大学院ガイドブック 
情報科学研究科 情報科学専攻 社会情報学分野・健康情報学分野（修士課程）・情報科学研究科 情報科学専攻（博士課程）
研究科長からのメッセージ
情報科学研究科長
Yanoshita Ryohei
矢ノ下 良平
特色
1社会情報学分野
情報技術の革新に対応し、社会的課題を解決する研究
情報工学技術の基礎から応用に至る幅広い教育と研究を行っています。例えば、情報工学技術の分野では画像認識や情報の表現法に関する研究、応用的分野では防災を目的とした環境問題や都市計画による生活環境の改善に関する研究を行っています。個々の専門分野の知識・技術を深めることにより、専門を超えた幅広い分野にも対応できる人材の養成を目指します。
2健康情報学分野
医療と福祉の理解を深める研究が可能です
理学療法、作業療法、言語聴覚、臨床心理、鍼灸、柔道整復など幅広い医療関連分野において、情報技術分野との融合を図りながら、情報科学の視点から学際的研究を行っています。個人の健康増進のみならず、公衆衛生の視点から健康と福祉の質の向上に取り組む人材の養成を目指します。
3
副専攻履修
情報科学研究科(修士課程)では、2022年度より副専攻履修を開始いたしました。
主専攻を学びながら、他専攻の指定された科目を受講することで、主専攻の補強や、より広い分野での学びに繋げていくことができます。
※通信制大学院・博士課程には副専攻履修制度はありません。
情報科学によって健康増進と生活環境の向上に貢献できる人材を養成します
情報科学研究科 情報科学専攻
社会情報学分野・健康情報学分野（修士課程）
わが国は、戦後、高度経済成長を経て、生活水準の向上を実現しました。しかし、近年、少子高齢化をはじめ、環境、都市・地方などに解決すべき社会問題を抱えています。一方、コンピュータテクノロジーの発展は社会構造に変革をもたらしました。さらに、情報技術・情報科学は、我々が抱えている諸問題を解決するためのツールとしても期待されています。本研究科は、情報科学の視点から学際的な分野を統合できる学識を深め、健康増進や生活環境の向上に貢献できる人材を養成します。
本研究科は、データサイエンス、理学、工学、人文社会学、理学療法、柔道整復学、薬学等の学際的領域の研究者から構成されています。修士課程には、社会情報学分野と健康情報学分野が設置されており、データサイエンスを基盤として環境、都市・地方などの社会問題および健康問題を研究します。
修士課程では幅広い科目が設置されており異分野を学修するとともに、複数の教員から研究指導を受けて学際的に問題を追究することができる教育を行います。博士課程には分野は設置されていませんが、修士課程と同様の体制で教育・研究を行っています。
情報科学研究科 情報科学専攻（修士課程）のメリット
- 情報科学研究科 情報科学専攻（修士課程）では、「一般教育訓練給付金制度」の対象として、指定を受けています。
課程修了の認定及び学位
情報科学研究科 情報科学専攻 社会情報学分野・健康情報学分野（修士課程）
表を横スクロールできます。| 課程 | 修士 |
|---|---|
| 専攻 | 情報科学専攻 |
| 分野 |
|
| 在学期間 | 2年以上4年以下 |
| 修得単位及び条件 |
|
| 学位 | 修士（情報学） |
授業科目の概要
※授業科目等は変更になる場合があります。
情報科学研究科 情報科学専攻 社会情報学分野・健康情報学分野（修士課程）
基礎科目
表を横スクロールできます。| 授業科目の名称 | 講義等の内容 |
|---|---|
| 研究倫理学特論 | 経営科学における研究倫理の理解と実践マネジメント（企画、評価とその応用、実践活用、コンプライアンスチェック）の基礎と応用を理解し、将来にわたり様々な組織において検証、実践行動をすることができることを学修の手眼としています。 |
| アルゴリズム特論 | 本科目では、科学技術計算で用いる種々の数値解析法を、数値解法の導出・アルゴリズムの構築・プログラムの作成の手順を追って学修します。また、数値解法によって得られる近似解と、真の解との数学的厳密な誤差評価についても考察を行います。 |
| 情報科学特論 | 情報科学は、現在のコンピュータを実現するための基盤となる知識を提供する学問であるとともに、未来のコンピューティングのあり方を模索する学問でもある。この授業を通して、ITの分野で有用となる知識を修得するとともに、将来のコンピューティングに対する独自の見解を述べられるようになることを目指す。 |
