The University of Electro-Communications

2022

国立大学法人電気通信大学
産学官連携センター 情報誌
令和４年度 創刊号

学長インタビュー
Topics
旬な研究者
情報発信（研究シーズ情報）
産学官連携（共同研究等の仕組みと活用）
ベンチャーの育成と活用

知的財産の活用
リカレント教育について
協働と共創の場の活用

TripLix

第１章

学長インタビュー「 共創進化スマート社会 」
産学官 の 推進 と国立大学を取り巻く環境と求められる役割

いくことが求められています。その基盤となる通信や IoT（モノのインターネット）技術、人工知能（AI）、ロボット、本学が取り組む教育・研究活動

コロナ禍でデジタル変革（DX）化

サイバーセキュリティ、光・量子技術

本 学 は、Society5.0を 推 進 するにの波が一気に押し寄せ、世界でパラダはすべて本学が得意とする研究領域で当たり、これを「人間知、機械知、自イムシフトともいえる大変革が起こりつす。電通大が大いに活躍できるまたと然知の融合により新たな価値（進化知）つあります。歴史が語るように、危機ない好機だと言えるでしょう。

を創造し、さまざまな課題を自律的にはすべてのものをふるいにかけます。

国立大学法人では第４期中期目標・

解決しながら発展し続ける『共創進化

やがて変革に対応できない企業や大中期計画が４月にスタートしました。運機能』を内包した未来社会」、すなわち学、国は衰退していきます。このよう

営費交付金が毎年減らされるなど苦し 「共創進化スマート社会」と定義しまな状況のなかで、電気通信大学は「共い状況ではありますが、社会変革や地した。 新しい価値を共に創り、進化さ創進化スマート社会」のコンセプトの方創生の駆動力として、新たに「社会せながらスマートな社会を構築する―

下、強みを生かした新しい大学へと生的なインパクトを創出する取り組みを―。誰もが納得するフレーズかもしれ

まれ変わります。

強化する」との目標が盛り込まれましません。

2021 年４月に始まった「第６期科学た。ありがたいことに、本学のこの取

しかし、このコンセプトは表層的な意

技術・イノベーション基本計画」では、 り組みが評価され、国から支援を受け味だけにとどまらないのです。その真第５期基本計画で提唱された超スマーる形で中期計画と同時に「共創進化ス

意は、「共創」とは人間だけでなくAI

ト社会「Society5.0」を具体化させてマート社会実現推進機構」を発足させとも協働することであり、さらにそれることが で きましは現実空間だけでなく、仮想現実（VR）た。 本学が“社会などを使った仮想空間（メタバース）を変える大学”としも含まれるということです。「進化」にて、 世 の 中から大ついても、日本の社会システムは基本

きな期 待を寄 せら

的に数年ごとにしか更新されませんが、れていると感じていこれからは情報通信技術（ICT）とAIます。

を駆使することで、システムもリアルタイムに進化することが当たり前になります。すべてのモノがネットワークにつな
がり、より良いサービスが日々生まれ

2

TripLix 2022

」

連携活動 への期待
るということを示しています。同様にし技術といった「共創進化スマート社会」 として、産学官連携センターには本学がて、現在は個別の技術ばかりが乱立し、の実現に不可欠な分野において、専門“社会を変えるプロジェクト”を進める

それらがうまく連携されていないとい的な深さと幅の広さを兼ね備えた世界に当たっての先導的な役割を期待してう課題がありますが、「スマート」には水準の研究力をより強化させます。

います。

それらを体系的（システマティック）にさらに三つ目の「実現」に向けては、「共創進化スマート社会」は、あらゆ

積み上げて、社会問題を解決しようと大学も一種の社会であることから、大るデータを連携させ、それをAI の機能

いう意思が込められています。

学にこの仕組みを実装して本学自身がを活用して分析し、その結果を社会にこのように、地球上のすべてのデー「共創進化スマート大学」になること

埋め込むという“三つの機能”を社会

タや機能がインターネットでつながっを目指します。よくある社会貢献など

構造（プラットフォーム）として内包した現在、そうして獲得した膨大なデーではなく、大学が中心となって社会をています。これによってリアルタイムにタなどをAIに学習させることよって新自ら変えていくことを志向します。 具発展し続ける社会が実現します。ICT

たな知見を得ることができます。この体的には、時間や空間に縛られない、分野に精通する本学は、このプラット

知見を安定性や制御性などを検証しな個人に最適化された「教育」と、リアフォームを社会に実装するプロジェク

がら、社会にリアルタイムに埋め込む

ルタイムで情報と知を共有できるダイ

トのリーダーになれるのです。企業やことで社会は次第に変化していきます。

ナミックな「研究」の環境、
これにリソー

自治体などから課題を聞き出し、優れ

このサイクルを繰り返していくことによスを最大限に活用した「運営」を組みた技術を掛け合わせた新しいテクノロ

り「共創進化スマート社会」は自律的合わせることで、自律的に進化し続け

ジーによって、大学が自ら社会を変えに進化していくのです。

る大学を創りたいと考えています。

る提案をする。これからは大学にもここの「共創進化スマート社会」につうした役割が求められるのではないで産学官連携にいかに
取り組むか

しょうか。

までを掲げています。 養成するのは、そのためには、本学の産学官連携の化スマート社会」のプラットフォーム

AI、ネットワーク、ロボット、マテリア

一層の推進が欠かせません。従来行っを使って、認知症の行動や心理症状

ル、量子技術などに基づき、未来社会てきた個別テーマにおける企業や自治（BPSD）の発症を予測するプロジェクをデザインしたり、マネージしたりでき体などとの共同研究は、産学官連携セ

ト「AIとIoTにより認知症高齢者問題

るイノベーティブな人材です。研究でンターの基本的な機能としてこれからを多面的に解決する東京アプローチのは、通信や IoT 技術、AI、サイバーセ

も引き続き進めていく必要があります。

確立」を東京都などと共同で進めていキュリティ、ロボット・計測、光・量子

これに加えて、今後の新たなミッション

ます。BPSD の発症時には心拍数や呼いて、本学は「教育」と「研究」の世界的拠点になることに加え、その「実現」

一 例として、 すでにこの「 共 創 進

TripLix 20223

吸数が乱れるため、その現象は IoTセ界だけに閉じこもっていては進化のス

まざまな分野と密に連携し、共創進化

ンサーで測れます。これをAIに学習さ

ピードは遅く、データのオープン化なのための基盤技術が確立できると考えせることで、例えば「父はあと30 分ほども政策によって推し進めないと社会ているのです。

どで怒り始める」といったように発症ををガラリと変えるのは難しいでしょう。

ある程度予測できるのです。それによっ

ICTに強く、応用に長けた本学が中て周囲の人が早めに気づき、声がけな心となり、さまざまな分野を巻き込んで企業による“選択と集中”、大学のどを行えれば、認知症高齢者の生活の「共創進化スマート社会」の仕組みを類型化、応用研究偏重などといった世質（QOL）の向上や、家族・介護者

実装し社会を変革していく――。公的の安易な風潮を変えていかなければ、の負担軽減につながると考えられていな使命を持つ大学が、企業や自治体に異種間のコミュニケーションは次第になます。

代わって先頭に立ち、社会実装にまでくなり、遅かれ早かれイノベーションは踏み込むことが今まさに求められてい止まってしまうでしょう。さらに今の日ます。

本では、大学に限らず、度重なる評価

本学には ICT 分野の研究者が一箇所にそろっているという優位性がありま
すが、社会を変えるこのようなプロジェ

大学運営におけるこうした多様な連による「測りすぎ」や、細かすぎる「マクトは特定の専門家だけでは成り立ち

携を、本学では独自の「D.C.＆I. 戦略」 イクロマネジメント」などによる弊害がません。アートや医療、ビジネスのほか、に基づいて進めています。これは既存至るところで見受けられます。欧米の政策など人文社会分野などとの協働がの枠組みや専門分野を越え、多元的大学はその副作用に気づいて方針を転不可欠であり、そうした連携の輪を広な 多 様 性（pluralistic Diversity）の換していますが、日本だけがいまだにげていくことも産学官連携センターの中で、幅広い連携・協働と深い相互理

逆行しているのが現状です。本質的な重要な任務です。縦割りの専門的な世解（deep Communication）により、評価や、効果的なマネジメントとはど

継 続 的にイノベ ー ションのようなものでしょうか。日本の未来（sustainable Innovatiのために、こうした議論を自由、かつon）を創出することを意

活発に行える組織や社会風土を作り上味しています。 個々が孤げていくことも大きな課題だと感じて立した中では真の多様性います。（談）は発揮されません。 専門
分野を異にする研究者間のコミュニケーションの活発な本学だからこそ、さ4

おわりに

TripLix 2022

第２章

Topics

２–１ 調布スマートシティ協議会の設立
2021 年６月に、本学は調布市様、アフラック生命保険株
式会社様、特定非営利活動法人調布市地域情報化コンソー
シアム（CLIC）様と協働で、「調布スマーシティ協議会」を設立し、現在京王電鉄株式会社様、東日本電信電話株式会
社様、日本郵便株式会社様、鹿島建設株式会社様、株式会
社東京スタジアム様、多摩信用金庫様を加えた 10 機関で、

図２–３ CDC 運動のパンフレット

調布市を起点とする多摩地域のさらなる発展に向けた活動

また、10 月には、つくば言語教育研究所様（代表取締役 :を開始しています（図２–１）。

三森ゆりか様）の協力を得て、調布スマートシティ協議会の会員を対象とする「デジタルの日」イベントを開催し、”考えの言語化と伝える力”に関する知見を深めました。

２–２ アフラック生命保険株式会社様とのネーミングライツ協定の締結
2021 年６月に、本学はアフラック生命保険株式会社様（代図２–１ 調布スマートシティ協議会設立総会

