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教員紹介

教員プロフィール

教員情報の詳細につきましては武蔵野大学 研究者情報をご覧ください。
  • 清木 康

  • Yasushi KIYOKI

学部長/教授

清木-康教授

慶應義塾大学大学院
工学研究科博士課程修了
工学博士

ビッグデータ x AI x  データマイニング 

データサイエンスを活用し、より良い地球へと先導する CHALLENGER として、
それを実現する DREAM をもって、学問、研究、そして実学を推進していく

武蔵野大学データサイエンス学部長 略歴:
2011-2021年:慶應義塾大学大学院GESL(グローバル環境システムリーダープログラム)コーディネータ. 5D-World Map System Creator,  Information Modelling and Knowledge Bases (IOS PRESS) Editor in Chief (2002-current) . 情報処理学会フェロー、電子情報通信学会フェロー。1983年慶應義塾大学大学院工学研究科博士課程修了、工学博士。1984-1996年筑波大学講師・助教授、その間、1991-1992年カリフォルニア大学アーバイン校客員研究員。1998-2021年慶應義塾大学環境情報学部教授, その間、2012-2016年Adjunct Professor, University of Jyväskylä, Department of the Mathematical Information Technology, Finland,  2015-2017年慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科委員長、日本データベース学会会長(2016-2018)、 2009年慶應義塾・義塾賞、2018年情報処理学会コンピュータサイエンス領域功績賞。

 

  • 北川 高嗣

  • Takashi KITAGAWA

教授

北川 高嗣教授

名古屋大学大学院
工学研究科博士課程修了
工学博士

ビッグデータ x AI x  Game Changer 

Game Changer : 今までのルールを書き換えてしまうような事象
Game Changer : SCOPE (目的、評価関数) + OPTION(説明変数、どのデータを使うか) を書き換える所作
これ(SCOPEとOPTIONを定める「意思決定」)以外は世の中を変えない

3つのキーフレーズ:①「説明変数と評価関数がほぼ確立してしまっている学術領域の研究者は、全員AIに交代可能」(AIの本質)②「ルールにこだわるな、結果にこだわれ。結果を出すためにはなんでもやれ。」(真のデータサイエンティスト第1条)③「既得権のある既存研究にしがみつくより,産業構造そのものを変革する策(はかりごと)が重要.」(Game Changer)
略歴(実績):Global Leaders Program(京都大学思修館、慶應義塾大学GESL)の評価委員、DXC(Data Exchange Consortium, 経産省)顧問、CCIF(デジタルライツマネージメント、総務省、文化庁)アドバイザー兼技術主査、JST(RISTEX社会情報分野)評価委員長、など多数を務め、現在、(社)Circular Economy Organization(データサイエンス・AI人材育成組織)理事(Executive Producer)。

 

  • 武藤 佳恭

  • Yoshiyasu TAKEFUJI

教授

武藤-佳恭教授

慶應義塾大学大学院
工学研究科博士課程修了
工学博士

ビッグデータ x AI x  素人の豊かな発想 

世界に発信できる本物のデータサイエンティストを養成するのが、私の役割です

素人の豊かな発想が、社会の様々な問題を解決できる可能性があります。垣根を作らない貪欲な探求心が重要です。
実績:リニア新幹線の立坑掘削ロボット、自動診断掘削ロボット、見積もり名人の能力を超えるAI概算見積、分野に関係なく提案できるデータ解析力(コロナ対策: NEJM, 防災対策: Natural Hazards, 食品科学: Trends Food Sci. Tech, 有識者の在り方:Nature, 医療:IJMS)、発明(床発電システム)が中学教科書(新しい科学:東京書籍)に掲載。

 

  • 上林 憲行

  • Noriyuki KAMIBAYASHI

教授

上林憲行

慶應義塾大学大学院
工学研究科博士課程修了
工学博士

ビッグデータ x AI x  サービス 

データを駆使して、
イノベーティブなサービスを発掘、発見、発明し、
社会実装トライアルを行う

多様なデータ群を燃料にしてAIを推進エンジンとしてイノベーティブなUX(ユーザ体験価値)サービス及びソリューションのデザインとその社会実装を行います。サービスターゲットとしては、教育・学習・広告・マーケティング・ケア・情報銀行など多岐にわたります。

 

  • 中西 崇文

  • Takafumi NAKANISHI

学科長/准教授

中西-崇文准教授

筑波大学大学院
システム情報工学研究科修了
博士(工学)

