2025/04/26 更新

写真a

モリ　ナオキ
森　直樹
Mori Naoki
担当
大学院情報学研究科 基幹情報学専攻 教授
工学部 情報工学科
職名
教授
所属
情報学研究院

担当・職階

  • 大学院情報学研究科 基幹情報学専攻 

    教授  2022年04月 - 継続中

  • 工学部 情報工学科 

    教授  2022年04月 - 継続中

取得学位

  • 博士（工学） （ 京都大学 ）

研究分野

  • 情報通信 / 感性情報学  / 機械学習

  • 情報通信 / 感性情報学  / 人工知能

  • 情報通信 / 感性情報学  / 進化型計算

  • 情報通信 / ソフトコンピューティング  / 進化型計算

  • 情報通信 / ソフトコンピューティング  / 大規模言語モデル

研究キーワード

  • 機械学習

  • 自然言語処理

  • 人工知能

  • 進化型計算

  • 進化型計算

研究概要

  • 自然言語処理

  • 自動株取引システム

  • 機械学習

  • 人工知能システム

  • 進化型計算

研究歴

  • 生成AI の進化的獲得手法の研究

    生成AI、大規模言語モデル、AutoML、NAS 

所属学協会

  • 人工知能学会

    2017年04月 - 継続中   国内

  • 電気学会

    2014年01月 - 継続中   国内

  • 計測自動制御学会

    2001年04月 - 継続中   国内

  • 日本シミュレーション＆ゲーミング学会

    2001年04月 - 継続中   国内

  • システム制御情報学会

    1997年04月 - 継続中   国内

受賞歴

  • Honorable Mention Award

    N. Aoki, N. Mori, M. Okada

    2023年12月   15th IIAI-AAI-Winter IEEE   Analysis of LLM-Based Narrative Generation using the Agent-based Simulation

  • Competitive Paper Award

    H. Yamato, M. Okada, N. Mori

    2023年12月   15th IIAI-AAI-Winter IEEE   Trainable Weighted Pooling Method for Text Classification with BERT,

  • 電気学会2023年電子・情報・システム部門大会奨励賞

    鷲野拓海，森 直樹

    2023年09月   電気学会   適応度空間を推定するSurrogate Modelを導入したTDGA AutoAugment の提案

学歴

  • 京都大学   工学研究科   電気工学専攻博士課程   その他   単位取得満期退学

    1994年04月 - 1997年03月

  • 京都大学   工学研究科   原子核工学専攻   その他   卒業・修了

    1992年04月 - 1994年03月

  • 京都大学   理学部   物理学科   その他   卒業・修了

    1988年04月 - 1992年03月

論文

  • 地域資料における災害データのナレッジグラフを用いた表現とその利用方法の提案

    堀本 隆誠, 岡田 真, 森 直樹

    情報知識学会誌   34 ( 4 )   357 - 360   2024年11月（ ISSN:09171436 ） （ eISSN:18817661 ）

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    <p>　近年の人工知能技術の急速な発展の中で, 人間の知識をグラフ構造で表現するナレッジグラフが注目されており，異なるデータソースからの情報の統合やそれらの間の関係性を明確にするために有効である. 本研究では, 地域資料の保存・継承における災害データの管理手法として, ナレッジグラフを用いた手法を提案する. ナレッジグラフを用いることで, 過去の種々の災害の記録における事象のデータとそれらの相互関係を統一して記述可能であり, これにより複数の情報の統合と再利用性の向上による知識の継承を容易にすると予想される. さらに, 個々の災害データの相互関連性の可視化により, 将来的な災害リスク評価や災害対応の改善にも寄与することが期待される. 本稿においては, 実際のデータに対してナレッジグラフを構築し, 考察することでその可能性を図る.</p>

