共同研究について

共同研究方針

イノベーションアカデミー協創研究院と当研究室で2025年度に策定しました中長期計画に基づき、今後5年間は大学の国際競争力の向上のために「国際共同研究」を活動の主軸に据えて取り組んでまいります。

AI技術が社会インフラとして浸透する現在、アルゴリズムの公平性を担保し、内在するバイアスを低減させることは喫緊の課題です。特定の環境や文化圏に留まらない、汎用性と信頼性の高いAIを構築するためには、多様なバックグラウンドを持つ国際的なパートナーとの協働が不可欠です。

また、高度なAI研究開発には、膨大な計算資源（ワークステーション等のハードウェア）と、専門性の高い人的リソースの集中的な投入が求められます。限られたリソースで最大の社会的インパクトを創出するため、誠に恐縮ながら、十分なリソース配分が困難な小規模な研究に関しては、引き受けが難しい場合が多くなっております。

共同研究稼働状況

現在の我々が参画させていただいている（PIをしていない）共同研究の進行状況を示します。

我々のキャパシティに関しては、下記のように研究数の上限を目安とさせていただいております。

空きがある部分はお受けできる可能性がありますのでご連絡下さい。

• 国際共同研究: 5本以内
• 大型研究: 3本以内
• 小型研究: 10本以内

学外共同研究

現在、ありがたいことに多くのご依頼をいただいており、小〜中規模の共同研究枠につきましては、研究室のリソースが上限に達しているため、新規の受け入れを停止しております。

そのため、現在は「大型の研究資金を伴うプロジェクト（大型共同研究）」に限り、若干名の受け入れ枠にてご相談を承っております。

大変恐縮ではございますが、上記条件での連携をご検討されている企業・機関様につきましては、フォームよりお問い合わせいただけますと幸いです。

国際共同研究

こちらを確認下さい。

学内共同研究

医学部内における研究活動の発展のため、学内の先生方からの共同研究のご依頼につきましては、可能な限り積極的にお引き受けする方針です。

ただし、「人工知能（AI）」は決して銀の弾丸ではありません。そもそも膨大なデータがあることが前提であり、そうでない場合は一般的な統計解析で処理するほうが良い結果を得られることがほとんどです。

また、解析対象（画像、自然言語、ゲノム、時系列データ等）によって必要な技術や専門性は大きく異なります。そのため、当研究室の専門領域（医用画像解析など）から外れる研究テーマにつきましては、十分な学術的貢献が難しいため、連携を見送らせていただく場合がございます。

共同研究の可否を含め検討させていただきますので、まずはフォームより研究概要をお知らせください。