研究室メンバー
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博士課程2年
博士課程2年
- 進藤 尚希
【修士論文テーマ】冗長性評価機構を組み込んだ大規模言語モデルに基づく医療面接試験向け仮想模擬患者（link）
【受賞歴】
人工知能学会 先進的学習科学と工学研究会 令和7年度 若手奨励賞（2026）
電気通信大学 令和6年度 学生表彰（2025）
人工知能学会 先進的学習科学と工学研究会 令和5年度 若手奨励賞（2024）
【 研究成果 】（以下は宇都研としての成果のみ，その他の成果は個人ページ参照）
学術論文誌
進藤尚希・宇都雅輝（2026）冗長回答抑制のためのDirect Preference Optimizationを適用した大規模言語モデルに基づく仮想模擬患者手法. 人工知能学会論文誌.
Naoki Shindo, Masaki Uto (2026) Leveraging Self-Refinement in Large Language Models to Suppress Excessive Responses for Virtual Simulated Patients. IEICE Transactions on Information and Systems. Vol. E109-D, No.8.
国際会議論文
Naoki Shindo, Masaki Uto (2026) LLM-based Virtual Standardized Patients with Response Excessiveness Suppression via Direct Preference Optimization for Medical Interview Examinations. International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED). [Accepted as FULL paper, acceptance rate=16.7%, CORE Rank=A]
Naoki Shindo, Masaki Uto (2025) Virtual Simulated Patients for Medical Interviews Using Large Language Models with a Self-Refinement Mechanism to Suppress Excessive Responses. International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED). [Late-Breaking Results Track, CORE-Rank=A]
Naoki Shindo, Masaki Uto (2024) ChatGPT-based Virtual Standardized Patient that Amends Overly Detailed Responses in Objective Structured Clinical Examinations. International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED). [WideAIED Track]
国内学会発表
進藤尚希・宇都雅輝（2026）大規模言語モデルに基づく医療面接試験向け仮想模擬患者の実用化に向けた工学的課題と解決の方向性．第58回日本医学教育学会学術大会，シンポジウム「生成AIの積極的活用による臨床技能教育の革新： OSCEや臨床実習における形成的評価及び総括的評価の自動化まで」（指定発表者）
進藤尚希・宇都雅輝（2026）回答速度と非冗長性を両立した医療面接試験向け仮想模擬患者：合成データを用いた反復的DPOのLLM適用．2026年度 人工知能学会全国大会．
進藤尚希・宇都雅輝（2025）Self-Refineによる冗長性抑制機構を組み込んだ大規模言語モデルに基づく医療面接仮想模擬患者. 第45回医療情報学連合大会.
進藤尚希・宇都雅輝（2025）冗長回答抑制のための直接選好最適化を適用した大規模言語モデルに基づく仮想模擬患者の実現. 電子情報通信学会 教育工学研究会.
進藤尚希・宇都雅輝（2025）大規模言語モデルに基づく仮想模擬患者の冗長回答の抑制を目的とした自己蒸留データ拡張と直接最適化. 人工知能学会 第104回先進的学習科学と工学研究会.（若手奨励賞受賞）
進藤尚希・宇都雅輝（2025）大規模言語モデルの冗長回答を抑制するためのSelf-Refine機構を組み込んだ医療面接仮想模擬患者. 人工知能学会 第103回先進的学習科学と工学研究会.
