プログラム（暫定版）

那須塩原駅からラフォーレ那須までは，ラフォーレが運営するバスでの移動になります．お時間にお気をつけください．

11:40発の定期運行便の他に，12:40発のプログラミング・シンポジウム専用の臨時便を出してもらう予定です．

開場 (受付開始) 12:30

オープニング 13:30 - 13:45

セッション 1 : 13:45 - 14:50

[一般講演] 正規表現研究の過去・現在・未来（2025年版）

新屋 良磨 (秋田大学)

概要

著者が気になった古典的および比較的最近や最新の正規表現・オートマトン・形式言語理論研究の動向についてサーベイ講演を行います． 同タイトルの2024年版のサーベイ論文を Jxiv にて公開しているため，雰囲気を掴みたい方はそちらをご参照ください． https://jxiv.jst.go.jp/index.php/jxiv/preprint/view/1017

[口頭発表ショート] ZEN大学「情報」分野の授業として 「オートマトンと形式言語理論」 を構成する際に留意したこと

佐藤 弘崇 (ZEN大学)

概要

「横断的な学び」を掲げて2025年4月に開学したオンライン大学「ZEN大学」。その「情報」分野の授業として「オートマトンと形式言語理論」を開講するにあたり、どのような工夫を凝らしたかについて略述する。既存の教科書の多くが、読者が数学書の文体・論理構成に慣れ親しんでいることを前提としており、「自発的にコードを書くほどプログラミングに比較的手慣れているが、大学数学は未経験か不慣れである」という人々の潜在的需要にこたえることができていないことを問題視し、実践的な技術としての側面での理解も同時に深め、卒業後も実用的で価値のある知識として位置付けてもらうことを目標とするとともに、教材単体で閉じこもるのではなく、興味のある読者を既存の数学寄りの文献に繋げるための工夫や、現実のプログラミング言語の規格書を垣間見て「原典は参照・確認可能だ」と意識させる工夫、混乱を最小限にするように用語・訳語選定にこだわった旨などについて語る。

休憩 14:50 - 15:05

セッション 2 : 15:05 - 17:05

[一般講演] 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

山之上 卓 (福山市立大学), 筒井 保博 (福岡産業保健支援総合センター), 筒井 隆夫 (黒崎播磨（株）ヘルスケアプラザ)

概要

現実的なテレポーテーションシステムの実現を試みている。このシステムは、機能を持った「物」を, その内部構造も含めてコンピュータネットワークで移動（正確には複製を構築）するものである。2024年夏に簡単な物について転送を実現することができた。本発表では, その2025年12月時点の進捗状況報告を行う。対象となる「物」は, 規格化された知的部品を組み立ててできた「物」に限定する。この「物」を構成する部品は、お互いに通信が可能であり、また、お互いの相対的な位置や向きの関係も知ることができるようになっている。知的部品がお互いに情報交換することにより、この「物」自体が自分で自分の構造の情報を知ることができるようになっている。この情報を外部に吸い上げ, コンピュータネットワークで遠隔地に転送し、その情報を使って元の「物」と同じ物を構築することにより、この移動が実現する。このシステムは送信元のコピーを送信先に送るものではあるが、送信元の「物」を解体（破壊）することにより, このコピーは実質的な「移動」になる.

[口頭発表] 蜂を機械化するAgriswarmの開発とその実践

有田 朋樹 (慶應義塾大学 理工学研究科), 和田 唯我 (慶應義塾大学 理工学研究科)

概要

日本の農業は近年ようやく機械化が進み始め、農薬散布ドローンや貨物運搬ロボットなどの導入により競争力のある食農産業が生まれつつある。しかし、果樹栽培においては特定の環境では従来の大型機械による自動化が困難であり、特に受粉作業は今なお大きな労働負荷となっている。 本プロジェクトでは複数の小型ドローンが自律飛行し，画像認識技術を活用して花粉を吹き付けることで授粉を行うシステムを開発した．ハードウェアおよびソフトウェアシステム，Visual-Inertial Odometryを用いた自己位置推定，機械学習による花検出，経路計画・飛行制御などの技術を統合し，精度の高い授粉作業を実現した． 本発表では、果樹園、不整地、中山間地域など、これまで機械化が進行してこなかった過酷環境において、小型ドローンを用いた機械化を模索する中で開発した技術詳細およびそれらを実際の農園で実践することで得た知見をまとめ共有する。

[一般講演] 複数要素から構成される紙面の電子化を目的としたシステム VAST の開発

赤池 英夫 (電気通信大学)

