北海道大学大学院理学研究院の伊庭靖弘准教授、同大学大学院理学研究院の池上 森学術研究員、同大学大学院理学院博士課程の杉浦寛大氏、ルール大学のヨーク・ムッターローゼ教授、高輝度光科学研究センターの竹田裕介研究員、モルゲンロット株式会社のメフメト・オグズ・デリン氏、同社の原田隆宏博士、大阪公立大学大学院理学研究科の久保田彩講師、新潟大学脳研究所の田井中一貴教授、中央大学の西田治文名誉教授の研究グループは、大規模3Dデータを可視化可能にするAIモデルを開発し、約1億～7,200万年前（白亜紀後期）のタコ類の顎化石を解析することで、体サイズ及び生態を詳細に復元しました。従来の研究では、過去約...

近年AIやロボット技術の進展により、さまざまな場面で「自動化」が急速に進んでいます。しかし、経済全体でどの程度のタスクが自動化されているかを測定する手法はこれまで十分に確立されていませんでした。本研究グループは、標準的な経済データのみを用いて、自動化度合いを測定できる新たな理論的手法を提示しました。本手法は今後、産業間比較や国際比較、AI導入による経済効果の評価などにも活用が期待されます。本研究成果は、2026年3月24日に国際学術誌「Journal of Economic Growth」にオンライン掲載されました。発表のポイント経済全体の「自動化...

農業ロボットの開発には大量のデータが必要ですが、その多くはこれまで果実の位置や成熟度を人が一つ一つラベル付けするなど手作業で作成されており、手間と時間がかかるという課題がありました。本研究グループは、トマト収穫ロボットのAI学習に必要なデータセット（画像とラベル）を仮想環境※内で自動生成する新たな手法を開発しました。本手法は、現実環境（農園）で取得した情報をもとに農業現場を仮想環境に再現し、その中で現実に近い画像を多様に生成できます。さらに、果実の位置や成熟度などのラベルも自動的に作成できるため、AI学習用データセットを短時間で効率的に構築することが可能です。...

農業ロボットの開発には大量のデータが必要ですが、その多くはこれまで果実の位置や成熟度を人が一つ一つラベル付けするなど手作業で作成されており、手間と時間がかかるという課題がありました。本研究グループは、トマト収穫ロボットのAI学習に必要なデータセット（画像とラベル）を仮想環境※内で自動生成する新たな手法を開発しました。本手法は、現実環境（農園）で取得した情報をもとに農業現場を仮想環境に再現し、その中で現実に近い画像を多様に生成できます。さらに、果実の位置や成熟度などのラベルも自動的に作成できるため、AI学習用データセットを短時間で効率的に構築することが可能です。...

本研究グループは、進化型多目的最適化※1に基づく機械学習手法を用いて、精度と公平性のトレードオフを考慮したファジィシステム※2を設計し、解析を行った結果、ファジィシステムが本質的に解釈可能かつ公平なAIとして有用である可能性を示唆しました。また、内部機構の解析により、最適化過程において精度と公平性のトレードオフが形成されるメカニズムの理解に寄与する知見を明らかにしました。本研究成果は、2025年12月22日に国際学術誌「IEEE Transactions on Fuzzy Systems」にオンライン掲載されました。...

本研究グループは、進化型多目的最適化※1に基づく機械学習手法を用いて、精度と公平性のトレードオフを考慮したファジィシステム※2を設計し、解析を行った結果、ファジィシステムが本質的に解釈可能かつ公平なAIとして有用である可能性を示唆しました。また、内部機構の解析により、最適化過程において精度と公平性のトレードオフが形成されるメカニズムの理解に寄与する知見を明らかにしました。本研究成果は、2025年12月22日に国際学術誌「IEEE Transactions on Fuzzy Systems」にオンライン掲載されました。...

