| 研究課題/領域番号 |
23K21845
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| 補助金の研究課題番号 |
21H03775 (2021-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2021-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90020:図書館情報学および人文社会情報学関連
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| 研究機関 | 兵庫県立大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2024年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2023年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2022年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2021年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
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| キーワード | 情報アクセス / 機械学習 / 精査可能性 / 情報検索 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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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| 研究実績の概要 |
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、これまで行ってきたウェブ検索における信念と検索結果に対する信憑性の関係についての調査に加えて、タスク検索、商品検索、映画検索などを対象として、ユーザが検索結果をどのように評価するかを検討した。課題（2）では、文書類似性についてのXAI（説明可能な人工知能）技術として、フレーズをマスク可することによる文の類似性の変化を取得する手法を開発した。また、商品レビュー検索や映画レビュー検索においてXAIの組み込みを行った。課題（3）では、これまで、検索において多様な情報を提供することや、パーソナライズを行うことがユーザの信念に与える影響があることをふまえて応用を行った。具体的にはニュース記事のタイトルを生成技術を用いてパーソナライズすることや、タスク検索において多様な代替案を提示することを行った。課題（4）では、ChatGPTなどの生成技術によるコンテンツ生成を利用した新しい情報アクセスシステムの開発に取り組んだ。その中で、ユーザにおける精査可能性を高める工夫を導入することを検討した。
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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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
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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| 今後の研究の推進方策 |
当初の研究計画の通り、研究を進める予定である。ただし、研究開始当初には、考えられなかったスピードで生成系AIの技術が発展してきており、そちらに対応する必要がある。
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