表取締役社長：古出眞敏様）と学内にある講堂のネーミン「調布スマートシティ協議会」では、産学官民が連携し共

グライツ（施設命名権）に関する協定を締結し、同施設の有価値を創造し、社会的課題の解決と経済的価値の創出を

別称を「アフラックホール UEC」とすることに合意しました。

両立させながら持続的に進化し続ける“共通価値創造型ス

７月 27 日に開催された「アフラックホール UEC」のオー

マート社会”の実現を目指しており、重点テーマは、「安心、プニングセレモニーでは、両者の代表によるテープカットが安全、快適、文化的な都市環境」「、最高水準の医療、福祉サー

行われ、本学の協定校

ビスの提供」「、想定外の災害に対応した防災システム」です。

である武蔵野美術大学

本学では、新型コロナ感染予防として、調布駅前商店街

白尾隆太郎教授がデザやワクチン接種会場におけるCO２濃度の計測や行動変容のインを手 がけたネーム推進による安心、安全、快適な都市環境の実現（図２–２）や、プレートのほか、
アフラッ

調布市様およびアフラック生命保険株式会社様と連携した市

ク生命保険株式会社様内モデル地区における「つながり創出による高齢者の健康の企業紹介パネルが設増進事業（CDC 運動）」（図２–３）による最高水準の医療・置されました（図２–４）。

福祉サービスの提供などの活動に取り組んでいます。
図２–４ オープニングセレモニーの様子

２–３ アスクル株式会社様、 株式会社タイムインターメディア様との物流センターの在庫配置最適化に関する実証実験
2021 年 12 月に、本学はアスクル株式会社様（代表取締役社長：吉岡晃様）および株式会社タイムインターメディア
図２–２ 小型 CO２センサーの設置事例

様（代表取締役社長：大矢正典様）と協働で、物流センター

TripLix 2022

5

の在庫配置最適化アルゴリズム開発のための共同実証実験を開始しました。アスクル株式会社様と本学が進化計算（遺伝的アルゴリズム）（※１）による最適化アルゴリズムを研究開発し、株式会社タイムインターメディア様はアルゴリズ
ムの高速化の実現に取り組みます。

２–５ デジタル庁牧島かれん大臣が「手話と音声の双方向コミュニケーション
システム」を体験
2022 年１月 12 日（水）に、小花貞夫理事、高橋裕樹准

アスクル株式会社様では、全国の物流センターに在庫配教授、森倉晋産学官連携支援部門長の３名が、デジタル庁置しているため、一つのオーダーにつき複数の物流センターの牧島かれん大臣を訪問し、「手話と音声による双方向コミュ

からの出荷による荷物の個口別れ（※２）が発生しています。

ニケーションシステム」の研究の目的、システム構成およ

本実証実験は、この課題の解決に向けて、産学連携の活動

び機能などを説明するとともに、共同研究先のソフトバンクとして行うものです。

株式会社様の協力を得て体験デモを実施しました（図２–７～

アスクル株式会社様と本学の佐藤寛之准教授は、2019８）。同システムは、聴覚障がい者の手話の動作を画像認識

年より物流センター在庫品の配置を最適化するアルゴリズ

し、自然言語処理を施すことで健聴者の端末にテキスト文でム開発の共同研究を行い、進化計算の改良を重ねてきまし

表示するとともに、健聴者の音声を認識して、聴覚障がいた。さらに、膨大な出荷実績データを用いた進化計算の実者の端末にテキスト文で表示する双方向のコミュニケーショ

現に必要な高速化をンシステムです。同システムは、高橋裕樹准教授と内海彰

株式会社タイムイン

教授、および中鹿亘准教授が連携して取り組んでいます。

ターメディア様に協同システムの説明に対して、牧島かれん大臣より、“誰一力頂くことで、今回人取り残されない、人に優しいデジタル化”の観点から実実証実験を開始しました（図２–５）。

図２–５ 物流センターの在庫配置の最適化のイメージ図（※１）生物の進化を模した最適化手法（※２）注文商品が複数の物流センターから出荷され、届ける際複数個口になってしまうこと用化に向けた期待や応用展開など多くのコメントを頂きました。また、大臣に同システムを体験頂いている様子は、同庁より下記ツイッターにて発信されています。
https://twitter.com/digital_jpn/status/
1481247086083518470
今後は、手話の認識率のさらなる向上を図るため、より

２–４ 株式会社学研ホールディングス様との産学連携プロジェクトを始動

多くの画像データを収集するともに、東京都調布市や茨城

2021 年 12 月に、本学は株式会社学研ホールディングス

体との協働をさらに進め、聴覚障がい者と健聴者のより円様（代表取締役社長：宮原 博昭様）と、産学連携に係る包滑なコミュニケーションを実現する新たな社会基盤の構築を

括協定を締結しました（図２–６）。

目指します。

県水戸市、福島県聴覚障害者協会など、複数の自治体や団本協定の締結により、イノベイティブな DX 人財の育成・交流や、持続可能な社会の実現に向けた共同研究など、超高齢化に直面する社会の課題解決に向けた産学連携の取り組みを開始します。
図２–７
小花理事による説明の様子

図２–６ 田野学長（左）と宮原代表取締役社長（右）6TripLix 2022

図２–８
牧島大臣の体験の様子

第３章

旬な研究者

圏外も電池切れもない無線通信の実現
石橋

功至

教授

先端ワイヤレス・コミュニケーション研究センター
http://d-wise.awcc.uec.ac.jp/

Ko j i I S H I B A S H I
ネットワーク化によってさまざまな社会課題を解決する超最近の主な成果の一つとして、多数の端末を同時に接続

スマート社会「ソサエティー 5.0」を支えるインフラとして、し、さらに超低遅延を両立した新たな通信方式「ホイッスル

第５世代通信（５Ｇ）の商用サービスが現在導入されつつあ（WHISTLE）」を開発しました。これは基地局による通信許ります。一世代前の４Ｇ／LTE–Advanced 通信に比べると、可なしで、自由にデータをやりとりできるグラントフリー非

通信速度は 20 倍、接続端末数は 10 倍、通信遅延は 10 分

直交伝送法に基づく方式で、１ミリ秒以下の遅延時間で、最の１になり、高速・多数同時接続・低遅延の三大要素が５Ｇ

大３万台のユーザーが100バイト程度のデータを同時に送信の特徴とされています。

できます。

５Ｇの限界

既存の方式では、
データ送信の際に通信の許可である「グラント」を基地局から取得する必要があり、これが 10ミリ

ソサエティー 5.0 では、自動運転車、配送ドローン、工業

秒程度の遅延を生んでいました。石橋教授は時間と周波数用ロボットなどを無線で接続することで、従来人が行っていの２次元に参照信号とデータ信号をそれぞれ異なる形式でた作業が自動化され、社会を支えるための公共サービスの拡散し、圧縮センシングに基づいた効率的な復調によって、コストを大幅に下げられると考えられています。しかし、突多数のユーザからの制御信号といった小容量のデータを低発的な環境の変化によって通信が途切れてしまう無線の不遅延かつ同時に伝送できるようにしました。将来、自動運転

安定性や、高速、多数同時接続、低遅延の組み合わせといっ

車やドローン、スマートファクトリー、リアルタイム遠隔治療

た複雑で多様な通信への要求に対して、現在の５Ｇでは十分などを支える技術になりそうです。

に満たすことができません。例えば、多数の自動運転車を無線で制御する場合、通信の不安定性や遅延の発生によって、走行中の緊急制御が間に合わずに事故につながってしまう可能性があります。

IoT 向け環境発電
また、従来の基地局の概念を覆す「セルフリーネットワー
ク」技術の研究も大きな可能性を秘めています。これは、また、大量のセンサーなどの IoT（モノのインターネッ

これまで基地局にあった電波を送受信する機能と、それらト）デバイスを通して現実世界のデータをリアルタイムにの信号処理を行う機能を物理的に分割し、これらを光ファイ収集し、これを人工知能（AI）によって解析することで、新しバー回線でつなぐことで、設計自由度を高め、高信頼で高い社会サービスを生み出すことが期待されています。
しか速な通信ネットワークを実現するものです。「今の基地局のし、寿命のある電池式のIoT デバイスを大量に設置した場

基本構成は 50 年以上前に提案されたものだが、無線資源

合には、その維持管理コストは膨大になり、現実的ではありを極限まで活用するには、基地局アーキテクチャそのものません。

の変更が必要だ」と石橋教授は考えています。

通信許可を不要に
このような背景において、石橋功至教授は「圏外も電池切れもない世界の実現」をスローガンに掲げ、５Ｇ以降（ビこのほか IoT 向けとして、電池を一切利用せず、環境中から太陽光や浮遊電磁波といった電力を集めて半永久的な電力供給を可能とする環境発電（エナジーハーベスティング）
技術を用いた無線通信システムも研究しています。

ヨンド５Ｇ）、６Ｇに向けた新しい無線通信の研究に取り組ん

最近は、環境中に存在するLTE 信号やＷｉ–Ｆ
ｉ信号を反射・でいます。「これらの二つの大きな目標に向けて、理論と実吸収して情報を伝送する「アンビエントバックスキャッタ通信」

験の両面からさまざまな技術を開発し、最終的に社会シスに力を入れており、すでに現在の一般的な通信端末の消費テムとして実装したい」と石橋教授は意気込んでいます。

電力に比べて１００万分の１以下であるナノワット（ナノは 10

TripLix 2022

7

第３章

旬な研究者
億分の１）レベルの消費電力で動くシステムを完成させていバイス設計、ネットワークプロトコルの構築に至るまで、理ます。エナジーハーベスティングと組み合わせることで半永論と実験を行き来しながら一貫した研究を進めていることが久的に動作させ、メンテナンスフリーなＩ
ｏＴシステムが実現

石橋研究室の大きな特徴といえるでしょう。こうした強みをできることから、次世代の通信技術として、今後徐々に定着

生かし、ユーザの要求に応え、信頼性を向上した新しい無していくでしょう。

線通信の世界を実現しようとしています。

理論と実験を行き来
理論研究とデバイス系の研究は、一般的にはどちらか一方に偏るのが普通であり、理想的な理論を構築してそれに基づくシステム全体を設計するという試みはほとんど行われていません。その中で、情報理論からプログラミング、デ考案したグラントフリー非直交伝送法

