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検索結果 : 39件
image-自動ブレーキ・運転カーをつくろう／身の回りにある○○を作っちゃおう！／ロボットを自由自在にあやつろう！
自動ブレーキ・運転カーをつくろう／身の回りにある○○を作っちゃおう！／ロボットを自由自在にあやつろう！

■プログラム１　講師：一般社団法人ICTてらこや
対象地域：青森県／岩手県／秋田県／宮城県／山形県／福島県／新潟県

【テーマ】
①自動ブレーキ・運転カーをつくろう
②身の回りにある○○を作っちゃおう！
③ロボットを自由自在にあやつろう！

【内容】
①電動カーをプログラミングで制御し、実際に乗って体験。
②センサーを活用したプログラミングと工作で自動水やり機・自動ゴミ箱などを制作。
③六足歩行の昆虫ロボットをプログラミングで思い通りに操る体験。

【TOHOKUわくわくスクール】主催：公益財団法人東北活性化研究センター（https://www.kasseiken.jp/）
東北6県ならびに新潟県の小学生・中学生・高校生を対象とし、当地域に所在し活躍している様々な分野の企業や団体とを繋ぐ出前授業です。学問の面白さ・楽しさに触れつつ、地元の企業や団体の活動内容に触れることで、地元の地域社会・産業の理解を深めると共に、将来の選択肢の参考としてもらうことを目的とします。

リアル体験
小学生低学年
小学生高学年

公開日： 2026/04/01
image-基調講演「半導体の未来 ～脳とコンピュータとAI～」 黒田忠広東京大学特別教授・熊本県立大学理事長
基調講演「半導体の未来 ～脳とコンピュータとAI～」 黒田忠広東京大学特別教授・熊本県立大学理事長

【動画の長さ】(1)00:16:56・(2)00:20:47・(3)00:17:03・(4)00:10:37、【関連授業】物理・化学・情報
【関連学部】工学部、【関連業界】製造業

School Visit 100(※)として開催された「大阪府高校生『半導体Study Tour』 in 熊本」における黒田忠広東京大学特別教授・熊本県立大学理事長による基調講演「半導体の未来～脳とコンピュータとAI～」を 動画1～4に分割して収録しています。

■基調講演アジェンダ
1. 半導体とは
2. 半導体の歴史 ～脳とコンピュータとAI～
3. 半導体を巡る世界情勢
4. 人材をどのように育成するのか
5. 世界の中心で「火の国・水の国・半導体の国」を建設する

■収録動画と基調講演アジェンダとの対応
(1)基調講演動画1/4：半導体とは(アジェンダ1)
(2)基調講演動画2/4：半導体の歴史 ～脳とコンピュータとAI～(アジェンダ2)
(3)基調講演動画3/4：半導体を巡る世界情勢、人材をどのように育成するのか、世界の中心で「火の国・水の国・半導体の国」を建設する(アジェンダ3～5)
(4)基調講演動画4/4：質疑応答

(※)PLIJでは2024年10月より、PLIJ特別会員/正会員からの要請/提案に基づき、企業人/研究者などを学校現場に送る斡旋を開始しています。1年間で100件程度の実績を目指し、“School Visit 100”と名付けました。

コンテンツ
中学生
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公開日： 2026/03/30
image-【AI・Deep Learning (6/6)】ELFEの紹介（6/6）小林由幸
【AI・Deep Learning (6/6)】ELFEの紹介（6/6）小林由幸

【動画の長さ】00:11:29、【関連授業】情報
【関連学部】工学部、【関連業界】製造業

Sony’s Tech Academy Channelでは、ソニーのエンジニアが、私たちの生活の中で活用されているテクノロジーについて、基礎から最新情報までわかりやすくお伝えします。

このシリーズでは、小林由幸がAIとDeep Learning（深層学習）について、全6回にわたって解説します。

●最先端技術を学ぼう～最先端技術としてのAI・Deep Learning～小林由幸【Sony’s Tech Academy Channel】
https://www.youtube.com/playlist?list=PLT57hSt26YAyzgRr8X7RBC5UzdEPBY05j

