RISTニュース

No．69（2023）

HPCI 応募課題のレビュアーを推薦するAI の開発物語
A Story of AI Development to Recommend Reviewers for the
Applied HPCI Projects

高度情報科学技術研究機構
峯尾 真一
本稿では、革新的ハイパフォーマンス･コンピューティング･インフラ（HPCI）の課題審査において、レビュアー候補選定のために用いている人工知能（ＡＩ）と疑似量子アニーラを組合わせたレビュアー割当フレームワークの開発経緯について紹介する。
1 ．はじめに味して行っていました。

本年 5 月 8 日に新型コロナの感染症法上のこの年 8 月28日の課題審査委員会におい位置付けが 5 類に移行し、やっとかつての日て、RISTが選定したレビュアーの妥当性を

常が戻りつつある昨今ですが、ここでご紹介

どの様に担保するのかという問題提起があするAIツールの開発は丁度このコロナ禍中り、その後の検討の中で、同年11月20日、に行われていました。2020年 3 月13日に新課題審査委員長から「どの位の作業負担か型コロナウイルス対策の特別措置法が成立、わかりませんが、レビュアーのアサインは

同年 4 月 7 日に東京等 7 都道府県に緊急事態

機械学習などデータサイエンス技術を使っが宣言され、 4 月16日には対象が全国に拡大て90％程度まで自動化できないものですかしました。そこで、2020年を紀元としてBC

ね？RISTさんの種々の仕事にはかなり利用（Before Corona） とAD（After Declaration

効果がある気がしていますが．
．
．
」とのご意

of Emergency）の年号を用いてHPCI［ 1 ］

見を頂きました。

に応募された課題のレビュアーを推薦する

そ の 頃RIST共 用 促 進 部 で 課 題 選 定 に 携

AIツール開発の歴史を振り返ってみようとわっていた私は、以前読んだ本［ 8 ］を参考思います。

にして機械学習を試してみることにしまし

その中で申請課題の評価を行うレビュアーた。これが全ての始まりです。

はどのように決まるのかという課題選定の舞
3 ．AD1 年 1 月～機械学習モデルは苦肉の策

台裏の一端もご紹介できれば幸いです。

年が明けて、まずは機械学習モデルをどう
2 ．1BC年 8 月～きっかけは課題審査委員会

作るかを考えました。素直にモデル化するな

委員長

ら、過去の課題情報と実際に割当てられたレ申請された課題の評価は、レビュアーによ

ビュアーを対にして訓練データとすることにる採点の後に、課題審査委員会がその結果をなります。しかし、レビュアー候補は年度毎審議して決定されます。そのレビュアーの選に変更されるため、学習済みモデルを未来に

定は、年度毎に委嘱される日本全国の研究者候補となるレビュアーに適用することができのレビュアー候補から、RISTでHPCIの利ません。苦肉の策としてレビュアーの方を分用支援を担当する職員が申請課題の内容を吟類するモデルを作ることにしました。
－30－

RISTニュース

しかし、
そもそもの問題として、
レビュアー

No．69（2023）

あり、自信の無さが覗えます。
（TensorFlowの分類モデルで課題を分類することは、例えについては［ 2 ］参照）

ば100人の顔を覚えさせたAIに101人目の顔
5 ．AD 1 年 3 月～レビュアーの分類モデルを見せて100人の内の誰かを答えさせること誕生になるという矛盾を抱えることになります。