進藤尚希・宇都雅輝（2024）ChatGPTの過剰解答に対する自動フィードバック機構を有する医療面接AI．第38回人工知能学会全国大会
進藤尚希・宇都雅輝（2024）ChatGPTの過剰回答を抑制する機構を組み込んだ医療面接試験向け仮想模擬患者．人工知能学会 第100回先進的学習科学と工学研究会（若手奨励賞受賞）
進藤尚希・宇都雅輝（2024）ChatGPTの過剰回答に対する自己フィードバック機構を組み込んだ医療面接試験向け仮想模擬患者．言語処理学会第30回年次大会．
進藤尚希・宇都雅輝（2024）ChatGPTの過剰解答に対するフィードバック機構を組み込んだ客観的臨床能力試験のためのシナリオ対話AI．電子情報通信学会 教育工学研究会．
- 富川 雄斗
【修士論文テーマ】強化学習による難易度制御を組み込んだ多肢選択式読解問題自動生成（link）
【受賞歴】
電気通信大学 令和7年度 学生表彰（2026）
電子情報通信学会 論文賞（2025）
人工知能学会 先進的学習科学と工学研究会 令和6年度 若手奨励賞（2025）
言語処理学会第31回年次大会 優秀賞（2025）
電気通信大学 目黒会賞（2025）
電気通信大学 令和6年度 学生表彰（2025）
電気通信大学 令和5年度 学生表彰（2024）
教育システム情報学会第48回全国大会 大会奨励賞（2023）
ラーニングイノベーショングランプリ2023 優秀ラーニングイノベーション賞（2023）
ラーニングイノベーショングランプリ2023 特別賞：UMUラーニングテクノロジー賞（2023）
教育システム情報学会 学生研究発表会 優秀発表賞（2023）
【 研究成果 】（以下は宇都研としての成果のみ，その他の成果は個人ページ参照）
学術論文誌
Yuto Tomikawa, Masaki Uto (2026) Difficulty-Controllable Multiple-Choice Question Generation Using Large Language Models and Direct Preference Optimization. IEEE Access.
Yuto Tomikawa, Ayaka Suzuki, Masaki Uto (2024) Adaptive Question–Answer Generation with Difficulty Control Using Item Response Theory and Pre-trained Transformer Models. IEEE Transactions on Learning Technologies, vol. 17, pp.2240-2252.
富川雄斗・鈴木彩香・宇都雅輝（2024）項目反応理論に基づく難易度調整可能な読解問題自動生成手法. 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J107-D, No.02.（論文賞受賞）
国際会議論文
Takumi Shibata, Yuki Ito, Yuto Tomikawa, Masaki Uto (2025) Enhancing Neural Automated Essay Scoring Accuracy by Removing Noisy Data Through Data Valuation. 2nd Workshop on Automated Evaluation of Learning and Assessment Content (EvalLAC), co-located with the International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED).
Yuto Tomikawa, Masaki Uto (2024) Difficulty-Controllable Multiple-Choice Question Generation for Reading Comprehension Using Item Response Theory. International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED). [Late-Breaking Results Track]
Yuto Tomikawa, Masaki Uto (2024) Difficulty-Controllable Reading Comprehension Question Generation Considering the Difficulty of Reading Passages. 17th Workshop on Technology Enhanced Learning by Posing/Solving Problems/Questions, International Conference on Computers in Education (ICCE).
Teruyoshi Goto, Yuto Tomikawa, Masaki Uto (2024) Enhancing Diversity in Difficulty-Controllable Question Generation for Reading Comprehension via Extended T5. International Conference on Computers in Education (ICCE).
Masaki Uto, Ayaka Suzuki, Yuto Tomikawa (2024) Question Difficulty Prediction Based on Virtual Test-Takers and Item Response Theory. Workshop on Automated Evaluation of Learning and Assessment Content (EvalLAC), International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED).
Masaki Uto, Yuto Tomikawa, Ayaka Suzuki (2023) Difficulty-Controllable Neural Question Generation for Reading Comprehension using Item Response Theory.18th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA), Association for Computational Linguistics (ACL).
国内学会発表
富川雄斗・宇都雅輝（2025）Direct Preference Optimizationにより難易度調整精度を最大化した多枝選択式読解問題自動生成手法. 人工知能学会 第103回先進的学習科学と工学研究会.（若手奨励賞受賞）
富川雄斗・宇都雅輝（2025）難易度調整可能な多枝選択式読解問題自動生成手法とDirect Preference Optimizationによる難易度調整精度の向上．言語処理学会第31回年次大会.（優秀賞受賞）
富川雄斗・宇都雅輝（2024）強化学習に基づく難易度制御を組み込んだ多肢選択式読解問題自動生成手法の開発. NLP若手の会 第19回YANSシンポジウム.
後藤照佳・富川雄斗・宇都雅輝（2024）問題と模範解答を同時に生成する難易度調整機能付き読解問題自動生成手法．教育システム情報学会第49回全国大会(招待講演) （大会奨励賞受賞）
富川雄斗・宇都雅輝（2024）強化学習による難易度制御を組み込んだ多肢選択式読解問題自動生成手法の開発. 日本テスト学会 第22回大会.
