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本ポスター発表では2つのトピックス、「光をめぐるハイブリッド量子科学」と「量子の世界を可視化する」をご紹介します。ハイブリッド量子科学は新しい量子物理、量子技術として今注目を集める研究分野です。光からみたハイブリッド量子科学について、私達が参画している新学術領域研究（文科省）の研究成果からご紹介します。「量子の世界を可視化する」では、このような量子の世界に視覚的に踏み込んでみます。量子状態の表現には高次元空間が必要で、このことが解析や検証、そして量子の世界をイメージすることすらも難しくしています。新しい数学的な表現方法を使って量子の世界を目に見える形で表します。

NII内に設立されたGRACEセンターは、21世紀の「ソフトウェア基盤」を実現するための、ソフトウェア工学に関する世界トップレベルの研究センターです。GRACEセンターでは国内外の研究機関との連携のもと、研究・実践・教育を三位一体で運営し、次代の中核となる世界レベルの研究者および技術者を育成することを目指しています。

トップエスイーは、「サイエンスによる知的ものづくり教育」をコンセプトとした、高度な開発技術を身につけたソフトウェア技術者の育成を行う実践的教育プログラムです。大学・企業の専門家による講義を受講して知識を身につけると共に、学んだ技術をソフトウェア開発の現場に導入するための支援を行います。約350名の修了生が、さまざまな分野で活躍しています。

実行時に起こる環境の変化にソフトウェアはどのようにして耐えるのでしょうか？自己適応ソフトウェアは（1）利用環境の変化を検知し（2）どのような変更が必要かを決定し（3）自分自身を変更する機能を予めソフトウェア自身に組み込むことによって実行時の変化に可能な限り耐えるよう自動で動作します。本発表では、人工知能技術を応用してモデル更新・生成を実行時に行う実行時モデル技術と、それらを活用した自己適応ソフトウェア開発手法を紹介します。

我々は、街における様々な課題をクラウド技術・モノのネットワーク（IoT）・ビッグデータ技術により解決するため、日欧の産学および各都市によるプロジェクトに取り組んでいます。これらのプロジェクトでは、街に含まれるあらゆるモノ・コトを賢くつなぎ、様々な情報を集め、適切な制御や情報発信により街の課題を解決するための基盤を提供するとともに、各都市において実証実験を行っています。

ソフトウェアがますます実世界・物理空間に深く踏み込んでいくようになっており、その複雑さは増す一方、そのディペンダビリティがより強く求められるようになっています。複雑なソフトウェアにおけるディペンダビリティの保証・向上のために、理論に基づいた自動検証・自動設計手法（形式手法）に対し、経験・知能（人工知能やヒューリスティック）を融合する様々な取り組みを行っています。

ソフトウェアシステムの信頼性を保証するためには、求められる要件を明確化し、それらが満たされることを確認する必要があります。特に近年複雑化するソフトウェアでは信頼性が重要である一方、検証が難しくもあります。我々は、全体の正しさを保ったまま適切な「ぼかし」方をして要件を解きほぐすことに取り組んでいます。 本発表では、ぼかし方を状況に応じて適切に調節し、それに従い要件の記述を実際に解きほぐす手法を説明します。

データ同期はモバイルデバイスの時代において重要な問題です。双方向プログラミングは、そのデータ同期問題を効果的に解決するための有効な方法として注目されています。我々は、理論と実践の両方を考慮したいくつかの双方向言語を開発し、双方向プログラミングの理論だけでなく、コンパイラのフロントエンドの構築やXML文書同期などの実用的なアプリケーションを開発しています。

2020年には物と物が直接無線で通信するMachine-to-Machine（M2M）やInternet of Things（IoT）デバイスも500億個に達することが予測されており、爆発的なデータ量の増加が予想されています。その一方で、使用可能な無線資源である周波数は既に限界を迎えており、膨大なデータ量通信に対応しきれない厳しい状況になっています。その貴重な無線資源・エネルギー資源を最大限に活用できる、次世代の無線通信システム（5G）やIoT無線アクセス法の研究をしています。

再構成可能デバイスとして、FPGA（Field Programmable Gate Array）の利用が広まっていますが、実際に大きな回路を実装しようとするとクロック分配にまつわる様々なタイミング制約問題が生じ、設計を難しくしています。そこで、グローバルクロックを使わない非同期式回路技術を組み合わせることで、大規模FPGAの設計を容易化する研究を進めています。