    DOI： 10.2964/jsik_2024_034

  • LLM を用いたペルソナ指定型キャラクターの感情解析

    村上 一真, 森 直樹, 岡田 真

    人工知能学会全国大会論文集   JSAI2024 ( 0 )   4K1GS903 - 4K1GS903   2024年（ eISSN:27587347 ）

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    <p>近年，大規模言語モデル (Large Language Model, LLM) の向上を背景として、より高難度なタスクにおいて LLM を用いた顕著な成果が報告されている．しかしながら最も有力な LLM である GPT-4 は内部仕様が非公開であり，また LLM を独自に構築するには膨大なコストがかかるため現実的ではない．そのため，モデルの改良ではなくその振る舞いを対象とした研究が増加している．本研究では，LLM によって性能が飛躍的に向上したキャラクターとの対話に着目し，より現実世界との関連性が高くインタラクティブな会話の実現を目指した．今回はペルソナを指定し，視覚情報を仮定した周辺情報とキャラクターの内部状態に基づいて発話の有無を判定した．また，LLM を用いて周辺情報と内部状態からキャラクターの感情を数値的に評価した．LLM の評価した感情ベクトルと著者の判定を用いて，キャラクターの発話意志を感情ベクトルを入力とする二値分類問題として設定した． 実験結果として，感情の評価においてはペルソナを反映した評価値を得ることができた．また，発話の有無の判定はベースラインより有意な結果を得た．</p>

    DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_4k1gs903

  • ユーザの嗜好を反映した人工知能キャラクターとの共同生活シミュレーションシステム

    村上 一真, 森 直樹

    日本デジタルゲーム学会 夏季研究発表大会 予稿集   2024 ( 0 )   19 - 24   2024年（ eISSN:27584801 ）

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    近年，大規模言語モデル (Large Language Model, LLM) や拡散モデルに基づく生成モデルの発展により，人工知能分野は著しい発展を遂げている．特に創作における生成物に関しては，人間の創作物と遜色がない性能を示している．これらの点を背景として，計算機による創作活動の可能性が広がっている．ゲーム分野においては，制作段階で生成 AI を用いる研究は報告されている一方で対話や環境の自動生成自体をゲームシステムに導入した研究はまだ少ない．そこで本研究では，ユーザのプレイに応じて動的にシーンが変化するゲームシステムの構築を目的とする．具体的には，パーソナライズされた心地よい対話を演出するためにユーザとキャラクターとの対話における地理的情報に基づくシーン遷移の定義と自然なシーン系列生成機能を有するアドベンチャーゲームを構築する．提案手法により，ユーザの嗜好を反映した人工知能エージェントとの共同生活体験が得られることを示した．

    DOI： 10.57518/digrajprocsummer.2024.0_19

  • Transformer を用いたエネルギープラント運用計画問題の解法

    鈴木 智大, 尾關 拓巳, 森 直樹, 平野 秀明, 北村 聖一, 森 一之

    人工知能学会全国大会論文集   JSAI2024 ( 0 )   2I5GS1005 - 2I5GS1005   2024年（ eISSN:27587347 ）

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    <p>近年，工場施設などのエネルギー消費の大部分を占めるエネルギープラントに関して，その省エネルギー化が重要となってきた．この問題に関して，エネルギープラント運用計画問題のベンチマーク問題が提案されている．しかし，現実のエネルギープラントを考慮すると，ベンチマーク問題の唯一解を探索するだけでなく異なる状況に対応できる汎用的かつ高速な運用計画手法が必要である． 本研究では，エネルギープラントにおける多様な問題設定に対する解の生成を目的として，ベンチマーク問題の類似問題を複数作成し，Transformer を用いてそれらの解を回帰予測する手法を提案する． 特に，Transformer における時系列情報を扱う Positional Embedding に関して考察し，数値実験によって生成した解をエネルギー購入コスト，制約違反の二点から比較することで提案手法の有効性を示した．</p>

    DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_2i5gs1005

  • Skip Connection の導入に基づく tdgaCNN の拡張手法の提案

    平 智隆, 森 直樹, 岡田 真

    人工知能学会全国大会論文集   JSAI2024 ( 0 )   2D4GS203 - 2D4GS203   2024年（ eISSN:27587347 ）

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    <p>近年，機械学習を用いた画像認識が注目を集めている．その一つに畳み込みニューラルネットワーク (CNN) がある．CNN アーキテクチャは，問題の高度化に伴い複雑さの度合いが増加している．このため最適な CNN の構造を設定すること自体が高難度な組合せ最適化問題であり，更にそれを人手で設定するには膨大な手間を要する．そこで，AutoML の分野では汎用的な最適化手法である遺伝的アルゴリズム (GA) を CNN の構造探索に用いる gaCNN，そしてその選択に熱力学的選択ルールを採用した tdgaCNN が提案され，その有効性が報告されている． 本研究では，探索で獲得される CNN モデルの性能の向上を目的として, Skip Connection を有する CNN アーキテクチャを探索可能な tdgaCNN の拡張手法を提案する．また，提案手法の有効性を画像ベンチマークデータセットで示した．</p>

    DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_2d4gs203

  • RLHF を用いたゲームデータに関する LLM の学習手法の検討

    村田 知弥, 森 直樹, 岡田 真

    人工知能学会全国大会論文集   JSAI2024 ( 0 )   4A1GS602 - 4A1GS602   2024年（ eISSN:27587347 ）

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    <p>近年，人工知能分野における大規模言語モデル（Large Language Model : LLM）の進展は著しく，様々な自然言語処理タスクで優れた性能を発揮している．その中で LLM の価値観や目的を人間と合致させるため，アライメント（Alignment）の調整が必要とされるようになった．このようなアライメント調整手法として，人間からのフィードバックを用いた強化学習である Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) が注目されている． そこで本研究では，ゲームシナリオデータとして恋愛シミュレーションゲーム「ときめきメモリアル３～約束のあの場所で～」のシナリオを用いて，RLHF を用いた LLM の学習手法について検討した．具体的には，日本語 5 文字に続く文章をキャラクターの性格に合わせて生成する実験をした．主観的な評価ではあるが，各キャラクターに適合した文章が生成できることが確認できた．</p>

    DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_4a1gs602

  • Masked Language Modeling を用いた Knowledge Graph 補完手法の検討

    堀本 隆誠, 岡田 真, 森 直樹

    人工知能学会全国大会論文集   JSAI2024 ( 0 )   4F1GS304 - 4F1GS304   2024年（ eISSN:27587347 ）

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    <p>近年, 人工知能技術の急速な発展の中, 人間のさまざまな知識を体系的に連結してその関係をグラフ構造で表現する Knowledge Graph は強い注目を受けており, 人工知能の基盤技術としてさまざまな分野で活用されている. その中で既存の Knowledge Graph に新たな知識を付加する要求が生じた際のために Knowledge Graph の自動補完手法が希求されている. 従来の Knowledge Graph 補完手法である TransE や ComplEx などの問題点として, 知識の関係性を重視して学習しており, 知識自体の意味情報を効果的に捉えていない点がある. 本研究では, 知識自体の意味情報を効果的に捉えるために深層言語モデルである BERT による Masked Language Modeling を用いた Knowledge Graph 自動補完手法を提案して, 評価実験によりその有効性を検証した.</p>

    DOI： 10.11517/pjsai.jsai2024.0_4f1gs304

  • ストーリー解析のための文の分散表現に基づく小説の自動セグメンテーション手法の提案 査読

    福田清人, 森直樹, 松本啓之亮, 岡田真

    芸術科学会論文誌 雑誌   2020年01月

  • Evolutionary Deep Learning based on Deep Convolutional Neural Network for Anime Storyboard Recognition 査読

