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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
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フェイクニュースの自動検出による信頼できる情報社会の実現
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書籍のQ&A自動生成による試験対策支援と情報アクセスの向上
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SNS分析による感情・意見の可視化
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LLMを活用した沖縄方言と標準日本語の翻訳
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少数言語・地域言語の継承を支援する言語技術の開発
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自然言語を使った論文検索のアルゴリズム構築
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ニューステキストからの株価上昇下降予測
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日本語固有表現の抽出
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LLMを用いた日本語レベル評価
学びを変える教育DXと学習支援
生成AIやデジタル技術の発展により、学びの形は大きく変わりつつあります。
本研究室では、一人ひとりの学習者に適した教育方法や学習環境の実現を目指し、教育とコンピュータに関する研究を行っています。
主な研究テーマ
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学習者の特性に応じた個別最適な学習支援
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協調学習やプロジェクト型学習（PBL）の効果分析
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マイクロラーニングを活用したカリキュラム設計
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生成AIを活用した学習支援システムの開発
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AIが学習者の認知や思考過程に与える影響の分析
医療情報学
データから健康を守るAIを創る
ゲノム情報や医療データには、病気の発症や進行を予測するための重要な手がかりが含まれています。
本研究室では、機械学習・AIを活用し、
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がんの診断支援
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生存予測
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疾患リスクの推定
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個別化医療支援
に関する研究を行っています。
研究例
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ゲノムデータを用いた乳がん生存予測モデル
https://ieeexplore.ieee.org/document/10646350 -
遺伝子発現データを用いた肝臓がん診断モデル
https://doi.org/10.1016/j.health.2024.100373
将来的には、医療従事者の意思決定を支援し、一人ひとりに最適な医療を提供できる社会の実現を目指しています。
Information/お問い合わせ
東京都 千代田区紀尾井町7-1
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