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。