AGC・横浜市大・東京科学大、大規模言語モデルで分野融合型の課題解決手法を開発

■国際特許分類や元素リストを用いて多様な解決策を自動生成

　AGC<5201>(東証プライム)は10月6日、横浜市立大学や東京科学大学と共同で、大規模言語モデル(LLM)を活用した分野横断型の課題解決手法「SELLM(Solution　Enumeration　via　comprehensive　List　and　LLM)」を開発したと発表した。従来のLLMでは難しかった「本質的に解決が困難な課題」に対し、知識や技術を網羅したリストと連携することで、異分野の専門家的視点から多様な解決策を生成する構成が特徴であり、先行研究の検証例では高得点かつ実用的なアイデアが導かれた。

　同研究では、有機EL照明の光取り出し効率改善や次世代半導体メモリであるIGZO-TFTの接触抵抗低減といった実課題に対して、SELLMが複数の有効な代替策を創出できることを確認した。とくにガラスフリットペーストやパラジウムの活用など、通常の発想からは得にくい斬新な視点が得られた点は注目される。また評価方法として、類似度指標(SBE)、キーワード数(KBE)、専門家の実現可能性判断(HBE)を組み合わせることで、生成案の妥当性を多面的に検証している。

　SELLMは、リストの柔軟なカスタマイズ性を活かし、大学や企業が保有する独自技術群を活用した知識統合的アプローチを可能にする。これにより、学術界のみならず産業界でも広く応用可能であり、分野融合によるイノベーション創出の基盤として期待されている。同成果は国際科学誌「Communications　Materials」に掲載された。(情報提供:日本インタビュ新聞社・株式投資情報編集部)

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