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\Volume{32}
\Number{4}
\Month{December}
\Year{2025}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}

\setcounter{page}{1337}

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%%%%   タイトル部分                                      %%%
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\jsubject{学会記事}
\jtitle{開催報告：IJCAI併設ワークショップ「AgentScen2025」}
\jauthor{石垣　達也\affiref{aist} \and Chung-Chi Chen\affiref{aist} \and 広田　　航\affiref{stockmark} \and 谷口　友紀\affiref{asahi} \and 大熊　智子\affiref{asahi}}
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% 英語タイトル・英語著者名
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\etitle{Report on AgentScen2025}
\eauthor{Tatsuya Ishigaki\affiref{aist} \and Chung-Chi Chen\affiref{aist} \and Wataru Hirota\affiref{stockmark} \and Tomoki Taniguchi\affiref{asahi} \and Tomoko Ohkuma\affiref{asahi}}
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\headauthor{石垣・Chen・広田・谷口・大熊}
\headtitle{開催報告：IJCAI併設ワークショップ「AgentScen2025」}

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%%%% 所属
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\affilabel{aist}{産業技術総合研究所人工知能研究センター}{National Institute of Advanced Industrial Science and Technology}
\affilabel{asahi}{旭化成株式会社}{ASAHI KASEI CORPORATION}
\affilabel{stockmark}{ストックマーク}{Stockmark Inc.}


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\begin{document}
\maketitle

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\section{ワークショップ概要}
本稿では，カナダ・モントリオールにて行われたIJCAI2025併設ワークショップ「The 2nd Workshop on Agent AI for Scenario Planning (AgentScen2025) \cite{agentscen-2025-1}」について開催報告する．
本ワークショップは自然言語処理タスクの中でも特に未来の事柄を扱うテキスト生成や分類問題に着目し，論文発表に加え共通タスク「Product Business Idea Generation（製品ビジネスアイデア生成）\cite{hirota-etal-2025-overview}」の成果報告が行われた．


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\section{未来を扱う自然言語処理}
未来についての事柄を扱う自然言語処理タスクとは何であろうか．
翻訳や要約といった伝統的な言語生成タスクにおいては「現在手に入る情報（過去に蓄積されたテキストデータ）を翻訳したり短くまとめる」ことに主眼が置かれている．
一方，出力テキストや分類ラベルの時制を考慮すると，未来に関する事柄を新たに生み出す研究課題が存在する．例えば，LLMに基づくエージェントの次の行動を分類するプランニング問題 \cite{iclr25wang}，研究アイデアや製品・ビジネスアイデアの発想 \cite{ueda2025exploringdesignmultiagentllm,hirota-etal-2025-overview}，材料科学分野における用途探索 \cite{taniguchi-nlp2025}，新聞記事からの社会変化予測 \cite{ishigaki2022automating}など，近年の大規模言語モデルの性能を活用し未来を記述する手法が多く出現している．
これらは応用システムの構築を指向する場合が多く，出力が実応用上有益であるか正しく評価されることが重要である．
しかし，機械学習の評価に一般的に用いられる交差検定等の過去データによる評価手法を用いるのが難しい場合があり，評価手法自体も確立されていない．

学術的には過去のデータから学習された大規模言語モデルやその他の機械学習モデルが，「未来」についてどの程度述べることができるのかという挙動分析に関する問いや，どのように未来について的確に出力できるモデルを構築できるかという手法設計についての問いについて，その答えが明らかではない．

このような問題意識を共有する研究者が集まり議論する場を提供することが，本ワークショップを開催する目的である．
「AgentScen」は2024年にIJCAI併設ワークショップとして採択され，2025年の今回は2回目の開催となる．初回の2024年は，問題意識を一部共有しているFinNLPワークショップ \cite{finnlp-2024-2}との共催として採択され，2025年度は初めて単独での1日ワークショップとしての採択となった．


