サ イバ メディアセンタ 年 報

ISSN 1346-4477

No.22 December 2022

2021

1
0 ニー年 度

centerサイバー メディアセンタ ー 年報

Osaka University Cyber Media Center Annual Report

大阪 大学 サ イバ メディアセンタ
N o.
22
2022

(j#t,�

I

ia

＊＊＊
巻

頭

目

言
降籏 大介 -----1

研究部門の業績
情報メディア教育研究部門 ------------------5
言語教育支援研究部門 ----------------------15
大規模計算科学研究部門 --------------------23
コンピュータ実験科学研究部門 --------------29
サイバーコミュニティ研究部門 --------------35
先端ネットワーク環境研究部門---------------47
応用情報システム研究部門 ------------------59
全学支援企画部門---------------------------123
先進高性能計算機
システムアーキテクチャ共同研究部門-------131
高性能計算・データ分析融合基盤協働研究所---135
センター報告・プロジェクト報告 ------------------------145
クロス・アポイントメント報告 ----------147
大学 ICT 推進協議会(AXIES)
2021 年度年次大会報告 ------157
Cyber HPC Symposium2022 Online 開催報告 --------159
2021 年度大型計算機システム
公募型利用制度 成果報告会開催報告— 167

次

＊＊＊

規
程 集
規程関係 ----------------------------------199
大阪大学サイバーメディアセンター規程／大阪
大学サイバーメディアセンター全国共同利用運営委
員会規程／大阪大学サイバーメディアセンター高性
能計算機システム委員会内規／大阪大学サイバーメ
ディアセンター大規模計算機システム利用規程／大阪大学サイバーメディアセンター 大規模計算機システム試用制度利用内規／大阪大学サイバーメディアセンター教育用計算機システム利用規程
ガイドライン関係 --------------------------204
大阪大学総合情報通信システム利用者ガイドライ
ン／大阪大学サイバーメディアセンターネットワー
ク利用者ガイドライン／教育用計算機システム、学
生用電子メールシステム利用者ガイドライン

・利用状況等の報告 ------------------------1712021 年度大規模計算機システム稼動状況 -173
2021 年度情報教育システム利用状況 -----1742022 年度情報教育教室使用計画表 -------1802021 年度 CALL システム利用状況 -------184
2022 年度 CALL 教室使用計画表 ---------189
2021 年度箕面教育システム利用状況 -----191
2021 年度電子図書館システム利用状況 ---1942021 年度会議関係等日誌 ---------------195（会議関係、大規模計算機システム利用講習会、センター来訪者、情報教育関係講習会・説明会・見学会等、CALL 関係講習会・研究会・見
学会等）

表紙製作：
大阪大学サイバーメディアセンター
サイバーコミュニティ研究部門

教授 阿部 浩和

巻頭言—コロナ禍を越えてのサイバーメディアセンターのこれから—サイバーメディアセンター

副センター長降籏大介

2 年前の 2020 年初頭よりコロナ禍が世界的に含めて⼤変多くの⽅の苦労がありました。また、

騒がれるようになり、3 ⽉頃には海外渡航が危険

さらに加えて柔軟なオンライン対応を可能とすべだと認識されるようになりました。周囲にはせっく、サイバーメディアセンターの情報メディア教

かくの年度末を活かしてのヨーロッパへの研究出

育研究部⾨、⾔語教育⽀援研究部⾨、サイバーコ

張を取りやめる判断を下した⼈もおります。そしミュニティ研究部⾨などの先⽣⽅をはじめ多くのて 4 ⽉、われわれ⼤阪⼤学の教職員は授業が開始

⽅の協⼒で講義の映像化やネットワークを介したするそのタイミングで教育・研究について本格的

インタラクティブな授業を可能とする各種ソフト

なコロナ対策を始めることになりました。政府やウェア、サービスの⽀援を⾏いました。コロナ禍

⽂部科学省、⼤阪⼤学もこのような事態への対応のこの 2 年間においてサイバーメディアセンターは初めてで困惑していたと思われますが、こまめに関連されるみなさまに対し⼤阪⼤学から下記のに送られてきた⼤阪⼤学発の指⽰はレベル分けもような⼤阪⼤学賞の授与がありましたのは、こうされた相当に具体的なもので、われわれも⾏動指した⽅々の貢献が⼤きかったことを意味するもの

針に迷わずに済み好印象を持った記憶があります。

であります。
・令和 2 年度 ⼤阪⼤学賞 ⼤学運営部⾨

しかし、⾏動指針が明確であっても現場での対応作業そのものは⼤変なものでありました。教育については、幸いにも⼤阪⼤学はこれ以前から共通教育教室を中⼼にオンライン教育、反転教育な
どのための講義⾃動収録配信システム(Echo360)
やICT

教 育 ⽀ 援 シ ス テ ム で あ る

CLE(Collaboration and Learning Environment)を

サイバーメディアセンター 准教授 浦⻄ 友樹
・令和 2 年度 ⼤阪⼤学賞 ⼤学運営部⾨
情報セキュリティ本部 OU-CSIRT 教職員⼀同
・令和 2 年度 ⼤阪⼤学賞 教育貢献部⾨
サイバーメディアセンター 教授 岩居 弘樹
・令和 3 年度 ⼤阪⼤学賞 ⼤学運営部⾨
情報推進部情報基盤課 教育系システム班職員

導⼊しておりましたので、これらを上⼿に活⽤す

⼀同ることでコロナ禍の中でオンライン教育およびハ・令和 3 年度 ⼤阪⼤学賞 教育貢献部⾨

イブリッド教育に対応することを始めました。こサイバーメディアセンター「COVID-19 に関わのおりには CLE への負荷の急速な増⼤に対応す

る新学期授業⽀援対策チーム 」臨時サポートチー

るために技術的な問題のみでなく予算上の措置も

ム教員⼀同

また、教育以外の研究・事務の⾯でもコロナ禍

ICT に適した形に改善されてきていると実感でへの対応には紆余曲折がありました。2020 年夏頃

きるようになっております。そして、こうしたまでの国内外の研究集会等の多くは中⽌されましICT 活⽤への動き、すなわちデジタルトランスフた。それ以降少しずつノウハウの蓄積にともない、ォーメーション(DX)はわれわれ皆にとって、⼤学

オンライン開催に移⾏して開催されるようになりでの勤務上のことのみならず⽣活全般において⼤ましたが、⼤きな国際研究集会についてはいまだきな貢献があることは疑いのないところで、これ開催されないものも⾒られ、コロナが障害となっについてサイバーメディアセンターがコロナ禍のたままです。事務については、コロナ禍でリモー

中で活動してきたのは上に書いたとおりです。政ト勤務が推奨されるようになり、当初は⾃宅ネッ

府も 2021 年にデジタル庁を創設するなど、DX

トワーク帯域の問題やリモート会議⽤機器の⼊⼿促進について積極的に活動を始めております。⼤が困難であったり、また、これまでは隣の⽅に⼀阪⼤学においても、2022 年 1 ⽉にまとめられた

⾔尋ねるだけで済んだ円滑な事務作業のための意

OU マスタープラン 2027 において DX は 7 つ

思疎通がオンラインでは困難になるなど多くの苦の主要⽅針の⼀つ

労があったなかに、オンラインになったことで事務作業そのものの負担が増えた状況でした。

「コロナ新時代に対応する情報基盤整備（OUDX
イニシアティブ）」このように、教育、研究および事務のすべての⾯において⼤きな負担となったコロナ禍でありま

コロナ新時代に対応する⾼度なデジタル化、すなわち⼤すが、不幸中の幸いともいうべき側⾯もあります。

阪⼤学全体のデジタル・トランスフォーメーション

それは本邦におけるコンピュータネットワークを（OUDX）により、教育・研究・経営を横断的に⽀える基利⽤した ICT 活⽤の強⼒な促進です。教育にお盤を構築しますいては先に述べたようにサイバーメディアセンタ
ーは⼤阪⼤学の ICT 利⽤促進の実際の⼀つの中と謳われております。

⼼となり、その成果として、オンライン・ハイブリ
ッド教育のシステムの整備と⼤阪⼤学教員の現実

そして当然のことではありますが、われわれサ的なノウハウ蓄積に⾄ることとなりました。また

イバーメディアセンターはその役割として、これ研究においては、オンライン研究集会においてカまでの活動の発展的な延⻑としてこの⽅針に沿っメラに向かって話すだけという状況にやや困惑もて強⼒に活動し、⼤阪⼤学に、ひいては本邦に DXありますが、オンライン研究集会は時間と費⽤のについて貢献できればと思っております。

節約にもなるというメリットがあることから、多くの教員が慣れつつありますし、節約した時間と費⽤はさらに他の研究や教育等へ活⽤することもできます。また、事務においても、コロナ禍当初の2020 年頃は⾃筆記⼊や押印を要する紙書類の存
在は⼤きく事務負担を増加させる要因でありましたが、少しずつ押印不要等へ切り替わるなどこうした旧態依然とした状況が半ば強制的に緩和されつつあり、2 年ほど経過した現在、書類の扱いが〈本センターの各研究部門における 2021 年度研究
業績等について、以下の項目に沿って報告します。〉
部門スタッフ
教育･研究概要
教育･研究等に係る全学支援
2021 年度研究業績
社会貢献に関する業績
2021 年度研究発表論文一覧
その他

・情報メディア教育研究部門 -----------------------・言語教育支援研究部門 ---------------------------・大規模計算科学研究部門 -------------------------・コンピュータ実験科学研究部門 -------------------・サイバーコミュニティ研究部門 -------------------・先端ネットワーク環境研究部門 -------------------・応用情報システム研究部門 -----------------------・全学支援企画部門 -------------------------------・先進高性能計算機
システムアーキテクチャ共同研究部門 -------・高性能計算・データ分析融合基盤協働研究所 --------

5
15
23
29
35
47
59
123
131
135

᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔ᩍ⫱◊✲㒊㛛
,QIRPHGLD(GXFDWLRQ5HVHDUFK'LYLVLRQ㸯 㒊㛛ࢫࢱࢵࣇ
෸ᩍᤵ 㛫ୗ ௨኱ᩍᤵ ➉ᮧ ἞㞝␎Ṕ㸸2001 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱Ꮫᇶ♏ᕤᏛ㒊ࢩࢫࢸ࣒ᕤ

␎Ṕ㸸1982 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱Ꮫᇶ♏ᕤᏛ㒊᝟ሗᕤᏛ⛉Ꮫ⛉༞ᴗࠋ2003 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ᇶ♏ᕤᏛ◊

༞ᴗࠊ1984 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ᇶ♏ᕤᏛ◊✲⛉✲⛉ࢩࢫࢸ࣒⛉Ꮫศ㔝༤ኈ๓ᮇㄢ⛬ಟ஢ࠋ2006 ᖺ༤ኈ๓ᮇㄢ⛬≀⌮⣔ᑓᨷಟ஢ࠋ1987 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱

3 ᭶኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ᇶ♏ᕤᏛ◊✲⛉ࢩࢫࢸ࣒⛉ᏛᏛ኱Ꮫ㝔ᇶ♏ᕤᏛ◊✲⛉༤ኈᚋᮇㄢ⛬≀⌮⣔ᑓᨷศ㔝༤ኈᚋᮇㄢ⛬ಟ஢ࠋ2006 ᖺ 4 ᭶኱㜰኱Ꮫࢧ࢖

༢఩ྲྀᚓ㏥Ꮫࠋྠᖺ 4 ᭶ᰴᘧ఍♫ᅜ㝿㟁Ẽ㏻ಙᇶ

ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔ᩍ⫱◊✲㒊㛛♏ᢏ⾡◊✲ᡤධ♫ (ATR)ࠊ ࢚࢖࣭ࢸ࢕࣭࢔࣮ࣝ㏻≉௵◊✲ဨࠋ2007 ᖺ 4 ᭶኱㜰኱Ꮫ⏘ᴗ⛉Ꮫ◊✲ᡤಙࢩࢫࢸ࣒◊✲ᡤ໅ົࠋ1992 ᖺ 4 ᭶ྠ୺௵◊✲ဨࠋ」ྜ▱⬟࣓ࢹ࢕࢔◊✲ศ㔝≉௵◊✲ဨࠋ2008 ᖺ 41994 ᖺ 4 ᭶ዉⰋඛ➃⛉Ꮫᢏ⾡኱Ꮫ㝔኱Ꮫ᝟ሗ⛉Ꮫ᭶኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮᝟ሗ࣓ࢹ࢕

◊✲⛉ຓᩍᤵ 1998 ᖺ 10 ᭶ࡼࡾ 1999 ᖺ 7 ᭶ࡲ࡛࢝࢔ᩍ⫱◊✲㒊㛛ຓᩍࠋ2012 ᖺ 10 ᭶ࡼࡾ 2013 ᖺ 3ࢼࢲ࣭ࢺࣟࣥࢺ኱Ꮫᐈဨຓᩍᤵࠋ2001 ᖺ 4 ᭶ࡼࡾ᭶ࡲ࡛࣮࢜ࢫࢺࣜ࢔࣭ࢢ࣮ࣛࢶᕤ⛉኱Ꮫᐈဨ◊✲኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔

ဨࠋ2014 ᖺ 4 ᭶ࡼࡾ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭ

ᩍ⫱◊✲㒊㛛ᩍᤵࠋIEEE, ACM, 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ࠊ

ࣥࢱ࣮᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔ᩍ⫱◊✲㒊㛛ㅮᖌࠋ2017 ᖺ 7᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࠊ᪥ᮏࣂ࣮ࢳࣕࣝࣜ࢔ࣜࢸ࢕Ꮫ఍ࠊ

᭶ࡼࡾ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮᝟ሗ࣓

ࣄ࣮࣐ࣗࣥ࢖ࣥࢱࣇ࢙࣮ࢫᏛ఍ࠊ኱Ꮫᩍ⫱Ꮫ఍ࠊࢹ࢕࢔ᩍ⫱◊✲㒊㛛෸ᩍᤵࠋ༤ኈ㸦ᕤᏛ㸧ࠋ㟁Ꮚ኱Ꮫⱥㄒᩍ⫱Ꮫ఍ྛ఍ဨࠋ1987 ᖺᕤᏛ༤ኈ 㸦኱㜰᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࠊIEEE ྛ఍ဨࠋ኱Ꮫ㸧ࠋ෸ᩍᤵ ᾆす ཭ᶞ≉௵ᩍᤵ ୖ⏣ ┿⏤⨾␎Ṕ㸸2004 ᖺ 3 ᭶ዉⰋᕤᴗ㧗➼ᑓ㛛Ꮫᰯᑓᨷ⛉㟁␎Ṕ㸸1998 ᖺ 3 ᭶㛵す኱Ꮫ⥲ྜ᝟ሗᏛ㒊༞ᴗࠊᏊ᝟ሗᕤᏛᑓᨷಟ஢ࠋ2005 ᖺ 9 ᭶ዉⰋඛ➃⛉Ꮫᢏ

2000 ᖺ 3 ᭶㛵す኱Ꮫ኱Ꮫ㝔⥲ྜ᝟ሗᏛ◊✲⛉ಟኈ⾡኱Ꮫ㝔኱Ꮫ᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉༤ኈ๓ᮇㄢ⛬ಟ஢ࠋㄢ⛬ಟ஢ࠊ2003 ᖺ 3 ᭶㛵す኱Ꮫ኱Ꮫ㝔⥲ྜ᝟ሗᏛ

2008 ᖺ 3 ᭶ዉⰋඛ➃⛉Ꮫᢏ⾡኱Ꮫ㝔኱Ꮫ᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉༤ኈᚋᮇㄢ⛬ಟ஢ࠋྠᖺ 4 ᭶ࡼࡾ኱㜰኱Ꮫࠊ◊✲⛉༤ኈᚋᮇㄢ⛬ಟ஢ࠋ2008 ᖺ 4 ᭶᪥ᮏᏛ⾡᣺ྡྂᒇ኱Ꮫࠊி㒔኱Ꮫ◊✲ဨࢆ⤒࡚ࠊ2012 ᖺ 4 ᭶⯆఍≉ู◊✲ဨ PDࠋ2009 ᖺ 4 ᭶ዉⰋඛ➃⛉Ꮫᢏ⾡

ὶ㏻⛉Ꮫ኱Ꮫ⥲ྜᨻ⟇Ꮫ㒊ㅮᖌࠊ2013 ᖺ 4 ᭶ྠ෸኱Ꮫ㝔኱Ꮫ᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉ຓᩍࠋ2011 ᖺ 6 ᭶ࡼࡾᩍᤵࠋ⤌⧊ᨵ⤌ࢆ⤒࡚ 2015 ᖺ 4 ᭶ྠ⤒῭Ꮫ㒊෸ᩍ2012 ᖺ 6 ᭶ࡲ࡛ࣇ࢕ࣥࣛࣥࢻ࣭࢜࢘ࣝ኱Ꮫᐈဨ◊ᤵࠊ2018 ᖺ 4 ᭶ࡼࡾྠᩍᤵࠋࡑࡢ㛫ࠊ2014 ᖺ 4 ᭶✲ᩍᤵࠋ2012 ᖺ 10 ᭶኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ᇶ♏ᕤᏛ◊✲ࡼࡾ㛵す኱Ꮫඛ➃⛉Ꮫᢏ⾡᥎㐍ᶵᵓᐈဨ◊✲ဨࠊ⛉ຓᩍࠋ2014 ᖺ 4 ᭶ி㒔኱Ꮫ་Ꮫ㒊㝃ᒓ⑓㝔ຓᩍࠋ

2019 ᖺ 7 ᭶ࡼࡾ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ

2016 ᖺ 4 ᭶ࡼࡾ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ ≉ ௵ ᩍ ᤵ 㸦 ᖖ ໅ 㸧 ࠋ ༤ ኈ 㸦 ᝟ ሗ Ꮫ 㸧 ࠋ IEEE,࣮᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔ᩍ⫱◊✲㒊㛛෸ᩍᤵࠋ༤ኈ㸦ᕤ

ACM, 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࠊ᪥ᮏࢹ

Ꮫ㸧ࠋ㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ࠊࢩࢫࢸ࣒ไᚚ᝟ሗᏛ఍ࠊ

࣮ࢱ࣮࣋ࢫᏛ఍ࠊࣄ࣮࣐ࣗࣥ࢖ࣥࢱࣇ࢙࣮ࢫᏛ఍ࠊ

᪥ᮏࣂ࣮ࢳࣕࣝࣜ࢔ࣜࢸ࢕Ꮫ఍ࠊ᪥ᮏ⏕య་ᕤᏛேᕤ▱⬟Ꮫ఍ྛ఍ဨࠋ఍ࠊIEEE ྛ఍ဨࠋ―5―≉௵෸ᩍᤵ㸦ᖖ໅㸧 Jason Orloskyຓᩍ Photchara Ratsamee␎Ṕ㸸2006 ᖺࢪ࣮ࣙࢪ࢔ᕤ⛉኱Ꮫ㟁ᏊᕤᏛ㒊༞ᴗࠋ␎Ṕ㸸2010 ᖺࢱ࢖ࠊࢱ࣐ࢧ࣮ࢺ኱Ꮫ㟁ẼᕤᏛ༞ᴗࠋ

2007 ᖺ McKesson Provider Technologies ධ♫ࠋ20112012 ᖺ኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ᇶ♏ᕤᏛ◊✲⛉ࢩࢫࢸ࣒๰

ᖺ኱㜰኱Ꮫᇶ♏ᕤᏛ㒊▷ᮇ␃Ꮫ⏕➼ࢆ⤒࡚ 2013 ᖺᡂᑓᨷಟኈㄢ⛬ಟ஢ࠋ2015 ᖺ኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ᇶ♏

ྠ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉༤ኈᚋᮇㄢ⛬ධᏛࠊ2016ᕤᏛ◊✲⛉ࢩࢫࢸ࣒๰ᡂᑓᨷ༤ኈㄢ⛬ಟ஢ࠋྠᖺࠊ

ᖺྠಟ஢ࠋ༤ኈ㸦᝟ሗ⛉Ꮫ㸧ࠋࡑࡢᚋࠊ᪥ᮏᏛ⾡኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔

᣺⯆఍≉ู◊✲ဨ (PD) ࢆ⤒࡚ࠊ2017 ᖺࢧ࢖ࣂ࣮࣓

ᩍ⫱◊✲㒊㛛ຓᩍࠋ༤ኈ㸦ᕤᏛ㸧ࠋࣄ࣮࣐ࣗࣥࣟ

ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮≉௵ຓᩍ㸦ᖖ໅㸧ࠊ2018 ᖺࢧ࢖ࣂ࣎ࢵࢺ࢖ࣥࢱࣛࢡࢩࣙࣥࠊࣟ࣎ࢵࢺࣅࢪࣙࣥࠊ」࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮≉௵ㅮᖌ㸦ᖖ໅㸧ࠊ2020 ᖺ≉ᩘࣟ࣎ࢵࢺࢩࢫࢸ࣒ࠊసᴗ⛣ືᆺࣟ࣎ࢵࢺ➼ࡢ◊௵෸ᩍᤵ㸦ᖖ໅㸧ࠊ2021 ᖺ⡿ᅜ࣮࢜࢞ࢫࢱ኱෸ᩍ

✲࡟ᚑ஦ࠋ IEEE, RSJ, ACM ఍ဨࠋᤵࠋ㐺ᛂⓗ࣮ࣘࢨ࢖ࣥࢱࣇ࢙࣮ࢫࡢ◊✲࡟ᚑ஦ࠋㅮᖌ ᮾ⏣ Ꮫ≉௵ຓᩍ㸦ᖖ໅㸧 Nattaon Techasarntikul␎Ṕ㸸1989 ᖺ 3 ᭶ᮾிᕤᴗ኱Ꮫ⌮Ꮫ㒊ᩘᏛ⛉༞ᴗࠊ␎Ṕ㸸2011 ᖺ 3 ᭶ࢱ࢖ࠊࣔࣥࢡࢵࢺ⋤ᕤ⛉኱Ꮫࢺ

1991 ᖺ 3 ᭶ᮾிᕤᴗ኱Ꮫ኱Ꮫ㝔⌮ᕤᏛ◊✲⛉ᩘᏛࣥࣈࣜᰯィ⟬ᶵᕤᏛ༞ᴗࠋᩍ⫱⏝ Web ࢤ࣮࣒ࡢ㛤ᑓᨷಟኈㄢ⛬ಟ஢ࠊ1997 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ᇶ

Ⓨᴗົ࡟ᦠࢃࡿࠋ2017 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ♏ᕤᏛ◊✲⛉≀⌮⣔ᑓᨷ༤ኈㄢ⛬ಟ஢ࠋ1994 ᖺ኱⛉Ꮫ◊✲⛉᝟ሗࢩࢫࢸ࣒ᕤᏛᑓᨷಟኈㄢ⛬ಟ஢ࠋ㜰኱Ꮫ኱ᆺィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ຓᡭࠊ2000 ᖺ 4 ᭶኱㜰2020 ᖺ 3 ᭶ྠ኱Ꮫ㝔ྠ◊✲⛉༤ኈㄢ⛬ಟ஢ࠋྠᖺࠊ

኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ᛂ⏝᝟ሗࢩࢫࢸ࣒

኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔

◊✲㒊㛛ຓᡭࠊ2007 ᖺ 4 ᭶ࡼࡾຓᩍࠋ2013 ᖺ 4 ᭶ᩍ⫱㒊㛛≉௵◊✲ဨࠋ2020 ᖺ 10 ᭶ࡼࡾ኱㜰኱Ꮫࢧࡼࡾྠ㒊㛛ㅮᖌࠋ2014 ᖺ 10 ᭶ࡼࡾ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ

࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔ᩍ⫱◊✲㒊࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔ᩍ⫱◊✲㒊㛛ㅮ㛛≉௵ຓᩍ㸦ᖖ໅㸧ࠋ༤ኈ㸦᝟ሗ⛉Ꮫ㸧ࠋࣄ࣮ࣗᖌࠋ༤ኈ㸦ᕤᏛ㸧ࠋ࣐ࣥࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ࢖ࣥࢱࣛࢡࢩࣙࣥࠊᣑᙇ⌧ᐇࠊࣂ࣮ࢳࣕࣝࣜ࢔ࣜࢸ࢕ࠊᶵᲔᏛ⩦ࡢ◊✲࡟ᚑ஦ࠋㅮᖌ ⓑ஭ リἋ㤶␎Ṕ㸸2007 ᖺṊᗜᕝዪᏊ኱Ꮫ⏕ά⎔ቃᏛ㒊᝟ሗ࣓ ᩍ⫱࣭◊✲ᴫせࢹ࢕࢔Ꮫ⛉༞ᴗ㸦Ꮫ㛗㈹ཷ㈹㸧ࠋ3 ᖺ㛫ࡢ௻ᴗ໅ ᩍ⫱ࡢᴫせົࢆ⤒࡚ࠊ2010 ᖺṊᗜᕝዪᏊ኱Ꮫ኱Ꮫ㝔⏕ά⎔ቃᏛ◊✲⛉࡬ධᏛࠋ2015 ᖺྠ኱Ꮫ㝔ྠ◊✲⛉༤ኈㄢ⛬ಟ஢ࠋ༤ኈ㸦᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔Ꮫ㸧ࠋ2015 ᖺ࠿ࡽྠ኱Ꮫ⏕ά⎔ቃᏛ㒊⏕ά⎔ቃᏛ⛉ຓᩍࢆ⤒࡚ࠊ2018ᖺ࠿ࡽ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮᝟ሗ࣓
ࢹ࢕࢔ᩍ⫱◊✲㒊㛛ㅮᖌࠋࣄ࣮࣐ࣗࣥࢥࣥࣆ࣮ࣗ
ࢱ࢖ࣥࢱࣛࢡࢩࣙࣥࠊᩍ⫱ᕤᏛࠊ᝟ሗ⛉Ꮫᩍ⫱࡟㛵ࡍࡿ◊✲࡟ᚑ஦ࠋ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࠊࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ
฼⏝ᩍ⫱Ꮫ఍ࠊ᪥ᮏᩘᘧฎ⌮Ꮫ఍ࠊ᪥ᮏᩍ⫱ᕤᏛ఍ࠊ᪥ᮏ᝟ሗ⛉ᩍ⫱Ꮫ఍ࠊᩍ⫱ࢩࢫࢸ࣒᝟ሗᏛ఍ࠊ
ACM, IEEE ྛ఍ဨࠋᇶ♏ᕤᏛ㒊᝟ሗ⛉Ꮫ⛉࡟࠾ࡅࡿ༞ᴗ◊✲ࠊ࡞ࡽࡧ࡟኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉࡟࠾ࡅࡿ༤ኈ๓ᮇ࣭ᚋ
ᮇㄢ⛬ࡢ◊✲ᣦᑟࢆ⾜ࡗࡓࠋࡲࡓࠊ௨ୗࡢㅮ⩏ࢆᢸᙜࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾࠊᮏᏛ࡟࠾ࡅࡿ᝟ሗ⛉Ꮫ࡞ࡽ
ࡧ࡟࿘㎶ศ㔝࡟࠾ࡅࡿᩍ⫱࡟㈉⊩ࡋࡓࠋ඲Ꮫඹ㏻ᩍ⫱ࡢ᝟ሗฎ⌮ᩍ⫱⛉┠ࡢࠕᩥᏛ㒊 ᝟ሗ♫఍ᇶ♏ࠖ㸦ⓑ஭㸧ࠊᇶ┙ᩍ㣴⛉┠ࡢࠕ᝟ሗ᥈
⣴ධ㛛ࠖ㸦➉ᮧ㸧ࢆᢸᙜࡋࡓࠋࡲࡓࠊ࢖ࣥࢱ࣮ࢼ
ࢩࣙࢼࣝ࢝ࣞࢵࢪࡢඹ㏻ᩍ⫱⛉┠ࠕData Processing
Skillsࠖ㸦➉ᮧࠊࣛࢧ࣑࣮㸧ࢆⱥㄒ࡛ᢸᙜࡋࡓࠋ
ᇶ♏ᕤᏛ㒊ࡢᑓ㛛⛉┠࡛ࡣࠊࠕ᝟ሗᢏ⾡⪅࡜♫఍ࠖ㸦ᾆす㸧ࠊࠕࣄ࣮࣐ࣗࣥࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ࣭࢖ࣥ

―6―ࢱࣛࢡࢩࣙࣥࠖ㸦➉ᮧࠊⓑ஭㸧ࠊࠕ᝟ሗᕤᏛ PBL

 ࡇࢀࡽࡢ◊✲せ⣲ࢆ㞟኱ᡂࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊඛ➃ⓗ㸦᝟ሗᕤᏛ A㸧ࠖ㸦ࣛࢧ࣑࣮㸧ࠊࠕ᝟ሗᕤᏛ PBL

࡞᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔ᩍ⫱⎔ቃࡢᵓ⠏࡟㈨ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛

㸦᝟ሗᕤᏛ B㸧ࠖ㸦ⓑ஭㸧ࠊࠕ᝟ሗ⛉Ꮫࢮ࣑ࢼ࣮

ࡁࡿࠋࣝ Aࠖࠕ᝟ሗ⛉Ꮫࢮ࣑ࢼ࣮ࣝ Bࠖ㸦ᾆすࠊࣛࢧ࣑ ᩍ⫱࣭◊✲➼࡟ಀࡿ඲Ꮫᨭ᥼ ࣮㸧ࢆᢸᙜࡋࡓࠋ
᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉ࡢᑓ㛛⛉┠࡛ࡣࠊࠕࢩࢫࢸ࣒࢖

 ᝟ሗฎ⌮ᩍ⫱⎔ቃࡢ⥔ᣢ࣭⟶⌮ࣥࢱࣇ࢙࣮ࢫタィㄽࠖ㸦➉ᮧࠊᾆす㸧ࠊࠕ᝟ሗᢏ
⾡࡜೔⌮ࠖ㸦㛫ୗ㸧ࠊࠕ࢖ࣥࢱࣛࢡࢸ࢕ࣈ๰ᡂᕤ
Ꮫ₇⩦ࠖࠊࠕ࢖ࣥࢱࣛࢡࢸ࢕ࣈ๰ᡂᕤᏛᇶ♏₇⩦ࠖ㸦௨ୖ➉ᮧࠊᾆす㸧ࢆࡑࢀࡒࢀᢸᙜࡋࡓࠋࡲࡓࠊ㛵す኱Ꮫࢩࢫࢸ࣒⌮ᕤᏛ㒊ࡢᐇ㦂ࠕᛂ⏝᝟ሗᕤᏛᐇ㦂ࠖࠕ᝟ሗ㏻ಙᕤᏛᐇ㦂ࠖࡢᐇ᪋࡟༠ຊ
ࡋࡓ㸦ࣛࢧ࣑࣮㸧ࠋ

2019 ᖺ ᗘ ࡣ ࠊ VMWare ♫ ࡢ Virtual Desktop
Infrastructure (VDI) ࢆ฼⏝ࡋࡓ᝟ሗᩍ⫱ࢩࢫࢸ࣒ࡢ
⥔ᣢ࣭⟶⌮࡟ὀຊࡋࡓࠋ᝟ሗᩍ⫱ࢩࢫࢸ࣒ࡣྠ᫬
᥋⥆ 820 ࣛ࢖ࢭࣥࢫࢆ⥔ᣢࡋࠊᩍᐊෆእ࠿ࡽሙᡤ
࡟ࡼࡽࡎᡭඖࡢࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ࡛ࢧ࢖ࣂ࣮ᥦ౪ࡢ➃ᮎࢧ࣮ࣅࢫࢆ฼⏝࡛ࡁࡿࠋPC ά⏝ᩍ⫱ࡢ෇⁥࡞ᐇ᪋࡟ࡴࡅ࡚ࠊ➃ᮎ࢖࣓࣮ࢪ࣓ࣥࢸࢼࣥࢫࢥࢫࢺࡢ

๐ῶࠊᣢࡕ㎸ࡳ PC ࡬ࡢᑐᛂ࡞࡝ࢆᐇ⌧ࡋ࡚࠸ࡿࠋ
e-Learning ࢥࣥࢸࣥࢶ࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊINFOSS ᝟ሗ೔ ◊✲ࡢᴫせᮏ㒊㛛࡛ࡣࠊ᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔ࡢ࢖ࣥࢱࣇ࢙࣮ࢫ
ᢏ⾡ࠊ᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔⎔ቃࢆᣑᙇᥦ♧ࡍࡿ࣊ࢵࢻ
࣐࢘ࣥࢺࢹ࢕ࢫࣉࣞ࢖(HMD)ࡢᛂ⏝ᢏ⾡ࠊ᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔⎔ቃࡢィᢏ⾡ࠊ᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔ࢆά⏝ࡋࡓ e-Learning ࡟㛵ࡋ࡚✀ࠎࡢ◊✲ࢆᐇ᪋ࡋ࡚࠾
ࡾࠊ᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔ࢆ⏝࠸ࡓᩍ⫱⎔ቃࡢ㧗ᗘ໬࡟㈨ࡍࡿࡇ࡜ࢆ┠ᣦࡋ࡚࠸ࡿࠋ
࢖ࣥࢱࣇ࢙࣮ࢫᢏ⾡࡟㛵ࡋ࡚ࡣࠊ⎔ቃࡸ࣮ࣘࢨ
࡟ᅛᐃࡉࢀ࡞࠸ࠕ㠀ᣊ᮰࡞ゐぬ࢖ࣥࢱࣇ࢙࣮ࢫࠖ
ࡸࠕ3 ḟඖ࣮ࣘࢨ࢖ࣥࢱࣇ࢙࣮ࢫ࠾ࡼࡧᣑᙇ⌧ᐇ(Augmented Reality, AR) ᢏ⾡ࠖࡢ◊✲㛤Ⓨࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ ⏕య࡬ࡢ᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔ᛂ⏝࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊࠕឤぬᥦ♧ᢏ⾡ࠖ࡟㛵ࡋ࡚୺࡟◊✲㛤Ⓨࢆᐇ᪋ࡋ࡚࠸ࡿࠋィ⌮ 2021 ᖺᗘ∧ࠊ᝟ሗ೔⌮ࢹࢪࢱࣝࣅࢹ࢜ᑠရ㞟 1
㹼7ࠊ࣮࣮࢟࣡ࢻ࡛Ꮫࡪ᭱᪂᝟ሗࢺࣆࢵࢡ 2021ࠊ
MS Office ࡢ⮬Ꮫ⮬⩦ࢯࣇࢺ࢙࢘࢔ࢼ࣮ࣞࣟࢆ඲ᩍ
⫋ဨ࣭Ꮫ⏕ࡀ฼⏝࡛ࡁࡿࡼ࠺ᩚഛࡍࡿ࡞࡝ࠊᘬࡁ
⥆ࡁࢧ࣮ࣅࢫࡢᣑ඘࡟ົࡵࡓࠋࡲࡓࠊFD ࡢ୍⎔࡜ࡋ࡚ࠊᐃᮇⓗ࡟⾜ࡗ࡚࠸ࡿᩘᘧฎ⌮ࢩࢫࢸ࣒
Maple ࡜ Mathematica ࡢㅮ⩦఍ࡣ᫖ᖺᗘ࡟ᘬࡁ⥆ࡁ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ࡟ษࡾ᭰࠼ࠊ㛤ദࡋࡓࠋ㛤ദ᪥࠾ࡼࡧ
ཧຍ⪅ேᩘࡣ௨ୗࡢ࡜࠾ࡾ࡛࠶ࡿࠋ

x 2021 ᖺ 10 ᭶ 14 ᪥ Maple ㅮ⩦఍㸦࢜ࣥࣛ࢖ࣥ㸧5ྡ
x 2021 ᖺ 10 ᭶ 20 ᪥ Mathematica ㅮ⩦఍ 㸦࢜ࣥࣛ࢖ࣥ㸧14 ྡᢏ⾡࡟㛵ࡋ࡚ࡣࠊ≀యࡸ⎔ቃࡢᗄఱᏛⓗࠊගᏛⓗᛶ㉁ࡢィ࣭ࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥᢏ⾡ࡢ◊✲㛤Ⓨࢆᐇ᪋ࡋ࡚࠸ࡿࠋ
e-Learning ࡟㛵ࡋ࡚ࡣࠊᏛ⩦ᨭ᥼ࢩࢫࢸ࣒࡟࠾ࡅ
ࡿຠᯝⓗ࡞࣮ࣘࢨ࢖ࣥࢱࣇ࢙࣮ࢫࡢ◊✲㛤ⓎࠊㄒᏛᩍ⫱࠾ࡼࡧ᝟ሗ⛉Ꮫᩍ⫱ࢆ୰ᚰ࡜ࡋࡓᏛ⩦⎔ቃࢹࢨ࢖ࣥ㛤Ⓨࠊᤵᴗᨵၿᡭἲࡢ㛤Ⓨ࣭ᐇド◊✲ࢆᗈሗ࣭࢞࢖ࢲࣥࢫάື࡟࠾࠸࡚ࡣࠊ᝟ሗᩍ⫱ࢩࢫࢸ࣒ࡢ᭦᪂᝟ሗ➼ࢆ㝶᫬Ⓨಙࡍࡿ࡜࡜ࡶ࡟ࠊ࣐
ࢽࣗ࢔ࣝࡢᩚഛࢆ⾜࠸ࠊࢧ࣮ࣅࢫࡢᬑཬ࡟㈉⊩ࡋࡓࠋ H/HDUQLQJ ࡢ㐠⏝࣭฼⏝⪅ᨭ᥼⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋࡉࡽ࡟ࠊ㏆ᖺࡣྛ✀ࢭࣥࢩࣥࢢᢏ⾡

2021 ᖺᗘࡶ Blackboard Learn 9.1 ࢆ⏝࠸ࡓᤵᴗᨭ

ࢆά⏝ࡋࡓ MMLA (Multimodal Learning Analytics)᥼ ࢩ ࢫ ࢸ ࣒ CLE (Collaboration and Learningࡢ◊✲ࢆᐇ᪋ࡋ࡚࠸ࡿࠋ

Environment) ࢆࢡࣛ࢘ࢻࢧ࣮ࣅࢫ࡟࡚ᥦ౪ࡋࡓࠋ

―7―

2020 ᖺᗘ࠿ࡽ⥆ࡃࢥࣟࢼ⚝࡟࠾࠸࡚ࠊ඲Ꮫᵓᡂဨ

Ᏻᐃ㐠⏝࡟ົࡵࡓࠋDeepmail ࢆ⏝࠸ࡓᚑ᮶ࡢࢯࣜ

ࡢ኱㒊ศࡀ฼⏝ࡋ࡚࠸ࡿ≧ἣ࡛࠶ࡿࡀࠊ኱つᶍ࡞࣮ࣗࢩࣙࣥ࡟ẚ࡭࡚ࣛ࢖ࢭࣥࢫ㈝⏝ࡢ኱ᖜ๐ῶ࡜

ࢩࢫࢸ࣒㞀ᐖࢆ㉳ࡇࡍࡇ࡜࡞ࡃ✌ാࡋ࡚࠸ࡿࠋධ

ཷಙ࣓࣮ࣝᐜ㔞ࡢቑຍࡸ࣐࢖ࢡࣟࢯࣇࢺ࢜ࣇ࢕

㛛⦅࡜ᛂ⏝⦅ࡢ 2 ᮏ❧࡚ࡢㅮ⩦఍ࢆ࢜ࣥࣛ࢖࡛ࣥ

ࢫ࣭࢙࢘ࣈ࢔ࣉࣜࡢ฼⏝࡞࡝ࡢࢧ࣮ࣅࢫྥୖࢆ୧

ᜏᖖⓗ࡟ᥦ౪ࡋ࡚࠾ࡾࠊᩍဨ࡟ຍ࠼࡚ TA ࡶཷㅮྍ❧࡛ࡁ࡚࠸ࡿࠋࢧ࣮ࣅࢫࡢᑐ㇟⪅ࡣࠊ඲Ꮫ⏕࡜ࢧ⬟࡜ࡍࡿࡇ࡜࡛ CLE ฼⏝ࡢಁ㐍ࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋࡲ

࢖ࣂ࣮࡛ᐇ᪋ࡍࡿ⛉┠ࡢᤵᴗᢸᙜᩍဨ࡛࠶ࡿ㸦ࡑ

ࡓࠊCLE ୖ࡛฼⏝ྍ⬟࡞᪥ᮏㄒᑐᛂ๴✼ࢳ࢙ࢵࢡࢀ௨እࡢᤵᴗᢸᙜᩍဨࡶせᮃࡀ࠶ࢀࡤ฼⏝࡛ࡁࢶ࣮࡛ࣝ࠶ࡿ Turnitin ࢆᑟධࡋࠊᏛ⏕ࡢᥦฟࡍࡿࣞ

ࡿ㸧ࠋࡲࡓྠࢧ࣮ࣅࢫࡣ࣓࣮ࣝᶵ⬟࡟㝈ᐃࡋࡓୖ࣏࣮ࢺࡢ๴✼ࢳ࢙ࢵࢡࡀྍ⬟࡞ࢧ࣮ࣅࢫࢆᥦ౪ࡋ

࡛༞ᴗ࣭ಟ஢ᚋࡶᘬࡁ⥆ࡁ฼⏝࡛ࡁࠊ2014 ᖺ 3 ᭶ࡓࠋࡲࡓࠊᘬࡁ⥆ࡁᤵᴗ௨እࡢࢥ࣑ࣗࢽࢸ࢕ᶵ⬟ࡢ༞ᴗ⏕࣭ಟ஢⏕࠿ࡽᐇ㝿࡟ࢧ࣮ࣅࢫࢆᥦ౪ࡋ࡚

ࢆ⏝࠸ࡓࠊࢢ࣮ࣝࣉ༢఩࡛ࡢ᝟ሗඹ᭷ᶵ⬟ࡢࢧ࣮࠸ ࡿ ࠋ ⌧ ᙺ ⏕ ࡢ ࣓ ࣮ ࣝ ࡢ ࢻ ࣓ ࢖ ࣥ ࡣ ecs.osaka-ࣅࢫᥦ౪ࡶ⾜ࡗࡓࠋu.ac.jp ࡛ ࠶ ࡾ ࠊ ༞ ᴗ ࣭ ಟ ஢ ᚋ ࡣ ⮬ ື ⓗ ࡟
alumni.osaka-u.ac.jp ࡟࡞ࡿࠋOffice365 ࡢࢸࢼࣥࢺᶵ

2021 ᖺ 12 ᭶ 27 ᪥ Turnitin ㅮ⩦఍㸦࢜ࣥࣛ࢖ࣥ㸧⬟࡟ࡼࡾ࣓࣮ࣝࢫࣉ࣮ࣝࡣᘬࡁ⥅ࡀࢀࡿࠋ2019 ᖺ

12 ྡ

3 ᭶࠿ࡽࡣከせ⣲ㄆドࡢᑟධࢆ㛤ጞࡋࠊࢭ࢟ࣗࣜ

x㏻ᖺ ࢜ࣥࢹ࣐ࣥࢻᆺ CLE ㅮ⩦఍㸦ධ㛛⦅㸧66 ྡࢸ࢕ࡢྥୖ࡟ດࡵࡓࠋ

x㏻ᖺ ࢜ࣥࢹ࣐ࣥࢻᆺ CLE ㅮ⩦఍㸦ᛂ⏝⦅㸧48 ྡx㏻ᖺ ࢜ࣥࢹ࣐ࣥࢻᆺ࣓ࢹ࢕࢔ᤵᴗㅮ⩦఍ 33 ྡx +3&, ඹ㏻㐠⏝ࢩࢫࢸ࣒ࡢ㐠⏝ᨭ᥼㠉᪂ⓗࣁ࢖ࣃࣇ࢛࣮࣐ࣥࢫ࣭ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢸ࢕ࣥ

ㅮ⩏⮬ື཰㘓㓄ಙࢩࢫࢸ࣒ Echo360 ࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊ

ࢢ࣭࢖ࣥࣇࣛ (HPCI) ࡟࠾࠸࡚ࠊ2012 ᖺ࠿ࡽඹ⏝ࢆ࢟ࣕࣥࣃࢫࣛ࢖ࢭࣥࢫ࡟ࡼࡾᮏᏛ࡟࠾࠸࡚↓ไ㝈㛤ጞࡋࡓᅜෆࡢ኱Ꮫࡸ◊✲ᶵ㛵ࡢィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒

࡟཰㘓⿦⨨ࡢᑟධࡀྍ⬟࡜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋᩍဨ⮬㌟

ࡸࢫࢺ࣮ࣞࢪࢆ㧗㏿ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ࡛⤖ࢇ࡛ᵓᡂࡉ

ࡢ PC ࢆ⏝࠸࡚ㅮ⩏཰㘓ྍ⬟࡞ Universal Captureࢀࡿඹ⏝ィ⟬⎔ቃᇶ┙࡟࠾ࡅࡿඹ㏻㐠⏝ࢩࢫࢸ࣒㸦ୗᅗ㸧ࡣ඲Ꮫᩍ⫱᥎㐍ᶵᵓ࡜༠ຊࡋ࡚ FD ࢭ࣑ࢼࡢ㛤Ⓨ࡜㐠⏝࡟ᦠࢃࡗ࡚࠸ࡿࠋ≉࡟ 2019 ᖺᗘࡣࠊ࣮࡞࡝࡛ᬑཬ࡟ດࡵ࡚࠾ࡾࠊᤵᴗ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ໬ࡢ

2018 ᖺ࡟㛤Ⓨࢧ࣏࣮ࢺࡀ⤊஢ࡋࡓ Globus ࢶ࣮ࣝ࢟ὶࢀ࡟ࡼࡗ࡚ᑟධࡀຍ㏿ࡋ࡚࠸ࡿࠋ

ࢵࢺࢆ௦᭰ࡍࡿㄆドᇶ┙ࡢ◊✲㛤Ⓨࢆ஬࢝ᖺィ⏬
࡛㛤ጞࡋࡓࠋ
 ึᖺḟᚲಟࡢ୍⯡᝟ሗᩍ⫱⛉┠ࡢ㐠Ⴀᮏᤵᴗࡣ Society5.0 ᫬௦࡟ྥࡅࡓึᖺḟᚲಟࡢ୍⯡᝟ሗᩍ⫱⛉┠࡛࠶ࡾࠊ඲Ꮫᩍ⫱᥎㐍ᶵᵓࡀ㛤ㅮ㒊ᒁࠊᮏ㒊㛛ࡀᩍᮦ㸦ྑᅗ㸧ࡢᥦ౪ࡸ㐠Ⴀࢆ⾜࠺ᙧ࡛ࠊᩥ⣔Ꮫ㒊ྥࡅ࡟ࠕ᝟ሗ♫఍ᇶ♏ࠖࠊ⌮⣔Ꮫ㒊ྥࡅ࡟ࠕ᝟ሗ⛉Ꮫᇶ♏ࠖࢆ㛤ㅮࡋ࡚࠸ࡿࠋᮏᤵ
ᴗࡢ≉ᚩࡣࠊ㐌࡟ 2 ࢥ࣐ࠊྠᮇᆺࡢᑐ㠃ᤵᴗᅇ࡜ᅗ Universal Capture㠀ྠᮇᆺࡢ࣓ࢹ࢕࢔ᤵᴗᅇ࡛ᵓᡂࡍࡿࣈࣞࣥࢻᆺ
ᤵᴗ࡜ࡋ࡚㛤ㅮࡋ࡚࠸ࡿⅬ࡛࠶ࡿࠋ2021 ᖺᗘࡶ᪂ ࢡࣛ࢘ࢻ࣓࣮ࣝࢧ࣮ࣅࢫࡢ㐠⏝࣭฼⏝⪅ᨭ᥼ᆺࢥࣟࢼ࢘࢖ࣝࢫឤᰁ⑕㜵Ṇᑐ⟇ࡢࡓࡵࠊ඲ᤵᴗ

2014 ᖺ 3 ᭶ ࡟ 㛤 ጞ ࡋ ࡓ ࠊ ࣐ ࢖ ࢡ ࣟ ࢯ ࣇ ࢺ ࡢᅇࡀ࣓ࢹ࢕࢔ᤵᴗ࡜࡞ࡗࡓࡀࠊึᅇᤵᴗࡢཷㅮ࣐

Office365 ࢆ⏝࠸ࡓእ㒊ࢡࣛ࢘ࢻ࣓࣮ࣝࢧ࣮ࣅࢫࡢ

ࢽࣗ࢔ࣝࡢ‽ഛ࣭㓄ᕸࢆ⾜࠺ࡇ࡜࡛ࠊึࡵ࡚ CLE―8―ࢆ฼⏝ࡋᤵᴗࢆཷㅮࡍࡿ᪂ධ⏕ࡶΰ஘ࡋ࡞࠸ࡼ࠺
࡟ᑐᛂ࡛ࡁࡓࠋࡲࡓᮏᤵᴗࡢᚋ༙࡟ࡣࠊࣉࣟࢢࣛ
࣑ࣥࢢ₇⩦ࢆ⾜࠺ࡀࠊSaaS ࡢࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢᏛ⩦⎔ቃ Ed ࡢά⏝࡟ࡼࡾࠊ2021 ᖺᗘࡶࢫ࣒࣮ࢬ࡟₇⩦
ࢆ⾜࠺ࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡓࠋᤵᴗ࢔ࣥࢣ࣮ࢺࡢ⤖ᯝࡣ⥲ࡌ࡚㧗ࡃࠊ⊂⮬ᩍᮦࡸ CLE ࡸࡑࡢ௚ࡢᩍ⫱Ꮫ⩦ᨭ᥼ࢩࢫࢸ࣒࡟ࡼࡾࠊཷㅮ⏕ࡀᏳᚰࡋ࡚࣓ࢹ࢕࢔ᤵᅗ ࣎ࣝࢲࣜࣥࢢ࡟࠾ࡅࡿⓏᨒୖ㐩ࢆᨭ᥼ࡍࡿᢞ
ᙳ᝟ሗࡢ᳨ウᴗ࡟ྲྀࡾ⤌ࡴ⎔ቃࢆᥦ౪࡛ࡁࡓࠋ

 +0' ࡢᛂ⏝࡟㛵ࡍࡿ◊✲⎔ቃࡸ≀యࡢィ࣭ㄆ㆑ࢆ⾜࠸ࠊ᝟ሗᥦ♧ࢆ⾜࠺ᢏ⾡࡜ࡋ࡚ࠊHMD ࢆ⏝࠸ࡓ᝟ሗᥦ♧ᢏ⾡࡟㛵ࡍࡿ◊✲ࢆᐇ᪋ࡋ࡚࠸ࡿࠋලయⓗ࡞◊✲㡯┠ࡣ௨ୗ
ࡢ㏻ࡾ࡛࠶ࡿࠋxᅗ ࢥ࣮ࢫᩍᮦࡢ౛

ᣑᙇ⌧ᐇ࢔ࣉࣜࡢࡓࡵࡢ≀యㄆ㆑࡟ࡼࡿ⮬ືࣛ࣋ࣝࢩࢫࢸ࣒㸦ୗᅗ㸧  ᖺᗘ◊✲ᴗ⦼x

ど⥺᝟ሗ࡟ࡼࡿ 3 ḟඖࣔࢹࣝ᧯స

xゝㄒᏛ⩦ࡢࡓࡵࡢど⥺ࡸ▖Ꮝᐃ࡟ࡼࡿ༢ㄒ

⌮ゎㄆ㆑ࢩࢫࢸ࣒

 ࣮ࣘࢨ࢖ࣥࢱࣇ࢙࣮ࢫ࡟㛵ࡍࡿ◊✲ඛ㐍ⓗ᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔ࢩࢫࢸ࣒࡟㛵㐃ࡋ࡚ࠊ3D ࣘx

ගᏛ㏱㐣ᆺ࣊ࢵࢻ࣐࢘ࣥࢺࢹ࢕ࢫࣉࣞ࢖⿦╔᫬࡟࠾ࡅࡿ⫼ᬒⰍኚ໬࣮ࢨ࢖ࣥࢱࣇ࢙࣮ࢫࡸ AR ࢩࢫࢸ࣒࡟㛵ࡍࡿ◊✲ࢆᐇ᪋ࡋ࡚࠸ࡿࠋලయⓗ࡞◊✲㡯┠ࡣ௨ୗࡢ࡜࠾
ࡾ࡛࠶ࡿࠋ

x

࣎ࣝࢲࣜࣥࢢ࡟࠾ࡅࡿⓏᨒୖ㐩ࢆᨭ᥼ࡍࡿᢞ
ᙳ᝟ሗࡢ᳨ウ㸦ୗᅗ㸧xᅗ a) ᅛᐃ࣓ࢽ࣮ࣗࡢ౛ b) ⎔ቃ఩⨨࡟ࡼࡿ≀ࡢࢫ࣏࣮ࢶ࡟࠾ࡅࡿカ⦎⪅ࡢࣇ࢛࣮࣒ࡢᏳᐃⓗ

ࠕIn-Situ࣓ࠖࢽ࣮ࣗࢩࢫࢸ࣒ c) AR ⏝ࡢ࣮࣡ࢡ෌⌧ࢆᨭ᥼ࡍࡿ 3 ḟඖࣉࣞ࢖ᥦ♧ࢩࢫࢸ࣒xࣇ࣮ࣟ࢔ࣉࣜ d) AR ⏝ࡢ⏝஦ࣜࢫࢺ࢔ࣉࣜ

VR ✵㛫࡟࠾ࡅࡿࣇࣜࢵࢡධຊࢆ⏝࠸ࡓ᪥ᮏㄒ

㸦ୖ㸧AR ⏝ࡢゝㄒᏛ⩦࢔ࣉࣜ㸦ୗ㸧ධຊ࢖ࣥࢱࣇ࢙࣮ࢫ
xVR ✵㛫࡟࠾ࡅࡿ 3 ḟඖ⛣ື࢖ࣥࢱࣇ࢙࣮ࢫ

xࣉࣟࢪ࢙ࢡࢩ࣐ࣙࣥࢵࣆࣥࢢࢆ⏝࠸ࡓ࣮࣎ࣝ

 ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࣅࢪࣙࣥ࡟㛵ࡍࡿ◊✲ࡢ࢟ࢵࢡࣇ࢛࣮࣒Ꮫ⩦ᨭ᥼xࣉࣟ࣌ࣛࡢ㢼ຊࢆ⏝࠸ࡓ୪㐍࡜ᅇ㌿࡟ᑐࡍࡿຊࡢᥦ♧ࡀྍ⬟࡞㠀᥋ᆅᆺࢹࣂ࢖ࢫ

x

ගᏛ㏱㐣ᆺ HMD ࢆ⏝࠸ࡓ 3 ḟඖ⤒㊰⾲♧࡟ࡼࡿࢲ࣮ࢶࢫ࣮ࣟࡢ⮬ᕫศᯒᨭ᥼ࢩࢫࢸ࣒

⎔ቃࡸ≀యࡢᙧ≧࠾ࡼࡧᮦ㉁ࡢィࡣࠊ࣓ࢹ࢕࢔⎔ቃࢆᵓ⠏ࡍࡿ㔜せ࡞ᢏ⾡࡛࠶ࡿࠋࡲࡓィ⟬ᶵୖ࡛ィ⤖ᯝࢆ฼⏝ࡍࡿ࡟ࡣࠊගࡢ᣺ࡿ⯙࠸ࢆ෌⌧ࡋࡓࡾࢩ࣑࣮ࣗࣞࢺࡍࡿᚲせࡀ࠶ࡿࠋ2021 ᖺᗘࡣ୺࡟௨ୗࡢ㡯┠࡟ࡘ࠸࡚◊✲ࢆᐇ᪋ࡋࡓࠋx―9―෗ᐇⓗᣑᙇ⌧ᐇឤࡢࡓࡵࡢᵓ㐀Ⰽ࡟ࡼࡿග※x᪉ྥ࠾ࡼࡧศගศᕸࡢ᥎ᐃ㸦ୗᅗ㸧 ♫఍㈉⊩࡟㛵ࡍࡿᴗ⦼

࣮࣍ࣝࢻᙧ≧ࢆ⪃៖ࡋࡓ࣎ࣝࢲࣜࣥࢢㄢ㢟ࡢ ᩍ⫱㠃࡟࠾ࡅࡿ♫఍㈉⊩㞴ᗘ᥎ᐃ Ꮫእάື
x᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ ᩍဨචチ≧᭦᪂ㅮ⩦ ㅮᖌ㸦ⓑ஭㸧x㧗ᗘ࣏ࣜࢸࢡࢭࣥࢱ࣮ ᅾ⫋⪅ྥࡅ⫋ᴗカ⦎㸦⬟ຊ㛤Ⓨࢭ࣑ࢼ࣮㸧ㅮᖌ㸦ᾆす㸧 ◊✲㒊㛛බ㛤x࠸ࡕࡻ࠺⚍㸦࢜ࣥࣛ࢖ࣥ㛤ദ㸧2021 ᖺ 5 ᭶ 1᪥xᅗ ෗ᐇⓗᣑᙇ⌧ᐇឤࡢࡓࡵࡢᵓ㐀Ⰽ࡟ࡼࡿග※㧗ὠ㧗ᰯ࠿ࡽࡢ◊✲ᐊゼၥࠊཧຍ⪅ 9 ྡࠊ
2021 ᖺ 11 ᭶ 8 ᪥᪉ྥ࠾ࡼࡧศගศᕸࡢ᥎ᐃ
 Ꮫ఍άື
 ᩍ⫱Ꮫ⩦ᨭ᥼࡟㛵ࡍࡿ◊✲ ᅜෆᏛ఍࡟࠾ࡅࡿάື

ᩍ⫱Ꮫ⩦ᨭ᥼࡟㛵ࡍࡿ◊✲࡜ࡋ࡚ࠊᩍ⫱Ꮫ⩦ᨭx᥼ࢩࢫࢸ࣒࡟࠾ࡅࡿຠᯝⓗ࡞࣮ࣘࢨ࢖ࣥࢱࣇ࢙࣮
ࢫࡢ◊✲㛤ⓎࠊㄒᏛᩍ⫱࠾ࡼࡧ᝟ሗ⛉Ꮫᩍ⫱ࢆ୰✲ጤဨ఍ 㢳ၥxᚰ࡜ࡋࡓᏛ⩦⎔ቃࢹࢨ࢖ࣥࠊᤵᴗᡭἲࡢ㛤Ⓨ࣭ᐇド◊✲ࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋࡲࡓࠊᮏ㒊㛛࡛ࡣᩥ㒊⛉Ꮫxx࣭ศᯒࡋࠊᏛ⩦⪅ࡢ≧ែࢆxx᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࢺࣛࣥࢨࢡࢩࣙࣥࠕࢥࣥࣆ࣮ࣗ
ࢱ࡜ᩍ⫱ࠖ⦅㞟ጤဨ఍ጤဨ

xࡢ᳨ドࡲ࡛⾜࠸ࠊඛ➃ⓗ࡞᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔ᩍ⫱⎔ቃࡢᵓ⠏ࢆ┠ᣦࡋ࡚࠸ࡿࠋ

᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ ᩍ⫱Ꮫ⩦ᨭ᥼᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲఍ 㢳ၥ᥎ᐃࡋࠊᏛ⩦ᨭ᥼࡟ࡘ࡞ࡆࡿ◊✲ࢆ᥎㐍ࡋ࡚࠸ࡿࠋ
Ꮫ⩦⎔ቃ࣭ᩍᤵἲࡢ㛤Ⓨ࠿ࡽ࢚ࣅࢹࣥࢫ࡛ࣞ࣋ࣝ

㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ ࣓ࢹ࢕࢔࢚ࢡࢫ࢚࣌ࣜࣥ
ࢫ࣭ࣂ࣮ࢳࣕࣝ⎔ቃᇶ♏◊✲఍ ᑓ㛛ጤဨ

㇟࡟ࠊᵝࠎ࡞ࢭࣥࢧࢆ⏝࠸࡚Ꮫ⩦⪅ࡢ⾜ືࡸ≧ែࢆ࣐ࣝࢳ࣮ࣔࢲࣝィࣄ࣮࣐ࣗࣥ࢖ࣥࢱࣇ࢙࣮ࢫᏛ఍ ホ㆟ဨ ㄽᩥㄅ⦅㞟ጤဨࢡࢺࡢ 1 ࡘ࡛࠶ࡿࠕᮍ᮶ࡢᏛᰯᨭ᥼ࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺࠖ
࡟ཧ⏬ࡋ࡚࠾ࡾࠊ e-Learning ࠾ࡼࡧ༠ㄪᏛ⩦ࢆᑐ᪥ᮏࣂ࣮ࢳࣕࣝࣜ࢔ࣜࢸ࢕Ꮫ఍ ホ㆟ဨ ICAT㐠Ⴀጤဨ

┬ Society5.0 ᐇ⌧໬◊✲ᣐⅬᨭ᥼஦ᴗࠕࣛ࢖ࣇࢹࢨ
࢖࣭ࣥ࢖ࣀ࣮࣋ࢩࣙࣥ◊✲ᣐⅬࠖࡢ◊✲ࣉࣟࢪ࢙᪥ᮏࣂ࣮ࢳࣕࣝࣜ࢔ࣜࢸ࢕Ꮫ఍ 」ྜ⌧ᐇឤ◊᪥ᮏ࣮࢜ࣉࣥࢥ࣮ࢫ࢙࢘࢔ࢥࣥࢯ࣮ࢩ࢔࣒ ᖿ஦㸦௨ୖ ➉ᮧ㸧xࢩࢫࢸ࣒ไᚚ᝟ሗᏛ఍ ஦ᴗጤဨx᪥ᮏࣂ࣮ࢳࣕࣝࣜ࢔ࣜࢸ࢕Ꮫ఍ Ꮫ఍ㄅጤဨ

x᪥ᮏࣂ࣮ࢳࣕࣝࣜ࢔ࣜࢸ࢕Ꮫ఍ 」ྜ⌧ᐇឤ◊✲ጤဨ఍ ጤဨ

x᪥ᮏ⏕య་ᕤᏛ఍ 㛵すᨭ㒊 ᖿ஦x⏬ീࡢㄆ㆑࣭⌮ゎࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ (MIRU2021)࢚ࣜ࢔ࢳ࢙࢔ᅗ ࣐ࣝࢳ࣮ࣔࢲ࣭࣮ࣝࣛࢽࣥࢢ࣭࢔ࢼࣜࢸ࢕ࢡࢫ

x࡟㛵ࡍࡿ◊✲ᴫせ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࢺࣛࣥࢨࢡࢩࣙࣥࠕࢥࣥࣆ࣮ࣗ
ࢱ࡜ᩍ⫱ࠖ⦅㞟ጤဨ఍― 10 ―

x᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ ᩍ⫱Ꮫ⩦ᨭ᥼᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲௦ࡢ᝟ሗᩍ⫱ 㸫⥆㸸ࢥࣟࢼᑐᛂ࡜ࡋ࡚ࡢ᝟ሗ

㐠Ⴀጤဨ఍ ጤဨᩍ⫱ࡢ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᐇ᪋㸫ࠖࠊ2021 ᖺ 12 ᭶ 15᪥㸦௨ୖ ᾆす㸧xᫎീ᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔Ꮫ఍ ⦅㞟ጤဨx᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ SIG-MPS 㐠Ⴀጤဨx᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ SIG-CVIM 㐠Ⴀጤဨx◊ಟ఍ࠊṊᗜᕝዪᏊ኱Ꮫࠊ2021 ᖺ 12 ᭶ 28 ᪥ ≉チ㸦௨ୖ 㛫ୗ㸧xᮏᖺᗘヱᙜ࡞ࡋ

᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ ఍ㄅ⦅㞟ጤဨ఍㸦ᩍ⫱ศ㔝
/EWG㸧୺ᰝ

x ࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺάື

ᩥ㒊⛉Ꮫ┬㧗➼ᩍ⫱ᒁ ኱Ꮫᩍ⫱ࡢࢹࢪࢱࣛ࢖
ࢮ࣮ࢩ࣭ࣙࣥ࢖ࢽࢩ࢔ࢸ࢕ࣈ㸦ࢫ࣮࣒࢟ D㸧xxࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ࡜ᩍ⫱◊✲఍ ᖿ஦ἲ㸦௦⾲㸸㛫ୗ㸧ㄢ㢟␒ྕ㸸21K12030

᝟ሗ࢜ࣜࣥࣆࢵࢡ᪥ᮏጤဨ఍ ࢪࣗࢽ࢔㒊఍ጤxㄢ㢟␒ྕ㸸 21K11962

㸦௨ୖ ⓑ஭㸧x ᅜ㝿఍㆟࡬ࡢཧ⏬x⛉Ꮫ◊✲㈝⿵ຓ㔠 ᇶ┙◊✲ C ᵓ㐀Ⰽ࡟ᇶ࡙ࡃ
ග※᪉ྥ࠾ࡼࡧศගศᕸ᥎ᐃ㸦௦⾲㸸ᾆす㸧ဨx⛉Ꮫ◊✲㈝⿵ຓ㔠 ᇶ┙◊✲ C ኱つᶍ࠿ࡘከᵝ࡞ၥ㢟࡟ᑐᛂྍ⬟࡞ 3 ḟඖࣃࢵ࢟ࣥࢢၥ㢟ゎ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ ᝟ሗᩍ⫱ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘㸦SSS
2021㸧ᐇ⾜ጤဨ఍ ఍ィ㛗xSociety5.0 ᐇ⌧໬◊✲ᣐⅬᨭ᥼஦ᴗ ᮍ᮶ࡢᏛᰯᨭ᥼ࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺ㸦ศᢸ㸸➉ᮧࠊⓑ஭㸧ࢫࢸ࢔ࣜࣥࢢ࣭ࢥ࣑ࢵࢸ࢕ጤဨ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍xⓑ஭ リἋ㤶ࠊ஦ົ⫋ဨྥࡅ᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕JST CREST 3D ⏬ീㄆ㆑ AI ࡟ࡼࡿ㠉᪂ⓗ⒴デ᩿ᨭ᥼ࢩࢫࢸ࣒ࡢᵓ⠏㸦ศᢸ㸸ᾆす㸧IEEE International Symposium on Mixed andx⛉Ꮫ◊✲㈝⿵ຓ㔠 ᇶ┙◊✲ B Development ofAugmented Reality (ISMAR), Steering Committee

Cognitive Symbiosis in Virtual Agents to Improve㸦➉ᮧ㸧

Remote Classroom Learning Outcomes㸦௦⾲㸸

The ACM Symposium on Virtual Reality Software

Orlosky, ศᢸ㸸ⓑ஭㸧ㄢ㢟␒ྕ㸸21H03482

and Technology (VRST), Publicity Chair㸦ᾆす㸧x⛉Ꮫ◊✲㈝⿵ຓ㔠 ᣮᡓⓗ◊✲㸦ⴌⱆ㸧㧗኱᥋⥆࡟㝿ࡋ࡚ࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢᢏ⬟⋓ᚓࡢࡓࡵࡢ

 Ꮫ఍⾲ᙲ⬟ືⓗ࡞Ꮫ⩦ᨭ᥼⎔ቃ࡟ࡼࡿᤵᴗ㛤Ⓨ㸦௦ᮏᖺᗘヱᙜ࡞ࡋ

⾲㸸ᮾ⏣ࠊศᢸ㸸ୖ⏣ࠊⓑ஭㸧ㄢ㢟␒ྕ㸸
21K18505 ௻ᴗ࡜ࡢඹྠ◊✲xxࢲ࢖࢟ࣥᕤᴗᰴᘧ఍♫㸦㛫ୗ㸧x⚄ᡞᾘ㜵Ꮫᰯ㸦➉ᮧࠊᾆすࠊࣛࢧ࣑࣮ࠊ࣮࢜

ࢢࡢࡓࡵࡢࣘࢽࣂ࣮ࢧࣝ࡞Ꮫ⩦⎔ቃࡢᵓ⠏࡜ホ౯㸦௦⾲㸸ⓑ஭㸧ㄢ㢟␒ྕ㸸19H01733

ࣟࢫ࢟㸧xᛂᆺᏛ⩦ࢩࢫࢸ࣒ࡢᵓ⠏㸦௦⾲㸸ⓑ஭㸧ㄢ㢟ᾆす ཭ᶞࠊ኱㜰኱Ꮫ࡟࠾ࡅࡿࣈࣞࣥࢹࢵࢻᩍ

␒ྕ㸸19K21763⫱ࡢᐇ౛ࠊ㱟㇂኱Ꮫඛ➃⌮ᕤᏛ㒊 FD ሗ࿌఍ࠊx2022 ᖺ 3 ᭶ 16 ᪥x⛉Ꮫ◊✲㈝⿵ຓ㔠 ᣮᡓⓗ◊✲㸦ⴌⱆ㸧࣐ࣥ࢞ᩍᮦᏛ⩦㐣⛬ࡢ⏕య᝟ሗゎᯒ࡟ᇶ࡙ࡃಶู㐺 Ꮫእ࡛ࡢㅮ₇x⛉Ꮫ◊✲㈝⿵ຓ㔠 ᇶ┙◊✲ B ᩘᏛ e ࣮ࣛࢽࣥⓑ஭ リἋ㤶ࠊ2021 ᖺᗘ᫓Ꮫᮇ࡟࠾ࡅࡿ኱㜰኱Ꮫࡢึᖺḟ୍⯡᝟ሗᩍ⫱ࠊ኱Ꮫ ICT ᥎㐍༠㆟
఍ 2021 ᖺᗘᖺḟ኱఍ ௻⏬ࢭࢵࢩࣙࣥࠕDX ᫬― 11 ―

UCL-

Osaka

University

PartnerFund,Development of a Conceptual Framework to
Facilitate

Collaborative

Learning

inHybridEducation settings using Multimodal Analytics

㸦௦⾲㸸ⓑ஭㸧x

x

ROBOMECH Journal, Vol.8, No.4.

⛉Ꮫ◊✲㈝⿵ຓ㔠 ᇶ┙◊✲ A ♫఍ⓗ⬟ຊࡢ≉(5) S. Nishiyama, C. Lee, T. Mashita. (2021). “Solvingᐃ໬࡜ࡑࡢ⫱ᡂ㐺ṇᮇ࠾ࡼࡧᩍ⫱ຠᯝࡢ᳨ド

3D Container Loading Problems using Physics

㸦ศᢸ㸸ⓑ஭㸧ㄢ㢟␒ྕ㸸 19H00619

Simulation for Genetic Algorithm Evaluation”,⛉Ꮫ◊✲㈝⿵ຓ㔠 ᇶ┙◊✲ A ゎ⟅㐣⛬ゎᯒࢆ

IEICE Trans. Information and Systems, E104-

୰ᚰ࡜ࡍࡿ⌮ᩘ⣔㹣࣮ࣛࢽࣥࢢࡢศᯒ࣭タ

D(11), pp. 1913-1922.

ィ࣭㐠⏝࡟㛵ࡍࡿ⥲ྜ◊✲㸦ศᢸ㸸ⓑ஭㸧ㄢx㢟␒ྕ㸸21H04412“Reduced⛉ Ꮫ ◊ ✲ ㈝ ⿵ ຓ 㔠 ᅜ 㝿 ඹ ྠ ◊ ✲ ᙉ ໬ (B)toward Collision Detection in Narrowly Confined

Aerial-Terrestrial-Aquatic Robots for Search andEnvironments”, Robotics, 10(4) 131.

Rescue in an ATA Extreme Environment㸦௦⾲㸸x(6) Y. Takayama, P. Ratsamee, T. Mashita. (2021).

(7) K.

Simulation:

Tamata,T.

Real-to-Sim

Mashita.

Approach(2022).

“Featureࣛࢧ࣑࣮㸧ㄢ㢟␒ྕ㸸20KK0086

Description with Feature Point Registration Error◊✲ຓᡂ㔠 MBZIRC ᅜ㝿ࣟ࣎ࢵࢺ኱఍㸦௦using Local and Global Point Cloud Encoders”,

⾲㸸ࣛࢧ࣑࣮㸧ㄢ㢟␒ྕ㸸J189903005

IEICE Trans. Information and Systems, E105-D(1),pp.134-140.

  ᖺᗘ◊✲Ⓨ⾲ㄽᩥ୍ぴ(8) S. Shoman, T. Mashita, A. Plopski, P. Ratsamee, Y.
Uranishi.

(2022).

“Real-to-Synthetic

FeatureᏛ఍ㄽᩥㄅTransform for Illumination Invariant Camera(1) D. Ishimaru, H. Adachi, H. Nagahara, S. Shirai, H.

Localization”, IEEE Computer Graphics andTakemura, N. Takemura, A. Mehrasa, T. Higashino,Applications, Vol.42, No.1, pp.47-55

Y. Yagi, M. Ikeda. (2021). “Characteristics ofAdaptation in Undergraduate University Studentsᅜ㝿఍㆟ ఍㆟㘓 㸦ᰝㄞ࠶ࡾ㸧

Suddenly Exposed to Fully Online Education(9) A. C. S. Medeiros, P. Ratsamee, J. Orlosky, Y.

During the COVID-19 Pandemic”, Frontiers in

Uranishi, M. Higashida, H. Takemura. (2021).

Psychiatry, 1517.

“UAV Target-Selection: 3D Pointing Interface(2) R. Kawamura, S. Shirai, N. Takemura, M. Alizadeh,

System for Large-Scale Environment,” Proceedings

M. Cukurova, H. Takemura and H. Nagahara.

of the 2021 International Conference on Robotics(2021). “Detecting Drowsy Learners at the Wheel

and Automation (ICRA2021)

of e-Learning Platforms With Multimodal Learning(10) H. Sison, P. Ratsamee, M. Higashida, T. Mashita,

Analytics”, IEEE Access, 9, 115165-115174.

Y. Uranishi, H. Takemura. (2021).

(3) M. Alizadeh, T. Omae, S. Shirai and N. Takemura.

Magnetic Joint for Inverted Locomotion of Multi-(2021). “Evaluating a Collaborative Learning Card

LeggedGame for Pre-Intermediate Language Learners inInternational

Face-to-Face and Online Settings”, e-Learning ᩍ

Automation (ICRA2021),⫱◊✲ࠊ15, 25-35.

“Spherical

Robot”,

Proceedings

Conference

on

of

the

2021

Robotics

and(11) R. Takahashi, S. Shirai, J. Orlosky, Y. Uranishi and(4) A. C. S. Medeiros, P. Ratsamee, J. Orlosky, Y.

H. Takemura. (2021). “A Japanese Character Flick-

Uranishi, M. Higashida, H. Takemura. (2021). “3D

Input Interface for Entering Text in VR”, 2021

Pointing Gestures as Target Selection Tools:IEEE International Symposium on Mixed andGuiding

Augmented Reality Adjunct (ISMAR-Adjunct),

Selection

Monocular
in

an

UAVs
Outdoorduring

Window

Environment”,― 12 ―

251-253.

(12) T. Ogawa and T. Mashita. (2021). “Occlusion(18) ྜྷぢ ගᖹࠊࣛࢧ࣑࣮ ࣏ࢳࣕࣛࠊᾆす ཭ᶞࠊHandling in Outdoor Augmented Reality using aᮾ⏣ Ꮫࠊ࣮࢜ࣟࢫ࢟ ࢪ࢙࣮ࢯࣥࠊ➉ᮧ ἞㞝㸬Combination

Instance(2021). GhostReplay: ேయࣔࢹࣝ࢔ࢽ࣓࣮ࢩࣙ

Internationalࣥࢆ⏝࠸ࡓ 3 ḟඖࣜࣉࣞ࢖ᥦ♧࡟ࡼࡿࢫ࣏࣮

Symposium on Mixed and Augmented Realityࢶ࡟࠾ࡅࡿᢏ⬟ྥୖᨭ᥼ࢩࢫࢸ࣒ࠊ➨ 65 ᅇࢩ(ISMAR 2021).

ࢫࢸ࣒ไᚚ᝟ሗᏛ఍◊✲Ⓨ⾲ㅮ₇఍ ㄽᩥ㞟ࠊ

Segmentation”,

of

Map

Data

2021

IEEE

and

TS12-02-3(13) Y. Nakamura, T. Nakahara, M. Kawazoe, K.
Yoshitomi, T. Fukui, S. Shirai, K. Kato and T.

(19) 㝡ᾧࠊࣛࢧ࣑࣮ ࣏ࢳࣕࣛࠊᾆす ཭ᶞࠊ࣮࢜ࣟ

Taniguchi. (2021). “Math E-learning Questionࢫ࢟ ࢪ࢙࣮ࢯࣥࠊᮾ⏣ Ꮫࠊ➉ᮧ ἞㞝㸬(2021).

Specification and XML Exporter for STACK by

SmartVP: An autonomous Viewpoint Selection for

Using Visual Programming Language”, The 14th

Watching a Boxing Game in Virtual Reality, ➨ 65

International Congress on Mathematical Educationᅇࢩࢫࢸ࣒ไᚚ᝟ሗᏛ఍◊✲Ⓨ⾲ㅮ₇఍ ㄽᩥ(ICMS-14)

㞟ࠊTS12-02-4(14) N. Techasarntikul, K. Tsuchida, T. Mashita. (2021).

(20) ሯ㉺ ඃ἞ࠊᾆす ཭ᶞࠊ࣮࢜ࣟࢫ࢟ ࢪ࢙࣮ࢯ“Room Layout Estimation using a Machineࣥ㸬(2021)㸬ᵓ㐀Ⰽࣃࢱ࣮ࣥࢆ฼⏝ࡋࡓග※

Learning Technique”, International Conference on᪉ྥ࠾ࡼࡧศගศᕸ᥎ᐃ࡟㛵ࡍࡿ᳨ウࠊ➨ 24

Electrical, Computer and Energy Technologiesᅇ⏬ീࡢㄆ㆑࣭⌮ゎࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ Extended(ICECET).

Abstract, I11-25(15) N. Techasarntikul, T. Mashita. (2021). “Instance(21) ᇛ ᙲᙪࠊᾆす ཭ᶞࠊ࣮࢜ࣟࢫ࢟ ࢪ࢙࣮ࢯSegmentation of Images Above the Ceiling usingࣥࠊሯ㉺ ඃ἞㸬(2021). RGB ⏬ീ࡜⇕⏬ീࢆ

Mask R-CNN”, International Conference onే⏝ࡋࡓ㏱᫂≀యࡢ୕ḟඖᙧ≧᚟ඖࠊ➨ 24 ᅇElectrical, Computer and Energy Technologies⏬ ീ ࡢ ㄆ ㆑ ࣭ ⌮ ゎ ࢩ ࣥ ࣏ ࢪ ࢘ ࣒ Extended(ICECET).

Abstract, I11-33(16) S. Shirai, M. Hori, M. Furukawa, M. Alizadeh, N,(22) ⚟஭ ᔒኈࠊṊᮧ ⣖Ꮚࠊ࢔ࣜࢨࢹ࣓ࣛࢧࠊ

Takemura, H. Takemura, and H. Nagahara. (2022).

ⓑ஭ リἋ㤶ࠊ㛗ཎ ୍ࠊ(2021)㸬ࢢࣛࣇ␚“Design of open-source video viewing behavior

ࡳ㎸ࡳࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࢆ⏝࠸ࡓࢢ࣮ࣝࣉᏛ⩦᫬

analysis system”, in Companion Proceedings of theࡢάᛶᗘ᥎ᐃࠊ➨ 24 ᅇ ⏬ീࡢㄆ㆑࣭⌮ゎࢩࣥ12th࣏ࢪ࣒࢘ࠊJuly. 2021, 1-4.

International

Conferenceon

Learning(23) ᆏᮏ ㈼ဢࠊⓑ஭ リἋ㤶ࠊṊᮧ ⣖Ꮚࠊ㛗

Analytics & Knowledge (LAK22)℧ ᐶஅࠊୖ⏣ ┿⏤⨾ࠊᾆす ཭ᶞࠊ➉ᮧᅜ㝿఍㆟Ⓨ⾲ ᰝㄞ࡞ࡋ ἞㞝㸬(2021)㸬ど⥺᝟ሗ࡟ᇶ࡙ࡃ VR ✵㛫࡛ࡢᮏᖺᗘヱᙜ࡞ࡋ

࣐ࣥ࢞ᩍᮦㄞ᭩᫬ࡢ୺ほⓗ㞴᫆ᗘ᥎ᐃ㸬◊✲ሗ࿌࢚ࣥࢱࢸ࢖࣓ࣥࣥࢺࢥࣥࣆ࣮ࣗࢸ࢕ࣥࢢ

ཱྀ㢌Ⓨ⾲㸦ᅜෆ◊✲఍࡞࡝ (EC), 2021(10), 1-6.

(17) ᾆす ཭ᶞࠊ㛗℈ ឡ⌔ဏࠊ኱す ࿴Ṍࠊ὾ᮏ ከ⪺ࠊ(24) ⓑ஭ リἋ㤶ࠊ୰ཎ ᩗᗈࠊ⚟஭ ဴኵ㸬࣮࢜ࣟࢫ࢟ ࢪ࢙࣮ࢯࣥࠊࣛࢧ࣑࣮ ࣏ࢳࣕࣛࠊ

(2022)㸬ᩘᏛ e ࣮ࣛࢽࣥࢢࡢࡓࡵࡢᩘᘧண➉ᮧ ἞㞝㸬(2021). ClimbAR: ࢡࣛ࢖࣑ࣥࢢ࡟

᥮᪉ᘧ࡟ࡼࡿࣜࢵࢳࢸ࢟ࢫࢺ࢚ࢹ࢕ࢱࡢヨస࠾ࡅࡿᬯ㯲▱ࡢᐃ㔞໬࡜ᣑᙇ⌧ᐇ࡟ࡼࡿ᝟ሗ࡜ホ౯ࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ ◊✲ሗ࿌ᩍ⫱Ꮫ⩦ᨭ᥼ᥦ♧ࠊ➨ 65 ᅇࢩࢫࢸ࣒ไᚚ᝟ሗᏛ఍◊✲Ⓨ⾲᝟ሗࢩࢫࢸ࣒ (CLE), Vol. 2022-CLE-36, 2, 1-6.

ㅮ₇఍ ㄽᩥ㞟ࠊTS12-02-2― 13 ―ኚࢩࢫࢸ࣒(25) ໭ᮧ ♸⛥ࠊᓊᮏ ᭷⏕ࠊව᐀ 㐍ࠊす⏣▱༤ࠊⓑ஭ リἋ㤶㸬(2022)㸬CS ࢔ࣥࣉࣛࢢ

(37) ᘯ㒊 ኱▱ࠊගᏛ㏱㐣ᆺ࣊ࢵࢻ࣐࢘ࣥࢺࢹ࢕ࢫ

ࢻࢆά⏝ࡋࡓࢯ࣮ࢺ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒࢜ࣥࣛ࢖ࣥ
Ꮫ⩦ᩍᮦࡢ㛤Ⓨࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ ◊✲ሗ࿌ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ࡜ᩍ⫱ (CE), Vol. 2022-CE-163, 4, 1-7.
ゎㄝグ஦ᮏᖺᗘヱᙜ࡞ࡋ

 ᖺᗘ≉ู◊✲ሗ࿌࣭ಟኈㄽᩥ࣭༤ኈㄽᩥ༤ኈㄽᩥ(26) すᒣ ࿘ᖹࠊᐇୡ⏺సᴗᨭ᥼ࡢࡓࡵࡢィ⟬ᶵࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ࡜ᛂ⏝࡟㛵ࡍࡿ◊✲ࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ࡜ᛂ⏝࡟㛵ࡍࡿ◊✲ಟኈㄽᩥ(27) ONYSHKO SOFIA, Research on Virtual Agent for
Language Learning Support(28) ኱す ࿴Ṍࠊ࣮࣍ࣝࢻᙧ≧ࢆ⪃៖ࡋࡓ࣎ࣝࢲࣜ
ࣥࢢㄢ㢟ࡢ㞴ᗘ᥎ᐃ(29) ㏆⸨ 㣁ேࠊ࢜ࣥࢹ࣐ࣥࢻㅮ⩏࡟࠾ࡅࡿឤ᝟࡟
ᇶ࡙ࡃ࢚ࣥࢤ࣮ࢪ࣓ࣥࢺ᥎ᐃ࡜ࢡ࢖ࢬࣇ࢕࣮
ࢻࣂࢵࢡᡭἲࡢ᳨ウ(30) ሯ㉺ ඃ἞ࠊ෗ᐇⓗᣑᙇ⌧ᐇឤࡢࡓࡵࡢᵓ㐀Ⰽ࡟ࡼࡿග※᪉ྥ࠾ࡼࡧศගศᕸࡢ᥎ᐃ
(31) ὾ᮏ ከ⪺ࠊ࣎ࣝࢲࣜࣥࢢ࡟࠾ࡅࡿⓏᨒୖ㐩ࢆᨭ᥼ࡍࡿᢞᙳ᝟ሗࡢ᳨ウ(32) ྜྷぢ ගᖹࠊࢫ࣏࣮ࢶ࡟࠾ࡅࡿカ⦎⪅ࡢࣇ࢛࣮࣒ࡢᏳᐃⓗ෌⌧ࢆᨭ᥼ࡍࡿ 3 ḟඖࣉࣞ࢖ᥦ♧ࢩࢫࢸ࣒≉ู◊✲ሗ࿌
(33) LIM DONG HAE, Evaluation of User Interfaces
for Three-Dimensional Locomotion in VR(34) బ⸨ ൉ኴࠊࣉࣟࢪ࢙ࢡࢩ࣐ࣙࣥࢵࣆࣥࢢࢆ⏝࠸ࡓ࣮࣎ࣝࡢ࢟ࢵࢡࣇ࢛࣮࣒Ꮫ⩦ᨭ᥼(35) すᮧ ㄹࠊࣉࣟ࣌ࣛࡢ㢼ຊࢆ⏝࠸ࡓ୪㐍࡜ᅇ㌿࡟ᑐࡍࡿຊࡢᥦ♧ࡀྍ⬟࡞㠀᥋ᆅᆺࢹࣂ࢖ࢫ
(36) ᰿ゅ ཭ᚨࠊගᏛ㏱㐣ᆺ HMD ࢆ⏝࠸ࡓ 3 ḟඖ⤒㊰⾲♧࡟ࡼࡿࢲ࣮ࢶࢫ࣮ࣟࡢ⮬ᕫศᯒᨭ᥼
― 14 ―

ࣉࣞ࢖⿦╔᫬࡟࠾ࡅࡿ⫼ᬒⰍኚ໬ゝㄒᩍ⫱ᨭ᥼◊✲㒊㛛/DQJXDJH(GXFDWLRQ6XSSRUW5HVHDUFK'LYLVLRQ  㒊㛛ࢫࢱࢵࣇ  ᩍ⫱࣭◊✲ᴫせᩍᤵ ᒾᒃ ᘯᶞᙜ㒊㛛࡛ࡣࠊእᅜㄒᏛ⩦ࡢຠᯝࢆ㧗ࡵࡿࡓࡵ␎Ṕ㸸1989 ᖺ Ꮫ⩦㝔኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ேᩥ⛉Ꮫ◊✲⛉ࢻ

CALL ᩍᐊࡸࢫ࣐࣮ࢺࣇ࢛࣭ࣥࢱࣈࣞࢵࢺ࡜࠸ࡗࡓ

࢖ࢶᩥᏛᑓᨷ༤ኈᚋᮇㄢ⛬୰㏥ࠋ㯇⃝኱Ꮫㅮᖌࠊ❧ICT ᶵჾࢆά⏝ࡋࡓᩍ⫱◊✲࣭ᩍᮦ㛤Ⓨࢆ⾜ࡗ࡚࠸࿨㤋኱Ꮫຓᩍᤵ࣭ᩍᤵࢆ⤒࡚ࠊ2001 ᖺ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࡿࠋࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ຓᩍᤵࠋ2004 ᖺ࠿ࡽ 2018 ᖺ
5 ᭶ࡲ࡛኱㜰኱Ꮫ ኱Ꮫᩍ⫱ᐇ㊶ࢭࣥࢱ࣮ࠊ඲Ꮫᩍ  ,&7 ࢆά⏝ࡋࡓᩍ⫱◊✲⫱᥎㐍ᶵᵓᩍᤵࠊ2018 ᖺ 6 ᭶ࡼࡾࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ ᙜ㒊㛛ࡣࠊゝㄒᩥ໬◊✲⛉ࡢᤵᴗࡢ௚ࠊ඲Ꮫᩍ⫱ࢭࣥࢱ࣮ᩍᤵࠋእᅜㄒ࣓ࢹ࢕࢔ᩍ⫱Ꮫ఍ࠊࢥࣥࣆࣗ

᥎㐍ᶵᵓࡢㄒᏛࡢᤵᴗࢆᢸᙜࡋ࡚࠸ࡿࠋࡑ࠺࠸ࡗࡓ

࣮ࢱ฼⏝ᩍ⫱Ꮫ఍ࠊ᪥ᮏᩍ⫱ᕤᏛ఍ࠊ᪥ᮏ⊂ᩥᏛ఍ࠊᩍ⫱ࡢ⌧ሙ࡛ ICT ᶵჾࢆά⏝ࡋࡓᤵᴗ࡟㛵ࡍࡿ◊✲ᩍ⫱ࢩࢫࢸ࣒᝟ሗᏛ఍఍ဨࠋ

࡞ࡽࡧ࡟ᵝࠎ࡞࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥࢆ౑ࡗࡓᩍ⫱◊✲ࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ

෸ᩍᤵ ኱๓ ᬛ⨾ ࣟ࢖ࣟࣀ࣮ࢺ࣭ࢫࢡ࣮ࣝࠊFlipgrid ࢆࡣࡌࡵࠊ

␎Ṕ㸸2004 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ゝㄒᩥ໬◊✲⛉༤BookwidgetsࠊKahoot!ࠊQuizletࠊRemo ࡞࡝ᵝࠎ࡞ᩍኈᚋᮇㄢ⛬༢఩ྲྀᚓ㏥Ꮫ㸦2007 ᖺ 3 ᭶ゝㄒᩥ໬Ꮫ༤

⫱ࢶ࣮ࣝࢆ࣮࣡ࢡࢩࣙࢵࣉ➼࡛⤂௓ࡋࠊከࡃࡢᩍဨ

ኈྕྲྀᚓ㸦኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ゝㄒᩥ໬◊✲⛉㸧㸧ࠋ2017࡜ࡇࢀࡽࢶ࣮ࣝࢆ౑ࡗࡓᩍ⫱࡟ࡘ࠸࡚᝟ሗࡸࢥࣥࢸ

ᖺ 4 ᭶ࡼࡾ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮෸ᩍ

ࣥࢶࡢඹ᭷ࢆ⾜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋ

ᤵࠋ᪥ᮏ⊂ᩥᏛ఍ࢻ࢖ࢶㄒᩍ⫱㒊఍ࠊe-Learning ᩍ⫱Ꮫ఍ࠊእᅜㄒᩍ⫱࣓ࢹ࢕࢔Ꮫ఍ࠊࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ฼⏝  ࣟ࢖ࣟࣀ࣮ࢺ࣭ࢫࢡ࣮ࣝࢆά⏝ᩍ⫱Ꮫ఍ࠊྛ఍ဨࠋ ࣟ࢖ࣟࣀ࣮ࢺ࣭ࢫࢡ࣮ࣝࡣᏛ⩦⪅ࡀ⮬ศࡓࡕࡢ⪃࠼ࡸㄢ㢟ࢆࡲ࡜ࡵ࡚ඹ᭷ࡋࡓࡾࠊᩍဨ࡟ᥦฟࡍࡿࡇ
࡜ࡀ࡛ࡁࡿᶵ⬟ࡀ࠶ࡿࠋ≉௵ຓᩍ㸦ᖖ໅㸧
ALIZADEHKOLAGAR Seyedehmehrasa
␎Ṕ㸸 2012 ᖺ 2 ᭶ Allameh Tabataba’i ኱Ꮫ኱Ꮫ㝔
Persian Literature and Foreign Languages ๓ᮇ༤ኈㄢ⛬ⱥㄒᩍ⫱ᑓᨷಟ஢ࠊ2014 ᖺ 10 ᭶㹼2016 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ゝㄒᩥ໬◊✲⛉࡛◊✲⏕ࠊ2019 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉ᚋᮇ༤ኈㄢ⛬᝟ሗࢩࢫࢸ࣒ᕤᏛᑓᨷಟ஢ࠋᏛ఩㸸༤ኈ㸦Ꮫ⾡㸧ࠋ2019 ᖺ 4᭶ࡼࡾ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮≉௵ຓᩍ㸦ᖖ໅㸧ࠋ඲ᅜㄒᏛᩍ⫱Ꮫ఍ࠊእᅜㄒᩍ⫱࣓ࢹ࢕࢔Ꮫ఍ࠊ᪥ᮏᩍ⫱ᕤᏛ఍ࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࠊe-Learning ᩍ⫱Ꮫ఍ࠊྛ఍ဨࠋ ᩍဨࡀㄢࡋࡓㄢ㢟࡟ᑐࡋ࡚ࠊᏛ⏕ࡣࢸ࢟ࢫࢺࡣࡶ
ࡕࢁࢇࠊ⏬ീࡸ㡢ኌ࣭ື⏬࡛ᅇ⟅ࡍࡿࠋᩍဨࡶᏛ⏕ࡶ CALL ᩍᐊࡢ➃ᮎࠊࢱࣈࣞࢵࢺࠊࢫ࣐࣍➼࡝ࡢࢹ― 15 ―

ࣂ࢖ࢫ࠿ࡽ࡛ࡶ฼⏝࡛ࡁࡿࠋ

1 ᗘࠊ᪥ᮏ᫬㛫ࡢኪ㸦ࢻ࢖ࢶ᫬㛫ࡢ᫨㛫㸧࡟௵ពཧຍ ẖᅇᤵᴗࡢ᣺ࡾ㏉ࡾࡸㄢ㢟ࢆඹ᭷ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊᏛ

࡟ࡼࡿࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒࢜ࣥࣛ࢖ࣥ஺ὶࢆᐇ᪋ࡋࡓࠋ⏕࠿ࡽࡣࠊࠕ⮬ศ⮬㌟ࡢᏛ⩦ࢆࡋࡗ࠿ࡾ᣺ࡾ㏉ࡾḟ࡟㐍ࡴࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡓࠖࠊࠕㄢ㢟ࢆ᥇Ⅼࡋ࡚㏉ࡋ࡚ࡶࡽ࠼
ࡿࡢ࡛ࠊࡸࡾࡗࡥ࡞ࡋ࡟࡞ࡽࡎ᚟⩦ࡍࡿࡁࡗ࠿ࡅࡀ
࡛ࡁࡓࠖ࡜࠸࠺ពぢࡀ࠶ࡗࡓࠋ

  )ULSJULG࣭R9LFH ࢆ⏝࠸ࡓ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ஺ὶ
 Flipgrid ࡣ Microsoft ♫ࡀᥦ౪ࡍࡿື⏬ࢆ౑ࡗࡓࢯ
࣮ࢩ࣮ࣕࣝࣛࢽࣥࢢࢧ࣮ࣅࢫ࡛࠶ࡿࠋFlipgrid ࡣㄢࡉࢀࡓㄢ㢟࡟ᑐࡋ࡚ື⏬࡛ᅇ⟅ࡍࡿࠊ࠶ࡿ࠸ࡣື⏬ࡸᩥᏐࠊࣜ࢔ࢡࢩࣙࣥ࡟ࡼࡾࣜࣉࣛ࢖ࡍࡿ࡜࠸࠺ࡶࡢ
࡛࠶ࡿࠋ  ◊✲ࡢᴫせ እᅜㄒࢆᏛ⩦ࡍࡿୖ࡛ࠊࢿ࢖ࢸ࢕ࣈヰ⪅࡜ࢥ࣑ࣗ  ከゝㄒⓎ㡢⦎⩦ࢩࢫࢸ࣒67ODEࢽࢣ࣮ࢩࣙࣥࢆ࡜ࡿࡇ࡜ࡀ᭱㐺࡛࠶ࡿࡇ࡜ࡣゝ࠺ࡲ እᅜㄒࡢᤵᴗࠊ≉࡟ึಟእᅜㄒࡢሙྜࠊⓎ㡢⦎⩦࡛ࡶ࡞࠸ࡀࠊᐇ㝿࡟ࡣ㌟㏆࡟ᑐ㇟ゝㄒࡢࢿ࢖ࢸ࢕ࣈ

ࡣᚲ㡲࡛࠶ࡿࡀࠊᤵᴗ୰࡟⦎⩦ࡉࡏࡿ᫬㛫ࡣ㝈ࡽࢀヰ⪅ࡣከࡃࡣ࡞ࡃࠊᾏእࡢே࡜஺ὶࡍࡿ࡟ࡣ᫬ᕪࡢ

࡚࠾ࡾࠊࡲࡓㄢእ࡛⦎⩦ࢆࡉࡏ࡚ࡶ✚ᴟⓗ࡟ྲྀࡾ⤌ၥ㢟ࡀ࠶ࡿࡀࠊFlipgrid ࢆ౑࠺ࡇ࡜࡛ࠊ᫬ᕪࡢၥ㢟ࢆࡴᏛ⏕ࡣከࡃ࡞࠸ࠋᏛ⏕ࡢ❧ሙ࠿ࡽࡍࡿ࡜ࠊ⮬㌟ࡢ

ྲྀࡾᡶ࠺ࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࠊⱝᖸࡢࢱ࢖࣒ࣛࢢࡀ࠶ࡿ࡜ࡋ

Ⓨ㡢ࡀṇࡋ࠸ࡢ࠿ࠊ࡝ࡇࡀ㛫㐪ࡗ࡚࠸ࡿࡢ࠿ࢃ࠿ࡽ

࡚ࡶ࠾஫࠸࡟Ꮫ⩦ゝㄒ࡛ࡢࢥ࣑ࣗࢽࢣ࣮ࢩࣙࣥࢆᐇ

࡞࠸ࡓࡵࣔࢳ࣮࣋ࢩࣙࣥࡀୖࡀࡽ࡞࠸ࠋࡇ࠺ࡋࡓ≧⌧ࡍࡿࠋ2021 ᖺᗘࡣࢻ࢖ࢶ ࣎ࢵࣇ࣒኱Ꮫ࡜࢔࣮࣊

ἣࢆᡴ㛤ࡍࡿࡓࡵࠊ㡢ኌㄆ㆑ᶵ⬟࡜㡢ኌྜᡂᶵ⬟ࢆࣥᕤ⛉኱Ꮫ࡛᪥ᮏㄒࢆᏛ⩦ࡍࡿᏛ⏕࡜኱㜰኱Ꮫࡢࢻά⏝ࡋࡓⓎヰಁ㐍ࢩࢫࢸ࣒ࠕST labࠖࢆ㛤Ⓨࡋࡓࠋ࢖ࢶㄒᏛ⩦⪅ࡀࣅࢹ࢜࡟ࡼࡿ஺ὶࢆ⾜ࡗࡓࠋ⮬ᕫ⤂ᮏࢩࢫࢸ࣒࡛ࡣၥ㢟ᩥࠊṇ⟅ࠊព࿡࡞࡝ࢆධຊࡍ

௓࠿ࡽጞࡲࡾࠊ኱㜰኱Ꮫ࠿ࡽࡣᏛෆࡢྛᡤࢆ᪥ᮏㄒ

ࡿ࡞࡝┤ほⓗ࡞᧯స࡛Ⓨ㡢⦎⩦ၥ㢟ࡀ⡆༢࡟సᡂ࡛

࡜ࢻ࢖ࢶㄒ࡛⤂௓ࡍࡿ࡜࠸࠺ࣅࢹ࢜ࢆ᧜ᙳࡋࠊࢻ࢖

ࡁࡿࠋࢶࡢᏛ⏕࡟ぢ࡚ࡶࡽࡗࡓࠋࢻ࢖ࢶ࠿ࡽ㏉ಙࡢࢥ࣓ࣥ
ࢺࢆࢻ࢖ࢶㄒ࡛ࡶࡽ࠺ࡇ࡜࡛ࠊᏛ⩦ࡢࣔࢳ࣮࣋ࢩࣙ
ࣥࡣୖࡀࡾࠊࢻ࢖ࢶㄒ࡛ࡉࡽ࡟㏉஦ࢆ㏉ࡍ࡜࠸࠺άືࡀぢࡽࢀࡓࠋ

ᩍᖌࡢၥ㢟సᡂ⏬㠃ၥ㢟ᩥ㸦౛࠼ࡤࠊ”How are you?”㸧ࢆධຊࡍࡿ࡜ྜ
 Flipgrid ࡟ࡼࡿ஺ὶ࡟ຍ࠼ࠊoVice ࢆ౑ࡗ࡚ࠊ᭶࡟

ᡂ㡢ኌࡀࡑࢀࢆㄞࡳୖࡆࡿࠋᏛ⏕ࡀᩥᏐ࡜㡢ኌࢆ☜― 16 ―

ㄆࡋࠊ⥳ࡢ࣐࢖ࢡ࢔࢖ࢥࣥࢆࢡࣜࢵࢡ㸦ࢱࢵࣉ㸧ࡋ
࡚Ⓨ㡢ࡍࡿ࡜ࠊ㡢ኌㄆ㆑ᶵ⬟࡟ࡼࡾᩥᏐ࡟ኚ᥮ࡉࢀࠊ
ၥ㢟ᩥ࡜୍⮴ࡍࢀࡤṇゎࡢࢳࣕ࢖࣒ࡀ㬆ࡿࠋ

e-Learning ᐇ㦂ࡢᵝᏊᏛ⏕ࡢ⦎⩦ၥ㢟⏬㠃  ᩍ⫱࣭◊✲➼࡟ಀࡿ඲Ꮫᨭ᥼
16 ゝㄒ࡟ᑐᛂࡋ࡚࠾ࡾࠊㄞࡳୖࡆࡢ㡢㔞ࡣࡶࡕࢁ

2000 ᖺ 4 ᭶ࡼࡾ✌ືࡋ࡚࠸ࡿ CALL (Computerࢇࠊ㧗ࡉࠊ᪩ࡉࢆㄪᩚࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࠋPCࠊ ࢫ࣐

Assisted Language Learning) ᩍᐊࡢ⥔ᣢ⟶⌮㐠Ⴀࠊᩍ࣍ࠊࢱࣈࣞࢵࢺ࡞࡝ᵝࠎ࡞ᶵჾ࡟ᑐᛂࡋࠊᏛ⏕ࡀᡭ⫱⏝ࢯࣇࢺ࢙࢘࢔ࠊࢥࣥࢸࣥࢶࡢ㛤Ⓨࠊᩚഛࠊ࠾ࡼ

㍍࡟ఱᗘࡶ⦎⩦࡛ࡁࡿ⎔ቃࢆᥦ౪ࡋ࡚࠸ࡿࠋᮏࢩࢫ

ࡧྛ✀ㅮ⩦఍ࢆ㏻ࡌࡓᩍ⫱ᨭ᥼ࢆᐇ᪋ࡋ࡚࠸ࡿࠋ

ࢸ࣒ࡣࠊ⌧ᅾ 45 ࡢᩍ⫱ᶵ㛵࡛฼⏝ࡉࢀ࡚࠸ࡿࠋ
 &$// ᩍᐊࡢ⟶⌮㐠Ⴀ  6RFLHW\ ᮍ᮶ࡢᏛᰯᨭ᥼ࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺ

Windows 10 ࢡࣛ࢖࢔ࣥࢺࢆ฼⏝ࡋࡓ࣐ࣝࢳ࣓ࢹ

2018 ᖺᗘࡼࡾጞࡲࡗࡓ Society 5.0 ᐇ⌧໬◊✲ᣐⅬ࢕࢔ᤵᴗ⎔ቃࢆᥦ౪ࡍࡿࡓࡵࡢ CALL ࢩࢫࢸ࣒ࡢ⥔ᨭ᥼஦ᴗࡢࠕᮍ᮶ࡢᏛᰯᨭ᥼ࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺ࡛ࠖࡣࠊ

ᣢ⟶⌮ࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ㇏୰࢟ࣕࣥࣃࢫࡢ㇏୰ᩍ⫱◊Ꮫ⏕ࡢ⾜ືࢆࢭࣥࢩࣥࢢࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾᏛ⏕ಶேಶ✲Ჷ࡟࠶ࡿ CALL ᩍᐊ࡟ࡣࠊィ 220 ྎࡢ➃ᮎࡀタ⨨ே࡟ᛂࡌࡓᏛ⩦ࡢᨭ᥼ࢆ⾜࠺ࠋලయⓗ࡟ࡣࠊ࣓࢝ࣛ

ࡉࢀ࡚࠸ࡿࠋ

➼ࡢࢭࣥࢧ࣮ࢆ⏝࠸࡚Ꮫ⏕ࡢ⾲᝟ࠊど⥺ࠊጼໃ➼ࢆࢭࣥࢩࣥࢢࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡿᏛ⏕ࡢᮏ㉁ⓗ࡞ぬ㓰ᗘࠊ&$// ᩍᐊ౑⏝ࡢࡓࡵࡢㅮ⩦఍ࡢ㛤ദ㞟୰ᗘࠊ⌮ゎᗘ➼ࢆ᥎ᐃࡍࡿࠋࡑࡢ᥎ᐃࡢ⤖ᯝ࡟ᛂ

CALL ᩍᐊࢆᤵᴗ࡛౑⏝ࡍࡿᩍဨཬࡧࢸ࢕࣮ࢳࣥ

ࡌ࡚࢖ࣥࢱࣛࢡࢸ࢕ࣈ࡟Ꮫ⩦ࢥࣥࢸࣥࢶࢆᥦ౪ࡍࡿ

ࢢ࣭࢔ࢩࢫࢱࣥࢺ (TA) ࡟ᑐࡍࡿㅮ⩦఍ࢆࠊ๓ᮇ࡜

ࡇ࡜࡟ࡼࡾᏛ⩦ពḧࡢྥୖࡸຠ⋡໬ࢆᐇ⌧ࡍࡿࠋᚋᮇࡢᤵᴗ㛤ጞ๓࡟ᩘᅇࡎࡘᐇ᪋ࡋࠊᩍᐊタഛࡢ฼

2021 ᖺᗘࡣࠊSociety 5.0 ᮍ᮶ࡢᏛᰯᨭ᥼ࣉࣟࢪ࢙
ࢡࢺࡢ୍⎔࡜ࡋ࡚ࠊࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ᒾᒃ

⏝᪉ἲࡸつ๎࡟ࡘ࠸࡚ఏ࠼ࡿ࡜ඹ࡟ࠊᐇ㝿ࡢᤵᴗࢆ᝿ᐃࡋࡓᐇ⩦ࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ

◊࣭➉ᮧ◊࠾ࡼࡧࢹ࣮ࢱࣅࣜࢸ࢕ࣇࣟࣥࢸ࢕࢔ᶵᵓ(IDS) ࡢᩍဨ࡜ࢹ࣮ࢱ཰㞟࣭ඹྠ◊✲ࢆ⾜ࡗࡓࠋලయ

&$// ➨㸯㹼➨㸲ᩍᐊ࡬ࡢ:L)L ᑟධ࡜ᩍᐊᨵಟ

ⓗ࡟ࡣࠊe-learning ᫬࡟Ꮫ⩦⪅ࡢ㐍ᤖ≧ἣཬࡧ㞟୰ᗘ

2017 ᖺᗘ࠿ࡽ୍㒊ࡢᩍᐊ࡟ヨ㦂ᑟධࡋ࡚࠸ࡓ

࡟ᛂࡌࡓࣇ࢕࣮ࢻࣂࢵࢡᥦ౪ᐇ㦂ࢆ⾜ࡗࡓࠋᮏᐇ㦂

CALL ᩍᐊᑓ⏝ Wi-Fi ࢧ࣮ࣅࢫࢆ CALL ➨ 1㹼CALL

࡛ࡣࠊࣇ࢕࣮ࢻࣂࢵࢡ࡞ࡋࠊᐃᮇⓗࣇ࢕࣮ࢻࣂࢵࢡࠊ

➨ 4 ᩍᐊ࡛฼⏝࡛ࡁࡿࡼ࠺ᣑ඘ࡋࡓࠋCALL ᩍᐊࡢഛ㐺ᛂⓗࣇ࢕࣮ࢻࣂࢵࢡࡢ 3 ⩌࡛ẚ㍑ᐇ㦂ࢆ⾜࠸ࠊࣇရ࡜ࡋ࡚ᥦ౪ࡋ࡚࠸ࡿ iPad ࡔࡅ࡛࡞ࡃࠊᏛ⏕ࡀᣢཧ࢕࣮ࢻࣂࢵࢡᥦ౪ࡢࢱ࢖࣑ࣥࢢ࡟㛵ࡍࡿ᳨ドࢆ⾜ࡗࡍࡿࣀ࣮ࢺ PC ࡸࢫ࣐࣮ࢺࣇ࢛ࣥ࡞࡝ࢆ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵ

ࡓࠋᮏ◊✲ࡢᡂᯝࡣᮏᖺᗘ୰࡟ᅜ㝿఍㆟࡛Ⓨ⾲ணᐃࢺ࡟᥋⥆ࡋ࡚ᤵᴗ࡛ᖜᗈࡃά⏝࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟࡞ࡗࡓࠋ

࡛࠶ࡾࠊࡲࡓࢪ࣮ࣕࢼࣝ࡟ᢞ✏ࡍࡿணᐃ࡛࠶ࡿࠋ

 2020 ᖺᗘ࡟ CALL ➨ 4 ᩍᐊࢆᅛᐃ➃ᮎ࡛ࡣ࡞ࡃࠊ
― 17 ―

iPad ࡜ MacBookAir ࢆే⏝ࡍࡿ࢔ࢡࢸ࢕ࣈ࣮ࣛࢽࣥ

Gregory, S. Warburton, & M. Schier (Eds.), Back toࢢྥࡅࡢᩍᐊ࡬࡜ᨵಟࢆ⾜ࡗࡓࠋྍືᘧࡢࢸ࣮ࣈࣝࠊ

the Future – ASCILITE ‘21. Proceedings ASCILITE

᳔Ꮚ࡟ຍ࠼ࠊ5 ே࡟㸯ྎࡢ 43 ᆺඹ᭷ࢹ࢕ࢫࣉࣞ࢖ࢆ

2021 in Armidale (pp. 131-136).

㓄⨨ࠊࡲࡓቨ㠃ࢆ฼⏝ࡋࠊᩍᐊෆ 4 㠃࡟ࣉࣟࢪ࢙ࢡ

Narayan, V., Cochrane, T., Aiello, S., Birt, J., Alizadeh, M.,ࢱ࣮ᢞᙳࡀྍ⬟࡞ᩍᐊ࡜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋ௒ᚋࡢゝㄒᩍ

Cowie, N., Goldacre, P., Sinfield, D., Stretton, T.,⫱ࢩࢫࢸ࣒ࡣ CALL ➨ 4 ᩍᐊࡢ௙ᵝࢆᇶᮏ࡜ࡋ࡚ᨵWorthington, T., Deneen, C., & Cowling, M.

ಟࡉࢀࡿࠋ(20221). Mobile learning and socially constructed
blended learning through the lens of Activity Theory.
Back to the Future – ASCILITE ‘21. Proceedings
ASCILITE 2021 in Armidale (pp. 166-171).
Shizuka Shirai, Masumi Hori, Masako Furukawa,
Mehrasa Alizadeh, Noriko Takemura, Haruo
Takemura and Hajime Nagahara. (2022). Design ofopen-source video viewing behavior analysis
system. In Companion Proceedings of the 12th
International Conference on Learning Analytics &Knowledge (LAK22), March 23-25, 2022, online.
Society for Learning Analytics Research, 82.

   ᖺᗘ◊✲ᴗ⦼  Ꮫ⾡ㄽᩥࠊሗ࿌

  ᅜෆ఍㆟఍㆟⚘㸦ᰝㄞ࠶ࡾ㸧  Ꮫ⾡ㄽᩥ㸦ᰝㄞ࠶ࡾ㸧

Alizadeh., M., Popova, E., Kitaoka, C., & Omae, T. (2021).

ᒾᒃᘯᶞ㸦2021㸧ࠊࠕ࢜ࣥࣛ࢖࡛ࣥᐇ⌧ࡍࡿྠ᫬཮᪉EngageVR ࢆ฼⏝ࡋࡓ࢜ࣥࢹ࣐ࣥࢻᆺㄒᏛᩍ⫱ྥእᅜㄒᤵᴗࠖࠊࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ& ࢚ࢹࣗࢣ࣮ࢩ

ࢥࣥࢸࣥࢶసᡂࡢヨࡳ. In እᅜㄒᩍ⫱࣓ࢹ࢕࢔ࣙࣥ Vol.50, CIEC㸦ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ฼⏝ᩍ⫱༠㆟

Ꮫ఍ (LET) ➨ 60 ᅇ (2021 ᖺᗘ) ඲ᅜ◊✲኱఍఍㸧ࠊ pp.36 - 39å.

(pp. 59-60).

኱๓ᬛ⨾࣭ᒣᒸṇ࿴㸦2021㸧ࠊ 㹙Quizizz ࢆᑟධࡋࡓ

Alizadeh, M. (2021, June). Immersive learning withእᅜㄒᤵᴗᐇ㊶Ѹࢡ࢖ࢬ࡛ຠᯝⓗ࡟ࢻ࢖ࢶㄒᏛEngage, a cross-platform VR app. Paper presented at⩦ࢆᴦࡋࡴヨࡳѸ㹛ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ& ࢚ࢹࣗࢣ࣮JALTCALL Conference 2021, Online.

ࢩࣙࣥ Vol.50, CIEC㸦ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ฼⏝ᩍ⫱༠Alizadeh,㆟఍㸧ࠊpp66-71

M.

(2021,

November).

VR

apps

for

collaborative language learning: A comparison &contrast. Workshop presented at the 47th Annual

Kawamura, R., Shirai, S., Takemura, N., Alizadeh, A.,

International JALT Conference, Online.

Cukurova, M., Takemura, H., & Nagahara, H.
(2021). Detecting drowsy learners at the wheel of e-

Cochrane, T., Narayan, V., Aiello, S., Birt, J., Cowie, N.,learning platforms with multimodal learning

Cowling, m., Deneen, C., Goldacre, P., Alizadeh, M.,analytics. IEEE Access, 9, 115165-115174.

Sinfield, D., Stretton, T., & Worthington, T. (2021,
December). Back to the future: Post pandemic  ᅜ㝿఍㆟఍㆟㘓ᥖ㍕ㄽᩥ㸦ᰝㄞ࠶ࡾ㸧socially constructed blended synchronous learning

Alizadeh, M., & Cowie, N. (2021). An exploratory- Vignettes from the Mobile Learning SIG. Poster
presented at ASCILITE ’21.

student-centred approach to immersive virtual
reality: Reflections and future directions. In S.

Alizadeh, M., & Cowie, N. (2022, February). Self-directed― 18 ―

learning using VR: An exploratory practice  ᅜ㝿఍㆟࡟࠾ࡅࡿάື
International Association for Language Learning

approach. PechaKucha presented at SoTEL 2022

Technology

Symposium.

(IALLT),

Affiliate

Representative:

LET/FLEAT (Alizadeh)  Ꮫ఍Ⓨ⾲Iwai, Hiroki. “Neue Möglichkeiten zum Deutschlernen
durch Internettechnologie”, GETVICO 24 (German
Teacher Virtual Conference), 2021/10/21

  ㄽᩥㄅ⦅㞟e-Learning ᩍ⫱Ꮫ఍ࡢᏛ఍ㄅ࡛࠶ࡿࠗe-Learning ᩍ⫱◊✲࠘㸦➨ 16 ᕳ㸧ࡢ⦅㞟ࢆᏛ఍ㄅ⦅㞟ጤဨ࡜ࡋ࡚

኱๓ᬛ⨾㸪ᒾᒃᘯᶞ (2022)㸪BookCreator ࡜ Thinglink⾜ࡗࡓ㸦኱๓㸧ࠋ࡛ᩍᮦసࡾࠊe-Learning ᩍ⫱Ꮫ఍➨ 20 ᅇ◊✲኱
఍ࠊ2022 ᖺ 3 ᭶ 12 ᪥  ᣍᚅㅮ₇

Alizadeh, M. (2021, June). Immersive learning withᒾᒃᘯᶞࠕICT ࢶ࣮ࣝࢆά⏝ࡋࡓ࢜ࣥࣛ࢖ࣥእᅜㄒEngage, a cross-platform VR app. Paper presented atᤵᴗࡢྍ⬟ᛶࠖࠊ᪥ᮏㄒ OPI ◊✲఍ㅮ₇఍ࠊ

JALTCALL Conference 2021, Online.

2021/7/3

Alizadeh,M.

(2021,

November).

forᒾᒃᘯᶞࠕ኱Ꮫࡢእᅜㄒᩍ⫱࡟࠾ࡅࡿ ICT ࡢά⏝㹼collaborative language learning: A comparison &༠ാᏛ⩦ࡢಁ㐍ࡢࡓࡵ࡟ࠖ
ࠊ⏥༡኱Ꮫ➨ 50 ᅇゝcontrast. Workshop presented at the 47th Annualㄒᩍᤵἲ࣭࣒࢝ࣜ࢟ࣗࣛ㛤Ⓨ◊✲఍ࠊ2021/7/3

VR

apps

International JALT Conference, Online.

ᒾᒃᘯᶞࠕࣅࢹ࢜᧜ᙳࢆά⏝ࡋࡓⓎಙᆺእᅜㄒᤵᴗࠖ
ࠊ

Cochrane, T., Narayan, V., Aiello, S., Birt, J., Cowie, N.,

ICT ࢆά⏝ࡋࡓ୰ᅜㄒᩍ⫱ࢭ࣑ࢼ࣮ࠊ2021/7/10

Cowling, m., Deneen, C., Goldacre, P., Alizadeh, M.,ᒾᒃᘯᶞࠕࡇࢀ࠿ࡽࡢᏛࡧࡢᅾࡾ᪉࡜࢜ࣥࣛ࢖ࣥᤵ

Sinfield, D., Stretton, T., & Worthington, T. (2021,ᴗࡢព⩏࡜ὀពⅬࠖࠊ༓ⴥ┴⥲ྜᩍ⫱ࢭࣥࢱ࣮

December). Back to the future: Post pandemic◊ಟ఍ࠊ2021/8/16

socially constructed blended synchronous learningᒾᒃᘯᶞࠕࢸࢡࣀࣟࢪ࣮ࡀᗈࡆࡿእᅜㄒᏛ⩦ࡢ୍Ṍ- Vignettes from the Mobile Learning SIG. Posterඛ 㹼STEAM ࡟ࡘ࡞ࡀࡿᏛࡧࡢྍ⬟ᛶ㹼ࠖࠊ

presented at ASCILITE ’21.

2021 PC Conference, 2021/8/21

Alizadeh, M., & Cowie, N. (2022, February). Self-directedᒾᒃᘯᶞࠕPadlet ࢆά⏝ࡋࡓᤵᴗᐇ㊶ࠖࠊ᫂἞Ꮫ㝔኱
ᏛㄒᏛᩍ⫱ FD ◊ಟࠊ2021/9/3

learning using VR: An exploratory practice
approach. PechaKucha presented at SoTEL 2022ᒾᒃᘯᶞࠕ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᤵᴗ࡟࠾ࡅࡿࢸࢫࢺ࡜ホ౯ࠖࠊ

Symposium.

᪥ᮏ⊂ᩥᏛ఍ࢻ࢖ࢶㄒᩍ⫱㒊఍◊ಟ఍ࠊ2021/9/4
Iwai, Hiroki. “Online-Deutschunterricht kommunikativ  ♫఍㈉⊩࡟㛵ࡍࡿᴗ⦼und aktiv (Teil2)”, Online-Seminar vom Goethe-  Ꮫ఍άືInstitut Osaka Kyoto, 2021/9/26

  ᅜෆᏛ఍࡟࠾ࡅࡿάື

ᒾᒃᘯᶞࠕ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᤵᴗࡢࡇࢀࡲ࡛࡜ࡇࢀ࠿ࡽࠖ
ࠊ

e-Learning ᩍ⫱Ꮫ఍ࡢ⌮஦ࠊ஦ົᒁࠊ⦅㞟ጤဨࠊᗈሗࠊ఍ィ㸦኱๓㸧ࠋ኱Ꮫᩍ⫱࢝ࣥࣇ࢓ࣞࣥࢫ in ᚨᓥࠊ2022/1/7
ᒾᒃᘯᶞࠕᡭ㍍࡟ヨࡏࡿ࢜ࣥࣛ࢖ࣥࣅࢹ࢜⦅㞟ࠖࠊ඲ᅜㄒᏛᩍ⫱Ꮫ఍ (JALT) ኱㜰ᨭ㒊࣭఍ィᢸᙜࠊ

ICT ࢆά⏝ࡋࡓ୰ᅜㄒᩍ⫱ࢭ࣑ࢼ࣮ࠊ2022/1/9

MAVR ◊✲㒊఍࣭఍ィᢸᙜࠊJALT PanSIG࣭኱఍ PRᒾᒃᘯᶞࠕ࠾ᡭ㍍ࣅࢹ࢜⦅㞟࡜⏬㠃ࣞࢥ࣮ࢹ࢕ࣥࢢᢸ ᙜ ࠊ JALT SIG Treasurer Liaison ఍ ィ ⟶ ⌮ ⪅㹼࢜ࣥࣛ࢖ࣥᩍᮦసᡂࡢ᫬㛫ࢆ▷⦰ࡍࡿࡓࡵ(Alizadeh)ࡢࢶ࣮ࣝ㹼ࠖࠊICT ࢆά⏝ࡋࡓ୰ᅜㄒᩍ⫱ࢭ࣑
ࢼ࣮ࠊ2022/3/5― 19 ―

  ࣮࣡ࢡࢩࣙࢵࣉ

ㄒࠊ࣌ࣝࢩ࢔ㄒࡢᩥᏐᏛ⩦ㅮᗙ࡛ࡣ࠶࠸ࡉࡘࡸ⮬ศᒾ ᒃ ᘯ ᶞ ࣭ ኱ ๓ ᬛ ⨾ ࠕ +Į ┦ ㄯ ఍ ࠖࠊ 2021/4/1 ࠥࡢྡ๓ࢆእᅜㄒ࡛᭩࠸࡚ࡳࡿయ㦂ࢆ⾜ࡗࡓࠋ2022/3/31 㛤ദᅇᩘ 133 ᅇࠊᘏ࡭ཧຍ⪅ᩘ 567 ே㻌኱㜰኱Ꮫ࠾ࡼࡧ௚ࡢᩍ⫱ᶵ㛵ࡢእᅜㄒᩍဨࢆࡣࡌ  ♫఍㈉⊩ࡵࠊࢿ࢖ࢸ࢕ࣈࢫࣆ࣮࣮࢝ࡢ␃Ꮫ⏕ࡀㅮᖌ࣭TA ࡜ࡋᒸᒣ┴ഛ๓ᕷ❧᪥⏕すᑠᏛᰯ 6 ᖺ⏕ࢆᑐ㇟࡟ࡋࡓ
࢜ࣥࣛ࢖ࣥ」ゝㄒᏛ⩦ࠕୡ⏺ࡢࡇ࡜ࡤࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺࠖ

࡚ཧຍࡋࠊ12 ✀㢮ࡢእᅜㄒࢥ࣮ࢫࢆᥦ౪ࡋࡓࠋᮇ㛫୰࡟ࡢ࡭ 168 ྡࡀཷㅮࡋࡓࠋ

ࢆᐇ᪋ࡋࡓࠋ㸦2021 ᖺ 11 ᭶࠿ࡽ 2022 ᖺ 2 ᭶㸧ࡇࡢࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺ࡛ࡣࠊZoom ࡛」ᩘᆅⅬࢆ᥋⥆ࡋࠊᮏᏛࡢ␃Ꮫ⏕࡞࡝࡟ࢧ࣏࣮ࢺࡋ࡚ࡶࡽ࠸࡞ࡀࡽࠊྜィ 6ゝㄒ㸦ࢻ࢖ࢶㄒࠊ࢖ࣥࢻࢿࢩ࢔ㄒࠊ୰ᅜㄒࠊ㡑ᅜㄒࠊ࣌ࣝࢩࣕㄒࠊࣟࢩ࢔ㄒ㸧࡛⡆༢࡞⮬ᕫ⤂௓ࡀ࡛ࡁࡿ


Zoom ࡟ࡼࡿ࢜ࣥࣛ࢖ࣥㅮᗙࡢᵝᏊࡼ࠺࡞ࢺ࣮ࣞࢽࣥࢢࢆ⾜࡞ࡗࡓࠋᏊ౪ࡓࡕࡣᏛ⩦ࡋࡓゝⴥࢆᤵᴗᚋ࡟ࡶ⦎⩦ࡋࠊࣅࢹ࢜᧜ᙳࡋ࡚Ꮫ⩦ᡂᯝࢆグ㘓࡟ṧࡋࡓࠋࡲࡓᑠᏛ⏕ࡓࡕࡀᆅඖ᪥⏕ࢆάゝㄒᢸᙜㅮᖌ࣭TAᛶ໬ࡍࡿࡓࡵࡢ࢔࢖ࢹ࢔ࢆ⪃࠼ࠊ␃Ꮫ⏕ࡓࡕ࡟ࣉࣞ

ࢻ࢖ࢶㄒᒾᒃᘯᶞࠊ኱๓ᬛ⨾㸦ࢧ࢖ࢮࣥࢸ࣮ࢩࣙࣥࡋࠊእᅜேほගᐈ࡜ࡋ࡚ࡢࣇ࢕࣮ࢻ

ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮㸧ࣂࢵࢡࢆࡶࡽ࠺࡜࠸࠺ྲྀࡾ⤌ࡳࢆ 2 ᗘᐇ᪋ࡋࡓࠋࡲ

ᑠᕝᩔ㸦ゝㄒᩥ໬◊✲⛉㸧ࠊࡓᒸᒣᕷ❧ⰰᏊᒣᑠᏛᰯ 6 ᖺ⏕ࠊబ㈡㱟㇂୰Ꮫᰯ 1

Jens Hömann

ᖺ⏕ࢆᑐ㇟࡜ࡋࡓ」ゝㄒᏛ⩦ࢆ࢜ࣥࣛ࢖࡛ࣥᐇ᪋ࡋ

࢖ࣥࢻࢿࢩ࢔ㄒ

ࡓࠋ
㸦2022 ᖺ 2 ᭶㸧࣐࣮࢞ࢵࢺ࣭ࢡࣜࢫࢱࣥࢺ
㸦⸛㔝኱Ꮫ࡞࡝㸧ࢹ࣐࣮ࣥࢡㄒ  ࠕ኱㜰኱ᏛࡢᕷẸㅮᗙ  2QOLQH 㹼」ゝ
ㄒᏛ⩦ࡢࢫࢫ࣓㹼ࠖࡢ㛤ദ⛉㸧ࣄࣥࢹ࢕࣮ㄒ

2021 ᖺ 8 ᭶ 7 ᪥ࠊ9 ᭶ 11 ᪥ࠊ10 ᭶ 10 ᪥ࠊ11 ᭶
21 ᪥ࠊ12 ᭶ 19 ᪥ࡢ 5 ᅇࠊࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ

኱㎶⌮ᜨ㸦ゝㄒᩥ໬◊✲すᒸ⨾ᶞ㸦ゝㄒᩥ໬◊✲
⛉㸧

ࣇࣛࣥࢫㄒ

Ώ㎶㈗つᏊ㸦ゝㄒᩥ໬◊✲࣮࡜ゝㄒᩥ໬◊✲⛉࡜ࡢඹദ࡛ࠊࠕᕷẸㅮᗙ 2021⛉㸧ࠊᒾ᰿ஂ㸦ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ

Online!㹼」ゝㄒᏛ⩦ࡢࢫࢫ࣓㹼ࠖࢆ㛤ദࡋࡓࠋࡑࢀ

࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮㸧ࡒࢀࡢᏛ⩦᪥㸦Zoom ࡟ࡼࡿ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᏛ⩦㸧࡜⮬Ꮿࣈࣝ࢞ࣜ࢔ㄒ

࡛ࡢࣅࢹ࢜Ꮫ⩦࡟ࡼࡗ࡚ࠊ」ᩘࡢゝㄒ࡛⮬ᕫ⤂௓➼ࡢ⾲⌧ࢆᏛࡪࠕ」ゝㄒᏛ⩦ࠖࡢㅮᗙࢆᐇ᪋ࡋࡓࠋᩥ

㸦␃Ꮫ⏕㸧
࣌ࣝࢩ࢔ㄒ

Ꮠ࡛ࡣ࡞ࡃ㡢࡛እᅜㄒࢆᏛࡪࡇ࡜ࠊ࠸ࢁ࠸ࢁ࡞ᅜࡢ
ࡇ࡜ࡤࡸᩥ໬࡟ゐࢀࡿࡇ࡜ࢆࢸ࣮࣐࡟ᤣ࠼ࠊ⪥࡛⪺࣏ࣝࢺ࢞ࣝㄒ

ࣟࢩ࢔ㄒ

12 ᭶࡟㏣ຍ࡛ᩥᏐㅮᗙࢆᐇ᪋ࡋࡓࠋ㡑ᅜㄒࠊࣟࢩ࢔
― 20 ―

໭ᒸ༓ኟ㸦እᅜㄒᏛ㒊㸧࢚࢝ࢸ࣮ࣜࢼ࣭࣏࣏ࣦ࢓

(Flipgrid) ࡟࢔ࢵࣉ࣮ࣟࢻࡋࠊཷㅮ⪅ྠኈࡸㅮᖌ࡜ࡢ

ࡲࡓࠊᩥᏐ࡟⯆࿡ࢆᣢࡘཧຍ⪅ࡶከ࠿ࡗࡓࡓࡵࠊ

࣓ࢹ࢖ࣟࢫ࢔ࣥࢼ㸦␃Ꮫ⏕㸧ࢆά⏝ࡋࡓࠋࡲࡓ᧜ᙳࡋࡓື⏬ࢆື⏬ඹ᭷࢔ࣉࣜ

஺ὶࢆయ㦂ࡋ࡚ࡶࡽࡗࡓࠋ

࣓ࣛࢧ࣭࢔ࣜࢨࢹ㸦ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮㸧

࠸ࡓ㏻ࡾ࡟Ⓨ㡢ࡍࡿࡇ࡜ຓࡅࡿࢶ࣮ࣝ࡜ࡋ࡚ࠊࢫ࣐
࣮ࢺࣇ࢛ࣥࡸࢱࣈࣞࢵࢺࡢື⏬᧜ᙳࡸ㡢ኌㄆ㆑ᶵ⬟ࢻࣛࢦ࣑࣮࣭ࣝ࢝ࢧࣟࣇ

㸦␃Ꮫ⏕㸧
㡑ᅜㄒ

࣒࢟ࢠ࣑ࣙࣥࣥ㸦␃Ꮫ⏕㸧୰ᅜㄒΏ㑓ࡺࡁࡇ㸦Ἀ⦖኱Ꮫ㸧ࠊ㒌ెⳀ㸦␃Ꮫ⏕㸧

2021 ᖺᗘࡣࢥࣟࢼ⚝࡟࠶ࡾࠊ඲࡚ࡢㅮᗙࢆ࢜ࣥࣛ
࢖ࣥ࡜ࡋࡓࡀࠊࡑࡢ⤖ᯝཷㅮ⏕ࡣᑠᏛ⏕࠿ࡽ 70 ௦ࡲ࡛ࡢᖜᗈ࠸ୡ௦࡛࠶ࡾࠊ᪥ᮏࡔࡅ࡛࡞ࡃᾏእ࠿ࡽㅮ
ᖌࡢཧຍࡶ࠶ࡾࠊ඘ᐇࡋࡓㅮᗙ࡜࡞ࡗࡓࠋ
ࡉࡽ࡟ཷㅮ⏕ࡀᏛ⩦ࡋࡓෆᐜࢆ᣺ࡾ㏉ࡿࡇ࡜ࡀ࡛
ࡁࡿࡼ࠺ࠊㅮᖌࡀ༠ຊࡋ࡚Ꮫ⩦ෆᐜࢆ࢜ࣥࣛ࢖ࣥୖ
ࡢ⤮ᮏ࡟ࡲ࡜ࡵබ㛤ࡋࡓࠋ
㸦https://read.bookcreator.com/library/MgPK3yY_7GNKIZNxO_9䠅
ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ゝㄒᩍ⫱ᨭ᥼◊✲㒊㛛࡛ࡣࠊ኱㜰኱Ꮫࡀᣢࡘ㇏ᐩ࡞እᅜㄒᩍ⫱ࣜࢯ࣮ࢫࢆ
ά⏝ࡋࠊ௒ᚋࡶᆅᇦࡢ᪉ࠎ࡜ࡢ஺ὶࢆ㏻ࡋ࡚ࠊᵝࠎ࡞᝟ሗࡢඹ᭷ࢆࡣ࠿ࡾࡘࡘࠊᆅᇦࡢࡉࡽ࡞ࡿⓎᒎࠊάᛶ໬࡟㈉⊩ࡋࡓ࠸࡜⪃࠼࡚࠸ࡿࠋ

― 21 ―

大規模計算科学研究部門
Large-Scale Computational Science Division(1) 共通教育・情報処理教育科目

1 部門スタッフ
教授

菊池

計算機シミュレーション入門（菊池）誠

略歴 : 1986 年 3 月東北大学大学院理学研究科物理学(2) 理学部専門科目
統計力学 1（物理学科、菊池）専攻博士後期課程修了、1987 年 2 月大阪大学理学

統計力学 1 演義（物理学科、菊池）部物理学科助手、1993 年 8 月同助教授（改組により、力学 1（物理学科、吉野）

現在、大阪大学大学院理学研究科）、
2000 年 4 月より、力学 1 演義（物理学科、吉野）

大阪大学サイバーメディアセンター大規模計算科学

物理学特別研究（物理学科、菊池・吉野）

研究部門教授。日本物理学会会員。理学博士。

(3) 大学院理学研究科科目
多体問題セミナー（物理学専攻、菊池・吉野）
統計物理学特別セミナー（物理学専攻、菊池・吉野）
2.1 修士論文(1) 割田詳「2 次元適応度空間を持つ遺伝子制御ネッ
トワークの進化」（大学院理学研究科物理学専攻）（(C) 水玉蛍之丞）
准教授

吉野

2.2 研究概要

元

略歴 : 1996 年 3 月筑波大学大学院博士課程物理学研

本部門の研究分野をひとことでまとめると学際計究科修了、1995 年 4 月日本学術振興会特別研究員

算物理学である。統計力学や非線形動力学の理論を

DC2（1996 年 4 月同 PD）、1997 年 4 月日本学術振基礎とし、計算機シミュレーションなどの計算物理興会特別研究員 PD、2000 年 4 月 CEA Saclay 研究

学的手法を用いて、物理学と生物学・情報科学・物所ポストドク研究員、2001 年 1 月大阪大学大学院

質科学との学際領域の研究に取り組んでいる。現在

理学研究科宇宙地球科学専攻助手（2007 年 4 月同の主な研究テーマはコロイド粒子系や磁性体におけ助教）、2014 年 4 月より、大規模計算科学研究部門

るガラス状態・ジャミング転移の研究、深層ニュー准教授。日本物理学会会員。博士（物理学）。

ラルネットワークによる機械学習のメカニズムに関する統計力学的解析、生命現象特に遺伝子制御ネッ
トワークの進化、タンパク質の折れたたみなどである。またモンテカルロシミュレーションの拡張（拡張アンサンブル法）とそれを用いたレア・イベントのサンプリングについても研究を行っている。

3 教育・研究等に関わる全学支援
サイバーメディアセンター高性能計算機委員会、大規模計算機システム利用講習会「OpenMP 入門」、
高校生のためのスーパーコンピューティング・コン

2 教育・研究概要
本年度は以下の学内の講義を担当した。COVID-19
パンデミックを受け、いずれもオンラインまたはオ

テスト、共通教育科目「計算機シミュレーション入門」担当など。

ンラインと対面のハイブリッド授業である。
― 23 ―

4 2021 年度研究業績

様々な摂動によってベイズ最適性を崩した場合を今

4.1 ガラス・ジャミング系と機械学習の統計力学

後解析してゆく予定である。
DNN の汎化性能 - 学習に使わなかったデータに

4.1.1 深層ニューラルネットワークの統計力学
機械学習は、情報統計力学において歴史的に重要なテーマであるが、深層ニューラルネットワーク(DNN) を用いた機械学習の応用上の大成功は、全く新たな基礎的問題を投げかけている。DNN においては、データ数よりもパラーメータ数の方が何桁も大きい overparametrization と呼ばれる異常な状況でしばしば学習が行われる。これは少数のパラーメ
タで多数のデータを記述することを目指す従来のモデリングとはセンスが真逆である、なぜ無謀に見える学習が実際上有意な結果を産む - 汎化能力を示す- のかは大変興味深い問題である。
我々は、これまでに深層パーセプトロンネット
ワークに関する学習理論をレプリカ法によって構成 し 解 析 を 行 な っ て い た (Hajime Yoshino,“Fromcomplex to simple: hierarchical free-energy landscaperenormalized in deep neural networks”, SciPost Physics
Core 2.2 (2020): 005) 想定した学習のシナリオは (i)ランダムなデータを丸暗記させる（ランダム制約充足問題の一つ、ガラス・ジャミングの物理と関係）、(ii) 教師 - 生徒シナリオでの学習（統計的推定問題の一つ、結晶化の物理と関係）である。
解析の結果、いずれのシナリオでも学習データの増大とともに許される DNN の配位空間が狭まってゆくが、ネットワークの両端付近ほどそれが顕著で、逆にネットワーク中央付近には「遊び」が多く残されることが示唆された。この遊びが生じるのは
over-parametrization のためである。今年度は (ii) 教
師 - 生徒シナリオに関して以下の新たな理論的結果を得た。（吉野）
ベイズ最適性を崩した学習 -上記の (ii) 教師 -生徒シナリオはベイズ推定で「ベイズ最適」と呼ば対する正解率 - を理論的に解析することができるよ
うになった。Tishby らの提案した“one step entropy”(Tishby, N。et al。(1989)) をレプリカ上記理論を用いて評価した。
汎化性能は学習データの増大によって高まるが、学習データの増大とともに連続的に向上してゆく領域を経て、途中で 1 次転移してほぼ上限までジャンプする振る舞いが見られた。1 次転移の臨界点は深さに依存しており、深い系ほどより多くの学習データが臨界点に至るのに必要になる。つまりこの領域では、ネットワークを深くして「遊び」を増やしても汎化性能が落ちない。これは上記の overparametrizaion の問題を解く一つの重要なヒントになっていると思われる。今後、ベイズ最適性が崩れた場合にも一般化を試みる。
上記の理論解析に並行した数値シミュレーションによる解析を進めた。今年度は特に、幾つかの異なる活性化関数を用いた系について、上記の教師 - 生
徒シナリオの数値シミュレーションを行った。
（Jeon
Soekotam, 吉野）学習アルゴリズムとしては、モン
テカルロ法、逆誤差伝搬に基づく勾配法を用い、学習ダイナミックスによってどの程度、熱平衡化が起るのかを詳しく調べた。熱平衡化は、損失関数が十分に緩和するか、異なる初期条件からの緩和の結果が一致するか、ベイズ最適な場合に熱平衡状態において成り立つ関係式が成立するか、という点から吟味した。条件によって熱平衡化の成立の有無は様々で、今後も解析を続けアルゴリズムの工夫も行う予定である。
4.1.2 パイロクロア格子磁性体における過冷却ヤーン・テラーアイス状態

れる理想化された設定になっている。現実の学習を

我々は最近、Y2Mo2O7 パイロクロア型酸化物に考えると、ベイズ最適性を崩した学習を検討するこ

おけるスピングラス転移に関して、スピン自由度のとが重要である。
その最も単純な場合として、教師機械の入出力に他に、実験的に指摘されていた格子のひずみに注目

ノイズを加えたシナリオを解析した。これはシナリ

し、それを動的自由度として取り込んだ有効模型を

オ (ii) から (i) に近づけることにも相当する。解析

提案していた。(Mitsumoto, Hotta, Yoshino, 2020) その結果、ノイズが強くなってゆくとレプリカ対称

してこの有効模型の大規模数値シミュレーション性の破れ (RSB) がおこり、シナリオ (i) の解析で見を行い、スピンと格子の同時ガラス転移を強く示唆られたのと同様の空間的に RSB の複雑さが変化すする結果を得ていた。我々は最近、この有効模型のる特徴的な現象が見られた。ただし、教師 - 生徒の基礎づけを行うために、格子ひずみに関する微視的

相関は直ちに無くならず頑健制が見られた。他にもな理論的、数値的研究を進めた。(Mitsumoto, Hotta,― 24 ―

Yoshino, arXiv:2202.05513) まず、Mo イオンの変位

4.2 生命現象の物理学によって、その結晶場の対称性が落ち、その軌道縮4.2.1 遺伝子制御ネットワークの進化に見られる普退が解ける機構を明らかにした。これに加え変位に遍性と特殊性伴う弾性エネルギーの増大を考察した。

細胞は外界の条件に応じてさまざまなタンパク質

これらを組み合わせ、この系におけるヤーンテ
ラー効果を記述する微視的ハミルトニアンを導出した。この模型の詳細な理論・数値解析を行なった
結果、系全体を一様に歪ませる 1 次転移が低温に存在することを見出した。ところが、液体状態が高温だけでなく、準安定状態として低温まできわめて安定に存在できることを見出した。この液体状態における歪みのパターンは、パイロクロア格子の上でいわゆるアイスルールを 90 さらに低温でスピン自由度が絡んだスピン・格子同時ガラス転移が実現する
舞台が形成されていると考えられる。
（光元、堀田、吉野）の発現量を調節する。これは多くの遺伝子が互いに調節しあうことによって実現しており、遺伝子制御
ネットワーク (GRN) と呼ばれる。GRN は外界への応答だけでなく、細胞の成熟や分化などで細胞の性質を不可逆に変えるためにも使われている（この不可逆変化を元に戻すのが ES 細胞や iPS 細胞でのリプログラミングである）。この場合には GRN が多重安定な力学系であることが重要となる。GRN の
多重安定性はファージのスイッチなどにも使われており、GRN 全般に広く見られる性質である。このような多重安定な力学系の発現には、なんらかの普遍性があるのではないかと想像される。
また、GRN はこのように細胞条件を保ったり変4.1.3 空間的不均一性をもつガラス系

えたりする性質と同時に、突然変異に対する頑健性

上記の深層ニューラルネットワーク (DNN) の研を備えていなくてはならない。変異に対する頑健性

究では、1 次元的に秩序パラメーターが変化する特は GRN に限らず生命系一般に要請される性質であ

徴的な固体 - 液体 - 固体のサンドイッチ構造が見らるが、「進化」という過程を経て初めて獲得されるれた。これはある種の「濡れ転移」と捉えられ、同ものであろう。
「機能」は進化に限らず一般の最適様の現象は DNN に限らずより広く見られると期待化手法でも獲得できるのに対し、頑健性は進化といされる。そこで次の 2 つの系の解析を進めた。まう生命系ならではの特別な最適化過程の帰結と考えず p 体相互作用スピングラス模型を層状に並べた系られる。

をレプリカ理論によって解析した。（Hamano, 吉野）

従来、計算生物学の分野での進化の研究は遺伝的その結果、DNN で見られた空間的に複雑性が変化

アルゴリズムによる進化シミュレーションによってする特徴的なレプリカ対称性の破れ (RSB) が単純行われてきた。しかし、進化の普遍性と特殊性を調化されたスピングラス模型でも起こることがわかっ

べるには比較対象が必要である。最も自然な比較対た。さらに 1+ 無限大次元のレプリカ液体論を構成

象は完全にランダムに作った GRN の集合だろう。

し、剛体球ガラス系で同様の解析を進めつつある（冨しかし、適応度の高い GRN は極めて稀であるため、田、吉野）

単純なランダムサンプリングは役に立たない。そこ
で我々は進化の普遍性を研究する手法としてマルチ

4.1.4 密結合系によるスピングラス、ガラス、機械
学習の平均場理論

カノニカルアンサンブル・モンテカルロ法 (McMC)を用いたレアイベントサンプリングを用いることを最近行ってきた disorder-free のスピングラス、情報統計力学的な研究から、疎結合と全結合の中間に提唱している (Nagata and Kikuchi, PLos Comput Biol,
2020)。

位置する「密結合」系の重要性が明らかになってき

McMC はもともとは物理系の熱平衡状態を効率た。そのレプリカ理論、キャビティ法、動的平均場

よくサンプルする手法として開発されたが、「エネ理論をまとめて構成しノートとしてまとめた。他のルギー関数」を適切に設定することによって様々な研究者にも有用と思われるので出版する準備を行っ問題に適用でき、特に「稀な状態」の出現確率をている。（吉野）

計算する手法として優れている。我々は GRN の適応度をエネルギーに見立てて、様々な適応度を持
つ GRN をランダムに作りだしている。これまでに、外界の変化への応答の鋭敏さを適応度として GRN― 25 ―

をランダムに作ることにより、適応度が高い GRN

Tommaso Rizzo の各氏と研究協力を行なっている。

では双安定性が創発し、適応度最大のネットワーク

また、時田恵一郎（名古屋大学情報学研究科教授）、

はすべて双安定性であることを見出した。すなわち、堀田知佐（東京大学総合文化准教授）、小渕智之（京双安定性は進化の履歴に関係なく適応度が上がれば

都大学情報学研究科准教授）、Yuliang Jin（中国科学

自動的に実現する普遍的な性質である。

院理論物理研究所准教授）、白井伸宙（三重大学総さらに McMC と進化シミュレーションを比較す

合情報処理センター助教）、勝木厚成（日本大学理ることによって進化という過程の特殊性を調べる手

工学部助教）の各氏が招聘教員・招聘研究員として法を提案した。GRN では、進化によって変異に対研究に参加している。

する頑健性が増すことと双安定性の出現が遅れるこ

5 社会貢献に関する業績とが示された。
McMC で得られた GRN を解析してみると、適応5.1「ニセ科学問題」へのとりくみ

度が高い単安定な GRN は総じて変異に対して頑健であるのに対し、双安定な GRN は変異に対して脆弱な GRN が多数含まれることがわかった。つまり、科学者が社会に貢献するありかたのひとつとして、「ニセ科学」に警鐘を鳴らす活動に引き続き取り組み、講演を行なった。（菊池）進化によって双安定性の出現が遅れる理由は、変異に対して頑健な GRN が選ばれるためであると考えられる。このように「新しい表現系」の出現が遅れるという現象が普遍的なものかどうかには興味が持たれるところで、様々な系で調べてみる必要がある。
これらの結果について論文を発表した (Kaneko and5.1.1 講演(1) 7/22「だまされないための科学リテラシー」（大阪大学 SEEDS 体感コース講義）(2) 1/27「ニセ科学にだまされないために」（静岡県立大学ジャーナリズム公開講座第 8 期第 7 回）

Kikuchi, PLoS Comput Biol, 2022)。
また、現実の進化は一方向に進むのではなく、ある方向への適応度が高まって進化が遅くなると、別の方向への進化が始まると考えられる。そこで、複5.2 教育面における社会貢献
5.2.1 一般向け活動

数の適応度を持つモデルの最も簡単な場合として、(1) 国立大学共同利用・共同研究拠点協議会の知のふたつの適応度関数を持つ GRN の進化を調べた。

拠点【すぐわかアカデミア。】に解説動画「すMcMC によって遺伝子形のエントロピーを求め、ぐにわかる「詰め込み」の物理ージャミングか

それに進化シミュレーションの経路を重ねると、進ら深層学習までー」を提供した (https://youtu.be/

化経路はほぼエントロピーで決まることが見出され

tWGq3QvmE_k)。（吉野）た。ただし、この場合にも頑健性による表現形の選択が起きており、ランダムに作った GRN と比べて5.2.2 入学予定者向け活動

多重安定性の出現は遅れる（割田、菊池）(1) 2021 年度入学予定者向けオンラインコンテンツ「阪大ウェルカムチャンネル」にて、オンライ
ン模擬授業「造られたものたちの物語としての

4.3 拡張アンサンブル法の応用

SF ーディックとギブスンー」を提供した (https://

進化の問題にマルチカノニカル法を用いたよう

youtu.be/5qzuSZb62T4)。（菊池）に、拡張アンサンブルを用いたモンテカルロ法の新たな応用は当グループの重要なテーマであり、継続

5.2.3 高校生向け活動

的に取り組んでいる。

(1) サイバーメディアセンター・東京工業大学学術
国際情報センター・理化学研究所計算科学研究

4.4 研究協力
学内・学外の多くの研究者と積極的に研究協力をセンターの共同主催により「高校生のためのスー行うことにより、研究の活性化を計っている。吉野パーコンピューティング・コンテスト」をオンは Simons Collaboration on Cracking the Glass Problem

ライン開催。本選問題の作成を担当した（8 月(https://scglass.uchicago.edu) に aﬃliate として参加し、23 日 -27 日）。

Francesco Zamponi, Pierfrancesco Urbani, Giulio Biroli,― 26 ―

5.2.4 他大学非常勤講師等

遺伝子制御ネットワークの進化」(c) 吉野 元「深層ニューラルネットワークの統計(1) 岡山理科大学「ニセ科学とその周辺から科学的力学におけるガラスの物理」（招待講演）であることを考える」4 月 27 日（菊池）(d) 冨田 幸宏、吉野元「1+ ∞次元レプリカ液体論の構成」

5.3 学会活動(e) 吉野 元「深層ニューラルネットワークの汎化

5.3.1 学外委員

に関するレプリカ理論」(1) 日本物理学会第 75-76 期代議員（吉野）(f) ジョン・ソクダム、吉野 元「深層ニューラル(2) 東京大学物性研究所スーパーコンピューター共

ネットワークによる教師 - 生徒シナリオのシ

同利用委員会委員（吉野）ミュレーション」(3) JHPCN 課題審査委員（菊池）6.4 国内研究会発表

6 2020 年度研究発表論文一覧(1) 物性研短期研究会「ガラスおよび関連する複雑

6.1 原著論文

系の最先端研究」2021 年 5 月(1) Yuliang Jin and Hajime Yoshino,“A jamming(a) 吉野元「剛体楕円体におけるガラス転移と

plane of sphere packings”, PNAS 118 (14)e2021794118(2021).
(2) Tadamune Kaneko and Macoto Kikuchi,“Evolution

ジャミングの平均場理論」(2) 統計物理と統計科学のセミナー（統計数理研究所）2021 年 7 月

enhances mutational robustness and suppresses the(a) 菊池 誠「遺伝子制御ネットワークのレアイベ

emergence of a new phenotype: A new computational

ントサンプリングと進化 - 変異に対する頑健

approach for studying evolution”, PLoS Comut Biol18, e1009796 (2022).

