2021 haizoku

2021年度版パンフレット
北海道大学大学院情報科学研究院
情報理工学部門複合情報工学分野
調和系工学研究室
[ Confidential ]

Copyright © 2020 調和系工学研究室 - 北海道大学大学院情報科学研究院情報理工学部門複合情報工学分野 – All rights reserved.
3
調和系工学研究室が目指すもの
人工知能（ディープラーニング）の技術の発展
様々な社会応用、社会実装へのニーズ
人工知能社会との調和調和系工学
調和系工学研究室の目標
・人工知能技術を中軸としたオープンイノベーションのハブとなる
人材の育成
・研究・学術的貢献に留まらない既存企業・ベンチャー企業との連携を
通じた産業振興支援

4
調和系工学研究室メンバー
教授川村秀憲（かわむらひでのり）
Facebook
https://www.facebook.com/hidenori.kawamura
人工知能、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、機械学習、進化システム、マルチエージェントシステム、
データマイニング、ロボティクスの研究に従事。
情報処理学会、人工知能学会、日本オペレーションズ・リサーチ学会、観光情報学会などの会員。観光情報学会理事。
人工知能学会編集委員会委員。博士(工学)。
株式会社インターパーク社外取締役。株式会社フュージョン社外取締役。株式会社調和技研社外取締役。
株式会社Aill社外取締役。株式会社abeja技術顧問。株式会社澪標アナリティクス顧問。AWL株式会社上級顧問。
株式会社サンクレエ顧問。株式会社サンストラテジックソリューションズ上級顧問。
准教授山下倫央（やましたともひさ）
助教横山想一郎（よこやまそういちろう）
2002年3月北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻博士後期課程期間短縮修了。2003年
4月独立行政法人産業技術総合研究所サイバーアシスト研究センター特別研究員、2005年同所
情報技術研究部門研究員、2011年同所サービス工学研究センター研究員、2016年国立研究開発
法人産業技術総合研究所人工知能研究センター主任研究員、同所情報・人間工学領域研究戦略部
研究企画室企画主幹を経て、2017年2月同大学准教授となり現在に至る。
人工知能、マルチエージェントシステム、社会システムシミュレーション、人流解析の研究に従事。
報処理学会、人工知能学会、日本オペレーションズ・リサーチ学会会員。博士(工学)
2016年3月北海道大学大学院情報科学研究科情報理工学専攻博士後期課程期間短縮修了。同年4月
日本学術振興会特別研究員(PD)。2017年2月同大学助教となり現在に至る。
組合せ最適化、スケジューリング問題の研究に従事。
情報処理学会、日本オペレーションズ・リサーチ学会などの会員。博士(情報科学)。
社会人博士田邊龍彦
博士3年永田紘也
平間友大
博士2年神戸瑞樹
幡本昂平
吉田拓海
修士2年阿部涼介
大江弘峻
織田智矢
北村友
西浦翼
町田稜平
森雄斗
修士1年赤坂駿斗
西佑希
平田航大
三浦颯太
右田幹
鐘支俊
劉兆邦
学部4年大倉博貴
清水雅之
花野愛里咲
細川万維
2000年3月北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻博士後期課
程期間短縮修了。同年4月同大学助手、2006年同大学准教授、2016年同
大学教授となり現在に至る。

5
調和系工学研究室のリサーチマップ
ニューラルネット
機械学習
ディープラーニング
強化学習
ゲーム理論
クラウドコンピューティング
マルチエージェントシステム
制御理論
自然言語処理
画像認識
システムデザイン
ツーリズムビジネス
モバイルサービス
ブロックチェーン IoT
センサーネットワーク
ロボット制御
意思決定支援
クラウドソーシングメカニズムデザイン
ビッグデータ解析
調和系
工学
実社会サービス
フィンテック
デジタルコマース
SaaS
レコメンドエンジン
動画認識
感性処理
エッジコンピューティング
群集制御
オープンイノベーション

7
Deep Q Networkによる譲り合うRCカーの自動運転
共同研究先： KDDI総合研究所、はこだて未来大学（松原仁教授、鈴木恵二教授）
目的
・自動運転の合流シーン等で他車両の行動を察知し、
人間のあうんの呼吸のような“ゆずりあい”により
円滑な運転を実現
・ RCカーの運転制御を学習可能な実験環境の構築
・深層学習を用いた RC カーの運転制御の実現
構築した実験環境
コースとRCカー
・Deep Q Learning の導入
- ゆずりあいができた場合に一連の行動に報酬を付与
・停止して、ゆずった車両の発信を確認して発車
- ラウンドアバウト内でのゆずりあいを実現
・ゆずりあいによる交通流量の向上も確認
優先車A
減速することで合流車に道を譲る
6m
コース中心の
地上高6m に設置
車両位置測位用の高速GigEカメラ
Baumer VLG24
ラズベリーパイ３
電動RCカー
Wi-Fi
実験環境の概要
車両制御用PC
ラズベリーパイ３
6m
電動RCカー
合流車B
減速することで合流車に道を譲る
HBC 「今日ドキッ！」での取材
(2017.10.4)
TVH 「けいざいナビ」での取材
(2017.10.14)
ラズベリーパイ３を搭載
CEATEC2017のKDDIブース
に出展、我々の研究成果を
見学する豊田章一郎氏
（トヨタ自動車名誉会長）

8
バルーンロボットの機構および群制御の研究
共同研究先：日本ステージ株式会社，北海道大学自律系工学研究室（山本雅人教授、飯塚博幸准教授）
はこだて未来大学（鈴木恵二教授）
研究背景
ライブ・コンサート等イベント会場での観客上空の空間
→ 天井から単に風船を投下するだけでなく，それぞれが自律的に移動して
編隊飛行を行うと面白いという発想から，バルーンロボットを演出に使用
2016年バージョン
バルーンロボットによるコンサート頭上の空間演出
舞浜スタジオでの試験飛行の様子
https://youtu.be/kjTJ89UCnDU
- IRマーカを用いた外部カメラからの位置推定
- バルーンロボットに搭載した各種センサからの状態像推定
- PID制御をベースとした飛行軌跡制御
2006年バージョン
センターコントロールシステム
バルーン
アンテナ部
プロペラ部
制御部/IRマーカー
プロペラ部
バルーンの移動を担当

