研究成果発表

成果発表 第１部

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  「安全性向上を目指した自動運転向けモデルベース開発基盤構築」

  安積 卓也（埼玉大学 学術院（大学院理工学研究科） 教授）

  本研究では、安全性の向上を目指した自動運転向けのモデルベース開発基盤を構築しました。本基盤の導入により、複雑な自動運転ソフトウェアの効率的な設計と実装を可能にし、開発期間の短縮およびコスト削減を実現しました。さらに、安全性を考慮した軌道生成など高度な機能の実装を行い、実機評価において100ms以内に4096本の軌道を生成可能であることを実証しました。

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  「非認知特性のスケーラブルな測定と利活用」

  岡田 謙介（東京大学 大学院教育学研究科 総合教育科学専攻 准教授）

  本研究では、社会的望ましさバイアスの影響を抑えながら多数の対象者から効果的に非認知特性の測定を行うことができる、比較型測定に基づくテストの社会実装を行います。そのための技術開発と実証研究を進め、企業や教育の現場で実用化のためのケーススタディを行います。非認知特性の信頼性の高い測定を通じて、個人の特性に基づいた最適な人材配置やチーム構築、個別最適な指導を志向し、組織や社会の幸福度向上を目指します。

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  「バーチャルセンシング基盤 『Vsens』」

  杉浦 裕太（慶應義塾大学 理工学部 情報工学科 准教授）

  実世界センシングを伴うIoTの開発を支援するバーチャルセンシングプラットフォーム「Vsens」の確立を目指します。実世界センシングにおいては、学習データの準備と、センサ配置の試行錯誤の負荷が課題となっており、Vsensはこの課題にアプローチをするものです。Vsensでは、実世界に存在する多様なセンサが再構成されており、バーチャルデータを取得できるようになっています。バーチャル空間では、人間の異なる身体形状や動作、環境も再現され、実世界センシングに利用可能な推定モデルの出力をします。本発表では、Vsensのオープンソースコミュニティへの発展や対象ユーザとのトライアル、さらに無線通信技術との統合について紹介します。

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  「国際チャレンジ活動を通した発声技能拡張基盤の構築」

  戸田 智基（名古屋大学 情報基盤センター データサイエンス研究部門 教授）

  人工知能技術に基づく音声変換処理を発展させることで、自身の発声器官の特徴（声質など）を保持したまま、発声器官動作の特徴（発声・歌唱表現など）を変換する発声技能拡張基盤の構築に取り組みます。歌唱表現に着目した歌声変換に関する国際チャレンジを開催することで、発声技能拡張に関する研究分野を開拓し、研究を活性化させることで、国際的に本研究分野を主導する立場を確立するとともに、基盤技術の発展を促進します。

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  「データ駆動科学に警鐘を鳴らす補助入力信号の研究」

  森田 尭（中部大学 創発学術院 特任講師）

  本研究では、課題とは無関係の正弦波入力によってリカレントニューラルネットワーク(RNN)の性能が向上することを発見しました。無関係の入力信号によってAIが性能改善するという事実は、データの重要成分をAIで自動抽出する研究手法の根幹を揺るがします。本研究はこの発見を掘り下げ、データに添えて入力する補助的信号がAIに与える影響を解明し、データ駆動科学の信頼性・危険性を検証します。

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  「ソフトウェア解析技術に基づく説明可能自動バグ修正」

  吉田 則裕（立命館大学 情報理工学部 教授）

  LLMを用いた自動バグ修正等、AIを用いてソフトウェア開発タスクの自動化を目指す研究が盛んに行われています。しかし、ソフトウェア開発者はステークホルダに対して、AIが行ったタスクの説明責任を負うことになります。そこで本研究では，説明可能な自動バグ修正技術の実現を目指します。本発表では、修正の必要性や正確性の根拠となる情報を出力できる自動バグ修正手法の実現に向けた取り組みを紹介します。

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  「再生医療を見据えた心筋予備能解析技術」

  河窪 正照（九州大学 大学院医学研究院 保健学部門 助教）

  心筋SPECT画像を用いて、1回の検査で心筋の血流と運動を同時に解析できる技術の確立と製品化を目指しています。この技術は、日本で開発が進んでいるiPS細胞由来の心筋細胞移植が実現した将来に、患者さんの心機能の改善度を効率的に評価するために活用されることを見据えています。移植後の心不全の改善度を一度の検査で確認できれば、心筋細胞移植の実施がより容易になり、心筋再生医療の普及が加速する期待があります。

