東京大学情報基盤センター［ノーズ］

vol.

特集

ICTと高等教育
連載

nodesの光明

データストレージを止めるな！
──着実な連携と監視で運用を支える
連載 飛翔するnodes

シミュレーション・データ・学習の融合を可能にする
新たな通信システムソフトウェア

3

巻頭言

COVID-19 の影響でオンライン講義の重要性が広く知られるようになりましたが、東大をはじめとする教育機関では、教育への情報通信技術の活用が以前から行われてきています。
今号の nodes 特集記事では、最先端の教育用計算機を整備し続けてきた東京大学の情報教育のこれまでとこれから、そして学内外へのオンライン教育コンテンツの配信や VR を活用した教育の可能性など、さまざまな切り口で ICT を活用した高等教育の取り組みについてお伝えします。単に教室での講義をオンラインに置き換えるだけでなく、豊かな教育コン
テンツの創造に取り組む現場の取り組みをご覧ください。
さらに、今回も東京大学情報基盤センターが関わる多くの“nodes” の声をお届けします。
「nodes の光明」では、膨大なデータを蓄積し、ほとんどサービス停止せずに運用してい「飛 翔 す る
る「HPCI 共 用 ス ト レ ー ジ」に ま つ わ る 話 を、

nodes」では、異種の計算機システムの間でシームレスにデー
タをやり取りしてシミュレーションとデータ・学習の融合を可能にするシステムソフトウェアについて、開発者・研究者の声をいきいきと取り上げています。
創刊第 3 号を迎え、ますます重層的な ”nodes” の姿をお伝えしています。どうぞお楽しみください。

Contents（飯野孝浩）特集03	

ICTと高等教育
10

連載

nodes の光明

データストレージを止めるな！
── 着実な連携と監視で運用を支える

12

連載

飛翔する nodes

シミュレーション・データ・学習の融合を可能にする
新たな通信システムソフトウェア
14

編集・発行

東京大学情報基盤センター

編集委員長

飯野孝浩

編集委員

関谷貴之、川瀬純也、中村 遼、
下川辺隆史、有馬和美、大林由尚

編集・執筆協力

サイテック・コミュニケーションズ

撮影
デザイン
印刷

盛 孝大
日向麻梨子（オフィスヒューガ）株式会社 DPPアークス

nodes のひろがり［扉写真］東京大学教育用計算機システムの端末（本郷地区キャンパスの情報基盤センター演習室にて撮影）

02

特集

ICT（情報通信技術）の進歩は、私たちの日常生活だけでなくICTと高等教育

高等教育にも大きな影響を与えています。
この特集では、東京大学における教育用計算機システムの変遷をたどった上でICT を活用した新しい教育の取り組みをご紹介します。

大型計算機からバーチャルリアリティまで
時代とともに変わる ICT を教育に生かす東京大学では、早くから最先端の教育用計算機システムを整備し、当初は、学生が計算機の計算能力を活用するための、
その後は、情報および関連する諸概念を理解するための教育を行ってきました。それに加え、近年はICTを活用した教育や教育支援も積極的に進めています。
東大の情報教育やICTの活用はどのように進んできたのでしょうか。
教育用計算機システムを設計・運用し、さまざまな教育研究支援サービスを提供している情報基盤センター・情報メディア教育研究部門の柴山悦哉部門長・教授と田中哲朗准教授にうかがいました。

で約 750 台配置されています。これらの端末では、Microsoft Office やウェブブラ
ウザなどの一般的なアプリケーションの他に、数値解析、数式処理、3D CAD などのソフトウェアも使用でき、学生は授業以外にも端末を利用しています。
本郷地区キャンパスにある情報基盤セン
ターの演習室にも、駒場より数は少ないですが ECCS 端末が置かれています。ECCS
端末は本郷、駒場、柏の図書館などに設置されている分も合わせて 1300 台以上あり（一部は chrome box）
、多くの学生が利用しています。

始まりはみんなで使う大型計算機
東大に教育用計算機センターが発足したのは 1972 年のことでした。すでに、研究用の大型計算機センターはありましたが、情報化社会の発展を見据え、「すべての学部のすべての学生に電算機に触れる機会を

情報教育を支える
教育用計算機システム
現在の東大では、教養学部の 1 年生全員につけた後、専門分野に応じて、プログラ

提供する」という目標のもと、本郷地区キャ

ミング、統計分析、シミュレーションなど

ンパスに新たにセンターが設立されたのでの演習を受けるのです。

す。それ以来、教育用計算機システムは、（約 3000 人）が「情 報」を 履 修 し ま す。こ

教育用計算機システム（ECCS）は「情報」の科目では、情報の技術面だけでなく、そなどの教育に使われています。駒場地区キャネットワークなど ICT の進歩を踏まえ、学の人間的および社会的な側面を正しく理解

ンパスの情報教育棟には大規模な演習室が生のニーズも採り入れながら更新されてきすることを目的として講義と演習が行われ複数あり、macOS と Windows の両方をました（表）。

ます。東大生は、ここで基本的な素養を身使える ECCS 端末（iMac、Mac mini）が全部各時代の教育の目的に応じて、計算機や最初に導入された計算機は、メインフレー

03表

東大の教育用計算機システムの変遷

1972

1973
1976
1978
1981
1986
1987
1989
1995
1999

教育用計算機センター発足

三菱電機 MELCOM 7770（メインフレーム）

三菱電機 MELCOM COSMO 700（メインフレーム）

三菱電機 MELCOM COSMO 900（メインフレーム）
三菱電機 MELCOM COSMO 900Ⅱ
（メインフレーム）、TSS 端末の本格導入
富士通 FACOM M380（メインフレーム）／富士通 FM16 β（PC）

駒場支所開設、富士通 FACOM M360（メインフレーム）／富士通 FM16β（PC）
Sun Microsystems Sun - 3/4（UNIX ワークステーション）追加、富士通 FM16 βを富士通 FMR 60 に入れ替え
メインフレーム廃止、Sun Microsystems SPARCStation（UNIX サーバ）
／ミントウェーブ XMiNT（X
端末）と富士通 FMV（ PC ）の 2 本立てに情報基盤センター発足

Sun Microsystems Sun Enterprise（UNIX サーバ）、NEC Express（Windows サーバ）／富士通
BusinessTerminal（Network Computer）
Sun Microsystems Sun Fire（UNIX サ ー バ）、NEC Express（Windows サ ー バ）／ Apple iMac
2004（PC）、ミントウェーブ MiNTPC（PC）
2008 Apple Xserve（UNIX サーバ）／Apple iMac（PC）、NEC Express（PC）
2012 Apple Mac Pro/Mac mini（サーバ）／ Apple iMac（PC）
2016 Apple Mac Pro/Mac mini（サーバ）／ Apple iMac（PC）
2021 Apple Mac mini（サーバ）／ Apple iMac（PC）
1999

東京大学情報基盤センター 教授

柴山悦哉

専門はプログラミング言語とソフトウェアセキュリティ。
京都大学大学院理学研究科修士課程修了。博士（理学）。
東京工業大学理学部助教授、同大学大学院情報理工学研究科教授などを経て、2008 年より現職。日本ソフトウェア科学会理事長、日本学術会議会員などを歴任。

ムと呼ばれる、1 台で部屋を占有するほど04されました。1995 年のシステム更新で大る中、端末はずっと iMac が採用されてき型計算機は廃止され、学生がつくったプロました。しかし柴山教授は、「個人向けのグラムなどを実行する UNIX 系ワークステー