9
ディープラーニングを使ったファッション画像の理解
共同研究先： TSIホールディングス、INSIGHT LAB株式会社
目的
洋服の画像から「かわいい」「甘い」といった「感性」を分析
概要
2万枚の服飾画像に対し主観的・機能的な特徴をタグ付け
148種類のファッション用語
（ガーリー，かわいい，とろみ，ふんわり，スポーティー，
カジュアル，パーティー，女子会，着回ししやすい... ）
畳み込みネットワークによりタグを学習
カジュアル
スポー
ティー
かわいい
ディープラーニングによる認識結果
洋服の画像を読み込み
消費者がその洋服を見た時のイメージを数値化
入社式
形状的な特徴
この数値を
変えると商
品が検索さ
れる
無地ドロップショルダーファーフリル
印象的な特徴カジュアル
リラックスできる
こっくり
甘い休日のお出かけに
とろみ
ガーリーきれいめ
避暑地で着たいフリルブラウス
で作る大人ガーリースタイル
ファッションに物差し
を作成することにより，
ネット通販サイトの
ユーザーが「かわいい
度は0.9以上」「ガー
リー度は0.7以上」と
グラフ上で数値を指定
すると該当する商品を
絞り込み表示できる
応用例
こっくりグリーンの小物
で気分はグッと秋モード
ガーリー
オフの日はゆるッと甘い
リラックスコーデ
秋らしい

10
セマンティックセグメンテーションによる積雪状態の認識とロードヒーティングの制御
共同研究先：北海道ガス株式会社（共同で特許「融雪制御装置，ニュートラルネットワークの学習方法，融雪制御方法及び融雪
制御用プログラム」出願中），ティ・アイ・エル株式会社（北大発認定ベンチャー企業）
-駐車場などの地下に熱源を設置
-熱により地表に積もる雪を融かす
-雪かきの省力化，転倒事故の防止
従来の降雪センサによるロードヒーティング制御
制御対象の路面積雪状態を
考慮しないため無駄が多い
カメラ画像による積雪判定従来センサーによる降雪判定
ボイラー運転時間
時刻 0:00 24:00
12:00
積雪状態を正確に判断積雪がない時間帯の運転を抑制
Google DeepLab v3+
をベースにしたモデルの利用
(セマンティックセグメンテー
ションの適用)
画像中の積雪部分を検出
画像認識によるロードヒーティング制御の開発
コントローラ（カメラ・マイコンを内蔵
した融雪制御器）
撮影された路面画像
降雪センサ：屋外に設置
され，表面の水分を検出
路面に積雪が
あると判断すれば
ボイラーを稼働
濡れる
適切な路面状況の把握による運転時間の削減
ロードヒーティングとは
運転時間
削減の例
札幌市内の複数地点で実証実験を実施
全体で 40.5%程度のボイラー運転時間の
削減効果を確認
・路面の積雪状態に応じてボイラーを制御
・融け残りを防止しつつ運転時間を削減

11
定置網漁場と魚群探知機の音響データの自動判別
背景
– 日本の水産資源の減少
→ 漁獲可能量(TAC)を用いた水産資源管理が必要
• 定置網漁などの受動的漁法で網をリリースする判断を支援
共同研究先：はこだて未来大学マリンITプロジェクト和田雅昭教授 (ノーステック財団の助成)
定置網上の
魚群探知機
畳み込みニューラル
ネットワーク
(ResNet50)
・網内の特定魚種の有無
・網内の魚種：
-ブリ・マグロ・イカ・
イワシ・サケ等
24時間分の音響画像を
セグメント化
時間
水深
音響画像
関係者に配信
目的
– 定置網漁場内の特定魚種の有無や魚種を推定するシステムの構築

12
人工知能による競輪予想記事の自動生成
・過去のレース結果と選手情報から深層学習でレース結果を予測
過去のレース
データ
深層学習を
用いた予測器
着順予測
2018年10月17日(水)よりAI競輪予想
サービス「AI-WIN」をスタート
・レース予想記事の自動生成
（競輪はレース数が多いため(毎日60レース開催)全レースの人手による執筆のコストは大きい）
- 人間の作る記事に劣らない品質の記事を生成可能
文テンプレートに条件に応じた<文字列> ， <選手名> ， <予測順位>を当てはめることに
よって必要な情報を含む予想記事を生成する
「AI チャリロト」で検索 or
「https://ai.chariloto.com/」を入力
- 回収率（＝払戻金額÷投票金額）を高めることに目的を置いている
- 単に“当たりやすい”だけではなく， “そこそこ当たりやすく”
かつ，“オッズも高め”といった車券を狙っていく
レース結果
実証実験の表
的中率は低くなるが回収率100％超えを目指せる
選手情報
共同研究先：株式会社チャリロト
目的
AIがレース結果を予測し予想記事を自動生成することにより，初心者の車券購入を支援
概要
・過去3ヶ月の平均着順2.63と調子の良い⑤松本が自力で1着。同じラインの番手選手②蓮井が⑤松本に続いて2着。⑤松本ラインでトップ2独占。
別ラインの④竹内が⑥山田を発射台に3着と予測。
・二連対率45.8%の⑦滝本が自力で1着。同ラインの番手①戸伏が⑦滝本に続いて2着。⑦滝本ラインでトップ2独占。別線の⑥松尾が3着と予測。
・勝率33.3%の⑤山本が自分の脚で1着。同ラインの⑦辻本が⑤山本に続いて2着。②谷が3着。⑤山本ラインが別線を抑えて上位独占と予測。
5-2-4
7-1-6
5-7-2
記事
生成例
着順予測生成記事

13
AIによる俳句の自動生成
候補俳句群の生成
・言語モデル GPT-2 や Long Short
Term Memory(LSTM) による俳句の
学習と生成
2018年2月 NHK「超絶
凄ワザ！」で人類と対
決した際に、AIが画像
に合わせて詠んだ俳句
フィルタリング
・切れ字(や、かな、けり)、音数(17音)、
季語無・季重ねの確認
選句
・生成した俳句からより良い俳句を選ぶ
- 画像とのマッチング
- 学習データに近い句となっているか判定
旅人の国も知らざる紅葉哉
又一つ
風を尋ねて
なく蛙
言語
モデル
俳句自動生成の概要
日本テレビ 1億人の大質問！？笑って
コラえて「最強俳句生成AI一茶くんVS
人類代表が俳句バトル！」(2020.8.5)
NHK総合超絶凄技！AI vs 人類SP
「AI VS 人類 3番勝負」（2018.2.26）
目的
俳句作りを通して，AIが不得意とされている「感性」や「独創性」に挑戦し，
短い文章で状況を的確に表現できるAI文書作成の先進的技術開発に貢献
・俳句候補の生成 → 選句 → 推敲というプロセスの構築を目指す
連携
・SAPPORO AI LAB のスペシャルプロジェクトの一環として実施
・俳句結社(松山市・札幌市)・俳人の方々との協働
・2019年7月，AI俳句協会の設立
フィルタリング
と選句
学習用の俳句データ
古典俳句：小林一茶(2万句)
近世俳句：正岡子規、高浜虚子
(3万句)
現代俳句：作者多数(数十万句)
花火師や夜の刻刻の勢を見て
日本テレビしゃべくり007
「日本文化目利き対決」(2021.4.5)
テレビ東京探求の階段
「AI一茶くん恋愛の句に挑戦」
(2020.10.15)
BSフジタイプライターズ
「ロボットの世界」(2020.11.29)
俳句群
順位付けされ
選択された
俳句