本研究グループは、医療・介護職に従事する人を対象に、認知症の人に対する『うまくいった関わり方（Good Practice）』をオンライン調査で収集し、回答データを分析しました。その上で専門家による妥当性の検証を行い、72項目の『Good Practiceリスト』としてまとめました。本研究成果は、2026年1月29日に国際学術誌「BMC Geriatrics」にオンライン掲載されました。発表のポイント724人の自由記述データをテキスト分析し、認知症の人に対する『うまくいった関わり方（Good Practice）』をリスト化。具体的な実践知を誰に...

本研究グループは、牛の健康状態を知るために重要なサインである『反芻※』を、サーモグラフィーカメラとAI（物体検出）を組み合わせることで、牛に触れることなく検出できるシステムを開発しました。本システムは、反芻直後に見られる『大きく深く息を吸う』という特有の呼吸パターンに着目し、この呼吸を検出することで反芻を判別します。本研究成果は、2026年2月6日に国際学術誌「BMC Veterinary Research」にオンライン掲載されました。発表のポイント牛に触れずに反芻を検出できる“非接触AIシステム”を開発。...

本研究グループは、レーザーで周囲の形状を立体的に計測する装置である地上型レーザースキャナ（TLS）のデータに含まれる歩行者などの不要なノイズを、深層学習と幾何学的な特徴判定を組み合わせて自動除去する手法を開発しました。本手法は、TLSと同時にカメラで撮影した2次元画像上でAIが「人物ノイズ」を検出し、その情報を3次元空間に投影します（図1）。さらに、投影時のズレや誤認識を防ぐために「対象が平面的か（壁・地面ではないか）」「点の密度は適切か」といった幾何学的な検証を行うことで、従来手法よりも高精度にノイズのみを除去することに成功しました（図2）。本研究成果は、国際学術誌「Sensor...

本研究は、泉北ニュータウン地域で実施されたオンデマンドバスの実証実験※1で得たユーザーデータを用いて、オンデマンドバスと公共交通機関（鉄道もしくは路線バス）の併用が、居住者の歩数に与える効果を分析しました。その結果、オンデマンドバスと路線バスを乗り継いで利用したグループは、利用しなかったグループと比較して、1日あたりの歩数が大幅に増加していることが判明しました。この増加量は、オンデマンドバス単独利用の効果や、一般的な健康介入による効果を大きく上回り、路線バスとオンデマンドバスの接続が、住民の健康増進に繋がる有力なエビデンスを示しました。本研究成果は、2026年1...

日本において、就労者の長期休職の原因は精神疾患が最も多く、社会的な課題となっています。そこで、就労者に年に一度実施される『ストレスチェック制度』の結果を活用し、長期休職を早期に予測することができないかと研究が進められてきました。しかし、従来の研究は調査人数が少ないことなどさまざまな制約から、休職予測の有効性は十分に示されていませんでした。大阪公立大学大学院医学研究科神経精神医学の岩﨑 進一准教授らの研究グループは、10年以上にわたって収集された日本の公務員のべ約23万人分のストレスチェックデータと機械学習を組み合わせて、長期休職を予測できるかどうかを検証しました。複数の機...

日本において、就労者の長期休職の原因は精神疾患が最も多く、社会的な課題となっています。そこで、就労者に年に一度実施される『ストレスチェック制度』の結果を活用し、長期休職を早期に予測することができないかと研究が進められてきました。しかし、従来の研究は調査人数が少ないことなどさまざまな制約から、休職予測の有効性は十分に示されていませんでした。大阪公立大学大学院医学研究科神経精神医学の岩﨑 進一准教授らの研究グループは、10年以上にわたって収集された日本の公務員のべ約23万人分のストレスチェックデータと機械学習を組み合わせて、長期休職を予測できるかどうかを検証しました。複数の機...

