Vol.52 No.1

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SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）― 3 ―［共同研究成果］

複雑系に有効な非断熱分子動力学計算法の開発と分子モーター光異性化反応への適用
菅野 学,1 高橋みなみ,2 花崎 浩太,3 原田 宣之,4 河野裕彦 1
1
東北大学大学院理学研究科化学専攻
2 名古屋大学大学院理学研究科物質理学専攻
3
京都大学福井謙一記念研究センター
4 東北大学多元物質科学研究所

2016 年ノーベル化学賞の対象となった分子モーターは, 光や熱による異性化を利用して一方向の回転運動を達成した. このような光化学反応の機構を解明するためには, 異なる断熱電子状態
間の非断熱遷移を考慮することが不可欠である. 非断熱分子動力学の代表的な計算法である
surface hopping 法は, 断熱ポテンシャル曲面を走る古典トラジェクトリに遷移確率を与えて他のポテンシャル曲面へのホップ（遷移）を起こすことによって, 量子力学的な波動関数の分岐（生成物の分岐比）を求める. 近年, 1 次元非断熱問題の完全解である Zhu–Nakamura 理論を多次元に拡張して非断熱遷移確率を評価する新しい surface hopping 法が提案された. この方法は, 計算コストの高い電子状態間非断熱結合が不要で大きな分子の非断熱動力学計算にも適用可能であるが,ポテンシャル形状によっては遷移確率を誤る場合があった. そこで, 我々はこの問題を克服した改良法を開発した. 2 つの比較的小さな分子系に適用してその実用性を確認した後に, 分子モータ
ーの光異性化の経路を探索した.

1. 序論
非断熱遷移とは, 分子が電子の運動と原子核の運動（分子振動）の間に働く振電相互作用に起因して, 異なる断熱電子状態の間を乗り移ることを指す. 断熱電子状態は核座標をパラメーターとして扱った電子ハミルトニアンの固有状態であり, その固有値が形成する多次元曲面は断熱ポテ
ンシャル曲面と呼ばれる. 非断熱遷移は主に断熱ポテンシャル曲面の交差（1 次元では同じ対称性を持つ断熱電子状態のポテンシャル曲面は交差できないので擬交差, 2 次元以上の場合には円錐交差と呼ばれる）点の近傍で起こる. 複数の電子状態が関与する光化学反応において, 非断熱遷移は反応の分岐比を左右する重要な量子効果である.
非断熱遷移を伴う光化学反応の例として, 2016 年ノ bcーベル化学賞の受賞テーマとなった分子モーターが挙熱げられる. 図 1 はノーベル賞受賞者の Feringa と本稿の著者の 1 人である原田らが 1999 年に世界で初めて報告した一方向に回転する分子モーター[1]である. この分子はキラリティーを有しており, それによって回転光
光方向が一意に決まる. まず安定なトランス体 a に紫外d
光を照射すると電子励起が起こり, そこから電子基底 a状態に非断熱遷移することで反応障壁を越え, シス体
b へ異性化する. 次に熱を加えると, ナフタレン環同士
熱の立体障害を乗り越えてシス体 c になる. また光を照射するとトランス体 d になり, 加熱によってメチル基
図 1 世界で初めて合成された一方向とナフタレン環の反発を越えて初期構造 a に戻る. こに回転する分子モーター[1].
のように, キラル分子モーターは光異性化と熱異性化

― 4 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）の組み合わせにより, 一方向の連続回転を実現させた.
一般に, このような光化学反応の機構（反応経路・時間など）を探る上で非断熱遷移の考慮は欠かせない. 分子モーターのような大きな系に適用可能で非断熱遷移を取り入れた分子動力学計算法が求められている. 非断熱分子動力学計算法の例として surface hopping 法が挙げられる. この方法では, Newton 方程式に従い断熱ポテンシャル曲面を走る古典トラジェクトリに遷移確率を与えて他の断熱ポテンシャル曲面へのホップ（遷移）を起こす. 適切な遷移確率の評価によって, 反応経路の分岐に対応する量子力学的な波動関数の分岐を再現する手法である. 代表的なものにTully の fewest switches アルゴリズム[2]があるが, これは時間発展のステップ毎に計算コストの高い電子状態間非断熱結合行列の評価が必要であり, 大きな系への適用が困難という欠点を抱えていた.
近年になって, Zhu らが大規模系への適用を可能とする非断熱結合計算の不要なアルゴリズムを提案した[3]. これは, 1 次元非断熱問題に対する完全解を与える Zhu–Nakamura 理論[4–7]を多次元に拡張して取り入れたものである. Zhu–Nakamura 理論では, 断熱電子状態の重ね合わせとして表される透熱電子状態の情報から非断熱遷移確率を得ることができる. この重ね合わせの係数はポテンシャル交差（擬交差や円錐交差）点において劇的に変化し, 透熱電子状態は交差点の前後で異なる断熱電子状態に漸近する. Zhu らが提案した確率計算アルゴリズムでは, 交差点における透熱電子状態のポテンシャル曲面（透熱ポテンシャル曲面）の勾配を断熱ポテンシャル曲面の勾配のみから推定し, 遷移確率を求める. しかし, この方法では透熱ポテンシャル勾配の推定に線形補間を利用しており, ポテンシャル曲面の形状によっては遷移確率の評価を誤ってしまう場合がある.
そこで, 我々は断熱ポテンシャル曲面の曲率を利用して透熱勾配を推定することによって上記の問題を克服した改良アルゴリズムを開発した[8]. 本稿ではまず, Zhu らの従来法が実験データを再現することが報告されているアゾベンゼン光異性化反応[3], および従来法が実験データを再現できないピラジン超高速無輻射失活[9]に 2 つの手法を適用した結果を比較し, 我々の改良法の実用性を確認する. そして, より複雑な系である分子モーター, 特に原田らが図 1 の二重結合で繋がった 6 員環を 5 員環に置き換えた新型の分子モーター（立体障害が小さく回転頻度が上昇することが報告されている[10,11]）に改良法を適用した結果から, 回転の第一段階であるトランス–シス
光異性化反応の機構の理解を試みる.

2. 非断熱遷移確率の定式化
最初に, Zhu–Nakamura 理論から導かれる非断熱遷移確率の表式とその多次元系への拡張について概説する. この遷移確率の評価および遷移方向の決定には, 多次元の透熱勾配の情報を要する.
そこで, Zhu らの従来法と我々の改良法における透熱勾配推定の違いを述べ, 従来法が失敗する場
合でも改良法は透熱勾配を正しく見積もれることを示す.

2.1

Zhu–Nakamura 理論の多次元系への拡張

Zhu–Nakamura 理論は 1 次元 2 状態のポテンシャル交差問題を扱う理論であり, 擬交差の近傍で透熱ポテンシャルを座標の 1 次関数, 透熱結合を定数とみなしたときの Schrödinger 方程式の解析解を与える[4–7]. 擬交差を 1 回通過したときの非断熱遷移確率 P は, 厳密にはエネルギーや結合強度の大きさによって場合分けされた複雑な式となるが, 分子が高いエネルギーを持って擬交差を通過する場合には以下の簡単な式で近似することができる.

P exp  
 4 a2
パラメーターa と b はそれぞれ

4b 1 


2
b2 

(1)

を通過する場合には以下の簡単な式で近似することができる.
複雑系に有効な非断熱分子動力学計算法の開発と
分子モーター光異性化反応への適用


― 5 ―




4
b 1 
2


P exp  4 a2


b2 

(1)

パラメーターa と b はそれぞれ
a2 

2
2

F1 F2 F1  F2

 2V12 

F1  F2b 2   Et  E X ,

3

F1 F2  2V12 (2)と定義される. (2)式において, μ は換算質量, F1 と F2 は透熱ポテンシャルの傾き（透熱勾配）, V12は透熱結合, Et は系の全エネルギー, EX は交差点におけるポテンシャルエネルギーである. (1)式の符号は F1F2 > 0（F1 と F2 が同符号）ならば+, F1F2 < 0（F1 と F2 が異符号）ならば−を意味する. (1)式や(2)式に非断熱結合が含まれていないことが Zhu–Nakamura 理論の優れた特徴の 1 つである.
2 原子分子より大きな多次元系では, 各原子の質量を考慮すべきであり, 透熱勾配はベクトルとなる. そこで, Zhu らは(2)式に現れる質量と透熱勾配を含む 1 次元パラメーターを次のように置き換えることで(1)式を多次元系に適用できる形式へと拡張した[3].

F1  F2





1

F1 F2

2

 m F   F  ,
i

1

i

2

i



i



1

 m F   F 
i

1

i

2

i

(3)

i

mi は i 番目の原子の質量であり, F1  と F2  は i 番目の原子の透熱勾配ベクトルである. 多次元系でもう 1 つ重要な点は, 遷移方向の決定である. Zhu らは, (3)式から遷移方向を次式で定義した.
i

i

si 

F1   F2 
i

i

(4)

mi

surface hopping 法では, ホップの前後でトラジェクトリのポテンシャルエネルギーが不連続変化するので, それを相殺するように運動エネルギー（運動量）を設定しなくてはならない. si に垂直な運動量成分は不変とし, 平行な運動量成分は全エネルギーEt の保存則を満たすように調整する.
ii
拡張した Zhu–Nakamura 理論を導入した surface hopping 法を実装する上では, F1  , F2  , V12, EXを量子化学計算から得られる断熱ポテンシャルとその勾配から見積もる必要がある. V12 と EX に関しては, 交差点において以下の関係式が厳密に成立する.

V12 

U  U,
2

EX 

U  U
2(5)

U+と U−は断熱ポテンシャル（U+ > U−）を表す. 残るのは F1  と F2  の推定である.
i

2.2

i

透熱ポテンシャル勾配の推定

Zhu らの従来法では, 次のように断熱勾配を線形補間することで交差点での透熱勾配を評価す
る.

FJi  t   U   t3  iU   t1  i1 R  t   Ri  t1   R  t   Ri  t3   

i
i
i
R
R  t3   R  t1   R

i

(6)

Riα は i 番目の原子の核座標（α = x, y, z）である. J = 1 のとき複号とはそれぞれ+と−に対応し, J= 2 に対しては逆になるとする. 次頁の図 2 は(6)式を模式的に示した概念図である. 図 2(a)のように時刻 t1 と t3 が十分に離れている（時間ステップが大きい）場合には, 透熱勾配を精度良く近似できる. しかし, 図 2(b)のように時間ステップが小さく, 断熱ポテンシャル曲面が滑らかな場合には, 交差点（t = t2）における透熱勾配を誤って等しく見積もり, (1)式の遷移確率が 0 になってしまう.
一方, 我々が開発した改良法では, 透熱勾配を次式で推定する（導出の詳細は文献[8]を参照されたい）.

― 6 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）

 U  U

U




FJ   
 G
 R
 

2
4 G







(7)

∆U ≡ U+ − U− および ∆G ≡ U+ − U− と定義しており, (7)式はトラジェクトリに沿った断熱ポテ
 （実際の計算では数値差分）, 各原子の速度を使っ
ンシャル, 断熱勾配, 断熱勾配の時間微分 Gて求められる. (7)式の右辺第 2 項の分母は以下のように変形できる.
22
   U   U
G
R
t 2
t 2

(8)

(8)式には断熱ポテンシャルの時間に関する 2 階微分が現れている. つまり, 改良法における透熱勾配の推定には, 断熱ポテンシャルの傾きのみでなく曲率の情報も含まれている. 故に, 図 2(b)のように線形補間に基づく従来法が失敗する場合でも遷移確率を適切に計算することができる.

図 2 Zhu らの従来法における透熱勾配推定（線形補間）の概念図. 実線は断熱ポテンシャル, 破線は透熱ポテンシャル（赤破線が J = 1, 緑破線が J = 2）, 矢印はポテンシャル勾配を表す. (a) 成
功する場合. (b) 失敗する場合.

3. 従来法と改良法の比較
従来法と改良法を 2 つの異なる分子系に適用した数値計算の結果を比較する. 1 つ目の系はアゾベンゼンの光異性化反応, 2 つ目の系はピラジンの超高速無輻射失活である.

3.1

アゾベンゼン光異性化反応

アゾベンゼンは 2 つのベンゼン環がアゾ基（N = N）で結合した分子である（図 3）. シス体は環同士の立体反発に
より平面構造から歪むため, トランス体と比べて共役による安定化が小さい. アゾベンゼンの光異性化反応は古くから盛んに研究され, 溶媒中でシス体からトランス体への異図 3 アゾベンゼンの異性化反応.
性化（シス–トランス異性化）はフェムト秒, その逆反応（トランス–シス異性化）はピコ秒の時間スケールで進行することが知られている[12]. 両方向の異性化反応に関して, Zhu らは従来法が量子収率の実験値を再現すると報告した[3]. 我々は改良法も同様にアゾベンゼン光異性化反応の実験データを再現できるかを確認するための計算を実行した.
本稿では, シス–トランス異性化に焦点を絞ってその結果を示す.
Zhu らは surface hopping 法の代表的な計算プログラム Newton-X[13–15]に従来法を組み込んでおり, 我々はこのプログラムの提供を受けて改良法を追加実装した. 文献[3]に倣って, アゾベンゼ

複雑系に有効な非断熱分子動力学計算法の開発と分子モーター光異性化反応への適用― 7 ―ンの断熱ポテンシャルおよび断熱勾配の評価には量子化学計算パッケージ Molpro[16,17]を使い, 6
電子 6 分子軌道から成る活性空間を設定した状態平均多配置自己無撞着場（SA-CASSCF）
法[18,19]を採用した. 分子軌道の記述にはガウス基底関数系 6-31G[20]を用いた. Newton-X には複数の量子化学計算パッケージに対応したインターフェースが搭載されているが, 現時点で Molpro には非対応であるため, Molpro の出力を読み込めるように Newton-X のソースコードを修正した. 電子基底状態 S0 のシス体に相当する振動基底状態を反映した Wigner 分布[21]を仮定し, アゾベンゼンを構成する各原子の初期位置と初期速度をランダムに生成して第 1 電子励起状態 S1 に垂直励起した状
態を時刻 t = 0 とした. 古典トラジェクトリを走らせながら, 断熱ポテンシャルの差（∆U）の最小点を検出した. その点における透熱勾配を(6)式または(7)式に従って推定して(1)式の遷移確率を算出し, 0 から 1 の一様乱数との大小関係からホップの判断を行った. 遷移確率が乱数より大きけ
れば S1 から S0 へトラジェクトリをホップさせて(4)式で与えられた遷移方向の運動量成分を調整
し, 遷移確率が乱数より小さければそのまま S1 のポテンシャル曲面上を運動させた. 時間ステッ
プは 0.5 fs と設定した.
図 4 は従来法と改良法のそれぞれから得られた S1 の分布変化である. 両者は良く一致している
ことが分かる. 表 1 ではトランス体の量子収率と S1 の励起寿命の計算値を実験値と比較している.
これらの結果から, アゾベンゼン光異性化反応に対する従来法と改良法の計算精度はほぼ同じと言える. しかし, 量子収率の計算値は実験値と一致しているが, 励起寿命の再現性は比較的低い.
この反応に関しては, 電子状態計算の手法や基底関数系が概ね同一であれば, 従来法は fewest
switches アルゴリズムを用いた場合と近い結果を与えることが示されている[3]. そこで, fewest
switches アルゴリズムで算出された励起寿命の文献値を表 2 に並べた. 電子状態計算の手法を SACASSCF 法から時間依存密度汎関数（TDDFT）法に変えると実験値と合致している. このことから, 励起寿命の再現性が低い要因の 1 つは, 非断熱遷移アルゴリズムではなく電子状態計算の精度にあるとみなせる. 他の要因として, 実験が液相中で行われたのに対して計算は気相を仮定したことが影響している可能性も考えられる.
表 1 量子収率と励起寿命の計算値および実験値.
実験値[12]
（溶媒中）

従来法

改良法

トラジェクトリ数

167

170

量子収率

0.48

0.51

0.41–0.56

励起寿命（fs）

40.05

40.76

100–170

表 2 fewest switches アルゴリズムで計算された励起寿命. SA3-CASSCF(10,8)は 10 電子 8 軌道の活性空間で第 2電子励起状態 S2 も含む 3 状態を平均した SA-CASSCF 法.
図 4 S1 の分布の時間変化 .
赤線は従来法 , 青線は改良法
の結果.

3.2

励起寿命（fs）

SA3-CASSCF(10,8) [22]TDDFT [23]

67

121

ピラジン超高速無輻射失活

ピラジン C4H4N2 はヘテロ芳香環を有する生体分子（核酸塩基など）のプロトタイプとみなせる.
紫外光を吸収したピラジンは, 光学許容 S2 状態と光学禁制 S1 状態の間に存在する円錐交差を経由して超高速の無輻射失活を起こすことが知られている. 時間分解ポンプ・プローブ光電子分光実験から, 気相中における S2 の励起寿命は 22  3 fs と見積もられた[24].

― 8 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）

図 5 ピラジン超高速無輻射失活の有効 2 自由度モデル. (a) 基準振動モード Q6a と Q10a. 白球は水素 H, 黒球は炭素 C, 青球は窒素 N を表す. (b) S2（青）と S1（赤）の 2 次元断熱ポテンシャル曲面.

Transition probability

これまでの我々の研究から, ピラジンの S2 から S1 への非断熱遷移は図 5 の有効 2 自由度モデルを使って良く記述できることが分かっている[9]. このモデルは, 図 5(a)に描いた面内骨格振動モード Q6a と CH 面外変角振動モード Q10a の 2 つの自由度を採用したものである. 図 5(b)は Molpro
を使用して多参照配置間相互作用（MRCI）法[25–27]と基底関数系 6-311++G**[20]から得られたS2 と S1 の 2 次元断熱ポテンシャル曲面である. これらのポテンシャル曲面上の量子核波束動力学
計算を実行したところ, S2 の励起寿命は 19.4 fs と算出され,1
上記の実験値を再現した[9]. そこで, 我々は図 5(b)の 2 次元
断熱ポテンシャル曲面の数値データを読み込んで surface
0.9
hopping 計算を行う Fortran プログラムを作成した. アゾベン
0.8
ゼンの場合と同様に, S0 の振動基底状態に対応する Wigner 分
布から初期条件のアンサンブルを作成して S2 へ垂直励起し,0.7
従来法と改良法の計算結果を比較した.
図 6 は横軸を時間ステップの対数として, 縦軸に遷移確率
0.6（円錐交差を 1 回通過して S2 から S1 へ移った分布の量）を0.5
プロットしたものである. 改良法は時間ステップの大きさ
0.01
0.1
1
をある程度変えても遷移確率がほぼ同じ値になった. S2 の励Time step / fs
起寿命を見積もると約 18 fs であり, 上記の実験値や量子核
波束計算値と一致した. 対照的に, 従来法は時間ステップを
図 6 遷移確率の時間ステップ小さくすると, 2.2 節で述べたように遷移確率を著しく過小依存性 . □は従来法 , ○は改良評価した. これらの結果から, 改良法は従来法より安定で適法の結果 . いずれの場合もトラ用範囲が広いことを確認できた.
ジェクトリの総数は 8000 本.

4. 分子モーター光異性化反応への適用
3 章の議論から改良法の実用性を確認できたので, 光駆動分子モーターの非断熱分子動力学計算に取り組む準備が整った. 図 1 の 6 員環が二重結合で繋がった分子モーターは熱異性化が回転の律速段階であり, b → c の過程
ではナフタレン環同士, d → a ではメチル基とナフタレン環の立体障害が大きいために回転速度が遅かった. これを改善するために, 原田らは立体障害が小さくなるように上記の 6 員環を 5 員環で置き換えた分子モーター（図7）を設計・合成し, 回転頻度を上昇させることに成功した[10,11]. 回転の第一段階であるトランス体 a からシス体ab

図 7 5 員環が二重結合で繋がった
新型分子モーターのトランス–シス
光異性化反応[10,11].

