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2026年5月8日

Appleは、プライバシーが基本的人権であると信じています。AI機能が増加し人々の日常生活に更に統合されるにつれて、プライバシー保護技術の研究を進めることが重要です。

Apple Machine Learning Research

2026年5月29日

舞鶴市は、施設の老朽化や人口減少が進むなかで魅力的かつ持続可能な公民館運営を実現するため、市民から求められる役割やニーズを議論する「公民館の未来を考えるワークショップ」（全3回）を令和8年6月20日（土...

PR TIMES

2026年5月29日

ソフトプロンプトチューニングはLLMを特定のタスクに適応させるためのパラメータ効率的な方法ですが、解釈可能性の欠如に悩んでいます。ソフトプロンプトの解釈に関する最近の研究に基づいて、専用のソフトプロンプトから自然言語翻訳モデルへのトレーニング方法を探索します。

arXiv cs.CL

2026年6月1日

arXiv:2605.30482v1 機械学習は数学的発見にますます利用されているが、数学では出力は予測そのものではなく、独立して検証可能な明示的な構築であることが求められる。本研究では組合せ論における古典的な全単射であるディック経路上のゼータ写像を通じてこの設定を研究する。

arXiv cs.LG

2026年6月1日

本論文は、LLMの文脈における深いニューラルネットワークの代替案を検証することを目的としている。最近、中国の研究者たちがRBFネットワークというモデルに大きな関心を示しており、標準的なDNNの代替として、より高い解釈可能性と精度の向上が期待されている。

arXiv cs.LG

2026年6月1日

論理ルールは知識グラフ(KG)推論の基盤であり、その解釈可能性と関係パターンのモデル化能力で重視されている。しかし既存のルール抽出手法は主に単純な連鎖的ルールに焦点を当てており、より豊かな関係情報のエンコーディングを見落としている。

arXiv cs.AI

2026年6月4日

大規模言語モデル（LLM）の予測がどの訓練データに由来するのかを特定する「訓練データ帰属」の研究が進展している。従来の手法は膨大なパラメータを追跡する必要があり、計算コストが大きな課題だった。 この課題に対応する新しい手法「STRIDE」が提案された。STRIDEは、モデルの活性化空間（内部計算層）に着目し、軽量な「ステアリングオペレータ」と呼ばれるツールを学習する。このオペレータが訓練データの部分集合を除いた場合のモデル動作の変化を模倣することで、効率的なデータ帰属を可能にする。 従来の全パラメータ追跡と比べ、計算負荷を大幅に削減しながら、訓練データがモデルの出力にもたらす影響を追跡できるという。LLMの解釈可能性向上やバイアス検出などの応用が期待されている。 （arXiv cs.CL）

arXiv cs.CL

2026年6月4日

国内最大級のクリエイターの祭典「ハンドメイドインジャパンフェス」（クリーマ主催）が7月11日と12日の2日間、東京ビッグサイトにて開催される。きょう4日、全てのマーケットやワークショップに出展するクリエイター情報が発表。また、お笑いライブ出演芸人や、特別企画も発表された。

産経新聞

2026年6月5日

本記事では、社内で開催された「AWSによるAIエージェント開発入門ワークショップ」の内容をもとに、AIエージェントの基本的な考え方から、Strandsを用いた実装、AWS上へのデプロイまでの流れを解説します（前編）。

ASCII.jp

2026年6月8日

本書は、深層学習、特に生成モデルの時代において、大規模な生成モデルの訓練に多大な投資がなされている現状に対して、これらの「ブラックボックス」を理解することを目指している。深層ネットワークの内部メカニズムは不透明であり、解釈可能性、信頼性、制御の困難さにつながっている。本書は表現学習の観点から大規模深層ネットワークのメカニズムを解明することで、このブラックボックスを開こうとする試みである。表現学習は深層学習モデルの経験的力の重要な要因である。本書では、最適化と情報理論を通じてモダンなニューラルネットワークアーキテクチャの設計原理を説明し、アーキテクチャ開発を「錬金術」から大学初級レベルの線形代数と微積分の問題に還元する。また、これらの原理を応用して、効率的で解釈可能かつ制御可能でありながら、ブラックボックスモデルと同等かそれ以上の性能を持つ新しい手法とモデルを得ることについても論じ、深層学習の今後の方向性と表現学習の役割を探求する。

