1602ソフトウェア工学 安全なIoTシステムの実現を目指す「CREST ZT-IoT」の研究成果をCEATEC 2026で発表 〜形式検証とシステムソフトウェアの融合によるゼロトラストIoT〜
2026-10-09 国立情報学研究所国立情報学研究所（NII）、京都大学、情報セキュリティ大学院大学、東京情報デザイン専門職大学の研究グループは、形式検証とシステムソフトウェアを融合し、ゼロトラストに基づく安全なIoTシステムの実現を目指...
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1602ソフトウェア工学 AIチャットボットはどのようにして人間のように「推論」するのか？イェール大学主導の研究が手がかりを提供する（How do AI chatbots ‘reason’ like humans? A Yale-led study offers clues）
2026-10-08 イェール大学米国イェール大学のトム・マッコイ准教授らの国際研究チームは、大規模言語モデル（LLM）が言語、論理、算術、プログラミングなどの課題を処理する際、内部の数値表現に「記号的構造」が形成されていることを明らかにし...
1602ソフトウェア工学 AI：すべての文字を見る言語モデル（Artificial Intelligence: Language models that see every letter）
2026-10-08 ミュンヘン大学（LMU）ドイツのミュンヘン大学（LMU）の研究チームは、大規模言語モデル（LLM）が文字をどのように認識・処理しているかを調査し、文字単位の情報処理がモデルの言語理解に重要な役割を果たすことを示した。一...
1602ソフトウェア工学 LLMをより共感的にする可能性のある新しいニューラル・フレームワーク（New Neural Framework Could Make LLMs More Empathetic）
2026-10-05 ジョージア工科大学ジョージア工科大学の研究者らは、大規模言語モデル（LLM）がどの学習データを重視して出力を生成しているかを分析する新しいニューラルフレームワークを開発した。オープンソースLLM「Olmo 3」を対象に...
1602ソフトウェア工学 研究者、AIの「幻覚」をユーザーに知らせる3種類の方法を提示（Researchers Offer Three Ways to Alert Users to AI Hallucinations with ‘Embodied’ Agents）
2029-6-09-30 ノースカロライナ州立大学（NC State）ノースカロライナ州立大学（NC State）などの研究チームは、VR空間で会話する「身体化AIエージェント（Embodied Conversational Agent）」...
1602ソフトウェア工学 機械やAIエージェントは「驚く」ことができるか？ 自律システムの予期せぬ事象への対応を支援（Can a Machine or AI Agent Be Surprised? Helping Autonomous Systems Respond to the Unexpected）
2026-09-28 ジョージア工科大学ジョージア工科大学（Georgia Tech）の研究チームは、自律型AIエージェントが予期しない状況に遭遇した際、「驚き」を検出して行動を切り替える仕組みを提案した。研究では、AIが予測した結果と実際...
1602ソフトウェア工学 AIをより信頼できるものにする（Making AI more trustworthy）
2026-09-23 カリフォルニア大学リバーサイド校（UCR）米カリフォルニア大学リバーサイド校（UCR）主導の研究チームは、大規模言語モデル（LLM）が示す「自信」と「正しさ」が、必ずしも同じ内部情報に基づいていないことを明らかにした。...
1602ソフトウェア工学 日本語の表題：研究：生成AIは会話による誤情報の圧力や議論に屈する（Study: Generative AI succumbs to conversational misinformed pressure and argument）
2026-09-04 アリゾナ大学アリゾナ大学の研究チームは、生成AIの大規模言語モデル（LLM）が、長時間の多ターン対話において誤情報や利用者からの論争的な圧力に影響される特性を調査した。7種類のLLMを比較した結果、モデルによって誤情報...
1602ソフトウェア工学 国会議員がAIを使って議会動議を作成、利用を公表せず（MPs are using AI to help write parliamentary motions – without disclosing it）
2026-09-03 チャルマース工科大学スウェーデンのチャルマース工科大学と英国エディンバラ・ネピア大学の研究チームは、議会提出文書における生成AI（LLM）の未開示利用を検出する手法を開発した。スウェーデンと英国の過去の議会動議約2,8...
1602ソフトウェア工学 スパイキングニューラルネットワークの予測能力を向上（Improving the Prediction Ability of Spiking Neural Networks）
20026-08-20 パシフィック・ノースウェスト国立研究所（PNNL）米国パシフィック・ノースウェスト国立研究所（PNNL）とブラウン大学の研究チームは、スパイキングニューラルネットワーク（SNN）を科学的機械学習における回帰問題へ適用...
1602ソフトウェア工学 攻撃者がAIエージェントに規則違反を誘導する手法を解明（How attackers persuade AI agents to break the rules）
2026-08-19 スイス連邦工科大学ローザンヌ校(EPFL)EPFL（スイス連邦工科大学ローザンヌ校）の研究チームは、AIエージェントが単一の悪意ある指示ではなく、複数回の一見無害な対話を通じて誘導されるリスクを体系的に検証する自動テス...
1602ソフトウェア工学 暗号デバイスの物理セキュリティの数学的証明に成功―安全な暗号デバイスの設計方法を確立―
2026-08-19 京都大学京都大学、東北大学、日本電気（NEC）の研究グループは、暗号デバイスの物理的安全性を数学的に証明する理論を確立し、低コストで高い耐サイドチャネル攻撃性を実現する設計手法を開発しました。サイドチャネル攻撃は、暗号...