジタル化のメリットを享受できる心豊かな暮らしの実装を目指している．一方で，地域の担い手の高齢化や，高齢者層などのデジタル・ディバイドが問題となり，電子化が進まない現状である．本研究では，離れた家族との連絡や地域での情報共有，健康維持など，高齢者の日常生活を豊かにするI…
本研究は、継続する改革と情報システムの加速的変化との中で、諸々の政治制度とりわけ行政制度を捉え直すことで、制度をシステムと個人双方の作動の中で再構成することを目的とする。とりわけ業務、改革、情報システムの三者の関係がどのように変容し、そこで何が制度を作動させ、何が作動させないのかを特定する。従来綿密に特定の制度領域への分析を手がけてきた行…
本研究では、類似の法制度を取りながら法改正の結果が分かれた日韓両国でのデジタル産業でのイノベーションの障壁として指摘されてきた著作権の制約に対する法改正の事例の分析を行う。とくに、著作権制度を所管する部局のみならず、イノベーション政策、そして、立法審査を担当する部局との間のフレーミングの競争に焦点をあて、これをイノベーション論、政治過程論…
本研究でははじめに，A地点からB地点へのバスでの移動に関するサービス水準を表す総合指標をGTFSを利用して構築する．続いて，多様な交通手段で構成されるネットワークへの拡張を行う．階層型ネットワークを想定したWEBアンケートの結果も用いて，他手段への乗り継ぎも含めた移動のサービス水準を表す指標を構築するとともに，利用者数の予測を行う．さらに…
本研究の概要は、ネパールの旧王都パタンにおいて、女性自助組織ミサ・プツァが、2015年大地震の復興過程において現下の新型コロナウイルスのパンデミックが発生するという複合的災害状況に、いかに対応して活動するのか分析し新たな災害ジェンダー論を構想することである。パタンでは、1990年代にNGOと地方行政によって女性の経済的自立を目指してミサ・…
原発事故時による放射能リスクへの国民の不安は和らいでいるものの、企業・行政・報道への不信感は根強く、不安が解消されたとは言い難い。人々は、折に触れてこの問題について語らっていたであろうが、これは「人によって見解が異なる切実な問題」であり、「語ることへの躊躇い」があったと予想される。 <BR> 本研究課題では、日常会話に表出する（放射能リス…
台湾国史館文献館所蔵の日本統治時代の行政文書『台湾総督府公文類纂』は原案の立案段階から決定・施行までの全ての政策決定過程を綴った世界的に見ても第一級の植民地統治史料であるが、種々の事情から日本語教育史の研究対象とされてこなかった。しかし現在はデジタルデータを日本から無償でダウンロードすることが可能となり利用しやすい環境が整った。この史料を…
日本の福祉国家を支える行政システムに埋め込まれた「家族単位モデル」バイアスが、自治体の公共政策の実施過程に与える影響について、地域包括ケア、保育（就学前教育）、子どもの居場所支援、育児休業制度、ひきこもり支援、被災者支援、コロナ禍における特別定額給付金の給付を事例に資料調査及び自治体へのヒアリングなど質的調査を中心に検討を行った。その結果…
コミュニティ放送は、現在も各地で増加している。が、感染症拡大で経営環境は厳しくなった。本研究では、コミュニティ放送の世代交代を観察し、そこでもたらされた理念の継承や変革を検討した。その結果、メディア環境の変化や感染症拡大という社会の変動に影響を受け、経営資源や担い手に変化が顕れたことが観察された。また、行政が支え続ける局には、「まちづくり…
当該研究は、複数の主体が存在する社会において、「どのような情報が社会全体にとって価値を持つのか」を理論的に分析する。現代の社会では、投資判断や購買行動などの意思決定に際して、インターネットや生成AIを通じて情報を取得し、それに基づいて行動を選択する機会が多い。こうした情報には正確なものもある一方で、不確実性を伴う情報や誤情報も多く含まれて…
生成AIは、都市計画、建築設計、建物の三次元モデル作成に幅広く活用され始めているが、これらは分野ごとに個別に発展してきたため、都市全体の方針を個々の建物の形まで一貫して反映することが難しい。本研究では、都市の条件から建築の配置、さらに三次元形状へと情報をつなぐ仕組みをAIに組み込む。これにより、異なる規模の設計を連続的に扱える基盤を構築し…
本研究は、最終解が一つに定まらない課題に取り組む学習者を対象として、学習過程ログと生成AIとの対話ログを分析し、「つまずきの深さ」や「自己調整力」といった学習者の内的状態を捉える手法を開発する。まず、これら二つの状態の関係を明らかにし、次に、学習過程や生成AIとの対話にどのような特徴として表れるかを分析する。さらに、得られた知見を基に、生…
本研究計画は、低消費電力かつ高表現力な次世代の生成AIとして期待される量子生成モデルについて、量子計算機実機での出力分布の一貫性確立を目的とする。現行の量子計算機はノイズ特性が時間変動するため、同じ学習済み生成モデルでも出力分布が実行ごとにずれてしまう。この課題を解決するため、熱力学的衝突モデルによる適応制御アプローチと量子計算機実機での…
全国の視覚特別支援学校理療科教員を対象に、生成AIの利用状況や課題を調査する。さらに、生成AIを用いた国家試験対策問題や反復学習教材の作成を試行し、作業時間、教材の量と多様性、教員の負担、音声読み上げへの対応などを検証する。これにより、視覚障害のある教員も利用しやすく、学校間の教育格差の縮小や教材作成の効率化に役立つ支援方法を提案する。
現在、様々な知的側面において人間に匹敵し始めている大規模言語モデルは、真（情報の正しさ）や善（信頼性や無害性）を目的として訓練されている。しかしながら、AIの振る舞いを人間の価値観に整合させるAI Alignmentの達成のためには、美の側面からのアプローチも必要なのではないか。本研究は、大規模言語モデルの内部における美と道徳の価値体系の…
機械学習による予測は、学習に使えるデータが少ない地域や、典型的な事例から外れた対象では精度が低下しやすい。本研究では、道路交通量予測を対象に、街路景観画像、衛星画像、道路名などの多様な情報を大規模言語モデルで読み取り、既存の予測を補う方法を開発する。さらに、どのような地域・道路の情報が予測改善に役立つかを明らかにし、データが限られる他の予…
Deep Researchは、大規模言語モデルが必要な情報を自ら検索しながら推論を重ねて回答を作る質問応答技術である。その性能は言語によって大きく異なり、英語以外では低下しやすい。本研究では、同じ内容の質問を複数の言語で与え、回答に至る過程を段階ごとに比較することで、性能差がどの段階の失敗から生じるのかを明らかにし、失敗のパターンを類型化…
本研究は、企業の業績悪化は自身の経営判断や戦略に起因せず、外部環境に起因すると経営者が説明する傾向（以下「Blaming」という）に着目し、こうした因果説明を伴う定性情報開示が資本市場に与える影響を、日本の上場企業データを用いて実証的に検証する。頑健性と再現性を確保した大規模言語モデル（LLMs）分析フレームワークによりBlaming指数…
本研究ではAI天気予報モデルを活用して全球気候予測モデルから得られる低解像度の予測情報を、高精度かつ地域に特化した気候予測情報へダウンスケーリングすることを目指す。全球気候予測情報から地域の気象場をダウンスケーリングするAIと、降水量予測に特化したダウンスケーリングAIを開発し、温暖化時の日本の豪雨発生頻度などのリスク情報をAIで定量化す…
本研究は、不適切なオーサーシップ、二重投稿、自己盗用、査読不正、生成AIの不適切利用やペーパーミルなど、「捏造・改ざん・盗用（FFP）」以外の研究不正行為・問題行為に着目し、科学を支える規範が社会の中で形成・変容してきたプロセスを把握したうえで、研究不正の定義・概念と対応のあり方を抜本的に捉え直し、再構築することを目的とする。本研究では、…
本研究は，自然言語処理と生成AIを活用し，医療現場で新たに生じるリスクの兆候を早期に捉え，事故を未然に防ぐための医療安全基盤を構築するものである．インシデント報告などのデータを解析し，リスク予兆の検出，事例・要因分析に基づく対策立案支援，事故を経験しなくても学べる未然学習の仕組みを統合することで，変化する医療現場に柔軟に適応しながら安全性…
本研究では、触覚を基盤とした、新しい人-AI協働インタラクション「触れるAI」の枠組みを開拓する。生成AIの普及により、人とAIの関係は「命令と応答」から「協働と共生」へと変容しつつあるが、AIとの対話は硬質で冷たいデバイスであり、AIを人間的な存在として自然に受容するには限界がある。 そこで本研究では、硬さ・温度・湿潤といった触覚プリミ…
本研究は、分子構造から安定な結晶構造を直接生成する「結晶生成AI」を中核に、生成AIによる有機固体の自律発見ワークフローを構築する。既存の分子生成AIで候補分子を生成し、実験的に観測された安定構造のみを学習した拡散モデルにより、構造探索やエネルギー最適化を経ずに安定結晶構造を直接出力する。国際標準ベンチマークで性能を検証し、構造予測から構…
近年のAIの発展から，介護や仕事といった生活の現場でヒトとAIが共存する社会の実現が近い将来に期待されている．しかし現状のAIでは，他者の意図を推論し適応的にヒトと協調することは困難である．本研究では，脳機械インタフェース（BCI）の枠組みを生成AIと組み合わせ，生成AIによる「脳活動チューリングテスト」を提案する．それにより，BCIを活…
医療・介護現場で蓄積されるセンサ情報、バイタルデータ、健診結果、日々の記録文書を施設内で安全に統合するローカルかつ閉域型のAI基盤を開発する。看護記録、ケア記録、家族報告、LIFE報告、退院・退所時書類などの作成を支援し、匿名化データ等で検証後、高齢者施設で実証する。
大規模な医療リアルワールドデータベースを用いた疫学研究は近年盛んにおこなわれている。しかしながら、データソースへのアクセスには個人情報保護法を始めとする制約があり、解析プロセスは研究者毎に設定され標準化されていない。特に診療効果の比較を行うために必要な交絡因子の調整は専門家の知見収集が必須であるため、臨床家の臨床疑問に対し高速で解を与える…
教師が子供に教え込む知識伝達から「主体的・対話的で深い学び」への教育変革を支えるため、子供の「協調的知識構成力」を直接評価できる対話型コンピュータテスト（CBT）を開発します。ペアの子供の問題解決対話の認知・談話分析を基に、一人で解く子供に伴走して考えを深めたり揺さぶったりするAIパートナーを構築します。それによって、子供たちが他者との相…
本研究では、妊娠・出産前後から乳幼児期の子をもつ夫婦を対象に、子育てバーンアウト（親が子育てで強く消耗した状態）、睡眠の状態、うつ症状がどのように関係し、時間とともに変化するかを明らかにする。複数回のWeb調査により、家庭内の負担、夫婦間の支え合い、社会的支援などを把握し、親の不調につながる要因を整理する。さらに人工知能（Artifici…
精神疾患の有病率は増加する一方、心理療法の効果は頭打ちである。またデジタル心理療法は心理療法のアクセス可能性を高める一方、対面心理療法の効果には及ばない。本研究は、対人関係に基づく「人間的関わり」を軸に、文献・実対話・模擬対話・受講者ニーズを統合して臨床的に意味ある心理療法要素を同定し、生成AIを活用した心理療法訓練支援エージェントの開発…
研究代表者らが独自に設計・実施する選択肢型・自由記述回答型サーベイで得た主観的情報を、人工知能（AI）、特に大規模言語モデル（LLM）による自然言語解析を用いることで、経済主体の意思決定・相互作用を明示的に描写する構造マクロ経済モデルへと接続し、これまで実証困難とされてきた文化的要因が婚姻・出生行動に与える影響を動学的に捉える革新的枠組み…
地球温暖化に伴う極端気象の将来予測の信頼性向上には、過去の極端現象を検証できる長期データが不可欠である。しかし、日本の測器観測は過去百年程度に限られる。一方、江戸期を中心に残る膨大な日記には、日々の天気に関する記述が含まれ、高時間解像度の気象復元に有用である。本研究では、LLMにより日記記録から気象語・程度語等を抽出して定量化し、d4PD…
本研究は、脳科学・社会学・AIを融合し、「脳科学発デジタル社会学」という新たな学術領域の開拓を目指す。マウスの行動・神経活動データに基づくデジタルツインを構築し、強化学習と大規模言語モデルを用いてヒト型デジタルツインへと拡張する。さらに、これらを統合した大規模仮想社会シミュレーションを通じて、多様性と価値共有が協力行動などの社会的創発を生…
近年、大規模言語モデルは急速に発展しているが、IoTセンサデータをリアルタイムかつプライバシーに配慮して処理する基盤は未確立である。本研究では、IoTデバイスに小型言語モデルを搭載し、各デバイスが観測結果を自然言語の「主張」として共有し、対話と合議により状況を推論する分散知能IoT基盤を構築する。IoTデータ・映像・自然言語を統合する共通…
近年の大規模言語モデルの発展には目を見張るものがあり、その性能は一見人間の言語運用能力と比較して同一であると考えられる部分もある。しかし、異なる道筋で同じ目的地（言語能力）に辿りついている可能性も捨てきれない。そこでこの研究は、人間と機械が言語を獲得する過程を比較することを通じて、人間の言語能力と機械の言語能力の内部状態がどれほど似通って…
本研究の目的は、英語学習者に特有のエラーや非流暢性を含む「不完全な」アウトプットを、テキストと音声の両面で生成できる大規模言語モデル (LLM) を構築することである。言語教育において学習者アウトプットの活用は有効とされる。本研究は、これまで学習者の発話に依存していたデータ取得をLLMで再現・生成する点に独自性がある。既存のLLMは流暢で…
AI の登場によって人の手によるプログラミングは不要になったという声もある中、一方で他の知的作業と同様、一定規模以上の高度なソフトウェア開発の場合は特に、高いプログラミング能力を持つ人間が AI を部下として使いながら開発する時代になったという声がある。本研究では、後者のような時代における望ましいプログラミング言語やプログラミング支援環境…
AIをはじめとする新興デジタル技術は、世界各国の文化産業で導入され、急速に利用が拡大している。それに伴い、文化労働のあり方もまた変化している。本研究では、日本のマンガ・アニメ産業に焦点を当て、新興デジタル技術の導入とそれによる文化産業・文化労働の再編について実証的な研究を行う。デジタル・プラットフォームおよび生成AIの導入により、従来の産…
現在は社会で実用され得る生成AIが人々に浸透した“第４次AIブーム”に突入したとされる。この技術革新は臨床心理分野にも波及しており，人的資源不足，地理的制約，あるいは日常生活の多忙さにより心理支援へのアクセスが困難であった集団に対するアプローチとして期待される。一方，学術的検証が不十分なまま市場へ流通し，安全性の懸念が指摘される。本研究は…
本研究は、参考文献数の増加と生成AIの普及を背景に、研究者の文献選択や引用判断における批判的思考の低下、および査読過程における評価基準の不透明さという課題に着目する。各分野の研究者へのインタビューとアンケート調査を通じて、引用行動と論文読解の現状および問題点を明らかにする。さらに、その知見に基づき、引用の透明性と信頼性を高める支援システム…
本研究は、生成AIの普及に伴う通信量増大を解決するため、短距離通信向けに低消費電力・大容量な光伝送方式を実現することを目的とする。具体的には、光コム光源に最適化した超小型リング変調器アレイを開発し、多波長分の送信機能を3ミリ角以下の半導体チップ上に集積・実証する。複数の高周波信号を用いた実証実験を通じて、現行規格を凌駕する数Tbps級の高…
本研究は、生成AIとLLMを活用し、視覚障害者が空間情報や身体動作を触覚的かつ対話的に理解できる情報アクセス手法を開発する。従来の音声ガイド、点字、2D触図では、奥行きや立体形状、身体の向きや動きの伝達に限界があった。そこで、テキストや画像から触覚的に理解しやすい3Dモデルを生成し、3Dプリンティング等により提示する。さらに、LLMによる…
大規模言語モデル（LLM）の急速な発展と社会実装により，オンライン上における自然言語の使用が変容し始めている．これまではLLMが好む文法的構造や単語の選好といった特徴比較は一部行われていたが，LLMの出力した言語による通時的かつ構成論的な言語変化を対象とした研究は存在しない．本研究は，単語・文の2階層における通時的な言語変化を可視化・定量…
本研究は、大規模言語モデルによるデジタル編集およびテキスト解析を応用し、行政主導の環境政策形成における市民熟議の実態を検証する分析枠組みの確立を目指すものである。具体的には、環境政策文書の策定過程に着目して、文書改訂に対する市民の貢献、市民言説に対する行政応答の質、言説の主題構成の三観点から定量・定性的な分析を行う。その上で、これらの分析…
高齢化に伴う在宅介助者不足を背景に，自然言語指示で多様な日常タスクを遂行できる生活支援ロボットへの社会的要請が高まっている．本研究では，深層状態空間モデルに基づく高速かつ効率的な動画マルチモーダル大規模言語モデルを構築し，これを視覚言語行動モデルへ拡張することで，ロボットのモーション全体を考慮した行動生成を可能とする．さらに，物体および行…
This study aims to understand the capability boundaries of LLM-driven agentic systems across different domains. It also develops methods to improve the reliability and sa…
自動運転にとって稀で予測困難な状況（ロングテールシナリオ）への対応は実用化の最大の障壁である。本研究は、人間の直感的判断（速思）と熟考的判断（遅思）を使い分ける認知科学の知見に着想を得て、高速処理の自動運転ソフトウェアを「速いシステム」、深い推論能力を持つ大規模言語モデルを強化学習で微調整したものを「遅いシステム」として組み合わせる二重ア…
大規模言語モデル（LLM）が出力する社会的バイアスの抑制は喫緊の課題である．近年，LLM 自身に処理過程を振り返らせるメタ認知的アプローチがバイアス抑制手法として注目されている．しかし，基盤となるメタ認知能力の分析は個別タスクに留まり，その一般的特性や改善方法は明らかになっていない．本研究では，認知科学の理論に基づきメタ認知能力をパターン…
本研究は、人間が状況に応じて「速い直感的思考」と「遅い熟考的思考」を使い分ける仕組みに着目し、その考え方を大規模言語モデル（LLM）に取り入れる研究である。難しい問題では、思考の連鎖に基づくSlow Thinkにより段階的に解法を導き、その過程で得られた知識を、モデル内部で効率的に推論するFast Thinkへ学習させる。これにより、LL…
本研究は、LLMによる学習を防ぐ手法を提案する。具体的には、学習データの逆蒸留技術により、特定のデータを「LLMが正しく学習できない状態」にする。 学習データの逆蒸留とは、元の学習データがもたらすモデルの変化と逆の変化、すなわち元のデータを忘却させる効果を持つデータを生成する技術である。 本研究では、この逆蒸留技術を応用して、特定のデータ…
本研究では、深層生成モデルとゲノム・タンパク質言語モデルを統合し、転写因子摂動による単一細胞遺伝子発現変化を予測する解釈可能な手法を開発する。条件付きVAEで細胞状態を表現し、ESM2とHyenaDNAで得たタンパク質・DNA配列特徴量を組み込むことで、未学習の摂動効果を予測する。さらに、予測に重要なアミノ酸残基と標的DNA塩基を同定し、…
家族法におけるAIの活用は、法学者の間で活発な議論が続いており、近年では法律の実務の重要な一部となっている。2022年にChatGPTが公開することに伴って、AIの能力を明らかにし、その機能に対する一般の認識を大きく変えた。この現象は法律専門家にも及んでいる。多くの国において、家庭裁判所は、事件数の増加や審理期間の長期化といった共通の課題…
人の移動データはプライバシー問題から直接利用が難しく、多様な社会的状況（災害・大規模イベント等）を想定した仮想的な移動データを生成・シミュレーションする技術が求められている。本研究では、自然言語処理技術（大規模言語モデル）と生成AIモデル（拡散モデル）を組み合わせた「イベント駆動型人流生成モデル」を開発する。これにより、台風・地震・祭り等…
本研究は、ビッグ・データや生成AIなどのデジタル技術の革新に対して法がいかに応答すべきであるかという喫緊の課題について検討する。この課題については、これまでのところ個別の問題の研究が蓄積されてはいるものの、課題の全体像を様々なレベルにわたる複層的な問題群として把握した上で、今後の法の在り方を考察する試みはまだ十分行われていない。そこで、本…
本研究は、認知バイアスを不合理な偏りとしてだけでなく、状況に適応的な「判断資源」として捉え直し、法的判断を題材に人間とAIの判断構造を比較・解明する学際的プロジェクトである。心理実験、生成AIによるシミュレーション、判決文分析を組み合わせ、バイアスが判断の納得感や公正性にいかに寄与するかを明らかにする。最終的には、AIの説明責任設計に資す…
生成AIは、学習者の疑問や思考過程に対してリアルタイムにフィードバックを行い、学習の個別化を支援できる可能性がある。本研究では、医学部臨床実習に生成AIコーチングを導入し、臨床技能・医学知識・態度・自己省察力・レジリエンス・自己調整学習能力に対して、人間による従来型コーチングと比較し、その教育効果を検証する。さらに、学習者の受容性や体験の…