第1回「最先端技術を学ぼう~最先端技術としてのAI・Deep Learning~」
第2回「Deep Learning 2022年時点の技術水準」
第3回「Deep Learningがビジネスにもたらす変革」
第4回「Deep Learningが技術開発にもたらす変革」
第5回「12音解析の紹介」
第6回「ELFEの紹介」
―――――――――――――――――――――――――――――――――
動画の中で紹介しているコンテンツはこちら！
【Neural Network Console】
https://www.youtube.com/@NeuralNetworkConsole/channels

【nnabla ディープラーニングチャンネル】
https://www.youtube.com/channel/UCOELxR-yS2EbjBxQ0hx4yBw
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ソニーのテクノロジーに関するニュースやコンテンツは、以下Webサイト・YouTubeチャンネルでもご紹介しています。
【Sony Group Portal－Technology】
https://www.sony.com/ja/SonyInfo/technology/

【Inside the Minds of Sony’s Corporate Distinguished Engineers #1:小林 由幸】
https://www.sony.com/ja/SonyInfo/technology/stories/entries/2021_kobayashi/
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コンテンツ
高校生
大学・社会人

公開日： 2026/02/24
image-【AI・Deep Learning (5/6)】12音解析の紹介（5/6）小林由幸
【AI・Deep Learning (5/6)】12音解析の紹介（5/6）小林由幸

【動画の長さ】00:07:55、【関連授業】情報
【関連学部】工学部、【関連業界】製造業

Sony’s Tech Academy Channelでは、ソニーのエンジニアが、私たちの生活の中で活用されているテクノロジーについて、基礎から最新情報までわかりやすくお伝えします。

このシリーズでは、小林由幸がAIとDeep Learning（深層学習）について、全6回にわたって解説します。

●最先端技術を学ぼう～最先端技術としてのAI・Deep Learning～小林由幸【Sony’s Tech Academy Channel】
https://www.youtube.com/playlist?list=PLT57hSt26YAyzgRr8X7RBC5UzdEPBY05j

第1回「最先端技術を学ぼう~最先端技術としてのAI・Deep Learning~」
第2回「Deep Learning 2022年時点の技術水準」
第3回「Deep Learningがビジネスにもたらす変革」
第4回「Deep Learningが技術開発にもたらす変革」
第5回「12音解析の紹介」
第6回「ELFEの紹介」
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公開日： 2026/02/24
image-【AI・Deep Learning (4/6)】Deep Learningが技術開発にもたらす変革（4/6）小林由幸
【AI・Deep Learning (4/6)】Deep Learningが技術開発にもたらす変革（4/6）小林由幸

【動画の長さ】00:22:37、【関連授業】情報
【関連学部】工学部、【関連業界】製造業

Sony’s Tech Academy Channelでは、ソニーのエンジニアが、私たちの生活の中で活用されているテクノロジーについて、基礎から最新情報までわかりやすくお伝えします。

このシリーズでは、小林由幸がAIとDeep Learning（深層学習）について、全6回にわたって解説します。

●最先端技術を学ぼう～最先端技術としてのAI・Deep Learning～小林由幸【Sony’s Tech Academy Channel】
https://www.youtube.com/playlist?list=PLT57hSt26YAyzgRr8X7RBC5UzdEPBY05j

第1回「最先端技術を学ぼう~最先端技術としてのAI・Deep Learning~」
第2回「Deep Learning 2022年時点の技術水準」
第3回「Deep Learningがビジネスにもたらす変革」
第4回「Deep Learningが技術開発にもたらす変革」
第5回「12音解析の紹介」
第6回「ELFEの紹介」
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公開日： 2026/02/24
image-【AI・Deep Learning (3/6)】Deep Learningがビジネスにもたらす変革 （3/6）小林由幸
【AI・Deep Learning (3/6)】Deep Learningがビジネスにもたらす変革 （3/6）小林由幸

