Faculty Recruitment Information_Department of Communications and Computer Engineering, Waseda University

早稲田大学理工学術院情報通信学科教員公募

このたび、早稲田大学の研究者6名が、科学技術分野で顕著な功績があったとして、「令和8年度科学技術分野の文部科学大臣表彰」を受賞しました。
科学技術分野の文部科学大臣表彰は、科学技術に携わる者の意欲向上を図り、日本の科学技術水準の向上に寄与することを目的としており、科学技術に関する研究開発、理解増進等において顕著な成果を収めた者に対し授与されています。

今後も本学では、中長期計画「Waseda Vision150」における研究ビジョンである「世界の平和と人類の幸福に貢献する研究」の実現に向け、未来をイノベートする独創的研究の促進を図ってまいります。

「水・食・エネルギー・健康」の循環型社会モデルを久米島で実証開始
～NTT、早稲田大学、久米島町が包括連携協定を締結～

発表のポイント

• NTTと早稲田大学はこれまで「「地球愛」の醸成とサステナブル社会の実現」という共同ビジョンを掲げ食・エネルギー・スポーツ/健康・量子分野で共同研究をすすめてきました。今回このビジョン実現に向け、島嶼地域の社会課題解決のため久米島町と包括連携協定を締結しました。
• 今回の包括連携協定により、久米島町の協力を得て考案した新社会モデル「BlueSphereモデル」を実証します。
• 将来的には、この久米島町での成果を、世界中の島嶼地域が抱える共通課題を解決するための先駆的モデルとして発信していくことをめざします。

NTT株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田　明、以下「NTT」）、沖縄県久米島町（町長：桃原 秀雄）、学校法人早稲田大学（東京都新宿区、総長 田中 愛治、以下「早稲田大学」）は、島嶼部における社会課題解決およびカーボンニュートラル社会の実現をめざし、教育活動、研究活動などに関し、互いに支援・協力することに合意し、令和８年４月６日包括連携協定を締結しました。今回の包括連携協定により、島嶼での「水・食・エネルギー・健康」統合循環モデル「BlueSphereモデル^※1」を実証し、食・エネルギーが自立し、健康長寿を実現するサステナブルな未来の島嶼社会を創造する取り組みを始動します。

背景

近年、地球温暖化、エネルギー問題、食料問題といった地球規模の課題が深刻化し、持続可能な社会の実現が必要となっています。
このような喫緊の課題に対し、単なる現状維持や悪化防止に留まらず、抜本的な解決策を模索する動きが世界中で加速しています。その中でNTTと早稲田大学は2024年よりビジョン共有型共同研究を進めてまいりました。この度、沖縄県久米島町を舞台に、持続可能な未来社会を醸成する取り組みを始動します。

久米島町の課題と包括連携協定締結

沖縄本島から西へ約100kmに位置する久米島町は、豊かな自然と独自の文化を持つ離島です。久米島町は、地域資源である「海洋深層水」を核とした「久米島モデル」という地域循環共生圏を確立しています。海洋深層水は、海洋温度差発電（OTEC^※2)や水産養殖、農業など多岐にわたる分野で複合的に利用されています。
こうした地域資源を生かした取り組みが進む一方で、久米島町は他の多くの島嶼地域と同様に下記社会課題に直面しています。

1. 食（農水産）の課題
   ・島外依存が高く、台風等で入荷が滞ると品薄となる
   ・農水産業の担い手の高齢化・労働力不足、小規模分散圃場による生産性の制約、気候変動リスクがある
   ・同一作物育成による土壌の地力低下、多品目化・高付加価値化の遅れ
2. エネルギーの課題
   ・島嶼系統特有のディーゼル発電依存による燃料価格の変動リスクがある
   ・台風時の設備被害・長期停電のリスクがある
3. 健康・医療の課題
   ・医療従事者の不足による労働環境の悪化により、充実した医療サービスの実現が課題となっている
   ・高度医療・専門医が不足しているため沖縄本島への受診が必要となる
   ・住民の高齢化に伴い生活習慣病等の予防・早期発見が重要となっている