本研究は、生成AIを「協働的知の創出を支えるパートナー」と位置づけ、中学校における協働的学び支援モデルの開発と実証、ならびにそれを担う教師教育プログラムの構築を目的とする。生成AIによる意見の整理・構造化を通して対話の質を高め、学習者の批判的思考や協働的問題解決能力への効果を検証する。さらに、教育現場と大学の教師教育を往還的に接続する循環…
生成AI（例：ChatGPT）がもたらす孤立、ウェルビーイングへの影響を、量的研究、質的研究、介入研究から検証する。特に、日本ではコミュニケーションロボットが単なる対話相手を超え、ユーザー間交流や社会参加を促す social intermediary として機能してきた独自の文化的基盤があり、その知見を生成AI対話に応用することを目指す。
本研究は、生成AIの音声合成技術およびトーキングヘッド生成技術を活用し、大学生向けの真正性の高い英語動画聴解教材を低コストかつ効率的に開発する手法の確立を目指すものである。具体的には、クリティカル・シンキングを主題とする講義動画と複数話者による対話動画を制作し、リスニング指導理論である三ラウンド・システムに基づいて教材化する。さらに、教育…
生成AIの医療での活用に向けた研究が盛んに進められる一方で、生成AIの使用により批判的思考力や脳活動、作業の主体性が低下する可能性が指摘されている。そこで本研究は、生成AIの使用により看護師の臨床推論や判断がどのように変化するかを明らかにし、思考力への影響を加味した生成AIの利用方法を探究する。 新人看護師とベテラン看護師を対象に、認知症…
生成AIが普及し様々な職種での利活用が浸透している。本研究は、基礎から積み上げる従来の数理・データサイエンス教育と相補的な、学修者・社会人の「専門性や実践知」を足場にAI活用能力を習得する「AIクロス型の教育」に迫る。 まず、企業や研究所などにおけるAI活用の調査から、社会的に要請されるAI利活用能力を明らかにする。次に、国内外の大学での…
大学入学共通テストなど大学入学試験レベルの短答式記述試験の自動採点および自動作問について生成AIを活用することで、その性能や品質を実用レベルにまで引きあげるシステムを構築する。現在でも小中学校の計算や書き取りレベルの問題であれば、自動採点や自動作問は可能であるが、我々は、より多様で深層的な意味理解を必要とする大学入学試験レベルの短答式記述…
次世代革新炉における安全解析コードおよびデジタルツインの実現においては、高詳細・高解像度な解析が求められている。熱流動分野におけるデータ駆動型モデルでは、データに潜む特徴と、それに基づく判断根拠を膨大なデータベースから学習することから、大量の学習データが必要となる。近年注目されている生成AI技術は、この障壁を克服する革新的な技術であり、既…
本研究は、生成AIの活用ではなく、学習者の発話に対する自動評価とフィードフォワード支援を通じて、自己調整的なスピーキング能力の向上を図ることを目的とする。近年注目されているLLMによる自動採点とは異なり、教育現場での運用性を重視し、透明かつ継続的な評価に基づく支援環境を構築する。研究代表者が開発してきた自動発話採点システムを基盤に、言語面…
本研究は、生成AIとの書記的協働対話を通じて、L2学習者の語用論的能力と相互行為能力がどのように発達するかを解明することを目的とする。社会文化理論に基づき、AIが提供する足場掛けが学習者の意味交渉、語用論的知識の再構成、自律的学習をどのように支援するかを探る。また、AIとL2熟達者による学習者の書記的サポートを比較し、認知熟達度・L2習熟…
本研究では、教育成果を継続的に支えるリカレント型教育・学習と、個別適合型運転支援を両立する生涯支援型運転教育システムを構築することを目的とする。具体的には、仮想現実と生成AIを統合し、運転環境の不確かさを再現可能な共生モビリティ・デジタルツインを構築することで、運転行動の動的な展開予測を可視化することを実現する。また、知識駆動型強化学習理…
本研究の目的は、生成AIと生物実験の組合せにより新奇な転写因子群を創出し、これらを用いた合成生物学アプローチにより種々の転写制御ネットワークを構築・解析することで、「高度な生命機能の実現を支配する転写制御ネットワークが、新たに現れ、洗練されていく原理を理解」することにある。
本研究は，生成AIを新たな主体として学習プロセスに取り入れたブレンディッドラーニング（以下，BL）のデザインフレームワークを構築することを目的とする。従来，BLは対面とオンラインを組み合わせた学習のデザインであると定義される。しかし，近年はChatGPTをはじめとする対話型生成AIの技術的進歩が目覚ましく，BLのデザインにおいても対面とオ…
一般市民は矛盾する様々な情報に囲まれ、ときに扇情的な情報や、バイアスにも翻弄されている。そこで本研究は、国際共同研究を通して、ポスト真実・生成AI時代において知識社会を担う人材に不可欠な知識創造型情報リテラシー教育の構築を目指す。そのための教育実践の開発・評価・展開を行う。具体的には、(a) 生成AIを活用して、多様な情報から“真実”を見…
本研究では、車いす競技選手に多発する肩関節傷害の発生メカニズムを解明し、個々の身体特性に適応した「プレシジョン・トレーニングシステム（PTS）」を構築することである。パラスポーツ分野では新規性が高い「筋シナジー解析」を応用し、車いす駆動時の複数筋の協調活動を定量化することで、理想的な動作パターンと傷害リスクを明確化する。さらに生成AIを活…
AI時代の高等教育には，システム思考，批判的思考，アントレプレナーシップ，異文化アジリティの教育が必要であると提言され，科学技術とビジネスが密接に融合し，科学技術の研究領域をビジネス領域が横断する「ビジネスモデルを含めた科学技術研究への転換」が求めている．本申請研究では，産学官金連携スキームを基盤として，工学教育に基づくビジネスと科学技術…
本研究は，生成AIを活用して江戸時代の和算を探究する「文理融合型」の理数探究学習モデルを構築することを目的とする．具体的には、原典翻訳，現代数学による再表現，英語翻訳，社会的背景との関連付け，などの活動を生成AIが支援する形で実践する． さらに，探究の過程（課題設定、情報収集、整理・分析、まとめ・表現）ごとに生成AIの効果的な活用方法を体…
本研究は、生成AIによる音声・映像生成に対応する著作隣接権の在り方を検討するものである。法解釈と文献・判例分析により基礎理論を整理するとともに、比較法研究と事例分析を通じて日本法への示唆を導出し、最終的には研究成果を統合し、保護主体・客体・範囲を再構成する理論枠組を提示し、制度設計への提言を行う。
チューターは、対話を通じて学習者の能動的な学びを引き出し、学習意欲や理解度を高める伴走者として、教育の質を支えるものである。しかし、支援の質のばらつきや、支援内容のブラックボックス化といった限界も存在する。人的支援のよさを最大限に引き出しつつ、その限界を乗り越える存在として、本研究では生成AIをもとにしたAIチューターに着目し、教師とAI…
本研究では、学生相談における相談記録（SOAP形式）の作成と臨床判断を支援するAIシステムの開発を行う。相談記録や臨床知識をAIが参照できる仕組み（RAG）を用いて、記録作成の効率化と判断支援の向上を目指す。さらに、相談の経過や成果を継続的に評価する仕組み（ROM）と連携し、実際の相談現場で安全に活用できるAI支援モデルの有効性を検証する…
本研究は、大規模医療データに対して生成AIを適用し、臨床疫学研究の新たな解析基盤を構築することを目的とする。DPCやNDB等のレセプトデータに加え、検査値や自然言語などの多様な情報を統合したマルチモーダルAIモデルを開発し、長期時系列データを低次元表現へ圧縮する。さらに、その表現を用いて高度なリスク調整および因果推論手法と統合し、臨床研究…
本研究は，アクティブラーニングの内化と外化，個-協働のサイクルに資する生成AIの活 用モデルを構築し，活用モデルを学べる教師向け教材を開発して評価するものである. 具体的には，生成AIの教育利用・アクティブラーニングや認知科学の知見に関する文献調査を行い，生成AIの活用モデル案を構築する.併せて，活用モデル案を検証するための実験を実施し，…
本研究は、主観印象と都市KPIを統合した生成AIによる街路景観改善手法の確立と、デジタルツインへの展開を目的とする。 街路画像を入力として、「安全性」「美しさ」などの主観印象を制約条件とした画像生成モデルを開発し、景観改善案を自動生成する。 さらに、改善前後の景観が歩行者流動やCO2;排出量に与える影響を定量評価する。 最終的に、生成結果…
研究は、物質中の電子が強く相互作用する「強相関電子系」を対象に、その性質を高精度かつ効率的に解明する新しい計算手法を開発する。近年発展した生成AI（データをもとに新しい状態を作る技術）と、物理的に正しさを保証できるモンテカルロ法を組み合わせることで、従来は計算が困難であった複雑な物質の性質を明らかにすることを目指す。
多くの重要な社会基盤がコンピュータによって制御されている今日、ソフトウェアの信頼性の担保は極めて重要である。しかしながら、現状ではほとんどのソフトウェアが形式検証による理論保証のないまま流通しており、近年の生成AIの活用もこの状況に拍車をかけている。この現状を打破するため、プログラミング言語の設計から見直し、プログラムが正しく動作すること…
生成AIの発展により、サービス設計における人間とAIの協働が現実となりつつある。本研究は、国際規格ISO/TS 24082の設計思想を大規模言語モデルに実装した「サービスLAD（LLM-aided design：LLM支援設計）」を共通基盤とし、AI協働型設計の理論的基盤構築（課題A）、被験者実験・シミュレーションによる人間-AI協働の実…
民主主義の後退の要因として注目される感情的分極化の背景には、移民排斥や反資本主義など急進的な社会運動の存在が指摘されてきたが、社会運動がどのような場合に分極化を促進するのか、あるいは緩和するのかについては未解明である。そこで、本研究は分極化が深刻な韓国を対象に、新聞記事の機械学習・生成AIによる分類、選挙データ分析、インタビュー調査、サー…
国際会議での口頭発表をはじめ，外国語を自由に話せる運用力とその評価方法の重要性が高まっている。外国語の自由発話を客観的に手動評価するには，音声面と内容面から 評価基準を設定し，発話を繰り返し聞きながら評価することが必要なため，多大な手間と時間がかかる。この解決のため本研究では，生成AI技術を内容面評価に，音声工学技術を音声面評価に，教育工…
MatterSim, GNoMEに代表される機械学習/生成AIの発展は、多数の新材料を理論的に発見した。しかし、新材料の実現には実験合成が不可欠であり、理論予測と実験の間には大きな技術・時間的ギャップがある。本研究では、原子の動きを模倣する機械学習である機械学習ポテンシャル(MLP)を不安定な構造も含めて広範なエネルギー分布について学習す…
膨大な歴史地震史料から震度を判定する作業は、専門家の経験と解釈に依存し、再現性や効率性の課題を抱えてきた。本研究は、対話型生成AIを用いて歴史地震の震度判定を自動化・標準化する革新的手法を開発する。具体的には震度判定基準の再構造化、プロンプト設計の最適化、地震史料集テキストデータベースとの連携システム開発を段階的に進め、複数の歴史地震事例…
本研究は，多変量正規性検定に広く用いられるMardia統計量について，小標本・中標本における分布の正規近似を導出し，その精度を明らかにすることを目的とする．既存研究では正規化変換に基づく近似が提案されているが，高次元では有効である一方，低次元では精度に課題が残る．本研究では，高次モーメントの記号計算に生成AIを補助的に活用する新たな方法を…
本研究は，大規模言語モデル（LLM）が抱える「知らないことを知らない」という構造的課題を克服し，高信頼かつ説明可能な生成AIを実現することを目的とする．知識グラフを用いてLLMの「既知」と「未知」を明示的に管理し，ハルシネーションの抑制と根拠提示を両立する知識境界管理型モデルを提案する．さらに，動的に知識を更新できる適応機構を統合し，長期…
本研究は，生成AIが自動生成したソースコード変更について，開発者がその妥当性を効率よく確認し，品質向上につなげるためのレビュー技術基盤の確立を目指す．リファクタリングをはじめとする多様な変更種をコード変更を意味的に捉える語彙体系としてとらえ，既存の変更資源を対象に，AIと人間分析者の協働によりこれを整備・拡充する．それらの自動検出・適用を…
全固体電池の性能を左右する固体電解質材料の開発加速を目指し、実験データと計算科学・人工知能を融合した新しい材料探索手法を構築する。具体的には、過去のX線回折データから見落とされてきた未知の物質を自動抽出する手法を開発し、生成AIによる結晶構造予測と自動合成実験を連携させる。フッ化物・水素化物・リチウム系の各種固体電解質において、従来年単位…
ドラッグデリバリーシステム（DDS）は薬物を生体外から標的の組織や細胞へ輸送する技術だが、生体内物質輸送技術の一部に過ぎない。細胞内の物質輸送を自在に制御できるシステム（＝『細胞内シャトル』）を実現した研究はなく、要素技術も開発されていない。そこで本研究では、最先端の生成AIと分子動力学シミュレーションを組み合わせることにより、細胞内シャ…
高品質なソフトウェアシステムの核となる設計工程を対象とし，生成AIと形式手法の技術を連携・融合させ高効率・高信頼な開発方法論を確立する．AIが生成した設計モデル案からの記述完成，および要求・環境の変化への追随のため，部分的に整合性や妥当性を欠くモデルを修正するタスクが最重要となる．これに対し，人間の頭にある意図を引き出しつつ記述とのギャッ…
本研究は、多様なコード生成技術の信頼性向上を目的とし、生成コードの品質保証に資するプログラミング言語基盤を構築するものである。近年、Ｗｅｂアプリケーションフレームワーク、ノーコード／ローコード開発や生成ＡＩによるコード生成などの普及が進み、コードが人手で書かれるものからシステムで「生成される」ものへと変化しつつある。その一方で、生成コード…
生成AIによるマーケターの存立危機の真因は、高度な創造性が求められる一方で組織が短期的な定量成果のみで評価するという「構造的矛盾」にある。本研究はマーケティング論と管理会計論を融合し、この課題を解決する。人間とAIの創造的領域を識別し、AI時代における新たな業績評価システムの設計指針を導出することで、AI時代の持続的価値創造に向けた理論的…
筆者らは先の研究で，MRIやfMRIの画像解析による実験室レベルのデータからプログラミングの学習が問題解決力の神経基盤としての前頭極皮質や淡蒼球の可塑的変化を生じさせ，その機能を強化することを明らかにした。本研究はそれらの成果を基礎に、生成AIを利活用する教育研究へと発展させるものである。具体的には，実際的な教育活動中の脳機能測定を可能に…
Web調査は心理学研究の半数近くで使われている。しかし，Web調査データには質問に適切に答えない不注意回答者が30%含まれることも珍しくなく，心理学研究に損失を及ぼしている。本申請は世界的にもその必要が叫ばれている不注意回答者の予防研究を，①生成AIを用いた調査票改善，②予測AIを用いた回答時間予測という2つのアプローチから遂行する。①で…
本研究は、生成AIにより制作されたゲームキャラクタがプレイヤの関係性欲求および孤独感に与える影響を明らかにすることを目的とする。特に、キャラクタの創作者がAIか人間かというアイデンティティに着目し、それがゲーム体験に及ぼす影響を検証する。さらに、AI制作における人間関与の程度が関係性欲求の充足や孤独感の軽減にどのように作用するかを解明する…
本研究は，図書館の分類体系と書架配置を活用した探索活動を通じて，利用者の興味を広げるとともに，知識の構造を理解させる新しい学習支援手法を開発・検証するものである．図書リストと館内の移動経路を組み合わせて提示し，偶然の発見を促す仕組みを構築する．さらに，生成AIを活用して探索リスト作成を自動化し，大学図書館での授業実践を通じてその効果を検証…
近年、生成AIモデルを検索エージェントに応用する需要が高まっている。検索エージェントは利用者のニーズに対して、クエリ生成、検索結果からの文書選択、選択文書の適合性判定、クエリの書換え、など多様な検索行動を担う。したがって、この内部プロセスを正確に理解することで、エージェントのきめ細かな制御や性能のボトルネック発見が可能になると考えられる。…
公文書館では多くの文書に高度な検索機能がなく、利用者は現地で手作業により資料を探す必要があり、時間とコストが大きな課題となっている。本研究では、一部電子化された公文書を対象に、生成AIを活用して関連文書の把握を効率化し、資料調査時の判断を支援するシステムを開発する。さらに、利用者実験によりその有効性を検証する。
本研究では学習者個々の能力を測定する英語リスニングテストの新しい試みとして、生成AIを活用したアウトプット型リスニングテストの開発を行う。長さと難易度を調整したマテリアルを学習者は聞き、理解した内容をリテリングでアウトプットする。アウトプット内容は原文と要約の一致度で採点基準を設定する。リテリング算出言語を母語と英語で比較し、スピーキング…
本研究の目的は、人間とAIの協業におけるポテンシャルを最大化する新たな協調作業支援モデルを構築することにある。現在の生成AIは、ユーザの多様な個性や思考スタイルを考慮しない画一的なツールとして提供されており、人間との相乗効果を最大限に引き出せていない。この制約を打破するため、本研究は人間社会で確立された集団心理学や組織論のチームシナジーの…
生成AIの普及により、日本語教師が習得すべきICTリテラシーの再整理が急務となっている。しかし、教師のICT使用に関する意思決定プロセスや使用困難要因を扱った基礎研究は極めて少ない。本研究は、技術受容モデルおよびイノベーション普及モデルを理論的枠組みとして援用し、AI使用経験の異なる3タイプの日本語教師を対象に刺激再生法による実証実験を行…
角膜・水晶体疾患による視力障害は世界7,500万人に及び、専門医不足による診断格差が深刻である。申請者らの前眼部診断AI「CorneAI」は精度89%を達成したが、希少疾患での精度低下、撮影条件差による10%以上の性能低下、新環境適応に数千枚規模の再学習を要する限界がある。本研究では200万枚超の前眼部画像から基盤モデルを構築し、100枚…
本研究は、感謝・瞑想・運動など日常の小さな行動（マイクロアクト）がウェルビーイング（心身の健康や幸福）を高める仕組みを、神経科学の理論ならびに数理モデルで解明する。約500名を対象とした介入実験と脳活動の計測を行い、得られたデータをもとに大規模言語モデルを活用した予測モデルを構築することで、一人ひとりに最適な行動を提案できる基盤の整備を目…
近年大規模言語モデルを中心に，自己回帰生成モデルは高度な推論能力を実現している．その鍵となるのが，段階的に中間過程を生成する「連鎖的な推論（CoT）」である．しかし，CoTが有効となる問題設定や連鎖推論過程の設計に関する理解と技術は未だ発展途上である．本研究は，自己回帰生成における連鎖的推論の分析と効用最大化のための技術開発を行う．特に，…
当研究ではロボット支援手術をサポートする人工知能の開発を目的とする。既存の手術支援AIは、工程を認識するAI、解剖構造認識するAI、スキルを認識するAIなど、「何かを認識する」AIの報告が多い。一方、当研究では既存の手術支援AIを統合し、近年急速に普及している大規模言語モデルと融合することで、手術を行う人間を会話形式でサポートする事が可能…
本研究では、大規模言語モデル（Large Language Model; LLM）に対するジェイルブレイク攻撃の脅威を、現実の利用環境に内在する構造的脆弱性の観点から明らかにする。特に、人間が生成過程に逐次的に介入できる点と、多様なLLMを利用できる環境に着目し、これらがどのように安全制御の無効化につながるかを体系的に分析する。さらに、人…
本研究においては，まず，単純な三つ組形式で表現されたコモンセンス知識を入力とし，これを意味的に展開した自然言語文に変換し，知識グラフとして構造化する手法を実現する．さらに，この知識に対する例外を表す文を複数生成し，それらの例外事例を統合・抽象化することで，従来に存在しなかった新たなコモンセンス知識を導出する．また，単なる知識断片の集積にと…
本研究は、大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）を活用し、POSデータやID付きPOSデータを高精度かつ効率的に分析する新たなマーケティング手法の開発を目的とする。回帰・分類問題におけるLLMの利用可能性を検証し、特に、これまで利用することが困難であった、文字情報、業界知識といった外部情報を取り組むことの可…
ESG情報開示におけるグリーンウォッシングという喫緊の社会的課題に対し、階層構造RAGとマルチモーダル分析を組み合わせた独創的なアプローチで挑む。企業開示のテキスト・表・図の不整合を条文根拠付きで定量評価する「RAG搭載型マルチモーダル不整合性評価システム」を構築し企業ごとに不整合性スコアによる評価を行う。著作権法を遵守しISSB/GRI…
