連携研究室（人間科学研究科１）

行動計量学（人間科学 行動生態学）

多変量解析，心理統計学，統計的因果推論

人間の行動・心理データの統計解析法を研究開発する学問分野 (psychometrics) では，知能・性格テストのスコアや知覚対象がもたらす印象の評定値のような多変量のデータから，それらに内在する潜在構造を発見するための多変量解析法が生み出され，統計的機械学習の分野なども含めてこれまでに多くの発展を遂げています．当研究室では，数値シミュレーションなども利用しながら，こうした統計解析法の開発や理論的性質の検討について，数理的側面から取り組んでいます．

関数データ解析
観測データ(離散ベクトル)

統計的因果推論

関数データ(連続な曲線)

共変量
処置

アウトカム
媒介因子

経時測定データや空間データなどは，本来は観測点だけでなく連続的に存在していると考えられます．関数データ解
析では各対象を時間などの関数として表し，関数空間上のデータとみなして分析します．当研究室では，関数データに対する多変量解析法の開発を行っています．

統計的因果推論では，統計的推測を用いて反事実に基づく因果関係を検討します．当研究室では，因果媒介分析やデータ融合などの新たな方法の開発など，統計的因果推論の研究開発に広く取り組んでいます．

連携研究室（人間科学研究科2）

社会心理学

計量ファイナンス

連携部局連携研究室（経済学研究科1）

先物価格急変の予兆を捉える
図1 a: 日経2 2 5 先物（ 2 0 1 6 年6 月2 4 日）

金融市場における様々な現象や問題を計量経済学，
統計学の手法を駆使して明らかにする

•
•

約定価格

16000

15500

15000

経済理論に基づく理論モデル構築
観測データによる理論モデルの検証

0 9 :0 0 0 9 :2 0 0 9 :4 0 1 0 :0 0 1 0 :2 0 1 0 :4 0 1 1 :0 0 1 1 :2 0 1 1 :4 0 1 2 :0 0 1 2 :2 0 1 2 :4 0 1 3 :0 0 1 3 :2 0 1 3 :4 0 1 4 :0 0 1 4 :2 0 1 4 :4 0 1 5 :0 0 1 5 :2 0
N o te s: 影付き のエリ アはBSA DF統計量が 9 5 % の臨界値を 超えて いる 期間

図1 b : Back w ard su p A D F（ 2 0 1 6 年6 月2 4 日）
6

BSA D F

4

Market microstructure

2

0

-2
0 9 :0 0 0 9 :2 0 0 9 :4 0 1 0 :0 0 1 0 :2 0 1 0 :4 0 1 1 :0 0 1 1 :2 0 1 1 :4 0 1 2 :0 0 1 2 :2 0 1 2 :4 0 1 3 :0 0 1 3 :2 0 1 3 :4 0 1 4 :0 0 1 4 :2 0 1 4 :4 0 1 5 :0 0 1 5 :2 0
N o tes: 破線はブ ート ス ト ラ ッ プ 法によ っ て も と めら れた 9 5 % 臨界値••

金融資産の市場における価格形成に関する理論，および実証研究
需給不均衡状態のモデル化

市場リスクの計量化・可視化•••

金融資産の収益率のボラティリティの計測・予測モデル構築
リスクの伝播に関するモデル構築・検証
市場急変の予兆の計測

前提・必要とされる知識••

データサイエンスに関する知識
時系列解析に関する知識

深く問題に切り込んでいくために必要な知識••

効用，均衡，情報の非対称性などのミクロ経済学に関する知識
数理ファイナンスに関する知識連携部局研究室（医学系研究科１）

医学統計学

医学研究に現れる統計解析法の研究と応用医学研究、特にヒトを対象とした臨床研究では、大きな個体差の存在を前提とした科学的推論を行う必要があり、統計解析が重要な役割を果たしています。
本研究室では、医学研究に現れる統計解析法の発展と応用研究を行っています。

（例１）臨床試験のデザイン
被験者背景因子等の情報を効率よく用いて、効率的・科学的・倫理的に臨床試験を実施する方法論の研究。

（例2）統計的メタアナリシスとData Fusion
学術論文中に公表された臨床研究結果、あるいは、より一般に外部データを併合して効率的に科学的推論を行う方法の研究。

（例3）複雑な縦断データの解析
臨床試験、癌登録に現れる生存時間データ、Wearable Deviceなどから得られる複雑な時系列
データの解析法の研究。

（例4）観察研究の解析と因果推論
傾向スコア解析などの因果推論の方法論と、それに基づくリアルワールドデータ解
析の研究。

連携部局連携研究室（工学研究科1）

ナノ物性理論Sustain Life, etc.