性を中心に」（招待講演）(3) 情報数物研究会 2021 年 10 月(a) 吉野 元「深層パーセプトロンネットワークに

6.2 解説・紀要等

おける学習の統計力学」（招待講演）(1) 吉野元「深層ニューラルネットワークの解剖―(4) Deep Learning and Physics 2021, 2021 年 11 月

―統計力学によるアプローチ」日本物理学会誌(a) 吉野 元「深層ニューラルネットワークにおけ76, 589-594 (2021)

るレプリカ対称性の破れとその空間構造」（招(2) 吉野元「ジャミングの物理における普遍性」「未待講演）

来共創と社会実装を目指す研究シーズ集 2022」
大阪大学

共創機構

産学官連携オフィス(3) 菊池誠「スーパーコンピューティングコンテス
ト 2021」数学セミナー 2022 年 1 月号

7 競争的資金獲得状況(1) 2019 年度文部省科学研究費補助金（基盤研究(B)）「スピンから捉えるガラス・ジャミング転移の物理 : ソフトマターから情報統計力学まで」

6.3 国内学会発表

研究課題 / 領域番号 19H01812（吉野 : 代表）(1) 日本物理学会秋季大会（オンライン）2021 年 9(a) 菊池 誠「遺伝子制御ネットワークでの双安定(2) 2020 年度文部省科学研究費補助金（基盤研究(A)）「非平衡系のガラス・ジャミング転移」研

性の創発と変異に対する頑健性の進化」

究課題 / 領域番号 20H00128（代表者：宮崎州正）(b) 吉野 元「ハードコア p-spin 模型におけるジャミングの臨界特性」(c) 吉野 元「教師 - 生徒シナリオによる深層パー（吉野 : 分担）
(3) 2020 年度文部省科学研究費補助金（挑戦的研究

セプトロン学習の頑健性」（開拓））「深層ニューラルネットワークの情報統
計力学」研究課題 / 領域番号 21K18146（吉野 :(2) 日本物理学会年会（オンライン）2022 年 3 月(a) 菊池 誠「遺伝子制御ネットワークにおける一方向性スイッチの進化」(b) 割田 詳、菊池 誠「2 次元適応度空間を持つ― 27 ―

代表）

コンピュータ実験科学研究部門
Computer Assisted Science Division
1 部門スタッフ

招へい教員・研究員

教授

招へい教授

降籏

大介

松村昭孝（大阪大学名誉教授）

略歴 : 1990 年 3 月東京大学工学部物理工学科卒業、招へい准教授国清辰也（ルネサスエレクトロニク

1992 年 3 月東京大学大学院工学系研究科物理工学

ス（株））

専攻修士課程修了。同年 4 月東京大学工学部物理工

招へい准教授鈴木厚

学科助手を経て、1997 年 4 月より京都大学数理解招へい准教授

井手貴範（アイシン・エイ・ダブリュ

析研究所助手、2001 年 4 月より大阪大学サイバー（株））

メディアセンターコンピュータ実験科学部門講師。

招へい研究員大浦拓哉（京都大学）

2002 年 4 月より同部門助教授、2017 年 9 月より同部門教授。大阪大学大学院情報科学研究科、理学部

2 教育・研究の概要

及び理学研究科兼任。日本数学会、日本応用数理学

2.1 教育の概要

会（理事、代表会員）、日本計算数理工学会各会員。
博士（工学）（東京大学）。

サイバーメディアセンターにおける教育及び教育支援活動として、授業支援システム CLE や共通教
育用計算機システム、部門 web 等を利用した科学
技術計算教育を進めている。共通教育においては理学部数学科が提供する線形代数学 I および解析学概論の担当として協力している。理学部共通科目においては、サイバーメディアセンターと理学部とが協力して、数値計算法基礎や実験数学 1 などを開講している。また、理学部数学科、理学研究科数学専
攻、情報科学研究科情報基礎数学専攻における計算

准教授

宮武

勇登

機教育を応用数理学 7 などをはじめとして支援して

略歴 : 2010 年 3 月東京大学工学部計数工学科卒業、いる。

2012 年 3 月東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻修士課程修了、2015 年 3 月同専攻博

2021 年度は、以下の学内講義を担当した。
(1) 共通教育・情報処理教育科目士課程修了。同年 4 月名古屋大学大学院工学研究科

線形代数学 I（降籏）

助教を経て、2018 年 4 月より大阪大学サイバーメ

解析学概論（宮武）ディアセンターコンピュータ実験科学研究部門准教(2) 理学部専門科目授。大阪大学大学院情報科学研究科及び理学部兼任。

応用数理学 7（数学科、降籏）

日本数学会、日本応用数理学会各会員。博士（情報

応用数理学 9（数学科、宮武）

理工学）（東京大学）。

実験数学 1（コンピュータプログラミング）（数学科、宮武）
数値計算法基礎（理学部共通、降籏）課題研究 a、b（数学科、降籏、宮武）(3) 大学院理学研究科科目
応用数理学特論 I（数学専攻、降籏）
数理工学概論（数学専攻、宮武）(4) 大学院情報科学研究科科目
計算数学基礎 I（情報基礎数学専攻、降籏）― 29 ―

コンピュータ実験数学（情報基礎数学専攻、宮武）催、問題作成に関する支援（担当 : 降籏、宮武）

情報基礎数学研究 Ia, Ib（情報基礎数学専攻、宮さらに、CMC 共通業務として降籏、宮武は以下の武）情報基礎数学研究 IIa, IIb（情報基礎数学専攻、委員会に参画した。
• 高性能計算機委員会

降籏、宮武）• 全国共同利用大規模並列計算システム仕様策定
委員会（委員長）

2.2 研究の概要• 計画・評価委員会

各種工学、物理、生物、化学、地球環境、情報、
ナノテクノロジーなどのほぼすべての科学技術分野• 財務委員会において、様々な数理モデルが展開し、コンピュー• 調査委員会

タシミュレーションを通してその理解を深め、新た• 再任審査委員会な知見を得る知の循環が大きく進展している。この• 大学 ICT 推進協議会 (AXIES) 大会実行委員会

ため、数学的に基礎付けられた計算モデルの構築や• OU マスタープラン対応委員会（仮称）

数学的手法によるモデル階層を明らかにすることがまた、2021 年度は引き続き理工情報系オナー大学

益々重要になっている。また、このような過程は、院プログラム教務委員会に委員として参画すること

新たな数学モデルを構成し、数学・数値解析と共にによって、大学院教育の向上、進展に関する活動を

数値計算手法やアルゴリズムを構築する機会でもあ支援している。（降籏）り、いわゆる“応用数学”を発展させる機会でもある。コンピュータ実験科学研究部門は、非線形偏4 研究業績

微分方程式に基づく数理モデルや計算モデルの構成

4.1 非線形差分作用素の研究 ( 数値解析 )およびそれらの知見を活かしてのデータ同化を中心

非線形偏微分方程式の多くは、厳密解の求解が困にして、コンピュータシミュレーションの理論的基難なため数値解法によって近似解が計算される。そ礎を築く計算数学・数値解析、データ解析、データの手法として有限要素法や境界要素法、そして有限同化の研究、その応用として大規模コンピュータシ

差分法などが広く用いられている。とくに差分法は、ミュレーション技術に関する研究を体系的に進めて参照点における関数値から微分近似値を直接計算すいる研究部門である。2021 年度の主な研究テーマ

るシンプルさゆえに扱いやすく、そしてその差分作

は、偏微分方程式の数値解析への適用を主な目的と用素には参照空間点の採り方や要求精度、試験問題

した数学的に多様な性質を有する非線形差分作用素

における安定性などの視点に基づく多くの変種があの研究、データ同化文脈での応用を主とする自動微る。しかしこうした差分作用素のほぼ全てが、微分分、誤差逆伝播法、アジョイント法の研究、および作用素同様に線形作用素である。降籏は近年この線

数値解析と統計学の知見の融合による計算の不確実形性を緩和して、非線形な差分、特に対数差分とよ性定量化の研究である。

ぶべきものを提案しており、2021 年もこの性質について調査を進めているところである。この対数差

3 教育・研究等に係る全学支援

分の特徴としては、中心差分の際に中心の関数値を

当 部 門 は、 全 学 支 援 業 務 と し て ス ー パ ー コ ン

利用できること（通常の線形中心差分では中心の関ピュータ利用支援を行っている。支援活動の強化の数値を利用できないことがある）、自由パラメータ

ために 2013 年度に立ち上げたスーパーコンピューを持つことによって様々な制御が可能なこと、多項

タ利用者支援 WG の活動を、2021 年度も引き続き

式の高次項に対しては通常の線形差分よりも誤差が行っている。この活動の中で、当部門は以下のよう小さくなることや（急激に変化する関数に適していな支援を行った。

ることを意味する）、微分に対する近似誤差の関数• スーパーコンピュータの企業利用推進を含む利用者支援（担当 : 降籏）としての形状を先に述べた自由パラメータによって制御できることなどが見い出されている。この応用• 講習会の開催企画及び講習会の実施（スパコン

により、たとえば風上差分などを用いるのではなくに通じる並列プログラミングの基礎、2021 年 6

非線形中心差分を用いることで、移流方程式の不安

月 14 日、2021 年 11 月 19 日、担当 : 宮武）

定性を抑制できることなどその実用性も判明してい• 高校生のスーパーコンピュータコンテスト開る。さらに降籏は 2021 年に、この対数差分が一定― 30 ―

の状況下で入力関数値に混入する誤差の影響を線形isotonic regression を提案し、これに基づき、数値計

差分作用素のそれよりも本質的に低減化させること

算の新しい信頼性評価法を提案した。今後はデータも見出した。これは本作用素の実用性をさらに高め

同化などへの展開を検討していく予定である。
（担

るせいかと考えられる。このように以降の研究への

当 : 宮武）進展が強く期待され、次年度以降も研究を進める予定である。（担当 : 降籏）

5 社会貢献に関する業績
2021 年度は以下のような内容において社会貢献

4.2 自動微分、誤差逆伝播法、アジョイント法

活動について行った。コロナ禍のために開催中止とデータ駆動型科学においては、評価関数を設定し、なったものも記録のため記載する。

パラメータについて最適化する問題が頻繁にあらわれる。このような問題を解くことは、例えば、深層

5.1 教育面における社会貢献

学習の文脈では学習と呼ばれる。その際、目的関数

5.1.1 学内活動のパラメータに関する微分の計算が多くの場合必須である。微分を計算する手続きは、古くは自動微分(1) 大阪大学いちょう祭部門公開（オンライン動画
公開、2021 年 4 月 30 日～ 6 月 30 日、降籏、宮武）と呼ばれ、他にも深層学習の文脈では誤差逆伝播法、
データ同化の文脈ではアジョイント法と呼ばれる。
昨年度は、データ同化の文脈において 2 回微分であるヘッセ行列の計算の重要性が高まっていること

5.1.2 学外活動
(1) 冬の生涯学習講座、「数える、はかる」を支える
数学とその発展 - 果物の個数から情報量まで -、に着目し、これまで知られている近似計算手法より

船場生涯学習センター（2022 年 3 月 17 日、降籏）も低コストに厳密にヘッセ行列を計算するアルゴリ
ズムを提案していた。
今年度は、深層学習の文脈において、ネットワー
クを常微分方程式で記述する ODE Net に着目し、5.2 研究面における社会貢献
5.2.1 学会活動

ODE Net を離散化して得られるネットワークに対す(1) 日本応用数理学会代表会員、Jsiam Letters 幹事編

る誤差逆伝播法の研究を行い、これまで知られてい集委員、「科学技術計算と数値解析」研究部会主る手法よりも少ないメモリで厳密に勾配を計算でき

査、ネットワーク委員（降籏）るアルゴリズムを提案した。現在も、より複雑なネッ(2) 日本応用数理学会論文誌編集委員、Jsiam Letters
幹事編集委員（宮武）トワークに対して同様の研究を進めている。
（担当 :
宮武）

5.3 産学連携
5.3.1 企業との共同研究

4.3 計算の不確実性定量化
気象学や地震学など様々な分野において、観測(1)“ろう充填における自由境界問題の有限要素数値

データから微分方程式の初期値やパラメータを推定計算法の高度化”、株式会社デンソー、大阪大学

する問題が頻繁にあらわれる。通常は、微分方程式

サイバーメディアセンターの数値解が何らかの意味でデータによくフィットす(2)“ グ ル コ ー ス 拡 散 問 題 の パ ラ メ ト リ ッ ク ス タ

るように初期値やパラメータを推定するが、現実的ディーの高速化”、テルモ株式会社 , 大阪大学サには数値計算に大きな誤差があることが多く、必ずイバーメディアセンター

しも高精度とは限らない数値解を使ってフィッティ
ングしてしまうと、推定結果にバイアスが生じるな

5.4 研究プロジェクト活動

ど大きな問題が生じうる。そこで、数値解析の知見

現在、以下の研究プロジェクトに参画している。

と統計学における isotonic regression などの知見を融(1) 日本学術振興会学術研究助成基金助成金基盤研合することで、数値解の精度を定量的に評価しなが究 (B)（一般）“深層学習に対する数値解析的ア

ら、本来の推定精度の向上も達成しうる手法を開発

プローチ基盤の創出”（令和 2 ～ 5 年度）代表 :を目指して研究を行っており、本年度は、isotonic降籏

regression を 2 段 階 に 拡 張 し た generalized nearly(2) 日本学術振興会学術研究助成基金助成金挑戦的― 31 ―

萌芽（萌芽）“任意多角形格子における離散部分

S.-L. Zhang, Computing the matrix fractional power

積分とその応用としての構造保存数値解法の構

based on the double exponential formula, Electron.

成”（令和 2 ～令和 4 年度）代表 : 降籏Trans. Numer. Anal. 54 (2021) 558–580.

(3) JST ACT-I「情報と未来（加速フェーズ）」“連続型数理モデル構築のための不確実性定量化手法”

6.2 国際会議（令和 2 ～ 3 年度）代表 : 宮武

(1) A. Suzuki, Shape optimization for a heat exchanger(4) 日本学術振興会学術研究助成基金助成金基盤研in Navier-Stokes flow with dynamic pressure at the

究 (A)“物理学・情報科学に共通する大規模行列

outlet, The 13th tutorial and workshop on FreeFEM,

関数の総合的数値計算法の創成”（令和 2 ～ 6 年

Sorbonne Universite, オンライン開催、2021 年 12度）分担 : 宮武（代表 : 曽我部知広）

月 10 日。

(5) 日本学術振興会学術研究助成基金助成金挑戦的研究（開拓）“数値代数解析学の開拓ー量子系偏6.3 国内研究集会等

微分方程式の数値解法の新展開ー”（令和 3 ～ 7(1) 降籏大介、非線形性をもたせた差分による微分

年度）代表 : 宮武

近似、計算工学講演会、オンライン開催、2021(6) JST さきがけ“発展方程式の数値計算に対する
不確実性定量化理論の創出”（令和 3 ～ 6 年度）

年 5 月 26 日。
(2) 鈴木厚、半導体問題の有限要素離散化と特異な代表 : 宮武

係数行列をもつ非線形問題の解法、日本応用数理学会 2021 年度年会、オンライン開催、2021

5.5 その他の活動

年 9 月 7 日。

5.5.1 会議運営

(3) 降籏大介、非線形性差分とその応用、日本応用数理学会 2021 年度年会、オンライン開催、2021(1) 第 49 回数値解析シンポジウム (NAS2021), 2021

年 9 月 7 日。

年 6 月上旬予定、コロナ禍のために開催中止（降(4) 松田孟留、宮武勇登、一般化近単調回帰と常微

籏、宮武）(2) 応用数学合同研究集会（日本数学会応用数学分分方程式の数値計算の誤差推定、日本応用数理

科会主催）、オンライン開催、2021 年 12 月 18

学会 2021 年度年会、オンライン開催、2021 年 9日～ 20 日（降籏）月 7 日。
(5) 秋田康輔（修士学生）、宮武勇登、降籏大介、観6 研究発表論文一覧

測演算子の推測に深層学習を用いるデータ同化

6.1 学術論文誌

推定、日本応用数理学会 2021 年度年会、ポスター(1) S. Ito, T. Matsuda, Y. Miyatake, Adjoint-based exact
Hessian computation, BIT Numer. Math. 61 (2021)

講演、オンライン開催、2021 年 9 月 8 日。
(6) 小 川 洋、 鈴 木 厚、FreeFEM に よ る ろ う の 形 状
予測と実製品形状への適用、日本応用数理学会

503–522.
(2) T. Matsubara, Y. Miyatake, T. Yaguchi, Symplectic
adjoint method for exact gradient of neural ODE with

2021 年度年会、オンライン開催、2021 年 9 月 9 日。
(7) 鈴木厚、高石武史、FreeFEM 講習会 : 3 次元領域での流れ問題の並列計算、日本応用数理学会

minimal memory, Advances in Neural Information
Processing Systems 35 (NeurIPS2021), 2021.
(3) M. Okumura, T. Fukao, D. Furihata, S. Yoshikawa,

2021 年度年会、オンライン開催、2021 年 9 月 9 日。
(8) 宮武勇登、曽我部知広、非負制約付き 2 次計画問題に対する適応型射影 SOR 法、日本応用数理

A second-order accurate structure-preserving scheme

学会 2021 年度年会、オンライン開催、2021 年 9

for the Cahn-Hilliard equation with a dynamic
boundary condition, Comm. Pure & Appl. Anal., 21(2022) 355-392.

月 9 日。
(9) 秋田康輔（修士学生）、観測演算子を未知とする(4) A. Suzuki, and H. Ogawa, Finite element solution ofa solder filling problem with contact angle condition,
Adv. Comput. Met. Tech. Aero. Indust., accepted.
(5) F. Tatsuoka, T. Sogabe, Y. Miyatake, T. Kemmochi,― 32 ―

条件下での深層学習を用いたデータ同化推定とその研究背景、固体地球科学とデータ同化 2021
年度第 1 回勉強会、オンライン開催、2021 年 11
月 10 日。

(10) 秋田康輔（修士学生）、宮武勇登、降籏大介、

丸め誤差確率分布関数（指導 降籏）。

観測演算子を未知とする条件下での深層学習を(4) Yuan Xiaohang，Classification for appropriate face

用いたデータ同化手法の提案数学・数理科学専

mask-wearing using support vector machine with

攻若手研究者のための異分野・異業種研究交流

histogram of gradients（指導 降籏）。

会、ポスター講演、オンライン開催、2021 年(5) 渡壁早十、2 次元 Liouvulle–Bratu–Gelfand 問題に対する多重指数変換に基づく Sinc 選点法（指導11 月 13 日。
(11) 秋田康輔（修士学生）、データ同化における状

宮武）。

態空間モデルの不確実性について、応用数学フレッシュマンセミナー 2021、オンライン開催、

7 その他

2021 年 12 月 6 日。

7.1 受賞(12) 秋田康輔（修士学生）、観測演算子を未知とする条件下でのデータ同化推定手法の提案とその(1) 秋田康輔（修士学生）、優秀ポスター賞、日本応研究背景、東北大学固体地球物理学講座研究セ
ミナー、東北大学、2021 年 12 月 8 日。
(13) 秋田康輔（修士学生）、宮武勇登、降籏大介、
観測演算子を未知とする条件下での機械学習を活用したデータ同化推定とその評価、2021
年度応用数学合同研究集会、オンライン開催、
2021 年 12 月 18 日。
(14) 降 籏 大 介、 対 数 差 分 と そ の 応 用、 第 126 回
HMMC セミナー、
北海道大学、
2022 年 1 月 25 日。
(15) 降籏大介、対数差分をはじめとする非線形差分公式の解析、日本応用数理学会研究部会連合発
表会、オンライン開催、2022 年 3 月 8 日。
(16) 鈴木厚、冷却流体に全圧境界条件を与える熱交換器の形状設計、日本応用数理学会第 18 回研究部会連合発表会、オンライン開催、2022 年 3
月 9 日。
(17) 北野智也（修士学生）、宮武勇登、降籏大介、
解釈性の高い高速なトピック解析に向けて、日本応用数理学会若手の会第 7 回学生研究発表
会、オンライン開催、2022 年 3 月 10 日。
(18) 秋田康輔（修士学生）、観測演算子を未知とするデータ同化問題への検討、第 3 回固体地球科
学データ同化／データ駆動型地球科学に関する研究会、オンライン開催、2022 年 3 月 23 日。
6.4 特別研究報告・修士論文・博士論文 修士論文
(1) 秋田康輔、データ同化における未知である観測
演算子のニューラルネットワークによる代替構成（指導 降籏）。
(2) 野呂直也、非圧縮性 Navier–Stokes 方程式に対する Strang splitting 適用時の非斉次境界条件に起因する近似解精度低下の回避（指導 宮武）。
(3) 宮武朋晃、浮動小数点演算過程の情報に基づく― 33 ―

用数理学会 2021 年度年会、2021 年 9 月 8 日。

ࢧ࢖ࣂ࣮ࢥ࣑ࣗࢽࢸ࢕◊✲㒊㛛
&\EHU&RPPXQLW\5HVHDUFK'LYLVLRQ㸯 㒊㛛ࢫࢱࢵࣇ

㛛≉௵ຓᩍ㸦ᖖ໅㸧ࠊ⌧ᅾ࡟⮳ࡿࠋ᪥ᮏᅗᏛ఍఍ဨࠊᩍᤵ 㜿㒊 ᾈ࿴᪥ᮏᘓ⠏Ꮫ఍఍ဨࠋ

␎Ṕ㸸1983 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱ᏛᕤᏛ㒊ᘓ⠏ᕤᏛ⛉༞ᴗࠊ
ྠᖺ 4 ᭶㸦ᰴ㸧➉୰ᕤົᗑධ♫ࠊ1996 ᖺ 4 ᭶㸦ᰴ㸧ᩍ⫱࣭◊✲ᴫせ➉୰ᕤົᗑタィ㒊୺௵タィဨࠊ1998 ᖺ 4 ᭶㸦ᰴ㸧ᩍ⫱ࡢᴫせ➉୰ᕤົᗑタィ㒊ㄢ㛗௦⌮ࠊ2002 ᖺ 4 ᭶኱㜰኱Ꮫ

2021 ᖺᗘࡢᮏ◊✲㒊㛛ࡣ඲Ꮫᩍ⫱᥎㐍ᶵᵓ࡟ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ㅮᖌࠊ2003 ᖺ 10 ᭶኱㜰࡚ᅗᏛᩍ⫱ࢆᑓ௵ࡍࡿ࡜࡜ࡶ࡟ࠊᕤᏛ◊✲⛉ᆅ⌫኱Ꮫྠຓᩍᤵࠊ2004 ᖺ 10 ᭶኱㜰኱Ꮫྠᩍᤵࠊ᪥ᮏ

⥲ྜᕤᏛᑓᨷࡢ༠ຊㅮᗙ࡜ࡋ࡚ࠊᘓ⠏ᕤᏛ㒊㛛࡟ᅗᏛ఍㢳ၥࠊᅜ㝿ᅗᏛ఍(ISGG) ఍ဨࠊᘓ⠏ᩍ⫱ጤ࡚ᘓ⠏࣭㒔ᕷᙧែᕤᏛ㡿ᇦࢆවᢸࡋ࡚࠸ࡿࠋࡲࡓ

ဨ఍ᘓ⠏ᩍ⫱ᡭἲ࣭ᢏ⾡ᑠጤဨ఍୺ᰝࠊ㒔ᕷィ⏬Ꮫྛᩍဨࡣ඲Ꮫᩍ⫱᥎㐍ᶵᵓࠊᕤᏛ㒊ࠊᕤᏛ◊✲⛉఍఍ဨࠋ࡟࠾࠸࡚ୗグࡢㅮ⩏ࢆᢸᙜࡋ࡚࠸ࡿࠋ
඲Ꮫᩍ⫱᥎㐍ᶵᵓz ᅗᏛㅮ⩏㹀㸦㜿㒊࣭Ᏻ⚟㸧෸ᩍᤵ Ᏻ⚟ ೺♸␎Ṕ㸸1999 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱ᏛᕤᏛ㒊ᘓ⠏ᕤᏛ⛉༞ᴗࠊz ᅗᏛ₇⩏㹀㸦㜿㒊࣭Ᏻ⚟㸧

2001 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ᕤᏛ◊✲⛉ᘓ⠏ᕤᏛᑓz ࢢࣛࣇ࢕ࢵࢡࢫࡢୡ⏺㸦Ᏻ⚟㸧ᨷ༤ኈ๓ᮇㄢ⛬ಟ஢ࠊྠᖺ 4 ᭶ᰴᘧ఍♫ࢥࢼ࣑ࢹz ᝟ሗ⛉Ꮫᇶ♏ D-III㸦Ᏻ⚟㸧ࢪࢱ࢚ࣝࣥࢱࢸ࢖࣓ࣥࣥࢺ໅ົࠋ2007 ᖺ 3 ᭶኱㜰ᕤᏛ㒊ᆅ⌫⥲ྜᕤᏛ⛉ᘓ⠏ᕤᏛ⛉┠኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ᕤᏛ◊✲⛉ᘓ⠏ᕤᏛᑓᨷ༤ኈᚋᮇㄢz ᘓ⠏⥲ྜࢹࢨ࢖ࣥ㸦㜿㒊㸧⛬ಟ஢ࠊྠᖺ 4 ᭶኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥz ᘓ⠏タィ➨ 4 㒊㸦㜿㒊࣭Ᏻ⚟㸧ࢱ࣮ࢧ࢖ࣂ࣮ࢥ࣑ࣗࢽࢸ࢕◊✲㒊㛛ຓᩍࠊ2015 ᖺz ᘓ⠏タィ➨ 5 㒊㸦㜿㒊࣭Ᏻ⚟㸧

4 ᭶ྠ◊✲㒊㛛ㅮᖌࠊ2020 ᖺ 11 ᭶ྠ◊✲㒊㛛෸z ༞ᴗ◊✲㸦㜿㒊࣭Ᏻ⚟㸧ᩍᤵࠊ⌧ᅾ࡟⮳ࡿࠋ᪥ᮏᘓ⠏Ꮫ఍ࠊ᪥ᮏᅗᏛ఍ࠊ

ᕤᏛ◊✲⛉ᆅ⌫⥲ྜᕤᏛᑓᨷᘓ⠏ᕤᏛ㒊㛛

ISGGࠊ᪥ᮏⅆ⅏Ꮫ఍఍ဨࠋz ᘓ⠏࣐ࢿࢪ࣓ࣥࢺㄽ㸦㜿㒊㸧z ᘓ⠏࣭㒔ᕷࢹࢨ࢖ࣥ A㸦㜿㒊࣭Ᏻ⚟㸧z ᘓ⠏࣭㒔ᕷࢹࢨ࢖ࣥ B㸦㜿㒊࣭Ᏻ⚟㸧≉௵ຓᩍ㸦ᖖ໅㸧 㧗ᶫ ᙲ␎Ṕ㸸 2008 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱ᏛᕤᏛ㒊ᆅ⌫⥲ྜᕤᏛz ✵㛫ࢹࢨ࢖ࣥᏛ㸦㜿㒊࣭Ᏻ⚟࣭㧗ᶫ㸧⛉༞ᴗࠊ2010 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ᕤᏛ◊✲⛉ᆅz ᘓ⠏ᙧែᕤᏛ≉ㄽ㸦㜿㒊㸧⌫⥲ྜᕤᏛᑓᨷ༤ኈ๓ᮇㄢ⛬ಟ஢ࠊ2013 ᖺ 3 ᭶኱z ᘓ⠏✵㛫⏕⌮Ꮫ㸦㜿㒊㸧㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ᕤᏛ◊✲⛉ᆅ⌫⥲ྜᕤᏛᑓᨷ༤ኈz ᘓ⠏ᕤᏛ≉ูㅮ⩏ I㸦㜿㒊࣭Ᏻ⚟㸧ᚋᮇㄢ⛬༢఩ಟᚓ㏥Ꮫࠊྠᖺ༤ኈ㸦ᕤᏛ㸧ྲྀᚓࠊz ᘓ⠏ᕤᏛࢮ࣑ࢼ࣮ࣝ I㸦㜿㒊㸧ྠᖺ 4 ᭶බ┈㈈ᅋἲேி㒔ᕷᬒほ࣭ࡲࡕ࡙ࡃࡾࢭz ᘓ⠏ᕤᏛࢮ࣑ࢼ࣮ࣝ II㸦㜿㒊㸧ࣥࢱ࣮᥇⏝ࠊ2016 ᖺ 4 ᭶㛵すᏛ㝔኱Ꮫ⥲ྜᨻ⟇Ꮫ㒊ᐇ㦂ᐇ⩦ᣦᑟ⿵బࠊྠᖺ 9 ᭶㛵すᏛ㝔኱Ꮫ⥲ྜ◊✲ࡢᴫせᮏ◊✲㒊㛛࡛ࡣࠊ᭱ඛ➃ࡢ ICT ᢏ⾡ࢆ᥼⏝ࡋࡘࡘࠊᨻ⟇Ꮫ㒊ዎ⣙ຓᡭࠊ2020 ᖺ 4 ᭶኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮
࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࢧ࢖ࣂ࣮ࢥ࣑ࣗࢽࢸ࢕◊✲㒊

ࠕᘓ⠏ࠖࠊ
ࠕ㒔ᕷࠖ
ࠊࠕ♫఍ࠖ࡟࠾ࡅࡿ 3 ࡘࡢࢥ࣑ࣗࢽ
― 35 ―

ࢸ࢕࣭ࢹࢨ࢖ࣥ࡟㛵ࡍࡿ◊✲ㄢ㢟࡟ྲྀࡾ⤌ࢇ࡛࠸ࡿࠋ
◊✲࡟ಀࡿ඲Ꮫᨭ᥼

1) ᘓ⠏ࡢࢥ࣑ࣗࢽࢸ࢕࣭ࢹࢨ࢖ࣥ

኱つᶍ୪ิィ⟬ࢩࢫࢸ࣒ࡢ㐠⏝ᨭ᥼࢔ࣝࢦࣜࢬ࣑ࢵࢡࢹࢨ࢖ࣥ࡟㛵ࡍࡿ◊✲ᘓ⠏࡟࠾ࡅࡿ✵㛫ㄆ㆑⬟ຊ࡜ࢢࣛࣇ࢕ࢵࢡࣜOCTOPUS ࢆ౑⏝ࡋࡓ㐲㝸ྍど໬ࢧ࣮ࣅࢫࡢࢧ࣏࣮

ࢸࣛࢩ࣮࡟㛵ࡍࡿ◊✲ࢺࠊᢏ⾡᳨ドࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋࡲࡓࠊ኱つᶍィ⟬ᶵࢩே㛫ࡢ▱ぬ࡟ᇶ࡙ࡃᘓ⠏࣭㒔ᕷ✵㛫ࡢᐃ㔞ⓗホࢫࢸ࣒ࡢ௙ᵝ⟇ᐃࠊCyber HPC Symposium ࡢᨭ᥼➼౯࡟㛵ࡍࡿ◊✲ࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ

ࢹ࣮ࢱ㥑ືᆺ⩌㞟ࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ࡜ྍど໬ἐධᆺ௬᝿⌧ᐇឤࢆ⏝࠸ࡓᘓ⠏✵㛫࡟࠾ࡅࡿ▱ࡢᣐⅬࠕࡍࡄࢃ࠿࢔࢝ࢹ࣑࢔ࠋ
ࠖࡢື⏬ไస

ᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢩࢫࢸ࣒

ᮏࢭࣥࢱ࣮ࡀཧຍࡋ࡚࠸ࡿࠕᅜ❧኱Ꮫඹྠ฼⏝࣭᫨ග࡟ᑐࡍࡿど▱ぬ࡟㛵ࡍࡿ◊✲ඹྠ◊✲ᣐⅬ༠㆟఍࡛ࠖࡣᏛၥࡢ᭱ඛ➃ࡢᵝᏊࢆᗈ㏆௦໬⏘ᴗ㑇⏘ࡢಖᏑά⏝࡟㛵ࡍࡿ◊✲2) 㒔ᕷࡢࢥ࣑ࣗࢽࢸ࢕࣭ࢹࢨ࢖ࣥ

ࡃ୍⯡ࡢ᪉ࡸᏛ⏕࡟ᒆࡅࡿㅮ₇ື⏬ࠕ▱ࡢᣐⅬ࠙ࡍࣈࣛ࢘ࣥࣇ࢕࣮ࣝࢻ෌⏕࡟㛵ࡍࡿ◊✲ࡄࢃ࠿࢔࢝ࢹ࣑࢔ࠋ
ࠚࠖࢆ୍⯡බ㛤ࡋ࡚࠾ࡾࠊ2021 ᖺᘓ⠏࣭㒔ᕷ✵㛫ࡢࣜࢫࢡ࣐ࢿࢪ࣓ࣥࢺ࡜⩌㞟⾜ᗘࡣᮏࢭࣥࢱ࣮ྜྷ㔝ඖ෸ᩍᤵ࡟ࡼࡿࠕࡍࡄ࡟ࢃ࠿ࡿ

ື࡟㛵ࡍࡿ◊✲ࠕワࡵ㎸ࡳࠖࡢ≀⌮ 㸫ࢪ࣑ࣕࣥࢢ࠿ࡽ῝ᒙᏛ⩦ࡲ࡛*, ࡜♫఍⏕ែⓗ⏕⏘⎔ቃࡢ◊✲㸫ࠖࡢື⏬సᡂࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ㒔ᕷࡢ⾤㊰ᙧែ࡜࢛࣮࢘࢝ࣅࣜࢸ࢕࡟㛵ࡍࡿ◊✲ ᖺᗘ◊✲ᴗ⦼3) ♫఍ࡢࢥ࣑ࣗࢽࢸ࢕࣭ࢹࢨ࢖ࣥ ᮾ᪥ᮏ኱㟈⅏࡟࠾࠸࡚ᆅ౯ኚື࡟ᙳ㡪ࢆ୚࠼ࡓ࣭஦㡯ࡢศᯒ

⬺Ⅳ⣲♫఍࡜೺ᗣ⎔ቃ㒔ᕷࡢᐇ⌧ྍ⬟ᛶࡢ◊✲ᮾ᪥ᮏ኱㟈⅏࠿ࡽ⣙ 10 ᖺࡀ⤒㐣ࡋࠊ⿕⅏ᆅࡣ᚟ࢪ࢙ࣥࢺࣜࣇ࢕ࢣ࣮ࢩࣙࣥ࡟㛵ࡍࡿ◊✲⯆࣭๰ୡᮇ㛫ࢆ⤊࠼ࠊ➨ 2 ᮇ᚟⯆࣭๰⏕ᮇ㛫࡟⛣⾜ᩍ⫱࣭◊✲➼࡟ಀࡿ඲Ꮫᨭ᥼

ࡋࡓࠋࡋ࠿ࡋࠊ⚟ᓥ┴࡟࠾࠸࡚ࡣࠊࡇࢀࡲ࡛ᆅ㟈࡜ᩍ⫱࡟ಀࡿ඲Ꮫᨭ᥼

ὠἼ࡟ࡼࡿ⿕ᐖࡢࡳ࡞ࡽࡎࠊ⚟ᓥ➨୍ཎⓎ஦ᨾ࡟ࡼ඲Ꮫᩍ⫱᥎㐍ᶵᵓᅗᏛ &$' ᩍᐊࡢ㐠⏝ᨭ᥼ࡿᨺᑕ⬟ởᰁࡀࠊ⿕⅏⪅࡬ࡢ㌟యⓗ࣭♫఍ⓗ࣭ᚰ⌮඲Ꮫᩍ⫱᥎㐍ᶵᵓ࡟࠾ࡅࡿᑓ㛛ᇶ♏ᩍ⫱⛉┠㸦ࠕᅗⓗഃ㠃࡟㛗ᮇⓗ࡟ᙳ㡪ࡋ࡚ࡁࡓࠋࡲࡓᨺᑕ⬟ởᰁ࡟Ꮫㅮ⩏ Aࠖ
ࠕᅗᏛㅮ⩏ Bࠖ
ࠕᅗᏛ₇⩏ Aࠖ
ࠕᅗᏛ₇⩏ Bࠖ㸧ᑐࡍࡿ཯ᛂࡣ⚟ᓥ┴ࡢᅵᆅ౯᱁࡟ᑐࡋ࡚ࡶ㉳ࡇࡗࡓࠋ࠾ࡼࡧᇶ♏ᩍ㣴⛉┠㸦ࠕࢢࣛࣇ࢕ࢵࢡࢫࡢᇶ♏ࠖࠕࢢ㟈⅏┤ᚋࡢ 2012 ᖺ࡛ࡣࠊ⚟ᓥ┴ࡣఫᏯᆅࡢ 1 ᆅⅬࣛࣇ࢕ࢵࢡࢫࡢୡ⏺ࠖ㸧࡟ᑐᛂࡋࡓᅗᏛ CAD ᩍᐊࡢࢆ㝖ࡁࠊ඲࡚ࡢఫᏯᆅ࣭ၟᴗᆅ࡛ᆅ౯ࡢୗⴠࡀ㉳ࡁಖᏲ㐠⏝ࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ

ࡓࠋ2013 ᖺࡢබ♧ᆅ౯࡛ࡶࠊၟᴗᆅ࡛ࡣ඲ᆅⅬ࡛ୗⴠࠊఫᏯᆅ࡛ୖ᪼ࡋࡓ 1 ᆅⅬ࣭ᶓࡤ࠸ 2 ᆅⅬࢆ㝖ࡁࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢥࣔࣥࢬࡢ㐠⏝ᨭ᥼

඲ᆅⅬ࡛ୗⴠࡋ࡚࠸ࡿࠋ≉࡟㟈⅏ࡢᙳ㡪ࡀ኱ࡁ࠿ࡗ

ᮏࢭࣥࢱ࣮࡟࠾࠸࡚࢔ࢡࢸ࢕ࣈ࣮ࣛࢽࣥࢢࢫ࣮࣌

ࡓᒾᡭ┴࣭ᐑᇛ┴࣭⚟ᓥ┴ࡢ⿕⅏ 3 ┴࡜ẚ࡭࡚ࡶࠊࢫ࡜ࡋ࡚ᩚഛࡉࢀ࡚࠸ࡿࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢥࣔࣥࢬ

⚟ᓥ┴ࡢఫᏯᆅ࣭ၟᴗᆅࡢᆅ౯ࡢୗⴠࡣ㢧ⴭ࡛࠶ࡗࡢ㐠⏝ᨭ᥼ࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ

ࡓࠋࡋ࠿ࡋ㟈⅏ᚋ࠿ࡽ 2 ᖺᚋࠊ࠸ࢃࡁᕷࡢබ♧ᆅ౯ࡣ඲ᅜⓗ࡟ࡶ␗ᖖ࡞ୖ᪼⋡ࢆぢࡏࠊ⿕⅏⪅࡬ࡢ᚟⯆㟁Ꮚᅗ᭩㤋ࢩࢫࢸ࣒࡟ಀࡿ඲Ꮫᨭ᥼

ఫᏯ౪⤥࡟ከ኱࡞ᙳ㡪ࢆཬࡰࡍࡇ࡜࡜࡞ࡗࡓࠋ≉࡟ࠊᅗ᭩㤋ࢩࢫࢸ࣒࡟ಀࡿ඲Ꮫᨭ᥼ࠊḟᮇᅗ᭩㤋ࢩࢫ

ཎⓎ஦ᨾࢆ㉳ᅉ࡜ࡍࡿᨺᑕ⬟ởᰁ࡜㑊㞴ᣦ♧ࡣୡ⏺

ࢸ࣒ࡢ௙ᵝ⟇ᐃ࡟༠ຊࡋ࡚࠸ࡿࠋⓗ࡟㢮ࢆぢ࡞࠸஦౛࡛࠶ࡾࠊࡇࡢ⿕⅏ᆅ࡛㉳ࡁࡓᅵᆅ౯᱁ࡢ኱ࡁ࡞ΰ஘ࡢᢕᥱࡣ㔜せ࡛࠶ࡿ࡜࠸࠼ࡿࠋ
― 36 ―

ᮏ◊✲ࡣࠊ㟈⅏ᚋ࡟ᅵᆅ౯᱁ࡢ␗ᖖ࡞㧗㦐ࡀ㉳ࡁ࡚ᩚഛࡍࡿࡇ࡜ࡀồࡵࡽࢀ࡚࠸ࡿࠋࡑࡋ࡚ࡇࡢࡼ࠺

࡚࠸ࡓࠕ࠸ࢃࡁᕷࠖࢆᑐ㇟࡟ࠊ࣊ࢻࢽࢵࢡ࢔ࣉ࣮ࣟ

࡞㒔ᕷ✵㛫ࡢ࢛࣮࢘࢝ࣅ࢕ࣜࢸ࢕ࢆホ౯ࡍࡿᣦᶆࡀ

ࢳࢆ⏝࠸࡚ศᯒࡋࡓࠋࡑࡢ⤖ᯝࠊࠕ✵㛫⥺㔞ࠖࡸࠕཎ

ࡇࢀࡲ࡛࡟࠸ࡃࡘࡶᥦ᱌ࡉࢀ࡚࠸ࡿࠋ⡿ᅜ࡛ࡣ EPAⓎࡲ࡛ࡢ㊥㞳ࠖ࡟㛵ࡋ࡚ࡣཎⓎ஦ᨾᚋ 2㹼3 ᖺࡢ᫬ᮇࡀ National Walkability Index ࢆබ⾲ࡋ࡚࠾ࡾࠊᕷẸࡢ࡜ࡑࡢᚋ 4 ᖺ௨㝆ࡢ᫬ᮇ࡛ᅵᆅ౯᱁࡬ࡢᙳ㡪せᅉࡀ೺ᗣቑ㐍ࡢࡓࡵࡢ࢛࣮࢘࢟ࣥࢢࢆ᥎ዡࡍࡿ࡜ྠ᫬࡟

኱ࡁࡃධࢀ᭰ࢃࡗ࡚࠸ࡿࡇ࡜ࠊ୍᪉ࠊ᫬ᮇ࡟㛵ಀ࡞ࡑࡢᆅ༊ࡢ⏕ά⎔ቃࡢ㉁ࢆホ౯ࡍࡿᣦᶆ࡜ࡋ࡚ࡶ౑

ࡃࠕ᚟⯆ᣐⅬࠖ࡟ࡘ࠸࡚ࡣ࣐࢖ࢼࢫࡢࠊ
ࠕࣛ࢖ࣇࣛ࢖

ࢃࢀ࡚࠸ࡿࠋࡲࡓⱥᅜ࡛ࡶ Prince’s Foundation ࡀ೺ᗣࣥࠖ࡟ࡘ࠸࡚ࡣࣉࣛࢫࡢᅵᆅ౯᱁࡬ࡢᙳ㡪ࡀ♧ࡉࢀⓗ࡞ࢥ࣑ࣗࢽࢸ࢕ࡢࡓࡵࡢ Walkability and Mixed-useࡓࠋࡇࡢࡇ࡜ࡣ஦ᨾᚋ࡟⏕ࡌࡓࢫࢸ࢕ࢢ࣐ࡀ 4 ᖺࢆࡢࢳ࢙ࢵࢡࣜࢫࢺࢆබ㛤ࡋ࡚࠸ࡿࠋࡋ࠿ࡋ࡞ࡀࡽྛ

┠㏵࡟ゎᾘ࡟ྥ࠿ࡗࡓྍ⬟ᛶࡀ࠶ࡿࡇ࡜࡞࡝ࡀ᫂ࡽ

ᅜ࡛බඹ஺㏻ࡢ౫Ꮡ≧ἣࡣ኱ࡁࡃ␗࡞ࡾࠊ࢛࣮࢘࢝

࠿࡟࡞ࡗࡓࠋ

ࣅࣜࢸ࢕ࡢᣦᶆࡶ␗࡞ࡿࡇ࡜࠿ࡽࠊᅜෆእࡢᆅᇦࡢホ౯ࢆᐈほⓗ࡟ẚ㍑ࡍࡿࡇ࡜ࡀ㞴ࡋ࠸≧ἣ࡛࠶ࡿࠋ
































ጲ㊰㥐๓ࡢࢺࣛࣥࢪࢵࢺ࣮ࣔࣝ໬







ᮏ◊✲࡛ࡣࠊ㒔ᕷ෌⏕࡟㛵ࢃࡿᅜෆእࡢඹྠ◊✲⪅࡟ࡼࡿ◊✲ࢳ࣮࣒ࢆ⤌⧊ࡋ࡚ࠊྛᅜࡢ೺ᗣቑ㐍ࡢᅵᆅ౯᱁ኚື⋡ࡢኚ໬(2009㹼2018)

ࡓࡵࡢ࢛࣮࢘࢝ࣅࣜࢸ࢕ᣦᶆࡢ᳨ウࢆ⾜࠺࡜࡜ࡶ࡟ࠊ

ࢻ࢖ࢶࠊⱥᅜࠊ᪥ᮏࠊ୰ᅜ࡟࠾ࡅࡿṔྐ㒔ᕷࡢ୰ᚰ

㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ➼ᕷ⾤ᆅࢆᑐ㇟࡜ࡍࡿࠋࡇࡇ࡛ࡣࡑࡢ➨୍ẁ㝵࡜ࡋ࡚(2)(15)᪥ᮏ㸦ி㒔㸧࡜୰ᅜ㸦すᏳ㸧࡟࠾ࡅࡿ௦⾲㒔ᕷࢆ㑅ᐃࡋࠊ⾤㊰࡜㒔ᕷ✵㛫ࡢ෗┿᝟ሗ࠿ࡽࢹ࢕࣮ࣉ࣮ࣛ

࢛࣮࢘࢝ࣅࣜࢸ࢕ࢫࢥ࢔࡜⾤㊰ᙧែ≉ᛶ࡟ᇶ࡙ࢽࣥࢢ࡟ࡼࡿ⏬ീㄆ㆑ᢏ⾡ࢆ฼⏝ࡋࡓᐈほⓗ࡞࢛࢘ࡃࠕ೺ᗣ⎔ቃ㒔ᕷࠖホ౯࡟㛵ࡍࡿ◊✲࣮࢝ࣅࣜࢸ࢕ホ౯ࢆ⾜࠺࡜࡜ࡶ࡟ࠊṔྐ㒔ᕷࡢ⾤㊰⌧௦ࡢ㒔ᕷ✵㛫ࡣࠊ20 ୡ⣖௨㝆ࡢ࣮ࣔࢱࣜࢮ࣮ࢩ

ᙧែࡢ≉ᛶ࡜ࡑࡢᆅ༊ࡢ⏕ά⎔ቃࡢ㉁ࡢኚ໬ࢆホ౯ࣙࣥࡢ㐍ᒎ࡜࡜ࡶ࡟㌴ࢆ୰ᚰ࡜ࡍࡿ஺㏻࢖ࣥࣇࣛ࡟

ࡋࠊẚ㍑᳨ウࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾ⬺Ⅳ⣲♫఍࡟ࡴࡅࡓࢧ

ࡼࡗ࡚ᩚഛࡉࢀ࡚ࡁࡓࠋࡇࢀࡣఏ⤫ⓗ࡞⾤୪ࡳࡀṧࢫࢸ࢕ࢼࣈࣝ࡞ࠕ೺ᗣ⎔ቃ㒔ᕷࠖࡢᐇ⌧࡟㈨ࡍࡿᇶ

ࡿṔྐ㒔ᕷ࡛࠶ࡗ࡚ࡶྠᵝࡢ≧ἣ࡛࠶ࡿࠋࡋ࠿ࡋ࡞♏ⓗせ௳ࢆᥦ♧ࡋࡓࠋࡀࡽ㏆ᖺࠊ⎔ቃ㈇Ⲵపῶ࡜⬺Ⅳ⣲♫఍ࡢᐇ⌧ࡀồࡵࡽࢀࡿ୰࡛ࠊேࠎࡀᚐṌ࡛⛣ືࡍࡿ࢛࣮࢘࢟ࣥࢢࢆ

㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ➼

᪂ࡓ࡞஺㏻࢖ࣥࣇࣛ࡜ࡳ࡞ࡋ࡚ࠊ㒔ᕷ✵㛫ࢆ෌ᵓ⠏(5)(12)ࡋࠊἢ㐨࡜㊰ୖࢆ୍యⓗ࡟౑ࡗ࡚ࠊேࠎࡀ㞟࠸ከᵝ࡞άືࢆㄏⓎࡍࡿ࢛࣮࢘࢝ࣅࣜࢸ࢕ࡢ㧗࠸✵㛫࡜ࡋ
― 37 ―

ࢹ࣮ࢱ㥑ືᆺ⩌㞟ࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ࡜ྍど໬ࡲࡓࠊேὶࡢ⩌㞟ᐦᗘࢆྍど໬ࡍࡿሙྜࡢᐦᗘ⟬୙≉ᐃከᩘࡢேࡀ㞟ࡲࡿ✵㛫࡟࠾࠸࡚ࠊ⩌㞟஦ᨾᐃ᪉ἲࢆᩚ⌮ࡋࠊࣄ࣮ࢺ࣐ࢵࣉ⾲♧ࡢྛ✀ᡭἲࢆ᳨ࡢࣜࢫࢡࡸ✵㛫ࡢᛌ㐺ᛶࢆィ⏬ẁ㝵࡛ホ౯ࡋ࡚࠾ࡃ

ウࡋࡓ⤖ᯝࠊᅛᐃ⠊ᅖ࣮࣋ࢫࡢ⩌㞟ᐦᗘࡢ⟬ᐃࡣࠊࡇ࡜ࡣ㔜せ࡛࠶ࡿࠋࡲࡓࠊ2020 ᖺ௨㝆ࠊCOVID-19 ឤ୍⯡ⓗ࡟ࡣே㛫ࡢࣃ࣮ࢯࢼࣝࢫ࣮࣌ࢫࢆ⪃៖ࡋࡓ༨ᰁ㜵ṆࡢほⅬ࠿ࡽࠊேྠኈࡢ Social Distancing ࢆ☜᭷㠃✚ࡀタᐃࡉࢀࡿࡀࠊ␗࡞ࡿࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥྠ

ಖࡍࡿࡇ࡜ࡀồࡵࡽࢀࡿࡼ࠺࡟࡞ࡗࡓࠋࡇࡢࡼ࠺࡞

ኈࢆẚ㍑ࡍࡿሙྜࡣࠊᑓ᭷㠃✚ࢆṇ☜࡟୍⮴ࡉࡏ࡚」ᩘࡢ᮲௳ࢆ⪃៖ࡋ࡚ࠊࡁࡵ⣽ࡸ࠿࡞⩌㞟ไᚚࢆ⾜࠾ࡃࡇ࡜ࡀ㔜せ࡛࠶ࡿࡇ࡜ࢆ♧ࡋࡓࠋ୍᪉ࠊ࣎ࣟࣀ

࠺ࡓࡵࠊࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥᢏ⾡ࡢά⏝ࡀ᭷ຠ࡛࠶ࡿࠋ

࢖ศ๭࣮࣋ࢫࡢ⩌㞟ᐦᗘࡢ⟬ᐃࡣࠊ⩌㞟ᐦᗘࡀ࣎ࣟ

≉࡟࢚࣮ࢪ࢙ࣥࢺ࣮࣋ࢫࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥࡣࠊಶࠎ

ࣀ࢖㡿ᇦࡢ㠃✚ࡢ㏫ᩘ࡛ィ⟬ࡉࢀࡿࡓࡵࠊࠕᅛᐃ⠊ᅖࡢேࡢ⾜ືࢆ෌⌧ࡍࡿࡶࡢ࡛ࠊྛேࡢືࡁ࡟╔┠ࡋ࣮࣋ࢫࠖࡢࡼ࠺࡞ィࡓ࣑ࢡࣟ࡞どⅬ࠿ࡽ⩌㞟ὶࡢ࣐ࢡࣟ࡞どⅬࡲ࡛ࢆ⪃ࡃࠊ⩌㞟ᐦᗘࡀ୍ព࡟ᐃࡲࡿ࣓ࣜࢵࢺࡀ࠶ࡿࠋࡲࡓࠊ

៖ࡋࡓ✵㛫ࡢホ౯࡟฼⏝ࡉࢀ࡚࠸ࡿࠋ౛࠼ࡤࠊ࢚࣮

࣎ࣟࣀ࢖ศ๭࣮࣋ࢫࡢ⩌㞟ᐦᗘࡢ⟬ᐃ࡟࠾࠸࡚ࠊ࣎

ࢪ࢙ࣥࢺ࡟ࡼࡗ࡚⅏ᐖ࠿ࡽࡢ㑊㞴⾜ືࢆ෌⌧ࡍࡿࡇࣟࣀ࢖㡿ᇦࢆ࢔ࢽ࣓࣮ࢩࣙࣥ⾲♧ࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡗ࡚ࠊ

࡜࡛ࠊᘓ⠏࣭㒔ᕷ✵㛫ࡢ㑊㞴Ᏻ඲ᛶ⬟ࡀホ౯࡛ࡁࡿࠋ

1 ேࡢே࡟╔┠ࡋ࡚ࠊࡑࡢேࡢᑓ᭷㠃✚ࡢኚ໬ࢆぢࡇࡢሙྜࠊࡍ࡭࡚ࡢ࢚࣮ࢪ࢙ࣥࢺࡣᏳ඲࡞ሙᡤ࡟ྥ

࡞ࡀࡽࠊ⩌㞟ὶືᛶ≧ࢆᢕᥱ࡛ࡁࡿࡇ࡜ࢆ♧ࡋࡓࠋ⠊ᅖࡢࣃ࣓࣮ࣛࢱࡶᚲせࡀ࡞࠿ࡗ࡚⛣ືࡍࡿඹ㏻ࡢ⾜ືࣔࢹࣝࡀタᐃࡉࢀࡿሙྜ
ࡀከ࠸ࠋ୍᪉ࠊᖹᖖ᫬ࡢ⾜ືࡣࠊ࢚࣮ࢪ࢙ࣥࢺࡈ࡜
࡟⛣ື┠ⓗࡀ␗࡞ࡗ࡚࠸ࡿሙྜࡀከࡃࠊOD ㄪᰝ࡞࡝᰿ᣐ࡜࡞ࡿࢹ࣮ࢱࡀᚲせ࡟࡞ࡿࠋ2021 ᖺᗘࡣࠊ኱ᆺၟᴗ᪋タࢆᑐ㇟࡟఍ဨ࣮࢝ࢻࡢ

㉎ධᒚṔ࠿ࡽ㈙࠸≀⾜ືࢆศᯒࡋࡓ⤖ᯝࠊCOVID-19ࡢᙳ㡪࡟ࡼࡗ࡚㈙࠸ᅇࡾᗑ⯒ᩘ࡜⁫ᅾ᫬㛫ࡣῶᑡࡋ࣎ࣟࣀ࢖ศ๭࡟ࡼࡿ⩌㞟ᐦᗘࡢྍど໬࡚࠸ࡿࡀࠊ1 ᅇࡢ㈙࠸≀ࡢ㉎ධ㔠㢠ࡣቑຍഴྥ࡟࠶

ࡿࡇ࡜ࠊ㞧㈌ᗑ࡞࡝ᗑ⯒࡟ࡼࡗ࡚ࡣ㈙࠸≀ᅇᩘࡀቑ

㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ➼ຍࡋ࡚࠸ࡿࡇ࡜ࢆ᫂ࡽ࠿࡟ࡋࡓࠋࡉࡽ࡟ᗑ⯒㛫ࡢ㑄(9)(16)(21)(22)(20)

⛣☜⋡ࢆ⏕ᡂࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ࢚࣮ࢪ࢙ࣥࢺ࣮࣋ࢫࢩ࣑
࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ࡟ࡼࡿ㈙࠸ᅇࡾ⾜ືࢆ෌⌧ࡋࡓ⤖ᯝࠊἐධᆺ௬᝿⌧ᐇឤࢆ⏝࠸ࡓᘓ⠏✵㛫࡟࠾ࡅࡿ᫨

COVID-19 ࡟ࡼࡗ࡚᪋タ඲యࡢேὶࡣ⣙ 9.4%ῶᑡࡋ

ග࡟ᑐࡍࡿど▱ぬ࡟㛵ࡍࡿ◊✲ࡓࡇ࡜ࠊࣇࣟ࢔ู࡟ࡳࡿ࡜㣧㣗ᗑࡀከ࠸ࣇࣟ࢔ࡀ

㏆ᖺࠊ௬᝿⌧ᐇឤᢏ⾡࡟ࡼࡗ࡚ἐධឤࡢ㧗࠸௬᝿

18.3%ῶ࡜㢧ⴭ࡛࠶ࡿࡇ࡜ࠊ኱ᆺࡢ㞧㈌ᗑ࿘㎶࡛ࡣ⎔ቃ (IVE) ࢆᵓ⠏ࡍࡿࡇ࡜ࡀྍ⬟࡟࡞ࡗ࡚࠾ࡾࠊᘓ

ேὶࡀቑຍࡋ࡚࠸ࡿࡇ࡜࡞࡝ࢆ᫂ࡽ࠿࡟ࡋࡓࠋ

⠏タィ࠾ࡼࡧ◊✲⏝㏵࡛ὀ┠ࡀ㞟ࡲࡗ࡚࠸ࡿࠋIVEࡣᐇ✵㛫ࡢ௦᭰፹యࡢ୍ࡘ࡜ࡋ࡚ࠊᘓ⠏✵㛫࡟࠾ࡅࡿ᫨ගࡢど▱ぬࢆホ౯ࡍࡿࡢ࡟᥇⏝ࡉࢀ࡚࠸ࡿࡀࠊ
ࡇࢀࡲ࡛ࡢᡭἲ࡛ࡣ࢖ࣥࢱࣛࢡࢸ࢕ࣈᛶࡸࣇ࢕࣮ࢻ
ࣂࢵࢡ᪉ἲ࡟࠾࠸࡚ᐇ✵㛫࡜ࡣ␗࡞ࡿไ⣙ࡀࡳࡽࢀࡿࠋᮏ◊✲ࡣࠊࢤ࣮࣒࢚ࣥࢪࣥࢆά⏝ࡋ࡚ IVE ࡢᛶ⬟ࢆྥୖࡉࡏࠊ᫨ගࡢど▱ぬホ౯ᡭἲࢆᥦ᱌ࡍࡿࡇ
࡜ࠊ᫨ග࡟ᑐࡍࡿ≀⌮ⓗ࡞ᣦᶆࡸᐇ✵㛫࡛ࡢど▱ぬ࢚࣮ࢪ࢙ࣥࢺ࣮࣋ࢫࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ

≉ᛶ࡜ẚ㍑ࡋ࡚ᥦ᱌ᡭἲࢆ᳨ドࡍࡿࡇ࡜ࠊලయⓗ࡞ᘓ⠏✵㛫ࢆࢣ࣮ࢫࢫࢱࢹ࢕࡜ࡋ࡚ᥦ᱌ᡭἲࡢᘓ⠏タ― 38 ―

ィ࡬ࡢ㐺⏝ྍ⬟ᛶ࡟ࡘ࠸࡚᫂ࡽ࠿࡟ࡍࡿࡇ࡜ࢆ┠ⓗ࡚࠸ࡿࡓࡵỈᐖ࡟ᙅࡃࠊ㞟୰㇦㞵ࡸྎ㢼࡟ࡼࡿእỈ࡜ࡋ࡚࠸ࡿࠋ

ỏ℃ࡸෆỈỏ℃࡞࡝ࡢⓎ⏕ࣜࢫࢡࡀ࠶ࡿࠋ≉࡟ࠊ༡ࢤ࣮࣒࢚ࣥࢪࣥ࡟࠾ࡅࡿ᫨ගࡢ෌⌧⢭ᗘࢆ᳨ドࡍᾏࢺࣛࣇᕧ኱ᆅ㟈࡛Ⓨ⏕ࡍࡿὠἼ࡟ࡼࡗ࡚ࠊ኱㜰ᕷ

ࡿࡓࡵ 2 ✀㢮ࡢᘓ⠏✵㛫ࣔࢹࣝࢆᵓ⠏ࡋࠊIVE ࡟࠾ࡢ୰ᚰ⾤ࡣ᭱኱2.0mࡢᾐỈ⿕ᐖࡀ㉳ࡇࡿ࡜᝿ᐃࡉࢀ

ࡅࡿᚑ᮶ࡢᢏἲ࡜ࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒ࣞ࢖ࢺ࣮ࣞࢩࣥࢢ

࡚࠸ࡿࡀࠊࡑࡢᆅୗ࡟ࡣୡ⏺᭷ᩘࡢ኱つᶍ࡞ᆅୗ✵(RTX) ࢆ⏝࠸ࡓᢏἲࢆẚ㍑ࡋࡓ⤖ᯝࠊRTX ࡢ⢭ᗘࡀ㛫࡛࠶ࡿ኱㜰ᱵ⏣ᆅୗ⾤ࡀᗈࡀࡗ࡚࠾ࡾࠊὠἼᾐỈ㧗ࡃࠊ≉࡟ᐇ ್࡜ẚ㍑ࡋࡓሙྜ࡟↷᫂ࢩ࣑࣮ࣗࣞ

᫬ࡢᆅୗ✵㛫࡟࠾ࡅࡿேⓗ⿕ᐖࡸᆅୗ㕲࡞࡝ࡢ࢖ࣥ

ࢩࣙࣥ࡜ࡢᖹᆒㄗᕪࡀ 15%࡛࠶ࡿࡢ࡟ᑐࡋࠊRTX ࡢࣇࣛ᪋タࡢ⿕⅏࡟ࡼࡿ♫఍ⓗࠊ⤒῭ⓗ࡞ࣜࢫࢡ࣐ࢿ

ᖹᆒㄗᕪࡣ 15.8%࡛࠶ࡾࠊ᫨ග࡟ࡼࡿᘓ⠏✵㛫ࡢ↷ࢪ࣓ࣥࢺࡀồࡵࡽࢀ࡚࠸ࡿࠋ

ᗘศᕸࡣࠊࢤ࣮࣒࢚ࣥࢪࣥࢆ᥇⏝ࡋ࡚ࡶ↷᫂ࢩ࣑ࣗᮏ◊✲ࡣ኱㜰ᱵ⏣ᆅୗ⾤ࢆᑐ㇟࡜ࡋ࡚࠾ࡾࠊ᭱ึ

࣮ࣞࢩࣙࣥ࡜ྠ⛬ᗘࡢ⢭ᗘࢆ᭷ࡍࡿࡇ࡜ࢆ᫂ࡽ࠿࡟

࡟ࠊ኱ᆺᆅ㟈࡟ࡼࡿ኱つᶍᆅୗ✵㛫ࡢὠἼᾐỈ⅏ᐖࡋࡓࠋ࡟ᑐࡍࡿ㑊㞴☜ಖィ⏬࡟๎ࡗࡓ㑊㞴ㄏᑟィ⏬ᨵᐃ࡟క࠺㑊㞴Ᏻ඲ᛶ࡟㛵ࡋ࡚ࠊ᭱ࡶ⁫␃⪅ࡀከ࠸᫬㛫ᖏ࡛ࡢࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥࢆᐇ᪋ࡍࡿ࡜࡜ࡶ࡟ྛ㑊㞴ࢩࢼࣜ࢜ࢆẚ㍑ࡋࠊᐃ㔞ⓗ࡟ホ౯ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ⟶⌮఍♫࡟ࡼࡗ᳨࡚ウࡉࢀ࡚࠸ࡿ㑊㞴ㄏᑟィ⏬࡟ࡘ࠸࡚㑊㞴ㄏᑟࡢどⅬ࠿ࡽ㑊㞴Ᏻ඲ᛶࡢ୍➃ࢆホ౯ࡋࡓࠋḟ࡟ࠊ㞀ᐖ≀ࡢⓎ⏕࡟ࡼࡿ⤒㊰㞀ᐖࡢࢣ࣮ࢫࢆ᳨ウࡋࠊ㑊㞴ㄏᑟ⤒㊰ࡢ㞀ᐖࡀⓎ⏕ࡋࡓሙྜࡢ௦᭰⤒㊰ࡢᚲࢤ࣮࣒࢚ࣥࢪࣥ࡟ࡼࡿ᫨ගࡢ෌⌧せᛶ࡞࡝ࢆ᫂࠿࡟ࡋࡓࠋࡲࡓࠊࢫ࣮࣌ࢫࢩࣥࢱࢵࢡ
ࢫ⌮ㄽࢆ⏝࠸࡚ࠊ኱つᶍᆅୗ✵㛫ࡢ㑊㞴㝵ẁࡢどㄆࡲࡓࠊᒎ♧✵㛫࡟᫨ග↷᫂ࡀ᥇⏝ࡉࢀ࡚࠸ࡿ࢟ࣥ

ᛶࢆศᯒࡍࡿ࡜࡜ࡶ࡟ࠊࡑࢀࢆ⪃៖ࡋࡓ㑊㞴ࢩ࣑ࣗ࣋ࣝ⨾⾡㤋࡟ᥦ᱌ᡭἲࢆ㐺⏝ࡋࡓ⤖ᯝࠊ⿕㦂⪅࡟ࡼ࣮ࣞࢩࣙࣥࢆᐇ᪋ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ㑊㞴㝵ẁࡢΰ㞧≧ἣࡾ␗࡞ࡿ᫂ࡿࡉࡢ▱ぬࢆ♧ࡍࠕΰྜ▱ぬ㡿ᇦࠖࢆ᳨ࢆᐃ㔞ⓗ࡟ศᯒࡋࠊ኱つᶍᆅୗ✵㛫ࡢ㑊㞴Ᏻ඲ᛶࡢฟ࡛ࡁࠊࡉࡽ࡟ΰྜ▱ぬࡢⓎ⏕⟠ᡤࡢ 83㸣ࡀ୍࢟ࣥ࣋᪦ࢆホ౯ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡓࠋ

ࣝ⨾⾡㤋ࡢ≉ᚩⓗ࡞ࢧ࢖ࢡࣟ࢖ࢻ࣭ࣦ࢛࣮ࣝࢺࡀ࠶
ࡿಖ⟶ᗜ࡟ࡳࡽࢀࡿࡇ࡜ࠊࢩ࣮ࣥࢆᵓᡂࡍࡿせ⣲ࡢ
㍤ᗘẚࡀ㧗࠸࡯࡝ࠊΰྜ▱ぬࡢⓎ⏕⋡ࡀ㧗࠸ഴྥࡀࡳࡽࢀࡿࡇ࡜࠿ࡽࠊ࢟ࣥ࣋ࣝ⨾⾡㤋ࡢ᫨ග↷᫂ࡣ⿕㦂⪅࡟᭕᫕࡞᫂ࡿࡉ▱ぬࢆࡶࡓࡽࡋ࡚࠸ࡿྍ⬟ᛶࡀ♧ࡉࢀࠊ᫨ගࢆά⏝ࡋࡓᘓ⠏タィ࡟࠾࠸࡚ࠊ฼⏝⪅ࡢከᵝ࡞ホ౯࡟ᑐࡍࡿ㓄៖ࡀᚲせ࡞⟠ᡤࢆᥦ᱌ᡭἲ
࡟ࡼࡗ᳨࡚ฟ࡛ࡁࡿࡇ࡜ࢆ᫂ࡽ࠿࡟ࡋࡓࠋ

㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ➼ᱵ⏣ᆅୗ⾤ࡢ Connectivity Map㸦✵㛫ࡢ᥋⥆ᛶ㸧

(7)(10)(11)
㑊㞴ࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥࢆ⏝࠸ࡓ኱つᶍᆅୗ✵㛫

㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ➼ࡢὠἼᾐỈ᫬࡟࠾ࡅࡿ㑊㞴Ᏻ඲ᛶ᳨ド(3)(4)(8)(13)(14)኱㜰ᕷࡣἙᕝ࡜ᾏ࡟ᅖࡲࢀࠊᖹᆠ࡞పᆅ࡟ᗈࡀࡗ
― 39 ―

♫఍㈉⊩࡟㛵ࡍࡿᴗ⦼

Ꮫእ࡛ࡢㅮ₇ᩍ⫱㠃࡟࠾ࡅࡿ♫఍㈉⊩࡞ࡋᏛእάື

Ꮫእ࡛ࡢάື

(1) ᦤ༡኱Ꮫ⌮ᕤᏛ㒊ఫ⎔ቃࢹࢨ࢖ࣥᏛ⛉㠀ᖖ໅(1)  ኱㜰ᗓබເᆺࣉ࣏࣮ࣟࢨࣝ᪉ᘧ➼஦ᴗ⪅㑅ᐃㅮᖌࠕ✵㛫⾲⌧₇⩦ Bࠖᢸᙜ㸦Ᏻ⚟㸧ጤဨ఍࣭㆟㛗㸦㜿㒊㸧(2) ᦤ༡኱Ꮫ⌮ᕤᏛ㒊ఫ⎔ቃࢹࢨ࢖ࣥᏛ⛉㠀ᖖ໅(2)  㧗ᶫᙲࠊ໭ᮏᮅᒎࠊ▮㔝᱇ྖࠊἙゅ┤⨾ࠊㅮᖌࠕ✵㛫⾲⌧₇⩦ Aࠖᢸᙜ㸦㧗ᶫ㸧బ⸨ᘯ㝯ࠊᒣᮏᓧᖹ͆㏆௦ᘓ⠏ WEEK2021 ࢫ࣐࡛࣍୕᮲ࡲࡕ࡞ࡳࡢኚ㑄Ⓨぢ࣮͇ࣛࣜ࠙୺ദࠚ◊✲㒊㛛බ㛤ி㒔Ṕྐᩥ໬᪋タࢡࣛࢫࢱ࣮ᐇ⾜ጤဨ఍ࠊிࡢ

(1)㻌 㻌 ᕤᏛ◊✲⛉኱Ꮫ㝔࢞࢖ࢲࣥࢫࡢᐇ᪋

୕᮲ࡲࡕ࡙ࡃࡾ༠㆟఍ࠊNPO ἲேி㒔ᬒほࣇ࢛࣮࣒ࣛ࠙༠ຊࠚ❧࿨㤋኱Ꮫ࢔࣮ࢺ࣭ࣜࢧ࣮ࢳ

Ꮫ఍άື

ࢭࣥࢱ࣮ࠊ㸦୍♫㸧ி㒔ᗓᘓ⠏ኈ఍ࡲࡕ࡙ࡃࡾ

ᅜෆᏛ఍࡟࠾ࡅࡿάື

ጤဨ఍ࠊ2021.11.28

(1) ᪥ᮏᅗᏛ఍㢳ၥ㸦㜿㒊㸧(2) ᪥ᮏᘓ⠏Ꮫ఍ᘓ⠏ᩍ⫱ጤဨ఍୺ᰝ㸦㜿㒊㸧ࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺάື(3) ᪥ᮏᘓ⠏Ꮫ఍௦㆟ဨ㸦Ᏻ⚟㸧(1) ⏘Ꮫ㐃ᦠ࡜ࡋ࡚ࡢᐇ㊶ⓗ࡞ᘓ⠏タィᩍ⫱(4) ᪥ᮏᘓ⠏Ꮫ఍ㄽᩥ㞟ጤဨ఍ጤဨ㸦Ᏻ⚟㸧Ꮫ⏕ࡀᐇ㝿ࡢᘓ⠏ᕤ஦ࡢࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺ㸦ᮾᛴ୙ື(5) ᪥ᮏᘓ⠏Ꮫ఍ᘓ⠏ᩍ⫱ᮏጤဨ఍ጤဨ㸦Ᏻ⚟㸧⏘㸭࣮࢟ࣗࢬ࣮ࣔࣝࣜࢽ࣮ࣗ࢔ࣝࠊ㜰኱୰அᓥࢭࣥ

(6) ᪥ᮏᘓ⠏Ꮫ఍ᘓ⠏ᩍ⫱ᡭἲ࣭ᢏ⾡ᑠጤဨ఍ᖿ஦

ࢱ࣮ᨵಟ➼ࡢᐇ᪋タィࠊᕤ஦┘⌮ᴗົ㸧࡟㒊ศⓗ࡟㸦Ᏻ⚟㸧ཧຍࡋࠊㄢ㢟ࡢᢕᥱࠊ⌧ᆅㄪᰝࠊ᪋୺࡜ࡢᡴࡕྜࢃ

(7) ᪥ᮏᘓ⠏Ꮫ఍ᘓ⠏ᩍ⫱ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ WG ୺ᰝ㸦Ᏻ⚟㸧ࡏࠊ᭱⤊ᥦ᱌సᡂࠊ᪋ᕤ┘⌮ࡲ࡛ࡢ୍㐃ࡢタィࣉࣟࢭࢫࢆᐇ㊶ⓗ࡟Ꮫ⩦ࡍࡿྲྀࡾ⤌ࡳࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ

(8) ᪥ᮏᘓ⠏Ꮫ఍௧࿴ 2 ᖺᗘ㸦➨ 75 ᅇ㸧㏆␥ᆅ༊▷኱࣭㧗ᑓ࣭ᑓಟᏛᰯࠊᕤ㧗༞ᴗタィࢥࣥࢡ࣮ࡑࡢ௚ࡢάື

ࣝᑂᰝဨ㸦Ᏻ⚟㸧(1) ኱㜰኱Ꮫᵓ⠏఍ᖿ஦㛗㸦Ᏻ⚟㸧(9) ᪥ᮏᅗᏛ఍┘஦㸦Ᏻ⚟㸧(10) SS ◊✲఍ WG㸦࣮࣡࢟ࣥࢢࢢ࣮ࣝࣉ㸧
ࠕ5G ᫬௦

➇தⓗ㈨㔠ࡢ⋓ᚓࡢྍど໬ᢏ⾡◊✲ WGࠖ᥎㐍ጤဨ㸦Ᏻ⚟㸧(1) Ᏻ⚟ ೺♸㸦௦⾲⪅㸧ࠊ͆ᶵᲔᏛ⩦࡟ࡼࡿࢹ࣮ࢱ㥑ືᆺ㑊㞴ࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥࢩࢫࢸ࣒ࡢ㛤Ⓨࠊ͇ᅜ㝿఍㆟࡬ࡢཧ⏬᪥ᮏᏛ⾡᣺⯆఍⛉Ꮫ◊✲㈝⿵ຓ㔠 ᇶ┙◊✲(1) 13th Asian Forum on Graphics Science (AFGS(C) (2019㹼2021)ࠊ2021 ᖺᗘ㸸1,430 ༓෇2021), Scientific Committee, 2021.12㸦Ᏻ⚟㸧(2) すᡂ ά⿱㸦௦⾲⪅㸧ࠊᏳ⚟ ೺♸㸦ศᢸ⪅㸧ࠊ͆ಶேཬࡧࢢ࣮ࣝࣉࡢᒓᛶ࡟㐺ᛂࡍࡿ⩌㞟ไᚚ͇ࠊᏛ఍⾲ᙲ⛉Ꮫᢏ⾡᣺⯆ᶵᵓ (JST) ᮍ᮶♫఍๰㐀஦ᴗ㸦᥈࡞ࡋồຍ㏿ᆺ㸧ᮏ᱁◊✲ㄢ㢟ࠕୡ⏺୍ࡢᏳ඲࣭Ᏻᚰ

⏘Ꮫ㐃ᦠ♫఍ࡢᐇ⌧ࠕࡦ࡜ࡾࡦ࡜ࡾ࡟ᒆࡃ༴ᶵᑐᛂࢼࣅ

௻ᴗ࡜ࡢඹྠ◊✲ࢤ࣮ࢱ࣮ࡢᵓ⠏ࠖࠖ (2020㹼2024)ࠊ2021 ᖺᗘ㸸(1) “኱つᶍၟᴗ᪋タ࡟࠾ࡅࡿ᮶ゼ⪅ᒓᛶኚ໬࡟క

13,000 ༓෇࠺ேὶண࡟㛵ࡍࡿ◊✲”ࠊᮾᛴ୙ື⏘ᰴᘧ఍(3) 㧗ᶫᙲ㸦௦⾲⪅㸧ࠊ͆ி㒔ᕷ㒔ᚰ㒊ࡢᐦ㞟ᕷ⾤ᆅ♫㸦㜿㒊࣭Ᏻ⚟࣭㧗ᶫ㸧࡟࠾ࡅࡿ㐃ᢸி⏫ᐙࡀసࡿඹ๰ⓗ㊰ᆅ✵㛫ࡢ― 40 ―

⥔ᣢ࣭⥅ᢎ͇
ࠊ᪥ᮏᏛ⾡᣺⯆఍⛉Ꮫ◊✲㈝ຓᡂ

(4) Akira Takahashi, Kensuke Yasufuku and Hirokazu஦ᴗ ⱝᡭ◊✲ (2021㹼2023)ࠊ2021 ᖺᗘ㸸1,170

Abe,

EVALUATIONOFUNDERGROUND༓෇SPACE FOR TSUNAMI EVACUATION SAFETY(4) ᯇ஭኱㍜㸦௦⾲⪅㸧ࠊ㧗ᶫᙲ㸦ศᢸ⪅㸧ࠊ͆ࠕᬒ

WITH ROUTE OBSTACLES BY AGENT-BASEDほࡲࡕ࡙ࡃࡾྐࠖ◊✲ࡢᴫᛕᵓ⠏࡜య⣔໬࡟㛵SIMULATION, International Journal of GEOMATE,

ࢃࡿᇶ♏ⓗ◊✲͇ࠊ᪥ᮏᏛ⾡᣺⯆఍⛉Ꮫ◊✲㈝

April 2022, Vol.22, Issue 92, pp.83-91

ຓᡂ஦ᴗᇶ┙◊✲ (C) (2021㹼2023)ࠊ2021 ᖺ(5) Kun Yuan, Hirokazu Abe, Kensuke Yasufuku, Akira
Takahashi, A COMPARATIVE STUDY OF THE

ᗘ㸸80 ༓෇
(5) 㧗ᶫᙲ㸦௦⾲⪅㸧ࠊ໭ᮏᮅᒎࠊ▮㔝᱇ྖࠊἙ

CHANGE IN TOWNSCAPE IN HISTORICALゅ┤⨾ࠊబ⸨ᘯ㝯ࠊ࣓࣮͆ࣔࣜࢢࣛࣇࢆ⏝࠸ࡓ

BLOCKS OF XI’AN, CHINA, AND KYOTO,ி㒔ࡢ⏫୪ࡳኚ໬࡟㛵ࡍࡿᆅᇦᏛ⩦ᩍᮦ࡟㛵

JAPAN, International Journal of GEOMATE, Jan.

ࡍࡿ◊✲͇኱Ꮫඹྠ฼⏝ᶵ㛵ἲே᝟ሗ࣭ࢩࢫࢸ

2022, Vol.22, Issue 89, pp.47-54

࣒◊✲ᶵᵓࢹ࣮ࢱࢧ࢖࢚ࣥࢫඹྠ฼⏝ᇶ┙᪋(6) 㧗ᶫ ᙲࠊ኱㜰 ┤ஓࠊᏳ⚟ ೺♸ࠊ㜿㒊 ᾈ࿴ࠊタ 2021 ᖺᗘ᝟ሗ࣭ࢩࢫࢸ࣒◊✲ᶵᵓࢹ࣮ࢱࢧ͆኱つᶍၟᴗ᪋タ࡟࠾ࡅࡿ᪂ᆺࢥࣟࢼ࢘࢖ࣝ

࢖࢚ࣥࢫඹྠ฼⏝ᇶ┙᪋タබເᆺඹྠ◊✲ࢫឤᰁ⑕ࡢᙳ㡪࡟ࡼࡿ㈙≀⾜ືࡢኚ໬࡟㛵ࡍ

ࠕROIS-DS-JOINTࠖ/ ୍⯡ඹྠ◊✲ࠊ688 ༓෇ࠊࡿ◊✲͇ࠊ᪥ᮏᘓ⠏Ꮫ఍ィ⏬⣔ㄽᩥ㞟 ➨ 87 ᕳ

2021 ᖺ 7 ᭶㹼 2022 ᖺ 3 ᭶

➨ 792 ྕࠊ pp.349-359, 2022.2(7) Muhammad Hegazy, Ken Ichiriyama, Kensuke ᖺᗘ◊✲Ⓨ⾲ㄽᩥ୍ぴ

Yasufuku, Hirokazu Abe, “Comparing daylightⴭ᭩

brightness perception in real and immersive virtual  ࡞ࡋ

environmentsᏛ఍ㄽᩥㄅ

Automation in Construction, Volume 131, 2021.11

using

perceptual

lightmaps”,(1) Noriko Otsuka, Hirokazu Abe, Yuto Isehara &(8) 㧗ᶫ ᙲࠊᏳ⚟ ೺♸ࠊ㜿㒊 ᾈ࿴ࠊ͆㑊㞴ࢩ࣑ࣗࣞ

Tomoko Miyagawa (2021): The potential use of࣮ࢩࣙࣥࢆ⏝࠸ࡓ኱つᶍᆅୗ⾤ὠἼᾐỈᑐ⟇ࡢgreen㑊㞴ㄏᑟィ⏬ࡢホ౯͇ࠊ᪥ᮏᘓ⠏Ꮫ఍ィ⏬⣔ㄽᩥ

infrastructure

in

the

regenerationofbrownfield sites: three case studies from Japan’s㞟 ➨ 86 ᕳ ➨ 786 ྕࠊ pp.2104-2114, 2021.8

Osaka Bay Area, Local Environment, Oct 2021,(9) Ᏻ⚟೺♸ࠊἨᮏ῟୍ࠊ㜿㒊ᾈ࿴ࠊ͆኱つᶍၟᴗ᪋

DOI: 10.1080/13549839.2021.1983791(2) Takato

Azegami,Akira

Takahashi,タ࡟࠾ࡅࡿࢹ࣮ࢱ㥑ືᆺ㈙࠸ᅇࡾ⾜ືࣔࢹࣝࡢ㛤Ⓨ͇ࠊ᪥ᮏᘓ⠏Ꮫ఍ィ⏬⣔ㄽᩥ㞟 ➨ 86 ᕳ

Kensuke➨ 783 ྕࠊ pp.1358-1366, 2021.5

Yasufuku, Noriko Otsuka, Tomoko Miyagawa andHirokazu Abe, Analysis of matters affecting land(10) Muhammad Hegazy, Kensuke Yasufuku, Hirokazu

price fluctuations in the great east Japan earthquake,

Abe, “An interactive approach to investigate

International Journal of GEOMATE, Jan. 2022,

brightness perception of daylighting in Immersive

Vol.22, Issue 89, pp.55-64

VirtualEnvironments:

Comparing

subjective

responses and quantitative metrics”, Building(3) Yuanhang SONG, Akira TAKAHASHI, Kensuke

Simulation, 2021.5

YASUFUKU, Hirokazu ABE, EVALUATION OF
THE STAIRCASES’ VISIBILITY IN UMEDA
UNDERGROUND STREET BY USING SPACEᅜ㝿఍㆟఍㆟㘓SYNTAX, International Journal of GEOMATE, Feb.

(11) Manar HOSNI, Kensuke YASUFUKU, Akira T
AKAHASHI, Hirokazu ABE, A STUDY ON T

2022, Vol.22, Issue 90, pp.49-56― 41 ―

HE EVALUATION OF STUDENTS’ IMPRESSI

Using Agent-Based Simulation”, The International

ONS OF THEIR LEARNING SPACES USING

Conference on Pedestrian and Evacuation Dyna

KANSEI ENGINEERING, Proceedings of 13TH

mics (PED2021 Proceedings), p.38, Nov. 2021

ASIAN FORUM ON GRAPHIC SCIENCE 20
21 (AFGS), Paper #59, 6-7 December 2021, Hoཱྀ㢌Ⓨ⾲㸦ᅜෆ◊✲఍࡞࡝㸧ng Kong(17) ᒸᓮ ࠶࠿ࡡࠊ㜿㒊 ᾈ࿴ࠊᏳ⚟ ೺భࠊ㧗ᶫ ᙲࠊ(12) Kun YUAN, Hirokazu ABE, Kensuke YASUFUᘓ⠏ᐙᑠᓥ ୍ᾈࡢゝㄝ࡟ࡳࡽࢀࡿࠕ࢔ࢡࢸ࢕

KU, Akira TAKAHASHI, A Comparative Studyࣅࢸ࢕ࢆႏ㉳ࡍࡿ✵㛫ࠖ࡟ࡘ࠸࡚ࡢ◊✲ࠊ᪥ᮏon the Change of Townscape ੸ Historical BlocᅗᏛ఍኱఍Ꮫ⾡ㅮ₇ㄽᩥ㞟ࠊp59-64, 2021

ks Between XI’AN And KYOTO, Proceedings(18) ⿁ᆞࠊ㜿㒊 ᾈ࿴ࠊᏳ⚟ ೺♸ࠊ㧗ᶫ ᙲࠊࢫ࣮࣋

of 11th Int. Conf. on Geotechnique, Constructioࢫ࣭ࢩࣥࢱࢵࢡࢫࢆ⏝࠸ࡓすᏳ࡜ி㒔ࡢᕷ⾤ᆅn Materials & Environment, pp625-631, Kyoto,ኚ໬࡟࠾ࡅࡿ㢮ఝᛶ࡜ᕪ␗ࠊ2021 ᖺᗘ᪥ᮏᘓ⠏Japan, 3-5 November 2021, ISBN: 978-4-90910

Ꮫ఍㏆␥ᨭ㒊◊✲Ⓨ⾲఍ࠊ2021/6/26-27(19) Kun YUAN, Hirokazu ABE, Kensuke YASUFUKU,

6063 C3051(13) Akira Takahashi, Kensuke Yasufuku, Hirokazu

Akira TAKAHASHI, The Change of Street Space

Abe, Evaluation of Underground Space For Tsu

Morphology in Historical Capital Cities - Comparing

nami Evacuation Safety by Agent-Based Simulat

between Xi'an and Kyoto, ᪥ᮏᘓ⠏Ꮫ఍኱఍Ꮫ⾡ion, Proceedings of 11th Int. Conf. on Geotech

ㅮ₇᱾ᴫ㞟ࠊNo.7082, 2021/9

nique, Construction Materials & Environment, p(20) ኱㜰 ┤ஓࠊᏳ⚟ ೺♸ࠊ㧗ᶫ ᙲࠊ㜿㒊 ᾈ࿴ࠊ

p597-604, Kyoto, Japan, 3-5 November 2021, I኱つᶍၟᴗ᪋タ࡟࠾ࡅࡿ᪂ᆺࢥࣟࢼ࢘࢖ࣝࢫ

SBN: 978-4-909106063 C3051

ᙳ㡪ୗ࡛ࡢ㈙࠸ᅇࡾ⾜ືࡢኚ໬࡜ᐦ✵㛫ࡢศ(14) Yuanhang SONG, Akira TAKAHASHI, Kensukeᯒࠊ᪥ᮏᘓ⠏Ꮫ఍኱఍Ꮫ⾡ㅮ₇᱾ᴫ㞟ࠊ
No.11028, 2021/9

YASUFUKU and Hirokazu ABE, Evaluation of
the visibility of staircases in Umeda undergrou(21) Ᏻ⚟೺♸䚸“䝕䞊䝍㥑ືᆺ䜶䞊䝆䜵䞁䝖䝰䝕䝹䜢⏝nd street by using Depthmap, Proceedings of 1䛔䛯኱つᶍ᪋タ䛻䛚䛡䜛ேὶศᯒ䚸” 2021 ᖺᗘ

1th Int. Conf. on Geotechnique, Construction Mᆅ⌫⥲ྜᕤᏛ䝅䞁䝫䝆䜴䝮 -ᆅ⌫⥲ྜᕤᏛ䛸䝕䝆

aterials & Environment, pp463-470, Kyoto, Japa

䝍䝸䝊䞊䝅䝵䞁-䚸2021.12

n, 3-5 November 2021, ISBN: 978-4-909106063(22) Ᏻ⚟ ೺♸䚸“䝸䜰䝹䝍䜲䝮䝺䞁䝎䝸䞁䜾䛻䜘䜛⩌㞟

C3051

ᐦᗘኚ໬䛾ྍど໬ᡭἲ᳨ウ”䚸᪥ᮏᅗᏛ఍ 2021

(15) Takato Azegami, Akira Takahashi, Kensuke Yasᖺ ᗘ ኱ ఍ 䠄 䜸䞁 䝷 䜲 䞁 䠅 ኱఍ Ꮫ ⾡ ㅮ ₇ㄽ ᩥ 㞟 䚸ufuku, Noriko Otsuka, Tomoko Miyagawa, Hiropp.111-114, 2021.11

kazu Abe, Impact of the Great East Japan earth(23) 㧗ᶫ ᙲࠊ“㑊㞴ࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥࢆ⏝࠸ࡓ኱つquake and nuclear accident on land price fluctu

ᶍᆅୗ⾤ὠἼᾐỈ ᑐ⟇ࡢ㑊㞴ㄏᑟィ⏬ࡢホ౯

ations, Proceedings of 11th Int. Conf. on Geote㸫࣍࣡࢖ࢸ࢕࠺ࡵࡔࢆ஦౛࡟㸫”ࠊ➨ 6 ᅇ኱㜰chnique, Construction Materials & Environment,኱Ꮫ㇏୰ᆅ༊◊✲஺ὶ఍ࠊ2021.12.21

pp654-661, Kyoto, Japan, 3-5 November 2021,

ISBN: 978-4-909106063 C3051

 ࡑࡢ௚

(16) Kensuke Yasufuku, Akira Takahashi, Naoya Osa  ᖺᗘ༤ኈᏛ఩ㄽᩥ

ka, Hirokazu Abe, “Analysis of Shopping Beha

(24) Muhammad Hegazy Ali Ali HegazyࠕA Study onvior in Commercial Facility during COVID-19

Visual Perception of Daylighting in Architectural― 42 ―

Space Using Immersive Virtual Realityࠖ㸦ἐධᆺ௬  ᖺᗘ༞ᴗタィ᝿⌧ᐇឤࢆ⏝࠸ࡓᘓ⠏✵㛫࡟࠾ࡅࡿ᫨ග࡟ᑐ

(34) ᕸᕝ⯟ᖹ ࠕᑠࡉࡁ኱ᆅࡼࡾࠖ

ࡍࡿど▱ぬ࡟㛵ࡍࡿ◊✲㸧  ᖺᗘಟኈㄽᩥ
(25) ᒸᓮ࠶࠿ࡡࠕᘓ⠏ᐙ⯶ᔱᷧᾈࡢ姧ㄝ࡟ࡳࡽࢀ
ࡿࠕ࢔ࢡࢸ࢕ࣅࢸ࢕ࢆႏ㉳ࡍࡿ✵㛫ࠖࡢᛮ᝿࡜
✵㛫᧯స࡟㛵ࡍࡿ◊✲ࠖ(26) Ᏽ 㐲⯟ࠕ኱つᶍᆅୗ✵㛫ࡢὠἼᾐỈ᫬࡟࠾ࡅࡿ㑊㞴Ᏻ඲ᛶࡢホ౯̿኱㜰ᱵ⏣ᆅୗ⾤ࢆ஦౛࡟̿ࠖ(27) ᘯ୰ ᪼ኴࠕ኱ᆺၟᴗ᪋タ࡟࠾ࡅࡿ⌧ᆅㄪᰝ࡟ࡇࡢసရࡣࠊே࡜ື≀㸦ᡈ࠸ࡣ⮬↛㸧ࡢቃ⏺ࢆࢸ

ᇶ࡙ࡃ㈙࠸ᅇࡾ⾜ືࡢࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥホ౯࣮࣐ࠖ࡟ࡋࡓື≀ᅬ࡜࠸࠺ྡࡢ♫఍⏕ែᏛⓗ⎔ቃࡢᥦ(28) ᇼỤ ㄔဢࠕࢻ࣮࣒⌫ሙ࿘㎶࡟࠾ࡅࡿࢽ࣮ࣗࣛ

᱌࡛࠶ࡿࠋ㒔ᚰ࡟ฟ⌧ࡋࡓࡇࡢࠕᑠࡉ࡞኱ᆅࠖࡣ࠶

࡟㛵ࡍࡿᇶ࡞ࡓࡀᆅ⌫࡜ྥࡁྜ࠺ࡓࡵ࡟సࡽࢀࡓ⿦⨨࡛࠶ࡾࠊ♏ⓗ◊✲̿⩌㞟堳ືࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ࡟ࡼࡿ

ᐇ㝿࡟Ꮡᅾࡍࡿࡶࡢ࡛ࡣ࡞࠸ࠋࡑࡇ࡟ࡣୡ⏺୰ࡢືண≀ࡀ㔝⏕ୗ࡛᳇ᜥࡍࡿࣂ࢖࣮࣒࢜ࢆࡶ࡜࡟ 8 ࡘࡢࣝࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࢆ䔏࠸ࡓạὶண⢭ᗘྥୖ̿ࠖ

(29) MANAR HOSNI MUHAMMAD ZIDAN KOTB

ࢰ࣮ࣥ࡟༊ษࡽࢀ࡚࠸ࡿࠋࡑࡋ࡚ࡑࡢࢰ࣮ࣥ࡜ࢰ࣮ࠕCreating healthy spaces: A study on the evaluationࣥࡢ㝽㛫࡟ᇙࡵ㎸ࡲࢀࡓᑠࡉ࡞ࢳ࣮ࣗࣈࡀே࡟୚࠼

of students’ impressions and the wellbeing of theirࡽࢀࡓ✵㛫࡛࠶ࡾࠊே࡜ື≀ࡢቃ⏺㸦⮬↛࡜ࣄࢺࢆ

learning spacesࠖ⧅ࡄቃ⏺㸧ࡀ⏕ࡌࡿ㒊ศ࡜࡞ࡿࠋࡇࡢタᐃࡣ S.࣮࢟ࣗࣈࣜࢵࢡࡀ᭶㠃࡛ே㢮ࢆࣔࣀࣜࢫ࡜㐼㐝ࡉࡏࡓ᫬ ᖺᗘ༞ᴗㄽᩥ

ࡢࡼ࠺࡟ࡁࢃࡵ࡚ࢩ࣮࡛ࣗࣝ࠶ࡿࠋࡑࡋ࡚ࠊࡇࡇ࡛

(30) ᕸᕝ ⯟ᖹࠕື≀ᅬࡢ᪋タ࣐ࢿࢪ࣓ࣥࢺ࡟ࡳࡽ

ࡣ 8 ࡘࡢࢰ࣮ࣥ࡜᥋⥆ࡍࡿ 5 ✀㢮ࡢࠕ࣓࢟ࣙ࢘࢖ࠖ

ࢀࡿ♫఍ᩍ⫱ᛶࡢᐇែ࡜ㄢ㢟࡟㛵ࡍࡿ◊✲ࠖࡢሙࡀ⏝ពࡉࢀ࡚࠾ࡾࠊᆅ㠃࡟ᇙࡵ㎸ࡲࢀࡓ᥋⥆✵(31) ᐀฼ ᫀဢࠕ狭㔝ఏ⤫ⓗᘓ㐀≀⩌ಖᏑᆅ༊࡟࠾

㛫ࡣ࢜ࣝࢱࢼࢸ࢕ࣈ࡛ࠊ୍ࡘ㛫㐪࠼ࡤࠕࡡࡌࡲࡁ㫽ࡅࡿᐁ㯸㐃ᦠࡢࡲࡕ࡙ࡃࡾ࡟㛵ࡍࡿ◊✲ࠖࢡࣟࢽࢡࣝࠖࡢື≀ᅬࡢࡼ࠺࡟෭ᚭ࡛ࡶ࠶ࡿࠋ୍᪉ࠊ

(32) Ᏻ஭ ೺ኴࠕ⤎つᶍၟᴗ᪋タ࡟࠾ࡅࡿ⎔ቃせᅉேࡣࡑࡇ࡛ࡢ᪥ᖖࡢႠࡳࢆ㏻ࡋ࡚♫఍⏕ែᏛⓗ⎔ቃ࡟ࡼࡿ㢳ᐈഴྥ࡜㈙࠸ᅇࡾ堳ືࡢኚ໬࡟㛵ࡍࢆయ㦂ࡍࡿࡇ࡜࡟࡞ࡿࠋࡇࢀࢆ࠶࡞ࡓࡣື≀ᅬ࡜ࡳࡿ◊✲ࠖࡿ࡞ࡽࡤࡑࢀ࡛ࡶⰋ࠸ࡀࠊᐇࡣࡑࡇ࡟ே㢮ࡀ⠏ࡁୖ(33) ಙᕝ 㱟つࠕ㥐๓ᗈሙ⾤㊰ࡢ࢛࣮࢘࢝ࣅࣜࢸ࢕

ࡆ࡚ࡁࡓୡ⏺ࡀࠕᑠࡉ࡞኱ᆅࠖࡢ࡯ࢇࡢ୍㒊࡛ࡋ࠿

ࡢẚ㍑㹼ᒣ㝧᪂ᖿ⥺୺せ೵㌴㥐ࢆ஦౛࡟㹼ࠖ࡞࠸ࡇ࡜ࠊࡑࢀࡣᆅ⌫⎔ቃ࡟ᑐࡍࡿከࡃࡢࠕ≛≅ࠖࡢୖ࡟ᡂ❧ࡋ࡚࠸ࡿࡇ࡜ࠊࡑࡋ࡚ࡇࡢࠕᑠࡉ࡞኱ᆅࠖ

ࢆே࡜ື≀ࢆ⧅ࡄゐ፹⿦⨨࡜ࡋ࡚࠶࡞ࡓࡀ⌮ゎࡋࡓ᫬ࠊࡇࡢసရࡢᣢࡘᮏ᮶ࡢ౯್ࡀぢ࠼࡚ࡃࡿ࡛࠶ࢁ



࠺ࠋ





― 43 ―

(36) Ᏻ஭೺ኴࠕἼ㊧ࠖ(35) ᐀฼ᫀဢࠕ࣐ࢳࡢ࢚ࣥࢺࢶࠖ

ࡇࡢసရࡣࠊ᪥ᮏࡢࢧ࣮ࣇ࢕ࣥᩥ໬ࡢⓎ⚈ࡢᆅࠊࡇࡢసရࡣࠊරᗜ┴㱟㔝ᕷ࡟࠾ࡅࡿࠕ࠼ࢇ࡜ࡘࠖ

ࢧࢨ࣮ࣥ࢜ࣝࢫࢱ࣮ࢬࡢฟ㌟ᆅ࡜ࡋ࡚ࡶ᭷ྡ࡞
ࠕⱴࣨࢆࢸ࣮࣐࡟ࡋࡓศᩓᆺᐟἩ᪋タࡢᥦ᱌࡛࠶ࡿࠋࡇࡇ

ᓮࠖࡢᾏᓊἢ࠸࡟ィ⏬ࡉࢀࡓ 6 ࡘࡢࣇ࢛࣮࡛ࣜ࠶ࡿࠋ

ࡣྂࡃ࠿ࡽࡢ⏫ᐙࡸ㓺Ἔᕤሙ࡞࡝ࡀṧࡿṔྐⓗ⾤୪ࡑࢀࡽࡣᾏᓊࢆ྿ࡁᢤࡅࡿ₻㢼࡟ࡼࡗ࡚᪠ࡵࡃᕸࡀ

ࡳ࡟ࡼࡗ࡚㔜ఏᘓᆅ༊࡟ࡶᣦᐃࡉࢀࡓᆅᇦࡔࡀࠊ㏆

ࠕྞࠖ
ࠕᙇࠖ
ࠕそࠖ
ࠕᆶࠖ
ࠕᰁࠖ
ࠕ᤬ࠖࢆࢸ࣮࣐࡟᮶ゼ⪅ᖺ࡛ࡣேཱྀῶᑡ࣭㧗㱋໬ࡀ㐍ࡳ✵ࡁᐙࡶ┠❧ࡘࡼ࠺ࢆ࠶ࡓࡓ࠿ࡃ㏄࠼࡚ࡃࢀࡿࠋࡇࡢస⪅ࡣࠊᆅඖࡢฟ㌟

࡞ࡗࡓࠋࡑࡇ࡛స⪅ࡣࠊ㓺Ἔᕤሙࡢ↮✺ࢆࠕࡲࡕࡢ

࡛࠶ࡾᗂᑡᮇ࠿ࡽࡇࡢᾏᓊࢆぢ࡚⫱ࡗࡓ࡜࠸࠺ࠋ

㢼ᬒࢆ≉ᚩ࡙ࡅࡿࣛࣥࢻ࣐࣮ࢡࠖ࡜ᤊ࠼ࠊᆅ༊ෆ࡟

ࡋ࠿ࡋ㏆ᖺࠊ┦ᶍᕝୖὶ࡟ࢲ࣒ࡀᘓタࡉࢀ࡚࠿ࡽ

Ⅼᅾࡍࡿ✵ࡁᐙࡸ✵ࡁᆅࠊ㊰ᆅ࡞࡝ࡢ୍㒊ศࢆᗈ㛫ࠊࡣࠊᅵ◁ࡢሁ✚ࡀῶᑡࡋ࡚ᾏᓊᾐ㣗ࡀ㐍ࡳࠊࡇࢀࡲ

࢝ࣇ࢙ࠊᐟἩᡤࠊᮏᲴࠊ㖹‫ࠊ‮‬㣗ᇽࠊᕤᡣࠊఇ᠁ᡤࠊ

࡛㐲ὸࡔࡗࡓ◁὾ࡀ኱ࡁࡃ๐ࡽࢀ࡚ࡁ࡚࠸ࡿࠋࡇࡢ

ࢠ࣮ࣕࣛࣜ࡞࡝ࡢᶵ⬟࡟ศᩓⓗ࡟฼ά⏝ࡋࡓศᩓᆺ

ࡲࡲ࡛ࡣ࠸ࡎࢀ㏆࠸࠺ࡕ࡟◁὾ࡀ↝ኻࡋࠊࢧ࣮ࣇ࢕ᐟἩ᪋タ࡜ࡋ࡚⏫඲యࢆࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ໬ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ

ࣥࡢᩥ໬ࡶ࡞ࡃ࡞ࡗ࡚ࡋࡲ࠺࡜ゝࢃࢀ࡚࠸ࡿࠋࡇࡢ

ᐟἩᐈ࡜ఫẸ࡜ࡢ஺ὶࡸྂࡃ࠿ࡽࡢఫẸ࡜ⱝ࠸ୡ௦

ࣇ࢛࣮ࣜ࡟ࡣࠊⱴࢣᓮࡢᾏࢆឡࡍࡿస⪅ࡢ⇕࠸ᛮ࠸ࡢ㝸ࡓࡾᇙࡵࡿ⿦⨨࡜ࡋ࡚ィ⏬ࡋ࡚࠸ࡿࠋ≉࡟ࠕ࠼ࡀ㎸ࡵࡽࢀ࡚࠸ࡿࠋࡇࢀࡽࡀᐇᅾࡍࡿ࠿࡝࠺࠿ࡣู

ࢇ࡜ࡘࠖ࡟ࡣࡑࢀࡒࢀ࡟ᅛ᭷ࡢᙧែࡀ୚࠼ࡽࢀ࡚࠾

࡜ࡋ࡚ࠊጼࢆኚ࠼ࡘࡘ࠶ࡿᾏᓊࢆ═ࡵࠊᙼࡢグ᠈ࡢࡾࠊࡑࡇ࡛⏕ࡲࢀࡿಶᛶⓗ࡞ࡩࡿࡲ࠸࡜ඛ࡟♧ࡋࡓ୰࡟⵳✚ࡉࢀࡓཎ㢼ᬒ࡜ࡋ࡚ࡇࡢసရࡀ࠶ࡿࠋ

ศᩓⓗᶵ⬟ࡀ࠺ࡲࡃᑐᛂࡋ࡚࠸ࡿⅬࡣ⚽㐓࡛࠶ࡿࠋ ࡲࡓࡑࢀࡒࢀࡢࠕ࠼ࢇ࡜ࡘࠖ࡟␗࡞ࡿᙧែ࣭✵㛫(37) ಙᕝ㱟つࠕTouch The Skyࠖయ㦂ࢆᇙࡵ㎸ࡴࡇ࡜࡛ࠊゼࢀࡿேࡣࡼࡾ⾤ࢆ⌮ゎࡋࠊఫࡲ࠺ேࡣ⾤ࢆぢࡘࡵ┤ࡍᶵ఍࡜࡞ࡗ࡚࠾ࡾࠊࢥ࣑

㻌ࣗࢽࢸ࢕࡬ࡢ㓄៖ࡢほⅬ࠿ࡽࡶ㧗ࡃホ౯ࡋࡓ࠸ࠋࡓ

㻌ࡔࡇࡇ࡛ࡣ㔜ఏᘓᆅ༊ࡢእࢀࠊ᪂ᪧࡀඹ࡟ᅾࡿᆅ༊

㻌ࡢ࡯ࢇࡢ୍㒊࡛ࡢᥦ᱌࡛࠶ࡿࡀࠊ௒ᚋಖᏑᆅ༊ࡶྵ

㻌ࡵ࡚ࡇࡢ⿦⨨㸦௙᥃ࡅ㸧ࡀᆅ༊඲య࡟⥙ࡢ┠ࡢࡼ࠺㻌࡟ᗈࡀࡗ࡚࠸ࡃጼࢆぢ࡚ࡳࡓ࠸࡜ᛮ࠺ࡢࡣ⚾ࡔࡅ࡛

㻌

࠶ࢁ࠺࠿ࠋ

㻌
㻌
㻌
䛣䛾సရ䛿䚸᫛࿴ 41 ᖺ䛛䜙 13 ᖺ㛫䚸JR ጲ㊰㥐䛸ᡭ᯶ᒣ䛾㛫䜢⧅䛔䛷䛔䛯ጲ㊰ᕷႠࣔࣀ࣮ࣞࣝࡢᗫ⥺㊧― 44 ―

ࢆ฼⏝ࡋ࡚ࠊNY ࡢࣁ࢖ࣛ࢖ࣥࡢࡼ࠺࡞✵୰࡟㐃⥆ࡍࡿ࣌ࢹࢫࢺࣜ࢔ࣥࢹࢵ࢟ࢆᩚഛࡍࡿᥦ᱌࡛࠶ࡿࠋ
ࣔࣀ࣮ࣞࣝࡢ㧗ᯫ㒊ศࡣࡑࡢከࡃࡀゎయࡉࢀ࡚࠾ࡾࠊ
ᐇ⌧࡟ࡣ኱ࡁ࡞ࣁ࣮ࢻࣝࡀ࠶ࡿࡀࠊࡇࡇ࡟ࣜࢽ࢔ʊ
㸦⥺≧㸧࡟㐃࡞ࡿᗫ⥺ᚋࡢᩜᆅࡀ᭩෗ᒣࡲ࡛⥆࠸࡚࠸ࡿࡇ࡜࠿ࡽࠊጲ㊰ᕷ୰ᚰᕷ⾤ࢆᶓษࡿ᪂ࡓ࡞Ṍ⾜⪅⥳㐨✵㛫࡜ࡋ࡚ከࡃࡢ㔜せ࡞㒔ᕷ᪋タ࡜㐃⤡ࡋ࡞ࡀࡽ⾤ࡢ᪂ࡓ࡞ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡᵓ⠏ࡢዎᶵ࡟࡞ࡿࡇ࡜
┠ᣦࡋ࡚࠸ࡿࠋ

― 45 ―

― 46 ―

ඛ➃ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ⎔ቃ◊✲㒊㛛
Advanced Networked Environment Research Division㸯 㒊㛛ࢫࢱࢵࣇ

ಙᏛ఍ࠊ᪥ᮏࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫᏛ఍ྛ఍ဨࠋᩍᤵ ᯇᒸ ⱱⓏ≉௵ຓᩍ㸦ᖖ໅㸧 Hsu Ying-Feng␎Ṕ㸸1982 ᖺ 3 ᭶ᮾிᕤᴗ኱Ꮫ

␎Ṕ㸸2011 ᭶ 5 ᭶ࣆࢵࢶࣂ࣮

኱Ꮫ㝔ಟኈㄢ⛬ಟ஢ࠋ1985 ᖺ 3ࢢ኱Ꮫ༤ኈㄢ⛬ࢥ࣮ࢫ࣮࣡ࢡ

᭶ᮾிᕤᴗ኱Ꮫ༤ኈㄢ⛬ಟ஢ࠋ

ಟ஢ࠋ2011 ᖺ 6 ᭶࣎ࢫࢺࣥᑠ

ྠᖺ 4 ᭶᪥ᮏ㟁ಙ㟁ヰᰴᘧ఍♫ඣ⑓㝔㸦ࣁ࣮ࣂ࣮ࢻ኱Ꮫ་Ꮫ㒊㸧(NTT) ධ♫ࠋ1989 ᖺ NTT ග࢚IT ⮫ᗋ◊✲ࢹ࣮ࢱ࢚ࣥࢪࢽ࢔ࠋ

ࣞࢡࢺࣟࢽࢡࢫ◊✲ᡤ୺௵◊2015 ᖺ 12 ᭶ࣆࢵࢶࣂ࣮ࢢ኱Ꮫ

✲ဨࠊ1994 ᖺ࢖ࣜࣀ࢖ᕞ❧኱Ꮫᐈဨ◊✲ဨࠊ1999 ᖺ༤ኈྕྲྀᚓࠋ2016 ᖺ 1 ᭶኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊NTT ࣇ࢛ࢺࢽࢡࢫ◊✲ᡤ୺ᖿ◊✲ဨࠊ2001 ᖺ NTT✲⛉༤ኈ◊✲ဨࠋ2017 ᖺ 4 ᭶኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ

ᮍ᮶ࡡࡗ࡜◊✲ᡤ୺ᖿ◊✲ဨࠊ2004 ᖺ㸦ᰴ㸧ᅜ㝿㟁࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ᐩኈ㏻ḟୡ௦ࢡࣛ࢘ࢻ༠ാ◊✲ᡤ≉௵

Ẽ㏻ಙᇶ♏ᢏ⾡◊✲ᡤ (ATR) ௻⏬㒊㛗ࠊ2007 ᖺຓᩍ㸦ᖖ໅㸧
ࠊ⌧ᅾ࡟⮳ࡿࠋ

NTT ᝟ሗὶ㏻ᇶ┙⥲ྜ◊✲ᡤ୺ᖍ◊✲ဨࠊ2009 ᖺ
NTT ⎔ቃ࢚ࢿࣝࢠ࣮◊✲ᡤᡤ㛗ࠊ2012 ᖺ NTT ᝟ሗ ᩍ⫱࣭◊✲ᴫせࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ⥲ྜ◊✲ᡤ୺ᖍ◊✲ဨࠊࢆ⤒࡚ࠊ2013ᤵᴗᢸᙜ

ᖺ 4 ᭶ࡼࡾ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ඛ➃ ᇶ♏ᕤᏛ㒊ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ⎔ቃ◊✲㒊㛛ᩍᤵࠊ⌧ᅾ࡟⮳ࡿࠋ㟁Ꮚ
᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ࠊIEEE ྛ఍ဨࠋ1985 ᖺᕤᏛ༤ኈࠋ

ᇶ♏ᕤᏛ㒊࡟࠾࠸࡚㛤ㅮࡉࢀ࡚࠸ࡿ௨ୗࡢ⛉┠ࢆᢸᙜࠊศᢸࡋࡓࠋ࣭ ᝟ሗㄽ B㸦ᯇᒸ㸧࣭ ᝟ሗᢏ⾡⪅࡜♫఍㸦ᯇᒸ㸧෸ᩍᤵ ⩏ஂ ᬛᶞ␎Ṕ㸸2002 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱ᏛᕤᏛ࣭ ᝟ሗ⛉Ꮫᗎㄝ㸦ᯇᒸ㸧㒊㟁Ꮚ᝟ሗ࢚ࢿࣝࢠ࣮ᕤᏛ⛉༞࣭ ᝟ሗ⛉Ꮫᇶ♏㸦ᯇᒸ㸧ᴗࠋ2003 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔࣭ ᝟ሗ⛉Ꮫ PBL㸦ᯇᒸࠊ⩏ஂ㸧᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔࣭ ᝟ሗ⛉Ꮫࢮ࣑ࢼ࣮ࣝ㸦⩏ஂ㸧ᕤᏛᑓᨷ༤ኈ๓ᮇㄢ⛬ಟ஢㸦ᮇ࣭ ࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢ C㸦⩏ஂ㸧㛫▷⦰㸧ࠋ2005 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔ᕤᏛᑓᨷ༤ኈ

 ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉ᚋᮇㄢ⛬ಟ஢㸦ᮇ㛫▷⦰㸧ࠊ༤ኈ㸦᝟ሗ⛉Ꮫ㸧ࠋ2005

኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉᝟ሗࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡᏛᑓᨷ࡟

ᖺ 4 ᭶ி㒔኱ᏛᏛ⾡᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ຓᡭࠊ

࠾࠸࡚㛤ㅮࡉࢀ࡚࠸ࡿ௨ୗࡢ⛉┠ࢆᢸᙜࠊศᢸࡋࡓࠋ

2007 ᖺ 4 ᭶ࡼࡾྠຓᩍࠋ2008 ᖺ 1 ᭶ࡼࡾ኱㜰኱Ꮫ࣭ ᝟ሗࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡタィㄽ㸦ᯇᒸ㸧ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࢧ࢖ࣂ࣮ࢥ࣑ࣗࢽࢸ࢕◊࣭ ᝟ሗࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡᇶ♏ㄽ㸦ᯇᒸࠊ⩏ஂ㸧✲㒊㛛ㅮᖌࠊ2009 ᖺ 3 ᭶ࡼࡾ෸ᩍᤵࠋ2020 ᖺ 4 ᭶ࡼ࣭ ᝟ሗࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡᏛධ㛛㸦⩏ஂ㸧ࡾྠඛ➃ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ⎔ቃ◊✲㒊㛛෸ᩍᤵࠋࡇࡢ㛫ࠊ࣭ ㉸㧗㏿ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ㸦⩏ஂ㸧࢝ࣜࣇ࢛ࣝࢽ࢔኱Ꮫᐈဨ◊✲ဨࠋ2014 ᖺ 7 ᭶኱㜰኱࣭ ᝟ሗࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡᏛࢭ࣑ࢼ࣮IࠊII㸦⩏ஂ㸧Ꮫ⥲㛗㢧ᙲཷ㈹ࠋIEEEࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࠊ㟁Ꮚ᝟ሗ㏻

࣭ ᝟ሗࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡᏛࢭ࣑ࢼ࣮D㸦⩏ஂ㸧― 47 ―

኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉ᒸ㸧࣭ ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ィ⏬࣭ホ౯ጤဨ఍㸦ᯇ௨ୗࡢᴗົࢆᢸᙜࡋࡓࠋ
࣭ SecCap ࣉࣟࢢ࣒ࣛ࡜ࡾࡲ࡜ࡵ㸦ᯇᒸ㸧ᒸ㸧࣭ ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮⏨ዪඹྠཧ⏬᥎㐍ᢸᇶ♏ᕤᏛ㒊ᴗົᙜ⪅㸦ᯇᒸ㸧

௨ୗࡢᴗົࢆᢸᙜࡋࡓࠋ
࣭ PBL ᑠጤဨ఍ጤဨ㛗㸦ᯇᒸ㸧 ᖺᗘ◊✲ᴗ⦼ࠕḟୡ௦ࢡࣛ࢘ࢻ࡜ $, ࡟㛵ࡍࡿ◊✲ࠖ◊✲ᴫせࣔࣂ࢖ࣝࢺࣛࣄࢵࢡ࡟ᛂࡌࡓࣜ࢔ࣝ࡞࣐ࣝࢳ ῝ᒙᏛ⩦ࢆࡣࡌࡵ࡜ࡍࡿ AI ᢏ⾡ࠊᩘᏛⓗゎᯒࠊࢥ࢔ࢡࢭࢫ࢚ࢵࢪ 0(& 㐃ᦠ࡟ࡼࡿ㠉᪂ⓗ࡞࣐࢖ࢡࣟ

ࣥࣆ࣮ࣗࢱࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥࠊࣜ࢔ࣝ࡞኱つᶍศᩓࢧ࣮ࣅࢫ㐠⏝ᢏ⾡ࡢ◊✲ࢡࣛ࢘ࢻ⎔ቃ࡞࡝ࠊᵝࠎ࡞࢔ࣉ࣮ࣟࢳ࡟ࡼࡗ࡚ḟୡ

 5G ᇶᆅᒁࢆྵࡴᆅᇦศᩓ࢚ࢵࢪࢥࣥࣆ࣮ࣗࢸ࢕

௦ࢡࣛ࢘ࢻᢏ⾡࠾ࡼࡧḟୡ௦ࢫࢺ࣮࣒ࣜࢹ࣮ࢱ㓄ಙࣥࢢࢩࢫࢸ࣒࡟ᑐࡋ࡚ࠊࢥࣥࣆ࣮ࣗࢸ࢕ࣥࢢࢩࢫࢸ

ᢏ⾡࡟㛵ࡍࡿ◊✲ࢆࠊ┬ᗇࠊ௻ᴗࠊ௚኱Ꮫࠊ௚Ꮫ㒊࣒ࡢ Membrane (Cloud-Edge-MEC) 㛫࡛ࡢᾐ㏱ᅽࡢ࡜ࡢ✚ᴟⓗ࡞㐃ᦠ࡟ࡼࡗ࡚㐍ࡵ࡚࠸ࡲࡍࠋ࢔ ࢼ ࣟࢪ ࣮࡟ ᇶ ࡙ࡃ ࢱࢫ ࢡ ࡢ᭱ 㐺㓄 ⨨ (Osmotic

ලయⓗ࡟ࡣࠊ௨ୗࡢ 2 ࡘ࡛ࡍࠋComputing) ࢆ䚸ᚑ᮶䛾 Load Balance 䛾ほⅬ䛛䜙䚸ᾘ㈝㸦1㸧ࠕḟୡ௦ࢡࣛ࢘ࢻ࡜ AIࠖ࡟㛵ࡋ࡚ࡣࠊ1-1 ࣔࣂ㟁ຊ䛸䝺䜲䝔䞁䝅䞊䛾㔜䜏௜䛡䛾ほⅬ䛷ᐇ⾜䛩䜛ୡ⏺

࢖ࣝࢺࣛࣄࢵࢡ࡟ᛂࡌࡓࣜ࢔ࣝ࡞࣐ࣝࢳ࢔ࢡࢭࢫ࢚

ึ䛾䜰䝹䝂䝸䝈䝮䜢ᵓ⠏䛧䜎䛧䛯䚹ࢵࢪ (MEC) 㐃ᦠ࡟ࡼࡿ㠉᪂ⓗ࡞࣐࢖ࢡࣟࢧ࣮ࣅࢫ

㼇㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ㼉㻌㐠⏝ᢏ⾡ࠊ 1-2 ᶵᲔᏛ⩦ࢆ⏝࠸ࡓࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ౵ධ

“A K8s-Based Workload Allocation Optimizer for᳨▱ࡸ DDoS ᨷᧁ㜵ᚚᢏ⾡ࠊ1-3 AI-CFD ࡞࡝ࠋ

Minimizing Power Consumption”, CNCF 2021,

㸦2㸧ḟୡ௦ࢫࢺ࣮࣒ࣜࢹ࣮ࢱ㓄ಙᢏ⾡ࡢ◊✲࡟㛵ࡋ

https://kccncna2021.sched.com/event/lV3e/a-k8s-

࡚ࡣࠊ㧗㏿࠿ࡘຠ⋡ࡼࡃࢫࢺ࣮࣒ࣜࢹ࣮ࢱࢆ㓄ಙࡍ

based-workload-allocation-optimizer-for-ࡿࡓࡵࡢྠሗᆺ᝟ሗ㓄ಙࢩࢫࢸ࣒ࠊIoT ⎔ቃ࡟࠾ࡅminimizing-power-consumption-ying-feng-hsu-ࡿศᩓᆺࢫࢺ࣮࣑ࣜࣥࢢฎ⌮ᢏ⾡ࠊ࣓ࢱࣂ࣮ࢫࡢࡓ

osaka-university㸪Ying-Feng Hsu, 10/14/2021.
ࡵࡢᫎീࢹ࣮ࢱ㞟㓄ಙᢏ⾡࡞࡝ࠋ“Kubernetes-based Workload Allocation Optimizer
for Minimizing Power Consumption of Computing ᩍ⫱࣭◊✲➼࡟ಀࡿ඲Ꮫᨭ᥼

System with Neural Network”, Ryuki Douhara,඲Ꮫᨭ᥼ᴗົ

Ying-Feng Hsu, Tomoki Yoshihisa, Kazuhiro
Matsuda, Morito Matsuoka, Proc. of International඲Ꮫᨭ᥼ᴗົ࡜ࡋ࡚௨ୗࢆᢸᙜࡋࡓࠋ
࣭ ODINS ḟᮇࢩࢫࢸ࣒௙ᵝ⟇ᐃጤဨ㛗㸦ᯇᒸ㸧

Conference࣭ ODINS ಖᏲ㐠⏝ᨭ᥼㸦ᯇᒸ㸧

Computational Intelligence (CSCI) , Dec. 2020.
㻌ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ᴗົ
௨ୗࡢᴗົࢆᢸᙜࡋࡓࠋ࣭ ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ᩍᤵ఍㸦ᯇᒸ㸧࣭ ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮඲Ꮫᨭ᥼఍㆟㸦ᯇᒸ㸧࣭ ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮඲ᅜඹྠ฼⏝㐠Ⴀጤဨ఍㸦ᯇᒸ㸧࣭ ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ᩍဨᵓ᝿ጤဨ఍㸦ᯇ― 48 ―

onComputational㻌

Scienceandࡓ AI-CFD ࢆୡ⏺࡛ึࡵ࡚ᐇ⌧ࡋࡲࡋࡓࠋserver ඲㠃࡟࠾ࡅࡿᆒ୍ᛶ࡜ᾘ㈝㟁ຊࢆሗ㓘࡜ࡋ࡚ࠊ✵ㄪࡢᗘࡸ㢼㔞ศᕸࢆࣃ࣓࣮ࣛࢱ࡜ࡍࡿ CFD྿ࡁฟࡋࡢእ㒊ไᚚ࡟ࡼࡿ㏲ḟィ⟬࡟ࡼࡿᙉ໬Ꮫ⩦ἲࢆ☜❧ࡋࡲࡋࡓࠋ㻌ࡉࡽ࡟ࠊᡤᮃࡢ㐠⏝᮲௳ࢆ㸯ศ௨ෆ࡛᥈⣴ࡍࡿࡇ࡜ᅗ 1. Kubernetes ࣉ ࣛ ࢵ ࢺ ࣇ ࢛ ࣮ ࣒ ࢆ ฼ ⏝ ࡋ ࡓ࡟ᡂຌࡋࡲࡋࡓࠋ

Workload 㓄 ⨨ ࢔ ࣝ ࢦ ࣜ ࢬ ࣒ (Workload Allocation

㹙㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ㹛

Optimizer: WAO)

“Real-Time

Searchfor

Optimum

Operation

Parameters of Air Conditioning System in Data ᶵᲔᏛ⩦ࢆ⏝࠸ࡓࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ౵ධ᳨▱ࡸ

Center by Using Regression Prediction and Deep''R6 ᨷᧁ㜵ᚚᢏ⾡ࡢ◊✲

Reinforcement Learning on CFD Analysis Data (LV- ᚑ᮶ࡢ Signature ᆺࡢุᐃᢏ⾡࡛࡞ࡃࠊࡇࢀࡲ࡛࡟

22-C034)”, Hiroki Tsukamoto, Yuki Sogawa, Morito᳨ฟ౛ࡢ࡞࠸ள✀ࡢ⬣ጾ࡟ࡶᑐᛂྍ⬟࡞⊂⮬ࡢ࢔ࣝ

Matsuoka, Keisuke Otani and Kazunari Momose,ࢦࣜࢬ࣒࡟ᇶ࡙ࡃᙉ໬Ꮫ⩦ᆺࡢ␗ᖖ᳨ฟᡭἲࢆ㛤Ⓨ

ASHRAE Winter Conference 2021.

ࡋࡲࡋࡓࠋ98㸣ࡢ᳨ฟ⋡ࢆ㐩ᡂࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ௒ᮇࡣ

“Proposal of Real-Time Optimization Procedure forࡉࡽ࡟ DDoS ᨷᧁࡢண඙᳨ฟ࢚ࣥࢪࣥࡢ◊✲ࢆ⾜࠸Airࡲࡋࡓࠋ኱つᶍ࡞ DDoS ᨷᧁࡢ஦๓᳨ฟ࡟ᡂຌࡋࡲ

Prediction and Deep Reinforcement Learning onࡋࡓࠋࡇࡢᢏ⾡ࡢᐇ㝿ࡢࣇ࢕࣮ࣝࢻ࡛ࡢ POC ࡜ࡑࡢ

CFD Analysis Calibrated by Super Resolutionᚋࡢࢧ࣮ࣅࢫ࢖ࣥࢆ᳨ウ୰࡛ࡍࠋ

Neural㹙㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ㹛

Tsukamoto, Natsuko Kobayashi, Morito Matsuoka,

Conditioning

Network”,

Operation

Yuki

with

Sogawa,Regression

Hiroyuki“A Deep Reinforcement Learning Approach for

Keisuke Ohtani and Kazunari Momose, OCP Grobal

Anomaly Network Intrusion Detection System”,

Future Technology Conference 2021.

Ying-Feng Hsu and Morito Matsuoka, IEEE࡞࡝ࠋCloudnet 2021.
“DoS/DDoS Detection Using Random Forest with
Wavelet Decomposition”, Ying-Feng Hsu andMorito Matsuoka, IEEE CSCE 2021.

ᅗ 3. ᙉ໬Ꮫ⩦࡟ࡼࡿ㢼㏿ࡢᆒ୍ᛶ࡜పᾘ㈝㟁ຊࢆ୧❧ࡍࡿ᭱㐺ືస᮲௳ࢆ 1 ศ௨ෆ࡛ᑟฟ

ࠕḟୡ௦ࢫࢺ࣮࣒ࣜࢹ࣮ࢱ㓄ಙᢏ⾡࡟㛵ࡍࡿ◊
ᅗ 2. ᵓ⠏ࡋࡓࠊᙉ໬Ꮫ⩦࡟ࡼࡿ DDoS ࡢ᳨▱ࡢࡓࡵ✲ࠖࡢ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒

㧗㏿࠿ࡘຠ⋡ࡼࡃࢫࢺ࣮࣒ࣜࢹ࣮ࢱࢆ㓄ಙࡍࡿࡓࡵࡢྠሗᆺ᝟ሗ㓄ಙࢩࢫࢸ࣒

$,&)' ࡢ◊✲ྠሗᆺ㓄ಙࢆ⏝࠸ࡓ᝟ሗ㓄ಙࢩࢫࢸ࣒࡛࠶ࡿྠሗ ࢹ࣮ࢱࢭࣥࢱࡢタィࡸ᭱㐺ືస᮲௳ࡢタᐃ࡟ᚲせᆺ᝟ሗ㓄ಙࢩࢫࢸ࣒ࢆ◊✲㛤Ⓨࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋྠሗᆺ࡞ࠊ῝ᒙᙉ໬Ꮫ⩦࡜ CFD㸦ὶయゎᯒ㸧ࢆ⤌ࡳྜࢃࡏ㓄ಙࢆ⏝࠸ࡿࡇ࡜࡛ࠊྛ➃ᮎ࡟ྠࡌࢹ࣮ࢱࢆ㏦ಙࡍ

― 49 ―

Kyoto, Japan (Oct. 2021).

ࡿሙྜ࡟ࠊ㓄ಙࢧ࣮ࣂ࡟࠿࠿ࡿ㈇Ⲵࢆ㍍ῶ࡛ࡁࡲࡍࠋ
ࡇࡢࡓࡵ㧗㏿࡟᝟ሗ㓄ಙࢆ⾜࠼ࡲࡍࠋᮏᖺᗘࡣࠊ5G

ᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊୗᲄ ┿ྖ㸸͆V-High ᖏࢆࡢ MBMS ࣮ࣔࢻ࠾ࡼࡧ V-High ᖏࢆ⏝࠸ࡓྠሗᆺ᝟

⏝࠸ࡓᨺ㏦㏻ಙ⼥ྜᆺࣅࢹ࢜࢜ࣥࢹ࣐ࣥࢻࢩ

ሗ㓄ಙࢩࢫࢸ࣒࡛ᫎീࢹ࣮ࢱࢆ㏦ಙࡋࠊᛶ⬟ィࢆࢫࢸ࣒ࡢᐇ㦂ࢩࢫࢸ࣒ᵓᡂ͇ࠊ㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ

⾜࠸ࡲࡋࡓࠋホ౯ᐇ㦂ࡢ⤖ᯝࠊྠሗᆺ᝟ሗ㓄ಙࢩࢫ఍ᢏ⾡◊✲ሗ࿌㸦࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ࢔࣮࢟ࢸࢡࢳ

ࢸ࣒ࢆ⏝࠸࡞࠸ሙྜ࡜ẚ࡭࡚ᑡ࡞࠸㏵ษࢀ᫬㛫࡛ᫎࣕ◊✲఍ IA2021-33㸧ࠊVol. 121㸪No. 300㸪pp. 63-

ീࢆ㓄ಙࡍࡿࡇ࡜࡟ᡂຌࡋࡲࡋࡓࠋ

64㸪ᗈᓥᕷ (Dec. 2021).
>㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ@

Satoru Matsumoto, Tomoki Yoshihisa, Shinji⏝࠸ࡓᨺ㏦㏻ಙ⼥ྜᆺࣅࢹ࢜࢜ࣥࢹ࣐ࣥࢻࢩ

Shimojo: “A Data Scheduling Method for Video-on-ࢫࢸ࣒ࡢᐇ㦂ࢩࢫࢸ࣒ᵓᡂ͇ࠊ㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ

DemandBroadcasting఍ᢏ⾡◊✲ሗ࿌㸦࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ࢔࣮࢟ࢸࢡࢳ

Environments”, Proc. IEEE Computer Software andࣕ◊✲఍ IA2021-33㸧ࠊ Vol. 121㸪No. 300㸪pp.

Applications Conference (COMPSAC'21), pp. 566-

63-64㸪ᗈᓥᕷ (Dec. 2021).

Systems

onRadio

573, virtual (July 2021).
ᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊୗᲄ ┿ྖ㸸͆V-High ᖏࢆᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊୗᲄ ┿ྖ㸸͆෌⏕୰᩿᫬ᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊᕝୖ ᭸ஓࠊᑎす ⿱୍㸸㛫▷⦰ࡢࡓࡵࡢ↓⥺ᨺ㏦ᆺࣅࢹ࢜࢜ࣥࢹ࣐ࣥ

͆ࣛ࢖ࣈ࣓࢝ࣛᫎീࢆᑐ㇟࡜ࡋࡓࣉࣛ࢖ࣂࢩ

ࢻࢩࢫࢸ࣒͇ࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ㄽᩥㄅࢹࢪࢱࣝࢥ

࣮ᣦྥᫎീ⟶⌮᪉ᘧࡢᥦ᱌͇ࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࢩࣥࢸࣥࢶ (DCON)㸪Vol. 10, No. 1, pp. 28-38 (Feb.

࣏ࣥࢪ࣒࢘ࢩ࣮ࣜࢬ ࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔ ศᩓ ༠

2022)ㄪ࡜ࣔࣂ࢖ࣝࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ (DICOMO'21) ㄽᩥ㞟ࠊVol. 2021, pp. 813-816, ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ (July2021).


Tomoki Yoshihisa: “A Design and Development of a
Near

Video-on-Demand

Systems”,

Proc.

International Workshop on Advances in Data
Engineering and Mobile Computing (DEMoC'21),
pp 258-267, virtual (Sep. 2021).
Satoru Matsumoto, Tomoki Yoshihisa: “An Efficient
Large-Scale Video-on-Demand System on Edge
Computing Environments”, Proc. InternationalWorkshop on Informatics (IWIN'21), pp. 105-112,



virtual (Sep. 2021).

 ᅗྠሗᆺ᝟ሗ㓄ಙࢩࢫࢸ࣒

Tomoki Yoshihisa: “`A Video Pre-Caching SchemeBased on Power Consumption on Edge Computing ,R7 ⎔ቃ࡟࠾ࡅࡿศᩓᆺࢫࢺ࣮࣑ࣜࣥࢢฎ⌮Environments”, Proc. of IEEE Global Conference onᢏ⾡Consumer Electronics (GCCE'21), pp. 528-529,



ᑠᆺపᾘ㈝㟁ຊࡢIoTᶵჾࢆά⏝ࡍࡿIoT⎔ቃࡀ㠀

Kyoto, Japan (Oct. 2021).

ᖖ࡟ὀ┠ࡉࢀ࡚࠸ࡲࡍࠋIoT⎔ቃ࡛ࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒࡟ࢫ

Ei Khaing Win, Tomoki Yoshihisa: “Prediction-ࢺ࣮࣑ࣜࣥࢢฎ⌮ࢆ⾜࠺ࡓࡵ࡟ࠊࢡࣛ࢘ࢻࢧ࣮ࣅࢫ

Based Churn Resilient Hybrid Sensor Data Recovery➼ࢆ⏝࠸࡚ศᩓฎ⌮ࢆ⾜࠺ࡇ࡜ࡀ࠶ࡾࡲࡍࠋᮏ◊✲Scheme”, Proc. of IEEE Global Conference on࡛ࡣࠊศᩓࢥࣥࣆ࣮ࣗࢸ࢕ࣥࢢ࡟ࡼࡾࢫࢺ࣮࣑ࣜࣥ

Consumer Electronics (GCCE'21), pp. 526-527,ࢢฎ⌮᫬㛫ࢆ▷⦰ࡍࡿᡭἲࢆ◊✲㛤Ⓨࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋ

― 50 ―

ᮏᖺᗘࡣࠊ࣓࢝ࣛࡸ⮬㌿㌴࡟ᦚ㍕ࡉࢀࡓࢭࣥࢧ࡜

఍◊✲ሗ࿌㸦ࢹࢪࢱࣝࢥࣥࢸࣥࢶࢡ࢚࣮ࣜࢩࣙ

㐃ᦠࡋࡓศᩓᆺࢫࢺ࣮࣑ࣜࣥࢢฎ⌮ᢏ⾡ࡢᥦ᱌࠾ࡼ

ࣥ◊✲఍ 2022-DCC-30㸧, 4 pages㸪࢜ࣥࣛ࢖ࣥࡧホ౯ࢆ⾜࠸ࠊ50࣑ࣜ⛊⛬ᗘࡢ㐜ᘏ࡛ࢫࢺ࣮࣑ࣜࣥ

(Jan. 2022).
ࢢฎ⌮ࢆ⾜࠼ࡿࡇ࡜ࢆ☜ㄆࡋࡲࡋࡓࠋᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞ㸸͆」ᩘ࣓࢝ࣛࢩࢫࢸ࣒࡟࠾

>㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ@ࡅࡿே≀㏣㊧ࡢࡓࡵࡢ≉ᚩ㔞ఏᦙ᪉ᘧ͇ࠊ㟁Ꮚᰩ㐩ࠊᒣཱྀ ⌰ኴࠊ㜿⸨ ᆂభࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊୗᲄ

᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡◊✲ሗ࿌㸦࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ࢔

┿ྖࠊἙྜ ⏤㉳Ꮚ㸸͆ᛌ㐺஧㍯㌴ࢼࣅࡢࡓࡵࡢ

࣮࢟ࢸࢡࢳࣕ◊✲఍ IA2021-53㸧ࠊVol. 121㸪No.

グ᠈ࡢᙳ㡪ࢆ⪃៖ࡋࡓ⏬ീࡢឤ᝟ᙉᗘᢳฟᡭ

364㸪pp. 1-4㸪ᮾி㒔 ༊ (Jan. 2022).

ἲࡢᥦ᱌͇ࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ࢩ࣮ࣜ

ᮌᡞ ၿஅࠊἙྜ ⏤㉳Ꮚࠊᒣཱྀ ⌰ኴ㸸͆♫఍ㄢ࣏ࢪ࣒࢘ (DICOMO'21) ㄽᩥ㞟ࠊVol. 2021, pp.

㢟ゎỴࡢࡓࡵࡢ฼⏝⪅ㄏᘬᆺప㐜ᘏ MaaS ᇶ┙

1367-1374, ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ (July 2021).

ࡢタィ࡜ᐇ⿦͇ࠊ㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡◊✲ሗᒣཱྀ ⌰ኴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊPanote Siriaraya㸪ୗᲄ ┿࿌ 㸦 ࢖ ࣥ ࢱ ࣮ ࢿ ࢵ ࢺ ࢔ ࣮ ࢟ ࢸ ࢡ ࢳ ࣕ ◊ ✲఍ྖࠊἙྜ ⏤㉳Ꮚ㸸͆Ᏻ඲ᛌ㐺஧㍯㌴ࢼࣅ࡟ྥࡅ

ࠊ Vol. 121㸪No. 409㸪pp. 124-129㸪
IA2021-80㸧ࡓ⏬ീྲྀᚓ࣭ศᯒࢩࢫࢸ࣒ࡢ᳨ウ͇ࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ

ி㒔ᕷᕥி༊ (Mar. 2022).

ㄽᩥ㞟ࠊVol. 2021, pp. 1375-1381, ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ

࡞ࢹ࣮ࢱྲྀᚓࢼࣅ࡟ࡼࡿ₯ᅾⓗᛌ㐺ᛶศᯒ࡜(July 2021).

ᛌ㐺࡞⤒㊰᥎⸀ᡭἲࡢᥦ᱌͇ࠊ➨ 14 ᅇࢹ࣮ࢱᕤୗᲄ ┿ྖࠊᒣཱྀ ⌰ኴࠊ℧ᓮ ᑦࠊ▮㔝 ⱥேࠊᏛ࡜᝟ሗ࣐ࢿࢪ࣓ࣥࢺ࡟㛵ࡍࡿࣇ࢛࣮࣒ࣛᮌᡞ ၿஅࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊἙྜ ⏤㉳Ꮚࠊቑ⏣ Ḡ(DEIM 2022) ㄽᩥ㞟ࠊ࢜ࣥࣛ࢖ࣥࠊ6 pages (Mar.

அࠊᒣᮏ ᯇᶞ㸸͆Cloud native IOT architecture ࡢ2022).
⩚಴ ㍤ࠊᒣཱྀ ⌰ኴࠊᰩ㐩ࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊୗᲄ ┿ሗ࿌㸦࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ࢔࣮࢟ࢸࢡࢳࣕ◊✲఍ྖࠊἙྜ ⏤㉳Ꮚ㸸͆♫఍㈉⊩ព㆑ྥୖࡢࡓࡵࡢ

IA2021-22㸧, Vol. 121㸪No. 167㸪pp. 49-53㸪࢜ࣥ㐨㊰⏬ീศᯒ࡟ᇶ࡙ࡃ㈉⊩ᗘ࣐ࢵࣉ͇ࠊ㟁Ꮚ᝟ࣛ࢖ࣥ (Sep. 2021).

ሗ㏻ಙᏛ఍ 2022 ⥲ྜ኱఍ࠊISS-SP-034㸪࢜ࣥࣛ

Tomoki Yoshihisa: “An Efficient Machine Learning࢖ࣥ (Mar. 2022).

forConnected

Vehicles”,

Proc.

of



Ryuta Yamaguchi, Da Li, Panote Siriaraya, Tomoki

International Conference on P2P, Parallel, Grid,

Yoshihisa, Shinji Shimojo, Yukiko Kawai: “E-Bike

Cloud and Internet Computing (3PGCIC 2021),

Navigation System for Safer Data Collection on

virtual, pp.69-79 (Oct. 2021).

Real-time by using Mobile Phone”, Proc. of

Ryuta Yamaguchi, Panote Siriaraya, Da Li, Tomoki

International Conference on Pervasive Computing

Yoshihisa, Shinji Shimojo, Yukiko Kawai: “A

and Communications (PerCom 2022), virtual (Mar.

Proposal of Data Collection by Mobility Users on2022).

Real-time for e-Bike Navigation System”, Proc. ofᒣཱྀ ⌰ኴࠊᰩ㐩ࠊPanote Siriaraya㸪⩏ஂ ᬛᶞࠊୗᲄ ┿ྖࠊἙྜ ⏤㉳Ꮚ㸸
͆஧㍯㌴㉮⾜୰ࡢᏳ඲Systemᩓ ༠ㄪ࡜ࣔࣂ࢖ࣝࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ (DICOMO'21)ᥦ᱌࡜ࡑࡢᛂ⏝͇ࠊ㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡◊✲▮㔝 ⱥேࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊୗᲄ ┿ྖࠊ℧ᓮ ᑦࠊࢬ ࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔ ศᩓ ༠ㄪ࡜ࣔࣂ࢖ࣝࢩࣥ

఍ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ࢩ࣮ࣜࢬ ࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔ ศ







Da Li, Ryuta Yamaguchi, Keisuke Ato, Tomoki

IEEE International Conference on Big Data

Yoshihisa, Shinji Shimojo, Yukiko Kawai: “A(BigData 2021), virtual, pp. 6056-6057 (Dec. 2021).