クラウドコンピューティングの発展により世界中のどこでもネットサービスを提供できるようになりつつあります。Linuxコンテナのクラスターはそのための有力技術の一つですが、マルチクラウド環境でシームレスにサービスを立ち上げるには、ロードバランサーの仕組みに課題があります。我々はロードバランサーをコンテナとして提供し、マルチクラウド上で簡単にサービスを立ち上げるための仕組みについて研究を行なっています。

Geographic routing has been widely used in WSNs because of its simplicity and efficiency. However, when subject to networks with obstacles, geographic routing suffers from the so-called local minimum phenomenon. This phenomenon results in problems of load imbalance and routing path enlargement. We propose a routing protocol which can solve the load imbalance problem thoroughly while ensuring the constant stretch property of the routing path. Our theoretical analysis proves that the routing path stretch of our protocol can be controlled to be as small as 1+ε, and the simulation experiments show that our protocol outperforms state-of-the-art protocols in terms of load balancing.

本展示では「水没コンピュータ」「光無線」「間違える高速コンピュータネットワーク」という将来のデータセ ンター、スーパーコンピュータに必要となるであろう3つの要素技術について説明します。

コンテナ技術と Overlay Network 技術を組み合せた「オンデマンドクラウド構築サービス」を利用することで、複数のクラウドサービスにまたがる分散アプリケーション環境の構築を実現しました。またNSIを活用した国際ネットワーク環境のオンデマンド構築や、アプリケーションに必要なサーバーやネットワーク環境を、実行状況に合わせて再構成する技術の確立を目指します。

NIIでは研究者向けクラウドサービスを提供するに際し、Literate Computing for Reproducible Infrastructure という考え方を提案しています。日々の運用作業の証跡を記録する、そこから手順を整理して再利用する、マニ ュアルや教材を整備するなど複数局面での計算機利用を、同じような様式で見える化・蓄積することを目的としてJupyter Notebookを活用している実践を示します。

利用者にとって便利なクラウドの内側は、複数のハードウェア、ソフトウェアやネットワークからなる複雑なシステムです。そのようなシステムの運用では、多様なシステムの依存関係や、構成の変化拡充に対応できる運用が必要になります。本研究所のクラウド担当では、システム理解、データ収集、監視、分析などを支援する基盤を整備し高品質で効率的なクラウド運用を目指しています。

制御とはモノを思い通りに動かすための技術です。情報通信技術の発展に伴い、自動車や工場、電力ネットワークといった大規模で複雑なシステムの制御は、ネットワークを介して行われるようになってきました。ネットワークを介した制御には様々な利点がある一方で、制御に使用できる通信量や電力量といったリソースが限られます。本研究では、必要最低限のリソース利用で望みの制御性能を達成するためのアルゴリズムを考えます。

ソフトウェアを作るにあたって、満たすべき性質を数学的主張として書き下したり、できたソフトウェアがその性質を満たすことを数学的証明によって確かめたりするための手法が「形式手法」です。ここでは証明を扱うための数学、すなわち論理学が大きな役割を果たします。私達のプロジェクトではさらに、形式手法を抽象数学（特に代数学）によって一般化し、応用範囲を自動車などの物理情報システムに拡大することを目指します。

社会の様々な部分で用いられるようになった計算機システム。それにつれて、コンピュータを用いて計算機システムの危険な動作を発見したり、あるいは逆にそういった危険な動作をしないことを証明したりすることの重要性が高まっています。私達は様々な数学の道具を使ってこのような課題に挑戦しています。今回はその中から「余代数」「時間オートマトン」「実代数幾何」の３つをご紹介します。

Nonnegative matrix factorization (NMF), which is a low rank matrix approximation problem with nonnegative constraints, arises from many scientific computing and engineering applications, e.g., image processing, text mining, audio signal separation, recommender systems, etc. For the solution of large sparse NMF, we propose a new alternating modulus nonnegative least squares methods and a new matrix-based active set strategy. Moreover, we show that the proposed methods can be extended to solve the sparse NMF and regularized NMF. Numerical experiments on image processing show that the proposed methods converge faster than the gradient descent methods.

