お申し込みはコチラからお願いします。

今回は、研究室・道場公開、学部・就職説明＆学部特色入試事前相談、体験講義、デジタルツインセンター展示をご用意しております。

研究室・道場公開

10:00～15:30（随時受付）

4道場・14研究室の活動紹介、デモ展示などを各会場で実施します。

• ビッグデータ道場（伏見・研究棟A・12階・1203）
• システム開発・分析道場（細野・研究棟A・11階・1109）
• ユニークAIシステム構築道場（中西・片柳研究所棟・11階・1101-2）
• ロボット道場（松岡・片柳研究所棟・11階・1104）

※「道場」とは、学部独自の取り組みとして行っている授業外活動です。

• データ工学研究室（伏見研・研究棟A・12階・1203）
• ヒューマンセンシング研究室（武研・研究棟A・12階・1215）
• サービスシステムデザイン研究室（細野研・研究棟A・11階・1109）
• マルチメディアデータモデリング研究室（佐々木研・研究棟A・10階・1003）
• 音声コミュニケーション研究室（大野研・研究棟A・10階・1008）
• コンピュータ数理・微分方程式研究室（千葉研・研究棟A・8階・810）
• ゲームと認知科学研究室（グリムベルゲン研・研究棟A・8階・811）
• 音声＆画像処理研究室（大石・楊研・研究棟A・8階・815）
• 情報セキュリティ研究室（宇田研・研究棟A・7階・708）
• 先端技術認知心理学研究室（伝保研・研究棟A・7階・711）
• 知能情報処理研究室（長名研・研究棟A・6階・604）
• 情報セキュリティと暗号システム研究室（布田研・研究棟A・6階・609）
• ヒューマンインタフェース研究室（井上研・片柳研究所棟・11階・1101-1）
• ロボットビジョン・Spatial AI研究室（松岡研・片柳研究所棟・11階・1104）

学部・就職説明＆学部特色入試事前相談＠片柳研究所棟4F E402

10:00～10:30　学部・就職説明＆学部特色入試事前相談

体験講義＠片柳研究所棟2F E202

13:00～13:30　体験講義①「人間の心を科学しよう」（伝保）
目に見えない心を客観的に分析する方法を体験していただきます。

13:35～14:05　体験講義②「生成AIはどのように動いているのか」（中西）
生成AIがどのように動いているのかを学ぶ授業です。

デジタルツインセンター展示＠本部棟1F

10:00～15:30　デジタルツインセンター展示

仮想空間上に現実と同じ環境を再現する「デジタルツイン」技術について、最新のデジタル技術の展示とイメージ映像の上映を行います。

東京工科大の学生・スタッフ一同、皆さんのお越しをお待ちしています。お会いできるのを楽しみにしております。

お申し込みはコチラからお願いします。

今回は、以下のような道場・研究室紹介、説明会、体験授業をご用意しております。

4道場・17研究室の活動紹介、デモ展示などを各研究室で実施します。

• ビッグデータ道場（研究棟A・12階）
• システム開発・分析道場（研究棟A・11階）
• ユニークAIシステム構築道場（片柳研究所棟・11階）
• ロボット道場（片柳研究所棟・11階）
  ---
• データ工学研究室（伏見研・研究棟A・12階）
• データアナリティクス研究室（福西研・研究棟A・12階）
• シミュレーション技術・数値計算手法研究室（山元研・研究棟A・12階）
• ヒューマンセンシング研究室（武研・研究棟A・12階）
• サービスシステムデザイン研究室（細野研・研究棟A・11階）
• マルチメディアデータモデリング研究室（佐々木研・研究棟A・10階）
• 音声コミュニケーション研究室（大野研・研究棟A・10階）
• 感性・言語コンピューティング研究室（岩下・榊研・研究棟A・9階）
• オペレーションマネジメント研究室（山口研・研究棟A・8階）
• コンピュータ数理・微分方程式研究室（千葉研・研究棟A・8階）
• ゲームと認知科学研究室（グリムベルゲン研・研究棟A・8階）
• 情報セキュリティ研究室（宇田研・研究棟A・7階）
• 知能情報処理研究室（長名研・研究棟A・6階）
• 情報セキュリティと暗号システム研究室（布田研・研究棟A・6階）
• Well-beingデザイン研究室（渡辺研・研究棟A・6階）
• ヒューマンインタフェース研究室（井上研・片柳研究所棟・11階）
• ロボットビジョン・Spatial AI研究室（松岡研・片柳研究所棟・11階）

