2026.09.01
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生成AIにおける文化的価値観の偏りの分析と低減手法に関する研究
データサイエンス学部4年(受賞当時・現在データサイエンス研究科 博士前期課程1年)の宮本 璃々子さんが、2026年2月28日〜3月5日に神戸国際会議場・展示場で開催されたDEIM2026(第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム)において、「文化に適応した文書生成を行うためのプロンプト最適化」について発表し、優秀インタラクティブ賞を受賞しました。
宮本 璃々子さん
受賞者
データサイエンス学部4年(受賞当時・現在データサイエンス研究科 博士前期課程1年)
宮本 璃々子さん
※受賞対象となった発表は、学部4年次在籍時に行われたものです。
指導教員
データサイエンス研究科データサイエンス専攻
戸田 浩之教授 (知能情報学)
受賞内容
DEIM2026
第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム
優秀インタラクティブ賞
発表題目
「文化に適応した文書生成を行うためのプロンプト最適化」
データサイエンス学部4年(受賞当時・現在データサイエンス研究科 博士前期課程1年)
宮本 璃々子さん
※受賞対象となった発表は、学部4年次在籍時に行われたものです。
指導教員
データサイエンス研究科データサイエンス専攻
戸田 浩之教授 (知能情報学)
受賞内容
DEIM2026
第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム
優秀インタラクティブ賞
発表題目
「文化に適応した文書生成を行うためのプロンプト最適化」
今回の発表内容について宮本さんに解説していただきました。
本研究では、生成AIが持つ文化的価値観の偏りについて研究しています。現在の生成AIは、英語を中心とした大量のデータを用いて学習されていることから、西洋圏の文化的価値観に偏っている可能性が指摘されています。そこで本研究では、ChatGPTをはじめとするさまざまな生成AIがどの国の文化的価値観と最も近いのかを定量的に分析しました。その結果、多くの生成AIが西洋圏の価値観に近い傾向を示す一方、中国を拠点に開発されたモデルでは、中国の価値観に近い傾向が見られることを確認しました。
さらに、こうした文化的な偏りを低減するため、LLM(大規模言語モデル)の自己修正能力と探索アルゴリズムを組み合わせ、自動的にプロンプトを最適化する手法を提案しました。実験を通して、提案手法によって生成AIの文化的価値観の偏り低減の有効性を確認しました。
本研究では、生成AIが持つ文化的価値観の偏りについて研究しています。現在の生成AIは、英語を中心とした大量のデータを用いて学習されていることから、西洋圏の文化的価値観に偏っている可能性が指摘されています。そこで本研究では、ChatGPTをはじめとするさまざまな生成AIがどの国の文化的価値観と最も近いのかを定量的に分析しました。その結果、多くの生成AIが西洋圏の価値観に近い傾向を示す一方、中国を拠点に開発されたモデルでは、中国の価値観に近い傾向が見られることを確認しました。
さらに、こうした文化的な偏りを低減するため、LLM(大規模言語モデル)の自己修正能力と探索アルゴリズムを組み合わせ、自動的にプロンプトを最適化する手法を提案しました。実験を通して、提案手法によって生成AIの文化的価値観の偏り低減の有効性を確認しました。
宮本 璃々子さんのコメント
このたびは、優秀インタラクティブ賞をいただき、大変嬉しく思っております。本研究を進めるにあたり、研究指導してくださった戸田浩之教授ならびに落合桂一准教授に深く感謝申し上げます。また、日々の研究活動を通して,議論や技術的アドバイスをくださった研究室メンバーにも感謝申し上げます。今回の受賞を励みに、研究を通じて得た知識や経験を活かしながら、今後も学術の発展に貢献できるよう努めてまいります。
このたびは、優秀インタラクティブ賞をいただき、大変嬉しく思っております。本研究を進めるにあたり、研究指導してくださった戸田浩之教授ならびに落合桂一准教授に深く感謝申し上げます。また、日々の研究活動を通して,議論や技術的アドバイスをくださった研究室メンバーにも感謝申し上げます。今回の受賞を励みに、研究を通じて得た知識や経験を活かしながら、今後も学術の発展に貢献できるよう努めてまいります。
指導教員 戸田 浩之教授のコメント
宮本さんは、留学経験などを通じて培った国際的な視点を活かし、卒業研究ではLLMの文化的な偏りの分析と、その偏りを低減するプロンプト最適化の研究に取り組みました。学部の卒業研究でありながら査読付き国際会議への投稿にも挑戦するなど、非常に意欲的に研究を進めてきました。今回、その成果が受賞という形で評価されたことを大変嬉しく思います。大学院でのさらなる研究の発展を期待しています。
宮本さんは、留学経験などを通じて培った国際的な視点を活かし、卒業研究ではLLMの文化的な偏りの分析と、その偏りを低減するプロンプト最適化の研究に取り組みました。学部の卒業研究でありながら査読付き国際会議への投稿にも挑戦するなど、非常に意欲的に研究を進めてきました。今回、その成果が受賞という形で評価されたことを大変嬉しく思います。大学院でのさらなる研究の発展を期待しています。