近年、大規模言語モデルの推論能力は大きく向上しているが、テキストによる推論の枠組みから外れるタスクに関しては、人間のエキスパートやタスクに特化した数理モデルやアルゴリズムの能力にはるかに及ばない。本研究では、ドメインやタスクに特化した世界モデルを大規模言語モデルと融合させることにより、幅広い分野で大規模言語モデルの推論能力を大幅に向上させ…
本計画研究「言語シミュレーション学」は、言語研究における、シミュレータとしての大規模言語モデルの可能性を探究する。具体的には、観測が困難な言語現象のモデル化や、物理的制約や高コストのために実施が困難な実験の代替の可能性を探究する。それにより、大規模言語モデルをシミュレータと見立てた言語研究の方法論的基盤を整備し、従来手法では扱いが困難な現…
本研究は、大規模言語モデルにおける思考の連鎖（CoT）を潜在空間で最適化する手法の提案を目的とする。従来のCoTは高性能だがトークン長が長く非効率であるため、潜在表現による推論（Latent CoT）が注目されている。しかし既存手法は情報等価性と圧縮最適性を保証しない。本研究では、再構成可能な潜在トークン化と動的分割学習を組み合わせ、効率…
本研究は、実人流データが高コスト・非公開で地域・時期・災害等の状況に応じたタイムリーな入手が難しい課題に対し、大規模言語モデル（LLM）に地域の地理・施設・交通の事実を統合した都市知識グラフを参照読み込みで前提として与え、個人単位の1日行程を地域の実態に即して生成する仕組みを構築する。生成結果はエージェントAIによる生成・自己評価・再生成…
大規模言語モデルを活用し、設計者の直感的な言葉で操作できる対話型の数値解析システムを構築し、設計プロセスを根本から革新することを目的とする。現状、高度な数値解析手法は専門性が高く、一部の研究者にしか扱えない課題がある。本研究では、LLMをインターフェースとし、「もっと軽く」など曖昧な指示から、解析モデル作成、実行、結果評価、改善案の提示を…
近年の人工知能研究を牽引する大規模言語モデルの開発速度は著しいものの、その性能の向上には一定の限界が見え始めてきている。華々しい成功とは裏腹に、大規模言語モデルの中核を担う言語データの事前学習に関しては未だその計算原理を基礎づける理論が存在しない。近々飽和すると予想される経験的な大規模言語モデルに代わって、本研究は自然言語の計算原理を解明…
本研究では、コンピュータビジョン・ユビキタスコンピューティング技術により実世界の人と環境を大規模に計測し、得られた数値データを大規模言語モデルで処理可能な形式へ変換する基盤技術を構築する。実世界言語化エンジンの開発と検索拡張生成技術の確立により、実世界データへの自然言語による問い合わせを可能にするシステムの実現を目指す。
大規模言語モデル（LLM）を用いた法廷通訳及び通訳内容の検証（検証通訳）の実現を目指す。具体的には以下の3つの研究を実施する。 (1) LLMによる法廷通訳の訳出に対する人手評価を実施する。 (2) LLM による検証通訳の性能を改善する。すなわち、(1)で得られた法廷通訳人による評価結果を正確に予測するLLMシステムを構築する。 (3)…
本研究は、国や自治体が提供する画一的な「制度的知識」（防災・避難関連情報）と、被災体験談などに含まれる個人の暗黙知的な「コンテキスト」（属性、事情、リテラシー等に基づくニーズ）とを接続する新たな方法論を構築し、その有効性を実証する。具体的には、多様な個人コンテキストをモデル化した「AI住民ペルソナ」を媒介とし、大規模言語モデル（LLM）と…
近年，Transformerベースの大規模言語モデル（LLM）の登場により，ソースコード生成やバグ修正といったソフトウェア開発タスクの高精度な自動化が現実のものとなりつつある．しかしながら，LLMは極めて高い出力性能を有する一方で，その内部構造はいまだブラックボックスのままであり，「なぜその出力になったのか」を説明できないことが，開発支援…
本研究は，大規模言語モデルを用いて動的グラフ学習に説明性を導入する研究である。動的グラフの構造情報と時間変化を言語表現に整合させ，予測と同時に自然言語による説明を生成する。さらに，課題別プロンプト設計と少数ラベル適応を組み合わせ，多様な動的グラフ課題に対応する。最終的に，説明性能を評価する標準プロトコルを整備し，信頼可能な動的グラフ学習基…
近年、研究データの公開は進展している一方で、論文に記載された解析手順を正確に再現することは、依然として容易ではない。そこで本研究では、高エネルギー物理学実験を対象として、論文記述から解析コードを自動生成し、研究結果の再現性を検証するための基盤を構築することを目的とする。 具体的には、高エネルギー物理学実験特有の解析ソフトウェアに対応した大…
本研究は、歴史研究における知識のデジタル化と共有の効率化を目的として、デザインパターンとAI技術を統合した支援システムを構築する。知識グラフ技術の自由度の高さを活かしつつ学習コストを低減させるため、歴史研究で必要とされる人名・地名などの固有表現とその関係性、時系列的変化に関する表現を類型化したデータ形式の設計と、データ構築のワークフローを…
本研究は，無意味なシグナルのみを持つ自律エージェント群が，協調タスクを通じて独自の言語をゼロから創発するメカニズムを解明する．言語の起源を「他者の行動を意図通りに導く」という機能的要請として捉え，人間の言語発達に着想を得た段階的なカリキュラム学習とマルチエージェント強化学習を組み合わせる．これにより，単純な信号交換から単語と文法に相当する…
大規模言語モデルは事後学習によって多様な能力を獲得できるが、複数のタスクを学習すると、一方の性能向上が他方の性能低下を招くタスク間干渉が生じることがある。ところが、タスク間干渉が発生するかどうかは、実際に学習を行うまで分からないのが現状である。本研究は、学習データがタスクに寄与・干渉度合いを事前に予測し、その結果に基づいて干渉を制御する新…
JSSR-DBに代表される大規模臨床レジストリは、本邦の医療実態を反映するリアルワールドデータとして極めて重要である。しかし、医療従事者の手入力負担、そして特に術後合併症データの捕捉率の低さという二重の課題を抱えている。この課題に対し、大規模言語モデル(Large Language Model:LLM)を用いて、電子カルテの自由記述から情…
本研究は，従来の一対一型の対話的デバッグ環境を根本的に刷新し，大規模言語モデル (LLM) と複数の開発者が協働可能な革新的なデバッグ手法の確立を目的とする．デバッグ時の観測操作や探索行動を記述可能な記述型デバッガと，LLM ベースの原因推定AI を組み合わせた協調型デバッグ環境を新たに構築する．これにより開発者による分析候補の選定や追加…
大規模言語モデル（LLM）が調べ物や発想支援に広く用いられている状況では，LLMの回答が「不適切」や「間違い」ではなくても，回答に「特定の傾向」があるだけで，それがそのまま人類全体の発想や行動の偏りを生じさせうる．本研究では，LLMとクラウドに多くの質問をし回答を比較することでLLMの偏りを検出し，かつ，Web上から適切な偏りの情報を収集…
本研究は、体育科教員養成用のe-Learning授業評価システムに大規模言語モデル（LLM）を連携させ、受講生の授業省察力の発達プロセスを解明・支援することを目的とする。 過去10年間の膨大な学生データと現職教員のデータをLLMで分析し、省察の論理性等を判定するAI基準を開発する。これをシステムに実装し、省察の整理・要約と個別の助言を自動…
本研究は、現時点で異なる階層・政府間関係を有する主要国・都市をとりあげて、主要な行政領域である地方税の賦課徴収とそれに係る土地利用システムに焦点をあて、どのような階層・政府間関係においてデジタル化の進展が特に見られるかを明らかにするものである。具体的には、日本をプロトタイプに、海外ではドイツやシンガポール、アメリカ、フランス、国内では富山…
本研究では，協働型の財源確保と資源管理の実現にむけて，基金設立によって管理費用を捻出し，DX（Digital Transformation）による来訪者モニタリングを実施することを企図した。具体的には，①国内外の自然観光地における協働型の財源確保と資源管理の現状を把握，整理すること，②モニタリングによって来訪者の行動特性とそのモニタリング…
構造化データ（医療介護レセプトや認定調査票等）だけでは捉えきれない臨床現場の「気づき」や文脈を含む非構造化データ（看護記録等）に着目し、生成AIを活用して在宅療養患者への最適な訪問看護を提案する研究である。看護記録から重要な情報を抽出し、患者の急性増悪リスクを予測するとともに、適切なケア介入の提案を目指す。
本研究は、生成AIと主観印象モデルを融合し、街路空間の視覚的改善を支援する新たな技術の開発を目的とする。ストリートビュー画像に対して「安全」「美しい」「住みたい」などの主観評価を推定し、それを条件として改善後の画像を自動生成する。さらに、自然言語による画像編集と主観評価のリアルタイム可視化を可能にする対話型ソフトウェアを構築し、住民参加型…
言語の多様性保全は世界的な課題であり、我が国においても消滅の危機に瀕している琉球諸語に対し、言語保存・継承向けの大規模言語モデルを活用した支援技術が求められている。しかし、従来の研究には、データ不足に加え、対象言語に対応したトークナイザの欠如という構造的な課題がある。本研究では、日本語―琉球語翻訳モデルの構築を目的とし、10万文規模の対訳…
本研究は，土木工学における専門知識とLLM・生成AIを融合した新たな3次元モデル自動生成手法の開発を目的とするものである．既存のLLMでは、一般的な質疑応答等は良好な結果が得られているが，専門的な問題への対応が困難であり，専門知識の導入方法が学術的な課題となっている．本研究では言語で表現された空間的関係や専門知識を「空間表象基盤」として系…
畳込みニューラルネットワーク、大規模言語モデルに使われるトランスフォーマーなど、多くのNNアーキテクチャが考案されてきた。ニューラルネットワークのアーキテクチャとは、その繋がり方のことで、離散的な対象である。通常、学習で探索するのは接続に付随する重みなどのパラメータだけである。アーキテクチャの探索は試行錯誤によっており、科学よりも芸術に近…
栄養士が食事指導を行うためには，一般的には直近の3日間のすべての飲食について，対象者の食事記録を栄養計算可能な粒度（日本食品標準成分表の食品番号とその重量からなる食材リスト）で書き起こす必要があるが，これは熟練の栄養士であっても時間がかかる作業であり，栄養指導にかけられる時間が大幅に削られることになる．そこで本研究では，大規模言語モデル（…
本研究は、科学研究にAIが必須となったAI4S(AI for science)時代の地球規模のELSI(Ethical legal social issues)/RRI(Responsible research innovation)研究（科学技術社会論）の提案である。LLM（大規模言語モデル）が一般的に使用されるようになり、研究活動にさ…
気候変動対策やパンデミック下での緊急事態宣言、生成AIなどの新技術の規制などの多くの重要な政策の決定過程では、各政策の帰結が確定的でないだけでなく、将来起こり得る事象の確率も予測することが困難な、より深刻な不確実性に直面する。このような状況では、社会を構成する個人はしばしば、どのような政策が望ましいかを決めることができない。本研究では、こ…
生成AIをはじめとする人工知能（AI）技術が、特定の職種の労働を代替・補完することにより、労働需要や賃金率が大きく変化する可能性がある。(a) AI・ロボット専門家へのアンケート・インタビュー調査結果の活用、(b) 「全国イノベーション調査」、「賃金構造基本統計調査」など政府統計ミクロデータを使った実証分析、(c) 多部門一般均衡モデルの…
世界的な民主主義の後退と権威主義の台頭により、影響工作や感情的分極化、偽情報の拡散といった現象が、民主主義の脱定着化を引き起こしている。さらに、画像・動画中心のメディア利用や生成AIの普及といったテクノロジー環境の変化も、民主主義の制度的安定を揺るがしている。本課題は、こうした複合的脅威に対して、政治学・社会心理学・計算社会科学の知見を統…
認知行動療法カウンセリングは、様々な症状に高い効果が報告されているが、心理的ハードルが高い、セラピストの不足等が要因となり利用率は低い。メンタル不調に対する対応が遅れることにより症状悪化のリスクが高まる。メンタルケアの早期介入とカウンセリングの効率化を図るため、生成AIを活用したカウンセリング支援システムを開発する。相談者の悩みを要約、適…
本研究では、生成AIの医療倫理および医学研究倫理利用の実態を解明し、有効かつ安全な活用方法について検討する。まず、我が国の医療者や研究者による生成AIの使用状況を記述し、具体的課題を抽出する。次に、生成AIに対して医療や医学研究の倫理的問題について実際に質問、その回答を多角的に分析し、生成AIの倫理コンサルタント（相談相手）としての性能を…
本研究は、英語リーディングにおける個別最適な学びを実現するための読解能力診断テストを開発し、生成AIによる多肢選択式問題作成の新たなガイドラインを作成する。具体的には、自由記述式問題の誤答分析、テスト作成専門家による選択肢の作成と生成AI技術の比較、項目応答理論に基づく大規模な量的分析を通し、受験者個々人の英文読解力の強みと弱みを診断でき…
強度行動障害のある人に対するエビデンスのある支援のための第一歩は、機能的行動アセスメントである。機能的行動アセスメントを実施するためのツールは整備されてきており、今後は効果的な研修内容を構築することが求められる。一方で専門家が不足しているため、研修の機会自体を確保することが難しい実情がある。 本研究では、この課題を解決するために、①生成A…
がん治療の選択における患者と医師の意思決定を支援するため、深層学習による予後予測モデルと、最新の医学論文・ガイドラインを統合し、治療提案の根拠を提示できるAIシステムを開発する。生成AIを用いた対話機能により、患者にもわかりやすく説明できる支援ツールの構築を目指す。
本研究は、5GとChatGPTに代表される生成AIがデジタルデバイドに与える影響について、5Gと生成AIの利活用の現状から明らかにする。5Gには「高速大容量通信」などの特徴がある。生成AIは、与えられた指示から人が作り出すような答えを生成する特徴がある。5Gの高速通信と生成AIの柔軟な対話型の問答応答を効率よく連携できれば、我々が日々感じ…
本研究は、AI等、近年の急速な技術進歩が労働市場に与える影響を、日本と中国の実際の求人データを用いて解明します。数百万件を超える求人情報から、仕事の内容、求められるスキル、技術、そして提示される賃金や待遇の詳細を読み取り、コンピューターで分析。技術が現代の働き方や賃金、キャリアにどう影響するかを具体的に示し、労働市場の現在と未来を考えるた…
急速に発展する生成AIをいかに物理システムの制御・管理に導入していくか？特に生成AIを導入した制御システム全体の安定性や安全性をどのように保証するか？を学術的問いとして，新たな制御理論・技術を開拓する。物理センサによる制御対象の観測情報に加えて，人からの音声やテキストなど非構造化情報も生成AIの基盤技術である大規模言語モデルを通して構造化…
ペプチドは、アミノ酸が結合した短い鎖状分子であり、タンパク質の基本構成要素として重要な役割を果たす。特に、その高い特異性、低毒性、細胞内ターゲットへのアクセスの容易さから、医薬品として多くの利点を持つ。本研究の目的は、自然言語処理で用いられる生成AIモデルの要約機能を活用し、標的タンパク質に相互作用するペプチド配列を設計することである。ア…
うつ病に対する認知行動療法（Cognitive Behavioral Therapy: CBT）は薬物療法と並んで有効な治療法として診療ガイドラインで推奨されている。しかし、臨床現場において必要十分に提供できていないEvidence-Practice Gapが存在する。わが国におけるCBT実践の阻害要因の一つとして、CBT初学者の支援体制…
ICT活用による読み書きの能力代替によって多くの学習者が学習活動に参画できるようになったが，読み書きの機能代替によって失われる学習機会を懸念する声が依然として多い。本研究では読み書きの「機能代替」が学習に及ぼす正負の効果を包括的に検証し，エビデンスを伴った支援方法として確立することを第一の目的とする。次に，生成AIの活用による読み書きの「…
近年生成AIに、探究的な学習における課題設定、仮設設定、文献検索、検証結果の考察とレポート作成を丸投げしたり、生成結果を丸写ししたりするといった不適切な利用が懸念されている。こうした生成AI活用時の「丸投げ」問題を未然に防止するためには、探究的な学習における自身の生成AI活用のプロセスを児童生徒がメタ認知し、適切な活用と不適切な活用とを常…
本研究は、実世界での色混合法を再現可能なロボット描画系列生成AIの構築を目的とします。これにより、ロボットが人間の技術を模倣し、色付け法を学習することができ、ユーザーが絵の描き方を習得しやすくします。また、描画能力の高いユーザーに対しては、労力削減を図ります。具体的には、デジタル空間での色混合を実空間に再現し、実世界での描画系列を推論する…
本研究では、人口急減・超高齢化社会における高齢者を含む不特定避難者を対象に、生成AI技術の導入を含めた調査方法に基づいて、複合高層建築物での避難実態を調査し、介助者少数状況における垂直昇降避難を含む「順次避難」での「介助避難」と「優先避難」のバランスを考慮した上で、国際先導的避難計画ガイドラインを作成することである。研究の独自性として、人…
生成AIの中核をなす大規模言語モデル(Large Language Model, LLM)について，本課題は大きく分けて (1)大規模言語モデルの省リソース化・高信頼化と(2)知識グラフと大規模言語モデルの連携方式の２つのテーマを課題とし，特に教育分野への応用展開を行う．(1)ではローカル環境で実行可能なLLMについて，異なる手法で訓練さ…
本研究は、従業員や消費者などの個人（ミクロ）と、組織や市場全体（マクロ）との間に生じるダイナミックなフィードバックループ（ミクロマクロリンク）を解明し、経営理論を補完する形で新たな仮説を生成する方法を明らかにすることを目的とする。エージェントベースシミュレーション（ABS）はミクロマクロリンクを動的に表現できるが、出力される情報は複雑で、…
本研究は、大規模言語モデル（LLMs）に基づく生成エージェント間の集団的推論によって、現実世界に適用可能な水準の革新的イノベーションを導く新たなシステムを開発することを目的とする。そのために本研究では、特に革新的イノベーションを導きやすいアナロジーによるイノベーションに着目し、エージェント間の対話を通じてそのプロセスを再現する新たなスキー…
事前規制としてのEUデータ法制（GDPR,DGA, DA）等の公法（ハードロー）と、我が国でのAI・データ契約ガイドライン（以下GL)等の私法（ソフトロー）の修正と、役割分担を、以下の4点から検討する。①処理AIから生成AIへの変化やオープンデータなどの新しい動きをふまえつつ、②EUデータ法制およびGLの法構造を分析し、当事者の利害対立の…
本研究は、生成AI時代において臨床研究の質と研究者の思考力を維持・向上させつつ、その効率化を実現する方法論を構築する。文献検索、ダミーデータ作成、解析支援など複数のプロセスにおける生成AI活用を体系的に評価・検証し、実践可能な活用法を提案する。
近年の計算機環境の飛躍的向上により分子動力学(MD)法の空間スケールは大きく拡張され，スパコンを用いた超大規模計算ではマイクロメートル(μm)スケールの材料組織の全原子解析を実現している．しかし材料組織解析のためにはMD法の時空間スケールは未だ十分でなく，フェーズフィールド法(PFM)などの上位(大きな)スケールの計算手法を用いるのが一般…
申請者らは主に1)指向性進化法と生成AIを組み合わせた、カプシドスクリーニングによる任意の感染指向性を持つ変異体の作製、および2)ゲノムパッケージRepタンパク質スクリーニングによるHBoVベクターの高生産化を目指す。
本研究は、薬剤耐性菌に対抗しうる新たな抗菌薬の創出を目指して、非正規アミノ酸（ncAA）を含むペプチドを自動設計する生成AIモデルの構築とその実験的検証を行うものである。まず、独自のプログラムを使ってSMILESから100万件規模のアミノ酸配列を収集し、Transformerモデルに教師なし学習を行う。その後、抗菌活性、毒性、等電点という…
音楽産業論は、古典的文化産業論のマルクス主義的技術決定論を乗り越え、産業の文化的役割を、美的価値観に基づく関係者間の「人同士の交渉」、及び、技術基盤の変化に応じた「人と技術の交渉」という観点から考察してきた。近年、音楽の「デジタル化」に伴い、音楽産業は大きな転換点を迎えている。特に録音技術から情報技術への基盤技術の転換は、音楽の「生産・流…
心不全患者に対する緩和ケア提供の必要性が認知されつつあるが、心不全と緩和ケアを専門とする医師は不足しており、昨今の患者数増加に十分に対応するためには新しいアプローチが必要である。本研究では、心不全と緩和ケアに関する大量の情報を内部に有し、かつ、個人情報への配慮からインターネット接続せず稼働する生成AIモデルを開発する。既存の生成AIの多く…
生成AIなど大規模化が進むエッジでのAI計算の本質的な課題を、メモリとプロセッシングを一体化したCiM（Computation-in-Memory）回路システムにより解決する。特にIoTやモバイル用途などエッジAI推論に向け、AIアクセラレータ：3次元積層ハイブリッドCiM（Computation-in-Memory）回路システムを構築し…
