東京大学産学連携プロポーザル

情報通信技術の飛躍的な性能向上に伴い、これまで人間にしかできなかった知的な情報処理が、コンピュータによって実現できるようになりつつある。本研究室では、人工知能分野の機械学習とよばれる知的データ処理技術に関する様々な研究課題に取り組んでいる。 ・学習理論の構築 汎化とは、学習していない未知の状況に対応できる能力であり、コンピュータが知的に振る舞うために不可欠である。本研究室では、主に確率論と統計学に基づいて、汎化能力獲得のメカニズムを理論的に探求している。 ・学習アルゴリズムの開発 機械学習分野には、入出力が対になったデータから学習を行う教師付き学習、入力のみのデータから学習を行う教師なし学習、環境との相互作用を通して最適な行動規則の獲得を目指す強化学習など、様々な課題がある。本研究室では、理論的な裏付けを持ちつつ、実用性の高い機械学習アルゴリズムを開発している。   ・機械学習技術の実世界応用 インターネットやセンサー技術の発達と普及に伴い、文書、音声、画像、動画、電子商取引、電力、医療、生命など、工学や基礎科学の様々な場面で膨大な量のデータが収集されるようになってきた。本研究室では国内外の企業や研究所と連携し、最先端の機械学習アルゴリズムを駆使して実世界の難問解決に挑戦している。

この研究室では、哲学の観点から、心に関連する諸問題を中心に、常識的な世界観と科学的な世界観の関係、社会と科学技術の関係について研究しており、心の哲学、社会と科学技術の関係などについて関心のある教育機関、公的団体、企業などを対象に、講演・アドバイスが可能である。 研究の一環として、科学リテラシー向上にむけた社会連携活動も展開し、近著『100年の世界：SF映画から考えるテクノロジーと社会の未来』（化学同人、2018年）では、テクノロジーの進展がもたらす変化とそこで生じる諸問題についてわかりやすく論じている。本書の趣旨を以下に要約する。 テクノロジーの発展によって、我々の生活は日々変化している。100年前にはフィクションでしかなかったものが、いまでは日常の一部となっている。これから100年の間にテクノロジーはどのように進歩し、それによって我々の社会にはどのような変化が生じるだろうか。 テクノロジーの未来を予測することは困難だが、そこにはつぎのような意義がある。第１に、新しいテクノロジーは、我々の社会にこれまでない大きな変化をもたらすかも知れない。第２に、社会に生じる変化のなかには、実際に変化が生じてから対応するのでは手遅れなものがある。第３に、未来のテクノロジーについて考えることを通じて、現在のテクノロジーや現在の社会のあり方について、様々なことが明らかになる。 たとえばインターネットやスマートフォンなどの情報テクノロジーを例に考えてみよう。一方で、これらのテクノロジーは、手紙や電話といったこれまでの通信テクノロジーの延長にすぎないようにも見える。しかし他方で、新しい情報テクノロジーには、大規模なデータ分析を可能にすること、権力による監視を可能にすること、人間同士のコミュニケーションのあり方を変質させることなど、これまでの通信テクノロジーとは大きく異なる側面もある。これらの点を考慮すれば、新たな情報テクノロジーがわれわれの生活を単純によりよいものにしてくれるかどうかは、けっして明らかなことではない。人工知能やロボット、生命に関するテクノロジー、人間の能力を高めるテクノロジーなど、新たなテクノロジーの多くに関しても、事情は同じだろう。 テクノロジーの進歩は幸福をもたらすかという問いは、これからの社会のあり方を考えるうえできわめて重要な問いである。幸福とは何か、われわれにとって大切なものは何かという、より根本的で哲学的な問いに取り組むことは、この問いに答えるための重要な手がかりとなるだろう。

専門分野は疼痛管理学であり、神経リハビリテーションを研究テーマとする。がん性疼痛や失われた手足に感じる痛み「幻肢痛」の緩和、筋骨格系変性や非特異的腰痛の予防・治療など、認知神経科学，薬物療法，神経障害性疼痛，認知神経ロボティクスを通して、痛みを感じる神経メカニズムの解明とその緩和技術の開発を行っている。このような研究の実装、あるいは関連技術の共同開発に関心のある企業との連携を希望する。

統計学の数理的側面（数理統計学）の研究をしている。研究テーマは以下の通り。 　1. コピュラを用いた多変量解析 　2. 総合指標の作成法 　3. 最適輸送写像による統計的モデリング これらの研究について実データでの適用に関心を持つ企業・団体との連携を希望する。

