産 官 学 連 携 推 進 本 部

G-NICE
Gifu university-Notable Innovation Circle EnterpriseNews Letter
特集

岐阜大学 人工知能研究推進センター
人工知能研究推進センタービジョン
人工知能研究推進センターの3つの役割
人工知能研究推進センターでの研究①知能情報分野②データサイエンス分野③機械学習、深層学習分野
人工知能研究推進センターでの教育
人工知能研究推進センターでの地域貢献

巻 末

主な行事予定（10月〜12月）

2019.9VOL.

69

G-NICE News Letter

Gifu university-Notable Innovation Circle Enterprise

［特集］

岐阜大学
人工知能研究推進センター

岐阜大学
人工知能研究推進センター
センター長〜東海地方初、医農工教を横断するAI、IoT、
データサイエンス研究拠点〜

工学部 准教授 加藤 邦人

基盤センターとなることを目的として、2019年4月1日に設立されました。
本センターは上記目的に加えて、全学教員への技術指導をとおして人工知能、
データサイエンス研究基盤の底上げを行い、さらに学生に対して最新技術教育を行うことで人工知能、
データ
サイエンス技術者育成を行うとともに、地域企業との共同研究
支援や社会人のリカレント教育を行い、地域産業への最新技術、人工知能技術者の研究拠点となることを目指します。

人工知能やビッグデータ解析などは情報工学の分野にとどまらず、
ＡＩによる診断・手術・治療支援や、ＡＩによる高機能化合物（薬・電池材料など）の新素材開発など、あらゆる学問領域に波及し始めており、岐阜大学内、さらには岐阜地域全体において、
これら最新技術を教育、研究する拠点が求められています。人工
知能研究推進センターは、全学に広く人工知能、
ＩｏＴ、データ
サイエンスの最新技術を供給するとともに、学部間を跨ぐ研究
組織形成の窓口として、世界に勝てる最先端研究を推進する

人工知能研究推進センタービジョン
AIをキーワードとした医農工教＋薬＋α 横断的学術研究を可能にする、地域に根ざした先端AI人材育成教育と研究開発拠点

岐阜大学■ 最先端AI教育の実施■ 世界水準の研究成果

工学部
岐阜大学 学生

応用
生物科学部

医学部

人工知能研究推進センター
岐阜大学 研究者

教育学部

学生■ 先端AI人材の育成と地域社会への供給

地域科学部
連携
研究機関

地域企業

地域企業
■ 地域への先端的AI人材の供給■ 地域企業の競争力アップ

人工知能研究推進センターの3つの役割
研

究

地域貢献(社会貢献)教育岐阜大学をAI、IoT、
データサイエンスの先端研究集積拠点へ

教育と共同研究を通した地域産業の競争力強化と雇用創出、学生の地
域定着

AI、IoT、データサイエンスの基礎
教育と研究基盤構築、将来の研究者
育成■ 人工知能、IoT、データサイエンスの先端的基礎研究■ 学部間オープンイノベーション
研究グループ形成■ 戦略的イノベーション創出研究推進■ 人工知能、IoT、データサイエンス
技術の普及■ 共同研究、共同研究講座、技術相談■ インターンシップ、共同研究を通した学生の地域企業への就職支援■ 学生向け先端人工知能、IoT、
データサイエンス技術教育■ 岐阜大学研究者の最先端技術教育■ Super Kids プログラムマー育成

1

人工知能研究推進センターでの研究
人工知能研究推進センターでは、次の3つの分野（①知能情報分野、②データサイエンス分野、③機械学習、
深層学習分野）での研究を進め、最新技術の供給や人材交流に寄与します。

