東京大学情報基盤センター［ノーズ］

vol.

特集

データ活用社会創成
プラットフォームmdx 始動
連載

nodesの光明

情報システム利用者の「困った！」を解決

──教育のオンライン化に貢献する学生サポーターたち
連載

飛翔するnodes

大型データから解き明かす土星衛星の大気環境
2022 年 9 月発行

［ノーズ］

vol.

2

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］
mdx（部分）mdx を用いた研究例：医学分野日本語言語モデルの作成（モデルによる単語の疾患別分類）／擬似人流データの作成（可視化例）／機械学
習による分子モデルからの物性値予測（分子モデルのイメージ、Material Project より取得
https://materialsproject.org）［裏表紙写真］mdx

2

日本社会の未来の形「Society 5.0」。
その実現には、現実世界から集めたデータをいかに活用するかが鍵となります。
そこで、さまざまな分野の研究者が「データ活用」を核として集い、研究する場となる「データ活用社会創成プラットフォーム mdx」が構築され、運用が始まりました。
どのようなコンセプトで構築され、どのような研究が行われているのでしょうか。
この特集でご紹介します。

巻頭言

データ利活用の波は日常生活にも押し寄せており、DX（デジタルトランスフォーメーション）やビッグデータ、AI、IoT といった用語をメディアでも頻繁に目にします。学術研究の世界では古くからデータの蓄積・利活用が行われてきています
が、莫大な情報から新たな知見を引き出すカッティング・
エッジなデータサイエンスの手法を導入することで、無数の研究領域がさらにブーストされる時代になっています。今号

データ活用社会創成
プラットフォームmdx 始動の nodes では、データ科学・データ利活用にフォーカスした計算機資源である「mdx」を特集します。その設計・運用に携わる計算機・データサイエンスの専門家から、mdxを用いた応用研究に取り組む各分野の専門家まで、幅広いインタビューから mdx が切り拓く学術の未来をお届けします。
加えて、今号では当センターの関わる多数の “nodes” の声を拾い上げています。
「nodes の光明」では、新型コロナ特集

禍で飛躍的に重要性が増したオンライン講義等について、そのサポートという重要な役割を主体的かつ意欲的に担ってくれている学生の皆さんの思いや活躍をフィーチャーしています。他の連載も、研究・運営などさまざまな立場の方々の活躍を垣間見ることのできる内容になっています。
号を重ねるごとに、重層的な “nodes” の姿をお伝えしていきます。ぜひお楽しみください。

Contents（飯野孝浩）

特集03	

データ活用社会創成プラットフォーム mdx 始動

10

連載

nodes の光明

情報システム利用者の「困った！」を解決

──教育のオンライン化に貢献する学生サポーターたち

12

連載

飛翔する nodes

大型データから解き明かす土星衛星の大気環境
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］mdx（部分）02まったのです。

mdx は、計算資源、ストレージ、ネッ
トワークからなっており、構成要素はスパ
コンと同じです。しかし、「スパコンが大規模計算を行うために大きな計算資源を提供することを主目的に構成されているのに対して、mdx は十分な計算資源と同時に、一人ひとりのユーザが研究しやすい環境を提供する点がまったく違います」と、塙教
授は言います。これまでスパコンを使っていなかった人を含め、データを利用する幅広い分野の研究者に使ってもらうことを目指しているのです。

mdx を利用できるのは、おもにアカデミアの研究者です。プロジェクトを申請し、承認されると、計算資源やストレー

図1

mdxの特徴mdx は、アカデミアにおけるデータ科学・データ活用に特化したデータプラットフォームである。ユーザが研究内容に合った構成のセキュアな仮想環境を構築でき、リアルタイムでデータを収集し、解析することもできる。この特徴を生かし、医療、防災、エネルギー、農水産業などへのデータ利活用研究が行われることが期待される。

ジ、ネットワーク構成が割り当てられま幅広い分野の研究者ニーズを満たす
データ活用社会
創成プラットフォーム mdx
2021 年 9月、「データ活用社会創成プラットフォームmdx」の試験運用が始まりました。
mdx は東京大学柏Ⅱキャンパスに設置されており、東大を含む9 大学と2 研究所 ※ 1 が共同運営しています。
世界初の「産学官連携のためのプラットフォーム」としてmdx が目指すのは、「誰もがデータを利活用できる計算環境を提供する」こと。
そのハードウェアの構築を担当した東大情報基盤センターの塙 敏博教授と、サービス設計・運用に関わる大学院情報理工学系研究科の鈴村豊太郎教授に、mdxの特徴や現在の利活用のされ方、期待されるアカデミアへのインパクトについてうかがいました。

東京大学
大学院情報理工学系研究科 教授

鈴村豊太郎

専門は人工知能、大規模グラフ深層学習。
東京工業大学大学院情報理工学研究科博士課程修了、博士（理学）。IBM Research に
17 年間勤務し、MIT-IBM Watson AI Lab

プロジェクト代表も務めた。2021 年より現職。情報基盤センター教授を兼任。

04

東京大学情報基盤センター 教授

塙 敏博

専門は高性能計算システム。慶應義塾大学
大学院理工学研究科博士課程修了、博士（工学）。筑波大学大学院システム情報工学研究科准教授、東京大学情報基盤センター
准教授などを経て、2020 年より現職。

す。そこに、OS やソフトウェアをインス

3 つめは、研究者間の連携を促す場となスです。SINET6 自体が一般のインタートールすれば、プロジェクトに合った仮想

りうることです。各研究者の仮想環境は

ネットとは切り離されており、セキュリ

環境を短時間で構築できるのです。そしセキュアに保たれていますが、必要に応ティが高いのですが、さらに、内部と外て、この仮想環境を用いることで、データ

じてデータを共有し、利活用するための部接続のネットワークを分けたことによを収集・保存したり、解析を行ったり、そ機能も提供されます。これにより、研究り、万一外部から侵入を受けても内部のの結果を公開したりといった研究活動を者は mdx 上で異分野の研究者と学際的なストレージなどを守ることができるよう

mdx 内で完結できます。

共同研究を展開することができます。

になっています。

このように、ユーザにとって使い勝手の帯キャリアの基盤を利用した閉じたネットワーク）

このような mdx の特徴は、どのように遠隔地の装置等からデータをセキュアに研究者がプロジェクトを申請する際には、し て 実 現 さ れ た の で し ょ う か（ 図 2）。

