| id | R0059 |
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| ID | 59 |
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| 開始時刻 | 2026-02-11 14:16:26 |
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| 完了時刻 | 2026-02-11 14:37:14 |
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| メール | miyasaka.shinji.fu@u.tsukuba.ac.jp |
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| 名前 | 宮坂 慎司 |
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| 言語 | 日本語 |
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| 最終変更時刻 | |
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| 氏名 Name | 宮坂 慎司 |
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| 所属（教員組織）※学生は指導教員の所属を選択 /Affiliation (Faculty/Organization) | 芸術系/Faculty of Art and Design |
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| 専門分野/ Research Field | 彫塑表現、触覚芸術、触れる鑑賞、日本近代彫刻史 |
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| 以下の項目から選んでください。 Please select from the options below. | 教員・研究員/ Faculty Member / Researcher |
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| 職位 Position | 准教授 |
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| （大学院生のみ回答）指導教員名/ Name of Academic Supervisor (for graduate students only) | |
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| （大学院生のみ回答）本アンケートへ研究情報や研究データ情報を入力することを指導教員に確認しましたか？ Have you confirmed with your academic supervisor that you are entering research information and/or research data information in this questionnaire? | |
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| 2－1研究へのAIの活用経験と意識（当てはまるものを選んでください）/Experience with and Perceptions of AI Utilization in Research | AIを活用して研究を実施したことがある/I have conducted research using AI. |
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| 3-1 AI を活用することで推進したい（推進した）研究テーマを回答ください。（1テーマ40字程度）Please describe the research theme(s) you would like to promote (or have promoted) by utilizing AI. | 制作ログと省察対話の統合による、制作系博士の暗黙知の可視化・検証手法 |
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| 3-2 AIを活用することで解決したい（解決した）学術的課題の概要を教えてください（分野外の専門家がわかるように。1テーマ100〜300字程度）Please provide an overview of the academic challenge(s) you would like to address (or have addressed) by utilizing AI. | 芸術分野における制作系博士課程では、作品そのものが研究成果となるが、制作中の「なぜその素材を選択したか」「なぜこの方向を取捨したか」といった判断の多くは作家の暗黙知にとどまり、言語化・検証の困難さがある。そのため審査や教育の場で、創造的判断の根拠を第三者が追跡できる形で示す標準的な方法が確立されていない。こうした背景のもと、制作中に蓄積されるログ（スケッチの変遷、素材選択、造形的推敲の記録など）と、制作者との省察的対話をLLMで統合・構造化し、暗黙の判断プロセスを証拠付きで可視化する手法を探究する。 |
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| 3-3 以下内容がわかる場合は具体的に教えてください。１．研究テーマで AI が特に有効または改善ができる部分はどこ（何）でしょうか？２．AIを活用することによって、研究分野にどのようなインパクトをあたえられるでしょうか？If possible, please provide specific details on the following points: 1Which part(s) ... | 1．
・形式が様々な制作ログと省察対話の分析に際して、人手での突き合わせには膨大な時間を要する。LLMを用いることで、対話中の発言を対応する制作ログの時点・素材に自動的に紐づけ、「判断ノード」としての抽出が容易になる。
・作家自身が意識していない判断パターンや評価基準の一貫性・矛盾をAIが提示することで、省察の深まりが期待できる。
2．
・判断プロセスが追跡可能な形で提示されることで、「作品の出来栄え」だけでなく「探究の質」を根拠に基づいて評価が可能となり、practice-based doctoralの質保証問題に具体的な方法論を提供する。
・実践知の蓄積と共有に向けたベースとなる。作家個人の内に閉じていた制作上の知恵が構造化されることで、他の研究者や教育実践者が参照・比較できる知識基盤が形成され、制作系分野における教育方法の体系化に寄与する。 |
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| 3-4 現時点で AI for Science チャレンジ型に応募したいと思いますか？At this point, would you like to apply for the AI for Science Challenge–type program? | 共同研究先が見つかれば応募したい I would like to apply if a suitable collaborative research partner is found. |
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| 3-5 ご自身の研究活動にAIを導入・活用するときの課題があれば教えてください。支援構築の参考にします。（複数選択可）If you have any challenges or concerns regarding the introduction or use of AI in your own research activities, please let us know. | 研究倫理や研究者としての倫理観等に不安がある（データ解析・2次利用・権利等その他関連事項） I have concerns about research ethics and professional ethics (e.g., data analysis, secondary use of data, intellectual property rights, and related issues).; |
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| 3-6 上記テーマのためのデータは既に取得済みですか？ Have the data for the above research theme already been collected? | 現在データはなく、これからデータを取得する予定（前向き研究）The data have not yet been collected, and we plan to collect them in the future (prospective research). |
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| 4-1 今後AI活用したい（これまでAI活用した）研究データについて取得先や収集手法について可能な範囲で教えてください。 Please describe, to the extent possible, the sources and collection methods of the research data that you would like to use (or have us... | |
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| 4-2 以下を参考にデータの種類等を可能な範囲で教えてください。 観測データ / 実験データ / 測定データ 画像 / 音声 / 動画 / テキスト / 時系列 数値シミュレーション結果 センサーデータ 行動データ / 社会調査・アンケートデータ （横断的にデータ取得/縦断的：一人物に複数点） 文献データ / デジタルアーカイブ その他 Please descr... | |
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| 4-3 その他、保有している研究データについて、取得先や取得手法について可能な範囲で教えてください。 In addition to the above, please describe, to the extent possible, the sources and collection methods of any other research data you possess. | |
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| 4-4 下記を参考に、データの種類等を可能な範囲で教えてください。 観測データ / 実験データ / 測定データ 画像 / 音声 / 動画 / テキスト / 時系列 数値シミュレーション結果 センサーデータ 行動データ / 社会調査・アンケートデータ （横断的にデータ取得/縦断的：一人物に複数点） 文献データ / デジタルアーカイブ その他 Please descr... | |
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| 4-5 データの基本情報（サンプル数、説明変数、目的変数）について教えてください。Please provide basic information about the data, such as the number of samples, explanatory variables (independent variables), and target variables (depend... | |
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| 4-6 これまでデータへ適応した解析手法や統計手法・モデル等があれば教えてください。Please describe any analytical methods, statistical techniques, or models that have been applied to the data so far, if applicable. | |
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| 4-7 データの信頼性について次の点を記述してください。例）・測定精度/誤差範囲/ノイズがあればその特徴、もしくは、専門家によるアノテーションが必要かどうか Please describe the reliability of the data, addressing the following points as appropriate. Examples: Measurement a... | |
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| 4-8 データの偏りについて次の点を記述してください。例・属性の偏りがあればどんなものか/サンプルサイズの偏りがあればどんなものか/データの揺らぎがあればどんなものか Please describe any biases present in the data, addressing the following points as appropriate. Examples: Types... | |
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| 4-9 データの構造・複雑性について以下から教えてください。（複数選択可） Please indicate the structure and complexity of the data by selecting from the options below. (Multiple answers allowed) | |
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| 5-1 専門分野（複数選択可）Classification of AI Research | |
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| 5-2 現在の主要研究テーマをご記入ください。 （1テーマにつき100〜300字程度） Please describe your current main research theme(s). | |
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