岐阜大学を先進的かつ革新的なAI、IoT、
データサイエンスの先端研究集積拠点とし、医薬、工学、農学、教育におけるそれぞれの研究領域でのAI適用分野拡大支援や学部間横断研究グループの支援を行い、学内研究のイノベーション創出を推進するため、① 知能情報分野
知能情報分野では、人の知識や、認識、意思決定過程を数理モデル化し、科学的な知識として蓄積するとともに、工学的な応用を行います。人の意思決定は様々な情報に基づいてなされます。意思決定に影響を与えるのは、暗黙的、明示的に蓄積されている知識です。人それぞれ意思決定が異なるのは知識とその処理過程が異なるからです。
また、人が完全に合理的であったとしても、目的が異なれば出力される行動は異なります。
この分野では、機械学習や統計学、心理学を用いて人の知識、認識、意思決定のモデル化を行います。正確なモデルが得られれば、人の購買行動を完全に予測ができるかもしれません。データ
サイエンス分野との違いは人の思考の偏りをモデル化しようとする点、機械学習・深層学習分野との違い 中心研究者
工学部電気電子・情報工学科
は教師データのあり方そのものを検討する点です。

准教授 寺田 和憲

におけるキャラクタ、食品の味、さらに、神、縁起などの空想的概念です。
例えば、図1は人の持つエビの概念を具体化した画像です。
この研究では、エビの形状と模様を表現する多次元ベクトルを主成分分析によって4次元に圧縮し、心理物理学で用いられる調整法によって4次元空間上で実験参加者にエビ概念を探索してもらいました。
近年急速に発展した深層学習は、データとラベルを与えるだけで、神経回路内に概念を学習できる強力な方法です。図2に示すように、私たちは人の持つサルの見え方のモデルを深層学習とベイズの公式を組み合わせることで構成し、頑健な個体
識別と動画像中の追跡を可能にしました。
また、社会生活では意図（心）を読む、空気を読むことが必要不可欠ですが、人の意図推論の計算モデル化も行っています。
具体的には、人が状況と意図が与えられた場合に出力される行動の出力確率を知識として持っていると仮定し、ベイズ推論によって、意図を推測していると考えます。例えば、二人で協力して達成したプロジェクトの報酬が一方だけ高かった場合、報酬の高い方が図３左の表情を出力するのと右の表情を出力するのでは、そこから読み取れる意図は異なってきます。左の場合は悪意を感じるでしょうし、右の場合は申し訳なさを感じるでしょう。
私たちは実験によって、人がそのような知識を持っており、ベイズ推論によって意図を推測していることを確かめました。

人の持つ知識は視覚や聴覚、触覚、内受容感覚などの感覚器官を通じて入力されたセンサ信号に対して統合と取捨選択（重みづけ）の処理を行った後に形成される抽象表現（概念）と考えられます。人は抽象表現に対して記号（ラベル）を与え、記号を操作することで思考したり、記号を発話したり記述したりする
ことで他者に知識を伝達します。抽象表現を持つことの利点の一つは「同じ」を作り出せることです。
自然界に
「同じ」
は存在しま
せんし、
「同じ」
を担保しようとして作られている工業製品であっても原子レベルで見れば個体ごとに異なります。
しかし、人は細かい違いに目をつぶり（特徴の取捨選択をする）、例えば、本当は個体差があるのに、それらの個体をまとめて「サケ」「 キャベツ」などと名前を付けて同一化することで、内観の伝達を可能にしています。また、抽象表現間に因果を仮定することで推論を可能にしています。
私達の研究室では、人と同等の知能を実現するという工学的目標を設定し、心理学、統計学、機械学習、進化シミュレーションなどの手法を用いて、抽象表現を構成する特徴軸やその情報処理過程を明らかにしようとしています。
また、物理世界で行動する
人工知能（ロボット）を実現するために、抽象表現が意思決定にどのように反映されるかについて調べています。研究対象とする
抽象表現は、椅子や机などの人工物に限らず、サルやエビなどの生物、ロボットなどの機械、感情や心などの他者及び自分自身の心的状態、善悪や騙し、
リーダシップなどの社会的概念、VR空間