Computational Materials Design
Energy Control
エネルギー

物質をデザインし エネルギーを操る
Devices and Other
Applications

Realization

Function
機能

逆問題

順問題

Structure
構造

Properties
物性・特性
Composition
組成

8 / 25 / 20 21

Group
Period1

h t t p s :// upl oad. wiki media. org /wi kiped ia/ common s/0 /03/ Simp le_P eri odic_ Tabl e_Chart -b lock s. svg

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

Design(Inverse Problem)(Forward Problem)

Materials
物質

燃料電池内の空気極反応ダイナミクス

燃料電池電極表面でのプロトンの拡散
量子状態

表面スピントロニクス
デバイス （次世代エレクトロニクス）

金属内水素の量子状態• First Principles of Physics• Materials Science Problems• Physical Models• Machine Learning (ML) Models• Meaningful and Descriptive Materials Features• Critical Evaluation (Interpretability, Application
Range, Uncertainty, Physical Plausibility)

1
H

2

3
Li

4
Be

3

11
Na

12
Mg

4

19
K

20
Ca

21
Sc

22
Ti

23
V

24
Cr

25
Mn

26
Fe

27
Co

28
Ni

29
Cu

30
Zn

31
Ga

32
Ge

33
As

5

37
Rb

38
Sr

39
Y

40
Zr

41
Nb

42
Mo

43
Tc

44
Ru

45
Rh

46
Pd

47
Ag

48
Cd

49
In

50
Sn

51
Sb

6

55
Cs

56 * 71
Ba
Lu

72
Hf

73
Ta

74
W

75
Re

76
Os

77
Ir

78
Pt

79
Au

80
Hg

81
Tl

82
Pb

83
Bi

84 5 85 6 86 7
Po B At C Rn N

8
O

9
F

10
Ne

7

87
Fr

88 * 103
Ra * Lr

104
Rf

105
Db

106
Sg

107
Bh

108
Hs

109
Mt

110
Ds

111
Rg

112
Cn

113
Nh

114
Fl

115
Mc

116 13
117 14118 15
Lv Al Ts Si Og P

16
S

17
Cl

18
Ar

57
La

58
Ce

59
Pr

60
Nd

61
Pm

62
Sm

63
Eu

64
Gd

65
Tb

66
Dy

67
Ho

68
Er

69
Tm

* 89
* Ac

90
Th

91
Pa

92
U

93
Np

94
Pu

95
Am

96
Cm

97
Bk

98
Cf

99
Es

100
Fm

101
Md

*

34
Se

35
Br

36
Kr

52
Te

53
I

54
Xe

70
Yb
102
No

2
He

Build interpretable models (from real materials data
sets, experimental and theoretical) and use them topredict new materials with potentially interesting
properties/functions.

連携部局連携研究室（工学研究科2）

計算材料設計
計算材料設計学

計算機マテリアルデザイン手法の開発と応用
 第㇐原理量子シミュレーターの開発・材料物性発現機構の解明
 データ科学・AIの知見を用いたモデル構築・マテリアルズインフォマティクス
 高効率エネルギー変換と省エネルギーのためのマテリアルデザインとその実証

Computational
Materials Design(CMD)
新機能の検証実証実験

第㇐原理計算・
量子シミュ
レーション

新物質
新物性の予測基本要素還元型研究
データベースの構築（理学的発想）

物理機構
の解明・
モデル構築

基本要素統合型研究
多階層連結シミュレーション（工学的発想）「計算機マテリアルデザイン入門」（笠井・赤井・吉田編著、大阪大学出版会）



太陽電池、高効率発光材料、熱電材料、半導体スピントロニクス材料



磁気冷凍材料、超伝導材料、ハイエントロピー合金、鉄鋼材料、…

連携部局連携研究室（工学研究科3）

計算物理学

Environmental
Science
Meteolorology

Chemical &Materials
Engineering

Atmospheric Circulation
Climate Change- M m , years

Kinetic & Reactor Modelling
Conversion Rate, Selectivity- m , hours

Prediction
DesignExperiments
Synthesis, Characterization,
Measurements
kMC, MD+ML, ESM
Dynamics of Catalysts
Metal/Support, Solvent effects-  m ,  seconds

Verification••

Chemistry
Electronic Structure Theory
Accurate Description ofChemical Reactions
Physics- n m , pico-seconds••

