第三回研究交流会

2026年4月開催 CYPHER 月次研究交流会 開催報告

2026年4月の研究交流会では、複雑なデータ構造の効率的な処理技術と、最先端のAIを用いたユーザー分析という、データサイエンスの理論と応用の両面から重要な発表が行われました。

グラフ信号処理によるデータ圧縮手法の検討

前半のセッションでは、SNSや交通網、気象データといった、従来の信号処理では対応が困難な不規則で複雑な繋がりを持つデータを対象とした、グラフ信号処理によるデータ圧縮手法の研究が報告されました 。この研究では、データの大規模化に伴う計算コストの増大という課題に対し、局所的な計算が可能で大規模データの処理に適したグラフウェーブレット変換（GWT）を採用することで、効率的な処理を実現しています 。特に、変換プロセスにおいて重要な役割を果たす2部グラフの構築において、データの読み込み順に頼る従来の方法ではなく、平均や標準偏差といった統計量に基づいてデータを整理する独自のアルゴリズムが提案されました 。検証の結果、統計量を用いた最適な並び替えを導入することで、データを復元した際の精度が従来の手法よりも向上することが発表されました。

マルチモーダル基盤モデルを用いた属性推定の進捗報告

交流会の最後には、マルチモーダル基盤モデルと数理的な証拠理論を組み合わせ、ソーシャルメディアユーザーの年齢や性別、居住地域といった属性を推定するプロジェクトの最新状況が共有されました 。この手法は、自己紹介文や投稿内容などのテキスト情報に加え、プロフィール画像やフォローネットワークといった多角的な情報を統合して分析を行う点が特徴です 。AI単体による推論では、情報の欠落や根拠のない捏造（ハルシネーション）が課題となることがありますが、本プロジェクトでは証拠理論（DST）を導入することで、矛盾する複数の情報を数学的に統合し、判定に伴うリスクを最小限に抑えています 。また、データ収集の工程においても、コストや倫理的リスクを低減するため、クラウドソーシングを通じた事前同意型のアンケートによる独自データセットの構築が進められており、今後はこの基盤をもとにトレンド分析などのビジネス領域への応用が期待されています 。

交流会の様子

次回イベント予定

次回は2026年5月末にて開催予定です。参加する皆様との研究会を楽しみにしています。
テーマは第一回研究交流会にて発表された際に作成されたコードのレビュー会です！！！

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