ご案内：計測インフォマティクスシンポジウム - 生成AIと計測インフォマティクス -

[Takashi Washio]

計測インフォマティクスシンポジウム
- 生成AIと計測インフォマティクス -

科学技術振興機構主催・人工知能学会計測インフォマティクス研究会協賛

開催日：2026年9月26日(土)
開催場所：東京大学本郷HASEKO-KUMA HALL
　　　　　https://maps.app.goo.gl/GoGABe1otz86wXew5

開催趣旨
近年、国内外の多様な計測解析分野において、AI・数理統計を
含むデータサイエンスやその適用に関する研究開発が盛んにな
ってきました。日本では、特に科学技術振興機構CRESTプロジェ
クトの「情報計測領域」および「革新的計測解析領域」、さらに
さきがけプロジェクトの「計測解析基盤」の研究活動を通じて、
この研究分野の名称として「計測インフォマティクス」という
言葉が定着しています。一方、近年の生成AI技術の発展は目覚
ましく、社会の各方面での実利用が進んでいます。しかしながら、
計測解析分野での生成AIの利活用研究や融合研究はまだ限定的
です。本シンポジウムでは、「生成AIを計測インフォマティクス
に生かす・計測インフォマティクスを生成AIに生かす」をテーマに、
現在進行中の研究開発、今後取り組むべき課題について研究者間
で認識の共有と議論を深め、このテーマ発展の可能性について
展望します。

プログラム
9:55 オープニング
10:00 高山裕貴 (東北大学)
　演題：放射光X線CTと生成AIによる計測・解析の自律化に向けた取り組み
　概要：放射光技術の革新により、X線CTは高い時空間分解能を実現した。
　　　　本発表では、生成AIによる物性分布予測と自律構造解釈を通じ、
　　　　「高度な計測」を「高度な理解」と自律計測解析へつなぐ試みを
　　　　紹介する。
10:35 野村光 (東北大学SRIS)
　演題：生成AI支援を可能とする放射光計測システムの構築
　概要：NanoTerasu BL14U/BL07Uで開発した、実験条件と計測結果を自動
　　　　記録し、生成AIによる制御を可能にする汎用実験制御システムを
　　　　紹介する。本システムはノードエディタで実験手順を構造化し、
　　　　生成AIによる実験計画支援を容易にする。
11:10 山本知一 (九州大学)
　演題：電子線トモグラフィー計測における生成AIの応用
　概要：拡散モデルを用いた条件付き画像生成による傾斜像のノイズ除去
　　　　とスパースシノグラム補間について紹介する。さらに、VLMを用いた
　　　　画像収集への応用を示し、生成AIによる計測・解析の高度化への
　　　　展望について言及する。
11:45 休憩
12:45柴田基洋 (名古屋大学)
　演題：生成モデルと計測モデルの融合による不確かさ付き分光データ解析
　概要：第一原理計算スペクトルデータベースで学習した生成モデルを
　　　　スペクトル事前分布として用い、計測モデルとベイズ推論を組
　　　　み合わせて、不確かさを考慮しながら成分推定・分離を行う
　　　　解析の枠組みを紹介する。
13:20 笠置歩 (同志社大学)
　演題：深層学習によるデータ生成を活用した解析とマルチモーダルへの拡張
　概要：深層学習の汎化性能と生成技術は科学知識との融合によって
　　　　新たな手法開発につながる。講演では3つの分野におけるデータ・
　　　　画像生成を活用した事例を紹介し、マルチモーダルへの拡張研究
　　　　についても議論する。
13:55 舟橋啓 (慶應義塾大学)
　演題：逆繰り込み群フローを用いた超解像モデル
　概要：深層学習による超解像タスクにおいて物理的整合性を構造的に
　　　　保証することを目指し、普遍性保存型超解像モデル(UPSR)を開発
　　　　した。UPSRはスケール不変な普遍的性質を固定点として抽出し、
　　　　未知解像度でも多様な科学画像の正確な再構成を実現した。
14:30 Dam Hieu Chi (北陸先端科学技術大学院大学)
　演題：演題: 生成AIと計測インフォマティクスの融合による材料反応解析
　概要：限られた時点でしか測定できない3D計測像から、生成モデルに
　　　　よりゴム・真鍮複合材における銅硫化反応の時間発展挙動や力学
　　　　実験下の変形挙動を再現・予測する仮想実験の取り組みを紹介する。
15:05 休憩
15:15 吉田亮 (統計数理研究所)
　演題：AI基盤モデルによる材料科学と計測インフォマティクスの融合
　概要：世界最大級の高分子材料データベースPolyOmicsを用いた基盤モデル
　　　　の構築とファインチューニング技術を紹介し、液相分離化学への
　　　　応用を例に計測インフォマティクスの新たな可能性を展望する。
15:50 本武陽一 (一橋大学)
　演題：科学者個人の思考様式を組み込んだLLMによる外挿的科学発見の試み
　概要：外挿的科学発見には知識や計測データに加え科学者個人の思考
　　　　様式のモデル化が有用との仮説に基づき、個人の経験・判断傾向
　　　　を組み込んだLLMによる研究課題解決の枠組みを開発している。
　　　　その初期検討結果を報告する。
16:30パネルセッション「生成AIと計測インフォマティクス」
　司会：鷲尾隆(関西大学)
17:30クロージング

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┏━━━┓Prof.  Takashi Washio

┃＼＿／┃Faculty of Business Data Science, 

┗━━━┛Kansai University

┏┏　Room 3107, Faculty of Business Data Science, 

┏┏　Kansai University,

┏┏　50-2, Yamada-Minami, Suitashi, Osaka, 565-8585

┏┏　E-mail: was...@kansai-u.ac.jp

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