京大ミートアップ の記事一覧

京都大学 学術情報メディアセンター 首藤研究室とGMOインターネットグループがタッグを組み、AI・ブロックチェーン・サイバーセキュリティなど、急速に進化するテクノロジーを「実践的」かつ「革新的」に学べる無料イベントです。アカデミアとビジネスの最前線で活躍するエキスパートが最新トレンドや実装事例をわかりやすく紹介いたします。現地参加者は講演後の懇親会にて議論やQ&Aの時間もたっぷり設けています。 イベント概要 開催日時：2025年12月12日（金）開催時間：17:30 ～ 20:30開催場所：オンライン配信・京都大学学術メディアセンターオフライン開催住所：京都府京都市左京区吉田二本松町 京都大学 学術情報メディアセンター南館参加費用：無料 イベントの申し込み/詳細はこちらから　 ※現地での参加については学生の方のみが対象となりますのでご了承ください。※当日、学生の方は受付にて学生証のご提示をお願いいたします。 こんな方におすすめ！ ●IT技術者や研究者を志す学生の方●IT業界で働いている方●先端技術に興味がある方 スピーカー情報 妹尾 卓磨 氏　（Turing株式会社 スタッフリサーチャー） 2020年Sony Researchに新卒入社し、社会人博士として慶應義塾大学でコンピュータサイエンスの博士号を取得。Sony Researchのシニアリサーチサイエンティストとして、Gran Turismo Sophyプロジェクトを牽引し、人間を凌駕するゲームAI開発に貢献する。2025年Turing株式会社に入社し、完全自動運転に向けた研究を行う。オフライン強化学習ライブラリ「d3rlpy」含め、オープンソース活動を行っており、国内外の主要学会での多数の受賞歴を持つ。 東風上 奏絵 氏（京都大学 大学院 情報学研究科 特定助教） 2023年より現職2015年東京大学工学部機械情報工学科卒業2022年東京大学大学院学際情報学府 博士課程修了2022 年東京大学大学院情報理工学系研究科特任助教博士 (学際情報学)専門はヒューマンロボットインタラクション特に、子どもとロボットのインタラクションや教育ロボットの研究に従事第38回日本ロボット学会 学会誌論文賞受賞（2024） 滝澤 照太　（GMOインターネットグループ株式会社 グループ研究開発本部 次世代システム研究室 シニアアーキテクト） 2018年 GMOインターネット株式会社に新卒入社。アプリケーションエンジニアとして、アドテク関連サービスやビッグデータ解析基盤の開発，複数の新規サービスの立ち上げに携わる。2024年よりヒューマノイドをはじめとするロボットの制御ソフトウェアの研究プロジェクトに参画。専門領域は低レイヤ・組み込みシステム。 タイムテーブル 17:10　開場、受付開始17:20　配信開始17:30　オープニングトーク17:35　Session1 18:00　Session2 18:30　Session3 19:20　配信クロージング、懇親会20:30　中締め、退場 懇親会（会費無料・飲食あり） 会場参加の学生の方にはセッション後の懇親会をご用意しております。登壇後のスピーカーへ直接質問できる機会ですので、お近くの方はぜひ現地にてご参加ください。皆さんのご参加をお待ちしています！ イベントの申し込み/詳細はこちらから　 ※現地での参加については学生の方のみが対象となりますのでご了承ください。※当日、学生の方は受付にて学生証のご提示をお願いいたします。

2025年5月30日、京都大学 学術情報メディアセンター 南館4Fにて、「第4回 京大ミートアップ supported by GMO」が開催されました。このイベントは、京都大学 首藤研究室とGMOインターネットグループが共催し、アカデミアとビジネスの垣根を越え、AI・ブロックチェーン・サイバーセキュリティなど先端テクノロジーの「実践知」を学ぶことを目的としています。今回は、こちらのイベント開催レポートをお届けします。 イベント概要 【セキュリティ×先端研究】第4回 京大ミートアップ supported by GMO先端研究を社会に届ける： サイバーセキュリティの先駆者からのメッセージ日時：2025年5月30日（金）17:30～20:20場所：京都大学 学術情報メディアセンター 南館4F参加費：無料（学生限定、学生証提示あり）形式：現地＋オンライン配信、懇親会あり（飲食提供）https://kmu.connpass.com/event/352727/ Session1：「準同型暗号の研究動向」松岡 航太郎 氏（京都大学大学院） 松岡氏は、京都大学 情報学研究科 博士課程に在籍しつつ、セキュリティ・キャンプ開発コースのプロデューサーも務める若手研究者です。今回の講演では、「準同型暗号（Homomorphic Encryption）」の本質と研究トレンドについて、理論から応用、実装、高速化まで幅広く解説しました。 