学部4年 麻生君が，上海で10月中旬に開催された国際学会ACM UbiComp2026の11th International Workshop on Mental Health and Well-being: Navigating Opportunities and Risks in the Age of AIにてBest Paper Honorable Mentionを受賞しました．

本研究は，総合病院と専門クリニックのようにデータの偏りが異なる医療機関が混在する環境で，生データを外部に出さずに連合学習によってメンタルヘルスカウンセリング用のLLMをファインチューニングする手法を提案した研究です．

Mental Health Counseling LLMs in Mixed IID/Non-IID Federations
麻生俊（慶應義塾大学環境情報学部）・浜中 智己（慶應義塾大学院政策メディア研究科）・中澤仁（慶應義塾大学環境情報学部）・大越匡（慶應義塾大学環境情報学部）

概要：本研究では，IIDデータを持つ総合病院とNon-IIDデータを持つ専門クリニックが混在する連合学習環境において，メンタルヘルスカウンセリング用LLMをファインチューニングする2つの手法（Heterogeneity-Aware DualLoRA，Selective Federated Aggregation）を提案し，いずれも標準的な手法（FedAvg）よりカウンセリングの質とパーソナライズの両面で優れることを示した．