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］
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
2年
所属キャンパス
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
2026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、環境AI In this project, we make research progress on environmental AI systems. This project focuses on a new area that combines the environmental field and the AI technology field, which have been evolving independently. By acquiring large-scale environmental data from the “real environmental space” and by measuring the cause and effect of changes in the “environmental information space” with regard to people flow data, large-scale image data, and natural environment data, We will make research progress on a method for designing and building an environmental AI system. This system will equip them with (1) the ability to respond to medium- and long-term environmental changes by detecting changes that are taking place gradually during normal times, and (2) the capability to respond quickly to changes that occur due to sudden disruptions of the environment in an emergency. We will develop a scientific perspective that will enable them to consider both environmental data and constructive approaches to solutions. In particular, using hardware technologies that target the monitoring and control of the real environmental space, students will learn about environmental database systems, ubiquitous environment systems, and environmental video data processing. This project will include the technology for the control of sensors in the real environment, and an ICT technique to measure the cause and effect of environmental changes that occur in the environmental AI space. We also make research progress on environmental modeling based on the results obtained from the information space. ［Keywords］ AI System Design, Data mining, Semantic computing, Environmental AI |
清木 康 | Virach Sornlertlamvanich 佐々木 史織 林 康弘 浦木 麻子 小林 周 |
| 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 ［Keywords］ Conscious AI, NLP, Data and Text Mining, AI Application, Social Innovation |
Virach Sornlertlamvanich | Thatsanee Charoenporn 佐々木 史織 清木 康 神崎 享子 Titipakorn Prakayaphun |
| ３ | AIアルゴリズムズとミスアプリケーション AI Algorithms and missapplications |
機械学習などの人工知能をベースとして、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、基礎理論の確立と社会実装の具現化を目指す。この目標を支える中核として、各アルゴリズムの判断根拠を正しく評価する枠組みを整備し、AIのミスアプリケーションを防ぐことで、社会に受容されるAIのあり方を探究する。 ［キーワード］ AIアルゴリズム、AI応用、ロボティクス、サイバーセキュリティ、信頼性評価、社会受容性 In this project, we conduct algorithmic research based on artificial intelligence and machine learning, with a focus on real-world applications. Specifically, we aim to establish fundamental theory and achieve practical deployment by tackling challenging problems in domains including cybersecurity, blockchain, VLSI CAD, high-resolution medical imaging, molecular biology, operations research, mathematics, games, management engineering, architecture, agriculture, civil engineering, financial engineering, digital art, and energy harvesting. As a core component supporting this goal, we develop frameworks that properly assess the rationale behind each algorithm's decisions and prevent AI misapplication, thereby exploring forms of AI that can be responsibly integrated into society. ［Keywords］ AI algorithms, AI applications, Robotics, Cybersecurity, Reliability assessment, Social acceptability |
岡 宗一 |
渡邊 紀文 |
| ４ | データセンソリウム Data Sensorium |