久米島町の人口は1990年10,303人をピークに2025年10月時点で6,972人と大きく減少しており、観光業も設備の老朽化、担い手不足、観光客の季節変動など課題があります。島嶼自治体は、人口減少・高齢化、気候変動の影響、物流コストの高さなど構造的課題が他地域より顕在化しやすい状態といえます。
私たちはこれらの課題に対して、これまで培われてきた「久米島モデル」を次世代に継承し、さらに発展させる新たな取り組みが求められていると考えます。
久米島町とNTT、早稲田大学は、島嶼部における社会課題解決の実現をめざし、食・エネルギー・健康といった研究分野および教育活動、研究活動などにおいて互いに支援・協力することに合意し、包括連携協定を締結しました。
この取り組みの前段として、まず久米島モデルの現状調査とコミュニティ課題抽出を行いました。そのうえで新たな社会モデルを策定しました。今後は実環境下での検証を進めながら、段階的に社会実装へとつなげていきます。

取組の概要

本共同研究で久米島に導入されるのが、新たな未来社会の「BlueSphereモデル」（図2）です。これは、「水・食・エネルギーの循環により文化・健康が維持され、サステナブルな島嶼コミュニティを実現する」ことを目標としています。

図2　 BlueSphereモデル　概念図

a．食の自立

食料自給率の向上をめざし、久米島町古来の食材や食料の再開発を進めます。災害時にも安定した食料供給が可能なシステムを構築し、さらには「食の循環」を観光資源として活用することで、新たな魅力を創出します。これまでNTT、早稲田大学では農業における新しい技術をプランニングするとともに、久米島町の農家の方々の協力を得て土壌調査を行い適応可能な作物の同定を行ってまいりました。プロアクティブに環境に適応する食料生産技術を確立するとともに、地域資源の利用効率を最大化し、生産性向上と高付加価値化に貢献します。

ｂ．エネルギーの自立

再生可能エネルギー100%の実現をめざし、近隣地域との電力融通も視野に入れ災害時でも安定した電力供給を確保し、強靭なエネルギーインフラを構築します。これまでの共同研究ではEICの実現^※3を目標に検討を行ってまいりました。今後、久米島町の施設などの実際の消費エネルギーからエネルギーマネジメントによる効果の実証を行い、エネルギー自立に必要な設備・技術を検証します。

ｃ．スポーツ健康

地元食材を活用した健康食の開発。高齢者の自動的な健康管理システムの導入により医療従事者の不足や一次産業者の高齢化の課題、高齢化に伴う健康・医療・介護負担、および健康長寿の実現といった課題解決に寄与します。
具体例として、運動を通じて町の活性化を図り、健康と観光の両面で貢献します。2025年12月の久米島産業まつりでは、事前調査として住民の顔面の血流、水分量などの計測を実施（図３）しました。将来的には、顔のどの部位に、どの指標に紫外線が強く影響するか、といった情報をフィードバックし、顔や皮膚の保護に役立てることをめざします。

また「BlueSphereモデル」の実現を加速させるのが、NTTが実現を推進しているIOWN構想^※4におけるデジタルツイン技術です。フィールド実証で取得されたエネルギー・食・環境分野の多様なデータを統合し、久米島町の状況を仮想空間上に再現する「地域環境デジタルツイン」を構築します。
さらに、コンテナ型データセンタ(以下。DC)など小型のDCを活用し、IOWN APN^※5で接続した離島連携での分散型DCについて検討し、島嶼部等を活用したDCのディザスタリカバリ（DR）^※６対策やサステナブルDCの実現に向けた取り組みを推進します。また、DCのエネルギーおよび冷却システムにOTEC、海洋深層水を活用するほか、食・エネルギーの自立での取り組みと連携し、新たな産業の創出やビジネスモデルの検証を進めます。
早稲田大学は、ナノ・エネルギー、量子/ICT、工学などの理工系分野のみならず、政治・経済、法学、経営学、文学、言語学など人文社会科学系分野においても高い研究力を誇り、文理融合による研究成果の社会実装が期待されています。NTTは、IOWN構想のもと光関連技術および情報処理技術を活用した次世代コミュニケーション基盤の研究開発を進めています。
NTTと早稲田大は、互いの強みを活かして、久米島町と連携し、島全体で食・エネルギーの自立をめざす研究を進めます。さらに、健康/医療を含む社会課題の解決に向け、経済・金融・マーケティングなどの知見を活かした文理融合による社会実装に取り組みます。

