私達の消費は、サプライチェーンを通じて、その消費地とは全く違った場所で様々な環境問題を引き起こしている。しかしながら、今朝飲んだコーヒーが、ブラジルで引き起こした森林伐採や生物多様性の損失をたどることは難しい。本研究では、社会科学と自然科学の共同のために必要なイノベーションの芽を紹介する。

 福井県では「福井県民衛星プロジェクト」と銘打ち、宇宙産業を新たな地域の産業とすべく産学官金が一体となり、プロジェクトに取り組んでいます。福井県民衛星「すいせん」は全国初の自治体主導の超小型人工衛星として2021年の3月22日に無事打ち上げが成功し現在も安定して観測を行っています。当社は富士通さんと共に福井県及び県内の自治体向けに衛星データを利用した地域改題解決型のソリューションを開発・提案しています。本公演では利用例やシステムの内容等をご説明させて頂きます。

生命はどのように始まったのか？この人類の長年の疑問に宇宙的視点から取り組むのが、天文学、物理学、化学、生物学、地球物理学などの学際協力によるアストロバイオロジーである。太陽系外惑星が5000個以上発見され、その中には生命を育む環境もあると考えられている。太陽系内にも地球以外に生命存在の可能性がある。講演では、いつ成功するか分からない、常識にとらわれない発想が必要な地球外生命探査に向けた取り組みをご紹介する。

プレゼン資料(10/26版)（PDF：8.6MB）

 デジタルツインは，M.Grievesが2002年にPLMコースでその概念を提唱し，2012年にNASAが宇宙機の寿命予想にはじめてデジタルツインという言葉とともに使ったとされる．2019年にはガートナーが注目ワードの一つに挙げ，最近では，製造業だけでなく建築・土木，防災，ヘルスケアなど様々な方面でデジタルツインという言葉を見聞するようになった．ただ，主にコンセプトが先行し，内容，実態，課題，将来展望などについて興味を持たれている方は多いと思う．我々は，デジタルツインは技術ではなく仕組みや枠組みと捉えており，計測と解析の融合，ITとOTの融合，リアルタイム処理といった新たな技術的側面を炙り出していると考えている．本講演では，イノベーションの材料としてデジタルツインについて製造業の状況や課題・展望を述べるとともに，東京理科大学における教育や人材育成における適用例を紹介する

プレゼン資料(10/26版)（PDF：13.6MB）

この講演では、量子コンピュータとその応用領域である量子インターネットに焦点を当てます。量子コンピュータは、単なる高性能計算機以上の存在であり、量子力学に基づいた新たな計算のパラダイムを開拓しています。さらに、これらの量子コンピュータをネットワーク化することで生まれる「量子インターネット」は、遠隔地の量子コンピュータの連携はもちろん、量子センサーデータの効率的な流通や破られることのない暗号システムの実現が期待されています。本講演では、量子情報技術の多面的な魅力を解説するとともに、この学際的な領域が育む多様なサブフィールドについても紹介します。研究開発の最新動向から、未来に向けた展望、さらには世界的な量子情報技術の競争状況についても議論します

近畿大学情報学部(KDIX)は定員330人の学部であり、2年次進級時に知能システム、サイバーセキュリティ、実世界コンピューティングの3コースに分かれる。本講演ではサイバーセキュリティコースを担当する教員が、このコースの特色を説明するとともに、企業と連携して担当する特色あるカリキュラムである「社会情報学実習」や、学外の高度人材育成事業を利用する取り組みについて紹介する。

急速な生成系AIの発展と普及とデジタルトランスフォーメーション(DX)は、私たちの生活や業務に大きな変化をもたらしました。それは同時にサイバー攻撃の手口にも変化をもたらし、サイバーセキュリティ対策にも大きな影響を与えました。この講演では、AIとセキュリティのこれまでの動向とこれからの変化を大いに私見を交えてお話いたします。

プレゼン資料（PDF：3.2MB）

当社が2022年1月4日にプレスリリースを行った、サイバー攻撃被害に関するインシデント事案について、一連の対応を可能な範囲で説明するとともに、改めてサイバー攻撃についてどのように考え、対応してきたかを、振り返ります。 また、可能な範囲でステークホルダーとの影響や社内影響(社員負担やシステム影響)についても紹介いたします。 本事例を参考にしていただき、対策を検討する上での一助となれれば幸いです。

 深層学習のもたらした第3次AIブームを経て、今まさにAIが予測・認識・判別から生成まで圧倒的な高い知的レベルを達成し、世の中へ絶大なインパクトを与えている。本講演では、大規模言語モデルやChatGPTをはじめとする生成AIの出現を受け、とてつもないスピードで進化するテクノロジーの功罪を理解しどのように対処し活用していくべきなのか、また、どのようにテクノロジーが発展し浸透していくのか、我々の取り組み事例を取り上げながら考察する。