富川雄斗・宇都雅輝（2024）項目反応理論による難易度調整可能な多肢選択式読解問題自動生成．第38回人工知能学会全国大会
富川雄斗・宇都雅輝（2024）項目反応理論を用いた難易度調整可能な多肢選択式読解問題自動生成．言語処理学会第30回年次大会
後藤照佳・富川雄斗・宇都雅輝（2024）問題と模範解答を同時に生成する難易度調整機能付き読解問題自動生成手法．教育システム情報学会学生研究発表会（優秀発表賞受賞）
後藤照佳・富川雄斗・宇都雅輝（2023）問題と模範解答の同時生成機構を持つ難易度調整可能な読解問題自動生成手法．電子情報通信学会 教育工学研究会（研究奨励賞受賞）
富川雄斗・宇都雅輝（2023）読解対象文の難易度を考慮した読解問題自動生成手法．教育システム情報学会第48回全国大会（招待講演）（大会奨励賞受賞）
富川雄斗・宇都雅輝（2023）読解対象文の難易度を考慮した読解問題自動生成手法．教育システム情報学会学生研究発表会（優秀発表賞受賞）
修士課程2年
修士課程2年
- 北嶋 太一
【修士論文テーマ】継続事前学習を適用した大規模言語モデルに基づく小論文自動採点手法
【卒業論文】面接自動評価のためのマルチモーダル深層学習自動採点モデル（link）
【受賞歴】
電気通信大学 令和7年度 学生表彰（2026）
教育システム情報学会 学生研究発表会 優秀発表賞（2025）
【 研究成果 】
国際会議
Taichi Kitajima, Masaki Uto（2026）Zero-Shot Automated Essay Scoring with Large Language Models via Continuous Pre-training. International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED). [Late-Breaking Results Track, acceptance rate=29%, CORE-Rank=A]
Taichi Kitajima, Masaki Uto (2025) Multimodal Trait Scoring for Video Interviews Using Neural Models with Handcrafted Features and Trait-Attention. International Conference on Computers in Education (ICCE).
国内学会発表
北嶋太一・宇都雅輝（2026）継続事前学習を適用した大規模言語モデルに基づく小論文自動採点手法．人工知能学会 第106回先進的学習科学と工学研究会．（若手奨励賞ノミネート）
北嶋太一・宇都雅輝（2025）面接試験の観点別自動評価のためのマルチモーダル深層学習自動採点モデルの開発．教育システム情報学会第50回全国大会 (招待発表).
北嶋太一・宇都雅輝（2025）面接試験の観点別自動評価のためのマルチモーダル深層学習自動採点モデルの開発．教育システム情報学会学生研究発表会. （優秀発表賞受賞）
北嶋太一・宇都雅輝（2024）面接自動評価のためのマルチモーダル深層学習自動採点モデルの開発．人工知能学会 第102回先進的学習科学と工学研究会（若手奨励賞ノミネート）
- 永井 優成
【研究テーマ】誤答選択肢の作成方略を考慮した多肢選択式読解問題の誤答選択肢自動生成（link）
【受賞歴】
教育システム情報学会 学生研究発表会 優秀発表賞（2025）
【 研究成果 】
国際会議
Yusei Nagai, Masaki Uto (2025) Automatic Distractor Generation in Multiple-Choice Questions Using Large Language Models with Expert-Informed Distractor Strategies. International Conference on Computers in Education (ICCE).
国内学会発表
永井優成・宇都雅輝（2025）誤答選択肢の作成方略を与えた大規模言語モデルに基づく多肢選択式問題の誤答選択肢自動生成手法．教育システム情報学会第50回全国大会 (招待発表)
永井優成・宇都雅輝（2025）誤答選択肢の作成方略を与えた大規模言語モデルに基づく多肢選択式問題の誤答選択肢自動生成手法．教育システム情報学会学生研究発表会. （優秀発表賞受賞）
永井優成・宇都雅輝（2024）大規模言語モデルを用いた多肢選択式問題の誤答選択肢生成の品質向上手法．人工知能学会第102回先進的学習科学と工学研究会
- 薬師寺 翔太
【研究テーマ】自己評価バイアスを考慮した多相ラッシュモデル
修士課程1年
修士課程1年
- 北風 陵汰
【修士論文テーマ】...
