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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-07-11 15:20 生成AI回答文と関連ニュース記事の差異に基づく意見分布抽出手法 ○木村綾希・中村勝一・中山祐貴（福島大）  ET2026-17 |
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| 抄録 | （和） | 生成AIの発達に伴い，情報収集手段として生成AIを活用する機会が増加している．生成AIは要点を整理した回答を提示できる一方で，もっともらしい誤情報を生成する場合があるため，回答内容を十分に吟味することが重要である．このような生成AI回答文の吟味には，回答文とは異なる視点や解釈に基づく多様な意見を参照し，回答内容の妥当性を判断する必要があるが，未熟者にとっては容易ではない．そこで本研究では，生成AI回答文と関連ニュース記事間の差異に着目し，多様な意見の把握支援手法の開発を目指す．本稿では，生成AI回答文に対する関連ニュース記事推定手法と，AI回答文と関連ニュース記事との差異に基づく意見分布抽出手法について述べる．さらに，ケーススタディを通して提案手法の有効性を示す． |
| （英） | Generative AI is increasingly being used as a tool for information gathering. Although generative AI can provide concise responses that summarize key points, it may also generate plausible misinformation, making it important for users to carefully examine the validity of the generated content. Determining the validity of AI-generated responses requires considering diverse opinions based on perspectives and interpretations different from those presented in the responses themselves. However, this process can be difficult for inexperienced users. To address this issue, this study aims to develop a method to facilitate the understanding of diverse opinions by focusing on the differences between AI-generated responses and related news articles. This paper proposes methods for estimating news articles related to AI-generated responses and extracting opinion distributions based on the differences between the responses and the related articles. Furthermore, the effectiveness of the proposed method is evaluated through case studies. | |
| キーワード | （和） | 生成AI回答文 / 妥当性吟味 / ハルシネーション / 意見分布 / / / / |
| （英） | AI-generated responses / Evaluating validity / Hallucination / Opinion distributions / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 104, ET2026-17, pp. 32-37, 2026年7月. | |
| 資料番号 | ET2026-17 | |
| 発行日 | 2026-07-04 (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 | ET2026-17 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ET |
| 開催期間 | 2026-07-11 - 2026-07-11 |
| 開催地（和） | 近畿大学東大阪キャンパスE館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 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 | 2026-07-ET |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 生成AI回答文と関連ニュース記事の差異に基づく意見分布抽出手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Methods for Extracting Opinion Distributions Based on the Differences between Generative AI Responses and Related News Articles |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 生成AI回答文 / AI-generated responses |
| キーワード(2)（和/英） | 妥当性吟味 / Evaluating validity |
| キーワード(3)（和/英） | ハルシネーション / Hallucination |
| キーワード(4)（和/英） | 意見分布 / Opinion distributions |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 木村 綾希 / Ryoma Kimura / キムラ リョウマ |
| 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） | 中村 勝一 / Shoichi Nakamura / ナカムラ ショウイチ |
| 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.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-07-11 15:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ET |
| 資料番号 | ET2026-17 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.104 |
| ページ範囲 | pp.32-37 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-07-04 (ET) |
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