14
人工知能「AI一茶くん」が詠んだ俳句
初
恋
の
焚
火
の
跡
を
通
り
け
り
な
か
な
か
の
母
の
声
澄
む
蕗
の
薹
水
仙
や
し
ば
ら
く
わ
れ
の
切
れ
さ
う
な
強
霜
に
日
の
さ
す
如
し
磯
の
人
逢
引
の
こ
え
の
く
ら
が
り
さ
く
ら
ん
ぼ
雲
ふ
か
く
ゆ
き
て
帰
ら
ず
毛
虫
焼
く
裏
方
の
僧
が
動
き
て
麦
の
秋
て
の
ひ
ら
を
隠
し
て
二
人
日
向
ぼ
こ
羽
子
板
や
嘘
う
つ
く
し
き
人
と
を
り
か
な
し
み
の
片
手
ひ
ら
い
て
渡
り
鳥
白
鷺
の
風
ば
か
り
見
て
畳
か
な
麦
踏
み
の
ひ
と
の
乙
女
の
お
ほ
つ
ぶ
り

15
人工知能が俳句を詠む AI一茶くんの挑戦
• 著者：川村秀憲, 山下倫央, 横山想一郎
• 発売日：2021年7月7日
• 発売元：オーム社
• 定価：1,760 円
人工知能が俳句を詠む日はいつ訪れるのか。
現在の人工知能はどこまでできて、できないの
かを、俳句を詠むAIの開発を通して迫る!
人工知能がどんなことをできるのか気になる方、
とくに人工知能の創造性について興味のある方
にピッタリの1冊となっています。

16
AI川柳への応用
2020年3月までの1年間「NHK総合ニュースシブ5時」で，その週の話題のニュースのキー
ワードをお題に，バーチャルアナウンサー「ニュースのヨミ子」さんが川柳をみました
第一生命保険：サラリーマン川柳
（8,394句）
ヨミ子さんはNHKが開発した3D CGの「人造アナウサー」
NHK総合ニュースシブ5時
10連休後の新入社員の悲哀
「辞めたいと誰にも返す新社員」
ニュース：米朝首脳
が対面（2019.7.5）
ニュース：羽生九段
最多勝更新（2019.6.7）
ニュース：宇宙空間で初の犯罪かお題：初めて（2019.8.30）
学習用の川柳データ
妻が留守で自分の趣味の時間が持てそうだ
時事のニュースに
対応するため，
俳句よりも親和性
が高い川柳のシス
テムを開発
「シブ5時探偵団」(2019.5.31)
毎日新聞社：仲畑流万能川柳
（60,252句）
お
互
い
に
会
う
と
喜
ぶ
孤
独
か
な
お題
会う
手法： Long Short Term Memory(LSTM) による俳句の学習と生成，
及び音数(17音)のチェック
ニュース：各地で猛暑
（2019.8.2）
勝
つ
ほ
ど
に
鍛
え
ま
し
た
と
上
手
く
な
り
ク
ー
ラ
ー
を
入
れ
た
電
車
は
並
ん
で
る
勝つクーラー

17
深層学習を用いた工業製品の不良検査
不良品の発生率が低く，多種多様な不良品画像
の確保が困難(不良品の発生率：約4％)
自動変速機(AT)の油圧を
制御する自動車部品の一種
浅い傷かけ打痕深い傷
バルブボディーの不良部分の画像例
良品画像のみを用いる「教師なし学習」による異常検知
・畳み込みオートエンコーダによる復元画像と入力画像の差分抽出
・不良品発生率が低い場合の不良検査の可能性を確認
共同研究先：シンセメック株式会社
目的
工場ラインへの導入を想定した不良検査システムの構築
・現状の不良品検査は人による目視：
検査員の習熟度のばらつき，検査員の高齢化，高い人的コストが懸念
→自動検査化への高いニーズ
検査対象：バルブボディー
問題点
アプローチ
不良検査システムの構成
簡易撮像機で
撮影した画像
前処理
・領域抽出と分割
・フィルタの適用
①畳み込みオートエン
コーダによる画像の復元
②入力画像と復元画像
による差分の抽出
③One class SVMによる
不良の判定
入力画像例復元画像例差分画像例
不良検知に
成功した例入力画像に対する
正常：“1” or
異常：“-1” を出力
簡易撮像機入力
画像
復元画像差分画像
データ生成システム
不良検査システム
バルブボディー
入力
画像

18
人工知能を用いたチャットボットによるシフト最適化システムの開発
共同研究先：株式会社TMJ
チャット
ボット
出勤依頼
出勤の可否の
回答
代替出勤
候補者のリスト
従業員
・代替出勤候補者への依頼順生成アルゴリズムの開発＋チャットボットの利用
- 管理者の大きな負担である人員確保の負荷軽減を実現
- 少ない依頼数でシフトの空きの補充を実現
出勤管理
データベース
2
従業員のタイプに応じた
出勤依頼順番の自動決定
目的：シフト管理における依頼業務コストの低減
背景：自分の都合の良い時間帯に働く非正規労働者が増加
例) コールセンター，小売業
急に都合が悪くなった等の理由で欠勤が発生しやすい
→ 発生したシフト空き補充のための依頼業務の発生管理者の負荷が増大
3 1

19
深層学習を用いたバス車内モニタリングシステムによる車内状況分析
・運行円滑化の支援
- 路線バス車内画像から乗客数や混雑状況を推定
・乗客の安全性の向上
- バス車内の状況にリアルタイムに対応
・乗客の不意な車内移動
・乗客がどこにも掴まらずに立つ
目的：バス車内モニタリングシステムによる
公共交通機関としての
路線バスの利便性の向上
混雑状況配信
システム
混雑状況分類
モジュール
(ResNet50)
乗客・旅行鞄検出
モジュール
(YOLOv3)
車内アナウンス
システム
バス車内の画像
運転手へ通知
運転手
バスの発進 or 待機
混雑
状況
各乗客の位置データ
スーツケース
の有無
「発車・停車時にスーツケースが
お手元から離れないよう
ご注意ください」
Bounding Box
の付与
旅行鞄
移動
する
乗客
バス車内の
混雑状況の
配信
複数のカメラで
バス車内を撮影
バス車内
の画像
乗客OD推定器
路線計画に利用
乗客OD
データ
乗客画像
DB
バス車内
乗客移動検出
モジュール
バス車内モニタリングシステムの概要
共同研究先：株式会社シーズ・ラボ