arXiv cs.LG

2026年6月8日

本位置論文は、AIに対する科学的理解とは何かを問う。モデルは静的なオブジェクトではなく、データ、目的関数、アーキテクチャ、最適化ダイナミクスによって形成される時間発展するプロセスのスナップショットである。しかし、AI研究の多くはモデルを固定的な産物として扱い、訓練後の振る舞いを分析するのみで、その出現理由を問わない。本論文は、AIの科学は事後的な修正を超えて、モデルの振る舞いを生み出す訓練ダイナミクスを研究する必要があると主張する。そのような科学は、段階的により強い形の理解をサポートすべきである：初期の訓練信号から結果を予測し、軌跡が誤った時に介入し、最終的には望ましい特性をより確実に生み出す訓練手続きを設計すること。スケーリング則は損失の予測を日常化させたが、課題は能力、偏り、ロバスト性、安全性関連の振る舞いにこの成功を拡張することである。本論文は科学の歴史と哲学に基づいた理論の要件を明示し、機械的解釈可能性、公平性、記憶化、単純性バイアスの進展を検討し、具体的な未解決問題を特定する。

arXiv cs.AI

2026年6月9日

議題（予定）：（1）第3回会合における議論のポイント （2）未来社会検討のためのワークショップ

総務省

2026年6月10日

子供の職業・社会体験施設「キッザニア」を企画・運営するKCJ GROUP株式会社は、福岡県・熊本県との共催で、中高生向け産官学連携ワークショップ「テクノロジー人材創生塾2026 未来を創る半導体コース

Yahoo!ニュース IT

2026年6月14日

数十人が集まった会議室。参加者の説明に耳を傾けながら、張り出された模造紙に色とりどりのペンでイラストを描き、線や矢印でキーワードをつなげていく。 　手描きの絵や図表で説明を整理し、分かりやすく伝える「グラフィック・ファシリテーション（GF）」を会議やワークショップなどで提供している会社「たがやす」

毎日新聞

2026年6月17日

ロシアによるウクライナ侵攻が長期化し、第一次世界大戦よりも長引いている今、ヨーロッパは戦争への備えができているのかという問いがますます頻繁に聞かれるようになっています。将来、ヨーロッパ本土で攻撃が行われるという脅威は、特にドローンに代表される新しい防衛技術への関心を高めています。若者から年配者まで、最近パリで開催されたものを含むドローン製作ワークショップに参加し、実際に手を動かしています。

France 24

2026年6月17日

株式会社BULL、ミラノ工科大学、ESA等が主催する国際ワークショップに日本から唯一参加し、PMD政策の実装に向けた産業界の視点を発表

ASCII.jp

2026年6月17日

学習ベースの単写式フリンジ投影プロフィロメトリ（FPP）は、主に近距離で研究されてきました。1mを超える長距離領域は、逆二乗の強度低下によりフリンジ信号対雑音比が低下し、物理的な真値が劣化するという問題があり、未解決のままでした。単写式問題は、1枚の画像からはフリンジ次数情報が欠如しているため不良設定であり、これらのアーキテクチャはメカニズム的に研究されていませんでした。我々は、メカニズム的解釈可能性（MI）と conformal uncertainty quantification（UQ）を収束診断として用いた診断・修復・検証研究を発表します。これらは、1つの物理的故障箇所について合意し、アーキテクチャの修復を促進・検証します。写実的な合成ベンチマーク（15,600枚のフリンジ画像、1.5～2.1mの距離にある50個の物体）において、最良のUNetベースラインは14.54 mmの物体平均絶対誤差（MAE）を達成しました。

arXiv cs.LG

2026年6月17日

第15回 イオン エコワングランプリ「イオン サステナビリティ アクション アワード エリアミーティング in 京都」を開催します。 環境保全や社会貢献活動に取り組んでいる高校生の皆さんを対象に、エリアミーティングを開催します。環境の専門家による講演やワークショップなどを通じて、高校生同士が交流し、今後の活動のヒントを得られる機会です。 たくさんのご参加をお待ちしています。