| 情報システム特論 | AIの普及に伴い、AI処理を高速に処理できる専用ハードウェアの重要性が高まっている。また、AI技術の進展により、効率的で高性能なハードウェアの自動設計技術も進化している。この授業では、AI時代におけるデジタル回路設計の基礎と応用を学び、カスタマイズされたチップやFPGAなどの柔軟性と拡張性を備えたハードウェアの設計を体験する。 |
| データサイエンス特論 | データ・AIによって、社会および日常生活が大きく変化していることを理解し、さらにコンピュータを用いて様々なデータを利活用する方法を学修する。Pythonを用いてデータを整理、集計、分析し、「データサイエンスとは何なのか」を深く理解し、データを利活用できるようになることを到達目標とする。 |
| システム設計学特論 | Society 5.0では、文系・理系問わず数理・データサイエンス・AIが高等教育においては必須のものであり、社会の中のデータを適切に利活用できることが求められる。本授業では、コンピュータを用いて社会に存在する様々なデータを適切に活用できるようになることを到達目標とする。 |
| 地球環境情報特論 | 現在かかえている地球環境の課題を認識して、情報学の専門知識と技術を用い、高度の情報社会の中で持続可能な自然と人間が共生できる社会の維持と構築に向けて低炭素社会を軸に考えます。 |
| 生体構造機能情報特論 | 生体模型や各種測定機器を使用し様々な角度から人体の構造と機能を理解します。特に客観的評価における骨格、筋等の運動器に関しての情報を収集し解析します。また運動器疾患を持つ患者に対する固定法や運動療法、装具療法なども学習します。 |
| 人工知能特論 | 人工知能の活用事例、利活用上の課題から始め、個別の実現技術について、技術発展の経緯に沿いながら、演繹的方法、帰納的方法をバランスよく幅広く学修します。それぞれの実現技術の概要を正確に理解したうえで、社会的課題にAIを含んだシステムでどのように対応できるか、具体的に考え提案できるようになることを到達目標としています。 |
専門科目
表を横スクロールできます。| 授業科目の名称 | 講義等の内容 |
|---|---|
| 統計解析特論 | 【学修内容】多変量解析における重回帰分析、数量化１類、判別分析など手法とその用途について学修する。【学修方法】講義による理論や手法の説明を行い、確認としてドリルや小テストなどで理解度をはかる。さらに、演習としてExcelを用いた実際の計算を各自で行う。 |
| 医療系データ解析特論 | 医学、薬学、公衆衛生学等の分野で用いられる様々なデータを概観することから医学、薬学、公衆衛生学で用いられるデータの種類を知り、標準的な解析手法を学ぶ。また最新の論文から最新の手法、および結果の表示等について学習する。 |
| シミュレーション特論 | 天候や自然災害の予測、工業製品や建築物の性能・信頼性の予測、経済動向予測や経営判断など様々な場面でコンピュータを用いたシミュレーションが用いられている。本講義の受講者はこういったシミュレーションの基本的な技法について学び、基礎的なシミュレーションを実行できるようにする。 |
| 機械学習特論 | 受講生がそれぞれ専門とする分野において、機械学習や人工知能を用いて課題解決を図ることができるよう基礎技術を習得することを目的とする。具体的には、①基本的な機械学習アルゴリズム、深層学習ネットワークの概要を理解し、Pythonを用いてそれらを利用できること、②自身が専門とする分野において、機械学習・深層学習を適用することで解決できそうな課題を発見し、分析のプロセスを提案できることを到達目標とする。 |
| モデリング特論 | 本科目では、常微分方程式で表される数学モデルの学修を通して微分方程式の基本的な解法を習得し、数学モデルの作成手順を学修します。また、得られた数式モデルを使ってプログラミングを行い解の挙動を明らかにします。 |
| 環境変遷学特論 | 地球環境科学に関わる諸問題について、気候変動と環境学の視点から文献の講読と議論を行い、環境変遷学の体系について紹介する。また、地図や資料等の判読・野外踏査について基礎的な事柄を解説する。そのうえで、室内外での調査手法のトレーニングを実施し、研究の進め方、成果のまとめ方と発表の仕方を修得させる。 |
| 健康リスク分析特特論 | 環境と調和した健全な経済産業活動や健康な生活の持続的な維持ができる社会機構の構築に向けて、主としてリスク評価を適切に実施できる実践の場に有用な技能を修得することができる。 |
| 生命情報システム特論 | 本科目では、ペースメーカや植込み型除細動器などの植込み型デバイスのアルゴリズムに焦点を当てて学習する。主要目標は、これらのデバイスのアルゴリズムを徹底的に分析し、それを先端的な研究領域に応用する能力を養うことである。具体的には、ペースメーカ技術における心臓リズムの制御、生体情報のセンシング、複雑なデータ解析手法の探求が授業の中核を成す。 |