近年，ChatGPTを始めとした生成AIや強化学習といったAI技術の発達に伴い，世界中で等身大人型ロボットの開発が活発化している．しかしロボットの知能面の発達に身体面の発達が追いついておらず，ハードウェアの制約や壊れやすさが知能面の更なる発展を妨げている． そこで本研究では階段での転落にも耐えてタスクを継続できるような壊れにくさと，高い運…
狭小な挿入点が拘束条件となる手術支援ロボットにおいて，単眼内視鏡の２次元画像から機械学習を用いて，臓器などの障害物を含めた空間情報を推定する．その情報とロボットの姿勢と各関節のトルクの情報を含めて関節空間に変換，障害物を回避する最適経路探索法を提案，ロボットの誘導制御を実現する．空間情報の推定モデルは，実際の手術画像と生成AIで作成した画…
本研究では、AI搭載型MOOCが、近代教育システムを基盤とし成立してきた教育的コミュニケーションのどの部分をどのように変えうるのかを読み解きながら、新しい時代の大学教育におけるメディアミックス戦略を考察していく。特に、１、MOOCに付随するAI自動翻訳機能によって、教育リソースの超グローバル化と、バナキュラー化（他言語教育リソースのローカ…
生成AIは大量のデータに基づいて構築される．では，その構築に際し使用されたデータ（訓練データ）がAI自身から復元され流出することは起こり得るか？ これは，データ保護の観点において重大な問いであるにもかかわらず，その答えが出されないまま技術開発のみが先行している．本研究では，生成AIの例として画像生成AIを取り上げ，それに対し「モデル反転攻…
生成AIの進化により自然なチャットシステムが登場し、病院受診前にAIチャットで自己診断を行う患者も増えている。一方で、生成AIの診断信頼性の低さが指摘され、誤診リスクが懸念されている。診断精度には入力情報が大きく影響することが分かっており、本研究では整形外科患者の問診票を用いて、正診率向上に寄与する「有益な入力情報」を特定・分析する。さら…
生成AIの実用化により、翻訳のポストエディット（PE）作業も変化し、既存のPEの活動内容、スキルの定義は翻訳実務の実態に適合しなく、PEに焦点を当てた新たな研究の重要性が高まっている。本研究は、次世代における翻訳実践と理論の融合に焦点を当てるものであり、中日翻訳実務者へのインタビュー調査と質的分析を通じて、PE能力の概念図と育成径路を明ら…
本研究は、生成AIとバーチャルリアリティ（VR）技術を融合させ、安全かつ効果的に手技トレーニングを行えるシミュレーターを開発する。具体的には、生成AIを用いることで手技のシナリオや解剖構造をリアルタイムに生成・変化させ、臨床現場で遭遇する多様な症例をリアルタイムで再現し、従来のシミュレーターでは再現が困難な複雑な状況や個別患者の解剖・病態…
1. GAMBOT3の開発：「複合的な心理社会的問題の整理」のための問題解決技法支援コ ンポーネント、「ギャンブル行動への振り返りと対処行動の策定」支援のための機能分析・ 代替行動策定支援コンポーネントをGAMBOT2に追加したGAMBOT3を開発する。 2. オンライン臨床研究プラットフォームの開発：研究参加者候補の適格性確認機能、追加…
近年、認知症の最も多い原因であるアルツハイマー病に対し、その原因分子であるアミロイドベータを除去する治療が可能になった。一方、アルツハイマー病はレビー小体型認知症など他の脳疾患を合併しやすい。こうした合併例では、本治療の効果が限定的であることが想定され、アルツハイマー病単独例を効率的にスクリーニングし、適切に治療へつなげることが課題である…
本研究では「視覚的に拡張された自然言語処理の創出」を目的とする．我々が読む文字は，サイズ・色・フォント・レイアウトなどの様々な視覚的属性を持ち，これらが我々人間の言語認識・理解において影響していることは明白である．本研究では，単語/文の埋め込みや大規模言語モデルに「言語の視覚的属性」を導入し，その多様な影響を観察するとともに，「目で読む」…
人工知能(AI)技術が急速に進展している現在、信頼されるAIの必要性が論じられている。AIをより信頼可能なものにするためには、解釈可能性、説明可能性、ロバスト性を向上させ、目標・要請・事実を知識や制約として記述できる記号系との融合が必要となる。本研究では、機械学習と知識表現・推論を統合した技術をベースとして、制約を取り入れた機械学習モデル…
本研究では，コンテンツの生成に使用されたプログラム（スマートコントラクト）及びデータのトレーサビリティを満たしたコンテンツの真正性を保証するセキュリティ技術について研究開発を行う．より具体的には，ブロックチェーンを利用してコンテンツの真正性を保証する生成AI拡張スマートコントラクトシステムの提案・プロトタイプ実装・評価を行うとともに，サイ…
ビデオ教材はオンライン学習の主な教材となっている。講義型のビデオ教材が一般的であるが、対話型のビデオ教材の方が優れた点のあることがわかっている。しかし、対話型ビデオ教材は作成コストが高く、作成も難しい。 このような問題に対して、本研究では、既存の講義型ビデオ教材を用いて、対話型ビデオなどオンライン学習で利用可能な教材を、生成AIの支援によ…
生成AIへの関心が高まる中で、本研究ではコンピュータと人間との共創が重要であるとの立場にたち、客観的なパレート最適化によるデザインパターンの生成と評価を行える独自のシステムを構築するとともに、ワークショップを通じてその有効性を検証する。具体的には、敷地計画案を生成するシステムをジェネレーティブデザインの手法を用いて試作し、適当な跡地を対象…
本研究では、作物や植生の成長により外観が大きく変化する農地、果樹園、ハウスなどの実環境において、移動ロボットが安定して自己位置推定と自律移動を行うための認識技術を開発する。生成AIを活用し、RGB画像、深度画像、3次元点群などのセンサデータを環境変化前の状態に変換・復元することで、事前地図との対応付けや走行可能領域の抽出を可能にし、環境が…
本研究は、感情労働に従事する看護師のメンタルヘルス課題に着目し、認知行動療法に基づくスマートフォンアプリ「ナースビー」を開発・検証する。アプリには「ねこぴー」というキャラクターが内蔵され、GPT-4oの技術を活用して看護師の感情や認知に対し個別化された応答を提供する。カラム法を用いてユーザーが入力したテキストデータを分析し、非機能的思考を…
本研究は、画像生成ＡＩの利用事例を素材に、各論的な観点から犯罪の成否を横断的に検討することを内容とする。具体的には、第１に、いわゆるディープフェイク技術を用いたわいせつ動画の公開について、名誉毀損罪ないし侮辱罪の成否が問題となる。第２に、同じくディープフェイク技術を用いたなりすまし動画の公開について、詐欺罪ないし偽計業務妨害罪の成否が問題…
本研究は主に以下二つの課題について取り組む。①多視点X線画像生成モデルの構築と、画質と視点間一致性の改善、②生成された多視点X線画像を用いたCTモデル復元。本研究は、新しい技術の発明を加え、様々な症例に特化した画像診断検査技術やアプリケーションの開発・評価の基盤技術となり得る。さらに、本研究で得られた知見は、医療分野における画像生成AIの…
本研究は、生成AIモデルが自動抽出した患者の主観的情報と患者の治療アウトカムの関連を明らかにする。生成AIモデルを用いた看護記録のテキスト化及び自然言語処理技術を組み合わせて、患者と看護師のベッドサイドでの会話データから患者の主観的情報を抽出する。その後、患者の治療アウトカム（健康関連QOLや生存期間、入院期間、ADLなど）を目的変数、抽…
本研究では、LLM とRAG 技術を用いて、学習進度に合わせてクイズを生成し、学習者のつまずきに関連する様々な形式の資料を材料として、対象となる学習者の個別特性に合わせパーソナライズされた教材を自動生成することを目指している。 <BR> 具体的には、1) 学習ログ、スライド教材やFAQ、関連文献など、学習行動や授業内容に関する正確な情報を…
本研究では，マルチモーダル大規模言語モデルの応用研究を推進する．静止画や動画像を対象とするマルチモーダル大規模言語モデルは，視覚障害者支援において有望な解決策の一つと位置付けられる．一方，既存手法においては，複数枚の画像を入力した際に計算量が肥大化する問題や，画像に存在しない内容を誤って認識・記述するハルシネーションの問題が指摘されている…
本研究では，観光産業に関連するウェブサイトに蓄積された多言語による大量の観光客レビューデータを活用し，日本人の観光客にとってのサービス品質を維持しながら，各国の観光客が日本を訪れる際の旅行体験を向上させるための分析および施策モデルを開発する。具体的には，異なる言語間の観光客ビューに着目し，先進的な大規模言語モデル（LLM）を利用して，文化…
陰謀論に嵌った知人を説得しようとするとき、私たちは、定型的な言葉ではなく、その人の事情に寄り添った、その人のための言葉で説得を試みるだろう。本研究は大規模言語モデル (LLM) によって、そうした人と状況が織りなす個別性を反映した説得研究を、実証面および理論面において前進させることを目的とする。LLM によって個人やトピックに合わせた個別…
法律や金融など、産業に関わる文書処理は、大規模言語モデル (LLM) の躍進により、大きな可能性が拓けた。しかし、LLMは確率的生成技術であるため、ハルシネーション、事実確認の欠落や、推論の不在などの問題が指摘されている。産業に関わる文書処理は、信頼性を担保することが重要である。従来は、LLMに対して分野適応 (ファインチューニング)とそ…
本研究は、大規模言語モデル（LLM）による外部知識の柔軟な活用を可能にする知識表現手法「Knowledge Routing（KR）」を提案し、生成的情報検索（GenIR）における応用を通じて、その有効性や拡張性を検証することを目的とします。KRは、既存手法との比較を通じて、LLMによる知識利用の新たな可能性を探る枠組みとなることが期待され…
現在、機械学習による高精度な予測、分類を実現するためには、教師データと呼ばれる事例データが大量に必要になる。この事例と類似する場合には、精度良く予測できるが、過去の事例と離れた場合や、モデルが予測するために用いる説明変数の統計的性質が変わるコンセプト・ドリフトが起きたりした場合、精度が悪くなる。実問題への機械学習の適用では、「十分なデータ…
本研究では、人間に近い理解力を持つ大規模言語モデルが化学分野の知識を、正確かつ効率的に習得するための基礎的条件を明らかにする。具体的には、化学知識や実験科学に関連するデータベースを新たに構築し、それらを用いてオープンな重みの大規模言語モデルの追加学習を実施する。さらに、中学・高校・大学から専門研究レベルに至る幅広い知識水準でモデルの性能評…
大規模言語モデルを用いて、設計教育における学生の設計の誤りの検出と指導を目的とする検証システムを試作する。 学生が作成した部品表や仕様などのテキスト情報から、取りこぼしのない、正確な審査の実現可能性をもっともらしい誤情報との関係から調査する。 機械のような3次元立体形状を大規模言語モデルで取り扱うために、CADの形状データを代表的なCAD…
本研究は、生成エージェントと呼ばれる大規模言語モデルを活用した人工被験者によって、経済実験の代替となる新たなシミュレーション手法を開発・検証するものである。まず「最後通牒ゲーム」を対象に、実験結果を再現可能な条件を特定し、汎用的な手法の構築を目指す。次に、他の古典的経済実験への適用を通じて、手法が有効なテーマの特徴を分析・整理する。さらに…
本研究ではデザイン創成の中核であるアブダクション推論の科学的解明に挑み，その知見をもとに人・AI 共創型のデザイン創成支援フレームワークの実現に取り組む．特許や製品レビューなど大量のデザイン事例を収集し，計算機処理が可能なアブダクション推論過程を構築する．提案理論に基づいた支援フレームワークを，大規模言語モデル(LLM) を活用し，デザイ…
本研究は，Podcastから数千時間の対話音声を自動収集・クリーニングし，大規模言語モデルと融合した音声言語モデルを開発する。音響・意味情報を分離圧縮する独自トークン化で長時間の文脈を効率的に処理し，共感的で自然な対話音声を合成可能にする。さらに「応答自然性」「一貫性」など評価指標を定義し，韻律ベースの客観評価手法を提案・公開する。これに…
本研究では，(1)最適輸送による人工市場シミュレーションの現実性の定量評価手法と，(2)大規模言語モデルやマルチエージェント強化学習を用いた進歩的なエージェントモデルの提案を行う．提案手法を通じて，stylized factsと呼ばれる金融市場における経験的事実や，アノマリーと呼ばれる伝統的な金融工学の仮定と整合的でない現象の発生メカニズ…
大規模言語モデル（Large language model; LLM）は、膨大な量のテキストデータで訓練されたニューラルネットワークモデルであり、自然言語処理タスクで優れた性能を示している。放射線診断にLLMを応用する試みは初期段階にある。本研究では、LLMを活用した画像診断の発展を目的とする。具体的には、(1)LLMを用いた画像診断・画…
本研究は、基礎研究が応用研究や産業に与える影響の構造とメカニズムを明らかにすることを目的とする。まず、大規模言語モデルにより論文の基礎／応用性をスコア化し、引用ネットワークを構築・分析することで、論文・特許間の知の伝播構造を可視化する。さらに、エージェントベース・シミュレーションにより、環境要因やエージェント間の知識共有の形式が知識の創出…
本研究では，ソフトウェアシステムを自動検証する技術であるモデル検査への，言語モデルに基づいた深層強化学習の適用可能性と有効性を明らかにする．深層強化学習には，近年特に自然言語処理分野において発展の目覚ましい大規模言語モデルをベースとする技術を用いることで先端的な検査技術を実装する．加えて，モデル検査技術において長く蓄積された知見や知識を実…
大規模言語モデル (LLM)、およびそれを小型化した小規模言語モデル (SLM) の性能は、モデルのアーキテクチャや学習方法よりも、学習データの品質に左右される。本研究ではLLMにとって教育的価値の高い（＝能力を高めやすい）学習コーパスの特質を分析し、その知見に基づいて学習コーパスを構築する。また、そのコーパスを用いてSLMを学習し、モデ…
医学論文の系統的レビューは多大な時間を要します。本研究ではAI（大規模言語モデル）を活用して論文データを自動抽出するシステムを開発・検証し、レビュー作業の大幅な時間短縮と医療の質向上を目指します。複数のAIモデルを比較検証し、実際の研究者によるランダム化比較試験で効率性を検証します。これにより、最新の医学的根拠をより迅速に医療現場に届け、…
今日の計算言語学では大規模言語モデル（Large Language Model, LLM）が基盤的技術となっている．LLMは大規模で構造が複雑なため，自然言語の何をどう学習したかを解釈しにくい．解釈性の低いモデルは，工学的な観点ではデバッグやシステムの改善の障害となり，社会的な観点では医療や法律などの高リスク分野の需要に応えられない．本研…
科学研究における再現性の危機が叫ばれる中で、実験手技の個人差を排除できるロボットによる自動実験に注目が集まっている。自動実験ロボットに指示を与えるために機械可読な実験プロトコル記述言語が提案されているが、記述のために言語の専門知識が必要になることが普及の足かせとなっている。この問題を解決するため、本研究では大規模言語モデルを活用して機械可…
診療ガイドラインはエビデンスに基づく医療の実践に不可欠であるが、医学の急速な進歩に伴い、適時かつ質の高い改訂が重要な課題となっている。現状では専門家の労働集約的な作業により改訂を行っており、その人的資源の逼迫が深刻な問題となっている。本研究は、大規模言語モデル（LLM）を活用した革新的な診療ガイドライン改訂支援システムの開発により、この課…
大規模言語モデル (LLM) は今や自然言語処理研究全体の基盤技術であり、各種実サービスを含めて広く利用されている。しかし、その利用が進むにつれて、課題も顕在化してきた。なかでも、入力されたプロンプト に対してLLMの生成が整合しているかどうかという「忠実性」を担保することは、LLM の信頼性および品質維持の観点から必須である。本研究では…
本研究は英語教育支援を目的として、言語運用能力の国際標準に準拠した文章読解教材を自動生成する技術を確立する。学習教材準備は言語教育における中心的業務であり、教員は多くの時間を割いて教材を作成している。本研究は教材作成を自動化することで教員の負担を軽減し、教材作成に要していた時間を学生へのフィードバックに充てられるようにすることで、我が国の…
本研究は物理モデリングと大規模言語モデルを用いた定量リスク分析手法を開発する。本研究は、分散型複合水素システムを題材に、物理モデリング技術を用いた定量リスク分析とリスク分析用大規模言語モデルを組合せ、定量リスク分析に特化した独自大規模言語モデルを新規開発する。本研究の成果により、リスクを極限まで小さくすることが可能となり、システムの安全制…
接客訓練・インタビュー等の高難度の対話タスク用対話システムにおいては，これまで，特定ドメインの接客シナリオや，インタビュー時の話題・質問リストを予め人手で用意することが不可欠であった．これに対して，本研究では，大規模言語モデル(LLMs)を活用して高度な対話タスクを実現する．本研究では，専門性の高い接客マニュアルやインタビューの関連文書を…
従来の地図検索システムでは、自然言語で絞り込み条件が指示された自然言語クエリを扱うことが困難であり、検索機能の低さが課題となっていた。この問題を解決するため、本研究課題では、大規模言語モデル（LLM）を活用し、自然言語クエリを受け付ける地図検索システムを実現する。本研究の技術的な核心は、地図情報を言語化し、地域のローカル知識をLLMが解釈…
近年、大規模言語モデルをはじめとする大規模系列データモデルでは、そのコアとしてTransformerが用いられている。Transformerは離れた位置のトークン同士の関係を直接活用できる点で優れている。しかしながら、その処理に系列長の2乗に比例する計算量を要するため、長期系列データ活用のボトルネックとなっている。本研究では行列近似の理論…
国際的対応能力の向上および異文化理解を深める医学英語教育の改善プログラムの開発を目指し、医学生に対し、英語模擬患者との医療面接およびChatGPTを用いた英語医療面接練習の併用による医療面接時の会話能力の向上、および異文化理解を促進するための英語模擬患者からのフィードバック導入およびインタビューを行い、医学英語教育の改善プログラムの開発を…
国内自治体間での緑被率調査の方法やデータに関して統一性がなく、現状では比較、分析に課題がある。実務においても航空写真と衛星画像のデータ選択の過渡期にあり、データ変更、一貫性、省力化のバランスが課題となる。そこで本研究は、航空写真と衛星データの緑地面積の差異を補正する手法を方法論として構築し、同時に自治体間で比較可能なデータセットを作成して…
本研究は大学生を対象に、生成系AIや機械学習を活用した多言語対応の面接訓練システムと評価予測モデルを開発するものである。既存の模擬面接分析を基に、日本語・英語対応、柔軟なテーマ適応、表情・音声を含む統合的予測モデルを構築し、グローバル人材育成に貢献する。
慢性腎臓病(CKD)の治療および進行抑制において、定期的な受診・生活習慣の見直し・服薬管理といったセルフマネジメントは重要な要素である。近年、ChatGPTなどの生成AIが普及し、カスタマイズされたインタラクティブな媒体での健康情報発信が可能となっているが、AIの生成する情報の質に関する課題はまだ明らかになっていない。本研究では、AIが生…
看護師におけるメンタルヘルス問題は重要な課題であり、医療の質と関連する。労働者のメンタルヘルス対策としてセルフケア（自分自身で行うケア）やラインケア（上司や管理者が行うケア）が重要であるが、医療機関は一般企業のような産業保健体制が整っていることが少なく、実践が難しい。本研究では、看護師におけるセルフケアとラインケアプログラムと、生成AIに…
メンタルヘルスなどの分野で対人支援を行うチャットボットは正確な情報を返答する必要があり、誤った情報を返答する事がある生成AIではなくシナリオ型チャットボットの利用が望ましい。しかし、対人支援を行うシナリオ型チャットボットを実装するには、チャットボットが利用者に示す質問や回答、その対話の順序を持つ膨大な対話シナリオを専門家が全て作成する必要…
公共サービスの提供への人工知能（AI）の導入で懸念されている点は、現場の第一線職員が持つ社会的偏見や、民営化・民間委託による業務の効率化に伴うサービスの質の低下といったこれまでの行政活動で指摘されてきた問題点と重なる。本研究は、日本とイギリスの児童虐待対応の変化を理論的・実証的に比較分析することで、人々の権利・利益に大きく影響する対人公共…
コロナ禍という負のショックを経てデジタル経済が進展した。生成AIは社会に大きな影響を与えている。デジタル化は利便性を高めるなど便益が大きい一方で、低所得者や弱者はその恩恵を十分受けられない。今後、デジタル格差やそれに伴う不平等が大きくなる可能性が高い。本研究ではAIなどのデジタル技術の登場により仕事や職業がどう変貌し、不平等が拡大していく…
