2026年3月9日～3月12日に新富良野プリンスホテルにて開催された「社会システムと情報技術研究ウィーク in 富良野 2026」に本研究室より、今井 瑞貴さん（修士2年）、早貸 虎之介さん（修士2年）、岩村 大空さん（学部4年）、松本 大誠さん（学部4年）が参加し、研究発表を行いました。
◆ 今井瑞貴, 横山想一郎, 山下倫央, 川村秀憲：エンドポイント攻撃を対象とした大規模言語モデルによるインシデントレポート作成支援手法
インシデントレポートは,エンドポイントを標的としたサイバー攻撃に対する迅速な対応および事後分析において重要な役割を果たす. しかし,実際の攻撃ログや分析結果は秘匿性が高く,データ共有や自動化が困難であるため,多くの場合は専門家による手作業に依存している. 本研究では,Microsoftが公開しているエンドポイントセキュリティ関連データセットGUIDEを対象とし,匿名化された公開データと大規模言語モデルを用いて,専門家の分析知見を反映したインシデントレポート作成支援手法を検討する. GUIDEに含まれる攻撃事例情報を入力として,攻撃概要, 影響範囲,対応内容などを含むインシデントレポート文書を生成し,その再現性および有用性を検証する.
◆ 早貸虎之介,横山想一郎,山下倫央, 川村秀憲 :競輪選手の短評記事生成におけるレース特徴選択手法の効果検証
競輪のレースに出走する選手の紹介短評記事を記事構成要素である「レース特徴」を定義し、それらの選択によって作成する手法を2通り提案した。レース特徴の重複を抑制する手法としない手法それぞれの効果を検証する。
◆ 岩村大空, 横山想一郎, 山下倫央, 川村秀憲 : エンドポイントログにおける外部要因異常検知へのLogBERTの適用可能性の評価
近年，サイバー攻撃による被害は深刻化しており，サイバーセキュリティの重要性も増している．検知はインシデント発生時の早期発見によって被害軽減を可能とできる点で非常に重要であり，主にログデータによる手法が提案されている．しかし，攻撃等の外部要因による異常に対する検知に関する研究は未だ途上であり，ベンチマーク的な手法の確立には至っていない．その一方，故障等の内部要因による異常に対する検知については数多くの研究が存在し，一定の成果を挙げてきた．本研究では，内部要因異常検知研究における代表的手法であるLogBERT に着目し，モデル構成と学習方法を調整した上で，エンドポイントログを用いた外部要因異常検知への適用可能性とその限界を検証する．
◆ 松本大誠, 横山想一郎, 山下倫央, 川村秀憲 : 国会審議を対象としたLLMエージェントによる事前議論に基づく検討観点抽出手法の提案
https://doi.org/10.11517/jsaisigtwo.2026.CSS-002_02
意思決定においては，議題に関する多様な検討観点の整理が重要だが，時間や発言機会の制約から検討観点の洗い出しが不十分となる場合がある．本研究では，審議前に検討観点を体系的に提示するため，国会審議を対象に，異なる立場や役割を付与した複数LLMエージェントに事前議論を行わせ，議論内容から検討観点を抽出・整理する手法を提案する．評価として，実際の国会会議録を用いた人手評価で手法の有効性を検証する．
研究内容にご興味がありましたら、お気軽にお問い合わせください。
お問い合わせ： http://harmo-lab.jp/contact
学会の様子等は、後日メルマガでもご紹介させていただきます。
メルマガの配信をご希望の方は下記よりご登録ください。
http://harmo-lab.jp/mailmagazine