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詳細

山本　祐輔 (ヤマモト　ユウスケ)

  • データサイエンス研究科　准教授
Last Updated :2026/04/03

研究者情報

学位

  • 博士（情報学）（京都大学）

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科研費研究者番号

  • 50625431

ORCID ID

J-Global ID

プロフィール

  • 「情報の信憑性」「行動変容のための情報インタラクションデザイン」について研究をしています．バックグランドは情報検索，データマイニングですが，HCI，心理学にも関心があります．

研究分野

  • 情報通信 / ウェブ情報学、サービス情報学
  • 人文・社会 / 図書館情報学、人文社会情報学
  • 情報通信 / ヒューマンインタフェース、インタラクション

研究活動情報

論文

書籍

MISC

受賞

  • 2025年09月 情報処理学会 山下記念研究賞
  • 2024年12月 MoMM 2024 Best Paper Award
  • 2024年06月 DEIM 2024 優秀インタラクティブ賞
  • 2024年03月 日本データベース学会 若手功績賞
  • 2022年04月 第5期静岡大学若手重点研究者
  • 2022年03月 DEIM 2022 最優秀インタラクティブ賞
  • 2021年11月 情報学研究データリポジトリ（IDR）ユーザフォーラム2021 企業賞
  • 2020年12月 公益財団法人浜松電子工学奨励会 2020年度高柳研究奨励賞
  • 2020年11月 情報学研究データリポジトリ（IDR）ユーザフォーラム2020 企業賞
  • 2020年08月 ACM/IEEE-CS JCDL 2020 Vannevar Bush Best Paper Award
  • 2019年09月 WebDB Forum 2019 最優秀論文賞
  • 2018年09月 DBSJ Data Challenge 2018 DBSJ特別賞
  • 2012年04月 APWeb2012 Best Paper Award First Runner-up
  • 2010年11月 WebDB Forum 2010 学生奨励賞受賞
  • 2008年05月 情報処理推進機構IPA 2007年度天才プログラマ/スーパークリエータ認定
  • 2008年03月 第70回情報処理学会全国大会 学生奨励賞受賞

共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2025年04月 -2029年03月 
    代表者 : 山本 祐輔; 大島 裕明; 莊司 慶行
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2025年04月 -2029年03月 
    代表者 : 大島 裕明; 山本 祐輔; 山本 岳洋; 加藤 誠; 莊司 慶行; 三林 亮太; 田中 克己; 角谷 和俊
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2022年04月 -2025年03月 
    代表者 : 田中 克己; 加藤 誠; 莊司 慶行; 山本 祐輔; 角谷 和俊; 大島 裕明; 山本 岳洋
     
    本研究では、短文テキスト、地図、画像・映像からの「意味」の抽出と、抽出された「意味」と類似する意味をもつ情報の検索・生成を行う仕組みについて研究を行った。短文テキストとしては、俳句・短歌やキャッチコピー（惹句）を対象とし、地図情報としては地物の集合体である地形図・略地図などを対象とする。さらに、画像・映像としては、映画データを対象として意味抽出や意味類似情報の検索・生成を行う。「意味」の抽出には、機械学習分野でよく知られた知見（語の意味分散表現法やBERT機械学習）を利用しつつこれらを発展させる。本研究では、次の3テーマに分けて研究を実施した。 ①機械学習による短文テキストの意味類似検索と生成の研究：詩歌・俳句・短歌、惹句（キャッチコピー）などの短文テキ ストを対象として、機械学習による短文の意味の分散表現を求め、意味類似する情報の検索手法を開発した。 ②機械学習による地物（地図）の意味類似検索・生成の研究：地図における情報の基本単位が「地物」であることを意識して、「地物」の意味を求める手法を開発した。「地物」の意味はその地物の周辺の2次元領域にある地物群から求められると考え、従来のWord2Vecを2次元的に拡張したGeoObject2Vecという機械学習法を開発した。 ③機械学習による画像・映像の意味類似検索と生成の研究：映画映像を機械学習して映像に含まれる映画文法を求める研究を行なった。
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2022年04月 -2025年03月 
    代表者 : 田中 克己; 加藤 誠; 莊司 慶行; 山本 祐輔; 角谷 和俊; 山本 岳洋; 大島 裕明
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2021年04月 -2025年03月 
    代表者 : 大島 裕明; 田中 克己; 加藤 誠; 莊司 慶行; 山本 祐輔; 申 吉浩; 山本 岳洋; 角谷 和俊
     