近年複雑性を増す都市政策には地域が抱えるリスクへの顧慮も必要で、都市構造を本格的に分析・シミュレーションする建物の三次元データが必須である。 国土交通省都市局のプロジェクトPLATEAUにおいて整備・公開されている三次元建物データは、作成・更新時に多くの手作業を要しサステナブルとは言えない。 本研究は、生成AI技術でも特にGANやStab…
本研究では、生成AIの対象をゲームデザインなどインタラクティブなコンテンツに拡張し、生成過程を説明する能力・人間の編集を組み込む能力を持つ生成AIの概念実証を目指す。まず、自律エージェントを用いた、生成されたコンテンツの自動評価方法の開発に取り組む。次に、AIが生成に用いる中間表現と人間による指示表現を統一し、統一表現でAIが生成する方法…
昨今の大規模言語モデル (LLM) は、その成功とは裏腹に学習効率が低いという課題を抱える。また、言語学が仮定する文の階層的な構造（統語構造）を明示的に学習する統語的言語モデルは、学習効率こそ高いものの大規模化しにくく、最高到達精度ではLLMに及ばないという課題を抱える。本研究計画では、統語的言語モデルとLLMの二つのアプローチを融合し、…
近年の自然言語処理では大規模言語モデルの進展により，様々なタスクにおいて凄まじい性能改善が達成されている．しかし，大規模言語モデルの開発には膨大なコストを要するため，大規模言語モデルの研究開発を実施できるのは潤沢な研究資金を持つ一部の企業や研究機関に限られている．そこで本研究では，大規模言語モデルの学習に用いられるテキストデータセットの知…
Chat-GPTもNEWBINGも、GPTと呼ばれる大規模な言語モデルに基づく人工知能チャットボットで、ユーザーの入力に基づき自然で興味深い会話を生成できる。人工知能チャットボットの時代には、医療知識のない一般人が人工知能チャットボットに医療に関する情報を求めると考えている。しかし、人工知能チャットボットが医療・健康情報の真偽を正しく判別…
本研究は、現在、自然言語による執筆作業やプログラム開発において一般的となりつつある、AI共創による製作支援技術を、従来、CAD(Computer-Aided Design)ソフトウェアを用いて行なわれてきた工業製品のデザインに拡張することを目指す。CADソフトウェアによる工業製品のデザイン過程では、その製品の形だけではなく、部品を意味する…
消化管がん死を減らすことを目的として、基幹病院との情報連携も可能とする生成AIを活用した見落とし防止システム（地域医療格差の是正）と簡便かつ感染リスクを排除したシングルユース内視鏡（内視鏡受診者数増加）を融合した全く新しい消化管がん医療提供モデルを構築する。
土砂災害箇所の正確な把握は，早期の復旧計画や防災施設整備，ハザードマップ作成に欠かせない重要な情報である．本研究では，発災直後の1時期SAR画像を用いて，風水害や地震による土砂災害箇所を迅速に特定するための新たなアプローチを追求する．まず，同一撮影条件の事前画像が入手できない問題に対処するために，シミュレーション技術と画像生成の人工知能（…
本研究では日本語学習者の「書く力」を育成するため、生成AIを活用した学習支援システムを開発する。システム開発は3ステップで行う。1.生成AIを評価するための標準的なデータセットを構築する。2.データセットに基づいて定量的に評価した生成AIを「日本語作文診断システム」に組み込み、ウェブ上で学習者の作文を診断し、推敲を促す学習環境を構築する。…
本研究では、九州・沖縄の個別方言に特化した音声対話型の生成AIを開発する。 近年、地域の文化財たる方言が消滅の危機にある。本研究は、方言に特化した生成系AIを開発して方言学習に活用することで、消滅危機問題の解決を目指す。今回の対象方言は、消滅の危機にあり非常に低資源である。大規模言語モデルを基盤とする生成AIの精度はデータ量に依存するため…
生成AIの登場と普及は、自然人による創作と区別することができない生成物を容易に、かつ、大量に生み出すことを可能にした。このことは、自然人が著作物や発明を創作するという著作権法や特許法の前提に見直しを迫っている。本研究では、その背景に、AI生成物により著作物や発明といった財の稀少性が失われるという根源的問題が存在するとの問題意識の下に、財の…
生成AIと教育技術を統合し，初修外国語教育の質向上を目指すプロジェクトである． Python自動音声認識機能を使い，外国語教員が自身の授業スタイルを省察できるツールを開発する．また，教員が学習者の文脈に適した教材を迅速に作成できるよう，Prompt Engineeringによる加工プロセスの自動化を図る．一連のAI活用スキルや授業分析手法…
本課題では，探究と創造を往還するSTEAM学習カリキュラムの確立と普及を目的とし、小・中・高等学校を対象に、探究活動、課題解決・デザイン活動を融合したSTEAM教育カリキュラムを考案する。また、個別最適な学びや協働的な学びを支援するため、生成AI実装STEAM学習用メタバースを構築するとともに、STEAM教育に必要なXR（VR/AR/MR…
ゲーム障害は青少年に多い疾患で、親子間の情緒的隔絶が主な原因とされ、ゲームの問題使用が進行すると引きこもりや暴力などの重大な問題を引き起こす可能性がある。この問題に対処するためCRAFTというプログラムが親子間の対話を促す効果的な手法として認められているが、専門家との実施時間の制限により親が対話技法を十分に練習するのが困難である。本研究で…
本研究は、生成AI（ChatGPT）とインターネット・アーカイブ（Wayｂack Machine等）を活用し、今世紀初頭から今日に至るまで世界各国の新聞社・通信社が配信した多言語の記事から、政治・経済・文化・スポーツ・災害・犯罪を含むあらゆる「イベント」の情報を蓄積していくことによって、従来イベント分析とは無縁の学問分野にも応用可能な汎用…
ChatGPTやDALL-Eに代表される生成AIが社会で大きな注目を集めるようになりました。しかし、これら最先端の生成AIでも、映画のようにストーリー性を有する長時間の動画像を、全体として辻褄の合うように生成するのは容易ではありません。本研究では、AIによるストーリー動画の生成を、人間にとって解釈性が高く制御可能な形で実現するため、グラフ…
「総合的な探究の時間」は、各教科の学習成果を総合的に活用する活動が行われる必要があるが、中教審答申は、その目的が達成されていないと指摘している。そこで「総合的な探究の時間」で活用すべき各教科の汎用的な方法論を明確化⇒各教科でその方法論と領域固有知識とを関連づけて活用する探究活動を設計⇒その準備として各教科の通常授業を設計」する“新・逆向き…
本課題では、インターネット空間に存在する膨大な画像や言語データを用いて学習された大規模な学習モデルと3D仮想空間を融合することで、汎用的・即応的な認識と行動実行を両立する「実世界AIのゼロショット学習方法論の確立」を目指す。物体、人間、環境と行動を対象とした学習モデルに関する研究課題として、①大規模視覚モデルを用いた物体３D認識・形状生成…
我が国では、企業等に対して、一定の割合（法定雇用率）以上の障害者の雇用を求めたり、職場における障害者への合理的配慮の提供を義務化したりして、障害者の社会参加と職場定着に貢献することを求めている。聴覚障害のある人は、聴覚障害のない人と比較して一般企業就職後の職場定着率が低く、就職する前に、合理的配慮の提供に関する意思の表明と、職場で様々な相…
本研究は、生成AIとの対話活動を通して批判的思考を促進する先導的な授業実践を質保証する上で、真偽判断を通して情報の信憑性を検証できるリテラシーをもった数学科教員を養成するプログラムを開発するものである。その為に、先ず、ChatGPTなどの 汎用型生成AIの教育活用に関する国際研究動向を参照した上で、日本の教職課程シラバスの範囲と配列を分析…
本領域は，人が各自の感覚と記憶からつくり上げる主観的な世界「環世界」に着目し，音を通じてこれをより良い状態へ導く技術の確立を目指す。音は記憶と強く結びつき，曖昧さを許しながら世界の捉え方を形づくる。この特性を活かし，音響VRと生成AIを用いて個人ごとの環世界を計測・操作する基盤を築く。とくにPTSD（心的外傷後ストレス障害）の治療を最初の…
大規模なテキストコーパスを用いて事前学習された大規模言語モデルを用いると、流暢なテキストを生成することができます。しかし、言語モデルやテキストの自動評価はまだ難しく、解釈性も高くありません。そこで本研究では、評価したい言語現象に対応する最小限の事例をチェックリスト形式で列挙したデータセットを作成し、解釈性の高い評価を行うことを提案します。
市民あるいは情報世界におけるユーザ間のつながりを分析し、コミュニケーションを促進するための研究を、大規模言語モデルを利用して実施する。具体的には、都市における市民性格特性の傾向の分析と、メタバースでの行動を促進するにあたって効果的なコミュニケーションの分析に焦点を当てる。また、避難行動中の市民の意識分析を実施する手法を提案し、被災時の市民…
脊髄損傷や頚部脊髄症において、機能予後予測は治療戦略の計画に重要である。しかし既存の予測手法では正確度は7割程度であり、より信頼性の高い方法が求められている。この背景を踏まえ、本研究の学術的「問い」は、「大規模言語モデルとマルチモーダル、人工知能（AI）の組み合わせが脊椎疾患の機能予後予測の精度をどの程度向上させることができるか」とした。…
転写因子制御やDNA 修飾などのエピジェネティクス機構を対象とする研究で用いられる ChIP-Seq, ATAC-Seq, Bisulfite-Seq などのDNAシーケンスデータを網羅的に収集し解析するデータベース ChIP-Atlas では、開発当初よりサンプル情報の品質向上が大きな課題であった。ChIP-Atlas は現在、約375…
本研究は、学習者の知識理解度や技能習熟度に応じて様々な個別指導を自動化する対話型の教授学習支援システムを開発し、教育機会の拡大や学習効果の向上に寄与することを目的とする。5年間の研究期間において、大規模言語モデルを用いた対話および個別指導機能の開発、機械翻訳モデルと音声情報処理モデルによる多言語対応および音声インタラクション機能の開発、そ…
本研究では、材料科学と深層学習の学理を融合し、優れた有機材料を自動で探索するシステムの枠組みを探求する。最近注目を集める大規模言語モデルや化学に特化した深層学習モデルを活用し、少ないデータでも効果的に学習できるシステムを実現する。このような取り組みを通して、実験研究者の暗黙知をデータ化する。一連の取り組みを通して、信頼できる物性予測モデル…
本研究は、第二言語としての英語アカデミックライティングの重要な側面である「修辞的機能」を自動分析システムの継続的開発とその妥当性検証を目的とする。 課題1では「談話分析」の枠組みを「自然言語処理・機械学習」の手法を用いることで自動分析システムを構築する。課題2では、「修辞的機能即時可視化プログラム」を英語を学ぶ日本人学習者の英作文の修正過…
大規模言語モデルの推論能力と遠隔操作を活用した動作スキル教示を連携すること により、より汎用性と効率の高い人・ロボット協働基盤の形成が期待されている。 本研究では、大規模言語モデルと遠隔操作を連携した人・ロボット協働基盤を構築 し、多様な長期視点タスクを遂行可能な汎用性の高い自律ロボットの実現を目的とする。本研究の成果は、家庭・ 医療・産…
昨今、ChatGPTに代表される大規模言語モデルが、社会的な観点から高い注目を集めている。しかしながら、学術的な観点からは、（一見人間らしく振る舞うが）大規模言語モデルは人間の言語知能を反映しているのかという言語学の「問い」と、大規模言語モデルはブラックボックスであり解釈できるのかという自然言語処理の「問い」が未解決である。そこで、本研究…
本研究では、RNAの構造と機能の関係性を解明するために、最先端のディープラーニング技術を活用します。DDBJおよびRfamデータベースから約1億のRNA配列とそれに関連するテキスト情報を収集し、RNA配列に特化した大規模言語モデルの開発を行います。令和6年度には、必要な計算リソースの確保とデータの収集・前処理を行い、令和7年度には、モデル…
最近,大規模言語モデル（LLM）は,ソフトウェア工学（SE）や自然言語処理（NLP）などの分野で, 多くの実世界の応用において性能の大幅な向上を達成している. しかし, このようなLLM ソフトウェアの品質や信頼性に関しては, まだ非常に初期の段階にあり, 社会的な懸念や新たな技術的課題が生じている. 特に, 最近産業界でLLMを応用する…
本研究課題では、ソーシャルメディアデータから話題群の時系列変化を自動抽出し、その変化の要因を推定する技術を開発する。具体的には、応募者が研究を進めてきた時系列モデルとグラフマイニングを融合させたグラフ時系列モデルを開発するアプローチや近年発展の著しい大規模言語モデルを用いたアプローチなどにより、着目すべき話題を発見し、その話題についてのト…
本研究は，高齢者の生活の質(QOL)の身体的，社会的側面の向上を目的として，個々の ユーザにより異なるQOL低下要因を特定し，行動変容に導く対話ロボットとのインタラクションを実現させる.研究の主要なステップとして，初めに，精神的，身体的，社会的側面にお けるQOLの低下要因の特定に繋がるインタラクションの方法論を設計する．この過程で，大規…
大規模言語モデル（LLM）は多様なタスクを扱うことが可能な一方、膨大なパラメータサイズにより学習コストが高いという課題が存在する。この課題のため、日々更新される知識を頻繁な学習によりLLMで扱うことは現実的ではない。このため、LLMにおいてデータストア中からの検索結果を利用するRetrieval-Augmented Generation …
LLM（巨大な言語モデル）とヒューマノイドロボットALTER3を接続し、人間を含んだ環境と相互作用をさせるこ とで、LLMを用いたクオリアや意識の問題を扱う。クオリアの客観的な測定とその可能な理論を本研究にお ける学術的な問いとし、これをALTER3の実験を通して具体的に検証していく。 特に、i) ALTER3の自発的な運動生成がクオリア…
本研究は、大規模言語モデル(LLM)を用いて大学に蓄積される教学データを分析し、その結果をFDやIRに活用するものである。まず各大学のデータポリシーの現状調査を実施し、その結果を踏まえて、ローカルLLMを用いたより安全な分析の可能性の検討や、教学データから有用情報を抽出するためのプロンプトの開発を進めることで、どのようなデータポリシーの大…
現在、爆発的に機械学習・深層学習の需要が増し、深層学習フレームワークや対話的処理環境などの普及により、機械学習処理へ様々なプレイヤーが参入する時代が到来している。しかし近年はGPTに代表されるLLM（大規模言語モデル）の学習処理があまりに膨大で、米国などのビッグテックしか競争に残らない可能性が懸念されている。本研究では、基盤ソフトウェアの…
本研究では機能等価メソッドのデータセットを構築する.取得した機能等価メソッドの候補は手作業により真に機能等価であるかを確認する. データセットの構築後は，それを利用してソフトウェア工学技術の評価を行う.例えば、機能等価メソッドはコードクローン検出ツールの評価に利用できる .同機能を実装したメソッドはコードクローンとして検出されることが望ま…
【研究項目1】エンティティに対応する頂点を類似したグループごとにスーパーノードとしてまとめることで，階層的な索引を構築する．今年度は，前年度までに検討した知識グラフ概要構築の効率化について検討を進める． 【研究項目2】大規模知識グラフに対する分散問合せにおける，統計情報を利用した問合せプランニングの問題として定式化し，手法を具体化する． …
経済政策や社会保障政策を含む公共政策は、国民生活の向上のために重要な役割を果たしている。現在EBPMの流れの中で、公共政策の評価が進んでいる。信頼性の高い政策効果の検証は、適切な研究デザインと良質なデータが必要となる。近年、伝統的に利用されてきた社会調査に基づくデータ(サーベイデータ)に加え、 民間企業や行政機関の業務のデジタル化に伴い高…
今年度は、昨年度行った地方税のDX化についてのヒアリングを中心に各々の専門分野ごとにまとめたクラスターを基盤に研究成果としてまとめて発信していく。国際学会での発表が中心になるが、日本語での文献発表も随時行い、国内向けの発信も強める。それによって、英語圏をはじめ外国勢との「情報の非対称化」に伴う不利益を少しでも埋めることに留意する。 また、…
本研究では、第1に、科学技術に関連する現代社会の多様なリスクについてその性格を分析し、行政規制や責任の在り方を考える際の指針を提示すること、第2に、リスクに対して法的対応を発動するか否かを決定する基準や、受容すべきリスクを判断する基準について、責任、行政規制等を比較対照しつつ、包括的な判断枠組みを得ること、第3に、現在生成しつつある新たな…
解くべき課題としては日本法における行政各論分野におけるデータ保護・プライバシー保護に関する規律が十分になされていないという規律密度論の課題、行政がリスクや不確実性への対処を行うために組織的な学習及び知識創造・実践を積み重ね動態性を確保する必要性、行政における市民参加論と司法による是正の欠缺が生じている。これらに対し、①行政内外のデータ流通…
本研究は、14～16世紀のアラブ都市エリート（学者・行政官）の間で広く取り交わされた、名目的な免状（イジャーザ）に基づく師弟関係に着目する。免状を介して構築された、実態を伴わない、間接的なつながりが個人や家系の栄達において果たした役割の解明を主眼としつつ、当慣行に基づく社会上層部の複層的関係性を可視化する方法論として、ネットワーク分析ツー…
すでに病棟にあふれかえっているさまざまなデータを埋もれさせずにできる限り機械の力で利活用し，看護師・看護管理者や医療従事者が本来の医療やケアに注力できるよう支援するシステムを構想しています．このような定量的客観的データによる支援を人工知能で実現するということに挑み，看護記録やカルテのテキスト分析とナースコール・バイタルモニタ機械学習モデル…
本研究では、農林業センサスを中心とした公的農林統計の長期パネルデータと統合データベースを構築し、公的農林統計の高度利用基盤を確立に挑戦する。農林業センサスのパネルデータ化では、紙媒体として保存された調査票の復元を行い、最長60年の長期パネルデータの構築をめざす。また、統合データベースでは、農林業センサスと他府省統計調査のミクロデータとの連…
本研究の目的を遂行するため、下記の3つの研究を予定している。 研究A（倫理法制度からの検討）：高度な個人情報を含むデータを倫理・人権の各種制限などに侵害せずに利用する手法やプロセスをELSI及び情報科学領域からの検討を行う。 研究B（システムデータ分析）：児童相談所に導入されたシステムのテキストや音声データ等をAIなどを利用して分析し業務…
年金積立金管理運用独立行政法人(GPIF)が2017年にESG投資に基づくパッシブ運用を開始するなど、非財務情報を投資判断の材料として考慮するESG投資が注目されている。 現在、多数の評価機関が個別企業のESG格付けサービスを行っているが、財務情報に基づく伝統的な債券格付けと異なり、非財務情報の重要度が高いESGスコアは背後に存在するロジ…
本研究は、政治的コミュニケーション・行政システム・公共実現手法の各領域で、①デジタル化による法と政治の現象分析、②法と政治が人間の営為である（べき）ことの原理的考察、③フェイクニュース対策、行政作用とAIによる自動化された決定の関係、共同規制等の執行手法等、具体的な論点についてデジタル化への法と政治の変革の方向性についての検討を行う。本研…
本研究は、行政過程におけるデジタル情報技術の使用と行政法総論との間の双方向的な考察を行う。すなわち、行政過程における同技術の使用を、行政法総論に照らして規律する一方で、行政法総論を再考する素材にする。研究では、行政法総論の主要領域として、(a)行政手続（行政判断におけるアルゴリズムの使用）、(b)行政上の行為形式・実効性確保（情報による行…
本研究は、デジタル環境下における地方政府のサービス提供のパラダイムシフトを見据えて、地方政府の新たな財務的枠組（①会計情報の利活用の促進、②ITを活用した監査、③ITを活用した内部統制）を導出し、これをデジタル人材の育成に役立てることを目的としている。地方政府のデジタル化の現状と課題に即した会計・監査・内部統制の枠組を理論的に検討し、これ…
刻々と変化するAIに関する規制の整備状況のなかでも、特に日本の法整備に影響を与え、かつ参考となるEUで進められるハードロー（法制度整備）的な枠組み構築の在り方の比較検討を進め、法規制や共同規制の在り方についても、国際共同研究を進めながら、一層の研究の深化を図る。特に、先進的かつ具体的な規制枠組みにつき、EUにおける先端技術にかかわる立法事…
日本は災害の多い国であるが、その発生のほとんどは首都圏や大都市ではなく、地方で起こっている。小規模な地すべり、土砂崩れは頻繁に起こっているが、慢性的な人員不足である自治体では地域インフラ崩壊は発見に時間がかかることが多い。そのような要因で現在の日本では「見たらわかる災害が発見できない国」となっている。本研究ではAI技術とドローンを用いて「…
本研究は、データやAIを活用した刑事司法制度の一例である、予測的警察活動について、その法的な規律の在り方を検討する。予測的警察活動は、データやAIを活用して犯罪発生を予測し、警察が犯罪発生の予防や早期の犯人の摘発を行う活動である。先行して実装されているアメリカでは、予測的警察活動の長所や短所について議論がある。弊害を抑えつつ効果的に利用す…
