社会情報学コース

社会情報学コース
https://www.soc.i.kyoto-u.ac.jp/

アドミッションポリシー
社会情報学コースでは、高度に複雑化する情報化社会の構造を解明し、実際に情報システムを構築することができる人材の育成を目指しています。さらに、文化、経済、環境、防災の各方面でグローバル化する人間の社会活動を支える人材を育成します。
そのため、多様な分野の出身者を受け入れており、入学試験においては各自が学んだ専門分野の知識を問う専門科目の他、情報学の基礎知識を問う情報学基礎を修士課程、博士課程ともに課しております。入学試験ではこれらの筆記試験と口頭試問の成績をあわせて評価をおこないます。
入学後は、修士課程、博士課程とも複数アドバイザー制を導入しており、直接の指導教員の他、2名のアドバイザーを加えた指導をおこなっています。また、修士課程においては、専攻基礎科目として情報社会論、情報システム分析論及び情報システム論実習を提供しています。

社会情報学コースの志望区分は以下の13区分です。
志望区分

講座名

分野名

社－2

社会情報モデル講座

ヒューマンロボットインタラクション分野

社－3

社会情報モデル講座

ソーシャルメディアユニット

社－4

社会情報モデル講座

情報社会論分野（連携ユニット）社－5

社会情報ネットワーク講座

合意情報学分野社－6

社会情報ネットワーク講座

情報セキュリティ分野（連携ユニット）社－8

生物圏情報学講座

生物資源情報学分野

社－9

生物圏情報学講座

生物環境情報学分野

社－10

地域・防災情報システム学講座

総合防災システム分野

社－11

地域・防災情報システム学講座

巨大災害情報システム分野

社－12

地域・防災情報システム学講座

危機管理情報システム分野

社－13

医療情報学講座

医療情報学分野社－14

社会情報解析基盤講座

教育情報学分野社－15

社会情報解析基盤講座

大規模データ活用基盤研究分野

Social Informatics Course

Social Informatics Course
https://www.soc.i.kyoto-u.ac.ip/

Admission Policy
The Social Informatics Course trains people who are able to explain the highly
complex structures of our information society and construct real-life information systems.
We also train people who are able to support human social activities in globalizing world
in a variety of fields such as culture, economics, environment, and disaster response.
The course accepts applicants from a wide range of academic backgrounds. The
entrance examinations for the master’s and doctoral programs test for specialized
knowledge in the fields studied by individual applicants as well as basic knowledge of
informatics. The entrance examination consists of a written and an oral part, andapplicants are evaluated on their overall performance in both.
The course has an advisor system for students in both the master’s and doctoral
programs. Students will have two advisors in addition to the supervisor. Students in themaster’s program are provided with basic courses of Information and Society,
Information System Analysis, and Practice of Information Systems.

There are 13 Application Codes in the Social Informatics Course, as listed below.
Application
Code

Division

Group

SI- 2

Social Information Model Division

Human-Robot Interaction GroupSI- 3

Social Information Model Division

Social Media Unit

SI- 4
SI- 5

Social Information Model Division
Social Information Network Division

Sociotechnical Design (Joint Unit)
Consensus Informatics GroupSI- 6

Social Information Network Division

Information Security Group (Joint Unit)

SI- 8

Biosphere Informatics Division

Bioresource Informatics GroupSI- 9

Biosphere Informatics Division

Environmental Informatics GroupSI- 10Regional and Disaster Management
Information Systems Division
Regional and Disaster Management
Information Systems Division

Integrated Disaster Management Systems
Group
Disaster Reduction Information Systems
Group

SI- 12

Regional and Disaster Management
Information Systems Division

Regional and Disaster Management
Information Systems

SI- 13SI- 14

Medical Informatics Division
Social Informatics Analytics
Infrastructure Division

Medical Informatics Group
Learning and Educational TechnologiesGroup

SI- 15Social Informatics Analytics
Infrastructure Division

Data Engineering and Platform ResearchGroupSI- 11

社会情報学コース

社会情報モデル講座

ヒューマンロボットインタラクション分野

教授 神田崇行 准教授 Dražen BRŠČIĆ 特定講師 Jani EVEN
助教 Stela H. SEO 特定助教 東風上奏絵
http://www.robot.soc.i.kyoto-u.ac.jp/

志望区分: 社-2−「ロボット社会」に向けた、⽇常社会で活躍するロボットの研究−
将来の「ロボット社会」化に向けて、センサ情報をもとに実空間においてリアルタイムに行動する実体を持ったエージェントを広く「ロボット」としてとらえ、人々と共存・協調して活動する「人らしいロボット」などの様々なロボットの実現を目指します。そのために、知能ロボティクス，インタラクション，センサネットワーク，人工知能などに関する基礎研究を進めます。

ヒューマンロボットインタラクション

円滑で効果的に人々とコミュニケー

ションするロボットを作り出すために、人同士の様々なインタラクション（ゼスチャ、話しかけ方など）の中にある「人らしさ」をモデル化して利用する方法や、ロボットが人間の意図や気持ち、人間社会の常識やモラルを理解して行動する方法などを研究します。

センサネットワーク

人々の⽇常行動をモデル化し理解するためのセンサネ

ットワーク技術や、それを用いて活動するロボットを実現するネットワークロ
ボット技術の研究を進めています。深層学習等の最新技術も用いて人々の社会的な行動を認識する研究等の⽇常行動のビッグデータから有意義な情報を取り出す、といった最先端の研究に取り組みます。

ロボット聴覚

ロボットが人々と適切にインタラクションし、また、⽇常環境の中で周囲を理解して行動できるようにするために、人の音声からの情報抽出や音環境理解を行う高度な聴覚機能を開発しています。例えば、人の声からその人の態度を推測したり、視界外の音から有用な情報を得たりすることを可能にします。

ロボットの社会的に適切な動作・作業

音声態度認識近い将来、ソーシャルロボットは情報を提供するだけでなく、掃除や荷物の運搬などの物理的なサービスを提供するよ
うになるでしょう。そのような物理的作業の中で、自然で直感的なインタラクシ
ョンを実現するための研究を行っています。

サイバーフィジカルシステム

人々の行動をモデル化してコンピュータ上で再現することで、人々の一歩先の将来行動を予期したり、システムが事前に計画を立てたりできるようにすることを研究しています。予測計算によって、
例えば子供のインタラクションがエスカレートして、ロボットをたたいたり、
押したりする「ロボットいじめ」といった調和の問題を回避できました。

社会的インタラクションの模倣学習

人間のイン

タラクションの複雑さを考えると、あらゆる状況でスムーズにインタラクションできるようにロボットを直接プログラムすることは非常に困難です。大量の人同士のインタラクションの観測データから、ロボットが社会的行動を自動的に学習する（模倣する）方法を研究しています。

Department of Social Informatics

Human-Robot Interaction Group, Social Information Model Division
Professor: Takayuki KANDA Associate Professor: Dražen BRŠČIĆ Senior Lecturer: Jani EVEN
Assistant Professors: Stela H. SEO, Kanae KOCHIGAMI

http://www.robot.soc.i.kyoto-u.ac.jp/

Application Code: SI-2

- Intelligent robotics for our daily environments With the quick growth of the fields of artificial intelligence and robotics, in the near future robots will become
ubiquitous in human society. To achieve such a robotized society, we study robots that interact with people andoperate in harmony alongside them, and conduct fundamental research in intelligent robotics, humaninteraction, sensor networks, and artificial intelligence (AI). Below are some example research themes.
Human-Robot Interaction Robots can serve as a natural interface for computer/IoT
systems, which is why we study human-robot interaction. One focus is on endowing
robots with "human likeness" (both behaviorally and computationally), which willallow them to interact with people in a natural manner. Our recent challenges include
investigating methods to understand human intuition and make a robot interact withpeople in a morally acceptable way.
Sensor Networks We investigate the use of distributed sensor networks torecognize human social behaviors, using state-of-the-art approaches such as
deep neural networks (DNN). This enables us to recognize people’s daily
behavior and build models from observed “big data” to provide insights oncollective social behavior. We integrate the sensor network with robots todevelop a sophisticated network robot system with “ambient intelligence”.
Robot Audition We are developing advanced hearing capabilities that help
robots to better interact with people and their environment. Robot audition
makes it possible to guess the attitude of a person from her/his voice or to
get some information from the sound when there is no visibility.
Socially Appropriate Robot Manipulation Soon social robots will be used to provide
not only informational, but also physical services like cleaning, carrying items, etc. We
are studying how to achieve natural and intuitive interaction during such actions, as wellas the effects such robots have on the surrounding people.