【卒業論文】評価者と受験者の双方に由来するハロー効果を捉える多相ラッシュモデル（link）
【受賞歴】
教育システム情報学会第51回全国大会 全国大会奨励賞（2026）
電子情報通信学会 教育工学研究会 令和7年度 優秀研究賞（2026）
人工知能学会 先進的学習科学と工学研究会 令和7年度 若手奨励賞（2026）
電気通信大学 令和7年度 学生表彰（2026）
教育システム情報学会 学生研究発表会 優秀発表賞（2026）
電子情報通信学会 教育工学研究会 研究奨励賞（2025）
【 研究成果 】
学術論文誌
北風陵汰・宇都雅輝 (2027) ハロー効果を考慮したベイジアン多相項目反応モデル. 電子情報通信学会論文誌D.
国際会議発表
Masaki Uto, Ryota Kitakaze (2026) An Item Response Theory Model for Addressing Halo Effects in Performance Assessment. International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED). [Accepted as FULL paper, acceptance rate=16.7%, CORE Rank=A]
国内学会発表
北風陵汰・宇都雅輝（2026）パフォーマンス評価におけるハロー効果の影響を考慮した項目反応モデル．教育システム情報学会第51回全国大会 (招待発表). （全国大会奨励賞受賞）
北風陵汰・宇都雅輝（2026）ハロー効果の影響を考慮したベイジアン多相項目反応理論．2026年度 人工知能学会全国大会．
北風陵汰・宇都雅輝（2026）パフォーマンス評価におけるハロー効果を柔軟に表現可能なベイズ多相項目反応モデル．人工知能学会 第106回先進的学習科学と工学研究会．（若手奨励賞受賞）
北風陵汰・宇都雅輝（2026）パフォーマンス評価におけるハロー効果の影響を考慮した項目反応モデル．教育システム情報学会学生研究発表会．（優秀発表賞受賞）
北風陵汰・宇都雅輝（2025）受検者と評価者の双方に由来するハロー効果を考慮したベイジアン多相項目反応モデル. 教育システム情報学会 第7回リサーチ・コ・コ・コモンズ.
北風陵汰・宇都雅輝（2025）受検者と評価者の双方に由来するハロー効果を考慮したベイジアン多相項目反応モデル. 電子情報通信学会 教育工学研究会. （研究奨励賞受賞 ＆ 令和7年度 優秀研究賞）
- 栗田 侑弥
【修士論文テーマ】LLMによる一対比較と少量の項目反応データに基づく項目特性値推定手法
【卒業研究】大規模言語モデルに基づく仮想受検者を用いた項目特性値推定手法（link）
【受賞歴】
教育システム情報学会 学生研究発表会 奨励賞（2025）
【 研究成果 】
国内学会発表
栗田侑弥・宇都雅輝（2026）項目間一対比較データと正誤反応データを用いた項目難易度推定手法．人工知能学会 第107回先進的学習科学と工学研究会．（若手奨励賞ノミネート）
栗田侑弥・宇都雅輝（2025）深層学習に基づく仮想受検者を用いた項目特性値推定手法の提案．教育システム情報学会学生研究発表会. （奨励賞受賞）
栗田侑弥・宇都雅輝（2024）深層学習に基づく仮想受検者を用いた項目難易度推定手法．人工知能学会 第102回先進的学習科学と工学研究会（若手奨励賞ノミネート）
- 薦池幹太
【修士論文テーマ】次元項目反応理論とLLM細目評価を用いた人間総括評価の構成概念分析
- 髙橋 七海
【修士論文テーマ】ルーブリック駆動ゼロショット採点と能動学習による少量校正を組み込んだペアワイズ比較ベース小論文自動採点手法
- 山羽 亨
【修士論文テーマ】LLM as a Judge を用いた知識段階別仮想受験者モデル
【卒業論文】精緻化した受験者プロフィールを用いた大規模言語モデルに基づく仮想受験者（link）
- 吉岡 翔太
【修士論文テーマ】生成AI協働ライティングにおけるAIオーケストレーション能力の測定
学域4年
学域4年
- 柴沼 厳
【研究テーマ】強化学習を用いた認知診断モデルの適応型テスト
- 西澤 輝
【研究テーマ】LLMによる診断情報を活用した高粒度な認知診断の実現
- 野又 俊
【研究テーマ】多相ラッシュモデルにおけるカテゴリ閾値分解の階層縮約モデルによる構造選択
- 三木 笙
【研究テーマ】評価者の次元別感度を考慮したQ行列制約付き多次元一般化多相ラッシュモデル
客員研究員
客員研究員
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