近年、多くの高等教育機関には、教育・研究・経営を支援する、さまざまな情報システムが導入され、各システムにはログデータが蓄積されるに至っています。こうしたログデータは、「ビッグデータ」というスケールに到達しつつあると推測されますが、統計もなく、一部のデータが限定された目的に使用されるにとどまっています。ラーニングアナリティクスに代表されるように、こうしたデータは異次元の大学改革や教育改善をもたらすものと期待が高まる一方で、その多くがパーソナルデータであるということから、各機関ではその利用に慎重にならざるをえず、改正個人情報保護法でうたわれた適切な利活用と流通には二の足を踏んでいる状況です。本講演は、教育・学習データの利活用ポリシーの海外を含めた動向を紹介し、我が国におけるひな型の策定の取り組みを紹介します。

香川大学はデジタルONE戦略を定め、DX推進に必要な体制を整備するとともに、教職学協働でDX推進に資する様々な取り組み(業務UX調査，業務改善アイデアソン，業務システム内製開発，業務システム開発ハンズオン)を実施している。香川大学の取り組みは、教職員と学生がDX推進人材となり、自らの手で業務の高度化や効率化などのDXを推進することを意識している。本講演では、香川大学のDX推進人材育成の取り組むについて発表する。

本講演は、憲法学の観点から、教育データ利活用の課題について考察するものである。教育データ利活用は、教育の「個別最適化」を促進することで、能力発達上の必要に応じた教育を受ける権利（憲法26条1項）の実現に資する反面で、子どものプライバシー権（憲法13条）や教師の教育の自由（憲法23条）と緊張関係に立つ。教育データ利活用に関する政策やEdTechには、こうした憲法上の問題を予防しうる制度設計（デザイン）が求められる。

大学を取り巻く環境が大きく変化する中、データ利活用や大学DXの必要性が急速に増している。富士通Japanが提供を開始したCampus-Xsを始めとした大学ソリューションのコンセプトや導入事例を通して、これからの大学を支えるシステムやサービスの在り方についてご紹介する。

　次世代計算基盤に対しては、計算科学とAI・ビッグデータ技術のさらなる融合やHPC技術の応用範囲拡大など期待が大きい反面、ムーアの法則の終焉など多くの課題が待ち受けている。本講演では、次世代先端計算システムの技術的課題や研究開発要素を白書にまとめた"NGACI (Next-Generation Advanced Computing Infrastructure)"活動と、ALL Japan体制で挑む文部科学省の次世代計算基盤に係る調査研究事業の概要について紹介する。

　現在，毎日のように量子コンピュータに関するニュースが飛び交っています。量子コンピュータは量子チューリング機械の原理に基づくコンピュータであり、因数分解、機械学習、量子化学計算などのいくつかの数学的問題を従来の古典コンピュータよりも高速処理できると期待されています。そのため現在、世界規模で量子コンピュータの開発とビジネス展開に向けた激しい競争が繰り広げられています。本講演では、量子コンピュータの基礎、最新研究開発動向、各国政府の動向、課題、展望について解説を行います。

　脳は記憶と演算の両方を行うニューロンの集合体として、極めて高い並列性とエネルギー効率、スケーリングを実現している。我々は、脳のような大規模で高効率な演算の実現を目標に、深層競合学習と呼ばれる手法を提案してきた[Shinozaki 2021]。現在、超並列性と局所演算の柔軟さから本手法にマッチした特性を持つGraphcore IPU-POD8システム上で開発を進めており、本講演ではその実装と開発環境について紹介する。

　ムーア則の終焉に伴い、最近紙面を賑わわせているのは量子ゲートコンピューティングだが、その社会実装には、まだしばらくの時間を要すると考えられる。そのような状況の中で、今、社会実装可能な技術として注目されているのが、量子インスパイアード技術であり、デジタルアニーラもその一つである。本講演では、デジタルアニーラ技術およびその社会実装事例について紹介する。

気象庁のデータ等から過去100年余りの世界と我が国の気候の変化を概観し、「日本の気候変動2020」から今世紀末の我が国の気候の変化についてその概要を紹介する。
次に、近年の気象災害の事例から気象現象の激化等の特徴と防災対応の教訓を抽出するとともに、気象警報等の高度化等の取り組みについて紹介する。
最後に、気象警報等の防災情報が適切な防災行動に結び付くためのヒントとして、いくつかの視点から災害事例を振り返る。

国難とされる首都直下地震や南海トラフ地震に備えるためには、地震災害の定量的評価が必要となる。本課題では、地下の断層での地震発生から地震波の伝播、そして地盤での揺れの増幅に至るまでを統合的に予測するシステムを構築し、国による地震災害評価での活用を目指している。そのために必要となる高詳細有限要素法での超大規模計算を「富岳」で実施するためのアプリケーションの高度化を行っている。

2021年7月20日から8月8日までと8月24日から9月5日までの期間、首都圏において30秒ごとに更新する30分後までの超高速高性能降水予報のリアルタイム実証実験を行いました。「富岳」を生かすことで前年よりも20倍大きな1000通りのアンサンブル計算を行い、システム全体を改良しました。また、30分後までの予報を10通り計算し、確率的な予報を行いました。本講演では、富岳を使った最先端の天気予報研究として、本実験について紹介します。

スーパーコンピューティングは，従来の計算科学・計算工学シミュレーションに加えて，データ科学，機械学習等の知見を融合した新しい手法を適用することによって，サイバー空間とフィジカル空間を高度に融合したシステムを形成し，Society 5.0が目指す人間中心の社会の実現に大きく貢献すると期待される。本発表では，2021年5月14日に運用を開始した「（計算・データ・学習）融合スーパーコンピュータ（Wisteria/BDEC-01）」，及び革新的ソフトウェア基盤「h3-Open-BDEC」について，関連する研究開発の取り組みも交えて紹介する。

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位を獲得した。本発表では、「富岳」のCPUであるA64FXで性能を出すためのコンパイラ最適化技術を開発現場の苦労話を交えてお話しするとともに、性能向上のチューニング事例について紹介する。

GIGAスクール構想やコロナ禍の影響により、教育データの利活用の基盤整備が急速に進んでいる。このようにして収集される膨大な教育データを用いて、機械学習やラーニングアナリティクス、説明可能AIなどの先端技術を用いた教育・学習をする研究も盛んに行われるようになった。本講演では、それらの研究事例を紹介し、今後の課題について議論する。

ICTによる教育や学習支援に関して多くの研究・開発が行われてきている。中でも、人工知能技術を用いた教育・学習サービスも日常的になりつつある。こういったサービスの多くは知識獲得や理解支援を目的としたものである。一方、人間教師は学習者の心的状態を推定した上で教育や学習支援を行っている。講演者らはコンピュータに学習者の心的状態の推定機能を実装し新しい学習支援システムの開発を目指している。本講演では生体情報を用いた学習者の心的状態推定の試みを紹介し、今後の教育・学習支援の新しい展開の可能性を議論したい。

人工知能（AI）は、未知の問いに対して「Yes/No」や「87％」という推定結果を返してきますが、実際の現場担当者や専門家にとっては、この結果がどのように導き出されたかがわからなければ安心して使うことができません。本発表では、この課題に対して私たちが取り組んできた数種類の説明可能AI、特に自然文で説明する説明可能AIの技術を紹介し、ゲノム医療への適用を一つの事例として、説明可能AIの現場適用における課題と対応についてお話しします。