| Project/Area Number |
22H00508
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
|
|---|
| Research Institution | University of Tsukuba |
|---|
Principal Investigator |
森嶋 厚行 筑波大学, 図書館情報メディア系, 教授 (70338309)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
沼田 雅之 法政大学, 法学部, 教授 (30580972)
豊田 正史 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (60447349)
松原 正樹 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (90714494)
伊藤 豊 島根県立大学, 地域政策学部, 准教授 (00633471)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
|
| Budget Amount *help |
¥41,990,000 (Direct Cost: ¥32,300,000、Indirect Cost: ¥9,690,000)
Fiscal Year 2025: ¥10,270,000 (Direct Cost: ¥7,900,000、Indirect Cost: ¥2,370,000)
Fiscal Year 2024: ¥10,920,000 (Direct Cost: ¥8,400,000、Indirect Cost: ¥2,520,000)
Fiscal Year 2023: ¥10,530,000 (Direct Cost: ¥8,100,000、Indirect Cost: ¥2,430,000)
Fiscal Year 2022: ¥10,270,000 (Direct Cost: ¥7,900,000、Indirect Cost: ¥2,370,000)
|
|---|
| Keywords | 労働プラットフォーム / クラウドソーシング / Future of Work / 人とAIの協働 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
クラウドソーシングプラットフォームを代表とする「労働プラットフォーム(PF)」の本質は，従来プロジェクトマネジャや上司が行っていた分業マネージメントのAI化であり，人間では困難なスケールとスピードによる新たなサービスの創出が期待される．しかし現状は，個々のPF毎に雇用者視点の最適化が行われるため，潜在能力を生かし切れず，また労働者のディストピアを招く可能性がある．本研究では複数PFの連携を可能とするメタPFを構築し，DB領域で成功している宣言型フレームワークと問合せ最適化理論を元に，全体最適化，AIワーカ対応，ワーカ視点の最適化等を実現し「計算可能で」「より良い」PF上での分業を明らかにする．
|
| Outline of Annual Research Achievements |
3つの研究課題についてそれぞれ次のような研究成果が得られた．
【研究課題1：基本となる統合ワークフローの構築支援】複数PFの異種タスク，AIワーカを含む異種ワーカを統合的に扱うことが可能な論理ベースのワークフロー記述アブストラクションを用いて，(1)論理駆動型のタスク割当て，応用固有の概念を用いた厳密な計算，計算結果の構造化説明文の説明と行った具体的な応用での利用が可能であること，また，(2)外部情報の入手や結果が矛盾している場合の解消を人間ワーカが行い，それ以外の処理をLLMワーカが処理すると行ったワークフロー処理を実現可能であることを示した．
【研究課題２：状況に合わせたタスク分割・変換，割り当て，結果統合の全体最適化】複数のPFを対象に必要な労働力を効率的に確保する仕組みについて予備実験を推進した他，次の成果が得られた．(1)昨年度開発した，ワーカの嗜好属性の入手時にワーカを嫌な気持ちにさせない手法が，良い性能を持つことを実験的に示した．(2)同様に，昨年度開発したヒューマンインザループの潜在空間学習手法がが効果的な学習を実現できることを実験的に示した (3) 特定の条件を満たすデータを，条件を明示的に書けない状況で素早くAIが学習しながら列挙するためのAI-人間の協調作業の手法を開発した．
【研究課題3：経済視点，労働法的視点を含むELSI分析と支援機能】2023年4月に可決されたフリーランス新法の規制内容がフリーランス等のニーズ捉えているかについて検討し，フリーランスに強いニーズがある社会保障の充実が今後必要であることを明らかにした．プラットフォームレベルで実現可能なワーカの支援機能として，AIワーカによるタスク結果の理由を，人間がわかりやすい形で論理的に説明する手法の開発を行った．また，ワーカの収入を増大させることを目的としたスキル推薦手法の研究に着手した．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
概ね順調に進捗していると考える理由は次の通りである．全体的に計画にしたがった成果が出つつあるが，今年度は第2の課題である状況に合わせたタスク分割・変換，割り当て，結果統合の全体最適化について，各ワーカが宣言する出来る範囲のタスクを考慮して各ワーカの都合に合わせたタスク割当てについて新規性のある手法を構築に目処が立った．また，ワーカ支援に関しても，具体的な手法をいくつか開発することが出来た．
|
| Strategy for Future Research Activity |
基本となる統合ワークフローの構築支援については，これまで開発した複数のアブストラクションの研究成果を考慮して，より実装指向の言語の構築を検討する．第2の課題である最適化手法については， AIワーカが参入した場合の人間ワーカとの結果の適切な統合手法，特にAIワーカを上手に扱えるような構築支援手法に取り組む予定である．また，継続して第3の課題の成果を考慮した研究を推進する．
|