セルフリーネットワーク技術

太陽光から電力を集めて通信するエナジーハーベスティングシステム

LTE 信号などを反射・吸収することによって数百ナノワットでの通信を実現

情報推薦システムの研究
岡本

一志

准教授

大学院情報理工学研究科

情報学専攻

http://www.ds.lab.uec.ac.jp

Kazushi OKAMOTO
オンラインショッピングのサイトなどでは、商品の購入履
歴やレビューなどの評価データを基に、「この商品を買った
人は、こんな商品も買っています」といった推薦がしばしば8

商品を推薦しているのかは、実は明確にはなっていません。

透明性のある説明

行われています。こうした表示に思わず見入ってしまう人も

岡本一志准教授は、このような情報推薦システムについ多いのではないでしょうか。しかし、どのような根拠でそのて研究し、ユーザや運用者に対して、商品を推薦した「理由」

TripLix 2022

第３章

旬な研究者

を的確に説明することを目指しています。統計学や計算機も２―３割の確率で予測が当たることが分かりました。従来

科学、機械学習の手法を使ったデータサイエンスの領域に

研究にはなかった説明機能を新たに加えており、さらに予

おいて、特に計算知能の方法論を用いています。購買履歴

測までのスピードを100 倍以上に高速化した上で、同等以や商品の評価などの行動ログを収集・分析することによって、上の精度を維持しています。推薦理由の説明方法は、例え人の意思決定を支援したり、モノやサービスの価値推定やば「予測スコア ４.１」
「ユーザの影響 １.３」
「アイテムのマッチングに生かしたりするのが研究の目的です。

影響 ０.９」「交互作用 ０.７」
「システムの影響（バイアス）

例えば、商品を薦める際に、「この商品はお勧めです。な
ぜなら○○だからです」というように、システムがどのように判断したのかを明確に提示できれば、説得力が高まります。

１.２」といったように、５点満点のスコアで表示します。

人と人をマッチングする「推薦理由の“透明性”のある説明を行うことは、推薦しさらにこれを発展させ、岡本准教授は人と人をマッチング

た商品の受け入れやすさや信頼性、満足度に寄与することさせる「共同研究者の推薦システム」も開発しました。これが明らかになっている」（岡本准教授）そうです。

は公開されている科学研究費助成事業データベースの情報

こうした研究は、従来はユーザやアイテムに変更があってを基に、研究者のつながりをネットワークで示し、その中でもモデルの再構築が不要な「メモリベース法」で行われる共同研究相手として最適な研究者を割り出すものです。このが主流でしたが、処理に時間がかかるという課題がありまの推薦結果は、従来研究では予測し得なかった新たな共同した。これに対して、岡本准教授は規則に従った推薦をする

研究者を発掘できることが分かりました。

ことで高速化できる「モデルベース法」を採用しています。

このシステムは、大学ではリサーチ・アドミニストレーター

事前に学習したモデルに基づくため、推薦の説明をする際（URA）の業務支援や、学内の共同研究の活性化などに役の計算時間を大幅に短縮できるのです。

立ちそうです。予想もしなかった相手との連携が、新たなイ

図書の推薦に応用

ノベーションにつながるかもしれません。研究者間だけでなく、研究者と企業をつなぐ産学連携や、専門スキルを持っ一つの応用として、電気通信大学の附属図書館の貸出履た人材を探すなどのヒューマンリソース・マッチング分野に歴のデータを使って「図書推薦システム」を作りました。学

広く応用できるでしょう。岡本准教授は「人と人をつなぐ場

年と学科、専攻の同じ学生を同一グループに分類し、この合には、特に推薦理由の説明により高い透明性が求められグループが 2015 年と16 年に借りた図書のデータをシステる」と考えています。

ムに学習させます。これを基にして、同グループが 17 年にそのほか、賃貸物件の部屋の間取り図や階数、専有面積、借りるであろう図書の一覧を推薦します。この予測結果と、立地、築年数などの属性を入れると賃料が予測できる、不実際に17 年に借りられた図書を比較し、その予測精度（当動産向けのシステムなども研究しています。

たった確率）をスコアで算出します。
その結果、推薦結果の上位５―20 件の分析では、現状でスコアだけでなく、言葉でも説明
このように推薦システムはあらゆる分野に適用できます。
一方で、オンラインショッピングなど商品の推薦に使う場合

協調フィルタリング

データ収集と分析に関する研究

TripLix 2022

9

第３章

旬な研究者
は、主にレビューデータを活用しますが、そこには営利目的

言葉で表現できるようになれば、より分かりやすく訴えられで書かれたウソのレビュー（スパムレビュー）が含まれているでしょう。岡本准教授はそうした技術を改良していくととる可能性があります。今後はこのスパムレビューを検出した

もに、「マーケティングだけでなく、組織内の人材交流など

り、レビューの有用性を評価したりする研究に発展させていにも推薦システムは活用できる」として、企業からの積極的くそうです。

なアプローチを求めています。

また、説明の手法についても、スコア表示だけでなく、推薦の説明想定される応用

制御×学習、 制御×電力の新たな地平を目指して
定本

知徳

助教

大学院情報理工学研究科

機械知能システム学専攻

http://www.sc.lab.uec.ac.jp/ts/index_ j.html

To m o n o r i S A D A M O T O
ロボットや機械などを自在に操る「制御工学」の分野では、

い解析・制御手法の研究を続けています。ここでは一例と長らく高機能な製品を動かすことを目標にして研究が行われして、可制御性に基づくデータ圧縮を介した高速の強化学てきました。しかし、2000 年以降は、従来の高機能化に向習手法を紹介します。

けた研究に加えて、例えばエネルギー問題などの社会的な大規模複雑システムでは扱うデータ量が膨大なため、リ課題の解決を目指す研究がその大きな潮流になりつつあり

アルタイムに制御するにはデータの圧縮が欠かせません。

ます。

ところが、データを圧縮すると、そのデータを基に設計する

大規模複雑システムの理論研究を解決するため、定本助教は圧縮したデータを使いながら定本知徳助教は、このような社会課題の解決に向けて、も、高性能な制御器を設計できる強化学習の新しい手法を

制御工学の分野において理論と応用の両面から研究を進め提案しました。併せて、データの圧縮率と制御器の性能とています。理論研究では、主に大規模で複雑なシステムのの関係も理論的に明らかにするとともに、高性能な制御器制御をテーマにしています。小規模で単純なシステムならが高速に学習できることを数値的にも検証しています。近年

ば、従来の理論や、あるいは理論を使わなくても試行錯誤

は、学習に必要なセンサ情報が限定される状況での同様なによってある程度の制御は可能でしょう。しかし、電力シス

高速学習も提案しています。

テムや交通システムなどの大規模複雑システムには、秩序だった系統的な解析・設計手法、すなわちシステム制御工学に基づくアプローチが必要になります。

10

制御器の性能が劣化してしまうという問題があります。これスマートグリッドの応用研究
一方、応用研究の具体例としては、電力の流れを制御す

大規模複雑システムの制御は、データの積極的な活用がるスマートグリッド（次世代電力網）の本格運用に向けた、鍵になると定本助教は考えています。この観点から、特に制御理論に基づく提案をしています。例えば、風力発電機

学習理論との融合を視野に入れた「データ駆動型」の新しは導入量を増やすにつれて電力の安定供給が難しくなる場

TripLix 2022

第３章

旬な研究者

合があり、具体的には落雷などをきっかけに停電などの障害す。同じ工学であっても、制御と電力は異なる研究分野でが発生しやすくなります。

あり、使用する用語や概念も違います。そのため両分野をそこで定本助教は、ある種類の風力発電機が、設計次第理解する研究者はいまだに少ないのです。

では電力システムに悪影響を及ぼすことを「可制御性」とい

実際に、スマートグリッドは電力工学の研究者がリードしう観点から解析しました。その上で、補償回路を追加するだて設備は整いつつありますが、電力をどのようにコントロー

けで可制御性を高められること、その結果として、制御によルするかという制御工学からのアプローチが追いついている減衰性能を高められることを理論的に示しました。実デーません。定本助教は将来に向けて、「人材育成などを含め、タに基づく詳細なシミュレーションによって、その有効性も両者の間を埋めるような研究をしていきたい」と意欲をみせ実証しています。

ています。

この手法を使えば、風力発電機を大量に導入しても電力

定本助教は国際共同研究に熱心で、制御工学の分野でを安定的に供給できるようになります。この研究が示すよう世界的に著名な米ノースカロライナ州立大学のアラーニャ・に、定本助教は「次世代の電力システムの問題意識を起点

チャクラボッティ教授らとともにこれらの研究を進めてきましとして、制御工学と電力工学を融合し新たな解決策を見いた。国内でも国家プロジェクトをはじめ、他大学との協働のだしたい」と考えています。

輪を広げています。次世代電力システムの実用化に向けて、今後は企業との連携でもその力を大いに発揮してくれること

制御工学と電力工学の間を埋めるでしょう。

制御工学と電力工学の融合については、制御工学の観点から電力工学について解説するなど積極的に活動していま

強化学習

制御器

データ

設計

周波数偏差 (Hz)

 データ圧縮を併用した強化学習と性能解析
従来
0.2
0.15
大規模ゆえ困難
0.1
0.05
0
0

5
10
時間(秒)

圧縮 小規模ゆえ簡易 同等の制御性能
設計
提案

制御器

圧縮度 VS
制御性能？

システム理論（可制御性などの概念）
ロバスト制御理論

 一部の情報のみに基づく強化学習とその限界
学習制御器

どう学習？
制御限界？

実現理論
ロバスト制御理論

方法論の提案だけでなく，理論的な解析・評価も行う

次世代電力系統モデルの模式図

TripLix 2022

11

第３章

旬な研究者

画像や動画を解析・生成する視覚情報処理の研究
髙橋

裕樹

教授

大学院情報理工学研究科

情報学専攻

http://img2.hc.uec.ac.jp/

H i r o k i TA K A H A S H I「百聞は一見に如かず」ということわざがあるように、人間証できるため、利用のハードルは低いだろう」と髙橋教授はの知覚の大部分を占める「視覚情報」には、情報を直感的いいます。服装の違いや、バッグなど携帯品の有無でも変かつ的確に伝えられるという特徴があります。コンピュータビ

