[dbjapan] DBSJ Newsletter Vol. 16, No. 1: DEIM 2023, NeurIPS 2022, AAAI 2023

┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ┃ 日本データベース学会 Newsletter ┃ 2023年4月号 ( Vol. 16, No. 1 ) ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 日本データベース学会の皆様，先月のDEIM 2023には参加されましたでし ょうか．ポストコロナで学会発表のあり方も変化しつつある中での直列ハ イブリッド方式という新しい試みでしたが，運営に尽力された皆様に心よ りお礼を申し上げたいと思います． さて，本号では，DEIM 2023実行委員長の鈴木先生によるDEIM 2023開催 報告に加え，国際会議参加報告2件のご寄稿をいただきました．国際会議 報告としては，人工知能分野の最難関国際会議であるNeurIPS 2022及びA AAI 2023の2件を掲載しております． それぞれ運営・発表者視点で会議の様子や傾向，現地参加しての感想につ いて，また参加報告につきましては自身が発表された研究内容や採択率な どについて紹介していただいております．皆様の参考となれば幸いです． 前川様は情報処理学会の情処ラジオにも出演されており，博士取得後の進 路事例として学生にも参考になるような内容でしたのでこの場を借りてリ ンクを紹介させていただきます． https://www.youtube.com/watch?v=Hhl-hS_qC2c 本号ならびにDBSJ Newsletterに対するご意見あるいは次号以降に期待 する内容についてのご意見がございましたらnews-com[at]dbsj.orgまで お寄せください． DBSJ Newsletter編集委員会 （担当編集委員 油井 誠） ======================================================================== ---- 目次 ---- １. DEIM 2023 開催報告 鈴木 優（岐阜大学） ２. NeurIPS 2022 参加報告 前川 政司（大阪大学） 3. AAAI 2023 参加報告 天方 大地（大阪大学） ======================================================================== ■１■ DEIM 2023 開催報告 鈴木 優(岐阜大学) 第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム 第21回日本データベース学会年次大会（DEIM2023） https://event.dbsj.org/deim2023/ 主催：日本データベース学会 　　　電子情報通信学会データ工学研究専門委員会 　　　情報処理学会データベースシステム研究会 協力：岐阜観光コンベンション協会 日程：2023年 3 月 5 日（日）〜 3 月 9 日（木） 会場：オンライン開催（1〜3日目） 　　　長良川国際会議場（4，5日目） ○ 開催概要 データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム／日本データベース学 会年次大会（DEIM）は，データ工学と情報マネジメントに関する様々な研 究テーマの討論・意見交換を目的とした研究集会です．2019年での現地開 催を最後に，新型コロナウィルスの影響によりオンライン開催へと移行し ました．ところが，現地開催を行いたい要望は大きく，感染症に対策しつ つも現地開催を行うことは悲願でした．そこで今回は一部ですが，現地開 催を実現することができました．これは，社会における新型コロナウィル スの位置付けが変化し，現地開催が許容できるような下地ができていたこ とに起因します． ○ 直列ハイブリッド（たぶん世界初） 直列ハイブリッドとは，会期の中でオンライン開催と現地開催を完全に分 割して実施する形式です．新型コロナウィルスの状況は今年度も時事刻々 と変化しており，現地開催を行うことができるかどうかが確定できない状 況が長く続きました．そこで，オンラインだけの開催だけでも成立するこ と，現地開催を行うことによってより満足度を高めることができること， 従来のハイブリッドのような複雑な機材や人員確保を必要とせず単純な機 材で開催可能な形態であることの三つを満たす形式として，直列ハイブリ ッドと呼ばれる形態を考案しました． ○ 運営の簡素化 DEIM/DEWSは運営コストが増大し，関係する研究者の負担は無視できない ものとなってきました．一方で，学会の規模を縮小することやサービスの 質を落とすことは学会の価値を下げます．そこで，現在の規模，サービス をなるべく保ちつつ運営を簡素化しました．たとえば査読や閲読を廃止 し，基本的に全ての投稿論文が発表可能となりました．また，トラック制 を導入しました．五つのトラックを準備し，それぞれのトラックで独立に セッション構成を行うことによって，運営コストを五分割しました．副次 的効果として参加費や論文投稿費を下げることとなり，持続可能な学会の 形に少しでも近づいたのではないかと考えています． ○ 質疑応答形式の変更 昨年度のDEIMでは，口頭発表だけを連続して行い，質疑応答は全ての発表 を終えたあとにまとめて行う形式としました．