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「1万時間の法則（10,000-Hour Rule）」という言葉は，ある分野で一流になるためにはおよそ1万時間の練習が必要である，という意味で広く知られている．例えば，1日3時間の練習を毎日続ければ約10年で1万時間に達する．このため，「どのような分野でも1万...

1980年代流通の特級ボトルを２種類も持ち込んでいただき，第８回ウイスキーを飲む会を開催した．グレンフィディックとジョニーウォーカー・ブラックラベルだ． 当日はヒューマンシステム論分野講演会を開催したので，講演いただいた３名の先生方を交えて，...

３名の講演者を招いて，ヒューマンシステム論分野講演会を開催した． 日時：2026年9月4日(金) 13:00-17:20場所：京都大学 総合研究8号館 講義室3 (3階328) 今回は，情報学研究科在籍者に加えて，共同研究や学術指導で関係のある企業の方々，化学工学会 シ...

機械学習を用いて「とにかくモデルの予測・判別性能を上げる」というのは，もはや研究ではない．それは誰かに外注すればいい作業にすぎない．もちろん研究の中で自分でやらないといけない部分はある．しかし，そこに大きな研究価値はないだろう．性能を上...

私が大学院修士課程に在学していたか，あるいは修士課程を修了して助手（今の助教）になりたての頃，当時のボスから聞いて，とても印象に残った話がある． なあ，加納君，研究者って自分の研究を基礎研究か応用研究に分類しようとするものだ．でも，基礎研...

「四隅」を取ることを目指しすぎて，リバーシ（オセロ）で勝てない．「飛車」を取ることに熱中するあまり，将棋で勝てない．そして，重箱の隅を突くような研究をする． こういう人は目的と手段を取り違えているわけです．ゲームに勝つことが目的だとしたら...

多変量解析であれ，機械学習であれ，データを解析する道具は数学で鍛えられている．数学というと，数式を見ると蕁麻疹がでるとか，生理的に無理とか，「日常生活で使うことはないから勉強するのは無駄(ｷﾘｯ」とか，色々な感想があるだろうが，理解するため...

現在のAIは，急激に進化しているが，それでもあらゆる面で人間の能力を越えるまでには至っていない．このことは，将来にわたって，あらゆる面で人間の能力を越えるAIが生まれないことを保証しない．人工超知能（Artificial Super Intelligence: ASI）．そ...

随分と長い間，主にプロセス産業の製造現場のデータを対象として，様々な解析を行ってきた．今でも，いくつかの企業と一緒にデータ解析をしている．特に最近は，製造DX実現を掲げての依頼が多い．これまで，多くの成果をあげてきたし，それ以上に多くの失...

プロセスシステム工学分野の研究者・技術者・学生は全員集合！ というシンポジウムを，2026年5月15日（金）と 16日（土）の2日間，京都大学百周年時計台記念館で開催した． 通称 PSE Japan 2026，正式名称は第2回プロセスシステム工学日本大会． プロセス...