令和8年度「AI for Scienceによる科学研究革新プログラム AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業(SPReAD)」において、立命館大学から第1回公募で2課題、第2回公募で5課題、計7課題が採択されました。SPReADは、AIを活用した先駆的・挑戦的な研究を支援する全国公募事業であり、採択率は第1回が2.9%、第2回が3.7%という極めて競争的な選考が行われました。このような狭き門の中で、本学から7課題が採択されたことは、本学におけるAI活用研究の高い研究力と学際性が評価された成果といえます。
 SPReADは、あらゆる分野の研究者がAIを活用して科学研究の高度化・加速化を図り、AI for Scienceの普及・発展を促進することを目的とした事業です。今回、本学では人文・社会科学、芸術、教育、情報科学、工学など多様な分野において研究課題が採択されました。

採択一覧

AI for Science SPReAD 第1回公募採択課題

研究代表者氏名 所属 研究課題名
木村 修平 教授 デザイン・アート学部 AIによる英文構造図の自動データ構造化と思考プロセスの客観的検証を可能にする学習基盤の構築
築地原 尚美 授業担当講師 経済学部 生成AIコメントコーチングによる協働的フィードバック力形成とアップテイク予測

AI for Science SPReAD 第2回公募採択課題

研究代表者氏名 所属 研究課題名
柴田 史久 教授 情報理工学部 XR応用を見据えたAI駆動型屋内人物位置・姿勢推定基盤の研究
大和田 和治 教授 食マネジメント学部 大規模言語モデルを活用したVirtual ExchangeにおけるELF相互行為分析基盤の構築
松葉 涼子 教授 デザイン・アート学部 葛飾北斎の絵手本と作品の連関分析による「ヴァーチャル北斎」の生成と美術教育への活用
矢野 浩二朗 教授 教育開発推進機構 既存の絵画解説を新規文化財画像へ根拠付きで流用するための、源氏絵に特化した視覚埋め込みモデルの構築
PAUL Hannibal 助教 理工学部 Deep Reinforcement Learning for Braced Contact Control of a Three-Arm Aerial Manipulator

 今回採択された研究課題は、AI技術と各専門分野の知見を融合し、新たな研究手法や知識創出に挑戦するものです。今後、各研究課題の推進を通じて、AI for Scienceのさらなる発展と社会課題の解決への貢献が期待されます。

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