AI 使い隊は、当初 6 名で発足し、AIの評
4 ．AD 1 年 2 月～AI使い隊の発足

価のためにAチーム（人間の判断でレビュ

レビュアーを分類するための訓練データとアー選定）とBチーム（AIを訓練してレビュ

して、レビュアー委嘱時に自己申告で入力さアー選定）に分かれて互いに影響を与えないれた専門分野を示すキーワードを使うことがように結果を出すことにしました。過去の記

できますが、数が足りません。またAIの結録から110人のレビュアーを選び、AIの分類

果を客観的に評価する仕組みが必要です。そモデルを隠れ層 2 段（300,100）のMLP（Multi

こでRIST内の専門家に支援を頼むべく、利Layer Perceptron）で作成しました。ディー

用支援部長に検討チーム（通称「AI使い隊」）

プラーイングとしては小さなモデルですが、の発足を提案し、利用支援部、産業利用推進

先行例［ 8 ］ではMNISTデータセット（手部、共用促進部からメンバが集まりました。

書き数字の認識）問題で十分な性能を発揮しこの時の私のメールには、「とりあえずパッます。評価用の課題データも過去の申請課題

ケージとしてTensorFlowをダウンロードし98課題を用いました。

てテストしますが、（私見では）レビュアー

ここで採用した機械学習の仕組みは単純で選定におけるAI活用についてはデータの性す。
手順は、①レビュアー毎の特徴を示すキー

質上、難しいと思っています。むしろ単純なワードの組合せを作成し、②全てのキーワー

支援ツールの方がよいかもしれません。
」とドを網羅するキーワードリストに対して、レ

図1

AI分類モデルの訓練データ－31－

RISTニュースNo．69（2023）

ビュアーID毎にキーワードの有無により 1

トルを作成して入力すると、③出力の合計（有）と 0（無）を用いた特徴ベクトルを作

値が100％となる softmax 関数によりレビュ

成（図 1 ）、③それを入力とし、レビュアー

アーIDに対応した課題の適合率が求められIDを正解（ターゲットラベル）として訓練ます。
（図 3 ）この結果を課題毎の一覧としします。（図 2 ）てAIのレビュアー推薦表としました。

こうして訓練された分類モデルに対し、①

振り返れば 5 BC 年12月に ResNET が発表

申請課題の文章データと各キーワードのパ［ 9 ］されて一挙に100層以上の深さに達す

ターンマッチングを行い、②課題の特徴ベク

るネットワークが出現し、現在の ChatGPT

図2

AI分類モデルの訓練

図3

AI分類モデルの利用－32－

RISTニュースNo．69（2023）に繋がっていく研究開発競争のただ中にいた15人で分野毎に異なる）が何人入っている訳ですが、この時我々は最も単純なモデルでか（A:B一致率）を測定して行いました。

AIの可能性を探っていたことになります。

A:B一致率の結果は、キーワード法の60%に対し、AI法は47%（ 5 課題が0%）。AI法の6 ．AD 1 年 3 月～最初の冴えない結果

特徴（欠点）は複数の課題でキーワード一致

訓練データは、各レビュアーに対してB数が０の適切でない同一レビュアー（複数分

チームがwebや論文から追加したキーワー

野に渡る 8 語だけのキーワードを持つ）を上

ドリスト 1 組です。
（ユニークなキーワード位に推薦してくることです。また訓練する度

数1026、レビュアー毎には最少 8 、最大34）に挙動の異なるAIの分類モデルが生成されこの様に訓練データが少ない場合、機械学習

るため、どれを選ぶかが問題となります。マーではすぐに過学習と呼ばれる訓練データに特フィーの法則「どうしても直せない問題点は、化したモデルができてしまい、他のデータにそれを特徴とせよ」
に従い、一致数 0 のレビュ

適応できない（汎化しない）モデルとなりま

アーを作為的に入れて、そのレビュアーが上す。（図 4 ）位に推薦されるモデルを棄却するという使い

そこで、当初は過学習防止のため、訓練を方もあるのではないかと冗談を言っておりま

途中で打ち切ったモデルを作成しましたが、した。
（図 5 ）

課題の分類が全くできません。敢えて過学習

しかし、結局キーワード法もまだ実用レベをさせたモデルを使うことにしました。また

ルではないため、RIST内の各研究分野の専AI利用（AI法）と並行して、課題申請文中

門家を追加してレビュアーのキーワードの見のキーワードの一致数で単純にレビュアーを直しを行い、また、秋の定期募集での試験的選ぶキーワード法も試みました。結果の評価導入を目指すことにしました。

