[10/9-10] 生成AI x コーディング入門(NIFS, ハイブリッド)

[星健夫]

メーリングリスト各位

星健夫（核融合科学研究所（NIFS））と申します。
下記イベントの告知をいたします。
（オンライン講義部分は1時間のみの概論で、参加しやすくなっております）。
よろしくお願い申し上げます。

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生成AI x コーディング入門
https://indico.nifs.ac.jp/e/ai-coding-202510
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（以下は概要です。詳細はWebページを参照してください）
日時：10月9日（木）午後-10日（金）午前
場所：核融合科学研究所（一部ハイブリッド開催）
世話人: 中村浩章、星健夫、仲村直子、草場穫、鈴木千尋、永岡賢一、市⼝勝治、釼持尚輝（核融合科学研究所）
内容：生成AIを使ったコーディング（プログラム開発）について、初心者を対象とした講義と実習を行います。
講義の一部（9日13-14時）は、オンライン参加が可能です。学術・産業界の実験系研究者・計算系研究者を主な対象としますが、
それ以外の方にも有用です。生成AIや核融合の知識は、不要です。
注：オンライン参加部分（ハイブリッド開催の講義）については、どなたでもご参加いただけます。
対面参加は、これまで（Python, Fortran, C言語などを用いて）プログラム開発経験があることが望ましいです。

タイムテーブル：
9日
13:00-13:05　はじめに、中村浩章（核融合科学研究所）（ハイブリッド開催）
13:05-14:00　生成AIを用いたコーディング概要、吉見一慶（東京大学）（ハイブリッド開催）
14:15-17:00　生成AIを用いたコーディングの例（対面実施のみ。実習あり）
10日
10:00-12:00　生成AIを用いたコーディングの実習（実習あり）

関連資料：
[1] Takahiro Misawa, Ai Koizumi, Ryo Tamura, Kazuyoshi Yoshimi,
Exploring utilization of generative AI for research and education in data-driven materials science,
Science and Technology of Advanced Materials: Methods, 2535956 (2025);
https://doi.org/10.1080/27660400.2025.2535956
[2] 吉見一慶、「生成AIを活用した計算物質科学ソフトウェア開発事例の紹介」、
第18回材料系ワークショップ〜次世代技術が拓く物質・材料開発の未来：演算加速器・生成AI・量子コンピュータ〜、2024年10月11日。
https://www.hpci-office.jp/documents/workshop/ws_material_241011_yoshimi.pdf
[3] 吉見一慶、「計算物質科学におけるLLMの活用〜基礎編：LLMの基礎と環境構築」、
計算物質科学高度人材育成・産学マッチングプログラム「マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と応用」、2024年12月13日。
https://www.pasums.issp.u-tokyo.ac.jp/teams/seminar/2524
[4] 吉見一慶、「計算物質科学におけるLLMの活用～応用編 知識習得・コーディング効率化への適用事例の紹介」、
計算物質科学高度人材育成・産学マッチングプログラム「マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と応用」、2024年12月13日。
https://www.pasums.issp.u-tokyo.ac.jp/teams/seminar/2523
[5] 吉見一慶、「生成AIを活用したプログラム開発」、ワークショップ「フュージョンエネルギーにおけるバーチャルラボラトリとAI×データ戦略」、2025年3月3日。
https://indico.nifs.ac.jp/event/33/contributions/73/attachments/65/139/slide_Yoshimi_20250303_MS10DS.pdf

背景：
核融合科学研究所では、「超高温プラズマの「ミクロ集団現象」と核融合科学 」[a]などの次期研究計画への取り組みを進めています。これを実現するには、実験研究者と計算研究者の密接な連携が欠かせません。研究を進めるうえで重要なのは、大量のデータを次の流れでシームレスにつなげることです；1. データ取得（実験やシミュレーション）、2. データ共有（研究者間での共有）、3. データ解析（インフォマティクスを駆使した理解）。これらを実現するには、高度なコーディング技術が必要になります。一方最近は、生成AIを用いたコーディング支援が急速に普及しており、高度なコーディングが簡単に実現できつつあります。研究者が生成AIで作ったコードを共有すれば、実験と計算の連携を達成され、イノベーションの原動力になります。生成AIコーディング技術は、「シミュレーション・XRを用いたサイバー空間とフィジカル空間の融合による人と人工知能の相補的アプローチに基づく究極のクリーンエネルギー創出」（日本学術会議「未来の学術振興構想（2023年版）」）[b]など、NIFSが貢献していこうとしている他計画にも有用です。さらに、核融合以外の学術分野や産業界にも応用可能なので、本会では対象を広げて試行することになりました。なお、先端研究へ至るには、習熟度を段階的に上げることが重要です。初級（入門的な内容、今回の内容）のほか、今後は中級・上級についても検討していきます。
[a] https://www.nifs.ac.jp/info/roadmap2023.html
[b] https://www.scj.go.jp/ja/info/kohyo/pdf/kohyo-25-t353-3-64.pdf

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Takeo Hoshi
Plasma Quantum Processes Unit
National Institute for Fusion Science
322-6 Oroshi-cho, Toki, Gifu 509-5292, Japan
https://www.nifs.ac.jp/