神⼾⼤学 数理・データサイエンスセンター

年次報告書
2022 年度

2023 年 8 ⽉

⽬次

１．センターの構成 ································································· 5
２．センター予算 ·································································· 12
３．全学教育部⾨の活動 ······················································· 14
４．研究部⾨の活動 ······························································· 31
５．連携部⾨の活動 ······························································· 40
６．リカレント教育部⾨の活動 ············································ 47７．主配置教員の活動データ ················································ 55

1

はじめに
神⼾⼤学は「学理と実際の調和」を建学の理念とし、⼈⽂・⼈間科学系、社会科学系、⾃然科
学系、⽣命医学系諸分野における強みを社会に活かし、「知と⼈を創る異分野共創研究教育グローバル拠点」として進化・発展し続けることを神⼾⼤学⻑期ビジョンとしている。この神⼾⼤学
ビジョンにおいて、AI、IoT、ビッグデータ解析、ICT 基盤をもとに本学の知的資源を最⼤限に活⽤し、新たな価値を創造し社会実装できる有能な⼈材を養成するため、⽂理の枠を超え社会と協働し産官学共創による知識、能⼒、技術の実践的教育、価値創造教育、さらに数理データサイエ
ンス教育を推進するとある。数理・データサイエンスセンターは、この神⼾⼤学ビジョンの前⾝として先端研究・⽂理融合研究で輝く卓越研究⼤学を⽬指す中で、2017 年 12 ⽉ 1 ⽇に設置され、教育、研究、そして学内・学外の連携において、様々な活動を⾏ってきた。その活動履歴は2018・2019 年度、2020 年度、2021 年度の年次報告としてまとめられ、これまで、2020 年 3 ⽉ 4⽇と 2023 年 3 ⽉ 9 ⽇のアドバイザリーボード等においても外部から⾼い評価を頂戴してきた。
2022 年度においても、本センターが実施した教育・研究・連携活動を広く取りまとめ、本センターの活動成果で誇れる点をアピールするとともに、反省すべき点や今後取り組むべき課題などについても包み隠さず明らかにし、⼤学内外から忌憚なきご意⾒を受けるため、この年次報告を作成する。
国⽴⼤学は 2004 年 4 ⽉に法⼈化されて以来 18 年が経過し、2022 年度は第４期初年度として、神⼾⼤学においても新たな中期⽬標・中期計画のもとで教育研究活動を開始した。そのなかで、
数理・データサイエンスセンターに関係する⽬標および評価指標として、以下の２つが設定されている。
（３−２）デジタル社会に適応できるリテラシーを涵養するために、数理・データサ
イエンスセンターにおける AI・データサイエンス教育体制とその環境を整備するとともに、学内においてデジタル・トランスフォーメーションの推進体制を強化し、ハイブリッド型教育を取り⼊れ、時空間の制限を軽減し全学共通教育及び専⾨教育の質を向上させる。
■評価指標（３−２−１）数理・データサイエンスプログラム（基礎レベル）受講率【学⼠課程収容定員の 80％（第４期中期⽬標期間終了時）】（６−１）学内の数理・データサイエンスセンターの機能を強化し、急速に進化する
デジタル技術・データサイエンスに対応するための社会⼈リカレント教育プログラムを開発して、デジタル社会において必要なリテラシーを備えた実践的卓越⼈材を育成
する。
■評価指標
（６−１−１）新規の数理・データサイエンス関連リカレントプログラム数2

これら２つの中期⽬標を達成するため、本センターに設⽴当初から設置されている全学教育部
⾨、研究部⾨、連携部⾨に加えて、2022 年 5 ⽉にリカレント教育部⾨が設置され、以下の戦略⽬
標のもとセンター運営を⾏った。
1. 学部⽣向けの全学共通教育において、神⼾⼤学数理・データサイエンス・AI 教育プログラムの履修を強⼒に推奨し、リテラシーレベルについては、全学部学⽣の 80%以上、応⽤基礎レ
ベルについては 50%以上の履修率達成に尽⼒する。
2. ⼤学院⽣向けの数理・データサイエンス・AI 教育への取組を強化し、専⾨分野によらず、データサイエンス的思考を取り⼊れた研究を推進できる「デジタルと掛ける専⾨⼈材」の輩出に尽⼒する。
3. 数理・データサイエンス・AI の知識とスキルの習得に志を⾼くもつ者であれば、学年や学問分野にかかわらず「神⼾データサイエンス操練所」に受⼊れ、様々な専⾨をもつ「尖ったデー
タサイエンティスト」を育成し、⾼度 DX ⼈材の輩出に尽⼒する。
4. リカレント教育部⾨「⾼度 DX ⼈材育成室」において、次世代の DX リーダ育成と DX 基礎の習得を⽬的とした社会⼈向けリカレント教育プログラムを実施し、地域の DX ⼈材輩出に尽⼒する。
5. 連携部⾨「DX 企画コンサルティング室」において、神⼾⼤学の教育・研究・産官学活動デー
タを戦略的に分析して学内 DX 推進を進める体制を整備する。また、企業、⾃治体などと連携して個⼈情報などの機微データを安全にデータ解析し、課題解決・価値創造を図る仕組みを確⽴し、地域エンゲージメント⼒の向上に尽⼒する。
以上の⽬標を達成するため、本センターでは、ミッション実現戦略プロジェクト２件、⽂部科
学省教育研究組織改⾰１件、⽂部科学省リカレント教育推進事業１件を受託した。獲得した運営
交付⾦および受託事業経費・補助⾦の総額は 109,825 千円であり、2022 年 4 ⽉時点において、教授 4 名、講師 1 名、特命助教 3 名、特命助⼿ 1 名、教育研究補佐員 1 名、計 10 名の教職員は、2023 年 3 ⽉末時点で教授 5 名、特命教授 1 名、特命准教授 1 名、講師 1 名、特命助教 4 名、特命助⼿ 1 名、事務補佐員 3 名、計 16 名の教職員を擁する全学センターとなった。教職員全員が⼀体となって努⼒した結果、本センターに課された 17 項⽬の KPI (Key Performance Indicator)のうち、14 項⽬で⽬標を上回った。そのうち達成度が 200%を超えているものが 6 件であり、外部アドバ
イザリーボードからも⾼い評価を得た。
2020 年初頭から始まった新型コロナウィルスの感染拡⼤により、⼤学の教育研究活動は遠隔オ
ンラインを余儀なくされたが、2022 年度になって、徐々にコロナ前の対⾯授業が戻りつつある。
しかしながら、本センターが担当する数理・データサイエンス・AI 教育は、2025 年度までに、リ
テラシーレベルは 100%、応⽤基礎レベルは 50%の⼤学⽣が履修することが⽬標となっており、感染状況に関係なく、オンライン遠隔による⼤規模授業・演習が中⼼となる。オンライン遠隔授業で危惧されるのは、学⽣への問いかけによる反応や演習問題への取組状況を⾒ながら授業を⾏えないことが、学⽣の理解度低下や興味喪失につながらないかである。これについては、重要事項の説明をオンデマンド講義で事前視聴させてから、当⽇リアルタイム講義で質疑応答や演習課
題を取り組ませる反転型授業を導⼊した。また、学⽣の理解度を確認するための課題を毎回の授業で課し、講義については、期末テストをオンラインまたは対⾯でのマークシート試験で実施して、厳格な評価を⾏った。プログラミング演習や PBL 演習についても、適宜、課題を与えて、段3

階的に理解を深められるよう教材を⼯夫し、当⽇リアルタイム講義で教員と複数名の TA による質疑応答やサポートを⾏う体制を取った。このように、⼤規模クラスであっても、教育の質が低下しない仕組みを考案して実⾏した。産学連携の取り組みについても、⽇本総研と開講している
オープンイノベーションワークショップも引き続き継続しており、神⼾市や兵庫県、神⼾⼤学附
属中等教育学校との教育連携も進んでおり、特に中⾼⽣データサイエンスコンテストへの応募が全国からある状況には⽬を⾒張るものがある。
この 2022 年度年次報告により、センターの活動をご理解いただき、忌憚のないご意⾒をいただ
くとともに、2023 年度以降における本センターの活動に活かしていきたい。
神⼾⼤学数理・データサイエンスセンター⻑
⼩澤 誠⼀

4

１．センターの構成
1.1

構成員

2023 年 3 ⽉ 31 ⽇現在での、数理・データサイエンスセンターの構成員は以下の通りである。
1.1.1

主配置教員（13 名）
⽒

名

⼩澤

誠⼀

（教授）

⾸藤

信通

（教授）

中村

匡秀

（教授）

⽊村

建次郎

(学⻑戦略教授)
⼭⽥

明

（教授）
堀越

啓⼆

伊藤

真理

（特命教授）(特命准教授)役職・担当・兼務[役職]センター⻑、連携部⾨⻑、リカレント教育部⾨⻑、[担当]共通教育・リカレント教育・センター運営業務[兼務]⼯学研究科電気電⼦⼯学専攻、未来医⼯学研究開発センター[役員兼業]株式会社テラアクソン 代表取締役研究責任者[役職]副センター⻑、全学教育部⾨⻑、[担当]共通教育・リカレント教育・センター運営業務[兼務]理学研究科数学専攻[役職]副センター⻑、研究部⾨⻑、[担当]共通教育・リカレント教育・センター運営業務[兼務]⼯学研究科電気電⼦⼯学専攻[担当]先端研究開発[兼務]理学研究科化学専攻[役員兼業]株式会社 Integral Geometry Science CSO[役職]DX 企画コンサルティング室⻑

[担当]共通教育・リカレント教育・センター運営業務[兼務]⼯学研究科電気電⼦⼯学専攻[役職]⾼度 DX ⼈材育成室⻑

[担当]リカレント教育・センター運営業務[役職] ⾼度 DX ⼈材育成室員[担当]共通教育・リカレント教育・センター運営業務[兼務]⼯学研究科電気電⼦⼯学専攻

光明

新[担当]共通教育・リカレント教育・センター運営業務

⽥原伸彦[役職]⾼度 DX ⼈材育成室員

陳

思楠

(講師)

(特命助教)(特命助教)[兼務]理学研究科数学専攻[担当]共通教育・リカレント教育・センター運営業務[役職]DX 企画コンサルティング室員[担当]共通教育・リカレント教育・センター運営業務[兼務]⼯学研究科電気電⼦⼯学専攻

中⼭

晶絵

稲垣

明⾥

[担当]先端研究開発

松⽥聖樹[担当]先端研究開発(特命助⼿)(特命助教)(特命助教)[担当]共通教育・センター運営業務担当※株式会社 Integral Geometry Science とのクロスアポイントメント※株式会社 Integral Geometry Science とのクロスアポイントメント

51.1.2 配置教員（40 名）
本センターにおける全学教育、研究、連携、リカレント教育のミッションを遂⾏するため、主配置教員以外に理⼯系、医学系、⼈⽂社会系など全学組織から選出された数理・データサイエン
ス・AI を専⾨分野とする教員 40 名が配置されている。配置教員の詳細については、1.3 を参照の
こと。
1.1.3

1.2.

事務員
⽒

名

職

名

在職期間

堀越

啓⼆

教育研究補佐員2022/ 4/1 〜 2022/9/30

曽⽥

ゆき野

事務補佐員

2022/ 7/1 〜

肥塚

聡⼦

事務補佐員

2022/ 7/1 〜2023/3/31

村上

⾥佳

事務補佐員

2022/10/1 〜2023/3/31

仲⼭

由紀⼦

事務補佐員

2023/ 2/1 〜

数理・データサイエンスセンターの組織

2022 年 5 ⽉に数理・データサイエンスセンターにリカレント教育部⾨を設置し、本センターは以下の構成となった。
図11.3

数理・データサイエンスセンターの組織図

各部⾨の教員の構成

全学教育部⾨、研究部⾨、連携部⾨、リカレント教育部⾨の４部⾨で構成される。各部⾨に配6置された教員は以下のとおりである（2023 年 3 ⽉ 31 ⽇時点）。主配置が本センターでない神⼾
⼤学教員は、配置教員である。
1.3.1

全学教育部⾨（12 名）

役

割〇：配置教員

名

配置

職

名

⾸藤 信通

◎

教

授

稲葉 太⼀

〇

准教授

⼤学院⼈間発達環境学研究科

阪本 雄⼆

〇

准教授

⼤学院⼈間発達環境学研究科

⻘⽊

敏

〇

教

授

⼤学院理学研究科

⾼⼭ 信毅

〇

教

授

⼤学院理学研究科

福⼭ 克司

〇

教

授

⼤学院理学研究科

菊池

誠

〇

教

授

⼤学院システム情報学研究科

⾅井 英之

〇

教

授

⼤学院システム情報学研究科

データサイエ

⼤川 剛直

〇

教

授

⼤学院システム情報学研究科

ンス・AI

熊本 悦⼦

〇

教

授

DX・情報統括本部情報基盤センター

殷

成久

〇

准教授

DX・情報統括本部情報基盤センター

中⼭ 晶絵

◎

特命助⼿

数理・データサイエンスセンター

部⾨⻑

数理科学

教務全般
1.3.2

⽒

◎：主配置教員

研究部⾨（51 名）
役

割

部⾨⻑

基礎汎⽤

⽒

◎：主配置教員

所

属

数理・データサイエンスセンター〇：配置教員

名

配置

職

名

中村 匡秀

◎

教

授

数理・データサイエンスセンター

⾸藤 信通

◎

教

授

数理・データサイエンスセンター

光明

新

◎

講

師

数理・データサイエンスセンター

⽥原 伸彦

◎

特命助教

数理・データサイエンスセンター

稲葉 太⼀

〇

准教授

⼤学院⼈間発達環境学研究科

阪本 雄⼆

〇

准教授

⼤学院⼈間発達環境学研究科

⽻森 茂之

〇

教

授

⼤学院経済学研究科

⻘⽊

敏

〇

教

授

⼤学院理学研究科

⾼⼭ 信毅

〇

教

授

⼤学院理学研究科

⻄野 友年

〇

准教授

⼤学院理学研究科

福⼭ 克司

〇

教

授

⼤学院理学研究科

牧野 淳⼀郎〇教

授

⼤学院理学研究科

⼤森 敏明

〇

准教授

⼤学院⼯学研究科

井上 広明

〇

助

教

⼤学院⼯学研究科

⾅井 英之

〇

教

授

⼤学院システム情報学研究科

⼤川 剛直

〇

教

授

⼤学院システム情報学研究科

菊池

誠

〇

教

授

⼤学院システム情報学研究科

⾕⼝ 隆晴

〇

准教授

⼤学院システム情報学研究科

7

所

属

社会実装

価値創造

滝⼝ 哲也

〇

教

授

都市安全研究センター

上東 貴志

〇

教

授

計算社会科学研究センター

⼩澤 誠⼀

◎

教

授

数理・データサイエンスセンター⽊村 建次郎◎教授

数理・データサイエンスセンター

⼭⽥

明

◎

教

授

数理・データサイエンスセンター

堀越 啓⼆

◎

特命教授

数理・データサイエンスセンター

伊藤 真理

◎

特命准教授

数理・データサイエンスセンター

陳

思楠

◎

特命助教

数理・データサイエンスセンター

稲垣 明⾥

◎

特命助教

数理・データサイエンスセンター

松⽥ 聖樹

◎

特命助教

数理・データサイエンスセンター

村尾

元

〇

教

授

⼤学院国際⽂化学研究科

難波 明⽣

〇

教

授

⼤学院経済学研究科

⻩

磷

〇

教

授

⼤学院経営学研究科

後藤 雅敏

〇

教

授

⼤学院経営学研究科

藤原 賢哉

〇

教

授

⼤学院経営学研究科

南 知惠⼦

〇

教

授

⼤学院経営学研究科

畠⽥

敬

〇

准教授

⼤学院経営学研究科

安⽥ 尚史

〇

教

授

⼤学院保健学研究科

⼊⼦ 英幸

〇

准教授

⼤学院保健学研究科

寺⽥

努

〇

教

授

⼤学院⼯学研究科

⿊⽊ 修隆

〇

准教授

⼤学院⼯学研究科

⽩⽯ 善明

〇

准教授

⼤学院⼯学研究科

藤井 信忠

〇

准教授

⼤学院システム情報学研究科

平⽥ 燕奈

〇

准教授

⼤学院海事科学研究科

川⼝

博

〇

教

授

⼤学院科学技術イノベーション研究科

熊本 悦⼦

〇

教

授

DX・情報統括本部情報基盤センター

殷

成久

〇

准教授

DX・情報統括本部情報基盤センター

⼿嶋

豊

〇

教

授

⼤学院法学研究科

品⽥

裕

〇

教

授

⼤学院法学研究科

忽那 憲治

〇

教

授

⼤学院経営学研究科

鶴⽥ 宏樹

〇

准教授

バリュースクール

祇園 景⼦

〇

准教授

バリュースクール

横川 博⼀
⽯川 慎⼀郎１.３.3
役

連携部⾨（13 名）
割

⽒

名

〇
〇

教

授

教

授

◎：主配置教員配置

職

⼤学教育推進機構国際コミュニケーショ
ンセンター
⼤学教育推進機構国際コミュニケーショ
ンセンター〇：配置教員名8

所

属

⼩澤 誠⼀◎教

授

数理・データサイエンスセンター

⼭⽥

明

◎

教

授

数理・データサイエンスセンター

堀越 啓⼆

◎

特命教授

数理・データサイエンスセンター

陳

思楠

◎

特命助教

数理・データサイエンスセンター

鶴⽥ 宏樹

〇

准教授

バリュースクール

祇園 景⼦

〇

准教授

バリュースクール

栗尾

孝

〇

特命教授

産官学連携本部

本村 陽⼀

−

客員教授

森永

聡

−

客員教授

板井 光輝

−

客員研究員

阪井 尚樹

−

客員研究員

国際連携

平⽥ 燕奈

〇

准教授

⾼⼤連携

林

−

客員研究員

部⾨⻑
DX 企画コンサ
ルティング室

産官学連携

1.3.4

兵⾺

リカレント教育部⾨（5 名）役

数理・データサイエンスセンター（国⽴研究開発法⼈産業技術総合研究所）
数理・データサイエンスセンター（⽇本電気株式会社）
数理・データサイエンスセンター（株式会社⽇⽴システムズ）
数理・データサイエンスセンター（株式会社ビヨンド・ザ・データ）
⼤学院海事科学研究科

神⼾⼤学附属中等教育学校◎：主配置教員〇：配置教員

割

⽒

名

配置

職

名

所

部⾨⻑

⼩澤

誠⼀

◎

教

授

数理・データサイエンスセンター

伊藤

真理

◎

特命准教授

数理・データサイエンスセンター

⾼度 DX ⼈材育

光明

新

◎

講師

数理・データサイエンスセンター

成室

⽥原

伸彦

◎

特命助教

数理・データサイエンスセンター

村尾

元

〇

教

⼤学院国際⽂化学研究科

1.4

客員教授・客員研究員
職

名

客員教授

客員研究員

1.5

授

属

⽒

名

期

間

所

属

森永

聡

2022/4/1〜2023/3/31

⽇本電気株式会社

本村

陽⼀

2022/4/1〜2023/3/31

国⽴研究開発法⼈ 産業技術総合研究所

阪井尚樹

2022/4/1〜2023/3/31

株式会社ビヨンド・ザ・データ

鈴⽊⼀博

2022/4/1〜2023/3/31

東芝ナノアナリシス株式会社

林

兵⾺2022/4/1〜2023/3/31

神⼾⼤学附属中等教育学校

中井友昭

2022/4/1〜2023/3/31

株式会社 eftax

板井光輝

2022/4/1〜2023/3/31

株式会社⽇⽴システムズ

運営委員会
⽒

名

職

名

⼩澤 誠⼀

センター⻑・連携部⾨⻑（委員⻑）

リカレント教育部⾨⻑所

属

数理・データサイエンスセンター9中村 匡秀副センター⻑・研究部⾨⻑

数理・データサイエンスセンター

⾸藤 信通

副センター⻑・全学教育部⾨⻑

数理・データサイエンスセンター⽊村 建次郎教授

数理・データサイエンスセンター

⼭⽥

教

授

数理・データサイエンスセンター

堀越 啓⼆

特命教授

数理・データサイエンスセンター

平井 晶⼦

教

授

⼤学院⼈⽂学研究科

末⽯ 直也

教

授

⼤学院経済学研究科

⽯井 尊⽣

教

授

⼤学院農学研究科

前⽥ 英⼀

特命教授

1.6

明

医学部附属病院

アドバイザリーボード
⽒

名

所

属

上⽥ 修功

理化学研究所 ⾰新知能統合研究センター・副センター⻑

中⻄ 寛⼦

情報・システム研究機構 統計数理研究所・特任教授

⻄⼝ 健⼆

株式会社⽇本総合研究所・フェロー

樋⼝ 知之

中央⼤学 AI・データサイエンスセンター・所⻑

藤岡

神⼾市企画調整局 参画連携推進担当／部⻑

健

国⽴研究開発法⼈ 情報通信研究機構／執⾏役・サイバーセキュリティ研究

盛合 志帆

所／所⻑

⼭下 善之

東京農⼯⼤学 ⼯学研究院応⽤化学部⾨・教授

1.7 評価専⾨委員会
⽒

名

所

⾸藤 信通

数理・データサイエンスセンター・副センター⻑・全学教育部⾨⻑

（委員⻑）

1.8

稲葉 太⼀

⼤学院⼈間発達環境学研究科・准教授

藤原 賢哉

⼤学院経営学研究科・教授

牧野 淳⼀郎⼤学院理学研究科・教授

前⽥ 英⼀

医学部附属病院・特命教授

⼈事異動（2022 年度）
⽒

属※事務職員除く

名

役

職

異動⽇

着

任

⼩澤 誠⼀

教

授

2022/4/1

着

任

中村 匡秀

教 授

2022/4/1

着

任

⾸藤 信通

教 授

2022/4/1

備考副センター⻑からセンター⻑に昇格
システム情報学研究科准教授から昇任
副センター⻑に着任
近畿⼤学理⼯学部准教授から着任
副センター⻑に着任

10

採

⽤

⽥原 伸彦

特命助教

2022/4/1

学術研究員から着任

継

続

森永

聡

客員教授

2022/4/1

⽇本電気株式会社

継

続

本村 陽⼀

客員教授

2022/4/1

国⽴研究開発法⼈産業技術総合研究所

継

続

阪井 尚樹

客員研究員

2022/4/1

株式会社ビヨンド・ザ・データ

継

続

鈴⽊ ⼀博

客員研究員

2022/4/1

東芝ナノアナリシス株式会社

継

続

林

兵⾺

客員研究員

2022/4/1

神⼾⼤学附属中等教育学校

継

続

中井 友昭

客員研究員

2022/4/1

株式会社 eftax

継

続

板井 光輝

客員研究員

2022/4/1

株式会社⽇⽴システムズ

配

置

平⽥ 燕奈

准教授

2022/4/1

神⼾⼤学⼤学院海事科学研究科

配

置

井上 広明

助

教

2022/4/1

神⼾⼤学⼤学院⼯学研究科

採

⽤

⼭⽥

明

教 授

2022/9/1

株式会社 KDDI 総合研究所から着任

採

⽤

堀越 啓⼆

特命教授

2022/10/1

教育研究補佐員から着任

採

⽤

陳

思楠

特命助教

2022/10/1

JSPS 特別研究員 PD から着任

採

⽤

伊藤 真理

特命准教授

2022/12/1

東京理科⼤学から着任

退

職

光明

新

講 師

2023/3/31

退

職

中⼭ 晶絵

特命助⼿

2023/3/31

中井 友昭

客員研究員

2023/3/31

客員期
間終了

兵庫県⽴⼤学⼤学院理学研究科・准教授に転任株式会社 eftax

112．センター予算
2.1

概要

センター予算は、運営経費、受託事業費・補助⾦（政府系）、共同研究・受託研究に分かれ、2022 年度に採択された事業名や獲得した事業費・研究費を以下に⽰す。なお、前年度（2021 年度）以前に獲得した各種経費については、参考のため、付録１に⽰す。
2022 年度においては、本年度から新設されたミッション実現戦略分２件、⽂部科学省概算要
求・ミッション実現加速化経費（教育研究組織整備）1 件、⽂部科学省令和 3 年度補正予算「DX等成⻑分野を中⼼とした就職・転職⽀援のためのリカレント教育推進事業」1 件を受託した。また，
⾼度教養科⽬「⽇本総研×神⼾⼤学 オープンイノベーションワークショップ（OIWS）」を企
画・運営するため、株式会社⽇本総合研究所との共同研究を 1 件受託した。
なお、教員が獲得した科学研究費や受託研究費，共同研究，研究助成・奨学寄附⾦などの競争的研究費は、センター予算ではなく、「4．研究部⾨の活動」にまとめて記載し、個々の研究業績
は「7．主配置教員の活動データ」に記載する。
2.1

運営経費（千円）
種別

運営費交付⾦
運営費交付⾦

事業名/財源名
ミッション実現戦略分 11【全学教育部⾨】「神⼾⼤学数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」
ミッション実現戦略分 12【リカレント教育部⾨】「DX トップ⼈材育成と産官学連携による社会⼈リカレント教育」

予算額
21,2005,000

ミッション実現加速化経費(教育研究組織整備)【研究部⾨】
運営費交付⾦「Society5.0 と地⽅創⽣を実現する DX 推進拠点 ― ⾼度⼈材育成

38,990と DX 課題解決のための実証プラットフォーム構築」
⼀般財源

管理運営経費

⼀般財源

戦略的事業経費

⼀般財源

4,354
国際共同研究強化事業 A 型予算配分

教育経費【リカレント教育部⾨】

2.2

3,100

⽂科省受託リカレント事業受講料収⼊
合

90

計

72,734

受託事業費・補助⾦（政府系）(千円)

委託機関

代表者
中村

⽂部科学省

保

(理事・副
学⻑)

名

称

予算額

⽂部科学省 R3 年度補正予算「DX 等成⻑分野を中⼼とした就職・転職⽀援のためのリカレント教育推進事業」『Society5.0 と地⽅創⽣を加速させる次世代 DX リーダ

37,091

育成プログラム』
合計

37,091122.3

共同研究費・受託研究費等（千円）

種別

名

称

共同

産学官地域連携デジタル⼈材育成

研究

ラボの構築および運営
合

受託者

委託機関

予算

⾸藤 信通

株式会社⽇本総合研究所

1,000

計

1,000

2.４ 数理・データサイエンスセンター教育研究⽀援基⾦・寄附⾦
2022 年度 79 千円（9 件）

13

3．全学教育部⾨の活動
3.1

ミッション

世界的にデータ駆動型社会の到来が予想される中、神⼾⼤学の学部・⼤学院における全学的な数理・データサイエンス標準カリキュラムの整備により、様々な分野の学⽣に数理・データサイ
エンスの基礎をレベルごとに⾝に着けさせることをミッションとする。また、様々なデータを有する企業・⾃治体からデータの提供や課題を受けて、課題解決型・価値創造型アドバンストプロ
グラムの企画・開発・実施を⾏い、神⼾⼤学データイノベーションプログラムとして、⼈材育成の仕組みを構築する。
3.2

数理・データサイエンス・AI 教育のこれまでの取組み

世界的にデータ駆動型社会の到来が予想される中、2017 年 12 ⽉ 1 ⽇に設⽴された数理・デー
タサイエンスセンターでは、⼤学教育推進機構、教養教育院（2021 年度までは国際教養教育院）
および各学部と協⼒して、学⼠課程、博⼠前期（修⼠）課程、博⼠後期課程の数理・データサイ
エンス教育を推進しているほか、兵庫・神⼾地区の国公私⽴⼤学の学⽣・教職員や社会⼈への教育普及活動、⾼⼤連携事業に取り組んでいる。以下にその概要を⽰す。
図2

数理・データサイエンス・AI 教育の取組み

14

3.2.1 学⼠課程
2018 年度より神⼾⼤学の学部における全学的な「神⼾⼤学数理・データサイエンス標準カリキュラムコース」を整備し、7 学部において実施した。2019 年度には⽂学部、法学部が加わり、また 2020 年度からは医学部が加わり、全 10 学部を対象に実施している。標準カリキュラムコース
では神⼾⼤学において様々な分野の学⽣に数理・データサイエンスの基礎を⾝につけさせるプロ
グラムを開発している。
2020 年度、⽂部科学省の共通政策課題で、特定分野（社会科学系）の協⼒校に選定されたことから、社会科学系 3 学部（法学、経済学、経営学）の 2021 年度以降⼊学⽣を対象に、「神⼾⼤学社会科学系データサイエンス・AI カリキュラムコース」を設置した。本コースは、標準カリキュ
ラムコースに続く専⾨科⽬を中⼼にした応⽤基礎レベルのカリキュラムコースである。カリキュ
ラムの中⼼となる「データサイエンス・AI 演習 A、B」は 2020 年度より⾼度教養科⽬として経済学部が開講している。
2022 年度より、すべての学部・学科の学⽣が基礎教養科⽬の必要修得単位として算⼊可能な科
⽬として新たに「データサイエンス基礎学」を開講し、「データサイエンス基礎学」、「情報基礎」の必修 2 科⽬からなる数理・データサイエンス・AI 教育プログラム（リテラシーレベル）のカリキュラムを提供している。
3.2.2 博⼠前期（修⼠）課程
2018 年度に、⽂部科学省の未来価値創造⼈材育成プログラム「超スマート社会の実現に向けたデータサイエンティスト育成事業」の取り組みとして、「独り⽴ちデータサイエンティスト⼈材育成プログラム（DS4）」が採択された。このプログラムは⼤阪⼤学を代表校とし、滋賀⼤学、同志社⼤学、神⼾⼤学が連携校として、6 つのコースを実施し、産業界・地⽅公共団体とも協⼒しな
がらデータサイエンティストの育成にあたっている。
3.2.3 博⼠後期課程
2017 年度に⼤阪⼤学を代表校とする「データ関連⼈材育成関⻄地区コンソーシアム（DuEX）」
が、「データ関連⼈材育成プログラム」に選定され、神⼾⼤学も協定校として参加し、2018 年度から、博⼠後期課程を中⼼とした⼈材育成プログラムを実施している。
3.2.4 理⼯系⼈材教育および社会⼈教育2017 年に、新しい価値を創造し、世界で活躍できるグローバル理⼯系⼈材の育成のために、「志プログラム、グローバル教育、数理・データサイエンス教育、理⼯系基礎教育、イノベーシ
ョン教育」を統合した理⼯系⼈材育成プログラムを導⼊する事とした。2017 年から 2021 年度まで、神⼾⼤学のＯＢ・ＯＧを中⼼とした「神⼾⼤学「志」講義」を開講した。また、2016 年より、⽇本総合研究所と神⼾⼤学が協働で、オープンイノベーションワークショップ(以下 OIWS)「Ｉ
Ｔと⾦融ビジネスの最前線」を理学部・理学研究科科⽬として開講した。学部と⼤学院共通、さらに分野を問わず集まった学⽣が PBL を⾏い、⽂理融合教育を実現している。2018 年度からは、⼯学部・⼯学研究科の科⽬として、OIWS「⾦融ビジネスと情報システム⼯学」を開講している。
2019 年度は、⼀般社団法⼈デジタルトランスフォーメーション研究機構(RIDX)、⽇本総合研究所と共同で、神⼾市より⽀援を得て、神⼾三宮地区で「KOBE×DX プロジェクト 2019」を開催
15

