2025年度入試募集人数が増加

100 名 ➡150 名

入試 Information （予告）滋賀大学データサイエンス学部では、令和７年度から入学定員を変更する予定です。
詳しい情報は下記の滋賀大学ホームページをご確認ください。
また、入学者選抜方法は各選抜の「学生募集要項」が確定情報となります。

Faculty of Data Science

出願にあたっては必ず令和7年度入学者選抜用の「学生募集要項」を確認してください。

各 選 抜 の 入 学 定 員 （予定）
選抜区分

令和6年度入試まで（参考）

前期日程

50

後期日程

20

Ⅰ【オンライン講座受講型】

30

Ⅱ【実績評価型】

若干名

一般選抜

総合型選抜

合

令和7年度入試から

70

70

40

30

40

若干名

150

100

計

デ ー タサイエンス学 部

110

40

※上記内容は現在計画中のものであり、今後変更する場合があります。

滋賀大学ホームページ

滋賀大学ホームページ「大学案内・学生募集要項」「入学者選抜方法等の変更（予告）」滋賀大学（彦根キャンパス）

JR琵琶湖線（東海道本線）彦根駅西口より、次のバス等にご乗車ください。

長曽根町北

市役所
●

城町2丁目東
京橋

●
彦根市立
中央中学校

鉄

道

本

線

古沢町

京町東

外町

大東町南
銀座町

ひこね
芹川駅
●
千鳥ヶ丘公園

原町

彦根IC

至大津▼

JR
彦根駅

●
彦根市立
病院

本町 1丁目

江

彦根駅

京町

ロータリー

近

●彦根東高校●彦根東高校

本町２丁目

ベ
ル
ロ
ー
ド

京都方面

彦根城
●

名神
高速
道路

）

N

新快速停車

船町

馬場1丁目

◎タクシー…約5分／900円程度◎徒歩…約25分

4 滋賀大学
直行バスのりば

松原橋

馬場2丁目

琵琶湖

（

▲至米原

JR

■ 電車でお越しの方◎滋賀大学直行バス…約9分／100円
土、日、祝日、年末年始は運休。
入学試験実施日は臨時ダイヤで運行

東海道新幹線︵東海道本線︶
琵琶湖線

交通アクセス／彦根キャンパス

彦根口駅

地蔵町

米原方面

南彦根

国立大学法人 滋賀大学 データサイエンス学部事務室〒522-8522 滋賀県彦根市馬場一丁目1番1号

TEL：0749-27-1045

FAX：0749-27-1132

ホームページ

www.ds.shiga-u.ac.jp

データサイエンスで

世 界 は こ う 変 わ る！
わたしが解説します！

A
T
A
DD D
Professor

NANJO
HIROAKI
南條 浩輝 教授

大量の文章（テキスト）からお宝を掘り当てろ！
各商品・サービスへの感想や不満、要望などが文章でインターネット上に書きこまれることが多くあります。
この膨大なテキストデータには、価値0%ある情報（お宝）が埋もれています。そのお宝を大量のテキストデータから探し出すときに効果的なのが、自然言語処理技術に支えられたテキスト
マイニング ※というAI技術です。
また、会話で行われるインタビュー、窓口やコールセンターでの問い
合わせも、音声認識でテキスト化ができ、多くのシーンでテキストマイニングが期待されています。
※マイニングとは採掘という意味

あらゆる分野で今、データサイエンス が必要とされている!!
あるスポーツチームが…

DATA
SCIENCE
01

Faculty of Data Science

あるスーパーでは…

ある海運会社が…

ある鉄道会社で…

情報通信技術の発達により、世の中の膨大な情報は日々インターネットに蓄積され、ビッグデータとなっています。
このビッグデータとさまざまなデータを対象とする学問がデータサイエンス。現在、

データサイエンスが活用されているのは、もちろん食品会社だけではありません。
スポーツ、

データサイエンスは国際競争力の源と考えられており、ビッグデータの利活用による新たな価値

ビジネスなどあらゆる業界への応用が今後ますます広がっていくと考えられています。では

創造とその無限の可能性に、世界中が期待を寄せています。

どんな例があるのでしょうか。QRコードからマンガ＆解説を要チェック！

くわしくは
コチラ！

先生の解説あり！

02STUDENTS VOICES

興味があった経済学を
データサイエンスで社会に活かす。

私 た ち が デ ータサ イエンスを 選 ん だ 理 由。

渡邉 紗也さん
3年

品川女子学院高等部（東京都）

文系 出身

進学にあたって経済学や心理学を学びたいと考えました

専門性の高いカリキュラムでが 、その 知 識を社 会で活か せないと意 味が ない 。でも、最先端の分野を学ぶ日々。

データサイエンスを通じてなら可能性が広がること、そして滋賀大学は経済学に強いことに惹かれました。いわゆる理系の科目が多いですが、文系出身の私の印象では、
そこまで不安になるほど難しくない気がします。
どの科目亦賀 由宇太さん
3年

海城高校（東京都）

も楽しく、数学や統計学は文系学部に進んでいたら、ここ理系 出身まで深く学べなかったと思います。わからないことはまずは自分で調べますが、それでも解決できないときは先生

日本におけるデータサイエンスは、諸外国と比べてそのに質問すると丁寧に教えていただけるだけでなく、ときに活用が遅れているのが現状です。そんな最先端の分野に一緒に考えてくださる環境なのがありがたいです。

自分自身が 飛び込んで、少しでも社会に貢献したいと、この分野を選びました。私は埼玉県の出身ですが、 日本初のデータサイエンス学部 というのは、滋賀大学を選ぶ
大きな決め手となりました。実際に入学して、専門性が高い教育内容だと実感しています。また、彦根キャンパスは経済学部とデータサイエンス学部しかない小規模キャン