開店したばかりのレストラン。評判を広げるには、誰をお店に招待したらよいでしょうか？人のつながりを利用した口コミマーケティングは、ネット社会の現代には欠かせない手法です。私たちは、口コミ効果を最大化するアルゴリズムの研究に取り組んでいます。研究紹介とともに、研究をヒントに開発したゲーム Informania の展示も行います。ゲームで、口コミ効果最大化の奥深さを体験してください。

機械学習のしくみを紹介します。特に、コンピュータ上で情報を効率的に取り扱うための離散構造化と、統計学を用いながら重要な知識を選び出す方法を、最新の研究内容を交えながら紹介します。

「甘い」など、多義語が使われた文章を読むと、ときどき言葉の意味を間違ってしまうことがあります。これはコンピュータにとっては非常に難しい問題で、1949年から多くの研究者がこの問題を解くために努力してきました。マルチセンス分散表現は、一つの単語に対して一つ以上の意味を自動的に学習させる最新の手法です。私の研究はこのマルチセンス分散表現を用いて、質問応答システムの性能を上げることを目指しています。

技術の発展により情報があふれるほど生成されているこの時代に、私たちは疑問に対する答えを見つけるため、いまだに検索エンジンでキーワードを打っています。「地球上で３７７６.１２メートル以上の山がいくつあるか」のような質問に対しては、具体的にどこかのドキュメントに明示的に書かれていない限り、現状の検索エンジンでは厳密な解答が得られません。検索結果から解答をまとめるために大変な努力が必要になります。このような質問に自動的に答えるためには、コンピュータが私たちが言っていることを理解し、数え切れない大規模な情報から解答を生成する必要があります。この研究トピックは、その目標に向けた第一歩と言えます。質問応答システムで使われる実世界知識を活用した意味解析の紹介と現状のチャレンジを説明します。

これまで、学習者のやる気を引き出すソフトウェアはいくつか開発されてきましたが、学習者一人ひとりの違いにはあまり目が向けられず、全員に同じ機能を提供するケースがほとんどでした。しかし、心理学研究では、学習者一人ひとりの個性によって、やる気の出る方法が異なることが分かっています。そこで、私たちは、学習者の個性にあわせて、最適な方法でやる気を引き出すことができる新しい人工知能技術を開発しています。

現在、データマイニングは統一理論がまだ提案されていません。個々の問題のためには、分類やクラスタリングなどの多くのアドホック技術が設計されています。我々は、さまざまな基本的な機械学習とデータマイニングタスクを結びつける理論的な枠組みを提案します。

昨今パターン認識を中心にした機械学習の研究成果が上がり始めていますが、知識の抽出・表現や推論といった高次処理とはまだ結びついていません。SATのような記号的推論とディープラーニング(深層学習)のようなパターン学習は対立しません。記号推論は認識・学習能力とは相補的であり、より強いAIの実現のためには必要です。本研究は、こうした記号的AIを基礎とした知識表現と、ニューラルネット等の機械学習との統合を目指します。

グラフ信号処理（GSP）の観点から、画像分類器の半教師付き学習を研究します。具体的には、バイナリ分類器を高次元特徴空間のグラフ信号として見ることにより、最大事後確率（MAP）定式化を介して信号復元問題として分類器を学習します。以前のグラフ信号復元処理とは異なり、サンプル間の非類似性を表す負の重みを有するエッジも考慮します。シミュレーション結果は、我々のアルゴリズムが、SVMと正のエッジグラフを使用してグラフベースの分類器より優れていることを示しています。

情報検索、自然言語処理、データベース管理を中核とする情報アクセス技術は、社会基盤です。NTCIRは、世界中の150以上の研究チームと共同して、情報アクセス技術の研究開発と検証の基盤となる実験用データセット「テストコレクション」の構築、共通基盤の上での比較評価、評価手法の研究、研究コミュニティの形成に取り組み、技術の発展と未来価値創成に貢献しています。

公共機関や研究機関の情報を再利用可能な形式で公開するオープンデータ・オープンサイエンスの取り組みが広まっていますが、高度な利活用を促進するためには情報の構造化や語彙の統一などのセマンティック技術を用いてナレッジグラフを構築することが重要です。本ブースでは専門用語辞書のナレッジグラフ化や、ナレッジグラフを用いた推論に関する研究を紹介します。

ロボットが人間の生活空間で活動するには様々な社会常識を身につけさせる必要があります。その常識は明示的に記述することが難しく、データベースとして準備することが困難です。そのためバーチャルリアリティ(VR)を用いて効率的にロボットに常識を教えることが可能なシステムを開発しています。ヘッドマウントディスプレイを装着してVR上のアバターにログインし、ロボットとの対話を体験してみて下さい。