| 健康支援特論 | 各年代の課題を示すことができる公的データを検討します。また、新規に示すためにはどのようなデータが必要か検討します。各課題に対し、健康な生活を維持できるよう支援する方法を学びます。 |
| 医療情報解析特論 | 情報科学に基づいた医療情報システムの応用と、医療統計学の概念と応用例について深く学ぶ。具体的には、以下の点に重点を置く。
|
| 生活環境学特論 | 地球環境の変化が生活環境と健康に及ぼす影響の現状とそのメカニズムを学び、安全で安心できる生活環境の創生に貢献できる、実現の可能性がある具体的な今後の対策や行動を考えます。 |
| 都市空間情報特論 | 都市空間情報全般にわたる理解を調査・分析、ディスカッション、発表等を通して深めていく。また、都市機能維持のための施設配置や、空間形態と周辺環境の関係性等に着目し、それらの課題を解決するための提案を行う。 |
| 疫学分析特論 | 医学、薬学、公衆衛生学等の分野で用いられる研究デザインに基づいて、データの収集、データの保管、データの利用、結果の表示等について学習する。個人情報保護の観点からデータ利用の作法を学習する。また標準的なデータ解析手法から最新の手法について学習する。 |
研究科目
表を横スクロールできます。| 授業科目の名称 | 講義等の内容 |
|---|---|
| 情報科学特別研究 | 担当教員の指導の下で、調査、問題発見、問題解決、分析、検証、考察・評価、論文作成、発表、討論など、研究に関する技能を実践しながら学ぶ。2年間に渡って研究・調査を実施して、修士論文としてまとめる。 |
| 情報科学研究実習 | 1年次または1年次と2年次の間の講義予定がない期間（夏期休暇中など）に、研究関連分野の官公庁・民間企業の研究所・工場などで、約2週間、実際の業務の一員として研究実習を体験することにより、研究室で養成される研究実施に必須な専門分野の知識と技能に加えて、実務に必要な実学的知見や技能、及び専門分野における知識と技能に立脚した応用力・洞察力・総合判断力・実行力・問題解決能力・指導力を学ぶ。 |
情報科学研究科 情報科学専攻 情報科学研究科（博士課程）
情報科学研究科 情報科学専攻（博士課程）のメリット
- 情報科学研究科 情報科学専攻（博士課程）では、「一般教育訓練給付金制度」の対象として、指定を受けています。
課程修了の認定及び学位
情報科学研究科 情報科学専攻（博士課程）
表を横スクロールできます。| 課程 | 博士 |
|---|---|
| 専攻 | 情報科学専攻 |
| 分野 | － |
| 在学期間 | 3年以上6年以下 |
| 修得単位及び条件 |
|
| 学位 | 博士（情報学） |
授業科目の概要
※授業科目等は変更になる場合があります。
情報科学研究科 情報科学専攻（博士課程）
専門科目
表を横スクロールできます。| 授業科目の名称 | 講義等の内容 |
|---|---|
| 数理情報科学特講 | 本科目では、統計処理における非線形解析と、決定論的な方程式による非線形現象について学修します。また、具体的な処理方法としての計算技法も学修し、種々の問題への応用例に関して議論を行います。 |
| 情報システム特講 | 情報システムとは何か、すぐれた情報システムの設計法、データベースの構築法、いろいろな情報システムの解説等、国際会議の最新の研究論文等を広くサーベイして、情報システムに関する最新の研究と今後の動向を学修する。 |
| データサイエンス特講 | コンピュータの様々なアプリケーションを駆使してデータを整理、集計、分析し、データを自由自在に利活用できるようになることを到達目標とする。さらに、研究に必要な文献や情報の検索、収集・整理する技能を修得することはもちろんのこと、研究計画を企画・立案する手法と理論の組み立て方を修得する。 |
| 地球環境情報特講 | 現在かかえている地球環境の課題をとりあげ、情報学の専門知識と技術を用い、高度の情報社会の中で持続可能な自然と人間が共生できる社会の創生に貢献できる技術開発と今後の対策や行動を考えます。 |
| 生体構造機能情報特講 | 生体模型や各種測定機器を使用し様々な角度から人体の構造と機能を理解します。特に客観的評価における骨格、筋等の運動器に関しての情報を収集し解析します。また運動器疾患を持つ患者に対する固定法や運動療法、装具療法なども学習します。 |
| 健康リスク分析学特講 | リスクアセスメント、リスクマネジメント、リスクコミュニケーションを一体として理解し、環境と調和した健全な経済産業活動や健康な生活の持続的な維持ができる社会機構の構築に貢献できる実践力が修得できる。 |