Data Sensoriumは、データの世界を人間の感覚器官を通じた体験として、提供することを目指すものである。そのプロとタイプとして実装したのが、直方体の空間没入ディスプレイと、歩行感覚提示装置であるTorus Treadmill を組みあわせ、実世界と本質的に同等な歩行体験を生成するものである。この空間没入ディスプレイは、全周の壁と床と天井に立体映像を投影することができ、実物大のバーチャル空間を提示することができる。自分の身体が直接見えることもリアリティを高める。Torus Treadmillは,全方向に動く床を提供する。歩行者の足の動きをセンサで検出して、歩いた分だけ元の位置に戻すという制御を行うことによって、実世界における位置を変えることなくバーチャル空間を好きな方向に好きなだけ歩くことができる。このシステムは、大規模なデジタルツインの中を歩いて探索する体験に適していて、アーティゾン美術館やエジプトの文化遺産などのコンテンツが制作されている。また、遠隔世界の実写画像を提示することも可能で、あたかも現地にいるような臨場感を得ることができるため、環境汚染の現場の把握や、遠隔授業などへの応用を検討している。 ［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 Data Sensorium aims to present the world of data as an experience through human sensory organs. Its prototype implementation combines a cuboid spatial immersive display with the Torus Treadmill, a locomotion interface, to generate a walking experience essentially equivalent to the real world. This spatial immersive display can project stereoscopic images onto all surrounding walls, floors, and ceilings, presenting a life-sized virtual space. Seeing one's own body directly enhances realism. The Torus Treadmill provides an omnidirectional moving floor. By detecting the walker's foot movements with sensors and controlling the system to return them to their original position by the distance walked, users can walk freely in any direction within the virtual space without changing their physical location. This system is well-suited for experiencing exploration within large-scale digital twins, with content created for venues like the Artizon Museum and Egyptian cultural heritage sites. It can also display live footage from remote locations, providing an immersive sense of presence as if physically there. Applications under consideration include assessing environmental pollution sites and remote education. [Keywords] virtual reality, haptics, empowerment informatics |
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 Data science business refers to businesses that utilize data science technologies to dynamically and effectively allocate resources such as people, goods, energy, and information. In the increasingly ubiquitous and broadband environments, we explore business opportunities targeting the ever-growing volumes of activity data from individuals and corporations. Particularly in the international business environment, where coexistence with the natural environment and society is demanded by PRI and SDGs, the need for data science technology is growing—for ensuring transparency, realizing fundraising environments, managing resources, and enabling dynamic allocation. This project will use data science technology to design and realize business models and services required by future society. [Keywords] Data Science Business Marketing, AI Applications |
石橋 直樹 | Thatsanee Charoenporn 林 康弘 清木 康 長谷川 理 槌屋 洋亮 |
| ６ | 時系列データマイニング(Semantic Microscope) Temporal Data Mining(Semantic Microscope) |
The essence of the Semantic Microscope approach is for modeling expert knowledge for determining the target data for analysis through five key elements: (1) temporal granularity, (2) feature extraction method, (3) time window, (4) time-series difference computation method, and (5) prediction origin. This study aims to enable the determination of time-series data for analysis as semantically discrete values by incorporating expert knowledge into the model. [Keywords] conceptual modeling, knowledge modeling, time-series data, Kansei セマンティック・マイクロスコープ手法の本質は、専門家の知識をモデル化し、分析対象となるデータを決定する際に、（1）時間的粒度（2）特徴量抽出方法（3）タイムウィンドウ（4）時系列差分算出方法（5）予測起点、の五つの主要要素を確定することにある。本研究は、専門家の知識を本モデルに反映し、分析用時系列データを意味的・離散的な値として決定可能にすることを目的とする。 ［キーワード］ 日本語：コンセプチュアルモデリング・知識モデリング・時系列データ・感性 |
浦木 麻子 | 清木 康 |
| ７ | 社会環境とデータマイニング Data Mining for Social Environments |
