| id | R0226 |
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| ID | 226 |
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| 開始時刻 | 2026-02-20 13:33:58 |
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| 完了時刻 | 2026-02-20 13:56:45 |
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| メール | anonymous |
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| 名前 | |
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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 | 五十嵐 康彦 |
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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) | システム情報系/Faculty of Engineering, Information and Systems |
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| 専門分野/ Research Field | AI for science, マテリアルズインフォマティクス、機械学習 |
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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. | 生成AIによる先端計測の高速化と学際材料探索 |
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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. | 複雑化する材料科学において、ナノ・マイクロレベルの機能計測が放射光・電子線などの先端計測で不可欠となっている。しかし、収差・焦点・アライメント・真空度変動など多自由度調整が像質を支配し、熟練者依存の最適化に数時間を要することが学術的・社会的ボトルネックである。観測データと物理モデルを統合した生成AIにより調整プロセスを自動化し、計測の高速化・再現性向上を実現することで、材料科学にとどまらず、医学・生物・物理・化学へ波及可能な先端計測の自律化基盤の確立を目指す。 |
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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／改善できる部分
筑波大学の共用施設で運用される電子顕微鏡、X線分光装置、NMR、クライオ電子顕微鏡などの先端計測では、収差補正・焦点・アライメント・試料条件・温度や真空度安定化など、多自由度かつ相互依存的な調整が測定品質を支配する。AIは観測画像・スペクトル・時系列信号から装置状態と最適条件を逆推定し、キャリブレーション、条件探索、ドリフト補正を自律的に実行できる。さらに物理モデルを組み込むことで、ブラックボックス化を避けつつ、少数データでも安定かつ解釈可能な最適化を実現する。
2．AI活用による研究分野・共用施設へのインパクト（モデルケースとしての意義）
本研究は、先端計測とAIを統合した「データ駆動型計測基盤」のモデルケースを構築する試みである。熟練者依存の調整技能を形式知化し、計測プロセスを標準化・自律化することで、共用施設の再現性・効率・稼働率を大幅に向上させる。これにより、異分野研究者や若手研究者でも高度計測を活用可能となり、教育・人材育成の基盤強化にも寄与する。さらに、本枠組みは他大学・研究機関の共用施設にも展開可能であり、「AIと先端計測を融合した次世代研究インフラ」の先導事例となる波及効果を持つ。 |
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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. | |
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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? | データは既に取得済み、取得途中・公開データ・パブリックデータを活用予定 / The data have already been collected. The data are currently being collected, or we plan to use existing open or public datasets. |
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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... | 本研究で今後AI活用の対象としたいデータは、筑波大学の共用施設で取得される電子顕微鏡像（TEM/SEM、クライオ電子顕微鏡）、X線分光データ（XPS/XAS等）、NMRスペクトル、ならびに放射光施設における各種計測データである。これらは装置ログ情報（電圧、レンズ設定値、真空度、温度などのメタデータ）などである。
物理モデルに基づくシミュレーションデータも併用し、実験データと統合することで、少数データ条件下でも安定した学習を可能にする。将来的には、インラボ環境と放射光施設との間で転移学習を行い、装置差を吸収できるデータ統合基盤を構築する。 |
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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... | 観測データ / 実験データ / 測定データ
画像
になります。 |
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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. | 物質材料研究機構、名古屋大学、慶應義塾大学、SPring-8、民間共同研究先の電子顕微鏡画像・放射光データ・光学データ |
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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... | 観測データ / 実験データ / 測定データ
画像 / スペクトルデータ
数値シミュレーション結果(第一原理計算、MD計算等） |
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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... | サンプル数は先端計測の場合数十程度の場合が多いです。説明変数（入力次元）は、数十の実験データから数万次元のデータもありえます。 |
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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. | 機械学習、ベイズ推論、フィルターによる画像処理、深層生成学習 |
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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... | 専門家によるアノテーションが必要な場合も多いです。生成モデルをベイズ推論で解析可能であれば、測定精度・推定パラメータ精度の分布評価も可能です。 |
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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) | 線形・非線形 Linear / Nonlinear;多変量性 Multivariate;時系列データ Time-series data;マルチモーダル Multimodal;次元性 High dimensionality;階層構造 Hierarchical structure; |
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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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