機器を数万人が共用する端末として使うのションと、ワープロなどのアプリを実行すは難しくなってきました。例えば、顔認証

るパソコンの 2 本立てシステムとなりましや指紋認証が普及していますが、顔や指紋た。一 方 で、工 学 部 LAN、続 い て 学 内の情報は各機器にセキュアに保存して、外LAN（UTNET）とネットワークの整備が進に出さないのが原則です。多人数で共用すみました。

る多数の端末でこれを実現するのは困難で変わり続けるシステムの要件

す」と、今後の見直しの可能性を示唆します。

1999 年には、教育用計算機センター、

このように、大型計算機から多数の PC

大型計算機センターと、附属図書館の一部へと変化してきた教育用計算機システムでが統合され、情報基盤センターが発足しますが、最近は、クラウドと BYOD（Bring Yourした。このときに本郷と駒場のシステムもOwn Device）
も活用しています。ECCS2016

一体化され、新しい教育用計算機システム

では、G Suite（Google のクラウドサービス、（ECCS1999）となりました。ECCS1999 の

現在は Google Workspace と改称）が導入され、計算資源も 2 本立てでした。

ウェブメール、ドライブ、プログラミングの大型計算機でした。多くのユーザが、入この頃から、学生たちの間では、情報の環境などを利用できるようになりました。

出力用端末から専用の回線を通して 1 台の授業とは別に Microsoft Office やメールの

また、2022 年度入学生から BYOD が実施

大型計算機にアクセスし、それぞれに計算利用が増えてきました。そこで 2004 年の「東
され、学生は PC が必携となりました。

を行っていたのです。大型計算機は数年ごシステム更新（ECCS2004）では、端末とし大の学生は、駒場の講義の次の時限に本郷とに更新されました。

「mac の OS は、て iMac が導入されました。

の講義を受けたい場合もありますが、移動1987 年には駒場に情報教育棟がつくらUNIX で動くプログラムにも、Microsoftに 1 時間ぐらいかかるため対面では無理でれ、約 300 台の端末と大型計算機が配置

Office などのデスクトップアプリにも対応

す。BYOD で一方をオンライン受講できれされました。このシステムを利用して教養でき、使い勝手がよくなりました。導入台

ば、両方の受講が可能になります。ただし、学部前期課程の学生を対象とした本格的な数は全学で約 1150 台と、当時としては国

BYOD が進めば、大学側で何を用意すべき

情報処理教育が始まりました。
「この頃は、

内最大規模でした」と、田中准教授は語りかも変わるので、今後はそうしたことを考プログラミングの授業が中心で、大学院生

ます。ただし、この端末は個人用の iMac

えてシステムを設計しなければなりません」

がボランティアでプログラム指導員を務めとは違ってハードディスクを使わず（ディと柴山教授は説明します。

ていました。私も、指導員として活動してスクレス）、サーバに保存された OS やアプいました」と田中准教授は当時を振り返り

リケーションのイメージをネットワーク経ます。

由で使う方式でした。

ICT を教育に利用する難しさとは
ICT と教育の関係について、柴山教授は1993 年度からは、現在の「情報」といその後、ECCS2008、ECCS2012、ECCS「ICT の発展で劇的に変わったのは、教育

う科目の前身である「情報処理」が必修化

2016、ECCS2021 とシステムが更新されコンテンツへのアクセスです。以前は商業ベースの書籍くらいしか流通手段がありまては、バーチャルリアリティ教育研究センせんでしたが、現在ではウェブ上に置けば、ターで活躍しておられた雨宮智浩先生に、誰もが無料でアクセスすることも可能です。

2023 年 4 月から情報基盤センターに加わっ

世界中の大学が、従来は学内に抱え込んでていただきました。VR やメタバースを利いた講義や教材を広く配布するようになり用した効果的な教育・学習方法の研究開発ました」と指摘します。東大でも、大学総を進め、東大の授業への応用でも貢献して

合 教 育 研 究 セ ン タ ー が 2005 年 か ら

くださることを期待しています（詳細は p. 8

UTokyo OCW と東大 TV というサービスを参照）」と語ります。

開始し、2013 年からは UTokyo MOOC としかし、ICT を利用すればうまくいくというサービスも加えて、講義映像などを公いうほど話は簡単ではありません。柴山教

開しています（詳細は p. 6 参照）。

授は、「例えば LMS 一つとっても、システ

ICT は教育支援サービスにも活用されてムに求めることは、システム開発者、教員、います。東大では、2003 年に LMS（学習学生、教務系職員の間で異なります。です

管理システム）を導入しました。LMS は、教から、ICT の導入にあたっては、達成すべ

員は教材の配布などを、学生はレポート提き目標をはっきりさせ、『人間系』を含め出などをオンラインで行えるシステムです

た全体最適化を図ることが重要なのです」（図、東大のシステムの名称は ITC-LMS）
。
「LMS

と、
効果的な ICT 利用の難しさを説明します。

を利用する科目（コース）の数は 2012 年度

特に、東大は組織が大きいこともあって、にようやく年間 200 を超え、その頃から全学的なシステムの構築は容易ではありま急増して 2018 年度には 2,000 を超えましせん。古くは、2000 年頃に学内の部局やた。コロナ禍で授業がオンライン化された研究室がセキュリティの不十分な自前の2020 年度には 1 万以上となり、現在もほサーバでメールシステムやウェブページを

とんど変わっていません」（柴山教授）と、運用することが増え、情報基盤センターが

LMS はすっかり定着しました。

サーバを貸し出すホスティングサービスをさらに現在は、LMS に加えて学生が学始めたという歴史もあります。
「私が着任

習 情 報 を 一元 的 に 管 理 で き る 環 境「 U

してからも、各部局がさまざまなシステム」の開発を、大学総合Tokyo ONE（ UTONE）

を立ち上げ、ログイン ID もヘルプデスク

教育研究センターが中心となって進めていも別々ということが起こりがちでした。そます（詳細は p. 6 参照）。

こで我々は、ヘルプデスクをワンストップ

一方で、教育用計算機システムの今後は化する※1 などして統一を図ってきたのです。

どうなっていくのでしょうか。柴山教授はこのように部局間の壁を壊し、連携を進め「クラウドや BYOD の延長で、AI（人工知能）

ることも ICT の活用には欠かせません」と、と VR（仮想現実）や AR（拡張現実）も取り込

柴山教授は話を締めくくりました。

んでいく必要があると思います。AI の教（取材・構成 佐藤成美／青山聖子）

育での利用については、全学的な議論を今※ 1 utelecon（オンライン授業・Web 会議ポータルサ

後進めていく必要があります。VR につい

東京大学情報基盤センター 准教授

田中哲朗

専門は知能情報学。東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。博士（工学）。日本学術振興会特別研究員、東京大学大学院工学系研究科助手、東京大学教育用計算機セン
ター助教授などを経て、2007 年より現職。コンピュータ
将棋のプログラム「GPS 将棋」の開発者の 1 人。

イト）。nodes1 号 p. 7、nodes2 号 p. 10 も参照。
https://utelecon.adm.u-tokyo.ac.jp/▶ 参考資料▶ 東京大学情報基盤センター教育用

