データサイエンス研究科

データサイエンス専攻［博士後期課程］

2022年4月開設

研究科概要

データサイエンスの先端技術を探究し、それらを広く応用するための分野横断型研究を行い、国際的な大学・研究機関との連携を伴った先端的なデータサイエンス教育研究を実現し、この分野でのプロフェッショナルとなる人材を育成

データサイエンス研究科データサイエンス専攻（博士後期課程）では、修士課程で培ったデータサイエンスの高度な知識と技能を基盤とし、具体的には下記の人材を育成します。

（i）国際的な大学・研究機関等で最先端のデータサイエンス研究を先導する研究プロフェッショナル

最先端のデータサイエンスの学術研究を行う国際的な大学や研究機関において、データサイエンス領域の高度専門知識と新技術を有し、それらを基礎とした自らの創造的、独創的なアイディアを発し、新たな知識創出、機能設計、システム構築を行うデータサイエンス研究スペシャリスト、研究プロフェッショナルとなる人材

（ii）産業界において国際的なイノベーションを実現するデータサイエンス経営・開発プロフェッショナル

産業界において、データサイエンスの機能とデータ資源、知識資源を組み込み、データサイエンスのプロセスを伴った経営方法を構築し、国際的なイノベーションを実現するデータサイエンス経営・開発プロフェッショナルとなる人材

研究科DATA

取得できる学位

博士（データサイエンス学）

入学定員

3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
3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２つの履修モデルを設定しています。

モデル１：	国際的な大学・研究機関等で最先端のデータサイエンス研究を先導する研究プロフェッショナル
モデル２：	産業界において国際的なイノベーションを実現するデータサイエンス経営・開発プロフェッショナル

一般教育訓練給付制度

2025年度現在、厚生労働大臣指定の一般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。

履修要覧（カリキュラム）

シラバス検索

授業紹介

データサイエンス先端発展研究

社会、経済、医療、科学技術、環境などの多様な分野・領域で、新たな事実の解明、価値創造をするデータサイエンス研究について、大局的かつ、具体的な最新研究事例を取り上げて解説し、この分野の最先端研究を先導するための技術、知識を修得します。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最新研究動向について、担当教員と受講内容を組み立てながら、自身の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。

未来創造発展セミナー

未来創造発展研究における研究活動において、履修者自身の研究に関してプレゼンテーションを行い担当教員と履修者同士で研究討議を行います。履修者は、担当教員以外の教員の指導や他の履修者のコメントを受けながら、博士後期課程における履修者自身のデータサイエンス研究の広がりと深さを創造します。

未来創造発展研究（研究指導）

データサイエンス領域を対象とした以下の研究プロジェクトに参加し、共同的・協調的発展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します。履修者は、担当教員の指導を受けながら、博士後期課程における研究テーマを自ら見出し、独創的な研究活動を推進するための計画を策定します。