    本研究の目的は、機械学習ベースの情報アクセスシステムにおける精査可能性の調査と、高い精査可能性を持つ情報アクセスシステムの開発である。目標達成のため、（1）既存の情報アクセスシステムにおける精査可能性の調査、（2）高い説明可能性を持つ機械学習手法の情報アクセスシステムへの応用、（3）情報アクセスシステムにおいて精査可能性の高低が及ぼす効果に関する調査、（4）高い精査可能性を実現する情報アクセスシステムへの問い合わせ手法の開発、という四つの課題について研究を行った。 課題（1）では、これまで行ってきたウェブ検索における信念と検索結果に対する信憑性の関係についての調査に加えて、タスク検索、商品検索、映画検索などを対象として、ユーザが検索結果をどのように評価するかを検討した。課題（2）では、文書類似性についてのXAI（説明可能な人工知能）技術として、フレーズをマスク可することによる文の類似性の変化を取得する手法を開発した。また、商品レビュー検索や映画レビュー検索においてXAIの組み込みを行った。課題（3）では、これまで、検索において多様な情報を提供することや、パーソナライズを行うことがユーザの信念に与える影響があることをふまえて応用を行った。具体的にはニュース記事のタイトルを生成技術を用いてパーソナライズすることや、タスク検索において多様な代替案を提示することを行った。課題（4）では、ChatGPTなどの生成技術によるコンテンツ生成を利用した新しい情報アクセスシステムの開発に取り組んだ。その中で、ユーザにおける精査可能性を高める工夫を導入することを検討した。 これらの研究課題についての成果は、国内外の学会と論文誌での発表を行った。
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2021年04月 -2025年03月 
    代表者 : 山本 祐輔; 加藤 誠; 大島 裕明
     
    2023年度は以下の研究を行った．1つめの研究トピックとして，情報探索中のユーザにより網羅的なトピックの検索もしくは検索中のトピックの詳細化を促すシステムの基礎的設計を行った．これらのうち，ウェブ検索中のユーザに網羅的検索・詳細な検索を促すチャットボットに関する研究成果は国際会議HCI International 2023や日本データベース学会和文論文誌に，博物館における情報探索を促進するシステムについては，the 25th International Conference on Asia-Pacific Digital Libraries (ICADL 2023)に採択された．2つ目の研究トピックは，情報探索中にシステムが提示した情報を受け入れるべきか否かを判断するための補助情報の抽出およびその提示効果に関する研究である．これらのうち，プライバシ保護の観点からウェブページの取捨選択を検討するための情報を抽出・提示するシステムについての研究成果は，電子情報通信学会論文誌および日本データベース学会論文誌に採択された．3つ目の研究トピックは，ChatGPTのような対話的情報検索システムの利用時に，回答の一部をあえて曖昧にすることによってユーザに追加的な情報探索を能動的に行わせるための対話戦略とその効果検証である．こちらの研究成果はFrontiers in Psychologyに採択された．
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2021年04月 -2025年03月 
    代表者 : 大島 裕明; 田中 克己; 山本 祐輔; 山本 岳洋; 加藤 誠; 莊司 慶行; 申 吉浩
     
    本研究の目的は、機械学習ベースの情報アクセスシステムにおける精査可能性の調査と、高い精査可能性を持つ情報アクセスシステムの開発である。目標達成のため、（1）既存の情報アクセスシステムにおける精査可能性の調査、（2）高い説明可能性を持つ機械学習手法の情報アクセスシステムへの応用、（3）情報アクセスシステムにおいて精査可能性の高低が及ぼす効果に関する調査、（4）高い精査可能性を実現する情報アクセスシステムへの問い合わせ手法の開発、という四つの課題について研究を行った。 課題（1）では、まず、通常のウェブ検索エンジンを対象として、健康情報を検索する際にユーザが検索結果をどのように評価しているかということの調査を行った。検索結果に示された情報のうち、著者情報の有無やURLのドメイン情報などなど、表層的に判断できる情報を用いて信憑性の判断を行っているということなどが明らかとなった。ウェブ検索エンジンが提供する情報は、精査可能性という意味ではユーザに大きく依存してしまうことが想定される。課題（2）では、XAI（説明可能な人工知能）についての調査を行い、様々なシステムで応用可能にするための準備を行った。具体的にはLIMEとSHAPについてテキストと画像における応用が可能なライブラリを整備した。課題（3）では、課題（1）の調査と同時に、健康情報をウェブ検索エンジンを用いて調べる場合を対象として、ユーザが態度変容を起こすような説得がどのように起こるかの調査を行った。課題（4）では、地理情報検索、危機情報検索、商品情報検索、音声情報検索などを中心として、様々な情報アクセスシステムの開発に着手した。 これらの研究課題についての成果は、国内外の学会と論文誌での発表を行った。
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2021年04月 -2025年03月 
    代表者 : 山本 祐輔; 加藤 誠; 大島 裕明
     
