HaKaSe⁺令和6年度4月期募集で公募する事業のうち、「金沢大学AI Open Science基盤の知識循環が可能にする先駆的AIクロスオーバー博士人材育成プロジェクト（HaKaSe⁺ for BOOST）」に関し、採用された場合に求められることについて補足説明です。

HaKaSe⁺ for BOOSTは、科学技術振興機構（JST）「令和6年度 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（博士後期課程学生）」に本学が申請したプロジェクトであり、採択を受けて具体の事業推進内容を構築していきます。

JSTの本事業の主旨は、「次世代研究者挑戦的研究プログラム（SPRING）」に申請し博士後期・博士課程における研究研鑚に励もうという学生のうち、AI関連研究の推進を予定している優秀な博士学生に対して、更に手厚い支援を行うことにより、我が国を挙げて次世代の博士人材を育成しようとするものです。そのため、「AI 理論教育」「AI レクチャー＆実習」「AI キャッチアップセミナー」「AI 研究交流」を実施予定です。また、「サンプルデータやサンプルコード、ノウハウの提供と学内共有」の詳細は、HaKaSe⁺ for BOOST選抜学生及び指導教員に採用後にお知らせする予定ですが、研究者にとって最も重要な生データや研究で使用したコードをそのまま公開することを求めるものでは全くありません。学内共有の目指すところは「学内の研究者が駆使しているAI技術を、学内の他の研究者も使えるようにすることで、HaKaSe⁺ for BOOST 選抜学生及び大学全体の研究力を高める」ことであり、概ね以下の方向で考えています。

• 基本的に論文発表済みの研究を対象とし、その研究に使われているAI技術や機械学習技術の部分だけを取り出して、サンプルデータとサンプルコードを使って他の研究者が実行できるようにする。
• 使用している技術を広めることが目的なので、サンプルデータやサンプルコードはリアルデータやリアルコードと別でも構わない。サンプルデータをどのように用意すれば研究に差し支えないかはHaKaSe⁺ for BOOST選抜学生や指導教員と個別に相談して、必要な場合はサンプルデータ化やサンプルコード化に協力する。
• 例えば医療画像など、どうしてもサンプルデータ化が無理な場合は提供を求めない。
  共同研究や受託研究等の関連研究により、特許出願や機密保持等に支障を来たすため、サンプルデータやサンプルコードの提供が難しい場合も、提供を求めるものではない。

上記のとおり、研究に差し障る情報の公開を求めるものではありませんので、博士後期・博士課程においてAI関連研究の推進を予定している学生は、ぜひHaKaSe⁺ for BOOSTへの申請を検討してください。