Real world

Simulation

Data-driven Imitation Learning Given thecomplexity of human interactions, it is very difficult to
directly program robots to smoothly interact inevery situation. Using observations of human-humaninteractions, we are investigating how robots can learnsuch social behaviors automatically.

Cyber-physical Systems (CPS) We study modelingtechniques to reproduce human behaviors in simulation,
so that the robot can anticipate how its behaviors may
influence people. With such simulations, a robot canplan its behavior to avoid problematic situations, suchas the issue of robots often being bullied by children.

社会情報学専攻

社会情報モデル講座 ソーシャルメディアユニット
教授 田島 敬史
志望区分：社－３－世界中のあらゆる情報を有効に共有・活用できる情報環境の実現－
コンピュータとインターネットの発展により、われわれは以前には考えられなかったような多様かつ大量の情報を、容易に共有・活用できるようになっており、このことが社会や暮らしを大きく変えています。このような環境の実現には「様々な情報を収集・分析・抽出する技術」と「そこから自在に検索する技術」が必要です。これらの技術をさらに発展させ、世界中のあらゆる情報を有効に共有・活用できる情報環境を実現することを目標に研究を行っています。

研究テーマ
1．Web情報を利用した社会情報分析：現在のＷｅｂ上には様々な情報が集積されており、実社会に関する様々な情報をも収集できるようになっています。そのため、Ｗｅｂは社会のセンサであるとも言われます。しかし、Web上の情報には偏りがあり、社会の正確な姿を知るにはこの偏りを補正する技術が必須です。そのような補正を行う技術を開発することを目的に研究を行っています。
知名度（ビデオリサーチ社調べ）

有名人 1000 人の知名度と検索結果数。Web 上の情報には偏りがあり、
検索結果数から単
純には知名度は推定できない。

偏りを補正する技術が必要

Web = 社会の偏った反映

検索結果数（対数）2．ソーシャルネットワーク分析：実世界の情報の手掛かりとなるWeb上の情報源の一つにソーシャルネットワークがあります。ソーシャルネットワークのデータは個人レベルのミクロな情報やリアルタイム性の高い実世界情報の情報源として特に有用です。この貴重な情報源から様々な情報を抽出する技術を開発しています。
3．情報アクセスインタフェース：大量情報の処理では、かつては計算機の処理の高速化が重要でしたが、現在では、計算処理ではなく人間による出力の閲覧が律速段階という状況も増えています。そこで、人間が大量の情報を効率的に閲覧するためのユーザインタフェースの研究を行っています。

緊急度に応じた三つのタブによるタイムラインの表示

三つの分類軸による Twitter
上の人間関係の分類

タブをサムネイルで表示する Web ブラウザ

4．情報検索：Web検索と言えば、キーワードを入れると、それに関連するWebページのスニペットがリストされるというスタイルが確立されていますが、今の姿で十分かつ常に最適とは言い切れません。日々、大量の人間が膨大な時間を情報検索に費やしており、この作業効率の向上は社会的に重要な課題です。

Department of Social Informatics

Social Media Unit, Social Information Model Division
Professor: TAJIMA Keishi
Application Code: SI- 3－Sharing and utilizing all useful information in the world－Thanks to the advance of computer and network technologies, we can now easily share and utilize data oflarge volume and high diversity which we cannot even think about until decades ago. It has been changing
our society and daily life. This environment relies on technologies for collecting, analyzing, and extracting
various kinds of information, and for retrieving relevant information from it. Our research purpose is toenhance these technologies, and to make all useful information in the world easy to share and utilize.

Research Topics
1. Social information analysis based on Web data: Today’s Web is an important resource of information on
the “offline” world. The Web can be a good sensor of the society. Data on the Web are, however, biased
in various ways, and we need to remove such biases to obtain the accurate information on the society.
Our goal is to develop methods of removing such biases.
Famousness (by Video Research)

hit count (log)

Famousness of 1,000
celebrities and the hit
counts of their names
on a Web search engine.
Data on the Web are
biased and we cannot
simply approximate thefamousness in the realworld by the hit count.

We need to remove distortion.

Web = distorted mirrorof the world

2. Online social network analysis: Online social network is one of useful
resources of information on the real world. It is especially useful for
individual-level information and real-time information. We are developing
methods of extracting useful information from this valuable data resource.
3. Information access interface: The most important challenge in large dataprocessing was how to make the computation fast. Nowadays, however, thebottleneck is sometimes not the computer but the user browsing the outputs.
We are developing new user interface design and technologies for making
tasks of browsing large data more efficient.

Showing a timeline in three tabs representing three different
emergency levels: read-now, can-be-later, not-useful-anymore.

Three axes for classifying user
relationship on Twitter.

A Web browser showing thumbnails of tabs

4．Information retrieval: Web search engines that list pages relevant to given keywords are widely used now.
This style, however, may not always be the best one. Many people spend considerable time for
information search every day, and technologies for making it more efficient is an important research topic.

社会情報学専攻

連携ユニット 情報社会論分野 （NTT研究所 連携）
教授 山下 直美、 神田 崇行
https://www.soc.i.kyoto-u.ac.jp/course/sociotechnical_design

志望区分：社－4−インクルーシブな未来社会の実現に向けたコミュニケーション基盤技術の構築−
あらゆる⼈が多様な価値観を持ちつつ⽀え合うことができるインクルーシブな未来社会の実現を⽬指します。そのために、⾏動科学や社会⼼理学の理論や⽅法論に基づき、⼈と⼈のつながりを深化させるコミュニケーション基盤技術の研究を進めます。情報技術そのものの⾼度化や多機能化を追求するより、⼈間観察や調査を通して現場のニーズやインタラクションの本質を解明し、それらの理解に基づいた情報技術をデザインします。
①
②
③
④
⑤

フィールド調査やインタビュー調査を通して現状把握
現状分析を踏まえたシステム開発
実験室で構築したシステムの評価実験
定量・定性分析の結果を踏まえてシステム改良
システムの現場導⼊

インクルーシブ・デザイン：障がいの有無、性別や国籍などの違いに関わ
りなく、マイノリティの⼈々がマジョリティの⼈々と同等に豊かな⽣活を⾏えるように情報技術をデザインすることをインクルーシブ・デザインと呼びます。本研究では、グローバル・プロジェクトにおける⾮⺟語話者の参画⽀援やうつ病患者の社会復帰⽀援、LGBTの⼈々の出会い・交流⽀援など、それぞれのマイノリティが持つ固有のニーズを認知・感情・社会の側⾯から把握し、それらに応える情報技術を開発し、社会実装による検証を⾏います。
また、各マイノリティの包摂に必要な共通デザインを⾒出すことによって、
インクルーシブ・デザインの基盤モデルの構築を⽬指します。

