Ayame Shimizu 研究室

本研究室は、機械学習モデルの実装および運用における現実的な課題に取り組んでいます。特に、大規模なデータセット作成に必要なアノテーション（ラベル付け）作業に焦点を当てています。一般からの外部労働力（クラウドソーシング）を活用する際、作業者からの回答品質にばらつきが生じることが避けられません。そこで本研究室は、限られた予算の中で、複数の作業者に同一データを何度も評価させることが、モデルの精度向上にどの程度貢献するのかを、画像分類やテキスト処理など複数のタスクで実験的に検証しています。 さらに、機械学習モデルが信頼できる判断をしているかを確認できるシステムの構築も進めています。ニューラルネットワーク内部で学習された特徴量に対し、人間が理解できる意味を付与するための手法を開発しており、そのプロセスでもクラウドソーシングを活用しています。作業者に画像の部分集合を見せ、その特徴を自然言語で説明してもらうことで、機械の判断ロジックを人間が検証可能な形に変換することを目指しています。これらの研究を通じ、実用的で説明責任を持つAIシステムの実現に貢献しています。