複雑系に有効な非断熱分子動力学計算法の開発と分子モーター光異性化反応への適用― 9 ―

b への光異性化は, メタノール溶媒中において光照射開始から 30 秒ほどで光平衡（a と b の比が
6 : 94）に達することが分かっている. しかし, トランス体 a 以外の過渡的な構造は観測されておらず, 詳細な回転機構は未だ明らかになっていない. 改良法をこの反応に適用し, 異性化機構の解明を目指した.

4.1

2 状態モデル

分子サイズを考慮し, 電子状態計算には時間依存密度汎関数強束縛（TDDFTB）法[28]を用いた.
TDDFTB 法は TDDFT 法のハミルトニアンをパラメーター化した半経験的手法であり, TDDFT 法に近い精度でより高速に電子励起状態を求めることができる. その中でも Kohn-Sham エネルギー汎関数を電子密度揺らぎに関して 3 次の項まで展開する TDDFTB3 法[29]を選択した. パラメーターセットとして 3ob-3-1[30], 計算プログラムには DFTB+[31]を使った. それに伴い, Newton-X のインターフェースを修正して DFTB+の TDDFTB ルーチンにも対応させた. トランス体 a に相当す
る振動基底状態の Wigner 分布を基に用意したトラジェクトリを S0 から S1 へ垂直励起し, その後の反応動力学を追跡した.
図 8 はトランス体 a からシス体 b への異性化を起こした典型的なトラジェクトリの結果である.
図 8(a)にはトラジェクトリに沿った S1 と S0 の断熱ポテンシャル, 図 8(b)には回転軸（C = C 結合軸）周りの二面角の時間変化を示した. 励起から 3.62 ps 後に S1 から S0 へ非断熱遷移が起こり, 追随するように二面角が著しく減少して異性化する. 図 8(c)は非断熱遷移に伴う構造変化を描いた
スナップショットである. 遷移直前の 3.50 ps の時点では二面角の値が 155.3°でありトランス体 aを形成しているが, 遷移を終えた 4.76 ps には 2 つのナフタレン環が近付いてシス体 b（二面角は−7.3°）になった. このように, 数 ps という極めて短い時間で異性化が起こる経路が見出された.

図 8 2 状態モデルにおいてトランス体 a からシス体 b への異性化を起こした典型的なトラジェク
トリ. (a) S1（紫線）と S0（黄線）の断熱ポテンシャルの時間変化. 緑線はトラジェクトリの時間発展に使われたポテンシャル. (b) 回転軸（C = C 結合軸）周りの二面角の時間変化. (c) 励起から 3.50
ps および 4.76 ps 後の分子構造. 紫色の 4 原子で回転軸周りの二面角を定義した.

4.2 5 状態モデル
前節で提示した計算結果は S1 と S0 の 2 状態を考慮したものであった. 続いて, 第 4 電子励起状
態 S4 まで含めた 5 状態モデルの下で同様の非断熱分子動力学計算を行ったところ, 得られたトラジェクトリは 2 状態モデルの場合とは異なる挙動を示した. 次頁の図 9(a)は 5 状態モデルの典型的なトラジェクトリにおける S1 から S4 までの断熱ポテンシャルの時間変化である. 4 つの電子励起状態が接近し合っており, それらの間で頻繁に非断熱遷移が起こっている. S0 には遷移しにくくなり, 回転軸周りの二面角は 220°から 170°の範囲に留まって異性化する様子は見られなかった.

― 10 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）

図 9 (a) 5 状態モデルの典型的なトラジェクトリにおける S1 から S4 までの断熱ポテンシャルの時間変化. ○はトラジェクトリの時間発展に使われたポテンシャル. (b) 異性化の有効ポテンシャ
ル曲線.
図 9(b)は回転軸周りの二面角をパラメーターとして他の自由度を S1 状態上で最適化することで求めた有効ポテンシャル曲線である. この部分最適化には量子化学計算パッケージ Gaussian
09[32]を使い, TDDFT 法（汎関数は ωB97X-D[33], 基底関数系は 6-31G）を採用した. S1 の有効ポ
テンシャル曲線の傾きから, 励起直後はシス体へ向かって二面角が小さくなると予想される. しかし, 図 9(b)からも電子励起状態が互いに接近していることが分かる. S0 と同じく有効ポテンシャ
ル曲線の極小点が 200°近傍に存在している S2 や S3 へ遷移することで, 異性化が抑制されると考えられる. 以上の有効ポテンシャル曲線に基づく考察は, 分子動力学計算の結果と合致する.
異性化が起こりにくければ, トランス体 a に戻る経路が存在するはずである. この場合, 分子モ
ーターは再び光を吸収して異性化を試みることになる. 原田らの実験はメタノール溶媒中で行われているため, S1 より高い電子励起状態は溶媒効果でクエンチされる（急速に失活する）可能性が考えられる. 実際には 2 状態モデルの方が現実に近いのかもしれない. 今後は, 溶媒分子に囲まれた分子モーターのシミュレーションなども実施し, 検討を進めていきたい.

5. まとめと展望
動的機能分子の代表例として有望視される光駆動分子モーターの回転動力学を解明するために,複雑系に有効な新しい非断熱分子動力学計算法を開発した. これは Zhu–Nakamura 非断熱遷移確率の評価に必要な透熱ポテンシャル勾配を断熱ポテンシャル曲面の曲率を利用して推定することにより実現できた. 本稿で紹介した計算結果の解析から得られた成果を以下にまとめる.
＜アゾベンゼン光異性化反応＞
Zhu らの従来法と我々の改良法は同じ計算精度で実験データを再現した.
＜ピラジン超高速無輻射失活＞
改良法は従来法より時間ステップの大小に対して安定である.
＜分子モーター光異性化反応＞
2 状態モデルでは, 数 ps という極めて短い時間でトランス体 a からシス体 b へ異性化する経路が見つかった. 状態数を増やすと, 近接した電子励起状態の存在によって S0 への非断熱遷移及び異性化が起こりにくくなる.

複雑系に有効な非断熱分子動力学計算法の開発と分子モーター光異性化反応への適用― 11 ―

分子モーターを始めとするナノマシンの研究分野に対する社会の期待は大きく, 実用的な機能の発現が望まれている. 例えば, 原田らによって DNA に結合させた分子モーターの回転を利用して二重らせん構造を制御する試みがなされているが, 成功には至っていない[34]. 化学修飾による回転挙動の変化を予測できれば, 分子モーターに力学的な仕事をさせることが可能になると見込まれる. これはナノテクノロジーが掲げる究極の目標の 1 つであり, 産業・医療など多方面への応用が期待される.
図 7 の新型分子モーターでも光平衡に要する時間は秒の単位であり, 4 章の計算結果から示唆されるように様々な緩和経路が含まれると考えられる. 量子収率なども未知であり, 機構解明と高速回転可能な分子モーターの設計が喫緊の課題である. 大型計算機を活用したシミュレーション
研究は, 化学修飾や溶媒の存在によって複雑さを増す分子モーターの回転動力学の全貌を解き明
かす上で重要な鍵となる. 計算から得られる回転挙動の変化を系統的に整理して分子モーターの設計指針を確立し, ナノマシンとしての実用化に向けて一方向の高速回転に起因する機能発現の予測に繋げていきたい.
アゾベンゼンおよび分子モーターの光異性化シミュレーションに用いた Newton-X は, 世界中
で広く使われている分子動力学計算プログラムである. 通常の断熱的な（単一の断熱ポテンシャ
ル曲面上を走る）古典トラジェクトリの時間発展はもちろん, fewest switches アルゴリズムに基づいて非断熱遷移を考慮した surface hopping 計算も容易に実行可能である. 非商用・非営利目的であれば, ユーザー登録をすることで最新版である version 2.0, build 17（2017 年 5 月リリース）を無償で入手できる[35]. Newton-X のインターフェースは, 化学の分野で最も頻繁に利用されている
Gaussian（本来は有償だが, 東北大学サイバーサイエンスセンターがアプリケーションサービスとして提供している）を始め, 無償ソフトウェアである GAMESS[36]や COLUMBUS[37]など, 複数の量子化学計算パッケージに対応している. 我々が分子モーターの非断熱分子動力学計算に使った DFTB+も, 電子基底状態上の断熱的なトラジェクトリ追跡であれば対応済みである. 非対応のソフトウェアであっても, 我々が行ったようにその出力を読み込めるよう Newton-X のソースコードを書き換えてコンパイルすれば利用できる. 分子動力学のみでなく, 吸収・発光スペクトルや
光電子スペクトルを評価する機能も備えており, 利用価値の高いプログラムと言える.

謝辞
本研究の計算の一部は, 東北大学サイバーサイエンスセンターの並列コンピュータシステム
NEC LX 406Re-2 を利用して実行された. 従来法を組み込んだ Newton-X のソースコードを提供して下さった台湾国立交通大学の L. Yue 博士と C. Zhu 教授, および TDDFTB 法に関して貴重な助言を下さった Université Claude Bernard Lyon 1（フランス）の T. A. Niehaus 教授に感謝の意を表したい. なお, 本研究は JSPS 科研費 JP16H04091, JP26810002, JP18K05022 の助成を受けて行われた.

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― 12 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）

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[35] http://www.newtonx.org から入手可能.
[36] http://www.msg.chem.iastate.edu/gamess から入手可能.
[37] https://www.univie.ac.at/columbus から入手可能.

― 14 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）［共同研究成果］

乱流の生成とその維持機構に関する研究
伊澤 精一郎：東北大学大学院工学研究科
吉川 穣：宮城県産業技術総合センター李 根燮
：岐阜大学大学院工学研究科
西尾 悠：成蹊大学理工学部
福西 祐：東北大学大学院工学研究科

1.

はじめに

本研究課題は昨年度からの継続課題であり，回転円板上に形成される 3 次元境界層の不安定化機構を解明することと，平板境界層の乱流遷移過程における乱流の初生に関わる現象を捕捉することという 2 つを目的のもとで，実施したものである．
前者の流れ場では，横流れ成分によって速度分布に変曲点が生じ，非粘性型の横流れ不安定が現れて乱流遷移が早まることが知られており，航空機の後退翼面上に発達する境界層と本質的に同じ遷移過程をたどることから，理論解析や実験，数値計算によってその不安定性が調べられてきた[1]．しかしながら，いずれの方法も一長一短であり，移流不安定性や全体不安定性について限られた条件の中で議論せざるを得ないのが現状であった．そこで，東北大学のスーパーコンピ
ュータ SX-ACE を用いて，回転円板全周を計算領域に設定することで周期境界条件の影響を排除
し，実際の流れ場にできるだけ近い条件で直接数値シミュレーションを行った．
また，後者の流れ場としては，平板層流境界層に短時間噴流を噴射した場を取り上げる．昨年
度は，乱流遷移が急速に進展する平板境界層のバイパス遷移を想定し，人為的に励起した低速ス
トリークに対して壁面から短時間噴流を噴射した場を取り上げ，下流で乱流に遷移する場合としない場合の流れ場の様子を詳細に比較することで乱流の誕生に関わる構造を調べた．そこで，本
年度はストリークがない場合についての計算を行い，基本流にストリーク構造があるかないかに
よって乱流遷移の鍵となる構造が異なるのかどうかについて調査した．なお，計算には昨年同様
東北大学の並列コンピュータ LX 406Re-2 を用いた．
前者の回転円板流れの全周計算結果については，SENAC５１号第１巻に昨年度の成果と一緒に報告済み[2]であるので，本稿では後者のストリークがない層流境界層を刺激した計算結果の概略について述べる．詳細な内容については，参考文献[3]を参照されたい．

2.

計算方法と問題設定

計算方法は前報（SENAC５１号第１巻）と同様であり，一様流速と流入部境界層の排除厚さで無次元化された Navier-Stokes 方程式と連続の式を有限差分法により解いた．なお，攪乱として導入する速度変動の成長を精度良く捉えるため，基本流として与えた平板層流境界層の速度分布（Blasius 解）からの差分として変動成分を定義し，この変動成分に対する NS 方程式を解くこととした．座標系の原点を流入部スパン方向中央の壁面上に取り，流れ方向を x，壁面垂直方向を y，スパン方向を z とし，計算領域の大きさは 294×25.9×34.6 とした．格子点数は 1701×101×201 点で，境界層内に十分な格子点数を確保している．また，流入境界における排除厚さを代表長さとする
Reynolds 数は 613 であり，計算領域全体が線形安定論が予測する臨界 Re 数 520 よりも大きい超臨界領域に位置するように設定した．
層流境界層に加える速度変動攪乱は，x = 34.6 (Re = 663)，z = 0 の位置に設けた lx×lz の小孔か

乱流の生成とその維持機構に関する研究

vjet

Reδ∗
Reference

663

Run I

456

Run II

0.18
0.20

lx × lz

Tjet

1.73 × 1.73

13.0

0.30
0.33
0.12

867

0.25
0.28
0.16

663

0.18

Run V

0.18
表１

Transition
No
Yes
No
Yes

1.73 × 1.73

0.14

Run IIIRun IV― 15 ―

No
13.0

1.73 × 1.04

No
Yes
No

1.73 × 2.76
1.73 × 1.73

Yes

Yes
19.0

Yes

噴流の噴射条件

ら壁面垂直方向に無次元時間 Tjet だけ一様噴射させることで与え，その噴射速度 vjet を変えながら乱流遷移が起こる下限の値を探った．表１にその結果をまとめる．表中の Reference が基準となる条件であり，この条件に対して噴射位置（Run I, II）や噴射孔の幅（Run III, VI），噴射時間（Run
V）を変えた計算を行い，それぞれの影響について評価した．なお，Run I のケースでは，噴射孔位置は亜臨界領域にある．１ケースあたりの演算時間は，OpenMP による 24 並列で 8,000 ステッ
プ計算して 3 日程度であった．

3.

結果と考察

乱流遷移を引き起こすのに必要な噴流の噴射速度は，噴射位置の Re 数に逆比例することが知られている．本計算結果から求まる指数の値はおおよそ-1.38 で，境界層厚さを一定とした場合の値である-1.5 に近い値となった[4]．
図 1 は，Reference ケースで乱流に遷移した vjet = 0.20 の流れ場の様子である．渦構造の可視化には速度勾配テンソルの第 2 不変量である Q 値を用い，局所的な流れ方向の渦度成分の強弱に応じてその表面を色付けしている．壁面から噴流を噴射すると，噴射速度によらず，境界層内にはやがて図 1 (a)に示すように流れ方向に並んだヘアピン渦列が形成された．しかし，これらのヘア
ピン渦は下流へと流れ去るばかりで，その周囲に新たな渦構造を生み出すことはなかった．以下
では，このヘアピン渦列を第 1 世代と呼ぶことにする．
噴射速度による違いが現れたのは，この後の時刻の流れ場である．噴射速度が vjet = 0.18 の場合，vjet = 0.20 の場合と同様に，第 1 世代のヘアピン渦とともにその外側には噴射直後に形成された縦渦が見られたが，両者は干渉することなくやがて粘性により散逸してしまった．これに対して，噴射速度が 0.20 まで上昇すると，図 1(a)で最上流に形成されつつある第 1 世代のヘアピン渦が，その外側に伸びた縦渦と合体して脚部と脚部の間隔が広い新たなヘアピン渦が誕生した．このヘ― 16 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）(a) t = 103.7(b) t = 224.6

図 1 Q = 0.002 の等値面で可視化した渦構造（局所縦渦成分x が正の領域を赤，負の領域を青で色付けして表示）

アピン渦を第 2 世代と呼ぶことにする（図 1(b)）．ヘアピン渦脚部の渦度の時間変化を調べたとこ
ろ，新たに誕生した第 2 世代のヘアピン渦は，第 1 世代のヘアピン渦とは異なり，その脚部が上流側に八の字状に広がっているため粘性拡散による減衰が遅く，その構造が長時間にわたって維持されることがわかった．境界層が乱流に遷移することができたのは，この第 2 世代のヘアピン
渦を土壌として渦同士の干渉が促進され，次々に新たな渦が誕生した結果である．
続いて，噴射条件を様々に変えて計算を行った結果について述べる．まず，噴射位置を上流側の亜臨界領域ずらした場合（Run I）と下流側の Re 数が大きい超臨界領域にずらした場合（Run II）
では，乱流遷移を引き起こすのに必要な噴流の噴射速度が変わるものの，いずれの遷移過程においても現れる渦構造に大きな違いは見られず，鍵となる渦構造に変化はなかった．
次に，噴射孔のスパン方向幅を 60%にまで狭めた場合（Run III）と 1.6 倍に広げた場合（Run VI）
について調べた．噴射孔の幅を狭めると生成されるヘアピン渦の脚部の間隔も狭くなるものの，
Reference ケースと渦構造の配置に有意な差は認められなかった．これに対して，孔の幅を広げると，乱流遷移が進展した後に現れる渦構造は異なったものとなったが，第１世代の後に第２世代のヘアピン渦が形成されて乱流化するという過程は同じであった．
最後に，噴射時間を Reference ケースの 1.5 倍弱に伸ばした結果について述べる．もともと噴射乱流の生成とその維持機構に関する研究― 17 ―

速度が弱く遷移が起こらなかった vjet = 0.18 のケースでも，噴射時間を長くすることで第２世代のヘアピン渦が形成されるようになり，乱流に遷移するようになった．構造が複雑化する過程で次々に現れる渦の配置は異なるものの，本質的には Reference ケースと同じ遷移過程をたどることがわかった．

以上の結果より，噴射条件の違いに関わらず，第 1 世代のヘアピン渦の後に続く第 2 世代のヘアピン渦の誕生が乱流化の鍵であることがわかった．この世代のヘアピン渦は，流れ方向のみならずスパン方向にも傾いた脚部（縦渦対）を有しており，この特徴は低速ストリークに対して噴流を噴射した場合[5]に鍵となった渦構造の特徴と共通するものであった．

4.

まとめ

Blasius 境界層に短時間噴流を噴射して境界層内に現れる渦構造の変化を調べ，乱流遷移を引き起こすのに鍵となる構造を探ったところ，脚部の間隔の広いヘアピン渦が形成されるかどうかが鍵となることがわかった．

謝辞
本研究は、東北大学サイバーサイエンスセンターのスーパーコンピュータ及び並列コンピ
ュータを利用することで実現することができた．また、研究にあたっては同センター関係各位に有益なご指導とご協力をいただいた．ここに記して謝意を表する．
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Mech., Vol. 584, pp. 397-413, 2007.
[5] 吉川 穣, 西尾 悠, 伊澤 精一郎, 福西 祐, ストリークの存在する境界層において乱流遷移のきっかけとなる流れの構造, 日本機械学会論文集，84 巻 857 号, 17-00478, 2018.

― 18 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）［共同研究成果］

Ａｒ熱プラズマジェットを用いたＳｉナノ粒子大量創製プロセスにおける軸方向磁場の効果
茂田 正哉
大阪大学 接合科学研究所

アルゴン熱プラズマジェットを用いたシリコンナノ粒子の大量創製プロセスを対象として，外部から印加された軸方向の磁場がプラズマ流の渦構造やナノ粒子群の空間分布等に及ぼす効果を
非定常３次元シミュレーションによって明らかにする．

1.

