オンラインジャーナルのXML記述のためには，通常，構造化されていない論文原稿データをJATS等のXML形式のデータへ変換するためのタグ付けが必要である。特に参考文献・書誌情報のタグ付けは論文1件あたりに多くのタグ付けが必要で，高コストになりがちである。本発表では，生成AI技術を用いた論文原稿への自動的タグ付け手法を紹介する。この手法では，論文原稿内の参考文献部分にAzure OpenAI APIを含めた自社開発アプリケーションを通して処理を行うことで，JATS XML形式の構造化データを得る。今後はこの手法の評価方法の選定や，参考文献書誌情報以外のタグ付けへの応用を目指していく。

Open Science＆Citizen Science時代において，CO₂を資源として利活用する技術情報分析を通じ，社会課題への貢献を目指す¹⁾,²⁾。新聞・Web・特許・学術文献から収集した技術情報を飛行機・船・自動車など6分野に分類し，市民視点で分析。生成AIを用いた特許・論文情報の可視化と，IPランドスケープと社会Connectを組み合わせることで，「AIと共に創る新しい世界」への一歩を示す。INFOPRO2025発表。

日本原子力研究開発機構（以下，JAEA）では、機関リポジトリ：研究開発成果検索・閲覧システム（以下，JOPSS）を活用した情報発信を行っている。JOPSSからは論文情報のほか、特許情報，著者情報等を容易に入手することが可能であるが、一方で研究者の興味範囲や今後の展望といった研究者の「個」を知る要素は少なく、産学連携促進には不十分な状態であった。そこで、成果を効果的に産学連携に繋げることを目的として、研究者の「個」を活用した情報発信システム「ほっとちゃーと」を製作、公開した。同システムでは、自身のニーズに合った研究者を検索できることから、JAEA内外の連携促進に効果的である。また、研究者ごとに個別のURLを設けたことで、学会や名刺交換等の場で自由にPRできるようになったことから、研究者のモチベーションアップにも繋がっている。

本調査研究の目的は，特許を中心とした情報分析に基づき，各社の商品開発戦略を明らかにするとともに新製品開発の方向性の提案を行うことである。題材として，近年国内市場規模が増加傾向であるヘアドライヤーに注目した。分析の結果，髪への潤い付与，速乾，使い易さといった，各社が重視している技術的焦点や開発方針の違いが明らかとなった。一方，ペルソナ分析による顧客ニーズの検討から，「ドライヤー時間をもっと自由な時間にしたい」，「好きな場所で快適にドライヤーをかけたい」といった，まだ取り上げられていないニーズがあると推定された。今後のヘアドライヤー開発では，従来の技術強化に加え，生活スタイルに寄り添った商品設計が重要であり，静音性やポータビリティなど生活スタイルに寄り添った商品設計に基づく開発を進めることを提案する。

大学に入学する学生は新型コロナの影響で十分な情報処理教育を受けられなかった。医療系養成課程の学生を対象に，AIを活用したアダプティブ・ラーニングを実践した。学生が提出したOffice系の課題や振り返りコメントをAIが分析し，学生が苦手とする内容を分析し，復習内容の優先順位を推薦する。次回の演習の冒頭で30分間の復習時間を設けたところ，前年度よりも学生の習熟度が高まった。また，不完全な課題は個別に再提出を指示した。これにより，情報技術の修得で確実な底上げができた。この実践は，学生の習熟度に応じた学習機会を提供し，情報処理の学習効果の向上と指導者の指導改善に貢献する。ポスト・コロナ社会における情報教育の新しい学習モデルを提案するものである。

本研究では，日本の労働生産性向上のために，脳波を活かしたコミュニケーションエイドを活用することの有効性や課題を明らかにする目的で，各種情報分析を実施した。公開資料や記事情報の分析，論文の評価，特許情報の検討を行った結果，いずれの観点においても脳波活用技術の有効性が示された。この技術が日本の労働生産性向上に向け有効活用されることに期待が持てるものであると結論付けた。

生成AIは，専門職と市民間の情報ギャップを埋める可能性がある。医療・ヘルスケアにおいてもその可能性は高く，専門職でも情報の収集が充分でない，希少難病に視点を当てて，日本において治療法・治療薬の存在しない希少難病に関して治療法・治療薬の社会実装を進める活動に生成AIがどのように活用可能かを検討した。今回は日本における希少難病薬に関するドラッグロスを確認して，その新薬の日本での社会実装事業の可能性を生成AIを用いて検討した。なお，本活動はINFOSTA AI利活用研究会の分科会活動として実施した。