図1 人の持つエビの概念を具体化した画像

図２ 深層学習とベイズフィルタを用いたサルの個体識別と追跡

2

図３ 左、笑顔、右、後悔

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人工知能研究推進センターでの研究② データサイエンス分野
データサイエンス分野では、収集されたデータから科学的あるいは社会的に有益な新しい知見を取り出すデータ解析法を研究します。
この分野のアプローチは、人手に頼らず、コンピュータを用いて自動的にデータ解析できるため、2つの利点（１）大規模なデータ（いわゆるビックデータ）を扱えること、（２）客観的な視点を持って結論を導けること（特定の偏った考え方に結論が依存されず、常識を覆す発見の可能性が高まる）
があります。
計測の自動化や高度化にともないデータ取得コストが下がっているために、様々な研究分野や実世界応用分野において期待されている分野となります。以下では、この分野の特徴を述べ、そして、私が最近取り組んでいる物質材料科学のための情報学（マテリアルズ・インフォ 中心研究者
工学部電気電子・情報工学科
マティクス）
を例に紹介します。
准教授 志賀 元紀

データサイエンス分野（あるいは情報科学分野）の中にも、様々な研究分野があります。例えば、データ発生機構における確 率 的 な 振る舞 いを踏まえてデ ータ解 析 結 果を評 価 する
統計学、観測されたデータから規則を発見したり未知の事象を予 測したりする機 械 学 習（ あるいはデ ータマイニング ）、
システムの調節・パラメータ学習の効率化を追求する最適化理論などがあります。また、
ビックデータを扱うためには、計算機を効率的に処理するためのアルゴリズム論・データ圧縮・
簡潔データ表現などの理論も必要となります。このように、データサイエンス分野は様々な数学や基礎理論の上に成り立っていますが、そのために、応用分野の研究者や技術者が基礎となる数学を全てを理解して使いこなすのは容易でありません。最近流行りの人工知能(AI: Artiﬁcial Intelligence)の シ ステ ム を 構 築 するた め に は 、大 規 模 な デ ー タ をコン

ピュータに入力してデータから目的のタスクを達成するために必要な規則をシステムに学習させる必要があります。最近、人工知能システムを構築するための無料パッケージが公開されていますが、正しく使用するためには、ある程度の理解と専門家のお墨付きが必要になるかと考えています。そのための支援・
技 術 交 流 のために、本 研 究センター の 意 義 が あると考えています。
データサイエンス分野の研究者は、汎用データに役立つ手法だけでなく、個々のデータに特化して最高の性能を発揮する手法の研究もしています。最近の私の研究では、物質・材料
科学のデータを対象とした情報学（マテリアルズ・インフォマティクス）を精力的に研究しています。以下に、２つの研究事例を紹介します。

研究例A
顕微分光データから自動的な物質構造の同定

網羅的な波形（スペクトル）
データのクラスタ解析・予測法

特性スペクトルイメージ

本手法の出力（原子配置）

試料の座標 (x,y)

成分1 成分2

x

濃度

開発法

y

計測スペクトル

計測スペクトル

様々な実験条件・位置で計測された多数のスペクトルの波形形状を用いて、実験条件や位置をグループ分けする手法を開発しました。これによって、各計測点に含まれる化学成分などを同定でき、材料の構造を自動的に抽出できます。新たに作成した試料を客観的に（実験者の主観を除いて）評価したい場合、また、膨大な数のデータを自動処理するのに向いています。

eVShiga, et al., Ultramicroscopy,
170, 43-59, 2016.

ENERGY LOSS (eV)

研究例B
新規材料探索のための効率的な実験計画
予測モデル

所望の物性・材料特性を持つように化学組成を最適化するための手法を開発しています。一度の実験で最適なものを発見することは難しいので、実験を反復する回数を減らすことを目指しています。最適なものを得られる確率を少しでも増やすことを目指しており、ベイズ最適化などの機械学習技術を用います。

