大学を知る

当拠点はデータサイエンス・AI領域を牽引する日本最大規模のコミュニティとして、企業・自治体等との連携によるデータサイエンス・AI分野の先端研究の推進やその成果の社会実装による社会課題解決、大学院での企業人育成やリスキリング等による高度データ関連人材の育成などにより未来創生に貢献する共創拠点です。自治体や経済界、金融機関、他大学等との産官学連携を提携、企業等と連携コンソーシアムを構築しており、組織間の連携や活用事例の共有などによるオープンイノベーションを創出しているほか、社会人・学生の人材交流を進め、地域のイノベーション創出の場を提供しています。

企業等との連携

• 当該拠点のデータサイエンス・AI領域関連研究を活かした、共同研究や学術指導等、価値創造プロジェクトを推進。
• リスキリング教育プログラムや企業オーダーメイド型講習会等を行い、企業内人材育成教育プロジェクトを実施

実施体制

• データサイエンス領域における企業の社会実装ニーズに対応するため、様々な研究分野（統計科学系、情報学系、個別科学系）に研究者をバランスよく配置し、数理・データサイエンス・AIを理論・方法の観点からだけでなく実際の問題解決の観点からも学び、研究できる体制を整備
• 当拠点内に産学官連携・研究支援部門としてURA等を配置する戦略推進室を設置し、産学官連携プロジェクト支援、広報、社会啓発事業等を実施

彦根市における救急車の配置最適化

概要

彦根市における救急要請への車両の現場到着時間の短縮を目指し、消防署の配置変更や救急車両台数の増加による効果を検証しました。
過去の救急出場データ（時間・箇所ごとの救急要請件数、その時の救急隊の配置情報、到着までの時間など）を基に、救急要請位置の重心の算出や進化計算手法を用いた最適化手法による配置を検討し、救急車両台数の増加により減少する他の消防署からの出動要請を分析しました。また、救急出場件数の変動、気候や時刻による出動件数の動向などの救急出場に関する傾向や課題についても分析しました。さらに、現時点での最適配置や車両増加の効果検証だけではなく、人口変動から年代別の救急要請件数を見積もり、将来の効果も合わせて検証しました。
分析結果は彦根市における消防署ならびに救急車両台数の決定に際する参考となり、現場到着時間の短縮の一助になると考えております。

トヨタ自動車とマテリアルズ・インフォマティクス手法による研究

概要

結晶構造を取得する有用な手段である結晶構造データベースには、毎年数万件以上のペースで結晶構造が登録されており、誰でも自由にアクセスすることができます。その一方で、材料特性が登録されているデータベースの登録数は比較的少数に留まっているため、多くの結晶構造に対しては材料特性を得ることができません。材料特性を知るためには、実験を行う、または長時間かかるコンピュータシミュレーションを実行する必要があり、きわめて高い時間的、金銭的コストが必要になります。
本研究では、機械学習を活用するマテリアルズ・インフォマティクス手法を用いて、有用な材料特性を示すことが期待される候補物質を効率的に探索する手法の構築を目標としています。これにより、材料特性が未知であるために使われていない物質の中から、優れた性質を示す素材を発見し、新製品開発などへと貢献することが期待されます。

あいおいニッセイ同和損害保険株式会社と滋賀大学によるビッグデータ専門研究拠点JSSRC（日本セーフティソサイエティ研究センター）を設置

概要

2017年4月、あいおいニッセイ同和損害保険とともに、ビッグデータ専門研究拠点である「日本セーフティソサイエティ研究センター（JSSRC）」を開設しました。同センターは、双方の研究者によって構成され、研究テーマごとにチームを編成し、研究を行っています。
あいおいニッセイ同和損害保険株式会社が保有する自動車の事故データや運転挙動データなどのビッグデータの分析から、「実データによる実践的な研究を通じたデータサイエンティストの育成教育」「損保ビッグデータの高度な分析技術・有効活用の研究」「自動車に関連し安全な社会構築に寄与する調査研究」について研究を進め、研究の成果を発信しています。
なお2017年3月に、滋賀大学はあいおいニッセイ同和損害保険株式会社と産学連携協定を締結しています。

活動実績

• あいおいニッセイ同和損保／滋賀大学によるビッグデータ専門研究拠点JSSRCが全国の道路舗装状況を把握（https://dsaic.shiga-u.ac.jp/project/120/）
• あいおいニッセイ同和損保／滋賀大学によるアンケートの分類項目の抽出（https://dsaic.shiga-u.ac.jp/project/121/）

帝国データバンク/滋賀大学Data Engineering and Machine Learningセンター（DEMLセンター）設立

概要

ビッグデータを用いた実務では、データを解読できるようにした「指標」が必要ですが、企業における指標作成には、業務知識に加えてデータサイエンスの専門知識が必要となります。そこで、膨大な企業データの研磨技術を有する帝国データバンクと機械学習技術を有する滋賀大学が共同して、企業が持つデータマネジメントの課題に取り組み、必要な人材育成を行うことを目的として、2019年7月、「帝国データバンク/滋賀大学Data Engineering and Machine Learningセンター（DEMLセンター）」が設立されました。
DEMLセンターでは本学の授業を受講し、一定のレベルのノウハウを習得したデータサイエンス学部の学生を研究支援者として採用。データ研磨の実務やデータの可視化などを通じ、高度なデータエンジニア育成を行っています。

活動実績

• 帝国データバンクと滋賀大学によるDEMLセンターと能勢鋼材が最適配送ルート設定の実践研究（https://dsaic.shiga-u.ac.jp/project/231/）
• 帝国データバンクと滋賀大学によるDEMLセンターが、コロナ禍の個別企業の倒産傾向を把握（https://dsaic.shiga-u.ac.jp/project/232/）