は、AI法やキーワード法の推薦するレビュ

この年の 4 月に新型コロナウイルスの緊急

アーの上位15人に、人間（Aチーム）が決め事態宣言のために事務所は閉鎖され、完全なたその課題の専門分野のレビュアー（最少在宅勤務となりました。しかし、在宅勤務に

図4

レビュアー毎のキーワード数－33－

RISTニュースNo．69（2023）より利用可能となった通勤時間は、AIツー

で、まずは適切なキーワードを集めることにルの開発にとっては有効であったと思っていし、論文等の情報から自然言語処理を用いてます。

キーワードを自動抽出する方法を検討することになりました。

7 ．AD 1 年 4 月～キーワードに問題あり

但しキーワードを用いる方法には潜在的な

これまでの結果から、バイオ・ライフ系と問題（表 1 ）があることが分かって来ました。

物質・材料系の課題が区別できない等の問題
8 ．AD 1 年 8 月～AI法のブレークスルー

が発覚し、さらにRIST内の専門家を増員してキーワードを見直しました。レビュアー当AI法に新しいアルゴリズムを導入しましりのキーワード数の目安を20～30とし、各た。レビュアーの分類用キーワードセットか分野の専門家にAIの分類モデルを配布してら課題の分類モデル用の訓練データを作ると効果を見ながらキーワードの追加をしてもらいう案です。すなわち、そもそも個々の課題

うことにしました。

申請書でパターンマッチングするキーワード

またキーワード法についても色々なアルゴは少ないので、レビュアーのキーワードセッ

リズムが提案され、並行して検討することにトからランダムにn個（サンプリング数nはなりました。

当初 8 ）を取り出して機械学習の入力とし、AI法にとってもキーワードが要となるの

課題申請データをシミュレーションします。

図5

AI法のA:B一致率

表1

キーワードの問題点－34－

RISTニュース表2

No．69（2023）

AI法とキーワード法の比較（AI:AI法、KW:キーワード法）

これで自然な課題の分類モデルを作ることがん。
（表 2 ）キーワード法はパターンマッチ

できました。

ングの一致数が同じレビュアー間で順位が決

この方法は、過学習を防ぐための正則化手

められないという欠点があるため、AI法を法のひとつである「半教師あり学習」と類似主とすることにしました。

しており、過学習抑制効果があると考えられまた、AI法とキーワード法を組合せて使ます。

うと、A:B一致率を81%まで高められること

新しく追加されたキーワードを組み込んが分かりました。
（表 3 ）各課題でキーワーだ結果は、A:B一致率でAI法が47%から66%

ド一致数１位のレビュアーの専門分野を調に、キーワード法が60%から68%に向上しま

べ、AIのレビュアー推薦表で、課題毎にそした。AI法は大きく改善しましたが、未だの専門分野のレビュアー全ての適合率に+1

キーワード法に対する優位性はありませんのバイアスを与えて推薦表を再出力するといでした。但し、キーワード追加の効果はAI

うものです。しかし、この方法では分野融合法の方が格段に大きく、さらなる進化により的な課題にとって不適切なバイアスとなるこキーワード法を凌ぐ可能性は大きいと感じまとから採用しませんでした。

した。

この成果については 9 月の課題審査委員会

この後、正解率が低い構造解析・材料力学に報告し、次回定期募集課題において、AI系レビュアーのキーワードの改善について専表3

門家に支援を求めて見直した結果、キーワー
ド法の改善は見られませんでしたが、AI法のA:B一致率は68%とキーワード法と互角になりました。但し研究分野毎にそれぞれ特徴があり、正解箇所が完全に同じにはなりませ－35－

A:B一致率の比較

RISTニュースNo．69（2023）

法から得られるレビュアー推薦表を補助的にせのレビュアー適合率を-1 に置換えました。

用いてレビュアーの割当を実施することにな（この様な調整済み適合率を適合度と呼びまりました。また、委員からの技術的な質問にす）適合率は0.0から1.0の間なので、AIの推対応するべく論文としてまとめ、この年の薦順位は最低位となります。さらに利益相反