巨大複雑系社会経済システムの安全学と保全学、原子力材料の放射線照射損傷と経年劣化対策が研究室の主テーマである。原子力材料の劣化予測手法研究としては、軽水炉圧力容器の照射脆化、炉内構造物の照射誘起応力割れ等を対象としたイオン照射試験等による実験研究を行うとともに、メカニズムに基づいたマルチスケールシミュレーションに取り組んでいる。リスクデータに基づく保全最適化や知識ベース構築等のシステム保全学研究を進め、IAEAとOECD/NEAでの知識ベースシステム研究プロジェクトも推進し、この分野の世界の中核となっている。またZr-Nb系燃料被覆管材料を共同研究開発し、燃料安全性評価手法に関する研究も行っている。これらに加え、システム安全に関する研究を体系的に進めるため、産・官・学・学協会の協力の下に、原子力システムの地震安全、高経年化対策、燃料高度化に関する技術戦略ロードマップを策定している。蓄積された知見や研究成果の応用に関心を持つ企業、あるいは具体的課題を持つ企業・団体との連携が可能である。

関本研究室は、都市の情報を扱う研究室で、2013年4月に、生産技術研究所人間・社会系部門にできた。近年のダイナミックに変動する都市の課題は複雑・多様化していて、ある特定の権力、お金だけで簡単に解決できるものではない。そうした中で、様々な人の持つ多様な力、想いを結集させる、つないでいくのは情報の力である。逆に言えば、情報技術をうまく使えば、どんな人でも少しずつ社会を動かすこともできるようになってきている。そんな、社会 の基盤になるような、人を中心とした都市の情報技術を扱っていきたいと思う。 具体的には「人の流れプロジェクト」を2008年から行っており、携帯電話や社会調査データ等を用いて人々の流動を計測し、行動モデルと組合せて推定し、交通、観光、防災等、様々な分野に適用している。また、国や地域のサステナブルな情報基盤・情報流通を設計・構築し、国内外の地域の課題をデータと結びつけることにより少しでも解決に近づけないかという試みを行っており、「アーバンデータチャレンジ東京」というイベントなども開催している。 このような研究に興味のある企業等との共同研究を希望している。

当研究室は、ネットワークを利用した創造的な社会活動の支援と新たな応用の創造を念頭に置き、ネットワークの要素・システム技術と各種応用システム開発を行うことを研究のテーマとしている。現在は以下のような研究を行っている。 ・需要変動に追随する通信ネットワーク ・クラウドセンシングによるBluetoothを用いた人流把握 ・交通移動データの解析による都市様態の把握 ・消費電力を考慮したエッジコンピューティングの最適化 ・交通ICカードデータを用いた鉄道利用状況把握手法　　等 このような研究に関心のある企業・地方自治体等との連携を希望する。

専門分野はメンタルヘルス全般、ストレス健康科学、脳神経科学、認知行動科学、臨床精神医学、臨床心理学。「ストレスと心身の健康」や「こころの健康科学」の研究と予防教育カリキュラム開発に関心がある。様々なストレス要因や逆境体験に関わらず、心身の健康を保てるようレジリエンスをもたらす認知行動理論と実践法の実証を目指している。社会環境（家庭・学校・職場）における科学的実証のため縦断的コホート、双生児法，脳科学などの手法で迫る。精神科医としての経験を活かしながら、生涯発達における健康増進・発症予防（＜育み・守る＞）のために、＜見える化＞するテクノロジー（生物学的指標やIoT 技術等）も用いて，日常生活場面で利用できる非侵襲的な予防介入法・評価法の開発と効果研究に取り組んでいる。 このような研究成果の活用に関心のある企業・団体との連携が可能である。特に、従業員や生徒・学生等のメンタルヘルスに関わる実証的な調査研究やデータ分析に関心のある学校・企業等からのコンタクトを希望する、

森林は木材を生産すると同時に、さまざまな面から環境保全に寄与している。森林の効用は、例えば山地災害を防ぎ、水を育み、野生生物に住みかを与え、二酸化炭素を吸収するなど不特定多数の受益者に及ぶため、公益的機能と呼ばれている。森林がそうした機能を持続的に発揮するためには適切な計画と管理が不可欠であり、森林経理学研究室では、そのための研究を行う。また計画策定や評価の基礎となる森林計測や森林の成長予測、広域調査のためのリモートセンシング技術などに関する理論的、実践的研究も行っている。 　　●GISを用いた森林管理計画の策定 　　●京都議定書に即した森林の炭素吸収量の評価 　　●人工複層林の成長予測モデルの開発 　　●森林の齢級分布に着目した成熟度の評価 　　●高解像度リモートセンシングデータを用いた林分構造の解析 これらの研究の応用・実装に関心のある企業・団体との連携が可能である。

骨・関節・筋腱・靱帯・脊椎・脊髄・末梢神経など、運動器疾患に関する臨床研究を行っている。高齢者人口の増加とそれに伴う運動器障害への対応は大きな問題となっており、診療実績や予後の追跡など幅広い調査研究を進め、社会課題の解決に貢献したい。これらの研究成果の応用研究や社会実装に関心のある企業・団体との連携を希望している。