第34回研究会プログラム

第34回研究会開催要領

• 日時　2025年3月7日（金）10:20 - 15:50
• 場所　立命館大学大阪いばらきキャンパス H棟 H802 （〒567-8570 大阪府茨木市岩倉町２ー１５０）およびzoomによるハイブリッド開催
• 参加費　無料（下記サイトで参加申込をいただきましたメールアドレス宛にzoomのアクセス情報をお送りいたします）

• 参加方法　下記URLから参加登録の上，会場にお越しいただくか，zoomにアクセスしてください．
  • 下記サイトで事前登録いただきましたメールアドレス宛にzoomのアクセス情報をお送りいたします
  • https://www.ai-gakkai.or.jp/sig-system/sigusers/add/am/am34
    • アクセス情報は，3月3日（月）12:00までのお申し込みに対しましては3月3日にご案内予定です．
    • 以降のお申し込みにつきましては，研究会開始までにご案内予定です．
  • gmailからのお申し込みの場合，確認のメールが届かないことがありますが，参加登録は行われています．期日にアクセス情報が送られてこない場合は，sunayama.w@e.usp.ac.jpまでお問い合わせください

• 予稿　研究会発表の予稿は，開催日前に本HPにて公開します．（ 第34回研究会研究発表予稿集 ）

ChatGPTを用いた抽象化と論理展開による複数コメントの段階的なまとめの生成

• ○伊東達希，砂山渡，服部峻（滋賀県立大学）

インターネットの発展により，大量の情報の中から必要な知識を効率的に得ることが求められている．しかし，情報の種類や利用目的に応じて，適度に抽象化し，新たな視点を取り入れたまとめを作成する必要がある．そこで本研究では，ChatGPTを活用し，複数コメントの抽象化と論理展開による段階的なまとめ生成システムを提案する．評価実験により，本システムによるまとめの提示が，目的に合わせたまとめの作成の支援に有効であることを確認した．

ChatGPTを用いて比較の観点に応じた特徴を出力する2つの事柄の比較支援システム

• ○谷口拓紀，砂山渡，服部峻（滋賀県立大学）

意思決定に向けたデータ分析では，選択肢を比較する分析が必要になることがある．比較は共通の観点により行う必要があるが，世の中の情報は観点が整理されているとは限らず，比較の目的によって観点が変わることもある．そこで本研究では，2つの事柄の，比較の目的に対応した共通の観点に基づいて差分点と共通点を提示し，比較を支援するシステムを提案する．評価実験の結果，提案システムを用いることで，2つの事柄の違いと共通点をより多く挙げやすくなることを確認した．

特徴タグ分析を用いたアニメシーンに関するメタデータ作成の提案

• ○Shan Junjie，石井智也，安尾萌，西原陽子（立命館大学）

近年，LLMの発展に伴い，画像や動画の内容を自然言語により概要を生成し，検索を行う手法が流行っている．しかし，自然言語による記述は，内容と形式の一貫性を保つ事が困難であり，LLMの生成概要で統一的な分析・検索を行うのは不便である．本研究では，アニメシーンに対する特徴タグ分析を行い，メタデータの構築手法を提案する．分割されたアニメのカットシーンに対し，フレームごとに特徴タグの抽出により，統一的なタグ記述のあるアニメシーンのデータセットを構築した．本論文では，アニメ動画の入力からカットシーンの特徴タグを生成するまでの処理を説明し，生成された特徴タグを用いて異なるジャンルのアニメシーンを分析した．

昼休憩

住宅内空気環境の改善を目的としたアドバイス提供手法に関する基礎的検討

• ○坂裕奈（青山学院大学），服部俊一，三浦輝久（電力中央研究所）

住宅内の空気環境は，燃焼暖房の使用や換気不足などの要因により汚染される傾向にあるが，居住者がその変化を知覚することは難しい．本稿では，住宅内空気環境の自発的な改善を促すアドバイスを居住者へ提供する手法について検討した結果を報告する．国内24軒の住宅内空気環境計測結果を用いたクラスタリング及び時系列データ分析を行い，住宅ごとの特徴をより効果的に抽出する方法や空気環境改善アドバイスの適切な提示タイミングなどについて考察する．

