井下　敬翔

research map : https://researchmap.jp/keito_inoshita

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If you are interested in collaborating on research, please contact me! (共同研究してくれる方いたら連絡ください！)

[email protected]

Field of Study (研究分野)

1. Large Language Model (LLM)

2. Sentiment Analysis

3. Bias Detection

4. LLM in National Security

5. AI Organizational Theory

Qualification (保有資格)

統計検定準1級

宅地建物取引士

基本情報技術者

データサイエンス発展

TOEIC L&R 855点(7/28)

etc.

Hobby (趣味)

Martial Arts (格闘技)

Baseball (野球)

Selected New News (新しいニュース)

hpcn.exeter.ac.uk

Zoological Science

「ISUZU AI Innovation Challenge 2024」の受賞テーマが決定

情報処理学会 NL研

FIT2025

About Me (私について)

現在、大学院生で大規模言語モデル(LLM)とその応用に関する研究をしています。特にLLMを用いた感情分析を専門としていて、目標は人々の感情傾向を改善し、幸せにすることです。他にもLLMｘ安全保障みたいな領域の研究もしています。ここでは主に、LLMを安全保障分野で使用するときの危険性を明らかにしています。他にも、「価値」を常に生み出すことを目標として、技術をビジネスに応用すること目指して、ビジネスの創出を行っています。

Academic Background (学歴)

Sapporo University, School of Society and Collaboration (札幌大学　地域共創学群 ) [URL]

Apr 2020 - Mar 2023 　Bachelor’s Degree (dropped out due to skipping a grade)

入学時点では、法学を専攻していたが、札幌大学のレイターマッチング制度を利用して、2年次から経営学(情報経営学)に専攻を変更し、工藤 雅俊先生のゼミに所属。3年次に滋賀大学大学院データサイエンス研究科へ進学することを決め、大学院入試を受験し合格。4年生を経ずに飛び級で院に入学するため、3年終了時に中退。そのため、札幌大学に在籍したが学士を取得しているわけではない。

***Shiga University Graduate School, Faculty of Data Science (*滋賀大学大学院　データサイエンス研究科) [URL]

Apr 2023 - Mar 2025　Master’s Degree

周 暁康先生のゼミに所属し、大規模言語モデルの研究を行なっている。国際会議を中心として複数回の研究発表を経験。さらに、AIの知識技術をビジネスアイデアとして、様々なコンテストで発表。経産省主導の国産生成AIを開発するGENIACにも参加。大学院では、1年次に統計学や機械学習、深層学習を徹底的に学び、2年次はそれらの知識をもとに研究活動に取り組んでいる。また、関西大学に転勤した周先生についていく形で博士課程への進学を決意し、受験し合格。

***Kansai University Graduate School, Faculty of Business and Commerce (*関西大学大学院　商学研究科) [URL]

Apr 2025 - Now　Doctoral’s Degree

滋賀大学の時の指導教員である周 暁康先生についていく形で関西大学へ進学予定(合格済み)。後期博士課程では、経営情報論がご専門の矢田 勝俊先生にもご教授いただく予定。博士課程では、AI技術を社会実装することを目指す。具体的には、研究と並行しつつLLMをベースとしたサービスを開発し、世に出すことが目標。

Affiliated Organization (所属団体)

情報処理学会　人文科学とコンピュータ研究会　[URL]

「人文科学とコンピュータ研究会」（IPSJ SIG-CH）は、情報処理学会に属し、人文科学分野へのコンピュータ応用を目指す学際的な研究を行っている。主な活動は、情報技術を活用した人文科学研究や課題解決を通じて新たな知見を見出すことにある。また、人文科学に関連する情報資源の記録、蓄積、提供に関する技術開発も推進しており、図書館や博物館などと連携している。研究発表会は年に3回、シンポジウムは年に1回開催している。

IEEE Kansai Section Young Professionals Affinity Group [URL]