本取組で想定される効果

本取り組みで想定される効果は以下の通りです。

また、本取り組みは、単なる研究にとどまらず、地域の一次、二次、三次産業に加え、観光、教育、IT、ビッグデータを融合させた「七次産業化」を促進します。久米島町古来の大豆・米・茶などの食の地域ブランド化、新たなレストランビジネスの創出、そして地域のイノベーション人材育成などを通して地域社会の持続的な発展と人口減少による人手不足の解消に貢献します。

包括連携における各社の役割

今後の取組について

今後、久米島町での実証研究を通じて「BlueSphereモデル」の有効性を確立するとともに、島民との対話を重ねながら、地域に根差した社会システムを共創します。将来的には、この久米島町での成果を、世界中の島嶼地域が抱える共通課題の解決に向けた先駆的モデルとして発信していくことをめざします。
本研究は、早稲田大学、NTT、そして久米島町をはじめとする各種関係者との連携を深め、国家プロジェクトの活用も視野に入れながら、5年後の自走化をめざします。実証実験に留まらず、事業継続が可能な仕組みを構築し、地域に新たな雇用機会を創出することで、地域活性化に貢献してまいります。

用語解説

※１ 本名称はサービス名ではなく社会モデルとしての構想名です

※２ 海洋温度差発電：Ocean Thermal Energy Conversion, 通称OTEC。海洋温度差発電は、太陽からの熱エネルギーにより温められた表層海水と海洋を循環する冷たい深層海水との温度差をタービン発電機により電力に変換する、再生可能エネルギーによる発電のひとつです（http://otecokinawa.com/jp/OTEC/index.html）

※３ EIC：Energy Informatics Cell, エネルギーを作る（再エネ）・使う（負荷）貯める（蓄電池）を通信で制御しエネルギー自立したセル（村、地区）を実現すること

※４ IOWN：Innovative Optical and Wireless Network。IOWNの技術とユースケースの開発をグローバルに推進する団体であるIOWN Global Forumで推進中の次世代コミュニケーション基盤の構想。（https://iowngf.org/）

※５ APN：All-Photonics Networkとは、ネットワークから端末まで、すべてにフォトニクス（光）ベースの技術を導入し、これにより現在のエレクトロニクス（電子）ベースの技術では困難な、圧倒的な低消費電力、高品質・大容量、低遅延の伝送を実現します。詳しくは以下ホームページをご覧ください。
■オールフォトニクス・ネットワークとは
https://group.ntt/jp/group/iown/function/apn.html

※6　ディザスタリカバリ（DR）：、地震や津波などの災害によってシステムの継続利用が不可能になった際の復旧および修復、あるいはそのためのシステム

Faculty Recruitment Information_Major in Mechanical Engineering_WasedaUniversity

公募要領_国際理工学センター_Major in Mechanical Engineering

演題：Sensory Basis of Human Motor Learning

日時：2026年4月20日(月) 11:00-12:00

会場：早稲田大学　西早稲田キャンパス　51号館　7階 02室 　⇒　55号館　第二会議室　１階01室　へ変更となりました。

講師：David Ostry  (McGill Univ　Professor)

対象：学部生、大学院生、研究者、一般専門家

参加方法：入場無料、下記のリンク先URLよりお申込みください。

主催：創造理工学部 総合機械工学科

問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課

TEL：03-5286-3000

リンク先ＵＲＬ　https://forms.gle/kR9xHK5T8YvgHZmVA

理工キャンパスで留学説明会を開催します。
主に短期留学プログラムについてご紹介予定ですが、個別相談会では半年～1年の中長期留学についてもご質問いただけます。
留学についてまとめて情報収集できる機会です。授業の合間に是非ご参加ください。

