SCI総合研究所株式会社は、2026年11月2日から5日に東京都八王子市で開催予定の国際会議「SCIS&ISIS 2026」において、Special Session「SS-18: Computational Intelligence for Sustainability」のオーガナイザーとして参画します。
本Special Sessionは、北海道大学の福田信二 教授、帯広畜産大学の中島直久 准教授、SCI総合研究所株式会社の代表取締役 上脇優人により企画されているセッションです。
テーマである「Computational Intelligence for Sustainability」は、日本語では「サステナビリティに向けた計算知能」と表現できます。計算知能とは、人工知能、機械学習、ソフトコンピューティング、数理モデリングなどを含む広い技術領域であり、複雑な現象を理解し、予測し、意思決定に活かすための考え方や手法を指します。
SCI総研では、これまで企業のデータ活用、研究開発支援、センシングデータ解析、DX推進支援などに取り組んできました。今回のSpecial Sessionへの参画を通じて、学術研究と実務課題の接点をより深く探り、持続可能な社会に資するデータ活用・技術実装のあり方について議論してまいります。
SCIS&ISIS 2026について
SCIS&ISIS 2026は、「2026 Joint 14th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 27th International Symposium on Advanced Intelligent Systems」として開催される国際会議です。
ソフトコンピューティング、知能システム、人工知能、数理モデル、意思決定、センシング、可視化、複雑システムなど、幅広い分野を対象とした会議であり、研究者・技術者・実務者が知見を共有する場として位置づけられています。
特に近年は、AIやデータサイエンスの進展により、単に精度の高いモデルを構築するだけでなく、現場で使える意思決定支援、説明可能性、社会実装、持続可能性との接続が重要になっています。
企業においても、データを収集する段階から、分析結果を経営判断や現場改善にどう結びつけるかが問われるようになっています。その意味で、SCIS&ISIS 2026が扱うテーマは、学術研究だけでなく、製造業、農業、環境、社会インフラ、サービス業などの実務領域とも深く関係しています。
SS-18「Computational Intelligence for Sustainability」の概要
SS-18「Computational Intelligence for Sustainability」は、計算知能、環境システム、センシング技術、サステナビリティ科学の接点に焦点を当てたSpecial Sessionです。
対象となる主なテーマには、以下のような領域が含まれます。
| 領域 | 内容の例 |
|---|---|
| データ駆動型モデリング | 観測データや業務データを用いた予測・分類・要因分析 |
| プロセスベースモデリング | 物理現象・生物現象・環境プロセスを踏まえたモデル化 |
| センシング・モニタリング | 環境、設備、農業、水資源などの状態把握 |
| デジタルツイン | 現実の対象をデータとモデルで表現し、状態把握や予測に活用する考え方 |
| 説明可能なAI | 分析結果の背景や判断根拠を人が理解しやすく整理する技術・考え方 |
| サステナビリティ応用 | 気候変動適応、農業、水資源、土壌、気象、生態系などへの応用 |
サステナビリティ分野では、対象となる現象が複雑であり、データの量や品質も一定ではありません。たとえば、気象条件、土壌状態、生物反応、設備稼働、人的判断などが相互に影響し合うため、単純な集計や一つの指標だけでは十分に説明できないケースがあります。
そのため、データに基づく分析だけでなく、現場で起きている現象の背景を理解し、モデル化の前提を丁寧に整理することが重要です。
サステナビリティ領域で求められる「使えるデータ活用」
企業や自治体の現場では、すでに多くのデータが蓄積されています。センサーデータ、設備ログ、画像データ、点検記録、気象データ、アンケート、取引データなど、対象は多岐にわたります。
一方で、データがあることと、意思決定に使えることは同じではありません。
