About Me自己紹介

I am a Research Scientist at Megagon Labs in Mountain View, California. I hold a Ph.D. in Information Science and Technology from Osaka University. My research passion lies at the intersection of Natural Language Processing (NLP), Graph Neural Networks (GNNs), and Machine Learning.

Currently, I am focusing on making Large Language Models (LLMs) more reliable and capable through function calling, retrieval augmentation, and long-context understanding.

私はMegagon Labs（米国カリフォルニア州マウンテンビュー）のリサーチサイエンティストです。 2023年に大阪大学にて博士号（情報科学）を取得し、その後から現職。 自然言語処理 (NLP)、グラフニューラルネットワーク (GNN)、機械学習を中心に研究の情熱を注いでいます。

現在は、関数呼出、検索拡張 (RAG)、長文脈理解を通じて、大規模言語モデル (LLM) をより信頼性が高く、有能なものにすることに注力しています。

Research Interests研究分野

NLP & LLMs自然言語処理 & LLM

  • Function Calling & Tool Use関数呼出とツール利用
  • Long-context Understanding長文脈理解
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG)検索拡張生成 (RAG)
  • Active Learning能動学習

Graph Processingグラフ処理

  • Graph Neural Networks (GNNs)グラフニューラルネットワーク (GNN)
  • Synthetic Graph Generation合成グラフ生成
  • Attributed Graph Clustering属性付きグラフクラスタリング

Social Network Analysisソーシャルネットワーク分析

  • Follower Prediction / Link Predictionフォロワー予測 / リンク予測
  • Analysis on Incomplete Networks不完全ネットワークの分析

Graph Databaseグラフデータベース

  • Language-aware Indexing言語認識インデックス
  • Query Languagesクエリ言語

Experiences経歴

2024.04 - Present

Research Scientistリサーチサイエンティスト

Megagon Labs Inc., Mountain View, CA Megagon Labs Inc., カリフォルニア州 マウンテンビュー

2023.04 - 2024.03

Research Associateリサーチアソシエイト

Megagon Labs Inc., Mountain View, CA Megagon Labs Inc., カリフォルニア州 マウンテンビュー

2022.01 - 2022.04

Research Internリサーチインターン

Megagon Labs Inc., Mountain View, CA Megagon Labs Inc., カリフォルニア州 マウンテンビュー

Working on Low-budget active learning to reduce labeling costs. ラベリングコスト削減のための低予算アクティブラーニング。

2020.09 - 2020.10

Research Internリサーチインターン

Hotto Link Inc., Remote 株式会社ホットリンク, リモート

Follower prediction with limited API calls. 限られたAPIコールでのフォロワー予測。

2020.04 - 2023.03

Specially Appointed Researcher特任研究員

Osaka University, Osaka, Japan 大阪大学, 大阪

2019.04 - 2020.03

Sales Engineerセールスエンジニア

NTT Docomo, Inc., Tokyo, Japan 株式会社NTTドコモ, 東京

2018.10 - 2018.12

Guest Studentゲスト学生

Eindhoven University of Technology, Netherlands アイントホーフェン工科大学, オランダ

2017.09

Visiting Student訪問学生

The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong 香港中文大学, 香港

Selected Publications主な発表論文

View Full Publication List → 全発表論文リストを見る →

Selected Works主な研究成果

Towards Reliable Benchmarking: A Contamination Free, Controllable Evaluation Framework for Multi-step LLM Function Calling
Seiji Maekawa, Jackson Hassell, Pouya Pezeshkpour, Tom Mitchell, Estevam Hruschka
ICLR 2026
Paper Code
Same Content, Different Representations: A Controlled Study for Table QA
Yue Zhang, Seiji Maekawa, Nikita Bhutani
ICLR 2026
Paper Code
The Rarity Blind Spot: A Framework for Evaluating Statistical Reasoning in LLMs
Seiji Maekawa, Hayate Iso, Nikita Bhutani
arXiv preprint, Aug. 2025
Paper Code
Efficient Context Selection for Long-Context QA: No Tuning, No Iteration, Just Adaptive-k
Chihiro Taguchi, Seiji Maekawa, Nikita Bhutani
EMNLP 2025 (Oral)
Paper Code
Holistic Reasoning with Long-Context LMs: A Benchmark for Database Operations on Massive Textual Data
Seiji Maekawa*, Hayate Iso*, Nikita Bhutani
ICLR 2025
Paper Code Data
From Single to Multi: How LLMs Hallucinate in Multi-Document Summarization
Catarina G. Belem, Pouya Pezeskhpour, Hayate Iso, Seiji Maekawa, Nikita Bhutani, Estevam Hruschka
Findings of NAACL 2025
Paper
Retrieval Helps or Hurts? A Deeper Dive into the Efficacy of Retrieval Augmentation to Language Models
Seiji Maekawa, Hayate Iso, Sairam Gurajada, Nikita Bhutani
NAACL 2024 (Oral)
Paper Code Poster
Low-resource Interactive Active Labeling for Fine-tuning Language Models
Seiji Maekawa, Dan Zhang, Hannah Kim, Sajjadur Rahman, Estevam Hruschka
Findings of EMNLP 2022
Paper Code
Beyond Real-world Benchmark Datasets: An Empirical Study of Node Classification with GNNs
Seiji Maekawa, Koki Noda, Yuya Sasaki, Makoto Onizuka
NeurIPS 2022 (Datasets & Benchmarks)
Paper Code

Awards & Activities受賞歴 & 活動

Awards受賞歴

  • Kasami Award [嵩賞] (Outstanding Young Researcher Award), 2026 嵩賞 (Outstanding Young Researcher Award), 2026 [Link]
  • Student Presentation Award at DEIM 2019 学生プレゼンテーション賞 at DEIM 2019 [Link]
  • Student Award at I-Scover Contest, 2017 学生賞 at I-Scover Contest, 2017 [Link]

Recent Talks最近の講演

  • "Holistic Reasoning with Long-Context LMs", NLP Colloquium (May 2025) [link] [YouTube]
  • "Introduction to Graph Neural Networks (Tutorial)", DEIM 2023 [link] [YouTube]
  • Guest Speaker at Josho Radio (Feb 2023) [link] [YouTube]

Program Committee査読経験

  • 2026: ICLR
  • 2025: ICLR, ARR May & July
  • 2024: ARR April & October, ECML PKDD AI4HR & PES Workshop, EACL NLP4HR Workshop, SDM, TKDE
  • 2023: IEEE BigData, CIKM, ACL Matching Workshop, KDD
  • 2022: NeurIPS D&B, ECML PKDD

Education学歴

Ph.D. in Information Science and Technology博士（情報科学）

Osaka University / 2020-2023大阪大学 / 2020-2023

MS in Information Science and Technology修士（情報科学）

Osaka University / 2017-2019大阪大学 / 2017-2019

BE in Informatics工学部 情報学科

Kyoto University / 2012-2016京都大学 / 2012-2016

Technical Skills技術スキル

Python (PyTorch, sklearn, NumPy) LLMs (RAG, Agents) Graph Neural Networks C++ SQL Git Docker