⼈と⼈のつながりを深化させる情報技術：情報技術の普及によって誰とも簡単につながることができる半⾯、⼈間関係の希薄化や分断、孤⽴化が問題になっています。社会科学や⼼理学の理論に基づき、このような問題を緩和すべくコミュニケーション技術の研究を⾏います。例えば、信頼形成メカ
ニズムに基づき、悩みを抱える⼈が他者に助けを求めやすくするように信頼関係を橋渡しする対話エージェントの研究を推進しています。

集団便益に貢献する情報技術：環境問題などの社会問題を解決する
ためには、個⼈レベルの⾏動変容と集団を意識した協調が必須です。そこで、⾏動変容の動機付け、⾏動変容を⻑期的に習慣化するための⽀援技術などを研究開発します。

未来社会のためのコミュニケーション基盤技術：ポストコロナ社会では、オンラインとオフラインが混在するハイブリッド中⼼の世の中になることが予想されています。モバイルデバイスやセンサ技術などを⽤いることによって遠隔と対⾯の⼈がより対等に参加することができる⽅法を研究します。
問い合わせ先：⼭下 直美 (naomi@i.kyoto-u.ac.jp)、研究室：総合７号館 401室

Department of Social Informatics

Sociotechnical Design Group (Joint Unit with NTT Laboratories)
Professor(s): YAMASHITA Naomi and KANDA Takayuki
https://www.soc.i.kyoto-u.ac.jp/course/sociotechnical_design
Application Code: SI- 4− Communication Technologies for an Inclusive Society −We envision an inclusive society in which all people can support each other with diverse values. To this end
we use theories and methodologies from social science and psychology to research communication
technologies that deepen connections between people. Rather than pursuing the advancement andmultifunctionality of information technology itself, we elucidate the essential needs of users and uncover thenature of interaction through human observation, and then design information technology based on thisunderstanding.
① Understanding current issues through ethnographic studies,surveys and interviews.
② Developing a system based on the analysis.
③ Assessing the system in a controlled lab experiment.
④ Improving the system based on quant/qual analysis results.
⑤ Deploying the system in the real-world.

Inclusive Design: Inclusive design refers to the design of information technology
to enable minorities to live as rich a life as the majority, regardless of their disabilities,
gender, nationality, or other differences. The aim of this research is to understand theunique needs of each minority group from cognitive, emotional, and social
perspectives, develop technologies to meet these needs, and then install/deploy thetechnologies in the real-world. Finally, by identifying commonalities among different
dimensions of minority experiences, we aim to develop a model for inclusive design.

Technologies to deepen human relationships: While the spread of information
technology has made it easy to connect with anyone, it has also created problems ofdiluted, fragmented, and isolated human relationships. Based on social science andpsychology theories, we research communication technologies to alleviate those
problems. For example, we conduct research on conversational agents that bridge atrust relationship, making it easier for people with problems to seek help from others.

Technologies for collective good: To tackle social issues such asenvironmental problems, there must be behavioral change at the individual level
as well as group-oriented cooperation. Therefore, we research assistive
technologies for motivating behavioral change and making behavioral change along-term habit, while accommodating individuals’ needs and interests.

Communication technology for future society: The post-pandemic world will be hybrid-centric, with
online and offline communications blending together. By using mobile devices and sensor technology, we
explore ways to enable virtual and in-person attendees to participate more equally.
CONTACT：Naomi Yamashita (naomi@i.kyoto-u.ac.jp), Location: Bldg. No.7, Room 401.

2

社会情報学専攻

社会情報ネットワーク講座 合意情報学分野
教授 伊藤孝行，特定准教授 Rafik Hadfi，講師 蟻坂竜大，助教 丁世堯，
特定助教(CREST) Jawad Haqbeen，特定助教(CREST) Sofia Sahab
志望区分：社－5
概要
我々は，人々とコンピュータや AI エージェントが互いに合意し協力する集団的知性（AI powered
Collective Intelligence）に興味を持っています．人間の集団的知性は個人の知性を凌ぐことが最近の研究でわかっています．ネットワークで高度に接続されたコンピュータや AI が人間の集団に加わることで，大規模かつ効率的により高度な知性を発揮できる可能性があります．近年の大規模言語モデルに代表される AI 技術の発展は目覚ましいものがあり，飛躍的に高精度な AI エージェントが実現できています．これらの AI エージェントや人々が互いに合意し協力することで，これまでにはない
集団的知性が発揮され、全く新しい社会システムの実現を目指しています．
マルチエージェント AI は，新しい社会システムを実現し人間の集合的知性を知能情報技術によって促進するための方法論や概念を提供します．合意情報学分野では，主に社会の知性の本質を探りながら，新しい社会システムの可能性を探求し，社会実装します．本分野では，AI やマルチエージェン
ト AI を中心に，合意形成支援，計算論的メカニズムデザイン，自動交渉エージェント，大規模言語
モデル，分散強化学習，サービスコンピューティング，IoT，議論理論，社会シミュレーション等について研究を行っています．そして，高い理想を目指す理論研究と厳しい現実を直視する事業・ビジネス化の両方を追及します．
研究テーマと活動【テーマ 1：AI による合意形成支援】エージェント技術による大規模合意形成支援システムの社会実装：本研究では，大規模言語モデルに基づく AI エージェントを用い，大規模な数の人たちの意見を効率的に収集し合意形成を支援するシステムを実現し，社会実験で検証し，事業化まで行っています（ビジョン：
https://www.youtube.com/watch?v=kHHIuy6gJrY）．
【テーマ 2：社会メカニズムデザイン理論】計算論的メカニズムデザインやオークション理論の追求：計算論的メカニズムデザインは，情報学の観点からゲーム理論やミクロ経済学で社会的に望ましいメカニ
ズムの設計を目指します．
【テーマ 3：自動交渉エージェント】自動交渉エージェントモデルとその国際競技会：人間の代理で交渉するエージェントの設計と実装や，交渉を行い社会選択をするための仕組みの設計と実装を行なっています．
さらにそれらの国際競技会を開催しています．
【テーマ 4：高度会話エージェント】大規模言語処理 LLM/GPT を含
む自然言語処理技術や機械学習技術を用いて高度会話 AI エージェントを実装し応用を行なっています．
【テーマ５：社会シミュレーション】大規模マルチエージェントによる社会シミュレーション：現実には実現できないような社会シス
テムや制度をマルチエージェントシミュレータ上で実現します．
【事業化】産学連携，及びスタートアップ・ベンチャー企業を立ち上げ：研究によって得られた知的財産（特許など）をコアにチームを構築しスタートアップを構築す
る．共同研究は，対話を重視しお互いに価値を醸造することで，お互いの強みを練り込んだ強靭な技
術やサービスの構築を行います．研究成果に対する評価を、現実社会にて問います．
問合せ先〒606-8501 京都市左京区吉田本町京都大学情報学研究科 社会情報学専攻 伊藤孝行 教授
E-mail: ito@i.kyoto-u.ac.jp, HP:http://www.agent.soc.i.kyoto-u.ac.jp/,TEL: 075-753-4821

Department of Social Informatics

Social Information Network Division,
Consensus Information Group
Professor Takayuki Ito, Associate Professor Rafik Hadfi, Senior Lecturer Ryuta Arisaka,
Assistant Professor Ding Shiyao, Assistant Professor (CREST) Jawad Haqbeen, Sofia Sahab
Application Code: SI-5
Application Code: SI- 5a

Towards Hyper Collective Intelligence:
We are interested in AI powered Collective Intelligence, which is the mutual agreement andcooperation between people, computers, and AI agents. Recent studies have shown that humancollective intelligence surpasses individual intelligence. The addition of highly networked computers
and AI to a human population has the potential to achieve a higher level of intelligence on a large scale
and more efficiently. Recent developments in AI technology, such as large-scale language models,
have been remarkable, and AI agents with dramatically higher accuracy have been realized. Whenthese AI agents and people agree and cooperate with each other, unprecedented collective intelligenceis demonstrated, aiming to realize a completely new social system.
Multi-agent AI provides methodologies and concepts to realize new social systems andpromote human collective intelligence through intelligent information technology. The field ofConsensus Informatics mainly explores the nature of social intelligence, and explores the possibilitiesof new social systems and their social implementation. In this field, we focus on AI and multi-agent
AI, and conduct research on consensus support, computational mechanism design, automaticnegotiation agents, large-scale language models, distributed reinforcement learning, service
computing, IoT, argumentation theory, social simulation, and so on. We pursue both theoreticalresearch aiming at high ideals and business development facing harsh realities.