量子力学と機械学習を用いたマルチスケール・
シミュレーションによる
物質設計

量子シミュレーションによるデータ作成
機械学習による原子間相互作
用抽出
大域的構造探索
化学反応解析

連携部局連携研究室（工学研究科4）

連携部局連携研究室（工学研究科5）

http://www.mat.eng.osaka-u.ac.jp/msp3/

原子模倣メタマテリアル設計

連携部局連携研究室（工学研究科6）

情報デバイス工学

連携部局連携研究室（工学研究科7）

複合材料工学・信頼性工学

先進複合材の力学的特性評価～より軽量・高強度・高信頼性の発現へ～イメージベースモデリング～画像に基づき
生体をシミュレーション～

マルチスケールモデリング～樹脂のミクロな流れから
マクロな大気拡散まで～

異種材接着接合・表面改質～ナノファイバー・ナノ粒子配合による傾斜機能発現へ～

粒子法による繊維・樹脂流動解析
ウォーターカーテン無し

ウォーターカーテン有り

ミクロ・メゾ・マクロスケールでのマルチスケール
シミュレーション技術の構築

実験では評価困難な生体に関する
数値解析モデルの構築

信頼性の点から設計・評価～水素社会に向けた
水素貯蔵タンクの設計～

電子デバイス・家電製品部材の信頼性評価～劣化現象解明・高機能化へ～

ウォーターカーテンを考慮した流出物拡散解析

膨大な解析データに関するデータ分析

実験データに関する
データ・統計分析

災害シミュレーション～想定外事象に対する減災策
評価・リスクコミュニケーションへ～

フューチャー・デザインによる
将来可能性教育～高校・大学・自治体との連携／
事業戦略のワークショップデザイン～Z
Y
X

有限要素解析による数値シミュレーション

設計パラメータ等が寿命特性に及ぼす影響を実験・解析により分析

シミュレーション・評価技術の創成

90m

実験・シミュレーション結果に関するデータ分析

ワークショップ中の参加者の発言に関するテキストマイニング・統計分析

複合材料工学 ビジネスエンジニアリング テクノロジーデザイン

連携部局連携研究室（工学研究科8）

メタボロミクス解析・分子可視化技術

メタボロミクスで得られた情報と熟練者や鑑定士による評価項目スコアをコンピュータで照合して食品機能発揮に充分な成分を特定します。さらには製造・保管・流通技術への応用を志向しています。

メタボロリックプロファイリングで原料の品質や機能を評価

細胞や生体内に起こる化学変化がエネ
ルギーや基礎物質へ生成される全ての物質（代謝物）を残らず収集し、取り入れて分析する学問

メタボロミクスとは

メタボロミクス研究はいろいろな分野で応用されています。

福崎研究室は「おいしさ」を科学する食品メタボロミクスの技術開発に力をいれています。

最新の分子可視化技術を駆使すること
で「健康」への課題に取り組む

食品

微生物

植物

質量分析イメージングで、がん組
織、歯周病バイオフィルム、毛髪、

果実

海産物

発酵食品

嗜好品

ストレスなど体の中で起きたイベ
ントの状態を「見える化」します。

福崎研究室で研究している主な
食品

生物工学・生物資源
テンペ（インドネシア発酵食品）

連携部局連携研究室（工学研究科9）

http://www-optim.mech.eng.osaka-u.ac.jp/

数理生産工学

デジタル生産工学
数理生産工学AI生産工学連携部局連携研究室（工学研究科10）

単語分散表現に基づく
膨 大な テキ スト デ ー タ か ら の概 念空 間 の 生 成 と 発 想 支 援?

Be a Design Thinker!

Process

Structure

Innovative
Design

製品設計開発プロセスのモデリングと計画支援手法複合領域システムデザインのための解析モデリングと知識マネジメント

深層生成モデルとマ ル チ フ ィ デリ テ ィ 解 析 に よ る
機能と構造の創成

Concept

網羅的な最適化計算と深 層 学 習 に よ る 解 空 間 の 操作 に よ る
概 念 設 計 支 援 フ レ ー ム ワー ク

設計工学

http://syd.mech.eng.osaka-u.ac.jp/index.html

デ ー タ 駆 動 型 ト ポロ ジ ー 最 適 化による熱流体システムや反応場の創成設計

Architecture
製 品系 列 と サ プ ラ イ チ ェ ーン が織 り な す 統 合シ ステ ムの 数理 的 設 計 論 固有技術を統合した革新的な製品やシステムの創成を目指します。
 各力学や制御などの諸学問を対象のモデル化と評価のための基盤としつつ、未来を描き出す設計のための理論や方法論に関する研究を行っています。
 各テーマでは、産業界とも連携して、実践的な課題を取り上げています。

システムを超えるシステム( S y st e m o f S y st e m s ) の た め の複雑系モデルと数理による設計法

機械工学 統合設計学

連携部局連携研究室（工学研究科11）

バイオプロセスデータ

生物化学工学

次世代バイオ医薬品生産

産業バイオ研究での貢献
さがす

知る

つくる

あや
つる

つかう

細胞構築
バイオプロセス開発

動物細胞用バイオリアクター

国内外の産業バイオテクノロジーに関連する企業と連携しながら、微生物の探索（さがす、知る）や、セル
エンジニアリングによる新しい細胞構築（つくる）、それを活かした生産系（あやつる）ことで、産業バイオの基盤技術に貢献すること（つかう）を目指しています

生物化学工学
バイオプロセス工学
細胞工学

数理モデル構築
ビッグデータ解析

ヒトiPS細胞培養
バイオ医薬品を生産するチャイニーズハ
ムスター由来細胞AIによる画像解析

バイオプロセスのデジタルツインを目指して
CHO染色体セルエンジニアリング
ゲノム
分子細胞生物学 トランスクリプトーム
メタボローム
生物化学
細胞・染色体等画像解析

