情1

対話を通じて知識を獲得する対話システム
Dialogue Systems Acquiring Knowledge

報Information

テーマ

Theme
研究分野

知識科学
Knowledge ScienceDepartment

駒谷和範
武田 龍
K. Komatani R. Takeda

対話システム、対話ロボット、知識グラフ、チャットボット
dialogue system, dialogue robot, knowledge graph, chat-bot

キーワード
Keyword

医療介護、家電、エンタテイメント
medical care, electrical appliances, entertainment

応用分野
Application

研究開発段階▼基 礎

背研究者
Researcher

実用化準備

応用化

景

音声や言語を用いて人とインタラクションするシステムの実現に向けた研究開発を行っています。大規模言語モデルを利用して「それらしい」システム応答を実現するのは容易になっていますが、それを上回る、飽きられないシステムを実現するための技術が必要です。

概要・特徴
対話を通じて知識を獲得する方式に関する基礎研究を行っています。対話の中でユーザ発話から得られる情報をもとに、ユーザの心象を損なわずにシステムがうまく質問する技術を開発しています。

技術内容
システムの知識を知識グラフとして保持し、そこから対話システムによる応答選択に有用な知識を取り出す試みをしています。これを通じて、自然な対話を続けながら、少しずつ賢くなっていくシステムを目指しています。
また、対話システムに関する複数のコンペティションにおいて本研究室のシステムが入賞するなど、対話システムの設計や開発の経知識を獲得する対話の例
験があります。
マルチモーダルデータからのユーザの心象推定にも取り組んでいます。

社会への影響・期待される効果
言語を用いた人と機械とのインタラクションを実現
機械に対する親密度やユーザエクスペリエンスの向上【論 文 Paper】［1］R. Takeda, H. Munakata, K. Komatani: Link Prediction Based on Large Language Model and Knowledge Graph
Retrieval under Open-World and Resource-Restricted Environment. Proc. IJCKG (2023).
[2］K. Komatani, K. Ono, R. Takeda, E. Nichols, M. Nakano: User Impressions of System Questions to Acquire Lexical Knowledge during Dialogues. Dialogue and Discourse, Vol. 13, No. 1, pp.96‑122 (2022).
[3］K. Komatani, Y. Fujioka, K. Nakashima, K. Hayashi, M. Nakano: Knowledge Graph Completion-based Question
Selection for Acquiring Domain Knowledge through Dialogues. Proc. IUI, pp.531‑541 (2021).

【特 許 Patent】［1］中野、駒谷、林、藤岡：知識グラフ補完装置、および知識グラフ補完方法、特開2020‑191009．
[2] 中野、駒谷、大塚： 音声対話システム及び音声対話方法、特開2014‑170047．

1

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小型マイクロフォンアレイを使った音源分離・定位
Sound source separation and localization with small microphone array

テーマ報ThemeDepartment

研究者
Researcher

駒谷和範
武田 龍
K. Komatani R. Takeda

Information

知識科学
Knowledge Science

研究分野

対話ロボット、音源分離、音源定位、深層学習
dialogue robot, sound source separation, sound source localization, deep neural network

キーワード
Keyword

医療介護、防犯、家電、エンタテイメント
medical care, crime prevention, electrical appliances, entertainment

応用分野
Application▼

研究開発段階
基 礎

背情2

実用化準備

応用化

景

「百聞は一見に如かず」というように、音には一覧性や可視性がなく、記録や検索が難しいという問題があります。
また音は可視光などに比べて波長が長い等の性質があることから、回折や反射による残響などの特性があります。このため、とりわけ周辺雑音や複数の音が存在する場合、特定の音を聞き分けたり、音の到来方向を検出することは単純ではありません。

概要・特徴
ロボットの頭部に装着された複数のマイクロフォンなど、小型のマイクロフォンアレイを使って、特定の音を聞き分ける音源分離や音の到来方向を検出する音源定位を開発しています。これは人の音声に対して応答する対話ロボットには必須の技術です。

技術内容
特にマイクロフォン間の位置関係や特性をキャンセルするために、無響室において測定したインパルス応答を用い、入力音響信号と方向ラベルの間の写像をDNN (Deep Neural Network) を使って学習することで、音源定位の高精度化を図っています。また、音響信号と注目する方向ラベルを入力とし、その方向に存在する信号を出力とした写像を DNN で学習させることで、高精度な分離を実現します。インパルス応答を用いて混合音をシミュレートすることで、DNN 学習に必要な大量の混合音データを作り出すことが可能です。

