生成AIを教育に活用する──業務効率化を目的とした生成AIの導入・活用が増える一方で、大学教育にも生成AIを役立てようという試みが出てきている。同志社大学は2024年4月から1年間、AIを使った学習支援の仕組みを整える実証実験を始める予定だ。 「個別最適化がやれるのが、生成AIのいいところ。学生の間違い方などは何パターン化に層別できると思う。それに合わせて教材を最適化していく。そこまでできれば本格的」──取り組みに携わる宿久洋教授（文化情報学部）は、生成AI活用の理想像についてこう話す。 同大による実証実験の狙いはどこにあるのか。予定している取り組みの内容と合わせて、宿久教授や谷村智輝副学長（教育支援機構長、経済学部教授）に詳細を聞いた。 講義の質問にAIで答える環境など整備　Azure OpenAI Service活用 まず、同志社大による実証実験の内容を整理する。同大は、学生による学習

イネは、わが国では言うまでもなく、世界的にみても人口の約半数が主食としている非常に重要な作物です。田中佑 農学研究科准教授（現：岡山大学教授）、齋藤和樹 コートジボワール・アフリカライスセンター（Africa Rice Center）主任研究員（現：フィリピン・国際イネ研究所（International Rice Research Institute）博士）、桂圭佑 東京農工大学准教授、辻本泰弘 国立研究開発法人国際農林水産業研究センター博士、高井俊之 同博士、田中貴 岐阜大学准教授、本間香貴 東北大学教授らを中心とする研究グループは、国際的な研究ネットワークを通じて国内外から大量のイネ画像と収穫量のデータを収集し、AIに学習させました。これにより、野外で生育するイネの収穫期の画像を撮影するだけで、高い精度で面積あたり収穫量（収量）を推定する技術を開発しました。本技術は幅広い品種や環境条件

熊谷誠慈 人と社会の未来研究院准教授と古屋俊和 株式会社テラバースCEOは、生成系AI「ChatGPT4」を応用した新型チャットボット「ブッダボットプラス」を共同開発しました。「ブッダボット」は、仏教経典を学習し、様々な悩みに対して宗教的観点から回答する対話型AIで、両開発者が2021年3月に公表しました。ただ、このブッダボットはGoogle社提供のアルゴリズム「Sentence BERT」を応用したものであり、（文章の生成は行わず）仏教経典の文言そのままの形で回答するものでした。ソースについては信頼性があるものの、ユーザーの聞きたい内容について、わかりやすい言葉で回答することはできませんでした。今回、ChatGPT4を応用したブッダボットプラスは、質問への回答として、仏教経典の文言をそのまま提示したうえで、ユーザーの質問内容に即した解釈・追加説明を併せて生成して提示することが可能となりま

映画を観たとき、美しい景色に出会ったとき、人の優しさに触れたとき…心を動かされる瞬間はたくさんありますよね。教育学研究科博士後期課程の櫃割仁平さんは、そうした感動体験を心理学の視点から研究しているそう。 いったいどんな方法で「感動」を研究するのでしょうか？学生団体での活動についても教えていただきました。 感動体験の個人差を、俳句から研究する ――櫃割さんの研究内容を教えてください。 「認知心理学の分野で、感動をテーマに研究しています。そもそも研究のとっかかりは、自分自身が感動しやすいこと。学校行事や自分の関わったイベント、芸術作品を鑑賞したときなど、感動するたびに価値観や人生観が変容するような感覚があり、そこにすごく力を感じていました。それがほかの人にとっても同じで、感動というものにそんな力があるのだとしたら、研究する価値があるのではないかと思い始めて。そこで、感動体験の研究をするために大

