国内トップクラスのAI研究拠点世の中全体の「システム」への理解を深めるユニークで多様な教育・研究を展開―公立はこだて未来大学

国内トップクラスのAI研究拠点世の中全体の「システム」への理解を深めるユニークで多様な教育・研究を展開―公立はこだて未来大学

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公立はこだて未来大学は、幅広い研究領域を有する「システム情報科学部」からなる情報系の大学。情報科学を基盤に社会システムの課題解決に取り組むことで、便利で豊かな社会の実現を目指しています。情報アーキテクチャ学科には情報システム、高度ICT、情報デザインの3コース。複雑系知能学科は複雑系、知能システムの2コースで構成。世の中にあるさまざまなシステムへの理解を目指す、既存の学問分野の枠を超えたユニークなカリキュラムを展開しています。「オープンスペース、オープンマインド(❶)」の精神で、教員と学生の双方向の学びや、学生同士の学び合いも重視。総ガラス張りの巨大オープンスペースを活用した特徴的なキャンパスで過ごす中で、周囲に刺激を受けながら新たな発想が生み出されています。
 

鈴木恵二理事長・学長
1993年北海道大学大学院工学研究科精密工学専攻博士後期課程修了。博士(工学)。専門は人工知能、ディープラーニング、観光情報学、自律分散ロボット制御、複雑系工学など。北海道大学教授、公立はこだて未来大学教授などを経て、2023年より現職。

情報科学の知識を基盤にシステムの解明や改良に挑戦

公立はこだて未来大学は、さまざまな「システム」への理解を重視した独自の教育・研究を展開する、一般的な情報系の単科大学とは一線を画す情報系大学です。

私たちの社会はそのほとんどがシステムに支えられ、システムによる利便性を日常的に受けとっています。高校・大学、自治体、飛行場など、さまざまなルールで形づくられたひと塊の組織は、すべてシステムとしてとらえることが可能なのです。

現代のシステムは「情報」を中心とするようになり、一見するとモノが動いているように見える場合でも、その裏には情報が流れています。このようなシステムと情報の関係をとらえ、医療現場のDX化など新しいシステムづくりに挑戦する。あるいは、生命系や宇宙科学といった未知のシステムの解明にチャレンジする。それが公立はこだて未来大学の教育・研究が目指すところです。

公立はこだて未来大学では、最も基本的なシステムであるコンピューターを学ぶことでシステムの基礎を理解し、その知識をベースに実際のシステムを観察していきます。コンピューターやネットワークを構成するさまざまな要素について学ぶ一般的な情報系学部との違いはその点にあり、脳の動きを解明する認知科学やコミュニケーション科学など、情報が関わる幅広い領域を内包しているのが特徴です。鈴木恵二学長は次のように説明します。

「世の中はデジタル化されていないものも多いですが、コンピューターに関する知識があれば、それがどんなシステムなのかを理解できます。世の中全体のシステムについて理解を深めることで、既存のシステムを改良したり、新たなシステムを発想したりすることも可能になるのです」

実践的なカリキュラムを展開 学んだ知識を積極的に使う

コンピューターシステムに社会が求めるのは、単にコンピューターが動くことではありません。大切なのはコンピューターによってシステムがうまく動くようになり、社会が便利になること。社会課題の解決に向けた視点を養うことも、公立はこだて未来大学の教育・研究の目的の一つです。

システムを扱う際には、実際にシステムを動かしている人の話を聞き、相手が納得できるように自分の考えを説明する力が重要です。だからこそ座学で知識を蓄えるだけでなく、学んだ知識を積極的に使っていく実践的なカリキュラムを用意。プレゼンテーション能力やコミュニケーション能力の養成にも力を入れています。

特徴的な授業の一つが、3年生全員が参加する「プロジェクト学習(❷)」です。学生が5〜10人ほどの少人数グループに分かれ、2〜3人の担当教員とともに丸1年をかけて課題解決に取り組みます。学科・コースに関係なく興味のあるテーマに対して学生が集まり、お互いの強みを発揮しながら解のない問題に取り組む中で発想力が育まれます。

AI研究の成果を応用して実社会の課題解決を目指す

公立はこだて未来大学は、AIに関する国内有数の研究拠点でもあります。中島秀之元学長、松原仁特任教授、平田圭二教授など、開学時から世界トップクラスの研究者が集まって日本のAI研究を牽引してきました。

現在は単純な分析、検出にとどまらず、クリエイティブな分野へAIをいかに広げていくかに挑戦しています。たとえば村井源教授は、AIを活用して漫画「ブラック・ジャック」の新作を制作するプロジェクトに参画。原作者の手塚治虫氏の各作品を構造化して分析し、その法則性からシナリオの「手塚治虫らしさ」を導き出すことに取り組みました。