Research Themes and Activities:

Theme: Agent-based large-scale consensus support
systems: We are implementing a large-scale consensus
support system based on automated facilitation agent. An
automated facilitation agent can facilitate online discussion
among people. We verified its effectiveness through social
experiments with several real organizations including
Nagoya-city and Afghanistan.
(https://www.youtube.com/watch?v=kHHIuy6gJrY )Theme: Automated Negotiating Agent models andtheir International Competitions: We are investigating automatednegotiating agents that try to achieve socially better agreements onbehalf of humans.
Theme: Advanced Conversational AI using state-of-the-art
Machine Learning techniques: We are developing advanced natural
language processing (NLP) techniques including LLM/GPT and testingthem in social experiments.
Theme: Social multi-agent simulation: Multi-agent simulation
enables simulation of new societal systems and mechanisms before they
are realized in the real world.
Theme: Computational Mechanism Design: This
theme aims to design economically and socially desired
mechanisms based on Game theory and Micro-economics
from the viewpoint of informatics.
Collaborative industrial researches and Cuttingedge startups: Based on the patents and the coretechnologies we developed, we are creating startups andventure companies to see the real value of our products.

Contact: Professor Takayuki Ito, Kyoto University, Yoshida Honmachi, Sakyo-ku, Kyoto 606-8501,
075-753-4821, E-mail: ito@i.kyoto-u.ac.jp, http://www.agent.soc.i.kyoto-u.ac.jp/

社会情報学専攻

連携ユニット 情報セキュリティ分野（NTT 研究所 連携）
教授 阿部 正幸、神田 崇行 准教授 ティブシ メディ
志望区分：社－6

概要－安全なネットワーク社会を暗号で実現する－本講座では、安全・安心なネットワーク社会を実現するために、単に盗聴を防ぐ秘匿技術のみならず、通信相手を認証しデータの正当性（改ざんされていないこと）を保証する電子署名やプライバシーを保証しつつ高度なネットワークサービスを提供する暗号プロトコルなど、暗号理論を中心とした情報セキュリティ技術について研究を進めています。
主なテーマ【暗号基礎理論】現代暗号で中心的な役割を果たす公開鍵暗号、ディジタル署名、ゼロ知識証明などについて、安全で効率のよい方式や新たな機能を持つ方式を探求します。また、安全であるとはどういうことかを理論的に解明します。
【暗号プロトコル】ビットコインに代表される暗号通貨や電子投票など、暗号プロトコルと呼ばれるアプリ
ケーションに関して、新たな機能や優れた効率・安全性を持つ新しい構成法の提案や、そのネットワー
ク社会での有効性を探求します。
【実装安全性】理論的に安全性が確認された暗号方式やプロトコルであっても、それらを実装したシステムに対しては理論的なモデルを超えた攻撃があり得ます。様々な形での秘密情報漏えいや意図的な故障に対する安全性の解析を通じて、実世界で安全な暗号システムを探求します。

仮想的な匿名通信となる
暗号匿名通信路

同一ＩＤによる複数サービス
利用時の名寄せを防止する
暗号プロトコル

匿名性と集計の正当性を保証する電子投票方式

プライバシーを守る
分散データ秘匿計算

暗号プロトコルを必要とするアプリ
電子投票

暗号通貨

分散データ処理

認証

ユーザ端末
多様な決済を安全に実行する暗号通貨

柔軟なアクセス制御を実現する認証方式

暗号・認証技術
安全・安心な情報社会を確立する基盤技術・理論的支柱

教員
教 授
教 授
准教授

阿部 正幸（abe.masayuki.7a@kyoto-u.ac.jp）
神田 崇行（kanda@i.kyoto-u.ac.jp）
ティブシ メディ（tibouchi.mehdi.5n@kyoto-u.ac.jp）

研究室ＨＰ http://www.ai.soc.i.kyoto-u.ac.jp/renkei/security/public_html/

Department of Social Informatics

Information Security Group (Joint Unit with NTT Laboratories)
Professor(s): ABE Masayuki and KANDA Takayuki; Associate Professor(s): TIBOUCHI Mehdi
Application Code: SI- 6

Description
Cryptography for a secure connected society.
In addition to hiding sensitive information, modern cryptography serves more advanced purposes such asdata integrity, entity authentication, and various form of privacy protection required for personalized services.
In our laboratory, we study the theory and practice on public-key cryptography as a fundamental technique tobring security and privacy to our connected society. Our research topics include, but are not limited to:Foundations of Cryptography: We carry out research on cryptographic primitives such as public-key
encryption, digital signatures, and zero-knowledge proof systems, which have been central in modern
cryptography; look for efficient, useful, and secure schemes; and also attempt to formalize what security
means precisely in a theoretical sense.
Cryptographic Protocols: Cryptocurrencies like Bitcoin are well-known examples of so-called cryptographic
protocols, which combine cryptographic building blocks such as hash functions and digital signatures inorder to achieve more advanced functionalities. We search for new cryptographic protocols that realize
novel services, and/or achieve better security, privacy, and performance.
Implementation Security: Although cryptographic schemes usually come with theoretical security guarantees,
implementations can have their security compromised by attacks beyond the scope of theoretical security
models. This includes various types of physical attacks that extract secret information from the physicalbehavior of cryptographic devices, or by deliberately causing those devices to malfunction. We study
security in such circumstances and look for more secure cryptosystems in real-world environments.
Virtual anonymous channelover public cloud

Preventing association of IDs
among unrelated services forprivacy protection

Robust and anonymous
e-voting scheme

Privacy-protecting
cloud computation

Cryptographic
Applications
E-voting
Crypto currency forvarious business transactions

CryptoCurrency

Distributed
Authentication
Data processing
User Devices
Authentication withflexible access control

Cryptography
Foundations for Security and Privacy in Network Society

Teaching Staff
Professor ABE Masayuki (abe.masayuki.7a@kyoto-u.ac.jp)
Professor KANDA Takayuki (kanda@i.kyoto-u.ac.jp)
Associate Professor TIBOUCHI Mehdi (tibouchi.mehdi.5n@kyoto-u.ac.jp)
Website: http://www.ai.soc.i.kyoto-u.ac.jp/renkei/security/public_html

社会情報学コース

生物圏情報学講座 生物資源情報学分野
教授
土居 秀幸
助教
西澤 秀明
助教
辻 冴月
研究室 web ページ： https://bre.soc.i.kyoto-u.ac.jp/
志望区分：社－8