株式会社NearMeと彌榮自動車株式会社が、「京都定額観光シャトル powered by nearMe.」の試験運行を開始します。 このAIニュースのポイント 京都定額観光シャトルの試験運行がスタート 運行エリア内であれば定額で利用できる乗合タクシー 新たな移動サービスにより、トップシーズンの混雑解消を目指す ニアミーと彌榮自動車は、アフターコロナにより予想される京都のオーバーツーリズムの解消を見据えたシェアタクシーの実証実験として、「京都定額観光シャトル powered by nearMe.」の試験運行を開始します。 ニアミーと彌榮自動車は2021年4月より業務提携しています。京都定額観光シャトルは、ニアミーのAIシェアマッチングサービス「スマートシャトル®」をベースに開発されました。運行エリア内であれば、出発地から目的地まで一人あたり500円から1,000円の定額で利用できます。 専用

【視点】「1限マップ」の名称が魅力的です。 実際に大学は、遠方の自宅から通う学生も多く、そうした学生にとって1限の授業に参加するハードルはけっして低くありません。新幹線に乗って通学する学生はごくわずかでしょうが、遠方になれば交通費がかさむことはた …続きを読む ","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- df

高折晃史 医学研究科教授、諫田淳也 同助教、岩﨑惇 同研修員、ネクスジェン株式会社 中島正和氏、宮西正憲氏、宮塚功氏、Le My An氏らの研究グループは、新規の造血幹細胞移植予後予測モデルを開発しました。 同種造血幹細胞移植においては、患者年齢や疾患等の患者因子、ならびにHLA一致度やドナーソース等のドナー側因子を含む数多くの因子が予後に関わることが知られています。本研究グループは、従来、予後予測に用いられてきた統計学的手法、ならびに機械学習手法で得られた予測モデルを、アンサンブル学習を用いて融合し、新たな予測モデルを開発しました。本学血液内科関連病院の移植データを用いた解析では、同モデルは従来の手法と比較し、全生存、再発、GVHD、ならびに上記を考慮した重篤な病的状態を伴わない生存の指標であるGVHD-free, Relapse-free Survival (GRFS) 、いずれにおい

松田文彦 医学研究科教授は、大久保真理子 国立精神・神経医療研究センター研究員、西野一三 同部長、壁谷佳典 日本IBM株式会社データサイエンティスト、高野敦司 同パートナー（研究当時）らと共同で人工知能（AI）を利用した筋病理標本判読アルゴリズムを世界で初めて開発しました。これは筋病理診断における将来的なAI実装に向けた技術基盤を提供するものです。 筋疾患は筋肉の異常により筋力低下や筋萎縮を引き起こす疾患の総称であり、その診断には患者から採取した骨格筋に対する病理学的検査（以下、筋病理診断）が、重要な役割を果たしています。しかし、すべての筋疾患は患者数の少ない希少疾患であることから、世界的に専門家も少なく、筋病理診断を正確に行える専門医は極めて限られます。 筋疾患は、主に筋ジストロフィーに代表される先天的な遺伝性筋疾患と筋炎に代表される後天的な非遺伝性筋疾患に分けられます。筋炎は、治療法が

本田直樹 生命科学研究科特命教授（兼・広島大学教授、生命創成探究センター客員教授）、近藤武史 同特定助教、大河内康之 医学部生、坂口峻太 生命科学研究科・日本学術振興会特別研究員、中江健 情報学研究科特定助教らの研究グループは、1細胞RNAシーケンシング（RNA-seq）法で計測された遺伝子発現データから、遺伝子発現の空間的パターンをあたかもパズルを解くかのように再構成する機械学習法（Perler）を開発しました。 この提案手法は、従来法と比べて高精度かつ頑健に空間的遺伝子発現パターンを再構成することが示されました。正確な空間遺伝子発現パターンの再構成が実現されたことにより、発生過程における形作りや多細胞からなる組織機能の理解にも貢献することが期待されます。さらに、再生医療として作成されたミニ臓器が、実際の体内臓器をどの程度再現しているのかなどの評価に応用されることが期待されます。 本研究