    2021年度は以下の研究を行った．1つ目に，批判的情報探索のスキルや方略を内省・改善するためのブラウザを開発するための基礎調査を行った．具体的には，自分が興味関心があったり信じている情報を優先的に取得したがる傾向である「確証バイアス」を有するユーザに特有のウェブ検索行動を分析する研究を行った．研究の結果，(1) 情報リテラシーが乏しく検索トピックに対して否定的な印象をもつユーザはウェブ検索に時間をかけず，ページの選択傾向にも偏りがあること，(2) 情報リテラシーが高いユーザは検索トピックに否定的な印象を抱いていても，検索に時間をかけ多様なページを閲覧する傾向にあること，などを明らかにした．研究成果はFrontiers in Psychologyに採録された．2つ目の研究トピックとして，批判的に情報を読み解く上で，調べるべき情報を深く調べることを説得するための情報検索インタラクションの設計のために，検索ユーザに自身のウェブページの選択傾向を内省させるユーザインタフェースや内省のための問いかけを行う問答ボットの基礎設計を行った．研究成果は第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラムで発表を行い，成果の発表を担当した学生がプレゼンテーション賞を受賞した．3つ目の研究トピックとして，検索結果の上位に掲載されたウェブページを優先的に取得してしまうポジションバイアスを軽減するためのユーザインタフェースに関する研究を行った．研究成果は2022年度にHCI International 2022で発表することが決定している．その他のトピックとして，情報の精査を支援するために適した情報を効率よく検索するランキングアルゴリズム，情報の信憑性を検証するための数値データを発見するためのアルゴリズムの研究を行った．成果は第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラムにて発表を行った．
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2018年04月 -2023年03月 
    代表者 : 加藤 誠; 山本 祐輔; 大島 裕明; 吉川 正俊; 山本 岳洋
     
    （課題1）数量データの収集とその集約に基づいた数量データの意味づけ：令和3年度には数量データを引用するテキスト情報と対応付けることによって，数量データ中の誤り，および，文書中における数値引用の誤りを認識するというタスクに取り組んだ．Wikipediaの日英記事の中からe-Statなどの統計ポータルサイト中のデータを引用していると思われる箇所を自動的に特定した上で，クラウドソーシングによって実際に引用しているかどうかを判定した．このようにして構築されたデータセットを用いて，本年度は基礎的なアルゴリズムの評価を行った．
    （課題2）数量データと情報の対応付けに基づく情報の信頼性評価：Web上に記述されている情報を導出するような数量データを特定することを目的として，令和3年度には，数量データと情報の対応付けを行うための新たなテストコレクションを構築した．また令和2年度と同様に， NTCIR-16 Data Search 2という評価キャンペーンを運営した．これらの成果に基づいて，数量データと情報の対応付けを行うためのアルゴリズムについて分析を行い，国際会議論文としてまとめ本年度にて対外発表を行っている．
    （課題3）数量データからの高信頼情報の生成：令和3年度は，表形式データの自動的理解，有用な数量データの視覚表現を生成する方法，および，論文中の表に基づいて説明文を生成するという課題について取り組んだ．どの課題についても令和2年度から継続して実施したものであり，本年度において国際学会および論文誌にて成果発表を行った．
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2018年07月 -2021年03月 
    代表者 : 山本 祐輔
     
    本研究課題では，ウェブ検索・閲覧を行うユーザが自分自身で情報の信憑性（確からしさ）を判断できるよう，ユーザ自身の信憑性判断能力を高め，自律的・能動的な信憑性判断を促進する情報インタラクション技術の研究開発を行った．具体的には，以下の3つの項目について研究を行った：(1) 批判的にウェブ情報の信憑性を判断する/しないユーザに特有のウェブ検索行動の分析，(2) 批判的な情報探索の必要性を感じさせ情報の精査行動を促す，ナッジを活用した情報探索インタラクションの開発，(3) 貪欲な情報探索を促す「問いかけ」インタラクション技術の開発
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2018年04月 -2021年03月 
    代表者 : 山本 岳洋; 吉川 正俊; 山本 祐輔; 大島 裕明; 加藤 誠
     
