日本の私立大学初、東京工科大学がNVIDIA DGXのAIスパコンを構築私立大学最大のAIインフラの導入により「AI大学」構想を加速国内のAI人材育成とイノベーション創出のリーダーを目指す
独自の大規模言語モデル構築やAI Ethics（AI倫理）の実践を含むAI教育を全ての学生に提供
東京工科大学（東京都八王子市、学長：香川豊）は、AI教育と研究を加速させるため、NVIDIA（エヌビディア）のインフラとソフトウェアを用いて日本の私立大学最大のAIスーパーコンピューターを構築し、本年10月に本格稼働させることを予定しています。
本学が今回採用したのは、生成AIや大規模言語モデルなど、計算負荷の高い最新のAIワークロードに対して比類なきパフォーマンスを提供するNVIDIA DGX B200システムです。DGX B200は、AIによる変革を加速するための究極のプラットフォームであるNVIDIAの最新GPUアーキテクチャ、NVIDIA BlackwellおよびNVIDIA AI Enterpriseソフトウェア プラットフォームを搭載します。本学は、DGX B200を国内で最初に導入する大学の一つであり、12台のDGX B200をNVIDIA Quantum InfiniBandの高速ネットワークで接続し、NVIDIA DGX BasePODリファレンス アーキテクチャに基づいてスパコンを設計します。システム全体のAIの学習理論性能（FP8）が0.9EFLOPS（1秒間に90京回の計算）に達する、私立大学最大のAIスパコンを学内に常設します。
本学はNVIDIAの日本法人と2023年に学術交流連携を締結して以来、AIにとどまらず、人材育成や研究のコラボレーションも推進してきました。NVIDIAテクノロジーの活用と啓蒙が可能な学生の育成を目指す「NVIDIA 学生アンバサダープログラム」では、本学の学生がNVIDIA社員のサポートを受けながら生成AIやロボティクス、デジタルツインのテクノロジーを習得しています。
学生は小規模なAI学習では成長できない、大規模なAI学習を実践することが必要
このような大規模のAIスパコンが学生に必要な理由について、本学AIテクノロジーセンター・ICT部門長の生野壮一郎教授は下記のように述べています。
「AIスキルを身につけるための最短ルートは実践にあると考えています。しかし、学生が小規模なデー
タや小規模なプロジェクトだけで満足していては、将来イノベーションを生み出すようなAI活用の本質を学ぶことはできません。現在、東京工科大学では、生成AIをはじめとする最新のデータドリブン型アプリケーションを学べる環境を整えているだけでなく、デジタルツインを活用した産学連携プロジェクトや、シミュレーション技術の高度化に取り組む実践的な場も提供しています。学生たちはこれらに積極的に参加し、多様な経験を積んでいます。こうした学生が、計算資源の制約にとらわれることなく、大規模データと高性能な計算環境を活用しながら学び続けられるようにすることが、世界で活躍できる優秀なAI人材の育成につながると確信しています。また、AIは今後全ての学部の生徒が活用する技術です。本学の全学生に今後重要となるAI Ethics（AI倫理）の実践教育もしたいと考えています。そのために、私たちはさらなる大規模なコンピューティング基盤への投資を決意しました。」
■今後の教育・研究・プロジェクトの展望
東京工科大学は、AIスパコンの導入により、下記のようなプロジェクトや研究での活用を予定しています。教育面では、学生が次世代のAI社会に対応できる実践的なスキルを習得するための環境整備を進め、研究面では、最先端のAI技術や高性能計算資源を活かした高度な課題解決を目指します。
〈スパコン導入後の主要プロジェクト案（2025年度以降）〉
1. AI活用人材の実践育成プログラム
AI技術の実装経験を通じて、産業界で即戦力となるAI人材を育成するプログラムを推進します。
2. 学内専用LLM（大規模言語モデル）の構築と活用
セキュアな学内環境において、専用の大規模言語モデルを構築し、教育・研究・業務支援への応用を図ります。
3. AI倫理*・ガバナンス検証環境（AI Ethics）
