仮説の説明に対する構造的アプローチの理論的深化と先進的ユースケースへの展開

Research Project

Project/Area Number	24K14963
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 60080:Database-related
Research Institution	Tokyo Metropolitan University
Principal Investigator	石川博東京都立大学, システムデザイン研究科, 特任教授 (60326014)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywords	ビッグデータ / 仮説生成 / 仮説説明 / 生成AI / モデル
Outline of Research at the Start	AIやビッグデータが広く利用されるためには、その応用システムの利用者に対して、仮説（モデル）生成の説明と仮説の特徴と個別の決定に対する理由の説明に加えて、仮説生成のためのデータ生成を含む応用システムの全プロセスの説明を行う必要がある。本研究では、説明はどのような構造を持ち、どのような種類があるのか理論面も含めて明らかにし、そのような構造的アプローチに基づいて既存の多様な説明技術の体系化と未検討技術の洗い出しを行い、どのように説明を生成し、説明の記述手段として何が適切かを探求し、これらの技術を統合した説明基盤の構築を目指す。さらに先進的で社会基盤的なユースケースに適用し、その有効性を検証する。