計算機システムhttps://www.ecc.u-tokyo.ac.jp/▶ 情報教育棟及び情報基盤センター情報メディア教育部門の紹介

https://sites.google.com/site/iebto
kyouniv/home/introduction/ieb_
ECCS▶ 東京大学教育用計算機センター「センター報告」
（非

公開）

図

ITC-LMS のコーストップ

画面（教員用）教員は課題を課したり、テス
トやアンケートを実施したり、教材を配布したりできる。学生は課題を提出したり、出欠を記録したりできる。ITC-LMSには、学務系システムにある教員や学生のデータ、履修デー
タなども取り込まれている。

▶ 東京大学における教育用計算機シス

テムの設計と運用

https://www.cmc.osaka-u.ac.jp/pu
blication/for-2007/06.pdf▶ NetBoot による端末を用いた教育用計算機システムの開発と評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.
php?active_action=repository_
view_main_item_detail&page_id=1
3&block_id=8&item_id=9955&item_no=1

05

ICTを使った高等教育への取り組み ❶オンライン教育
プラットフォームの運営と教員の教育力向上
サポート
東京大学大学院教育学研究科 教授
東京大学大学総合教育研究センター 副センター長・高等教育推進部門長

栗田佳代子

東京大学の大学総合教育研究センター（大総センター）では、FD（ファカルティ・ディベロップメント）、プレFD、および教育 DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進を基軸に据え、学内外に向けたオンライン教育コンテンツの配信や、教員・大学院生を対象にした教育力向上の支援活動を行っています。
栗田佳代子教授にICT 利用の具体的な取り組みや展望について語っていただきました。

多様な教育機会の提供と教え方改革

資質開発を行っています。
オンライン教育プラットフォームに関し

大総センターは、東大全体における教育ては、教育コンテンツのオンライン化によいく必要があります。このため、FD の活改革の支援や推進を目的に活動をしていまり、さまざまな人が大学の教育を受けられ動では、ICT の活用をサポートしたり、新す。活動内容は大きく 2 つの柱があり、1るようになっています。こうした教育機会

たな教育環境に対応した授業設計や評価のつはオンライン講座などを学内外に発信すの多様化は、ICT 利用の大きなメリットの仕方をプログラム化して提供したりしているためのオンライン教育プラットフォーム

1 つです。例えば、社会人の学び直しであます。教員のサポートも私たちの重要な役の構築・運営です。プラットフォームとしるリカレント教育や、大学の授業を受ける

割です。

ては、東大の授業映像を配信する UTokyo

ために必要な学力が不足している場合に学

OCW、グローバルに大規模公開オンライ

力を補うリメディアル教育では、「オンラ

ン講座を提供する MOOC、イベントでのイン教材でここを学んでおいてくださいね」

公開講座やセミナーを配信する東大 TV なというふうに指導することができます。オ

オンライン教育プラットフォームのうち、

どがあります（表）。もう 1 つは、教員や大ンライン教育プラットフォームは、教育のMOOC（Massive Open Online Course：大規模

双方向で世界トップレベルの講義が受けられるMOOC

学院生の教育力を高める FD およびプレ FD

機会を提供するための基盤になるものなの

公開オンライン講座）をご説明しましょう。

の推進です。授業設計や教え方に関するプ

で、コンテンツの充実や活用促進を図ってMOOC は、オンライン環境があれば、時ログラムを提供し、教える側の能力向上やいます。

間や場所を問わず誰でも無料でさまざまな表

大総センターが運営するオンライン教育プラットフォームの概要
サービス名

UTokyo OCW

開始年

対象者

2005 年 すべての人

コンテンツ・コースの数

171 コースの 1,529 講義（2023 年 4 月現在）＊

Coursera：8 コース
UTokyo MOOC 2013 年 すべての人 edX：11 コース（2022 年 4 月現在）

東大 TV

2005 年 すべての人

一般公開 819
学内限定 288

受講者の数＊ コースとは授業科目、講義とは 1 回分の授業回を指す

コンテンツの開発・提供

受講費用

1,297,936（2023 年４月に至るま 東大での講義資料・映像を無料
での過去 120 ヵ月の延べ視聴回数） 教員が提供して配信
Coursera：49 万人
edX：13 万人（2021 年度までの累計）（視聴回数）
一般公開：1,581 万回（2016/10/7 〜 2023/4/29）
学内限定：25,000 回（2018/9/4 〜 2023/4/29）

06

一方、教育のあり方が大きく変わってきている中、教員の教え方もそれに対応してMOOC 用に撮影した動画や 無料（修了証を受
既存の動画を編集して配信
ける場合は有料）

イベントの撮影映像や講演
無料の動画を配信▶ 深く学ぶにはコースを受講できる仕組みのことで、世界スを開講したところ、多様な人が受講してトップレベルの大学や企業も開講していま

活発な議論が行われ、充実したコースにな▶ 東京大学大学総合教育研究セン
ターウェブサイト
https://www.he.u-tokyo.ac.jp/

す（図）。希望する人には有料で修了証がりました。時と場所を越えて教員と受講生、与えられる他、単位や学位が取れるコース

受講生同士が議論できる新たな教育の形をを提供する大学もあります。また、優秀な提供できたと思っています。大総センター

留学生を獲得するための場にもなっていま

では、学内の教員が UTokyo MOOC のコー

このように、教育 DX を進めていくためす。

スを準備するときの支援も行っており、今のシステムの充実や開発を進める一方で、後はさらにコースを増やしていく予定です。

教員のマインドセットをいかに変化させる

MOOC のプラットフォームは、アメリカの大学などが中心となっていくつか開設

活用場面を想定しています。

かが 1 つの課題だと感じています。研究に新たな教育システムをいかに使ってもらうか

時間を割きたい大学教員には、従来の授業

各分野における一流の研究者が講師を務め、新たなシステムの開発も始めています。

しまうのです。システムができても、それ

日本の建築や文化、先端科学など、日本の2022 年度から、学生が学習情報を一元的を使ってもらうための仕組みがなければ、独自性を生かしたコースを提供しています。

に管理できる環境「UTokyo ONE（UTONE）」

教育 DX は進みません。2020 年にコロナ

先述の UTokyo OCW や東大 TV は動画の導入を教養学部が進めてきましたが、禍に突入したときは、情報基盤センターとさ れ て お り、東 大 は こ れ ら の う ち
コ

ー

セ

ラ

エデックス

「Coursera」と「edX」に参画しています。

のやり方を変えることに抵抗感をもたれてや資料を公開するのみですが、UTokyo

2024 年度からは全学に展開され、大総セ

情 報 シ ス テ ム 本 部 が Zoom や モ バ イ ル

MOOC（東大の MOOC）では、学習効果をンターが管理運営を担う予定です。UTONE

Wi-Fi ルーターなどのツールや通信環境面高めるため、集中しやすい 10 分程度の動は学生が大学生活で必要な情報を得るための整備を行い、私たちはその使い方などを画と、理解を確認するためのクイズやレポーのポータルサイトのような役割を果たすだ

教員や学生に発信することで、オンライン

トを組み合わせた構成をとっています。受けでなく、ここに蓄積されていく LMS（p.