ビッグデータ x AI x  感性 

人間の感性を生かしながら
AIとさらなる創造性を発揮する

最近ではAI技術を使って創造性を発揮する研究が盛んに行われています。例えば私は、何か言葉を入力するとその言葉の印象に合致した楽曲を自動生成してくれるような自動作曲システムの研究を進めています。入力した言葉の印象を計算してくれる、つまり、人間の感性を計算することができれば、AIと協調して人間の感性に合致した作品を創っていくことも可能になるでしょう。私は、様々なデータを対象として、そのデータから人間が潜在的に込めた感性をどのように抽出し、計算していくかを日々研究しています。

 

  • 石橋 直樹

  • Naoki ISHIBASHI

教授

naoki

慶應義塾大学大学院
政策・メディア研究科 後期博士課程修了
博士(政策・メディア)

ビッグデータ x AI x  社会活動 

データサイエンス技術により持続可能な社会を創る

大容量化されたストレージ、高速化された広域ネットワーク、そして、小型化・高速化された計算機は、スマートフォンに代表されるように、我々の生活を激変させました。一方で、SDGsに代表されるように、社会的かつ国際的な課題は山積みです。これらの多くは、データサイエンス技術をうまく活用することで、課題が解決されたり、問題が抑制されると考えられます。したがって、私の関心は、社会的な課題と、データサイエンスを結びつける、ソーシャル・ミドルウェアの開発です。具体的には、温暖化問題への対応や、文化財の維持・管理などといった問題を、近年は研究しています。

 

  • Virach Sornlertlamvanich

  • ウィラット ソンラートラムワニッチ

教授

VirachSornlertlamvanich

東京工業大学大学院
情報工学科後期博士課程修了
博士(工学)

ビッグデータ x AI x  Learning 

Cross Language Connective Learning
based on Text Mining Approach

Machine can now talk to human. We spent so long time to develop a machine that can understand human language. Today, we are in the flood of information, and have no time to consume all the information we need. We use a text mining technique to extract the important keywords which can represent the essence of the text, and determine their semantic relation. As a result, we are now making efforts to support human reading by pinpointing the related texts and summarizing them with the attaching VDO clips. あふれたデータをキャッチして、今まで見えなかったものが見えてくる時代になります。

 

  • Thatsanee Charoenporn

  • タッサネー チャロエンポーン

教授

ThatsaneeCharoenporn

タマサート大学
シリントーン国際工学部情報技術課程修了
博士(工学)

ビッグデータ x AI x  Elderly Care 

AI Platform for Elderly Care

Making sure our grandparents are safe even if they have to stay at home alone, will make us more at ease while we have to go to study or work. Now there are many efforts to apply technologies for taking good care of the elderly. Here, together with many institutes, we apply IOT and AI to develop smart elderly care system for monitoring/facilitating activities of the elderly in order to prevent them from injury or unexpected events. But some other necessary systems and tools are still needed for our grandparents’ daily life and our happy aging.

 

  • 佐々木 史織

  • Shiori SASAKI

准教授

佐々木史織

慶應義塾大学大学院
法学研究科単位取得退学
博士(政策・メディア)

ビッグデータ x AI x  世界地図 

身近な環境データをグローバルに蓄積・共有・分析
世界の知の創造に参画する

今は誰でも位置・時刻情報つきの写真や動画を投稿できます。IoTという技術を使えばセンサーデータをリアルタイムに収集することもできます。政府や国際団体の公開するオープンデータやオンラインニュースにもフリーでアクセスできます。それら全てを時空間とAIで繋ぎ合わせ、あらゆる自然現象・社会事象について予報世界地図を作ること。世界の森・川・海・砂漠・魚・鳥・テロ・紛争・文化遺産 そんな多様な応用が可能な世界地図システムの構築と、その社会への役立て方が研究対象です。

 

  • 中村 亮太

  • Ryota NAKAMURA

准教授

中村亮太

慶應義塾大学大学院
理工学研究科後期博士課程修了
博士(工学)

ビッグデータ x AI x  知の伝達 

AI(機械学習)によって重要な情報を抽出

情報過多の時代において、人間にとって(または個人にとって)何が重要な情報なのかが分かりにくくなっています。また、後世に伝達すべき重要な知とは、すでに言語化された書物やWebページ上の文書だけではなく、まだ言語化されていない熟練者の持つ技術や暗黙知なども対象になります。私は人と人、人とモノとのやり取りにおける非言語データをセンサやカメラを用いて取得し、それらのデータを深層学習によって分類・予測することで知識の獲得や重要な情報の抽出を自動化する研究を行っています。