AXIES（大学ICT推進協議会）年次大会で発条件となる他の条件も含めて、利益相反リス表しました。［10］トを作成することにしました。
また課題と同じ分野のレビュアーを優先す

9 ．AD 1 年11月～AIの初陣るために、AIのレビュアー推薦表において、HPCIの定期課題募集は、A期（前年秋に課題の分野と同じ専門分野のレビュアーに対募集し 4 月利用開始）とB期（春に募集し10

して +1 のバイアスを与えることにしました。

月利用開始）の年 2 回あります。AIの初陣

このため、レビュアー候補と申請課題についはこの年の11月、翌年度A期課題の審査となて、予め人間が専門分野に分類しておく必要りました。

がありますが、この分類はかねてから人間がAIは全申請課題の内、英語で記述されたレビュアーを割当てるために科研費の中区分

申請書（以下、「英語課題」という。レビュに沿って実施しているので負担は増えませアーのキーワードが日本語のため英語課題にん。

は対応できません）と産業利用課題（レビュ

課題当りのレビュアー数を増加することにアーは産業利用専門として別途選ばれる）をついては、当時のレビュアー候補数ではレ除いた133課題に対して、114人のレビュアー

ビュアーが不足することが明らかであるた候補から推薦順位を計算しました。これを参め、慎重に検討を進めることになりました。

考にして、人間が組合せを考えます。制約条

しかし、もし課題当りのレビュアー数を増や件は、課題とレビュアーの専門分野が一致しした場合、組合せ爆発が起きて人間の手に負ていること、課題当りのレビュアー数 3 人（資えなくなることが目に見えており、何らかの源提供機関からのレビュアーを除く）、相対対策が必要となりました。例えば 5 課題に対評価を行うためにレビュアー当りの課題数のし、レビュアー候補が 4 人の簡単な場合でも、

目安を 5 以上10以下としました。

課題当り 2 人、レビュアー当り 2 以上 3 以下

結果は、各レビュアーに割当てた課題の採の課題分担として組み合わせは1,860通りに点を依頼した際の、利益相反申告による再割もなります。
実際には申請課題数・レビュアー

当が多発してしまいました。また、課題審査

数ともに100以上となります。

委員から、レビュアーの専門分野を複数定義すべき、課題毎のレビュアー数を増やすべき、とのご意見を頂きました。

11．AD2 年 4 月～量子アニーリングへの期待
組合わせ最適解を求めるために、新たな手段が必要となりました。原理的に量子アニー

10．AD 2 年 1 月～AIツール改善の模索

リングが使える可能性があることは分かって

正月明け早々に、これまで試して来たAI

いましたが、量子アニーリングマシンで扱を含むツールの改善に取り組みました。まずうことができる問題規模は、例えば最新のは、利益相反の多発に対して、過去の課題審

D-Waveシステムでも5000量子ビットに過ぎ

査時の利益相反記録を取り込み、AIのレビュません。実際の問題は200課題x200人レビュ

アー推薦表で、課題参加者とレビュアー候補

アー＝ 4 万量子ビットの規模となります。

を突き合わせ、過去に利益相反となった組合

しかし丁度この頃に（株）Fixstarsから－36－

RISTニュースGPUサーバを量子アニーリング用にチュー

No．69（2023）のレビュアー候補がいる場合の決定変数を、ニングした、疑似量子アニーラのクラウド｛サービスが始まりAmplifyというライブラリ＝がリリースされました。［ 3 ］無料で10秒の