日時：4/14（火）12:30～18:00
会場：55N号館 1階 第二会議室

タイムテーブル：
12:30～13:00 短期留学説明会
短期留学プログラムへの参加経験者の理工学生にも登壇してもらい、以下のような内容についてご説明します。

・学生による留学経験紹介
・短期留学プログラムの魅力について
・理工の皆さんへお勧めしたいプログラムのご紹介

13:00～17:00　個別相談会
短期留学に限らず、半年～1年間のプログラムについての質問も受け付けます。
一部時間帯には、短期留学プログラムの経験者学生も参加してくれますので、説明会で気になったポイントを直接質問してみることもできます。

17:00～18:00　奨学金説明会
留学センターではより多くの学生が留学の機会を得られるよう、様々な奨学金をご紹介しています。
短期、中長期プログラムそれぞれで申し込むことができる奨学金がありますので、説明会ではそれらの種類や特徴等をご説明します。

皆さんのご参加をお待ちしています！

早稲田大学理工学術院教員公募

Faculty Recruitment Information_Department of Mathematics, Waseda University

早稲田大学理工学術院教員公募

Faculty Recruitment Information_Department of Computer Science and Engineering, Waseda University

演題：翻訳網羅解析

日時：2026年5月29日(金) 10:40-12:20

会場：早稲田大学　西早稲田キャンパス　63号館 2階 03会議室

講師：岩崎　信太郎  (理化学研究所 開拓研究所　主任研究員)

対象：学部生、大学院生、教職員、一般

参加方法：入場無料、直接会場へお越しください。

主催：先進理工学部 電気・情報生命工学科

問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課

TEL：03-5286-3000

世界50位以内に2研究分野、100位以内に13研究分野がランクイン

研究分野別QS世界大学ランキング

2026年3月25日、QS社から研究分野別の世界大学ランキング2026版（QS World University Rankings by Subject 2026）が発表されました。本ランキングは、5つの研究エリア（Subject Area）と55の研究分野（Subject）で順位が発表されます。2026版は、世界の6,273機関（大学）が調査対象となり、1,908機関に順位が付与されました。

5つの研究エリア（Subject Area）のうち、2つが世界100位以内に入りました

• Arts & Humanities（人文科学）　世界61位（国内3位）
• Social Sciences & Management（社会科学）　世界78位（国内3位）

55の研究分野（Subject）のうち、2分野が世界50位以内、13分野が世界100位以内に入りました

50位以内

• History of Art（美術史）　世界26-50位（国内2位）
• Modern Languages（現代語学）　世界36位（国内3位）

51-100位

• Politics & International Studies(政治・国際関係学)　世界57位（国内2位）
• Law（法学）　世界72位（国内3位）
• Economics & Econometrics（経済学）　世界84位（国内2位）
• Accounting & Finance（会計・金融学）　世界90位（国内2位）
• Linguistics（言語学）　世界92位（国内4位）
• Sociology（社会学）　世界92位（国内3位）
• Archaeology（考古学）　世界51-100位（国内2位）
• Engineering – Mineral & Mining（鉱物・鉱業学）　世界51-100位（国内1位）
• Petroleum Engineering（石油工学）　世界51-100位（国内2位）
• Sports-related Subjects（スポーツ関連学）　世界51-100位（国内1位）
• Classics & Ancient History（古典・古典学）　世界51-150位（国内7位）

本ランキングは、①学術者評価②雇用者評価③論文一本当たりの被引用数④H-index⑤国際研究ネットワークの５つの項目によって評価（研究分野により項目ごとの評価比重は異なる）されています。詳細については、QS Subject Rankings2026に公開されています。

※QS社：英国の教育関連事業者。毎年世界中の大学を評価し、様々な種類の大学ランキングを発表しています。

テキストから正確な建築デザインを自動で生成するAIシステムを開発
―多段階拡散モデルによる新しい建築設計手法―

発表のポイント

• テキスト入力だけで、階数や窓配置などの構造を正確に反映した建築デザイン画像を生成できるように、多段階生成および検索拡張生成（RAG）を組み合わせたAI技術を開発。
• 建築構造制御・建築要素合成・建築画像生成を順に行う3段階の生成フレームワークにより、既存モデルを大幅に上回る精度を実現。
• 大規模な3Ｄモデリング作業を必要とせず、設計初期段階で迅速に建築イメージを可視化でき、建築設計プロセスの効率化に貢献。

