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TDSEと奈良先端の共同研究成果がCOLM 2025に採択

TDSE株式会社（以下、TDSE）と奈良先端科学技術大学院大学（NAIST）が共同で進めてきた自然言語処理に関する研究が、国際会議COLM 2025において採択されました。この発表は、両者の緊密な協力によって実現したもので、特に生成AIの領域での重要な進展を示しています。

1. 研究の背景

近年、生成AIの技術に基づく大規模言語モデル（LLM）は、様々な場面で高精度な結果を出せるようになりました。しかし、これらのモデルには根本的な課題も存在します。具体的には、内部の知識が古くなったり、複雑な質問に対して誤った回答を生成する「ハルシネーション」問題が指摘されています。これに対処するため、外部文書を参照する検索拡張生成（RAG）の手法に注目が集まっています。従来のRAGでは、検索と生成の間に効果的な連携が欠けており、応答の一貫性や精度を向上させることが難しいとされていました。

2. 研究の内容

今回、TDSEとNAISTが提案したのは「IterKey」と名付けられた新しい手法です。この手法では、LLMが自動的にキーワードを生成し、検証しながら検索を繰り返すというプロセスを採用しています。この方法により、従来のBM25を用いたRAGに比べて、質問応答の精度を最大20％向上させることが可能となります。さらに、この手法はベクトル検索型RAGと同等の性能を発揮しつつ、検索語を視覚的に見える形で提供できるため、透明性も確保されています。また、大規模文書データベースにおいても迅速に動作することが示され、現場でのRAGの性能評価や説明責任を果たす上でも非常に有用だと言えるでしょう。

3. COLM 2025について

COLM 2025（Conference on Language Modeling）は、AIの言語モデルに関する最新技術をテーマにした国際会議です。世界中の大学や研究機関、企業が集まり、最新の研究成果を発表する場として、特に生成AIや検索拡張生成の応用が注目されています。この会議で採択される論文は、専門家による厳格な審査を通過したもののみ。そのため、AI技術の実用化に向けての最新動向を探る重要なシンポジウムとなっています。

4. 今後の展望

TDSEでは、今後も奈良先端科学技術大学院大学を含む多くのパートナーと共に研究開発を進め、新たな技術の可能性を開くことを目指しています。特にLLMの分野においては、さらなる発展が期待されており、様々な応用が考えられます。

5. 採択された論文

今回採択された論文のタイトルは「ITERKEY: LLMを用いた反復的キーワード生成による検索拡張生成の最適化」です。著者には、林和樹氏（NAIST）、上垣外英剛氏（NAIST）、幸田慎也氏（TDSE）、渡辺太郎氏（NAIST）が名を連ねています。興味がある方は、ぜひ以下のURLから論文を確認してみてください。

論文URL: arXiv

このように、TDSEとNAISTの共同研究は、生成AIにおける新たな可能性を示し、今後のAI技術における革新の一助となることが期待されています。

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