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

演題：New Avenues in Cyclase Phase Total Synthesis

日時： 2026年6月8日(月) 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：Alex Schuppe　(Vanderbilt University Assistant Professor)

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

生成AIで都市の未来を高精度に予測
―持続可能な都市計画を支える新たな都市予測技術を開発―

発表のポイント

• 生成AIを活用し、将来の都市構造を高精度に予測する新手法を開発。
• 建物密度・高さ・交通ネットワークなど複数の都市データを統合し、未来の都市レイアウトを生成。
• 都市の成長や変化を長期的に可視化でき、持続可能な都市計画や再開発の検討に活用可能。

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）とDu, Xusheng大学院生（博士後期課程、JAIST SPRING研究員）と、天津大学建築学院のZhen Xu教授らの研究グループは、生成AIを活用し、都市の将来構造を高精度に予測する新技術を開発しました。

本研究では、建物密度や高さ分布、交通ネットワーク、過去の都市変化パターンなど複数の都市の特徴データを統合的に分析し、長期的な都市構造の進化を一貫して可視化しました。本研究成果は、持続可能な都市計画や再開発戦略の高度化に貢献する基盤技術として期待されます。

なお、本研究成果は、都市計画分野の国際学術誌「Sustainable Cities and Society」（Elsevier発行）に掲載され、2026年3月3日にオンライン版で公開されました。

（１）研究の背景

世界的な都市化の進展により、都市は急速な成長と環境負荷の増大という二重の課題に直面しています。2050年までに世界人口の約7割が都市部に居住すると予測されており、都市構造の設計は、エネルギー消費や温室効果ガス排出、交通効率、生活の質などに大きな影響を及ぼします。そのため、現在の開発計画が将来の都市空間にどのような変化をもたらすのかを見通し、長期的視点に立った都市計画が求められています。しかし、都市の発展は、建物密度や高さ分布、交通ネットワーク、過去の発展経路など、複数の要因が相互に影響しながら進行する複雑な意思決定プロセスです。既存の生成AIモデルは、画像生成や、条件を一つだけ指定した変換には高い性能を示すものの、都市のように多様な要因が絡み合う空間構造を統合的に扱うことが難しく、また大規模都市を分割して処理する際には、隣接領域との不自然な不連続が生じやすいという課題がありました。さらに、時間の経過に伴う都市進化のパターンを一貫して捉える仕組みも十分ではなく、持続可能な都市計画を支える長期予測ツールとしては十分とは言えませんでした。

（２）研究の内容

本研究では、これらの課題を解決するため、画像生成AIを基盤とした都市進化予測フレームワーク「MMCN（Memory-aware Multi-Conditional generation Network）」を提案しました（図1）。本手法は、過去の都市レイアウトに加え、建物密度マップ、建物高さマップ、道路構造マップといった複数の都市要因を同時に入力し、統合的に学習することで、将来の都市レイアウトを予測するものです。

特に本研究では、都市をパッチ単位で処理する際に問題となる境界の不連続性を解消するため、隣接パッチの情報を参照する仕組みを導入しました。これにより、道路や建物配置が領域をまたいで自然につながるよう制御できます。また、過去の都市レイアウトを明示的な条件として組み込み、都市の歴史的変化パターンを学習することで、単なる静的な生成ではなく、時間的連続性を持つ予測を可能にしました。さらに検証のため、中国・深圳市を対象に2005年から2024年までの複数時点にわたる都市データを整理し、建物レイアウト、密度、高さ、道路構造などを含む、複数種類・複数時点の都市情報をまとめたデータセットを構築しました。提案フレームワークの異なる都市環境における都市間汎化能力をさらに評価するため、中国の他の2つの主要都市である上海と天津のデータを用いた都市間汎化実験も実施し、多様な空間条件下においても一貫性のある安定した都市レイアウト予測に成功しました。

（３）研究の成果

都市データ（深圳市）を用いた検証の結果、提案手法は既存の生成AIモデルと比較して、将来レイアウト予測の精度と空間的一貫性の両面で向上しました。都市レイアウトの画像や構造の類似度を示す指標SSIM（Structural Similarity Index Measure）では0.885を達成し、従来手法を上回る結果を示しました。また、都市を複数の領域に分割して予測する際に課題となる、隣り合う領域同士の境界の自然さを評価する指標Boundary IoU（Boundary Intersection over Union）でも0.642を記録しました。これにより、隣接するエリア間で生じがちな不自然な分断が大幅に抑制されていることが確認されました。

