近年、人工知能(AI)技術の応用が進むことで、産業を初め農業、社会インフラ、健康・医療領域などに大きな影響を与えている。歯科臨床現場においても、歯科における三大疾患（歯周病、口腔粘膜疾患、顎関節症）に対する病変の検知・診断・治療補助など様々なタスクに利活用され始めており、より複数のデータ源から多種多様なデータを効率的に融合させることで高精度な解析ができる高性能ビッグデータ分析への期待と関心が高まっている。いくつかの歯科系AIプロジェクトと明らかになった課題を紹介する。

 新たな触媒や創薬のための物質開発や， Googleにおける検索精度の高度化，Amazonの商品推薦などの応用において，モノ/ヒト/コト間の関係性を表現するグラフデータを人工知能技術で高精度に分析することは重要な研究課題である．多様な概念に適用できるため，情報科学分野に限らず，化学や医学などの多様な分野にてグラフ分析の研究が盛んに行われている．本講演ではグラフデータのための深層学習であるグラフ深層学習の基礎技術と応用について紹介する。

 かつて冬の時代であったAIは、2022年に急速に発展した生成AIの登場により第四次ブームに入り始めている。本講演では、生成AIに至るまでのAIの基礎や歴史と、生成AIの動向や産学連携によるアプローチである大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）への挑戦について述べる。さらに、AIの普及により新たな社会問題が生じつつある点を踏まえ、人間とAIの共存への取り組みであるAI倫理の取り組みについて、国際動向を含めて説明する。さらには富士通から提供するオープンイノベーションを実現するAIプラットフォームを紹介する。

講演内容をベースにして、フォーラムのテーマに関連した様々な問題点についてディスカッションを行う。

• 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。

 モーション・キャプチャー・システムを使って、プロの二人の投手の投球フォームの分析を行なった。この時、筋肉ごとに細かく分析比較するよりも、大雑把に身体のどの部分の筋肉群を使っているかを調べると、両者の特徴がはっきりと理解でき、投球フォームの改良につながることが分かった。この手法をそば打ち名人の技の解析に応用した場合、名人の技の凄さを詳細に理解することにも繋がった。現在は高齢者の歩行の分析に取り組んでおり、転倒の危険度の予測に取り組んでいる。

動きの速さと技の難解さで知られる器械体操。「ＡＩ体操採点システム」は、 審判員をサポートすることで、採点の透明性を高め、スポーツインテグリティ向上を通じて平和と公平性の実現に貢献します。人の動きをマーカーレスでデジタル化し高精度な測定を可能にする技術は、健康増進分野を始め幅広い活用が期待されています。 プロジェクトのこれまでの道のりとスポーツテックの力で皆様と一緒に実現したい未来について語ります。

 大学の ICT システムでは、その運用体制や調達の都合からか個別システム毎の認証という状況が長く続いてきたが、やっと認証基盤を整備し集中的に処理する形が普及してきた。一方で、クラウドサービスの利用や、リモートワークの普及などもあり、ICT基盤のセキュリティの根幹となる認証基盤への要求要件は益々高まっている。本発表では、JAISTの認証基盤の更改、二要素認証の導入などの事例を通じ、ゼロトラスト時代に求められる大学の認証基盤について考える。

 現代の研究推進においては研究データが研究グループやコミュニティを越えて広く流通し、共有できることが求められています。これには、研究コミュニティ間連携を可能とするトラストフレームワークの確立および強いセキュリティ技術の運用が必須です。本講演では、学認のIAL/AALの基本方針、並びに認証プロキシサービスやグループ管理機能の研究開発など、学認の次世代認証連携実現に向けた取り組みを紹介します。

新型コロナウィルス感染症拡大により、多くの企業がニューノーマルに対応した働き方への変革が求められてきた。テレワークの普及に伴い、アクセスしている人が正しい本人であるかを確認するため、生体認証技術が注目されている。世の中に普及している生体認証として、指紋、顔、虹彩など様々あるが、高い認証精度と安全性から企業内や公共で幅広く利用されている手のひら静脈認証技術について事例を交えて紹介する。また、スマホなどオンラインでの認証で活用されているFIDO (Fast Identity Online)を紹介する。