 2022年11月30日にOpenAIからChatGPTが発表されて、瞬く間に世界を席巻した。2023年3月にはChatGPT plusが発表されて、基本的なエンジンがGPT-3.5からGPT-4に変わった。これらの出来事は人類史を変えるイベントであるというのが私の認識である。ChatGPTが発表される以前の世界はBC(紀元前:Before ChatGPT)であると言っても過言でない。現状のGPT-4の知的能力は言語能力においては人間を圧倒しているが論理数学能力では普通の人間と同等程度である。論理数学能力において人間の知的能力を圧倒するようになったものが超知能である。超知能の出現は2029年まで起きるだろうと言うのが私の予想である。そうなると世界は後戻りできない変化を被る。これがシンギュラリティである。シンギュラリティは近い。

 係り受け解析は、言語処理の基礎的手法であると同時に、ヒトとコンピュータが言語の構造を共有する手段の一つである。BERTやGPTに代表される言語モデルの発展により、複数の言語にまたがる解析手法が現実的になってきたが、かえってそれは、言語間の差異を顕わにする結果となった。では、多言語にまたがる係り受け解析は実現可能なのか。HPCは、それにどう寄与しうるのか。本発表では、BERT/RoBERTa/DeBERTaモデルをもとに、多言語にまたがる係り受け解析について考察する。

 ChatGPTに代表される対話型文章生成AIが，研究分野のみならず産業界や一般社会においても注目を集めている．対話型文章生成AIはニューラルネットによる言語モデルを基本（出発点）として幾つかの要素技術の集合体として構築されている．本講演では，対話型文章生成AIを構築する際に用いられる要素技術の集合をおおまかに整理して紹介する．また，各技術の役割や導入背景などを説明し，どのような過程を経て現在の対話型文章生成AIに到達したのかについて説明する．

 近年、大規模言語モデルの飛躍的な発展により、地域に特化した言語（例：日本語）でのモデル構築が盛んとなっている。本講演では、日本語とマルチ言語（英語主体）の混合データセットを用いて、大規模言語モデルを事前学習により構築し、日本語単体データセットでの事前学習と比べた時のパフォーマンス差異を実証する。

生成AIは、ChatGPT が2022年度11月に登場して以来、様々な社会活動に活用され始めている。本講演では、ChatGPTの仕組みを振り返りながら、情報リテラシやデータサイエンス演習での活用事例を紹介する。最後に、創造性や倫理など、今後の教育への展望を考えたい

教育における生成AIの活用のうち、授業での活用については、レポート課題での使用など評価方法を含めた課題が議論されている。また、効果的な活用に関する情報提供が求められている。本講演では、アクティブラーニングにおいて生成AIを活用した事例と学生の反応を紹介しながら、アクティブラーニングにおける生成AIの活用と授業デザインのポイントを述べ、今後の課題を議論する。

大阪女学院大学・短期大学は、1990年に日本で初めてMacintoshを導入してCALL（コール＝Computer Assisted Language Learning：コンピュータ支援語学学習）センターを開設。2004年には同じく世界で初めてデジタル音楽プレーヤーのiPodを利用したリスニング教材を開発し授業に採り入れるなど、常に語学教育をリードしてきました。こうした取り組みをAIによって進化させる形でAALL（アール＝AI Assisted Language Learning：AI支援語学学習）を確立し、引き続き、世界で通用する人材の育成に努めていく所存です。

INIAD（東洋大学情報連携学部）は、東洋大学に2017年に開設された情報系学部である。これからのIoT×AI時代に活躍できる人材を育成するために、キャンパス全体をAPIで制御可能なスマートビルとして教育に活用するなど、独創的な取り組みを進めてきた。2023年5月には、生成系AIを活用した教育システムAI-MOPを、新たに開発・導入した。最短で答えを求めるためではなく、学生が自分の考えを深め、能力を拡張するツールとして、生成系AIを利用している。ヒトとコンピュータの関係が一段と深化する時代に向けた、INIADの取り組みを紹介する。

顧客から望まれる営業とは、課題解決のパートナーとして豊富な知識を持ち、相談ができる人である。その相談が価値提供に繋がる。本講演では、働き方改革や時代背景にある人員削減を考慮し、企業における人材の育成方法や営業活動のモデルケースを考察した。生成AIの使い方やデータの在り方についても探求する。生成AIの活用が顧客の求める姿へどのように変革できるのか、弊社の製品を踏まえてご紹介する。

プレゼン資料(8/30掲載)（PDF：1.2MB）

• 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。

 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。