北海道大学大学院理学研究院の伊庭靖弘准教授、同大学大学院理学院修士課程の杉浦寛大氏、同大学大学院理学研究院の池上　森学術研究員、高輝度光科学研究センターの竹田裕介研究員、ルール大学のヨーク・ムッターローゼ教授、モルゲンロット株式会社のメフメト・オグズ・デリン氏、同社の原田隆宏氏、大阪公立大学大学院理学研究科の久保田彩講師、中央大学の西田治文名誉教授、新潟大学脳研究所の田井中一貴教授、アメリカ自然史博物館のニール・ランドマン教授の研究グループは、未知のオブジェクトを検出可能なゼロショット学習AIを用いて、あらゆる化石を自動かつデジタルに発掘する手法を開発しました。さらに本手法によって発見された...

近年、文化観光では旅行者一人一人の嗜好や行動履歴に基づいた観光地推薦（POI推薦）が求められています。しかし、従来の推薦システム※1は、ユーザーの過去行動を単純に時系列で処理するため、関心が短時間で変化する場合や複数の興味が同時に存在する場合には十分に対応できませんでした。大阪公立大学大学院情報学研究科の佐賀 亮介准教授、湯 剣松（タン ケンソウ）特任助教、馬 兆其（マ チョウキ）大学院生（博士前期課程２年）らの研究グループは、『マルチスロットメモリ※2』と『ダイナミックゲーティング※...

ナノポアは、ナノメートル（1 mの10億分の1）サイズの孔（ポア）を通過するDNA やタンパク質などの分子の電流変化を検出して、種類や配列を解析する技術です。実用化も進んでいますが、分子が高速に通過して十分に観察できなかったり、小さな雑音（ノイズ）が入るなどの課題解決が望まれています。一方、ナノ流体デバイスは、ナノメートルサイズの流路をもつデバイスのことで、液体や分子を狭い空間で制御することが可能です。ナノ流体デバイスを長年研究している大阪公立大学大学院工学研究科の許 岩教授と、ナノポアを専門としているスイス University of FribourgのMichael Mayer...

人工知能（AI）の進歩により、人間の知能を超える可能性を持つ「人工超知能（ASI）※」の登場が世界的に議論されています。医療現場では、画像診断などでAIがすでに活用されており、ASIは医療の未来に飛躍的な進歩をもたらすと期待されます。その一方で、患者の安全や倫理的価値との整合性を欠いた場合には、深刻なリスクを伴う可能性があります。大阪公立大学大学院医学研究科人工知能学の植田 大樹教授らの共同研究グループは、医療分野において ASI を安全に活用するための具体的な解決策を包括的にまとめ、AIの予期せぬ有害な行動や判断ミスを防ぐためのアプローチについて論じました。...

人工知能（AI）の進歩により、人間の知能を超える可能性を持つ「人工超知能（ASI）※」の登場が世界的に議論されています。医療現場では、画像診断などでAIがすでに活用されており、ASIは医療の未来に飛躍的な進歩をもたらすと期待されます。その一方で、患者の安全や倫理的価値との整合性を欠いた場合には、深刻なリスクを伴う可能性があります。大阪公立大学大学院医学研究科人工知能学の植田 大樹教授らの共同研究グループは、医療分野において ASI を安全に活用するための具体的な解決策を包括的にまとめ、AIの予期せぬ有害な行動や判断ミスを防ぐためのアプローチについて論じました。...

科学技術振興機構（JST）の先端国際共同研究推進事業（ASPIRE） 2025年度「次世代のASPIRE」AI・情報分野に、情報学研究科の蔡 凱教授が研究代表を務める研究プロジェクトが採択されました。先端国際共同研究推進事業（ASPIRE）は、国際共同研究を通じて我が国と科学技術先進国・地域のトップ研究者同士を結び付け、我が国の研究コミュニティにおいて国際頭脳循環を加速することを目指すプログラムで、2023年度より開始されました。「TOPのためのASPIRE」および「次世代のASPIRE」は、協力相手国の研究資金配分機関や研究機関などから支援を受けている、または今後支援を受...

