2023 年 5 月 23 日
人工知能研究者各位
人工知能研究に関するアンケートのお願い
東京大学の人工知能研究に関する懇談会（以下、「東京大学 AI 懇談会」という）では、東京大学における AI 研究のマップを作成したいと考えており、学内において人工知能に関係する研究を行っている教員・研究員の方々にアンケートを実施させて頂くことになりました。 つきましては、ご自身が参画されている AI に関連する研究テーマ・プロジェクトごとに、以下のページに新規アクセス頂いた上で，ページ内の問にお答えいただけると幸いです。
ご研究を東京大学の AI 研究マップの中に明確に位置づけ、学内外でのプレゼンスを高める（公開可の場合）とともに、他の研究テーマ・ プロジェクトとの関連性を見える化し、共同研究の立上げや外部連携などに役立つと考えます。さらに、本学の AI 研究の将来ビジョン検討に反映される意義もあります。
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe_4rYd9vPiWnz96OwJRhqrFoD_8Qsi2NMjnm1tWIcP-fYFw/viewform
東京大学 AI 懇談会の説明は以下にございます。
https://www.ai.u-tokyo.ac.jp/ja/wp-content/uploads/UT_AI_kondankai.pdf
今回のアンケートでは、東京大学において人工知能に関係する研究を行っている教員・研究員の方々にお願いしております（大学院生を含む学生は対象としておりません）。
AI 分野の研究だけでなく、他分野に AI を応用する研究もアンケートの対象としています。AI を応用する研究の場合は、(1)AI によって解決すべき課題、(2)その対象、(3)応用する AI 技術の分野についてお聞きします。AI 分野の研究の場合は、(1)その AI 分野、(2)研究トピック、(3)研究の特色についてお聞きします。(1)-(3)のご回答が一組であれば、アンケート全体は 15 分程度で終了できると予想されます。なお、いずれの場合も、AI 社会と AI倫理が AI 分野に含まれていることにご注意ください。ご参考までに、AI 分野のリストを添付いたしますが、これらに限定されるわけではありません。
6 月 30 日までにお答えいただけますと幸いです。
東京大学 AI 懇談会
座長：國吉康夫（次世代知能科学研究センター長）
問い合わせ先：萩谷昌己 hagiya@g.ecc.u-tokyo.ac.jp（東京大学 AI 懇談会世話人・Beyond AI 研究推進機構長）

May 23, 2023
Dear AI Researchers,
Request for Questionnaire on AI Research
The University of Tokyo Roundtable on Artificial Intelligence Research (hereinafter referred
to as “UTokyo Roundtable on AI”) would like to create a map of AI research at the Universityof Tokyo, based on a survey of faculty and researchers who are conducting research related toartificial intelligence within the university. Therefore, we would appreciate it if you could
access the following page for each research theme/project related to AI in which you areinvolved and answer the questions in the page. We believe that it will be useful for both you
and the University to place your research clearly on the AI research map of the University ofTokyo, to enhance its presence within and outside the university (if it is open to the public),
and to visualize its relationship with other research themes and projects, which will be usefulfor launching joint research and external collaborations. Furthermore, it has significance tobe reflected in the future vision of AI research at the University.
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe_4rYd9vPiWnz96OwJRhqrFoD_8Qsi2NMjnm1tWIcP-fYFw/viewform
For this survey, we are asking faculty members and researchers who are conducting
research related to artificial intelligence at the University of Tokyo (students, including
graduate students, are not included).
The questionnaire is intended to cover not only research in the field of AI but also
research that seeks to apply AI to other fields. In the case of research that seeks to apply AI,
we will ask about (1) the problem to be solved by AI, (2) its target, and (3) the area of AI
technology to be applied. In the case of research in the field of AI, we will ask about (1) theAI area, (2) the research topic, and (3) the features of the research. We expect that if you give
only one tuple of answers to (1)-(3), the whole questionnaire will take about 15 minutes intotal. Please note that in both cases, AI society and AI ethics are included as AI areas. A listof AI areas is attached for your reference, though it is not limited to those areas.
It will be greatly appreciated if you answer the questionnaire by June 30.
Best regards,UTokyo Roundtable on AI
Chair: Yasuo Kuniyoshi (Director of Next Generation Artificial Intelligence Research Center)
Contact information: Masami Hagiya hagiya@g.ecc.u-tokyo.ac.jp(Secretary of UTokyo Roundtable on AI, Director of Institute for AI and Beyond)AI 分野 / AI areas
画像処理・認識・生成 / image processing, recognition and generation
音声処理・認識・生成 / voice processing, recognition and generation
自然言語処理・理解・対話・生成 / natural language processing, recognition and generation
大規模言語モデル（ChatGPT などを含む） / large language model (including ChatGTP,etc.)
マルチモーダル処理・認識・生成 / multi modal processing, recognition and generation
データサイエンス / data science
データベース / database
ニューラルネットワーク / neural network
機械学習 / machine learning
深層学習 / deep learning
強化学習 / reinforcement learning
対話学習 / interactive learning
模倣学習 / learning by imitation
ロボティクス / robotics
説明可能 AI / explainable AI
信頼できる AI・AI 安全性 / reliable AI and AI safety
学習データ・コスト削減 / reduction of training data and cost
論理・推論 / logic and inference
知識工学 / knowledge engineering
ベイズ統計・推定 / Bayesian statistics and estimation
多変量解析 / multivariate analysis
時系列解析 / time series analysis
数理モデル / mathematical model
最適化（手法） / optimization (method)
異常検知（手法） / abnormality detection (method)
感度解析・変数選択・モデル選択 / sensitivity analysis, variable selection and model selection
エージェント / agent
マルチエージェント / multi-agent
ゲーム理論 / game theory
意思決定 / decision-making
計算論的神経科学 / computational neuroscience
計算論的精神医学 / computational psychiatry
認知モデル・脳モデル / cognitive model and brain model汎用人工知能（AGI） / artifi cial general intelligence (AGI)
ニューロシンボリック AI / neuro-symbolic AI
制御・システム同定 / control and system identifi cation
バイオインフォマティクス / bioinformatics
マテリアルズインフォマティクス / materials informatics
シミュレーション / simulation
計算物理学 / computational physics
物理学に基づく AI / physics-based AI
レザバー計算 / reservoir computing
物理レザバー計算 / physical reservoir computing
量子計算・量子機械学習 / quantum computing and quantum machine learning
力学系・複雑系 / dynamical system and complex system
身体性 / embodiment
情動・感情 / emotion and feeling
適応・創発 / adaptation and emergence
発達 / development
メタヒューリスティクス / meta-heuristics
法則発見 / law discovery
因果分析・因果推論 / causal analysis and causal inference
進化計算 / evolutionary computation
HCI・HRIBMI・BCIAI コンピューティング・エッジ AI / AI computing and edge computing
脳型コンピュータ・ニューロモルフィック / brain computer and neuromorphic
AI 社会 / AI society
AI 倫理 / AI ethics