AIによる予測・分子設計と、物理法則に基づく分子シミュレーションの融合は、創薬研究をどのように変えるのか。本講演では、タンパク質構造や薬剤結合の予測から、がんの病態・薬剤耐性の解析、医薬品候補の探索まで、具体的な研究事例を紹介する。さらに、スパコン「富岳」での実践を踏まえ、シミュレーションによるAI学習データ生成やAIエージェントによる研究プロセスの自動化、富岳NEXTを見据えた計算・データ基盤の展望を述べる。

近年、スポーツにおけるデータ活用とAI導入が急速に進んでいる。本講演ではRoboCupサッカーシミュレーションを軸に、スポーツ分野へのAI応用について紹介する。マルチエージェントシミュレーションによるサッカー、行動・スペース価値モデルの発展、選手の軌道予測、さらには仮想的な結果を分析する反事実評価まで、次世代のスポーツデータ分析の可能性と展望について解説する。

生成AIは、人文学の文献探索や読解、論文執筆をどのように変えるのか。本講演では、西洋古典研究のためのAIシステムHumanitextの開発・運用をもとに、大規模言語モデルによる西洋哲学の文献分析を紹介する。原典と注釈を結びつける仕組みや意味検索の事例を通じて、解釈の根拠をたどり、生成結果を検証する方法を考える。さらに、AIが論文を書ける時代に研究者が担う問いの設定と評価、これらを支えるデータ基盤の課題を論じる。

最先端コンピューティングや来るべきAIの未来を見据え、材料開発領域に革新をもたらすとみられるマテリアルズ・インフォマティクスの取り組みや事例を計算科学や、データ＆AIなどの側面で例示し、素材業界における活用の可能性や持続的成長、目指すべき方向性について提言する。

理化学研究所は、2026年3月にAI for Science向けスーパーコンピュータ「理究」を導入しました。「理究」では、従来のHPCで用いられてきたバッチジョブの実行環境に加え、AIから計算資源を利用する仕組みや、AI自体を動かす実行基盤を整備しています。また、システムの構築初期から、AIエージェントを介した運用にも取り組んでいます。本講演では、これらの取り組みを支える基盤技術とその選定理由を紹介し、AIエージェント時代のHPCサービスとシステム運用のあり方を考えます。

名古屋大学情報基盤センターでは、2026年10月よりスーパーコンピュータ「不老・弐」の運用を開始した。本システムは、大規模なCPU計算環境に加え、NVIDIA GB200を搭載したGPU計算環境を備え、従来の数値シミュレーションからAIモデルの学習・推論まで幅広い研究を支援する。本講演では、「不老・弐」のシステム構成や特徴、AI研究を支える利用環境を紹介するとともに、AIとHPCの融合による新たな研究の可能性について展望する。

ChatGPTの登場以降、AIの需要は伸び続け、同時に半導体の需要も急激に伸びている。AIアルゴリズムも少しづつ変化し、Agentの活用等が進んでいる。AI計算に必要とされる計算性能の変化と、現代の計算機で実行する上でのボトルネックについて紹介する。そして近年の半導体技術の発展と、AI計算を効率よく実行できるようなそれらのボトルネックの解消方法について議論し、PFNのアプローチを紹介する。

HPC環境におけるAI、特に生成AIの活用が研究開発の新たなフェーズを切り拓いている。本講演では、富士通のエンタープライズ向け大規模言語モデル「Takane」の技術と応用事例を紹介する。材料探索における因果関係の自動説明や、専門業務を支援するAIエージェントに加え、大規模モデルの知識をHPCでの利用に適した軽量な特化AIへ蒸留する最新技術にも触れる。これらの実例を通じ、AIとHPCの連携が拓く研究開発の未来像を展望する。

生成AIをはじめとするAI技術は，大学の教育・研究，さらには運営業務のあり方を急速に変革しつつあります．その利便性が注目される一方，学内データの取り扱い，シャドーAI問題，自律的なAIエージェントの権限管理など，情報セキュリティ上の新たなリスクやガバナンスの課題が顕在化しています．本講演では，大学運営においてAIを安全に利活用するために，直面するセキュリティリスクの全体像を俯瞰しながら，今後の対応の方向性を考察します．

