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title: AI分野のシーズは、どこに生まれるのか？
tags:  #人工知能  
author: [藤田 一寿](https://www.docswell.com/user/k_fujita)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: ISHIKAWA Interdisciplinary Fes.の発表資料です。
published: July 01, 26
canonical: https://www.docswell.com/s/k_fujita/KQ22JW-2026-07-01-160711
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AI分野のシーズは、
どこに生まれるのか？
〜AI分野の産学連携は、
シーズ提供ではなく知識移転と人材育成にある〜
所属： 公立小松大学臨床工学科
氏名： 藤田 一寿


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AI分野の産学連携：シーズ提供から「知識移転」へ
BENEFIT
DIFFERENCE
AI技術の多くがオープンで、
知識や技術では差がつきにくい
AIに関する知見を提供
●
●
●
AIの理論・研究動向・問題設定・評価設計に関する知
見を提供する
●
AIに飛びつく前に、できること／できないことを見極
める
論文・実装・モデル・ライブラリは世界中に公開され
ている
●
大学には秘蔵の先端技術ではなく、知識がある
●
先端技術はビッグテック、人的リソースはビッグラボ
にある
企業の現場データ・ドメイン知識を、AIで扱える形に
できるかを一緒に考える
AI研究者は、技術を売る人ではなく、
問題をAIで扱うための相談相手である
シーズの所在は研究室ではなく、
企業のドメイン知識とAIの知見の接点にある
〜AI分野の産学連携は、シーズ提供ではなく「知識移転」と「人材育成」にある〜


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AI分野の産学連携で最も価値が残る成果物は人材
TECH
技術ではなく、AIに関する知見の活用
AI研究者に相談できるもの
FUTURE & ASK
鍵は、社会人大学院生
●
企業のドメイン知識を持つ人が大学院に入る
●
AIの知見：どのような技術があり、何ができるかを知る
●
大学のAIに関する知見に継続的に接続する
●
課題設定：AIで解くべき課題かを見極める
●
自社課題を研究問題として推進する
●
データ設計：使えるデータ・ラベル・制約を整理する
最終的に、企業内AI人材として残る
●
技術選択：課題・制約などに応じて適切な手法を選ぶ
●
教員が実務を抱え込まず、知見提供者として機能すること
で、中途半端に実務に手を出し、双方が共倒れする構造的
失敗を避ける。
ASK
AI案件の相談だけでなく、「自社人材を大学院に
送る」連携を通じて、社内でAI技術を継続できる
企業内AI人材の育成を目指して下さい。
〜AI分野の産学連携は、シーズ提供ではなく「知識移転」と「人材育成」にある〜