Sentiment Strength Extraction Method Considering theᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊᕝୖ ᭸ஓࠊᑎす ⿱୍㸸Effect of Memory for Bicycle Navigation”, Proc. of͆ᫎീຍᕤฎ⌮㈇Ⲵࢆ⪃៖ࡋࡓ࣐࢖ࢡࣟࢧ࣮

International Conference on Pervasive Computing andࣅࢫ࣮࢜ࢣࢫࢺ࣮ࣞࢩࣙࣥ᪉ᘧ͇ࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ

Communications (PerCom 2022), virtual (Mar. 2022).

― 51 ―ᑎす ⿱୍ࠊୗᲄ ┿ྖ㸸͆ྠୡ⏺ᨺ㏦ࢩࢫࢸ࣒ࡢ
ࡓࡵࡢᫎീ཰㞟ᮌᵓ⠏ᡭἲࡢ᳨ウ͇ࠊ࣐ࣝࢳ࣓
ࢹ࢕࢔㏻ಙ࡜ศᩓฎ⌮࣮࣡ࢡࢩࣙࢵࣉ(DPSWS2021) ࢹࣔᒎ♧ࠊ pp. 286-290㸪࢜ࣥࣛ࢖ࣥ/㮵ඣᓥ┴㟝ᓥᕷ (Oct. 2021).
ᑠᯘ 㟹᫂ࠊᕝୖ ᭸ஓࠊᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊᑎす ⿱୍ࠊୗᲄ ┿ྖ㸸͆ࣔࣂ࢖ࣝࢹࣂ࢖ࢫࢆ⏝࠸ࡓࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒ AR ✚㞷ྍど໬ࢩࢫࢸ࣒ࡢ᳨


ᅗ 5. ࣓࢝ࣛ࡜㐃ᦠࡋࡓศᩓᆺࢫࢺ࣮࣑ࣜࣥࢢฎ⌮ウ͇ࠊ࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔㏻ಙ࡜ศᩓฎ⌮࣮࣡ࢡࢩࢩࢫࢸ࣒ࣙࢵࣉ (DPSWS2021) ࢹࣔᒎ♧ࠊpp. 271-272㸪
࢜ࣥࣛ࢖ࣥ/㮵ඣᓥ┴㟝ᓥᕷ (Oct. 2021).

࣓ࢱࣂ࣮ࢫࡢࡓࡵࡢᫎീࢹ࣮ࢱ㞟㓄ಙᢏ⾡ᆤᮌ Ⰻᏹࠊᕝୖ ᭸ஓࠊᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊ㏆ᖺࡢ XR ᢏ⾡ࡢⓎᒎ࡟క࠸ࠊ࣓ࢱࣂ࣮ࢫ㸦௬᝿ᑎす ⿱୍ࠊୗᲄ ┿ྖ㸸͆ᣑᙇ⌧ᐇࡢࡓࡵࡢ᥎ᐃ

✵㛫㸧ࡀὀ┠ࡉࢀ࡚࠸ࡲࡍࠋ࣓ࢱࣂ࣮ࢫࢆᵓ⠏࠾ࡼ῝ᗘ࡟ᇶ࡙ࡃࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒⫼ᬒ㝖ཤᡭἲࡢ᳨

ࡧయ㦂ࡍࡿࡓࡵ࡟ࠊ୺࡟ᫎീࢹ࣮ࢱࢆ㞟㓄ಙࡍࡿᢏウ͇ࠊ࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔㏻ಙ࡜ศᩓฎ⌮࣮࣡ࢡࢩ⾡ࢆ◊✲㛤Ⓨࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋᮏᖺᗘࡣࠊࢫ࣐࣮ࢺࣇ࢛

ࣙࢵࣉ (DPSWS2021) ࢹࣔᒎ♧ࠊpp. 278-280㸪ࣥ➼࡛᧜ᙳࡋࡓᫎീࡢ῝ᗘࢆ⟬ฟࡋࠊ⫼ᬒ㝖ཤࡸ AR࢜ࣥࣛ࢖ࣥ/㮵ඣᓥ┴㟝ᓥᕷ (Oct. 2021).

≀యྜᡂࢆ⾜ࡗ࡚༶ᗙ࡟⾲♧ࡍࡿࢩࢫࢸ࣒ࡢᵓ⠏࡜ᑠᯘ 㟹᫂ࠊᕝୖ ᭸ஓࠊᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊホ౯ࢆ⾜࠸ࡲࡋࡓࠋᑎす ⿱୍ࠊୗᲄ ┿ྖ㸸͆᧜ᙳ≧ἣࢆ⪃៖ࡋࡓࣜ>㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ@࢔ࣝࢱ࢖࣒ AR ✚㞷ྍど໬ࢩࢫࢸ࣒ࡢ᳨ウ͇ࠊ㟁



Koki

SatoruᏊ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡◊✲ሗ࿌㸦࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ

Matsumoto, Tomoki Yoshihisa, Yuuichi Teranishi,࢔࣮࢟ࢸࢡࢳࣕ◊✲఍ IA2021-33㸧, Vol. 121㸪

Shinji Shimojo: “Same World Broadcasting: An

No. 300㸪pp. 24-25㸪ᗈᓥᕷ (Dec. 2021).

Internet



Makida,TomoyaBroadcasting

Kawakami,

Systemfor

Real-Time∾⏣ ⯟㍤ࠊᕝୖ ᭸ஓࠊᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊDistributed Video Compositions”, Proc. IEEE

ᑎす ⿱୍ࠊୗᲄ ┿ྖ㸸͆ྠୡ⏺ᨺ㏦ࢩࢫࢸ࣒࡟

Computer Software and Applications Conference࠾ࡅࡿᫎീ཰㞟ྜᡂ᫬㛫▷⦰᪉ᘧࡢ᳨ウ͇ࠊ㟁(COMPSAC'21), pp. 1424-1429, virtual (July 2021).

Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡◊✲ሗ࿌㸦࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ

Yasuaki Kobayashi, Tomoya Kawakami, Satoru

࢔࣮࢟ࢸࢡࢳࣕ◊✲఍ IA2021-34㸧, Vol. 121㸪Matsumoto, Tomoki Yoshihisa, Yuuichi Teranishi,

No. 300㸪pp. 26-27㸪ᗈᓥᕷ (Dec. 2021).

Shinji Shimojo: “How Do Avatar Appearances
Affect Communication from Others?”, Proc. IEEE
Computer Software and Applications Conference(COMPSAC'21), pp. 1036-1039, virtual (July 2021).
ᑠᯘ 㟹᫂ࠊᕝୖ ᭸ஓࠊᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊᑎす⿱୍ࠊୗᲄ ┿ྖ㸸͆ࢥ࣑ࣗࢽࢣ࣮ࢩࣙࣥ෇⁥໬ࡢࡓࡵࡢ࢔ࣂࢱ࣮㑅ᢥᨭ᥼ᡭἲࡢ᳨ウ͇ࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍
ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ࢩ࣮ࣜࢬ ࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔ ศᩓ ༠ㄪ࡜ࣔࣂ࢖ࣝࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ (DICOMO'21) ㄽᩥ㞟ࠊ

Vol. 2021, pp. 1102-1107, ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ (July 2021).

ᅗ 6. ࢫ࣐࣮ࢺࣇ࢛ࣥࢆ⏝࠸ࡓ࣓ࢱࣂ࣮ࢫᵓ⠏ࢩࢫ∾⏣ ⯟㍤ࠊᕝୖ ᭸ஓࠊᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊࢸ࣒ࡢᵓᡂ࡜ฎ⌮ࣇ࣮ࣟ― 52 ―

Technical Program Committee㸦⩏ஂ㸧♫఍㈉⊩࡟㛵ࡍࡿᴗ⦼࣭ IEEE International Conference on Communicationsᩍ⫱㠃࡟࠾ࡅࡿ♫఍㈉⊩(ICC), Technical Program Committee㸦⩏ஂ㸧Ꮫእάື࣭ IEEE Global Communications Conference, Exhibitionヱᙜ࡞ࡋ◊✲㒊㛛බ㛤

and Industry Forum (GLOBECOM), Technicalヱᙜ࡞ࡋProgram Committee㸦⩏ஂ㸧࣭ International Conference on Information Networking(ICOIN), Technical Program Committee㸦⩏ஂ㸧Ꮫ఍άື
ᅜෆᏛ఍࡟࠾ࡅࡿάື࣭࣭ ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࢹࢪࢱࣝࢥࣥࢸࣥࢶࢡ࢚࣮ࣜࢩࣙ

Ꮫ఍࡟࠾ࡅࡿᣍᚅㅮ₇࣭ࣃࢿࣝ
ᣍᚅㄽᩥ

ࣥ◊✲఍ 㐠Ⴀጤဨ㸦⩏ஂ㸧࣭ 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ࢔࣮࢟ࢸࢡࢳ

ヱᙜ࡞ࡋࣕ◊✲఍ ᑓ㛛ጤဨ㛗㸦⩏ஂ㸧࣭ ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔ࠊศᩓࠊ༠ㄪ࡜ࣔࣂ
࢖ࣝ (DICOMO 2020) ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ ࣉࣟࢢࣛᏛ఍⾲ᙲ
࣭ Satoru Matsumoto, Tomoki Yoshihisa: International
Workshop on Informatics (IWIN'21), Excellent Papaer࣒ጤဨ㸦⩏ஂ㸧Award㸦⩏ஂ㸧࣭ ࢹ࣮ࢱᕤᏛ࡜᝟ሗ࣐ࢿࢪ࣓ࣥࢺ࡟㛵ࡍࡿࣇ࢛࣮
࣒ࣛ (DEIM Forum 2021) ᐇ⾜ጤဨࠊࢥ࣓ࣥࢸ࣮

࣭

ࢱ㸦⩏ஂ㸧

⏘Ꮫ㐃ᦠ࣭ ࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔㏻ಙ࡜ศᩓฎ⌮࣮࣡ࢡࢩࣙࢵࣉ(DPSWS 2020) ๪ࣉࣟࢢ࣒ࣛጤဨ㛗㸦⩏ஂ㸧௻ᴗ࡜ࡢඹྠ◊✲࣭ ࢔ࢻࣂࣥࢫࢻࢼࣞࢵࢪ◊✲ᡤ㸦ᯇᒸ㸧࣭ DAIKIN㸦ᯇᒸ㸧ㄽᩥㄅ⦅㞟࣭ ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ㄽᩥㄅ㸸ࢹࢪࢱࣝࢥࣥࢸࣥࢶ ๪⦅Ꮫእ࡛ࡢㅮ₇㞟ጤဨ㛗㸦⩏ஂ㸧࣭ ᪥ ᮏ ࢹ ࣮ ࢱ ࣋ ࣮ ࢫ Ꮫ ㄽ ᩥ ㄅ ⦅ 㞟 ጤ ဨ (DBSJ࣭ ⩏ஂᬛᶞ㸸͆ᨺ㏦ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢸ࢕ࣥࢢ࡬ࡢᮇᚅ࡜

Journal) ᖿ஦㸦⩏ஂ㸧ㄢ㢟͇ࠊࢧ࢖ࣂ࣮㛵すࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺᖿ஦఍㸦2021
ᖺ 8 ᭶㸧࣭ 㟁 Ꮚ ᝟ ሗ ㏻ ಙ Ꮫ ఍ Architectures, Protocols, andApplications for the Future Internet ≉㞟ྕ㸦ⱥᩥㄽ࣭ ⩏ஂᬛᶞ㸸͆ᨺ㏦㏻ಙ⼥ྜᆺࣅࢹ࢜࢜ࣥࢹ࣐ࣥࢻ

ᩥㄅ D㸧⦅㞟ጤဨ㸦⩏ஂ㸧ࢩࢫࢸ࣒ࡢᐇドᐇ㦂͇ࠊ㧗ᗘ᝟ሗࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘
㸦2021 ᖺ 11 ᭶㸧ᅜ㝿఍㆟࡬ࡢཧ⏬
࣭ OCP Future Technology Symposium Member㸦ᯇᒸ㸧࣭ Informatics Society International Workshop on
Informatics, Co-chairs㸦⩏ஂ㸧≉チ࣭ᅜෆ≉チฟ㢪㸯௳㸦ᯇᒸ㸧࣭ IEEE Computer Society Signature Conference on
Computers, Software and Applications (COMPSAC),

ᏛእጤဨNCIW Symposium Co-Chairs㸦⩏ஂ㸧࣭ ୍ ⯡ ♫ ᅋ ἲ ே Energy-Efficient Cloud ResearchInstitute ௦⾲⌮஦㸦2015 ᖺ 12 ᭶ 1 ᪥㹼ࠊᯇᒸ㸧࣭ IEEE Global Conference on Consumer Electronics
OS-VDP Chair㸦⩏ஂ㸧࣭ IEEEInternational

Conference࣭ ≉ᐃ㠀Ⴀ฼άືἲே࢙࢘࢔ࣛࣈࣝࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ
on

Wireless

Communications & Networking Conference (WCNC)― 53 ―◊✲㛤Ⓨᶵᵓ๪⌮஦㛗㸦⩏ஂ㸧ࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺάື

ᅜ㝿఍㆟Ⓨ⾲࣭ ࢹ࣮ࢱࢭࣥࢱ┬࢚ࢿ࣮࢜ࣉࣥ࢖ࣀ࣮࣋ࢩࣙࣥࢥ

1.

SatoruMatsumoto,

Tomoki

Yoshihisa,

Shinji

Shimojo: “A Data Scheduling Method for Video-on-ࣥࢯ࣮ࢩ࢔࣒㸦ᯇᒸ㸧

Demand࣭ ⥲ົ┬ࠊBeyond 5G ᫬௦࡟ྥࡅࡓᡓ␎ⓗ࡞▱㈈࣭

Systemson

Radio

Broadcastingᶆ‽໬ࠊ஦ᴗ໬➼ಁ㐍ᨭ᥼ࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺࠊB5G ࡟

Environments”, Proc. IEEE Computer Software and࠾ࡅࡿ㧗⢭ᗘࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒ฎ⌮ࡢᐇ⌧࡟ྥࡅࡓ

Applications Conference (COMPSAC'21), pp. 566-㐜ᘏಖドᆺࣉࣟࢢࣞࢵࢩࣈᫎീ㓄ಙࡢᐇド㸦⩏ஂ㸧573, virtual (July 2021).

࣭ ᩥ㒊⛉Ꮫ┬⛉Ꮫ◊✲⿵ຓ㔠ࠊᇶ┙◊✲ (C) ୍⯡ࠊ

2.

Koki

Makida,TomoyaKawakami,

Satoru◊✲௦⾲⪅ࠊ࢚ࢵࢪᣦྥࣅࢹ࢜࢜ࣥࢹ࣐ࣥࢻࢩࢫ

Matsumoto, Tomoki Yoshihisa, Yuuichi Teranishi,ࢸ࣒࡟ࡼࡿ↓୰᩿ᫎീ෌⏕ࡢᐇ⌧㸦⩏ஂ㸧Shinji Shimojo: “Same World Broadcasting: An
Internet࣭ ᩥ㒊⛉Ꮫ┬⛉Ꮫ◊✲⿵ຓ㔠ࠊᇶ┙◊✲ (A)ࠊ◊✲Broadcasting

Systemfor

Real-Timeศᢸ⪅ࠊSociety5.0 ࡟࠾ࡅࡿ♫఍ㄢ㢟ゎỴ࡟ྥࡅ

Distributed Video Compositions”, Proc. IEEEࡓ฼⏝⪅ㄏᘬᆺప㐜ᘏ MaaS ᇶ┙㸦⩏ஂ㸧Computer Software and Applications Conference(COMPSAC'21), pp. 1424-1429, virtual (July 2021).

࣭ ᩥ㒊⛉Ꮫ┬⛉Ꮫ◊✲⿵ຓ㔠ࠊᇶ┙◊✲ (C)୍⯡ࠊ◊✲ศᢸ⪅ࠊḟୡ௦㜵≢࣓࢝ࣛࢩࢫࢸ࣒࡟࠾ࡅࡿ

3.

Yasuaki Kobayashi, Tomoya Kawakami, Satoru
Matsumoto, Tomoki Yoshihisa, Yuuichi Teranishi,ࣉࣛ࢖ࣂࢩ࣮ᣦྥᫎീ⟶⌮᪉ᘧ㸦⩏ஂ㸧Shinji Shimojo: “How Do Avatar Appearances Affect࣭ ᩥ㒊⛉Ꮫ┬⛉Ꮫ◊✲⿵ຓ㔠ࠊᇶ┙◊✲ (B)୍⯡㸪◊✲௦⾲ࠊ㧗ရ㉁࠿ࡘపᾘ㈝㟁ຊ࡞ᫎീ㓄ಙ࣐࢖

Communicationࢡࣟࢧ࣮ࣅࢫᇶ┙㸦⩏ஂ㸧Computer Software and Applications Conference

Others?”,

Proc.

IEEE

(COMPSAC'21), pp. 1036-1039, virtual (July 2021).

࣭ G-7 ዡᏛ㈈ᅋࠊ◊✲㛤Ⓨຓᡂ஦ᴗࠊ◊✲௦⾲⪅ࠊศᩓᆺ AR ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺࣛ࢖ࣈᨺ㏦ࢩࢫࢸ࣒

from

4.

Tomoki Yoshihisa: “A Design and Development of a
Nearࡢ◊✲㛤Ⓨ㸦⩏ஂ㸧

Video-on-Demand

Systems”,

Proc.

 ࡑࡢ௚

International Workshop on Advances in Data࣭ ࠕᨺ㏦ᆺ᝟ሗ㓄ಙࠖࢆ◊✲㛤Ⓨࠊᫎീ᪂⪺ࠊ1 㠃Engineering and Mobile Computing (DEMoC'21), pp
258-267, virtual (Sep. 2021).

࠾ࡼࡧ 3 㠃ࠊ➨ 2512 ྕࠊ௧࿴ 4 ᖺ㸦2022 ᖺ㸧15.

᭶ 24 ᪥㸦⩏ஂ㸧

Satoru Matsumoto, Tomoki Yoshihisa: “An Efficient
Large-Scale Video-on-Demand System on Edge ᖺᗘ◊✲Ⓨ⾲ㄽᩥ୍ぴComputing2021 ෆ࡟ฟ∧ࡉࢀࡓㄽᩥࡸᑐእⓎ⾲ࢆิᣲࡍࡿࠋ

Workshop on Informatics (IWIN'21), pp. 105-112,



virtual (Sep. 2021).
6.

ⴭ᭩

Environments,”

Proc.

International

Tomoki Yoshihisa: “`A Video Pre-Caching Schemeヱᙜ࡞ࡋBased on Power Consumption on Edge ComputingᏛ⾡ㄽᩥㄅᥖ㍕ㄽᩥ

Environments”, Proc. of IEEE Global Conference on1.

ᯇᮏဴࠊ⩏ஂᬛᶞࠊୗᲄ┿ྖ㸸͆෌⏕୰᩿᫬㛫▷

Consumer Electronics (GCCE'21), pp. 528-529,

⦰ࡢࡓࡵࡢ↓⥺ᨺ㏦ᆺࣅࢹ࢜࢜ࣥࢹ࣐ࣥࢻࢩࢫ

Kyoto, Japan (Oct. 2021).

ࢸ࣒͇ࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ㄽᩥㄅࢹࢪࢱࣝࢥࣥࢸࣥࢶ

7.

Ei Khaing Win, Tomoki Yoshihisa: “PredictionBased Churn Resilient Hybrid Sensor Data Recovery(DCON), Vol. 10, No. 1, pp. 28-38 (Feb. 2022)

Scheme”, Proc. of IEEE Global Conference on
Consumer Electronics (GCCE'21), pp. 526-527,

ゎㄝㄽᩥ࣭グ஦

Kyoto, Japan (Oct. 2021).

ヱᙜ࡞ࡋ― 54 ―

8.

9.

Tomoki Yoshihisa: “An Efficient Machine Learning

Momose: “Proposal of Real-Time Optimization

SystemofProcedure for Air Conditioning Operation with

International Conference on P2P, Parallel, Grid,

Regression Prediction and Deep Reinforcement

Cloud and Internet Computing (3PGCIC 2021),

Learning on CFD Analysis Calibrated by Supervirtual, pp.69-79 (Oct. 2021).

Resolution Neural Network”, OCP GlobalConference

Ying-Fen Hsu: “A K8s-Based Workload Allocation

2021.

for

Connected

Vehicles”,

Proc.

Optimizer for Minimizing Power Consumption”, CNCF

16. Yuki Sogawa, Hiroki Tsukamoto, Morito Matsuoka,

2021(10/14/2021),

Mikio Kagawa and Kazuhiro Furusho: “Prediction of

https://kccncna2021.sched.com/event/lV3e/a-k8s-

spatial distribution in data center by HRCNN forbased-workload-allocation-optimizer-for-minimizing-

controlling air conditioning system”, ASHRAE

power-consumption-ying-feng-hsu-osaka-university

Annual Conference 2022.

10. Ryuta Yamaguchi, Panote Siriaraya, Da Li, Tomoki

17. Ryuta Yamaguchi, Da Li, Panote Siriaraya, Tomoki

Yoshihisa, Shinji Shimojo, Yukiko Kawai: “A

Yoshihisa, Shinji Shimojo, Yukiko Kawai: “E-Bike

Proposal of Data Collection by Mobility Users on

Navigation System for Safer Data Collection on Real-Real-time for e-Bike Navigation System”, Proc. oftime by using Mobile Phone”, Proc. of International

IEEE International Conference on Big Data (BigData

Conference2021), virtual, pp. 6056-6057 (Dec. 2021).

Communications (PerCom 2022), virtual (Mar. 2022).

on

Pervasive

Computingand11. Ying-Feng Hsu and Morito Matsuoka: “A Deep

18. Da Li, Ryuta Yamaguchi, Keisuke Ato, Tomoki

Reinforcement Learning Approach for Anomaly

Yoshihisa, Shinji Shimojo, Yukiko Kawai: “A

Network

Sentiment Strength Extraction Method Considering

Intrusion

Detection

System”,

IEEE

the Effect of Memory for Bicycle Navigation”, Proc.

Cloudnet 2021.
12. Ying-Feng Hsu and Morito Matsuoka: “DoS/DDoS

of International Conference on Pervasive Computing

Detection Using Random Forest with Wavelet

and Communications (PerCom 2022), virtual (Mar.

Decomposition”, IEEE CSCE 2021.

2022).

13. Hiroki Tsukamoto, Yuki Sogawa, Kazuhiro Matsuda,
Morito Matsuoka, Keisuke Otani and Kazunariཱྀ㢌Ⓨ⾲㸦ᅜෆ◊✲఍࡞࡝㸧

Momose: “High-speed Search for Optimal Operation1.

ᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊᕝୖ ᭸ஓࠊᑎす ⿱୍㸸͆ࣛParameters of Air Conditioning System in Data Center࢖ࣈ࣓࢝ࣛᫎീࢆᑐ㇟࡜ࡋࡓࣉࣛ࢖ࣂࢩ࣮ᣦྥ

by

Deep

ᫎീ⟶⌮᪉ᘧࡢᥦ᱌͇ࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࢩ࣏ࣥࢪ࢘

Reinforcement Learning on CFD Simulation”, IEEE-࣒ࢩ࣮ࣜࢬ ࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔ ศᩓ ༠ㄪ࡜ࣔࣂ

SICE Annual Conference 2021.

࢖ࣝࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ (DICOMO'21) ㄽᩥ㞟ࠊVol.

Using

Regression

Prediction

and

14. Hiroki Tsukamoto, Yuki Sogawa, Morito Matsuoka,
Keisuke Otani and Kazunari Momose: “Real-Time

2021, pp. 813-816, ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ (July 2021).
2.

ᑠᯘ 㟹᫂ࠊᕝୖ ᭸ஓࠊᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊᑎ

Search for Optimum Operation Parameters of Air

す ⿱୍ࠊୗᲄ ┿ྖ㸸͆ࢥ࣑ࣗࢽࢣ࣮ࢩࣙࣥ෇⁥Conditioning System in Data Center by Using໬ࡢࡓࡵࡢ࢔ࣂࢱ࣮㑅ᢥᨭ᥼ᡭἲࡢ᳨ウ͇ࠊ᝟ሗRegression Prediction and Deep Reinforcementฎ⌮Ꮫ఍ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ࢩ࣮ࣜࢬ ࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕

Learning on CFD Analysis Data”, ASHRAE Winter࢔ ศᩓ ༠ㄪ࡜ࣔࣂ࢖ࣝࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘

Conference 2022.

(DICOMO'21) ㄽᩥ㞟ࠊVol. 2021, pp. 1102-1107,

15. Yuki Sogawa, HirokiTsukamoto, Natsuko Kobayashi,
MoritoMatsuoka, Keisuke

Otaniand Kazunari࢜ࣥࣛ࢖ࣥ (July 2021).
3.

― 55 ―

ᰩ㐩ࠊᒣཱྀ ⌰ኴࠊ㜿⸨ ᆂభࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊୗᲄ

┿ྖࠊἙྜ ⏤㉳Ꮚ㸸͆ᛌ㐺஧㍯㌴ࢼࣅࡢࡓࡵࡢす ⿱୍ࠊୗᲄ ┿ྖ㸸͆ᣑᙇ⌧ᐇࡢࡓࡵࡢ᥎ᐃ῝グ᠈ࡢᙳ㡪ࢆ⪃៖ࡋࡓ⏬ീࡢឤ᝟ᙉᗘᢳฟᡭἲ

ᗘ࡟ᇶ࡙ࡃࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒⫼ᬒ㝖ཤᡭἲࡢ᳨ウ͇ࠊࡢᥦ᱌͇ࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ࢩ࣮ࣜࢬ

࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔㏻ಙ࡜ศᩓฎ⌮࣮࣡ࢡࢩࣙࢵࣉ

࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔ ศᩓ ༠ㄪ࡜ࣔࣂ࢖ࣝࢩ࣏ࣥࢪ(DPSWS2021)ࢹࣔᒎ♧ࠊpp. 278-280㸪࢜ࣥࣛ࢖ࣥ

࣒࢘ (DICOMO'21) ㄽᩥ㞟ࠊVol. 2021, pp. 1367-/㮵ඣᓥ┴㟝ᓥᕷ (Oct. 2021).

1374, ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ (July 2021).
4.

10. ᑠᯘ 㟹᫂ࠊᕝୖ ᭸ஓࠊᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊᑎᒣཱྀ ⌰ኴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊPanote Siriaraya㸪ୗᲄ ┿す ⿱୍ࠊୗᲄ ┿ྖ㸸͆᧜ᙳ≧ἣࢆ⪃៖ࡋࡓࣜ࢔

ྖࠊἙྜ ⏤㉳Ꮚ㸸͆Ᏻ඲ᛌ㐺஧㍯㌴ࢼࣅ࡟ྥࡅ

ࣝࢱ࢖࣒ AR ✚㞷ྍど໬ࢩࢫࢸ࣒ࡢ᳨ウ͇ࠊ㟁Ꮚࡓ⏬ീྲྀᚓ࣭ศᯒࢩࢫࢸ࣒ࡢ᳨ウ͇ࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ

᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡◊✲ሗ࿌㸦࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ࢔

఍ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ࢩ࣮ࣜࢬ ࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔ ศᩓ࣮࢟ࢸࢡࢳࣕ◊✲఍ IA2021-33㸧
ࠊVol. 121㸪No.

༠ㄪ࡜ࣔࣂ࢖ࣝࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ (DICOMO'21) ㄽ

300㸪pp. 24-25㸪ᗈᓥᕷ (Dec. 2021).

ᩥ㞟ࠊVol. 2021, pp. 1375-1381, ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ (July
5.

6.

7.

8.

2021).

す ⿱୍ࠊୗᲄ ┿ྖ㸸͆ྠୡ⏺ᨺ㏦ࢩࢫࢸ࣒࡟࠾

∾⏣ ⯟㍤ࠊᕝୖ ᭸ஓࠊᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊᑎࡅࡿᫎീ཰㞟ྜᡂ᫬㛫▷⦰᪉ᘧࡢ᳨ウ͇ࠊ㟁Ꮚ᝟す ⿱୍ࠊୗᲄ ┿ྖ㸸͆ྠୡ⏺ᨺ㏦㸸ࣜ࢔ࣝࢱ࢖

ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡◊✲ሗ࿌㸦࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ࢔࣮

࣒ᫎീࡢ཰㞟࡜ྜᡂࢆక࠺ศᩓᆺ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵ

࢟ࢸࢡࢳࣕ◊✲఍ IA2021-34㸧
ࠊVol. 121㸪No. 300㸪ࢺࣛ࢖ࣈᨺ㏦ࢩࢫࢸ࣒͇ࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࢩ࣏ࣥࢪ

pp. 26-27㸪ᗈᓥᕷ (Dec. 2021).

࣒࢘ࢩ࣮ࣜࢬ ࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔ ศᩓ ༠ㄪ࡜ࣔ12. ᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊୗᲄ ┿ྖ㸸͆V-High ᖏࢆࣂ࢖ࣝࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ (DICOMO'21) ㄽᩥ㞟ࠊVol.

⏝࠸ࡓᨺ㏦㏻ಙ⼥ྜᆺࣅࢹ࢜࢜ࣥࢹ࣐ࣥࢻࢩࢫ

2021, pp. 1568-1577, ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ (July 2021).

ࢸ࣒ࡢᐇ㦂ࢩࢫࢸ࣒ᵓᡂ͇
ࠊ㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ

ୗᲄ ┿ྖࠊᒣཱྀ ⌰ኴࠊ℧ᓮ ᑦࠊ▮㔝 ⱥேࠊᮌ⾡◊✲ሗ࿌㸦࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ࢔࣮࢟ࢸࢡࢳࣕ◊ᡞ ၿஅࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊἙྜ ⏤㉳Ꮚࠊቑ⏣ Ḡஅࠊ✲఍ IA2021-33㸧, Vol. 121㸪No. 300㸪pp. 63-64㸪ᒣᮏ ᯇᶞ㸸
͆Cloud native IOT architecture ࡢᥦ᱌ᗈᓥᕷ (Dec. 2021).

࡜ࡑࡢᛂ⏝͇ࠊ㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡◊✲ሗ࿌

13. ᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊᕝୖ ᭸ஓࠊᑎす ⿱୍㸸͆ࣉ㸦࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ࢔࣮࢟ࢸࢡࢳࣕ◊✲఍ࣛ࢖ࣂࢩ࣮ᣦྥᫎീ⟶⌮ࡢࡓࡵࡢࣛ࢖ࣈᫎീຍ

IA2021-22㸧
ࠊVol. 121㸪No. 167㸪pp. 49-53㸪࢜ࣥᕤ᫬㛫▷⦰᪉ᘧࡢ᳨ウ͇ࠊ㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡ࣛ࢖ࣥ (Sep. 2021).

◊✲ሗ࿌㸦࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ࢔࣮࢟ࢸࢡࢳࣕ◊✲∾⏣⯟㍤ࠊᕝୖ᭸ஓࠊᯇᮏဴࠊ⩏ஂᬛᶞࠊᑎす⿱఍ IA2021-33㸧ࠊ Vol. 121㸪No. 300㸪pp. 65-66㸪

୍ࠊୗᲄ┿ྖ㸸͆ྠୡ⏺ᨺ㏦ࢩࢫࢸ࣒ࡢࡓࡵࡢᫎ

ᗈᓥᕷ (Dec. 2021).

ീ཰㞟ᮌᵓ⠏ᡭἲࡢ᳨ウ͇ࠊ࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔㏻ಙ

14. ᆤᮌ Ⰻᏹࠊᕝୖ ᭸ஓࠊᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊᑎ࡜ศᩓฎ⌮࣮࣡ࢡࢩࣙࢵࣉ (DPSWS2021)ࢹࣔ

す ⿱୍ࠊୗᲄ ┿ྖ㸸͆ᣑᙇ⌧ᐇࡢࡓࡵࡢ᥎ᐃ῝ᒎ♧ࠊpp. 286-290ࠊ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ/㮵ඣᓥ┴㟝ᓥᕷᗘ࡟ᇶ࡙ࡃࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒⫼ᬒ㝖ཤᡭἲࡢᐇ⿦͇ࠊ

(Oct. 2021).

㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡◊✲ሗ࿌㸦࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵᑠᯘ 㟹᫂ࠊᕝୖ ᭸ஓࠊᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊᑎࢺ࢔࣮࢟ࢸࢡࢳࣕ◊✲఍ IA2021-34㸧ࠊVol. 121㸪す ⿱୍ࠊୗᲄ ┿ྖ㸸͆ࣔࣂ࢖ࣝࢹࣂ࢖ࢫࢆ⏝࠸

No. 300㸪pp. 67-68㸪ᗈᓥᕷ (Dec. 2021).

ࡓࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒ AR ✚㞷ྍど໬ࢩࢫࢸ࣒ࡢ᳨ウ͇ࠊ

9.

11. ∾⏣ ⯟㍤ࠊᕝୖ ᭸ஓࠊᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊᑎ15. ᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊᕝୖ ᭸ஓࠊᑎす ⿱୍㸸࣐͆ᫎࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔㏻ಙ࡜ศᩓฎ⌮࣮࣡ࢡࢩࣙࢵࣉ

ീຍᕤฎ⌮㈇Ⲵࢆ⪃៖ࡋࡓ࣐࢖ࢡࣟࢧ࣮ࣅࢫ࢜(DPSWS2021)ࢹࣔᒎ♧ࠊ pp. 271-272㸪࢜ࣥࣛ࢖࣮ࢣࢫࢺ࣮ࣞࢩࣙࣥ᪉ᘧ͇
ࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍◊✲ሗ

ࣥ/㮵ඣᓥ┴㟝ᓥᕷ (Oct. 2021).

࿌㸦ࢹࢪࢱࣝࢥࣥࢸࣥࢶࢡ࢚࣮ࣜࢩࣙࣥ◊✲఍ᆤᮌ Ⰻᏹࠊᕝୖ ᭸ஓࠊᯇᮏ ဴࠊ⩏ ஂᬛᶞࠊᑎ

2020-DCC-30), 4 pages㸪࢜ࣥࣛ࢖ࣥ (Jan. 2022).

― 56 ―

16. ᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞ㸸͆」ᩘ࣓࢝ࣛࢩࢫࢸ࣒࡟࠾
ࡅࡿே≀㏣㊧ࡢࡓࡵࡢ≉ᚩ㔞ఏᦙ᪉ᘧ͇
ࠊ㟁Ꮚ᝟Ꮫ⩦ࢩࢫࢸ࣒ࡢホ౯”ࠊᑠᓘ 㝣Ⓩ
3. “㏻ಙ㔞๐ῶࡢࡓࡵࡢືⓗᫎീရ㉁ไᚚᆺ୙ᑂ⪅᳨▱ࢩࢫࢸ࣒”ࠊ㔮㇂ ࿘ᖹ

ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡◊✲ሗ࿌㸦࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ࢔࣮
࢟ࢸࢡࢳࣕ◊✲఍ IA2021-53㸧ࠊ Vol. 121㸪No.

4. ࣓࢝ࣛࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ࡟࠾ࡅࡿ㏻ಙ㔞๐ῶࡢࡓࡵ

364㸪pp. 1-4㸪ᮾி㒔 ༊ (Jan. 2022).

ࡢே≀㏣㊧᪉ᘧ”ࠊᮾཱྀ ៅ࿃

17. ▮㔝 ⱥேࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊୗᲄ ┿ྖࠊ℧ᓮ ᑦࠊᮌ

5.

“࢚ࢵࢪᣦྥࣅࢹ࢜࢜ࣥᡞ ၿஅࠊἙྜ ⏤㉳Ꮚࠊᒣཱྀ ⌰ኴ㸸͆♫఍ㄢ㢟ゎ

ࢹ࣐ࣥࢻࢩࢫࢸ࣒࡟࠾ࡅ

Ỵࡢࡓࡵࡢ฼⏝⪅ㄏᘬᆺప㐜ᘏ MaaS ᇶ┙ࡢタࡿ཰ᐜ➃ᮎྎᩘྥୖࡢࡓ

ィ࡜ᐇ⿦͇ࠊ㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡◊✲ሗ࿌㸦࢖ࡵࡢࣉࣜ࢟ࣕࢵࢩࣗᡭ

ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ࢔࣮࢟ࢸࢡࢳࣕ◊✲఍ IA2021-

ἲ”ࠊ⟪㍯ ᱁80㸧
ࠊVol. 121㸪No. 409㸪pp. 124-129㸪ி㒔ᕷᕥி༊ (Mar. 2022).
18. ᒣཱྀ ⌰ኴࠊᰩ㐩ࠊPanote Siriaraya㸪⩏ஂ ᬛᶞࠊୗᲄ ┿ྖࠊἙྜ ⏤㉳Ꮚ㸸
͆஧㍯㌴㉮⾜୰ࡢᏳ඲࡞ࢹ࣮ࢱྲྀᚓࢼࣅ࡟ࡼࡿ₯ᅾⓗᛌ㐺ᛶศᯒ࡜ᛌ
㐺࡞⤒㊰᥎⸀ᡭἲࡢᥦ᱌͇
ࠊ➨ 14 ᅇࢹ࣮ࢱᕤᏛ
࡜᝟ሗ࣐ࢿࢪ࣓ࣥࢺ࡟㛵ࡍࡿࣇ࢛࣮࣒ࣛ(DEIM2022) ㄽᩥ㞟ࠊ࢜ࣥࣛ࢖ࣥࠊ6 pages (Mar. 2022).
19. ⩚಴ ㍤ࠊᒣཱྀ ⌰ኴࠊᰩ㐩ࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊୗᲄ ┿ྖࠊἙྜ ⏤㉳Ꮚ㸸͆♫఍㈉⊩ព㆑ྥୖࡢࡓࡵࡢ㐨㊰⏬ീศᯒ࡟ᇶ࡙ࡃ㈉⊩ᗘ࣐ࢵࣉ͇ࠊ㟁Ꮚ᝟ሗ
㏻ಙᏛ఍ 2022 ⥲ྜ኱఍ࠊISS-SP-034㸪࢜ࣥࣛ࢖ࣥ (Mar. 2022).

༤ኈㄽᩥ࣭ಟኈㄽᩥ࣭≉ู◊✲ሗ࿌༤ኈㄽᩥ
ヱᙜ࡞ࡋಟኈㄽᩥ
1. “CFD ゎᯒ⤖ᯝ࡟ᑐࡍࡿᅇᖐண࡜῝ᒙᙉ໬Ꮫ⩦࡟ࡼࡿࠊࢹ࣮ࢱࢭࣥࢱ࣮࡟࠾ࡅࡿ✵ㄪࡢ㐠⏝ࣃ࣓࣮ࣛࢱࡢ᭱㐺᮲௳᥈⣴”ࠊሯᮏ ኱㈗2. “ࣔࣅࣜࢸ࢕࡟ᑐᛂࡋࡓ࢚ࢿࣝࢠ࣮ຠ⋡ࡢⰋ࠸
MEC 㓄⨨࡜ືⓗࢧ࣮ࣅࢫ㓄⨨࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒ࡢᥦ
᱌”ࠊ㘵㔝 ឡ㒔≉ู◊✲ሗ࿌
1. “ࣘࢽ࢟ࣕࢫࢺ࡜ࣈ࣮ࣟࢻ࢟ࣕࢫࢺࢆే⏝ࡋࡓࣅࢹ࢜࢜ࣥࢹ࣐ࣥࢻࢩࢫࢸ࣒ࡢタィ࡜ᐇ⿦”ࠊ໬⏣᫭ᖹ
2. “⎔ቃ᝟ሗண

⢭ᗘᨵၿࡢࡓࡵࡢ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᶵᲔ
― 57 ―

ᛂ⏝᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲㒊㛛
$SSOLHG,QIRUPDWLRQ6\VWHPV5HVHDUFK'LYLVLRQ  㒊㛛ࢫࢱࢵࣇࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ㅮᖌ࡜࡞ࡾ⌧ᅾ࡟⮳ࡿࠋ༤ኈ㸦ᕤᏛ㸧ࠋᩍᤵ ୗᲄ ┿ྖ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࠊேᕤ▱⬟Ꮫ఍ྛ఍ဨࠋ

␎Ṕ㸸1981 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱Ꮫᇶ♏ᕤᏛ㒊᝟ሗᕤᏛ⛉༞
ᴗࠊ1983 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ᇶ♏ᕤᏛ◊✲⛉≀⌮

ㅮᖌ ᮌᡞၿஅ

⣔ᑓᨷ༤ኈ๓ᮇㄢ⛬ಟ஢ࠊ1986 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ␎Ṕ㸸2008 ᖺ኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉ࣂ࢖࢜㝔ᇶ♏ᕤᏛ◊✲⛉≀⌮⣔ᑓᨷ༤ኈᚋᮇㄢ⛬ಟ஢ࠋ᝟ሗᕤᏛᑓᨷ༤ኈᚋᮇㄢ⛬༢఩ྲྀᚓ㏥Ꮫࠋ2008 ᖺ኱

1986 ᖺ 4 ᭶኱㜰኱Ꮫᇶ♏ᕤᏛ㒊ຓᡭࠊ1989 ᖺ 2 ᭶኱㜰኱Ꮫ⮫ᗋ་ᕤᏛ⼥ྜ◊✲ᩍ⫱ࢭࣥࢱ࣮≉௵ຓᩍࠋ㜰኱Ꮫ኱ᆺィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ㅮᖌࠊ1991 ᖺ 4 ᭶኱㜰኱

2011 ᖺ኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉≉௵◊✲ဨࠋᏛ኱ᆺィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ຓᩍᤵࠊ1998 ᖺ 4 ᭶኱㜰኱Ꮫ

2012 ᖺ⌮໬Ꮫ◊✲ᡤ HPCI ィ⟬⏕࿨⛉Ꮫ᥎㐍ࣉࣟࢢ኱ᆺィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ᩍᤵࠊ2000 ᖺ 4 ᭶ࡼࡾ኱㜰኱Ꮫ࣒ࣛࢳ࣮࣒ဨࢆ⤒࡚ࠊ2013 ᖺࡼࡾ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮

ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ᛂ⏝ࢩࢫࢸ࣒◊✲㒊㛛ᩍ࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮≉௵ㅮᖌࠊ2014 ᖺ 5 ᭶ࠊྠࢭࣥࢱ

ᤵࠋ2015 ᖺ 8 ᭶ࡼࡾࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮㛗ࠋ࣮ᛂ⏝᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲㒊㛛ㅮᖌ࡟╔௵ࠋ⌧ᅾ࡟⮳᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࣇ࢙࣮ࣟࠊ㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ࣇ࢙࣮ࣟࠊ ࡿࠋࢹ࣮ࢱࢢࣜࢵࢻࠊ኱つᶍ㑇ఏᏊゎᯒࠊ኱つᶍྍIEEEࠊࢯࣇࢺ࢙࢘࢔⛉Ꮫ఍ྛ఍ဨࠋど໬⿦⨨➼ࡢ◊✲㛤Ⓨ࡟ᚑ஦ࠋ༤ኈ㸦᝟ሗ⛉Ꮫ㸧ࠋ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࠊ᪥ᮏࣂ࢖࢜࢖ࣥࣇ࢛࣐ࢸ࢕ࢡࢫᏛ఍ࠊ
IEEE ྛ఍ဨࠋ

෸ᩍᤵ ఀ㐩 㐍␎Ṕ㸸1997 ᖺ 3 ᭶ ኱㜰኱Ꮫᇶ♏ᕤᏛ㒊᝟ሗᕤᏛ⛉༞
ᴗࠋ2000 ᖺ 3 ᭶ ኱㜰኱Ꮫᇶ♏ᕤᏛ◊✲⛉≀⌮⣔ᑓᨷᣍ࡬࠸ᩍဨ࣭◊✲ဨ༤ኈ๓ᮇㄢ⛬ಟ஢ࠋ2002 ᖺ 3 ᭶ ኱㜰኱ᏛᕤᏛ◊✲⛉࣭ᣍ࡬࠸ᩍᤵ ᆏ⏣ ᜏ᫛㸦ሷ㔝⩏〇⸆ᰴᘧ఍♫㸧᝟ሗࢩࢫࢸ࣒ᕤᏛᑓᨷ༤ኈᚋᮇㄢ⛬ಟ஢ࠋ2002 ᖺ 4࣭ᣍ࡬࠸ᩍᤵ ᒣཱྀ ಟ἞㸦⥲ົ┬㸧

᭶ࡼࡾ 2005 ᖺ 10 ᭶ࡲ࡛኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊࣭ᣍ࡬࠸ᩍᤵ 㤿ሙ ೺୍㸦ᕤᏛ㝔኱Ꮫ㸧✲⛉ࣂ࢖࢜᝟ሗᕤᏛᑓᨷຓᡭࠋ
2005 ᖺ 11 ᭶ࡼࡾ 2008࣭ᣍ࡬࠸ᩍᤵ す⏣ ➉ᚿ㸦OcubeC,Inc.㸧

ᖺ 3 ᭶ࡲ࡛኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉┤ᒓ≉௵࣭ᣍ࡬࠸෸ᩍᤵ ᑎす ⿱୍㸦᝟ሗ㏻ಙ◊✲ᶵᵓ㸧෸ᩍᤵ(ᖖ໅)ࠋ2008 ᖺ 4 ᭶ࡼࡾ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓

࣭ᣍ࡬࠸෸ᩍᤵ ෠ᶔ ♸୍㸦ᗈᓥ኱Ꮫ㸧ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔ᩍ⫱◊✲㒊㛛෸ᩍᤵࠋ࣭ᣍ࡬࠸෸ᩍᤵ ୰ᕝ 㑳ኵ㸦ᰴᘧ఍♫ࢯࢩ࢜ࣛ࣎㸧2013 ᖺ 4 ᭶ࡼࡾ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮

࣭ᣍ࡬࠸෸ᩍᤵ 㜿㒊 ὒ୔㸦⟃Ἴ኱Ꮫ㸧ᛂ⏝᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲㒊㛛෸ᩍᤵࠋ2005 ᖺ 2 ᭶࠿ࡽ࣭ᣍ࡬࠸෸ᩍᤵ ᆏ᰿ ᰤస㸦ᅜ❧᝟ሗᏛ◊✲ᡤ㸧

2005 ᖺ 9 ᭶ࡲ࡛⡿ᅜ࢝ࣜࣇ࢛ࣝࢽ࢔኱Ꮫࢧࣥࢹ࢕࢚

࣭ᣍ࡬࠸෸ᩍᤵ ᯽ᓮ ♩⏕㸦ᅜ❧᝟ሗᏛ◊✲ᡤ㸧ࢦᐈဨ◊✲ဨࠋ⚄ᡞ኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ࢩࢫࢸ࣒᝟ሗᏛ◊✲࣭ᣍ࡬࠸෸ᩍᤵ ᕷᕝ ᪿᖹ㸦ዉⰋඛ➃⛉Ꮫᢏ⾡኱Ꮫ⛉ᐈဨ෸ᩍᤵ 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017,㝔኱Ꮫ㸧2018 ᖺᗘ)ࠋIEEE, ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ྛ఍ဨࠋ༤ኈ㸦ᕤᏛ㸧 ࣭ᣍ࡬࠸ᩍᤵ ᒣୗ ᫭ᘯ㸦ᰴᘧ఍♫ࢧ࢖ࣂ࣮ࢫࢣࢵࢳ㸧ㅮᖌ ᑠᓥ ୍⚽࣭ᣍ࡬࠸෸ᩍᤵ Ώሙ ᗣᘯ㸦⚟஭኱Ꮫ㸧␎Ṕ㸸2003 ᖺ 10 ᭶኱㜰እᅜㄒ኱Ꮫ᝟ሗฎ⌮ࢭࣥࢱ࣮࣭ᣍ࡬࠸ᩍဨ 㧗ᶫ ្ᬛ㸦ዉⰋඛ➃⛉Ꮫᢏ⾡኱Ꮫ㝔ㅮᖌࠋ⤫ྜ࡟ࡼࡾࠊ2007 ᖺ 10 ᭶኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓

኱Ꮫ㸧

― 59 ―

࣭ᣍ࡬࠸ᩍဨ 㐲⸨ ᪂㸦ዉⰋඛ➃⛉Ꮫᢏ⾡኱Ꮫ㝔኱

Passing Interface) ࣛ࢖ࣈࣛࣜࡀ฼⏝ࡉࢀࡿࠋ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢ┦஫⤖ྜ⥙ෆ࡛Ⓨ⏕ࡍࡿィ⟬ࣀ࣮ࢻᏛ㸧㛫ࡢ MPI ㏻ಙࡢᣲືࢆᢕᥱࡍࡿࡇ࡜ࡣࠊ୪ิィ⟬ࣉ≉௵◊✲ဨࣟࢢ࣒ࣛࡢࢹࣂࢵࢢࠊᛶ⬟ࢳ࣮ࣗࢽࣥࢢ࡟᭷⏝࡛࠶࣭ᒣᮏ ᯇᶞ㸦㠀ᖖ໅㸧ࡿࠋࡋ࠿ࡋࠊMPI ㏻ಙࡢᢕᥱ࡟᭷⏝࡞᪤Ꮡࢶ࣮ࣝࡣࠊ

࣭㐲⸨ ᪂㸦㠀ᖖ໅㸧฼⏝⪅࡟ࡼࡿࣉࣟࢢ࣒ࣛಟṇࢆᚲせ࡜ࡍࡿⅬ㸦฼⏝஦ົ⿵బဨ⪅࡟ᑐࡍࡿ౵くᛶ㸧ࠊ࠶ࡿ࠸ࡣࠊィ⟬ࣀ࣮ࢻࡢ CPUࠊ࣭∦ᒸ ᑠⓒྜ࣓ࣔࣜ➼ࡢィ⟬㈨※࡟㈇Ⲵࢆ୚࠼ࡿⅬ㸦ィ⟬ࣀ࣮ࢻ㈨※࡟ᑐࡍࡿ౵くᛶ㸧࡟ၥ㢟ࡀ࠶ࡿࠋ  ᩍ⫱࣭◊✲ᴫせᮏ◊✲࡛ࡣࠊୖグࡢၥ㢟ゎỴ࡟ྥࡅࠊࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ 㛵 㐃 ฎ ⌮ ࡢ ࢜ ࣇ ࣟ ࣮ ࢻ ࡀ ྍ ⬟ ࡞ DPU (Data ᩍ⫱ࡢᴫせᮏ㒊㛛ࡣࠊ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔

Processing Unit) ࡟╔║ࡋࠊ㧗㏿ࣃࢣࢵࢺゎᯒࣔࢪࣗᕤᏛᑓᨷࠊ࠾ࡼࡧᕤᏛ㒊㟁Ꮚ᝟ሗᕤᏛ⛉᝟ሗ㏻ಙᕤ

࣮ࣝࢆ㛤Ⓨࡋࡓࠋࡇࢀ࡟ࡼࡾࠊ฼⏝⪅࡜ィ⟬㈨※࡟Ꮫ⛉┠᝟ሗࢩࢫࢸ࣒ᕤᏛࢡࣛࢫ࡟࡚ᛂ⏝࣓ࢹ࢕࢔ᕤ

ᑐࡋ࡚㠀౵くⓗ࡞ MPI ㏻ಙࣟࢢ⏕ᡂࢆᐇ⌧ࡋࡓࠋᏛㅮᗙࢆ༠ຊㅮᗙ࡜ࡋ࡚ව௵ࡋ࡚࠾ࡾࠊ2021 ᖺᗘࡣ኱Ꮫ㝔Ꮫ⏕ 9 ྡࠊᏛ㒊Ꮫ⏕ 6 ྡࡢ◊✲ᣦᑟࢆ⾜࠺࡜ ࢪࣙࣈᚅࡕ᫬㛫࡜ࢡࣛ࢘ࢻࢥࢫࢺࢆ᭱㐺໬ࡍ࡜ࡶ࡟ࠊୗグࡢㅮ⩏ࢆᢸᙜࡋࡓࠋࡿ῝ᒙᙉ໬Ꮫ⩦ᆺࢫࢣࢪ࣮ࣗࣜࣥࢢ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒
⌧ᅾࠊ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࡀᥦ౪z ࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔ࢩࢫࢸ࣒࢔࣮࢟ࢸࢡࢳࣕ㸦ୗᲄࠊఀ㐩ࠊᑠᓥࠊᮌᡞ㸧ࡋ࡚࠸ࡿࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ OCTOPUS ࡟࠾࠸࡚ࠊ
ィ⟬せồᚋࡢᚅࡕ᫬㛫ࡀᐃᖖⓗ࡟㛗ࡃ࡞ࡗ࡚ࡋࡲ࠺z ࢩࢫࢸ࣒ࣉࣟࢢ࣒ࣛ㸦ఀ㐩ࠊᑠᓥ㸧≧ἣࡀ࠶ࡿࠋࡇࡢၥ㢟ࢆゎᾘࡍࡿࡓࡵ࡟ࠊ࢜ࣥࢹ࣐z ࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔ࢹ࣮ࢱㄽ㸦ୗᲄࠊఀ㐩ࠊᑠᓥࠊᮌᡞ㸧 ࣥࢻ࡟ᣑᙇࡋࡓࢡࣛ࢘ࢻィ⟬㈨※࡟㈇Ⲵࢆ࢜ࣇ࣮ࣟz ࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔ᕤᏛ₇⩦პ࣭ჟ 㸦඲ᩍဨ㸧ࢻࡍࡿ࡜࠸࠺ࢡࣛ࢘ࢻࣂ࣮ࢫࢸ࢕ࣥࢢᶵ⬟ࡀヨ㦂ᑟz ࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔ᕤᏛ◊✲㸦඲ᩍဨ㸧ධࡉࢀ࡚࠸ࡿࠋࡋ࠿ࡋࠊ⌧≧࡛ࡣࠊࢡࣛ࢘ࢻ฼⏝࡟z ࢖ࣥࢱࣛࢡࢸ࢕ࣈ๰ᡂᕤᏛ₇⩦ A㸦ఀ㐩㸧ࡼࡾⓎ⏕ࡍࡿ㈝⏝㸦ࢡࣛ࢘ࢻࢥࢫࢺ㸧ࡀ⪃៖ࡉࢀ࡚z ࢖ࣥࢱࣛࢡࢸ࢕ࣈ๰ᡂᕤᏛᇶ♏₇⩦ A㸦ఀ㐩㸧࠸࡞࠸࡜࠸࠺ၥ㢟ࡀ࠶ࡿࠋᮏ◊✲࡛ࡣࠊࢪࣙࣈᚅࡕ᫬㛫࡜ࢡࣛ࢘ࢻࢥࢫࢺࡢ

⟪㠃࢟ࣕࣥࣃࢫ࡛ࡣࠊゝㄒᩥ໬◊✲⛉ゝㄒ♫఍ᑓᨷ࡟ྥࡅ࡚እᅜㄒ࡞࡝࡟ࡲࡘࢃࡿࢹ࣮ࢱࢆྲྀࡾᢅ࠺

᭱㐺໬ࢆ┠ⓗ࡜ࡋࡓࠊ῝ᒙᙉ໬Ꮫ⩦ᆺࢪࣙࣈࢫࢣࢪ
࣮ࣗࣜࣥࢢ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒ࢆᥦ᱌ࡍࡿࠋ

ᤵᴗࢆᥦ౪ࡋ࡚࠸ࡿࠋ
 ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ㈨※࡟ᑐࡍࡿ࣮࣮ࣟࣝ࣋ࢫ࢔ࢡz ゝㄒᩥ໬㈨※ࡢά⏝࡜᝟ሗฎ⌮◊✲㸦ᑠᓥ㸧ࢭࢫไᚚ࡟㛵ࡍࡿ◊✲௒᪥ࡢ IoT ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥࡣࠊ⮬㌟ࡢࢧ࣮ࣅࢫ
ࢆᥦ౪ࡍࡿࡓࡵ࡟ᚲせ࡜࡞ࡿࢹ࣮ࢱࢆᵝࠎ࡞ IoT ࢹ ◊✲ࡢᴫせࣂ࢖ࢫ࠿ࡽ཰㞟ࡋ࡚࠸ࡿࠋ
ࡇ࠺ࡋࡓ IoT ࢹࣂ࢖ࢫࡣࠊ

 㠀౵くⓗ࡞ MPI ㏻ಙࣟࢢ཰㞟ࢆྍ⬟࡟ࡍࡿ㧗ಶே᝟ሗࡸᶵᐦࢹ࣮ࢱ࡜࠸ࡗࡓ㔜せ࡞ࢹ࣮ࢱࢆಖ᭷

㏿ࣃࢣࢵࢺゎᯒࣔࢪ࣮ࣗࣝ

ࡍࡿሙྜࡀ࠶ࡿࡓࡵࠊ᝟ሗ₃ὤࡸ୙ṇ࢔ࢡࢭࢫࡀⓎ኱つᶍィ⟬ᶵෆ࡛ᐇ⾜ࡉࢀࡿ୪ิィ⟬ࣉࣟࢢ࣒ࣛ

⏕ࡋ࡞࠸ࡼ࠺࡟⟶⌮ࡍࡿࡇ࡜ࡀ㔜せ࡛࠶ࡿࠋ࡛ ࡣ ࠊ ࣉ ࣟ ࢭ ࢫ 㛫 ࡢ ࢹ ࣮ ࢱ ஺ ᥮ ࡟ MPI (Message― 60 ―

ࡑࡢࡼ࠺࡞ IoT ࢹࣂ࢖ࢫࢆ⟶⌮ࡍࡿᢏ⾡࡜ࡋ࡚ࠊ࣮ࢧ࢖࢚ࣥࢫࢭࣥࢱ࣮ࡢࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢩࢫ

チྍࡋࡓ࣮ࣘࢨࡀチྍࡋࡓ⠊ᅖ࡛ࡋ࠿⟶⌮ᑐ㇟ࡢࢸ࣒ SX-ACE ࡜ᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ SX-ACE ࢆ㧗㏿ࢿࢵࢺ

IoT ࢹࣂ࢖ࢫࢆ฼⏝࡛ࡁ࡞࠸ࡼ࠺࡟ࡍࡿ࢔ࢡࢭࢫไ

࣮࣡ࢡ࡛᥋⥆ࡋࠊὠἼᾐỈࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥࡢᐇ᪋

ᚚࡀࡼࡃ᥇⏝ࡉࢀ࡚࠸ࡿࠋࡇࡢ࢔ࢡࢭࢫไᚚࢆ⏝࠸⎔ቃࢆᐇ⌧ࡋࡓࠋ2016 ᖺᗘ࡟ࠊᙜヱࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙ

ࡿ IoT ࢹࣂ࢖ࢫࡢ⟶⌮⪅ࡣࠊࡲࡎࠊࢹ࣮ࢱ࡬ࡢ࢔ࢡ

ࣥ⎔ቃࡢᮏ᱁㐠⏝࡟ࡴࡅࡓ㐠⏝యไࡢᩚഛࢆ᳨ウࡋࠊ

ࢭࢫࢆせồࡍࡿ࣮ࣘࢨࡀチྍࡉࢀࡓ࣮ࣘࢨ࡛࠶ࡿ࠿

ヨ㦂ⓗ࡞㐠⏝ࢆ㛤ጞࡋࡓࠋ2017 ᖺᗘࡣࠊࡇࢀࡽࡢᡂࢆㄆドࡍࡿࠋࡑࡢᚋࠊ⟶⌮࣏ࣜࢩ࣮࡟ᇶ࡙࠸࡚஦๓

ᯝࢆࡉࡽ࡟Ⓨᒎࡉࡏࠊᐇ㝿ࡢᆅ㟈Ⓨ⏕᫬࡟ᑐᛂ࡛ࡁ

࡟๭ࡾᙜ࡚ࡓ࣮ࣟࣝࢆᣢࡘ࣮ࣘࢨ࡟ᑐࡋ࡚ࠊࡑࡢࣟ

ࡿᐇ⏝ⓗ࡞ࢩࢫࢸ࣒ࡢᐇ⌧࡟ྥࡅࠊタィࠊᵓ⠏ࠊᩚ࣮ࣝ࡟ᑐࡋ࡚チྍࡉࢀࡓ⠊ᅖ࡛ࡢࢹ࣮ࢱ࢔ࢡࢭࢫࢆ

ഛࠊ㐠⏝ࢆ᥎㐍ࡋࡓࠋ2018 ᖺᗘࡣࠊࡇࢀࡽࡢᡂᯝ࡟

ㄆྍࡍࡿࠋᇶ࡙ࡁࠊᮾ໭኱Ꮫ⅏ᐖ⛉Ꮫᅜ㝿◊✲ᡤࠊᮾ໭኱Ꮫࢧ

ᡃࠎࡣࠊࡇࡢࡼ࠺࡞࢔ࢡࢭࢫไᚚࢆࠊIoT ࢹࣂ࢖ࢫ࢖ࣂ࣮ࢧ࢖࢚ࣥࢫࢭࣥࢱ࣮ࠊᮾ໭኱Ꮫ኱Ꮫ㝔⌮Ꮫ◊ࡢ⟶⌮ࡔࡅ࡛ࡣ࡞ࡃࠊࣜࣥࢡࡸᖏᇦᖜ࡜࠸ࡗࡓࢿࢵ

✲⛉ࠊ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࠊ᪥ᮏ㟁

ࢺ࣮࣡ࢡ㈨※ࡢ⟶⌮࡟ࡶά⏝ࡍ࡭ࡁ࡛࠶ࡿ࡜⪃࠼ࡿࠋ Ẽᰴᘧ఍♫ࠊᅜ㝿⯟ᴗᰴᘧ఍♫ࠊᰴᘧ఍♫࢚࢖ࢶ࣮࣮ࣘࢨ࡟ࡼࡿࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ㈨※࡬ࡢ࢔ࢡࢭࢫࢆࠊࢿ

ࡣෆ㛶ᗓ࡜ࡢ㛫࡟ࠊࠕὠἼᾐỈ⿕ᐖ᥎ィࢩࢫࢸ࣒ಖ

ࢵࢺ࣮࣡ࢡ⟶⌮⪅ࡢ࣏ࣜࢩ࣮࡟ᇶ࡙࠸࡚ㄆドㄆྍࡍᏲ࣭㐠⏝ᴗົࠖࢆㄳࡅ㈇࠸ࠊಖᏲ࣭㐠⏝ᴗົࢆ⾜࡞ࡿࡇ࡜࡛ࠊከᩘࡢ IoT ࢹࣂ࢖ࢫࢆ཰ᐜࡍࡿࢿࢵࢺ࣡

ࡗ࡚ࡁࡓࠋ2019 ᖺᗘࡣࠊࡑࡢ᭷⏝ᛶ࣭ᚲせᛶࢆㄆࡵ࣮ࢡ࡬ࡢᨷᧁࣃࢣࢵࢺࡢ฿㐩ࢆ㜼Ṇࡍࡿࡇ࡜ࡸࠊࡑ

ࡽࢀࠊὠἼᾐỈ⿕ᐖ᥎ィࢩࢫࢸ࣒ࡢ࢝ࣂ࣮ࡍࡿ㡿ᇦࡢ࣮ࣘࢨࡀ฼⏝ྍ⬟࡞ࣜࣥࢡࡸᖏᇦᖜࢆไᚚࡍࡿ࡜

ࢆᣑᙇࡍ࡭ࡃࠊෆ㛶ᗓࡼࡾࠕὠἼᾐỈ⿕ᐖ᥎ィࢩࢫ࠸ࡗࡓࡇ࡜ࡀᐇ⌧࡛ࡁࡿ࡜⪃࠼ࡿࠋࡋ࠿ࡋࠊࢿࢵࢺ

ࢸ࣒ᶵ⬟ᣑᙇ➼ᴗົࠖࢆ᪂ࡓ࡟ㄳࡅ㈇࠸ࠊࡍ࡛࡟࢝

࣮࣡ࢡ㈨※ࡣ࢜ࣥࢹ࣐ࣥࢻ࡟ไᚚࡀ࡛ࡁ࡞࠸㟼ⓗ࡞ࣂ࣮㡿ᇦ࡜࡞ࡗ࡚࠸ࡿ㟼ᒸ┴ఀ㇋༙ᓥ࠿ࡽ㮵ඣᓥ┴㈨※࡛࠶ࡿ࡜ࡇࢀࡲ࡛⪃࠼ࡽࢀ࡚ࡁࡓࡓࡵ࡟ࠊࢿࢵ

኱㝮༙ᓥࡲ࡛ࡢἢᓊ࡟ຍ࠼ࠊ㟼ᒸ┴ఀ㇋༙ᓥ࠿ࡽⲈ

ࢺ࣮࣡ࢡ㈨※࡟ᑐࡋ࡚ࡇࡢࡼ࠺࡞࢔ࢡࢭࢫไᚚࢆ㐺ᇛ┴ࡢἢᓊࡲ࡛ᣑᙇࡋࡓࠋ2020 ᖺᗘࡶࡲࡓᘬࡁ⥆ࡁ⏝ࡍࡿࡇ࡜ࡣ⛥࡛࠶ࡗࡓࠋ

ෆ㛶ᗓࡼࡾࠕὠἼᾐỈ⿕ᐖ᥎ィࢩࢫࢸ࣒ᶵ⬟ᣑᙇ➼ࡑࡇ࡛ᮏ◊✲࡛ࡣࠊࣉࣟࢢ࣐ࣛࣈࣝ࡞ࢺࣛࣇ࢕ࢵࢡ ไ ᚚ ࢆ ྍ ⬟ ࡜ ࡍ ࡿ Software-Defined Networkingᴗົ(⚟ᓥ┴࠿ࡽ໭ᾏ㐨ኴᖹὒἢᓊ)ࠖࢆㄳࡅ㈇࠸ࠊᙜ
ヱࢩࢫࢸ࣒ࡢᣑᙇᴗົࢆ⾜ࡗࡓࠋ(SDN) ࢆά⏝ࡋ࡚ࠊࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ⟶⌮⪅ࡢ࣏ࣜࢩ࣮

ᮏᖺᗘࡶࡲࡓࠊෆ㛶ᗓࡼࡾࠕὠἼᾐỈ⿕ᐖ᥎ィࢩ࡟ᇶ࡙࠸ࡓࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ㈨※࡟ᑐࡍࡿ࣮࣮ࣟࣝ࣋ࢫ

ࢫࢸ࣒ᶵ⬟ᣑᙇ➼ᴗົ㸦⛅⏣┴࠿ࡽ᪂₲┴㸧ࠖࢆㄳ࡞࢔ࢡࢭࢫไᚚࡢᐇ⌧ࢆ┠ᣦࡍࠋ

ࡅ㈇࠸ࠊᙜヱࢩࢫࢸ࣒ࡢᣑᙇᴗົࢆ⾜ࡗࡓࠋ ὠἼᾐỈ⿕ᐖ᥎ィࢩࢫࢸ࣒ಖᏲ࣭㐠⏝࡞ࡽࡧ࡟ 6'+ 6RFLDO6PDUW'HQWDO+RVSLWDO6'+ ᶵ⬟ᣑᙇ௒᪥ࠊ࠶ࡽࡺࡿ⛉Ꮫศ㔝࡛㧗ᛶ⬟ィ⟬2015 ᖺᗘ࡟⥲ົ┬ࠕG ✵㛫㜵⅏ࢩࢫࢸ࣒࡜ L ࢔ࣛ

(High-Performance Computing) ࠊ 㧗 ᛶ ⬟ ࢹ ࣮ ࢱ ศ ᯒ࣮ࢺࡢ㐃ᦠ᥎㐍஦ᴗࠖࡢᯟ⤌ࡳ࡛ࠊᮾ໭኱Ꮫࢆ୰᰾

(High Performance Data Analysis) ࡀᚲせ࡜ࡉࢀࡘࡘ

࡜ࡋࠊᮾி኱Ꮫࠊᅜ㝿⯟ᴗᰴᘧ఍♫ࠊ᪥ᮏ㟁Ẽᰴᘧ࠶ࡿࠋࣉࣟࢭࢵࢧᛶ⬟ࡢྥୖࠊࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡᢏ⾡ࡢ఍♫ࠊ᪥❧㐀⯪ᰴᘧ఍♫ࠊᰴᘧ఍♫࢚࢖ࢶ࣮࡜ࡢ㐃Ⓨᒎ࡟ࡼࡾࠊ⛉Ꮫศ㔝࡛ᢅࢃࢀࡿࢹ࣮ࢱ㔞ࡣࡲࡍࡲᦠࡋࠊࠕࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒ὠἼண

ࢩࢫࢸ࣒࡜ L ࢔࣮ࣛࡍ⭾኱࡟࡞ࡾࡘࡘ࠶ࡿࡇ࡜ࡀࡑࡢ୍ᅉ࡜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋ ࢺ࡜ࡢ㐃ᦠ࡟ࡼࡿࠕὠἼ L ࢔࣮ࣛࢺࠖࡢᵓ⠏࡜⅏ᐖࡑࡢ୍᪉ࠊ௒᪥ࡢࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࢆጞ

ᑐᛂࡢ㧗ᗘ໬ᐇド஦ᴗࠖࢆ᥎㐍ࡋࡓࠋᙜヱ஦ᴗ࡟࠾ࡵከࡃࡢィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮࡟࠾࠸࡚ࠊ㧗࠸ࢹ࣮ࢱࢭ࢟

࠸࡚ࠊᮾ໭኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮ࢧ࢖࢚ࣥࢫࢭࣥࢱ࣮࠾ࡼࡧ

ࣗࣜࢸ࢕せồ࣭せ௳ࡢ඘㊊ࡀồࡵࡽࢀࡿ་ṑ⸆⣔⛉᪥ᮏ㟁Ẽᰴᘧ఍♫࡜ࡢ༠ാ࡟ࡼࡾࠊᮾ໭኱Ꮫࢧ࢖ࣂ
― 61 ―

Ꮫ࡛ࡢ㧗ᛶ⬟ィ⟬ࡢ฼⏝ࡣ༑ศ࡟⾜ࢃࢀ࡚࠸࡞࠸⌧ࡣ᪤࡟ GoogleࠊAppleࠊAmazonࠊFacebook ࡞࡝ࡀ࣓≧ࡀ࠶ࡿࠋ࢞ࣇ࢓࣮࣐࡜༠ᴗࡋ࡚ࣛ࢖ࣇࢧ࢖࢚ࣥࢫศ㔝࡟㐍ฟ ᮏ◊✲࡛ࡣࠊࡑࡢࡼ࠺࡞⫼ᬒ࠿ࡽࠊ2017 ᖺᗘࡼࡾࡋ࡚࠸ࡿࠋࡲࡓ patients like me ࡢࡼ࠺࡟ᝈ⪅࡜ࡑࡢᐙ኱㜰኱ᏛṑᏛ㒊㝃ᒓ⑓㝔ࠊࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ

᪘ࡀ SNS ࢧ࢖ࢺࢆ฼⏝ࡋ࡚᝟ሗ஺᥮ࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ

࣮㸦ᛂ⏝᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲㒊㛛࠾ࡼࡧඛ㐍㧗ᛶ⬟ィ୍᪉ᡃࡀᅜ࡟࠾࠸࡚ࡣࡇࡢศ㔝࡛኱ࡁࡃ❧ࡕ㐜ࢀ⟬ᶵ࢔࣮࢟ࢸࢡࢳࣕඹྠ◊✲㒊㛛㸧ࠊ᪥ᮏ㟁Ẽᰴᘧ࡚࠸ࡿࠋ≉࡟ࠊ་⒪ࢹ࣮ࢱࢆ⤫ྜࡋ࡚⏘ᴗ໬࡟࠸࠿

఍♫ࡢᯟ⤌ࡳࢆᙧᡂࡋࠊṑᏛ◊✲ࠊ་⒪ᛂ⏝ࢆど㔝࡟ᙺ❧࡚ࡿ࠿ࡀ኱ࡁ࡞ㄢ㢟࡜ࡋ࡚ṧࡗ࡚࠸ࡿࠋ௒ᖺ

࡟࠸ࢀࡓඹྠ◊✲ࢆ㛤ጞࡋࡓࠋᮏᖺᗘࡶࠊ᫖ᖺᗘྠ

ᗘࡣୖグࡢၥ㢟Ⅼࡢᨵၿࢆලయ໬ࡍࡿࡓࡵࡢ㆟ㄽࢆᵝ࡟ࠊṑᏛ㒊㝃ᒓ⑓㝔࡟Ꮡᅾࡍࡿࢹ࣮ࢱࢭ࢟ࣗࣜࢸ⾜ࡗࡓࠋ࢕せ௳ࡢ㧗࠸ࢹ࣮ࢱࢆᏳ඲࡟ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥ
ࢱ࣮ࡢ㧗ᛶ⬟ィ⟬ᶵ࡟㓄ഛࡋࠊࢹ࣮ࢱゎᯒ࣭ィ⟬ࢆ ᫎീ཰㞟࣭ྜᡂࢆక࠺ศᩓᆺ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺࣛ

⾜࠺ࡇ࡜ࢆྍ⬟࡟ࡋࡓᢏ⾡㛤Ⓨࢆ⾜࡞ࡗࡓࠋࡲࡓࠊ

࢖ࣈᨺ㏦᪉ᘧࡢ◊✲㛤Ⓨ୪⾜ࡋ࡚ AI ᢏ⾡ࡢṑᏛ◊✲࡬ࡢᛂ⏝◊✲ࢆ᥎㐍ࡋ࡚㏆ᖺࠊ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺࢆ௓ࡋ࡚ࣛ࢖ࣈᫎീࢆᨺ㏦ࡍࡿࢧ࣮ࣅࢫࡀᗈࡃᬑཬࡋ࡚࠸ࡿࠋᮏ◊✲࡛ࡣࠊ࢖࠸ࡿࠋࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺࣛ࢖ࣈᨺ㏦ࡢ࠺ࡕࠊ」ᩘࡢ㓄ಙ⪅࡟ࡼ ከᵝ࡞ H ࣮ࣛࢽࣥࢢᩍᮦࡢࡓࡵࡢࢩࢫࢸ࣒

ࡿ᧜ᙳᑐ㇟඲࡚ࡀࠊ࠶ࡓ࠿ࡶྠࡌ✵㛫࡟Ꮡᅾࡍࡿ࠿

e ࣮ࣛࢽࣥࢢࡣࠊᩍ⛉᭩ࡸࠊᫎീࠊၥ㢟㞟ࡔࡅ࡛࡞ࡢࡼ࠺࡟ 1 ࡘࡢ⏬㠃ୖ࡟ྜᡂࡉࢀࡿࣛ࢖ࣈᫎീᨺ㏦
ࢆࠕྠୡ⏺ᨺ㏦ࠖ࡜࿧ࡪࠋྠୡ⏺ᨺ㏦ࡣࠊ」ᩘࡢཧ

ࡃᵝࠎ࡞ᙧែࡢᩍᮦࢆᐇ⌧ྍ⬟࡛࠶ࡿࠋእᅜㄒ࡟ࡼࡿᑐヰࡸ஺΅ࢆ␲ఝయ㦂ࡍࡿࡓࡵࡢࢩ

ຍ⪅ࡀඹ㏻ࡢ௬᝿✵㛫ෆ࡟⮬ศ⮬㌟ࡸ௵ពࡢ≀యࢆࢫࢸ࣒ࡸࠊᩥἲ᝟ሗࢆぢࡸࡍࡃ㡢ኌ௜ࡁ࡛⾲♧ࡍࡿ㓄⨨ࡋࡓ㐲㝸࣑࣮ࢸ࢕ࣥࢢࠊ௬᝿ⓗ࢖࣋ࣥࢺࠊ࢜ࣥ

ࢩࢫࢸ࣒ࠊၥ㢟㞟࡟ࢤ࣮࣒ࡢせ⣲ࢆຍ࠼ࡓࢩࢫࢸ࣒

ࣛ࢖ࣥ₇๻࡞࡝ࡢᛂ⏝ࡀ⪃࠼ࡽࢀࠊ㧗࠸⮫ሙឤࡸ⌧࡞࡝࡟ྲྀࡾ⤌ࢇ࡛࠸ࡿࠋ

ᐇឤࢆᚓࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࠋྠୡ⏺ᨺ㏦ࡢࡼ࠺࡞࢖ࣥ

ࡉࡽ࡟ࠊ┤᥋ᩍ⫱ࢆᐇ᪋ࡍࡿ e ࣮ࣛࢽࣥࢢࢩࢫࢸ

ࢱ࣮ࢿࢵࢺࣛ࢖ࣈᨺ㏦ࢆᐇ⌧ࡍࡿ࡟ࡣࠊከᩘࡢࣜ࢔

࣒ࡔࡅ࡛࡞ࡃࠊࡑࢀࢆᨭ࠼ࡿ CMS㸦Contentsࣝࢱ࢖࣒ᫎീࢆ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ⤒⏤࡛཰㞟ࡋࠊప㐜

Management System㸧࡞࡝࡟ࡶᑐ㇟ࢆᗈࡆ࡚࠸ࡿࠋ

ᘏ࡛ᫎീࡢྜᡂࢆ⾜࠸ࠊど⫈⪅࡬㓄ಙࡍࡿᚲせࡀ࠶ࡿࠋ᪤Ꮡ᪉ᘧ࡛ࡣࠊࢡࣛ࢘ࢻୖࡢ㓄ಙࢧ࣮ࣂࡀᫎീ

 ་⒪ࣅࢵࢢࢹ࣮ࢱ࣭῝ᒙᏛ⩦ࡢࣛ࢖ࣇࢧ࢖࢚ࣥ

ࢆ཰㞟ࡋ࡚ྜᡂࡍࡿ᪉ἲࡀ᥇ࡽࢀ࡚ࡁࡓࡀࠊᑐ㇟࡜

ࢫᛂ⏝ࡍࡿᫎീᩘࡢቑຍ࡟క࠸ࠊ཰㞟࡜ྜᡂ࡟࠿࠿ࡿࢿࢵ

་⒪ࣅࢵࢢࢹ࣮ࢱ࣭῝ᒙᏛ⩦ࡢࣛ࢖ࣇࢧ࢖࢚ࣥࢫ

ࢺ࣮࣡ࢡ㈇Ⲵࠊฎ⌮㈇Ⲵࡀ㓄ಙࢧ࣮ࣂ࡟㞟୰ࡋࠊฎᛂ⏝࡜ࡋ࡚〇⸆௻ᴗࡢྲྀࡾ⤌ࡳࢆලయ໬ࡍࡿࡓࡵࡢ

⌮ࡀ㛫࡟ྜࢃࡎࠊฎ⌮ⴠࡕࡸ㐜ᘏࡢቑ኱ࡀ⏕ࡌ࡚ࡋ㆟ㄽࢆ⾜ࡗࡓࠋ

ࡲ࠺ㄢ㢟ࡀ࠶ࡿࠋ

㏆ᖺ་⸆ရᴗ⏺࡟࠾࠸࡚ࡣࡑࡢ⏕⏘ᛶࡢపࡉࢆᨵ

ᛂ⏝᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲㒊㛛࡛ࡣࠊእ㒊◊✲⪅༠ຊၿࡋࠊ◊✲㛤Ⓨࡢຠ⋡໬ࢆ㐍ࡵࡼ࠺࡜ࡍࡿືࡁࡀά

ࡽ࡜࡜ࡶ࡟ࠊࡇ࠺ࡋࡓᫎീ཰㞟࣭ྜᡂࢆక࠺࢖ࣥࢱ

Ⓨ࡟⾜ࢃࢀ࡚࠸ࡿࠋࡑࡢ౛࡜ࡋ࡚኱つᶍ࡞ᢞ㈨࠿ࡽ

࣮ࢿࢵࢺࣛ࢖ࣈᨺ㏦ࢆࠊศᩓ⎔ቃ࡟࠾࠸࡚ࠊᫎീࢆ

࣮࢜ࣉࣥ࢖ࣀ࣮࣋ࢩࣙࣥ࡬ࡢ㌿᥮ࠊ་ᖌ୰ᚰ࠿ࡽᝈ

ྜᡂࡋ࡞ࡀࡽ཰㞟ࡍࡿࡇ࡜࡛ฎ⌮㈇Ⲵࡢ㞟୰ࢆ㜵ࡂࠊ⪅୰ᚰ࡬ࠊ἞⒪⸆ᥦ౪ࡣࡶࡕࢁࢇ࡛࠶ࡿࡀᝈ⪅ࡢຠ⋡໬ࢆᅗࡿศᩓᆺ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺࣛ࢖ࣈᨺ㏦᪉ᘧ

QOL ᐇ⌧ࡶྵࡵࡓྲྀࡾ⤌ࡳࠊ἞⒪⸆࡜デ᩿⸆ࠊண㜵ࡢ᳨ウࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ

⸆࡜ࡢ⤌ࡳྜࢃࡏ࡞࡝ࡀᣲࡆࡽࢀࡿࠋ኱ࡁ࡞ᮇᚅ࡜
ࡋ࡚ᣲࡆࡽࢀࡿࡢࡀ ICT ࢆ⏝࠸ࡓືࡁ࡛་⒪ࣅࢵࢢࢹ࣮ࢱࠊ῝ᒙᏛ⩦࡞࡝࡬ࡢྲྀࡾ⤌ࡳ࡛࠶ࡿࠋḢ⡿࡛― 62 ―

 ⏕యศᏊࢩࢫࢸ࣒ࡢ⌮ゎࡢࡓࡵࡢࣔࢹࣜࣥࢢ

ḟࡢ 2 Ⅼࡢㄢ㢟ࡀᏑᅾࡍࡿࠋ➨୍࡟ࠊไᚚᑐ㇟ࡢࢿ

࡜ࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ

ࢵࢺ࣮࣡ࢡࢫ࢖ࢵࢳࡀቑຍࡋࡓ㝿࡟୰ኸ㞟ᶒࢥࣥࢺ⏕࿨⛉Ꮫ࡜㛵㐃ࡋ࡚ࠊࢱࣥࣃࢡ㉁ࡸ᰾㓟࡞࡝⏕య࣮ࣟࣛࡢ㈇Ⲵࡀ㧗ࡲࡿࠋ➨஧࡟ࠊ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥ

㧗ศᏊࡢᵓ㐀ࡸ⣽⬊ෆ࡛ࡢศᏊືែ࡞࡝࡟㛵ࡍࡿࢹ

ࡢ㏻ಙࣇ࣮ࣟᩘࡀቑຍࡋࡓ㝿࡟ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࢫ࢖ࢵ

࣮ࢱࡢ⵳✚ࡀ㐍ࢇ࡛࠸ࡿࠋࡇࢀࡽࢆά⏝ࡋࡓᩘ⌮ࣔࢳࡢ࣮ࣝࢸ࢕ࣥࢢࢸ࣮ࣈࣝࡢ࢚ࣥࢺࣜᩘࡀቑຍࡍࡿࠋ

ࢹࣝᵓ⠏ࡸࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ࡞࡝࡟ྲྀࡾ⤌ࡳࡘࡘࠊࡑࡇ࡛ᮏ◊✲࡛ࡣࠊࢯ࣮ࢫ࣮ࣝࢸ࢕ࣥࢢᡭἲࡢ୍ࡘ

ࢹ࣮ࢱࡢ฼ά⏝ࡢᡭἲࡢᥦ᱌ࡶ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ࢖࣓࣮

࡛࠶ࡿ SRv6 ࢆ⏝࠸࡚ࠊ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥࡢ㏻ಙ≉ᛶࢪࣥࢢࢹ࣮ࢱゎᯒ࡬ࡢᶵᲔᏛ⩦ࡢά⏝࡞࡝ࡢྲྀࡾ⤌ࢆ⪃៖ࡋࡓศᩓᆺࡢືⓗ㏻ಙ⤒㊰ไᚚࢩࢫࢸ࣒ࢆ㛤ࡳࡶ㐍ࡵ࡚࠸ࡿࠋ

Ⓨࡋࡓࠋ ,R7 ࢚࣮ࢪ࢙ࣥࢺࣔࢹࣝࢆᛂ⏝ࡋࡓࢭ࢟ࣗ࢔

 ィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ࡢࢹ࣐ࣥࢻࣞࢫ࣏ࣥࢫཧຍࢆ

࡛㏱㐣ⓗ࡞᝟ሗὶ㏻ᇶ┙ࡢタィ࡜ᐇ⿦⪃៖ࡋࡓࢪࣙࣈࢫࢣࢪ࣮ࣗࣜࣥࢢ࡟㛵ࡍࡿ◊✲

IoT ࡛཰㞟࣭⵳✚ࡉࢀࡿࢹ࣮ࢱࢆᑐ㇟࡜ࡍࡿ PDS

 㟁ຊࡢ㐕㏕᫬࡟㟁ຊࡢ㟂せᐙ࡟ࡼࡿᾘ㈝㟁ຊࡢ๐(Personal Data Store)ࡢタィ࡟ࡘ࠸࡚◊✲ࢆ⾜ࡗࡓࠋᮏῶ࡜࠸࠺༠ຊ࡟ࡼࡗ࡚㟂⤥ࣂࣛࣥࢫࢆಖࡘ௙⤌ࡳ࡛

PDS ࡣ࣮ࣘࢨ⮬㌟ࡀࢹ࣮ࢱࡢ฼⏝ྍྰࢆุ᩿ࡍࡿ

࠶ࡿࢹ࣐ࣥࢻࣞࢫ࣏ࣥࢫ(DR) ࡬ࡢィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮

ࠕ⮬❧ᆺࣔࢹ࡛ࣝࠖ࠶ࡾࠊ⛎༏ศᩓ⤫ィゎᯒᡭἲࠊࡢཧຍࡣ♫఍ⓗ㈐௵ࡢୖ࡛㔜せ࡛࠶ࡿࠋィ⟬ᶵࢭࣥ

㏱㐣ⓗࢡࣛ࢘ࢻࡶά⏝ࢆ≉ᚩ࡜ࡍࡿࠋ

ࢱ࣮࡛ࡢ⠇㟁㐠⏝ࡣ࣮ࣘࢨࡢィ⟬せồ㸦ࢪࣙࣈ㸧࡟ᙳ㡪ࢆ୚࠼ࡿࡓࡵࠊ࣮ࣘࢨࡀ⠇㟁㐠⏝ࡢᙳ㡪ࢆチᐜ ࣅࢵࢢࢹ࣮ࢱฎ⌮ࢩࢫࢸ࣒࡟࠾ࡅࡿࢹ࣮ࢱ๐

ࡍࡿࢪࣙࣈ㸦༠ຊࢪࣙࣈ㸧࡜チᐜࡋ࡞࠸ࢪࣙࣈ㸦㠀ῶࡢ◊✲㸦㜿㒊㸧

༠ຊࢪࣙࣈ㸧࡟ศ㢮ࡋࠊ㠀༠ຊࢪࣙࣈ࡟ᴟຊᙳ㡪ࢆ Hadoop ࡸ Spark ࡞࡝ࡢࣅࢵࢢࢹ࣮ࢱฎ⌮ࢩࢫࢸ࣒ཬࡰࡉ࡞࠸ࡼ࠺⟶⌮ࡍࡿ᪂ࡓ࡞⟶⌮ࣔࢹࣝࡀὀ┠ࡉ࡛ࡣࠊࢹ࣮ࢱฎ⌮ࣀ࣮ࢻ࡜୍య࡜࡞ࡗࡓศᩓࣇ࢓࢖

ࢀ࡚࠸ࡿࠋᮏࣔࢹ࡛ࣝࡣࠊチᐜࡍࡿ࣮ࣘࢨ࡬ࡢ࢖ࣥ

ࣝࢩࢫࢸ࣒࡟ࢹ࣮ࢱࢆ」〇ಖ⟶ࡋࡓୖ࡛ MapReduceࢭࣥࢸ࢕ࣈࡢタィࡸࢪࣙࣈࡢไᚚ᪉ἲࢆ㐃ᦠࡉࡏࡓฎ⌮ࡀ⾜ࢃࢀࡿࠋࡑࡢࡓࡵࠊᢅ࠺ࢹ࣮ࢱࡀ኱ࡁ࠸࡯

᪂ࡓ࡞௙⤌ࡳࡀᚲせ୙ྍḞ࡛࠶ࡿࠋ࡝ࠊ኱ᐜ㔞ࡢࢫࢺ࣮ࣞࢪࡀᚲせ࡜࡞ࡿࠋᮏ◊✲࡛ࡣࠊࡑࡇ࡛ᮏ◊✲࡛ࡣࠊィ⟬ࣀ࣮ࢻࡢ೵Ṇ࡟ࡼࡿ⠇㟁ࣅࢵࢢࢹ࣮ࢱฎ⌮ྥࡅࡢศᩓࣇ࢓࢖ࣝࢩࢫࢸ࣒࡟ࢹ

㐠⏝࡟࠾࠸࡚ࠊ⠇㟁㐠⏝ࡢᙳ㡪ࢆཬࡰࡋࡓ㠀༠ຊࢪ࣮ࢱ๐ῶࡢᯟ⤌ࡳࢆ㏱᫂࠿ࡘຠ⋡ⓗ࡟ᑟධࡍࡿᡭἲ

ࣙࣈࡢᩘ࡜ࠊィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮࠿ࡽ࣮ࣘࢨ࡬ࡢᨭᡶ࠸

࡟ࡘ࠸࡚◊✲ࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ

⥲㢠ࢆᣦᶆ࡜ࡋࡓ᪂ࡓ࡞ࢪࣙࣈࢫࢣࢪ࣮ࣗࣜࣥࢢ࢔
ࣝࢦࣜࢬ࣒ࢆᥦ᱌ࡍࡿࠋ

 ࢯ࣮ࢫ࣮ࣝࢸ࢕ࣥࢢࢆ⏝࠸ࡓ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙ
 ᛶ⬟ྍᦙ࡞ (PSLULFDO'\QDPLF0RGHOLQJ ࣛ࢖ࣥ≉ᛶ࡟ᛂࡌࡓ⤒㊰ไᚚࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ㏻ಙ࡟࠾࠸࡚ࠊ᭱㐺࡞㏻ಙ⤒㊰ࡣ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥࡢ≉ᛶ࡟ᛂࡌ࡚␗࡞ࡿࠋVoIP ࢆࡣࡌࣈࣛࣜࡢ㛤Ⓨ
Empirical Dynamic Modeling (EDM) ࡣࠊ ᫬⣔ิࢹࡵ࡜ࡍࡿ㐜ᘏ᫬㛫࡟ᛶ⬟ࡀ኱ࡁࡃᕥྑࡉࢀࡿ࢔ࣉࣜ

࣮ࢱ࠿ࡽᑐ㇟ࡢຊᏛ⣔ࢆ෌ᵓᡂࡋࠊ▷ᮇணࢣ࣮ࢩࣙࣥ࡟ࡣ㐜ᘏࡀᑡ࡞࠸⤒㊰ࡀ᭱㐺࡛࠶ࡾࠊࣇ

ศᯒࢆྍ⬟࡟ࡍࡿ㠀⥺ᙧ᫬⣔ิゎᯒᡭἲ࡛࠶ࡿࠋ

࢓࢖ࣝ㏻ಙࢆక࠺࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥ࡟ࡣ⥲㏻ಙࢹ࣮

EDM ࡣ᫬㛫࣭✵㛫ィ⟬㔞ࡀ኱ࡁࡃࠊ኱つᶍࢹ࣮ࢱ࡬

ࢱ㔞ࡀከ࠸ࡓࡵ㧗ᖏᇦᖜࢆ☜ಖ࡛ࡁࡿ⤒㊰ࡀ᭱㐺࡛㐺⏝ࡍࡿࡓࡵ࡟ࡣ㧗㏿࡞ᐇ⿦ࡀồࡵࡽࢀ࡚࠸ࡿࠋᮏ

࠶ࡾࠊSDN ᢏ⾡࡟ࡼࡾࡇࢀࡽࡢᛶ⬟ᨵၿࢆ⾜࠺◊✲◊✲࡛ࡣࠊࡇࢀࡲ࡛㐍ࡵ࡚ࡁࡓ EDM ࡢ㧗㏿໬࣭୪ิࡀࡉࢀ࡚ࡁࡓࠋࡋ࠿ࡋࠊࡇࢀࡲ࡛ࡢ SDN ࡟୺࡟౑ࢃ

໬࡟㛵ࡍࡿ▱ぢࢆά⏝ࡋࠊࡉࡽ࡟㧗㏿໬ࢆ㐍ࡵࡿ࡜ࢀ࡚ࡁࡓ OpenFlow ࡣࠊ୰ኸ㞟ᶒⓗᡭἲ࡛࠶ࡿࡓࡵࠊ
― 63 ―

ࡸᅉᯝ࡜ࡶ࡟ࠊCPU ࠾ࡼࡧ GPU ࡢ཮᪉࡛㧗ຠ⋡࡟ᐇ⾜ྍ⬟࣮ࢡ࡬ࡢᨷᧁࣃࢣࢵࢺࡢ฿㐩ࢆ㜼Ṇࡍࡿࡇ࡜ࡸࠊࡑ

࡞ EDM ࣛ࢖ࣈࣛࣜࡢᐇ⌧ࢆ┠ᣦࡍࠋࡢ࣮ࣘࢨࡀ฼⏝ྍ⬟࡞ࣜࣥࢡࡸᖏᇦᖜࢆไᚚࡍࡿ࡜
࠸ࡗࡓࡇ࡜ࡀᐇ⌧࡛ࡁࡿ࡜⪃࠼ࡿࠋࡋ࠿ࡋࠊࢿࢵࢺ ศᩓࢩࢫࢸ࣒ࡢࣞࢪ࢚ࣜࣥࢫ࡟㛵ࡍࡿᩘ⌮ⓗ࡞

࣮࣡ࢡ㈨※ࡣ࢜ࣥࢹ࣐ࣥࢻ࡟ไᚚࡀ࡛ࡁ࡞࠸㟼ⓗ࡞࢔ࣉ࣮ࣟࢳ㈨※࡛࠶ࡿ࡜ࡇࢀࡲ࡛⪃࠼ࡽࢀ࡚ࡁࡓࡓࡵ࡟ࠊࢿࢵ

ᣍ࡬࠸ᩍဨ࡛࠶ࡿ᯽ᓮࡣ 2011 ᖺ࠿ࡽᆅ⌮ⓗ࡟ศᩓࡋࡓᣐⅬ࡟タ⨨ࡉࢀࡓィ⟬ᶵࢆࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ࡛┦஫

ࢺ࣮࣡ࢡ㈨※࡟ᑐࡋ࡚ࡇࡢࡼ࠺࡞࢔ࢡࢭࢫไᚚࢆ㐺⏝ࡍࡿࡇ࡜ࡣ⛥࡛࠶ࡗࡓࠋ
ࡑࡇ࡛ᮏ◊✲࡛ࡣࠊࣉࣟࢢ࣐ࣛࣈࣝ࡞ࢺࣛࣇ࢕ࢵ

᥋⥆ࡍࡿࡇ࡜࡛ᵓᡂࡉࢀࡿᗈᇦศᩓࣉࣛࢵࢺࣇ࢛࣮࣒ࠕDistcloudࠖࡢ◊✲ࢆ⥆ࡅ࡚࠸ࡿࠋ⌧ᅾࡣᣐⅬ㛫ࢡไᚚࢆྍ⬟࡜ࡍࡿ Software-Defined Networkingࡢࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࡢࢧ࣮ࣅࢫỈ‽ྜព (Service Legel(SDN) ࢆά⏝ࡋ࡚ࠊࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ⟶⌮⪅ࡢ࣏ࣜࢩ࣮

Agreement: SLA) ࡟╔┠ࡋࠊ☜⋡ㄽⓗ࡞ࣞࢪ࢚ࣜࣥࢫ

࡟ᇶ࡙࠸ࡓࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ㈨※࡟ᑐࡍࡿ࣮࣮ࣟࣝ࣋ࢫ

ࢆᐃ㔞ⓗ࡟⟬ฟࡍࡿ᪉ἲࢆᥦ᱌ࡋ࡚࠸ࡿࠋࡲࡓࠊࡇ

࡞࢔ࢡࢭࢫไᚚࡢᐇ⌧ࢆ┠ᣦࡍࠋࡢᥦ᱌ࡢゎỴ࡟ࢢࣛࣇ⌮ㄽⓗ࢔ࣉ࣮ࣟࢳࢆᑟධࡋࠊ኱つᶍ࡞ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ࡟ᑐࡋ࡚㧗㏿࡞ゎࡢᑟฟࢆᐇ  ᩍ⫱࣭◊✲➼࡟ಀࡿ඲Ꮫᨭ᥼

⌧ࡋࡼ࠺࡜ࡋ࡚࠸ࡿࠋ ᩍ⫱࡟ಀࡿ඲Ꮫᨭ᥼
඲Ꮫࡢᩍ⫱ᨭ᥼ࢆ┠ⓗ࡜ࡋࡓࠊୗグࡢᏛෆጤဨࢆ

 ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ㈨※࡟ᑐࡍࡿ࣮࣮ࣟࣝ࣋ࢫ࢔ࢡ

ᢸᙜࡋࡓࠋࢭࢫไᚚ࡟㛵ࡍࡿ◊✲௒᪥ࡢ IoT ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥࡣࠊ⮬㌟ࡢࢧ࣮ࣅࢫ

z FrontierLab@OsakaU 㐠Ⴀ Sub-WG ጤဨ㸦ఀ㐩㸧ࢆᥦ౪ࡍࡿࡓࡵ࡟ᚲせ࡜࡞ࡿࢹ࣮ࢱࢆᵝࠎ࡞ IoT ࢹz ඲Ꮫᩍ⫱⏝ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢩࢫࢸ࣒௙ᵝ⟇ᐃጤဨ఍ࣂ࢖ࢫ࠿ࡽ཰㞟ࡋ࡚࠸ࡿࠋ
ࡇ࠺ࡋࡓ IoT ࢹࣂ࢖ࢫࡣࠊ

ጤဨ㸦ᑠᓥ㸧

ಶே᝟ሗࡸᶵᐦࢹ࣮ࢱ࡜࠸ࡗࡓ㔜せ࡞ࢹ࣮ࢱࢆಖ᭷
ࡍࡿሙྜࡀ࠶ࡿࡓࡵࠊ᝟ሗ₃ὤࡸ୙ṇ࢔ࢡࢭࢫࡀⓎ⏕ࡋ࡞࠸ࡼ࠺࡟⟶⌮ࡍࡿࡇ࡜ࡀ㔜せ࡛࠶ࡿࠋᮏ㒊㛛ࡣࠊᏛෆࡔࡅ࡛࡞ࡃ඲ᅜࡢ◊✲⪅ࡽࡢ◊✲࡟ಀࡿ඲Ꮫᨭ᥼࡜ࡋ࡚ࠊ኱㜰኱Ꮫ᝟ሗ᥎㐍㒊࡜㐃ᦠࡑࡢࡼ࠺࡞ IoT ࢹࣂ࢖ࢫࢆ⟶⌮ࡍࡿᢏ⾡࡜ࡋ࡚ࠊࡋࠊࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࡸࢡࣛࢫࢱࢩࢫࢸ࣒➼ࡢチྍࡋࡓ࣮ࣘࢨࡀチྍࡋࡓ⠊ᅖ࡛ࡋ࠿⟶⌮ᑐ㇟ࡢࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ಖ᭷ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫ

IoT ࢹࣂ࢖ࢫࢆ฼⏝࡛ࡁ࡞࠸ࡼ࠺࡟ࡍࡿ࢔ࢡࢭࢫไ

ࢸ࣒ࢆ⥔ᣢ࣭㐠⏝࣭᭦᪂ࡍࡿ㈐ົࢆᢸࡗ࡚࠸ࡿࠋ

ᚚࡀࡼࡃ᥇⏝ࡉࢀ࡚࠸ࡿࠋࡇࡢ࢔ࢡࢭࢫไᚚࢆ⏝࠸
ࡿ IoT ࢹࣂ࢖ࢫࡢ⟶⌮⪅ࡣࠊࡲࡎࠊࢹ࣮ࢱ࡬ࡢ࢔ࢡ

඲Ꮫࡢ◊✲ᨭ᥼ࢆ┠ⓗ࡜ࡋࡓࠊୗグࡢᏛෆጤဨࢆ
ᢸᙜࡋ࡚࠸ࡿࠋࢭࢫࢆせồࡍࡿ࣮ࣘࢨࡀチྍࡉࢀࡓ࣮ࣘࢨ࡛࠶ࡿ࠿ࢆㄆドࡍࡿࠋࡑࡢᚋࠊ⟶⌮࣏ࣜࢩ࣮࡟ᇶ࡙࠸࡚஦๓z ࠕ㧗ᛶ⬟ィ⟬࣭ࢹ࣮ࢱศᯒᇶ┙ࢩࢫࢸ࣒ࠖ௙ᵝ⟇࡟๭ࡾᙜ࡚ࡓ࣮ࣟࣝࢆᣢࡘ࣮ࣘࢨ࡟ᑐࡋ࡚ࠊࡑࡢࣟ
࣮ࣝ࡟ᑐࡋ࡚チྍࡉࢀࡓ⠊ᅖ࡛ࡢࢹ࣮ࢱ࢔ࢡࢭࢫࢆ

ᐃጤဨ఍ጤဨ㸦ఀ㐩㸧z ࠕ㧗ᛶ⬟ィ⟬࣭ࢹ࣮ࢱศᯒᇶ┙ࢩࢫࢸ࣒ࠖᢏ⾡ᑂㄆྍࡍࡿࠋᰝ⫋ဨ㸦ఀ㐩ࠊᮌᡞ㸧ᡃࠎࡣࠊࡇࡢࡼ࠺࡞࢔ࢡࢭࢫไᚚࢆࠊIoT ࢹࣂ࢖ࢫࡢ⟶⌮ࡔࡅ࡛ࡣ࡞ࡃࠊࣜࣥࢡࡸᖏᇦᖜ࡜࠸ࡗࡓࢿࢵ

 ⟪㠃ᩍ⫱ࢩࢫࢸ࣒ࡢ㐠⏝ᨭ᥼ࢺ࣮࣡ࢡ㈨※ࡢ⟶⌮࡟ࡶά⏝ࡍ࡭ࡁ࡛࠶ࡿ࡜⪃࠼ࡿࠋ඲Ꮫᩍ⫱⏝㟁Ꮚィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒㸦඲ᩍࢥࣥ㸧ࡣࠊ࣮ࣘࢨ࡟ࡼࡿࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ㈨※࡬ࡢ࢔ࢡࢭࢫࢆࠊࢿ

ᮏᏛࡢᩍ⫱ࢆᨭ᥼ࡍࡿࡓࡵࡢࢩࢫࢸ࣒࡛࠶ࡿࠋ᫖ᖺ

ࢵࢺ࣮࣡ࢡ⟶⌮⪅ࡢ࣏ࣜࢩ࣮࡟ᇶ࡙࠸࡚ㄆドㄆྍࡍᗘ࡟ࡣࠊᪧ࢟ࣕࣥࣃࢫࡢ඲ᩍࢥࣥࡢ୍㒊࡛࠶ࡿࢥࣥ

ࡿࡇ࡜࡛ࠊከᩘࡢ IoT ࢹࣂ࢖ࢫࢆ཰ᐜࡍࡿࢿࢵࢺ࣡

ࣆ࣮ࣗࢱᏛ⩦ᐊ࡜ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ₇⩦ᐊ࠿ࡽࠊ⌧ᅾࡢ― 64 ―

࢟ࣕࣥࣃࢫࡢእᅜᏛ◊✲ㅮ⩏Ჷ 4 㝵ࡢࢡ࢚ࣜ࢖ࢸ࢕

 ⟪㠃࢟ࣕࣥࣃࢫࡢࢫࢱࢪ࢜タႠࡢᨭ᥼ࣈ࣮࣡ࢡࢩࣙࢵࣉ 1 ࡜ 2 ࡜ࡋ࡚⛣タࡋࡓࠋ୍㒊ࡣࠊ
8ࠊ
9ࠊ10 㝵ࡢ㝔⏕ᐊ࡟⛣タࡉࢀࡓࠋ⟪㠃ᪧ࢟ࣕࣥࣃࢫ࡟ࡣࠊ኱㜰኱Ꮫ࡜኱㜰እᅜㄒ኱Ꮫࡢ⤫ྜ᫬ࡢࠕ♫఍ேࢆᑐ㇟࡜ࡋࡓᏛኈࣞ࣋ࣝࡢእ

௒ᖺᗘࡶࠊ᪂ᆺࢥࣟࢼᑐᛂࡢࡓࡵࡢ࣮ࣜࣔࢺᤵᴗ

ᅜㄒᩍ⫱ࣉࣟࢢ࣒ࣛࡢᥦ౪ࠖࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺ࡟ࡼࡗ࡚

⏝ࢯࣇࢺ࢙࢘࢔ࡢ㏣ຍࡸࠊࢡ࢚ࣜ࢖ࢸ࢕ࣈࢯࣇࢺ࢘タ⨨ࡉࢀࡓࢫࢱࢪ࢜࡜ࡑࢀ࡟㛵㐃ࡍࡿࢫࢱࢪ࢜಴ᗜ

࢙࢔ࡢㄪᩚ࡞࡝ࠊᘬࡁ⥆ࡁ㐠⏝ᨭ᥼ࢆ⾜ࡗࡓࠋࡀᏑᅾࡋࡓࠋ᫖ᖺᗘࡣࠊࢫࢱࢪ࢜࡜ࢫࢱࢪ࢜಴ᗜ࠿

ࡽ⌧࢟ࣕࣥࣃࢫ࡟ᚲせ࡞ࡶࡢࢆ⛣ືࡉࡏࡓࠋࡓࡔࡋࠊ
⿦⨨㢮ࡣ≀ရࢆᲕໟࡋ⛣ືࡉࡏࡓࡔࡅ࡛࠶ࡾࠊࢫࢱ
ࢪ࢜ࡣ✌ാࡋ࡚࠸࡞࠸≧ἣ࡛࠶ࡗࡓ㸦ᅗ 2ࠊᅗ 3㸧ࠋᅗ ࢡ࢚ࣜ࢖ࢸ࢕ࣈ࣮࣡ࢡࢩࣙࢵࣉ  ⟪㠃ᩍ⫱ࢩࢫࢸ࣒ࡢᑟධᨭ᥼ᅗ ⟪㠃࢟ࣕࣥࣃࢫࡢࢫࢱࢪ࢜಴ᗜ࡟ ඲ᩍࢥࣥࡣࠊ2022 ᖺ 10 ᭶࡟᭦᪂ࡉࢀࡿணᐃ࡛࠶ࡾࠊ
ࡑࡢ୍㒊࡛࠶ࡿ⟪㠃ᩍ⫱ࢩࢫࢸ࣒ࡶ᭦᪂ࡉࢀࡿணᐃ
࡛࠶ࡿࠋ⟪㠃࢟ࣕࣥࣃࢫ࡟タᐃࡉࢀ࡚࠸ࡿ᝟ሗタഛ୍᪦཰⣡ࡉࢀࡓࢫࢱࢪ࢜ᶵᮦ
ࡣࠊ࢟ࣕࣥࣃࢫ⛣㌿࡟ࡼࡾࠊቑᙉࡸ⦰ᑠࠊタ⨨ሙᡤࡢኚ໬࡟ࡼࡿ౑࠸຾ᡭࡢኚ໬࡞࡝࡟ࡼࡾࠊ⟪㠃࢟ࣕࣥࣃࢫࡢࢽ࣮ࢬ࡜ࡢ஋㞳ࡀⓎ⏕ࡋ࡚࠸ࡿࠋ ௒ᅇࡢ⟪㠃ᩍ⫱ࢩࢫࢸ࣒ࡢ᭦᪂ࡣࠊ࢟ࣕࣥࣃࢫ⛣㌿࡜࠸࠺ࡇࢀࡲ࡛࡟࡞࠸⎔ቃࡢኚ໬࡜ࢽ࣮ࢬ࡜ࡢ஋
㞳࡟ᑐᛂࡍࡿࡓࡵ࡟ࠊ௙ᵝࡸタ⨨᪉ἲࢆࡇࢀࡲ࡛࡟
࡞ࡃኚ᭦ࡍࡿࡇ࡜࡜࡞ࡗࡓࠋ
ᇶᮏⓗ࡟ࡣࠊPC ࡢᚲᦠ໬ࡸ࢟ࣕࣥࣃࢫ㠃✚ࡢῶᑡ࡟ྜࢃࡏࠊᑟධྎᩘࢆ኱ࡁࡃ๐ῶࡋࡓࠋ⟪㠃࢟ࣕࣥࣃࢫࡢᏛ⏕ࡢከࡃࢆ༨ࡵࡿࡢࡣእᅜㄒᏛ㒊⏕࡛࠶ࡿࡇ࡜ࡸࠊࡑࡢࢡࣛࢫࢧ࢖ࢬࡀ 40 ྡ࡛࠶ࡿࡇ࡜࡟ྜࢃ
ࡏ࡚ࠊ᪤Ꮡࡢொჾࢆᕦጁ࡟⤌ࡳྜࢃࡏࠊ25 ྡ⏝ࡢࢡ࢚ࣜ࢖ࢸ࢕ࣈ࣮࣡ࢡࢩࣙࢵࣉ 2 ࢆ 40 ྡ࡟ᑐᛂࡉࡏࠊCALL ᶵ⬟ࢆቑᙉࡋࡓࠋࡲࡓࠊ᪂ࡋ࠸ヨࡳ࡜ࡋ࡚
BYOD ࢆ㏻ࡋ࡚ࠊ≉Ṧ࡞ࢯࣇࢺ࢙࢘࢔฼⏝ࡢᥦ౪ࡶᅗ ᏶ᡂ࡟ྥࡅ࡚‽ഛ୰ࡢ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ

⟪㠃࢟ࣕࣥࣃࢫࡢࢫࢱࢪ࢜

― 65 ―

2021 ᖺᗘࡣࠊᲕໟࡉࢀࡓ≧ែࡢᶵᮦࢆࠊ㐺ษ࡞ሙ᭱ึࡢ฼⏝ࡣࠊ2022 ᖺᗘ࠿ࡽጞࡲࡿேᩥᏛ◊✲⛉ࡢᡤ࡟タ⨨ࡋㄪᩚࢆ⾜࠸ࠊࢫࢱࢪ࢜ࢆ౑⏝ྍ⬟࡞≧ែࣉ࣮ࣟࣔࢩࣙࣥࣅࢹ࢜ࡢ᧜ᙳ࡜࡞ࡗࡓ㸦ᅗ 4㸧ࠋࡇࡢ࡟ࡋࡓࠋ᧜ᙳ࡟ࡼࡿࣅࢹ࢜㸦ᅗ 5㸧ࡢྜᡂ㒊ศࡢရ㉁࠿ࡽࠊࢫ

ࢫࢱࢪ࢜⟶⌮ࢆᢸᙜࡍࡿእᅜㄒᏛ㒊ࡢ୪ᕝ჆ᩥඛ
⏕࡜࡜ࡶ࡟ࠊᴗ⪅࡜ࡢ㐃⤡ࡸㄪᩚࠊࢫࢱࢪ࣓࢜ࣥࢸ

ࢱࢪ࢜࡜ࡋ࡚ࡢᇶᮏⓗ࡞ᶵ⬟ࡸᛶ⬟ࢆᩚഛ࡛ࡁࡓࡇ
࡜ࡀࢃ࠿ࡗࡓࠋ

ࢼࣥࢫ࡟ᚲせ࡞኱ᆺྎ㌴࡞࡝ࡢ⤌ࡳ❧࡚࡞࡝ࢆ⾜࠸ࠊࢫࢱࢪ࢜ࢆ᏶ᡂࡉࡏࡓࠋᅗ 2 ࡢࡼ࠺࡞౑⏝ྍ⬟࡞≧ ࡇࢀࡲ࡛ࡢ H ࣮ࣛࢽࣥࢢࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺࡢබ㛤ែ࡜ࡋࡓࠋ⾲ H ࣮ࣛࢽࣥࢢᩍᮦࡢ฼⏝≧ἣ ⟪㠃࢟ࣕࣥࣃࢫࡢࢫࢱࢪ࢜㐠⏝ᨭ᥼ᅗ ேᩥᏛ◊✲⛉ࡢ⤂௓ࣅࢹ࢜ࡢ᧜ᙳ

ゝㄒ

ࣄࢵࢺᩘ

࢔ࣛࣅ࢔ㄒ

102,566

ࢱ࢖ㄒ

74,975ࢫ࢙࣮࢘ࢹࣥㄒ

62,747

ࢧ࣮ࣂࢺࢵࣉ

60,767

ࣄࣥࢹ࢕࣮ㄒ

60,594㧗ᗘ㓄ಙ

44,649ࢫ࣌࢖ࣥㄒ

36,473

ࣅ࣐ࣝㄒ

30,642

࣋ࢺࢼ࣒ㄒ

29,572

᪥ᮏㄒ

26,646

ࢹ࣐࣮ࣥࢡㄒ

26,255

ࣟࢩ࢔ㄒ

16,881

࣌ࣝࢩ࢔ㄒ

14,586

ࣁ࣮ࣥ࢞ࣜㄒ

14,232࢖ࣥࢻࢿࢩ࢔ㄒ

13,704

ࢫ࣡ࣄࣜㄒ

9,440

⛉◊㈝

8,521

࢘࢖ࢢࣝㄒ

8,413

♫఍ே

6,320

࢘ࣝࢻ࣮ࢗㄒ

5,834

୰ᅜㄒ

5,582

ࣔࣥࢦࣝㄒ

4,677

ࠕ㧗ᗘእᅜㄒᩍ⫱඲ᅜ㓄ಙࢩࢫࢸ࣒ࡢᵓ⠏ࠖ㸦㧗ᗘእᅜㄒ㸧࡜ࠕ♫఍ேࢆᑐ㇟࡜ࡋࡓᏛኈࣞ࣋ࣝࡢእ
ᅜㄒᩍ⫱ࣉࣟࢢ࣒ࣛࠖ㸦♫఍ேࣉࣟࢢ࣒ࣛ㸧ࡣ᏶஢ࡋࡓࡀࠊࡑࢀࡽ࡛㛤Ⓨࡉࢀࡓ e ࣮ࣛࢽࣥࢢᩍᮦࡣබ
㛤ࢆ⥅⥆ࡋ࡚࠸ࡿࠋࡇࢀࡽࡢ e ࣮ࣛࢽࣥࢢᩍᮦࡣࠊ
ᩍဨ࡟ࡼࡾ༑ศ࡞ရ㉁ࢆ⥔ᣢࡋ࡚㛤Ⓨࡉࢀ࡞ࡀࡽࠊᅗ ேᩥᏛ◊✲⛉ࡢ⤂௓ࣅࢹ࢜

༑ศ࡞࣮࣒࣎ࣜࣗࡶ࠶ࡾࠊᏛෆࡢᤵᴗ࡛౑⏝ࡉࢀ࡚࠸ࡿࡔࡅ࡛࡞ࡃࠊᏛ⩦ᶵ఍ࡢᑡ࡞࠸እᅜㄒࢆ↓ൾ࡛ࢫࢱࢪ࢜ࡢ᏶ᡂᚋࡣࠊࢫࢱࢪ࡛࢜ࡢࢸࢫࢺ᧜ᙳࡸ

Ꮫ⩦ࡍࡿ㔜せ࡞♫఍࢖ࣥࣇࣛ࡜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋࡲࡓࠊ

฼⏝⪅࡬ࡢㄝ᫂࡞࡝ࡢ㐠⏝ᨭ᥼ࢆ⾜ࡗࡓࠋࢫࢱࢪ࢜

᪥ᮏㄒᩍᮦ࡟࠾࠸࡚ࡣࠊᾏእ࠿ࡽࡢ࢔ࢡࢭࢫࡶከ࠸ࠋ

― 66 ―

௒ᖺᗘࡢ฼⏝≧ἣࡣࠊᏛෆእྜࢃࡏ࡚⣙ 170 ୓࣮࣌ࢪࣅ࣮࡛ࣗ࠶ࡗࡓࠋୖ఩ 50 ఩ࡢ㜀ぴ࣮࣌ࢪࡢࣄࢵ

7㸧ࠊࣔࣥࢦࣝㄒ㸦ᅗ 8㸧ࠊ♫఍ேࣉࣟࢢ࣒ࣛࡢ୰ᅜ
ㄒ㸦ᅗ 9㸧ࡢ኱㒊ศࡢᨵಟࢆ⾜ࡗࡓࠋࢺᩘࢆ㞟ィࡋࡓ⤖ᯝࡣࠊ⾲ 1 ࡢ㏻ࡾ࡛࠶ࡿࠋ඲యⓗ࡟ࠊᏛෆࡢᤵᴗ࡛౑⏝ࡉࢀ࡚࠸ࡿࣄࣥࢹ࢕࣮ㄒࡸ࣋
ࢺࢼ࣒ㄒ࡞࡝ࡀୖ఩࡟ࡁ࡚࠸ࡿࠋ࢔ࣛࣅ࢔ㄒࡣࠊᨺ
㏦኱Ꮫ࡛⤂௓ࡉࢀ࡚࠸ࡿࡇ࡜ࡶ࠶ࡾ౛ᖺ 1 ఩࡜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋ౛ᖺ࡞ࡽ࢔ࣛࣅ࢔ㄒࡢ 1 ఩ࡣ 2 ఩࡟ಸ㏆࠸ᕪࢆࡘࡅࡿࡀࠊ௒ᖺᗘࡣࢶ࢖ࢵࢱ࣮࡛ᮏࢧ࢖ࢺࡢࢱ
࢖ㄒࡀὀ┠ࢆᾎࡧࡓࡓࡵࠊࣄࢵࢺᩘࡀ㣕㌍ⓗ࡟ୖ᪼ࡋࡓࠋ ࡇࢀࡲ࡛ࡢ H ࣮ࣛࢽࣥࢢࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺ࡛㛤Ⓨࡉࢀࡓᩍᮦࡢᨵಟ
㧗ᗘእᅜㄒࡸ♫఍ேࣉࣟࢢ࣒࡛ࣛ㛤Ⓨࡉࢀࡓ e ࣮ࣛࢽࣥࢢᩍᮦࡣ⭾኱࡛࠶ࡾࠊಟṇࡍ࡭ࡁㄗࡾࡸࠊᨵ
ၿࡍ࡭ࡁ㒊ศࡀḟࠎ࡜Ⓨぢࡉࢀࠊ⥅⥆ⓗ࡟ಟṇࡸᨵၿࢆ⾜࠺ᚲせࡀ࠶ࡿࠋࡲࡓࠊe ࣮ࣛࢽࣥࢢᩍᮦࡢ㡢ኌᅗ 㧗ᗘእᅜㄒࡢ࢘ࣝࢻ࣮ࢗㄒᩍᮦ

ࡸື⏬ࡢ෌⏕࡟౑⏝ࡉࢀ࡚࠸ࡿ Adobe Flash ࡢᮇ㝈࡛

㸦3& ࣮ࣔࢻ㸧

࠶ࡿ 2020 ᖺ 12 ᭶ࢆ㏄࠼ࠊ᪩ᛴ࡞ᑐᛂࡀᚲせ࡜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋᅗ 㧗ᗘእᅜㄒࡢ࢘࢖ࢢࣝㄒᩍᮦ㸦3& ࣮ࣔࢻ㸧ᅗ 㧗ᗘእᅜㄒࡢࣔࣥࢦࣝㄒ
㸦ࢫ࣐࣮ࢺࣇ࢛࣮ࣥࣔࢻ㸧௒ᖺᗘࡶゝㄒᩥ໬◊✲⛉ゝㄒ♫఍ᑓᨷࡢ༠ຊࡢୗࠊ
ᙜึࡢ e ࣮ࣛࢽࣥࢢᩍᮦ㛤Ⓨࡢ୺せ࣓ࣥࣂ࣮࡛࠶ࡗ
ࡓᒾᡂⱥ୍ඛ⏕࡟ࡶཧຍ࠸ࡓࡔࡁࠊ኱つᶍ࡞ e ࣮ࣛࢽࣥࢢᩍᮦࡢᨵಟࢆ⾜ࡗࡓࠋ௒ᖺᗘࡣࠊ㧗ᗘእᅜㄒࡢ࢘࢖ࢢࣝㄒ㸦ᅗ 6㸧ࡢ඲࡚࡜ࠊ࢘ࣝࢻ࣮ࢗㄒ㸦ᅗࡇࡢᨵಟ࡛ࡣࠊFlash ࡛సࡽࢀࡓ㒊ศࢆ HTML5 ࡛෌㛤Ⓨࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾ㡢ኌࡸື⏬ࢆ᚟ᪧࡋࠊ⊂⮬㛤
Ⓨࡋࡓࢩࣥࣉࣝ࡞ CMS (Contents Management System)ࢆᑟධࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾࠊࢫ࣐࣮ࢺࣇ࢛ࣥ࡜ PC ࡢ୧᪉࡛ᛌ㐺࡟Ꮫ⩦ࡀ⾜࠼ࡿࡼ࠺࡟ࡋࡓࠋࡲࡓࠊ⌧ᅾࡢࢿ― 67 ―

ࢵࢺ࣮࣡ࢡᖏᇦࡢྥୖ࡟ྜࢃࡏ࡚ࠊ㛤Ⓨ᫬ࡢࢹ࣮ࢱ

ࡉࡽ࡟ࠊ⟪㠃࢟ࣕࣥࣃࢫࡢ e ࣮ࣛࢽࣥࢢࢧ࢖ࢺࡣࠊ

ࡀࡑࢁࡗ࡚࠸ࡿື⏬ࢹ࣮ࢱ࡟㛵ࡋ࡚ࡣࠊࡼࡾ㧗ရ㉁」ᩘࡢࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺࡸከᩘࡢゝㄒࡀ࠶ࡿࡓࡵࠊࡑࡇ

࡞ࡶࡢ࡟⨨ࡁ᥮࠼࡚࠸ࡿࠋ

࡟ᥖ㍕ࡉࢀࡿ࠾▱ࡽࡏࡣࠊ௳ᩘࡶከࡃᥖ㍕᪉ἲࡶ」㞧࡛࠶ࡿࠋ௒ᖺᗘࡣࠊᮏࢧ࢖ࢺ࡛᥇⏝ࡉࢀ࡚࠸ࡿ CMS
࡟」㞧࡞࠾▱ࡽࡏࢆฎ⌮ࡍࡿᶵ⬟ࢆ㏣ຍࡋࠊ㐠⏝ࢆ㛤ጞࡋࡓࠋࡇࢀ࡟ࡼࡾࠊᩘ༑௳ࡢ࠾▱ࡽࡏࢆ୍ඖ⟶⌮ࡋ࡞ࡀࡽࠊ༑ࣨᡤ௨ୖࡢ࣮࣌ࢪ࡟࠾࠸࡚ࠊࡑࡢ࣌
࣮ࢪ࡟ᚲせ࡞㒊ศࡢࡳࢆ㑅ࡧฟࡋ࡚ᥖ㍕ࡍࡿࡇ࡜ࢆ
ᐇ⌧ࡋࡓ㸦ᅗ 10㸧ࠋ ᧜ᙳ࡜㘓㡢ࡢᨭ᥼ゝㄒᩥ໬◊✲⛉࡜༠ຊࡋ࡞ࡀࡽ㐠Ⴀࡉࢀ࡚࠸ࡿ⟪㠃࢟ࣕࣥࣃࢫࡢ e ࣮ࣛࢽࣥࢢ㛤ⓎᣐⅬ࡛ࡣࠊᵝࠎ࡞ e࣮ࣛࢽࣥࢢࠊ࣓ࢹ࢕࢔ᩍᮦࡢ㛤Ⓨᨭ᥼ࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ
኱㜰኱Ꮫฟ∧఍ࠕୡ⏺ࡢゝㄒࢩ࣮ࣜࢬࠖࡣᏛෆࡢ
ᤵᴗ࡛ࡶ౑⏝ࡉࢀ࡚࠸ࡿࡀࠊ௒ᖺᗘࡣࠊz ᯘ ึᱵࠊྜྷ⏣┿ᝅࠊࠕୡ⏺ࡢゝㄒࢩ࣮ࣜࢬ 18 ྎᅗ ♫఍ேࣉࣟࢢ࣒ࣛࡢ୰ᅜㄒ

‴⳹ㄒࠖࠊ኱㜰኱Ꮫฟ∧఍ࡢ㘓㡢ࡢᨭ᥼ࢆ⾜ࡗࡓࠋ H ࣮ࣛࢽࣥࢢ㛤Ⓨᨭ᥼ e ࣮ࣛࢽࣥࢢࡢ㛤Ⓨᨭ᥼࡛ࡣࠊ኱㜰኱Ꮫฟ∧఍ࡢ┦ㄯࢆཷࡅࠊ2019 ᖺᗘ࡟኱㜰኱Ꮫฟ∧఍ࠕୡ⏺ࡢゝㄒࢩ࣮ࣜࢬ 14 ࢖ࣥࢻࢿࢩ࢔ㄒࠖ࠿ࡽ Web 㡢ኌࣉ࣮࣮ࣞࣖࡢ㛤Ⓨ࡜බ㛤ࢆ⾜ࡗࡓࠋ௒ᖺᗘࡣࠊ௒ᖺᗘ࡟ฟ
∧ࡉࢀࡓࠕୡ⏺ࡢゝㄒࢩ࣮ࣜࢬ 18 ྎ‴⳹ㄒࠖࡢ
Web 㡢ኌࣉ࣮࣮ࣞࣖ
㸦ᅗ 11㸧ࡢ㛤Ⓨ࡜බ㛤ࢆ⾜ࡗࡓࠋ௒ᖺᗘࡣࠊࡑࢀࡔࡅ࡛࡞ࡃࠊ㐣ཤ࡟ฟ∧ࡉࢀࡓࠕୡ
⏺ࡢゝㄒࢩ࣮ࣜࢬࠖࡢ඲࡚࡟ᑐࡋ࡚ Web 㡢ኌࣉ࣮࣮ࣞࣖࢆ㛤Ⓨࡍࡿࡢ࡟ᚲせ࡞ᇶ┙ࢩࢫࢸ࣒ࢆ㛤Ⓨࡋࡓࠋ඲㒊࡛ 18 ෉ศࡢ Web 㡢ኌࣉ࣮࣮ࣞࣖࡸ᱌ෆ࣮࣌ࢪᅗ ୍ඖ⟶⌮࡟ࡼࡾࡲ࡜ࡵ࡚⾲♧ࡉࢀࡓ

ࡣࠊඹ㏻㒊ศࡶከ࠸ࡓࡵ༢⣧࡟ูࠎ࡟㛤Ⓨࢆ⾜࠺࡜ࠊH ࣮ࣛࢽࣥࢢࢧ࢖ࢺ඲యࡢ࠾▱ࡽࡏ࣓ࣥࢸࢼࣥࢫࡀ኱ኚ࡛࠶ࡿࠋ౛࠼ࡤࠊᑗ᮶ⓗ࡟ࡣ᱌♫఍ேࣉࣟࢢ࣒ࣛ࡟ࡼࡗ࡚㛤Ⓨࡉࢀࡓ e ࣮ࣛࢽࣥࢢᩍᮦࡢᨵಟࡣ௒ᖺᗘࡀึࡵ࡚࡛࠶ࡿࠋ♫఍ேࣉࣟࢢ࣒ࣛࡢ e ࣮ࣛࢽࣥࢢᩍᮦࡣࠊᑓ⏝ࡢࢯࣇࢺ࢙࢘࢔
ࡀ౑⏝ࡉࢀ࡚࠾ࡾᨵಟࡀᅔ㞴࡛࠶ࡿࡓࡵࠊᒾᡂⱥ୍

ෆ࣮࣌ࢪࡣ 18 ෉ศࡢ 18 ࣮࣌ࢪࡀ⏝ពࡉࢀࡿࡀࠊࡇ
ࡢ୰ࡢඹ㏻ࡢᩥゝࢆኚ᭦ࡋࡼ࠺࡜ࡍࡿ࡜ࠊ18 ࣮࣌ࢪศࡢ⦅㞟ࡀᚲせ࡛࠶ࡿࠋࡇࡢࡼ࠺࡞ከᩘࡢ㢮ఝ࣮࣌ࢪసᡂࢆゎỴࡍࡿࡓࡵ࡟ࠊ㧗ᗘእᅜㄒࢧ࢖ࢺ⏝࡟㛤Ⓨࡋࡓ CMS ࡟ࠊ࣮࣌ࢪࡢෆᐜࢆࣃ࣓࣮ࣛࢱ࡟ࡼࡾኚ

ඛ⏕ࡀ୰ᚰ࡜࡞ࡾ෌㛤Ⓨࢆ⾜ࡗࡓࠋ― 68 ―

໬ࡉࡏࡿᶵ⬟ࢆ㏣ຍࡋࠊWeb 㡢ኌࣉ࣮࣮ࣞࣖࡢࢧ࢖
ࢺ࡟ᑟධࡋࡓࠋࡇࢀ࡟ࡼࡾࠊ1 ࡘࡢ࣮࣌ࢪࡀࠊࣃ࣓ࣛ
࣮ࢱᣦᐃ࡟ࡼࡾ 18 ㏻ࡾ࡟ኚ໬ࡉࡏࡿࡇ࡜ࡀྍ⬟࡜࡞
ࡾࠊඹ㏻㒊ศࡢኚ໬࡟㛵ࡋ࡚ࡣ 1 ࣇ࢓࢖ࣝࡢ⦅㞟ࡢࡳ࡛ᑐᛂྍ⬟࡜࡞ࡗࡓࠋᅗ 12 ࡣࠕୡ⏺ࡢゝㄒࢩ࣮ࣜࢬ 18 ྎ‴⳹ㄒࠖࡢ Web 㡢ኌࣉ࣮࣮ࣞࣖࡢ᱌ෆ࣮࣌
ࢪ࡛࠶ࡿࡀࠊࡇࡢ HTML ࣇ࢓࢖ࣝࡣࠊୡ⏺ࡢゝㄒࢩ࣮ࣜࢬࡢ 18 ෉ศࡢ Web 㡢ኌࣉ࣮࣮ࣞࣖࡢ᱌ෆ࣮࣌
ࢪ࡛ά⏝ࡍࡿ௙⤌ࡳࡀᐇ⿦῭ࡳ࡛࠶ࡿࠋᅗ ࠕୡ⏺ࡢゝㄒࢩ࣮ࣜࢬ ྎ‴⳹ㄒࠖࡢ :HE㡢ኌࣉ࣮࣮ࣞࣖࡢ᱌ෆ⏬㠃㸦ࢫ࣐࣮ࢺࣇ࢛࣮ࣥࣔࢻ㸧 ࡇࢀࡲ࡛ࡢ H ࣮ࣛࢽࣥࢢࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺࡢᶵᮦ
ࡸࢹ࣮ࢱࡢ⟶⌮ࡇࢀࡲ࡛ࡢ e ࣮ࣛࢽࣥࢢࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺ࡞࡝࡛ᑟධ
ࡉࢀࡓ㠀ᖖ࡟ከࡃࡢᶵᮦࡸࠊࡑࡇ࡛సᡂࡉࢀࡓࢹ࣮
ࢱࡸᩥ᭩ࡢ⟶⌮ࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿ㸦ᅗ 13㸧ࠋᶵᮦࡢ✀㢮ࡣࠊᴗົ⏝ࣅࢹ࣓࢜࢝ࣛࠊPCࠊࣉࣜࣥࢱࠊ࣓࢝ࣛࠊ
ࣞࣥࢬ㢮ࠊ୕⬮࡞࡝㠀ᖖ࡟ከᵝ࡛࠶ࡿࠋ௒ᖺᗘࡣࠊᅗ ࠕୡ⏺ࡢゝㄒࢩ࣮ࣜࢬ ྎ‴⳹ㄒࠖࡢ
:HE 㡢ኌࣉ࣮࣮ࣞࣖ㸦ࢫ࣐࣮ࢺࣇ࢛࣮ࣥࣔࢻ㸧≉࡟ᪧ࢟ࣕࣥࣃࢫ࠿ࡽ㐠ࡧ㎸ࡲࢀࡓ≀ရࢆᩚ⌮ࡋ࡚཰⣡ࡍࡿసᴗࡀ୰ᚰ࡜࡞ࡗࡓࠋ౛ᖺ㏻ࡾࡢࠊᶵᮦࡢ
࣓ࣥࢸࢼࣥࢫࠊᶵᮦࡢ㈚ࡋฟࡋࠊᶵᮦࡢࢳ࢙ࢵࢡࡸ
ㄪᩚ࡞࡝ࢆ⾜ࡗࡓࠋ― 69 ―࣒ SX-ACE㸦2021 ᖺ 2 ᭶ 28 ᪥ᥦ౪⤊஢㸧ࠊ2014 ᖺ 3᭶࡟᭦᪂ࢆ࠾ࡇ࡞ࡗࡓ኱つᶍྍど໬ᑐᛂ PC ࢡࣛࢫࢱ VCC㸦2021 ᖺ 3 ᭶ 31 ᪥ᥦ౪⤊஢㸧ࠊ2017 ᖺ 12᭶࡟᭦᪂ࢆ⾜ࡗࡓ඲ᅜඹྠ฼⏝኱つᶍ୪ิィ⟬ࢩࢫ
ࢸ࣒ OCTOPUS ࠿ࡽᵓᡂࡉࢀࡿࠋࡇࢀࡽࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢṇᖖ࡞✌ാࠊ࠾ࡼࡧࠊࡇࢀࡽࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࢆ฼⏝⪅࡟࡜ࡗ࡚ࡼࡾ౑࠸ࡸࡍ࠸
ࢩࢫࢸ࣒࡜࡞ࡿࡼ࠺ࠊ᝟ሗ᥎㐍㒊ࠊᐇ㝿ࡢࢩࢫࢸ࣒
⟶⌮ࢆᢸᙜࡍࡿ NEC ࡽ࡜᭶㸯ᅇࡢᐃ౛఍ࢆ⾜࠸࡞ࡀࡽࠊ㐠⏝⟶⌮ᴗົ࡟ᚑ஦ࡋ࡚࠸ࡿࠋࡲࡓࠊࢭࣥࢱ࣮ᅗ ཰⣡ࡉࢀࡓ H ࣮ࣛࢽࣥࢢࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺࡢ
ᶵᮦࡢ୍㒊

ෆ㒊ⓗ࡟ࡣࠊ㐌㸯ᅇ 2 ᫬㛫ࢆࡵ࡝࡟ࠊᮏ◊✲㒊㛛ᩍဨ㸦ఀ㐩ࠊᮌᡞ㸧ࠊඛ㐍㧗ᛶ⬟ィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒࢔࣮
࢟ࢸࢡࢳࣕඹྠ◊✲㒊㛛ᩍဨ㸦Ώሙ㸧ࠊ࠾ࡼࡧࠊ᝟

 ᩍ⫱⏝ィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒࡬ࡢᨭ᥼

ሗ᥎㐍㒊ᇶ┙ㄢᢏ⾡⫋ဨ㸦ᮌ㉺ࠊᑎ๓ࠊ຾ᾆ㸧࡛ෆᩍ⫱⏝ィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢ㐠⏝ࡢᨭ᥼ࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ
ᐃᮇⓗ࡟㛤ദࡉࢀࡿ࣑࣮ࢸ࢕ࣥࢢ࡟ཧຍࡋ࡞ࡀࡽࠊ୺࡟ࠊOUMail㸦ᅗ 14㸧࡜࿧ࡤࢀࡿ඲Ꮫࡢࡓࡵࡢ࣓࣮
ࣝࢩࢫࢸ࣒ࡢ㐠⏝ᨭ᥼ࡸ᝟ሗᥦ౪ࢆ⾜ࡗࡓࠋ㒊ᐃ౛఍ࢆᐇ᪋ࡋࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒㐠⏝ಖᏲࠊ࣮ࣘࢨᨭ᥼ࠊྛ✀ᢏ⾡ㄢ㢟➼ࡢ☜ㄆ࣭Ⅼ᳨ࢆ⾜࠸࡞ࡀࡽࠊ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢ฼ά⏝ࡀ᭱኱㝈ຠ⋡ⓗ࡟᥎㐍ࡉࢀࡿࡼ࠺ດࡵ࡚࠸ࡿࠋ
ᮏᖺᗘࡢ㐠⏝⟶⌮ᴗົ࡛ࡣࠊ㏻ᖖࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࠊྍど໬㐠⏝⟶⌮ᴗົ࡟ຍ࠼ࠊୗグࡢ㐠⏝⟶⌮ᴗົ࡟
ὀຊࡋࡓࠋ



᪂つ฼⏝⪅⋓ᚓ࡟ྥࡅࡓᗈሗ



High-Performance Scientific Computing (HPSC)
News ࡟ࡼࡿ࢔࢘ࢺ࣮ࣜࢳάື

ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ SQUID 㝖ᖥᘧྛ✀฼⏝⪅ྥࡅࢭ࣑ࢼ࣮࣭ㅮ⩦఍ࡢᣑ඘ᑐ㠃฼⏝┦ㄯ㸦ヨ⾜ࢧ࣮ࣅࢫ㸧ࡢᐇ᪋ ◊✲࡟ಀࡿ඲Ꮫᨭ᥼

බເᆺ฼⏝ไᗘࡢ᥎㐍 ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢩࢫࢸ࣒ࡢᑟධ࣭㐠⏝ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢩࢫࢸ࣒ࠕ㧗ᛶ⬟ィ⟬࣭ᅗ ࣓࣮ࣝࢩࢫࢸ࣒ 280DLO

ࢹ࣮ࢱศᯒᇶ┙ࢩࢫࢸ࣒ࠖ࡟ྥࡅࡓㄪ㐩ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࡣ඲ᅜඹྠ฼⏝᪋タ࡜ࡋ࡚᝟ሗฎ⌮ᢏ⾡ᇶ┙ࡢᩚഛࠊᥦ౪࠾ࡼࡧ◊✲㛤Ⓨࠊ

HPCI/JHPCN ᥇ᢥㄢ㢟ࡢᨭ᥼᝟ሗᇶ┙࡟ᨭ࠼ࡽࢀࡓ㧗ᗘ࡞ᩍ⫱ࡢᐇ㊶࡞ࡽࡧ࡟▱኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒࢙࢘ࣈࠊ᱌ෆ࣓࣮ࣝࡢ 2ᅜㄒ㐠⏝ⓗ㈨※ࡢ㟁Ꮚⓗ⟶⌮࠾ࡼࡧᥦ౪ࢆ⾜࠺ࡇ࡜ࢆ┠ⓗ࡜ࡋ࡚࠸ࡿࠋᮏ㒊㛛ࡣࠊࡑࡢࡼ࠺࡞┠ⓗࢆ㐩ᡂࡍ࡭ࡃࠊ

 2020 ᖺᗘ฼⏝⪅࢔ࣥࢣ࣮ࢺࡢᐇ᪋

㧗ᗘ࠿ࡘ኱つᶍ࡞ィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒⎔ቃࢆᮏᏛ࠾ࡼࡧ Ꮨ⠇ಀᩘࡢ㐠⏝඲ᅜࡢ኱Ꮫࡸ◊✲ᶵ㛵ࡢ◊✲⪅࡟ᥦ౪ࡍࡿ௵ົࢆᢸ ⏘ᴗ฼⏝άᛶ໬࡟ྥࡅࡓᒎ㛤࠸ࠊᮏ㒊㛛ࡢᩍဨࡣ᪥ࠎࡇࡢ௵ົ࡟ᚑ஦ࡋ࡚࠸ࡿࠋ

 SQUID ࣛࢵࢡࢹࢨ࢖ࣥᩚഛ ᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡣࠊ2014 ᖺ 12

 SQUID ࡬ࡢ⛣⾜࡟ྥࡅࡓ฼⏝⪅ᨭ᥼᭶࡟᭦᪂ࢆ࠾ࡇ࡞ࡗࡓࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢩࢫࢸ

 SQUID ↓ᩱ࠾ヨࡋ฼⏝― 70 ―

௨ୗࠊάືෆᐜ࡟ࡘ࠸࡚ᴫㄝࡍࡿࠋ

2021 ᖺᗘᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢ㧗࠸฼⏝⋡ࢆ௒ᚋࡶ⥅⥆ⓗ࡟⥔ᣢࡋࠊᮏࢭࣥࢱ࣮࡬ࡢ᪂つ฼⏝⪅⋓ᚓ࡟ྥࡅࡓᗈሗ

฼⏝⪅ᵝ࠿ࡽࡢồᚰຊࢆྥୖࡍ࡭ࡃࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒࠾ࡼࡧࢧ࣮ࣅࢫ࡟ࡘ࠸࡚ࡢᗈ
ሗࢆ✚ᴟⓗ࡟᥎㐍ࡋࡓࠋᅗ 15ࠊᅗ 16 ࡟ᮏᖺᗘసᡂࡋ
ࡓࠊᮏ◊✲㒊㛛ࡀ᥎㐍ࡍࡿ኱つᶍィ⟬ᶵ஦ᴗ࡟࠾ࡅࡿ᪂つ฼⏝⪅ເ㞟ᗈሗ㈨ᩱ㸦࣏ࢫࢱ࣮࠾ࡼࡧࣃࣥࣇ
ࣞࢵࢺ㸧ࢆ♧ࡍࠋࣃࣥࣇࣞࢵࢺ࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊA4 ࢧ࢖ࢬ࡟ᅗ 15ࠊᅗ 16 ࢆ୧㠃࡟༳ๅࡋࡓࡶࡢࢆసᡂࡋࡓࠋ
࣏ࢫࢱ࣮࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊA2 ࢧ࢖ࢬ࡟ᅗ 15 ࡟♧ࡍࢹࢨ࢖ࣥࢆ༳ๅࡋࡓࡶࡢࢆసᡂࡋࡓࠋᮏᖺᗘࡣࠊA4 ∧ࣃࣥࣇࣞࢵࢺࢆ 4000 㒊సᡂࡋࠊᏛෆ඲ᩍဨ࡟㓄ᕸࢆ⾜࠸ࠊA2 ∧࣏ࢫࢱ࣮࡟ࡘ࠸࡚ࡣ 700 㒊సᡂࡋࠊᅜෆ◊✲ᶵ㛵࣭ィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮➼࡬㓄ᕸࡋࡓࠋ 2021 ᖺᗘࡣ 5 ᭶࡟ᚋ㏙ࡍࡿࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ
SQUID ࡢᑟධࡶணᐃࡉࢀ࡚࠾ࡾࠊ኱ᖜ࡟㈨※㔞ࡀቑ኱ࡍࡿࡓࡵࠊ᫖ᖺᗘ࡟⥆ࡁ✚ᴟⓗ࠿ࡘ⥅⥆ⓗ࡞ᗈሗᅗ  ᖺᗘ᪂つ฼⏝⪅ເ㞟ᗈሗ㈨ᩱ

ࢆ࠾ࡇ࡞ࡗࡓࠋࡑࡢ⤖ᯝࠊ᪂つ฼⏝⪅ࡣቑຍഴྥ࡟

ࣃࣥࣇࣞࢵࢺ 㸦⾲㸧

OCTOPUS ࡢᚅࡕ᫬㛫ࡢၥ㢟ࡣࡢࡇࡿࡀࠊSX-ACE ࡢ࠶ࡾࠊ୍᫖ᖺᗘࠊ᫖ᖺᗘ࡜῝้࡞ၥ㢟࡛࠶ࡗࡓᚋ⥅ᶵ࡛࠶ࡿ SQUID ࡣ OCTOPUS ࡢつᶍࢆࡣࡿ࠿࡟ୖᅇࡿつᶍࡢࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ࡜࡞ࡗࡓࡇ࡜࠿
ࡽࡶࠊ᪂ࡋ࠸ศ㔝ࡢ◊✲⪅࡟࣮ࣜࢳ࡛ࡁࡿࡼ࠺ࠊᘬ
ࡁ⥆ࡁ✚ᴟⓗ࡞ᗈሗάືࢆ㐍ࡵ࡚࠸ࡃࠋ ࡲࡓࠊᮏᖺᗘᚋᮇ࡟ࡣ SQUID ࡟࠶ࢃࡏヨ㦂ᑟධࡉࢀࡓࢹ࣮ࢱ㞟⣙ᇶ┙ ONION (Osaka University Next
Infrastructure for Open research and open innovatioN) ࡟ࡘ࠸࡚ࡢᗈሗάືࡶᒎ㛤ࡋࡓࠋᅗ 17ࠊᅗ 18 ࡟ᮏᖺᗘసᡂࡋࡓࠊࢹ࣮ࢱ㞟⣙ᇶ┙ ONION ࡢᗈሗࣃࣥࣇࣞࢵ
ࢺࢆ♧ࡍࠋ⾲㠃࡟ࡣ ONION ࡢࣟࢦࢆࠊ⿬㠃࡟ࡣ
ONION ࠾ࡼࡧ Onion ࢆᵓᡂࡍࡿ࢜ࣈࢪ࢙ࢡࢺࢫࢺࣞ
࣮ࢪࡢᴫせࠊ฼⏝᪉ἲ࡟ࡘ࠸࡚➼ࢆࡲ࡜ࡵࡓࠋONION ࣃࣥࣇࣞࢵࢺ࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊA4 ࢧ࢖ࢬ࡟ᅗ
17ࠊᅗ 18 ࢆ୧㠃࡟༳ๅࡋࡓࡶࡢࢆసᡂࡋࡓࠋ࣏ࢫࢱ