北陸先端科学技術大学院大学 創造社会デザイン研究領域の謝浩然准教授（早稲田大学 理工学術院総合研究所 主任研究員）らの研究グループと、天津大学建築学院の張燁准教授らの研究グループは、テキストによる記述から正確な建築の外観（ファサード）画像を自動生成する新しい生成AIシステムを開発しました。

従来の生成AIでは、「5階建て」などの数値情報を正確に反映することが難しく、階数の誤りや窓配置のずれといった構造的な不正確さが大きな課題となっていました。今回提案したシステムは、建築データセットから検索して得られる情報を生成プロセスに組み込む仕組みを採用することで、既存モデルを大幅に上回る精度を実現しました。このシステムにより、設計初期段階において建物イメージを迅速かつ正確に可視化でき、建築設計プロセスの効率化への貢献が期待されます。

なお、本研究成果は、建築デザイン分野の国際学術誌「Frontiers of Architectural Research」（Elsevier発行）に掲載され、2026年3月26日にオンライン版で公開されました。

（１）研究の背景

建築家はプロジェクトを進める中で、ラフなコンセプトをビジュアル表現として素早く具体化し、クライアントや設計チームと共有する必要があります。しかし、高品質な建築ビジュアライゼーションには高度な専門知識と高価なソフトウェアが不可欠であり、特に設計初期段階における迅速な反復作業の妨げとなっていました。近年、テキストから画像を生成する生成AIモデルが建築分野においても注目されており、テキストによる説明を入力するだけで高品質なデザイン画像を生成できる可能性が広がっています。しかし、これらのモデルはテキスト入力の内容を正確に反映した画像を生成できないケースが多く、例えば「5階建ての建物を生成せよ」という直接的な指示に対しても、異なる階数の建物が生成されてしまうことがあります。この原因は、学習データセットにおける建物構造の詳細なアノテーションの不足にあると考えられます。さらに、建築設計が本来、全体構成の決定から要素配置に至るまで複数の段階的プロセスを含むにもかかわらず、従来の手法ではこれらを単一のモデルで一括して扱っている点も重要な要因であると考えられます。そのため、AIが階数や窓・ファサード要素の正確な配置といった数値的・空間的な要件を理解することが難しく、建築設計の実務への適用を大きく制限しています。そこで、本研究はデザイナー（建築家）による設計ワークフローを考慮して多段階生成のフレームワークを提案しました。

（２）研究の内容

本研究では、これらの課題に対し、建築設計プロセスに対応した3段階生成フレームワークを提案しました。提案システムは、各生成段階において外部の建築データベースを動的に参照する仕組み「検索拡張生成（RAG）」を組み込むことで、AIが既存の建築例を手がかりとして画像を生成できる仕組みを実現しています。本フレームワークでは、テキストによる建物の説明を以下の3段階を通じて段階的にリアルな建築画像へと変換します（図1）。

まず第1段階では、テキストプロンプトをもとに、建物の全体形状と正確な階数を反映した構造スケッチを生成します。次に第2段階では、実際の建築部品データセットを参照しながら、窓やドアといった詳細な建築要素を追加してスケッチを精緻化します。最後に第3段階では、精緻化されたスケッチと元のテキスト記述を組み合わせることで、設計者の意図を忠実に反映した高品質な建築レンダリング画像を生成します。

提案の多段階生成フレームワークは、建築家が全体的な形状から窓・ドア・ファサード要素へと順に設計を深めていく実際の設計ワークフローを模倣したものであり、AIによる建築設計の自動化に向けた基盤となりうるものであると考えられます。

（３）研究の成果

本研究は、大学キャンパスの建物のデザインを対象に提案フレームワークの有効性を検証しました。キャンパス建築は階数の制御や窓・入口の配置が特に重要であり、提案手法の評価対象として適切です。検証実験のために、3種類の専用データセットを新たに構築しました。具体的には、建物ボックスデータセット（2,200枚）、多様な窓・ドアの配置を示す建築要素データセット（4,000枚）、および詳細スケッチ・テキストプロンプト・最終レンダリング画像を対応付けたペアデータセット（1,600組）です。