【動画の長さ】00:12:08、【関連授業】情報
【関連学部】工学部、【関連業界】製造業

Sony’s Tech Academy Channelでは、ソニーのエンジニアが、私たちの生活の中で活用されているテクノロジーについて、基礎から最新情報までわかりやすくお伝えします。

このシリーズでは、小林由幸がAIとDeep Learning（深層学習）について、全6回にわたって解説します。

●最先端技術を学ぼう～最先端技術としてのAI・Deep Learning～小林由幸【Sony’s Tech Academy Channel】
https://www.youtube.com/playlist?list=PLT57hSt26YAyzgRr8X7RBC5UzdEPBY05j

第1回「最先端技術を学ぼう~最先端技術としてのAI・Deep Learning~」
第2回「Deep Learning 2022年時点の技術水準」
第3回「Deep Learningがビジネスにもたらす変革」
第4回「Deep Learningが技術開発にもたらす変革」
第5回「12音解析の紹介」
第6回「ELFEの紹介」
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公開日： 2026/02/24
image-【AI・Deep Learning (2/6)】Deep Learning 2022年時点の技術水準 （2/6）小林由幸
【AI・Deep Learning (2/6)】Deep Learning 2022年時点の技術水準 （2/6）小林由幸

【動画の長さ】00:12:23、【関連授業】情報
【関連学部】工学部、【関連業界】製造業

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このシリーズでは、小林由幸がAIとDeep Learning（深層学習）について、全6回にわたって解説します。

●最先端技術を学ぼう～最先端技術としてのAI・Deep Learning～小林由幸【Sony’s Tech Academy Channel】
https://www.youtube.com/playlist?list=PLT57hSt26YAyzgRr8X7RBC5UzdEPBY05j

第1回「最先端技術を学ぼう~最先端技術としてのAI・Deep Learning~」
第2回「Deep Learning 2022年時点の技術水準」
第3回「Deep Learningがビジネスにもたらす変革」
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第5回「12音解析の紹介」
第6回「ELFEの紹介」
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公開日： 2026/02/24
image-【AI・Deep Learning (1/6)】最先端技術を学ぼう～最先端技術としてのAI・Deep Learning～（1/6）小林由幸
【AI・Deep Learning (1/6)】最先端技術を学ぼう～最先端技術としてのAI・Deep Learning～（1/6）小林由幸

【動画の長さ】00:12:09、【関連授業】情報
【関連学部】工学部、【関連業界】製造業

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第1回「最先端技術を学ぼう~最先端技術としてのAI・Deep Learning~」
第2回「Deep Learning 2022年時点の技術水準」
第3回「Deep Learningがビジネスにもたらす変革」
第4回「Deep Learningが技術開発にもたらす変革」
第5回「12音解析の紹介」
第6回「ELFEの紹介」
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公開日： 2026/02/24
image-名古屋大学研究フロントライン「選手はAIより上手い!? スポーツ戦術の巧みさを情報科学で魅せる」
名古屋大学研究フロントライン「選手はAIより上手い!? スポーツ戦術の巧みさを情報科学で魅せる」

【動画の長さ】00:05:34、【関連授業】情報
【関連学部】工学部、【関連業界】情報通信業

ITを駆使したスポーツデータ分析が進んでいます。しかしサッカーやバスケなどのチームスポーツは、選手の動きが時々刻々と変わるためモデル化が難しく、誰もが使える情報として普及していません。機械学習やシミュレーションも活用して、様々な人が便利に使える情報基盤技術の開発を目指す研究を紹介します。

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公開日： 2026/02/13
image-名古屋大学研究フロントライン「臨機応変にふるまう機械知能に、先端数理で迫る！」
名古屋大学研究フロントライン「臨機応変にふるまう機械知能に、先端数理で迫る！」