ᅗ  ᖺᗘ᪂つ฼⏝⪅ເ㞟ᗈሗ㈨ᩱ

࣮࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊA2 ࢧ࢖ࢬ࡟ᅗ 17 ࡟♧ࡍࢹࢨ࢖ࣥࢆ

ࣃࣥࣇࣞࢵࢺ 㸦⿬㸧

ࢵࢺࢆ 4000 㒊సᡂࡋࠊᏛෆ඲ᩍဨ࡟㓄ᕸࢆ⾜࠸ࠊA2༳ๅࡋࡓࡶࡢࢆసᡂࡋࡓࠋᮏᖺᗘࡣࠊA4 ∧ࣃࣥࣇࣞ∧࣏ࢫࢱ࣮࡟ࡘ࠸࡚ࡣ 700 㒊సᡂࡋࠊᅜෆ◊✲ᶵ㛵࣭ィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮➼࡬㓄ᕸࡋࡓࠋ― 71 ―

2021 ᖺᗘ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ᗈሗࣃࣥࣇࣞࢵࢺ㸸
http://www.hpc.cmc.osaka-u.ac.jp/publish/etc_public2021/

2021 ᖺᗘ ONION ᗈሗࣃࣥࣇࣞࢵࢺ㸸
http://www.hpc.cmc.osaka-u.ac.jp/public_data/onion_pamphlet/

+LJK3HUIRUPDQFH6FLHQWLILF&RPSXWLQJ +36& 
1HZV ࡟ࡼࡿ࢔࢘ࢺ࣮ࣜࢳάື

2017 ᖺᗘࡼࡾࠊࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࡢࣉࣞ
ࢮࣥࢫྥୖ࠾ࡼࡧࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢸ࢕ࣥࢢࢩࢫ
ࢸ࣒ࡢ฼⏝ಁ㐍ࢆ┠ⓗ࡜ࡋ࡚ࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢィ⟬ᶵࢆ฼⏝ࡋ࡚◊✲ࢆ᥎㐍ࡍࡿ◊✲⪅࡟ࢫ࣏ࢵࢺࢆ࠶࡚
ࡓᫎീࢆไసࡋ࡚࠸ࡿࠋᫎീࡢไస࡟㝿ࡋ࡚ࡣࠊ◊✲⪅ࡢ࢖ࣥࢱࣅ࣮ࣗࢆᇶ㍈࡜ࡋࠊ◊✲⪅ࡢ⏕ࡢኌࡀᒆࡁࡸࡍ࠸ᵓᡂ࡜ࡋ࡚࠸ࡿࠋࡇࡢᫎീ࡟ࡼࡿᗈሗࡣ
ᅗ 17: ࢹ࣮ࢱ㞟⣙ᇶ┙ ONION ࣃࣥࣇࣞࢵࢺ㸦⾲㸧

HPSC news ࢩ࣮ࣜࢬ࡜ࡋ࡚௒ᚋࡶ⥅⥆ࡋ࡚࠸ࡃࡇ࡜
ࢆணᐃࡋ࡚࠸ࡿࠋ⾲  ᖺᗘ࣮ࣜࣜࢫ +36&QHZVࢱ࢖ࢺࣝᑐ㇟◊✲⪅ 㸦ᩗ⛠␎㸧㉸ఏᑟࡢ☢ሙㄏ㉳chiral ㌿⛣࡜ᖖ☢ᛶ㟁වᏳ ὒ஀ὶ 㹼㌶㐨☢໬࡜☢ሙ㸦රᗜ┴❧኱Ꮫ ⌮Ꮫ◊✲࡜ࡢ⤖ྜࡀ⧊ࡾ࡞ࡍ

⛉ ≀㉁⛉Ꮫᑓᨷ ຓᩍ㸧⌧㇟㹼Ỉฎ⌮⭷ࢆ㏱㐣ࡍࡿỈࡸ࢖࢜ࣥࡢศᏊࢩ
࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ 㹼ィ⟬ᶵࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙ
ࣥ࡟ࡼࡿศᏊᶵ⬟ண▼஭ Ⰻᶞ㸦රᗜ┴❧኱Ꮫ኱Ꮫ㝔 ᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉ ≉௵ㅮᖌ㸧㹼

5 ᖺ┠࡜࡞ࡿ 2021 ᖺᗘࡣࠊ⾲ 2 ࡟♧ࡍ 2 ᫎീࢆබ
ᅗ 18: ࢹ࣮ࢱ㞟⣙ᇶ┙ ONION ࣃࣥࣇࣞࢵࢺ㸦⿬㸧㛤ࡋࡓࠋࡲࡎ 1 ᮏ┠ࡢᫎീ࡜ࡋ࡚ࠊ5 ᭶ 6 ᪥࡟ vol.10࡜ࡋ࡚රᗜ┴❧኱Ꮫ ⌮Ꮫ◊✲⛉ ≀㉁⛉Ꮫᑓᨷ ව࡞࠾ࠊࡇࢀࡽࡢᗈሗ㈨ᩱࡣࠊ㟁Ꮚ∧࡛ࡶබ㛤ࡋ࡚Ᏻ ὒ஀ຓᩍ࡟ࣇ࢛࣮࢝ࢫࢆᙜ࡚ࡓᫎീ㸦ᅗ 19㸧ࢆබ࠾ࡾࠊᮏࢭࣥࢱ࣮኱つᶍィ⟬ᶵ஦ᴗ Web ࣮࣌ࢪ࠿ࡽ

㛤ࡋࡓࠋᮏᫎീࢽ࣮ࣗࢫ࡛ࡣࠊࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭ

ࢲ࣮࢘ࣥࣟࢻྍ⬟࡛࠶ࡿࠋᮏሗ࿌᭩ࡢㄞ⪅ࡢ᪉࡛ࠊࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࢆά⏝ࡋࡓ◊✲஦౛ᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢࡈ฼⏝࡟⯆࡜ࡋ࡚ࠊ㟁Ꮚ࣌࢔ࡢࢫࣆࣥ࡜㌶㐨ࡢᛶ㉁࠿ࡽⓎ⏕ࡍ࿡࣭㛵ᚰࡢ࠶ࡿ᪉ࠊࡲࡓ⯆࿡࣭㛵ᚰࡢ࠶ࡾࡑ࠺࡞᪉

ࡿከᙬ࡞☢໬࣭㟁ὶ⌧㇟࡛࠶ࡿ㉸ఏᑟ⌧㇟ࠊ≉࡟ࠊࡀ࠾㏆ࡃ࡟࠾ࡽࢀࡑ࠺࡞᪉ࡣࠊ᫝㠀ୗグ࡟࢔ࢡࢭࢫ

⮬Ⓨⓗ☢໬ࢆࡶࡘ chiral ≧ែࡢゎ᫂࡟ࡴࡅࡓ◊✲㛤࠸ࡓࡔࡅࢀࡤᖾ࠸࡛࠶ࡿࠋ
Ⓨྲྀࡾ⤌ࡳࢆ⤂௓ࡋ࡚࠸ࡿࠋࡼࡾලయⓗ࡟ࡣࠊ㌶㐨
― 72 ―ኚ ໬ ࡜ ☢ ሙ ࡢ ⤖ ྜ ࡟ ࡼ ࡿ chiral ⌧ ㇟ ࢆ

Datascience)ࡢ✌ാࢆ㛤ጞࡋࡓࠋSQUID ࡢ✌ാࢆグᛕ

Ginzburg-Landau ᪉⛬ᘧࡢᩘ್ゎᯒ࡛ゎࡇ࠺࡜ࡍࡿ◊ࡋ࡚ࠊ2021 ᖺ 5 ᭶ 19 ᪥࡟ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ

✲࡟ࡘ࠸࡚ゎㄝࡋ࡚࠸ࡿࠋ

SQUID 㝖ᖥᘧࢆ㛤ദࡋࡓࠋ ᮏ᮶ SQUID 㝖ᖥᘧ࡟ࡣࠊᏛෆእࡢከࡃࡢ㛵ಀ⪅ࢆ࠾ᣍࡁࡋࠊୗグࡢࣉࣟࢢ࣒࡛ࣛᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ᪂ࡋ࠸
ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢩࢫࢸ࣒ࢆ࠾ᢨ㟢┠ࡍࡿணᐃ࡜ࡋ࡚࠸ࡓࠋ
ᅗ +36&YROවᏳὒ஀ຓᩍ

2021 ᖺ 5 ᭶ 19 ᪥ 9:30 - 10:30
1. ࢭࣥࢱ࣮㛗ᣵᣜ  ࡲࡓࠊ9 ᭶ 6 ᪥࡟ࡣࠊvol. 11 ࡜ࡋ࡚රᗜ┴❧኱Ꮫ኱Ꮫ㝔 ᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉ ▼஭ Ⰻᶞ ≉௵ㅮᖌ࡟ࣇ࢛࣮
࢝ࢫࢆᙜ࡚ࡓᫎീ㸦ᅗ 20㸧ࢆබ㛤ࡋࡓࠋᮏᫎീࢽࣗ
࣮ࢫ࡛ࡣࠊ㔞Ꮚ໬Ꮫィ⟬࡜ศᏊືຊᏛィ⟬ࢆ㥑౑ࡋ

2. ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ SQUID 㝖ᖥ
3. ⚃㎡
4. グᛕ᧜ᙳ
ࡋ࠿ࡋࠊ㝖ᖥᘧ┤๓ࡢ 2021 ᖺ 5 ᭶ 12 ᪥࠿ࡽ 31 ᪥࡚ỈศᏊࡢ⎔ቃࢆṇ☜࡟෌⌧ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊỈศᏊࡀ࡝࠺ࡋ࡚ࢼࣀᮦᩱࡢ୰ࢆᣑᩓࡋࡸࡍ࠸ࡢ࠿ࢆゎ᫂ࡼࡲ࡛ᨻᗓ࡟ࡼࡿ⥭ᛴ஦ែᐉゝࡀⓎฟࡉࢀࠊከࡃࡢ㛵ಀ⪅ࡢ᪉࡟ࡈิᖍ࠸ࡓࡔࡃ㝖ᖥᘧࡢ㛤ദࢆ୰Ṇ࡜ࡋࠊ࠺ࡋࡼ࠺࡜ࡍࡿ◊✲ෆᐜ࡟ࡘ࠸࡚⤂௓ࡋ࡚࠸ࡿࠋ

ᐦࢆ㑊ࡅࡿᑐ⟇ࢆ༑ศ࡟ㅮࡌࠊᑿୖᏕ㞝 ኱㜰኱Ꮫ⌮஦࣭๪Ꮫ㛗㸦◊✲ࠊ᝟ሗ᥎㐍ࠊᅗ᭩㤋ᢸᙜ㸧ࠊୗᲄ┿ྖ ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮㛗࣭ᩍᤵࠊ㝆᪝኱௓ ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮๪ࢭࣥࢱ࣮㛗࣭ᩍᤵࠊ࠾ࡼࡧࠊఀ㐩 㐍ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ᛂ⏝᝟ሗᅗ +36&YRO▼஭Ⰻᶞຓᩍ

ࢩࢫࢸ࣒◊✲㒊㛛 ෸ᩍᤵࡢ 4 ྡࡢࡳ࡛㝖ᖥࠊグᛕ᧜ᙳࢆ⾜ࡗࡓ㸦ᅗ 21ࠊᅗ 22㸧ࠋ


HPSC News ࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊ᮶ᖺᗘ௨㝆ࡶ⥅⥆ⓗ࡟࣮ࣜࣜࢫࡋ࡚࠸ࡃࡇ࡜ࢆィ⏬ࡋ࡚࠸ࡿࠋᮏሗ࿌᭩ᇳ➹᫬Ⅼ࡟࠾࠸࡚ࠊࡍ࡛࡟ 2022 ᖺᗘබ㛤ணᐃࡢᫎീࡶసᡂ῭ࡳ࡛࠶ࡾࠊ2022 ᖺᗘ୰࡟බ㛤ணᐃ࡛࠶ࡿࠋࡇࢀ
ࡽࡢ HPSC ࢽ࣮ࣗࢫࡣࠊୗグ web ࢧ࢖ࢺࡼࡾ㜀ぴ࡛ࡁࡿࡢ࡛ࠊ᫝㠀㜀ぴ࠸ࡓࡔࡅࢀࡤᖾ࠸࡛࠶ࡿࠋ
HPSC News:

http://www.hpc.cmc.osaka-u.ac.jp/hpsc-news/ᅗ 648,' 㝖ᖥᘧࡢᵝᏊ 㝖ᖥ๓ ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ 648,' 㝖ᖥᘧ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࡣ 2021 ᖺ 5 ᭶
ࡼࡾࠊSX-ACE ࢩࢫࢸ࣒ࡢᚋ⥅ᶵ࡜࡞ࡿࠊࢡࣛ࢘ࢻ㐃ື ᆺ 㧗 ᛶ ⬟ ィ ⟬ ࣭ ࢹ ࣮ ࢱ ศ ᯒ ࢩ ࢫ ࢸ ࣒ (SQUID:Supercomputer for Quest to Unsolved Interdisciplinary― 73 ―

ࢡࢩࣙࢵࣉ࡟ࡘ࠸ࡣࠊ⌧ࢩࢫࢸ࣒࡛ࡶ฼⏝ྍ⬟࡛࠶ࡿࡀ௒ᚋ✚ᴟⓗ࡟฼⏝⪅࡟㛵ᚰ࣭⯆࿡ࢆᣢࡗ࡚࠸ࡓ
ࡔࡁࡓ࠸ࡶࡢࠊࡲࡓࠊ௒ᚋࡢᮏࢭࣥࢱ࣮࡛ࡢ฼⏝࣭ᛂ⏝ࢆ࡟ࡽࢇ࡛࠸ࡿࡶࡢࢆヰ㢟࡜ࡋ࡚㑅ᐃࡋ࡚ᐇ᪋
ࡍࡿࠋ࡞࠿࡟ࡣ᭱᪂ࡢ◊✲ືྥࢆ⤂௓ࡍࡿࡶࡢࡶࠊ
ࡇࡢ࢝ࢸࢦࣜ࡟ྵࡲࢀࡿࠋ
ࡇࡇ࡛ࡣࠊ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒஦ᴗ࡟ᦠࢃࡿᮏ
◊✲㒊㛛ࡢᩍဨ࠾ࡼࡧ᝟ሗ᥎㐍㒊ᇶ┙ㄢᢏ⾡⫋ဨࡀᅗ 648,' 㝖ᖥᘧࡢᵝᏊ 㝖ᖥᚋ ୰ᚰ࡜࡞ࡾ௻⏬࣭ㄪᩚ࣭ᐇ᪋࡟ᦠࢃࡗࡓࠊ௨ୗࡢ฼
⏝⪅ྥࡅࢭ࣑ࢼ࣮࠾ࡼࡧㅮ₇఍࡟ࡘ࠸࡚ሗ࿌ࡋࡓ࠸ࠋ

 ᮏሗ࿌᭩グ㍕᫬Ⅼ㸦2022 ᖺ 5 ᭶㸧࡟࠾࠸࡚ࡶࠊ࠸
ࡲࡔ SQUID ࢆከࡃࡢⓙᵝ࡟࠾ᢨ㟢┠ࡍࡿࡇ࡜ࡣᐇ⌧࡛ࡁ࡚࠸࡞࠸ࠋ᪂ᆺࢥࣟࢼ࢘࢖ࣝࢫ㸦ࡶ࠺᪂ᆺ࡛ࡶ
࡞࠸࠿ࡶࡋࢀ࡞࠸㸧ឤᰁ⑕ᣑ኱ࡀ἞ࡲࡾࠊከࡃࡢ᪉࡟ࡈぴ࠸ࡓࡔࡅࡿ᪥ࢆ㢪ࡗ࡚࠸ࡿࠋ ࡞࠾ࠊୗグ Web ࣮࣌ࢪ࡟ࡣࠊᑿୖ⌮஦࣭๪Ꮫ㛗࡜ୗᲄࢭࣥࢱ࣮㛗࡟ࡼࡿᣵᣜࠊ࠾ࡼࡧࠊ᮶㈱࡜ࡋ࡚࠾
㉺ࡋ࠸ࡓࡔࡅࡿࡣࡎ࡛࠶ࡗࡓ᪥ᮏ㟁Ẽᰴᘧ఍♫ 㡲⸨࿴๎ ᇳ⾜ᙺဨᖖົ࡟࠸ࡓࡔ࠸ࡓ⚃㎡ࢆᥖ㍕ࡋ࡚࠸ࡿࠋ᫝㠀ࡈぴ࠸ࡓࡔࡅࢀࡤᖾ࠸࡛࠶ࡿࠋ

[1] SQUID ᑟධグᛕ NVIDIA GPU&Network ࢭ࣑ࢼ࣮
ࠥNVIDIA ࡢ᭱᪂ GPU ࡜ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࢆ౑࠸ࡓ࠾ࡑ
࠺㸟ࠥ[2] GPU ࣑ࢽ࢟ࣕࣥࣉ ࠥSQUID ࡛㧗ᛶ⬟ࢹ࣮ࢱศᯒ
ࢆࡸࡗ࡚ࡳࡼ࠺ࠥ
[3] R ࣁࣥࢬ࢜ࣥࢭ࣑ࢼ࣮
[4] Docker ࢭ࣑ࢼ࣮[5] ➨ 1 ᅇ฼⏝⪅஺ὶ఍㸤Python ࢳ࣮ࣗࢺࣜ࢔ࣝ

௨ୗࠊࡑࢀࡒࢀ࡟ࡘ࠸࡚ሗ࿌ࡍࡿࠋ



[1] SQUID ᑟධグᛕ NVIDIA GPU&Network ࢭ࣑ࢼ࣮

648,' ࠾ᢨ㟢┠㸸ࠥNVIDIA ࡢ᭱᪂ GPU ࡜ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࢆ౑࠸ࡓ࠾ࡑ

http://www.hpc.cmc.osaka-u.ac.jp/squid-debut/

࠺㸟ࠥ





㛵㐃ࣉࣞࢫ࣮ࣜࣜࢫ

᪥᫬㸸 5/26 (Ỉ) 10:30-15:00 5/27 (ᮌ) 10:30-14:30“ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࠊNEC ࡀ⣡ධࡋࡓࢡࣞ࢘ሙᡤ㸸 ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ㛤ദࢻ㐃ືᆺ HPC࣭HPDA ⏝᪂ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢩ

ㅮᖌ㸸 NVIDIA ྜྠ఍♫ ୹ ឡᙪẶࠊᒾ㇂ṇᶞẶ

ࢫࢸ࣒ SQUID㸦ࢫࢡ࢘࢕ࢵࢻ㸧ࢆ 2021 ᖺ 5 ᭶࠿ࡽ✌୺ദ㸸 ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮

ാ㛤ጞ”, 2021 ᖺ 5 ᭶ 6 ᪥, ኱㜰኱Ꮫࠊ ᪥ᮏ㟁Ẽᰴᘧඹദ㸸 ࢚ࢾࣅࢹ࢕࢔ྜྠ఍♫఍♫࡜ࡢඹྠࣉࣞࢫ࣮ࣜࣜࢫ.
https://www.cmc.osaka-u.ac.jp/?p=7451⾲ 'D\ ࡢࣉࣟࢢ࣒ࣛ5 ᭶ 26 ᪥㸦Ỉ㸧ྛ✀฼⏝⪅ྥࡅࢭ࣑ࢼ࣮࣭ㅮ⩦఍ࡢᣑ඘

10:30 - 10:45

ᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱ᆺィ⟬ᶵ஦ᴗ࡛ࡣࠊẖᖺ⾜࠺ Cyber
10:45 - 12:00

HPC Symposium ࡟ຍ࠼ࠊ฼⏝⪅ྥࡅ࡟ㅮ⩦఍ࠊࢭ࣑

SQUID ࡢᴫせ㸦ィ⟬ࣀ࣮ࢻ㸧᭱᪂ GPU NVIDIA A100 ࡢᴫせ࡜≉ᚩࢼ࣮ࠊ࣮࣡ࢡࢩࣙࢵࣉࠊㄝ᫂఍࣭┦ㄯ఍ࢆ⾜࡞ࡗ࡚

12:00 - 13:00

᫨㣗ఇ᠁࠸ࡿࠋㅮ⩦఍࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢィ⟬ᶵࢩࢫ

13:00 - 15:30

OpenACC ࡜ NVIDIA HPC SDKࢸ࣒࡟ᑟධࡉࢀ࡚࠸ࡿࢩࢫࢸ࣒࣭ࢯࣇࢺ࢙࢘࢔ࡢ฼

⏝᪉ἲ࡟㛵ࡍࡿࡶࡢࢆྲྀࡾᢅ࠺ࡀࠊࢭ࣑ࢼ࣮ࠊ࣮࣡
― 74 ―

2021 ᖺ 5 ᭶ 26ࠊ27 ᪥ࡢ 2 ᪥㛫࡟ࠊ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ
࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮୺ദࠊ࢚ࢾࣅࢹ࢕࢔ྜྠ఍♫ඹദ ࡢ య ไ ࡟ ࡚ ࠊ “SQUID ᑟ ධ グ ᛕ

NVIDIA

GPU&Network ࢭ࣑ࢼ࣮ 㹼NVIDIA ࡢ᭱᪂ GPU ࡜ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࢆ౑࠸ಽࡑ࠺㸟㹼”ࢆ㛤ദࡋࡓࠋࡑࡢࡼ࠺
࡞⫼ᬒ࠿ࡽࠊ2021 ᖺ 5 ᭶ 6 ᪥࡟㐠⏝ࢆ㛤ጞࡋࡓࠊᮏ
ࢭࣥࢱ࣮ࡢࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢩࢫࢸ࣒ SQUID ࡛ࡣࠊGPU ࣀ࣮ࢻࡢ NVIDIA 〇 GPU ࢔ࢡࢭ࣮ࣛࣞࢱ
A100 ࠊ ┦ ஫ ⤖ ྜ ⥙ ࡟ Mellanox InfiniBand HDRᅗ ࠕ648,' ࡢᴫせ ィ⟬ࣀ࣮ࢻ ࠖ(200Gbps) ࡀ᥇⏝ࡉࢀ࡚࠾ࡾࠊSQUID ࡟࠾࠸࡚ࡶ㔜せ࡞ᙺ๭ࢆᢸ࠺ࠋࡑࡢࡼ࠺࡞⫼ᬒࠊ࠾ࡼࡧࠊGPU ࢔ࢡࢭ࣮ࣛࣞࢱ A100 ࡸ Mellanox InfiniBand HDR ࡢSQUID ୖ࡛ࡢ᭱኱㝈ࡢά⏝ࢆಁ㐍ࡍࡿࡇ࡜ࢆ┠ⓗ࡜ࡋ࡚ࠊ࢚ࢾࣅࢹ࢕࢔ྜྠ఍♫࡜ࡢ㆟ㄽ࣭ㄪᩚࢆ㔜ࡡࠊᙜヱࢭ࣑ࢼ࣮ࡢ㛤ദ࡜࡞ࡗࡓࠋ
ึ᪥࡜࡞ࡿ 5 ᭶ 26 ᪥ࡣࠊA100 ࢆྲྀࡾᢅ࠺ࢭ࣑ࢼ
࣮ࢆ㛤ദࡋࡓ㸦⾲ 3㸧ࠋ༗๓ࡣࠊࡲࡎᛂ⏝᝟ሗࢩࢫࢸ
࣒◊✲㒊㛛 ఀ㐩 㐍 ෸ᩍᤵࡼࡾࠊࠕSQUID ࡢᴫせ(ィ⟬ࣀ࣮ࢻ)ࠖ࡜࠸࠺ࢱ࢖ࢺ࡛ࣝࠊࢭ࣑ࢼ࣮ࡢ㊃᪨࠾ࡼࡧ SQUID ࡢィ⟬ࣀ࣮ࢻࡢᴫせ࡟ࡘ࠸࡚⤂௓ࡀ࠶ࡗࡓᅗ ୹ឡᙪẶ࡟ࡼࡿ㸦ᅗ 23㸧ࠋලయⓗ࡟ࡣࠊSQUID ࡀ CPU ࣀ࣮ࢻࠊGPUࠕ᭱᪂ *3819,',$$ ࡢᴫせ࡜≉ᚩࠖࣀ࣮ࢻࠊ࣋ࢡࢺࣝࣀ࣮ࢻ࠿ࡽᵓᡂࡉࢀࡿ㸱✀ࡢ࣊ࢸࣟ࢔࣮࢟ࢸࢡࢳࣕ࡟ࡼࡿᵓᡂ࡛࠶ࡾࠊࡑࢀࡽࡀ

ึ᪥༗ᚋࡢ➨ 2 㒊࡛ࡣࠊ
ࠕOpenACC ࡜ NVIDIA HPC

200Gbps ࡢ InfiniBand HDR ࡟ࡼࡗ࡚᥋⥆ࡉࢀ࡚࠸ࡿ

SDKࠖ࡜㢟ࡋ࡚ࠊᘬࡁ⥆ࡁ࢚ࢾࣅࢹ࢕࢔ྜྠ఍♫ࡼࡇ࡜ࡀ♧ࡉࢀࡿ࡜࡜ࡶ࡟ࠊGPU ࣀ࣮ࢻ࡟ࡣ NVIDIA

ࡾ࠾ᣍࡁࡋࡓ୹ ឡᙪẶࡀࠊNVIDIA A100 ࡢᛶ⬟ࢆᘬ〇 GPU ࡜ࡋ࡚ 8 ᇶࡢ A100 ࡀ NVLinkࠊNVswitch ࡛ࡁฟࡋࡓࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢࢆྍ⬟࡟ࡍࡿࢥࣥࣃ࢖ࣛᣦ

᥋⥆ࡉࢀࡓ NVIDIA HGX A100 8GPU ࣮࣎ࢻࢆᦚ㍕♧⾜࣮࣋ࢫࡢ OpenACC ࢆ⏝࠸ࡓࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢ࡟

ࡋ࡚࠸ࡿࡇ࡜ࡀ⤂௓ࡉࢀࠊࡇࡢ GPU ࢆ᭱኱㝈࡟฼⏝ࡘ࠸࡚ㅮ⩏࠸ࡓࡔ࠸ࡓࠋࡲࡓࠊࢱ࢖ࢺࣝ࡟࠶ࡿࡀࠊ

࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟࡞ࡿࡓࡵࡢࡁࡗ࠿ࡅࢆ฼⏝⪅࡟ᥦ౪ࡍ

NVIDIA ࡢࢯࣇࢺ࢙࢘࢔㛤Ⓨ࢟ࢵࢺ SDK ࡟ࡘ࠸࡚ࡶ

ࡿࡇ࡜ࡀ┠ⓗ࡛࠶ࡿࡇ࡜ࡀ♧ࡉࢀࡓࠋࡑࡢᚋࠊࠕ᭱

ゎㄝࡀ⾜ࢃࢀࠊGPU ࢆ⏝࠸ࡓࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢ㸦㛤Ⓨ㸧᪂ GPU NVIDIA A100 ࡢᴫせ࡜≉ᚩࠖ࡜࠸࠺ࢱ࢖ࢺࣝ

ࡢ᪉ἲ࡜ࠊ
OpenACC ࡛ࡢ㛤Ⓨࡢ఩⨨௜ࡅࡀ♧ࡉࢀࡓࠋ࡛ࠊ࢚ࢾࣅࢹ࢕࢔ྜྠ఍♫ࡼࡾ୹ ឡᙪẶࡀࠊA100

OpenACC ࢆ⏝࠸ࡓࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢ࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊ2019ࡢᛶ⬟ࠊ≉ᚩ࡟ࡘ࠸࡚ࡢᢏ⾡ⓗゎㄝࡀ࡞ࡉࢀࡓ㸦ᅗ

ᖺ 5 ᭶ 13 ᪥࡟ࠊᮏࢭࣥࢱ࣮୺ദࠊ࢚ࢾࣅࢹ࢕࢔ྜྠ

24㸧ࠋලయⓗ࡟ࡣࠊNVIDIA ♫ࡢ㸯ୡ௦๓ࡢ GPU ࢔఍♫ඹദࡢయไ࡛㛤ദࡋࡓ NVIDIA OpenACC ࢭ࣑ࢼࢡࢭ࣮ࣛࣞࢱ V100 ࡜ࡢẚ㍑࡟ࡼࡾࠊ࡝ࡢࡼ࠺࡞≉ᚩ࣮㸦ᇶ♏⦅㸧ࡢෆᐜ࡜࡯ࡰྠᵝࡢෆᐜ࡛ࡣ࠶ࡗࡓࡀࠊ

࡟ࡼࡾ࡝ࡢࡼ࠺࡞ᛶ⬟ྥୖࡀࡶࡓࡽࡉࢀ࡚࠸ࡿ࠿ࡢ

OpenACC ࡢࣉࣟࢢ࣑ࣥࢢࡢ㝿࡟Ⓨ⏕ࡋ࠺ࡿၥ㢟Ⅼㄝ᫂࡜࡜ࡶ࡟ࠊ᭱᪂ࡢ NVIDIA A100 ࡛ᑟධࡉࢀࡓࠊ 㸦CPU<->GPU 㛫ࡢࢹ࣮ࢱ㌿㏦㸧࡞࡝࡟ࡘ࠸࡚ࡶ౛ࢆ
MIG (Multi-Instance GPU) ➼ࡢ᪂ࡓ࡞≉ᚩࡢ⤂௓ࡀ♧ࡋ࡞ࡀࡽ୎ᑀ࡞ㄝ᫂ࡀ࡞ࡉࢀࡓࠋ

࡞ࡉࢀࡓࠋ

― 75 ―

10:30 - 10:45
10:45 - 12:00

⾲ 'D\ ࡢࣉࣟࢢ࣒ࣛ

200Gbps ࢖ࣥࢱ࣮ࢥࢿࢡࢺ InfiniBand HDR ࡟ࡘ࠸࡚5 ᭶ 27 ᪥㸦ᮌ㸧ࡢゎㄝࢆ⾜ࡗࡓ㸦ᅗ 26㸧ࠋᒾ㇂Ặࡢゎㄝ࡛ࡣࠊ

SQUID ࡢᴫせ㸦࢖ࣥࢱ࣮ࢥࢿࢡࢺ㸧InfiniBand ࡢᇶᮏⓗ࡞ᵓᡂ࠿ࡽጞࡲࡾࠊSHARPࠊNVIDIA Mellanox InfiniBand HDR ᇶᮏSHIELD ࡜࠸ࡗࡓ࢜ࣇ࣮ࣟࢻᶵ⬟ࡸࠊ⪏㞀ᐖᛶᶵ⬟࡟ᢏ⾡ࡘ࠸࡚ࡢゎㄝࡲ࡛ࡀྲྀࡾᢅࢃࢀࡓࠋ

12:00 - 13:00

᫨㣗ఇ᠁

13:00 - 14:30

RDMA ࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢࡢᇶ♏

2 ᪥┠༗ᚋࡣࠊInfiniBand HDR ࢆ᭱኱㝈ά⏝ࡍࡿ
RDMA ࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢ࡟ࡘ࠸࡚ࠊᘬࡁ⥆ࡁᒾ㇂Ặࡀゎㄝࢆ࠾ࡇ࡞ࡗࡓࠋRDMA ࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢࡣࠊRemoteData Memory Access ࡜ࡑࡢྡ๓ࡢ㏻ࡾ㐲㝸ᆅࡢ࣓ࣔࣜ࡟┤᥋࢔ࢡࢭࢫࡉࡏࡓ㏻ಙ᪉ᘧ࡛࠶ࡿࡀࠊ༗ᚋࡢ
ࢭ࣑ࢼ࣮࡛ࡣࡇࡢ RDMA ࢆ᭱኱㝈࡟౑࠺᪉ἲࡢゎㄝࡀ࡞ࡉࢀࡓࠋ
ᮏࢭ࣑ࢼ࣮࡟ࡣࠊ26 ྡ㸦Ꮫෆ 3 ྡࠊᏛእ 23 ྡ㸧ࡢཧຍ⏦ࡋ㎸ࡳࡀ࠶ࡾࠊ2 ᪥࡜ࡶᖖ᫬ 20 ྡ௨ୖࡢཧຍ
⪅ࡀ⫈ㅮࡋ࡚࠸ࡓࠋࡲࡓࠊᙜ᪥ཧຍࡶ 1 ྡࡳࡽࢀࡓࠋ
୧᪥࡜ࡶ༗ᚋࡢࢭ࣑ࢼ࣮ࡣࡍࡇࡋࣞ࣋ࣝࡀ㧗ࡃ㞴ࡋ࠸㒊ศࡶ࠶ࡗࡓࡼ࠺࡛࠶ࡿࡀࠊ㉁ၥ᫬㛫࡟ࡣࢳࣕࢵᅗ ఀ㐩෸ᩍᤵ࡟ࡼࡿ

ࢺ࠾ࡼࡧ࣐࢖ࢡࢆ౑ࡗࡓ࠸ࡃࡘ࠿ࡢ㉁ၥࡀ࡞ࡉࢀࡓࠋ

648,' ࡢ࢖ࣥࢱ࣮ࢥࢿࢡࢺࡢㄝ᫂ࡢᵝᏊ

≉࡟ࠊ1 ᪥┠ࡣࠊGPU ࢆ┦ᙜ౑࠸㎸ࢇࡔ฼⏝⪅࠿ࡽࠊ

ࠕopenacc ࡔࡅ࡛」ᩘࡢ GPU ࢆ౑࠺᪉ἲࡣ࠶ࡿ࠿㸽ࠖࠊ
ࠕOpenACC ࡜ CUDA library ࢆ⤌ࡳ࠶ࢃࡏࡓࣉࣟࢢࣛ
࣑ࣥࢢࡣྍ⬟࠿㸽ࠖࠊࠕࢧࣥࣉࣝࢥ࣮ࢻࡣ࠶ࡿ࠿㸽ࠖ࡞࡝✺ࡗ㎸ࢇࡔ㉁ၥࡀ࡞ࡉࢀࠊGPU ࡬ࡢ㛵ᚰࡢ㧗ࡉࡀఛ࠼ࡓࠋᮏࢭ࣑ࢼ࣮ࡣෑ㢌グ㍕ࡢ㏻ࡾࠊᮏࢭࣥࢱ࣮୺ദ࡜
࢚ࢾࣅࢹ࢕࢔ྜྠ఍♫ඹദࡢయไ࡛㛤ദࡋࡓࠋࢭ࣑
ࢼ࣮ࡢ㛤ദ࡟㝿ࡋ࡚ࡣࠊ࢚ࢾࣅࢹ࢕࢔ྜྠ఍♫ᵝࡢ✚ᴟⓗ࡞༠ຊయไ࡟ࡼࡗ࡚ᐇ⌧࡛ࡁࡓഃ㠃ࡀ࠾࠾ࡁᅗ ᒾ㇂ṇᶞẶ࡟ࡼࡿࠕ19,',$0HOODQR[,QILQL%DQG+'5 ᇶᮏᢏ⾡ࠖ
2 ᪥┠࡜࡞ࡿ 5 ᭶ 27 ᪥ࡣࠊSQUID ࢆᵓᡂࡍࡿ࢖ࣥ
ࢱ࣮ࢥࢿࢡࢺࠊInfiniBand ࢆྲྀࡾᢅࡗࡓ㸦⾲ 4㸧ࠋࡲࡎ᭱ึ࡟ࠕSQUID ࡢᴫせࠖ࡜㢟ࡋ࡚ࠊᛂ⏝᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲㒊㛛 ఀ㐩 㐍 ෸ᩍᤵࡼࡾࠊSQUID ࡢ࢖ࣥࢱ࣮ࢥࢿࢡࢺࡢࢺ࣏ࣟࢪᵓᡂ࡟ࡘ࠸࡚ࡢᴫせ⤂௓࡜࡜࠸ࠋࡇࡇ࡟グࡋ࡚ㅰពࢆグࡋࡓ࠸ࠋᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ
SQUID ࡢ฼⏝⪅ࡢ SQUID ฼⏝ࡢ୍ຓ࡟࡞ࢀࡤᖾ࠸
࡛࠶ࡿࠋࡲࡓࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ࣑ࢵࢩࣙࣥ࡜ࡋ࡚ࡶࠊ
ࡇࡢࡼ࠺࡞฼⏝⪅ᨭ᥼࡟ࡘ࡞ࡀࡿάືࡣ✚ᴟⓗ࡟⾜ࡗ࡚࠸ࡁࡓ࠸࡜⪃࠼࡚࠸ࡿࠋ

SQUID ᑟධグᛕ NVIDIA GPU&Network ࢭ࣑ࢼ࣮㸸
http://www.hpc.cmc.osaka-u.ac.jp/lec_ws/20210526/

ࡶ࡟ࠊ2 ᪥┠ࡢࢭ࣑ࢼ࣮ࡢ㊃᪨࡟ࡘ࠸࡚ㄝ᫂ࡀ࡞ࡉࢀ
ࡓ㸦ᅗ 25㸧ࠋࡑࡢᚋࠊ࢚ࢾࣅࢹ࢕࢔ྜྠ఍♫ࡼࡾ࠾ᣍࡁࡋࡓᒾ㇂ṇᶞẶࡀࠊ
ࠕNVIDIA Mellanox InfiniBand
HDR ᇶᮏᢏ⾡ࠖ࡜⛠ࡋ࡚ࠊSQUID ࡟ᑟධࡉࢀ࡚࠸ࡿ
― 76 ―

>@*38 ࣑ࢽ࢟ࣕࣥࣉࠥ648,' ࡛㧗ᛶ⬟ࢹ࣮ࢱศᯒ

ࡀ࠶ࡗࡓࠋࡑࡢᚋࠊ࢚ࢾࣅࢹ࢕࢔ྂ㇂┿அ௓Ặࡀྖࢆࡸࡗ࡚ࡳࡼ࠺ࠥ

఍㐍⾜ࢆࡘ࡜ࡵ㸦ᅗ 28㸧ࠊHPC 㛵㐃ㄢ㢟ࢆࡶࡘཧຍ

 2021 ᖺ 9 ᭶ 28 ᪥ࠥ10 ᭶ 1 ᪥ࡲ࡛ࡢ 4 ᪥㛫ࠊGPU⪅ࢢ࣮ࣝࣉ࡜ࠊAI 㛵㐃ㄢ㢟ࢆࡶࡘཧຍ⪅ࢢ࣮ࣝࣉ࡟

࣑ࢽ࢟ࣕࣥࣉࠥSQUID ࡛㧗ᛶ⬟ࢹ࣮ࢱศᯒࢆࡸࡗ࡚

ูࢀࠊཧຍ⪅㛫࡛ࡢ᝟ሗඹ᭷ࢆ⾜࠸࡞ࡀࡽࠊྛ⮬ࡀࡳࡼ࠺ࠥ࡜⛠ࡋ࡚ࠊGPU ࡛ࡢゎỴࢆ┠ᣦࡍㄢ㢟ࢆ࠾ㄢ㢟ゎỴ࡟ྥࡅࡓᐇ㊶ࢆ⾜ࡗࡓࠋึ᪥ࡢ᭱ᚋࡣࠊᙜ

ᣢࡕࡢ฼⏝⪅ࡢ᪉ࠎ࡟ཧຍࡋ࡚࠸ࡓࡔࡁࠊ࣓ࣥࢱ࣮

᪥ࡢ㐍ᤖ☜ㄆ࡜ Day 2 ࡜ Day 3 ࡟ࡴࡅࡓ᪉㔪ࢆྛ⮬࠿࡜࿧ࡤࢀࡿ GPU ࡟ヲࡋ࠸◊✲⪅ࡸ኱Ꮫ㝔⏕ࡽࡢ࣊ࣝࡽሗ࿌ࡀ࡞ࡉࢀࡓࠋ

ࣉࢆཷࡅ࡞ࡀࡽࠊඹ࡟ၥ㢟ゎỴࢆ┠ᣦࡍ࢖࣋ࣥࢺࢆ⾲ *38 ࣑ࢽ࢟ࣕࣥࣉ 'D\ ࡢࣉࣟࢢ࣒ࣛ

㛤ദࡋࡓࠋࡓࡔࡋࠊࡇࡢ᫬ᮇ࡟࠾࠸࡚ࡶ኱㜰ᗓୗ࡟

10:00 - 10:10

ࡣ⥭ᛴ஦ែᐉゝࡀࡔࡉࢀ࡚࠾ࡾࠊZoom ࡜ Slack ࢆ⏝㊃᪨ㄝ᫂࢟ࣕࣥࣉ஦๓‽ഛ࠸ࡓ࢜ࣥࣛ࢖࡛ࣥࡢ㛤ദ࡜࡞ࡗࡓࠋ- ཧຍ⪅ࡢ⮬ᕫ⤂௓࣭ㄢ㢟⤂௓ 㛤ദయไࡣ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࡀ

10:10 - 12:00

୺ദࠊ࢚ࢾࣅࢹ࢕࢔ྜྠ఍♫ࡀඹദ࡜࠸࠺యไ࡜ࡋ

- ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ
SQUID ࡢ⤂௓ࡓࠋࡲࡓࠊཧຍ⪅ࡽࡢㄢ㢟ࡢゎỴࢆ࣊ࣝࣉࡍࡿ࣓ࣥ

- SQUID ࡬ࡢࣟࢢ࢖ࣥ

ࢱ࣮࡜ࡋ࡚ 7 ྡࠊ㏆࠸ᑗ᮶࡟࣓ࣥࢱ࣮࡜࡞ࡿࡇ࡜ࢆ

12:00 - 13:00

᫨㣗ఇ᠁ᮇᚅࡉࢀࡓ࣓ࣥࢱ࣮ぢ⩦࠸ 2 ྡࡀཧຍࡋࡓࠋࢭࣥࢱ

13:00 - 16:30

ᐇ㊶㸦⮬⏤࡟㞳ᖍࠊఇ᠁ྍ⬟㸧࣮࠿ࡽࡣᢏ⾡⫋ဨ 3 ྡࠊᩍဨ 1 ྡࡀཧຍࡋࡓࠋGPU

16:30 - 16:50

㐍ᤖ☜ㄆ࣑ࢽ࢟ࣕࣥࣉ࡟ᐇ㝿࡟ཧຍࡉࢀࡓཧຍ⪅ࡣ 12 ྡ࡛࠶ࡗࡓࠋ௨ୗࠊ⡆༢࡟ 4 ᪥㛫ࡢሗ࿌ࢆグࡍࠋ'D\
GPU ࣑ࢽ࢟ࣕࣥࣉึ᪥࡜࡞ࡿ 9 ᭶ 28 ᪥ࡣࠊᴫࡡୗ
グࡢ⾲ 5 ࡟♧ࡍࣉࣟࢢ࣒ࣛ࡟ࡢࡗ࡜ࡾ㐍⾜ࡋࡓࠋ᭱ึࡣᛂ⏝᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲㒊㛛 ఀ㐩෸ᩍᤵࡼࡾࠊ
GPU ࣑ࢽ࢟ࣕࣥࣉࡢࡡࡽ࠸ࠊ࣑ࢽ࢟ࣕࣥࣉࡢ㐍ࡵ᪉ᅗ ఀ㐩෸ᩍᤵ࡟ࡼࡿ㊃᪨ㄝ᫂➼࡟ࡘ࠸࡚ㄝ᫂ࡀ࡞ࡉࢀࡓ㸦⾲ 5㸧ࠋࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕
࢔ࢭࣥࢱ࣮࡛ࡣࡇࡢࡼ࠺࡞࣋ࢫࢺ࢚ࣇ࢛࣮ࢺ࡛ၥ㢟ゎỴࢆࡡࡽ࠺ᙧ࡛ࡢ㛤ദࡣึࡵ࡚࡛࠶ࡿࡀࠊ฼⏝⪅ࡢⓙᵝ࡟ࢭࣥࢱ࣮࡜ࡋ࡚ࡣࡏࡗ࠿ࡃᑟධࡋࡓ GPU ࢆ᭱኱㝈࡟฼⏝ࡋ࡚ḧࡋ࠸࡜࠸࠺ᛮ࠸ࡀ࠶ࡗࡓࠋࡑࡢ
ᚋࡢ࢟ࣕࣥࣉ஦๓‽ഛ࡛ࡣࠊ࣑ࢽ࢟ࣕࣥࣉᛂເ⪅ࠊ࣓ࣥࢱ࣮ࠊࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࡢฟᖍ⪅ࡑࢀࡒࢀ࠿ࡽࠊ⮬ᕫ⤂௓࡜ྛ⮬ࡀ GPU ฼⏝࡟㝿ࡋ࡚ᢪ࠼ᅗ ࢚ࢾࣅࢹ࢕࢔ྂᐙẶ࡟ࡼࡿ㐍ࡵ᪉ࡢㄝ᫂

ࡿㄢ㢟࡟ࡘ࠸࡚᝟ሗඹ᭷ࡀ࡞ࡉࢀࡓࠋᢪ࠼ࡿㄢ㢟ࡣࠊ௒ᅇࡢ࣑ࢽ࢟ࣕࣥࣉ࡛ࡣࠊ㧗ᛶ⬟ࢹ࣮ࢱศᯒ HPDAࢆ୺ࢱ࣮ࢤࢵࢺ࡜ࡋ࡚࠸ࡓࡀࠊOpenACC ࡟ࡼࡿࢥ࣮

'D\ 'D\ࢻࡢ㧗㏿໬ࢆㄢ㢟࡜ࡋ࡚ᣢࡕ㎸ࢇࡔ᪉ࡶ࠾ࡽࢀࡓࠋ

 2 ᪥┠࡜ 3 ᪥┠ࡣ Slack ࡛࣓ࣥࢱ࣮࡜ཧຍ⪅ࡀ⧅ࡀࡑࡢᚋࠊఀ㐩෸ᩍᤵ࠿ࡽࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ

ࡾࠊ㐺ᐅཧຍ⪅࡜࣓ࣥࢱ࣮㛫ࡢࢥ࣑ࣗࢽࢣ࣮ࢩࣙࣥ

SQUID ࡢ⤂௓ࡀ࠶ࡾࠊ᝟ሗ᥎㐍㒊᝟ሗᇶ┙ㄢᑎ๓ຬࡀ⾜ࢃࢀࡓࠋ

ᕼ୺௵࠿ࡽࠊGPU ࣀ࣮ࢻ࡬ࡢࢪࣙࣈᢞධ᪉ἲࡢㄝ᫂

― 77 ―

'D\ྜྷ⏣⸄ྐ㸦኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉ ༤ኈ๓᭱⤊᪥࡜࡞ࡿ 10 ᭶ 1 ᪥ࡣࠊ᭱ึ࡟ Day 2 ࡜ Day 3ࡢ㐍ᤖࡢ☜ㄆ࡜᭱⤊᪥࡟ྲྀࡾ⤌ࡴ࡭ࡁၥ㢟࡟ࡘ࠸࡚ᮇㄢ⛬ 1 ᖺ㸧᝟ሗඹ᭷ࡀ࡞ࡉࢀࠊSlack ࡜ Zoom ࢆ⏝࠸࡚ྛཧຍ⪅⾲ *38 ࣑ࢽ࢟ࣕࣥࣉ 'D\ ࡢࣉࣟࢢ࣒ࣛ
10:00 - 10:30

ࡀ࣓ࣥࢱ࣮ࡢ࢔ࢩࢫࢺࡢࡶ࡜ㄢ㢟ゎỴ࡟ྲྀࡾ⤌ࢇࡔ
㸦⾲ 6㸧ࠋGPU ࣑ࢽ࢟ࣕࣥࣉࡢ᭱⤊᪥࡛ࡣ࠶ࡗࡓࡀࠊ

᝟ሗ஺᥮㸦ࡇࢀࡲ࡛ࡢ⤖ᯝ➼࡟ࡘ࠸࡚᝟ሗඹ᭷㸧ࢩࢫࢸ࣒ࡀ᝿ᐃ㏻ࡾືసࡋ࡞࠸࡜࠸࠺ࡇ࡜ࡶ࠶ࡗࡓࠋ

10:30 - 16:00

ᐇ㊶㸦⮬⏤࡟㞳ᖍࠊఇ᠁ྍ⬟㸧ࡲࡓࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ SQUID ࡢࢯࣇࢺ࢙࢘࢔ࢫࢱࢵࢡ

16:00 - 17:00

ᡂᯝሗ࿌ࡢၥ㢟ࡶ␲ࢃࢀࡿၥ㢟ࡶ࠶ࡾࠊࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭ

ࣥࢱ࣮࡜ࡋ࡚ࡶᐟ㢟ࡀṧࡿ⤖ᯝࡶ࠶ࡗࡓࠋࡀࠊཧຍ
⪅ࡢㄢ㢟ࡀࡍ࡭࡚ゎỴࡋࡓࢃࡅ࡛ࡣ࡞࠿ࡗࡓࡀࠊࡇ
ࡢࡼ࠺࡟ GPU 㛵㐃ࡢㄢ㢟ࢆᣢࡘ᪉ࠎࡀ࠶ࡘࡲࡾࠊ࢜
ࣥࣛ࢖࡛ࣥࡣ࠶ࡗࡓࡀ᝟ሗ஺᥮ࠊពぢ஺᥮ࢆࡍࡿྜ
ᐟࡣཧຍ⪅࠿ࡽࡣᴫࡡዲホ࡞ࡈពぢࢆ࠸ࡓࡔ࠸࡚࠸ࡿࠋGPU ࣑ࢽ࢟ࣕࣥࣉࡢ᭱ᚋ࡟᧜ᙳࡉࢀࡓグᛕ᧜ᙳࢆᅗ 29 ࡟♧ࡋ࡚࠾ࡃࠋ ࡇࡢ GPU ࢟ࣕࣥࣉࡣከࡃࡢ࣓ࣥࢱ࣮࡜࿧ࡤࢀࡿ࣎
ࣛࣥࢸ࢕࢔࣮࣋ࢫࡢ᪉ࠎࡢ༠ຊࡀ࠶ࡾᐇ⌧࡛ࡁࡓࠋࡇࡇ࡟グࡋ࡚ឤㅰࡋࡓ࠸ࠋᅗ *38 ⤊஢ᚋࡢཧຍ⪅ࠊ࣓ࣥࢱ࣮ࠊࢭࣥࢱ࣮㛵ಀ⪅࡟ࡼࡿグᛕ᧜ᙳ࣓ࣥࢱ࣮ࡢⓙᵝ ᩗ⛠␎ 㸸 ᮧୖ ┿ዉ㸦࢚ࢾࣅࢹ࢕࢔ྜྠ఍♫ ࢩࢽ࢔ࢯࣜࣗ
࣮ࢩࣙࣥ࢔࣮࢟ࢸࢡࢺ㸧*38 ࣑ࢽ࢟ࣕࣥࣉ 85/㸸
http://www.hpc.cmc.osaka-u.ac.jp/lec_ws/20210928/

ᒣᓮ ࿴༤㸦࢚ࢾࣅࢹ࢕࢔ྜྠ఍♫ ࢹ࢕࣮ࣉ࣮ࣛ
ࢽࣥࢢࢯ࣮ࣜࣗࢩࣙࣥ࢔࣮࢟ࢸࢡࢺ㸧㜲 ి✛㸦࢚ࢾࣅࢹ࢕࢔ྜྠ఍♫ ࢹ࢕࣮ࣉ࣮ࣛࢽ

>@5 ࣁࣥࢬ࢜ࣥࢭ࣑ࢼ࣮
ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱ᆺィ⟬ᶵ SQUID ࢆࣥࢢࢯ࣮ࣜࣗࢩࣙࣥ࢔࣮࢟ࢸࢡࢺ㸧୹ ឡᙪ㸦࢚ࢾࣅࢹ࢕࢔ྜྠ఍♫ HPC ࢯ࣮ࣜࣗࢩ

⏝࠸ࡓ R ゝㄒࡢࢭ࣑ࢼ࣮ࠕR ࣁࣥࢬ࢜ࣥࢭ࣑ࢼ࣮ ࠥ
SQUID ࡛ R ࢆ౑࠾࠺ࠥࠖࢆ 2021 ᖺ 11 ᭶ 12 ᪥࡟࢜ࣙࣥ࢔࣮࢟ࢸࢡࢺ㸧ኴ⏣ ‶ஂ㸦ᰴᘧ఍♫ࣈࣞ࢖ࣥࣃࢵࢻ ࢳ࣮ࣇࢹ࣮

ࣥࣛ࢖࡛ࣥ㛤ദࡋࡓࠋᮏࢭ࣑ࢼ࣮࡛ࡣࠊR ゝㄒࡢࢭࢱࢸࢡࣀࣟࢪ࣮࢜ࣇ࢕ࢧ࣮/ TensorFlow User Group㸧࣑ࢼ࣮ࢆ⾜࠺ࡇ࡜࡛ࠊᚑ᮶ࡲ࡛ࡢᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ࣮ࣘ⸨ཎ ⚽ᖹ㸦ᰴᘧ఍♫ࢹ࢕࣮࣭࢚ࢾ࣭࢚࣮ ࢯࣇࢺࢨᒙ࡜␗࡞ࡿ࣮ࣘࢨ࡬ࠊ኱ᆺィ⟬ᶵࡢ฼⏝ࢆッồࡋ࡚ࡃࡇ࡜ࢆពᅗࡋ࡚࠸ࡿࠋཧຍⓏ㘓ࡣ 4 ྡ࡜ᑡᩘ࡛

࢙࢘࢔࢚ࣥࢪࢽ࢔ / TensorFlow User Group㸧኱཭ ᗈᖾ㸦ᮾிᕤᴗ኱Ꮫ ᶓ⏣⌮ኸ◊✲ᐊ ༤ኈㄢࡣ࠶ࡿࡀࠊ⤒῭◊✲⛉ࡸ௚኱Ꮫࡢᩍဨ࡞࡝ࠊ⌧࣮ࣘ⛬ 2 ᖺ㸧

ࢨ࡜ࡣ␗࡞ࡿ◊✲ศ㔝ࡢᏛ⏕ࠊᩍဨࡀ࢜ࣥࣛ࢖࡛ࣥ

ᮏࢭ࣑ࢼ࣮ࢆཷㅮࡋࡓ㸦ᅗ 30ࠊᅗ 31 ཧ↷㸧ࠋࢭ࣑ࢼ࣮ࡢෆᐜࡣ㸪R ゝㄒࡢᴫせࡣ᭱ᑠ㝈࡟࡜࡝࣓ࣥࢱ࣮ぢ⩦࠸ࡢⓙᵝ ᩗ⛠␎ 㸸
⛅ྜྷᆂ㍜㸦኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉ ༤ኈ๓ᮇㄢ⛬ 1 ᖺ㸧

ࡵࠊSQUID ࡛ࡢࢪࣙࣈࡢᢞධ᪉ἲࡸࠊSQUID ࡛ࡢ R
ࣃࢵࢣ࣮ࢪࡢࣅࣝࢻ᪉ἲࠊSQUID ࡛ࡢ୪ิ໬㸦Rmpi
ࡢ฼⏝㸧ࡸࠊBigmemory ࣃࢵࢣ࣮ࢪࢆ⏝࠸ࡓ኱つᶍ― 78 ―

࣓ࣔࣜࢆ฼⏝ࡋࡓࢪࣙࣈ࡟ࡘ࠸࡚ࡢㄝ᫂ࢆ⾜ࡗࡓࠋ>@'RFNHU ࢭ࣑ࢼ࣮

௒ᅇࡢෆᐜࡣ R ゝㄒࡢ SQUID ࡛ࡢ฼⏝᪉ἲ࡟ࡘ࠸࡚

2021 ᖺ 12 ᭶ 13 ᪥㸦᭶㸧࡟ Docker ࢭ࣑ࢼ࣮ࢆࠊ

࡛࠶ࡗࡓࡀࠊR ゝㄒࡣࢹ࣮ࢱࢧ࢖࢚ࣥࢫ࡟ࡶከ⏝ࡉᒸᒣ⌮⛉኱Ꮫ⥲ྜ᝟ሗᏛ㒊 Chonho Lee ᩍᤵ㸦ᮏ◊ࢀࡿ࡟᝟ሗ⛉Ꮫࡢᑓ㛛ᐙ௨እ࡟ࡶ฼⏝ࡉࢀࡿࡇ࡜ࡶ

✲㒊㛛ᣍ࡬࠸ᩍᤵ㸧࠾ࡼࡧ⚟஭኱ᏛᕤᏛ⣔㒊㛛᝟

࠶ࡾࠊJupyter Notebook ࡞࡝Ẽ㍍࡞࢖ࣥࢱ࣮ࣇ࢙࢖ࢫ

ሗ࣭࣓ࢹ࢕࢔ᕤᏛㅮᗙ Ώሙ ᗣᘯ ෸ᩍᤵ(ᮏ◊✲㒊㛛࡛฼⏝ࡉࢀࡿࡇ࡜ࡀከ࠸ࠋSQUID㸪OCTOPUS ࡜࠸ࡗᣍ࡬࠸෸ᩍᤵ)ࢆㅮᖌ࡟ Zoom ࢆ⏝࠸ࡓ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᙧ

ࡓࢩࢫࢸ࣒ࡣᚑ᮶ࡢࢫࣃࢥࣥ฼⏝⪅௨እ࡟ࡶ〈㔝ࢆᘧ࡛㛤ദࡋࡓࠋࢭ࣑ࢼ࣮࡟ࡣ 25 ྡࡢཧຍⓏ㘓ࡀ࠶ࡾࠊᗈࡆࡿࡓࡵࡢࣃࢵࢣ࣮ࢪࡸࢩࢫࢸ࣒ࡀᑟධࡉࢀ࡚࠸

ཧຍ⪅ࡣ 21 ྡ㸦Ꮫෆ㸸18 ྡࠊᏛእ㸸3 ྡ㸧࡛࠶ࡗࡓࠋ

ࡿࠋࡋ࠿ࡋ࡞ࡀࡽࡑ࠺ࡋࡓࢩࢫࢸ࣒ࢆ฼⏝࡛ࡁࡿࡇ⾲ 7 ࡟ᙜヱࢭ࣑ࢼ࣮ࡢࣉࣟࢢ࣒ࣛࢆ♧ࡍࠋ࡜ࢆᮏᏛࡢᏛ⏕ࠊ◊✲⪅ࠊᩍဨ࡟࿘▱ࡉࢀ࡚࠸ࡿ࡜

ࡣ࠸࠸㞴࠸ࠋ௒ᚋࡣ Jupyter Notebook ࢆ⏝࠸ࡓࢭ࣑ࢼ⾲ 'RFNHU ࢭ࣑ࢼ࣮ࣉࣟࢢ࣒ࣛ
Docker ࢆ⏝࠸ࡓ OCTOPUS ࡛ࡢ࣮࡞࡝ࠊᮏࢭ࣑ࢼ࣮ࡢࡼ࠺࡞ࣁࣥࢬ࢜ࣥᙧᘧࡢࢭ࣑
ࢼ࣮ࢆቑࡸࡋࠊᵝࠎ࡞ศ㔝ࡢ᪂つ࣮ࣘࢨ࡬ᩜᒃࢆୗ

13:30㹼13:50

ࢪࣙࣈᐇ⾜᪉ἲㅮᖌ㸸 Ώሙ ᗣᘯࡆࠊィ⟬ᶵ฼⏝ࡢಁ㐍࡟ດࡵࡓ࠸ࠋ

Docker ࢆ฼⏝ࡋࡓ Tensorflow ࡸ
13:50㹼14:30

PyTorch ࡟ࡼࡿ⏬ീศ㢮ࣔࢹࣝࡢᐇ⾜ㅮᖌ㸸 Chonho LeeDocker ࢭ࣑ࢼ࣮ࡣ⾲ 7 ࡢࣉࣟࢢ࣒ࣛ࡟♧ࡍࡼ࠺࡟
2 㒊ᵓᡂ࡛㛤ദࡉࢀࡓࠋ➨ 1 㒊࡛ࡣΏሙ෸ᩍᤵ࠿ࡽࠊ
ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࡢィ⟬ᶵࢧ࣮ࣅࢫ࡛฼⏝ᅗ ࢭ࣑ࢼ࣮ࡢࢫࢡ࣮ࣜࣥࢩࣙࢵࢺ㸦㸯㸧ྍ⬟࡞ࢥࣥࢸࢼᢏ⾡࡜ࡋ࡚ࠊDocker ࠾ࡼࡧ Singularity࡟ࡘ࠸࡚ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ OCTOPUS ࠾ࡼࡧ
SQUID ࡟࠾ࡅࡿᑐᛂ≧ἣࡸࡑࢀࡒࢀࡢ≉ᛶ࡟ࡘ࠸࡚

ㄝ᫂ࡀ࠶ࡗࡓࠋᘬࡁ⥆ࡁࠊOCTOPUS ࡛ࡢࢪࣙࣈᐇ
⾜᪉ἲ࠾ࡼࡧ Docker ฼⏝ࡢ⏦ㄳ᪉ἲ࡟ࡘ࠸࡚ㄝ᫂
ࡀ࠶ࡗࡓࠋZoom ୖ࡛ࡢᵝᏊࢆᅗ 32 ࡟♧ࡍࠋ㉁␲ࡢ
᫬㛫࡛ࡣࠊཧຍ⪅࠿ࡽ Docker ࢥࣥࢸࢼෆ࡟࠾ࡅࡿOCTOPUS ࡢࢹ࢕ࢫࢡ㡿ᇦ࡬ࡢ࣐࢘ࣥࢺ≧ἣࡸࠊ
Docker ࡛ࡢࢪࣙࣈᐇ⾜࡟࠾ࡅࡿ࣮ࣘࢨ࢔࢝࢘ࣥࢺ࡟
ࡘ࠸࡚㉁ၥࡀ࠶ࡗࡓࠋ
➨ 2 㒊࡛ࡣࠊLee ᩍᤵ࠿ࡽࠊOctopus ࡛ Docker ࢆᅗ ࢭ࣑ࢼ࣮ࡢࢫࢡ࣮ࣜࣥࢩࣙࢵࢺ㸦㸰㸧฼⏝ࡋࡓ⏬ീศ㢮ࣔࢹࣝࡢᏛ⩦ࢆ⾜࠺ࣁࣥࢬ࢜ࣥࡀ

௨ୗ࡟ࠊᮏࢭ࣑ࢼ࣮ࡢ㈨ᩱࢆබ㛤ࡋ࡚࠸ࡿࠋࢫ࣮
ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ࡛ࡢ 5 ࡢ฼⏝ࡢ୍ຓ࡟ࡘ࡞ࡀࢀࡤ
ᖾ࠸࡛࠶ࡿࠋ

5 ࣁࣥࢬ࢜ࣥࢭ࣑ࢼ࣮㸸
http://www.hpc.cmc.osaka-u.ac.jp/lec_ws/20211112/

⾜ࢃࢀࡓࠋ
4 ✀㢮ࡢ Docker ࢥࣥࢸࢼ (TensorFlow1.14ࠊ
TensorFlow2.4ࠊPyTorch0.4ࠊPyTorch1.7㸧 ࡀ஦๓࡟⏝ពࡉࢀ࡚࠾ࡾࠊࡲࡎࡣྛࠎ࡟ᑐᛂࡍࡿࢪࣙࣈࢫࢡ
ࣜࣉࢺࡢ᭩ࡁ᪉ࠊࢹ࣮ࢱࢭࢵࢺࠊࢧࣥࣉࣝࢥ࣮ࢻࡢ
ㄝ᫂ࡀ࠶ࡗࡓ㸦ᅗ 33㸧ࠋࡑࡢᚋࠊཧຍ⪅ࡓࡕ࡟ᐇ㝿࡟ᐇ⾜ࡋ࡚ࡶࡽ࠸ฟຊࢆ☜ㄆࡋࡓ㸦ᅗ 34㸧ࠋ

― 79 ―

2022 ᖺ 1 ᭶ 20 ᪥ ➨ 1 ᅇ฼⏝⪅஺ὶ఍ 㸤 Pythonࢳ࣮ࣗࢺࣜ࢔ࣝ ࢆ㛤ദࡋࡓࠋᮏࣉࣟࢢ࣒ࣛࡣࠊ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࡢ฼⏝⪅ࢆ୰ᚰ࡟ࠊ
ᖜᗈ࠸Ꮫ⾡࣭⏘ᴗ⏺ࡢ࣮ࣘࢨ஺ὶ࡟ࡼࡿィ⟬⛉Ꮫศ㔝࡛ࡢࢧ࣮ࢻ࣭ࣉࣞ࢖ࢫⓗ࡞ሙࡢᥦ౪ࢆ⾜࠺ሙࡢᥦ౪ࢆ┠ⓗ࡜ࡋ࡚௻⏬ࡋࡓࠋࡇࡢࡓࡵࠊ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ᅗ ➨  ࢭࢵࢩࣙࣥࡢ =RRP ୖ࡛ࡢᵝᏊࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࡢ฼⏝⪅ࡔࡅ࡛࡞ࡃࠊ฼⏝Ꮫ⾡ᶵ㛵࣭฼⏝Ẹ㛫௻ᴗ࡟ᒓࡍࡿ᪉ࡸࡑࡢ௚ࡢᏛ⾡ᶵ㛵ࠊẸ㛫௻ᴗ࡟࡚

z ࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ➼࡟⯆࿡ࢆ࠾ᣢࡕࡢ᪉z ࡇࢀࡲ࡛ࠕ⯆࿡ࡣ࠶ࡗࡓࡀࢫࣃࢥࣥࢆ౑ࡗࡓࡇ࡜
ࡀ࡞࠸ࠖ᪉ࠊ౑࠸ጞࡵࡓ᪉z ࣉࣟࢢ࣒࣑ࣛࣥࢢ࡟⯆࿡ࡀ࠶ࡿ᪉㸦Python ࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢ㸧ୖグࡢ᪉ࠎ࡞࡝ࠊᗈࡃ㛛ᡞ㛤ࡅࡓ㛤ദ࡜ࡋࡓࠋ
ᅗ ➨  ࢭࢵࢩࣙࣥࡢ =RRP ୖ࡛ࡢᵝᏊ➨୍ᅇ฼⏝⪅஺ὶ఍ࡣࠊヰ㢟ࡢࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢ



Python ࢆࢸ࣮࣐࡟㛤ദࡋࠊྠ᫬࡟ Python ࢳ࣮ࣗࢺࣜ
࢔ࣝࢆ㛤ദࡋࡓࠋࢳ࣮ࣗࢺࣜ࢔ࣝࡣࠊ඲ 6 ᅇࢆィ⏬
ࡋ 2021 ᖺᗘෆ࡟ึᚰ⪅ྥࡅࢆ 3 ᅇ㛤ദࡋࡓࠋࡲࡓࠊ
2022 ᖺᗘึ㢌࡟ࡼࡾᐇ㊶ྥࡁෆᐜ࡛ 3 ᅇࡢ㛤ദࢆィ⏬ࡋ࡚࠸ࡿࠋ
Python ࢳ࣮ࣗࢺࣜ࢔ࣝࡣࠊ฼⏝⪅஺ὶ఍ࡢࢥࣥࢭ
ᅗ ₇⩦ࡢ =RRP ୖ࡛ࡢᵝᏊࣉࢺࠕ㞄ࡢࢫࣃࢥࣥ฼⏝⪅ࠖ࡟ᚑ࠸ࠊࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥ
ࣆ࣮ࣗࢱ฼⏝⪅ࡢ〈㔝ࢆᗈࡆࡿࡇ࡜ࡶど㔝࡟ධࢀࠊࡇࢀ࠿ࡽ Python ࢆጞࡵࡓ࠸࡜⪃࠼࡚࠾ࡽࢀࡿ᪉ࠊᑡ

'RFNHU ࢭ࣑ࢼ࣮

ࡋ࠿ࡌࡗࡓࡶࡢࡢㅉࡵ࡚ࡋࡲ࠸෌ᣮᡓࡉࢀࡓ࠸᪉࡞

http://www.hpc.cmc.osaka-u.ac.jp/lec_ws/20211213/

࡝ᛕ㢌࡟ᐇ᪋ࡍࡿࡶࡢ࡛ࠊ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕

࢔ࢭࣥࢱ࣮ᛂ⏝᝟ሗ◊✲㒊㛛㸦ୗᲄᩍᤵ࣭ࢭࣥࢱ࣮

㛗ࠊఀ㐩෸ᩍᤵ㸧ࡢ༠ຊࢆᚓ࡚ࠊྠ㒊㛛࡟ᡤᒓࡍࡿ

>@➨  ᅇ฼⏝⪅஺ὶ఍㸤3\WKRQ ࢳ࣮ࣗࢺࣜ࢔ࣝ

኱Ꮫ㝔⏕࡟ࡼࡿࢳ࣮ࣗࢺࣜ࢔ࣝ㛤Ⓨ࣭ㅮᖌࢆດࡵ࡚

ඹ๰ࡢሙᙧᡂᨭ᥼࡜ࡋ࡚ࠊࡲࡓ⏘ᴗ฼⏝άᛶ໬࡟㡬࠸ࡓࠋ㝔⏕⮬㌟ࡢ⤒㦂ࢆ㋃ࡲ࠼ࡓࣉࣟࢢ࣒࡛ࣛ࠶

ྥࡅ࡚ࠊᙜࢭࣥࢱ࣮ࢆ฼⏝ࡍࡿ฼⏝⪅㛫࡛ࡢ஺ὶ㸦⏘ࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾࠊཷㅮ࡟ᑐࡍࡿᩜᒃࢆୗࡆࡿࡇ࡜࡟ࡼ

Ꮫ஺ὶࠊ⏘⏘஺ὶ㸧ࢆಁ㐍ࡍࡿࡓࡵࡢࢥ࣑ࣗࢽࢸ࢕

ࡾከࡃࡢཧຍ⪅ࢆᮇᚅࡋࡓࠋ໚ㄽࠊࢳ࣮ࣗࢺࣜ࢔ࣝ

ᙧែ࡛ࡢ࣮࣡ࢡࢩࣙࢵࣉ㸦฼⏝┦ㄯࠊࣜࢸࣛࢩᨭ᥼㸧 㛤Ⓨ࣭ㅮᖌࢆᢸᙜࡍࡿ㝔⏕⮬㌟࡬ࡢᩍ⫱どⅬ࡛ࡢᣦࡢࢫࢱ࣮ࢺ࡜ࡋ࡚ࣜࢸࣛࢩ࣮ᨭ᥼ࣉࣟࢢ࣒ࣛ࡜ࡋ࡚

ᑟࡶ㓄៖ࡋ㛤ദࡋࡓࠋ➨ 1 ᅇ฼⏝⪅஺ὶ఍ 㸤 Python ࢳ࣮ࣗࢺࣜ࢔ࣝ

ࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢึᚰ⪅࡟ྥࡅࡓࢳ࣮ࣗࢺࣜ࢔ࣝࡢ㛤ദࢆ࠾ࡇ࡞ࡗࡓࠋ

ࡢཧຍ⪅ࡣࠊ17 ྡ㸦Ꮫ⾡㛵ಀ㸸14 ྡࠊ⏘ᴗ⏺㸸3 ྡ㸧࡛࠶ࡗࡓࠋᙜ᪥ࡢࣉࣟࢢ࣒ࣛࢆᅗ 35 ࡟♧ࡍࠋ― 80 ―

⥆࠸࡚ࠊPython ࡢ฼⏝ືྥ࡜㢟ࡋ࡚኱㜰኱Ꮫ ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ 㜿㒊ᣍ࡬࠸෸ᩍᤵ㸦⟃Ἴ኱Ꮫࢩࢫࢸ࣒᝟ሗ⣔ ෸ᩍᤵ㸧ࡼࡾㅮ₇࠸ࡓࡔ࠸ࡓ㸦ᅗ 37㸧ࠋᅗ ࢺࣞࣥࢻ㸸3\WKRQ ࡢ฼⏝ືྥㅮ₇࡛ࡣࠊPython ࡢ㉳※࠿ࡽὶ⾜࣭኱㌍㐍ࡢࡁࡗ࠿ࡅ࡜࡞ࡗࡓ AI ࡛ࡢ฼⏝≧ἣࢆศ࠿ࡾ᫆ࡃゎㄝࡉࢀࠊࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢࡀ୺┠ⓗ࡛࡞࠸ே࡟࡜ࡗ࡚ࡶࢹ࣮ࢱᅗ ฼⏝⪅஺ὶ఍㸤3\WKRQ ࢳ࣮ࣗࢺࣜ࢔ࣝ

ࢧ࢖࢚ࣥࢫ࣭A I ࡢࡓࡵࡢ⎔ቃࡀᩚഛࡉࢀࡓࢶ࣮࡛ࣝ

࠶ࡿࡇ࡜ࡀㄝ᫂ࡉࢀࡓࠋ

฼⏝⪅஺ὶ఍ࡢ㛤ദ㡭࡟࠾࠸࡚ࡣࠊ⥭ᛴ஦ែᐉゝཧຍ⪅ࡣࠊࢭࣥࢱ࣮฼⏝⪅࡛࡞࠸᪉ࡶከࡃࠊࢧ࢖

ᮇ㛫࡛࠶ࡿࡇ࡜࠿ࡽࠊ࢜ࣥࣛ࢖࡛ࣥࡢ㛤ദ࡜ࡋࡓࠋ

ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࡢࢫࣃࢥࣥࢆ㐠⏝ࡋ࡚࠸ࡿᩍ

ࡲࡓࠊࠕ฼⏝⪅஺ὶ఍ࠖࡢ㛤ദ᳨ウ᫬Ⅼ࡛ࡣ஺ὶ఍

⫋ဨࡀཧຍࡋࡓᗙㄯ఍࡛ࡣࠊ኱㜰኱Ꮫ ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ

ࡢ⤌⧊໬ࡶ᳨ウࡋ࡚࠸ࡓࡀࠊ㐠⏝㈇ᢸ➼ࡶ⪃៖ࡋ௒࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ ᒣୗ ᣍ࡬࠸ᩍဨࡼࡾ CMC ࡢࡈ⤂௓ᚋࠕ฼⏝⪅஺ὶ఍࡜࠸࠺ᯟ⤌ࡳࠖࢆ࣎ࢺ࣒࢔ࢵࣉ࡛

ࢆවࡡࡓ฼⏝ㄝ᫂ࢆ࠾ࡇ࡞ࡗࡓࠋ
Python ࢳ࣮ࣗࢺࣜ࢔ࣝࡣ 3 ᪥㛫㸦1 ᭶ 20 ᪥ࠊ27ᙧᡂࡋ࡚࠸ࡃࡇ࡜࡜ࡋࠊ࢖࣋ࣥࢺࡢ≧ἣࢆ཯ᫎࡋ࡞
ࡀࡽ஺ὶ఍ࡢᙧసࡾࢆ㐍ࡵࡿࡇ࡜࡜ࡋࡓࠋ

᪥ࠊ2 ᭶ 3 ᪥ࡢྠ୍᭙ࠊྠ୍᪥᫬㛫ᖏ࡟タᐃ㸧࡟ศࡅ࡚࢜ࣥࣛ࢖ࣥ㛤ദࡋࡓࠋ኱㜰኱Ꮫ ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔
ࢭࣥࢱ࣮ ᛂ⏝᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲㒊㛛 / ኱㜰኱Ꮫ ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉ ⛅ྜྷᆂ㍜Ặࡀㅮᖌࢆົࡵࡓ㸦ᅗ38㸧ࠋ࣒࢝ࣜ࢟ࣗࣛࡣࠊ1 ᪥┠ࡣࠊ⎔ቃᵓ⠏࡜ IDE
᧯సࠊPython ࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢࡢึṌࡲ࡛ࢆᏛ⩦ࡍࡿࠋ
2 ᪥┠ࡣࠊኚᩘ࡜ᘧࠊฎ⌮ࠊ㛵ᩘࡢ౑࠸᪉࡞࡝ࠊPythonࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢ࡟ᚲせ࡞ Python ࡢసἲ㸦ᩥἲ㸧ࢆᏛᅗ ఀ㐩෸ᩍᤵ࡟ࡼࡿ㛤ദᣵᣜ⩦ࡍࡿࠋ3 ᪥┠ࡣࠊ㛵ᩘࡢ౑࠸᪉ࡢᛂ⏝࡜ᐇ㊶ࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢࡢ⩦ᚓࢆ┠ᶆ࡟㐍ࡵࡓࠋᙜ᪥ࡣࡲࡎᛂ⏝᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲㒊㛛 ఀ㐩෸ᩍᤵࡼࡾࠊ㛤ദࡢᣵᣜࡀ⾜ࢃࢀࡓ㸦ᅗ 36㸧ࠋᣵᣜ࡜㛤ദ㊃᪨ㄝ࡛᫂ࡣࠊࢭࣥࢱ࣮฼⏝⪅ࡢࡳ࡞ࡽࡎᗈ࠸⠊ᅖ࡛ࡢ HPC ฼⏝⪅㛫ࡢࢥ࣑ࣗࢽࢣ࣮ࢩࣙࣥࡢሙࠊඹ
๰ࡢሙࡢᙧᡂᨭ᥼ࢆ⾜࡞ࡗ࡚࠸ࡃࡇ࡜ࡀㄝ᫂ࡉࢀࠊ
➨୍ᅇ࡛ࡣึᚰ⪅ࢆᑐ㇟࡜ࡋࡓ Python ࢳ࣮ࣗࢺࣜ࢔
ࣝ࡜࠸࠺ࣜࢸࣛࢩ࣮ᨭ᥼ࣉࣟࢢ࣒ࣛ࡞࡝ HPC ฼⏝⪅ࡢ〈㔝ᣑ࡟ྲྀࡾ⤌ࡴࡇ࡜ࡀㄝ᫂ࡉࢀࡓࠋ
― 81 ―

ࡢᩍ⫋ဨ࠾ࡼࡧ᪥ᮏ㟁Ẽᰴᘧ఍♫ࡢࢩࢫࢸ࣒࢚ࣥࢪ
ࢽ࢔࡟ࡼࡿᑐ㠃฼⏝┦ㄯࢆ㐌୍ᗘ⛬ᗘヨ⾜ⓗ࡟㛤タࡋ࡚࠸ࡿࠋᮏᖺᗘࡣࠊᮏไᗘࢆヨ⾜ⓗ࡟ᐇ᪋ࡋጞࡵ࡚࠿ࡽ 7ᖺ┠࡜࡞ࡿࡀࠊ᫖ᖺᗘ࡟ᘬࡁ⥆ࡁヨ⾜ⓗ࡟ᑐ㠃฼⏝┦ㄯࢆ⥅⥆ࡋ࡚࠸ࡿࠋᮏᖺᗘࡢ㛤タᐇ⦼ࡣ௨ୗࡢ⾲
8 ࡢ㏻ࡾࠊᖺ 47 ᪥࡜࡞ࡗࡓࠋ࡞࠾ࠊᮏᖺᗘࡶࡲࡓࠊ
୍᫖ᖺᗘ 2 ᭶ᚋ༙ᮇࡼࡾ᪂ᆺࢥࣟࢼ࢘࢖ࣝࢫឤᰁ⑕ᅗ 3\WKRQ ࢳ࣮ࣗࢺࣜ࢔ࣝ㸦 ᪥┠㸧

(COVID-19)ࡢᙳ㡪ࡀୡ⏺ⓗ࡟኱ࡁࡃ࡞ࡾጞࡵࠊࡑࢀ
ࢳ࣮ࣗࢺࣜ࢔ࣝࡣࠊࠕᐜ᫆࡞ࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢࡢࢫ

௨㝆ࡶ COVID-19 ࡢཬࡰࡍᙳ㡪ࡣ㏻ᖺࢆ㏻ࡌ࡚ᾘ࠼

ࢱ࣮ࢺࠖࢆᛕ㢌࡟ Python ฼⏝⎔ቃࡢၥ㢟Ⓨ⏕ࢆ㑊ࡅཤࡿࡇ࡜ࡣ࡞࠿ࡗࡓࠋࡑࡢࡓࡵࠊᮏᖺᗘࡢᑐ㠃┦ㄯࡿࡓࡵ࡟ Google ♫ࡢ Colaboratory ࢆ౑⏝ࡋࣁࣥࢬ࢜

ࡣ඲࡚㐲㝸㓄ಙࢶ࣮ࣝࢆ⏝࠸ࡓ㐲㝸࡛ࡢ฼⏝┦ㄯ࡜࡛ࣥ㐍ࡵࡓࠋ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ㸩ࣁࣥࢬ࡛࢜ࣥࡢ㛤ദࡣ཮ࡋࡓࠋ᪉ྥࢥ࣑ࣗࢽࢣ࣮ࢩࣙࣥࡀ㞴ࡋࡃ฼⏝⪅ࡢ⌮ゎ≧ἣ⾲  ᖺᗘᑐ㠃฼⏝┦ㄯ❆ཱྀ㛤タᐇ⦼࡟ྜࢃࡏࡓᑐᛂ࡟ⱞ៖ࡋࡓࡶࡢࡢ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᶵ⬟㸦ศࡽ࡞ࡅࢀࡤࢫࢺࢵࣉࢆ࠿ࡅࡿࠊᡭࢆᣲࡆࡿ࡞࡝㸧

᭶

㛤タ᫬㛫

4᭶

4᪥

ࢆྲྀࡾධࢀ࡞ࡀࡽ㐍ࡵࠊྛᅇ࡛ࣛࢵࣉ࢔ࢵࣉ࡜㉁ၥ

5᭶

4᪥

ࢥ࣮ࢼ࣮᫬㛫ࢆከࡃ࡜ࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾཷㅮ⪅࡜ࡢ㊥㞳6᭶

4᪥

ឤࢆ⦰ࡵࡿᕤኵࡶヨ⾜㘒ㄗࡋ࡞ࡀࡽ㐍ࡵࡓࠋࡇࡢࡓ

7᭶

4᪥

ࡵࠊᅇࡀ㐍ࡴ࡟ᚑࡗ࡚㉁ၥᩘࡀቑ࠼ࠊཷㅮ⪅ཧຍᆺ

8᭶

3᪥࡛㐍ࡵࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡓ࡜⪃࠼ࡽࢀࡿࠋ

9᭶

4᪥

10 ᭶

4᪥

11 ᭶

4᪥

12 ᭶

4᪥

1᭶

4᪥

2022 ᖺᗘࡶึ⣭⪅࡟ྥࡅࡓࣜࢸࣛࢩ࣮ᨭ᥼ࣉࣟ
ࢢ࣒ࣛ࡜ࡋ࡚㛵ᚰࡢ㧗࠸ࢳ࣮ࣗࢺࣜ࢔ࣝࢆ㛤ദ࡛ࡁࡿࡼ࠺㐍ࡵ࡚࠸ࡃணᐃ࡛࠶ࡿࠋḟᅇ஺ὶ఍ࡣ 2022 ᖺ
ᗘ 5 ᭶ࡢᐇ᪋ࢆணᐃࡋ࡚࠸ࡿࠋḟᅇࡶ Python ࢳ࣮ࣗ2᭶4᪥ࢺࣜ࢔ࣝᚋ⦅ࢆணᐃࡋࠊ⩦ᚓࡋࡓࣉࣟࢢ࣒ࣛࢆࢭࣥ

3᭶

4᪥

ࢱ࣮ࡢࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ࡛ᐇ⾜ࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾ

ᖺ

47 ᪥

኱つᶍ࡞ࢹ࣮ࢱฎ⌮࣭ศᯒ࡟ᐜ᫆࡟ྲྀࡾ⤌ࡵࡿࡇ࡜ࢆ♧ࡋࡓ࠸࡜⪃࠼࡚࠸ࡿࠋᑦࠊᮏ✏ᇳ➹᫬Ⅼ࡛ࡣࣉᑐ㠃┦ㄯࡢෆᐜࡣከᒱ࡟Ώࡾࠊ౛ᖺࡔ࡜ࠊ༢࡟ࢪ

ࣟࢢ࣒ࣛࡀ࣮࢜ࣉࣥ࡟࡞ࡗ࡚࠾ࡾࠊ⯆࿡ࡀ࠶ࡿ᪉ࡣ

ࣙࣈᐇ⾜᫬ࡢ࢚࣮ࣛࡢゎỴ᪉ἲ࡛࠶ࡗࡓࡾࠊᛶ⬟ࢳ࢙࢘ࣈ࣮࣌ࢪ➼࡛ཧ↷ࠊ☜ㄆࡉࢀࡓ࠸ࠋ

࣮ࣗࢽࣥࢢ࡟㛵ࡍࡿࡶࡢࠊ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢ

฼⏝᪉ἲ࡟㛵ࡍࡿࡶࡢ➼ࠊከᵝ࡟␗࡞ࡿࠋࡋ࠿ࡋࠊ
ᑐ㠃฼⏝┦ㄯ㸦ヨ⾜ࢧ࣮ࣅࢫ㸧ࡢᐇ᪋ᮏᖺᗘࡶࡲࡓ᫖ᖺᗘ࡜ྠᵝ࡟ࠊ᪂ᆺࢥࣟࢼ࢘࢖ࣝࢫ

ᮏࢭࣥࢱ࣮࡛ࡣࠊ2014 ᖺᗘ࡟ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗ

ࡢᙳ㡪ࡶ኱ࡁࡃࠊ“ᑐ㠃”฼⏝┦ㄯ࡜࠸࠺ᮏྲྀࡾ⤌ࡳࢱ SX-ACE ࡀᑟධࡉࢀࡓࠋᙜヱࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗ

ࡢྡ⛠ࡶᝏᙳ㡪ࢆ୚࠼ࠊᮏᖺᗘᐤࡏࡽࢀࡓ┦ㄯࡣῶࢱࡣࢡࣛࢫࢱ໬ࡉࢀࡓ࣋ࢡࢺࣝᆺࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆࣗ

ᑡࡍࡿ࡜⪃࠼ࡽࢀࡓࡀࠊ2021 ᖺᗘᐇ㝿࡟ᐤࡏࡽࢀࡓ

࣮ࢱ࡬࡜࢔࣮࢟ࢸࢡࢳࣕࡀኚ᭦࡟࡞ࡗࡓࡇ࡜࠿ࡽࠊ

┦ㄯ௳ᩘࡣ 17 ௳࡜ቑຍࡋ࡚࠸ࡿࠋࡇࢀࡣ 2021 ᖺᗘ฼⏝⪅࠿ࡽࡢࡑࡢ౑࠸᪉ࠊᛶ⬟ࢳ࣮ࣗࢽࣥࢢ࡟㛵ࡍ࡟ SX-ACE ࡢᚋ⥅ᶵ SQUID ࡀ᪂ࡓ࡟✌ാࡋࠊࢧ࣮ࣅ

ࡿ㉁ၥࡀᩘከࡃᐤࡏࡽࢀࡘࡘ࠶ࡿࠋࡑ࠺࠸ࡗࡓ⫼ᬒࢫࡀ㛤ጞࡉࢀࡓࡇ࡜࡟㉳ᅉࡍࡿࡇ࡜ࡀከ࠿ࡗࡓࡇ࡜

࠿ࡽࠊ2015 ᖺᗘᚋ༙ࡼࡾࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮

࡟ࡼࡿ࡜⪃࠼ࡽࢀࡿࠋࡲࡓࠊ୍᫖ᖺᗘ࡜ẚ㍑ࡋ࡚ࠊ

― 82 ―

ከࡃࡢ◊✲⪅ࡀ with ࢥࣟࢼ᫬௦࡛ࡢ◊✲㛤Ⓨࡣᅔ࡛࡟ୗグ࡟♧ࡍ࢙࢘ࣈ࣮࣌ࢪࡼࡾࠊண⣙ࡀᚲせ࡜࡞㞴ࡀ࠶ࡿ࡜ࡣ࠸࠼ࠊከᑡ័ࢀ࡚ࡁࡓࡇ࡜࡟㉳ᅉࡍࡿࡗ࡚࠸ࡿࠋᘬࡁ⥆ࡁࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢィ⟬ᶵ฼⏝ࠊᛶ࡜ࡶ⪃࠼ࡽࢀࡿࠋ

⬟ࢳ࣮ࣗࢽࣥࢢࡔࡅ࡛࡞ࡃࠊබເ฼⏝ࠊJHPCN ࡸ ┦ㄯ⪅ࡢពྥࡶ࠶ࡿࡢ࡛ලయⓗ࡟♧ࡍࡇ࡜ࡣ㞴ࡋ

HPCI ➼ࡢ⏦ㄳ᪉ἲ➼ࠎ࡟㛵ࡍࡿ␲ၥࡀ࠶ࡿሙྜ࡟

࠸ࡀࠊᮏሗ࿌᭩࡛ࡣᐇ㝿࡟┦ㄯࡢ࠶ࡗࡓ┦ㄯࡢ࠺ࡕࠊ ࡣࠊ✚ᴟⓗࡲࡓࡣẼ㍍࡟฼⏝࠸ࡓࡔࡁࠊᮏࢭࣥࢱ࣮
1 ௳ࡢ஦౛ᴫせࢆ⤂௓ࡋࡓ࠸ࠋࡢ኱つᶍィ⟬ᶵ㈨※ࢆ◊✲࡟ά⏝࠸ࡓࡔࡅࢀࡤᖾ࠸

௒ᅇ⤂௓ࡍࡿࡢࡣ࠶ࡿ኱Ꮫᩍဨ࠿ࡽᐤࡏࡽࢀࡓ

࡛࠶ࡿࠋ

SQUID ࡟㛵ࡍࡿ┦ㄯ࡛࠶ࡿࠋෆᐜࢆせ⣙ࡍࡿ࡜ࠊᐇ
⾜ࢆணᐃࡋ࡚࠸ࡿࣉࣟࢢ࣒ࣛ࡟እ㒊࡜㏻ಙࡀᚲせ࡜ᑐ㠃฼⏝┦ㄯ࡟ࡘ࠸࡚㸦ヨ⾜ࢧ࣮ࣅࢫ㸧㸸࡞ࡿ㒊ศࡀ࠶ࡿࡀࠊSQUID ࡸ OCTOPUS ࡛ࡣࢪࣙࣈ

http://www.hpc.cmc.osaka-u.ac.jp/ftf-consult/ᐇ⾜୰࡟እ㒊࡬㏻ಙࡍࡿࡇ࡜ࡣྍ⬟࠿ࠊࡲࡓࡣྍ⬟࡜ࡍࡿ᪉ἲࡣ࠶ࡿ࠿࡜࠸࠺ࡶࡢ࡛࠶ࡗࡓࠋOCTOPUSࠊSQUID ࡜ࡶ࡟ࠊࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ࡢほⅬ࠿ࡽィ⟬ࣀ࣮ࢻ࡜እ㒊ࡢ㏻ಙࡣཎ๎⚗Ṇ࡜ࡋ࡚࠸ࡿࡀࠊ௒ᅇࡢࡼ࠺
࡞౑࠸᪉ࢆ᝿ᐃࡋ࡚ SQUID ࡛ࡣࣉࣟ࢟ࢩࢧ࣮ࣂࢆ㏻
ࡌ࡚እ㒊࡟㏻ಙࡍࡿᶵ⬟ࢆᦚ㍕ࡋ࡚࠸ࡿࠋᑐ㠃฼⏝┦ㄯ࡟ࡣ SQUID ࡢಖᏲ࣋ࣥࢲ࡛࠶ࡿ᪥ᮏ㟁Ẽᰴᘧ఍♫ࡢ࢚ࣥࢪࢽ࢔࡟ྠᖍࡋ࡚࠸ࡓࡔࡁࠊࣉࣟࢢ࣒ࣛࡢ
ᣲືࡸ᥋⥆ඛࡢヲ⣽࡟ࡘ࠸࡚ࡢࣄ࢔ࣜࣥࢢࠊࡈせᮃࡢᐇ⌧᪉ἲࡢ᳨ウࢆᐇ᪋ࡋࠊᚋ᪥ࠊᡴࡕྜࢃࡏࡢෆ
ᐜࢆඖ࡟⎔ቃᵓ⠏ࢆ⾜ࡗࡓࠋᐇ㝿࡟┦ㄯ⪅ࡢ᪉࡟ࡈ฼⏝࠸ࡓࡔࡃ࡟࠶ࡓࡗ࡚ conda ௬᝿⎔ቃ࡟㉳ᅉࡍࡿ୙ලྜ࡞࡝ࡀⓎ⏕ࡋࡓࡶࡢࡢࠊࡑࢀࡽ࡟ࡘ࠸࡚ࡶ࣓
࣮࡛ࣝࡢࡸࡾ࡜ࡾࢆ㏻ࡋ࡚ゎỴࡋၥ㢟࡞ࡃࡈ฼⏝࠸ࡓࡔࡅࡿ≧ែ࡜࡞ࡾࠊࡓ࠸࡬ࢇࡈ‶㊊࠸ࡓࡔࡅࡓࡼ
࠺࡛࠶ࡗࡓࠋ
ෑ㢌࡟グ㍕ࡋࡓ㏻ࡾࠊᑐ㠃฼⏝┦ㄯࡣ௒ᖺᗘ࡛ 7ᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࢆά⏝ࡍࡿ◊✲㛤Ⓨࡢ⫱ᡂ࣭㧗ᗘ໬ᨭ᥼ࡢほⅬ࠿ࡽࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢබເᆺ฼⏝ไᗘࢆ᥎㐍୰࡛࠶ࡿࠋᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢ฼⏝࡟ࡣࠊ౑⏝ࡋࡓィ⟬㈨※㔞࡟┦ᙜࡍࡿ㟁Ẽ௦ศࡢ㔠㖹ⓗ㈇ᢸࡀᚲせ࡜࡞ࡿࠋྠ⛬ᗘࡢᛶ⬟ࢆ᭷ࡍࡿィ⟬㈨※ࢆᥦ౪ࡍࡿࢡࣛ࢘ࢻ஦ᴗ⪅࡜ẚ࡭࡚ࠊ࠿࡞ࡾప
౯᱁࡞฼⏝㈇ᢸ㔠࡛ࡣ࠶ࡿࡶࡢࡢࠊ኱つᶍ࠿ࡘ㛗᫬㛫ࡢィ⟬ࢆ⾜࠺◊✲⪅࡟࡜ࡗ࡚ࡣ◊✲㈝ࡢ㈇ᢸࡣ౫
↛࡜ࡋ࡚኱ࡁ࠸ࠋࡑ࠺࠸ࡗࡓ◊✲⪅ࡢ㈇ᢸ㍍ῶ࡜࠸
࠺どⅬࡶ࠶ࡿࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢබເᆺ฼⏝ไᗘࡣࠊ2015ᖺᗘ୰㡭ࡼࡾ㆟ㄽࢆ㛤ጞࡋࠊ2016 ᖺᗘ࡟ⱝᡭ࣭ዪᛶ
◊✲⪅ᨭ᥼ⴌⱆᯟࠊ࠾ࡼࡧࠊ኱つᶍ HPC ᨭ᥼ᯟࢆタᐃࡋࠊࢫࢱ࣮ࢺࡋࡓࠋ

ᖺ┠ࡢᐇ᪋࡜࡞ࡗࡓࠋᑐ㠃฼⏝┦ㄯࢆ㏻ࡌ࡚ࡇࢀࡲ⾲  ᖺᗘබເᆺ฼⏝ไᗘࢫࢣࢪ࣮ࣗࣝ

࡛୙ྍ⬟࡛࠶ࡗࡓィ⟬ࡀྍ⬟࡟࡞ࡗࡓᐇ⦼ࠊ᪂つ฼⏝⪅ࡢ㛤ᣅࠊᮏᏛࡢ⏘Ꮫඹྠ◊✲ᐇ⦼࡟ࡶࡘ࡞ࡀࡗ
ࡓᐇ⦼࡞࡝ࠊ⥅⥆ⓗ࡟ᮏࢭࣥࢱ࣮ࡦ࠸࡚ࡣᮏᏛࡢ㔜せ࡞ᡂᯝ࡬࡜ࡘ࡞ࡀࡗࡓࢣ࣮ࢫࡶࡳࡽࢀࡿࡼ࠺࡟࡞
ࡗ࡚ࡁࡓࠋࡲࡓࠊ฼⏝⪅࠿ࡽࡶヨ⾜ⓗ࡞ࡶࡢ࡛ࡣ࡞
ࡃࠊ⥅⥆ⓗ࡟ᐇ᪋ࡋ࡚࡯ࡋ࠸࡜࠸࠺ኌࡶከࡃ⪺࠿ࢀࡿࠋࡑ࠺ࡋࡓࡇ࡜࠿ࡽࠊᮏࢭࣥࢱ࣮࡛ࡣ௒ᚋࡶ⥅⥆ⓗ࡟ᑐ㠃฼⏝┦ㄯࢆᐇ᪋ࡋ࡚࠸ࡁࡓ࠸࡜⪃࠼࡚࠸ࡿࡢ࡛ࠊ฼⏝⪅ࡢⓙᵝ࡟ࡣ᫝㠀ᑐ㠃฼⏝┦ㄯࢆ✚ᴟⓗ࡟฼⏝ࡋ࡚࠸ࡓࡔࡁࡓ࠸࡜⪃࠼࡚࠸ࡿࠋ
࡞࠾ࠊᑐ㠃┦ㄯ࡟㝿ࡋ࡚ࡣࠊෆᐜࡢ஦๓ᢕᥱࠊᑐ
ᛂ⪅ࡢ☜ᐃࡢどⅬ࠿ࡽࠊ┦ㄯᕼᮃ᪥ࡢ 3 Ⴀᴗ᪥๓ࡲ

බເᆺ฼⏝ไᗘࡢ᥎㐍

2020 ᖺ 11 ᭶ 16 ᪥ເ㞟㛤ጞ2020 ᖺ 12 ᭶ 18 ᪥ເ㞟⥾ษ2021 ᖺ 2 ᭶୰᪪

᥇ྰ㏻▱

6 ᖺ┠࡜࡞ࡿ 2021 ᖺᗘࡢබເᆺ฼⏝ไᗘࡣࠊ2020ᖺᗘ࡟ເ㞟ࢆ㛤ጞࡍࡿࠊ⾲ 9 ࡟♧ࡍࢫࢣࢪ࣮࡛ࣗࣝ
ᐇ᪋ࡋࡓࠋ2021 ᖺᗘࡣࠊ᫖ᖺ࡟ᘬࡁ⥆ࡁࠊ(1)ⱝᡭ࣭
ዪᛶ◊✲⪅ᨭ᥼ⴌⱆᯟ࡜ࡋ࡚ 3-5 ㄢ㢟ࠊ(2)኱つᶍ HPC
ᨭ᥼ᯟ࡜ࡋ࡚ 1-2 ㄢ㢟ࡢເ㞟࡟ຍ࠼ࠊ(3)ேᕤ▱⬟◊✲≉タᨭ᥼ᯟ 1-3 ㄢ㢟ࡢເ㞟ࢆ⾜ࡗࡓࠋᮏᖺᗘࡣᑐ
㇟࡜࡞ࡿࢩࢫࢸ࣒ࡣ SX-ACE ࡢᚋ⥅ᶵ SQUID㸦㧗ᛶ⬟ィ⟬࣭ࢹ࣮ࢱศᯒᇶ┙ࢩࢫࢸ࣒㸧࠾ࡼࡧ OCTOPUS― 83 ―

࡛࠶ࡿࡀࠊ๓⪅࡟ࡘ࠸࡚ࡣṇᘧ㐠⏝㛤ጞணᐃࢆ 8 ᭶ࡓࠋຍ࠼࡚ࠊSX-ACE ࢩࢫࢸ࣒ࡢᚋ⥅ᶵ SQUID(㧗ᛶ࡜ࡋ࡚࠸ࡓࡓࡵࠊ◊✲ᐇ᪋ᮇ㛫ࡣ 2021 ᖺ 8 ᭶ 1 ᪥ࠥ⬟ィ⟬࣭ࢹ࣮ࢱศᯒᇶ┙ࢩࢫࢸ࣒)ࡣㄪ㐩㐣⛬࡟࠶ࡾࠊ

2022 ᖺ 3 ᭶ 31 ᪥࡜ࡋࡓࠋ

ḟᮇࢩࢫࢸ࣒ࡢヲ⣽ࢆබ⾲࡛ࡁ࡞࠸≧ἣࡀ࠶ࡗࡓࠋ
஦ᐇࠊᅗ 39 ࡟ࡶグ㍕ࡉࢀ࡚࠸ࡿࡼ࠺࡟ࠊSQUID ࡢࢩࢫࢸ࣒᝟ሗ࡜ࡋ࡚ 10.0PFlops ௨ୖࢆணᐃࡋ࡚࠸ࡿ࡜
ࡢࡳグ㍕ࡉࢀ࡚࠸ࡿ≧ἣ࡛࠶ࡗࡓࠋࡇࡢࡼ࠺࡞ࡇ࡜
ࡀ 2021 ᖺᗘ࡬ࡢබເᆺ฼⏝ไᗘ࡬ࡢᛂເ௳ᩘ࡟኱ࡁ
ࡃᙳ㡪ࡋࡓ࡜⪃࠼ࡽࢀࡿࠋ
ᮏไᗘ࡛ࡢᛂເㄢ㢟ࡢᑂᰝࡣࠊᮏࢭࣥࢱ࣮࡛タ⨨ࡍࡿࠊᏛෆ࣭Ꮫእࡢ◊✲⪅࠿ࡽᵓᡂࡉࢀࡿ㧗ᛶ⬟ィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ጤဨ఍࡛ᐇ᪋ࡉࢀࡿࠋබເᆺ฼⏝ไᗘࡢᑂᰝࡣࠊ㏻ᖖࠊྛᑂᰝጤဨࡢ᭩㠃ᑂᰝᚋᑐ㠃࡟࡚᥇ྰࢆỴᐃࡍࡿࡀࠊ2021 ᖺᗘබເᆺ฼⏝ไᗘᑂᰝ࡛
ࡣ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ఍㆟࡟࡚⾜ࡗࡓࠋࡑࡢ⤖ᯝࠊ⾲ 10ࠊ⾲
11ࠊ⾲ 12 ࡟♧ࡍࡼ࠺࡟(1)ⱝᡭ࣭ዪᛶ◊✲⪅ᨭ᥼ⴌⱆᯟ 1 ㄢ㢟ࠊ(2) ኱つᶍ HPC ᨭ᥼ᯟ࡟ 2 ㄢ㢟ࠊ(3)ேᕤ
▱⬟◊✲≉タᨭ᥼ᯟ࡟ 1 ㄢ㢟ࢆ᥇ᢥࡋࡓࠋ⾲  ᖺᗘⱝᡭ࣭ዪᛶ◊✲⪅ᨭ᥼ⴌⱆᯟ᥇ᢥㄢ㢟௦⾲⪅ྡ (ᩗ⛠␎)
ᅗ  ᖺᗘ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒බເᆺ฼⏝ไ◊✲ㄢ㢟ྡᒾᓮ ᫀᏊ

⣲⢏Ꮚ≀⌮Ꮫᐇ㦂࡬ࡢᶵᲔ㸦኱㜰ᕷ❧኱Ꮫ ⌮Ꮫ◊✲Ꮫ⩦ࡢ㐺⏝◊✲⛉㸧ᗘເ㞟 ᗈሗ⏝࣏ࢫࢱ࣮⾲  ᖺᗘ኱つᶍ +3& ᨭ᥼ᯟ᥇ᢥㄢ㢟ᮏබເᆺ฼⏝ไᗘࢆᗈࡃ࿘▱ࡋࠊࡼࡾከࡃࡢ◊✲௦⾲⪅ྡ㸦ᩗ⛠␎㸧◊✲ㄢ㢟ྡ

⪅ࡢ᪉࡟ᛂເࡋ࡚࠸ࡓࡔࡃࡓࡵ࡟ࠊᮏᖺᗘࡣࠊ฼⏝ఀ⸨ᝋᏊ໙㓄ὶἲ࡜ࢫࣃ࣮ࢫࣔࢹࣜ

⪅࣓࣮ࣜࣥࢢࣜࢫࢺ࡯࠿ྛ✀࣓࣮ࣜࣥࢢࣜࢫࢺ࡟ຍ

㸦⟃Ἴ኱Ꮫ ᩘ⌮≀㉁⣔㸧ࣥࢢἲ࡟ࡼࡿ QCD ⢓ᛶࡢ࠼ࠊᅗ 39 ࡟♧ࡍᗈሗ㈨ᩱ㸦ࣃࣥࣇࣞࢵࢺ 4000 㒊ࠊ

Ỵᐃ
㕥ᮌ ᜏ㞝

Dirac ὶࣔࣀ࣏࣮ࣝจ⦰࡟

࣏ࢫࢱ࣮: 600 㒊㸧ࢆసᡂࡋࠊᏛෆࡢᩍဨ඲࡚࡟㓄ᕸ㸦኱㜰኱Ꮫ ᰾≀⌮◊✲ࢭࡼࡿ QCD ࡢ࣮࢝ࣛ㛢ࡌ㎸ࡍࡿ࡜࡜ࡶ࡟ࠊᅜෆࡢ኱Ꮫࠊ◊✲ᡤ➼࡟ࡶ㓄ᕸࡋࡓࠋࣥࢱ࣮㸧ࡵᶵᵓࡢࣔࣥࢸ࣭࢝ࣝࣟἲ
◊✲ࡇࡢࡼ࠺࡞✚ᴟⓗ࡞ᗈሗάືࢆᒎ㛤ࡋࡓࡀࠊ2021
ᖺᗘ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒බເᙧ฼⏝ไᗘ࡬ࡢᛂເ
ࡣ 7 ௳࡜㠀ᖖ࡟ᑡ࡞ࡃ࡞ࡗ࡚ࡋࡲࡗࡓࠋ
ࡇࡢࡇ࡜ࡣࠊ⾲  ᖺᗘேᕤ▱⬟◊✲≉タᨭ᥼ᯟ2021 ᖺᗘࡢබເᆺ฼⏝ไᗘࡢᗈሗࡀ୍ᖺ๓ࡢ 2020 ᖺ᥇ᢥㄢ㢟௦⾲⪅ྡ㸦ᩗ⛠␎㸧ᗘ࡟⾜ࢃࢀ࡚࠸ࡿࡇ࡜ࡶ኱ࡁࡃᙳ㡪ࡋ࡚࠸ࡿࠋ2020ᖺᗘࡣ᪂ᆺࢥࣟࢼ࢘࢖ࣝࢫឤᰁ⑕ᣑ኱ࡢᙳ㡪ࡶ኱ࡁࡃࠊᨻᗓ࡟ࡼࡿ㠀ᖖ஦ែᐉゝࡶⓎฟࡉࢀࡿ࡞࡝ᅜෆ
ࡀΰ஘ࡋ࡚࠸ࡿ≧ἣ࡛࠶ࡾࠊከࡃࡢ኱ᏛࡸᏛ⾡◊✲

◊✲ㄢ㢟ྡ

ᑠᒣᜤᖹ

ࢽ࣮ࣗࣛࣝࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ࡟

㸦኱㜰኱Ꮫ ኱Ꮫ㝔⏕࿨ᶵࡼࡿ⺮ⓑ㉁ᶵ⬟ண⬟◊✲⛉㸧ᛶ࡟㛵ࡍࡿ◊✲

ᶵ㛵࡛ࡶ◊✲άື࡟ᨭ㞀ࡀ࡛࡚࠸ࡿ≧ἣ࡜࡞ࡗ࡚࠸
― 84 ―

ࡢゎ㔘ࡼ࠺࡟⣬㈨ᩱ࡜ࡋ࡚㓄ᕸࡍࡿࡢ࡛ࡣ࡞ࡃࠊ㟁Ꮚ∧ࡢࡳసᡂࡋ࡚࠸ࡿࠋࡑࡢ⤖ᯝࠊ⾲ 14 ࡟♧ࡍࡼ࠺࡟(1)ⱝᡭ࣭ዪᛶ◊✲⪅ᨭ᥼ⴌⱆᯟ࡟ 3 ㄢ㢟ࢆ᥇ᢥ࣭ᨭ᥼
ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡓࠋ࡞࠾ࠊ2021 ᖺᗘ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒බເᆺ฼⏝ไᗘ㏣ຍເ㞟࡬ࡢᛂເࡣ 5 ௳࡛࠶ࡗࡓࠋ⾲  ᖺᗘⱝᡭ࣭ዪᛶ◊✲⪅ᨭ᥼ⴌⱆᯟ ㏣ຍເ㞟 ᥇ᢥㄢ㢟௦⾲⪅ྡ㸦ᩗ⛠␎㸧◊✲ㄢ㢟ྡ

වᏳὒ஀

Ginzburg-Landau ⌮ ㄽ ࡟ ᇶ㸦රᗜ┴❧኱Ꮫ⌮Ꮫ◊✲࡙࠸ࡓᩘ್ࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙ

⛉㸧ࣥ࡟ࡼࡿ㉸ఏᑟࡢ☢ሙ౫Ꮡᛶࡢ◊✲ᅗ  ᖺᗘ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒බເᆺ฼⏝ไᗘ ㏣ຍເ㞟 ᗈሗ⏝࣏ࢫࢱ࣮

ࡉࡽ࡟ࠊḟᖺᗘ௨㝆ࡢබເᆺ฼⏝ไᗘࢆࠊᮏไᗘ
ࡢ⫼ᬒ࡟࠶ࡿ JHPCN ࡸ HPCI ࡜ᮏไᗘࡢ㐃ᦠ㛵ಀࢆࡼࡾຠᯝⓗ࡞ࡶࡢ࡟ࡍ࡭ࡃࠊᖹᡂ 29 ᖺᗘࡼࡾබເ฼
⏝ไᗘ㸦㏣ຍເ㞟㸧ไᗘࡢタィࢆ⾜࠸ࠊᐇ᪋ࢆ⾜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋࡇࡢබເ฼⏝ไᗘ㸦㏣ຍເ㞟㸧ࡣࠊHPCIࡸ JHPCN ࡬ࡢ⏦ㄳㄢ㢟ࢆ⾜࡞࠺ࡶ୙᥇ᢥ࡜࡞ࡗࡓ◊✲ᥦ᱌ࢆᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢබເ฼⏝ไᗘ࡛ᩆ῭ࡋࠊḟᖺᗘ௨㝆ࡢ HPCI ࠶ࡿ࠸ࡣ JHPCN ࡬ࡢ෌ᛂເࢆᨭ᥼ࡍ
ࡿࡇ࡜ࡶࡡࡽ࠺ࡶࡢ࡛࠶ࡿࠋ2021 ᖺᗘࡶୖグᨭ᥼ࢆ኱ሯ㧗ᘯ

ࢸࣥࢯࣝࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࢆ⏝㸦኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔⌮Ꮫ◊࠸ࡓከయ⣔ࡢ⤫ィຊᏛⓗ◊

✲⛉㸧

✲

᳃⏣ᑲ

CT ⏬ീ࡜῝ᒙᏛ⩦ࢆ⏝࠸㸦኱㜰኱Ꮫ⏘ᴗ⛉Ꮫ◊✲ࡓ㦵᱁ᶆᮏୖࡢᙧែᏛⓗኚᡤ㸧␗ࡢྍど໬࡜Ⓨぢ௨ୖ࡟グ㍕ࡋࡓࡼ࠺࡟ࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢබເᆺ฼⏝ไᗘࡣࠊᖺ 2 ᅇᐇ᪋ࡋࠊࡑ
ࡢ⤖ᯝࠊ኱つᶍ HPC ᨭ᥼ᯟ 2 ㄢ㢟ࠊⱝᡭ࣭ዪᛶ◊✲⪅ᨭ᥼ᯟ 4 ㄢ㢟ࠊேᕤ▱⬟◊✲≉タᨭ᥼ᯟ 1 ㄢ㢟ࢆ᥇ᢥ࣭ᨭ᥼ࡋࡓࠋⱝᡭ࣭ዪᛶ◊✲⪅ᨭ᥼ᯟ࡟᥇ᢥࡉ
ࢀࡓ 4 ㄢ㢟ࡣࠊᅜෆࡢࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢆ᭷ࡍ
ࡿィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ࡀ㐃ᦠࡋ࡚᥎㐍ࡍࡿࠕࢿࢵࢺ࣮࣡
ࢡᆺࠖඹྠ฼⏝࣭ඹྠ◊✲ᣐⅬ JHPCN㸦Ꮫ㝿኱つᶍ᝟ሗᇶ┙ඹྠ฼⏝࣭ඹྠ◊✲ᣐⅬ㸧ࡢⴌⱆ◊✲࡜ࡋ࡚ࡢㄆᐃࢆᚓ࡚࠸ࡿࠋᮏᖺᗘࡣࠊ2019 ᖺᗘ࡟≉タࡋ┠ⓗ࡜ࡋ࡚᥎㐍ࡋࡓࠋࡓேᕤ▱⬟◊✲≉ูᨭ᥼ᯟ࡟ᛂເࡀ࠶ࡾࠊ㏻⟬࡛ 2

⾲  ᖺᗘබເᆺ฼⏝ไᗘࢫࢣࢪ࣮ࣗࣝ
2021 ᖺ 3 ᭶ 15 ᪥ເ㞟㛤ጞ2021 ᖺ 4 ᭶ 16 ᪥ເ㞟⥾ษ2021 ᖺ 5 ᭶ୗ᪪

᥇ྰ㏻▱ㄢ㢟┠ࡢ᥇ᢥ࡟ࡘ࡞ࡀࡗࡓࠋ୍᫖ᖺᗘࡢᖺሗ࡛ࡶሗ
࿌ࡋࡓࡀࠊ኱つᶍ HPC ᨭ᥼ᯟࠊⱝᡭ࣭ዪᛶ◊✲⪅ᨭ᥼ᯟ࡟ᛂເࡉࢀࡓ⏦ㄳㄢ㢟ࢆぢࡿ࡜ࠊேᕤ▱⬟◊✲≉ูᨭ᥼ᯟ࡟ᛂເࢆࡋ࡚ࡶၥ㢟࡞࠸ㄢ㢟ࡶぢࡽࢀࡿࠋ኱つᶍ HPC ᨭ᥼ᯟࠊⱝᡭ࣭ዪᛶ◊✲⪅ᨭ᥼ᯟ࠸ࡎࢀ

ᮏᖺᗘ࡛ 5 ᅇ┠࡜࡞ࡿ 2021 ᖺᗘࡢබເᆺ฼⏝ไᗘ

ࡶ OCTOPUS ฼⏝ࢆᕼᮃࡍࡿ◊✲ㄢ㢟ࡣ᥇ᢥ⋡ࡀప

㸦㏣ຍເ㞟㸧
ࡣࠊ
2020 ᖺᗘᮎ࠿ࡽ 2021 ᖺᗘ࡟࠿ࡅ࡚ࠊ

ࡃ࡞ࡿഴྥࡀ࠶ࡿࡓࡵࠊேᕤ▱⬟◊✲ᨭ᥼ᯟࡣ࠸ࢃ

௨ୗࡢࢫࢣࢪ࣮࡛ࣗࣝᐇ᪋ࡋࡓ㸦⾲ 13㸧ࠋᅗ 40 ࡟㏣ࡤ͆ࡡࡽ࠸┠͇࡛࠶ࡿ≧ἣࡀ⥆࠸࡚࠸ࡿࠋ⮬㌟ࡢ◊ຍເ㞟⏝࡟సᡂࡋࡓᗈሗ㈨ᩱࢆ♧ࡍࠋࡇࡢᗈሗ㈨ᩱ
ࡣࠊඛ⾜ࡋ࡚ᐇ᪋ࡋ࡚࠸ࡿබເᆺ฼⏝ไᗘ࡛⾜ࡗࡓ✲ࡀேᕤ▱⬟◊✲≉タᨭ᥼ᯟ࡟ヱᙜࡍࡿ࠿࡝࠺࠿࡞
࡝୙Ᏻࡀ࠶ࡿሙྜ࡞࡝ࡣࠊ᫝㠀ᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍ― 85 ―

ィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒஦ᴗ࡟┦ㄯ࣭ၥ࠸ྜࢃࡏ࠸ࡓࡔࡅࢀ

http://www.hpc.cmc.osaka-u.ac.jp/lec_ws/20220310/

ࡤᖾ࠸࡛࠶ࡿࠋேᕤ▱⬟◊✲≉タᨭ᥼ᯟ࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊࡑࡢᚲせᛶ࣭㔜せᛶࢆ㚷ࡳࠊ௒ᚋࡶ⥅⥆ࡋ࡚࠸ࡃࠋ

ࡲࡓࠊබເᆺ฼⏝ไᗘᡂᯝሗ࿌఍࡟ࡘ࠸࡚ࡢሗ࿌

ḟᖺᗘ௨㝆ࡶࡡࡤࡾࡘࡼࡃ࿘▱࣭ᗈሗࢆ᥎ࡋ㐍ࡵ࡚

ࡣࠊู㏵ࠊᮏሗ࿌᭩ p.00 ࡟グ㍕ࡋ࡚࠸ࡿࡢ࡛ཧ↷ࡉ࠸ࡃࠋᘬࡁ⥆ࡁᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢබເᆺ฼⏝ไᗘࡢࡈ฼

ࢀࡓ࠸ࠋ⏝ࢆࡈ᳨ウ࠸ࡓࡔࡅࢀࡤᖾ࠸࡛࠶ࡿࠋࡼࡾヲ⣽࡞᝟ሗࡣୗグ࢙࢘ࣈ࣮࣌ࢪ࠿ࡽྲྀᚓྍ⬟࡛࠶ࡿࡢ࡛ࠊ᫝

㠀ཧ↷ࡉࢀࡓ࠸ࠋ

ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢩࢫࢸ࣒ࠕ㧗ᛶ⬟ィ⟬࣭ࢹ࣮ࢱศᯒᇶ┙ࢩࢫࢸ࣒ࠖ࡟ྥࡅࡓㄪ㐩  ᖺ  ᭶  ᪥࡟ 6;$&( ࢩࢫࢸ࣒ࡢᚋ⥅ᶵࠕ㧗බເᆺ฼⏝ไᗘZHEᛶ⬟ィ⟬࣭ࢹ࣮ࢱศᯒᇶ┙ࢩࢫࢸ࣒ࠖ(SQUID)ࡢⴠᮐ

http://www.hpc.cmc.osakau.ac.jp/service/intro/research_proposaᐁሗබ♧ࡀ⾜ࢃࢀࠊ᪥ᮏ㟁Ẽᰴᘧ఍♫ (NEC) ࡟ⴠᮐl_based_use/ࡉࢀࡓࡇ࡜ࡀሗ࿌ࡉࢀࡓࠋࡑࡢᚋࠊᮏ◊✲㒊㛛ࡢᩍ(᪥ᮏㄒ)

http://www.hpc.cmc.osakau.ac.jp/en/service/intro/research_propဨ࠾ࡼࡧ᝟ሗ᥎㐍㒊᝟ሗᇶ┙ㄢࢫࣃࢥࣥ⌜ࡀ୰ᚰ࡜

osal_based_use/࡞ࡾࠊⴠᮐ࣋ࣥࢲ࡛࠶ࡿ NEC ࡜ලయⓗ࡞タィࢆ⾜࠸ࠊ(ⱥㄒ)2021 ᖺ 5 ᭶ࡢ✌ാ࡟⮳ࡗࡓࠋ5 ᭶ 1 ᪥࡟✌ാᚋࡣࠊ3 ⥆࠸࡚ࠊ2021 ᖺᗘබເᆺ฼⏝᥇ᢥ⪅ࡢᡂᯝሗ࿌఍
࡟ࡘ࠸࡚ሗ࿌ࡍࡿࠋᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢබເᆺ฼⏝ไᗘ࡛ࡣࠊㄢ㢟᥇ᢥ⪅ࡢⓙᵝ᪉࡟ࡶࢀ࡞ࡃ◊✲ᡂᯝࡢሗ࿌
Ⓨ⾲ࢆࡋ࡚࠸ࡓࡔࡃࡇ࡜ࢆ⩏ົ࡜ࡋ࡚࠸ࡿࠋࡇࡢࡇ
࡜ࡣࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢ฼⏝ࡣࠊᮏ᮶ࠊ฼⏝ࡋࡓィ⟬ᶵ㈨※㔞࡟ᑐᛂࡍࡿᾘ㈝㟁ຊࡢ㟁Ẽ௦㔠┦ᙜࡢ฼⏝㈇ᢸ㔠ࢆ◊✲⪅࡟㈇ᢸ࠸ࡓࡔࡃ
ࡇ࡜࡛ᡂ❧ࡋ࡚࠸ࡿࡢ࡟ᑐࡋࠊබເᆺ฼⏝ไᗘࡢ᥇ᢥㄢ㢟⪅ࡢ฼⏝ࡍࡿィ⟬ᶵ㈨※㔞࡟ᑐᛂࡍࡿ฼⏝㈇ᢸ㔠ࡣࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࡀ㈇ᢸࡍࡿ௙⤌ࡳ࡜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࡇ࡜࡟⏤᮶ࡍࡿࠋࡍ࡞ࢃࡕࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡀ฼⏝㈇ᢸ㔠ࢆ㈇ᢸࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ᥇ᢥㄢ㢟⪅ࡀᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࢆ౑࠸࡝ࡢࡼ࠺࡞

ࣨ᭶㛫ࡢ SQUIID ↓ᩱ࠾ヨࡋ฼⏝ᮇ㛫ࢆ⤒࡚ࠊ8 ᭶ 1᪥ࡼࡾṇᘧ㐠㌿ࢆ㛤ጞࡋࡓࠋ 㧗ᛶ⬟ィ⟬࣭ࢹ࣮ࢱศᯒᇶ┙ࢩࢫࢸ࣒ (SQUID) ࡢㄪ㐩ࡢ⤒⦋ࠊᑟධࡉࢀࡓᙜヱࢩࢫࢸ࣒ࡢヲ⣽࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊୗグ࡟グࡋࡓࢧ࢖ࣂ࣮HPC ࢪ࣮ࣕࢼࣝࡢᩥ⊩࡟グ㍕ࡉࢀ࡚࠸ࡿࠋࡈ㛵ᚰࡢ࠶ࡿ᪉ࡣ᫝㠀ࡑࡕࡽࢆࡈぴ࠸ࡓࡔࡅࢀࡤᖾ࠸࡛࠶ࡿࠋ
㛵㐃ࣉࣞࢫ࣮ࣜࣜࢫ
኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࠊNEC ࡀ⣡ධࡋࡓࢡࣛ࢘ࢻ㐃ືᆺ HPC࣭HPDA ⏝ ᪂ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ
࣮ࣗࢱࢩࢫࢸ࣒ SQUID㸦ࢫࢡ࢘࢖ࢵࢻ㸧ࢆ 2021 ᖺ 5᭶࠿ࡽ✌ാ㛤ጞ”ࠊ2021 ᖺ 5 ᭶ 6 ᪥.

◊✲ࢆ᥎㐍ࡋࠊࡑࡋ࡚ࠊᮏไᗘࡢ┠ⓗࡢ୍ࡘ࡛࠶ࡿ

㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ

HPCI ࡸ JHPCN ࡬ࡢㄢ㢟ⓎᒎᛶࢆⅬ᳨࣭☜ㄆࡍࡿࡇఀ㐩 㐍ࠊ“㧗ᛶ⬟ィ⟬࣭ࢹ࣮ࢱศᯒᇶ┙ࢩࢫࢸ࡜࡟࠶ࡿࠋ࣒ (SQUID: Supercomputer for Quest to Unsolved ᮏᖺᗘࡢබເᆺ฼⏝ไᗘሗ࿌఍ࡣࠊ3 ᭶ 10 ᪥࡟㛤

Interdisciplinary Datascience) ࠥࢃࡀᅜࡢᏛ⾡࣭⏘ദࡋࡓࠋᙜึࡣࠊᚎࠎ࡟ࢥࣟࢼ๓ࡢ≧ἣ࡟ᡠࡍ࡭ࡃࠊ

ᴗࡢⓎᒎࢆᨭ࠼ࡿ◊✲ᇶ┙ࡢᐇ⌧࡟ྥࡅ࡚ࠥ”ࠊᮏࢭࣥࢱ࣮࡟࠾࠸࡚ឤᰁண㜵ᑐ⟇ࢆࡋࡓୖ࡛ࡢ⌧ᆅ

ࢧ࢖ࣂ࣮HPC ࢪ࣮ࣕࢼࣝ, no. 11, pp.3-32, Dec.

㛤ദࢆணᐃࡋ࡚࠸ࡓࡀࠊ᪂ᆺࢥࣟࢼ࢘࢖ࣝࢫࡢឤᰁ

2022ࠋ

ᣑ኱ࡣᴦほ࡛ࡁࡿࡶࡢ࡛ࡣ࡞࠸࡜ࡢุ᩿࠿ࡽࠊ᭱⤊ⓗ࡟࢜ࣥࣛ࢖࡛ࣥ㛤ദࡍࡿࡇ࡜࡜ࡋࡓࠋ

2021 ᖺᗘ බເᆺ฼⏝ไᗘᡂᯝሗ࿌఍:
― 86 ―



+3&,-+3&1 ᥇ᢥㄢ㢟ࡢᨭ᥼

JHPCN (Joint Usage/Research Center forInterdisciplinary Large-scale Information Infrastructure)ࠊ
࠾ࡼࡧࠊHPCI (High Performance Computing㮖ὠோᚿࢩࢡࣟࢹ࢟ࢫࢺࣜ

㸦රᗜ┴❧኱Ꮫ

ࣥ⣔㧗ศᏊໟ᥋໬኱Ꮫ㝔 ࢩ࣑ࣗࣞ

ྜ≀࡟ࡼࡿỈᅪᶵ࣮ࢩࣙࣥᏛ◊✲⬟ᮦᩱࡢศᏊࢩ࣑

⛉㸧࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ

Infrastructure) ࡣࠊ࠸ࡎࢀࡶᮏࢭࣥࢱ࣮ࡣᵓᡂᣐⅬ࡜

HPCI ࢩࢫ⫧႐㔛 ᚿ㛛

࢖ࣥࢫࣜࣥゎ㞳࡟ࡋ࡚㔜せ࡞ᙺ๭ࢆᢸࡗ࡚࠸ࡿࠋHPCI ࡣࠊࠕிࠖ࡜඲

ࢸ࣒ⱝᡭ㸦኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ

࠾ࡅࡿඹ⁐፹ῧຍ

ᅜࡢ኱Ꮫࡸ◊✲ᶵ㛵࡟タ⨨ࡉࢀࡓࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆࣗேᮦ⫱ᡂ㝔 ᇶ♏ᕤᏛ◊✲ຠᯝࡢ⮬⏤࢚ࢿࣝ

࣮ࢱࡸࢫࢺ࣮ࣞࢪࢆ㧗㏿ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ(SINET5)࡛⤖

ㄢ㢟

⛉㸧

ࢠ࣮ゎᯒ

Ὢୖ၏୍

඲ཎᏊᆺศᏊືຊ

㸦✚Ỉ໬Ꮫᕤᴗ

Ꮫィ⟬࡟ࡼࡿࢦ࣒

ᰴᘧ఍♫㸧⣔⢓╔๣࡜⢓╔௜ࡧࠊከᵝ࡞࣮ࣘࢨࢽ࣮ࢬ࡟ᛂ࠼ࡿ㠉᪂ⓗ࡞ඹ⏝ィ⟬⎔ቃᇶ┙࡛࠶ࡾࠊJHPCN ࡣ໭ᾏ㐨኱Ꮫࠊᮾ໭኱Ꮫࠊ
ᮾி኱Ꮫࠊᮾிᕤᴗ኱Ꮫࠊྡྂᒇ኱Ꮫࠊி㒔኱Ꮫࠊ኱㜰኱Ꮫࠊ஑ᕞ኱Ꮫ࡟ࡑࢀࡒࢀ㝃⨨ࡍࡿࢫ࣮ࣃ࣮ࢥ
ࣥࣆ࣮ࣗࢱࢆᣢࡘ 8 ࡘࡢ᪋タࢆᵓᡂᣐⅬ࡜ࡋࠊᮾி
኱Ꮫ᝟ሗᇶ┙ࢭࣥࢱ࣮ࡀࡑࡢ୰᰾ᣐⅬ࡜ࡋ࡚ᶵ⬟ࡍ

HPCI
ࢩࢫࢸ࣒
ㄢ㢟
㸦ᐇド฼
⏝㸧

ࡿࠋ
⾲ ᮏࢭࣥࢱ࣮฼⏝ࡢ +3&, ㄢ㢟
ᯟ

㸦ᩗ⛠␎㸧

୍⯡ㄢ㢟

ᛶホ౯
኱⇃Ꮥᗈ

ࣛࣥࢲ࣒ࢥ࣏࣐ࣜ

㸦ᰴᘧ఍♫ࣈࣜ

࣮ࢆ⏝࠸ࡓ⎔≧㧗ࢴࢫࢺࣥ ࢹࢪࢱ

ศᏊࡢ┦⁐ᵓ㐀ࡢ࢚ࣝࣥࢪࢽ࢔ࣜ

᳨ド

ࣥࢢᮏ㒊㸧
ᒣୗ ࿴⏨

DNN ࡟ࡼࡿࢱࣥࣃ

HPCI
ࢩࢫࢸ࣒

㸦KOTAI ࣂ࢖࢜

ࢡ㉁」ྜయᵓ㐀ண

⏘ᴗ฼⏝

ᰴᘧ఍♫㸧

◊✲ㄢ㢟ྡ㕥ᮌ ᜏ㞝

Dirac ὶ ࣔ ࣀ ࣏ ࣮㸦኱㜰኱Ꮫ ᰾≀ࣝ࡟ࡼࡿ QCD ࡢ⌮◊✲ࢭࣥࢱ࣮

࣮࢝ࣛ㛢ࡌ㎸ࡵᶵ᰾≀⌮⌮ㄽ◊✲

ᵓࡢࣔࣥࢸ࣭࢝ࣝ

㒊㛛㸧

ࣟ◊✲

㔠㇂ ࿴⮳

Gradient flow ࡟ࡼ㸦⟃Ἴ኱Ꮫ ᩘ⌮

ࡿ≀⌮Ⅼ QCD ࡢ≀㉁⣔ Ᏹᐂྐ◊⇕ຊᏛࢸࢡࣀࣟࢪ࣮ࢬ

ㄢ㢟
㸦ࢺࣛ࢖
࢔࣮ࣝࣘ
ࢫ㸧
ᑠᯇ㍤ஂ

✲ࢭࣥࢱ࣮㸧

HPCI
ࢩࢫࢸ࣒⏺㠃࡟࠾ࡅࡿぶ࿴⏘ᴗ฼⏝ࡿࠕࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡᆺࠖඹྠ฼⏝࣭ඹྠ◊✲ᣐⅬ࡛࠶௦⾲⪅ྡ୚๣ࡢࣂࣝࢡཬࡧ㛗ᓟ ೺ኴ㑻

άື㖟Ἑ᰾ࣇ࢕࣮

㸦኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ

ࢻࣂࢵࢡ࡜Ᏹᐂࡢ㝔 ⌮Ꮫ◊✲⛉໬Ꮫởᰁ

SARS-CoV-2 ࢱ ࣥ㸦⌮໬Ꮫ◊✲ᡤ㸧 ࣃࢡ㉁㜼ᐖ໬ྜ≀
᪂ᆺࢥࣟ

ೃ⿵ࡢ᥈ᰝ

ࢼ࢘࢖ࣝ
ࢫࢆྵࡴ

Ᏹᐂᆅ⌫⛉Ꮫᑓ

ឤᰁ⑕ᑐ

ᨷ㸧
ⴗ⏣ ඞ⨾

Ỉ୰ Tetra-PEG ࢤ㸦㜵⾨኱Ꮫᰯ㸧

ࣝࡢ㈇ࡢ࢚ࢿࣝࢠ

ᛂ HPCI⮫᫬බເㄢ㢟࣮ᙎᛶࡢศᏊㄽⓗゎ᫂᪂㇂ ᰤᝅ᱁Ꮚ QCD ࢆ⏝࠸㸦⟃Ἴ኱Ꮫ ィ⟬ࡓග-ගᩓ஘ࢲ࢖

⛉Ꮫ◊✲ࢭࣥࢱ

࢔ࢢ࣒ࣛࡢ㛫᥋ⓗ◊✲ㄢ㢟ࡢබເࢆ⾜࠸ࠊㄢ㢟ᑂᰝࢆ⤒࡚ࠊ᥇ᢥㄢ㢟࣮㸧ィ⟬࡟ィ⟬㈨※ࢆ๭ࡾᙜ࡚ࡿࠋᵓᡂᣐⅬࡣࠊHPCI/JHPCN

 HPCI ࠾ࡼࡧ JHPCN ࡣ࠸ࡎࢀࡶ඲ᅜࡢ◊✲⪅ࡼࡾ࡟⧅ࡀࡿ◊✲ㄢ㢟ࢆᨭ᥼࣭⫱ᡂࡋ࡚࠸ࡃࡇ࡜ࡀồࡵࡽࢀ࡚࠸ࡿࠋࡑࡢࡼ࠺࡞どⅬ࠿ࡽࠊᮏࢭࣥࢱ࣮࡛ࡶࠊ
― 87 ―

ⱝᡭ࣭ዪᛶ◊✲⪅ᨭ᥼ⴌⱆᯟࠊ኱つᶍ HPC ᨭ᥼ᯟ࠿ ᖺᗘ୰࡟⾜ࢃࢀࡓㄢ㢟ᛂເᮇ㛫୰࡟ࠊㄪ㐩୰ࡢࡽᵓᡂࡍࡿ⊂⮬ࡢබເᆺ฼⏝ไᗘࢆ 2016 ᖺᗘࡼࡾᐇ

648,' ࡟㛵ࡍࡿ᝟ሗᥦ౪ࢆ༑ศ࡟⾜࠼࡞࠿ࡗࡓࡇ࡜

᪋ࡋ࡚࠸ࡿࠋ2019 ᖺᗘ࠿ࡽࡣࠊ኱つᶍ࡞ィ⟬⬟ຊࢆࡶ࠶ࡾࠊẚ㍑ⓗᑡ࡞࠸ㄢ㢟ᩘ࡟࡞ࡗࡓ࡜⪃࠼ࡽࢀࡿࠋᚲせ࡜ࡍࡿேᕤ▱⬟ศ㔝ࡢ◊✲ᨭ᥼ࡢほⅬ࠿ࡽࠊே⩣ᖺ  ᖺᗘࡣ᥇ᢥㄢ㢟ᩘࡢቑຍࢆぢ㎸ࡴ࡜࡜ࡶ࡟ࠊ

ᕤ▱⬟◊✲≉タᨭ᥼ᯟࢆタ⨨ࡋ࡚࠸ࡿࠋ

ᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࢆࡈ฼⏝࠸ࡓࡔࡅࡿࡼ࠺✚ᴟⓗ࡞ᗈሗࠊ฼⏝⪅ᨭ᥼ࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡁࡓ
࠸࡜⪃࠼࡚࠸ࡿࠋ⾲ ᮏࢭࣥࢱ࣮฼⏝ࡢ -+3&1 ㄢ㢟௦⾲⪅ྡ㸦ᩗ⛠␎㸧

◊✲ㄢ㢟ྡ



ⴗ⏣ඞ⨾

GPU ࡢ㧗㏿୪ิィ⟬࡛㸦㜵⾨኱Ꮫᰯ㸧ᐇ ⌧ ࡍ ࡿ ஺ᕪ ⚗ Ṇ ไ ᚚ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒࢙࢘ࣈࠊ᱌ෆ࣓࣮ࣝࡢ ᅜㄒ㐠⏝ྍ ⬟ ࡞ 㧗 ศᏊ ࢩ ࣑ ࣗ ࣞᮏᏛ࡟࠾ࡅࡿ␃Ꮫ⏕ࠊእᅜே◊✲⪅ࡢቑຍ࡟࡜ࡶ

࣮ࢱࡢ㛤Ⓨ
㣤⏣ ᆂ

㧗 ᐦ ᗘ 㡿 ᇦࡲ ࡛ 㐺 ⏝ ྍ࡞࠸ࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒࢙࢘ࣈ࡟㸦 㧗 ▱ ኱ Ꮫ ᩍ ⫱ ◊ ✲⬟ ࡞ ࣔ ࣥ ࢸ࢝ ࣝ ࣟ ἲ ࡢᑐࡍࡿⱥㄒ໬࡬ࡢᮇᚅࡀ㧗ࡲࡾࡘࡘ࠶ࡿࠋࡑࡢࡓࡵࠊ㒊  ⮬ ↛ ⛉Ꮫ ⣔ ⌮ ᕤ Ꮫ㛤 Ⓨ ࡜ ᭷ 㝈ᐦ ᗘ 㸰 ࢝ ࣛ

4 ᖺ๓ࡼࡾࠊ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒࢙࢘ࣈ

㒊㛛㸧

࣮QCD ࡢ┦ᅗࡢỴᐃ

(http://www.hpc.cmc.osaka-u.ac.jp)ࡢⱥㄒ໬ࢆ᥎㐍ࡋ࡚ᮧ⏣ ᛅᙪྜ ᡂ ே ཱྀ ࢹ࣮ ࢱ ࡟ ࡼ ࡿ࠾ࡾࠊ኱㒊ศ࡟ࡘ࠸࡚᪥ᮏㄒ࠾ࡼࡧⱥㄒࡢ୧ゝㄒ࡛㸦㛵す኱Ꮫ ⥲ྜ᝟ሗᏛࢩ ࣑ ࣗ ࣞ ࣮ࢩ ࣙ ࣥ ᨭ ᥼㒊㸧ࢩࢫࢸ࣒ࡢᵓ⠏㇂ᕝ ༓ᑜ▹ṇṑ⛉デ᩿࣭἞⒪ィ⏬

ࡁࡿ࠿ࡂࡾ᪥ᮏㄒ࡜ⱥㄒࡢ୧ゝㄒ࡛ࡢᥦ౪ࢆ⾜ࡗࡓࠋ㸦኱㜰኱Ꮫ ṑᏛ㒊㝃ᒓ❧ ᱌ ࢆ ⾜ ࠺ே ᕤ ▱ ⬟ ࢩWeb ࣮࣌ࢪ࡟ࡘ࠸࡚ࡢⱥㄒ໬ࡣᴫࡡ᏶ᡂࡋࡘࡘ࠶ࡿࠋ

⑓㝔㸧ࢫࢸ࣒ࡢ㛤Ⓨࡐࡦ᏶ᡂᗘࢆぢ࡚࠸ࡓࡔࡅࢀࡤᖾ࠸࡛࠶ࡿࠋ㛵ཱྀ ᐀⏨

᱁Ꮚ QCD ࡟ࡼࡿࢫ࢝ࣛ

㸦ᅜኈ⯓኱Ꮫ ⌮ᕤᏛ㒊࣮ ୰ 㛫 Ꮚ ࡢ㉁ 㔞 ⏕ ᡂ ᶵᇶ♏⌮Ꮫ⣔㸧

ᵓࡢ◊✲ࡢ᝟ሗබ㛤ࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋᮏᖺᗘࡶࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒஦ᴗࡼࡾⓎಙࡍࡿ᝟ሗࡣࠊ࡛

   ᖺᗘ฼⏝⪅࢔ࣥࢣ࣮ࢺࡢᐇ᪋
ᮏᖺᗘࡶ౛ᖺྠᵝ࡟ࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ฼⏝⪅ࢆᑐ㇟࡟ࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒஦ᴗ࡟࠾ࡅᶓ⏣⌮ኸ㸦 ᮾ ி ᕤ ᴗ኱ Ꮫ  Ꮫ ⾡ᅜ㝿᝟ሗࢭࣥࢱ࣮㸧

Hierarchical low-rankapproximation methods on
distributed memory andGPUsࡿࠊ௒ᚋࡢ࣮ࣘࢨࢧ࣏࣮ࢺࡢ࠶ࡾ᪉ࠊOCTOPUS ࢆࡣࡌࡵ࡜ࡋࡓ௒ᚋࡢィ⟬ᶵ㐠⏝ࡢ࠶ࡾ᪉ࠊḟᮇࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢩࢫࢸ࣒ࡢᑟධ࡟ࡘ࠸࡚ࢆ᳨ウࡍࡿ㝿ࡢཧ⪃࡜ࡍࡿࡇ࡜ࢆ┠ⓗ࡜ࡋࠊ2020 ᖺᗘ฼⏝⪅࢔ 2021 ᖺᗘࡣࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢィ⟬㈨※ࢆ฼⏝ࡍࡿ
HPCI ࠾ࡼࡧ JHPCN ࡢㄢ㢟ྜィ 17 ௳
㸦JHPCN 6 ௳ࠊࣥࢣ࣮ࢺࢆ 2021 ᖺ 4 ᭶ 14 ᪥࠿ࡽ 4 ᭶ 30 ᪥ࡢᮇ㛫࡟ᐇ᪋ࡋࡓࠋ࢔ࣥࢣ࣮ࢺࡢෆᐜࡣࠊ᫖ᖺྠᵝࠊ

HPCI 11 ௳㸧ࢆཷࡅධࢀࠊ኱つᶍィ⟬ᶵ฼⏝ᨭ᥼࣭◊✲ᨭ᥼ࢆ⾜࡞ࡗࡓࠋHPCI ࠾ࡼࡧ JHPCN ࡛ࡢཷࡅධ
ࢀㄢ㢟ࢆ⾲ 15 ࠾ࡼࡧ⾲ 16 ࡟グࡍࠋᮏᖺᗘࡣࠊ ᖺ  ᭶࠿ࡽ 6;$&( ࢩࢫࢸ࣒ࡢᚋ⥅ᶵ࡛࠶ࡿ 648,' ࡀ✌ാ㛤ጞ࡜࡞ࡗࡓࠋ ᭶࠿ࡽ୍⯡฼⏝⪅࡟ࡴࡅ࡚ࡢṇᘧࢧ࣮ࣅࢫ㛤ጞ࡜ࡋࡓࡀࠊ+3&,ࠊ
-+3&1 ྥࡅ࡟ࡣ  ᭶ࡼࡾඛ⾜฼⏝㛤ጞ࡛ࡁࡿࡼ࠺ㄪᩚ
ࡋࡓࠋࡋ࠿ࡋࠊ ᖺࢆ㏻ࡌ࡚ࡢࢧ࣮ࣅࢫ࡛ࡣ࡞࠸ࡇ࡜
ࡶ࠶ࡾࠊࡲࡓᮏᖺᗘࡢ +3&, ࠾ࡼࡧ -+3&1 ࡟ྥࡅ᫖ᖺ

㸨฼⏝⪅᝟ሗ㸨኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢࡈ฼⏝᪉ἲ࡟ࡘ࠸࡚㸨኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢ‶㊊ᗘ࡟ࡘ࠸࡚

㸨஦ົᡭ⥆ࡁ࡟ࡘ࠸࡚㸨฼⏝㈇ᢸ㔠ᨭ᥼ไᗘ࡟ࡘ࠸࡚

㸨࣮ࣘࢨᨭ᥼࡟ࡘ࠸࡚

㸨௒ᚋࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒࡬ࡢせᮃ― 88 ―

࡟㛵ࡍࡿ㉁ၥ࡛ᵓᡂࡋࡓࠋ᫖ᖺᗘ࡟ᘬࡁ⥆ࡁࠊᮏ࢔ᗘࠊ‶㊊Ⅼࠊ୙‶Ⅼࠊᥦ౪ࢯࣇࢺ࢙࢘࢔࡟ᑐࡍࡿせࣥࢣ࣮ࢺ࡛ࡣࠊ࡝ࡢࡼ࠺࡞ศ㔝ࡢ◊✲⪅ࡀࠊ࡝ࡢࡼ

ᮃࢆ㉁ၥࡋࡓࠋ

࠺࡞⏝㏵࡛ࠊ࡝ࡢࡼ࠺࡞ࢶ࣮ࣝࡸࣛ࢖ࣈࣛࣜࢆ฼⏝ ࡞࠾ࠊ฼⏝‶㊊ᗘ࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊ‶㊊ࠊࡸࡸ‶㊊ࠊ

ࡋࡓ࠿㸽ࡑࡋ࡚ࠊࡑࢀࡽࡢ◊✲⪅ࡢ᪉ࠎࡀࠊᮏࢭࣥ

࡝ࡕࡽ࡜ࡶ࠸࠼࡞࠸ࠊࡸࡸ୙‶ࠊ୙‶ࠊ฼⏝ࡋ࡚࠸ࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒࡟ᑐࡋ࡚ࠊ࡝ࡢࡼ࠺࡞

࡞࠸ࢆ㑅ᢥࡋ࡚ࡶࡽࡗࡓࠋࡲࡓ⥆ࡃタၥࡢ‶㊊Ⅼࠊ

せᮃࢆᣢࡕࠊ࡝ࡢࡼ࠺࡟‶㊊࠸ࡓࡔ࠸࡚࠸ࡿࡢ࠿㸽ࠊ ୙‶㊊Ⅼ࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊᙜヱࢩࢫࢸ࣒ࢆ฼⏝ࡋࡓ᪉ࡢ࡝ࡢࡼ࠺࡟୙‶ࢆ࠾ᣢࡕ࡞ࡢ࠿ࢆᢕᥱࡍࡿࡇ࡜ࢆ┠ࡳ࠿ࡽࡢᅇ⟅ࢆཷࡅ௜ࡅࡓࠋ‶㊊Ⅼࠊ୙‶㊊Ⅼࡢᅇⓗ࡜ࡋ࡚࠸ࡿࠋ㡬࠸ࡓᅇ⟅࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊ኱つᶍィ⟬⟅࡟ࡣࠊᶵࢩࢫࢸ࣒஦ᴗࢆᢸᙜࡍࡿᩍ⫋ဨ࡛ඹ᭷࣭ศᯒࡋࠊ ࢪࣙࣈᐇ⾜㸦ᚅࡕ᫬㛫ࠊ࣮࢟ࣗᵓᡂ➼㸧ࢩࢫࢸ࣒࠾ࡼࡧࢧ࣮ࣅࢫࡢᨵၿ࣭ᨵⰋ࡟ᙺ❧࡚࡚࠸ ィ⟬㈨※ࡢᛶ⬟㸦ィ⟬㏿ᗘࠊ࣓ࣔࣜᐜ㔞ࠊࣀ࣮ࢻᩘ㸧㛤Ⓨ⎔ቃ㸦ࢥࣥࣃ࢖ࣛࠊ࢚ࢹ࢕ࢱ➼ࡿࠋࣇࣟࣥࢺ࢚ࣥࢻ࡛ࡢసᴗ࡟㛵ࡍࡿࡇ࡜㸧௨ୗ࡛ࡣࠊ࠸ࡃࡘ࠿ࡢ㡯┠࡟ࡘ࠸࡚ࡢᅇ⟅ࢆ⤂௓ࢯࣇࢺ࢙࢘࢔ࡢ✀㢮ࡋࡓ࠸ࠋ ࢫࢺ࣮ࣞࢪ㸦ᐜ㔞ࠊIO ㏿ᗘ㸧฼⏝⪅࡟ࡘ࠸࡚㸸 ࣮ࣘࢨࢧ࣏࣮ࢺ

ᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ฼⏝⪅࡟ࡘ࠸࡚ࡢ᝟ሗࢆྲྀࡾࡲ࡜ࡵ ࡑࡢ࡯࠿

ࡓ࡜ࡇࢁࠊᅇ⟅ࢆᚓࡓ 82%ࡀ኱Ꮫ㸦኱㜰኱Ꮫࡔࡅ࡛ ࡞ࡋ࡞ࡃ඲ᅜࡢ኱Ꮫ㸧࡟ᡤᒓࡍࡿ◊✲⪅࡛࠶ࡗࡓࠋ௻ᴗ

ࡢ௵ពᩘࡢ㡯┠ࢆ㑅ᢥࡋ࡚ࡶࡽ࠺᪉ᘧ࡜ࡋࡓࠋᥦ౪

ࡢ᪉ࠊᏛ⾡◊✲ᶵ㛵࠿ࡽࡢᅇ⟅ࡣከࡃᚓࡽࢀ࡞࠿ࡗ

ࢯࣇࢺ࢙࢘࢔࡟ࡘ࠸࡚ࡣせᮃࢆ⮬⏤グ㏙࡛ཷࡅ௜ࡅ

ࡓࠋᖺ㱋ᒙ࡜ࡋ࡚ࡣࠊ45-54 ṓ(38%)ࠊ25-34 ṓ(18%)ࠊ

ࡓࠋ

35-44 ṓ(18%)ࠊ55 ṓ௨ୖ(20%)ࠊ24 ṓ௨ୗ(6%)࡜࠸

࠺ෆヂ࡛ࠊ25-55 ṓࡢ᪉࡛඲య࡛⣙ 70% ࡜࠸࠺ᵓᡂ
࡛࠶ࡗࡓࠋ◊✲ศ㔝ࡣࡸࡣࡾᕤᏛࠊᩘ⌮⣔⛉Ꮫࢆᑓ㛛ศ㔝࡜࠸࠺᪉ࡀ඲యࡢ 70.5%࡛࠶ࡗࡓࠋ་ṑ⸆Ꮫࠊ」ྜ㡿ᇦࠊ໬Ꮫࢆᑓ㛛ศ㔝࡜ࡍࡿ᪉ࡣࡑࢀࡒࢀ 3%ᙅࠊ⥲ྜ⌮ᕤࠊ᝟ሗᏛࢆᑓ㛛ศ㔝࡜ࡍࡿ᪉ࡣࡑࢀࡒࢀ 6%ᙅ࡛࠶ࡗࡓࠋࡇࡢෆヂࡶ᫖ᖺᗘࡢ࢔ࣥࢣ࣮ࢺㄪᰝ࡜ᅗ 6;$&( ฼⏝‶㊊ᗘ࡯ࡰྠᵝ࡛࠶ࡿࠋࡇࢀࡣ࠶ࡃࡲ࡛ᅇ⟅ࢆᚓࡽࢀࡓ᪉

ࡢᩘᏐ࡛࠶ࡿࡢ࡛ࠊ฼⏝⪅ࡢෆヂ࡛ࡣ࡞࠸ࡀࠊឤぬⓗ࡟ࡣ฼⏝⪅ࡢ๭ྜ࡜ࡋ࡚ࡣṇࡋ࠸ࡼ࠺࡟ࡶᛮࢃࢀ
ࡿࠋ฼⏝‶㊊ᗘ࡟ࡘ࠸࡚㸸ᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒஦ᴗࢆホ౯ࡍᅗ 2&72386 ฼⏝‶㊊ᗘࡿୖ࡛᭱ࡶ㔜せ࡜࡞ࡿ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢ‶㊊
ᗘ࡟㛵ࡍࡿ㉁ၥ࡟ᑐࡍࡿᅇ⟅ࢆࡲ࡜ࡵࡓࡶࡢࡀࠊᅗ
41ࠊᅗ 42 ࡛࠶ࡿࠋ‶㊊ᗘ࡟㛵ࡍࡿ㉁ၥࡣࠊ኱つᶍィᅗ 41ࠊᅗ 42 ࡢ⤖ᯝ࠿ࡽࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡈ࡜ࠊࡍ࡞ࢃࡕࠊ⌧᭷㸦2020 ᖺᗘ᫬Ⅼ㸧 ᶵࢩࢫࢸ࣒࠸ࡎࢀࡶࡀࠊ‶㊊ࠊࡸࡸ‶㊊ࡢᅇ⟅ࡀ 7
ࡢ SX-ACEࠊOCTOPUS ࡑࢀࡒࢀ࡟ࡘ࠸࡚ࠊ฼⏝‶㊊๭௨ୖ࡜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࡇ࡜ࡀࢃ࠿ࡿࠋSX-ACE ࡟ࡘ࠸࡚― 89 ―

ࡣࠊᅇ⟅⪅ࡢ 85.7%ࡀ‶㊊ࠊ5.8%ࡀࡸࡸ‶㊊࡜ᅇ⟅⟅ࡉࢀࡓ᪉ࢆୖᅇࡿࠋ㸦ࠕ࡞ࡋࠖࡢ㡯┠࡛ࡶࠊࠕ‶ࡋ࡚࠾ࡾࠊ91.5%ࡢ฼⏝⪅࠿ࡽ㧗࠸‶㊊ᗘࢆᚓ࡚࠸ࡿ

㊊࡞࡜ࡇࢁ࡞ࡋࠖࡢᩘࡣࠕ୙‶࡞࡜ࡇࢁ࡞ࡋࠖࡢᩘ

ࡇ࡜ࡀࢃ࠿ࡿࠋ࡞࠾ࠊ2019 ᖺᗘ฼⏝⪅࢔ࣥࢣ࣮ࢺ࡛

ࢆୗᅇࡗ࡚࠸ࡿࠋ㸧ࡋ࠿ࡋࠊ୙‶Ⅼ࡜ࡋ࡚ࠊࠕࢪࣙࡣࠊSX-ACE ࡟ࡘ࠸࡚ࡣᅇ⟅⪅ࡢ 50.0%ࡀ‶㊊ࠊ43.8%

ࣈᐇ⾜ࠖࢆ࠶ࡆࡽࢀࡓ᪉ࡀࠊ‶㊊࡜ᅇ⟅ࡉࢀࡓ᪉ࡢ 5ࡀࡸࡸ‶㊊࡜ᅇ⟅ࡋࠊ93%௨ୖࡢ฼⏝⪅࠿ࡽ㧗࠸‶㊊ಸᙉ࡛࠶ࡗࡓࠋ2019 ᖺᗘࡢ࢔ࣥࢣ࣮ࢺ⤖ᯝࡀ 3 ಸ⛬ᗘࢆᚓ࡚࠾ࡾࠊ฼⏝⪅ࡢ‶㊊ᗘࡀ㧗࠿ࡗࡓࡇ࡜ࡀࢃ

ᗘ࡛࠶ࡗࡓࡇ࡜࠿ࡽࡶࠊ2020 ᖺᗘࡢ OCTOPUS ฼⏝࠿ࡿࠋ୍᪉ࠊOCTOPUS ࡟ࡘ࠸࡚ࡣ 17.4%ࡀ‶㊊ࠊࡢᚅࡕ᫬㛫ࡢ㛗኱໬ࡣ῝้࡛࠶ࡗࡓࡇ࡜ࡀࢃ࠿ࡿࠋ

52.2%ࡀࡸࡸ‶㊊࡜ᅇ⟅ࡋ࡚࠾ࡾࠊ඲యࡢ 69.6%ࡢ฼

OCTOPUS ࡣዲホࢆᚓ࡚࠾ࡾࠊ㧗࠸฼⏝⋡ࢆ⥔ᣢࡋ࡚⏝⪅࠿ࡽዲホࢆ࠸ࡓࡔ࠸ࡓ⤖ᯝ࡜࡞ࡗࡓࠋࡋ࠿ࡋࠊ

࠾ࡾࠊ฼⏝⪅ࡢᚅࡕ᫬㛫ࡀ㛗ࡃ࡞ࡿഴྥ࡟࠶ࡿⅬࡣ

2019 ᖺᗘ฼⏝⪅࢔ࣥࢣ࣮ࢺㄪᰝࡢ⤖ᯝ࡛ࡣࠊ‶㊊࡜ࡇࡢタၥ࡬ࡢᅇ⟅࠿ࡽࡶぢ࡚ྲྀࢀࡿࠋࡇࡢ㧗࠸฼⏝ᅇ⟅ࡉࢀࡓ᪉ࡀ 34.8%ࠊࡸࡸ‶㊊࡜ᅇ⟅ࡉࢀࡓ᪉ࡀ

⋡ࡣࢭࣥࢱ࣮࡜ࡋ࡚ࡣ࠶ࡾࡀࡓ࠸ࡀࠊ฼⏝⪅ࡢⓙᵝ

52.2%࡛࠶ࡗࡓࠋࡲࡓࠊ2019 ᖺᗘ࡛ࡣࠊ3% ᙅࡢ᪉ࡀ᪉࠿ࡽࡢ㧗࠸ィ⟬ࢽ࣮ࢬࢆ㧗ຠ⋡࠿ࡘ㧗ࢫ࣮ࣝࣉࢵ

ࡸࡸ୙‶࡜ᅇ⟅ࢆࡋ࡚࠸ࡓࡢ࡟ᑐࡋࠊ2020 ᖺᗘࡢㄪࢺ࡟ᑐᛂ࡛ࡁࡿ᪉ἲ࣭ᑐ⟇ࢆ⪃࠼ࡘࡘࠊᚅࡕ᫬㛫ࡢ

ᰝ࡛ࡣࠊ4.3%ࡀ୙‶ࠊ13.0%ࡀࡸࡸ୙‶࡜ᅇ⟅ࡋ࡚࠾ၥ㢟ࢆゎᾘࡋࡓ࠸࡜⪃࠼࡚࠸ࡿࠋࡲࡓࠊ2021 ᖺᗘ࡟ࡾࠊ୙ホ࡞⤖ᯝ࡜࡞ࡗ࡚ࡋࡲࡗࡓࠋࡇࡢⅬ࡟ࡘ࠸࡚ࡣ SX-ACE ࡢᚋ⥅ᶵ SQUID ࡢ✌ാࡶணᐃࡉࢀ࡚࠾ࡾࠊ

ࡣࠊᚋ㏙ࡍࡿࡀࠊOCTOPUS ࡣ኱ኚዲホ࡛࠶ࡾ฼⏝⪅࠶ࡿ⛬ᗘゎᾘࡋ࡚࠸ࡃ࡜ࡶ⪃࠼࡚࠸ࡿࠋࡲࡓࠊࠕࡑ

ࡀ㠀ᖖ࡟ከࡃ࡞ࡗ࡚࠾ࡾࠊ㠀ᖖ࡟ΰ㞧ࡍࡿ≧ἣ࡟࡞ࡢ࡯࠿ࠖ࡜ࡋ࡚ࠊලయⓗ࡞୙‶Ⅼ࡜ࡋ࡚ࠊࡗ࡚࠸ࡿࠋࡑࡢࡓࡵ࡟ࠊࢪࣙࣈᐇ⾜ࡲ࡛ࡢᚅࡕ᫬㛫ࡀ㛗኱໬ࡍࡿഴྥࡀ࠶ࡾࠊࡑࡢⅬ࡟ࡘ࠸࡚ࡢ୙‶ࡀz ஘ᩘⓎ⏕ࠊ))7 ࣉࣟࢢ࣒ࣛ࡞࡝ࡢ฼⏝ࢆணᐃࡋ࡚࠸

ከ࠸ࡇ࡜ࡀ㉳ᅉࡋ࡚࠸ࡿ࡜⪃࠼ࡽࢀࡿࠋࡲࡓࠊ

ࡲࡍࡀࠊ6;$&( ࡟ẚ࡭࡚ࣛ࢖ࣈࣛࣜࡢ౑࠸᪉ࡢㄝ

SX-ACE ࡶ 2021 ᖺ 2 ᭶ᮎ᪥ࢆࡶࡗ࡚ࢧ࣮ࣅࢫ೵Ṇ㸦ᖺ᫂ࡀศ࠿ࡾ࡟ࡃ࠸ࠋ

ᗘᙜึࡣ 2020 ᖺ 12 ᭶ࢆணᐃ㸧ࡋ࡚࠸ࡓࡇ࡜ࡶ㉳ᅉ
ࡋࠊOCTOPUS ࡢᚅࡕ᫬㛫㛗኱໬࡟⧅ࡀࡗࡓྍ⬟ᛶࡶ࡜࠸࠺ࡈᣦ᦬ࡀ࠶ࡗࡓࠋOCTOPUS ࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊ࠶ࡿࠋ

SX-ACE ࡜ẚ㍑ࡋ࡚ࠊ࣮࢜ࣉࣥࢯ࣮ࢫ࣮࣋ࢫࡢࢩࢫࢸ

 SX-ACE ࡢ‶㊊Ⅼࠊ୙‶Ⅼ࡟ᑐࡍࡿᅇ⟅ࢆࡳࡿ࡜ࠊ ࣒࡜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋࡑࡢࡓࡵࠊ฼⏝⪅࣐ࢽࣗ࢔ࣝ➼ࡢࠕࢪࣙࣈᐇ⾜ࠖࠊࠕィ⟬㈨※ࡢᛶ⬟ࠖࠊࠕ㛤Ⓨ⎔ቃࠖࠊᩚഛࡣ࡝࠺ࡋ࡚ࡶேᾏᡓ⾡࡟࡞ࡗ࡚ࡋࡲ࠺ࠋࡋ࠿ࡋࠊ

ࠕ࣮ࣘࢨࢧ࣏࣮ࢺࠖࡢⅬ࡟࠾࠸࡚ࠊ‶㊊࡜ᅇ⟅ࡉࢀᢏ⾡⫋ဨࡸᩍဨࡢேⓗ㈨※ࡢၥ㢟ࡣ࠶ࡿࡀࠊ฼⏝⪅ࡓ᪉ࡀ୙‶࡜ᅇ⟅ࡉࢀࡓ᪉ࢆ኱ᖜ࡟ୖᅇࡿࠋ㸦ࠕ࡞ࡢⓙᵝ࡟ࡼࡾ౑࠸ࡸࡍ࠸ࢩࢫࢸ࣒࡜࡞ࡿࡼ࠺ࠊ࢙࢘

ࡋࠖࡢ㡯┠࡛ࡶࠊࠕ‶㊊࡞࡜ࡇࢁ࡞ࡋࠖࡢᩘࡣࠕ୙

ࣈ➼࡬ࡢ᝟ሗグ㍕ࢆ㐍ࡵࡿ࡞࡝࡛ࡁࡿ࠿ࡂࡾᑾຊࡋ

‶࡞࡜ࡇࢁ࡞ࡋࠖࡢᩘࢆ኱ᖜ࡟ୗᅇࡗ࡚࠸ࡿࠋ㸧ࠕࡑ࡚࠸ࡁࡓ࠸࡜⪃࠼࡚࠸ࡿࠋ

ࡢ࡯࠿ࠖࡢ㡯┠࡛ࡣࠊ୙‶࡜ᅇ⟅ࡉࢀࡓ᪉ࡀࠊ‶㊊࡜ᅇ⟅ࡉࢀࡓ᪉ࢆୖᅇࡗ࡚࠸ࡿࠋලయⓗ࡞ពぢ࡜ࡋ஦ົᡭ⥆ࡁ࡟ࡘ࠸࡚㸸࡚ࠊᮏ㡯┠࡛ࡣࠊ฼⏝㈇ᢸ㔠ࠊ฼⏝⪅⟶⌮ࢩࢫࢸ࣒ࠊz ್ẁ࠾ࡼࡧࠊ2018 ᖺᗘࡼࡾᮏ᱁ⓗ࡟㐠⏝ࢆ㛤ጞࡋࡓ฼⏝࡜࠸ࡗࡓពぢࡀ࠶ࡗࡓࠋࡇࡢⅬ࡟ࡘ࠸࡚ࡣู࡟฼㈇ᢸ㔠ࡢᏘ⠇ಀᩘ࡟ࡘ࠸࡚ࡢ࢔ࣥࢣ࣮ࢺࢆ⾜ࡗࡓࠋᏘ⠇ಀᩘ࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊࡇࢀࡲ࡛Ꮨ⠇ಀᩘࡢ㐠⏝ࡣ 1⏝㈇ᢸ㔠ࡢタၥ㡯┠ࡀ࠶ࡿࡢ࡛ࠊᚋ㏙ࡍࡿࠋ ḟ࡟ࠊOCTOPUS ࡟ᑐࡍࡿ‶㊊Ⅼ࣭୙‶Ⅼࢆࡳࡿ࡜ࠊ ௨ୗࠊࡍ࡞ࢃࡕࠊ฼⏝㈇ᢸ㔠つ๎ࡼࡾ㧗ࡃ࡞ࡿࡇ࡜ࠕィ⟬㈨※ࡢᛶ⬟ࠖࠊࠕ㛤Ⓨ⎔ቃࠖࠊࠕࢯࣇࢺ࢙࢘

ࡣ࡞࠸≧ἣ࡛ࡢ㐠⏝࡛࠶ࡿࡀࠊᖺᗘᮎ➼ࡢΰᅾᅇ㑊࢔ࠖࠊࠕࢫࢺ࣮ࣞࢪࠖࠊࠕ࣮ࣘࢨࢧ࣏࣮ࢺࠖࠊࠕ࡞

ࢆ࠾ࡇ࡞࠺ࡓࡵ࡟Ꮨ⠇ಀᩘࢆ 1 ௨ୖ࡟ࡍࡿࡇ࡜࡟ᑐ

ࡋࠖࡢⅬ࡟ࡘ࠸࡚ࠊ‶㊊࡜ᅇ⟅ࡉࢀࡓ᪉ࡀ୙‶࡜ᅇࡍࡿពぢࢆເࡗࡓࠋ

― 90 ―

⤖ᯝࠊ౑⏝ࡋ࡚࠸࡞࠸࡜࠸࠺ᅇ⟅௨እࡢᅇ⟅⪅ࡢ࠺௨ୗ࡛ࡣࠊ࠸ࡃࡘ࠿ࡢᅇ⟅ࢆ⤂௓ࡋࡓ࠸ࠋ ฼⏝㈇ᢸ㔠࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊྛィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒࠾ࡼࡧ

ࡕ 59%⛬ᗘ࠿ࡽࡣ‶㊊ࠊ࠶ࡿ࠸ࡣࡸࡸ‶㊊ࡢᅇ⟅ࢆ

SX ࢫࢺ࣮ࣞࢪࠊOCTOPUS ࢫࢺ࣮ࣞࢪࡈ࡜࡟ࠊ㧗࠸ࠊᚓࡓࠋ୍᪉ࠊࡸࡸ୙‶ࠊ୙‶࡜ᅇ⟅ࢆࡉࢀࡓ᪉ࡣ 0ࡕࡻ࠺࡝࠸࠸ࠊᏳ࠸ࠊ฼⏝ࡋ࡚࡞࠸ࠊ࠿ࡽᅇ⟅ࢆồྡ࡛࠶ࡗࡓࠋ2019 ᖺᗘ฼⏝⪅࢔ࣥࢣ࣮ࢺ࡛ࡣࠊ67%ࡵࡓࠋࡑࡢ⤖ᯝࠊࡍ࡭࡚ࡢ㉁ၥ㡯┠࡟ᑐࡋ࡚ࠊࠕ฼

⛬ᗘ࠿ࡽࡣ‶㊊ࠊ࠶ࡿ࠸ࡣࡸࡸ‶㊊࡜ᅇ⟅ࢆᚓࡽࢀ⏝ࡋ࡚࡞࠸ࠖࡢᅇ⟅ࢆ㝖ࡁࠊࠕࡕࡻ࠺࡝࠸࠸ࠖ࡜࠸

࡚࠸ࡓࠋࡲࡓࠊࡸࡸ୙‶ࠊ୙‶࡜ᅇ⟅ࢆࡉࢀࡓ᪉ࡀ

࠺ᅇ⟅ࡀ࠼ࡽࢀࡓࠋࡇࡢ㡯┠࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊ⮬⏤グ㏙

32%⛬ᗘ࠾ࡽࢀࡓࠋࡇࡢⅬ࠿ࡽࠊ‶㊊ᗘࡣపୗࡋ࡚࠸

࡛ࡢᅇ⟅ࡶࡼࡏࡽࢀࡓࠋ౛࠼ࡤࠊ

ࡿࡀࠊࡸࡸ୙‶ࠊ୙‶࡜ᅇ⟅ࡉࢀࡓ᪉ࡣ 0%࡟࡞ࡗ࡚࠸ࡿⅬࠊࠕ࡝ࡕࡽ࡜ࡶ࠸࠼࡞࠸ࠖ࡜ᅇ⟅ࡉࢀࡓ᪉ࡀz ᚑ᮶⛬ᗘᖺ㛫㸰㸮㸫㸲㸮୓෇⛬ᗘࡢᐃ㢠฼⏝࡟ࡋ

18%ᙅ࠾ࡽࢀࡿⅬࢆ⪃࠼ࢀࡤࠊᴫࡡྜ᱁Ⅼࢆ࠸ࡓࡔ࠸

࡚࠸ࡓࡔࡅࡿࡇ࡜ࢆᙉࡃᕼᮃࡉࡏ࡚࠸ࡓࡔࡁࡲࡍࠋ ࡚࠸ࡿ࡜ࡶ⪃࠼ࡽࢀࡿࠋ஦ᐇࠊ⮬⏤グ㏙࡛ࡣࠊୗグࡢࡼ࠺࡞ᅇ⟅ࢆከࡃ࠸ࡓࡔ࠸࡚࠸ࡿࠋ

࡜࠸ࡗࡓពぢࡀᐤࡏࡽࢀࡓࠋᐃ㢠฼⏝ไᗘ࡟ࡘ࠸࡚

ࡣࠊ௨๓ࡢࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬z ≉ู୙‶ࡣ࡞࠸ࠋࡁࡵ⣽ࡸ࠿࡞ࢧ࣏࣮ࢺయไ࡛ࠊ

฼⏝⪅࡜ࡋ࡚ࡣᏳᚰࡋ࡚࠸ࡿࠋ

ᶵࢩࢫࢸ࣒࡛⾜ࡗ࡚࠸ࡓࡇ࡜ࡀ࠶ࡿࠋᐃ㢠฼⏝ไᗘ࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊ฼⏝⪅どⅬ࠿ࡽࡣண⟬ᇳ⾜ィ⏬ࡶᐜ᫆z ౑࠸ࡸࡍ࠸

࡛࠶ࡾࠊ⌧≧ไᗘ࡜ẚ㍑ࡋ࡚฼⏝㈇ᢸ㔠ࢆẼ࡟ࡏࡎz ≉࡟୙⮬⏤࡞ࡃ฼⏝࡛ࡁ࡚࠸ࡓࡓࡵ

౑࠼ࡿ࡞࡝࣓ࣜࢵࢺࡀ࠶ࡿ࡜⪃࠼ࡽࢀࡿࠋࡑࡢ୍᪉ࠊ ࢭࣥࢱ࣮どⅬ࠿ࡽࡣࠊ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡀ࡝ࡢ

ࡇࢀࡽࡢ㈗㔜࡞ពぢࡣࠊ௒ᚋࡢཧ⪃࡟ࡉࡏ࡚࠸ࡓࡔ

⛬ᗘ฼⏝ࡉࢀࡿ࠿ࡢᢕᥱࡀ࡛ࡁ࡞ࡃ࡞ࡾࠊ኱つᶍィࡃࠋ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢ㐠㌿ࡀ㞴ࡋ࠸ࠋࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭ

ḟ࡟ࠊᏘ⠇ಀᩘ࡟ࡘ࠸࡚ࡢ㉁ၥ࡟ᑐࡍࡿᅇ⟅ࢆࡲࣥࢱ࣮ࡀ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢ㟁Ẽ௦ࢆ඲㢠㈇ᢸ

࡜ࡵࡿࠋᏘ⠇ಀᩘࡣ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢ฼⏝㈇࡛ࡁࡿࡢ࡛࠶ࢀࡤᐃ㢠ᩱ㔠࡜ࡋ࡚ࢧ࣮ࣅࢫࢆ㛤ጞ࡛ᢸ㔠࡟ಀᩘ㸦0-1 ࡢ㛫㸧ࢆ࠿ࡅࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾࠊ฼⏝⪅ࡁࡿࡀࠊ௒᪥ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒࡟ᦚ㍕ࡉࢀࡿ㈇ᢸ㔠ࢆ㍍ῶࡍࡿ௙⤌ࡳ࡛࠶ࡿࠋಀᩘࡣࠊᅄ༙ᮇ㸦2ࣉࣟࢭࢵࢧࡸ࢔ࢡࢭ࣮ࣛࣞࢱࡢᾘ㈝㟁ຊࡣ኱ࡁࡃ࡞

ࣨ᭶ࡈ࡜㸧࡟㐺⏝ࡉࢀࡿࡶࡢ࡛࠶ࡾࠊ๓ᖺᗘࡢ฼⏝ࡿഴྥ࡟࠶ࡾࠊ฼⏝⪅㈇ᢸ㔠࠿ࡽᑗ᮶ᚲせ࡜࡞ࡿィᐇ⦼ࢆࡶ࡜࡟㧗ᛶ⬟ィ⟬ᶵጤဨ఍࡛ࡢ᳨ウ࣭ᢎㄆࡢ⟬㈨※㔞ࢆᢕᥱ࡛ࡁࡎ฼⏝㈇ᢸ㔠཰ධ࡜㟁Ẽ௦ᨭฟୖỴᐃࡉࢀࡿࠋ࡝ࡢᖺᗘࡶࠊ๓ᖺᗘࡢ฼⏝ᐇ⦼ࢆࡶࡢ஋㞳ࡀ኱ࡁࡃ࡞ࢀࡤࠊ౛࠼ࡤࠊᖺᗘᮎ࡟኱つᶍィ࡜࡟Ỵᐃࡋࠊึࡵ࡚Ꮨ⠇ಀᩘࢆ㐺⏝ࡋࡓᖺᗘ࡛࠶ࡗ

⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࢆ㛗ᮇ࡟೵Ṇࡏࡊࡿࢆ࠼࡞࠸≧ἣࡀⓎࡓࠋ࢔ࣥࢣ࣮ࢺ࡛ࡣࠊࡇࡢᏘ⠇ಀᩘ࡟ࡘ࠸࡚ࢆ⮬⏤⏕ࡍࡿࠋࢭࣥࢱ࣮࡜ࡋ࡚ࡣࠊࢫࢣࢪ࣮ࣗࣛࡢ┬㟁ຊ

グ㏙࡛ᅇ⟅ࢆồࡵࡓࠋࡑࡢ㝿ࠊᏘ⠇ಀᩘࢆ 1 ௨ୖ࡟ᶵ⬟ࡸ฼⏝⋡ࢆ┘どࡋ࣐ࢽࣗ࢔࡛ࣝࡢ㐠㌿ࢆ㥑౑ࡋࡍࡿࡇ࡜࡟ᑐࡍࡿ㉁ၥࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ

࡞ࡀࡽࠊ㧗ຠ⋡࡟኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࢆ㐠⏝ࡋ࡚࠸ࡿࡀࠊ฼⏝᫬㛫ࡢୖ㝈ࢆᐃࡵ࡞࠸పᩱ㔠ࡢ฼⏝㈇ᢸ㔠ࡢタᐃࡣ㞴ࡋ࠸ࡢࡀ⌧≧࡛࠶ࡿࠋࡋ࠿ࡋࠊ฼⏝㈇ᢸ㔠ไᗘ࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊᐃ㢠ไࡶྵࡵ࡚ࠊ฼⏝⪅ࡢⓙᵝ᪉ࡢどⅬࢆྲྀࡾ㎸ࢇ࡛࠸ࡅࢀࡤ࡜⪃࠼࡚࠸ࡿࠋ ḟ࡟ࠊ฼⏝⪅⟶⌮ࢩࢫࢸ࣒࡟ࡘ࠸࡚ࡢ‶㊊ᗘࢆ㉁ၥࡋࡓࠋ㉁ၥᙧᘧ࡜ࡋ࡚ࡣࠊ‶㊊ࠊࡸࡸ‶㊊ࠊ࡝ࡕࡽ࡜ࡶ࠸࠼࡞࠸ࠊࡸࡸ୙‶ࠊ୙‶ࠊ౑⏝ࡋ࡚࠸࡞࠸
ࡢ 6 㡯┠࠿ࡽ㑅ᢥࡋ࡚ࡶࡽ࠺ᙧᘧࢆ᥇⏝ࡋࡓࠋࡇࡢ
― 91 ―z ࣉࣟࢢ࣒ࣛࡢ‽ഛ≧ἣ࡟ࡶ౫ࡿヰ࡞ࡢ࡛ࠊ୍ᴫ࡟

Ỵࡵࡽࢀ࡞࠸ࠋz ◊✲㈝ࡢ㇏࠿࡞◊✲ᐊࡀ᭷฼࡟࡞ࡿࠋz ⦆࿴࡟ࡘ࡞ࡀࡽ࡞࠸࡜ᛮ࠺࠿ࡽ
z -+3&1 ࡸ +3&, ࡬ࡢ⏦ㄳ᫬࡟ࡣ 2&27386 ࣏࢖ࣥࢺࡢ

Ꮨ⠇ಀᩘࢆ᭱኱ࡢ  ࡜ࡋ࡚ࠊ⏦ㄳ᭩ࡢᖺḟィ⏬ࢆ❧࡚࡚࠸ࡿࡓࡵࠋࡶࡋ  ࡼࡾ኱ࡁࡃࡍࡿሙྜࠊḟᅗ Ꮨ⠇ಀᩘࢆ  ௨ୖ࡟ࡍࡿࡇ࡜࡬ࡢ㈶ྰᖺᗘࡢᏘ⠇ಀᩘࡢỴᐃࡣ -+3&1 ࡸ +3&, ࡬ࡢබເ᫬
ࡲ࡛࡟࠾㢪࠸ࡋࡓ࠸ࠋz ศ࠿ࡾ࡟ࡃ࠸

ࡑࡢ⤖ᯝࠊᏘ⠇ಀᩘࢆ 1 ௨ୖ࡟ࡍࡿࡇ࡜࡟ᑐࡍࡿ
㈶ྰࢆၥ࠸ྜࢃࡏࡓ࡜ࡇࢁࠊ㈶ᡂ 55.8%㸦2019 ᖺᗘࡇࢀࡽࡢලయⓗ࡞ពぢࢆぢ࡚࠸ࡿ࡜ࠊ㈶ᡂࡢᅇ⟅ࡣ 54.3%㸧ࠊ཯ᑐ 44.2%㸦2019 ᖺᗘࡣ 42.9%㸧࡜࠸࠺⪅ࡢពぢࡣࠊࡸࡣࡾ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢΰ㞧࡟⤖ᯝ࡟࡞ࡗࡓ㸦ᅗ 43㸧ࠋᏘ⠇ಀᩘࢆ 1 ௨ୖ࡟ࡍࡿ࡜

㉳ᅉࡍࡿᚅࡕ᫬㛫ࢆ⦆࿴࡬ࡢᮇᚅࡀ኱ࡁ࠸ࠋ୍᪉ࠊ

࠸࠺ࡇ࡜ࡣࠊࡑࡢタᐃࢆࡉࢀࡿᅄ༙ᮇ࡛ࡣᐇ㉁ⓗ࡟཯ᑐࡢᅇ⟅⪅ࡢពぢࡣࠊᏘ⠇ಀᩘࡢไᗘࡀࢃ࠿ࡾ࡟

್ୖࡆ࡜࡞ࡿࠋࡑࡢࡓࡵࠊ᫖ᖺྠᵝᮏࢭࣥࢱ࣮࡛ࡣ

ࡃ࠸ࠊᏘ⠇ಀᩘ࡟ࡼࡿ⦆࿴ຠᯝ࡬ࡢ␲ၥࠊィ⟬ᶵ฼཯ᑐពぢࡢ࡯࠺ࡀᅽಽⓗ࡛࠶ࢁ࠺࡜⪃࠼࡚࠸ࡓࡀࠊ⏝㈇ᢸ㔠ࡢ㈇ᢸቑ࡟ᑐࡍࡿ୙Ᏻࠊ◊✲ィ⏬࡬ࡢᙳ㡪᫖ᖺᗘ࡟ᘬࡁ⥆ࡁᏘ⠇ಀᩘࢆ 1 ௨ୖ࡟ࡍࡿࡇ࡜࡟ᑐ

ࡀ࠶ࡆࡽࢀࡿࠋ㈶ᡂࠊ཯ᑐ࡝ࡕࡽࡢពぢࢆ࠾ᣢࡕࡢ

ࡋ࡚ࡣ༙ᩘ௨ୖࡢ᪉ࡀ㈶ᡂࡍࡿ⤖ᯝ࡜࡞ࡗࡓࠋලయᅇ⟅⪅ࡢどⅬࡶ࠶ࡾࠊᩘᏐࡔࡅ࡛ࡣỴࡵࡽࢀ࡞࠸ၥ

ⓗ࡞㈶ᡂពぢ࡜ࡋ࡚ࡣࠊ௨ୗࡢࡼ࠺࡞ࡶࡢࡀ࠶ࡗࡓࠋ 㢟ࡶ࠶ࡿࡼ࠺࡛࠶ࡿࠋ2021 ᖺᗘࡣ SX-ACE ᚋ⥅ᶵ

SQUID ࡀᑟධࡉࢀ࡚࠾ࡾࠊOCTOPUS ࡢΰ㞧⦆࿴ࡀz ΰࡳලྜࡀ༙➃࡞࠸ࡓࡵ㸪௙᪉ࡀ࡞࠸࠿ࡶࡋࢀࡲ

ࡏࢇࠋᮇᚅࡉࢀࡿࠋ2021 ᖺᗘࡢᏘ⠇ಀᩘ࡟ࡘ࠸࡚ࡣ 1 ௨ୖ࡛㐠⏝ࡍࡿィ⏬ࡣ⌧≧࡞࠸ࡀࠊࡇࡢ㆟㢟࡟ࡘ࠸࡚ࡣz ᖺᗘᮎࡢΰ㞧ࡢࡳࡀࢿࢵࢡ࡛࠶ࡿࡓࡵࠋ

⥅⥆ⓗ࡟᳨ウࢆࡍࡍࡵ࡚࠸ࡃணᐃ࡛࠶ࡿࠋz ࡑࢀ࡛ᮏᙜ࡟⦆࿴ࡉࢀࡿࡢ࡛࠶ࢀࡤࡍࡿ࡭ࡁࡔ࡜

ᛮ࠺ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ ࡜ࡋ࡚ࡣࠊ฼⏝⪅ࡢⓙᵝ᪉ࡢィ⟬せồ࣭ࢽ࣮ࢬࢆᨭ࠼ࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿ༑ศz ΰ㞧⦆࿴࡛ࡁࡿ࡜Ⰻ࠸ࡢ࡛ࠋ࡞ィ⟬㈨※ࢆ᭷ࡍࡿࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢆᮏࢭࣥ

ࢱ࣮ࡀᥦ౪࡛ࡁࡿࡇ࡜ࡀ᭱ࡶ㔜せ࡜⪃࠼࡚࠸ࡿࠋ㏆
୍᪉ࠊពぢ࡜ࡋ࡚ࡣࠊ௨ୗࡢࡼ࠺࡞ࡶࡢࡀ࠶ࡗࡓࠋ ᖺ࡛ࡣࠊAIࠊML ࡜࠸ࡗࡓ㧗ᛶ⬟ࢹ࣮ࢱศᯒศ㔝࠿ࡽࡢィ⟬ࢽ࣮ࢬࡀᛴᣑ኱ࡋ࡚࠸ࡿࡁࡽ࠸ࡶ࠶ࡾࠊ㧗ᛶz ࠕ࡝ࡕࡽ࡛ࡶࡼ࠸ࠖ❧ሙ࡞ࡢ࡛ࡍࡀࠊ㑅ᢥ⫥ࡀ࡞⬟࡛ࡘ࠿࠸ࡸࡍ࠸ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࡢᩚഛࡣᮏ

࠿ࡗࡓࡢ࡛཯ᑐࢆ㸦୍ᛂ㸧㑅ࡧࡲࡋࡓࠋᖺᗘᮎ࡟

Ꮫࡔࡅ࡛࡞ࡃᡃࡀᅜࡢ⛉Ꮫᢏ⾡ࡢⓎᒎ࡟୙ྍḞ࡛࠶ΰ㞧ࡍࡿ⌮⏤ࡀࠊಟኈㄽᩥ༤ኈㄽᩥࡸᏛ఍Ⓨ⾲ࡀࡿ࡜ࡶᛮࢃࢀࡿࠋ௒᪥࡛ࡣࠊࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ

㏕ࡿࡇ࡜ࡔ࡜ࡍࡿ࡜ࠊᏘ⠇ಀᩘࢆ㸦௒௨ୖ࡟㸧ㄪ࡛ࡣ࡞ࡃࢡࣛ࢘ࢻ࡛Ⰻ࠸࡜ゝࡗࡓኌࡶ࠶ࡿࠋࡋ࠿ࡋࠊ

ᩚࡋ࡚࡝ࡢࡃࡽ࠸ຠᯝࡀ࠶ࡿࡢ࠿ࡣࡸࡸ␲ၥ࡛ࡍࠋ ࢡࣛ࢘ࢻࡢ㔠㢠ࡣࠊᮏࢭࣥࢱ࣮࡛ᥦ౪ࡍࡿࢫ࣮ࣃ࣮z ୖ㝈್ࡀศ࠿ࡽࡎ୙Ᏻ࡛㸪◊✲ィ⏬ࡀ❧࡚࡟ࡃ࠸㸬 ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࡢ฼⏝㈇ᢸ㔠࡜ẚ࡭࡚᱆㐪࠸࡟㧗࠸ᩱ✵࠸࡚࠸ࡿ᫬ᮇࡢ๭Ᏻឤࢆฟࡍ࡯࠺ࡀⰋ࠸࠿࡜ᛮ㔠タᐃ࡛࠶ࡿࠋ฼⏝⪅ࡢⓙᵝ᪉࡟ࡣࠊⓙᵝ᪉ࡢࡈ◊࠸ࡲࡍ㸬✲࡟ᑐࡍࡿࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢩࢫࢸ࣒ࡢᚲせz ⮴ࡋ᪉࡞ࡃ฼⏝ࡏࡊࡿᚓ࡞࠸ሙྜࡀ࠶ࡾࠊ࠶ࡲࡾ

኱ࡁ࡞Ꮨ⠇ಀᩘࡣࡘࡽ࠸࡛ࡍࠋᛶ࣭㔜せᛶࢆᏛෆእ࡟ᗈࡃ࢔ࣆ࣮ࣝࡋ࡚ࡶࡽ࠼ࢀࡤ
࠶ࡾࡀࡓ࠸࡜࠾ࡶ࠺ࠋ

― 92 ―฼⏝㈇ᢸ㔠ᨭ᥼ไᗘ࡟ࡘ࠸࡚㸸࡞࡝ࡀ࠶ࡗࡓࠋ
୍᪉ࠊᛂເࡋ࡞࠿ࡗࡓ⌮⏤࡜ࡋ࡚ࡣࠊ

ᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢ฼⏝ࡣࠊ฼⏝㈇ᢸ㔠ࢆ࠾ᨭᡶ࠸࠸ࡓࡔࡁࡈ฼⏝࠸ࡓࡔࡃ୍⯡฼z ࡝ࡢࡼ࠺࡞◊✲ࢆ᝿ᐃࡋ࡚࠸ࡿࡢ࠿ศ࠿ࡾ࡟ࡃ࠸ࠋ
⏝㸦Ꮫ⾡฼⏝㸧࠾ࡼࡧ⏘ᴗ฼⏝ࠊ኱つᶍィ⟬ᶵࡢࡈz ᮇᚅ್㸦᥇ᢥ⋡㸧ࡀ୙᫂ࠋ

฼⏝ࢆ᳨ウ୰ࡢ᪉ࠎ࡟ヨ㦂ⓗ࡟ࡈ฼⏝࠸ࡓࡔࡃヨ⏝࡞࡝ࡢ⌮⏤ࡀ࠶ࡆࡽࢀࡓࠋ

฼⏝ࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡀ᥎㐍ࡍࡿබເᆺ฼⏝ࠊHPCI ࡛ࡢ฼⏝ࠊJHPCN ࡛ࡢ฼⏝ࡢ✀ูࡀ࠶ࡿࠋࡇࢀࡽ✀ูࡢ

ࡲࡓࠊHPCI ࠾ࡼࡧ JHPCN ࡛ࡢ฼⏝࡟ࡘ࠸࡚ࡢ࢔

࠺ࡕࠊබເᆺ฼⏝ࠊHPCI ࡛ࡢ฼⏝ࠊJHPCN ࡛ࡢ฼⏝ࣥࢣ࣮ࢺ⤖ᯝ࡛ࡣࠊᅇ⟅⪅ࡢ࠺ࡕ HPCI ࡛ࡣ 18%ࠊࡣࠊ◊✲⪅࡟ᥦ᱌࠸ࡓࡔ࠸ࡓ◊✲ㄢ㢟ࡀࡑࢀࡒࢀྛ

JHPCN ࡛ࡣ 42%ᙅࡀࡑࢀࡒࢀࡢᨭ᥼ᯟࢆࠕ▱ࡽ࡞ᐇ᪋ẕయ࡛᥇ᢥࡉࢀࡿࡇ࡜࡛฼⏝㈇ᢸ㔠ࡀᨭ᥼ࡉࢀ

࠸ࠖ࡜ࡢᅇ⟅࡛࠶ࡗࡓࠋHPCI ࡣ 2019 ᖺᗘࡢㄪᰝ࡛

ࡿไᗘ࡜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋᮏ㡯┠࡛ࡣࠊࡇࡢ฼⏝㈇ᢸ㔠ࡣ 26%࡛࠶ࡾࠊ௒ᅇࡢ 2020 ᖺᗘࡢㄪᰝ࡛ࡣ 18%࡜ᨭ᥼ไᗘ࡟ࡘ࠸࡚ࡢㄆ▱ᗘ࡟ࡘ࠸࡚ㄪᰝࡋࡓࠋ

ྥୖࡍࡿ⤖ᯝ࡜࡞ࡗࡓࠋࡲࡓࠊJHPCN ࡟ࡘ࠸࡚ࡶ

ࡑࡢ⤖ᯝࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ᥎㐍ࡍࡿබເᆺ฼⏝ไᗘ

45%ᙅ࠿ࡽ 42%ᙅ࡜࡞ࡾⱝᖸࡢྥୖࡀぢࡽࢀࡓࠋ࡜

࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊᅇ⟅⪅ࡢ࠺ࡕ 84.0%࠿ࡽࡣ▱ࡗ࡚࠸ࡿ࡜

ࡣ࠸࠼ࠊHPCI ࠾ࡼࡧ JHPCN ࡟ࡘ࠸࡚ᘬࡁ⥆ࡁᗈሗࡢᅇ⟅ࢆᚓࡓࠋࡑࡢ࠺ࡕ኱ከᩘࡣᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ฼⏝άືࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡃᚲせࡀ࠶ࡿ࡜ឤࡌ࡚࠸ࡿࠋ

⪅࣓࣮ࣜࣥࢢࣜࢫࢺ➼ࡢ࣓࣮ࣜࣥࢢࣜࢫࢺࠊ࢙࢘ࣈ

࠿ࡽ᝟ሗࢆᚓࡓ࡜ᅇ⟅ࢆࡋ࡚࠾ࡾࠊᮏࢭࣥࢱ࣮࠿ࡽ

࣮ࣘࢨᨭ᥼࡟ࡘ࠸࡚㸸

ࡢ᝟ሗⓎಙࡀᶵ⬟ࡋ࡚࠸ࡿ࡜ᛮࢃࢀࡿࠋࡓࡔࡋࠊ2019ᮏ㡯┠࡛ࡣࠊWEB ࣮࣌ࢪࠊㅮ⩦఍ࠊࢭ࣑ࢼ࣮ࠊᛶ

ᖺᗘࡣᗈሗࢳࣛࢩ࣭࣏ࢫࢱ࣮࡛᝟ሗࢆᚓࡓ᪉ࡶከࡃ

⬟ࢳ࣮ࣗࢽࣥࢢࣉࣟࢢ࣒ࣛࠊ࣐ࣝࢳࣀ࣮ࢻ┦ㄯ఍ࠊ࠾ࡽࢀࡓࡀࠊࡸࡣࡾࢥࣟࢼࡢᙳ㡪ࡶ࠶ࡾ኱Ꮫࡸ⫋ሙ

ࢧ࢖ࣂ࣮HPC ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘࡟ࡘ࠸࡚ࡢ‶㊊ᗘㄪᰝࢆ࡟⾜ࡅ࡞࠿ࡗࡓ᪉ࡶከࡃ࠾ࡽࢀࡓࡼ࠺࡛࠶ࡿࠋࡲࡓࠊ

⾜ࡗࡓࠋᮏሗ࿌᭩࡛ࡣࠊ⣬㠃ࡢ㛵ಀ࠿ࡽࠊWEB ࣮࣌▱ே࠿ࡽࡢ⤂௓࡜࠸࠺᪉ࡶ 6%ᙅ࠾ࡽࢀࠊᮏࢭࣥࢱ࣮

ࢪ⤖ᯝࡢࡳࢆሗ࿌ࡋࡓ࠸ࠋ

࡜ࡋ࡚ࡣ࠶ࡾࡀࡓ࠸ࠋࡇࡢᩘᏐࡣ 2019 ᖺᗘࡢㄪᰝ᫬

࡜࡯ࡰྠࡌᩘᏐ࡛࠶ࡗࡓࠋ
බເᆺ฼⏝࡟ᛂເࡋࡓ⌮⏤/ᛂເࡋ࡞࠿ࡗࡓ⌮⏤࡟ࡘ࠸࡚⮬⏤グ㏙࡛ồࡵࡓ࡜ࡇࢁࠊᛂເࡢ⌮⏤࡜ࡋ࡚ࡣࠊz ᑗ᮶ࡢ࢟ࣕࣜ࢔ࡢࡓࡵࠋࣉࣛࢫࠊ㈐௵ࡣక࠸ࡲࡍ

ࡀࠊ⣧⢋࡟↓ᩱ࡛ࢫࣃࢥࣥࢆ౑ࡗ࡚◊✲ࡋ࡚ࡳࡓ࠿ࡗࡓ࡜࠸࠺஦ࠋࡲࡓࠊ⛉◊㈝࡜㐪࠸ࠕ୍㒊ࡢ࠾ᅗ :HE ࣮࣌ࢪ฼⏝‶㊊ᗘ㔠ࢆ࡝ࡇ࠿࡟ᣢࡗ࡚࠸࠿ࢀࡿࠖ࡜࠸࠺ࡇ࡜ࡀ࡞࠸ࡢ࡛ࠋz ⴌⱆⓗ◊✲ࡢ⏦ㄳ࡟᭱㐺࡞ࡓࡵWEB ࣮࣌ࢪࡢ࢔ࣥࢣ࣮ࢺ࡛ࡣࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つz ᢸᙜᏛ⏕ࡀ㐣ཤ࡟ᛂເࡋࡲࡋࡓࠋ

ᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒஦ᴗ Web ࡟ࡘ࠸࡚ࡢ‶㊊ᗘࢆࠊ‶z ኱Ꮫ㛵ಀ⪅࡜ࡢඹྠ◊✲ࢆ⥅⥆ࡍࡿࡓࡵࠋ

㊊ࠊࡸࡸ‶㊊ࠊ࡝ࡕࡽ࡜ࡶ࠸࠼࡞࠸ࠊࡸࡸ୙‶ࠊ୙z ࡑࢀࡲ࡛㜰኱ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࡢࢫࣃࢥ

‶ࠊ࡯࡜ࢇ࡝ぢ࡞࠸ࡢ㑅ᢥ⫥࡛㉁ၥࢆ⾜ࡗࡓࠋࡑࡢ

ࣥࢆ฼⏝ࡋࡓࡇ࡜ࡀ࡞ࡃࠊⰋ࠸ᶵ఍࡜ឤࡌࡓࡓࡓ

⤖ᯝࠊᅗ 44 ࡟♧ࡍ⤖ᯝ࡜࡞ࡗࡓࠋࡇࡢ෇ࢢࣛࣇࡀ♧ࡵࠋ

ࡍ㏻ࡾࠊᅇ⟅⪅ࡢ 80%ᙅ࡟‶㊊࠸ࡓࡔ࠸࡚࠸ࡿࡇ࡜z ィ⟬㈨※ࡢほⅬ࠿ࡽ㐺ษ࡞◊✲ㄢ㢟ࡀ࠶ࡗࡓࡓࡵ

ࡀࢃ࠿ࡿࠋࡇࡢᩘᏐࡣ  ᖺᗘ࡟ᐇ᪋ࡋࡓ  ᖺ― 93 ―

ᗘࡢ‶㊊ᗘㄪᰝࡢᩘᏐ࡜࡯࡜ࢇ࡝࠿ࢃࡽ࡞࠸⤖ᯝ࡜z 2&72386 ࡣ࡝ࡢ◊✲⪅࡟⪺࠸࡚ࡶ౑࠸࡟ࡃ࠸࡜ゝ࡞ࡗࡓࠋࡗ࡚࠸ࡓࠋ࡜࡟࠿ࡃ࣮ࣘࢨ࣮┠⥺࡛฼⏝ࡋࡸࡍ࠸ࢩࢫࢸ࣒࡟࡞ࡿࡇ࡜ࢆᮃࡴࠋ

௒ᚋࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒࡬ࡢせᮃ㸸ᮏタၥ࡛ࡣࠊࠕ௒ᚋࡢィ⟬ᶵ㐠⏝ࡸḟᮇࢫࣃࢥࣥ

௒ᅇࡢࠕ௒ᚋࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒㐠⏝࡬ࡢせ࡟㛵ࡍࡿせᮃࢆࡈ⮬⏤࡟࠾᭩ࡁࡃࡔࡉ࠸ࠖ࡜ࡋ࡚ࠊ

ᮃࠖ࡟ᑐࡍࡿ⮬⏤グ㏙ࡢㄪᰝ࡛ࡣࠊୖ㏙ࡢࡼ࠺࡟࠾

ࣁ࣮ࢻ࢙࢘࢔ࠊࢯࣇࢺ࢙࢘࢔ࠊ࣮ࣘࢨࢧ࣏࣮ࢺ㠃࡟〔ࡵࡢゝⴥࡸྏဂ⃭ບࡢゝⴥ࡞࡝ࠊ┦཯ࡍࡿពぢࡶࡘ࠸࡚ࡢ⮬⏤グ㏙࡟ࡼࡾせᮃࢆ࢔ࣥࢣ࣮ࢺࡋࡓࠋࡑ

ྵࡵ࡚ከࡃ࠸ࡓࡔ࠸ࡓࠋࡇࢀࡽࡢពぢࢆࡶ࡜࡟ḟୡࡢ⤖ᯝࡢ୍㒊ࢆグࡍࠋ௦ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ࡟ࡘ࡞ࡆ࡚࠸ࡁࡓ࠸࡜⪃࠼



࡚࠸ࡿࠋ

z ࠕ୍᪦࠺ࡲࡃὶࢀࢀࡤ௚ࢭࣥࢱ࣮ࡼࡾࡶࢪࣙࣈࢆ

㛗᫬㛫ὶࡏࡿࡇ࡜ࠖࡀ 2&72386 ᙉࡳ࠿࡞࡜ᛮ࠸ࡲ

ࡑࡢ௚㸸ࡋࡓࠋࡓࡔࠊࠕ」ᩘࣀ࣮ࢻ౑⏝᫬ࡢࢸࢫࢺ⏝ࢪࣙࣈࢡࣛࢫࠖࡀ࠶ࡾࡲࡏࢇ࡛ࡋࡓࡢ࡛ࠊࡇࡢᵝ࡞ࢪᮏ㡯┠ࡀ᭱ᚋࡢ㉁ၥ㡯┠࡛࠶ࡗࡓࠋࡇࡇ࡛ࡣ⮬⏤࡟グ㏙࠸ࡓࡔ࠸ࡓࠋࡑࡢ⤖ᯝࡢ୍㒊ࢆグࡍࠋࣙࣈࢡࣛࢫࢆ㊊ࡋ࡚࠸ࡓࡔࡅࡿ࡜࠶ࡾࡀࡓ࠸࡛ࡍࠋ z ḟᖺᗘࡶ⥆࠸࡚౑࠺ணᐃࡢሙྜࡸࠊ୍⯡౑⏝࠿ࡽ

z &0& බເ࡟ࡘ࠸࡚ࡣᖺᗘ୰┙࡟ࠊ-+3&1 බເ࡟ࡘ࠸

-+3&1 ࡞࡝ࡢබເ ,' ࡟ḟᖺᗘ࡟࠿ࢃࡿሙྜ࡟ࡣࠊ

࡚ࡣ๓ᮇ࡞࡝࡟ࡶ෌බເࡀ࠶ࢀࡤࡉࡽ࡟⏦ㄳࡋࡸ๓ᖺᗘࢹ࣮ࢱࢆᘬࡁ⥅ࡆࡿ࡜ຓ࠿ࡾࡲࡍࠋ㸦ᖺᗘࡍࡃ࡞ࡿ࡜ᛮ࠸ࡲࡍࠋ౛࠼ࡤࠊᖺᗘࡢ๓ᮇ࡟⌮ㄽᮎ࡟኱ࡁ࡞ࢹ࣮ࢱࢆಖᏑࡋ࡚ࠊࡑࢀࢆ᪂ᖺᗘࡢ᪂

ࢆࡘࡃࡾࠊᚋᮇ࡟ィ⟬࡟ฟ᮶ࡑ࠺࡞◊✲ࡢὶࢀ࡟,' ࡟ࢥࣆ࣮ࡍࡿసᴗࡢᚲせࡀ↓ࡃ࡞ࡿࡢ࡛᭷㞴࠸࡞ࡗࡓ࡜ࡁ࡞࡝࡛ࡍࠋࡑࢀ࡜ࠊᖺᗘᚋ༙ࡢᏛ⏕ᣦ࡛ࡍࠋ᫖ᖺᗘ࠿ࡽ௒ᖺᗘ࡟࠿ࡅ࡚ࡣࠊಖᏑࢆ &0&ᑟ࡞࡝ࡢᛁࡋ࠸᫬ᮇࢆ㑊ࡅ࡚බເ᭩㢮ࢆ᭩ࡃࡇ࡜

࡟࠾㢪࠸ฟ᮶ࡓࡢ࡛ࠊ኱ኚຓ࠿ࡾࡲࡋࡓࠋ㸧 ࡀฟ᮶ࡿࡢ࡛ࠊⴠࡕ╔࠸࡚ィ⏬ෆᐜࢆ⪃࠼࡚⏦ㄳz ኱Ꮫࡀᗈࡃࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢆᥦ౪ࡍࡿࡢࡣ

㠀ᖖ࡟㔜せ࡛ࡍࠋண⟬ࡢ⦰ῶ࡞࡝ࡀ࠶ࡿ࡜ᛮ࠸ࡲ
ࡍࡀࠊࡐࡦ⥔ᣢࡋ࡚࠸ࡗ࡚ୗࡉ࠸ࠋ

ฟ᮶ࡲࡍࠋz ィ⟬⛉Ꮫ㛵ಀࡢ◊✲⪅ྠኈࡀ஺ὶ࡛ࡁࡿఱࡽ࠿ࡢ

ᶵ఍➼ࡀ࠶ࢀࡤ࠶ࡾࡀࡓ࠸࡜ᛮ࠸ࡲࡍࠋz ௒ᚋࡶࢭࣥࢱ࣮࡛ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢ㐠⏝ࢆ⥆ࡅ࡚࠸ࡓࡔࡁࡓ࠸z ๓ᖺᗘࡢᨭ᥼࡟ឤㅰࡋ࡚࠸ࡲࡍࠋz ࠸ࡘࡶ࠾ୡヰ࡟࡞ࡗ࡚࠾ࡾࡲࡍࠋࡍࡳࡲࡏࢇࠊࢬz ኱つᶍ฼⏝ࡢᶵჾᩚഛࡶࡉࡿࡇ࡜࡞ࡀࡽࠊ୰ࠊᑠ

ࣂࢬࣂ࡜᭩࠸࡚ࡋࡲ࠸ࡲࡋࡓࠋࡶࡋࠊኻ♩ࡀ࠶ࡾつᶍࡢࢡࣛ࢘ࢻィ⟬ࡸࠊRSHQIRDP ࡟௦⾲ࡉࢀࡿ࢜ࡲࡋࡓࡽ኱ኚ⏦ࡋヂ࠶ࡾࡲࡏࢇࠋࡈᑾຊ㡬ࡁࠊ኱࣮ࣉࣥࢯ࣮ࢫࡢ฼⏝࡞࡝ࠊࢭࣥࢱ࣮࡛ࡢ฼⏝ࡀᡭኚຓ࠿ࡗ࡚࠾ࡾࡲࡍࠋ௒ᚋ࡜ࡶࡼࢁࡋࡃ࠾㢪࠸⮴ඖࡢィ⟬ᶵ⎔ቃ࡜ࡶ⼥࿴࡛ࡁࡿ฼⏝ࡀάⓎ࡟࡞ࢀࡋࡲࡍࠋࡤࢭࣥࢱ࣮฼⏝⪅ࡢ〈㔝ࡀᗈࡀࡗ࡚ࡼ࠸ࡢ࡛ࡣ࡜

ᛮ࠸ࡲࡍࠋ

බເᆺ฼⏝ไᗘ࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊẖ᭶➨ 1 ᮇ 11 ᭶-12

z 2&72386 ࡢ኱࣓࣮ࣔࣜࡣ௒ᚋࡶᑡ࡞ࡃ࡜ࡶྠࡌつᶍ࡛᫝㠀ṧࡋ࡚ḧࡋ࠸ࠋ᭶ࠊ➨ 2 ᮇ 3 ᭶-⩣ᖺᗘ 4 ᭶ࡢᮇ㛫࡟ࠊ⩣ᖺᗘ฼⏝ศ࡟ࡘ࠸࡚ࡢᛂເࢆཷࡅ௜ࡅ࡚࠸ࡿࠋබເᆺ฼⏝ไᗘz ᚚ㛵ಀ⪅ᵝࡢ㐠⏝࡜ࢧ࣏࣮ࢺ࡟࠸ࡘࡶឤㅰࡋ࡚࠾

ࡣ 2016 ᖺᗘࡼࡾ㛤ጞࡋࡓไᗘ࡛࠶ࡾࠊ✚ᴟⓗ࡟฼⏝ࡾࡲࡍࠋ648,' ࡟ࡶ኱ኚᮇᚅࡋ࡚࠾ࡾࡲࡍࠋ࠶ࡾࡀ

⪅ࡢኌࢆ཯ᫎࡉࡏࡿࡇ࡜࡛ᨵၿ࡟ࡘ࡞ࡆ࡚࠸ࡁࡓ࠸

࡜࠺ࡈࡊ࠸ࡲࡍࠋ

࡜ᛮ࠺ࠋࡑࡢ୍᪉ࠊ኱ᆺィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢ㈨※㔞୙㊊ࠊ㧗ᛶ⬟ィ⟬ᶵጤဨ఍࡟ࡼࡿᑂᰝ㈇Ⲵ࡞࡝⪃៖ࡋ― 94 ―⾲  ᖺᗘࡢᏘ⠇ಀᩘ࡟ࡘ࠸࡚

࡞ࡅࢀࡤ࡞ࡽ࡞࠸⌧ᐇୖࡢၥ㢟ࡶ࠶ࡿࠋබເᆺ฼⏝

4-6 ᭶

7-9 ᭶

10-12 ᭶

1-3 ᭶

0.9

1.0

1.0

1.0

GPU
ࣀ࣮ࢻ⩌

0.9

1.0

1.0

1.0

ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮࡛ࡣࠊᮏ࢔ࣥࢣ࣮ࢺ⤖XeonPhi
ࣀ࣮ࢻ⩌

0.7

1.0

1.0

1.0

ᯝ࡛ࡢ฼⏝⪅ࡢኌࢆཧ⪃࡟ࡋ࡚ࠊࡼࡾⰋ࠸኱つᶍィ኱ᐜ㔞୺⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒஦ᴗ࡜ࡋ࡚࠸ࡁࡓ࠸࡜⪃࠼࡚࠸ࡿࠋ⩣

グ᠈ᦚ㍕

0.5

1.0

1.0

1.0

ไᗘ࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊ௒ᚋࡶไᗘᨵၿࢆ᳨ウࡋ࡚࠸ࡃࠋ
ィ⟬⛉Ꮫ㛵ಀࡢ฼⏝⪅஺ὶ఍࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊࢧ࢖ࣂ
࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮࡛ࡶ᳨ウࢆ㐍ࡵ࡚࠸ࡿࠋ฼⏝⪅㛫࡛᝟ሗ஺ὶࡀ㐍ࡵࡽࢀࡿᶵ఍ࢆᥦ౪࡛ࡁࢀࡤ࡜⪃࠼࡚࠸ࡿࠋ

ᖺᗘࡶ࢔ࣥࢣ࣮ࢺࡣᐇ᪋ࡍࡿィ⏬࡛࠶ࡿࡢ࡛ࠊ᫝㠀ỗ⏝ CPUࣀ࣮ࢻ⩌ࣀ࣮ࢻ⩌࢔ࣥࢣ࣮ࢺ࡟ࡈ༠ຊ࠸ࡓࡔࡅࢀࡤ࠶ࡾࡀࡓ࠸ࠋ
2&72386 ࣏࢖ࣥࢺ࡟ࡘ࠸࡚㸸 Ꮨ⠇ಀᩘࡢ㐠⏝

http://www.hpc.cmc.osaka-u.ac.jp/system/manual/octopus-use/oᮏࢭࣥࢱ࣮࡛ࡣࠊࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢩࢫࢸ࣒

ctopus_point/

OCTOPUS ࢆᑟධࡋࡓ㝿࡟ไᗘ໬ࡋࡓ฼⏝㈇ᢸ㔠ไ

2&72386 ࣏࢖ࣥࢺ  ᖺᗘࡢᏘ⠇ಀᩘ࡟ࡘ࠸࡚㸸ᗘ࡟࠾࠸࡚ࠊᙜヱࢩࢫࢸ࣒ࡢィ⟬㈇Ⲵࢆᖺᗘෆ࡛ศ

http://www.hpc.cmc.osaka-u.ac.jp/news/20210209/

ᩓࡉࡏࡿࡇ࡜ࢆ┠ⓗ࡜ࡋ࡚Ꮨ⠇ಀᩘࢆᑟධࡋࡓࠋᏘ
⠇ಀᩘࡣࠊ฼⏝㈇ᢸ㔠࡟ᑐࡋ࡚ 3 ࣨ᭶ࡈ࡜࡟ࠊ࠶ࡿ ⏘ᴗ฼⏝άᛶ໬࡟ྥࡅࡓᒎ㛤୍ᐃࡢಀᩘࢆ࠿ࡅࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾࠊ฼⏝㈇ᢸ㔠ࢆࢥࣥࢺ࣮ࣟࣝࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ฼⏝⪅ࡢࢪࣙࣈᢞධࡢࣆ࣮ࢡ
ࢩࣇࢺࢆ≺࠸࡜ࡍࡿࠋ
2021 ᖺᗘࡣࠊ⾲ 17 ࡟♧ࡍࡼ࠺࡟ࠊXeonPhi ࣀ࣮ࢻ⩌ࡢ 4-6 ᭶ࢆ 0.7ࠊ኱ᐜ㔞୺グ᠈ᦚ㍕ࣀ࣮ࢻ⩌ࡢ 4-6
᭶ࢆ 0.5ࠊỗ⏝ CPU ࣀ࣮ࢻ⩌ࠊGPU ࣀ࣮ࢻ⩌࡟ࡘ࠸
࡚ࡣ 4-6 ᭶ࢆ 0.9 ࡜ࡋࡓࠋࡇࡢタᐃࡣࠊ2021 ᖺᗘ࡟࠾࠸࡚ࡣ SX-ACE ࢩࢫࢸ࣒ࡢᚋ⥅ᶵ࡛࠶ࡿ SQUID ࡀ
2021 ᖺ 5 ᭶࠿ࡽ✌ാࢆ㛤ጞࡋࠊ8 ᭶࠿ࡽṇᘧ࡟㐠㌿ࡍࡿࡇ࡜ࡀணᐃࡉࢀ࡚࠸ࡓࡇ࡜ࢆ⪃៖ࡋࡓ⤖ᯝ࡟ࡼࡿࠋ౛࠼ࡤࠊ
5 ᭶࠿ࡽࡣ࠶ࡿ୍ᐃࡢ฼⏝⪅ࡀ OCTOPUS࠿ࡽ SQUID ࡢ CPUࠊGPU ࣀ࣮ࢻ⩌ࢆ฼⏝ࡍࡿ࡜ண᝿ࡉࢀࠊࡑࢀࡺ࠼࡟ΰ㞧ࡀ⦆࿴ࡉࢀࡿ࡜᝿ᐃࡋࠊᖺ
ᗘጞࡵࡢ฼⏝ࢆಁ㐍ࡍ࡭ࡃ 0.9 ࡜タᐃࡋࡓࠋXeonPhiࠊᅗ ⏘Ꮫ฼⏝άᛶ໬ࡢ࢖࣓࣮ࢪ
ᮏᖺᗘࡢάືࡣࠊᒎ㛤ࣃࢫ㸦ᅗ 45㸧ࡢ࢔ࣉ࣮ࣟࢳ
ࢆලయ໬ࡋࠊ
ձ ࢚ࣥࢺࣜ⤌⧊࡜ࡢ࢔ࣛ࢖࢔ࣥࢫࡢ᥎㐍኱ᐜ㔞୺グ᠈ᦚ㍕ࣀ࣮ࢻ⩌࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊ๓ᖺᗘࡢᏘ

ඹྠ◊✲➼ࡢ΅እࠊࢭ࣑ࢼ࣮ࡸㅮ⩦఍࡞࡝ࡢ㛤⠇ಀᩘࡢタᐃ࡟ࡼࡽࡎ฼⏝⋡ࡢኚ໬ࡀࡳࡽࢀ࡞࠿ࡗ
ࡓࡇ࡜ࠊ5 ᭶࠿ࡽࡢ SQUID ฼⏝㛤ጞࡢほⅬ࠿ࡽࠊ1.0Ⓨ࣭ඹྠ㛤ദࠊィ⟬ᶵ㈨※ࡢᥦ౪࡞࡝ࠋղ ၟᕤ఍㆟ᡤ࣭ᕤᴗ఍࡞࡝ࡢබ┈⤒῭ᅋయ࡜㐃ᦠࡢタᐃ࡟ࡋࡓࠋ

ࡋࡓẸ㛫௻ᴗ࡬ࡢ࣮ࣜࢳ

ḟᖺᗘ࠿ࡽࡣ SQUID ࡟࠾࠸࡚ࡶᏘ⠇ಀᩘࢆタᐃࡍࡿࠋOCTOPUS ࠾ࡼࡧ SQUID ࡢࣆ࣮ࢡࢩࣇࢺࡢほⅬ࠿ࡽᏘ⠇ಀᩘࢆᘬࡁ⥆ࡁ⥅⥆ࡋ࡚࠸ࡃࠋ

― 95 ―⤒῭ᅋయࡢ୺ദࡍࡿࢭ࣑ࢼ࣮➼࡛ࡢㅮ₇ࢆ㏻ࡋ
ࡓᗈሗ࣭࿌▱άື࡞࡝ࠋճ Ꮫ⾡ᶵ㛵࣭኱Ꮫ࡞࡝ࡢከᵝ࡞◊✲⪅฼⏝ࡢᣑ኱௒ᚋࠊࡇࢀࡲ࡛⤌⧊㸦CMC㸧ᑐ◊✲⪅ಶே࡜ࡢ㛵㛵す࣭୰ᅜ࣭ᅄᅜᆅ᪉ࡢᗈ࠸ᆅᇦࡢᏛ⾡ᶵ㛵࡟ಀᛶࢆ⤌⧊ᑐ⤌⧊ࡢ㛵ಀ࡬࡜Ⓨᒎࡉࡏࠊ௚ࡢᏛ⾡ᶵྥࡅࡓ฼⏝┦ㄯࠊ฼⏝ㄝ᫂఍ࡢᐇ᪋࡞࡝ࠋ

㛵ࡸ⏘ᴗ฼⏝ࡢ௻ᴗ࡜ࡢ㛫࡛ࡶቑࡸࡋ࡚࠸ࡃࡇ࡜ࡀᚲせ࡜⪃࠼࡚࠸ࡿࠋ
௨ୖࡢࡼ࠺࡞⾜ືィ⏬ࢆᐃࡵ࡚ᒎ㛤ࡍࡿࡇ࡜࡜ࡋ

ᅗ 46 ࡣࠊᙜࢭࣥࢱ࣮ࡢ฼⏝ᶵ㛵ᩘࢆ♧ࡋࡓࡶࡢࡓࠋࡋ࠿ࡋࠊࡇࢀࡽࡢάືࡢከࡃࡣᑐእάື࡛࠶ࡾࠊ

࡛࠶ࡿࠋࢭࣥࢱ࣮ᩍ⫋ဨࠊ㐠⏝࣋ࣥࢲ࡟ࡼࡿᏳᐃ㐠ᮏᏛࡔࡅ࡛࡞ࡃ┦ᡭඛᶵ㛵࡟࠾࠸࡚ࡶᑐእάືࡀ኱

⏝࡜㧗ရ㉁࡞ࢧ࣏࣮ࢺάື࡟ࡼࡾ⏘ᴗ฼⏝ࡣ኱ࡁࡃࡁࡃไ⣙ࡉࢀࡿୡ⏺ⓗ࣭ᅜᐙⓗ࡞♫఍᝟ໃࢆ㚷ࡳࠊఙࡧ࡚࠸ࡿ≧ἣ࡛࠶ࡿࠋ௒ᚋࡣࠊࡇࢀࡽ฼⏝⪅ࡀ᭦࢜ࣥࣛ࢖ࣥࢆ࣮࣋ࢫ࡜ࡋࡓάື࡟㍈㊊ࢆ࠾࠸࡚᥎㐍࡟◊✲᥎㐍ࠊ◊✲ᡂᯝࡢ POC(Proof Of Concept)࡬ࡢ

ࡋࡓࠋⓎᒎ࡟⤖ࡧ௜ࡃ⎔ቃࡢᥦ౪ࢆ㐍ࡵ࡚࠸ࡁࡓ࠸ࠋࡇࡢ

ձࠊղࠊճ࡟ࡘ࠸࡚ࡇࢀࡲ࡛ࡢάື࡛③ឤࡋࡓࡇ࡜

ࡓࡵࠊඹ๰ࡢሙᙧᡂᨭ᥼࡜ࡋ࡚ไᗘࡸࢧ࣮ࣅࢫ㠃ࡢࡣࠊࠕㄆ▱ᗘ࡛ࠖ࠶ࡿࠋHPC ࡜࠸࠺Ꮫ⾡㡿ᇦ࡟࠾ࡅぢ┤ࡋࢆྵࡵ࡚᪩ᛴ࡟ྲྀࡾ⤌ࡳࡓ࠸ࠋࡲࡓࠊ⏘ᴗ฼ࡿᙜࢭࣥࢱ࣮ࡢㄆ▱ᗘࡣゝࢃࡎࡶࡢࡀ࡞࡛࠶ࡿࡀࠊ

⏝άᛶ໬࡟ࡣࠊᙜࢭࣥࢱ࣮ࢆ฼⏝ࡍࡿ฼⏝⪅㛫࡛ࡢ௚ࡢ኱Ꮫ኱ᆺィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ࡢ⣔㆕ࢆ⥅ࡄᏛ⚍኱つ஺ὶ㸦⏘Ꮫ஺ὶࠊ⏘⏘஺ὶ㸧ࢆಁ㐍ࡍࡿࡓࡵࡢࢥ࣑

ᶍ᝟ሗᇶ┙ඹྠ฼⏝࣭ඹྠ◊✲ᣐⅬࡢྛࢭࣥࢱ࣮࡜

ࣗࢽࢸ࢕ᙧែ࡛ࡢ࣮࣡ࢡࢩࣙࢵࣉ㸦฼⏝┦ㄯࠊࣜࢸࡶ㧗࠸ㄆ▱ᗘࢆᚓ࡚࠸ࡿࠋ୍᪉ࠊ฼⏝⪅┠⥺࡛ࡣᚑࣛࢩᨭ᥼㸧ࡸே⬦஺ὶࠊPOC ┦ㄯ࡞࡝ࡢࣉ࣮ࣟࣔࢩ

᮶ࡢ HPC 㡿ᇦ௨እࡢ◊✲⪅ࠊ⏘ᴗ⏺ࡢ◊✲⪅࠿ࡽࡢࣙࣥάືࠊ࢔࢘ࢺ࣮ࣜࢳάືࡢάⓎ໬ࡶ୪⾜ࡋ࡚㐍ㄆ▱ᗘࡣప࠸࡜ゝࢃࡊࡿࢆᚓ࡞࠸≧ἣࢆឤࡌ࡚࠸ࡓࠋ ࡵࡓ࠸࡜⪃࠼࡚࠾ࡾࠊࢫࣃࢥࣥ฼⏝࡟⯆࿡࣭㛵ᚰࢆ⏘ᴗ⏺࡛ࡣ஦ᴗάື࡬ࡢィ⟬⛉Ꮫࡢ㐺⏝ࢆࠕࢩ࣑ࣗ

ᣢࡘᏛ⾡ᶵ㛵ࠊ௻ᴗ࠿ࡽࢥࣥࢱࢡࢺ࠸ࡓࡔࡅࡿ࡜ᖾ

࣮ࣞࢩࣙࣥࠖ࡜࠸࠺ゝ࠸᪉࡛ᗈࡀࡾࠊᾐ㏱ࡋฟࡋ࡚

࠸࡛࠶ࡿࠋࡁ࡚࠸ࡿࠋࡇࡢࡓࡵࠊࠕࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࠖࡸ

ࠕH P C㸦Hight Performance Computing㸧ࠖ࡜࠸࠺࿧ࡧ
᪉ࡣࠊࠕ≉ูࠖ࡞ព࿡ྜ࠸ࢆᣢࡗ࡚ཷࡅྲྀࡽࢀ࡚࠸
ࡿࡇ࡜ࡀ౫↛࡜ࡋ࡚ከࡃࠊ⏘ᴗ฼⏝ࡢᣑ኱࡟ࡑࡢゝⴥ⮬యࡀᬯ㯲ࡢ㞀ቨ࡜࡞ࡗ࡚࠸ࡿ࡜⪃࠼ࡽࢀࡿࠋ
ࡇࡢࡼ࠺࡞≧ἣࢆཷࡅࠊᒎ㛤ࣃࢫࡈ࡜࡟ᐃࡵࡓ⾜ືィ⏬ࢆ୍᪦෾⤖ࡋࠊᗈሗ࣭࿌▱ࡢࢹࢨ࢖ࣥࢆぢ┤ࡋᑐ㇟ࢆ᫂☜໬ࡋࡓ฼⏝ㄝ᫂఍➼ࡢᒎ㛤ࢆ࠾ࡇ࡞ࡗࡓࠋ
໚ㄽࠊ┦ᡭᶵ㛵࠿ࡽࡢಶูせᮃ࡟ᑐࡋ࡚ࡣᚑ᮶ィ⏬

ࡋࡓᑐእάືࡶ᫬ᮇࢆៅ㔜࡟㑅ࢇ࡛ᑐᛂࢆ⥅⥆ࡋࡓࠋᗈሗ࣭࿌▱ࡢࢱ࣮ࢤࢵࢺ࡜ࡋ࡚ᙜࢭࣥࢱ࣮ࡢ฼⏝ㄝ᫂఍ࢆᚑ᮶ࡢ HPC ୖ⣭⪅ྥࡅࡔࡅ࡛࡞ࡃࠊึ⣭⪅࣭⏘ᴗྥࡅ࡟௻⏬ࡋࠊࠕึࡵ࡚኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮

࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮➼ࡢィ⟬ࢭࣥࢱ࣮ࡢࢫ࣮ࣃ࣮ࢥ
ࣥࣆ࣮ࣗࢱࡢ฼⏝ࢆ᳨ウࡉࢀ࡚࠸ࡿ᪉ྥࡅ࡟୍⯡฼⏝ไᗘ㸦Ꮫ⾡ᶵ㛵ྥࡅ㸧ࠊ⏘ᴗ฼⏝ไᗘࠊᇶᮏ
ⓗ࡞฼⏝᪉ἲࢆࡈ⤂௓ࠖ࡜㢟ࡋࡓ฼⏝ㄝ᫂఍ࢆղ
኱㜰ၟᕤ఍㆟ᡤẊ࡜㐃ᦠࡋࠊ᪂ࢩࢫࢸ࣒ SQUID ࡀ✌ാࡋጞࡵࡿ᫬ᮇ࡟ྜࢃࡏ࡚ 2021 ᖺ 5 ᭶ࠊ8 ᭶࡟
2 ᅇ㛤ദࡋࡓࠋ
― 96 ―ᅗ ฼⏝ᶵ㛵ᩘ㸦 ᖺ  ᭶ᮎ㸧 648,' ࣛࢵࢡࢹࢨ࢖ࣥᩚഛ

 ᫖ᖺᗘࡢᖺሗ࡛ሗ࿌ࡋࡓࡀࠊ୺ദࡢᮏࢭࣥࢱ࣮ࡼ
ࡾ 5 ྡࠊඹദ࣭༠㈶ྛ௻ᴗᵝࡼࡾ 2 ྡࠊ༠ຊ௻ᴗ 2ᵝࡼࡾ 1 ྡࡢ 20 ྡ࠿ࡽ࠿ࡽ࡞ࡿᑂᰝጤဨ఍ᅗ rack-1
࡟♧ࡍࢹࢨ࢖ࣥࡀ᭱ඃ⚽ཷ㈹సရ࡜ࡋ࡚㑅ᐃࡋࡓࠋᮏᖺᗘࡣࠊྠཷ㈹సရ࡟ᇶ࡙ࡁࠊ
IT ࢥ࢔Ჷෆࡢ SQUIDࡀ཰ᐜࡉࢀࡿ࢚ࣜ࢔࡟ࢧ࢖ࢻࣃࢿࣝࡢࢹࢨ࢖ࣥࢆ⾜࠸㸦ᅗ 48㸧ࠊྠࢹࢨ࢖ࣥࢆࣛࢵࢡ࢚ࣜ࢔ࡢࢧ࢖ࢻࣃࢿࣝ࡟タ⨨ࡋࡓ㸦ᅗ 49㹼ᅗ 51㸧ࠋᅗ 648,' ࡢእほ ᅗ 648,' ࣛࢵࢡࢹࢨ࢖ࣥࢥࣥࢸࢫࢺ
᭱ඃ⚽㈹
ᅗ 648,' ࡢእほ SQUID ࡢࢧ࢖ࢻࣃࢿࣝࢆ㈞ࡾ௜ࡅࡿࡇ࡜࡟ࡼࡗ࡚ࠊ
IT ࢥ࢔Ჷࢧ࣮ࣂᐊࡣ኱ኚ⳹ࡸ࠿࡟࡞ࡿ࡜ྠ᫬࡟ࠊࢧ
࣮ࣂᐊෆࡢ࡝ࡇ࡟ OCTOPUS㸦OCTOPUS ࡟ࡘ࠸࡚ࡣ
᫖ᖺᗘࢧ࢖ࢻࣃࢿࣝࢆᩚഛ῭ࡳࠋ㸧࠾ࡼࡧࠊSQUID
ࡀタ⨨ࡉࢀ࡚࠸ࡿ࠿ࡀࠊࡼࡃࢃ࠿ࡿࡼ࠺࡟࡞ࡗࡓࠋ
ࡇࡢ᪂ᆺࢥࣟࢼឤᰁ⑕ࡢၥ㢟ࡀ࠾ࡉࡲࡗࡓࡇࢁ࡟ࠊ
ⓙࡉࢇ࡟┤࡟࠾ᢨ㟢┠࡛ࡁࡿࡇ࡜ࢆ㢪ࡗ࡚࠸ࡿࠋࡑࡋ ࡚ ࠊ ࢫ ࣮ ࣃ ࣮ ࢥ ࣥ ࣆ ࣗ ࣮ ࢱ OCTOPUS ࠾ ࡼ ࡧSQUID ࡀⓙᵝ࡟ឡࡉࢀࠊ㛗ࡃグ᠈࡟ṧࢀࡤᎰࡋࡃᛮ
࠺ࠋᅗ 648,' ࢧ࢖ࢻࣃࢿࣝࢹࢨ࢖ࣥ


 648,' ࡬ࡢ⛣⾜࡟ྥࡅࡓ฼⏝⪅ᨭ᥼ ᮏᖺᗘ 5 ᭶࡟ SQUID ࡢ✌ാࡀ㛤ጞࡋࡓࠋ᫖ᖺᗘࡢ
ሗ࿌᭩࡛ࡣࠊࡑࢀࡲ࡛ࡢ SX-ACE ࢩࢫࢸ࣒ࢆ฼⏝ࡋ࡚࠸ࡓ฼⏝⪅ࡢ⛣⾜ᨭ᥼࡜ࡋ࡚ࠊ
 㸨 SX-ACE ࣮ࣘࢨྥࡅ SQUID ㄝ᫂఍ ࠥSX-ACE
࠿ࡽ Aurora TSUBASA ࡬ࠥ㸨 SQUID ᑟධグᛕ㸸SX-ACE ࣮ࣘࢨྥࡅࢫࢱ࣮
ᅗ 648,' ࡢእほ ࢺࢲࢵࢩࣗࣉࣟࢢ࣒ࣛ – Let’s take off with Aurora
TSUBASA –― 97 ―

ࢆሗ࿌ࡋࡓࡀࠊᮏᖺᗘࡶ฼⏝⪅ࡢ SQUID ࡬ࡢ⛣⾜ྥ௳ᚓࡽࢀࠊᮏࢭࣥࢱ࣮࡛ࡣ᪥ᮏ㟁Ẽᰴᘧ఍♫ࡢ࢚ࣥࡅࡓ฼⏝⪅ᨭ᥼࡜ࡋ࡚ࠊ

ࢪࢽ࢔࡜㐃ᦠࡋ඲࡚࡟ᑐᛂࢆ࠾ࡇ࡞ࡗࡓࠋ

[1] SQUID 㐠 ⏝ 㛤 ጞ グ ᛕ ࢖ ࣋ ࣥ ࢺ 㸸 SX-Aurora
TSUBASA ฼⏝ᕼᮃ⪅ྥࡅࣉࣟࢢ࣒ࣛ – Don’t’ miss࢙࢘ࣈ࣮࣌ࢪ:your flight with Aurora TSUBASA –http://www.hpc.cmc.osaka-u.ac.jp/lec_ws/20210715/

ࢆᐇ᪋ࡋࡓࠋ
 648,' ↓ᩱ࠾ヨࡋ฼⏝௨ୗ࡟ሗ࿌ࡍࡿࠋ

>@648,' 㐠⏝㛤ጞグᛕ࢖࣋ࣥࢺ㸸6;$XURUD768%$6$฼⏝ᕼᮃ⪅ྥࡅࣉࣟࢢ࣒ࣛ̽'RQ̓W̓PLVV\RXUIOLJKWZLWK$XURUD768%$6$̽ᅗ 648,' ࠾ヨࡋ↓ᩱ฼⏝ࣃࣥࣇࣞࢵࢺ ⾲ ᅗ 648,' 㐠⏝㛤ጞグᛕ࢖࣋ࣥࢺ'RQ̓WPLVV\RXUIOLJKWZLWK$XURUD768%$6$
ᮏ ฼ ⏝ ⪅ ᨭ ᥼ ࣉ ࣟ ࢢ ࣛ ࣒ ࡛ ࡣ ࠊ SX-Aurora
TSUBASA ࡢ฼⏝ࢆணᐃ࠶ࡿ࠸ࡣᕼᮃࡉࢀࡿ᪉ࢆᑐ
㇟࡟ࠊ㧗㏿໬ࡀぢ㎸ࡲࢀࡿࣉࣟࢢ࣒ࣛ㸦㠀ၟ⏝㸧ࢆເ㞟ࡋࡓ㸦ᅗ 52㸧ࠋࡇࡢ฼⏝⪅ᨭ᥼࡛ࡣࠊ᫖ᖺᗘ 12᭶࡟ᐇ᪋ࡋࡓࠕSQUID ᑟධグᛕ㸸SX-ACE ࣮ࣘࢨྥࡅࢫࢱ࣮ࢺࢲࢵࢩࣗࣉࣟࢢ࣒ࣛ - Let's take off withᅗ 648,' ࠾ヨࡋ↓ᩱ฼⏝ࣃࣥࣇࣞࢵࢺ ⿬ 

Aurora TSUBASA -ࠖ࡜ྠᵝࡢࡶࡢ࡛࠶ࡾࠊ๓ᅇᛂເ
࡛ࡁ࡞࠿ࡗࡓ฼⏝⪅ࡢᩆ῭ⓗ࡞఩⨨௜ࡅ࡛ࡶ࠶ࡗࡓࠋ
ᙜヱ฼⏝⪅ᨭ᥼ࡣࠊ7 ᭶ 15 ᪥-7 ᭶ 30 ᪥࡟฼⏝⪅࠿ࡽ

 2017 ᖺ࡟ OCTOPUS ࢆᑟධࡋࡓ㝿ࠊ⣙ 3 ࣨ᭶⛬ᗘᛂເࢆເࡾࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ฼⏝ᒚṔ➼࠿ࡽᑐ㇟⪅ࢆ࠾ヨࡋ↓ᩱ฼⏝࡜⛠ࡋ࡚ࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ฼⏝⪅ࠊ࠶㑅ᐃࡋࡓࠋࡇࡢ฼⏝⪅ᨭ᥼ࣉࣟࢢ࣒ࣛ࡟ࡣᛂເࡀ 6ࡿ࠸ࡣ฼⏝ೃ⿵⪅ࢆᑐ㇟࡜ࡋ࡚ࠊ↓ᩱ࡛ࢩࢫࢸ࣒฼

― 98 ―

⏝ࢆゎᨺࡋࡓ㸦ᅗ 53ࠊᅗ 54㸧ࠋᮏᖺᗘ SQUID ࡢᑟࢥࣥࢭࣉࢺධ࡟㝿ࡋ࡚ࡶࠊ2021 ᖺ 5 ᭶ 6 ᪥ࡼࡾ 7 ᭶ 31 ᪥ࡲ࡛ࡢᗈࡃ་⒪ࢆᥦ౪ࡍࡿୖ࡛ࠊᅜෆᅾఫࡢእᅜேࡸ࢖

⣙ 3 ࣨ᭶ࢆ↓ᩱ㛤ᨺᮇ㛫࡜ࡋ࡚↓ൾ࡛฼⏝⪅࡟㛤ᨺࣥࣂ࢘ࣥࢻࡢゝㄒⓗ࡞㞀ቨࡣ㔜኱࡞ၥ㢟࡛࠶ࡾࠊ་

ࡋࡓࠋࡇࡢ㛫᪤Ꮡ฼⏝ 80 ࢢ࣮ࣝࣉ࠾ࡼࡧ᪂つ 127 ྡ⒪ᚑ஦⪅࡜ᝈ⪅ࡢ㛫࡟Ꮡᅾࡍࡿゝㄒࡢቨࡣࡶࡕࢁࢇࠊ

ࡢ◊✲⪅ࡀ SQUID ࢆ฼⏝ࡋࡓࠋᮏࢭࣥࢱ࣮ഃ࡛ࡣࠊ

ᩥ໬ⓗ࡞⫼ᬒ࡟ࡘ࠸࡚ࡢ⌮ゎ࡞࡝ࡢ₶⁥Ἔ࡜ࡋ࡚ᯫ

᪂ࡋ࠸ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ SQUID ࡢᾘ㈝㟁ຊࡢ☜ࡅᶫ࡜࡞ࡿࠕ་⒪㏻ヂ⪅ࠖࡢ⫱ᡂࡀᛴົ࡛࠶ࡿࠋᮏ

ㄆࠊ┬࢚ࢿ㐠㌿ຠᯝࡢ᳨ドࠊࢩࢫࢸ࣒Ᏻᐃᛶࡢ☜ㄆࢥ࣮ࢫ࡛ࡣࠊ་⒪㏻ヂ⪅ࡀ⮫ᗋ⌧ሙ࡛ά㌍ࡍࡿ㝿࡟࡞࡝ 8 ᭶௨㝆ࡢ᭷ൾࢧ࣮ࣅࢫ㛤ጞ࡟ྥࡅࡓ᳨ドࢆᐇồࡵࡽࢀࡿ་⒪▱㆑ࠊ㏻ヂ▱㆑ࠊ㏻ヂᢏ⾡࡞࡝࡟ࡘ᪋ࡋࡓࠋ࠸࡚ࠊᐇົᐙ࡟ࡼࡿㅮ⩏ࢆ㏻ࡌ࡚་⒪㏻ヂ⪅ࢆᚿࡍ ࡞࠾ࠊSQUID ↓ᩱ࠾ヨࡋ฼⏝࢔ࣥࢣ࣮ࢺ࡟ࡣᩘከ

ཷㅮ⏕࡟ᑐࡋ࡚᪋ࡍࠋ

ࡃࡢ฼⏝⪅࠿ࡽࡢᅇ⟅ࢆ࠸ࡓࡔ࠸ࡓࠋࢩࢫࢸ࣒ᨵၿ
ࡢᚲせ࡞Ⅼ࡟ࡘ࠸࡚ࡢࢥ࣓ࣥࢺࡶከࡃᚓࡽࢀࠊࡑࡢ
ᚋࡢࢩࢫࢸ࣒ᨵၿ࡟ࡘ࡞ࡀࡗࡓࠋᮏሗ࿌᭩࡟グࡋ࡚ࠊᐇ᪋ෆᐜ኱㜰኱Ꮫ་⒪㏻ヂ㣴ᡂࢥ࣮ࢫࡣ♫఍ே࡛ࡶཷㅮࡋ
ࡸࡍ࠸ࡼ࠺ࠊẖ㐌ᅵ᭙᪥࡟ᐇ᪋ࠋ2021 ᖺᗘࡣ≉࡟ࠊࡈᅇ⟅࠸ࡓࡔ࠸ࡓ฼⏝⪅ࡢ᪉࡟ឤㅰࡋࡓ࠸ࠋ

ࢥࣟࢼ⚝ࡢᙳ㡪ࢆཷࡅࢥ࣮ࢫ㛤ጞ᫬ࡼࡾ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ
 ࠺ࡵࡁࡓᣐⅬࡢ㐠⏝ㅮ⩏ࢆ᳨ウࡋ࡚࠾ࡾࠊຍ࠼࡚୰அᓥࢭࣥࢱ࣮ᨵಟ࡟ ᮏࢭࣥࢱ࣮ࡣᮏᏛඹ๰ᮏ㒊ࠊࢢࣛࣥࢻࣇࣟࣥࢺ㛤ࡼࡿ஦ົᒁ⛣㌿࡟కࡗࡓ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺᅇ⥺⎔ቃࡢᴗ᫬ࡼࡾࠊ᝟ሗ㏻ಙ◊✲ᶵᵓࠊ㛵すᏛ㝔኱Ꮫࠊ኱㜰ㄪ㐩ࡢ㒔ྜࡶ࠶ࡾࠊࡑࡢⓎಙᣐⅬ࡜ࡋ࡚㟁Ẽ㏻ಙ኱Ꮫࠊࣂ࢖࢜ࢢࣜࢵࢻ㛵すࠊࢥࣥࢯ࣮ࢩ࢔

VislabOSAKA ࡢ఍㆟ᐊࡼࡾ࢜ࣥࣛ࢖ࣥㅮ⩏ࢆ㓄ಙࡋ࣒㛵すࠊࢧ࢖ࣂ࣮㛵すࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺࠊ⤌㎸ࡳࢩࢫࢸࡓࠋཷㅮ⏕ࡣ࢜ࣥࣛ࢖࡛ࣥཷㅮࡋࠊㅮᖌࡣ࢜ࣥࣛ࢖

࣒⏘ᴗ᣺⯆ᶵᵓࠊU2Aࠊ୍⯡♫ᅋἲேࢹ࣮ࢱࣅࣜࢸ

࡛ࣥࡢㅮ⩏࠿ࠊ࠶ࡿ࠸ࡣ VislabOSAKA ఍㆟ᐊ࡟࡚஦࢕ࢥࣥࢯ࣮ࢩ࢔࣒࡜ඹྠ࡛኱㜰࠺ࡵࡁࡓࡢ▱ⓗ๰㐀ົᒁ࡜࡜ࡶ࡟Ⓨಙࡋࡓࠋ

ᣐⅬࢼࣞࢵࢪ࢟ࣕࣆࢱࣝ࡟኱つᶍィ⟬⤖ᯝ࡞࡝ࡢྍ
ど໬࡟ࡼࡿ࢔࢘ࢺ࣮ࣜࢳ࡜ඹྠ◊✲ࠊ⏘Ꮫ㐃ᦠࢆ┠ࢭ࣑ࢼ࣮ᐇ᪋࡟ࡼࡾᚓࡽࢀࡓᡂᯝ➼ᣦࡋࡓࢥ࣮ࣛ࣎ࣞࢩࣙࣥ࢜ࣇ࢕ࢫ͆Vislab Osaka͇ࢆ㛤タࡋࠊᵝࠎ࡞άືࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋCKP ࡛ࡣ JGN ࢆ฼⏝ࡋࡓ㞷ࡲࡘࡾᫎീఏ㏦ᐇ㦂ࡀ⾜ࢃࢀࡓࠋࣂ࢖࢜
ࢢࣜࢵࢻ㛵す࡛ࡣࠊ◊✲఍ࡢ࡯࠿ CBI Ꮫ఍࡜ඹദࡢ
◊✲఍ࡀ⾜ࢃࢀ࡚࠸ࡿࠋ
ࡉࡽ࡟ࠊ࠸ࡃࡘ࠿ࡢ௦⾲ⓗ࡞࢖࣋ࣥࢺࡣ௨ୗࡢࡶ
ࡢ࡛࠶ࡿࠋࢥࣥࢯ࣮ࢩ࢔࣒㛵す ኱㜰኱Ꮫ་⒪㏻ヂ㣴ᡂࢥ࣮ࢫ㸦6 ᭶ୗ᪪㡭ࡲ࡛ࠊᅗ 55㸧ᅗ ኱㜰኱Ꮫ་⒪㏻ヂ㣴ᡂࢥ࣮ࢫ

㛤ദ᪥㸸 2021 ᖺ 5 ᭶ 8 ᪥㹼6 ᭶ 19 ᪥ 9㸸30㸫17㸸
00㸦90 ศ 4 ࢥ࣐㸧ࠊಟ஢ᘧ㸦3 ᭶ 26 ᪥ࠊOPEN㸧

఍ሙ࡛ࡢཷㅮࡀᅔ㞴࡞⎔ቃ࡟ࡶ㛵ࢃࡽࡎ౛ᖺᐇ᪋

ᐇ᪋ᙧែ㸸 ࢜ࣥࣛ࢖ࣥㅮ⩏ཧຍேᩘ㸸 ཷㅮ⏕ 35 ྡ⛬ᗘ㸦♫఍ே㸧ࡋ࡚࠸ࡓࢥ࣮ࢫࢆᐇ᪋ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࠊ་⒪㏻ヂࡢ㐃ᦠᐇ⦼㸸 ኱㜰኱Ꮫࠊࡾࢇࡃ࠺⥲ྜ་⒪ࢭࣥࢱ࣮ࠊ

ேᮦ⫱ᡂ࡜ࡋ࡚ࠊ♫఍ேࢆ୰ᚰ࡟་⒪▱㆑࣭㏻ヂ▱ᮾ࿴࢚ࣥࢪࢽ࢔ࣜࣥࢢ㏻ヂࢭࣥࢱ࣮

㆑࣭㏻ヂᢏ⬟ࡢᏛ⩦⎔ቃࢆᥦ౪ࡍࡿὶࢀࢆ⥅⥆ࡍࡿ― 99 ―

ࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡓࠋࡲࡓࠊ࢜ࣥࣛ࢖࡛ࣥᐇ᪋ࡋࡓࡇ࡜࡟

್ᥦ᱌ࢆ☻ࡁࢺࣛ࢖࢔ࣝࢆ⧞ࡾ㏉ࡋࡓࠋ㸦8 ᅇࠊ17ࡼࡿ㐲㝸㛤ദࡢࣀ࢘ࣁ࢘ࡀ⵳✚ࡉࢀࠊ఍ሙ࡛ࡣཷㅮ

ྡ㸧ࡀᅔ㞴࡛࠶ࡗࡓ㐲㝸ᆅࡢཷㅮ⏕࡬ࡢࢥ࣮ࢫᥦ౪ࢆᐇ
⌧࡛ࡁࠊࡲࡓྠ᫬࡟㐲㝸ㅮ⩏ࡢㄢ㢟ࡶ⾲㠃໬ࡉࡏࡿz ࠕᐇࢹ࣮ࢱ࡛Ꮫࡪேᕤ▱⬟ㅮᗙࠖ㸦ࢹ࣮ࢱࣅࣜࢸ

ࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡓࡇ࡜ࡣࠊ2022 ᖺᗘ௨㝆࡟࠾ࡅࡿᩍ⫱ᥦ࢕ࢥࣥࢯ࣮ࢩ࢔࣒㸧౪࡟㛵ࡍࡿ㌿᥮ᮇ࡜࡞ࡗࡓࠋ

ᮏᏛࡀ᥎㐍ࡍࡿ AI ♫఍ேㅮᗙ࡛࠶ࡿୖグࢆᮏᣐⅬ࡛⾜ࡗࡓࠋィ 60 ࢥ࣐ࡢㅮᗙࢆ 15 ᪥㛫࡟ࢃࡓࡾ⾜࠸ࠊ

U2A ◊✲఍㸦https://www.u2a.org/㸧ẖᅇ 20 ྡ௨ୖࡀཧຍࡋࡓࠋ

z 2007 ᖺⓎ㊊ࡢ⏘ᐁᏛࡀ୍య࡜࡞ࡗࡓ◊✲఍ࠋࡲࡓz ࠺ࡵࡁࡓࢆᐇ㦂ᣐⅬ࡜ࡋࡓ㉸㧗⢭⣽ᫎീఏ㏦ᐇ㦂ࡢྡࢆ U2A㸦ࣘࣅ࢟ࢱࢫ࠿ࡽ࢔ࣥࣅ࢚ࣥࢺ࡬㸧◊ࢆᐇ᪋✲఍z ICT ࡀ✵Ẽࡢࡼ࠺࡟Ꮡᅾឤࢆ୺ᙇࡏࡎ⏕άࢧ࣏࣮ࢺࡋ࡚࠸ࡿ⎔ቃࢆ┠ᣦࡋ࡚άື୰

NICT ⥲ྜࢸࢫࢺ࣋ࢵࢻ JGN ୖ࡛ࠊࡉࡗࡱࢁ㞷ࡲࡘࡾᫎീ࠾ࡼࡧࣉࣟ㔝⌫࢟ࣕࣥࣉᫎീࢆࢥࣥࢸࣥ

z ᭱㏆ࡣࢹࢪࢱࣝࢧ࢖ࢿ࣮ࢪࡸ㒔ᕷࡢ㹇㹁㹒࡟ࡼࡿࢶ࡜ࡋࡓᫎീ㓄ಙᐇドᐇ㦂ࢆᐇ᪋ࡋࡓࠋᐇ㦂࡛ࡣࠊ࢚ࢿࣝࢠ࣮ไᚚࠊࢼࣅࢤ࣮ࢩࣙࣥ࡞࡝ࡢศ㔝࡟ᣑ

NICT ࡜⏘Ꮫᐁ 57 ⤌⧊ࡀࡑࢀࡒࢀᢏ⾡ࡸேᮦࠊᶵᮦ

኱ࢆᣢࡕࡼࡾࠊᮐᖠࠊᮾிࠊ኱㜰ࠊἈ⦖ࢆᣐⅬ࡜ࡋࡓz ᭶࡟ 1 ᗘࠊẖᅇ 3 ྡ࡯࡝ࡢࡈㅮ₇⪅ࢆ࠾ᣍࡁࡋࠊ
50 ྡ࡯࡝ࡢ఍ဨᵝ࡛ᐃ౛఍ࢆ㛤ദ඲ᅜつᶍࡢ㉸ᗈᖏᇦࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࢆᵓ⠏ࡋࠊඛ㐍ⓗ࡞ᢏ⾡㛤Ⓨ᳨ドࡸᐇ㐠⏝⎔ቃ࡟ᴟࡵ࡚㏆࠸ࢩࢫࢸ࣒z ඛ㐍ⓗ⤌㎸ࡳࢩࢫࢸ࣒⏘ᐁᏛ㐃ᦠࣉࣟࢢ࣒ࣛ

㐠⏝᳨ドࢆᐇ᪋ࡋࡓࠋ

ࠕ⤌㎸ࡳ㐺ሿࠖཬࡧ IOT ࢆࢸ࣮࣐࡜ࡋࡓ࣮࣡ࢡࢩࣙ
ࢵࣉࢥࣥࢸࢫࢺ WINK2019

ඛ㐍ⓗ⤌㎸ࡳࢩࢫࢸ࣒⏘ᐁᏛ㐃ᦠࣉࣟࢢ࣒ࣛࠕ⤌㎸z ࠺ࡵࡁࡓࢆᐇ㦂ᣐⅬ࡜ࡋࡓ㉸㧗⢭⣽ᫎീఏ㏦ᐇ㦂ࡳ㐺ሿࠖࢆᐇ᪋(NICT) ⤌㎸ࡳ⏘ᴗࡢάᛶ࡜ࠊ⏘ᴗ⏺ࡢ஺ὶࢆ┠ⓗ࡜ࡋ࡚z ࣅࢪࢿࢫࣃ࣮ࢯࣥྥࡅാࡁ᪉ᨵ㠉ᑐᛂࢭ࣑ࢼ࣮

⏘ᐁᏛ㐃ᦠࡢ㧗ᗘேᮦ⫱ᡂࡢࣉࣟࢢ࣒ࣛࠕ⤌㎸ࡳ㐺ሿ࡛ࠖࡣࠊ(1) IoT ࢆά⏝ࡋࡓ᪂ࡋ࠸ࢧ࣮ࣅࢫࡢ๰ฟ

㸦ࢥࣥࢯ࣮ࢩ࢔࣒㛵す㸧ࢆ┠ᣦࡋࡓࣅࢪࢿࢫࢥࣥࢸࢫࢺࠕWINK2021ࠖࠊ(2) ♫኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔་Ꮫ⣔◊✲⛉ࣂ࢖࢜ࢹࢨ࢖ࣥᏛඹ

఍ேྥࡅᢏ⾡⪅◊ಟ ࠕ➨ 14 ᅇ ⤌㎸ࡳ㐺ሿࠖࠊ(3) ⤌ྠ◊✲ㅮᗙ≉௵෸ᩍᤵ ඵᮌ㞞࿴ඛ⏕࡟ࡼࡿࢹࢨ࢖

㎸ࡳ௻ᴗྥࡅࣉࣛ࢖࣮࣋ࢺࢭ࣑ࢼ࣮ࡢ 3 ࡘࡢάືࢆ

ࣥᛮ⪃࣮࣡ࢡࢩࣙࢵࣉࢆᐇ᪋ࠋ࣮࣡ࢡࣛ࢖ࣇࣂࣛࣥ

⾜ࡗࡓࠋ(1) ࢥࣥࢸࢫࢺཧຍ⪅ 140 ྡࠊ24 ᶵ㛵ࡢ㐃ࢫࢆᐇ⌧ࡍࡿࡓࡵࡢᛮ⪃ࣉࣟࢭࢫࠊᐇ⌧࡟ྥࡅࡓ⾜ᦠࡀ⾜ࢃࢀࡓࠋ(2) ࡛ࡣ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ㛤ദ࡜࡞ࡗࡓࡓࡵࠊ

ື࡟ࡘ࠸࡚ࠊࢆཧຍᆺᏛ⩦࡟ࡼࡾᏛࢇࡔࠋཧຍ⪅࠿౛ᖺࡢࡼ࠺࡟ά⏝ࡣ⾜ࢃࡎࠊ஦ົᒁ㐠Ⴀ࠾ࡼࡧ࢜ࣥ

ࡽࡣࠊᴦࡋࡃᏛࡪࡇ࡜ࡀฟ᮶ࡓࠊ㐩ᡂឤࡸ‶㊊ឤࡀ

ࣛ࢖ࣥ⎔ቃࡀ‽ഛ࡛ࡁ࡞࠸ཷㅮ⏕ࡢཷㅮ⎔ቃ࡜ࡋ࡚㧗࠿ࡗࡓ࡜ዲホ࡛࠶ࡗࡓࠋ㸦1 ᅇࠊ4 ྡ㸧

VisLab ࢆά⏝ࡋࠊ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ 185 ྡࠊ఍ሙ 5 ྡࡢཧຍ⪅ࢆᚓࡓࠋ(3) ࡛ࡣࠊ఍ሙ 49 ྡࠊ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ 71 ྡz ኱㜰኱Ꮫඹ๰ࣛ࣎㸦኱㜰኱Ꮫඹ๰ᶵᵓ㸧ࡢཧຍ⪅ࢆᚓ࡚ࠊ4 ᪥㛫㛤ദࡋࡓࠋ᪂౯್๰㐀ࡢ᪉ἲㄽࠕࣇ࢛࣮ࢧ࢖ࢺࢡ࢚࣮ࣜࢩࣙ
ࣥࠖࢆά⏝ࡋ࡞ࡀࡽࠊ㇏୰ᕷ༡㒊ᆅᇦ࡛ࡢ♫఍ㄢ㢟 &\EHU+3&6\PSRVLXP ࡢ㛤ദ

ࡢᮏ㉁ࢆᤊ࠼ࠊ⏘ᐁᏛ獄ඹ๰࡟ࡼࡿㄢ㢟ゎỴࢆ┠ᣦ

Cyber HPC Symposium ࡣࠊᮏ◊✲㒊㛛ࡀ᥎㐍ࡍࡿࡍࣉࣟࢢ࣒ࣛࠋ᪉ἲㄽࢆᏛࡧࠊ኱㜰኱Ꮫࡢᵝࠎ࡞◊኱つᶍィ⟬ᶵ஦ᴗ࠾ࡼࡧྍど໬஦ᴗ࡟ᑐࡍࡿࣉࣞࢮ

✲ࡸᆅᇦෆእࡢࣃ࣮ࢺࢼ࣮࡜ࡢඹ๰ࢆ㏻ࡌ࡚ࠊ᪂౯

ࣥࢫ࠾ࡼࡧồᚰຊྥୖࠊ࠾ࡼࡧࠊᮏࢭࣥࢱ࣮฼⏝⪅― 100 ―

࡬ࡢ᝟ሗᥦ౪࠾ࡼࡧ᝟ሗ஺᥮ᶵ఍ࡢᥦ౪ࢆ┠ⓗ࡜ࡋࠊ2015 ᖺᗘࡼࡾࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮୺ദ࡜ࡋ࡚
㛤ദࡍࡿࢩ࣏ࣥࢪ࣒࡛࢘࠶ࡿࠋᮏᖺᗘࡶࡲࡓṧᛕ࡞ࡀࡽ࢜ࣥࣛ࢖࡛ࣥࡢ㛤ദ࡜࡞ࡗࡓࠋ ᮏ◊✲㒊㛛ࡣࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢩࢫࢸ࣒ࡢ㐠⏝ࢆᢸ࠺㈐௵㒊㛛࡜ࡋ࡚ࠊCyber HPC Symposium ࡢ௻⏬࣭㛤ദࢆ⾜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ࡢヲ⣽࡟ࡘ࠸࡚ࡣᮏሗ࿌᭩ p.000 ࡟グ㍕ࡍࡿࡢ࡛ཧ↷ࡉࢀࡓ࠸ࠋࡇࡇ࡛ࡣࠊࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘㛤ദ࡟క࠸సᡂࡋࡓᗈ
ሗ㈨ᩱ࡟ࡘ࠸࡚ሗ࿌ࡋࡓ࠸ࠋ

&\EHU+3&6\PSRVLXP
Cyber HPC Symposium 2022 ࡣࠊ㐺ṇ࡞◊✲ࢹ࣮ࢱ⟶⌮ᇶ┙ࡢ◊✲㛤Ⓨ࣭㐠⏝࡟ᦠࢃࡿ⏘Ꮫࡢᑓ㛛ᐙࢆ
࠾㏄࠼ࡋࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢ฼
ά⏝஦౛ࠊ࠾ࡼࡧ᭱᪂ࡢ◊✲㛤Ⓨືྥࢆ㋃ࡲ࠼ࡘࡘࠊ

ᅗ &\EHU+3&6\PSRVLXP ᗈሗ࣏ࢫࢱ࣮

ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢆ฼⏝ࡍࡿ◊✲࡜ࡑࡢࢹ࣮ࢱ
࣐ࢿ࣮ࢪ࣓ࣥࢺࡢ௒ᚋࡢㄢ㢟࡜ᑗ᮶ࢆ⪃࠼ࡿࡇ࡜ࢆ
ࡡࡽ࠸࡜ࡋ࡚ࠊࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮୺ദࠊ኱
㜰኱Ꮫ㝃ᒓᅗ᭩㤋ඹദࠊᏛ㝿኱つᶍ᝟ሗᇶ┙ඹྠ฼⏝࣭ඹྠ◊✲ᣐⅬࡢ༠㈶ࡢࡶ࡜ࠊ2022 ᖺ 3 ᭶ 14 ᪥࡟㛤ദࡋࡓࠋᮏࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘㛤ദ࡟㝿ࡋ࡚ࡶࠊཧຍ⪅ࠊ
ㅮ₇⪅ࡀᐦ࡟࡞ࡽ࡞࠸ឤᰁ㜵Ṇᑐ⟇ࢆ᪋ࡋࡓୖ࡛ࠊ
ᑐ㠃㛤ദࡢྍ⬟ᛶࢆ᳨ウࡋࡓࠋࡋ࠿ࡋࠊ᪂ᆺࢥࣟࢼ
࢘࢖ࣝࢫࡢ⊛ጾࡣ࠾ࡉࡲࡽࡎ 㸦3 ᅇ┠ࡢ࣡ࢡࢳࣥᦤ
ྲྀࡀ㐍ࡳࡘࡘ࠶ࡗࡓࡀ㸧ࠊ100 ྡ๓ᚋࡢ࢖࣋ࣥࢺࡢᑐ
㠃࡛ࡢ㛤ദࡀチࡉࢀࡿ㞺ᅖẼࡣࡲࡔ࡞ࡃࠊ࢜ࣥࣛ࢖
ࣥ㛤ദ࡜ࡋࡓࠋᮏࢩ࣏ࣥࢪ࣒࡛࢘ࡣࠊᇶㄪㅮ₇ࢆ 1
௳ࠊᣍᚅㅮ₇ 2 ௳ࠊ୍⯡ㅮ₇ࢆ 3 ௳ࠊࣃࢿࣝࢹ࢕ࢫ
࢝ࢵࢩࣙࣥ 1 ௳ࡢ 2019 ᖺᗘࡲ࡛࡟ᐇ᪋ࡋ࡚࠸ࡓ㏻ᖖ
ࡢࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘࡜ྠ⛬ᗘつᶍࡢࣉࣟࢢ࣒ࣛᵓᡂ࡜ࡋ
ࡓࠋ
ᅗ 56 ࡟ Cyber HPC Symposium 2022 Online ࡢᗈሗ࣏ࢫࢱ࣮ࢆ♧ࡍࠋࡲࡓࠊᅗ 57 ࡟ᙜ᪥㓄ᕸ⏝ࣃࣥࣇࣞࢵࢺࢆ♧ࡍࠋᮏࢩ࣏ࣥࢪ࣒࡛࢘ࡣࠊᙜ᪥㓄ᕸ⏝ࣃࣥࣇࣞࢵࢺࡣ㟁Ꮚ㓄ᕸ࡜ࡋࡓࡀࠊᗈሗ࣏ࢫࢱ࣮ࠊ࠾ࡼ
ࡧᗈሗ࣏ࢫࢱ࣮ࢆ⦰ᑠࡋࡓᗈሗ㈨ᩱ࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊ300
㒊ࢆᏛෆࠊᏛእ࡟ᗈࡃ㓄ᕸࢆ࠾ࡇ࡞ࡗࡓࠋ

― 101 ―   ᖺᗘ◊✲ᴗ⦼ 㠀౵くⓗ࡞ 03, ㏻ಙࣟࢢ཰㞟ࢆྍ⬟࡟ࡍࡿ㧗㏿ࣃࢣࢵࢺゎᯒࣔࢪ࣮ࣗࣝ
ᮏ◊✲࡛ࡣࠊDPU (Data Processing Unit) ࡢࣃࢣࢵࢺฎ⌮ᶵ⬟ࢆ฼⏝ࡋ࡚ࠊMPI ࡢࢹ࣮ࢱ஺᥮㏻ಙࣃࢣ
ࢵࢺ㸦MPI ࣃࢣࢵࢺ㸧ࢆゎᯒࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾࠊ ࡝ࡢࡼ࠺࡞ MPI 㛵ᩘࡀᐇ⾜ࡉࢀࡓ࠿ࢆグ㘓ࡍࡿ MPI ㏻ಙࣟࢠࣥࢢࡢᐇ⌧ࢆ┠ᣦࡍࠋᥦ᱌ࡍࡿࣃࢣࢵࢺゎᯒࣔࢪ࣮ࣗࣝࡣࠊMPI ࣛ࢖ࣈࣛࣜࡀ⏕ᡂ࣭㏦ฟࡍࡿ MPI ࣃࢣࢵࢺࢆゎᯒࡋࠊࣉࣟ
ࢭࢫ㛫࡛࡝ࡢࡼ࠺࡞㏻ಙࡀⓎ⏕ࡋ࡚࠸ࡿ࠿ࢆグ㘓ࡍࡿ MPI ㏻ಙࣟࢢࢆ⏕ᡂࡍࡿࠋᥦ᱌ࣔࢪ࣮ࣗࣝࡀ DPU
ୖ࡛ືసࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡗ࡚ࠊ฼⏝⪅࡟ᑐࡍࡿ㠀౵くᛶ࠾ࡼࡧィ⟬ࣀ࣮ࢻ㈨※࡟ᑐࡍࡿ㠀౵くᛶࢆᐇ⌧ࡍ
ࡿࠋ
ィ⟬όʖχ

୪ิィ⟬ϕϫήϧϞ

MPIϧ΢ϔϧϨ

BlueField-2 DPUϏίρφゎᯒϠζϣʖϩฎ⌮ᚅͬΫϣʖཷಙΫϣʖϏίρφ͹αϒʖ

㏦ಙΫϣʖ

MPI㏻ಙϫήฟຊʀʀʀ

MPI㏻ಙϫή⏕ᡂฎ⌮

MPI㏻ಙϫήᢳฟ

MPI㏻ಙϫή⏕ᡂฎ⌮

MPIϏίρφ͹㆑ู

MPI㏻ಙϫή⏕ᡂฎ⌮

MPI㏻ಙϫή⏕ᡂฎ⌮Ϗίρφ」〇ฎ⌮

MPI㏻ಙϫή

ϋρφϭʖέϛʖφᅗ ࣃࢣࢵࢺゎᯒࣔࢪ࣮ࣗࣝ࡟ࡼࡿᅗ &\EHU+3&6\PSRVLXP

03, ㏻ಙࣟࢠࣥࢢࡢᵓᡂ

ᗈሗࣃࣥࣇࣞࢵࢺ
ᅗ 58 ࡟♧ࡍᥦ᱌ࣔࢪ࣮ࣗࣝࡣࠊࣃࢣࢵࢺ」〇ฎ⌮࡜ MPI ㏻ಙࣟࢢᢳฟฎ⌮࠿ࡽᵓᡂࡉࢀࡿࠋࡲࡎࠊࣃ
ࢣࢵࢺ」〇ฎ⌮ࡣࠊィ⟬ࣀ࣮ࢻ࠿ࡽ㏦ಙࡉࢀ DPU ࡛ཷಙࡋࡓࣃࢣࢵࢺࢆ DPU ࡢ࣓ࣔࣜୖ࡟」〇ࡍࡿࠋࡑࡢᚋࣃࢣࢵࢺࢆ༶ᗙ࡟ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ࡟㏦ಙࡍࡿࡇ࡜
࡛ィ⟬ࣀ࣮ࢻ㛫ࡢ㏻ಙ㐜ᘏ᫬㛫ࢆ▷⦰ࡍࡿࠋMPI ㏻
ಙࣟࢢᢳฟฎ⌮ࡣࠊࣃࢣࢵࢺ」〇ฎ⌮࡟ࡼࡗ࡚ DPU― 102 ―

ࡢ࣓ࣔࣜୖ࡟」〇ࡉࢀࡓࣃࢣࢵࢺࢆධຊ࡜ࡋࠊTCPࣂࣛࣥࢫࢆㄪ⠇ࡍࡿࡇ࡜ࡀྍ⬟ࡔ࡜⪃࠼ࡓࠋࡉࡽ࡟ࠊ

࣏࣮ࢺ␒ྕࠊ࣌࢖࣮ࣟࢻ࠿ࡽ MPI ࣃࢣࢵࢺࢆ㆑ูࡋ῝ᒙᏛ⩦ࣔࢹࣝࢆᑟධࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ⾜ືỴᐃࡢ㝿࡟࡚ MPI ㏻ಙࣟࢢࢆ⏕ᡂࡍࡿࠋMPI ㏻ಙࣟࢢᢳฟฎ⌮⭾኱࡟࡞ࡾ࠺ࡿィ⟬㔞ࢆῶࡽࡍࡇ࡜ࢆྍ⬟࡟ࡍࡿࡢࡣ」ᩘࢫࣞࢵࢻ࡛୪ิᐇ⾜ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊMPI ࣃࢣࢵ࡛ࠊᐇ⏝ୖ᭷ຠࡔ࡜⪃࠼ࡓࠋᮏ◊✲࡛ࡣࠊࢪࣙࣈ࣮࡛࢟ࣗᚅᶵࡋ࡚࠸ࡿࢪࣙࣈ

ࢺࡢ㆑ูฎ⌮ࢆ㧗㏿໬ࡍࡿࠋホ౯࡛ࡣࠊᥦ᱌ࣔࢪ࣮ࣗࣝࡢືస᫬࡟ࠊ฼⏝⪅࡜ࡢ᝟ሗࠊ࢜ࣥࣉ࣑ࣞࢫィ⟬㈨※ཬࡧࢡࣛ࢘ࢻィ⟬㈨ィ⟬ࣀ࣮ࢻ㈨※࡟ᑐࡍࡿ㠀౵くᛶࠊ㏻ಙ㐜ᘏ᫬㛫ࡢ※ࡢ฼⏝≧ἣࢆ≧ែ࡜ࡋࠊࢪࣙࣈ࣮࢟ࣗࡢඛ㢌ࢪࣙᢚไࠊࣃࢣࢵࢺ㆑ูฎ⌮ࡢ㧗㏿໬ࡀᐇ⌧࡛ࡁ࡚࠸ࡿ

ࣈࢆ࠸ࡘࠊ࢜ࣥࣉ࣑ࣞࢫィ⟬㈨※࡜ࢡࣛ࢘ࢻィ⟬㈨ࡇ࡜ࢆ☜ㄆࡋࡓࠋDPU ࢆᦚ㍕ࡋࡓィ⟬ࣀ࣮ࢻ࠿ࡽᵓ

※ࡢ࡝ࡕࡽ࡟๭ࡾᙜ࡚ࡿ࠿ࠊ࠶ࡿ࠸ࡣ๭ࡾᙜ࡚࡞࠸

ᡂࡉࢀࡿ MPI ᐇ⾜⎔ቃࢆᵓ⠏ࡋࠊᥦ᱌ࣔࢪ࣮ࣗࣝື

࠿ࡢỴᐃࢆ⾜ື࡜ࡍࡿࠋࡲࡓࠊࢪࣙࣈᚅࡕ᫬㛫࡜ࢡస᫬࡜㠀ືస᫬࡛ CPU ࠾ࡼࡧ࣓ࣔࣜ฼⏝⋡ࠊ㏻ಙ㐜ࣛ࢘ࢻࢥࢫࢺࢆ᭱ᑠ໬ࡍࡿࡼ࠺࡟ࠊࡑࢀࡽࡀᑠࡉ࠸

ᘏ᫬㛫ࢆィ࡯࡝኱ࡁ࡞್࡜࡞ࡿሗ㓘ࢆタィࡍࡿࠋࡲࡓࠊሗ㓘࡟ࡋࡓࠋࡲࡓࠊᥦ᱌ࣔࢪ࣮ࣗࣝࢆືస᫬

ࡢࢫࣞࢵࢻᩘࢆኚ໬ࡉࡏࣃࢣࢵࢺ㆑ูᛶ⬟ࢆィࡋࡓࠋࡑࡢ⤖ᯝࠊᥦ᱌ࣔࢪ࣮ࣗࣝࡢືస࡟ࡼࡿィ⟬ࣀࡣࠊ᭱ᑠ໬ࡢࣂࣛࣥࢫࢆㄪ⠇ࡍࡿࡓࡵࡢ㔜ࡳࢆᑟධࡍࡿࠋ࣮ࢻࡢ CPU ฼⏝⋡࡜࣓ࣔࣜ฼⏝⋡ࡢኚ໬ࡣࡑࢀࡒࢀ

ᮏ◊✲࡛ࡣࠊసᡂࡋࡓࢩ࣑࣮ࣗࣞࢱ࡛ᵝࠎ࡞㈨※0.01%ࠊ 0.02%࡜༑ศᑠࡉࡃࠊィ⟬ࣀ࣮ࢻ㈨※࡟ᑐࡍせồࢆᣢࡘࢪࣙࣈࢆࣛࣥࢲ࣒࡟⏕ᡂࡋࠊᥦ᱌ࡋࡓ࢔ࡿ㠀౵くᛶࢆ☜ㄆࡋࡓࠋᥦ᱌ࣔࢪ࣮ࣗࣝືస᫬࡟ࠊ

ࣝࢦࣜࢬ࣒࡟ࡼࡿࢪࣙࣈࢫࢣࢪ࣮ࣗࣜࣥࢢࢆホ౯ࡋ

MPI ࣉࣟࢢ࣒ࣛࡢಟṇࡍࡿࡇ࡜࡞ࡃ MPI ㏻ಙࣟࢢࡀ

ࡓࠋࣇ࢓࢖ࣝ࡜ࡋ࡚⏕ᡂࡉࢀࡿࡇ࡜࡛ࠊ฼⏝⪅࡟ᑐࡍࡿホ౯ࡢ⤖ᯝࠊᥦ᱌࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒ࡀタᐃࡉࢀࡓሗ㓘㠀౵くᛶࡀ㐩ᡂࡉࢀ࡚࠸ࡿࡇ࡜☜ㄆࡋࡓࠋࡲࡓࠊᥦ

ࢆ᭱኱໬ࡍࡿࡼ࠺࡟Ꮫ⩦ࡋ࡚࠾ࡾࠊᅗ 59 ཬࡧᅗ 60᱌ࣔࢪ࣮ࣗࣝࡢືస࡟ࡼࡿ㏻ಙ㐜ᘏ᫬㛫ࡢቑຍࡣ࡟♧ࡍࡼ࠺࡟ࠊሗ㓘ࢆㄪᩚࡍࡿࡇ࡜࡛ᚅࡕ᫬㛫⦰ῶ

100ȣs ௨ୗ࡟࡜࡝ࡲࡾࠊࣃࢣࢵࢺ㆑ูᛶ⬟ࡣ 7 ࢫࣞ࡜ࢥࢫࢺ⠇ῶࡢࣂࣛࣥࢫࢆㄪ⠇࡛ࡁࡿࡇ࡜ࢆ☜ㄆࡋࢵࢻᐇ⾜ࡢሙྜࠊ1 ࢫࣞࢵࢻᐇ⾜ࡢሙྜ࡜ẚ࡭࡚ 47%ࡓࠋྥୖࡍࡿࡇ࡜ࢆ☜ㄆࡋࡓࠋ㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ
㧘ᔱ࿴㈗ࠊ“㠀౵くⓗ࡞ MPI ㏻ಙࣟࢢ཰㞟ࢆྍ⬟࡟ࡍࡿ㧗㏿ࣃࢣࢵࢺゎᯒࣔࢪ࣮ࣗࣝ”ࠊ኱㜰኱ᏛᕤᏛ㒊༞ᴗㄽᩥࠊ2022 ᖺ 2 ᭶ࠋ ࢪࣙࣈᚅࡕ᫬㛫࡜ࢡࣛ࢘ࢻࢥࢫࢺࢆ᭱㐺໬ࡍࡿ῝ᒙᙉ໬Ꮫ⩦ᆺࢫࢣࢪ࣮ࣗࣜࣥࢢ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒
ᮏ◊✲࡛ࡣࠊࢪࣙࣈᚅࡕ᫬㛫࡜ࢡࣛ࢘ࢻࢥࢫࢺࡢ
᭱㐺໬ࢆ┠ⓗ࡜ࡋࡓࠊ῝ᒙᙉ໬Ꮫ⩦ᆺࢪࣙࣈࢫࢣࢪ
࣮ࣗࣜࣥࢢ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒ࢆᥦ᱌ࡍࡿࠋ
ᙉ໬Ꮫ⩦ࡣࠊ⌧ᅾࡢ≧ែࢆほࡋࠊ┠ⓗ࡜ࡋ࡚タᐃࡉࢀࡓሗ㓘ࢆ᭱኱໬ࡍࡿࡓࡵࡢ⾜ືࢆ⮬ᚊⓗ࡟Ꮫ⩦ࡍࡿᡭἲ࡛࠶ࡿࠋࡲࡓࠊሗ㓘ࢆ㐺ษ࡟タィࡍࡿࡇᅗ ᥦ᱌࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒ࡢሗ㓘ࡢ㔜ࡳࢆ࡜࡛ࠊ」ᩘࡢ┠ⓗ㛵ᩘࢆពᅗࡋࡓࣂࣛࣥࢫ࡛᭱㐺໬ኚ࠼ࡓ࡜ࡁࡢᚅࡕ᫬㛫ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࠋࡑࡢ≉ᚩࢆ฼⏝ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ㐠⏝᪉㔪࡟ἢࡗࡓࢪࣙࣈᚅࡕ᫬㛫⦰ῶ࡜ࢥࢫࢺ⠇ῶࡢ― 103 ―

ᮏᥦ᱌ᡭἲࡣୗグࡢ 2 ࡘࡢせ⣲࠿ࡽᵓᡂࡉࢀࡿࠋ
1.

Access Control Policy:
Access Control Policy ࡣࠊ࣮ࣘࢨ࡜࣮ࣟࣝࡢᑐᛂ
㛵ಀཬࡧࠊ࣮ࣟࣝ࡟ᑐࡋ࡚チྍࡍࡿࢿࢵࢺ࣮࣡
ࢡ㈨※ࢆᐃ⩏ࡍࡿࠋࡇࡢᐃ⩏࡟ᇶ࡙࠸࡚ࠊ
Resource Assignment Controller ࡀ࣮ࣘࢨ࡟ᑐࡍࡿㄆドㄆྍࡢฎ⌮ࢆᐇ⾜ࡍࡿࠋᐃ⩏ྍ⬟࡞ࢿࢵࢺ
࣮࣡ࢡ㈨※ࡣࠊヨసⓗ࡟ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࣜࣥࢡ࡜ࠊ
ࡑࡢࣜࣥࢡୖ࡛฼⏝ྍ⬟࡞ᖏᇦᖜ࡜ࡋࡓࠋ

2.

Resource Assignment Controller:
Resource Assignment Controller ࡣࠊ࣮ࣘࢨ࠿ࡽࡢ
ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ㈨※࡟ᑐࡍࡿ࢔ࢡࢭࢫせồ࡟ᑐࡋ࡚ࠊㄆドㄆྍࡢฎ⌮ࢆ࢜ࣥࢹ࣐ࣥࢻ࡟ᐇ᪋ࡍࡿࠋᅗ ᥦ᱌࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒ࡢሗ㓘ࡢ㔜ࡳࢆㄆドฎ⌮࡟࠾࠸࡚ࡣࠊ࣮ࣘࢨ࡜ᮏᥦ᱌ࣇ࣮࣒ࣞ

ኚ࠼ࡓ࡜ࡁࡢࢥࢫࢺ

࣮࣡ࢡࡀ஫࠸࡟ᮏே࡛࠶ࡿ࠿ࢆ☜࠿ࡵࡿࡓࡵ࡟ࠊ
PKI ࢆ⏝࠸ࡓ┦஫ㄆドࢆᐇ᪋ࡍࡿࠋㄆྍฎ⌮࡟

㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ


Seiju Yasuda, Chonho Lee, Susumu Date, “An Adaptive࠾࠸࡚ࡣࠊSDN ࡢᐇ⿦ࡢ 1 ࡘ࡛࠶ࡿ OpenFlow

Cloud Bursting Job Scheduler based on Deepࢆ฼⏝ࡋ࡚ࠊㄆドࡋࡓ࣮ࣘࢨࡢ࣮ࣟࣝ࡟チྍࡉ

Reinforcement Learning”, IEEE HPBD&IS 2021, Macau,ࢀࡓࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ㈨※ࢆ⏝࠸࡚ࠊ࢔ࢡࢭࢫඛࡢ

China, Dec.2021.

IoT ࢹࣂ࢖ࢫࡲ࡛ࡢ⤒㊰ࢆືⓗ࡟タᐃࡍࡿࠋࡲࡓࠊ

[DOI: 10.1109/HPBDIS53214.2021.9658447]

࣮ࣘࢨ࡟ࡼࡿ࢔ࢡࢭࢫࡀ⤊஢ࡋࡓ㝿࡟ࡣࠊࡑࡢタᐃࡋࡓ⤒㊰ࢆ๐㝖ࡍࡿࠋ ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ㈨※࡟ᑐࡍࡿ࣮࣮ࣟࣝ࣋ࢫ࢔ࢡࢭホ౯࡛ࡣࠊᥦ᱌ࣇ࣮࣒࣮ࣞ࣡ࢡࡀࢹ࣮ࢱ㌿㏦࡟ᑐࢫไᚚ࡟㛵ࡍࡿ◊✲ᮏ◊✲࡛ࡣࠊࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ⟶⌮⪅ࡢ࣏ࣜࢩ࣮࡟ᇶ

ࡋ࡚࡝ࡢࡼ࠺࡞࣮࢜ࣂ࣮࣊ࢵࢻࢆᘬࡁ㉳ࡇࡍ࠿ࢆࠊ

࡙࠸࡚ࠊࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ㈨※࡟ᑐࡍࡿ࣮࣮ࣟࣝ࣋ࢫ࡞

ㄪᰝࡋࡓࠋᮏホ౯࡛ࡣ㸪ᥦ᱌ࣇ࣮࣒࣮ࣞ࣡ࢡࡢືస࢔ ࢡ ࢭ ࢫ ไ ᚚ ࢆ ᐇ ⌧ ࡍ ࡿ Per-User Access Controlୗ࡛ࠊࢹ࣮ࢱ※࡜࡞ࡿ IoT ࢹࣂ࢖ࢫࡢᩘࢆ 1 ࠿ࡽ 9

Framework ࢆᥦ᱌ࡍࡿࠋᮏᥦ᱌ࣇ࣮࣒࣮ࣞ࣡ࢡࡣࠊᅗ

ࡲ࡛ኚ࠼ࡓࡑࢀࡒࢀࡢሙྜ࡛ࠊࢹ࣮ࢱࢧ࢖ࢬࡢ␗࡞

61 ࡟♧ࡍࡼ࠺࡟ࠊ࣮ࣘࢨ࠿ࡽࡢ࢔ࢡࢭࢫせồ࡟ᑐࡋࡿ 2 ✀㢮ࡢࢹ࣮ࢱ㸦100 MB ࡜ 64 KB ࡢࢹ࣮ࢱ㸧ࢆᐇ

࡚ࠊPublic Key Infrastructure (PKI) ࢆ⏝࠸࡚࣮ࣘࢨ࡜

㝿࡟㌿㏦ࡍࡿᐇ㦂ࢆᐇ᪋ࡋࠊㄆドㄆྍࡢ᫬㛫 (AuthN┦஫ㄆドࢆᐇ᪋ࡍࡿࠋࡑࡢᚋࠊࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ⟶⌮⪅and AuthZ time)ࠊࢹ࣮ࢱ⛣ື࡟࠿࠿ࡿ᫬㛫 (Dataࡀᐃ⩏ࡋࡓ࣮࣮ࣟࣝ࣋ࢫ࡞࣏ࣜࢩ࣮࡛࠶ࡿ Accessmovement time) ࠊ ⤒ ㊰ ๐ 㝖 ࡟ ࠿ ࠿ ࡿ ᫬ 㛫Control Policy ࡟ᇶ࡙࠸࡚ࠊ࣮ࣘࢨ࡟ᑐࡋ࡚ࢿࢵࢺ࣡

(Disconnection time) ࡢ 3 ࡘ࠿ࡽᵓᡂࡉࢀࡿࢹ࣮ࢱ㌿࣮ࢡ࡬ࡢ᥋⥆࡜ࠊᣦᐃࡋࡓࣜࣥࢡ࠿ࡽᙧᡂࡉࢀࡿ⤒㏦᫬㛫ࢆィ ࡋࡓࠋホ౯ࡢ⤖ᯝࠊࡲࡎᅗ 62 (a) ࡢࡼ㊰ࡢ฼⏝ࢆ࢜ࣥࢹ࣐ࣥࢻ࡟ㄆྍࡍࡿࠋᮏᥦ᱌ࣇ࣮ࣞ

࠺࡟ࢹ࣮ࢱࢧ࢖ࢬࡀ኱ࡁ࠸ሙྜ (100 MB) ࡣࠊㄆド࣒࣮࣡ࢡ࡛ࡣࠊࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ⟶⌮⪅ࡣࠊࢿࢵࢺ࣮࣡

ㄆྍࡢ᫬㛫࡜⤒㊰๐㝖࡟࠿࠿ࡿ᫬㛫ࡢྜィࡣࢹ࣮ࢱࢡ࡟㐺⏝ࡋࡓ࠸࣏ࣜࢩ࣮ࢆ Access Control Policy ࡜ࡋ㌿㏦᫬㛫ࡢ୰࡛᭱኱࡛ࡶ 6.9%࡜༑ศᑠࡉࡃࠊ࣮࢜ࣂ

࡚ᐃ⩏ࡍࡿࡔࡅ࡛ࠊࡑࡢ࣏ࣜࢩ࣮ࢆ⮬㌟ࡢ⟶⌮ୗ࡟࣮࣊ࢵࢻࡀ࡯ࡰ࡞࠸࡜࠸࠼ࡿࠋ୍᪉࡛ࠊ (b) ࡢࡼ࠺࠶ࡿࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ㈨※࡟ᑐࡍࡿ࢔ࢡࢭࢫไᚚ࡟཯ᫎ

࡟ࢹ࣮ࢱࢧ࢖ࢬࡀᑠࡉ࠸ሙྜ (64 KB) ࡛ࡣࠊࡑࢀࡽ

ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࠋ
― 104 ―

ࡢྜィࡣࢹ࣮ࢱ㌿㏦᫬㛫ࡢ୰࡛᭱኱ 66.4%࡜኱ࡁࡃࠊ

Framework”, CSCI-IOT, Las Vegas, USA, Dec.

࣮࢜ࣂ࣮࣊ࢵࢻࡀ኱ࡁ࠸࡜࠸࠼ࡿࠋ

2021 (accepted).

 ὠἼᾐỈ⿕ᐖ᥎ィࢩࢫࢸ࣒ಖᏲ࣭㐠⏝࡞ࡽࡧ࡟ᶵ
⬟ᣑᙇ
2017 ᖺᗘ࡟ࠊᮾ໭኱Ꮫ⅏ᐖ⛉Ꮫᅜ㝿◊✲ᡤࠊᮾ໭኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮ࢧ࢖࢚ࣥࢫࢭࣥࢱ࣮ࠊᮾ໭኱Ꮫ኱Ꮫ㝔⌮Ꮫ◊✲⛉ࠊ᪥ᮏ㟁Ẽᰴᘧ఍♫ࠊᅜ㝿⯟ᴗᰴᘧ఍♫ࠊᰴᘧ఍♫࢚࢖ࢶ࣮ࠊ࠾ࡼࡧ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕
࢔ࢭࣥࢱ࣮ࡢᯟ⤌ࡳ࡛ࠊෆ㛶ᗓ࡜ὠἼᾐỈ⿕ᐖ᥎ィᅗ 3HU8VHU$FFHVV&RQWURO)UDPHZRUN

ࢩࢫࢸ࣒ᩚഛᴗົࢆཷクࡋࡓ㸦ᖹᡂ 29 ᖺᗘ 3 ᭶ 31
᪥ࠥ10 ᭶ 31 ᪥㸧ࠋᙜヱཷクᴗົ࡛ࡣࠊ኱つᶍᆅ㟈Ⓨ⏕᫬࡟ࠊẼ㇟ᗇࠊᅜᅵᆅ⌮㝔࠿ࡽࡢ᝟ሗࢆά⏝ࡋ࡚ࠊᮾ໭኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮ࢧ࢖࢚ࣥࢫࢭࣥࢱ࣮࡜኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࡢࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢩ
ࢫࢸ࣒ SX-ACE ࢆ⏝࠸࡚ࠊࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒࡟ὠἼ⿕ᐖࢆ᥎ィࡍࡿࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥࢆᐇ⾜࡛ࡁࡿ⎔ቃࢆᩚഛࡍࡿࡇ࡜ࢆ┠ⓗ࡜ࡋࡓࠋᙜヱ஦ᴗ࡛ࡣࠊᮾ໭኱Ꮫ
ࢧ࢖ࣂ࣮ࢧ࢖࢚ࣥࢫࢭࣥࢱ࣮ࠊ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓
ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࡢࢫࣃࢥࣥࢆỴࡋ࡚ྠ᫬࡟೵Ṇࡉࡏࡿࡇ࡜࡞ࡃ 24 ᫬㛫 365 ᪥యไ࡛㐠⏝࡛ࡁࡿయไࢆᩚ
ഛࡋࡓࡀࠊ2018 ᖺᗘࡣࡇࡢయไࢆ⥅⥆ⓗ࠿ࡘᏳᐃⓗ࡟ᣢ⥆ࡋࠊᐇ㝿ࡢ⅏ᐖ᫬࡟ᑐᛂ࡛ࡁࡿ⮫ᡓయไࢆᐇ
⌧ࡍࡿࡓࡵ࡟ࠊୖグᯟ⤌ࡳࢆ⥅ᢎࡋࠊෆ㛶ᗓ࡜ࡢ㛫࡟ὠἼᾐỈ⿕ᐖ᥎ィࢩࢫࢸ࣒ಖᏲ࣭㐠⏝ᴗົࠖ㸦2018ࠥ2022 ᖺᗘ㸧ࢆཷクࡋࡓࠋᐇ㝿ࡢ⅏ᐖ᫬࡟ࠊࢩࢫࢸ
࣒ࢆṆࡵࡿࡇ࡜࡞ࡃࠊࡲࡓࡑࡢࢩࢫࢸ࣒ୖ࡛ືసࡍ
ࡿὠἼᾐỈ⿕ᐖ᥎ィࢩࢫࢸ࣒ࡀ೵Ṇࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡞࠸
ࡼ࠺ࠊᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢᩍ⫋ဨࡣࠊ㐃ᦠᶵ㛵࡜ࡢ㆟ㄽࢆᅗ ᖹᆒࢹ࣮ࢱ㌿㏦᫬㛫㔜ࡡ࡚࠸ࡿࠋ2017 ᖺᗘ࡟ᵓ⠏࣭ᩚഛࠊ2018 ᖺᗘ࡟ಖᏲ࣭㐠⏝ᴗົࢆཷクࡋࡓᮏࢩࢫࢸ࣒࡟ࡼࡾࠊẼ㇟ᗇࠊࡇࡢࡼ࠺࡞⤖ᯝ࠿ࡽࠊᥦ᱌ࣇ࣮࣒࣮ࣞ࣡ࢡࡣࠊࢧ
࢖ࢬࡢ኱ࡁ࠸ࢹ࣮ࢱࢆ㌿㏦ࡍࡿሙྜ࡟ࡣࠊࢿࢵࢺ࣡
࣮ࢡ㈨※࡟ᑐࡍࡿ࢔ࢡࢭࢫไᚚᡭἲ࡜ࡋ࡚᭷⏝࡛࠶ࡿ୍᪉ࠊᑠࡉ࠸ࢧ࢖ࢬࡢࢹ࣮ࢱࢆ㌿㏦ࡍࡿሙྜ࡟ࡣࠊㄆドㄆྍࡢ᫬㛫ࢆࡼࡾ▷ࡃࡍࡿ࡜࠸࠺ㄢ㢟ࡀṧࡉࢀ࡚࠸ࡿ࡜࠸࠼ࡿࠋ

ࢱ࡞࡝ࢆά⏝ࡋࡓὠἼᾐỈ⿕ᐖࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥࢆ
⾜࠸ࠊᨻᗓࡢᑐᛂ㈨ᩱ࡜࡞ࡿ⿕ᐖศᕸ࡞࡝ࡢࢹ࣮ࢱ
ᥦ౪ࢆ⾜࠺ࡇ࡜ࡀྍ⬟࡜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋ
2018 ᖺᗘࡲ࡛ࡢࢩࢫࢸ࣒࡛ࡣࠊ㮵ඣᓥ┴࠿ࡽ㟼ᒸ┴ࡲ࡛ࡢ㡿ᇦࢆ࢝ࣂ࣮ࡋ࡚࠸ࡓࡀࠊ2019 ᖺᗘࡢᣑᙇ
ᴗົ࡟ࡼࡾ㟼ᒸ࠿ࡽⲈᇛ┴ࡲ࡛ࡢ㡿ᇦࡀ࢝ࣂ࣮ࡉࢀ

㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ
ᅜᅵᆅ⌮㝔ࡼࡾᥦ౪ࡉࢀࡿ㟈※᝟ሗࠊᆅẆኚືࢹ࣮

Arata Endo, Chunghan Lee, and Susumu Date,ࡿࡇ࡜࡟࡞ࡗࡓࠋࡉࡽ࡟ࠊ2020 ᖺᗘࡣࠊෆ㛶ᗓ࡜ࡢ

“Scalability Evaluation of a Per-User Access Control

㛫࡟ࠕὠἼᾐỈ⿕ᐖ᥎ィࢩࢫࢸ࣒ᶵ⬟ᣑᙇᴗົ㸦⚟― 105 ―

ᓥ┴࠿ࡽኴᖹὒἢᓊ㸧ࠖࢆ⥾⤖ࡋࠊ㟼ᒸ┴࠿ࡽ໭ᾏ

Mishite ࡛ࡢㅮ₇ᐇ᪋ࡶ᪂ᆺࢥࣟࢼឤᰁ⑕ᑐ⟇ࢆㅮࡌ㐨ኴᖹὒἢᓊࡲ࡛ࡢ㡿ᇦࡀ࢝ࣂ࣮ࡉࢀࡿࡇ࡜࡜࡞ࡗ

ࡓୖ࡛㛤ദࡋࡓࡇ࡜ࢆグ㘓࡜ࡋ࡚グ㍕ࡋ࡚࠾ࡃࠋ

ࡓࠋࡑࡋ࡚ࠊᮏᖺᗘࡢᣑᙇ࡟ࡼࡾࠊ⛅⏣┴࠿ࡽ᪂₲ᮏࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘࡟㝿ࡋ࡚ࡣࠊࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭ

┴ࡲ࡛ࡀ࢝ࣂ࣮ࡉࢀࡿࡇ࡜࡞ࡾࠊ᪥ᮏᾏᮾ⦕㒊ἢᓊࣥࢱ࣮ ୗᲄ┿ྖࢭࣥࢱ࣮㛗࣭ᩍᤵࡀࣃࢿࣝࢹ࢕ࢫ࢝

ࡢᆅ㟈࡟ࡼࡿὠἼ⿕ᐖࡀ᝿ᐃࡉࢀࡿ᪥ᮏᾏἢᓊ㒊ࡢࢵࢩࣙࣥࡢᗙ㛗ࠊ࠾ࡼࡧ㛢఍ࡢᣵᣜࢆົࡵࡓࠋࡲࡓࠊ

⣙ 1000kmࡶᙜヱࢩࢫࢸ࣒࡟ࡼࡗ࡚࢝ࣂ࣮ࡉࢀࡿࡇ࡜

ᙜヱࢭࢵࢩࣙࣥෆ࡛ᛂ⏝᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲㒊㛛ࡼࡾ࡜࡞ࡗࡓࠋఀ㐩㐍෸ᩍᤵࡀ 2021 ᖺ 5 ᭶ࡼࡾ✌ാணᐃࡢࢫ࣮ࣃ࣮

࡞࠾ࠊ2021 ᖺᗘࡣṧᛕ࡞ࡀࡽᮏࢩࢫࢸ࣒ࡀ✌ാࡍࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢩࢫࢸ࣒࡟ࡘ࠸࡚ࠊࠕSQUID+ONION=?