わらずに高い認識率を誇ります。似たような手法で、人がジョン（CV）とは、コンピュータにこうした視覚知能を与え倒れ込んでいたり、人間同士がけんかしたりしているといっる技術であり、これとは対照的に、コンピュータを使って情報た、通常とは異なる人の「異常行動」を検出する研究も進を可視化する技術がコンピュータグラフィックス（CG）です。

めています。

これらを包含する研究は視覚情報処理と呼ばれています。

機械学習による画像の領域分割
髙橋裕樹教授は、機械学習や深層学習、ニューラルネッ
トワークといったさまざまな人工知能（AI）技術を使って、画像や動画の処理や解析、生成を行う視覚情報処理の研究に取り組んでいます。例えば、現実の世界にCG 画像を合し、半導体の生産における歩留まり向上につなげたり、視線を認識することによって、視線だけでタブレット端末などを簡単に操作することを目指した「視線インタフェース」を開発したりもしています。

動画から３次元構造を取得

成し、実際に存在しないものを見えるようにする拡張現実感

一方、CV の研究では、壁面などに模様が少ない屋内の（AR）などの画像表示技術はこの分野の研究の一例です。

動画を撮影し、そこから線分を抜き出して床面や壁面など

いんぺい

反対に、現実の世界に存在する物体を隠蔽・消去する隠消の情報を組み立てて空間を再構成することを試みています。

現実感（DR）という技術もあります。

再構成した画像に矢印などを図示すれば、例えば駅の構内

一つは写真などから被写体を抜き出すような場合に使えや大学の建物内など、全地球測位システム（GPS）の電波

る、機械学習を使った画像の領域分割の研究です。通常、が届かない屋内のナビゲーションなどに利用できそうです。

撮影時は被写体にフォーカスするため、背景はボケたような

また、夜間の運転などで見にくくなる道路の区画線を可視画像になります。高橋教授は、被写体までの距離によって化し、運転を補助する研究などもしています。

ボケの度合いが異なることを利用して被写体を抽出する手

さらにAR 技術では、現実の世界を撮影した画像にティー法を考案しました。現状でも対象物体の７割程度が正確に抽ポットなどの CG 画像を合成するために、光源の方向を推定

出できています。また、ボケの状態と奥行きに関係がある

してこの CG 画像に適切な影をつけることができました。髙

ことから、今後精度がさらに上がれば、奥行き方向の情報

橋教授によると、「物体の色を再現することに加えて、影をなども取得できるかもしれません。

つけることでより現実感が増す」そうです。部屋の隅に置い

歩行を識別し個人を特定するた人形を画面上で消去するDR 技術もかなり精度が向上しています。

機械学習を用いた別の研究として、人間の歩行パターン

応用面では、視覚情報を使った多様な支援技術の研究にである「歩容」を識別する技術も開発しています。防犯カメ

乗り出しています。例えば、手話によるコミュニケーション

ラの映像のような不特定多数の人が映る動画像から、歩き支援です。手話の様子を撮影してその手の動きを機械学習

方だけで個人をある程度特定できるそうです。歩容は顔やで解析し、単語に翻訳してテキストや音声として出力すれば、指紋などと同様に、個人ごとに異なるパターンを持つため、聴覚障害者と自然なコミュニケーションができるでしょう。

生体認証の一つとされています。
「顔や指紋とは違って、多少遠くから撮影した映像でも認
12

そのほか、半導体ウエハの不良パターンを識別して検出

TripLix 2022

第３章

旬な研究者

文字の構造を解析し、異なる文字との間に共通する部分を

不動産検索や芸術支援も見つけて対応づけを行います。ひらがなの全文字を使うと不動産物件を探すための支援も行っています。これは駅1081 個（文字）のアンビグラムが作れる計算になりますが、からの距離や家賃などの数値的な情報だけでなく、「モダン」

そのなかで髙橋教授は、人間が作成可能な組み合わせの約「明るい」「落ち着いた」といったような感性語のキーワー

45％であり、人間では作成が困難と思われる組み合わせのドで物件を検索できるようにするという新しい試みです。物

26％に相当する、418 文字の印象的なアンビグラムを自動件の写真を魅力的に撮影するためのサポート手法なども提生成しています。彫紙アートでは、膨大な作業が必要な設案しています。

計図の作製を補助することで、その後は制作者に作品作り

このほか、芸術分野では、一つの文字を逆さにすると違に没頭してもらうことができるでしょう。このように、髙橋教

う字として読める「アンビグラム」を自動生成したり、「彫紙

授は視覚情報を使って多様な分野に応用の可能性を見いだアート」の制作を支援したりしています。アンビグラムでは、しています。

IP(Image Processing)/機械学習
Focal Blur 領域分割

被写体までの距離による局所的なボケの違いを利用した被写体抽出

入力

情報可視化のためのCV

視線インタフェース

線分を用いた3次元再構成

区画線の可視化

提案手法 [Shi14] [Chak10] [Zhuo11]

Ground Truth
1行: Blur map
2行: 初期分割
3行: 最終結果

AR(Augmented Reality) DR(Diminished Reality)
異常行動検出歩容識別

ウエハ不良パターン識別

屋内ナビゲーション

整合性有

0

0

整合性無

コンピュータビジョンの研究

機械学習を使った研究の概要

視覚情報を用いた支援

歩容識別[百瀬14]⚫CASIA Gait Database 105名 6試行⚫60×90画素⚫特徴量: 4,644次元◼ 3-交差検定

手話コミュニケーション支援
クライアントAt

動画撮影/登録

動画ファイル

カメラ撮影

表1 背面歩容識別結果

識別正答数(個)識別率(%)

クライアントB

605/630

96.0

クライアントC

接合背面歩容特徴

583/630

92.5

身体セグメント +分割背面歩容特徴

615/63097.6

分割背面歩容特徴

618/63098.1

歩容識別の研究物件推薦
感性検索空間

登録
学習リクエスト

図2 局所GEI勾配

やや暖かい
とてもお
しゃれ

身体動作追跡/認識
リクエスト

図1 Gait Energy Image[Han06]

GEI[Han06]

不動産支援

アノテーション

リクエスト
リスポンス

サーバ
Webサーバ

手話認識エンジン

物件
撮影
支援

データベースアンビグラム生成

0

彫紙制作支援0

視覚情報を使った多様な支援技術

TripLix 2022

13

第３章

旬な研究者

一般家庭の室内空間を使って人間を映像空間に没入させるバーチャルリアリティ環境の構築
橋本

直己

教授

大学院情報理工学研究科

情報学専攻

http://www.ims.cs.uec.ac.jp/

Naoki HASHIMOTO
釣りをしながらでも、国際会議に参加できます。河原のえています。従来は、コンピュータや、特別な機械を装着

岩肌にスクリーンを映し出せば、パソコンがなくてもスクリーしたそのディスプレイの中だけで体験していた映像の世界を、

ンのタッチ操作で簡単に作業が可能です。もちろん、投影「日常の空間で、全身で体感できるようにしたい」というのされているのはきちんとしたスーツ姿です――。

が橋本教授の目標です。

これは、約 10 年前に総務省が掲げた ICT（情報通信技術）戦略の中で想定されていた 2020 年のビジネスシーンです。

現実と仮想をつなぐ

くしくもその年、新型コロナウイルスの感染拡大によってテ

いわゆる仮想現実

レワークが一気に進み、こうした光景は珍しいものではなく感（バーチャルリアリ

なりました。

ティ、VR）や、拡張

モノを自在に書き換える

現実感（AR）と呼ばれる技術領域に属し冒頭のシーンでは、登場人物の胸のポケットに、センサーていますが、現実（リが内蔵された小型のプロジェクタが隠れているのがそのカラ

アリティ）の体験と仮クリです。

想（バーチャル）の没入型仮想環境の構築

プロジェクタとは、画像や映像をスクリーンなどに投影し体験とをつなぐことで、日常空間そのものを“没入型VR空間”て表示するディスプレイ装置です。プロジェクタの小型化がに変貌させたいと橋本教授は考えています。それによって、「新

進み、現在ではビデオカメラやスマートフォンなどにも取りしいリアリティ」を作り上げられると見通しているのです。

付けられるようになりました。

例えば、特殊な白黒のパターン画像を部屋に投影してそ橋本直己教授は、このように年々革新が進むプロジェクタ

れをカメラで読み取ることで、部屋の形を３次元的に計測でを使った応用工学を推進しています。プロジェクタは基本的きます。 橋本教授はその形に合わせて、６台のプロジェクにどこにでも映像を投影できます。そのため、あらゆる対象

タを連結させて一つの映像になるように部屋全体に投影し、がディスプレイになり、「現実に存在するモノに異なる映像を人が入り込める「没入型の仮想環境」を構築しました。

映すことで、モノの見た目を自在に変えられる」という特徴

ただ、あらゆる場所に映像を投影できるといっても、現在を持っています。近年では、建物や物体、空間などに映像のプロジェクタにはまだ多くの課題があります。室内をディを投影するプロジェクションマッピングが普及しています。

スプレイにしてそこに鮮明な映像を映し出すには、投影する

橋本教授は特に、映像の持つ「臨場感」や「没入感」に場所にある物体の色を打ち消すような処理をする必要があ

着目しています。映像が人に与える影響は想像以上に大きります。また、歪みを補正せずそのまま投影すれば、映像

く、ともすれば、「リアルを超えた存在にもなり得る」と考の形は崩れてしまいます。
橋本教授はこれらの課題を解決するため、背景に合わせて投影する映像の輝度を補正したり、特殊なパターン映像を投影して位置合わせの精度を上げたりする技術を開発しました。こうした技術を家庭で使えるようになれば、その日の気分で部屋のテーブルやソファの色を変えたり、壁の模様を自在に変えたりすることができるでしょう。橋本教授はこれを映像で人の存在を消す「透明人間」も可能