AIの社会実装において求められる倫理的・法的観点の教育と検証を行う環境を整備し、責任あるAIの活用を促進します。
4. デジタルツインプロジェクト
NVIDIA Omniverseのテクノロジーを用いた、現実世界と仮想空間を結びつけるデジタルツインの構築により、ものづくりや都市設計における革新的な実証研究を行います。
5. XAI（説明可能AI）によるAI倫理・法的信頼性研究
AIの判断根拠を人間が理解できるようにする技術（XAI）を用いて、透明性・公平性・法的信頼性のあるAIの開発を目指します。
6. 大規模物理シミュレーションとAIを用いた物理現象の解析
高性能計算機とAIの融合により、従来の手法では困難だった複雑な物理現象の高精度な解析と予測を可能にします。
■東京工科大学学長 香川豊コメント
AIリテラシーを持つ人材育成が喫緊の課題です。しかし、日本のAI教育は世界と比べて遅れていると言わざるを得ません。
東京工科大学は「AI as a TOOL」を合言葉に、国内最高レベルのAI教育を開始します。現在はもちろん、10年、20年先の未来社会で求められるAI技術を学ぶための、NVIDIAテクノロジを活用した、日本一の環境を提供します。本学では、AIの基礎・基盤から最新の応用までを学ぶことが可能です。学生、社会人は問いません。多種多様な価値観を持つ、様々な国の人が一緒に最新技術を学び、本学を離れた後にもそれぞれの人生ステージに合わせてアップデートし続けることを可能にします。
東京工科大学で学んだ人たちが、これからの社会で課題に直面した時、AI技術を駆使した解決策を提案し実行できる人材になることを願っています。
■NVIDIA高等教育および研究コンピューティング担当ディレクター、ジャック ウェルズ (Jack Wells) コメント
AIがビジネスや社会を再形成する中で、日本の大学はイノベーションや研究のためのツールとしてAIを取り入れることで、次世代を導くことができます。AIによって教育を変革し、批判的思考を養い、急速に変化する世界で活躍する学生を育むことができるでしょう。東京工科大学は、NVIDIA Blackwell DGXインフラを活用することで、日本の未来に必要な批判的思考力とAI対応力を備えたリーダーを育成するための基盤を築いています。
■東京工科大学のこれまでのAI教育の取り組みについて
常に実践的かつ先進的なテクノロジー教育をけん引してきた東京工科大学は、国内でもいち早くAI教育に取り組んできました。2019年にはコンピュータサイエンス学部に人工知能専攻を設置したほか、全学部の学生が自主的に参加可能なプログラムでAI活用に触れられる環境を用意してきました。現在は、AI技術を大学の教育、研究の中核に据え、次世代の技術者育成や社会課題の解決、産業界との連携強化を目指す総合的な取り組みとして「AI大学」構想を掲げています。その中核拠点として今年4月、東京工科大学八王子キャンパスにAIテクノロジーセンターを開設しました。
AIスーパーコンピューターは、本AIテクノロジーセンターの「AI中核拠点（TUT AI CORE BASE）」に設置され、今年10月に稼働を開始する予定です。
※ AI Ethics(AI倫理)とは、AIを「正しくつくり、正しく使う」ための基準と設計手法を整備し、人間と社会の利益を守ることを目的とした枠組みです。国際的には、2019年に採択された G20 AI 原則が大きな指針となっており、「公平性（Fairness）・説明可能性（Explainability）・透明性（Transparency）」という三つの価値が強調されています。
■東京工科大学について
学校法人片柳学園が、1986年に東京都八王子市に開学。1999年に日本初の「メディア学部」、2003年に「バイオニクス（現・応用生物）学部」と「コンピュータサイエンス学部」を設置。2010年に大田区・蒲田キャンパスに「デザイン学部」と「医療保健学部」を設置。2015年に「工学部」を設置しました。現在、6学部と大学院を有する理工系総合大学として約8,000名の学生が在籍しています。また、同学校法人は国内最大級の総合専門学校である「日本工学院」も有しています。
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