AIの心に迫る！感情を理解するAIの評価基盤を開発

この度、本学データサイエンス学部の白濵教授が、2025年8月26日から29日にかけて北九州市で開催されたInternational Conference on Innovative Computing, Information and Control (ICICIC2025)において、「Best Paper Award」（最優秀論文賞）を受賞しました。この受賞は、AIが人間の感情をどこまで理解できるのかを科学的に解明するための画期的な研究が高く評価されたものです。

❓ なぜこの研究が必要だったの？

AI技術、特にChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、私たちの生活に欠かせないものになりつつあります。しかし、「AIは本当に人の気持ちがわかるのか？」という疑問は、まだ十分に解明されていませんでした。

これまでの研究は、特定のAIモデルの性能を個別に評価するものが主流で、複数の異なるAIを横並びで比較することが困難でした。それは、各社が提供するAPIの仕様が異なるため、統一した方法で公平に評価することができなかったからです。

この課題を解決するため、白濵教授は、異なる会社のAIモデルでも同じ土俵で公平に比較できる評価基盤を開発しました。これにより、大規模かつ統一的な実験が可能になり、これまでは分からなかったAIの感情理解能力の全体像が明らかになりました。

💡 どのように研究を進めたの？

この研究では、私たちが開発した評価基盤を活用し、世界をリードする7社（OpenAI, Google, Anthropic, xAI, DeepSeek, Meta, Alibaba）の最先端AIモデル36種類を対象に、大規模な比較実験を実施しました。

実験では、AIに日本の文学作品（夢野久作や高村光太郎の作品）を読ませ、「この作品にどれくらいの面白さ、驚き、悲しみ、怒りを感じるか」を100点満点で評価させました。さらに、「大学生」「文芸研究者」「詩人」「ロボット」といった4つの異なる「人格（ペルソナ）」をAIに与え、それぞれの視点から感情を分析させるという、ユニークな手法も取り入れました。

🔍 驚きの発見！

この大規模な実験から、以下の重要な事実が明らかになりました。

1. 感情の感じ方はAIによって千差万別！

感情の評価点数は、AIモデルごとに大きく異なりました。これは、AIが感情を解釈する方法が多様であり、どのAIも人間の感情の全てを完全に捉えきれていないことを示唆しています。

2. 頼れるAI、まだ発展途上のAI

Anthropic社やxAI社、DeepSeek社のモデルは、今回の実験で一度も評価に失敗することなく完璧な信頼性を示しました。一方で、一部のモデルは評価を数値で返せず、発展途上の部分があることも判明しました。これは、実際にビジネスやサービスでAIを活用する上で、どのモデルを選ぶべきかの重要な指標となります。

3. AIの思考パターンが明らかに！

なぜそのような感情を評価したのか、AIに理由を説明させることで、その「思考」のパターンが明らかになりました。あるモデルは文学的な専門用語を用いて深く分析し、また別のモデルは読者の感情に寄り添った表現で回答するなど、同じ作品を読んでも異なる視点で解釈していることがわかりました。

🌍 この研究の社会的意義と未来

この研究で開発された評価基盤は、各社が提供する異なるAPIの壁を越え、AIが感情を理解する能力を統一的な基準で測定する画期的な「ものさし」となります。これにより、より人間らしい、共感的なAI開発を加速させることが期待されます。

将来的には、この成果を応用して、個々のユーザーの感情に合わせたサービス（心の健康をサポートするAI、読書体験を豊かにするAIなど）の開発に繋がっていくでしょう。また、本学の学生は、このような最先端の研究に触れ、次世代のAI技術を自ら創造する力を身につけることができます。

👤 白濵 教授からのコメント

「この度、このような素晴らしい賞をいただき、大変光栄に思います。今回の研究は、AIが単なる道具ではなく、より豊かなコミュニケーションを可能にするパートナーになるための第一歩です。研究を支えてくれた共同研究者、そして日々探求心を持って学び続ける学生たちに心から感謝します。

データサイエンスは、AIの力を社会の未来のためにどう活かすかを考える学問です。この研究成果が、未来のデータサイエンティストを目指す皆さんの心に響き、本学での学びのきっかけになれば幸いです。」

論文情報

• 論文タイトル: Development of an Experimental Platform for Evaluating LLM Emotion Understanding
• 著者: Naruki Shirahama (白濵 成希), Naofumi Nakaya (中谷 直史), Satoshi Watanabe (渡邉 志)
• 受賞名: Best Paper Award

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