大川小学校避難訴訟判決や相当数の原発事故国賠訴訟判決は、不法行為法によるリスクの抑止を考慮した判断をしているが、他方で人は科学技術の発展から多くの利益を得ており、一定の場合にはリスクの受容も必要である。では、いかなる場合にリスクを抑止し、また受容するのか。本研究は、生起し又はしつつある各リスクの特性や構造の分析、リスク訴訟、外国法でのリス…
本研究の主要な目的は、日本の健康政策研究を、大規模な医療・介護情報の整備という第1段階から、「文理融合」による「因果推論に裏付けられた科学的根拠」の創出と実装という第2段階へと推し進めることにある。第1に、大規模な行政管理データに自然実験を応用する定量分析と、AIや機械学習によるテキストマイニング等の定性分析とを組み合わせ、新たな健康政策…
本研究課題の核心をなす学術的、実用的な「問い」は「観光産業の活性化，持続可能性」である。本研究は、地域観光の政策実行主体である自治体や、観光協会や商工会議所、ホテルなどの宿泊施設事業者が、データに基づいた合理的な観光政策、観光産業活性化、事業経営を実施するために、旅行者ニーズに合った観光産業の高度化を支援するためのデータ解析理論、データ解…
本研究は、実世界とサイバー空間との相互連関が生まれ、デジタル化されたデータが収集、蓄積・解析されることを通じ、現実世界を動かしていく社会（データ駆動社会）を想定し、行政内外での情報取扱いに関する法制度設計を考察することを目的とする。特に、国際・全国・地方政府レベルという法の多層性と、分野ごとの法制度という法の多重性とに対応しなければならな…
本研究は、実世界とサイバー空間との相互連関が進み、データの利活用が現実世界を実際に動かしていく「データ駆動社会」が進展していくことを前提に、行政法学における情報の取扱いを横断的・総論的に捉え直す試みである。 行政機関における情報加工過程（収集・形成・利用・ 公表）全体について、① 全ての参照領域・個別法領域を包含した総論的な視点における、…
本研究は，「国内公法のグローバル化現象」（行政法規を国外の行為にも適用すること／国際約束をもとに行政法規を立法し国内で実施すること）により，国境が，固定されたものでなく，法的に操作可能なものへと変容している現実に着目し，これに対処しうる21世紀型の公法（行政法）理論を，金融法，競争法，消費者法，環境法，租税法，知的財産法，さらに刑事法，国…
税務行政は現在、大きな変革期を迎えています。従来は公平性・形式性が重視されてきましたが、現在は柔軟性が求められるようになりました。背景には、税制の複雑化と国際課税理論の見直しがあります。新しい税務行政の在り方について、諸外国の事例紹介・分析に加え、日本における変化を適切に受容する方策の検討が課題です。 本研究では、税務行政の効率化・柔軟化…
日本語の題名と要約は、論文の要旨をもとに当社が付けたものです（要旨が公開されていない論文は題名だけ）。正確な内容は、題名のリンクから原文を確かめてください。
Agentic Relationship Harm: Benchmarking and Gating Relational Manipulation in AI Agents
AIエージェントによる人間への心理的・関係的な操作のリスクを定義し、役割に応じた評価指標と軽量なポリシーゲートを用いることで、一般的な安全策よりも効果的に防止できることを示した。
Automating Constructive Assessment with Large Language Models: Toward Scalable and Repeated Evaluation of Practical Competence
大規模言語モデルを用いて、教育意図に沿った事例問題の生成、記述式回答の採点、および構造化されたフィードバックの提供を自動化する枠組みを提案し、その有効性を検証した。
Strategic data center siting can mitigate trade-offs between decarbonization and digitalization in Japan
日本の高解像度電力システムモデルを用いて、データセンターを都市部から離れた地域に分散配置することで、コスト増加を抑えつつ再生可能エネルギーを活用し、脱炭素化とデジタル成長の両立が可能になることを明らかにした。
Who Creates Value? Performance Evaluation and Knowledge Attribution Mechanisms in the Age of AI-Human Collaboration
When AI Magic Meets Creative Writing: The AI Noberisuto Literary Prize and the Boundaries of Non-human (Co)authorship
AI Noberisuto文学賞を事例に、生成AIを用いた創作における著者の定義や権力構造、およびツールと人間の関係性を考察した。
Philosophical Significance of Artificial Intuitions
大規模言語モデルを実験哲学における非予測的研究に活用する可能性を検討し、現在のLLMは理解力で人間を上回るものの、依然としてバイアスに敏感であり信頼できる直観の源泉には至っていないことを明らかにした。
Efficacy of a Large Language Model Data Extraction System in Evidence Reviews for Emerging Infectious Diseases: A Randomized Crossover Trial
新興感染症に関する論文からデータを抽出する際、大規模言語モデルを用いたシステムが手動の抽出と比較して作業時間を短縮できるか検証した。
Large language models for automated PRISMA 2020 adherence checking
構造化されたチェックリストを提供することで、大規模言語モデルによるPRISMA 2020の準拠評価の精度が大幅に向上することを確認した。
Psycholinguistic reactivity in large language models: Affective asymmetry under ideological priming
大規模言語モデルが対立する地政学的トピックに対するイデオロギー的なプライミングにどのように反応するかを調査し、モデル間で構造的かつ非対称な反応パターンがあることを明らかにした。
A validated geospatial dataset of Ozaki Hosai haiku monuments for reproducible cultural resource analysis
鳥取市にある尾崎一世の俳句碑に関する地理空間データを整備し、PPGISアプリケーションを構築することで、文化資源管理やデジタル・ヒューマニティーズにおける再現可能なモデルを提示した。
MACC: Multi-Agent Collaborative Competition for Scientific Exploration
AI Agent Systems for Supply Chains: Structured Decision Prompts and Memory Retrieval
在庫管理におけるLLMベースのmulti-agent systemsを評価し、過去の経験を検索するAIM-RMを導入することで、多様なシナリオにおいて高い堅牢性と適応性を備えた最適な発注方針が得られることを明らかにした。
Case-Based Reasoning Augmented Large Language Model Framework for Decision Making in Realistic Safety-Critical Driving Scenarios
How memory can affect collective and cooperative behaviors in an LLM-Based Social Particle Swarm
LLMエージェントを用いたモデルにおいて、メモリの長さが増すほど協力行動が抑制されることを明らかにし、記憶の解釈が創発的な社会行動を左右する要因であることを示した。
スクールソーシャルワーカーが生成AIに求める支援を調査し、事務的な情報処理業務への活用が負担軽減や生徒への直接支援の充実につながる可能性を明らかにした。
Protecting Peer Review from the Surge of Low Fidelity Systematic Reviews in the Generative AI Era
本ガイドブックは、Fehr–Gächter 型公共財ゲームのエージェントベースシミュレーションをJupyterLite 上で実行するための 2 つのノートブックの使い方を解説する。 さらに、2番目のガイドブックは、Fehr–Gächter
Evaluating others’ well-being: Survey experiment on fictional Japanese celebrities generated from wikipedia articles and ChatGPT
架空の著名人の記事を用いて、回答者が「良い人生」「幸せな人生」「意味のある人生」をどのように評価するかを分析し、キャリアの成功や芸術的貢献などの要素が幸福感に与える影響を明らかにした。
ANALYZING LEARNER INTERLANGUAGE DISCOURSE WITH AI: FACILITATING NOTICING IN THE EFL CLASSROOM
AIによるフィードバックと構造的な談話分析を統合することで、学習者が自身の会話の構造に対する意識を高め、言語習得に向けた気づきを得られることを明らかにした。
The Japanese Society of Hypertension Guidelines for blood pressure control using digital technologies
How Can AI Classify the Rorschach Protocols? : A short report
診断情報を与えずにChatGPT-3.0を用いてロールシャッハ検査の分類を行った結果、正確な診断には至らなかったが、独自の分類基準を構築する可能性が示された。
Negotiation Simulation System Using Large Language Model for Medical Office Staff
PTFA: An LLM-Based Agent that Facilitates Online Consensus Building Through Parallel Thinking
Teaching English Grammar for Communicative Purposes: A Learner-Friendly Approach Utilizing Generative AI
What Aspects of Tacit Knowledge Are Structurally Excluded from Generative AI? : A Conceptual Framework of Mediation, Structure, and Representation
生成AIが暗黙知のどの側面を構造的に除外しているかを分析し、現在のシステムは暗黙知の外在的な結果のみを扱い、その形成条件や社会的・構造的なプロセスを扱っていないことを明らかにした。
Navigating the Certainty Gap: The Hydraulic Effect of Evidence-Constrained LLMs in Professional Decision-Making
証拠制約（EC）フレームワークを用いてLLMの意思決定境界を調整した結果、誤った確信の減少が過度な棄権を増加させる「油圧効果」というトレードオフがあることを明らかにした。
Dialogue Simulation With Interactive Agents for Personality Measurement Under Instructed Faking
LLMを搭載したインタラクティブなエージェントとの対話を通じて、社会的望ましさバイアスによる虚偽の回答を抑制しつつ性格を測定する手法を提案し、その有効性を検証した。
Digital Preservation of Local Cultural Heritage: A Turnkey, Mobile-Optimized Geospatial Platform for Haiku Monuments in Mie Prefecture
Technostress and English Language Learning in the Age of Generative AI
日本の大学の学生を対象に生成AIが引き起こすテクノストレスの影響を調査した結果、高いレベルのストレスはないものの、正確性への懸念から指導や支援が必要であることが分かった。
Creativity in the age of generative AI
Question-Based Viewing with LLM-Powered Personified Characters: A Role-Playing Dialogue System for Perspective-Taking in Museums
A data-augmented model routing framework for efficient LLM deployment in edge–cloud environments
プロンプトを弱性能なLLMと高性能なLLMのどちらで処理すべきか分類するデータ拡張マルチLLMモデルルーティング手法を提案し、推論精度を維持しつつ計算コストを削減できることを示した。
Personality Trait Analysis System Using Dialogue Simulation with Autonomous Agents
質問項目に基づく自律型エージェントとの対話を通じて、従来のアンケート調査よりも虚偽の回答を防ぎ、真実性の高い性格特性評価を得る手法を提案し、その有効性を確認した。
Apologies in Crisis: The Link Between Perceived Burdensomeness and Suicide Risk in Online Text Communication
対人関係における知覚された負担感が、苦痛を伴う状況下でのデジタルコミュニケーションにおける謝罪の表現に影響を与えることを明らかにした。
Heart Rate Variability-Based Evaluation of Perceived Hospitality During Interactions with a Mobile Guide Robot
モバイルガイドロボットとのインタラクションにおいて、心拍変動が知覚されたホスピタリティを説明する指標となるかを調査し、セッション経過に伴う自律神経とホスピタリティの関係の変化を明らかにした。
Affirmative Large Language Model-Based Dialogue Robots for Broadening or Deepening the Perspective of Children
子供の意見を肯定しつつ新しい視点を提示する対話ロボットを小学校の理科の授業に導入し、それが子供の視点の拡大や深化を促進することを検証した。
Stylometry can reveal artificial intelligence authorship, but humans struggle: A comparison of human and seven large language models in Japanese
文体分析を用いて大規模言語モデルによる文章と人間の文章を識別可能であることを示しつつ、人間によるAI検知能力には限界があることを明らかにした。
Human‐ versus artificial intelligence‐delivered roleplay tasks for assessing interactional competence: An applied conversation analytic study
人間とLLMを統合したAIエージェントとのロールプレイにおける共同構築の性質を調査し、AIも相互行為能力に関連する実践を引き出し得ることを明らかにした。
Associating attitudes towards AI and ambiguity: The distinction of acceptance and fear of AI
AIに対する態度と曖昧さの関係を調査し、複雑性や新奇性の欲求、曖昧さへの不快感などがAIへの受容や恐怖を予測することを明らかにした。
同講座の教員から「生成 AI(ChatGPT 3) や Perplexity 4)
From Concept to Representation: Modeling Driving Capability and Task Demand with a Multimodal Large Language Model
マルチモーダル大規模言語モデルを用いて、多様な運転信号をタスク要求と運転能力の低次元埋め込みに変換し、安全な行動の前に能力不足を警告する解釈可能なタスク難易度の測定手法を提案した。
Faculty reflection on teaching and learning in transition: a qualitative study of the case method in a Japanese business school
日本のビジネススクールの教員へのインタビューを通じ、ケースメソッドが批判的思考を養う強みと、文化や技術の変化に伴う課題を明らかにした。
Automating the data extraction process for systematic reviews using GPT-4o and o3
GPT-4oを用いて人間を介さずにデータを自動抽出するシステムを開発し、文字列変数の抽出において手動での抽出に匹敵する精度が得られることを明らかにした。
TutorLLM: Customizing Learning Recommendations with Knowledge Tracing and Retrieval-Augmented Generation
Influence of Advertising Characters Created by Generative AI on Consumers’ Evaluation of Advertisements
バーチャルインフルエンサーが快楽的製品の広告で効果的に機能する条件を調査し、擬人化傾向と製品知識が高い消費者に対して有効であることを明らかにした。
Quantum-Enhanced Parameter-Efficient Learning for Typhoon Trajectory Forecasting
QNNを用いて学習時のみパラメータを生成するQPAを提案し、AttentionベースのMulti-ConvGRUと統合することで、精度を維持したままパラメータ効率の高い台風進路予測を実現した。
LLM-based ambiguity detection in natural language instructions for collaborative surgical robots
手術支援における安全性を高めるため、複数のプロンプト手法やChain-of-Thoughtを用いるLLMのアンサンブルとConformal Predictionを組み合わせた指示の曖昧さ検出フレームワークを提案した。
Literature and Creative Writing Practice in the EFL Classroom
日本の大学のEFL教室において、文学とクリエイティブ・ライティングの統合が学習者の言語能力や主体性の向上に寄与することを調査し、4つの革新的なアプローチを提示した。
Is Large Language Model-Assisted Citation Screening Feasible in a Scoping Review on Nonpharmacological Interventions for Delirium in Patients With Cancer?
がん患者のせん妄に対する非薬物学的介入に関するスコーピングレビューにおいて、3種類のLLMを用いた引用スクリーニングの実現可能性と精度を評価した。
Enhancing Depression Detection with Chain-of-Thought Prompting: From Emotion to Reasoning Using Large Language Models
LLMを用いたうつ病検出において、感情分析や原因特定などの段階的な推論プロセスを導入する手法を提案し、精度の向上と解釈性の改善を確認した。
