【論文紹介】DEJIMA: 大規模な日本語画像キャプション・視覚的質問応答データセットの構築
近年、画像の内容を言葉で説明したり、画像について質問に答えたりする「Vision-and-Language（V&L）」と呼ばれるAI技術が急速に発展しています。こうした技術の性能は、学習に使える画像とテキストのペアのデータセットの質や量に大きく左右されます。ところが、日本語で使える大規模なデータセットはこれまでほとんど存在しませんでした。
今年5月に開催される国際会議 LREC 2026 にて、当研究室から、日本語の画像キャプション（画像の内容を文章で説明したもの）と VQA（Visual Question Answering：画像についての質問に回答するタスク）に使える大規模データセット「DEJIMA」を提案する論文を発表予定です。DEJIMA は、約388万組の画像とテキストのペアを含み、従来の日本語データセットの20倍以上の規模を達成しています。
国際会議 LREC 2026 に1本の論文が採択されました
言語リソースと評価に関する国際会議 LREC 2026 (The Fifteenth biennial Language Resources and Evaluation Conference) において、当研究室から1本の論文が採択されました。 採択された論文は、スペインのパルマ・デ・マヨルカで5月11日から16日まで開催される会議において発表されます。 [LREC 2026 のウェブサイト] LREC 2026 に当研究室から採択された論文
【論文紹介】A Theory of Learning Unified Model via Knowledge Integration from Label Space Varying Domains
「ドメイン適応（Domain Adaptation）」は、十分な教師情報がない目標のドメインでうまく働くモデルを、十分な教師ラベルを持つ別のドメインの情報を活用して作成する手法です。この手法は目覚ましい成功を収めていますが、既存のドメイン適応システムでは、複数のソースドメインから学習した知識を統合することを目指す場合に、問題設定を簡略する必要があり、現実問題にうまく対応できませんでした。2025年6月にアメリカのナッシュビル、Music City Center にて開催された国際会議 The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR) 2025 では、実世界でしばしば出現する「ソースフリー」のシナリオに対応するためのアルゴリズムを提案する論文 “A Theory of Learning Unified Model via Knowledge Integration from Label Space Varying Domains” を発表しました。この成果により、将来的には、エッジデバイスなどで蓄積された知識を統合し、より性能の高いモデルを効率的に構築出来る事が期待されます。
【論文紹介】Intend to Move: A Multimodal Dataset for Intention-Aware Human Motion Understanding
Embodied AIや人間行動理解の分野において、人間がどのように動き、周囲とどう関わるかを理解することは、AIシステムが人間と共生し、協調するために不可欠な技術です。2025年12月にアメリカのサンディエゴで開催された機械学習のトップカンファレンス Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2025では、人間の動作の背後にある「意図」に着目した大規模マルチモーダルデータセット「Intend to Move (I2M)」を提案する論文 "Intend to Move: A Multimodal Dataset for Intention-Aware Human Motion Understanding" を発表しました。
この成果により、AIは人間の動作を単なる関節の動きとしてだけでなく、「なぜそう動くのか」という意図と紐づけて学習することが可能になります。将来的には、人間の意図を汲み取って先回りして手助けするロボットや、高度な対人インタラクションを行うAIの実現に役立つ可能性があります。
国際会議 ICRA 2026 に1本の論文が採択されました
ロボティクスやオートメーションの分野のトップレベルの国際会議 ICRA 2026 (the 2026 IEEE International Conference on Robotics & Automation) において、当研究室から1本の論文が採択されました。
国際会議 ICLR 2026 に3本の論文が採択されました
人工知能分野のトップレベルの国際会議 ICLR 2026 (The Fourteenth International Conference on Learning Representations) において、当研究室から3本の論文が採択されました。ICLRは、人工知能分野の中でも、特に深層学習の分野における最高峰の会議として知られています。