DNN音源定位
スコア

リアルタイムDNN音源定位

リアルタイムDNN音源分離社会への影響・期待される効果ロボットに装着された複数のマイクロフォンで音源分離・音源定位を実現
音の到来方向の記録や可視化、話者毎の音声記録が可能【論 文 Paper】［1］Hokuto Munakata, Yoshiaki Bando, Ryu Takeda, Kazunori Komatani and Masaki Onishi: "Joint Separation andLocalization of Moving Sound Sources Based on Neural Full Rank Spatial Covariance Analysis," IEEE Signal Processing Letters, Vol.30, pp.384‑388, April, 2023.
[2］R. Takeda, et al.: Spatial Normalization to Reduce Positional Complexity in Direction-aided Supervised Binaural
Sound Source Separation, Proc. APSIPA ASC, pp.248-253 (2021).
[3］R. Takeda and K. Komatani: Sound Source Localization based on Deep Neural Networks with Directional Activate Function Exploiting Phase Information, Proc. IEEE‑ICASSP, pp.405‑409 (2016).

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2情3

犯罪捜査支援のためのマルチモーダル
生体認証による鑑定システム

報Information

テーマ

Theme
研究分野

Multi-modal Biometric Verification System for Supporting Criminal Investigation
複合知能メディアIntelligent Media

Department

八木康史
Y. Yagi

槇原 靖
Y. Makihara

歩容、マルチモーダル、個人認証、犯罪捜査
gait, multi-modal, person authentication, criminal investigation

キーワード
Keyword

科学捜査
forensics

応用分野
Application▼研究開発段階基 礎

背研究者
Researcher

実用化準備

応用化

景

歩き方の個性に基づく個人認証技術である歩容認証技術は、カメラから離れた場所でも利用可能な唯一の生体情報(バイオメトリクス)であり、近年、注目を集めています。

概要・特徴
本研究においては、歩行映像解析により、歩容・頭部テクスチャ・身長のマルチモーダル生体情報の統合による高精度な同一人物性の鑑定を行うシステムを開発しました。単一の防犯カメラ映像からマルチモーダル生体情報を抽出するため、幅広いシーンに適用可能です。また、GUIを備えたシステムとして構築されているため、一定の研修を積むことで、歩行映像解析の非専門家である一般の捜査員でも実施可能になります。

技術内容
本システムは対象の登録ダイアログ、シルエット生成ダイアログ、個別鑑定モジュール、一括鑑定モジュールからなる GUI アプリケーションとして構成されています。
歩容・頭部テクスチャ・身長による認証結果を時空間解像度といった条件変化を考慮して適応的に統合し、本人事後確率(歩容による人物の同一性)を算出します。

社会への影響・期待される効果
防犯カメラに映った犯人と容疑者の歩行映像解析による人物の同一性鑑定により犯罪捜査を支援する
一般の捜査員向けのマルチモーダル鑑定システムを構築する【論 文 Paper】［1］木村卓弘、村松大吾、槇原靖、八木康史、 歩容・頭部・身長を用いたマルチモーダル鑑定システム 、電子情報通信学会論文誌
A バイオメトリクス小特集、Vol. J98‑A, No. 12, pp. 659‑663, Dec. 2015.
［2］H. Iwama, D. Muramatsu, Y. Makihara, and Y. Yagi, Gait Verification System for Criminal Investigation, IPSJ
Trans. on Computer Vision and Applications, Vol.5, pp. 163‑175, Oct. 2013.

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4Computational Photography

テーマ

報ThemeDepartment

研究者
Researcher

八木康史
Y. Yagi

槇原 靖
Y. Makihara

中村友哉
T. Nakamura

Information

複合知能メディアIntelligent Media

研究分野

光学設計、画像再構成、センシング
optical design, image reconstruction, sensing

キーワード
Keyword情報計測
information measurement

応用分野
Application

研究開発段階▼基 礎

背情コンピュテーショナルフォトグラフィ

実用化準備

応用化

景

ビッグデータを基盤とする高度視覚情報技術が目覚ましい発展を遂げています。この恩恵を最大化するためには、実世界の光ビッグデータを効率的に取り込むイメージングシステムの性能向上が重要です。近年、計算機の進展を背景に、CTのように撮影後の画像再構成を前提とした新しい光イメージング技術が開拓されており、「コンピュテーショナルフォトグラフィ」と名付けられています。コンピュテーショナルフォトグラフィは、レンズの結像作用に基づく従来型の結像型イメージングシステムの物理限界を打ち破る新技術として期待されています。