手技療法指導における動作指示の違いが指圧動作に及ぼす影響

• ○田中瑠彗，東岡秀樹，松下光範（関西大学）

手技療法の指導では動作指示語が用いられているが，指導者が学習者に対して意図した動作を適切に伝えることは容易ではない．そこで本研究では，任意の動作に対して適切な動作指示語を明らかにし，手技療法指導の質向上に寄与することを目指す．本稿ではその端緒として，動作指示語が指圧動作に及ぼす影響を明らかにするため， 15種類の動作指示語に基づく専門家3名の指圧動作からLSTMを用いて圧力・角度を推定し，分析を行った．

LLMによる説明文の生成と対照学習を用いた日本酒-料理の相互推薦

• ○松田颯太，尾崎知伸（日本大学）

本研究は，日本酒と料理の適切なペアリングを提案するために，LLMのプロンプト設計と対照学習を組み合わせた推薦システムを提案する．まず，日本酒と料理の詳細な特徴を強調するプロンプトを設計し，生成された文書をSentence-BERTでベクトル化することで，多面的な数値表現を構築する．さらに，対照学習を適用し，日本酒―料理，日本酒―日本酒，料理―料理の関係を統合的に学習する．評価実験では，4種類のエンコーダーモデルを比較し，全ての関係を同時学習するモデルが評価指標において最も優れた性能を示した．加えて，定性評価においても，モデルが提示するペアリングの妥当性が確認された．

休憩

初対面同士の交流における褒めボットによる感情の変化の分析

• 藤江奏介，安尾萌，Shan Junjie，○西原陽子（立命館大学）

本論文では，初対面同士の交流で話者を支援するために会話を褒めるボットを提案した．会話を行う二人の発言テキストを用いて，発言の長所と短所を評価し，長所を褒め，短所であっても長所に言い換えて褒めるボットである．提案したボットを被験者実験により評価したところ，会話を褒めるボットを用いたグループでは，会話に緊張する傾向は見られるが，会話の前後でポジティブな感情が増え，ネガティブな感情が減ることが示された．

感想テキストを用いた短期的な排斥を受けた人と受けていない人の違いの分析

• ○安尾萌，新宮海音，Shan Junjie，山浦一保，西原陽子（立命館大学）

本研究は，コンテンツに対する評価や感想を記述したテキストから書き手の社会的排斥状況を発見することを目的とする．他者との交流が希薄になることで感じる孤独感は，人の健康に悪影響を及ぼすことが明らかになっている．自身の社会的排斥状況を開示することは当事者にとってしばしば困難であるため，自己開示に頼らない手段で社会的排斥状況に気づく仕組みが必要である．本稿ではテキストに対する評価や感想を記したテキストを利用して，社会的排斥を受けた人の記述にどのような傾向が見られるかを観察した．その結果，排斥を受けたグループの記述において，怒りの感情を反映した記述を行う傾向や，中立的な語彙が減少する傾向が観察された．

ChatGPTを用いたメッセージ修正案の提示による対話相手からの好感度改善

• ○野呂悠斗，砂山渡，服部峻（滋賀県立大学）

SNSの利用者の増加により，他者を傷つけたり不快にさせるメッセージや書き込みが問題となっている．その中には，暴言や誹謗中傷などの一般的なものに限らず，特定の相手に対してのみ不快に感じさせるものもある．発話者の嗜好情報を取得する研究はされているが，メッセージの修正案を生成する研究は少ない．本研究では，ChatGPTを用いて，対話履歴から対話相手の嗜好を抽出し，対話相手に合わせた文章の修正案を提示するシステムを作成し，より良いコミュニケーションの実現を目指す．

まとめ