地域の課題解決に役立つ研究にも力を入れています。その一つが、水産業が盛んな函館に位置する大学として取り組む独自の研究領域「マリンIT」です。IoT、AI、デザインをコア技術に、数字とグラフで水産資源の状態を把握し、漁獲量をリアルタイムで漁業関係者へ共有。年ごとの漁獲量を決めることで獲りすぎを防ぎ、水産資源を将来にわたり守っていくことを目指します。こうした水産業のIT化支援を日本各地で行うとともに、インドネシアで養殖支援を行うなど、世界の水産業を応援する取り組みを続けています。

マリンITプロジェクト

SAVS (❸)と呼ばれる乗り合い交通システムを構築して人々の移動を支援する「モビリティIT」も、人工知能技術の活用方法として発想された研究領域です。AIの計算で最適な運行管理を行うことで、乗る人が行きたい場所に行ける利便性を確保しつつ、少ないドライバーによる効率の良い運用を実現。大学発のベンチャー企業は全国140カ所以上で実証実験を行い、40カ所以上の地域で実際に活用されています。

先進分野を含む幅広い研究領域 自由に挑戦できる環境が充実

学生主導の研究プロジェクトも盛んで、安価なIoTデバイスとAI技術を利用した「ヒグマ侵入検出器の開発に取り組む学生主導プロジェクト(❹)」はその一例です。学内公募で集まった9人の学生が30万円という低予算で、ヒグマの侵入を検知・通報するデバイスとシステムの設計・構築に成功。今後は実社会での実践的な展開も予定されています。

ヒグマ侵入検出器の開発に取り組む学生主導プロジェクト

公立はこだて未来大学の研究レベルは総じて高く、科研費の取得率は5割以上です。先進的技術を活用した実践的な課題に教員とともに挑戦して、自らの発想を研究に活かす機会も豊富。既存の学問分野では体験できない経験も可能です。幅広い研究領域があるので、やりたいと思ったことは何でも挑戦できる環境が整っています。

先端的な研究やプロジェクト学習への取り組みなど学生の豊富な経験は、企業からも高く評価されています。24年3月卒業生の就職率は97.5%。授業内のプレゼンテーションや国際会議での発表など、日常的に日本語と英語を両方使う環境で学び、コミュニケーション能力が育まれていることも高い就職率の一因です。

オープンな環境が視野を広げ新たな発想での挑戦を後押し

公立はこだて未来大学は教室や教員の居室がガラス張りで、授業や研究の様子が自然と目に入るオープンな環境で大学生活を過ごします。教員と学生の関係性も密で、日常的に周囲からの刺激を受けることで新たな発想が生み出されています。広いスペースが必要な研究にも広大な敷地を活用して自由に取り組めるなど、さまざまな挑戦がしたい意欲的な人には最適な大学です。

鈴木学長は高校生に対して「欲張りになってほしい」とメッセージを送ります。

「若い人の視野で見えているものは少なく、世界に視野を広げれば面白いことがたくさんあります。やりたいことに挑戦するのはもちろん、今まで知らなかったことにもチャレンジしてみてください。基本的なスキル、知識があればやれることは広がっていくので、今の好き、嫌いで選ばずに挑戦を続け、さまざまなことを感じ取ってほしいと思います」

❶「オープンスペース、オープンマインド」
創立以来、一貫して公立はこだて未来大学を貫く精神。5階吹き抜け校舎、ガラス張りの教室という極めてオープンな空間と、教員・学生が双方向に影響し合うオープンな学びとが、学びの共同体としての一体感を醸成する。さまざまなクリエイティブな活動を生み出す根源となり、未来志向の研究と教育を創成している。
❷プロジェクト学習
解がひとつに定まらない、あるいは解のない複雑な社会課題の解決方法を、異なる学科・コースの学生が混じり合って探求するユニークなプログラム。地域社会や企業の研究開発部門と連携しながら取り組むプロジェクトが多いのも特徴で、問題発見→共同作業→問題解決→報告(発表・文書)というプロセスに1年間を費やし、モノづくりやシステムづくりを通した解決を学生主導で目指していく。
❸SAVS(Smart Access Vehicle Service)
タクシー(デマンド交通)と路線バス(乗合交通)の長所を掛け合わせたAIによる配車サービス。複数人の乗車希望をAIがリアルタイムに調整することで、公共交通の空車率を減らし、限られた車両数で最大限の輸送効率を達成できる。
❹ヒグマ侵入検出器の開発に取り組む学生主導プロジェクト
近年、人里へのヒグマの出没が社会問題化。ヒグマの侵入を検知・通報するシステムへのニーズは高いものの、一般的な監視カメラや分析システムは高価で、導入へのハードルが高いことが課題となっている。そこで公立はこだて未来大学の学生は、安価なカメラを複数台用意し、屋外設置に必要なケースも3Dプリンタで自ら作成。撮影された画像は定期的にクラウドシステムへアップロードしてAIによる画像の物体識別でヒグマの検出を行い、ヒグマ出没時にはメールで通知する一連のシステムを安価に構築することに成功した。

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