9:00-9:05 オープニング
9:10-10:00 招待講演: 鷲田祐一 先生 (50分, 40分+10分QA・議論)
一般論文発表 (15分発表+5分質疑応答)
10:00-10:20 ビジネスアイデアの新規性自動評価に向けた事例分析
朱晨成・高橋拓誠・谷口友紀・大熊智子 (旭化成)
近年，大規模言語モデル（LLM）による新規アイデア創出が注目されているが，生成されたアイデアの新規性を適切に評価することは困難である．なぜなら，新規性判断は本質的に主観性を伴い，専門家の直感や経験に依存するのに対し，LLM-as-a-judgeなどの自動評価手法はこうした判断過程を十分に捉えられず，評価基準や根拠が不透明になりやすいからである．本研究では，LLMに自然言語処理分野の特許を入力して生成させたビジネスアイデアに対して人手による新規性判断や根拠となる文のアノテーションを実施し，生成アイデアの内容を分解して分析することで，高い新規性評価に結びつきやすい要因を特定し，新規性判断の軸となり得る観点を提示する．
10:20-10:40 リスクイベントの影響説明に向けた評価データセットの提案
Namgi Han、朝倉卓人、宮尾祐介（東京大学)
要旨: 大規模言語モデルを用いた未来予測は，新たなタスクとして関心を集めている．本研究では予測の提示に留まらず，将来的な事象が及ぼす影響の説明生成に着目し，その評価を行うためのデータセットを提案する．具体的には，サプライチェーンの知識ベースであるSUDOKNに基づき，特定地域のサプライヤー情報を入力として与え，リスクイベント発生時の影響を説明させるタスクを構築する．また，構築したデータセットを用い，8種類の大規模言語モデルによる影響説明の生成実験を行う．その結果，言語モデルによる説明生成において判断根拠が重要な役割を果たすことが示されたほか，現状の言語モデルにおける改善点が明らかになった．
10:40-11:00 化学技術の応用領域拡張を目的とした用途探索フレームワーク
進藤尚希 (ストックマーク、電通大)，広田航，中川大輔，高橋洸丞 (ストックマーク)，及川圭太，箕田拓水 (日本ガイシ)
近年，化学分野における既存技術を未知の用途へ応用する用途探索を，大規模言語モデル (LLM)を活用して自動化する手法が注目されている．しかし，プロンプト技術のみを用いてLLMに既存技術の新規用途を生成させる方法では，革新性を伴う発想を引き出すことは困難であった．そこで本研究では，既存技術とともに異分野の用途をLLMに同時に与えることで，意外性のある技術転用が生成できる用途探索手法を構築する．さらに，複数のLLMを用いた合議制に基づく批判的評価を組み込んだSelf--Refineにより，生成案の科学的整合性を事後的に向上させるフレームワークを提案する．
11:00-11:10 休憩
11:10-12:00 招待講演: 欅 惇志 先生 (50分, 40分+10分QA・議論)
Shared Task システム紹介 (10分発表+5分質疑応答)
12:00-12:10 shared task PBIG: オープニング
12:10-12:25 システム紹介 ① e-gen
12:25-12:40 システム紹介② ソルティライチ
12:45 クロージング (5分)