20
IoT技術を活用した灯油配送最適化技術
共同研究先：ゼロスペック株式会社
目的
人手不足や高齢化により，灯油配送業務の先細りが懸念されるため，各家庭の灯油タンクにLPWAを使ったIoTスマート
センサーを設置し，遠隔地から残量を確認できるシステムを開発。
配送のタイミングや給油量を最適化し，消費データからの消費予測を可能にする。
従来の定期配送
状態空間モデルによ
る灯油残量推定
・十分な灯油量が残ってい
て配送が無駄になる
・配送が遅れてしまい灯油
残量が底をついてしまう
問題点
レーザセンサを使った配送
・人手不足や高齢
化問題の解決
・灯油残が底をつ
く前に配送が可能
レーザセンサ
十分
残少
残少
十分十分
残少
残少
十分
十分
残少残少
十分
十分
残少
残少
十分十分
残少
残少
残少
配送計画に従い効率的に配送
灯油配送会社

21
AIを搭載した歩行器の自動走行
共同研究先：株式会社サンクレエ
研究背景
開発した
前腕支持型
四輪歩行器
の外観
ステレオカメラ
（ZED2）
研究項目1．歩行支援機能の開発
被介護者の状態に応じた適切な歩行補助具の選択が必要
・車椅子の場合，転倒リスクを低いが，運動器障害（ロコモティブシンドローム）の重度化が懸念
・杖の場合，転倒リスクがあり，ケガなどによる介護の重度化
・単独で歩行できる場合は歩行器が推奨されているが，多くの介護施設では車椅子を使用
経路の提示
空間を認識
・歩行時の方向へモータによる適切な力を加える
・支援時の力が強ければいいというわけではなく，
利用者の歩行速度などに応じた制御
研究項目2．自律走行機能の開発
・被介護者が歩行器を利用したいときに呼び出しの
ボタン等で自分の場所まで歩行器を呼び出す
被介護者の
歩行の負荷軽減
介護者の
歩行器運搬の負担軽減
シングルボード
コンピュータ
（JETSON NANO）

22
食品ロス削減に向けた1週間献立の提示
共同研究先：株式会社ニチレイ
背景
日本国内の「食品ロス」：612万トン(消費者庁)
・食品ロスの半分は家庭から発生(消費者庁)
今後は、ニチレイが計測した各レシピの香味成分・呈味成分データを飽きない献立構成の構築に利用
・質問に応えることでユーザーの食タイプをAIが
診断して作り置き献立を提案するアプリ，
CONOMEAL KITCHEN（このみるきっちん）
目的
1週間の「食品ロス」ゼロの献立提案システムの開発
・買ってきた材料で完結する1週間の献立を作成
・時短を実現する主菜・副菜の組み合わせ
構造化レシピ
食材の余りを最小にする
1週間分のレシピの選出
1週間分の主菜(7品)
と副菜(7品)
余った材料をレシピに再配分
1週間全体の調理時間が最短
になる組合を計算
レシピの分量が若干変更された1週間分の
主菜(7品)と副菜(7品)の組み合わせ
材料の購入単位当たり
の重さデータ
献立提案アプリ
「conomeal kitchen」の
データを利用

23
ECサイト用商品紹介文の自動生成
ユーザの
評価・選択
日本酒ビギナーも楽しめる八海山。フレグランスはフルーティーな香りでドライな後味。
スムーズな飲み口とフルーティーな香り，スッキリとした味わいを心ゆくまでお愉しみ
下さい。日本酒ビギナーも楽しめ山菜料理などとの相性は抜群の八海山です．
山田錦で丁寧に仕込んだスッキリとした味わいを小型のワイングラスでどうぞ。
フルーティーな香りを堪能できるお酒です。
共同研究先：株式会社セブン＆アイ・ホールディングス
目的
商品データから得られる特徴をもとにAIが紹介文を自動生成
概要
ECサイト担当者による掲載商品の紹介文作成の負担を軽減す
るために，商品紹介文の作成を支援するシステムを開発
日本酒銘柄
決定支援
モジュール
日本酒データ
補完モジュール
日本酒紹介文
生成モジュール
紹介文生成器例）八海山
日本酒紹介文
評価モジュール
候補１適したユーザーと香り，味わいに着目した紹介文
候補２味わいと香り，適したユーザーと料理に着目した紹介文
候補３使用米，味わい，酒器と香りに着目した紹介文
自動生成され
た八海山の
紹介文候補
日本酒に適合する
紹介文を１つ選択
生成日本酒
紹介文群
紹介文評価器
日本酒情報DB
日本酒評価総合データベース
「酒仙人」

24
調和系工学研究室の共同研究・プロジェクト
北海道大学で産学連携・共同研究が一番多い
開始年度共同研究先企業名等研究題目
2020 ノーステック財団助成事業深層学習を用いたバス車内モニタリングシステムの開発
2020（継続中）ゼロスペック株式会社 IoTと人工知能技術を活用したエネルギー供給の効率化に関する研究
2019（継続中）株式会社ニチレイ料理の構造化に関する研究
2019 北海道旅客鉄道株式会社次期運輸業務システムにおける乗務員勤務の最適化導入に向けた検討
2019 株式会社KDDI総合研究所ネットワーク運用自動化に関するAI活用の研究開発
2019（継続中）バリュエンステクノロジーズ株式会社人工知能を活用したオークションの最適化戦略およびブランド品査定自動化に関する研究
2019（継続中）株式会社シーズ・ラボ人工知能技術を用いたバス車内カメラによる車内状況分析
2018 株式会社セブン&アイ・ホールディングスデジタルマーケティングのためのAI技術の開発
2018 日本放送協会人工知能技術を用いた川柳自動生成システム
2018 株式会社デジタルガレージ CNNを用いた画像認識とタグ生成アルゴリズムの開発
2018 株式会社サンクレエ安心を見える化する介護支援システム「smartNexus®Care」の研究開発
2018 株式会社TMJ コールセンター業務におけるシフト調整へのAI技術応用
2018 シンセメック株式会社 AI技術を使った部品検査装置の開発
2018 株式会社KDDI総合研究所コネクティッドカーの協調学習に関する検討
2018 ジェイフロンティア株式会社ヘルスケア商品の企画開発・販売における人工知能の活用に関する研究
2017 株式会社マイクロネット気象予報図におけるキャプション配置最適化に関する研究
2017 株式会社サンクレエドローン、赤外線カメラ、AIによるヒグマ・エゾシカの状況把握の調査事業
2017 株式会社イー・ステート・オンライン不動産販売のウェブマーケティングにおける人工知能の活用に関する研究
2017 株式会社グラニフ人工知能を用いたデザイン案自動生成に関する研究
2017 AI TOKYO LAB株式会社人工知能に関する人材育成教材開発
2017 株式会社KDDI総合研究所コネクティッドカーの協調学習に関する検討
2017 株式会社チャリ・ロト競輪競技におけるデータ解析とシミュレーション
2017 ジーエフケーマーケティングサービスジャパン株式会社家電製品の販売予測
2017 公立大学法人はこだて未来大学「AI/IoTを活用した生産と流通の最適化による持続可能な北海道水産業モデルの構築」に係る研究・開発
2017 フュージョン株式会社人工知能によるマーケティングデータの分析アルゴリスム開発
2017 株式会社サンクレエディープラーニングを用いた運転動画の状態認識に関する研究
2017 株式会社TSIホールディングス人工知能を用いたアパレル商品画像のタギングに関する研究
2017 株式会社インターパーク SFAにおける人工知能技術の応用に関する研究
2017 株式会社PAL 物流倉庫管理の人工知能技術応用に関する研究
2017 ノーステック財団助成事業ディープラーニングによるAI融雪コントローラの開発
2016（継続中）北海道ガス株式会社北海道のスマートエネルギーネットワーク構築とコージェネレーション等の有効活用に向けた基礎研究
2016 株式会社TMJ コールセンター業務におけるシフト調整へのAI技術応用
※下記のほかにも、多数の共同研究実績があります。