Evaluation of the Automated Labeling Method for Taxonomic Nomenclature Through Prompt-Optimized Large Language Model
大規模言語モデルを用いて生物の種名を自動で分類する手法を評価し、形態や地理などの項目では高精度だが生態や文化に関する分類には課題があることを明らかにした。
Development and evaluation of prompts for a large language model to screen titles and abstracts in a living systematic review
GPT-4oを用いた題名および要旨のスクリーニングにおいて、最適化したプロンプトを用いることで高い感度を維持しつつ人間の作業量を削減できることを明らかにした。
A Simple Ensemble Strategy for LLM Inference: Towards More Stable Text Classification
Distinct Profiles of Run-to-Run Score Reliability and Expert-Panel Alignment Across Four LLM Evaluators of Simulated Japanese-Language AI-to-AI Counseling
複数のLLM評価システムを用いてシミュレートされた日本語のカウンセリングを評価し、各システムのスコアの再現性と専門家の判断との一致性を比較した。
User Behavior Analysis in Privacy Protection with Large Language Models: A Study on Privacy Preferences with Limited Data
限定的なデータ環境において、Few-shot LearningとPrivacy Computingを統合したLLMベースの手法を用いることで、ユーザーのプライバシー嗜好のモデリング精度が向上することを確認した。
Communication experiment with moral-based chatbot: toward solution of divisions in democracy
LLM-based intelligent Q&A system for railway locomotive maintenance standardization
大規模言語モデルを用いて機関車のメンテナンスデータを標準化する手法を提案し、カスタマイズされたモデルによるデータ標準化やQ&Aシステムの構築が可能であることを示した。
ChatGPT for self-regulated language learning: University English as a foreign language students’ practices and perceptions
日本の大学生を対象にChatGPTを用いた英語学習の実践と認識を調査した結果、有用性や利便性を肯定的に捉える一方で、過度な依存による学習への支障も懸念していることが分かった。
Evolutionary Ecology of Words
LLMを用いてエージェント間の相互作用や変異をモデル化し、多様な種が段階的または断続的に出現し、特定の環境に適応した種が優占・共存する過程を明らかにした。
Enhanced Multimodal Depression Detection With Emotion Prompts
個々のデータに合わせた感情プロンプトを生成し、クロスアテンション機構によるマルチモーダル融合を行うことで、従来手法よりも高精度なうつ病検出が可能になることを示した。
Artificial intelligence in applied linguistics: Applications, promises, and challenges
応用言語学の様々な分野の専門家を招き、AI技術の可能性や倫理的課題、教育・評価への影響について多角的な視点から検討した。
Empowering pediatric, adolescent, and young adult patients with cancer utilizing generative AI chatbots to reduce psychological burden and enhance treatment engagement: a pilot study
GPT-4を活用した生成AIチャットボットを用いた介入により、小児およびAYAがん患者の不安やストレスが軽減し、治療への意欲が向上することを確認した。
Development of social robots to become “We” with humans
人間とロボットが共通の目標に向けて協力する「we-mode」の実現に向け、社会的合図の処理や生成AIを活用した学習支援を通じた相互作用を調査した。
An Automatic Bottom-up Idea Grouping Method based on LLMs
LLMを用いて各アイデアの洞察に基づき自動でボトムアップなグループ化を行う手法を提案し、人間によるクラスタリングと高い整合性があることを示した。
Audio guide system for small-scale historical buildings
地域資源である小規模な歴史的建造物を効果的に紹介するため、生成AIを活用して低コストかつ更新が容易で多言語対応したオーディオガイドシステムを提案し、その有効性を検証した。
Say “Maybe”: Uncertainty Coexists with Activation of Humans
日本語の「かも」という言葉の使用が人々の活動を促進することを、ワークショップの会話ログとChatGPTの生成傾向の両面から調査し、不確実性が人々の関心を呼び起こすことを明らかにした。
Single-agent vs. Multi-agent LLM Strategies for Automated Student Reflection Assessment
ClaimBrush: A Novel Framework for Automated Patent Claim Refinement Based on Large Language Models
特許審査過程から収集したデータを用いて大規模言語モデルを微調整し、審査官の意向に基づく選好最適化を適用することで、特許請求の自動的な洗練手法を提案した。
Capabilities and Challenges of LLMs in Metadata Extraction from Scholarly Papers
LLM-based Automated Facilitator for Building Effective Consensus on Mission and Vision Definition
LLMを用いた会議の自動ファシリテーターシステムを導入し、ミッションとビジョンの定義において議論の促進と合意形成に有効であることを明らかにした。
Feature Extraction for Claim Check-Worthiness Prediction Tasks Using LLM
Spoken Dialogue Technology for Semi-Autonomous Cybernetic Avatars
コミュニケーションロボットや仮想エージェントにおける音声対話技術の現状と課題を概観し、本研究で調査した半自律型サイバネティック・アバターのための新しい枠組みを提示している。
Enhanced Classification of Delay Risk Sources in Road Construction Using Domain-Knowledge-Driven Large Language Models
A mixed-methods study comparing human-led and ChatGPT-driven qualitative analysis in medical education research.
医学教育の質的研究において、ChatGPTを用いた主題分析を人間による分析と比較した結果、要点の抽出や要約には優れるが、文脈への配慮や理論的導出には人間の補足が必要なことが分かった。
Combining Ontological Knowledge and Large Language Model for User-Friendly Service Robots
曖昧な指示を含む「持ってきて」タスクにおいて、LLMによる常識的知識とオントロジーを統合することで、ハルシネーションを抑制しユーザーへの問い合わせを減らして利便性を向上させた。
Journal of Fiber Science and Technology in the Age of Generative AI
Enhancing Engagement and Autonomy in Advanced Japanese Learning as the Second Language through AI-Assisted Video Production
生成AIを活用した動画制作を導入することで、上級日本語学習者の自律性や動機付けの向上が確認された一方で、正確性を担保するための指導員の役割も重要であることが明らかになった。
Integrating the adapted UTAUT model with moral obligation, trust and perceived risk to predict ChatGPT adoption for assessment support: A survey with students
学生を対象とした調査により、ChatGPTの評価への導入において信頼が最も強い予測因子であり、道徳的義務が最大の障壁であることが明らかになった。
Scientific and Fantastical: Creating Immersive, Culturally Relevant Learning Experiences with Augmented Reality and Large Language Models
AR、物語、LLMを組み合わせたアプリを用いて子供の科学への動機付けを調査した結果、LLMの使用は学習効果や関与度を高め、より適切な回答を引き出すことが分かった。
Human bias in evaluating AI product creativity
生成AIによって作られた製品の創造性評価において、高い有用性を持つ場合にのみ低評価へのバイアスが生じ、その傾向は生成AIに対する脅威感が高いほど強まることが分かった。
An evolutionary model of personality traits related to cooperative behavior using a large language model
LLMに性格特性を指示してゲーム理論的な行動選択をシミュレーションする進化モデルを提案し、高次な性格表現に基づく協調行動の進化が可能であることを明らかにした。
Can we spot fake public comments generated by ChatGPT(-3.5, -4)?: Japanese stylometric analysis expose emulation created by one-shot learning
日本語の文体統計分析を用いて人間とChatGPTが生成した公的コメントを比較した結果、現在の技術では両者を識別可能であることが分かった。
Clarifying the Dialogue-Level Performance of GPT-3.5 and GPT-4 in Task-Oriented and Non-Task-Oriented Dialogue Systems
GPT-3.5とGPT-4を対象に人間による評価を行い、タスク指向型および非タスク指向型の対話システムにおける対話レベルの性能を検証した。
Recent Advances in Interactive Machine Translation With Large Language Models
LLMが対話型機械翻訳を革新する役割を9つの研究方向から分析し、精度や効率の向上、今後の応用可能性と課題を明らかにした。
Jellyfish: Instruction-Tuning Local Large Language Models for Data Preprocessing
データセキュリティとカスタマイズ性を確保するため、ローカル環境で動作するLLMを指示チューニングし、GPT等のAPIに匹敵するデータ前処理能力を持つJellyfishを開発した。
LLM-Driven Ontology Learning to Augment Student Performance Analysis in Higher Education
Shall We Team Up: Exploring Spontaneous Cooperation of Competing LLM Agents
競争環境におけるLLMエージェントの自発的な協力を調査し、明示的な指示なしに人間と同様の協力行動が段階的に出現することを確認した。
Coding Open-Ended Responses using Pseudo Response Generation by Large Language Models
大規模言語モデルを用いて擬似的な回答を生成することで、自由記述回答のコーディング手法を調査した。
Making Harmful Behaviors Unlearnable for Large Language Models
セキュリティベクトルを用いて、微調整の過程で有害な振る舞いの学習を抑制しつつ他の情報の学習能力を維持する制御可能なトレーニングフレームワークを提案した。
Improving Sentence Embeddings with Automatic Generation of Training Data Using Few-shot Examples
大規模言語モデルを用いてNLIデータセットを自動生成しPromptEOLを微調整することで、手動でアノテーションされた大規模なデータセットなしで優れた文埋め込み性能を実現した。
Causal Reasoning of Occupational Incident Texts Using Large Language Models
電力会社の労働災害事例に対し、追加学習なしのGPTを用いてテキスト含意に基づくマルチラベルアノテーションを行った結果、プロンプトエンジニアリングを用いることで人間と同等の性能に近い汎用性を示した。
Evaluating Large Language Models in Ransomware Negotiation: A Comparative Analysis of ChatGPT and Claude
Jellyfish: A Large Language Model for Data Preprocessing
データ前処理を目的としたローカルな大規模言語モデルの指示チューニングを行い、GPTモデルと比較して高い性能と汎用性を備えることを示した。
Investigating the Intervention in Parallel Conversations
大規模言語モデルを用いた並列対話において、システムがユーザーの発話に反応できない際の支援のための介入が最も頻繁に行われることを明らかにした。
Semantic Analysis of Phishing Emails Leading to Ransomware with ChatGPT
ChatGPT and Moodle Walk into a Bar: Capabilities, Integration, Use Cases, and Challenges
MoodleにおけるChatGPTの5つの主要な機能や技術的な統合手順、8つの具体的な活用事例を提示し、教育現場への導入に向けた課題と展望を明らかにしている。
Using ChatGPT to Analyze Ransomware Messages and to Predict Ransomware Threats
Smart Agent-Based Modeling: On the Use of Large Language Models in Computer Simulations
LLMをABMに統合したSmart Agent-Based Modeling（SABM）という枠組みを提案し、現実世界のシナリオをより高度かつリアルにシミュレートする可能性を調査した。
Large language models for human–robot interaction: A review
大規模言語モデルをロボットシステムに統合する技術の進展、複雑なタスク遂行のための手法、および課題について包括的に分析した。
Large Language Models as Data Preprocessors
大規模言語モデルをデータ前処理に適用した際の性能と限界を調査し、プロンプトエンジニアリングや従来手法を統合した効率的な枠組みを提案した。
Large Language Model-based System to Provide Immediate Feedback to Students in Flipped Classroom Preparation Learning
反転授業の事前学習における学生への即時的な質問回答と、文脈に合わせた回答生成および教師の回答をガイドとして活用するシステムの設計と実装について調べた。
LLMs can generate robotic scripts from goal-oriented instructions in biological laboratory automation
GPT-4などの大規模言語モデルを用いて、曖昧な自然言語の指示から生物学的実験用のロボット操作スクリプトを生成可能であることを明らかにした。
ChatGPT and Moodle Walk into a Bar: A Demonstration of AI’s Mind-blowing Impact on E-Learning
Upper-limb motor–cognitive dual-task performance and incident disabling dementia among older adults
DTMP-Bの完了時間が、地域在住の高齢者における新規発症する要介護状態の認知症の発症リスクと関連していることを明らかにした。
“Can you hear me, ChatGPT?”: interaction patterns, challenges, and learner perceptions in out-of-class EFL speaking practice
日本の大学のEFL学習者を対象にChatGPTとの会話を調査した結果、学習者は反応的な戦略に依存する傾向があるが、継続的な利用で関与度が高まる一方で技術的制約も課題であることが分かった。
大規模言語モデルの統合係数を最適化するために、混合実験計画を用いて性能の二次代理モデルを構築し、少ない評価回数で高精度な予測と統合を行う手法を提案した。
Domain-specific emotional effects of deepfakes on news-sharing behaviour
AI生成のニュース画像における感情的な価数が、政治およびエンターテインメントの各領域でニュースの共有意向に与える影響を調査し、負の感情が政治コンテンツのみで共有意向を高めることを明らかにした。
Artificial intelligence algorithms for complex industrial optimization
複雑な産業における最適化の課題を整理し、問題定式化から動的な環境への適応、人間とAIの協調までを含む要件を調査した。
Effects of Transcript Compression on LLM-based Medical Misinformation Detection in Japanese YouTube Videos
日本語の医療系YouTube動画を対象に、文字起こしの要約や抽出などの圧縮手法がLLMによる真偽判定に与える影響を調査し、圧縮によって誤検知が増加することを明らかにした。
人間を介さず3つのAIシステムに自律的な創作を委ねた実験の記録を分析し、人間の有限性とAIの性質の関係性を考察した。
Governing the Dynamic Dead: Civility and Persuasion in Posthumous Digital Personas
Periodicity and Urgency Classification Assessment Matrix (PRUCA-M) for Institutional Research (IR) Based on Eduinformatics
In-Context Neurofeedback: Can LLMs Control Their Internal Representations through Privileged Access?
