知的情報環境研究室

About研究室について

データから意味を取り出して活用する。

知的情報環境研究室は、機械学習や深層学習を使って、実際のデータから意味やパターンを取り出し、推薦などに生かす研究をしています。
学習者の振り返り文、バスの走行記録、商品のレビューなど、実データを中心に扱っています。
研究室のサイトでは「峯研究室」の名前で紹介され、荒川研究室・福嶋研究室とともに人間情報システム研究グループとして活動しています。

Research研究テーマ

データの内容に合わせて、機械学習や深層学習でデータの意味を学習したり、その使い方を研究したり、意味やパターンを取り出して推薦を行ったりしています。いずれのプロジェクトも、データに機械学習や深層学習を適用する点が共通していて、扱うデータは実データが中心です。

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学習状況の推定と学習支援↗

学習者の振り返り文や講師の報告文から、学習状況や学習能力、成績の変化とその理由を推定しています。アドバイス文の自動生成や、大学入試センターとの共同研究による短答式解答文の自動採点にも取り組んでいます。

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移動データから走行状況を推定↗

路線バスやドライブレコーダのプローブデータを使い、バス停間の走行時間や遅れ時間、運転手の特性や危険運転の状況を推定しています。オンデマンドバスの利用履歴から、地域の移動パターンも調べました。

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感情推定・特許の情報抽出・推薦↗

話者の感情の推定や、特許文書から固有表現（元素や分量など）を取り出す研究を行っています。レビューを役に立ったと答えた人数の推定や、クリックされる商品の推定、人が訪れる場所の推薦も扱っています。

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国会会議録の分析基盤づくり↗

国会図書館のデータベースから国会会議録と政治資金収支報告書のデータを集め、分析の基盤を作っています。国会会議録をもとに、ニュースの偏向報道やSNSの偽情報の特定、政治上の課題や傾向の特定を進めていきます。

Voices先輩の声

評価・クチコミは、在籍している（していた）学生個人の経験に基づくもので、研究室の公式見解ではありません。クチコミの有無や件数は、研究室の評価を表すものではありません。

インタビューに協力いただいた学生に、内容にかかわらず謝礼（1,000円分のギフト）をお渡しすることがあります。