成果発表 第２部

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  「超低消費電力セキュリティ基盤構築」

  五十部 孝典（大阪大学 大学院情報科学研究科 教授）

  「量子計算機耐性を有する超低消費電力暗号の開発」を目指します。本研究では、暗号アルゴリズム開発のみではなく実集積回路までを作成にすることにより、ハードレベルでの低消費電力化を実施するとともに、IP（設計資産）として社会実装可能にし、早急な実利用や標準化を推進します。さらに、本技術を低消費電力鍵更新や鍵保護方式、また実装攻撃への対策技術と組み合わせることで、Beyond 5G用の低消費電力セキュリティ基盤を構築します。

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  「データ・AI駆動による脳情報の解読と理解」

  栁澤 琢史（大阪大学 大学院医学系研究科 教授）

  本研究では、大規模脳活動データに表現学習と生成AIを適用することで、新しい脳情報解読技術を開発し、社会実装することを目指します。多様な知覚・認知下における脳活動と生成AIモデルを、潜在情報表現を介して結びつけることで、汎用的で定量的な脳情報表現モデルを構築し、独自の脳情報解読技術を用いたBrain-Computer Interface(BCI)や自動診断技術の社会実装を目指します。

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  「フェイクメディア検出技術の社会実装加速と普及」

  山岸 順一（情報・システム研究機構 国立情報学研究所 コンテンツ科学研究系 教授）

  顔や音声などの生成モデルを悪用するディープフェイクは世界中で対策が求められています。本プロジェクトでは、ディープフェイク検知システムを頑健にする研究とメディア生成段階から悪用対策を考えるアクティブディフェンスの研究の両方を行いました。ディープフェイク検知システムを頑健にし、実社会において活用するためには、検知モデルの重みを日々出現する新しいフェイクメディア生成手法に迅速に対応させる必要があります。そこで我々は「学習データベース自動拡張技術」と「フェイクメディアのドリフト検知技術」等を提案し、機械学習戦略の高度化を実現しました。またディープフェイクに対抗する新規のアクティブディフェンス手法も提案しました。発表ではこれらの成果を紹介します。

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  「IoTストリームデータの適応的圧縮技法の開発」

  山際 伸一（筑波大学 システム情報系 情報工学域 准教授）

  本研究では、IoTアプリケーションでのエッジデバイスやクラウドといった機器間での低遅延な通信やコンパクトなデータ保存に向けた、複数のデータ単位からなるデータ列を1ビットにまで圧縮可能なストリームデータ圧縮技術のさきがけの成果をもとに、人工知能技術のアプローチを取り入れて研究目標を拡充し、データのブロックを1ビットにまで圧縮する新しいデータ圧縮方式を開発します。

成果発表 第3部

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  「難発見性婦人科系疾患の無侵襲検出・早期治療へ向けた人工嗅覚センサシステムの構築」

  長島 一樹（北海道大学 電子科学研究所 教授）

  医療技術が発展した現代においても、初期症状がなく早期発見・早期治療が困難とされる疾病は数多く存在します。本研究では、さきがけ研究において取り組んできた匂い分子網羅分析技術・人工嗅覚センサ技術を加速的に発展させ、代謝物の匂いを介した疾病診断における科学的根拠の獲得と難発見性婦人科系疾患の早期発見・早期治療へ向けた無侵襲匂いセンシング基盤技術の構築を目指します。

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  「超高速データサイエンス基盤」

  松井 勇佑（東京大学 大学院情報理工学系研究科 講師）

  本研究では、データを元に意思決定を下すデータサイエンス基盤の超高速化を目指します。データサイエンス基盤の操作は「探索」や「クラスタリング」といった基本的な数学的操作に帰着されますが、それらは各分野において独立に発展しています。本研究では様々な分野で培われた高速化技術を整備統合し、様々なモダリティに適用可能な超高速な探索技術を構築します。具体的な成果として、多様な近傍探索、アウトライア下でのクラスタリングといった理論的貢献から、創薬やロボティクス分野への応用およびオープンソース展開、加えて国際的なコミュニティ構築から国際コンペ優勝などの成果を紹介します。

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  「適応性と信頼性を両立するオンデバイス学習技術の確立」

  松谷 宏紀（慶應義塾大学 理工学部 教授）

  本研究では、センサやコントローラといったローエンドなIoTデバイスにおけるニューラルネットワークのオンデバイス学習技術を対象に、その適応性と信頼性を両立させます。前者は、コンセプトドリフト検知を基にした自律的追加学習の強化に対応します。後者は、意図せぬ自律的追加学習による推論精度低下、外部からの攻撃リスクへの対処に対応します。電気火災の予知や設備監視などいくつかの応用事例を通して本成果を実証します。