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\section{共通タスク「Product Business Idea Generation」}
2回目の開催となる本年は，新たな取り組みとして「Product Business Idea Generation (PBIG)」という共通タスクを事前に実施し，ワークショップ当日に各参加チームからの成果報告をする企画を設けた．
この共通タスクは事前に配布した特許文献から3年以内に実用化可能な製品アイデアを発案するAIエージェントを提案するというタスクである．
各チームの提案手法により自動生成されたアイデアは専門家による人手採点が行われ，その合計点で手法をランキングした．
ほぼすべての参加チームがアイデアを発想するLLMと批判するLLM，検索エンジン等を組み合わせたいわゆるLLMエージェント的な設計を提案したのに対し，最も高いスコアを得たチームMK2 \cite{xu-etal-2025-mk2}の手法はプロンプト改善の繰り返しにより良い性能を得ている点が興味深い．
各参加チームが本ワークショップにおいて手法と結果を報告し，他の参加者と議論をする有益な場となった．今回のタスクの特徴として，大学や公的研究機関などのアカデミアだけでなく多くの企業からの参加があったことが挙げられる．本ワークショップのテーマが学術だけでなく産業分野からも興味関心の高いものであったためだと思われる．

この共通タスクの開催は2025年3月に開催された言語処理学会第31回年次大会において，前述した未来を扱う言語処理についての問題意識をストックマーク社の広田氏，旭化成の大熊氏・谷口氏と議論したことがきっかけであった．
旭化成チームは新規用途探索，ストックマーク社と産総研は研究アイデアやビジネスアイデアといった発想タスクの研究を進めており，取り組むタスクは異なるものの手法設計や評価について問題意識を持っていることが分かった．
学会後すぐに正式な会議を設定し，三者で協力しながら共通タスクを運営することとなった．
全国大会での議論がこうして国際ワークショップ企画へと昇華する経験は大変貴重なものであった．


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\section{まとめ}
最終的に論文投稿は合計13件（論文発表3件，共通タスク10件）で，ビザの問題で発表ができなかった参加者を除き，最終的に11件の発表が行われた．
共通タスク「Product Business Idea Generation」は好評で現地でも良い議論が生まれたことから，次回の開催を前向きに検討している．



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%%% Bibliography %%%
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\bibliographystyle{jnlpbbl_1.8}
\bibliography{37refs}


\clearpage

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%%% Biography %%%
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 \begin{biography}
 \bioauthor{石垣　達也}{
 産総研人工知能研究センター言語情報研究チーム研究員．2019年，東京工業大学総合理工学研究科博士号（工学）．同大学科学技術創成研究院研究員を経て，2020年より産総研人工知能研究センターにて言語生成の研究に従事．専門は自然言語処理．特に自動言語生成．言語処理学会，情報処理学会各会員．
}

 \bioauthor[:]{Chung-Chi Chen}{
国立台湾大学博士課程卒業後，産総研人工知能研究センター言語情報研究チーム研究員．専門は金融文書の理解・生成および意見分析．
ACL SIG-FinTechの設立者でFinNLPワークショップやFinNum/FinArgなどの共通タスクを主導．SIGIR Early Career Researcher Award（2023）ほか受賞多数．
}

 \bioauthor{広田　　航}{
ストックマーク株式会社 リサーチマネージャー．
2020年，大阪大学大学院情報科学研究科にて修士号（情報科学）を取得．その後，Megagon Labsでリサーチャーを務め，2021年より現職．現在は情報抽出および自然言語生成の研究・開発に従事．
}

 \bioauthor{谷口　友紀}{
旭化成株式会社 デジタル共創本部マネージャー．2004年神戸大学大学院自然科学研究科修了後，富士ゼロックス（現富士フイルムビジネスイノベーション）入社．その後，富士フイルムを経て2023年より現職．自然言語処理に関する社内プロジェクトに従事．
}

 \bioauthor{大熊　智子}{
旭化成株式会社 デジタル共創本部リードエキスパート（生成AI・言語処理領域）．
1996年慶應義塾大学政策・メディア研究科修了後，富士ゼロックス（現富士フイルムビジネスイノベーション）総合研究所入社．その後，富士フイルムを経て2022年より現職．自然言語処理に関する社内プロジェクトに従事．博士（学術）．
}


\end{biography}


\end{document}