この2，3年、AI の利用は、LLM との対話という初期的段階を過ぎ、AIによる情報システムの制御や複数 LLM の連携によるアプリケーションの構築という新しいステージを迎えている。そこでのアクセス制御については旧来の分散システムの枠組みどころか、それを無効化するような乱雑な使用法が横行しており、他方AIを提供する事業者の「対策」は方向性が疑わしい。本講演では、現状を概観した上で、そこに不足しているトラスト基盤について考察する。

生成AI・AIエージェントが社会の基盤として浸透する中、AI自身が抱えるセキュリティリスク（プロンプトインジェクション、ハルシネーション、データ汚染など）への対応は喫緊の課題となっています。本講演では、生成AI・AIエージェントを安全かつ信頼性高く運用するための富士通の生成AIセキュリティ強化技術をご紹介いたします。

• お飲み物とおつまみの簡易パーティです。お気軽にご参加下さい。

今やIT後進国となってしまった日本において，経済浮揚のためにもITやAIを活用することで新たな価値を生み出す多様な社会への変容が急務である．しかし，これまでのAIは効率化のためだけの道具になってしまっている．AIはこれからどのように進化するのか？ 今後到来するであろう，「人と次世代AIとの共生社会」において日本がイノベーション多産な国と変容するためのシナリオと，そのために求められる人材，そして次世代AIについて考察する．

富士通では、AIアバターが質問に対して、例えば経営者やベテラン技術者の知識をデータ化したナレッジに基づいて回答を行うことや、プレゼンテーション資料を理解して発表原稿を作成し、発表することができる「Fujitsu ナレッジAIアバター」技術を開発しました。本技術の特徴と仕組み、利用ユースケースについてデモを交えてご紹介します。

計算力学分野において生成人工知能を活用したプログラミング手法について紹介する。学習目的の簡単な問題から実用レベルのコード開発まで、ゼロからの新規開発や既存コードの不具合修正・機能拡張における生成人工知能の効果的な活用事例を示す。従来手法との単純比較は困難であるが、技術進歩が急速に進む現状において、開発者に求められる新たな資質や考え方について議論し、計算力学プログラミングの新しいアプローチを提案する。

理化学研究所 計算科学研究センターでは、スーパーコンピュータ「富岳」のユーザ支援に生成AI「AskDona」を活用し、自然対話によるサポートを実現しています。本講演では、RAGと生成AIを組み合わせた支援システムの運用成果と改良点、研究成果閲覧支援を含む応用展開、そしてAIによるHPC利用支援の今後の展望について紹介します。

AI研究の隆盛によりGPUを標準搭載するスーパーコンピュータが一般化し、シミュレーションにおいてもGPUの活用がより一層重要となる一方、CPU向けに開発されたレガシーコードのGPU移植は依然として大きな課題である。この課題を解決し得る有力な方法として、急速に発展しているコード生成AIの活用が挙げられる。本講演では2025年8月に公開された最新のAIモデルであるClaude Opus 4.1を使用したClaude Codeにより、MPI+OpenMPで並列化されたFortranベースの有限要素法アプリケーションGeoFEMを対象にGPU向けコード生成を試みた知見を共有する。

HPC環境におけるAI、特に生成AIの活用が研究開発の新たなフェーズを切り拓いている。本講演では、富士通のエンタープライズ向け大規模言語モデル「Takane」の技術と応用事例を紹介する。材料探索における因果関係の自動説明や、専門業務を支援するAIエージェントに加え、大規模モデルの知識をHPCでの利用に適した軽量な特化AIへ蒸留する最新技術にも触れる。これらの実例を通じ、AIとHPCの連携が拓く研究開発の未来像を展望する。

大学におけるDXは教育・研究・実務のすべてにおいて実践されているが、それぞれが独立に議論される傾向がある。またそれぞれのリスクも異なり、それらへの対処方法も異なってくる。本講演では、新規技術の研究開発から社会実装までのELSI（倫理的・法的・社会的課題）の取組を紹介しつつ、大学DXに焦点を当てて、大阪大学で社会技術共創研究センター（ELSIセンター）が関わったテーマを取り上げ、挑戦と残された課題を紹介する。