NEDO（国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構）が公募した「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業／先端半導体製造技術の開発（助成）」に、本学教員らが共同研究先として技術開発リーダーをつとめる事業が採択されました。採択内容■テーマ名次世代チップレット向けサブミクロン有機 RDL インターポーザーの設計・製造技術開発■助成先TOPPAN株式会社■研究期間2026年1月～2030年12月（予定）■共同研究先インターポーザーの製造技術開発公立大学法人大阪 大阪公立大学、国立...

一般財団法人ファインセラミックスセンター（JFCC）の野村優貴博士、山本和生博士、平山司博士と大阪公立大学の平岡大幹氏（研究当時：博士前期課程2年）、本橋宏大助教、作田敦准教授、林晃敏教授らの研究グループは共同で、全固体Li電池※１向けのアモルファスベース複合正極※２を開発しました。この材料は、従来のLi過剰系正極が抱えていた“急速な劣化”を大幅に抑制できることが分かりました。さらに、JFCCが開発してきたその場電子顕微鏡技術※３を組み合わせることで、充放電中のナノスケールの構造変化・劣化メカニズム・イ...

ウシの体外受精は、畜産業の生産性向上に欠かせない重要な技術です。しかし従来の受精方法は、卵子の成熟スピード（NMS）に個体差があるにもかかわらず、すべての卵子を同じ時間で一律に培養していました。そのため、成熟が遅い卵子は十分に準備が整わないまま受精することになり、胚の発生率が低下する可能性がありました。大阪公立大学大学院獣医学研究科の古山 敬祐准教授とHO, Chia-Tang博士（研究当時、大学院生）らの研究グループは、AIによるNMS予測モデルを活用し、黒毛和種牛の卵子を成熟が速い群と遅い群に分類。培養時間を変えて比較した結果、成熟が遅い群では、一般的な培養時間より4時間長く培...

航空機を組み立てる際、緩みにくいセルフロックナットを使用します。しかし、このナットは緩み防止のため変形加工されており、ハンドナットランナでネジ締め付けを行ったとしてもネジ締め付け完了を自動検知することが難しく、締め付け過剰によりネジが破損しボルトのネジ部に傷が入る可能性があります。そのため、手動工具を用いて締め付け状態を確認しなければならず、時間や手間がかかるという課題がありました。また、通常のナットランナで使用されているトルク※4値を直接用いた単純な自動判定法はセルフロックナットでは誤判定してしまうリスクが高いため、ハンドナットランナへ高精度な自動着座検知機能を搭載す...

病院で撮影されるレントゲン画像には、撮影部位や撮影方法などの情報がラベルとして付与されます。しかし、このラベル付けの多くは、人による作業となっているため、誤りが生じることがあり、AIの学習や臨床での判断に支障をきたすことがあります。大阪公立大学大学院医学研究科放射線診断学・IVR学の光山 容仁大学院生（博士後期課程4年）、人工知能学の植田 大樹教授らの研究グループは、複数の病院や公開データのレントゲン画像を使用し、撮影部位を分類するAIモデルと、胸部レントゲン画像における撮影方法および画像の向きを判定するAIモデルを新たに開発しました。これらのAIモデルの導入により、膨大なレ...

病院で撮影されるレントゲン画像には、撮影部位や撮影方法などの情報がラベルとして付与されます。しかし、このラベル付けの多くは、人による作業となっているため、誤りが生じることがあり、AIの学習や臨床での判断に支障をきたすことがあります。大阪公立大学大学院医学研究科放射線診断学・IVR学の光山 容仁大学院生（博士後期課程4年）、人工知能学の植田 大樹教授らの研究グループは、複数の病院や公開データのレントゲン画像を使用し、撮影部位を分類するAIモデルと、胸部レントゲン画像における撮影方法および画像の向きを判定するAIモデルを新たに開発しました。これらのAIモデルの導入により、膨大なレ...

