神戸学院大学は、教員の研究や教育内容を発信する特設サイト「Social in ～地域社会とともに～」で、経営学部経営学科の金澤拓也准教授によるＡＩ研究を紹介した。

　金澤准教授は、ＡＩの予測結果がどの程度の曖昧さや誤差を含み、どこまで信頼できるかを数理的に評価する「不確実性推定」を研究している。特定の用途に限定せず、医療、金融、物流、教育など幅広い分野で組み合わせて使える汎用的な基礎技術の構築を目指す。また、巨大化やブラックボックス化が進むＡＩに対し、利用者が仕組みを理解し、必要に応じて調整できる「中身が見えるＡＩ」にも関心を寄せる。

　ゼミでは、ＡＩやデータサイエンス、統計の基礎、機械学習モデルの構築を学ぶ。分析結果をどう解釈し、意思決定につなげるかを議論するほか、グループワークや発表を通じて、技術を社会で活用する力の育成を重視している。

　東京工芸大学工学部の森田芳朗教授は、住環境研究所と東京大学大学院工学系研究科の権藤智之准教授と共同で、工業化住宅の長寿命化の実態と、それを支える要因の解明に向けた研究を開始した。

　研究では、積水化学工業住宅カンパニーの調査研究機関である住環境研究所が保有する約60万件の住宅データを分析する。建築時期やエリアなどの建物属性、診断受診履歴などをもとに、工業化住宅が長期間利用される実態を把握する。あわせて、住宅所有者へのアンケート調査や訪問調査も行う。

　近年、住宅や資源を長く有効に使い続ける循環型社会の実現や、２０５０年カーボンニュートラルの達成に向け、住宅の長寿命化や既存住宅の循環利用が重要な課題となっている。工業化住宅は、工場生産による品質の均一化や高い施工精度を強みに、累計５００万戸超が供給され、日本の住宅品質の向上に貢献してきた。一方で、長寿命化の実態や、それを支える要因は十分に明らかになっていなかった。

　森田教授は、住宅ストックの活用、高経年住宅の実態把握、都市空間の再生手法などを研究してきた。今回の研究では、森田教授と権藤准教授の学術的知見、住環境研究所のデータと研究ノウハウを組み合わせ、住宅性能、維持管理、居住者の住みこなしや価値継承の実態などを多角的に分析する。

　２０２５年度のアンケート調査では鉄骨造の工業化住宅に着目し、２０２６年度以降は構造種別を問わず工業化住宅を対象とする。今後は、居住以外の用途への活用や、住宅の構造体・部材の再利用を含めた建物の長寿命化へと研究を発展させる方針だ。

　研究成果は、建築学会などで発表される予定。良質な住宅を長く使う社会の実現に向け、工業化住宅の長期活用に関する知見の蓄積が期待される。

　摂南大学理工学部電気電子情報工学科の西恵理教授の研究室に所属する谷水悠真さんと平井敦司さん（いずれも４年）は、同大学薬学部附属薬用植物園の学習用アプリを開発した。８月22日に一般向けに開催する「夏の薬草見学会」で初公開する。

　同園では教育や実習、研究のため、国内外の薬草や薬樹を約３００種類栽培している。見学者が説明を聞くだけでなく、主体的に学べる仕組みをつくろうと、研究室で２年前から開発を進めてきた。

　アプリには、一般向けの「見学会モード」と薬学部生向けの「勉強用モード」を用意した。見学会モードでは、地図上の見学ルートとピンを頼りに植物を探し、クイズに解答する。科名、生薬名、薬用部位などを確認できる図鑑機能も備える。勉強用モードでは、植物名や生薬名、学名などの４択問題に取り組める。正答率の表示や誤答した問題だけを解き直す機能もあり、反復学習に活用できる。