概要・特徴
光による符号化と、演算による復号化の協調により、光情報伝達の効率を最大化し、従来の結像型イメージングシステムにおける課題を解決します。光学設計やその実装技術を基盤とした時空間光符号化法、スパースモデリングやニューラルネットワークを駆使した画像再構成法、フーリエ光学に基づく光波制御法などをコア技術としています。

技術内容
現在、下記のような研究に取り組んでいます。
画像情報の圧縮表現を積極利用し、少数の観測から密な情報を回復する、圧縮センシング技術
高度信号処理の積極利用により結像型イメージングの解像限界を越える、超解像イメージング技術
画像再構成処理を駆使し、カメラの小型化を実現するレンズレスイメージング技術
光の波動的効果を計測・制御するホログラフィ技術

社会への影響・期待される効果
バイオ、天体、ロボティクス等における画像入力系の性能向上
超解像、小型広視野、散乱透視等、光イメージング系の限界問題の突破【論 文 Paper】［1］J. Neto, T. Nakamura, Y. Makihara, Y. Yagi, Extended Depth-of-Field Lensless Imaging using an Optimized
Radial Mask, IEEE Transactions on Computational Imaging, Vol. 9, pp. 857‑868, Sep. 2023.
［2］H. Kawachi, T. Nakamura, K. Iwata, Y. Makihara, and Y. Yagi, Snapshot super-resolution indirect time-offlightcamera using a grating-based subpixel encoder and depth-regularizing compressive reconstruction, Optics
Continuum, Vol. 2, No. 6, pp. 1368‑1383 (2023).

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情5

睡眠中の音に基づく睡眠評価
Sleep Assessment based on Sounds during Sleep

報Information

テーマ

Theme
研究分野

知能アーキテクチャ
Architecture for Intelligence

Department

福井健一
K. Fukui

機械学習、深層学習、音響、睡眠の質
Machine learning, deep learning, sounds, sleep quality

キーワード
Keyword

睡眠管理、睡眠改善、無呼吸症候群の検出
Sleep management, sleep improvement, detection of sleep apnea syndrome

応用分野
Application▼

研究開発段階基 礎

背研究者
Researcher

実用化準備

応用化

景

十分に質の高い睡眠を確保することは、身体的な健康、心理的なバランスを保つ上で必要不可欠であるため、簡便かつ高精度に日常の睡眠状態を評価する方法が求められています。本研究では、睡眠中の音に着目し、睡眠中に発する様々な生体活動音（体動音、歯ぎしり、いびき等）を解析し、個人に応じた睡眠の質を判定する深層学習モデルの開発を行っています。汎用性が高く、かつ睡眠環境や身体特性などが睡眠の質に及ぼす因子を特定可能なモデルの開発を行っています。

概要・特徴
簡便かつ高精度な睡眠良否判別
個人毎の睡眠の質に与える因子を特定
個人差・環境差を軽減して汎用性を向上

技術内容
睡眠中音に基づく高精度な睡眠良否判別法
音響特徴から個人毎の睡眠パターンを学習し、睡眠の良否を判別する深層学習モデルを開発しました。
さらに独自のデータ拡張により、平均精度90%を達成しました。
マルチモーダル学習による因子特定
睡眠音に加えて、睡眠環境や身体特性などの付帯情報を学習に加え、ゲート機構によりデータから個人毎に睡眠の質に与える因子を特定可能な深層学習モデルを開発しました。
ドメイン適応による汎化性の向上
睡眠音の音響特徴は個人差・環境差が大きいた
め、ドメイン適応によりそれらの差を軽減することで、新規ユーザや新しい環境に対する汎化性能を向上させました。

社会への影響・期待される効果
睡眠管理アプリへの応用

個人に応じた睡眠改善

康寿命の延伸【論 文 Paper】[1］Ken-ichi Fukui, Shunya Ishimaru, Takafumi Kato, and Masayuki Numao. Sound-based Sleep Assessmentwith Controllable Subject-Dependent Embedding Using Variational Domain Adversarial Neural Network ,International Journal of Data Science and Analytics, 2023.