食道アカラシアは、食道の動きの異常によって食べ物や液体が食道にとどまり、胃に運ばれにくくなる疾患です。症状が軽い場合には医療機関を受診しないなど、診断までに時間を要するケースが少なくないため、発症後の経過とともに食道の拡張や蛇行のような変形が進行すると考えられています。診断にはバリウム検査や内視鏡検査などを行う必要があり、より体に負担をかけず早期に発見可能な診断方法が望まれています。大阪公立大学大学院医学研究科消化器内科学の落合 正研究医、沢田 明也病院講師、藤原 靖弘教授、人工知能学の植田 大樹准教授、放射線診断学・IVR学の山本 晃准教授らの研究グループは、食道アカラシア患者お...

食道アカラシアは、食道の動きの異常によって食べ物や液体が食道にとどまり、胃に運ばれにくくなる疾患です。症状が軽い場合には医療機関を受診しないなど、診断までに時間を要するケースが少なくないため、発症後の経過とともに食道の拡張や蛇行のような変形が進行すると考えられています。診断にはバリウム検査や内視鏡検査などを行う必要があり、より体に負担をかけず早期に発見可能な診断方法が望まれています。大阪公立大学大学院医学研究科消化器内科学の落合 正研究医、沢田 明也病院講師、藤原 靖弘教授、人工知能学の植田 大樹准教授、放射線診断学・IVR学の山本 晃准教授らの研究グループは、食道アカラシア患者お...

金属の部品が壊れた原因を調べるには、破損した表面の状態を詳しく観察する破面解析という作業が必要です。これまでは専門家が時間をかけて目視で確認していましたが、より早く正確に行うために、コンピューターによる自動化が求められてきました。しかし、金属の破面を拡大して撮影する際に使う電子顕微鏡は、電子線という特殊な光を利用するため、光が強すぎて白く飛んだ部分や、暗すぎて黒く潰れた部分ができやすく、自動判別が難しいという問題がありました。大阪公立大学大学院情報学研究科の上杉 徳照教授と大阪産業技術研究所の濱田 真行主任研究員らの共同研究グループは、この問題を解決するため、人工的に白飛びや黒潰れ...

日本の高度経済成長期に建設された多くの港湾インフラは、建設後50年以上が経過し、老朽化が深刻な社会問題となっています。特に、常に海水や風に晒される港湾の岸壁は劣化が早く、定期的な点検が不可欠ですが、従来の手法は専門家による目視点検が中心で、多大なコストと時間がかかるうえに、点検技術者の不足という課題も抱えています。大阪公立大学大学院情報学研究科の吉田 大介准教授らの研究グループは、高価な産業用ドローンを使うのではなく、地方自治体などでも導入しやすい市販の小型汎用ドローンと、AIの一種である深層学習（ディープラーニング）を組み合わせ、港湾岸壁を対象とした新しいひび割れ自動検出システム...

通常、脂肪肝の診断には、超音波やCT、MRIなど専門的な装置を用いた検査が必要ですが、大阪公立大学大学院医学研究科肝胆膵病態内科学の打田 佐和子准教授と、人工知能学の植田 大樹准教授らの研究グループは、胸部レントゲン画像から脂肪肝の有無を判定できるAIモデルを開発しました。この研究では、4,414人分の患者データを含む6,599枚の胸部レントゲン画像と、CAP値を活用してAIモデルを開発し、精度を検証しました。その結果、本AIモデルは高い精度(AUC※2＝0.82～0.83)を示しました。入手しやすく比較的安価な胸部レントゲン画...