し、社会⼈教育を⾏った。2020 年度は、他⼤学、産業界・地⽅⾃治体との連携を加速する「産官学地域連携デジタル⼈材育成ラボ」（2022 年度より「DX 企画コンサルティング室」）を設置した。⼀般社団法⼈デジタルトランスフォーメーション研究機構(RIDX)と共催で、2020 年 10 ⽉〜
1 ⽉に「DX 実務者講座」を Zoom で開催した。2021 年度には、8 ⽉〜9 ⽉に「データサイエンス
実務者講座」、10 ⽉に「ミドルマネジメント向け DX セミナー」を Zoom で開催した。
2022 年度は、神⼾⼤学が⽂部科学省 令和 3 年度「DX 等成⻑分野を中⼼とした就職・転職⽀援のためのリカレント教育推進事業」に採択された「次世代 DX リーダ育成プログラム」において、基礎コア科⽬（データサイエンス・AI 基礎、Python 基礎演習）、DX 課題解決型 PBL を社会⼈向けに提供している。また、基礎コア科⽬の内容を基にして⾃⼰学習可能な e-learning プログラム「DX 基礎講座」を展開している。次年度は 2022 年度の取り組みを継続させながら、2022 年度に提供した「次世代 DX リーダ育成プログラム」の修了者に対応する教育プログラムを企画する予
定である。
3.2.5

⼤学連携

2019 年には、「⼤学連携と産学地域連携を活かした数理・データサイエンス標準カリキュラムの開発と地域への普及」を共通政策として提案し、「⼤学における数理・データサイエンス教育の全国展開」の近畿ブロックの協⼒校に選定された。関⻄地区、兵庫・神⼾地区の国公私⽴⼤学の教員への FD 活動や、この地域の⼤学の学⼠課程における「数理・データサイエンス・AI リテ
ラシー教育」の普及に向けた活動を、拠点校の⼤阪⼤学、京都⼤学、滋賀⼤学と⾏っている。
2020 年度の概算要求においては、「社会科学系のモデルカリキュラム」の策定と普及を⾏う特定分野の協⼒校に認定された。
また、兵庫・神⼾地区の⼤学に対して数理・データサイエンス教育を普及させるため、⼤学コンソーシアムひょうご・神⼾の単位互換制度を利⽤して、リテラシーレベルのモデルカリキュラ
ムに沿った内容を網羅した基礎教養科⽬「データサイエンス基礎学」（2021 年度までは「総合科⽬Ⅱ（データサイエンス基礎）」）を提供している。
3.3
3.3.1

数理・データサイエンス・AI 教育
提供する授業科⽬

以下の科⽬群を、数理・データサイエンスセンターで運営・実施している。教養教育院、⼯学部・⼯学研究科、理学部・理学研究科、経済学部およびデータサイエンス教育部会と連携して開講している。特に、表記がないものは、教養教育院開講の全学共通教育科⽬である。2022 年度からは、「神⼾⼤学数理・データサイエンス・AI 教育プログラム（リテラシーレベル、応⽤基礎レベル）」のカリキュラムを提供している。
リテラシーレベル（必修 2 単位）については、これまで開講していた総合科⽬Ⅱ「データサイ
エンス基礎」を全学の学⽣を対象とした基礎教養科⽬「データサイエンス基礎学」として開講
し、「データサイエンス基礎学」「情報基礎」を必修としており、⽂部科学省から数理・データ
サイエンス・AI 教育プログラム（リテラシーレベル）の認定を受けている。なお、現在「データサイエンス基礎学」については、将来的に全学必修化に向けて検討を進めている。
また、応⽤基礎レベル（6 単位以上の修得によって修了。学部・学科によって修了要件は異なる。）については、総合教養科⽬「データサイエンス概論Ａ，Ｂ」をコアとなる科⽬として、総16

合教養科⽬「データサイエンス基礎演習」「データサイエンス PBL 演習 A，B」および各学部・学科の専⾨科⽬等から構成され、数理・データサイエンス・AI と専⾨分野の共創を⽬指したカリ
キュラム構成となっている。
学部・共通教育科⽬
・基礎教養科⽬「データサイエンス基礎学」（1 単位）
・総合教養科⽬「データサイエンス⼊⾨」（1 単位）
・総合教養科⽬「データサイエンス概論Ａ，Ｂ」（各 1 単位）
・総合教養科⽬「データサイエンス基礎演習」（1 単位）
・⾼度教養科⽬「データサイエンスＰＢＬ演習Ａ，Ｂ」（各 1 単位）
学部・専⾨科⽬
・⾼度教養科⽬

⽇本総研×神⼾⼤学 ｵｰﾌﾟﾝｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝﾜｰｸｼｮｯﾌﾟ「IT と⾦融ビジネスの最前線」 (理学部開講) （1 単位）
・⾼度教養科⽬

⽇本総研×神⼾⼤学ｵｰﾌﾟﾝｲﾉﾍﾞｰｼｮﾝﾜｰｸｼｮｯﾌﾟ「⾦融ビジネスと情報システム⼯学」（⼯学部開講）（1 単位）
・⾼度教養科⽬「データサイエンス・AI 演習Ａ」（経済学部開講）（1 単位）
・⾼度教養科⽬「データサイエンス・AI 演習Ｂ」（経済学部開講）（1 単位）【神⼾⼤学社会科学系データサイエンス・AI カリキュラムコース】
⼤学院博⼠課程前期課程・専⾨科⽬
・実践データ科学演習 A（⼯学研究科開講）（1 単位）
・実践データ科学演習Ｂ（⼯学研究科開講）（1 単位）・データサイエンス特論 1（理学研究科開講）（1 単位）・データサイエンス特論 2（理学研究科開講）（1 単位）・⽇本総研×神⼾⼤学 オープンイノベーションワークショップ（OIWS）「IT と⾦融ビジネスの最前線」（理学研究科開講) （1 単位）・⽇本総研×神⼾⼤学オープンイノベーションワークショップ（OIWS）「⾦融ビジネスと情報システム⼯学」（⼯学研究科開講）（1 単位）・データサイエンスコンテスト型 PBL 実習（⼯学研究科開講）（1 単位）
⼤学院博⼠課程後期課程・専⾨科⽬
・実践データ科学演習 A（⼯学研究科開講）（1 単位）
・実践データ科学演習Ｂ（⼯学研究科開講）（1 単位）・データサイエンス特論 1（理学研究科開講）（1 単位）・データサイエンス特論 2（理学研究科開講）（1 単位）・⽇本総研×神⼾⼤学オープンイノベーションワークショップ（OIWS）「⾦融ビジネスと情報システム⼯学」（⼯学研究科開講）（1 単位）・データサイエンスコンテスト型 PBL 実習（⼯学研究科開講）（1 単位）
173.3.2

学部・共通教育科⽬の成績分布および授業アンケート結果

2022 年度に開講したデータサイエンス科⽬の成績分布および授業アンケートの結果を下記に⽰す。各評価の下の数字は当該成績を獲得した学⽣の⼈数である。
(a) 成績分布
開講

4Q
2, 3Q

履修

合格率

者数

者数

[%]

28

1813

1841

98.5

198

116

1085

1201

90.3

秀

優

良

可

不可

データサイエンス基礎学

180

550

968

115

111

330

446

時期
1, 2,

合格

科⽬

データサイエンス⼊⾨/
データサイエンス⼊⾨ A

1Q

データサイエンス概論 B

23

70

61

43

82

197

279

70.6

3Q

データサイエンス概論 A

11

120

249

248

178

628

806

77.9

4Q

データサイエンス概論 B

61

192

175

69

158

497

655

75.9

53

148

115

112

117

428

545

78.5

0

27

85

28

12

140

152

92.1

14

43

23

10

33

90

123

73.2

486

1522

2186

839

780

5033

5813

86.6

3, 4Q

データサイエンス基礎
演習
データサイエンス PBL

3Q

演習 A
データサイエンス PBL

4Q

演習 B

総計

成績の基準（得点は 1 点刻み）
秀

優

良

可

不可

100〜90

89〜80

79~70

69~60

59~0

(b)授業評価アンケートの結果
データサイエンス基礎学
有益であった24.3%

どちらかといえば有益であった

26.7%

データサイエンス⼊⾨
有益であった9.4%

どちらかといえば有益であった

13.7%(履修者数：1841 名/回答数 1137 ⼈/無回答 704 ⼈）
どちらともいえない

8.4%

どちらかといえば有益ではなかった

1.5%

有益ではなか
った

無回答

0.9%

38.2%

(履修者数：1201 名/回答数 364 ⼈/無回答 837 ⼈）
どちらとも
いえない

5.0%

どちらかといえば有益では
なかった

1.5%

18

有益ではなか
った

無回答

0.7%

69.7%

データサイエンス概論 A(履修者数：806 名/回答数 196 ⼈/無回答 610 ⼈）有益であったどちらかといえば有益であった

どちらとも
いえない

7.8%

8.8%

5.1%

データサイエンス概論 B（1Q）1.6%

有益ではなか
った

無回答

1.0%

75.7%

(履修者数：279 名/回答数 58 ⼈/無回答 221 ⼈）有益であったどちらかといえば有益であった

どちらとも
いえない

10.8%

8.2%

0.7%

データサイエンス概論 B（4Q）

どちらかといえば有益ではなかった

0.7%

有益ではなか
った

無回答

0.4%

79.2%

(履修者数：655 名/回答数 146 ⼈/無回答 509 ⼈）有益であったどちらかといえば有益であった

どちらとも
いえない

7.6%

9.6%

3.8%

データサイエンス基礎演習

どちらかといえば有益ではなかった

どちらかといえば有益ではなかった

0.8%

有益ではなか
った

無回答

0.5%

77.7%

(履修者数：545 名/回答数 164 ⼈/無回答 381 ⼈）有益であったどちらかといえば有益であった

どちらとも
いえない

14.7%

10.5%

2.9%

どちらかといえば有益ではなかった

0.9%

有益ではなか
った

無回答

1.1%

69.9%

データサイエンス PBL 演習 A (履修者数：152 名/回答数 19 ⼈/無回答 133 ⼈）有益であった7.9%

どちらかといえば有益であった

3.9%

どちらかといえば有益ではなかった

どちらともい
えない

0.7%

0.0%

有益ではなか
った

無回答

0.0%

87.5%

データサイエンス PBL 演習 B (履修者数：123 名/回答数 19 ⼈/無回答 104 ⼈）有益であった

4.9%

3.3.3

どちらかといえば有益であった

6.5%

どちらかといえば有益ではなかった

どちらともい
えない

2.4%

0.0%

有益ではなか
った

無回答

1.6%

84.6%

神⼾⼤学社会科学系データサイエンス・AI カリキュラムコース

本カリキュラムコースは、2021〜2022 年度の社会科学系 3 学部（法学、経済学、経営学）⼊学
⽣を対象としている。2020、2021 年度は、カリキュラムの中⼼となる「データサイエンス・AI
演習 A、B」を試⾏的に実施した。履修者数、合格者、合格率(%)は以下のとおりである。
開講
時期

科⽬

4Q 集中

データサイエンス・AI(2/17,20)

演習 A

秀

優

良

可

不可

18

30

46

12

32

19

合格

履修

合格率

者数

者数

[%]

106

138

76.8

4Q 集中データサイエンス・AI(2/22,24)

演習 B

3.4

15

12

17

4

23

48

71

67.6

神⼾⼤学数理・データサイエンス・AI 教育プログラム

神⼾⼤学数理・データサイエンス・AI 教育プログラム（図 3 参照）では、今後のデジタル社会において、数理・データサイエンス・AI を⽇常の⽣活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を主体的に⾝につけること、そして、学修した数理・データサイエンス・AI に関する知識・技能をもとに、これらを扱う際には、⼈間中⼼の適切な判断ができ、不安なく⾃らの意志で
AI 等の恩恵を享受し、これらを説明し、活⽤できるようになることを学修⽬標としている。
プログラム構成は、リテラシーレベル（初級）、応⽤基礎レベル（中級）、そして、より⾼度な AI 技術を学び、企業共同研究等で本物の課題解決にも取り組める上級コースとして、「神⼾データサイエンス操練所」がある。
図3

3.4.1

神⼾⼤学数理・データサイエンス・AI 教育プログラム

リテラシーレベル（初級）(a)プログラム概要
2018 年度から学部⽣を対象として設置した「数理・データサイエンス標準カリキュラムコース」
を発展させ、「神⼾⼤学数理・データサイエンス・AI 教育プログラム（リテラシーレベル、応⽤
基礎レベル）」を全学展開している。リテラシーレベル（必修 2 単位）については、総合科⽬Ⅱ「データサイエンス基礎」と情報科⽬「情報基礎」の 2 単位から構成されるカリキュラムとしており、2021 年度に⽂部科学省から数理・データサイエンス・AI 教育プログラム（リテラシーレベル）の認定を受けているが、2022 年度より「データサイエンス基礎」を全学の学⽣が履修可能である基礎教養科⽬「データサイエンス基礎学」として開講し、すべての学⽣が学部・学科によらずリテラシーレベルのカリキュラムを履修できるよう整備した。なお、現在「データサイエンス
基礎学」については、全学必修化に向けて検討を進めている。
リテラシーレベルで学⽣に⾝につけさせる能⼒として、以下を想定している。
(1) 社会におけるデータ・AI 利活⽤について、その重要性と活⽤⽅法を理解することができる。
(2) データに関する留意点・情報セキュリティに関する必要な知識・考え⽅を⾝に付けることができる。
(3) スプレッドシート等を利⽤してデータを整形・可視化し、結果を適切に解釈することができ20

る。
(b)プログラム必須科⽬「データサイエンス基礎学」
インターネット・情報技術の進展により、ビッグデータや AI の活⽤が可能になり社会に新しい価値が⽣まれ、⽇常にも⼤きな変化をもたらしています。本授業では、今後のデジタル社会において必要とされている数理・データサイエンス・AI の概念や⼿法を学び、それらを活⽤するための基礎を⾝につけます。
社会におけるデータ・AI 利活⽤を理解し、データを扱う上での基礎、データに関する留意点・
情報セキュリティに関して必要な知識・考え⽅を⾝につけることを到達⽬標とする。
3.4.2

応⽤基礎レベル（中級）(a)プログラム概要
応⽤基礎レベルでは、⾃らの専⾨分野への数理・データサイエンス・AI の応⽤基礎⼒の修得を⽬指し、学⽣に⾝につけさせる能⼒として、以下を想定している。
(1) AI を実現する⼿段として「アルゴリズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」、「システム最適化」の概念や知識を習得する。
(2) AI の歴史、応⽤分野、研究やビジネスの現場で AI の構築から運⽤までの⼀連の流れを習得する。
(3) 機械学習・深層学習の学習⽅式と基礎理論を理解し、各種センサから取得された数値・時系
列、画像、⾳声、テキストに対して、正しく前処理、特徴変換、分類・予測を⾏うための各種⼿法を習得する。
(4) 課題解決における「課題発⾒と定式化」、「データ取得」、「データの取り扱い」、「モデル化」、「結果の可視化」、「検証、活⽤」と⼀連のステップを習得する。
(5) 各学部・各学科の専⾨科⽬において、各研究領域におけるデータサイエンス、データエンジ
ニアリング、AI の基礎・応⽤・連携を学ぶ。
(b) プログラム必修科⽬：データサイエンス概論 A・B (各 1 単位)
データサイエンスは、観測によって得た実世界のデータから有益な知⾒を数式やルールなどの形式で記述し、それを利⽤して価値創造を⾏う、「データ駆動型」の推論アプローチを体系化した学問である。これまで、数理統計学、機械学習、データマイニングなどで独⽴に研究されてきた学問領域がデータサイエンスとしてまとめて認知され、それに価値創造がつながることで、サイエンスやビジネスだけでなく、我々の⽣活に幅広く影響を与えるようになってきた。データは「21 世紀の⽯油」と⾔われるように、価値を潜在的に内包しているが、単なる数値の集まりに価値はない。そこから本当の価値を引き出す仕組みが必要であり、そこにデータサイエンスが重要な役割を果す。本講義では、このようにデータから価値を引き出すための必要となる，数理・データサイエンス・AI の基礎知識を学び，課題の発⾒と定式化からデータ収集、モデル化を経て得られた分析結果を活⽤するためのデータエンジニアリングの基礎⼒を養うことを⽬的とする。
本講義は、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが作成した「数理・データサ
イエンス・AI（応⽤基礎レベル）モデルカリキュラム」の学修⽬標やスキルセット等に基づいて構成されている。以下の項⽬を実データ、実課題（学術研究データや実課題から作ったダミーデ21

ータ等も含む）を⽤いた演習などを通して修得することを到達⽬標とする。
(1) AI を実現する⼿段として「アルゴリズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」、「システム最適化」の概念や知識を習得する。
(2) AI の歴史、応⽤分野、研究やビジネスの現場で AI の構築から運⽤までの⼀連の流れを習得する。
(3) 機械学習・深層学習の学習⽅式と基礎理論を理解し、各種センサから取得された数値・時系
列、画像、⾳声、テキストに対して、正しく前処理、特徴変換、分類・予測を⾏うための各種⼿法を習得する。
(4) 課題解決における「課題発⾒と定式化」、「データ取得」、「データの取り扱い」、「モデル化」、「結果の可視化」、「検証、活⽤」と⼀連のステップを習得する。
(c) プログラム選択必修科⽬：データサイエンス基礎演習(1 単位)
データサイエンス基礎演習は，2022 年度にこれまでのコンテンツを刷新し，応⽤基礎レベルの全学展開への対応を進めた．データサイエンスのためのプログラミング⾔語として世界で広く普及している Python を採り上げ，演習を通してプログラミングの基礎，および，データサイエンスの実践⽅法について学習するものである．到達⽬標としては，⽂系・理系を問わず全学の学⽣が，Python を⽤いて初等的なデータ分析を⾃分の⼿で⾏えるようになること．特に，pandas フレーム
ワークを⽤いて，⽬的・⽤途に応じたデータセットを⾃分の⼿で構築し，基本的な操作が⾏えるようになることをを⽬指すこととした．
神⼾⼤学全学の 1 学年の約半分にあたる 1200 名への授業展開を考え，3Q, 4Q それぞれ定員 600
名のクラスを設定した．教室の容量の関係から，授業はすべてオンライン形式とし，オンデマン
ドとリアルタイムを組み合わせた「反転学習」形式で⾏った．受講⽣は授業までに⾃宅で講義ビデオを視聴し，事前学習を⾏う．授業当⽇は，Zoom を活⽤してリアルタイム形式の授業を⾏い，学⽣は演習課題に取り組むとともに教員・TA への質問時間に充てる．
また，受講⽣は各⾃のノート PC を活⽤し，Python のオンライン実⾏環境である Google Colabを利⽤する．これにより，ノート PC の性能によらず，いつでもどこでも学習・演習が可能となる．また，Moodle の拡張モジュールである CodeRunner を活⽤して，受講者が Google Colab で作成したプログラムを LMS 上の課題提出欄にコピー＆ペーストして，⾃⾝で動作チェックし，納得したうえで課題の提出を⾏う機構を実装した．本⾃動採点の機能によって，受講⽣が⾃⾝の課題の出来栄えを即座に確認できるとともに，教員のエフォートを⼤きく効率化できた．
( d ) プ ログラム選択必修科⽬：データサイエンス PBL 演習（1 単位）
データサイエンス PBL 演習も上記基礎演習と同様に，2022 年度にこれまでのコンテンツを刷新した．全学 2 年⽣〜4 年⽣を対象とし，1 チーム 5〜6 名のグループワークによる PBL 授業を実施
した．学⽣の興味・モチベーションを引き上げるために，神⼾⼤学⽣活協同組合様の協⼒の下，
⽣協⾷堂の売上データをいただき，データに基づく知⾒の導出や⾷堂の経営施策を提案する課題を設定した．実施に当たっては，神⼾⼤学⽣活協同組合の⾷堂部と共同研究契約を締結し，PBL
で実データを活⽤させていただく代わりに，PBL で得られたデータ分析の成果を納めるという共同体制を構築した．
授業は Zoom を⽤いたオンライン・リアルタイム授業で⾏い，学⽣は Google Workspace 等を活22

⽤しながら，各回の PBL 課題を進めた．学⽣のグループ分けについては，学部・学年混成チーム
を教員側で作成し，多様な⽂化・視点からのアイデアが出るように⼯夫した．第 1 回の導⼊では，PBL とは何か，データ分析の⼿順（CRISP-DM）等を学習するとともに，神⼾⼤学⽣協の専務理事・坂本安弘⽒にも講義していただき，⽣協のビジネス，抱える課題，PBL 演習に期待すること等を紹介いただいた．学⽣は普段⾃分たちが利⽤する⾷堂の課題を⾝近な⾃分事としてとらえ，
PBL に取り組んだ模様である．
それぞれのグループは，第 2 回〜第 6 回で，問いを⽴て，データを眺め，問いに対する分析法
を考え，実際に分析し，結果をまとめた．第 7 回ではトータル 29 チームが成果発表を⾏い，それぞれデータに基づく施策の提案や知⾒の発⾒についてオンラインで発表した．各学⽣はそれぞれのプレゼンの評価とコメントをフォームから投⼊し，他⼰評価を⾏った．神⼾⼤学⽣協・坂本⽒にも同席いただき，成果を⾒ていただいた．第 8 回では，坂本⽒および教員から講評を⾏い，⼤変有意義な成果が得られたとコメントがあった．
3.4.3

神⼾データサイエンス操練所（上級）2019 年度より、データサイエンス・⼈⼯知能（ＡＩ）に対して志を⾼く持つ意識の⾼い学⽣を対象に、即戦⼒となるデータサイエンティストを養成するデータサイエンス⼈材育成プログラム
として神⼾データサイエンス操練所を開設している。これは通常のカリキュラム外のプログラム
であるが、勉強会（予備⾨）を通じた数学・統計・機械学習の基礎理論の習得や、Python などの⾔語スキルの習得を⾏いつつ、⼀定の能⼒を認められた学⽣は、数理・データサイエンスセンタ
ーにおける共同研究を通じて、実課題（実データ）に挑戦することができる。
2022 年度には、学部 1 年⽣が 31 名⼊所し、2023/3/31 時点で 139 名（⽂ 1, 国⼈ 13, 法 3, 経済
14, 経営 5, 理 6, 医 4, ⼯ 70, 農 6, 海洋 14 名）が在籍している。本年度では、以下の⾼度 DX ⼈材育成の取組みを⾏った。
①CMDS 論⽂セミナー：第 1〜4Q 毎週⽉・⽊

12:20-13:05、計 58 回開催②データサイエンス操練所・予備⾨セミナー「Python で深層学習を学ぶ」：
開講期間 2022/10/12〜2023/2/1、計 14 回、講師 有⽊康雄 神⼾⼤学名誉教授
参加⼈数 11 名③予備⾨セミナー「深層学習論⽂読み合わせ」：開講期間 2023/02/17〜2023/03/31、計 7 回、講師 有⽊康雄 神⼾⼤学名誉教授
参加⼈数 11 名④Python ハンズオン講習会「神⼾⼤学⽣のための英語による Python ⼊⾨」：
開講期間 2023/03/22, 27, 28（3 回、13:00-17:00）、実施：株式会社 eftax
参加⼈数 7 名（修⼠・博⼠課程在籍の外国⼈留学⽣）⑤画像 AI ハンズオン講習会：
開催期間 2023/03/29, 30（2 回、9:00-17:00）、実施：株式会社神⼾デジタルラボ
参加⼈数 8 名（B1：2 名、B3：2 名、M1：3 名、助教：1 名）⑥共同研究：５件、参加者

6 名（B1：1 名、B2：1 名、B3：4 名）

23

3.4.4

神⼾⼤学数理・データサイエンス・AI 教育プログラム修了者数

2022 年度の数理・データサイエンス・AI 教育プログラムの修了者数と所属学部の内訳は以下の通りである。
【AI 教育プログラム（リテラシーレベル）】（2018〜2022 年度⼊学⽣の合計）
1846 名（⽂学部 31 名、国際⼈間科学部 121 名、法学部 78 名、経済学部 248 名、経営学部 186
名、理学部 129 名、医学部医学科 86 名、医学部保健学科 145 名、⼯学部 520 名、農学部 106 名、海事科学部 1 名、海洋政策科学部 195 名）【AI 教育プログラム（応⽤基礎レベル）】19 名（国際⼈間科学部 19 名）
3.4.5

神⼾⼤学数理・データサイエンス・AI 教育プログラム修了証書

プログラム履修のインセンティブとして、デジタル修了証書であるオープンバッジを採⽤した。リテラシーレベルおよび応⽤基礎レベルの修了者には、図 4 のオープンバッジが授与され
る。
図4

3.5
3.5.1

オープンバッジによるプログラム修了証書

数理・データサイエンス標準カリキュラム
コース概要

2018 年度⼊学⽣から、データサイエンスの基礎を⾝につけることができる数理・データサイエ
ンス標準カリキュラムコースを開設した。2018 年度以降の⼊学⽣で対象学部に所属している学⽣
は、数理科⽬ 4 単位以上・統計科⽬ 2 単位以上・情報科⽬ 2 単位以上・データサイエンス科⽬ 2単位以上を修得し、かつ全体で 14 単位以上を修得することで、数理・データサイエンス標準カリ
キュラムコース修了認定証が授与される。これらの科⽬は主に１〜２年次⽣の科⽬から構成されている。数理科⽬、統計科⽬、情報科⽬は主に、既存の共通教育科⽬、各学部の専⾨科⽬から構成されている。データサイエンス科⽬は、2018 年度より開講された総合教養科⽬「データサイエ
ンス⼊⾨ A, B」、2019 年度から開講された総合教養科⽬「データサイエンス概論 A, B」、総合科⽬Ⅱ「データサイエンス基礎演習 A, B」、2020 年度から開講された⾼度教養科⽬「データサイ
エンスＰＢＬ演習 A, B」等からなる。これらの科⽬は、データサイエンス教育部会が企画、運営をしている。また、全体の科⽬構成の⾒直しを⾏い、2021 年度から統計科⽬として、総合科⽬Ⅱ「統計学基礎Ａ，Ｂ」を新たに開講した。
24

カリキュラムの詳細は下記のＵＲＬを参照のこと。
2018 年度⼊学⽣向け：http://www.cmds.kobe-u.ac.jp/course/2018.html
2019 年度⼊学⽣向け：http://www.cmds.kobe-u.ac.jp/course/2019.html
2020 年度⼊学⽣向け：http://www.cmds.kobe-u.ac.jp/course/2020.html
2021 年度⼊学⽣向け：http://www.cmds.kobe-u.ac.jp/course/2021.html
3.5.2

数理・データサイエンス標準カリキュラム修了者数

2022 年度の数理・データサイエンス標準カリキュラム修了者数と所属学部の内訳は以下の通りである。
【標準カリキュラムコース】234 名
内訳：⽂学部１名、国際⼈間科学部 14 名、経済学部、32 名、経営学部 22 名、理学部 36 名、⼯学部 110 名、農学部 1 名、海事科学部 7 名、海洋政策科学部 11 名
3.6

ミッション実現戦略分「神⼾⼤学3.6.1

数理・データサイエンス・AI 教育プログラム」

事業概要

神⼾⼤学の伝統・強みを活かし、デジタル社会に柔軟に対応し新しい価値を創造する⼈材育成のため、基盤となる数理・データサイエンス・AI 教育プログラムをリテラシー・応⽤基礎・エキ
スパートの各レベルにおいて体系的に整備し、全学に展開する。この教育プログラムを産官学、地域、海外協定校との連携を活かし普及・展開させ、異分野共創・価値創造を実現する共通基盤
教育プラットフォームを構築する。
3.6.2

成果指標（⽬標値）(1) 神⼾⼤学数理・データサイエンス・AI 教育プログラムを全学教育プログラムとして位置づけ、推進する体制を整える。
(2) 令和４年度から、神⼾⼤学数理・データサイエンス・AI 教育プログラムを再整備し、リテラシーレベルについては、全学の新⼊⽣全員が履修できる体制を整える。⽂部科学省の数理・
データサイエンス・AI 教育プログラム（リテラシーレベル）の認定＋を⽬指す。
(3) 令和４年度より応⽤基礎レベルの再整備を⾏い、全学部においてそれぞれの学部・学科の特徴を⽣かした応⽤基礎レベルのプログラムを設定し、⽂部科学省の応⽤基礎レベルの認定のための申請を⾏う。応⽤基礎コア科⽬、数理・統計科⽬、プログラミング・PBL 科⽬の充実
を⾏い、全学の 50%の学部学⽣がプログラムを履修することを⽬指す。
(4) リテラシーレベル、応⽤基礎レベルを体系的に整備し、さらに学部横断的なＰＢＬ演習や、
南洋理⼯⼤学等との連携を⽣かした国際ＰＢＬ演習などの実施により、「異分野共創研究教
育グローバル拠点」の理念を実現する。
(5) ⼤学院のエキスパートレベルのプログラムを充実させ、専⾨性と数理・データサイエンス・
AI の素養を持った⼈材を輩出し、データ駆動型社会を牽引する。
(6) 教育におけるデジタルトランスフォーメーションを先進的に進めることにより、教育プログ
ラムの事務体制の効率化を実現し、先進的で質の⾼い教育を実現する体制を構築する。
25