収集することが可能です。プロジェクト

私たちが相談に応じています」と塙教授。

「mdx の使い方はユーザに全面的に委ねらごとの仮想環境は、モバイル SINET まで

使用中のサポート体制も充実しており、れますから、ユーザが柔軟に仮想環境を含めて完全に分離されており、秘匿性のユーザのハードルはぐっと低くなっている

構築できるようなハードウェア構成と、高いデータを扱う研究も安心して実施でようです。

セキュリティの確保に特に気をつかいまきます。

よ い プ ラ ッ ト フ ォ ー ム で あ る こ と が、mdx の最大の特徴です。さらに、「スパコンでの計算やデータの利用に慣れていない

Society 5.0 時代に求められるデータ活用プラットフォームを目指して「Society 5.0」は、サイバー空間（仮想空

また、SINET6 は、モバイル SINET（携柔軟に構築できるハードウェアと仮想環境による高いセキュリティ

研究者ならではのニーズに応える
3 つの特徴した」と塙教授は説明します。
まず、計算資源としては、最新の CPUと接続しているため、外部のセンサーや一方、ユーザは NII が運用する「GakuNin」※ 3 というシステムを経由することを多数備えている他、ディープラーニン

で、mdx を容易に利用す

グのアクセラレータなどとして使われるることができます。

という性格から、使いやすさに加えて以下

GPU も搭載しています。ストレージは、

こうした点についの 3 つの特徴を備えています（図 1）。

「 大 容 量 HDD ス ト レ ー ジ 」 と「 高 速て塙教授は、「シ間）とフィジカル空間（現実空間）を高度に

mdx は、研究者用のプラットフォーム融合させたシステムによって、経済発展と社会的課題の解決を両立する、人間中心の社会のことです。2016 年に国が策定した

1 つめは、研究者ごとの仮想環境がセ

NVMe ストレージ」の他、研究で得られステムの構成を「第 5 期科学技術基本計画」※ 2 の中で日本キュアに保たれていることです。研究者がた成果やデータベースを外部に公開する考えるのも大変の未来社会のコンセプトとして提唱され、扱うデータには、個人情報や、企業の技術ことを想定して「外部共有オブジェクト

で し た が、 全 国以来、アカデミアと産業界は Society 5.0

情報など秘匿性の高いものが多くあります

ストレージ」も設けられています。

のユーザがアクの実現に向けた研究開発を加速していまが、mdx ではデータが漏れる心配をせず

内部高速ネットワークによって、プロす。東京大学も、今後アカデミアがどのよに研究することができます。さらに、外部

ジェクト内でセキュアかつ高性能なデー

うな計算資源を必要とするかを議論し、そからセンサーなどを使ってデータを収集す

タ 処 理 が 行 え る 一 方、 外 部 接 続 ネ ッ トの答えの 1 つとして、データ利活用の推る際にも、その通信までセキュリティが担

ワークは、SINET6 とのさまざまな連携が進を支援する「データ活用社会創成プラッ

保されています（後述）。

実現できるように工夫がされています。

トフォーム mdx」を、国立情報学研究所

2 つめは、スパコン並みの計算資源を備

SINET6 は、NII が日本全国の大学や研（NII）との密接な連携のもとで構築しましえており、データ科学と計算科学の手法を究機関向けに提供している超高速た。そして、2021 年 9 月、試験運用が始融合した研究が行えることです。

（400Gbps）の学術ネットワークサービ

セスしやすい一連05

mdxを利用した研究の紹介 ❶▶ 深く学ぶには「データ活用社会創成
プラットフォームmdx」ウェブサイト
URL https://mdx.jp/▶ 深く学ぶには「ビヨンド・“ゼロカーボン” を目指

ゼロカーボンを目指す地域と技術をつなぐ情報基盤の構築

す“Co-JUNKAN” プラットフォーム研究拠点」は、

JST 共創の場形成支援プログラムの一拠点（JPMJPF2003）。技・知・人を産学公で循環させるプラットフォームを実装し、地域がゼロカーボンの先を見据えて持続的発展を目指せる社会の実現につなげる。
URL https://coinext.ifi.u - tokyo.ac.jp/
index.html

東京大学総括プロジェクト機構「プラチナ社会」総括寄付講座 特任講師

兼松祐一郎
図2

mdx の特徴 mdx のハードウェアの構成と利用イメージ
ユーザが使いたいときすぐにアクセスできる
一方で、プロジェクトごとの仮想環境は高度にセキュリティが守られている。

果と既存の評価用データベースを組み合わせることで、各技術が環境と経済に与える影響を評価します。

の仕組みをつくり込んだり、運用のやりの面では、mdx を共同運営する 11 機関は、これまで思いもよらなかった分野間の方を考えるのはさらに大変でした」と振が所有するスパコンと接続し、計算資源の学際的な研究が生まれることが期待されてり返ります。

強化を図ることが考えられています。さらいます。
「材料科学と情報科学の学際研究

ま ず は、RE-CODE の 一 部 を mdx に 移に、運用を円滑に続けるための適切な課金が始まり、新素材を発見するための手法を植し、その後、ツールやデータを拡充して制度も検討されています。

試験運用に参加する70 余の課題と今後期待される学際的研究分野の誕生構築しようという研究もすでに始まっていいきます。mdx は、RE-CODE のコンセプ

新サービスとして模索を続ける mdx にます」と鈴村教授。塙教授とともに「日本トと相性のよいプラットフォームだと思い

鈴村教授は、2022 年 6 月 30 日時点のついて、鈴村教授は「欧米でも、商用ではならではの新しい研究分野の誕生に積極的ます。例えば、②の技術マッチングと③のmdx の利活用状況について「プロジェクない “ みんなが使えるデータプラットに関わっていきたい」と決意を新たにしてシミュレーションには地域や企業から提供

