• 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所

• 脇 隼人
• 川邊 武俊

• • 12:30~ : 開場
  • 12:50~13:00 : 挨拶・趣旨説明・連絡
  • 13:00~13:25 : 武田　一哉(名古屋大学COI拠点) [運転行動のデータ数理的理解]
  • 13:25~13:50 : 農沢　隆秀(広島大学COI拠点) [広島大学COI拠点及び自動車メーカーにおける計算解析技術のご紹介]
  • 13:50~14:15 : 是久　洋一 , 松尾　久人(九州大学COI拠点) [情報社会を結ぶ都市 OS]
  • 14:35~15:00 : 向井　正和(工学院大学) [混合整数計画法を用いた自動車の予測制御]
  • 15:00~15:25 : 松崎　覚(マツダ株式会社) [走る歓びを実現するモデルベース開発と数理的な課題]
  • 15:45~16:10 : 大貝　晴俊(早稲田大学大学院) [北九州における超小型電気自動車を用いた自動運転システムの実用化研究]
  • 16:10~16:35 : 安井　昌男(株式会社 豆蔵) [産学連携の勘どころ]
  • 16:45~17:10 : 藤澤　克樹(九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所) [都市 OS 実現のための数理モデルと計算基盤]
  • 17:10~17:35 : 脇　隼人(九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所) [境界モデリングの取り組みの紹介]
  • 17:35~18:00 : 議論 & クロージング
• 詳細は, http://imi.kyushu-u.ac.jp/~waki/ws2015/をごらんください. 
• ワークショップ風景1211_2

本ワークショップでは自動車業界との産学連携について, 現状と今後について議論した. 目立った発言としては, 産業界と学術側の時間軸のスケールの違いや, 立場・役割に対する認識の違いが産学連携の難しさを生んでいるようであった. COI事業のように, 大型予算・人員でうまくいく面もあれば, 学術側が推進する産学連携に対する個々人の認識の違いから誤解や軋轢が生じることもあり, うまくリードする難しさも議論された. 

自動車業界との産学連携という大きなくくりではCOI事業における事例だけでなく, 大学教員が個人で行っている産学連携も多くが存在するが, このワークショップではCOI事業における名古屋大学, 広島大学, 九州大学の事例紹介と, 学術側主導の産学連携, 産業界主導の産学連携について講演があった. 機械学習を利用した自動車運転の補助, 京コンピュータを利用した自動車開発, 都市OSの交通流解析機能, 自動運転のための制御技術など, それ単体ではすでに実用レベルに達している事例であったが, 「現実的な環境」における適応がまだできていない, あるいは「人間の能力」と比較した場合, まだそのレベルには達していない状況である. 幾つかの事例では機械学習を利用してこれらを実現していたが, それでもまだ不十分なようである. 

講演の中であったのが「機械学習を利用して, 7~8割はうまく行くがそれ以上はなかなか難しい」という旨の発言である. さらに「機械にルールや文化をどう理解させるか」ということや「自動車開発に適する状況で数理科学技術を適用すると, 京レベルの計算能力が必要になる」といった発言もあった. このように, 明確な課題あるいはどのような数理技術が必要かはわからないが, 解決すべき課題が挙げられた. 

また産学連携を発展させるためには, 学術側の技術と産業界が欲する技術の適切なマッチングが実施できるコーディネータが必要であることも提案された. これは, 数学・数理科学という枠ではなく産業界, 学術界ひいては行政などのレベルで真剣に議論されるべき課題と考えている. 

産業界からも「数学・数理科学を軸に自動車業界との産学連携」の必要性を強く訴える場面もあり, 今後もこのようなワークショップの開催を検討すべきだと考えている. 一方で, 学術側はあくまで研究・教育がメインでなければならない. そういう意味では, 現在の学術における産学連携の立ち位置は必ずしも産業界が望む体制を取れていない. 産業界, 学術界さらには行政を巻き込んだ真剣な議論が必要である.