はじめに

直径がナノメートルスケールの超微粒子（ナノ粒子）はバルクの材料とは大きく異なる物質機能を示すことが知られており，磁気記録材料や環境浄化用触媒など様々な工業製品へ応用が期待されている[1]．近年，ナノ粒子の大量創製を可能にするツールとして，高いエンタルピーと化学的活性を有し，さらに外部電磁場によって制御可能[2]な流体である熱プラズマに注目が集まっており，精力的に研究が進められている[3]．しかし 10,000 K を超える発光体である熱プラズマの流動場について実験によって得られる情報には限りがあるため，プロセスの効率的な制御のために必要な知見は今尚少ない．また流動場だけでなく，ナノ粒子の形成現象はナノ秒～ミリ秒の時間
的にマルチスケールな過程であり，その集団的形成のメカニズムや輸送現象を直接計測することも困難である．そのため，熱プラズマプロセッシングは依然として現場の技術者や研究者の経験に依っているところが多く，また莫大な時間とコストを要しているのが現状である．そこで本研
究では，特にアルゴン熱プラズマジェットを用いたシリコンナノ粒子の大量創製プロセスを対象
として，非定常３次元シミュレーションによってプラズマ流の渦構造やナノ粒子群の空間分布等を可視化予測する．さらに外部から印加された軸方向の磁場がそれらに与える効果を明らかにする．

Fig. 1 Schematic illustration of Si nanopowder mass-production using Ar thermal plasma jet.

Ar 熱プラズマジェットを用いた Si ナノ粒子大量創製プロセスにおける
軸方向磁場の効果2.

仮定および支配方程式

2.1

熱プラズマ流― 19 ―

熱プラズマ流の通常の生成条件では，圧力は大気圧と同程度で，プラズマを含む流体全域にわたって局所熱平衡が成り立ち，また光学的に薄いと仮定できる．このとき支配方程式は以下のよ
うな質量・運動量・エネルギーに関する保存式となる．

    u   0
t

(1)

 
  u 2    u u  p     u  utr    uU    J  B
t
3

 

(2)

J
  h  p    u h       h   u  p  q rad  q con  Φ 

t
C
 t

2

(3)

ここで，は密度，t は時間，u は速度ベクトル，p は圧力，は粘性係数，I は単位行列，は導電率，h はエンタルピー，は熱伝導率，C は定圧比熱，qrad は放射損失，qcon はナノ粒子の凝縮
熱，は粘性散逸である．また tr は転置を意味する．B は磁束密度ベクトルであり，式(2)の J  B
および式(3)の J 2 /  はそれぞれ Lorentz 力および Joule 熱である．電流密度ベクトル J は，電場ベクトル E を用いて次式により記述される．

J   E  u  B 

2.2

(4)

ナノ粒子群の集団的形成

熱プラズマプロセスにおけるナノ粒子形成過程の概要は次の通りである．
① 熱プラズマの高温場において原料が蒸発する② その原料蒸気は温度低下に伴い過飽和状態となる③ 多数の臨界核が生成する（均一核生成）④ その臨界核に原料蒸気が凝縮することでナノ粒子が成長する（不均一凝縮）⑤ 同時にナノ粒子同士も衝突・合体してより大きなナノ粒子となる（粒子間凝集）
ナノ粒子は，時間スケールの異なる均一核生成や不均一凝縮を経るのみならず，２～３桁に及ぶ
直径差を持つ多数の粒子同士が衝突し凝集しながら集団として成長していく．これまで分子動力学に基づいた数値計算も行われてはいるものの，現在のコンピュータ性能の限界から，数十個の核の生成過程を数ナノ秒間分ほど追跡することしかできていないため[4]，ナノ粒子群全体の成長を取り扱うことは実質的に不可能である．そこでエアロゾル学に基づく理論的および数値的なア
プローチが有効とされている．
本稿では，簡潔なモデルによりナノ粒子の集団的形成過程を表現するために，ナノ粒子は局所的には同じ粒径を持つ球体であるとする．また帯電の効果は無視し，粒子温度は周囲の流体の温度と等しいとする．このとき支配方程式は以下のように記述できる．

― 20 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）


np
n 
 n   np / 6 1/ 6    u   p      D p  p   J  2 2  0 n11f    K th ln T 
p






t       



(5)


 f 
 f   f f    u        D p     Jg c   0 ( nv  ns ) n1p/ 3 f 2 / 3     K th  ln T t      



(6)








n 
 n 
  nv     u   v      Dv  v   Jg c   0 ( nv  ns ) n1p/ 3 f 2 / 3
t      

(7)

ここで，n は数密度，D は拡散係数，J は均一核生成率[5]，Kth は熱泳動係数[6]，T は温度，g は１つのナノ粒子に含まれるモノマー数の平均である．添え字 p，v，c および s はそれぞれ粒子，
蒸気，臨界状態および飽和状態を表している．また f は次のように定義される変数である．

f = npg(8)

0 は衝突頻度に関するパラメーターであり，以下のように表される．
1/ 6

 3vv 
 4 

0  

6k BTvv
mv(9)

v は体積，kB はボルツマン定数，m は質量である．式(5)および式(6)の右辺第 4 項は熱泳動を表している．式(5)～(7)の右辺に含まれる粒子成長に関わる項の詳しい導出については文献[7]を参照さ
れたい．

3.

計算手法

本研究では，12,000 K に及ぶ超高温のプラズマと常温の非電離気体が相互作用しながら同時に存在する熱流動場を取り扱わなければならない．両者の間には粘性係数・熱伝導率・定圧比熱・導電率といった物性値だけでなく密度にも大きな差がある[8]．その一方で，流れ場におけるマッ
ハ数は 10-3～10-2 のオーダーにあり，工学的に有意な時間スケールでの流体運動を捉えるためには熱プラズマ流を「大きな密度変化を伴う非圧縮性流れ」として取り扱うべきである．すなわち，
熱プラズマと周囲の低温気体との間に生じる速度，温度，密度，ナノ粒子濃度の急激な空間勾配を捉えながら，さらに時間ステップ幅を大きく取っても数値計算を安定的に進められるような計算手法が必要となる．そこで対流項をハイブリッド型 K-K スキーム[9]により，時間微分項を３次精度 Adams-Moulton-Bashforth 法により差分化し，改良型 PISO 法[10]と組み合わせることによって，上述の数値計算を実現することとする．熱プラズマ流動のシミュレーションに対するこれらの手法の有効性については文献[11]を参照されたい．なお，拡散項，圧力勾配項，熱泳動項には２次精度中心差分を用いる．

4.

計算条件

図 1 に計算領域を示す．内径 8.0 mm，外径 14.0 mm の円型の噴出孔から最高温度 12,000 K，最大速度 400 m/s の非移行式アルゴン熱プラズマジェットが，大気圧かつ 300 K の非電離アルゴン雰囲気の計算領域へ，半径方向の分布を持って噴出する[12]．ナノ粒子の原料であるシリコンは既にプラズマ生成部で蒸気になっているものとしてプラズマジェットと共に 0.1 g/min で供給される．これらの条件に加えて，プラズマジェットと同軸方向に 1.0 T の一様磁場を印加する．

Ar 熱プラズマジェットを用いた Si ナノ粒子大量創製プロセスにおける
軸方向磁場の効果― 21 ―

３次元の計算領域 (x, y, z) = (0.0~255.8 mm, -51.2~51.1 mm, -51.2~51.1 mm) を設け，座標系の原点をプラズマジェット噴出孔の中心に取り，各軸方向にそれぞれ 0.1 mm の幅を持つスタガード
格子を用いて，時間ステップ幅を 0.1 ms として計算を進めた．本数値計算は東北大学サイバーサ
イエンスセンターの SX-ACE を用いて実行された．

5.

計算結果

図 2 にプラズマジェット内部および周囲に形成された渦構造の瞬間像を示す．渦は速度勾配テ
ンソルの第二不変量の等値面 (Q = 0.25) によって表現されており，色は温度を表している．ここで描画されている領域は計算領域全体ではなく，プラズマジェット近傍の領域 (x, y, z) =(0.0~125.0 mm, -31.5~31.5 mm, -31.5~31.5 mm) であることに留意されたい．多くの渦が高温のプラ
ズマジェットから離れた領域にも生じていることがわかる．これは Pfender ら[13]によって撮影された Schlieren 写真と類似している．また大きな渦は高温であり，一方で小さな渦は低温である．
このことは Kolmogorov 理論を基にした予測[11, 14]とも一致する．磁場を印加した場合には Lorentz
力が発生し，速度変動が抑制されるために渦の数が減ることが示されている．

(a) Without magnetic field (0.0 T)(b) With magnetic field (1.0 T)
Fig. 2 Snapshots of vortex structures with colors indicating temperatures.
(Q = 0.25 (-) is the value normalized by the mean velocity of 160 m/s and the diameter of 8.0 mm at the nozzle exit.)

Fig. 3 Time evolutions of axial tip positions of thermal plasma jets.

― 22 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）(a) Without magnetic field (0.0 T)(b) With magnetic field (1.0 T)

Fig. 4 Snapshots of mean diameter distributions of nanopowder
on isosurface of particle number density of 3.2x1018 m-3.

(a) Without magnetic field (0.0 T)(b) With magnetic field (1.0 T)
Fig. 5 Snapshots of number density distributions of nanopowder
on cross-sections of y = 0 (z > 0) and z = 0 (y > 0).

(a) Without magnetic field (0.0 T)(b) With magnetic field (1.0 T)
Fig. 6 Snapshots of mean diameter distributions of nanopowder
on cross-sections of y = 0 (z > 0) and z = 0 (y > 0).

Ar 熱プラズマジェットを用いた Si ナノ粒子大量創製プロセスにおける
軸方向磁場の効果― 23 ―

図 3 にプラズマジェットのコア領域 (9,000 K 以上の領域) の先端位置の時間変化を示す．コア
領域は伸長と分裂を繰り返すが，磁場を印加した場合にはコア領域がより長くなっていることが示されている．この傾向もまた Sato らによる実験観察結果[2]と一致している．
図 4 にシリコンナノ粒子群の空間数密度 3.2x1018 m-3 の等値面を示す．色はナノ粒子群の平均粒径を表している．また図 5 および図 6 にそれぞれ対応する空間数密度および平均粒径の２次元断面分布 (y = 0 (z > 0), z = 0 (y > 0)) を示す．ナノ粒子はプラズマジェットと非電離気体の境界領域
で均一核生成および不均一凝縮を経て集団的に生成・成長し，さらに拡散しながら凝集成長する
ため，境界領域では小さなナノ粒子が多く，外側の領域には少数の大きな粒子が分布し，結果として熱流動場を可視化するトレーサーのように複雑な空間分布を形成することがわかる．磁場を印加すると，乱流拡散が抑制されるために分布はやや細く絞られたような形状になり，平均粒径が増大することも明らかとなった．

6.

まとめ

アルゴン熱プラズマジェットを用いたシリコンナノ粒子の大量創製プロセスを対象として，簡潔でありながらナノ粒子群の集団的な形成および移流・拡散輸送過程を記述できるモデルを導入
し，非定常３次元シミュレーションを行った．その際，東北大学サイバーサイエンスセンターの
SX-ACE において，
メモリ 5,354 GB および MPI 並列による 512 ノードを使用して約 15,300 GFLOPSの数値計算を実現し，条件毎に約 59 時間を要して結果を得た．
本計算により，熱プラズマジェットの内部および周囲の渦構造とナノ粒子群の空間分布が明らかとなった．また外部から軸方向磁場を利用することで，乱流的挙動を抑制し，間接的にナノ粒子群の空間分布および粒子サイズを制御可能であることが示唆された．本研究に関する詳細な記
述は文献[12]にあるため，そちらも参照されたい．

謝辞
本研究は，科学研究費補助金(Grant No. 16K13737)を受け，計算コードの高速化およびデータの可視化にあたり東北大学サイバーサイエンスセンター関係各位よりご協力をいただき，同センタ
ーのスーパーコンピュータを利用することで実現することができました．

参考文献[1] 細川, 能城, "ナノパーティクルテクノロジー," 日刊工業新聞社, (2003).
[2] Sato, T., Shigeta, M., Kato, D., Nishiyama, H., “Mixing and magnetic effects on a nonequilibriumargon plasma jet,” Int. J. Thermal Sci., 40 (2001), pp. 273-278.
[3] Shigeta, M. and Murphy, A.B., “Thermal plasmas for nanofabrication,” J. Phys. D: Appl. Phys., 44(2011), pp. 174025-(16 pages).
[4] Lümmen, N. and Kraska, T., “Homogeneous nucleation and growth in iron-platinum vapour
investigated by molecular dynamics simulation,” Euro. Phys. J. D, 41 (2007), pp. 247-260.
[5] Girshick, S.L., Chiu, C.P. and McMurry, P.H., “Time-dependent aerosol models and homogeneous
nucleation rates,” Aerosol Sci. Tech., 13 (1990), 465-477.
[6] Talbot, L., Cheng, R.K., Schefer, R.W. and Willis, D.R., “Thermophoresis of particles in a heatedboundary layer,” J. Fluid Mech., 101 (1980), pp. 737-758.
[7] Nemchinsky, V.A. and Shigeta, M., “Simple equations to describe aerosol growth,” Modelling Simul.
Mater. Sci. Eng., 20 (2012), pp. 045017-(11 pages).
[8] Boulos, M.I., Fauchais, P. and Pfender, E., “Thermal plasmas,” Springer, (1994).
[9] Komurasaki, S., “A Hydrothermal Convective Flow at Extremely High Temperature,” 7th Int. Conf.

― 24 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）

Comp. Fluid Dynamics, (2012), ICCFD7-3001.
[10] Oliveira, P.J. and Issa, R.I., “An improved PISO algorithm for the computation of buoyancy-driven
flows,” Numer. Heat Transfer B, 40 (2001), pp. 473-493.
[11] Shigeta, M., “Turbulence modelling of thermal plasmas flows,” J. Phys. D: Appl. Phys., 49 (2016),
pp. 493001-(18 pages).
[12] Shigeta, M., “Numerical Study of Axial Magnetic Effects on a Turbulent Thermal Plasma Jet for
Nanopowder Production Using 3D Time-Dependent Simulation,” J. Flow Control, Measurement &Visualization, 6 (2018), pp. 107-123.
[13] Pfender, E., Fincke, J., Spores, R., “Entrainment of cold gas into thermal plasma jets,” Plasma
Chemistry and Plasma Processing, 11 (1991), pp. 529-543.
[14] Shigeta, M., “Time-Dependent 3-D Simulation of an Argon RF Inductively Coupled Thermal Plasma,”
Plasma Sources Science and Technology, 21 (2012), 055029-(14 pages).

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）［大学 ICT 推進協議会― 25 ―

2018 年度年次大会論文集より］

東北大学サイバーサイエンスセンターにおける高速化推進研究活動の取り組みについて
小野 敏 1), 大泉 健治 1), 山下 毅 1), 齋藤 敦子 1), 佐々木 大輔 1), 森谷 友映 1),
江川 隆輔 2,3), 滝沢 寛之 2,3)
1) 東北大学 情報部情報基盤課
2) 東北大学 サイバーサイエンスセンター
3) 東北大学 情報科学研究科
ono@tohoku.ac.jp

Research Activities to Promote Tuning Program in Cyberscience Center,
Tohoku University
Satoshi Ono 1), Kenji Oizumi 1), Takeshi Yamashita 1), Atsuko Saito 1), Daisuke Sasaki 1), Tomoaki
Moriya 1), Ryusuke Egawa 2,3), Hiroyuki Takizawa 2,3)
1) Information Infrastructure Division of Information Department, Tohoku Univ.
2) Cyberscience Center, Tohoku Univ.
3) Graduate School of Information Sciences, Tohoku Univ.
概要
東北大学サイバーサイエンスセンター（以下、本センター）は、最新のコンピュータ設備を導入し、大規模シミュレーションの実行環境を整備すると共に、利用者、本センター
教員・技術職員、ベンダ技術者が一体となってプログラムの高速化技術および新しいシミュレーション技術に関する研究・開発に取り組み、計算科学・計算機科学の発展に貢献してきた。本稿では、本センターの特徴的な取り組みである高速化推進研究活動について紹
介する。

1

はじめに

状である。
そこで本センターでは、利用者、本センター

本センターでは、常に最高・最新鋭の大型

教員・技術職員、ベンダ技術者が一体となって計算機を導入し、大規模科学技術計算の要求に利用者アプリケーションの高度化・高速化、並応えてきた。現在、本センターの大規模科学計

列化に取り組み、高速化支援を行うと共に、そ算システムは、主に研究室のワークステーショの技術的な知見を蓄積し利用者に還元していく

ンでは実行できないような大規模シミュレーシ

ことが重要であると考え、高速化推進研究活動

ョンに用いられている。2015 年 2 月より運用しを行ってきた。
本稿では、この高速化推進研究活動の取りているスーパーコンピュータシステム
SX-ACE[1]の運用においても、これまでと同様に大規模・長時間シミュレーションの実行を運用の中心として考え、運用環境の構築を行った。
コンピュータのハードウェア技術、ソフト

組みについて紹介する。

2

大規模科学計算システム

高速化推進研究活動の詳細説明に先立ち、本ウェア技術の進歩に伴い、コンピュータの機能、 センターの大規模科学計算システムの概要を述
および性能は飛躍的に向上してきているが、そべる。本センター大規模科学計算システムの構の潜在的な処理能力を最大限に引き出し、大規成を図 1 に示す。本センターの大規模科学計算
模なシミュレーションを実現するためには、コシステムはベクトル型スーパーコンピュータ
ンピュータシステム、およびプログラミング技
SX-ACE、スカラ型並列コンピュータ LX 406Re-2、術に関する高度な専門知識を必要とするのが現― 26 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）

図 1 大規模科学計算システム構成図
表 1 高速化支援活動実績
1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

件数

2

9

8

9

10

7

18

20

8

29

10

単体性能向上比

1.9

46.7

4.5

2.5

1.6

2.2

6.7

2.9

1.5

3.1

33.0

並列性能向上比

11.1

18.4

31.7

8.6

4.9

2.8

18.6

4.5

4.1

8.0

1.9

年度

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

件数

15

8

8

13

6

11

9

6

9

7

単体性能向上比

9.3

47.0

47.2

16.2

19.7

16.7

10.3

32

19.2

5.9

並列性能向上比

5.1

3.6

48.5

17.2

15.3

12.9

8.0

5

3

1.2

ストレージシステム、三次元可視化システム、から構成される。1 つのノードは理論演算性能

および大判プリンタから構成される。主力シス

230GFLOPS の Intel Xeon プロセッサ 2 基と 128GB

テムはその規模が示すとおり SX-ACE であり、主の主記憶容量を有している。なお OS は Linuxにユーザが開発した大規模シミュレーションのである。

実行を担っている。一方、SX-ACE には適さない

3

アプリケーションや、汎用・商用のアプリケー

高速化推進研究活動

ションの実行には LX 406Re-2 が活用され、両シ本センターでは 1999 年よりユーザアプリケ

ステムが相補的な役割を担っている。ベクトルーションの高度化・高速化、大規模化の支援を型スーパーコンピュータ SX-ACE は 2,560 のノー目的とした共同研究制度を施行している。利用ドから構成される。1 つのノードは、理論演算者、センター教員・技術職員、ベンダ技術者が性能 276GFLOPS のベクトルプロセッサ 1 基と連携してアプリケーションの高度化・高速化に

64GB の主記憶容量を有している。各ノードは、取り組んでいる。また、本センターでは社会貢

ノード間接続装置(IXS)で高速に相互接続され献の一環として、サイバーサイエンスセンターており、1 ジョブで最大 1,024 ノードを占有す

共同研究制度の他に、産学連携共同研究に基づる並列処理が可能である。なお、OS は UNIXく民間企業利用も実施しており、学術分野のみ

System V に準拠した SUPER-UX である。スカラ

ならず産業のイノベーション創出にも貢献して型並列コンピュータ LX 406Re-2 は 68 のノードいる。

東北大学サイバーサイエンスセンターにおける高速化推進研究活動の取り組みについて― 27 ―

さらには全国の情報基盤センター等と連携し時点のオリジナルコードに対してのものであて JHPCN(学際大規模情報基盤共同利用・共同研る。
ユーザアプリケーションの高度化・高速化

