2023年度統計関連学会連合大会, 京都 企画セッション: [5EAM1] (4)アカデミアと企業との共同研究 一部update
研究・教育・産学連携の循環の実践清水昌平滋賀大学 データサイエンス学系理化学研究所 革新知能統合研究センター研究教育産学連携2023年度統計関連学会連合⼤会, 京都企画セッション: (4)アカデミアと企業との共同研究⼀部update
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イントロ
滋賀大の取り組みn第4期中期目標・中期計画(2022年から2027年)• 社会共創機能の強化• 研究・教育・産官学連携の循環n私はデータサイエンス学系なので• DSに関する研究をして• DSに関する教育をして• DSに関する産官学連携をして• それぞれ活かしながら、繰り返す• 学生を産学連携に入れる (PBL)我が国・地域社会の活性化への貢献社会からの投資・外部資⾦獲得教育研究の強化・質の向上社会との共創機能の強化3/16
自分の専門: 統計的因果探索nデータを用いて因果グラフを推測するための方法論n事前知識以外の手段.BFEBBOE4IJNJ[V Ծఆਪଌ• ؔܗ• • ະ؍ଌڞ௨ݪҼͷ༗ແ• ඇ८ճ PS८ճ ͳͲσʔλ ҼՌάϥϑ4/16
私の場合の循環n私の専門は、統計的因果探索なので• 因果探索を軸に循環させて• 大学レベルでの取り組みに貢献n専門に近ければ• 研究に活かしやすい (方法論研究のモチーフ)• “社会”で使われてる方が学生も興味を持ちやすい• (あまり) “営業”しなくて済む・準備が楽• (自分の・学生の)理論、方法、応用のバランスをよくできるn注• 滋賀大DS全体で(52名)、広く受け入れている4IJNJ[Vਗ਼ਫ研究教育産学連携5/16
因果探索に関する取り組み例滋賀大学の関連組織: 一体となって推進• 大学院データサイエンス研究科• データサイエンス学部• データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター (DSセンター)
滋賀大の産官学連携の大枠 (の例)n共同研究• DSセンター助教とペア• 月1ミーティング• 週1作業規模• 年単位• 更新することもあるn方法論 and/or 適用n規模が大きくなるとセンター• 日本セーフティソサイエティ研究センター(あいおいニッセイ同和損害保険)• Data Engineering and Machine Learning センター (帝国データバンク)• 滋賀大学・日東電工デジタルイノベーション研究開発センターn学術指導 (コンサル)• 教員1人で• 月1ミーティング• (事前準備は必要に応じて)• 数ヶ月から1年くらい• 更新することもあるn方法論 and/or 適用n規模が大きくなると研修プログラム• トヨタグループの人材育成道場• 日野自動車データサイエンス塾などなどn参考: DS研究科への派遣社会人7
産官学連携: 私の場合n製造業• ソニーセミコンダクタマニュファクチャリング (兼PBL)• デンソー• アイシン• 日東電工 (共同研究センター設置)• 神戸製鋼所 (兼PBL)• 日本製鐵• 東レ• 京セラドキュメントソリューションズn官• NISTEP (高山ら, 2021) (理研)n情報系• 富士通 (Uemura et al., 2020; 2022) (理研)• 東芝• SCREENアドバンストシステムソリューションズ(Ikeuchi et al., 2023)• NTTコミュニケーションズ(Fujiwara et al., 2023)• NTTデータn小売業• 平和堂 (PBL)nそれ以外• サスメド• キリン 基盤技術研究所• ロックオン適用寄りの連携がほとんど8
方法論に関する共同研究や学術指導の例nNTTコミュニケーションズ (2018-現在)• 機械学習モデルの予測メカニズムの解析 (AIの説明性)(Kiritoshi et al., 2021)• 時系列の非線形因果探索(Fujiwara et al., 2023)nDS研究科の派遣社会人として行うこともあり: デンソー・マクロミルなど9/16
適用に関する共同研究や学術指導n企業側: 課題やデータn滋賀大:• 共同研究: 方法選びなど＋分析作業• DSセンター助教が分析作業• 学生を雇用することも (拡大したい)• 学術指導: 方法選びなど• (分析作業は企業側)nDS研究科の派遣社会人として行うこともあり• 製造業や小売業、自治体から派遣10/16
ソフトウェア開発に関する指導や相談nPython package (Ikeuchi, Ide, Zeng, Maeda, Shimizu, 2023)• https://github.com/cdt15/lingam MITライセンス• causal-learn (Zheng et al., 2023)にも提供n商用ソフトに関する相談• Causalas by SCREENアドバンストシステムソリューションズ• Node AI by NTTコミュニケーションズ• NTech Predict by neutral• Causal analysis by NEC11/16
企業との共同研究をどう獲得したか？n教員(私)へ直接 (研究内容を調べて)(現状一番多い)n大学経由• “営業”• 大学・研究科、学部、DSセンターページ• OB・OG• 他の教員との共同研究が終わって4IJNJ[V ਗ਼ਫ 12/16
企業との共同研究において何が楽しいかn(自分として)循環させられるn方法論寄り: 方法論研究が進む・適用しやすくn適用寄り: 勉強になる・事例・モチーフ• 連携を進めるに連れて、情報が増え理解も深まるnソフトウェア: 適用に使えるnチームで仕事する点• 自分の専門分野以外のアイデア・考え方を知る• 自分ではできないこともできる• 卒業生・修了生が加わる研究教育適⽤13/16
企業との共同研究において何が難しいか滋賀大DSは組織的な対応をしているので「難しい」と感じる場面は少ないが、あえて言うならnエフォート20%とは: 個人差大n企業の人の予備知識がわかりにくいことn「会社」への説明n特許関係n自分がその時推し進めたいこととは限らない14/16
アカデミア研究としての立ち位置と産業での立ち位置のバランスn領域の科学者との連携と大きく違わない(と感じる)• (多くの場合) 相手が主• 専門に近い範囲だからかもn論文にならなくても(できなくても)、”社会実装” 例として使えることもあるnユーザーを増やす試み15/16
まとめn研究・教育・産学連携の循環• 大学レベルでの取り組み• その中で、自分としての貢献の仕方: 因果探索を軸に循環• 自分としても循環させたい時期だったn専門の中で「得意技」があった方が• コスト対効果もよい• (比較的)”営業”しなくてよい• 勉強にもなるn動機: ユーザーを増やすことが方法論研究をする人や場所を増やす(たぶん)• 因果CREST (2022-2027)• NISTEP・サスメド (+京大医・国環研)16/16研究教育産学連携
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