既知データに基づくモデル

行うべき実験の指定

実験・評価

上記の応用分野以外に、一般に、医療（ゲノム医療、創薬）や自動運転などの様々な応用が研究・実用化されています。
この分野の研究ではアイデアや発想がとても大事です。データを抽象的に捉え、既存手法から新しい応用を生み出すだけでも十分に面白いです。私が数年前に研究を始めたマテリアルズ
インフォマティクスも、始めた当 時は日本であまり知られていませんでしたが、現在では産業界も非常に注目し投資して結果のフィードバック

いる研究分野となっています。各研究者が蓄積したデータが原石であれば、データサイエンス分野の手法によって輝く宝石になることは十分ありえると考えています。そうした原石を探すのも本センターの重要なミッションと考えています。

3

人工知能研究推進センターでの研究③ 機械学習、深層学習分野
機械学習、特に深層学習（ディープラーニング）
は、最近のAIブームの中核となる学習、認識技術です。
その進歩のスピードはめざましく、最新の手法が数ヶ月で陳腐化してしまう場合もあるほど、
日々ブレイク
スルーが起き続けています。
この世界のスピードに付いていくことは容易ではありませんが、私は逆にチャンスだと考えています。あまりに速すぎる進歩に権威ある紙媒体の論文誌や世界のトップカンファ
レンスですら速報性を失い、最新技術は即座にインターネット上で公開されます。以前は最新情報に触れられるのは大都市圏ほど有利でしたが、すべてがインターネット上で行われる今、世界中どこにいてもいつでも、即座に最新情報にアクセスできます。岐阜大学から世界一を出すことも全く不可能ではあり 中心研究者
工学部電気電子・情報工学科
ません。人工知能研究推進センターでは、機械学習、深層学習の基礎から最新技術の講習や研究会の准教授 加藤 邦人
開催、研究グループ形成を支援いたします。
を行わせよう、という研究分野です。
コンピュータビジョンの世界
は特に深層学習の応用が進んでいると思います。
研究室では、深層学習を用いた物体の理解、認識や、異常検知、ニューラルネットワークの設計、自動生成などの基礎理論
から、自動運転技術、工場での外観検査、ユーザインタフェース
への応用など広く研究を行っています。今回は、以下の2つの研究事例について紹介します。

深層学習（ディープラーニング）は、音声、信号、画像認識や、言語理解など多岐にわたり研究されており、この5年ほどの目覚
ましい発展で、それ以前の研究成果をほぼ全てを過去のものとしてしまいました。深層学習はニューラルネットワークの一手法
で、深い深いニューラルネットワークという意味で深層学習と呼ばれます。私達の研究室では、深層学習を用いた画像認識、
特にコンピュータビジョンと呼ばれる研究を行っています。
コン
ピュータビジョンはコンピュータに眼を持たせ人間のような認識(1) 深層学習によるセマンティックセグメンテーション
画像中からある物体を検出し、その領域を切り出す処理を
セグメンテーションといいます。
セマンティックセグメンテーション
は、さらに各パーツまで認識し識別を行う処理です。私達の研究室では、人の顔の詳細なパーツ検出、
人体パーツのセマンティック
セグメンテーションから、時系列情報を利用し過去の情報から白線が消えていても白線検出を実現するセマンティックセグ
メンテーション手法を開発しました。
図2 身体パーツのセマンティックセグメンテーション

図1 顔パーツのセマンティックセグメンテーション

図3 走行可能領域と白線検出結果(2) 深層学習による異常検知
工場での画像認識を用いた外観検査などでは深層学習の期待が高まっています。
しかし、工場の外観検査に深層学習を応用する場合、不良のデータサンプルが入手できないという問題があります。そこで、正常な学習サンプルから正常の状態を定義し、不良を検出する異常検知の手法が古くから取られてきました。
しかし、深層学習での異常検知はまだ発展途上です。
私達の研究室では、多量の正常サンプルと少量の不良サンプルから正常の確率分布を学習させ、異常を検知するニューラル
ネットワークを開発しました。
この成果は、従来の画像処理技術を用いた外観検査装置から飛躍的な検査性能を実現しました。