トは試験運用開始以来、徐々に増え、現フォーム ” の必要性が言われていますが、います。

いただく情報も使いますが、そのとき、

在 70 以上の課題が動いています。計算資

国レベルで mdx のようなシステムをつ

源の使用状況は時々刻々変動しますが、くったのは日本が世界で初めてです。日本

GPU は使用率が 90% に迫った時期があ独自のシステムとして十分に活用していた

るほど大いに活用いただいています」とだきたいです」と言います。
柔軟な使い方ができる mdx には、期待話します。
順調に試験運用が進む mdx ですが、利通りさまざまな分野のプロジェクトが集（取材・構成 池田亜希子）※ 1 北海道大学、東北大学、筑波大学、東京大学、東京工業大学、名古屋大学、京都大学、大阪大学、九州大
学、国立情報学研究所、産業技術総合研究所※ 2 詳細は内閣府ウェブサイト参照 https://www8.

https://www.gakunin.jp/

研究しやすい環境がた、ハードウェアにも期待しています。

データを活用できますが、各省庁や地域に

2022 年度から東京大学で始まった「ビヨを表明しています。しかし、実現のための分散していて探すのも集めるのもたいへん

ン ド・“ ゼ ロ カ ー ボ ン ” を 目 指 す “Co-JUNKAN” プラットフォーム研究拠点」とjp/service/rdm/

Nin RDM 」との連携です。近年、研究

整 え ら れ ま す。 ま算が必要なので、mdx の豊富な計算資源必要なデータを集積する計画です（図）。

「2050 年までに二酸化炭素排出実質ゼロ」像も見えてきそうです。そして、その先にGakuNin RDM と連

れぞれを行うツールを搭載するとともに、

思 い は 数 年 前 か ら 抱 い て い ま し た が、る研究データ管理基盤サービス「Gaku

携することで、よりす。また、シミュレーションには大量の計①は、地域資源の需給状況の把握と将来※ 5 詳細は JHPCN ウェブサイト参照 https://jhpcnkyoten.itc.u-tokyo.ac.jp/ja/

出すことのできる

自治体の悩みデータ提供に協力していただけると思いま予測をする段階です。ここではオープン

データ利活用研究が行われているかの全体

し、必要なときに取り地域と技術を繫ぎ実装を加速する情報基盤（RE-CODE）の構想

気候変動への対応が急がれる中、日本でまってきており（表 1）、日本でどのような計画されています。1 つは、NII が運用す時、収集し構造的に管理

図

も総人口の 9 割近くにあたる自治体が便性向上のためにさらなる機能の拡張がられます。研究データを常参照する仕組みとすることで、安心して

https://rcos.nii.ac.

※ 4 詳細は NII ウェブサイト参照

者は研究データの適切な管理を強く求め

mdx でデータを秘匿化しながら間接的に

cao.go.jp/cstp/kihonkeikaku/index5.html※ 3 NII が全国の大学と連携して運営している学術認証
フェデレーション。詳細は NII ウェブサイト参照※406

mdx の特徴が生きる研究課題

このような情報基盤を実現したいという

具体的な施策や計画を策定している自治体です。そこで、データを統合・可視化して実行中の 70 余の課題のうち、学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点（JHPCN）※ 5 で 2022 年 4 月に採択された15 課題を例としてあげた（うち 3 課題を次ページ以降で紹介する）。

は多くありません。その大きな理由とし一目で把握できるツールをつくりました。

いうプロジェクト内の研究開発課題の 1

研究課題名
ハイブリッドクラウドを用いたゲノム情報に基づく構造多型パネルの構築とアノテーション
超高解像度の即時予測の実現に向けた都市街区内風況データベースの構築
Distcloud の拡張、継続性の向上、およびその応用研究
次世代演算加速装置とそのファイル IO に関する研究
合成人口プロジェクト：mdx による合成人口データベースの構築て、新しい技術や仕組みの導入が必要なこ

すでに一部のデータは公開しており、デーつとなったことで、本格的に研究できるよとはわかっていても、技術へのアクセスやタの拡充も進めています。

うになり、張り切っているところです。プ

表1mdxで実行中の研究課題の例

統合機械学習分子動力学システムの構築

代表者

所属

長﨑正朗

京都大学

日本原子力研究開
小野寺直幸
発機構
柏崎礼生
国立情報学研究所
塙 敏博
東京大学
村田忠彦
関西大学
日本原子力研究開
奥村雅彦
発機構

次世代学術情報基盤に向けた基盤ソフトウェアの実践的な研究・開発・
杉木章義
評価
財務ビッグデータの可視化と統計モデリング
地道正行
医療・介護領域の人材マッチングに最適化された大規模グラフニュー
鈴村豊太郎
ラルネットワーク
エージェントモデルと統計データを用いた全国規模の疑似人流データ
関本義秀の開発
大規模な日本語モデル構築・共有のためのプラットフォームの形成
相澤彰子
グラフニューラルネットワークとマルチタスク学習による汎用的物性
華井雅俊
予測モデルの構築
ビヨンド・“ ゼロカーボン”を目指し地域と技術をつなぐ情報基盤の構築 兼松祐一郎
単語間に区切りのない書写言語における係り受け解析エンジンの開発 安岡孝一
多次元高精細地表情報（MHESD）の地球科学・歴史考古学における高
早川裕弌
度利活用

北海道大学
関西学院大学
東京大学
東京大学
国立情報学研究所
東京大学
東京大学
京都大学
北海道大学

評価が難しいことがあげられます。そこで

この需給分析で、例えば、「この地域はロジェクト内の他のチームが行っている技

私たちは、技術導入を支援する情報基盤を

バイオマス資源に強みがある」とわかった術の実証実験や、人材育成などの課題とも構築しようと考えました。まだ、開発は始としましょう。すると次は、バイオマスを協働することで、RE-CODE を地域と技術まったばかりですが、その構想と研究の現

エネルギーや製品に変換するための技術オをつなぐ場として発展させていきたいと状をご紹介しましょう。

必要なツールとデータを 1 ヵ所にプションを探す②の段階になります。これ（取材・構成 青山聖子）を支援するのが技術マッチングツールです。
③ のシミュレーションでは、 ② で見つ

