インフォマート×東京大学、共同研究論文が最優秀賞を受賞

インフォマートは21日、東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻早矢仕研究室との共同研究論文が、「第6回とめ研究所若手研究者懸賞論文」にて最優秀賞を受賞し、11月8日に授賞式が行われたことを発表した。

表彰式の様子。写真右が東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻兪科氏（2025 年 9 月修了）

同論文は、知識グラフ、大規模言語モデル（LLM）、そして説明可能なフィードバックを組み合わせ、より実データの特徴を再現できる合成データ生成技術を開発したもの。その研究内容と論理展開性が評価された。

同研究は、統計的傾向だけでなく、意味的・構造的な制約を導入し、より実データの特徴を再現できる合成データを生成する手法「KGSynX （ケージーシンクス）（Knowledge Graph and Explainable Feedback Guided LLMs for Synthetic Tabular Data Generation）」を提案した。

従来の合成データは、統計的な類似性が高くても特徴量間の論理関係が欠如している課題があった。KGSynXは、知識グラフ、LLM、説明可能なフィードバックという3つの手法を組み合わせることで、制御可能かつ意味的一貫性のある合成表データ生成を実現できる。

この手法により、同社が扱うデータにおけるプライバシー保護と高度なデータ活用を両立し、合成データを活用した大容量データ分析やAI用学習データの活用に向けて一歩前進した。同研究の論理展開性に加え、人と機械の共生するこれからの社会における実用性と応用可能性が認められ、今回の受賞につながった。

受賞概要
賞の名称：とめ研究所若手研究者懸賞論文最優秀賞
主催：とめ研究所
後援：情報処理学会、人工知能学会、ヒューマンインタフェース学会、京都高度技術研究所
受賞論文：「KGSynX: 知識グラフと説明可能なフィードバックによる LLM の合成表形式データ生成」

著者（敬称略）：東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻兪科(Ke YU)、早矢仕晃章(同社技術顧問)、インフォマート石倉茂、臼倉由香利、至極有輝