| 研究課題/領域番号 |
19H04168
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 |
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研究代表者 |
川村 隆浩 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業情報研究センター, 副センター長 (10426653)
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| 研究分担者 |
古崎 晃司 大阪電気通信大学, 情報通信工学部, 教授 (00362624)
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)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
2023年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2022年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2021年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2020年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2019年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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| キーワード | ナレッジグラフ / 機械学習 / 論理推論 / 解釈可能性 / 説明可能性 / オントロジー / セマンティックWeb / 人工知能 / 推論 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
将来，AI応用システムは社会に広く普及すると期待されている．しかし，安全安心に社会の中でAIを活用するためには，システムが正しく動作しているかを確認しなければならない．
本研究では，システムが判断に至った理由を説明できるAI技術の開発を目指す．特に，帰納的な機械学習と演繹的な知識活用を融合したAI技術の開発に向け，(1)共通の評価セットとして，現実の社会問題や人間関係など複雑で構造的な関係性を含んだナレッジグラフを構築し，(2)オープンサイエンスの一手法としてナレッジグラフ群を公開し，幅広くAI技術者から推論・推定に関する手法を結集し，適切な指標を設計した上で，客観的な評価，分類，体系化を行う．
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| 研究成果の概要 |
本課題では、解釈可能なAIの実現を目指し推理小説をナレッジグラフ化したデータセットを公開し、理由付きで犯人を推理することをタスクとし、オープンサイエンス形式にて論理推論や機械学習技術の深耕・体系化を実施した。結果として、国内外で計8回の技術コンテストを実施、延べ約50件の技術提案をいただき、それらを分類、整理したものを以下の学術論文等にて発表した。
Contextualized Scene Knowledge Graphs for XAI Benchmarking, T. Kawamura, et al.,
11th Int'l J. Conf. on Knowledge Graphs 2022
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ナレッジグラフとは、近年、DX化を推進するツールとして注目されているデータの整理・活用方法である。データ群をナレッジグラフとして統合することで、AIでの活用が容易になるという利点がある。
本課題では、AIの社会実装に当たって必ず問題となるAIシステムの解釈可能性（何故、AIはそういう結果を出したのか）にフォーカスし、ナレッジグラフとAIシステムの在り方を整理し、広く社会に浸透させることを図ってきた。また、2023年からは生成AIによってAI分野に大きな変革が起きたことを踏まえ、生成AIを説明するためにナレッジグラフを如何に用いるかにもフォーカスして技術を整理し、社会実装への貢献を図った。
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