島田 敬士

教育大航海時代の羅針盤：学習分析の信頼基盤ReLAXの創出

グラント番号：JPMJCR22D1

研究代表者

島田 敬士

主たる共同研究者

出口 大輔	名古屋大学 大学院情報学研究科　准教授
山下 隆義	中部大学 工学部　教授

研究概要

学習分析とは，教育データの分析に基づいて教育・学習の効果的な支援を行う研究です．データの肥大化や複雑化に影響されずに分析結果を素早く提供できる即時性，分析過程を透明化して分析結果に対する懐疑心を払拭する説得性，様々な条件下で汎用的に利用可能な学習分析技術の適応性を導入した新しい学習分析基盤ReLAXを創出します．信頼して利用できる学習分析の技術開発と教育・学習支援のための応用展開を進めます．

清水 昌平

信頼されるAIシステムを実現するための因果探索基盤技術の確立と応用

グラント番号：JPMJCR22D2

研究代表者

清水 昌平

主たる共同研究者

井上 佳	サスメド（株） 臨床開発部　研究員
林 岳彦	国立環境研究所 社会システム領域　主幹研究員
福間 真悟	京都大学 大学院医学研究科　准教授

研究概要

AIの信頼性を評価・向上させる方法として因果推論のアイデアがよく用いられています。ただ、そのために必要な因果グラフを、背景知識が足りず用意できないことが多いです。そこで本研究では、データから因果グラフを推測する因果探索の方法論研究とそれを用いて政策科学・環境学・予防医学・臨床医学の4領域で因果推論を用いた説明性・公平性の解析に取り組みます。

杉山 麿人

記号推論に接続する機械学習

グラント番号：JPMJCR22D3

研究代表者

杉山 麿人

主たる共同研究者

井上 克巳	情報・システム研究機構 国立情報学研究所　教授
小島 諒介	京都大学 大学院医学研究科　講師
西野 正彬	日本電信電話（株） NTTコミュニケーション科学基礎研究所　特別研究員

研究概要

信頼されるAIシステムの基盤となる基礎技術の創出を目的として、主に幾何学的なアプローチに着目することで、大量パラメータを利用する現代的な機械学習と、推論根拠の解釈性に優れた記号推論の融合を実現します。記号推論を前提とした機械学習システムを設計・構築することで、機械学習がもつ信頼性についての課題と、記号推論が持つロバスト性についての課題を同時に解決します。