私たちの研究室は産業生物化学工学の視点から、生物反応を産業応用するためのプロセス開発の研究をおこなっています。対象としては、抗体医薬や遺伝子治療用ベクター、ワクチン、
再生医療製品、そして微生物や産業応用酵素生産を目的とした、動物細胞、微生物細胞のセ
ルエンジニアリングならびにその培養、さらにはダウンストリームまでをとり扱っています。

接合検査工学

連携部局連携研究室（工学研究科１２）

接合プロセスモニタリングとAIによるその場接合品質保証，欠陥の検出と予測，インプロセス制御手法の確立
溶融池情報等の接合プロセスモニタリング情報と，溶込み深さや溶落ちの有無といった接合品質との相関を深層学習によって明らかにし，その場で接合品質を可視化・予測する技術をデータサイエンスにより実現する．従来，ポストプロセスで行われている接合部の品質・欠陥検査がインプロセスで完結する，ものづくり技術の革新を目指す．
例：溶接時の溶融池モニタリング×深層学習による溶込み深さ推定…
Output depth

推定溶込み深さ…

野村ら: Burn-through prediction and weld depth estimation by deep learningmodel monitoring the molten pool in gas metal arc welding with gap
fluctuation, Journal of Manufacturing Processes, 61 (2020) 590-600

CNNモデル
Input image

溶接位置

1カメラのみを用いた推定溶込み深さ
Welding
direction

 インプロセスモニタリングによる溶接・接合部の品質と健全性検査
 接合プロセスのインプロセス制御への展開…を目指した接合検査工学の構築
フィードバック

不安定な溶接品質
外観からは視認不可能な
実際の溶込み深さの変化
Specimen(UTや抜き取り検査など
後工程が必要)●機械学習モデルの最適化と適用範囲の拡大●効果的なデータマイニング手法の活用●熟練技能の可視化と制御指針の明示●溶接・接合技術の集合知化 … etc.

？

溶込み深
さ

Camera

検査フリープロセスの実現！

OK
フィードバック

溶接位置

連携部局連携研究室（工学研究科１３）

http://www.mapse.eng.osaka-u.ac.jp/w1/index.html

溶接接合加工物理学

数値シミュレーションに基づく高度材料接合プロセスの構築
金属材料の溶融接合プロセスに応用される熱プラズマならびにそれによって溶融した金属を電磁熱流体として取り扱う数値シミュレーションモデルにより、材料接合プロセスの現象を解明・予測し、センシング技術と融合することで、プロセスの高度化につながる技術へと展開する。
熱プラズマによる溶融接合プロセスの電磁熱流体シミュレーションモデル

画像センシングによるプロセスモニタリング

温度場・流れ場・電磁場等をシミュレートし、プラズマの特性や材料の溶融現象を解明し、データをまとめることでプロセス結果の予測につなぐ。

プラズマ

溶融金属

プロセス中のプラズマや溶融部を視覚センサにより捉え、画像処理による特徴抽出とプロセス結果の関係をまとめ、プロセス結果のインプロセスモニタリングにつなぐ。

プラズマ

シミュレーション技術とセンシング技術によるアウトプットを分析・融合することにより、物理に基づいたプロセスの結果予測・モニタリング・コントロール技術へとつなぐ。

溶融金属

連携部局連携研究室（基礎工学研究科１）

ビッグデータ・統計的機械学習

機械学習の数理100問シリーズ全6巻
統計的学習
スパース推定カーネルの機械学習への応用
渡辺澄夫ベイズ理論
グラフィカルモデルと因果推論

研究テーマをもちより、6分野のいずれかを適用

深層学習
6分野の詳細(書籍に対応)は、下記まで
https://bayesnet.org/books_jp/
https://www.kyoritsu-pub.co.jp/series/214/

テーマを決めてから、1ヶ月かけて上記の6冊のいずれかの100問をR
またはPythoonで解いてから、研究に着手
持ち込みテーマは、理論的でなくてもok
共立出版、Springerから出版

連携部局連携研究室（基礎工学研究科2）

数理・データ科学と医学・健康情報学の学際融合研究

医療生体データ科学
心室細動 (致死性不整脈)

 生体信号データの解析による医療診断の支援
 ウェアラブル生体センサを活用した日常の健康管理の実現
 生体データの価値創出とデジタルトランスフォーメーション

心室細動の発生リスクの予測を実現

ウェアラブル生体センサを医療や健康管理に活用するための方法論を開発生体情報，環境情報などを統合しリ
アルタイム解析するサイバーフィジ
カルシステムの開発
生体信号時系列の動的特性を解読（図は心拍変動時系列の例）

