＜委員会名称＞AI・データサイエンス実践研究小委員会
＜委員構成＞
委員長：東京大学大学院工学系研究科 特任准教授 全 邦釘
副委員長：(株)ベイシスコンサルティング 阿部 雅人
幹事長：茨城大学大学院 理工学研究科 教授 原田 隆郎
委員：公募により募集
＜背景と目的，活動内容＞
近年，人工知能（AI）技術やデータサイエンスに関する技術が急速に発展してきており，様々な分野において活用がなされはじめている．土木工学・構造工学分野においても同様で，本小委員会の前身となる「構造工学でのAI活用に関する研究小委員会」では活発なWG活動やシンポジウム開催，論文集立ち上げなどを通して様々なアプリケーションを見出し，多彩な成果を上げることができた．また，近年はi-Constructionやデータプラットフォーム，DXといった取り組みに注目が集まっており，この分野の重要性はさらに高まっている．
そこで本小委員会では，土木工学・構造工学分野におけるAI技術・データサイエンス技術のさらなる発展や，技術習得／習熟を視野に入れ，委員各自が委員会内で利用可能な範囲でデータを持ち寄り，抱えている問題の解決案やさらなる活用方法について議論を行うことを目指す．具体的な取り組みとしては以下のような内容を想定している．
Ａ．AI・データサイエンスに関する実践的な問題設定の検討
公共的機関・組織等でのオープンデータ化やデータプラットフォーム形成，APIなどのデータ連携が進展していることを踏まえ，また，委員等から委員会に提供されるデータ等を利用して，具体的なデータを設定して実践的なAI・データサイエンス研究のあり方を検討する．AIでもっとも一般的な画像解析に限らず，BIM/CIMや点群などの３次元データや，言語データの扱い，AIと物理モデルの融合手法などもスコープに含むこととする．
Ｂ．最近の動向を踏まえた分析方法の検討
AI・データサイエンスの研究は極めて活発であり，日々新たな手法が生まれつつある．そこで，課題Ａで設定されたデータを利用して，多様なAI・データサイエンス手法を適用・分析し，課題ごとに適した手法を明らかにするとともに，望ましいデータのあり方を検討する．それによって，インフラ分野におけるAI・データサイエンス手法やデータの標準化を目指す．
C．データ連携・データ管理に関する検討
AI・データサイエンスに関する研究を効率的に推進するために，現在各所で整備されているデータ基盤等を生かしたデータ連携のあり方を，A,Bの活動と連動しながら検討し，インフラマネジメントなどニーズに応じて望まれる基本的なデータ管理機能を明らかにする．
Ｄ．上記成果を踏まえた実践的なAI・データサイエンス人材育成の検討
土木工学・構造工学分野におけるAI・データサイエンス人材の育成は急務であり，上記の実践的な活動を生かす形で人材を育成する方法を検討する．
＜活動方法＞
まずは，全体会議を開催し，各方面からの情報を集めながら，活動の意義の明確化を図ります．その後，包括的な活動方針を策定したうえで各WGを設置し，それぞれの活動を行いながらも，年数回の全体会議を通じて，委員全員の情報共有を重要視したいと思っております．本委員会はC委員会に該当し，活動期間は活動開始から2年間とします．旅費，交通費の支給はありませんが，ZoomやSlackなどを活用した運営を予定しておりますので，遠方の会員の参加も歓迎いたします．
＜応募の方法＞
本委員会に委員として参加を希望される方は，(1)氏名，(2)所属・役職，(3)連絡先を明記の上，(4)応募理由，(5)プログラミングや機械学習の経験の有無（なくても問題ありません，運営の参考にするためお伺いします），(6)興味のある活動内容を簡潔に沿えて，件名を「AI・データサイエンス実践研究小委員会応募」として下記連絡先までE-mailでご連絡下さい．なお，できるだけ多くの方の参加を希望しますが，応募者数によってはご希望に添えない場合もございますので，あらかじめご承知おきください．委員の専門分野としては，維持管理を含む構造分野，防災分野を主なターゲットと考えておりますが，他分野の方や，若手技術者の応募も歓迎いたします．
なお，第1回は8月ごろ開催しますが，公募は9/30まで受け付けます．
＜申し込み・問い合わせ先＞
AI・データサイエンス実践研究小委員会 事務局
jsce.struct.ai@gmail.com