ところが，どのような形式 で質疑を行うのかは研究分野や発表者の意向によるところも多く，一つの 形式に決めることは難しいと感じました．また，座長やコメンテータであ れば最適な発表形式をご選択頂けると確信しました．そこで，座長とコメ ンテータで適切な発表形式を選択していただきました．その結果，セッシ ョンごとに特色ある発表形式となり，より魅力的な学会となりました． ○ おわりに 新型コロナウィルスを経験した後，初めての対面の学会はいかがだったで しょうか．運営に関わってくださったみなさま，長良川国際会議場，岐阜 コンベンション協会，岐阜バスなど地域のみなさま，多大なご支援を頂き ました協賛企業のみなさま，JTBのみなさま，そして論文を発表，学会参 加をされたみなさま，多くの皆様に支えられてなんとか開催をすることが できました．ありがとうございました． 学会における課題は新型コロナウィルス対策だけではなく，大規模化した 学会において持続可能な仕組みの構築，多くの研究者にとって魅力的な研 究環境の構築など，様々な課題が山積しています．また，毎年その課題に 対する回答を出さなければなりません．統計データから見ると，本コミュ ニティの成長は鈍化しており，下降に向かう可能性が十分に考えられる状 況です．極めて強い危機感を感じつつ，より良いコミュニティ形成を構築 できたらと考えています． (鈴木優 岐阜大学) ------------------------------------------------------------------------ ■２■ NeurIPS 2022 参加報告 前川 政司 (大阪大学) 2022年11月28日から12月4日にかけて開催された機械学習におけるトップ 会議NeurIPS 2022 (Thirty-sixth Annual Conference on Neural I nformation Processing Systems) @ New Orleans に参加しました． 投稿された10411本のうち2672本が採択され，採択率は25.6%でした．採 択論文数が多いこともあり，全てポスター形式での発表でした．またweb サイトにて事前提出の発表録画を視聴することも可能でした．近年，大い に注目されている機械学習・AI分野のトップ会議であるため，GAFAをはじ めとするIT関連企業がブースを開き，採用やインターン募集を行っていま した．またポスターセッションでは，約500枚のポスターが一つの広いホ ールに掲示されており，壮観でした． 私は「Beyond Real-world Benchmark Datasets: An Empirical Stu dy of Node Classification with GNNs」について発表しました．近 年のホットトピックの一つであるグラフ深層学習（GNN）について，異な る特徴を持つ多様な人工データを用いることで，最先端手法の限界と改善 余地を明らかにしました．私が発表したトラックである「Datasets and Benchmarks」（447本中163本採択=36%）では，機械学習手法の開発・研 究にとってなくてはならないデータセットと評価フレームワークについ て，多くの研究が発表されました．2021年から始まったこのトラックは， 今後も継続されていく予定です． 全体としては，グラフ・言語・画像・熱力学など様々なドメインの理論か ら応用まで幅広く発表されていました．他の機械学習・AI系の会議同様， GNN に関する論文数が増加しています．ポスターセッションでも GNN の 論文の前に人だかりができていることが多かったです． 最後に，現地参加を通して印象に残っていることを3つまとめておきま す．1)ポスター発表のみの方が著者たちと相互にコミュケーションをとる 時間が長く，個人的には非常に良い方式だと思いました．2) 発表件数の 多さだけでなく，聴講参加の人も多いことが印象的でした．これまで参加 した国際会議の中で，規模が圧倒的に大きいように思いました．3) 多く のアメリカの大学では，一つの研究室に4〜6人の博士学生が在籍して，ト ップ会議目指して切磋琢磨していると聞いて，日本の状況との差を痛感し ました．国際会議に現地参加できる状況になってきましたでの，今後とも 積極的に海外の研究者とも交流していきたいと思います． 次回の NeurIPS 2023 も米国 New Orleans の同じ会場で開催予定です． （前川 政司 大阪大学 大学院情報科学研究科 鬼塚研究室） ------------------------------------------------------------------------ ■３■ AAAI 2023 参加報告 天方 大地 (大阪大学) 2023年2月に開催されたAAAI Conference on Artificial Intelligen ce (AAAI-23)に参加しました．メイントラックに私の単著論文「Divers ity Maximization in the Presence of Outliers」が採択されたた め，ここで参加報告させていただきます． AAAIはもはや説明不要かと思いますが，人工知能分野のトップ会議であ り，現在では，機械学習，コンピュータビジョン，データマイニング，自 然言語処理，ロボティクス，数理最適化…と多岐にわたる分野をスコープ としています．AAAI-23は久しぶりの現地＋オンライン開催であり，ワシ ントンD.C.のホワイトハウスの近くの会場で行われました．