3.6.3

実施内容(1) 神⼾⼤学数理・データサイエンス・AI 教育プログラムのリテラシーレベルについては、2018年度⼊学⽣から 2022 年度⼊学⽣に対して全学開講とした。また、応⽤基礎レベルについては、
2022 年度⼊学⽣に対して全学開講とした。
(2) リテラシーレベルに関しては、2022 年度⽣に対して、基礎教養科⽬「データサイエンス基礎学」を学部指定で 5 クラス（1Q：3 クラス、2Q：1 クラス、4Q：1 クラス）に分けて、全学⽣ 2530 名に対して開講した。2018 年度⽣から 2021 年度⽣に対して、総合教養科⽬「データサイエンス⼊⾨」を 2 クラスに分けて、定員を各 1000 名（計 2 クラス、2000 名）とした。
(3) 応⽤基礎レベルに関しては、コア科⽬である総合教養科⽬「データサイエンス概論 A・B」について、1Q に「B」を 1 クラス、3Q,4Q に「A」「B」を各 2 クラス開講し、定員は各 700名とした（計 5 クラス、3500 名）。また、Python プログラミングを学ぶ総合教養科⽬「データサイエンス基礎演習」は 2 クラスで開講し、定員は各 600 名（計 2 クラス、1200 名）とした。また、⾼度教養科⽬「データサイエンス PBL 演習 A・B」の 2 科⽬を各 1 クラス開講し、定員は各 300 名（計 2 クラス、600 名）とした。法・経済・経営学部の学⽣については、⾼度教養科⽬「データサイエンス・AI 基礎演習 A・B」の 2 科⽬を各 1 クラスで開講し、定員は各 200 名（計 2 クラス、400 名）とした。
(4) リテラシーレベルと応⽤基礎レベルを全学開講とするため、⼤規模講義を実現する必要があり、すべてをオンライン講義とした。オンライン⼤規模授業とすることによる教育の質の低下を避けるため、「データサイエンス基礎学」、「データサイエンス概論 A・B」、「データサイエンス基礎演習」、「データサイエンス PBL 演習 A・B」については、事前視聴インプット講義とリアルタイム講義を組み合わせる「ブレンド型授業」として、リアルタイム講義
で質疑応答や補⾜説明、データ解析演習などを実施し、知識の定着化を図る⼯夫を導⼊した。
(5) 「データサイエンス基礎学」、「データサイエンス概論 A・B」の成績評価は、授業中に⾏う
ミニ課題と期末テストによる評価を実施した。「データサイエンス基礎学」は BEEF の⼩テ
スト機能を使って出題し、ZOOM を利⽤したオンライン試験で試験監督を⾏った。「データサイエンス概論 A・B」はマークシート試験を対⾯で実施して、通常の期末テストと同様の体制で試験監督を⾏った。
(6) 「データサイエンス基礎演習」（Python プログラミング）の教材と演習問題は LMS で提供
され、学⽣が作成したコードは Moodle プラグインである CodeRunner で⾃動採点される。これにより、複数キャンパスに別れた履修⽣が同時にプログラミング演習を⾏うことが可能となり、学⽣はどこにいてもプログラムを⾃⾝でチェックして完成度を⾼められ、⾼い教育効
果が期待される。また、少数の教員でも⼤規模演習クラスを担当でき、受講希望が増えても対応できるメリットもある。また、「データサイエンス PBL 演習 A・B」では、神⼾⼤学⽣
協と共同研究契約を締結し、⽣協⾷堂の売上データを活⽤した PBL を⾏った。学⽣にとって⾝近でリアルな課題を取り上げ、学習意欲を⾼める⼯夫を⾏っており、様々な学年・学部の学⽣がチームとなって課題解決を⾏う。
(7) リテラシーレベルと応⽤基礎レベルの修了者には、修了書をオーブンバッジで授与することにした。
(8) 令和 3 年度採択された「次世代研究者挑戦的研究プログラム（SPRING）」と連携し、本センターが提供するデータサイエンス関連の⼤学院科⽬を 2 単位修得することを義務付けた。
26

3.6.4

実施状況（アウトプット）(1) リテラシーレベルのコア科⽬である基礎教養科⽬「データサイエンス基礎学」と総合教養科
⽬「データサイエンス⼊⾨」の履修者数は、それぞれ 1841 名、1201 名であった。その結果、リテラシーレベル講義の履修者総数は 3042 名であった。
(2) 応⽤基礎レベルのコア科⽬である総合教養科⽬「データサイエンス概論 A」、「データサイ
エンス概論 B」の履修者数は、それぞれ 806 名、934 名であった。また、総合教養科⽬「データサイエンス基礎演習」の履修者数 545 名、⾼度教養科⽬「データサイエンス PBL 演習
A・B」および「データサイエンス・AI 演習 A・B」の履修者は、それぞれ 275 名、209 名であった。その結果、応⽤基礎レベル講義の履修者総数は 2769 名であった。
(3) ⼤学院共通教育（M, D）で提供しているデータサイエンス関連講義の履修者は、合計 314 名であった。このうち、「次世代研究者挑戦的研究プログラム（SPRING）」の履修者は 130名であった。
3.6.5

実績・成果（アウトカム）(1) ⼊学者の 7 割程度に相当する 1841 名の学⽣が「データサイエンス基礎学」を履修しており、履修者のうち 9 割以上の学⽣が当該科⽬を修得した。「データサイエンス基礎学」を履修登録した学⽣のうち履修取消を⾏った学⽣はわずか 1%未満であり、所属学部・学科によらず、⼤部分の学⽣に数理・データサイエンス・AI を学ぶ動機付けをもたせることができた。
(2) 「データサイエンス基礎学」、「データサイエンス⼊⾨」の合格者は、それぞれ 1813 名、1085 名であり、リテラシーレベル講義の合格者は 2898 名となった。
(3) 「データサイエンス概論 A」、「データサイエンス概論 B」の合格者は、それぞれ 628 名、694 名であった。「データサイエンス概論 A・B」の重複を除いた履修者を応⽤基礎レベル履修者としたとき 820 名となり、収容定員のうち 32.4%の学⽣が応⽤基礎レベルを履修したことになる。政府が AI 戦略で⽬標としているのは、2025 年度までに 50%を達成することであるため、プログラム開始初年度としては評価できる。
(4) BEEF で⾏っている授業後のアンケートでは、「データサイエンス基礎学」のすべての開講
クラス・すべての週の授業において、講義内容に対する興味があるかを問う設問で半数以上の学⽣が「かなり当てはまる」または「やや当てはまる」と回答した。
(5) 附属中等教育学校の⽣徒に対しても第４Q にクラスを開講し、数理・データサイエンス AI 教
育を提供したことにより、令和 4 年度兵庫県統計グラフコンクールの第 4 部及び第 5 部で附属中等教育学校の⽣徒が特選、また、第 70 回統計グラフ全国コンクールで特別賞受賞につな
がった。
3.7
3.7.1

その他の教育活動
評価専⾨委員会の設置

神⼾⼤学数理・データサイエンスセンター運営委員会に、神⼾⼤学数理・データサイエンスセ
ンター評価専⾨委員会（専任教員 5 名）を設置し、全学的な数理・データサイエンス・AI 教育プ
ログラムの⾃⼰点検・評価を実施する体制を整えた。
27

3.7.2

OB/OG プロモーションビデオの制作

内閣府による政策「A I 戦略 2019」により、本学の⼤学定員の 50%が、教育プログラム「数理・データサイエンス・A I 教育プログラム（応⽤基礎レベル）」を修了することが求められている。この達成のために、全ての在学⽣に対してこの教育プログラムへの参加を促すためのプロモーション映像を作成した。学⽣がこの映像を⾒ることによって、⽂系・理系、男性・⼥性問わず
数理・データサイエンス・A I を学ぶ重要性を理解し、学⽣のこれらを学びたいというモチベーシ
ョンを⾼めることを⽬的とする。
神⼾⼤学のＯＢ・ＯＧに対し、データサイエンスに係る内容のインタビュー撮影を⾏い、数
理・データサイエンスセンターのプロモーション映像作品（各約３分）を全学部 [⽂学部、国際⼈間科学部、法学部、経済学部、経営学部、理学部、医学部（医学科）、医学部（保健学科）、⼯学部、農学部、海洋政策科学部]と特別枠として障がいをもつ博⼠後期課程学⽣（⼯学研究科）の12 本制作した。視聴者（在学⽣）はＯＢ・ＯＧをロールモデルと捉え、このプログラムによって
数理・データサイエンス・A I を学ぶことでどのような⼈材となれるのか、視聴者が未来の⾃分の姿を想像できるような仕掛けを作った
3.7.3「デーサイエンス基礎学」の英語字幕挿⼊

数理・データサイエンス・AI 教育プログラム（リテラシーレベル）は、⽂部科学省が 2025 年度までに 100%の⼤学⽣に履修させる科⽬であり、本学においては「データサイエンス基礎学」が該当する。この科⽬は外国⼈留学⽣も履修すべきであるが、⼀部の留学⽣から、理解を深めるた
めに講義ビデオに英語字幕を付与して欲しいとの要望があった。そこで、専⾨業者に英語字幕送
出⽤データの作成業務を委託した。
3.8

総合評価指標の達成状況

2022 年度の総合評価指標の達成状況および全学教育部⾨で特筆すべき活動と課題・対策について以下にまとめる。
全学教育部⾨には、以下の中期⽬標（３−２−１）数理・データサイエンスプログラム（基礎レベル）受講率【学⼠課程収容定員の 80％（第４期中期⽬標期間終了時）】に関連した数理・データサイエンスセンターの独⾃総合評価指標が設定されており、2022 年度においては、⽬標受講率 10.0%を上回る 18.1%の学⽣が「データサイエンス基礎学」を履修した。
【総合評価指標の達成状況】
総合評価指標(3-2-1)数理・データサイエンスプログラム（基礎レベル）受講率(%)

⽬標値

実績値

10.0

18.1

2022 年度に全学教育部⾨が⾏った神⼾⼤学数理・データサイエンス・AI 教育プログラム、⼤学
院共通教育、他⼤学連携、⾼⼤接続などの教育活動の取組みを⾏った活動実績を以下にまとめ、特筆すべき点および課題と対策を⽰す。
28

R4 計画値

R4 実績値

リテラシーレベル履修者数

1012

1841

リテラシーレベル修了者数

950

1805

データサイエンス概論 A・B 同時履修者数

1000

477

応⽤基礎レベル修了者数

200

19

【リテラシーレベル（初級）】
開講 Q

クラス数

定員

履修者

合格者

データサイエンス基礎学

1, 2, 4

5

2530

1841

1813

データサイエンス⼊⾨

2, 3

2

2000

1202

1085

開講 Q

クラス数

定員

履修者

合格者

データサイエンス概論 A

3

2

1400

806

628

データサイエンス概論 B

1,4

3

2100

934

694

データサイエンス基礎演習

3, 4

2

1200

545

428

データサイエンス PBL 演習 A・B

3, 4

2

600

275

230

データサイエンス・AI 演習 A・B

4

2

400

209

154

【応⽤基礎レベル（中級）】【⼤学院共通教育（M, D）】
開講 Q

クラ
ス数

定員

履修
者

合格
者

データサイエンス特論 1・2

3

2

−

124

107

実践データ科学演習 A・B

2

2

−

54

46

データサイエンスコンテスト型 PBL 実習

4

1

−

39

36

オープンイノベーションワークショップﾟ(理学)

2

1

40

47

37

オープンイノベーションワークショップ(⼯学)

4

1

40

50

44

【特筆すべき点】
主配置教員９名および配置教員、⾮常勤講師に⼀部講義を担当して頂いて以下の講義を実施(1) リテラシーレベル講義：（定員）4530 名、（履修者）3042 名、(合格者）2898 名(2) 応⽤基礎レベル講義：（定員）5700 名、（履修者）2769 名(3) ⼤規模講義の実現：オンラインブレンド講義（ｲﾝﾌﾟｯﾄ講義＋ﾘｱﾙﾀｲﾑ講義）(4) ⼤規模 Python 演習の実現：オンラインブレンド講義（ｲﾝﾌﾟｯﾄ講義＋ﾘｱﾙﾀｲﾑ演習）(履修者)754 名
29

(5) ⼤規模 PBL 演習の実現：オンライン・グループワーク (履修者) 275 名(6) ⼤学院共通教育(M, D)：次世代研究者挑戦的研究プログラム (SPRING)(履修者)130 名【課題と対策】(1) 外国⼈留学⽣からの英語化希望【対策】 「デーサイエンス基礎学」の英語字幕挿⼊、字幕の多⾔語化（実施済）(2) リテラシーレベルから応⽤基礎レベルに進む学⽣が少ない。
【対策】 OB/OG プロモーションビデオの制作（実施済）(3) 定員を充⾜してない科⽬がある【対策】プログラム履修のインセンティブ。
修了証書のデジタル化（オープンバッジの採⽤）＋ 広報活動（実施済）30

4．研究部⾨の活動
4.1

ミッション

研究部⾨では、企業、⾃治体などの公的機関や学内研究チームなどが抱える多様な科学的、社会的課題に対し、数理・統計科学、データサイエンス、⼈⼯知能およびその関連技術を専⾨とする神⼾⼤学教員と研究者が協同して問題解決を図るプラットフォームの構築をミッションとしている。また、R4 年度⽂部科学省概算要求で採択されたミッション実現加速化経費（教育研究組織
整備）「Society5.0 と地⽅創⽣を実現する DX 推進拠点 ― ⾼度⼈材育成と DX 課題解決のための実証プラットフォーム構築」の実施や 2022 年度から導⼊された総合評価指標（KPI）における研究活動に関する⽬標値を達成するため施策⽴案・運営管理についてもミッションとする。
以上のミッションを実施するため、本センターの共通教育・社会⼈リカレント教育・センター
管理業務を⾏う主配置教員以外に、理⼯系、医学系、⼈⽂社会系など全学組織から選出された数
理・データサイエンス・AI を専⾨分野とする配置教員で構成されている。研究部⾨の所属教員は「基礎汎⽤チーム」、「社会実装チーム」、「価値創造デザインチーム」に分かれて、数理・データサイエンス・AI に関する基礎理論から応⽤分野までをカバーし、学内・学外の多様な DX 推
進課題に対してベストチームを構成して、社会実装と価値創造につなげる体制をとっている。
4.2

ミッション実現加速化経費（教育研究組織整備）「Society 5 .0 と地⽅創⽣を実現す る D X 推

進拠点 ― ⾼度⼈材育成と DX 課題解決のための実証プラットフォーム構築」
4.2.1

事業の⽬標・⽬的

神⼾⼤学の教育・研究・産官学・国際連携部⾨および⾃治体などの地域組織と連携し、DX 課題の設定・解決と⾼度 DX ⼈材育成、特にサイバーセキュリティ、ビッグデータ解析、プライバシ
ー保護データ解析、サービスコンピューティングの知⾒を駆使して課題解決を図れるトップ⼈材を継続的に輩出するための組織整備を⾏う。具体的には、連携部⾨「DX 企画コンサルティング室」と連携して、学内・学外 DX 推進共同プロジェクトを組成し、個⼈情報を含む機微データをプラ
イバシー保護に配慮した上で、地域の企業、⾃治体、医療機関などで提供が難しいとされてきた
個⼈情報を含む機微データを解析し、課題解決・価値創造を図るとともに、神⼾⼤学の教育・研究・産官学活動データを戦略的に分析し、教育・研究の⾼度化、産官学・国際連携の効率的運⽤を⽀援する。さらに R4 年度にリカレント教育部⾨に設置された「⾼度 DX ⼈材育成室」と連携し、神⼾⼤学教職員・学⽣および地域の社会⼈が協働して DX 課題の解決を図って Society 5.0 に資する⾼度 DX ⼈材育成を取り組み、神⼾⼤学の地域エンゲージメント⼒を強化する。
4.2.2

事業の成果

本事業では、DX 課題解決を通して⾼度⼈材育成を実施する実証プラットフォームの構築を⾏う。
DX 課題の設定については、連携部⾨に設置された「DX 企画コンサルティング室」が主導し、課題解決は研究部⾨が主導して、学内教員や神⼾データサイエンス操練所の学⽣などからベストチームを組成する。R4 年度では、以下の 5 件の学内・学外 DX 推進共同プロジェクトを受託し、その取組みの中で 28 名の DX ⾼度⼈材育成を⾏った。
【学内 1】研究 DX：神⼾⼤学リサーチハブ (神⼾⼤学研究推進室、CMDS、株式会社 eftax）
神⼾⼤学の研究者と共同研究・研究交流を図る際に活⽤可能な研究検索 AI プラットフォームで31

あり、⾔語モデルである Sentence BERT を⽤いて、神⼾⼤学研究推進部と CMDS,株式会社 eftax
が共同開発した。ResearchMap や科研費データベースに収録された研究者の論⽂・実績報告書などのデータを⾔語モデルで埋め込みベクトルに変換し、その類似性により研究者の関係性を可視化する。本システムの開発には、神⼾⼤学の学部２年⽣と株式会社 eftax のエンジニア 1 名が主体的に関わっており、2 名の DX ⾼度⼈材育成につながった。また、本プロジェクトの成果をまとめた英語論⽂が、Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics の 7 ⽉号に掲載された。
【学内 2】画像認識技術を活⽤した⾼齢者の⼿指巧緻性と認知機能の定量的評価（CMDS、神⼾
⼤学⼤学院保健学研究科）
⼈間の認知機能は⼿指巧緻性と関連がある。特に⼿指巧緻性は加齢の影響を受けやすく、遂⾏機能にも影響する。遂⾏機能の低下は⾝体機能の低下と最も関連するものとなり、たとえ⼿指巧緻性や歩⾏能⼒のような運動機能の低下からは、認知機能の変化も把握できる。本プロジェクト
では、画像に基づくエッジ AI ⼿指認識モデル MediaPipe Hands を駆使して、Web カメラによる
⼿指認識とタッチパネル⼊⼒を組み合わせ、⼿指巧緻性を多⾓的かつ定量的に計測する Web アプ
リケーションを開発した。計測した⼿指運動データを抽出して、汎⽤プログラミング⾔語 Python
でデータ可視化・分析を⾏った。特に⼿指運動の正誤判定や、反応時間・速度、差分距離・⾓度等のデータ解析に焦点を当てており、⼿指巧緻性の細粒度な評価⼿法を設計・提案した。現在、開発した Web アプリケーションを利活⽤して、⾼齢者と学⽣各 30 名を対象として、⼿指運動と認知機能の⼆重課題を施⾏した場合と、認知機能課題単独の場合を⽐較・検討する評価実験を⾏われている。本プロジェクトには、神⼾⼤学の⼤学院博⼠前期課程 1 年⽣ 1 名、学部 4 年⽣ 2 名、学部 3 年⽣ 2 名、学部 1 年⽣ 1 名が取組み、合計 6 名の DX ⾼度⼈材育成につながった。また、本プロジェクトの成果をまとめた⽇本語論⽂が、2023 年 6 ⽉・電⼦情報通信学会・福祉情報⼯学研究会(WIT)にて発表予定である。
【学外 1】機械学習による⽜⾁評価の⾃動判定⽅式の開発（CMDS、神⼾⼤学⼤学院農学研究科、
兵庫県⽴農林⽔産技術総合センター、兵庫県⽴⼯業技術センター）
兵庫県は但⾺⽜に代表される⾼品質な⿊⽑和⽜の産地であり、⾁⽤⽜枝⾁の評価を正確かつ迅
速に判定する技術開発は、ブランド維持と市場拡⼤を推進する上で重要である。枝⾁の評価は、
⼿作業によるロース芯⾯積の算出、「さし」の⼊り⽅、⽪下脂肪、バラの厚さなどを考慮して専⾨職員が決めてきたが、これをコンピュータビジョンや深層学習などを使って推定する研究が⾏われた。本研究プロジェクトでは、枝⾁画像と品質評価データを利⽤して、深層学習モデルを活⽤した枝⾁評価システムを開発し、神⼾⼤学の⼤学院博⼠前期課程 1 年⽣ 1 名、学部 2 年⽣ 1 名、学部 3 年⽣ 1 名が取組み、合計 3 名の DX ⾼度⼈材育成につながった。
【学外 2】地域の課題解決に資する PBL 成果物の社会実装と実証評価（CMDS、三⽥市）
本プロジェクトでは，兵庫県三⽥市と連携し同市が抱える地域課題をデジタル技術で解決する、
以下の 2 つの Web アプリケーションの研究・開発を⾏い、神⼾⼤学の⼤学院博⼠前期課程 1 年⽣
8 名の DX ⾼度⼈材育成につながった。
(1) さんだゼロカーボンチャレンジ：三⽥市環境創造課は市⺠に脱炭素の取組みをどのように広32

げるかを苦慮している．本プロジェクトではゲーム感覚で市⺠に省エネ⾏動を⾏ってもらい理解を広げると同時に，⾏動のログに基づいて市全体の達成度合いを評価する Web アプリを開発した．研究開発にはシステム情報学研究科の M1 学⽣ 5 名が参加した．開発したアプリ
は，2023 年 1 ⽉ 21 ⽇に郷の⾳ホールで実施された「さんだゼロカーボンシティフォーラム」
で発表され 200 名を超える市⺠に体験していただいた．また，アプリの詳細は，2023 年 6⽉・電⼦情報通信学会・サービスコンピューティング研究会で発表予定である．現在，職員による実証・テスト段階であり，2023 年夏のリリースに向けて最終調整中である．
(2) 三⽥わくわくアプリ「こうみんすごろく： 三⽥市健やか育成課が運営する「こうみん未来塾」では，⼦供たちが三⽥市の様々な場所を調べて「すごろく」にまとめる PBL を⾏っている．本プロジェクトでは，このすごろくを Web 化し，広く市⺠に遊んでもらえるようなアプリを開発した．研究開発にはシステム情報学研究科の M1 学⽣ 3 名が参加した．アプリでは，
こうみん未来塾に参加する⼦供たちが⾃分の調べた内容をすごろくの「マス」として登録することができる．また，先⽣やコーチ等のすごろく作成イベントの責任者は，⼦供たちが作成した「マス」をレビューし承認・修正することができる．承認されたマスは外部公開され，こうみんすごろくのマスとして⾃動的に組み⼊れられる．現在，試作評価版をこうみん
未来塾関係者に利⽤してもらっており，2023 年夏のすごろく PBL に向けて最終調整中である．
【学外 3】プライバシー保護連合学習の⾼度化と銀⾏不正送⾦検知実証実験の実施（CMDS、情報通信研究機構(NICT)、株式会社エルテス、EAGLYS 株式会社、株式会社テラアクソン）
JST AIP 加速課題「秘匿計算による安全な組織間データ連携技術の社会実装 」（代表 花岡悟⼀郎、2022〜2024 年度）および NICT 委託研究「プライバシー保護連合学習の⾼度化に関する研究開」（代表 ⼩澤誠⼀、2022〜2023 年度）において、組織の機微なデータを他組織と共有することなく⾼度な AI を協調して継続学習し、プライバシー保護を重視しながらシステム構築するプライバシー保護連合学習技術の⾼度化を⾏っている。この技術を、社会問題化している特殊詐欺による⾦融被害やマネーロンダリング対策に適⽤し、⾦融機関との連携を通して不正送⾦検知実証実
験を実施した。本プロジェクトには、神⼾⼤学の⼤学院博⼠前期課程 2 名、学部 4 年⽣ 1 名、若⼿社会⼈ 6 名が取組んでおり、合計 9 名の DX ⾼度⼈材育成につながっている。
4.3

学内・学外 DX 推進共同プロジェクト

本センターでは、「Society 5.0 と地⽅創⽣を実現する DX 推進拠点」をミッションの 1 つに掲げている。このミッションのもと、学内・学外の DX 推進に関わる共同プロジェクトまたは共同研究を通して、⾼度⼈材育成と DX 課題解決のための実証プラットフォームの構築を進める。そこで、本センター主配置教員とのコラボレーションを前提とした、学内・学外 DX 推進共同プロ
ジェクトを募集した。
対象となるプロジェクトは、以下の 2 点を考慮したものとした。
(1) 神⼾⼤学内の共同研究、または、学外との共同研究で、データサイエンス（DS）ならびにデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進するプロジェクト(2) 研究推進にあたり、⼈材育成のことも配慮した研究計画を⽴てているもの
1 プロジェクトあたり、研究期間を通して 100 万円を上限とし、その半分以上を⼈材育成のための33

⼈件費に充てることとした。研究期間は採択決定後から 2023 年 3 ⽉ 31 ⽇までとし、5 プロジェ
クト程度を採択することとした。
プロジェクトのスケジュールは以下のとおりである。
応募期間：2022 年 10 ⽉ 3 ⽇（⽉）から 2022 年 10 ⽉ 31 ⽇（⽕）

書類審査：

2022 年 11 ⽉ 1 ⽇（⽔）から 2022 年 11 ⽉ 11 ⽇（⾦）

採否通知：2022 年 11 ⽉ 14 ⽇（⽉）電⼦メールにて通知します

研究期間：2022 年 11 ⽉ 15 ⽇（⽕）〜2023 年 3 ⽉ 31 ⽇（⽇）

納品の場合：⽀払いが 2023 年 3 ⽉ 31 ⽇（⽇）に完了していること
⼈件費の場合：3 ⽉ 31 ⽇（⽇）まで
成果報告書： 2023 年 5 ⽉ 26 ⽇（⾦）
3 件の応募があり、厳正な審査のもと、以下の 3 件が採択された。
①画像認識技術を活⽤した⾼齢者の⼿指巧緻性と認知機能の定量的評価
陳 思楠（CMDS・特命助教）、林 敦⼦（保健学研究科・准教授）
997,800 円②機械学習による⽜⾁評価の⾃動判定⽅式の開発
⼩澤誠⼀（CMDS・教授）、上⽥修司（農学研究科・助教）、
岩本英治（兵庫県⽴農林⽔産技術総合センター）、福⽥ 純（兵庫県⽴⼯業技術センター）
60 万円③地域の課題解決に資する PBL 成果物の社会実装と実証評価
中村匡秀（CMDS・教授）、坂⼝憲太（三⽥市スマートシティ推進課）
100 万円4.4

科学研究費(研究代表者)1.

合計：47,190 千円（直接経費： 36,300 千円、間接経費：10,890 千円）

⼩澤誠⼀，基盤研究(B)，「機械学習とドメイン知識を導⼊した攻撃⽣成過程のモデル化と実データによる検証」，課題番号 21H03444，4,160 千円 (直接経費: 3,200 千円，間接経費: 960
千円)

2.

⼩澤誠⼀，国際共同研究加速基⾦(国際共同研究強化(B)，「機械学習とドメイン知識を⽤いたサイバー攻撃⽣成過程モデルの精緻化」，課題番号 21KK0178，3,510 千円 (直接経費:
2,700 千円，間接経費: 810 千円)

3.

中村匡秀, 基盤研究（A）,「在宅⾼齢者・認知症当事者の「こころ」の外化に基づく⾃助・互助⽀援システムの開発」, 課題番号 19H01138, 6,630 千円 (直接経費: 5,100 千円、間接経費:
1,530 千円)

4.

⽊村建次郎，学術変⾰領域研究(A), 「散乱理論・散乱イメージング理論の構築」, 課題番号
20H05889， 29,640 千円 (直接経費: 22,800 千円，間接経費: 6,840 千円)

5.

伊藤真理，若⼿研究，「⼿術室のスケジューリング―⼿術容量との統合的な管理⼿法の開発−」，課題番号 21K14371，1,170 千円 (直接経費: 900 千円、間接経費: 270 千円)

6.

陳思楠，特別研究員奨励費，「意図や⼼のうちを理解する在宅介護⽀援システムの実現」，
課題番号 22J13217， 1,170 千円 (直接経費: 900 千円、間接経費: 270 千円)
34

7.

光明

新，若⼿研究，「モノドロミー保存変形を記述する微分⽅程式の代数解の研究」，課

題番号 19K14506，910 千円 (直接経費: 700 千円、間接経費: 210 千円)(研究分担者)

合計：13,667 千円（直接経費：10,513 千円、間接経費：3,154 千円）

1. ⼩澤誠⼀，基盤研究（A）,「スマートグラス AI のためのプライバシ制御技術」(代表：塚本昌彦）, 課題番号 22H00550, 1,365 千円（直接経費： 1,050 千円，間接経費 315 千円）
2. ⼩澤誠⼀、基盤研究（A）,「細胞外⼩胞を⽤いたリキッドバイオプシーによる癌に対する術前化学療法の効果予測」(代表：⽵内俊⽂）, 課題番号 22H00590, 配分額 0 円
3. ⼩澤誠⼀，基盤研究（C）,「異業種データマイニング向けプライバシー保護機械学習メカニズ
ムに関する研究開発」(代表：王 ⽴華）, 課題番号 20K11826, 325 千円（直接経費： 250 千円，間接経費 75 千円）
4. 中村匡秀, 基盤研究 (S)「次世代ソフトウェアエコシステムのための基盤・展開技術」（代表：松本 健⼀）, 課題番号 20H05706, 10,937 千円（直接経費： 8,413 千円，間接経費：2,524千円）
5. 中村匡秀, 基盤研究 (B) 「⼯学技術を活⽤した環太平洋アジア地域における認知症家族介護者⽀援モデル開発」（代表：グライナー智恵⼦）, 課題番号 20H04014, 195 千円（直接経費 150
千円，間接経費 45 千円）
6. 中村匡秀, 基盤研究 (C) 「地域や在宅で使⽤可能な軽度認知障害スクリーニングシステムの開発と評価」（代表：児⽟秀樹）, 課題番号 20K11059, 130 千円（直接経費：100 千円、間接経費 30 千円）
7. 伊藤真理，基盤研究(B)，「頑健で持続可能なエネルギーミックスと温室効果ガス削減策の統合分析」（代表：⾼嶋 隆太），325 千円（直接経費 250 千円、間接経費 75 千円）
8. 光明新，基盤研究（A）,「代数幾何と可積分系の融合 -モジュライ理論とパンルヴェ型⽅程式」（代表：齋藤政彦）課題番号 22H00094，390 千円（直接経費 300 千円、間接経費 90 千円）
4.5

受託研究費

合計：57,272 千円

1. ⼩澤誠⼀，JST AIP 加速課題 「秘匿計算による安全な組織間データ連携技術の社会実装」（代表：花岡悟⼀郎），2022 年度，11,050 千円（間接経費込）
2. ⼩澤誠⼀，NICT 委託研究「プライバシー保護連合学習の⾼度化に関する研究開発」（代表：⼩澤誠⼀），2022 年度， 5,130 千円（⼀般管理費込）
3. ⼩澤誠⼀，公益社団法⼈⽇本⾮常⾷推進機構，「賞味期限間近または、超過した防災備蓄品の有効活⽤を推進するための⾃動概算⾒積り機能等 WEB アプリの開発」，275 千円（間接経費込）
4. ⽊村建次郎, 株式会社 Integral Geometry Science, 「乳房⽤マイクロ波画診断装置 IGS-0001 を使⽤した有効性及び安全性の確認および検討業務」, 33,970 千円（間接経費込）
5. ⽊村建次郎，国⽴研究開発法⼈宇宙航空研究開発機構，「⽉深部の⽴体構造を断層映像化する
技術‒MOON 散乱場断層イメージング技術」（代表：上野宗孝，株式会社 Integral Geometry
Science との３者契約），800 千円（⼀般管理費込）
6. ⽊村建次郎，株式会社 Integral Geometry Science，「次世代蓄電池実⽤化に資するインライン
電流密度分布検査システムの⼤規模実証研究開発」（代表：⽊村憲明，国⽴研究開発法⼈新エ
35

ネルギー・産業技術総合開発機構助成事業の⼀環），6,047 千円（間接経費込）
4.6

共同研究費

合計：28,639 千円

1. ⼩澤誠⼀，三井住友 DS アセットマネジメント株式会社，「AI および最適化⼿法を⽤いたマ
ルチモーダル⾦融データ解析基盤の構築」, 2,500 千円（間接経費込）
2. ⼩澤誠⼀・⼭⽥明，LINE 株式会社，「セキュリティアプライアンスログ解析による脅威検出および DDos 攻撃の予測」（代表：⼩澤誠⼀）, 4,000 千円（間接経費込）
3. ⼩澤誠⼀，沖電気⼯業株式会社，「通信定常状態学習技術の研究開発」, 1,210 千円（間接経費込）
4. 中村匡秀， 株式会社ノーリツ・神⼾⼤学包括連携協定, 「AI ・⾏動解析 プロジェクト」，
12,000 千円（間接経費込）
5. ⽊村建次郎, 旭化成株式会社, 「電解槽電極の電流分布計測技術の開発」, 2,000 千円（間接経費込）
6. 村尾元，⼀般社団法⼈デジタルトランスフォーメーション研究機構「電⼦決裁システム効率化のためのAI応⽤データ解析技術の研究」，279千円（間接経費込）
7. 井上広明，アストラゼネカ株式会社，「MR 活動推奨モデルの構築」， 3,000 千円（間接経費込）
8. 井上広明，アストラゼネカ株式会社，「MR 活動推奨モデルの精緻化」，2,000 千円（間接経費込）
9. 井上広明，アストラゼネカ株式会社，「MR 活動推奨モデルの検証と精緻化」， 1,650 千円（間接経費込）4.7

研究助成・奨学寄附⾦

合計：1,435 千円

1.