14

TripLix 2022

「どこでもディスプレイ技術」と呼んでいます。

第３章

旬な研究者

られます。

動く物体にリアルタイム投影

このように、無限の可能性を秘めたプロジェクタを企業はさらに、動く物体

どう使いこなし、社会に活用していくのでしょうか。産業界にリアルタイムに映の柔軟な発想力が試されています。

像を映し出す技術も開発しました。物体や 人 の 位 置、 姿 勢を高速で認識した上で、そこに映像を投

揺れるカーテン上での輝度補正前（左）と補正後（右）影する動的（ダイナミック）プロジェクションマッピングです。
マネキンやティーポットなどを手で動かしながら、そこに遅れずにバーチャルな表情を映し出したり、模様を瞬時に変えたりする実験に成功しています。
最近では、プロジェクタを使った次世代の視覚情報提示技術として、空中に立体像を投影する技術も開発しています。下にダミーとなる物体を置き、そこに投影した光を上側

動く物体にさまざまな映像をリアルタイムに映し出すに映し出す方式で空中像を提示します。プロジェクタは下にあるため像の周囲には装置を置く必要がなく、また手で触るような動作をしても影ができないため、実物体と混在させても違和感がないのがポイントです。

エンタメや教育分野への応用に期待
これらの技術の応用としては、例えばパーティー会場に入ると、フォーマルな服の映像が瞬時に映し出される「着せ替えシミュレーター」などが可能かもしれません。好きなキャ
ラクターに扮（ふん）するコスプレも容易です。エンターテ
インメント分野だけでなく、車を走らせながら渋滞情報を空間に投影したり、ロボットをより人らしく変身させたりすることもできそうです。
オンライン化が進む教育分野なども期待できるでしょう。
オンライン学習やオンライン会議で、必要に応じてディスプレイを作って映し出したり、人の存在感をより高めて投影しうさぎの空中像とシステムの構成

たりといったことが可能になれば、用途がより広がると考え映像でジャケットを着せる様子

TripLix 2022

15

第４章

情報発信（研究シーズ情報）

４–１ 産学官連携センターが主催する産学連携イベント
主に、民間企業の技術者、研究者や企画責任者などを対象とする産学連携イベントとして、産学官連携 DAY、新技

産学官連携 DAYに関する最新情報は本学ホームページに記載していますので、是非ご覧ください。

産学官連携 DAY
■ ４–１–２ 新技術紹介フェア

術紹介フェアおよび研究開発セミナーを年間を通して開催し新技術紹介フェアは、これまで年１回の頻度で開催してています。また、主にUECアライアンスセンターの入居企

いた産学官連携 DAYに加えて、研究テーマ紹介の機会業を対象とするICTワークショップも定期的に企画・開催しを年に複数回設けることで、最新の研究シーズを産業界ています。

の皆様に向けてタイムリーに情報発信することを目的とし以下では、それぞれの産学連携イベントの内容について、
ご紹介します。
■ ４–１–１ 産学官連携 DAY
毎年６月下旬に開催する産学官連携 DAY は、産学官連て 2020 年秋から開催しているオンライン産学連携イベントです（図４–２）。オンラインのイベントにすることで、首都圏のお客様のみならず、国内各地や海外からもご参加頂けるイベントになっています。

携センターが主催する最も大きなイベントです。コロナ以新技術紹介フェアは、研究分野を特定した本学の研究前はお客様に本学まで足を運んでいただき、研究室ツアー

センターの活動紹介と、研究分野を限定しない最新の研や旧ものづくりコンテストの受賞者発表への参画など、本究成果の２本建てで、プログラムを構成しています。なお、学の産学連携活動を直接体験して頂いていましたが、コ過去の新技術紹介フェアで取り上げた研究センターは、第ロナ禍においては密の状態を避けるためにオンラインの

１回のテーマは５Ｇ・ローカル５Ｇとして「先端ワイヤレ

イベントとして開催しています。2021 年の産学官連携

ス・コミュニケーション研究センター」、 第 ２ 回はエネ

DAY では、研究シーズの紹介、大学保有の知的財産のルギーをテーマに「i– パワードエネルギー・システム研究

紹介、産学官連携センター各部門の活動紹介、産学官連センター」、第３回は医工連携をテーマに「脳・医工学研携センターYouTube チャネルの開設と活動紹介ビデオの究センター」（産学官連携 DAY の一部として開催）となっ

視聴等、盛りだくさんのプログラムを実施し、企業、自治ています。第４回は、産学官連携センターの仕組み・提体、団体などから200 名を超える方々にご参加いただき供するサービス・施設の紹介など、産学連携に関する特ました。一例として、第 17 回産学官連携 DAY のプログ集回として開催しました。また、第５回は観測・計測技術

ラムを以下に示します（図４–１）。

と応用をテーマに「宇宙・電磁環境研究センター」を取り上げています。
新技術紹介フェアに関する最新情報は本学ホームペー
ジに記載しています。

新技術紹介フェア

図４–１
第 17 回産学官連携 DAY のパンフレット

16

TripLix 2022

一例として、第 126 回研究開発セミナーのプログラムを以下に示します（図４–４）。

図４–２
新技術紹介フェアのプログラム■ ４–１–３ ICTワークショップ
ICTワークショップ（ICT–WS）は、UECアライアンス
センターの入居企業、本学教職員、学外関連機関の皆様にご参加いただき、ものづくりや AI 等各分野の技術シー

図４–４ 第 126 回研究開発セミナーのプログラム

４–２ 学外連携で開催するイベント
本学は、例年５月に国立研究開発法人科学技術振興機構（略称 JST）と共同で、新技術説明会を開催しています。

ズとニーズを紹介するイベントです。UECアライアンスセ

新技術説明会は大学の技術シーズと企業のニーズのマッンター１階の 100 周年記念ホールを会場に、コロナ禍にチングを目的としたイベントで、若手の助教・准教授を中心おける感染防止の観点から、対面とオンラインを併用したに関連知的財産を含む研究成果を紹介しています。

ハイブリッド方式で開催しています。
一例として、第 29 回 ICT–WS のプログラムを以下に示します（図４–３）。

コロナ以前は、JST の東京本部別館にて開催し、大学の研究者自らがプレゼンテーションをして、参加者と名刺交換や個別面談を行っていましたが、2020 年からはオンラインでの開催に移行しています。詳細については JST の新技術説明会の Web サイトの情報を参照ください。

新技術説明会図４–３ ICTワークショップのプログラム■ ４–１–４ 研究開発セミナー
研究開発セミナーは、業界における政策や技術の最新
情報と開発動向、関連テーマにおける本学の取り組み、および市場の展望等をご紹介するイベントです。研究開
発セミナーもコロナの感染予防対策として、対面とオンラ
インのハイブリッド方式で開催しています。

TripLix 2022

17

第５章

産学官連携（共同研究等の仕組みと活用）

５–１ 産学官連携の仕組み
産学官連携センターでは、産業界のニーズと大学の研究
シーズのマッチングをはかり産学連携を推進することを目的

５–２ 共同研究、受託研究、学術相談の手続き方法■ ５–２–１ 手続きの概要と進め方

として、URA（University Research Administrator）と研究課題や依頼したい本学教員が明確になっている場

産学連携コーディネーターが皆様からの相談を承っていま

合は、共同研究、受託研究、学術相談の契約締結の手続す。本学が提供する産学官連携の主な仕組みとしては、共きを行いますのでご相談ください。また、研究内容が明同研究、受託研究、学術相談があります（図５–１）。

確になっていない場合や依頼したい教員を探してほしいといった状況であれば、URA および産学連携コーディネー
ターが相談にのり、ご要望に沿う連携をご提案いたします
のでお気軽にお問合せください。
■ ５–２–２ 研究者の探し方
本学ホームページ上に本学教員の情報を掲載していますので、共同研究等をご検討いただく際にご利用ください。
・研究者情報総覧
研究者の氏名や専攻、専門分野などをキーワードとして本学教員を検索することができます。

図５–１ 産学官連携の仕組み■ ５–１–１ 共同研究
共同研究は民間企業等から研究者および研究費を受け入れて、本学教員と民間企業等の研究者とが共同して研究を行うことにより、民間企業等のニーズに合った優れた研究成果を生み出すことを促進する仕組みです。
■ ５–１–２ 受託研究
受託研究は民間企業等から委託を受けて、本学の施設を使用し本学教員が職務として研究を行う仕組みです。
■ ５–１–３ 学術相談

・ラボガイドとガイドブック
本学の研究室を紹介するWeb サイトとしてラボガイドを用意しています。研究内容を簡潔に要約したショートメッ
セージを掲載しています。
また、ラボガイドに掲載されている情報をまとめた冊子として理工系研究室ガイドブックがあります。

電通大研究室ガイド
・ OPAL–RING
OPAL–RING は産学連携に対する実績や関心がある本

学術相談は本学教員が持つ専門的知識に基づき、民間

学教員について、技術シーズや応用を含む研究活動の詳企業等からの相談に対して、技術的な助言・指導を行う

しい説明を掲載した雑誌で WEB 版と冊子版があります。

仕組みです。
製品を改良したい、製品、製造等における技術的な課
題を解決したい、新技術・新製品を開発したい、機械・研究分野ごとに纏めたダイジェスト版も用意しています
ので、初めてご覧になる場合はダイジェスト版からご覧い
ただくことをお勧めします。

装置を改良したい、新しい技術を身につけたい、技術的また、WEB 版ではキーワード検索機能がありますので、実現の可能性を相談したい、といった内容に対して解決の研究に関連したキーワードを用いて当該分野を研究してい糸口を見つけるための相談に対応します。

る本学教員を絞り込むことが可能です。

OPAL–RING

18

TripLix 2022

■ ５–２–３ 研究課題の設定において留意すべき点
大学との産学連携においてご相談いただく際にご留意いただきたい点をいくつかご説明いたします。
・企業と大学の研究の違い
民間企業における研究は新規事業開拓や既存事業の競

５–３ 共同研究等の好事例紹介
直近の産学連携イベントからピックアップした本学と民間企業等の共同研究の好事例を紹介します。対象とした産学連携イベントは、「新技術紹介フェア2022 春～産学争力強化を目的としていますが、大学における研究は知連携の勧め～」です。