【動画の長さ】00:03:32、【関連授業】数学
【関連学部】工学部、【関連業界】運輸業/郵便業

自動運転の実証実験中に起きた衝撃の事故の教訓を活かし、着実なステップアップを続ける数理研究を紹介します。

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公開日： 2026/02/13
image-「医用画像への科学計測としての人工知能の応用研究」（植田大樹氏）
「医用画像への科学計測としての人工知能の応用研究」（植田大樹氏）

【動画の長さ】00:17:31
本動画は、2025年2月18日に開催された、2024年度島津奨励賞受賞記念講演会の講演動画です。
講演内容は、島津奨励賞を受賞された、大阪公立大学 大学院医学研究科　植田 大樹准教授の研究業績である「医用画像への科学計測としての人工知能の応用研究」の業績紹介です。

詳細は以下のURLに掲載しています。
https://www.shimadzu.co.jp/ssf/srpar/2024.html#srpar-winner_03

・講師名、講師所属：植田 大樹 (大阪公立大学 大学院医学研究科 准教授）
　※所属・役職は受賞当時のものです

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公開日： 2025/06/04
image-【東芝ショート技術紹介】異常予測AI
【東芝ショート技術紹介】異常予測AI

さまざまな電力設備や交通などの社会インフラの安全を支えるため、インフラ設備を保守する負担が増大しています。この負担を軽減するため、設備から収集されるさまざまな稼働データから設備の状態を予測、状態に応じた効率的なメンテナンスができるようになります。たとえば、電力設備では、設備の電流や電圧などの変化から、劣化が起こる時期をAIで予測して、効率的なメンテナンスを行い、トラブルを未然に防ぎます。未来は、使用状況によって変わる、最適なメンテナンスの時期を、設備自身が知らせてくれるようになるかもしれません。

技術のポイントは、刻々と変化するデータの将来値を高精度で導き出す予測AIです。短期的な傾向と、長期にわたる傾向を自動抽出し、両方をバランスよく学習します。リアルタイムで予測を自動調整することで、高精度での予測を実現。予測値と閾値判定を合わせて、劣化時期を予測します。すべての時系列データを保存せず、長期にわたる傾向は、代表的なパターンのみをリアルタイムに抽出するため、エッジデバイスへの搭載も可能です。電圧変動予測や交通渋滞予測に関する公開ベンチマークで、世界トップレベルの予測精度を達成しました。この技術により設備の信頼性向上と保全コストの削減を実現し、インフラ機器の予知保全に貢献することを目指します。

東芝総合研究所（小向地区）
https://www.global.toshiba/jp/technology/corporate/rdc.html

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公開日： 2025/05/16
image-【東芝ショート技術紹介】インフラ点検自動化AI
【東芝ショート技術紹介】インフラ点検自動化AI

インフラ設備の点検作業において、一般のカメラで撮影した1枚の写真から、撮影場所と、ひび割れ等の劣化箇所の被写体の大きさを認識する「点検情報管理AI」を開発しました。当社がこれまでに開発した、画像から撮影位置を特定する「位置認識AI」と、大きさを認識する「立体認識AI」の2つの技術を組み合わせたもので、GPSからの電波が届かない発電プラント施設内等の巡視・保守点検作業の効率化に貢献します。

GPSが届かない発電プラント施設内等の巡視・保守点検作業では、一般的に点検員がひび割れ等の被写体を撮影し、手作業で撮影場所やメジャーで計測した被写体の大きさを記録しています。その後、撮影した写真を図面と照合・整理する必要があり、点検員の大きな負担になっています。本AIを用いることで、点検員のみならずロボット・ドローン等が撮影した写真をサーバーにアップロードするだけで、撮影場所やひび割れ等の被写体の大きさをAIが自動的に認識し、サイバー空間上で一括管理出来るようになります。本AIは作業の自動化を支援し、リモートワークでの情報共有も容易となります。