ソフトマター工学

連携部局連携研究室（基礎工学研究科3）
化学・物理学・情報学の融合による柔らかい物質系の機能制御
統計力学理論

分子シミュレーション

分子集合系の解析フレームワーク

現実の化学個性を反映した大規模計算•

多様な機能を持つポリマー集合系のマルチスケール解析

データ科学

•

ソフト分子のマテリアルインフォマティクスを開拓

現象を規定する分子間相互作用の同定•

物理学・化学理論との融合により、膨大な変数群（分子構造や集合様態など）から有効な変数を絞り込み

~
~

~
~

 化学・物理学とデータ科学の融合によるソフト材料学の創成
-350

-300

-250

-5600

-5400

-5200

-5000

 異分野の交流による学び合いから融合に基づく成果創出へ

連携部局連携研究室（基礎工学研究科4）

流体力学

複雑な流動現象に対するデータ科学的アプローチ
従来まで，運動方程式に基づく演繹的手法に基づいてモデル化を試みてきた『非線形の複雑流動現象』に対して，
スーパーコンピュータを用いた大規模数値シミュレーションにより得られる巨大データに基づくデータ科学的なアプローチにより、新しいモデルを構築する．

（例１）機械学習に基づく「乱流モデル」の構築

乱流の小スケールの普遍性に着目し，機械学習を用いてその運動をモデル化することで，実現象の解析に必要な大スケールのみの運動を記述するア
ルゴリズムを構築する．

支配方程式

非線形性：演繹的な手法は困難

スパコンによる巨大データ（例２）機械学習に基づく「複雑流体の構成則」の構築
複雑流体のレオロジー特性（構成則）を分子運動から演繹的に記述することは困難である．一方で，（粗視化）分子シミュレーションによれば，マクロな流動状態に対する分子運動の応答が分かる．スパコンにより得られるこれらの巨大データに対して機械学習を用いることで，複雑流体のレオロジーを記述するアルゴリズムを構築する．

連携部局連携研究室（基礎工学研究科5）

AI 理論連携研究室：ニューラルネットの基礎数理
プロセスの存在→微分・差分方程式の解

ODE-net

RNN

既存の研究で欠けている解の存在と挙動の現代数学による解析⇒深層性の解明、学習アルゴリズムの評価基準の同定,新たな最適制御理論の開発
数理とニューラルネットの融合領域：
非局所作用素を含む微分方程式論、非局所作用
素を含む最適制御理論、離散化、変分解析、Hamilton-Jacobi-Bellman 理論の拡張、学習アルゴ
リズムの収束性と最適性の厳密な扱い

連携部局連携研究（情報科学研究科1）

コンピュータビジョン・機械学習

自立した知能とは – 人間が持つ3つの機能、すなわち、知覚、思考、行動を備える知能は、自立した知能と言えるのではないでしょうか。知能センシング講座（https://www.is.ids.osaka-u.ac.jp）では「自立した知能」の実現を目指し、コンピュータビジョン、コンピュ
テーショナルフォトグラフィ、機械学習、パターン認識、自然言語処理などの要素技術とその応用に関する研究に取り組んでいます。

知能センシング連携部局連携研究（情報科学研究科2）

ビッグデータ工学

グラフ処理(マイニング，マッチング)，高速データベースエンジン
大規模データ（ビッグデータ）から知識を発見する技術（マイニング・マッチングのアルゴリズム），および数理科学の技術（機械学習・数理最適化）を活用した高速なデータベースエンジンの研究に取り組んでいる．
グラフマイニング

グラフデータから有益な知見を見つけることを，グラフマイニ
ングといいます（マイニング＝採掘）．具体的には，似た振る舞いをするグループ（コミュニティ）を見つけるクラスタリング
や，次に繋がる可能性が高い箇所を見つけるリンク予測などが盛んに研究されています．私たちは，より高精度でかつ高速な手法の開発を目指しています．

サブグラフマッチング

ある大きなグラフの中から特定のグラフ構造を探索する問題
はサブグラフマッチングと呼ばれ，グラフから複雑な情報を引き出すために用いられています． 効率的な探索により高速なサブグラフマッチングを可能にするアルゴリズムの確立を目指しています．
マルチメディア工学

システム数理連携部局連携研究室（情報科学研究科３）
システム化技術によって現実の諸問題の解決を図る

数理計画法、統計的手法や離散数学、組合せ最適化、人工知能などの数理科学的アプローチによって、企業における生産活動、社会現象や自然現象のモデリング、不確実性科学に基づくシステム解析などの研究を通じて、よりよい社会やシステムのために数理技術の貢献できることを考えます。

（例１）空調機システムの最適構成
快適性を失うことなく省エネを実現するための空調機システムの最適な機器構成とその運転制御方式を実現するための最適化モデルを構築しています。計算の効率化のためにAIを活用し、膨大な組み合わせの中から最適なシステムを提案することができるようになりました。
異常箇所（例２）ネットワーク構造物における異常検知𝑡

ネットワーク状の構造物における熱や音の伝搬を状態方程式で記述し、データ同化や特異値問題による解析によって、時系列データから異常箇所を推定するモデルを構築しています。
（例３）ドローンを活用したトラック配送計画
トラック配送とドローンや自動搬送ロボットなどの補助輸送装置を組み合わせた配送計
画モデルを構築しています。さまざまな活用法式をモデル化して、それらを有効性や利便性を数理最適化によって評価しています。

𝑡𝑡

学術研究機構連携研究室（微生物病研究所１）

ゲノムインフォマティクス

Immune system Informatics
The repertoire of immune receptors (antibodies or T cell Receptors) expressed by any
individual are largely “private”; that is, the overlap with another individual is less than 5%. We
are using various computational methods to understand the relationship between the immune
repertoire and health or disease.