1 ：プロジェクト i にレビュアー j を割当てた場合0 ：それ以外の場合試行ができるので、半信半疑で前章の 5 課題

として、目的変数 y を、割当てたレビュアー

4 レビュアーの組合せ問題を解いてみると、の順位の合計である

全組合わせを計算して解いた答えと一致しました。さらに前年度課題のデータで試すとy

300msで尤もらしい答えが返って来ます。そ但しwijをプロジェクト i に割当てるレビュ

こでこれを導入することになりました。
AIの計算するレビュアーの適合率は、そアー j の優先順位とする。制約条件は、全ての課題に対するレビュアー間の相対的な値でのプロジェクト i について、プロジェクト毎あるため、絶対値として課題間で比較するこにレビュアーを c 人とすること：とはできません。そこで、適合率（実際には調整済みの適合度）を課題毎のレビュアーの優先順位に変換し、全割当レビュアーの優先順位の合計を最小にする目的変数を定義しま

および、全てのレビュアー j について、割当した。入力データは１からレビュアー数までてる課題数を 0 、または a 以上 b 以下とすの整数が並ぶ行列となり生データではないのること：で、クラウドサービスを使う上でのセキュリ
ティ上の懸念も無くなります。
Amplifyの ア ル ゴ リ ズ ム は 次 の 様 な
QUBO（Quadratic Unconstrained Binaryとなります。