東芝総合研究所（小向地区）
https://www.global.toshiba/jp/technology/corporate/rdc.html

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公開日： 2025/05/16
image-【東芝ショート技術紹介】シミュレーテッド分岐マシン™（技術概要編）
【東芝ショート技術紹介】シミュレーテッド分岐マシン™（技術概要編）

東芝のシミュレーテッド分岐マシン(SBM)は、量子インスパイアード最適化技術を活用し、複雑な組合せ最適化問題を高速に解決するためのシステムです。SBMは量子分岐アルゴリズムを基にしており、従来の計算機を使用して大規模な問題の近似解を短時間で得ることができます。

技術的な特徴として、SBMはスケールアウト技術を採用しており、複数の計算チップを連結することで計算速度と規模を向上させることが可能です。例えば、8つのチップを連結した場合、シングルチップ実装よりも速度が5倍、規模が16倍に向上します。また、SBMはGPUやFPGAで動作し、クラウドでも提供可能です。

さらに、SBMは高い計算並列度を持ち、シミュレーティッドアニーリングと比較して100倍の速度で問題を解くことができます。これにより、金融取引の最適化や物流のルート計画など、様々な分野での応用が期待されています。

東芝総合研究所（小向地区）
https://www.global.toshiba/jp/technology/corporate/rdc.html

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公開日： 2025/05/16
image-【東芝ショート技術紹介】シミュレーテッド分岐マシン™
【東芝ショート技術紹介】シミュレーテッド分岐マシン™

東芝のシミュレーテッド分岐マシン(SBM)は、量子インスパイアード最適化ソリューションの一部であり、複雑な組合せ最適化問題を高速かつ高精度に解くための技術です。SBMは量子分岐アルゴリズムを基にしており、従来の計算機を使用して大規模な問題の近似解を短時間で得ることができます。

この技術は特殊なハードウェアを必要とせず、GPUやFPGAで動作しクラウドでも提供可能です。最大1,000万変数をサポートし、金融、創薬、物流など多岐にわたる分野での応用、例えば、物流の最適化や金融ポートフォリオの管理など、現実の課題解決が期待されます。

東芝総合研究所（小向地区）
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公開日： 2025/05/16
image-【東芝ショート技術紹介】量子暗号通信
【東芝ショート技術紹介】量子暗号通信

東芝は量子暗号通信技術の研究と開発において世界をリードしています。量子暗号通信は量子物理学の原理を利用してデータ通信の安全性を確保する技術です。特に、量子鍵配送(QKD)システムを通じて、理論上破られない暗号化を実現しています。

東芝は1999年にケンブリッジ研究所で研究を開始し、2003年には100kmを超える光ファイバー上での量子鍵配送を実現しました。その後も技術を進化させ、2017年には10Mbit/秒を超える速度を達成しています。また、ツインフィールドQKD技術により、500kmを超える距離での鍵配送も可能にしています。

この技術は金融ネットワークやデータセンター間の通信など、機密情報の安全な伝送に利用を目指しています。東芝の量子暗号通信技術は、将来の量子コンピュータ時代に備えた最先端のセキュリティソリューションです。

東芝総合研究所（小向地区）
https://www.global.toshiba/jp/technology/corporate/rdc.html

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公開日： 2025/05/16
image-道具鍛冶研究者・加藤淳さんの「研究室から街へ、世界へ」
道具鍛冶研究者・加藤淳さんの「研究室から街へ、世界へ」

これは科学解説漫画ではない。研究者の人生の物語だ。
すべての発明は、研究者たちが日夜手を動かし、数多の壁を乗り越えた先に生まれる。
そばで研究者を支える職員として、成果だけではなく研究という「人の営み」を伝えたいと思いました。
同じ研究所の職員だからこそ聞ける、純度100％の“研究にかける想い”。
取材をもとに構成された、ノンフィクションの漫画を産総研広報・完全内製でお届けします。