若手エンジニア・研究者のキャリア育成とネットワーキングの活性化を目的とするグループである。2014年に日本で2番目に設立され、社会人や学生を含む幅広い年齢層が活動している。キャリアアップやスキル向上を目指したイベントを定期的に開催し、他の支部との連携も行っている。大学卒業後15年以内のIEEE会員であれば誰でも参加可能である。

Other Positions (他のポジション)

Generative AI Accelerator Challenge (GENIAC) 開発メンバー [URL]

GENIACとは、生成AIの基盤モデル開発を支援するために経済産業省が立ち上げたプログラムである。生成AIは、人間に代わって創造的な作業を行う可能性を持ち、産業や生活に大きな影響を与えると期待されている。その鍵となる基盤モデルは、生成AIを支えるコア技術であり、その開発力が日本におけるAI活用やイノベーションの幅を左右する。GENIACでは、計算資源の提供、企業やデータホルダーとのマッチング、グローバル企業との連携支援、性能評価などを通じて、日本の開発力向上を目指している。このプロジェクトの開発メンバーを担当した。[URL]

International Conference on Natural Language Processing for Digital Humanities (NLP4DH) Program Committee[URL]

NLP4DH (Natural Language Processing for Digital Humanities) is an interdisciplinary conference series that leverages the advanced techniques of natural language processing to enhance research in the digital humanities. NLP4DH bridges the gap between language technology and the humanities, creating a richer, more nuanced understanding of historical and contemporary texts.

滋賀大学データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター 客員研究員 [URL]

本センターでは、Society5.0の到来の鍵をにぎるデータサイエンスとAIの先端研究の推進、データサイエンス人材の育成、データサイエンスの社会実装を、企業・自治体と手を取り合い強力に進める。さらに、これら活動を有機的に結びつけ、シナジー効果が生まれる環境整備にも力を注ぐ。

日本セーフティソサイエティ研究センター 研究員 [URL]

本センターでは、滋賀大学とあいおいニッセイ同和損保との協力のもと、実データによる実践的な研究を通じたデータサイエンティストの育成教育や損保ビッグデータの分析、自動車に関連した安全な社会構築に寄与する研究を行っている。

国立研究開発法人科学技術振興機構 (JST) 次世代研究者挑戦的研究プログラム (SPRING) 関西大学SPRINGスカラシップ研究学生[URL]

高度な知識・技能を修得し、卓越した「考動力」と「革新力」をもつ研究者もしくは高度専門職業人として単独の専門領域では解決困難な研究領域に対し、複数の専門領域を連携・融合した学際的研究を推進することで社会から要請された様々な課題解決に取組み、持続可能な社会と Well-being な社会の実現に貢献できる人材の育成を目指すプログラムです。

Papers (論文)

International Journals (Reviewed)　(査読あり国際ジャーナル)

  1. Kota Nojiri, Keito Inoshita, Haruto Sugeno, Takumi Taga, “Automated Labeling of Scientific Names and Etymological Trend Analysis in Phytophagous Arthropods Using Large Language Model,” Zoological Science, Mar. 2025.

International Conferences (Reviewed)　(査読あり国際会議)