生物圏情報学講座・生物資源情報学分野では、陸域・海洋における生物資源の利用と保全に関する情報の抽出・分析・利用に関する多岐にわたるテーマで研究・教育を行っています。具体的には、１）生物資源
情報の収集を目的としたバイオロギングやバイオテレメトリーといった測位システムの開発、環境 DNA による
生物調査手法の開発、多変量解析、音響解析や画像解析といった技術を応用した生物資源情報の解析技術の開発を行なっています。２）地理情報や衛星情報、データベースなどの大規模データを利用して資源生
物科学・生物学・生態学に関する基礎的・応用的なさまざまな命題についてアプローチしています。
研究テーマ
1．大規模データを用いた資源生物科学・生態学の探究に関する研究

生物資源の維持管理を含めた食糧問題、世界的な生態系の動態などを検討するため、地理情報、衛星
情報、DNA データベースなどの大規模データを用いて、資源生物科学・生物学・生態学に関する基礎的・応用的なさまざまな命題についてアプローチしています。
2．環境変動と生物多様性・生物資源の応答に関する研究

気候変動をはじめとした環境変動により、資源生物を含めた多くの生物においてその動態、生息域、生物季節などに変化がみられます。今後の更なる環境変動により、生物がどのような応答を示すかを予測する研究を行っています。
3．資源動物・絶滅危惧種の行動・生態に関する研究

資源動物・絶滅危惧種の適切な管理と保全のためには、その行動・生態を知ることが不可欠です。GPS やバイオテレメトリー・バイオロギング技術、音響観測技術などを用いることで、絶滅が危惧されるウミガメ類の保全に向けた研究を行っています。
4．生物多様性・生物資源・動物行動情報の調査・分析手法に関する研究

資源動物の動態や資源量の把握に資する手法として、水中や土壌など環境中に存在する DNA を採取し、超並列シークエンサなどで解析する環境 DNA 手法を開発しています。また、資源動物の維持管理ならびに絶滅危惧種の保全に有用な、動物の行動測定に関する技術開発を行っています。

【問合せ先】〒606-8501 京都市左京区吉田本町 京都大学情報学研究科 社会情報学コース 生物圏情報学講座
TEL： 075-753-3137

電子メール： breoffice@mail2.adm.kyoto-u.ac.jp

社会情報学コース

Biosphere Informatics Division(Bioresource Informatics Group)
Professor: DOI Hideyuki, Assistant Professor: NISHIZAWA Hideaki, TSUJI Satsuki
Laboratory website: https://bre.soc.i.kyoto-u.ac.jp/en
Application Code: SI- 8

We, Biosphere Informatics Lab., consist of Bioresource Informatics Group,approach various research themes,
especially for the use of biological information to determine the sustainable yields of biological resources andon the conservation of endangered species. More specifically, 1) the development of positioning-systemtechniques (e.g. GPS, biologging, and biotelemetry), environmental DNA methods for the acquisition of
information on biological resources, the development of data-analysis techniques (e.g. multivariate and acoustic
analyses) for biological resources information. 2) We approach various propositions related to bioresource
science, biology, and ecology using big data such as geographic information, satellite information, and databases.

Research Topics
1. Exploring resource bioscience and ecology using large-scale data
We are approaching various basic and applied propositions related to resource bioscience, biology, andecology using large-scale data such as geographic information, satellite information, and DNA databases formaintenance and management of biological resources, biodiversity and ecosystems functioning/services.
2. Dynamics in biodiversity and biological resources to environmental change
Climate change and other anthropogenic environmental changes are changing the
dynamics, habitats, and phenology of many organisms, including economicallyimportant species. We are conducting the researches to predict how organisms will
respond to further environmental changes in the future.
3. Behavior and ecology of economically-valuable / endangered animals
For the management and conservation of economically-important animals andendangered animals, it is necessary to understand their behaviors and ecologies. By
using GPS, biotelemetry, bio-logging, and acoustic monitoring, we conduct researches
about endangered sea turtles, etc.
4. Development of techniques to investigate biodiversity and animal
behavior
We are developing environmental DNA techniques that analyze DNA in wateror soil by high-throughput sequencing to understand dynamics and abundanceof bioresources. We are engaging in developing methods to collect and analyze
animal behaviors in order to manage economically-import animals andconserve endangered species.

Contact
Biosphere Informatics Division, Social Informatics Course, Graduate School of Informatics,
Kyoto University, Yoshida Honmachi, Sakyo-ku, Kyoto 606-8501
Telephone: +81-75-753-3137 E-mail: breoffice@mail2.adm.kyoto-u.ac.jp

社会情報学コース

生物圏情報学講座 生物環境情報学分野
教授
大手 信人
准教授 小山 里奈
研究室 web ページ： https://bre.soc.i.kyoto-u.ac.jp/
志望区分：社－9－生態系の持続的な利用と保全を目指し、社会と自然環境の関わりを探求する－
生物圏には多種多様な生物が存在し、相互に複雑な関連を持ちながら生態系を形成しています。人間
社会も生態系の一員として他の生物群集と相互に様々な影響を及ぼし合っています。生物圏情報学講
座・生物環境情報学分野では、生物の生存環境、生態系の物質循環過程を総合的に把握することを試みています。自然生態系から人間社会まで多様なフィールドを対象とし、情報の収集に用いる手法も、野外調査から試料の化学分析・同位体分析、アンケートやインタビューまで、多岐にわたります。フィールドで収集されたデータをもとに、GIS 等を用いた時空間的解析、現象のモデル化など、様々な方法を用いて人間を含む生物とその環境について理解すること、その知見をどのように課題解決に応用していくかを考えています。
研究テーマ
1． 生物圏における物質の循環とそのモデル化に関する研究

生態系の内外を循環する水・養分・その他の物質の動きとその動きを司る要因について明らかにするための研究を行っています。
2． 野生動物の行動・生態およびそれらの人間社会との関係に関する研究

動物の分布や行動について、獣害や希少動物と人間社会の共存などの観点から、カメラトラップや GPS などを使って調査しています

マングローブ林における養分循環に関する調査

3． 画像解析・GIS・リモートセンシング等を用いた生物圏情報の収集・解析法に関する研究よりロバストな生態系の調査方法として、画像解析などを用いた手法の確立や適用を試みています。
4． 地域的な環境問題の解決に向けた超学際的なアプローチについての研究

地域の環境問題を解決するために必要な、文理融合的な研究の方法とステークホルダーとの対話のあり方についての研究を模索しカメラトラップで検出されたイノシシています。

森林生態系における窒素の循環過程
衛星画像から算出した NDVI によるインド西部海岸のマングローブ
林の長期的な変動【問合せ先】〒606-8501 京都市左京区吉田本町 京都大学情報学研究科 社会情報学コース 生物圏情報学講座
TEL： 075-753-3137

FAX： 075-753-3133

電子メール： breoffice@mail2.adm.kyoto-u.ac.jp

Social Informatics Course

Biosphere Informatics Division(Environmental Informatics Group)
Professor: OHTE Nobuhito, Associate Professor: KOYAMA Lina,
Laboratory website: https://bre.soc.i.kyoto-u.ac.jp/en
Application Code: SI-9

―Building a sustainable relationship between human society and nature―
The biosphere is home to a wide variety of organisms, which form ecosystems in complex interactions witheach other. Human society, as a member of the ecosystem, interacts with other biological communities in adiverse manner. The Environmental Informatics Group, Biosphere Informatics Division attempts tocomprehensively understand the environment in which living organisms survive and the processes of material
cycles in ecosystems. We focus on terrestrial ecosystems consisting of various biological communities andphysical environments, and conduct education and research on therelationship between society and the natural environment, for theirconservation and sustainable use. We employ a variety of research methods,
including field surveys, questionnaires, remote sensing, chemical andisotope analysis and computer simulations, to collect and process
information on ecosystems and particular organisms.

Research Topics
1.
2.
3.

4.

