本学データサイエンス学部データサイエンス学科の白濵成希教授が、2026年9月4日、第42回ファジィシステムシンポジウム（FSS2026）の特別企画「キュレーターセッション～つながる・ひろがる研究コレクション～」に登壇しました。このたび、同企画での発表と討論への貢献に対し、日本知能情報ファジィ学会（SOFT）の乾口雅弘会長名の感謝状（Certificate of Appreciation）を受領しました。

FSS2026は、2026年9月2日から4日まで、関西大学千里山キャンパスで開催されました。

講演題目

Membership Specification and Sensitivity Reporting for Fuzzy-Entropy-Based LLM Emotion Scoring

研究分野の枠を超える特別企画に選出

キュレーターセッションは、乾口会長と同学会の将来構想委員会が企画した、領域横断型の新たな試みです。登録された全演題の中から、テーマに沿って講演を選び、異なる専門領域の研究者が交流し、新たな認識や発想を得る場として構成されました。乾口会長も講演の選定に加わっています。

白濵教授らの研究は、「AIと感情」をテーマに選ばれた4件の講演の一つです。白濵教授は、一般セッションでの発表に加え、この特別企画でも研究を紹介し、議論に参加しました。

AIの感情評価に用いる「物差し」を明らかに

発表では、大規模言語モデル（LLM）が出力する感情スコアを解釈する際の「物差し」に着目しました。0～100の数値を「低い」「中程度」「高い」にどの程度当てはまるかで表す際、対応づけを行う曲線の形が異なると、同じスコアでも曖昧さを表す指標の値が変わります。

本研究では、この対応づけを行う三種類の「メンバシップ関数」を比較しました。その上で、指標の値だけでなく、使用した関数や設定、それらの違いによる指標の変化を併せて報告する方法を提案しています。AI自体の特徴と評価方法による影響を混同せず、第三者が条件を確かめて結果を再現できるようにするための基礎研究です。

本研究は、中谷直史氏（順天堂大学）、渡邉志氏（静岡理工科大学）との共同研究です。

発表と討論による企画への貢献に感謝状

2026年9月4日付の感謝状には、優れた発表と討論を通じた企画の成功への貢献と、専門性の高い発表が参加者の認識と発想を刺激し、新たな知能研究の可能性を拓くものであることが記されています。

また、白濵教授らは、発表内容をもとにした日本語のショートノートを、同学会誌「知能と情報」のFSS2026ショートノート特集に投稿しました。

関連リンク

第42回ファジィシステムシンポジウム（FSS2026）公式サイト

英語記事

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