Masaki UTO (宇都 雅輝)

確率・統計手法や自然言語処理技術に関する研究を行っています．人工知能，教育・心理測定，行動計量学分野で主に活動しています．項目反応理論，深層学習，ベイズモデリング，大規模言語モデルなどの技術群について基礎から応用まで扱っています．主な研究トピックは以下の通りです（参考）．

採点者のバイアスを考慮した項目反応理論：人間の採点者のバイアスを取り除いて，高精度なスコアリングを実現する確率・統計手法に関する研究です．記述式試験や面接試験，採点式スポーツや口コミサイトのレビューなど，人の主観評価を伴う様々な場面においてスコアリングの信頼性を高めるために有効な技術です．宇都研究室は世界最高性能の技術を開発し続けており，開発技術はいくつかの試験期間で実用化されています．

記述回答自動採点技術：小論文試験や短答記述式試験などにおける記述回答を人工知能技術を用いて自動で採点する技術です．宇都研究室では，深層学習を中心とする最先端機械学習手法とテスト理論・心理学・行動計量学などの統計的技術を融合することで，新たな価値を持つ高性能な自動採点技術を提案し続けています．

問題自動生成技術：多肢選択式問題に代表される学力試験のテスト問題を自動で作成する技術です．宇都研究室では，ChatGPTに代表される大規模生成言語モデルと項目反応理論と呼ばれる洗練された統計・数理技術を融合することで，学習者の能力に適した難易度の問題を自動で生成して出題できる技術を研究しています．

以上の研究に関しては，AI+教育の研究に関する主要論文誌IEEE TLTや高IFの行動計量学系の論文誌BRMをはじめ，COREランクAの国際会議AIEDやCOLINGなど，ハイランクの論文誌・国際会議に多数の研究業績が採択されています（詳細）．さらに，研究成果は国内外の多数の学会で高く評価されており，様々な学協会から多くの賞を授与されています（詳細）．