| 統計解析特講 | 【学修内容】多変量解析における重回帰分析、数量化1類、判別分析、数量化2類、主成分分析、数量化3類、クラスター分析など手法とその用途について学修する。 【学修方法】講義による理論や手法の説明を行い、確認としてドリルや小テストなどで理解度をはかる。さらに、演習としてExcelを用いた実際の計算を各自で行う。 |
| シミュレーション特講 | 天候や自然災害の予測、工業製品や建築物の性能・信頼性の予測、経済動向予測や経営判断など様々な場面でコンピュータを用いたシミュレーションが用いられている。本講義の受講者はこういったシミュレーションの基本的な技法について学び、基礎的なシミュレーションを実行できるようにする。 |
| 知識情報システム特講 | 知識情報システム特論で学んだ知識情報システムの概論から進展して、受講者それぞれの研究課題に則した知識情報システムの現状と先端問題を取り上げる。関連資料の収集整理と要約作成を行い発表する。討論を通じて専門研究の本質的理解と講演技能の向上を目標とする。 |
| モデリング特講 | 本科目では、生産システム環境の幅広い分野で用いられているＣＡＥの強力な解析手段である有限要素法に関して、その数学的汎用定式化の原理、応用について学修します。また、理解を深めるため実際にプログラムの作成を行い現象の解析を行います。 |
| 環境変遷学特講 | 地球環境科学に関わる諸問題について、環境変遷学の視点から研究対象を設定し、関連する資料の収集と論文の講読、更に現地踏査を通して報告書を作成する。特に、過去の環境変遷の記録を解明するための調査技術を実際のフィールドに適用させ、自ら一連の研究を遂行できる能力を修得させる。 |
| 生命情報システム特講 | 本講義は、ペースメーカや植込み型人工心臓などの植込み型デバイスのアルゴリズムに関する学習を中心に展開する。これらのデバイスのアルゴリズムについて研究し、その知見を自身の研究に応用する能力を養うことを目的とする。具体的には、心臓のリズムを制御するペースメーカ技術、生体情報のセンシング、およびデータ解析に関する最新の研究を学ぶ。さらに、医療技術の進歩と情報システムの融合を理解し、生命科学と工学の両分野における最先端の知識を習得することを目指す。 |
| 生体高分子情報特講 | 生物科学と高分子科学はそれぞれ独立した学問・研究領域として発展してきた。最近この二つの学問境界に位置する新しい研究領域の重要性が高まってきた。生命現象を演出している遺伝子、タンパク質、複合糖質などのほとんどが「生体高分子」という高分子化合物で成り立っている。さらに、細胞がこれらの生体高分子の分子集合体であることを考え合わせると、この境界領域の重要性が理解できる。本講義では工学的な視点から生物および生体高分子の構造と機能や生命現象をとらえ理解することを目標とする。 |
| 医療情報解析特講 | 本講義では、主要な医療関連法規、保健医療福祉専門職の役割、各種ハードウェアおよびソフトウェアの種類と機能、ネットワーク関連用語、情報システムに関する代表的なリスク、ならびに統計手法の基本的な用語について学ぶ。 |
| 健康支援特講 | 各学生の研究テーマに合わせて現状の健康課題をデータで示すための指標を検討します。また、その指標を改善させるための政策、介入について検討し、記述統計、推測統計を用いて効果を検討します。 |
| 生活環境学特講 | 生活環境や社会で危惧されている課題を取り上げ、安全で安心できる持続可能な生活環境の創生に貢献できる、情報学の専門知識と技術を基に他分野の領域と協働した技術開発と対策を考えます。 |
| 都市空間情報特講 | マスタープラン、土地利用ならびに都市空間の評価手法等について理解を深める。また空間形態に基づく都市・地域の評価を行うために、対象地におけるフィールドワークを実施し、空間情報を用いた分析や記述を行う。 |
研究科目
表を横スクロールできます。| 授業科目の名称 | 講義等の内容 |
|---|---|
| 情報科学特別研究 | 各担当教員の指導のもとに、論文の作成に向けて研究・調査を実施し、研究計画の立案、研究の実施、研究成果と考察を論理的に説明できる技能、研究専門分野に関する情報収集および解析する技能、課題解決に取り組むための技能を醸成する。国内外の研究会や学会などで発表、論文投稿を積極的に行い、研究成果を発表する技能を醸成する。専門分野の研究者との交流を通して意見交換する幅広い知識と論理性、理解力を醸成し、幅広い視野に立って課題解決に向けた研究活動をおこなう能力、高度の専門的業務で必要とされる研究遂行能力を実践できる技能を醸成する。 |
