消滅可能性自治体の再定義 (IEEE GCCE 2026)
多次元クラスタリングと小規模言語モデル（SLM）を組み合わせて、日本の「消滅可能性自治体」を捉え直し、政策への示唆を導く枠組みの研究。
- 年
- 2026
- 役割
- 筆頭著者
- 分類
- 研究
- 状態
- 進行中
- 技術
- Clustering, SLM
論文「Re-Defining Vanishing Municipalities in Japan: A Multidimensional Clustering and SLM-Based Policy Insight Framework」（Toma Okugawa, Keito Inoshita）が、IEEE 15th Global Conference on Consumer Electronics（IEEE GCCE 2026）に採択されました。会議録に掲載予定で、口頭発表を予定しています。
多次元のクラスタリングと小規模言語モデル（SLM）を組み合わせ、日本の「消滅可能性自治体」を再定義し、政策への示唆を導く枠組みを提案しています。