2025年5月27日（火）～30日（金）の日程で開催される2025年度 人工知能学会全国大会 (第39回)にて、先端技術ラボの部員による発表、及びプラチナスポンサーとして協賛・企業出展をいたします。
※発表者のうち、〇のついているメンバーが口頭発表、またはポスター発表します。
[一般セッション]
日時：2025年5月27日(火) 15:40 〜 17:20
会場：L会場 (会議室1007)
タイトル：推薦モデルにおけるユーザ間の類似性と多様性・新規性の関係性の検証
ID：1L4-GS-4-02
発表者：〇藤後 英哲、渡邉 一生
キーワード：多目的推薦、推薦システム、コールドスタート問題
概要：推薦システムは、ユーザの嗜好に応じたアイテムを提案することで、さまざまな分野において重要な役割を果たしている。近年では、精度と多様性、新規性のバランスをとる多目的推薦が注目されているが、特にコールドスタートユーザについて適用することが困難である。本研究では、コールドスタートユーザに多目的推薦を適用させるために、類似した既存ユーザの嗜好を活用するアプローチを目指している。その一環として、SVD、LightGCN、NCFについて、多目的推薦の指標である多様性と新規性をどの程度捉えることができているのかを調査した。その結果、SVDでは高次元空間において課題が見られたものの、SVDとLightGCNでは多様性と新規性を捉えることができている傾向を確認した。一方、NCFは一貫して、埋め込み表現において多様性と新規性を捉えることができなかった。これらの知見は、潜在空間における埋め込みが類似しているユーザは、多様性と新規性の値も類似しているという仮説を支持するものであり、コールドスタートユーザに対しても多目的推薦を行える可能性が示唆された。
[ポスターセッション]
日時：2025年5月28日(水) 15:30 〜 17:30
会場：W会場 (イベントホールD-E)
【1】協調フィルタリング推薦システムにおけるユーザの埋め込み表現の時系列的な変化に関する分析
ID：2Win5-28
発表者：〇渡邉 一生
キーワード：推薦システム、協調フィルタリング、コールドスタート問題
概要：協調フィルタリングは推薦システムにおいて、多く活用されている方式の一つである。協調フィルタリングの課題の一つとして、十分な履歴データがないユーザに対する推薦精度が低くなるコールドスタート問題があげられる。コールドスタート問題に関する研究は多く存在するが、コールドユーザの定義は研究ごとに独自の設定が用いられていることが多い。本研究では、協調フィルタリング推薦システムにおけるユーザ埋め込み表現の時系列的な変化を観察し、レコード数の変化に応じた、埋め込み表現の類似度の変化を確認することで、ユーザ特性を把握するのに必要なレコード数を定量的に評価する方法を提案する。
【2】LLMを利用したエージェントのユーザフィードバックによる金融分野への適用検討
ID：2Win5-69
発表者：〇大沼 俊輔
キーワード：大規模言語モデル、エージェント、産業応用
概要：大規模言語モデルの発展に伴い、自律的に判断や行動できるエージェント技術の応用が注目されている。エージェントを専門的な業務に適用するため、専門分野固有の知識を取り入れる必要があるが、暗黙的な知識もあり事前に必要な情報を網羅的に整理することは困難である。このため実際にエージェントを業務に適用する過程で、必要な指示や知識をエージェントにフィードバックする運用方法が考えられる。本論文では、エージェントに対してユーザのフィードバックを蓄積する手法を試作し、金融分野のタスクに適用した結果を報告する。金融分野のタスクとしてファイナンシャル・プランニング技能検定を設定し、著者がエージェントの推論内容を確認してフィードバックを行い、エージェントの性能・挙動の変化を観察した。フィードバックの意図通りの挙動もあったが、フィードバック内容を活用できていない挙動も観察された。実験結果を踏まえ、フィードバック方法、フィードバック内容の蓄積や利用方法、エージェントの利用可能なツールの性能、モデルによる挙動の変化について課題を整理した。
【3】JSynFlow： LLMを活用した日本語フローチャートVQAデータセット合成
ID：2Win5-87
発表者：〇佐々木 浩
キーワード：データセット、大規模言語モデル、生成AI、マルチモーダル
概要：視覚言語モデル（VLM）は、各種文書解析タスクを質疑応答（QA）形式で行えるようになると期待されている。さらに、文書中のフローチャートのような図には、文字情報では表しにくい情報が示されていることから、VLMにこれらを認識できるようにすることも求められる。正確にフローチャートを理解するVLMの構築には、学習及び評価のための大量のフローチャート画像及び対応するテキストデータの整備が必要であるが、そのようなデータセットの整備には多大な労力を要する。この問題に対処するため、大規模言語モデルを用いてフローチャート画像QA（VQA）データセットを作成した。本データセットは、具体的な職業を複数想定し、各職業で想定される業務の手順、ドメイン特化言語（DSL）を用いて記述された業務手順のフローチャート、DSLコードからレンダリングされたフローチャート画像、及びフローチャートに関連するQAデータから構成される。本データセットについて、作成手順を併せ紹介する。また、本データセットをVLMのファインチューニングに適用した例を、適用前後でのフローチャートVQAタスクに対する性能の変化と併せて報告する。
[インダストリアルセッション]
日 時：2025年5月28日(水) 15:40 〜 17:20
会 場：G会場 (会議室1002)
タイトル：日本総合研究所 先端技術ラボにおけるＡＩ分野の技術リサーチと応用事例
ID：2G5-IND-6-01
発表者：〇池田 大輔
概要：株式会社日本総合研究所 先端技術ラボは、SMBCグループにおけるAI等の先端技術のR&D組織として、幅広くIT動向をリサーチし、有望な技術の評価を目的とした検証や、実ビジネスへの応用に取り組んでいます。研究機関・大学・専門事業者様とのパートナーシップによる共同研究も行っており、本発表では最近の取り組みについてご紹介します。
[企業展示]
私たち“株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ”の各種取り組みを企業展示ブースにてご紹介しています。メディアや、大学・研究機関、学生の皆さま他、気軽にお立ち寄りください。
以下の日程でオープンしています。
2025年5月27日（火）13:30～19:00
2025年5月28日（水）09:00～17:30
2025年5月29日（木）09:00～19:00
2025年5月30日（金）09:00～15:00
大会の概要や参加方法については、2025年度 人工知能学会全国大会 (第39回) ホームページ
にてご確認ください。■ 本件の発表、及び出展内容に関するお問い合わせにつきましては、こちらのフォームよりご連絡ください。
ご連絡の際に、本件のタイトルを件名、または問い合わせ内容にご記載いただきますと、ご案内がスムーズです。