新卒4名による研究発表会を開催しました！

今回は、2026年新卒メンバー4名が、学生時代の研究内容を社員向けに発表した勉強会の様子をご紹介します。

統計学、言語学、機械学習、生成AIなど、それぞれ異なる分野の研究が共有され、普段の業務とはまた違った視点に触れられる時間になりました。

発表テーマ

①Poisson回帰モデルにおける回帰パラメータ推定

Poisson回帰モデルにおいて、説明変数に誤差が含まれる場合でも、より正確に推定するための研究が紹介されました。

実データに近い課題設定ということもあり、「分析業務にも通じる内容だった」という声が上がっていました。

②鹿児島方言複合名詞アクセントの変化

鹿児島方言におけるアクセント変化を、最適性理論という言語学の考え方を用いて分析した研究です。

普段あまり触れる機会のないテーマでしたが、「言語をルールとして捉える視点が面白い」といった感想もありました。

③自己教師あり学習によるニューラルトピックモデルの改善

大量の文章データから話題を抽出する「トピックモデル」を改善する研究が紹介されました。

自己教師あり学習を活用し、ラベルなしデータでも性能向上を目指した内容で、自然言語処理に関心のある社員から多くの質問が寄せられていました。

④多次元特性ベクトル最適化による訓練不要なペルソナ・ステアリング

LLM（大規模言語モデル）の人格や話し方を、追加学習なしで制御する研究についての発表です。

生成AIへの関心が高まる中、実際の応用可能性について活発なディスカッションが行われました。

おわりに

専門分野は違っていても、

• 課題をどう設定するか
• どう検証するか
• どうモデル化するか

といった研究の考え方には共通点が多くあります。

Wantedlyでは、これからもメンバー同士が学び合える場を大切にしていきます。

最後まで読んでいただき、ありがとうございました！