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公開日： 2025/04/24
image-理研×産総研 日本最大級の公的研究機関だけど質問ある？
理研×産総研 日本最大級の公的研究機関だけど質問ある？

今回の生放送は、二部構成を予定しています。
第１部は、初のコラボ生放送。そしてお相手は、理化学研究所。
日本に3機関しかない「特定国立研究開発法人（スーパー法人）」同士の夢のコラボ生放送です!!!
理研と産総研から「コロナ禍で活躍、発展した技術」をテーマに１ラボずつ紹介したいと思います!!!
お楽しみに!!! ＼＼\٩( 'ω' )و //／／
第２部は、産総研のプレスリリースや産総研マガジンから人気記事のラボに突撃します!!!
注目のプレスリリース「『便器のふたを閉めて流してください』は衛生的か？」の研究室に突撃!?
産総研マガジンで取り上げている青色色素の消臭効果を司会者自らが体験!?
出演する研究者と関係者一同、たくさんのコメント・質問お待ちしています！！！

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公開日： 2025/04/24
image-産総研の研究者だけど質問ある？～バイオのことが大大大大大好きな７人の研究者～
産総研の研究者だけど質問ある？～バイオのことが大大大大大好きな７人の研究者～

今回は、産総研の生命工学領域の研究者がた～くさん出演して、
社会実装に近いバイオ研究をババーンと紹介します！
「バイオ関連の社会実装ってなに？」と疑問を持つ方へ、届けこの生放送。
２時間越えの生放送で、みなさんの身近（？）にある生命工学領域のスゴい研究成果をお届けします!!!
お楽しみに!!! ✧*｡٩(ˊᗜˋ*)و✧*｡出演する研究者と広報職員一同、たくさんのコメント・質問お待ちしています！！！

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公開日： 2025/04/24
image-なんで、あなたは研究者に？～研究現場に凸って研究人生を聞いてみた～【産総研】
なんで、あなたは研究者に？～研究現場に凸って研究人生を聞いてみた～【産総研】

産総研のニコ生配信「なんで、あなたは研究者に？」
今年の科学技術週間※は、「研究でメシを食っていく。」と決めた４名の若手研究者が登場します！
「若手研究者が普段どんな研究をしているのか」「なぜ研究者になろうと思ったのか」「どうして産総研に入ったのか」気になりませんか？
今回は、「研究の道に進むか悩んでいる」学生さんや「研究の最先端が気になる」みなさんへたっぷり２時間お届けします！

※科学技術週間【https://www.mext.go.jp/stw/】

また、たくさんのコメントをお待ちしています。研究者に直接質問できる機会ってなかなかないですよね！
アーカイブじゃ味わえない生放送があなたを待っています！！

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公開日： 2025/04/24
image-産総研一般公開2023「来たれ!!産業技術【好奇心駆動】研究所へ！」
産総研一般公開2023「来たれ!!産業技術【好奇心駆動】研究所へ！」

今回は、産総研の最大拠点「つくばセンター（茨城県つくば市）」と「臨海副都心線センター（東京都江東区お台場）」が、
11/11（土）に同日開催します。

「でも、つくばって都心から遠いしなあ…。」
「いやいや私なんて関西在住、つくばもお台場も遠いよ…。」

そんなあなたのために、今回、初の一般公開フル生配信を決行します！
しかもつくば＆お台場の2拠点それぞれに取材クルーを配置。時間と場所を気にせず、2カ所とも楽しめちゃう贅沢仕様。

は、初めてなのにこんなに盛りだくさんで大丈夫か…？
大丈夫だ、問題ない（きっとレポーターの産総研広報職員たちがなんとかしてくれるハズ…）！

配信だからこそ体験できる臨場感。トラブル混みで、産総研の初挑戦をあたたかく見守ってくれるとうれしいです。

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公開日： 2025/04/24
image-感動を測るアンケートの作成〜生成AIの音楽は人を感動させることができるか〜【制作過程】
感動を測るアンケートの作成〜生成AIの音楽は人を感動させることができるか〜【制作過程】