この情報基盤「RE-CODE」は、自治体

かった各技術を導入したときの物質とエネにとっては地域の実情に合った技術を発

ルギーのフローを推算します。それを計算

見・評価できる場、企業にとっては技術をするためのツールとして、さまざまなシ

普及させる場となることを目指していま

ミュレータを開発しています。

ン生成、③シミュレーション、④評価のそ経済性評価です。③で得たフローの推算結す。そのために、①需給分析、②オプショ

思っています。

最後の④は、ライフサイクル評価や社会兼松祐一郎／専門はプロセスシステム工学、ライフサイクル工学。東京大学大学院工学系研究科修士課程修了。博士（工学）。株式会社菱化シス
テムに勤務後、東京大学総括プロジェクト機構「プラチナ社会」総括寄付講座 学術支援専門職員、特任助教を経て、2022 年より現職。

07

mdxを利用した研究の紹介 ❷▶ 深く学ぶには「人の流れプロジェクト」

オープンデータから
日本全国の人流をつくりだす

URL https://pflow.csis.u-tokyo.ac.jp/

集めれば、日本全国の擬似人流を描きだせるというわけです。
個人情報が含まれていないオープンデー
タから、どうやって各人の属性や行動を決東京大学デジタル空間社会連携研究機構 機構長
東京大学空間情報科学研究センター 副センター長・教授めたのでしょうか。私たちは、使えそうな

関本義秀

データを探し集め、その処理方法を徹底的

mdxを利用した研究の紹介 ❸▶ 深く学ぶには

情報処理学会研究報告「学術分野に特化した事前学習済み

医学分野の論文から
日本語言語モデルを構築する

日本語言語モデルの構築」
URL https://bit.ly/3KrMpNO

国立情報学研究所コンテンツ科学研究系 教授

相澤彰子に工夫しました。例えば、国勢調査には地区ごとの年齢・性別構成の統計がある一方、地図情報会社が提供している全国の住宅位置データ※ 1 があります。これらを組早くから「人流」の重要性に着目

は個人情報のため、得られた人流データをみ合わせることで、どの家にどの年代・性言語モデルとはるかもしれませんが、やはり日本語には日テストをするには、解きたい問題の「正他の研究者に提供するわけにはいきませ

別の人が住んでいるかを推定しました。ま本語の文書で学習させたモデルが必要で解データ」を用意しておき、モデルに問題

新型コロナウイルス感染症との関連でん。こうしたフラストレーションを抱えるた、私たちは PT 調査から人流を導いた際

言語モデルは、膨大な量の文書に含まれす。しかし、英語では新しい巨大言語モデを解かせて正答率を見ます。しかも、タイ「人流」という言葉が広く知られるように中で、「オープンデータを利用することに、人々の行動パターンを分類し、それぞルが続々と発表されるのに対して、日本語

プの異なる複数の問題を用いる必要があり

で、日本全国の人流を擬似的につくりだし

れの割合を明らかにしていました。②の段ている情報をなるべく効率よく圧縮して、なりました。しかし、私たちが「人の流れいろいろな処理で活用できるようにしたものモデルは手薄だという現状があります。

ます（日本語のモデルを発展させるには、こうし

プロジェクト」を始めたのは、それよりたい」と考えるようになり、mdx を使っ

階では、このデータを用いて各人の行動パのです。最近、文書の自動要約、対話シス

さらに、例えば門外漢である私が医学論文たリソースづくりも重要なのです）。現在はその

ずっと前の 2008 年です。人々が時々刻々て実行しました。

ターンを確率的に決めました。こうしたこ

テム、機械翻訳などの性能が格段に向上しを読んでも知らない単語ばかりで意味がわ

データを使ってモデルをテストしており、との積み重ねで、かなり現実に近い属性のていますが、その背景にはここ数年で言語からないのと同じで、モデルも学習してい成績がよかったものを 2022 年度中に公開

1 億 3000 万のエージェントをコンピューモデルが急激に発展したことがあります。

ない新しい分野は得意ではなく、その分野できればと思っています。

タの中につくりだし、行動させることがで

実際、最近の巨大言語モデルには、文脈に合ったモデルを構築する必要があります。

言語モデルを一から構築するには、大量を考慮した単語の意味、文法、単語と単語

こ う し た 背 景 か ら、私 は mdx の プ ロの文書を学習させるプロセスを、条件を変の関係（日本の首都は東京）など、さまざまジェクトで、日本語の医学分野の言語モデえて何度も繰り返す必要があるため、割り移動していく有様をとらえた人流データ
は、防災や防犯、マーケティング、交通・都市計画などに役立つだけでなく、さまざ

オープンデータから必要な情報をつくりだす

まな分野の研究者にとって重要なデータイ

擬似人流をつくりだすために、「エー

ンフラとなります。そのため、人流データ

ジェントモデル」という方法を使いまし

手順のうち④の段階は多くの計算資源をを作成・提供するプロジェクトを開始した

た。大まかな手順は以下の通りです（図）。

必要とするのですが、mdx を使ったことな知識が埋め込まれています。ただし、そルを一からつくることに取り組んでいま当てられた計算資源を自由に使える mdx

で順調に計算でき、2021 年度に擬似人流のような巨大言語モデルをつくるには、莫す。実は、カルテを教材とした日本語の言がとても有効でした。まだテストの途中でのです。

①まず、コンピュータの中に日本の総人きたのです。

これまではおもに、パーソントリップ

口（ 約 1 億 3000 万 人 ） 分 の 仮 想 的 な 人 間

第 1 号ができあがりました。この擬似人

大な計算資源を使って大量の文書を学習さ

語モデルはすでに存在し、診療データからすが、医学論文の解析に適したモデルがで（PT）調査（国や地方自治体などが行う交通アン（エージェント）をつくり、各人の年代や性流は、大きなメッシュで見れば、スマホのせる必要があるため、誰もが簡単に構築で病名を抽出するといった用途が考えられてきたのではと手応えを感じています。