通常、脂肪肝の診断には、超音波やCT、MRIなど専門的な装置を用いた検査が必要ですが、大阪公立大学大学院医学研究科肝胆膵病態内科学の打田 佐和子准教授と、人工知能学の植田 大樹准教授らの研究グループは、胸部レントゲン画像から脂肪肝の有無を判定できるAIモデルを開発しました。この研究では、4,414人分の患者データを含む6,599枚の胸部レントゲン画像と、CAP値を活用してAIモデルを開発し、精度を検証しました。その結果、本AIモデルは高い精度(AUC※2＝0.82～0.83)を示しました。入手しやすく比較的安価な胸部レントゲン画...

近年、ChatGPTなど生成AIの活用が医療分野でも注目されており、これまでに生成AIの診断能力に関する研究論文が多数発表されています。しかし、それぞれ評価基準が違うため、実際の医療現場で利用できる診断能力がどの程度あるのか、医師との比較においてどのような特徴があるのかなど、包括的な分析が必要でした。大阪公立大学大学院医学研究科 放射線診断学・IVR学の田北 大昂講師、人工知能学の植田 大樹准教授らの研究グループは、医療に関する生成AIの診断能力について2018年6月から2024年6月までに発表された83報の研究論文を用いてメタ解析を実施しました。その結果、専門医は生成AIよりも診...

近年、ChatGPTなど生成AIの活用が医療分野でも注目されており、これまでに生成AIの診断能力に関する研究論文が多数発表されています。しかし、それぞれ評価基準が違うため、実際の医療現場で利用できる診断能力がどの程度あるのか、医師との比較においてどのような特徴があるのかなど、包括的な分析が必要でした。大阪公立大学大学院医学研究科 放射線診断学・IVR学の田北 大昂講師、人工知能学の植田 大樹准教授らの研究グループは、医療に関する生成AIの診断能力について2018年6月から2024年6月までに発表された83報の研究論文を用いてメタ解析を実施しました。その結果、専門医は生成AIよりも診...

私たちが住む天の川銀河やその他の銀河には、中が空洞のリング状構造（泡状構造）が多数見られます。従来は人が目視で検出を行っていましたが、天文観測機器の高性能化に伴い取得データ量が増加しており、従来の手法では膨大なデータを処理しきれなくなっています。大阪公立大学大学院理学研究科の西本 晋平大学院生（博士後期課程2年）、大西 利和教授、理化学研究所情報統合本部の川西 康友チームリーダー、新潟大学理学部の金子 紘之学術研究員らを中心とする共同研究チームは、画像認識AIを活用して天の川銀河や他の銀河に存在する泡状構造を効率的に検出する新しいモデルを開発しました。本モデルにより、これまで人の目...

私たちが住む天の川銀河やその他の銀河には、中が空洞のリング状構造（泡状構造）が多数見られます。従来は人が目視で検出を行っていましたが、天文観測機器の高性能化に伴い取得データ量が増加しており、従来の手法では膨大なデータを処理しきれなくなっています。大阪公立大学大学院理学研究科の西本 晋平大学院生（博士後期課程2年）、大西 利和教授、理化学研究所情報統合本部の川西 康友チームリーダー、新潟大学理学部の金子 紘之学術研究員らを中心とする共同研究チームは、画像認識AIを活用して天の川銀河や他の銀河に存在する泡状構造を効率的に検出する新しいモデルを開発しました。本モデルにより、これまで人の目...

少子高齢化や人口減少が進む日本において、貨物船や離島間連絡船などの船員不足が深刻な問題となっています。また、ヒューマンエラーによる海難事故を減らすためにも、船舶の自動運転技術の開発が進んでいます。自動運転の実現にはいくつかの課題があり、その一つが他船との衝突を避けるための避航操船の自動化です。近年はAIを活用した自動避航システムの開発が進んでいますが、船舶同士の衝突事故は甚大な被害をもたらすため、一度の判断ミスも許されません。そのため、AIが「どの船を危険と判断しているのか」、「どの船を避けようとしてその針路を選択したのか」を説明できない限り、AIが下した判断の安全性を示すことができず、実用...