本校における探究型カリキュラムの一環として「AI活用アドバンスド」を週2時間展開している。今年度はAIを用いて社会課題を解決することに取り組んでおり、AIを作ることよりどう使うのかという点に重きを置いている。学習過程において「良いAIには大量に質の良いデータが必要」という点に留意し、良いデータを集めるためには人間の判断力が必要であることにも触れている。なお、カリキュラム内容については関学大の副学長でAI活用人材育成プログラムの統括である巳波弘佳氏（関西学院大学理工学部情報科学科教授）の監修を受けている。

滋賀大学ではデータサイエンティスト人材の育成を目標として2017年に日本初のデータサイエンス学部を2019年にデータサイエンス研究科を設置した。文理融合型の学部・研究科であり様々なバックグラウンドの学生・社会人に対して教育を行っている。本講演では、学部でのデータサイエンス教育の実践例、社会人向けのAI・データサイエンス教育の事例を紹介しつつ、滋賀大学におけるデータサイエンス教育モデルを解説する。

急速に社会が変化していく中で、大学においても今までの業務の在り方を見直しDX化していくことが必要とされています。その中でも、教育研究向上や経営改善という観点から大学ＩＲの実行は不可欠となっています。実行するためには、散在しているデータを集約・統合して現状の課題を発見し、データ分析していかなければなりませんが、企業も大学もデータ利活用ができる人材が不足しており育成が喫緊の課題となっています。本講演では、データ利活用の取り組みや人材育成について事例を通してご紹介します。

 本講演では，文部科学省「次世代計算基盤に係る調査研究事業」において，理化学研究所チーム（代表：近藤正章）が行っている活動の中で，アプリグループが実施している活動について講演する．アプリGのサブGには，計算科学・データ科学・社会科学の各分野において研究活動を行っているグループと計算機科学分野で主に研究活動を行っているグループが含まれる．講演では，これらのサブGの取組の一端を紹介すると共に，チーム内のアーキGやシステムソフトウェアGとの連携についても言及する．

脳次世代計算基盤に係る調査研究では、次世代アーキテクチャや先進的なアプリケーションの調査だけでなく、その間を繋ぐシステムソフトウェアに関する調査研究も重要である。その際、候補アーキテクチャを取り巻くソフトウェアエコシステムの状況やその後の商業展開を見据えた網羅的な調査研究が必要となる。本講演では、次世代計算基盤に係る調査研究事業 理化学研究所チーム システムソフトGの取り組みを紹介する。

 本講演では、文科省「次世代計算基盤に係る調査研究事業」において運用技術調査研究が行なっている取組みについて紹介する。フラッグシップシステムだけでなく、基盤センター群からなるHPCI第二階層、mdxなどのデータプラットフォーム、研究データ基盤等を高速ネットワークで有機的に結合した、持続可能な次世代計算基盤の実現に向け、カーボンニュートラルへの取組、機関を超えた柔軟な資源利用に向けた課題など多岐に渡る内容について検討を実施している。

 理化学研究所と富士通株式会社が共同で開発したスーパーコンピュータ「富岳」は、TOP500、HPCG、HPL-AI、Graph500の４部門で４期連続の世界１位を獲得する高性能を実現するとともに、省電力性能でも汎用CPUでは世界トップクラスとなる１５Gflops/w超えを達成した。本発表では、システムの省電力化を目指した「富岳」のCPUであるA64FXとシステムソフトウェアによる電力制御、現場での取り組みについて紹介する。

 スーパーコンピュータ「富岳」が本格運用されメニーコア時代に突入した。しかし、アプリ研究開発者にとっては、まだ大規模コアの有効利用には様々な困難が伴う。その問題解決のためには、コンパイラ等のシステムソフトウェアと協調して性能最適化を行う知識と技術が利用者に求められるほか、システムソフトウェア自体の自動性能チューニングも必要となる。本発表は、これらの問題点について検討した当該WGの報告である。