さわやかのハンバーグが大好きです。
人工知能学会全国大会に参加した際も、会場近くの浜松の店舗で食べました。味がおいしい点に加えて、店内に活気があり元気をもらえる空間であることも好きな理由です。おなかが減ってきました。

みなさんこんにちは！エンタープライズ第一本部 ES技術統括室の柴田です。
これまでに何度もnoteに登場している常連です。

過去の記事はこちらのマガジンからどうぞ！

概要

5月28日～5月31日、静岡県浜松市で2024年度人工知能学会全国大会が開催されました。本研究発表会は、AI研究に携わる企業や学生など多くの参加者が参加しており、最新の研究成果について議論する場となっています。私は三日目に現地参加したため、その様子をお届けします。

会場の雰囲気

朝一番の新幹線に乗って、会場には少し早めに到着しました。
入口には看板が設置されており、最先端の研究発表を聴くことができるということで気分が上がります。看板前は記念写真スポットになっていました。

午前・午後を通して多くの研究発表がありました。私は「AI応用：言語モデル」と「機械学習：時系列」を聴講しました。発表会終了後の写真ですが、会場はこんな感じです。発表中の聴講者数は満員状態で、発表時間ぎりぎりまで質問が上がり、非常に盛り上がっていました。

お昼のポスターセッションにも参加しました。こちらも発表者・聴講者どちらもすごい人数が集まり、ハンバーグに負けない熱気を感じました。発表内容は、自然言語処理・ 大規模言語モデル（LLM）関連の発表が多く見受けられ、生成AIの力を体感しました。

印象に残った研究発表

ここからは個人的に印象に残った研究発表を二つご紹介します。

情報推薦とは、YouTubeやAmazonを利用すると表示される「おすすめ」のような推薦ロジックを研究する分野となります。
LLMを用いて、映画等のレビューの五段階評価（1～5）を予測させると、予測結果に偏りが見つかり、その偏りの解消を目指した研究です。LLMは便利で万能感がありますが、出力に偏りがあるといったバイアスも考慮する必要がある、といった学びになりました。

データセット中のノイズは、AIモデルの精度に大きく影響します。この研究では、パラレルコーパス（機械翻訳等で用いられる一つの文章に対して複数の文章が対応するデータセット）を対象に、ノイズを含むデータセットに対してノイズ除去用のAIモデル学習の工程を挟むことでパラレルコーパスの品質向上を試みています。個人的には、思いつきそうで今まで発想がなかったアイデアでした。

人工知能学会全国大会に参加した所感

人工知能学会全国大会を通じて特に印象深かったのは、LLMによって自然言語処理の注目度が上がっていると感じたことです。特にポスター発表を指していますが、画像処理に比べて自然言語処理の分野が多く見受けられ、LLMの力を実感しました。
また、LLMの活用可能性を感じつつ、LLMが誤った出力をする可能性をどこまで許容するか、技術面・ビジネス面でどのようにカバーするかを考慮する必要があると再認識しました。

研究者同士の議論を久々に体感し、私個人として非常に刺激になりました。これから日々の業務に励みつつ、研究発表のように少しでも社会に貢献できればと感じたイベントでした。