図4 正常サンプルから正常分布を学習し、異常検知を行う
ニューラルネットワーク

4

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人工知能研究推進センターでの教育
人工知能、
データサイエンスなど先端の情報科学は、
すでに情報科学を専攻する学生だけのものではな
くなりました。
すべての理系、もしくは一部の文系学生、研究者も情報科学の基礎知識がなければ、新しい時代の研究はできません。人工知能やデータサイエンスに関する教育の重要性が認識されており、学内でも分野を問わずデータサイエンスをすでに導入した、
または導入したいというお声をたくさんいただいています。人工知能研究推進センターの目的の一つは、そのような岐阜大学内の研究者が人工知能、データサイ
エンスを導入していただけるよう、基礎から応用までの幅広い教育を行い、大学全体の研究力の底上げと、世界に負けない最先端研究グループ形成を行うことです。あわせて、岐阜大学の全学部の学生を対象とした人工知能、
データサイエンスの基礎を学ぶための教育支援を行います。
さらに、未来の研究者や、社会で活躍できる人材育成を行なうため、岐阜県や岐阜市と協力し、Super Kidsプログラマー教育も行います。

教育学部 技術教育
准教授 福岡 大輔

育成することを目的とし、岐阜市などと共同でSuper Kidsプロ
グラマー教育を実施してきました。人工知能研究推進センター
では、これらの対象を全学に、また地域企業に広げ講習会、研究会の開催を実施します。

人工知能研究推進センターの前身である、工学部附属知能科
学研究センターでは、工学部の学生、研究者を対象に講習会、研究会を開催し、また、岐阜県と共同で地域企業を対象とした講習会なども毎年開催してきました。さらに、未来の研究者を(1) 学生向け教育
カリキュラム構成支援、定期的な学生向け講習会の開催、地域
企業との連携により学外研修、インターンシップの支援などを行います。

岐阜大学全学部に向け、先端人工知能、
IoT、
データサイエンスについて深い知識を持った学生の育成を目的とした支援を行います。
これにより、先進的研究者となるための基礎体力養成を行います。各学部での人工知能、データサイエンス関連教育の(2) 大学研究者、地域企業技術者向け教育のための講習会、導入支援のためのプログラミング教育、シス
テム構築支援を定期的に開催する予定です。
また、トップレベル
研究者を招いた講演会、センター参加教員による研究成果発表会も予定しています。

全学部の研究者、ならびに地域企業技術者に、先端的な人工
知能、IoT、データサイエンスの基礎知識の普及を行います。
先端IT技術で「できること」の理解促進と、研究への導入支援を目指します。人工知能、IoT、データサイエンスの基礎知識習得(3) 未来の人材育成
講義、
教育学部と連携したプログラミング教育研究会の開催などを予定しています。

未来の人材育成に向けたプログラミング教育として、SuperK i d s プログラマー 教 育を実 施します。また、小 中 学 生 向け
Pythonプログラミング教室の開催、高校生向けAI講習会、出前

学生

研究者・企業技術者

未来の人材

先端AI、IoT、
データサイエンスについて深い知識を持った学生の育成。
先進的研究者となるための基礎体力養成。

先端AI、IoT、
データサイエンスの基礎
知識の普及。
先端IT技術で「できること」の理解促進と研究への導入支援。

未来の研究者育成に向けた小中学生
プログラミング教育。
Super Kidsプログラマー養成を目指す教育の実施。

■ カリキュラム構成支援■ 定期的な講習会開催■ 共同研究を通した問題解決能力、
コミュニケーションスキルの向上■ 学外研修、
インターンシップの開催

■ AI、
IoT、
データサイエンスの基礎知識習得のための講習会■ 導入支援のためのプログラミング
教育、
システム構築支援■ トップレベル研究者を招いた講習会■ 研究成果発表会■ 小学生、
中学生向けPython
プログラミング教室の開催■ 高校生向けAI講習会、出前講義■ 教育学部と連携したプログラミング
教育研究会の開催【これまでの取り組み】■ Python※講習会■ 深層学習講習会【これまでの取り組み】※ Python： AI、
データサイエンス分野でスタンダードなプログラミング言語■ 先端IT講習会■ 深層学習研究会■ データサイエンス研究会