位置データからの人流と比べても遜色ない

きるわけではありません。

います。しかし、論文を対象とした言語モ

また、ここでは私の研究だけをご紹介しデルはまだありません。日本語の症例報告ましたが、同じプロジェクト内では早稲田

ケート調査）のデータを処理することで人流別、家の場所を決めます。②次に、各人のを再現してきました。この人流データは共通勤・通学の有無と平日の行動パターン

同研究を通じて提供しており、その件数は（例えば、通勤者の場合、「家↔勤務先」「家→勤務

400 件近くに上ります。

先→第 3 の場所」など） を決めます。 ③ さら

しかし、PT 調査は大都市圏などでしかに、各人の具体的な行き先を決めます。④

行われておらず、日本全国の人流を描き出

その上で、行き先までの距離、最寄り駅へすことはできません。一方、携帯キャリアのアクセスなどから交通手段を選び、各人との共同研究で、スマホの位置データからの 1 分ごとの位置を割り出していきま人流を得る試みもしましたが、位置データす。これをすべてのエージェントについて

もので、すでに研究者へのデータ提供も開始しています。今後も mdx を使い、②のなぜ日本語言語モデルをつくるのか

論文は知識として価値が高いのにこれは残大学の河原大輔教授も mdx を使って汎用

行動パターンをきめ細かくするなどして、巨大言語モデルが 1 つあれば、他の言念なことです。このため、私の言語モデル

型日本語モデルの構築を進めていますし、より精度を高めていきたいと考えています。

語モデルはいらないのではないかと思われは、日本語の医学論文を教材として学習さ他のグループも mdx の利用に意欲を示しせることにしました。論文で学習させたモています。メンバーが mdx 上に集うこと

デルがあれば、論文を医学の分野ごとに分で、ノウハウや、モデルの構築・評価に必（取材・構成 青山聖子）※ 1 有償だが安価であり、誰でも利用できる。

類したり、論文から病名を抽出したりする

要なリソースの情報の共有が進むことも、ことが可能になり、医学研究に役立つと考

mdx の効果として期待しています。

えたのです。

（取材・構成 青山聖子）

mdx の利用でスムーズに研究が進んだ
学習に用いたのは、おもに論文の抄録で分量は約 1160 万文です。学習させる前の単語列の処理の仕方や、専門用語の辞書の組み込み方を変えて学習させ、最終的に 8図

図

オープンデータから擬似人流を作成する手順

関本義秀／専門は人間都市情報学。東京大学大学院工学系研究科博士課程修了、博士（工学）。国土交通省国土技術政策総合研究所研究官、東京
大学空間情報科学研究センター特任准教授などを経て、2020 年より同センター教授、2022 年より副センター長。2021 年より東京大学デジタ
ル空間社会連携研究機構機構長。

08

今回作成した言語モデルのテスト結果の例

言語モデルが単語を病気の種類の違いで分類した結果を可視化したもの。点は単語を表し、色の違いは病気の違いを表す。同じ色の点が集まっているかどうかで、言語モデルの性能がわかる。

個のモデルができあがりました。しかし、言語モデルは「つくれば終わり」ではな
く、公開して使ってもらう前に性能をテストしなければなりません。

相澤彰子／専門はテキスト・言語メディア。東京大学大学院工学系研究科博士課程修了、工学博士。大学共同利用機関学術情報センター助手、助教授などを経て、2003 年より現職。東京大学大学院情報理工学系研究科教授、総合研究大学院大学複合科学研究系教授も併任。

09

nodes の光明｜情報基盤センターサービスの裏側

utelecon の学生サポーターsFact

情報システム利用者の「困った！」
を解決

サポート窓口は、学生や教職員が東大の情報システムを使
うときの困りごとを、ワンストップで解決することを目指しています。ここでは、2022 年 8 月現在、質問にメールや Zoom

教育のオンライン化に貢献する
学生サポーターたちで対応する「コモンサポーター」が 37 名活動中で、文系・理系を問わず、学部 1 年生から博士課程まで幅広い学年の学生が参加しています。これまでに、のべ 88 名が活動し、約4000 件の問い合わせに対応しました。また、システムに関す

東京大学は、コロナ禍前からオンライン授業やウェブ会議などのための情報システムを整備してきました。
「utelecon」は、それらに関する情報を一元的に提供するポータルサイトで、2020 年 3月に開設される情報を発信する「utelecon サポーター」など、ほかの学生サポーターも活動しています。

utelecon サポート窓口
URL https://utelecon.adm.u-tokyo.ac.jp/support/

問い合わせには、まずチャットボットが自動応答する。それでは解決しない場合に、学生サポーターが対応する。

ました。uteleconのサポート窓口には、学生や教職員からさまざまな問い合わせが寄せられますが、その対応の主軸となっているのは学生充実したサポートがあれば未知のシステムもすんなり活用できますサポーターの皆さんです。指導にあたる情報システム本部の玉造潤史
准教授、技術補佐員で元学生サポーターの竹内 朗さん、学生サポー
ターの上野 爽さんと德永紗英さんに活動の実際をうかがいました。

学生のサポート活動を見守ることも、教育の一環だと考えていますQ utelecon での玉造先生のお立場は？

東京大学情報システム本部
副本部長・准教授

玉造潤史

ば、德永さんには、大学と Zoom 社の定例ミー
ティングに参加して意見交換をしてもらっています。
Q 学生さんの活動への感想は？
A コロナ禍でも、Slack（メッセージングアプリ）を活用してすばらしい成果を上げています。担当者の 1とを提案してくれます。それを思う存分できるよう人が、「こんな相談が来て困っている」と発信するに自主性を尊重しつつ大学側の責任者として支援しと、瞬時にほかの担当者が反応し、ときには 50 件ています。

近いチャットをやりとりしてあっという間に解決するのです。
「これがデジタルネイティブの問題解決
方法なのか」と感心します。自主性に任せると、学A 教育の一環ととらえ、学生サポーターの皆さん

生はしっかりと考えてくれますね。上野さんをはじが、正しい IT 知識を身につけるだけでなく、社会め、要所要所で大学の判断や許可、情報提供を求めに役立つ経験を積み、皆で協力して成果をあげている連絡をくれるなど、みんな責任感をもって仕事にくなかで成長できるように心がけています。例え取り組んでいます。

