Seiji Maekawa 前川 政司

Senior Research Scientist · Megagon Labs Megagon Labs · シニアリサーチサイエンティスト

I am a Senior Research Scientist at Megagon Labs in Mountain View, California. I hold a Ph.D. in Information Science and Technology from Osaka University.

My research focuses on large language models, retrieval-augmented generation, and long-context reasoning, with an emphasis on function calling, retrieval, and reliable evaluation.

私は米国カリフォルニア州マウンテンビューのMegagon Labsでシニアリサーチサイエンティストを務めています。2023年に大阪大学で博士号（情報科学）を取得しました。

大規模言語モデル、検索拡張生成、長文脈推論を中心に、関数呼出、検索、信頼性の高い評価について研究しています。

Selected research主な研究 Google Scholar GitHub LinkedIn CV (PDF)
Portrait of Seiji Maekawa

Current research and Ph.D. foundations現在の研究と博士課程での研究基盤

Research Focus研究分野

Current research現在の研究

Function Calling & Tool Use関数呼出・ツール利用

Developing LLM systems that reliably select, call, and coordinate external tools for complex tasks. 複雑なタスクに対して外部ツールを適切に選択・呼出・連携できる、信頼性の高いLLMシステムを研究しています。

Current research現在の研究

Long-context Understanding長文脈理解

Studying how language models find, connect, and reason over relevant evidence in long inputs. 長い入力から関連情報を見つけ、結びつけ、根拠に基づいて推論する言語モデルの能力を研究しています。

Current research現在の研究

Retrieval-Augmented Generation検索拡張生成

Improving retrieval and grounded generation to produce more accurate and verifiable responses. より正確で検証可能な応答を生成するため、検索と根拠に基づく生成の改善に取り組んでいます。

Ph.D. research博士課程での研究

Graph & Network Researchグラフ・ネットワーク研究

During my Ph.D., I worked on graph machine learning, social network analysis, and graph data management, including GNNs, link prediction, graph generation and clustering, indexing, and query languages. 博士課程では、GNN、リンク予測、グラフ生成・クラスタリング、インデックス・クエリ言語を含む、グラフ機械学習、ソーシャルネットワーク分析、グラフデータ管理を研究しました。

Professional background職歴

Experience経歴

2023.04 - Present

Senior Research Scientistシニア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

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

Recent and representative work最近および代表的な研究

Selected Publications主な発表論文

View all publications 全発表論文を見る

Selected Works主な研究成果

Align Then Adapt: Label-Efficient Adapter Learning for Asymmetric Dense Retrieval
Seiji Maekawa, Moin Aminnaseri, Pouya Pezeshkpour, Estevam Hruschka
EMNLP 2026
Paper Code
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
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

Recognition and service受賞および学術活動

Recognition & Service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]

Professional Service査読経験

  • 2026: ICLR, KDD D&B, COLM, ARR May, VLDB DashSys Workshop
  • 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

Academic background学歴

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