学部・就職説明会、入試説明会＠片柳研究所棟4F E402

• 10:00-10:30　学部・就職説明
• 10:35-10:55　学部特色入試説明（先進情報専攻）
• 11:00-11:20　学部特色入試説明（社会情報専攻）
• 11:30-12:00　学部特色入試事前相談

体験講義＠片柳研究所棟11F C1102

• 13:10-13:40　体験講義①「おカネから見たICTビジネスのインパクト」（山口）
• 13:45-14:15　体験講義②「生成AIはどのように動いているのか」（中西）

デジタルツインセンター展示＠本部棟1F

• 10:00-15:30　デジタルツインセンター展示

東京工科大の学生・スタッフ一同、皆さんのお越しをお待ちしています。お会いできるのを楽しみにしております。

お申し込みはコチラからお願いします。

今回は、以下のような道場・研究室紹介、説明会、体験授業をご用意しております。

すべて 研究棟A で実施します。

3道場・10研究室の活動紹介、デモ展示などを各研究室で実施します。

• ビッグデータ道場（12階）
• システム開発道場（11階）
• ユニークAI道場（6階）
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• データ工学研究室（伏見研・12階）
• ブレインコンピューティング研究室（菊池研・12階）
• シミュレーション技術・数値計算手法研究室（山元研・12階）
• ヒューマンセンシング研究室（武研・12階）
• サービスシステムデザイン研究室（細野研・11階）
• オペレーションマネジメント研究室（山口研・8階）
• バイオメトリクス研究室（佐藤研・8階）
• 複雑系データサイエンス研究室（瀬之口研・7階）
• 情報セキュリティ研究室（宇田研・7階）
• Well-beingデザイン研究室（渡辺研・6階）

学部・就職説明会、入試説明会

1. 10:00-10:30　学部・就職説明
2. 10:35-10:55　学部特色入試説明（先進情報専攻／社会情報専攻）
3. 13:00-13:30　学部・就職説明

2つの体験授業と学生による道場紹介も実施します。

1. 11:00-11:30　「ホワイトハッカーになれます」（宇田）
2. 13:35-14:05　「生成AIはどのように動いているのか」（中西）
3. 14:10-14:40　学生によるCS道場の活動紹介

東京工科大の学生・スタッフ一同、皆さんのお越しをお待ちしています。お会いできるのを楽しみにしております。

この研究会では、学術機関としては大阪大学、筑波大学、防衛大学校、早稲田大学などから、企業としてはトレンドマイクロ株式会社、NTT社会情報研究所、三菱電機株式会社などから多数の発表がありました。一般的には、大学院生や研究機関に所属する社会人が研究成果の発表を行います。そのような中で、東京工科大学コンピュータサイエンス学部からは学部3年生が対等な立場で研究発表を行いました。

受付です。参加登録自体はオンラインで済んでいますので、来ている旨を順番に記録していきます。

ここからは発表した学生が紹介します。

田村楓都です。私たちのグループは、「舌打ちの音声に注目した個人認証手法の提案」という発表を行いました。この授業では、叫び認証という研究が数年前にありましたので、それを参考にしたのですが、科目担当教員の先生からはうまくいかないのではないかと言われていました。というのも、舌打ちは、叫び声と違って音声の特徴を含まないクリック音だからです。また、深層学習で広く使われている畳み込みニューラルネットワークを使って高精度を出すには、非常に多くのサンプルが必要なのですが、今回は各被験者から100ずつしかサンプルを集められていないためです。