伊藤真理，公益財団法⼈⽇本科学協会

笹川科学研究助成, 「医療資源の効率的な管理⼿法の開発」， 247 千円
2.

伊藤真理，⼀般社団法⼈⽇本保全学会

研究助成⾦，「点検⼯程最適化⼿法に関する研究」，

855 千円3.

伊藤真理，ドゥウェル株式会社

奨学寄附⾦，「⼿術室のスケジューリングシステムの実⽤化の研究」，333 千円
4.8

国際共同研究推進プロジェクト

国際共同研究の推進、国際共著論⽂の件数増加、ひいては神⼾⼤学 CMDS の国際的なプレゼンスを向上させるため、CMDS 主配置教員に対して、国外の共同研究者との研究活動を推進するプ
ロジェクトを募集した。募集期間は、2022 年 12 ⽉ 21 ⽇〜2023 年 2 ⽉ 28 ⽇とした。その結果、下記の 2 件の応募があり、厳正な審査のもと、以下の 2 件が採択された。
①グルノーブル⼤学（フランス） Prof. Lydie du Bousquet との共同研究
中村 匡秀 （CMDS・教授）②リュブリャナ⼤学（スロベニア）Prof. Igor Škrjanc との共同研究
⼩澤 誠⼀ （CMDS・教授）
36

4.8.1

グルノーブル⼤学（フランス）との共同研究（教授・中村 匡秀）

Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG)、University of Grenoble Alpes（フランス）のLydie du Bousquet 教授を、本センターの中村教授のもとに招へいし、「機械学習 AI を搭載した
ソフトウェアシステムの検証⼿法」に関する共同研究打ち合わせを⾏った。招へい期間は，2023
年 2 ⽉ 10 ⽇〜17 ⽇であった。2023 年度の共同研究テーマや実施⽅法について議論を⾏った。また、2 ⽉ 16 ⽇には、学内向けに下記のセミナーが実施された。
【⽇時】 2023 年 2 ⽉ 16 ⽇（⽊）12:20〜13:00【プレゼンター】 Prof. Lydie du Bousquet (University of Grenoble Alpe)【発表概要】
Title: How to achieve quality of software systems that include AI?
Summary: In this presentation, I will present the notion of testing in a traditional software
engineering discipline (i.e. system without AI). I will then underline why the introduction of AI
makes things different, and I will explain a direction that I would like to explore.
4 .8.2

リュブリャナ⼤学（スロベニア）との共同研究・講義（教授・⼩澤 誠⼀）

Faculty of Electrical Engineering, University of Ljubljana（スロベニア）の Igor Škrjanc 教授が2023 年 3 ⽉ 6 ⽇から 3 ⽉ 19 ⽇の期間に共同研究の打合せと博⼠・修⼠学⽣向け講義のため、本センターの⼩澤教授を招聘した。⼩澤教授は、2023 年 3 ⽉ 13 ⽇の全⽇で以下の講義を⾏った。
【L
Lecture 1 】Cyber Security and Its Countermeasures in AI Systems
Lecture 2 】Privacy-Preserving Machine Learning for Big Data Analysis【L- How can we solve social issues using AI? ‒また、Igor Škrjanc 教授と博⼠後期課程学⽣とで Evolving Systems, Adaptive Control Systems,
Federated Learning などの研究内容を相互に情報交換し、2023 年度における共同研究のテーマや実施⽅法について話を⾏った。
4.9

情報セキュリティマネージメント（ISMS）

ミッション実現加速化経費（教育研究組織整備）「Society 5.0 と地⽅創⽣を実現する DX 推進
拠点 ― ⾼度⼈材育成と DX 課題解決のための実証プラットフォーム構築」や数理・データサイエ
ンス・AI 教育プログラムの上級コースに当たる「神⼾データサイエンス操練所」などで引き受ける共同研究や⼈材育成において、個⼈情報や営業秘密などを含む機微なデータの解析が必要になることが多い。このため、本センターでは、情報セキュリティマネージメントシステム(ISMS)認証（ISO/IEC 27001）を 2020 年に取得し、ISMS 体制を継続して運⽤している。
認証登録の概要
組織名称：神⼾⼤学 数理・データサイエンスセンター 神⼾データサイエンス操練所
認証基準：JIS Q 27001:2014 (ISO/IEC 27001:2013)37

認証登録番号：JP20/080628
登録範囲：データ解析業務

適⽤宣⾔書 第 1 版

初回登録⽇：2020 年 8 ⽉ 21 ⽇
認証機関：ＳＧＳジャパン株式会社
4.10

認証・ビジネスソリューションサービス

総合評価指標の達成状況

2022 年度の総合評価指標の達成状況および研究部⾨で特筆すべき活動と課題・対策について以下にまとめる。
以下の総合評価指標の表から、2022 年度においては、(2-1-1)Top10％論⽂数、(2-1-2)国際共著論⽂数、(11-1-3)企業共著論⽂数の３項⽬について、⽬標値を上回る実績が得られなかった。しかしながら、その他 9 項⽬については、すべて⽬標値を上回る実績を達成しており、数理・データサイエンス・AI 教育を全学に提供する学内共同利⽤施設としては、優れた研究ポテンシャルを有しており、特に、(8-1-4)Web of Science 収録論⽂数、(9-1-1)外部資⾦獲得額（千円）、(10-1-1)若⼿研究者(40 歳未満)の共同研究・受託研究参画件数(独⾃ 2) DX ⾼度⼈材育成プログラム参加者数【組織改⾰】の 4 項⽬については、実績値が⽬標値を⼤きく上回ることができた。
総合評価指標⽬標値

実績値(2-1-1)Top10％論⽂数

1

0(2-1-2)国際共著論⽂数41(8-1-2)研究者⼀⼈当たりの科研費採択件数

0.57

0.70

(8-1-3)研究者⼀⼈当たりの科研費獲得額（千円）

3000

3610

(8-1-4)Web of Science 収録論⽂数58(9-1-1)外部資⾦獲得額（千円）30,00065,544(10-1-1)若⼿研究者(40 歳未満)の共同研究・受託研究参画件数3

7(11-1-1)共同研究・受託研究数（治験を除く）

12

14

10,00011,054(11-1-3)企業共著論⽂数20(独⾃ 1) DX 推進課題受託件数（新規・継続課題数）【組織改⾰】

3

4(独⾃ 2) DX ⾼度⼈材育成プログラム参加者数【組織改⾰】

1023(11-1-2)共同研究・受託研究費（治験を除く）（千円）

2022 年度において、研究部⾨は連携部⾨と協⼒して、以下に⽰す⾼度 AI データ解析による課題解決を⾏った。
(1) データサイエンス・AI を活⽤した最先端研究の⾼度化⽀援(2) 営業秘密や医療情報など機微な実データを安全に分析し、企業や⾃治体、医療などの実課
38

題に対し、ソリューションを提供(3) ⼤学の教育・研究データなどを活⽤した教育/研究/連携部⾨の DX 化⽀援
AI 研究検索プラットフォーム「神⼾⼤学リサーチハブ」
これ以外の企業共同研究の実績については、2.3 節「共同研究費・受託研究費等（⺠間）」を参照
して頂きたい。
以上の研究活動の中で特筆すべき点および課題と対策について、以下にまとめる。
【特筆すべき点】(1) 理研 AIP との連携
(2) 情報通信研究機構サイバーセキュリティ研究所との連携(3) 国プロへの参画（JST AIP 加速課題、NICT 委託研究）(4) ノーリツ、⾼砂熱学⼯業との包括連携に基づく共同研究【課題と対策】(1) 国際共著論⽂の増加【対策】国際共同研究のための研究費⽀援(2) Top10%論⽂の増加【対策】⾼ IF ジャーナルへの投稿⽀援【対策】トップカンファレンスへの投稿⽀援(3) 企業共著論⽂の増加【対策】若⼿教員の企業共同研究⽀援

39

5．連携部⾨の活動
5.1

ミッション

Society5.0 など未来におけるデータ駆動型社会の構築を⾒据えて、教育機関・産業界・官公
庁・⾃治体・海外機関との連携体制の構築をミッションとしている。DX を積極的に推進する企
業・⾃治体・教育機関・公的組織などがもつ課題に対してコンサルティングを実施し、本センターの主配置教員・配置教員を中⼼としたプロジェクトを組成して課題解決を図る。また、DX を事業展開する企業・官公庁・教育機関と教育プログラム（学部・⼤学院⽣教育および社会⼈リカ
レント教育）の共同開発・共同利⽤を図り、デジタル社会における課題解決が⾏える⼈材育成を⾏う体制を構築する。また、学内外の有識者で構成されるアドバイザリーボードを設置・運営
し、本センターの活動や将来構想に対する第三者評価を主導することもミッションとする。
5.2

連携活動の概要

本センターでは、教育関係のシンポジウム、セミナー、ワークショップ、研究関係の先端セミ
ナー、論⽂セミナー、ビジネスセミナーなどを開催している。また、主配置教員・配置教員が⾏った数理・データサイエンス・AI に関連した研究成果やイベントなどの広報活動も積極的に⾏っている。以下では、2022 年度に実施したものを報告する。
5.2.1
⽇

開催集会
程

⾏事名

実施者

開催

参加

形式

⼈数

【主催】
神⼾⼤学数理・データサイエンスセンター
2023/2/21
13:00〜
15:00

数理・データサイエンス・AI 教育 FD シンポジウム

【共催】

オンラ

約 40

―⼤学に期待される社会⼈- 数理・データサイエンス・ AI 教イン

名DX リカレント教育―

育強化拠点コンソーシアム- 数理・データサイエンス・AI 教
育強化拠点コンソーシアム近畿ブ
ロック

5.2.2

神⼾⼤学 CMDS 先端セミナー

2022 年度は開催なし
5.2.3

CMDS データサイエンス・ビジネスセミナー

2022 年度は開催なし
5.2.4

神⼾⼤学 CMDS 論⽂セミナー

学内の教職員・学⽣向けに、毎週⽉・⽊曜⽇ランチタイムにデータサイエンスや AI 関係の先端
40

的な論⽂紹介を⾏った。年度毎の開催回数は以下のとおりである。
実施回数

実施期間

参加者数

2022 年 4 ⽉ 25 ⽇〜2023 年 1 ⽉ 30 ⽇
（第 155 回〜第 210 回）

56 回（世話⼈：⼩澤 誠⼀、伊藤 真理、光明 新、⽥原 伸彦、

約 30〜50 名

陳 思楠、井上 広明）
5.2.5
⽇

講習会・講座程

2023 年 3 ⽉
22, 27, 28 ⽇

講習会名

開催場所

Python ハンズオン講習会「神⼾⼤学⽣のための英語による Python ⼊⾨」（世話⼈：陳 思楠）

⼯学研究科
C2−301 教室

2023 年 3 ⽉

画像 AI ハンズオン講習会

理学研究科

29,30 ⽇（世話⼈：⽥原 伸彦）

Z103 教室

5.2.6

参加者数
７

8

海外連携

2022 年度は開催なし
5.2.7

広報

公開⽇

対象者

内容

2022/4/8

⽊村 建次郎

⽊村建次郎教授(数理・データサイエンスセンター)が NHK E テ
レ「サイエンス ZERO」の“⼩島瑠璃⼦さん卒業！”に出演しました。(2022 年 3 ⽉ 28 ⽇公開)

2022/5/10

⽊村 建次郎

⽊村建次郎教授(数理・データサイエンスセンター)が創設した株式会社 Integral Geometry Science が NEDO Web Magazine「FocusNEDO 第 83 号」に掲載されました。(2021 年 12 ⽉ 14⽇公開)

2022/6/22

数理・データ

⽂部科学省 令和 3 年度「DX 等成⻑分野を中⼼とした就職・転サイエンスセ職⽀援のためのリカレント教育推進事業」に採択されました。

ンター
2022/7/1

⽊村 建次郎

⽊村建次郎教授(数理・データサイエンスセンター)が出席した
学⼠会⼆⽉⼣⾷会の講演録「波動散乱逆問題の解析解とマイク
ロ波マンモグラフィの実現」が「學⼠會会報 第 955 号」に掲載されました。(2022 年 7 ⽉ 1 ⽇発⾏)

2022/7/5

数理・データ2022 年 7 ⽉、AI 研究検索プラットフォーム「神⼾⼤学リサーチサイエンスセハブ」を公開しました。神⼾⼤学リサーチハブは、神⼾⼤学数

ンター

理・データサイエンスセンターが開発した独⾃の AI 技術を使⽤した、これまでにない新しい研究検索プラットフォームです。
412022/9/30

⽊村 建次郎

⽊村建次郎教授(数理・データサイエンスセンター)が創設した株式会社 Integral Geometry Science が開発する、蓄電池内部の電流密度分布の映像化システムが計 344 件の媒体で紹介されました。

2022/10/27

5.3
5.3.1

数理・データ

数理・データサイエンスセンター所属の⼩澤誠⼀教授、中村匡

サイエンスセ秀教授、⽊村建次郎教授の 3 名が、「令和 4 年度学⻑賞」を受ンター賞しました。

数理・データサイエンス・ AI 教育における連携
数理・データサイエンス・ AI 教育強化拠点コンソーシアムとの連携

数理・データサイエンス・ AI 教育強化拠点コンソーシアムが企画する「数理・データサイエン
スと⼤学」の第 18 回（http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/topics18.html）において、神⼾⼤学 数理・データサイエンスセンター⻑がインタビューを受け、拠点コンソのホームページで公開された。神⼾⼤学の数理・データサイエンス教育や 2 年⽣以降のデータサイエンス教育、社会⼈リカレント教育などの質問があり、中⾼⽣向けにデータサイエンスコンテストなどの取組みについても紹介した。
また、⼩澤センター⻑は、数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアムの調査研究分科会に所属し、【SWG-２】海外調査の主査として、海外の数理・データサイエンス・AI 関連学部・⼤学院教育プログラムの調査を⾏った。⽶国・カナダ，欧州、アジア，オセアニアにおける、合計 106 ⼤学，245 プログラムの調査結果をまとめ、拠点コンソの会員限定で公開した。
5.3.2

数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム近畿ブロックとの連携2019 年度に「⼤学における数理・データサイエンス教育の全国展開」の近畿ブロックの協⼒校に選定され、関⻄地区、兵庫・神⼾地区の国公私⽴⼤学の教員への FD 活動や、この地域の⼤学の学⼠課程における「数理・データサイエンス・AI リテラシー教育」の普及に向けた活動を拠点
校の⼤阪⼤学、京都⼤学、滋賀⼤学と⾏ってきた。また、2020 年度には「社会科学系のモデルカ
リキュラム」の策定と普及を⾏う特定分野の協⼒校に認定された。2022 年度において、神⼾⼤学は近畿ブロック協⼒校ではなくなったが、引き続き、「数理・データサイエンス・AI 教育」の普及に協⼒するよう要請があり、近隣⼤学の「数理・データサイエンス・AI リテラシー教育」の普及と年 1 回の FD シンポジウムの開催を担当している。
2022 年度では、本センターが新たに取り組んでいる社会⼈リカレント教育をテーマとした FD
シンポジウムを開催した。
■数理・データサイエンス・AI 教育 FD シンポジウム―⼤学に期待される社会⼈ DX リカレント教育―
http://www.cmds.kobe-u.ac.jp/events/2022/2022_fd_symposium/index.html
開催趣旨：
AI 戦略 2019 において、デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイ
エンス・AI」の基礎をすべての国⺠が育み、あらゆる分野で⼈材が活躍する環境の構築が提起された。これに基づき、⽂部科学省による⼤学学⼠課程におけるリテラシーレベル、応⽤基礎レベ
42

ルの認定制度が設置され、⼤学⽣に対する数理・データサイエンス・AI 教育は急速に進展している。
この次の展開で⼤学に期待されているのは、DX 分野における社会⼈リテラシー教育やエキスパ
ート教育などへの貢献である。DX 分野では、単なる知識の習得だけでなく、実課題や実データを使ったハンズオンでの分析スキルの習得も必須である。これを持続可能な取組みとするには、産官学が⼀体となって、企業・組織のニーズを把握し、社会⼈をリカレント教育の場に継続的に送り込む仕組みや⽀援制度などが整備されることが重要である。本シンポジウムでは、このような社会ニーズの観点から、⼤学がどのように地域の⼈材育成に貢献しうるのかについて考えたい。
⽇時：2023 年 2 ⽉ 21 ⽇（⽕）13 時 00 分〜15 時 00 分

形

式：Zoom によるオンライン開催

参加費：無料主催：神⼾⼤学 数理・データサイエンスセンター

共

催：数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム
数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム近畿ブロック

参加者数：約 40 名
講演内容：
開会の挨拶
神⼾⼤学 数理・データサイエンスセンター センター⻑

⼩澤 誠⼀【基調講演 1】
「DX 時代のリカレント教育と参照モデル: スマートエスイー、SFIA ほか」
早稲⽥⼤学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所

所⻑ 鷲崎 弘宜 ⽒

【基調講演 2】
「デジタル⼈材育成プラットフォームの取組状況について」
経済産業省 商務情報政策局 情報技術利⽤促進課

課⻑補佐 ⾦杉 祥平 ⽒

【講演 1】「兵庫県の中⼩企業 DX 導⼊促進への取り組み」
兵庫県産業労働部地域産業⽴地課課⻑ ⼤⻄ 利政 ⽒

【講演 2】「⼤学リカレント教育への期待」
株式会社ノーリツ

峠⽥ 直樹 ⽒

【講演 3】「神⼾⼤学の社会⼈リカレント教育：次世代 DX リーダ育成プログラム」
神⼾⼤学数理・データサイエンスセンター

副センター⻑

中村 匡秀

閉会挨拶
神⼾⼤学学⻑補佐・リカレント教育推進室⻑
5.3.3

南 知恵⼦

⼤学コンソーシアムひょうご神⼾との連携

⼤学コンソーシアムひょうご神⼾は、加盟校において幅広い科⽬の履修や学びの機会を提供するため、兵庫県の地域特性や加盟校の特徴を⽣かした授業及び集中講義を中⼼とした単位互換事業を実施している。本学も加盟しており、数理・データサイエンスセンターは「データサイエン
ス基礎学（１単位）」を提供している。2022 年度は、1 名の履修希望があった。
43

2022 年 11 ⽉ 30 ⽇（⽔）に⼤学コンソーシアムひょうご神⼾「リカレントフォーラム 2022」が開催され、「DX 等成⻑分野を中⼼とした就職・転職⽀援のためのリカレント教育推進事業」に採択された兵庫県内 4 ⼤学が企業と連携して取り組む「リカレント教育」について、企業の⼈材育成のニーズ、⼤学が取り組む「リカレント教育」のあり⽅と役割、今後の展望などについて意⾒交換した。本センターからは、⼩澤センター⻑が「Society 5.0 と地⽅創⽣を加速させる次世代
DX リーダ育成プログラム」について紹介した。
5.4
5.4.1

⾼⼤連携
神⼾⼤学附属中等教育学校との連携

附属中等教育学校 4〜6 年⽣を対象に、⽂部科学省が定める学習指導要領の特例として科⽬設定
している「データサイエンス」を履修した⽣徒がさらに学びを深化させることを⽬的とし、第 4クォーター「データサイエンス基礎学」を⽣徒 2 名に提供した。授業では、⼤学⽣と同じくオンデマンドによる事前学習とリアルタイムオンラインの質疑応答及び課題解説に参加し、課題提出と最終試験を⾏った。
5.4.2

中⾼⽣データサイエンスコンテスト（世話⼈：教授・⾸藤信通）

第 2 回中学⽣・⾼校⽣データサイエンスコンテストを附属中等教育学校、神⼾市と共催し、全国から 26 校 69 チーム（260 名）の参加を得た。最終選考会を 2022 年 11 ⽉ 12 ⽇（⼟）に開催
し、受賞対象チームに対して、藤澤学⻑から表彰状の授与が⾏われた。
5.4.3

その他の連携統計・データ利活⽤の探究の発表及び交流を⾏うことにより、統計・データ分析に対しての興味・関⼼を⾼め、統計教育の発展に資する取組として、⾹川県⽴観⾳寺第⼀⾼等学が FESTAT（全国統計探究発表会）を開催しており、2022 年度は 8 ⽉ 20 ⽇に研究発表会がオンラインで開催された。⼩澤センター⻑と⾸藤副センター⻑が審査委員として参加した。
5.5
5.5.1

企業との連携株式会社⽇本総合研究所（⽇本総研）との連携（世話⼈：教授・⾸藤信通）

2016 年より、⽇本総合研究所と神⼾⼤学が協働で、オープンイノベーションワークショップ(以下 OIWS)「IT と⾦融ビジネスの最前線」を理学部・理学研究科科⽬として開講し、2018 年度からは、⼯学部・⼯学研究科の科⽬として、OIWS「⾦融ビジネスと情報システム⼯学」を開講している。2022 年度は、これら 2 科⽬の授業内容を調整し、以下の通り開講した。
①OIWS「IT と⾦融ビジネスの最前線」（1 単位）【講義⽬標】現代のビジネスでは、IT がベースとなっており、IT の理解なしにはビジネスや社会を動かす事はできない。この特別講義では実際のビジネスの事例を⽤いて、IT と⾦融ビジネスのつながりの深さを体験するグループワークによる PBL(Project Based
Learning) を⾏い、理解を深める。
【講義⽇程】2022 年 8 ⽉ 25 ⽇(⽊)・26 ⽇(⾦)・29 ⽇(⽉)
【対象者】学部 3、4 年次⽣（30 名）、修⼠ 1、2 年次⽣（10 名）
44

【開講場所】理学研究科 Z 棟 Z201、202 室【担当教員】⽇本総研：⻄⼝ 健⼆、舞鶴 ⼆朗
神⼾⼤学：鶴⽥ 宏樹、祗園 景⼦、⾸藤 信通【講義⽇程・内容】
2022 年 8 ⽉ 25 ⽇（⽊）オリエンテーション・ロジカル思考・システム思考演習
2022 年 8 ⽉ 26 ⽇（⾦）PBL ワークショップ 1
2022 年 8 ⽉ 29 ⽇（⽉）PBL ワークショップ 2・まとめ②OIWS「⾦融ビジネスと情報システム⼯学」（1 単位）【講義⽬標】現代の⾦融ビジネスでは、IT がベースとなっており、IT の理解なしにはビジネスや社会を動かす事はできない。この特別講義では、アルゴリズム・データ構造、サイバーセキ
ュリテイ、情報通信ネットワークなどの情報システム⼯学の基礎技術が実際の⾦融ビジネスの中でどのように活⽤されており、深い関係を持っているかを体験するグループワークによる PBL(Project Based Learning) を⾏い、それらについて理解を深める。
【講義⽇程】2023 年 2 ⽉ 15 ⽇(⽔)・16 ⽇(⽊)
【対象者】全学部の 3、4 年次⽣ 15 名、全研究科の⼤学院⽣（修⼠・博⼠）20〜25 名【開講場所】⼯学研究科本館

C4-201 教室【担当教員】⽇本総研：⻄⼝ 健⼆、舞鶴 ⼆朗、由井 成和
神⼾⼤学：⼤川 剛直、⼩澤 誠⼀、⾸藤 信通【講義⽇程・内容】
2023 年 2 ⽉ 15 ⽇（⽔）ガイダンス
講義：アルゴリズムとデータ構造（⼤川 剛直）
企業におけるシステム開発の全体と業務フロー設計
2023 年 2 ⽉ 16 ⽇（⽊）講義：⼈⼯知能概説（⼩澤 誠⼀）
メガ⾦融グループにおける⼈⼯知能の活⽤事例紹介
⼈⼯知能アイデアソン、振り返り・表彰
5.5.2

⾼砂熱学⼯業株式会社との連携

TAKASAGO DX を継続的に発展させ、デジタル⼈財育成のための教育体系を構築するため、神⼾⼤学数理・データサイエンスセンターと包括的な産学連携推進に関する協定を 2021 年 12 ⽉ 1⽇に締結した。2022 年度において、本センターが実施した次世代 DX リーダ育成プログラムと DX基礎講座を社員が受講した。
5.6
5.6.1

⼤学発ベンチャー起業・クロスアポイントメント教員株式会社 Integral Geometry Science（教授・⽊村 建次郎、特命助教・稲垣 明⾥、特命助教・松⽥ 聖樹）

数理科学的な理論や⽅法の探求により観測の科学に確信をもたらし、⼈類が⾃然界の⼼理を理解するための眼、Mother of Science を届けるため、2012 年 4 ⽉ 2 ⽇に株式会社 Integral Geometry
Science が設⽴され、本センターの⽊村建次郎教授は Chief Strategic Officer (CSO)として、IGS の技術戦略をリードしている。IGS では、⽊村教授らが導き出した応⽤数学史上の未解決問題とし45

て知られる多重経路散乱場理論等を基礎とした、世界最⾼性能の計測ジステムの開発、製造販売
を⾏い、検査レーダ、リチウムイオン 2 次電池の 電流経路を⾮破壊で計測する電流経路映像化シ
ステムの販売、さらに、これらの理論を応⽤して、現⾏の乳癌検査技術の課題を解決し乳癌早期発⾒に資する世界初のマイクロ波マンモグラフィの実⽤化、リアルタイムで通⾏⼈に防犯チェッ
クを犯罪者が 無意識のうちに実施可能なスーパーセキュリティゲートの実⽤化、これらの技術を応⽤したコロナウィルス撃滅システムの開発など、世界最先端の独⾃技術を使って先進的な事業を展開している。
2022 年度において、IGS から稲垣明⾥博⼠と松⽥聖樹博⼠をクロスアポイントメントで数理・
データサイエンスセンター特命助教として迎え⼊れ、散乱イメージング理論の医⽤応⽤であるマ
イクロ波イメージングや測定対象表層物質の影響調査、インフラ構造物への応⽤やその計測装置の開発及び電⼦デバイスへの応⽤を⾏った。
5.6.2

株式会社テラアクソン（教授・⼩澤 誠⼀）

⼈と AI が共⽣する未来を創る社会を構築するため，本センターの⼩澤誠⼀教授が「株式会社テラアクソン」が 2022 年 5 ⽉を設⽴し，2022 年 6 ⽉ 29 ⽇に神⼾⼤学発ベンチャー企業として認定された．会社概要は以下の通りである．
■株式会社テラアクソン（https://www.telaaxon.com/）代表取締役 研究責任者

⼩澤 誠⼀（数理・データサイエンスセンター）

代表取締役 経営責任者

安⽥ 鉄平

取締役 開発責任者

丸⼭ 祐丞

住所

〒650-0033 兵庫県神⼾市中央区江⼾町 104 番地 江⼾町 104 ビル 6 階

事業内容

⼈⼯知能に関する研究、製品開発、運⽤⽀援

創業2022 年 5 ⽉

主要株主

⼩澤 誠⼀、イグニション・ポイント株式会社、EAGLYS 株式会社、安⽥鉄平

5.7

総合評価指標の達成状況

2022 年度の総合評価指標の達成状況および連携部⾨で特筆すべき活動と課題・対策について以下にまとめる。以下の総合評価指標の表から、2022 年度においては、３つの項⽬で⽬標を達成できており、特に(1-2-1)地域社会形成及び地域課題解決に資する新規教育研究プログラム数
で実績値が⽬標値を⼤きく上回っている。
総合評価指標⽬標値

実績値(1-2-1)地域社会形成及び地域課題解決に資する新規教育研究プログラム数13(2-1-3)クロスアポイントメント教員雇⽤在籍者数2

2(9-2-1)⼤学発ベンチャー新規起業社数

0

1

46

6．リカレント教育部⾨の活動
6.1

ミッション

⼈⽣ 100 年時代における職業⼈⽣の⻑期化や働き⽅の多様化、デジタル化等の産業構造の変化に伴い、個⼈のキャリアアップ・キャリアチェンジのため、リカレント教育を推進する必要性が⾼まっている。総合イノベーション戦略 2021（令和 3 年 6 ⽉ 18 ⽇閣議決定）においても、⼀⼈ひとりの多様な幸せ（well-being）と課題への挑戦を実現する教育・⼈材育成を⾏い、技術系部署に限らず、経営層、総務、⼈事、経理、営業など各部署でデータサイエンス・AI の活⽤による価値創造を⾏えることが求められている。このような状況を鑑み、組織内の DX を推進できる次世代 DX リーダの育成をミッションとする。
6.2

ミッション実現戦略分「DX トップ⼈材育成と産学官連携による社会⼈リカレント教育」

6.2.1

事業概要

データ駆動型社会を牽引するため、企業・⾃治体・学内の DX 課題において共同研究等を推進するとともに、意識の⾼い学⽣を登⽤して，実践的に学ばせる神⼾データサイエンス操練所の仕組みを数理・データサイエンス・AI のトップ⼈材育成プログラムとして制度化する。 また数理・
データサイエンス・AI 教育プログラムの「リテラシーレベル」と「応⽤基礎レベル」の教育プロ
グラムを社会⼈リカレント教育として展開する。
6.2.2