Optimization）モデルを使うものです。
（参
Amplifyは大変使い易いライブラリ で す

考資料［ 7 ］）
M件のプロジェクト（申請課題）があり N人

図6が、レビュアー割当に関して一つだけ問題が漸近的最適解探査－37－

RISTニュースNo．69（2023）

ありました。レビュアー候補の内、課題に割ら半自動的に作成するツールの作成を試み当てるのはその一部であるため、レビュアー

る。

当り 0 またはn（最小値）以上m（最大値）（2）レビュアーの専門分野の複数化

以下の課題という複雑な制約条件となること

組合せがさらに多様となるため最適な組です。ライブラリではmaxまたは区間条件が合せを人間が評価できないとの意見もあり

指定できますが、区間条件では全てのレビュ

ましたが、分野横断的な課題への対応とし

アーにその条件が適用されてしまいます。

て必要であることが合意されました。

そこで次善の策として段階的にレビュアー（3）産業利用課題対応候補を絞っていくアルゴリズムを開発しましこれまで産業利用課題は申請数が少ない

た。（図 6 ）ことからAIツールの対象外としていまし

さらに、この様にして作成した 5 組の解をたが、課題申請の締切後に、産業利用課題

組み合わせて、できる限り課題と同じ専門分のレビュアーを先に決めてから他の課題種

野のレビュアーを割当てるような解を見つけ類のレビュアー候補を確定していたため、るアルゴリズムを導入しました。この成果

産業利用課題レビュアーの決定が律速になは2022年度AXIES年次大会で発表しました。

り作業期間の短縮ができないことが判明し［11］ました。そこで産業利用課題にもAIツールの適用を検討することになりました。

12．AD 2 年 5 月～B期課題への試験的適用
13．AD 2 年11月～ A 期課題でAIツールを本

これまでの成果を全て取り込み、Ｂ期課題

格投入

申請（51課題、レビュアー候補263人）へ試
験的に適用しました。AIは、課題と同じ専AIの適用対象は、英語課題を除く135課題

門分野で、既知の利益相反が無く、必要な制です。11月の本番に向けての半自動処理に約条件（課題当りのレビュアー数、レビュアー

よるキーワード追加の結果、280人のレビュ

当りの課題数）を満たし、申請課題内容に近アー候補に対して、キーワードのべ設定数

いレビュアーの組合せを提案することができ

17,403、1 人当たり最少24語、最多174語がるようになりました。Ｂ期は申請数が少ない

定義されました。定義数の大きな格差がどのので人間が割当てることも簡単にでき、その様に影響するのかを調べる時間がありません

結果と突き合わせてシステムの機能確認を行でしたが、課題と同じ分野が優先されるバイいました。

アスという安全弁があるので、とりあえずこ

機能的には（誤りも想定内で）大きな問題のまま使うことにしました。

はありませんでしたが、AI使い隊においてMLPのハイパーパラメータである隠れ層

次回Ａ期課題に向けて以下の懸案事項への対のノード数は、入力となる特徴ベクトルの長応を図ることにしました。

さ（＝ユニークなキーワード数4,945語）に（1）レビュアー数増加

合わせて2,700と900に拡大し、課題申請のシ

課題当りのレビュアーを 5 人とするべ

ミュレーションのためのサンプリング数を 8

く、過去の課題データからＡ期で想定されから16に変更しました。
（キーワード数の増る申請規模の模擬データを作成し、追加予加で課題申請書とのパターンマッチング数も定のレビュアーで足りるかどうかをシミュ増えると期待されるため、またサンプリング

レーションして確かめる。また新規レビュ

数が 8 のままであると訓練時間が 8 時間以上

アー候補のキーワードは、科研費DB等か必要となることが分かり訓練を加速する必要－38－

RISTニュースがあるため）

No．69（2023）

同じです。

作業過程でいくつかの問題が顕在化しまし機械学習はノートPCで実行して来ました

た。課題の分野推定をする人間の判断基準のが、ユニークなキーワードの増大により 4 時

個人差、残った英語課題を後から手作業で対間近くかかるようになり、そろそろGPUサー

応するための煩雑性などです。

バの出番かと感じました。
（図 7 ）

課題の分野推定に関しては、次回から専門

B期課題のレビュアー選定作業は無事に終家を動員してチェックすること、また自動推了しましたが、AIの推薦ではレビュアー当定の可能性を検討することが決まりました。

りの課題数を 5 以上10以下に近づけるため

英語課題に関しては、①日本語のキーワードにレビュアーを集約して割当てるので、適合を英訳したキーワードセットを準備し、申請度から見て必ずしも最適な解とはなっていま

課題の文書を英語キーワードとパターンマッ

せん。最終的には専門家が確認して必要に応チングして特徴ベクトルを作成する案と、②

じて再割当する必要があります。AI使い隊

申請書を自動翻訳して日本語にするという案の振り返り議論では、今後の課題として、レが提案され検討することになりました。

ビュアーの負荷平準化、専門家がレビュアー
を再割当する方法の簡便化、英語課題への対

14．AD 3 年 5 月～ B 期課題でGPUがほしく応が挙げられました。

なる

この後A期課題審査までに、以下のような

新年度のレビュアー候補279名が決まり、数々の試作ツールが誕生します。

キーワードの半自動生成ツールにより、1 人（1）キーワードセットの英訳（13章①の方当たりのキーワード数は、最少12語、最多式を採用）による英語課題対応ツール

278語となりました。（ユニークなキーワー（2）申請課題の研究分野推定ツール

ド数6,560語）キーワードが極端に少ない 2（3）Flaskを用いたWebインターフェースに人については機械学習の対象から外し、人間よる再割当ツールの判断で割当てることにしてAIモデルの訓練を行いました。MLPのハイパーパラメー
タである隠れ層のノード数は、2,700と900で

図7

訓練時間

－39－

RISTニュースNo．69（2023）

15．AD 3 年11月～ A 期課題での総決算

16．AD 4 年～新しい出発

今回のレビュアー割当方針についての事前

やっとレビュアー割当の一連の工程を全て打合せで、レビュアーの負担軽減対策が提案

含むAIツールが実現しました。後はこのプ

され、過去に担当課題数が多いレビュアーはロトタイプを実運用に向けたフレームワーク

優先度を下げて課題の割当を抑制すること、として完成させることが目標となります。こまた、利益相反時の再割当の自由度を確保す

れまで機能追加を繰り返し数珠繋ぎに動作しるため、初期の割当をレビュアー当り最大 8ているコード群を書替えて、データベースを課題とすることが決まりました。
（再割当時、中核として各機能コードを独立させれば、利上限の10課題割り当てても良いとする）

