| 講演者 | 東京大学 教授 大澤 幸生氏 |
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| 日時 | 2023年6月13日（火）18時30分～20時00分(開場 18時00分) |
| 場所 | 政策研究大学院大学(GRIPS) 5階, 講義室Ｍ(Access ) |
| 主催 | GRIPS 科学技術イノベーション政策プログラム(GIST) |
| 言語 | 日本語 |
| 参加費 | 無料（事前登録制） |
概要：
「連結」と「連成」は、両方とも接続や結びつけることを意味する言葉として工学で多用される言葉だが、Chat GPTによれば、微妙な違いがある。つまり、「連結」は、具体的な物や要素を結びつけることを指し、結んで得られる全体像の統一性は直接の関心ごとではない。例えば、「道路を連結する」は、複数の道路をつなげて一つの道路にすることを指し、その結果として都市が住みよくなるかどうかは別の話である。一方、「連成」は、物事が相互に関連して結びつき、一つの全体を形成している状態を指し、主に抽象的な概念や構造に対して使用される。例えば、「都市の連成性」は、都市の構成要素が相互に結びついて統一されている様子を指す。また、津波が建築物に当たるときの構造的影響は、固体と液体の衝突からなる現象の全体像を説明せんとする「連成シミュレーション」である。本講演は、データ連結ではなく、データ連成こそがイノベーションにつながることを理念とし、これを実現するための人のリテラシーを育てるための方法について、社会連携講座の成果から紹介する。
講演者略歴：
1995年に東京大学工学研究科で工学博士を取得後、大阪大学基礎工学研究科助手、筑波大学ビジネス科学研究科助教授、科学技術振興事業団(現・科学技術振興機構)研究員、東京大学情報理工学研究科特任助教授、同大学院工学系研究科システム量子工学専攻助教授、同システム創成学専攻の准教授を経て、2009年7月より同教授。知能情報学とデザイン学、認知科学の境界にあるチャンス発見学およびデータ市場設計学を自ら創始した。このテーマでは、『Chance Discovery』（Springer,2003）、『チャンス発見のデータ分析』（東京電機大学出版,2006）、『ビジネスチャンス発見の技術』（岩波アクティブ新書,2004）、『未来の売れ筋発掘学』（ダイヤモンド社,2010）、『イノベーションの発想技術: ゲームでひらくビジネスチャンス』（日経出版,2013）、『Innovators' Marketplace』 （Springer,2017）、『データ市場』（近代科学社,2017）、『Living Beyond Data』 （Springer,2022）、『Tools for Activating Data Marketplace』（Springer,2022）を含む編著書約30件のほか、論文、産学両界での招待講演多数。
日本学術振興会、日本学術会議の委員会委員、工学アカデミー会員、人工知能学会理事などを歴任。学会の研究賞、功労賞など多数受賞。
詳細はリサーチマップ参照。
