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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-05 11:25 AI生成文書中の要注意ファクタの主体的見極め支援のための手がかり情報生成手法 ○内田翔梧・大沼 亮・中山祐貴・神長裕明（福島大）・宮寺庸造（学芸大）・中村勝一（福島大）  ET2025-78 |
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| 抄録 | （和） | 生成AIの急速な普及に伴い，その活用能力の育成が喫緊の課題になっている．生成AIはインターネット上の膨大な情報を学習データとし，ユーザは容易に情報を得られる強みを有するが，その出力は事実と異なる情報や出典の不確かさなどを含む場合があり，看過できない危険性を抱えている．ユーザはAI生成文書中の危ういファクタを自ら注意・検証すべきであるが，経験の浅いユーザがそれらの要素を自身の力で発見・吟味することは容易ではない．本研究では，AI生成文書の要注意ファクタをユーザが主体的に見極める演習のための手がかり情報生成手法の開発を目指す．本論文では，AI生成文書中の検証すべき要素（要注意ファクタ）について整理し，誤情報の恐れがある情報，情報源が不透明な情報を推定する手法について述べる．その上で，これらの手法を実装した支援システムの概要を示し，要注意ファクタ見極め支援について述べる． |
| （英） | With the rapid spread of generative AI, there is an urgent need to train users in its ability to utilize it. Generative AI leverages vast amounts of information on the internet as training data, offering users the advantage of easily acquiring information. However, AI-generated documents may contain descriptions whose authenticities or sources are uncertain, posing risks that cannot be overlooked. Although users should be aware of and verify the dangerous factors in AI-generated documents by themselves, it is not easy for inexperienced users to find and examine such factors. In this research, we have aimed to develop methods of generating clues for exercises in which users voluntarily examine the risky factors that require attention in AI-generated documents. In this paper, we initially tidy factors to verify (i.e., precarious descriptions in AI-generated documents). We then describe methods for estimating those descriptions that may be misinformation and whose sources are unclear. Furthermore, we provide an overview of the support system based on these methods and describe the support for examination of risky factors. | |
| キーワード | （和） | AI生成文書の信頼性 / 要注意ファクタ / 真偽見極め支援 / AI出力の情報源 / 生成AI / / / |
| （英） | Reliability of AI-generated documents / Risky factors / Authenticity verification support / Source of AI-generated output / Generative AI / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 391, ET2025-78, pp. 118-123, 2026年3月. | |
| 資料番号 | ET2025-78 | |
| 発行日 | 2026-02-25 (ET) | |
| 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 | ET2025-78 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ET |
| 開催期間 | 2026-03-04 - 2026-03-05 |
| 開催地（和） | 福山市立大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 学習・. 教育支援システム開発 / 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ET |
| 会議コード | 2026-03-ET |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | AI生成文書中の要注意ファクタの主体的見極め支援のための手がかり情報生成手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Methods for Generating Clues to Support Voluntary Examination of Risky Factors in AI-Generated Documents |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | AI生成文書の信頼性 / Reliability of AI-generated documents |
| キーワード(2)（和/英） | 要注意ファクタ / Risky factors |
| キーワード(3)（和/英） | 真偽見極め支援 / Authenticity verification support |
| キーワード(4)（和/英） | AI出力の情報源 / Source of AI-generated output |
| キーワード(5)（和/英） | 生成AI / Generative AI |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 内田 翔梧 / Shogo Uchida / ウチダ ショウゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 福島大学 (略称： 福島大) Fukushima University (略称： Fukushima Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大沼 亮 / Ryo Onuma / オオヌマ リョウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 福島大学 (略称： 福島大) Fukushima University (略称： Fukushima Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中山 祐貴 / Hiroki Nakayama / ナカヤマ ヒロキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 福島大学 (略称： 福島大) Fukushima University (略称： Fukushima Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神長 裕明 / Hiroaki Kaminaga / カミナガ ヒロアキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 福島大学 (略称： 福島大) Fukushima University (略称： Fukushima Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮寺 庸造 / Youzou Miyadera / ミヤデラ ヨウゾウ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東京学芸大学 (略称： 学芸大) Tokyo Gakugei University (略称： Gakugei Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 勝一 / Shoichi Nakamura / ナカムラ ショウイチ |
| 第6著者 所属（和/英） | 福島大学 (略称： 福島大) Fukushima University (略称： Fukushima Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-05 11:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ET |
| 資料番号 | ET2025-78 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.391 |
| ページ範囲 | pp.118-123 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-25 (ET) |
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