中学校や高校でも生徒サポーターが活躍できるはずですQ utelecon 立ち上げ時に学生サポーターとして参加したのですね。それはなぜですか？

として支援活動をしていました。これは、キャンパス

研究の発展につながる」という学生サポーターの意義内にある共用のパソコン室で、利用者の相談に応じるを改めて実感しました。中学校や高校にも、国のコンシェルジュのような仕事で、学内のシステムに関GIGA スクール構想などで ICT 教育が導入されているするノウハウもウェブサイトで発信していました。自ので、似た取り組みができるでしょう。学校で学ぶ主分が相談員になったのも、大学入学時にこのサイトで体である学生や生徒がサポーターとして運用に参加す

役に立つ情報を見たことがきっかけでした。コロナ禍

れば、
ICT 教育の効果は桁違いに高くなると思います。

上野 爽との定例ミーティングにまで参加するように

上野：相手の理解度に合わせた伝え方も大切なりました。Zoom はおもに企業で使われにしています。例えば、東大にはメールシスてきたツールで、大学での使い方を想定してテムが複数あるため、名称を間違って質問しいないところもあるため、大学に適したてくる方もいます。そういうときも、相手のZoom の機能改善を提案したり、バグを報意図を想像し、説明の難易度を相手に合わせ告したりしています。

德永：オンライン講義をする先生から「学生の意見を集めて議論するためのツールを紹介

上野・德永：私たちが対応したことで「とても助かりました」と言っていただき、システ

サポーターの経験や調査から、複数のツール

ムを活用していただけることです。私たちの上野：「なぜか、急にログインできなくなっの機能比較をして回答しました。

活動が大学の一助となっているなら、とてもた」といった相談は多いですね。何かのきっ

上野：回答するために、よくシステムの公式

うれしいです。

かけで特殊な条件が揃ってしまい、ログイン

HP を参照します。ただ、日本語訳の情報はできなくなるのです。相談している方も自分古い場合もありますから、英語の公式ページの状況を説明できないので、こちらが質問をも参照します。それでも情報がない場合に重ねて推測していきます。

は、自分の手元で問い合わせの状況を再現し德永：多くの相談に対応する中で、エラーて、いろいろ試し、解決法をお伝えする場合

メッセージから状況を推測できるようになっもあります。なんとかして解決の糸口を探す

Q どんな問い合わせが多いですか？

てきたため、私たちは「エスパー」だと自称ようにしています。

しています（笑）。チャットで話し合いなが德永：私は Zoom 社に直接問い合わせるこ

ら、状況を確認し、解決方法を探します。

ともよくあります。何度も問い合わせている

作成された際、問題の解決方法を説明する前に「ご進学おめでとうございます」という一

東京大学教養学部 4 年／
コモンサポーター・uteleconサポーター

遊ぶように夢中になって活動するうちに、大学や企業を動かしていました

で、私も含め多くの相談員が utelecon のサポーターになりました。

uteleconの活動は以下で紹介されている。

答です。正しい方法を伝えるのはもちろんですが、こういう心配りも大切だと思っていま▶ 学内広報 no.1562

す。入学時に、いきなりシステムの設定でつ取材を終えて「utelecon のサポーターをご存じですか？」
URL https://bit.ly/3L5eWca

すばらしいサポートができるのは、東大生の皆さんが優秀だからだという一面もあると思います。しかし、他大学、高校、中学にもデジタルツールを楽しげに使いこなし友人に教えているサポーター候補は大勢いるでしょう。本記事が「情報玉造潤史／専門は計算機アーキテクチャ、ネットワーク。東京大学大学院理学系研究科博士課程中退。修士（理学）。情報基盤センター助手、理学系研究科講師を経て現職。
竹内 朗／東京大学工学部卒業。在学中の 2020 年より utelecon の学生サポーターとして活動。卒業後、2022 年より現職。

10システムの運用に教育を受ける側も参加する」という取り組みが広がるきっかけになればと願っています。

德永紗英▶ 深く学ぶには言を添えていました。私が素敵だなと思う回

竹内 朗

何ですか？

には、よりよいツールを選べるように、学生ます。上野さんがある新入生に対して回答を

東京大学情報システム本部
技術補佐員

Q 学生サポーターをしていてよかったことはしてほしい」という問い合わせがあったとき

德永：春は、新入生からの問い合わせが増え

A 大学のシステムを整備する立場になってみて、「学生がシステムの運営に参加することが、大学の教育・

東京大学大学院工学系研究科
修士課程 2 年／コモンサポーター

Q サポートで心がけていることは？

Q 職員になって感じていることは？

A utelecon ができる前から、ECCS システム相談員

うちに、玉造先生のはからいで、Zoom 社てしまうでしょう。

てコミュニケーションします。

A 学生サポーターの皆さんは、次々にやりたいこ

Q サポート業務の運営上、心がけていることは？

まずいたら、きっと不安で暗い気持ちになっ（取材・構成大石かおり）▶ nodes vol.1「全学授業オンライン化で『ユーザー目線の大切さ』を痛感」
URL https://bit.ly/3QWRDU1▶ Business Insider「なぜ、東大はどこよりも早くオンライン化できたのか？」URL https://www.businessinsider.
jp/post-21386011

飛翔する nodes ｜研究ピックアップ

大型データから解き明かす
土星衛星の大気環境
東京大学情報基盤センター 特任准教授

飯野孝浩

土星の衛星「タイタン」は、地球と同様、分厚い大気に覆われています。
窒素を主成分とする大気には、生命の材料となる物質がどうつくられたかを知る手がかりが隠れています。
飯野孝浩特任准教授らは探査機に頼らず、地上望遠鏡の観測データを解析することで、タイタンの大気における化学過程の一端を明らかにしました。
いったいどのようにして遠く離れた天体の大気の成分を調べたのでしょうか。
苦労したことなども含めて話をうかがいました。

写真

観測データの解析に用いるハードディスク

48 台のハードディスクをつないで、家庭用パソコンの 100 〜 1000 倍に相当する 624 テラバイトもの巨大なストレージを構築した。

タイタンの大気は生命材料がつくられる出発点

こり、複雑な分子がつくられています。やがてこれらは雲となり、雨となって地上に降り注ぎ、生命の材料になっている可能性

地上望遠鏡と解析技術により探査機にも比肩する成果ション用に取得しているタイタンの観測

効率的に研究を進められています。

接生成されていることがわかりました（図データは、年間で約 200 件、データ量に

─ 今後の展望はいかがですか？

下）。先行研究でこうしたシミュレーショ

す る と 約 35 テ ラ バ イ ト（1 テ ラ バ イ ト ＝

飯野｜木星や海王星など、窒素を含む大気をもつ惑星は他にもあります。そうした天─ まず、タイタンの大気を調べる意義にがあります。つまり、タイタンの大気中の─ どのようにしてタイタンの大気の成分