図2に示す予測例では、既存手法では道路が途中で途切れたり、建物配置が不自然にずれる様子が見られるのに対し、提案手法では道路ネットワークや建物構造がより自然に連続していることが分かります。さらに、複数のパッチを接続した都市全体の再構成結果においても、都市構造が一貫した形で保たれていることが確認されました。

また、複数期間にわたる予測結果の比較（図３）から、提案手法は単なる現在構造の再現ではなく、時間経過に伴う都市の拡張や密度変化といった進化傾向を反映したレイアウトを生成できることが示されました。これにより、長期的な都市発展シナリオの検討に活用できる可能性が示唆されました。

（４）研究の意義と今後の展望

本研究は、複数要因の相互作用を踏まえて都市の将来像を予測する生成AIフレームワークを提示し、空間的連続性と時間的一貫性の双方を考慮した都市進化予測を実現しました。将来の都市構造を視覚的に比較検討できることは、再開発計画や土地利用政策の検討、持続可能な都市成長シナリオの評価における有力な技術基盤としての活用が期待されます。

今後は、他の国の都市への適用を通じて汎用性の検証を進めるとともに、より多様な都市形態を含むデータの拡充により、予測の安定性と一般化性能の向上を図ることが課題となります。また、実務における意思決定支援を見据え、都市計画のシナリオ分析に応用可能な形へと発展させていく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）

科学技術振興機構（JST）次世代研究者挑戦的研究プログラム（SPRING）（課題番号：JPMJSP2102）

中国国家重点研究開発計画（課題番号：2024YFC3808104-01）

中国国家自然科学基金（課題番号：52508023）

（６）論文情報

掲載誌：Sustainable Cities and Society
論文題目：AI-driven urban evolution forecasting: A unified memory-aware multi-conditional generation framework for sustainable development planning
著者：Xusheng Du, Chengyuan Li, Qingpeng Li, Yuxin Lu, Yimeng Xu, Ye Zhang, Zhen Xu, Haoran Xie* *責任著者
掲載日：2026年3月3日にオンライン版に掲載
DOI：10.1016/j.scs.2026.107272

演題：Testing Gravity Beyond General Relativity Across Astrophysical Scales

日時：2026年4月10日(金) 17:00-18:40

会場：早稲田大学　西早稲田キャンパス55号館N棟2階　物理応物会議室

講師：David Mota　(オスロ大学　教授)

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 応用物理学科

問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課

TEL：03-5286-3000

光電流を従来の340倍に増幅する超小型光回路モニタを開発
～ AIデータセンターやLiDAR向け光回路を高精度化～

発表のポイント

• シリコンフォトニクス光集積回路向けにマルチモード干渉構造を活用して、高感度化と低損失化を実現し、従来のシリコンPIN型検出器と比べて約340倍の検出感度を実証しました。
• 光をほとんど減衰させない低損失動作と、数マイクロメートルの超小型化を両立しました。
• 特殊な材料や複雑な構造を用いない、シリコンのみの非常にシンプルな構造で増幅器を用いずに動作する低消費電力設計を実現しました。
• AIデータセンターやLiDAR用光集積回路の安定動作や省電力化などの高精度化と大規模化に貢献する研究成果です。

早稲田大学理工学術院の北 智洋（きた ともひろ）教授の研究グループは、シリコンフォトニクス^※1光集積回路向けの超小型光回路モニタを開発しました。生成AIの普及に伴い、AIデータセンターでは大規模な光通信回路の安定動作と省電力化が求められています。また、LiDAR(ライダー)^※2などの光センシング分野でも、光集積回路内部の光強度や共振状態を高精度に監視する技術が重要です。本研究では、マルチモード干渉^※3を利用した独自構造により、光をほとんど減衰させない低損失動作と高感度化を両立し、従来のシリコンPIN型検出器^※4と比べて、光を電流として取り出す能力を約340倍に高めることを実証しました。特殊材料を用いないシリコンのみのシンプルな構造で、電流増幅器を用いず低消費電力で動作します。本技術は、大規模光集積回路の高精度制御に貢献します。