Python講習会（知能科学研究センター主催）

先端IT講習会（DeepLearningの基礎から実装まで）（知能科学研究センター、岐阜県主催）

5【これまでの取り組み】■ Kidsプログラミング教室■ 研究室見学

Kidsプログラミング教室（知能科学研究センター）

人工知能研究推進センターでの地域貢献するため、人工知能研究推進センターでは「ＡＩ技術の活用」をキーワードに、①地域企業のＡＩ人材育成、②地域企業のＡＩ技術
力アップ、③人材マッチングでの支援をして参ります。

世の中では第３次ＡＩ（人工知能）ブームを迎えています。地域
企業でもＡＩを自社事業に活用していこうとの機運が高まる一方で、ＡＩに関する色々な情報の氾濫から、ＡＩへの曖昧な理解が原因の失敗事例が見られるようになってきました。
これらに対処地域の人材を育てる

地域企業の技術力アップ

企業
地域企業への教育■ 企業内での講演会、研究会実施＜リカレント教育制度（注1）活用＞■ AI、IoT、
データサイエンス技術の企業内導入、普及支援

大学研究者

共同研究
■「技術相談」
を通じて企業と大学のマッチング支援■「共同研究」「共同研究講座（注2）」
実施で企業の技術力強化を支援

学生と企業のマッチング

学生

企業

学生の地域定着促進■ インターンシップ支援■ 企業見学会■ 先端AI、
IoT、
データサイエンス
人材供給（注１）リカレント教育制度：地域企業のニーズに基づき、最適な本学教員が会社を訪問しての出向講義や研究会を実施します。
（注2）共同研究講座：本学内に特定企業と共同研究を実施する組織を作り、中期的視点で研究成果の向上や企業人材の育成を図ります。

① 地域企業のＡＩ人材を育てる
ズに合わせた出張講義や相談会（リカレント教育講義＜有料＞）
にてＡＩ技術の理解促進や企業の課題に対する助言を受けることができます。

「ＡＩに興味はあるが自社でどう活用すべきかわからない」、「大学との共同研究の実施はまだ先」と思われている企業の方に、まずは企業内のＡＩ人材育成をお勧めします。
企業内の技術者を対象に本センターの先生による企業ニー【ＡＩ分野での「リカレント教育講義」のメリット】
リカレント教育講義の方法

メリット

・AI研究を行う教員による出向講演

・企業の会議室等で大人数かつ多様な従業員が参加できます
・社外秘の内容を含んでも深い議論ができます

・AI基礎、応用例紹介から最新動向紹介までさまざまな内容を提供

・AI技術を理解する社内技術者育成に貢献します
・社内の課題に対するAI活用の仕方をアドバイスします② 地域企業のＡＩ技術力アップ
企業の課題解決に向けた「技術相談」
や「企業との共同研究」
により地域企業のＡＩ技術力強化を支援します。なお、
ＡＩ技術は学習データ収集や利用のコツ、最適手法を見つけるための試行

錯誤、現場の理解と協力など、他と異なった留意点があり、着実な実績を少しずつ積み上げていくことが必要となります。

【共同研究講座ご紹介】
ＡＩを自社の強み技術として習得したい企業には、時間をかけて取り組める「共同研究講座」
をご紹介します。
共同研究講座の概要

ＡＩ分野でのメリット

・岐阜大学内の組織として設置
・学内に共同研究拠点を確保
・企業名がついた講座名称が可能

・組織（企業）と組織（大学）として安定した体制で共同研究を推進します
・企業のＡＩ拠点としてAI人材(データサイエンティスト、
コア人材、新人教育)育成に「共同研究講座」
を活用できます・本学 学生への認知向上、学生との交流深化が期待できます