（ワシント ン・ダレス国際空港から出ているメトロが体調不良になるほど揺れ，空港 から中心地へはタクシーで行けばよかったと後悔しました…）大量の参加 者を考慮してか，オンサイトでの受付の際，ワクチン接種証明書と受け付 け時点から48時間以内のコロナウイルス陰性証明の提出が原則必須でし た．（陰性証明を提示した人しかいないとはいえ，現地でマスクしている 方はほぼいない＋郷に従ってマスクを外していたので，感染しないか内心 ドキドキしていましたが，特になんともありませんでした．集団感染も執 筆時点では聞いておりません．）AAAI-23の参加登録者は約4200人でAAA I-22（完全オンライン）よりも約700人増加しています．AAAI-23への投 稿件数は8777であり，そのうち1721本が採択（採択率19.6%）されたとの ことです．投稿件数に関してはAAAI-22から減少とのことでした．（この 辺り，notificationと会議での報告で数値が違っていたので，だいたい このくらい，と思っていただくと良いと思います．）投稿の際，研究内容 に関連する（先述したような）分野を指定する必要があるのですが，これ は機械学習・コンピュータビジョンが群を抜いて多かったようです．ま た，AAAI-23は例年に引き続き，2-phase制（1-phase目での査読での評 価が完全にネガティブの場合，2-phaseにまわらずにreject）が採用され ています．採択論文の平均の評価は，Strong Acceptが0.3%，Acceptが 9.3%，Weak Acceptが51.3%，Borderline Acceptが37.6%，Borderli ne Rejectが1.6%だそうです．この結果を見ると，1-phase目でreject された論文が仮に2-phase目にまわっても採択される可能性は低いことが 分かります．一方，平均でWeak Acceptになれば採択される確率はかなり 高かったことも分かります．しかし，平均がStrong AcceptやAcceptで もリジェクトされたものもあったようです．これについてはメタ査読者の 判断となりますので，（間違い等がメタ査読者によって発見された場合を 除くと）運要素が無視できないことも明らかと言えるかもしれません．さ らに，上の結果からも示唆されますが，Acceptよりも高い評価をする査読 者はほぼいないことも統計的に報告されています．今回，Borderline Ac cept/Rejectについては，控えめに使うようにと指示があったのですが， 30%を超える頻度で使用されていたようです． 今後も同様の評価方法が続くのであれば，Weak Accept以上を狙って論文 を書き，Borderline Rejectに対してリバッタルで反転させることが重 要になるかと推察します．（私の論文はこのケースでした．） 今回採択された私の論文（Diversity Maximization in the Presence of Outliers）は，アウトライアが存在するデータの集合の要約を作成す る（n個からk個に削減する）際に多様性を最大化しつつアウトライアを含 まない部分集合を計算する問題に取り組んだものです．アウトライアが存 在しないケースは長年研究されていたのですが，実データのようにnoisy なデータが含まれている想定に初めて貢献しました．Diversity Maximi zation問題は（アウトライアが無くても）NP困難であり，多項式時間で1 /2以上の近似ができないことが証明されています．本論文では， （1）前処理なし，オンライン時間がデータ数に線形，近似boundが1/2， アウトライアを出力に含まない，を保証したアルゴリズム，および （2）前処理時間がデータ数に線形，オンライン時間がデータ数に依存し ない，近似boundが（ほぼ）1/6，アウトライアを出力に含まない確率が 一定，を保証したアルゴリズムを提案しています．残念ながら口頭発表に は選出されず，ポスター発表のみ行いました．ハイブリッドという特性も 影響していると思いますが，私の発表日ではポスター掲載率もぱっと見で 半分程度であり，オンライン開催で課題とされているポスターセッション の難しさを感じました．口頭発表セッションにおいても事前提出のビデオ を再生しただけ，といったものもあったようで，それが良いか悪いかは分 かりませんが，今後（国際）会議のセッションがどのように構成・運営さ れていくかは注目すべき点かと思いました． 最後に，AAAI-24はカナダのバンクーバーにて開催予定とのことです．Co vid-19に由来する規制が段々緩和されており，海外渡航も一時期よりはか なり障壁が下がったと思います．（コロナ前よりは準備が必要な書類等が 多いですが，ワシントンD.C.への渡航で不便を感じる点は特にありません でした．）また，DEIMでも機械学習関連の研究に関する発表が増えてお り，AAAIのスコープに入るものもたくさんあると思いますので，そのよう な研究をされている方は投稿を検討してみてはいかがでしょうか． （天方大地 大阪大学大学院情報科学研究科） ======================================================================== -- Makoto YUI <myui AT treasure-data.com> Principal Engineer, Arm Treasure Data. http://myui.github.io/