本プロジェクトは、サイバー空間と物理空間が融合したサイバー・フィジカルスペース（CPS）を前提とした社会環境において、その環境から得られる多種多様なデータ（特に、ビジネスや教育などの分野における活動）を対象に、社会課題の解決および新たな価値創造を目的とした、実践的なデータマイニングを実現する。時空間分析・状況推定により社会環境に関する文脈理解・価値判断・意思決定を支援するデータマイニングアルゴリズムとシステムアーキテクチャの実現を目指す。 ［キーワード］ データマイニング／状況推定／コンテキスト・コンピューティング／サイバー・フィジカルスペース（CPS）／自律・分散・協調型システム／知識創造支援AI This project aims to establish practical data mining methods for solving social problems and creating new value in social environments based on cyber–physical spaces (CPS), in which cyberspace and physical space are integrated. It focuses on diverse forms of data derived from such environments, particularly data associated with activities in domains such as business and education. The project further seeks to realize data mining algorithms and system architectures that support contextual understanding, value evaluation, and decision-making in social environments through spatio-temporal analysis and situation inference. [Keywords] Data Mining / Situation Estimation / Context Computing / Cyber-Physical Space (CPS) / Autonomous, Distributed, and Collaborative Systems / Knowledge Creation Support AI |
林 康弘 | 清木 康 石橋 直樹 |
| ８ | バーチャル空間とヒューマンAIインタラクション Human AI Interaction in Virtual Worlds |
バーチャル空間は、人間の行動や社会的相互作用を空間的・時間的構造として直接取得・解析可能な人工的社会環境である。本プロジェクトでは、Data Science for Immersive Interaction（DSII）の枠組みに基づき、バーチャル空間そのものを実験環境として扱い、位置・視線・動作・発話・社会的接触といった身体性を伴う一次データを統合的に解析する。取得されたデータをバーチャル空間の中で内部表現化し、バーチャル空間内の人間の行動変化や関係性の形成過程を因果的に解釈する。本プロジェクトでは、環境設計や情報提示を調整し、再観察・検証を通じてモデルを継続的に更新し、人間社会のダイナミクスを学習するアルゴリズムの設計とアプリケーションの開発を行う。さらに、人間の感性や価値判断が社会的相互作用の中で形成される構造を、定量的にモデル化し、人間理解を深化させるAIの設計原理の確立を目指す。 ［キーワード］ Human AI Interaction, Immersive World Modeling Virtual space constitutes an artificial social environment in which human behavior and social interaction can be directly captured and analyzed as spatial–temporal structures. In this project, grounded in the framework of Data Science for Immersive Interaction (DSII), we treat virtual space itself as an experimental environment. We comprehensively integrate and analyze primary embodied data, including position, gaze, movement, speech, and social contact. The collected data are internally represented within the virtual environment, enabling causal interpretation of behavioral changes and the processes through which relationships emerge among individuals in virtual space. By systematically adjusting environmental design and information presentation, and by iteratively re-observing and validating outcomes, we continuously update our models to develop algorithms and applications that learn the dynamics of human society. Furthermore, this project seeks to quantitatively model the structures through which human sensibilities and value judgments are formed within social interactions. Through this approach, we aim to establish foundational design principles for AI systems that deepen our understanding of human behavior and society. ［Keywords］ Human AI Interaction, Immersive World Modeling |
中村 亮太 | 岡 宗一 長谷川 理 佐々木 史織 |
| 9 | 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 This project aims to define a new research domain by leveraging data science. By analyzing and forecasting emerging technologies, we seek to identify unexplored research areas. In addition, we will develop hypotheses based on socio-environmental and academic trends to chart new trajectories for future research. [Keywords] Research Direction Discovery |
全員 | |
教員紹介
2027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2026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。エントリーシートの「希望指導教員」欄に記入可能な教員については、「2027年度入学試験要項」の公開に合わせて掲載予定です。
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 |
| 岩田 洋夫 イワタ ヒロオ |
教授 | □データサイエンス先端研究 □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 研究者紹介 -学問の地平から- |
| 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) 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) 研究者紹介 -学問の地平から- |
| 岡 宗一 オカ ソウイチ |
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 |
AI応用 機械学習アルゴリズム サイバーフィジカルシステム |
| 神崎 享子 カンザキ キョウコ |
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 |
言語情報学 レキシコン 対話システム テキストマイニング デジタルヘルスケア 観光AI |