便性・運用性・保守性を大幅に向上させるこ

課題数178、レビュアー候補者数237、レとができます。
（図 8 ）ビ ュ ア ー 当 り 最 少31語、 最 大268語 の キ ー
ワード（ユニークなキーワード数6,688語）、

今後の課題として考えられるのは次の点で産業利用、英語課題、課題の分野推定ツール、す。

Webインターフェースの再割当ツール、レ（1）機械学習モデルのチューニング

ビュアーの負担軽減を全て組み込んだシステ

現在は最も簡単なMLPですが、モデルのムが稼働しました。

多層化を含むハイパーパラメータのチュー

その後、レビュアーの負担軽減策で、対象

ニングは全くできていません。DNN（Deep

レビュアー候補の適合度を一律1.0（課題とNeural Network）モデルは大きな発展を同じ分野で最低の優先度）に置換えたため一遂げており、
多様な可能性が残っています。

部の分野で元々の適合度が消えて再割当がしまた訓練データについてもキーワードのにくいという指摘があり、今後は1.0＋元のワンホットエンコーディング（有/無に対適合率とすることにし、全体のバイアスを応する1/0）から単語の埋め込み表現（単見直しました。またTensorFlow［ 2 ］から語の相関関係を表現する浮動小数点表現）

PyTorch［ 4 ］に書替えてGPUサーバの活にすることも考えられます。

用を図ることになりました。

図8

統合フレームワーク－40－

RISTニュース（2）キーワード生成の問題解決

No．69（2023）

動分類です。

7 章で述べた問題点は、計算科学用語辞

現在の方法では、
キーワードの生成や課題・書を開発し自然言語処理を用いて解決でき

レビュアーの専門分野決定について人間の判ると考えます。しかし、根本的に「意味」

断が入らざるを得ず、工数的・時間的なボトではなく「単語」の一致を使う限り限界がルネックになっています。またキーワードにあるとも言えます。

は、 7 章で述べた問題点が付きまといます。

また半自動生成ツールによりキーワード

キーワードを使わずに処理ができたらという数が激増していますが、AD 4 年度のレビュ思いから、自然言語処理に着目しました。

アーに定義されたキーワード6,706語の内、そこで 4 BC年にFacebookのAIリサーチラボ

実際に過去 6 年間の申請課題にヒットするによって開発されたテキスト分類を学習するのは2,302語（34%）だけという現実があためのライブラリfastText［ 5 ］を使い、次ります。レビュアー当りのキーワード数ののような手順を考えました。

格差が10倍近いことと合わせて、今後改（1）科研費データーベース［ 6 ］の審査区

善を検討する余地があると考えています。

分／研究分野」における中区分（65分類）（3）DNN以外の新しい方式の検討に登録されている論文の「研究開始時の研RIST内 で も キ ー ワ ー ド 法 を 改 良 し て究の概要」を用いて、fastTextに中区分のヒューリスティックな評価関数によるレ分類を学習させる

ビュアー割当を模索する動きがあります。

（2）レビュア―候補の論文（複数可）を科研

またキーワードに頼らない新たな方法も考費データベースや本人から提供を受けて入えられます。
（17章参照）

手し、fastTextに分類させ、65次元の特徴
ベクトルを算出しておく

17．未来の可能性～夢を再び（3）課題申請書に対しても同じ分類を行い、実はAIツール開発の初期段階で実験して65次元の特徴ベクトルを計算するみて断念した方式案がありました。それは自（4）65次元空間において課題申請書の特徴

