AI・計算資源を活用したい

本ページでは、AI解析や高性能計算環境の活用、研究データ基盤との連携に関するシステム環境・先行ユースケース・技術情報を紹介しています。SPReAD・ARiSE等への応募を検討されている方や、採択後にAI・計算資源を活用した研究環境を具体化される方は、研究計画の検討や実装方針の整理にご活用ください。

mdx MaaSポータルサイト
- 学術機関が生成AIモデルを安全かつ効率的に活用するための推論基盤。
- 主に学認の登録機関のユーザーを対象にLLM（大規模言語モデル）のチャットサービスとAPIエンドポイントを提供。
- 【鈴村豊太郎（東京大学）】
「GakuNin RDM-mdx連携によるAI活用プラットフォーム」
- 高性能計算データ活用基盤「mdx」とGakuNin RDMの連携環境。
- データ管理からAI解析へのスムーズな移行モデルとして活用可能。
- 【鈴村豊太郎（東京大学）＜シンポジウム2025＞】
「GakuNin RDM-Intellectra連携によるディスカバリーサービス」
- AIによるデータ探索や、研究データの横断的な発見を支援する基盤環境。
- 【西村浩二（広島大学）、小山実里, 木村譲（株式会社ページワン）＜シンポジウム2025＞】
「メタデータ変換・設計支援システム」
- AIを援用してデータの可視化や検索性を高めるためのシステム。
  　　　【小林紀郎（理化学研究所）、古谷浩志（大阪大学）＜シンポジウム2025＞】

「全国規模の材料データプラットフォームにおけるAIベース検索システムの構築」
- 【華井雅俊（東京大学）＜シンポジウム2025＞】
「大規模言語モデル（LLM）を使用した文学研究のための研究資源およびオープンプラットフォームの構築」
- 【橋本健広, 松崎和賢, 岡嶋裕史, 笹川浩, 小花聖輝（中央大学）、宮川創（筑波大学）、木谷厳（帝京大学）、古屋耕平（青山学院大学）、廣田美玲（獨協医科大学）、ヨーヘイイガラシ（コネチカット大学）＜シンポジウム2025＞】
「乳児の股関節脱臼の見落としゼロを目指す異常判別AIとコミュニティスクリーニングシステムの開発」
- 　【吉岡京子, 本田千可子, 松本博成, 仲上豪二朗, 春名めぐみ,中川桂一, 富井直輝,岡田慶太（東京大学）＜シンポジウム2025＞】
その他の口頭発表（バイオ・医療・材料分野等）の講演資料・映像。
- 【＜シンポジウム2025＞】

「プラットフォーム連携チーム」「融合・活用開拓チーム」の活動・計画報告資料およびオンデマンド映像。
- 【過去のシンポジウムを含む（2023年、2024年、2025年）】