25
調和系工学研究室の在学生紹介
【博士3年平間】
近年問題となっているクロマグロの乱獲に注目し、海
中を魚群探知機で観測してマグロがいるかを推定する
研究に取り組んでいます。自分の研究が産業・社会の
役に立つのは大きなモチベーションで、やりがいがあ
ります。
【博士3年永田】
現実世界で動くものを作るのが好きで、研究室ではバ
ルーンロボットを作っています。実際のモノを作るの
はソフトウェア開発とはまた違った大変さがあります
が思ったとおりに動いたときの喜びは格別だと思いま
す。
【博士2年幡本】
情報科学の産業応用を軸に、エージェントシミュレー
ション、シフト調整の効率化、オークションに関する
研究に取り組んでいます。企業との共同研究なのでそ
れなりの頻度で打ち合わせがあり準備に追われること
もありますが、成果物に対して喜んでいただけると達
成感があります。
【博士2年神戸】
服の印象をAIに推定させる研究を行っています。AIが
どのような服を「かわいい」と判断したかなどを見て
いると、ファッションに詳しくなくても分かった気に
なれます。
【博士2年吉田】
競輪の予想記事の自動生成に関する研究をしています。
最近は的中車券の予測に取り組み、予測精度の向上を目
指しています。モデル設計や特徴量選択を工夫して良い
精度が出た時の嬉しさは格別です。
【修士2年阿部】
日本酒紹介文の記事生成を自動化する研究を行っていま
す。現段階ではテンプレートを使用した、自動生成をメ
インで行っています。研究室の先輩や先生方に支えても
らいながら研究をすすめています。
【修士2年森】
自動走行可能なロボット歩行器の研究をしています。
介護のスタッフ不足を改善することを目標に取り組ん
でいます。初めてのロボティクス関係の研究で学ぶこ
とが多いですが、実際に動作するものを開発すること
に楽しさを感じます。
【修士2年織田】
ラジコンカーを使って渋滞を減らす研究を行っていま
す。この研究室ではハードウェアとソフトウェアの両
方を扱っています。様々なジャンルの研究テーマがあ
るので、自分にぴったりの研究ができると思います。

26
調和系工学研究室の在学生紹介
【修士1年西】
RCカーシミュレーションやシフトウェアシミュレーション
環境上での自動運転の研究をしています。交差点での右折時
や低速走行車の追い越しといった場面で譲り合いをすること
で交通流量を増加させることを目指しています。
【修士1年平田】
人工知能を使って俳句を生成する研究をしています。現在は
俳句の質をどう機械的に評価するかについて研究していて、
主観的な評価をどう機械的に置き換えるかが難しいところで
す。
【修士1年右田】
学部時代のアパレルでのバイト経験を通してファッションに
興味を持ち、プログラミングやAIにも関心があったことか
ら、「ファッションと人工知能」を組み合わせた研究ができ
る「調和系工学研究室」を選びました。現在は、ファッショ
ンの中でも「オシャレなコーディネート」に着目して研究を
進めています。
【修士1年劉】
時系列予測を基づいて灯油残量推定をしています。現在、灯油
配送はセンサの記録と配送員の経験で配送しています。灯油残
量推定は配送を効率化するためです。同時に配送員の負担を軽
くします。
【修士1年鐘】
深層学習を用いた人物属性推定と姿勢推定に関する研究を行
っています。調和系では人工知能技術の応用について企業の
方々との共同研究が多く、学校で学んだ知識を活用し、社会
に役に立つ研究ができるので、とてもやりがいがあります。
【学部4年細川】
食材の無駄や調理時間を削減するための一週間分の献立の提案
を行う研究をしています。実際に出力された献立の食材の余り
が少ない結果を見るとうれしいなと思います。今後は食材の無
駄がないだけでなく、味や香りのバランスもとれた献立を提案
することを目指しています。
【修士1年赤坂】
戦略的な未来予測をするというテーマで、競馬のレース展開
を予測する研究を行っています。現在はレース結果を予測す
るモデルを作りつつ、展開予測が他の事象に応用できないか
考えています。
【学部4年大倉】
路面画像を使うことによって、ロードヒーティングの効率を高
めることを目標に、路面の積雪画像から積雪割合を求める研究
を行っています。困ったときは優しい先輩方にサポートしてい
ただけるので、積極的に取り組むことができます。
【学部4年清水】
深層強化学習を用いた自動運転に関する研究を行っています。
自動運転は将来期待されている技術の一つであり、その研究に
携われるのはとてもやりがいがあり楽しいです。まだわからな
いこともたくさんありますが、先輩方や先生方の心強い支えの
もと楽しく研究をさせてもらっています。
【学部4年花野】
俳句の自動生成に関する研究をしています。人間から高い評価
を得るような俳句を生成できるように、現在は俳句データの分
析をしています。まだまだ分からないことが多いですが、研究
を進めながら技術や知識を身につけていきたいです。

