Dr. Chen Presented on Meeting Analysis and Creativity Support

会議分析と創造性支援に関する研究を発表

Dr. Chen Presented on Meeting Analysis and Creativity Support

On May 29, Dr. Chen presented two papers at the 2025 Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence (JSAI2025) in Osaka, as part of the organized session [3Q1-OS-5] Creativity and AI.

The first presentation, “Utilizing Large Language Models for Meeting Transcript Analysis”, explored how LLMs can extract richer insights from spoken meeting data using scalable natural language processing techniques.

The second, “Defining Meeting Dynamics Indicators Using Keyword Networks”, introduced a lightweight, network-based method for analyzing discussion flow and topic structure to support the design of creativity-aware meeting tools.

Both papers were co-authored with collaborators from the University of Tokyo and Ricoh, contributing to the development of AI systems that enhance team collaboration and creative facilitation.

5月29日、大阪で開催された人工知能学会全国大会（JSAI2025）の企画セッション「創造性とAI」にて、2件の研究発表を行いました。

1件目は 「会議発話データの分析における大規模言語モデルの活用」。大規模言語モデル（LLM）を用いた発話データの分析により、会議内容の理解を深める方法を探りました。

2件目は 「キーワードネットワークを用いた会議ダイナミクス指標の定義」。議論の流れやトピック構造を軽量に可視化し、創造性を支援する会議ツールの設計につなげる手法を提案しました。

いずれも東京大学と株式会社リコーとの共同研究であり、協働と創造性を支援するAIの新たな可能性を示しました。