への切り替えがスムーズにできました。今講者同士がテキストベースでディスカッ

5 参照）や課外活動などのデータをもとに後も、他部局と緊密な連携をとることで、ションできる場もあり、TA（ティーチングア

AI が学生の履修科目選択などの学修支援

ハードとソフトをうまく融合させ、先進的

シスタント）が質問に答えたり、有益なディを行う、匿名化したデータを用いて大学側な教育の実現に向けた教育 DX を推進してスカッションをサマリーにして共有するなが新たな教育プログラムを開発する、学生

いきたいと考えています。

ど、双方向性の学習ができるのも特徴です。

が卒業後もこのシステムを通して東大との

私自身、教え方について学べる FD のコー

つながりを維持していくなど、さまざまな

Private

講義の配信

MOOC

プラットフォームedX
Courserao

多様な講義コンテンツの提供

図コース

Public
コース

Private：一般的には少人数のクローズドなコース。SPOC（Small Private Online Course）とも呼ばれる。
きめ細やかな指導体制が敷かれることが多い。
Public：誰でも受講できるオープンなコース。

配信環境の提供

大学総合
教育研究
センター

（取材・構成 秦 千里）

受講者・講師への質問・ディスカッショ
ンボ ードによる受 講 者どうしの交流
・修了証の獲得（有料）

講師
・学習行動分析・受講者フィード
バック・授業改善
・研究へのヒント

講義の受講

MOOCの構成と利用イメージ

MOOC は、講義ビデオの配信を基本としているが、オンライン教育の効果を上げるためのさまざまな仕組みが実装されている。

栗田佳代子／専門は高等教育、ファカルティ・ディベロップメント。東京大学大学院教育学研究科修了、博士（教育学）。日本学術振興会特別研究員、大学評価・学位授与機構助教・准教授、東京大学大学総合教育研究センター准教授、同大学大学院教育学研究科准教授などを経て、2021 年より現職。

07

ICTを使った高等教育への取り組み ❷VRを活用する教育の効果と可能性

東京大学情報基盤センター 教授（VRセンター）教授
東京大学バーチャルリアリティ教育研究センター

雨宮智浩

コロナ禍で突然、対面講義ができなくなった2020年、
雨宮智浩教授は「今やらなくていつやるのか」という（VR）
使命感を胸に、バーチャルリアリティを使った教育をいち早く実践に移しました。
それから3年、VR 教育の最前線で研究を続ける雨宮教授はどのような可能性を感じているのでしょうか。

VR とは現実ではないが、本質的に現実とンをとるという要素が色濃く入っています。

同等の環境をつくる情報技術、コンピュー

メタバースにも VR が使われていますが、タのつくる空間でさまざまな体験をするた

その他の技術も使われており、VR とメタ

フェース、なかでも触覚を伝える技術の研めの技術のことです。時間と空間を越えた

バースはどちらかがどちらかを包含すると究をしてきました。スマホを持っているだ「視聴覚体験」ができると捉えられがちでいう関係ではありません。

けで、引っ張られているように感じる仕掛

すが、触覚や味覚、嗅覚など五感のすべて

けなど、錯覚を利用した触覚の伝達を探究を伝える情報技術が VR には含まれています。

誤解されがちな「VR」の定義
私は、学生時代からヒューマンインタ

しています。こうした研究は「触覚の本質

2010 年代の中頃から、ヘッドマウントとは何か」を探ることにつながっています。

ディスプレイ（HMD）が出回り、やがて、2020 年 4 月、コロナ禍になりオンライ「仮想現実」VR（バーチャルリアリティ）はよく

メタバースがはやり始めました。メタバー

ン講義が始まると、動物の手術実習や異文と訳されますが、バーチャル（virtual）にはスの定義はまだ議論が分かれますが、オン化交流を目的とした国際研修の講義に VR「本質の」という訳もあり、こちらのほうラインで社会的な活動ができる3D バーチャを活用できないかという相談が VR センター

が研究している私たちにはしっくりきます。

ル空間のことで、複数人でコミュニケーショに寄せられるようになりました。

図1

動物の手術映像の場面

黒丸は 360 度カメラの撮影位置、赤丸は学習者が選択した視点の位置。学習者はどの視点から手術の様子を観察するか選択できる。

08

コロナ禍で加速させた
VR の教育への応用

図2 メタバース内で実施したVR 講義の様子

上は学生から見た VR 講義室。下（裏表紙に拡大図）は講師から見た VR 講義室で天井に鏡を配している。これは、受講生から講師がどのように見えるかをモニターするための工夫。表から見ても裏から見ても凹凸が変わらないお面の画像など、VR ならではの教育コンテンツも用意した。
学生が使用するアバターの自由度が高い方が学生の満足度は高まった。
（図は、電子情報通信学
会誌に投稿中の論文より。©2023 IEICE）

図3

講師アバターが切り替わる「バーチャルオムニバス講義」
学生を 2 グループに分けて、90分の講義時間中、右下の講師ア
バターがずっと同じ場合（上）と、4 通りのアバターを登場させた
場合（下）を比較した。
（図は、
電子情報通信学会誌に投稿中の論文より。©2023 IEICE）

360 度カメラで撮影した手術映像と、手替える実験講義をしました（図3）。すると、めています。また、HMD はまだそれほど術する人がいつ、何を見ているかがわかる

講師の見た目を切り替えたほうが、講義後普及していない上に、酔ってしまったり、映像を組み合わせた講義映像資料（図1）や、の記憶テストの平均点が 10.5％高いとい

すぐに疲れてしまったりして長時間使えな

コミュニケーションをとりやすいメタバー

う結果が得られました。VR を活用するこい人もいます。私が行った VR 講義も、受ス空間でのディスカッション講義を、担当とで、従来の対面での教育を超える可能性

講に HMD を使用した学生は 1 人のみで、教員と協働してつくり上げました。手術実があることを見いだしました。

ほとんどの学生は PC やタブレット端末、習の受講生からは「自分の見たい視点からまた別の実験では、講師の見た目がこわ

スマホを使っていました。こうした現状をじっくり見ることができた」、
ディスカッショい場合と優しい場合を比較しました。優し踏まえると、使用する機器によって得られン講義を担当する教員からは「入国できない場合は講義時間中に質問や発言が多いのる情報量に格差が生じないように配慮すべい留学生もディスカッションに積極的に参に対し、こわい場合は講義後に提出するレ

きでしょう。

加できた」といった感想が寄せられました。

ポートでの質問が多いという差がありまし私自身も 2020 年 6 月から毎年、教室を一方で、対策の知見も蓄積しています。

HMD で酔うのを軽減するには、コンテンた。

模した VR 講義室をメタバース内につくり、現実を超える VR に、HMD の没入感をツの周囲を暗くして視野を狭くすることや、そこでヒューマンインタフェースの講義を掛け合わせるのも効果的だと思います。例

乗り物酔いの薬の服用が有効だとわかって実施しています（図 2）。受講生からは「教えば、火災の避難訓練は、スクリーンに映います。また、アバターを移動させる際に室で受講しているようでうれしい」と好評し出された 2 次元の映像よりも危機感が高は点から点へワープする方が歩くよりも酔を得ています。Zoom での講義では受講生

まるはずですし、クレーマー対応の練習やいにくいです。これらに加えて、VR 講義が講義終了後にさーっと「退出」していく

マイノリティの立場の経験にも使えそうでは時間を短くして休憩をこまめに入れるとのに対して、VR 講義室ではいつまでも講す。また、不登校の生徒のために対面とオいった運営上の工夫も検討していくべきで義室に残り、質問とも雑談ともつかない話