究拠点)を形成しての学際的な共同利用・共同研究の実施、HPCI(革新的ハイパフォーマンス・
コンピューティング・インフラ)への資源提供機
関としての活動など近年はその役割を広げ、こに取り組み高速化の成果を出すと共に、担当者の技術力強化のため、システムの特徴を有効に活用する高速化の技法に関するノウハウを表 2～表 4 のように年度毎にまとめ蓄積している。

れらの研究課題を通じて計算科学分野の利用者
表 2 2015 年度の高速化支援性能向上比と共同研究を行い、様々な分野におけるアプリ
ケーションの高度化・高速化、並列化に取組み
高速化推進研究活動を行ってきた。

番
号

年 JHPCN、HPCI を介した共同研究課題が増加し1ている。これは、サイバーサイエンスセンター
共同研究を通してユーザアプリケーションが高2

度化、大規模化し JHPCN、HPCI 採択課題へとス
テップアップしているためだと考えられ、継続

ADB ヒット率の改善
未並列ループの MPI による並列化
MPI 分割方法の改良によるロードインバランスの
改善

-

-

3

MPI 転送処理の最適化によるデータ転送量の削減-

4

MPI による並列化-

的な高速化推進研究活動が一定の成果をあげていることがわかる。また、表 1 にこれまで本セ

性能向上比
単体
並列
性能
性能

作業配列の導入によるベクトル化の促進サイバーサイエンスセンター共同研究は恒常的に年 10 件程度実施されていることに加え、近主な改善点

ンターが行ってきた高速化支援の成果を示す。

速化に取り組んでおり、単体性能、並列性能と5

このような高速化支援体制のもと、大規模計算利用者との共同研究を実施し、大学の多様な
6計算モデルの大規模化、高精度化、高効率化、並列化に関する研究開発に取り組み、その知見

2015 年[6]に出版すると共に本センターweb ペ番号ージでも広く公開し、日本の大規模科学計算コ1

現在運用している SX-ACE 導入後の代表的な
ユーザアプリケーションの性能改善例を表 2～
表 4 に示す。なお、性能向上比は相談を受けた-

コンパイラ指示行によるメモリアクセス性能の改善
ファイルアクセス方法の
変更

32 倍

-

主な改善点

性能向上比
単体
並列
性能
性能

自動インライン展開によるベクトル化の促進

ミュニティにその成果を還元している。

4 SX-ACE におけるユーザアプリケーシ
ョンの性能改善例

32 倍

表 3 2016 年度の高速化支援性能向上比を高速化推進研究活動報告として、2001 年[1]、2003 年[2]、2005 年[3]、2008 年[4]、2011 年[5]、ループ分割によるベクトル化の促進
ファイルアクセス方法の変更
作業配列の導入によるベクトル化の促進もに大幅な向上を実現している。

研究分野で活用される様々なシミュレーション

1.1 倍(256 コ
ア並列)
1.4 倍
（32 コ
ア並列）
15.5 倍（16 コ
ア並列）

自動インライン展開によるベクトル化の促進

1997 年から 2017 年にかけて 222 件の共同研究に基づくユーザアプリケーションの高度化・高1.8 倍(64 コア並列)

2

ループ展開によるベクトル化の促進
ループ分割、ループ交換によるベクトル化の促進
自動インライン展開によるベクトル化の促進
ループ分割、ループ交換によるベクトル化の促進

45 倍

-

43 倍

-

― 28 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）

コンパイラ指示行によるベクトル化の促進

3

4

5

6
7

ファイル出力方法の変更
ストリップマイニングによるメモリアクセス性能の改善
ASL ライブラリへの置換
ループ 1 重化とループ融合によるメモリアクセス
性能の改善
配列サイズの変更によるメモリバンクコンフリク
トの改善
MPI_ISSEND の MPI_ISENDへの変更による通信性能の効率化
不必要な MPI_BARIIER の削除
作業配列の導入によるベクトル化の促進リ ダ ク シ ョ ン 処 理(ALLREDUCE)の最適化
ファイル出力方法の変更
多重ループの融合/分割/
入れ換えによるベクトル化の促進

配列定義の変更による平均ベクトル長の改善

2
3.3
倍

-

18 倍

-

3

1.5 倍

3倍
-

（32 コ
ア並列）
-

5

3.8 倍
（636 コ
ア並列）

8

9

番
号

MPI による並列化
GTHREORDER 指示行の挿入によるリストベクトルア
クセスの効率化
MPI_ISSEND の MPI_ISENDへの変更による通信性能
の効率化

10 倍

-

1.7
倍

-

依存関係解消のための作業配列追加によるベクト
ル化の促進

-

約 5000倍（512 コ
ア並列
・推定
値）

7

メモリ使用量の削減
指示行の挿入による演算
効率の改善
指示行の挿入によるメモ
リアクセス性能の改善
複雑な条件分岐の簡略化のためのループ分割によるベクトル化の促進
通信命令の並び替えによる通信性能の改善

-

1.3 倍
（32 コ
ア並列）

10 倍

1.05 倍（636 コ
ア並列）

5 スーパーコンピュータ SX-ACE のベク
トル化・並列化の状況
スーパーコンピュータ SX-ACE システムを導入した 2014 年度から 2017 年度までの各年度に
-

1.4 倍
（32 コ
ア並列）

おける、ベクトル化率および並列化率とノード時間割合との関係を図 2 に示す。SX-ACE を導入した 2014 年度において特徴的なのは、並列化率
は 80%以上であるがベクトル化率がほぼ 0%であ

表 4 2017 年度の高速化支援性能向上比

るジョブのノード時間割合が、15%程度あった点

性能向上比
単体
並列
性能
性能

である。これは他のシステムにおいて高度に並

主な改善点
グローバルメモリ機能の使用による通信性能の改善

1

3倍

ループブロック化、マス
ク処理、ループ交換によるベクトル化の促進
計算カーネル部分について、ループブロック化、マスク処理によるベクトル化の促進
不要な演算の削減

ハイブリッド並列の効率化

6

5.1 倍
（4→16
コア並
列）

-

MPI 通信性能の改善

IF 文のループ外への移動によるベクトル化の促進
MAX・MIN 関数への置き換
え、除算の乗算化、冗長演算の削除による演算の効率化
作業配列の変数化によるメモリアクセス性能の改善
RedBlack 法の間接参照からマスク処理への変更によるメモリアクセス性能
の改善

1.8
倍

指示行によるメモリアクセス性能の改善
指示行の挿入によるベクトル化の促進4-

指示行による再内ループの展開

非同期通信への変更による通信性能の改善
演算オーバーラップ機能
の使用

1.2 倍
（32 コ
ア並列）

列化されてはいるがベクトル化を考慮していな
いジョブが、SX-ACE で実行されたためであると考えられる。高速化支援によってこのようなジョブのベクトル化が促進されたことにより、翌年の 2015 年度ではベクトル化率および並列化
率ともに 80%を超えるジョブのノード時間割合

ノード時間割合― 29 ―

ノード時間割合

ノード時間割合

ノード時間割合東北大学サイバーサイエンスセンターにおける高速化推進研究活動の取り組みについて

図 2 ベクトル化率および並列化率とノード時間割合
は 50%を上回った。また、2016 年度においては新規利用者が実行したと思われる、ベクトル化
率および並列化率ともに 10%未満のジョブが見[2]

られるが、2017 年度ではベクトル化率について
はほぼ 80%以上となっている。

6

まとめ
本稿では、東北大学サイバーサイエンスセン

ターにおける高速化推進研究活動への取り組み

[3]
[4]
[5]
[6]

を紹介し、SX-ACE での代表的な性能改善例、ベクトル化・並列化の状況を報告した。大規模シ
ミュレーションの実行には高度化・高速化、並列化が不可欠であり、今後も利用者アプリケー
ションの高速化支援を継続し、その知見を利用者に還元することを推進して行きたいと考える。
それとともに、高速化に対する認識を利用者に高めてもらうよう努力していきたい。

参考文献[1] 日本電気株式会社、萩原 孝、浜口 博幸、

山信田 恒、スーパーコンピュータ SX-ACE[7]のハードウェア、東北大学サイバーサイエ
ンスセンター大規模科学計算システム広報
Vol.48、No.1、pp.5-14、2015.
東北大学サイバーサイエンスセンター、高速化推進研究活動報告 第 1 号、2001．
東北大学サイバーサイエンスセンター、高速化推進研究活動報告 第 2 号、2003．
東北大学サイバーサイエンスセンター、高速化推進研究活動報告 第 3 号、2005．
東北大学サイバーサイエンスセンター、高速化推進研究活動報告 第 4 号、2008．
東北大学サイバーサイエンスセンター、高速化推進研究活動報告 第 5 号、2011．
東北大学サイバーサイエンスセンター、高速化推進研究活動報告 第 6 号、2015．

― 30 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）［大学 ICT 推進協議会

2018 年度年次大会論文集より］『全国洪水氾濫被害額推定のための 2 次元氾濫計算』コードのSX-ACE 向け最適化および MPI 並列化
山下 毅 1) , 田中 裕夏子 2) , 江川 隆輔 3,4) , 滝沢 寛之 3,4) , 風間 聡 2) , 多田 毅 5)1) 東北大学 情報部情報基盤課
2) 東北大学 大学院工学研究科
3) 東北大学 サイバーサイエンスセンター
4) 東北大学 大学院情報科学研究科
5) 防衛大学校 建設環境工学科
yamacta@tohoku.ac.jp

Performance Optimization and MPI Parallelization of“Nationwide 2D flood simulation for economic damage
estimation” code for SX-ACE .
Takeshi Yamashita1) , Yukako Tanaka2) , Ryusuke Egawa3,4) , Hiroyuki Takizawa3)
So Kazama2) , Tsuyoshi Tada5)
1) Information Infrastructure Division, Information Department, Tohoku University
2) Graduate School of Engineering, Tohoku University
3) Cyberscience Center, Tohoku University4) Graduate School of Information Sciences, Tohoku University5) Department of Civil and Environmental Engineering, National Defense Academy

概要
東北大学サイバーサイエンスセンターでは大規模科学計算システムの活用と効率的な運用を目的とし、利用者プ
ログラムの高速化支援に取り組んでいる。本稿では、研究室のワークステーション上で開発された『全国洪水氾濫
被害額推定のための 2 次元氾濫計算』コードの、ベクトル型スーパーコンピュータ SX-ACE 向け最適化手法、および MPI ライブラリを用いた分散メモリ並列化について報告する。スーパーコンピュータを利用することで従来よりも詳細なモデルを高速に解析することが可能となり、被害額の推定結果の妥当性が向上すると同時に、局地的な現象についても検討することが可能となった。

1 はじめに制度を実施している。利用者、計算機科学を専門とするセンター教員と技術職員、および計算機ベンダーが東北大学サイバーサイエンスセンター（以下、本セ連携してアプリケーションの高速化に取り組んでいンター）の大規模科学計算システムは、日本電気株式る。図 1 に 1999 年から本センターで取り組んでいる会社（以下、NEC）製ベクトル型スーパーコンピューセンター独自の共同研究、学際大規模情報基盤共同利タ SX-ACE を主力計算機とし、汎用アプリケーション

用・共同研究拠点（JHPCN）課題および革新的ハイパの実行環境として NEC 製スカラ型の並列コンピュー

フォーマンス・コンピューティング・インフラ（HPCI）

タ LX406-Re2 の運用を行っている。異なる特性を有

課題採択数の推移を示す。センターでは共同研究を通する二種類の計算機の運用により、利用者の幅広いじてユーザアプリケーションの高精度化・大規模化をニーズに応えるサービスの提供を可能としている。表サポートし、JHPCN および HPCI 採択課題へのス

1 にこれらシステムの諸元を示す。

テップアップを支援している。我々の継続的な高速化

本センターでは 1999 年より、ユーザアプリケーショ
ンの高精度化、大規模化の支援を目的とした共同研究

支援活動は一定の成果を上げ、またその成果を広く社会に還元している。

『全国洪水氾濫被害額推定のための 2 次元氾濫計算』コードのSX-ACE 向け最適化および MPI 並列化

表1

サイバーサイエンスセンター大規模科学計算システム諸元

性能

SX-ACE

LX406Re-2

NEC ベクトルプロセッサ
4個
276GFLOPS
256GFLOPS
256GB/sec
1MB/コアIntel(R) Xeon(R) E5-2695v2
12 個
230GFLOPS
4.9GB/sec
30MB (L3)

理論最大演算性能
最大ベクトル演算性能
メモリ容量
メモリバンド幅
ノード間通信速度

1個
276GFLOPS
256GFLOPS
64GB
256GB/sec
8GB/sec

2個
460GFLOPS
128GB
9.9GB/sec
7GB/sec

CPU 数
理論最大演算性能
最大ベクトル演算性能
メモリ容量2,560 個706.6TFLOPS
655.4TFLOPS
160TB

136 個
31.3TFLOPS
8.5TB

名称
コア数
理論最大演算性能
最大ベクトル演算性能
メモリバンド幅

ADB / Cache
CPU 数

システム性能HPCI
JHPCN
センター共同研究

20

11

2013

2012

2011

7

9

9

2015

14

10
8 6

2014

11 11

2010

9

2009

8

2008

11

2007

2006

9

2005

2003

8

7

2002

5
2001

6
2000

1999

8

12 12

4

6

13

13

6

10

0

11

12

11

7
9

6

2016

9

2004

件数

30

18

12

2017

ノード性能

10

2018

CPU 性能40― 31 ―

年度

図1

共同研究課題採択数

以下では高速化支援活動の一例として、東北大学工学研究科土木工学専攻の研究グループが開発中の『全国洪水氾濫被害額推定のための 2 次元氾濫計算』コー
ドの、SX-ACE 向け最適化および MPI 並列化の事例について報告する。

2 アプリケーションの概要

図2

水災害による被害額の推定マップ計算を行うことで、各メッシュにおける浸水深が求まる。得られた浸水深と土地利用などの情報を組み合わせることによって、各メッシュでの被害額を推定でき

今回 SX-ACE で最適化と MPI ライブラリによる並る [1]。このアプリケーションにより、将来気候や複合列化を行ったコード『全国洪水氾濫被害額推定のため災害下における経済被害額を推定し [2]、優先的に投資の 2 次元氾濫計算』は、FORTRAN77 で記述されたするべき地域の抽出や地域に即した治水方法の検討がコメント行を含む約 490 行からなり、並列化および特可能となる。

有のシステム向けの最適化は施されていない。

2.2 コード概要

2.1 2 次元氾濫計算

氾濫流の計算を実施する際、対象領域を IG×JG 個

本コードは図 2 に示すように、日本全国の洪水氾のメッシュに分割し、有限差分法を用いて 2 次元不濫による被害額の分布を定量的に地図の形に示すため

定流問題を解く。パラメータ IG, JG は解析の空間解に、2 次元氾濫計算を行うアプリケーションを表現し像度を規定するパラメータであり、堤防等の微地形ている。全国を詳細なメッシュに分割し、2 次元氾濫の影響を計算結果に反映させるためには、これらのパ

― 32 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）

表2

初期コードの演算時間比較（対象：北海道）

計算機

並列化

演算コア数

演算時間 [sec]SX-ACE

なし

1

3,395

SX-ACE

自動並列

4

2,515

LX406Re-2

なし

1

7,984

LX406Re-2

自動並列

24

7,969

縮のために、対象とする計算領域は北海道とし、観測期間が 1 時間分に相当する 14,400 ステップとした。
コンパイラの自動並列化機能を使用し、ノード内での並列実行についても測定を行った。

1 コアあたりの演算性能は SX-ACE は LX406Re-2の約 3.6 倍の性能比であるが、演算時間比は約 1/2.4
図3

計算対象領域倍であり、SX-ACE のベクトル最適化が不十分であると推察される。また、コンパイラの自動並列化機能を

ラメータをより大きくとる必要がある。時間進行には用いた並列実行では並列コア数に応じた性能向上は得4 段ルンゲクッタ法を採用する。時間刻み DT は IG,られておらず、MPI ライブラリによる並列化が必要でJG に依存し、これらの値を大きくとるほど、DT に小あると判断される。

さな値を用いる必要がある。以上より、総メッシュ数と時間刻みの両方の影響で、より詳細な結果を得るた

3 SX-ACE 向け最適化と性能比較

めにメッシュサイズを小さくすると、その 3 乗のオー

3.1 簡易性能解析機能によるコスト調査

ダーで計算時間は増加し、より大容量のメモリと計算
時間の短縮が必要となる。

SX-ACE では、コード実行時に性能解析情報の取得を行う簡易性能解析（FTRACE）機能を利用した演

本コードのモデルサイズは日本全土を対象とした計

算時間のコスト分析が可能である。FTRACE 機能を

算領域 IG=5,032、JG=7,972 であり、250m×250m の利用するにはソースコードのコンパイル時とリンク時

メッシュサイズに相当する。ステップ数は観測期間 4に-ftrace を指定する。初期コードの FTRACE 情報

日分に相当する 1,382,400 ステップの演算を行う。計を表 3 に示す。

算領域の概略を図 3 に示す。諸島は省略している。
TM
R
研究室のサーバ（Intel⃝Corei7-6700）では日合はほぼ 100% であるが、このサブルーチンのベクト

本全土の計算に約 32 日間を要する。また計算領域をル化率（V.OP RATIO）が 97.83 と低く、改善が必要

4 分割（北海道、本州、四国、九州）して演算することである事が分かる。

が可能で、北海道を対象とした場合は約 12 日間を要

3.2 ベクトル化の促進による高速化

する。

主要な演算を行うサブルーチン flood100 の演算割

FORTRAN90/SX ではコンパイラが行ったベクト

本研究においては、初期条件および浸水に関する複ル化などの最適化に関する情報をソースコードの左側

数のパラメータを変化させて解析する必要があるたに付記し、編集リスト（ソースコード名.L）として出力

め、演算時間の短縮が必要であり、システムへの最適する機能がある。この機能を利用して詳細なベクトル化とマルチノード実行を行うための分散メモリ並列化

化診断メッセージを出力するために、コンパイルオプが要求される。

ションとして-R5 -Wf,-pvctl fullmsg を指定した。図

2.3 初期コードの演算時間調査

4 に初期コードの編集リストの一部を示す。なお、282

SX-ACE および LX406Re-2 で初期コードを実行したときの演算時間を表 2 に示す。SX-ACE 向けには

行目の IF 文は対象とする計算領域を選択するもので、

T ISL には北海道の領域が指定されている。

FORTRAN90/SX (Rev.534)、LX 406Re-2 向けには

278 行目のインデックス I を持つ DO ループにベクIntel Fortran コンパイラ (17.0.4) をそれぞれ使用しトル化された記号 “V” が付加されているが、280 行目

た。最適化オプションは使用していない。測定時間短から 294 行目にかけてベクトル処理が不可であること

『全国洪水氾濫被害額推定のための 2 次元氾濫計算』コードのSX-ACE 向け最適化および MPI 並列化（編集リストの抜粋）
277: |V----->
278: ||V---->
279: |||
280: |||
AS
281: |||
S
282: |||
S
283: |||
284: |||
285: |||
286: |||
287: |||
288: |||
289: |||
290: |||
291: |||
292: |||
293: |||
294: |||
295: |||
296: |||
297: |||
298: ||V---299: |V-----

S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S

DO J=J1,J2
DO I=I1(J),I2(J)IF(X(I,J).LT. 0.5 .OR. X(I+1,J) .LT. 0.5.OR. X(I,J+1) .LT. 0.5) THEN
IF(Isl(I,J).EQ.T_ISL .OR. Isl(I+1,J) .EQ. T_ISL (計算領域を限定：北海道)&&.OR. Isl(I,J+1) .EQ. T_ISL ) THEN
OUTMN=0.0
IF(M(I-1,J) .LT. 0.0) OUTMN=OUTMN-M(I-1,J)
IF(M(I,J) .GT. 0.0) OUTMN=OUTMN+M(I,J)
IF(N(I,J-1) .LT. 0.0) OUTMN=OUTMN-N(I,J-1)
IF(N(I,J) .GT. 0.0) OUTMN=OUTMN+N(I,J)
OUTD=OUTMN*DT/DX/GV(I,J)
IF(OUTD .GT. D(I,J)) THEN
IF(M(I-1,J) .LT. 0.0) M(I-1,J)=M(I-1,J)*D(I,J)/OUTD
IF(M(I,J) .GT. 0.0) M(I,J)=M(I,J)*D(I,J)/OUTD
IF(N(I,J-1) .LT. 0.0) N(I,J-1)=N(I,J-1)*D(I,J)/OUTD
IF(N(I,J) .GT. 0.0) N(I,J)=N(I,J)*D(I,J)/OUTD
ENDIF
ENDIF
ENDIF
ENDDO
ENDDO