OPACは新機能を取り入れて変化してきた一方で，「不透明さ」が感じられるようになっている。MARCレコードをデータベースに取り込む際のデータ量およびフィールドの対応関係，および適合度順出力の順位が不透明さに寄与しているとの仮説から，以下の検討を行った。(1)データベースへの取り込みの際のフィールド適性，データ省略などについて実際のレコードを分析した。(2)検索結果の適合度順表示に関して，検索実験とレコード解析によりその有効性を検討した。

2010年から3年ごとにMEDLINE収録の国内医学雑誌について電子化状況等の調査を行ってきた。電子化率は前回（2022年）調査にて初めて100%となり，今回も同様である。前回に続き言語別割合，提供プラットフォーム（海外・国内）にはほとんど変化がなかったのに加え，今回は収録状況も前回とほぼ同様であった。この結果を受けての今後の調査の方向性についても述べる。

理学療法学・作業療法学専攻の学生を対象に，診察室で用いる英語表現の定着と発話練習を目的とした「Rehab Read-aloud Karuta」を授業で実施した。通常のカルタ取りに加え，札を取った学生がスマートフォンのAI音声認識機能で英文を読み上げ，正しく認識された場合のみ得点とした。カードは日英両面印刷で20枚1セットとし，4人1組で使用した。学生からは「発音を意識するきっかけになった」「競争が楽しく記憶に残る」など肯定的な意見が多く，教科書音読と模擬患者シミュレーションの中間段階に位置づけられる発話活動として有効であった。本活動は身近なデバイスを活用し，アナログゲームの臨場感とデジタル技術の即時フィードバックを融合させ，学習意欲と集中力を高める有望な手法である。

私立大学における数学や人工知能，データサイエンスの教育現場では，入試方式の多様化に伴う学生の学力格差の拡大が顕著である。本研究では，大規模言語モデル（LLM）を活用して，演習問題生成，採点支援システム，個別フィードバック生成，レポート課題でのLLM利用可視化，ルーブリック採点補助などを実装し，採点・返却業務を効率化した。これにより教員は個別指導や創造的活動により多くの時間を割くことが可能となった。INFOSTA AI利活用研究会の活動成果の一環として報告する。

冷凍食品市場の成長鈍化という課題に対し，公開されているアンケート結果及び特許を分析した結果をもとにビジネスモデルを提案する。アンケート結果では共働き世帯の増加により，「時短」ニーズは高まっている一方で，「調理を楽しみたい」「手作り感を大切にしたい」という声も根強く存在しており，調理の「楽しさ」が求められていることが明らかになった。この結果にもとづき，調理工程の一部を消費者に委ねることで「時短」と「楽しさ」を両立させるというビジネスモデルを立案し，そのために必要な冷凍食品とはどういったものか検討を進めた。特許分析の結果，『アレンジ』や『作る楽しさ』を重視した出願が少ないことを確認した。これらの取り組みはまだ進んでおらず，本研究の提案はこれまでにない新たな視点を提供するものであると言える。さらに，本ビジネスモデル実現の課題を整理し，実現するためのアプローチを提案する。

東京都知的財産総合センター（TMIPC，秋葉原）は，都内中小企業による知的財産の創造・保護・活用の促進を目的に，東京都が2003年4月18日に設立した，公益財団法人東京都中小企業振興公社が運営している機関である。相談事業（知的財産相談），セミナー，助成事業を主な事業として，中小企業，スタートアップ企業及び個人事業主等の支援を行っている。相談事業では，経験豊富なアドバイザーチームが弁理士・弁護士の協力のもとに，特実・意匠・商標・著作権・ノウハウ・技術契約・知財調査・技術流出防止等の知的財産に関する無料相談を実施している。前記秋葉原（台東区）を主拠点に，城東支援室（葛飾区），城南支援室（大田区），多摩支援室（昭島市）の４拠点で活動している。当該機関の支援実績を幾つかの視点から報告しつつ，当該機関の支援における課題及び今後の方向性について紹介する。