下記の発表を行いました。

• 林 大夢, 旭 良司 (名大), 佐々木 裕, 燃料電池に関する情報抽出への専門知識導入に向けた検討, C5-21, 第32回言語処理学会年次大会, 3月, 2026.
  （関係抽出モデルに燃料電池に関する背景知識を導入する唯一無二の試み）
• 加藤 達真, 佐々木 裕, LLMエージェント間の議論を通じた知識階層の修正, C6-19, 第32回言語処理学会年次大会, 3月, 2026.
  （LLMエージェントどうしで議論させることにより、上位下位概念の判定性能を単一のLLMよりも向上させるというLLMエージェントにおける最先端研究）
• 中西 純, 牧野 晃平, 佐々木 裕, 日本語における LLM と人間の誤用傾向の差異の分析, Q2-14, 第32回言語処理学会年次大会, 3月, 2026.
  （LLMの言葉の誤用の傾向が人間と異なることを400人の人間へのアンケートにより検証した、人間とLLMに関する比較言語学的な画期的研究）
• 早川 和磨, 旭 良司 (名大), 佐々木 裕, 物性値に関する相対感覚の LLM への導入の効果, Q9-14, 第32回言語処理学会年次大会, 3月, 2026.
  （LLMに物性値の比較問題を学習させると、物性値とは関係ない燃料電池に関するQA問題のスコアが向上するという不思議な現象を発見）
• 吉山 大護, 佐々木 裕, Long Contextへの対応に向けたマルチスケール状態空間モデル, P9-16, 第32回言語処理学会年次大会, 3月, 2026.
  （Transformerではなく、深層状態空間モデルに基づくLLMの長距離依存性に関する弱点を改善するという日本ではたぶん唯一のLLMに関する研究）

Q2-14の誤用に関する研究は、大会スポンサーであるSB Intuitions様選定の賞を受賞しました。約800件の発表の中から本研究を選定いただいたSB Intuitions様に感謝いたします。

NEDOの大規模国家プロジェクトに採択されました。

当研究室が物質工学分野の共同研究者とともに、2017年から世界に先駆けて取り組んできたマテリアルズ・テキストマイニングの研究が評価され、プロジェクトの一端を担わせていただけることになったのだと理解しております。

水素利用拡大に向けた共通基盤強化のための研究開発事業
燃料電池・水電解の共通基盤技術開発
ＤＸおよびマテリアルズ・インフォマティクスを用いた燃料電池・水電解材料の研究開発

NIMSがリーダーをされているグループの中で提案したMIに関する研究が採択されたもので、想定5年のプロジェクトですが、3年目で継続の可否の審査があります。マンチェスター大学時代に、もう少し規模の大きいEUのFP5の国際共同研究プロジェクトにかかわった経験があります。そこではEU内の各大学で企業のように研究員に仕事を割り当てながらプロジェクトを強力に推進していて、EU側によるマイルストーンに対する進捗管理、成果チェックがシビアに行われていました。厳しい審査報告会でも発表を行い、評価も上々でした。NEDOでもそのあたりの経験を活かしていきたいと思っています。

IEEE Access に時系列データ生成に関する論文が掲載されました。この論文は、オートエンコーダーとGANの組み合わせにより、元データが持つ変量ごとの特徴と変量間の特徴の両方を維持しながら、人工的な時系列データを生成する方法AVC-GANを提案したものです。AVC-GANにより生成されたデータは、他のSOTA生成手法よりも実データに距離的に近いことを実験的に示しています。時系列生成は、時系列の最初から終わりまでの一連のデータを生成するために、時系列予測よりも生成するタイムステップ数が多くなります。そのため、自己回帰的に生成すると誤差の蓄積により生成されるデータの分布がシフトしてしまうという問題点がありました。AVC-GANでは、非自己回帰的な生成をすることでこの問題を避けています。また、GANによるデータ生成は、GAN生成器が元データを学習の過程で直接参照していない（∵生成器はノイズから識別器をだますデータを生成するよう学習しているだけで、学習時に実データが入力されることはない）という特徴があるので、元データの完全コピーを生成しない・できないという利点があります。

Kasumi Ohno, Kohei Makino, Makoto Miwa, and Yutaka Sasaki, Long-Term, Multivariate Time Series Generation With the Capture of Intervariate Correlations and Variatewise Characteristics, IEEE Access, vol. 13, pp. 130747-130757, 2025. doi: 10.1109/ACCESS.2025.3590728 (IF=3.6)

https://ieeexplore.ieee.org/document/11086582?source=authoralert

8/17にモントリオールで開催されるIJCAI2025のAI4TSに2件採択されました。深層学習による時系列解析の研究を始めて約3年でようやく査読付きの成果がでました。ちなみに、当研究室では時系列データと自然言語情報は同じ系列情報を考えています。

• Long-Term Multivariate Time Series Generation with the Capture of Intervariate Dependencies and Variatewise Characteristics
• Empirically Estimated Uncertainty-Guided Iterative Decoding Strategy of Diffusion Models for Time Series Forecasting

毎年開催しております国際ワークショップの第9回目の開催となります　Symbolic-Neural Learning 2025 (SNL2025) が、10月に大阪で開催されます。SNLは、コンピュータビジョン、言語、音声、ロボティクス、機械学習などの異なる分野の研究者が垣根を超えて、深層学習と記号的処理の融合というテーマを旗印に集まる、ユニークな場所になっています。毎年、各分野で著名な日本では滅多に講演いただけないような方を基調講演者として招へいしております。最近、neuro-symbolic learningという用語が使われますが、2017年からワークショップを通して同じような分野を開拓してきております。

例年6月末に開催して参りましたが、今年は10月末の開催です。

日程：2025年10月29日・30日
会場：大阪大学中之島センター

詳しくは下記のホームページをご覧ください。随時アップデートされます。
https://im.sanken.osaka-u.ac.jp/snl2025/

ポスター発表の募集については9月までにはお知らせできると思います。

研究室とは関係ないのですが、豊田工業大学は名古屋市天白区内の高台に位置しています。地理的には一ツ山という山（丘陵）にあり、一ツ山の基準点である「野並村二等三角点」が大学内にあります。

大学の敷地内ではあるのですが、基準点は分かりにくいところにあるため、在校生、卒業生でその存在を目にしたことがあるひとはほとんどいないと思います。私も15年間勤務していますが今日初めてその存在を知りました。

三角点は正確な地図や地形・地勢図を作成するために三角測量をするときの基準点であり一等から五等まで（五等は全国に2ヶ所しかないため実質四等まで）に分類されています。一等三角点間で位置を定め、さらに詳細な地域の位置をそこから二等、三等というように測量していくために等級が付いています。名古屋市内には一等三角点は１つしか存在しないため、二等でもかなり重要なポイントであることがわかります。実際、二等三角点は全国に5000ヶ所弱しか存在しない貴重なものです。

After spending three weeks at the COIN lab, Davy flew back to LA last weekend.

Dr. Davy Weissenbacher from the Cedars-Sinai Medical Center in Los Angeles, USA will stay in the COIN Lab for three weeks starting today.