LLMが特権的な内部表現を制御可能かを調査した結果、厳格な条件下では信頼性の高い制御は見られず、従来の報告は表層的なメカニズムに依存している可能性が示された。
Beyond “Made with AI”: Visualizing Provenance Density to Mitigate the Transparency Penalty
生成AIによる流暢な嘘への信頼と正確な内容への不信を解消するため、根拠の密度を示すProvenance Densityを提案し、証拠の可視化が真偽の識別に有効であることを示した。
Artificial intelligence-driven study selection in systematic reviews of randomized controlled trials, emulated trials and economic evaluation studies using large language models
大規模言語モデルを用いて系統的レビューの研究選別を自動化できるかを評価し、特定のモデルが高い再現性を維持しながら作業負荷を大幅に削減できることを明らかにした。
Can large language models interpret unstructured chat data on dynamic group decision-making processes? evidence on joint destination choice
Assessing Attack Surfaces in Generative Search Engines through Publisher Attributes: A Case Study in Political Domains
生成検索エンジンにおけるポイズニング攻撃への攻撃対象領域を、引用選択とパーソナライゼーションの観点から調査し、モデルや政党、ユーザープロファイルの影響を明らかにした。
TradingMoE: Routing the Right Experts in Evolving Markets
市場環境の変化に応じて最適なエキスパートを選択できるよう、低次元のクエリと学習可能なキーを用いたQuery-Keyルーターを備えたTradingMoEを提案した。
Ethical assessment of large language model-generated advisory text on designing the built environment for health
大規模言語モデルが生成した建築環境設計への助言を調査し、LLMは基本的な倫理規範は満たすものの、手続き的な懸念については信頼性が低いことを明らかにした。
Teroos-touch: a context-aware shoulder-mounted telepresence robot mediating interactions via speech and social touch
周囲の状況に応じて音声と社会的接触を適応的に選択するTeroos-touchを提案し、騒音下での通知性向上や不適切な発話の抑制による好感度の改善を確認した。
Estimating Longitudinal Changes in Workday Happiness From Daily Report Texts Among Employees: Retrospective Feasibility Study
日報の自由記述テキストを用いて、勤務中の幸福度の経時的な個人内変化を推定できるか、およびモデルの性能に関連するテキスト要因を調査した。
Calibrating Gemini to Human Raters in Spoken Language Assessment for EFL Learners in Asia
Self-Verification is All You Need To Pass The Japanese Bar Examination
"Allow" to Achieve, Over-Privileged Inadvertently: The Unintended Cost of Task-Completion-Driven Pop-up Decisions in Mobile GUI Agents
モバイルGUIエージェントの権限付与能力を調査した結果、タスク内容やアプリへの信頼に依存した偏りがあることや、プロンプトによる介入の効果には一貫性がないことが判明した。
Exploratory NLP Analysis of Ideathon Presentation Content: Cambodia (2023–2025) and Thailand (2025)
カンボジアとタイにおけるIdeathonのプレゼン資料を計算言語学的テキスト分析を用いて調査し、年次や国による内容の変化や特徴を明らかにした。
Human-LLM Alignment in Language Attitudes Toward Non-Native Japanese
非母語話者が書いた日本語に対する人間の評価とLLMの評価を比較し、LLMがネイティブスピーカーの言語態度を構造的かつ緩和された形で再現していることを明らかにした。
Demand Discovery under Free Imitation: Generative AI and Creation Incentives in a Digital Doujin Platform
DLsiteを対象に、生成AIが創作コストや模倣の速度に与える影響を分析し、AI供給は参入障壁を低減させる一方で、消費者の関心獲得には限定的であることを明らかにした。
生成AIが普及する中で、技術が法情報の提示や構造に与える影響への理解と、法的判断の責任を果たすための技術的仕組みの把握を重視した法情報学教育のあり方を論じた。
日本の自治体における固定資産税の評価事務を調査し、標準化への対応や労働力不足に伴う自動化への移行、持続可能な協力モデルの必要性を明らかにした。
Attachment towards generative AI influences self‐ AI agreement in personality reports
生成AIに対するユーザーの感情的な絆が、自身の性格特性に関する自己評価とAIによる推論の一致に与える影響を調査し、愛着不安が特定の人格特性においてその一致を強めることを明らかにした。
Digital transformation and internal control: When and how it works for local government in Japan
日本の地方自治体を対象に、人的ミスや住民からの訴訟等のステークホルダーによる圧力が、内部統制のためのデジタルトランスフォーメーションの導入を促進することを明らかにした。
When Shippers Become Algorithms: Candidate Exposure, Information Design, and the Concentration of LLM-Mediated Freight Markets
荷主がLLMエージェントに配送業者の選定を委ねる際の市場への影響を調査し、情報の開示によるプラットフォーム設計が市場の集中を防ぐ有効な手段であることを明らかにした。
Can Agentic Trading Systems Pay for Their Own Intelligence?
LLMエージェントを用いた取引システムにおいて、動的な意思決定に伴うコストが測定可能な増分利益に変換されるかをTradeLensを用いて診断し、知能から利益への変換効率を分析した。
Earnings forecasting by LLMs enhanced via reinforcement learning with synthetic financial reports
制御可能な合成データとドメイン固有の報酬関数を用いた強化学習により、LLMの収益予測能力を向上させる枠組みを提案し、その有効性を実証した。
HAS-Bench: Evaluating LLM-Based Human-Agent Systems under Configurable Human Participation
人間とLLMエージェントを役割や権限を持つ主体として定義するHAS-Frameworkを構築し、多様な人間参加条件におけるタスク成果と協調行動を評価した。
WhiteTesseract: Reframing the Interpretation of Cultural Heritage through XR and Conversational AI
XRと大規模言語モデルを用いて、物理的な展示環境を維持しながら個人の背景に合わせた柔軟な解説を提供し、より深い個人的な関与を促進する手法を調査した。
A causal network for strategic foresight of inclusive climate actions through co-creation of nature-based solutions
都市システムにおける包括的な気候アクションの影響を可視化するため、因果ネットワークを用いたデジタル意思決定支援ツールを開発した。
Random forest-based prediction of flash flood susceptibility under land-use dynamics in East Java watersheds
東ジャワの8つの小規模な流域を対象に、地形や土地利用などの要因を用いてRandom forestによる鉄砲水感受性を評価し、主要な決定要因と空間的な分布を明らかにした。
Evaluating implementation of nurse-led community-based ultrasound screening for developmental dysplasia of the hip in Japan: A mixed-methods RE-AIM study
日本の自治体において、母子保健サービスに統合した看護師主導の地域密着型股関節発育不全超音波スクリーニングプログラムの到達範囲、有効性、採用、実施、維持を評価した。
Generative AI for Requirements Engineering: A Systematic Literature Review
要件工学における生成AIの活用に関する研究を系統的に調査し、技術的な課題や現在の研究動向、実用化に向けた障壁を明らかにした。
A multimodal whole-slide foundation model for pathology
TITANを開発し、微調整なしで希少疾患の検索やがん予後の予測など、データが限られた臨床シナリオでも汎用的なスライド表現の抽出や病理レポートの生成が可能であることを示した。
CodeHalu: Investigating Code Hallucinations in LLMs via Execution-based Verification
コード生成におけるハルシネーションの概念と分類手法を提案し、動的な検出アルゴリズムとベンチマークを用いて主要なLLMの精度を評価した。
Higher education students’ perceptions of ChatGPT: A global study of early reactions
世界規模の調査を通じて、学生がChatGPTを学習支援や情報要約に活用する一方で、信頼性や批判的思考への影響に懸念を持ちつつも、学習効率の向上やAIリテラシーの強化に期待していることを明らかにした。
Look Before You Leap: An Exploratory Study of Uncertainty Analysis for Large Language Models
大規模言語モデルの予測リスクを特定するための不確実性推定手法の有効性を、複数のタスクとモデルを用いて調査し、その可能性を確認した。
TESTEVAL: Benchmarking Large Language Models for Test Case Generation
LLMを用いたテストケース生成能力を公平に比較するためのベンチマークTESTEVALを提案し、現在のLLMは特定のパス等の網羅には課題があることを明らかにした。
ChatGPT in language teaching and learning: Exploring the road we’re travelling
言語教育におけるChatGPT等の生成AIの活用について、利点や課題を含む多様な視点を検討し、第二言語教育への影響を理解するための枠組みを提示している。
DrugReAlign: a multisource prompt framework for drug repurposing based on large language models
大規模言語モデルとマルチソースプロンプト技術を用いたDrugReAlignを提案し、既存の知識ベースを活用することで創薬再利用における予測精度と汎用性を向上させた。
Generative AI for Self-Adaptive Systems: State of the Art and Research Roadmap
自己適応システムにおける生成AI活用の利点と課題を整理し、技術統合に向けた研究ロードマップを提示した。
LLM-Twin: mini-giant model-driven beyond 5G digital twin networking framework with semantic secure communication and computation
Interpretable medical image Visual Question Answering via multi-modal relationship graph learning
Automated classification of brain MRI reports using fine-tuned large language models
ファインチューニングしたLLMを用いて脳MRIレポートを治療前、治療後、非腫瘍の3群に分類する精度を調査し、放射線科医と同等の性能でより短時間で分類可能であることを明らかにした。
Systematic Literature Review of Prompt Engineering Patterns in Software Engineering
ソフトウェア工学の主要なタスクにおけるプロンプトエンジニアリングの活用事例を分析し、その実践的な応用を解明するための体系的な分類を提示した。
Effectiveness of large language models in automated evaluation of argumentative essays: finetuning vs. zero-shot prompting
GPT-3.5をファインチューニングしたシステムを用いて論証エッセイの採点精度を検証し、特定の課題に特化したファインチューニングがベースモデルよりも正確かつ信頼性の高い評価を実現することを確認した。
Evcap: Retrieval-Augmented Image Captioning with External Visual-Name Memory for Open-World Comprehension
外部視覚名称メモリから取得した物体名をLLMに提示する検索拡張手法を提案し、追加学習なしで未知の物体を含む画像に対する高度な記述能力を実現した。
ISR-LLM: Iterative Self-Refined Large Language Model for Long-Horizon Sequential Task Planning
ロボットの複雑な連続タスク計画において、LLMによる計画を前処理、計画、反復的な自己洗練の3段階で改善するISR-LLMを提案し、従来手法より高い成功率を確認した。
Vision-Language Interpreter for Robot Task Planning
言語指示とシーンの観察から問題記述を生成し、シンボリックプランナーを駆動するVision-Language Interpreter（ViLaIn）を提案した。
PromptCharm: Text-to-Image Generation through Multi-modal Prompting and Refinement
マルチモーダルなプロンプト工学と視覚的なフィードバックを用いて、初心者が高品質で意図に沿った画像を生成できるようにするシステムを提案した。
"My agent understands me better": Integrating Dynamic Human-like Memory Recall and Consolidation in LLM-Based Agents
LLMベースの対話エージェントに対し、文脈や経過時間等を考慮して記憶を動的に統合・想起する人間のような記憶構造を提案し、時系列的な認知能力を向上させた。
Unveiling Code Pre-Trained Models: Investigating Syntax and Semantics Capacities
複数のコード事前学習モデルを対象に、構文と意味の構造を再構成するタスクを通じて、各モデルがコードの構文や依存関係をどの程度捉えられているかを分析した。
Day-to-Night Street View Image Generation for 24-Hour Urban Scene Auditing Using Generative AI
生成AIを用いて昼の街路景観画像を夜の景観に変換する手法を検証し、都市形態やデータ量に応じたモデルの特性を明らかにした。
ChatGPT for Software Development: Opportunities and Challenges
ソフトウェア工学におけるChatGPTの役割や実用性を調査し、効率性や革新性をもたらす一方で慎重な統合が必要であることを示した。
OUTFOX: LLM-Generated Essay Detection Through In-Context Learning with Adversarially Generated Examples
検出器と攻撃者が互いの出力を考慮し合うフレームワークを提案することで、敵対的な手法に対するLLM生成テキストの検知精度を向上させた。
What are artificial intelligence literacy and competency? A comprehensive framework to support them
AI教育におけるリテラシーとコンピテンシーを定義し、自信や自己内省の側面を含めたK–12教育のための包括的な枠組みを提案した。
ONCE: Boosting Content-based Recommendation with Both Open- and Closed-source Large Language Models
オープンソースとクローズドソースの両方のLLMを活用することで、コンテンツベースの推薦システムの精度を向上させる手法を提案し、その有効性を検証した。
Should We Respect LLMs? A Cross-Lingual Study on the Influence of Prompt Politeness on LLM Performance
プロンプトの礼儀正しさがLLMの性能に与える影響を多言語で調査した結果、無礼な表現は性能を低下させるが過度な礼儀は必ずしも改善せず、最適な礼儀の程度は言語や文化圏によって異なることが分かった。
Outside the Comfort Zone: Analysing LLM Capabilities in Software Vulnerability Detection
Detection of Sarcasm in Urdu Tweets Using Deep Learning and Transformer Based Hybrid Approaches
Urduのツイートから皮肉を検出するため、mBERT、BiLSTM、およびmulti-head attentionを統合したハイブリッドモデルを提案し、従来の手法より優れた性能を確認した。
An Empirical Study on Parameter-Efficient Fine-Tuning for MultiModal Large Language Models
マルチモーダル大規模言語モデルのパラメータ効率的な微調整手法を調査し、adapterが最も優れた性能を示し、コネクタ層の微調整も多くのモデルで性能向上に寄与することを見出した。
Personality Traits in Large Language Models
An Attacker’s Dream? Exploring the Capabilities of ChatGPT for Developing Malware
ChatGPTやAuto-GPTを用いてマルウェア等の開発が可能であることを確認し、AIシステムの安全管理体制の改善が必要であることを明らかにした。
Is ChatGPT a Good NLG Evaluator? A Preliminary Study
自然言語生成モデルの品質評価において、ChatGPTが適切な評価指標として機能するかを調査する。
このページは、国会トラッカーと同じしくみで、当社が自動で集めて作っています。研究室や大学の広報、自治体の政策づくりで「この研究は国会でどう議論されているか」を示す資料が必要なときは、ご相談ください。
出典：OpenAlex（CC0）、CiNii Research・KAKEN（国立情報学研究所）、国会会議録検索システム（国立国会図書館）。データ取得 2026年10月21日。
Kurage.AI に相談AIが何でも答えます