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

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。

データ活用社会創成プラットフォームmdx 始動
特集

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。

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（仮想空間）とフィジカル空間（現実空間）を高度に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「第 5 期科学技術基本計画」※ 2 の中で日本の未来社会のコンセプトとして提唱され、以来、アカデミアと産業界は Society 5.0

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の実現に向けた研究開発を加速していま
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。東京大学も、今後アカデミアがどのような計算資源を必要とするかを議論し、その答えの 1 つとして、データ利活用の推進を支援する「データ活用社会創成プラットフォーム mdx」を、国立情報学研究所（NII）との密接な連携のもとで構築しました。そして、2021 年 9 月、試験運用が始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mdx は、研究者用のプラットフォーム

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

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。

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

▶ 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/

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。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制度も検討されています。

構築しようという研究もすでに始まってい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

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

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。

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便性向上のためにさらなる機能の拡張がまってきており（表 1）、日本でどのような計画されています。1 つは、NII が運用すデータ利活用研究が行われているかの全体る研究データ管理基盤サービス「Gaku像も見えてきそうです。そして、その先に（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.

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

https://www.gakunin.jp/※ 4 詳細は NII ウェブサイト参照

https://rcos.nii.ac.
jp/service/rdm/※ 5 詳細は JHPCN ウェブサイト参照 https://jhpcnkyoten.itc.u-tokyo.ac.jp/ja/

Nin RDM 」との連携です。近年、研究※4者は研究データの適切な管理を強く求められます。研究データを常時、収集し構造的に管理し、必要なときに取り出すことのできる

GakuNin RDM と連携することで、より研究しやすい環境が整 え ら れ ま す。 また、ハードウェア

06

表1

mdxで実行中の研究課題の例

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）。

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

代表者

所属

長﨑正朗

京都大学

柏崎礼生塙 敏博
村田忠彦

統合機械学習分子動力学システムの構築

奥村雅彦

小野寺直幸

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

日本原子力研究開
発機構
国立情報学研究所
東京大学
関西大学
日本原子力研究開
発機構
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

mdxを利用した研究の紹介 ❶▶ 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

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。

mdx の特徴が生きる研究課題
ま ず は、RE-CODE の 一 部 を mdx に 移植し、その後、ツールやデータを拡充していきます。mdx は、RE-CODE のコンセプトと相性のよいプラットフォームだと思います。例えば、②の技術マッチングと③のシミュレーションには地域や企業から提供いただく情報も使いますが、そのとき、mdx でデータを秘匿化しながら間接的に参照する仕組みとすることで、安心して図地域と技術を繫ぎ実装を加速する情報基盤（RE-CODE）の構想

データ提供に協力していただけると思います。また、シミュレーションには大量の計れぞれを行うツールを搭載するとともに、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）。

気候変動への対応が急がれる中、日本で①は、地域資源の需給状況の把握と将来にも期待しています。

も総人口の 9 割近くにあたる自治体が予測をする段階です。ここではオープン

思 い は 数 年 前 か ら 抱 い て い ま し た が、

「2050 年までに二酸化炭素排出実質ゼロ」

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-

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JUNKAN” プラットフォーム研究拠点」と自治体の悩み

このような情報基盤を実現したいというは多くありません。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

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

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「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、それぞなりました。しかし、私たちが「人の流れで、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との積み重ねで、かなり現実に近い属性の1 億 3000 万のエージェントをコンピュータの中につくりだし、行動させることがで

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。

で順調に計算でき、2021 年度に擬似人流

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（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図位置データからの人流と比べても遜色ないもので、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の行動パターンをきめ細かくするなどして、より精度を高めていきたいと考えています。
（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。

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。

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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

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、タイている情報をなるべく効率よく圧縮して、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、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。

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。

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

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

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、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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。
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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