データサイエンス専攻［修士課程］
研究科概要
先端的データサイエンス教育研究を実現する新たな教育研究システムを構築し、国際的なリーダーとなる人材を育成
データサイエンス研究科データサイエンス専攻 （修⼠課程）では、「データサイエンス技術」、「データサイエンス応⽤」、「ソーシャルイノベーション」を主要３基軸として、国際的な⼤学・研究機関との連携を基礎とし、先端的データサイエンス教育研究を実現する新たな教育研究システムを構築し、国際的なリーダーとなる⼈材を育成します。
研究科DATA
取得できる学位
修⼠（データサイエンス学）
入学定員
10名
修業年限とキャンパス
1年：有明キャンパス
2年：有明キャンパス
修了後の進路
養成する⼈物像、進路イメージに沿って以下の３つの履修モデルを設定しています。
| モデル１： | 企業・研究機関・⾏政機構・国際機関のデータサイエンス環境を構築するデータサイエンティスト、オープンイノベーター等の⾼度な専⾨職業⼈ |
|---|---|
| モデル２： | 多様な産業分野で多⾓的なデータ活⽤を設計・構築するＡＩクリエーター、ビジネスクリエーター、起業家等の⾼度な専⾨職業⼈ |
| モデル３： | 国際的な⼤学・研究機関のデータサイエンスの研究者 |
TOPICS
主要３基軸を規定した、技術、知識、方法論の教育研究の実現
主要３基軸を次のように規定し、それら３基軸を対象とする科⽬群を設定することにより、３基軸に関する技術、知識、⽅法論の教育研究を実現します。
- 「データサイエンス技術」 ︓先端的技術構築能⼒を形成するデータサイエンス先端技術科⽬
- 「データサイエンス応⽤」 ︓応⽤分野の設計能⼒を形成するデータサイエンスの応⽤科⽬
- 「ソーシャルイノベーション」︓上記先端技術・応⽤を活⽤し、⼈⽂科学・社会システムを⽴案しイノベーションを起こす能⼒を形成する科⽬
国際的な大学・研究機関との連携による分野横断型研究の実現
分野横断型の研究を対象とし、本研究科教員および国際的連携⼤学・研究機関の研究者による研究指導により、⾃⾝のデータサイエンス研究とともに、関連するデータサイエンス研究との連携による新たな研究発展を推進し、課題（ＩＳＳＵＥＳ）を対象として、また夢のある創造的社会、独創的技術の獲得に向けて、データサイエンスの優れた研究成果と新たな社会的価値を発信し、時代の変化を先導する国際性豊かなリーダーを育成します。
教育訓練給付制度
2024年度現在、厚生労働大臣指定の教育訓練給付制度を利用することができます。次年度以降の扱いについては、入学後にご案内します。
カリキュラム
カリキュラムおよび開講科目は下記の「履修要覧」よりご確認ください。
授業紹介
データサイエンス先端研究 （基盤科目）
⾃然環境、社会環境を対象としたデータサイエンスの研究動向について、⼤局的かつ、具体的な研究事例を取り上げて解説し、この分野の先端研究の基礎の形成を⽬的とする基盤科⽬です。データサイエンス分野の最先端のビジネス、技術と社会応⽤に関する研究動向について、それら分野の研究者及び実践者の知⾒をベースとした解説、実習を中⼼に講義を⾏います。特に、⼈⼯知能、知識ベース、サイバー・フィジカル・システム、データサイエンス・ビジネスモデリングを中⼼とし、独⾃の研究テーマ設定への知⾒と基礎技術を修得します。
国際連携データサイエンス特別研究 （専⾨実践科⽬）
国際的な⼤学・研究機関・企業にてデータサイエンスに関する研究活動において、「データサイエンス技術」、「データサイエンス応⽤」、「ソーシャルイノベーション」の主要3 基軸についての具体的な実際の研究活動の経験を⽬的とし、⾃⾝の研究内容を国際的なレベルへ展開する研究として発展させるための専⾨実践科⽬です。約1.5 カ⽉〜3 カ⽉間、本学のキャンパスでは実現できない特徴的な研究・実験・調査・フィールドワークを学⽣⾃⾝が計画・実施し、その実績を修⼠研究へ反映するとともに、”研究の国際的なレベルへの展開”、さらには、”国際的なキャリアパス基礎形成”を⽬的とします。
未来創造特別研究 （研究指導）
データサイエンス領域を対象とした研究プロジェクトに参加し、共同的・協調的研究活動を実施することにより、⾃⾝のデータサイエンス研究とともに、他者のデータサイエンス研究との連携による新たな研究発展の機会を獲得することを⽬的とした研究指導科⽬です。履修者は、担当教員の指導を受けながら、研究テーマの決定、研究活動計画の策定、研究テーマのモデル化、実験環境の設計・構築及びデータ収集、実験の実施、結果の評価、関連する各学会・会議を通しての研究論⽂発表を⾏い、学術的または社会的貢献の可能性を検証。実践的な応⽤可能性の検証を伴った研究内容を集約、統合し、修⼠論⽂として完成させます。
研究プロジェクト紹介
| Pj＃ | プロジェクト名 | プロジェクト概要 | 指導教員 | |
|---|---|---|---|---|
| リーダー | メンバー | |||
| １ | セマンティックコンピューティング・AI応用 Semantic Computing and AI Application |
