大規模言語モデルを活用した「マニュアルの見出し作成支援手法」を提案
弊社YAMAGATA株式会社は、北海道大学 大学院情報科学研究院（以下、北海道大学）との共同研究成果「大規模言語モデルを活用したマニュアルの見出し作成支援手法の提案」を、第24回情報科学技術フォーラム（FIT2025）にて発表します。会期は2025年9月3日（水）～9月5日（金）、会場は北海道科学大学（札幌市手稲区）です。
北海道大学とYAMAGATA株式会社、「次世代マニュアル」の共同研究の契約を締結し、研究を開始（※外部サイト）
発表概要
大会名：第24回情報科学技術フォーラム（FIT2025）
会 期：2025年9月3日（水）～9月5日（金）
会 場：北海道科学大学（北海道札幌市手稲区前田7条15丁目4番1号）／ハイブリッド開催
分 野：O分野「情報システム」– セッション「情報システムとライフインテリジェンス」
発表日時：2025年9月5日（金）13:10–15:40
会 場：7x会場
整理番号：O-028（7x-4）
受付番号：1088（主催者受付情報）
講演題目：大規模言語モデルを活用したマニュアルの見出し作成支援手法の提案
著者：上前 諒輔・横山 想一郎・山下 倫央・川村 秀憲（北海道大学）、永田 功（YAMAGATA）
一般講演プログラム：https://www.gakkai-web.net/fit/program_web/data/html/program/o.html
研究のポイント
目的：未体系化のマニュアル原稿から、利用者が目的情報へ迅速に到達できる目次／見出し構造を自動生成し、編集工数を削減します。
手法：大規模言語モデル（LLM）とプロンプトエンジニアリングを組み合わせ、専門家が用いる情報分類基準をプロンプトに反映。モデルの文脈理解を活かし、利用者中心の構造を形成。
評価：製品マニュアルを対象にした検証で、生成目次は専門家作成と同等の構造的妥当性と情報到達の容易性を示した旨を報告します。
FIT2025について
FIT（Forum on Information Technology）は、情報処理学会と電子情報通信学会が主催する学術フォーラムで、2025年は北海道科学大学でのハイブリッド開催です。詳細は大会公式サイトをご参照ください。
公式サイト：https://www.ipsj.or.jp/event/fit/fit2025/index.html
研究者プロフィール
共同研究には、調和系工学研究室の川村秀憲教授、山下倫央准教授、横山想一郎助教が参加しております。
川村秀憲教授
人工知能、マルチエージェントシステム、複雑系工学、観光情報学の研究に従事。人工知能やマルチエージェントに関する発表論文を多数発表。情報処理学会、人工知能学会、日本オペレーションズ・リサーチ学会、観光情報学会などの会員。観光情報学会理事。日経MJで「川村秀憲のなるほどAI」を連載。
山下倫央准教授
人工知能、マルチエージェントシステム、社会システムシミュレーション、人流解析の研究に従事。情報処理学会、人工知能学会、日本オペレーションズ・リサーチ学会などの会員。
横山想一郎助教
組合せ最適化、スケジューリング問題の研究に従事。情報処理学会、日本オペレーションズ・リサーチ学会などの会員。
研究機関概要
名称：北海道大学 大学院情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 調和系工学研究室
所在地：〒060-0814 北海道札幌市北区北14条西9丁目
研究内容：人工知能、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、機械学習、遺伝的アルゴリズム、ゲーム理論、意思決定、マルチエージェントシステム、データマイニング、組み合わせ最適化、など多岐にわたります。
©2025-2026 Yamagata Corporation.