本研究成果は2026年3月4日（水）に「IEEE Journal of Lightwave Technology」にて公開されました。

（１）研究の背景

近年、生成AIの急速な普及により、AIデータセンターでは膨大なデータ処理が行われています。大量の情報を高速かつ低消費電力で伝送するため、電気配線に代わり光通信が広く導入されています。また、自動運転や3次元計測に用いられるLiDARにおいても、小型で高精度な光制御技術が重要となっています。こうした通信とセンシングの両分野を支える基盤技術が、シリコンフォトニクスによる光集積回路です。

光集積回路では、リング共振器や干渉回路などの微小な構造によって光を制御します。これらの回路は温度変化や製造によるばらつきの影響を受けやすく、そのままでは通信性能の低下や動作の不安定化が起きる可能性があります。そのため、光の強度や共振状態を精密に監視しながら制御する必要があります。回路の大規模化が進むほど、こうした監視技術の重要性は一層高まります。

従来も回路内の光強度を測定するために光検出器^※5が用いられてきました。しかし、大きな光電流が得られる一般的なゲルマニウム-PIN型検出器は光を吸収して電流を得るため、回路内の光を減衰させます。検出器数が増えると、その損失は無視できなくなります。さらに、検出感度を確保するために増幅回路を必要とする場合が多く、消費電力や実装面積の増加も課題でした。

そのため、光をほとんど弱めず、小型で高感度、かつ低消費電力で動作する新しい回路内光モニタ技術が求められていました。

（２）研究の成果

本研究では、シリコンフォトニクス光集積回路の内部に直接組み込める、新しいインライン光モニタを実現しました。目的は、光をほとんど減衰させずに高感度で検出できる小型デバイスの開発です。

研究グループは、シリコン導波路内で生じるマルチモード干渉に着目しました。通信に用いられる赤外光に対して、シリコンはバンド間吸収がほとんどなく、導波路は低損失です。一方で、導波路表面の界面準位ではわずかな光吸収が生じます。吸収を強めれば感度は上がりますが、同時に損失も増えるというトレードオフが存在します。

本研究では、干渉により導波路中央に光電場が集中する位置に電極を配置しました（図1）。これにより、光の伝搬をほとんど乱さずに電極間距離を短縮しました。フォトコンダクティブゲイン^※6はキャリア寿命と走行時間の比で決まり、電極間距離が短いほど増加します。本構造ではこの原理を利用し、低損失性を維持したまま光電流を大きく増幅しました。

開発したインライン光モニタの長さは4.7マイクロメートルで、挿入損失は約0.03デシベルに低減しました（図2）。これは通常のシリコン導波路に電極構造を取り付けた構造と比較して1/75の低損失化を達成しています。さらに光通信やセンシングに用いられる広い波長範囲で低損失動作を確認しました。同時に、フォトコンダクティブゲインにより光電流を増幅し、従来のシリコン-PIN型検出器と比べて最大で約340倍の検出感度を達成しました（図3）。光吸収を増やすのではなく、生成された電荷を増幅することで高感度化を実現しました。

さらに、本モニタをリング共振器に組み込み、光電流スペクトルを測定しました（図4）。共振ピークに対応した明確な光電流の変化を観測し、回路内部の光強度や共振状態を高精度に把握できることを示しました。多数配置しても回路性能への影響は極めて小さいことを確認しました。

本成果により、超小型（4.7 マイクロメートル）、低損失（0.03 デシベル）、高感度（340倍）、低消費電力を同時に満たす光回路モニタを実証しました。

（３）研究の波及効果や社会的影響

本成果は、AIデータセンターにおける大規模光通信チップの高度化に貢献します。生成AIの拡大により、データセンターでは膨大な情報を高速かつ低消費電力で伝送する必要があります。光集積回路の大規模化が進む中、回路内部を高精度に監視する技術は不可欠です。本モニタは低損失で多数配置が可能なため、次世代のデータセンター間光通信やCo-Packaged Optics（CPO）^※7技術の発展に寄与します。

