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データサイエンス学科

データサイエンス学科 教員紹介

データサイエンス学科教員の詳細、研究業績についてはこちらをご覧ください。

教授
学部長
アジアAI研究所長

清木 康

キヨキ ヤスシ

マルチメディアデータベース
データマイニング

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

AIの高知能化と対象領域の拡大を実現する知識空間の高次元化について、”ビッグヒストリー”における進化の視点から示し、データサイエンスによるサイバー・フィジカル空間の連動、AIの自然環境(海洋環境)分野への応用の研究を推進しています。 データマイニング、知識ベース、Semantic Computing、5D World Mapを中心としたデータサイエンス、人工知能の研究、データベース群の上位レベルにメタレベル・システムアーキテクチャを設定し、メタレベルシステムへの問い合わせを可能とするメタレベル・データベースシステム, 異種データベース間におけるデータ間の意味的関係性を計量する “セマンティック・コンピューティング”の研究開発を行い、この発展的システムは、5次元世界地図システム(5D WORLD MAP)として、現在、国際連合ESCAPにおいて、海洋環境課題(SDG14)の国際環境情報共有・検索・分析のためのグローバル・データベースシステムとして広く活用されています。

慶應義塾大学大学院
工学研究科博士課程修了
工学博士

教授
学科長

岩田 洋夫

イワタ ヒロオ

Virtual Reality
Media Art
Human Interface
メカトロニクス

ビッグデータ x AI x エンパワーメント

人の身体性を
拡張することによって
潜在能力を引き出す

現代の情報化社会は人の身体性を喪失させました。居ながらにして世界中の情報にアクセスできるようになりましたが、人間のDNAは狩猟生活を行っていた時代とほとんど変わっていません。身体運動を通じて外界から情報を獲得することは、人間にとって最も基本的な営みといえます。身体性を拡張するインタラクションを実現することによって、人の潜在能力を引き出す新たな情報システムを創出します。

東京大学工学系研究科
博士
工学博士

教授

石橋 直樹

イシバシ ナオキ

マルチデータベースシステム
マルチメディアシステム
環境情報システム

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。

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)

教授

Virach Sornlertlamvanich

ウィラット ソンラートラムワニッチ

自然言語処理 (Natural Language Processing)
人工知能 (Artificial Intelligence)
テキストマイニング (Text Mining)
デジタルヘルスケア (Digital Healthcare)

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。

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)

准教授

浦木 麻子

ウラキ アサコ

時系列データベース
コンテキスト・意味・感性情報処理
マルチメディアデータベース

ビッグデータ x AI x 意味

データサイエンスの視点から
人間の進化・存続に貢献

自然現象は時間的に連続しています。人々はそれを何らかの視点でデータ(離散値)にし、分析し、変化について議論を共有しています。データサイエンスの視点から見ると、これらは人間の経験や知識の宝の山、人間が得意な「意味」という抽象度で、人間が蓄積してきた知識を比較可能にすることで、未知の事象を知り、思いもよらない予測結果を得られるようになります。しかしコンピュータ上で「意味」を反映した計算は、まだほとんど実現されていない状況にあります。データベースで保証される根拠に、AIの創造性を適切に組み合わせることで、人間へ新しい行動支援を発信し、人間の進化・存続に貢献することを目指します。

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

助教

圓﨑 祐貴

エンザキ ユウキ

Virtual Reality
Human Interaction

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。

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)

助教

岡田 龍太郎

オカダ リョウタロウ

感性情報処理(KANSEI information Processing)
自動作曲(Automatic Music Composition)

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。

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)

准教授

佐々木 史織

ササキ シオリ

時空間データベース
マルチメディアデータベース
情報可視化
国際関係論

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。

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)

教授

武藤 佳恭

タケフジ ヨシヤス

サイバーセキュリティ
ニューラルコンピューティング
AI・機械学習
電子ガジェット

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

慶應義塾大学大学院
工学研究科博士課程修了
工学博士

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。

教授

Thatsanee Charoenporn

タッサネー チャロエンポーン

カルチャーコンピューティング
自然言語処理・機械翻訳
デジタルエコノミー
ソフトウェアプロジェクト管理

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.

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)

准教授

中西 崇文

ナカニシ タカフミ

説明可能なAI(Explainable AI)
近似逆演算手法
approximate inverse model explanations(AIME)
手話認識・合成プラットフォーム

ビッグデータ x AI x 説明可能性と信頼性

人間に対して説明可能なAIの実現を目指し
AIのさらなる信頼性をカタチにして、AI協働社会を目指す

最近では生成AIを含め、様々なAI技術が使われています。しかしながら、これらのAIのほとんどが、人間に対して、なぜその答えを返したかという説明を与えることができません。我々は、独自の複雑なAIモデルを近似的に人間に説明可能なシンプルな関数に変換するAIMEによって、複雑なAIの説明可能性を高めることにより、AIと人間の信頼関係を築き、新たな協業社会を目指します。

筑波大学大学院
システム情報工学研究科修了
博士(工学)

准教授

中村 亮太

ナカムラ リョウタ

XR Interaction & Cognify
Data Visualization
Human AI Interaction
Human Interface

ビッグデータ x AI x 気持ちが伝わる

人の気持ちを理解する空間構築

コンピュータは便利なものですが、まだまだ人間の気持ちを上手に汲み取ってくれません。人間の言動を常に把握するためには、大量のカメラやセンサが必要ですが、それは現実的に困難です。そこで私は、現在音楽ライブや展示会などが活発に行われているバーチャル空間に着目し、バーチャル空間での人間の活動を詳細に測定可能なシステムを開発しました。膨大なデータからAIによって重要な情報を自動的に抽出し、人間の意図や心理状態を理解し、空間上にモノやコトを自動生成する手法について研究しています。

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)

講師

長谷川 理

ハセガワ オサム

知的学習支援システム
教育工学
ウェブ情報学

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。

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)

准教授

林 康弘

ハヤシ ヤスヒロ

データベース
データマイニング
知識処理
学修支援

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。

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)