の探究であり、学問領域の開拓に重きを置いています。

・共同研究事例１

また、大学は教育機関であり、学生が研究に従事して論「聴覚障がい者と健聴者の双方向コミュニケーションシ

文を執筆することが前提となります。このため、大学の研ステムへの取り組み」

究は原理の検証や PoC（Proof of Concept、アイデア

担当教員：高橋や概念の実証）の作成を目的とした研究になります。そこ中鹿で、大学の研究成果を技術シーズとして取り込んでいた

裕樹教授、内海

彰教授

亘准教授

＜概要＞

だき、新製品の研究開発に展開するといった、共同研究

2017 年 10 月から開始したソフトバンク株式会社様とにおける役割分担をご検討いただき、研究内容や成果目の共同研究「聴覚障がい者と健聴者のコミュニケーション標を設定していただくことをお勧めいたします（図５−２）。

の質向上に関する研究」の成果として、現在試験運用し共同研究の具体的な内容や成果目標の設定に関するご相ているSureTalk の研究概要と今後の活動について紹介し談も承りますのでお問い合わせください。

ました。 本共同研究では、本学の３研究室が参加し、動画からの手話単語列認識と手話単語列からの自然言語処
理による日本語変換、および、音声認識に関わる研究を担当することで、テキスト表示を介した聴覚障がい者と健聴者の双方向コミュニケーションの基盤技術を実現しています。
SureTalk のシステム構成およびデジタル庁でのデモやメディア掲載の事例を以下に示します（図５–３～４）。

図５–２ 研究テーマと成果目標の設定■ ５–２–４ 学術相談を活用した研究課題の明確化
研究課題が具体化されている場合は秘密保持契約の締結を行ったうえで、相談の具体的な内容や課題となっている技術情報等をご提示ください。本学教員と面談しつつ研究内容の詳細や成果目標をはじめとして、研究経費等の契約条件を相談させていただきます。その後、共同研

図５–３ SureTalk のシステム構成

究契約を締結して共同研究等を開始します。一方で、研究課題が明確でない場合は、初めに学術相談契約を締結していただき、本学教員と議論しつつ研究課題の明確化を行うことをお勧めします。

図５–４ デジタル庁でのデモやメディア掲載の事例

TripLix 202219

・共同研究事例２

生した事業所や医療介護施設への立ち入り調査、再発防「自治体・企業と連携した IoTとデータサイエンスによ止のための提言やガイドブックの配布などにも取り組んでる感染症対策の取り組み事例」

います。さらに、自治体や地域企業と協力した CO２濃度

担当教員：石垣の測定と可視化、CO２濃度や各種環境情報のビッグデー

陽特任准教授＜概要＞

タを分析することによる行動変容の提言などについても、

新型コロナウイルス感染症のエアロゾル感染を防止す取り組んでいます。

るため、CO２濃度の計測・可視化と換気改善に向けた行商店街や公共施設での CO２可視化、タクシーでの CO２動変容の実証実験を実施しています。また、経済産業省

可視化、およびライブ会場での CO２可視化の取り組みをの CO２センサに関するガイドライン策定、クラスターが発以下に示します（図５–５～７）。

図５–５ 商店街や公共施設での CO2 可視化事例

図５–６ タクシーでの CO2 可視化事例

図５–７ ライブ会場での CO2 可視化事例

20

TripLix 2022

第６章

ベンチャーの育成と活用

６–１ U ☆ PoC アイディア実証コンテスト
2021 年６月に、 UECアライアンスセンターを会場に、本学学生を中心とした 16 チーム、 及び協賛企業９社、本学教職員と外部審査員が参加したものづくりコンテストU ☆
PoCを開催しました（図６–１）。
U ☆ PoC は、既存の社会問題や、未来の豊
かな生活のための新たな技術・サービスに関する学生アイディアを競い育むコンテストで協賛企業９社様ロゴをHPに掲載

６–２ ベンチャービジネス概論・特論授業の様子あり、優秀なアイディ

本学では、学生に起業に関する知識を伝え、起業の意欲

アには賞金を授与し、学生がこれまでの知見や学びを活かを刺激する為、大学３・４年生向けに「ベンチャービジネス

し、積極的にチャレンジする企画・構成となっています。

概論」、大学院生向けに「ベンチャービジネス特論」の２つ

図６–１ U ☆ PoC プロトタイプ審査会

コンテストは書類審査との講座を開講しています。

プロトタイプ審査の２段階

それぞれ２単位の履修科目として後期に開催された授業でで実施し、プロトタイプ審は、第５回より、実際に株式公開したばかりのセーフィー株

査を通過したチームには大式会社様の佐渡島隆平社長にご登壇頂くなど、一線でご活学賞３賞と協賛企業 ９社からなる企業賞を授与し、受躍のベンチャー企業経営者をゲストにお招きし、マザーズ上
図６–２ U ☆ PoC 表彰式

賞したアイディアの具現化に進んで頂き、最終成果発表会

場までの道のり等、実際にIPO 株式公開するまでの実体験に基づいたお話を講義頂きました（図６–４）。

の場で、作品の完成度を発表して頂きました（図６–２）。
U☆PoCプロトタイプ
審査会の様子は、産学官連携センターのYouTube
サイトに掲載され、 大学賞３賞の受賞チームが産学官連携DAYのオンライ
図６–３ U ☆ PoC の YouTube サイト

図６–４ ベンチャービジネス概論

ンプレゼンテーション内で大学院実践教育科目としては、「ベンチャービジネス特論」

発表されました（図６–３）。

が毎週水曜日５限に開講され、今後デジタルデータに資産価値をつけるビジネスモデルなどを、2021 年のインフィ協賛企業には、きらぼし銀行様をはじめ、アフラック生命

ニティベンチャーサミットで優勝したエンゲート株式会社様保険株式会社様、株式会社クレスコ様、ソフトブレーン株式の城戸幸一郎社長にご講義頂きました。講義では、スポー

会社様、ネクストソリューション株式会社様、株式会社ハート

ツ選手へのギフティングサービスのビジネスモデルや、大ビーツ様、株式会社フローベル様、レッドインパルス株式会

手企業楽天株式会社からベンチャー起業に至った理由など、

社様、株式会 B–STORM 様の合計９社様にご協賛を賜りま大手企業とベンチャー企業の両方を経験したからこそ感じてした。

いる貴重な体験談をお話頂きました（図６–５）。

TripLix 2022

21

図６–８ Front Agent 心理分析画面

図６–５ ベンチャービジネス特論「ベンチャービジネス概論」と「ベンチャービジネス特論」
は、学域生および大学院生に、ベンチャーマインドを醸成する場としても、活用されています。

６–３ ベンチャー企業の入居する
イノベーティブ研究棟の紹介

・株式会社インターメディア研究所様
同社保有技術に依り商品化した USB で接続するだけでPC 経由にて手書きができるツール【Gridwork】の販売促進支援を目的に、本学生協と連携を行い、本学学生向け学
習支援ツールとしての販売を行う方向にて検討を行っています（図６–９）。

本学敷地の西エリア角地にコンクリート５階建ての西 11号館イノベーティブ研究棟が位置しており、４階・５階に本学認定ベンチャー企業６社が入居しています。
イノベーティブ研究棟は、ベンチャー育成支援ルーム、プ
レインキュベーションルーム、コワーキングルーム、サーバー
図６–９ Gridwork

ルーム及び会議室から構成されています（図６–６～７）。
本学で研究・開発されたシーズ、研究成果、習得した知PC 手書きツール・フローライトテクノロジー株式会社様識を活用したイノベーションを基に、本学教職員及び学生、

同社の強みである工場内設備の稼働状況管理及び物流卒業生のベンチャー企業設立の支援及び育成の場として活状況のリアルタイム把握などの組み込みソフトウェア技術

用されています。

を、東京都中小企業振興
公社様のニューマーケッ
ト支援開拓事業のマッチ
ングに紹介し、連携先の開拓に努めています（図６–10）。

図６–６ イノベーティブ研究棟

図６–７ ５階ミーティングスペース

６–４ 認定ベンチャーの支援活動
・ Umee Technologies 株式会社様（本学発ベンチャー企業）
前述の ICTワークショップに同社代表取締役新納社長にご

図６–10

組み込みソフトウェア技術

６–５ 認定ベンチャーのご紹介
本学の認定ベンチャーは 2022 年４月の時点で 32 社であり、ロボット、IoT 関連、アプリ開発、医療テック系など、事業分野は多岐にわたります。
認定ベンチャーに関するご質問等につきましては、お気軽に電話またはメールにてご連絡ください。

登壇頂きました（オンライン形式）。同社の保有する技術と電

話：042–443–5973（ベンチャー支援部門）

して、「商談や面談等、会話が重要な業務で、エースのス

E-mail：venture@sangaku.uec.ac.jp

キルを習得した AIコーチが会話中にアドバイスする業界初

22のコミュニケーションAI プラットフォーム・Front Agent」に

また、電通大の学生によるものづくりコンテスト、U ☆

ついてご説明して頂き、ビジネスマッチングの場として活用

PoC への協賛企業など、年間を通じて受け付けております

して頂きました（図６–８）。

ので、お気軽にお問い合わせください。

TripLix 2022

第７章

知的財産の活用が pH６～７の体液には溶解する「腸溶性コーティング外７–１ イチオシ知財のご紹介

カプセル」に格納しています。この「可食アンテナ」に外

本学における研究成果の社会還元を実現するため、知的財産の権利化と活用に取り組んでいます。その中から、イチオシの知財をご紹介いたします。

部から電磁波をあてることによって、デバイスを検知する
ことができます。
患者が本デバイスを飲み込むと、外カプセルに守られ胃の酸で溶けることなく、胃を通過し腸に到達しますが、★食べられるセンサ

腸の体液では外カプセルは溶解し内カプセルが露出しま

国内の消化器系疾患の患者数は年間 100 万人以上です。検出したい腸内細菌で分解するシートで内カプセルあり、消化器疾患の疾病予防や早期発見のための簡便なを作成すると、その腸内細菌が存在した場合には、シート検査方法が求められています。そこで、本学と慶應義塾が分解し可食アンテナが露出することになります。すると、大学は共同で、非常に簡便に生体内の様々な物質の情報