成果指標（⽬標値）(1) 企業・⾃治体などの学外 DX 課題に加えて，学内 DX 課題にも積極的に取組み，共同研究等
による外部資⾦獲得を進める。また、意識の⾼い学⽣を登⽤して，実践的に学ばせる神⼾データサイエンス操練所の仕組みを数理・データサイエンス・AI のトップ⼈材育成プログラム
として制度化する。
(2) 数理・データサイエンス・AI 教育プログラムの「リテラシーレベル」と「応⽤基礎レベル」の教育プログラムを社会⼈リカレント教育として展開する。
(3) 神⼾市や兵庫県との連携を活かし、地域のスマートシティの取り組みやデジタル化の取り組
みと連携し、⼈材育成や共同研究での連携を強化する。
6.2.3

実施内容

(1) 神⼾⼤学数理・データサイエンス・AI 教育プログラムのトップ⼈材育成プログラムである「神⼾データサイエンス操練所」を学部⽣向けに募集した。CMDS 論⽂セミナー（毎週⽉・⽊ 12:20-13:05）、本学名誉教授である有⽊康雄先⽣によるデータサイエンス操練所・予備⾨
セミナー「Python で深層学習を学ぶ」（開講期間：2022/10/12〜2023/2/1、計 14 回）と予
備⾨セミナー（論⽂）（開講期間：2023/2/17〜2023/3/31）を開講した。また、⼀定の能⼒を認められた学⽣には、CMDS で受託した共同研究を通じて、実課題（実データ）に挑戦する機会を与えた。
(2) 数理・データサイエンスセンターにリカレント教育部⾨が 2022 年 5 ⽉に新設され、⽂部科学
省令和３年度「DX 等成⻑分野を中⼼とした就職・転職⽀援のためのリカレント教育推進事業」
47

のコースⅡ （DX 分野等リスキルプログラムの開発・実施）に「Society 5.0 と地⽅創⽣を加速させる次世代 DX リーダ育成プログラム」を申請した。
(3) 社会⼈リカレント教育プログラム「Society 5.0 と地⽅創⽣を加速させる次世代 DX リーダ育成プログラム」を 2022/8/1〜2022/8/25 に定員 30 名で募集した。本プログラムでは、基礎
コア科⽬「データサイエンス・AI 基礎」（15 時間）、「Python 基礎演習」（15 時間）の 2
科⽬を 1 カ⽉で学んだ後、「DX 課題解決型 PBL（15 時間）」を 2 ヶ⽉で学ぶ。基礎コア 2
科⽬の講義ビデオ（計 14 本）や教材、演習問題・確認テスト問題などを作成し、最⼤ 1000名まで受講可能とした学習管理システム（LMS）で提供した。また、Python 基礎演習では、
CodeRunner モジュールを Moodle に実装し、受講者が作成したプログラムを⾃動採点する仕組みを導⼊した。2022/10/5 から 2022/10/28 の期間、基礎コア科⽬ 2 科⽬を開講し、各科⽬の講義を週 2 回実施した。1 回の講義は事前視聴のインプット講義（1 時間）と遠隔リアル
タイム講義（1 時間）の合計 2 時間で構成される。11 ⽉〜12 ⽉には「DX 課題解決型 PB」
を計 5 回、30 時間で実施し、灘区⽔道筋商店街を舞台とした実証実験型 PBL で DX 課題解決を導くためのアイデアソンやデータ分析を神⼾市のスタートアップ企業と連携して実施するとともに、プライバシー保護・AI 倫理やデータドリブンマーケティングなどの実践的な講義を提供した。
(4) 「次世代 DX リーダ育成プログラム」で提供した「データサイエンス・AI 基礎」（15 時間）と「Python 基礎演習」（15 時間）を e ラーニング化し、これを「DX 基礎講座」として、
2022/11/8〜2022/12/23 に定員 800 名（社会⼈ 500 名、⼤学⽣ 300 名）で募集した。受講期間は当初、2023/1/10〜2023/2/28 としたが、受講者からの強い希望により、別フェーズとして 2023/3/31 まで延⻑した。
(5) 数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム近畿ブロックの活動として、
2023/2/21 13:00〜15:00 に「2022 年度 数理・データサイエンス・AI 教育 FD シンポジウム− ⼤学に期待される社会⼈ DX リカレント教育 −」を開催した。
6.2.4

実施状況（アウトプット）(1) 「神⼾データサイエンス操練所」に 2022 年度⽣（学部 1 年⽣）が 31 名⼊所し、2023/3/31
時点で 139 名（⽂ 1, 国⼈ 13, 法 3, 経済 14, 経営 5, 理 6, 医 4, ⼯ 70, 農 6, 海洋 14 名）が在籍している。
(2) リカレント教育部⾨が主導し、⽂部科学省令和３年度「DX 等成⻑分野を中⼼とした就職・転職⽀援のためのリカレント教育推進事業」のコースⅡ （DX 分野等リスキルプログラムの開発・実施）で申請し、「Society 5.0 と地⽅創⽣を加速させる次世代 DX リーダ育成プログ
ラム」が採択された(申請 41 件、採択 21 件)。事業実施委員会を 7/22, 10/4, 11/1, 12/6, 2/2の計 5 回開催し、リカレント教育プログラムの企画や運営⽅法・実績について検討した。
(3) 社会⼈リカレント教育プログラム「Society 5.0 と地⽅創⽣を加速させる次世代 DX リーダ育成プログラム」（定員 30 名程度）に 30 名から受講希望があった。受講者の内訳は以下の通りである。
受講者数：30 名【性別】男性 26 名、⼥性 4 名【専⾨】理系：20 名、⽂系：10 名48

【学歴】⼤学院卒：16 名、⼤卒：13 名、⾼専卒：1 名【年代】20 代：5 名、30 代：20 名、40 代以上：5 名【職種】研究開発：11 名、エンジニア：4 名、企画・⼀般事務：12 名、その他：3 名【居住地】関⻄：20 名、関東：9 名、その他：1 名(4) e ラーニングで提供した「DX 基礎講座」の受講者数は 424 名であった。受講者の内訳は以下の通りである。
受講者数：社会⼈ 360 名
2 科⽬コース(企業:250 名、教育機関:110 名)、学⽣ 64 名、合計 424 名

企業 60 名 教育機関 81 名 学⽣ 52 名、合計 193 名

1 科⽬コース(DS/AI 基礎) 企業 178 名 教育機関 17 名 学⽣ 4 名、合計 199 名
1 科⽬コース(Python 基礎演習)

企業 12 名 教育機関 12 名 学⽣ 8 名、合計 32 名

(5) 数理・データサイエンス・AI 教育 FD シンポジウムを開催し、鷲崎 弘宜（早稲⽥⼤学）、⾦杉 祥平（経産省）、⼤⻄ 利政（兵庫県）、峠⽥ 直樹（ノーリツ）、中村 匡秀（CMDS）による 5 件の講演があり、47 名が出席した。
6.2.5

実績・成果（アウトカム）(1) 神⼾データサイエンス操練所⼊所者の R4 ⽬標値は 50 名であったが、実績値は 31 名であった。⽬標は達成できなかったが、本学名誉教授である有⽊康雄先⽣によるデータサイエンス
操練所・予備⾨セミナー「Python で深層学習を学ぶ」（開講期間：2022/10/5〜2023/2/1、計 14 回 ） と 予 備 ⾨ セ ミ ナ ー 「 深 層 学 習 論 ⽂ 読 み 合 わ せ 」 （ 開 講 期 間 ： 2023/02/17 〜
2023/03/31、計 7 回）を開講し、11 名の学⽣が参加しており、着実に将来の⾼度 DX ⼈材は育成されている。また、教員・⼤学院⽣向けに開催している CMDS 論⽂セミナー（毎週⽉・⽊ 12:20-13:05）を 58 回開催し、希望者にはいつでも聴講できるようにした。データサイエ
ンス操練所共同研究件数については、R4 ⽬標が 5 件のところ、実績値は 5 件であった。この共同研究に 6 名の操練所⽣（B1：1 名、B2：1 名、B3：4 名）がデータ解析に取り組み、⾼度 DX ⼈材の育成につながった。
(2) ⽂部科学省令和３年度「DX 等成⻑分野を中⼼とした就職・転職⽀援のためのリカレント教育推進事業」については、プログラム期間が 1 ヶ⽉短縮されたこと以外、すべて計画通りに実施された。プログラム活⽤連携企業等の⽬標数は 14 機関であったが、「次世代 DX リーダ育成プログラム」と「DX 基礎講座」を活⽤した企業等は 35 機関となった。また、他⼤学との連携数は、⽬標数が 3 機関のところ、実績は 4 機関となり、いずれも⽬標数を上回った。
(3) 社会⼈リカレント教育「次世代 DX リーダ育成プログラム」では、受講者 30 名のうち、会社都合で履修取消した 1 名を除いた 29 名がプログラムを修了し、DX リーダ⼈材の育成につながった。受講者からの肯定的評価の⽬標は 80%であったが、実績は 96.4%であり、企業等の肯定的評価も 100%であった。
(4) 「次世代 DX リーダ育成プログラム」の基礎コア科⽬ 2 科⽬を部分受講させる「DX 基礎講座」に 424 名が受講した。申請時において、部分受講定員は本プログラムの 20〜30 倍と設定されていたため 800 名としていたが、実績報告書作成時には、10 倍程度に変更された。これに基づくと、⽬標部分受講者数は 300 名となり、これを⼤幅に上回る受講者を得たことになる。修了者数は、「データサイエンス・AI 基礎」が 287 名（履修者 392 名）で合格率は73.2%、「Python 基礎演習」は 123 名（履修者 225 名）で合格率は 54.7%であった。但し、49

有料受講者に限定すると、合格率はそれぞれ 81.9%、68.1%になる。また、授業に興味をもったかという問に対し、それぞれ 86.9%、86.8%が肯定的であった。
6.3

⽂部科学省令和 3 年度補正予算「DX 等成⻑分野を中⼼とした就職・転職⽀援のためのリカ

レント教育推進事業」
6.3.1

Society 5.0 と地⽅創⽣を加速させる次世代 DX リーダ育成プログラム

⽂部科学省令和 3 年度補正予算「DX 等成⻑分野を中⼼とした就職・転職⽀援のためのリカレ
ント教育推進事業」コースⅡ

DX 分野等リスキルプログラムの開発・実施 （実施期間：令和 4

年 10 ⽉〜令和 5 年 3 ⽉）に申請し、令和 4 年 6 ⽉に以下のプログラムが採択された。
プログラム名称：Society 5.0 と地⽅創⽣を加速させる次世代 DX リーダ育成プログラム
責任者：中村保（神⼾⼤学

理事・副学⻑（⼤学改⾰・デジタル化・評価 担当））

以下にプログラムの概要および実施結果についてまとめる。
6 .3.2

プログラムの⽬的

第 5 期科学技術基本計画で閣議決定された Society 5.0 の実現に向けて、その前提となるデジタ
ル化については⼀定の進展がみられたが、諸外国のようなデータ連携・活⽤による新たなビジネ
スモデル創出や価値創造、社会課題の解決は⼗分に進んでいるとは⾔えない。データがもつ潜在的価値を理解し、そこから⽣み出される社会的価値やインパクトを予想しながら課題設定とデー
タ利活⽤（取得・前処理・分析・実装・検証・改善）を⼀気通貫で⾏える知識とスキルを有する
データサイエンス DX ⾼度⼈材の育成は急務である。本プログラムでは、データサイエンス・AIの観点から組織内 DX を推進する取組みを加速させるための次世代 DX リーダの育成、さらに本
プログラムの部分受講による横展開を通して、組織内で DX ⼈材育成と活性化を加速させることを⽬的とした。
本プログラムは、主に企業や⾃治体、教育機関などの就業者を対象とし、技術系部署に限らず、経営層、総務、⼈事、経理、営業など組織の各部署でデータサイエンス・AI（⼈⼯知能）の活⽤による価値創造および組織内 DX 推進や⼈材育成を担う（担うことを⽬指す）リーダ候補者を対象としている。⼀⽅、本プログラムの部分受講は、企業・⾃治体などの新⼊社員をはじめとした組織全員が対象であり、⼤学・短⼤・専⾨学校など教育機関の学⽣全員も対象である。
6.3.3 プログラムの概要
基礎コア２科⽬（データサイエンス・AI 基礎、Python 基礎演習）と DX 課題解決型 PBL１科⽬を約 3 か⽉、合計 60 時間で学ぶ。基礎コア２科⽬は遠隔オンラインで受講し、PBL 科⽬は感染状
況と受講者の都合に合わせてハイブリッド形式で実施した。
①データサイエンス・AI 基礎（15 時間）
データサイエンス・AI が必要とされる社会的背景や実⽤事例に触れ、 AI 倫理、プライバシー
保護、情報セキュリティ、 統計的データ解析の基本を習得する。講義は 7 単元で構成され、単元ごとにオンデマンド講義（1 時間）を事前聴講した後、当⽇はリアルタイム遠隔講義（1 時間)で補⾜説明、質疑応答、演習により理解を深める。最終回には確認テスト（1 時間）を実施した。
50

②Python 基礎演習（15 時間）
⽂系・理系を問わず、Python を⽤いて基礎的なデータ分析を⾃分の⼿で⾏えるようになること、
特に、numpy 、pandas 、matlotlib などのライブラリを⽤いて、 ⽬的・⽤途に応じたデータセッ
トを構築し、その基本操作や可視化が⾏えるようになることを⽬指した。

実データを⽤いた初等的なデータマイニング、機械学習を例題ベースで⾏い、 DX 課題解決型 PBL に備える。講義は７単元で構成され、単元ごとにオンデマンド講義（1 時間）で⾃学⾃習し、当⽇はリアルタイム遠隔講義（1 時間)で質疑応答や演習により理解を深めた。また、最終回には AI ⼿法も取り⼊れた総合演習（1 時間）を実施した。
③DX 課題解決型 PBL（30 時間）
上記 2 科⽬で習得したデータ解析の知識とスキルを使って、神⼾⼤学が神⼾近郊のスタートア
ップ企業と連携して提供する共通 PBL 課題または受講者組織で課題設定から⾏うカスタム PBL に挑んだ。4〜5 名程度のチームに分かれて課題解決を⾏い、データサイエンティストや AI・数理統計などの専⾨家がメンターとして⽀援した。PBL はコンペ形式で実施し、初回は課題説明や実施⽅法などオリエンテーション、アイデアソン、AI 倫理・プライバシー講義（5 時間）を経て、2〜
5 回は AI 社会実装の講義やグループワーク（20 時間）を実施し、最終回は 5 時間をかけてチーム
別発表を⾏い、アイデア、分析⼒、プレゼンテーションなどの観点から優秀班を決定し、全体講評を⾏った。
6.3.4

実施体制

神⼾⼤学 DX・情報統括本部と事業実施委員会が連携して、図 5 のような実施体制で運営を⾏った。学内教員５名が事業実施委員会委員⻑、副委員⻑、委員を務め、経済団体、地⽅⾃治体、企業、⼤学など学外から選出された 15 名が委員を務めた。
図5神⼾⼤学 DX リカレント教育事業の実施体制

51

6.3.5

実施結果

令和 4 年度に実施した、「Society 5.0 と地⽅創⽣を加速させる次世代 DX リーダ育成プログラ
ム」のスケジュールを図 6 に⽰す。本プログラムは、前述の基礎コア科⽬①➁と課題解決型 PBL③をすべて修了する必要があるが、基礎コア科⽬を部分受講させる「DX 基礎講座」を令和 5 年 1⽉〜3 ⽉に開講した。以下に実施結果をまとめる。
図6

実施スケジュール

① 「Society 5.0 と地⽅創⽣を加速させる次世代 DX リーダ育成プログラム」（図 7 参照）
実施期間：令和 4 年 10 ⽉ 5 ⽇（⽔）〜 令和 4 年 12 ⽉ 16 ⽇（⾦）
実施内容：(1)基礎コア科⽬（データサイエンス・AI 基礎）インプット講義＋オンデマンド講義(2)基礎コア科⽬（Python 基礎演習） 演習＋リアルタイム遠隔講義(3)PBL 科⽬（DX 課題解決型 PBL） 対⾯/遠隔のハイブリッド型グループワーク
受講者数：30 名（定員 30 名）

修了者： 29 名

プ ログラムレベル：ITSS レベル 2〜4 相当
受講者からの評価：96.4%

企業等の評価：100%
図7

次世代 DX リーダ育成プログラム52

②「DX 基礎講座」（e-ラーニング)（図 8 参照）
実施期間：令和 5 年 1 ⽉ 10 ⽇（⽕）〜 令和 5 年 3 ⽉ 31 ⽇（⾦）
受講期間：第１フェーズ

1 ⽉ 10 ⽇〜2 ⽉ 28 ⽇

第２フェーズ 3 ⽉ 2 ⽇ 〜 3 ⽉ 31 ⽇
※当初、第 1 フェーズのみの計画であったが、受講者から受講期間の延⻑希望があったため第 2 フェーズを実施することとした．
実施内容 ：
１）基礎コア科⽬（データサイエンス・AI 基礎）
２）基礎コア科⽬（Python 基礎演習）

オンデマンド講義＋確認テスト

オンデマンド講義＋演習

受講者数 ：
社会⼈ 360 名（企業：250 名

教育機関：110 名）学⽣ 64 名

合計 424 名【受講コース内訳】
２科⽬コース

企業 60 名教育機関 81 名

学⽣ 52 名

合計 193 名

１科⽬コース（DS/AI 基礎）企業 178 名 教育機関 17 名
１科⽬コース（Python 基礎演習）企業 12 名

学⽣ 4 名教育機関 12 名

合計 199 名

学⽣ 8 名合計 32 名

修了者数：
データサイエンス・AI 基礎：287 名（企業 195 名、教育機関 64 名、学⽣ 28 名）
Python 基礎演習：123 名（企業 49 名、教育機関 49 名、学⽣ 25 名）
図8

DX 基礎講座53

6.4

総合評価指標の達成状況

2022 年度の総合評価指標の達成状況について以下にまとめる。リカレント部⾨には、以下の中
期⽬標（６−１−１）新規の数理・データサイエンス関連リカレントプログラム数
が数理・データサイエンスセンターの独⾃総合評価指標として、そのまま設定されている。2022
年度においては、以下に⽰す通り、実績値が⽬標値を⼤きく上回っており、⽬標が達成されている。
総合評価指標(6-1-1)新規の数理・データサイエンス関連リカレントプログラム数

54

⽬標値

実績値

1

3

7．主配置教員の活動データセンターの主配置教員の 2022 年度の活動について、4 つの項⽬（個⼈情報、社会的活動、研究
活動、教育活動）の記録をあげておく。
1.

⼩澤 誠⼀

センター⻑

教授（主配置）2.

⾸藤 信通

副センター⻑

教授（主配置）3.

中村 匡秀

副センター⻑

教授（主配置）4.

⽊村 建次郎学⻑戦略教授（主配置）

5.

⼭⽥ 明

教授（主配置）6.

堀越 啓⼆

特命教授（主配置）

7.

伊藤 真理

特命准教授（主配置）

8.

光明 新

講師（主配置）9.

⽥原 伸彦

特命助教（主配置）

10.

陳

思楠

特命助教（主配置）

11.

稲垣 明⾥

特命助教（主配置）

12.

松⽥ 聖樹

特命助教（主配置）

55

⼩澤 誠⼀ (Seiichi OZAWA)

https://researchmap.jp/ozawasei[1.1] 現在の研究テーマ：
機械学習を⽤いたビッグデータ解析[1.2] 現在の役職
1.

数理・データサイエンスセンター センター⻑(主配置) (2022 年 4 ⽉‒ ）2.

数理・データサイエンスセンター 連携部⾨⻑ (2022 年 4 ⽉‒2023 年 3 ⽉)

3.

数理・データサイエンスセンター リカレント教育部⾨⻑ (2022 年 4 ⽉‒2023 年 3 ⽉)

4.

⼯学研究科電気電⼦⼯学専攻 教授(配置)(2017 年 12 ⽉‒)

5.

未来医⼯学研究開発センター 教授(配置)(2020 年 10 ⽉‒)■社会的活動、学会活動[2.1] 社会的活動, 学会委員等 (学科, 研究科, 部会の委員は除く)
1.

Asia Paciﬁc Neural Network Society (APNNS), President (2021.1‒2022.12), Immediate Past
President (2023.1‒)

2.

International Neural Network Society (INNS), Vice-President for Membership, Board or
Governor (2019.1‒)

3.

IEEE Trans on Cybernetics (IF 19.118), Associate Editor (2017.1‒)

4.

Pattern Analysis and Applications (Springer) (IF 3.9), Associate Editor (2012.7‒)

5.

Evolving Systems (Springer) (IF 3.2), Editorial Board Member (2009.9‒)6.

IEEE CIS Smart World Technical Committee, Member (2017.1‒)

7.

IEEE CIS Neural Networks Technical Committee (NNTC), Member (2010.1‒)

8.

INNS SIG Autonomous Machine Learning, Member (2009.2‒)

9.

⽇本神経回路学会 副会⻑ (2021.3‒2022.2), 特任理事(国際担当) (2023.3‒)

10. システム制御情報学会 企画理事 (2021.6‒)
11. SICE 知能⼯学部会 委員 (2012.1‒)
12. SICE ⾃律分散システム部会 委員 (2010.1‒)
13. SICE コンピュテーショナル・インテリジェンス部会 委員 (2008.1‒)
14. 兵庫エレクトロニクス研究会 企画運営委員会 顧問 (2018.4‒)
15. 国際会議IEEE WCCI 2024 ‒ Finance Chair, IJCNN Conference Co-Chair (2022.8‒)
16. 国際会議ICONIP 2022 ‒ General Co-Chairs (2022.1‒2022.12)
17. 国際会議ICONIP 2023 ‒ Advisory Chairs (2022.12‒)
18. 国際会議AICCC2022 - Conference Co-Chair (2022.1‒2022.12)[2.2] 招待講演•出張講義等
1.

Nikola Kasabov (convener), Soo-Young Lee, Zeng-Guang Hou, Taro Toyoizumi, Seiichi
Ozawa, Jonathan H. Chan, “Future deep learning machines inspired by the human brain,”
Panel Discussion at The APNNS/IEEE-CIS Education Forum series on Deep Learning and
Artiﬁcial Intelligence Summer School 2022 (DLAI6), June 14, 2022 (online)（パネル講演、国
56

際）
2.

盛合 志帆，⼩澤 誠⼀，プライバシー保護連合学習技術を活⽤した銀⾏不正送⾦検知，NVIDIA AI DAYS 2022（オンライン），2022 年 6 ⽉ 24 ⽇（招待講演）

3.

⼩澤 誠⼀, “⼈⼯知能システムにおけるサイバーセキュリティリスクとその対策,” MS&ADサ
イバーワークショップ, 2022 年 8 ⽉ 31 ⽇（招待講演）

4.

⼩澤 誠⼀, “プライバシー保護連合学習による組織間ビッグデータ解析とその応⽤,” 第 30 回
インテリジェント・システム・シンポジウム, 2022 年 9 ⽉ 21 ⽇（招待講演）

5.

⼩澤 誠⼀, “データサイエンスの考え⽅ : 社会に役⽴つAI ×データ活⽤のために,” 第 10回オープンテクノフォーラム（神奈川県⽀部第 116 回 CPD 講座, 2022 年 11 ⽉ 26 ⽇（招待講演）

6.

Seiichi Ozawa, “Cyber Security and Its Countermeasures in AI Systems,” 2022 5th Ar- tiﬁcial
Intelligence and Cloud Computing Conference (AICCC 2022), ⼤阪国際会議場, December 18,
2022 (Keynote Speech、国際)

7.

⼩澤 誠⼀, “機械学習とOSS のセキュリティ,” ⽇本銀⾏第 23 回情報セキュリティ・シンポジ
ウム, 2023 年 3 ⽉ 3 ⽇（招待講演）

8.

Seiichi Ozawa, “Cyber Security and Its Countermeasures in AI Systems,” Lecture 1 at the
University of Ljubljana, March 13, 2023.（招聘講義、国際）

9.

Seiichi Ozawa, “Privacy-Preserving Machine Learning for Big Data Analysis ‒ How can wesolve social issues using AI? ‒,” Lecture 2 at the University of Ljubljana, March 13, 2023. （招聘講義、国際）[2.3] 学術賞受賞等
該当なし[2.4] 学術研究集会の組織:
1.

研究集会名：神⼾⼤学CMDS 論⽂セミナー (計 58 回), 神⼾⼤学 数理・データサイエンスセ
ンター, 2022 年 4 ⽉ 25 ⽇〜2023 年 1 ⽉ 30 ⽇, オンライン開催[2.5] 海外からの訪問者・滞在者 (ホスト名)
該当なし
■研究活動
[3.1] ⼝頭発表
1.

三浦啓吾，井上広明，⾦ 相旭，王 ⽴華，⼩澤 誠⼀，「動的サンプリングを⽤いた連合学習型勾配ブースティング決定⽊の継続学習」，第 30 回インテリジェント・システム・シンポジ
ウム（FAN2022），5 pages, 神⼾⼤学，2022 年 9 ⽉ 22 ⽇ (国内・⼀般・⽇本語)

2.

Septiviana Savitri Asrori, Lihua Wang, Seiichi Ozawa, “BFL-Boost: Blockchain-basedFederated Learning for Gradient Boosting to Enhance Security in Model Training,” 2023
Symposium on Cryptography and Information Security (SCIS), Fukuoka, January 24, 2023. (国内・⼀般・⽇本語)57[3.2] 学術論⽂ (査読ありの論⽂・論説等)
1.

Fuki Yamamoto, Seiichi. Ozawa, Lihua Wang, “eFL-Boost: Eﬃcient Federated Learning for
Gradient Boosting Decision Trees,” IEEE Access, vol. 10, pp. 43954-43963, 2022.

2.

Parichehr Behjati, Pau Rodr´ıguez, Carles Fern´andez Tena, Armin Mehri, F. Xavier Roca,
Seiichi Ozawa, Jordi Gonz`alez, “Frequency-Based Enhancement Network for Eﬃcient SuperResolution,” IEEE Access, vol. 10, pp. 57383-57397, 2022.

3.

Septiviana Savitri Asrori, Lihua Wang, Seiichi Ozawa, “Permissioned Blockchain-Based
XGBoost for Multi Banks Fraud Detection,” In: Tanveer, M., Agarwal, S., Ozawa, S., Ekbal, A.,
Jatowt, A. (eds), Neural Information Processing. ICONIP 2022. LNCS 13625. Springer,
Cham., pp.683-692, 2022.

4.

Muhammad Fakhrur Rozi, Seiichi Ozawa, Tao Ban, Sangwook Kim, Takeshi Takahashi,
Daisuke Inoue, “Understanding the Inﬂuence of AST-JS for Improving Malicious Webpage
Detection,” Applied Sciences, vol. 12, no. 24, 20 pages, 2022.12.

5.

Sachiko Kanamori, Taeko Abe, Takuma Ito, Keita Emura, Lihua Wang, Shuntaro Ya- mamoto,
Le Trieu Phong, Kaien Abe, Sangwook Kim, Ryo Nojima, Seiichi Ozawa, Shiho Moriai,“Privacy-Preserving Federated Learning for Detecting Fraudulent Financial Trans- actions inJapanese Banks,” Journal of Information Processing, vol. 30, pp. 789-795, 2022.

[3.3] 学術著書 (査読ありの著書等)
1. Mohammad Tanveer, Sonali Agarwal, Seiichi Ozawa, Asif Ekbal, Adam Jatow, Neural
Information Processing - 29th International Conference, ICONIP 2022, Virtual Event,November 22-26, 2022, Proceedings, Part I, LNCS 13623, April 2023.
2. Mohammad Tanveer, Sonali Agarwal, Seiichi Ozawa, Asif Ekbal, Adam Jatow, Neural
Information Processing - 29th International Conference, ICONIP 2022, Virtual Event,November 22-26, 2022, Proceedings, Part II, LNCS 13624, April 2023.
3. Mohammad Tanveer, Sonali Agarwal, Seiichi Ozawa, Asif Ekbal, Adam Jatow, Neural
Information Processing - 29th International Conference, ICONIP 2022, Virtual Event,November 22-26, 2022, Proceedings, Part III, LNCS 13625, April 2023.
4. Mohammad Tanveer, Sonali Agarwal, Seiichi Ozawa, Asif Ekbal, Adam Jatow, Neural
Information Processing - 29th International Conference, ICONIP 2022, Virtual Event,November 22-26, 2022, Proceedings, Part IV, CCIS 1791, April 2023.
5. Mohammad Tanveer, Sonali Agarwal, Seiichi Ozawa, Asif Ekbal, Adam Jatow, Neural
Information Processing - 29th International Conference, ICONIP 2022, Virtual Event,November 22-26, 2022, Proceedings, Part V, CCIS 1792, April 2023.
6. Mohammad Tanveer, Sonali Agarwal, Seiichi Ozawa, Asif Ekbal, Adam Jatow, Neural
Information Processing - 29th International Conference, ICONIP 2022, Virtual Event,November 22-26, 2022, Proceedings, Part VI, CCIS 1793, April 2023.
7. Mohammad Tanveer, Sonali Agarwal, Seiichi Ozawa, Asif Ekbal, Adam Jatow, Neural
Information Processing - 29th International Conference, ICONIP 2022, Virtual Event,November 22-26, 2022, Proceedings, Part VII, CCIS 1794, April 2023.
58

[3.4] 査読のない業績著書・訳書・講義録・ソフトウェア・論説・解説・その他:
該当なし[3.5] 科研費 (研究代表者）
1.

⼩澤誠⼀、基盤研究(B)，「機械学習とドメイン知識を導⼊した攻撃⽣成過程のモデル化と実データによる検証」，課題番号 21H03444，4,160 千円 (直接経費: 3,200 千円、間接経費: 960
千円)

2.

