画像認識分野では，ILSVRC2012でconvolutional neural networkが圧倒的勝利を収めて以降，大量の教師付き画像とconvolutional neural networkを用いることがデファクトスタンダードとなった．しかし，最近になり，教師なし表現学習やconvolutional neural networkとは異なる方法であるTransformerを用いた認識法が提案され，ディープラーニングに基づく画像認識は更に進展しつつある．本稿では，教師なし表現学習とTransformerを中心に最近の画像認識の研究動向を紹介する．

音声や楽音に限らないあらゆる音を分析し，音の種類や発生時刻，発生場所，音源の状態，周囲の状況などを推定する技術は環境音分析や異常音検知と呼ばれ，音声音響分析の新たな分野として定着しつつある．本稿では，環境音分析や異常音検知で取り組まれている研究トピックについて概説した後，それらの課題や最近の研究動向，そして筆者らの取り組みについて紹介する．

意味を理解して図像を補完することができるのはヒトだけである．その能力の発現に言語能力は深く関わっているようである．文字の発明後，太古のヒトが描く洞窟画は，バイソンや鹿といった実際にいる生き物から，神や精霊といった空想の生き物が多く描かれるようになる．これは記号的絵画といえる．絵画は文字より感情を喚起させることに優れている．そして，記号的絵画を人工知能で分析して生成することは，ヒトの感情認知の理解につながる．このような研究手法をAnalysis and Synthesis（分析と生成）と呼ぶ．この手法で，空想の生き物やマンガを描く人工知能ができた．今後この試みは，絵画が生成する意味そのものから，意味によって喚起される感情を対象とする時期に来ているのかもしれない．分析と生成を行って確信したが，絵画は感情を表現するための「言語」といえる．言語が文法をもつことが必然ならば，その文法を駆使して込められた欲求が洞窟画からマンガに連なる根源であり，ヒトの感情を芳醇に喚起させる感動なのである．

無線通信におけるチャネル割当にグラフ理論における彩色問題が応用できるとの指摘は古くからあり，多くの研究が進められてきた．初期の段階では，自動車電話を想定したセルラシステムにおける研究であった．その後無線通信は発展し，多岐にわたる応用が考えられている．グラフ彩色もこれに対応して応用可能な研究が期待されるが，現状では十分でないと考えている．そこで，本文では，チャネル割当とグラフ彩色のこれまでと，発展した無線通信に対応が期待できるグラフ彩色を紹介する．その上で，無線センサネットワークに応用可能な具体的なグラフを取り上げ，本文で扱ったグラフ彩色を例示する．

富士通は理化学研究所とともにフラッグシップ2020プロジェクトに参画し，スーパーコンピュータ「京」に続く我が国の旗艦コンピュータシステムとなるスーパーコンピュータ「富岳」を開発した．フラッグシップ2020プロジェクトでは，多様なアプリケーションを高性能かつ低電力で実行可能とすることを目標に掲げ，その達成のためにコデザインと呼ぶフレームワークを導入して「富岳」の開発に取り組んだ．コデザインはシステム開発者とアプリケーション開発者が協調してアプリケーション性能に優れたシステムを目指すアプローチで，アプリケーションの特性分析結果を用いて，システムハードウェア設計上の多くのパラメータが決定された．そして完成した「富岳」はコデザインの狙いどおり，実用的なアプリケーションを高性能かつ低電力で実行可能なシステムとなった．コデザインの対象は，ハードウェアからアプリケーションまで多岐にわたるが，本論文ではその中で主に「富岳」のプロセッサA64FXの開発に焦点を当てて開発を振り返る．

情報技術の根底を支えてきたムーアの法則の終焉やコンピューティング需要の爆発的増大に伴い，新規な物理系を活用する情報技術研究の重要性が高まり，光を用いたコンピューティングは世界的に活発である．我々は，情報物理の観点を基盤として，光コンピューティングや光インタコネクションなどの情報処理機能を，近接場光学やレーザーカオスなどの先端フォトニクスとともに新たに開拓する研究に従事してきた．本稿では，近接場光やレーザーカオス，量子干渉などを用いた意思決定機能の構築に関する最近の研究を紹介する．

科学技術研究に伴う，倫理的，法的，社会的影響について，主として人文社会科学的観点から検討を行う研究プログラムを「ELSI」と呼ぶ．本稿では，この思想と実践が，前世紀末の米国において生まれた経緯とその後の展開について，歴史的に概観する．この検討は，情報技術の分野においてELSI的課題と向きあう上でも，価値ある示唆を与えてくれるものと考えられる．