67: ポスター・デモセッションのリストを追加

Author: jarakawa

67/program.html

@@ -97,7 +97,58 @@ <h3>各種報告 : 17:20 - 17:50</h3>
 
 <h3>GPCC と並行してポスター・デモセッション 19:30 - 21:00</h3>
 
-<p class="session">セッションの最初に，ライトニングトークとして，各ポスター・デモの紹介をしていただきます．</p>
+<p class="session">ポスター・デモセッションでは，ポスターやデモのみの発表に加えて，昼の通常発表と重複してポスター・デモとしても登録しているものがあります．これは，通常発表の議論をポスター形式でも少人数・対面でおこなったり，通常発表の内容をデモとして紹介したりできるようにしているものです．以下のリストでは，このような発表の冒頭に (*) をつけています．</p>
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+<p class="session">また，ポスター・デモセッションの会場は 2 日目の夜までそのまま開いています．夜のセッション群と並行してになりますが，翌日の夜も引き続き，ポスターやデモの議論をおこなっていただけます．</p>
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+<dl class="session">
+  <dt>視覚的・競技的に公平な３人対戦型オセロの考案</dt>
+  <dd>近津 森生 (北海道情報大学), 辻 順平 (北海道情報大学)</dd>
+  <dd class="abstract"><details><summary>概要</summary><blockquote>オセロは、シンプルなルールと競技的な公平性から世界中で親しまれているが、その魅力を3人対戦で再現することは難しい課題であった。既存の3人オセロは、盤面の構造上、プレイヤー間の対称性を保証できず、ゲームバランスに問題を抱えていることが多い。
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+本プロジェクトでは、この問題を解決する新しい3人対戦型オセロを考案した。最大の特徴は、3者に対し完全に対称な初期配置を可能にする立体的なゲーム盤である。
+本デモはJavaScript、HTML、CSSを用いて実装されており、Webブラウザ上で新しいオセロを体験できる。
+
+さらに、本ゲームの公平性を評価するため、対戦データを収集し、その結果から手番ごとの勝率に偏りがないかを検証する。対戦データは人間・AI・ランダムの三種類で収集する。
+初期配置や盤面形状を調整した複数のルールごとにこれを行い、より公平性の高いルールを見極める。最終的には、Max-N法を用いた最適戦略下での3者引き分けの証明を目指す。</blockquote></details></dd>
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+  <dt>LLMによるパフォーマンス向上を目的としたRustコードのリファクタリング</dt>
+  <dd>鈴置 大地 (明星大学情報学部), 丸山 一貴 (明星大学情報学部)</dd>
+  <dd class="abstract"><details><summary>概要</summary><blockquote>近年，CやC++に代わるプログラミング言語としてRustが注目されている．Rustは独自の言語仕様が多く，学習難易度が高い．したがって，仕様にまだ慣れていないプログラマは非効率なコードを書いてしまう可能性が高い．また，近年，LLMを用いたリファクタリングについても注目されつつある．しかし，Rustコードの効率化という観点では十分に研究されていない．本研究では，プロファイリングで得られた情報を用いてLLMでRustコードの効率を改善するリファクタリング手法を提案する．本研究で対象とする非効率なコードは，単にアルゴリズム的，メモリ使用量的に非効率なコードのみならず，Rust固有の制約を回避するために記述された非効率なコードも対象とする．この手法により，Rust初学者でも性能面で優れたコードを容易に得られる支援環境の実現を目指す．</blockquote></details></dd>
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+  <dt>規則発見プログラム LENNMA 開発版の実演</dt>
+  <dd>池上 蒔典</dd>
+  <dd class="abstract"><details><summary>概要</summary><blockquote>根拠を示しつつ規則を発見してゆくプログラム、 LENNMA の開発をしています。
+
+種となる開始式を、公理で育てた木々の、地表の幹から葉の先までのそれぞれひとつひとつを、証明としています。
+証明の集まりの中から仮説を見出して、定理あるいは経験的な規則として、その定理や経験則で木々を小さくしてゆきます。
+公理や特に有用な定理や経験則を、次の世代の種として選び、再び木々を育ててゆきます。
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+上記の様な流れで、根拠付きの知識を獲得し、その知識を整理してゆくプログラムの構想で、
+開発を少し進められたので、実演をします。
+</blockquote></details></dd>
+
+  <dt>Hutch: プログラミング教育向けプロンプト品質の可視化ツールの開発</dt>
+  <dd>西潟 優羽 (日本女子大学大学院理学研究科), 伊東 和香 (日本女子大学大学院理学研究科), 中村 優希 (日本女子大学理学部), 倉光 君郎 (日本女子大学理学部)</dd>
+  <dd class="abstract"><details><summary>概要</summary><blockquote>近年、教育分野でも生成AIの利用が進んでいる。特にプログラミングタスクでは、同一のタスクでもプロンプトに応じて生成されるコードの品質が大きく変化するため、適切なプロンプトを作成する能力の育成が重要な課題となっている。そのため、学生が作成したプロンプトに対して即時に評価を提供する仕組みの整備が求められている。
+本研究では、プログラミングタスクにおけるプロンプトの改善を支援するツール"Hutch"を開発した。Hutchは、LLM as a judgeを用いて学生が作成したプロンプトを評価し、入出力の明確性、制約条件の記述、アルゴリズムの指定など15の観点についてレーダーチャートで可視化することで、学生がプロンプトの改善点を把握できるよう設計されている。
+本発表では、Hutchのシステム設計と実装について紹介し、デモンストレーションを通じてプログラミング教育における活用可能性を示す。</blockquote></details></dd>
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+  <dt>(*) ななこ:生成AIで生成できない新しいプログラミング言語</dt>
+  <dd>倉光 君郎 (日本女子大学理学部), 西潟 優羽 (日本女子大学理学部), 中野 乃梨子 (日本女子大学理学部), 土田 悠佳 (日本女子大学理学部)</dd>
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+  <dt>(*) LLMに新しいプログラミング言語を学習させるには？</dt>
+  <dd>中野 乃梨子 (日本女子大学理学部), 土田 悠佳 (日本女子大学理学部), 西潟 優羽 (日本女子大学理学研究科), 倉光 君郎 (日本女子大学理学部)</dd>
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+  <dt>(*) 現実的なテレポーテーションシステム開発プロジェクトの2025年12月時点の経過報告</dt>
+  <dd>山之上 卓 (福山市立大学), 筒井 保博 (福岡産業保健総合支援センター), 筒井 隆夫 (黒崎播磨（株）ヘルスケアプラザ)</dd>
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+  <dt>(*) LLMを活用したサイバー攻防シミュレーションの概念実証</dt>
+  <dd>山口 豊 (九州大学), 小出 洋 (九州大学情報基盤研究開発センター)</dd>
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+  <dt>(*) 前処理を伴うDNNに対する敵対的標本抽出に基づく公平性テストの初期の知見</dt>
+  <dd>小林 明生 (信州大学工学部), 北村 崇師 (産業技術総合研究所), 小形 真平 (信州大学工学部), 岡野 浩三 (信州大学工学部)</dd>
+</dl>
 
 <h3>自由討論 21:00～23:00 (予定)</h3>