学際共創研究をご検討の方へ

現代の学術研究は専門分化（細分化）と学際化が同時に進行し、知識は深く掘り下げられる一方で分野間の相互交流によって新たな領域が生み出されています。伝統的に学問の体系は、一元的・階層的なモデルで理解されてきましたが、これらの統一・還元的な見方は知の構造を簡明に示す利点があるものの、多元的で相互循環的に発展する現代の知のあり方を十分に説明しきれない可能性があります。多様化・変容し、かつてない複雑さを帯びている学術分野全体の俯瞰的理解（ひいては、知の構造の解明）を試みるには、新たな分析視座と手法が求められます。本研究では、機械学習技術を用いて学際的な研究領域を俯瞰し、専門分野の細分化と学際的統合のダイナミズムを明らかにすることを目指します。

東南アジアでは、アナツバメの営巣を目的とした「ツバメビル」が建築され、巣を採取して販売する産業が存在しています。しかし、産卵後に巣を採取すると卵が廃棄されるなど、動物福祉（animal welfare）への配慮や持続性に欠ける問題が指摘されています。アナツバメは、産卵前に巣を採取するとすぐに再び営巣を行うことが知られているため、動物福祉への配慮と生産性を両立させる観点から、ツバメの営巣活動をモニタリングし、営巣活動終了後に迅速に巣を採取することが求められています。本研究では、動物福祉と生産性・持続性の両立を目指し、電波を用いたセンシングにより、アナツバメの営巣行動を認識する手法の構築を目指します。

オープンサイエンスへの流れが加速する中で、研究データの流通、共有、公開および利活用が日常的に行われる時代が到来しています。しかしながら、現状ではそれを日常的に行うための手法や基盤整備が不十分であり、その確立が急務となっています。本研究では、研究データマネージメントエコシステムの構築を目指し、実験系研究データメタデータ管理の検証モデルシステムの構築を目的とします。

Virtual Reality（VR）、Augmented Reality（AR）、Mixed Reality（MR）の総称であるXR環境においては、従来のコンピュータ向けUIをそのまま適用することは実用的ではありません。そのため、XR環境の特性に適応したUIを構築する必要がありますが、現状では各事例ごとに試行錯誤しながら最適なUIを構築しているため、他の事例で得られた知識を転移して活用できていない課題があります。本研究では、特定の事例で得られた身体動作や不可視情報を集積することによって得られる「知」を、別の事例のUI構築に活かすためのフレームワーク構築を目指します。身体情報の計測および提示手法を通じ、XR環境でのUIに関する研究を進めます。

がんは日本人における主要な死因の１つです。特に転移は治療を非常に困難にし、致死率を著しく高める要因とされています。そのため、がん転移の機構を解明し、それに基づく予防法を開発することが重要な課題となっています。近年、「融合がん細胞」ががん転移と密接な関係を持つ細胞として注目されています。本研究では、従来の技術では困難であった融合現象の動態解析を目指します。

遺伝的に同一であり、同じ環境下で培養された細胞集団内でも、個々の細胞には差異が生じ、細胞の不均一性が現れます。近年の1細胞計測技術の発展により、この不均一性を定量的に評価できるようになり、その生物学的意義やメカニズム、さらには制御手法に関する研究が進められています。この技術が確立されれば、薬剤耐性を持つがん細胞サブクローンの制御や、再生医療における均質な細胞分化誘導が可能となります。また、オルガノイドや人工組織の設計・構築に必要な、細胞運命の制御にも応用が期待されます。

（本公募は締め切りました。多数のご応募ありがとうございました。）令和7年度「D3センター学際共創プロジェクト」研究提案の募集を行います。これまでの学術分野の枠組みを超え、新たな知の創出や社会課題の解決を目指す、独創的な学際共創研究のご提案を歓迎いたします。学内の幅広い分野の研究者のみなさまにご応募いただけますよう、お願い申し上げます。

ヒトiPS細胞をはじめとする幹細胞技術の進展により、心臓の収縮を担う心筋細胞を実験室内で作製することが可能となりました。多岐にわたる応用研究を効果的に進めるためには、作製した心筋細胞の品質を厳密に管理することが重要です。本研究では、大規模イメージング装置 AMATERASによる非染色明視野画像の取得と、自己教師表現学習を用いた機械学習ベースの異常検知手法を組み合わせ、ヒトiPS細胞由来心筋細胞集団に含まれる異常細胞をデータ駆動的に探索することを目的とします。