    S. Fujino, N. Mori, T. Hatanaka, K. Matsumoto

    Neurocomputing 雑誌   338 ( 4 )   393 - 398   2019年04月

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    共著区分：共著  

  • Intelligent Software Development Method Based on Model Driven Architecture 査読

    K. Matsumoto, K. Nakoshi, N. Mori

    International Journal on Advances in Software 雑誌   11 ( 6 )   88 - 96   2018年06月

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    共著区分：共著  

  • 多層個体群を有する遺伝的プログラミングの提案およびBoolean問題への適用 査読

    長谷川 拓, 森 直樹, 松本 啓之亮

    進化計算学会論文誌 雑誌   8 ( 2 )   52 - 60   2017年02月

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    共著区分：共著  

  • Learning Method by Sharing Activity Histories in Multiagent Environment 査読

    K. Matsumoto, T. Gohara, N. Mori

    International Journal on Advances in Intelligent Systems 雑誌   10 ( 2 )   71 - 80   2017年02月

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    共著区分：共著  

  • 多層個体群を有する遺伝的プログラミングの提案およびBoolean問題への適用 査読

    長谷川 拓, 森 直樹, 松本 啓之亮

    進化計算学会論文誌 雑誌   8 ( 2 )   52 - 60   2017年02月

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    共著区分：共著  

  • 劣個体分布に基づく DII analysis の提案と応用 査読

    長谷川 拓, 井上 和之, 荒木 悠太, 森 直樹, 松本 啓之亮

    進化計算学会論文誌 雑誌   7 ( 2 )   13 - 23   2016年02月

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    共著区分：共著  

  • 劣個体分布に基づく DII analysis の提案と応用 査読

    長谷川 拓, 井上 和之, 荒木 悠太, 森 直樹, 松本 啓之亮

    進化計算学会論文誌 雑誌   7 ( 2 )   13 - 23   2016年02月

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    共著区分：共著  

  • 機械学習アルゴリズムを導入した適応度景観推定型進化型計算の提案 査読

    長谷川 拓, 森 直樹,松本 啓之亮

    システム制御情報学会論文誌 雑誌   28 ( 5 )   189 - 197   2015年05月

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    共著区分：共著  

  • 機械学習アルゴリズムを導入した適応度景観推定型進化型計算の提案 査読

    長谷川 拓, 森 直樹, 松本 啓之亮

    システム制御情報学会論文誌 雑誌   28 ( 5 )   189 - 197   2015年05月

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    共著区分：共著  

  • Round-Trip Engineering Approach to Keep Activity Diagrams Synchronized with Source Code 査読

    K. Matsumoto, R. Uenishi, N. Mori

    International Journal on Advances in Intelligent Systems 雑誌   8 ( 4 )   448 - 457   2015年04月

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    共著区分：共著  

  • Casook : Creative Animating Sketchbook 査読

    M. Ueno, K. Fukuda, A. Yasui, N. Mori, K. Matsumoto

    Advances in Intelligent Systems and Computing 雑誌   373 ( 1 )   175 - 182   2015年01月

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    共著区分：共著  

  • 追跡問題におけるゴールデンクロスを利用した切り換えQ学習 査読

    伊木 美太輔, 松本 啓之亮, 森 直樹

    電気学会論文誌Ｃ 雑誌   134 ( 9 )   1318 - 1324   2014年09月

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    共著区分：共著  

  • Picture Models for 2-Scene Comics Creating System 査読

    M. Ueno, N. Mori, K. Matsumoto

    Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal 雑誌   3 ( 2 )   53 - 64   2014年02月

