2023年11月15日（水）17:00より、セミナー会場とオンラインのハイブリッド形式にて「第2回 機械システム・イノベーションセミナー」を開催いたします。
講師は、江上 周作 氏（産業技術総合研究所 主任研究員、電気通信⼤学 連携准教授）です。講演テーマは、「生成AIと外部知識の活用への挑戦の最前線」です。
講演後のディスカッション・セッションでは、村上 存 氏（東京大学 機械工学専攻 教授）をモデレータに迎え、参加者から質問を受け付けるとともに、実社会における生成AIの活用の可能性と課題、外部知識の活用に向けてのナレッジグラフ構築技術の展望について議論します。
生成AIと外部知識の活用への挑戦の最前線 ～生成AI時代のナレッジグラフ構築技術：ナレッジグラフ推論チャレンジ2023～
【開催趣旨】 本セミナーでは、進化のスピードが著しい「生成AI（特に大規模言語モデル）における外部知識（ナレッジグラフ）の活用」や「生成AI時代のナレッジグラフ構築技術」の国内外での最前線の取り組みを、産業技術総合研究所 人工知能研究センター 江上 主任研究員が解説します。
【開催概要】
イベント名：令和5年度 第２回 機械システム・イノベーションセミナー
開催日時：2023年11月15日(水) 17:00～18:30 （90分）
開催形式：セミナー会場とオンラインのハイブリッド形式（オンラインはTeams ウェビナー配信）
開催場所：
（会場参加の方）
日本自動車会館 くるまプラザ（最寄り駅：御成門、大門、浜松町）
１階 第１・第２会議室
〒105-0012 東京都港区芝大門1丁目1-30
（アクセス）https://www.aba-j.or.jp/jidoshakaikan/access/
（オンライン参加の方）
オンライン参加の事前登録いただいた方にはTeamsウェビナーのリンクを配信いたします。
参加費：無料
定員：セミナー会場60名（申し込み受付順）、オンライン200名
主催：一般財団法人 機械システム振興協会
【参加お申し込み方法】
[1] セミナー会場でのご参加をご希望の方は、こちらからお申し込みください。
会場参加登録
[2] オンライン参加をご希望の方は、こちらからお申し込みください。
オンライン参加登録
＜お申し込み締め切り：2023年11月14日（火）17:00＞※更新しました
プログラム
【プログラム１】講演要旨
近年、ChatGPT を始めとした大規模言語モデル（LLM）を用いた生成AI の開発・利用は、人工知能の研究分野に限らず、広く社会で利用される技術として注目されています。また、知識工学、セマンティックWeb分野への応用においても大きな可能性があると考えられます。
その一方で、言語モデルによって生成される内容には、出力内容の品質が保証されていないという根源的な課題が残されています。
なかでも、正確性が保証されない（誤った内容が出力される場合がある）、根拠となる情報（出典）が暗黙的である（どのような情報を基にして出力されたのかが分からない）、再現性が担保されない場合がある（Web サービスとして提供されているモデルを使用した場合には、毎回、同様の内容が生成されるとは限らない）といった課題は、ナレッジグラフ(*)を用いた説明可能なAI技術の発展により解決が期待されます。
本セミナーでは、国内外で急速な進化が著しい生成AIと外部知識の活用への挑戦の最前線の取り組みを分かりやすく解説するとともに、特に注目されている「生成AI 時代のナレッジグラフ構築技術」についての取り組みを紹介します。
(*)ナレッジグラフとは
様々な事物をノードとして表し、それらの関係性をエッジとして表す「データのグラフ」がナレッジグラフ（知識グラフ）です。LLMの課題の一つにハルシネーション（幻覚）の問題がありますが、この問題に対し、明示化されたファクトデータや論理的な知識を接続することにより解決できないかというアプローチが知識グラフです。具体的な事例として、LLMと社内の文書や知識の組み合わせによる現場での活用の取り組みが進められています。ナレッジグラフは、LLM単体での応用の限界を克服する構造化知識・ファクトデータとしても注目されています。
「ナレッジグラフ推論チャレンジ」（主催：人工知能学会 セマンティックウェブとオントロジー研究会 企画委員）では、ナレッジグラフをオープンデータとして提供し、AIシステムの動作の正確性や品質の保証のため、システムが判断に至った理由を論理的に説明できるAI技術の提案を、民間企業や大学などから募集してきました。
今年度は急速に進展しているナレッジグラフの構築技術に焦点を当て、「ナレッジグラフ推論チャレンジ〜生成AI時代のナレッジグラフ構築技術〜」として開催し、大規模言語モデルを用いたナレッジグラフの構築技術の提案を募集しています。（開催スケジュール：2024/1/31 チャレンジ応募締め切り、2024/3/9 最終審査会・授賞式；URL https://challenge.knowledge-graph.jp/）
【プログラム２】ディスカッション・セッション
モデレータ：村上 存 東京大学 機械工学専攻 教授
ディスカッション・セッションでは、参加者から質問を受け付けるとともに、実社会における生成AIの活用の可能性と課題、外部知識の活用に向けてのナレッジグラフ構築技術の展望について議論します。
講師プロフィール
江上 周作 (Shusaku Egami) 博⼠(⼯学)
[所属]
産業技術総合研究所 主任研究員
電気通信⼤学 連携准教授
法政⼤学 兼任講師
[経歴]
2020.10 – 現在︓産業技術総合研究所
2019.4 – 2020.9︓電⼦航法研究所
2019.3︓電気通信⼤学 博⼠後期課程修了
2018.3 – 2019.3︓⽇本学術振興会 特別研究員(DC2)
[専⾨分野]
知能情報学，ウェブ情報学，知識⼯学，データ⼯学
[主な委員会活動]
⼈⼯知能学会 セマンティックウェブとオントロジー研究会 幹事
国際会議 ISWC、ESWC、CIKM各プログラム委員、IJCKGワークショップ委員⻑
LODチャレンジ実⾏委員
[主な受賞]
⼈⼯知能学会 研究会優秀賞(2019, 2023)
⼈⼯知能学会 全国⼤会優秀賞(2022)
ISWC Best Poster Award (2021)
LODチャレンジ 最優秀賞(2014, 2016, 2023)
お問い合わせ先
（一財）機械システム振興協会 事務局
当協会サイトのコンタクトフォーム（https://www.mssf.or.jp/contact/#inquiry）からお願いいたします。