客観評価の実験では、提案フレームワークは建築構造の制御精度（階数）において70.5%を達成し、同一評価指標において、PixArt-α（34.1%）、HunyuanDiT（31.8%）、Stable Diffusion 1.5（29.7%）といった最先端生成AIモデルを大幅に上回りました。また、構造的正確さ・視覚的リアリティ・生成画像とテキストプロンプトの整合性を測定する複数の品質指標（PSNR、SSIM、LPIPS、FID、CLIP）においても、比較対象とした前述の生成AIモデルを上回る結果を示しました。さらに、建築・デザイン専攻の大学院生56名を対象とした主観評価においても、画像品質・プロンプト整合性・建築詳細の正確さのいずれの項目においても5段階評価で平均4点以上の高評価を得ました。加えて、提案フレームワークを実際のキャンパス建築設計プロジェクトに適用し、その実用的な有効性を確認しました（図2）。

（４）研究の意義と今後の展望

本研究は、建築設計の初期段階におけるワークフローを効率化する可能性を持ちます。設計者は打ち合わせ中にクライアントのフィードバックをリアルタイムに反映しながらスキームを素早く修正でき、設計の反復サイクルを大幅に短縮することが期待されます。また、計画担当者やデベロッパーは、詳細なモデリング作業を開始する前に、与えられた制約条件のもとで複数の設計代替案を迅速に可視化・比較検討することが可能となります。これにより、早期段階における意思決定の質と効率が向上すると考えられます。

今後の展望としては、現在はキャンパス建物のファサードと窓・ドアの制御に限定されている提案フレームワークを、住宅や商業施設など他の建物タイプへと拡張することが挙げられます。さらに、バルコニーや屋根形状といった追加的な建築要素への対応、およびBIM（ビルディング・インフォメーション・モデリング）ツールとの連携による下流の設計ワークフローへの統合も重要な課題です。生成AIの継続的な進化とともに、本研究のような取り組みが建築ビジュアライゼーションをより迅速かつ広くアクセス可能で信頼性の高いものへと変革していく上で、重要な基盤となることが期待されます。

（５）研究支援

本研究は、以下の研究資金の支援を受けて実施されました。

科学技術振興機構（JST）国家戦略分野の若手研究者及び博士後期課程学生の育成事業（BOOST） 次世代AI人材育成プログラム（若手研究者支援）（課題番号：JPMJBY24D6）

中国国家自然科学基金（課題番号：52508023）

（６）論文情報

掲載誌：Frontiers of Architectural Research
論文題目：Controllable Generation of Building Representations: Aligning Campus Building Design Intent with Multi-Stage Retrieval-Augmented Diffusion Models
著者：Zhengyang Wang, Yuxiao Ren, Hao Jin, Jieli Feng, Xusheng Du, Ye Zhang*, Haoran Xie*
ＤＯＩ：10.1016/j.foar.2026.01.018
掲載日：2026年3月26日にオンライン版に掲載

Faculty Recruitment Information_Department of Business Design and Management, Waseda University

早稲田大学理工学術院教員公募

演題：Asymmetric Superacid Catalysis for the Synthesis of Chiral Azacycles

日時：2026年6月24日(水) 16:20-18:00

会場：早稲田大学　121号館 コマツ100周年記念ホール

講師：Daniel Seidel　(フロリダ大学　教授)

対象：学部生、大学院生、教職員、学外者、一般

参加方法：入場無料、直接会場へお越しください。

主催：先進理工学部 応用化学科

問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課

TEL：03-5286-3000

演題：Chemistry Innovation and Biological Discovery through Natural Product Total Synthesis

日時：2026年5月21日(木) 16:20-18:00

会場：早稲田大学　121号館 コマツ100周年記念ホール

講師：Mingji Dai　(エモリー大学　教授)

対象：学部生、大学院生、教職員、学外者、一般

参加方法：入場無料、直接会場へお越しください。

主催：先進理工学部 応用化学科

問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課

TEL：03-5286-3000