セマンティックコンピューティングは、自然環境、社会環境において発生する現象・事象をマルチメディアデータ（画像、映像、音楽、音声、時空間情報）によって表現し、それらの現象・事象の意味解釈機能を有する新たな人工知能を形成する方法論である。事象、現象を表すメディアデータの検索・編集・共有、分析、統合を実現する知識ベースの構築、分析方法、データマイニング手法について研究する。また、マルチスペクトルカメラ、生体センサー、気象センサーなどによる物理空間からの情報獲得機能と連動する知識ベースシステムの実現方法、および、サイバー・フィジカルシステム（ＣPＳ）構築について研究する。さらに、広域ネットワーク上の異なる知識ベース間を連結し、異種の知識を融合した”統合的知識ベースの連想検索システム”構築の方法論について研究する。 ［キーワード］ ＡＩシステムデザイン、データマイニング、セマンティック・コンピューティング、AI応用 |
清木 康 | Virach Sornlertlamvanich 佐々木 史織 林 康弘 浦木 麻子 |
| ２ | Human Behavior Technology and Social Innovation | From data-gathering to pattern recognition of human and social behavior, there are various development projects founded on AI technology that are making an impact in underserved communities. Research on data mining and text understanding are being conducted to leverage the innovation to get closer to human intelligence that improves the co-existing between man and machine for driving progress towards the SDGs. The possibilities in public health, agriculture, environment, mobility, robot and such are realized by the AI tools, such as predictive analytics and optimization frameworks, to tackle the world’s challenges in social innovation. The innovation is realized by the combination of various elements, such as an innovative product, technology or production process, or an idea, principle or movement. ［キーワード］ ソーシャルイノベーション、データ・テキストマイニング、AI応用 |
Virach Sornlertlamvanich | Thatsanee Charoenporn 佐々木 史織 清木 康 |
| ３ | ニューラルネットワークとAIアルゴリズム Neural Network and AI Algorithm |
ニューラルネットワークに代表される機械学習、人工知能研究において、実社会への応用を前提としたアルゴリズム研究を行う。具体的には、サイバーセキュリティ、ブロックチェーン、VLSI CAD、高精細医療画像、分子生物学、オペレーションズ・リサーチ、数学、ゲーム、管理工学、建築学、農業、土木工学、金融工学、ディジタル・アート、エナジーハーベスティングなどの困難な課題を対象として、AIアルゴリズムと応用の研究を行う。 ［キーワード］ AIアルゴリズム、ロボティクス、サイバーセキュリティ、AI応用 |
武藤 佳恭 |
渡邊 紀文 |
| ４ | データセンソリウム Data Sensorium |
これからの社会を支える情報インフラストラクチャは、IoTやドローンのように情報を取集する「データロボット」、集積されたビッグデータをAIがフィルタリングする「データワールド」、そしてその情報を人の体験として提供する「VRインタフェース」によって構成されると考えることができます。このフレームワークを、武蔵野大学データサイエンス学部における横断的な共同研究を行うためのプラットフォームとして提案するのが"Data Sensorium"です。全方向空間没入型ディスプレイや歩行感覚提示装置などを用いた新たなVRインタフェースを実装していきます。 ［キーワード］ バーチャルリアリティ、ハプティックス、エンパワーメント情報学 |
岩田 洋夫 |
清木 康 石橋 直樹 Virach Sornlertlamvanich 佐々木 史織 |
| ５ | データサイエンスビジネス Data Science Business |
データサイエンスビジネスは、データサイエンス技術を用いて、人・物・エネルギー・情報といった資源の有効かつ動的な配置をおこなうビジネスをさす。日々普及が進むユビキタス環境、ブロードバンド環境において、ますます大容量化する個人・法人の活動データを対象としたビジネスの検討を行う。特に、PRIやSDGsにより自然環境や社会との共生が求められる国際的なビジネス環境において、透明性の確保やファンドレイジング環境の実現、資源の管理や動的配置など、データサイエンス技術に対する要求は高まっている。本プロジェクトでは、データサイエンス技術を用いて、今後の社会に求められるビジネスモデルやサービスの設計と実現を行う。 ［キーワード］ データサイエンス・ビジネスマーケティング、AI応用 |