⼩澤誠⼀、国際共同研究加速基⾦(国際共同研究強化(B))，「機械学習とドメイン知識を⽤いたサイバー攻撃⽣成過程モデルの精緻化」，課題番号 21KK0178，2022 年度: 3,510 千円 (直接経費: 2,700 千円、間接経費: 810 千円)[3.6] 科研費 (研究分担者）
9. ⼩澤誠⼀、基盤研究（A）,「スマートグラス AI のためのプライバシ制御技術」(代表：塚本昌彦）, 課題番号 20K11826, 直接経費配分額 1,050 千円
10. ⼩澤誠⼀、基盤研究（A）,「細胞外⼩胞を⽤いたリキッドバイオプシーによる癌に対する術前化学療法の効果予測」(代表：⽵内俊⽂）, 課題番号 22H00590, 直接経費配分額 0 千円
11. ⼩澤誠⼀、基盤研究（C）,「異業種データマイニング向けプライバシー保護機械学習メカニズ
ムに関する研究開発」(代表：王 ⽴華）, 課題番号 20K11826, 直接経費配分額 250 千円
12.
[3.7] 受託研究費
7. JST AIP 加速課題 「秘匿計算による安全な組織間データ連携技術の社会実装」（代表：花岡悟⼀郎），2022 年度，直接経費 8,500 千円
8. NICT 委託研究「プライバシー保護連合学習の⾼度化に関する研究開発」（代表：⼩澤誠⼀），
2022 年度，直接経費 5,130 千円
9. 公益社団法⼈⽇本⾮常⾷推進機構，「賞味期限間近または、超過した防災備蓄品の有効活⽤を推進するための⾃動概算⾒積り機能等 WEB アプリの開発」（代表：⼩澤 誠⼀），1,100 千円[3.8] 共同研究費
10. 三井住友 DS アセット株式会社，「AI および最適化⼿法を⽤いたマルチモーダル⾦融データ解析基盤の構築」（代表：⼩澤誠⼀）, 2,500 千円（間接経費込）
11. LINE 株式会社，「セキュリティアプライアンスログ解析による脅威検出および DDos 攻撃の予測」（代表：⼩澤誠⼀）, 4,000 千円（間接経費込）
12. 沖電気⼯業株式会社，「通信定常状態学習技術の研究開発」（代表：⼩澤誠⼀）, 1,210 千円（間接経費込）[3.9] 研究助成・奨学寄附⾦
該当なし

59

■教育活動担当授業科⽬等
第 1Q(全学共通) (1)データサイエンス概論 B

第 3Q(2 クラス) 各 1 コマ×2 回(4 回)(2)データサイエンス概論 A(学部)

1 コマ×1 回(3)データサイエンス概論 B
第 4Q(2 クラス) 各 1 コマ×1 回(2 回)(4)⽇本総研×神⼾⼤学 オープンイノベー 後期集中
1 コマ×1 回
ションワークショップ「⾦融ビジネスと情報システム⼯学」(5)初年次セミナー

第 1Q

1 コマ×5 回(6)電気電⼦⼯学導⼊ゼミナール

第 2Q

1 コマ×6 回(7)電気電⼦⼯学先端研究前期

1 コマ×15 回(8)電気機器 II

第 3Q

2 コマ×7.5 回(9)卒業研究

通年(博⼠前期) (10)機械学習論 I

第 1Q

2 コマ×7.5 回(11)電気電⼦⼯学ゼミナール

前期

1 コマ×12 回(12)機械学習概論

第 3Q

1 コマ×5 回(13)特定研究

通年(博⼠後期) (14)脳型学習理論

第 4Q(15)特定研究2 コマ×7.5 回

通年

授業科⽬の内容および⾃⼰評価(1)全学部の 1 年⽣に対し，プライバシー保護データ解析の講義を⾏った．
(2)全学部の 1 年⽣に対し，データサイエンスの考え⽅、教師あり学習の講義を⾏った．
(3)全学部の 1 年⽣に対し，プライバシー保護データ解析の講義を⾏った．
(4)⽇本総研と共同で開催されたオープンイノベーションワークショップにおいて，⼈⼯知能(AI) 技術のこれまでの歩みから最新技術について紹介した。
(5)(6)電気電⼦⼯学科 1 年⽣に対し，⾃由研究の指導を⾏った．
(7)⾼度教養セミナーとして電気電⼦⼯学科 4 年⽣に対し，ビッグデータ解析のための機械学習に関する⽂献紹介を⾏った。
(8)電気電⼦⼯学科 2 年⽣に対し，パワーエレクトロニクスの講義を⾏った．
(9)電気電⼦⼯学科 4 年⽣に対し，卒業研究の指導を⾏った．
(10)電気電⼦⼯学専攻修⼠課程の学⽣に対し，ニューラルネットや深層学習，教師なし学習などの機械学習の理論の講義を⾏った．
(11)電気電⼦⼯学専攻修⼠課程の学⽣の研究経過報告に対し，質問や助⾔を⾏った．
(12)⼯学研究科デジタル医⼯創⽣学コース修⼠課程の学⽣に対し，AI 研究の歴史や深層学習などの講義を⾏った．
(13)電気電⼦⼯学専攻博⼠課程前期課程の学⽣に対し，修⼠論⽂研究の指導を⾏った．
(14)電気電⼦⼯学専攻博⼠課程後期課程の学⽣に対し，脳型学習理論の講義を⾏った．
(15) 電気電⼦⼯学専攻博⼠課程後期課程の学⽣に対し，博⼠論⽂研究の指導を⾏った．
その他の特記事項
特になし
60

⾸藤 信通 (Nobumichi SHUTOH)

https://researchmap.jp/shutoh[1.1] 現在の研究テーマ：
⽋測データ解析, ⾼次元データ解析[1.2] 現在の役職
1.

数理・データサイエンスセンター 副センター⻑(主配置) (2022 年 4 ⽉‒）

2.

数理・データサイエンスセンター 全学教育部⾨部⾨⻑ (2022 年 4 ⽉‒)

3.

理学研究科数学専攻 教授（配置）■社会的活動、学会活動[2.1] 社会的活動, 学会委員等 (学科, 研究科, 部会の委員は除く)
1.

⽇本数学会 ʻ数学ʼ ⾮常任編集委員(2021 年 7 ⽉‒2025 年 6 ⽉)

2.

応⽤統計学会 企画委員会 委員(2022 年 10 ⽉‒)[2.2] 出張講義等
該当なし[2.3] 学術賞受賞等
該当なし[2.4] 学術研究集会の組織:
1.

⽇本計算機統計学会 第 36 回⼤会 実⾏委員, 2022 年 5 ⽉ 21 ⽇‒22 ⽇, 愛媛県県⺠⽂化会館本館(国内).

[2.5] 海外からの訪問者・滞在者 (ホスト名)
該当なし
■研究活動
[3.1] ⼝頭発表
1.

岡⽥ 悠希, ⾸藤 信通, 2-step 単調⽋測データに基づく判別分析の変数選択に関する仮説検定,

2.

2022 年 5 ⽉ 22 ⽇, ⽇本計算機統計学会 第 36 回⼤会, 愛媛県県⺠⽂化会館本館, 愛媛県. (国内・⼀般・⽇本語)

3.

松内 直輝, ⾸藤 信通, 多変量正規⺟集団における条件付き独⽴性検定について, 2022 年 12 ⽉
17 ⽇, 科研費シンポジウム「統計科学の開拓」, ⾦沢⼤学サテライト・プラザ, ⽯川県. (国内・⼀般・⽇本語)

4.

勝⼜ 真, ⾸藤 信通, 多標本問題における 2-step 単調⽋測データの下での平均ベクトルの同等性
検定の検出⼒について, 2022 年 12 ⽉ 17 ⽇, 科研費シンポジウム「統計科学の開拓」, ⾦沢⼤
学サテライト・プラザ, ⽯川県. (国内・⼀般・⽇本語)61[3.2] 学術論⽂ (査読ありの論⽂・論説等)
1.

Asaoka, S., Sumikawa, F., Watanabe, Y., Jadoon, W. A., Ohno, M., Shutoh, N., Waka- matsu, Y.,
Liao, L. M., Kanazawa, A., Sato, Y., Fujiwara, N., Throughfall and stemﬂow chemical dynamics
of Satoyama, a traditional secondary forest system under threat in Japan, JOURNAL OF
FORESTRY RESEARCH, 33 (2022), no. 3, 813‒826.

[3.3] 学術著書 (査読ありの著書等)該当なし[3.4] 査読のない業績著書・訳書・講義録・ソフトウェア・論説・解説・その他:
該当なし[3.5] 科研費 (研究代表者）
該当なし[3.6] 科研費 (研究分担者）
該当なし[3.7] 受託研究費
該当なし[3.8] 共同研究費
1.

⾸藤 信通, ⽇本総合研究所, 「産学地域連携デジタル⼈材育成ラボの構築および運営」，直接経費 769 千円, 間接経費 231 千円.

[3.9] 研究助成・奨学寄附⾦
該当なし

62

■教育活動担当授業科⽬等(全学共通)

第1Q(3クラス),(1)データサイエンス基礎学

各1コマ×3 回(15回)

2Q, 4Q(博⼠前期)(2) データサイエンス⼊⾨

第2Q, 3Q

各1コマ×1 回(2回)(3)データサイエンス概論B

第1Q

1コマ×3 回(4)データサイエンス概論B

第4Q(2クラス)

1 コマ×2 回(4回)(5)データサイエンス PBL 演習B

第4Q

1 コマ×7.5 回(6) 数学講究 3, 4

前期, 後期

授業科⽬の内容および⾃⼰評価(1) 全学部の学⽣を対象とした数理・データサイエンス・AI に関する序論的講義（遠隔オンデマ
ンド+ 遠隔講義）を⾏った。
(2) 全学部の学⽣を対象とした数理・データサイエンス・AI の活⽤事例に関する講義（遠隔オン
デマンド+ 遠隔講義）を企画・開講・管理した。また, 統計に関する講義を1週担当した。
(3) (4)全学部の学⽣を対象とした数理・データサイエンス・AI の応⽤基礎にあたる講義（遠隔オンデマンド+ 遠隔講義）において, データベースに関する内容を 1Q は 3 週,4Q は 2 週担当した。
(5) 学部 2 年⽣以上（⼀部の学部・学科を除く）を対象とした数理・データサイエンス・AI に関するPBL を企画・開講・管理した。また, データ解析に関する講義を 4 週担当した。
(6) 理学研究科数学専攻博⼠課程前期課程の⼤学院⽣ 2 名に対して研究指導を⾏い, 研究成果の⼀部については科研費シンポジウム「統計科学の開拓」で⼝頭発表を⾏った。
その他の特記事項
・ 「特別講義 ⽇本総研×神⼾⼤学 OIWS『IT と⾦融ビジネスの最前線』」：⽇本総研と共同で, 学部 3・4 年⽣および⼤学院⽣を対象としたオープンイノベーションワークショップを企
画・開催・管理した。（前期集中、1 コマ×7.5 回）
・ 「特別講義 ⽇本総研×神⼾⼤学 OIWS『⾦融ビジネスと情報システム⼯学』：⽇本総研と共同で, 学部 3・4 年⽣および⼤学院⽣を対象としたオープンイノベーションワークショップを企画・開催・管理した。（後期集中、1 コマ×7.5 回）・ 「データサイエンス特論 1」: ⼤学院⽣を対象とした機械学習の技術的側⾯と実際のビジネスにおける活⽤例の講義を NEC の森永聡⽒に依頼し, 開催・管理した。（後期集中、1 コマ
×7.5 回）・ 「データサイエンス特論 2」：⼤学院⽣を対象とした価値創造ワークショップを産総研の本村⽒に依頼し, 開催・管理した。（後期集中、1 コマ×7.5 回）

63

中村

匡秀 (Masahide NAKAMURA)

https://researchmap.jp/read0054710[1.1] 現在の研究テーマ：
サービスコンピューティングを活⽤したサイバーフィジカルシステムに関する研究[1.2] 現在の役職
1.

数理・データサイエンスセンター副センター⻑ (2022 年 4 ⽉‒）(主配置）

2.

数理・データサイエンスセンター研究部⾨⻑ (2022 年 4 ⽉‒ )3.

⼯学研究科電気電⼦⼯学専攻 教授（配置）■社会的活動、学会活動[2.1] 社会的活動, 学会委員等 (学科, 研究科, 部会の委員は除く)
1.

理化学研究所⾰新知能統合研究センター（AIP） 客員研究員

2.

兵庫県三⽥市・さんだ⾥⼭スマートシティアドバイザー

3.

電⼦情報通信学会・サービスコンピューティング(SC) 研究会・幹事補佐

4.

電⼦情報通信学会・ライフインテリジェンスとオフィス情報システム(LOIS) 研究会・専⾨委
員

5.

国際会議 SNPD2023-Summer Program Committee Member[2.2] 出張講義等
1.

中村 匡秀, 「さんだ⾥⼭スマートシティ」，2023 年 2 ⽉ 7 ⽇，三⽥市⽣涯学習サポートクラブ(SSC) オープンセミナー，三⽥市

2.

中村 匡秀, 「IoT とバーチャルエージェントで⾒守る在宅⾼齢者の「こころ 」, 2023 年 3 ⽉

3.

16 ⽇, 神⼾⼤学技術職員研修[2.3] 学術賞受賞等
1.

S. Chen, M. Nakamura, “Outstanding Paper Award,” International Conference on Soft- ware
Engineering and Information Technology (ICoSEIT2022) 2022/11[2.4] 学術研究集会の組織
該当なし[2.5] 海外からの訪問者・滞在者 (ホスト名)
1.

Nereis Dugaleix (University of Grenoble Alps, France), June 17th - July 15th, 2022. (中村匡秀)

2.

Mathis Ruﬃex (University of Grenoble Alps, France), July 4th - August 26th, 2022. (中村匡秀)

3.

Lydie du Bousquet (University of Grenoble Alps, France), February 11th - 18th, 2023. (中村匡秀)4.

Passakorn Phannachitta (Chiang Mai University, Thailand), February 20th, 2023. (中村匡秀)

64■研究活動[3.1] ⼝頭発表
1.

陳思楠, 中村匡秀, 関⼝兼司, “医学教育のための臨床現場の安全なストリーミングシステムの開発,” 電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no.50, SC2022-5, pp.25-30, May 2022. (オンライン) (国内・⼀般・⽇本語)

2.

陳思楠, 中村匡秀, “事前学習済みモデルと⾳声対話エージェントを⽤いた顔識別システムの開発,” ⽇本機械学会 第 32 回設計⼯学・システム部⾨講演会, no.1204, September 2022. (岡⼭県⽴⼤学) (国内・⼀般・⽇本語)

3.

蒲⾕苑⼦, グライナー智恵⼦, 中村匡秀, ⼭⼝裕⼦, 張けん容, “認知症⾼齢者を在宅で介護する
家族介護者のストレスの⽇内変動の可視化,” 第 10 回看護理⼯学会学術集会, October 2022. (国内・⼀般・⽇本語)

4.

雲丹⻲和希, 中村匡秀, 佐伯幸郎, 陳思楠, 安⽥清, “在宅⾼齢者の⾃助⽀援に向けたエージェン
ト対話ログ分析サービスの検討,” 電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no. 239, SC202229, pp.19-24, November 2022. (⻑野，桐屋旅館) (国内・⼀般・⽇本語)

5.

明⽯拓弥, 中村匡秀, 佐伯幸郎, 安⽥清, 陳思楠, “在宅⾼齢者の⽣活ログに基づいた ALPS ⽀援
ルール推薦⼿法の検討,” 電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no.239, SC2022-30, pp. 2530, November 2022. (⻑野 野沢温泉) (国内・⼀般・⽇本語)

6.

⼭⼝裕⼦, グライナー智恵⼦, 蒲⾕苑⼦, 張けん容, 中村匡秀, “家族介護者における Virtual
Agent とのコミュニケーションを通した認知症介護に対する思いの抽出,” 第 42 回⽇本看護科学学会学術集会, December 2022. (国内・⼀般・⽇本語)

7.

張けん容, グライナー智恵⼦, ⼭⼝裕⼦, 蒲⾕苑⼦, 中村匡秀, “認知症⾼齢者を介護する家族介
護者の睡眠の質とその関連要因の検討,” 第 42 回⽇本看護科学学会学術集会, December 2022.
(国内・⼀般・⽇本語)

8.

中⽥ 匠哉, 陳 思楠, 佐伯 幸郎, 中村 匡秀, “効率的なソフトウェアアップサイクルのための事例知識ベースの構築と予備的評価,” 第 4 回次世代ソフトウェアエコシステムワークショップ,
December 2022. (オンライン・奈良)

9.

中⽥ 匠哉, 陳 思楠, 佐伯幸郎, 中村 匡秀, “⾳声対話エージェントを活⽤したサービス個⼈適応に向けたユーザニーズ抽出⼿法の検討,” 電⼦情報通信学会技術研究報告, vol. 122, no.345
KBSE2022-45, pp.13-18, January 2023. (⽯川，IT ビジネスプラザ武蔵 ) (国内・⼀般・⽇本
語)

10. ⼤薗隼⼈, 陳思楠, 中村匡秀, “⾳声対話エージェントを活⽤した在宅⾼齢者の⽀援と⾒守りを⾏うシステムの実証実験,” 電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no.338, LOIS2022-43,
pp.71-76, January 2023. (国内・⼀般・⽇本語)
11. 中⽥ 匠哉, 陳 思楠, 佐伯幸郎, 中村 匡秀, “ソフトウェアアップサイクルのための事例共有シス
テムの開発と評価,” 電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no.432 SS2022-72, pp.151-156,
March 2023. (沖縄，名護市産業⽀援センター) (国内・⼀般・⽇本語)
12. 寺川 航平, 陳 思楠, 佐伯幸郎, 中村 匡秀, “メソッド名構成単語に基づくソフトウェア概要推測に関する検討,” 電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no.448 SC2022-45, pp.38-43, March
2023. (東京, 国⽴情報学研究所) (国内・⼀般・⽇本語)
13. 堀江 寛, 陳 思楠, 中村 匡秀, 安⽥ 清, “個⼈適応型の動画を活⽤した在宅⾼齢者のための ストレ65

ス解消サービスの実証実験,” 電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no. 448, SC2022-48,
pp.55-60, March 2023. (東京, 国⽴情報学研究所) (国内・⼀般・⽇本語)
14. ⾦⽥真輝, 陳思楠, 佐伯幸郎, 中村匡秀, “⼤規模救急データと年代別⼈⼝推計データに基づく⻑
期的救急需要予測⼿法の提案,” 電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no. 423,LOIS202254, pp.059-065, March 2023. (国内・⼀般・⽇本語)
15. 吉⽥健, 陳思楠, 佐伯幸郎, 中村匡秀, “Uni-messe と IoT を活⽤したハイブリッド会議空間の⾃動管理 サービスの提案,” 電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no.423,LOIS2022 -62,
pp.108-113, March 2023. (国内・⼀般・⽇本語)
16. ⽥坂⾵⽉, 陳思楠, 佐伯幸郎, 中村匡秀, “宅内環境センシングデータに基づく在宅⾼齢者の⽣活習慣の分析と 可視化,” 電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no.423,LOIS2022 -62, pp.3540, March 2023. (国内・⼀般・⽇本語)
17. 定光郁⽃, 陳思楠, 佐伯幸郎, 中村匡秀, “浴室空間でのスマートサービス提供に向けた⾳声認
識の予備的評価,” 電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no.423,LOIS2022-62 , pp. 083-088,
March 2023. (国内・⼀般・⽇本語)
18. 岡本⼤, 陳思楠, 中村匡秀, “仮想エージェントとビデオ会議サービスを連携した在宅⾼齢者の会話機会の創出,” 仮想エージェントとビデオ会議サービスを連携した在宅⾼齢者の会話機会の創出, pp.000-007, March 2023. (⽯垣島) (国内・⼀般・⽇本語)
19. 松場建都, 佐伯幸郎, 中村匡秀, “⽕災調査報告書のテキストマイニングによる出⽕原因の⾃動抽出,” 電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no.448 SC2022-41, pp.16-21, March 2023. (国⽴情報学研究所) (国内・⼀般・⽇本語)[3.2] 学術論⽂ (査読ありの論⽂・論説等)
1.

Miura Chisaki, Sinan Chen, Sachio Saiki, Masahide Nakamura, and Kiyoshi Yasuda, “As- sisting
Personalized Healthcare of Elderly People: Developing a Rule-Based Virtual Care- giver System
Using Mobile Chatbot,” Sensors, vol.22, no.10: 3829, May 2022.

2.

Sinan Chen, Hayato Ozono, and Masahide Nakamura, “Integration Analysis of Hetero- geneous
Data on Mind Externalization of Elderly People at Home,” In 8th International Conference,
ITAP 2022, Held as Part of the 24th HCI International Conference, HCII 2022, vol.LNCS 13331,
pp.197-209, May 2022.

3.

Hayato Ozono, Sinan Chen, and Masahide Nakamura, “Encouraging Elderly Self- Care byIntegrating Speech Dialogue Agent and Wearable Device,” In 8th International Conference,
ITAP 2022, Held as Part of the 24th HCI International Conference, HCII 2022, vol.LNCS 13331,
pp.52-70, May 2022.

4.

Takuya Nakata, Tasuku Watanabe, Sinan Chen, and Masahide Nakamura, “ Integrating UniMesse and Fiware for Low-Code Development of Complex Context -Aware Appli- cations,” In
8th International Conference, ITAP 2022, Held as Part of the 24th HCI International
Conference, HCII 2022, vol.LNCS 13325, pp.193-207, June 2022.

5.

Hayato Ozono, Sinan Chen, and Masahide Nakamura, “Evaluating Assistive Spoken Dia- logue
Agent System in Daily Living of Elderly People,” In The 35th Global Conference of Alzheimerʼs
Disease International (ADI2022), June 2022.
66

6.

Takumi Akashi, Masahide Nakamura, Kiyoshi Yasuda, and Sachio Saiki, “Alps: Assisted Living
by Personalized Speakers for People with Dementia,” In The 35th Global Conference of
Alzheimerʼs Disease International (ADI2022), June 2022.

7.

Yuko Yamaguchi, Zhang Xuanrong, Sonoko Kabaya, Masahide Nakamura, and Chieko Greiner,“Sleep Duration and Eﬃciency and Their Related Factors in People with Demen- tia and Their
Family Caregivers in Japan,” In The 22nd World Congress of Gerontology and Geriatrics(IAGG2022), June 2022.

8.

Hiro Horie, Sinan Chen, Masahide Nakamura, and Kiyoshi Yasuda, “Study of Stress Relief
Service by Watching Personalized Videos for Elderly People at Home,” In 2022 IEEE International Conference on Industry 4.0, Artiﬁcial Intelligence, and Communications Technology (IAICT), pp.130-136, July 2022. (Online)

9.

Aoi Nagatani, Sinan Chen, and Masahide Nakamura, “Developing a Gamiﬁcation Method Basedon Motivation Subscales for Lifelogging Applications,” In 2022 23rd ACIS Interna- tional
Summer Virtual Conference on Software Engineering, Artiﬁcial Intelligence, Net- working andParallel/Distributed Computing (SNPD -Summer), pp.22-29, July 2022. (On- line)

10. Tomoro Nakahashi, Sinan Chen, and Masahide Nakamura, “Study of Service to Assist Platform
Deployment of Heterogeneous IoT,” In 23nd IEEE-ACIS International Confer- ence on
Software Engineering, Artiﬁcial Intelligence, Networking and Parallel Distributed Computing(SNPD2022), pp.48-55, July 2022. (Kyoto(Online))
11. Kohei Terakawa, Sinan Chen, and Masahide Nakamura, “Preliminary Study of Reasoning
Existing Projects ʼDescriptions Based on Classname Word Elements, ” In 2022 23rd ACISInternational Summer Virtual Conference on Software Engineering, Artiﬁcial Intelligence,
Networking and Parallel/Distributed Computing (SNPD-Summer), pp.30-35, July 2022.
(Online)12. Sinan Chen and Masahide Nakamura, “Developing a Facial Identiﬁcation System Using PreTrained Model and Spoken Dialogue Agent,” In Fifth International Balkan Conference on
Communications and Networking (BalkanCom2022), pp.62-67, August 2022.
13. Sinan Chen, Masahide Nakamura, and Kenji Sekiguchi, “Consecutive and Eﬀective Fa- cial
Masking Using Image-Based Bone Sensing for Remote Medicine Education,” Applied Sciences,vol.12, no.20: 10507, October 2022.
14. Sinan Chen and Masahide Nakamura, “Integrating Multiple Dialogue Agents Using We- bRTC
for Facilitating Elderly Mutual-Aid at Home,” In ISGʼs 13th World Conference ofGerontechnology, p.552, October 2022.
15. Atsushi Isozaki, Kazuki Fukae, Kenichi Arai, Toru Kobayashi, and Masahide Nakamura, “Amico:
Message Exchange Service for Elderly People,” In 2022 IEEE 11th Global Con- ference on
Consumer Electronics (GCCE 2022) , pp.275- 276, October 2022.
16. Sinan Chen and Masahide Nakamura, “Study of Multi-Modal Diary Service Using Spoken
Dialogue Agent for Self-Care in Elderly People,” In 2022 1st International Conference on
Software Engineering and Information Technology (ICoSEIT), pp.120-125, November 2022.
17. Sonoko Kabaya, Chieko Greiner, Masahide Nakamura, Yuko Yamaguchi, and Zhang Xu- anrong ,67

“Exploration of Care Contents Aﬀecting Stress Variability in Family Caregivers of Older People
with Dementia,” In The Gerontological Society of Americaʼs 2022 Annual Scientiﬁc Meeting(GSA2022), November 2022.
18. Takuya Nakata, Sinan Chen, Sachio Saiki, and Masahide Nakamura, “A Study of Case Sharing
System for Eﬃcient and Innovative Software Upcycling,” In Proceedings of 2022 International
Conference on Data and Software Engineering (ICoDSE), pp.6-11, November 2022. (Denpasar,Bali, Indonesia)
19. Aoi Nagatani, Sinan Chen, Masahide Nakamura, and Sachio Saiki, “Exploiting Motivation
Subscales for Gamiﬁcation of Lifelogging Application,” International Journal of Software
Innovation (IJSI), vol.10, p.27, December 2022.
20. Toru Kobayashi, Atsushi Isozaki, Kazuki Fukae, Kenichi Arai, and Masahide Nakamura,“Metaverse Conversion Method of Existing Sns Using Bot Mechanism, ” In IIAI 13th
International Congress on Advanced Applied Informatics (AAI 2022-Winter), p.4pages,
December 2022.
21. Sinan Chen, Hayato Ozono, Masahide Nakamura, and Kiyoshi Yasuda, “ Quantitative
Expression of Elderly Multi-Modal Emotions with Spoken Dialogue Agent and Edge AI,” In 2023
6th IEEE Eurasian Conference on Educational Innovation (ECEI), pp.219-221, February 2023.
[3.3] 学術著書 (査読ありの著書等)
該当なし
[3.4]

査読のない業績著書・訳書・講義録・ソフトウェア・論説・解説・その他:

該当なし[3.5] 科研費 (研究代表者）
1.

中村匡秀, 基盤研究（A）,「在宅⾼齢者・認知症当事者の「こころ」の外化に基づく⾃助・互助⽀援システムの開発」, 課題番号 19H01138, 45,420 千円 (2022 年度 直接経費 6,630 千円, 間
接経費 1,530 千円)[3.6] 科研費 (研究分担者）
1.

中村匡秀, 基盤研究 (S)「次世代ソフトウェアエコシステムのための基盤・展開技術」（代表：松本 健⼀）直接配分額 8,413 千円

2.

中村匡秀, 基盤研究 (B) 「⼯学技術を活⽤した環太平洋アジア地域における認知症家族介護者⽀援モデル開発」（代表：グライナー智恵⼦）直接配分額 150 千円

3.

中村匡秀, 基盤研究 (C) 地域や在宅で使⽤可能な軽度認知障害スクリーニングシステムの開発と評価（代表：児⽟秀樹）直接配分額 100 千円[3.7] 受託研究費該当なし
68[3.8] 共同研究費
1.

中村匡秀, (株) ノーリツ・神⼾⼤学包括連携協定, 「AI ・⾏動解析 プロジェクト」，直接経費
10,000 千円[3.9] 研究助成・奨学寄附⾦
該当なし
■教育活動
担当授業科⽬等(全学共通)(学部)(1) データサイエンス基礎演習

第 3, 4Q

各 1 コマ × 8 回 (16 回)(2) データサイエンス PBL 演習

第 3, 4Q

各 1 コマ × 8 回 (16 回)(3) 電⼦情報⼯学概論

第 4Q

1 コマ × 1 回(4) 導⼊ゼミナール

前期

1 コマ × 9 回(5) ソフトウェア⼯学

前期

1 コマ × 15 回

(6) ⾼度情報知能⼯学概論 A

後期

1 コマ × 1 回(8) ⼤規模ソフトウェア論

第 2Q

2 コマ × 8 回 (16 回)(9) クラウド開発基礎

第 2Q

2 コマ × 8 回 (16 回)(10) クラウド開発応⽤

第 3Q

2 コマ × 8 回 (16 回)(11) クラウド開発演習

第 2Q,3Q

1 コマ × 16 回

(12) クラウド基礎 PBL

第 2Q

1 コマ × 8 回(13) クラウド発展 PBL

第 3Q

1 コマ × 8 回(14) 先端融合科学特論 B

第 3Q

1 コマ × 1 回

後期

1 コマ × 1 回(7) 卒業研究(博⼠前期)(15) 特定研究(博⼠後期)(16) 計算科学基礎論(a) 講義・演習(17) 特定研究

授業科⽬の内容および⾃⼰評価(1): 数理・データサイエンスの⼤規模演習科⽬として，データサイエンス基礎演習を新たに設計・開発した．Code Runner を導⼊して，学⽣⾃⾝がコードをテスト・採点する仕組みを取り⼊れた．
(2): 数理・データサイエンスの⼤規模演習科⽬として，データサイエンス PBL 演習を新たに設計・開発した．⽣協⾷堂の売り上げデータを⽤いて，29 のチームが新たな知⾒の発⾒やデータに基づくビジネス提案を⾏った．
(3), (6): IoT とスマートシステムに関する概論と最新研究成果について概説した．
(4): 学部⽣ 4 名が⾏うシングルボードコンピュータを活⽤した楽器制作プロジェクトを指導した．
(5): 情報知能⼯学科 2，3 年⽣を対象に，ソフトウェア⼯学のプロセス，オブジェクト指向アプ
ローチ，Java プログラミング・テストに関して講義した．
(7): 研究室の 4 年⽣ 5 名の卒業研究を指導した．
69

(8): システム情報学研究科の修⼠ 1 回⽣に対して，実⽤的なソフトウェア開発プロセスと要求・設計・実装・テスト⼿法に関する講義・演習を⾏った．
(9),(10),(11),(12),(13): IT スペシャリスト養成コースの学⽣ 16 名に対して，実践的なアプリケーション開発に関する講義を⾏うとともに，兵庫県三⽥市の実課題を解決する PBL を⾏った．
(14): エージェントと IoT を活⽤したスマートヘルスケアシステムの紹介を⾏った．
(15): 研究室の修⼠ 2 年⽣ 5 名の修⼠論⽂研究を指導した．また，修⼠ 1 年⽣ 6 名の研究指導を⾏った．
(16): 博⼠課程後期課程 1 年⽣のゼミナールを⾏った．
(17): 研究室の博⼠課程 1 年⽣ 1 名の研究指導を⾏った．
その他の特記事項70⽊村 建次郎（Kenjiro KIMURA）

https://researchmap.jp/read0140340[1.1] 現在の研究テーマ：
散乱理論・散乱イメージング理論の構築[1.2] 現在の役職
1.

