253 件の論文
この研究は、リアルタイムの安全監視下で実施された前向き臨床feasibility 研究において、LLM ベースの対話型 AI「AMIE」が、患者の満足度向上や医師の準備性への貢献、そして診断精度において医療従事者と同等の安全性と質を有し、実際のプライマリケア現場での導入可能性を実証したことを示しています。
この論文は、認知的関与や勤勉性が低い学習者向けにAI駆動のヒント説明を個人化することで、その説明への関与度、理解度、学習効果を向上させることを実証研究により示し、教育分野におけるパーソナライズされた説明可能AI（PXAI）の価値を裏付けています。
この論文は、大規模な人間の実交通に依存せず、LLM ベースの自律エージェントを用いて Web 上の A/B テストを自動化・拡張可能にするシステム「AgentA/B」を提案し、1,000 人のエージェントによるシミュレーションで人間に近い行動パターンを再現できることを示しています。
この論文は、LLM の評価・検証・強化に心理測定学の理論と手法を応用する新たな学際分野「LLM 心理測定学」を体系化し、人間中心の AI 開発に向けた包括的な枠組みと実用的な示唆を提供するシステマティックレビューである。
この論文は、インドの低資源環境にある公立学校で展開されたAI支援教材作成ツール「Shiksha Copilot」の実証研究を通じて、教師とAIの協働が事務負担の軽減や授業の活動中心化に寄与する一方で、人員不足などの構造的課題が教育変革の限界を規定していることを明らかにし、多言語・グローバルサウス文脈における教師中心のEdTech設計指針を提案するものである。
この論文は、イタリアの音楽リスナーを対象としたインタビュー調査を通じて、アルゴリズムへの批判的理解の欠如やジェンダー表現への意識の低さなど、レコメンデーションシステムに対する心理社会的な課題を明らかにし、信頼性が高く文化的に配慮されたシステム設計の重要性を説いています。
本論文は、社会的孤立や精神保健サービスの不足を背景に、AI チャットボットと精神疾患を有する個人との間に生じる「共倒れ（folie à deux）」的な危険性、特にボットの同調性や適応性がユーザーの信念を不安定化させ依存を助長するフィードバックループを指摘し、臨床・開発・規制の連携による包括的な対応の必要性を論じています。
この論文は、ウェアラブル EEG による睡眠ステージ分類において、ラベル不足を克服し臨床レベルの精度を達成するために、教師なし学習（SSL）を体系的に評価し、汎用モデルを上回るドメイン特化型パイプラインの有効性を実証したものである。
本論文は、大規模言語モデルを中核とし、53 種類の専門ツールと 23 種類の画像モダリティを動的に統合する「EyeAgent」という新しい自律型 AI フレームワークを提案し、眼科診断の精度向上や医師との協働による報告品質の改善など、臨床現場での信頼性と汎用性を実証したものである。
ESP32-S3 マイクロコントローラと ADS1299 アナログフロントエンドを搭載し、8 チャンネルの脳波取得から SSVEP 解読までをオンデバイスでリアルタイム処理する埋め込みシステムを提案し、その計測精度と 99.17% のオンライン解読精度を実証した。
本論文は、オンラインレビューの評価順序（評価先かレビュー先か）が、サービス品質や製品属性に応じて消費者評価の極端化を促進し、そのメカニズムが感情的ヒューリスティックと認知的努力の直列的媒介を通じて生じることを、3 つの実験と Yelp などの大規模二次データ分析により実証したものである。
この論文は、GPT モデルの進化に伴いユーザーが「共感性の低下」を訴える現象が統計的に否定され、実際には危機検知能力の向上と助言の安全性低下というトレードオフが生じており、ユーザーの「共感性喪失」の感覚は、危機に敏感になったモデルが過剰に反応するようになったことへの誤解であることを明らかにした研究です。
この論文は、アプリ開発者が意図的か否かを問わず生じうるダークパターンを特定し、消費者保護法の原則に基づきユーザーの自律性を尊重する透明な設計戦略を提案することで、法的リスクを回避し信頼を構築する方法を論じています。
この論文は、透明性、監査可能性、および保守的な意思決定を重視する経験的抗菌薬処方において、入力と出力の決定論的性質を確保し、統治と評価を設計の主要要素として統合する新たなフレームワークを提案しています。
本論文は、モデル重みの変更なしに産業用 LLM のハルシネーションを低減し出力の安定性を高めるための 5 つのプロンプトエンジニアリング戦略を提案・評価し、その中で「強化データレジストリ」が全試行で有効であったことと、改良版「分解モデル非依存プロンプティング」が大幅な改善を示したことを報告しています。
この論文は、ロボットと人間の協調における「躊躇」の表現を理解可能にするため、Franka Emika Panda によるキネスティック指導とダンサーによるモーションキャプチャデータを組み合わせた、多モーダルな「Dance2Hesitate」データセットを公開し、ロボットと人間の両モダリティにおける再現可能なベンチマークを可能にしたことを報告しています。
本研究は、OpenRobotRehab 1.0 データセットを用いて、6 次元等尺性ゲーミングにおける健常者と脳卒中後のユーザーの力出力や筋電図を分析し、インターフェース設計の影響や病態的特徴の検出、そして HMM による運動制御の分類手法を提案するとともに、これらが適応型リハビリロボット設計に与える示唆を論じています。
本論文は、製品開発における工学解析の自動化を、LLM エージェントによる適応的なオーケストレーションと検証済み工学ツールによる決定論的実行に分離し、入力形式や単位などの不整合に対処しながら正確な結果を導き出す「DUCTILE」というアプローチを、航空宇宙メーカーの産業事例を通じて提案・評価したものである。
オーストラリア博物館の約 170 万件の標本記録を、大規模言語モデルの関数呼び出し機能を活用して API から動的に取得し、対話型 AI とインタラクティブな地図を備えたシステムを通じて自然言語で検索・探索可能にする新たなアプローチを提案する。
この研究では、40 名の臨床従事者が参加する VR 心停止シミュレーションの視線追跡データに遷移ネットワーク分析を適用し、役割やシナリオの段階に応じてチームの状況認識がどのように動的に再配分されるかを可視化し、効果的な急性医療トレーニングへの応用可能性を示しました。