27
調和系工学研究室の情報公開
https://ja-jp.facebook.com/
harmony.hokudai/
http://harmo-lab.jp/
調和系工学研究室HP
調和系工学研究室FB
STV ブギウギ専務（2021/5/30）
TVh けいナビ（2021/4/17）
日本テレビしゃべくり007（2021/4/5）
BSフジタイプライターズ（2020/11/29）
テレビ東京探求の階段（2020/10/15）
日本テレビ 1億人の大質問!? 笑ってコラえて！（2020/8/5）
日本テレビ人間vs AI（2020/4/12）
NHK 人間ってナンだ？超AI入門（2019/5/15）
NHK ニュースシブ5時「AIヨミ子」(2019/4/12～2020/3/27,
毎週金曜日)
NHK 超絶凄技！(2018/2/26）ほか
Twitter
調和系工学研究室AI川柳
https://
twitter.
com/ai
_senryu
調和系工学研究室パンフレット
http://harmo-lab.jp/wp/wp-
content/uploads/2021/09/CKL_
about_panf2021.pdf
調和系工学研究室の成果に
関するテレビ動画（閲覧に
はPWの入力が必要です。
PWは10月11日の研究室説
明会でお知らせします。）
http://harmo-
lab.jp/?page_id=5708

28
調和系工学研究室研究成果メディア紹介
R1/6/30 日本経済新聞
R1/8/22 日刊工業新聞
R1/9/3 北国新聞
R2/1/3 北海道新聞
R2/4/6 北海道新聞
日本経済新聞，読売新聞，朝日新聞，毎日新聞，東京新聞，産経新聞，北海道新聞，西日本新聞，愛媛新聞，北國新聞，
日経産業新聞，日刊工業新聞，ニュートン，週刊東洋経済，俳句会，俳壇他多数のメディアで紹介されています。

29
調和系工学研究室の研究教育実績
2021年度平間友大 “深層学習を用いた音響画像に基づく魚群量推定システムの開発” DC2
2014年度山内翔 “群れ行動からのシステム制御理論の構築” DC2
2012年度辻順平 “空間見守りのための高精度屋内センシングシステムの開発” DC2
2008年度山下晃弘 “集合知を利用した情報収集と利用者の主観を考慮した情報提供サービスの実現” DC1
2007年度松村有祐 “動的な大規模待ち行列ネットワークにおけるリンク生成アルゴリズムの設計” DC1
2005年度柏村聡 “階層型アドレスを用いた大容量DNAメモリの開発” DC2
2005年度田中文昭 “熱力学的解析に基づいた競合状態におけるDNA間結合の特異性に関する研究” DC2
2002年度古久保真実 “医療サービスの質と効率性を考慮した医療システムの評価手法の提案” DC2
2001年度本山恵子 “環境の変動特性に適応可能な小型飛行船の自律的学習理論の構築に関する研究” DC1
査読付き論文（日本語発表） 45件
査読付き論文（英語発表） 54件
査読付き国際会議講演論文 108件
国内学術発表 377件
卒業・修了した学部・修士・博士学生
これまでの研究業績（2004年～2021年9月現在）
日本学術振興会特別研究員※ 採択テーマ
研究室設立（1969年）以降、延べ360名を超える
卒業・修了生がいます。
多数の博士を輩出し、
研究者の道へ送り出している
調和系工学研究室独自の奨学金制度もある
※ 給与と研究費を受給しながら博士課程で研究ができる制度。一般には採択率20％程度。
卒業・修了年度学部卒業修士修了博士修了
2011年度 4 2 1
2012年度 4 3 3
2013年度 3 4 1
2014年度 2 4 3
2015年度 2 3 0
2016年度 3 1 0
2017年度 5 2 0
2018年度 1 5 0
2019年度 3 5 1
2020年度 2 2 0
合計 29 31 9

30
研究活動と卒業までの道のり
• 研究室配属後，3年生は英語ゼミや各種ゼミに参加して雰囲気をつかみ，興味があることや研究テーマについて調査を開始します。
• ４年生になると学生が興味を持つテーマによっては，企業との共同研究や連携プロジェクトが複数割り当たることもあります。
研究ゼミでは，週1回の発表を通じて進捗の管理をおこない，スタッフからの指導を受けます。
• 大学院入試後の１０月から卒論に向けて研究を仕上げていきます。研究を通じて，課題設定力，論理的思考，課題解決力，
研究コミュニケーション力を養います。
新入生歓迎会（10月）研究合宿＠大滝セミナーハウス（随時）
卒業論文発表会（2月）
忘年会（12月）

31
コロナ禍での研究室ゼミ
新型コロナウイルス感染症対策のため，2021年度の研究室ゼミはZoomを用いてオンラインで実施しています。
研究室で実施されているゼミ
- 研究ゼミ：週1回の発表を通じて，卒業論文・修士論文につながる各自
の研究テーマの進捗を確認し，スタッフからの指導を行います。
- ディープラーニングゼミ：ディープラーニングに関する最新の研究論文
を調査し，その内容を互いに紹介します。
- 新入生ゼミ：研究室に配属された新入生を対象に，人工知能技術に関す
る教科書を輪読して基礎知識を学びます。
- プログラミングゼミ：研究室の先輩学生が，研究に必要なプログラム開発の
方法を指導します。
- 自宅からオンラインゼミに参加できるよう，希望する学生にはノートパソコン・Webカメラ・ヘッドセットなを
貸与しています。
- 大学での実験や対面での打ち合わせが必要な場合は，十分な感染症対策をしたうえで実施しています。
新入生ゼミの様子
研究ゼミの様子
※オンラインゼミには自宅
から以外にも，十分な感染
症対策を行ったうえで研究
室からも参加できます