今中雄一 医学研究科教授、國澤進 同准教授、長野広之 同博士課程学生らの研究グループは、新型コロナウイルス感染症（以下COVID-19）の流行が市中肺炎の緊急入院に与えた影響を検証しました。 COVID-19はその感染自体だけでなく、患者の受診控えやCOVID-19対応のための手術・手技延期、市民の行動変容などを介して医療システムに大きな影響を与えています。中でも呼吸器感染症はマスク・手洗いなどの行動変容を介して患者数が減少しているのではと言われていました。 本研究グループは同分野のQuality Indicator/Improvement Project（QIP）のデータベースを用いて、入院日が2019年8月1日から2020年7月31日の市中肺炎の緊急入院数、その他の疾患による緊急入院数を入院日が2018年8月1日から2019年7月31日と比較しました。COVID-19流行時の2020年

榎本剛 防災研究所教授は、山崎哲 海洋研究開発機構研究員、理化学研究所、国立極地研究所と共同で、個々の観測がどのくらい気象予測の精度を改善するか診断する手法（EFSO）を評価した結果、有効な手法であることを確認するとともに、北極の観測データは北米の6〜7日先の予測を改善することも明らかにしました。 気象予測は陸上での観測の他に衛星観測や洋上観測等から得られたデータをもとにシミュレーションされています。予測精度を向上させるためには、ひとつひとつの観測が予測へどの程度影響を与えているか（以下、本影響を｢観測インパクト｣という。）評価することが重要ですが、膨大な計算コストを要することからあまり行われていませんでした。 そこで本研究グループは、EFSOと呼ばれる手法をJAMSTECのスーパーコンピュータ「地球シミュレータ」上に実装し、一例としてEFSOが北半球の陸上で実施されたラジオゾンデによる観

宇波耕一 農学研究科准教授とRasha M. Fadhil イラク・モスル大学講師の研究グループは、連続干天日数（雨の降らない日が何日続いているか）に関する数学モデルを構築して詳細に調べ、天水農業の盛んなイラクのニネベ平原における旱魃（かんばつ）の回避に役立つ方法論を提案しました。 世界気象機関（WMO）が旱魃の評価に資するものとして推奨する標準化降水指数（SPI）は、時間とともに増大していく情報を含んでいないという欠陥があり、天水農家がリアルタイムでの意思決定に用いる指標としては不適格なものでした。今回の提案では、このような欠陥のない連続干天日数を指標とし、また、金融理論における先物取引の概念を援用することにより、旱魃に備えてニネベ平原の天水農家がとるべき行動に関する合理的な指針を提供することに成功しました。一方、係数退化型特異拡散方程式と称する偏微分方程式が、連続干天日数の確率論的挙動

熊谷誠慈 こころの未来研究センター准教授、古屋俊和 Quantum Analytics Inc. CEOらの研究グループは、現代人の悩みや社会課題に対して仏教的観点から回答する仏教対話AI「ブッダボット」を開発しました。 Googleの提供する「BERT」というアルゴリズムを応用し、最古の仏教経典『スッタニパータ』から抽出したQ＆Aリストを機械学習させた結果、精度には課題があるものの、ユーザーからの質問に対して文章の形で回答できる状態になりました。 日本における仏教離れの原因は、しばしば葬式仏教などと揶揄されるように、仏教が形骸化してしまったためだと考えられます。仏教が復興するためには「幸せになるための教え」という仏教本来の役割を取り戻す必要があるでしょう。 本技術は、学術研究や仏教界のみならず、メンタルヘルスやコンサルティング、教育産業などの分野への応用も期待されます。また、JST（科学