概要

筆者は高等学校「情報科」の知識体系の構築を目的として研究を進めている。その第一段階として、用語という観点に着目し、「情報I」の教科書の索引用語の調査、分析を行なってきた。索引用語は定義され使用されるが、索引だけではそれらの箇所は判然としないため、索引以外の教科書本体にあたる必要がある。また、出現箇所を同定することにより用語間の出現順や共起関係などを知ることが可能となる。そこで、教科書の各ページを構成する見出し、本文、図や表、脚注や傍注、あるいは索引といった種別とそれが占める領域を人手により指定、OCR ソフトウェアでのテキストの抽出、その誤認識箇所の人手による修正を経ることで電子化を行なうシステム VAST(Visual Annotation System for Textbook)を開発した。本稿では VAST の実現および利用について述べる。

休憩 17:05 - 17:20

各種報告 : 17:20 - 17:50

夏のプログラミング・シンポジウム報告

情報科学若手の会報告

GPCC 報告と案内

アナウンスなど

休憩・移動 17:50 - 18:00

夕食 18:00 - 19:30

GPCC と並行してポスター・デモセッション 19:30 - 21:00

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．

自由討論 21:00～23:00 (予定)

セッション 3 : 9:00 - 10:20

[一般講演] 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

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)

概要

生成AIが登場し、ほぼすべてのプログラミング課題を正確に解答できるようになった。このような状況は、学習者の基礎的プログラミング能力の涵養を著しく阻害している。この深刻な教育的危機に対し、本研究は生成AIによる生成ができない新しいプログラミング言語を提供するという提案を行う。 ななこは、自然言語ベースのプログラミング言語であるが、プログラミング言語と自然言語の違いを体得でき、短期間で体得できるように計算理論の基礎である万能チューリングマシンの原理に立脚している。構文を習得することやアルゴリズム構築の本質を学習可能とする教育言語として設計されている。 本発表においては、ななこの根底にある設計思想、具体的な言語仕様と実装手法、さらには実践的な教材例を包括的に論じ、生成AI時代におけるプログラミング教育に一石を投じたい。

[口頭発表] 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

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)

概要

公平性テストは、機械学習モデルが潜在的に持つ差別的な振る舞いを検出する上で重要なアプローチである。Zhangらはこの課題に対処するため、深層ニューラルネットワーク（DNN）における敵対的サンプル生成を活用した公平性検証手法 ADF（Adversarial Discrimination Finder）を提案した。しかし、実際のDNNモデルは、カテゴリ属性に対してはOne-hotエンコーディングを、数値属性に対してはStandardScalerなどの前処理を施して構築されるのが一般的であり、こうした前処理を含むモデルに既存のADFを直接適用できるかは明確でない。本研究では、この問題に注目し、前処理を考慮したDNNモデルに対しても有効に機能する、敵対的サンプル抽出に基づく公平性テスト手法を開発する。本発表では、実験で得られた初期の知見を報告する。

休憩 10:20 - 10:30

招待講演 10:30 - 12:00

昼食 12:00 - 13:00

セッション 4 : 13:00 - 14:05

[口頭発表ショート] LLMを用いた遺伝的アルゴリズムによる、進化的プロンプト探索

中山 心太 (株式会社NextInt)

概要

LLMのシステムプロンプトを漏洩させるための、攻撃的なプロンプトを遺伝的アルゴリズムによって探索を行う。　LLMを用いることで、自然文の交叉や突然変異が可能になり、多様なプロンプトの生成が可能になった。また、システムプロンプトの漏洩は機械的に判断可能であるため、点数を付けることができるめ、突然変異個体の良し悪しの判断ができる。

[一般講演] 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

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)

概要

サイバー攻撃が加速度的に増加し、さらには巧妙化する現代において、管理しているネットワークを把握しそのネットワークにおける未知の攻撃シナリオを予測し、対処することは直近の課題です。この課題に対して、攻撃者の視点を獲得することを目的に、自作のネットワークシミュレータ上でAIエージェント同士がサイバーセキュリティの攻防戦を繰り広げるPoCを開発しました。 本システムでは自作のネットワークシミュレータ上で、LLMを用いた攻撃シナリオの作成から、脅威の探索、攻撃までの一連の流れを可視化します。ネットワークシミュレータの実装にはPythonのライブラリpykkaを使用し、メッセージベースのActorモデルを採用しました。また、ネットワーク構築を容易に行えるように、YAMLで記述するだけでネットワークシミュレータを構築できます。当日は、本シミュレータのデモンストレーションを交え、AIによる自律的なサイバー攻防がもたらす可能性について、意見の交流をしたいと考えています。