（コンパイル時最適化メッセージの抜粋）
277

vec

(

2): ループの一部をベクトル化する。

278

vec

(

2): ループの一部をベクトル化する。

285

opt

(1037): 異なる繰り返しで同一の配列要素を定義／参照している。

287

opt

(1036): 異なる繰り返しで定義された値を参照している可能性がある。(nosync/nodepを指定すれば最適化を行う)

291

vec

(

20): mにベクトル化不可の依存関係がある。

292

vec

(

20): mにベクトル化不可の依存関係がある。

図4（編集リストの抜粋）
60:（省略）
322: |V----->
323: ||V---->
324: |||
A
325: |||
326: |||A

初期コード

REAL*8 OUTD_(IG,JG)&

327: |||
328: |||
329: |||
330: |||
A
331: |||
A
332: |||
A
333: |||
A
334: |||
335: |||
A
336: |||
337: |||
338: |||
339: ||V---340: |V----344: |V----->
345: ||V---->
346: |||
A
347: |||
348: |||
A&

349: |||
350: |||
351: |||
A
352: |||
353: |||
A
354: |||
A
355: |||
A
356: |||
A
357: |||
358: |||
359: |||
360: |||
361: ||V---362: |V-----&

DO J=J1,J2
DO I=I1(J),I2(J)IF(X(I,J).LT. 0.5 .OR. X(I+1,J) .LT. 0.5.OR. X(I,J+1) .LT. 0.5) THEN
IF(Isl(I,J).EQ.T_ISL .OR. Isl(I+1,J) .EQ. T_ISL (計算領域を限定：北海道).OR. Isl(I,J+1) .EQ. T_ISL ) THEN
OUTMN=0.0
IF(M(I-1,J ) .LT. 0.0) OUTMN=OUTMN-M(I-1,J )IF(M(I ,J ) .GT. 0.0) OUTMN=OUTMN+M(I ,J )IF(N(I ,J-1) .LT. 0.0) OUTMN=OUTMN-N(I ,J-1)
IF(N(I ,J ) .GT. 0.0) OUTMN=OUTMN+N(I ,J )OUTD_(I,J)=OUTMN*DT/DX/GV(I,J)

&

ENDIF
ENDIF
ENDDO
ENDDO
DO J=J1,J2
DO I=I1(J),I2(J)IF(X(I,J).LT. 0.5 .OR. X(I+1,J) .LT. 0.5.OR. X(I,J+1) .LT. 0.5) THEN
IF(Isl(I,J).EQ.T_ISL .OR. Isl(I+1,J) .EQ. T_ISL (計算領域を限定：北海道).OR. Isl(I,J+1) .EQ. T_ISL ) THENIF(OUTD_(I,J) .GT. D(I,J)) THENOUTD=D(I,J)/OUTD_(I,J)
IF(M(I ,J ) .GT. 0.0) M(I ,J )=M(I ,J )*OUTD
IF(M(I-1,J ) .LT. 0.0) M(I-1,J )=M(I-1,J )*OUTD
IF(N(I ,J-1) .LT. 0.0) N(I ,J-1)=N(I ,J-1)*OUTD
IF(N(I ,J ) .GT. 0.0) N(I ,J )=N(I ,J )*OUTD
ENDIF
ENDIF
ENDIF
ENDDO
ENDDO

（コンパイル時最適化メッセージの抜粋）
322

vec

(

1): ループ全体をベクトル化する。

323

vec

(

1): ループ全体をベクトル化する。

344

vec

(

1): ループ全体をベクトル化する。

345

vec

(

1): ループ全体をベクトル化する。

図5

ベクトル化後コード― 33 ―

― 34 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）

表3【初期コード】PROC.NAME FREQUENCYEXCLUSIVE
TIME[sec](% )AVER.TIME[msec]

初期コードの FTRACE 情報
MOPS

MFLOPS V.OP AVER.
RATIO V.LEN

VECTOR I-CACHE O-CACHEBANK CONFLICT
TIME
MISS
MISS CPU PORT NETWORKADB HIT
ELEM.%

flood100
1 3395.271(100.0)3395270.83 14618.1
6206.6 97.83 198.2 1665.816
0.022 163.245
27.664 229.810
53.30
init
1
0.134( 0.0)
134.439 29316.9
3580.7 99.75 255.9
0.134
0.000
0.000
0.004
0.004
0.01
output30.000( 0.0)
0.064
160.2
0.0 1.92 74.0
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.00
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------total
5 3395.405(100.0) 679081.09 14618.7
6206.5 97.83 198.2 1665.950
0.023 163.245
27.668 229.814
53.29

表4
【ベクトル化後コード】
PROC.NAME FREQUENCYEXCLUSIVE
TIME[sec](% )AVER.TIME[msec]

ベクトル化後コードの FTRACE 情報
MOPS

MFLOPS V.OP AVER.
RATIO V.LEN

VECTOR I-CACHE O-CACHEBANK CONFLICT
TIME
MISS
MISS CPU PORT NETWORKADB HIT
ELEM.%

flood100
1 1850.736(100.0)1850736.14 27222.3 11498.7 99.53 198.6 1706.915
0.013
0.211
26.722 243.202
52.91
init
1
0.135( 0.0)
134.952 29205.6
3567.1 99.75 255.9
0.135
0.000
0.000
0.006
0.005
0.01
output30.000( 0.0)
0.065
158.2
0.0 1.92 74.0
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.00
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------total
5 1850.871(100.0) 370174.25 27222.5 11498.2 99.53 198.6 1707.049
0.014
0.211
26.729 243.207
52.91

表5

IF 文消去後コードの FTRACE 情報【IF文消去後コード】
PROC.NAMEFREQUENCY

EXCLUSIVE
TIME[sec](% )AVER.TIME[msec]MOPS

MFLOPS V.OP AVER.
RATIO V.LEN

VECTOR I-CACHE O-CACHEBANK CONFLICT
TIME
MISS
MISS CPU PORT NETWORKADB HIT
ELEM.%

flood100
1 9946.668(100.0)9946668.215 27367.2 12425.3 99.60 202.2 9232.460
0.225
0.547 327.191 932.144
55.50
init
1
0.273( 0.0)273.275 29229.4
1762.1 99.44 255.9
0.273
0.000
0.000
0.031
0.014
0.00
output30.116( 0.0)
38.760 26325.1
1.0 98.29 256.0
0.116
0.000
0.000
0.006
0.019
0.00
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------total
5 9947.058(100.0)1989411.554 27367.2 12424.9 99.60 202.2 9232.849
0.225
0.547 327.227 932.178
55.50

表6

性能比較（初期コード、ベクトル化の対象：北海道

IF 文消去後コードの対象：日本全土）

演算時間 [sec]演算性能 [GFlops]

実行効率 [%]

平均ベクトル化率 [%]平均ベクトル長

初期コード

3,395

6.21

9.0

97.83

198.2

ベクトル化後コード

1,850

11.50

16.7

99.53

198.6

IF 文消去後コード

9,947

12.42

18.0

99.60

202.2

を示す記号 “S” が付加されている。最適化メッセージ

3.3

IF 文の消去による高速化

から 291 行目および 292 行目の処理に依存関係がある

SX-ACE では DO ループ中の IF 文については、真ため、DO ループ全体のベクトル化が不可となってい偽に基づいてベクトルマスクを作成し、演算についてることが分かる。

は本来の IF 文の真偽にかかわらず演算を行う。DO

該当箇所のベクトル化を促進するために、1. 依存関

ループの演算終了後に IF 文を考慮したベクトルマス

係のある演算順序の変更、2. ループ分割と作業配列のクにより、IF が真となる演算結果のみをストアするこ

導入、を行った。図 5 にベクトル化後コードの編集リとでベクトル化を可能としている。このことから、図ストの一部を示す。

5 において DO ループ中で対象とする計算領域を指定

依存関係によりベクトル化が不可であった、291 行

する IF 文（326 行目および 348 行目）を消去する、す目の演算を後に、292 行目の演算を前に行うように演

なわち日本全土を対象として演算することで実効性能

算順序を変更（それぞれ 354 行目と 353 行目に）した。

の改善が期待できる。

次に、ループ分割を行うことで DO ループ中の IF 文

3.4 性能比較による条件分岐の個数を減らし、コンパイラがベクト

ベクトル化後コードの FTRACE 情報を表 4 に、対ル化の判断を行うことが可能となった。ループ分割を象とする計算領域を指定する IF 文を消去し、日本全行うために後半の DO ループで必要な演算結果を前半

土について演算を行ったときの FTRACE 情報を表 5の DO ループで保存するための作業配列 OUTD を導に示す。また、初期コード、ベクトル化後コードおよ入した。

び IF 文消去後のコードの性能比較を表 6 に示す。
初期コードでは平均ベクトル化率が 97.83% であっ『全国洪水氾濫被害額推定のための 2 次元氾濫計算』コードのSX-ACE 向け最適化および MPI 並列化― 35 ―

たが、ループ分割と演算順序の変更によるベクトル化

表7

並列化コードの演算時間比較（対象：日本全土）

により 99.53% に向上した。また、演算領域を限定す

計算機

並列化

演算コア数

演算時間 [sec]る IF 文を消去したことで、対象範囲が北海道から日SX-ACE

なし

1

9,946

本全土になったために演算時間は増加しているが、実SX-ACE

Flat MPI

128(32 ノード)128

行効率は 16.7% から 18.0% に向上したことから、日LX406Re-2

なし

1

53,901

本全土をシミュレーションする場合にはＩＦ文消去後

LX406Re-2

Flat MPI

120(6 ノード)

739のコードの方が高速であることが分かる。初期コードに対する性能向上比は演算性能値の比較より、それぞ率を約 18% まで高速化することができた。また、MPI

れ 1.8 倍、2.0 倍を達成することができた。

ライブラリによる並列化により 128 コアを用いた並列

4 MPI ライブラリによる並列化

実行では、逐次実行の約 78 倍の性能向上が得られた。

4.1 並列化方針

1km×1km であったが、この解像度では、河川ごと

従来の研究におけるグリッドセルサイズは約

次に、ベクトル化および IF 文を消去した最適化コーに異なる治水施設の整備状況などを十分に反映するこドの MPI ライブラリによる並列化を行った。分割方とができなかった。今回、約 250m×250m の解像度が向は図 3 に示した J 方向について 1 次元分割を行い、実用的な時間で実行できるようになったことで、被害各プロセスで分割された領域について演算を行った額の推定結果の妥当性が向上すると同時に、局地的な後に、袖領域のデータ通信を行う。データ通信には現象についても検討することが可能となった。

MPI SENDRECV を使用した。演算結果は代表プロ

計算速度の向上により様々な条件での計算を多数実セスに各プロセスから MPI GATHERV を用いて受行することが容易となったことから、今後は降水量の信し、バイナリ形式のファイルとして書き出しを行う。

増加や海面上昇など地球温暖化による影響を考慮した

4.2 並列化コードの演算時間比較

解析 [3]、洪水に加え高潮や斜面崩壊、沿岸浸食などに

MPI ライブラリによる並列化を行ったコードを実行した結果を表 7 に示す。

よる複合災害のリスクの検討 [4] を高解像度で実施する予定である。

SX-ACE においては、128 コアを用いた並列実行は

今後は MPI 通信の最適化などについて高速化を行逐次実行と比較して演算時間比で約 78 倍の性能向上

い、利用者の研究活動の加速を支援する予定である。

が得られた。並列コア数に対する並列性能は理想値のサイバーサイエンスセンターの大規模科学計算シス

68% 程度であるので、通信部分の最適化などによりさテムが、利用者の研究発展の一助になるために、今後らなる性能向上を試みる予定である。

も高速化推進研究活動に取り組む所存である。

また LX406Re-2 において 120 コアを用いた並列実
行は逐次実行と比較して、約 73 倍の性能向上がみられ

参考文献

た。SX-ACE（128 コア）と LX406Re-2（120 コア）の

[1] 国土交通省河川局：治水経済調査マニュアル（案），

理論演算性能比は約 3.8 倍であるが、演算時間比では

2005.

約 5.8 倍と、SX-ACE の実効性能の高さが示された。

[2] 手塚翔也，小野桂介，風間聡，小森大輔：極値降

演算時間計測は観測期間が 1 時間分に相当する

雨，流出量に基づく洪水被害推定およびその将来

14,400 ステップで行ったので、観測期間 4 日分に変化，土木学会論文集，Vol.70，No.4，pp.1501-相当する 1,382,400 ステップの演算を行う場合の演算

1506，2014.

時間は、SX-ACE（128 コア）においては約 3.4 時間[3] 町田宗一郎，川越清樹，風間聡，沢本正樹，横木と推定される。

裕宗，安原一哉，地球温暖化に伴う全国の浸水5 まとめ

被害額評価，地球環境シンポジウム講演論文集，vol.15，pp.155-160，2007.

本稿では『全国洪水氾濫被害額推定のための 2 次元

[4] 秋間将宏，風間聡，峠嘉哉，小森大輔，川越清樹，

氾濫計算』コードの SX-ACE 向け最適化および MPI

多田毅，年最小気圧を用いた複合水災害潜在被並列化の事例について述べた。

害額の将来推定，土木学会論文集 B1（水工学），

今回実施したベクトル化および IF 文を消去する最適化により、SX-ACE において約 9% であった実行効

Vol.73，No.4，I 139-I 144，2017．

― 36 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）［大学 ICT 推進協議会

2018 年度年次大会論文集より］

東北大学における教職員を対象とした情報セキュリティ教育
小野﨑 伸久 1), 曽根 秀昭 2), 水木 敬明 2)1) 東北大学 情報部情報基盤課
2) 東北大学 サイバーサイエンスセンター
i-security@grp.tohoku.ac.jp

Information Security Training for Staff in Tohoku University
Nobuhisa Onozaki 1), Hideaki Sone 2), Takaaki Mizuki 2)
1) Information Infrastructure Division of Information Department, Tohoku Univ.
2) Cyberscience Center, Tohoku Univ.
概要
東北大学では、平成 29 年度から全教職員を対象にした情報セキュリティ教育をｅラーニ
ング形式で実施しているが、本学の情報セキュリティポリシー及び情報システム利用環境の実態に合わせた教育コンテンツを提供するため、これを内製で作成している。本稿では、
この取組みについて紹介する。

1 はじめにり替えをクリック操作ではなく自動的に行われるように設定したうえで、エクスポート機能を用い本学では、平成 29 年 3 月に策定した情報セキてビデオ形式(mp4)に変換した。また、動画に流す

ュリティ対策基本計画をもとに、平成 29 年度から

音声は、音声合成ソフトで作成したデータをスラ

全教職員約 12,000 人を対象にした情報セキュリテ

イドに挿入し、アニメーションと同じように自動ィ教育をｅラーニング形式で年 1 回実施している。

的に再生されるようにした。

このような情報セキュリティ教育の実施にあたっ

2.3 e ラーニング基盤ては、自組織の情報セキュリティポリシー及び情情報セキュリティ教育のコンテンツ配信と理報システム利用環境の実態に合わせて、非現実的解度確認テストの実施には、本学の教員向けに提な理想論に終始せず、きちんと実践できる内容の供されている e ラーニング基盤である東北大学イ

教育コンテンツを作成することが重要であると考

ンターネットスクール（ISTU）を使用した。

え、内製で取り組んでいる。

3 教育コンテンツの内製

本稿では、この情報セキュリティ教育の取組みについて紹介する。

3.1 平成 29 年度の教育コンテンツ
平成 29 年度では、本学として初の試みである

2 情報セキュリティ教育の概要

ため、情報セキュリティ関連機関の公開情報及び

2.1 教育コンテンツの構成

本学の事前アンケートをもとに教育コンテンツを教育コンテンツは、動画教材及び理解度確認テ
ストの２つである。各コンテンツは日本語版と英語版を作成している。

検討した。
IPA の情報セキュリティ 10 大脅威 2016 [1]によると、この 10 年、様々な脅威が現れ、攻撃者の手

受講者は動画教材を視聴し、理解度確認テスト

口は年々巧妙になってきているが、攻撃の糸口はに合格することで受講完了となる。なお、理解度

あまり変わっておらず、表１に示す「情報セキュ確認テストは 10 問中 8 問以上の正答で合格となる

リティ対策の基本」による効果は多いに期待できこととした。

るとのことであるため、これを動画教材に取り入

2.2 動画教材の作成方法れることにした。また、事前アンケートによると、

動画教材は、Microsoft 社の PowerPoint を使用

ＯＳ・ソフトウェアのアップデート状況、セキュ

してスライドを作成し、アニメーションや画面切リティ対策ソフトのインストール状況及び定時ス

東北大学における教職員を対象とした情報セキュリティ教育― 37 ―

キャンの実施状況、パスワードの設定状況が不十● 正しい分であることがわかったため、原点に立ち返って、○ 正しくない

これらの対策の必要性や設定方法などを動画教材

Windows Update は時間がかかるうえに、パソに取り入れることにした。その他、当時の情報セ

コンの動作が遅くなるので、業務の繁忙期がキュリティの動向・情勢を踏まえて、表２に示す

4

内容に絞り込んだ。

終わるまでは行わない。
○ 正しい

理解度確認テストについては、どの程度の難易● 正しくない度が適切であるか判断できず、手探りの状態であ

セキュリティ対策ソフトをインストールすれったため、ひとまずは情報セキュリティの初級者

ば安全なので、定期的なフルスキャンは不要に照準を合わせることにし、表３の通りに作成し

5

た。

である。
○ 正しい

このようにして作成した動画教材及び理解度● 正しくない

確認テストについては、本学の情報セキュリティ

普段使用しているパソコンを持ち出すことにポリシー等を検討する「情報セキュリティＷＧ（ワなった際の対処として、推奨されないものは

ーキンググループ）」において審議を行った。

どれか。
○ 事前に、個人情報や機密情報を含むデー

表１ 情報セキュリティ対策の基本
情報セキュリティ対策

攻撃の糸口

の基本

ソフトウェアの脆弱性
ウイルス感染パスワード窃取

ソフトウェアの更新
ウ イ ル ス 対 策 ソ フト の
導入
パスワード管理・認証のタを持っていないことを確認した。
8○ パソコンのログオンパスワードをかけた。
○ パソコンのハードディスクを暗号化した。
● 出先で困らないように、パスワードのメ
モをパソコンに貼りつけた。

強化

設定不備

設定の見直し3.2 平成 30 年度の教育コンテンツ

誘導（罠にはめる）

脅威・手口を知る

平成 30 年度では、前回の事後アンケートをもとに教育コンテンツを検討した。

表２

平成 29 年度動画教材№

内容

動画教材は以下の通りに内容を検討し、表４の通りに作成した。

1

最近の動向① 本学や他大学のインシデント事例を踏まえて

2

今回の範囲

対策例を紹介してほしいという要望を取り入情報セキュリティ対策れた。

・ソフトウェアを最新に保つ
3② 前回の内容を復習するため、ダイジェスト版

・セキュリティ対策ソフトとしてブラッシュアップして再度取り扱うこ・パスワードの取扱いとにした。

・騙されないために手口を知る③ クラウドサービス利用時の対策及びソーシャ

・持ち出し時の対策

ルメディアによる情報発信時の対策に関する・インシデント発生時の初動対応

要望を取り入れた。
④ NII-SOCS の要確認情報の調査時によく見かけ

表３№

平成 29 年度理解度確認テスト（抜粋）
設問・選択肢情報セキュリティ対策は、ウイルス感染のよ2られる事例を踏まえて、研究室における私物の持ち込み PC、ルータの設定、及びバックア
ップについて、取り扱うことにした。

