マッチングの仕組み
CLAPのマッチングは、
LLMによる客観的・網羅的な探索と、
コーディネータによる
人間的・文脈的な判断を
組み合わせた仕組みです。
効率性と公平性を確保しつつ三者が
納得感をもって研究に取り組める
実現可能性の高いマッチングを実現します。
対等なパートナーシップを
成立させる
マッチングシステムの実現へ
学位テーマを起点とした
三者マッチング
学生の学位テーマを起点として、学生、組織(企業・自治体等)、教員・大学を結び付けるマッチングシステムを整備しています。 本システムは、学生主導の研究テーマ形成を尊重しつつ、社会の現場と研究の接続を円滑に進めることを目的としています。
LLMを活用した
探索・候補提示
マッチングの初期段階では、大規模言語モデル(LLM)を活用し、学生が提示する研究テーマ、問題意識、関心分野と、
受入組織の課題情報、大学教員の専門分野・研究実績等を横断的に分析します。
これにより人手では見落とされがちな潜在的な親和性を可視化し、分野を超えた多様な出会いを創出します。
LLM はあくまで「探索と整理」を担うものであり、機械的に決定を行うものではありません。
多様な可能性を提示することで、学生、組織(企業・自治体等)、教員・大学の対話の出発点を提供します。
コーディネータによる
調整と合意形成支援
LLM によって提示された候補は、専任コーディネータが確認します。コーディネータは、研究テーマの成熟度、
受入れ組織の受入れ体制、教育的観点、研究倫理・知財の観点などを踏まえ、三者の意向を丁寧にすり合わせます。
その上で、学生、組織(企業・自治体等)、教員・大学の三者が対等な立場で対話できる場を設け、
研究テーマや進め方について合意形成を支援します。必要に応じて、研究テーマの具体化やスコープ調整、
役割分担の整理も行います。