    人々の批判的ウェブ検索行動について理解を深め，批判的ウェブ検索行動を支援する技術の実現に取り組んだ． 主な成果として（１）正しい情報や信頼できる情報獲得に対する態度と普段のウェブ検索行動との関係を明らかにした．また，（２）同じ目的を達成しうる代替となる行動をウェブから自動的にマイニングしてくる手法の開発した．さらに，（３）ウェブページの信憑性や主張が，検索ユーザの行動や検索後の意思決定に与える影響を明らかにした．
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2018年04月 -2021年03月 
    代表者 : 田中 克己; 加藤 誠; 莊司 慶行; 山本 祐輔; 角谷 和俊; 山本 岳洋; 大島 裕明; Adam Jatowt
     
    機械学習によって，意味類似検索の実現，検索結果ランキングの改善を図る研究．生成型深層学習による新規データ生成の研究を行った．具体的には，機械学習による意味類似検索の研究では，語の分散表現法を長期間に亘って適用できるようにするための研究，地物の意味類似検索を行うアルゴリズムの開発などを行い成果を得た．ランキング学習の研究では，エンティティの順序に関するデータを機械学習することでランキング性能を改善する文脈誘導型ランキング学習方式を開発した．さらに，強化学習を用いたクエリ修正によるデータ収集方式の研究も行い，特定のイベントについて言及するマイクロブログを効率的に取得する方法を開発した．
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2016年04月 -2020年03月 
    代表者 : 大島 裕明; 山本 岳洋; 加藤 誠; 山本 祐輔
     
    本研究では、ウェブ検索を中心とする一連の情報取得活動が時間と空間を横断して行われることに対して、そのセッションを統括して管理する方法の開発を行った。研究課題として（1）時間的分断に対応する検索セッションマネジメントの研究、（2）空間的分断に対応する検索セッションマネジメントの研究、（3）状況の変化に対応する検索時のクエリ推薦の研究、という三つの課題を設定した。時間と空間を横断した検索セッションの類似性を計算することが可能になり、現在のユーザ行動と同一と考えられる検索セッションを発見し、統合的に情報取得活動を行うことが可能となった。
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2017年04月 -2019年03月 
    代表者 : 山本 祐輔
     
    認知心理学分野で研究が行われているプライミング効果に着目し、批判的な情報検索に必要となる態度を促進するクエリ補完機構「クエリプライミング」に関する設計・検証を行った。 提案システムでは、証拠の重視、客観的な視点、探究心、論理的思考の自覚といった批判的思考に必要とされる態度を連想させるキーワードをクエリ補完時に提示する。また，文書閲覧時に引用ソースが曖昧な文をハイライトすることで批判的情報探索を促すブラウザ拡張に関する研究を行った．さらに，ウェブ検索ユーザの批判的検索能力の評価指標である「ウェブアクセスリテラシー尺度」の開発を行った．
  • 日本学術振興会：科学研究費助成事業
    研究期間 : 2009年 -2010年 
    代表者 : 山本 祐輔
     
    平成22年度は「Web情報の信頼性の評価」に関する研究として2つの課題に取り組んだ. 1つ目の研究課題は,Webページに掲載された画像の信憑性を分析するためのアルゴリズムの開発である.本アルゴリズムのために,昨年度開発したWeb情報の信憑性を分析する汎用的なアルゴリズムを画像信憑性分析のために応用・改善した.開発した分析アルゴリズムは,画像の信憑性を画像とその周辺テキスト内容(例:キャプション)との整合性に着目した分析アルゴリズムである.また,提案アルゴリズムの応用システムとして,Web画像の信憑性をブラウジング時にリアルタイムに解析できるアプリケーションImageAlertを開発した,ImageAlertを用いることで,閲覧中の画像の信憑性を分析し,より信憑性の高い画像を取得することが可能となる.開発したアルゴリズム・アプリケーションは,既存のメディア情報とは異なり信憑性の検証がほとんど行われないWeb情報,特にインターネット広告の画像の信憑性検証に有益である. 2つ目の研究課題は,インターネットユーザの信憑性判断モデルの推定に基づくWeb検索結果の最適化に関する研究である.情報の信憑性は,情報の種類や情報を閲覧するユーザによって評価尺度が異なる情報特性であることが知られている.そこで,2つ目の研究課題では,検索結果に対するユーザの信憑性フィードバック情報から信憑性判断時にユーザが重視する信憑性評価観点を推定し,それを基にWeb検索結果を再ランキングするシステムを開発した.提案システムによって,(1)通常のWeb検索結果では確認することが難しい信憑性判断情報を確認すること,(2)膨大なWeb情報の中から各々のユーザにとって信憑性が高いと思われるWebページを効率よく検索することが可能となる.

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