また、本技術はLiDAR用光集積回路にも応用可能です。リング共振器や光フェーズドアレイなどの精密制御が求められるセンシング分野では、回路内部の光強度や共振状態を高精度に把握することが重要です。本モニタは回路性能をほとんど損なうことなく組み込めるため、センシング精度の向上と小型化に貢献します。さらに、特殊材料を用いないシリコンのみの構造であるため、既存のシリコンフォトニクス製造プロセスとの高い互換性を持ちます。量産性とコスト面でも優位性があります。

本成果は、通信とセンシングを横断するシリコンフォトニクス基盤技術の高度化に寄与するものです。

（４）今後の展望

今後は、本モニタを多数集積した大規模シリコンフォトニクス光集積回路の制御技術を確立します。特に、データセンター間光通信（DCI）向けの多波長光トランシーバへの応用を進めます。回路内部の光強度や共振状態をリアルタイムに監視し、自律的に最適化する技術の実現を目指します。

また、LiDAR用光集積回路への展開も進めます。リング共振器や光フェーズドアレイと組み合わせることで、より高精度で安定した光ビーム制御を実現します。

さらに、本モニタをテラヘルツ（THz）波コヒーレント通信に用いる光変調器へ組み込み、超高速光源および変調器の高精度制御に応用します。THz波通信では光源の安定性と変調精度が重要であり、本技術はその基盤となる光回路内モニタリング技術として発展が期待されます。

（５）研究者のコメント

光集積回路の大規模化、多機能化が進む中で、回路内部を高精度に監視できる技術は不可欠です。本研究では、低損失性と高感度という本来トレードオフの関係にある性能を同時に実現しました。シリコンのみのシンプルな構造であることも大きな強みです。通信やLiDAR、さらにはTHz波コヒーレント通信へと展開し、次世代の光・電波融合技術の基盤を築いていきたいと考えています。

（６）用語解説

※1　シリコンフォトニクス：
シリコンを用いて光の通り道や光の制御機能を半導体チップ上に集積する技術。光通信や光集積回路の小型化・高機能化に利用されている。

※2　 LiDAR(ライダー)：
レーザー光を用いて対象物までの距離や形状を計測する技術。近年は、周波数を連続的に変化させたレーザー光を用いて距離と速度を高精度に測定するFMCW方式のLiDARの研究開発が進んでいる。

※3　マルチモード干渉：
幅の広い導波路内で複数の光の進み方が重なり合うことで、光の強さの分布が変化する現象。この性質を利用して光を分けたり集めたりすることができる。

※4　 PIN型検出器：
p型半導体、i層（電荷がほとんど存在しない層）、n型半導体の三層構造からなる光検出器。光を吸収して電流を生成する仕組みで、光通信や光計測などで広く利用されている。

※5　光検出器：
光を電気信号に変換する素子。光の強さを電流として読み取ることができ、光通信や光計測などに広く用いられている。

※6　フォトコンダクティブゲイン：
光によって発生した電荷が回路内で繰り返し電流として流れることで、光による電流信号が大きく増幅される現象。これにより小さな光でも高感度で検出できる。

※7　Co-Packaged Optics（CPO）
光通信モジュールと電子回路（スイッチICなど）を同一パッケージ内に集積する技術。電気配線の長さを短くすることで消費電力を低減し、データセンター向け高速通信の実現に向けて注目されている

（７）論文情報

雑誌名：IEEE Journal of Lightwave Technology
論文名：Compact and Ultra-Low-Loss Inline Optical Power Monitor Based on Multimode Interference for Silicon Photonic Integrated Circuits
執筆者名（所属機関名）：Tomohiro Kita*(早稲田大学), Kiyoharu Tsujishita(早稲田大学) *責任著者
掲載日時：2026年3月4日（水）
DOI：10.1109/JLT.2026.3670843
掲載URL：https://ieeexplore.ieee.org/document/11421590

（８）研究助成

本研究は、科学技術振興機構（JST） 研究成果最適展開支援プログラム A-STEP産学共同（育成型）「シリコンフォトニクスハイブリッドレーザを用いた超高解像度ＬｉＤＡＲ基盤技術の開発」（課題番号：JPMJTR23RG）の一環として行われ、一部は日本学術振興会（JSPS） 科学研究費助成事業「三次元ヘテロジニアス集積技術を用いた1チップLiDARの開発」（課題番号：23K26166）、総務省（MIC）戦略的情報通信研究開発推進事業(SCOPE) 「小型・低消費電力・低雑音THzトランシーバを実現する光電子融合ヘテロジニアス集積技術の研究開発」（課題番号：JP235003005）、村田学術振興・研究財団研究助成「1チップ超広帯域コヒーレント光源の研究開発」、テレコム先端技術研究支援センター研究費「自己注入同期現象を用いた超狭線幅集積型波長可変レーザの研究」の支援を受けて行われました。

