モダリティ・時空間・公開性が多様な知識グラフの対話インターフェースの開発

• Project/Area Number: 25K03232
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related; Basic Section 60080:Database-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60080:Database-related , Basic Section62020:Web informatics and service informatics-related
• Research Institution: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• Principal Investigator: 江上 周作 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (20846000)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 福田 賢一郎 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究チーム長 (10357890) ; 森田 武史 青山学院大学, 理工学部, 教授 (50590171) ; 清 雄一 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (20700157)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2028: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2027: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2026: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2025: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
• Keywords: 知識グラフ / 大規模言語モデル / 基盤モデル / セマンティックWeb / エージェント

Outline of Research at the Start

様々な知識をグラフ構造で表現する知識グラフ（KG）は，大規模言語モデル（LLM）や，言語以外も対象とする基盤モデルの出力の正確性を補強する知識源として注目されている．しかし，現在のKGとLLMの融合的な研究は一般常識的知識が主な対象であるため，マルチモーダル情報，時空間的変化，パーソナルデータを要する実務・実生活で生じるユーザ入力とはギャップがある．本研究では，モダリティ・時空間・公開性が多様なKGとの質問応答評価基盤を構築し，基盤モデルに多様な知識をKGの構造として認識させる効果的な方法を明らかにする．さらに，Web 空間・物理空間に容易に導入可能なモデルを開発する．