  1. Keito Inoshita, “Assessment of Conflict Structure Recognition and Bias Impact in Japanese LLMs, ” in Proceedings of the 5th Technology Innovation Management and Engineering Science International Conference (TIMES-iCON2024), pp. 1-5, Bangkok, Thailand, Jun. 2024. [First Author]
  2. Keito Inoshita, Xiaokang Zhou, Shohei Shimizu, “Multi-Domain and Multi-View Oriented Deep Neural Network for Sentiment Analysis in Large Language Models,” in Proceedings of the 2024 IEEE International Conference on Internet of Things (IEEE iThings 2024), pp. 149-156, Copenhagen, Denmark, Aug. 2024. [First Author]
  3. Keito Inoshita, “Sentiment Analysis of Japanese Twitter Users Regarding the Ukraine-Russia War and Its Implications for Security Policy,” in Proceedings of the 11th International Conference on Information Technology, Computer, and Electrical Engineering (ICITACEE 2024), pp. 338-343, Semarang, Indonesia, Aug. 2024. [Best Paper] [First Author]
  4. Keito Inoshita, “Quantitative Analysis of Political Party Understanding and the Impact of Political Bias through ChatGPT,” in Proceedings of the 1st International Graduate Conference on Digital Policy and Governance Sustainability (DiGeS-Grace 2024), pp. 1-11, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta, Indonesia, Aug. 2024. [First Author]
  5. Keito Inoshita, “The Efficient Development of Conflict Structure Datasets for Evaluating Sentiment Recognition Bias in Large Language Models,” in Proceedings of the 5th International Conference on Electrical Engineering and Informatics (ICELTICs 2024), pp. 7-12, Banda Aceh, Indonesia, Sep. 2024. [First Author]
  6. Keito Inoshita, Xiaokang Zhou, “Sentiment Bias and Security Analysis in Training Datasets of Large Language Models,” in Proceedings of the 14th IEEE International Conference on Big Data and Cloud Computing (IEEE BDCloud), pp.1-8, Kaifeng, Henan, China, Oct. 2024. [Best Paper] [First Author]
  7. Keito Inoshita, “Corpus Development Based on Conflict Structures in the Security Field and LLM Bias Verification,” in Proceedings of the 4th International Conference on Natural Language Processing for Digital Humanities (NLP4DH) @ EMNLP 2024, pp. 504–512, Miami, USA, Nov. 2024. [EMNLPはCORE2023のランクでA+、NLP4DHはEMNLPのワークショップとして開催] [First Author]
  8. Keito Inoshita, “Evolutionary Expert Model Merging with Task-Adaptive Iterative Self-Improvement Process for Large Language Modeling on Aspect-Based Sentiment Analysis,” in Proceedings of the 2024 IEEE International Conference on Internet of Things and Intelligence System (IEEE IoTaIS), pp. 130-136, Bandung, Indonesia, Nov. 2024. [Best Paper] [First Author]
  9. Keito Inoshita, “Multifaceted Exploration of Perceptions on the Ukraine-Russia War in the Japanese Twitter Space,” in Proceedings of the 2024 IEEE International Conference on Internet of Things and Intelligence System (IEEE IoTaIS), pp. 58-64, Bandung, Indonesia, Nov. 2024. [First Author]
  10. Keito Inoshita, Xiaokang Zhou, Akira Kawai, “Multi-Stage Evolutionary Model Merging with Meta Data Driven Curriculum Learning for Sentiment-Specialized Large Language Modeling,” in Proceedings of the 10th IEEE International Conference on Data Science and Systems (IEEE DSS), pp. 58-65, Wuhan, China, Dec. 2024. [Best Paper] [First Author]
  11. Keito Inoshita, “Assessing GPT's Legal Knowledge in Japanese Real Estate Transactions Exam,” in Proceedings of the 2024 International Conference on Innovation and Intelligence for Informatics, Computing, and Technologies (3ICT), pp. 149-155, University of Bahrain, Bahrain, Nov. 2024. [First Author]
  12. Keito Inoshita, Takato Ueno, Xiaokang Zhou, “Multi-Scale Convolutional Fusion with Contrastive Feature Alignment for Imbalanced Data Classification,” in Proceedings of the 30th International Conference on Natural Language & Information Systems (NLDB), Jul. 2025. [First Author] [To appear]
  13. Keito Inoshita, “Enhancing Sentiment Analysis Accuracy and Evaluating Task Affinity Using Large Language Models,” in Proceedings of the 2025 IEEE International Conference on Artificial Intelligence for Learning and Optimization (IEEE ICoAILO), Aug. 2025. [First Author] [To appear]
  14. Keito Inoshita, Kota Nojiri, Haruto Sugeno, Takumi Taga, “Evaluation of the Automated Labeling Method for Taxonomic Nomenclature Through Prompt-Optimized Large Language Model,” in Proceedings of the 2025 IEEE International Conference on Industry 4.0, Artificial Intelligence, and Communications Technology (IEEE IAICT), Jul. 2025. [First Author] [To appear]
  15. Takato Ueno, Keito Inoshita, “Dual-Branch Feature Extraction via Discrepancy-Aware Fusion with Evidential Deep Learning for Sarcasm Detection,” in Proceedings of the 2025 IEEE International Conference on Industry 4.0, Artificial Intelligence, and Communications Technology (IEEE IAICT), Jul. 2025. [First Author] [To appear]
  16. Keito Inoshita, Ryutaro Matsuoka, Xiaokang Zhou, Zhigao Zheng, Akira Kawai, Katsutoshi Yada, “GNN-Enhanced Multimodal Fusion with Contrastive Learning for Smart Health Oriented High Performance Recommendation System,” in Proceedings of the 27th IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications (IEEE HPCC), Aug. 2025. [First Author] [To appear]