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Knowledge Discovery and Prediction from Spatio-Temporal Data

テーマ

報ThemeDepartment

研究者
Researcher

Information知能アーキテクチャ
Architecture for Intelligence

研究分野

福井健一
K. Fukui

データマイニング、人工知能(AI)、機械学習、因果、物理モデル
data mining, artificial intelligence, machine learning, causality, physical model

キーワード
Keyword

睡眠解析、地震解析、損傷解析、気象予測
sleep analysis, earthquake analysis, damage analysis, climate prediction

応用分野
Application▼研究開発段階基 礎

背情時空間データからの知識発見と予測

実用化準備

応用化

景

自然現象、生体活動、また現代の機器は複数の要素からなり、それらが相互作用しながら秩序を保っています。本
研究では、このような多くの因子からなる系のメカニズムの理解を目的として、事象発生の因果関係推定法やクラスタの可視化手法などを開発してきました。複雑な自然現象・生体活動の理解や解明、早期の異常検知や予兆検出、また物理モデルと機械学習の融合による予測精度の向上を目指します。

概要・特徴
観測データ系列から事象発生の因果関係を推定
時間的に変化するクラスタの様子を可視化
機械学習と物理モデルを融合し高精度化

燃料電池の損傷評価

技術内容
事象発生の因果性データマイニング
事象の系列データから因果性を推定するデータマイニング技術を開発し、燃料電池の損傷部材評価や地震発生パターンの解析などへの応用を行ってきました。
動的クラスタ可視化ニューラルネットワーク
クラスタリングとその時間変化の可視化を同時に行うニューラルネットワークを提案し、睡眠音から睡眠パターンの可視化などの応用を行ってきました。
物理モデルを制約とするディープラーニング
データから学習するディープラーニングに、その物理現象を表す基礎方程式を制約として導入する方式を提案し、上空の風予測において予測精度の向上を確認しました。

地震発生パターンの解析

社会への影響・期待される効果
複雑な現象からの知識発見
状態監視・管理システムへの応用
異常・予兆検知への展開
睡眠パターンの可視化【論 文 Paper】［1］Ken-ichi Fukui, Yoshiyuki Okada, Kazuki Satoh, and Masayuki Numao. Cluster Sequence Mining from EventSequence Data and Its Application to Damage Correlation Analysis , Knowledge-Based Systems, vol. 129, pp.
136‑144, 2019.

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情7

ビッグデータからの推定・予測・知識発見
Estimation prediction and knowledge discovery from big data

報Information

テーマ

Theme
研究分野

知能推論
Reasoning for Intelligence

Department

原 聡
S. Haraホーランドマシュー
M.J. Holland

ビッグデータ、データマイニング、機械学習、知識発見、最適化
big data, data mining, machine learning, knowledge discovery, mathematical optimization

キーワード
Keyword

基礎研究成果を含めた機械学習やデータマイニング技術を、科学、情報ネットワーク、品質・リスク管理、医療、セキュリティー、マーケティング、金融など、様々な分野のビッグデータ解析に役立てる応用研究
application to big data analysis of scientific study, information network, quality/risk management, medicine, security, marketing and finance

応用分野
Application▼

研究開発段階基 礎

背研究者
Researcher

実用化準備

応用化

景

膨大で複雑なデータから、そこに埋もれた傾向の分析や知識の発見、変化の予測を行うことが求められています。

概要・特徴
膨大な情報の処理をコンピュータにより行うための、機械学習及びデータマイニン
グと呼ばれる推論方法や技術の研究開発をしています。
多くの科学技術、産業、社会の分野において、膨大な情報を処理することで既存ハード・ソフト技術では達成できない高い性能を有するシステムを実現できます。

技術内容
様々な情報の探索、検索、統計処理、確率計算、データベース、それらを融合した理論、手法、技術、システムツールが含まれます。

社会への影響・期待される効果
多様な条件下でも精度、効率性と安定性を維持する学習アルゴリズムを実現
機械学習モデルの説明性を向上
複雑な異常事象の検知を行う異常検知アルゴリズムを実現【論 文 Paper】［1］M. J. Holland, E. M. Haress. Learning with risk-averse feedback under potentially heavy tails. The 24thInternational Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2021), 2021.
[2］D. Pan, T. Wang, S. Hara. Interpretable companions for black-box models. The 23rd International Conference on
Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2020), 2020.
[3］K. M. Ting, T. Washio, B.‑C. Xu, Z.‑H. Zhou. Isolation distributional kernel: a new tool for kernel based anomaly
detection. The 26th ACM SIGKDD Conference on Knoledge Discovery and Data Mining (SIG‑KDD 2020), 2020.

