フューチャー、自然言語処理分野の主要国際会議「AACL2026」に論文が採択

フューチャー株式会社（東京都品川区、代表取締役社長：谷口友彦、以下フューチャー）に所属するAI戦略推進グループ リサーチエンジニア岸波洋介、藤井諒、森下睦の共同執筆した論文が、自然言語処理分野の主要国際会議である「AACL2026」（※1）のMain Conferenceに採択されました。

AACL2026 (The 5th Conference of the Asia-Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics and the 15th International Joint Conference on Natural Language Processing) は、自然言語処理分野における世界最大の学会であるACL（Association for Computational Linguistics）のアジア支部が主催するカンファレンスです。2026年11月6日から10日にかけて中国・横琴で開催される「AACL2026」において、本採択論文について発表を行います。尚、本研究は国立大学法人東北大学との共同研究の成果です。

■採択論文

WikiOriginQA: Automated Construction of a QA Dataset with Knowledge Origins for Analyzing Cultural Bias
Kento Haneda, Yosuke Kishinami*, Ryo Fujii*, Keisuke Sakaguchi, Makoto Morishita*　＊当社所属

https://aclanthology.org/2026.aacl-short.6/

 

【研究概要】

本研究では、大規模言語モデル（LLM）における文化バイアス評価用のQAデータセットである「WikiOriginQA」とその構築手法を提案しました。生成AIの基盤であるLLMの多くは英語圏の文章を中心に学習されているため、その知識には英語圏文化への偏りがあることが知られています。モデルがどの文化圏の知識を有しているかを把握するためには各文化特有の知識を問うデータが必要です。しかし、こうしたデータの作成には各文化に精通した人材が必要であり、大規模なデータセットの構築は困難でした。そこで本研究では、Wikipediaの記事作成日に着目したデータセットの自動構築手法を考案しました。ある項目に関する記事がどの言語で最初に作成されたかという情報から、その項目と結びつきの強い文化圏が見いだせるという仮説のもと、文化QAデータセットを自動構築しました。構築したデータセットによる分析の結果、既存研究と同様にLLMにおける文化的バイアスの存在が確認され、本手法の有効性が示されました。私たちは、本成果がLLMの文化バイアスの検証を効率化し、より多くの人が公平かつ安心して利用できる言語モデルの構築に貢献することを期待しています。

 

フューチャーでは AI に特化した専門組織「AI戦略推進グループ」を中心にリサーチエンジニアや AI エンジニアを積極的に採用・育成し、技術基盤を科学的に深化させる研究所として、Future AI Science Laboratories（※2）を開設しています。自然言語処理および生成 AI の学術研究・研究開発を進めており、2024年には国内生成AIの開発力強化プロジェクト「GENIAC」（※3）の支援を受け、「日本語とソフトウェア開発に特化した基盤モデル」を一般公開しました。2025年からは、社員の博士号取得を支援する社会人ドクター支援制度「Future PhD Support Program」（※4）を導入し、AIをはじめ先端技術人材の育成を加速しています。また、研究開発のみならず主要事業会社のフューチャーアーキテクト（本社：東京都品川区、代表取締役社長：齋藤洋平）とともに、AI社会実装ナンバーワンカンパニー（※5）を目指し、お客様の経営やビジネスに貢献するAIの導入も加速させています。

今後も最先端の研究と科学的なコンサルティングアプローチでお客様の業務とシステムをトータルにデザインし、新たな価値を創造します。

 

※1.「AACL2026」公式サイト： https://2026.aaclnet.org/

※2. Future AI Science Laboratoriesを開設

 https://www.future.co.jp/press_room/PDF/PressRelease_FC_Future_AI_Science_Laboratories_20260625.pdf

※3.GENIAC　https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/geniac/index.html

NEDO採択事業 https://www.nedo.go.jp/koubo/IT2_100331.html

「日本語とソフトウェア開発に特化した基盤モデル」公開URL

https://huggingface.co/future-architect/Llama-3.1-Future-Code-Ja-8B

※4. フューチャー、社会人ドクター支援制度「Future PhD Support Program」を導入

https://www.future.co.jp/press_room/PDF/PressRelease_FuturePhDSupportProgram_250423.pdf

※5. フューチャー、AI 社会実装 No.1 カンパニーを目指しステートメントを発表

「AI 駆動開発」による生産性 3 倍と AI×IT のトータルデザインにより社会課題解決を加速

https://www.future.co.jp/press_room/PDF/PressRelease_FUTURE_AIstatement_20260430.pdf