32
過去の卒論・修論・博論テーマ
・セマンティックセグメンテーションによる路面画像の積雪状況認識に関する基礎研究
・家庭料理における調理効率化に向けた料理レシピの構造化に関する研究
・灯油残量推定に基づく灯油配送計画の最適化に関する研究
・深層強化学習による自動運転車両の追い越し行動の実現に関する研究
・単語の分散表現を用いた俳句における取り合わせの評価に関する研究
・ECサイト掲載商品の紹介文作成支援に関する研究
・RCカーを用いた自動運転車両シミュレーション環境に関する研究
・深層学習を用いた言語モデルによる俳句生成に関する研究
・自動運転ラジコンカーに対するニューラルネットワークPID制御の適用に関する研究
・メトリックラーニングを用いたバス乗客ODデータの推定に関する研究
・深層学習を用いた服飾画像の印象推定に関する研究
・深層学習を用いた車内モニタリングによる状態認識に関する研究
・代替出勤依頼による勤務シフト調整に関する研究
・競輪車券の購買支援に向けたコンテンツ自動生成に関する研究
・Study on Data Augmentation Methods for Sonar Image Analysis
・CNNを用いた定置網漁場におけるマグロ有無の推定に関する研究
・自動運転車のためのDeep Q-Networkを用いた譲り合いに関する研究
・深層学習を用いた不足具材に応じた代替料理推薦に関する研究
・Study on Online Travel Review Analysis for Tourism Investigation, Shuang SONG (DC3修了)
・Control of Oscillator Aggregation for Generating Homeostatic Behavior in Autonomous System
(自律システムにおける恒常的ふるまいの創発に向けた振動子群制御法) , 山内翔 (DC2、期間短縮修了)
・Service aspect oriented Recommender Systems (サービスの特徴を考慮した推薦システム), 小野良太 (DC3修了)
・Structured Approach for Local Clustering Organization (局所クラスタリング組織化法の構造化アプローチ), 今野陽子 (社会人DC)
・Indoor Positioning Methods Based on Pre-Observation of RSSI for Office Environment
(オフィス環境に対応した電波強度の事前計測に基づく位置測位), 辻順平 (DC3修了)
・Design and Implementation of Indoor Location Based Service Platform (屋内位置サービスプラットフォームの設計と実装), 池田剛 (社会人DC)
・Resource Allocation and Blog Analysis for Inbound Tourism Problems (訪日観光問題のための資源配置とブログ分析), 村上嘉代子 (社会人DC)
・Repeated Allocation and Comparing Support in the AHP (AHPにおける繰返し割当てと比較支援に関する研究) , 但野友美 (DC3、期間短縮修了)
・Adaptive Design Method for Collaborative Filtering in Human-System Interaction
(ユーザーシステム相互作用系における協調フィルタリングの適応的設計手法) , 山下晃弘 (DC2、期間短縮修了)
・Study on Methodology of Structural Design for Dynamic Communication Networks
(動的通信ネットワークの構造設計手法に関する研究), 松村有祐 (DC2、期間短縮修了)
個人の興味を優先しつつ，研究の価値，社会的インパクトを考慮して決めています。人工知能，ディープラーニングの応用研究に
注力しています。成果は積極的に国内外で発表し，世界の研究者と交流していきます。企業との共同研究も積極的に進めていきます。
卒業論文テーマ
博士論文テーマ
修士論文テーマ

33
これまでの卒業・修了生の就職先
学部卒業生
修士課程修了生
博士課程修了生
北海道大学，東京大学，京都大学，北海道科学大学，北海道情報大学，
北海道教育大学，神奈川大学，日本工業大学，茨城大学，東京高専，
産業技術総合研究所，理化学研究所，日立製作所，日立ソリューションズ，
東京エレクトロン，ノーステクノロジー，Lip Inc., 調和技研他
日立製作所，日本マイクロソフト，ＮＴＴ東日本，ＮＴＴデータ，ＮＴＴコムウェア，ＮＴＴドコモ，日本電気，ソ
ニー，富士通，日本ユニシス，パナソニック，キャノン，トヨタ自動車，本田技術研究所，デンソー，住友電気工業，
三菱電機，三菱重工，シャープ，東芝，新日鉄住金ソリューションズ，アクセンチュア，リクルート，日本ユニシス，
コマツ，ＪＲ東海，ＪＲ北海道，北海道電力，野村総研，日本ＩＢＭ，GMOペイメントゲートウェイ，Beijing
Xiaomi Technology，NTTコミュニケーションズ，VMwareK.K.，総務省，国交省，旭川市役所，札幌市役所他
ＴＩＳ，日本ユニシス，北海道ガス，ＪＲ北海道，ＢＵＧ森精機，ソフトコム，アジェンダ，P＆G Japan，
北陸コンピュータ・サービス他
卒業・修了生３6０名以上。大手企業への就職はもちろん、
大学研究者、企業研究者、ベンチャー起業への道も拓かれています。
ＯＢになっても交流が盛んで、いろいろな場面で先輩がサポート
してくれます。
2012年開催のOB会の集合写真

34
企業名調和系工学研究室関係者
株式会社サンクレエ顧問川村秀憲（教授）テクニカルアドバイザー横山想一郎（助教）
株式会社インターパーク顧問川村秀憲（教授）
バリュエンスホールディングス株式会社最高技術責任者本田崇智（研究室OB・2006年度修士課程修了）
フュージョン株式会社社外取締役川村秀憲（教授）
INSIGHT LAB株式会社技術顧問川村秀憲（教授）
ネットスター株式会社アドバイザー山下倫央（准教授）
株式会社ファーストコネクトテクニカルアドバイザー山下倫央（准教授）
研究室と関連がある企業・スタートアップ
調和系工学研究室関係者設立ベンチャー企業
企業名調和系工学研究室関係者
株式会社調和技研
Co-founder・社外取締役川村秀憲（教授）
リサーチャー研究室OB が6名以上在籍（博士課程修了者・修士課程修了者）
AWL株式会社 Co-founder 川村秀憲（教授）CTO土田安紘（研究室OB・2001年度修士課程修了）
株式会社TIL
Co-founder 川村秀憲（教授）CTO 永田紘也（博士3年在籍）
社外取締役山本健太郎（研究室OB・1999年度学士課程修了）
株式会社AILL Co-founder 川村秀憲（教授）
AI TOKYO LAB株式会社代表取締役社長小野良太（研究室OB・2015年度博士課程修了）上級技術顧問川村秀憲（教授）
株式会社ネイン代表取締役兼CEO 山本健太郎（研究室OB・1999年度学士課程修了）
株式会社mgram 代表者松村有祐（研究室OB・2009年度博士課程修了）
調和系工学研究室連携ベンチャー