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  「データフロー型計算システムと3D画像認識AIによる革新的癌診断支援システムの構築」

  諸岡 健一（熊本大学 大学院先端科学研究部 教授）

  多重焦点画像列とAIを用いた細胞認識技術、細胞診断技術、データフロー型計算システムを融合し、世界最先端の革新的細胞診自動診断支援クラウドシステムを構築します。これにより、がん細胞診断の自動化を実現し、世界中の誰もがどこでも高品質ながん細胞診断を受けられる社会を目指します。

パネルディスカッション

パネルテーマ 「AI技術の革新と社会変革の展望」

2016年、文部科学省主導のもと、革新的な人工知能・ビッグデータ・IoT・サイバーセキュリティを統合した研究開発を中核に据え、研究拠点としての理化学研究所 革新知能統合研究センター、並びに、JST 戦略的創造研究推進事業として推進するAIPネットワークラボの２体制をもって、AIPプロジェクトが始動しました。そして、2026年、10年という節目を迎え、これまでのAIPプロジェクトの活動を振り返り、AI研究が創り出す未来やその社会変革の展望について、ディスカッションいたします。

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  モデレーター

  江村 克己（科学技術振興機構AIPネットワークラボ ラボ長）

  人工知能の急速な進展は、効率化や高度化を促進しつつ、創造的で文化的な社会の実現を求めています。そのために発足したのがAIPネットワークラボです。同ラボは、戦略的創造研究推進事業内の多様な領域を結集し、コラボレーションを強化してきました。さらに、若手研究者支援を含む人材育成、国際的なシンポジウムの開催、研究成果の発信、そして、優れた研究への独自の支援を実施し、研究成果の最大化を進めてまいりました。

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  パネリスト

  杉山 将（理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長）

  理化学研究所 革新知能統合研究（AIP）センターは、汎用基盤技術および目的指向基盤技術の研究とその社会実装を着実に推進するとともに、社会における人工知能の在り方についての議論と情報発信を行ってきました。今後も先端的な機械学習の原理の数理的な解明、新しい挑戦的な課題に対する実用的な知的情報処理技術の開発、科学や産業の諸課題への応用、国際的な競争力を持った研究人材の育成を行い、日本のAI研究力の底上げに貢献いたします。

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  パネリスト / さきがけ 「信頼されるAIの基盤技術」 研究総括

  有村 博紀（北海道大学 大学院情報科学研究院 教授）

  本研究領域は、2020年度に発足し、人間中心のAI社会の実現に向け、現在のAI技術の限界を突破する次世代AI技術の基盤となる革新的な理論・技術の創出を目指します。従来のAI技術の単なる延長ではなく、現在のAI技術やAIシステムが持つ本質的な問題点に取り組み、解くべき問題を新たな視点で概念化・定式化し、その解決を目指す挑戦的な研究を推進します。

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  パネリスト / さきがけ 「社会変革に向けたICT基盤強化」 研究総括

  東野 輝夫（京都橘大学 工学部情報工学科 教授）

  本研究領域は、2021年度に発足し、理論（数学や計算機科学の基礎）と社会システムの基盤技術（アルゴリズム・アーキテクチャ・OS・ネットワーク・データベース・IoT・セキュリティ・言語等）の研究者の領域内の交流・触発により、国際競争力を強化した科学技術イノベーションの創出を実現し、安心・安全・信頼を支える基盤ソフトウェア技術の創出を通じ、社会変革に向けたICT基盤の強化を目指しています。さらに、将来の社会システムの課題解決や社会変革を意識した研究開発を通して、by-Designに資する人材の育成を推進します。

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  パネリスト / CREST ｢イノベーション創発に資する人工知能基盤技術の創出と統合化」 研究総括

  栄藤 稔(大阪大学 先導的学際研究機構 教授)

  本研究領域は、2016年度に発足し2023年度に終了しましたが、その間、膨大な実社会のデータを統合・解析し、産業のイノベーションを推進するAI基盤技術を開発し、モビリティや医療、防災など多分野の自動化を目指し、産学連携で研究開発を推進しました。また、実社会の膨大なデータを収集・処理し、知的かつ安全にAI基盤技術を確立し、社会問題の解決や産業の自動化・最適化を図り、多様な情報を解析する技術、状況に応じたシステム最適化技術、複雑なシステムに適用可能なセキュリティ技術を開発し、イノベーションを創出してきました。