（Example１）Repertoire clustering
Clustering allows us to simplify highdimensional data and prepare the data for
analysis by machine learning and othermethods（Example 2） Structural modeling
Structural modeling of receptors allows us tounderstand their functions more deeply than we
can from sequence information alone.

（Example 3）protein evolution
A fundamental relationship between protein evolution and Machine
Learning (ML) has emerged in recent years. Multiple sequence alignments(MSAs) are the key to this relationship. We are developing a new approachto computing highly accurate MSAs for both evolution and ML
applications.

（Example 4）Protein-protein interactions
Predicting protein-protein interactions is at the
cutting edge of Machine Learning incomputational biology. We are developing new
methods to extend “structure” to “function” inbiology.

学術研究機構連携研究室（産業科学研究所1）

知識科学研究分野
音声・言語・対話による人と機械のコミュニケーション
機械が人間にとって身近で使いやすい存在となるには、音声対話機能が必須です。本研究室
では、音響信号処理から社会的インタラクションまでを広く視野に入れ、音声認識技術や自然
言語処理技術を用いて、人間と対話するシステムの基礎技術を研究しています。これらの前提となる技術として、統計的機械学習や深層学習を駆使しています。
テキストチャット
2021 年に東京でオリンピックが開催されます
何の競技が人気なの？
最近は色々人気ですよ
確かにメディアも色々と取り上げるようになったね

マルチモーダル対話
パターン認識語用論
音響信号処理

発話媒介
行為

社会レイヤ

発語内
行為

言語レイヤ

発語
行為

信号レイヤ

音声認識

音声対話システムです
自然言語処理・言語理解
音声 [名詞] 対話 [名詞] ... です [助動詞]

音源分離

ユーザ状態推定（心象・緊張度）

周波数分析

発話行為理論[Austin, 1962]
音源定位
マイクアレー
生体センサ

発話意図推定複数の人間と話す対話ロボット否定 !

アイトラッキンググラス

学術研究機構連携研究室（産業科学研究所2）

複合知能メディア
コンピュータビジョンと映像メディア処理

本研究室では、コンピュータビジョンと映像メディア処理に関する研究をしています。センサ開発などの基礎技術から、ロボットに高度な視覚機能を与えることを目指した知能システムの開発まで、視覚情報処理に関する幅広いテーマを扱っています。

（例１）歩容認証・サーベイランス（例2）医療・健康管理

歩き方の個性による個人認証の研究、及びそのサーベイラ
ンス応用に関する研究。

人物映像解析を通して、認知機能推定等の医療応用や、疲労推定
等の健康管理を目指す研究。

（例3）バイオメディカル画像処理（例4）コンピュテーショナルフォトグラフィ

生命科学における顕微鏡画像
や、医療現場で診断に使われる画像を対象とした研究。

撮影後の画像処理を前提にした新しい画像センシング技術に関する研究。

学術研究機構連携研究室（産業科学研究所3）

知能データ科学「未来の予測によって社会を変革する」

交通システムや環境測定等における各種センサネットワーク等、様々なIoTビッグデータに対し、様々な現象、活動の時間的な推移を非線形動的モデルを用いて分析・学習することにより、重要なパターンの発見、将来のイベントの予測を効果的、効率的に行ない、様々な社会活動を最適化するための高度AI技術を開発しています。
研究の課題と目標 時系列ビッグデータ解析に基づく社会行動支援技術の開発
要素技術:リアルタイムAI技術• リアルタイム将来イベント予測• 社会行動最適化のための動的要因分析

技術開発目標:産業貢献、社会貢献のための技術移転••••

スマート工場、製造工程の高度化（生産性、品質向上）
車両走行データ解析（運転支援システム、自動運転）
医療AI（各疾患特有の突発的異常の検知や予測）
Web情報解析（市場分析、マーケティングDX）

運転支援/
事故回避

研究開発成果 時系列ビッグデータのためのリアルタイム動的要因分析・将来予測技術
リアルタイムAI技術:ビッグデータの中から動的因果関係をリアルタイムかつ自動的に抽出••••