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    共著区分：共著  

  • モデル駆動ソフトウェア開発へのコンポーネントベース技術の適用 査読

    水野 友貴, 松本 啓之亮, 森 直樹

    電気学会論文誌C 雑誌   133 ( 12 )   2275 - 2281   2013年12月

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    共著区分：共著  

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書籍等出版物

  • Computational and Cognitive Approaches to Narratology

    M. Ueno, K. Fukuda, N. Mori（ 担当： 共著）

    IGI Global  2016年07月 

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    担当ページ：chapter 6  

  • Realistic Simulation of Financial Markets

    H. Kita, N. Mori et al.（ 担当： 共著）

    Springer  2016年07月 

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    担当ページ：chapter 4  

  • 人工市場で学ぶマーケットメカニズム ｜U-Mart工学編

    喜多　一, 森　直樹, 小野　功, 佐藤　浩, 小山 友介, 秋元 圭人（ 担当： 共著）

    共立出版  2009年05月 

産学官連携可能研究（シーズ）キーワード

  • 生成AIに関する技術

  • 画像処理に関する技術

  • 機械学習に関する技術

  • 感性工学に関する研究

  • 自然言語処理システム

  • 株の自動取引に関する研究

  • 人工知能に関する技術

  • 最適化に関する問題

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産学官連携可能研究（シーズ）概要

  • 生成AIに関する研究

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    共同研究の希望：民間等他機関

    交流の種別：技術相談,　受託研究,　共同研究,　講演  

    企業案件への生成AIの適用に関する全般

科研費獲得実績

  • 進化型 AutoML による人の創作物理解に関する研究

    基盤研究(C)  2027年

  • 進化型 AutoML による人の創作物理解に関する研究

    基盤研究(C)  2026年

  • 進化型 AutoML による人の創作物理解に関する研究

    基盤研究(C)  2025年

  • 進化型 AutoML による人の創作物理解に関する研究

    基盤研究(C)  2024年

担当授業科目

  • ソフトウェア工学

    2024年度   週間授業   大学

  • 情報工学基礎演習1

    2024年度   週間授業   大学

  • 基幹情報学特別演習1

    2024年度   週間授業   大学院

  • 言語情報学

    2024年度   週間授業   大学院

  • 基幹情報学特別研究2

    2024年度   集中講義   大学院

  • 基幹情報学特別研究1

    2024年度   集中講義   大学院

  • 基幹情報学特別演習I-1

    2024年度   集中講義   大学院

  • 基幹情報学特別研究8

    2024年度   集中講義   大学院

  • 基幹情報学特別研究7

    2024年度   集中講義   大学院

  • 基幹情報学特別研究5

    2024年度   集中講義   大学院

  • 基幹情報学特別研究3

    2024年度   集中講義   大学院

  • 情報工学実験2

    2024年度   週間授業   大学

  • 基幹情報学特別演習2

    2024年度   週間授業   大学院

  • 社会情報学

    2024年度   週間授業   大学院

  • 基幹情報学セミナー

    2024年度   週間授業   大学院

  • 基幹情報学特別研究2

    2024年度   集中講義   大学院

  • 基幹情報学特別研究1

    2024年度   集中講義   大学院

  • 基幹情報学特別演習I-2

    2024年度   集中講義   大学院

  • 基幹情報学特別研究8

    2024年度   集中講義   大学院

  • 基幹情報学特別研究6

    2024年度   集中講義   大学院

  • 基幹情報学特別研究4

    2024年度   集中講義   大学院

  • 情報工学卒業研究

    2021年度    

  • 情報工学英語演習

    2021年度    

  • 電気・情報系特別研究第四

    2021年度    

  • 電気・情報系特別研究第三

    2021年度    

  • 電気・情報系特別演習第四

    2021年度    

  • 電気・情報系特別演習第三

    2021年度    

  • 知能情報工学特別学外実習

    2021年度   実習  

  • 電気・情報系特別研究第二

    2021年度    

  • 電気・情報系特別研究第一

    2021年度    

  • 電気・情報系特別演習第二

    2021年度    

  • 電気・情報系特別演習第一

    2021年度    

  • 情報工学卒業研究

    2021年度    

  • 情報工学英語演習

    2021年度    

  • 工学域インターンシップ

    2021年度   実習  

  • 電気電子系学類総論I

    2021年度    

  • 電気電子系学類総論I

    2021年度    

  • 機械学習特論

    2021年度    

  • 進化型計算特論

    2021年度    

  • ソフトウェアシステム特論

    2021年度    

  • ソフトウェア工学

    2021年度    

  • 知能情報特論I

    2021年度    

  • 情報工学実験II

    2021年度   実習  

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論文・研究指導集計

  • 2021年度

    卒業論文指導数：4名