コンテンツの受容性を高めるための文書生成AIを用いた情報検索・推薦基盤の構築

• 研究課題/領域番号: 24K15197
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
• 研究機関: 工学院大学
• 研究代表者: 北山 大輔 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 准教授 (40589975)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 情報検索 / コンテンツ受容性 / ユーザモデル / 生成AI

研究開始時の研究の概要

観光地や商品など各種コンテンツに関する情報を収集する上で，Web上に存在する情報の重要性は年々高まっている．コンテンツ情報を検索するユーザが求める情報を適切に提示することは情報検索・推薦システムにとって重要なタスクであると考えられる．
本申請課題では，以下の2つの学術的「問い」を設定することで，ユーザがコンテンツに対して受容性を高める特徴表現生成とそれを応用した情報検索・推薦基盤を構築する．
RQ1: 文書生成AIを用いて人間にとって受容性を高めうる特徴表現を生成することは可能か
RQ2: 受容性を高める情報検索・推薦システムがユーザ体験を向上することに寄与するか