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信頼されるAIへ向けたAIの説明性・透明性の研究
Research on Explainability and Transparency towards Trustworthy AI

テーマ

報

ThemeDepartment

研究者
Researcher原 聡
S. Haraホーランドマシュー
M.J. HollandInformation

知能推論
Reasoning for Intelligence

研究分野

信頼されるAI、説明性、透明性
Trustworthy AI, Explainable AI, Transparency

キーワード
Keyword

AIの社会実装、AI開発の効率化
Implementation of AI technologies to society, Efficient and effective development of AI

応用分野
Application

研究開発段階

▼基 礎

背情

8

実用化準備

応用化

景

AI技術の進展により、高性能なAIの開発が可能となりました。しかし、これらのAIを実際に社会で用いるには、AIが ブラックボックス であることが大きな障壁となります。このブラックボックス性を改善し、安心して使えるAIの開発が求められています。

概要・特徴
ブラックボックス なAIから、その判断の根拠となる情報を「AI の判断の説明」として取り出す説明技術の研究開発をしています。また、 ブラックボックス な AI であっても、意図しない動作を起こしづらいように、AI を安定して開発できるようにするためのAIの学習方法の研究開発をしています。
ブラックボックス なAIを安心して使えるようにすることで、「信頼されるAI」の実現を目指しています。

技術内容
AIの判断プロセスを可読化する方法
AIの学習を安定化させる方法
ノイズの多い実世界データから AI を適切に学習させる方法などが含まれます。

社会への影響・期待される効果判断根拠を説明できるAIの実現
高性能なAIを効率的に開発する方法の実現【論 文 Paper】［1］D. Pan, T. Wang, S. Hara. Interpretable companions for black-box models. The 23rd International Conference on
Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2020), 2020.
[2］S. Hara, Y. Yoshida. Average Sensitivity of Decision Tree Learning. The 11th International Conference onLearning Representations (ICLR 2023), 2023.
[3］M. J. Holland. Flexible risk design using bi-directional dispersion. The 26th International Conference on Artificial
Intelligence and Statistics (AISTATS 2023), 2023.

Osaka University SANKEN

8情9

リアルタイム予測システム
Real-time forecasting system

報Information

テーマ

Theme
研究分野

トランスレーショナルデータビリティ
Translational Datability

Department

研究者
Researcher

時系列予測、非線形モデル、リアルタイム処理
time-series analysis, non-linear model, real-time processing

キーワード
Keyword

IoT（製造、車両データ解析、環境など）、医療情報
IoT(manufacturing, vehicle sensor data, environmental data, etc.), medical data analysis

応用分野
Application▼

研究開発段階基 礎

背櫻井保志
Y. Sakurai

実用化準備

応用化

景

時系列データは、センサーネットワーク、製造業、経済、ソーシャルネットワーク、医療情報等、様々な分野において大量に生成されています。これらの応用の中で、時系列データのリアルタイム解析、中でもリアルタイム将来予
測は、これからのAI時代における最も重要かつ挑戦的な研究課題となっています。

概要・特徴
時系列データは企業活動や人々の行動、自然現象の様々な環境変化や状況変化を表しており、それらの変化は局所的、突発的に起こります。そこで、局所的な環境変化や突発的な状況変化に対して即座に対応することができるリアルタイム予測・要因分析技術を開発しました。
時系列データのパターン分け、オンライン学習、将来値の生成、全てをリアルタイムに処理します。
最新の既存手法と比較し大幅な精度向上、計算コストの低減化を達成しています。

技術内容
時系列モデル間の因果関係（要因−結果関係）を捉え、事象の連鎖をモデル化し、そのモデル選択と将来予測を高速かつ完全自動で行います。数ある予測手法の中で、世界最高の予測精度と計算速度を示しており、最新の深層学習と比較し最大で約 670,000 倍の高速化、約10倍の高精度化（予測誤差88%減）を達成しています。
モーションセンサーデータを用いた要因分析の様子

社会への影響・期待される効果
リアルタイムに時系列データの将来値を予測
時系列モデル間の因果関係（要因−結果関係）を捉え、リアルタイムに要因分析【論 文 Paper】［1］Y. Matsubara, Y. Sakurai: Dynamic Modeling and Forecasting of Time-evolving Data Streams ,ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), pp. 458‑468, August 2019.
［2］Y. Matsubara, Y. Sakurai: Regime Shifts in Streams: Real-time Forecasting of Co-evolving Time Sequences , ACM
SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), pp. 1045‑1054, August 2016.
［3］松原靖子, 櫻井保志: 大規模データストリームの将来予測アルゴリズム , 情報処理学会論文誌:データベース, Vol.9 No.4, pp.
32‑45, 2016年12月.