暗号学とは何か？から始まる本質的な問いかけ暗号学は「信用を代替する手段」を設計する学問であり、暗号技術は「信用のコスト」を定量化する道具になるという本質的な視点から導入。 準同型暗号とは、暗号文のまま加算・乗算等の演算ができる暗号方式。秘匿計算（secure/private computation）の文脈において重要な技術であり、「暗号化されたまま計算できる」特性がクラウド計算・プライバシー保護に役立つ。準同型暗号の分類として、「部分準同型暗号」「レベル付き完全準同型暗号（LHE）」「完全準同型暗号（FHE）」を紹介。 実用事例Microsoftの「パスワードモニター」、Appleの「迷惑電話通知（Caller ID）」「画像ベースの検索（Enhanced Visual Search）」などに実際にFHE技術が応用されている事例を紹介。 技術的な課題と最先端の研究課題1：スピード（10の8乗遅い）課題2：利便性（限られた演算しか扱えない）課題3：安全性（ノイズの蓄積など理論未解明な部分）高速化のためのハードウェアアプローチ（FPGA、アクセラレータ）についても言及。DARPAによる512並列の演算機など、最先端のプロジェクトも紹介されました。 まとめ完全準同型暗号は「信用のない世界で信頼を構築する手段」として急速に進化していることを知りました。応用の現場と研究開発の現場が結びつくことで、社会実装の加速が期待されます。松岡氏の講演は、参加者にとって難解な理論を日常的な応用と結びつけて理解するための「道しるべ」となりました。 資料はこちらから https://nindanaoto.github.io/pdf/Kyodai-MeetUp.pdf 映像はこちらから https://youtu.be/XTJ7AVveP-Q Session2：「秘密計算の紹介とIETFでの標準化動向」酒見 由美（GMOサイバーセキュリティ byイエラエ） GMOサイバーセキュリティ byイエラエでセキュリティアーキテクトを務める酒見は、GMOインターネットグループを代表するセキュリティ領域におけるエキスパートという肩書も持ちます。「暗号のおねぇさん」としても親しまれている実務家研究者である酒見は、研究から社会実装へと広がる“秘密計算”の技術と、国際標準化団体IETFでの活動をテーマに講演しました。 秘密計算とは？データを秘匿化したまま 統計処理などの計算処理ができる技術で、プライバシー保議と利活用を両立 。この講演では、秘密計算の応用として、不正送金検知やクレジットカードの不正利用検知などへの応用 が期待される、プライバシー保護連合学習技術に注目します。この技術では複数組織が機密情報を開示せずに共同でAI学習・分析を安全に実現します。 社会実装に向けた取り組み SIP国プロにおいて、「プライバシー保護連合学習」の社会実装を推進。各銀行での機械学習の結果に対して準同型暗号化を行い、中央サーバーで復号せずに統合・学習できる仕組みを紹介。GoogleのFederated Learning技術を応用し、準同型暗号を加えることでより安全な仕組みに。 普及への壁と可視化アプローチ「暗号＝難しい」「導入が大変」という心理的障壁を超えるため、産総研の「物理的暗号教材」やストーリーベースの学習動画を紹介。恋愛リアリティショーを題材にした秘密計算の可視化例は、多くの学生参加者に刺さったのでは？！ IETFでの標準化活動酒見はインターネット標準団体IETFにも積極的に参加。秘密計算のRFC（技術標準文書）化を目指し、インターネットドラフトを提出。IETFは誰でも参加可能なオープンな場であり、研究成果のグローバルな普及に貢献できる重要なチャンネルといいます。 まとめ暗号技術の研究成果を社会実装につなげるためには、「技術・品質・ユーザー理解」の3軸が重要。参加者には、研究・標準化・実装までを一貫して牽引する酒見の姿勢に感銘を受けたという声も多数ありました。 映像はこちらから https://youtu.be/xM8f3oTv104 Session3：「コンピュータサイエンス研究を事業を通して世の中に届ける」竹迫 良範 氏（神山まるごと高専 教授） Web開発技術やセキュリティを軸に、日本のエンジニア文化を支えてこられた竹迫氏が「技術と社会の橋渡し」をテーマに講演を行いました。 研究と事業をつなぐR&Dの実践知 長年の研究開発経験をもとに、エンジニアとしてどのように研究成果を事業に変えてきたか、具体的なR&D活動のサイクルや手法を紹介。「技術を社会に届ける」には、単なるプロダクト化ではなく「事業を通じて新しい価値を多くの人に届けること」が重要であると強調。 技術キャズムとハイプサイクルの乗り越え方新技術の普及には“キャズム”と呼ばれる断絶がある。その橋をどう架けるかを、キャズム理論・ガートナーのハイプサイクル・リボンモデルなどの理論を交えて解説しました。