京都大学

2026年6月19日

コンテキスト内学習（ICL）は、LLMが少数のデモンストレーションから新しいタスクに適応することを可能にしますが、その信頼性は依然として懸念事項です。予測はプロンプト設計とコンテキスト理解能力の両方に非常に敏感であり、失敗がデータ特性に起因するのか、モデルの限界に起因するのかが不明瞭になります。不確実性の分解、すなわち偶然的（aleatoric）なものと認識的（epistemic）なものの分離は、この設定において特に重要ですが、標準的な生成タスク用に設計された既存の方法では、ICLのユニークなダイナミクスを捉えきれません。この問題に対処するため、ベイズ的見解とICLのメカニズム的解釈可能性に基づいて構築された、self-function vectorという概念を導入します。これらのベクトルは、内部モデル表現を活用して、コンテキスト内プロンプティング中に学習された潜在概念をモデル化します。これにより、ベイズ的フレームワーク内で偶然的uncertaintyを直接推定することが可能になり、脆弱な入力やデコーディング操作への依存を回避できます。

arXiv cs.CL

2026年6月19日

AI駆動開発のワークショップを体験して感じた、AIによる影響、 デザイナーの役割変化について共有いたします。

はてなブックマーク IT

2026年6月22日

街がゾンビに襲われた。集会所に逃げ込んだが、支援は来ない。どうする――。こんなユニークな状況設定で防災を学ぶワークショップが19日、福島県いわき市内であった。迫り来るゾンビに対し、参加者たちはさまざまな状況を想像しながらチームで撃退策を話し合い、「普段からこんな集まりを通じて、お互いを知るのが大事

毎日新聞

2026年6月23日

説明可能な人工知能（Explainable Artificial Intelligence）は、モデルの出力につながる要素を人間が理解できる方法で提示することにより、ブラックボックスモデルへの信頼性を高めることを目指しています。これには、（i）出力に対する真の因果的影響を持つコンポーネントと接続の特定、（ii）そのような構造の解釈可能な表現への変換の両方が含まれます。前者については、グラフニューラルネットワーク（GNN）を説明するための因果推論に基づいた新しい摂動ベースの方法であるCIExplainerを導入します。CIExplainerは、潜在的結果フレームワークを用いて、GNN予測に対する因果的影響が最も大きいサブグラフを特定します。CIExplainerをさまざまなGNNアーキテクチャ（GCN、GraphSAGE、GAT、GIN）とデータセットで評価・比較します。サブグラフの説明と人間の解釈可能性を橋渡しするために、さらに、特徴レベルと関係性の両方の情報を取り込んだ自然言語の説明に因果サブグラフを変換するG2TeXplainerという手法を提案します。

arXiv cs.LG

2026年6月24日

2026年5月8日(金)、東京・祐天寺のmusic bar & studio Apt.にて、スウェーデン・ストックホルム発の音楽制作機器ブランド・teenage engineeringのワークショップ「tap.make.play.」が行われ…

GIZMODO Japan

2026年6月25日

メカニズム解釈可能性の中心的な目標は制御可能性です。つまり、モデルの活性化において行動がどこで表現されているかがわかれば、それを変更できるはずです。これは、行動を検知する方向とそれを制御する方向が同じか、それに近いという隠れた前提に基づいています。これを幾何学的に検証します。行動を最もよく検知する方向と、それを最もよく引き起こす方向との角度はどれくらいでしょうか？ 検知が制御を意味する場合、コサインは1に近くなります。そうでない場合、それは検知と介入のギャップを定量化します。Gemma 2-2B-itでは、出力フォーマット（クリーンなJSON対Markdownフェンシング）は両方の役割を1つの軸に収縮させます。幻覚（ハルシネーション）はそうではありません。モデルは偽のエンティティを完璧な線形分離可能性（レイヤー5からAUC = 1.000）で検知しますが、その方向は拒否を引き起こす方向からcos = 0.12（約83度）の位置にあり、「検知は制御である」が要求するcos = 1からはかけ離れた、小さく再現可能な整合性を示します。

arXiv cs.CL

2026年6月25日

本研究では、特徴量寄与度推定法を用いた機械学習モデルの解釈可能性の問題に取り組みます。特に、因果グラフを利用してモデルに依存しない説明に因果知識を組み込むことを可能にする、非対称シャープレイ値（ASV）として知られるシャープレイ値の派生形を検討します。SHAPの計算が#P困難な特定の文脈において、ASVの正確な計算が多項式時間で可能であることを示します。このアルゴリズム的結果を拡張するため、根本的な因果グラフのトポロジカル順序における同値類の概念を導入し、ASVの計算時間を短縮するのに役立ちます。特に、因果グラフが根付き有向木である場合に、それ（同値類）を計算する多項式時間アルゴリズムを提示します。最後に、任意の因果DAGにおけるASVを近似するためのアルゴリズムを開発します。これは、トポロジカル順序を一様にランダムにサンプリングする手順に依存します。このサンプリングメカニズムを実装するために、既知のアルゴリズムとより単純な代替手段を活用します。実験結果は、現実的な因果構造における提案手法の実用的な実行可能性を示しています。