Nutrient cycling in terrestrial ecosystems and its modelling
Behavior and ecology of wildlife and its interaction with the humansociety
Establishment of approaches to collect and analyze information onterrestrial ecosystems and their relationship with the human society
using remote sensing, image analysis, GIS and other techniques.
Trans-disciplinary study for regional environmental issues based on codesign and co-production approaches by natural and social scientists
and stakeholders.

Fieldwork in a mangrove forest on
soil nutrient cycling

A wild boar detected by a camera trap

Nitrogen cycle in forest ecosystems

Contact

Long term assessment of mangroves in the coastal region of thewestern India

Biosphere Informatics Division, Social Informatics Course, Graduate School of Informatics,
Kyoto University, Yoshida Honmachi, Sakyo-ku, Kyoto 606-8501
Telephone: +81-75-753-3137
Fax: +81-75-753-3133 E-mail: breoffice@mail2.adm.kyoto-u.ac.jp

社会情報学専攻

地域・防災情報システム学講座 総合防災システム分野
教授 多々納 裕一 准教授 Subhajyoti SAMADDAR 准教授 藤見 俊夫 特定助教 Huan LIU
http://imdr.dpri.kyoto-u.ac.jp/
志望区分：社－10－安全で安心な社会形成 ため 防災システム 構築を目指して－
安全で安心な社会 形成を目指した総合的施策を合理的に策定・実施するため マネジメントシステム構築 方法論に関する研究を実施しています。こ 際，人間 行動を中心に据えた社会・経済システムと災害過程と 相互作用 解明、リスクコミュニ
ケーション 促進 ため 方法論構築などを通じて、災害に強い社会を実現するため 防災システムを探求しています。
災害リスクの構成要素

研究テーマ
1.防災・減災施策の政策評価
災害を全くなくすこと できませんが，そ 影響を小さくし，迅
な回復を実現すること 可能です．こ ために有効な災害リ
スク管理 方策や災害リスクガバナンス 仕組みを設計・評価していくため 研究を進めています．例え 、気候変動リスク
へ 適応していくため 減災施策 設計やそ 実現に向けたリスクガバナンス あり方、少子・高齢化を考慮した総合的な
津波防護方策 デザイン、インフラレジリエンス 向上方策などに取り組んでいます。

総合的減災対策の効果

2. 自然災害の社会経済的影響
自然災害 、low-frequent high-impact eventであり、発生頻
度 小さいけれども、発生した際 影響が甚大となるという特徴を有しています。ある地域で発生した災害 、直接被害を受けていいない地域にも様々な形で波及します。災害によってライフラインが機能停止したり、部品供給が滞ったり、投資が減少し、人口 移動や経済構変化が生じるなど
様々な影響が発生します。理論的・実証的な手法を駆使し、災害 社会経済的影響 解明に取り組でいます。

東日本大震災直後の残存生産能力の推計値

3.災害リスクコミュニケーションを核とした社会的備えの構築
また、災害リスク 制御とファイナンシングなど，災害リスク管理 手段
を効果的に社会に実装して行くために ，災害リスクコミュニケーショ
ンを核としたガバナンス 仕組みを構築することが重要です。こ ために、個人 動機付けや社会実装 メカニズムなど，パブリックインボ
ルブメントや参加型防災計画など 基礎を与えるリスクコミュニケーシ
ョンに関する研究を行っています。
ムンバイにおける住民主導型災害リスク軽減計画のためのワークショップの様子Department of Social Informatics

Integrated Disaster Management Systems Group,
Regional and Disaster Management Information Systems Division
Professor: TATANO Hirokazu;
Associate Prof.: Subhajyoti SAMADDAR; Associate Prof: FUJIMI Toshio; P.S Assistant Prof: Huan LIU
http://imdr.dpri.kyoto-u.ac.jp/

Application Code: SI- 10

Creating disaster management systems that build safe, secure societies
We design methodologies for enhancing the planning andmanagement system for integrated disaster risk
management for community resiliency. Our researchinterests encompass at socio-economic dynamics ofdisaster risk development process, economic impacts ofdisaster, disaster risk governance and risk communication
mechanisms through participatory process.
Research Topics
1. Policy design for building disaster resilient
society
Natural calamities cannot be avoided, but we can build
resilient society through reducing their consequences
and accelerating the recovery. We investigate theeffectiveness of innovative disaster preventive
measures, and design the process mechanisms for
implementable disaster risk governance. Some recent
representative research projects are the cost-benefit
analysis of tsunami protection walls for climate change
adaptation for Japanese communities facing depopulation,
the design measures for creating resilient infrastructures.

Disaster Risk Modules

An integrated disaster mitigation measures

2. Economic impact assessment of natural disasters
We conduct theoretically and empirical investigations tomethodically understand the social economic impacts of“low-frequency, high-impact” disasters. Althoughirregular they cause huge impacts with cascading effects Estimated remaining production capacity
across regions and sectors, as disasters can affect areas immediately after the Great East Japan Earthquakethat are not directly hit by disasters. The consequencesof such disaster are having wider and snowballing impacts disrupting lifelines, reducing economic investments,
population migration and changes in economic structure.
3. Disaster-risk communications and community-based
disaster risk reduction
Considering the implementation challenge of DRR strategies,
we conduct research on risk communication methods andtechniques to facilitate local communities’ participation in thedisaster risk governance process.

Workshops for community-led
management, at Mumbai

disaster社会情報学専攻

地域・防災情報システム学講座 巨大災害情報システム分野
教授 矢守 克也

助教 中野 元太志望区分：社－11

概要－実践的研究を通じた総合減災システムの構築－
巨大災害による被害を軽減するためには、社会全体で災害リスクに関する情報・知識を共有し、コミュニケーションを通じて、災害にどう立ち向かうかを考えることが必要となります。本研究室では、現場での実践的研究を通じて、災害リスク情報に関するコミュニケーション、防災学習、行政や地域における危機対応、減災・復興政策などのテーマを中心として、社会心理学及びゲーム理論等を用いたシステム分析に立脚して、総合減災システムの構築を目指します。
教員
教 授 矢守克也 （yamori@drs.dpri.kyoto-u.ac.jp）
助 教 中野元太 （nakano.genta.8n@kyoto-u.ac.jp）
研究テーマ
1. リスク社会における実践的防災研究のあり方に関する理論的研究
2. 新しい防災教育手法の開発に関する研究
3. 持続可能な災害文化の構築に関する研究
4. ゲーミング・シミュレーション手法を活用した地域防災力の向上に関する研究
5. 防災情報と災害報道に関する研究
6. 被災地の復旧・復興支援に関する研究
7. 災害心理学に関する研究
8. 環太平洋沿岸域における津波防災対策に関する研究
9. シミュレーションによる巨大災害発生シナリオの解明に関する研究
10. 広域連携による巨大災害の減災戦略に関する研究
11. 行政による避難措置に係る意思決定論に関する研究

メキシコでの津波避難訓練

豪雨災害時の避難に関する
住民ワークショップ

問合せ先
京都大学防災研究所巨大災害研究センター〒611-0011 京都府宇治市五ケ庄
電 話 （ 秘 書 室 ）：0774-38-4273
Fax （秘書室）：0774-31-8294

津波避難訓練支援ツール「逃げトレ」

Department of Social Informatics

Disaster Reduction Information Systems Group,
Regional and Disaster Management Information Systems Division
Professor: YAMORI Katsuya; Assistant Professor: NAKANO Genta
Application Code: SI- 11

Description
Building integrated disaster risk reduction systems by the practical study approach
Society is required to prepare and take actions to reduce the potential damage of disasters by sharing
information and knowledge concerning potential disaster risks through communication among the members ofsociety. This laboratory aims at developing disaster risk reduction systems through practical studies from theperspective of social psychology and systems analysis. The research interests include disaster psychology,
disaster risk information and communication, disaster education, regional crisis management and decision
making support.

