九州工業大學與日本分析儀器工業會簽署全面合作協議
2026年5月15日,九州工業大學與日本分析儀器工業會(JAIMA)簽署全面合作協議,旨在透過推廣與應用分析數據通用格式「MaiML」,實現研究數位轉型(DX)並構建數據基礎建設。雙方將共同推動國際標準化、提升研究資訊基礎建設,並為「科學AI化(AI for Science)」進行人才培育與社會落地應用。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年5月22日 19:10
- 🔍 收集: 2026年5月22日 10:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年5月22日 11:01(收集後29分鐘)
國立大學法人九州工業大學(福岡縣北九州市戶畑區仙水町1-1,校長:安永卓生)與一般社團法人日本分析儀器工業會(JAIMA,東京都千代田區神田錦町2-5-16,會長:足立正之/株式會社堀場製作所 代表取締役社長)於2026年5月15日簽署了全面合作協議,旨在透過「測量分析儀器標記語言(Measurement Analysis Instrument Markup Language, MaiML)」在國內外的普及與應用,實現並提升研究數位轉型(Research DX)與數據基礎建設。
■ 重點
- 加強合作以推動MaiML的普及與國際標準化
- 共同推進研究DX與數據基礎建設的構建與提升
- 實施人才培育與研究基礎模型開發,以支持「科學AI化(AI for Science)」
■ 概要
九州工業大學與JAIMA簽署此協議,旨在透過推廣MaiML在國內外的應用,並以此更新先端研究基礎設施。本協議以MaiML為核心,旨在推動研究DX與數據基礎建設的實現與發展,具體措施包括推動國際標準化、提升研究資訊基礎設施、培育有利於「AI for Science」推進的人才,以及與相關機構合作推動社會落地應用等。
■ 背景
JAIMA為了因應數位社會需求,致力於分析儀器數據格式的共通化,作為JIS原案編制團體,推動制定了「JIS K 0200:2024 測量分析儀器分析數據共通格式」。此外,為了邁向日本主導的國際標準化(ISO規格),目前正積極參與ISO/TC201/SC3的國際標準化活動,提出新國際標準建議。同時,作為國內推廣MaiML活動的一部分,JAIMA在網站(https://www.maiml.org)公開了「共通數據格式對應指南」、「MaiML架構定義文件」與「架構檢查步驟書」,並定期舉辦教育訓練課程,且在JASIS實驗室DX展區進行資訊發布。
另一方面,九州工業大學過去在分析儀器數據格式共通化的技術開發與標準化國家級項目中扮演主導角色,今年度起更與JAIMA合作,投入向ISO/TC201/SC3提出新標準建議的活動。此外,作為利用MaiML構建研究DX與數據基礎建設的舉措,該校正積極推進以提升MaiML性能為目標的研究開發、實證實驗與人才培育工作,同時並推進旨在支持「AI for Science」發展的先端研究基礎模型開發計畫。
■ 未來展望
透過此次合作,預期將加速利用MaiML進行研究DX與數據基礎建設的整備與提升,並在推動「AI for Science」發展的同時,為日本學術界與產業界的研發能力強化、以及社會與產業的發展做出貢獻。
■ 重點
- 加強合作以推動MaiML的普及與國際標準化
- 共同推進研究DX與數據基礎建設的構建與提升
- 實施人才培育與研究基礎模型開發,以支持「科學AI化(AI for Science)」
■ 概要
九州工業大學與JAIMA簽署此協議,旨在透過推廣MaiML在國內外的應用,並以此更新先端研究基礎設施。本協議以MaiML為核心,旨在推動研究DX與數據基礎建設的實現與發展,具體措施包括推動國際標準化、提升研究資訊基礎設施、培育有利於「AI for Science」推進的人才,以及與相關機構合作推動社會落地應用等。
■ 背景
JAIMA為了因應數位社會需求,致力於分析儀器數據格式的共通化,作為JIS原案編制團體,推動制定了「JIS K 0200:2024 測量分析儀器分析數據共通格式」。此外,為了邁向日本主導的國際標準化(ISO規格),目前正積極參與ISO/TC201/SC3的國際標準化活動,提出新國際標準建議。同時,作為國內推廣MaiML活動的一部分,JAIMA在網站(https://www.maiml.org)公開了「共通數據格式對應指南」、「MaiML架構定義文件」與「架構檢查步驟書」,並定期舉辦教育訓練課程,且在JASIS實驗室DX展區進行資訊發布。
另一方面,九州工業大學過去在分析儀器數據格式共通化的技術開發與標準化國家級項目中扮演主導角色,今年度起更與JAIMA合作,投入向ISO/TC201/SC3提出新標準建議的活動。此外,作為利用MaiML構建研究DX與數據基礎建設的舉措,該校正積極推進以提升MaiML性能為目標的研究開發、實證實驗與人才培育工作,同時並推進旨在支持「AI for Science」發展的先端研究基礎模型開發計畫。
■ 未來展望
透過此次合作,預期將加速利用MaiML進行研究DX與數據基礎建設的整備與提升,並在推動「AI for Science」發展的同時,為日本學術界與產業界的研發能力強化、以及社會與產業的發展做出貢獻。
常見問題
為什麼需要MaiML?
它解決了不同製造商與儀器之間數據格式不一致的問題,實現數據的無縫共享與分析,從而顯著提高研究效率。
這次合作對一般企業有何影響?
許多使用分析儀器的企業將能受益於數據處理自動化與AI整合,進而降低研發成本並縮短研發週期。
未來具體的里程碑是什麼?
主要里程碑是向ISO/TC201/SC3提交國際標準提案,目標是擴大其國際認知度與普及率。