センシングと自然言語処理を用いた大学等の「実験室の状態の自動判断モデル」の開発

• Project/Area Number: 25K06364
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 09050:Tertiary education-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 主原 愛 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 助教 (10825665)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小野 悟 公益財団法人放射線影響研究所, 情報技術部, 部長 (50818309)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2028: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2025: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
• Keywords: 実験室 / 状態評価 / 自然言語処理 / センシング / 自律的リスク管理

Outline of Research at the Start

本研究は、大学等の実験室において、局所排気装置（ヒュームフード等）の状態変化をセンシングデータから捉え、自然言語処理技術を応用して「いつもと似た状態（正常）」との類似度を評価するモデルを構築するものである。これにより、実験室の“いつもと違う何か変”という感覚を定量的に捉え、異常の兆候を自動で判断できるようにする。研究者が自由に研究活動を行いながらも、リアルタイムで自己点検が可能な仕組みを提供することで、研究現場の安全性向上と自律的リスク管理の促進を目指す。