休憩 14:05 - 14:20

セッション 5 : 14:45 - 15:40

[一般講演] 大学入学資格検定「情報関係基礎」および高等学校卒業程度認定試験「情報」の経緯とプログラミングの試験問題の分析

坂東 宏和 (獨協医科大学情報基盤センター), 中山 泰一 (電気通信大学大学院情報理工学研究科)

概要

高等学校卒業程度認定試験は、文部科学省が実施する、高等学校を卒業した者と同等以上の学力があるかを認定するための試験である。本発表では、高等学校卒業程度認定試験の前身である大学入学資格検定の概要と、同検定において平成8年度から平成16年度まで出題されていた選択科目「情報関係基礎」について述べる。さらに、高等学校卒業程度認定試験に移行した際に「情報関係基礎」が出題されなくなった経緯、同試験の概要、令和8年度第1回の同試験より試験科目に「情報」が追加されることとなった経緯とその意義について概説する。また、「情報関係基礎」で出題されていた試験問題、および、文部科学省が公開している高等学校卒業程度認定試験「情報」のサンプル問題について、プログラミング（BASIC／流れ図／大学入学共通テスト用プログラム表記）の問題を中心に、どのような問題が出題されていたかについて分析した結果について述べる。

[一般講演] 物語の表現を通じて学ぶオブジェクト指向ソフトウェア学習法の実践と評価に関する検討

三浦 元喜 (千葉工業大学)

概要

オブジェクト指向言語およびそれを用いたソフトウェア設計の実践的な知識や経験を学習するうえでは，学習者が具体的なシナリオや状況を想定し，オブジェクト指向の考え方や概念を用いて実際の開発に適用したり，説明したりすることが重要であると考えられる．我々は，学習者が具体的なシナリオや状況を想定しやすくすることと，それらを他の学習者に説明したり，意味を共有したりしやすくするため，昔話や童話といった「物語」を表現するプログラムを作成する学習法を提案し，大学院の講義で実践してきた．本研究では，これまでの実践において学習者が作成・発表した内容（作品）を分析し，その傾向を踏まえたうえで，評価の方法および今後の改善の方向性について検討する．

休憩 15:40 - 15:55

セッション 6 : 15:55 - 17:00

[一般講演] MEC 環境におけるタスク配置最適化アルゴリズムの実装と評価

岡田 颯太 (豊橋技術科学大学), 佐藤 幸紀 (豊橋技術科学大学)

概要

エッジコンピューティングは、エンドユーザーに近いエッジコンピュータとクラウド上のコンピュータを組み合わせるアーキテクチャであり、処理をエッジおよびクラウドにうまく振り分けることで応答性等を向上することができる。本研究では DAG によって表現されたタスクを MEC; Multi-access Edge Computing 環境に配置する数理モデルを定義し、モデル上で End-to-End のレイテンシを最小化する組合せ最適化問題を扱う。本問題に対して、線形計画法や遺伝的アルゴリズムを用いた最適化アルゴリズムが提案されている。本研究では、先行研究で提案された手法に加えて、焼きなまし法による最適化アルゴリズムを Rust 言語を用いてスクラッチ実装し、各アルゴリズムの性能差と速度差を評価する。また、焼きなまし法に用いる近傍操作や初期解生成について複数の手法を実装し、性能および収束速度、実行速度を評価する。

[口頭発表ショート] A9N: 高速なIPC機構を備えるマイクロカーネルの開発

伊組 烈火 (慶應義塾大学)

概要

Microkernelはその設計原理から高い安全性と柔軟性を備えるが，一方でIPC（Inter-Process Communication）のオーバーヘッドが性能上の課題とされてきた．この課題を解決するための従来手法にはアーキテクチャ固有のアセンブリ最適化や特殊命令が含まれており，保守性や移植性が損なわれる問題があった． 本研究ではこれらの限界を克服するため，保守性や移植性を維持しつつIPC経路を静的に最適化するA9N Microkernelを開発した．A9Nは従来の最適化技法からアーキテクチャに依存する部分を分離しつつ，コンパイル時にライブラリベースで分岐やメモリアクセスを削減する．評価の結果，A9Nは可読性・移植性を保ちながら高いIPC性能を示した．

休憩 17:00 - 17:10

山内奨励賞受賞講演 : 17:10 - 17:50

休憩・移動 17:50 - 18:00

夕食 18:00 - 19:30

夜のセッション 19:30 - 21:00

夜のセッション

ポスター・デモセッション (続き)