このアンテナは腸の体液に容易に溶解するため、外部かを取得可能で、消化器官の病理の診断および治療を低負ら電磁波をあてても、もはやデバイスは検知されなくなり

担で行うことができる経口摂取可能なデバイスの開発に取ます（図７–３）。つまり、「デバイスが検知されない」＝「検り組んでいます（図７–１）。

出したい腸内細菌が存在する」ということになります。

このデバイスは、例えば、代謝や免疫に関わり、体内

このデバイスは、完全に可食材料のみで構成されてお環境を整える腸内細菌（図７–２）を検出したい場合には、り、安全性が高く（ワイヤレス・バッテリーレス）、滞留リ

その腸内細菌で分解するシートでできた「内カプセル」のスクもありません。また、生体内を直接モニタリングでき、中に、腸の体液に容易に溶解する導電物質で作成した「可シンプルな構造とデザインであり、コーティング材料を変食アンテナ」を入れ、更に、pH１の胃液では溶解しないえることで、様々な検出対象に応用展開が可能です。

腸溶性コーティング外カプセル
腸内細菌で分解するシート

内カプセル
可食アンテナ１ cm
図７–１ 経口摂取可能なデバイス（食べられるセンサ）

図７–２ ヒトの腸内細菌叢（腸内フローラ）※健康状態や疾患に関与

図７–３ センサの検出原理

TripLix 202223

想定される用途としては、消化管内の生体情報の予測（腸内細菌活動、消化管内 pH、体内深部温度）が考え本学では、特許やプログラムのライセンスだけではなく、られ、さらにスマートフォンによる検知が可能となれば、化学物質や試薬の提供も行っており、製品化された実績

消化管内の定期的な健康診断、消化管内疾患の家庭におもあります。

ける簡易的な１次診断や薬物の投与や徐放と組み合わせ⑤ベンダーへのサブライセンス付きライセンス

たデジタル錠剤などが可能となります。また本デバイスをプログラムをユーザ企業へライセンスするだけではな

農地に散布し、土中の pH 等を検出することにより、スマー

く、それを販売するベンダー企業へのサブライセンス付

ト農業への応用も期待できます。

のライセンスもあります。

【出願情報】⑥共同研究内でのライセンス

・発明の名称： センサデバイス

共同研究で使われたプログラム、ノウハウ、ロボットの・出 願 番 号： PCT/JP2022/008995

図面等の設計情報を、共同研究終了後も引き続き使用し（基礎出願：特願 2021–032580）
・出願

日： 2022/03/02

・出願

７–３ 契約書・問い合わせ先人： 国立大学法人電気通信大学
学校法人慶應義塾

・発

明

者： 菅

哲朗、古澤

尾上

弘晃、稲見

矢野

達也

ライセンスの対象（特許、プログラム、成果有体物、ノ
岳、末次

涼平

文香、堀

克紀

７–２ 本学で実績のあるライセンス形態①大学の知財を単純にライセンス（譲渡も含む）
本学の研究の特徴として、情報通信分野の研究が盛んに行われていることが挙げられます。その結果、日々多くのプログラムが作成されています。そのため、企業にプログラムと特許をセットにしてライセンスが行われています。
また、共同研究で生まれた企業との共同発明の本学権利を、共同研究先の企業に出願前譲渡するということも行われています。
②短期間のお試しライセンス
プログラムの性能、使い勝手を評価するために、短期間のお試しライセンスを行っています。また研究で生まれたロボットの短期間貸出しも行っています。
③サポート付きライセンス
研究室で長期間にわたって作成してきた最先端の研究成果であるプログラムを、企業で使いこなすことは、必ずしも容易なことではありません。また大きなプログラムのソースコードは、解読に時間がかかり、改変も容易ではありません。そのため、企業の使い勝手に合わせた簡単なカスタマイズや、使い方のサポート付きのライセンスも行っています。

TripLix 2022

たいというご要望があり、数多くのライセンスが行われています。

（優先日：2021/03/02）

24④成果有体物の提供ウハウ）や条件は様々なため、ライセンス契約書のひな形
は特に用意されておらず、カスタムメイドで対応しています。
なお、契約条件は、世間一般の常識的な内容になっています。

７–４ その他のイチオシ知財
そのほかのイチオシ知財は、

電通大 イチオシ知財
で、検索ください。
また、ご質問等につきましては、お気軽にメールにてご連
絡下さい。
E-mail：chizai@ip.uec.ac.jp

第８章

リカレント教育について

８–１ リカレント教育の概要
人生 100 年時代を迎え、社会人として必要なスキルも時代の変化に合わせてバージョンアップして行くことを迫られるようになりました。

８–２ データサイエンスのスキル取得プログラム
本学では 2015 年からデータアントレプレナーフェロープ
ログラムを開講し、実践的なデータサイエンス教育の実績

大学で行っている講義をそのまま聴講していただく制度を積んできました。その７年間の成果をUEC データサイエ

として「科目履修生」という制度がありますが、本学では、ンスプログラムとして整理・統合して、社会人の皆様にもご社会人の学び直しのために以下のようなプログラムをご用意提供しています。基礎レベルからエキスパートレベルまでのしております。

コンテンツを揃え、受講生のレベル・到達目標に応じた育成（１）データサイエンスのスキル取得プログラムが可能となっています（図８–１）。

データサイエンスに関するプログラムです。プログラ
ムの受講終了時に「修了証」を発行します。

それぞれのレベルで想定した到達目標を以下に示します。
【基礎レベル】• データアントレプレナーフェロープログラム

現在、データを活用して業務を行う上で必須とされるス• 独り立ちデータサイエンティスト養成講座

キルを身につけた上で、データサイエンスのプロジェクト• データサイエンス基礎講座

でリーダーに言われたことをきちんと実行できる。

（２）オーダーメイド型のプログラム
上記（１）は、あらかじめ用意されたプログラムに、様々【応用レベル】
データサイエンスのプロジェクトでリーダーの指示のな機関に所属の方々がご参加頂く構成になっていますが、下、必要なことを自力で実行することができる。

本学では、企業様のご要望に沿った社内研修として、講【エキスパートレベル】

義の対象や内容をカスタマイズするオーダーメイド型のプ

データサイエンスのプロジェクトでリーダーとしてデーログラムをご提供しています。

タ活用の目的をクライアントと相談して策定し、相応しい

以下では、（１）データサイエンスのスキル取得プログラム、分析を行なった上で、結果を評価することができる。また、

および（２）オーダーメイド型のプログラムの具体的な内容

結果をシステム化するための要件を開発側に提示できる。

をご紹介します。

図８–１ データサイエンスのスキル取得プログラム（※文科省の「エキスパートレベル」は計画段階。）

TripLix 202225

８–３ ご提供しているコース

８–４ オーダーメイド型のプログラム【データサイエンス基礎講座】

本学では、企業様向けに以下の講座を個別に作成してご

上記の「基礎レベル」を学びます。
【独り立ちデータサイエンティスト養成講座】

提供することが可能です。
【経営層向け AI 講座】

上記の「基礎レベル」および「応用レベル」を学びます。

大手ゼネコンの企業様の役員向けにAIと言われている

上 記２つの 講 座について詳しくは以 下をご 参 照くだ

技術で何ができるのかを本学教員が講演し、そのあとディさい。

スカッションを行いました。

https://de.uec.ac.jp/zero/【画像解析技術講座】
映像機器の製造・販売を行なっている企業の研究所の【データアントレプレナーフェロープログラム】
上記の「応用レベル」および「エキスパートレベル」を所員の方々に、深層学習による画像解析技術の入門から
先端技術の紹介までを本学教員が講義し、演習を行って学びます。

スキルを身につけていただきました。

【エキスパートレベル】【データサイエンス入門講座】

上記の「独り立ちデータサイエンティスト養成講座」の大手ゼネコンの社員様（営業の方から研究所の方まで）修了生で成績優秀な希望者は、追加費用を払ってデータ向けに、プログラミングの初歩からデータの集計・可視化、

アントレプレナーフェロープログラムの後期講義と同じ内モデル作成の基礎までを本学教員が講義し、演習を行っ

容の講義を受講できます。

てスキルを身につけていただきました。

詳しくは以下をご参照ください。
https://de.uec.ac.jp/

オーダーメイド型のプログラムの詳細については、以下の連絡先にお問い合わせください。
E-mail：dep–office@sangaku.uec.ac.jp

データサイエンスのスキル取得プログラムとご提供しているコースの関係は図８–２のようになります。

図８–２ データサイエンスのスキル取得プログラムと提供コース

26

TripLix 2022

第９章

協働と共創の場の活用

2017 年４月に、先端共同研究施設として UECアライアン
スセンターの運用を開始しました。「協働と共創」を理念に掲げ、共同研究を始めとして、入居者、教員、学生、ならびに学外の関連機関・企業の間の連携の場として、ご活用
頂いています（図９–１）。

図９–４ 100 周年記念ホール

図９–１ UECアライアンスセンターの外観

９–１ 施設概要

図９–５ ミーティングルーム

５階建の建物に居室 40 室を有し、現在 30 社（2022 年
４月１日時点）が入居しています。入居企業の業務分野は、ものづくり、ソフトウェア開発などです。１階に約 100 名収
容可能な 100 周年記念ホールがあり、ワークショップなど関係者間の交流に活用されています。２階以上の各フロアにはミーティングルームがあります。その他、１階にはコンビニ
エンスストアが、２階には電子パーツを扱うマルツエレック株
式会社様が入居しています（図９–２～５）、（表９–１～２）
。

居 室

居 室

居 室

居 室

居 室

居 室

居 室

居 室

居 室

居 室

図９–２ 各フロアの構成

表９–１ 居室の設備等

1区画 約52
50 ㎡
OAフロア（タイルカーペット）
床荷重300kg/m 2[電気系] 単相100V40A（E付コンセント）
共用エアコン（温度設定は独立）[通信系] 電話回線、光回線(NTTフレッツ)※別途回線契約が必要となります。
[セキュリティ系] カード式電子錠（3〜5階は各階EVホールにも設置）

