大知准教授の投稿論文がIEEE BigData 2026にショートペーパーとして採択されました

当研究室の大知准教授の投稿論文が、2026 IEEE International Conference on Big Data（IEEE BigData 2026）にショートペーパー（Short Paper）として採択されました。

採択論文

PreCURE: Optimizing Brand-Owned Promotional Posts for Richer UGC Using Persona-Conditioned Synthetic Responses

著者：大知 正直（Masanao Ochi）、Takeshi Sakaki
採択区分：Short Paper

研究の概要

企業やブランドがSNSでキャンペーンを行う際、参加者から内容の豊かな投稿や返信を引き出すには、どのように参加を呼びかければよいのでしょうか。本研究は、蓄積されたユーザーの投稿履歴やUGC（ユーザー生成コンテンツ）を活用し、キャンペーンの投稿文を公開する前に比較・改善するためのフレームワーク「PreCURE」を提案します。

PreCUREは、変更してはいけないキャンペーンの基本情報と、改善できる参加の呼びかけ表現を分離します。実際の返信と、ユーザー像を条件にAIで生成した返信を共通の評価軸で比較し、参加者の負担や事実からの逸脱を考慮して、投稿文の候補を順位付けします。生成した返信は、実際の行動を予測するものではなく、候補同士を比較するための手がかりとして扱います。

日本語のXキャンペーン11件、実際の返信285件などを用いて評価し、64名による人手評価も実施しました。候補探索の条件をそろえた比較では、4種類の探索手法すべてで独立した再評価による改善が確認されました。一方、手法間の差は検出されませんでした。また、事前に定めた基準で選んだ改善幅の大きい5事例では、人手評価でも改善後の表現が好まれました。この結果は、有望な改善案を選び出す用途を支持するものであり、すべてのキャンペーンで同じ効果が得られることを示すものではありません。

本研究は、蓄積されたソーシャルデータを、公開後の分析だけでなく、公開前の意思決定を支える検証可能な根拠として活用することを目指しています。

IEEE BigData 2026について

IEEE BigDataは、ビッグデータの分析・活用に関する研究成果を発表する国際会議です。2026年は12月14日から17日まで、米国アリゾナ州フェニックスで開催予定です。

採択通知によると、今回の投稿1,046件のうち、201件がショートペーパーとして採択されました。通知に記載された19.2%は、全投稿に占めるショートペーパー採択の割合であり、他の採択区分を含む会議全体の採択率ではありません。

会議の詳細は、IEEE BigData 2026公式サイトをご覧ください。