| 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
（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 | ２年 | ３年 |
| 有明キャンパス |
修了後の進路
| 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 |
カリキュラム
授業紹介
データサイエンス先端発展研究
未来創造発展セミナー
未来創造発展研究（研究指導）
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 |
| ２ | Human Behavior Technology and Social Innovation | From data-gathering to pattern recognition of human and social behaviour, 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 realised 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 | 福原 義久 渡邊 紀文 |
| ４ | 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 |
| ５ | 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 | 福原 義久 石橋 直樹 Virach Sornlertlamvanich 清木 康 |
| ６ | XR空間・行動認知とインタラクション Behaviour 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 |
| ７ | 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
※職位、担当科目は2022年度時点の情報です。
名前 | 職位 | 担当科目 | 研究領域 |
清木 康 | 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 | 教授 | □データサイエンス先端発展研究1 | サイバーセキュリティ |
岩田 洋夫 | 教授 | □データサイエンス先端発展研究1 |
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石橋 直樹 | 教授 | □データサイエンス先端発展研究1 | マルチデータベースシステム |
Virach Sornlertlamvanich | 教授 | □データサイエンス先端発展研究1 | 自然言語処理・機械翻訳 |
| 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 |
佐々木 史織 | 准教授 | □データサイエンス先端発展研究2 | 時空間データベース |
| 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 | データマイニング・感性情報処理 ビッグデータ分析・意味・文脈処理 データサイエンス・人工知能 |
中村 亮太 | 准教授 | □データサイエンス先端発展研究2 | ヒューマンインタフェース・インタラクション |
林 康弘 | 准教授 | □データサイエンス先端発展研究2 | マルチメディアデータベース |
福原 義久 | 准教授 | □データサイエンス先端発展研究2 | ニューラルネットワーク |
渡邊 紀文 | 准教授 | □データサイエンス先端発展研究2 | ニューラルネットワーク |
| 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
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清木 康
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Yasushi KIYOKI
研究科長／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
武蔵野大学大学院データサイエンス研究科長 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、2021年情報処理学会功績賞。
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武藤 佳恭
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Yoshiyasu TAKEFUJI
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。
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岩田 洋夫
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Hiroo IWATA
教授
東京大学工学系研究科
博士
工学博士
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。
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石橋 直樹
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Naoki ISHIBASHI
教授
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。
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Virach Sornlertlamvanich
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ウィラット ソンラートラムワニッチ
教授
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）
Big Data 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。
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Thatsanee Charoenporn
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タッサネー チャロエンポーン
教授
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）
Big Data 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.
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佐々木 史織
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Shiori SASAKI
准教授
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。
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中西 崇文
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Takafumi NAKANISHI
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。
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中村 亮太
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Ryota NAKAMURA
准教授
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。
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林 康弘
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Yasuhiro HAYASHI
准教授
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。
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福原 義久
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Yoshihisa FUKUHARA
准教授
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。
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渡邊 紀文
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Norifumi WATANABE
准教授
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 協調
人の心を理解し、より賢く振る舞うAIを搭載したシステムの開発
近年人工知能に関する技術発展により､人を理解し賢く振る舞うことのできるコンピュータシステムが実現されています。今後は更にIoT技術等の発展で､様々な環境にコンピュータが設置され､集団の中での人の理解および行動の支援が求められます。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､協調作業をエンカレッジ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人工知能の開発を進めています。
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長谷川 理
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Osamu HASEGAWA
講師
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。