地域課題解決型AI教育プログラム|久留米工業大学

今や、AIはあらゆる分野で活用されています。
近い将来、私たちが想像できないくらい
AIが世の中を大きく変えているでしょう。
久留米工業大学では、AIを活用して
社会に貢献できる人材を育成しています。
「AIはよく分からないけど、興味がある」
「AIで何かをつくってみたい」
その好奇心を久留米工業大学でぶつけてみませんか？
AIの学びを通して、あなたの未来を見つけましょう。

『地域課題解決型
AI教育プログラム』
の特徴

「地域課題解決型AI教育プログラム」では、
ものづくりが盛んな久留米工業大学の特色を活かし、
学生が好奇心を持ってAIについて学べるカリキュラムを用意しています。
ここで身に付けたAIの知識と技術を、地域の課題解決で活用する。
そして、試行錯誤しながら、自ら考え、解決策を導き出すことを通して、
「AIを活用し、自らが中心となって地域課題が解決できる人材」を育成します。

“AIの知識がある”では終わらない。

AIで課題解決ができる人材、
AIで新しい価値を創造できる人材を育成します。

AIの知識とスキルを
着実に積み上げる段階的な
カリキュラム。

AI活用に必要な基礎知識を学ぶ

1年次に全学科共通でAIリテラシーを学習します。AI分野における正しい基礎知識はもちろん、AIが幅広い分野で利用できることを学びます。さらに、データ分析や機械学習などの演習を通して、基礎的なスキルも身に付けます。

AIを活用し、
地域の課題解決に挑戦！

2年次前期から地域社会人と協働でAIを活用した課題解決に挑戦。約半年間の実践的な学びを通して、AIの知識の幅を広げます。

AIを活用したものづくりに挑戦！

2年次後期からは、久留米工業大学の特徴である「ものづくり教育」をAI教育にも活用。AIを活用したロボットやマイコンカーの製作などのものづくりを通して、AI技術のスキルを高めます。

企業の中で学ぶ。

2年次後期から3年次後期までの期間にインターンシップに参加。企業の中でAI技術がどのように活用されているかを実地で体験。AIの知識と技術を深めるとともに、卒業研究や卒業後の進路選択に役立てます。

［ AIを用いた地域課題解決の例］

CASE 1

収穫したキュウリを判別する
「品質評価アプリ」の開発

建築・設備工学科2年（1名）・
情報ネットワーク工学科2年（3名）
×
株式会社久留米原種育成会

背景・課題収穫したキュウリの品質評価は手作業が中心で、手間・時間・労働力の負担が大きい。

面倒だけど手作業が
当たり前だった品質評価。

「品質評価」とは、収穫したキュウリをA級からC級の等級に仕分けし、その日の収穫量に対する各等級の割合をデータ化する作業をいいます。主に「①1本ずつ形・長さをチェックして仕分け→②各等級の本数をカウント→③本数を手書きでメモ→④PCにデータ入力」の4工程があり、ほとんどが手作業で行われ、時間と手間がかかります。特に、人手不足が深刻な農家にとって、品質評価は大きな負担となっていました。

スマホで品質評価を可能に！
農家さんも働き方改革。

この課題を解決するために学生4名が提案した解決策が、AIを活用した「品質評価自動アプリ」の開発でした。
ずらりと整列したキュウリをスマートフォンで撮影するだけで、アプリがキュウリ1本1本の形・長さを認識して自動で仕分け。時間・手間もかかっていた手作業が減り、体力面の負担もぐんと軽減しました。
さらに、収穫データをグラフで可視化も可能に。「品種別収量ランキング」など、収量や品質の向上に必要な情報がリアルタイムで収集できるようになりました。

農家の方からは「作業が楽になった」といった感謝の言葉をいただき、今回のプロジェクトの成果を実感しました。今後は、実用化に向けて診断精度の向上やAIアドバイス機能の追加など、“もっと使えるアプリ”を目指したいと思います。

CASE 2

AI解析を用いた
ストーマ患者の装具選択
モデルの開発

情報ネットワーク工学科2年（3名）
×
九州大学病院

種類が多く、選択が難しいストーマ。

ストーマとは、手術によってお腹に作られた排泄口のことを言います。ストーマは、患者様の容態や状態に合わせて様々な種類の装具を組み合わせて装着しますが、適切なストーマ装具を決定するまでに時間がかかります。決定から装着まで2週間ほど要し、さらに自分に合うかを確認する必要があるため、最終決定にいたるまで数ヶ月かかる人もいます。
また、適切なストーマ装具を選ぶことも簡単ではありません。合わないストーマ装具を付けてしまうと、消化液や排泄物が漏れてしまうこともあり、日常生活への不安から外出や運動をあきらめてしまう人もいます。
そのため、患者さま一人ひとりに合ったストーマ装具を適切かつ早期に決定することが医療現場の課題でした。

九州大学病院の協力のもと、
カルテデータ^（※）でAI開発。
※九州大学の倫理審査を経て連携

この課題を解決するため、情報ネットワーク工学科2年の3名が提案したのが、患者様に最適なストーマ装具を選定できるAIの開発でした。
開発には、九州大学病院から提供いただいたカルテとCT画像を使用。医師がストーマ装具の選定に重要と考える項目を抽出し、不明な点は医師に相談しながら、学習用データを作成しました。最終的に39種類のストーマ装具を試験的に6種類に統合。その中から適切な装具を自動で選ぶAIモデルを構築しました。