Domestic Conferences (Reviewed)　(査読あり国内会議)

  1. Keito Inoshita, “Bias Examination of International Conflict Structures in Large Language Models and Debiasing Methods Based on Active and Passive Approaches, ” 人文科学とコンピュータシンポジウム 2024, 川内キャンパス, 東北大学, Dec. 2024. [First Author]

Domestic Conferences (No Reviewed)　(査読なし国内会議)

  1. 井下敬翔, “日本語Twitter空間における戦争認識の多角的探索 ：ウクライナ-ロシア戦争への反応と洞察, “ 研究報告人文科学とコンピュータ(CH), vol. 2024-CH-135, issue. 1, pp. 1-8, Mar. 2024. [First Author]
  2. Keito Inoshita, “A Novel Dataset Development Method for Evaluating Sentiment Recognition Bias of Large Language Models in Conflict Structures,” 研究報告人文科学とコンピュータ(CH), vol. 2024-CH-136, issue. 2, pp. 1-4, Jul. 2024. [First Author]
  3. 菅野遥登, 井下敬翔, 野尻康太, 多賀匠, “学名の裏側をズバリ解明: 魚類と動物プランクトンの語源を大規模言語モデルで探る,” 2025年度中国四国地区生物系三学会合同大会愛媛大会, May. 2025.
  4. 野尻康太, 井下敬翔, 菅野遥登, “大規模言語モデル (LLM) を用いた学名の語源分類と命名傾向の時系列変化,” 2025年度中国四国地区生物系三学会合同大会愛媛大会, May. 2025.
  5. 井下敬翔, 尾崎博信, “職場環境におけるマルチモーダル感情認識技術の現状と展望,” 情報知識学会第33回年次大会, May. 2025.
  6. 尾﨑博信, 井下敬翔, “京都・滋賀・奈良3府県の観光拠点間における口コミの類似性に着目した観光候補地群の分析,” 情報知識学会第33回年次大会, May. 2025.
  7. 上野孝斗, 井下敬翔, “回覧板と井戸端会議に着想を得たマルチエージェント確率的 推論フレームワークの検証,” 研究報告人文科学とコンピュータ(CH) 2024-CH-136, May. 2025.
  8. 原佑太郎, 井下敬翔, “自然言語処理による感情認識技術の研究動向と今後の課題 ,” 第264回自然言語処理研究発表会, Jul. 2025. [To appear]
  9. 井下敬翔, “大規模言語モデルは年齢を超えて文体を生成できるか ,” FIT2025 第24回情報科学技術フォーラム, Sep. 2025. [To appear]
  10. 井下敬翔, 木村裕健, “言語モデルの児童テキスト分類性能の検証と対処,” 第27回日本感性工学会大会, Sep. 2025. [To appear]
  11. 野尻康太, 井下敬翔, 菅野遥登, 多賀匠, “学名が語る恣意性：語源に潜むバイアスの構造を可視化する,” 日本動物学会 第96回名古屋大会, Sep. 2025. [To appear]

Preprint

  1. Haruto Sugeno, Keito Inoshita, Kota Nojiri, Takumi Taga, “Introducing Large Language Models to Human-Based Etymological Classification in Zooplankton,” bioRxiv, Mar. 2025