当社は、AIの社会実装を加速させるエコシステム構築に貢献するために、AIリスク管理をはじめとする組織統制、法規制や業界標準への準拠、産学官を問わない組織横断的な連携、そして社会へのベストプラクティスの共有などの施策を強力に推進している。本講演では、当社が取り組むAI倫理およびAIガバナンス施策の要諦をあらためてご説明するとともに、AIビジネス推進時に直面しがちなAI倫理リスク事例/対策例を取り上げ、AI利活用の未来をみなさまと共に考える場としたい。

生成AIの活用が進む中で、教育・研究の現場でも“どう使うか”だけでなく、“どう管理するか”が問われています。AI技術の急速な進展と社会への浸透に伴い、AIの利活用に関する信頼性・透明性・倫理的課題への対応が求められる中で、AIが示す結果に責任を持つには、どのような仕組みが必要なのでしょうか？本講演では、AIのライフサイクル全体を対象とした国際規格「ISO/IEC 42001」について、わかりやすくご紹介します。

大阪大学では教育・研究・経営のDXを進めています。在学生・教職員だけでなく阪大コミュニティに関わった全ての方々の人生に寄り添ったサービスを提供する基盤(OUID・OU人財データプラットフォーム）を構築し、その成果をご紹介します。また「ヒトがいない」、「カネがない」、「戦略がわからない」、「組織の動かし方がわからない」というDX推進上の課題に対し、どのように克服していったかについてもご紹介します。

大学をはじめとするアカデミアでは、卒業証明、在学証明をはじめとする各種証明業務が社会的なミッションとされている。そのために、組織の内部の人間のアイデンティティを管理するための認証基盤の整備が進められてきた。その整備が一段落すると、アカデミアの研究の本質である研究のためのアイデンティティ管理がその次の課題として解決を求められるようになった。本講演では、組織を越えたアイデンティティ連携の典型例として組織間共同研究のアイデンティティ管理とそのセキュアな運用のためのポリシー管理について、NIIで企画配備されている計画について述べる。

富士通では、2020年より全社DXプロジェクト「フジトラ」を開始し、経営と現場が一体となり「全員参加型」でプロジェクトを推進。旧態依然とした大企業カルチャーから脱却し、パーパスドリブン＆データドリブン経営の実現にむけ、様々な角度から富士通を変革。また、デジタルをありたい姿に辿り着くための手段と捉え、デジタルを使いこなすための土台作りからアプローチ。その変革の現在地と実践知を、各種取り組みを通してご紹介します。

プレゼン資料（PDF：7.2MB）

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現在提案されている量子コンピュータには様々な方式があります。大規模な量子コンピュータの構築に向けた開発競争は始まったばかりで、それぞれに長所と短所があり、技術的課題が多く存在します。現時点では最適なアプローチを断定することは難しく、複数の技術を並行して観察する必要があります。今後、新しい技術が登場することで、展望が大きく変わる可能性もあります。本講演では、量子コンピュータの歴史、開発ロードマップ、そしてG-QuATの産業化への取り組みについて紹介します。

富士通は次世代のコンピューティング技術として量子コンピューティングの研究開発に取り組んでいます。応用先が広がると期待される量子ゲート方式において、量子デバイスから基盤ソフト、アプリまで、すべての技術領域をカバーしています。エラー訂正や量子シミュレータなどのソフトウェア技術に特に注力する一方、ハードウェアは世界有数の研究機関とグローバルに連携しながら、幅広く可能性を追求する体制で、研究開発を推進しています。

人々の意見や気持ちを形作る媒体は、マスメディアからSNSへと移行しています。その中で欺瞞・フェイクニュースを検出し、意図的な意見形成への影響を防ぐことは火急の対策を要する状況です。テキストメッセージは作成伝達のコストが低い一方で人々への影響力は大きく、我々の研究では自然言語処理による解析と人物属性の推測を基盤とし、最終的には世論形成過程のシミュレーションを目標としています。こうした取り組みを周辺関連技術の説明を交えてご紹介します。

