| 研究課題/領域番号 |
23K21726
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| 補助金の研究課題番号 |
21H03555 (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62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
駒水 孝裕 名古屋大学, 数理・データ科学・人工知能教育研究センター, 准教授 (30756367)
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| 研究分担者 |
井手 一郎 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (10332157)
石川 佳治 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (80263440)
波多野 賢治 同志社大学, 文化情報学部, 教授 (80314532)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 異種データ統合 / オープンデータ活用 / シーングラフ生成 / マルチモーダル情報処理 / メトリック学習 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、異種オープンデータの統合的活用を目的として、マルチモーダル情報やグラフ構造を用いた統合・管理基盤の構築に取り組んだ。画像コレクションのキャプション生成や要約では、シーングラフと外部知識の連携により意味的統合を実現した。また、処方薬情報やレシピ推薦、農業分野での病害検出など、異種データを結ぶ応用的課題に対応するモデルを提案した。さらに、ゼロショット学習やマルチタスク学習を活用し、柔軟かつ信頼性の高い情報処理手法を開発し、データ横断的な利活用に貢献した。
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| 自由記述の分野 |
情報学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、異種オープンデータを横断的に結び付け、意味的に統合するための基盤技術を構築した点で学術的意義がある。特に、シーングラフやマルチモーダル情報処理、メトリック学習などの先端技術を応用し、従来困難であったデータ連携を可能にした点が新しい。社会的には、医療・農業・行政など多様な分野でのオープンデータ活用を促進し、知識発見や意思決定支援、サービスの効率化に貢献できる可能性を示した。特に、軽量モデルによる省リソース環境での活用や、信頼性の高い情報提供による公共サービス向上が期待される。
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