表９–２ 共通スペース

ミーティングルーム（2〜5階各１室、全４室）
100周年記念ホール（1階、133㎡、2分割使用可能）
展示交流スペース（1階）、福利厚生施設（1階セブン‐イレブン）
来客者用駐車場（共用7台）

図９–３ 居室の様子

TripLix 2022

27

また、東京都中小企業振興公社様などと連携し、各種外９–２ 提供サービス

部資金情報を提供しています。

建物の２階に、産学官連携センターのスタッフが常駐し、本学教員と企業様の共同研究をサポートすると共に、入居

さらに、教員や学生と触れ合う機会として、お茶会やフェスティバルなどを開催しています（図９–８）。

企業の皆様に各種のサービスを提供しています（表９–３）。
表９–３ 提供サービス

共同研究の支援
ワークショップで技術シーズ・ニーズを紹介
各種外部資金情報の提供
本学教員・学生との交流支援
採用活動支援
図９–８ フェスティバルの様子

ICT–WSを定期的に開催し、本学教員、入居者、および外部の関連機関により、ものづくり、AI、ロボット、ソフトウェ
ア開発などの各種分野の技術シーズ・ニーズを紹介しています。これまで５年間で合計 28 回開催しました（図９–６～７）。
各回のプログラムと概要は以下のホームページでご覧頂くことができます。

９–３ こんな企業のご入居を期待しています〇本学との共同研究や本学での寄附講座・共同研究講座の開設を計画されている企業・研究組織〇 UECアライアンスセンターでの技術開発・協働作業を

https://www.uac.uec.ac.jp/news.html

通じて、「オープンイノベーションを実践していこう」「人
材育成を推進していこう」と検討されている企業・ベン
チャー企業〇複数の企業・研究組織で構成された技術開発あるいは人材育成のためのコンソーシアム〇地域が進める産業振興に関わり、本学と連携して技術開発と人材育成を図る企業

９–４ 入居企業の共創事例■ 自律走行草刈機
図９–６ ICTワークショップの様子

株式会社筑水キャニコム様と田中一男教授の共同研究により、福岡空港内で草刈機自律走行に関する実証実験

本学発ベンチャー企業:12を行いました（図９–９）
。

分野

延べ講演数

情報/画像/セキュリティ
生体/医療

高齢化による作業人口の減少、夏場の作業における熱中

ソフト開発

教員:37

通信

図９–７ ワークショップ講演の内訳

TripLix 2022症の可能性など、より安全で作業負担を軽減できる草刈機が求められています。また、維持管理コストの抑制にお開発支援
他

新サービス/
システム/
アプリ

ロボット

28

物作り

ＡＩ

入居企業:39

学外:24

空港や農場などの広い土地の維持管理において、少子

いても、草刈作業の無人化・自動化が切望されています。
草刈機の自律走行を実現するために、準天頂衛星シス
テムみちびきを活用すると共に、田中一男教授が開発した自律ロボットのモデル構築技術、センサー統合技術、

および、モデルベースド制御技術を草刈機に搭載しました。
実証実験を福岡空港敷地内の指定した範囲で行い、実９–５ 施設利用に関わる諸費用

験機「草刈機まさお」の自律走行、走行の安定性、実走入居に伴って必要となる諸費用は以下の通りです。

時間、および刈草の飛散状態等を確認して良好な実験結

施 設 使 用 料：１区画当たり消費税込月額 15 万 1,030 円

果が得られました。今後も共同研究と実証実験および実（１㎡当り月額約３千円）

用化に注力する予定です。

敷金、共益費：不要。ただし、退去時に原状回復することが条件となります。
電 気 料 金：実費を別途負担いただきます。
通信料金（電話、
インターネット）：別途通信会社との契約が必要となります。
・ご入居に向けた見学会、説明会
ご入居に関するご相談はいつでも受け付けています。
入居者説明会も随時開催していますので、ご関心のある

図９–９ 福岡空港内での実証実験の様子

方は下記連絡先宛お問い合わせください。館内の見学も歓迎です。

■ 見守りふくろう株式会社ワイヤレスコミュニケーション研究所様は、沼尾雅之教授のコンセプトを基に「見守りふくろう」を開発

・連絡先等
ご入居に関するご相談、ご見学、ご質問等はお気軽にしました（図９–10）。
この「見守りふくろう」は、会話機能を持っていて、一

下記宛電話またはメールにてお申込みください。

人暮らしの高齢者の日常の話相手になり、認知症の予防

電話：042–481–0583に繋がります。

E-mail：100staff@sangaku.uec.ac.jp

顔認証カメラで複数の高齢者の方々の顔を認識しながらお話することもできます。
また、対話機能とAIを駆使して、長谷川式認知症診断をすることができます。ふくろうが質問して、被検者が回答する方法により、診断が可能です。

図９–10

見守りふくろうTripLix 2022

29

付 録
データ編

■ データ編共同研究の獲得金額の推移グラフ
（百万円）
450
400
350
300
250
200
150
100
50
0

2012年 2013年

2014年

2015年

2016年

2017年

2018年

2019年

2020年

2021年

特許出願・登録件数の推移グラフ
120
100
80
60

出願件数

104

登録件数

99
85

83

81
72
62

77

74

69
57

56
40

40

35

42

35

43

57
48
38

20
0

2012年

2013年

2014年

2015年

2016年

2017年

2018年

2019年

2020年

2021年

2016年

2017年

2018年

2019年

2020年

2021年

ベンチャー企業件数の推移グラフ
35
30

認定数

取り消し数

合計

25
20
15
10
5
0
-5

30

TripLix 2022

2012年

2013年

2014年

2015年

付 録
■ 2021年度のプレスリリース一覧（産学官連携センター関係分）
日付

１月17日

12月17日

12月１日

11月29日

発表件名

デジタル庁牧島かれん大臣が「手話と音声による双方向コミュニケーションシステム」を体験

学研×電気通信大学による産学連携プロジェクトが始動！
12月16日、包括的連携協力に関する協定を締結

アスクル、電気通信大学、タイムインターメディア
が AI による物流センター在庫配置最適化に向け、協働で実証実験を開始

連携機関

担当教員

ソフトバンク株式会社

髙橋
内海
中鹿

裕樹
彰
亘

株式会社学研ホールディング岡田英孝

アスクル株式会社
佐藤
株式会社タイムインターメディア

寛之

QR コードトヨタ自動車元副社長 佐々木眞一氏（品質管理の権威）特別講演会を開催

電気通信大学と三鷹市が包括的な連携協定を締結
11月15日

10月15日

７月29日

６月30日

カーボンニュートラルや持続可能な社会の実現に向けて飛躍的な貢献をする伝熱管の研究開発に成功

電気通信大学がアフラック生命とネーミングライツ
協定を締結

榎木

光治

田中
石垣
横川

健次
陽
慎二

アフラック生命保険株式会社

U ☆ PoC アイディア実証コンテスト 2021
産学官連携 DAY にて結果発表

調布スマートシティ協議会の設立について
６月24日

４月22日

三菱マテリアル株式会社

新型コロナワクチン接種会場における３密状態の見える化の共同実証実験～ CO2 濃度の可視化による良好な換気状態の構築
と維持～

調布市、
アフラック生命保険株式会社、
特定非営利活動法人調布市地域
情報化コンソーシアム（CLIC）

調布市

TripLix 2022

31

Access・Campus Map
京王
八王子 立川

至 甲府

吉祥寺

府中

京王線
京王相模原線

横

浜

小田急線

線

明大前

南武

渋谷

井の頭線

線

品川

登戸

新横浜

東急東横線

東京

京浜急行本線

京急蒲田

武蔵小杉

京急空港線

東海道・山陽新幹線
JR 京浜東北線・東海道本線

横浜 東神奈川至 千葉

JR 総武線・
中央線

下北沢

稲田堤

秋葉原

新宿

４ 年度

JR

JR

上野

池袋

令和

京王稲田堤

町田

つくば
エクスプレス

JR山手線

調布

分倍河原

至 つくば

JR常磐線

JR埼京線

電気通信大学

橋本

至 水戸

赤羽

TripLix

八王子

北海道・東北・上越・
北陸新幹線

大宮

羽田空港

川崎
至 横須賀

東31号館
サークル会館

創刊号

保育施設「UEC保育園どんぐり」
職員研修所

国際交流会館

東32号館

東10号館

東34号館
東33号館

東9号館
東8号館

北門
東35号館

東6号館
東7号館

学生寮「五思寮」
中門

西11号館 西7号館

西6号館

電気通信大学
体育館
第二体育館

西4号館

西門

西2号館

東2号館

東36号館 大学会館
東37号館

Ｃ棟 新Ｃ棟

D棟
Ｌ
棟

東1号館
A棟

Ｂ棟
Ｂ棟

西1号館

西9号館

西31号館

西10号館

本館

東門

西8号館

UEC
アライアンスセンター

講 堂
正門守衛所（アフラックホールUEC）
創立80周年記念会館「リサージュ」
正門
南門

UEC
ポートロッジ

地域イノベーション論の著者で知られるヘンリー・エツコウイッ
ツは、産・学・官の各セクターに足りない部分があれば、相互に補い合うという意味から３つのセクターを巻き込んだ構図を、
ウォータースクリューに見立て、Triple Helixと名付けています。
電気通信大学では、Triple Helix（産学官）が意図する三重螺旋の重要性をベースとして、さらに共創進化を目指した「TripLix」をタイトルとする情報発信の冊子を発行し、産学官連携の活動強化に努めて参ります。

Mail：onestop@sangaku.uec.ac.jp

至調布駅
ドーム絆

Tel：042-443-5137

西3号館

TripLix の 名称 について

コミュニケーションパーク
コミュニケーションパーク

西食堂

西門守衛所

ドーム友達
交流広場

西5号館

東4号館

東京都調布市調布ヶ丘1-5-1

弓道場

行：国立大学法人電気通信大学 産学官連携センター

東3号館

テニスコート

東5号館

発

西地区

東地区
〒182-8585

保健管理センター