ンラインのハイブリッド教室が検討されてしょう。

をしにきます。アバターを使ったメタバー

いますが、VR 空間の教室に身を置けば、私の研究も含め、触覚や味覚など視聴覚ス空間でのコミュニケーションのとりやすオンライン参加する生徒も他の生徒との一以外の感覚を伝える VR 技術の研究が進んさを実感しています。

体感が増すことでしょう。

でいます。これらを活用できるようになる

VR の強みVR を教育に利用する際にVR を活用して教育をしても「これなら現在は、VR 関連の無料サービスも増え「現実を超える」を生かす教育求められる配慮

Zoom と同じだ」という感想が寄せられるてきました。興味がある方は、ぜひ VR をこともありました。そのような感想を耳に活用した教育を試していただきたいと考えするうちに「VR を使うことを目的にしてています。ただ、配慮すべき点もあります。

はいけない。VR 教育の効果を高めるため

まず、子供は視覚の発達期にあるため、には『現実を超える』という VR の強みを

13 歳 未 満 の HMD 使 用 は 非 推 奨 と す る

活用すべきではないか」と考えるようにな

HMD メーカーが多く、VR を使ったゲーりました。

ムやアトラクションを提供する事業者の団

そこで、講師の見た目をアバターで切り体も利用年齢に関するガイドラインをまとと、宇宙の無重力空間を疑似体験できるな
ど VR 教育の可能性はさらに広がっていくと考えています。
（取材・構成 大石かおり）▶ 深く学ぶには▶ 東京大学 VR センターウェブサイト

URL https://vr.u-tokyo.ac.jp/▶ 学内広報 no. 1561

「メタバースとしての東大」
URL https://www.u - tokyo.ac.

jp/gen03/kouhou/1561/02features.html

雨宮智浩／専門はバーチャルリアリティ、ヒューマンインタフェース。東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。博士（情報科学）。NTT コミュニケーション科学基礎研究所研究員を経て、2019 年東京大学大学院情報理工学系研究科准教授、東京大学バーチャルリアリティ教育研究センター准教授。2023 年より現職。

09nodes の光明｜情報基盤センターサービスの裏側

データストレージを止めるな！

──着実な連携と監視で運用を支える

東京大学情報基盤センターには、「共用ストレージ」と呼ばれる巨大なストレージが設置されています。これは「革新的ハイパフォーマンス・

コンピューティング・インフラ（HPCI）」の利用者がデータを保存・共有するための高速・大容量のストレージで、計算科学・データ科学の最先端研究を支える重要な役割を果たしています。共用ストレージは、2014 年の運用開始以来、定期点検や停電以外ではほとんどサービスを停止することなく現在に至っています。このように質の高いサービス
はどのように維持されているのでしょうか。今後は、どのように展開されていくのでしょうか。運用を担当する小瀬田勇さんにうかがいました。

いろいろな方の協力を仰ぎながら、日々運用しています

ジ機器の間は複数本のケーブルで接続されていて、ネットワーク帯域の拡張と耐障害性を同時に実現しています。

Q 小瀬田さんのお仕事は？

また、大量のハードディスク（HDD）を束ねA 共用ストレージ東拠点の運用を担当していま

東京大学情報基盤センター
スーパーコンピューティング部門
特任専門員

小瀬田 勇

ることで 45PB というディスク容量を実現してす。情報基盤センター内の先生方にご相談しいるため、HDD の故障は月に数回必ず発生したり、情報システム部スーパーコンピューティ

ます。そのときにサービスが止まらないよう

ングチームの皆さんからアドバイスをいただにするため、ストレージ機器には、HDD 故障

いたりしながら、業務を進めています。西拠時に自動で予備の HDD に切り替わる「ホット点の担当者や、Gfarm の開発グループとも密スペア機能」が備わっています。これにより、故障した HDD はサービスを止めることなく交接に連携しています。

換できるのです。
Q 高速・大容量のストレージを安定的に運用するために、どのような技術的な工夫がされていま
すか？

さらに、Gfarm には、ストレージシステムの数を増やすスケールアウトによりデータの読み書き性能をあげられるという特徴があるA さまざまな箇所を二重化しています（図1）。イー

ため、同じ構成のストレージシステムを 7 セッ

サネット機器は物理的に 2 系統存在し、一方ト設置することで大量のデータの高速処理をの機材に障害が発生してもサービスの継続が可能にしています。

可能です。インフィニバンドスイッチとストレー
図1

東拠点のストレージ・ネッ

トワーク（2023年4月現在）

データは SINET6 経由で全国とやりとりされるが、SINET6 はイー
サネット、ストレージ内部のネッ
トワークはインフィニバンドと通信規格が異なるため、両者の間には変換用機器が設けられている。本番環境用のストレージ
機 器 は、5,760 本 の HDD（10TB［テラバイト］）を 7 つのセットに分けて使用している。他に、
Gfarm の更新時のテストなどに使う評価環境機器や、ファイルのメタデータ（作成時期、作成者、
更新時期、更新者など）を保存するサーバもある。

イーサネットインフィニティバンド

イーサネット機器
インフィニバンドスイッチ

メタデータ
サーバ

サーバ

（ログイン用、
データ処理用など）

ストレージ機器
本番環境（45PB）

評価環境機器検証環境

小瀬田 勇／ネットワークインテグレータにてクラウドや SDN に関連する製品や技術評価、サポートや SaaS 製品の社内システム整備などに従事したのち、2019 年 6 月より現職。

10

s
Fact

HPCI 共用ストレージ

HPCI 共用ストレージ東拠点
東京大学情報基盤センター（柏）

HPCI 共用ストレージ西拠点

理化学研究所
計算科学研究センター
（神戸）

北海道大学

HPCI に採択された研究課題に参加する研究者が、計算に必要なデータや計算結果を保存・共有するためのストレージ。東拠点（東京大学情報基盤センター、総容量 45 PB［ペタバイト］）
らなり、利用者はおもに、東西両拠点にて提供しているロ
グインノードや HPCI 資源提供機関が用意しているログイ
ンノードからログインして利用する。広域分散ファイルシ

撮影：三浦健司

提供：理化学研究所と西拠点（理化学研究所計算科学研究センター、総容量 45 PB）か

スーパーコンピュータ「富岳」

HPCI 資源提供機関

認証基盤

東北大学

統計数理研究所

筑波大学

ジーファームステムである Gfarm が採用されており、データは自動的の拠点にコピーされる（拠点間二重化）。利用登録者は常時1,000 人程度。
URL

https://www.hpci - office.jp/using_

hpci/hardware_software_resource/2022/
hpci_2022_st - 1

障害の原因を突き止めるのはたいへんです東京工業大学

九州大学にログイン機関の近くの拠点に保存され、すぐにもう一方

海洋研究開発機構
大阪大学

名古屋大学
京都大学

HPCIの構成
スーパーコンピュータ「富岳」をはじめとする全国の大学・研究機関のスパコンと東西の共用ストレージが、SINET6（国立情報学研究所が提供している超高速ネットワークサービス）
でつながれている。

監視をさぼれるようにしたいです。
いい意味でQ 運用状況をいつも見張っているのですか？
A 監視画面（図 2）は気になりますが、いつも見てQ 今後、容量やネットワークを増強する計画はあるのでしょうか？

