［R&D］LLMを用いたMachine Psychologyのための研究開発インターンの求人

ムーンショット型研究開発事業目標9 山田プロジェクト 逆境の中でも前向きに生きられる社会の実現 (以下前向きプロジェクト）をはじめとした弊社の研究・開発における研究業務 (文献調査・前処理・解析)のアシスタント・実施を行っていただきます。 前向きプロジェクト 1-4 濱田チームでは、心理学における構成概念同士の関係性の可視化を通じて、様々な前向き・幸福関連の概念を比較検討、AIの内部モデルへの介入を行う研究を実施しています。さらに、心理概念をベースにデジタルツイン作成する研究開発を行っています。 特にAIの内部モデルの表現の可視化&介入もしくはデジタルツインの研究開発の支援もしくはリードし、場合によっては国際学会で発表、学術論文の執筆をお願いする予定です。 具体的なお仕事としては下記のようなものです。 ※ご経験に応じて応相談 ・AIの内部モデルの表現の可視化&介入に関わる研究開発 ・心理概念をベースのデジタルツインの研究開発の支援 [1] ・幸福度に影響を与える因子のメタ解析の準備と実施 [2] ・国内外学会 発表 ・国際学術論文 執筆執筆 ※土日祝日に学会発表等がある場合に対応可能な方 学生のほか、社会人インターンも歓迎です。 参考文献 [1] Hamada, H.T. & Harada, Y. Alignment with Psychological Concept Network. Neural Information Processing. ICONIP 2025. Lecture Notes in Computer Science. [2] Supke, M., Schäfer, S., Yamada, M., Hamada, H. T., Wessa, M., & Lieb, K. (2025). Positive Mental States and Their Relation to Psychosocial Resources: Protocol of a Systematic Review Focusing on Cultural Moderators. BMJ Open 15 (8). [3] 濱田太陽. なぜ神経科学者は脳ではなく言語モデルで研究を行うのか？ 基礎心理学研究 Volume 43, Issue 2. [4] Hamada, H.T., Fujisawa, I., Kawakita, G., & Yamada, Y. (2025). Measuring How LLMs Internalize Human Psychological Concepts: A preliminary analysis. arXiv. ■選考ステップ 書類選考 1次面接 2次面接（課題発表）

・前例/過去にやったことのないことに取り組むことを楽しめる方 ・集中して取り組む時間の確保できる方 ・コミュニケーションを通して積極的に研究に必要な情報を整理することが可能な方

・日本語能力 ・プログラミングスキル (python) ・メール等でのコミュニケーション能力 ・心理学に関する知識 (特にBig-5などの心理的構成概念や質問紙を用いた性格特性検査) ・機械学習に関する知識・実装経験 (特に次元圧縮、クラスタリング、など)

・心理学での課題作成の経験（サポートのご経験でも可） ・メタ解析の実施経験 ・LLMでの開発経験 (特にAPIを用いた開発) ・国際学会での発表経験 ・学術論文の執筆の経験 ・必要に応じて出社可能（研究の打ち合わせ等）

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