本動画は「感動を計測するためのアンケートの作成」における制作過程を収めたものになります。
生徒が実際にどのように生成AIの登録をして、アンケートを作成し、データ分析を行っていたかを抜粋した内容になります。

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高校生

公開日： 2025/04/08
image-感動を測るアンケートの作成〜生成AIの音楽は人を感動させることができるか〜
感動を測るアンケートの作成〜生成AIの音楽は人を感動させることができるか〜

本教材の目的は、感動の計測のためのアンケートを作成することにあります。特に、本教材では生成AIが作る音楽がどの程度人々に感動を与えるかを検証しますが、生成AIが作る音楽に限らず、他の分野に代替することも考慮した上で教材を提供します。

動画教材(6件)は以下の通りです。
●本教材の目的・狙い、授業での活用方法を説明する動画
●電気通信大学松野省吾准教授によるアンケート作成の講義（前編）
●電気通信大学松野省吾准教授によるアンケート作成の講義（後編）
●生成AIを利用した作曲（ChatGPT, Suno AI）
●アンケート作成、データ分析（Google Workspace）
●制作過程（「感動を測るアンケートの作成〜生成AIの音楽は人を感動させることができるか〜【制作過程】」として別に登録）

また、動画以外の文書資料(5件)は以下の通りです。
●講義資料（電気通信大松野省吾准教授によるアンケート作成の講義資料）
●ChatGPT（登録方法や注意点の説明、作成したプロンプトへのリンク含む）
●Suno AI（登録方法や使い方の説明、作成した曲へのリンク含む）
　各チームでAIに制作させた合計33曲のうち、以下の3曲が学年代表曲に選ばれました。
　（この3曲は以下のリンクをクリックすると視聴頂けます。）
　「君の笑顔」https://suno.com/song/5f6388a5-d0f9-44f5-b472-8dcfb525eeb0
　「心の光」https://suno.com/song/473f0677-b2f1-4596-85c9-5f175d7dd583
　「青春の虹」https://suno.com/song/f068465a-f6af-4b7f-95be-e237dd6d3351
●アンケート作成（Google フォーム、アンケート例含む）
●データ分析（Google スプレッドシート、アンケート結果含む）

コンテンツ
高校生

公開日： 2025/04/08
image-AIの歴史概観　Historical overview of AI
AIの歴史概観　Historical overview of AI

人工知能（AI）はどのようにして生まれたのか？　1940年代から始まった人工知能研究の発展を紹介しながら、これからの時代に必要となる「知能観」を検討します。
AIが得意とするのは深い専門知識の獲得。人間が得意とするのは知識同士を結び付け、広い知識をデザインしていくこと。この両者がともに伴走する未来を考えていきます。

・講師名、講師所属：中島秀之、情報理工学系研究科 特任教授
　※所属・役職は登壇当時のものです。
・動画の長さ：1:31:20
・シリーズ名：2016年度「ビッグデータ時代の人工知能学と情報社会のあり方（学術俯瞰講義）」

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高校生
大学・社会人

公開日： 2024/05/07
image-人間とは何か？：デジタル革命・ゲノム革命と人類社会を考える
人間とは何か？：デジタル革命・ゲノム革命と人類社会を考える

AIを初めとするデジタル革命は人類社会に変革をもたらしつつある。また、ゲノム編集などのバイオテクノロジーは食料や健康問題の解決につながる反面、将来は人間までをも変えてしまう可能性がある。人類の歴史の中で現在は、地球や人間さえも大きく変えてしまうターニングポイントなのか、AIは人類を超えて、人から仕事を奪うのか、デジタル・ゲノム革命の時代の哲学と倫理はどうあるべきか、などの喫緊の課題について、各分野でこれらの問題を真剣に考える研究者が講演します。
・時間割 ：0:22　講義
　
・講師名、講師所属：森川 博之、東京大学工学系研究科　教授　
　　　　　　　　　　濡木 理、東京大学理学系研究科　教授
　　　　　　　　　　西垣 通、東京大学　名誉教授　
　　　　　　　　　　岡本 拓司、東京大学総合文化研究科　教授　
　　　　　　　　　　中島 隆博、東京大学東洋文化研究所　教授
　※所属・役職は登壇当時のものです。
・動画の長さ：1:32:11
・シリーズ名：2019年度「東京カレッジ講演会」