ナノチューブ膜スタンプで細胞内液・ミトコンドリアを直接移送
～細胞機能を最大２５％向上させる新しい「細胞手術」技術を開発～

発表のポイント

• 細胞内液やミトコンドリアを別の細胞へ直接移送できるスタンプシステムを開発しました。
• 細胞生存率約95％、物質移送効率約90％という高い性能を実現しました。
• ミトコンドリア移送により、細胞内ATP産生量が最大２５％向上することを実証しました。

早稲田大学大学院情報生産システム研究科の三宅 丈雄（みやけ たけお）教授らの研究グループは、ナノチューブ膜を用いたナノ注射器(ナノチューブ膜スタンプ)に圧力制御機構を搭載させることで、細胞内液やミトコンドリアなどの細胞内成分を別の細胞へ高効率かつ高生存率を保ったまま直接移送することに成功しました。

本技術により、従来は困難であった細胞内部成分の抽出・保存・再導入を一体的に制御できるようになり、移送されたミトコンドリアが受容細胞内で機能し、アデノシン三リン酸(ATP)産生を有意に向上させることを世界で初めて定量的に示しました。本成果は、細胞治療、再生医療、細胞機能解析などの分野において、新たな「細胞手術」技術としての応用が期待されます。

以上は、科学研究費補助金、科学技術振興機構（JST） 戦略的創造研究推進事業 さきがけ「電子・イオン制御型バイオイオントロニクス」（JPMJPR20B8）による成果であり、2026年3月17日（火）に科学誌「Small Science」にオンライン版で公開されました。

（１）研究の背景

細胞間でタンパク質やRNA、さらにはミトコンドリアなどの細胞内成分が移動する現象は、細胞機能の制御や疾患進展に深く関与していることが知られています。実際、自然界においてはトンネリングナノチューブ（TNT）と呼ばれる細胞間チャネルを介して、ミトコンドリアを含む細胞内成分が細胞間で輸送される現象が報告されており、エネルギー代謝の補償や細胞生存、疾患進行との関連が注目されています。しかしながら、このようなTNTを介した細胞間輸送は、発生頻度が低く、特定の細胞種や病理条件に強く依存することが知られています。また、輸送される分子種やオルガネラ^※1、輸送量、方向性を人為的に制御することは未だ実現されておらず、自然界の機能を直接的に医療応用する段階には至っていません。

一方、人工的な細胞操作技術としては、ウイルスベクター、電気穿孔法(エレクトロポレーション)、脂質ナノキャリア(リポフェクション)など、主として「細胞内への導入」に特化した手法が広く用いられてきましたが、これらはいずれも生細胞から細胞内成分を抽出し、別の生細胞へ移送するという双方向操作には対応できません。マイクロインジェクションや原理間力顕微鏡(AFM)などのナノピペットを用いた単一細胞レベルでの吸引・注入操作も報告されているものの、極めて低スループット^※2であり、細胞損傷や操作再現性の点から、多数の細胞を対象とした細胞間移送技術としての汎用化には大きな課題が残されています。特に、ミトコンドリアのような機能性オルガネラを細胞機能を維持したまま、意図した細胞間で、かつ多数の細胞へ移送する技術は現在まで確立されておらず、細胞治療や細胞機能再設計を実現する上での技術的ボトルネックとなっています(表１)。

表１：従来技術と本研究技術の比較

（２）研究の成果

本研究では、自然界における偶発的な細胞間輸送（TNT）や、導入のみに特化した既存技術の限界を踏まえ、生細胞から細胞内成分を穏やかに抽出し、別の生細胞へ高効率に導入することを同一プラットフォームで実現するナノ注射器システムを開発しました。本技術は、ナノチューブ内部の圧力を精密に制御することで、抽出・保持・導入という一連の操作を連続的かつ再現性高く行える点に特徴があります。

