田中愛万音 Amane Tanaka

大規模木構造の可視化

本研究では、大規模で複雑な木構造データを、より分かりやすく、直感的に操作できるようにする新しい可視化手法を提案する。
従来の方法では、色を固定して表示するため、大規模なデータでは隣り合うノードの色が似てしまい、識別が困難であるという問題があった。
そこで本研究では、人間の視覚認知特性を考慮しながら、ズームに応じて色が滑らかに変わるアニメーションを取り入れ、より自然に情報を理解できる仕組みを作った。
この手法の効果を確かめるために、200万ノード以上の生物の分類データを用いて実験を行った。その結果、従来の方法に比べて情報の見やすさと操作のしやすさが向上し、ユーザーが混乱しにくいことがわかった。
本手法は、大規模なデータを扱うさまざまな分野で活用できる可能性がある。

学会発表予定: 情報処理学会第87回全国大会（2025年3月13日）、PacificVis 2025（2025年4月22日）

技術: Python(Flask 等), Javascript(D3.js 等), ユーザー実験の準備・実施経験

SNSデータの視覚的分析

感染症の拡大シミュレーションデータを分析し、感染源とメカニズムを特定する課題。Pythonを使用し、Pandasでデータ処理、Plotlyで時空間分析とインタラクティブな可視化を実施。TF-IDFを利用した解析を行った結果、トラックの横転事故から有害物質が拡散されたことにより感染が拡大したことがわかった。

その他研究室での取り組み

LLMの調査

最終目標であるLLM自作に向け、MetaのLLaMAとスタンフォード大学が開発した簡易かつ安価なLLMであるAlpacaを調査しました。Tsubameで両モデルの応答比較を行い、対応タスクを絞った計画を立案しました。

自然言語処理

言語処理100本ノックをメンバー4人で情報共有しながら解答することでスキル向上を図りました。その中でも深層学習の章が複雑で、印象的でした。

インターンシップ1：LLMを用いたソフトウェア開発におけるトレーサビリティ確保

LLMを活用し、ソフトウェア開発におけるトレーサビリティを確保する仕組みを設計した。独自の取り組みとして、要件と設計書の関係性をノードリンク図で可視化し、クラスターの発見や影響分析を支援した。

インターンシップ2：データ利活用基盤の提案活動

地方銀行向けにデータ利活用基盤を提案するプロジェクトに参加した。選定した銀行の分析結果をグラフ化し、提案資料の説得力を高めるために色使いや配置を工夫した。