ン予測はされていましたが、観測で明らか

1000 ギガバイト）もの量になります。これ

ついて教えてください。

化学過程は、生命の材料がつくられるプロを調べるのですか？

にしたのは世界で初めてです。
「アセトニを保存するだけでも大きなハードディスク

体でも、今回のように地上望遠鏡を用いた

飯野｜多種多様な分子を含む分厚い大気にセスの出発点と考えられるのです。タイタ

飯野 ｜ 過去には探査機「ボイジャー」やトリルは成層圏上部より上空で、太陽紫外が必要ですが、科学研究用のデータに変換

窒素同位体の観測から、大気の化学過程と覆われているタイタンの環境は、昔から地ンの大気中でどんな分子がどのような化学「カッシーニ」が送り込まれ、土星を周回線によって解離した窒素分子からシアン化するためには、さらにこの 5 倍の容量の惑星誕生後の歴史を解明できる可能性があ球に似ていると言われてきました。タイタ反応で生じているのか。それを順に明らか

したりタイタンに小型機を降下させたりし水素を経て合成される」という説（図上）ハードディスクが必要になります。

ります。今回構築した解析技術を他の惑星

ンの大気は主成分が窒素で、その次に多いにすることで、生命につながる化学過程のて詳細な調査が行われましたが、いずれももあったのですが、そうではありませんで研究を始めたばかりのころは資金がなのがメタンです。大気中ではこの窒素とメ全貌が見えてくると世界中の科学者が期待ミッションが終了しており、次に土星に探した。この成果は、地上望遠鏡と解析技術かったので、家電量販店で購入した小さなタンを起点としてさまざまな化学反応が起しています。

査機が送られるのはいつになるかわかりまを組み合わせることで、探査機に比肩するハードディスクを使い、データを 1 件ダ

せん。

科学的成果が挙げられることを示したといウンロードして処理したらデータを捨て、えます。

また 1 件データをダウンロードして処理

一方で近年は、地上大型望遠鏡を用いることでも遠く離れた天体を詳細に観測できるようになってきました。私たちは南米チリにあるアルマ望遠鏡の観測データを使っ

当初は小さなハードディスクで膨大なデータを 1 つずつ解析
飯野｜アルマ望遠鏡は世界中の多くの研究

─ 研究からどんなことがわかりましたか？

者が使いたがっているので、観測提案を出624 テラバイトの巨大なハードディスク

飯野｜ 2020 年 2 月に発表した研究では、してもそう簡単には採択されません。そこを整備することができました（写真）。さら

タイタンの大気中にごくわずかに存在するで私たちは、誰でも利用できるキャリブに、複数の CPU で効率的にデータ処理を

アセトニトリル（CH3CN）という分子がど

レーション用のデータ（目的とする天体の観行うソフトウェアも開発し、そのお陰で、のように生成されているかを調べるため、測データを補正するために取得する観測データ）

今回の研究では約 3000 件のタイタンの

アルマ望遠鏡を用いてタイタンの大気中のを入手し、その中から研究に使えるタイプ

キャリブレーション用データを 1 ヵ月足

アセトニトリルとその窒素同位体が放つ微で質の高いものを選び出して解析を行ってらずで解析できました。また、アルマ望遠

弱な電波を検出し、解析を行いました。そいます。

鏡の観測データを解析するための一連のプ

アルマ望遠鏡のデータを解析したところ、タイタンの成層圏下部でアセトニトリルの高い
窒素同位体比（CH3C15N に対する CH3C14N の存在割合）が観測された。これは太陽系外から飛来する銀河宇宙線により窒素原子が解離してアセトニトリルを生成するというシミュ
レーション予測の結果と一致した。
タイタン：Courtesy NASA/JPL-Caltech/Space Science Institute
土星：Courtesy NASA and The Hubble Heritage Team (STScI/AURA) Acknowledgment: R.G. French (Wellesley College), J. Cuzzi (NASA/Ames), L. Dones (SwRI), and J. Lissauer (NASA/Ames)（取材・構成 秦 千里）

のに 1 日かかるので、1 年分のデータを処─ 研究を進めるうえで苦労した点は？

図 タイタンの大気中におけるアセトニト
リルの生成プロセス

いきたいと考えています。

変な手間でした。1 件のデータを処理する

特に遠い天体の大気環境を調べています。

ただし、アルマ望遠鏡がキャリブレー

にも広げ、さらなる観測研究に発展させてしては捨て…ということの繰り返しで、大て、タイタンや海王星など太陽系の中でもの結果、アセトニトリルは成層圏下部で銀12河宇宙線によって解離した窒素分子から直理するのに半年以上もかかりました。
次第に研究費をいただけるようになり、ロセスも確立できたので、その後はさらに▶ 深く学ぶには

プレスリリース「地上大型電波望遠鏡により、土星の衛星タイタンの大気成分の詳細な観測に成功」
URL https://www.u-tokyo.ac.jp/focus/ja/press/z0310_00018.html

飯野孝浩／専門は電波天文学、惑星科学。名古屋大学大学院理学研究科博士課程修了、博士（理学）。東京農工大学科学博物館特任助教を経て 2019 年より現職。

13

皆さんは 2000 年から 2005 年にかけてが不可欠です。自分 1 人の力は微力ながNHK で放送されていた「プロジェクト X

らも、チームが一丸となって、「プロジェ〜挑戦者たち〜」をご存知でしょうか。仕クト md“X”」を成功させたいと願ってい事に対して熱い情熱と使命感を抱き、前人ます。

未踏の “ 夢 ” を実現させてきた「名もなき人々」に焦点を当てたドキュメンタリー番

有馬和美／ 2012 年 9 月に東京大学物性研究所計算物質科学研究センターに事務補佐員として着任。同センターで学術支援職員、
学術専門職員を経て、2021 年 9月より現職。mdx の運用支援を担当。