人工知能があなたの声を再現できたらどう思いますか？本展示では、コンピュータに声を模倣させる技術、その技術を病気や障害により声を失った人に利用してもらう取り組み、そしてデジタルクローンされた音声を人間と区別する技術について説明します。

Neural networks have been widely used in statistical parametric speech synthesis. However, the quality of the synthetic speech is still limited by the assumptions made in design of the neural networks. This work targets at the cross-time-independence assumption that treats the speech data of each frame as independent random variables. The proposed method is to introduce autoregressive links to the neural network and build statistical dependence between the previous frames and the current frame. Experiments demonstrate that the proposed method can improve the quality of synthesized speech.

In modern speech synthesis, a so-called deep neural network in a computer listens to recordings of a person reading text, to learn how different sounds are pronounced. Here, we look at some new methods that can listen to recordings of lots of different voices (123 males and females aged between 10 and 89), and then speak like any of them. Because it knows so many different voices to start with, the computer can also easily match the voices of new people that it hasn't heard before. It can even change the age and gender of aits voice while talking.

近年、人工知能に人間のように喋らせる技術であるテキスト音声合成は、ニューラルネットワークによりその性能が大幅に向上しています。本展示では、ニューラルネットワークを用いることで、どのようにテキスト音声合成が実現されるのか分かりやすく紹介します。また、この音声合成等の音声関連技術を用いることで、人工知能と音声を使ったコミュニケーションを行うことも可能となります。NII広報みならいの情報犬ビット君とおしゃべりができる音声対話システムも展示しており、ここでは最新音声関連技術を実際に体験することができます。

Speech synthesis is achieving levels of quality comparable to natural speech, especially when looking at neutral speech. Expressive speech, on the other hand, is a much more varied and colorful world. Conveying expressions such as emotions requires more attention to nuances and details than when conveying read speech. In this presentation I focus mainly on conveying highly expressive emotions, but I also introduce other speaking styles we are working on such as opera singing, stand-up comedy, audiobook synthesis, etc...

画像の撮影、蓄積、処理、伝送、表示技術は成熟し私達を取り巻いています。これに対し「像」ではなく、それを発生させる「光線」そのものの情報を扱い、より高度な視覚環境を構築する先端的な取り組みが広がっています。多数の視点から撮影した映像をもとに光線群全体を再現することで実空間とも整合した高い臨場感を創出したり、レンズによる集光の解析や分解再構成を実現したりといった、様々な実例とその基本技術を紹介します。

デジタル画像上ではものの形自体もデジタルで表現されます。本発表では、ノイズがあるデータにデジタル曲線をあてはめる手法について紹介します。

深層学習を用いると、従来の局所特徴に比べ、画像中の意味やコンテクストを反映する特徴が得られることが知られています。本発表では、深層特徴を時空間的に駆使して、映像中の人目を惹く領域を検出する手法を紹介します。

近年、音楽技術の進捗とユーザエンゲージメントに伴って、ソーシャルミュージックプラットフォーム上音楽情報やデータが爆発的に増加しつつあります。ユーザーの音楽データの作成・聴取履歴などを解析することにより、ユーザーの嗜好に適した音楽コンテンツ検索・推薦システムが実現できます。本研究では、人工ニューラルネットワークを使って音楽データから正確な特徴を抽出し、ソーシャルタグを推測する方法について検討します。最新の研究結果を踏まえ、曲のタグを特定する方法を説明します。

撮影された低解像度の顔画像から高解像度の顔画像を推測するface hallucinationは、とても重要な研究課題です。最新の方法では、局所的な顔の構造の事前確率を使用して、同じ位置の学習パッチにより、各パッチの最適な表現係数を推測し、再構築のパフォーマンスを高めています。しかし、これらのほとんどで、人間の顔の表現に非常に有用な画像パッチのコンテキスト情報は考慮されていません。さらに、位置がずれている場合、再構築のパフォーマンスは低くなります。位置パッチに基づく方法とは異なり、本研究ではコンテキスト情報を利用し、TLcR-RL（Thresholding Locality-constrained Representation with Reproducing learning）と呼ばれるロバストで効率的なコンテキストパッチのface hallucinationアルゴリズムを開発します。TLcR-RLでは、しきい値処理方法を使用してパッチ表現の安定性と再構築の精度を向上させます。さらに、推測された高解像度の顔画像を学習セットに追加することにより、推測された結果を反復的に改善する再生学習を開発します。本研究は、Finalist of the World's FIRST 10K Best Paper Award at IEEE ICME 2017を受賞しました。

