マザック財団　研究助成・優秀論文表彰・国際会議助成の対象が決定　表彰式を開く

　マザック財団（理事長＝片瀬裕文氏）は5月26日、2025事業年度（2025年4月～2026年3月）の研究助成・優秀論文表彰・国際会議助成の対象が決定したことに伴い、ヤマザキマザックマニュファクチャリング 美濃加茂製作所 第一工業 ワールドテクノロジーセンタ（岐阜県美濃加茂市）で表彰式を開いた。

　今回は2025年9月1日～11月30日の募集期間に大学や研究機関などからの応募を受け付け、審査を得て研究助成21件を研究対象に選定した。下記に代表例を示す。

〈研究助成〉
　・申請総数39件の中から21件を選定。

■代表例：東京大学　准教授　道畑正岐
　・研究テーマ
　「プログラマブル光周波数コムと〝点〟－〝面〟次元変換原理を用いた高精度空間位置計測原理の研究」

　【内容】パルス光を用いた三次元の空間位置を計測するシステムを開発する研究で、まず空間的に周期的な光のパルス列を形成するプログラマブル光周波数コムを開発し、光周波数コムが形成した光を、測定光と参照光に分岐する。測定光は高精度な角度制御により吸収型ターゲットに向けて照射され、測定光が吸収型ターゲットに入社すると、参照光と位相を比較し、測定光の距離を計算する。その際、測定光の照射角度と距離から三次元位置を高精度に導く。

〈優秀論文表彰〉
・応募総数23件の中から18件を優秀論文表彰に選定

■優秀論文特別賞：東京農工大学 准教授 大和 駿太郎
・論文のテーマ
「Cutting force reconstruction in milling by multi-sensor fusion with hybrid aid of process and data-driven models」
（日本語訳：プロセスモデルとデータ駆動型モデルをハイブリッドに活用するマルチセンサー融合のミリング加工切削力再構築）

【内容】これまでの切削力推定方法は、機械学習で切削力の波形そのものを学習させるもので、様々な加工条件における大量の教師データが必要であった。そこで本研究では、切削シミュレータを活用することで学習データが限られている場合でも、様々な切削状況に対する汎用性を備えた機械学習モデルを効率的に構築でき、さらに複数センサーからのデータを統合することで、機械学習モデルの精度とロバスト性が容易に向上することを提案し、小型マシニングセンタで実証した。

〈国際会議助成〉
　・4件の申請の中から、3件を国際会議助成対象に選定。

　表彰式では、ヤマザキマザック 清水紀彦副会長から歓迎のあいさつがあった。

　清水副会長は、同財団が1981年の設立以来45年にわたり、生産システムに関する研究への助成や協力を通じて世界のものづくりを支援してきたと説明。そのうえで、「今年度は研究開発助成として21人を採択し、このうち8人が初めての助成となった。切削、研削、ロボットをはじめ幅広い分野から応募が寄せられた」と述べた。

　また、優秀論文賞については18人を表彰したとし、「今回も若手研究者から多くの応募があり、AM（アディティブ・マニュファクチャリング）関連を含む多彩な研究テーマが集まった。生産加工分野における研究の深化と広がりを実感している」と語った。

　さらに、国際会議助成については3件の国際会議を支援したことを述べ、今後も研究者の活動を積極的に後押ししていく姿勢を示した。

　表彰式を終了後、場所を移してクレセントバレーカントリークラブにて交流会が開かれ、懇親を深めた。