株式会社いちからは、言語処理学会第32回年次大会（2026年）において、以下4件の研究成果を発表いたします。本発表では、実社会課題に根ざしたデータセット構築から、対話分析、推論過程（Chain of Thought）に関する基盤研究まで、幅広いテーマを扱っています。


因果関係に着目した製品リコール情報データセットの構築, 言語処理学会第32回年次大会発表論文集, 2026.
https://anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2026/pdf_dir/Q4-7.pdf
○河合 英紀(トヨタ), 安藤 まや, 斉藤 恵利, 福井 香, 関根 聡(いちから)

専門家と非専門家はどう問うか 歴史調査における対話システムへの質問の定量分析, 言語処理学会第32回年次大会発表論文集, 2026.
https://anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2026/pdf_dir/P5-12.pdf
○佐原 恭平(COTEN), 関根 聡(いちから)

Rationaleの自動生成によるCoTデータセット構築, 言語処理学会第32回年次大会発表論文集, 2026.
https://anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2026/pdf_dir/C7-7.pdf
○横野 光(明星大), 平岡 達也(MBZUAI/NAIST), 関根 聡(いちから)

日本語インストラクションデータの多様化に向けた高品質な人手データを起点とする合成手法の検討, 言語処理学会第32回年次大会　併設ワークショップ「日本語言語資源の構築と利用性の向上」　2026
○宮里 龍平 (電気通信大), 中山 功太 (NII LLMC), 関根 聡 (いちから)