本講演では、急速に進化するディープフェイクの現状とその社会的影響を解説し、計算社会科学の視点から対策を議論します。まず、最新のAI技術によるディープフェイクの生成とソーシャルメディアでの拡散の様々な事例とその背後にあるメカニズムについて解説します。さらに、ディープフェイクの検出技術の現状と課題、拡散抑止のための多様な介入方法を紹介し、技術的・社会的側面の両面からの対応策を議論します。

近年、自然災害や医療・選挙・経済などさまざまな分野で偽・誤情報がインターネットに流通し、大きな社会問題となっています。本講演では、インターネット上の真偽不明な情報に対処するために、富士通が研究開発に取り組んでいる、多様な根拠情報に基づく真偽判定技術について紹介します。また、2024年7月に「経済安全保障重要技術育成プログラム」に採択された、偽情報対策システムの研究開発について紹介します。

虚偽情報やディスインフォメーションへの対策が各国で急務となっている。国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）社会技術開発センター（RISTEX）では、2023年度から「情報社会における社会的側面からのトラスト形成」プログラムを設定し、研究開発プログラムを募集している。デジタルトラスト、デジタル・ソーシャルトラストという概念自体に明確な定義や一般的な理解が存在するわけではなく、本プログラムでは、高度情報社会の進展が生む市民の不安や不利益等の社会問題について情報の受け手側と発信側、あるいは情報との間の「トラスト」形成の在り方の問題と捉えている。本稿では、デジタルトラスト、デジタル・ソーシャルトラストをめぐる近時の問題の中から、その一端である選挙に関連する問題を紹介し、米国等におけるディスインフォメーションやAI利用に関する法規制の動きについて検討する。

モバイルデバイスの普及とBYOD定着で無線LANは大学の教職員・学生にとって最も身近なネットワークとなっている．授業時間中は接続数とトラヒックが多く，授業時間毎に全端末が入替わるなど利用状況が大きく変動する．静岡大学ではAP増設でWiFi4～6混在環境となり無線LAN品質低下事象が顕在化，問題解決のために動作状況分析による改善の取組みをおこなっている．無線LAN品質改善の取組み事例と必要性を感じた運用支援機能について紹介する．

5Gのさらなる高度化を目指した研究開発および国際標準化が進められている．さらに，2030年頃に実用化が見込まれる6Gに向けた検討も国内外で精力的に進められている．本講演では，5Gの高度化と6Gに関する国内外動向や標準化スケジュール，無線技術の検討領域や展望，それらに関するドコモの取り組みについて紹介する．

プレゼン資料（PDF：6.9MB）

大阪大学は2022年10月よりNICT（国立研究開発法人情報通信研究機構）総合テストベッドのB5Gモバイル環境テストベッドサイトとなった。またこれとは別に2024年2月より学内システム連携ローカル5G無線通信システム一式が導入された。本講演では、これらのローカル5G環境の導入過程およびこれらを用いたローカル5Gネットワークの運用に関する実証実験を通じて得られた知見・課題について述べる。

事務局側でグループ分けさせていただきます。指定の部屋に分かれていただき、自己紹介＆話題提供を行います。

各部屋のコーディネーターの進行でディスカッションを行います。なお、議論した内容はレポートにまとめて後日ホームページに掲載させていただく予定です。

本講演では、高等教育のデジタル化（教育DX）を推進するにあたっての可能性と課題を整理すると同時に、オープンバッジやマイクロクレデンシャルを導入する意義について解説する。国内外の高等教育機関における教育DXの事例やオープンバッジ、マイクロクレデンシャル導入の事例から、高等教育を進化させる手法としてオープンバッジ、マイクロクレデンシャルに着目する背景と活用の展望を示す。

産業構造の急速な変化への対応やイノベーションを推進できる人材の育成のために、大学で修得した知識だけでなく、卒業後も継続的に学習を行うことが期待されている。これに対して修士や学士などの学位プログラムを補完する教育として、特定の領域を比較的短期間で学び、その学修成果を証明するマイクロクレデンシャルが各国で注目されている。マイクロクレデンシャルは教育制度と学修歴をデジタル発行するためのデジタルバッジ等の情報技術で構成される。ここでは，これらの最新動向と標準化、および教育制度と情報技術からなるアーキテクチャについて述べる。