石橋 直樹 | Thatsanee Charoenporn 林 康弘 清木 康 |
| ６ | マシンラーニング・データアナリティクス Machine Learning and Data Analytics |
マシンラーニング・データアナリティクスは、異種・異分野の大量の時系列データ、特に、数値データ、画像データ、音声データ、テキストデータを対象として、機械学習手法により、時系列に沿った事象の変遷を解析する基本機能を実現し、データサイエンスの新たな応用の構築についての研究を行う。本プロジェクトでは、具体的な応用分野(社会科学、政治、経済、環境、ビジネス、医学、ヘルスケア、芸術など)を設定し、潜在的な時系列のパターン、相関関係から事象の遷移を導出する新たな機械学習アルゴリズム・機能の実現についての研究を行い、社会・ビジネスのさらなる進化のための知識創造活動を促進する各応用分野に適用したAIシステムを構築する。 ［キーワード］ 機械学習、深層学習、AI応用 |
中西 崇文 | 石橋 直樹 Virach Sornlertlamvanich 清木 康 |
| ７ | XR空間・行動認知とインタラクション Behavior Recognition and Interaction for XR Spaces |
XRは、VR/AR/MRを包含し、現実世界と仮想世界を融合させて新しい体験を体感させる技術である。本プロジェクトでは、地球環境問題やビジネス・マーケティングにおける行動認知とインタラクションを対象としたシステムデザインを目的として、VR/MR空間上での行動・バイタイルデータを取得し、機械学習による行動評価、意図・心理状態の推定、趣味趣向・関心予測モデルの構築および行動誘発システムの開発をおこなう。 ［キーワード］ 複合現実、AI応用 |
中村 亮太 | 長谷川 理 佐々木 史織 清木 康 |
| ８ | リサーチディレクションディスカバリ Research Direction Discovery |
データサイエンス技術を用いた新しい研究領域の設定を行う。これまでの研究が対象としていなかった新しい研究領域発見を目的とし、未来技術予想・分析を行う。さらに、社会環境や学術のトレンドに関して仮説を設けて、新しい研究の方向性を探る。 ［キーワード］ リサーチディレクションディスカバリ |
全員 | |
教員紹介
2025年度担当予定教員一覧（担当科目等は変更になる可能性があります）。
※職位、担当科目は2024年度時点の情報です。 ※担当教員等は大学院修了までに変更となる場合があります。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。
| 名前 | 職位 | 担当科目 | 研究領域 |
|---|---|---|---|
| 清木 康 キヨキ ヤスシ |
教授 | □データサイエンス先端研究 □マルチメディア知識ベース特論 □国際連携データサイエンス特別研究1・2（インターシップ） □未来創造特別研究1～4 |
マルチメディアデータベース データマイニング |
| 武藤 佳恭 タケフジ ヨシヤス |
教授 | □データサイエンス先端研究 □サイバーセキュリティ特論 □国際連携データサイエンス特別研究1・2（インターシップ） □未来創造特別研究１～４ |
サイバーセキュリティ データサイエンス AIの応用 AIとIoT |
| 岩田 洋夫 イワタ ヒロオ |
教授 | □バーチャルリアリティ特論 □未来創造特別研究1～4 |
Virtual Reality Media Art Human Interface メカトロニクス |
| 石橋 直樹 イシバシ ナオキ |
教授 | □データサイエンス・ビジネスデザイン特論 □国際連携データサイエンス特別研究1・2（インターシップ） □未来創造特別研究1～4 |
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 |
| Virach Sornlertlamvanich ウィラット ソンラートラムワニッチ |
教授 | □データサイエンス先端研究 □データ・テキストマイニング特論 □国際連携データサイエンス特別研究1・2（インターシップ） □未来創造特別研究1～4 |
自然言語処理 (Natural Language Processing) 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) |
| Thatsanee Charoenporn タッサネー チャロエンポーン |
教授 | □ソーシャルイノベーション特論 □国際連携データサイエンス特別研究1・2（インターシップ） □未来創造特別研究1～4 |
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 |
| 浦木 麻子 ウラキ アサコ |
准教授 | □マルチメディア知識ベース特論 □未来創造特別研究1～4 |
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 |
| 佐々木 史織 ササキ シオリ |
准教授 | □グローバル環境データベースシステム特論 □国際連携データサイエンス特別研究1・2（インターシップ） □未来創造特別研究1～4 |
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 |