ࡿᆅ㟈ࡀ⚟ᓥἈ࡛ 2022 ᖺ 3 ᭶ 16 ᪥ኪ 11:36 ศ㡭࡟Ⓨ~ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢸ࢕ࣥࢢ࡜ࢹ࣮ࢱ㞟⣙ᇶ┙ࡢ⏕ࡋ࡚ࡋࡲࡗࡓࠋᆅ㟈つᶍࡣ Mj7.3 ࡛࠶ࡾࠊὠἼࡀ

┦஌ຠᯝ࡬ࡢᮇᚅࠥࠖ࡜㢟ࡋ࡚ㅮ₇ࢆ⾜࡞ࡗࡓࠋⓎ⏕ࡍࡿᜍࢀࡢ࠶ࡿᆅ㟈࡜ุᐃࡋࠊὠἼᾐỈ⿕ᐖ᥎ ᮏࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ࡢ㛤ദ࡟㝿ࡋ࡚ࡣࠊྜィ 166 ྡࡢィࢩࢫࢸ࣒ࡀ✌ാࡍࡿࡇ࡜࡜࡞ࡗࡓࠋグ㘓࡟ࡼࡿ࡜ཧຍࡀᚓࡽࢀࠊ࢜ࣥࣛ࢖࡛ࣥࡣ࠶ࡿࡀ኱┒ἣ࡞ࢩࣥᮏࢭࣥࢱ࣮ࡢࢩࢫࢸ࣒ࡣᆅ㟈Ⓨ⏕ᚋ 16 ศ 59 ⛊࡛⿕࣏ࢪ࣒࢘࡜࡞ࡗࡓࠋࡑࡢ࠺ࡕࠊᏛෆ⪅ࡣ 56 ྡࠊᏛእᐖ᥎ィࢩࢫࢸ࣒ࡢィ⟬⤖ᯝ࡟ᇶ࡙࠸ࡓ࣏࣮ࣞࢺࡀస

⪅ࡣ 110 ྡ࡛࠶ࡗࡓࠋ

ᡂࡉࢀ㤳┦ᐁ㑰࡟㏦௜ࡉࢀ࡚࠸ࡿࠋᮏࢩࢫࢸ࣒ࡀᐇ
㝿࡟✌ാࡍࡿᆅ㟈ࡣࠊ௒ᅇࡀึࡵ࡚࡛࠶ࡾ㛵ಀ⪅୍ྠࡣᙜヱࢩࢫࢸ࣒ࡀṇᖖ࡟✌ാࡋࡓࡇ࡜࡟⬚ࢆ࡞࡛࠾ࢁࡋࡓࡀࠊࡸࡣࡾᮏࢩࢫࢸ࣒ࡀ㉳ືࡋ࡞࠸ࡇ࡜ࢆ
㢪࠺ࡢࡳ࡛࠶ࡿࠋᘬࡁ⥆ࡁࢃࡀᅜࡢ㜵⅏࣭ῶ⅏࡟༠ຊࡋ࡚࠸ࡅࢀࡤ࡜ษ࡟㢪ࡗ࡚࠸ࡿࠋ

 6'+ 6RFLDO6PDUW'HQWDO+RVSLWDO6'+ ᫖ᖺᗘ࡟ᘬࡁ⥆ࡁࠊࡇࢀࡽࡢᡂᯝࢆᖜᗈࡃ࿘▱ࠊ♫఍ࣇ࢕࣮ࢻࣂࢵࢡࡍࡿࡇ࡜ࢆ┠ⓗ࡜ࡋ࡚ࠊ2022 ᖺ
3 ᭶ 11 ᪥ 14:00-17:00 ࡟኱㜰኱ᏛṑᏛ㒊㝃ᒓ⑓㝔୺ദࠊ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࠊ᪥ᮏ㟁Ẽᰴᘧ఍♫ඹദࠊᰴᘧ఍♫ࣔࣜࢱࠊᰴᘧ఍♫ᯇ㢼ࠊ࣓ࢹ࢕࢔ᰴᘧ఍♫༠㈶࡟࡚ࠊ➨ 5 ᅇࢯ࣮ࢩ࣭ࣕࣝࢫ࣐
࣮ࢺࢹࣥࢱࣝ࣍ࢫࣆࢱࣝࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ ࠥ㒔ᕷ OS࡟࠾ࡅࡿṑ⛉་⒪ AI ࡢ♫఍ᐇ⿦ࠥ ࢆ㛤ദࡋࡓ㸦ᅗ
63㸧ࠋᮏࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ࡣࠕṑ⛉་⒪ AIࠖ࡜ྡ௜ࡅࡽ
ࢀࡓࢭࢵࢩࣙࣥ 1ࠊࠕ㒔ᕷ OS ࡬ࡢ♫఍ᐇ⿦࡟ࡴࡅ࡚ࠖ
࡜ྡ௜ࡅࡽࢀࡓࢭࢵࢩࣙࣥ 2ࠊ࠾ࡼࡧࠊࣃࢿࣝࢹ࢕ࢫ
࢝ࢵࢩࣙࣥ࠿ࡽᵓᡂࡉࢀࡓ㸦ᅗ 64㸧ࠋᮏࢩ࣏ࣥࢪ࢘
࣒㛤ദ᫬࡟࠾࠸࡚ࡶࠊ᪂ᆺࢥࣟࢼ࢘࢖ࣝࢫឤᰁ⑕ࡣ
཰ࡲࡗ࡚࠾ࡽࡎࠊ᫖ᖺᗘྠᵝ࡟ㅮ₇⪅ࠊᗙ㛗ࡽࡣ఍ሙ࡛࠶ࡿ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮Mishite࡟㞟ྜࡋࠊࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ཧຍ⪅࡟ᑐࡋ࡚ㅮ₇ࢆ㓄ಙࡍࡿ࡜࠸࠺ࣁ࢖ࣈࣜࢵࢻࢫࢱ࢖࡛ࣝᐇ᪋ࡋࡓࠋ࡞࠾ࠊ

― 106 ―

ᅗ 6'+ ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࣏࢘ࢫࢱ࣮

࠶ࡿ⛬ᗘࡢつᶍࡢ e ࣮ࣛࢽࣥࢢᩍᮦࢧ࢖ࢺࢆຠ⋡ⓗ࡟ᵓᡂࡍࡿࡢ࡟㔜せ࡞ CMS ࡢᶵ⬟ࡣ௨ୗࡢ㏻ࡾ࡛࠶ࡿࠋz ࣊ࢵࢲ࡜ࣇࢵࢱࠊ࣓ࢽ࣮ࣗࠊᩍᮦᮏయࡣ஫࠸࡟⊂❧ࡋ࡚࠸ࡿࡇ࡜z ࣓ࢽ࣮ࣗࡣ e ࣮ࣛࢽࣥࢢᩍᮦࢧ࢖ࢺࡢ඲యᵓᡂ࡜
⌧ᅾࡢ⾲♧࣮࣌ࢪ࡟ᛂࡌ࡚⏕ᡂࡉࢀࡿࡇ࡜z Ꮫ⩦୰ࡢ࣮࣌ࢪࢆᐜ᫆࡟ࣈࢵࢡ࣐࣮ࢡ࡟Ⓩ㘓࡛ࡁࡿࡇ࡜z ᚲせ࡞ࢩࢫࢸ࣒ᵓᡂせ⣲ࡀᑡ࡞࠸ࡇ࡜
z 」ᩘࡢࢧ࢖ࢺࡢ࠾▱ࡽࡏ㞟⣙ᶵ⬟࡜ࠊ୍ࡘࡢ࠾▱ࡽࡏࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫ࠿ࡽᚲせ㒊ศࢆᢳฟࡍࡿᶵ⬟

࣋
勖
ࢫ
ࣇ
勊
࢖
ࣝ

ᅗ 6'+ ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ࣉࣟࢢ࣒ࣛ



㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ
࠾▱ࡽࡏࣇ࢓࢖ࣝఀ㐩㐍, “SQUID + ONION = ? ~ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ
┠ḟࣇ࢓࢖ࣝ

࣮ࣗࢸ࢕ࣥࢢ࡜ࢹ࣮ࢱ㞟⣙ᇶ┙ࡢ┦஌ຠᯝ࡬ࡢ
ᮇᚅࠥ”, ➨ 5 ᅇࢯ࣮ࢩ࣭ࣕࣝࢫ࣐࣮ࢺࢹࣥࢱࣝ

RTFRPSRVHU

㒊ရ࣮࣌ࢪ

ᮏయࣇ࢓࢖ࣝ

ࣇ࢓࢖ࣝᅗ ࣇ࢓࢖ࣝᵓᡂ࡜౑⏝౛࣍ࢫࣆࢱࣝ ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘, Osaka, Japan, March2022 (online 㓄ಙ).

⾲ ᥦ᱌ࢩࢫࢸ࣒࡜ :RUG3UHVV ࡢẚ㍑oqcomposer

Word
Press

‫ۑ‬

‫ۑ‬

࣮ࣂ㸪DB㸪PHP㸪㸦ࣉࣛࢢ࢖

2
OSࠊWeb4+Ș

⌮ࡢ࡞࠸༢⣧࡞ e ࣮ࣛࢽࣥࢢᩍᮦࡢබ㛤࡟ࡣᏛ⩦⟶

ࣥ㸧

ࢧ࣮ࣂ

⌮ࢩࢫࢸ࣒ (LMS) ࡸࢥࣥࢸࣥࢶ࣐ࢿࢪ࣓ࣥࢺࢩࢫ

᭷ຠᶵ⬟㸸㞟୰ศᩓ࠾▱ࡽࡏẚ㍑㡯┠

 ከᵝ࡞ H ࣮ࣛࢽࣥࢢᩍᮦࡢࡓࡵࡢࢩࢫࢸ࣒
㏆ᖺࡣ᪂ᆺࢥࣟࢼ࢘࢖ࣝࢫᑐ⟇࡞࡝ࡶ࠶ࡾࠊe ࣮ࣛᚲ㡲ᶵ⬟㸸ᩍᮦᮏయ࡜࣊ࢵࢲ

ࢽࣥࢢࡣᛴ㏿࡟୍⯡໬ࡋࡓࠋྠ᫬࡟ࠊ୍⯡බ㛤ࡉࢀࡸ࣓ࢽ࣮ࣗࡢ⊂❧㸪࣓ࢽ࣮࡚ࣗ࠸ࡿ㧗ရ㉁࡞ e ࣮ࣛࢽࣥࢢᩍᮦࡢᏳᐃⓗ࡞බ㛤ࡢ㔜せᛶࡶࡼࡾ㧗ࡲࡗ࡚࠸ࡿࠋࡋ࠿ࡋ࡞ࡀࡽࠊᏛ⩦⟶ࡢືⓗ⏕ᡂ㸪࣮࣌ࢪẖࡢ URL
ᚲせࢩࢫࢸ࣒ᩘ㸸OS㸪Web ࢧ

ࢸ࣒ (CMS) ࡣᶵ⬟㠃ࠊ஋㞳ࢥࢫࢺ࡜ࡶ࡟㐣๫࡛࠶ࡿࠋ ⟶⌮㸪㒊ရ࣮࣌ࢪࡢࢥࣆ࣮࡞

‫ۑ‬

‫ڹ‬

GUI ᧯స

‫ۑ‬ࢧ࣮ࣂ࡞ࡋ࡛ࡢࢸࢫࢺ‫ۑ‬

㏫࡟ࠊ㟼ⓗ࡞ web ࢧ࢖ࢺࢆ⏝࠸ࡿ࡜ࠊ┠ḟ࣓ࢽ࣮ࣗࡋ࡛ࡢ⮬⏤࡞㐃⥆ࣞ࢖࢔࢘ࢺ

ࡸ࣊ࢵࢲࠊࣇࢵࢱࢆ㛵ಀࡍࡿ඲࡚ࡢ web ࣮࣌ࢪ࡟᭩

࡜」ᩘ⟠ᡤ౑⏝ࡁ㎸ࡴᚲせࡀ࠶ࡾࠊ᭦᪂ࢥࢫࢺࡀᴟࡵ࡚㧗ࡃ࡞ࡿࠋࡑࡇ࡛ࠊᮏ◊✲࡛ࡣࠊ᭱ᑠᶵ⬟ࡢࢧ࣮ࣂ࡛ࢧ࢖ࢺ
ࢆᐜ᫆࡟ᵓᡂ࡛ࡁࡿ㍍㔞࡞ CMS ࡛࠶ࡿ oq-composerࢆᥦ᱌ࡍࡿࠋ

඲࡚

oq-composer ࡛ࡣࠊ࣮࣌ࢪࡢᅵྎ࡜࡞ࡿ࣮࣋ࢫࣇ࢓࢖ࣝࡀࠊCMS ࡢᶵ⬟ࢆ⣡ࡵࡓ oq-composer ᮏయࣇ࢓― 107 ―

࢖ࣝࠊ┠ḟ࡜౑⏝㒊ရ࣮࣌ࢪࡀグ㏙ࡉࢀࡓ┠ḟࣇ࢓

ᅗ 67 ࡣࠊ᝟ሗ㏻ಙ◊✲ᶵᵓ (NICT) ࡢࢸࢫࢺ࣋ࢵ

࢖ࣝࠊ࠾▱ࡽࡏࡀグ㏙ࡉࢀࡓ࠾▱ࡽࡏࣇ࢓࢖ࣝࡢ 3

ࢻ JOSE ୖ࡛ 20 ྎࡢ௬᝿࣐ࢩࣥࢆ฼⏝ࡋ࡚⾜ࡗࡓᐇࡘࡢ JavaScript ࣇ࢓࢖ࣝࢆㄞࡳ㎸ࡴ㸦ᅗ 65㸧ࠋ㒊ရ⿦ࢩࢫࢸ࣒ࡢホ౯⤖ᯝ࡛࠶ࡿࠋࠕ㞟୰ࠖࡣ㓄ಙࢧ࣮࣮࣌ࢪࣇ࢓࢖ࣝࡣ㸪ᩍᮦࡢ HTML ࣇ࢓࢖ࣝࡸࡑࢀࡽ

ࣂୖ࡛඲࡚ྜᡂࢆ⾜࠸ࠊࠕࢹ࢖ࢪ࣮ࢳ࢙࣮ࣥࠖࡣࠊ

ࡀཧ↷ࡍࡿྛ✀࣓ࢹ࢕࢔ࣇ࢓࢖ࣝ࡞࡝࡛࠶ࡾ࣮࣋ࢫ

୍ิ࡟ࣀ࣮ࢻࢆ⧅ࡆ࡚཰㞟࡜ྜᡂࢆ⾜࠺ẚ㍑ᑐ㇟࡛

ࣇ࢓࢖ࣝୖ࡟┠ḟࣇ࢓࢖ࣝ࡟ࡋࡓࡀࡗ࡚ᒎ㛤ࡉࢀࡿࠋ ࠶ࡿࠋᅗࡢ࡜࠾ࡾࠊࣀ࣮ࢻᩘ㸦ྜᡂᩘ㸧ࡀ 14 ࢆ㉸࠼ e ࣮ࣛࢽࣥࢢࢧ࢖ࢺࡢᏛ⩦⟶⌮࡞ࡋࡢ༢⣧࡞බ㛤ࡿ࡜཰㞟ᮌࢆᵓᡂࡋ࡚཰㞟࡜ྜᡂࢆ⾜࠺᪉ἲࡀ▷࠸࡟ ࠾ ࡅ ࡿ ࠊ oq-composer ࡜ CMS ࡢ ௦ ⾲ ࡜ ࡋ ࡚᫬㛫࡛ྜᡂᫎീࡢ཰㞟ࢆ᏶஢࡛ࡁࡿࡇ࡜ࢆ☜ㄆࡋࡓࠋ

WordPress ࡜ࡢᶵ⬟ẚ㍑ࢆ⾜࠺࡜⾲ 18 ࡢࡼ࠺࡟࡞ࡿࠋ

⌧ᅾࠊฎ⌮ᛶ⬟ࡸࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡᛶ⬟ࡀᆒ୍࡛ࡣ࡞࠸

௨ୖ࡛㏙࡭ࡓࠊ㔜せ࡞ᶵ⬟ࡣᴫࡡᩚഛࡉࢀ࡚࠸ࡿࡇ

⎔ቃ࡟࠾࠸࡚ࠊ཰㞟࣭ྜᡂࡢຠ⋡ࡢⰋ࠸཰㞟ᮌࢆ⮬࡜ࡀࢃ࠿ࡿࠋ

ື⏕ᡂࡍࡿࡓࡵࠊ✵㛫ෆࡢ≀యࡢ㐽ⶸ㛵ಀ࠿ࡽࠕ㐽ⶸࢢࣛࣇࠖࢆ⏕ᡂࡋࠊ㐽ⶸࢢࣛࣇ࡟ᇶ࡙࠸࡚ᮌᵓ㐀

㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥᑠᓥ ୍⚽ࠊ“e ࣮ࣛࢽࣥࢢᩍᮦࡢࡓࡵࡢ᭱ᑠᶵ⬟ࢧ࣮ࣂୖ࡛ືసࡍࡿ㍍㔞 CMS”ࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࡢኚ᭦࣭෌ᵓᡂࢆ⧞ࡾ㏉ࡍࡇ࡜࡛ࠊᫎീࡢ᭦᪂⋡ࡀ㧗࠸཰㞟ᮌࢆỴᐃࡍࡿ᪉ἲࢆ᳨ウࡋ࡚࠸ࡿࠋ

➨ 84 ᅇ඲ᅜ኱఍➨ 4 ศ෉(5H-05), pp.543-544,
2022 ᖺ 3 ᭶ࠋ ᫎീ཰㞟࣭ྜᡂࢆక࠺ศᩓᆺ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺࣛ࢖
ࣈᨺ㏦ࡢᐇ⿦࡜ࢸࢫࢺ࣋ࢵࢻୖ࡛ࡢᛶ⬟ホ౯
2021 ᖺᗘࠊࣛࢵࣉࢺࢵࣉ P C ➼ࡢࣃࢯࢥࣥࢆᫎീ
⏕ᡂࣀ࣮ࢻ࡜ࡋࠊࢡࣛ࢘ࢻୖࡢ㓄ಙࢧ࣮ࣂ࡛ྜᡂᫎᅗ ᫎീྜᡂ࡜཰㞟ࢆྠ᫬࡟⾜࠺཰㞟ᮌീࢆᚓ࡚࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺࣛ࢖ࣈᨺ㏦ࢆ⾜࠺ᵓᡂࡢࠕྠୡ⏺ᨺ㏦ࠖࢩࢫࢸ࣒ࢆᐇ⿦ࡋࡓࠋࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ㈇Ⲵ࣭ฎ⌮㈇Ⲵࡢ㞟୰ࢆ㑊ࡅࡿࡓࡵࠊ୰⥅ࣀ࣮ࢻୖ࡛ᫎീࢆྜᡂࡋࡘࡘ཰㞟ࡍࡿᮌᵓ㐀ࢆᵓᡂࡍࡿ᪉ἲ
ࢆᐇ⿦ࡋࡓࠋ
ᅗ 66 ࡣࠊ
ྜᡂ࡜཰㞟ࢆ⾜࠺཰㞟ᮌᵓ㐀ࡢ౛࡛࠶ࡿࠋ
ᅗࡢ౛࡛ࡣࠊ7 ࡘࡢᫎീࢆྜᡂࡋ࡚࠾ࡾࠊA ࡀ཰㞟࣭ྜᡂᚋࡢࢹ࣮ࢱࢆᚓࡿ㓄ಙࢧ࣮ࣂ࡛࠶ࡿࠋD, E ࡣ Bᅗ ࢸࢫࢺ࣋ࢵࢻୖ࡛ࡢᐇ㦂⤖ᯝ

࡬ࠊF, G ࡣ C ࡬ࡑࢀࡒࢀᫎീࢹ࣮ࢱࢆ⏕ᡂࡋࠊB, C ࡣཷࡅྲྀࡗࡓᫎീ࡜⮬ࣀ࣮ࢻࡀ⏕ᡂࡋࡓᫎീࢆྜᡂࡋ

㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ

ࡓ 1 ࡘࡢᫎീࢆ⏕ᡂࡍࡿࠋྜᡂᫎീࢆᚓࡓ A ࡣ



∾⏣⯟㍤ࠊᕝୖ᭸ஓࠊᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂᬛᶞࠊᑎすB,C ࡢᫎീࢆྜᡂࡍࡿࡇ࡜࡛඲ࣀ࣮ࢻࡢᫎീࢆྜᡂ

⿱୍ࠊୗᲄ┿ྖࠊ“ྠୡ⏺ᨺ㏦: ࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒ᫎ

ࡋࡓᫎീࢆᚓࡿࠋ཰㞟ᮌࡢᵓ㐀ࡣࠊMQTT ࡟ࡼࡾ཰ീࡢ཰㞟࡜ྜᡂࢆక࠺ศᩓᆺ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺࣛ

㞟ࡋࡓཧຍ➃ᮎ᝟ሗࢆඖ࡟㓄ಙࢧ࣮ࣂୖ࡛⏕ᡂࡋࠊ

࢖ࣈᨺ㏦ࢩࢫࢸ࣒ࠊ”࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔ࠊศᩓࠊ༠

ᫎീࡢྜᡂฎ⌮ࡣࣈ࣮ࣝࣂࢵࢡࢆ᝿ᐃࡋࡓࢡ࣐ࣟ࢟

ㄪ࡜ࣔࣂ࢖ࣝ (DICOMO2021) ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ㄽ

࣮ฎ⌮࠾ࡼࡧࣜࢧ࢖ࢬฎ⌮ࢆᫎീฎ⌮ࣛ࢖ࣈࣛࣜ

ᩥ㞟ࠊpp. 1568-1577, 2021 ᖺ 6 ᭶ࠋ

OpenCV, Pillow ࢆ⏝࠸࡚ᐇ⾜ࡋࡓࠋᫎീࡢ㌿㏦࡟ࡣ

FFmpeg ࢆ⏝࠸ࡓࠋ

K. Makida, T. Kawakami, S. Matsumoto, T.
Yoshihisa, Y. Teranishi, and S. Shimojo, “SameWorld Broadcasting: An Internet Broadcasting― 108 ―

System for Real-Time Distributed Videoࡀࢹ࣮ࢱࡢ฼⏝ྍྰࢆุ᩿ࡍࡿ⮬❧ᆺࣔࢹࣝࢆ᥇⏝Compositions,” Proceedings of the 9th IEEEࡋ࡚࠾ࡾࠊ࢖ࣥࢱࣛࢡࢸ࢕ࣈ࡞᧯సࢆక࠸ࡘࡘࠊࣜ

International Workshop on Architecture, Design,࢔ࣝࢱ࢖࣒ࡢࢹ࣮ࢱά⏝ࡢチྍ࣭ᣄྰࢆ⾜࠺฼⏝ࢩDeployment and Management of Networks and࣮ࣥࢆ᝿ᐃࡍࡿࠋ

Applications (ADMNET 2021) in Conjunction withthe 45th Annual International Computer, Softwareand Applications Conference (COMPSAC 2021), pp.

㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥࢡ ࢳ ࣕ ࡢ ᳨ ウ ࠊ RICC-PIoT Workshop 2022,

1424-1429, 2021 ᖺ 7 ᭶ࠋ
∾⏣⯟㍤ࠊᕝୖ᭸ஓࠊᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂᬛᶞࠊᑎす⿱୍ࠊୗᲄ┿ྖࠊ“ྠୡ⏺ᨺ㏦ࢩࢫࢸ࣒ࡢࡓࡵࡢ

Okinawa, 2022/3/1᳨ ウ ࠊ RICC-PIoT Workshop 2022, Okinawa,㞟ࠊpp. 286-290, 2021 ᖺ 10 ᭶ࠋ∾⏣⯟㍤ࠊᕝୖ᭸ஓࠊᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂᬛᶞࠊᑎす⿱୍ࠊୗᲄ┿ྖࠊ“[ࢩ࣮ࣙࢺ࣮࣌ࣃ࣮] ྠୡ⏺ᨺ㏦ࢩࢫࢸ࣒࡟࠾ࡅࡿᫎീ཰㞟ྜᡂ᫬㛫▷⦰᪉ᘧࡢ᳨ウࠊ”㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡◊✲ሗ࿌ࠊVol.

୰ᕝ㑳ኵࠊୗᲄ┿ྖ: IoT ࢚࣮ࢪ࢙ࣥࢺࣔࢹࣝࢆ
ᛂ⏝ࡋࡓ ᝟ሗὶ㏻ᇶ┙ࡢタィ࡜ᐇ⿦࡟㛵ࡍࡿᫎീ཰㞟ᮌᵓ⠏ᡭἲࡢ᳨ウࠊ”DPSWS2021 ㄽᩥ୰ᕝ㑳ኵ: B5G ᫬௦ࡢ㏱㐣ⓗࢡࣛ࢘ࢻ࢔࣮࢟ࢸ

2022/2/28
୰ᕝ㑳ኵࠊୗᲄ┿ྖ: ⮬ᚊศᩓᆺ PDS ࡟ࡼࡿ᝟ሗὶ㏻ࣔࢹࣝࡢᥦ᱌ࠊITRC meet50, 2021/11/24

୰ᕝ㑳ኵࠊୗᲄ┿ྖ: IoT ࢚࣮ࢪ࢙ࣥࢺࣉࣛࢵࢺ
ࣇ࢛࣮࣒ࢆᛂ⏝ࡋࡓ᝟ሗὶ㏻ᇶ┙ࡢタィࠊ➨ 17

IEICE-121, No. 300, pp. 26-27, 2021 ᖺ 12 ᭶ࠋᅇ ᆅᇦ㛫࢖ࣥࢱ࣮ࢡࣛ࢘ࢻ࣮࣡ࢡࢩࣙࢵࣉࠊ
2021/9/3

 ⏕యศᏊࢩࢫࢸ࣒ࡢ⌮ゎࡢࡓࡵࡢࣔࢹࣜࣥࢢ࡜
ࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ
ᘬࡁ⥆ࡁࠊศᏊᵓ㐀ືែࡸ⣽⬊㞟ᅋࡢ᣺⯙࠸࡟㛵ࡋ࡚ࠊࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥࢆ⏝࠸ࡓ◊✲ࢆ㐍ࡵࡓࠋ
COVID-19 ࡢᙳ㡪࡟ࡼࡾඹྠ◊✲ࡀᅔ㞴࡞≧ἣࡀ⥆࠸ࡓࡀࠊᐇ㦂ᐙࡶ஺࠼࡚ࠊ᰾㓟」ྜయ࡞࡝࡟ࡘ࠸࡚኱つᶍ࡞ศᏊືຊᏛィ⟬ࢆά⏝ࡋࡓ◊✲ィ⏬ࡀ㐍ࡳࡘࡘ࠶ࡿࠋ௒ᚋࡶࠊ⏕࿨⛉Ꮫ◊✲⪅࡟ᑐࡋ࡚ࠊ኱つᶍィ⟬ࡢ᪂ࡓ࡞฼ά⏝ࡢ᪉ἲࢆᥦ᱌ࡋ࡚࠸ࡃࡇ࡜ࡀ
ㄢ㢟࡛࠶ࡿࠋ

 ࣅࢵࢢࢹ࣮ࢱฎ⌮ࢩࢫࢸ࣒࡟࠾ࡅࡿࢹ࣮ࢱ๐ῶ
ࡢ◊✲㸦㜿㒊㸧 ᙜᖺᗘࡣࠊACM APSys 2020 ࡛Ⓨ⾲ࡋࡓෆᐜࢆࡉࡽ
࡟Ⓨᒎࡉࡏࡿᙧ࡛ࠊᥦ᱌ࢩࢫࢸ࣒ࡢᣑᙇࠊ࠾ࡼࡧࡼ
ࡾᗈ⠊࡞ᛶ⬟ホ౯ࢆᐇ᪋ࡋࡓࠋ
ᡃࠎࡢᥦ᱌ࢩࢫࢸ࣒ࡣࠊ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥࣞ࣋ࣝ
ࡢᡭἲࡸࣇ࢓࢖ࣝࢩࢫࢸ࣒࡛ࣞ࣋ࣝࡢᡭἲ࡞࡝ࡢ㐣ཤ࡟ᥦ᱌ࡉࢀࡓᡭἲ࡟ẚ࡭࡚ࠊ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥࡢ
ᨵኚࡀᚲせ࡞࠸࡜࠸࠺㏱᫂ᛶ࡜ࠊࢹ࣮ࢱಖ⟶ࡢࡳ࡞

㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ

ࡽࡎࣀ࣮ࢻ㛫ࡢࢹ࣮ࢱ㌿㏦㔞ࢆ๐ῶ࡛ࡁࡿ࡜࠸࠺ຠ

⋡ᛶࢆ୧❧ࡋ࡚࠸ࡿࠋ௒ᖺᗘࡣࠊblock mirroring ࡜࿧෠ᶔ♸୍ࠊ“⏕໬Ꮫ཯ᛂࡢᩘ⌮㹼ศᏊࡢ≧ែ࣭ᙧ࣭ᩘ”ࠊᇶ◊◊✲఍ࠕ㛤ᨺ⣔ࢺ࣏ࣟࢪ࣮ࡢ᥈ồࠖࠊ ࡤࢀࡿᶵᵓࢆᑟධࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊࣀ࣮ࢻ㛫ࡢࢹ࣮ࢱ㌿
2021 ᖺ 11 ᭶ࠋ㏦㔞ࡢࡉࡽ࡞ࡿ๐ῶࢆᐇ⌧ࡋࡓࠋホ౯࡟࠾࠸࡚ࡣࠊ᪂ࡓ࡟ 2.5GbE ࠾ࡼࡧ 10GbE ⎔ቃࢆ㏣ຍࡋࡓୖ࡛ࠊᵝࠎ࡞ࢹ࣮ࢱࢭࢵࢺࡸ࣮࣡ࢡࣟ ,R7 ࢚࣮ࢪ࢙ࣥࢺࣔࢹࣝࢆᛂ⏝ࡋࡓࢭ࢟ࣗ࢔࡛࣮ ࢻ ࢆ ⏝ ࠸ ࡓ ホ ౯ ࢆ ᐇ ᪋ ࡋ ࡓ ࠋ ࡑ ࡢ ⤖ ᯝ ࠊ block㏱㐣ⓗ࡞᝟ሗὶ㏻ᇶ┙ࡢタィ࡜ᐇ⿦

mirroring ࡣࠊࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࡀప㏿࡞⎔ቃ࡛ࡣ≉࡟ຠ

IoT ࢚࣮ࢪ࢙ࣥࢺࣔࢹࣝࡢ⫼ᬒ࡛࠶ࡿࠊࢹࢪࢱࣝ᫬
௦ࡢࢹ࣮ࢱ཰㞟࣭฼ά⏝ࡢ⌧≧࡟ࡘ࠸࡚ᩚ⌮ࡋࠊIoT

ᯝࡀ㢧ⴭ࡟⌧ࢀࡿࡀࠊ10GbE ⎔ቃ࡟࠾࠸࡚ࡶ᭷ຠᛶ
ࡀ☜ㄆࡉࢀࡓࠋ

ࢹ࣮ࢱࡢά⏝ࣔࢹࣝࢆࡶ࡜࡟ࠊ᝟ሗὶ㏻ᇶ┙ࡢࢥࣥࢭࣉࢺ࡟ࡘ࠸᳨࡚ウࡋࡓࠋᮏ◊✲࡛ࡣࠊ࣮ࣘࢨ⮬㌟― 109 ―

㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ
࡜࿧ࡤࢀࡿࠊ㏦ಙඖ࡛㏻ಙ⤒㊰ࢆᣦᐃࡍࡿ㏻ಙ⤒㊰

R. N. S. Widodo, H. Abe and K. Kato, “HadoopỴᐃᡭἲ࡛࠶ࡿࠋࢭࢢ࣓ࣥࢺ࣮ࣝࢸ࢕ࣥࢢ࡛ࡣணࡵࠊ

Data Reduction Framework: Applying Dataࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ୰ࡢྛࢫ࢖ࢵࢳ࡟ᑐࡋ࡚ࠊཷಙࣃࢣࢵ

Reduction at the DFS Layer”, IEEE Access, vol. 9,ࢺ࡟ᑐࡍࡿฎ⌮ෆᐜ࡜ࢭࢢ࣓ࣥࢺ ID (SID) ࢆ⣣௜ࡅ

pp. 152704-152717, 2021

ࡓ᝟ሗࢆⓏ㘓ࡍࡿࠋࡇࡇ࡛ࡢཷಙࣃࢣࢵࢺ࡟ᑐࡍࡿ
ฎ⌮ෆᐜ࡜ࡣࠊ≉ᐃࡢࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ࢖ࣥࢱࣇ࢙࣮ࢫ

 ศᩓࢩࢫࢸ࣒ࡢࣞࢪ࢚ࣜࣥࢫ࡟㛵ࡍࡿᩘ⌮ⓗ࡞࡬ࡢ㌿㏦ࠊ≉ᐃࡢ࣮ࣝࢸ࢕ࣥࢢࢸ࣮ࣈࣝࡢཧ↷࡞࡝࢔ࣉ࣮ࣟࢳࡀヱᙜࡍࡿࠋࢭࢢ࣓ࣥࢺ࣮ࣝࢸ࢕ࣥࢢ࡟࠾ࡅࡿ⤒㊰

Distcloud ࡢࡼ࠺࡞ᆅ⌮ⓗ࡟ศᩓࡋࡓィ⟬ᶵ࡜ࡑࢀไᚚ࡛ࡣࠊධཱྀࢫ࢖ࢵࢳ࡟฿㐩ࡋࡓࣃࢣࢵࢺࡢ࣊ࢵ

ࡽࢆ᥋⥆ࡍࡿࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࡣࠊࣀ࣮ࢻ࡜࢚ࢵࢪ࠿ࡽ

ࢲ࡟ᑐࡋ࡚ SID ࡢࣜࢫࢺࢆ௜୚ࡋࠊ⤒㊰㏵୰࡛ࡢ᧯

࡞ࡿࢢࣛࣇ࡜ࡋ࡚⾲⌧ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࠋࡇࡢ᫬ࠊ

సෆᐜࢆᣦᐃࡍࡿࡇ࡜࡛ไᚚࡍࡿࠋSRv6 ࡛ࡣ SRH

࠸ࡎࢀ࠿ࡢ࢚ࢵࢪ࡛㞀ᐖࡀⓎ⏕ࡍࡿ࡜ࡁࠊྛࣀ࣮ࢻ

࡜࿧ࡤࢀࡿ IPv6 ࡢᣑᙇ࣊ࢵࢲෆࡢ㓄ิ࡟ SID ࢆᤄධ࡛ືసࡍࡿศᩓ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥࡀືసࢆ⥅⥆ࡍࡿࡍࡿࡇ࡜࡛ SID ࣜࢫࢺࢆᐇ⌧ࡍࡿࠋࣃࢣࢵࢺ࡟ᑐࡍ

ࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿ࠿࡝࠺࠿ࡣ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥ౫Ꮡ࡛࠶

ࡿ࣮ࣝࢸ࢕ࣥࢢࡢᣦᐃࡀࠊධཱྀࢫ࢖ࢵࢳ࡛᏶⤖ࡍࡿࡿࡀࠊ࠸ࡃࡘ࠿ࡢ≉ᛶ࡟ศ㢮ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࠋ࢚

ࡓࡵࠊ࣮ࣝࢸ࢕ࣥࢢไᚚࡢࡓࡵ࡟ྛࢫ࢖ࢵࢳࢆ᧯స

ࢵࢪ࡛㞀ᐖࡀⓎ⏕ࡍࡿ☜⋡ࡣ୍ᐃ࡛ࡣ࡞ࡃࠊSLA ࡟ࡋࡓࡾ᪂ࡓ࡞࣮ࣝࢸ࢕ࣥࢢࢸ࣮ࣈࣝࡢ࢚ࣥࢺࣜࢆቑ

ࡼࡾࡑࢀࡒࢀࡢ࢚ࢵࢪ࡛ࡢ㞀ᐖⓎ⏕☜⋡ࡀ␗࡞ࡿࠋࡸࡍᚲせࡀ࡞࠸ࠋ

」ᩘࡢ࢚ࢵࢪ࡛ྠ᫬Ⓨ⏕ࡍࡿ㞀ᐖࡣࠊࡑࢀࡽࡢ࢚ࢵ

ᮏ◊✲࡛ࡣࠊࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࡢ฼⏝≧ἣࢆᐃᮇⓗ࡟ࢪ࡛ࡢ㞀ᐖⓎ⏕☜⋡ࡢ஌⟬࡜ࡋ࡚⾲⌧ࡉࢀࡿࠋࡇࡢ

ᐃࡍࡿࣔࢽࢱࣜࣥࢢࢩࢫࢸ࣒࡜ࠊ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙ

࡜ࡁࠊ࠶ࡽࡺࡿከ㔜㞀ᐖࡢⓎ⏕☜⋡ࡢ⥲࿴࡟ᑐࡍࡿࠊ ࣥࡈ࡜࡟ࣔࢽࢱࣜࣥࢢ⤖ᯝ࡟ᇶ࡙࠸࡚᭱㐺࡞ SID ࢆ࠶ࡿ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥࡀືసࢆ⥅⥆࡛ࡁࡿከ㔜㞀ᐖ ௜୚ࡍࡿ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩ࢚࣮ࣙࣥࢪ࢙ࣥࢺࢆ㛤ⓎࡋࠊࡢⓎ⏕☜⋡ࡢ⥲࿴ࡣࠊࡑࡢศᩓࢩࢫࢸ࣒࡟࠾ࡅࡿࡑ

࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥࡢ≉ᛶ࡟ᇶ࡙࠸࡚⤒㊰ไᚚࢆᐇ⌧ࡢ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥࡢࠕࣞࢪ࢚ࣜࣥࢫࠖ࡜ࡋ࡚ᐃ⩏ࡍࡿ௙⤌ࡳࢆ㛤Ⓨࡋࡓࠋ㛤Ⓨࡋࡓࢩࢫࢸ࣒ࡣࠊࢹ࣮

ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࠋ2021 ᖺᗘࡣࡇࡢィ⟬ࢆ」ᩘࡢࢺ

ࢱࢭࣥࢱෆࡢ Fat-tree ᵓ㐀ࡢࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࢺ࣏ࣟࢪࢆ

࣏ࣟࢪ࡟࠾࠸࡚ᐇ᪋ࡋࠊ࠶ࡿศᩓ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥ⪃៖ࡋ࡚ホ౯ࡋࠊ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥࡢ㏻ಙ≉ᛶ࡟ࡤࡢࣞࢪ࢚ࣜࣥࢫࡢᐃ㔞ⓗ࡞ホ౯ࢆ⾜ࡗࡓ[1]ࠋ

ࡽࡘࡁࡀ࠶ࡿ㝿࡟ࡣ᪤Ꮡࡢࢺࣛࣇ࢕ࢵࢡศᩓᢏ⾡࡛
࠶ࡿ ECMP ࡼࡾ㧗࠸ᛶ⬟ࡀᚓࡽࢀࡿࡇ࡜ࢆ☜ㄆࡋࡓࠋ

㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ


H. Kashiwazaki, H. Takakura and S. Shimojo, “An㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ

Evaluation of Stochastic Quantitative Resilienceᮡᾆᬛᇶࠊ㧗ᶫ្ᬛࠊᕷᕝᪿᖹࠊ㣤⏣ ඖࠊ“SRv6

Index Based on SLAs of Communication Lines,”ࢆ⏝࠸ࡓ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥࡢ≉ᛶࢆ⪃៖ࡋࡓ㏻

2021 IEEE 45th Annual Computers, Software, andಙ⤒㊰ไᚚᡭἲࠊ”᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ ◊✲ሗ࿌࢖ࣥ

Applications Conference (COMPSAC), 2021, pp.

ࢱ࣮ࢿࢵࢺ࡜㐠⏝ᢏ⾡ (IOT), 2021 ᖺ 5 ᭶

1449-1454,

Tomoki Sugiura, Keichi Takahashi, Kohei Ichikawa
and Hajimu Iida, ”Acar: An application-aware

doi: 10.1109/COMPSAC51774.2021.00215.

network routing system using SRv6,” 2022 IEEE
19th ࢯ࣮ࢫ࣮ࣝࢸ࢕ࣥࢢࢆ⏝࠸ࡓ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥ
≉ᛶ࡟ᛂࡌࡓ⤒㊰ไᚚ
SRv6 ࡣࢭࢢ࣓ࣥࢺ࣮ࣝࢸ࢕ࣥࢢࡢ୍ᐇ⿦ᢏ⾡࡛࠶ࡿࠋࢭࢢ࣓ࣥࢺ࣮ࣝࢸ࢕ࣥࢢࡣࢯ࣮ࢫ࣮ࣝࢸ࢕ࣥࢢ
― 110 ―

AnnualConsumerCommunications&

Networking Conference (CCNC), pp. 751-752, Jan.
2022.

 ィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ࡢࢹ࣐ࣥࢻࣞࢫ࣏ࣥࢫཧຍࢆ⪃៖ࡋࡓࢪࣙࣈࢫࢣࢪ࣮ࣗࣜࣥࢢ࡟㛵ࡍࡿ◊✲ᮏ◊✲࡛ࡣ࣮ࣘࢨࡢ༠ຊࢆ⪃៖ࡋࡓࢪࣙࣈࢫࢣࢪ
࣮ࣗࣜࣥࢢ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒࡜ࡋ࡚ࠊᚑ᮶ࡢࢪࣙࣈࢫࢣ
ࢪ࣮ࣗࣜࣥࢢ࡟࠾ࡅࡿ(A) ᾘ㈝㟁ຊ๐ῶせㄳࢆཷࡅࡓ᫬࡟⾜࠺೵Ṇࡍࡿィ⟬ࣀ࣮ࢻࡢỴᐃࠊ(B) ࢪࣙࣈࡢᐇ⾜ணᐃ⾲࡜ࡋ࡚ࡢᙺ๭ࢆᣢࡘࢫࢣࢪ࣮ࣗࣜࣥࢢ࣐ᅗ ༠ຊࢪࣙࣈᩘࡢ๭ྜࢆኚ࠼ࡓ᫬ࡢ

ࢵࣉࡢసᡂ࡜࠸࠺ 2 ࡘࡢฎ⌮ࣇ࢙࣮ࢬ࡟ᑐࡋࠊࡑࢀ

ᙳ㡪ࢆཷࡅࡿ㠀༠ຊࢪࣙࣈࡢᩘ

ࡒࢀ࡟㐺⏝ࡍࡿᡭἲࢆᥦ᱌ࡍࡿࠋ(A) ࡟ࡣ೵Ṇࣀ࣮ࢻỴᐃ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒࡛࠶ࡿ Cost-Conscious Algorithm

ホ౯࡛ࡣࠊ⟶⌮⪅࡟ࡼࡗ࡚೵Ṇࡍࡿィ⟬ࣀ࣮ࢻࢆ

ࢆࠊ(B) ࡟ࡣࢪࣙࣈ࢔ࢧ࢖ࣥ᪉ἲ࡛࠶ࡿ Type-aware㑅ࡪᚑ᮶ࡢ᪉ἲ࡛࠶ࡿ BA (Basic Algorithm) ࡟ẚ࡭

job assignment method ࢆᥦ᱌ࡍࡿࠋ

࡚ࠊᥦ᱌ࢪࣙࣈࢫࢣࢪ࣮ࣗࣜࣥࢢ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒ࡀࠊ

CCA ࡣዎ⣙࡟ᚑࡗ࡚ಶࠎࡢࢪࣙࣈࡢᨭᡶ࠸㢠ࢆィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮࠿ࡽ࣮ࣘࢨ࡬ࡢᨭᡶ࠸࡜ᚅࡕ᫬㛫ࡀᴫ⟬ࡋᨭᡶ࠸⥲㢠ࡀᑡ࡞ࡃ࡞ࡿࡼ࠺࡟೵Ṇࡍࡿィ⟬ቑຍࡍࡿ㠀༠ຊࢪࣙࣈࡢᩘࢆᑡ࡞ࡃ࡛ࡁࡿࡇ࡜ࢆ☜ࣀ࣮ࢻࢆ㑅ᢥࡍࡿ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒࡛࠶ࡿࠋCCA ࡛ࡣࠊ ㄆࡋࡓࠋᐇ㦂࡛ࡣ᳨ドࡍࡿࡓࡵࡢࢪࣙࣈࢫࢣࢪ࣮ࣗ
ィ⟬ࣀ࣮ࢻࡢ೵Ṇᚋ࡟࡝ࡢࢪࣙࣈࡢᚅࡕ᫬㛫ࡀቑຍࣜࣥࢢࢩ࣑࣮ࣗࣞࢱࢆᐇ⿦ࡋ࡚⾜ࡗࡓࠋᐇ㦂᮲௳࡜ࡍࡿࡢ࠿ࢆ⪃៖ࡍࡿࡓࡵ࡟ࠊྛィ⟬ࣀ࣮ࢻࢆ೵Ṇࡋࡋ࡚ࠊィ⟬ᶵࡣ 236 ࣀ࣮ࢻࠊᢞධᮇ㛫ࡣ㸯ࣨ᭶ࠊࢪࡓሙྜ࡟ᙳ㡪ࢆཷࡅࡿࢪࣙࣈࢆ᥈⣴ࡍࡿࠋ᥈⣴ࡢ⤖ࣙࣈࡢᩘࡣ 100,000 ಶࠊᾘ㈝㟁ຊ๐ῶせㄳࡣ 14 ᪥┠ᯝ࠿ࡽࠊྛィ⟬ࣀ࣮ࢻẖ࡟ィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ࡢᨭᡶ࠸

ࡢ 12 ᫬ࠊ๐ῶ㔞ࡣ᭱኱ᾘ㈝㟁ຊࡢ 4 ๭ࠊ๐ῶᮇ㛫㢠ࢆዎ⣙࡟ᇶ࡙࠸࡚ᴫ⟬ࡋࠊᚲせ๐ῶ㟁ຊࢆ‶ࡓࡍ

ࢆ 6 ᫬㛫࡜ࡋࡓࠋ༠ຊࢪࣙࣈᩘࡢ๭ྜࢆኚ࠼ࠊBAࠊ

ࡲ࡛ᴫ⟬್ࡢᑡ࡞࠸㡰࡟೵Ṇࡍࡿィ⟬ࣀ࣮ࢻࢆ㑅ᢥ

BA+TAࠊCCAࠊCCA+TA ࢆ⏝࠸ࡓ᫬ࡢࠊィ⟬ᶵࢭࣥࡍࡿࠋࢱ࣮࠿ࡽ࣮ࣘࢨ࡬ࡢᨭᡶ࠸࡜ᙳ㡪ࢆཷࡅࡿ㠀༠ຊࢪTA ࡣᚅࡕ᫬㛫ࡀቑຍࡍࡿᙳ㡪ࢆ༠ຊࢪࣙࣈ࡟㞟ࣙࣈࡢᩘࢆᐃࡋࡓࠋࡇࡢᐇ㦂ࢆࢪࣙࣈࢭࢵࢺ୰ࡢ

⣙ྍ⬟࡞ࢫࢣࢪ࣮ࣗࣜࣥࢢ࣐ࢵࣉࢆసᡂࡍࡿ᪉ἲ࡛

ࢪࣙࣈࡢഴྥ㸦ᢞධ᫬㛫࣭ᐇ⾜᫬㛫࣭୪ิᗘ㸧ࢆ஘࠶ࡿࠋࢪࣙࣈࢆࢪࣙࣈࢫࢣࢪ࣮ࣗࣜࣥࢢ࣐ࢵࣉୖ࡟

ᩘ࡟ᚑ࠸ኚ໬ࡉࡏ࡚ 10 ᅇ⾜ࡗࡓࠋ⤖ᯝࢆᅗ 68 ࡜ᅗ㓄⨨ࡍࡿ㝿࡟ࠊ㓄⨨ྍ⬟࡞ィ⟬ࣀ࣮ࢻࡢ☜ㄆ㡰ᗎࢆ

69 ࡟♧ࡍࠋᅗ 68ࠊᅗ 69 ࠿ࡽࠊ࠸ࡎࢀࡢ༠ຊࢪࣙࣈ

༠ຊࢪࣙࣈ࡜㠀༠ຊࢪࣙࣈ࡛༊ูࡍࡿࠋලయⓗ࡟ࡣࠊ ᩘࡢ๭ྜ࡟࠾࠸࡚ࡶࠊBA ࡟ᑐࡋ࡚ࠊCCA+TA ࡢ᪉༠ຊࢪࣙࣈࡢ㓄⨨ࡢ㝿࡟ࡣࣀ࣮ࢻ␒ྕࡢᑠࡉ࠸㡰࡟ࡀィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮࠿ࡽ࣮ࣘࢨ࡬ࡢᨭᡶ࠸࡜ᚅࡕ᫬㛫㓄⨨ྍ⬟࡞ィ⟬ࣀ࣮ࢻࢆ☜ㄆࡋࠊ㠀༠ຊࢪࣙࣈࡢ㝿ࡀቑຍࡍࡿ㠀༠ຊࢪࣙࣈࡢᩘࢆᑡ࡞ࡃ࡛ࡁࡿࡇ࡜ࢆ

࡟ࡣ኱ࡁ࠸㡰࡟☜ㄆࢆ⾜࠺ࠋࡇࡢ㓄⨨࡟ࡼࡾࠊ༠ຊ

☜ㄆࡋࡓࠋࢪࣙࣈ࡜㠀༠ຊࢪࣙࣈࢆྠ୍ィ⟬ࣀ࣮ࢻ࡟ࢫࢣࢪࣗ
࣮ࣜࣥࢢࡍࡿྍ⬟ᛶࢆᢚไ࡛ࡁࡿࠋ

 ᛶ⬟ྍᦙ࡞ (PSLULFDO'\QDPLF0RGHOLQJ ࣛ࢖ࣈࣛࣜࡢ㛤Ⓨ
ࢃࢀࢃࢀࡀࡇࢀࡲ࡛㛤Ⓨࡋ࡚ࡁࡓ㧗㏿࡞ EDM ࡢᐇ⿦࡛࠶ࡿ mpEDM ࡛ࡣࠊk ㏆ഐ᥈⣴࡞࡝୍㒊ࡢ࣮࢝
ࢿࣝࢆ GPU ࡬࢜ࣇ࣮ࣟࢹ࢕ࣥࢢࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾ
EDM ィ⟬ࢆ㧗㏿໬ࡋ࡚࠸ࡓࠋࡋ࠿ࡋࠊGPU ୖ࡛ࡢィ⟬࡟ࡣỗ⏝ࡢ GPU ィ⟬ࣛ࢖ࣈࣛࣜ (ArrayFire) ࢆ౑ᅗ ༠ຊࢪࣙࣈᩘࡢ๭ྜࢆኚ࠼ࡓ᫬ࡢ

⏝ࡋ࡚࠸ࡓࡓࡵࠊ᭱㐺໬ࡢవᆅࡀ࠶ࡗࡓࠋࡲࡓࠊྠ

ィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮࠿ࡽ࣮ࣘࢨ࡬ࡢᨭᡶ࠸

୍ࡢ࣮࢝ࢿࣝࢆ CPU ྥࡅ࡜ GPU ྥࡅࡢ 2 ㏻ࡾᐇ⿦― 111 ―

ࡋ࡚࠾ࡾࠊᶵ⬟ಟṇ࣭㏣ຍ࡟࡜ࡶ࡞࠺సᴗࢥࢫࢺࡀ

 ◊✲㒊㛛බ㛤ᮏᖺᗘࡶ᫖ᖺᗘ࡟ᘬࡁ⥆ࡁ COVID-19 ࡢࡓࡵࠊே

㧗࠸࡜࠸࠺ㄢ㢟ࡀ࠶ࡗࡓࠋ
௒ᖺᗘࡣࠊ⡿ᅜ Sandia ᅜ❧◊✲ᡤࢆ୰ᚰ࡜ࡋ࡚㛤࡜ேࡀ஺ὶࡍࡿ࢖࣋ࣥࢺࡣไ⣙ࡉࢀࡓࠋⓎࡉࢀ࡚࠸ࡿ Kokkos ࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢࣇ࣮࣒࣮ࣞ࣡ࢡ࡟ ╔ ┠ ࡋ ࠊ ᛶ ⬟ ྍ ᦙ ࡞ EDM ࣛ ࢖ ࣈ ࣛ ࣜ kEDM

 ᖺᗘᕤᏛ㒊࣮࢜ࣉࣥ࢟ࣕࣥࣃࢫ

(https://github.com/keichi/kEDM) ࢆ㛤ⓎࡋࡓࠋKokkos ᮏᖺᗘࡢ࣮࢜ࣉࣥ࢟ࣕࣥࣃࢫࡣࠊCOVID-19 ࡢࡓࡵࡣᛶ⬟ྍᦙᛶࢆᐇ⌧ࡍࡿࡓࡵࡢࣇ࣮࣒࣮ࣞ࣡ࢡ࡛࠶

◊✲㒊㛛ࡢබ㛤ࡣไ⣙ࢆ࠺ࡅࠊ඲యⓗ࡟ࡣྛ◊✲ᐊࡾࠊ༢୍ࡢࢯ࣮ࢫࢥ࣮ࢻ࡛グ㏙ࡋࡓࣉࣟࢢ࣒ࣛࢆ

⤂௓ࣅࢹ࢜ࢆබ㛤ࡍࡿࡇ࡜࡜࡞ࡗࡓࠋᶍᨃᤵᴗࡶᐇ

CPU ࡸ GPU ࢆࡣࡌࡵ࡜ࡍࡿ」ᩘࡢ࢔࣮࢟ࢸࢡࢳࣕୖ

᪋ࡉࢀࡓࡀࠊᴟࡵ࡚ᑡᩘࡢᯟࡋ࠿࡞ࡃࠊᮏ◊✲㒊㛛࡛㧗ᛶ⬟࡟ᐇ⾜ࡉࡏࡿࡇ࡜ࢆྍ⬟࡟ࡍࡿࠋkEDM ࡛ࡣཧຍ࡛ࡁ࡞࠿ࡗࡓࠋ

ࡣ EDM ࡟࠾ࡅࡿ඲࡚ࡢ୺せ࡞࣮࢝ࢿࣝࢆ Kokkos ࡟ࡼࡾᐇ⿦ࡋࡓࠋࡇࡢ㝿ࠊmpEDM ࡛ࡣእ㒊ࣛ࢖ࣈࣛࣜ

 ᖺ⡿ᅜᅜ㝿఍㆟࣭ᒎ♧఍ 6&

࡟౫Ꮡࡋ࡚࠸ࡓ k ㏆ഐ᥈⣴➼ࡢฎ⌮ࡶ Kokkos ࡟ࡼࡾ㛤ദࡉࢀࡿᅜ㝿఍㆟࣭ᒎ♧఍ SC ࡟◊✲ᒎ♧ࣈ࣮ࢫࢆ

ᐇ⿦ࡋࠊEDM ྥࡅࡢ᭱㐺໬ࢆᐇ᪋ࡋࡓࠋ
㛤Ⓨࡋࡓ kEDM ࢆ CPU (AMD EPYC 7742) ࠾ࡼࡧGPU (NVIDIA V100) ୖ࡛ ᛶ ⬟ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮࡛ࡣẖᖺ 11 ᭶࡟⡿ᅜ࡛ฟᒎࡋ࡚࠸ࡿࠋᅜ㝿఍㆟࣭ᒎ♧఍ SC ࡣ㧗ᛶ⬟ィ⟬ࠊᐃࡋ ࡓ ࡜ ࡇ ࢁࠊ㧗ᛶ⬟ࢿࢵࢺ࣮࣡࢟ࣥࢢࠊࢫࢺ࣮ࣞࢪ➼ࢆࢸ࣮࣐࡜

mpEDM ࡜ྠ➼௨ୖࡢᛶ⬟ࢆ㐩ᡂࡋ࡚࠾ࡾࠊGPU ୖࡍࡿ᭱㧗ᓠ఍㆟࣭ᒎ♧఍࡛࠶ࡾࠊẖᖺ୍୓ே௨ୖࡢ

࡛ࡣ mpEDM ࡟ẚ࡭᭱኱ 5.5 ಸ㧗㏿࡛࠶ࡿࡇ࡜ࡀ᫂ࡽ

◊✲⪅࣭ᢏ⾡⪅ࡀฟᖍࡍࡿࠋᮏᖺᗘࡢ SC 㛤ദࡣࠊࢥ࠿࡟࡞ࡗࡓࠋࡲࡓࠊ࣮ࣝࣇࣛ࢖ࣥゎᯒ࡟ࡼࡗ࡚ CPU࣭ࣟࣛࢻᕞࢹࣥࣂ࣮ᕷ࡛࠶ࡗࡓࠋᮏ◊✲㒊㛛ࡣࠊୖ㏙

GPU ࠸ࡎࢀ࡟࠾࠸࡚ࡶ㧗࠸ᐇ⾜ຠ⋡ࢆ㐩ᡂࡋ࡚࠾ࡾࠊ ࡋࡓࡼ࠺࡟ࠊ኱つᶍィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢ㐠⏝࣭⟶⌮ࢆ┤㎄ࡍࡿ◊✲㒊㛛࡛࠶ࡿࡇ࡜࠿ࡽࡶࠊẖᖺᮏ◊✲㒊ᛶ⬟ྍᦙᛶࢆ㐩ᡂ࡛ࡁ࡚࠸ࡿࡇ࡜ࢆ♧ࡋࡓࠋ㛛࠿ࡽࡶ◊✲ᒎ♧ࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋᮏᖺᗘࡢ SC ࡣࠊ࣑㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ
ࢬ࣮ࣜᕞࢭࣥࢺࣝ࢖ࢫᕷ࡛㛤ദࡉࢀࡿணᐃ࡛࠶ࡗࡓࠋ

Keichi Takahashi, Wassapon Watanakeesuntorn,ᮏᖺᗘࡣࠊኟ࡟ᮾி࢜ࣜࣥࣆࢵࢡࡶ㛤ദࡉࢀࠊ11

Kohei Ichikawa, Joseph Park, Ryousei Takano,᭶㡭࡟ࡣ᪂ᆺࢥࣟࢼ࢘࢖ࣝࢫࡶ཰᮰ࡋ࡚࠾ࡾ SC ࡛

Jason Haga, George Sugihara, Gerald M.

ࡢฟᒎࡶྍ⬟࡛࠶ࢁ࠺࡜⪃࠼࡚࠸ࡓࠋࡋ࠿ࡋࠊ୍᫬

Pao,” kEDM: A Performance-portableⓗ࡟཰ࡲࡗ࡚ࡶࡍࡄ࡟ឤᰁ⪅ᩘࡀቑຍࡍࡿ࡜࠸࠺≧Implementation of Empirical Dynamic Modelingusing Kokkos”, Practice & Experience in Advanced
Research Computing (PEARC 2021), Jul. 2021.

ᑐ⟇ࡢ⦆࿴ࡢ᪉ྥ࡟⯦ࢆษࢀࡎࠊ౫↛࡜ࡋ࡚ᾏእ࡬
ࡢ⛣ືࠊᾏእ࠿ࡽࡢධᅜࡣཝࡋ࠸≧ἣࡀ௒ᖺᗘࡶ⥆࠸࡚࠸ࡓࠋ୍᪉ࠊ⡿ᅜ࡛ࡣ᪩ࡃ࠿ࡽ SC ࡶ⌧ᆅ㛤ദࡉ ♫఍㈉⊩࡟㛵ࡍࡿᴗ⦼ࢀࡿࡇ࡜ࡀ☜ᐃࡋࠊࢃࢀࢃࢀࡶ⌧ᆅฟᒎ࡟ࡴࡅ࡚‽ ᩍ⫱㠃࡟࠾ࡅࡿ♫఍㈉⊩ഛࢆ㐍ࡵ࡚࠸ࡓࠋࡲࡓࠊᮏ◊✲㒊㛛ᩍဨࡶ኱Ꮫ࠿ࡽ

 Ꮫእάື
 DeruQui : ⱝᡭேᮦ⫱ᡂࡢྲྀ⤌ࢆ⤌⧊໬ࡋࠊ୍⯡♫ᅋἲே DeruQui ࢆタ❧ࡋࡓࠋ኱Ꮫ⏕ྥࡅࡢࠕ㉳᝿ࢮ
࣑ࠖࢆ㏻ᖺ࡛୺ദࠊᅜෆእࡢᏛ⏕ 100 ྡ௨ୖ࡟ᑐࡋ
࡚ࠊ࢜ࣥࣛ࢖࡛ࣥࡢᏛࡧࡢሙࢆᥦ౪ࡋࡓࠋ
https://www.deruqui.com㸦୰ᕝ㸧ἣࡀࡃࡾ࠿࠼ࡉࢀࠊᅜ࡜ࡋ࡚ࡶ᪂ᆺࢥࣟࢼ࢘࢖ࣝࢫ

ࡢΏ⯟ᢎㄆ㸦ṇᘧ࡟ࡣ㒊ᒁุ᩿㸧ࢆᚓ࡚ࠊ┤๓ࡲ࡛Ώ⯟ࡢ‽ഛࢆ㐍ࡵ࡚࠸ࡓࠋࡋ࠿ࡋࠊᖐᅜᚋࡢᚅᶵᮇ
㛫ࡀ 14 ᪥࡜࡞ࡗ࡚࠸ࡓࡇ࡜㸦┤๓࡟ࠊධᅜ࣭ᖐᅜᚋ
14 ᪥㛫ࡢ⮬Ꮿ➼ᚅᶵᮇ㛫ෆࡢ⾜ືไ㝈ࡢ⦆࿴ᥐ⨨ࡢ⏦ㄳࢆཷࡅධࢀ㈐௵⪅ࡀ⾜࠺ሙྜ▷⦰ࡶྍ⬟࡛࠶ࡿࠊ࡜⦆࿴ࡉࢀࡓࡀࠋ㸧ࡶ࠶ࡾࠊ┤๓࡛᩿ᛕࡍࡿ⤖ᯝ࡜― 112 ―

࡞ࡗࡓࠋ᮶ᖺᗘࡢሗ࿌᭩࡛ࡣࠊSC2022 ࡢሗ࿌ࢆグ㍕

 ᙜ᪥ࡣᮏࢭࣥࢱ࣮࠿ࡽࡣࠊᛂ⏝᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲࡛ࡁࡿࡇ࡜ࢆᴦࡋࡳ࡟ࡋ࡚࠸ࡿࠋ

㒊㛛ఀ㐩㐍෸ᩍᤵࡀࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢩࢫࢸ࣒

ࡢㄝ᫂ࢆᢸᙜࡋࠊ᝟ሗ᥎㐍㒊᝟ሗᇶ┙ㄢ࠿ࡽࡣᮌ㉺ಙ୍㑻ࠊ㫽⏕⏤㤶ࡀᙜ᪥ࡢࢥ࣮ࢹ࢕ࢿ࣮ࢺࠊグ㘓ಀ

-67 ࡉࡃࡽࢧ࢖࢚ࣥࢫࣉࣟࢢ࣒ࣛ

ࢆᢸᙜࡋࡓࠋࡲࡓࠊ኱㜰኱ᏛṑᏛ㒊㝃ᒓ⑓㝔་⒪᝟

 2021 ᖺ 12 ᭶ 21 ᪥ࠊ⌮໬Ꮫ◊✲ᡤ୰㛫Ꮚ⛉Ꮫ◊✲ሗᐊࡼࡾ㔝ᓮ୍ᚨ෸ᩍᤵࡣࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࡀᐊ Ώ㑔ຌ㞝ᩍᤵࡀ JST ࡉࡃࡽࢧ࢖࢚ࣥࢫࣉࣟࢢࣛ

࡝ࡢࡼ࠺࡟౑ࢃࢀ࡚࠸ࡿ࠿㸽࡟ࡘ࠸࡚ࡢㄝ᫂ࢆᢸᙜ

࣒ࢆ㏻ࡌ࡚᥎㐍ࡍࡿ࢖ࣥࢻࢿࢩ࢔ ࢳࣙࢡࣟ࢔࣑ࣀ

ࡋࡓࠋᙜ᪥ࡣࠊࡲࡎఀ㐩෸ᩍᤵࡀ IT ࢥ࢔Ჷࡢࢫ࣮ࣃ

ࢺ=ࣃ࣏ࣟ኱Ꮫ࡜ࡢ஺ὶࡢ୍⎔࡜ࡋ࡚ࠊᮏࢭࣥࢱ࣮࡛࣮ ࢥ ࣥ ࣆ ࣗ ࣮ ࢱ ࡢ ㄝ ᫂ ࢆ ᢸ ᙜ ࡋ ࡓ 㸦 ᅗ 70 㸧 ࠋࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢩࢫࢸ࣒ OCTOPUS ࠾ࡼࡧ

OCTOPUS ࡸ SQUID ࢆᵓᡂࡍࡿィ⟬ࣀ࣮ࢻࠊࢿࢵࢺ

SQUID ࡢぢᏛ࠾ࡼࡧㄝ᫂఍ࢆ㛤ദࡋࡓࠋᙜヱࣉࣟࢢ࣮࣡ࢡࠊࢫࢺ࣮ࣞࢪ࡞࡝࡟ࡘ࠸࡚ࡢゎㄝࡀ⾜ࢃࢀࡓࠋ࣒ࣛࡣࠊᏛ㒊࣭ಟኈࡢᏛ⏕ࢆ᮶᪥ࡉࡏࠊ᪥ᮏࡢඛ➃ཧຍ⪅࠿ࡽࡣࠊOCTOPUS ࡸ SQUID ࡢ㢦࡜࡞ࡿࢹࢨ

ᢏ⾡࡟ゐࢀࡿࡇ࡜࡟ࡼࡗ࡚ᑗ᮶ࡢ◊✲⪅࡬ࡢᚿࢆᣢ

࢖ࣥ࡟ࡘ࠸࡚࡜࠸ࡗࡓ㉁ၥ࠿ࡽࠊࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࡢࢺ

ࡗ࡚ࡶࡽ࠾࠺࡜࠸࠺㊃᪨ࡢࡶ࡜㛤ദࡉࢀࡿࡶࡢ࡛࠶

࣏ࣟࢪࡸࠊࢫࣃࢥࣥࡢ෭༷Ỉ࡟ࡘ࠸࡚ࡢ ᗘࡸ⤌ᡂࠊࡿࠋᮏᖺᗘ࡟Ώ㑔ᩍᤵࡀ᥎㐍ࡉࢀࡿᙜヱࣉࣟࢢ࣒ࣛ

ࢫࢺ࣮ࣞࢪࡢ⪏㞀ᐖᛶࠊIT ࢥ࢔Ჷࡢ෭༷タഛ࡞࡝ࡢ࡛ࡣࠊ᪥ᮏࡢ㄂ࡿ㧗ᗘ࡞ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱᢏ⾡ලయⓗ࡞ᢏ⾡ヲ⣽࡟ࡘ࠸࡚ࡲ࡛ᩘከࡃࡢ㉁ၥࡀᐤࡏ

࡟ゐࢀ࡚ࡶࡽ࠺ࡇ࡜ࢆ㊃᪨࡜ࡋ࡚࠾ࡾࠊ௒ᅇ኱㜰኱ࡽࢀࡓࠋཧຍ⪅ࡣࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢩࢫࢸ࣒ࡢ

Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࡢࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗ

኱ࡁࡉࡸᛶ⬟ࠊ᭱᪂ᢏ⾡ࡀ⤖㞟ࡉࢀ࡚ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥ

ࢱ OCTOPUS ࠾ࡼࡧ SQUID ࢆయឤࡋ࡚࠸ࡓࡔࡃࡇ࡜

ࣆ࣮ࣗࢱࢩࢫࢸ࣒ࡀᵓᡂࡉࢀ࡚࠸ࡿࡇ࡜࡟኱ኚ㦫࠸࡜࡞ࡗࡓࠋࡋ࠿ࡋࠊᮏᖺᗘ࡟࠾࠸࡚ࡶࠊ᪂ᆺࢥࣟࢼ

࡚࠸ࡓࡼ࠺࡛࠶ࡿࠋ

࢘࢖ࣝࢫឤᰁ⑕ᣑ኱ࡢᙳ㡪ࡣචࢀࡎ㸦ࡇࡢࡇࢁࡣᅜ

ෆ࡟࣑࢜ࢡࣟࣥᰴࡢឤᰁࡀᩘ௳ࡋ࠿☜ㄆࡉࢀ࡚࠸࡞
࠸≧ἣ࡛࠶ࡗࡓࡀ㸧ࠊ࢖ࣥࢻࢿࢩ࢔࠿ࡽࡢ᮶᪥ࡣࡴ
ࡎ࠿ࡋࡃࠊIT ࢥ࢔Ჷ࠿ࡽ࢖ࣥࢻࢿࢩ࢔࡟ぢᏛࡢᵝᏊࢆ ipad ࡛୰⥅ࡍࡿ࡜࠸࠺యไ࡛⾜ࢃࢀࡓࠋ⌧ᆅ࡟ࡣࠊΏ㑔ᩍᤵࠊ࣐࣮ࣞࢩ࢔ࠊࢱ࢖ࠊ࢖ࣥࢻࢿࢩ࢔࠿ࡽࡢ
␃Ꮫ⏕ࠊᩍဨࡀཧຍࡋࡓࡢࡳ࡜࡞ࡗࡓࠋࡇࡢࡼ࠺࡞
஦ែࢆ࠶ࡽ࠿ࡌࡵ᝿ᐃࡋࠊᚋ㏙ࡍࡿ᝟ሗᇶ┙ㄢ᝟ሗ᥎㐍㒊ࡢᢏ⾡⫋ဨࡽ࡜Ώ㑔ᩍᤵࡽ࡛ᩘࣨ᭶ࢆ࠿ࡅ࡚
‽ഛࡀ࡞ࡉࢀ࡚࠸ࡓࡇ࡜ࢆグ㘓࡟グࡋ࡚࠾ࡃࠋᅗ ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࡢ

ά⏝஦౛࡟ࡘ࠸࡚⤂௓ࡍࡿ㔝ᓮ෸ᩍᤵ
ࡑࡢᚋࠊᮏ㤋࡟ᡠࡾࠊ㔝ᓮ෸ᩍᤵࡼࡾࠊࢫ࣮ࣃ࣮
ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢆά⏝ࡋࡓࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺ࡟ࡘ࠸࡚ࣉࣞ
ࢮࣥࡀ࠾ࡇ࡞ࢃࢀࡓࠋලయⓗ࡟ࡣࠊࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕
࢔ࢭࣥࢱ࣮ࠊṑᏛ㒊㝃ᒓ⑓㝔ࠊ᪥ᮏ㟁Ẽᰴᘧ఍♫࡛᥎ 㐍 ࡍ ࡿ ◊ ✲ ࣉ ࣟ ࢪ ࢙ ࢡ ࢺ Social Smart Dental
Hospital (S2DH)ࠊṑᏛ㒊㝃ᒓ⑓㝔࡛᥎㐍ࡉࢀࡿᰴᘧ఍ᅗ 648,' ࡟ࡘ࠸࡚ㄝ᫂ࡍࡿఀ㐩෸ᩍᤵ ♫ࣔࣜࢱ࡜ࡢඹྠ◊✲࡛┠ᣦࡍṑ⛉἞⒪ྥࡅ AI ࢳ࢙࢔࡞࡝ࡢ⤂௓ࡀ࡞ࡉࢀࡓ㸦ᅗ 71㸧ࠋཧຍ⪅࠿ࡽࡣࠊ― 113 ―

ṑᏛ㒊㝃ᒓ⑓㝔࡛࡝ࡢࡼ࠺࡞ AI ࢚ࣥࢪࣥࡀ㛤Ⓨࡉࢀ ㄽᩥㄅ⦅㞟ࡼ࠺࡜ࡋ࡚࠸ࡿࡢ࠿࡞࡝⯆࿡ὠࠎ࡛ࠊᩘከࡃࡢ㉁ၥ



IEICE Transactions on Information and Systems ⦅㞟ጤဨ㸦㧗ᶫ㸧ࡀࡼࡏࡽࢀ࡚࠸ࡓࠋ
 ୖ㏙ࡋࡓࡼ࠺࡟ࠊ᪂ᆺࢥࣟࢼ࢘࢕ࣝࢫឤᰁ⑕ᑐ⟇ࡢࡓࡵ࢖ࣥࢻࢿࢩ࢔࠿ࡽ᮶᪥ணᐃࡔࡗࡓᏛ⏕ࡀ᮶᪥ ᅜ㝿఍㆟࡬ࡢཧ⏬

࡛ࡁ࡞࠿ࡗࡓࡇ࡜ࡣṧᛕ࡛࠶ࡗࡓࠋࡋ࠿ࡋࠊipad ࡛Program Committee, 7th International Conferenceࡢ୰⥅ࡣࠊ㏵୰ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࡢၥ㢟ࡶ࠶ࡾ㞴ࡋ࠸ഃon eScience (eScience2021), Sep. 2021. (worldwide㠃ࡶ࠶ࡗࡓࡀࠊ࡞ࢇ࡜࠿ㄝ᫂ࡣఏࢃࡗࡓࡼ࠺࡛࠶ࡗ

online conference)ࡓࠋᮏࢭࣥࢱ࣮ࡀᑟධ㐠⏝ࡍࡿࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗ

Program Committee Vice-Chair, The 21thࢱ࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊᅜእࡢᏛ⏕ࡔࡅ࡛࡞ࡃࠊᅜෆࡢᏛ⏕IEEE/ACM International Symposium on Cluster,ࡸ◊✲⪅࡟ࡶ✚ᴟⓗ࡟࢔࢘ࢺ࣮ࣜࢳࡋ࡚࠸ࡁࡓ࠸࡜

Cloud and Internet Computing (CCGgrid2021),⪃࠼࡚࠸ࡿࠋ௒ᅇ SQUID ࢆᐇ㝿࡟ࡳ࡚࠸ࡓࡔࡃᶵ఍

Melbourne, Australia, May 2021.

࡜ࡋ࡚ࡣࠊ஦ᐇୖࡣࡌࡵ࡚࡛࠶ࡗࡓࠋSQUID ࡣࠊ᪂Program Chair, 8th International Workshop onᆺࢥࣟࢼឤᰁ⑕ᣑ኱ࡢ୰ࡢ 2021 ᖺ 5 ᭶࡟ᑟධࡉࢀࠊ

large-scale HPC Application Modernization, Himeji,⌧ᆅ࡛ぢᏛࡋ࡚࠸ࡓࡔࡃᶵ఍ࢆ࡞࠿࡞࠿ᣢ࡚ࡎ࡟࠸

Japan, Nov. 2022.

ࡿࠋࡑ࠺࠸ࡗࡓ୰࡛ࠊᾏእࡢⱝ࠸◊✲⪅ࡢ༸࡟᭱᪂

㸦௨ୖࠊఀ㐩㸧

ࡢᢏ⾡ࢆ⤂௓࡛ࡁࡓࡇ࡜ࡣࠊᮏࢭࣥࢱ࣮࡜ࡋ࡚ࡶⰋ



The 23rd International Conference on Parallel and࠸⤒㦂࡜࡞ࡗࡓࠋ

Distributed Computing, Applications andTechnologies (PDCAT’22) Publicity Chair㸦㧗ᶫ㸧 Ꮫ఍άື

 Ꮫ఍࡟࠾ࡅࡿᣍᚅㅮ₇࣭ࣃࢿࣝ

 ᅜෆᏛ఍࡟࠾ࡅࡿάື

ヱᙜ࡞ࡋ



㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ࢯࢧ࢖࢚ࢸ࢕ㄽᩥㄅ⦅㞟ጤဨ ᣍᚅㄽᩥ఍ᰝㄞጤဨࠋ㸦ఀ㐩㸧ヱᙜ࡞ࡋᅜ㝿ࢯࢩ࢜ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡᡓ␎Ꮫ఍ The Review Ꮫ఍⾲ᙲof Socionetwork Strategies ホ㆟ဨࠋ㸦ఀ㐩㸧ヱᙜ࡞ࡋ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ ࢩࢫࢸ࣒ࢯࣇࢺ࢙࢘࢔࡜࢜࣌ࣞ ⏘Ꮫ㐃ᦠ࣮ࢸ࢕ࣥࢢ࣭ࢩࢫࢸ࣒◊✲఍ 㐠Ⴀጤဨ㸦ఀ㐩㸧 ௻ᴗ࡜ࡢඹྠ◊✲The 5th cross-disciplinary Workshop on









Computing Systems, Infrastructures, and“ィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢ⥭ᛴ฼⏝᪉ᘧ࡟㛵ࡍࡿ◊✲”ࠊᰴᘧ఍♫ Rti-Cast.

Programming (xSIG2022), ࣉࣟࢢ࣒ࣛጤဨ (ఀ㐩)“ࢫ࣐࣮ࢺࢹࣥࢱࣝ࣍ࢫࣆࢱࣝ࡟㛵ࡍࡿ◊✲”ࠊ᪥ᮏ㟁Ẽᰴᘧ఍♫ࠊ኱㜰኱ᏛṑᏛ㒊௜ᒓ⑓㝔ࠋ“ὠἼᾐỈ⿕ᐖ᥎ィࢩࢫࢸ࣒ಖᏲ࣭㐠⏝ᴗົ”ࠊ᪥ᮏ࣑࢜ࢵࢡࢫ་⒪Ꮫ఍ ࢔ࢻࣂ࢖ࢨ࣮㸦ᆏ⏣㸧᝟ሗィ⟬໬Ꮫ⏕≀Ꮫ㸦CBI Ꮫ఍㸧ホ㆟ဨ㸦ᆏ⏣㸧ෆ㛶ᗓࠊᮾ໭኱Ꮫࠊ᪥ᮏ㟁Ẽᰴᘧ఍♫ࠊᅜ㝿⯟

ITRC 㸦Ꮫ⾡᣺⯆఍࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ➨ 163 ጤဨᴗᰴᘧ఍♫ࠊᰴᘧ఍♫࢚࢖ࢶ࣮ࠋ

఍㸧㐠ႠጤဨࠋྠࠊRICC ศ⛉఍࡬ࡢཧຍ࣭Ⓨ⾲“ὠἼᾐỈ⿕ᐖ᥎ィࢩࢫࢸ࣒ᶵ⬟ᣑᙇ➼ᴗົ”ࠊ࡞࡝㸦୰ᕝ㸧

ෆ㛶ᗓࠊᮾ໭኱Ꮫࠊ᪥ᮏ㟁Ẽᰴᘧ఍♫ࠊᅜ㝿⯟᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍㛵すᨭ㒊 ᨭ㒊ᖿ஦㸦㧗ᶫ㸧ᴗᰴᘧ఍♫ࠊᰴᘧ఍♫࢚࢖ࢶ࣮ࠋ

᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍㛵すᨭ㒊 2021 ᖺᗘᨭ㒊኱఍ᐇ⾜ጤဨ㛗㸦㧗ᶫ㸧Connected Car࣭IoT ࢹ࣮ࢱ㞟⣙࣭ィ⟬ฎ⌮ࣉࣛࢵࢺࣇ࢛࣮࣒࡟㛵ࡍࡿ◊✲ࠊࢺࣚࢱ⮬ື㌴ᰴᘧ఍♫ࠋ― 114 ― ୰ᕝ㑳ኵࠊࢧࣥࢺ࣮࣮ࣜ࣍ࣝࢹ࢕ࣥࢢࢫᰴᘧ఍

 Ꮫእ࡛ࡢㅮ₇Keichi Takahashi, "Accelerating Empirical Dynamic♫ࠊ2022/1/26ࠊᮾிࠊ⭡ⴠࡕࡍࡿ DX㸦ᕷሙ⦅㸧Modeling using High Performance Computing",ࠥ ಶᐈ᥋Ⅼ࠿ࡽ⪃࠼ࡿಶᐈ౯್ࡢ๰㐀

Invited Talk at the University of Melbourne ୰ᕝ㑳ኵࠊᐩᒣ┴❧኱Ꮫ 㟁Ꮚ࣭᝟ሗ≉ูㅮ⩏,

Quantitative Research Methods Network (QMNET),

2022/1/24ࠊࢿࢵࢺࠊᮍ᮶ࡢ⾤ࢆ⪃࠼ࡿ ࠥ ኚ໬

Aug. 2021.

ࡢ᫬௦࡟ồࡵࡽࢀࡿᛮ⪃࡜どⅬ୰ᕝ㑳ኵࠊ඲⡿㈍ DX ࢭ࣑ࢼ࣮ࠊ2022/3/24ࠊࢿ

 ୰ᕝ㑳ኵࠊࢃ࠿ࡸࡲᆅᇦ᝟ሗ໬ࣇ࢛࣮࣒ࣛ 2022ࠊ

ࢵࢺࠊDX ࡗ࡚ఱ? ࠥ ┠࠿ࡽ㫣ࡢࠊㄡ࡛ࡶࡀ⌮2022/1/20ࠊ࿴ḷᒣࠊ⭡ⴠࡕࡍࡿ DX㸦ᕷሙ⦅㸧ࠥゎ࡛ࡁࡿ DXࢹࢪࢱࣝ᫬௦࡟┤㠃ࡍࡿኚ໬࡜ࡑࡢ࢖ࣥࣃࢡࢺ

୰ᕝ㑳ኵࠊNISA ୍⯡♫ᅋἲே 㛗㔝┴᝟ሗࢧ࣮ ୰ᕝ㑳ኵࠊࢧࣥࢺ࣮ࣜ㓇㢮ᰴᘧ఍♫ ♫ෆ DX ࢭࣅࢫ᣺⯆༠఍ × ୖ⏣ၟᕤ఍㆟ᡤ DX ࢭ࣑ࢼ࣮ࠊ

࣑ࢼ࣮ࠊ2022/1/19ࠊ኱㜰ࠊ⭡ⴠࡕࡍࡿ DX㸦ᕷሙ

2022/3/23ࠊࢿࢵࢺࠊ⭡ⴠࡕࡍࡿ DX ࠥ ࢹࢪࢱࣝ⦅㸧ࠥ ಶᐈ᥋Ⅼ࠿ࡽ⪃࠼ࡿಶᐈ౯್ࡢ๰㐀 ୰ᕝ㑳ኵࠊᐩᒣ┴ IoT ᥎㐍ࢥࣥࢯ࣮ࢩ࢔࣒ࠊ

ࡀࡶࡓࡽࡍኚ໬ࡢᮏ㉁࡜ࡑࡢ࢖ࣥࣃࢡࢺ
୰ᕝ㑳ኵࠊࢧࣥࢺ࣮࣮ࣜ࣍ࣝࢹ࢕ࣥࢢࢫᰴᘧ఍

2022/1/14ࠊᐩᒣࠊ⭡ⴠࡕࡍࡿ DX ࠥ IoT ࡀࡶࡓ♫ࠊ2022/3/22ࠊࢿࢵࢺࠊ⭡ⴠࡕࡍࡿ DX㸦♫఍⦅㸧ࡽࡍᕷሙᵓ㐀ࡢኚ㠉 ୰ᕝ㑳ኵࠊᰴᘧ఍♫ࢪࣥࢸࢵࢡ DX ࢭ࣑ࢼ࣮ࠊࠥ ⮬ື㐠㌿࠿ࡽ⪃࠼ࡿᮍ᮶ࡢ⾤࣭ᐙ୰ᕝ㑳ኵࠊ୕⳻ၟ஦࢚ࢿࣝࢠ࣮ᰴᘧ఍♫2021/12/21ࠊࢿࢵࢺࠊ⭡ⴠࡕࡍࡿ DX ࠥ DX ࡛

(i-Learning ୺ദ) ♫ෆࢭ࣑ࢼ࣮ࠊ2022/3/15ࠊࢿ

ኚࢃࡿ௻ᴗ࣭ኚࢃࡽ࡞࠸௻ᴗ㸸ࢹࢪࢱࣝ᫬௦ࡢ

ࢵࢺࠊࢹࢪࢱࣝ᫬௦ࡢᕷሙᵓ㐀ࡢኚ໬ ࠥ ಶᐈ௻ᴗ౯್ࢆ⪃࠼ࡿ

᥋Ⅼ࡜ಶᐈ౯್࠿ࡽ⪃࠼ࡿ DX ୰ᕝ㑳ኵࠊNissho USA ຮᙉ఍ࠊ2021/12/20ࠊᮾ୰ᕝ㑳ኵࠊ኱᮶ሿ 2021 ᖺᗘ ᐃ౛఍ࠊ2022/3/3ࠊ

ிࠊඛ㐍஦౛࡟Ꮫࡪࠊ௻ᴗ➇தຊࢆ⏕ࡳฟࡍࢿࢵࢺࠊ⭡ⴠࡕࡍࡿ DX ࠥ ಶᐈ᥋Ⅼ࠿ࡽ⪃࠼ࡿ“DX” ࡢᮏ㉁ ࠥ ಶᐈ᥋Ⅼ࡜ಶᐈ౯್࠿ࡽ⪃࠼ᕷሙࡢᵓ㐀ኚ㠉ࠋࡿᕷሙᵓ㐀ࡢኚ㠉୰ᕝ㑳ኵࠊᮾி⌮⛉኱Ꮫ ࣮࢜ࣉࣥ࢟ࣕࣥࣃࢫࠊ ୰ᕝ㑳ኵࠊᰴᘧ఍♫ࢫ࣐࣮ࢺࢸࢡࣀࣟࢪ࣮ࢬ ♫2022/2/22ࠊࢿࢵࢺࠊ➇தຊࢆ⏕ࡳฟࡍࢹ࣮ࢱᡓ

ෆຮᙉ఍ࠊ2021/12/14ࠊி㒔ࠊ⭡ⴠࡕࡍࡿ DX ࠥ␎ ࠥ ಶᐈ౯್ࢆ᭱኱໬ࡍࡿ௙⤌ࡳ࡙ࡃࡾࢹࢪࢱࣝᢏ⾡ࡀࡶࡓࡽࡍኚ໬࡜ࡑࡢ࢖ࣥࣃࢡࢺ

୰ᕝ㑳ኵࠊMULTI MONO MORIOKA & JASA ඹ ୰ᕝ㑳ኵࠊA.T.Works ᛀᖺ఍ࠊ2021/12/10ࠊᐩᒣࠊദࢭ࣑ࢼ࣮࢖࣋ࣥࢺࠊ2022/2/9ࠊࢿࢵࢺࠊ⭡ⴠࡕ⭡ⴠࡕࡍࡿ DX ࠥ ኚ໬ࡢ᫬௦࡟ ࠾ᐈᵝ࡟่ࡉ

ࡍࡿ DX㸦ᕷሙ⦅㸧ࠥ ࢹࢪࢱࣝࡀࡶࡓࡽࡍኚ໬ࡿ ࢹࢪࢱࣝࡢヰ ୰ᕝ㑳ኵࠊ୕⳻㔜ᕤ ♫ෆࢭ࣑ࢼ࣮ࠊ2021/12/9ࠊ

ࡢᮏ㉁࡜ࡑࡢ࢖ࣥࣃࢡࢺ
୰ᕝ㑳ኵࠊᰴᘧ఍♫࢔ࢻࣛ࢖ࢺ ࢖ࣥࢺࣞࢼࣉࣞ

ࢿࢵࢺࠊ⭡ⴠࡕࡍࡿ DX ࠥ ࢹࢪࢱࣝ᫬௦ࡢᵓ㐀ࢼ࣮ࢬ࢟ࣕࣥࣉࠊ2022/1/28ࠊࢿࢵࢺࠊDX (Digitalኚ㠉㸦ᕷሙ⦅㸧ಶᐈ᥋Ⅼ࡜ಶᐈయ㦂࠿ࡽ⪃࠼ࡿ

Transformation) ࢆ⪃࠼ࡿどⅬ ࠥ ᪂つ஦ᴗࢆᡂᕷሙᵓ㐀ࡢኚ㠉ຌ࡟ᑟࡃ DX ᡓ␎ ୰ᕝ㑳ኵࠊDigital Shift EXPO 2021 Winter,2021/12/8ࠊࢿࢵࢺࠊ⭡ⴠࡕࡍࡿ DX ࠥ ࣐࣮ࢣࢸ ୰ ᕝ 㑳 ኵ ࠊ ᧛ ᕞ ಙ ⏝ 㔠 ᗜ ᪂ ᨭ ᗑ 㛗 ◊ ಟ ࠊ2022/1/27ࠊරᗜࠊ⭡ⴠࡕࡍࡿ DX㸦ᕷሙ⦅㸧ࠥ ಶᐈ᥋Ⅼ࠿ࡽ⪃࠼ࡿಶᐈ౯್ࡢ๰㐀㸦࡜ࠊ௻ᴗࡢ

࢕ࣥࢢどⅬ࡛⪃࠼ࡿᕷሙᵓ㐀ࡢኚ㠉 ୰ᕝ㑳ኵࠊࢧࣥࢺ࣮࣮ࣜ࣍ࣝࢹ࢕ࣥࢢࢫᰴᘧ఍

➇தຊ࡟㛵ࡍࡿ⪃ᐹ㸧♫ ᙺဨຮᙉ఍ࠊ2021/11/26ࠊࢿࢵࢺࠊ⤒Ⴀ⪅ࡀ⌮ゎࡍ࡭ࡁ DX ࡢᮏ㉁ ࠥ ಶᐈ᥋Ⅼ࡜ಶᐈయ㦂࠿ࡽ⪃࠼ࡿᕷሙᵓ㐀ࡢኚ㠉
― 115 ― ୰ᕝ㑳ኵࠊET&IoT 2021ࠊ2021/11/19ࠊᶓ὾ࠊ⭡࡟Ꮫࡪࠊࢹࢪࢱࣝ᫬௦ࡢኚ໬ࡢᮏ㉁࡜ᡓ␎ࡢᣦ

ⴠࡕࡍࡿ DX ࠥ ಶᐈ᥋Ⅼ࡜ಶᐈ౯್࠿ࡽ⪃࠼㔪 ୰ᕝ㑳ኵࠊᮍ᮶ࡢඛ⏕ࠊ2021/8/22ࠊࢿࢵࢺࠊᏛ

ࡿᕷሙᵓ㐀ࡢኚ㠉 ୰ᕝ㑳ኵࠊNOK ᰴᘧ఍♫ ࢔࢖ࢹ࢕࢔ࢯࣥ ≉ู⏕ࡢಶᛶࢆఙࡤࡍ㸟࢜ࣥࣛ࢖ࣥࡢᙉࡳࢆά࠿ࡋ
ࡓ᪂ࡋ࠸Ꮫࡧࡢᙧ

ㅮ₇ࠊࢿࢵࢺࠊ2021/11/13ࠊDX ࡢᮏ㉁ ࠥ ࢹࢪࢱࣝ᫬௦ࡢኚ໬࡜ࡑࡢ࢖ࣥࣃࢡࢺ㸦ᕷሙ⦅㸧 ୰ᕝ㑳ኵࠊ㧗ᒸᕷ ⮬἞య DX ᥎㐍◊ಟ఍ࠊ
2021/8/17ࠊࢿࢵࢺࠊ⭡ⴠࡕࡍࡿ DX ࠥ ࢹࢪࢱࣝ ୰ᕝ㑳ኵࠊi-Learning Forum 2021ࠊ2021/11/9ࠊࢿ
ࢵࢺࠊඛ⾜஦౛࡟Ꮫࡪ DX ࡢᮏ㉁࡜౯್๰㐀 ࠥኚ໬ࢆࢳࣕࣥࢫ࡟ኚ࠼ࡿࣅࢪࢿࢫࠊ⤌⧊ࠊே㈈᫬௦࡟⾜ᨻࡀ┤㠃ࡍࡿ኱ኚ㠉࡜ࡣ ୰ᕝ㑳ኵࠊ࢔ࢻࣛ࢖ࢺ INTRAPRENEURS CAMPࠊ
2021/7/30ࠊࢿࢵࢺࠊDX ࢆ⪃࠼ࡿどⅬ ࠥ ᪂つ஦⫱ᡂ ୰ᕝ㑳ኵࠊCrowdStrike Virtual Executive Webinar,
2021/10/29ࠊࢿࢵࢺࠊ⭡ⴠࡕࡍࡿ DX ࠥ ಶᐈ᥋ᴗࢆᡂຌ࡟ᑟࡃ DX ᡓ␎ ୰ᕝ㑳ኵࠊᐩᒣ┴࢔࣑ࣝ⏘ᴗ༠఍ࠊ2021/6/25ࠊ
㧗ᒸࠊ⤒Ⴀ⪅どⅬ࡛⪃࠼ࡿ DX ࠥ ࢹࢪࢱࣝ᫬௦

Ⅼࡢࢹࢪࢱࣝ໬࠿ࡽ⪃࠼ࡿᕷሙᵓ㐀ࡢኚ㠉 ୰ᕝ㑳ኵࠊHISCO ➨ 17 ᅇ IT ⤒Ⴀᨵ㠉ࣇ࢛࣮ࣛ
࣒ࠊ2021/10/14ࠊࢿࢵࢺࠊ⭡ⴠࡕࡍࡿ DX ࠥ ࢹࡢኚ໬ࡢᮏ㉁࡜௻ᴗᡓ␎ ୰ᕝ㑳ኵࠊ஦ᴗᵓ᝿኱Ꮫ㝔኱Ꮫ ஦ᴗᵓ᝿ࢫࣆ࣮
ࢳࠊ2021/6/23ࠊ኱㜰ࠊ⭡ⴠࡕࡍࡿ DX ࠥ ࢹࢪࢱࢪࢱࣝ᫬௦ࡢኚ໬ࡢᮏ㉁࡜௻ᴗᡓ␎ ୰ᕝ㑳ኵࠊ୰㒊ရ㉁⟶⌮༠఍ 2021 ᖺᗘ ᴗົᨵࣝ᫬௦ࡢᵓ㐀ኚ㠉࡜௻ᴗᡓ␎

ၿ஦౛Ⓨ⾲኱఍ࠊ2021/10/7ࠊࢿࢵࢺࠊ⭡ⴠࡕࡍ ୰ᕝ㑳ኵࠊᐩᒣ┴❧኱Ꮫ ≉ูㅮ⩏ࠊ2021/5/24ࠊ

ࡿ DX ࠥ ♫఍ᵓ㐀ࡢኚ㠉ࠕ⮬ື㐠㌿࠿ࡽ⪃࠼ࡿࢿࢵࢺࠊࢹࢪࢱࣝࡀࡶࡓࡽࡋࡓ౯್ほࡢኚ໬࡜ᮍ᮶ࡢ⾤ࠖᏛ⏕ࡀ┤㠃ࡍࡿ㑅ᢥ ࠥ ኚ໬ࡢ᫬௦ࢆ⏕ࡁࡿ ୰ᕝ㑳ኵࠊࡉࡃࡽࡢኤ࡭ࠊ2021/10/1ࠊࢿࢵࢺࠊ ୰ᕝ㑳ኵࠊ࢔ࢻࣛ࢖ࢺ INTRAPRENEURS CAMPࠊ

⭡ⴠࡕࡍࡿ DX ࠥ ᴗ⏺ᵓ㐀ࢆ⃭ኚࡉࡏࡿࢹࢪ

2021/5/21ࠊࢿࢵࢺࠊDX ࢆ⪃࠼ࡿどⅬ ࠥ ᪂つ஦ࢱࣝ᫬௦ࡢࢹ࣮ࢱᡓ␎࡜ࡣ

ᴗࢆᡂຌ࡟ᑟࡃ DX ᡓ␎ ୰ᕝ㑳ኵࠊ஦ᴗᵓ᝿኱Ꮫ㝔኱Ꮫࠊ2021/9/16ࠊ኱ ୰ᕝ㑳ኵࠊDigital Shift EXPO 2021ࠊ2021/5/20ࠊ

㜰ࠊ⭡ⴠࡕࡍࡿ DX ࠥ ⮬ື㐠㌿࠿ࡽ⪃࠼ࡿᮍ᮶ࢿࢵࢺࠊ⤒Ⴀ⪅どⅬ࡛⪃࠼ࡿ DX ࠥ ࢹࢪࢱࣝ᫬

ࡢ⾤௦ࡢኚ໬ࡢᮏ㉁࡜௻ᴗᡓ␎ ୰ᕝ㑳ኵࠊࢧࣥࢺ࣮࣮ࣜ࣍ࣝࢹ࢕ࣥࢢࢫᰴᘧ఍ ୰ᕝ㑳ኵࠊIDR ࢳࣕࢿࣝ◊✲఍ࠊ2021/5/18ࠊᮾ

♫ࠊ2021/9/7ࠊࢿࢵࢺࠊ⭡ⴠࡕࡍࡿ DX ࠥ ಶᐈிࠊࢹࢪࢱࣝ᫬௦ࡢᕷሙᵓ㐀ࡢኚ໬ ࠥ ࣐࣮ࢣ

᥋Ⅼ࡜ಶᐈ౯್ࡢどⅬ࠿ࡽ⪃࠼ࡿᕷሙᵓ㐀ࡢኚࢸ࢕ࣥࢢどⅬ࡛⪃࠼ࡿ DX ୰ᕝ㑳ኵࠊ୰㒊ရ㉁⟶⌮༠఍ ௻ᴗࢭ࣑ࢼ࣮ࠊ

㠉

2021/5/17ࠊࢿࢵࢺࠊࢹࢪࢱࣝࡀࡶࡓࡽࡍᵓ㐀ኚ ୰ᕝ㑳ኵࠊᮾி⌮⛉኱Ꮫ ࣮࢜ࣉࣥ࢟ࣕࣥࣃࢫࠊ
2021/8/31ࠊࢿࢵࢺࠊ➇தຊࢆ⏕ࡳฟࡍࢹ࣮ࢱᡓ

㠉㸦௻ᴗ⦅ & ♫఍⦅㸧␎ ࠥ ಶᐈ౯್ࢆ᭱኱໬ࡍࡿ௙⤌ࡳ࡙ࡃࡾ ୰ᕝ㑳ኵࠊ஦ᴗᵓ᝿኱Ꮫ㝔኱Ꮫ ௻ᴗࢭ࣑ࢼ࣮ࠊ ୰ᕝ㑳ኵࠊ஦ᴗᵓ᝿኱Ꮫ㝔኱Ꮫࠊ2021/8/30ࠊ኱

2021/5/13ࠊᒸᒣࠊඛ㐍஦౛࡟Ꮫࡪ DX ࠥ ࢹࢪࢱ㜰ࠊ⭡ⴠࡕࡍࡿ DX ࠥ ಶᐈ᥋Ⅼ࠿ࡽ⪃࠼ࡿᕷሙࣝ᫬௦ࡢ஦ᴗᵓ㐀ኚ㠉ࢆ⪃࠼ࡿ ୰ᕝ㑳ኵࠊ஦ᴗᵓ᝿኱Ꮫ㝔኱Ꮫ ௻ᴗࢭ࣑ࢼ࣮ࠊᵓ㐀ࡢኚ㠉 ୰ᕝ㑳ኵࠊᰴᘧ఍♫࣐ࣖࣁ࣑࣮ࣗࢪࢵࢡ࢚ࣥࢱ
ࢸ࢖࣓ࣥࣥࢺ࣮࣍ࣝࢹ࢕ࣥࢢࢫ ♫ෆຮᙉ఍ࠊ
2021/8/24ࠊࢿࢵࢺࠊ⭡ⴠࡕࡍࡿ DX ࠥ ඛ㐍஦౛― 116 ―

2021/4/30ࠊᒸᒣࠊ⤒Ⴀ⪅どⅬ࡛⪃࠼ࡿ DX ࡢᮏ㉁ ࠥ ࢹࢪࢱࣝࡀࡶࡓࡽࡍ஦ᴗᵓ㐀ࡢᨵ㠉 ୰ᕝ㑳ኵࠊJASA ⤒Ⴀ⪅ྥࡅ DX ࢭ࣑ࢼ࣮ࠊ

࣮࢝ࣛ୰㛫Ꮚࡢ㉁㔞⏕ᡂᶵᵓࡢ◊✲ࠖ ◊✲௦⾲

2021/4/27ࠊࢿࢵࢺࠊ⤒Ⴀ⪅ࡀ⌮ゎࡍ࡭ࡁ DX ࡢ⪅ 㛵ཱྀ᐀⏨(ᅜኈ⯓኱Ꮫ) ◊✲ศᢸ⪅ ఀ㐩ᮏ㉁ ࠥ ࢹࢪࢱࣝ♫఍ࡢᾐ㏱࡜➇த⎔ቃࡢኚ໬㐍⛉Ꮫ◊✲㈝ ⱝᡭ◊✲ࠕIn-situ ࣮࣡ࢡࣇ࣮ࣟࡢࡓ

 ≉チࡵࡢ㐺ᛂⓗ࡞ィ⟬㈨※㓄ศࣇ࣮࣒࣮ࣞ࣡ࢡࠖ◊ヱᙜ࡞ࡋ✲௦⾲⪅ 㧗ᶫ ្ᬛ (2019-2022) ࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺάື

 ࡑࡢ௚ࡢάື⛉Ꮫ◊✲㈝ ᇶ┙◊✲(C) ࠕࢺࣛࣇ࢕ࢵࢡືⓗไ

PRAGMA 㐠Ⴀጤဨ㸦ୗᲄࠊఀ㐩㸧ᚚᶵ⬟㓄ഛᆺࢪࣙࣈ⟶⌮ࢩࢫࢸ࣒ࠖ◊✲௦⾲⪅ᅜ❧◊✲㛤Ⓨἲே ⌮໬Ꮫ◊✲ᡤ ィ⟬⛉Ꮫ◊ఀ㐩 㐍 (2021-2023)✲ࢭࣥࢱ࣮ 㐃ᦠࢧ࣮ࣅࢫ㐠Ⴀ࣭సᴗጤဨ㸦ఀ⛉Ꮫ◊✲㈝ ᇶ┙◊✲(C) ࠕOpenFlow ⤖ྜ⥙㓄㐩㸧ഛࢡࣛࢫࢱࢆᑐ㇟࡜ࡋࡓ MPI ᐇ⾜᫬ィ⟬࣭㏻ಙ㐃 ᦠ ᶵ ᵓ ࠖ ◊ ✲ ௦ ⾲ ⪅ ఀ 㐩 㐍 (2017-2021)✲ࢭࣥࢱ࣮ࠕᐩᓅࠖࢡࣛ࢘ࢻⓗ฼⏝᥎㐍ࢱࢫࢡ

[COVID-19 ࡢࡓࡵᘏ㛗]ࣇ࢛࣮ࢫ እ㒊ᑓ㛛ᐙ㸦ఀ㐩㸧⛉Ꮫ◊✲㈝ ᇶ┙◊✲(B) ᝟ሗ♫఍࡟࠾ࡅࡿࢺ

ࣇ࣮ࣟᣦྥᆺ࢔ࢡࢭࢫไᚚᶵᵓ࡟㛵ࡍࡿ◊✲ࠖ

NEC C㸤C ࢩࢫࢸ࣒ SP ◊✲఍ ጤဨ㸦ఀ㐩㸧◊✲௦⾲⪅ ୗᲄ┿ྖࠊ◊✲ศᢸ⪅ ఀ㐩 㐍

NEC User Group ఍㛗 President㸦ఀ㐩㸧(2017-2021) [COVID-19 ࡢࡓࡵᘏ㛗]
NICT ඹྠ◊✲ࠕ㧗ಙ㢗ศᩓ࢚ࢵࢪࢥࣥࣆ࣮ࣗࢸ
࢕ࣥࢢࣉࣛࢵࢺࣇ࢛࣮࣒࡟㛵ࡍࡿᐇドⓗ◊✲ࠖ኱㜰኱Ꮫഃ୺௵ᢸᙜ⪅ ఀ㐩 㐍ࠊཧຍ◊✲⪅ᮌᡞၿஅ

NICT ඹྠ◊✲ࠕḟୡ௦ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢸ࢕
ࣥࢢ⎔ቃࡢࡓࡵࡢࢹ࣮ࢱඹ᭷⎔ቃᐇ⌧࡟ྥࡅࡓᗈᇦ DTN ᐇ㦂ࠖ ࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺ࣮ࣜࢲ࣮ ఀ㐩㐍

2021 ᖺᗘ Ꮫ㝿኱つᶍ᝟ሗᇶ┙ඹྠ฼⏝࣭ඹྠ◊✲ᣐⅬ බເᆺඹྠ◊✲ࠕྜᡂேཱྀࣉࣟࢪ࢙ࢡ
ࢺ㸸ᚑᴗᆅ࣭㏻Ꮫᆅᒓᛶࡢ☜❧ⓗ๭ᙜ࡚࡜῝ᒙᏛ⩦࡟ࡼࡿ✵୰෗┿࠿ࡽࡢఫᏯุูࠖ ◊✲௦⾲⪅ ᮧ⏣ᛅᙪ㸦㛵す኱Ꮫ㸧◊✲ศᢸ⪅ ఀ㐩 㐍

2021 ᖺᗘ Ꮫ㝿኱つᶍ᝟ሗᇶ┙ඹྠ฼⏝࣭ඹྠ◊✲ᣐⅬ බເᆺඹྠ◊✲ࠕGPU ୪ิィ⟬࡟ࡼࡿ㧗ศᏊᮦᩱ⣔ࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥࡢ㧗㏿໬ᢏἲࡢ᳨ウࠖ ◊✲௦⾲⪅ ⴗ⏣ඞ⨾㸦㜵⾨኱Ꮫᰯ㸧◊✲ศᢸ⪅ ఀ㐩 㐍ࢧ࢖࢚ࣥࢸ࢕ࣇ࢕ࢵࢡ࣭ࢩࢫࢸ࣒◊✲఍ ኱つᶍࢹ࣮ࢱฎ⌮ࢩࢫࢸ࣒᭱㐺໬ WG㸦ఀ㐩㸧ࣛࢫࢺࠊࠕHPC/HPDA ⼥ྜィ⟬ᇶ┙ྥࡅࢹ࣮ࢱ

ᅜ❧◊✲㛤Ⓨἲே ⌮໬Ꮫ◊✲ᡤ ィ⟬⛉Ꮫ◊

2021 ᖺᗘ Ꮫ㝿኱つᶍ᝟ሗᇶ┙ඹྠ฼⏝࣭ඹྠ◊✲ᣐⅬ බເᆺඹྠ◊✲ࠕ᱁Ꮚ QCD ࡟ࡼࡿࢫ― 117 ―

Multi-Display System”, Future of Information and ᖺᗘ◊✲Ⓨ⾲ㄽᩥ୍ぴ

Communication



ヱᙜ࡞ࡋ

఍ㄽᩥㄅࢥࣥࣆ࣮ࣗࢸ࢕ࣥࢢࢩࢫࢸ࣒ࠊvol.14,
no. 3, pp. 1-13, 2021ࠋ



SebastianAguirreFramework

using

SDN”,

Futureof2021, Apr. 2021.
[DOI:10.1007/978-3-030-73100-7_27]
K. Makida, T. Kawakami, S. Matsumoto, T.
Yoshihisa, Y. Teranishi, and S. Shimojo, "SameWorld Broadcasting: An Internet Broadcasting

Haruna Okabe, Nozomi Kobayashi, Sachie Ozawa,

SystemHideo Saito, Masaki Kan, Susumu Date, Shinji

Compositions," Proceedings of the 9th IEEE

Shimojo,ThousandInternational Workshop on Architecture, Design,

Individual Wild Humpback Whale By Fluke Photos”,

Deployment and Management of Networks and

VISAPP 2022, Online, February 2022.

Applications (ADMNET 2021) in Conjunction with

Seiju Yasuda, Chonho Lee, Susumu Date, “An

the 45th Annual International Computer, Software

Adaptive Cloud Bursting Job Scheduler based on

and Applications Conference (COMPSAC 2021), pp.

Deep Reinforcement Learning”, IEEE HPBD&IS

1424-1429, 2021 ᖺ 7 ᭶ࠋ

“Identification

Macau,

China,ofOver

Dec.2021.

[DOI:



for

Real-Time

Distributed

Video

Y. Kobayashi, T. Kawakami, S. Matsumoto, T.
Yoshihisa, Y. Teranishi, and S. Shimojo, "How Do

10.1109/HPBDIS53214.2021.9658447]
Date,

Avatar Appearances Affect Communication from

“Scalability Evaluation of a Per-User Access Control

Others?," Proceedings of the 45th IEEE Annual

Framework”, CSCI-IOT, Las Vegas, USA, Dec.

International Computer, Software and Applications

2021 (in printing).

Conference (COMPSAC 2021), Student Research

Kohei Yamamoto, Arata Endo, Susumu Date,

Symposium (SRS), pp. 1036-1039, 2021 ᖺ 7 ᭶ࠋ

Arata

Endo,

“Architecture



Juan

Takashi Yoshikawa, Masami Hida, Chonho Lee,

2021,



Kido,

Information and Communication Conference (FICC)ᅜ㝿఍㆟఍㆟㘓

Yoshiyuki

Routing

Frontiers and Innovations, vol. 8, no. 2, pp.43-58,

Distributed

Development of Real-time Failover Inter-domain

Supercomputing

Sep. 2021. [DOI:10.14529/jsfi210203]

forZarraonandia, Susumu Date, Shinji Shimojo, “A

Field-Induced Chiral Transition Simulation Using
TSUBASA”,

Module[DOI:10.23919/MIPRO52101.2021.9596975]

Susumu Date, “First Experience of Accelerating a
SX-Aurora

ControlResource Management in InfaaS-AP”, MIPRO2021.

Shinji Yoshida, Arata Endo, Hirono Kaneyasu,

theKohei Taniguchi, Yasuhiro Watashiba, Susumu Date,
Redundancy⣽ぢᓅ⏕ࠊᏳᡞ൉ửࠊ㩾ῲ㐨⣫ࠊୗᲄ┿ྖࠊ஧㔜ྠᆺ Hypercube ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ”ࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ



2022.

Shinji Shimojo, “Architecture of Connectivity-aware

Ꮫ఍ㄽᩥㄅ



(FICC)[DOI:10.1007/978-3-030-98012-2_37]ⴭ᭩Conference

Chunghan

of

an

Lee,

On-timeSusumuData

Transfer

 Tomoki Sugiura, Keichi Takahashi, Kohei Ichikawa

Framework in Cooperation with Scheduler System”,

and Hajimu Iida, "Acar: An application-aware

18th Annual IFIP International Conference on

network routing system using SRv6," 2022 IEEE

Network and Parallel Computing (NPC2021), Nov.

19th

2021. [DOI: 10.1007/978-3-030-93571-9_13]

Networking Conference (CCNC), pp. 751-752, Jan.

Yuga Takahata, Yoshiyuki Kido, Shinji Shimojo,

2022.㻌

“Design and Implementation of Relay Nodes in SBC

AnnualConsumerCommunications&

 Keichi Takahashi, Wassapon Watanakeesuntorn,― 118 ―

Kohei Ichikawa, Joseph Park, Ryousei Takano,⿱୍ࠊୗᲄ┿ྖࠊ“ྠୡ⏺ᨺ㏦: ࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒ᫎ

Jason Haga, George Sugihara, Gerald M. Pao,ീࡢ཰㞟࡜ྜᡂࢆక࠺ศᩓᆺ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺࣛ

"kEDM: A Performance-portable Implementation of

࢖ࣈᨺ㏦ࢩࢫࢸ࣒ࠊ”࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔ࠊศᩓࠊ༠

Empirical Dynamic Modeling using Kokkos",ㄪ࡜ࣔࣂ࢖ࣝ (DICOMO2021) ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ㄽ

Practice & Experience in Advanced Researchᩥ㞟ࠊpp. 1568-1577, 2021 ᖺ 6 ᭶ࠋComputing (PEARC 2021), Jul. 2021.

ᑠᯘ㟹᫂ࠊᕝୖ᭸ஓࠊᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂᬛᶞࠊᑎす Hiroki Kashiwazaki, Hideo Masuda, Kazuhiro⿱୍ࠊୗᲄ┿ྖࠊ“ࢥ࣑ࣗࢽࢣ࣮ࢩࣙࣥ෇⁥໬ࡢ

Mishima, and Kensuke Miyashita. 2022. Anࡓࡵࡢ࢔ࣂࢱ࣮㑅ᢥᨭ᥼ᡭἲࡢ᳨ウࠊ”࣐ࣝࢳ࣓Introduction to the Special Interest Group onࢹ࢕࢔ࠊศᩓࠊ༠ㄪ࡜ࣔࣂ࢖ࣝ (DICOMO2021)

Internet and Operation Technology (SIG-IOT) ofࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ㄽᩥ㞟ࠊpp. 1102-1107, 2021 ᖺ 6 ᭶ࠋ

Information Processing Society of Japan (Ver.2021).



∾⏣⯟㍤ࠊᕝୖ᭸ஓࠊᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂᬛᶞࠊᑎすIn Proceedings of the 2022 ACM SIGUCCS Annual⿱୍ࠊୗᲄ┿ྖࠊ“ྠୡ⏺ᨺ㏦ࢩࢫࢸ࣒ࡢࡓࡵࡢ

Conferenceᫎീ཰㞟ᮌᵓ⠏ᡭἲࡢ᳨ウࠊ”DPSWS2021 ㄽᩥ(SIGUCCS'22).

Associationfor㞟ࠊpp. 286-290, 2021 ᖺ 10 ᭶ࠋComputing Machinery, New York, NY, USA, 3–6.
https://doi.org/10.1145/3501292.3511565

ᑠᯘ㟹᫂ࠊᕝୖ᭸ஓࠊᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂᬛᶞࠊᑎす H. Kashiwazaki, H. Takakura and S. Shimojo, ``An⿱୍ࠊୗᲄ┿ྖࠊ“ࣔࣂ࢖ࣝࢹࣂ࢖ࢫࢆ⏝࠸ࡓࣜ

Evaluation of Stochastic Quantitative Resilience࢔ࣝࢱ࢖࣒ AR ✚㞷ྍど໬ࢩࢫࢸ࣒ࡢ᳨ウࠊ”➨

Index Based on SLAs of Communication Lines,''29 ᅇ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔㏻ಙ࡜ศᩓฎ

2021 IEEE 45th Annual Computers, Software, and⌮࣮࣡ࢡࢩࣙࢵࣉ (DPSWS2021) ㄽᩥ㞟ࠊpp.

Applications Conference (COMPSAC), 2021, pp.

271-272, 2021 ᖺ 10 ᭶ࠋ

1449-1454,

doi:



10.1109/COMPSAC51774.2021.00215.

⿱୍ࠊୗᲄ┿ྖࠊ"[ࢩ࣮ࣙࢺ࣮࣌ࣃ࣮] ྠୡ⏺ᨺ㏦ࢩࢫࢸ࣒࡟࠾ࡅࡿᫎീ཰㞟ྜᡂ᫬㛫▷⦰᪉ᘧཱྀ㢌Ⓨ⾲㸦ᅜෆ◊✲఍࡞࡝㸧ࡢ᳨ウࠊ"㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡◊✲ሗ࿌ࠊVol.

ᑠᓥ୍⚽ࠊ“e ࣮ࣛࢽࣥࢢᩍᮦࡢࡓࡵࡢ᭱ᑠᶵ⬟ࢧ࣮ࣂୖ࡛ືసࡍࡿ㍍㔞 CMS”ࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍➨ 84 ᅇ඲ᅜ኱఍➨ 4 ศ෉(5H-05)ࠊpp.543-544,

IEICE-121, No. 300, pp. 26-27, 2021 ᖺ 12 ᭶ࠋ
 R. N. S. Widodo, H. Abe and K. Kato, “Hadoop
Data2022 ᖺ 3 ᭶ࠋ኱Ꮫ ICT ᥎㐍༠㆟఍ 2021 ᖺᗘᖺḟ኱఍ࠊpp.

Using Discrete Structure Processing System, ◊✲ሗ࿌࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ࡜㐠⏝ᢏ⾡(IOT),

Vol.2022-IOT-56, No.36, pp.1--6 (2022)
 Hirokiၿஅࠊ⩏ஂᬛᶞࠊἙྜ⏤⣖Ꮚࠊቑ⏣Ḡஅࠊᒣᮏᯇᶞࠊ“Cloud native IOT architecture ࡢᥦ᱌࡜ࡑࡢ
ᛂ⏝”ࠊ㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡ሗ࿌᭩ࠊvol. 121, no.
167, IA2021-22. pp. 49-53, 2021 ᖺ 9 ᭶ࠋ

Data

Resilience Evaluation by SLA of Line Connectivityఀ㐩 㐍ࠊ“ࢡࣛ࢘ࢻࣂ࣮ࢫࢸ࢕ࣥࢢࡢ௙⤌ࡳ࡜ୗᲄ┿ྖࠊᒣཱྀ⌰ኴࠊ℧ᓮ ᑦࠊ▮㔝ⱥேࠊᮌᡞ

Applying

 Kashiwazaki Hiroki, Mizuta Masahiro, Sato Dai:௒ᚋࡢㄢ㢟”ࠊࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒ὠἼᏛ◊✲఍ࠊ2021



Framework:

pp. 152704-152717, 2021

130-137ࠊᖥᙇࠊ2021 ᖺ 12 ᭶ࠋᖺ 6 ᭶(online)ࠋ

Reduction

Reduction at the DFS Layer”, IEEE Access, vol. 9,ఀ㐩 㐍ࠊᑎ๓ຬᕼࠊ຾ᾆ⿱㈗ࠊᮌ㉺ಙ୍㑻ࠊᮌᡞၿஅࠊ“኱㜰኱Ꮫࡢࢹ࣮ࢱ㞟⣙ᇶ┙ ONION”ࠊ∾⏣⯟㍤ࠊᕝୖ᭸ஓࠊᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂᬛᶞࠊᑎす∾⏣⯟㍤ࠊᕝୖ᭸ஓࠊᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂᬛᶞࠊᑎす― 119 ―

Kashiwazaki,

YutakaKikuchi,Ikuo

Nakagawa, Kazuma Nishiuchi, Mitsuhiro Osaki,
Shunsuke Kikuchi, Hideki Takase: Design and
Implementation of Multi Agent Simulator for
Resource

Transparent

WidelyDistributed

Computing Environment, ◊✲ሗ࿌࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ ࡜ 㐠 ⏝ ᢏ ⾡ (IOT), Vol.2022-IOT-56, No.50,⏘Ꮫ㐃ᦠ”ࠊ௧࿴ 3 ᖺᗘ➨ 1 ᅇ ඹ๰ᶵᵓㅮ₇఍ࠊ

pp.1--5 (2022)

July 2022 (online 㓄ಙ)ࠋ ‫‮‬ὸ₶ᶞࠊ᯽ᓮ♩⏕: ࢩࢢࢼࣜࣥࢢࢤ࣮࣒࡟ࡼ
ࡿෆ㒊୙ṇࣔࢹࣝࡢᥦ᱌࡜⪃ᐹࠊಙᏛᢏሗࠊvol.



Japan, March 2022 (online 㛤ദ)ࠋ ╔ᮏග኱ࠊ᯽ᓮ♩⏕ࠊ஭ཱྀಙ࿴: ࣉࣟࢢ࣐ࣛࣈ
ࣝࢫ࢖ࢵࢳࢆ⏝࠸ࡓࢡࣛࢫࢱᵓ⠏ࡢࡓࡵࡢࢥࣥ

࣮ࣗࢸ࢕ࣥࢢ࡜ࢹ࣮ࢱ㞟⣙ᇶ┙ࡢ┦஌ຠᯝ࡬ࡢ

ࢪ࣒࢘ㄽᩥ㞟ࠊVol.2021, pp.85-86 (2021)

ᮇᚅࠥ”ࠊ➨ 5 ᅇࢯ࣮ࢩ࣭ࣕࣝࢫ࣐࣮ࢺࢹࣥࢱࣝ
࣍ࢫࣆࢱࣝ ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ࠊOsaka, Japan, March2022 (online 㓄ಙ)ࠋperformance evaluations of relatively inexpensive
storage products (3), ◊✲ሗ࿌࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ࡜

ᙧ࣭ᩘ”ࠊᇶ◊◊✲఍ࠕ㛤ᨺ⣔ࢺ࣏ࣟࢪ࣮ࡢ᥈ồࠖࠊ

(2021)

2021 ᖺ 11 ᭶ࠋ

SIGUCCS ࡬ࡢ࠾ㄏ࠸ࠊ◊✲ሗ࿌࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ࡜㐠⏝ᢏ⾡(IOT), Vol.2021-IOT-54, No.11,ゎㄝ࣭ࡑࡢ௚ఀ㐩 㐍ࠊ“㧗ᛶ⬟ィ⟬࣭ࢹ࣮ࢱศᯒᇶ┙ࢩࢫࢸ࣒ (SQUID: Supercomputer for Quest to Unsolved

pp.1--7

Interdisciplinary Datascience) ࠥࢃࡀᅜࡢᏛ⾡࣭⏘ ᮡᾆᬛᇶࠊ㧗ᶫ្ᬛࠊᕷᕝᪿᖹࠊ㣤⏣ ඖࠊ"SRv6

ᴗࡢⓎᒎࢆᨭ࠼ࡿ◊✲ᇶ┙ࡢᐇ⌧࡟ྥࡅ࡚ࠥ”ࠊࢆ⏝࠸ࡓ࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥࡢ≉ᛶࢆ⪃៖ࡋࡓ㏻

ࢧ࢖ࣂ࣮HPC ࢪ࣮ࣕࢼࣝ, no. 11, pp.3-32, Dec.

ಙ⤒㊰ไᚚᡭἲࠊ"᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ ◊✲ሗ࿌࢖ࣥ2022ࠋࢱ࣮ࢿࢵࢺ࡜㐠⏝ᢏ⾡ (IOT), 2021 ᖺ 5 ᭶ ᖺᗘ≉ู◊✲ሗ࿌࣭ಟኈㄽᩥ࣭༤ኈㄽᩥ

ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ࠊᣍᚅ࡯࠿
Susumu Date, Shinji Yoshida, Arata Endo, Hiroaki༤ኈㄽᩥKataoka, Shuichi Gojuki, Yoshihiko Sato, Akihiko



Musa,

“Performance

Measurement

on

the

WSSP32, Sendai, Japan, Dec. 2021.

⣽ぢᓅኵࠊ“኱つᶍศᩓඹ᭷࣓ࣔࣜࢩࢫࢸ࣒ࡢ୍㈏ᛶไᚚ࡟㛵ࡍࡿ◊✲”ࠊ኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉

Cloud-bursting Environment in Osaka University”,

Ꮫ◊✲⛉༤ኈᏛ఩ㄽᩥࠊ2022 ᖺ 1 ᭶ࠋ

Chaxiong Yukonohiatou, “A Study on Stream Data

Shinji Shimojo, Susumu Date, “Osaka University’s

Processing with Dynamic Quality Control”ࠊ኱㜰኱

Research Infrastructure Towards Acceleration ofᏛ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉༤ኈᏛ఩ㄽᩥࠊ2022 ᖺ

Global e-Science Research”, eScience 2021, Sep.

1 ᭶ࠋ

2021.



ఀ㐩 㐍ࠊ“SQUID ࡢᴫせ”ࠊᏛ⚍኱つᶍ᝟ሗᇶ┙ඹྠ฼⏝࣭ඹྠ◊✲ᣐⅬ ➨ 13 ᅇ ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ࠊ
2021 ᖺ 7 ᭶(online)ࠋ

෠ᶔ♸୍ࠊ“⏕໬Ꮫ཯ᛂࡢᩘ⌮㹼ศᏊࡢ≧ែ࣭㐠⏝ᢏ⾡ (IOT), Vol.2021-IOT-55, No.4, pp.1--5
 ᯽ᓮ♩⏕ࠊᒣஅୖ༟ࠊᱝ⏣⚽ኵࠊ୕ᓥ࿴ᏹ: ACMఀ㐩 㐍ࠊ“SQUID+ONION=? ࠥࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ

ࣃ࢖ࣛタィࠊ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ࡜㐠⏝ᢏ⾡ࢩ࣏ࣥ
 Hiroki Kashiwazaki: Qualitative and quantitativeఀ㐩 㐍ࠊ“ࢹ࣮ࢱ㞟⣙ᇶ┙ ONION ࡢᴫせ࡜௒ᚋࡢᒎ㛤”ࠊCyber HPC Symposium 2022, Osaka,

121, no. 410, ICSS2021-62, pp. 20-25 (2022)ୗᲄ┿ྖࠊ“ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮࡟࠾ࡅࡿ

ಟኈㄽᩥ


ࢹ࢕ࢫࣉࣞ࢖ࢩࢫࢸ࣒ࡢࣇ࣮࣒ࣞฎ⌮୪ิ໬”ࠊఀ㐩 㐍ࠊ“኱㜰኱Ꮫࡢࢹ࣮ࢱ㞟⣙ᇶ┙ ONION ࡢ኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉ಟኈᏛ఩ㄽᩥࠊ

ᴫせ”ࠊDDN Japan User Forum 2021 ~ࣉࣟࢲࢡࢺ
࢔ࢵࣉࢹ࣮ࢺ࡜᭱᪂஦౛࠿ࡽ“௒”ࡢ DDN ࢆ▱
ࡿ! ~ࠊ2021 ᖺ 7 ᭶(online)ࠋ

㧗⏿ຬᡃࠊ“OS ௬᝿໬ᇶ┙ࢆ⏝࠸ࡓ SBC ࣐ࣝࢳ

2022 ᖺ 2 ᭶ࠋᯇ஭⚈࿃ࠊ“ィ⟬ᶵࢭࣥࢱࡢࢹ࣐ࣥࢻࣞࢫ࣏ࣥࢫ
ཧຍ࡟࠾ࡅࡿ࣮ࣘࢨࡢ༠ຊࢆ⪃៖ࡋࡓࢪࣙࣈࢫ

― 120 ―

ࢣࢪ࣮ࣗࣜࣥࢢ”ࠊ኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉ಟኈᏛ఩ㄽᩥࠊ2022 ᖺ 2 ᭶ࠋᒣᮏ᫭ᖹࠊ“ࢪࣙࣈࢫࢣࢪ࣮ࣗࣛ⏝࢜ࣥࢱ࢖࣒ࢹ
࣮ࢱ㓄⨨ࣔࢪ࣮ࣗࣝ”ࠊ኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉ಟኈᏛ఩ㄽᩥࠊ2022 ᖺ 2 ᭶ࠋ༞ᴗ◊✲ሗ࿌
஭ୖ⛸㤿ࠊ“」ᩘ࣓࢝ࣛᫎീ࠿ࡽࡢே≀᳨ฟ࡟ࡼࡿྠ୍ே≀ࢆ⪃៖ࡋࡓ⁫ᅾேᩘ᥎ᐃ”ࠊ኱㜰኱ᏛᕤᏛ㒊༞ᴗㄽᩥࠊ2022 ᖺ 2 ᭶ࠋ

㧘ᔱ࿴㈗ࠊ“㠀౵くⓗ࡞ MPI ㏻ಙࣟࢢ཰㞟ࢆྍ⬟࡟ࡍࡿ㧗㏿ࣃࢣࢵࢺゎᯒࣔࢪ࣮ࣗࣝ”ࠊ኱㜰኱ᏛᕤᏛ㒊༞ᴗㄽᩥࠊ2022 ᖺ 2 ᭶ࠋᮧ㔜ᆂுࠊ“⮬㌿㌴⏝ࢼࣅࢤ࣮ࢩࣙࣥ࢔ࣉࣜࡢࡓ
ࡵࡢ㉮⾜⎔ቃࢹ࣮ࢱศᯒ࣭཰㞟ᶵᵓࡢᐇ⿦”ࠊ ኱㜰኱ᏛᕤᏛ㒊༞ᴗㄽᩥࠊ2022 ᖺ 2 ᭶ࠋᒣᓮ ⾨ࠊ“SRv6 ࢆ㐺⏝ࡋ࡚฼⏝⪅୺ᑟࡢ」ᩘ⤒㊰ྠ᫬ά⏝ࢆᐇ⌧ࡍࡿࢩࢫࢸ࣒”ࠊ኱㜰኱ᏛᕤᏛ㒊༞ᴗㄽᩥࠊ2022 ᖺ 2 ᭶ࠋ㱟ᐑᑎᔞኈࠊ“⏝ㄒ㝵ᒙᵓ㐀ࢆ⏝࠸ࡓ 4 ᢥసၥᨭ᥼ࢶ࣮ࣝࡢ㑅ᢥ⫥ࡢရ㉁ྥୖ࡜ၥ㢟✀㢮ࡢቑຍ”ࠊ኱㜰኱ᏛᕤᏛ㒊༞ᴗㄽᩥࠊ2022 ᖺ 2 ᭶ࠋ࿴⏣ဴஓࠊ“⏝ CoAP ࡟ࡼࡿ཯ᑕᆺ࢔ࣥࣉᨷᧁࢆ
ᢚไࡍࡿ㍍㔞࡞ Return Routability Check ࡢᐇ⿦”ࠊ኱㜰኱ᏛᕤᏛ㒊༞ᴗㄽᩥࠊ2022 ᖺ 2 ᭶ࠋ

― 121 ―

඲Ꮫᨭ᥼௻⏬㒊㛛
8QLYHUVLW\ZLGH ,QIRUPDWLRQ DQG &RPPXQLFDWLRQV,QIUDVWUXFWXUH6HUYLFHV3URPRWLRQ'LYLVLRQ㸯 㒊㛛ࢫࢱࢵࣇᩍᤵ ⊦ಛ ᩔኵຓᩍ ᯇᮏ ဴ␎Ṕ㸸2002 ᖺ 6 ᭶໭㝣ඛ➃⛉Ꮫᢏ⾡኱Ꮫ㝔኱Ꮫ᝟ሗ␎Ṕ㸸2002 ᖺ 3 ᭶ಙᕞ኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ᕤᏛ⣔◊✲⛉ࢩࢫ⛉Ꮫ◊✲⛉༤ኈᚋᮇㄢ⛬ಟ஢ࠋ2002 ᖺ㏻ಙ࢟ࣕࣜ࢔

ࢸ࣒ᕤᏛᑓᨷ༤ኈ๓ᮇㄢ⛬ಟ஢ࠊ1990 ᖺ 4 ᭶ி㒔ࢥ◊✲ᡤࠋ2004 ᖺ⊂❧⾜ᨻἲே⛉Ꮫᢏ⾡᣺⯆ᶵᵓࠊ⟃ࣥࣆ࣮ࣗࢱᏛ㝔 ᩍဨࠊ2004 ᖺ 4 ᭶ி㒔᝟ሗ኱Ꮫ㝔Ἴ኱Ꮫඛ➃Ꮫ㝿㡿ᇦࢭࣥࢱ࣮ࠋ2008 ᖺዉⰋඛ➃⛉Ꮫ኱Ꮫ ຓᩍࠊ2007 ᖺ 10 ᭶ᅜ❧኱Ꮫἲேி㒔኱Ꮫ⏘ᐁᢏ⾡኱Ꮫ㝔኱Ꮫ෸ᩍᤵࠋ2016 ᖺᮾி㟁ᶵ኱Ꮫᮍ᮶⛉Ꮫ㐃ᦠࢭࣥࢱ࣮ᐤ௜◊✲㒊㛛 ຓᩍࠊ2010 ᖺ 4 ᭶ᅜᏛ㒊ᩍᤵࠋ2019 ᖺ❧࿨㤋኱Ꮫ⥲ྜ⛉Ꮫᢏ⾡◊✲ᶵᵓ❧኱Ꮫἲே⚄ᡞ኱Ꮫ⤒῭⤒Ⴀ◊✲ᡤ ຓᩍࠊ2015 ᖺᐈဨᩍᤵ㸦㠀ᖖ໅㸧ࠊྠᖺ኱㜰኱Ꮫ᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕

4 ᭶ ᅜ❧኱Ꮫἲே኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥ

ᮏ㒊ࠊව኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉ᩍᤵࠊࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹࢱ࣮ ≉௵ຓᩍ㸦ᖖ໅㸧ࠋ2016 ᖺ 11 ᭶ࡼࡾ኱㜰኱Ꮫ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮๪ࢭࣥࢱ࣮㛗ࠊ⌧ᅾ࡟⮳ࡿࠋ༤ኈ㸦᝟ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮඲Ꮫᨭ᥼௻⏬㒊㛛࠾ࡼࡧሗ⛉Ꮫ㸧ࠋ㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࠊ᪥ᮏࢭ

ᛂ⏝᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲㒊㛛ຓᩍ㸦ව௵㸧ࠊ⌧ᅾ࡟⮳ࡿࠋ࢟ࣗࣜࢸ࢕࣐ࢿࢪ࣓ࣥࢺᏛ఍ྛ఍ဨࠋ୍⯡♫ᅋἲே᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࠊ㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ࠊIEEEࠊᩍ⫱ࢩࢫබ⾗↓⥺ LAN ㄆド⟶⌮ᶵᵓ௦⾲⌮஦ࠊ୍⯡♫ᅋἲࢸ࣒᝟ሗᏛ఍ྛ఍ဨࠋ

ே JPCERT ࢥ࣮ࢹ࢕ࢿ࣮ࢩࣙࣥࢭࣥࢱ࣮⌮஦ࠊ኱㜰ᗓ㆙ࢧ࢖ࣂ࣮ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕࢔ࢻࣂ࢖ࢨ࣮ࠊዉⰋ┴㆙ࢧ࢖ࣂ࣮ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ᑐ⟇࢔ࢻࣂ࢖ࢨ࣮ࠊ᝟ሗฎ⌮ᩍ⫱࣭◊✲ᴫせᙜ㒊㛛ࡣࠊDX㸦ࢹࢪࢱࣝࢺࣛࣥࢫࣇ࢛࣮࣓ࣥࢩࣙ

Ᏻ඲☜ಖᨭ᥼ኈ㸦➨ 008350 ྕ㸧ࠊCISSPࠋࣥ㸧᫬௦࡟┠ࢆྥࡅࡓ኱㜰኱Ꮫ඲య࡟࠾ࡅࡿ඲Ꮫᨭ

᥼ࢆ୺࡞άື࡜ࡋ࡚࠸ࡿࡀࠊࡑࡢ᝟ሗ࢖ࣥࣇ࣭ࣛࢧ

෸ᩍᤵ ኱ᖹ ೺ྖ࢖ࣂ࣮ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ᢏ⾡࣭CSIRT ࢆά⏝ࡋࡓᛂ⏝◊␎Ṕ㸸2002 ᖺ 3 ᭶ி㒔኱Ꮫ⌮Ꮫ㒊༞ᴗࠊ2004 ᖺ 3 ᭶✲࡜ࡋ࡚ࠊࢧ࢖ࣂ࣮ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕࡟㛵ࢃࡿᖜᗈ࠸◊ி㒔኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗᏛ◊✲⛉▱⬟᝟ሗᏛᑓᨷಟኈㄢ

✲ࠊ㐲㝸ࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒ື⏬㓄ಙࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࢩࢫࢸ

⛬ಟ஢ࠊ2007 ᖺ 3 ᭶ி㒔኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗᏛ◊✲⛉▱࣒ࠊIPv6 ⤒㊰ไᚚࠊ࣐࢙ࣝ࢘࢔ゎᯒࠊࣔࣂ࢖࣭ࣝไ

⬟᝟ሗᏛᑓᨷ༤ኈᚋᮇㄢ⛬༢఩ྲྀᚓ㏥Ꮫࠋ2007 ᖺ 4ᚚࢩࢫࢸ࣒ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕࡟㛵ࡋ࡚◊✲ࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ

᭶ᰴᘧ఍♫࢜ࢡࢺࣃࢫࠊ2008 ᖺ 4 ᭶ி㒔኱ᏛᏛ⾡᝟ሗ࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮≉ᐃຓᩍࠊ2011 ᖺ 4 ᭶ྡྂᒇ኱

ᩍ⫱࣭◊✲➼࡟ಀࡿ඲Ꮫᨭ᥼

Ꮫ᝟ሗ㐃ᦠ⤫ᣓᮏ㒊≉௵ຓᩍࠊ2012 ᖺ 8 ᭶ዉⰋඛ➃ᙜ㒊㛛࡛ࡣࠊ᝟ሗ㏻ಙᇶ┙ࡸࢧ࣮ࣅࢫ࡟ಀࡿࢩࢫ

⛉Ꮫᢏ⾡኱Ꮫ㝔኱Ꮫ᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉≉௵ຓᩍࠊ2015ࢸ࣒ࡢᵓ⠏ࡸ㐠⏝ᨭ᥼࡞࡝ࠊࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥ

ᖺ 12 ᭶ᚨᓥ኱Ꮫ᝟ሗࢭࣥࢱ࣮ㅮᖌࠊ2019 ᖺ 4 ᭶኱ࢱ࣮ࡀᐇ᪋ࡋ࡚࠸ࡿ඲Ꮫᨭ᥼ᴗົࡢ௻⏬࣭㐠Ⴀ⟶⌮㜰኱Ꮫ᝟ሗ᥎㐍ᮏ㒊ㅮᖌࢆ⤒࡚ 2021 ᖺ 4 ᭶ࡼࡾྠࢆᐇ᪋ࡍࡿ࡜࡜ࡶ࡟ࠊ඲Ꮫ IT ㄆドᇶ┙ࢩࢫࢸ࣒ࠊ࢟

෸ᩍᤵࠋࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮඲Ꮫᨭ᥼௻⏬㒊ࣕࣥࣃࢫࢡࣛ࢘ࢻࢩࢫࢸ࣒ࠊ஦ົ࣭ᩍົᨭ᥼࡟ಀࡿ

㛛࠾ࡼࡧᛂ⏝᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲㒊㛛ව௵ࠋ⌧ᅾ࡟⮳ྛ✀ࢩࢫࢸ࣒ࠊIT ࢥ࢔Ჷࡢ㐠⏝ᨭ᥼ࠊOU-CSIRTࡿࠋ༤ኈ㸦᝟ሗᏛ㸧ࠋ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࠊ㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ

(Computer Security Incident Response Team)࡜ࡋ࡚ࢭ

఍ࠊࢩࢫࢸ࣒ไᚚ᝟ሗᏛ఍ࠊACM, IEEE ྛ఍ဨࠋ࢟ࣗࣜࢸ࢕࢖ࣥࢩࢹࣥࢺᑐᛂࢆᢸᙜࡋ࡚࠸ࡿࠋ

― 123 ―

඲Ꮫᨭ᥼ᴗົࡢ௻⏬࣭㐠Ⴀ⟶⌮ࣂ࢖࣭ࢹࣇ࢛ࣝࢺࡢᴫᛕࢆᑟධࡋࠊᩍ⫱࣭◊✲ࢆࡣࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮࡛ࡣࠊᅗ 1 ࡟♧ࡍ඲Ꮫࡌࡵ࡜ࡍࡿᏛෆࡢ඲࡚ࡢάື࡟࠾࠸࡚ࣜ࢔ࣝ࡞኱Ꮫ

ᨭ᥼ᴗົ᥎㐍యไࡢୗࠊྛᴗົࡢ㈐௵⪅ࢆỴࡵ࡚඲࡜ࢧ࢖ࣂ࣮✵㛫ࢆ㧗ᗘ࡟⼥ྜࡋࡓࠕ⧅ࡀࡿ኱Ꮫࠖ࡬

Ꮫᨭ᥼ࢆ᥎㐍ࡋ࡚࠸ࡿࠋࡲࡓࠊࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭ࡜㌿᥮ࡍࡿࡓࡵ࡟ࠊOUDX ࡢᇶᖿ࡜࡞ࡿࢩࢫࢸ࣒⩌ࣥࢱ࣮ᩍဨࡢ࢚ࣇ࢛࣮ࢺࡢ 1/3 ࢆ඲Ꮫᨭ᥼ᴗົ࡟඘

ձ㜰኱඲ᵓᡂဨࡢ ID ⤫ྜ OUID࡚ࡿࡇ࡜ࢆᇶᮏ࡟ࠊຠᯝⓗ࡟඲Ꮫᨭ᥼ࢆ᥎㐍࡛ࡁࡿ

ղZero trust ࡟ᑐᛂࡋࡓࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ࡜ࢩࢫࢸ࣒ OU

ࡼ࠺࢚ࣇ࢛࣮ࢺᐇ⦼⟶⌮ࢆᐇ᪋ࡋ࡚࠸ࡿࠋ2021 ᖺᗘࢮࣟࢺࣛࢫࢺ

ࡣ௨ୗ࡟♧ࡍࢺࣆࢵࢡࡀ࠶ࡾࠊࡇࢀࡽ࡟㛵ࡍࡿ࢚ࣇ

ճiLPs-OU㸦Ꮫෆඹ㏻ࣉࣛࢵࢺࣇ࢛࣮࣒࡜ྛࢧࣈࢩ

࢛࣮ࢺࡀቑຍࡋ࡚࠸ࡿࠋ

ࢫࢸ࣒ࡢ┦஫㐃ᦠ࣭OU ࣐ࢫࢱ࣮ࣉࣛࣥ࡟࠾ࡅࡿ DX ໬ (OUDX) ᵓ᝿ࢆタᐃࡋࡓࠋOUDX ࢩࢫࢸ࣒ᑟධ࡟ࡼࡾࠊᏛ⏕ࠊᩍ࡜タィ⫋ဨࡀാࡁࡸࡍ࠸ࠊᏛࡧࡸࡍ࠸ࠊ࢖ࣀ࣮࣋ࢸ࢕ࣈ࡞

࣭ ICHO (Office365)࡛ࢳ࣮࣒άືࢆᨭ᥼ࡍࡿ Teams㜰኱ࢆᵓᡂࡍࡿ᝟ሗᇶ┙ࡢタィࠊᵓ⠏ࢆ㛤ጞࡋࡓࠋࡢ✚ᴟⓗάືᨭ᥼ཬࡧ඲Ꮫⓗ࡟⤫୍ࡋࡓ᪂ࡋ࠸࣓࣮

ేࡏ࡚ࠊ௧࿴ 3 ᖺᗘ⿵ṇண⟬せồ࡟ᑐࡋ࡚ㄆࡵࡽࢀ

ࣝࢧ࣮ࣅࢫࡢᥦ౪ࡓ OUID ཬࡧ OU ࢮࣟࢺࣛࢫࢺ࡟ࡘ࠸࡚ึᮇࡢࣉࣟ

࣭᫖ᖺᗘᑟධࡋࡓ඲Ꮫ IT ㄆドᇶ┙ࢩࢫࢸ࣒࡜ࡋ࡚

ࢺࢱ࢖ࣉ㛤Ⓨࢆ┠ᣦࡋ௙ᵝ⟇ᐃࢆ㛤ጞࡋࡓࠋࢩࣥࢢࣝࢧ࢖ࣥ࢜ࣥ (SSO) ཬࡧ࣡ࣥࢱ࢖࣒ࣃࢫ࣡

ࡲࡓࠊ࢟ࣕࣥࣃࢫ࣓࣮ࣝๅ᪂࡜ࡋ࡚⥅⥆ⓗ࡟㆟ㄽ࣮ࢻ࡟ࡼࡿከせ⣲ㄆドᶵ⬟ࡢ⥅⥆ⓗ㐠⏝ࡋ࡚ࡁࡓ᪂ࡋ࠸࣓࣮ࣝࢧ࣮ࣅࢫࡢᥦ౪ࢆ㛤ጞࡋࡓࠋ࣭ࢥࣟࢼ⚝࡟࠾ࡅࡿࢸ࣮ࣞ࣡ࢡ࣭ᢏ⾡ᨭ᥼࡜ࡋ࡚ࢧ

ࡇࢀ࡟ࡼࡾࠊ඲ᵓᡂဨࡢ࣓࣮ࣝ࢔ࢻࣞࢫࡢࢻ࣓࢖ࣥ

࣮ࣂ⟶⌮⪅◊ಟࡢᐇ᪋

ྡࡀ@osaka-u.ac.jp ࡟⤫୍ࡉࢀࠊࡲࡓ࣓࣮ࣝ࢔ࢻࣞࢫ

࣭ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ SQUID ࢆࡣࡌࡵ IT ࢥ࢔Ჷࡢ࣮ࣘࢨྡࡢ࿨ྡ࡟ࡘ࠸࡚ࡶཎ๎࣮ࣝࣝ໬ࡉࢀࡓࠋ