そこで、サンプル数の問題については、正規化後の音声データにガウシアンノイズを加えたり、振幅を変化させるゲイン変動を加えたりして、データ・オーグメンテーションを行いました。さらに、舌打ち音は短時間かつ高周波成分を多く含むことを考慮し、メルスペクトログラムを用いて2次元画像にしました。これらの工夫により、10人の被験者の舌打ち音を、平均正解率99.5%で識別できました。

質疑応答では、複数の方に興味を持っていただき、座長の大木哲史先生(静岡大学)からは、非常に良くまとまっているとお褒めの言葉をいただきました。

瀬戸山権成です。私たちのグループは、「動くキーボードを用いたキーストロークダイナミクス」というタイトルの発表を行いました。

PCのキーボード入力において、誰がタイピングをしたかがわかるという研究はあるのですが、ある程度以上にタイピングが上達してきますと、誰がタイピングしても同じようになり、個人の特徴がなくなっていきます。そこで、私たちのグループでは、タイピングの上級者でも個人のくせが顕著に表れるようにする方法がないかと模索し、キーボードを動かして打ちにくくする方法を考えつきました。タブレット端末上にソフトウェア実装したキーボードがあるのですが、これが伸びたり縮んだりしながらゆっくり動きます。これによって上級者でもうまく打てなくなりますので、個人の特徴差が大きくなるというしくみです。

被験者10名中、ひとり安定しない人がいまして、この被験者を除けば、Random Forestを用いてAUCが0.98で9名の個人識別(9クラス分類)が行えました。

質疑応答では、キーを押してから次に押すまでの時間などの項目を選んだ根拠を聞かれましたので、予備実験で特徴が強く出たものにしたという説明をしました。

神田哲真です。私たちのグループは、「塗り絵を用いた色彩感覚に基づくユーザ認証方式の提案」を発表しました。色彩感覚の違いによって本人確認を行うという内容です。

座長の先生は色弱だそうで、色弱の人がかなりいるというお話をされていました。色弱の人が一定数いるのはその通りなのですが、すべての色弱の人が同じように色の識別ができないわけではなく、得意な色や苦手な色があったり、程度もそれぞれだったりします。色弱ではないことになっている人も、それは同様のはずです。その色彩感覚の違いが、個人の特徴になるのではないかと考えています。

小川翔太です。発表した他の3名は、認証系のセッションだったのですが、私たちのグループは「意味的トークン化によるフィッシングメール検知手法」というタイトルで、攻撃対策のセッションでの発表を行いました。

現在は、大規模言語モデルの研究も進んでいますし、AIが自然言語の文章を扱うのは得意といえます。一方で、通常の単語ではない記号をどのように扱うかという問題があります。一番簡単な方法は、記号を削除してしまうことですが、そこにフィッシングメールの強い特徴があるかもしれません。そこで、私たちは、意味的トークン化によって記号を扱うことにしました。実験した結果、LightGBMを用いた場合にAccuracy 0.905、F1-score 0.896になり、先行研究との比較においても、フィッシングメールの見逃し低減に寄与することが確認されました。

座長の岡本剛先生(神奈川工科大学)からは、トークンの内容についての質問がありました。

コンピュータサイエンス学部は、学部3年生でも研究発表を行っています！

2026年3月17日から2026年3月18日に開催された第206回DPS研究発表会で発表しました．毎年3月のDPS研究発表会はCSEC研究会(コンピュータセキュリティ研究会)との合同で開催されています．

会場は神奈川工科大学でした．最寄りの本厚木駅から路線バスにのって会場に向かいました．

1日目の研究会は夕方から参加しました．セキュリティ研究会側のセッションの内容は専門ではないものの，研究分野を知ることのできる貴重な機会になりました．神奈川工科大学の清原先生の招待講演では興味深い内容を聞くことができました．研究者として重要な3つのPが紹介されていました．

