博報堂ＤＹホールディングス、博報堂テクノロジーズ、言語処理学会第32回年次大会（NLP2026）にプラチナスポンサーとして協賛
言語処理学会全国大会は、日本の言語処理の研究成果発表の場および国際的な研究交流の場として1994年に設立された言語処理学会が年次で開催している学術発表イベントです。昨年開催された第31回年次大会では、総参加者数2,309名、総発表論文数は777件にのぼるなど、自然言語処理領域における国内最大の研究発表の場として、大学、企業を問わず国内の研究者の注目を集めています。
博報堂ＤＹホールディングスは、AI領域における先端研究と技術開発を推進するために、Human-Centered AI Institute（代表：森正弥 以下、HCAI）を設立し、生活者発想に基づいた「人間中心のAI活用」と「人間の創造性の進化・拡張」を実現するための研究開発に取り組んでいます。
また博報堂テクノロジーズは、広告領域におけるAI開発を専門とするチームを擁し、研究開発からプロダクトの実装まで一貫して取り組んでいます。AIのエンジン部分の設計・開発をはじめ、生成AIを活用したRAGやAIエージェント等の各種アプリケーションまでフルスクラッチで開発し、広告業界に対しユニークなプロダクト・技術を提供しています。
この度の協賛は、国内の自然言語処理領域の研究コミュニティへの支援を目的とするものです。博報堂ＤＹホールディングスおよび博報堂テクノロジーズは、今後も、博報堂ＤＹグループの横断的なAI専門家集団HCAI Professionalsの活動として、HCAIやプロダクト開発センターの活動を中心に、幅広い研究開発活動を通して革新的なAIソリューションの開発を目指します。
■発表一覧
タイトル：LLMと分布表現
著者：Arseny Tolmachev , 児玉 壮平（博報堂テクノロジーズ）
3/10（火）15:10-16:40 B会場 B3-16
概要：広告会社では、生活者を対象としたアンケート調査が広く活用されています。しかし、その実施には多大なコストと時間を要するため、大規模言語モデル（LLM）を用いてアンケート回答分布シミュレーションする研究が注目されています。一方で、LLMに適した「回答分布の表現方法」は十分に明らかになっていません。
本研究では人工データを用いて、個票予測後に集計する手法と回答分布を直接予測する手法を含む5つの分布表現手法を比較分析しました。その結果、回答分布を直接予測する手法は個票予測を行う頻度ベースの手法より高い推定精度を達成し、ノイズに対しても堅牢であり未知条件への汎化性能向上にも寄与することを確認しました。本研究は、LLMによるアンケート回答分布推定における効果的な分布表現の設計指針を示すものです。
タイトル：大規模言語モデルは人間のアンケート回答集合を模倣できるか
著者：熊谷 雄介（博報堂ＤＹホールディングス）
3/10（火）16:55-18:25 B会場 B4-14
概要：大規模言語モデル（LLM）には、性格や設定を指定することで架空の人物を構築し、社会シミュレーションやインタビューを行う応用例があります。本研究では、これまで既存研究が取り組んでいた「構築した架空の人物の『らしさ』」だけでなく、「架空の人物の集合が、実際の多様な人間の集合をどの程度網羅できるのか」について、実データにもとづく検証を行い、その課題や限界を示しました。
タイトル：大規模言語モデルによる選好規則の推定とアイデア生成の統合フレームワーク
著者：岩井 皓暉 , 熊谷 雄介（博報堂ＤＹホールディングス）, 馬場 雪乃（東大）
3/11（水）9:30-11:00 C会場 C5-14
概要：本発表では、「どちらの候補が優れているか」であるペアワイズ比較データをもとに、大規模言語モデル（LLM）が好みの傾向を表すルール（選好規則）を自然言語で推定し、その結果をアイデア生成に活用するフレームワークを提案します。実験により、選好規則の推定とアイデア生成への応用の双方で有効性を示しました。
＜言語処理学会第32回年次大会（NLP2026）概要＞
日時：2026年3月9日（月）～13日（金）
主催：一般社団法人 言語処理学会
会場：ライトキューブ宇都宮（〒321-0969 栃木県宇都宮市宮みらい1-20）
参加には、参加登録用ウェブサイトからの登録が必要です（有料）
NLP2026公式サイト： https://anlp.jp/nlp2026/index.html
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