研究チームの発表会の準備と当日





研究室の一角。沙紀とさゆりが資料を整理し、プレゼンテーションの最終チェックを行っている。部屋には、ホワイトボードに書かれたメモやデータが貼られている。


沙紀「さゆり、資料の最終確認はできた?全体の流れがスムーズかどうか見ておきたいんだけど。」


さゆり「うん、大体は整ったけど、グラフの部分がちょっと複雑になってるから、もう一度見直しておこうと思う。データの説明が不十分かもしれないし。」


沙紀「了解。発表会の準備も進んでるし、当日はしっかりサポートしようね。大学内の他の部門との調整も完了したし、参加者にはすでに案内も送ってある。」


さゆり「ここまで来るとドキドキするけど、準備は整っているから大丈夫だね。フィードバックをしっかり受け止めて、次に生かせるようにしよう。」




発表会当日


大学の研究施設内の会議室。広い部屋には、大学の教職員や研究者、外部の専門家が集まっている。中央にはプロジェクターが設置され、プレゼンテーションの準備が整っている。沙紀とさゆりが前に立ち、発表の準備をしている。


司会者「それでは、ただいまから研究チームによる発表を始めます。本日は、AIによる数学・物理理論解析支援とプログラミング自動化のパイロットプログラムに関する成果をご紹介いただきます。それでは、どうぞ。」


沙紀とさゆりが前に出て、発表を開始する。沙紀が最初にプレゼンテーションを進め、さゆりがサポートとして資料を補足する。


沙紀「皆様、こんにちは。本日は私たちの研究成果をご報告できることを嬉しく思います。まず、AIによる数学と物理の理論解析支援についてお話しします。」


スライドが切り替わり、AIによるデータ解析の結果や、新しい理論モデルの提案が示される。続いて、AIによるプログラミング自動化の取り組みが紹介される。


さゆり「次に、プログラミング自動化の成果についてお話しします。このプロジェクトでは、AIによってコードの生成と最適化を行い、プログラミングの効率を大幅に向上させました。」


プレゼンテーションが終了すると、質疑応答の時間が設けられる。参加者からの質問が続々と寄せられる。


参加者1「AIによる理論解析の精度について、どのような方法で検証していますか?」


沙紀「私たちは、従来の理論とAIによる解析結果を比較し、一定の精度が確認できるように検証しています。具体的なデータとその比較結果をスライドで示します。」


参加者2「プログラミング自動化の実用性について、具体的な使用例や効果はどのようなものですか?」


さゆり「実際にいくつかのプロジェクトでAI自動化ツールを使用し、コーディング時間の削減とバグの減少が見られました。詳細なケーススタディは、資料の中に含まれています。」


質疑応答が終了し、発表会が終わる。参加者たちは沙紀とさゆりに感謝の意を示し、個別に話しかける姿が見られる。


沙紀「今日は本当にお疲れ様。フィードバックがたくさんあったけど、これからの研究に生かせると思う。」


さゆり「うん、たくさんの意見がもらえたから、次に向けてしっかり取り組まないとね。これからが本番だね。」


二人は、発表会の成功を喜びながらも、今後の研究と改善に向けた新たな意気込みを胸にした。

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