シミュレーション、数理・データサイエンスが医療・工学分野に広く普及しており、疾患の将来予測、ものづくり、公共交通の効率化、防災・減災等が行えるようになりました。
本講習会では、ものづくりや社会の安全安心を支えるシミュレーションや産業数学、データサイエンスの動向について実用例などを交えて紹介します。

◆日　時：2026年12月8日(火)　14:00～17:00
◆会　場：ハイブリッド開催
　　　　［現地］宮崎大学木原キャンパス　創立330記念交流会館　（※Googleマップ）（※会場案内PDF）
　　　　［オンライン］Zoomウェビナー
◆定　員：［現地］50名　［オンライン］100名
◆参加費：無料（※本会会員以外の方もご参加可能です）

（１）「マルチエージェントベース交通流シミュレータの開発と宮崎県の交通最適化に向けた活用事例」
藤井 秀樹　氏（東京大学大学院工学系研究科 准教授）
【講演概要】
交通現象の再現や交通政策の定量的な効果推定のため、マルチエージェントシステムにもとづく交通流シミュレータの開発に取り組んでいる。知的エージェントとして実装された自動車のドライバや歩行者は、周囲の状況を認知し、目的を満たすために自律的に意思決定・行動するよう設計されている。
本講演では交通流およびドライバ行動のモデル化について解説したのち、これまでに現実の交通社会問題に適用した事例を紹介する。あわせて、宮崎県の交通問題解決のために現在進行形で取り組んでいる内容についても報告する．

（２）「医療・健康データサイエンスとAIによる地域健康づくり ―医療AIから予防・Well-beingへの展開―」
内山 良一　氏（宮崎大学工学部工学科情報通信プログラム　教授）
【講演概要】
本講演では、医用画像や電子カルテをはじめとする医療データと、健康アプリ、ウェアラブルデバイス等から得られる健康データを対象として、データサイエンスとAIを活用した地域健康づくりについて概説する。
まず、X線、CT、MRI等の医用画像から病変を検出するAIや、患者ごとの治療方針を支援する個別化医療AIなど、これまで取り組んできた医療AIの研究事例を紹介する。次に、病気になった後の診断・治療だけでなく、健康な段階から個人の生活習慣や健康状態を継続的に把握し、疾病の発症予測や行動変容、健康増進につなげるデータ駆動型予防医学について述べる。さらに、自治体、医療機関、大学、企業が連携して医療・健康データを収集・解析し、科学的根拠に基づいて健康施策やサービスの有効性を評価することの重要性について論じる。最後に、AI、データサイエンス、生体センシング等の技術を地域社会に実装し、健康長寿とWell-beingを実現するための産官学連携のあり方と、宮崎を実証フィールドとした「地域モデル」の創出・展開について展望する。

（３）「地盤数理学構築の試み」
田上 大助　氏（九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 准教授）
【講演概要】
土砂災害の前兆を捉えてその発生を予測し防災・減災に取り組むことは、我が国にとって喫緊の重要な課題であり、地盤力学の専門家を中心に様々な成果が得られている。しかし我々の知る限り、用いられる土砂災害の機序は経験則・現象論に基づいているため、地盤の性質を考える際に重要となる、地盤の微細構造である土骨格の物理を基盤として、構成的に土砂災害の機序を説明することは困難である。
そこで我々は、均質化法という数学の道具を用いて、地盤に対する構成的な説明を可能とする数理モデルを構築し、防災・減災の評価に資する数学的に正当化された数値計算手法の確立を目指した試みとして、地盤数理学の構築を進めている。また地盤数理学の構築で用いられている様々な数学の道具は、数学が持つ抽象性を活かし、実社会における他の事象への拡張性を備えていることも、いくつかの事例を通して紹介する。
本講演では、これまでに得られている地盤数理学の成果、および関連する他の事例を紹介することで、抽象的で “高尚な” だけでなく、実社会で直接的に役立つという、数学が持つ一つの側面を紹介する。

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■受付締切日：2026年12月4日(金)
■参加費：無料

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主催：(一社)電子情報通信学会九州支部

九州支部事務局　shibu@kyushu.ieice.org