うな特殊な技術を駆使したサイバー攻撃だけ⑤ 別途要望があり、情報セキュリティの範囲外

でなく、人的ミス（メール誤送信、設定ミス、ではあるが、情報資産の適切な利用として利盗難、紛失）についても対策が必要である。

用目的の遵守並びに著作権の尊重について、取り扱うことにした。

― 38 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）⑥ 前回の動画教材は約 23 分であったが、長すぎ・利用目的を遵守するて受講の負担が大きいとの意見が寄せられた・著作権侵害行為を行わない

ため、約 13 分に短縮した。
この短縮によって、説明が不十分になってしまった部分は、ウェブサイトに詳細を掲載し、必要に応じて参照

研究室での対策・私物の持ち込みＰＣ

7

・ルータ

できるようにして補った。

・バックアップ⑦ 教職員向けのｅラーニングが他にも複数あり、
表５

受講者の負担が大きいとの意見を考慮して、各教育の実施時期を合わせ、個人情報保護に

平成 30 年度理解度確認テスト（抜粋）№

関する教育とは合同で実施することにした。

設問・選択肢クラウドサービスとは、ネットワーク経由で、他人のコンピュータにデータを渡して各種サ確認テストについては、動画教材を視聴しなくービスを受けることです。ストレージ、翻訳、ても正答できるほど問題が易しすぎるという意見

PDF 編集、日程調整など、様々なサービスがが多かったため、動画教材を視聴していないと容あります。

易に正答できないようにレベルを見直し、表５のそこで、クラウドサービス利用時の対策とし通りに作成した。

て、適切なものを全て選択してください。

このようにして作成した教育コンテンツにつ■ 無名だけれども便利そうな翻訳サービス

いて、今回も情報セキュリティＷＧで審議した。

を見つけたが、2015 年 2 月に翻訳サービ

表４スに入力した文章がネット上にそのまま

平成 30 年度動画教材№

内容公開されていた事例があり、万が一の可
3

はじめに
1

・CISO のメッセージ

つけたが、万が一の可能性があるので、・詳細はウェブサイトで個人情報や機密情報を含むファイルを編

情報セキュリティインシデントの事例
2

3

4■ 日程調整サービスは便利だが、万が一の・大阪大学可能性があるので、氏名や会議内容は書・東北大学き込まないようにした。

基本的な情報セキュリティ対策□ アカウントのセキュリティオプション・ソフトウェアを最新に保つ（ログイン通知、二段階認証など）が提・セキュリティ対策ソフト供されていたが、面倒なので使用しなか・パスワードの取扱いった。

・騙されないために手口を知る

ソーシャルメディアによる情報発信では、そ・持ち出し時の対策の特性を理解し、慎重に取り扱うことが重要

・インシデント発生時の初動対応です。それは組織の公式アカウントのみなら

クラウドサービス利用時の対策

ず、個人アカウントであっても同様です。

・クラウドサービスとは

それでは、ソーシャルメディアによる情報発・主な対策

信時の対策として、適切なものを全て選択し

・心構え
・公開範囲
ソーシャルメディアによる情報発信時の対策・ソーシャルメディアの特性を理解する
・慎重に取り扱う

6

集しないようにした。

・富山大学

・アカウント管理

5

能性があるので、利用しないことにした。
■ 無料で PDF 編集が行えるサービスを見

情報資産の適切な利用4てください。
■ 発信した情報は、誰にもコントロールできず、完全に削除できないので、常に慎重に吟味し、責任のもてる内容を発信する。
■ 匿名のつもりでも、個人を特定されてしまうことがあるので、常に慎重に吟味し、東北大学における教職員を対象とした情報セキュリティ教育

責任のもてる内容を発信する。

ＯＳ・ソフトウェアが最新版にアップデ■ 「東北大学ではなく個人としての発言」

ートしていること、本学が提供するセキと明記していても、社会的問題になれば

ュリティ対策ソフトでフルスキャンして東北大学の信用を損ねることがあるのいること、海賊版ソフト等の不正ソフト

で、法令を遵守し、他者の人格を尊重すがインストールされていないことを確認る。

する。また、初回だけでなく定期的に確□ 職務上知り得た個人情報を発信する。

認する。
■ ルータは接続機器のログを保存するよう

東北大学のネットワークに接続する場合は、に設定する。

例え私物の機器であっても、利用目的を遵守■ 研究データは定期的にバックアップをとしなければなりません。

る。

それでは、不適切な行為を全て選択してくだ□ ＵＳＢ型の外付けハードディスクをパソ

さい。
5― 39 ―■ 私的なインターネットゲーム

コンデータのバックアップとして使用す□ 学会出張のための旅行サイトの閲覧る場合は、パソコンに常時接続したまま□ 研究室の備品購入のためのショッピング

にする。

サイトの閲覧
■ ビットコイン等の仮想通貨の採掘（マイニング）

4 おわりに
本稿では、情報セキュリティ教育の実施にあた

知の創造体として社会に貢献してきた東北大って、自組織の情報セキュリティポリシー及び情学が著作権を尊重しないことは、大学の存在

報システム利用環境の実態に合わせて、非現実的を否定することと同じです。著作権侵害行為な理想論に終始せず、きちんと実践できる内容のを行った場合は、本人に加えて、法人も責任

教育コンテンツを内製で作成するための取組みにを負うことになります。

ついて紹介した。

それでは、著作権侵害行為にあたるものを全て選択してください。

他機関において、教育コンテンツのブラッシュ
アップに寄与できれば幸いである。

■ 研究・教育などの業務に必要なソフトウ
ェアが高価だったため、海賊版ソフトウ

参考文献

ェアを入手し、パソコンにインストール[1] 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）、情報
セキュリティ 10 大脅威 2016、P12、独立行政法人情報処理推進機構、2016.

して使用した。
（海賊版とは、著作権者の6

許諾を受けずに複製された著作物のこと）"■ ソフトウェアの購入を申請したところ、予算の都合で数を減らされたが、「それで情報セキュリティ教育コンテンツの作成にあも業務上必要だから」「どうせチェックしたり、ご助言をいただいた情報セキュリティＷＧないだろう」と考え、ソフトウェアを必の皆さまに謹んで感謝の意を表します．

要台数分インストールした。
■ 漫画の切り抜きをスキャナーで取り込み
PDF ファイルにしてインターネットで公開した。
□ 国内の大手家電量販店などの正規販売店で購入したビジネスソフトウェアをインストールして使用した。
研究室での情報セキュリティ対策として、適7

謝辞

切なものを全て選択してください。
■ 研究室に持ち込まれた私物パソコンは、

― 40 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）［大学 ICT 推進協議会

2018 年度年次大会論文集より］

東北大学における標的型攻撃メール対応訓練
小野﨑 伸久 1), 曽根 秀昭 2), 水木 敬明 2)1) 東北大学 情報部情報基盤課
2) 東北大学 サイバーサイエンスセンター
i-security@grp.tohoku.ac.jp

Training for Responding to Targeted Email Attacks in Tohoku University
Nobuhisa Onozaki 1), Hideaki Sone 2), Takaaki Mizuki 2)
1) Information Infrastructure Division of Information Department, Tohoku Univ.
2) Cyberscience Center, Tohoku Univ.
概要
東北大学では、平成 27 年度から標的型攻撃メール対応訓練（以下、メール訓練）を実施
しているが、年度ごとに訓練結果を評価し、次回の訓練に反映することでブラッシュアッ
プを図っている。本稿では、この取組みについて紹介する。

1 はじめに本学では、平成 27 年 6 月に発生した日本年金

訓練本番では、全教職員に付与されている東北
大メールアドレス宛てに疑似的な標的型攻撃メール（以下、攻撃メール）を送信した。メール受信機構の事案を受けて、平成 27 年度から標的型攻撃者が添付ファイル又は URL リンクをクリックしに対応するためのメール訓練を実施している。初た場合、誰がクリックしたのか集計できるように

年度は、事務系職員約 1,600 人を対象に外注で実した。また、クリックした際には、ウェブサイト

施したが、次年度となる平成 28 年度以降は、全教が表示されるようにし、このメールが訓練である

職員約 12,000 人を対象に内製で実施している。毎ことを伝えて、メール受信者を騙す手口や、それ回単調な訓練内容では、メール訓練の有効性が薄を見抜くための着眼点等を再確認するように促し

まってしまう可能性があるため、年度ごとに結果た。なお、本学には、全教職員からの報告を一挙を評価し、次回に反映することでブラッシュアッに受理できるほどの体制がまだ無いため、攻撃メプを図っている。内製によって、予算・コストにール受信時の報告や、クリック時のネットワーク

よる制約を抑えながら臨機応変に対応できること

隔離及び報告作業は訓練に含めなかった。

にもつながっている。
本稿では、このメール訓練の取組みについて紹介する。

2 メール訓練の概要
2.1 メール訓練の目的
メール訓練の目的は、身近に起こりうる危機を認識し、典型的な攻撃パターンを体験し、見分ける知識を身に付けることとした。
2.1 メール訓練の流れ
メール訓練は、事前周知、訓練本番、事後アン
ケートという流れで行った。
事前周知では、訓練の目的、実施期間、訓練手
順、メール受信者を騙す手口、それを見抜くための着眼点等を周知した。

全教職員分のメール送信が完了してから数日後に、訓練完了メールを一斉送信し、今回のメー
ル受信者を騙す手口や、それを見抜くための着眼点等を周知しつつ、事後アンケートを依頼した。
2.2 各年度のメール訓練の概要
表１に各年度のメール訓練の概要を示す。

3 平成 27 年度のメール訓練
3.1 攻撃メール
平成 27 年度の訓練では、攻撃メールを送信した。情報システムの利用環境が把握できる事務系
職員が対象であり、外注したこともあって、トラブルもなく訓練が完了した。

東北大学における標的型攻撃メール対応訓練

表１― 41 ―

各年度のメール訓練の概要

平成 27 年度

平成 28 年度

平成 29 年度

対象者

事務系職員

全教職員

全教職員

対象人数

1,619

12,206

12,213

回数

1 回目

2 回目

―

―

訓練期間

2 日間

3 日間

12 日間

22 日間

メール文面

1 種類

1 種類

2 種類

13 種類

送信方法

一括

一括

1 日 2,000 通

1 日 1,000 通（東北大 ID 順）（ランダム）

メール形式

URL リンク

添付ファイル

添付ファイル

URL リンク

開封数

330

174

639

1,686

開封率

20.4%

10.7%

5.2%

13.8%

外注/内製

外注

内製

内製

費用

約 140 万円

0円

約 1 万円4 平成 28 年度のメール訓練
4.1 攻撃メール
平成 28 年度は、前年度実施のノウハウを生か定できないため、人数分のファイルを作成することとなったが、フリーソフトの「UWSC」を用いて短時間で作成した。
メール送信については、Microsoft 社の Excel マ

して内製にて訓練を行うこととした。事務系職員

クロ及び Outlook を使用して、順次送信した。

とそれ以外に分類し、表２に示す 2 種類の攻撃メ

4.3 評価ールを送信した。

フリーメールについては、添付ファイル（zip in

差出人については、IPA [1]によると標的型攻撃exe） が送信 できるものが少 ない こと、 そしてメールの 71%がフリーメールから送信されている

Outlook による SMTP 送信ができるものが少ない

こと、並びに日本年金機構 [2]によると、平成 27

ことにより、訓練に利用できるものを見つけ出す

年 6 月の個人情報流出事案においては標的型攻撃のに苦労した。また、送信数の制限がかけられてメールの送信元はフリーメールアドレスであった

いるが、その閾値が非公開のために、試行錯誤でことから、フリーメールアドレスを選定した。

検証することになってしまった。結果的には、フ

メール本文の「実名差し込み」については、日リーメールは訓練には不適切であった。

本年金機構[2]によると、平成 27 年 6 月の個人情報添付ファイル（zip in exe）についても、Windows流出事案においては非公開のメールアドレスに対以外の機器では、実行しても何も反応せず、訓練して実名を差し込んだメールが送信されたことかであることを明示した画面も表示されないため、ら、実名差し込みを取り入れることにした。

混乱を引き起こすことになってしまった。また、添付ファイルについては、警察庁 [3]によると

東北大メールアドレスから普段使用しているメー

標的型攻撃メールの添付ファイルは圧縮形式のフルアドレスに転送している場合、転送時に添付ファイルであることがほとんどであり、その中には

ァイルがエラーに引っかかり、到達しないことも「exe」の実行形式ファイルが最も多く用いられてあった。結果的には、様々な情報機器を使用していることから、これを取り入れることにした。

いる全教職員に対しては、添付ファイル方式は不4.2 内製作業

適切であった。

添付ファイルについては、アクセスした人を特訓練開始日に、メール受信者から各部局の情報定するウェブサイトを PHP で用意し、そのサイトシステム担当者への問い合わせが一挙に発生し、にアクセスする exe ファイルをフリーソフトの日常の業務に影響してしまった。各部局の情報シ「Hot Soup Processor」で作成した。一人一人異なステム担当者に対しては、事前に攻撃メールの具るパラメータを設定しないとクリックした人を特体的な内容を周知しておくべきであると認識した。
図３に示す通り、訓練後半にかけて、開封率が― 42 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）

右肩下がりになっていることが分かる。これは、メール訓練に引っかかった人は満足度が高く、そ同じ文面のメールを数日間に渡って送信している

うではない人は低い傾向があったため、これは大ため、時間が経つにつれて、まだ受信していない

きな問題点であった。数日間に分けて送信するな

人に対しても、メール内容が知れ渡ってしまった

らば、メール文面は日々変更するべきであると認ことが原因とみている。事後アンケートによると、識した。

表２ 平成 28 年度の攻撃メール
1 回目

2 回目

件名

人事異動内示について

差出人

東北大学<ukagiadukohot@フリーメール 5 種類>

本文

科研費について●●様（実名差し込み）●●様（実名差し込み）

参考までに、人事異動案内示を転送します。

先日の教授会で議題になった件について、ご意

ご確認のほどよろしくお願いいたします。

見を伺いたく、資料を送付させて頂きます。

ご確認のほどよろしくお願いいたします。
添付

人事異動内示.zip（人事異動内示.exe）

図３

資料.zip（資料.exe）

平成 28 年度の開封率の推移

5 平成 29 年度のメール訓練
5.1 攻撃メール
平成 29 年度の訓練では、前年度の反省を活かし、表４に示す 13 種類の攻撃メールを送信した。
ウェブサーバ及びメールサーバ、並びに本学公位から順番に使用した。
HTML 形式のメールにして、本学のロゴマークを挿入した。これは、本学に実際に到達したことのあるフィッシングメールで用いられていた手口であったため、取り入れることにした。
5.2 事前周知式の「tohoku.ac.jp」を模倣した「tohoku-ac-jo.info」

事前周知において、各部局の情報システム担当というドメインをレンタルし、差出人のメールア者に対して、訓練本番で送信する攻撃メールの内

ドレス及び URL リンクとして使用した。

容も周知することにした。

差出人の苗字は、知人からのメールだと錯覚させるため、本学の教職員に多い苗字を集計し、上

5.3 内製作業
前年度の添付ファイルと同様に、アクセスした東北大学における標的型攻撃メール対応訓練― 43 ―

人を特定するウェブサイトを PHP で用意し、そのともなく、スムーズに実施できた。

サイトにアクセスするための URL リンクを設定

また、差出人の苗字については、上司だと錯覚した。メール送信についても前年度と同様に、して不用意にクリックした人も出ており、名前でMicrosoft 社の Excel マクロ及び Outlook を使用しはなくメールアドレスを確認することの意識付けて、順次送信した。

につなげることができたと考えられる。

5.4 評価

図５に示す通り、訓練後半にかけても開封率がレンタルのメールサーバから送信したため、前年度のように送信制限などのトラブルにかかるこ
表４
件名

【Ａ】

差出人

【Ｂ】

右肩下がりにならなかった。従って、全期間を通して有効な訓練を実施することができた。

平成 29 年度の攻撃メール【Ｃ】です。お疲れ様です。
本文

先日お話しした【Ａ】に関する資料が手に入りましたので PDF 化しました。
至急、こちらからダウンロードください。
http://www.tohoku-ac-jp.info/drive/?xxxxxxxxx.pdf

取り急ぎ。
補足

送信日毎に【Ａ】,【Ｂ】,【Ｃ】を次表の通りに置換

送信日

【Ａ】

【Ｂ】

【Ｃ】

10 日（水） 指定国立大学

東北大学 佐藤 <sato@tohoku-ac-jp.info>佐藤

11 日（木）東北大学 鈴木 <suzuki@tohoku-ac-jp.info>鈴木

12 日（金） 共同研究講座

東北大学 佐々木 <sasaki@tohoku-ac-jp.info>佐々木

15 日（月） 中期目標・中期計画

東北大学 伊藤 <ito@tohoku-ac-jp.info>

伊藤

16 日（火） 運営企画会議

東北大学 髙橋 <takahashi@tohoku-ac-jp.info>髙橋

17 日（水） 自動車入構ルール

東北大学 阿部 <abe@tohoku-ac-jp.info>

阿部

18 日（木） グローバルイニシアティブ構想

東北大学 高橋 <takahashi@tohoku-ac-jp.info>

高橋

19 日（金） 時間外労働縮減

東北大学 齋藤 <saito@tohoku-ac-jp.info>

齋藤

22 日（月） 寄付講座

東北大学 加藤 <kato@tohoku-ac-jp.info>

加藤

23 日（火） 部局評価

東北大学 千葉 <chiba@tohoku-ac-jp.info>千葉

24 日（水） 競争的資金等公募情報

東北大学 遠藤 <endo@tohoku-ac-jp.info>遠藤

25 日（木） オープンキャンパス

東北大学 小林 <kobayashi@tohoku-ac-jp.info>小林

26 日（金） 大学発ベンチャー

東北大学 菅原 <sugawara@tohoku-ac-jp.info>

菅原

日英表記

― 44 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）

図５

平成 29 年度の開封率の推移

6 おわりに
本稿では、平成 27 年度から実施しているメー
ル訓練の取組みについて紹介した。
メール訓練の内製化により、前年度の実施結果を反映した手直しが、予算・コストによる制約を受けることなく対応できている。また、毎回単調な訓練内容では、メール訓練の有効性が薄まってしまう可能性があるため、年度ごとに結果を評価し、次回に反映することでブラッシュアップを図っている。
このような本学の取組みが、他機関において参考になれば幸いである。

参考文献[1] IPA（独立行政法人情報処理推進機構）技術本
部 セキュリティセンター、サイバー情報共有
イニシアティブ（J-CSIP） 2014 年度 活動レ
ポート、P16、独立行政法人情報処理推進機構、
2015[2] 日本年金機構 不正アクセスによる情報流出事案に関する調査委員会、不正アクセスによる情報流出事案に関する調査結果報告、日本年金機構、別添資料 3-3、2015[3] 警察庁広報資料、平成 28 年上半期におけるサイバー空間をめぐる脅威の情勢等について、
警察庁、P3-4、2016

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）［大学 ICT 推進協議会

2018 年度年次大会論文集より］― 45 ―

― 46 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）

本稿では，第 2 章で本学の eduroam の構成と運利用することとした．具体的には，IPv4 の/30 の用について，第 3 章で市民へのキャンパス無線

アドレスブロックの割り当てを受け，既設 SINET

LAN 開放を目的とした Cityroam への参加とその接続を行っていた回線を VLAN 多重モードに変更

メリットについて述べる．第 4 章は本稿のまとめ

し，同回線の VLAN を利用する方法で eduroam

である．

アクセスネットワークを確保した．

2

本学の eduroam の構成と運用

2.1 本学における eduroam の構成
本学の第１キャンパスには 11 棟の建屋があり，2 台で冗長化された Aruba 7210 コントローラ配
下に 141 台のアクセスポイント（AP）を設置している（図 1）．

