医療情報 | Eiko Takaoka Laboratory, Sophia University

高岡詠子教授の
「情報科教育法II」が
2025年度秋学期
Good Practice表彰科目
に選ばれました

研究と発見

ETLプロジェクト

AIで人と社会をつなぐ研究

設立以来、ICTを使って医療・看護・介護・教育・環境などの社会の痛みに少しでも役立つような取り組みを行っています。

言葉・学び・健康・多文化共生の課題を、AIとデータサイエンスで解決する

言葉の壁を越え、人と社会をつなぐ自然言語処理

AIは文章を理解し、翻訳し、新たな知識を生み出す時代になりました。
本研究室では、自然言語処理（NLP）や大規模言語モデル（LLM）を活用し、人々が発信する言葉の中から社会課題を発見し、多様な人々が情報へアクセスできる環境づくりに取り組んでいます。

主な研究テーマ

YouTubeコメントの感情分析による高評価率予測
Web小説のあらすじテキストを用いた人気度予測に関する研究
ニュースタイトルからのクリック率予測における言語表現とモデル特性の関係分析
ホテルレビューの星評価予測における順序付き分類の有効性と誤分類要因の分析
自然言語処理を用いた固有表現抽出
自然言語処理を用いた日本語レベル評価
自然言語処理技術を用いた株価影響予測
自然言語処理を用いたうつ病検出
SNSデータを活用した潜在的なうつ病患者の検出手法に関する研究

AI は学習者をどこまで理解できるのか

教室での行動、学習中の発話や筆跡、さらには生成AIの利用状況など、学びの過程には多様なデータが存在します。私たちは、AIや機械学習を用いてそのデータを分析し、学習者の状態や特性を理解する研究に取り組んでいます。教室動画からの行動認識、学習ログ・音声・筆跡を用いた個人特性の推定、生成AI利用時の認知活動の分析などを通じて、一人ひとりに適した教育支援の実現を目指しています。教育とAIの融合によって、学びをより深く理解し支援する新しい方法を探究しています。