OLSPでは2024年度に以下の1件の研究課題(研究提案型1件)を所内公募により決定し開始しました。研究実施期間は2024年8月からの1年間の予定です。
TRIP-AGIS 整備データ活用に向けた予備的研究- 生成AI を用いたメタデータ推薦
[カテゴリー] 研究提案型
[研究実施者] 前田真秀
[所属] 脳神経科学研究センター(CBS)神経情報基盤開発ユニット
[研究概要] 研究データベース構築では登録時のメタデータ記入負担がデータ蓄積のボトルネックになり得る。そこで、TRIP-AGISの整備データ利活用も見据えつつ、登録情報に関連するテキストや画像、メタデータスキーマを生成AI（LLM）にコンテキストとして与えることで追加学習なしにメタデータ案を生成し、人手確認を前提に記入負担を軽減する手法を検討・試作する。
[研究報告]論文PDFとXSDスキーマをLLMに入力することで、LLMの追加学習なしでもDataCite XML等のメタデータ草案を生成でき記入支援につながる見通しを得た。併せて、クローズドモデルへの依存リスクを踏まえローカルLLMによる推論基盤の知見を整理した。
