| メール | hoshikawa.naoto.fw@u.tsukuba.ac.jp |
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| 名前 | 干川 尚人 |
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| 所属（教員組織）※学生は指導教員の所属を選択 /Affiliation (Faculty/Organization) | システム情報系/Faculty of Engineering, Information and Systems |
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| 専門分野/ Research Field | 情報システム，ネットワークサービスシステム，IoT，エッジコンピューティング |
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| 以下の項目から選んでください。 Please select from the options below. | 教員・研究員/ Faculty Member / Researcher |
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| 職位 Position | 准教授 |
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| 2－1研究へのAIの活用経験と意識（当てはまるものを選んでください）/Experience with and Perceptions of AI Utilization in Research | AIそのものやAIの高度化を研究している/I conduct research on AI itself or on the advancement of AI technologies. |
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| 5-1 専門分野（複数選択可）Classification of AI Research | ロボティクスと実世界 Robotics and Real-World Interaction;AI応用 AI Applications;AIと社会 AI and Society;エージェント Agents; |
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| 5-2 現在の主要研究テーマをご記入ください。 （1テーマにつき100〜300字程度） Please describe your current main research theme(s). | 1．フラクタル図形合成による大規模3D背景オブジェクトの生成システム【基礎から応用フェーズ】
3Dコンテンツが増加するデジタルツイン・メタバース時代を見据えた，オブジェクト生成支援システムの研究である．多くの自然物がフラクタル性を持つ点に着目し，フラクタル図形を組み合わせることで，大規模な自然背景オブジェクトを容易に生成できる仕組みの創出を目指す．昨今の生成AIによる汎用的なオブジェクト合成技術とは異なり，フラクタル性を持つ大規模な自然造形物というドメイン特化型の対象に絞ることで，低計算コスト（演算力，電力，人力）での実現を特徴とする．2025年度の成果としては，本AIシステムによる生成造形物に対し，作成者が介入できるヒューマン・イン・ザ・ループ機能も実装している．
2．センサロボット，サーバ機器，空調機連動によるデータセンター（DC）空調電力最適化【基礎から応用フェーズ】
世界的にデータセンター（DC）は激増しており，DCそのものの電力消費も著しく高まっている．さらに，電気代の世界規模での高騰が重なり，環境面（エコロジー）だけでなく経済面（エコノミー）でも大きな課題となっている．本テーマは，これまで運用上の安全性を重視して過剰冷却が行われがちだった既設DCを対象に，移動ロボットによる空間内の熱だまり監視，サーバ機器などの安全閾値，空調機制御を組み合わせたデジタルツインシステムにより，空調電力の最適化を試みる取り組みである．学情センターのサーバルームを用いた実証型研究として推進している．
3．安全性を担保したAIエージェント（Guideline Agent）による人間作業を代替するAI運用の研究と実証【基礎検討フェーズ】
近年のAIエージェントは，曖昧な問合せや断続的な情報投入も受け付けられるなど，人間に近い応答が可能になりつつある．そのため，情報システム分野におけるユーザー問合せ対応を代替する自動化（人件費削減）が期待される．一方で，ハルシネーション（虚偽生成）やプロンプトインジェクション（意図せぬ情報流出）のリスクを完全には排除できず，ユーザー個人に紐付くような自動応答は依然として実現が難しい（その結果，現状ではナレッジベース型のQ&A自動応答に留まることが多い）．この課題の解決において，Guideline Agentは重要な役割を担う．本テーマは，学情センターの情報システム基盤（無線LAN，VPNなどを想定）への応用を前提とした実証型研究であり，理論に加えて実環境を用いたR&Dを推進（一般応用への展望を開拓）できる点を強みとする．
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