モデル間の連結の強さの推定
連結をたどることによる要因／結果の関係性の自動発見事故やトラブルのサイン（兆し）の監視
社会行動のための情報推薦

トップ国際会議ACM KDD (2014, 2016,2019, 2020), SIGMOD (2014), WWW(2015, 2016)などで研究成果を発表

C$X+ 1, 2, 3, …

テンソル解析、リアルタイム予測

特徴自動抽出Cause/Effect

E

X

C

E

ビッグデータストリームの動的要因分析と将来予測

モーションセンサデータを用いた要因分析の様子

産業界への技術移転 社会実装への取り組み:産業界における付加価値を高めるためのリアルタイム予測技術• スマート工場における設備操作最適化（三菱重工グループ、ソニーグループなど）• 車両走行データを用いた特徴自動抽出アルゴリズム（トヨタ自動車など）、その他エッジデバイスAIなどIoT関連の共同研究を10社以上の企業と実施

システム生物学

学術研究機構連携研究室（蛋白質研究所１）

細胞システム
データ駆動的な数理モデリング手法を用いた細胞・疾患制御の解明
次世代シーケンス等から得られる多階層のオミクスデータの解析や遺伝子間相互作用の数理モデリングとシミュ
レーション解析によって、生命動態や疾患の機序を理論的に明らかにし、生命科学の基礎研究や応用研究に活かす。また、このための情報解析技術や数理モデリング技術の開発を行う。
（例２）疾患データと数理モデリングを組み合わせた患者固有モデルの構築（例１）多階層オミクスデータ解析に基づいたエンハンサー
制御機構の解明
Typical enhancers

細胞の初期状態(seed N F-k B)

Gene

Gene
PU.1

・ Clinica l o m ics d a ta

Stimulation

ErbB1
RasGAP

Gene

DNA長RasGDP

Gene

LengthmRNA

RasGTP
pRaf
pMEK

SE

Fold
changeTE
Stimulation dose

一細胞レ ベルでの不均一な遺伝子発現
Cell numbermRNA
expression

SEには２ つの生物的機能がある

ErbB4
PI3K

Grb2

PIP2

PTP-1B

PIP3

SOS
Akt

pAkt

pERK

MEK

RSK
pDUSP

DUSP

pRSK

dusp mRNA

pc-Fosc-Fos

M od elin gp latform• M a th em a tical m od elGene抗原に対する
閾値様発現

ErbB3
Gab1

Raf

pERK

ERK

ErbB2
Shc

SE
TE
mRNA expression

! [#]
[( ]!
=' !
− , " [#][- ]!%) + [( ]!
! [( ]= , # [- ] − , $ [( ]!%∗= arg m in

M o d eling and Analysis o f
Sig naling System s

キナ ーゼ 活性Super enhancers
NF-κB− ( , )
時間（ 分）

Inp ut

Gene

Gene

Gen e

Ou tp ut

学術研究機構連携研究室（接合科学研究所１）

積層造形学

積層造形プロセスの最適化における数値解析の研究と応用
合金や化合物を連続接合する産業用３Ｄプリンターでは、ほぼ全ての工程を計算機支援下で実施します。本研究室が開発した光造形法では、微粒子を光硬化性樹脂に分散しペースト化
し、平滑塗布した表面へ光描画により断面層を形成しながら、連続積層と層間接合を経て構造体を作製します。高温加熱による焼結過程を経て、多様な機能性構造体を創製し、地球環境に配慮した資源獲得へ寄与できるよう研究を進めています。
（例１）構造設計と特性可視化
対象となる３次元構造を設計する過程で、電場・磁場・力場・熱場・流体場・拡散場におけるエネルギーやマテリアルの流れを予測する解析法の研究（例2）素材調合と最適化解析
微粒子を液体樹脂へ分散し、ペースト状の造形
素材を調合する過程で、粒子分布のモデル化を経て、レーザ光など接合エネルギーの伝搬プロ
ファイルを可視化する解析法の研究（例3）装置制御と材料欠陥抑制
光造形装置を適切に動作させ、断面の描画と積層による立体化を進める過程で、健全な層間接合を実現することで、部材内部の欠陥発生を低減させる制御論の研究（例4）部材評価と帰納解析
造形部材の多様な特性を評価する過程
で、得られた測定値を設計図とリンクさせることで、構造の最適化と機能向上を効率化する方法論の研究

学術研究機構連携研究室（サイバーメディアセンター１）

アルゴリズム 数理工学

数値解析
問題を「数値的」に「解析」
さらにそのためのアルゴリズムの開発とその数学解析
幅広い応用
地震・気象・量子情報・画像処理など様々な分野への応用展開を狙います

ほぼすべての数学と密接な関係解析だけでなく，代数・幾何・確率統計など様々な数学を用い，また数学への働きかけも目指します

新分野開拓
これまで，与えられた問題を「高速・高精度」に解くアルゴリズムの研究が主流でしたが，不確実性のある問題に対して「適切」なアルゴリズムの開発や解析を行います

紙と鉛筆 から スパコンまで極めて数学的な基礎研究から，スパコンを利用した応用展開まで多様な研究トピックを扱います
自分の強みを生かして，基礎研究にも応用研究にも大きな貢献が可能です!