| 中西 崇文 ナカニシ タカフミ |
准教授 | □人工知能特論 □国際連携データサイエンス特別研究1・2（インターシップ） □未来創造特別研究1～4 |
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 |
| 中村 亮太 ナカムラ リョウタ |
准教授 | □国際連携データサイエンス特別研究1・2（インターシップ） □未来創造特別研究1～4 |
WebXR Interaction & Cognify Data Visualization Human AI Interaction Human Interface |
| 林 康弘 ハヤシ ヤスヒロ |
准教授 | □サイバー・フィジカルシステム特論 □国際連携データサイエンス特別研究1・2（インターシップ） □未来創造特別研究1～4 |
データベース データマイニング 知識処理 学修支援 |
| 渡邊 紀文 ワタナベ ノリフミ |
准教授 | □ロボティクス特論 □国際連携データサイエンス特別研究1・2（インターシップ） □未来創造特別研究1～4 |
ニューラルネットワーク ＡＩロボティクス |
| 長谷川 理 ハセガワ オサム |
講師 | □未来創造特別研究1～4 | 知的学習支援システム 教育工学 ウェブ情報学 |
| 安藤 類央 アンドウ ルオ |
非常勤講師 | □サイバーセキュリティ特論 | |
| 申 吉浩 シン ヨシヒロ |
非常勤講師 | □機械学習特論 | |
| 廣瀬 毅士 ヒロセ ツヨシ |
非常勤講師 | □情報経済・データサイエンス特論 |
教員プロフィール
研究科長／教授
清木 康 Yasushi KIYOKI
工学研究科博士課程修了
工学博士
データサイエンス 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。
教授
武藤 佳恭 Yoshiyasu TAKEFUJI
工学研究科博士課程修了
工学博士
データサイエンス 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。
教授
岩田 洋夫 Hiroo IWATA
博士
工学博士
データサイエンス 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。
教授
石橋 直樹 Naoki ISHIBASHI
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）
データサイエンス 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。
教授
Virach Sornlertlamvanich ウィラット ソンラートラムワニッチ
Data Science 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。
教授
Thatsanee Charoenporn タッサネー チャロエンポーン
シリントーン国際工学部情報技術課程修了
博士（工学）
Data Science 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.
准教授
佐々木 史織 Shiori SASAKI
法学研究科単位取得退学
博士（政策・メディア）
データサイエンス 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。
准教授
中西 崇文 Takafumi NAKANISHI
システム情報工学研究科修了
博士（工学）
データサイエンス 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。
准教授
中村 亮太 Ryota NAKAMURA
理工学研究科後期博士課程修了
博士（工学）
データサイエンス 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。
准教授
林 康弘 Yasuhiro HAYASHI
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）
データサイエンス 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。
准教授
渡邊 紀文 Norifumi WATANABE
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）
データサイエンス x AI x 協調
人の心を理解し、人と協調するロボットの開発
AIに関する技術発展により､人のように振る舞うことのできるロボットシステムが実現されています。今後は､人の行動からその意図を推定したり、更に人と相互に理解しあうことで協調するロボットシステムが求められます。そこで人を情報処理の観点でモデル化する認知科学､視覚や体性感覚などの知覚情報処理､マルチエージェントシミュレーションなどの研究を元に､協調作業を引き出し生産性を高めるための人の心の理解､またそれを元に自律的に行動を支援するロボットの開発を進めています。
講師
長谷川 理 Osamu HASEGAWA
光科学研究科博士後期課程修了
博士（理工学）
データサイエンス 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。