・講座開設期間：２年〜５年・ＡＩ担当教員を講座に設置

・期間的にじっくり取り組めます
・企業内の複数テーマを並行して取組め、習得したＡＩ技術の企業内での横展開が図れます
・常に最新のＡＩ研究、技術情報に触れることができます③ 学生と企業のマッチング
インターンシップや企業見学会などを通じて、最先端AI技術を習得した学生と企業との接点を増やし、学生の地域定着の機会を増やします。

6

主な行事予定（10月〜12月）
産業技術の芽シーズ 発表会 in 岐阜

開催
場所

日時

令和元年10月11日（金）13：00−17：30

内容

頑張れ中小企業!! 岐阜のものづくり体力紹介

しんきんビジネスマッチング・ビジネスフェア2019

岐阜大学サテライトキャンパス（JR岐阜駅前）

出展

場所

ポートメッセなごや 第3展示館（愛知）日時

令和元年10月16日（水）10：00−17：00

内容

中京地域を中心とした企業への産学連携活動紹介および技術相談

安城ものづくりコンベンション 出展
日時

令和元年10月17日(木)〜18(金) 10：00−16：00

内容

三河地区を中心とした企業への産学連携活動紹介

場所

安城市体育館（愛知）

場所

東京都太田区産業プラザ（東京）

おおた研究・開発フェア 出展
日時

令和元年10月24日（木）〜25日（金）10:00-17:00

内容

東京都大田区地域を中心とした企業への産学連携活動紹介

岐阜大学産学連携フェア 開催
場所

岐阜大学サテライトキャンパス（JR岐阜駅前）

日時

令和元年11月1日(金)内容

選抜研究シーズ発表
地域交流協力会 秋の特別講演会と共催
・演題：「安心・安全で快適な東海道新幹線の線路及び土木構造物の維持管理を支える『匠』の技術」
・講師：双葉鉄道工業株式会社 代表取締役社長 関 雅樹様

メッセなごや2019

出展

日時

令和元年11月6日(水)〜9日（金） 場 所

内容

研究センター、研究シーズ紹介

産学連携＜クリーンテック＞技術展

ポートメッセなごや
（愛知）

出展
場所

なごのキャンパス体育館（愛知・名古屋）日時

令和元年11月19日（火）12：00−17：00

内容

工学部 朝原誠助教の水素貯蔵施設に関する研究紹介

アグリビジネス創出フェア 出展
日時

令和元年11月20日(水)〜22日(金) 10：00−17：00

内容

応用生物科学部 最新研究のご紹介

場所

東京ビッグサイト 西４ホール（東京）

第4回 知的財産セミナー
日時

令和元年11月15日(金)

内容

服部弁理士

IIFES2019場所

研究推進・社会連携機構 1Fミーティングルーム

著作権法

出展

日時

令和元年11月27日(水)〜29日(金) 10：00−17：00

内容

工学部 松下光次郎准教授の研究紹介

中部地区医療・バイオ系シーズ発表会

場所

東京ビッグサイト 西1〜４ホール
（東京）

出展
場所

ウインクあいち12階会議場 (名古屋駅前)

日時

令和元年12月13日（金）12：30−18：00

内容

大学院医学系研究科 安藤弘樹助教、生命の鎖統合研究センター 安藤弘宗教授の創薬関連研究紹介

岐阜大学の産官学連携事業に関する総合相談窓口
産官学連携推進本部
お問い合わせ・ご相談等のワンストップ・ウィンドウ
TEL.058-293-2025 FAX.058-293-2022 E-mail:sangaku@gifu-u.ac.jp
私たちがお手伝いします。
連携推進部門長・准教授

知的財産部門長・特任教授

上原 雅行

神谷 英昭（弁理士）

産学連携コーディネーター
市浦 秀一
吉本 孝志
植松 淳

坪井 成吉
那脇 勝

【文部科学省EDGE-NEXT担当】
横井 祐一
藤田 一實

岐阜大学 産学連携ナビ

検索

http://www.sangaku.gifu-u.ac.jp/

産 官 学 連 携 推 進 本 部〒501-1193 岐阜市柳戸1番1