本講演では、大阪大学における教育学習支援情報システムの変遷を通して、教学ＤＸの実現に向けた取り組み状況を紹介する。特に、学生のニーズに適合した教育の提供の方法についての考察と、それを実現するために技術的背景であるマイクロクレデンシャルの活用と、そのために必要となるオープンバッジの導入の現状と課題について述べる。
あわせて演者の都竹が熊本大学において実施した「バッジを活用した社会人向けブレンディッドラーニングプログラムの事例」についても紹介し、バッジの活用方法について考える。

中央大学は、2021年度に一般財団法人オープンバッジ・ネットワークが発行するオープンバッジの実証実験導入を行い、現在はいくつかの場面で活用を行っている。本学では、オープンバッジを学修成果可視化の有用な手段の一つと考えており、ポートフォリオ等各種の可視化手段と組み合わせた活用を模索しているところである。そこで、今回は、本学における学修成果の可視化に関する考え方とオープンバッジの位置づけを中心として、本学の取組事例をご紹介したい。

デジタルトランスフォーメーション（DX）を推進する上で、個人の成長と組織の成長は不可欠です。本講演では、富士通におけるオープンバッジを活用したスキル開発とカルチャー変革の取り組みを紹介します。近年の人的資本経営やジョブ型人材マネジメントの潮流を踏まえ、組織戦略で必要とされるスキルを可視化・管理し、社員の自律的な学びと学びの文化の醸成を促進することについて考えます。

計算科学を援用した材料開発や物理化学研究は、ハードウェアや方法論の進展によって急速に進展している。今後、機械学習や人工知能に代表されるデータサイエンス、計算科学・実験データらを高度に融合することで、さらなる発展が見込まれる。講演者は放射性廃棄物や電池部材の材料研究を行っており、実用上の課題解決に重きをおいた研究を行っている。発表では、実験と計算科学、データサイエンスを組み合わせて材料研究を行った研究事例を紹介する。

脳情報処理機構や脳疾患機序の解明に向け、生理学実験やシミュレーションが盛んに行われ、全脳規模の結合構造や神経活動の観測、脳シミュレーションが取り組まれている。データは多様になり、データ量や処理の計算量は指数関数的に増加しており、可能性は広がる一方で、その扱いの困難さは増加している。これに対して、人工知能は、神経科学と高性能計算を結び付け、脳データ解析や数理シミュレーションを加速・拡張する可能性がある。本講演では、富岳による脳シミュレーションの例を紹介し、次の時代の脳シミュレーションに向けた、AIの適用可能性の検討や取り組みについて紹介する。

ここ2,3年の大手テック企業によるAI天気予報モデルの開発には目をみはるものがありました。一方で、徐々に気象ドメイン側でもこれらのモデルの検証が進み、様々な問題点が指摘されるに至っています。本講演ではAI天気予報モデル研究をはじめとする気象・気候分野でのAI活用についてレビューしつつ、これから我々が進むべき道についても議論できればと思います。

近年のAI・機械学習技術の発展に伴い、様々な産業分野においてその活用が始まっています。コンピュータを利用した物理シミュレーションにおいても、シミュレーションの一部をサロゲートモデルに置き換える計算高速化や、サロゲートモデルを用いた効率的な最適化検討など、新たな可能性が広がっています。本講演では、サロゲートモデルを活用してエンジニアリングを加速させるための展望についてお話しします。

材料開発は、初期の研究段階から市場投入までに多大な時間とコストを要します。近年、HPCとAIを駆使した材料探索技術やシミュレーション技術が注目されており、これにより材料開発のサイクルを大幅に短縮することが期待されています。本発表では、弊社で開発を進めている、HPCとAIを活用した材料探索プラットフォームや、大規模・長時間の機械学習分子動力学計算を安定に実行する技術、データ間の因果関係を抽出する技術などについてご紹介します。