| Project/Area Number |
23K21845
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| Project/Area Number (Other) |
21H03775 (2021-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2021-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 90020:Library and information science, humanistic and social informatics-related
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| Research Institution | University of Hyogo |
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Principal Investigator |
大島 裕明 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 准教授 (90452317)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 克己 関西学院大学, 特定プロジェクト研究センター, 客員研究員 (00127375)
加藤 誠 筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (00646911)
莊司 慶行 静岡大学, 情報学部, 講師 (30783039)
山本 祐輔 名古屋市立大学, データサイエンス学部, 准教授 (50625431)
申 吉浩 学習院大学, 付置研究所, 教授 (60523587)
山本 岳洋 兵庫県立大学, 社会情報科学部, 准教授 (70717636)
角谷 和俊 関西学院大学, 総合政策学部, 教授 (60314499)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,160,000 (Direct Cost: ¥13,200,000、Indirect Cost: ¥3,960,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
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| Keywords | 情報アクセス / 機械学習 / 精査可能性 / 情報検索 |
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| Outline of Research at the Start |
機械学習ベースの情報アクセスシステムにおける精査可能性の調査と、高い精査可能性を持つ情報アクセスシステムの開発に取り組むという研究目的を果たすため、様々な具体的な機械学習ベースの情報アクセスシステムを対象として、以下の4つの研究課題に取り組む。
（1）既存の情報アクセスシステムにおける精査可能性の調査
（2）高い説明可能性を持つ機械学習手法の情報アクセスシステムへの応用
（3）情報アクセスシステムにおいて精査可能性の高低が及ぼす効果に関する調査
（4）高い精査可能性を実現する情報アクセスシステムへの問い合わせ手法の開発
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、機械学習ベースの情報アクセスシステムにおける精査可能性の調査と、高い精査可能性を持つ情報アクセスシステムの開発である。目標達成のため、（1）既存の情報アクセスシステムにおける精査可能性の調査、（2）高い説明可能性を持つ機械学習手法の情報アクセスシステムへの応用、（3）情報アクセスシステムにおいて精査可能性の高低が及ぼす効果に関する調査、（4）高い精査可能性を実現する情報アクセスシステムへの問い合わせ手法の開発、という四つの課題について研究を行った。
課題（1）では、昨年度に引き続き、ウェブ検索エンジンを対象として、健康情報を検索する際にユーザが検索結果をどのように評価しているかということの調査を行った。検索にあたって、ユーザが事前にもっている信念と、その後提示される検索結果に対する信憑性の関係について明らかにした。課題（2）では、昨年度から整備を行っているXAI（説明可能な人工知能）についてのライブラリを用いて応用を行った。具体的には、場所を推薦するシステム、植物の葉を画像認識するシステム、プラズマ乱流の予測を行うシステムなどにおいて、XAIを用いた根拠提示を行った。それぞれにおいて、機械学習モデルを説明することにがユーザにとって意味をなすことがあるということが示された。課題（3）では、健康情報をウェブ検索エンジンを用いて調べる場合を対象として、ユーザの態度変容を起こすような説得がどのように起こるかを、事前の信念についても考慮した上での調査を行った。課題（4）では、これまでに着手している地理情報検索、危機情報検索、商品情報検索、音声情報検索などを中心として、情報アクセスシステムの開発を継続し、ユーザにおける精査可能性を高める工夫を導入した。
これらの研究課題についての成果は、国内外の学会と論文誌での発表を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究実施計画で提示した課題について、おおむね想定していた通りの成果が得られている。成果発表についても、国内外での学会発表を行うことができており、計画通りであるといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の研究計画の通り、研究を進める予定である。
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