然言語処理による課題とレビュアーの完全自ベクトルからレビュアー候補の論文を探査

図9

二分野の分類例－41－

RISTニュースNo．69（2023）

し距離の近い順にレビュアーとして割当ていのではないかと考えています。

る（図 9 ）
あとがき
この方法なら全てが機械的な操作で完結し本稿でご紹介したAIのレビュアー割当フ

専門家の手を煩わせる必要はなくなります。

レームワークのプロトタイプ開発において、実験は、当時登録されていたAIのモデル評価やレビュアーキーワードの・中区分16:天文学およびその関連分野（49

生成については、利用支援部、産業利用推進

records）

部、共用促進部の多くのRIST内メンバ（敬・中区分19:流体工学、熱力学およびその称略・順不同：草間義紀、末安直樹、野口孝

関連分野（57records）

明、小久保達信、山木大輔、太田幸宏、山岸・中区分48:生体の構造と機能およびその孝輝、澤井秀朋、富山栄治、松岳大輔、吉澤

関連分野（69records）

香奈子、寺澤麻子、宮本健吾、志澤由久、岡のテキストを日本語形態素解析エンジン

田達夫、塩原紀行、新宮哲、須永泰弘、斉藤

MeCab［12］で分ち書きし、中区分のラベ

精久、河合淳、宮川良一、山本豊、新山美ルを添付してfastTextを訓練しました。

里）の協力が必要でした。その貢献に感謝す

次に過去の課題申請書から上記 3 区分に該るとともに、今後若いメンバがAI活用を引当する概要テキストを選び、同じように分ちき継いで大きく発展させて行くことを期待し書きした上で分類させてみた結果が表 4 でます。本年（AD 4 年）のChatGPTの世界的す。

な大ブレークを見ても、AIはまだまだ底な
表4

しの可能性を秘めていると感じています。

fastTextの結果～いつか来るAI世とは聞きしかど

昨日今日とは思はざりしを～
参考文献［ 1 ］ HPCIについて（HPCIポータルサイ
分類が簡単な例題を選んだはずですが、課ト）、

題分類がこの様な状況では見込みがありませhttps://www.hpci-office.jp/pages/

ん。その原因としては

about_hpci

・訓練用データ（AD 1 年 8 月時点で登録［ 2 ］ TensorFlow,

されているものは全て取り込んだのです

https://github.com/tensorflow/が）が少なすぎること

tensorﬂow

・fastTextの日本語処理能力に限界がある［ 3 ］ Fixstars Amplify,
https://amplify.ﬁxstars.com/ja/

こと・日本語形態素解析のためのユーザ辞書［ 4 ］ PyTorch,https://github.com/pytorch/pytorch（計算科学用語辞書）がないこと
・課題申請書の概要が短すぎること［ 5 ］ fastText,
https://github.com/facebookresearch/が考えられます。

fastText

この時は自然言語処理の限界を感じてその先には進みませんでしたが、ChatGPTの様［ 6 ］“科学研究費助成事業データベース”、
https://kaken.nii.ac.jp/ja/

な強力なAIが出現した現在、再考してもよ－42－

RISTニュースNo．69（2023）［ 7 ］ 田中 宗、棚橋 耕太郎、本橋 智光、高［10］ 峯尾 真一、小久保 達信、野口 孝明

柳 慎一、「量子アニーリングの基礎と

草間 義紀、“HPCIの課題審査におけ応用事例の現状」低温工学 53, p.287-

るレビュアー選定のためのAI 活用の

294（2018）

試み”、大学ICT推進協議会（AXIES）

https://doi.org/10.2221/jcsj.53.287

2020年度年次大会［ 8 ］ Aurélien Géron、 下 田 倫 大 監 訳、 長

［11］ 峯尾 真一、野口 孝明、草間 義紀、松尾 高 弘 訳、
“scikit-learnとTesorFlow

田 佳希、“量子アニーリングを用いたによる実践機械学習”、（株）オライ

レビュアー割当最適化の検討”、大学

リー・ジャパン（2018）

ICT推進協議会（AXIES）2022年度年［ 9 ］ Kaiming He, Xiangyu Zhang,

次大会

Shaoqing Ren, Jian Sun, “Deep［12］“MeCab: Yet Another Part-of-Speech

Residual Learning for Imageand Morphological Analyzer”,

Recognition”, arXiv:1512.03385（Dechttps://taku910.github.io/mecab/

2015）
https://doi.org/10.48550/arXiv.1512.
03385－43－