࡟࠾ࡅࡿࡼࡾຠ⋡ࡢⰋ࠸✵ㄪ⎔ቃࡢ㐠⏝඲Ꮫ ,7 ㄆドᇶ┙ࢩࢫࢸ࣒ࡢ㐠⏝ᨭ᥼ ඲Ꮫ IT ㄆドᇶ┙ࢩࢫࢸ࣒ࡣᏛෆ࡛✌ືࡋ࡚࠸ࡿ
ᵝࠎ࡞᝟ሗࢩࢫࢸ࣒࡟ᑐࡋ࡚Ᏻ඲࡟ᶵ⬟ࡉࡏࡿࡇ࡜
ࢆ┠ⓗ࡜ࡋࠊSSO㸦ࢩࣥࢢࣝࢧ࢖ࣥ࢜ࣥ㸧࡟ࡼࡿ⤫ྜⓗ࡞ㄆド㐃ᦠཬࡧࢹ࣮ࢱ㐃ᦠࠊࣟࢢ࢖ࣥㄆドࢧ࣮ࣅࢫࢆᥦ౪ࡋ࡚࠸ࡿࠋᮏࢩࢫࢸ࣒ࡣᏛෆࡢ୺せ࡞஦ົᇶᖿ⣔ࢩࢫࢸ࣒ཬࡧ◊✲࣭ᩍ⫱⣔ᨭ᥼ࢩࢫࢸ࣒ࢆྵ
ࡵ 56 ࢩࢫࢸ࣒㸦2022 ᖺ 3 ᭶⌧ᅾ㸧࡜ SSO ㄆド㐃ᦠࢆ⾜ࡗ࡚࠾ࡾࠊ᭦࡞ࡿ㐃ᦠࢩࢫࢸ࣒ࡢᣑ኱ࡀぢ㎸ࡲᅗ 1 2021 ᖺᗘ඲Ꮫᨭ᥼ᴗົ᥎㐍యไࢀ࡚࠸ࡿࠋຍ࠼࡚ࠊᩍ⫱⏝ィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒㸦᝟ሗᩍ⫱ࠊㄒᏛᩍ⫱㸧ࠊ࢟ࣕࣥࣃࢫࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ↓⥺ LAN

28 ࣐ࢫࢱ࣮ࣉࣛࣥ࡟࠾ࡅࡿ '; ໬㸦28'; ᵓ᝿࡜ࢧ࣮ࣅࢫࠊࢢ࣮ࣝࣉ࢙࢘࢔⏝ㄆドࢧ࣮ࣂ➼࡟ᑐࡋ࡚ࠊ

タィ

ಶே ID/ࣃࢫ࣮࣡ࢻ࡟ࡼࡿㄆド㐃ᦠࢆ⾜࠺࡜࡜ࡶ࡟ࠊ

Ꮫෆࡢ✀ࠎࡢᴗົ⣔ࢩࢫࢸ࣒ࡣࠊᢏ⾡㠃ࡢ⪁ᮙ໬ࠊㄆドᶵ⬟ࡢᙉ໬ࢆ┠ⓗ࡜ࡋ࡚ᐇ᪋ࡋࡓ࣡ࣥࢱ࢖࣒ࣃ

ࢩࢫࢸ࣒ࡢ⫧኱໬࣭」㞧໬ࡀ㐍ࢇ࡛࠾ࡾࠊࠕᴗົぢ┤ࢫ࣮࣡ࢻ࡟ࡼࡿከせ⣲ㄆドᶵ⬟ࡢ㐠⏝ࡶၥ㢟࡞ࡃ㐙ࡋࡢ㠀ຠ⋡໬ࠖࠕ㧗ࢥࢫࢺᵓ㐀ࠖࠕࢹ࣮ࢱࢆά⏝ࡋࡓ⾜୰࡛࠶ࡿࠋ௒ᚋࡣࠊOUID 㐃ᦠࢆぢᤣ࠼ࡓ᪂ࡓ࡞

᪋⟇❧᱌࣭ホ౯ࡢ㐜ࢀࠖࡢཎᅉ࡜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋ OUOUDX ࡟ᛂࡌࡓㄆドᶵ⬟ࢆ᳨ウࡋ࡚࠸ࡃணᐃ࡛࠶ࡿࠋ
࣐ࢫࢱ࣮ࣉ࡛ࣛࣥ⟇ᐃࢆ㛤ጞࡋࡓ኱㜰኱Ꮫ඲య࡟࠾
ࡅࡿ DX ໬㸦ࡇࢀࢆ OUDX ࡜࿧ࡪ㸧࡟ࡴࡅࠊࢿࢵࢺ࣭
― 124 ―

Ꮫ⾡ㄆドࣇ࢙ࢹ࣮ࣞࢩࣙࣥ࡜ࡢㄆド㐃ᦠࣥࡸ᝟ሗඹ᭷ࢆᨭ᥼ࡍࡿ Teams ᶵ⬟ࡢヨ⾜㐠⏝ࢆ㛤 Ꮫ⾡ e-ࣜࢯ࣮ࢫࡢ฼⏝࣭ᥦ౪ࢆ⾜࠺ᶵ㛵ࡀᐃࡵࡓጞࡋࡓࠋ᝟ሗ᥎㐍㒊඲య࡟࠾࠸࡚ Teams ୖ࡛ࡢᴗົ

つ⛬ࢆಙ㢗ࡋ࠶࠺ࡇ࡜࡛ࠊ┦஫࡟ㄆド㐃ᦠࢆᐇ⌧ࡍࢶ࣮ࣝ࡜ࡋ࡚㆟ㄽࡸࢸࣞࣅ఍㆟ࠊࡉࡽ࡟㠃ㄯࡸඹ᭷ࡿᏛ⾡ㄆドࣇ࢙ࢹ࣮ࣞࢩࣙࣥ㸦㏻⛠㸸Ꮫㄆ㸧 ࢆ 2010సᴗ࡟ά⏝ࡋ࡚࠸ࡿࠋ᪂ࡓ࡟ࠊOUDX ࡟࠾ࡅࡿ᪂ࡓ

ᖺࡼࡾ㛤ጞࡋࠊ2014 ᖺ 1 ᭶࠿ࡽࡣᅜ❧᝟ሗᏛ◊✲ᡤ࡞࣮࣡ࢡࢫࢱ࢖ࣝᑟධࢆ┠ᣦࡋࠊ࣓ࣔࣜࢆᙉ໬ࡋࢸ

(NII) ࡢ஦ᴗ࡜ࡋ࡚ᮏ᱁㐠Ⴀࡀ㛤ጞࡉࢀࡓࠋ኱㜰኱࣮ࣞ࣡ࢡ࡛ࡶ༑ศ࡞ᴗົ࡟ບࡴࡇ࡜ࡢྍ⬟࡞ 1600

Ꮫ࡛ࡣ 2011 ᖺࡼࡾࠊᏛㄆ࡟ཧຍࡋࠊᏛㄆࢧ࣮ࣅࢫ࡜

ྎࡢ஦ົ⫋ဨྥࡅࣛࢵࣉࢺࢵࣉ PC ᑟධࢆ┠ⓗ࡜ࡋࠊࡢㄆド㐃ᦠࢧ࣮ࣅࢫࢆᒎ㛤ࡋ࡚࠸ࡿࠋ2022 ᖺ 3 ᭶⌧

2023 ᖺ 3 ᭶ᮎㄪ㐩ࢆ┠ᣦࡋࡓ௙ᵝ⟇ᐃࢆ㛤ጞࡋࡓࠋᅾࠊᏛㄆཧຍᶵ㛵ࡀᥦ౪ࡋ࡚࠸ࡿ 62 ࡢ SP㸦ࢧ࣮ࣅࢫ㸧࡜ࡢㄆド㐃ᦠࢆ⾜࠸ࠊᏛෆ࡛฼⏝ࡋ࡚࠸ࡿಶே

 ,7 ࢥ࢔Ჷࡢᘓタ࡜㐠⏝ᨭ᥼㸭┬࢚ࢿࣝࢠ࣮ࡢ

IDࠊࣃࢫ࣮࣡ࢻ࡟ࡼࡿ࣮ࣘࢨㄆド࡛ᵝࠎ࡞ࢧ࣮ࣅࢫྲྀ⤌ࡳ฼⏝ࢆྍ⬟࡜ࡋ࡚࠸ࡿࠋ ✵ㄪ➼ࡢ෭༷ຠ⋡ࢆ㧗ࡵ࡚⎔ቃ㈇Ⲵࡢ㍍ῶ࡜㐠⏝ࢥࢫࢺ๐ῶࢆ≺࠸࡜ࡋ࡚ᘓタࡋࡓ IT ࢥ࢔Ჷࢆά⏝

83., 㟁Ꮚド᫂᭩Ⓨ⾜ࢧ࣮ࣅࢫࡋࡓࣁ࢘ࢪࣥࢢࢧ࣮ࣅࢫࢆ᥎㐍ࡋ࡚࠸ࡿࠋ≉࡟ࠊ᪂ᅜ❧᝟ሗᏛ◊✲ᡤ (NII) ࡀ 2015 ᖺ 1 ᭶ࡼࡾ㛤ጞࡋ࠸ࢫࣃࢥࣥࡢࢧ࣮ࣅࢫ㛤ጞ࡟క࠸ࠊPoE ࢆព㆑ࡋࡋࡓࠕUPKI 㟁Ꮚド᫂᭩Ⓨ⾜ࢧ࣮ࣅࢫࠖ࡟ཧຍࡋࠊᏛࡓ෭༷タഛࡢᣑ඘ࡸࠊᨾ㞀Ⓨ⏕᫬࡟ࡶ෭༷⬟ຊࢆ⥔ෆࢩࢫࢸ࣒࡟ᑐࡋ࡚ࢧ࣮ࣂド᫂᭩ࢆⓎ⾜ࡍࡿࡇ࡜࡛

ᣢࡍࡿࡓࡵࡢ⮬ືไᚚタᐃࡢᑟධࢆ⾜࠸ࠊࡼࡾᏳᐃ

ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ࢆᢸಖࡋࠊ඲Ꮫ࡛࠿࠿ࡿド᫂᭩ࡢ㈝⏝ࡋࡓ IT ࢥ࢔Ჷࡢ㐠⏝࡟ດࡵ࡚࠸ࡿࠋ2021 ᖺᗘ࡟࠾๐ῶ࡟ດࡵ࡚࠸ࡿࠋ2022 ᖺ 3 ᭶⌧ᅾࠊࢧ࣮ࣂド᫂᭩࠸࡚ࡶ෭༷ຠ⋡ࢆୖࡆ࡚࠸ࡃࡓࡵ࡟

᭷ຠ฼⏝ᩘࡀ 440 ࡜࡞ࡗࡓࠋࡲࡓࠊ2017 ᖺ 5 ᭶ࡼࡾ࡞࡝┬࢚ࢿࣝࢠ࣮໬࡬ࡢྲྀࡾ⤌ࡳࢆ⥅⥆ࡋ࡚࠸ࡿ

3 㒊ᒁࢆᑐ㇟࡟ࢡࣛ࢖࢔ࣥࢺド᫂᭩Ⓨ⾜ࢧ࣮ࣅࢫࢆ

㸦ᅗ 2㸧
ࠋ

ᗘ⟶⌮ࡢᚭᗏ

ヨ⾜ⓗ࡟㛤ጞࡋࠊド᫂᭩Ⓨ⾜ᩘࡀ 143 ࡜࡞ࡗࡓࠋ

࢟ࣕࣥࣃࢫࢡࣛ࢘ࢻࡢタィ࣭ᵓ⠏࡜㐠⏝኱㜰኱Ꮫ࢟ࣕࣥࣃࢫࢡࣛ࢘ࢻࢩࢫࢸ࣒ࡣࠊᏛෆ࡟
Ⅼᅾࡍࡿ࣓࣮ࣝࢧ࣮ࣂࡸ Web ࢧ࣮ࣂࢆඹ㏻ᇶ┙ࣉࣛࢵࢺࣇ࢛࣮࣒࡟㞟⣙໬ࢆ⾜࠺ࡓࡵ࡟ࠊྜィ 216 ≀⌮ࢥ࢔࣭3.4TB ࡢ࣓ࣔࣜࢆᣢࡘ 9 ྎࡢ௬᝿໬࣍ࢫࢺ
࡜ࠊ53.1TB ࡢ௬᝿໬⏝ࢫࢺ࣮ࣞࢪཬࡧ 44.1TB ࣇ࢓࢖ࣝඹ᭷⏝ࢫࢺ࣮ࣞࢪ࡟࠾࠸࡚ࠊ57 ࢩࢫࢸ࣒ࢆ࣍ࢫ
ࢸ࢕ࣥࢢࡋ࡚࠸ࡿ㸦2022 ᖺ 4 ᭶ᮎ᫬Ⅼ㸧ࠋ࢟ࣕࣥࣃ

ᅗ 2 2021 ᖺᗘ᭶ูࢧ࣮ࣂ࣭෭༷タഛࡢࢫࢡࣛ࢘ࢻୖࡢ௬᝿໬࣍ࢫࢺࢆ฼⏝ࡋ࡚ᵓ⠏ࡉࢀࡓ

ᾘ㈝㟁ຊ࡜෭༷ຠ⋡࢟ࣕࣥࣃࢫ࣓࣮ࣝࢧ࣮ࣅࢫࡣࠊ88 ⤌⧊ࠊ12,893 ࢔࢝࢘ࣥࢺࢆᥦ౪ࡋ࡚࠸ࡿ㸦2022 ᖺ 4 ᭶ᮎ᫬Ⅼ㸧ࠋ᪥ᮏࢩ࣮ࢧ࣮ࢺ༠㆟఍࡬ࡢຍ┕࡟㛵ࡍࡿ㐃ᦠ᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕࡟㛵ࡋ࡚᪩ᮇ㆙ᡄࡍ࡭ࡁ᝟ሗධ

஦ົ࣭ᩍົᨭ᥼࡟ಀࡿྛ✀ࢩࢫࢸ࣒ࡢ㐠⏝ᨭ᥼ᡭࡸពぢ஺᥮ࢆ⾜࠺┠ⓗ࡛ࠊ඲Ꮫࡢ᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ

ICHO㸦ࢢ࣮ࣝࣉ࢙࢘࢔㸧ࠊ໅ົ⟶⌮ࠊKOAN㸦Ꮫົ࢕ᨭ᥼ࢆ⾜࠺᝟ሗ᥎㐍ᮏ㒊㸭᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ᮏ㒊᝟ሗ㸧➼ࡢྛࢩࢫࢸ࣒ࡢ㐠⏝ᨭ᥼ࢆ⾜࠸ࠊᏳᐃࡋࡓ

࡜㐃ᦠࡋࠊ2018 ᖺ 12 ᭶ࡼࡾ᪥ᮏࢩ࣮ࢧ࣮ࢺ༠㆟఍ࢧ࣮ࣅࢫᥦ౪࡟㈉⊩ࡋࡓࠋICHO ࡛ࡣ Office365 ࡢά࡟ຍ┕ࠋ᪥ᮏࢩ࣮ࢧ࣮ࢺ༠㆟఍ࡣ JPCERT ࡸෆ㛶᝟⏝ᣑ኱ࡢ୍⎔࡜ࡋ࡚ࠊࢳ࣮࣒࡛ࡢࢥ࣑ࣗࢽࢣ࣮ࢩࣙ

ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ᑐ⟇ᐊ࡜῝ࡃ㛵㐃ࢆᣢࡕࠊከࡃࡢ௻

― 125 ―

ᴗ࣭Ꮫ⾡ⓗ࡞⤌⧊ࡀຍ┕ࡋࠊ᭷┈࡞᝟ሗ஺᥮ࢆάⓎࡀᥦ౪ࡍࡿබ⾗↓⥺ LAN ࢧ࣮ࣅࢫ࠾ࡼࡧࢠ࢞ࡒ࠺

࡟⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ᪥ᮏࢩ࣮ࢧ࣮ࢺ༠㆟఍ࡣࠊ2020 ᖺᗘ࢔ࣉࣜ[1]ࢆ฼⏝ࡍࡿࡇ࡜࡛ WPA2-EAP ᪉ᘧࡸ VPNࡼࡾ⤌⧊ࡀ୍⯡♫ᅋἲே໬ࡉࢀࠊ኱㜰኱ᏛࡣᏛ⾡఍᥋⥆ࡀྍ⬟࡜࡞ࡾࠊࢭ࢟ࣗ࢔࡞㏻ಙ࢖ࣥࣇࣛࢆ⏝࠸⣔ࡢ఍ဨ࡜ࡋ࡚ཧ⏬ࠋ2021 ᖺᗘ࡟࠾࠸࡚ࡶ࢜ࣥࣛ࢖

࡚኱Ꮫ࢟ࣕࣥࣃࢫእ࡛ࡢᩍ⫱࣭◊✲࡛ࡢࢿࢵࢺ࣮࣡

࡛ࣥࡣ࠶ࡿࡶࡢࡢ⥅⥆ⓗ࡟࣮࣡ࢡࢩࣙࢵࣉ࡟ཧຍࡋࠊ

ࢡ⎔ቃࡢᵓ⠏ࡢ᳨ウࡀྍ⬟࡜࡞ࡿࠋࡉࡽ࡟⥭ᛴ஦ែ௚ࡢ௻ᴗ࣭⤌⧊ࡀ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࢩ࣮ࢧ࣮ࢺࡢྲྀࡾ⤌ࡳᐉゝࡀᡃࡀᅜ࡟࠾࠸࡚Ⓨ௧ࡉࢀࡓࡇ࡜࡟ࡼࡿேὶ࡟

➼࡟ࡘ࠸࡚✚ᴟⓗ࡟᝟ሗ஺᥮ࢆ⾜ࡗࡓࠋࡘ࠸࡚ࡶබ⾗↓⥺ LAN ࢧ࣮ࣅࢫࡢ฼⏝ᒚṔ࠿ࡽࡶ࠶ࡿ⛬ᗘ᥎ ࡀྍ⬟࡛࠶ࡿࡇ࡜ࡀ♧ࡉࢀࡓࠋ࡞࠾ࠊ
฼⏝ ID ᩘࡣᴫࡡ୍ᐃ࡛࠶ࡿࡢ࡟ᑐࡋࠊ2021 ᖺᗘ 8ࢧ࣮ࣂ⟶⌮⪅ྥࡅ◊ಟᏛෆࢧ࣮ࣂ⟶⌮⪅ࢆᑐ㇟࡟ࠊDocker ࡟ࡼࡿ Web ࢧ᭶௨㝆ࡢ᥋⥆ᅇᩘࡣ 2020 ᖺᗘࢆ኱ᖜ࡟ୖࡲࡗ࡚࠾

࣮ࣂ (HTTPS, WordPress) ࡢᵓ⠏᪉ἲ࡟㛵ࡍࡿ◊ಟ

ࡾࠊ1ID ᙜࡓࡾࡢ᥋⥆ᅇᩘࡀቑຍࡋࡓࡇ࡜ࡀ♧ࡉࢀ

ࢆࠊ2 ᪥㛫ࡢ᪥⛬ࠊ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᙧᘧ࡛㛤ദࡋࠊ25 ྡࡓ㸦ᅗ 3㸧ࠋࡀཧຍࡋࡓࠋ
᫖ᖺ࡜ྠᵝࠊྛ㒊ᒁࡢ⥲ົᢸᙜಀ⤒⏤࡛౫㢗ࡍࡿࡇ࡜࡜ࡋࡓࠋ⤖ᯝࠊ᫖ᖺྠᵝ࡟ከᩘࡢཧຍᕼᮃࡀᚓ
ࡽࢀࡓࡓࡵࠊぢ㎸ࡳ㏻ࡾࡢ⤖ᯝ࡜࡞ࡗࡓࠋෆ〇࡜ࡋࡓࡇ࡜࡛ᰂ㌾࠿ࡘࢽ࣮ࢬࢆྲྀࡾධࢀࡸࡍ
࠸య⣔࡛ࡢ◊ಟ࡜࡞ࡗࡓࡀࠊ㛵ಀࡍࡿᩍ⫋ဨࡢ✌ാࡸࠊ◊ಟᙜ᪥ࡢᢏ⾡ࢧ࣏࣮ࢺࡶ࠶ࡾࠊ㈇ᢸࡀ⏕ࡌ࡚
ᅗ 3 ᭶ู᥋⥆≧ἣ࠸ࡿࠋ௒ᚋࡣࠊTA ➼ࠊ࢔ࣝࣂ࢖ࢺ㞠⏝ࢆᐇ᪋ࡍࡿࡇ
࡜ࡶ㋃ࡲ࠼ࠊෆ〇࡜እὀ࡟࠾ࡅࡿ◊ಟຠᯝ࡜㈝⏝ᑐຠᯝࢆẚ㍑ࡍࡿᚲせࡀ࠶ࡿࠋࢧ࣮ࣂ㐠⏝⟶⌮ᴗົࢆ⾜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࡀࠊࡍ࡛࡟᏶
ᡂࡉࢀࡓࢧ࣮ࣂࢆ⟶⌮ࡍࡿࡢࡳ࡛ࠊࢧ࣮ࣂࡢタィ࣭㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ➼࡞ࡋ࢟ࣕࣥࣃࢫࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ࡟࠾ࡅࡿ ,3 ࢔ࢻࣞࢫ๭ᙜ⟶⌮࡟㛵ࡍࡿ◊✲㸦኱ᖹ㸧タᐃ➼࡟⢭㏻ࡋ࡚࠸࡞࠸ᢸᙜ⪅ࡶቑ࠼࡚࠸ࡿࡇ࡜ࡀ

኱㜰኱ᏛࡣṇつᏛ⏕ 23, 226 ྡࠊᩍဨ 3, 358 ྡࢆࢃ࠿ࡗࡓࠋࡼࡗ࡚ࠊ௒ᚋࡣᐇົᢸᙜ⪅ࡢᵓ⠏⤒㦂ࡢ᧦ࡍࡿᅜ❧ࡢ⥲ྜ኱Ꮫ࡛࠶ࡿ㸦2021 ᖺ 5 ᭶᫬Ⅼ㸧ࠋᥦ౪ࡸࢥࣥࢸࣥࢶ࡟≉໬ࡋࡓࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ᑐ⟇࡞࡝ࡶྵࡵࠊ኱Ꮫ඲యࡢࢧ࣮ࣂ㐠⏝⟶⌮Ỉ‽ࡢྥୖ࡟ࡘ࠸᳨࡚ウࡍࡿࠋ

኱㜰኱Ꮫ࢟ࣕࣥࣃࢫࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ㸦௨ୗࠊODINS㸧
࡛ࡣࠊࡇࢀࡲ࡛ྛ◊✲ᐊ࠶ࡿ࠸ࡣ」ᩘ◊✲ᐊ➼୍࡛ࡘࡢ VLAN ࢆ౑࠺࡞࡝ࠊVLAN ࡢᾘ㈝ࢆᢚ࠼ࡿ㐠⏝ࡀ⾜ࢃࢀ࡚ࡁࡓࠋIPv4 ࡟ࡼࡿ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ฿㐩ᛶ ᖺᗘ◊✲ᴗ⦼ࡢࡳࡀᥦ౪ࡉࢀࠊྛ◊✲ᐊෆ࡛ࡢࢭࢢ࣓ࣥࢸ࣮ࢩࣙ

኱Ꮫ࡟࠾ࡅࡿබ⾗↓⥺ /$1 ࢧ࣮ࣅࢫࡢ฼ά⏝࡜ࢥࣟࢼ⚝࡟࠾ࡅࡿື㟼࡟ࡘ࠸࡚㸦⊦ಛ㸧ࣥࡀᚲせ࡜࡞ࡿሙྜ࡟ࡣ NAPT㸦IP ࣐ࢫ࣮࢝ࣞࢻ㸧ࢆ฼⏝ࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾᑐᛂࡉࢀ࡚࠸ࡓࡀࠊྛ◊✲ᐊᮏ◊✲࡛ࡣࠊ2020 ᖺᗘ࡟ᘬࡁ⥆ࡁ኱Ꮫ࡟࠾࠸࡚බ
⾗↓⥺ LAN ࢆᑟධࡋࠊࡑࡢ฼ά⏝࡟ࡘ࠸᳨࡚ウࢆ㐍ࡵࠊ㏻ಙ஦ᴗ⪅࡟ࡼࡾᥦ౪ࡉࢀ࡚࠸ࡿබ⾗↓⥺LAN ࢧ࣮ࣅࢫ࡟ࡘ࠸࡚௨ୗࡢどⅬ࡛ㄪᰝࢆᐇ᪋ࡋࡓࠋ ࡞࠾ࠊᮏᏛ࡟࠾ࡅࡿࢧ࣮ࣅࢫࡣᰴᘧ఍♫࣡࢖ࣖࡀ‽ഛࡋࡓ NAPT ࣮ࣝࢱ࡟࠾࠸࡚ NAPT ኚ᥮ࣟࢢࡀ
༑ศṧࡉࢀ࡚࠸࡞࠸ࢣ࣮ࢫ࡛᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕࢖ࣥ
ࢩࢹࣥࢺࡀⓎ⏕ࡋࡓ㝿ࡢ㏣㊧ࢆ㞴ࡋࡃࡋ࡚ࡁࡓࠋᖖ
᫬࣮ࣝࢱࡢ MAC ࢔ࢻࣞࢫࢸ࣮ࣈࣝࡢ᝟ሗࢆ☜ㄆࡋ㒔ᗘಖᏑࡍࡿࡼ࠺࡟ࡋ࡚࠾ࡃࡇ࡜࡟ࡼࡾᚋ᪥ࡢ᳨ド࢔ࣥࢻ࣡࢖ࣖࣞࢫ♫㸦Wi2 ♫㸧ࡢࡈཌព࡟ࡼࡾ 2022
ᖺ 3 ᭶ࡲ࡛↓ൾ࡛ᘏ㛗ࡉࢀࡿࡇ࡜࡜࡞ࡗࡓࠋWi2 ♫― 126 ―

࡟ࡶ⪏࠼ࡽࢀࡿྍ⬟ᛶࡣ࠶ࡿࡀࣟࢢᐜ㔞࡞࡝ࡢ⌮⏤࣮ࢱࡢ≉ᛶ࡟ྜࢃࡏ฼⏝⪅ࡀ⤒㊰࡟ồࡵࡿ≉ᛶࡶኚ࡟ࡼࡾࡇࢀࡣ⌧ᐇⓗ࡛ࡣ࡞࠸ࠋ

໬ࡍࡿࠋࡲࡓࠊࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࡢ฼⏝⪅࡛࠶ࡿ◊✲ᐊࡲࡓࠊ
IPv6 ࡟ࡘ࠸࡚ࠊODINS ࡣ 2002 ᖺᗘ࡟ SINETࡸ㒊⨫࡞࡝࡛ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࡢ⤒㊰ࢆヲ⣽࡟㑅ᢥࡋࡓ

࠿ࡽ/48 ࡢࢢ࣮ࣟࣂࣝ࢔ࢻࣞࢫࣈࣟࢵࢡࢆྲྀᚓࡋࠊࡑ

ࡃ࡞ࡿሙྜࡀ࠶ࡿࠋࡋ࠿ࡋࠊ⌧ᅾࡢ࣮ࣝࢸ࢕ࣥࢢᡭ

ࡢᚋ 20 ᖺᙅࡢ೵⁫ࡀ࠶ࡗࡓࡀࠊ2019 ᖺᗘࡼࡾ඲Ꮫ

ἲ࡛ࡣࠊᐄඛ IP ࢔ࢻࣞࢫࡢࡳ࡟ᇶ࡙ࡁࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ

ᒎ㛤࡟ࡘ࠸࡚ࡢ㆟ㄽࡀ㐍ࡵࡽࢀ࡚ࡁࡓࠋᙜ㠃ࡣ 1ࡢ୰㛫ࣀ࣮ࢻࡀ࣮ࣝࢸ࢕ࣥࢢࢸ࣮ࣈࣝࢆཧ↷ࡋ࡚⤒

VLAN ࡟ᑐࡋ࡚/64 ࢆ୍ࡘ๭ࡾᙜ࡚ࡿ᪉ᘧࡢࡳࢆつ㊰ࢆỴᐃࡍࡿ᪉ἲࡀ୍⯡ⓗ࡛࠶ࡿࠋࡑࡢࡓࡵࠊࢿࢵ

ᐃࡋࡓࡀࠊྛ◊✲ᐊෆ࡛」ᩘࢭࢢ࣓ࣥࢺࢆ฼⏝ࡋࡓࢺ࣮࣡ࢡࡢ฼⏝⪅ࡀ⤒⏤ࣀ࣮ࢻ࡞࡝ヲ⣽࡞⤒㊰ࢆ㑅࠸࡜࠸࠺せᮃࡣᙜ↛࡟࠶ࡾ࠺ࡿࡇ࡜࠿ࡽࠊࡑࡢせᮃᢥࡍࡿሙྜ࡟ࡣࠊࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ⟶⌮⪅࡬౫㢗ࡍࡿ࡞ࢆᐇ⌧ࡍࡿ᪉ἲࢆ᳨ウࡍࡿࡇ࡜࡜ࡋࡓࠋ

࡝ࡢ᪉ἲ࡟㝈ࡽࢀࠊ฼⏝⪅ࡀ௵ពࡢ⤒㊰ࢆ㑅ᢥࡍࡿ

๓㏙ࡢせᮃࢆᐇ⌧ࡍࡿ᪉ἲ࡜ࡋ࡚ࠊIPoE ࡀ฼⏝࡛ࡇ࡜ࡣᅔ㞴࡛࠶ࡿࠋ⟶⌮⪅ࡀ฼⏝⪅ࡢせồ࡟ᑐࡋ࡚ࡁ࡞࠸࠿᳨ウࢆ⾜ࡗࡓࠋIPoE ᆺࡢࢭࢵࢩࣙࣥ⟶⌮࡛ಶู࡟ᑐᛂࡍࡿࡇ࡜ࡣࠊ⟶⌮⪅ࡢ㈇ᢸࡀ኱ࡁࡃ⌧ᐇ࠶ࢀࡤࠊࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ⟶⌮⪅ഃࡢࡳࢭࢵࢩࣙࣥ⟶⌮ⓗ࡛ࡣ࡞࠸ࠋ≉࡟」ᩘ⤒㊰ࢆά⏝ࡍࡿሙྜࡣ༢୍⤒ࡢࡓࡵࡢᶵᵓࢆ⏝ពࡍࢀࡤࠊᡭື࡛➃ᮎࡢ IP ࢔ࢻࣞ㊰࡛㏻ಙࢆ⾜࡞࠺ሙྜ࡜ẚ࡭ࠊタᐃ࡟࠿࠿ࡿసᴗࢥ

ࢫ࠾ࡼࡧࢹࣇ࢛ࣝࢺࢤ࣮ࢺ࢙࢘࢖ࡢタᐃࢆࡋࡓࡼ࠺

ࢫࢺࡣࡼࡾ኱ࡁࡃ࡞ࡿࠋ

࡞➃ᮎ࠿ࡽእ㒊࡬ࡢ㏻ಙࢆ༢⣧࡞ࣇ࢕ࣝࢱタᐃࡢࡳࡇࢀࡽࡢ⌧≧ࢆ㋃ࡲ࠼ࠊࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࡢ฼⏝⪅ࡀࢹ࣮ࢱࡢ≉ᛶ࡟ྜࢃࡏ࡚ࠊ฼⏝⪅୺ᑟ࡛ࢿࢵࢺ࣮࣡

࡛㐽᩿࡛ࡁࡿࡇ࡜ࢆ☜ㄆࡋࡓࠋࢡୖࡢ」ᩘ⤒㊰ࢆタᐃྍ⬟࡜ࡍࡿ௙⤌ࡳࡢᐇ⌧ࢆ┠ⓗ࡜ࡋ࡚ᮏ◊✲ࢆ㐍ࡵࡿࠋ฼⏝⪅୺ᑟ࡛⤒㊰タᐃࢆ⾜࡞࠺ᡭἲ࡜ࡋ࡚ࢭࢢ࣓
ࣥࢺ࣮ࣝࢸ࢕ࣥࢢ࡜࿧ࡤࢀࡿࢯ࣮ࢫ࣮ࣝࢸ࢕ࣥࢢᡭ
ἲࡀᣲࡆࡽࢀࡿࠋࢯ࣮ࢫ࣮ࣝࢸ࢕ࣥࢢࡢ≉ᚩ࡜ࡋ࡚㸪฼⏝⪅୺ᑟ࡛࠶ࡿࡇ࡜࡟ຍ࠼ࠊ⤒㊰タᐃࡢ㝿࡟ࢭࢢ࣓ࣥࢺ࣮ࣝࢸ࢕ࣥࢢࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡෆࡢ࣮ࣝࢱࡢタᐃࢆ㒔ᗘኚ᭦ࡍࡿᚲせࡀ࡞࠸ࠋࡇࢀ࡟ࡼࡾࠊ࣮ࣝࢱ࡬
ᅗ 4 IPoE ࢭࢵࢩࣙࣥ࡜ㄽ⌮࢖ࣥࢱࣇ࢙࣮ࢫ

ࡢ࢔ࢡࢭࢫࡀ㜵Ṇࡉࢀࠊ௚ࡢࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ฼⏝⪅ࡀ
㏦ಙࡋࡓࣃࢣࢵࢺࡢ⤒㊰ࡢពᅗⓗ࡞ኚ᭦ࢆ㜵Ṇ࡛ࡁ㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ➼(7)ࡿ࡜ᮇᚅࡉࢀࡿࠋ
ᮏ◊✲࡛ࡣࢭࢢ࣓ࣥࢺ࣮ࣝࢸ࢕ࣥࢢࡢࢹ࣮ࢱࣉࣞ

65Y ࢆ⏝࠸ࡓ⤒㊰ไᚚ࡟㛵ࡍࡿ◊✲㸦኱ᖹ㸧᝟ሗ໬♫఍ࡢ㐍ᒎࢆ⫼ᬒ࡟ࠊࢥࣥࢸࣥࢶࡢ኱ᐜ㔞࣮ࣥ࡜ࡋ࡚ IPv6 ࢆ⏝࠸ࡓ SRv6 (Segment Routing
over IPv6) ࢆ฼⏝ࡋ◊✲┠ⓗࡢ㐩ᡂࢆ┠ᣦࡍࠋ໬ࡀ㐍ࢇ࡛࠸ࡿࠋ⌧ᅾࡢࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ࡛ࡣ༢୍⤒㊰
࡛ࡢ㏻ಙࡀ୍⯡ⓗ࡛࠶ࡾࠊ኱ᐜ㔞ࢹ࣮ࢱࡢ㏻ಙࢆ⾜࡞࠺㝿࡟ࡣࠊࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ฼⏝⪅ࡀồࡵࡿᖏᇦᖜࢆ
༢୍⤒㊰࡛ᥦ౪࡛ࡁ࡞࠸ሙྜࡀ࠶ࡿࠋ」ᩘࡢ⤒㊰ࢆྠ᫬࡟ά⏝ࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ༢୍⤒㊰ࡢࡳࡢሙྜ࡜ẚ࡭࡚ᗈᖏᇦࡢᥦ౪ࡀྍ⬟࡜࡞ࡿࠋ≉࡟ࠊ኱Ꮫࡸ௻ᴗࡀ㐠⏝ࡍࡿࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ࡛ࡣࠊ
㟁Ꮚ࣓࣮ࣝ࠿ࡽᐇ㦂ࢹ࣮ࢱࡸほࢹ࣮ࢱ࡞࡝␗࡞ࡿ

≉ᛶࢆᣢࡘࢹ࣮ࢱࡢ㏻ಙࡀ⾜࡞ࢃࢀࠊ㏦ཷಙࡍࡿࢹ
― 127 ―

ᅗ 5 SRv6 ࡟ࡼࡿ࣐ࣝࢳࣃࢫᥦ౪ࢩࢫࢸ࣒

㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ➼(8)
኱Ꮫ &6,57 ᑐᛂ࡟㛵ࡍࡿ◊✲㸦ᯇᮏ㸧኱㜰኱Ꮫࡢᮏ㒊 CSIRT (Computer Security Incident
Response Team)ࠊ㒊ᒁ CSIRT, NII, እ㒊ጤクᴗ⪅➼࡜ᐦ࡟㐃ᦠࢆ࡜ࡾࠊ኱Ꮫࡢ CSIRT άືࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ
ᮏᖺᗘࠊࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮㔜Ⅼ⤒㈝⏦ㄳᅗ 6 㛤Ⓨ⏝ࣉࣛࢵࢺࣇ࢛࣮࣒タィᴫせᅗ㸦ᵓ⠏ࡀ᥇ᢥࡉࢀࡓࠋ᭷⏝࡞⭾኱࡞ NII-SOCS ࢹ࣮ࢱࡢࠊ

‽ഛᡂᯝ㸧 ࠶ࡿ㆙ሗࢆ↓どࡍࡿ➼ࡢྲྀᤞᢥ୍ࡍࡿ┠ⓗ࡛ࡣ࡞ࡃࠊ
㝈ࡽࢀࡓேဨ࡛࡞ࡿ࡭ࡃ✌ാࢆᢚ࠼ࡓぢ㏨ࡋࡸྲྀࡾ㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ➼(9)㛵ࡇࡰࡋࡢᑡ࡞࠸ຠᯝⓗ࡞ࣉࣞ࢖ࣈࢵࢡࢆసᡂࡍࡿⅭࠊNII-SOCS ࡢࢹ࣮ࢱ࡜ᑐ࡟࡞ࡿ✌ാグ㘓ࢆㄪᰝࡋࠊ✌ാࢆᢚ࠼ࡓ኱Ꮫ CSIRT ࡟ࡼࡿࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕࣮࢜ࢣ

ࢭ࢟ࣗ࢔࡞࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺࣛ࢖ࣈᨺ㏦ࢩࢫࢸ࣒

ࢫࢺ࣮ࣞࢩࣙࣥࢆ┠ᣦࡋࡓࢳ࣮࣒ᑐᛂ㐠⏝ᢏ⾡ࢆ‽࡟㛵ࡍࡿ◊✲㸦ᯇᮏ㸧ഛࡋ᥎㐍ࡋ࡚࠸ࡿࠋCSIRT ேဨࡢປຊࡢຠ⋡໬࡜ࣉ㏆ᖺࡢ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺࣛ࢖ࣈᨺ㏦࡛ࡣࠊ㓄ಙࡉࢀࣞ࢖ࣈࢵࢡࡢసᡂᨭ᥼࡟⧅ࡆࡿ┠ⓗࡀ࠶ࡿࠋ ᮏᖺᗘ࡚࠸ࡿᫎീ୰ࡢ≀ࡸே≀ࢆㄆ㆑ࡋࠊࡑࡢሙ࡟ᫎࡗ࡚ࡣ NII-SOCS ࡢࢩࢫࢸ࣒ᵓᡂࡶኚ㠉ࡢᮇ㛫࡛࠶ࡾࠊ࠸ࡿேࠎࡢࣉࣛ࢖ࣂࢩ࣮ಖㆤࡸࠊேࠎཬࡧ≀ࡢࡼࡾNII-SOCS Web API ࡀ 1.0 ࠿ࡽ 2.0 ࡬ࡢ᭦ᨵ᫬ᮇ࡛࠶ヲ⣽࡞᝟ሗ࣭≧ែࢆ▱ࡽࡏࡿࡓࡵ࡟ࠊ࢔ࣀࢸ࣮ࢩࣙ

ࡾࠊSINET5 ࠿ࡽ SINET6 ࡬ࡢษࡾ᭰࠼ᖺᗘ࡛࠶ࡗ

ࣥࡸᫎീຠᯝࢆ௜ຍࡍࡿࡇ࡜ࡀ࠶ࡿࠋࡑࡢ㝿ࠊࢡࣛࡓࠋࡑࡢⅭࠊᮏ஦ᴗࡢ᏶඲࡞ᐇ⿦ࡣᤣ࠼⨨ࡁࠊ㛤Ⓨ࢖࢔ࣥࢺ➃ᮎ࡟኱ࡁ࡞㈇Ⲵࡀ᥃࠿ࡿࡇ࡜ࡀ࠶ࡿࠋᯇ

ࣉࣛࢵࢺࣇ࢛࣮࣒ࡢᩚഛࡔࡅ࡟௒ᖺᗘࡢ஦ᴗࡣィ⏬

ᮏࡢᒓࡍࡿ◊✲ࢢ࣮ࣝࣉ࡛ࡣࠊ࣓࢝ࣛ࠿ࡽᚓࡽࢀࡓ

ࢆ␃ࡵࡓࠋᫎീࢫࢺ࣮࣒ࣜ࡟ᑐࡋࠊࣉࣛ࢖ࣂࢩ࣮࡟㛵ࡍࡿ⮬ᚊ

㛤Ⓨࣉࣛࢵࢺࣇ࢛࣮࣒࡜タィᴫせࡣᅗ 6 ࡢ㏻ࡾ࡛ᫎീฎ⌮ࢆక࠺࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺࣛ࢖ࣈ㓄ಙࢩࢫࢸ࣒

࠶ࡿࠋᘬࡁ⥆ࡁḟᖺᗘ࡟ࡇࡢࣉࣛࢵࢺࣇ࢛࣮࣒ࡢᐇࡢ᳨ウࢆ⾜ࡗ࡚ࡁࡓࠋ2020 ᖺᗘࡼࡾࠊ୍⯡ࡢேࠎࡀ⿦ࢆ㐍ࡵ࡚᏶஢ࡋࠊᐇ㐠⏝ࡋ᭦࡞ࡿᡂᯝࢆⓎ⾲ࡍࡿど⫈࡛ࡁࡿࡼ࠺ࠊḟୡ௦ࡢࣛ࢖ࣈ࣓࢝ࣛࢩࢫࢸ࣒࡟

ணᐃ࡛࠶ࡿࠋ

࠾ࡅࡿࣉࣛ࢖ࣂࢩ࣮ᣦྥᫎീ⟶⌮᪉ᘧ㸦ࣉࣛ࢖ࣂࢩᮏᖺᗘࠊOU-CSIRT ࡢ࢖ࣥࢩࢹࣥࢺᑐᛂࡢࡓࡵ࡟ࠊ

࣮ࡢಖㆤࢆ⪃៖ࡋࡓᫎീ⟶⌮᪉ᘧ㸧ࡢ☜❧ࢆ┠ⓗ࡜Microsoft Teams ࢆά⏝ࡋࡓ᝟ሗᇶ┙ࡀࠊ᝟ሗ᥎㐍㒊ࡍࡿ◊✲ࢆ㛤ጞࡋࡓࠋࡇࡢ◊✲࡟࠾࠸࡚ࠊࠕ࢚ࢵࢪ

᝟ሗᇶ┙ㄢ࡟ࡼࡾᩚഛࡉࢀࡓࠋࢳࣕࢵࢺᙧᘧࡢࢳ࣮

࣓࢝ࣛࢧ࣮ࣂ㐃ᦠࠖࠕ࣮ࣝࣝᆺᫎീ฼⏝᪉㔪グ㏙ࠖ

࣒ᑐᛂࡀ⾜࠼ࠊ࢖ࣥࢩࢹࣥࢺ᫬ࡢࣟࢢࢹ࣮ࢱ➼ࡀࢭࠕඹ⏝ᫎീຍᕤㄆ㆑ࠖ࡜࿧ࡪ㠉᪂ⓗ࡞ᢏ⾡ࢆഛ࠼ࡓ࢟ࣗ࢔࡟஺᥮࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟ᩚഛࡀ᏶஢ࡉࢀࡓࠋ௧࿴

ᫎീ⟶⌮᪉ᘧ࡟ࡼࡾࠊࣉࣛ࢖ࣂࢩ࣮ࡢಖㆤࢆྍ⬟࡟

4 ᖺࡢ 4 ᭶ࡼࡾ✌ാࡀணᐃࡉࢀ࡚࠸ࡿࠋ

ࡍࡿࠋࡼࡾ㧗㏿࡞ே㛫ࡢ᳨ฟࠊᰂ㌾࡞࣏ࣜࢩ࣮グ㏙ࠊ

⌧ᅾࠊ NII-SOCS WebAPI2.0 ࠿ࡽࢹ࣮ࢱࢆྲྀᚓࡋࠊ

࠾ࡼࡧࠊࡼࡾ㧗㏿࡞⏬ീฎ⌮ࢆ⾜࠼ࡿࠕNGPCS(Nextୖグ Microsoft Teams ࢆά⏝ࡋࡓ᝟ሗᇶ┙࡬ึືᑐ

Generation Public Camera System)ࠖ࡜࿧ࡪࣉࣛ࢖ࣂࢩ

ᛂࢹ࣮ࢱࢆᥦ౪ࡍࡿⅭࠊWindows Azure ࡬ࡢࣉࣛ࢖

࣮ᣦྥࡢࣅࢹ࢜㓄ಙࣉࣛࢵࢺࣇ࢛࣮࣒ࢆᥦ᱌ࡋࠊࢩ

࣮࣋ࢺࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ᥋⥆࡟ࡘ࠸࡚Ꮫෆࡢࢭ࢟ࣗࣜࢸ

ࢫࢸ࣒ࡢ᳨ウࡶ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ࢕ࡢつᐃ➼࡟‽ᣐࠊ㐺ᛂࡉࡏࡿ‽ഛ୰࡛࠶ࡿࠋ௧࿴
4 ᖺᗘ࡟ࠊNII ࡢḟᮇ NII-SOCS WebAPI ௙ᵝࡀỴᐃ㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ➼ (M1), (M2)ࡉࢀḟ➨ࠊ㐺⏝ࠊᐇ⿦ணᐃ࡛࠶ࡿࠋ

― 128 ―

3.

♫఍㈉⊩࡟㛵ࡍࡿᴗ⦼ ᩍ⫱㠃࡟࠾ࡅࡿ♫఍㈉⊩㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕◊✲఍ࠊ㐠Ⴀጤဨ㸦⊦ಛ㸧

4.

Ꮫእάື

఍ࠊᏛ⏺㐠Ⴀጤဨ㸦኱ᖹ㸧㏆␥⤒῭⏘ᴗᒁཬࡧ㛵す᝟ሗࢭࣥࢱ࣮࡟ࡼࡿ㛵すࢧ࢖ࣂ࣮ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ࡟࠾࠸࡚ࠕࢧ࢖

᪥ᮏᏛ⾡᣺⯆఍࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺᢏ⾡➨ 163 ጤဨ

5. 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺ࢔࣮࢟ࢸࢡࢳ

ࣂ࣮ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕࣭࣮ࣜࣞㅮᗙ㸦ึ⣭⪅ྥࡅ㸧ࠖ࡟ࣕ◊✲఍ࠊᖿ஦㸦኱ᖹ㸧ㅮᖌ࡜ࡋ࡚ཧ⏬ࡋࠊㅮ⩏ࢆ⾜ࡗࡓࠋ኱㜰ၟᕤ఍㆟ᡤࢧ࢖ࣂ࣮ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕࠾ຓࡅ㝲࢔ࢻࣂ࢖ࢨ࡜ࡋ࡚ࢧ

ㄽᩥㄅ⦅㞟࢖ࣂ࣮ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ࢯ࣮ࣜࣗࢩࣙࣥᆅᇦูㅮᗙࡢᐇ

1.

᪋ࠊ2020 ᮾி࢜ࣜࣥࣆࢵࢡࣃࣛࣜࣥࣆࢵࢡࢧ࢖ࣂ࣮
ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕࡟࠾ࡅࡿෆ㛶ᐁᡣࢧ࢖ࣂ࣮ࢭ࢟ࣗࣜࢸ኱Ꮫ ICT ᥎㐍༠㆟఍ (AXIES) 2021 ᖺᗘㄽᩥ⦅
㞟ጤဨ఍ࠊࣉࣟࢢ࣒ࣛ๪ጤဨ㛗㸦⊦ಛ㸧

2.

㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ࠕᬯྕ࡜᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ᑠ

࢕ࢭࣥࢱ࣮ࡢࣞ࢞ࢩ᳨࣮ウጤဨ఍ᗙ㛗࡜ࡋ࡚ NISC

≉㞟㸦ⱥᩥㄽᩥㄅ A㸧ㄽᩥ⦅㞟ጤဨ఍ࠊ⦅㞟ጤⓎ⾜࡜ࡋ࡚᭱⤊ࡢ࢜ࣜࣃࣛࢧ࢖ࣂ࣮ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ሗဨ 㸦⊦ಛ㸧

࿌᭩ࢆྲྀࡾࡲ࡜ࡵࡓࠋ2021 ᖺᗘࡣዉⰋ┴㆙ᐹᮏ㒊࡟3.

᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࠕࢹࢪࢱࣝ♫఍ࡢ᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ

ຍ࠼࡚ࠊ኱㜰ᗓ㆙ࡢࢧ࢖ࣂ࣮ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕࢔ࢻࣂ࢖

࢕࡜ࢺࣛࢫࢺ㸦࿴ᩥㄽᩥㄅ㸧ࠖ≉㞟ྕㄽᩥㄅ⦅㞟ࢨ࡜ࡋ࡚ᑵ௵ࡋࠊ┴㆙ࢺࢵࣉཬࡧᖿ㒊ྥࡅࠊ⫋ဨྥጤဨ఍ࠊ⦅㞟ጤဨ㸦⊦ಛ㸧ࡅㅮ₇ࢆ⾜ࡗࡓࠋ୍᪉ࠊᏛ⏕ᩍ⫱࡜ࡋ࡚ࡣி㒔ዪᏊ

4.

㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ࠕᑗ᮶ࡢ࢖ࣥࢱ࣮ࢿࢵࢺࡢ࢔

኱Ꮫ࡟࠾࠸࡚ 2021 ᖺᗘ๓ᮇ࡟ࠕ᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ࠖࠊ

࣮࢟ࢸࢡࢳࣕ࡜ࣉࣟࢺࢥࣝ୪ࡧ࡟ᛂ⏝ᢏ⾡㈹≉ዉⰋඛ➃⛉Ꮫᢏ⾡኱Ꮫ㝔኱Ꮫ࡟࠾࠸࡚ 2021 ᖺᗘ 3Q

㞟㸦ⱥᩥㄽᩥㄅ D㸧⦅㞟ጤဨ఍ࠖࠊ⦅㞟ጤဨ㸦኱ࢱ࣮࣒ࠕ᝟ሗࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡㄽ IIࠖࠊ៞᠕⩏ሿ኱Ꮫ࡟ᖹ㸧

࠾࠸࡚ 2021 ᖺᗘᚋᮇࠕ᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ᢏ⾡≉ㄽࠖࠊᒸᒣ኱Ꮫ࡟࠾࠸࡚ 2021 ᖺᗘᚋᮇࠕ᝟ሗࢭ࢟ࣗࣜࢸ

ᅜ㝿఍㆟࡬ࡢཧ⏬࢕ࠖࠊᮾி⸆⛉኱Ꮫ࡟࠾࠸࡚ 2021 ᖺᗘ๓ᮇࠕ᝟ሗ೔

ヱᙜ࡞ࡋ⌮Ꮫࠖࠊᮾி㟁ᶵ኱Ꮫ࡟࠾࠸࡚ 2021 ᖺᗘ㞟୰ㅮ⩏
ࠕCySec ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ࣜࢫࢡ࡜࣐ࢿࢪ࣓ࣥࢺࠖࢆᢸ

 ᖺᗘ◊✲Ⓨ⾲ㄽᩥ୍ぴᙜࡋࡓࠋࡲࡓࠊ᝟ሗ㏻ಙ◊✲ᶵᵓ (NICT) ࡀ⾜࠺ⱝᡭㄽᩥㄅⓎ⾲ㄽᩥ

ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ேᮦ⫱ᡂ஦ᴗࠕSecHack365ࠖࡢᐇ⾜ጤ1.

Songpon Teerakanok, Atsuo Inomata, Tetsutaroဨ࠾ࡼࡧࢺ࣮ࣞࢼ࣮࡜ࡋ࡚ཧ⏬ࡋࠊ2021 ᖺᗘࡣࢥ࣮

Uehara, “A Secure Cloud-centric IoT Framework forࢫ࣐ࢫࢱ࣮࡜ࡋ࡚ 13 ṓ࠿ࡽ 25 ṓࡲ࡛ࡢ 6 ேࡢᣦᑟSmart Device Registration”, Journal of Information࡟ᙜࡓࡗࡓ㸦⊦ಛ㸧 ࠋ

Processing,pp.381-391,

DOI:

10.2197/ipsjjip.29.38, 2021.4

2021 ᖺᗘ๓ᮇ࡟ྠᚿ♫ዪᏊ኱Ꮫ࡟࠾࠸࡚ࠕ᝟ሗࢭ
2.

࢟ࣗࣜࢸ࢕ࠖࢆ㛤ㅮࡋࡓ㸦኱ᖹ㸧ࠋ

Vol.29,Songpon Teerakanok, Atsuo Inomata, Tetsutaro
Uehara, “Migrating to Zero Trust Architecture: Ꮫ఍άື

ReviewsᅜෆᏛ఍࡟࠾ࡅࡿάື

Communication Networks, Vol. 2021, pp.1-10, DOI:

1.

10.1155/2021/9947347, 2021.5

᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕◊✲఍ࠊ

and㐠Ⴀጤဨ 㸦⊦ಛ㸧
2.

᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ᚰ⌮Ꮫ࡜ࢺࣛࢫࢺ◊ᅜ㝿఍㆟఍㆟㘓࡞ࡋ✲఍ࠊ㐠Ⴀጤဨ㸦⊦ಛ㸧

― 129 ―

Challenges”,

Securityandᰝㄞ௜ࡁཱྀ㢌Ⓨ⾲
3.

ᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊᕝୖ ᭸ஓࠊᑎす ⿱୍ ࠊ͆ࣉࣛ࢖ࣂࢩ࣮ᣦྥᫎീ⟶⌮ࡢࡓࡵࡢࣛ࢖ࣈᫎ
ീຍᕤ᫬㛫▷⦰᪉ᘧ᳨ウ͇ࠊ㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍
IA ◊✲఍ࠊ2021.9

4.

ᯇᮏ ဴࠊ⩏ஂ ᬛᶞࠊᕝୖ ᭸ஓࠊᑎす ⿱୍ࠊ͆ࣛ࢖ࣈ࣓࢝ࣛᫎീࢆᑐ㇟࡜ࡋࡓ ࣉࣛ࢖ࣂࢩ
࣮ᣦྥᫎീ⟶⌮᪉ᘧ ࡢᥦ᱌͇ࠊ࣐ࣝࢳ࣓ࢹ࢕࢔ࠊ
ศᩓ༠ㄪ࡜ࣔࣂ࢖ࣝࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ 2021 ㄽᩥ㞟
2021 (1), 813-816, 2021.6

ᰝㄞ࡞ࡋཱྀ㢌Ⓨ⾲㸦ᅜෆ◊✲఍࡞࡝㸧
5.

㔝ᮏ୍㍤ࠊ⛅ᒣ‶᫛ࠊ⾨⸨ᑗྐࠊ⊦ಛᩔኵࠊ
᳃㐩ဢࠊ͆᥋ゐ☜ㄆࣇ࣮࣒࣮ࣞ࣡ࢡ࡟ᑐࡍࡿ㝧ᛶ⪅≉ᐃᨷᧁࡢホ౯࡜ᑐ⟇͇ࠊ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘
(CSS2021) ண✏㞟ࠊ3C2-2, 2021.10

6.

㣤⏣ 㞞⿱ࠊ⛅ᒣ‶᫛ࠊ⚄ⷵ㞞⣖ࠊ᭹㒊♸୍ࠊ஭ୖ༤அࠊ⊦ಛᩔኵࠊ“BERT ࣔࢹࣝࢆ⏝࠸ࡓ࣮࣮࢟࣎ࢻᡴ㘽㡢࡟ࡼࡿධຊ᥎ᐃᨷᧁ࡜ࡑࡢᑐ⟇”ࠊ ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࢭ࢟ࣗࣜࢸ࢕ᚰ⌮Ꮫ࡜ࢺࣛࢫ ࢺ 㸦 SPT ◊ ✲ ఍ 㸧ࠊ 2022-SPT-46(17), pp.1-6,
2022.17.

኱ᖹ ೺ྖࠊ͆࢟ࣕࣥࣃࢫࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ࡟࠾ࡅࡿ
IPoE ࢆ⏝࠸ࡓ IP ࢔ࢻࣞࢫ๭ᙜ⟶⌮ࡢ᳨ウ͇ࠊಙ
ᏛᢏሗࠊVol. 121, No. 409, pp. 75-78, 2022.2.

8.

ᒣᓮ ⾨ࠊ኱ᖹ ೺ྖࠊ͆SRv6 ࢆ㐺⏝ࡋ࡚฼⏝⪅୺ᑟࡢ」ᩘ⤒㊰ྠ᫬ά⏝ࢆᐇ⌧ࡍࡿࢩࢫࢸ࣒͇ࠊ
ಙᏛᢏሗࠊVol. 121, No. 409, pp. 89-93, 2022.2.

― 130 ―

ඛ㐍㧗ᛶ⬟ィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒࢔࣮࢟ࢸࢡࢳࣕඹྠ◊✲㒊㛛$GYDQFHGDQG+LJK3HUIRUPDQFH&RPSXWLQJ
6\VWHP$UFKLWHFWXUH-RLQW5HVHDUFK'LYLVLRQ㒊㛛ࢫࢱࢵࣇ

㏻ಙᏛ఍ࣇ࢙࣮ࣟࠊIEEE, ࢯࣇࢺ࢙࢘࢔⛉Ꮫ఍ྛ఍ᣍ࡬࠸ᩍᤵ ྜྷᕝ 㝯ኈဨࠋ␎Ṕ㸸1988 ᖺ 3 ᭶៞ᛂ⩏ሿ኱Ꮫィ ᕤᏛ⛉༞ᴗࠊ
1990 ᖺ 3 ᭶៞ᛂ⩏ሿ኱Ꮫ⌮ᕤᏛ◊✲⛉༤ኈ๓ᮇ෸ᩍᤵ ఀ㐩 㐍ㄢ⛬ಟ஢ࠋྠᖺ 4 ᭶᪥ᮏ㟁Ẽᰴᘧ఍♫ග࢚ࣞࢡࢺ

␎Ṕ㸸1997 ᖺ 3 ᭶ ኱㜰኱Ꮫᇶ♏ᕤᏛ㒊᝟ሗᕤᏛࣟࢽࢡࢫ◊✲ᡤࠊ2003 ᖺ 4 ᭶ྠࢿࢵࢺ࣮࣡࢟ࣥࢢ

⛉༞ᴗࠋ2000 ᖺ 3 ᭶ ኱㜰኱Ꮫᇶ♏ᕤᏛ◊✲⛉≀◊✲ᡤࠊ2004 ᖺ 1 ᭶ྠࢩࢫࢸ࣒ࣉࣛࢵࢺࣇ࢛࣮࣒

⌮⣔ᑓᨷ༤ኈ๓ᮇㄢ⛬ಟ஢ࠋ2002 ᖺ 3 ᭶ ኱㜰኱◊✲ᡤࠊ2012 ᖺ 4 ᭶ྠࢡࣛ࢘ࢻࢩࢫࢸ࣒◊✲ᡤࠊᏛᕤᏛ◊✲⛉᝟ሗࢩࢫࢸ࣒ᕤᏛᑓᨷ༤ኈᚋᮇㄢ

2013 ᖺ 10 ᭶ྠࢢ࣮ࣜࣥࣉࣛࢵࢺࣇ࢛࣮࣒◊✲ᡤࠊ⛬ಟ஢ࠋ2002 ᖺ 4 ᭶ࡼࡾ 2005 ᖺ 10 ᭶ࡲ࡛኱㜰2016 ᖺ 10 ᭶ྠࢩࢫࢸ࣒ࣉࣛࢵࢺࣇ࢛࣮࣒◊✲ᡤࠋ኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉ࣂ࢖࢜᝟ሗᕤᏛᑓᨷ

2016 ᖺ 4 ᭶ࡼࡾࠊ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥ

ຓᡭࠋ2005 ᖺ 11 ᭶ࡼࡾ 2008 ᖺ 3 ᭶ࡲ࡛኱㜰኱ࢱ࣮ඛ㐍㧗ᛶ⬟ィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒࢔࣮࢟ࢸࢡࢳࣕ

Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉┤ᒓ≉௵෸ᩍᤵࠋ2008 ᖺඹྠ◊✲㒊㛛ᣍ࡬࠸ᩍᤵࠋ1999 ᖺᕤᏛ༤ኈ㸦៞ᛂ

4 ᭶ࡼࡾ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮᝟ሗ

⩏ሿ኱Ꮫ㸧ࠋᛂ⏝≀⌮Ꮫ఍ࠊ㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ࠊ

࣓ࢹ࢕࢔ᩍ⫱◊✲㒊㛛෸ᩍᤵࠋ2013 ᖺ 4 ᭶ࡼࡾ኱IEEE

Association,㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ᛂ⏝᝟ሗࢩࢫIEEE802.3ae (10G Ethernet) Voting Member ࡞࡝ࢸ࣒◊✲㒊㛛෸ᩍᤵࠋ2005 ᖺ 2 ᭶࠿ࡽ 2005 ᖺ 9ࢆṔ௵ࠋ᭶ࡲ࡛⡿ᅜ࢝ࣜࣇ࢛ࣝࢽ࢔኱Ꮫࢧࣥࢹ࢕࢚ࢦᐈ

LEOS,

IEEE

Standardဨ◊✲ဨࠋ⚄ᡞ኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ࢩࢫࢸ࣒᝟ሗᏛ◊✲⛉ව௵ᩍဨ㸦ᛂ⏝᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲㒊㛛㸧ᐈဨ෸ᩍᤵ 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017,ᩍᤵ ୗᲄ ┿ྖ

2018 ᖺᗘࠋIEEE, ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ྛ఍ဨࠋ༤ኈ㸦ᕤ␎Ṕ㸸1981 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱Ꮫᇶ♏ᕤᏛ㒊᝟ሗᕤᏛ⛉Ꮫ㸧ࠋ༞ᴗࠊ1983 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ᇶ♏ᕤᏛ◊✲⛉≀⌮⣔ᑓᨷ༤ኈ๓ᮇㄢ⛬ಟ஢ࠊ1986 ᖺ 3 ᭶኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ᇶ♏ᕤᏛ◊✲⛉≀⌮⣔ᑓᨷ༤ኈᚋᮇㄢ⛬ಟ஢ࠋ1986 ᖺ 4 ᭶኱㜰኱Ꮫᇶ♏ᕤᏛ㒊ຓᡭࠊ1989
ᖺ 2 ᭶኱㜰኱Ꮫ኱ᆺィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ㅮᖌࠊ1991 ᖺ
4 ᭶኱㜰኱Ꮫ኱ᆺィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ຓᩍᤵࠊ1998 ᖺ 4᭶኱㜰኱Ꮫ኱ᆺィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ᩍᤵࠊ2000 ᖺ 4 ᭶ࡼࡾ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ᛂ⏝ࢩࢫࢸ࣒◊✲㒊㛛ᩍᤵࠋ2015 ᖺ 8 ᭶ࡼࡾࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ
࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮㛗ࠋ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࣇ࢙࣮ࣟࠊ㟁Ꮚ᝟ሗㅮᖌ ᮌᡞ ၿஅ␎Ṕ㸸2008 ᖺ኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉ࣂ࢖࢜᝟ሗᕤᏛᑓᨷ༤ኈᚋᮇㄢ⛬༢఩ྲྀᚓ㏥Ꮫࠋ2008ᖺ኱㜰኱Ꮫ⮫ᗋ་ᕤᏛ⼥ྜ◊✲ᩍ⫱ࢭࣥࢱ࣮≉௵ຓᩍࠋ2011 ᖺ኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉≉௵◊✲ဨࠋ2012 ᖺ⌮໬Ꮫ◊✲ᡤ HPCI ィ⟬⏕࿨⛉Ꮫ᥎㐍ࣉࣟࢢ࣒ࣛࢳ࣮࣒ဨࢆ⤒࡚ࠊ2013 ᖺࡼࡾ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮≉௵ㅮᖌࠊ2014 ᖺ 5 ᭶ࠊྠࢭࣥࢱ࣮ᛂ⏝᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲㒊㛛ㅮᖌ࡟╔௵ࠋ⌧ᅾ࡟⮳ࡿࠋࢹ࣮ࢱࢢࣜࢵࢻࠊ኱

― 131 ―

つᶍ㑇ఏᏊゎᯒࠊ኱つᶍྍど໬⿦⨨➼ࡢ◊✲㛤Ⓨࡍࡿࡇ࡜࡛ࠊ
᧜ᙳࡉࢀࡓᑿࡧࢀࡢ෗┿ࢆධຊࡍࡿ࡜ࠊ

࡟ᚑ஦ࠋ༤ኈ㸦᝟ሗ⛉Ꮫ㸧ࠋ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࠊ᪥ᮏ

Ⓩ㘓ࡉࢀ࡚࠸ࡿ 1850 㢌ࡢࢡࢪࣛࡢᑿࡧࢀࡢ୰࠿ࡽ

ࣂ࢖࢜࢖ࣥࣇ࢛࣐ࢸ࢕ࢡࢫᏛ఍ࠊIEEE ྛ఍ဨࠋ≉ᚩࡀ㏆࠸ᑿࡧࢀࢆ᭷ࡍࡿࢡࢪࣛࢆ㡰␒࡟ࣜࢫࢺ
࢔ࢵࣉࡍࡿࡇ࡜࡟ᡂຌࡋࡓࠋࡍ࡛࡟Ⓩ㘓ࡉࢀ࡚࠸ࡿ
ࢡࢪ࡛ࣛ࠶ࢀࡤ⣙ 89㸣ࡀ 30 㢌ෆ࡟ṇゎಶయࡀࣜࢫ

ࢫࢱࢵࣇࢺ࢔ࢵࣉࡉࢀࠊ⣙ 76㸣ࡣṇゎಶయࡀ㸯఩࡜ࡋ࡚ࣜ

᪥⏣ 㞞⨾㸦≉௵◊✲ဨ㸦㠀ᖖ໅㸧㸧ࢫࢺ࢔ࢵࣉࡉࢀࡓࠋすᇛ ᏹ⨾㸦஦ົ⿵బဨ㸧ᩍ⫱࣭◊✲➼࡟ಀࡿ඲Ꮫᨭ᥼

ᩍ⫱࣭◊✲ᴫせ࡞ࡋᩍ⫱ࡢᴫせ2016 ᖺᗘ࠿ࡽ 2020 ᖺᗘࡲ࡛ࡣᛂ⏝᝟ሗࢩࢫࢸ࣒
◊✲㒊㛛࡜ࡢ㐃ᦠ࡟ࡼࡾࠊ
኱㜰኱ᏛᕤᏛ㒊࠾ࡼࡧ኱ ◊✲Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉ࡢᏛ⏕ᣦᑟࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡓࡀࠊ
2021 ᖺᗘࡣᏛ⏕ᣦᑟࡣ⤊஢ࡋ࡚࠸ࡿࠋ

ࢨࢺ࢘ࢡࢪࣛࡢᑿࡧࢀࡢ෗┿࡟ࡼࡿಶయ㆑
ู◊✲ࡢᴫせᮏ◊✲ᢏ⾡ࡢ≉ᚩࡣ௨ୗࡢ㏻ࡾ࡛࠶ࡿࠋ

ᮏ㒊㛛ࡣࠊ2016 ᖺ 4 ᭶࡟ NEC ࡜ࡢඹྠ◊✲㒊࣭ᩘ༓㢌つᶍࡢಶయᩘ࡛ࡶேᡭ࡟ࡼࡽࡎ⮬ື୍࡛㛛࡜ࡋ࡚タ❧ࡉࢀࠊḟୡ௦ HPC ࡜ HPDA ࡢከ✀ከᵝ࡞࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥ࡜ィ⟬ᶵࣉࣛࢵࢺࣇ࢛࣮࣒

ᣲ࡟㆑ูࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿ
࣭ᶍᵝࡢ࡞࠸㸦┿ࡗ㯮ࡸ┿ࡗⓑ㸧ᑿࡧࢀࡢࢨࢺ࢘ࢡ

ࢆࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࡢ⤒㦂࡜㐠⏝ࣀ࢘ࣁ࢘ࢆά⏝ࡋ࡚ᐇ⌧ࡍࡿྲྀࡾ⤌ࡳࢆ⾜ࡗ࡚ࡁࡓࠋ

ࢪ࡛ࣛࡶ㆑ู࡛ࡁࡿ
࣭ࢡࢪࣛࡢ෗┿ᩘࡀᑡ࡞࠸ሙྜࡸࠊኳೃ᮲௳ࡸゅᗘࡸ㊥㞳࡞࡝ࡀ␗࡞ࡿሙྜ࡛ࡶ㆑ู࡛ࡁࡿ

ࡲࡓࠊィ⟬ᶵᇶ┙ࡔࡅ࡛࡞ࡃᐇ⏝ⓗ࡞♫఍ࢯ࣮ࣜࣗࢩࣙࣥࢆᚿྥࡋࡓ◊✲ࢆ⾜ࡗ࡚ࡁࡓࠋ
2016 ᖺᗘ࠿ࡽ 2020 ᖺᗘࡲ࡛ࡣᩍဨࡀᖖ㥔ࡋࠊ◊࣭⫼ᬒ࡜ືᶵ
໭ኴᖹὒࡢࢨࢺ࢘ࢡࢪࣛࡣࠊ෤Ꮨࡣࣁ࣡࢖ࠊ࣓࢟

✲άືࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡓࠋᮏᖺᗘࡣࠊᐇ㉁άືࡣ⤊஢ࡋ࡚࠾ࡾࠊࡇࢀࡲ࡛ࡢ◊✲ᡂᯝࡢㄽᩥ໬࡜♫఍ᐇ⿦ࢆ㐺ᐅ⾜ࡗࡓࠋ
ᮏᖺ࡟ㄽᩥ໬ࢆ⾜ࡗࡓࡢࡣୗグ࡛࠶ࡿࠋࢩࢥࠊ᪥ᮏ㏆ᾏ➼ࡢᬮ࠿࠸ᾏᇦ࡛஺ᑿࡸࠊฟ⏘ࠊᏊ⫱࡚ࢆ⾜࡞࠸ࠊኟᏘ࡟࢔ࣛࢫ࢝ࠊ࢔࣮ࣜࣗࢩࣕࣥิ
ᓥࡸࠊࣟࢩ࢔➼ࡢ෭ࡓ࠸ᾏᇦ࡛㣵ࢆ㣗࡭࡚㐣ࡈࡍࠋࡲࡓࠊ࠿ࡘ࡚ᤕ㪒ࡢᑐ㇟✀࡜ࡋ࡚ᤕ⋓ࡉࢀࠊಶయᩘ

ࢨࢺ࢘ࢡࢪࣛࡢᑿࡧࢀࡢ෗┿ࢆ⏝࠸ࡓಶయㄆ㆑ࡀୡ⏺ⓗ࡟⃭ῶࡋࡓࡓࡵࠊ⌧ᅾࠊಖ඲࡜ほග㈨※࡜ࡢ୧❧ࢆ┠ⓗ࡜ࡋࡓᇶ♏ⓗ࡞⏕ែ᝟ሗࡢᢕᥱࡀ㔜ࢨࢺ࢘ࢡࢪࣛࡣࠊᑿࡧࢀ⭡ഃࡢᶍᵝࡸᙧ≧ࢆ฼⏝せ࡟࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋࡑࡢࡓࡵࠊ᧜ᙳࡉࢀࡓᑿࡧࢀ෗┿ࡋ࡚ಶయࢆ㆑ู࡛ࡁࡿࡇ࡜ࡀ▱ࡽࢀ࡚࠸ࡿࠋ୍⯡㈈ࢆࡶ࡜࡟ಶయࢆ㆑ูࡋࠊᅇ㑊⤒㊰ࡸ㞟ᅋᵓ㐀➼ࡢศᅋἲேἈ⦖⨾ࡽᓥ㈈ᅋࡀ 30 ᖺ௨ୖ࡟ࢃࡓࡾ཰㞟ࡋᯒࡀ⾜ࢃࢀ࡚ࡁࡓࠋ

࡚ࡁࡓ 1850 㢌ࠊ⣙ 1 ୓ᯛࡢࢨࢺ࢘ࢡࢪࣛࡢᑿࡧࢀ

ࢨࢺ࢘ࢡࢪࣛࡢᑿࡧࢀࡣࠊ
ඛ➃ࡀࢠࢨࢠࢨ࡜ࡋࡓ

ࡢ෗┿ࢆ⏝࠸࡚ࢡࢪࣛࡢಶయࢆ⮬ື࡛㆑ู࡛ࡁࡿ

ᙧ≧ࢆࡋ࡚࠾ࡾࠊ⾲㠃࡟ࡣⅬࡸ⥺≧ࡢࡶࡢࡶྵࡵࠊ

AI ᢏ⾡࠾ࡼࡧ⮬ື㆑ูࢩࢫࢸ࣒ࢆ㛤Ⓨࡋࡓࠋᮏ◊ⓑ㯮ᶍᵝࡢ࠶ࡿሙྜࡀከ࠸㸦ୗᅗཧ↷㸧ࠋࢨࢺ࢘ࢡ

✲࡛ࡣࠊࢨࢺ࢘ࢡࢪࣛࡢ◊✲⪅ࡢಶయ㆑ู࡟㛵ࡍࡿ▱ぢࢆά⏝ࡋ࡚ AI ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒࣭ࢩࢫࢸ࣒ࢆ㛤Ⓨ― 132 ―

ࡇࢀࡽࡢㄢ㢟࡟ᑐࡋ࡚ࠊୗグࡢ᪉ἲ࡛ゎỴࢆ⾜ࡗࡓࠋ┿ࡗⓑࡸ┿ࡗ㯮࡞ᑿࡧࢀࡢࢡࢪࣛࡶྵࡵ࡚඲࡚
ࡢࢡࢪࣛ෗┿ࢆᑐ㇟࡜ࡍࡿࡓࡵࠊ
ඛ➃ࡢࢠࢨࢠࢨᙧ
≧ࢆ୺࡞ᑐ㇟࡜ࡋࡓࠋ
ࡑࢀ࡟ࡣୖグࡢࡼ࠺࡞」㞧࡛᧜ᙳࡈ࡜࡟ࡤࡽࡘ
ࢪࣛࡢ◊✲⪅ࡽࡣࠊࡇࢀࡽࡢ≉ᚩࢆ㢗ࡾ࡟ࠊࡇࢀࡲ

ࡃᑿࡧࢀࡢᙧ≧ࢆࢹ࣮ࢱ࡜ࡋ࡚ṇ☜࡟ᢤࡁฟࡍᚲ

࡛⫗║࡛ከ኱࡞᫬㛫࡜ປຊࢆ࠿ࡅ࡚ಶయࡢ㆑ูస

せࡀ࠶ࡿࠋࡑࡇ࡛᭱ึ࡟ࠊ୍⯡࡟ᰂ㌾ᛶࡢ㧗࠸ุᐃᴗࢆ⾜࡞ࡗ࡚ࡁࡓࠋẖᖺ 400㹼500 ᯛࡢ᪂ࡓ࡞෗┿ࡀ⾜࠼ࡿ῝ᒙᏛ⩦ࢆ⏝࠸࡚኱ࡲ࠿࡞ᑿࡧࢀࡢᙧࡢ

ࢆ᧜ᙳࡋࠊࡑࡢ㆑ูసᴗ࡟ࡣᩘࣨ᭶ࢆせࡋ࡚࠸ࡓࠋ

࣐ࢫࢡࢆసᡂࡋࡓࠋ
ḟ࡟⏬⣲ࣞ࣋ࣝࡢᅗᙧฎ⌮ᡭἲࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢆ౑ࡗ࡚⮬ື໬ࡉࡏࡓ࠸ࢽ࣮ࢬࡣୡ

࡛࠶ࡿ GrabCut ࢆ⾜࠺㝿࡟ࠊࡇࡢ࣐ࢫࢡࢆ⏝࠸࡚ࠊ⏺୰ࡢ◊✲⪅ࡀᣢࡗ࡚࠾ࡾࠊ᭷ྡ࡞ࢹ࣮ࢱศᯒࢥࣥ

ᑿࡧࢀ࡜ࡑࢀ௨እࡢ㡿ᇦࢆᣦᐃࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡗ࡚

࣌ࢸ࢕ࢩࣙࣥࡢ Kaggle ࡛ࡶ㢟ᮦ࡜ࡋ࡚ྲྀࡾୖࡆࡽ

ᑿࡧࢀࢆṇ☜࡟ᢤࡁฟࡍࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡓࠋ

ࢀ࡚࠸ࡿ࡯࡝࡛࠶ࡿࡀࠊࡇࢀࡲ࡛ᐇ㝿࡟⏝࠸ࡽࢀ࡚ᢤࡁฟࡋࡓࢠࢨࢠࢨᙧ≧ࢆ⏝࠸࡚ᑐ㇟࡜࡞ࡿ 1000࠸ࡿࡶࡢࡣ࡞࠿ࡗࡓࠋ

㢌௨ୖ࡛ࡶ⣽࠿ࡃ༊ูࡀ࡛ࡁࡿࡇ࡜ࡀᚲせࡔࡗࡓࠋࡑࡇ࡛つ๎ᛶࡢ࡞࠸พฝࡢゎᯒ࡟᭷ຠ࡞ Waveletኚ᥮ࢆ⏝࠸࡚ࢠࢨࢠࢨᙧ≧ࡢ≉ᚩࢆ࣋ࢡࢺࣝ໬ࡋ

࣭ၥ㢟࡜ゎỴᡭẁἈ⦖⨾ࡽᓥ㈈ᅋ࡛ࡣ 30 ᖺ௨ୖ࡟ࢃࡓࡾࢨࢺ࢘ࢡ

ࡓࠋࢪࣛࡢㄪᰝࢆᐇ᪋ࡋࠊࡇࢀࡲ࡛࡟⣙ 1 ୓ᯛࡢᑿࡧ

ࡇࢀࡲ࡛࡟㆑ูࠊⓏ㘓ࡉࢀ࡚࠸ࡿࢡࢪࣛ࡜≉ᚩ࣋ࢀ෗┿ࢆಖ᭷ࡋ࡚࠸ࡿࠋᰴᘧ఍♫ Diagence ࡜኱㜰ࢡࢺࣝࡢẚ㍑ࢆ⾜ࡗࡓࠋࡑࡢ㝿ࠊ෗┿࡟ࡼࡿࡤࡽࡘ

኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮࡜៞᠕⩏ሿ኱Ꮫࡣࠊ

ࡁࡀ኱ࡁ࠸ࡓࡵࠊ㆑ูࡣ⤯ᑐ್࡛ࡣ࡞ࡃࣛࣥ࢟ࣥࢢ

ࡇࢀࡽࡢ෗┿ࢹ࣮ࢱࢆά⏝ࡋ AI ࡟ࡼࡿ⏬ീ㆑ูࡢ࡜ࡋ࡚ୖ఩࠿ࡽࣜࢫࢺ࢔ࢵࣉࡋࡓࠋ

ࡓࡵࡢ≉ᚩ᳨ฟᡭἲ࡜ಶయ㆑ูࢆࡍࡿࡓࡵࡢࢹ࣮

ⓑ㯮ᶍᵝ࠿ࡽࡢ≉ᚩ㔞ࡶᢳฟࡋ⿵ຓⓗ࡟⏝࠸ࡓࠋࢱ࣮࣋ࢫ࣭ࢩࢫࢸ࣒㛤Ⓨࡢඹྠ◊✲࡟ྲྀࡾ⤌ࢇࡔࠋᮏ◊✲㛤Ⓨ࡟࠾ࡅࡿㄢ㢟ࡣୗグࡢ㏻ࡾ࡛࠶ࡿࠋ

㔝⏕ࡢࢡࢪࣛ࡜ࡢ㐼㐝ࡣ⛥࡛࠶ࡿࡓࡵࠊ
ࡇࢀࡲ࡛࡟㆑ู࡛ࡁ࡚࠸ࡿࢡࢪࣛࡢ࠺ࡕࠊ1 㢌࠶ࡓࡾࡢ෗┿࣭⤖ᯝࡢᯛᩘࡀ 3 ᯛ௨ୗࡔࡗࡓಶయࡀ 79%ࢆ༨ࡵࡿࠋ

2016 ᖺ࡟᧜ᙳࡉࢀࡓ෗┿ࡢ࠺ࡕ㐣ཤ࡟Ⓩ㘓ࡀ࠶ࡑࢀࡽࡢ෗┿ࡶኳೃ࡜ኴ㝧ගࡢ࠶ࡓࡾලྜࠊ㊥㞳ࠊࡿࢡࢪࣛࡢ෗┿ 323 ᯛ࡟ࡘ࠸࡚ࠊ89㸣ࡀୖ఩ 30 ఩ゅᗘࠊ⫼ᬒࡢἼࡢᵝᏊ࡞࡝ࠊ᧜ᙳࡉࢀࡓ᮲௳ࡀࡉࡲ

ࡲ࡛࡟ṇࡋ࠸ࢡࢪࣛࢆࣛࣥ࢟ࣥࢢࡋࡓࠋࡲࡓ 76㸣

ࡊࡲ࡟ࡤࡽࡘ࠸࡚࠸ࡿࠋ

ࡣṇゎࡀ 1 ఩࡟ࣛࣥ࢟ࣥࢢࡉࢀࡓࠋ

ࡉࡽ࡟ࢡࢪࣛࡢᑿࡧࢀࡣ」㞧࡞ᙧ≧࡛ࠊぢࡿゅᗘࡸືࡁ࡟ࡼࡗ࡚ࡶᙧࡀ኱ࡁࡃኚࢃࡗ࡚ぢ࠼ࡿࠋࡑࢀࡇࡢࡼ࠺࡟⮬ື࡛ከࡃࡢ෗┿ࢆ୍ᣲ࡟ᢅ࠺ࡇ࡜

࡟ྜࢃࡏ࡚⾲㠃ࡢᶍᵝࡶぢ࠼᪉ࡀኚࢃࡿࠋ

ࡀ࡛ࡁࡿࡓࡵࠊᏘ⠇࡟ࡼࡗ࡚ᗈ࠸ᾏᇦࢆ⛣ືࡍࡿࢨ35㸣ࡢࢡࢪࣛࡣ┿ࡗⓑ࠿┿ࡗ㯮࡛ᑿࡧࢀ࡟ᶍᵝࡀࢺ࢘ࢡࢪࣛࡢᅇ㑊⤒㊰ࡸ㞟ᅋᵓ㐀ࡢゎ᫂࡟᭷ຠ࡞

࡞࠸ࠋᶍᵝࡀ࠶ࡿሙྜ࡛ࡶࠊⓑ࡜㯮ࡢ᫂☜࡞ቃ┠ࡣࢩࢫࢸ࣒࡜࡞ࡗࡓࠋ

࡞ࡃࠊࡰࢇࡸࡾ࡜ࡋ࡚࠸ࡿࠋ
― 133 ―

ࣉࣞࢫ࣮ࣜࣜࢫ ୖグࡢ◊✲άື࡟㛵ࡋ࡚ࠊᰴᘧ఍♫ Diagence ࡜኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮࡜៞᠕⩏ሿ኱Ꮫࡣ୍⯡㈈ᅋἲேἈ⦖⨾ࡽᓥ㈈ᅋࡢ 4 ⪅࡛ 20221
ᖺ 2 ᭶ 4 ᪥࡟ࣉࣞࢫ࣮ࣜࣜࢫࢆᐇ᪋ࡋࡓࠋᮅ᪥᪂
⪺ࢹࢪࢱࣝ∧ࠊ⛉Ꮫ᪂⪺ࠊ࠾ࡁ࡞ࢃ᪂⪺࡞࡝ࡢ᪂⪺࣓ࢹ࢕࢔ࠊTechCrunch ࡸ Yahoo ࢽ࣮ࣗࢫ࡞࡝ࡢ Webࢽ࣮ࣗࢫ࡛ྲྀࡾୖࡆࡽࢀࡓࠋ
♫఍㈉⊩࡟㛵ࡍࡿᴗ⦼
ᩍ⫱㠃࡟࠾ࡅࡿ♫఍㈉⊩
࡞ࡋ
Ꮫእάື
࡞ࡋ

 ᖺᗘ◊✲Ⓨ⾲ㄽᩥ୍ぴ
Yoshikawa, T.; Hida, M.; Lee, C.; Okabe, H.; Kobayashi,N.; Ozawa, S.; Saito, H.; Kan, M.; Date, S. and Shimojo,
S. “Identification of over One Thousand Individual Wild
Humpback Whales using Fluke Photos”. Proceedings ofthe 17th International Joint Conference on Computer
Vision, Imaging and Computer Graphics Theory andApplications - Volume 4: VISAPP, ISBN 978-989-758555-5, ISSN 2184-4321, pages 957-967 (2022).

ࡑࡢ௚
࡞ࡋ

― 134 ―

㧗ᛶ⬟ィ⟬࣭ࢹ࣮ࢱศᯒ⼥ྜᇶ┙༠ാ◊✲ᡤ
-RLQW5HVHDUFK/DERUDWRU\IRU,QWHJUDWHG,QIUDVWUXFWXUHRI+LJK3HUIRUPDQFH&RPSXWLQJDQG
'DWD$QDO\VLV
1  㒊㛛ࢫࢱࢵࣇᖺ  ᭶ 1(& ධ♫ࠊ⌧ᅾࡣྠඛ➃ࣉࣛࢵࢺࣇ࢛࣮࣒஦

ᣍ࡬࠸ᩍᤵ ୰ᮧ ♸୍ᴗ㒊ᢸᙜࠋ

␎Ṕ㸸1986 ᖺ 3 ᭶ ᮾிᕤᴗ኱ᏛᕤᏛ㒊᝟ሗᕤᏛ⛉༞ᴗࠋ1988 ᖺ 3 ᭶ ᮾிᕤᴗ኱Ꮫ኱Ꮫ㝔⌮ᕤᏛ◊✲ව௵ᩍဨ⛉㟁Ẽ㟁ᏊᕤᏛᑓᨷ ༤ኈ๓ᮇㄢ⛬ಟ஢ࠋ2007 ᖺ 3ᛂ⏝᝟ሗࢩࢫࢸ࣒◊✲㒊㛛᭶ ኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⏕⏘ࢩࢫࢸ࣒◊✲⛉Ꮫ⛉༤ኈᚋ෸ᩍᤵ    ఀ㐩 㐍ᮇㄢ⛬ಟ஢ࠋ1988 ᖺ 4 ᭶ NEC ධ♫ࠊྠࢩࢫࢸ࣒ࣉㅮᖌ     ᮌᡞၿஅ

ࣛࢵࢺࣇ࢛࣮࣒◊✲ᡤ㛗ࠊྠ୰ኸ◊✲ᡤ⌮஦ࢆṔ௵ᣍ࡬࠸ᩍᤵ  ᒣୗ᫭ᘯ

ࡋࠊ⌧ᅾࡣྠ୺ᖍᢏ⾡୺ᖿࠊ➨ 63 ᅇ㟁Ẽ⛉Ꮫᢏ⾡ዡඛ㐍㧗ᛶ⬟ィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒࢔࣮࢟ࢸࢡࢳࣕ
ඹྠ◊✲㒊㛛

ບ㈹㸦࣮࣒࢜ᢏ⾡㈹㸧ཷ㈹ࠋIEEE CTSoc Quantum forConsumer Technologies Vice Chair. ᅜ❧᝟ሗᏛ◊✲ᡤᣍ࡬࠸ᩍᤵ  /HH&KRQKR㐃ᦠ㒊㛛ᐈဨᩍᤵࠊ᪩✄⏣኱Ꮫ ᐈဨᩍᤵ ࢢ࣮ࣜࣥᣍ࡬࠸෸ᩍᤵ Ώሙ ᗣᘯࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢭࣥࢱ࣮ୖ⣭ᐈဨ◊✲ဨࠊᮾி኱Ꮫࢼ

⺮ⓑ㉁◊✲ᡤᩍᤵ     ᰩᰨ ※Ⴙ

ࣀ࢚ࣞࢡࢺࣟࢽࢡࢫ◊✲ᶵᵓ ᐈဨᩍᤵࠋ༤ኈ㸦ᕤᏛ㸧ࠋ◊✲ဨ ୪ᮌ ᝆኴ

2  ᩍ⫱࣭◊✲ᴫせ␎Ṕ㸸 ᖺ  ᭶ᮾிᕤᴗ኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⌮ᕤᏛ

2.1 ᩍ⫱ࡢᴫせ◊✲⛉ィ⟬ᕤᏛᑓᨷಟኈㄢ⛬ಟ஢ࠋ ᖺ  ᭶ 1(&ᐇ⦼࡞ࡋධ♫ࠊ⌧ᅾࡣྠࢹ࣮ࢱά⏝ᇶᯈ஦ᴗ⤫ᣓ㒊ࣉࣟࣇ࢙ࢵࢩࣙࢼࣝࠋ

2.2 ◊✲ࡢᴫせᮏ㒊㛛ࡣࠊ2021 ᖺ 5 ᭶࡟ NEC ࡜ࡢ༠ാ◊✲ᡤ࡜◊✲ဨ ᕝᮏ ఙᝅࡋ࡚タ❧ࡉࢀࠊ኱㔞࠿ࡘከᵝ࡞ࢹ࣮ࢱࢆά⏝ࡋࡓ㧗␎Ṕ㸸 ᖺ  ᭶ᗈᓥ኱Ꮫ኱Ꮫ㝔ᕤᏛ㒊➨୍㢮 ಟᛶ⬟ィ⟬ࢽ࣮ࢬࢆᨭ࠼ࡿḟୡ௦㧗ᛶ⬟ィ⟬࣭ࢹ࣮ࢱኈㄢ⛬ಟ஢ࠋ ᖺ  ᭶⚄ᡞ 1(6㸦⌧ 1(& ࢯ࣮ࣜࣗᇶ┙ࡢᐇ⌧ࢆ┠ᣦࡋࡓྲྀࡾ⤌ࡳࢆ⾜ࡗ࡚࠸ࡿࠋ

ࢩࣙࣥ࢖ࣀ࣮࣋ࢱ㸧ධ♫ࠊ ᖺ  ᭶ 1(& ࡬ฟྥࠊ ௨ୗ࡟ᮏᖺᗘ࡟ྲྀࡾ⤌ࢇࡔ 3 ࡘࡢ◊✲ᴫせࢆグࡍࠋ⌧ᅾࡣྠ࣊ࢸࣟ㸤ࢢ࣮ࣟࣂࣝ஦ᴗ⤫ᣓ㒊ࣉࣟࣇ࢙ࢵ
2.2.1 ࣁ࣮ࢻ࢙࢘࢔ᛶ⬟ࢆ᭱኱㝈࡟ᘬࡁฟࡍ㧗ᛶ⬟ࢩࣙࢼࣝࠋ

ィ⟬࣭ࢹ࣮ࢱศᯒ⼥ྜィ⟬࡟㛵ࡍࡿ◊✲㏆ᖺࡢᏛ⾡◊✲ࡣࠊ኱ᐜ㔞࠿ࡘ኱つᶍ࡞ࢹ࣮ࢱ࡟

◊✲ဨ ▼⏣ ♸஧㑻␎Ṕ㸸 ᖺ  ᭶኱㜰኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⛉Ꮫ◊✲⛉ᑐࡍࡿ㧗ᛶ⬟࡞ィ⟬ฎ⌮ࢆࡲࡍࡲࡍᚲせ࡜ࡋ࡚࠸ࡿࠋ

ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢧ࢖࢚ࣥࢫᑓᨷಟኈㄢ⛬ಟ஢ࠋ

኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮➼ࡢィ⟬ᶵࢭࣥ

― 135 ―

ࢱ࣮࡟࠾࠸࡚ࡣࠊࡑࡢࡼ࠺࡞ィ⟬ࢽ࣮ࢬ࡟⟅࠼ࡿ㧗ࡋࠊࡲࡓࢩࢫࢸ࣒ࡢ」㞧ࡉࡀቑࡋ࡚࠸ࡿࠋࡇ࠺࠸ࡗ

ᛶ⬟࡞ィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒࡜ࡋ࡚ࠊỗ⏝ࣉࣟࢭࢵࢧ࡟ຍ

ࡓ㐠⏝ࡸࢩࢫࢸ࣒⮬యࡢኚ໬࡟ᑐࡋ࡚ࡶࠊᰂ㌾࠿ࡘ

࠼࡚ࠊGPU ࡸ࣋ࢡࢺࣝࣉࣟࢭࢵࢧ➼ࡢ࢔ࢡࢭ࣮ࣛࣞ

㎿㏿࡟ᑐᛂࡋࠊຠ⋡ⓗ࡞㐠⏝ࢆᐇ⌧ࡍࡿࡇ࡜ࡀồࡵࢱࡢᑟධࡀ㐍ࢇ࡛࠸ࡿࠋ

ࡽࢀ࡚࠸ࡿࠋ

୍᪉ࠊࡇࡢࡼ࠺࡞㧗ᛶ⬟ィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢ࣮ࣘࢨ

ࡋ࠿ࡋࠊ⌧≧ࡢィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ࡢࢩࢫࢸ࣒ࡢ㐠⏝ࡀ᭩ࡃࢥ࣮ࢻࡣࠊࣉࣟࢭࢵࢧࡸ࢔ࢡࢭ࣮ࣛࣞࢱࡢᛶ

ࡣࠊᮍࡔ⟶⌮⪅ࡢ▱ぢ࡟㢗ࡿࡶࡢࡀከࡃṧࡗ࡚࠸ࡿࠋ

⬟ࢆ༑ศ࡟ᘬࡁฟࡏ࡚࠸࡞࠸ࢣ࣮ࢫࡀከࠎᏑᅾࡍࡿࠋ

ࢩࢫࢸ࣒ࡢ≧ἣࢆ⟶⌮⪅࡟▱ࡽࡏࡿࢲࢵࢩ࣮ࣗ࣎ࢻ

ከࡃࡢ࣮ࣘࢨࡣࡑࢀࡒࢀࡢᏛ⾡◊✲ࡢ㡿ᇦࡢᑓ㛛ᐙࡸࠊࢩࢫࢸ࣒ࡢ㐠⏝ࢆኚ᭦ྍ⬟࡞ࣃ࣓࣮ࣛࢱ࣮ࡣከ

࡛࠶ࡾࠊィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢᑓ㛛ᐙ࡛ࡣ࡞࠸ࠋࡑࡢࡓ

ᩘᏑᅾࡍࡿࠋࡋ࠿ࡋࠊ࠶ࡿ㐠⏝┠ᶆ࡟ἢࡗࡓ᭱㐺࡞ࡵࠊ࣮ࣘࢨࡀ࢔ࢡࢭ࣮ࣛࣞࢱ➼ࡢ」㞧໬ࡍࡿ㧗ᛶ⬟ࣃ࣓࣮ࣛࢱ࣮タᐃ࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊᮍࡔ⟶⌮⪅ࡢ▱ぢ࡟ィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢᛶ⬟ࢆᘬࡁฟࡍࡇ࡜ࡀ㞴ࡋࡃࠊࢥ㢗ࡗࡓࡶࡢ࡜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋࡑࡢࡓࡵࠊ」㞧໬ࡋኚ໬ࣥࣃ࢖ࣛ➼ࡢࢶ࣮ࣝ࡟ࡼࡿ⮬ື᭱㐺໬ᢏ⾡࡟ࡼࡿ㧗ࡍࡿࢩࢫࢸ࣒ࡢ㐠⏝ࡣᅔ㞴ࢆᴟࡵࠊຠ⋡ⓗ࡞㐠⏝ࡀ㏿໬࡟㢗ࡿ࠿ࠊ࠶ࡿ࠸ࡣィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢ㆑⪅࡟౫ᐇ⌧࡛ࡁ࡚࠸࡞࠸ࠋ

㢗ࡋ࡚ࢥ࣮ࢻ᭱㐺໬ࢆᐇ᪋ࡍࡿࡇ࡜࡜࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋ

୍᪉ࠊ᫖௒ࡢ AI ᢏ⾡ࡢ㐍ᒎࡣᵝࠎ࡞㡿ᇦ࡟࠾࠸๓⪅ࡣィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢᛶ⬟ࠊ≉࡟࢔ࢡࢭ࣮ࣛࣞࢱ

࡚ࢹ࣮ࢱࢆά⏝ࡋࡓ᭱㐺໬ࡸ⮬ື໬࡞࡝ࢆྍ⬟࡜ࡋࡢᛶ⬟ࢆ༑ศ࡟ᘬࡁฟࡏ࡚࠸࡞࠸ࢣ࣮ࢫࡀከ࠸ࠋࡲ

࡚࠸ࡿࠋィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ࡢ㐠⏝࡟࠾࠸࡚ࡶࠊࢩࢫࢸ

ࡓᚋ⪅ࡣᛶ⬟ࢆᘬࡁฟࡍࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟࡞ࡿࡶ

࣒ࢆᵓᡂࡍࡿᶵჾࡀ⏕ᡂࡍࡿࣟࢢࡸᢞධࡉࢀࡓࢪࣙ

ࡢࡢࠊ᭱㐺໬ࢆᐇ᪋ࡍࡿேဨࡀ༑ศ࡟࠾ࡽࡎࠊࡲࡓ

ࣈࡢ᝟ሗ࡞࡝ࠊ኱㔞࠿ࡘᵝࠎ࡞ࢹ࣮ࢱࡀ⏕ᡂࡉࢀ⥆฼⏝ࡢࡓࡵࡢ⤒῭ⓗࢥࢫࢺࡢၥ㢟ࡶ࠶ࡾᖜᗈࡃᐇ᪋

ࡅ࡚࠸ࡿࠋࡇࢀࡽࡢࢹ࣮ࢱࢆά⏝ࡋ࡚ࠊࢩࢫࢸ࣒ࡢ

ࡉࢀࡿ࡟⮳ࡗ࡚࠸࡞࠸ࠋࡑࡢࡓࡵࠊࡇࡢ୧࢔ࣉ࣮ࣟ

㐠⏝᭱㐺໬ࡢ⮬ື໬࡬ࡢᮇᚅࡀ㧗ࡲࡗ࡚࠸ࡿࠋ
ᮏ◊✲࡛ࡣࠊィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ࡢ」㞧໬࠿ࡘኚ໬ࡍ

ࢳࡢࢠࣕࢵࣉࢆᇙࡵࡿ㔜せᛶࡀቑࡋ࡚࠸ࡿࠋ
ᮏ◊✲࡛ࡣࠊࢥࣥࣃ࢖ࣛ࡟ࡼࡿ⮬ື᭱㐺໬࡛ࡣ༑ࡿࢩࢫࢸ࣒࡟ࡶᰂ㌾࠿ࡘ㎿㏿࡟ᑐᛂࡋࠊຠ⋡ⓗ࡞㐠ศ࡟㧗ᛶ⬟ィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢᛶ⬟ࢆᘬࡁฟࡏ࡚࠸࡞

⏝ࢆᐇ⌧ࡍࡿࡇ࡜ࢆ┠ⓗ࡜ࡋ࡚ࠊィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ࡢ

࠸࣮ࣘࢨࢥ࣮ࢻࢆᑐ㇟࡟ࠊ࣮ࣘࢨ⮬㌟ࡀ㧗ᛶ⬟ィ⟬㐠⏝࡟࠾࠸࡚⏕ᡂࡉࢀࡿࢹ࣮ࢱࢆά⏝ࡋ࡚ၥ㢟ゎỴᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢᑓ㛛ⓗ࡞▱㆑࡞ࡋ࡟ᛶ⬟᭱㐺໬ࢆᐇ᪋ࢆᐇ⌧ࡍࡿࣇ࣮࣒࣮ࣞ࣡ࢡࡢᵓ⠏࡜ࠊࡑࢀ࡟ࡼࡿၥ

ྍ⬟࡞ࢥ࣮ࢻ᭱㐺໬ᨭ᥼ᢏ⾡ࡢᵓ⠏ࢆ┠ᣦࡍࠋ㢟ゎỴࡢᐇドࢆ⾜࠺ࠋ

2.2.2 ከ✀ከᵝ࡞ィ⟬ࢽ࣮ࢬࢆ཰ᐜྍ⬟࡞㧗ᛶ⬟ィ

2.2.3 㧗ᛶ⬟ィ⟬ࢩࢫࢸ࣒ࢆ౑࠸ࡸࡍࡃࡍࡿࢹ࣮ࢱ

⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ᇶ┙࡟㛵ࡍࡿ◊✲㞟⣙࣭⟶⌮࡟㛵ࡍࡿ◊✲㏆ᖺࡢ኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮➼ࡢィ Ꮫ⾡◊✲࡟࠾࠸࡚ࢹ࣮ࢱ㥑ືᆺࡢ◊✲ࡀᗈࡀࡾࠊ

⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ࡢ㐠⏝ࡢຠ⋡໬ࡣ㔜せ࡞ㄢ㢟࡛࠶ࡿࠋ◊✲ࢹ࣮ࢱࡢ㔜せᛶࡣቑࡋ࡚࠸ࡿࠋྠ᫬࡟ࠊᏛ⾡◊ィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ࡢ฼⏝ࡣࡲࡍࡲࡍቑຍࡍࡿ୍᪉ࠊᢞ

✲ࡢࢢ࣮ࣟࣂࣝ໬ࡸ⤌⧊ࢆ㊬ࡗࡓ༠ാ◊✲ࡀ㐍ᒎࡋධࡉࢀࡓࢪࣙࣈࡢᚅࡕ᫬㛫ࡀቑຍࡍࡿ࡞࡝฼౽ᛶࡢ

࡚࠸ࡿࠋࡑࡢࡓࡵࠊᆅ⌮ⓗ࡟㞳ࢀࡓ」ᩘࡢ◊✲⪅ࡀపୗ࡞࡝ࡀⓎ⏕ࡋ࡚࠸ࡿࠋࡉࡽ࡟ࠊ᫖௒ࡣ㟁ຊࡦࡗ஫࠸࡟ࢹ࣮ࢱࢆඹ᭷࣭⟶⌮ࡋࠊከ✀ከᵝ࠿ࡘ኱つᶍ࣭㏕ࡸ㟁ຊࢥࢫࢺᢚไࡢほⅬ࡛ࡢ㐠⏝᭱㐺໬ࡸࠊ௚ࡢ

኱ᐜ㔞࡞ࢹ࣮ࢱࢆᐜ᫆࡟ᢅ࠸ࠊᏛ⾡◊✲ࢆ㐙⾜ࡍࡿィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ࡸࢡࣛ࢘ࢻ࡜ࡢ㐃ᦠ࡟ࡼࡿ㐠⏝᭱㐺ࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࢹ࣮ࢱ㞟⣙࣭⟶⌮ᢏ⾡ࡢᚲせᛶࡀ㧗ࡲ໬࡞࡝ࠊࢩࢫࢸ࣒ࡢ᭱㐺໬ࡢࡓࡵࡢホ౯ᣦᶆࡀኚ໬

ࡗ࡚࠸ࡿࠋ― 136 ―

ᅗ ࢥ࣮ࢻ᭱㐺໬ᨭ᥼ᢏ⾡ ࡲࡓࠊ◊✲୙ṇࡢ㜵Ṇࡸ◊✲ᡂᯝࡢಙ㢗ᛶྥୖࡢ   ᖺᗘ◊✲ᴗ⦼

ほⅬ࠿ࡽࠊᏛ⾡◊✲ࡢ෌⌧ᛶࡢ㔜せᛶࡀቑࡋ࡚࠸ࡿࠋ

4.1 ࣁ࣮ࢻ࢙࢘࢔ᛶ⬟ࢆ᭱኱㝈࡟ᘬࡁฟࡍ㧗ᛶ⬟ィᅜෆእࡢ኱Ꮫࡸ◊✲ᶵ㛵࡟࠾࠸࡚ࠊබṇ࡞◊✲άື⟬࣭ࢹ࣮ࢱศᯒ⼥ྜィ⟬࡟㛵ࡍࡿ◊✲ࡢ᥎㐍࡟ྥࡅ࡚ࠊ◊✲άື࡟క࠸సᡂ࣭ྲྀᚓࡋࡓ◊ᮏᖺᗘࡣࠊ2.2.1 ⠇࡟㏙࡭ࡓ◊✲┠ᶆ࡟ᑐࡋ࡚ࠊ௨

✲ࢹ࣮ࢱࡢಖᏑᮇ㛫࠾ࡼࡧ⟶⌮᪉ἲ➼࡟ࡘ࠸࡚ࡢᇶ

ୗࡢ◊✲ㄢ㢟ࢆタᐃࡋ◊✲㛤Ⓨࢆ㛤ጞࡋࡓࠋ௨ୗࠊ

‽ࢆᐃࡵࡓ࢞࢖ࢻࣛ࢖ࣥࡢ⟇ᐃࡀ㐍ࡵࡽࢀ࡚࠸ࡿ≧タᐃࡋࡓ◊✲ㄢ㢟࡟ࡘ࠸࡚㏙࡭ࡿࠋ

ἣ࡟࠶ࡿࠋᵝࠎ࡞Ꮫ఍࡟࠾࠸࡚ࡶㄽᩥ᥇ᢥࡢ 1 ࡘࡢ㧗ᛶ⬟ィ⟬ᶵ⎔ቃ࡛ࠊ࣮ࣘࢨࡀࢥ࣮ࢻ᭱㐺໬ࢆᐇᣦᶆ࡜ࡋ࡚෌⌧ᛶࢆᣲࡆࡿࡶࡢࡀቑ࠼࡚࠸ࡿࠋ

᪋ࡍࡿሙྜࠊࢥࣥࣃ࢖ࣝ᝟ሗࡸᐇ⾜ࢺ࣮ࣞࢫ᝟ሗࢆ ࡇࢀࡽࢆཷࡅࠊᅜ❧᝟ሗᏛ◊✲ᡤ㸦NII㸧࡛ࡣ◊✲⏝࠸ࡿࠋࡋ࠿ࡋࠊࡑࢀࡽ᝟ሗࡣࢥ࣮ࢻࡢၥ㢟Ⅼࢆᣦࢹ࣮ࢱ⟶⌮ᇶ┙ࠕGakuNin RDMࠖࡸࢹ࣮ࢱබ㛤ᇶ┙᦬ࡍࡿ࡟␃ࡲࡗ࡚࠾ࡾࠊ࡝ࡢࡼ࠺࡞᭱㐺໬ࢆ⾜࠺ࡇ

ࠕWEKO3ࠖࢆ㛤Ⓨࡋࠊ඲Ꮫ࡟ྥࡅࡓࢧ࣮ࣅࢫࡢᥦ౪

࡜ࡀ᭷ຠ࡞ࡢ࠿ࢆ♧ࡋ࡚࠸࡞࠸ࠋࡑࡢุ᩿࡟ࡣࠊィࢆ㛤ጞࡋ࡚࠸ࡿࠋ◊✲ࢹ࣮ࢱࡢඹ᭷ࡸබ㛤ࢆಁ㐍ࡍ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒ࡢ▱㆑ࡸ᭱㐺໬ࡢ⤒㦂ࡀồࡵࡽࢀࠊᑓ

ࡿᇶ┙ࡢᥦ౪ࡀ㐍ࢇ࡛࠸ࡿ୍᪉ࠊ෌⌧ᛶ࡟㛵ࡍࡿྲྀ㛛ᐙ௨እ࡟ࡣᐜ࡛᫆ࡣ࡞ࡃᑓ㛛ᐙ࡛࠶ࡗ࡚ࡶ᫬㛫ࡀࡾ⤌ࡳࡸࠊከࡃࡢ◊✲ࢹ࣮ࢱࢆ⏕ᡂࡋࡲࡓά⏝ࡍࡿ࠿࠿ࡿࡢࡀ⌧≧࡛࠶ࡿࠋィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮࡜ࡢ㐃ᦠ࡟ࡘ࠸࡚ࡣ୙༑ศ࡞≧ἣ࡛ᮏ◊✲࡛ࡣࠊ࣮ࣘࢨ⮬㌟࡟ࡼࡿࢥ࣮ࢻ᭱㐺໬ࢆྍ࠶ࡿࠋ⬟࡜ࡍࡿࢥ࣮ࢻ᭱㐺໬ᨭ᥼ᢏ⾡ࡢᵓ⠏ࢆ⾜࠺ࠋᅗ 1 ᮏ◊✲࡛ࡣࠊィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮࡟࠾࠸࡚⏕ᡂࡉࢀࡿ࡟ࠊᮏᢏ⾡ࡢᴫせࢆ♧ࡍࠋࢥ࣮ࢻ᭱㐺໬ᨭ᥼ᢏ⾡ࡣࠊ◊✲ࢹ࣮ࢱࡢ෌⌧ᛶࢆ㧗ࡵࠊࡲࡓィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮࡟

ࢥ࣮ࢻࠊࢥࣥࣃ࢖ࣝ᝟ሗࠊ࠾ࡼࡧᐇ⾜ࢺ࣮ࣞࢫ᝟ሗ

⵳✚ࡉࢀࡿ◊✲ࢹ࣮ࢱ࡜ィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ࡀಖ᭷ࡍࡿ

➼࠿ࡽࠊձ᭱㐺໬ࡍࡿ࡭ࡁࢥ࣮ࢻࢆ≉ᐃࠊղ㐺⏝ࡍィ⟬ᶵ㈨※ࢆά⏝ࡋࡓࢹ࣮ࢱ㥑ືᆺ◊✲ࢆಁ㐍ࡍࡿࠊࡿ࡭ࡁ᭱㐺໬ᢏ⾡ࢆ≉ᐃࠊճ᭱㐺໬ᚋࡢࢥ࣮ࢻࢆ⮬ࢹ࣮ࢱ㞟⣙࣭⟶⌮ᢏ⾡ࡢ◊✲㛤Ⓨࢆ᥎㐍ࡍࡿࠋື⏕ᡂࡍࡿᢏ⾡ࡀᚲせ࡜࡞ࡿࠋᮏᖺᗘࡣࠊᵝࠎ࡞ࣉࣟࢭࢵࢧࡸ࢔ࢡࢭ࣮ࣛࣞࢱࠊ

3  ᩍ⫱࣭◊✲➼࡟ಀࡿ඲Ꮫᨭ᥼

ࡲࡓࡑࢀࡽ࡟ྥࡅࡓᵝࠎ࡞᭱㐺໬ᢏ⾡ࡢ୰࡛ࠊNEC

3.1 ᩍ⫱࡟ಀࡿ඲Ꮫᨭ᥼

SX-Aurora TSUBASA ྥࡅ࡟⾜࠺࣋ࢡࢺࣝ᭱㐺໬ࢆ  ≉グ࡞ࡋᑐ㇟࡜ࡋࡓྲྀࡾ⤌ࡳࢆ㛤ጞࡋࡓࠋ㏆ᖺ SX-Auroraࠊ
XeonࠊARM ➼ࡢ࢔ࢡࢭ࣮ࣛࣞࢱࡸࣉࣟࢭࢵࢧࡀ࣋

3.2 ◊✲࡟ಀࡿ඲Ꮫᨭ᥼

ࢡࢺࣝ₇⟬ࣁ࣮ࢻ࢙࢘࢔ࡸ SIMD ₇⟬ࣁ࣮ࢻ࢙࢘࢔  ≉グ࡞ࡋ࡟ࡼࡗ࡚㧗ᛶ⬟໬ࡋ࡚࠾ࡾࠊࡑࡢࡼ࠺࡞ࣁ࣮ࢻ࢙࢘
࢔ࡢᛶ⬟ࢆᘬࡁฟࡍ࣋ࢡࢺࣝ᭱㐺໬ࡢ㔜せᛶࡀቑࡋ࡚࠸ࡿࠋ୰࡛ࡶࠊSX-Aurora ࡣ࣋ࢡࢺࣝ㛗ࡀ 256 せ― 137 ―

ᅗ ࢡࣛ࢘ࢻࣂ࣮ࢫࢺᴫせ⣲࡜᭱ࡶ㛗ࡃ࣋ࢡࢺࣝ᭱㐺໬࡟ࡼࡿᛶ⬟ᕪࡀ㠀ᖖ࡟኱㝈๐ῶࡍࡿࡓࡵ࡟ࠊ࡝ࡢ᫬Ⅼ࡛ࠊ࡝ࢀࡔࡅࡢࢡࣛ

኱ࡁ࠸ࡓࡵࠊ࣋ࢡࢺࣝ᭱㐺໬ᨭ᥼ᢏ⾡࡟ࡼࡗ࡚࣮ࣘ

࢘ࢻࣜࢯ࣮ࢫࢆά⏝ࡋࠊ࡝ࡢࢪࣙࣈࢆ࢜ࣇ࣮ࣟࢻࡍ

ࢨࡀᚓࡽࢀࡿ࣓ࣜࢵࢺࡶ኱ࡁ࠸ࠋ

ࡿ࠿ࢆࠊ⮬ື࡛Ỵᐃࡍࡿᚲせࡀ࠶ࡿࠋࡇࢀࡽࡢỴᐃ

௒ᚋࠊNAS Parallel Benchmark ࡞࡝ࡢ HPC 㡿ᇦ࡛࡟ࡣࠊィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮࡟ࢪࣙࣈࡀᢞධࡉࢀࡿࢱ࢖࣑

ࡢᶆ‽ⓗ࡞࣋ࣥࢳ࣐࣮ࢡࣉࣟࢢ࣒ࣛࢆᑐ㇟࡟ࠊࢥ࣮

ࣥࢢࠊࡑࡢ㔞ࠊࡲࡓಶࠎࡢࢪࣙࣈࡢ≉ᛶ࡟ᙳ㡪ࢆཷࢻ᭱㐺໬ᨭ᥼ᢏ⾡ࡢᐇ⌧ᛶࡢ᳨ドࢆᐇ᪋ࡍࡿࠋ≉࡟ࠊࡅࡿࡓࡵࠊィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ࡢ㐠⏝࡟࠾࠸࡚⏕ᡂࡉࢀ࡝ࡢࡼ࠺࡞᭱㐺໬ᢏ⾡ࢆ㐺⏝ࡍࡿ࠿ࢆ࣮࣮ࣝࣝ࣋ࢫ

ࡿࢹ࣮ࢱࢆά⏝ࡍࡿࡇ࡜ࡀ㔜せ࡜⪃࠼ࡽࢀࡿࠋ
ᮏ◊✲ࢢ࣮ࣝࣉ࡛ࡣࠊ㐠⏝≧ἣ࡟㐺ᛂࡋ࡚⮬ື࡛࡛ᵓ⠏࡛ࡁࡿ࠿࡝࠺࠿ࡢ᳨ドࢆ㐍ࡵࡿࠋࢡࣛ࢘ࢻࣂ࣮ࢫࢺࡢ㐠⏝ࢆ᭱㐺໬ࡍࡿᯟ⤌ࡳ࡜ࡋ࡚ࠊ
4.2 ከ✀ከᵝ࡞ィ⟬ࢽ࣮ࢬࢆ཰ᐜྍ⬟࡞㧗ᛶ⬟ィ⟬ᙉ໬Ꮫ⩦ࢆࢫࢣࢪ࣮ࣗࣛ࡟⤌ࡳ㎸ࡴ᪉ᘧࢆᥦ᱌ࡋࡓ

ᶵࢩࢫࢸ࣒ᇶ┙࡟㛵ࡍࡿ◊✲

㸦㛵㐃Ⓨ⾲(1)㸧ࠋࢡࣛ࢘ࢻ࡟ᢞධࡍࡿ⤒῭ࢥࢫࢺ࡜ࠊ

ᮏᖺᗘࡣࠊ2.2.2 ⠇࡟㏙࡭ࡓ◊✲┠ᶆ࡟ᑐࡋ࡚ࠊ௨

ࢪࣙࣈᚅᶵ᫬㛫ࢆ⪃៖ࡋࡓሗ㓘㛵ᩘࢆタᐃࡋ࡚ࠊ≧ἣ࡟ᛂࡌ࡚᭱㐺໬ࡍࡿᯟ⤌ࡳ࡛࠶ࡿࠋࡇࡢ᪉ᘧ࡟ࡼ

ୗࡢ◊✲ㄢ㢟ࢆタᐃࡋ◊✲㛤Ⓨࢆ㛤ጞࡋࡓࠋィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ࡢ」㞧໬࠿ࡘኚ໬ࡍࡿࢩࢫࢸ࣒ࡢ

ࡾࠊࢪࣙࣈࡢ฿╔⋡࡞࡝ࡢࢥࣥࣆ࣮ࣗࢸ࢕ࣥࢢ⎔ቃ஦㡯࡜ࡋ࡚ࠊࡲࡎࡣ㏆ᖺὀ┠ࢆ㞟ࡵ࡚࠸ࡿࢡࣛ࢘ࢻ

ࡢືⓗ࡞ኚ໬࡟㐺ᛂࡋ࡚᭱㐺໬ࡀྍ⬟࡜࡞ࡿࠋࡲࡓࠊ

ࣂ࣮ࢫࢺࢆᑐ㇟࡜ࡋ࡚◊✲㛤Ⓨࢆ㐍ࡵࡓࠋࢡࣛ࢘ࢻ

ࢩࢫࢸ࣒ࡢ⟶⌮⪅ࡀሗ㓘㛵ᩘࡢࣃ࣓࣮ࣛࢱ࣮ࢆㄪᩚ

ࣂ࣮ࢫࢺࡣࠊィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ࡢࢩࢫࢸ࣒࡟ᢞධࡉࢀ

ࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾࠊࢪࣙࣈᚅᶵ᫬㛫࡜ࢡࣛ࢘ࢻ౑⏝ࡢࡓࢪࣙࣈࡢ୍㒊ࢆࢡࣛ࢘ࢻ࡟࢜ࣇ࣮ࣟࢻࡍࡿᶵ⬟࡛ࢥࢫࢺ࡜࠸࠺ 2 ࡘࡢ┠ⓗࢆᰂ㌾࡟ㄪᩚ࡛ࡁࡿࠋᥦ᱌

࠶ࡿ㸦ᅗ2㸧ࠋィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ࡀಖ᭷ࡍࡿィ⟬ࣜࢯ࣮᪉ᘧࢆࢩ࣑࣮ࣗࣞࢱ࡛ホ౯ࡋࡓ⤖ᯝࠊࢥࣥࣆ࣮ࣗࢸ

ࢫ࡛ฎ⌮ྍ⬟࡞㔞ࢆ኱ࡁࡃ㉸࠼ࡿࢪࣙࣈࡢᢞධࡀ࠶

࢕ࣥࢢ⎔ቃࡀኚ໬ࡋࡓሙྜ࡛ࡶሗ㓘㛵ᩘࢆ᭱኱໬ࡍ

ࡗࡓሙྜ࡟ࠊࢡࣛ࢘ࢻ࡟ฎ⌮ࢆ࢜ࣇ࣮ࣟࢻࡍࡿࡇ࡜

ࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾࠊ᭱㐺࡞ࢪࣙࣈࢫࢣࢪ࣮ࣗࣜࣥࢢ࣏ࣜ

࡛ࠊࢪࣙࣈࡢᚅࡕ᫬㛫ࡢቑ኱ࢆᢚไࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁ

ࢩ࣮ࢆṇᖖ࡟Ꮫ⩦ࡍࡿࡇ࡜ࢆ♧ࡋࡓࠋࡲࡓࠊ⟶⌮⪅ࡿࠋ୍᪉ࠊࢡࣛ࢘ࢻࡢ฼⏝ࡣ㏣ຍࡢ⤒῭ࢥࢫࢺࡀ࠿

ࡢពᅗࡋࡓࣂࣛࣥࢫ࡛ࠊࢪࣙࣈࡢᚅᶵ᫬㛫࡜ࢡࣛ࢘࠿ࡿࡓࡵࠊ࡞ࡿ࡭ࡃ฼⏝ࢆᢚ࠼ࡓ࠸ࠋࡑࡢࡓࡵࠊᚅ

ࢻ౑⏝ࡢࢥࢫࢺࢆ᭱㐺໬࡛ࡁࡿࡇ࡜ࢆ☜ㄆࡋࡓࠋࡕ᫬㛫ࡢ๐ῶ࡜⤒῭ࢥࢫࢺࡢᢚไࡀࢺ࣮ࣞࢻ࢜ࣇ࡜

ࡲࡓࠊ௒ᖺᗘࡣࠊᐇ㐠⏝⎔ቃ࡬ࡢ㐺⏝ࢆ᝿ᐃࡋ࡚ࠊ
OSS ࡢࢪࣙࣈࢫࢣࢪ࣮࡛ࣗࣛ࠶ࡾࠊィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮

࡞ࡿࠋࡇࡢࢡࣛ࢘ࢻࣂ࣮ࢫࢺࡀᑟධࡉࢀࡓィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࡛ᖜᗈࡃ⏝࠸ࡽࢀ࡚࠸ࡿ SLURM ࡟ᥦ᱌ࡋ࡚࠸ࡿᙉ

࣮ࡢ㐠⏝ຠ⋡໬ࢆᐇ⌧ࡍࡿࡓࡵ࡟ࡣࠊ౛࠼ࡤࠊ㝈ࡽ໬Ꮫ⩦࡟ࡼࡿ᭱㐺໬᪉ᘧࢆ⤌ࡳ㎸ࢇࡔࢩࢫࢸ࣒ࡢᵓ

ࢀࡓண⟬㸦ᢞධ࡛ࡁࡿ⤒῭ࢥࢫࢺ㸧࡛ᚅࡕ᫬㛫ࢆ᭱⠏ࢆ㛤ጞࡋࡓࠋ௒ᚋࠊ᏶ᡂࡋࡓࢩࢫࢸ࣒࡜ࠊ኱㜰኱― 138 ―

ᅗ ᮶Ṕ᝟ሗ⟶⌮ࢩࢫࢸ࣒ᴫせ

ONION ୖࡢ◊✲ࢹ࣮ࢱ࡟࢔ࢡࢭࢫ࡛ࡁࡿࡇ࡜

Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮࡟タ⨨ࡉࢀ࡚࠸ࡿᐇ㝿ࡢィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮࡬ࡢࢪࣙࣈࡢᢞධ᝟ሗࢆά⏝ࡋ࡚ࠊ(3) ◊✲⪅ࢢ࣮ࣝࣉ௦⾲⪅࡟ࢫࢺ࣮ࣞࢪ⟶⌮ᶒ㝈ࡼࡾᐇ⎔ቃ࡟㏆࠸ホ౯ࢆ⾜࠸ࠊᥦ᱌ࡋࡓ᪉ᘧࡢ᭷ຠ

ࢆጤㆡ࡛ࡁࠊࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࢆ฼⏝ࡋᛶࡢ᳨ドࢆᐇ᪋ࡍࡿணᐃ࡛࠶ࡿࠋ

࡞࠸◊✲⪅࡟ࡶ࢔࢝࢘ࣥࢺࢆⓎ⾜࡛ࡁࡿࡇ࡜
(4) ฼⏝⪅ಶู࡟฼⏝⪅ࡢࢫࢺ࣮ࣞࢪࢆ ONION ࡜㐃ᦠྍ⬟࡛࠶ࡿࡇ࡜

㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ
(1) Seiju Yasuda, Chonho Lee and Susumu Date, “An(5) ONIONࠊ࠾ࡼࡧࠊONION ࡜㐃ᦠࡍࡿྛ✀ࢫࢺ࣮ࣞࢪ⩌ࡢࢩࣥࢢࣝࢹ࢕ࢫࢡ࢖࣓࣮ࢪ (SDI:

Adaptive Cloud Bursting Job Scheduler based onSingle Disk Image) ࣅ࣮ࣗࢆ฼⏝⪅࡟┤ឤⓗ࡟

Deep Reinforcement Learning”, IEEE HPBD&IS
2021, Macau, China, Dec.2021(6) 㧗ᛶ⬟ィ⟬࠾ࡼࡧ㧗ᛶ⬟ࢹ࣮ࢱศᯒ࡛せồࡉ

4.3 㧗ᛶ⬟ィ⟬ࢩࢫࢸ࣒ࢆ౑࠸ࡸࡍࡃࡍࡿࢹ࣮ࢱ㞟⣙࣭⟶⌮࡟㛵ࡍࡿ◊✲኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮࡛ࡣࠊ2021 ᖺ
5 ᭶ࡢࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ SQUID ᑟධ࡟ྜࢃࡏࠊ
ࢹ࣮ࢱ㞟⣙ᇶ┙ ONION ࡢヨ㦂㐠⏝ࢆ㛤ጞࡋࡓࠋ
ONION ࡣࠊࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࡢ฼⏝⪅࡟ࡼࡿࢫࢺ࣮ࣞࢪᐜ㔞ࡸ I/O ᛶ⬟ࡢ඘㊊ࡔࡅ࡛ࡣ࡞ࡃࠊᗈ
ᇦ࣭ࢢ࣮ࣟࣂࣝ⎔ቃ࡛⾜ࢃࢀࡿᅜ㝿ඹྠ◊✲ࠊ⏘Ꮫ
ඹ๰࡛Ⓨ⏕ࡍࡿ◊✲⪅㛫ࡢࢹ࣮ࢱ⛣ື࣭஺᥮࣭ඹ᭷
ࢽ࣮ࢬࢆ඘㊊ࡍࡿࡶࡢ࡜ࡋ࡚タィࡋࡓ[2]ࠋ

ࢀࡿ㧗࠸ I/O ᛶ⬟ࢆᥦ౪࡛ࡁࡿࡇ࡜
(7) NII ࡢ㐠⏝ࡍࡿ◊✲ࢹ࣮ࢱ⟶⌮ᇶ┙ GakuNin
RDM ࡜ࡢ᥋⥆ᛶࢆ᭷ࡍࡿࡇ࡜ ࡇࢀࡽࡢせ௳ࢆ‶ࡓࡍࡶࡢ࡜ࡋ࡚ࠊONION ࡛ࡣࠊ㧗ᛶ⬟࡞ࣇ࢓࢖ࣝ࢔ࢡࢭࢫᛶ⬟ࢆᥦ౪ࡍࡿ DDN 〇୪ิࣇ࢓࢖ࣝࢩࢫࢸ࣒ EXAScalerࠊ࠾ࡼࡧࠊࢡࣛ࢘
ࢻࢫࢺ࣮ࣞࢪ࡜ࡢぶ࿴ᛶࡀ㧗ࡃࠊࢹ࣮ࢱᐜ㔞࡟ྜࢃࡏ࡚ᣑᙇࡀྍ⬟࡞ Cloudian 〇࢜ࣈࢪ࢙ࢡࢺࢫࢺ࣮ࣞ
ࢪ HyperStore ࢆ୰᰾࡜ࡋ࡚ࠊ࢜ࣥࣛ࢖ࣥࢫࢺ࣮ࣞࢪ
ᵓ⠏ࢯࣇࢺ࢙࢘࢔ NextCloud ࡟ࡼࡾࡑࢀࡽ 2 ✀ࡢࢫࢺ࣮ࣞࢪࢆ⤫ྜࡋࠊࢩࣥࢢࣝࢹ࢕ࢫࢡ࢖࣓࣮ࢪࢆᥦ

௨ୗ࡟ ONION ࡀ‶ࡓࡍ࡭ࡁせ௳ࢆࡲ࡜ࡵࡿࠋ
(1) ࢟ࣕࣥࣃࢫෆ࡟Ꮡᅾࡍࡿ⛉Ꮫࢹ࣮ࢱィᥦ౪࡛ࡁࡿࡇ࡜

ᶵჾࠊ

IoT ࢭࣥࢧᶵჾ➼ࡢྛ✀ࢹ࣮ࢱ⏕ᡂ※࠿ࡽࡢࢹ࣮ࢱࢆ཰ᐜྍ⬟࡛࠶ࡿࡇ࡜
(2) ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ฼⏝⪅௨እࡢ◊✲⪅ࡀ౪ࡍࡿࠋࡑࡢ㝿ࠊࢡࣛ࢘ࢻࢫࢺ࣮ࣞࢪ࡛ࡢࢹࣇ࢓ࢡࢺ ࢫ ࢱ ࣥ ࢲ ࣮ ࢻ ࣉ ࣟ ࢺ ࢥ ࣝ ࡛ ࠶ ࡿ S3 (Amazon
Simple Storage Service) ࣉࣟࢺࢥࣝࢆ⏝࠸࡚ࠊONIONࢆᵓᡂࡍࡿ୪ิࣇ࢓࢖ࣝࢩࢫࢸ࣒ࠊ࢜ࣈࢪ࢙ࢡࢺࢫ

― 139 ―

ࢺ࣮ࣞࢪࠊ࢜ࣥࣛ࢖ࣥࢫࢺ࣮ࣞࢪࢆ᥋⥆ࡍࡿࠋࡇࢀ

ࢀࡿᢏ⾡ࡸࡑࡢືྥࠊࡲࡓ◊✲ຍ㏿࡟ྥࡅࡓࢹ࣮ࢱ

࡟ࡼࡾࠊ๓グࡢせ௳(1)㹼(7)ࢆ‶ࡓࡍࢩࢫࢸ࣒ࢆᵓ⠏ࡢඹ᭷࣭ά⏝ࡢᮃࡲࡋ࠸ጼ࡞࡝࡟ࡘ࠸࡚άⓎ࡟㆟ㄽ

ࡋࡓࠋ

ࢆ⾜ࡗࡓࠋ

 ࡲࡓࠊࡇࡢࢹ࣮ࢱ㞟⣙ᇶ┙ ONION ࢆࡉࡽ࡟Ⓨᒎࡉࡏࡿ࡭ࡃࠊィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮࡟࠾࠸࡚⏕ᡂࡉࢀࡿ◊✲ࢹ࣮ࢱࡢ෌⌧ᛶࢆ㧗ࡵࠊࡲࡓィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮ࡢィ⟬ᶵ㈨※࡜㞟⣙࣭ඹ᭷ࡉࢀࡿ◊✲ࢹ࣮ࢱࢆά⏝ࡋ࡚㛵㐃Ⓨ⾲ㄽᩥ
(1) ఀ㐩 㐍ࠊᑎ๓ຬᕼࠊ຾ᾆ⿱㈗ࠊᮌ㉺ಙ୍㑻ࠊᮌᡞၿஅࠊ“୉㜰୉Ꮫࡢࢹ࣮ࢱ㞟⣙ᇶ┙ࢹ࣮ࢱ㥑ືᆺࡢ◊✲㛤Ⓨࢆಁ㐍ࡍࡿࠊࢹ࣮ࢱ⟶⌮ᢏ

ONION”ࠊ኱Ꮫ ICT ᥎㐍༠㆟఍ (AXIES)ࠊ2021⾡ࡢ◊✲㛤Ⓨࢆ㛤ጞࡋࡓࠋ ◊✲ࢹ࣮ࢱࡢ෌⌧ᛶࢆ㧗ࡵࠊࡲࡓά⏝ࢆಁ㐍ࡍࡿ࡟ࡣࠊࡑࡢ◊✲ࢹ࣮ࢱࡀṇࡋ࠸ࣉࣟࢭࢫ࡛⏕ᡂࡉࢀ

ᖺ 12 ᭶
(2) ୪ᮌᝆኴࠊ͆ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢸ࢕ࣥࢢ࡜ࢹ
࣮ࢱ⟶⌮ࡢ࠶ࡾ᪉͇ࠊCyber HPC Symposiumࡓࡶࡢ࡛࠶ࡿࡇ࡜ࢆ♧ࡍࡇ࡜ࡀ㔜せ࡛࠶ࡿ࡜ࠋࡑࡇ

2022, 2022 ᖺ 3 ᭶࡛ࠊᮏ◊✲ࢢ࣮ࣝࣉ࡛ࡣࠊィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮࡟࠾࠸࡚
ά⏝࣭⏕ᡂࡉࢀࡿࢹ࣮ࢱ࡟ࡘ࠸࡚⮬ືⓗ࡟᮶Ṕࢆ⟶⌮ࡋࠊࡲࡓࡑࡢࣇ࢓࢖ࣝࡢ᝟ሗࢆ⟶⌮ࡍࡿࣇ࣮࣒ࣞ
࣮࣡ࢡࡢᵓ⠏ࢆ㐍ࡵ࡚࠸ࡿ㸦ᅗ 3㸧ࠋࡇࡢࣇ࣮࣒ࣞ࣡
࣮ࢡࡀ‶ࡓࡍ࡭ࡁせ௳࡜ࡋ࡚⌧ᅾ᝿ᐃࡋ࡚࠸ࡿࡶࡢ
ࢆ௨ୗ࡟ࡲ࡜ࡵࡿࠋ
(1) ࣮ࣘࢨ࡟ࡼࡿᡭື࡛ࡢⓏ㘓࡛ࡣ࡞ࡃࢩࢫࢸ࣒
ࡀ⮬ືⓗ࡟࠿ࡘ⥙⨶ⓗ࡟᝟ሗࢆ᥇ྲྀྍ⬟࡛࠶ࡿࡇ࡜(2) ィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮࡛ືసࡍࡿ࣮ࣘࢨࢪࣙࣈࡢᛶ
⬟పୗࢆ㝈ࡾ࡞ࡃ 0 ㏆ࡃ࡟ᢚ࠼ࡿࡇ࡜
(3) ィ⟬ᶵࢭࣥࢱ࣮඲యࢆ࢝ࣂ࣮ࡍࡿࢫࢣ࣮ࣛࣅ
ࣜࢸ࢕ࢆ᭷ࡍࡿࡇ࡜
(4) ௚ࠊࢪࣙࣈࢫࢣࢪ࣮ࣗࣛ࡜ࡢ㐃ᦠࡋ࣮ࣘࢨࡢ
Workflow ࢆᢕᥱ࡛ࡁࡿࡇ࡜ࠊMPI ➼ࢆ⏝࠸࡚᭩࠿ࢀࡓ୪ิ Job ࡶ୍ࡘࡢฎ⌮࡜ࡋ࡚⟶⌮࡛ࡁࡿࡇ࡜➼௒ᚋࠊࡇࢀࡽࡢせ௳ࢆ⢭ᰝࡍࡿ࡜࡜ࡶ࡟ࠊࣉࣟࢺ
ࢱ࢖ࣉᵓ⠏ࢆ㐍ࡵࡿࠋ
ࡲࡓࠊCyber HPC Symposium 2022㸦୺ദ㸸኱㜰኱Ꮫ ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮ࠊඹദ㸸኱㜰኱Ꮫ 㝃ᒓᅗ᭩㤋ࠊ༠㈶㸸Ꮫ㝿኱つᶍ᝟ሗᇶ┙ඹྠ฼⏝࣭ඹྠ◊✲ᣐⅬ (JHPCN) ࠊ2022 ᖺ 3 ᭶ 14 ᪥㛤ദ㸧࡟࠾࠸࡚ࠊ㐺ṇ࡞◊✲ࢹ࣮ࢱ⟶⌮ᇶ┙ࡢ◊✲㛤Ⓨ࣭㐠⏝࡟ᦠࢃࡿ⏘Ꮫࡢᑓ㛛ᐙ࡟ࡼࡿࣃࢿࣝࢹ࢕ࢫ࢝ࢵࢩࣙ

5 ♫఍㈉⊩࡟㛵ࡍࡿᴗ⦼
5.1 ᩍ⫱㠃࡟࠾ࡅࡿ♫఍㈉⊩≉グ࡞ࡋ
5.2 Ꮫ఍άື  ≉グ࡞ࡋ
5.3 ⏘Ꮫ㐃ᦠ  ≉グ࡞ࡋ
5.4 ࣉࣟࢪ࢙ࢡࢺάື
S2DH ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘㸦➨ 5 ᅇ㸧㸦୺ദ㸸኱㜰኱Ꮫ ṑᏛ㒊㝃ᒓ⑓㝔ࠊඹദ㸸኱㜰኱Ꮫ ࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭ
ࣥࢱ࣮ࠊ᪥ᮏ㟁Ẽᰴᘧ఍♫ࠊ༠㈶㸸ᰴᘧ఍♫ࣔࣜࢱ㸪ᰴᘧ఍♫ᯇ㢼ࠊ࣓ࢹ࢕࢔ᰴᘧ఍♫ࠊ༠ຊ㸸኱㜰኱Ꮫ 21ୡ⣖᠜ᚨᇽࠊ2022 ᖺ 3 ᭶ 11 ᪥㛤ദ㸧ࡢࢭࢵࢩࣙࣥ
ࠕ㒔ᕷ OS ࡬ࡢ♫఍ᐇ⿦࡟ྥࡅ࡚ࠖ࡟ఀ㐩ࡀⓏቭࡋࠊࠕSQUID+ONION=? ࠥࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢸ࢕ࣥ
ࢢ࡜ࢹ࣮ࢱ㞟⣙ᇶ┙ࡢ┦஌ຠᯝ࡬ࡢᮇᚅࠥࠖ࡜࠸࠺
ࢱ࢖ࢺ࡛ࣝⓎ⾲ࢆ⾜ࡗࡓࠋࡲࡓࠊࣃࢿࣝࢹ࢕ࢫ࢝ࢵ
ࢩࣙࣥ࡟ࡶⓏቭࡋࡓࠋࢹ࣮ࢱ㞟⣙ᇶ┙ ONION ࢆά⏝ࡋࡓࢹ࣮ࢱά⏝ಁ㐍࡬ࡢᮇᚅ࡟ࡘ࠸࡚άⓎ࡟㆟ㄽ
ࢆ⾜ࡗࡓࠋ

㛵㐃Ⓨ⾲
(1) ఀ㐩 㐍ࠊ“SQUID+ONION=? ࠥࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ

ࣥࠕࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢸ࢕ࣥࢢ࡜ࢹ࣮ࢱ⟶⌮ࡢ࠶ࡾ᪉ࠖ࡟୪ᮌࡀⓏቭࡋࡓࠋࢹ࣮ࢱ⟶⌮ࡢᑐ㇟࡜࡞ࡿ
ࢹ࣮ࢱࡢኚᐜࡸࡇࢀ࠿ࡽࡢࢹ࣮ࢱ⟶⌮ᇶ┙࡟ồࡵࡽ
― 140 ―

࣮ࣗࢸ࢕ࣥࢢ࡜ࢹ࣮ࢱ㞟⣙ᇶ┙ࡢ┦஌ຠᯝ࡬ࡢᮇᚅ͇ࠥࠊ➨ 5 ᅇࢯ࣮ࢩ࣭ࣕࣝࢫ࣐࣮ࢺࢹࣥ
ࢱࣝ࣍ࢫࣆࢱࣝ ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ࠊOsaka, Japan,
March 2022 (online format:Japanese)ࣉࣞࢫ࣮ࣜࣜࢫ

5.5 ࡑࡢ௚ࡢάື
༠ാ◊✲ᡤタ❧࡟࠶ࡓࡾࠊ2021 ᖺ 5 ᭶ 28 ᪥࡟኱(1) ͆་⒪ࡸࣂ࢖࢜ࢸࢡࣀࣟࢪ࣮ศ㔝➼࡬ࡢά⏝㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮࡜᪥ᮏ㟁Ẽᰴᘧ఍࡟ྥࡅ࡚Ꮫ⾡◊✲ࢆ㣕㌍ࡉࡏࡿ㧗ᛶ⬟ィ⟬ᇶ♫ࡢ㐃ྡ࡛ࣉࣞࢫ࣮ࣜࣜࢫࢆᐇ᪋ࡋࡓࠋ

┙࣭ࢹ࣮ࢱᇶ┙ᢏ⾡ࢆ㛤Ⓨ㹼኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮
࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮࡜ NEC ࡀ༠ാ◊✲ᡤࢆ㛤タ㛵㐃Ⓨ⾲㹼͇ࠊ2021 ᖺ 5 ᭶(1) ͆་⒪ࡸࣂ࢖࢜ࢸࢡࣀࣟࢪ࣮ศ㔝➼࡬ࡢά⏝https://jpn.nec.com/press/202105/20210528

࡟ྥࡅ࡚Ꮫ⾡◊✲ࢆ㣕㌍ࡉࡏࡿ㧗ᛶ⬟ィ⟬ᇶ

_02.html┙࣭ࢹ࣮ࢱᇶ┙ᢏ⾡ࢆ㛤Ⓨ㹼኱㜰኱Ꮫࢧ࢖ࣂ࣮

https://www.cmc.osaka-u.ac.jp/?p=7525

࣓ࢹ࢕࢔ࢭࣥࢱ࣮࡜ NEC ࡀ༠ാ◊✲ᡤࢆ㛤タ㹼͇ࠊ2021 ᖺ 5 ᭶https://jpn.nec.com/press/202105/20210528_02.html
https://www.cmc.osaka-u.ac.jp/?p=7525

 ᖺᗘ◊✲Ⓨ⾲ㄽᩥ୍ぴᅜ㝿఍㆟఍㆟㘓(1) Seiju Yasuda, Chonho Lee and Susumu Date, “An
Adaptive Cloud Bursting Job Scheduler based on
Deep Reinforcement Learning”, IEEE HPBD&IS
2021, Macau, China, Dec.2021

ཱྀ㢌Ⓨ⾲㸦ᅜෆ◊✲఍࡞࡝㸧(1) ఀ㐩 㐍ࠊᑎ๓ຬᕼࠊ຾ᾆ⿱㈗ࠊᮌ㉺ಙ୍㑻ࠊᮌᡞၿஅࠊ͆୉㜰୉Ꮫࡢࢹ࣮ࢱ㞟⣙ᇶ┙
ONION͇ࠊ኱Ꮫ ICT ᥎㐍༠㆟఍(AXIES)ࠊ2021
ᖺ 12 ᭶
(2) ୪ᮌᝆኴࠊ͆ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢸ࢕ࣥࢢ࡜ࢹ
࣮ࢱ⟶⌮ࡢ࠶ࡾ᪉͇ࠊCyber HPC Symposium2022ࠊ2022 ᖺ 3 ᭶(3) ఀ㐩 㐍ࠊ͆SQUID+ONION=? ࠥࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥ
ࣆ࣮ࣗࢸ࢕ࣥࢢ࡜ࢹ࣮ࢱ㞟⣙ᇶ┙ࡢ┦஌ຠᯝ࡬ࡢᮇᚅ͇ࠥ
ࠊ➨ 5 ᅇࢯ࣮ࢩ࣭ࣕࣝࢫ࣐࣮ࢺࢹ
ࣥࢱࣝ࣍ࢫࣆࢱࣝ ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ࠊOsaka, Japan ᖺᗘ≉ู◊✲ሗ࿌࣭ಟኈㄽᩥ࣭༤ኈㄽᩥ
ᐇ⦼࡞ࡋ― 141 ―

クロス・アポイントメント報告--------------------------------- 147
大学 ICT 推進協議会(AXIES)2021 年度年次大会報告----- 157
Cyber HPC Symposium 2022 Online 開催報告----------------- 159
2020 年度大型計算機システム公募型利用制度
成果報告会開催報告----------- 167

クロス・アポイントメント報告
流通科学大学 × 情報メディア教育研究部門
1. クロス・アポイントメント教員務める「科学研究費助成事業（挑戦的研究（萌芽））特任教授（常勤） 上田

マンガ教材学習過程の生体情報解析に基づく個別適

真由美

略歴：1998 年 3 月関西大学総合情報学部卒業、2000

応型学習システムの構築」において、共同研究およ

年 3 月関西大学大学院総合情報学研究科修士課程修び学生指導を実施した。本研究の目的は、マンガ教

了、2003 年 3 月関西大学大学院総合情報学研究科博材による学習時の生体情報から理解度を推定し、学士後期課程修了。同年 4 月より大阪大学、名古屋大

習者一人一人に適した学びを提供することであり、学、京都大学研究員を経て、2012 年 4 月流通科学大

2021 年度は、前年度から行っている視線追跡情報に

学総合政策学部講師、2013 年 4 月同准教授。組織改よる学習者の難易度推定モデルの構築を目指し、追組を経て 2015 年 4 月同経済学部准教授、2018 年 4加実験の実施および分析を行った。また、2021 年度

月より同教授。その間、2014 年 4 月より関西大学先から新たに情報メディア教育研究部門の東田講師が

端科学技術推進機構客員研究員、2019 年 7 月より大代表を務める「科学研究費助成事業（挑戦的研究（萌阪大学サイバーメディアセンター特任教授（常勤）。

芽））高大接続に際してプログラミング技能獲得のた博士（情報学）。IEEE、ACM、電子情報通信学会、

めの能動的な学習支援環境による授業開発」におい

情報処理学会、日本データベース学会、ヒューマンて、共同研究および学生指導を実施した。本研究のインタフェース学会、人工知能学会各会員。

目的は、初等・中等教育における学習内容を、プロ
グラミング学習を通じてリメディアル教育として再2. 報告

獲得することを可能とする授業および学習支援環

2019 年 7 月より本学のクロス・アポイントメント

境の構築を目指したものであり、2021 年度は国内外制度により、流通科学大学の上田真由美教授が情報の先行事例を分析し、東田講師が担当する初年次ゼ

メディア教育研究部門の特任教授（常勤）に着任しミナールのあるクラスでの活用を想定し、必要となている。両大学間の交流の促進および新たな共創をるプログラミング学習環境について検討した。

生み出すことを目的に、2021 年度も情報メディア教

さらに、本部門の学生指導および情報メディア教育に関する研究開発、並びに、学生への教育活動を

育研究部門の教員との共同研究を通じて、本学の学行った。上田教授は、情報検索、情報推薦、教育支

生・若手研究者の育成にも寄与した。

援情報システムが専門であり、情報メディア教育研

次年度も引き続き本制度を活用することにより、究部門が行っている教育支援系の研究開発に情報推学生の研究指導や教育上の貢献並びに共同研究の推薦の技術を導入することで、本学の教育の情報化の進が見込まれ、本学における当該分野全体の研究力進展に寄与することが期待される。

向上が図られることが期待される。

2021 年度は新型コロナウイルス感染症防止対策のためのオンラインと対面を併用した形で、情報メディア教育研究部門の教員や学生と意見交換を行った。共同研究および学生指導に関しては、2019 年度に開始していた研究テーマに関して、オンライン環
境を活用し、教育・研究活動を推進した。具体的には、情報メディア教育研究部門の白井講師が代表をクロス・アポイントメント報告
Institut für Landes- und Stadtentwicklungsforschung gGmbH
× サイバーコミュニティ研究部門
1. クロス・アポイントメント教員

3. 研究の概要

紀子

2019 年度より計画してきた、都市計画と ICT の学

略歴：1985 年 4 月（株）竹中工務店入社、1995 年 2

際的な研究テーマを探るための国際ワークショップ

月同退職、英国留学、2004 年 12 月 Oxford Brookes

は再延期となったが、オンラインでの国際ミーティ

University の都市デザイン研究センターにて博士学

ングが実現できた。ILS の研究者との意見交換を行

位 取 得 。 2008 年 7 月 ～ TRL Limited, Centre forい、サイバーメディアセンターの研究テーマと関連

Sustainability, Senior Consultant 、 2009 年 10 月 ～する分野（建築・都市のインフラ、ウォーカビリテ

University of Basel, Institute of Geography, Research

ィ、デジタル・ツイン、ICT ツール）についての議

Associate、2012 年 4 月～ETH Zurich, Institute for

論ができた。コロナ禍が都市に与えた影響などを日

Spatial and Landscape Planning, Post-Doctoral Research

欧で比較することも考えながら、国際ワークショッ

Fellow、2016 年 9 月～ILS (Institut für Landes- und

プのプログラムの内容を再検討し、来年度の開催へ

Stadtentwicklungsforschung gGmbH) 上 級 研 究 員 、向けて準備を行う機会となった。

特任講師（常勤）大塚

2022 年 1 月より、ILS Research gGmbH に社内移動。

また、英国のオックスフォード・ブルックス大学

2018 年 4 月～大阪大学サイバーメディアセンター特と東京大学の高齢者社会総合研究機構の研究者が主任講師（2019 年からクロス・アポイントメント協定

催したオンライン・セミナーに参加し、ウォーカビに基づく契約により特任講師（常勤））。

リティの研究テーマとの接点を模索した。
2021 年度中に、伊勢原宥人（竹中工務店）との共

2. 教育の概要

同研究として提出していた論文が受理され、Local

2021 年度は、2 月末より 3 週間の阪大での勤務を

Environment(The International Journal of Justice and

予定していたが、新型コロナウイルス感染症拡大のSustainability)より発表された(3)。この論文では、ブ影響を受け、ドイツからの海外出張が不可能になっラウンフィールドの再利用方法の一案として近年注たため、在宅勤務を行った。

目を集めているグリーンインフラ(GI)という概念が在宅勤務中は研究室のセミナーにオンラインで

日本では、どのように解釈されているのかを明らか

参加し、博士後期課程学生の論文指導を集中的に行にし、大阪ベイエリアの事例をケーススタディとしった。昨年、大塚がドイツの研究者と発表した論文て、GI に代表される生物多様性の保全や持続可能な(1)やその他の関連論文を学生に紹介しながら、「ウ

土地利用方法について議論した(3)。

ォーカビリティ」の概念についての議論を重ねた。

和歌山大学の宮川智子教授と英国のマージー・フ

その学生が筆頭著者となり、阿部研究室の研究者とォレストのクレア・オルバー氏と共著で作成した論共著で書き上げた論文を、査読付きの国際ジャーナ

文を、Ethics, Policy and Environment に提出し、現在ルに提出することができた(2)。

査読中である。この論文では脱工業化が進むランド

さらには、博士後期課程学生が 7 月に国際学会

スケープにおけるオープンスペースを維持管理する(AESOP2022)で論文発表できるよう、アブストラク

ための政策と計画において、地元住民がどのようなトの書き方を遠隔から指導し、オンラインの口頭発役割を果たしてきたのかを紹介した (4)。

表に無事採択された。

(1)Noriko Otsuka, Dirk Wittowsky, Marlene Damerau
and Christian Gerten (2021) `Walkability assessment for
urban areas around railway stations along the RhineAlpine Corridor’, Journal of Transport Geography. Vol.
93, No. 2, pp. 1-16.
(2)Kun Yuan, Keisuke Yasufuku, Akira Takahashi,
Noriko Otsuka and Hirokazu Abe, H. (2022, underreview) ‘Evaluation of Spatial Characteristics andWalkability Using Multiple Regression Analysis: A
Comparative Study of the Main Urban Areas of Xi’an,
China, and Kyoto, Japan, submitted to Journal of AsianArchitecture and Building Engineering.
(3)Noriko Otsuka, Hirokazu Abe, Yuto Isehara andTomoko Miyagawa (2021) ‘The potential use of green
infrastructure in the regeneration of brownfield sites:
three case studies from Japan’s Osaka Bay Area’, Local
Environment Vol. 26, No. 11, pp. 1346-1363.
(4)Tomoko Miyagawa, Clare Olver, Noriko Otsuka
and Hirokazu Abe, (2022 under review) ‘Policies andPlans for Open Space Management in Partnership in
Post-industrial Landscapes’, submitted to Ethics, Policy
and Environment。
(5)Takato

Azegami,Akira

Takahashi,

KensukeYasufuku,

NorikoOtsuka,TomokoMiyagawa,

Hirokazu Abe, Analysis of matters affecting land pricefluctuations ㏌

the great east Japan earthquake,

International Journal of GEOMATE, Jan. 2022, Vol.22,
Issue 89, pp.55-64, DOI: 10.21660/2022.89. gxi314

クロス・アポイントメント報告
京都産業大学 × 応用情報システム研究部門
1. クロス・アポイントメント教員
特任教授（常勤） 河合 由起子

発を進めた。
本研究成果および関連研究成果は、論文誌（IEEE

略歴：1997 年九州工業大学情報工学部電子情報工学

Access、電子情報通信学会論文誌 D）、国際会議科卒業。2001 年 12 月奈良先端科学技術大学院大学(Bigdata、PerCom)に採択され、国内会議(DICOMO、情報科学研究科博士後期課程修了。同年 12 月より独DEIM)を含めて成果報告した。また、本研究を基盤

立行政法人通信総合研究所（現 国立研究開発法人情とした発展的内容を本センター教員と共に科研費基報通信研究機構）専攻研究員。2006 年京都産業大学

盤(B)に申請し、採択された。

理学部講師を経て 2018 年より京都産業大学情報理工学部教授、同年 5 月より大阪大学サイバーメディ

4. 研究成果

アセンター特任教授（常勤）となり、現在に至る。

[1] Ryuta Yamaguchi, Da Li, Panote Siriaraya, Tomoki

Web マイニング、情報推薦、可視化の研究に従事。

Yoshihisa, Shinji Shimojo, Yukiko Kawai, E-Bike

日本データーベース学会平成 29 年度若手功績賞受Navigation System for Safer Data Collection on

賞。情報処理学会、電子情報通信学会、日本データ

Real-time by using Mobile Phone, The 20th

ベース学会各会員。博士（工学）。

International Conference on Pervasive Computing
and Communications (PerCom 2022) March 21-25,

2. 目的
京都産業大学の教員がサイバーメディアセンター
教員に就任することにより、スマートキャンパス、
WEB、 IOT 技術等の研究開発、並びに、学生への教育活動の深化が強く期待されるとともに、両大学

2022 in Pisa, Italy[2] Da Li, Ryuta Yamaguchi, Keisuke Ato, Tomoki
Yoshihisa, Shinji Shimojo, Yukiko Kawai, A
Sentiment Strength Extraction Method Considering
the Effect of Memory for Bicycle Navigation, The
20thInternational

Conferenceon

Pervasive

間の交流をさらに促進し、新たな共創を生み出すこComputing and Communications (PerCom 2022)とを目的とする。

March 21-25, 2022 in Pisa, Italy.
[3] Ryuta Yamaguchi, Panote Siriaraya, Da Li, Tomoki

3. 運用実績
従事割合による計画のとおり、協定期間中 12 日間
本学で業務に従事した。
教育においては、今年度は情報科学研究科博士前

Yoshihisa, Shinji Shimojo, Yukiko Kawai, A
Proposal of Data Collection by Mobility Users on
Real-time for e-Bike Navigation System, 2021
IEEE International Conference on Big Data(IEEE期課程の学生に向けて「マルチメディア工学特別講

BigData 2021), Online, December 15-18, 2021.

