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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-12-12 17:30 RAGを用いたヒューマンエラー事象の対策立案 ○村上一彦（中電CTI）・瀬川 修（中部電力）・木村佳央（中電CTI）  NLC2024-22 SP2024-13 |
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| 抄録 | （和） | 我々は電力会社のヒューマンエラー事象を記録した「ヒヤリハット」の事例を知識源として，ヒューマンエラーに関する対策を立案する手法の検討を行っている．本稿では，大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）とRAG（Retrieval Augmented Generation）の枠組みを用い，不完全な外部知識をLLMの内部知識により補完する拡張方式を提案する．ヒヤリハットの数十万件の大規模事例を用いた対策立案（マルチドキュメント要約）の評価実験では，提案する知識補完の有効性が示唆される結果が得られた． |
| （英） | We have been studying a method for planning countermeasures against human error using “near-miss” cases that record human error events in electric power companies as a knowledge source. In this paper, we propose an enhanced approach that supplemets incomplete external knowledge with the internal knowledge of Large Language Model (LLM), using the framework of LLM and Retrieval Augmented Generation (RAG). Evaluation experiments on countermeasure planning (multi-document summarization) using hundreds of thousands of large-scale near-miss cases suggests the effectiveness of the proposed knowledge supplementation method. | |
| キーワード | （和） | ヒューマンエラー事象 / 対策立案 / 質問応答 / 情報推薦 / 大規模言語モデル / RAG / / |
| （英） | Human Error Event / Drafting of Countermeasures / Question and Answer / Information Recommendation / LLM / RAG / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 302, NLC2024-22, pp. 18-22, 2024年12月. | |
| 資料番号 | NLC2024-22 | |
| 発行日 | 2024-12-05 (NLC, SP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLC2024-22 SP2024-13 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP NLC IPSJ-SLP IPSJ-NL |
| 開催期間 | 2024-12-12 - 2024-12-14 |
| 開催地（和） | 名古屋大学 |
| 開催地（英） | Nagoya Univ. |
| テーマ（和） | 第26回音声言語および第11回自然言語処理シンポジウム |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2024-12-SP-NLC-SLP-NL |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | RAGを用いたヒューマンエラー事象の対策立案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimating preventive measures for human error events using RAG |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ヒューマンエラー事象 / Human Error Event |
| キーワード(2)（和/英） | 対策立案 / Drafting of Countermeasures |
| キーワード(3)（和/英） | 質問応答 / Question and Answer |
| キーワード(4)（和/英） | 情報推薦 / Information Recommendation |
| キーワード(5)（和/英） | 大規模言語モデル / LLM |
| キーワード(6)（和/英） | RAG / RAG |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村上 一彦 / Kazuhiko Murakami / ムラカミ カズヒコ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社中電シーティーアイ (略称： 中電CTI) Chuden CTI Co.,Ltd. (略称： Chuden CTI) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 瀬川 修 / Osamu Segawa / セガワ オサム |
| 第2著者 所属（和/英） | 中部電力株式会社 (略称： 中部電力) Chubu Electric Power, Co., Inc. (略称： Chubu Electric Power) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 佳央 / Yoshio Kimura / キムラ ヨシオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社中電シーティーアイ (略称： 中電CTI) Chuden CTI Co.,Ltd. (略称： Chuden CTI) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-12-12 17:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2024-22, SP2024-13 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.302(NLC), no.303(SP) |
| ページ範囲 | pp.18-22 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2024-12-05 (NLC, SP) |
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