学術研究機構連携研究室（サイバーメディアセンター２）

情報セキュリティ

私たちの生活を安全に支える要素技術：暗号
たとえばRSAは素因数分解問題の困難性に帰着：
素因数分解問題の高速アルゴリズム：GNFS
しかし計算機速度の向上により次第に危殆化：ムーアの法則 (p=2n/1.5)

LN [ s, c]  exp((c  o(1))(log N ) s (log log N )1 s )RSA
解読計算量 L [1 / 3, (64 / 9)1 / 3 ]N

分解したい数N

クラウドの進化やスパコンの登場により、今まで安全とされてきた暗号アルゴリズムの解読可能性が高まり、その大きなターニングポイントが量子計算機の登場
量子力学に基づいた計算モデルをベースに新たなアルゴリズムの検討
IBM Quantum Qiskitを用いた計算シミュレーション
インターネットのセキュリティを支える根幹技術である悪性検知において、より画期的な不正検知手段の検討
今までのようなAI、機械学習を用いた検知だけでは追いついていけない
量子計算機をベースとした次世代ファイヤーウォールの検討

学術研究機構連携研究室（社会技術共創研究センター）https://elsi.osaka-u.ac.jp/

倫理・法・社会（ELSI）

AIを社会において利用していくためには、データの取得・提供から、アルゴリズム開発、サービスの提供・運用といったそれぞれのプロセスにおいて、倫理的課題、法的課題、社会的課題（これらを合わせてELSIと呼びます）を早期に発見して、対処する必要があり、またそのための仕組みやルールを策定することが、社会全体としても、企業や大学といった組織に対しても求められています。

法学、倫理学、社会学といった人文・社会科学から、データサイエンスとAIにアプローチする。
AIと社会
データは適切に入手したか？
学
習
プ
ロ
セ
ス

推
論
プ
ロ
セ
ス

学習デー
タの取得
データ

生データ

学習データ
の加工

学習の実施
（学習済み
モデル）

アルゴリズムは公正か？
アルゴリズム

サービス

学習済み
モデル

（課題解決）

適用
サービスは利用者にとって役に立つものか？

・AI研究開発と社会実装のためのガバナンス
・AI技術のための責任ルール
・AIと裁判、AIと民主主義・AI の利活用によって生じるリスクの評価手法
・学習データを適切に取得するためには・アルゴリズムのバイアスと公正さ
・プロファイリングのためのルール
・AI時代の自律性とは（AIにどこまで任せられるか）

MMDS連携研究室１

http://www-mmds.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/faculty/personal/suzuki/

計算生物学

生物学・医学・数学・情報科学を融合した分野横断研究
数理モデル

ビッグデータ解析

対象を理解するための最小構成の理論
モデルによるメカニズムの理解

データ解析による対象の隠れた特徴抽出
トランスクリプトーム

プロテオーム

1.
2.
3.
4.


メタボローム実験チームからのデータ提供
バイオインフォマティクス的手法などを用いたビッグデータ解析
数理モデルによる理論解析
実験チームによる検証実験
各フィードバックを行いながら1～4のサイクルを回すことにより実験研究のみ
では解らない現象・メカニズムの理解

例）シグナル伝達

システム生物学
生物物理学

理論・実験・計算の連携

バイオインフォマティクス

実験系研究

1.
2.
3.
4.

実験による素データ取得・理論の検証
細胞

患者試料

動物

生物統計

実験研究のみでは解らない現象の理解
異分野融合の促進
生物・医学, データ科学, 数理科学の知識をバランス良く有した人材を育成
研究成果をまとめ, 論文指導 →早期キャリアから研究業績を蓄積

MMDS連携研究室２
人間行動のマルチモーダル・ビッグデータ計測・収集、統計数理や機械学習を通じた行動データ解析、およびその結果に基づく価値・サービスを社会実装するア
プリケーションの研究開発
・カメラ映像から人間の行動を数値化する計測技術開発
・行動データの分類・識別・予測のための統計数理・機械学習
・人間の行動データをロボットの運動へ利活用するための学習制御
・人間行動を理解する人工知能のクラウド計算機
・人間行動AIの医療・介護・スポーツ・教育コーチング

応用ロボティクス
統計学 最適化数理 機械学習 ソフトウェア工学（コンピュータビジョン・グラフィック） 運動・
力学・制御論 ロボット工学

医学（整形・スポーツ医学）
治療・リハビリと運動機能変化の関係性
薬学（生体情報学）
筋骨格系と免疫・代謝データ→創薬開発
理工学（バイオメカニクス）
身体運動データ→詳細神経筋骨格モデリング
情報学（コンピュータビジョン・グラフィッ
クス）
行動計測. デジタルツイン構築
行動データを活用したアプリケーション開発
人文社会科学
巧の技術・技能のデジタルアーカイブ構築
経済学
ショッピングビヘイビャ分析
産業連携
自動車・家電・ゲーム・エンタメアプリ
学療法士 マーケティング企画

理MMDS連携研究室3

AI 社会工学

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Q&A
Overflow

Stack