Koh Takeuchi 研究室

主宰者：Koh Takeuchi
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、データから隠れた因果関係や個人差の影響を推定する方法を開発しています。特に注力しているのは、ネットワーク構造を持つデータにおける処置効果（ある介入がもたらす個別的な影響）の推定です。社会ネットワークや交通システムなど、対象同士が相互に影響し合う複雑な環境では、一個人への施策の効果が他者の行動を通じて波及します。こうした干渉効果を数学モデルやグラフ神経ネットワークを用いて適切に捉え、より精密な効果測定を実現することが研究の中核となっています。 また、大規模言語モデル（LLM）の特性と限界に関する研究も展開しています。LLMが人間と同じ認知的バイアス（例えば、提示順序の影響）を持つことを実験で明らかにし、その原因究明や軽減方法の開発を進めています。さらに、LLMを評価者として用いる際の信頼性向上や、複数の観点から回答を多角的に採点する仕組みも提案しています。 加えて、クラウドソーシングで収集した不完全なラベルデータや複数の評価者の意見から、真の評価を推定する手法にも取り組んでいます。これらの研究は、教育評価、医療判断、交通制御など、様々な現実的な意思決定場面での活用を想定しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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