数理・データサイエンスセンター 教授（2015 年 4 ⽉−）(主配置)■社会的活動、学会活動[2.1] 社会的活動、学会委員等 (学科, 研究科, 部会の委員は除く)
1.

国⽴研究開発法⼈⽇本医療研究開発機構

医療機器等研究成果展開事業 チャレンジタイプ課

題評価委員会 委員(2022 年 8 ⽉ 5 ⽇−）[2.2] 出張講義・招待講演等
1.

⽊村建次郎, 散乱イメージング理論とマイクロ波マンモグラフィの原理, 第 123 回⽇本医学物理学会学術⼤会 教育講演(2022)

2.

Kenjiro Kimura, Multi-static scattering field theory and next-generation breast cancer diagnostic
imaging technology, International Symposium on Comprehensive Understanding of Scatteringand Fluctuated Fields and Science of Clairvoyance (2022)3.

⽊村建次郎, 多重経路逆散乱理論の探求と次世代⾮破壊画像診断技術の開発,凌霜会「神⼾凌霜午餐会」講演 (2022)4.

⽊村建次郎, 平井綾華, 稲垣明⾥, 中島義晴, ⼸井孝佳, ⽊村憲明, 波動散乱の逆問題とマイクロ波マンモグラフィ, 第 121 回⽇本⽪膚科学会総会 (2022)5.

⽊村建次郎, 38 億⼈を救う数式, 特別講義 (2022)

6.

稲垣明⾥, 平井綾華, ⽊村建次郎, ⾕野裕⼀, ⾼尾信太郎, ⼭神和彦, 岡本交⼆, 國久智成, 美⾺勇輝, 中島義晴, ⼸井孝佳, ⽊村憲明，乳房脂肪組織の誘電特性評価とマイクロ波マンモグラフィ
における乳房標準試料の開発，第 30 回⽇本乳癌学会学術総会（2022）7.

⽊村建次郎, 松⽥聖樹，蓄電池内部電流密度分布映像化技術の開発，第 62 回電気化学セミナー（2022）8.

Kenjiro Kimura，Inverse problem of wave scattering and microwave mammography，市⺠フォーラム, New fusion of Mechanical Engineering and Informatics（2022）9.

⽊村建次郎，波動散乱逆問題の解析解とマイクロ波マンモグラフィの実現，情報通信国際交流会（2022）

10. ⽊村建次郎, 松⽥聖樹, 鈴⽊章吾, 美⾺勇輝, 稲垣明⾥, ⼸井孝佳, ⽊村憲明，散乱場理論と透視技術，⽇本分析化学会第 71 年会, 溶液反応化学研究会懇談会（2022）
11. ⽊村建次郎，成⻑機会としての⽇本の社会課題 〜ヘルスケア領域で期待されるベンチャー・
イノベーション〜，京都⼤学オンラインセミナー（2022）
12. ⽊村建次郎，みえない世界をみる理論，リコー講演会（2022）
13. ⽊村建次郎，波動散乱逆問題の解析解とマイクロ波マンモグラフィの実現，第 44 回 R＆D エ
グゼクティブ交流会（2022）
71[2.3] 学術賞受賞等
1.

⽊村建次郎，令和 4 年度学⻑表彰，神⼾⼤学[2.4] 学術研究集会の組織
該当なし[2.5] 海外からの訪問者・滞在者
該当なし
■研究活動
[3.1] ⼝頭発表
1.

Kenjiro Kimura, Yutaro Nishimura, Hideaki Okada, Kai Yabumoto, Takamasa Sato, Takao
Mizutani, Seiju Matsuda, Akari Inagaki, Shogo Suzuki, Yuki Mima, Noriaki Kimura,
Development of subsurface magnetic field imaging system for visualizing electric current
distribution inside electronic components and storage batteries. the 241st ECS Meeting,Symposium: A02: Lithium Ion Batteries (2022)

2.

Kenjiro Kimura, Hideaki Okada, Yutaro Nishimura, Takao Mizutani, Kohei Yoshinari, Seiju
Matsuda, Shogo Suzuki, Noriaki Kimura，Next-generation pre-shipping quality control systemusing electric current distribution visualizing technology，battery safety summit（2022）3.

⽊村建次郎, 岡⽥英明, 松⽥聖樹, ⻄村祐太郎, ⽔⾕天勇, 鈴⽊章吾, 美⾺勇輝, ⽊村憲明，磁性体
材料を含む蓄電池における⾮破壊電流密度分布計測，第 63 回電池討論会（2022）4.

⽊村建次郎，「みる」ことの普遍的な数理 ー100 年ぶりの発⾒ー，神⼤技術職員研修（web）（2023）

5.

薮本 海, ⼸井 孝佳, ⽊村 憲明, ⽊村 建次郎, 上野 宗孝，弾性波散乱場断層映像化技術の開発，
第 70 回応⽤物理学会春季学術講演会（2023）

6.

岡⽥ 英朗, 松⽥ 聖樹, 鈴⽊ 章吾, ⼸井 孝佳, ⽊村 憲明, ⽊村 建次郎，磁場逆解析に基づく⾮破壊鉄筋腐⾷検査技術の開発，第 70 回応⽤物理学会春季学術講演会（2023）

7.

稲垣明⾥, 平井綾華, ⽊村建次郎, ⾼尾信太郎, 佐久間淑⼦, ⽥根⾹織, 廣利浩⼀, ⾦昇晋, 結縁幸⼦, 松本元, ⽥代敬, ⼭神和彦, 岡本交⼆, ⽝伏祥⼦, 國久智成, ⾕野裕⼀, ⼸井孝佳, 中島義晴, ⽊村憲明，マイクロ波マンモグラフィによる健常⼥性乳房内の誘電率勾配分布計測，第 70 回応⽤物理学会春季学術講演会（2023）[3.2] 学術論⽂（査読ありの論⽂・論説等）
1.

Kenjiro Kimura, Ayaka Hirai, Akari Inagaki, Yoshiharu Nakashima, Takayoshi Yumii, Noriaki
Kimura，Development of multistatic scattering field theory and actualization of microwave
mammography，JSMI Report【査読有り】【招待有り】

2.

⽊村建次郎, 平井綾華, 稲垣明⾥, 中島義晴, ⼸井孝佳, ⽊村憲明，乳癌のマイクロ波診断，乳癌
診断 state of arts、化学に基づく最新診療【招待有り】

3.

⽊村建次郎，マイクロ波マンモグラフィ，臨床放射線、⾦原出版【招待有り】

4.

Kenjiro Kimura, Noriaki Kimura ， Scattering Field Theory in Medium with Dielectric72

Dispersion，Ｘ線 EUV 結像光学ニューズレター【査読有り】【招待有り】[3.3] 学術著書（査読ありの著書等）
該当なし[3.4] 査読のない業績著書・訳書・議事録・ソフトウェア・論説・解説・その他
1.

⽊村 建次郎，波動散乱逆問題の解析解とマイクロ波マンモグラフィの実現，學⼠會会報, ⼀般
社団法⼈学⼠会

2.

⽊村 建次郎，リチウムイオン電池⾮破壊画像診断技術を⽣み出した「みえないものを診る」
理論, ニューリーダー, はあと出版株式会社

3.

⽊村建次郎，蓄電池発⽕の画像診断〜安全な次世代蓄電池の普及に向けて〜，OplusE

4.

Kenjiro Kimura, Ayaka Hirai, Kai Yabumoto, Akari Inagaki, Yoshiharu Nakashima, Takayoshi
Yumii, Noriaki Kimura, Yutaka Konishi, Koji Okamoto, Tomonari Kunihisa, Seung Jin Kim,
Kazuhiko Yamagami, Shintaro Takao, Hirokazu Tanino ， Inverse Scattering Problem andMicrowave Mammography，Screening and Risk Reduction Strategies for Breast Cancer

5.

松⽥聖樹, 鈴⽊章吾, 美⾺勇輝, ⽊村憲明, ⽊村建次郎，蓄電池内部電流密度分布映像化技術の開発，バッテリーマネジメント[3.5] 科研費（研究者代表）
⽊村建次郎, 科学研究費（学術変⾰領域研究(A)）, 「散乱理論・散乱イメージング理論の構築」,
20H05889, 42,070 千円 (直接経費: 35,230 千円、間接経費: 6,840 千円)[3.6] 科研費（研究分担者）
該当なし[3.7] 受託研究費1.

⽊村建次郎, 株式会社 Integral Geometry Science, 乳がん検査装置を使った研究, 22,018 千円

2.

⽊村建次郎，JAXA，⽉深部の⽴体構造を断層映像化する技術‒MOON 散乱場断層イメージン
グ技術-（代表：⽊村憲明），1,200 千円

3.

⽊村建次郎，NEDO，次世代蓄電池実⽤化に資するインライン電流密度分布検査システムの⼤規模実証研究開発（代表：⽊村憲明），直接経費：5,258 千円、間接経費：788.7 千円[3.8] 共同研究費
1.

⽊村建次郎, 旭化成株式会社, 「電解槽電極の電流分布計測技術の開発」, 2,000 千円

2.

⽊村建次郎, 株式会社 Integral Geometry Science, 9,120 千円[3.9] 研究助成・奨学寄附⾦
該当なし

73

■教育活動担当授業科⽬等（全学共通）(1) 基礎物理化学２

第 4Q

１コマ × ８回

（学部）(2) 量⼦化学演習

後期

１コマ × ８回

（博⼠前期）(3) 計算機化学実験

後期

２コマ × ８回

(4) 表⾯化学２

第 4Q

１コマ × ８回

(5) 先端融合科学特論 B(分担)前期

１コマ × ４回

(6) 物性物理化学特論 (分担)前期

１コマ × ４回

(7) 物理化学Ⅱ（分担）後期

１コマ × ４回

授業科⽬の内容および⾃⼰評価(1): 解析⼒学の基礎を直感的なイメージを交えながら詳説した。物理学の初学者向けに、変分法の基礎なども丁寧に解説しながら、古典⼒学の基礎⽅程式、保存量から前期量⼦論の説明に重点を置き、最終的に量⼦⼒学の基礎⽅程式、化学問題と量⼦⼒学の関係について、その概要を説明した。

(2): 計算機化学実験では、MAPLE を⽤いて“物理化学の基礎となる⼒学“の理解を促進しながら、数式処理ソフトの実践的訓練を⾏った。最終課題では、最新の物理化学分野のトピックを取り⼊れながら、受講⽣がそれぞれ得意な分野を選択し問題を解く⽅式で講義を進め、教育効
果を得ることができたと考える。

(3): ロンドン・ファンデルワールス理論について詳説した。調和振動⼦のシュレーディンガー⽅程式の解法について、例年に⽐べ、丁寧に解説した。２つの調和振動⼦の遠隔作⽤によって、固有振動数が変化をうけることによる⼒の発⽣について、直感的なイメージを織り交ぜながら、座標変換の数学的操作を説明した。

(4): 統計⼒学の基礎において、⼒学と化学問題の接続の要となる分配関数の重要性について詳説し、Wigner によるディラック定数冪展開による量⼦統計と古典統計の関係について整理して説明した。

(5): 物質科学、⽣命科学における先端計測が担う役割を、各分野のトップ研究者を招いて詳説した。先端計測では、新しい数理物理学的原理、⼯学の結集であることを説明し、“科学の⺟”である計測科学の重要性を説いた。

(6): 学⼠, 修⼠, 博⼠の指導において、「⾼周波信号発⽣器を⽤いた共振トラッキング⽅式プラズマリアクターに関する研究」、「2 次元⽐誘電率分布計測システムの構築と誘電体層下の計測」、「マイクロ波散乱場-⽣体断層映像化法における最表⾯吸着物質の影響に関する研究」、「High-speed subsurface tomographic
imaging based on scattering field theory 」、「Development of Self-Discharge Point Visualization
Technique inside Lithium-Ion Battery」、「乳房脂肪組織の誘電特性評価とマイクロ波マンモグ
ラフィにおける乳房標準試料の開発」、「マイクロ波散乱場-⽣体断層映像化法における最表⾯

吸着物質の影響に関する研究」、「誘電分散を取り⼊れた散乱場理論に基づく⽣体三次元イメージング」、「マイクロ波マンモグラフィによる健常⼥性乳房内の誘電率勾配分布計測」、「弾性波散乱場断層映像化技術の開発」、「磁場逆解析に基づく⾮破壊鉄筋腐⾷検査技術の開発」を研究課題として取り組んだ。

(7): 博⼠後期学⽣においては、密度汎関数の有限温度問題、観測の科学において、検出限界を⽀配するダイナミックレンジに関する問題などについて、その将来展望について討論した。
74⼭⽥ 明 (Akira Yamada)https://researchmap.jp/akryamada[1.1] 現在の研究テーマ：
サイバーセキュリティ/ユーザブルセキュリティ[1.2] 現在の役職
1.

数理・データサイエンスセンター 教授(主配置)（2022 年 9 ⽉‒ ）2.

⼯学研究科電気電⼦⼯学専攻 教授(配置)（2022 年 9 ⽉‒）■社会的活動、学会活動[2.1] 社会的活動, 学会委員等 (学科, 研究科, 部会の委員は除く)
1.

電⼦情報通信学会 情報通信システムセキュリティ（ICSS）研究会 副委員⻑2.

情報処理学会コンピュータセキュリティ（CSEC）研究会 プライバシーワークショップ（PWS）実⾏委員会 委員

3.

情報処理学会 論⽂誌「サイバー空間を安全にするコンピュータセキュリティ技術」特集 編集委員

4.

情報処理学会 論⽂誌「次世代デジタルプラットフォームにおける情報流通を⽀えるセキュリ
ティとトラスト」特集 編集員

5.

第 21 回 情報科学技術フォーラム FIT2022 研究会担当委員

6.

コンピュータセキュリティシンポジウム 2022 実⾏委員

7.

18th Asia Joint Conference on Information Security (AsiaJCIS2023) Publication co-chair[2.2] 出張講義等
1.

⼭⽥明，「DX 推進におけるセキュリティ&プライバシーの考え⽅」，2022 年 11 ⽉ 11 ⽇、Society 5.0 と地⽅創⽣を加速させる次世代リーダ育成プログラム DX 課題解決型 PBL

2.

⼭⽥明，「著者本⼈による解説：On Recruiting and Retaining Users for Security-sensitive
Longitudinal Measurement Panels (SOUPSʼ22)」，2022 年 11 ⽉ 18 ⽇，ユーザブルセキュリ
ティ・プライバシー（UPS）論⽂読破会 6（オンライン）[2.3] 学術賞受賞等
なし[2.4] 学術研究集会の組織
該当なし[2.5] 海外からの訪問者・滞在者 (ホスト名)
該当なし

75

■研究活動[3.1] ⼝頭発表
澤⾕雪⼦，佐野絢⾳，磯原隆将，⼭⽥明，⼩松⽂⼦，“アンカリング効果を⽤いたフィッシング被害防⽌メッセージの効果検証,” 2023 年 暗号と情報セキュリティシンポジウム，2023 年 1 ⽉.
[3.2] 学術論⽂ (査読ありの論⽂・論説等)
佐野絢⾳， 澤⾕雪⼦，⼭⽥明，窪⽥歩，磯原隆将，⻄垣正勝，“OS 更新の促進⼿法に関する実証
実験評価,” 情報処理学会論⽂誌，2023 年 9 ⽉（採録予定）[3.3] 学術著書 (査読ありの著書等)該当なし[3.4] 査読のない業績著書・訳書・講義録・ソフトウェア・論説・解説・その他:
該当なし[3.5] 科研費 (研究代表者）
該当なし[3.6] 科研費 (研究分担者）
該当なし[3.7] 受託研究費1.

⼩澤誠⼀，⼭⽥明，井上広明，NICT 委託研究，プライバシー保護連合学習の⾼度化に関する研究開発，2022 年度，直接経費 0000 千円[3.8] 共同研究費
1.

LINE 株式会社「セキュリティアプライアンスログ解析による脅威検出および DDoS 攻撃の予測」（分担）4,000 千円（2022）2.

情報通信研究機構委託研究「プライバシー保護連合学習の⾼度化に関する研究開発」（2022）[3.9] 研究助成・奨学寄附⾦
該当なし

76

■教育活動担当授業科⽬等(全学共通)(1) データサイエンス基礎演習(学部)(2) 卒業研究(博⼠前期)(3) 特定研究第 4Q

各 1 コマ × 8 回 (16 回)

授業科⽬の内容および⾃⼰評価(1): データサイエンス基礎演習において、Python によるデータ分析の基礎の演習講義を⾏った。
(2): 卒業研究において、学⼠ 4 年の学⽣ 2 名の指導を⾏った。
(3): 特定研究において、博⼠前期課程 1 年の学⽣ 2 名の指導を⾏った。
その他の特記事項77堀越啓⼆ (Keiji HORIKOSHI)[1.1] 現在の研究テーマ：
Deep Learning, Generative AI, リカレント教育[1.2] 現在の役職
1.

数理・データサイエンスセンター特命教授(主配置）(2022 年 10 ⽉‒現在）■社会的活動、学会活動[2.1] 社会的活動, 学会委員等(学科, 研究科, 部会の委員は除く)
1.

IJCAI-ECAI 2022,July 23-29, 2022 （IJCAI（International Joint Conference on Artificial
Intelligence）,ECAI(European Association for Artificial Intelligence)）hybrid meeting（themain in-person hub in Messe Wien, Vienna, Austria）

2.

W3C TPAC（Technical Plenary and Advisory Committee） 2022

12‒16 September

hybridmeeting（the main in-person hub in Vancouver, Canada）
3.

The 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI(Association for the Advancementof Artificial Intelligence) FEBRUARY 7-14, 2023, hybrid meeting（the main in-person hub in
WASHINGTON, DC USA）

[2.2] 出張講義等
該当なし[2.3] 学術賞受賞等
該当なし[2.4] 学術研究集会の組織
該当なし[2.5] 海外からの訪問者・滞在者(ホスト名)
該当なし
■研究活動
[3.1] ⼝頭発表
該当なし
[3.2] 学術論⽂(査読ありの論⽂・論説等)
該当なし[3.3] 学術著書(査読ありの著書等)該当なし
78

[3.4] 査読のない業績著書・訳書・講義録・ソフトウェア・論説・解説・その他
該当なし[3.5] 科研費(研究代表者）
該当なし[3.6] 科研費(研究分担者）
該当なし[3.7] 受託研究費
1 該当なし[3.8] 共同研究費
該当なし[3.9] 研究助成・奨学寄附⾦
該当なし
■教育活動
担当授業科⽬等(学部) 該当なし(修⼠) 該当なし(博⼠) 該当なし
その他の特記事項
・⽂部科学省令和 3 年度補正予算「DX 等成⻑分野を中⼼とした就職・転職⽀援のためのリカレ
ント教育推進事業」コースⅡ

DX 分野等リスキルプログラムの開発・実施

・リカレント教育事業の推進に向けた省庁からの情報収集活動及び各種シンポジウムの企画・調整等
・農学部農学研究科との異分野共創プロジェクト推進（学内・学外 DX 推進共同プロジェクト）79伊藤 真理（Mari ITO）

https://researchmap.jp/mari_suzuki_ito[1.1] 現在の研究テーマ：数理最適化を活⽤した医療資源の効率的な管理[1.2] 現在の役職
1.

数理・データサイエンスセンター 特命准教授(主配置)（2022 年 12 ⽉−）

2.

⼯学研究科電気電⼦⼯学専攻 特命准教授(配置)（2022 年 12 ⽉−）■社会的活動、学会活動[2.1] 社会的活動、学会委員等 (学科, 研究科, 部会の委員は除く)
1.

⽇本オペレーションズ・リサーチ学会研究部会(ヘルスケアの OR) 幹事 (2022 年 4 ⽉−)

2.

International Symposium on Scheduling 2023, Executive Committee (2022 年 6 ⽉−)

3.

14th International Conference on E-Service and Knowledge Management 2022 (IIAI-AAI 2022)
Program Committee (2022 年 7 ⽉−)[2.2] 出張講義・招待講演等
1.

伊藤真理，「最適化と機械学習による医療資源の効率的な管理」，2022 年度第 3 回 OR セミ
ナー「機械学習を⽤いた実ビジネスでの意思決定」，招待講演[2.3] 学術賞受賞等
該当なし[2.4] 学術研究集会の組織
該当なし[2.5] 海外からの訪問者・滞在者
該当なし
■研究活動
[3.1] ⼝頭発表1.

新井康太,伊藤真理,⾼嶋隆太ヘドニック賃⾦法を⽤いた統計的⽣命価値の測定「ヘルスケアのOR」第 12 回研究会(2022)2.

松林祐加,伊藤真理,⾼嶋隆太,鵜飼孝盛,⼩泉正樹,⽮野明美,松島俊輔,猪⼝貞樹⼊院数と在院⽇数予測に基づく⼊院患者の病床スケジューリング「ヘルスケアの OR」第 12 回研究会(2022)3.

松林祐加,伊藤真理,⾼嶋隆太,鵜飼孝盛,⼩泉正樹,⽮野明美,松島俊輔,猪⼝貞樹機械学習による予測値を⽤いた病床スケジューリング「都市の OR」ワークショップ 2022(2022)

4.

難波禎⼈,伊藤真理,⾼嶋隆太,橋本学,藤井博史⼿術室管理に対するロバスト最適化法「都市のOR」ワークショップ 2022(2022)

5.

難波禎⼈,伊藤真理,⾼嶋隆太,橋本学,藤井博史ロバスト最適化法による⼿術室のスケジューリ
ング⽇本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会予稿集，66−67(2023)
80

6.

松林祐加,伊藤真理,⾼嶋隆太,鵜飼孝盛,⼩泉正樹,⽮野明美,松島俊輔,猪⼝貞樹⼊院患者の予測に基づく病床スケジューリング⽇本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会予稿集，62−63(2023)

7.

後⻑拓真,⾼嶋隆太,⽥中誠,伊藤和哉,鈴⽊正昭,伊藤真理省エネ住宅の消費者選好と⽀払意思額
⽇本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会予稿集，80−81(2023)8.

坂本孝裕,伊藤真理,伊藤和哉,⾼嶋隆太競争市場における炭素排出量取引制度と再製造の有効性評価⽇本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会予稿集，120−121(2023)

9.

橋⽴⻯太,⽮⽥浩基,⾼屋茂,伊藤真理,鈴⽊正昭, 整数計画法を⽤いた原⼦⼒プラントの点検⼯程
⾃動作成⼿法の開発⽇本原⼦⼒学会 2023 年春の年会(2023)[3.2] 学術論⽂（査読ありの論⽂・論説等）
1.

伊藤真理, 医療における数理・データサイエンス ー課題と展望ー経営システム，Vol.32, No.2,
pp.101-107(2023)【招待論⽂】

2.

Y. Nambe,M. Ito, R. TakashimaA RobustOptimization for a Single Operating Room Scheduling
Problem withUncertain DurationsProc. of the 12th International Conference on Operations
Research and EnterpriseSystems, pp. 180-184(2023)[3.3] 学術著書（査読ありの著書等）
該当なし[3.4] 査読のない業績著書・訳書・議事録・ソフトウェア・論説・解説・その他
該当なし[3.5] 科研費(研究代表者）
4.

伊藤真理，科学研究費（若⼿研究），「⼿術室のスケジューリング―⼿術容量との統合的な管理⼿法の開発−」，課題番号 21K14371，直接経費: 900 千円，間接経費: 270 千円[3.6] 科研費（研究分担者）
1.

伊藤真理，科学研究費（基盤研究(B)），頑健で持続可能なエネルギーミックスと温室効果ガス削減策の統合分析，250 千円[3.7] 受託研究費・その他
該当なし[3.8] 共同研究費
1.

伊藤真理，ドゥウェル株式会社，⼿術室のスケジューリングシステムの実⽤化の研究，326
千円[3.9] 研究助成・奨学寄附⾦
1.

伊藤真理，公益財団法⼈⽇本科学協会笹川科学研究助成, 医療資源の効率的な管理⼿法の開発,
81480 千円
2.

伊藤真理，⽇本保全学会研究助成⾦，点検⼯程最適化⼿法に関する研究，450 千円．

■教育活動
担当授業科⽬等(全学共通)(1)データサイエンス基礎演習

第 4Q

1 コマ× 8 回(2)データサイエンス PBL 演習 B

第 4Q

1 コマ× 8 回

(学部)(3) データサイエンス・AI 演習 B

集中

1 コマ× 8 回

(博⼠前期)(4)データサイエンスコンテスト型 PBL 実習

第 4Q

1 コマ× 8 回

(博⼠後期)(5)データサイエンスコンテスト型 PBL 実習

第 4Q

1 コマ× 8 回

授業科⽬の内容および⾃⼰評価(1)数理・データサイエンスの演習科⽬として，本年度新たに設計された Code Runnerを導⼊した．具体的には，学⽣⾃⾝がコードをテスト・採点する仕組みを取り⼊れた．
(2)数理・データサイエンスの演習科⽬として，データサイエンス PBL 演習を⾏った．
仮想の市の復興に向けての施策をデータ解析結果に基づきチームごとに提案した．
(3)本年度新たに設計されたデータサイエンス PBL 演習を実施した．⽣協⾷堂の売り上げ向上の戦略をデータ解析結果に基づきチームごとに提案した．
(4), (5): Python を⽤いたデータ解析を学ぶ演習を⾏い，与えられたデータから学習・予測を⾏い精度を競うコンテストを⾏った．

82

光明 新 (Arata KOMYO)

https://researchmap.jp/7000012382[1.1]現在の研究テーマ：
モノドロミー保存変形の代数幾何学[1.2] 現在の役職
1.

数理・データサイエンスセンター 講師(主配置)■社会的活動、学会活動[2.1] 社会的活動、学会委員等 (学科, 研究科, 部会の委員は除く)
該当なし[2.2] 出張講義・招待講演等
該当なし[2.3] 学術賞受賞等
該当なし[2.4] 学術研究集会の組織
1.

“Web-seminar on Painlev´e Equations and related topics”, 2022 年 4 ⽉ 8 ⽇‒2022 年 3 ⽉ 1 ⽇(21 talks), 神⼾⼤学(Zoom), Organizers: Arata Komyo (Kobe), Frank Loray (Rennes 1), Ryo
Ohkawa (Osaka Metropolitan/RIMS), Masa-Hiko Saito (Kobe Gakuin) (国際)2.

光明 新, 2022 年 8 ⽉ 15 ⽇‒24 ⽇, レンヌ第⼀⼤学, IRMAR (フランス), モノドロミー保存変形を記述する微分⽅程式に関する研究打合せ, 科研費 若⼿研究 光明 (神⼾⼤学)3.

光明 新, 2023 年 2 ⽉ 2 ⽇‒16 ⽇, レンヌ第⼀⼤学, IRMAR (フランス), モノドロミー保存変形を記述する微分⽅程式に関する研究打合せ, 全学他機関負担[2.5] 海外からの訪問者・滞在者
該当なし
■研究活動
[3.1]⼝頭発表:
1.

Komyo Arata, “Moduli space of irregular rank two parabolic bundles over the Riemann sphereand its compactiﬁcation”, Web-seminar on Painlev´e Equations and related topics, 5 ⽉ 6 ⽇,
zoom, 国際, 招待,英語.

2.

光明 新, “Moduli space of irregular rank two parabolic bundles over the Riemann sphere and its
compact- iﬁcation”, 城崎代数幾何学シンポジウム 2022, 10 ⽉ 18 ⽇, zoom, 国内, 招待, ⽇本語.

3.

Komyo Arata, “A nonclassical algebraic solution of a 3-variable irregular Garnier system”, The
3rd Shot of The 13th MSJ-SI ”Diﬀerential Geometry and Integrable Systems” (Short
Communications), 2023 年 3 ⽉ 3 ⽇, ⼤阪公⽴⼤学, 国際, 招待, 英語.
83[3.2] 学術論⽂（査読ありの論⽂・論説等）
1.

Arata Komyo, Hamiltonian structures of isomonodromic deformations on moduli spaces ofparabolic con- nections, Journal of the Mathematical Society of Japan 74(2) 473‒519, 2022.

2.

Arata Komyo, Frank Loray, Masa-Hiko Saito, Moduli space of irregular rank two parabolic
bundles over the Riemann sphere and its compactiﬁcation, Advances in Mathematics, Volume
410, Part B, 108750, 2022, ISSN 0001-8708.

3.

Arata Komyo, Description of generalized isomonodromic deformations of rank two linear
diﬀerential equa- tions using apparent singularities, Publications of the Research Institute forMathematical Sciences (掲載予定)

4.

Arata Komyo, A nonclassical algebraic solution of a 3-variable irregular Garnier system,
Funkcialaj Ek- vacioj (掲載予定)[3.3] 学術著書（査読ありの著書等）
該当なし[3.4] 査読のない業績著書・訳書・議事録・ソフトウェア・論説・解説・その他
該当なし[3.5] 科研費(研究代表者）
該当なし[3.6] 科研費(研究分担者）
該当なし[3.7] 受託研究費
1 該当なし[3.8] 共同研究費
該当なし[3.9] 研究助成・奨学寄附⾦
該当なし

84

■教育活動担当授業科⽬等(全学共通) (1)基礎教養科⽬「データサイエンス基礎学」(2)総合教養科⽬「データサイエンス概論 A」

第１・2・4Q 5 コマ × 3 回
第 3Q(3)⾼度教養科⽬「データサイエンス PBL 演習 A」 第 3Q
(学部)

2 コマ × 1 回
1 コマ × 7.5 回

該当なし(博⼠前期) (4)「実践データ科学演習 A, B」

前期集中

各 1 コマ × 1 回(博⼠後期) 該当なし
授業科⽬の内容および⾃⼰評価(1) 1Q に 3 コマ, 2Q に 1 コマ, 4Q に 1 コマ「データサイエンス基礎学」の講義「データリテラシー: データを読む; データを説明する; データを扱う 」を担当した. またこの科⽬の LMS の管理を⾏なった.
(2) 3Q に 2 コマ「データサイエンス概論 A」の講義「教師なし学習」を担当した. K-平均法, 密度
推定, 主成分分析などのテーマを扱った. ⽂系理系問わず, これらの数学的背景が理解できるよう⼼がけた.
(3) 神⼾⼤学⽣協から⾷堂のデータを提供してもらい, このデータを⽤いた PBL 科⽬の開発に関わった. 学⽣には, ⾷堂のリアルなデータを使って, ⽣協の経営に資する提案をすることを求めた. ⽣
協⾷堂は学⽣にとって⾝近な存在であったこともあり, 学⽣はデータに興味を持って課題に取り組むことができた.
(4) この科⽬は神⼾市, 兵庫県から提供されたデータのデータ解析を通じてこれらの⾃治体の課題に取り組む科⽬であるが, このデータ解析のためのデータ分析⼿法の講義を⾏なった.
その他の特記事項85⽥原 伸彦 (Nobuhiko Tahara)

https://researchmap.jp/7000003850[1.1] 現在の研究テーマ
微分⽅程式に付随する空間[1.2] 現在の役職
1.