初日のポスター・デモセッションの会場は 2 日目の夜もそのまま開いています．この日も引き続き，ポスターやデモの議論をおこなっていただけます．

その他，詳細未定

セッション 7 : 9:30 - 10:15

[口頭発表ショート] 日本特有のローカライズ知識に基づくLLMコード生成能力評価に向けて

土田 悠佳 (日本女子大学理学部), 西潟 優羽 (日本女子大学理学部), 伊東 和香 (日本女子大学理学部), 倉光 君郎 (日本女子大学理学部)

概要

大規模言語モデル(LLM)のコード生成能力は飛躍的に向上しているが、既存ベンチマークは英語圏の汎用課題に偏り、地域特有の知識を要する状況を十分に評価できていない。特に日本の社会制度・文化慣習・言語処理などローカライズされた知識では、学習データの偏りによりハルシネーションが発生しやすい。本プロジェクトでは、日本特有の知識を必要とするコード生成タスクを体系的に収集し、評価ベンチマーク「SakuraEval」の構築を進めている。現在、複数モデルの予備評価により既存ベンチマークでは捉えられない性能差の可視化に成功している。今後、タスクの多様化と評価精度向上のため、日本の制度・文化に精通した研究者・実務家の協力を広く求めたい。

[口頭発表ショート] LLMに新しいプログラミング言語を学習させるには？

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)

概要

近年、大規模言語モデル(LLM)はAIエージェントの登場により、コード生成から開発、テストまでの自律的な推論と実行が可能となり飛躍的進展を遂げている。LLMは訓練時に多様なプログラミング言語から制御構造、データ型、関数といった抽象的概念を学習しているが、この抽象知識を学習データ外で活用できるかは十分に検証されていない。また、抽象化されたプログラミング知識を未知言語に転移させるために人間が与えるべき仕様の条件も明らかでない。本研究では、LLMに内在する抽象化されたコード生成知識を未知言語へ転移させる条件を調査することを目的とする。訓練データに含まれない新規プログラミング言語「ななこ」を活用し、人間がどのような仕様を与えることでLLMが新言語を理解できるか調査する。

[口頭発表ショート] 数学とコンピュータ科学のスキマから

竹内 郁雄

概要

数学とコンピュータ科学はもちろん違う分野だが，共通と思われる部分もある．その中には数学屋とコンピュータ屋とでは微妙に扱い方のセンスの違うものもある．また，どちらのまじめな人もあまり関心を持たないものがある．こういったものを数学科を出て，すぐにコンピュータ屋に転向した竹内が，主にオリジナルな問題，例えば「数式でプログラミング」，「f(f(f(f(x))))=x^2 問題とChatGPT」，「確率ゼロ例外対処問題」「リアルタイム型不可能問題」などなどを散策しながら紹介する．

休憩 10:15 - 10:30

セッション 8 : 10:30 - 11:30

[一般講演] カードゲーム「ゲシェンク」における深層学習プレイヤの作成と評価

楠本 英哲 (高知工科大学情報学群), 野本 瑛二 (高知工科大学情報学群), 松崎 公紀 (高知工科大学情報学群)

概要

本研究では，多人数・不完全情報ゲームの一種であるカードゲーム「ゲシェンク」を対象にする．ゲシェンクは，3～7 人でプレイされ，全プレイヤの手札とチップは見ることができるが，山札に含まれるカードは見ることができないことが特徴である．また，ゲーム開始時に山札から 9 枚のカードがランダムに除かれ，それらは非公開のままゲームが進行するため，すべての情報を把握できない点に戦略性がある．著者らが知る限り，ゲシェンクに関する先行研究は存在しなかった．その最初の一歩として，著者らはこれまでに，複数の基礎的なプレイヤ（重み付けランダムプレイヤ，ルールベースプレイヤ，評価値テーブルプレイヤ，モンテカルロ法プレイヤ）を実装した．本研究では，新たに深層学習を用いたプレイヤを作成し，これらの基礎的プレイヤとの対戦実験を行った．その結果について報告する．

[口頭発表ショート] 完全解析された「ミニ2048」を用いたゲームAI研究の進展

松崎 公紀 (高知工科大学情報学群), 寺内 俊輔 (高知工科大学大学院工学研究科), 金子 智弥 (高知工科大学大学院工学研究科)

概要

「ミニ2048」は確率的一人ゲーム「2048」の盤面を3x3の大きさに縮小したゲームであり，すべての局面からの期待得点が計算されているという意味で完全解析（強解決）されたゲームである．著者らは，この完全解析されたゲームを対象に，深層強化学習をはじめとしたゲームAI技術の有効性を明らかにする研究に取り組んでいる．本発表では，著者らのグループがこの1年で取り組んだ研究について紹介したい．

クロージング 11:30 - 11:45

12:00発でラフォーレ那須から那須塩原駅までのバスを出してもらう予定です．