Teaching Staff
Professor YAMORI Katsuya (yamori@drs.dpri.kyoto-u.ac.jp)
Assistant Professor NAKANO Genta (nakano.genta.8n@kyoto-u.ac.jp )Research Topics
Tsunami evacuation drill in Mexico
Theoretical studies on disaster management in “Risk societies”
Development of new disaster education techniques
Creation of sustainable disaster reduction cultures
Community disaster capacity building by using gaming approaches
Disaster information and reports on the press and TV/radio broadcast
Recovery and reconstruction process in disaster stricken area
Disaster psychology
Tsunami response programs in the Pan-Pacific region
Residents’ workshop on evacuation
Large-scale disaster scenarios studies through computer
strategy in heavy rain disaster
simulation
10. Large-scale disaster mitigation strategies using
wide-area coordination
11. The methodology for supporting decisionmakings of government bodies in emergency
evacuation

1.
2.
3.
4.
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8.
9.

Contact
Research Center for Disaster Reduction Systems,
Disaster Prevention Research Institute, Kyoto
University
Address: Gokasho, Uji, Kyoto 611-0011
Telephone (Secretarial Office): 0774-38-4273
Fax (Secretarial Office): 0774-31-8294
Personal tsunami evacuation drill app “Nigetore”

コース

情報 ス

学

情報 ス

教

教
http;//dimsis.dpri.kyoto-u.ac.jp－ITを用いた

しい防災・災害

志望区分 社－12

システム－

間情報を
に 理できる地理情報システムを とし 総合防災システム、総合 災システムをするために められる情報システムに する基礎研究を うとともに・ 間・地域防災を う
コミュニティ・災害支 ボランティアな をに 多 の自 災害における災害をした情報システムの構築方 論と評価を構築することを目指しています 研究とする情報システムはとなる地理 間情報の・管理・ 用をしているものとし 情報のICT ロボット
の 用 災
害
程で
となる地理 間情報のモデル化 システム 用のための 制 りに いても研究課 として り っていますー
1 地理情報システム 災害
支 システムの基盤となる地理情報システムには間と 間の管理がめられます
間を うことができる地理 間情報のデータ ース構造 高 データアクセス データ ン
ドリング
を提 し 災害のためのア リ ーションを
しています
2 災害
システムデザイン
災地における人材（ 用者者な ） イン ラ（ 源な ）・デバイスのに合わせてにえることができる災害システムの理論を提 し実際の災害での 用に る評価を っています
3 防災
・
マル
ー
ントをは めとするシミュ ーション
を用いてな の
災害 の 動をモデル化しに 用できるシステムのを っています4
ザードマッ ・リスクマッのな ザードマッ では わらないメッセー を えるため 動
ザードマッ
災害リスクマッ を 成し そのをしています
5 防災データ イ ンス ッグデータ解析な のデータ イ ンスのを用いて まだ 災害で用いられていない情報の方 を提 しています

災

明

611-0011

システムの

（

大

災）

防災研究

シミュ ーションシステム（

巨大災害研究センター 災害情報システム研究

TEL 0774-38-4333（） 0774-38-4273（センター
Email m.hatayama@imdr.dpri.kyoto-u.ac.jp

）

）

域

Social Informatics Course

Crisis Information Management System Group, Regional and Disaster
Management Information Systems Division
Professor: HATAYAMA Michinori

Associate Professor: HIROI Kei

http;//dimsis.dpri.kyoto-u.ac.jp

Application Code: SI- 12

Disaster Information Systems with Information Technology
After Great Hanshin-Awaji Earthquake in 1995, Rapid and remarkable advances have been made inInformation Technology (IT). A number of advanced information systems were proposed, but most of them
didn't work sufficiently as we expected under disasters. Our goal is to establish design methodologies fordevelopment of effective disaster management systems against various types of disaster for National/Local
Government, local communities in affected areas and disaster relief organizations. One of the most important
key technology is spatial temporal database to record, visualize and analyze current/near future status inaffected areas. In addition our laboratory focuses on human behavior before/during/after disasters as targets to
supply valuable services

Research Topics
1. Geographic Information System:
2. Design for Disaster Response Support Systems:
To realize effective disaster response, database systems which can treat spatial and temporal information areneeded. We conduct developments of temporal geographic information system and propose design methods
for disaster response support systems.
3. Disaster Prevention Planning, Evacuation Planning:
4. Moving Hazard Map, Risk Map
5. Data Science for Disaster Countermeasure
To submit efficient information system considering human behavior for disaster prevention and mitigation, we
have been developed several disaster management systems such as visualization of hazard and risk
information, evaluation of regional disaster response plan and Tsunami evacuation plan using data science
methodologies and advanced information technologies.

Damage Certification System
in Great East Japan Earthquake in 2011

Tsunami Evacuation Evaluation System
based on Multi-Agent Simulation

Contact
Research Center for Disaster Reduction Systems, Disaster Prevention Research Institute, Kyoto
University, Gokasho, Uji, Kyoto, 611-0011, Japan
Telephone: 0774-38-4333(Hatayama), 0774-38-4273(Secretary)
Email: m.hatayama@imdr.dpri.kyoto-u.ac.jp

社会情報学コース

医療情報学講座 医療情報学分野 （協力講座）
教授 黒田 知宏 講師 森 由希子 助教 Liu Chang
https://medinfo.kuhp.kyoto-u.ac.jp/

志望区分：社－13－情報化時代の新たな医療の姿を創出－
急速な情報化を経て、今や情報機器なしで臨床医療、医学教育、医学研究を行うことはほぼ不可能です。
一方、臨床医療の基本的枠組みは情報革命以前と変わっておらず、臨床現場では制度と現実の歪みの中での暗中模索が続いています。医療情報学講座では、実際の臨床現場を舞台に、情報基盤を創り、活きた臨床情報を解析し、実用的な情報支援を実現することで、情報化時代の新たな医療の姿を紡ぎ出すことを目指しています。この目標の下、情報と医療が接する全ての領域での研究を進めています。

研究テーマ
1. 医療情報システム開発： 電子カルテ・遠隔医療システム・地域連
携情報システム（EHR: Electronic Health Record）などを、Virtual/
Augmented/Mixed Reality (VR/AR/MR)、Internet of Things (IoT)、
Ubiquitous Computing、Wearable Computing などの様々な情報通信技術を適用して開発し、臨床現場へ導入して評価します。
2. データヘルス研究： 臨床現場から得られた生の情報を、診断・治療・病院経営・病院管理・医療政策立案などに活かすための、画像処理・言語処理・情報分析技術の開発と、分析結果の活用を行います。
3. 臨床活動の情報支援研究：最新の情報技術を用いて診断・治療・リハビリ・ヘルスプロモーション・医学
教育・医学研究など様々な医療・介護・健康活動を支援するため、医療AI（人工知能）、機械学習による診断支援システム、ウェアラブル生体計測システム、VRシミュレータ/トレーナやリハビリ支援機器、ソーシャルゲーム環境などを開発し、臨床現場へ導入して評価します。

（左）画像処理を活用したリハビリテーション支援 （右）深層学習による診断

医療情報学講座は、病院の中に居室を構え、病院職員とともに研究を遂行する講座です。情報系2名(黒田教授・Liu助教)と医学系1名（森講師）の教員の他、先制医療・生活習慣病研究センター・診療報酬センター・医療DX教育研究センター等の病院・医学研究科に属する様々な教員、さらには医師・看護師・技師・事務スタッフなど、院内の多数の専門家と同じ空間で研究活動を行います。
本講座は病院現場で医療と情報の両方の専門家の下で研究を実施する、日本で唯一の情報学系研究室です。医療従事者と二人三脚で、真に医療現場の問題を解決する研究にチャレンジしませんか？