【要素技術：圧力制御による抽出・保持・導入の一体化】
本研究で用いたナノチューブ注射器は、金ナノチューブ膜とガラス管から構成され、ナノチューブを細胞膜に挿入した状態でガラス管内部の圧力を制御することで、細胞内成分の出入りを制御します。ガラス管内の圧力(Pstamp)が細胞内圧(Pcell)より低い場合には、細胞内液が受動的にナノチューブ内へ流入し、細胞内成分の抽出が行われます。一方で、ガラス管内に緩衝液を加えることで内部圧力を調整すると、過剰な抽出を抑制し、細胞機能を維持したまま穏やかな物質交換が可能となります。本研究では、ナノチューブ内径が大きく、かつ、ナノチューブ密度が多いほど、抽出量は大きくなり、一方、ガラス管に加える緩衝液の量を増やすほど、抽出量は少なくなることがわかりました。特に約200μLの緩衝液をガラス管に入れると、抽出はほぼ抑制されることがわかりました。

一方、抽出された細胞内成分は、ガラス管内を密閉することでナノチューブ内部に一時的に保持されます。その後、導入工程ではガラス管内に緩衝液を追加して正の圧力を与えることで、保持された細胞内成分を標的細胞内へと能動的に押し出すことができます。図１下図に示したのは、チューブ内部に異なる体積のカルセイン液^※3を注入した際、どれだけのカルセインが膜を通過したかを示しています。そこでは、ガラス管を細胞が接着している高さまで水に沈めており、その際、200μLと300μLの間でカルセイン通過量に変化があることがわかります。これは、200μL以下では、カルセイン溶液の量が十分でないため、水圧の影響でカルセインの膜通過が減少するのに対し、300μL以上では、水の流れを発生させることができるため、カルセインが十分に通過したと考えています。この圧力制御に基づく操作により、従来は別個の操作として扱われてきた「抽出」と「導入」を一体化し、生細胞を維持したまま双方向の細胞間移送を実現しました(図１下図)。

【HeLa および NIH-3T3 細胞を用いた同種・異種間移送】
本技術の汎用性を検証するため、HeLa 細胞^※4および NIH-3T3 ^※5を用い、同種間（HeLa→HeLa、NIH-3T3→NIH-3T3）および異種間（HeLa→NIH-3T3、NIH-3T3→HeLa）での細胞内成分移送を行いました。その結果、いずれの組み合わせにおいても高い移送効率（約90%以上）と高い細胞生存率（約95%以上）が維持されることを確認しました。

特に異種間移送では、外来由来の細胞内成分に起因すると考えられる一時的な増殖抑制が観察されたものの、培養を継続することで細胞は回復し、最終的には正常な増殖挙動を示しました。これは、本技術が細胞機能を致命的に損なうことなく、細胞間で細胞内成分を移送できることを示しています。

【ミトコンドリア移送による細胞機能の向上（図２）】
さらに本研究では、ナノチューブ径の違いがミトコンドリア移送および細胞機能に与える影響を検証しました。ナノチューブ径が0.6μm(内径は約310nm)の場合、ミトコンドリアのサイズに対してチューブ径が小さいため、ミトコンドリアの抽出および移送はほとんど起こらず、標的細胞におけるATP産生量の有意な変化は認められませんでした。

一方、ナノチューブ径を1.5μm(内径は約1260nm)とした場合には、ミトコンドリアを効率的に抽出・移送することが可能となり、標的細胞内にミトコンドリアが実際に取り込まれていることが確認されました。その結果、ミトコンドリアを移送した細胞では、移送後24時間以内にATP産生量が有意に増加し、細胞機能が明確に向上しました。

この結果は、単なる細胞内液の移送では細胞機能の改善は起こらず、機能性オルガネラであるミトコンドリアそのものを移送できた場合にのみ、細胞機能の向上が実現されることを示しています。

（３）研究の波及効果や社会的影響

本研究成果は、細胞内成分移送を偶発的現象や特殊操作としてではなく、再現性・定量性を備えた操作技術として確立した点に社会的意義があります。抽出・保持・導入を同一プラットフォームで制御できる本技術は、さらなる自動化・制御機構を搭載することで、細胞操作の信頼性や評価基準の共有を可能とし、細胞を扱う研究・開発分野における操作技術の標準化と品質向上に資する基盤的成果ではないかと考えています。

