経済学による実サービスにおける効果の推定や、その効果を最大化させるような AI 技術の開発と実プロダクトへの応用を行っています。

大規模言語モデルの対話応答性能等に関する言語転移の原理解明及び新たな知見の獲得を目的としています。大規模言語モデルの言語横断的な Instruction Tuning の実験を体系的に行い、その振る舞いについて分析を行うことで、大規模言語モデルの言語転移に関する動作原理の解明に取り組んでいます。

雑談対話とタスク指向対話を融合させた実用的な接客対話システムの基礎技術の開発および新たな知見の獲得を目的としています。商業施設やバーチャル空間内において顧客を接客する対話の構造を分析し、様々な接客目標を達成できる対話エージェントの自立対話技術の研究開発に取り組みます。

近年のタスク指向型対話モデルは高い性能を有しているものの、その多くは学習時に大量の対話データを必要とします。そこで、高品質な対話データを容易かつ大量に収集するために、クラウドワーカー向け対話収集基盤の構築の研究を進めています。対話（チャット）インタフェースだけでなく、対話インストラクション生成機能や予約シミュレーター機能等も対話収集基盤に実装することで、より現実的で多様な対話データを収集することを目指しています。

マーケットデザインが応用可能な様々な社会的課題に対してアプローチを行なっており、保育所の入所選考や医療資源の配分の最適化などを目指し、自治体や中央省庁と連携を行い、実データを用いた課題の数理的定式化・理論的分析・アルゴリズムの開発および、実証実験を実施しています。

本研究ではデザイナーが自身の意図に沿って写真、イラスト、あしらいやコピーなどの多様な素材を効率的に検索できるよう、マルチメディア検索技術の開発に取り組んでいます。また応用として膨大な過去の作例から関連するものを見つけ出し、新たなインスピレーションを得ることや、類似デザインのチェックなどの効率化が期待できます。この研究によりクリエイティブ制作の品質向上と効率化を目指しています。

事前処理共変量を取り入れた回帰調整方法を用い、機械学習技術を活用して推定精度の高い手法の共同研究を行っています。

転売問題の解決を目指してオークションメカニズムの実証実験を行うなど、メカニズムデザインの知見を社会に実装し、社会問題やビジネス課題の解決に向けた共同研究を進めています。