いるわけではありません。ストレージには監視A ストレージの容量は、2014 年に 10 PB でスタートし、のためのシステムが組み込まれていて、なにか

2018 年に現在の 45 PB になりましたが、次のシステム

起こるとアラートが私のスマホに届くようになっ

更新で 100 PB にする予定で、準備を進めているところていますので、アラートがきたらすぐに反応するようです。現在保存されている大量のデータを新システムにしています。保守をお願いしている業者さんや、機材のベンダーさんに移行する必要があるので、ネットワークをきちんとに連絡を取り、復旧対応をしてもらいます。

設計して、既存のサービスに影響が出ないようにしな

Q HDD の故障以外にどんな障害がありましたか？
A 私が 2019 年に着任してすぐに、データの書き込みや読み出しが遅いとければと思っています。また、大量のデータを短時間で処理するためには、SINET6 との回線帯域を十分確保することも重要になります。そこで、SINET6 と東拠点いう問題が発生しました。いろいろ調べた結果、インフィニバンドスイッ

間の回線速度を現在の 200Gbps から 400Gbps に上げチの性能が足りないらしいとわかり、交換しました。それで少し改善さることを計画しており、準備を進めています。

れたのですが、まだ根本的な解決には至っていません。いまは、通信ケー
ブルの本数を増やして通信帯域を広くすることで改善しないか、調べて

Q 新システムでは、障害の監視も強化されますか？

いるところです。

A 監視強化の取り組みは、すでに始めています。東西のQ そのような障害対応で難しいのはどういう点ですか？

拠点がお互いの状況を見ることができ、なにかあれば自動的に連絡がくるというシステムが、2023 年秋頃にA 定量的にデータを取る必要があることです。データに基づいて障害箇所は完成予定です。また、障害はいきなり起こるわけでを絞り込まないと、ベンダーさんも対応しにくいですからね。でも、「こはなく、予兆があってから本当に壊れるまでには少しこがおかしい」というためには、他のところは正常だというデータも集時間がかかります。ですから、新システムでは予兆をめなければなりません。これがなかなかたいへんです。

知るのに有効なデータを取るための仕組みを整備した
いと考えています。そうすることで、障害を未然に防ぐとともに、私自身が監視や障害対応のために使っている時間をサービス向上のために使えるようにしたいのです。

取材を終えて共用ストレージは「動いているのが当たり前」

なので、運用を担う小瀬田さんにかかる重圧はかなりのものだと思いますが、周囲の方たちとうまく連携を取りながら、自然体で業務を遂行しておられるように見えました。監視図2

HPCI 共用ストレージの監視画面

ネットワーク利用帯域やストレージ使用率など、利用状況を表すデータがリアルタイム
で表示される。

の自動化でサービス向上に時間を割けるようになり、世界的に見ても最大規模のストレージをより使いやすくして下さることと期待しています。

（取材・構成青山聖子）

11

飛翔する nodes ｜研究ピックアップ

シミュレーション・データ・学習の融合を可能にする
新たな通信システムソフトウェア
東京大学情報基盤センター 特任教授

上を、ハードウェアだけでなくアルゴリズ
ムやアプリケーションから変革するためのプラットフォームとして研究開発に利用されています。本研究開発の目的は、次世代以降のスパコンによる科学的発展の持続的促進のために、従来からの計算科学に加え、データ科学、機械学習を導入した「計算・デ ー タ・学 習 の 融 合」を 実 現 す る h3-

Open-BDEC という革新的ソフトウェア基住元真司

盤を開発・整備・実用化し、政府が進めて近年、シミュレーションをはじめとする計算科学とデータ科学・機械学習を融合してより複雑な問題を解くことが不可欠となってきています。

会の実現に貢献することにあります。

しかし、シミュレーションを担うシステムと、データ・学習を担うシステムを連携するには、両者の間で、システムの違いを意識することなくデータのやり取りができることが重要です。

いる Society 5.0 が目指す安心・安全な社

Wisteria/BDEC-01 は、シミュレーショ
オ デ ッ セ イ

ンを担う Odyssey と、データ・学習を担
ア ク エ リ ア ス

う Aquarius の 2 つのシステムからなってこの要請に応えて、住元真司特任教授らは、異種システムの間をシームレスに接続するための通信システムソフトウェア

います。このような場合、従来は、それぞ

WaitIO（正式名称は h3-Open-SYS/WaitIO）
を開発しました。
その特徴と応用例をうかがいました。

結果を、別作業として他方のシステムで利ウェイトアイオー

れのシステムで個別にデータ処理し、その用していましたが、Wisteria/BDEC-01 でというスーパーコンピュータ（スパコン）をは、一度にかつ同時並行的にシステム間で2021 年より運用しています。BDEC とは、直接データのやり取りができるようにする

─ WaitIOとはどのようなものですか。

Big Data & Extreme Computing の 頭 文ことを目指しました。そのための通信シス

住元｜現在、私が所属する東京大学情報基

字をとったものです。本システムは、すでテムソフトウェアが WaitIO というわけです。

盤センターでは、Wisteria/BDEC-01（図上）に頭打ちとなりつつあるスパコンの性能向

異種システム間の通信は難しい

ウィステリア─ WaitIO はどのような役割を果たしているのでしょうか。
住元｜スパコンでは、多数のプロセッサ※ 1に分散して処理を行うため、プロセッサ間でデータが頻繁にやり取りされます。このような通信の制御には MPI と呼ばれる高WaitIO

速の通信システムソフトウェアが広く使われ、システム内ではアプリケーションに応Odyssey（シミュレーションを担う）

プロセッサ：A64FX Arm CPU
結合ネットワーク：TofuD

シミュレーション

最適化されたモデルパラメータ

Aquarius（データ・学習を担う）
プロセッサ：Intel CPU+NVIDIA A100 GPU
結合ネットワーク：インフィニバンド

機械学習を融合し、異種システム間で通信する役割を果たすのが WaitIO です。
特にWisteria/BDEC- 01 の場合、
Odyssey

データ同化
データ解析

Wisteria/BDEC-01
計算結果

じて複数の MPI が動いています。これらのプロセッサは Arm の CPUで、Aquarius はIntel の CPU と NVIDIA の GPU であり、それぞれのネットワーク構造も異なるため、観測データ

従来の MPI ではこれらの間を直接通信す

10 万ヵ所からなる地震観測網

図版提供：東京大学地震研究所 古村孝志教授

上：Wisteria/BDEC-01 は、シミュレーションを担う Odyssey と、データ・学習を担う Aquarius を、通信システムソ
フトウェア WaitIO を使って接続し、シミュレーションとデー
タ・学習を連携させている。観測データは外部リソースから取り込む。
下：この課題では、地震動伝搬の初期条件を仮定して Odys-

JDXnetCase 1Case 2
Case N
リアルタイムデータ同化により、地震動伝搬の初期条件導出

12

図 Wisteria/BDEC-01を用いた「リアルタイムデータ
同化」と「3次元強震動シミュレーション」の融合

sey でシミュレーションを行った結果と、JDXnet を通じて
約 350ヵ所の対象領域からリアルタイムに届く地震センサーの観測データとのデータ同化を Aquarius 上で行い、初期条件を導出する。この初期条件を使って Odyssey でシミュレー
ションを行い、新たに得られたリアルタイムデータを加えてデータ同化を Aquarius で行うということを何度か繰り返
すと、以後はシミュレーションだけで精度よく地震動の伝わり方を予測できるようになる。

