研究¶

II-Researchでは、人々が情報を発見し、理解し、信頼できるようにするための技術を研究しています。情報検索、生成AI、マルチモーダル学習、知識表現、人間中心コンピューティングを横断して取り組みます。

信頼できる情報検索¶

情報検索システムは、人々の知識獲得や意思決定に大きな影響を与えます。デジタルライブラリ、ニュース、医療、特許、電子商取引などを対象に、有効性、透明性、プライバシー、頑健性を備えた検索技術を研究します。

大規模言語モデルを利用し、情報ニーズの表現、根拠情報の検索、情報の統合、複雑な探索タスクを支援する検索システムを研究します。

検索ログにはシステム改善に有用な情報が含まれる一方、個人情報を含む可能性があります。利用者のプライバシーと検索性能を両立する学習・検索手法を研究します。

テキスト、画像、音声、動画などの異なるモダリティを対応付け、より豊かで文脈を考慮した検索を実現します。

過去の質問や対話履歴を活用する文脈依存型の検索を研究します。ユーザーモデリング、意図理解、行動分析、適応的ランキングなどを扱います。

大規模言語モデルが生成する不正確または根拠のない内容を抑えるため、検索、根拠付与、引用、制御、評価の手法を研究します。

検索がリンクのランキングから生成回答へと発展する中、関連性、多様性、根拠性、信頼性、人間にとっての有用性を評価する指標と実験手法を設計します。

人間には自然でも機械には獲得・適用が難しい常識知識を対象に、日常知識や現実世界の制約に整合する生成・マルチモーダル推論を研究します。

検索行動から、利用者が情報ニーズをどのように表現し選択するかを分析します。情報検索・推薦システムのためのユーザーモデリング、意図分析、行動理解を研究します。

エンティティ、概念、関係を構造化する知識グラフについて、ペルソナ知識グラフ、アフォーダンス知識グラフ、グラフ表現学習、知識を活用した検索を研究します。

AIが個人や社会に与える影響を踏まえ、人間の価値を理解し、人々のニーズに沿って振る舞うAIのためのデータセット、モデル、評価手法を研究します。