数理・データサイエンスセンター特命助教( 主配置)（2022 年 4 ⽉‒ ）■社会的活動、学会活動[2.1] 社会的活動, 学会委員等 (学科, 研究科, 部会の委員は除く)
該当なし[2.2] 出張講義等
該当なし[2.3] 学術賞受賞等
該当なし[2.4] 学術研究集会の組織
該当なし[2.5] 海外からの訪問者・滞在者 (ホスト名)
該当なし
■研究活動
[3.1] ⼝頭発表
該当なし
[3.2] 学術論⽂ (査読ありの論⽂・論説等)
該当なし[3.3] 学術著書 (査読ありの著書等)
該当なし
[3.4]

査読のない業績著書・訳書・講義録・ソフトウェア・論説・解説・その他:

該当なし[3.5] 科研費 (研究代表者）
該当なし
86[3.6] 科研費 (研究分担者）
該当なし[3.7] 受託研究費
該当なし[3.8] 共同研究費
該当なし[3.9] 研究助成・奨学寄附⾦
該当なし
■教育活動
担当授業科⽬等(全学共通)(1) データサイエンス基礎演習

第 3, 4Q

各 1 コマ × 8 回（16 回）(2) データサイエンス PBL 演習 A

第 3Q

1 コマ × 8 回(博⼠前期)(3) 実践データ科学演習 A, B

前期集中

各 1 コマ × 6 回（12 回）(博⼠後期)(4) 実践データ科学演習 A, B

前期集中

各 1 コマ × 6 回（12 回）

授業科⽬の内容および⾃⼰評価(1)：遠隔リアルタイムの演習において、授業補助や質問対応を⾏った。
(2)：遠隔リアルタイムのグループワークにおいて、授業補助や質問対応を⾏った。
(3), (4)：⾃治体から迎えた講師との連絡役と、グループワーク実施の補助を⾏った。
その他の特記事項87

陳 思楠 (Sinan CHEN)

https://researchmap.jp/chensinan[1.1] 現在の研究テーマ：
意図や⼼のうちを理解する在宅介護⽀援システムの実現[1.2] 現在の役職
1.

数理・データサイエンスセンター 特命助教(主配置）(2022 年 10 ⽉‒ ）2.

⼯学研究科電気電⼦⼯学専攻 特命助教(配置)■社会的活動、学会活動[2.1] 社会的活動, 学会委員等 (学科, 研究科, 部会の委員は除く)
1.

国際会議 APSEC 2022 委員（2022 年 1 ⽉‒2022 年 12 ⽉）

2.

国際会議 SOCIETY TRENDS 2022 委員(2022 年 2 ⽉‒2022 年 7 ⽉)

3.

国際会議 ECEI2023 Session Chairman (2023 年 2 ⽉)

[2.2] 出張講義等
該当なし[2.3] 学術賞受賞等
1.

国際会議 ICoSEIT2022 Outstanding Paper Award (2022 年 11 ⽉)[2.4] 学術研究集会の組織
該当なし[2.5] 海外からの訪問者・滞在者 (ホスト名)
該当なし
■研究活動
[3.1] ⼝頭発表
該当なし
[3.2] 学術論⽂ (査読ありの論⽂・論説等)
1.

Miura Chisaki, Sinan Chen, Sachio Saiki, Masahide Nakamura, and Kiyoshi Yasuda, Assisting Personalized Healthcare of Elderly People: Developing a Rule-Based Virtual Caregiver System Using Mobile Chatbot Sensors, vol.22, no.10: 3829, May 2022.

2.

Sinan Chen, Hayato Ozono, and Masahide Nakamura, Integration Analysis of Heterogeneous Data on Mind Externalization of Elderly People at Home Proc. of 8th Int. Conf.,
ITAP 2022, Held as Part of the 24th HCI Int. Conf., HCII 2022, vol.LNCS 13331, pp.197209, May 2022.
883.

Hayato Ozono, Sinan Chen, Masahide Nakamura, Encouraging Elderly Self-care by Integrating Speech Dialogue Agent and Wearable Device Proc. of 8th Int. Conf., ITAP 2022,
Held as Part of the 24th HCI Int. Conf., HCII 2022, vol.LNCS 13331, pp.52-70, May 2022.

4.

Hayato Ozono, Sinan Chen, and Masahide Nakamura, Evaluating Assistive Spoken Dialogue Agent System in Daily Living of Elderly People Proc. of 35th Global Conf. of
Alzheimerʼs Disease Int. (ADI2022), June 2022.

5.

Takuya Nakata, Tasuku Watanabe, Sinan Chen, and Masahide Nakamura, Integrating UniMesse and Fiware for Low-Code Development of Complex Context-Aware Applications
Proc. of 8th Int. Conf., ITAP 2022, Held as Part of the 24th HCI Int. Conf., HCII 2022,
vol.LNCS 13325, pp.193-207, June 2022.

6.

Kohei Terakawa, Sinan Chen, and Masahide Nakamura, Preliminary Study of Reasoning
Existing Projects ʼDescriptions Based on Classname Word Elements Proc. of 23rd ACIS Int.
Summer Virtual Conf. on Software Engineering, Artiﬁcial Intelligence, Networking andParallel/Distributed Computing (SNPD-Summer), pp.30-35, July 2022.

7.

Tomoro Nakahashi, Sinan Chen, and Masahide Nakamura, Study of Service to Assist
Platform Deployment of Heterogeneous IoT Proc. of 23nd IEEE-ACIS Int. Conf. on Software Engineering, Artiﬁcial Intelligence, Networking and Parallel Distributed Computing(SNPD2022), pp.48-55, July 2022.

8.

Aoi Nagatani, Sinan Chen, and Masahide Nakamura, Developing a Gamiﬁcation Method
Based on Motivation Subscales for Lifelogging Applications Proc. of 23rd ACIS Int. Summer Virtual Conference on Software Engineering, Artiﬁcial Intelligence, Networking andParallel/Distributed Computing (SNPD-Summer), pp.22-29, July 2022.

9.

Hiro Horie, Sinan Chen, Masahide Nakamura, and Kiyoshi Yasuda, Study of Stress Relief
Service by Watching Personalized Videos for Elderly People at Home Proc. of IEEE Int.
Conf. on Industry 4.0, Artiﬁcial Intelligence, and Communications Technology (IAICT),
pp.130-136, July 2022.

10. Sinan Chen and Masahide Nakamura, Developing a Facial Identiﬁcation System Using Pre-

Trained Model and Spoken Dialogue Agent Proc. of Fifth Int. Balkan Conf. on
Communications and Networking (BalkanCom2022), pp.62-67, August 2022.
11. Sinan Chen, Masahide Nakamura, and Kenji Sekiguchi, Consecutive and Eﬀective Fa- cial

Masking Using Image-Based Bone Sensing for Remote Medicine Education Applied
Sciences, vol.12, no.20: 10507, October 2022.
12. Sinan Chen and Masahide Nakamura, Integrating Multiple Dialogue Agents Using We-

bRTC for Facilitating Elderly Mutual-Aid at Home Proc. of ISGʼs 13th World Conference ofGerontechnology, p.552, October 2022.
13. Takuya Nakata, Sinan Chen, Sachio Saiki, and Masahide Nakamura, A Study of Case Sharing

System for Eﬃcient and Innovative Software Upcycling Proc. of IEEE Int. Conf. on Data andSoftware Engineering (ICoDSE), pp.6-11, November 2022.
8914. Sinan Chen and Masahide Nakamura, Study of Multi-Modal Diary Service Using Spoken

Dialogue Agent for Self-Care in Elderly People Proc. of 1st Int. Conf. on Software
Engineering and Information Technology (ICoSEIT), pp.120-125, November 2022.
15. Aoi Nagatani, Sinan Chen, Masahide Nakamura, and Sachio Saiki, Exploiting Motivation

Subscales for Gamiﬁcation of Lifelogging Application Int. Journal of Software Innovation(IJSI), vol.10, p.27, December 2022
16. Sinan Chen, Hayato Ozono, Masahide Nakamura, and Kiyoshi Yasuda, Quantitative Ex-pression of Elderly Multi-Modal Emotions with Spoken Dialogue Agent and Edge AI Proc. of
6th IEEE Eurasian Conf. on Educational Innovation (ECEI), February 2023.
[3.3] 学術著書 (査読ありの著書等)該当なし[3.4] 査読のない業績著書・訳書・講義録・ソフトウェア・論説・解説・その他:
1.

陳思楠, 中村匡秀, 関⼝兼司，医学教育のための臨床現場の安全なストリーミングシステムの開発電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no.50, SC2022-5, pp.25-30, May 2022.

2.

陳思楠, 中村匡秀，事前学習済みモデルと⾳声対話エージェントを⽤いた顔識別システムの開発⽇本機械学会 第 32 回設計⼯学・システム部⾨講演会, no.1204, September 2022.

3.

明⽯拓弥, 中村匡秀, 佐伯幸郎, 安⽥清, 陳思楠，在宅⾼齢者の⽣活ログに基づいたALPS ⽀援
ルール推薦⼿法の検討電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no.239, SC2022-30, pp.25-30,
November 2022.

4.

雲丹⻲和希, 中村匡秀, 佐伯幸郎, 陳思楠, 安⽥清，在宅⾼齢者の⾃助⽀援に向けたエージェン
ト対話ログ分析サービスの検討電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no.239, SC2022-29,
pp.19-24, November 2022.

5.

中⽥ 匠哉, 陳 思楠, 佐伯 幸郎, 中村 匡秀，効率的なソフトウェアアップサイクルのための事例知識ベースの構築と予備的評価第 4 回次世代ソフトウェアエコシステムワークショップ,
December 2022.

6.

⼤薗隼⼈, 陳思楠, 中村匡秀⾳声対話エージェントを活⽤した在宅⾼齢者の⽀援と⾒守りを⾏うシステムの実証実験電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no.338, LOIS2022-43, pp.7176, January 2023.

7.

中⽥ 匠哉, 陳 思楠, 佐伯幸郎, 中村 匡秀，⾳声対話エージェントを活⽤したサービス個⼈適応に向けたユーザニーズ抽出⼿法の検討電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no.345,
KBSE2022-45, pp.13-18, January 2023.

8.

定光郁⽃, 陳思楠, 佐伯幸郎, 中村匡秀，浴室空間でのスマートサービス提供に向けた⾳声認識の予備的評価電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no.423, LOIS2022-62, pp.083-088,
March 2023.

9.

⽥坂⾵⽉, 陳思楠, 佐伯幸郎, 中村匡秀，宅内環境センシングデータに基づく在宅⾼齢者の⽣活習慣の分析と可視化電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no.423, LOIS2022-62, pp.35-40,
March 2023.
9010. 吉⽥健, 陳思楠, 佐伯幸郎, 中村匡秀，Uni-messe とIoT を活⽤したハイブリッド会議空間の⾃動管理サービスの提案電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no.423, LOIS2022-62, pp.108113, March 2023.
11. ⾦⽥真輝, 陳思楠, 佐伯幸郎, 中村匡秀，⼤規模救急データと年代別⼈⼝推計データに基づく⻑
期的救急需要予測⼿法の提案電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no.423,LOIS2022-54,
pp.059-065, March 2023.
12. 堀江 寛, 陳 思楠, 中村 匡秀, 安⽥ 清，個⼈適応型の動画を活⽤した在宅⾼齢者のためのストレス解消サービスの実証実験電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no.448, SC2022-48,
pp.55-60, March 2023.
13. 寺川 航平, 陳 思楠, 佐伯幸郎, 中村 匡秀，メソッド名構成単語に基づくソフトウェア概要推測に関する検討電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no.448, SC2022-45, pp.38-43, March
2023.
14. 中⽥ 匠哉, 陳 思楠, 佐伯幸郎, 中村 匡秀，ソフトウェアアップサイクルのための事例共有シス
テムの開発と評価電⼦情報通信学会技術研究報告, vol.122, no.432, SS2022-72, pp.151-156,
March 2023.

[3.5] 科研費 (研究代表者）
1.

陳思楠，⽇本学術振興会 科学研究費助成事業 特別研究員奨励費，「意図や⼼のうちを理解す
る在宅介護⽀援システムの実現」，課題番号 22J13217, 直接経費額 900 千円, 間接経費 270千円

[3.6] 科研費 (研究分担者）
該当なし[3.7] 受託研究費
該当なし[3.8] 共同研究費
1.

陳思楠，林敦⼦，神⼾⼤学 数理・データサイエンスセンター 学内・学外DX 推進共同プロジ
ェクト，「画像認識技術を活⽤した⾼齢者の⼿指巧緻性と認知機能の定量的評価」，課題番
号 PJ2022-01, 直接経費額 998 千円[3.9] 研究助成・奨学寄附⾦
該当なし

91

■教育活動担当授業科⽬等(学部)(1) データサイエンスPBL 演習B

第 3Q(2) データサイエンスAI 演習A

集中(博⼠前期)(3) データサイエンスコンテスト型PBL 実習

集中(博⼠後期)(4) データサイエンスコンテスト型PBL 実習

集中

1 コマ × 2 回
4 コマ × 2 回

1 コマ × 4 回
1 コマ × 4 回

授業科⽬の内容および⾃⼰評価• (1): PBL 形式のグループワークを通して，R ⾔語を⽤いたデータ分析の実習を⾏った．⾸藤先⽣と伊藤先⽣と共同で本講義を担当した．
• (2): データサイエンスのためのPython プログラミングの基礎に着⽬し，特にNumpy やPandasなどに焦点を当てて，データの前処理と整形，可視化，分析に関する要点を教えた．
• (3), (4): Python を⽤いたデータの取り扱い⽅，分類問題・回帰問題に対する⼿法を紹介し，コンテ
スト課題を設定して，実習を進⾏した．伊藤先⽣と共同で本講義を担当した．
その他の特記事項92

稲垣 明⾥（Akari INAGAKI）

https://researchmap.jp/kCcnQwdGFYHINMeEzOhf[1.1] 現在の研究テーマ：
⽣体組織における誘電特性計測とマイクロ波散乱場断層イメージングシステムを⽤いた乳房計測に関する研究[1.2] 現在の役職
1.

数理・データサイエンスセンター 特命助教(主配置)（2022 年 1 ⽉−）■社会的活動、学会活動[2.1] 社会的活動、学会委員等 (学科, 研究科, 部会の委員は除く)
該当なし[2.2] 出張講義・招待講演等
1.

⽊村建次郎, 平井綾華, 稲垣明⾥, 中島義晴, ⼸井孝佳, ⽊村憲明, 波動散乱の逆問題とマイクロ波マンモグラフィ, 第 121 回⽇本⽪膚科学会総会，招待講演

2.

稲垣明⾥, 平井綾華, ⽊村建次郎, ⾕野裕⼀, ⾼尾信太郎, ⼭神和彦, 岡本交⼆, 國久智成, 美⾺勇輝, 中島義晴, ⼸井孝佳, ⽊村憲明，乳房脂肪組織の誘電特性評価とマイクロ波マンモグラフィ
における乳房標準試料の開発，第 30 回⽇本乳癌学会学術総会，招待講演[2.3] 学術賞受賞等
1.

稲垣明⾥，乳房脂肪組織の誘電特性評価とマイクロ波マンモグラフィにおける乳房標準試料の開発，第 30 回⽇本乳癌学会学術総会 厳選⼝演，⽇本乳癌学会[2.4] 学術研究集会の組織
該当なし[2.5] 海外からの訪問者・滞在者
該当なし
■研究活動
[3.1] ⼝頭発表
1.

Kenjiro Kimura, Yutaro Nishimura, Hideaki Okada, Kai Yabumoto, Takamasa Sato, Takao
Mizutani, Seiju Matsuda, Akari Inagaki, Shogo Suzuki, Yuki Mima, Noriaki Kimura,
Development of subsurface magnetic field imaging system for visualizing electric current
distribution inside electronic components and storage batteries. the 241st ECS Meeting,Symposium: A02: Lithium Ion Batteries (2022)2.

⽊村建次郎, 松⽥聖樹, 鈴⽊章吾, 美⾺勇輝, 稲垣明⾥, ⼸井孝佳, ⽊村憲明，散乱場理論と透視技術，⽇本分析化学会第 71 年会, 溶液反応化学研究会懇談会（2022）3.

稲垣明⾥，誘電分散を取り⼊れた散乱場理論に基づく⽣体三次元イメージング，学術変⾰領93

域「散乱・揺らぎ場の包括的理解と透視の科学」
4.

第 4 回領域会議（2022）

稲垣明⾥, 平井綾華, ⽊村建次郎, ⾼尾信太郎, 佐久間淑⼦, ⽥根⾹織, 廣利浩⼀, ⾦昇晋, 結縁幸⼦, 松本元, ⽥代敬, ⼭神和彦, 岡本交⼆, ⽝伏祥⼦, 國久智成, ⾕野裕⼀, ⼸井孝佳, 中島義晴, ⽊村憲明，マイクロ波マンモグラフィによる健常⼥性乳房内の誘電率勾配分布計測，第 70 回応⽤物理学会春季学術講演会（2023）

5.

稲垣明⾥，マイクロ波マンモグラフィによる健常⼥性乳房内の誘電率勾配分布計測，応⽤物
理学会（2023）[3.2] 学術論⽂（査読ありの論⽂・論説等）
1.

Kenjiro Kimura, Ayaka Hirai, Akari Inagaki, Yoshiharu Nakashima, Takayoshi Yumii, Noriaki
Kimura，Development of multistatic scattering field theory and actualization of microwave
mammography，JSMI Report【査読有り】【招待有り】

2.

⽊村建次郎, 平井綾華, 稲垣明⾥, 中島義晴, ⼸井孝佳, ⽊村憲明，乳癌のマイクロ波診断，乳癌
診断 state of arts、化学に基づく最新診療【招待有り】[3.3] 学術著書（査読ありの著書等）
該当なし[3.4] 査読のない業績著書・訳書・議事録・ソフトウェア・論説・解説・その他
1.

Kenjiro Kimura, Ayaka Hirai, Kai Yabumoto, Akari Inagaki, Yoshiharu Nakashima, Takayoshi
Yumii, Noriaki Kimura, Yutaka Konishi, Koji Okamoto, Tomonari Kunihisa, Seung Jin Kim,
Kazuhiko Yamagami, Shintaro Takao, Hirokazu Tanino ， Inverse Scattering Problem andMicrowave Mammography，Screening and Risk Reduction Strategies for Breast Cancer[3.5] 科研費（研究者代表）
該当なし[3.6] 科研費（研究分担者）
該当なし[3.7] 受託研究費
該当なし[3.8] 共同研究費
該当なし[3.9] 研究助成・奨学寄附⾦
該当なし

94

松⽥ 聖樹（Seiju MATSUDA）

https://researchmap.jp/KVzRIdgrvTJxcutnASmQ[1.1] 現在の研究テーマ：逆解析理論に基づく試料内部⾮破壊映像化システムの開発[1.2] 現在の役職
1.

数理・データサイエンスセンター 特命助教(主配置)（2021 年 1 ⽉−）■社会的活動、学会活動[2.1] 社会的活動、学会委員等 (学科, 研究科, 部会の委員は除く)
該当なし[2.2] 出張講義・招待講演等
1.

⽊村建次郎, 松⽥聖樹，蓄電池内部電流密度分布映像化技術の開発，第 62 回電気化学セミナ
ー,招待講演2.

⽊村建次郎, 松⽥聖樹, 鈴⽊章吾, 美⾺勇輝, 稲垣明⾥, ⼸井孝佳, ⽊村憲明，散乱場理論と透視技術，⽇本分析化学会第 71 年会, 溶液反応化学研究会懇談会，招待講演[2.3] 学術賞受賞等
該当なし[2.4] 学術研究集会の組織
該当なし[2.5] 海外からの訪問者・滞在者
該当なし
■研究活動
[3.1] ⼝頭発表
1.

Kenjiro Kimura, Yutaro Nishimura, Hideaki Okada, Kai Yabumoto, Takamasa Sato, Takao
Mizutani, Seiju Matsuda, Akari Inagaki, Shogo Suzuki, Yuki Mima, Noriaki Kimura,
Development of subsurface magnetic field imaging system for visualizing electric current
distribution inside electronic components and storage batteries. the 241st ECS Meeting,Symposium: A02: Lithium Ion Batteries (2022)

2.

Kenjiro Kimura, Hideaki Okada, Yutaro Nishimura, Takao Mizutani, Kohei Yoshinari, Seiju
Matsuda, Shogo Suzuki, Noriaki Kimura，Next-generation pre-shipping quality control systemusing electric current distribution visualizing technology，battery safety summit（2022）3.

⽊村建次郎, 岡⽥英明, 松⽥聖樹, ⻄村祐太郎, ⽔⾕天勇, 鈴⽊章吾, 美⾺勇輝, ⽊村憲明，磁性体
材料を含む蓄電池における⾮破壊電流密度分布計測，第 63 回電池討論会（2022）4.

岡⽥ 英朗, 松⽥ 聖樹, 鈴⽊ 章吾, ⼸井 孝佳, ⽊村 憲明, ⽊村 建次郎，磁場逆解析に基づく⾮破壊鉄筋腐⾷検査技術の開発，第 70 回応⽤物理学会春季学術講演会（2023）
95[3.2] 学術論⽂（査読ありの論⽂・論説等）
該当なし[3.3] 学術著書（査読ありの著書等）
該当なし[3.4] 査読のない業績著書・訳書・議事録・ソフトウェア・論説・解説・その他
1.

松⽥聖樹，鈴⽊章吾，美⾺勇輝，⽊村憲明，⽊村建次郎，蓄電池内部電流密度分布映像化技術の開発，バッテリーマネジメント[3.5] 科研費（研究者代表）
該当なし[3.6] 科研費（研究分担者）
該当なし[3.7] 受託研究費
該当なし[3.8] 共同研究費
該当なし[3.9] 研究助成・奨学寄附⾦
該当なし

96

付録１
A1.1

運営経費（千円）
2017 年度 22,616
2018 年度 28,465
2019 年度 64,488
2020 年度

88,0942021 年度 88,216（内訳）
財源
運営費交付⾦⽬的

年度

現額予算（千円）

機能強化経費等2017

13,629（理⼯系⼈材・イノベーション

2018

15,9002019

15,9002020

27,3822021

27,382

機能強化経費等

2017

8,987

（理⼯系⼈材育成プログラム）

201812,5652019

12,5652020

12,5652021

12,565

機能強化経費等（共通政策）

2019

15,000

協⼒校

2020

15,0002021

15,000

機能強化経費等（特定分野）

2020

15,000

協⼒校

2021

15,000

学⻑戦略経費2019

21,1202020

18,1172021

18,200

2019

20

2020

30

2021

69

⼈材育成に関する組織整備）

運営費交付⾦

運営費交付⾦

運営費交付⾦
⼀般財源

⼀般財源

A1.2

教育研究設備維持運営費

共同研究費・受託研究費等（⺠間）（千円）
2017 年度

2,000 (1 件)2018 年度

13,200 (6 件)2019 年度

12,991 (7 件)2020 年度

4,400 (4 件)

2021 年度

4,758 (4 件)
97

（内訳）
2017 年度
種別

プロジェクト名称

代表者

相⼿先

契約額
（千円）

寄附

アナリストレポートの相

⾦

場局⾯判断とスコア化奨

⼩澤誠⼀

⼤和住銀投信投資顧問

2,000

株式会社

学寄附⾦
2018 年度
種別

プロジェクト名称

代表者

相⼿先

契約額
（千円）

受託

⼯場等のフィールドエリ

研究アネットワークにおける⼩澤

誠⼀

株式会社富⼠通研究

1,500

所

障害検出に関する研究
共同

⾃然⾔語処理および機械研究

学習を⽤いた⽇本語⽂書

⼩澤誠⼀

⼤和住銀投信投資顧

5,000

問株式会社

判断システムの構築
共同

移動体の群制御⽅式確⽴研究のためのシミュレーショ

⼩澤誠⼀

三菱重⼯業株式会社

1,000

齋藤

政彦

株式会社

⽇本総合

1,000

パナソニック株式会

1,200

ン条件の研究共同

⾔語情報の深層⽣成モデ

研究

ルを⽤いた株価動向推定研究所の拡⼤研究の為の指導
共同

ボタン電池外観検査の AI

研究

導⼊・ボタン電池の不良

稲葉

太⼀

社

対策
共同

移動体の群制御⽅式確⽴研究のためのシミュレーショ

⼩澤誠⼀

三菱重⼯業株式会社

3,500

ンによる研究2019 年度
種別

プロジェクト名称

代表者

相⼿先

契約額
（千円）

共同

産学地域連携デジタル⼈

研究

材育成ラボの構築および

齋藤

政彦

株式会社

⽇本総合

1,000

三井住友ＤＳアセッ

5,000

研究所

運営
共同

AI を⽤いたマルチモーダ

⼩澤

誠⼀

研究

ル⾦融データ解析基盤のトマネジメント株式

構築

会社
98

共同

機械学習による⽣産計画

研究

⽴案

共同

機械学習による⽣産計画

研究

⽴案

共同

状態空間モデルを⽤いた

研究

プロモーション・チャネ

⼩澤誠⼀

レンゴー株式会社

1,000

爲井

智也

レンゴー株式会社

2,000

⼩澤

誠⼀

アストラゼネカ株式

1,380

会社

ル分析の再現性確認に
関する研究
共同

ベイジアンネットを⽤い研究たプロモーション因果推

⼩澤誠⼀

アストラゼネカ株式

1,311

会社

論に関する研究共同

社員⾷堂やレストラン運平⽥燕奈

⾼砂丸誠エンジニア

研究営における経営課題の分

リングサービス株式

析・研究

会社

1,300

2020 年度
種別

プロジェクト名称

代表者

相⼿先

契約額
（千円）

共同

産学地域連携デジタル⼈

研究

材育成ラボの構築および

齋藤

政彦

株式会社

⽇本総合

1,000

研究所

運営
共同

EC 市場におけるビッグデ

研究

ータ分析

⼩澤

誠⼀

⼀般社団法⼈デジ

1,100

タルトランスフォー
メーション研究機構

共同

プロモーション・チャネ

⼩澤誠⼀

アストラゼネカ株式研究

ル分析に関する研究

共同

菓⼦製造⼯程における⼨研究

法バラツキの改善⽅策にチャリングジャパン

関する研究

株式会社

300

会社
⻘⽊

敏

グリコマニュファク

2,000

2021 年度
種別

プロジェクト名称

代表者

相⼿先

契約額
（千円）

共同

産学地域連携デジタル⼈

研究

材育成ラボの構築および

齋藤

政彦

株式会社

⽇本総合

1,000

研究所

運営
⼩澤

誠⼀

⼀般社団法⼈デジ

共同

EC 店舗における店舗成⻑

研究のゴールデンルート解明

タルトランスフォーのための分析

メーション研究機構

共同

混雑緩和サービスにおけ

藤井

信忠
99

⼀般社団法⼈

デジ

1,700

1,029

研究

る個⼈の都合・嗜好を加タルトランスフォー

味した最適化技術の開発

メーション研究機構
藤井信忠

⼀般社団法⼈デジ

共同

混雑緩和サービスにおけ研究る個⼈の都合・嗜好を加タルトランスフォー

味した最適化技術の実証

メーション研究機構

A1.3

1,029

受託事業費・補助⾦（政府系）
2017 年度

9,250

(1 件)

2018 年度

24,019(3 件)

2019 年度

15,360(2 件)2020 年度

8,100

(2 件)

2021 年度

5,200

(2 件)

（内訳）
年度

研究助成・委託機関

代表者

プロジェクト名称

契約額
(千円)

2017

受託事業費
国⽴⼤学法⼈

2018

2018

政彦

⼤阪⼤学

「平成 29 年度科学技術⼈
関連⼈材育成プログラム

ア機構

の構築

受託事業費

齋藤

政彦

⼤阪⼤学

「平成 30 年度科学技術⼈
関連⼈材育成プログラム

ア機構

の構築
齋藤

政彦

独り⽴ちデータサイエン

研究拠点形成費等補助⾦

ティスト⼈材育成プログ

国⽴⼤学法⼈ ⼤阪⼤学

ラム(DS4)

受託研究

13,500

材育成費補助⾦」データ

データビリティフロンティ
受託事業費

9,250

材育成費補助⾦」データ

データビリティフロンティ

国⽴⼤学法⼈2018齋藤⽊村 建次郎

静電界測定・ラプラス⽅

国⽴研究開発法⼈科学技術

程式逆解析によるナノス

振興機構

ケール・サブサーフェス

10,350169

イメージングを可能とするセンサモジュールの開
発
2019

受託事業費
国⽴⼤学法⼈

2019

齋藤

政彦

⼤阪⼤学

「平成 31 年度科学技術⼈
材育成費補助⾦」データ

データビリティフロンティ

関連⼈材育成プログラム

ア機構

の構築

受託事業費

齋藤

政彦

研究拠点形成費等補助⾦

独り⽴ちデータサイエン
ティスト⼈材育成プログ

100

9,610

5,750

国⽴⼤学法⼈ ⼤阪⼤学
2020

2020

齋藤

受託事業費
国⽴⼤学法⼈ラム(DS4)政彦「令和 2 年度科学技術⼈
材育成費補助⾦」データ

⼤阪⼤学

データビリティフロンティ

関連⼈材育成プログラム

ア機構

の構築

研究拠点形成費等補助⾦

齋藤政彦

独り⽴ちデータサイエン

国⽴⼤学法⼈ ⼤阪⼤学

3,500

4,600

ティスト⼈材育成プログ
ラム(DS4)

2021

受託事業費
国⽴⼤学法⼈

2021

2021

齋藤

政彦

「令和 3 年度科学技術⼈

⼤阪⼤学

材育成費補助⾦」データ

データビリティフロンティ

関連⼈材育成プログラム

ア機構

の構築

受託事業費

齋藤

政彦

独り⽴ちデータサイエン

研究拠点形成費等補助⾦

ティスト⼈材育成プログ

国⽴⼤学法⼈ ⼤阪⼤学

ラム(DS4)

⼤学改⾰推進等補助⾦

⼩澤誠⼀

デジタルを活⽤した⼤

⽂部科学省

4,200

1,000

4,700

学・⾼専教育⾼度化プラン

2021

研究⼤学強化促進事業補助齋藤政彦

URA による研究 DX を推⾦進するデータの整備・構

⽂部科学省

築

A1.４ 数理・データサイエンスセンター教育研究⽀援基⾦
年度

件数

（千円）

2018 年度

1件

50

2019 年度

3件

1,040

2020 年度

9件

207

2021 年度

4件

2,065

101

寄附⾦

1,200