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
Pj＃	プロジェクト名	プロジェクト概要	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	意識AIと自然言語処理 Conscious AI and NLP	「実世界の理解と実行に向けた意識AIと自然言語処理」自然言語処理（NLP）およびテキストマイニング技術は、AIが人間の知的活動を支援し、社会イノベーションを促進するための基盤技術である。情報過多の時代において、これらの手法は、本質的な概念を抽出し、語彙間の意味的関係を明示することで、ユーザーを必要な知識や洞察へと導く役割を果たしている。現段階のAIシステムには、真の意識(Consciousness)や自己認識(Self-awareness)は存在していないが、近年の研究では、「意図性」や「感情認識」といった意識的要素を模倣しようとするアプローチが試みられている。NLPは、人間のコミュニケーションに含まれる感情、意図、文脈といった繊細な情報を機械が理解することを可能にし、単なる情報処理にとどまらず、思慮深く、共感的な応答を可能にするAIの実現に貢献している。これらの技術は、未だ真の「意識」には到達していないものの、人間の価値観を理解し、調和するAIの構築に向けた重要な一歩であり、持続可能で包摂的な社会の実現に向けたイノベーションを支えるものである。研究テーマ • 人間の知的活動および会話分析を通じたメディアの内容・意図・感情の理解 • 知的活動およびコミュニケーションの予測支援による社会イノベーションの創出 • 知識表現、知的活動、言語理解に関する理論と応用 • 学際的連携および統合によるオープンイノベーションの構築 • 意識 AI（Conscious AI）による知能を超えた探究とその実装 https://sites.google.com/ds.musashino-u.ac.jp/finalpresentation2023/ https://www.virach.com ［キーワード］意識 AI、自然言語処理、データ・テキストマイニング、AI 応用、ソーシャルイノベーション "Conscious AI and NLP for Real-World Understanding and Action" Natural Language Processing (NLP) and text mining technologies serve as foundational tools in enabling AI to support human intellectual activity and foster social innovation. In an age of overwhelming information, these methods help extract essential concepts and uncover semantic relationships, guiding users toward relevant knowledge and insights. While current AI systems lack true consciousness or self-awareness, emerging approaches attempt to simulate elements of intentionality and emotional recognition. NLP allows machines to interpret the nuances of human communication—such as sentiment, intent, and context—bringing us closer to AI that not only processes information but responds in a way that appears thoughtful or empathetic. These developments represent a step toward building AI that better understands and aligns with human values—fueling innovation aimed at creating more sustainable, inclusive societies. We conduct research in but not limited to • Understanding media content, intent, and emotions through the analysis of human intellectual activities and conversations. • Prediction of human intellectual activities and communications, leading to social innovation. • Knowledge representation, intellectual activities, and language comprehension. • Innovation through interdisciplinary synergy and integrity. • Exploring Beyond Intelligence with Conscious AI https://sites.google.com/ds.musashino-u.ac.jp/finalpresentation2023/ https://www.virach.com ［Keyword］ Conscious AI, NLP, Data and Text Mining, AI Application, Social Innovation	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	Virach Sornlertlamvaniceh 林　康弘	石橋　直樹清木　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］ XR Cognify ＆ Interaction、Human AI Interaction	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発展研究1 □未来創造発展セミナー1A/1B □未来創造発展セミナー2A/2B □未来創造発展研究（研究指導）1～3	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発展研究1 □未来創造発展セミナー1A/1B □未来創造発展研究（研究指導）1～3	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	□データサイエンス先端発展研究1 □未来創造発展セミナー1A/1B □未来創造発展研究（研究指導）1～3	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	□データサイエンス先端発展研究1 □未来創造発展セミナー2A/2B □未来創造発展研究（研究指導）1～3	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発展研究1 □未来創造発展セミナー1A/1B □未来創造発展セミナー2A/2B □未来創造発展研究（研究指導）1～3	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	□データサイエンス先端発展研究1 □未来創造発展セミナー2A/2B □未来創造発展研究（研究指導）1～3	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	□未来創造発展セミナー1A/1B □未来創造発展セミナー2A/2B □未来創造発展研究（研究指導）1～3	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	□データサイエンス先端発展研究2 □未来創造発展セミナー2A/2B □未来創造発展研究（研究指導）1～3	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	□データサイエンス先端発展研究2 □未来創造発展セミナー1A/1B □未来創造発展研究（研究指導）1～3	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	□データサイエンス先端発展研究2 □未来創造発展セミナー1A/1B □未来創造発展研究（研究指導）1～3	WebXR Interaction & Cognify Data Visualization Human AI Interaction Human Interface
林　康弘ハヤシ　ヤスヒロ	准教授	□データサイエンス先端発展研究2 □未来創造発展セミナー1A/1B □未来創造発展セミナー2A/2B □未来創造発展研究（研究指導）1～3	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	□データサイエンス先端発展研究2 □未来創造発展セミナー1A/1B □未来創造発展研究（研究指導）1～3	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	□データサイエンス先端発展研究2 □未来創造発展セミナー1A/1B □未来創造発展研究（研究指導）1～3	知的学習支援システム教育工学ウェブ情報学

教員プロフィール

研究科長／教授

清木康 Yasushi KIYOKI

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

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

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

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）

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　

実世界の理解と実行に向けた意識AIと自然言語処理

機械が人間と対話できる時代が現実のものとなっている。人間の言語を理解する機械の開発には長年にわたる研究と技術の積み重ねがあった。現在、私たちは膨大な情報に囲まれ、そのすべてを処理し、理解する時間を持ち得ない情報過多の時代に生きている。この課題に対応するため、人間の学習パラダイムに基づくテキストマイニングおよび意識型AIの技術を活用し、テキストの本質を表す重要語を抽出し、それらの意味的関係を解析する手法を構築している。これにより、関連性の高いテキストを的確に特定し、学習コンテンツとして再構成・要約することで、人間の読解や情報理解を支援する環境の実現を目指している。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となる。

教授

Thatsanee Charoenporn タッサネーチャロエンポーン

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

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

中村亮太 Ryota NAKAMURA

データサイエンス x AI x 　バーチャル空間　

バーチャル空間でデータを科学する、AIを進化させる

現在のAIには、自らの言動が人や空間に及ぼす影響を評価し、学習し続ける仕組みが十分ではありません。そこで、バーチャル空間なら人間の言動を詳細に測定できるという利点を活かし、AIがフィードバックを受けながら成長できるシステムを構築しています。これによって、より高度なAIを実現し、人とコンピュータの関係を新たな段階へ引き上げたいと考えています。

准教授

林康弘 Yasuhiro HAYASHI

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

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

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高めるツールとして期待されています。そこで、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に関する研究を行っています。