1. Product (製品)
2. Patent (特許)
3. Paper (論文)

企業ではProductやPatentは重視されるもののPaperが出にくいそうです．大学や研究機関ではPatentやPaperは出しやすくProductが出にくいそうです．清原先生は三菱電機で勤務されている間にOver The Air(OTA)で3つのPを達成したそうです．ジャーナルやワークショップで発表した内容はいずれも表彰されているそうで，成果の出し方には参考にしたいと思いました．後の懇親会では清原先生から，論文として外部に発表できない内容もあり発表できるかは仕事の内容にもよると伺いました．企業で成果を発表することの大変さを改めて感じ，発表できることのすごさを改めて感じました．

2日目の午前に口頭発表を行いました．タイトルは「イベントとリソース定義から作成した依存グラフを用いた連鎖障害の調査時間の短縮」です．Webサービスで発生した障害の原因調査を行う手法の提案を行いました．以前にDPSワークショップで発表した内容を拡張した発表です．質疑応答ではなぜ他のアプローチと比較して良いのかを質問をいただき，今後の論文での位置づけの大切さに気がつけました．

 
神奈川工科大学のキャンパスは建物が新しくモダンな雰囲気を感じました．春休みで授業のない期間なこともありキャンパス内には学生がいなく落ち着いた雰囲気でした．

DPS研究会での発表は学部4年以来で6年ぶりでしたが，成果をまとめて発表する機会は内容を整理するために重要だと改めて感じました．またフィードバックを得られることで自分の研究内容をブラッシュアップでき，有意義なことを改めて感じました．

お申し込みはコチラからお願いします。

今回は、以下のような説明会、体験授業、展示をご用意しております。

学部・就職説明会は、片柳研究所棟地下１階ホールで実施します。

4道場（デモ展示）・12研究室の活動紹介（ポスター展示）は、片柳研究所棟11階で実施します。

• ユニークAI道場
• システム開発道場
• ロボット道場
• ビッグデータ道場
  ---
• データ工学研究室（伏見研）
• ブレインコンピューティング研究室（菊池研）
• データアナリティクス研究室（福西研）
• サービスシステムデザイン研究室（細野研）
• ヒューマンインタフェース研究室（井上研）
• 音声信号・画像処理研究室（大石・楊研）
• 情報セキュリティ研究室（宇田研）
• TransMedia Tech研究室（中西研）
• ロボットビジョン・Spatial AI研究室（松岡研） 
• 情報セキュリティと暗号システム研究室（布田研）
• Well-beingデザイン研究室（渡辺研）
• 先端技術認知心理学研究室（伝保研）

4つの体験授業も11階で実施します。

1. 11:55-12:25　「生成AIはどのように動いているのか」（中西）
2. 12:30-13:00　「AIを活用したソフトウェア開発と価値創造へ」（細野）
3. 13:45-14:15　「ホワイトハッカーになれます」（宇田）
4. 14:30-15:15　「人間の心を科学しよう」（伝保）

東京工科大の学生・スタッフ一同、皆さんのお越しをお待ちしています。お会いできるのを楽しみにしております。

こちらは後編になります。

情報セキュリティ研究室に所属するコンピュータサイエンス専攻修士1年の工藤諭です。

私の発表は2日目午前10時40分からのセッションでしたので、他の方の発表の様子を先に知ることができました。会議2日目の様子をお伝えします。

基調講演の様子です。

名古屋大学の武田一哉教授と慶熙大学校のEui-Nam Huh教授による基調講演がありました。

続いて、私の発表について報告します。

私は、「Early Detection of Malicious DNS over HTTPS Traffic」というタイトルで研究発表を行いました。悪意のあるDNS通信を検知する手法の提案と評価でして、機械学習を使っています。機械学習を使うにはデータに特徴が必要で、既存研究ではその特徴を集めるために2分ほどログを蓄積していました。逆の言い方をすれば、その2分間は気づかずに攻撃を受けっぱなしになってしまいます。一方、私の手法では5秒のログでも100％の確率で攻撃を検知可能です。