手話は世界共通ではありません。音声言語と同様に国ごとに手話は異なります。また、手話には方言があると言われています。しかし、その実態はまだ明らかではありません。私たちは、日本全国の手話を映像収録し、コーパスとして蓄積し、その実態に迫ろうとしています。

健康長寿と豊かで安全な生活ができるよう、早期診断や超精密検査を可能にする、生体や物体内部を非侵襲·非破壊で三次元可視化する技術の実現を目指しています。最先端計測技術である光超音波イメージングを高度化することで、肉眼では見えない様々な対象の三次元可視化を可能にします。このために必要な体動位置ずれ補正による血管網の画質改善や、微細な光吸収スペクトル解析のための散乱光による影響軽減技術を研究しています。

本センターでは、テキスト、音声、映像など産業界の持つ大規模データを大学等の研究者へと橋渡しをし、またデータや課題を共有する評価ワークショップを行うことで、データの共同利用を推進し、技術の深化とコミュニティの創生や活性化を促進しています。ポスターでは、これらの活動の概観や、本センターの「情報学研究データリポジトリ（IDR）」から提供中の各種データセットと、それらを用いた研究成果の一部をご紹介します。

情報・システム研究機構では、平成29年4月1日に「人文学オープンデータ共同利用センター」をスタートしました。このセンターでは、人文学分野における研究基盤のオープン化を促進するとともに、国文学研究資料館が公開する大規模オープンデータなどの共同利用を通じて、データ駆動型の新しい人文学（デジタル・ヒューマニティーズ）を振興します。センターで公開している日本古典籍に関するオープンデータや、その成果を生かした「くずし字」「江戸料理レシピ」などの取り組みを紹介し、新しい人文学の方向を議論します。

実環境には様々な音が存在し、通常それらは混ざり合って聞こえてきます。混ざった音を処理し、聞きたい音を取り出す技術は音源分離と呼ばれ、音声認識をはじめ、様々なシステムで必要とされています。本研究では、補聴器への応用を目指し、混ざった音をリアルタイムに分離して聞きわけられる音の信号処理システムを紹介します。

WebELSは、ビジネスコミュニケーションだけでなく、高等教育やグローバル化社会に適応する生涯学習を柔軟にサポートするe-ラーニングのためのプラットフォームです。WebELSは、あらゆるユーザがWeb上で学習したり、会議資料を作成、配信、または公開するのに役立つ統合された柔軟なツールを提供します。

境界のない料理レシピ "RSbench"は、推奨レシピ、アクセス方法、および検索における新しいアルゴリズムとテクノロジを利用した評価専用のベンチマーキングイニシアチブです。 それは、調理レシピと健康的な食事の意思決定において人間的および社会的側面に関連する研究コミュニティにタスクを提供することで、食材や健康面での制約が必要な際の意思決定に役立ちます。

古典籍画像(日本の古い絵巻物などの画像)をスケッチ検索や類似検索できるシステムのデモを行います。テレビ番組も写っているもので検索できます。また、テレビのニュース番組を話題や登場人物で可視化するシステムのデモも行います。

NII Biometric Security (NII-BioSec)は、国立情報学研究所 越前研究室が推進している研究開発プロジェクトであり、高機能なセンサーの普及やメディア処理の進展により脅威にさらされている我々の生体情報の保護を目的として、基礎研究から社会実装までを一貫して実施しています。本展示では、無断で撮影・開示された写真を通じた被撮影者の顔検出を妨害するPrivacyVisorと、被撮影者の指紋復元を妨害するBiometricJammerを展示します。

仮想世界と我々の現実世界の間を繋いでくれるバーチャルキャラクター。そのデザインをどのように決めるべきかについては、まだ詳しい研究は進んでいません。本研究では現実に使用されている様々なバーチャルキャラクターの印象についてアンケート調査を行い、一般の人々がキャラクターのデザインから何を感じ取っているのかを明らかにします。この結果は、使用目的に応じたキャラクターをデザインする上で大きな参考になるものです。

