| id | R0169 |
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| ID | 169 |
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| 開始時刻 | 2026-02-18 15:30:28 |
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| 完了時刻 | 2026-02-18 16:15:27 |
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| メール | kang.seungwon.ga@u.tsukuba.ac.jp |
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| 名前 | 康 承源 |
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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 | 康 承源 |
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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) | 生命環境系/Faculty of Life and Environmental Sciences |
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| 専門分野/ Research Field | 蔬菜園芸学、植物分子育種、植物分子生物学 |
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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を活用してみたい、今後活用により研究加速を考えている/I would like to use AI and am considering accelerating my research through its use in the future. |
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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. | AIを活用した植物育種における先端デジタル育種プラットフォームの開発 |
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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. | 農業作物におけるデジタル育種は次世代シーケンシング（NGS）と分子マーカーにより高速化してきたが、近年, AIの導入が重要な役割を担っている。特にDeep Learningを用いた表現型予測研究は、多次元ゲノムデータから収量や開花時期など複雑形質を高精度で推定し、育種期間短縮に大きく貢献している。AI搭載デジタル育種プラットフォームをもちいることで、多様なモデルや評価指標を統合し、専門知識がなくても高度解析を可能にする点で実用性が高い。AIの導入はデジタル育種基盤の構築に不可欠であり、気候変動に対応した品種開発を加速させる技術として期待される。 |
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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．研究テーマで AI が特に有効または改善できる部分
AI が特に有効である部分は、多次元ゲノムデータを用いた表現型予測と育種選抜プロセスの精度向上である。従来のDNAマーカー選抜（MAS：Marker-assisted selection） や線形回帰モデルを基盤とした研究では、マーカー頻度や遺伝率、集団の規模などにより予測性能が大きく左右され、複雑形質の正確な推定に限界があった。これに対して AI、特に Deep Learning モデルは、膨大な一塩基多型（SNP：single nucleotide polymorphism）情報から特徴量を自動抽出し、非線形的な遺伝子間相互作用や環境との相互作用を高精度でモデル化することができる。また、収量や開花時期のように多数の minor effect gene が関与する形質に対しても高い予測精度を示し、育種選抜の精密化に大きく貢献する。さらに、ゲノムデータに加えて環境データや各種オミックス情報を統合的に扱うことが可能で、従来法では困難であったデータ統合型の解析を実現する。特に、AIを導入したDIY型フェノタイピングシステムを開発し、AI モデルが解析の中心的役割を担う育種工程全体の効率化、省力化と自動化を可能にする点でも大きな改善効果をもたらす。
２．AI を活用することで研究分野に与えるインパクト
AI を活用することにより、デジタル育種分野には複数の重要なインパクトがもたらされる。第一に、表現型予測の精度向上によって育種サイクルを大幅に短縮でき、気候変動によって急速に変化する農業需要に迅速に対応できるようになる。第二に、AI は遺伝子と環境の相互作用を高精度で解析できるため、干ばつや高温などの環境ストレスに強い品種を早期段階で選抜でき、気候変動対応型農業の基盤技術として位置づけられる。さらに、ゲノム、表現型画像、土壌・気象データなど多様なデータを統合して解析できるため、より精密で再現性の高い育種戦略が可能となる。加えて、IP4GS のような AI 搭載型プラットフォームは非専門家でも高度解析を利用できる点で、育種研究への参入障壁を引き下げ、研究者全体の生産性向上にも貢献する。最終的には、AI による育種加速が世界的な食料不足問題の解決にも直結する技術的ブレイクスルーとなり、農業および生物学分野全体に大きな社会的インパクトをもたらす。 |
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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? | 応募したい I would like to apply. |
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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. | 研究データはあるが、AIに使えるかわからない I have research data, but I am not sure whether it can be used for AI applications.; |
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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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