次に，AP からの eduroam 利用者からの認証要求を処理する RADIUS サーバについて，eduroamのネットワークを学内ネットワークと分離するため，学生・教員向けの無線 LAN 接続サービスのIEEE802.1X 認証で使用していた RADIUS サー
バとは独立の RADIUS サーバを構築する必要があった．eduroam JP のサイト上に，FreeRADIUS

商用プロバイダ

6,1(7 札幌'&）

ルータ 回線分散1$7装置$UXED 正）$UXED 副）
無線/$1コントローラ

による RADIUS サーバ構築についての説明が充実しており，これを参考に仮想サーバとして新た):に eduroam 向けの RADIUS サーバを構築した．

コア6:

学内には eduroam の RADIUS IdP (ID プロバイ

フロア6:

第キャンパス（～号館，$館～*館，図書館）

アクセスポイント（$UXED$3）ｘ台

図 1 ネットワーク構成図
本学は eduroam に参加する以前から学生・教員向けに独自の SSID による無線 LAN 接続サービスを提供しており，コンピュータ教室の PC へのログインに利用する Active Directory のアカウン
トを用いて IEEE802.1X 認証での持込デバイスの無 線 LAN 接 続 を 可 能 と し て い る ． ま た ，IEEE802.1X 認証が利用できないデバイスの接続のため， PSK(事前共有キー)とキャプティブポー
タル認証/MAC アドレス認証による接続方式も継続して運用している．
2012 年に eduroam に参加した際，既に Aruba
製品での IEEE802.1X 認証については問題なく運用できており新たに必要とする機器などの制約はなかったが，図書館で契約している電子ジャーナル等の契約の関係上，eduroam 向けのアクセスネ
ットワークを別途構築する必要があった．このため，国立情報学研究所が試験的に提供している
eduroam アクセスネットワーク収容サービスをダ ) は 構 築 せ ず ， AP か ら の 認 証 要 求 を 全 てeduroam JP の RADIUS サ ー バ に 転 送 す る
RADIUS Proxy として構築している．
本学の構成員が eduroam を利用するための
RADIUS IdP については，東北大学が開発・運用
し、eduroam JP に提供している eduroam 代理認証システム [6] を 2012 年に採用し，電子計算機
センターにて eduroam 利用希望者に都度アカウ
ントを発行する形式とした．また、学術会議・研究会などにおけるゲストアカウント発行の要望があった場合には，同システム上で必要数のアカウン
トを発行し，責任者に一括で発行するサービスを提供している．
これに加え，2014 年には学術認証フェデレーシ
ョン（学認）[7] に参加し，国立情報学研究所が提供している eduroam 仮名アカウント発行システム（2017 年度より eduroam JP 認証連携 ID サー
ビ ス に 移 行 さ れ て い る ） [8] を 本 学 の Active
Directory アカウントによる Shibboleth 認証にて利用できるよう環境を整備し，学生・教職員が自ら eduroam JP 認証連携 ID サービスにログインすることで電子計算機センターを経由することな
く eduroam アカウントを発行できるように運用

学術無線 LAN ローミング基盤 eduroam と次世代ホットスポット基盤 Cityroam のキャンパスへの展開― 47 ―を改善した．学認との接続においては株式会社ネ

チング・アシスタントについては他大学の大学院

ットスプリングのアプライアンス製品である

生が多く，既に所属機関で発行した eduroam アカ

Axiole の IdP オプションを採用し，Shibboleth

ウントを保有しているため，eduroam への接続はIdP を短期間で構築することができた．

日常的に行われている．

また，eduroam 仮名アカウント発行システムにeduroam 接続に用いられているデバイスにつより発行されるアカウントは従来利用機関すべて

いては，2013 年頃までの一部メーカ製 Android 端

で共通のレルムとなっていたが，eduroam JP 認

末については IEEE802.1X の利用がしにくい機種

証連携 ID サービスへの移行と共に，加入機関毎があったが，2014 年以降の端末においては支障なに異なったレルムのアカウントが発行されるようく利用することが可能となっており，現在では PC

機能が拡張された [9]．これにより，本学のように

およびスマートフォンについては問題がない．但自前の eduroam の RADIUS IdP を持たず，学内

し、スマートスピーカー，スマートウォッチ，プロ向けネットワークと eduroam ネットワークを分

ジェクターへの映像伝送機，プリンターなど

離するために SSID を複数運用していた大学におIEEE802.1X 接続に対応していないデバイスもあいても，アカウントのレルムによってネットワー

り，これらは現在 eduroam 接続を行うことはでき

クを割り当てる認証 VLAN の仕組みで両者をない．

eduroam に統合することが可能となった．認証

eduroam を利用したユーザによるセキュリテ

VLAN の導入については今後の検討事項である．

ィインシデント等の発生時には，アクセスポイン

2.2 本学における eduroam の運用
本学キャンパスには eduroam に参加している
他大学のキャンパスが隣接しており，単位互換・
サークル活動などで来訪する他大学の学生は日常的に eduroam を利用している．一方，本学の学生による eduroam アカウントの発行は非常に少ない状況にある．これは，学生はキャンパス内であれば Active Directory アカウントにより直接無線
LAN 接続が行えること，eduroam についての学内での広報が不足していること，他大学を訪れて無線 LAN 接続を行う必要を感じている学生が少ないことなどが理由であろうと推測される．しかし，eduroam により ICT を活用した学習の場はキャンパス内から世界中に広げることが可能であることを周知し，eduroam を利用する学生を増やす
ことは，深い学びの成果を得る学生を増やすことに繋がっていくと考えられるため，学生の利用率を上げていくことが課題である．
教員に関しては，他大学を非常勤講師として訪れたり，学術会議や研究会等に出席したりする際などに eduroam アカウントを取得して活用している．また，一部の講義で採用されているティートを設置している SP 側は利用者を特定するために，アカウント発行に責任のある IdP 側の協力が必要となる．あるいは、本学が責任を持って発行したアカウントについて、SP 側からインシデント
発生に際し協力を求められる場合も想定される．
これらについては eduroam JP 実施要領 [10] に定められており，インシデントの対応のため現在
は eduroam JP サービス技術基準・運用基準 [11]において少なくとも 6 ヶ月間は規定のログ等を保存するよう定められている．また本学では同技術基準・運用基準に従い，原則として全てのポートについて通信を制限しない運用としているが，これまでのところインシデントは本学では SP（サービスプロバイダ）としても IdP としても発生していない．
eduroam JP に関する技術的な障害事例として，
Aruba 製コントローラでは EAP パケットを終端させる Termination という機能があるが，通常終端させないよう無効になっている．これが意図せず 有 効 に な っ て い る と ， eduroam JP の JP
RADIUS は認証要求を受け付けないため，注意する必要がある． eduroam JP サービス技術基準・

― 48 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）

運用基準 [11] においても EAP メッセージは改変

学術関係者と同等の安全な無線 LAN 接続サービ

せずに転送しなければならない，と規定されていスを市民に提供することは，学生・教職員と市民る．

活動の連携を効果的に行い，双方によりよい成果

3 Cityroam への参加とそのメリットをもたらす上で不可欠のものとなると考えている．

3.1 キャンパス無線 LAN の市民への開放
eduroam へ の 参 加 と 環 境 整 備 に よ り ，eduroam アカウントを所属機関で発行して本学を訪れる他大学の学生・教職員などは本学にてキャンパス無線 LAN への接続が可能となった．また，学術会議や研究会などで一時的に本学施設を利用する eduroam アカウントを保有していない
利用者に対しても，一時的な eduroam アカウント
をゲストアカウントとして発行することで，キャンパス無線 LAN のサービス提供が可能となった．
しかしながら，本学で開講している市民講座の受講者や、図書館を利用する市民に対してはキャン
パス無線 LAN のサービス提供が実現できていな
い．例えば本学の図書館は，試験期間中を除き学外者に図書の貸出を含めて開放されているが，図書館を利用する学外者がインターネット接続サー
ビスを希望する場合には，事前にキャンパス無線
LAN への接続を機器に対して設定した PC を図書
館カウンターで都度貸し出す対応を取っている．
このような状況の中，本学は江別市文京台の第1・第 2 キャンパスに加え，2021 年に 5km ほど離このようなニーズは，本学のみならず全国の大学においても多くなっていくことが想定されるが，キャンパス内での市民への無線 LAN サービス提供については，現在一部の大学が行っているに留まっている．
3.2 他大学におけるキャンパス内での市民への無線 LAN 接続サービスの提供
市街地等の公衆無線 LAN の中には，SSID を暗号化せず認証なしに接続を可能とし，メールアド
レスの入力等と利用規約への同意のみでサービス提供しているケースが多数見受けられる．しかし，本人確認がなされておらずインシデント発生時の追跡が困難なことや，通信経路が暗号化されておらず容易に盗聴可能であるなどの問題があり，このような形式での大学内への公衆無線 LAN 設置は好ましくない．
より安全にキャンパス内で無線 LAN 接続サー
ビスを市民へ提供する手法として，広島大学，京都大学，鹿児島大学といった一部の大学ではキャンパス無線 LAN にキャリア Wi-Fi（NTT ドコモ，
KDDI，ソフトバンク）を相乗りさせてサービス提れた札幌市厚別区の新札幌駅近くへ分校舎を建設供する試み [12] が行われている．これは，キャンすることとなった．この分校舎建設と運用にあた

パス無線 LAN の AP 側で各キャリア Wi-Fi の SSIDっては，多目的ホールや図書館などの地域住民の利用が想定されており，生涯学習機能や多世代交流機能といった地域ニーズに十分応えていく必要を送出するよう設定した上で，キャリア毎に
VLAN を分け，専用の回線で各キャリアのネット
ワークに収容する方式である．この場合，キャンがある．加えて，新札幌拠点においては学校機能

パス内の AP は全て無線 LAN コントローラで一元と商業・先端医療機能を相互に連携させ，より効的に管理されるため，キャリア Wi-Fi 毎に独立し果的な人材育成や産学連携を展開していくことがた AP をキャンパス内に設置する方式に比べ無線掲げられている [2]．また，国の第 3 期教育振興計
画（2018 年度から 2022 年度）においても，社会の持続的発展に向けた地域課題解決のための学びの推進として，地域の学校や大学等と学習活動の拠点となる社会教育施設との連携について触れられているとおり [3]．本学の学生・教職員ならびにLAN の電波干渉の問題は発生しづらい．しかし，キャリア毎に複数の SSID を送出すると，SSID の数とエリア内のクライアント数に応じてビーコン
やプローブといった制御用の通信の占有時間が増加するため，SSID の数が多すぎると通信品質の低下を招く場合があり, 注意が必要である．

学術無線 LAN ローミング基盤 eduroam と次世代ホットスポット基盤 Cityroam のキャンパスへの展開― 49 ―

またキャリア Wi-Fi は，基本的にはキャリアのより発行されたアカウントを持つ利用者は，自動電話回線契約のオプション機能として提供されて的に訪問先の SP が提供する公衆無線 LAN サー

いるため，日本のキャリアと契約を結んでいない

ビスに SSID を意識せず接続することが可能とな

訪日外国人などはサービスを利用できない．加えった．

て日本国内では，キャリアの回線を借り受けて事NGH 導入を推進する目的で，海外では 2016 年

業を行う仮想移動体通信事業者（MVNO）の参入に，世界各地の都市で提供されている公衆無線が進み，キャリア Wi-Fi を利用できない MVNO 回LAN を NGH 基盤で接続することにより，ひとつ線の利用者も増加している状況にある．国内の IEEE802.1X アカウントで相互利用できる環境

MVNO 市場規模の推移として，2014 年 3 月末ではを実際に構築しようとする世界規模の実証実験，

173 万回線であったものが，2018 年 3 月末ではCity Wi-Fi Roaming が WBA の主催で行われた．

1082.8 万回線に達し，急速に普及していることが利用者は NGH 基盤にローミング接続されているわかる [13] ．この傾向は今後も進むと見られ，大キャリアの SIM カードや IdP 事業者が発行する学を訪れる市民にキャリア Wi-Fi のみで対応する

IEEE802.1X アカウントを認証に用いることで，ことは難しくなってきている．

初めて訪れる都市の公衆無線 LAN を安全に利用

3.3 次世代ホットスポット（NGH）の登場と世界の公衆無線 LAN の動向
より安全で利便性の高い公衆無線 LAN 接続サ

することを可能とする試みであった．
3.4 セキュア公衆無線 LAN ローミング研究会の発足と Cityroam

ービスの提供については世界共通の課題となって日本国内でも安全で利便性の高い公衆無線

いるが，この実現に向け「次世代ホットスポット

LAN を提供する仕組みの構築を目指す有志が集（NGH, Next Generation Hotspot）」という規格

まり，2017 年に「セキュア公衆無線 LAN ローミ

が策定された [14]．NGH は，Wireless Broadband

ング研究会（NGHSIG）」[4] を発足するに至った．

Alliance（WBA）と Wi-Fi Alliance が共同で推進

同研究会において，RADIUS を中心とする認証している規格で，認証部分については従来の基盤，SP がサービス提供に使用する機器や利用者

IEEE802.1X 認証を使用しているのに加え，端末が接続に利用する端末の各種 OS の Passpoint 対が自動的に自組織とローミング接続している AP

応状況などについての情報収集と開発を進めるとを探索し接続する Passpoint（Hotspot 2.0）を中共に，NGH テストベッド基盤を構築し運用を開始

心とする規格である．既に米国では AT&T のキャした．また IdP としても NGHSIG クラウド IdP

リア Wi-Fi や Boingo などの無線 LAN サービス事の運用を開始して NGH テストベッドに接続し，業者において Passpoint が採用され [15]，サービ

複数の通信事業者及び開発者の AP を SP としてス提供が行われている．

接続し，日本国内で NGH が利用できる環境を整

NGH の登場以前は，仮に複数の IdP がローミえた．

ング接続されていても，AP が送出する SSID が異並行して NGHSIG では WBA との交渉を進め，なっている場合は，利用者は事前に訪問先の SSID

2017 年の 6 月から 8 月にかけて開催された第 2を知っていないと接続を行うことが難しいという回目の City Wi-Fi Roaming には東北大学が大学問題があった．このため，eduroam では加入期間

としては世界で初めて [16]，また国内の複数の都は共通で SSID を eduroam として設定すること

市 に お い て 通 信 事 業 者 が SP と し て そ れ ぞ れが求められている．NGH の登場以降，複数の IdPNGHSIG を通して接続し [17]，実際のサービス

をローミング接続し，かつ SP がそれぞれ異なる提供を行った（図 2）．本学は，2017 年の City Wi-

SSID を送出している状況でも，いずれかの IdP に

Fi Roaming については利用者が接続に使用する

― 50 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）

端末のサポート対応や，利用者へのアカウント配布についてサービス運用できるレベルに至っていないと判断し，参加を行わなかった．

図 3 HS2.0 device checker
情報収集は現在も継続しているが，国内外で販売されている Android 端末について，Passpoint
図 2 City Wi-Fi Roaming 2017 参加都市一覧
参加を見送った理由の 1 つに，利用者が接続に利用する端末のうちの Android 端末の Passpoint

対応状況のキャリア，メーカ毎の対応状況を概ね把握することができ，本学の実証実験参加およびサービス提供に向け懸念の多くを解消することができた．

実装状況が明確になっておらず，利用者から本学

現在，NGHSIG は実証実験を通じて得られたノスタッフへの問い合わせなどについての対応体制

ウハウを基に，国内でセキュア公衆無線 LAN サに懸念があったことがあげられる．Android はービスの展開を本格化させており（図 4），2018 年2017 年 8 月にリリースされたバージョン 8.0 の互
換 性 定 義 （ CDD, Compatibility Definition
Document）[18] において，それまで端末メーカ

6 月より国内の認証連携基盤及びサービスのブランド名として，CityroamTM の名称で呼んでいる．

に委ねられていた Passpoint 実装について，接続をサポートするべきであること，サポートしない
場合の端末内部処理を標準化するよう規定された．
これにより，Android 8.0 以上が動作する端末についての Passpoint 接続の対応状況を調査することが容易となった．筆者は CDD に沿って Android
8.0 以上の端末で動作する Passpoint 対応状況判
定用のアプリケーションを開発し，Google Play ス
ト ア を 通 じ て 一 般 に 公 開 [19] す る と 共 に ，Android 8.0 以上の端末を所有している一般の方
や端末メーカに SNS 等を通じて同アプリケーシ
ョンのスクリーンショット（図 3）の提供を依頼するなどの手法で調査を行った，

図 4 Cityroam 基地局マップ（2018 年 8 月現在）
2017 年の第 2 回目の City Wi-Fi Roaming においては，実際に利用した利用者は主に NGH に関心のある開発者や事業者の関係者が主体であった．
札幌学院大学では，より広い Cityroam の普及に向け，サービス形態の１つとして，大学が一般市
民へのサービス提供基盤として Cityroam を利用する際の運用上の課題を洗い出すため，2018 年 10月より行われる第 3 回の City Wi-Fi Roaming に

学術無線 LAN ローミング基盤 eduroam と次世代ホットスポット基盤 Cityroam のキャンパスへの展開― 51 ―

おいて，学内全てのアクセスポイントの Cityroam

トを用いて Passpoint 認証にてキャンパス無線への接続を計画している．これにより，ローミン

LAN のみならず市街地の Cityroam に接続されたグに参加しているいずれかの IdP 事業者のアカウ

公衆無線 LAN を安全に利用可能となるように準ントを保有している利用者に無線 LAN 接続サー備を進めている．

ビスを提供すると共に，NGHSIG クラウド IdPを用いて本学の電子計算機センターにおいて希望4 まとめする市民に本人確認のもと対面でアカウントの発

本稿では，札幌学院大学におけるこれまでの行を行う予定である．

eduroam の構築と運用について，また今後キャン

3.3 キャンパス無線 LAN を Cityroam に接続するメリット
キャンパス無線 LAN に単にキャリア Wi-Fi を相乗りさせる方式に比べ，NGH によるローミングの方式では，ローミング参加する事業者が増えても SSID を増やす必要がなく，通信品質の低下が発生しづらい．
また，Cityroam の SP は，通信事業者および
eduroam を提供する教育研究機関などに限定されており，各 SP は盗聴や改ざんなどを行わないように義務付けられる．1X 認証では，端末が事前に正しく設定されている限り，偽の AP に対する認証は失敗するため， Cityroam を利用した市民が攻撃者による不正なネットワークに誘導され通信内容が盗聴されることはない．
利用者は，Passpoint に対応している端末であれば SSID を意識することなく自動的に接続が可能である．これにより，大学キャンパス周辺の公共施設や市街地の公衆無線 LAN が Cityroam に接続されると，利用者はシームレスに移動先で公衆無線 LAN を安全に利用可能となる．利用者が利用する端末が Passpoint に対応していない場合
でも，認証部分は従来の IEEE802.1X 認証である
ため，ユーザに SSID を通知し手動で認証情報を端末に設定してもらうことで利用が可能である．
また，eduroam JP は現在 Cityroam にローミング接続されているが，eduroam を Passpoint に対応させる仕組みの開発が完了していないため，
現 時 点 で は eduroam ア カ ウ ン ト を 用 い てCityroam に Passpoint 接続することはできない．
将来的には学生・教職員が持つ eduroam アカウン