| 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 □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 研究者紹介 -学問の地平から- |
| 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 |
| 小林 周 コバヤシ アマネ |
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 |
国際関係論 地域研究（中東・北アフリカ） エネルギー地政学 |
| 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 |
Immersive Data Science Human AI Interaction Computational Modeling of Human Behavior |
| 林 康弘 ハヤシ ヤスヒロ |
准教授 | □マルチメディア知識ベース特論 □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 |
| 槌屋 洋亮 ツチヤ ヨウスケ |
講師 | □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 |
アートデータサイエンス デジタルファブリケーション |
| 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 |
● : エントリーシートの「希望指導教員」欄に記入可能な教員 ※2026年度入試の情報となります。
| 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 | □データサイエンス先端研究 □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 研究者紹介 -学問の地平から- |
| 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) 研究者紹介 -学問の地平から- |
| 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 □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 研究者紹介 -学問の地平から- |
| 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 | □マルチメディア知識ベース特論 □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
Data Science 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
岩田 洋夫 Hiroo IWATA
博士
工学博士
Data Science 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）
Data Science 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 Imagination
実世界の理解と実行に向けた意識AIと自然言語処理
新たに提案する数理手法 cross-SVD に基づき、人間の想像力を偶然やランダム性ではなく、専門性と経験に裏付けられた構造的知能としてモデル化する「Imaginative AI」を提案する。人間の思考実験や熟達者の直観を形式化し、データサイエンスとAIを人間の知的潜在力と結びつけ、意図的なイノベーション創出を目指す。
教授
岡 宗一 Souichi OKA
Data Science x AI x 信頼性構築
科学的検証と哲学的思考でAIの信頼性を切り拓く
人工知能（AI）は、医療・環境・政治・経済・産業・教育など多岐に渡る領域で導入が進み、複雑な現象の予測や意思決定を支える基盤技術として存在感を高めています。その一方で、AIが示す判断の根拠をどのように理解し、社会の中で安全かつ責任ある形で活用するかという点については、依然として大きな課題を残しています。特に、機械学習モデルが重要とみなす因子が、安定性・透明性・再現性を備えているかどうかは、AIに基づく意思決定の妥当性を左右する核心的な論点です。こうした背景の元、科学的な分析と哲学的な思考を組み合わせ、AIが社会的に信頼されるための新たな研究を推進します。
教授
神崎 享子 Kyoko KANZAKI
Data Science x AI x 発見と創造
見えないものを言葉で探る、つなぐ、そして応用する
私たちが日常使っている言語をもとに、広く学際的な視点を持って研究していくことを目指しています。コンピューターが人間の役に立つためには、人間と同じ言語活動、例えば言葉の内容を理解したり、人間のような配慮や感情をもってコミュニケーションをしたりすることが必要です。人間の言語機能や言語のしくみの解明を通して、人間が行う言語活動をコンピューターに実現させるためにはどうしたらよいか、さらに自然言語処理技術が様々な社会課題にどのように応用できるかを考えます。
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）
Data Science 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
理工学研究科後期博士課程修了
博士（工学）
Data Science x AI x バーチャル空間
バーチャル空間で人間行動と社会を科学し、学び続けるAIを設計・実装する
現在のAIは、人間の行動や言動を認識することはできても、それが周囲の人や空間にどのような影響を与えたのかを継続的に評価し、学び続ける仕組みは十分ではありません。そこで本研究では、バーチャル空間を実験環境として活用し、人間の行動や相互作用を詳細に記録・分析します。そのデータをもとに、AIが人間社会の変化を理解し、フィードバックを受けながら学習を続ける仕組みを設計・実装しています。こうした取り組みによって、人間行動をより深く理解できるAIを実現し、人とAIの関係を新しい段階へと発展させることを目指しています。
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）
Data Science 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）
Data Science 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。
准教授
小林 周 Amane KOBAYASHI
Data Science x AI x 国際政治
複雑な世界に向き合い、問題解決に貢献する
私の専門分野は、国際政治、中東・北アフリカの地域研究、エネルギーをめぐる地政学です。これまで政策に近い研究に携わり、また外交官として北アフリカで勤務した経験もあります。研究と政策の現場を行き来しながら、世界の動きを立体的に捉えることを大切にしてきました。
紛争や政治対立の背景には、多様な要因が複雑に絡み合っています。その複雑性を読み解き、問題解決に向けて、知識や技術を政策・ビジネスに応用・展開する力が求められます。 私のミッションは、皆さんと一緒に、世界にどのような機会と課題が存在するのかを考え、データサイエンスやAIによっていかにより良い世界が構築可能なのかを探求することです。
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）
Data Science 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。
講師
槌屋 洋亮 Yosuke TSUCHIYA
Data Science x AI x ものづくり
「（ほぼ）なんでも作る」技術を駆使したグローバルな社会課題解決への貢献
オープンソースのソフトウェア/ハードウェアによるシステム開発・ラピッドプロトタイピングによる社会課題の解決に関心を持っています。課題発見と解決を国内外の現場に求め、現場の視座からグローバルに通じる社会課題の解決を目指しています。ここ数年は、美術館でのシステム開発、アプリ開発を通じた文化財（美術作品）のデジタル化と利活用などに携わってきました。また、全世界に広がるファブラボにて3DプリンタやCNCを駆使したものづくり（デジタルファブリケーション）の教育に携わっています。
