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2024年ナレッジモール研究：受賞ワーキンググループ

By IBM Community Japan 事務局 posted Sun November 17, 2024 09:36 PM

  

2024年ナレッジモール研究：受賞ワーキンググループ

2024年11月15日に開催された「ナレッジモールアワード2024」において、2024年ナレッジモール研究の各賞を発表しました。受賞したワーキンググループは下記の通りです。
なお、各ワーキンググループの研究成果物は、成果発表イベント「GO UNiTE 2024」の成果物展示・閲覧会場でご覧いただけます。

A: 社会課題分野

2024-A-10
メタバースを活用した体験型学習の高度化
メタバースを活用した体験学習の創出を支援する、生成AIツールの研究。
メタバース活用をAIで支援。新しい学習を創出する。
メタバースの活用には技術面・企画面ともに高いハードルがあり、専門家の支援が必要であると考える。しかし現状では十分な支援環境は整っていない。そこで"社会に役立つメタバースを活用した学習方式"を生み出していくため、メタバースを活用した体験学習を構築したい人を支援する、生成AIの支援ツールを研究した。
2024-A-10 受賞インタビュー動画

B: 技術探求分野

2024-B-03
業務システムにおけるAIの現実的な適用
知と対話の粋な融合、生成AIとチャットボットを舞台に洗練された業務効率を追求する
AIチャットボットで業務をスマートに効率化！
本研究では、生成AIを活用した社内業務の効率化を目指し、複数のAIツールを調査・比較してチャットボットを構築しました。導入効果の確認に加え、チャットボット構築時の課題に対する解決策も検討し、さらなる業務改善や新たな活用方法を提案しています。
2024-B-03 受賞インタビュー動画
 
2024-B-06
量子コンピューターの活用研究 －機械学習・量子化学計算・組合せ最適化への適用－
ますます発展する量子技術を使った量子機械学習と量子セルオートマトンの可能性を追求
これまでとは違う！限界突破の量子コンピューティング
量子機械学習は既存の機械学習に対する優位性を示すことができていない。この研究ではどうすれば精度が上がるか、また既存の機械学習より優位性を示す可能性があるのかを探索しました。また量子セルオートマトンでは一次元から2次元へ、また大きなビット数を使ってシミュレーションができるかチャレンジを行いました。
2024-B-06 受賞インタビュー動画

C: 情報システム分野

2024-C-01-S
アプリケーション開発における生成AIの有用性と課題
高等学校「情報Ⅰ」のプログラミング学習における生成AI利活用の可能性を探る
生成AIが教師!?プログラミング教育の可能性
本研究は高校「情報Ⅰ」のプログラミング学習における生成AIの有用性と課題を検討した。教師の負担軽減と生徒間のスキル格差解消を目的とし、複数の生成AIで授業支援の信頼度及び最適なAI・効果的なプロンプトを検証した。結果、生成AIは授業準備や個別支援に有効であり、システム化により更なる活用が期待される。
2024-C-01-S 受賞インタビュー動画

D: ビジネス変革分野

2024-D-01
AIリスクへの対応
未来のリスク"能力低下"の可視化と対策 適切なAI利用とビジネス展開を目指して
AIに依存した未来を考えたことありますか？
AI導入は企業にとって様々なメリットがあるが、リスクが伴うことも忘れてはならない。情報漏洩や権利侵害のリスクは既に議論されているが、人々がAIに依存し、能力低下したらどうなるのか、考えたことはあるだろうか。私たちはまだ実現されていない未来のリスク"能力低下"について追及し、対策案を提示した。
2024-D-01 受賞インタビュー動画
研究成果物の閲覧方法
受賞ワーキンググループを含む、2024年に活動したすべてのワーキンググループの研究成果物は、メンバー限定の「ナレッジモール研究アーカイブ」でご覧いただけます。
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