パス無線 LAN を市民に開放するための Cityroamの展開状況と実証実験への接続計画およびそのメ
リットについて述べた．キャンパス無線 LAN を
市民に安全に開放する手法を提案し，ひいてはCityroam の 中 核 技 術 の NGH 基 盤 お よ び
Passpoint によるサービス提供についての技術と運用方法を広く国内外に提案・技術協力していく
ことで，世界の公衆無線 LAN の次世代化に貢献すると共に，eduroam と Cityroam の連携によって学生が安全に利用できる公衆無線 LAN 環境を普及させ，先進的な教育研究環境の拡充を目指し
ている．

参考文献
[1] eduroam JP: https://www.eduroam.jp/(2018 年 8 月 28 日参照)
[2] “新さっぽろ駅周辺地区 G・I 街区公募提案審
査報告書,” 新さっぽろ駅周辺地区Ｇ・Ｉ街
区公募提案審査委員会, p.6.
http://www.city.sapporo.jp/toshi/kukaku/kyoten/shinsapporo/kouboteiann.html[3] “第 3 期教育振興基本計画, ” 文部科学省, p.7.
http://www.mext.go.jp/a_menu/keikaku/detail/14
06127.htm[4] セキュア公衆無線 LAN ローミング研究会（NGHSIG）: https://nghsig.jp/（2018 年 8 月 28 日参照）
[5] 後藤英昭， “安全で利便性の高い公衆無線
LAN を提供する次世代ホットスポット基盤
Cityroam,” 東北大学サイバーサイエンスセン
ター大規模科学計算システム広報 SENAC，Vol.51,No.3, pp.16-19, 2018.
http://www.ss.cc.tohoku.ac.jp/refer/senac.html#2
018_7[6] eduroam 代理認証システム:
https://www.eduroam.jp/deas/（2018 年 8 月 28 日参照）
[7] 学術認証フェデレーション:
https://www.gakunin.jp/

― 52 ―

（2018 年 8 月 28 日参照）
[8] eduroam JP 認証連携 ID サービス:
https://federated-id.eduroam.jp/（2018 年 8 月 28 日参照）
[9] 中村素典, “eduroam JP 認証連携 ID サービス新機能,” NII 学術情報基盤オープンフォーラ
ム 2018.
[10] eduroam JP 実施要領:
https://www.eduroam.jp/rules/（2018 年 8 月 28 日参照）
[11] eduroam JP サービス技術基準・運用基準:
https://www.eduroam.jp/rules/（2018 年 8 月 28 日参照）
[12] 大東俊博, “広島大学におけるキャンパス無線
LAN システム～キャリア Wi-Fi との共同利用と可搬型アクセスポイントの導入～,” 情報処理学会研究報告, Vol.2014-IOT-26, No.7.
[13] “国内 MVNO 市場規模の推移（2018 年 3 月
末）, ” 株式会社 MM 総研:
https://www.m2ri.jp/news/detail.html?id=310（2018 年 8 月 28 日参照）
[14] 後藤英昭, “次世代ホットスポット (NGH)の世界動向と NGH 対応 eduroam システムの開発,” 信学技報 IA2017–61/IN2017–60,
pp.49–54, 2017.
[15] Boingo Passpoint Secure Hotspot Access:https://passpoint.boingo.com/（2018 年 8 月 28 日参照）
[16] “City Wi-Fi Roaming 大学としては世界初参加-世 界 中 でつな がる 次世代 ホッ トス ポット（NGH）と eduroam の連携を推進-” 東北大学
プレスリリース, 2017 年 6 月 27 日.
https://www.tohoku.ac.jp/japanese/2017/06/press
20170627-01.html（2018 年 8 月 28 日参照）
[17] City Wi-Fi Roaming 2017, NGHSIG:
https://nghsig.jp/cwr2017.html（2018 年 8 月 28 日参照）
[18] Android 8.0 Compatibility Definition, 7.4.2.4. WiFi Passpoint:
https://source.android.com/compatibility/8.0/android-8.0-cdd（2018 年 8 月 28 日参照）
[19] HS2.0 device checker:
https://play.google.com/store/apps/details?id=tech.pirosap.hs20devicechecker（2018 年 8 月 28 日参照）

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）― 53 ―[報 告]SC18 報 告東北⼤学サイバーサイエンスセンター・スーパーコンピューティング研究部
江川 隆輔

2018 年 11 月 11 日〜16 日に米国テキサス州ダラス市の KAY BAILEY HUTCHISON コンベン
ションセンターにおいて，International Conference for High Performance Computing,
Networking, Storage and Analysis (SC18)が開催されました．SC18 は約 365 の企業や大学，研究所などが展示ブースを構える高性能計算分野における最大規模の国際会議です．
今年は世界各国から 13,071 人の研究者，システム開発者が集い，当該分野における最新の成果発表や技術紹介があり，将来のシステムとアプリケーション開発に関して活発な議論がされました．今年度は，当センター高性能計算（NEC）共同研究部門の小松准教授の論文，
情報科学研究科滝沢・江川研究室の Mulya Agung 君のポスター論文が採択され，発表を行い第一線の研究者らとの議論を行いました．
また，サイバーサイエンスセンターでは，本学の高性能計算に関する研究成果の発信を目的に，流体科学研究所，金属材料研究所，メディカルメガバンクと連携して展示ブースを構えました．展示ブースでは，本センターのシステム紹介，将来の高性能システムのための研究開発に関する展示・成果発表を行いました．展示ブースに多くの訪問者を迎え，広く当センターの活動をアピールできただけでなく，大変有意義な議論と情報交換を行う
事ができました．

東北⼤学展⽰ブースの様⼦

― 54 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）[報 告]

平成 30 年度サイバーサイエンスセンター講習会報告
No.

講習会名

開催日時

受講
者数

講師

1

はじめての Linux

5 月 21 日(月)15:00-18:00

14

佐々木

2

はじめてのスパコン

5 月 22 日(火)15:00-17:30

13

5 月 23 日(水)15:00-18:00

6

5 月 24 日(木)15:00-18:00

11

5 月 25 日(金)15:00-18:00

4

6 月 8 日(金)13:00-17:00

11

3

はじめての Fortran4

はじめての並列化

5

はじめての高速化

6

MATLAB 入門

内容

・Linux システムの基本的な使い方(情報部情報基盤課) ・エディタの使い方小野(情報部情報基盤課)

・スーパーコンピュータの紹介と利用法入門（見学あり）

江川

・Fortran の入門編

(サイバーサイエン
スセンター)

小松・並列プログラミングの概要(サイバーサイエン
スセンター)江川(サイバーサイエン
スセンター)

陳・スーパーコンピュータの高速化について・MATLAB の基本的な使い方(秋田県立大学)

7

ネットワークとセキ
ュリティ入門

8 月 3 日(金)13:30-16:00

17水木・ネットワークの基本的な仕組み(サイバーサイエンス ・ネットワークの危険性と安全対策

8

はじめての Linux

8 月 6 日(月)9:00-12:00

9

山下

9

はじめてのスパコン

8 月 6 日(月)13:00-15:30

9
12

センター)

11

SX-ACE の性能分析・
高速化

8 月 7 日(火)10:00-17:00
8 月 8 日(水)10:00-12:00
8 月 8 日(水)13:00-17:00

12並列プログラミング
入門Ⅰ（OpenMP）

8 月 9 日(木)13:00-17:00

1113

並列プログラミング
入門Ⅱ（MPI）

8 月 10 日(金)13:00-17:00

12

14

Gaussian 入門

8 月 23 日(木)13:00-17:00

29

10

Fortran 入門

・Linux システムの基本的な使い方(情報部情報基盤課) ・エディタの使い方
大泉(情報部情報基盤課)

・スーパーコンピュータの紹介と利用法入門（見学あり）

田口・Fortran の初歩から応用まで(摂南大学)摂南大学
3江川(サイバーサイエンス
センター)

小松

小松

岸本

3

山下

16

Mathematica 入門

9 月 13 日(木)13:00-16:30
10 月 26 日(金)13:00-17:00

3横井

受講者数合計・利用法
・Gaussian の基本的な使い方(理学研究科)9 月 12 日(水)13:00-15:00（阪大・岩大からの配信による受講者を含む）

・並列プログラミングの概要(サイバーサイエンス ・OpenMP による並列プログラミングの
センター)
基礎

三次元可視化シス
テムの紹介

Marc 入門

・OpenMP による並列プログラミング(サイバーサイエンス
の基礎
センター)
・利用法

15

17

・スーパーコンピュータでの性能解析から最適化まで･三次元可視化システム（AVS/Express）(情報部情報基盤課)の紹介
・Mathematica の基本的な使い方(尚絅学院大学)

2内藤(工学研究科)169

・Marc の基本的な使い方

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）― 55 ―[報 告]

滝沢・江川研究室の研究グループが最優秀論文賞を受賞しました

スーパーコンピューティング研究部・滝沢教授、江川准教授、情報科学研究科王 震君（博士課程前期 2018 年 9 月修了）、Mulya Agung 君(博士課程後期 3 年)の研究成果が、ビッグデー タ に 関 す る 国 際 会 議 IEEE BigData2018 併 設 の The 2nd International Workshop on
Autonation in Machine Learning and Big Data おいて、最優秀論文賞を受賞しました。
なお、論文の情報は以下の通りです。
対象論文：Automatic Hyperparameter Tuning of Machine Learning Models underTime Constraints
著

者：Zhen Wang, Agung Mulya, Ryusuke Egawa, Reiji Suda, and Hiroyuki Takizawa

― 56 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）[Web 版大規模科学計算システムニュースより]
大規模科学計算システムニュースに掲載された記事の一部を転載しています。 http://www.ss.cc.tohoku.ac.jp/tayori/

MSC.Marc / Mentat のサービス終了について (No.269)
並列コンピュータ LX406Re-2 にてサービスしている、汎用構造解析プログラム MSC.Marc /Mentat については、提供を継続することが困難となったため、2019 年 3 月 31 日をもって、サービスを終了いたします。ご利用頂いておりました皆様には、ご迷惑をおかけいたしますが、ご理解を頂きたくお願いいたします。長い間のご利用ありがとうございました。
（共同利用支援係）

利用者番号（アカウント）管理の徹底について (No.269)

当センターの大規模科学計算システムでは、利用に関する内規に記載された利用資格に該当し、利用を承認された本人のみが、利用者番号（アカウント）を利用できます。利用者番
号を他者へ貸与することは厳しく禁止されておりますので、改めてご注意をお願いいたします。
利用者番号を登録しても、利用しなければ負担金は発生しませんので、実際に計算機シス
テムを利用する方全員の利用申請を行ってください。また、不正アクセスの危険性が高まりますので、以下のことを行わないよう秘密鍵の管理の徹底もお願いいたします。
・パスフレーズなしの秘密鍵の使用
・秘密鍵、パスフレーズの使い回し
・秘密鍵のメール添付、USB メモリやホームディレクトリに保存
情報セキュリティ対策の強化のため、皆様のご理解とご協力をお願いいたします。
（共同利用支援係）

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）― 57 ―― SENAC 執筆要項 ―１．お寄せいただきたい投稿内容
サイバーサイエンスセンターでは、研究者・技術者・学生等の方々からの原稿を募集しております。
以下の内容で募集しておりますので、皆さまのご投稿をお待ちしております。なお、一般投稿いただ
いた方には、謝礼として負担金の一部を免除いたします。
・一般利用者の方々が関心をもたれる事項に関する論説・センターの計算機を利用して行った研究論文の概要
・プログラミングの実例と解説・センターに対する意見、要望
・利用者相互の情報交換

２．執筆にあたってご注意いただく事項(1)原稿は横書きです。
(2)術語以外は、「常用漢字」を用い、かなは「現代かなづかい」を用いるものとします。
(3)学術あるいは技術に関する原稿の場合、200 字～400 字程度のアブストラクトをつけてください。
(4)参考文献は通し番号を付し末尾に一括記載し、本文中の該当箇所に引用番号を記入ください。
・雑誌：著者,タイトル,雑誌名,巻,号,ページ,発行年
・書籍：著者,書名,ページ,発行所,発行年
３．原稿の提出方法
原稿のファイル形式は Word を標準としますが、PDF での提出も可能です。サイズ*は以下を参照してください。ファイルは電子メールで提出してください。
－Word の場合－
・用紙サイズ：A4
・余白：上＝30mm 下＝25mm 左右＝25mm 綴じ代＝0
・標準の文字数（45 文字 47 行）＜文字サイズ等の目安＞
・表題＝ゴシック体 14pt 中央 ・副題＝明朝体 12pt 中央
・氏名＝明朝体 10.5pt 中央
・所属＝明朝体 10.5pt 中央
・本文＝明朝体 10.5pt
・章・見出し番号＝ゴシック体 11pt～12pt*余白サイズ、文字数、文字サイズは目安とお考えください。
４．その他(1)執筆者には、希望により本誌（10 部以内の希望部数）と本誌 PDF 版を進呈します。
(2)一般投稿を頂いた方には謝礼として、負担金の一部を免除いたします。免除額は概ね 1 ページ
1 万円を目安とします。詳細は共同利用支援係までお問い合わせください。
(3)投稿予定の原稿が 15 ページを超す場合は共同利用支援係まで前もってご連絡ください。
(4)初回の校正は、執筆者が行って、誤植の防止をはかるものとします。
(5)原稿の提出先は次のとおりです。
東北大学サイバーサイエンスセンター内 情報部情報基盤課共同利用支援係
e-mail uketuke@cc.tohoku.ac.jp
TEL022-795-3406

― 58 ―

SENAC Vol. 52, No. （1 2019. 1）

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SENAC Vol.51 (No.1～No.4)
項 目
巻頭言
情報科学の研究推進における超高速コンピューテ
ィングの役割徳山 豪
共同研究成果
X線自由電子レーザーによる分子の超高速崩壊のシ
ミュレーションモデル
中村公亮 他
ベクトル型スーパーコンピュータを用いた八木・宇田アンテナアレーの高利得化
今野佳祐 他
乱流の生成とその維持機構に関する研究
伊澤精一郎 他
スーパーコンピュータによるリアルタイム津波浸水
被害予測
越村俊一 他
コンパクトな計算機によるリアルタイム流体解析の実現に向けて松岡 浩 他
Building-Cube Methodを用いた翼胴形態のRANS解析
牧野真弥 他
直接数値解析による平面ポアズイユ流の乱流縞形成の研究
塚原隆裕 他
回転霧化塗装機を用いた蒸発を伴う噴霧塗装のLargeEddy Simulation
松下 洋介 他
民間航空機開発における大規模CFD 解析の適用
（その２）
前田 一郎
忍者アレーアンテナ － 後方散乱の小さいフェー
ズドアレーアンテナ －今野佳祐 他
周期構造上に置かれたアンテナの解析手法の開発
有馬卓司 他
DBDプラズマアクチュエータを用いたフィードバック
翼周り流れ剥離制御モデルの検討藤井孝藏 他
大規模科学計算システム
第１原理電子構造計算コード VASP の SX-ACE 向け
最適化
SSH アクセス認証鍵生成サーバの利用方法
アプリケーションサービスの紹介
三次元可視化システムの紹介

引
2018.1～2018.10

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大学 ICT 推進協議会 2016 年度 年次大会論文集より転載

大規模科学計算システムにおける利用者プログラ
ムの特性分析
大泉健治 他
反応・相変化を伴う多分散系混相流シミュレーションコードの最適化
佐々木大輔 他
デジタル時代の教育・研究を支える基盤としてのeduroam と次世代ホットスポット 後藤 英昭 他
お知らせ
平成 30 年度サイバーサイエンスセンター講習会のご案内
サイバーサイエンスセンター講習会(夏期・秋期開催分)のご案内
学部学生のためのスーパーコンピュータ無償提供
制度について

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項 目
報告
SC17 報告江川隆輔＜計算科学・計算機科学人材育成のためのスーパーコンピュータ無償提供利用報告＞
工学部電気情報物理工学科「アドバンス創造
工学」プログラム「深層学習による歌声音声変換」
伊藤彰則
第 27 回高性能シミュレーションに関するワー
クショップ(WSSP)を開催しました 滝沢寛之
平成 29 年度東北大学サイバーサイエンスセン
ター顕彰について
八巻助教が「平成 29 年度トーキン財団奨励賞」を受賞しました
平成 29 年度サイバーサイエンスセンターセミ
ナー報告
JHPCN 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究
拠点第 10 回シンポジウム報告
江川 隆輔
吉澤誠教授が総長教育賞を受賞
平成 30 年度文部科学大臣表彰において小林広
明センター長特別補佐、撫佐昭裕客員教授が科学技術賞（開発部門）を受賞
オープンキャンパス 2018 報告
江川隆輔「ELyT School 2018 in Sendai」参加者見学
報告江川隆輔
利用相談室便り
平成 30 度の利用相談について
テクニカルアシスタントの自己紹介「Web 版大規模科学計算システムニュース」より利用負担金額の表示コマンドについて(No.248)
利用負担金額の表示コマンドについて(No.252)
大判カラープリンタのご紹介(No.252)
Gaussian16 のバージョンアップについて(No.257)
数式処理プログラム Mathematica のバージョン
アップについて(No.257)
科学技術計算言語MATLABのバージョンアップについて(No.257)
平成 30 年度利用負担金について(No.257)
平成 30 年度共同研究について(No.258)
計算科学・計算機科学人材育成のためのスーパ
ーコンピュータ無償提供制度について(No.258)
民間企業利用サービスについて(No.258)
大規模科学計算システムの機関（部局）単位での利用について(No.258)
利用負担金額の表示コマンドについて(No.260)
利用者番号（アカウント）管理の徹底について(No.261)
コンパイラのバージョンアップについて(No.263)
利用者番号（アカウント）管理の徹底について(No.264)
利用負担金額の表示コマンドについて(No.265)

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Vol.52 No.1 2019-1［巻頭言］
サイバーサイエンスセンターと基礎科学としてのコンピュータサイエンス…………………………………………………………………………河野裕彦［共同研究成果］
複雑系に有効な非断熱分子動力学計算法の開発と分子モーター光異性化反応への適用…………………………………………菅野学・高橋みなみ・花崎 浩太
原田 宣之・河野 裕彦
乱流の生成とその維持機構に関する研究…………………………………………伊澤精一郎・吉川
西尾
悠・福西

穣・李
祐

Ar熱プラズマジェットを用いたSiナノ粒子大量創製プロセスにおける
軸方向磁場の効果…………………………………………………………………………茂田［大学 ICT 推進協議会 2018 年度年次大会論文集より］
東北大学サイバーサイエンスセンターにおける高速化推進研究活動の取り組みについて…………………………………………小野敏・大泉 健治・山下齋藤 敦子・佐々木大輔・森谷
江川 隆輔・滝沢 寛之

1

3

根燮

14

正哉

18

毅
友映

25

『全国洪水氾濫被害額推定のための 2 次元氾濫計算』
コードの SX-ACE 向け最適化
およびMPI 並列化…………………………………………山下毅・田中裕夏子・江川 隆輔
滝沢 寛之・風間
聡・多田
毅

30

東北大学における教職員を対象とした情報セキュリティ教育…………………………………………小野﨑伸久・曽根

秀昭・水木

敬明

36

東北大学における標的型攻撃メール対応訓練…………………………………………小野﨑伸久・曽根

秀昭・水木

敬明

40

学術無線 LAN ローミング基盤eduroam と次世代ホットスポット基盤 Cityroam のキャンパスへの展開…………………………………………………………原田

寛之・後藤

英昭

45

［報 告］
SC18報告 …………………………………………………………………………江川隆輔

53

平成30年度サイバーサイエンスセンター講習会報告 ……………………………………

54

滝沢・江川研究室の研究グループが最優秀論文賞を受賞しました ……………………

55［Web 版大規模科学計算システムニュースより］
MSC. Marc／Mentatのサービス終了について（No. 269） ………………………………

56

利用者番号（アカウント）管理の徹底について（No. 269） ……………………………

56

執筆要項 …………………………………………………………………………………………

57

スタッフ便り ……………………………………………………………………………………

58