植田 大樹

LLMの医療でのバイアス解明と基盤フレームワーク作成

グラント番号：JPMJPR2521

研究者： 植田 大樹

研究概要

医療現場の人材不足によりLLMの活用が拡大する中、既存モデルに潜む人種・年齢・性別・社会経済的地位に基づく社会人口学的バイアスが医療の公平性を阻害する懸念がある。本研究では日本語含む複数LLMの医療タスクにおけるバイアスを実証的に定量化し、医療現場で実運用可能な公平性評価・リスクマネジメントフレームワークを開発する。国際共同研究により汎用性を検証し、医療AIガイドライン策定に貢献する。

大澤 博隆

人・双エージェントモデルが拓く拡張社会

グラント番号：JPMJPR2522

研究者： 大澤 博隆

研究概要

人と 2 体の社会的エージェントが織り成す「デュアルエージェント」関係を理論・実装と設計・ELSI 検証の三項目から探究する。内的状態・役割・談話構造による網羅的モデル分類、モデルを元にした応用事例の設計・実装・評価、SF プロトタイピング等での未来シナリオと社会リスクを提示し、メタ認知促進と拡張社会創出を図り、人と AIの安全快適な共生・協働を推進し、新技術の社会実装指針を策定する。

齋藤 邦章

特定知に適応するマルチモーダル基盤モデルの構築

グラント番号：JPMJPR2523

研究者： 齋藤 邦章

研究概要

本研究の目的は、大量のWebデータに基づく「一般知」に偏りがちな既存AIモデルの限界を乗り越え、専門性や文脈依存性が高く、データ収集やアノテーションが困難な「特定知」にも適応可能なマルチモーダル基盤モデルを構築することです。具体的には、画像を入力とした質問応答をはじめとする多様なタスクに対応しながら、異なるドメインや知識体系に自律的に適応できるモデルを目指します。

白土 寛和

分散知をつなぐLLMエージェントと評価手法の共創

グラント番号：JPMJPR2524

研究者： 白土 寛和

研究概要

本研究では、分散情報下での意思決定課題である Hidden Profile タスクを題材に、人と LLM（大規模言語モデル）エージェントが対話を通じてより良い結論にたどり着けるようにする仕組みを開発する。タスクに応じて知識を整理・拡張できる LLM の設計に加え、現場関係者との共創によって集団推論評価用のベンチマークを整備し、信頼でき社会に役立つ人とAIとの協働システムを実現する。

鈴木 杏奈

フレームのズレから拓く共創的対話支援

グラント番号：JPMJPR2525

研究者： 鈴木 杏奈

研究概要

異なる価値観・感情をもつ多様な主体間で未来像を共創するための対話支援技術を開発する。判断に内在する三層構造（論理・倫理・美学）を理論化・数理モデル化し、フレームのズレを可視化・シミュレーションを含む「共創的対話支援インフラ」を構築する。多分野での社会実装を展望し、AIとの共創的対話設計への応用も視野に入れ、倫理的・感性的理解を備えた、包摂的で創造的な意思決定支援を可能とする。

西川 広記

人とAIの混合交通における因果責任の説明可能性

グラント番号：JPMJPR2526

研究者： 西川 広記

研究概要

人の運転する手動運転車と AI の運転する自動運転車とが行き交う混合交通 において、事故前後における因果責任の定量化に基づく説明可能な責任分 配の枠組みを提案する。本研究での提案によって、事故を未然に抑制する交 通秩序の形成が可能となるだけでなく、万一事故が発生したとしても、どの 車両にどの程度の責任が帰属されるかが定量的に説明可能となる。

西山 勇毅

構成写像型合成時系列行動データを用いた個人適応型AI開発・評価基盤

グラント番号：JPMJPR2527

研究者： 西山 勇毅

研究概要

本研究では、人とAIの共生・協働時代における、安全で柔軟な個人適応型AIの開発環境の構築を目指し、パッシブモバイルセンシングより得られるマルチモーダルな実時系列行動データの構造を模倣しつつプライバシーに配慮した構成写像型合成時系列行動データの生成基盤の研究開発を行う。時系列行動データに特化した生成AIの開発とその評価を通して、提案基盤の世界的な展開と標準化を目指す。

長谷川 祐人

個別AI社会刺激による孤立ストレス緩和ケアの開発

グラント番号：JPMJPR2528

研究者： 長谷川 祐人

研究概要

超高齢化社会において深刻化する社会的孤立に伴うストレスが心身に及ぼす影響に対し、生成AIによるリアルタイムかつ個別最適化された「仮想社会刺激」の有効性を明らかにします。最新の脳科学アプローチをマウスモデルに応用し、神経活動・腸内細菌叢を含む免疫応答・行動変化といった多層的な生物学的指標で検証します。個別化AI介入の生体影響を科学的に可視化し、エビデンスに基づくAI介入技術の社会実装を目指します。

廣井 裕一

メタバースにおける人-AI協働型コミュニティ形成支援基盤

グラント番号：JPMJPR2529

研究者： 廣井 裕一

研究概要

本研究は、メタバースプラットフォーム「cluster」のコミュニティ支援スタッフが蓄積した暗黙知をAIエージェントに継承させ、人-AI協働によるコミュニティ形成支援システムを構築する。メタバースの全ユーザ行動記録を活用し、スタッフの行動パターン解析による暗黙知の形式化、身体性AIエージェントへの実装、大規模実証実験を実施し、メタバースで確立したコミュニティ形成支援技術の体系化と実世界応用を目指す。

龍 吟

高齢社会対応AI医療支援モデルの構築

グラント番号：JPMJPR252A

研究者： 龍 吟

研究概要

本研究は、医療アクセスに困難を抱える高齢化地域において、AIと住民が共進化する次世代型の医療支援モデルを提案する。具体的には、診療実績や行動ログに基づく1kmメッシュ単位の医療需要分析、SNSや新聞等からの健康不安情報の抽出、生成AIと知識グラフを統合した高齢者向けエージェントの実装により、地域特性に応じた柔軟な診療ルート提案や受診行動支援を可能とする、新たな医療・社会インフラの構築を目指す。