AI時代、理工学はどこへ向かうのか?― AIキャンパス構想から描く慶應理工の未来 ―
生成AIをはじめとするAI技術の急速な進展は、研究や教育、さらには社会のあり方そのものを大きく変えつつあります。本企画では、慶應義塾が推進する「AIキャンパス構想」を踏まえ、AI研究・教育・社会制度の第一線で活躍する研究者が、AI時代に慶應理工が目指すべき未来について議論します。
生成AIをはじめとするAI技術の急速な進展は、研究や教育、さらには社会のあり方そのものを大きく変えつつあります。本企画では、慶應義塾が推進する「AIキャンパス構想」を踏まえ、AI研究・教育・社会制度の第一線で活躍する研究者が、AI時代に慶應理工が目指すべき未来について議論します。
科学技術を通して社会に働きかける実践力を育成する、慶應発の学生コンテスト「KLL-ONE」。理工学分野で培った知識や技術を基盤として、新たな価値の創造に果敢に取り組むとともに、その成果を社会課題の解決、人々の生活の質の向上、地域やコミュニティへの貢献へと結びつける視点を重視したコンテストです。こうした実践を通して、未来を切り拓くリーダーシップを備えた、社会の先導者の育成を目指します。
| チームNo.1 | チームNo.2 | チームNo.3 | チームNo.4 | チームNo.5 | チームNo.6 |
| AI画像認識と需要予測による食堂・ビュッフェの食品ロス削減システム | 小売店向けの商品マップ作成サービス | 研究室内外の壁を越える、知能共有プラットフォームINT2 | Hazumi ― 音声と心理学で「はじめの一歩」を支えるAI行動支援アプリ | 磁気補正を用いた天井懸架型ロボットによる日用品把持 | Yagami Guide Dog |
| ホテルビュッフェなどでは、料理ごとにどれだけ取られ、どれだけ捨てられたかが記録に残らず、調理量の判断は料理長の経験に頼っています。Nokosは厨房のゴミ箱に重量センサーとカメラを設置し、何がどれだけ捨てられたかを自動で記録します。この廃棄データと来客数をもとに次回の料理別の調理量を提案し、作りすぎによる食品ロスを減らします。 | スマホで棚を撮るだけで商品を読み取り、店の在庫データと照合して商品の位置を自動でマップに登録する商品マップ作成サービスを提案します。専用のロボットやセンサーを使わずに普段使っているスマホだけで導入できるため、低コストでマップの作成・更新にかかる現場の手間を削減します。 | 本事業では、学内の研究者が研究室や分野を越えて暗黙知を共有・活用できるプラットフォームを構築します。研究では、経験に基づくノウハウが進捗を左右しますが、研究室内で属人化し、体系的に蓄積・共有されていないことが多くあります。知識を検索できるデータベースと異分野の研究室を繋ぐ仕組みを整え、研究活動の効率化を図ります。 | Hazumiは、音声HCIと心理学の知見を活かし、タスクへの着手を支援するアプリです。声で気分や課題を記録すると、AIが今できる一歩を提案します。独自機能「みらい分岐」では、今取り組む場合と先延ばしにする場合の「未来の自分の心の声」を生成し、音声で提示します。未来の自分の視点から選択を見つめ直し、主体的な行動を促す体験を目指します。 | ロボットが日用品を掴む際、視覚情報だけでは遮蔽などにより失敗することがあります。本プロジェクトでは掴まれる側の物体形状に着目し、磁石を埋め込んだ把持しやすい形状を設計します。シミュレーション上で磁気センサとVLAモデルを用いて有効性を検証し、構内キッチンでの実機実装を目指します。 | 矢上キャンパス訪問者が見学したい施設や研究室を声で伝えると、ロボットが意図を理解して目的地まで自律案内します。オープンキャンパスのない矢上に「いつでも開かれたオープンキャンパス」をつくることを目指し、人とのインタラクション・自己位置推定・自律移動技術を統合したシステムを開発しています。 |
慶應義塾大学Bio2Q(バイオ・ツー・キュー、ヒト生物学-微生物叢(そう)-量子計算研究センター)は、「人が健康で長生きできる社会」を目指す、世界のトップ研究者が集まる最先端の研究拠点です。Bio2Qでは、生命科学を基盤とし、量子コンピュータやAIを使って、微生物と人の体がどのように助け合っているのかを分子レベルで調べています。今回は、2022年に文部科学省の「世界トップレベル研究拠点プログラム(WPI)」に採択されて発足したBio2Q研究センターの活動についてご紹介いたします。
材料の性能を引き出す研究、強さと軽さを両立させる形の設計、結晶・組織変化まで考慮した強度解析、ナノ精度の超精密加工や大型金属3D造形。慶應義塾大学には、ものづくりの各分野に強みを持つ研究者がいます。産業工学創発センターは、その知をつなぎ、航空宇宙、自動車、重工業、医療、半導体などの課題に挑みます。本パネルでは、フィジカルAIやDXが進む時代に、専門の連携からどんな新しい技術や産業の可能性が生まれるのかを語ります。
私たちの「からだ」には、医療に欠かせない多様な情報が内包されています。それを効果的に読み解くには、臨床医学の専門知識とAIの活用が鍵となります。本セッションでは、乳がん・関節リウマチの診療に携わる臨床医と、コンピュータビジョン・センシングの研究者が分野の垣根を越えて登壇し、画像診断支援や人物状態推定など、AIでからだを読み解く最新研究を紹介しながら、医工連携が拓く次世代医療の可能性を議論します。