ることはできませんでした。それを可能にしたのが WaitIO なのです。

新たな計算法の実装が可能に携を行いました。
気候シミュレーションでは、大気や海洋だけでなく、温室効果ガスの吸収放出や植生、雪や氷など多様な現象を計算に

─ Odyssey と Aquarius をシームレスにつ取り入れる必要があります。なかでも雲なぐことで、どのような計算が可能になるの形成は複雑で膨大な計算を必要とするのでしょうか。

プロセスの 1 つであり、雲を詳しく表現す

住元｜現在、2 つの課題を進めています。

るために必要な高い解像度で、気候のよ

1 つは、「リアルタイムデータ同化」と「3うに長期間の積分が必要な計算を実行す

次元強震動シミュレーション」を融合する

ることは、現在の最先端のスパコンでもものです（図下）。

困難です。そのため、地球全体の気候シミュ

従来の地震動シミュレーションは、震源

レーションでは解像度を落とした上でパに振動の変位、速度、加速度等の初期条件

ラメータを含む簡略化した計算を行わざを与えて実施していましたが、正しい初期

るを得ません。

条件の設定は困難です。今回の手法は、東そこで私たちは、高解像度の入力値か

京大学地震研究所の古村孝志先生らが開発

ら雲の計算を行い、入力値とシミュレーショ

したフレームワークを用いており、全国をン結果を教師データとして AI に学習させ網羅したリアルタイム地震センサーネットています。シミュレーションは Odyssey

ワーク JDXnet ※ 2 の中の約 350ヵ所の対象で行い、入力値と結果を WaitIO で Aquar-

領域のデータを利用します。

ius に送るのです。すると、AI は低解像度

まず、地震発生直後の領域内の各地震セの入力値から「高解像度のシミュレーショ

ンサーの観測データをリアルタイムに取りン結果はこうなる」と予測してくれるよ

込み、その観測データによって対象領域にうになり、実際に高解像度のシミュレーショ

おける波動伝播の初期条件分布を生成しま

ンを実行する必要がなくなります。それす。その初期条件を使用して実施するシ

により、シミュレーションの実行時間のミュレーション結果と、次のタイミングで大幅な短縮と計算精度の向上の両立を図

リアルタイムに得られた観測データ群を、ることができます。

統計数理学に基づく「データ同化」によって補正します。これにより、現実に近い初

目標は安心・安全な社会の実現

期条件が得られます。この手順を何度か繰─ 2022 年 11月に、国際会議※3 で最優秀論り返すことでシミュレーション結果の精度

文賞を受賞されたそうですね。

が向上し、以後はシミュレーションだけで住元｜異種システム間で、シミュレーショ

精度よく地震動の伝わり方を予測できるよ

ンと機械学習を直接つないで高速処理を

うになります。シミュレーションは Odys-

実現するというのは世界初の試みであり、sey が、データ同化は Aquarius が行うので、

しかもそれにより、シミュレーションの両者を WaitIO で融合することにより高速

処理速度と精度の向上を両立できたことが、化できます。投入する計算機資源の多さと評価していただいたポイントだと感じていつまでデータ同化を行うかによって処理います。

時間は調節でき、地震波が伝わる前にシミュ

今後、Wisteria/BDEC-01 では、地震にレーション結果を得ることが可能です。

ついては予測精度向上のため小規模地震

これにより、いち早く避難誘導、ライフを活用した地下構造モデルの改善を進め

ラインの防御などの減災行動を始めることていく他、地球温暖化に伴う異常気象がができるようになります。

深刻さを増す中、線状降水帯や台風によ「気象・気候シミュレー
もう1つの課題は、る河川の氾濫予測に関するシミュレーション」と「機械学習」を合体するものでション、ゲリラ豪雨、線状降水帯、台風

す。今回、私たちは気候シミュレーションなど気象現象のシミュレーションの予測における雲の計算を対象として AI との連精度向上についての研究にも WaitIO の▶ 深く学ぶには▶プレスリリース「住元特任教授

らの 論 文 が PDCAT2022 Best
Paper Award を受賞」
URL https://www.itc.u - tokyo.ac.jp/blog/
2022/11/28/post-3872/▶ Wisteria/BDEC-01について（スーパーコンピューティング研究部
門概要）

URL https://www.itc.u-tokyo.ac.jp/superco
mputing/overview/

活用を進めていきます。これらの研究を進めることで気象現象と都市における洪水や浸水などさまざまなシミュレーションを組
み合せることが可能になります。これらの実践を通して WaitIO をより使いやすく改良して Wisteria/BDEC-01 の性能を高め、Society 5.0 が目指す安心・安全な社会の実現に貢献していきたいですね。
（取材・構成 山田久美）※ 1 コンピュータの部品のうち、装置の制御や、演算な

どのデータ処理を行うもの。制御装置と演算装置を一体化した CPU（中央処理装置）や、画像処理に特化した GPU（グラフィックスプロセッサ）などの種類がある。GPU は機械学習に適している。
※ 2 東京大学地震研究所が全国の国立大学や気象庁、防災科学技術研究所、海洋研究開発機構などと共同で構築し運用している。各地におかれた地震センサーの観測データが SINET（国立情報学研究所が提供している超高速の学術用ネットワークサービス）経由で流通する。
※ 3 第 23 回並列・分散コンピューティングとその応用・技術（PDCAT ʻ22）

住元真司／専門は高性能計算機（HPC）向けシステムソフトウェアおよびアーキテクチャ。

慶応義塾大学大学院理工学研究科修了、博士（工学）。新情報処理開発機構（出向）、株式会社富士通研究所、
富士通株式会社において、国内ハイエンド HPC システム（理研 RSCC、筑波大 PACS-CS、「京」、「富岳」等）の研究開発に携わったのち、2022 年 4 月より現職。

13

私のような管理部門の職員は、何か特別

1,900 万円になっているのです。引き下げな仕事をしているわけではないので、ここることによって、協定よりも外国企業等へ

で何を書けばいいか特段のトピックスがなの市場を開いていることを現しています。

いのが本音です。どうしましょう……少し手続きが複雑で気を遣いますが、各国と政府調達についてでも書きましょうか。

の協定であり、国が策定したものでもある

スーパーコンピュータをはじめ、高額（1,500 万円以上）の調達（購入）では、「政府

志村正規／1996 年度に東京大学

理学部用度掛に採用され、以降、学内 8 部局、学外 2 機関で会計系、とりわけ契約に限らず執行全般を経験。若かった頃は教務系の仕事への憧れもありましたが、もはやその憧れも今はなくなり、会計系に身を置くことを覚悟して常に研鑽の毎日です。

ので、適正な調達手続きを心掛けているところです。

調達に関する協定」「政府調達に関する協「政府調定を改正する議定書（改正協定）」
達手続きに関する運用指針等について（自主的措置）」の 3 本の柱の内容を遵守する必要があり、納品までに複雑な手続きを長期間に渡り進めていきます。
なかでも、自主的措置は、内外無差別・
透明性・公正性をよりいっそう図る目的で2014 年 3 月に省庁申し合わせにより策定された日本固有のものです。特徴の 1 つが政府調達に該当するか否かの適用基準額です。国立大学では “1,500 万円 ” を基準額にしていますが、実はこの金額は自主的措置により引き下げられた金額で、協定上では契約担当者の必需品。
どこの部局にも必ず 1
冊はあるはず。