スマートフォンを使って屋内での位置を特定する技術が普及してきました。本研究では、スマートフォンの動画カメラを用いてこれを行います。変調したLED照明の光とスピーカから発する高周波音を収録し、リアルタイムで位置を計算します。光と音による時刻同期の仕組みにより、高精度な測定が実現できます。

ブロックチェーンはBitcoinを支える技術として2008年に登場しました。世界中のコンピュータが参加するP2Pネットワークには中心がなく、高度に分散的でありながら不可逆な記録を残します。ブロックチェーンを社会システムに応用することができれば、中央集権的なシステムを分散的な構造へと変貌させる可能性を秘めています。ブロックチェーンの社会への応用例として、電子投票システムや地域活性化ツールとしての活用について紹介します。

現在、科学論文の大多数はPDF形式で出版されていますが、PDFの中には文書の論理構造や構成要素のつながりなどの情報が含まれておらず、それが計算機を用いた科学論文の解析を困難にしています。そこで本発表では、PDF論文をXML形式に変換するシステムと、その活用例について紹介します。

路面状況は交通安全や運転の快適性に重大な影響を与える社会的問題として注目されてきました。特に降雪地域では、路面の悪化は、冬型事故を起こす主な原因の一つとして知られています。本研究では、クラウドソーシングの観点から、利用者の車載のスマートフォンから路面の情報を収集し、分析することによって路面状況を推定します。また、推定結果を利用者に還元することによって、サービスの高度化を実現する好循環を生み出すことを目指します。

環境悪化、児童労働、地域紛争が存在するグローバル経済において多国籍企業の責任とは何か？世界を良い方向に変えていく１つの手段は、サプライチェーンを健全化させることです。これらの問題を助長するカネやモノのグローバル・ネットワークを改善しなければなりません。ひいては、それは企業の長期のビジネス効率も高めることになります。ネットワーク理論を利用することで著しく健全化させることができます。

毎日、膨大な量の情報がウェブを介してニュースの形で送信されます。テキストデータから知識を自動的に発見するため、単純なキーワード検索以上の自然言語処理（NLP）技術の利用傾向がますます高まっています。そのため、特定のトピックを持つニュースデータから、タイムラインに沿ってイベントを自動的に整列出来るシステムが構築できれば、そのトピックの脈絡情報をたやすく理解することができます。本研究は、イベントと時間表現との時間的順序関係の分類を達成することを目的としています。

広報みならいである情報犬ビットくんが、国立情報学研究所の活動を紹介します。

国立情報学研究所は、アジアにおける最初のダグストゥール*形式のセミナーとなる、「NII湘南会議」を平成23年2月からスタートしました。NII湘南会議は、世界トップクラスの研究者が集まり、情報学分野における課題を合宿形式により集中的に議論することによって、情報学の難問を解決することを目標としています。*ダグストゥール（Dagstuhl）：情報学における世界でトップレベルのセミナー。ドイツのダグストゥールで毎週のように開催されている。約１週間、合宿形式でトピックに基づいた議論を集中的に行うことで有名。

国立情報学研究所は、総合研究大学院大学複合科学研究科に情報学専攻を開設し、５年一貫制博士課程と３年次編入学博士課程を設置しています。これら２つの課程では、情報学の先駆的な国際的研究機関である本研究所の専門性を活かし、２１世紀の「知識社会」をリードする優れた人材の育成を目指しています。情報学専攻は、都心に位置した好立地条件にあり、６０名以上の学生が在籍しています。在学生の約３割が社会人であり、多くの社会人学生が仕事をしながら研究を行っています。また、世界各国から来日している留学生が多数在籍しており、異文化交流が盛んに行われているのが特色です。本コーナーでは、情報学専攻の概要、及び、平成２９年１０月・平成３０年４月入学を対象とした入試について紹介します。

社会連携推進室は、研究教育活動を通じた社会貢献、産学連携活動の推進に関する社会連携活動、研究成果の創出と知的財産の保護・利用促進、契約等連携協力、研究支援、外部資金全般に関する諸手続き、などを行っています。

SINETは、国立情報学研究所が構築・運営する学術情報ネットワークです。SINETは日本全国の850以上の大学・研究機関等だけでなく、海外の研究機関等とも接続され、約300万人の研究者や学生が使用しています。また、SINETは研究・教育活動を支える基盤であるとともに、先端技術を用いたネットワークサービスを展開しています。