FIT2026 第25回情報科学技術フォーラム

イベント企画

トップコンファレンス4-1 サービスコンピューティング

2026/9/3(木) 9:30-12:00
第4イベント会場

座長：山下　一寛（富士通株式会社）

9:30-9:50 講演(1)　単一カメラ映像を用いた歩行解析のヘルスケア応用のための基盤モデル実現に向けて
小林正朋（IBM Research　Senior Research Scientist）
【原発表の書誌情報】Y. Yamada, M. Kobayashi, M. Nemoto, M. Ota, K. Nemoto, and T. Arai, “Toward a Foundation Model for Healthcare Applications on Single-Camera Gait Analysis,” in 2025 IEEE International Conference on Digital Health (ICDH), Jul. 2025, pp. 1–10. doi: 10.1109/ICDH67620.2025.00011. [Best Paper Award]
【概要】歩行検査は様々な神経疾患の臨床評価における重要指標の一つであり、近年は深層学習ベースの姿勢推定モデルの活用により単一カメラ映像からの定量評価が可能になりつつある。一方、モデル学習に利用可能な臨床データはプライバシー制約などから不足しており、モデル性能と実運用の障壁となっている。本研究では、シミュレーション生成データにより事前学習された歩行解析基盤モデルを提案する。
	【略歴】東京大学大学院博士課程修了、博士（情報理工学）。IBM東京基礎研究所にて、情報アクセシビリティおよびデジタルヘルス技術に関する研究開発に従事。2017〜21年IBM東京基礎研究所「高齢社会工学」担当。2021〜22年度情報処理学会アクセシビリティ研究会主査。
9:50-10:10 講演(2)　fastsafetensors を用いた大規模言語モデル読み込みの高速化
吉村剛（IBM　東京基礎研究所　Research scientist）
【原発表の書誌情報】T. Yoshimura, T. Chiba, M. Sethi, D. Waddington and S. Sundararaman, "Speeding up Model Loading with Fastsafetensors," 2025 IEEE 18th International Conference on Cloud Computing (CLOUD), Helsinki, Finland, 2025, pp. 163-174
【概要】fastsafetensors は、モデルの配布に広く使われる safetensors ファイルの読み込みを高速化する。テンソル事前処理の GPU オフロードや I/O バッチ化・並列化により、特に複数 GPU 推論の開発効率を改善する。ライブラリとしてオープンソース化されており、主要な LLM 推論エンジン vLLM から利用されている。
	【略歴】2016 年慶應義塾大学大学院理工学研究科博士課程修了。博士(工学)。現在 IBM 東京基礎研究所にてストレージ、クラウド、AI 関連システムソフトウェアの研究開発に従事。
10:10-10:30 講演(3)　行動計画の順守予測：保健指導面談における対話データを用いた機械学習アプローチ
熊川瑛至（NTT株式会社　社会情報研究所　研究員）
【原発表の書誌情報】Kumakawa, E., Takahashi, M., Sano, T., Fujimura, K., Sato, T., & Katagiri, Y. (2025). Predicting Action Plan Adherence: A Machine Learning Approach Using Dialogue Data in Health Guidance Interviews. In 2025 IEEE International Conference on Digital Health (ICDH) (pp. 64-71).
【概要】保健指導面談における事前アンケートと対話ログを用いて、面談後3ヶ月の行動計画順守を予測する機械学習手法を提案した。15名のクライアントを対象に複数モデルで評価し、一定の予測精度が得られることを示した。また、順守に関わる対話の流れを分析し、現場支援・教育への活用可能性を検討した。
	【略歴】2019年鹿児島大学大学院理工学研究科情報生体システム工学専攻終了。同年にNTTドコモへ入社。2023年にNTT株式会社へ転籍。現在は主に行動変容や意思決定を支援するHCI研究に従事。
10:30-10:50 講演(4)　マイクロサービスメトリクスに対するロバストかつ軽量な根本原因分析
福田展和（NTTアクセスサービスシステム研究所）
【原発表の書誌情報】Nobukazu Fukuda, Haruhisa Nozue, Haruo Oishi, and Kenichi Tayama, “Robust and Lightweight Root Cause Analysis for Microservice Metrics,” 2025 IEEE International Conference on Web Services (ICWS), 2025, pp. 109–115.
【概要】本研究では、マイクロサービスのレイテンシやCPU、メモリ等の性能メトリクスを対象に、外れ値に頑健で軽量な根本原因分析手法を提案し、評価実験により故障診断の有効性を示す。
	【略歴】2020年東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。同年、日本電信電話株式会社入社。現在、NTTアクセスサービスシステム研究所にて、分散システムの故障分析、ネットワーク運用自動化の研究に従事。
10:50-11:10 講演(5)　LLMとWeb情報を組み合わせた自動ファクトチェックのハイブリッド手法
大木憲二（富士通株式会社）
【原発表の書誌情報】Kenji Oki, Kazuhiro Yamashita, and Shinya Kitajima, "A Hybrid Approach Combining LLMs and Web-Based Information for Automated Fact-Checking," in 2025 IEEE International Conference on Web Services (ICWS), July, 2025, pp. 960-962, doi: 10.1109/ICWS67624.2025.00125.
【概要】インターネットを用いた自動ファクトチェックは最新情報を取得できる一方、検索結果の信頼性に課題があり、LLMのみを用いる手法にも知識の陳腐化やハルシネーションの問題がある。本研究では、検証対象の性質に応じてLLMの内部知識とWeb上の外部証拠を使い分け、外部証拠を用いる場合には、複数の情報を証拠グラフとして構造化し、その信頼性を考慮して真偽を判定するハイブリッド手法を提案する。
	【略歴】2004年東京工業大学情報工学科を卒業。2006年同大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻修士課程を修了。同年より株式会社富士通研究所（現・富士通株式会社）に入社。ソフトウェア工学分野の研究開発を経て、現在はセキュリティサイエンス研究所にて、偽・誤情報対策技術の研究開発に従事している。