汎用・特許ユニバーサル翻訳モデルの公開
「みんなの自動翻訳@TexTra」（https://mt-auto-minhon-mlt.ucri.jgn-x.jp）では、一つのモデルで複数の言語方向に対応できる自動翻訳モデル（ユニバーサルモデル）について、汎用と特許に対応した自動翻訳エンジンを公開しました。ユニバーサルモデルは、省コストで複数言語方向に対応できるのが利点です。
-
-
第36回電波功績賞総務大臣表彰の受賞2025年6月26日（木）、一般社団法人電波産業会（ARIB）主催の第36回電波功績賞表彰式が行われ、原田博司教授／研究統括(京都大学／ワイヤレスネットワーク研究センター)、児島史秀主管研究員(ソーシャルイノベーションユニット)が、神田充フェロー／エキスパート(東芝／東芝エネルギーシステムズ)とともに、総務大臣表彰を受賞いたしました。 -
「ICT Mentor Platform “VC One on One Match 2025“powered by NICT」の開催・募集について国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT、理事長: 徳田 英幸）は、全国の地域発ICTスタートアップの皆さまに向け、ICT Mentor Platformメンター（ICTメンター）から事業成長につながるメンタリングの機会を提供する「ICT Mentor Platform “VC One on One Match 2025“powered by NICT」を開催いたします。 -
地域発ICTスタートアップ創出に向けた全国アクセラレータ・プログラムを実施総務省及び国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）は、地域発ICTスタートアップの事業拡大等のサポートを行う令和7年度の「全国アクセラレータ・プログラム」を実施します。 -
「革新的情報通信技術（Beyond 5G（6G））基金事業 要素技術・シーズ創出型プログラム」のうち、「日米国際共同研究プロジェクト」の公募を開始国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT、理事長: 徳田 英幸）は、「革新的情報通信技術（Beyond 5G（6G））基金事業 要素技術・シーズ創出型プログラム」で実施する「日米国際共同研究プロジェクト」に係る公募を下記のとおり開始します。 -
「革新的情報通信技術（Beyond 5G（6G））基金事業」令和7年度社会実装・海外展開志向型戦略的プログラム【事業戦略支援型】の公募（第1回）の結果国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT、理事長: 徳田 英幸）は、「革新的情報通信技術（Beyond 5G（6G））基金事業」に係る令和7年度社会実装・海外展開志向型戦略的プログラム【事業戦略支援型】の公募（第1回）について、令和7年7月8日付けで交付決定しました。交付決定された研究開発プロジェクトの概要は下記のとおりです。
-
「第５回スペースICT推進シンポジウム」開催のお知らせ本フォーラムでこれまでに行われた議論や情報を広く紹介することに加えて、防災・減災に対してスペースICTに求められることを整理するとともに、現在・今後の防災・減災に関する各種取組みを紹介し、聴講される皆さんが様々な分野で、この活動の次の一歩に向けての刺激を得られるような講演やパネル討論を予定しています。
多くの方々のご参加を心よりお待ちしております。 -
NICTは、第13回 日経「星新一賞」に協力します国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）は、日経「星新一賞」のビジョンから読み解ける “日本に必要なのは圧倒的想像力であり、その力が未来をつくる” という考え方に共感し、第13回 日経「星新一賞」に協力します。 -
高度通信・放送研究開発委託研究に係る令和7年度新規委託研究の公募について
（予告）国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT、理事長: 徳田 英幸）は、高度通信・放送研究開発委託研究における下記の委託研究3課題の公募を予定しています。詳細につきましては、公募開始時に、NICT Webサイトに掲載される研究開発課題の内容、応募要領等をご覧ください。 -
放射線画像診断支援AIの実用化に向け高機能暗号を用いた異分野融合型の共同研究を開始国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT、理事長: 徳田 英幸）は、サイバーセキュリティ研究所セキュリティ基盤研究室において開発したプライバシー保護連合学習技術「DeepProtect」を用いて、AIを活用した放射線画像診断業務の効率化・高度化を目指し、立命館大学（学長: 仲谷 善雄）、信州大学（学長: 中村 宗一郎）、滋賀医科大学（学長: 上本 伸二）、金沢大学（学長: 和田 隆志）及び三重大学（学長: 伊藤 正明）と共に、国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）のKプログラム「セキュアなデータ流通を支える暗号関連技術（高機能暗号）」に、研究課題「高機能暗号を活用した連合学習技術の高度化と医療データへの応用」を共同提案し、採択されました。