テクノロジーが実用レベルに至るまでの「死の谷」をどう乗り越えるかが、R&Dとプロダクトチームの鍵になると示唆しています。 事例紹介とOSS・データ公開の力量子アニーリング、変分量子アルゴリズム、推薦システムなど、先進的な研究成果をどのように社会に還元してきたか、リアルな事例を交えて紹介。OSS公開、オープンデータ化、産学連携によって、研究成果の価値が“広がり”を持つことを強調しました。 エンジニアの未来を語るエンジニアは単に技術を開発する人ではなく、「価値を届ける人」であるべき。神山まるごと高専での教育実践を通して、次世代エンジニアに「技術×ビジネス×社会貢献」を伝える役割も担っていると語りました。 まとめ「社会に届ける」というキーワードが、イベント全体の通奏低音であったことを強く印象付けるセッション。研究者、エンジニア、教育者という3つの視点から、“届ける技術”へのヒントが凝縮された講演でした。 映像はこちらから https://youtu.be/HT6aRW0ht2c 懇親会 この後は会場に訪れてくださった学生さんを交えての懇親会が行われました。３名の登壇者の方に、実際の現場でのお話を聞いたり今後のキャリアを相談したり、活発なコミュニケーションが行われていたように思います。研究室以外の学生との交流があまりないということも聞き、学生同士の交流もとても貴重な機会になったのではないでしょうか！ さいごに 京大ミートアップは、年に2回、6月と12月ごろを目安に開催しています。単なる講演イベントにとどまらず、「研究×実装×キャリア」の交点を体験できる場として、学生への学びを提供してまいります。次回も「アカデミアと実務をつなぐ場」として進化し続ける京大ミートアップにぜひご注目ください！

インターネットと最新技術を活用したプロダクト開発において、実践的な知見や革新的なアプローチを共有することを目的に、京都大学とGMOインターネットグループ株式会社が共同で開催するイベントです。 イベント概要 開催日時：2024年12月4日（水）開催時間：17:30 ～ 20:20開催場所：zoomのオンライン配信・京都大学学術メディアセンターオフライン開催住所：京都府京都市左京区吉田二本松町 京都大学 学術情報メディアセンター南館参加費用：無料 イベントの申し込み/詳細はこちらから　 ※今回現地での参加については学生の方のみが対象となりますのでご了承ください。※当日、学生の方は受付にて学生証のご提示をお願いいたします。 こんな方におすすめ！ ●IT技術者や研究者を志す学生の方●IT業界で働いている方●先端技術に興味がある方 スピーカー情報 三宅 陽一郎（株式会社スクウェア・エニックス イノベーション技術開発ディビジョン リードAIリサーチャー） ゲームAI開発者。東京大学特任教授・立教大学特任教授・九州大学客員教授。京都大学総合人間学部で数学を専攻。大阪大学大学院物理学修士課程を経て博士（東京大学、工学）。2004年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発・研究に従事。デジタルゲーム/スマートシティ/メタバースの人工知能が専門。著作「戦略ゲームAI解体新書」「人工知能のための哲学塾」多数。IGDA日本SIG-AI代表、日本デジタルゲーム学会理事、人工知能学会理事を務める。 鹿島 久嗣（京都大学大学院情報学研究科 教授） 1999年 京都大学 修士課程を修了ののち、日本アイ・ビー・エム株式会社に入社。業務の傍ら、2007年に同大学 博士課程を修了し、博士（情報学）の学位を取得。2009年より東京大学 准教授を経て、2014年より京都大学 教授。2016年より2020年まで、理化学研究所 チームリーダーを兼任。人工知能やその基礎技術である機械学習の研究開発とその実社会応用に従事。日本学術振興会賞(2019)等の受賞多数。 入谷 匠（GMOインターネットグループ株式会社 データサイエンティスト） 2013年 京都大学大学院理学研究科で博士号取得。専門は素粒子物理学(理論)。その後、高エネルギー加速器研究機構、京都大学基礎物理学研究所、Stony Brook University、理化学研究所仁科加速器研究センター等の研究機関で理論物理学の研究に従事。2019年GMOインターネットグループに入社後、金融ビッグデータ解析、ネット広告のデータ分析などのプロジェクトに参画。2023年から東京大学医科学研究所との共同研究プロジェクトに立ち上げから参加し、生命科学分野における深層学習の応用に従事。 タイムテーブル 17:10　開場、受付開始17:20　配信開始17:30　オープニングトーク17:35　Session1 入谷 匠『生成AIで学術研究はできるのか？