 

  • 林 康弘

  • Yasuhiro HAYASHI

准教授

林康弘

慶應義塾大学大学院
政策・メディア研究科後期博士課程修了
博士(政策・メディア)

ビッグデータ x AI x  学び 

学習ビッグデータ分析とアクティブラーニングにより
私たちの創造性を高める

私は学習ビッグデータ(eラーニング学習履歴、IoT機器センシングデータ等)をメタレベルで統合・分析して、学習者の学習状況に基づき、学習者により効果的な学習方法を提示する学習支援システムとアクティブラーニングの研究を行っています。AI時代においては、学びの在り方を「教育=教わって育つ」から「学習=学んで育つ」に変革することが求められています。学習者はただ講義を受けたり、課題をこなしたり、といったことでは不十分。学習者の創造性を高める新たな学びの方法をデザインすることが目標です。

 

  • 福原 義久

  • Yoshihisa FUKUHARA

准教授

福原義久

慶應義塾大学大学院
政策・メディア研究科後期博士課程修了
博士(政策・メディア)

ビッグデータ x AI x  人間らしさ 

IoT、ロボティクス、そしてAIを使い、
人間と社会の未来を見据えたシステムを考える

知覚がセンサーで拡張され、肉体労働はロボットによって代替され、脳の役割すらネットやAIの発展によって相対的に低くなりつつあります。では未来における「人間らしさ」とはいったいなんなのでしょう?単に便利さを追求するだけではなく、我々はどうあるべきか?を考え、最新技術と向き合わなければなりません。例えばロボティクスが進化すれば筋肉は今ほど必要なくなるかもしれませんが、それって人間にとって本当に良いことでしょうか?そんなことを考え、人間と社会の未来をよくする方法を研究しています。

 

  • 長谷川 理

  • Osamu HASEGAWA

講師

長谷川理

千歳科学技術大学
光科学研究科博士後期課程修了
博士(理工学)

ビッグデータ x AI x  認知 

人とコンピュータの融合を見据えた
サイバー空間での学びを考える

科学技術の発展に伴い、様々な分野でヒトの能力を拡張するためヒトとコンピュータの融合が考えられています。情報分野でもAR・VR・MRといった現実世界を拡張・仮想化する技術によって、多くの付加的な情報をリアルタイムにヒトの視覚に与えることができるようになってきました。このような技術は教育・学修分野でもそれらの効率を広報させるツールとして期待されています。この研究では、教育・学修分野における[認知]を対象とし、認知負荷の観点から最適なサイバー空間での学びを考えます。

 

  • 岡田 龍太郎

  • Ryotaro OKADA

助教

岡田龍太郎

筑波大学大学院
システム情報工学研究科博士後期課程単位取得退学
博士(工学)

ビッグデータ x AI x  欲求 

AIのフィードバックを得ながら
自らの欲求を問い直し要望を再設計する

私は自動作曲の研究をしています。自動作曲において難しいのは、正解のない音楽というものをどう評価するかということです。AIに作曲を依頼してできた曲が良いか悪いかを判断するには、依頼する人がどんな曲が欲しいのかを分かっている必要があります。一般的に言っても、AIが高い能力を発揮するには、人間の側が達成したいことを明確化していることが重要です。私は自動作曲の研究を足がかりに、人間が自分の欲求について理解し、AIへ要望することを明確化あるいは再設計するための方法について研究しています。

 

  • 圓﨑 祐貴

  • Yuki ENZAKI

助教

圓﨑祐貴

筑波大学大学院
システム情報工学研究科博士後期課程修了
博士(工学)

ビッグデータ x AI x  体験 

様々データからなるサイバー空間を体験可能にする
サイバー空間と人間とのインタラクションを考える

IoT技術の進展によってサイバー空間内に様々な現実世界のデータを膨大に含むようになってきています。そのため人間がその膨大なデータを従来のモニターやスピーカー、マウスキーボードを通してインタラクションするのは年々難しくなっています。これをVR・MR・AR技術を使ってサイバー空間を体験可能にすることでよりデータとのインタラクションをより深化させることが期待できます。このサイバー空間の体験についてVR・MR・ARの観点だけでなくビッグデータ、AIの観点も含めた総合的な観点で研究を進めています。

 

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