ここで発表した研究内容が書かれた論文は、米国の有名な学会であるIEEEから発行されます。是非、ご覧ください。

セッションの座長は、お茶の水女子大学の小口正人教授でした。国際会議ですのでセッションはもちろん英語ですし、私以外の発表者は日本人ではありません。

私の発表の様子です。先輩から話は聞いていましたが、システムの都合で自席から発表するのは初めてでした。

質疑応答では、私の後ろの席の方から質問があり、オンラインもあるので前を向いて質問に答えるという不自然な形でした。質問では、UDPはどうなのかと尋ねられましたが、HTTPSを使っていますのでTCPしか使わないと思いました。質問者の方からは、誤解があった旨をセッション後に聞きました。

2日目のコーヒーブレイクの様子をお伝えします。

なんと、焼き鳥がありました。ベトナム風の焼き鳥です。

ケーキとフルーツも前日より多くて大きいような気がしました。

会議2日目はランチバンケットがありました。

案内のパネルからして豪華です。Wi-Fiのパスワードが単純すぎるのは、情報セキュリティの観点からどうかと思いました。

ランチバンケット中には、IMCOMの論文が世界中から広く投稿された話がありました。グラフによりますと、IMCOM 2026で一番投稿が多かったのはインドネシアのようです。

ベトナムの伝統的な踊りや演奏も披露されました。楽器はベトナム独自のもののようです。

歴代のIMCOMの開催地も紹介されました。今回で20回目の開催で、日本でも別府で一度開催されています。2027年はどこなのでしょうか。

20回目の開催ということもあり、長年General Co-Chairsとして会議を先導された成均館大学校のSukhan Lee先生と、クアラルンプール大学のRoslan Ismail先生に功労賞が贈られていました。

今回の会場はハノイの中心部にありましたので、ハノイの様子も紹介します。

市内には活気がありました。

ハノイ駅です。ハノイはベトナムの首都ですので、日本でいうと東京駅のようなものですが、駅舎はこじんまりしていました。

ハノイ市内の様子です。商業ビルと住宅地が混在している感じでした。

3日間の日程を、初日と2日目の前編と後編でお送りします。

開催地はベトナムの首都ハノイでした。公式発表によりますと、332件の論文が19ヵ国の72の組織から投稿され、そのうち127件の論文が採録されたとのことです。採録率は38%でした。この会議では、4つの基調講演、8つのレギュラーセッション、4つのショート口頭セッション、6つのオンラインポスターセッションが行われました。オンラインシステムとしてはWhovaを使っており、95のディスカッショントピックを通して、613件のメッセージが参加者から交換されたとのことです。

日本の研究機関からの発表は、東京工科大学からが2名で、その他は1名ずつ、お茶の水女子大学、広島大学、大妻女子大学などから発表がありました。4つの基調講演として、米国タウソン大学のYeong-Tae Song教授、Hanoi University of Science and Technology(日本名不明)のHuynh Thi Thanh Binh教授、名古屋大学の武田一哉教授、Research Institute of Artificial Intelligence(日本名不明)と慶熙大学校のEui-Nam Huh教授(Director)が講演を行いました。基調講演は4つとも現地での講演で、通常の論文発表は現地発表とオンラインの両方がありました。

情報セキュリティ研究室に所属するコンピュータサイエンス専攻修士2年の山裕人です。

会場は、メリア ハノイ ホテルでした。ハノイ駅の近くにある、とても豪華な5つ星ホテルです。

ホテルに入るとすぐ、フロント横にIMCOM 2026のサインボードが出ていました。

広いホテルですが、どこを通って行けばいいか案内版があるのですぐにわかりました。

私は、昨年のIMCOM 2025でも発表していますので、IMCOMでは2回目の発表になりました。今回は、初日の午前7時半から会場での参加確認が始まり、なんと午前8時からセッションが始まりました。そして、私の発表は、その午前8時からのセッションでした。

