大規模言語モデル（LLM）が生成するChain-of-Thought（CoT）について、各推論段階に対応する内部状態をベクトルとして表現し、その状態遷移を可視化するツールを提案する。推論対象となるテキストから想定される複数の意味的候補を仮説状態として整理し、LLMの各内部状態との類似度を用いることで、各状態での仮説に対する対応の収束や分散、およびCoTの進行に伴う変化を可視化する。これにより、LLMの推論におけるテキストと知識との関係づけを分析する基盤ツールの構築を目指す。

郷土料理としての「もち」は、地域の文化、気候や地形などの環境と深く結びついてきた。各地域で受け継がれている「もち」が選ばれてきた食材と環境との関係を構造化することで、よく知られる「もち」が各地域とどのように関係しているかを知り、一見異なる地域や料理であっても、背後にある共通の環境因子（地形・気候）による法則性を、自発的に探索・発見できるようにすることを目的とする知識グラフの設計を行う。本モデルの有効性を検証するため、山間部の材料を用いた「とちもち」と、主に平野の材料である米を用いた「くじらもち」を対象に具体的なデータを構築し、適合質問を用いた機能要件テストを行った。

議事録やSNS上の議論では、複数主体の発言が相互に作用し、支持・反論・修正を通じて主張や論点が漸進的に変化するため、一般的なテキスト分析だけでは議論展開を捉えにくい。本発表では、発言構造の復元、意味単位分割、Argument Relation付与、Topic Triple抽出、発言—トピック間の対応付けなどのNLP・LLM処理をWeb上で実行・確認・修正できる分析ツールを試作する。SNS上の議論や議事録といった異なる談話形式に対して、トピック仮説群とその関係を知識グラフとして構造化し、個別実装なしに一連の分析パイプラインを利用できる環境を目指す。

本稿では、KG抽出・構造指標、検索対象ノード発見率、推論経路妥当性、検索精度、および回答生成品質を段階別に測定する評価体系を構築した。同一の実行基盤上で5種類のGraph-Based RAGを比較するとともに、LightRAGを対象として抽出LLMの能力を3水準で変化させる実験と、構築済みKGに10条件の摂動を加える実験を実施した。全実験はそれぞれ30事例を用いた。その結果、手法によってKGの構造特性と検索性能に差異がみられた一方、抽出LLMの能力と下流性能の間には一貫した単調関係が確認されなかった。

Checking junior-college syllabi against layered educational guidelines, including a national dietitian-training curriculum, burdens faculty and staff alike. The author implemented a first-pass review prototype combining Retrieval-Augmented Generation (RAG) with rule-based checks. This paper focuses on the stage where an LLM derives rules from the regulation's natural-language text. It organizes the errors observed there into seven patterns?by derivation step and by how far each resulting constraint is structurally verifiable?and maps them onto SHACL (Shapes Constraint Language) detectability. Derivation is itself non-deterministic, so a single run cannot be fixed as the constraint set. Only one pattern benefits directly from a compound shape, and one other only where prohibited patterns can be enumerated. Derivation errors cannot be prevented by validation, since the incorrect constraint is embedded in the shape itself, though stating constraints declaratively may ease human cross-checking against the source regulation. Field-mapping mistakes and judgments that require interpreting the regulation remain outside SHACL's reach. The ontology and shapes themselves, and comparison against gold data, are left for future work.

SPARQLの構文を知る利用者でも、初見のエンドポイントでは何を問い合わせられるかが分からず、最初のクエリを書けない。既存のプロファイリング手法は統計や要約を提示するが、実行可能なクエリの組み立ては利用者に残る。本研究では、初見のエンドポイントに対して何を提示すればクエリが書けるようになるかを問いとし、その一形態として、エンドポイントへの問い合わせのみで得られる情報から例示クエリ集を近似する手法を検討する。評価では、例示クエリ集を持つエンドポイントを対象に、例示クエリをどの程度再現できるか、どの情報が再現に寄与するかを検証する。