共同研究
企業の現場、大学間の学術連携、教育プログラムの3本柱で、データの質とテキスト・LLM研究を社会につなげます。下のマップと図から、それぞれのつながりと研究の流れを見られます。
Collaboration Map
3つの連携で、研究を社会にひらく
企業の現場課題、大学間の学術研究、教育プログラムが、データの質・テキスト解析・LLM 評価という研究室の軸でつながっています。
Industry Spotlight
黒田製作所 × ピュアシステム × 岐阜大学
金型の仕上工程を、生成AIと職人が一緒に作る。主題は「全自動で作り切ること」ではなく、 非定型の指示書から工程案を生成し、現場の修正ログで評価・改善する方法を明らかにすることです。
修正ログが次の改善信号になり、知識として残る循環をつくります
- · 実データ提供
- · 現場評価
- · 工程立案の知見
- · 工程管理システム
- · 生成AI連携
- · 現場への組み込み
- · 評価設計
- · 差分分析
- · 成果整理・論文化
Industry Spotlight
大手電機メーカー × 岐阜大学
顧客の声（レビューや問い合わせなどの自由記述テキスト）を対象に、内容の自動分類を進める共同研究です。 単なるモデル学習にとどまらず、クラウドソーシングを用いたラベル付きデータの共同作成を通じて、自然言語処理に必要な大規模な評判分析用データセットを構築しました。
現場のテキストと人手ラベルをセットで整え、分類研究とデータ構築を一体で進めます
共同で行ったこと
- · 顧客の声のカテゴリ設計とアノテーション指針の整備
- · クラウドソーシングによるラベル付きデータの共同作成
- · 自然言語処理向けの大規模評判分析データの構築
- · 自由記述テキストの自動分類手法の検討と評価
役割のイメージ
- 企業側：顧客の声データの提供、業務観点からの分類方針・評価
- 大学側：クラウドソーシング設計、データ品質の整理、分類手法・評価設計
個別の契約条件や社名・生データは非公開です。公開可能な範囲で研究の位置づけと成果の方向性を示しています。
企業との共同研究一覧
民間企業との共同研究を継続的に実施しています。契約金額などの個別条件は非公開です。公開に合意した案件については、相手先と研究テーマを掲載します。
生成AIを用いた製造指示書からの仕上工程案生成と、現場修正ログに基づく評価・知識形式知化（システム実装はピュアシステムと連携）
顧客の声（自由記述テキスト）の自動分類に関する研究。クラウドソーシングによるラベル付きデータの共同作成を通じ、自然言語処理向けの大規模評判分析データを構築。
- 大手電機メーカー2015–2016年度
分散表現を用いたソーシャルメディアからの評判情報抽出に関する研究（研究分担）
Academia Network
大学・研究機関との共同研究
科研費・受託研究を通じて、災害情報、データセット構築、エンティティ同定など、データの質に関わる学術課題を大学間で進めています。
- 甲南大学灘本明代 教授分担2026–2029
災害時の動的情報抽出と行動促進情報提供基盤
科研費 基盤(B) 26K03040
- 同志社大学波多野賢治 教授分担2023–2027
異種データセット間のエンティティ同定とその活用
科研費 基盤(B) 23K28383
- 甲南大学・同志社大学鈴木 代表代表2024–2027
マルチタスク学習に向けた高品質データセット構築
科研費 基盤(B) 24K03044
- NICT受託研究分担2016–2018
ソーシャル・ビッグデータ利活用アプリケーション
受託研究
Educational Collaboration
実践データサイエンティスト育成
名古屋大学 数理・データ科学・人工知能教育研究センターのプログラムに、2019 年の開設当初から参画。岐阜大学側の運営を担当しています。
課題提供企業名は非公開。教育と産学の接点として運用しています。