義」にて、「ビッグデータ分析の基礎と実践」として[4] 山口琉太, 栗達, Panote Siriaraya, 義久智樹, 下

3 コマの集中講義を実施した。
（R3 年 1 月 27 日 3・4・
5 限）
研究においては、今年度本センター教員と共に申請し採択された科学研究費補助金課題が令和 2 年度
基盤研究(A)より、MaaS のライスとマイルとなる電動二輪車によるデータ取得と分析を分担し、研究開條真司, 河合由起子, 二輪車走行中の安全なデータ取得ナビによる潜在的快適性分析と快適な
経路推薦手法の提案, 第 14 回データ工学と情報
マネジメントに関するフォーラム(DEIM Forum2022), A41-5, オンライン, 2022 年 2 月 28 日-3
月 2 日.

クロス・アポイントメント報告
兵庫県立大学 × 応用情報システム研究部門
指す女性研究者、本学の男女協働参画に関心を持つ

1. クロス・アポイントメント教員
特任教授（常勤） 水野（松本）由子

研究者等に向け制作した「サイバーメディアセンタ

略歴：1991 年 3 月滋賀医科大学医学部医学科卒業、ーで活躍する女性研究者ロールモデル集」の Web サ

1991 年 5 月大阪大学医学部附属病院精神神経科 研

イトにおいて、多様な研究者像のロールモデルとし修医、1996 年 3 月大阪大学大学院医学系研究科博士て、本学とのクロス・アポイントメントや共同研究、課程修了、1996 年 4 月大阪大学医学部附属バイオメ

キャリアの変遷、ワークライフバランスなどについディカル教育研究センター基礎系医員、1998 年 4 月て上田教授を紹介し、その活躍を情報発信すること

大阪大学大学院基礎工学研究科ポスドク・リサーチ・で、次世代の女性研究者育成と良好なダイバーシテ

アソシエイト、1999 年 4 月 Johns Hopkins University、

ィ環境の構築に取り組んだ。

Department of Neurology、Postdoctoral Research Fellow、（https://www.cmc.osaka-u.ac.jp/interview/index.html）

2000 年 4 月大阪城南女子短期大学助教授、2003 年 3月大阪大学大学院工学研究科博士後期課程修了。

7.

研究成果

2004 年 4 月兵庫県立大学大学院応用情報科学研究科

・ Yoshihiro Tsuji, Yasumasa Hitomi, Yuko Mizuno-

助教授、2007 年准教授、2011 年教授。2016 年副研Matsumoto. The association between ultrafiltration rate

究科長。2021 年情報科学研究科教授。日本精神神経and mortality in a cohort of chronic hemodialysis

学会専門医、指導医。日本臨床神経生理学会認定医

patients with and without diabetes mellitus: a 7-year（脳波分野）、代議員。

resrospective

observational

study.

BulletinofMorinomiya University of Medical Sciences, Vol. 15, p.
2.

クロス・アポイントメント概要

1-10, May 1, 2021（査読なし）

機械学習を用いた脳・神経機能解析による快適度・・Steven MA Carpels, Yusuke Yamamoto, Yuko Mizuno-

集中力評価と情動状態・屋内環境を調整するプロジ

Matsumoto. Graph theoretical analysis of interictal

ェクトに関する研究・教育

EEG data in epilepsy patients during epileptiformdischarge and non-discharge. International Journal of

3.

運用実績

従事割合による計画のとおり、協定期間中 12 日間
本学で業務に従事した。

Affective Engineering (IAJE). Vol. 20, No. 3, pp. 131142, Doi.org/10.5057/ijae.IJAE-D-20-00026, July 30,
2021

Society 5.0 における学校や職場での快適度・集中・Ronald P. Lesser, W. R. S. Webber, Diana L. Miglioretti,

力を、脳・神経機能計測によりモニタリングし、人Yuko Mizuno-Matsumoto, Ayumi Muramatsu, Yusukeの情動状態や屋内環境を調整するプロジェクトを推Yamamoto. Attention, Not Performance, Correlates

進した。

With Afterdischarge Termination During Cortical

2021 年度は、サイバーメディアセンターの教員とStimulation, frontiers in Human Neuroscience, Vol. 14,

共にデータビリティフロンティア機構の長原一教授

Article 609188, DOI.org/10.3389/fnhum.2020.609188,

や武村紀子准教授、中原悠太准教授等とも共同研究

Jan. 22, 2021を実施し、研究成果を学会発表するなどした。

・藤後栄一，山本祐輔，村松歩，水野（松本）由子．

また、本学の男女協働アクションプラン推進の一看護学生を対象としたランダム化比較試験におけ助とすべく、研究を志す女子学生、教員ポストを目る課題遂行時の脳波に及ぼすマインドフルネスの影響，看護理工学会誌，Vol. 9, pp. 47-59, Dec. 01,

pp.

2021, Doi.org/10.24462/jnse.9.0_47

DOI.org/10.32178/jotr.40.3_281

・村松歩，山本祐輔，水野（松本）由子. スマートフ

281-290,

6

1

月

日

2021,

，

・ Yoshihiro Tsuji, Harutaka Araki, Ryota Inoue, Saya

ォンから受ける情動刺激後における脳波の相互相

Tanaka,関解析, 知能と情報（日本知能情報ファジィ学会

Naramura, Shintaro Kudo, Kazuya Iwai, Application of誌），Vol. 33，No. 3，pp. 711-717, Aug. 1, 2021,

spent

Doi.org/10.3156/jsoft.33.3_711

hemodialysis by adsorption of residual chlorine, The・山本祐輔，村松歩，水野（松本）由子. 特性不安のYuko
coffeeMizuno-Matsumoto,grounds

inwater

Tomotakatreatmentfor

28th Association for the Science and Information on

違いによる視聴覚刺激後の脳波のグラフ理論解析，

Coffee (ASIC 2021), Montpellier SupAgro, France,

電気学会論文誌 C，Vol. 141，No. 10，pp. 1059-1068,

June 28-July 1, 2021
・Yuko Mizuno-Matsumoto, Time-lag analysis for EEG

Oct. 1, 2021, DOI.org/10.1541/ieejeiss.141.1059
・藤後栄一, 山本祐輔，水野（松本）由子. 大学生を

and ANS responses to emotional memory processing,対象としたマインドフルネスによる自律神経機能

International Joint Meeting 2020 in Kansai (ISBET),と課題遂行向上の評価, 電気学会論文誌 C，

Osaka, Empire Hotel Osaka, Feb. 25-27, 2021

Vol.141

No.7

pp.784-794,

July

1,

2021,

DOI.org/10.1541/ieejeiss.141.784

・ Yusuke Yamamoto, Ayumi Muramatsu, Hajime
Nagahara, Noriko Takemura, Yuta Nakashima, Yuko

・関谷まり, 松熊秀明, 尾崎朋文, 山本祐輔，水野（松Mizuno-Matsumoto, Shinji Shimojo, Evaluation of the本）由子. 若年女性における経穴刺激セルフケア

emotional status using graph theory analysis in EEGの冷え改善効果の自律神経機能評価, 日本福祉工using audiovisual simulation, International Joint

学会誌, Vol. 31, No. 1, pp. 4-11, Jun. 1, 2021

Meeting 2020 in Kansai (ISBET), Osaka, Empire Hotel・笠井 亮佑，島峰 徹也，上條 史記，加納 敬，荻Osaka, Feb. 25-27, 2021

野 稔，田仲 浩平，篠原 一彦，水野（松本）由子.

・Kento Harachi, Yusuke Yamamoto, Ayumi Muramatsu,

VR を用いたペインマネジメントに向けた気分状

Hajime Nagahara, Noriko Takemura, Yuta Nakashima,

態の違いによる電流痛感度と自律神経活動の影響

Yukoの評価, 日本福祉工学会誌, Vol. 31, No. 1, pp. 34-41,

Classification of mental states using neural network in

Jun. 1, 2021

pulse wave analysis, International Joint Meeting 2020

・笠井 亮佑、上條 史記、島峰 徹也、加納 敬、荻野 稔、田仲 浩平、篠原 一彦、水野（松本）由子.
心理的気分状態評価の違いによる VR 環境におけMizuno-Matsumoto,Shinji

Shimojo,in Kansai (ISBET), Osaka, Empire Hotel Osaka, Feb.
25-27, 2021
・Bizen Hiroki, Kimura Daisuke, Ohtoshi Taro, Yoshihiro

る脳波活動と体表面知覚電流感度の評価, 日本バ

Nao,ーチャルリアリティ学会論文誌, Vol. 26, No. 1, No.

relationship between brain activity and performance of

1, pp. 4-13, Apr. 1, 2021

the motor learning process in healthy subjects,

・村松歩，山本祐輔，水野（松本）由子. 統合失調症
患者における脳波の複雑ネットワーク解析，電子情報通信学会和文論文誌，Vol.J104-D, No.04,pp.
442-452, Apr. 1, 2021

Mizuno-Matsumoto Yuko.

Study

on

the

International Joint Meeting 2020 in Kansai (ISBET),
Osaka, Empire Hotel Osaka, Feb. 25-27, 2021
・荒木陽孝，藤澤純奈，三村彩莉，大久保さやか，
人見泰正，水野（松本）由子，辻義弘．糖尿病性・備前宏紀，木村大介，大歳太郎，吉弘奈央，水野

腎症患者の性格特性と心理的状態が病者役割行動（松本）由子. 運動学習過程における脳血流動態に与える影響について，第 32 回日本サイコネフロ

およびグラフ理論を用いた脳内ネットワークの変ロジー学会学術集会・総会，島根件松江市，12 月

化から運動課題介入期間の検討，作業療法，vol. 40,

11－12 日，オンライン，2021

・濱洲智朗，伊藤匠，佐久間俊，水野（松本）由子，情動視聴覚刺激後の脳波における回帰分析を用い

辻義弘．マスク着用時の笑顔こそ口角を上げる ー

た時系列変化、第 51 回日本臨床神経生理学会学術

脳波計を用いた臨床工学技士養成大学における接大会、仙台国際センター、宮城県仙台市、12 月 16-

遇教育の試みー，第 32 回日本サイコネフロロジー

18 日、臨床神経生理学、Vol. 49, No. 05, p. 394, 2021

学会学術集会・総会，島根件松江市，12 月 11－12

・関谷まり、辻下守、山本祐輔、水野(松本)由子．若日，オンライン，2021

齢女性における冷え症の手浴効果における自律神・井上竜汰，荒木陽孝，人見泰正，佐久間俊，水野

経評価、第 51 回日本臨床神経生理学会学術大会、（松本）由子，辻義弘．なぜ穿刺ミスをしてしま

仙台国際センター、
宮城県仙台市、12 月 16-18 日、うのか？穿刺時に起こるイップスと性格特性の関

臨床神経生理学、Vol. 49, No. 05, p. 443, 2021

係，第 32 回日本サイコネフロロジー学会学術集・藤堂敦、柴田幸美、吉岡正訓、山中泰弘、西村昌

会・総会，島根件松江市，12 月 11－12 日，オンラ

美、水野（松本）由子．医療機器管理におけるノイン，2021

ンテクニカルスキル導入の現状と効果、日本医工・伊藤匠，濱洲智朗，佐久間俊，大久保さやか，藤江建朗，人見泰正，水野（松本）由子，辻義弘．
「対象喪失と喪の仕事」に着目した臨床工学技士養成大学におけるサイコネフロロジー教育の試み，
第 32 回日本サイコネフロロジー学会学術集会・総会，島根件松江市，12 月 11－12 日，オンライン，
2021
・村松歩、山本祐輔、原地絢斗、長原一、水野（松本）由子、下條真司．疲労時におけるスマートフォン利用時の脳波の相互相関解析、第 51 回日本臨
床神経生理学会学術大会、仙台国際センター、宮城県仙台市、12 月 16-18 日、臨床神経生理学、Vol.
49, No. 05, p. 394, 2021
・山本祐輔, 村松歩, 原地絢斗, 長原一, 武村紀子,
中島悠太, 水野（松本）由子, 下條真司．脳波と心電図を用いたリカレントニューラルネットワーク
による快・不快情動の判別評価、第 51 回日本臨床
神経生理学会学術大会、仙台国際センター、宮城県仙台市、12 月 16-18 日、臨床神経生理学、Vol.
49, No. 05, p. 429, 2021
・原地絢斗、山本祐輔、村松歩、長原一、水野（松本）由子、下條真司．RNN と MLP を使用した脈波解析による精神状態判別手法の開発、第 51 回日本臨床神経生理学会学術大会、仙台国際センター、
宮城県仙台市、12 月 16-18 日、臨床神経生理学、Vol. 49, No. 05, p. 429, 2021
・田中さや, 村松歩, 山本祐輔, 原地絢斗, 長原一,
武村紀子, 中島悠太, 水野（松本）由子, 下條真司．

学治療学会第 37 回学術大会、5 月 1-2 日、都市センターホテル、東京都千代田区、2021

AXIES 大学 ICT 推進協議会 2021 年度年次大会のブース出展報告
サイバーメディアセンター／情報推進部

1 はじめに大学 ICT 推進協議会（AXIES: Academic eXchange(1) 大阪大学サイバーメディアセンターの主な活動内容

for Information Environment and Strategy）は、高等教(2) ODINS の運用状況と今後の展望

育・学術研究機関における情報通信技術を利用した(3) IaaS，SaaS

教育・研究・経営の高度化を図り、我が国の教育・(4) BYOD に対応した VDI をベースとする情報教

学術研究・文化ならびに産業に寄与することを目的

育システムとし、2011 年度に設立された協議会である。本協議(5) 言語教育支援システム

会には、2021 年 11 月時点で、国内の 136 の大学と

(6) 教育学習支援・情報教育支援の取り組み

3 の研究機関が正会員として、また、79 の企業が賛助会員として参画している。
本協議会では、会員相互の情報交換の場として、

以下、これらについて概説する。
(1) 大阪大学サイバーメディアセンターの主な活動内容

年次大会を年に一度開催しており、2021 年度は 12

スーパーコンピュータシステムや教育系サー

月 15 日（水）～17 日（金）に幕張メッセにて開催

ビスといった、サイバーメディアセンターが提された（図 1）。年次大会は、企画セッション、一般供している各種システムやサービスの概要、まセッション、ポスターセッション、出展者セミナー、た、当センターが行っているアウトリーチ活動

展示、全体会のカテゴリで構成され、このうち企画等、当センターの活動について包括的に紹介しセッション、一般セッション、ポスターセッション、た。

全体会については、新型コロナウイルスの影響で現(2) ODINS の運用状況と今後の展望

地参加がかなわないケースへの対応として、オンラ

大阪大学総合情報通信システム（Osaka Daigaku

イン中継が行われた。大阪大学サイバーメディアセ

Information Network System: ODINS）では、学内

ンター・情報推進部では、1 件の企画セッションでの教育活動を支える ICT 基盤として構築が進めの発表、3 件の一般セッションでの発表、展示ブーられてきた。運用規模の拡大や利用者から頂くスの出展を行った。本報告書では、大阪大学サイバ

要望への対応に伴い、業務負担も増している。

ーメディアセンターとして出展した 2021 年度のブポスターでは、本学のネットワーク概要、セキース展示における取り組みについて報告する。

ュリティ・キャンパス無線 LAN サービスに関する運用課題と対策、コロナ禍でキャンパス無2 展示内容2021 年度は、サイバーメディアセンターから教員
2 名、情報推進部から職員 2 名の総勢 4 名の体制で線 LAN サービスや VPN サービスの需要が増加していること等について紹介した。
(3) IaaS，SaaS

3 日間の展示活動に取り組んだ。展示ブースでは、計算機リソースを柔軟に変更可能な仮想サー

サイバーメディアセンターおよび情報推進部におけ

バホスティングサービスを提供している。また、

る教育・研究支援，大学 ICT 基盤に関する取組みに

この環境上でスケールアウト可能な電子メー

ついて、ポスターにより報告・紹介すると共に、サルサービスを構築し、学内利用者向けに提供しイバーメディアセンターの要覧を広報資料として配ている。ポスターでは、現在行っているサーバ布した。

集約の推進等、本仮想化基盤の現状について報ポスターのタイトルは次のとおりである。

告した。

(4) BYOD に対応した VDI をベースとする情報教育
システムに情報推進部の教職員を派遣している。
今後も、サイバーメディアセンターならびに情報本事業では、仮想デスクトップ環境（VDI）を推進部の教職員が各々の見識を広げ、先進的かつ安利用し、持ち込み端末に対応（BYOD 対応）す定的な ICT 戦略を企画推進し、その成果を国内外にることで、メンテナンスコストの削減とユーザ広く発信していくと共に、我が国における教育・学の利便性の向上を両立することを目指してい術研究・文化ならびに産業に寄与していくことがまる。ポスターでは、2017 年に更新を行った教育

すます重要であると考えられる。

用電子計算機システム（情報教育システム）の現状について紹介した。
(5) 言語教育支援システム
言語教育支援研究部門では、個人の習熟度レベルに応じた外国語学習や異文化理解教育を支
援 す る CALL （ Computer Assisted Language
Learning）システムの提供を行なっている。ポス
ターでは、ICT を活用した言語教育支援について紹介した。
(6) 教育学習支援・情報教育支援
情報メディア教育研究部門では、高度な情報教
育環境の構築、情報教育と情報倫理教育の実施、情報教育担当者へのファカルティディベロッ
プメント等の教育と研究を実施している。ポス
ターでは、本学の LMS である授業支援システ
ム CLE のコロナ禍における利用急増とその対
応や、全学の新入生向けに開講している情報リ
テラシ科目について紹介した。

3 おわりに大阪大学サイバーメディアセンターとして、大学ICT 推進協議会の年次大会に 10 回目の展示を行った。本年次大会は、センターにとって重要なアウトリーチ活動の場であり、大会事務局からの情報によると、893 名（展示関係者を除く）の来場があり、盛況のうちに終わった。
国際的なアウトリーチ活動としては、2000 年度より毎年 11 月に米国で開催される国際会議・展示会
SC において研究ブースを出展している（2020、2021
年度は不参加）。また、毎年秋に米国で開催される、大学 ICT 推進協議会の源流ともいえる EDUCAUSEの年次大会にも、サイバーメディアセンターならび

図1

AXIES 2021 の様子

Cyber HPC Symposium 2022 Online 開催報告
伊達 進 1

木戸善之 1

安福健祐 2

山下晃弘 1 木越信一郎 3 寺前勇希 3 勝浦裕貴 3

応用情報システム研究部門 1
サイバーコミュニティ研究部門 2 情報推進部情報基盤課 3

Cyber HPC Symposium 2022 では、適正な研究デー
タ管理基盤の研究開発・運用に携わる産学の専門家をお迎えし、本センターの大規模計算機システムの利活用事例、および最新の研究開発動向を踏まえつ
つ、スーパーコンピュータを利用する研究とそのデータマネージメントの今後の課題と将来を考えることをねらいとして、サイバーメディアセンター主催、大阪大学附属図書館共催、学際大規模情報基盤
共同利用・共同研究拠点の協賛のもと 2022 年 3 月
14 日に開催した（図 1）。2022 年 3 月においても新型コロナウィルス感染症の影響が残り、国内では 3度目のワクチン接種が本格化しつつあるなかでのオンライン開催となった。
本シンポジウムには、総計 106 名の参加登録となった。その内訳は、阪大内 14 名、阪大外 92 名であった。また、学術からは 56 名、産業界からは 50
名という内訳であり、学術よりも産業界からの注目が高くなっていた。本シンポジウムは、例年の年度末開催となり、スケジュール的に忙しい時期であっ

図 1： Cyber HPC Symposium 2022 Online ポスター

たが、オンライン開催の利便性・気軽性もあり、開会から閉会まで終始 70 名程度が聴講いただけてい

本シンポジウムは、朝 09:30 に開会（接続受付 09:00

たようであった。オンラインではあったが、大盛況

から）し、夕方 17:10 に閉会する一日での開催であっなシンポジウムとなり、講演者、パネリストをはじた。シンポジウムの実施に際しては、Cyber HPC

め 、 出席 いた だ いた 方に は 、大 変感 謝 した い。

Symposium 2020 Online、Cyber HPC Symposium 2021
で は Webex Events を 利 用 し た が 、 Cyber HPC
Symposium 2022 では Zoom を利用した。講演者およびパネリストへの参加者からの質問は、すべて主催者へのチャット機能で行い、座長が適宜選択し、講演者およびパネリストへ伝達する形をとった。
本シンポジウムは、6 件の講演（1 件はサイバーメ
ディアセンターからの報告：応用情報システム研究
部門 伊達 進准教授）とパネルディスカッション（応用情報システム研究部門 木戸善之講師が座長）からプログラムを構成した。当日は、下條 真司センター

本基調講演は、東京大学情報基盤センターより塙

長・教授の挨拶をもって開会がなされた（図 2）。な

敏博氏をお招きし、同センターが統括し、北海道大

お、シンポジウムの総合司会として、サイバーメディ

学情報基盤センター、東北大学サイバーサイエンス

アセンターサイバーコミュニティ研究部門安福健祐

センター、筑波大学人工知能科学センター、国立情准教授が務めた（図 3）。

報学研究所、産業技術総合研究所、東京工業大学学
術国際情報センター、名古屋大学情報基盤センター、
京都大学学術情報メディアセンター、大阪大学サイバーメディアセンター、九州大学情報基盤研究開発センターで連携して推進する、データ活用社会創成
プラットフォーム共同研究基盤 mdx についてご講演いただいた（図 4）。ご講演では、Society5.0 が実現すべき知識集約社会が示され、mdx の目指す方向性
や目的とともに、mdx で利用される計算基盤の詳細

図 2：下條センター長による開会の挨拶

について報告された。導入されている計算基盤では、利用者のニーズに応じて、ウェブインタフェースから計算機仮想化技術やネットワーク仮想化技術を駆使して、計算環境を提供できる仕組みについて紹介された。また、モバイル SINET（広域データ集約基盤）では、いわゆる携帯電話の SIM を提供し、モバ
イル端末からのデータを集約することが可能であるといったことや、mdx で扱うデータはセキュリティ

図 3：総合司会を務める安福准教授の要求されるデータを扱うという視点から mdx で利用されるストレージはケージに囲まれており、厳し

以下、講演内容、パネルディスカッションについて簡単に報告する。

い入室管理をするデータ管理体制についても言及された。さらに、mdx を実際に利用し、mpi の性能についてデモ実演も示され、データ利活用に向けた＊基調講演「データ利活用に向けた仮想化基盤 mdx」

mdx の利用を呼びかけられた。講演後の質問では、

東京大学情報基盤センター

セキュア IoT における IPv6 は End-to-End で通信さスーパーコンピューティング研究部門 教授せるのか？といった技術的な質問がなされており、

塙 敏博 氏

聴講者から実際に利用する視点からの関心がうかがえた。

＊「歯科診療におけるビッグデータの蓄積と活用『myDentalAI プロジェクト』」
大阪大学 歯学部附属病院 医療情報室／
オーラルデータサイエンス共同研究部門
室長・准教授 野崎 一徳

図 4：塙氏の基調講演

＊「データ集約基盤 ONION の概要と今後の課題」
サイバーメディアセンター
応用情報システム研究部門
准教授 伊達 進

図 5：野崎一徳氏の講演

本講演は、大阪大学サイバーメディアセンターの利用者事例として、大阪大学歯学部附属病院 医療情報室 室長・准教授／オーラルサイエンス共同研究部

図 6：伊達進准教授の講演

門 野崎一徳氏にご講演いただいた。同氏のご講演は、歯科医療の歴史や歯科医療の定義に踏み込んだイン

本講演では、大阪大学サイバーメディアセンター

トロより開始され、歯学部附属病院 オーラルデータ

が 試 験 導 入 し た デ ー タ 集 約 基 盤 ONION(Osaka

サイエンス共同研究部門で研究開発が推進される

university Next-generation Infrastructure for OpenAI 歯科医療に向けた取り組み内容が紹介された。具

research and open innovatioN)について紹介され、今後体的には、同共同研究部門では、歯科医師による治の課題や方向性についての講演となった（図 6）。講

療行動や利用する歯科機材情報を学習させ、歯科医

演では、ONION は、2021 年 5 月に導入されたスー師による治療行為を推定するなどの AI エンジンを

パーコンピュータ SQUID (Supercomputing for Quest

開発していることが紹介された。また、大阪大学サ

to Unsolved Interdisciplinary Datascience)の調達にあイバーメディアセンター、歯学部附属病院、日本電

わせて PoC 実装で導入されたデータ集約基盤であり、気株式会社で連携・共同してきた S2DH プロジェク

学内外の学術研究を発展させるための７つの要件をトについても紹介され、当該プロジェクトで開発さ実現する仕組みであることが報告された。広域化・れてきた AI エンジンについての紹介もなされた。

グローバル化する学術研究、AI、ML、DL をキーワー

本講演内においては、歯学部附属病院が目指す AI

ドとする HPDA(High Performance Data Analysis)分野を活用した未来の歯科医療の映像も紹介された（図の急速な発展を背景にしつつ、研究の再現性を担保

5）。さらに、大阪大学サイバーメディアセンターとするための適正なデータ管理を可能にするデータ集

歯学部附属病院で試験導入した、秘匿性の高いデー

約基盤の実現を目指したことが紹介された。また、

タをスーパーコンピュータシステムで利活用するセ

ONION は、7 つの要件を実現するために、並列ファ

キュアステージング、および、本学のデータ集約基

イルシステム DDN 製 EXAScaler、オンラインスト

盤 ONION を活用した今後の計画が示された。本講

レージ NextCloud、および、オブジェクトストレー

演に対する質問として、本プロジェクトの目的の一

ジ Cloudian 製 HyperStore を S3 プロトコルを中核とつである教育支援への考え方についての質問が寄せしてまとめ上げた solution であることも報告された。

られ、歯科医師の資格試験に実技を導入した場合に講演の最後には、データ集約基盤 ONION は現段階

AI によって動きを評価するなどのアイデアが示さでは試験導入の段階であり、真に利用されるデータれた。

集約基盤実現のためには、学内組織の密な連携とともに、ONION を実際利用する利用者の声をもとに

ONION の技術課題を解決していくこと、また、デー

本講演の質疑では、研究所内外の研究者が連携しタ管理体制やポリシーの策定を進めていくことが重て行う研究の場合、研究所側に代表者がいることを要であると言及された。本講演後の質問では、実際想定したシステムと思えば良いかという質問に対しの利用者より大量データを扱う際の性能や、データて、そのとおりであるという回答があった。

公開にむけた具体的な方向性の有無についての質問が寄せられた。

＊招待講演「国立情報学研究所が提供する研究デー
タ管理サービス」＊招待講演「理化学研究所のデータ管理システムと

国立情報学研究所 コンテンツ科学研究系／

連携」

オープンサイエンス基盤研究センター

理化学研究所 情報統合本部 基盤研究開発部門

副センター長・准教授 込山 悠介 氏

データ管理システム開発ユニット
ユニットリーダー 實本 英之 氏

図 8：込山悠介氏の招待講演

図 7：實本英之氏の招待講演

本講演は、国立情報学研究所 オープンサイエンス
基盤研究センター 副センター長・准教授 込山悠介

本講演は、理化学研究所情報統合本部基盤研究開

氏 を お 招 きし 、 同研 究所 が 研究 開発 ・ 推進 する

発部門データ管理システム開発ユニットよりユニッGakuNinRDM についてご講演いただいた（図 8）。同

トリーダーである實本英之氏をお招きし、理化学研

氏は、なぜ同研究所が GakuNinRDM といったデータ

究所のデータ基盤およびデータ管理のための体制な管理に携わっているのか？を説明するために国立情どオープンサイエンスにむけた取り組み内容が紹介

報学研究所の概要から講演を開始され、された（図 7）
。同氏の講演では、理化学研究所のデー

GakuNinRDM のサービスビジョンについて示されタ科学基盤 Hokusai-SailingShip について紹介されるた。サービスビジョンでは、研究推進と研究構成をとともに、同研究所のデータ管理ポリシーおよび体支える 2 本の柱があることが示された。また、同研制について、その背景とともに解説がなされた。理究所ではデータ管理基盤 GakunNinRDM、データ検化学研究所では、国立情報学研究所(NII)が推進・提索基盤 CiNii、データ公開基盤 JAIRO から構成され供する GakuNinRDM を利用するのではなく、同研究

る NII Research Data Cloud を運用開始している旨に

所内に on-premise でクローンを構築し運用しているついての報告もなされた。また、データのことが紹介された。同研究所では、データ基盤の実

Open/Closed 戦略についての考え方も紹介された。さ

現に際して、研究管理と公開を高度に管理したいとらに、GakuNinRDM を利用している大学や、理化学いう背景があるという考え方についても紹介がなさ

研究所、mdx などの連携事例についても紹介がなされた。アクセス制御問題やデータ転送の問題など今れ、GakuNinRDM による全国的なデータ管理がすめ

後取り組まなければならない課題について述べられられていることが報告された。

講演をまとめられた。

本講演後には、講演内で示された 5GB のデータ制

限に対して、実際の学術研究では 5GB をこえるデー

る実験データベースの仕組みを有しており、レータを扱う分野も多いので、その点についての今後のザーデータ、計測データ、ターゲットデータなどを対応など具体的な質問や、産学連携の共同研究にお管理する仕組みを開発・運用してきた実績があるこ

いて GakuNinRDM を利用する場合についての質問とが紹介された。また、大阪大学サイバーメディアが寄せられた。

センターが推進するデータ集約基盤 ONION は、パワーレーザーDX 事業の外部向けサービスと目指し＊「大阪大学レーザー科学研究所における共同利ている部分は同じであり、ONION を活用できないか

用・共同研究でのデータ活用と管理」という視点から、試験的に利用を開始しているとい大阪大学 レーザー科学研究所

う報告がなされた。さらには、計算基盤とデータ基

理論・計算科学研究部門

盤をもったサイバーメディアセンターは貴重であり

准教授 長友 英夫 氏

重要であるとの力強い応援の言葉をいただいた。また、これらはともに重要であるので、スーパーコン
ピュータの予算をデータ基盤に使うのではなく、新たに整備・構築して欲しい旨の希望が述べられた。
本講演に対しては、SEDNA への移行期間についてや、移行に対して研究者からの抵抗がなかったかという質問が寄せられ、きちんと指針を示せば研究者は協力してくれるといった回答があった。

図 9：長友英夫氏の講演

パネルディスカッション「スーパーコンピュー
タとデータ管理のあり方」

本講演では、大阪大学レーザー科学研究所から、座長：

同研究所における共同利用・共同研究でのデータ活

大阪大学 サイバーメディアセンター応用情報シ用と管理について、利用者事例としてご講演いただ

ステム研究部門 講師

いた（図 9）。講演では、同研究所が推進する先端研
究基盤共用促進事業（先端設備プラットフォームプ

木戸 善之
パネリスト：ログラム）「パワーレーザーDX プラットフォーム」

大阪大学 附属図書館 研究開発室／サイバーメ

について紹介いただきながら、同研究所で実施されディアセンター 助教

る実験やシミュレーションのデータの信頼性、安定

甲斐 尚人

性、利便性を高めるためのデータ管理基盤について

国立情報学研究所 コンテンツ科学研究系／オー

利用者視点から報告いただいた。講演の最初には、

プンサイエンス基盤研究センター

レーザー科学研究所内でどのような実験データを管副センター長・准教授理しているか？を紹介するために、具体的な事例が込山 悠介示された。その後、このようなデータを管理するた

理化学研究所 情報統合本部 基盤研究開発部門

めには、Linux や Oracle のアクセス制御の仕組みでデータ管理システム開発ユニット ユニットリーは不十分であることについて言及がなされた。そのダー後、同研究所では、レーザー科学研究所内での研究

實本 英之の進め方を熟知している研究者らによって開発され大阪大学 レーザー科学研究所

た SEDNA と呼ばれる全国の共同研究者が利用でき

理論・計算科学研究部門 准教授

長友 英夫

データ管理・公開に対して担う役割は重大化するこ大阪大学 サイバーメディアセンター

とも予測される。そのような視点から、本シンポジ

高性能計算・データ分析融合基盤協働研究所

ウムでは、スーパーコンピューティングを活用する

研究員／日本電気株式会社 AI プラットフォーム

学術研究におけるデータ管理とはいかなるべきであ

事業部 エキスパート

るか？また、産業利用、産学共創の発展・加速には

並木 悠太

どのようなデータ基盤があるべきか？そして、どの大阪大学 歯学部附属病院 医療情報室／

ように推進するべきなのか？そして、どのような今オーラルデータサイエンス共同研究部門

後の課題があるのか？を議論することを目的として、室長・准教授「スーパーコンピューティングとデータ管理のあり

野崎 一徳方」とのテーマでのパネルディスカッションを企画した。
パネリストには、適正な研究データ管理基盤の研究開発・運用に携わる産学の専門家およびその利用者にご参加いただき（図 10）、本センターの応用情報システム研究部門 木戸善之講師が座長を務めた（図 11）。

以下、パネルディスカッションの内容を簡潔にまとめる。昨年と同様にオンラインでの実施となった
図 10：パネリストの皆様方と座長が、今回のテーマが理念的なテーマであり、またシ
ンポジウム参加者のパネルディスカッションへの参加がチャットに限定された形であったため、参加者の表情での関心の度合いを伺いながら話題の切り替
えなどオンラインでの実施の難しさが残るものであった。パネルディスカッションでは、大学計算機センター側の立場、産業応用に展開する立場の両側から議論をしていただくという点で、まずパネリス
トの皆様方から、自己紹介をかねてそれぞれの関わ図 11：座長を務める木戸善之講師

るデータ管理についての意見や考え方を述べていた
だいた。パネルディスカッションは 2 つのテーマで

本パネルディスカッションは「スーパーコン

議論を行った。1 つは「データの変容、これからのピューティングとデータ管理のあり方」というテーデータ」というテーマでパネリストからの意見を頂マで行った。近年の大学では、産業利用、産業共創いた。

が求められる傾向がある。また、本学においては、

スーパーコンピューティングの利用形態も多様化

外国大学や研究所との共同研究を推奨する動きもあし、共同研究者らによるデータ共有手段が必要とさる。また、学術データの適正な管理や公開にむけたれている。データの取り扱う方法、共有する手段を動きも活発化している。こうした背景から、サイバー多様化させる一方で、世界的にみて状況が激動してメディアセンターのような大量のデータが解析・計いる昨今、研究成果をなんでもオープンにするので算処理される計算機センターでは、今後ますますはなく、オープンにする相手や、またオープンデー

タを誰が参照しているかを管理することも必要であるとの意見も頂いた。

Cyber HPC Symposium 2022 は 、 Cyber HPC
Symposium としては 3 回目のオンライン開催となり、また 2 つめのテーマである「データ基盤に求める

前述の通り、ツールとしては Zoom を利用した。ここと」では、上述した共有化手法の議論とは違う側

れは、前回開催の際、終始くしゃみや鼻をすする音

面からの意見として、セキュリティの問題も出されが入るというトラブルが Webex Events で発生したこた。例えば医療情報など個人情報を取り扱う研究にとによる。その際、事務局サイドからは、Webex をおいても大量データを解析する上で、スーパーコン

通じて参加者全てのマイク状態がみえるので、全てピューティングの資源を必要としている。堅牢なセの参加者がミュート状態であることを確認したのだ

キュリティ環境を求めていながらも共用計算機を必が、それでも音が入り続けるというトラブルが発生要としている研究プロジェクトも増加しており、した。このため、今回は Zoom 利用に切り替えた。

ユーザの権限を従来までのユーザ、グループでのオンラインでの開催は慣れてきたものの、やはり想ロール管理だけでなく、アクセス管理の手法も多様

定外のトラブルが発生する。講演中に音が途切れた化する必要があると示唆された。データの共有手段、り、映像が途切れたりする問題はネットワークの状

セキュリティ機能など基盤センターが運用するべき態に応じても発生する。本報告書執筆時点においてデータ基盤に必要な機能について、闊達な議論がな

も、新型コロナウィルス感染症拡大の影響はあり、された。

なかなかオフラインでの開催に舵をきれない。通常

最後に、本シンポジウムは、本センターの副センであれば、パネルディスカション後はレセプション

ター長・教授 降籏大介氏より、本シンポジウムの総開催によりパネリスト、講演者、参加者による議論

括・感想を持って閉会した（図 12）。同氏は本講演が継続するとともに、共同研究や連携の話につなの講演、パネルディスカッションの議論を振り返り、

がったりする。ウィズコロナなどという言葉もある

データ管理にむけた取り組みが成熟期にあることをが、やはりはやく対面でも開催できる時代になって実感した旨を述べられた。最後に、サイバーメディ

欲しいものである。オンラインは効率的ではあるのアセンターへのご支援をお願いしたいと結んだ。

だが、人と人がふれあうことで期待できる効果が相当失われている気もする。
最後ではあるが、忙しい時期にシンポジウムに出
席いただいた方には今一度感謝したい。

図 12：閉会の挨拶をする降籏 大介副センター長

図 13：シンポジウム開催中の事務局の様子

2021 年度 大型計算機システム公募型利用制度 成果報告会 開催報告
吉野 元 1 菊池 誠 1

木戸 善之 2

伊達 進 2

勝浦 裕貴 3 寺前 勇希 3

大規模計算科学研究部門 1 応用情報システム研究部門 2

木越 信一郎 3

情報推進部情報基盤課 32022 年 3 月 10 日に 2021 年度大型計算機システム*「Ginzburg-Landau 理論に基づいた数値シミュレー

公募型利用制度の成果報告会を開催した。本年度のションによる超伝導の磁場依存性の研究」 兼安 洋

大型計算機システム公募型利用制度では、採択数が、

乃 兵庫県立大学 理学研究科 助教 （代理発表： 大

若手・女性研究者支援萌芽枠が 4 件、大規模 HPC 支

塚 剛生）
（図 7）

援枠が 2 件、
人工知能研究特設支援枠が 1 件であり、*「勾配流法とスパースモデリング法による QCD 粘

合計 7 件の報告があった。開会にあたり本センター

性の決定」 伊藤悦子 理化学研究所 仁科加速器科学

高性能計算機システム委員会委員長である大規模計研究センター 研究員（図 8）

算科学部門 菊池 誠 教授より、この公募型利用制度の趣旨とともに、報告者からのご報告を楽しみま
しょう、との開会の挨拶があった （図 1）。参加者
は発表者を含め 34 名で、質疑では闊達な議論がなされた。以下に発表者と発表タイトルを記す。なお、
本年度の開催も、新型コロナウィルス感染症に対す
る 3 回目のワクチン接種が国内で進みつつある状況ではあったが、オンライン開催となった。
図 1：菊池教授の開会の挨拶
第 1 セッション：*「Dirac 流モノポール凝縮による QCD のカラー閉
じ込め機構のモンテ・カルロ法研究」 鈴木恒雄 大
阪大学 核物理研究センター 協同研究員 （図 2）*「素粒子物理学実験への機械学習の適用研究」 岩崎昌子 大阪市立大学 理学研究科 （図 3）*「テンソルネットワークを用いた多体系の統計力学的研究」大塚 高弘 大阪大学 大学院理学研究科 大学院生（図 4）

図 2：鈴木恒雄氏の成果報告*「画像と深層学習を用いた骨格標本上の形態学的変異の可視化と発見」 森田 尭 大阪大学 産業科学研究所 （図 5）

第 2 セッション：*「ニューラルネットワークによる蛋白質機能予測の解釈性に関する研究」 小山 恭平 大阪大学 大学院
生命機能研究科 大学院生（図 6）
図 3：岩崎昌子氏の成果報告

図 4：大塚高弘氏の成果報告
図 8：伊藤悦子氏の成果報告

図 5：森田尭氏の成果報告
図 9：木戸講師の閉会の挨拶

本報告会は、13:30 に開会し、17:20 に閉会する半日での開催であった（実際には 10 分程度伸びてしまい、17:30 に終了した）。本報告会では、講演者のス
ケジュールを考慮し、休憩を挟んだ 2 セッションに分割し、全体の進行は大規模計算科学研究部門 吉野
元 准教授が担当した。
図 6：小山恭平氏の成果報告

研究テーマは、素粒子物理学から、統計力学、固体物理学、タンパク質、骨格標本の画像解析まで多岐にわたり、それぞれ興味深いものであった。専門外の研究者にもわかりやすいイントロダクションを入れるなど、発表の工夫を心がけているものも以前より増えてきているが、今後さらにそのような取り組みを促すことが必要かもしれない。この成果報告
会に参加するだけで、様々な分野のことを知り、楽しむことができるようになれば、より多くの方が参

図 7：兼安洋乃（代理発表:大塚剛生）氏の成果報告

加してくださるのではないかと思われる。
専門が異なっていても、技術的なノウハウの共有ができる場合がある。今回の発表会でも、質疑応答の際に分野を超えた有益な情報交換があった。この点も、今後発表の準備の際に意識的に取り組んでいただくようにすると、より有益な成果発表会になるのではないかと思われた。
報告会の最後には、本センター応用情報システム
研究部門 木戸 善之 講師より閉会の挨拶があり、公募型利用制度を利用するだけにとどまらず、計算規模やスケールの大規模化を目指し、HPCI や JHPCNといった大型計算機利用公募制度に積極的に挑戦してほしいと、大型計算機の利用拡大を促した。
本報告会は、計算機利用の報告義務の一環として行われている一方で、多岐に渡る研究分野ため、研究者自身が所属する研究分野以外の話を聞ける絶好の機会であるため、本センター教員だけにとどまらず、学生らにも聴講してもらいたいと感じた。次年度は、公募型利用制度についての説明会の開催を通じて本制度をより多くの研究者に周知していくとともに、本公募成果報告会を通じてもまた本センターの計算機の貢献度を認知していくよう努力していけ
れば幸いである。

2021 年度大規模計算機システム稼動状況 -----2021 年度情報教育システム利用状況 ---------2022 年度情報教育教室使用計画表 -----------2021 年度 CALL システム利用状況 -----------2022 年度 CALL 教室使用計画表 -------------2021 年度箕面教育システム利用状況 ---------2021 年度電子図書館システム利用状況 -------2021 年度会議関係等日誌 --------------------

173
174
180
184
189
191
194
195

（会議関係、大規模計算機システム利用講習会、センター来訪者、
情報教育関係講習会・説明会・見学会等、CALL 関係講習会・研究会・見学会等）

2021 年度⼤規模計算機システム稼働状況
稼働状況（単位：時間）事 項
稼 計算サービス時間
動
時 初期化・後処理時間
間
業 務 時 間
(A)

小

月

4

(A1)

5

6

7

8

614:00 744:00 720:00 744:00

9

10

11

12

1

2

3

合計

744:00 720:00 744:00 720:00 744:00 689:00 696:00 732:00 8611:00

月平均
717:35

(A2)

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

(A3)

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

744:00 720:00 744:00 720:00 744:00 689:00 696:00 732:00 8611:00

717:35

計

614:00 744:00 720:00 744:00

保 守 時 間(B)

106:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

55:00

0:00

12:00

173:00

14:25

故 障 時 間

(C)

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

0:00

その他の時間0:00

0:00(A+B+C+D)(D)

720:00 744:00 720:00 744:00

744:00 720:00 744:00 720:00 744:00 744:00 696:00 744:00 8784:00

732:00(A/(A+B+C+D)%)85.28 100.00 100.00 100.00

100.00 100.00 100.00 100.00 100.00

98.02

運転時間
稼動率
運 転 日 数
一日平均稼動時間

98.39

－－－

(E)

30

31

30

31

31

30

31

30

31

31

28

31

365

30

(A/E)

20:28

24:00

24:00

24:00

24:00

24:00

24:00

24:00

24:00

22:13

24:51

23:36

－－－

23:35

処理状況
OCTOPUS

SQUID
共有利⽤
処理⽉

92.61 100.00

占有利⽤

ジョブ件数 CPU時間(時) CPU時間(時)利⽤率(%)

共有利⽤
ジョブ件数 CPU時間(時)利⽤率(%)

4⽉

-

-

-

-

8,087

165,708

84.6%

5⽉

15,462

209,500

-

21.3%

9,621

217,116

91.6%

6⽉

55,794508,102

-

86.8%

5,608

206,605

90.0%

7⽉

63,818762,797

-

82.9%

8,605

212,083

89.4%

8⽉

42,104

338,127

1,908

67.5%

7,850

221,024

93.1%

9⽉

73,898301,179

2,532

71.7%

15,103

208,694

90.9%

10⽉

112,219531,840

6,373

74.8%

30,832

220,960

93.1%

11⽉

177,934

560,982

8,640

84.9%

28,392

184,486

80.4%

12⽉

177,934

560,982

8,928

70.7%

163,456

186,028

78.8%

1⽉

77,390682,607

7,980

63.8%

30,555

183,38880.3%

2⽉

319,739

584,984

7,706

73.3%

20,762

193,820

90.5%

3⽉

246,104

508,662

8,700

79.7%

13,361

193,82581.7%

合計1,362,396

5,549,764

52,767-342,232

2,393,737-（注）利⽤率は、次の計算式により算出している。
SQUID の利⽤率
＝ ( SQUID の ノード時間積／稼働中ノードの合計サービス時間)＊100
OCTOPUS の利⽤率＝ ( OCTOPUS のノード時間積／稼働中ノードの合計サービス時間)＊100

2021 年度情報教育システム利用状況(前年度比較)１．所属部局別実利用者数
実利用者数

0
文学研究科(文学部)
法学研究科(法学部)2002020 年度

3,707 人2021 年度

4,561 人

(人)
600

400

2020年度
2021年度

経済学研究科(経済学部)
言語文化研究科
国際公共政策研究科
高等司法研究科
外国語学部
人間科学研究科(人間科学部)
理学研究科
理学部数学科
理学部物理学科
理学部化学科
理学部生物科学科
工学研究科
工学部応用自然科学科
工学部応用理工学科
工学部電子情報工学科
工学部環境・エネルギー工学科
工学部地球総合工学科
基礎工学研究科
基礎工学部電子物理科学科
基礎工学部化学応用科学科
基礎工学部システム科学科
基礎工学部情報科学科
情報科学研究科
医学系研究科(医学部)
保健学専攻(保健学科)
歯学研究科(歯学部)
歯学部歯科技工士学校
薬学研究科(薬学部)
生命機能研究科
連合小児発達学研究科
国際教育交流センター
その他

注１：学生の利用についてのみ集計しています。
注２：理学研究科、工学研究科、基礎工学研究科については、学部学生を学科毎に集計しています。
注３：医学系研究科(医学部)については、保健学専攻(保健学科)を別に集計しています。
注４：実利用者数には、2014 年 9 月からサービスを開始した BYOD(Bring Your Own
Device)の実利用者数（2020 年度 1,981 名、2021 年度 3,712 名）を含みます。

２．所属部局別在籍者に対する実利用者の割合(％)
0

文学研究科(文学部)
法学研究科(法学部)

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

2020年度
2021年度

経済学研究科(経済学部)
言語文化研究科
国際公共政策研究科
高等司法研究科
外国語学部
人間科学研究科(人間科学部)
理学研究科
理学部数学科
理学部物理学科
理学部化学科
理学部生物科学科
工学研究科
工学部応用自然科学科
工学部応用理工学科
工学部電子情報工学科
工学部環境・エネルギー工学科
工学部地球総合工学科
基礎工学研究科
基礎工学部電子物理科学科
基礎工学部化学応用科学科
基礎工学部システム科学科
基礎工学部情報科学科
情報科学研究科
医学系研究科(医学部)
保健学専攻(保健学科)
歯学研究科(歯学部)
歯学部歯科技工士学校
薬学研究科(薬学部)
生命機能研究科
連合小児発達学研究科
国際教育交流センター

注：学生数については、５月１日現在の在籍者数を母数にしています。

３．所属部局別実利用者 1 人当たりの年間平均利用時間(時間)

0
文学研究科(文学部)
法学研究科(法学部)経済学研究科(経済学部)
言語文化研究科
国際公共政策研究科
高等司法研究科
外国語学部
人間科学研究科(人間科学部)
理学研究科
理学部数学科
理学部物理学科
理学部化学科
理学部生物科学科
工学研究科
工学部応用自然科学科
工学部応用理工学科
工学部電子情報工学科
工学部環境・エネルギー工学科
工学部地球総合工学科
基礎工学研究科
基礎工学部電子物理科学科
基礎工学部化学応用科学科
基礎工学部システム科学科
基礎工学部情報科学科
情報科学研究科
医学系研究科(医学部)
保健学専攻(保健学科)
歯学研究科(歯学部)
歯学部歯科技工士学校
薬学研究科(薬学部)
生命機能研究科
連合小児発達学研究科
国際教育交流センター

10

20

30

40
2020年度
2021年度

４．実利用者総利用時間(月毎)

(時間)

0

4月

2,000

4,000

6,000

8,000

10,0002020年度
2021年度

5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
1月
2月
3月

注１：年間総利用時間は、49,062 時間(2020 年度)、59,135 時間(2021 年度)です。
注２：総利用時間には、2014 年 9 月からサービスを開始した BYOD(Bring Your Own Device)の利用時間（2020 年度 27,569 時間、2021 年度 28,296 時間）を含みます。

５．教室・分散端末室別 1 日 1 台当たりの平均利用時間
設置 利用
台数 日数
79
66 182
2,098
66 160

総利用時間

600
2,128

82
82

(時間)

0.00

182
160

豊中教育研究棟

710
66 182
1,249 情報教育第１教室
66 1600.50

1.00
2020年度
2021年度

設置 利用
台数 日数
79
66 132
2,098
66 160

総利用時間

482
45 182
1,101 情報教育第２教室
45 160

600
2,128

82
82

132
160

138
72 1822,003 情報教育第３教室
72 160

710
1,249

66
66

132
160

情報教育第４教室

482
1,101

45
45

132
160

10,18450 207
11,868 情報教育第５教室
50 320

138
2,003

72
72

132
160

10,184
11,868

50
50

207
320

386
169

5
5

214
319

2,722
2,691

20
20

212
325

98
67

10
10

208
236

2,454
1,710

34
34

208
236

52
179

12
12

312
360

227
98

5
5

208
236

48
2

2
2

208
236

3,287
5,463

145
145

130
160

国際教育交流センター(吹田)留学生交流情報室

1

6

208

国際教育交流センター 豊中分室

18

3

208

386
169
附属図書館

5
5

214
319

2,722
20 212
2,691 総合図書館
20 325

生命科学図書館
98
10 20867
10 236
理工学図書館2,454
34 208
各部局分散端末室
1,710
34 23652
12 312179
12 360
人間科学部 計算機室
227
5 208
98
5 236
理学部 B214号室
48
2 208
2
2 236
医学部医学科 学生端末室
3,287 145 130
5,463 145 160
医学部保健学科 ﾗｰﾆﾝｸﾞﾘｿｰｽｾﾝﾀｰ1
6 208

薬学部 1号館 1階 自習室
18
3 208
工学部 総合研究棟GSEコモン

注１：総利用時間を各部屋の設置台数と利用日数で割っています。
注２：大阪大学の活動基準により学生の登校が禁止された2020年4月8日～5月27日の期間は利用日数から除いています。
注３：国際教育交流センターの分散配置端末は 2020 年度をもってサービスを終了しました。

６．月別附属図書館の休日（土・日）実利用者数
(人)

0

20

40

60

80

2020 年度：

総合図書館

生命科学図書館

理工学図書館

2021 年度：

総合図書館

生命科学図書館

理工学図書館

100

4
月
5
月
6
月
7
月
8
月
9
月
10
月
11
月
12
月
1
月
2
月
3
月

【参考】附属図書館の休日（土・日）のサービス日数
総合図書館

生命科学図書館

理工学図書館

2020 年度

6日

12 日

5日

2021 年度

80 日

86 日

86 日

２０２２年度春学期情報教育教室使用計画表
時 教
限 室

月

基（シ） 2年
第
１ コンピュータ工学基礎演習
第
２

１
第
時 ３
限
第
４

火

水

木

文 1年
情報社会基礎
文 1年
情報社会基礎
文 1年
情報社会基礎
文 1年
情報社会基礎

経 1年
情報社会基礎
経 1年
情報社会基礎
経 1年
情報社会基礎
経 1年
情報社会基礎

薬 1年
情報科学基礎
薬 1年
情報科学基礎理（生物） 3年
現代ゲノム研究概説

工（電） 1年
情報科学基礎Ｃ工（電） 1年
情報科学基礎Ｃ工（電） 1年
情報科学基礎Ｃ工（電） 1年
情報科学基礎Ｃ基（シ） 2年コンピュータ基礎演習
工（然） 1年
情報科学基礎Ａ工（然） 1年
情報科学基礎Ａ工（然） 1年
情報科学基礎Ａ
全学部 1年

金

第
５
第
１
第
２

２
第
時 ３
限
第
４

人 1年
情報社会基礎
人 1年
情報社会基礎
人 1年
情報社会基礎理（数学） 3年
実験数学3

第
５
第
１
第
２

３
第
時 ３
限
第
４
第
５

基（電・化） 1年
情報科学基礎基（電・化） 1年
情報科学基礎基（情） 1年
プログラミングＡ基（情） 1年
プログラミングＡ
基（電・化） 1年
情報科学基礎

第
１
第
２

４
第
時 ３
限
第
４

医（医）・歯 1年
情報科学基礎医（医）・歯 1年
情報科学基礎医（医）・歯 1年
情報科学基礎第５

基（シ） 2年
情報科学演習基（シ） 2年
情報科学演習

５
第
時 ３
限
第
４

工（然） 1年
情報科学基礎Ａ
理 1年
情報科学基礎
理 1年
情報科学基礎
理 1年
情報科学基礎
理 1年
情報科学基礎
理 1年
情報科学基礎６ 第
限 3基（情） 1年
プログラミングＡ

法（法） 1年
情報社会基礎法（法） 1年
情報社会基礎法（法） 1年
情報社会基礎基（情） 1年
情報科学基礎基（情） 1年
情報科学基礎基（シ） 1年
情報科学基礎基（シ） 1年
情報科学基礎基（情） 1年
プログラミングＡ
医(保) 1年
情報社会基礎／情報科学基礎

基（情） 3年
計算数理Ａ
基（シ） 1年
情報科学基礎第５

理（数学） 4年
応用数理学7

学問への扉（システム開発ことはじめ）

第
１
第
２

基（情） 4年
ヒューマン・コンピュータ・インタラクション

医(保) 1年
情報社会基礎／情報科学基礎

基（情） 2年
基礎数理演習Ａ
理（数学） 2年
実験数学1

医(保) 1年
情報社会基礎／情報科学基礎医(保) 1年
情報社会基礎／情報科学基礎

基（情） 2年
基礎工学ＰＢＬ
外 1年
情報社会基礎
外 1年
情報社会基礎
外 1年
情報社会基礎
外 1年
情報社会基礎
外 1年
情報社会基礎法（国） 1年
情報社会基礎法（国） 1年
情報社会基礎基・理・工 3年
情報科教育法Ⅱ

・授業時間 1時限 8:50～10:20、2時限10:30～12:00、3時限13:30～15:00、4時限15:10～16:40、5時限16:50～18:20
・端末数 第1教室66台、第2教室82台、第3教室66台、第4教室45台、第5教室72台（端末数には教師用端末は含みません）

２０２２年度夏学期情報教育教室使用計画表
時 教
限 室

月

火

水

木

金

基（シ） 2年
第
１ コンピュータ工学基礎演習
第
２

１
第
時 ３
限
第
４
第
５
第
１
第
２

２
第
時 ３
限
第
４

理（数学） 3年
実験数学3

基（情） 4年
ヒューマン・コンピュータ・インタラクション

基（シ） 2年コンピュータ基礎演習

第５

理（数学） 4年
応用数理学7

第
１
第
２

３
第
時 ３
限

基（情） 1年
プログラミングＡ基（情） 1年
プログラミングＡ

全学部 1年

第４
第
５

基（シ） 2年
情報科学演習基（シ） 2年
情報科学演習学問への扉（システム開発ことはじめ）

基（情） 1年
プログラミングＡ基（情） 1年
プログラミングＡ基（情） 2年
基礎数理演習Ａ
理（数学） 2年
実験数学1

第
１
第
２

４
第
時 ３
限
第
４
第
５
第
１
第
２

５
第
時 ３
限
第
４

基（情） 3年
計算数理Ａ

第
５
６ 第
限 3

基（情） 2年
基礎工学ＰＢＬ
外 1年
情報社会基礎
外 1年
情報社会基礎
外 1年
情報社会基礎
外 1年
情報社会基礎
外 1年
情報社会基礎基・理・工 3年
情報科教育法Ⅱ

・授業時間 1時限 8:50～10:20、2時限10:30～12:00、3時限13:30～15:00、4時限15:10～16:40、5時限16:50～18:20
・端末数 第1教室66台、第2教室82台、第3教室66台、第4教室45台、第5教室72台（端末数には教師用端末は含みません）

２０２２年度秋学期情報教育教室使用計画表
時 教
限 室

月

火

水

木

金

第
１
第
２

１
第
時 ３
限

理（化学） 2年
化学プログラミング

第
４
第
５
第
１
第
２

２
第
時 ３
限

基（シ） 2年
数値解析演習基（シ） 2年
数値解析演習基（化） 3年
プロセス工学基（化） 2・3年
全学部 2年
化学工学プログラミング アドバンスト情報リテラシー

理（数学） 2年
実験数学2
医（保） 1年
実践情報活用論第４
理 3年
数値計算法基礎

第
５
第
１
第
２

３
第
時 ３
限
第
４
第
５
第
１

基（シ） 1年
情報処理演習基（情） 1年
情報科学基礎基（シ） 1年
情報処理演習基（情） 1年
情報科学基礎基（シ） 1年
情報処理演習基（情） 1年
プログラミングＢ

全学部 1年
計算機シミュレーション入門

法 １年
法政情報処理法 １年
法政情報処理第４

基（情） 1年
プログラミングＢ

基（化） 2年
化学工学演習Ⅳ

基（電子） 2年

第
２

４
第
時 ３
限

基（シ） 2年コンピュータ工学演習
基（シ） 2年コンピュータ工学演習

基（情） 1年
プログラミングＢ

基礎工学PBL（エレクトロニクス）

基（情） 1年
プログラミングＢ
基（情） 3年
情報数理Ｂ

第
５

人 1年
Data Processing Skills
基（化） 2年
情報処理入門

第
１
第
２

５
第
時 ３
限

法 2年
法情報学１

法 １年
法政情報処理外（再履修生用）
情報社会基礎第４
第５

・授業時間 1時限 8:50～10:20、2時限10:30～12:00、3時限13:30～15:00、4時限15:10～16:40、5時限16:50～18:20
・端末数 第1教室 0台（66）、第2教室 82台（82）、第3教室 4台（66）、第4教室 4台（45）、第5教室 50台（72）※括弧内の数字は各教室の定員です（端末数には教師用端末は含みません）

２０２２年度冬学期情報教育教室使用計画表
時 教
限 室

月

火

水

木

金

第
１
第
２

１
第
時 ３
限

理（化学） 2年
化学プログラミング

第
４
第
５
第
１
第
２

２
第
時 ３
限

基（シ） 2年
数値解析演習基（シ） 2年
数値解析演習基（化） 3年
プロセス工学基（化） 2・3年
全学部 2年
化学工学プログラミング アドバンスト情報リテラシー

理（数学） 2年
実験数学2
医（保） 1年
実践情報活用論第４
理 3年
数値計算法基礎

第
５
第
１
第
２

３
第
時 ３
限
第
４
第
５
第
１

基（シ） 1年
情報処理演習基（情） 1年
情報科学基礎基（シ） 1年
情報処理演習基（情） 1年
情報科学基礎基（シ） 1年
情報処理演習基（情） 1年
プログラミングＢ

全学部 1年
計算機シミュレーション入門

法 １年
法政情報処理法 １年
法政情報処理基（シ） 2年コンピュータ工学演習
基（シ） 2年コンピュータ工学演習

基（情） 1年
プログラミングＢ

基（情） 1年
プログラミングＢ

基（化） 2年
化学工学演習Ⅳ

第
２

４
第
時 ３
限
第
４

基（情） 1年
プログラミングＢ
基（情） 3年
情報数理Ｂ

第
５

人 1年
Data Processing Skills
基（化） 2年
情報処理入門

第
１
第
２

５
第
時 ３
限

法 2年
法情報学１

法 １年
法政情報処理第４
第５

・授業時間 1時限 8:50～10:20、2時限10:30～12:00、3時限13:30～15:00、4時限15:10～16:40、5時限16:50～18:20
・端末数 第1教室 0台（66）、第2教室 82台（82）、第3教室 4台（66）、第4教室 4台（45）、第5教室 50台（72）※括弧内の数字は各教室の定員です（端末数には教師用端末は含みません）

2021 年度ＣＡＬＬシステム利用状況(前年度比較)１．所属部局別実利用者数
実利用者数

2020 年度

902 人

2021 年度

1,113 人(人)

0
文学研究科(文学部)
法学研究科(法学部)

50

100

150

200

250

300

2020年度
2021年度

経済学研究科(経済学部)
言語文化研究科
国際公共政策研究科
高等司法研究科
外国語学部
人間科学研究科(人間科学部)
理学研究科
理学部数学科
理学部物理学科
理学部化学科
理学部生物科学科
工学研究科
工学部応用自然科学科
工学部応用理工学科
工学部電子情報工学科
工学部環境・エネルギー工学科
工学部地球総合工学科
基礎工学研究科
基礎工学部電子物理科学科
基礎工学部化学応用科学科
基礎工学部システム科学科
基礎工学部情報科学科
情報科学研究科
医学系研究科(医学部)
保健学専攻(保健学科)
歯学研究科(歯学部)
歯学部歯科技工士学校
薬学研究科(薬学部)
生命機能研究科
連合小児発達学研究科
国際教育交流センター

注１：学生の利用についてのみ集計しています。
注２：理学研究科、工学研究科、基礎工学研究科については、学部学生を学科毎に集計しています。
注３：医学系研究科(医学部)については、保健学専攻(保健学科)を別に集計しています。

２．所属部局別在籍者に対する実利用者の割合(％)

0
文学研究科(文学部)
法学研究科(法学部)

10

20

30

40

50

60

70

80

90
2020年度
2021年度

経済学研究科(経済学部)
言語文化研究科
国際公共政策研究科
高等司法研究科
外国語学部
人間科学研究科(人間科学部)
理学研究科
理学部数学科
理学部物理学科
理学部化学科
理学部生物科学科
工学研究科
工学部応用自然科学科
工学部応用理工学科
工学部電子情報工学科
工学部環境・エネルギー工学科
工学部地球総合工学科
基礎工学研究科
基礎工学部電子物理科学科
基礎工学部化学応用科学科
基礎工学部システム科学科
基礎工学部情報科学科
情報科学研究科
医学系研究科(医学部)
保健学専攻(保健学科)
歯学研究科(歯学部)
歯学部歯科技工士学校
薬学研究科(薬学部)
生命機能研究科
連合小児発達学研究科
国際教育交流センター

注：学生数については、５月１日現在の在籍者数を母数にしています。

100

３．所属部局別実利用者 1 人当たりの年間平均利用時間

(時間)
0

10

20

30

40

文学研究科(文学部)2020年度

法学研究科(法学部)

2021年度

経済学研究科(経済学部)
言語文化研究科
国際公共政策研究科
高等司法研究科
外国語学部
人間科学研究科(人間科学部)
理学研究科
理学部数学科
理学部物理学科
理学部化学科
理学部生物科学科
工学研究科
工学部応用自然科学科
工学部応用理工学科
工学部電子情報工学科
工学部環境・エネルギー工学科
工学部地球総合工学科
基礎工学研究科
基礎工学部電子物理科学科
基礎工学部化学応用科学科
基礎工学部システム科学科
基礎工学部情報科学科
情報科学研究科
医学系研究科(医学部)
保健学専攻(保健学科)
歯学研究科(歯学部)
歯学部歯科技工士学校
薬学研究科(薬学部)
生命機能研究科
連合小児発達学研究科
国際教育交流センター

４．実利用者総利用時間(月毎)

(時間)

0

4月

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000
2020年度
2021年度

5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
1月
2月
3月
注：年間総利用時間は、7,732 時間(2020 年度)、10,106 時間(2021 年度)です。

５．教室・分散端末室別 1 日 1 台当たりの平均利用時間

(時間)
0.00

0.25

サイバーメディアセンター
豊中教育研究棟
ＣＡＬＬ第１-A教室

0.50
2020年度
2021年度

総利用
時間

設置
台数

利用
日数

22

64

194

2,969

64

231

89

36

194

1,158

36

231

5,356

60

194

4,491

60

231

451

60

194

1,488

60

231

1,814

35

194

ＣＡＬＬ第１-B教室

ＣＡＬＬ第２教室

ＣＡＬＬ第３教室

ＣＡＬＬ第４教室

注１：総利用時間を各部屋の設置台数と利用日数で割っています。
注２：大阪大学の活動基準により学生の登校が禁止された2020年4月8日～5月27日の期間は利用日数から除いています。
注３：CALL 第 4 教室は 2021 年度に従来の教室備え付け端末を撤去（iPad に変更）しているため、統計情報取得対象外となっています２０２２年度春・夏 学期CALL教室使用計画表
時
限

教
月
室
第
人・文 1年
１ 地域言語文化演習（ドイツ語）
A
大前 智美
第
人・文 1年
１ 地域言語文化演習（ドイツ語）
B
大前 智美
１
工（理・電） 1年
第限 ２ 総合英語（Academic Skills）
N．リー
目

外 1年
ロシア語６
高島 尚生

Ｄ．マレー

外 1年
ハンガリー語１
江口 清子
日野 信行
外 1年
フランス語５岡田 友和
文・理（数・物） 2年

全学部 全学年
学問への扉
下條 真司

第
４

全学部 全学年
学問への扉
竹村 治雄

４
第
限 ２
目
第
３

外 1年
タイ語1
村上 忠良
外 1年
ハンガリー語３
岡本 真理
外 1年
ヒンディー語２
松木園 久子
外 1年
ビルマ語3
大塚 行誠

第
４
第
１
A
第
１
B

５
第
限 ２
目

交換留学生等オンライン・リソースを活用したL2学習

魚崎 典子

金

理・工（然・地・環） 1年

第理 1年
１ 地域言語文化演習（ドイツ語） 総合英語（Project-based English）
A
大前 智美
岡田 悠佑
第
外 1年
言（大学院）
１
フィリピン語2
翻訳研究Ａ
B
フリーダ ルイズ
A．村上スミス
医・薬・基（電・化・情） 1年
工（然・地・環） 1年
第総合英語（Project-based English） 地域言語文化演習（ドイツ語）
２
三木 訓子
岩居 弘樹
外 1年
法・経 2年
第ベトナム語２フランス語中級
３
清水 政明
岡田 友和
文・理（数・物） 2年
第総合英語（Content-based English）
４
日野 信行
第
経 1年
総合英語（Liberal Arts & Sciences）
１
A
岡田 悠佑
第
外 1年
１
ハンガリー語２
B
岡本 真理
外 1年
第
ヒンディー語１
２
松木園 久子歯・工（然・地・環） 1年
第総合英語（Project-based English）
３
今尾 康裕

第
１
A
第
１
B

木
総合英語（Performance Workshop）

総合英語（Content-based English）

第
４

３
限
目

水

医・歯・薬 1年

第
３

２
限
目

火

理・工（然・地・環） 1年
総合英語（Project-based English）

岡田 悠佑
理・工（然・地・環） 1年
総合英語（Academic Skills）
今尾 康裕
外 1年
トルコ語２
Akbay, Okan Haluk
基 1年
Ｄ．マレー

外 1年
ロシア語１ （B）
上原 順一

基 1年

医・歯・薬 1年

総合英語（Performance Workshop）

総合英語（Project-based English） 地域言語文化演習（ドイツ語）

岡田 悠佑

岩居 弘樹
理・工（理・電） 1年
総合英語（Content-based English）

外 1年
トルコ語４
Akbay, Okan Haluk

医（保）・歯 2年
総合英語（Liberal Arts & Sciences）

日野 信行
医・歯・薬・工（然・地・環） 1年
地域言語文化演習（ロシア語）
北岡 千夏
外 1年
ロシア語１ （A）
上原 順一

人・文・法 1年
総合英語（Academic Skills）
N．リー
人・文・法 1年

岡田 悠佑
医（保）・歯 2年
総合英語（Academic Skills） 総合英語（Content-based English）
今尾 康裕
日野 信行
外 1年
インドネシア語５
菅原 由美
外 1年
フィリピン語３
宮原 曉
経 1年
総合英語（Academic Skills）
M．アリザデ法・経 2年
総合英語（Academic Skills）
N．リー
言（大学院）
第二言語教育実践研究Ａ
日野 信行
人・文 1年
地域言語文化演習（ロシア語）
北岡 千夏

全学部 1年
イラン学入門竹原 新

理 全学年
科学英語基礎
Hail, Eric Matthew

第
３
第
４

・授業時間 1時限 8:50～10:20 、2時限 10:30～12:00、 3時限 13:30～15:00 、4時限 15:10～16:40、 5時限 16:50～18:20
・端末数 第1-A教室 64台、第1-B教室 36台、第2教室 60台、第3教室 60台、第4教室（アクティブラーニング教室 定員：30名）（端末数には教師用端末を含みません）

２０２２年度秋・冬 学期CALL教室使用計画表
時
限

１
限
目

教
月
室
第
人・文 1年
１ 地域言語文化演習（ドイツ語）
A
大前 智美
第
１
B
文・理（数・物） 2年
第総合英語（Academic Skills）
２
N．リー
第
３

火

外 1年
ロシア語６
高島 尚生
医・歯・薬 1年
総合英語（Content-based English）

日野 信行

第
４

２
限
目

３
限
目

第
理 1〜4年
法・経 2年
１ 地域言語文化演習（ドイツ語）
フランス語中級
A
大前 智美
岡田 友和
第
外 1年
工（理・電） 1年
総合英語（Project-based English）
１
フィリピン語2
B
フリーダ ルイズ
岡田 悠佑
医・歯・基（化・シス・情） 1年
工（然・地・環） 1年
第総合英語（Academic Skills） 地域言語文化演習（ドイツ語）
２
N．リー
岩居 弘樹
医・歯・基（化・シス・情） 1年
工（理・電） 1年
第総合英語（Project-based English） 総合英語（Content-based English）
３
三木 訓子
日野 信行
外 1年
言（大学院）
第ベトナム語２
翻訳研究Ｂ
４
清水 政明
A．村上スミス
第薬・工（然・地・環） 1年
１ 総合英語（Project-based English）
A
今尾 康裕
第
外 1年
１
ハンガリー語２
B
岡本 真理
外 1年
経 1年
第
総合英語（Project-based English）
ヒンディー語１
２
長崎 広子
岡田 悠佑
文 2年
第
英語選択
３
日野 信行
第
４
第
１
A
第
１
B

４
第
限 ２
目
第
３

外 1年
ハンガリー語３
岡本 真理
外 1年
ヒンディー語２
長崎 広子
外 1年
ビルマ語3
大塚 行誠

水

木

外 1年
フランス語５
岡田 友和

金
基 2年
総合英語（Project-based English）

田中 美津子

外 1年
ハンガリー語１
江口 清子

理・工（然・地・環） 1年
総合英語（Academic Skills）
M．アリザデ理・工（然・地・環） 1年
総合英語（Project-based English）

岡田 悠佑
理・工（然・地・環） 1年
総合英語（Academic Skills）
今尾 康裕
外 1年
トルコ語２
Akbay, Okan Haluk理・工（理・電） 1年
総合英語（Project-based English）

田中 美津子
外 1年
フィリピン語３宮原 曉
基 1年
医・歯・薬 1年
総合英語（Liberal Arts & Sciences） 地域言語文化演習（ドイツ語）
岡田 悠佑
岩居 弘樹
理・工（理・電） 1年
総合英語（Content-based English）

外 1年
トルコ語４
Akbay, Okan Haluk

日野 信行
外 1年
ロシア語１ （B）
上原 順一
人・文・法 1年
総合英語（Academic Skills）
N．リー

外 1年
ロシア語１ （A）
上原 順一
人・文・法 1年
総合英語（Content-based English）

日野 信行
外 1年
インドネシア語５
菅原 由美

交換留学生等
コンピュータを活用した語学学習

魚崎 典子

言（大学院）
第二言語教育実践研究Ｂ
日野 信行

第
４
第
１
A
第
１
B

５
全学部 1年
第限 ２ 特別外国語演習（ヒンディー語）Ⅰ
長崎 広子
目
第
３

理 全学年
科学英語基礎
Hail, Eric Matthew

第４・授業時間 1時限 8:50～10:20 、2時限 10:30～12:00、 3時限 13:30～15:00 、4時限 15:10～16:40、 5時限 16:50～18:20
・端末数 第1-A教室（定員：60名）、第1-B教室（定員：35名）、第2教室 60台、第3教室 60台、第4教室（定員：30名）※第1-A、第1-B、第4教室はアクティブラーニング教室（端末数には教師用端末を含みません）

2021年度箕面教育システム利用状況（前年度比較）１．所属部局別実利用者数

実利用者数 2020年度 1,014人
2021年度 1,357人
0

200

400

600

800

1000

文学研究科(文学部)
法学研究科(法学部)経済学研究科(経済学部)

2020年度
2021年度

言語文化研究科
国際公共政策研究科
外国語学部
人間科学研究科(人間科学部)
理学研究科(理学部)
工学研究科(工学部)
基礎工学研究科(基礎工学部)
情報科学研究科
医学系研究科(医学部)
保健学専攻(保健学科)
歯学研究科(歯学部)
薬学研究科(薬学部)
日本語日本文化教育センター
その他
注1 ： 学生の利用についてのみ集計しています。
注2 ： 医学系研究科（医学部）については、保健学専攻（保健学科）を別に集計しています。
注3 ： 2020年度については大阪大学の活動基準により学生の登校が禁止されていた4月8日～5月27日の期間は利用日数から除いています。

(人）

1200

２．所属部局別在籍者に対する実利用者の割合
0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

(%)

文学研究科(文学部)2020年度
2021年度

法学研究科(法学部)経済学研究科(経済学部)
言語文化研究科
国際公共政策研究科
外国語学部
人間科学研究科(人間科学部)
理学研究科(理学部)
工学研究科(工学部)
基礎工学研究科(基礎工学部)
情報科学研究科
医学系研究科(医学部)
保健学専攻(保健学科)
歯学研究科(歯学部)
薬学研究科(薬学部)
日本語日本文化教育センター
その他
注：学生数については、5月1日の在籍者数を母数にしています。

３．所属部局別実利用者１人あたりの年間平均利用時間
（時間）

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

文学研究科(文学部)
法学研究科(法学部)経済学研究科(経済学部)
言語文化研究科
国際公共政策研究科
外国語学部
人間科学研究科(人間科学部)
理学研究科(理学部)
工学研究科(工学部)
基礎工学研究科(基礎工学部)
情報科学研究科
医学系研究科(医学部)
保健学専攻(保健学科)
歯学研究科(歯学部)
薬学研究科(薬学部)
日本語日本文化教育センター

2020年度
2021年度

20

４．月別実利用者総利用時間
0

200

400

600

800

1000

1200

1400

4月

1600

2020年度
2021年度

5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
1月
2月
3月

注：年間総利用時間は、4,960時間（2020年度）、6,750時間（2021年度）です。

５．教室別１日１台あたりの平均利用時間

0.0

総合研究棟
情報処理第一教室

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6
総利用
時 間

設置
台数

利用
日数

798

41

114

総合研究棟
情報処理第二教室

272

26

114

総合研究棟
コンピュータ学習室

3,895

70

176

外国語学研究講義棟
クリエイティブワークショップ1

5,962

60

212

外国語学研究講義棟
クリエイティブワークショップ2

797

25

166

2020年度
2021年度

注１：2021年度の箕面キャンパス移転に伴い、教室と端末の構成を変更しました。
注２：総利用時間を各教室の設置台数と利用日数で割っています。

2021年度電子図書館システム利用状況
蔵書検索サービス利用状況
500,000
450,000
400,000
350,000
300,000
250,000

蔵書検索回数

200,000
150,000
100,000
50,000
0
4月

5月

6月

7月

8月

9月

10月

11月

12月

1月

2月

3月

・1988年9月19日から運用開始。
・2017年10月から現行システム。電子ジャーナル・電子ブック等も検索可能となった。

リモートアクセス・サービス利用状況
30,00025,00020,000
EZproxyログイン数

15,000（参考）EZproxy + 学認

10,000
5,000
0
4月

5月

6月

7月

8月

9月

10月

11月

12月

1月

2月

3月

・2011年9月28日から、学外からの電子ジャーナル・データベース・電子ブック利用手段を提供するサービスとして提供開始。

マルチメディア端末利用状況（貸出回数）※2021年度は新型コロナウイルス感染拡大防止のため、マルチメディア端末の貸出サービスを休止した。

・2001年9月から運用開始。総合図書館 28台、生命科学図書館 13台、理工学図書館 9台、外国学図書館 12台設置（2012年10月～）。
・2017年9月19日から、貸出ノートPCでの情報教育システムVDI利用へ仕様変更。

2021年度会議関係等日誌

会議関係

大規模計算機システム利用講習会

4月22日

定例教授会

5月20日

令和3年度

6月14日

スパコンに通じる並列プログラミングの基礎（46名）

6月18日

初めてのスパコン（37名）

協議会総会

7月19日

OpenMP入門（13名）

5月27日

定例教授会

9月16日

スーパーコンピュータ バッチシステム入門／応用（17名）

6月24日

定例教授会

10月6日

GPUプログラミング入門(OpenACC)（12名）

7月8日

第35回学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点

10月7日

ベクトルプロセッサ 高速化技法の基礎（3名）

運営委員会

10月15日並列プログラミング入門(OpenMP/MPI)（7名）

7月15日

第37回全国共同利用情報基盤センター長会議

10月21日コンテナ入門（14名）

7月29日

定例教授会

11月9日

ONION活用講習会（20名）

9月30日

定例教授会

11月19日スパコンに通じる並列プログラミングの基礎（41名）

10月6日

第18回クラウドコンピューティング研究会

11月26日初めてのスパコン（26名）

10月22日

第35回認証研究会

12月2日

ONION-object入門（9名）

第87回コンピュータ・ネットワーク研究会

12月3日

スーパーコンピュータ バッチシステム入門 / 応用（10名）

10月28日

定例教授会

12月8日

GPUプログラミング入門(OpenACC)（17名）

11月25日

定例教授会

12月9日

SX-Aurora TSUBASA 高速化技法の基礎（5名）

12月20日

第38回全国共同利用情報基盤センター長会議

12月10日並列プログラミング入門(OpenMP/MPI)（7名）

第36回学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点

12月20日GPUプログラミング実践(OpenACC)（10名）

運営委員会

1月13日

OpenMX講習会（8名）

定例教授会

1月14日

汎用CPUノード 高速化技法の基礎（Intelコンパイラ）（15名）

12月23日国立大学共同利用・共同研究拠点

第35回サイバーメディアセンター全国共同利用
運営委員会
1月27日

定例教授会

2月8日

第37回学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点センター来訪者（ITコア棟・Mishite見学）

運営委員会

7月16日

大阪府立大手前高校

2月24日

定例教授会

（ITコア棟見学）

3月24日

定例教授会

11月29日ダイキン工業株式会社

12月21日理化学研究所

情報教育関係講習会・説明会・見学会等
4月22日

ChemBioOffice(ChemDraw)講習会（オンライン：67名）

4月22日

ChemBioOffice(Signal Notebook)講習会（オンライン：53名）

10月14日

Maple講習会（オンライン：5名）

10月20日Mathematica講習会（オンライン：14名）

11月8日

高津高校見学（豊中：9名）

12月27日Turnitin講習会（オンライン：12名）

通年

オンデマンド型CLE講習会（入門編）（66名）

通年

オンデマンド型CLE講習会（応用編）（48名）

通年

オンデマンド型メディア授業講習会（33名）

CALL関係講習会・研究会・見学会等
3月29日、3月30日、4月2日
5月1日

CALL講習会 （前期）（豊中：7名）

いちょう祭（オンライン：12名）

8月7日、10月18日、9月11日、10月10日、11月21日、12月19日市民講座（オンライン：56名）

・規程関係
大阪大学サイバーメディアセンター規程 ----------------------- 199
大阪大学サイバーメディアセンター全国共同利用運営委員会規程--- 199
大阪大学サイバーメディアセンター
高性能計算機システム委員会内規 ----------------------- 200
大阪大学サイバーメディアセンター
大規模計算機システム利用規程 ------------------------- 201
大阪大学サイバーメディアセンター
大規模計算機システム試用制度利用内規 ----------------- 203
大阪大学サイバーメディアセンター
教育用計算機システム利用規程 ------------------------- 204

・ガイドライン関係
大阪大学総合情報通信システム利用者ガイドライン ------------- 204
大阪大学サイバーメディアセンターネットワーク利用者ガイドライン----------------- 207
教育用計算機システム、学生用電子メールシステム利用者 ガイドライン----------------- 209

・規程関係

ター長の諮問に応じるとともに、センターの研究活動及び運営全般に関して関係諸機関の相互協力を図るため、サイバーメディアセンター全国共同利用運営委員会
（以下
「委員会」
という。
）

大阪大学サイバーメディアセンター規程を置く。
２ 委員会に関する規程は、別に定める。

第１条 この規程は、大阪大学サイバーメディアセンター（以下「センター」という。）における必要な事項を定める。
第２条 センターは、全国共同利用施設として、情報処理技術

第９条 センターの事務は、情報推進部で行う。
第１０条 この規程に定めるもののほか、センターに関し必要な事項は、別に定める。

基盤の整備、提供及び研究開発、情報基盤に支えられた高度な教育の実践並びに知的資源の電子的管理及び提供を行うこと、

附 則

全学的な支援として、本学の情報基盤の整備、情報化の推進及

１ この規程は、平成１２年４月１日から施行する。

び情報サービスの高度化を図り、それらを活用して先進的な教２ 次に掲げる規程は、廃止する。

育活動を推進すること並びに高度情報化社会を支える基盤研(1) 大阪大学大型計算機センター規程(昭和４４年５月２０日

究を行うことを目的とする。
第３条 前条の目的を達成するため、センターに次の研究部門
を置く。

制定)
(2) 大阪大学情報処理教育センター規程(昭和５６年４月１５日制定)

情報メディア教育研究部門

附 則

言語教育支援研究部門

この改正は、平成１６年４月１日から施行する。

大規模計算科学研究部門

附 則コンピュータ実験科学研究部門

この改正は、平成１８年４月１日から施行する。

サイバーコミュニティ研究部門

附 則

先端ネットワーク環境研究部門

この改正は、平成２５年４月１日から施行する。

応用情報システム研究部門

附 則

全学支援企画部門

この改正は、平成２７年４月１日から施行する。

２ 全学支援企画部門の教員は、情報推進本部又は情報セキュ

附 則

リティ本部に所属する教員

この改正は、平成２７年８月３１日から施行する。

をもって充てる。

附 則

第４条 センターにセンター長を置き、本学の教授をもって充てる。

１ この改正は、平成３０年９月２１日から施行する。
２ この改正施行後最初に任命されるセンター長の任期は、改２ センター長は、センターの管理運営を行う。

正後の第４条第３項本文の規定にかかわらず、就任後満１年を３ センター長の任期は、２年とする。ただし、センター長が経過した直後の３月３１日までとする。

辞任を申し出た場合及び欠員となった場合における後任のセ附 則

ンター長の任期は、就任後満１年を経過した直後の３月３１日

この改正は、平成３１年４月１日から施行する。

までとする。

附 則

４ センター長は、再任を妨げない。

この改正は、平成３１年５月１日から施行する。

第５条 センターにセンター長を補佐するため、副センター長を若干名置き、センターの専任又は兼任の教授をもって充てる。

大阪大学サイバーメディアセンター全国共同利用運営委員会規程

２ 副センター長のうち１名は、全学支援企画部門の教授をもって充てる。
３ 副センター長（前項に規定する者を除く。）の任期は、２年とする。ただし、再任を妨げない。

第１条 大阪大学サイバーメディアセンター(以下「センター」という。)規程第８条第２項の規定に基づき、この規程を定める。

第６条 センターの教育研究に関し、必要な事項を審議するた

第２条 サイバーメディアセンター全国共同利用運営委員会(以め、サイバーメディアセンター教授会（以下「教授会」という。）

下「委員会」という。)は、次の各号に掲げる委員をもって組

を置く。

織する。

２ 教授会に関する規程は、別に定める。

(1) センター長

第７条 情報基盤の整備等に係る全学的な支援業務を円滑に行(2) 副センター長

うため、サイバーメディアセンター全学支援会議（以下「会議」(3) センターの専任教授若干名という。）を置く。

(4) レーザー科学研究所及び核物理研究センターから選ばれ２ 会議に関する規程は、別に定める。
第８条 全国共同利用施設としての運営の大綱に関してセンた教授各 1 名(5) 学外の学識経験者若干名

(6) その他委員会が必要と認めた者

運営委員会規程 2 条第 1 項第 3 号の大阪大学・金沢大学・浜２ 委員は、総長が委嘱する。

松医科大学連合小児発達学研究科の委員である者は、大阪大３ 第１項第４号から第６号までの委員の任期は、２年とする。

学・金沢大学・浜松医科大学・千葉大学・福井大学連合小児

ただし、補欠の委員の任期は、前任者の残任期間とする。

発達学研究科の委員として委嘱されたものとみなし、その任４ 前項の委員は、再任を妨げない。

期は、同条第 3 項本文の規定にかかわらず、当該委員の残任第３条 委員会に委員長を置き、センター長をもって充てる。

期間とする。

２ 委員長は、委員会を招集し、その議長となる。
３ 委員長に支障のあるときは、あらかじめセンター長の指名する副センター長がその職務を代行する。
第４条 委員会は、委員の過半数の出席をもって成立する。
２ 委員会の議事は、出席者の過半数をもって決し、可否同数のときは、議長の決するところによる。
第５条 委員会が必要と認めたときは、委員以外の者を委員会に出席させることができる。

附 則
この改正は、平成２５年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成２５年７月１７日から施行する。
附 則
この改正は、平成２６年４月１日から施行する。
附 則
１ この改正は、平成２９年５月１日から施行する。

第６条 委員会に関する事務は、情報推進部情報企画課で行う。

２ この改正施行の際現に改正前の第 2 条第 1 項第 4 号のレー

第７条 この規程に定めるもののほか、委員会の運営に関し必

ザーエネルギー学研究センターの委員である者は、改正後の要な事項は、委員会の議を経てセンター長が定める。

同号のレーザー科学研究所の委員として委嘱されたものとみなし、その任期は、同条第 3 項の規定にかかわらず、改正前附 則の委員の残任期間とする。

１ この規程は、平成１２年４月１日から施行する。
２ 次に掲げる規程は、廃止する。
(1) 大阪大学大型計算機センター運営委員会規程(昭和４４年５月２０日制定)(2) 大阪大学大型計算機センター協議員会規程(昭和４９年
５月１５日制定)(3) 大阪大学情報処理教育センター運営委員会規程(昭和５６年４月１５日制定)(4) 大阪大学サイバーメディアセンター設置準備委員会規程(平成１１年１１月２４日制定)(5) 大阪大学サイバーメディアセンター設置準備委員会専門
委員会規程(平成１１年１１月３０日制定)
附 則
この改正は、平成１２年８月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成１２年１２月２０日から施行する。
附 則
この改正は、平成１６年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成１７年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成１８年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成２１年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成２３年４月１日から施行する。
附 則（抄）（施行期日）
１ この改正は、平成２４年４月１日から施行する。
（サイバーメディアセンター運営委員会の委員に関する経過措
置）
２ この改正施行の際現に大阪大学サイバーメディアセンター

大阪大学サイバーメディアセンター高性能計算機システム委員会内規第１条 サイバーメディアセンターに高性能計算機システム委
員会（以下「委員会」という。
）を置く。
第２条 委員会は、次の各号に掲げる事項について審議し、その企画等に当たる。
(1) 高性能計算機システムの構築に関すること。
(2) 高性能計算機システムの負担金に関すること。
(3) 高性能計算機システムの利用促進に関すること。
(4) その他高性能計算機システムに関すること。
第３条 委員会は、次の各号に掲げる委員をもって組織する。
(1) センターの教員若干名(2) センターの高性能計算機システムの運営に関係する部局の教員若干名(3) 学外の教員若干名(4) その他委員会が必要と認めた者
２ 委員は、センター長が委嘱する。
３ 第１項第２号から第４号までの委員の任期は、２年とし、再任を妨げない。ただし、補欠の委員の任期は、前任者の残任期間とする。
第４条 委員会に委員長を置き、第３条第１項第１号委員のうちから選出する。
２ 委員長は、委員会を招集し、その議長となる。
３ 委員長に支障のあるときは、あらかじめ委員長が指名した委員がその職務を代行する。
第５条 委員会が必要と認めたときは、委員以外の者を委員会に出席させることができる。
第６条 委員会に関する事務は、情報推進部情報基盤課研究系
システム班で行う。
第７条 この内規に定めるもののほか、委員会に関し必要な事

項は、教授会の議を経てセンター長が別に定める。
附 則
１ この内規は、平成１２年４月２７日から施行する。
２ この内規施行後、最初に委嘱される第３条第１項第２号及び第３号の委員の任期は、同条第３項の規定にかかわらず、平成１４年３月３１日までとする。
附 則
この改正は、平成１６年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成１８年５月２５日から施行し、平成１８年
４月１日から適用する。
附 則
この改正は、平成２０年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成２２年７月２２日から施行する。
附 則
この改正は、平成２８年４月１日から施行する。

大阪大学サイバーメディアセンター大規模計算機
システム利用規程
第１条 この規程は、大阪大学サイバーメディアセンター(以下「センター」という。)が管理・運用する全国共同利用のスー
パーコンピュータシステム及びワークステーションシステム(以下「大規模計算機システム」という。)の利用に関し必要な事項を定めるものとする。
第２条 大規模計算機システムは、学術研究及び教育等のために利用することができるものとする。
第３条 大規模計算機システムを利用することのできる者は、次の各号のいずれかに該当する者とする。
(1) 大学、短期大学、高等専門学校又は大学共同利用機関の教員(非常勤講師を含む。)及びこれに準ずる者(2) 大学院の学生及びこれに準ずる者(3) 学術研究及び学術振興を目的とする国又は地方公共団体が所轄する機関に所属し、専ら研究に従事する者(4) 学術研究及び学術振興を目的とする機関(前号に該当する機関を除く。)で、センターの長(以下「センター長」という。)が認めた機関に所属し、専ら研究に従事する者(5) 科学研究費補助金の交付を受けて学術研究を行う者(6) 第１号、第３号又は第４号の者が所属する機関との共同研究に参画している民間企業等に所属し、専から研究に従事する者(7) 日本国内に法人格を有する民間企業等に所属する者(前号に該当する者を除く。)で、別に定める審査に基づきセンター長が認めた者(8) 前各号のほか、特にセンター長が適当と認めた者
第４条 大規模計算機システムを利用しようとする者は、所定の申請を行い、センター長の承認を受けなければならない。
ただし、前条第６条の者は、この限りでない。
２ 前項の申請は、大規模計算機システム利用の成果が公開できるものでなければならない。
第５条 センター長は、前条第１項による申請を受理し、適当と認めたときは、これを承認し、利用者番号を与えるものとする。
２ 前項の利用者番号の有効期間は、１年以内とする。ただし、当該会計年度を超えることはできない。
第６条 大規模計算機システムの利用につき承認された者(以下「利用者」という。)は、申請書の記載内容に変更を生じた
場合は、速やかに所定の手続きを行わなければならない。
第７条 利用者は、第５条第１項に規定する利用者番号を当該申請に係る目的以外に使用し、又は他人に使用させてはならない。
第８条 利用者は、当該申請に係る利用を終了又は中止したときは、速やかにその旨をセンター長に届け出るとともに、その利用の結果又は経過を所定の報告書によりセンター長に報告しなければならない。
２ 前項の規定にかかわらず、センター長が必要と認めた場合
は、報告書の提出を求めることができる。
３ 提出された報告書は、原則として公開とし、センターの広報等の用に供することができるものとする。ただし、利用者があらかじめ申し出たときは、３年を超えない範囲で公開の延期を認めることがある。
第９条 利用者は、研究の成果を論文等により公表するときは、当該論文等に大規模計算機システムを利用した旨を明記しなければならない。
第１０条 利用者は、当該利用に係る経費の一部を負担しなければならない。
第１１条 前条の利用経費の負担額は、国立大学法人大阪大学
諸料金規則に定めるところによる。
第１２条 前条の規定にかかわらず、次の各号に掲げる場合については、利用経費の負担を要しない。
(1) センターの責に帰すべき誤計算があったとき。
(2) センターが必要とする研究開発等のため、センター長が特に承認したとき。
第１３条 利用経費の負担は、次の各号に掲げる方法によるものとする。
(1) 学内経費(科学研究費補助金を除く。)の場合にあっては、当該予算の振替による。
(2) 前号以外の場合にあっては、本学が発する請求書の指定する銀行口座への振込による。
第１４条 センターは、利用者が大規模計算機システムを利用したことにより被った損害その他の大規模計算機システムに関連して被った損害について、一切の責任及び負担を負わない。
第１５条 センターは、大規模計算機システムの障害その他やむを得ない事情があるときは、利用者への予告なしに大規模計算機システムを停止することができる。
第１６条 センター長は、この規程又はこの規程に基づく定めに違反した者その他大規模計算機システムの運営に重大な支障を生じさせた者があるときは、利用の承認を取り消し、又は一定期間大規模計算機システムの利用を停止させることがある。
第１７条 この規程に定めるもののほか、大規模計算機システ
ムの利用に関し必要な事項は、センター長が定める。
附 則
１ この規程は、平成１２年４月１日から施行する。
２ 大阪大学大型計算機センターの利用に関する暫定措置を定める規程(昭和４３年９月１８日制定)は、廃止する。

３ この規程施行前に大阪大学大型計算機センターの利用に関する暫定措置を定める規程に基づき、平成１２年度の利用承認を受けた利用者にあっては、この規程に基づき利用の登録があったものとみなす。
附 則
この改正は、平成１３年１月６日から施行する。
附 則
この改正は、平成１３年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成１４年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成１４年６月１９日から施行し、平成１４年
４月１日から適用する。
附 則
この改正は、平成 1５年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成１６年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成１８年２月１５日から施行する。
附 則
この改正は、平成１９年９月２８日から施行する。
附 則
この改正は、平成２０年４月１６日から施行する。
附 則
この改正は、平成２３年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成２４年５月１０日から施行する。

備考
１ 負担額は上記負担額で算出した合計額に、消費税（10％）
を加えて得た額とする。ただし、産業利用 成果非公開型の負担額は、上記負担額で算出した合計額に 5 を乗じ、消費税（10%）を加えて得た額とする。
２ 登録時の利用期限または年度を越えて利用はできない。
３ ディスク容量は 1 申請単位で 3TB を割り当てる。ただし、他のディスク容量と合算できない。
４ （A）は占有ノード数を追加する場合のみ変更申請を受け付ける。
５ （A）の 2 ノード以上の基本負担額は、1 ノードを基準に比例するものとする。
６ （A）は資源提供状況により 10 ノード以上 3 か月単位の申請を受け付ける場合がある。その場合の月額の負担額は、1ノード年の基本負担額の 1/10 とする。
７ （B）は年度の途中でコースの変更はできない。新たにコースを追加する場合は申請を受け付ける。
８ 計算ノードの利用に使用する OCTOPUS ポイントは、使用したノード時間に対して以下の消費係数および季節係数を乗じたものとする。季節係数は前年の利用状況等を鑑み、0 を超える 1 以下の値を設定する。
ノード群

消費係数

汎用 CPU ノード群

0.0520GPU ノード群

0.2173大規模計算機XeonPhi ノード群

0.0418システム WEB

大容量主記憶搭載

国立大学法人大阪大学諸料金規則第 3 条（別表第 17）
大阪大学サイバーメディアセンター大規模計算機システム利0.3703

ノード群

季節係数

ページに記載用規程第１１条の規定に基づく負担額
９ （C）は年度の途中は追加申請のみ受け付ける。
１０（C）は１つの申請グループにつき、500TB の追加を上限と（１）OCTOPUS の負担額

する。

（Ａ）占有
基本負担額

占有ノード数

191,000 円／年

汎用 CPU ノード群 1 ノード

793,000 円／年

GPU ノード群 1 ノード

154,000 円／年

XeonPhi ノード群 1 ノード

（Ｂ）共有
基本負担額

コース

OCTOPUS ポイント

10 万円

1,000 ポイント

50 万円

5,250 ポイント

100 万円

11,000 ポイント

300 万円

34,500 ポイント

500 万円

60,000 ポイント（Ｃ）ディスク容量追加
基本負担額
2,000 円／年

提供単位
1TB

（２）SQUID の負担額
（Ａ）占有
基本負担額

占有ノード数

575,000 円／年

汎用 CPU ノード群 1 ノード

3,516,000 円／年

GPU ノード群 1 ノード

2,168,000 円／年

ベクトルノード群 1 ノード

（Ｂ）共有

コース

基本負担額

SQUID ポイント

10 万円

1,000 ポイント

50 万円

5,250 ポイント

100 万円

11,000 ポイント

300 万円

34,500 ポイント

500 万円

60,000 ポイント

大阪大学サイバーメディアセンター大規模計算機
システム試用制度利用内規（Ｃ）ディスク容量追加
基本負担額

提供単位

2,000 円／年

HDD 1TB

5,000 円／年

SSD 1TB

備考
１ 負担額は上記負担額で算出した合計額に、消費税（10％）
を加えて得た額とする。ただし、産業利用 成果非公開型の負担額は、上記負担額で算出した合計額に 5 を乗じ、消費税（10%）を加えて得た額とする。
２ 登録時の利用期限または年度を越えて利用はできない。

第１条 この内規は、大阪大学サイバーメディアセンター（以下「センター」という。）が管理運用する全国共同利用のスー
パーコンピュータシステム（以下「大規模計算機システム」という。）の試用制度を利用するための必要な事項を定める。
第２条 試用制度は、初めてセンターの大規模計算機システムを利用する者（以下「利用者」という。
）に一定の期間利用させることによって、利用者の研究活動における大規模計算機シ
ステムの有用性を確認できるようにすることを目的とする。

３ ストレージ容量は 1 申請単位で HDD 5TB を割り当てる。ただし、他のストレージ容量と合算できない。
４ （A）は占有ノード数を追加する場合のみ変更申請を受け付ける。
５ （A）の 2 ノード以上の基本負担額は、1 ノードを基準に比例するものとする。
６ （A）は資源提供状況により 3 か月単位の申請を受け付ける場合がある。その場合の月額の負担額は、1 ノード年の基本負担額の 1/10 とする。

第３条 試用制度を利用することができる者は、大阪大学サイバーメディアセンター大規模計算機システム利用規程第３条に該当する者とする。
第４条 利用者は所定の申請手続きを行い、センター長の承認を得なければならない。
第５条 センター長は、前条の申請について適当と認めた場合
は、利用者番号を与えて承認するものとする。

７ （B）は年度の途中でコースの変更はできない。新たにコースを追加する場合は申請を受け付ける。
８ 計算ノードの利用に使用する SQUID ポイントは、使用したノード時間に対して以下の消費係数および季節係数を乗じたものとする。季節係数は前年の利用状況等を鑑み、0 を超

第６条 利用者の有効期間は初めて利用する計算機資源毎に３ヶ月間とする。ただし、当該会計年度を超えることはできないものとする。
２ 利用有効期間内は別に定める資源量上限まで計算機資源毎に利用できるものとする。資源量上限を超えた場合は、利用

える 1 以下の値を設定する。

を停止するものとする。
消費係数
ノード群
汎用 CPU
ノード群
GPU
ノード群
ベクトル
ノード群

高優先度
0.1873

通常
優先度
0.1499季節
シェア0.1124

1.14670.91740.68810.70700.56560.4242

大規模

WEB
ページに
記載

１０（C）は１つの申請グループにつき、HDD 500TB、SSD 10TBの追加を上限とする。
（３）ONION(オブジェクトストレージ)の負担額
提供単位

12,000 円／年
備考
年度の途中は追加申請のみ受け付ける。

第７条 利用者は、第５条に規定する利用者番号を当該申請に係る目的以外に使用し、又は他人に使用させてはならない。

計算機
システム

９ （C）は年度の途中は追加申請のみ受け付ける。

基本負担額

３ 利用有効期間を超えた場合は、利用を停止するものとする。

係数

1TB

第８条 センター長は、この内規に違反した場合、もしくは氏名等を偽り利用した場合、その他大規模計算機システムの運営に重大な支障を生ぜしめた場合には、当該利用の承認を取り消すことがある。
附 則
この内規は、平成１２年１１月３０日から施行し、平成１２年
４月１日から適用する。
附 則
この改正は、平成１３年１月６日から施行する。
附 則
この改正は、平成１４年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成１６年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成１８年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成１９年１月５日から施行する。
附 則
この改正は、平成１９年９月２８日から施行する。
附 則この改正は、平成２４年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成２８年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成３０年１１月１日から施行し、平成３０年４月１日から適用する。
附 則
この改正は、令和３年８月１日から施行する。

大阪大学サイバーメディアセンター教育用計算機システム利用規程
第１条 この規程は、大阪大学サイバーメディアセンター（以下「センター」という。）が管理・運用する教育用計算機システム（以下「教育用計算機システム」という。）の利用に関し、必要な事項を定めるものとする。
第２条 教育用計算機システムを利用することのできる者は、次の各号に掲げる者とする。
(1) 大阪大学（以下「本学」という。）の教職員(2) 本学の学生(3) その他サイバーメディアセンター長（以下「センター長」という。）が適当と認めた者
２ 教育用計算機システムを利用する者（以下「利用者」という。）は、あらかじめ、大阪大学全学ＩＴ認証基盤サービスを利用するための大阪大学個人ＩＤの付与を受けるものとする。
第３条 全学共通教育規程、各学部規程及び各研究科規程で定める授業科目の授業を行う場合で、センターの豊中教育研究
棟情報教育教室又はＣＡＬＬ教室（以下「情報教育教室等」という。）において教育用計算機システムを利用しようとするときは、当該授業科目の担当教員は、あらかじめ、所定の申請書を所属部局長（全学共通教育科目の授業に利用する場
合にあっては、原則として、全学教育推進機構長とする。）
を通じてセンター長に提出し、その承認を受けなければならない。
２ 前項に規定する場合のほか、センター長は、前条第１項第１号又は第３号に掲げる者から情報教育教室等における教育研究のための教育用計算機システムの利用に係る申請があった場合には、前項の利用に支障のない範囲内において、これを許可することができる。
第４条 センター長は、前条の申請を承認したときは、その旨を文書により申請者に通知するものとする。
２ 前項の利用の承認期間は、１年以内とする。ただし、当該会計年度を超えることはできない。
第５条 利用者は、教育用計算機システムの利用に際しては、別に定めるガイドラインに従わなければならない。
第６条 センター長は、必要に応じて、利用者が使用できる教
育用計算機システムの使用について制限することができる。
第７条 センター長は、必要に応じて、利用者に対し利用の状
況及び結果についての報告を求めることができる。
第８条 利用者の所属部局（全学共通教育科目の授業に利用する場合にあっては、原則として、全学教育推進機構とする。）
は、その利用に係る経費の一部を負担しなければならない。
２ 前項の額及び負担の方法は、センター教授会の議を経て、センター長が別に定める。
３ 第１項の規定にかかわらず、センター長が特に必要と認めたときは、経費の負担を免除することがある。
第９条 利用者が、この規程に違反した場合又は利用者の責によりセンターの運営に重大な支障を生じさせたときは、セン
ター長は、その者の利用を一定期間停止することがある。
第１０条 この規程に定めるもののほか、教育用計算機システ
ムの利用に関し必要 な事項は、センター長が定める。
附 則
１ この規程は、平成１２年４月１日から施行する。
２ 大阪大学情報処理教育センター利用規程（昭和５７年３月１７日制定）は、廃止する。
３ この規程施行前に大阪大学情報処理教育センター利用規程に基づき、平成１２年度の利用承認を受けた利用者にあっては、この規程に基づき利用の登録があったものとみなす。
附 則
この改正は、平成１６年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成１９年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成２４年４月１日から施行する。
附 則
この改正は、平成２６年４月１５日から施行する。

・ガイドライン関係
大阪大学総合情報通信システム利用者ガイドライン
1.

2.

はじめに
この利用者ガイドラインは、大阪大学におけるキャンパス
ネットワークで、学内の教育研究活動を支える ICT 基盤である、大阪大学総合情報通信システム（Osaka Daigaku
Information Network System の略で、以下「ODINS」という。）
が提供するサービスについて分りやすく解説しています。
また、ODINS が提供するサービスを利用するにあたり次の諸規程等を遵守する必要がありますので、必ず諸規定等もご一読ください。
・国立大学法人大阪大学情報セキュリティ対策規程
・大阪大学総合情報通信システム利用規程
・大阪大学総合情報通信システム運用内規
このガイドラインは、変更することがあります。変更した
場合は、ホームページ等の電子的な手段で広報しますので、常に最新のガイドラインを参照して下さい。

用語の定義
本ガイドラインで使用する用語については次のとおりです。
(1)「SSID」とは、無線 LAN におけるアクセスポイントの識別名です。
(2)「スパムメール」とは、受信者の意向を無視して、無差別かつ大量に送信される、電子メールを主としたメッセージです。
(3)「アカウント」とは、コンピュータの利用者を識別するための標識となる文字列のことであり、WEB 上でなんらかのサービスを受ける際の身分を表します。

(4)「ファイアウォール」とは、あるコンピュータやネットワー
クと外部ネットワークの境界に設置され、内外の通信を中継・監視し、外部の攻撃から内部を保護するためのソフトウ
ェアや機器等のシステムです。
(5)「部局ネットワーク担当者」とは、当該部局等の ODINS の運用に関する業務を支援している担当者です。詳しくは大阪大学総合情報通信システム運用内規をご覧ください。
3. 提供しているサービスについて
ODINS では、次のとおり利用者向けサービスと管理者向けサービスの 2 種類用意しています。基本的には利用者や管理者が意識することなく利用しているサービスですが、個別に設定等が必要なものについては、マニュアルを確認のうえご利用ください。

ービスは、ODINS 側でスパムメールの削除を行うのではなく、スパムメールであるかの判定を行い、その情報をメールヘッダに付加し利用者に届けるものです。このことにより、利用者側でスパムメールの振り分けが可能となり、システム側で正常なメールを誤って削除されることなく受け取ることが可能となります。年々増加しているメールを用いたサイバー攻撃対策のためにも、本学内に設置しているメールサーバをご利用の方は、必ずメー
ルソフトへの設定をお願いします。
設定方法につきましては、次の利用マニュアルをご覧ください。
（https://www.odins.osaka-u.ac.jp/manual/）

3.1. 利用者向けサービス

キャンパスネットワークサービス
各キャンパスにおいてネットワーク環境を提供するサービスです。独自でネットワーク回線を用意していな
い限り、本学のネットワーク通信は全て ODINS のキャ
ンパスネットワークサービスにより提供しています。

3.2. 管理者向けサービス

ビジター用アカウント発行サービス（ビジター認可システ
ム）
本学の来訪者へネットワーク環境を提供するために必要なアカウントを発行するためのサービスです。アカウント発行は、権限を持った方が発行可能です。詳しくは大阪大学総合情報通信システム無線LANビジターID運
用要項をご覧ください。



有線 LAN 認証サービス
ODINS では有線 LAN 環境に認証設定を施し、利用制限を行うサービスを提供しています。認証が必要な場
所やマニュアル等は、適宜更新されますので、次をご確認ください。
（https://www.odins.osaka-u.ac.jp/manual/）

キャンパス無線 LAN サービス
本学の講義室やセミナー室等の公共性の高い施設等を中心に整備した、無線 LAN 環境を提供するサービスです。無線 LAN を利用するためには、ODINS 無線 LANが提供された場所で、SSID（odins-1x）を選択することで利用することができます。詳しくは、次をご覧ください。
・無線 LAN アクセスポイント一覧（https://www.odins.osaka-u.ac.jp/wireless/）・キャンパス無線 LAN サービス利用マニュアル（https://www.odins.osaka-u.ac.jp/manual/）

通信監視サービス（ネットワーク侵入検知システム）
ODINS を経由する学内外通信を監視し、不正アクセス
やウィルスによる挙動を検知し、部局等へ通知するサービスです。本サービスで取得した情報を解析し、サイバー攻撃やウィルス感染の挙動等が確認された場合、情報セキュリティインシデントとして当該部局に対応依頼を行っています。
なお、情報セキュリティインシデント発生時には、事
故・障害等の対処手順（https://my.osaka-u.ac.jp/admin/information/secu
rity/procedure）に従い対処してください。

ネットワーク侵入防止サービス（ネットワーク侵入防止シ
ステム）
ODINS を経由する学内外通信に対して、不正な通信を防止するためのサービスです。サイバー攻撃や本学に対して不利益を発生させるような通信について、本システ
ムを用いてアクセス遮断を行います。



学内ネットワーク検疫サービス（不正端末検疫システム）
ODINS を経由する学内通信に対して、不正な通信、サポート終了を迎えたアプリケーションや OS、脆弱性を持
つソフトウェア等による通信の監視及び防止するためのサービスです。本サービスは後述のイントラネットワ
ーク基盤サービスと連携することで最大限の効果を発揮するシステムであるため、よりネットワーク環境を堅牢化するためにも、是非ともイントラネットワーク基盤
サービスをご活用ください。



イントラネットワーク基盤サービス（イントラネットワー
クシステム）
部局等のネットワーク環境をプライベートネットワーク化することを希望する管理者向けに、イントラネッ
トワーク環境を構築及び運用するための基盤を提供す本学では、ODINS が整備したキャンパス無線 LAN サービスに加え、大学等教育研究機関の間でキャンパス無線 LAN の相互利用を実現する、国際無線 LAN ローミング基盤サービスである
eduroam も提供しています。eduroam は大阪大学個人 ID を所有する学生及び教職員等に提供するサービスであり、マイハンダ
イを経由した申請により利用可能です。eduroam を利用すれば、世界中の eduroam に加盟している機関で無線 LAN サービスを利用することができます。
設定方法につきましては、次の利用マニュアルをご覧ください。
（https://www.odins.osaka-u.ac.jp/manual/）

迷惑メールフィルタリングサービス
本学のドメインを持つメールサービスに対し、メールのフィルタリング機能を提供するサービスです。このサるためのサービスです。本サービスを用いることで、前述の学内ネットワーク検疫サービスを最大限に利用することが可能となり、より堅牢なネットワーク環境を構築することが可能です。
イントラネットワーク基盤サービスの利用をご希望の部局は、所属部局の部局ネットワーク担当者を通じてご相談ください。


アクセス制御サービス（ファイアウォール）
ODINS を経由する通信に対して、アクセス制御を行う
ためのサービスです。ODINS が提供するグローバル IP ア
ドレスは、独自でファイアウォールを用意して運用していない限り、本サービスを用いてアクセス制御されています。アクセスポートの設定変更等については、所属部局の部局ネットワーク担当者を通じてご相談ください。



有線 LAN 認証サービス
ODINS では有線 LAN 環境に認証設定を施し、利用制限を行うサービスを提供しています。ODINS が整備したネットワークスイッチに認証設定を施すことで実現します。有線 LAN 認証サービスを利用希望の方は、所属部局の部局ネットワーク担当者を通じてご相談ください。

4. ネットワーク利用にあたっての倫理事項・遵守事項
ODINS の利用は、教育研究活動又は本学の運用に必要な通信に限定されます。ネットワーク上の交流もまた社会であることを意識し、他者を思いやり健全なコミュニケーションを確立することが必要です。ODINS の利用にあたり、少なくとも本項に示す行為は避け、適切にネットワークを使用してください。
なお、ODINS では安全かつ適正な利用のために、利用者の通信履歴を記録しています。

ODINS は多数のユーザが利用していることから、一人でもセキュリティ対策を怠れば広範囲にわたって悪影響が出る場合があります。
以下の項目については、基本的なセキュリティ対策として、常にチェックをしてください。
・ウィルス対策ソフトをインストールし、定義ファイルを最新に保つこと。
・OS 及びソフトウェアのアップデートし、最新のバージョ
ンに保つこと。
・サポート切れの OS 等が稼働する機器を ODINS に接続しないこと。
・脆弱性を有する OS 及びソフトウェアは使用しない、又は脆弱性を解消すること。
・パスワードは、①簡単な文字列を使用しない、②とのサービスと同じものを使用しない、③他人に教えない、④他のサービスに安易にパスワードを入力しない、⑤漏えいの疑いがある場合は速やかに変更する等、管理を徹底すること。
詳しくは、以下の URL を参照のこと。
（ https://web.auth.osaka-u.ac.jp/portal/ja/pwdpolicy.html）
また、本学が定める国立大学法人大阪大学情報セキュリテ
ィ対策規程を遵守した上で、ODINS をご利用ください。
4.5.

ODINS 運用への協力のお願い
サイバー攻撃をはじめ、セキュリティ技術やネットワー
ク技術は急速に成長しており、現在の運用が将来においては適切でない可能性があります。ODINS では各種規程の改訂等により、時代に合わせた運用変更を実施します。ODINS
利用者は変更後の運用についても必ず遵守するとともに、変更に係る各種調査やアンケート等の依頼時には協力をお願いします。

5.

各種利用申請書
各種申請は、部局ネットワーク担当者等を通じて行う必要があります。各種申請書は ODINS の Web ページ（https://www.odins.osaka-u.ac.jp/guidelines/）に掲載しております。

4.2.

6.

4.3. ODINS の円滑な運用を妨げる行為
ODINS の運用を妨害する行為は厳禁です。例えば、物的な加害だけでなく、大量のデータ送受信によるネットワークへ高負荷をかける行為、他の利用者に迷惑をかけるような過剰な利用、ウィルス感染したパソコンやスマートフォンをネットワークに接続することが該当します。また、ウィルス感染等、予期せぬ事情で ODINS の運用の妨げになることもあり、自身が加害者にならないためにも、使用するパソコンやスマートフォンを適切に管理してください。

ODINS 関連の規定等及び本ガイドライン違反に対する措
置
ODINS の運用を妨げる行為や通信を発見した場合、ネッ
トワーク遮断等の緊急措置を行うことがあります。緊急措置が実施された場合は、安全にネットワーク運用が可能と判断されるまで解除は行いません。
不適切にネットワークを利用した者には、当該部局の部
局ネットワーク担当者からネットワーク利用や情報セキ
ュリティに関する教育・指導を行うことになります。

7.

相談窓口
各部局のネットワークに関するご相談は、各部局で定められている部局ネットワーク担当者に一次相談窓口をお願いしています。ご相談につきましては、各部局の部局ネットワーク担当者へご相談のほどよろしくお願いいたします（https://www.odins.osaka-u.ac.jp/reception/）。
部局ネットワーク担当者からの相談については、次の宛先

4.1. 法令又は公序良俗に反する行為
ODINS の利用は大阪大学定めた各種ルールに加えて、国内外の法律も適用されます。特に関連の深い日本の法律として、著作権法等の知的財産に関する法律や、不正アクセス禁止法が挙げられますので、ODINS 利用のルールを遵守した上で、憲法・法律を遵守し行動してください。
教育研究活動又は本学の運用に必要な通信以外のネット
ワーク利用
ODINS の利用は、教育研究活動又は本学の運用に必要な通信に限定されます。利用目的から逸脱する行為は、利用を制限し、又は停止することがあります。

4.4.

情報セキュリティの確保

までお願いいたします。
部 署：情報推進部情報基盤課研究系システム班（ODINS 担当）
内 線：（吹田）8815,8816
メール：odins-room@odins.osaka-u.ac.jp（H30.10.23 改正）

大阪大学サイバーメディアセンターネットワーク
利用者ガイドライン
1. はじめに大阪大学総合情報通信システム(ODINS: Osaka Daigaku
Information Network System) で提供されるコンピュータネッ
トワーク及びそれに接続されているすべてのコンピュータ・通
信機器、及びそれらの上で動作する通信ソフトウェアは、教育・研究を目的とした設備であり、情報推進本部によって運用管理されています。ODINS が提供するサービスを利用する資格を与えられた者は、本ガイドラインを遵守して国有財産である ODINSの円滑な運用の維持に協力しなければなりません。また、教育研究を通じて、学術社会のみならず産業社会、市民社会、さらには地域社会に貢献できるように利用しなければなりません。
サイバーメディアセンターネットワークは、ODINS の一部を構成するものであり、サイバーメディアセンターの教職員・学生
及びこれらに準ずる者の全員は上記の目的をよく理解しなければなりません。このガイドラインは、ODINS の目的を効果的に達成できるように、サイバーメディアセンターネットワークの利用上の注意事項をまとめたものです。
なお、サイバーメディアセンター教育用計算機システムの利用においては、教育用計算機システム利用者ガイドラインや教
育用計算機システム利用細則が定められていますので、それらにも従ってください。
2. ODINS と学外ネットワーク
学外との通信は、ODINS と広域通信ネットワークとの相互接続によって行われています。広域通信ネットワークは、学術目的のネットワークのみならず商用目的のネットワークなども相互に接続されており、それぞれのネットワークの規模や性能も様々です。例えば、米国の大学の Web サイト(いわゆるホームページ)を見るためには、いくつかのネットワークを経由してデー
タが送受信されます。学外のネットワークは ODINS 内部に比べて通信容量が小さいことを覚えておくべきです。すなわち同じ
データ量を送受信しても、通信容量の小さいネットワークにかかる負担は、ODINS にかかる負担より大きくなります。従って、無用な大量のデータを送受信することは、できるだけ避けるべきでしょう。ODINS を利用すると世界中にアクセスできますが、
ネットワークにはそれぞれの運用規則があり、またそれを支える多くの人達がいることを忘れてはなりません。
3. ODINS の利用にあたって避けるべき行為
ODINS は物理的にはコンピュータ同士を接続するものですが、接続されているコンピュータを利用するのは人間です。社
会常識に従い、相手に対する配慮をもって利用してください。
利用に当たっては、以下の行為は避けねばなりません。
・法令又は公序良俗に反する行為
・本学の教育・研究目的に反する行為
・ODINS の円滑な利用を妨げる行為

なお、サイバーメディアセンターネットワークではその安全かつ適正な運用のために、計算機の利用時間やアクセス先などの利用履歴がとられており、上記の行為が発見された場合には当該利用者の ODINS の利用を以下のような措置をとって制限します。
・ファイルの削除・移動・複製・変更・強制保存等を含めた利用者ファイルの操作・利用の一時停止
・利用中の処理の中止
3.1 法令又は公序良俗に反する行為
ODINS での行為は治外法権ではありません。日本国内においては日本国内法が適用されます。特に関連の深い法令としては、著作権法などの知的財産権諸法、いわゆる不正アクセス禁止法、刑法、民法、商法などがあります。また、外国に影響を及ぼす
ときは外国法の適用を受ける可能性があることにも留意せねばなりません。例えば、次のような行為をしてはなりません。また、自ら行わなくても、他人にこれを行わせた場合でも、違法とされることがあります。さらに、法令で定められていなくても、一般社会でしてはならない行為があります。
(1) 基本的人権の侵害
ネットワークの利用に限らず、基本的人権を尊重しなければなりません。
(2) 差別的表現のネットワーク上での公開
人種・性別・思想信条などに対する差別的な発言をネットワークで公開することは、日本国憲法の定める基本的人権尊重の精神に反することとなります。
(3) 誹謗中傷を行うこと
ネットワークの利用に限ったことではありませんが、他人を誹謗中傷することは名誉毀損で訴えられることがあります。
(4) プライバシーの侵害
ODINS 利用者の個人情報は尊重されますが、利用者は他人の個人情報も尊重しなければなりません。個人情報や私信などを無断で公開してはなりません。
(5) 利用資格のないコンピュータや通信機器への侵入
ODINS の内外を問わず、ネットワーク上の利用資格のない
コンピュータや通信機器を使用してはなりません。ODINS から他組織のネットワークへ不正に侵入した場合、大阪大学全体が外部のネットワークとの接続を切られるだけでなく、場合によっては国際問題に発展する可能性があります。また、他組織への不正な侵入を試すようなことも絶対にしてはなりません。また、侵入しなくとも、ネットワーク上を流れるデータを読み取るような盗聴行為も絶対にしてはなりません。
(6) 知的財産権の侵害
知的財産権は、人間の知的創作活動について創作者の権利に保護を与えるものです。絵画・小説・ソフトウェアなどの著作物、デザインの意匠などを尊重することに心がけて下さい。著作物の無断複製や無断改変はしてはなりません。
例えば、本・雑誌・Web ページなどに提供されている文章・
図・写真・映像・音楽などを、無許可で複製あるいは改変して、自分の Web ページで公開したり、ネットニュースに投稿したりしてはいけません。著作権の侵害だけではなく、会社のロゴや商品を示す商標については商法・商標法などの侵害に、芸能人の写真など肖像については肖像権の侵害になることがあります。また、大学が使用許諾契約を結んでいるソフトウェアやデータをコピーしてはなりません。
(7) わいせつなデータの公開
ODINS を用いてわいせつな画像・音声などを公開してはな
りません。また、それらへのリンクを提供してはなりません。
(8) 利用権限の不正使用
利用者は、有償無償を問わず、自分の利用権限(アカウント)を他人に使わせてはなりません。利用者は、パスワードを厳格に管理する責任があります。本人のログイン名で他人に計算機やネットワークを使用させることも、ファイル格納領域などのネットワーク資源を他人に使わせることもこれに含まれます。また、他人のログイン名でログインすること、及び、
他人のログイン名を騙って、電子メール・ネットニュース・
電子掲示板を使用してはなりません。
(9) ストーカー行為及び嫌がらせ行為をすること
ネットワークを通じて、相手が嫌がるような内容のメールを一方的に送るなどの行為や大量のデータを送りつけるなどの行為はしてはなりません。
3.2 教育・研究目的に反する行為
ODINS は教育・研究の円滑な遂行に資するために運用されています。教育、研究及びその支援という設置目的から逸脱する
以下のような行為は、利用制限などの処分の対象になることがあります。
(1) 政治・宗教活動
本ネットワークは国有財産ですから、特定の政治・宗教団
体に利便を供するような活動に用いてはいけません。
(2) 営利を目的とした活動の禁止
広告・宣伝・販売などの営利活動のために Web ページや電子メールを用いてはなりません。塾のプリントを作成したりすることもこれに含まれます。
(3) 目的外のデータの保持
個人のファイル領域や Web ページ領域に、教育・研究の目的に合致しないものを置いてはなりません。
3.3 ODINS の円滑な運用を妨げる行為
ODINS の運用を妨害する行為は禁止します。物的な加害は言
うまでもなく、例えば、ODINS ネットワークに悪影響を与えた
り、他の利用者に迷惑をかけたりするような過剰な利用は避け
ねばなりません。また、以下の行為は禁止されています。
(1) ODINS 通信機器の配線及び周辺機器の接続構成を変更すること。また、そのようなことを試みること。
(2) ネットワークのソフトウェアの構成を変更すること。また、
そのようなことを試みること。
(3) ネットワークの正常な機能を損なうようなソフトウェアを導入したり、利用したりすること。また、そのようなことを試みること。
(4) 不必要に大量のファイルを一度に送受信するなど、ネット
ワークの正常な機能を損なうような通信をすること。

(1) 品位をもって利用する
大阪大学の構成員としての品位を保って利用すべきことは言うまでもありません。品位に欠けるメッセージの発信は謹んで下さい。
(2) 他人を思いやって利用する
大量のデータを送受信したりすると、ODINS ネットワークを利用している他の人に迷惑をかけることになりますから、十分注意してください。メールソフトで、メールの到着状態を調べる時間間隔を極端に短くするなども、そのシステムを共有している利用者への迷惑になりますし、運用妨害になることもあります。また、サイバーメディアセンターの教育用計算機システムのように共同で利用するコンピュータ設備
は、ネットサーフィンで占有したりせずに、他人に対する思
いやりをもって利用してください。
(3) パスワードを適正に管理する
パスワードはあなたが正規の利用者であることを確認するために大切なものです。自分のパスワードを友人に教えたり、友人のパスワードを使ってコンピュータを用いたりしてはな
りません。パスワードを教えた人、教えてもらって利用した人の双方が責任を負うことになります。パスワードの文字列に工夫する、手帳や携帯電話機などにメモしない、パスワー
ドを定期的に変更することです。他人がパスワードを入力するときには、その人の手元を見ないという配慮もよく行われています。アカウントを盗用されても、直接的な経済的不利
益は被らないかもしれません。しかし、例えば、パスワードを知られたために、自分のアカウントから他人を侮辱する内容の電子メールが発信された場合、あなたが侮辱行為者として扱われます。また、あなたのアカウントを利用して他の計算機への侵入行為が行われた場合(これを踏台アタックと呼びます)、アカウントを盗用された被害者が、まず最初に犯人として疑われるのです。
(4) プライバシーを守る
共用のサーバコンピュータに置かれたファイルには、他の利用者から読まれないようにアクセス権限を設定できることが多いので、適切に設定しましょう。誰からも読める、または誰からも書き込めるという状態は非常に危険です。また、
他人のファイルが読めるようになっていたとしても、無断でその内容を見ることはやめましょう。Web ページ・ニュース・
掲示板などに、個人のプライバシー情報を提供することも危
険につながります。
(5) ODINS のセキュリティ保持に協力する
上記(1)～(4)の他に、ODINS のセキュリティを保持するた
めに、利用者自身が注意すべきことがあります。例えば、コンピュータウィルスを持ち込まない、不信な発信元からのメールを開かない、自分の管理しているコンピュータにウィルス対策ソフト(ワクチンソフト)を導入しウィルス検知パター
ンを常に最新状態に保つ、ODINS の故障や異常を見つけたら速やかに管理者に通報する、などがこれに該当します。
(6) ネチケットを守る
一般にネットワークを快適に利用する際に注意すべきことがいくつかあります。これらは、主にネットワーク・エチケ

4. ネットワークを快適に利用するために法令や公序良俗に反せず、教育・研究目的に合致した利用であっても、注意すべきことがいくつかあります。ここでは簡単に触れておきます。

ット(略してネチケット)を呼ばれるものです。詳しくは、ネ
チケットの Web サイト(例えば、http://www.cgh.ed.jp/netiquette/)などを参照してください。

教育用計算機システム、学生用電子メールシステ
ム利用者ガイドライン

・利用者の責任
学生用電子メールシステムを利用したことにより発生した、

1．はじめにこの利用者ガイドラインは、教育用計算機システムに関係する各種の規程等を分かりやすく解説しています。また、学生用
電子メールシステムについても解説しています。全ての利用者は、この利用者ガイドライン(指針)をよく読んでから教育用計算機システム及び学生用電子メールシステムを利用して下さい。
また、各種の規程とは次のものです。先ず、本学が提供する
情報システムを利用するにあたり、「大阪大学情報セキュリティポリシー」1 等を遵守しなければいけません。教育用計算機シ
ステムの利用については、「教育用計算機システム利用規程」2があります。
なお、教育用計算機システムは大阪大学総合情報通信システ
ムに接続して運用していますので、教育用計算機システムの全ての利用者は「大阪大学総合情報通信システム利用者ガイドラ
イン」を遵守しなければいけません。
この利用者ガイドラインは、変更することがあります。変更

メールに書かれた内容に関することは、そのメールに書かれてした場合は、ホームページ等の電子的な手段で広報しますので、いる問い合わせ先にお願いします。

いかなる損失・損害に関しても、利用者が一切の責任を負います。
・利用の停止卒業後、本人からの申し入れにより、学生用電子メールシ
ステムの当該アカウントの利用を停止することができます。
・学生用電子メールシステムの利用に関する相談窓口
メールの操作方法及びシステム運用・障害に関するものは、
以下の相談窓口へ連絡して下さい。
情報推進部情報基盤課教育系システム班
TEL:06-6850-6806
Mail:info@ecs.osaka-u.ac.jp

常に最新の利用者ガイドラインを参照して下さい。
4．違法行為と不正行為
2．教育用計算機システム「教育用計算機システム」とは、サイバーメディアセンター
豊中教育研究棟の教室、箕面総合研究棟 4 階・5 階の教室及び分

4.1 コンピュータ上／ネットワーク上の不正行為
コンピュータ上及びネットワーク上の行為にも、日本国内に

散端末室のコンピュータ、通信機器及びこれらの上で動作する

おいては国内法が適用されます。ただし、違法行為を禁じる条

ソフトウェア群によって構成されるシステムをいいます。教育項は教育用計算機システム、学生用電子メールシステムの利用用計算機システムは、サイバーメディアセンターが管理・運用

者ガイドラインには含まれていません。また、「法に触れないしています。

行為」と「して良いこと」は違います。特に教育的見地から、

3. 学生用電子メールシステム
大阪大学が提供する学生用電子メールシステムは、本学から教育用計算機システム及び学生用電子メールシステム上で行わの情報発信及び情報交換を通じて、主に在学中の修学に関する「不正行為」と呼びます。3

れる、倫理に反する行為及び著しく利用マナーに反する行為を情報を提供するものです。そのため、ルールやマナーを守った

教育用計算機システムは大学の施設ですので、大学の施設を安全な方法で使用しなければ、多くの利用者に迷惑をかけるこ

用いて無断で行ってはいけないことは、教育用計算機システムとになり、さらには、本学の社会的信用を失わせる要因となるにも適用されます。教育用計算機システムを利用して財産的利可能性があります。このようなリスクを軽減し、情報資産を保益を得ること、例えば、プログラミングのアルバイト、家庭教護するとともに、電子メールを安全に利用するために次のこと

師や塾講師のアルバイトのための文書作成を行ってはいけませを遵守してください。また、卒業後は本学と交流できる機会をん。

提供するための電子メールアドレスが用意されています。

目的外利用を含めた不正行為の内、他人のアカウントを使用することや他人に自分のアカウントを使用させること及びシス・利用対象者

テム運用業務の妨害行為は特に悪質な不正として取り扱いま学生用電子メールシステムは、大阪大学の全ての学生及びす。悪質と判断した利用者に対しては、利用資格の停止や制限

サイバーメディアセンターの教室で授業を担当される教員を行います。また、大阪大学の規則に従った懲戒が行われるこが利用できます。

とがあります。
教育用計算機システムを利用する上で、他の利用者や教育用・メールアカウントとパスワードの管理

計算機システム運用管理者のパスワードを調べる行為を行って大学が配付するメールアカウントとパスワードを取得したはいけません。そのような行為は、コンピュータの不正利用を後は、所有者個人が管理することになります。また、他人行うための準備行為とみなされます。このような、不正行為のにメールアカウントやパスワードを教えてはいけません。

準備としか考えられない行為を「不正予備行為」と呼びます。
不正予備行為は、不正行為と同じように扱います。

・情報セキュリティポリシー等の遵守
学生用電子メールシステムの利用者は、大阪大学情報セキュリティポリシー等を遵守する必要があります。

4.2 講義/演習中の不正行為
講義や演習中に教育用計算機システム利用規程に反する行為

かとは別に、教育用計算機システム利用規程を適用します。2 章

6．窃盗行為の禁止
教育用計算機システム利用規程には明文化していませんが、に記載した場所における講義や演習における、カンニング、代

教育用計算機システムのコンピュータや、その部品あるいは未理出席、他人のレポートのコピーの提出に対しては、一般の講使用のプリンタ用紙等を外へ持ち出すことは、窃盗罪となりま義室における場合と同じように扱います。つまり、不正行為へす。

が行われた場合、それが講義や演習にとっての不正行為かどうの対処としての出席の不認定、単位の不認定は、一般の講義行った場合を考えてみましょう。他人のアカウントを利用し、7．運用妨害の禁止
コンピュータやプリンタの電源の操作及びリセット操作を行ってはいけません。例外は機器からの発煙等の緊急時、教育用
計算機システム運用管理者が操作を指示した場合です。
教育用計算機システムの運用を妨害するような行為(他の利また、させているので、A、B ともに教育用計算機システムの不用者のファイル消去、故意のネットワーク妨害等)が発生した場

正利用者として扱います。教育用計算機システム運用管理者は、

合は、厳重な処分を行います。経済的な被害を与えない行為で「代理出席を行ったこと」に対する処分内容には関知しません。

も、教育用計算機システムの運用妨害となる行為をしてはいけ

担当教員は、裁量により出席点を減点したり処分を猶予したりません。電源プラグやコネクタを外す等の物理的な行為の他、することがあります。

ウィルスの送付等の間接的な行為、CD-ROM の装置に異物を入れ室における場合と同じように、大阪大学の規則に従います。
例えば、ある学生 A が自分のログイン名とパスワードを友人 Bに教えて、教育用計算機システムを利用する講義の代理出席をる等、故意に故障を引き起こす行為もしてはいけません。
4.3 他組織への侵入
教育用計算機システムのネットワーク環境は、「ファイアーウォール」と呼ばれるネットワーク機器を用いることにより、

8．ファイルの扱い
教育用計算機システムの各利用者は、教育用計算機システム

他のネットワークと直接通信ができないように制限を加えてい

内の、ある一定量のファイル領域を利用できます。しかし、フます。これは、他組織からの不正侵入や、他組織への不正侵入

ァイル領域はあくまでも大阪大学の資産の一部であり、利用者を防ぐための措置です。

の私有物となったわけではありません。教育用計算機システム

大阪大学から他組織のネットワークに不正に侵入した場合、

では、ある利用者のファイルを他の利用者からも読める(すなわ

大阪大学全体が外部のネットワークとの接続を切られるだけな

ちコピーできる)ように、ファイルの保護モードを各利用者が設く、場合によっては国際問題に発展する可能性もあります。他

定することもできます。利用者の設定ミスによって、思いがけ組織に迷惑をかけないように大学側でも対処していますが、侵ずファイルを他の利用者に読まれてしまうことも考えられます。

入を試すような行為を行った場合は処分の対象となります。

このため、他の利用者に読まれたくないファイルは、教育用計

他組織のネットワークへの不正侵入以外にも、大量の電子メ

算機システム上に置かないほうが安全です。

ールを送りつける等、他組織のシステムの運営妨害を行なった
管理上の不備のあるコンピュータであっても、侵入してはいけ

9．本システムの運用管理について
教育用計算機システム及び学生用電子メールシステム運用管ないことに変わりはありません。

理者は、違法行為／不正行為を発見した場合、当該アカウント

場合は侵入と同様に扱います。また、パスワードの付け忘れ等、の利用停止の措置を行います。不正行為に使われたアカウント
5.知的財産の尊重
著作物及びソフトウェアの著作権を尊重して下さい。教育用が盗用されたものであった場合、結果として盗用された被害者

計算機システムに導入されているソフトウェア(フリーソフト

用停止を解除します。

の利用を停止することになりますが、盗用の事実を確認後、利ウェアを除く)及びドキュメントはコピーして持ち出してはい

利用者の氏名、入学年、所属学部、ログイン名及び本システ

けません。フリーソフトウェアを外部から持ち込んで利用する

ムの利用頻度等は、違法行為／不正行為が疑われる場合は秘密

場合は、利用者個人の責任の基に行って下さい。

情報として扱いません。

著作物の無断コピーに教育用計算機システムを使わないで下

教育用計算機システム運用管理者は、利用者のファイル領域

さい。著作権法では、私的使用の場合に関する例外事項の規定のプライバシーを尊重しますが、不正なファイルの存在等につがあります。教育用計算機システムは利用者の私物でも家庭内いては、定期的な自動探査を行い、必要に応じて手動操作によでもないので、教育用計算機システムのコンピュータの利用はる内容の監査等を行うことがあります。また、機器故障の対策

私的使用にはあたらないと考えられます。

として、利用者の個人ファイル領域を教育用計算機システム運電子掲示板等インターネット上の記事は一般の著作物と同じです。著作権を侵害しているかどうかの判断は非常に難しいで用管理者がハードディスク等にコピーし、保管することがあります。

すが、例えば、電子掲示板の記事に、出典を明記せずに著作物(歌

教育用計算機システムのコンピュータに暗号化したファイル

詞等を含む)の一部を引用することや、出典を明記しても著作物を保管することは不正行為ではありませんが、何らかの不正行の全部を引用すること等は著作権を侵害していると考えられま為の手段としてファイルの暗号化を行なっていると推定される

す。

場合は、内容の開示を当該利用者に要求することがあります。
また、ファイル領域の使用量や受信した電子メールのサイズには制限があります。この制限を越えた利用者は、ファイルや電
子メールを保存できません。
10．不正利用等に関する処分コンピュータの窃盗や破損は、大学施設内の窃盗や破損の場
合と同じように扱います。違法行為／不正行為の継続を防ぐた
め、あるいは発生を防止するための、アカウントの利用停止等の緊急措置は、それを発見した教育用計算機システム運用管理者の判断で即座に行います。
11．ネットワーク・エチケット
一般にネットワークを快適に利用する際に注意すべきことがいくつかあります。これらは、主に「ネットワーク・エチケッ
ト(ネチケット)」と呼ばれるものです。インターネットの世界
では自己責任、自己防衛が原則です。ここでは、インターネッ
トを利用する際に必要最小限守るべきことを列挙します。
・アカウント・パスワードを厳重に管理する。
・社会ルールを守る。
・誹謗中傷しない。
・著作権を侵害しない。
・プライバシーを侵害しない。
注釈
1（セキュリティポリシー：
http://www.oict.osaka-u.ac.jp/securitypolicy）
2（関連規程等の記載場所：

http://www.cmc.osaka-u.ac.jp/edu/guideline/guideline.php）
3 平成 12 年 2 月 13 日より「不正アクセス行為の禁止等に関する法律」が施行されており、現在では不正アクセスやその助長行
為は懲役・罰金等の刑罰の対象となります。

サイバーメディアセンター年報

2021 年度 No.22
2022 年 12 月発行

編集者

大阪大学サイバーメディアセンター

発行者

大阪府茨木市美穂ヶ丘 5－1（〒567-0047）
大阪大学サイバーメディアセンター
Cybermedia Center, Osaka University
Tel: 06-6879-8805
URL: https://www.cmc.osaka-u.ac.jp/j/

印刷所

阪東印刷紙器工業所