研究テーマ

データの「質」を軸に、学生の卒業研究・修士研究と、企業・大学との共同研究がつながっています。マップから各テーマの考え方、流れ、具体的な研究例を見られます。

卒論・修論の蓄積

修士論文

卒業論文

企業・大学

共同研究ネットワーク

Research Map

すべての研究は「データの質」につながる

学生の卒業研究・修士研究と、企業・大学との共同研究が、同じ軸の上で循環しています。

データの質

Data Quality — 研究の軸

つくる

学生研究・データ構築

→

測る

品質・評価の設計

→

使う

LLM・解析・現場

→

返す

共同研究・改善

Collaboration Spotlight

現場とつながる研究

共同研究一覧 →

企業 × 実装

黒田製作所 × ピュアシステム

金型の仕上工程を、生成AIと職人が一緒に作る。AI案と現場修正の差分から「測り方」と「知識の残し方」を研究しています。学生の RAG・指示文生成の研究とも直結します。

仕上工程生成修正ログ評価知識の形式知化RAG

大学・公的研究

科研費・大学間連携

甲南大学 — 災害時の行動促進情報・動的抽出（2026–2029）
同志社大学 — 異種データセット間のエンティティ同定（2023–2027）
基盤(B) 代表 — マルチタスク学習向け高品質データセット構築（2024–2027）

THEME 01

クラウドソーシングとデータ品質

Crowdsourcing and Data Quality

データの質と接続

人手でつくるラベルは、作業者ごとに判断が揺れます。結果だけから信頼性を推定し、複数ラベルを統合して、少ないコストで高品質なデータセットをつくります。科研費でも「高品質データセット構築」を推進しています。

We estimate worker reliability and aggregate labels to build high-quality datasets at low cost.

イメージ図 / How it works

多数の作業者

判断が揺れる

作業結果

ラベルだけ観測

品質を推定

潜在変数

ラベル統合

高品質データ

作業者品質の推定
ラベル統合
低コスト高品質データ
潜在変数モデル

学生の研究テーマ例

卒業論文・修士論文から、このテーマに近いものを抜粋

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2025修士
レビュアの評価傾向を用いた個人差のあるリッカート尺度間のスケール統合手法
川上大凱
2024修士
模擬ワーカとクラスタリングを利用したクラウドソーシングのデータ品質向上と計算時間削減
太田奈那
2023修士
BERTの各層出力に着目した評価者間のラベルの不一致と一致の判別
小林大記
2023学士
クラウドソーシングにおける作業精度推定の不確かさを考慮した結果集約手法
城所祥太
2022学士
クラウドワーカの模倣モデルと投票作業の一致率を考慮した結果集約手法
太田奈那

共同研究・プロジェクト

科研費基盤(B) 24K03044（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

THEME 02

大規模言語モデルの分析と活用

Analysis and Application of LLMs

データの質と接続

LLMが何を学習し、どこで偏るかを明らかにします。学習データ推定、バイアス検知、指示文の自動生成、RAG による現場知識の活用まで、分析と社会実装の両面から取り組みます。

From membership inference and bias analysis to instruction generation and domain RAG.

イメージ図 / How it works

LLM / 生成AI

分析

学習内容・偏り

改善

指示文・補助タスク

現場活用

RAG・工程支援

メンバーシップ推論
バイアス検知
指示文生成
RAG・現場適用

学生の研究テーマ例

卒業論文・修士論文から、このテーマに近いものを抜粋

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2025修士
お題の類似性による回答作成手順の抽出とLLMによる自動評価を用いたTree-of-Thoughtsによる回答自動生成
高橋巧実
2025学士
LLMの倫理的な逸脱を改善するカウンセリングシステム
江崎夏那汰
2025学士
Binocularsを用いた日本語ニュース記事におけるAI生成文と人間の文章の特徴比較と判別
小出彩加
2024修士
誤分類の要因に基づく確率的ストップワード除去
桑原悠希
2024修士
LLMの重みとバイアスに注目した学習済みデータ特定手法
北村拓斗

共同研究・プロジェクト

黒田製作所 × ピュアシステム2026–
製造指示書からの仕上工程案生成と修正ログ評価

THEME 03

ソーシャルメディア解析と災害情報

Social Media & Disaster Information

データの質と接続

大量の投稿から本当に必要な情報を取り出します。災害時の行動促進情報の抽出や、地域・属性に着目した分析、人の判断を組み込んだフィルタリングを研究しています。

Extracting actionable information from social streams, especially in disasters.

イメージ図 / How it works

大量の投稿

ノイズが多い

抽出・フィルタ

人の判断を併用

行動促進情報

地域・属性分析

行動促進情報
地域・属性分析
Human-in-the-Loop
リアルタイム

学生の研究テーマ例

卒業論文・修士論文から、このテーマに近いものを抜粋

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2024学士
悪意検出における有効な特徴量の検討
中村輝
2024学士
特定の特徴を持つ一部の少量利用者データに対してContextual Banditと他利用者データを活用した観光推薦システム
尾関采音
2023修士
誹謗中傷検出のためのモデル学習を補助するためのサブタスクの提案
沢田凌一
2023学士
動画の属するジャンルやチャンネルとコメントの関係性に着目した動画再生回数予測手法の提案
川上大凱
2022学士
商品説明を用いた購入決定に有効な商品レビューの抽出
佐藤風希

共同研究・プロジェクト

甲南大学（科研費基盤(B) 26K03040）2026–2029
災害時の動的情報抽出と行動促進情報提供基盤
大手電機メーカー（過去）2015–2016
SNSからの評判情報抽出

THEME 04

情報の質の評価

Assessing Information Quality

データの質と接続

誰でも編集できるコンテンツや、誤りを含む教師データの「質」をどう測るか。相互評価や頑健な指標、誤ラベル検出を通じて、情報そのものの信頼性に向き合います。

Measuring quality of collaboratively edited content and noisy training labels.

イメージ図 / How it works

協調編集 / 教師データ

相互評価・誤り検知

品質指標

信頼性の可視化

相互評価
h-index 応用
Wikipedia
誤ラベル検出

学生の研究テーマ例

卒業論文・修士論文から、このテーマに近いものを抜粋

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2024学士
悪意検出における有効な特徴量の検討
中村輝
2023修士
ニューラルネットワークのパラメータの変化に着目した誤った教師データの検出手法
三島惇也
2021学士
意図的な過学習による特徴量抽出と外れ値検出への応用
三島惇也
2021学士
評価の割り当て方や評価者の誤りの量を変えた時の相互評価
寺床秀太
2020学士
校閲時の事実確認作業における誤り箇所の自動推定
古田朋也

共同研究・プロジェクト

同志社大学（科研費基盤(B) 23K28383）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

研究室で身につくこと

問題をデータで定義する

現場やウェブ上の曖昧な課題を、測定可能な問いに落とし込む力

人の判断をモデルに入れる

クラウドや専門家の「直し」を、評価・学習の信号として使う

実装して確かめる

論文だけで終わらず、システムや共同研究の現場で検証する