問合せ先 〒606-8507 京都市左京区聖護院川原町54 京都大学医学部附属病院 医療情報企画部
TEL：075-366-7701 FAX：075-366-7704 Email: medinfoq@kuhp.kyoto-u.ac.jp

Social Informatics Course

Medical Informatics Group, Medical Informatics Division(Collaborative Division)
Professor: Tomohiro KURODA;
Senior Lecturer: Yukiko MORI; Assistant Professor: Chang LIU

https://medinfo.kuhp.kyoto-u.ac.jp/-

Application Code: SI-13

Project Medicine for the Information age -The rapid advancement of information and communication technologies that happened in recent years makes
it impossible to perform clinical medicine, medical education, and medical research without computational
support. However, basic design, from a social perspective, of clinical, medical, and health promotional activities
remain as they were before the information revolution. The gap between design and reality results in major
drawbacks. The medical informatics laboratory aims to design clinical medicine and healthcare systems suitable
for the digital natives, living in the world after the information revolution. For that purpose, we tackle challenges
at the border between medicine and informatics, through practical information system development and analysis
of live clinical data on real-world clinical fields.

Research Topics
1. Information System Development： To develop various
information systems (Hospital Information System,
Electronic Health Record, Telemedicine) using innovative
information
technologies(Virtual/Augmented/Mixed
Reality, Internet of Things, Ubiquitous and Wearable
Computing) and to introduce real clinical field.
2. Data Health： To develop information methods to process
information (document, image, and data) to analyze live
clinical data for clinical and political decision making, hospital management, and clinical education.
3. Information Support for Clinical Activities：To develop and apply information systems (medical AI(artificial intelligence), diagnosis support system based on machine learning, wearable biometric system,
AR clinical trainer, rehabilitation navigator, and health social games) to support clinical decision making,rehabilitation, health promotion, clinical education, and epidemiological research.

（Left）Rehabilitation support using computer vision （Right）Diagnosis support based on deep learning

Our lab is located in the university hospital where students can research in collaboration with clinical staffs.
The teaching team is composed of two engineers (Kuroda and Liu) and one medical professional (Mori).
Additionally, professors of Preemptive Medicine and Lifestyle-related Disease Research Center, Solution
Center for Health Insurance Claims, and Center for Digital Transformation of Healthcare, and MDs, Nurses,
Radiologists, Officers and other clinical staffs share our physical space and conduct research together.
Our lab is the only lab in informatics course to let students research under supervision of IT and Medical
specialists on real clinical fields. Will you join us and tackle real clinical challenges?

Contact Division of Medical IT and Administration Planning, Kyoto University Hospital.
Shogo-in Kawahara-cho 54, Kyoto, 606-8507 Japan.
TEL：+81-75-366-7701 FAX：+81-75-366-7704 Email: medinfoq@kuhp.kyoto-u.ac.jp

コース

ーhttp://www.let.media.kyoto-u.ac.jp
14

データ

動

の教育・学習支

環境をめ して
ス

ス

ー

ー

ー
ス

ース

ー

ー

ー
1.
2.
3.
4.
5.
6.
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ー
ー
ー
AI

ー
ー

ス
ー

ス

ー

ー
ー

ー

ス

606-8501
ー
ス

TEL

ー
ー
4
075-753-9052 FAX
075-753-9053
ーcontact@let.media.kyoto-u.ac.jpス

Social Informatics Course

Learning and Educational Technologies Group,
Learning and Educational Technologies Division (Collaborative Division)

Professor: OGATA Hiroaki; Lecturers: FLANAGAN Brendan; MAJUMDAR Rwitajit;AssistantProfessor HORIKOSHI Izumi
http://www.let.media.kyoto-u.ac.jp
Application Code: SI- 14

Description―Toward Evidence-based Education ―Learning and educational technologies provide an important nexus between informatics and education. In the past
several information commutation technologies have been introduced into education such as LMS (learning management
systems) and MOOCs (Massively Open Online Courses). However, it is necessary not only to introduce ICT to education
but also to collect, share and utilize the evidences in the fields of learning and educational settings. For example, weinvestigate artificial intelligence to support education and learning, the application of big-data technology, thesystematization of education content, and education methods and assessment techniques.
Teaching Staff
Professor OGATA Hiroaki
Lecturers FLANAGAN Brendan; MAJUMDAR Rwitajit
Assistant Professor HORIKOSHI Izumi

Research Topics
1. Development of Information platform for educational data science by using block-chain
2. Real-time data analysis of educational big data
3. Multimodal learning analytics by using both learning and health data
4. Behavior prediction by using educational big data
5. Open knowledge and learner model for explainable AI
6. Learning and teaching analytics in programming language education
7. Design and personalization in data-driven education and learning environment
8. Evidence extraction and sharing methods by using real-world educational big data

Contact
Academic Data Analytics Laboratory, Department of Educational Support,
Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University
Address: Yoshida Nihonmatsu-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8501, Japan
Laboratory: 4F, South Bldg., Academic Center for Computing and Media Studies
Telephone: 075-753-9052 Fax: 075-753-9053
E-mail: contact@let.media.kyoto-u.ac.jp

社会情報解析基盤講座

大規模データ活用基盤研究分野（協力講座）

教授 首藤 一幸

助教 廣中詩織

https://www.shudo-lab.org/
志望区分：社－15

インターネット規模のデータ基盤を支える研究
数台から多ければ数百万台というコンピュータから成る分散システムの構成法を軸として、大規模データを取り扱うための基盤システムからデータの分析手法まで、研究しています。
研究テーマ


ブロックチェーンネットワーク



ピア・ツー・ピア（非集中分散システム）のアルゴリズム



大規模分散システムのシミュレーション

非集中分散 機械学習手法

ソーシャルグラフ分析手法



ウェブ・ソーシャルメディアの大規模データ分析
ブロックチェーンネットワーク

ピア・ツー・ピアのアルゴリズムウェブ・ソーシャルメディアの大規模データ分析

インターネット上の大規模データベース

非集中分散 機械学習

ソーシャルグラフ分析手法

問い合わせ先〒606-8501 京都府京都市左京区吉田二本松町 京都大学 学術情報メディアセンター南館 4 階 401 号室
首藤 一幸 shudo@i.kyoto-u.ac.jp

廣中 詩織 hironaka@media.kyoto-u.ac.jp

Data Engineering and Platform Research Group,
Social Informatics Analytics Infrastructure Division (Collaborative Division)
Professor: SHUDO Kazuyuki Assistant Professor: HIRONAKA Shiori
https://www.shudo-lab.org/
Application Code: SI-15

Research to support Internet-scale Data Platforms
Our research topics range from platforms for large-scale data engineering to data analysis techniques. One of thecentral topics is distributed systems that consist of a large number of computers, up to several million.
Research Topics
Peer-to-peer algorithms



Simulating techniques for large-scale distributed systems



Blockchain networks



Decentralized distributed machine learning techniquesSocial graph analysis techniques

Large-scale data analysis of web and social media
Blockchain networks

Peer-to-peer algorithms

Large-scale data analysis of web and social media

A large-scale database on the Internet

Decentralized distributed machine learning

Social graph analyzing techniques

Contact
Room 401, South Bldg., Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University
Yoshida Nihonmatsu-cho, Sakyo, Kyoto 606-8501, Japan
Kazuyuki SHUDO shudo@i.kyoto-u.ac.jp

Shiori HIRONAKA hironaka@media.kyoto-u.ac.jp