【特 許 Patent】［1］松原靖子、櫻井保志、 予測装置、予測方法およびプログラム 、特願2019‑142295, 2019年8月1日.
［2］松原靖子、櫻井保志、 予測装置、予測方法およびプログラム 、PCT/JP2020/029178,2020年7月30日.

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テーマ

Multi-aspect mining of time-series tensor

報Theme時系列テンソルからの多角的特徴抽出

Department

研究者
ResearcherInformation

トランスレーショナルデータビリティ
Translational Datability

研究分野

櫻井保志
Y. Sakurai

時系列テンソル、自動特徴抽出、イベント予測
time-series tensor, automatic mining, event prediction

キーワード
Keyword

IoT（製造、車両データ解析、環境など）、医療情報
IoT(manufacturing, vehicle sensor data, environmental data, etc.), medical data analysis

応用分野
Application▼

研究開発段階
基 礎

背情

10

実用化準備

応用化

景

近年のセンサーデバイスの低価格化や高性能化に伴い、生産設備や車両走行、ヘルスケアデバイスなどから得られる時系列データは、より大規模かつ複雑になっています。このようなデータの利活用において特に重要となるのが、大規模時系列データからの効果的な特徴抽出と情報要約、および将来イベントの予測技術の開発です。

概要・特徴
現実世界で収集される時系列データは(車両、センサー、時間) のような複数の属性を持つデータ形式であり、本研究ではそのような複雑な構造を持つビッグデータから時系列テンソルを用いて効果的に特徴を完全自動で抽出、要約する技術を開発しました。また、要約情報に基づいて様々な事象の発生を予測することを可能とする時系列イベン
ト予測技術を開発しました。
時系列テンソルに含まれるパターンの時間遷移と個体差の抽出を全て自動的に行います。
最新の既存手法と比較し大幅な精度向上、計算コストの低減化を達成しています。

技術内容

車両走行センサーデータを用いた特徴抽出の様子▶

時系列テンソルの複数ドメインにまたがる多角的なパターンを捉え、そのパターンの時間遷移と固有差をモデル化し、要約情報を高速かつ完全自動で抽出します。右図は、車両走行センサーデータから、ハンドル操作、加減速、停止など車両走行の様々な共通パターンを抽出するとともに、交通状況によって生じる車両走行の違いを把握し、例えば慎重な走行、スムーズで安定した走行、渋滞時の走行など車両走行のグループ化を完全自動で行います。

社会への影響・期待される効果
完全自動で時系列テンソルの特徴を抽出

要約情報に基づく高精度なイベント予測【論 文 Paper】［1］T. Honda, Y. Matsubara, K. Kawabata, Y. Sakurai: Multi-Aspect Mining of Complex Sensor
Sequences , IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pp. 299‑308, November 2019.［2］本田崇人、松原靖子、根山亮、櫻井保志: 車両走行センサデータからの自動パターン検出 、情報処理学会論文誌: データベース、Vol.9 No.3,pp. 1‑13, 2016年9月.［3］本田崇人, 松原靖子, 川畑光希, 櫻井保志: 大規模時系列テンソルによる多角的イベント予測 、情報処理学会論文誌:データベース、Vol.13 No.1, pp. 8‑19, 2020年1月.

【特 許 Patent】［1］本田崇人、松原靖子、川畑光希、櫻井保志、 時系列解析に基づくイベント予測装置、イベント予測方法およびプログラム 、特願2020‑8388、2020年1月22日.［2］本田崇人、松原靖子、川畑光希、櫻井保志、 イベント予測システム、
イベント予測方 法およびプログラム 、PCT/JP2021/000606、2021年1月12日.