～物理学者からデータサイエンティストへ～』18:00　Session2 鹿島 久嗣『意思決定のための機械学習』18:30　Session3 三宅 陽一郎『ゲームにおける空間AI ～デジタルゲームの人工知能～』19:20　配信クロージング、懇親会20:20　中締め、退場 セッション情報 Session1 生成AIで学術研究はできるのか？ ～物理学者からデータサイエンティストへ～　（入谷匠）私は元は素粒子物理学の研究者でありましたが、数理・分析能力を活かしてデータサイエンティストとしての新しいキャリアをスタートさせました。このような私の経歴を踏まえて、昨今の生成AIの発展により、生成AIが学術研究ができるのか、また、生成AIを応用して学術研究ができるのか？に関して、最新のAI技術の応用の可能性についてお話しします。 Session2 意思決定のための機械学習　（鹿島久嗣） Session3 ゲームにおける空間AI ～デジタルゲームの人工知能～　（三宅陽一郎）デジタルゲームにおける人工知能は40年以上の歴史を持ち、その主たるテーマは、将棋や囲碁といったボードゲームが主に離散空間・離散時間（ターンベース）の人工知能を作成するのに対して、連続空間・連続時間における人工知能です。 デジタルゲームの人工知能システムは３つの人工知能からなり、ゲーム全体を制御するメタAI、キャラクターの頭脳となるキャラクターAI、空間を解析し空間そのものを人工知能とする「空間AI」（スパーシャルAI）からなります。特に空間AIは、実空間に本システムを応用するための基盤であり、シミュレーション空間と実空間をつなぐ人工知能です。今回は、本システム全体を解説しつつ、空間AIが見せる未来についてお話いたします。 懇親会（会費無料・飲食あり） 会場参加の学生の方にはセッション後の懇親会をご用意しております。登壇後のスピーカーへ直接質問できる機会ですので、お近くの方はぜひ現地にてご参加ください。皆さんのご参加をお待ちしています！ イベント申し込み/詳細はこちら

理工系修士・博士がキャリアを考える際、研究と就職どちらに進むかは今後の人生において大事な選択です。本イベントでは、大学生/大学院生が直面するキャリア選択について、研究職と技術職の双方の観点から深掘りします。スタートアップCTO、アカデミアの研究者、そして開発現場のエンジニアといった多様なキャリアパスを持つ3名が登壇し、それぞれの選択の背景や苦労、やりがい等を語っていただきます。 イベント概要 開催日時：2024年6月21日（金）開催時間：17:00-19:30開催場所：zoomのオンライン配信・京都大学学術メディアセンターオフライン開催住所：京都府京都市左京区吉田二本松町 京都大学 学術情報メディアセンター南館参加費用：無料 イベントの申し込み/詳細はこちらから 今回現地での参加については学生の方のみが対象となりますのでご了承ください。当日、学生の方は受付にて学生証のご提示をお願いいたします。 第1回京大ミートアップ　supported by GMO開催時の写真 こんな方におすすめ！ IT技術者や研究者を志す学生の方IT業界で働いている方先端技術に興味がある方 スピーカー情報 曾川　景介（newmo株式会社　CTO） 2011年京都大学大学院情報学研究科修士課程修了。fluxflex社にてWebPayを開発。2015年 LINEグループ参画後、LINE Payを開発。2017年メルカリグループに参画し、メルペイCTOなどを歴任。2024年1月newmo株式会社を創業し、CTOに就任。 黒宮　寛之（GMOペパボ株式会社） 2023年京都大学大学院情報学研究科博士課程修了（緒方研究室）。専門は教育工学で研究テーマは「ラーニングアナリティクスによるエビデンスに基づく学習支援」。同年GMOペパボ株式会社に新卒入社し、SUZURI事業部にてモバイルアプリのバックエンド、レコメンドの開発に従事。直近ではSUZURI iOSアプリのフォーユータブの実装をメインに取り組む。 黒宮の経歴の取材記事はこちら第１期生 新卒エンジニアが語る！「新卒年収710万プログラム」採用への挑戦と、現在の働きについて / 開発者向けブログ・イベント | GMO Developers 包 含(京都大学白眉センター特定助教) 2022年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程終了。同年京都大学白眉センター特定助教に着任。統計的機械学習を専門領域としており、2023年「信頼性の高い機械学習を目指した損失関数の設計」について船井情報科学復興財団より船井研究奨励賞を受賞 イベント申し込み/詳細はこちら タイムテーブル 懇親会（会費無料・飲食あり） 会場参加の学生の方にはセッション後の懇親会をご用意しております。登壇後のスピーカーへ直接質問できる機会ですので、お近くの方はぜひ現地にてご参加ください。皆さんのご参加をお待ちしています！ 第1回京大ミートアップ　supported by GMO開催時の懇親会の写真 イベント申し込み/詳細はこちら