政府調達ってそもそも何なん？
（医学部・医学系研究科財務・研究支援チーム［財務担当］上席係長、志村正規 元 情報システム部情報戦略課会計チーム 係長）

東京大学の DXとは？
佐藤寛也（情報システム部 DX 推進課 DX 推進チーム 主任）

2021 年 9 月、東京大学が目指すべき理研究DX

学習環境の整備（ex. UTONE）

nodesの教育DX

DXの推進

教育の高度化研究（者）情報の一元化（ex. データサイエンス）

念や方向性をめぐる基本方針である

UTokyo Compass が公表されました。その行動計画の 1 つでもある DX（デジタルト
ランスフォーメーション）推進のため、2022

年 4 月に情報システム部内に「本部 DX 推進課」が新設されました。7 月には担当理事を本部長とする「DX 本部」を立ち上げ、全学の DX 推進に関する議論を進めています。

研究データ・
学術資産の管理基盤整備業務変革を伴う基幹システム刷新

データを活用した
経営の可視化変化を続ける大学
自律的・協調的な変革継続● 新たな価値を創造する体制と風土
●

大学全体の

DX

人材育成と
組織風土変革（ex. コミュニティ活性化）（ex. 財務会計）

業務DX

リカレント教育（リスキリング）

どこでも働ける
仕事環境（ex. ペーパーレス）

データの一元管理
データの集約とシステム間連携● データの緻密な可視化と分析●

社会への貢献研究成果・取組成果の社会還元● 社会のDX を牽引
●DX という名を冠する部署ができたのは今回が初めてですが、本学はこれまでも多こと（「X」）にこそ DX の要があると考えての協力を得ながら、東京大学の DX 推進に

くのデジタル変革を経験し、実現させてきいます。DX 推進課は、横断的かつ柔軟に貢献していきたいと思います。

ました。今後は学内のさまざまな取り組み

課題に向かっていける組織づくりのための、が同じ方向を向いていけるよう、現場の業

架け橋のような存在になることを目指して務改革も支援しながら、大学全体の方針策

います。

定とその実行をサポートしていきます。

DX というとデータやデジタル技術の活14

柏Ⅱキャンパスの情報基盤センター4 階
事務室の一角に、課長と 2 人だけでスモー用の側面（「D」）が注目されがちですが、ルスタートした DX 推進課。2023 年度をむしろ組織や制度、そして意識を変革する

迎えて 6 名体制となりました。広く学内外

佐藤寛也／東京大学大学院教育学研究科修士課程修了、修士（教育学）。文学部卒業後に職員として入職し、駒場の学生
支 援 課、本 部 の 総 務 課 を 経 て2022 年 4 月より現職。並行して修士課程を修了し、現在は博士課程に在学中。専門は大学経営・政策。異動を機に情報処理安全確保支援士の資格を取得。

誰もが日常的にインターネットを利用す

ふだん何気なくスマホやパソコンを使う

るようになりました。例えばパソコンで調とき、その裏側にある人類の生み出した巨

べごとをしたり、スマホで動画を見たり、大な情報通信網に思いを馳せてみるのも、

最近では授業や会議をオンラインでしたり、一興かもしれません。

当然のように好きな情報にアクセスできているように見えます。一方、手元の端末に表示されるデータは、突然そこに現れているわけではありません。端末はインターネッ
ト越しに適切な通信相手を発見し、データはパケットに分割されて、銅線や光ファイバを通り、ルータと呼ばれる装置によって世界のどこかにいる通信相手へと運ばれて行きます。
そんなインターネットは、実は 1 つのネッ
トワークではありません。実際は 10 万を超える独立したネットワークの集合体です。
多数のネットワークが相互に繫がることで成り立っているインターネットは、おそら
く地球上で最大の分散システムと言えるで

中村 遼／専門は情報通信ネット

ワーク。東京大学大学院修了後、2017 年より東京大学情報基盤センターネットワーク研究部門助教、2022 年 8 月より現職。東京大学キャンパスネットワークの運用や、大規模デモンストレー
ションネットワーク ShowNet の設計と構築にも携わる。

Interop Tokyo 2022
ShowNet のネットワー

クダイアグラム。
ShowNet は 展 示 会 場
で種々のインターネッ
ト接続機器のテストに使われると同時に、会場での接続サービスにも使われる。

Copyright © Interop Tok
yo 2022 ShowNet NOC
Te a m M e m b e r a n d
NANO OPT Media, Inc.
All rights reserved.
引用元 https://www.interop.jp/2022_common/assets/images/shownet/img_topology.png

しょう。このインターネットを支えるため、
私自身を含め、世界中でさまざまな研究が行われています。

地球を覆う巨大な情報通信網
中村 遼（ネットワーク研究部門 准教授）

ひろがり
編
番外

SC22参加報告大林由尚（情報基盤センター広報担当 特任専門職員）

2022 年 11 月 13 日から 18 日にかけて

毎年 2 回更新されるスパコン世界ランキン

米 国 ダ ラ ス で 開 催 さ れ た 国 際 会 議 The

グの 11 月分はここで発表されます。SC22

International Conference for Highの 参 加 者 は 11,830 名、展 示 参 加 機 関 はPerformance Computing, Networking,361 にのぼりました。

Storage, and Analysis（SC22）に参加し、当センターは、オンライン開催となった

東京大学情報基盤センターの研究展示を行SC20 や渡航の制約が大きかった SC21 といました。SC はたいへん大きな国際会議で、異なる、コロナ禍前と同様の規模の展示ブー

情報基盤センターの参加メンバーで
集合写真

スで、ポスターを使った計算資源と研究事
例の紹介やムービーの上映、パンフレット・
グッズの配布などを行い、期間全体で延べ200 名以上の来場者がありました。14 日の夕刻にはブースで 4 名の研究者がプレゼンテーションを行いました。

2021 年に当センターに着任した筆者にとって、初めてのスパコン国際会議へのリアル参加で、研究機関やベンダー企業などの情熱を肌で感じられる有意義な 1 週間でした。
▶ 深く学ぶには

ブースでの
講演の様子

▶ 展示ポスター、ブース講演の様子

は、スーパーコンピューティング研
究部門のホームページで見られます。
URL https://www.cc.u-tokyo.ac.

jp/en/public/sc22.php▶ スパコンランキング、受賞などの報

ロボットのお客様の訪問も

告は、スーパーコンピューティング
ニュース Vol.25 No.1 をご覧ください。
URL https://www.cc.u-tokyo.ac.

jp/public/news.php

152023 年 5 月発行

［ノーズ］

vol.

3

編集・発行

東京大学情報基盤センター〒277- 0882 千葉県柏市柏の葉 6 - 2 - 3 柏 II キャンパス内https://www.itc.u-tokyo.ac.jp©Information Technology Center, The University of Tokyo
ISSN 2436-9543（Print）、ISSN 2436-9551（Online）

本誌へのご感想、ご要望をお寄せください。
印刷版の送付のご要望もこちらで承ります。

https://www.itc.u-tokyo.ac.jp/public/nodes/［表紙写真］
東京大学教育用計算機システムの端末（本郷地区キャンパスの情報基盤センター演習室にて撮影）
SC22 情報基盤センターブースでの講演／PDCATʼ 22 賞状／HPCI 共用ストレージ東拠点（部分）［裏表紙画像］
メタバース内で実施した VR 講義の様子（ 電 子 情 報 通 信 学 会 誌 に 投 稿 中 の 論 文 よ り。
©2023 IEICE）