午前7時半よりかなり前に到着しましたので、まだ準備中でしたが、タイムテーブルのパネルは出ていました。そして、鏡にも映っていますが、反対側にIMCOM 2026の大きなパネルがありました。

IMCOMでは毎年恒例の巨大なパネルで、写真ではわかりにくいですが高さは2メートルくらいあります。

準備中の会場はこのような感じでした。

レジストレーションが始まりましたので、早速名札を受け取ります。名札の受け取りは、わかりやすく国別になっていました。

私の発表です。

昨年に続き2回目の発表なのでもう慣れましたが、対面とオンラインの両方に対応するため、発表者は自席から自分のPCを使って発表する必要があります。詳しいことはわかりませんが、誰が何と発言したか、システム側で自動集計されている都合のようです。

私の研究発表のタイトルは「Malware Detection on IoT Devices Using Information Gain and Top-L n-grams with Dataset Containing Biased Sample」です。マルウェアを検出する、いわゆるアンチウイルスソフトウェアをIoT機器に導入するために、IoT機器でも動くサイズに縮小して実装しました。データセットを用いて評価した結果、100％マルウェアを検出できます。実は、昨年のIMCOM 2025でも同様の発表を行い、そのときは検出精度が100％にならなかったのですが、今回は改善しました。

IoT機器に機械学習タイプのウイルス対策ソフトをインストールする研究は他にもあるのではないかという質問がありました。確かに他にもあるのですが、それらの研究ではメモリサイズやファイルサイズに言及していませんし、動かせそうだという結論だけで、そもそもIoT機器の実機にインストールしていません。高い精度で検知できるのはPC用のウイルス対策ソフトでも同じで、IoT機器にインストールできなければ意味がありません。

私の発表では、Raspberry Piという小型デバイスでの実装についても言及していましたので、質問ではRaspberry Piは実際のIoT機器ではないという指摘も受けました。それはそうなのですが、最初にRaspberry Piで動作確認をしただけであり、本物のIoT機器であるルータにも実装して評価しているので誤解だと回答しました。マルウェアによく狙われるIoT機器は、ルータとWebカメラです。

基調講演も行われました。

基調講演も対面とオンラインの両方に対応していますが、講演者は4名だけですので、通常の研究発表とは異なり、壇上で発表できる形式でした。

セッションとセッションの間にはコーヒーブレイクがあります。

フルーツやケーキがたくさん置いてあり、豪華でした。奥にはコーヒーのカウンターがあり、ホテルのスタッフに頼めばその場でコーヒーを淹れてもらえます。
頼み方が分からなかったのですが、ベトナムコーヒーを淹れてもらっている人がいました。

会議初日にはランチのレセプションがありましたので、その様子も報告します。

会場には豪華なテーブルが用意されていました。

偉い方のご挨拶もありました。

会議の会場は，タイ王国のパタヤのリゾートホテルでした．あたたかく過ごしやすい気候でした．

この国際会議は，トラックが最大で4つあり，今まで参加した中では最も規模の大きな会議でした．

オープニングセッションでは，国際会議の概要について紹介がありました．国別での採録された論文数はタイが最も多く，次いでインドネシア，日本の順でした．日本からは東京都立大学や武蔵野大学，東京大学をはじめとした大学の参加者がいました．今回の会議は，投稿数が206件あり，そのうち108件が採録されたそうです．

以下のタイトルで口頭発表を行いました．

Koyama, T. Kushida, and S. Ikuno, “Root Cause Analysis for Middleware Issues by Kubernetes Resource Events,” The 18th International Conference on Knowledge and Smart Technology (KST-2026), Pattaya, Thailand, 2026.

