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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-09-03 15:55 ［招待講演］パーソナルAIエージェント時代の情報ネットワーク ○金子晋丈（慶大）  IN2026-40 |
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| 抄録 | （和） | 情報資源が激増し情報処理のAIシフトや普及が進む中で，情報探索と提供の効率化が望まれている．しかしながら，人が直接ブラウジングすることを前提に設計されたWWWは，計算機による効率的な情報探索のメカニズムが組み込まれておらず，結果として発信側の情報セキュリティの検討，消費側のキーワード探し，双方を媒介する検索エンジンのクロールに時間と計算コストを費やしている．本稿は，情報資源そのものの公開ではなく，情報資源間の関係をローカルグラフとして共有し，情報資源間のグラフによる広域ネットワークを構築することで前述の課題を解決する手法を紹介する．具体的には，情報資源の内容やURLに基づくハッシュ値を情報資源のIDとすることで多様な出自のローカルグラフの相互接続を可能にし，これを用いることで精度の高いグラフ演算による情報探索を可能にする．加えて，グラフ演算によって情報資源を分類，随時更新しながら維持することで，キーワード不要の類似情報の探索や隣接情報の探索が可能となる． |
| （英） | With the explosive growth of information resources and the ongoing shift toward and widespread adoption of AI in information processing, there is a growing need to streamline information discovery and delivery. However, the World Wide Web (WWW)—designed with human browsing in mind—lacks built-in mechanisms for efficient computer-based information discovery. As a result, significant time and computational resources are spent on information security considerations on the publisher’s side, keyword hunts on the user’s side, and the crawling performed by search engines that mediate between the two. This paper introduces a method to solve the challenges above not by publishing the information resources themselves, but by sharing the relationships between them as local graphs and constructing a wide-area graph network of information resources. Specifically, by using hash values based on the content or URLs of information resources as their IDs, we enable the interconnection of local graphs from diverse sources; this, in turn, facilitates information retrieval through highly accurate graph operations. Furthermore, by classifying information resources through graph analysis and maintaining them with real-time updates, it becomes possible to search for similar information and adjacent information without keywords. | |
| キーワード | （和） | 情報ネットワーク / ネットワークアーキテクチャ / グラフ / AI時代 / / / / |
| （英） | Information Networks / Network Architecture / Graph / AI Age / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 165, IN2026-40, pp. 37-42, 2026年9月. | |
| 資料番号 | IN2026-40 | |
| 発行日 | 2026-08-27 (IN) | |
| 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 | IN2026-40 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS IN CS NV |
| 開催期間 | 2026-09-03 - 2026-09-04 |
| 開催地（和） | 東北大学 電気通信研究所 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Tohoku University + Online |
| テーマ（和） | セッション管理(SIP・IMS)，相互接続技術/標準化，次世代・新世代・将来ネットワーク，クラウド/データセンタネットワーク，SDN(OpenFlow等)・NFV，IPv6，機械学習のネットワーク適用，一般 |
| テーマ（英） | Session management (SIP/IMS), Interoperability/Standardization, NGN/NwGN/Future networks, Cloud/Data center networks, SDN (OpenFlow, etc.)/NFV, IPv6, Machine learning, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2026-09-NS-IN-CS-NV |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | パーソナルAIエージェント時代の情報ネットワーク |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Information network for personal AI agents |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 情報ネットワーク / Information Networks |
| キーワード(2)（和/英） | ネットワークアーキテクチャ / Network Architecture |
| キーワード(3)（和/英） | グラフ / Graph |
| キーワード(4)（和/英） | AI時代 / AI Age |
| 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） | 金子 晋丈 / Kunitake Kaneko / カネコ クニタケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-09-03 15:55:00 |
| 発表時間 | 50分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2026-40 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.165 |
| ページ範囲 | pp.37-42 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-08-27 (IN) |
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