情報科学部に在学中の吉次颯太郎さんが、2026年3月に岡山大学で開催された The 14th IIAE International Conference on Industrial Application Engineering 2026 において、Best Presentation Award を受賞しました。 また、情報科学部に在学中の大掛綾香さんと情報科学研究科修士課程に在学中の石戸諒さんが、同国際会議において、Best Student Paper Award を受賞しました。

IIAE (The Institute of Industrial Applications Engineers: 産業応用工学会) は、情報処理に関する学術や産業技術を扱う学会の一つです。

吉次颯太郎さんの受賞は、古典籍と呼ばれる明治時代以前の版本に現れる挿絵等を、深層学習を利用し、かつ、英文で検索を行う研究の成果によるものです。従来の検索手法では、それぞれの挿絵に人手でキーワードを付与し、そのキーワードを検索対象にする手法が中心でした。これを、CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)という技術を用いて、事前のキーワードの付与なしに、自然言語で検索可能にし、さらに、日本の古典文学に関わる絵図を英文から検索することを可能にしました。

大掛綾香さんの受賞は、地域およびカテゴリごとに細分化された犯罪発生の履歴データを基に、将来の犯罪発生確率を予想するという深層学習の研究成果によるものです。時間軸、空間軸、カテゴリ軸に渡って相互相関する履歴データを、そのままの形で学習すると、計算量が大きくなり、高精度な予測を行うことができません。そこで、相互相関の強いデータだけを自動的に検出し、また、発生頻度の異なる地域やカテゴリを自動分割して特徴を見つけ出すことで、高精度な予測モデルを実現しました。

石戸諒さんの受賞は、古典籍に書かれたくずし字と呼ばれる連なった文字列を分析し、一文字ずつを正しく識別して文字起こしを行う深層学習の研究成果によるものです。ページ内に様々なレイアウトで書かれた連なる文字列から、一文字ずつに正しく領域分割することは困難な課題です。この課題に対し、1ページを複数の異なる拡大率で分割して、文字領域の学習と予測を行う手法を提案し、従来手法の1文字単位の文字認識技術と組み合わせることで、97% を超える文字認識精度を実現しました。

吉次颯太郎さんと石戸さんの研究は、国文学研究資料館との共同研究に基づいて進められている研究であり、同資料館が公開している大規模な古典籍アーカイブの検索・分析手法として期待されます。大掛綾香さんの研究は、多次元に渡る相互依存した時系列データの分析手法であり、今後も重要性が高まる研究成果として期待されます。