国際会議での発表は，4回目であるため，ほとんど緊張せずに発表できました．初めて国際会議に参加した時と比べてスキルが向上していることを改めて感じました．質疑応答では，質問に的確に答えられないことがあり，英語で的確に話す訓練が必要だと感じました．

バンケットでは，タイの古典舞踊のショーが行われました．タイの大学の先生やPhDを取得したばかりのポスドクと話をして連絡先を交換することができました．タイでは，日本と同じようにLINEがソーシャルメディアとして使われているそうで，はじめて日本人以外の人とLINEを交換しました．バンケットの食事はどれも美味しかったです．基本的にタイ料理は唐辛子が入っているので辛めです．以下の写真のとおりスープにも唐辛子が入っていました．

バンケットでBest Paper Awardの表彰式がありました．食事しながら，どんな発表が表彰されるか見ていると，自分の論文のタイトルが読み上げられていました．自分が表彰されていることへの喜びよりも驚きが大きかったです．修士を含めると今回が4回目の国際会議への参加でした．これまで受賞の経験はなく，今回の受賞は貴重な経験となりました．査読で不採録になり社会人学生を続けるべきか悩んだ時期もありましたが，諦めずに続けていてよかったと思いました．

国際会議への参加を通じて自分の研究テーマの改善点や自身の向上すべきスキルに改めて気づけました．また，自身での評価と他者からの評価にはギャップがあることを改めて受賞を通じて実感しました．今回の受賞は喜ばしいことでありますが，現状に満足せずにさらなる高いレベルを目指して努力していきたいと思います．

を世界の舞台で評価してみようということで、今回初めて 3つの国際スパコンランキングに挑戦しました。その結果、すべての部門でランクインという、とても良い成果を得ることができました。 

まずは簡単に順位をご紹介します。 

・TOP500：374位 

https://top500.org/lists/top500/list/2025/11/?page=4 

・HPCG：83位 

https://top500.org/lists/hpcg/list/2025/11/ 

・HPL-MxP：22位 

https://hpl-mxp.org/results.md 

■ 3つのランキングの違いをわかりやすく説明します 

スーパーコンピュータの性能ランキングにはいくつか種類がありますが、今回挑戦したのは TOP500、HPCG、HPL-MxP の3つです。それぞれ、評価するポイントが大きく異なります。 

• TOP500（HPL）

TOP500 は、世界で最も有名なスパコンランキングです。ここでは、巨大な「連立一次方程式」を LU分解という方法で解くスピードを測ります。簡単に言うと、「スパコンが理論的にどれだけ速く計算できるか」を全力で試すテストです。精度は FP64（倍精度）の高精度計算のみを使用します。 

• HPCG（High Performance Conjugate Gradient）

HPCG は、実際の科学技術計算に近い処理をどれだけ速くできるかを測るテストです。疎行列を使い、共役勾配法という別の方法で連立一次方程式を解きます。TOP500のように「理想条件での全力疾走」ではなく、現実のシミュレーションのようにメモリや通信なども含めて計算するため、より“実際の仕事で強いスパコンかどうか”を測る指標です。こちらも FP64 の高精度で評価されます。 

• HPL-MxP

HPL-MxP は近年登場した新しい指標で、AI計算に使われる混合精度（FP16・FP8とFP64の組み合わせ）を使って連立一次方程式を解きます。AIとHPCを両方活用する時代に合わせてつくられた評価方法で、GPUの性能を大きく発揮できるのが特徴です。青嵐はこの部門で 22位 と非常に高い順位に入り、AI時代にも強いスパコンであることが示されました。 

■ まとめ 

TOP500（理論性能）、HPCG（実利用性能）、HPL-MxP（AI時代の総合性能）の3つを組み合わせることで、スパコンの力を多面的に理解できます。 

■ 最後に 

今回「青嵐」が世界ランキングに初めて挑戦し、3つすべてでランクインしたことは、大学の研究環境にとって大きな一歩です。今後もAI、デジタルツイン、数値シミュレーションなど、さまざまな分野で活用を進め、学生のみなさんと一緒に新たな挑戦を続けていきたいと思います。