吉川 正俊（大阪成蹊大学）

データに関する研究と教育 — ガラパゴス，旧大陸，新大陸 —

変化が激しい時代では次々と研究分野の新大陸が現れるため，新しい研究や教育をしているつもりでも気づいてみるとガラバゴス化していることがある．研究分野の世界的動向を俯瞰しながら重要な研究テーマを選択し，その研究成果を昇華した内容をもとに次世代の学生に対する教育を行う大学教員の使命は重い．これからの時代のデータに関する研究と教育について考えてみたい．

1985年京都大学大学院工学研究科博士後期課程修了，工学博士．現在，大阪成蹊大学データサイエンス学部教授．データベース等の研究・開発に従事．電子情報通信学会フェロー．情報処理学会フェロー．

加藤 誠（筑波大学）

統計データ検索

Web上には多くの統計データが公開されている．しかしながら，一般のWeb利用者にとってはアクセスが困難であり利活用のハードルは高い．本講演では，Web上で公開されている統計データを活用することによって，真偽が不明な情報の検証やデータに基づいた情報の検索を可能にする技術について紹介する．主に，(1) 誤引用検証ための被引用統計データの検索，および，(2) 統計データに基づくエンティティランキング，について詳細を説明する．

筑波大学図書館情報メディア系准教授．2012年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程修了．博士（情報学）．情報検索の研究に従事．情報処理学会，電子情報通信学会，日本データベース学会，ACM，ACM SIGIR 東京支部各会員．ACM SIGIR 2023 PC Co-chair，NTCIR PC Co-chair（2014-2020），NTCIR General Co-chair (2020-)．

小山田 昌史（日本電気株式会社）

テーブル，テキスト，LLM：データベースから大規模言語モデルへの旅路

我々の研究グループではデータベースの高品質化をめざし，所与のテーブルデータに関連するデータの大規模データレイクから探索（AAAI19, ICDE21, SIGIR22, VLDB23），レコードレベルでの統合のためのユーザ・商品の名寄せ（ICWSM21, PAKDD23, eCom23），統合後のデータの正規化（EMNLP21）などの研究に取り組んできた．これらの研究領域では，他分野と同様，大規模言語モデル（LLM）が処理の高品質化と高速の両観点で活躍しはじめている．本公演では我々グループの研究を中心にそれらトレンドを概説する．また，2023年の7月に我々グループが構築した日本トップレベルの性能を有するNEC独自のLLMについても紹介し，LLMを作る意義，楽しさ，苦しみなどについて時間の許す限りでお話しする．

日本電気株式会社（NEC）データサイエンスラボラトリー主幹研究員・グループ長．筑波大学システム情報工学研究科博士後期課程修了．博士（工学）．データ統合，情報抽出，ナレッジマネジメント，大規模言語モデルなどの研究に従事．情報処理学会，日本データベース学会各会員．