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小学生低学年
小学生高学年
中学生
高校生
大学・社会人

公開日： 2024/05/07
image-コンピューターシミュレーションを活用した材料開発の最前線（工学部マテリアル工学科）
コンピューターシミュレーションを活用した材料開発の最前線（工学部マテリアル工学科）

近年、情報科学を利用して新しい材料を設計する「マテリアルズインフォマティクス」が大変な注目を集めています。本講義では、コンピューターシミュレーションが材料設計にどの様に貢献するかをやさしく紹介します。

・講師名、講師所属：渋田 靖、東京大学工学系研究科 マテリアル工学専攻 准教授
　※所属・役職は登壇当時のものです。
・動画の長さ：25:56
・シリーズ名：2020年度「高校生のための東京大学オープンキャンパス」

コンテンツ
高校生
大学・社会人

公開日： 2024/05/07
image-AIの論理と倫理
AIの論理と倫理

初期ガンの発見や将棋において、Alは人間より優れた能力を示し、優れた結果をもたらします。「Alを進展させれば、すぐれた環境に身をおくことになり、私達は幸せになる」という論理のもつ倫理性について論じます。

04:21　本日の講義について
05:10　AIの倫理
14:52　第3者配偶子提供で生まれた人に関する新たな提言のまとめ
27:40　人工知能
33:10　機械倫理

・講師名、講師所属：廣野 喜幸、東京大学情報学環 教授
　※所属・役職は登壇当時のものです。
・動画の長さ：40:04
・シリーズ名：2020年度「東京大学公開講座：倫理 」

コンテンツ
高校生
大学・社会人

公開日： 2024/05/07
image-第32回：量子力学の幾何学
第32回：量子力学の幾何学

量子力学の考え方を可視化する方法についての動画です。量子力学の知識を前提としています。英語音声、日本語字幕となっています。
・講師名、講師所属：アンドリュー・マクファーソン The University of Tokyo Kavli IPMU Project Researcher
　※所属・役職は登壇当時のものです。
・動画の長さ：2:56
・シリーズ名：2006年度「Kavli IPMU presents「はてな宇宙」」

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大学・社会人

公開日： 2024/02/22
image-人工知能 × 物理学
人工知能 × 物理学

人工知能、ニューラルネットワークの構造、人工知能が物理学に応用されている実例についての講演です。高校数学の知識を前提としています。
・講師名、講師所属：樺島 祥介 東京大学 理学部 知の物理科学研究センター 教授
　※所属・役職は登壇当時のものです。
・動画の長さ：51:39
・シリーズ名：2020年度「高校生のための東京大学オープンキャンパス」

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高校生

公開日： 2024/02/22
image-放射線科医が取り組む医療AIについて
放射線科医が取り組む医療AIについて

放射線科医はMRA（磁気共鳴⾎管撮影法）を用いて脳血管を立体的に可視化し異常を検出するため、見逃しリスク軽減のためにもAIの開発は重要になっています。
医師がAIを使うか使わないかで、脳動脈瘤の検出能⼒がどのように変わるのかという研究成果を紹介します。

・講師名、講師所属：越野 沙織、東京大学 医学系研究科 博士課程
　※所属・役職は登壇当時のものです。
・動画の長さ：17:15
・シリーズ名：2019年度「医療×AIセミナーシリーズ第11回：シンポジウム『医療現場で本当に価値あるAIを作るために』」

コンテンツ
高校生
大学・社会人

公開日： 2024/02/22