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10テーマDevelopment of a semiconductor spin qubit transfer報Theme

量子ビットのシャトリング技術の開発

Department

研究者
ResearcherInformation

量子システム創成
Quantum System Electronics

研究分野

藤田高史
T. Fujita

量子ドット、スピン、集積化、量子技術
quantum dots, spin, integration, quantum technologies

キーワード
Keyword料

Application

材

量子計算、量子シミュレーション
quantum computing, quantum simulation

応用分野

▼基 礎

実用化準備

応用化

Material

研究開発段階背情18

景量子コンピュータ開発が激化しながらも、物理を含めた基礎研究は未だ切り離せず、世界中の研究機関や企業で要素技術の研究開発が進められています。様々な物理系が量子ビットとして研究されている中で、半導体量子ドット中の単一電子スピンは、電気的制御と集積化への適性といった利点により注目されています。

概要・特徴
半導体スピン量子ビットの大規模集積化を可能にする、量子ドット間の伝送・量子結合を実現し、半導体スピンのオンチップネットワーク化に貢献します。

技術内容
半導体量子ドットとして、量子井戸基板表面のゲート電極を用いて、量子井戸中に誘起・制御されるゲート制御量子ドットを用います。
半導体量子ドットの１次元配列デバイスを延長した物理研究は世界的にもまだあまり進んでいません。中規模集積デバイスの試作、多重量子ドットの機械制御、スピン量子ビットの検証実験に取り組みます。
量子ドット１次元配列デバイスを用いて、量子伝送・もつれ配信・量子結合・多体量子系のシミュレーションへと発展します。
量子技術に着目した半導体産業とタイアップ。

社会への影響・期待される効果
半導体スピン量子ビットの集積化が進むことで、スピン量子コンピュータの早期実現が期待されます。量子コンピュータを実現すれば、その圧倒的な処理能力を活かして、新薬・新材料の開発や災害予測への活用が期待されます。

【論 文 Paper】［1］T. Fujita et al., npj Quantum Information 3, 22 (2017).

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18

テーマ

KOBELCO Future Pioneering Co-Creation Research Center

報

Theme

KOBELCO未来協働研究所

Department

研究者
Researcher鷲尾 隆
T. Washio

駒谷和範
K. Komatani

友近信行
N. Tomochika

加藤 淳
J. Kato赤澤浩一
K. Akazawa

伊原涼平
R. Ihara

Information

ものづくりの革新
Innovation of manufacturing

研究分野

人とシステムの共進化、デジタルトランスフォーメーション、オープンイノベーション
co-evolution of people and systems, digital transformation, open innovation

キーワード
Keyword

機械部品加工、切削加工、成形加工、技能継承、人材育成、ソリューションビジネス
Machine parts processing, cutting process, forming process, skill transfer, human resource development,
solution business

応用分野
Application▼

研究開発段階
基 礎

背情60

実用化準備

応用化

景

ものづくり産業にとって、現場で働く人々の成長促進とノウハウの継承・強化、並びに製造プロセス技術の革新は、必須の活動です。近年は脱炭素化をはじめとする急激な環境変化にもさらされており、これらの活動の重要性はさらに増しています。今後、少子高齢化による労働力の減少が一段と進む中、これらの活動を継続・進化させる必要があります。
その課題解決のためには、人とデジタル技術とが共存しながら進化するものづくりの実現が重要です。ものづくりを革新するためのソリューションを産学連携で創造し、広く社会に実装することを目指し、KOBELCO未来協働研究所を2022年10月に設立しました。

概要・特徴
ビジョン：
「人がシステムと共に成長しながら、創造性豊かにイキイキと活躍できる ものづくりの世界 の実現」
KOBELCOの多種多様でリアルなものづくりの経験/技術資源と、AIをはじめとする大阪大学の先端技術・科学力とを融合することで、社会に広く役立たせられるソリューションの創出を目指しています。
ものづくりを支える様々な企業や組織との意見交換も積極的に行っています。

技術内容
ものづくりの多様性を担保している機械
部品加工産業（切削加工、成形加工など）の成長 /進化を導く技術開発
各種シミュレーション技術
× 機械学習技術

社会への影響・期待される効果
日本のものづくりの持続性のために、社会に実装可能なソリューションを具現化し、新たな価値と新規事業の芽を生み出すことで、社会の生産性を向上します。
活動を通して得た新たな課題や収益をフィードバックすることで、社会も大学も企業も継続的に発展するエコシス
テムの構築が期待されます。

Osaka University SANKEN60