伊勢武史 フィールド科学教育研究センター 准教授、大庭ゆりか 学際融合教育研究推進センター 特定助教の研究グループは、ブラックボックスであるディープラーニングの特徴を逆手に取り、トップダウン型の研究を行うことで、気候をつかさどる物理現象の数式を用いずに、気候パターンの分類に成功しました。 世界の気候を理解しパターン化することは、気候変動の影響が懸念される現代において特に重要なことですが、物理学の法則にのっとって現象を理解しようとするボトムアップ型の研究では限界がありました。気候という現象に影響を与える要素は無数にあり、またカオス的な挙動を引き起こすあまたのフィードバックが存在するからです。これらの要素のすべてを明示的な数式で表現することは困難です。 本研究では、ある30年間の気候に関する8つの変数（月別の気温・降水量・湿度など）から選んだ最大3つの変数について、デジタルカラー画像を構成する

太郎丸博 文学研究科 教授、水野幸輝 文学部生は、就職活動終われハラスメント（以下、オワハラ）の一因が、日本的雇用にあることを明らかにしました。 オワハラとは、企業が就職活動中の学生等に対して他社の選考を受けないよう要求することですが、職業選択の自由を脅かす行為として、政府、経団連、大学から批判されています。また、オワハラをしても学生は嘘をついて就職活動を続けることができるため、学生を自社に就職させる効果があるかも疑わしいものです。 本研究グループが、2019年に就職活動をした学生へのアンケート調査を通して、どのような企業がオワハラをしやすいのか調べたところ、外資系ではなく内資、年功序列があると思われ、昔に設立された歴史のある企業ほどオワハラをしやすい傾向があることがわかりました。この背景には、いわゆる日本的雇用があると考えられます。日本的雇用では企業を家族や地域共同体になぞらえ、長期的で

404 File Not Found Sorry, the page you are looking for could not be found. ご使用のブラウザで［更新］［再読み込み］しても、このページが表示される場合は以下のいずれかの要因により表示できません。 一時的にアクセスできない状態になっている アドレス（URL）に誤りがある ページが移動、削除またはページ名が変更された 恐れ入りますが、検索または各カテゴリーよりお探しのページをお探しください。 If this page still appears even after pressing REFRESH or RELOAD on your browser, cannot be displayed due to one of the following factors. The page you accessed may be

かつての偉大な研究者の発見である中心極限定理や一般化中心極限 定理に触れた時、とても美しく素晴らしい内容だと思いましたが、一方で、 現実のデータに適応するには少々数学的な制約が厳しいと感じたの がこの研究の始まりでした。ビッグデータの時代と言われる昨今、べき 則に従うデータは数多く観測されており、この研究が、 そういった世の中に遍在するべき則を分析するための一助になれば と思っています。 概要 世界はべき則で溢れています。金融市場の株価変動や為替変動といった価格変動分布、地震が起こる間隔などの確率統計分布、そしてインターネットのトラフィックなど世界中の様々なビッグデータが、べき則であらわされることがデータ解析によりわかってきました。ただ、なぜ、べき則が、異なる現象に普遍的に現れるのかといった基本的問題が、未解決なまま残されていました。最近では金融取引の自動化が進み、株価や為替変動の高頻度化

磯部洋明 総合生存学館准教授らの研究グループは、国立極地研究所、国文学研究資料館、総合研究大学院大学などと共同で、「宋史」や「明月記」などの歴史文献に残されたオーロラの記述と、樹木年輪の炭素同位体比を比較することなどにより、7世紀から13世紀にかけての巨大磁気嵐（地磁気が世界規模で数日間弱くなる現象）の発生パターンを明らかにしました。 本研究成果は、2017年2月27日に米国地球物理学会の発行する学術誌「Space Weather」にオンライン掲載され、同誌のEditors’ Highlightに選ばれました。 研究者からのコメント 本研究で得られた結果は、科学的には、将来起こりうる最悪の宇宙環境を理解、予測し、「宇宙災害」への具体的な対策を立てる上で重要です。また、人文学的側面としては、過去の歴史文献に記された天変の記録が科学的に裏付けられたことで、歴史文献の解釈の在り方も変わってくる、