実務では、次のような課題がよく見られます。
- データは蓄積しているが、どの指標を見るべきか分からない
- AIや分析ツールを試したが、現場業務に接続できていない
- 分析結果は出るが、経営層や現場担当者に説明しづらい
- センサーデータや環境データにノイズや欠損が多い
- 予測結果を、改善施策や投資判断に落とし込めていない
- 研究成果や論文の知見を、自社の開発テーマにどう活かせばよいか分からない
このような課題に対しては、特定のAI手法をそのまま適用するだけでは不十分な場合があります。まず、何を明らかにしたいのか、どの判断を支援したいのか、どのデータが現象を適切に表しているのかを整理する必要があります。
SCI総研では、このような「分析前の設計」を重視しています。データ解析は、単にモデルを作る工程ではなく、課題の定義、データ取得、仮説整理、分析、解釈、意思決定への接続までを含む一連のプロセスです。
SCI総研の関連サービス
今回のSpecial Sessionで扱われるテーマは、SCI総研が提供する複数のサービスとも関連しています。
SHINRA：戦略的データ活用・意思決定支援
SHINRAは、企業が保有する業務データ、センサーデータ、ログデータ、画像データなどをもとに、経営判断や現場改善に使える形で分析結果を整理するサービスです。
単なる可視化やAIモデル構築にとどまらず、業務・現場・物理現象・生物現象・リスク構造などの背景を踏まえ、「何が結果に影響しているのか」「どこを改善すべきか」「どの判断を優先すべきか」を整理します。
サステナビリティ領域においても、データの収集・解析だけでなく、判断材料としての解釈が重要です。SHINRAでは、経営層や現場担当者が理解しやすいレポート化や、分析テーマの設計段階からの支援を行います。
研究開発サポート：技術調査・PoC・数理モデリング
研究開発サポートでは、技術調査、論文調査、PoC、プロトタイプ開発、アルゴリズム開発、数理モデリングなどを支援しています。
サステナビリティや環境システムの領域では、既存の汎用ツールだけでは対応しにくい課題もあります。対象となる現象の理解、データ取得方法の検討、評価指標の設計、モデルの妥当性確認など、研究開発の初期段階から実装段階までを見据えた設計が重要です。
SCI総研では、研究成果を実務に接続する際の「翻訳」と「設計」を重視し、企業の研究開発部門や新規事業部門の技術的な壁打ち相手として支援を行います。
各種調査・研修講師：技術動向を組織の判断材料へ
AI、データ活用、セキュリティ、DX、サステナビリティ関連技術は、変化の速い領域です。表面的なトレンド把握だけでは、自社にとって何が重要なのかを判断することが難しい場合があります。
SCI総研では、公開情報、論文、技術文献などをもとにした調査・リサーチや、経営層・管理者・実務担当者向けの研修を提供しています。
技術の流行をそのまま導入するのではなく、自社の事業課題、保有データ、人材、運用体制に照らして、どのように活用できるかを整理することを重視しています。
今後の取り組み
SCI総研は、今回のSCIS&ISIS 2026 Special Sessionへの参画を通じて、計算知能、センシング、環境システム、サステナビリティ科学に関する議論に貢献してまいります。
また、学術的な知見を実務に応用する際には、技術の有効性だけでなく、現場での運用可能性、説明可能性、データ取得の継続性、意思決定への接続が重要です。
SCI総研では、今後も研究と実務の橋渡しを意識しながら、企業のデータ活用、研究開発、技術調査、研修支援に取り組んでまいります。
お問い合わせ
サステナビリティ、環境データ、センサーデータ、研究開発テーマ、AI・データ分析の活用に関して、以下のような課題がありましたらお気軽にご相談ください。
- 自社データを研究開発や経営判断に活かしたい
- センサーデータや環境データの分析方針を整理したい
- AI・データ分析のPoCを設計し直したい
- 技術調査や論文調査を経営判断に使える形で整理したい
- 研究成果を事業化・社会実装につなげるための壁打ち相手が欲しい
- 経営層・管理部門・研究開発部門向けにデータ活用研修を実施したい
SCI総合研究所株式会社では、貴社の課題やデータ状況を整理したうえで、現実的な進め方をご提案します。
まずはお問い合わせフォームよりご相談ください。