技術情報

2026-07-03

JSAI2026参加レポート：人とAIのインタラクションとLLMの安全性評価の最前線

こんにちは、データサイエンティストの芹澤と平岡です。この記事は、2026年6月8日 (月) 〜 2026年6月12日 (金) に開催された人工知能学会全国大会 (JSAI2026) の参加レポートとなります。私たち自身の関心に基づき、特に印象的だった発表をピックアップしてご紹介します。着目したのは、人とAIのインタラクション (HRI/HAI)...

2026-03-27

NLP2026参加レポート：LLMの人間理解とPhysical AIから見る言語処理の広がり

はじめにこんにちは、データサイエンティストの芹澤です。この記事は、2026年3月9日 (月) 〜 2026年3月13日 (金) に開催された言語処理学会第32回年次大会 (NLP2026) の参加レポートとなります。私自身の関心に基づき、特に印象的だった発表をピックアップしてご紹介します。学会概要今年の言語処理学会は宇都宮にあるライトキューブ宇都宮で開催され、事前登録の時点で2,236名が参加、797件の発表があったそうです。大規模言語モデル (LLM) を中心とした盛り上がりを背景に、言語処理分野への関心の高さを肌で感じる大会となりました。 ARISE...

2026-01-30

LLM時代のデータ管理

はじめに生成AI技術の急速な発展により、データ分析業務の様相が大きく変化しています。ChatGPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）は、データの可視化、統計分析、仮説検証、モデリングといった従来人間が行ってきた分析作業を支援し、自動化しつつあります[1][2]。しかし、LLMが真に分析業務で価値を発揮するためには、質の高いデータが不可欠です。...

2025-11-05

対話エージェントの評価フレームワークとマルチターン会話の評価手法

ARISE analyticsの秋元です．本記事では，チャットボットに代表される人間との会話に特化したAIシステムである対話エージェントの評価方法について紹介します．特に，エージェントとユーザが複数回のやり取りを行うようなケースを想定したマルチターンの対話を対象にした性能評価に注目します．対話エージェント対話エージェントは，ユーザがテキストまたは音声でAI等のシステムと会話を行う場面において，AI側のシステムを指します．...

2025-06-20

【JSAI2025】「反論・再考プロンプトによるHallucination検出手法の提案」についてポスター発表しました

目次はじめにこんにちは、ARISE analyticsの小山と山里です。弊社では、Technology DX WGというAIエンジニアを中心としたワーキンググループ(WG)があり、最先端技術を効率的に取り入れ競争力を維持・向上し続けることを目的に活動しています。その取り組みの1つとして、一部有志メンバーが研究活動を行っており、今年は人工知能学会全国大会(JSAI2025)でポスター発表を行いました。本記事では私たちが行った研究内容を紹介します。研究背景 [山里・小山]JSAI2025.pdf...

2025-06-13

JSAI2025参加レポート：対話AIとPhysical AIの最前線を追う

目次はじめにこんにちは、AIエンジニアの芹澤です。この記事は、2025年5月27日 (火) 〜 2025年5月30日 (金) に開催された第39回人工知能学会全国大会 (JSAI2025) の参加レポートとなります。私自身の関心に基づき、特に印象的だった発表をピックアップしてご紹介します。今年のJSAIは万博も開催されている大阪にあるグランキューブ大阪で開催され、過去最多となる4,922名が参加、1,178件の発表があったそうです。生成AIを中心とした盛り上がりを背景に、AI分野への関心の高さを肌で感じる大会となりました。...

2025-04-30

⼤規模⾔語モデル (LLM) による新規データ⽣成、合成データの活⽤

ARISE analytics の澁⾕です。本記事では⼤規模⾔語モデル (LLM) 開発においてよく使われるようになってきた合成データについて紹介していきます。合成データとは⼈間が直接作成しないデータ、最近では特に LLM が⽣成したデータを合成データと呼びます。データサイエンスでは例えば、LLM を含む機械学習モデル⽤の学習データの⽣成や、性能評価のための正解データの⽣成などへの活⽤が考えられます。背景として、昨年の中頃までは⼀部疑問視されていた[1] LLM などで⽣成された合成データの活⽤は、昨今のオープンソース LLM の⾼性能化を受けて急速に進んでいます。合成データは AI...

2024-08-01

【JSAI2024】「J-NER:大規模言語モデルのための固有表現認識における拡張固有表現階層を考慮したベンチマークデータセット」についてポスター発表しました

はじめにこんにちは、ARISE analyticsの渋谷と澁谷です。弊社では、自己研鑽の一環として一部有志が研究活動を行っており、今年は人工知能学会全国大会(JSAI2024)でポスター発表を行いました。本記事では私たちが行った「大規模言語モデルのための豊富な固有表現を含んだ固有表現認識用データセットの構築」に関する研究内容を紹介します。・データセット sergicalsix/Japanese_NER_Data_Hub · Datasets at Hugging Face 背景...

2024-07-09

【JSAI2024】「ブラックボックス大規模言語モデルのHallucination検出手法の提案」についてポスター発表しました

はじめにこんにちは、ARISE analyticsの小山と山里です。弊社では、自己研鑽の一環として一部有志が研究活動を行っており、今年は人工知能学会全国大会(JSAI2024)でポスター発表を行いました。本記事では私たちが行った研究内容を紹介します。研究背景私たちは「ブラックボックス大規模言語モデルのHallucination検出手法の提案」というテーマで研究を行いました。近年、Chat-GPTをはじめとする大規模言語モデル（以下、LLM）が脚光を浴びており、今後も私たちの生活において重要な役割を担う場面が増えてくると予想されます。...

2024-06-19

【JSAI2024】「LLM エージェントの人間との対話における反芻的返答の親近感向上効果」についてポスター発表しました

はじめにこんにちは、ARISE analyticsの芹澤です。弊社では、自己研鑽活動の一環として有志が研究を行っており、今年の人工知能学会全国大会 (JSAI2024) でポスター発表を行いました。本記事はその報告になります。私は以前、「LLM時代に人は対話AIを信頼できるか？Human Agent Interactionの視点から考える」という記事を書きましたが、今回はそこで行っていた研究の成果を報告させていただきます。ポスター発表の紹介 LLMエージェントが反芻的 (オウム返し) 対話を行った際に人間が感じる印象をテーマに、ポスター発表を行いました。信頼の獲得について...

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