arXiv cs.AI

2026年6月27日

原子力損害賠償・廃炉等支援機構（ＮＤＦ）などは２７日、東京電力福島第１原発事故から１５年の節目に原子力当局関係者らによる国際ワークショップを福島県双葉町で開いた。専門家らが被災地に今月開業した町内のホテルに集い、事故の教訓などを振り返った。

時事通信

2026年6月29日

明示的な推論は、予測の解釈可能性を高めるものの、必ずしもマルチモーダル感情認識（MER）の精度向上に結びつかないことがわかりました。具体的には、推論ベースのMLLMにおいて、熟慮的な推論後の「遅い思考」よりも、直接的な回答をトリガーする「速い思考」の方がしばしば優れた性能を発揮します。経験的な分析により、「速い思考」はより広範で自信のある予測によりリコールを改善する一方、「遅い思考」は不正確なカテゴリの保守的なフィルタリングを通じて精度を優先することが示されました。これらの洞察に基づき、我々はSlow-Fastの相補性を明示的な最適化に転換する強化学習フレームワークMER-R1を提案します。デュアルオブジェクトの分離により、リコールと精度を2つの最適化信号に分離し、互いにトレードオフされるのではなく、共同で最適化できるようにします。Slow-Fastの信頼度キャリブレーションは、最終的な「遅い思考」の回答を「速い思考」の直感にさらに一致させ、正しい感情を強化しながら不正確な感情を抑制します。

arXiv cs.AI

2026年6月30日

スパースオートエンコーダー（SAE）は、言語モデルにおける解釈可能な特徴抽出に役立つツールとなっています。しかし、標準的なSAEアーキテクチャは個々のトークン活性化に基づいて動作するため、アクティブな特徴の数はコンテキスト長に比例して増加し、長文のモデルトランスクリプトの研究が困難になります。本稿では、ターン内の平均モデル活性化を再構築するように学習することで、固定数の特徴で単一の人間またはアシスタントのターンを表すターン平均SAEを導入します。ターン平均特徴は、LLMによって評価された場合、トークンごとの特徴よりも単一ターンの高レベル特性をより完全に記述することを発見しました。また、ターン平均SAEが、アトリビューショングラフのようなSAEの一般的な下流用途を大幅に単純化することを示します。広範には、ターン平均SAEは、長コンテキスト長での解釈可能性技術の実用性を高めます。

arXiv cs.CL

2026年7月2日

人工知能における最近の技術的進歩の中核をなすトランスフォーマーコンポーネントがLLMでどのように動作するかを理解することは重要です。本研究では、フィードフォワードモジュール（FFN）の解釈可能性に関連する課題を再検討し、FFNをセルフアテンションから切り離すことを目的としたMemoryLLMを提案します。

Apple Machine Learning Research

2026年7月2日

技術の進歩に伴い、航空交通管理（ATM）のための多くの経路計画アルゴリズムが提案されてきましたが、戦術的管制での運用上の採用は依然として限定的であり、アルゴリズム設計の優先順位と航空交通管制官のニーズとの間に不一致があることが明らかになっています。これは、本質的に解釈可能で、計算効率が高く、人間が使用するために明示的に設計された意思決定支援ソリューションの必要性を強調しています。この設計上の課題に焦点を当て、本研究では、2つの指針となる考慮事項（1）ソリューション空間表示が提供する解釈可能性と柔軟性。これにより、すべての実行可能な安全なアクションを公開し、変化する最適化目標に対応するアルゴリズムを構築することが奨励されます。（2）管制官が運用上の制約（分離基準、操縦性制限、ウェイポイント最小化、ルーティングの実用性など）を施行する際に自然に適用する意思決定ロジック。これらの原則を中心に、アルゴリズムは、計算効率の高い方法で衝突のないパスを特定するために、ソリューション空間フレームワーク内に3つの意図ベースの衝突検出方法（距離ベース、時間間隔ベース、ゾーンベース）を統合します。

arXiv cs.AI