（４）今後の展望

本研究で開発したナノ注射器は、生細胞から細胞内成分を抽出し、別の生細胞へ高効率に移送できることを実証した基盤技術です。今後は本技術の適用範囲を拡張し、さまざまな細胞種に対する再現性や安定性の検証を進めていく予定です。特に移植可能な細胞を用いた再生医療研究に取り組みたいと考えています。

一方、基礎研究として動物性細胞以外の細胞(植物、酵母、乳酸菌など)にも展開していきたいと考えています。これらを一研究室で実現することは困難ですので、本プロジェクトにご興味のある企業や研究機関との連携を模索していきたいと考えています。

（５）用語解説

※１　オルガネラ：
細胞内部に存在し、特定の機能を担う構造体の総称である。代表的なオルガネラには、エネルギー産生を担うミトコンドリア、タンパク質合成に関与する小胞体、物質の修飾・輸送を行うゴルジ体などがあり、細胞の機能や状態を支える重要な役割を果たしている。

※２　低スループット：
一定時間内に処理・解析できる試料数や対象数が少ないことを指す。細胞操作技術においては、1回の操作で扱える細胞数が限られている、あるいは操作に時間や熟練を要するため、多数の細胞を効率的に処理できない状態を意味する。

※３　カルセイン液：
蛍光色素であるカルセインを溶解した水溶液であり、物質の移動や透過性を可視化・定量評価するための試薬として広く用いられている。カルセインは水溶性が高く、細胞毒性が低いため、膜透過や流体移動の評価に適しており、本研究ではナノチューブ膜を介した物質通過量や圧力制御による移送挙動を評価する指標として用いられた。

※４　HeLa細胞：
世界で最も広く利用されているヒト由来の培養細胞株である。高い増殖能と安定した性質を有し、細胞生物学、がん研究、薬剤評価、細胞操作技術の検証など、基礎から応用まで幅広い研究分野で標準的なモデル細胞として用いられている。

※５　NIH-3T3細胞：
マウス胚由来の線維芽細胞から樹立された培養細胞株で、増殖性が安定しており、細胞増殖、分化、シグナル伝達、細胞操作技術の評価などに広く用いられている標準的なモデル細胞である。

（６）論文情報

雑誌名：Small Science
論文名：A Nanotube Injector for Cytoplasmic Transfer and Enhanced Mitochondrial Function
執筆者名：Bingfu Liu, Zhuhang Dai, Bowen Zhang, Kazuhiro Oyama, Chenxi Li, Yukun Chen,
Mingyin Cui, Takeo Miyake *責任著者
掲載日：2026年3月17日（火）
DOI：10.1002/smsc.202500598
掲載URL：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/smsc.202500598

（７）研究助成

科学技術振興機構（JST）
戦略的創造研究推進事業 さきがけ「電子・イオン制御型バイオイオントロニクス」（JPMJPR20B8）

早稲田大学では大学創立150周年ならびに理工創設125周年に向けて、西早稲田（理工）キャンパスの再整備工事を行っております。

この度、再整備工事の第一期として新52号館を竣工。4階のラーニングコモンズは、学生・大学院生・教職員の多様な学びを支える新しい共創空間です。

歴史ある旧52号館の魅力を継承しながら、グループワークや自習、打ち合わせなど幅広い学修スタイルに対応する開放的な環境を整備。加えてフロア全体で交流や協働を促す設計となっています。

理工系教育研究の新たな拠点として期待されるラーニングコモンズの様子を、ぜひ動画でご覧ください。

【西早稲田（理工）キャンパス再整備工事について】
https://www.waseda.jp/top/news/93550
https://www.waseda.jp/150th/riko125th/donation/

早稲田大学では寄付者の皆様への新たな形で感謝を伝えるため、「バーチャル銘板プロジェクト」を始動させました。

今回はプロジェクトの根幹となるバーチャル銘板を制作している基幹理工学部表現工学科の河合研究室を訪問し、プロジェクトの概要、そして今後の計画について伺いました。

本プロジェクトの今後についてもご注目ください。