35
企業経営者から皆さんへのメッセージ
学生の皆様こんにちは。サツドラホールディングス株式会社
の代表取締役社長富山浩樹です。わが社はドラッグストア
事業である「サツドラ」を中心に、地域マーケティング事業
である「EZOCA」（北海道共通ポイントカード）や新電力事
業である「エゾデン」など様々な事業を展開しています。コ
ンセプトは「リテール×マーケティング」です。お店（リ
テール）があるからこそ出来る顧客視点のあらゆる活動
（マーケティング）を追求していき、地域や日常の暮らしを
変革していきたいと考えております。
その様な中、これから最も大きな環境の変化と経営の重要な
テーマとなるのが、「テクノロジーの進化」と「グローバリ
ズム」だと考えています。これはどの企業も避けられない
テーマです。今、世界中のあらゆるものがデータベース化さ
れ、それをどの様に活かしていくかが問われています。私ど
もも、日々のオペレーションのログ、共通ポイントカードで
のお客様の購買データなどを含めて、沢山のデータベース財
産を持っています。そしてそのデータベースを活かすため、
AIが実用される事が当たり前の段階まで来ました。これから
はAIを活用できない企業は生き残っていけないでしょう。
ただ、それを扱える人材は圧倒的に不足しています。調和系
工学研究室で研究されているテーマ「AI」は正に最先端であ
り、企業にとって今後必要不可欠になる技術を学べる場所に
なると思います。この北海道から企業や世の中に大きく貢献
できる人材が育っていく事を願っております。
サツドラホールディングス株式会社
（東証１部上場）
代表取締役社長富山浩樹さん
サツドラホールディングスHP：https://satudora-hd.co.jp
学生の皆さん、こんにちは。株式会社クレスコの代表取締役社長執行役員の根元です。わが
社は、本社を東京において、金融業から旅行・運輸、人材もしくは人材派遣など様々な業種の
お客様のシステム開発を請け負っております。単なるアプリケーション開発だけでなく、携帯
電話や家電製品、自動車のメータなどの組込み開発や、アプリケーションを搭載するプラット
フォームの構築も広く手掛けております。どのお客さまも皆さんもご存知の企業ばかりかと思
います。また、札幌にも北海道開発センターがあり、2001年よりこの地でシステム開発を続
けていて、実は札幌とも深い関係があります。
昨今のテクノロジー進化のスピードは凄まじく、その破壊力も凄まじいものがあります。この
破壊的な先端技術を恐れることなく、お客様の発展に貢献する目的で、2012年より技術研究
所を新設しました。技術研究所では、社員に対して、先端技術そのもののアピールからコミュ
ニティ活動を通してのスキル醸成を推進しています。様々なセミナーもしくは勉強会も開催し、
社内外へ先端技術の啓蒙活動をしてきております。また、進化し続ける技術に対して、毎年新
しいテーマを決めて本業である研究活動を進めております。
技術研究所では、2015年より機械学習を研究テーマとして、調和系工学研究室と連携し、ビ
ジネスとの接点を模索してまいりました。2016年より、本格的な研究活動を開始し、目的を
持った会話におけるエージェント機能の研究を進めてまいりました。2016年秋に、この成果
が出てまいりますので、今後は、この成果を様々なビジネスシーンに適用・検証して、製品・
サービス化を調和系工学研究室と共に目指してまいります。
AIの技術は、今後の社会において必須の技術であり、調和系工学研究室は、間違いなくこの分
野でもトップを走っております。わが社は「技術が素晴らしくても、きちんとその価値を社会
に還元できないと真の技術とは言えない」と常日頃考えおります。その点、川村研究室では、
ビジネス活用のところまで視野を広げて活動されています。調和系工学研究室では、技術力を
磨け、さらにそのビジネス活用力までも磨くことができますので、これからも素晴らしい人材
を輩出されることと期待しております。
株式会社クレスコ（東証１部上場）
代表取締役社長根元浩幸さん
株式会社クレスコ HP: https://www.cresco.co.jp/

36
企業経営者から皆さんへのメッセージ
AWL株式会社代表取締役の北出です。弊社は、ディープラーニング、機械学習、SVMなど大学でも研究されているAI技術を用いて企業の様々
な課題を解決しています。今、AIが社会の在り方を変え始めており、産業界でもAI技術を習得した研究者へのニーズが高まっています。
調和系工学研究室では、企業との共同研究を通してAI技術の基礎研究、応用研究をしており、これから成長が見込まれる分野で必要となる高い
スキルが身に着けられると思います。ぜひ、学生時代にAIにかかわる研究を経験して、付加価値の高い人材になってください。
AWL株式会社代表取締役社長兼 CEO 北出宗治さん AWL株式会社 HP：https://awl.co.jp/
株式会社調和技研
代表取締役中村拓哉さん
株式会社調和技研 HP：https://www.chowagiken.co.jp/
学生の皆さん、こんにちは。株式会社調和技研代表取締役の中村です。当社は調和系研究室での「研究成果を社会で試してみよう」と生まれた、調和系研究
室では初めてのAIスタートアップで設立して12年になります。今では北大ビジネススプリングに本社を構え、60名近い仲間が東京や海外でも働いていますが、
その当時は4～5名が914室でゲリラ的に活動していました。
最初は最先端の興味解析エンジンの開発から始めましたが、今では蓄積したAI事例は100を超え、そのノウハウを元に多様なAIエンジン・ライブラリ事業
『匠のAI』へと舵を切り始めています。好きなコトをやりながらここまで成長できたのは、やはり研究室の学術的背景があったからだと思います。
現在も調和系研究室とは密接な連携体制をとっていて、日々のAI開発テーマに対するアドバイスを山下先生、横山先生からも頂き、AI研究の社会実装を行っ
ています。最近、川村先生はテレビにも出るスター!になり、お忙しくなってしまっていますが、ずっと当社のCo-founder兼社外取締役としてビジネス面の
支援もいただいています。また研究室出身の社員の方、あるいはバイトの方も活躍しています。
調和系研究室の素晴らしい魅力はこのように、社会実装に至るAI技術研究開発に邁進することができる点、更に様々なAI関連企業との共同開発の機会を通じ
ビジネスと研究開発両方のスキルや経験を学べる点だと思います。川村先生は日本国内だけではなく、海外の大学やスタートアップとの連携、新興国への国
産AIの展開など、非常に高い視座で未来を見据えています。
『どうせなら、好きなコトをとことん。』
これは当社のキャチワードでもあるのですが、それを実現できるフィールドが調和系研究室にはあると思います。
今後も世界中で高難易度の社会課題解決を提供するAI人材の需要は高まります。是非、調和系研究室で学ぶ皆さんの力でワクワクする未来社会を創造してく
ださい。

37
調和系工学研究室のアピールポイント
多数の大手企業との共同研究プロジェクトを実施
多くの企業、メディア、研究者が注目
• 新聞、TV、雑誌等のメディア露出が豊富
大手企業だけでなく、ベンチャーを立ち上げた卒業生が多数おり、コネクションが豊富
研究費予算が多く、研究環境が充実している
• 研究部屋の数(オープンラボ)、ディープラーニング専用計算機、実験ハードウェア、
３Dプリンタ、レーザーカッター等
教員３名の体制による充実した研究指導体制
• 川村教授、山下准教授、横山助教
国内学会、国際学会に積極的に参加
• 学生に対して参加費・旅費の支給
多くの研究資産から高い研究開発スキルの獲得が可能
博士取得までの充実したサポート
• 博士取得者多数、短縮修了者多数
• 日本学術振興会特別研究員採用者多数
• 研究室独自の奨学金制度
研究に、仕事に、遊びに一生懸命な研究室文化

2021 haizoku

Recommandé

Recommandé

Contenu connexe

Tendances

Tendances (20)

Similaire à 2021 haizoku

Similaire à 2021 haizoku (20)

Plus de harmonylab

Plus de harmonylab (17)

Dernier

Dernier (8)

2021 haizoku