組です。私が特に魅了されたのは、この番

HPC（高性能計算機）向けシステムソフト

年。いままでできなかったことをシステム

ウェア研究開発の醍醐味は、0 と 1 の羅列で実現可能にすること、そのシステムで世で構成されるソフトウェアで最先端の超巨の中をよりよくすること、それがシステム

大システムを自在に操れること。思う通り

ソフトウェア研究者のなすべき仕事と考えにシステムが動作した時の達成感は格別て研究を続けてきました。本職でも革新的で、モノづくりのおもしろさを実感するひなシステムソフトウェアで新しい世界を切と時です。

り拓いていきたいと思っています。

組が 1 人の異才・天才を取り上げるので

着 任 後、 最 初 の 任 務 は、Wisteria/

はなく、さまざまな職種・立場の面々が一

BDEC-01 のシミュレーションノード群と丸となって、いくつもの困難を乗り越えて

データ・学習ノード群をつなぐ通信ソフト

いく姿を丁寧に描いていた点です。

ウェア WaitIO の研究開発でした。プロ

今号で特集されている mdx には、教セッサも結合ネットワークも異なる 2 つの員、研究員、事務方、ベンダーなど、多くシステムを有機的に結合する WaitIO の実の方々が関わっています。日本の研究レベ装により、複数システムにまたがるジョブ

ルの底上げ、複合領域にわたる融合研究の群を一体化して協調実行できるようになり活性化に資する基盤とすべく、目下運用体ました。2022 年 6 月より試験運用が開始制の構築やシステムの機能強化に取り組んされ、例えば、大量の気象シミュレーショ

でいます。mdx が有効に利活用されるたンの結果を機械学習してすばやい気象・気めには、その利便性向上はもちろんのこと、アカデミアのみならず広く社会に認知されるための広報や、利用を支援する体制

住元真司 ／ 専門は高性能計算機
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・博士（工学）。前 職 は 富 士 通 株 式 会 社、
1997-2001 年 新 情 報 処 理 開 発
機 構 出 向 後、 国 内 ハ イ エ ン ド
HPC システム（理研 RSCC、筑波
大 PACS-CS、「京」コンピュータ、「富岳」等）の研究開発に携わる。2022 年 4 月より現職。

WaitIO の機能とアプリケーションへの適用例

候予測を行うなど、実社会に役立つアプリ

息子（当時高 1）が生地から自作したクリスマスケー
キ。家事も「目指せ！ チー
ム一丸」です。

ケーションへの適用も始まっています。
大学時代に 8 ビットパソコンでのプロ
グラミングに魅了されてから、はや 40

プロジェクトmd“X”

有馬和美（情報システム部情報基盤課データ利活用チーム 特任専門職員）

nodesのスパコン導入の舞台裏

0と１で超巨大システムを操る

ひろがり

中張遼太郎

住元真司（スーパーコンピューティング研究部門 特任教授）

モノとその繫がりの科学

華井雅俊（データ科学研究部門 特任助教）（情報システム部情報基盤課
スーパーコンピューティングチーム 一般職員）

東京都の道路交通網をグラフ分割した図

す。世の中には、道路交通網、インター「富岳」による新型コロナウイルス感染症

ネット網、金融ネットワークなど、さまざ

関連のシミュレーション動画をご覧になっまなグラフが存在し、実は私たちの体内にた方も多いと思います。最近、スパコンにも、脳神経網やタンパク質相互作用ネット

ついて報道される機会が増えました。しかワークなどのグラフが存在します。最近のし、スパコンがどのように導入されるかはも の で す と、LINE、Twitter、Instagram

ご存知でしょうか。

などのユーザ・友だち関係は全世界規模の巨大なグラフです。

東京大学でスパコンを導入する場合は、公的機関を対象とする政府調達の手順（仕まずは身の回りのグラフを見つけてみま様書作成→公告・入札→開札・納入） に従いましょう。そして 300 年続くグラフ研究のす※ 1。仕様書には導入が必要な背景、ハードウェアなどの技術的要件、保守など性
能・機能以外の要件などを詳細に記しまに向けて詳細な仕様を決めていきます。規す。その際、実現不可能な仕様になっては模などにもよりますが、開札から納入までいけないので、念入りに市場調査を行い、は約 5 ヵ月、仕様書作成開始からは約 2納入時期に入手可能な機器とその価格を想年を要し、構想期間も含めるとさらに長く定します。さらに、パンデミックによる物なります。

流への影響や世界的な半導体不足などの世動き出せばさまざまな分野で活用される界情勢にもアンテナを張り、調達への影響

スパコンですが、その裏では運用はもちろを考慮します。

ん導入にも多くの労力が投じられているの無事に落札者が決まれば、サービス提供
142021 年春に導入が完 了 し た Wisteria
の設置作業

です。

世界へ、第一歩を踏み出してみてください。学生の皆さんはもちろん、誰にでもおもしろい発見があると思います。

※ 1 https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/chotatsu/

pdf/r2_siryou2.pdf

中張遼太郎 ／東京大学工学系研

究科修士課程修了、修士（工学）。
学士課程では麻雀のコンピュー
タプレイヤー、修士課程では電気的筋肉刺激が重量知覚に及ぼす影響の研究に従事。大学院修了 後、SIer 企 業 を 経 て 2017 年
10 月より現職。

大学で新しく学ぶ数学分野の 1 つにグがあるかもしれません。日頃よく目にする

ラフ理論があります。グラフというと表計グラフは例えば電車の路線図で、駅（モノ）

算の結果をまとめる図が思いつきますが、と路線（繫がり）を表しています。

ここでの「グラフ」は別の意味で、「モノグラフ理論は約 300 年の歴史がある分とその繫がり」を表します。
「ネットワー

野ですが、長い間研究されている理由の一ク」と同じ意味で、こちらのほうがなじみ

つに遍在性（どこにでもあること）がありま

華井雅俊 ／専門は大規模グラフ

解 析、Graph Neural Network、
大規模離散系シミュレーション。
東 京 工 業 大 学 大 学 院 修 了 後、NTU（シンガポール）、SUSTech（中国深セン）を経て、2021 年
より現職。