Kagawa University has been implementing various education and research initiatives based on industry–academia collaboration/co-creation with the aim of “providing educational opportunities with diverse faculty members” and “deepening discussions and understanding between those who develop human resources and those who utilize them”. In this paper, we describe these initiatives implemented in Kagawa University and the knowledge gained through these initiatives.

Great East Japan Earthquake and the following accident at Fukushima Nuclear Power Station of Tokyo Electric Power Company have revealed many issues and studies to us. It was not only a energy source issue but entire system issue over energy network in Japan. This paper identifies what is required to solve these issues from business model, regulation,some technical perspectives, and make proposal of intelligent information infrastructure in order to build more sustainable community.The proposed infrastructure includes highspeed messaging network, bigdata storage and analisys functions that will give easier approach to new coming energy servicer to create tolerable and flexible infrastructure with less initial and running investment for information infrastructure.

現在, オフィス内にオープンスペースを設ける会社が増加している.ヒト・モノ・情報が接する場を社内で設けることでイノベーションの創出を目指している.しかし, 現在のところオープンスペースの使用状況がわからないため効率的な利用ができていない.本研究は, オープンスペースに設置した各種センサから利用状況を把握することで, オープンスペースの効率的利用を促す方法を提案する.

地域のイベント情報を掲載するウェブサービスにとって，商店街のお祭りや個人主催のライブなどといったその地域に特に密着している多種多様なイベント情報を収集することはサービスのコンテンツを拡大する為に必要不可欠である．そこでSNS上のユーザへ能動的に情報収集を行うソーシャルセンシングを用いることにより，受動的なクローリングでは取得することのできない地域密着イベント情報の抽出を行い，その有用性を検討する．

This paper presents a novel framework for a scalable, flexible, and secure service integration infrastructure using graph databases. The proposed scheme provides loosely coupled clouds integration by using a messaging network enhanced by graph data base. A messaging network is a class of content-aware network and is constructed as a structured overlay network. Graph data base can improve the management of the service integration provided by the messaging network.The proposed infrastructure will help cloud system for governments and municipalities.

「人と共生するAI」が世の中で求められている現在、人とロボットのインタラクションの研究は重要な研究対象となっている。特に集団間でコミュニケーションの分断が生じるような環境において、ロボットの適切な介入により集団間のコミュニケーションを円滑化することはAIとの共生の先鞭となる事例といえる。そこで本研究では、集団内での個人の発言量・発言内容の情報を基に、自律走行型ロボットが参加者に適切な集団間移動提案を行うことで分断された集団間のコミュニケーション円滑化を目指す。また、LLMを介して生成される移動提案の声掛けの仕方による比較もした。結果、適切な移動提案を行うロボットの存在によって、人の移動が行われるだけでなく、各参加者が会話から取り残されることなく意見交換が行われ、ポジティブな感情を感じさせる事が分かった。

コミュニケーションがオンライン中心となるリモートワーク環境では，意思疎通を通じたストレスの把握が行いにくい．そのため，業務を継続しながら実施できるリモートワーカーのストレス検知が重要となる．今回，この問題へのアプローチとしてPC操作ログ分析と表情分析に着目した．本研究では，リモートワークにおけるPC操作特徴量・表情分析による感情推定値とストレスの関係を明らかにすることを目的としている．まず，心拍センサ・PC操作ログ取得プログラム・Webカメラからデータを取得して加工・統合の処理を行う環境を構築した．PC操作ログに関しては，キーボード，マウス，ウインドウの操作を取得する．PC上で行うタスクを設定した上で，疑似的にオフィスワーク及びリモートワークを実施し，データの取得を行った．実験で得られたデータの分析結果として，左クリックの回数や嫌気，悲しみの感情推定値がストレスの変化に関係していることが示唆されたが，どれも弱い相関であった．しかし，業務に慣れるまではリモートワークではなくオフィスワークを実施することでストレスが軽減するという，リモートワークを実施する上で重要となりうる知見が示唆された．

近年，IoTやセンサ技術の発展により，多様な時系列データをリアルタイムで取得可能な時代となっている．現在得られるデータは，変数の種類が単一ではなく，二種類以上のデータが得られる場合が殆どである．このとき，各変数の関連性を特徴抽出することで，より有効性の高い分析手法の確立が求められている． 本研究では，3つの同じ時間軸で異なる次元を持つ時系列変数を光の三原色であるRGBに見立て色変化画像とし，畳み込みニューラルネットワークを適用する．これにより，色の視覚刺激の活用により変数間の関連性を最大限抽出可能なデータ分析手法を提案する．我々人間はRGBを一つの色として認識できるが，計算機で処理する場合は，RGB独自に処理されてしまう．そこで，計算機でも人のようにRGBを取り扱うために，RGBを基軸にしたXYZ，Lab色空間を利用した画像変換を行うことで，より効果的な特徴抽出を行うことを目指す．実験の結果，既存分類手法との精度比較を行い，提案手法の有効性を示すことができた． また，多様な色相空間で時系列を変換することで．各変数を独立として処理する場合よりも高性能な特徴抽出を実現できる可能性が示唆された．

近年，大学における有線LAN接続にはMACアドレス認証が広く用いられているが，MACアドレスの詐称や機器の貸し借りによるセキュリティ上の課題が指摘されている．本研究では，香川大学におけるネットワーク認証のセキュリティ向上を目的として，Microsoft Entra MFAを活用した多要素認証による有線LAN接続方式を提案し，IEEE 802.1X認証とスマートフォンを用いた多要素認証を組み合わせることで，構成員本人を対象とした認証を実現した．提案方式はWindows，macOS，Linuxを含む複数の主要OS上で動作するほか，L2スイッチ配下の端末や音声通話による認証にも対応し，構成員の業務利用に用いる端末で安定した接続を可能とした．さらに，Linux端末における再認証の問題や，多要素認証の通知設定の不整合による接続失敗といった実運用上の課題も分析し，その対策を提示した．本方式は既存の学内基盤を活用しながら，柔軟かつ高セキュリティな有線LAN認証環境の構築が可能である．