企業人の講義や自主ゼミでパスのため、学生同士や先生方との距離が近いことは、多様な視点から学べるのが魅力。

滋賀大学に入って良かったと感じることの一つ。彦根の住みやすさも気に入っています。

小倉 和己さん4年

嵯峨野高校（京都府）

理系 出身

データ分析や深層学習に興味があり、データサイエンスを

データサイエンスを軸に体系的に学べるカリキュラムが充実している滋賀大学に興味が持てる分野を見つける。

入学しました。実際に企業で働いているデータサイエン
ティストの方が講義をされる「データサイエンス実践論」
では、現場での生の声を聞くことができ、自分の将来像を描くきっかけになりました。企業連携が多い滋賀大学なら

永嶋 あけみさん
2年

静岡高校（静岡県）

文系 出身

高校時代は文系を選択していましたが、受験勉強をする
中で数学が好きになったことと、将来の方向性が定まっ
てい なかった た め 、デ ータサイエンスに 注目しました 。

ではの科目だと思います。ほか、先生の専門分野に興味を持つ学生が集まって学ぶ自主ゼミなど、データサイエン
ス関連分野への接点が講義外にも多くあります。将来はデータの分析を通して社会の役に立ちたい。今は医療分野に進めればと思っています。

データサイエンスの知識は広く社会で必要とされているだけでなく、学ぶ中で興味が持てる分野を見つけることで、その知識を活用できると思ったのです。滋賀大学を選んだのは日本初の学部で、実績や先輩方とのつながりがあり、学ぶ環境が整っていると感じたから。実際、琵琶湖に吹く風を分析する自主ゼミで先輩の分析に触れたことで、めざす分析手法が見つかったり、気になる分野の専門の先生

I D ATA I■ 理系出身者 70%■ 文系出身者 30%

文理融合を掲げる本学部では、理系出身者が多いものの、約7：3の割合で在籍しており、教員が苦手分野をフォローする体制も整っています。

から話を聞く機会をいただいたりと充実しています。

03

Faculty of Data Science04

経済、医療、芸術など多分野のデータ活用が学べる市川

2017年、滋賀大学に日本で初めてのデータサイエンス

先生のゼミに在籍しています。履修中の「ビジネス価値創造論」

学部（以下、DS学部）が誕生以降、社会におけるデータ活用の重という科目の学びが、ゼミでも活かされています。
また、河本先生

要性がさらに増しています。3人はなぜ、滋賀大学でデータサイの「データを分析するだけでなく、データを使って実社会で役立

エンスを学ぶことにしたのでしょう。

つことが重要」という教えは、私の学びの指針になっています。

村松

市川

最初は得意な数学を専攻し、将来は金融機関のアクチュ

河本先生のおっしゃる通りです。実社会での活用と価値

アリー（数理業務）になることを考えていました。
しかし、
「データ

創造を実現する人材育成がDS学部のミッション。学部開設前のサイエンス」「ビッグデータ」という言葉を耳にするようになり、

準備期間から産官学連携にも並々ならぬ力を注ぎ、現在、連携希望する学びにも将来にもDS学部がマッチしていると思いました。

先は300件以上。企業や自治体から提供いただいたデータを演

渡邉

習や共同研究、学生の卒業・修士研究にも活用しています。こう新聞やニュースで経済動向をチェックすることが日課の

父 の 影 響で、自 然と経 済に 関 心を持つようになり、そのときにいった「リアルデータ」に学生が触れられるのも、実は貴重な機会

データサイエンスを知りました。滋賀大学DS学部の学びが充実です。

していると父が勧めてくれたこともあり、進学しました。

村松

飯島

分析やシミュレーションモデルを作成されたことがご縁となり、

私は高校時代、文系だったのですがプログラミングに興産官学連携ですと、科目担当の先生が連携企業のデータ

味がありました。そこで、文系でもプログラミングの知識と技術連携企業でプログラミング講義を行ったことがあります。それとを身につけられる進学先を探していたところ、DS学部が掲げるは別に、自主ゼミの仲間とプログラミング教室で小中学生に教「文理融合」に惹かれて進学を希望しました。

えたりもしていました。あと、滋賀大学発ベンチャーのミラカン

市川

合同会社のプロジェクトにも参加しています。

データから新たな価値を見出すためには、文系の素養が不可欠です。多様な学生が学べる場になるよう、2025年度入試

飯島から制度を変更して、門戸を広げることを進めています。

インターンシップに参加して、顧客データの分析を行う予定です。

飯島

渡邉

入学前は統計学や解析学といった数学系の科目が不安

私は今年の夏季休暇中にDS学部が連携している企業の
私は滋賀大学と（株）帝国データバンクが共同研究を行うでしたが、授業には「数学Ⅲ」の内容が含まれ、さらに先生や大学ために学内に設立した「DEMLセンター」で、データ研磨の業務

院生による補講もあり、授業や試験に取り組むことができました。

に携わることになっています。

村松

DS学部は少人数なのに先生の数が多く、飯島さんが言市川

3人とも産官学連携をしっかり活用しているようですね。

うように補講をはじめ先生のサポートが手厚い印象があります。

村松

デスクやパソコンの前での学習も大切ですが、データサイ

自主ゼミ（自由参加のゼミ）も開講されていますし。私は1年次に

エンスは実務・実践が重要だと思います。

受講した自主ゼミでファッションデータや画像の活用に興味を飯島

持ち、画像データの認識・処理を研究する飯山将晃先生のゼミにを積み重ねていくことで、理解が深まっていきました。

進みました。データサイエンスはさまざまな分野に関係するので、渡邉

自分の興味関心に合わせて追究できるのが魅力だと感じます。

中で、企業、生活者双方の視点の大切さをあらためて感じてい

飯島

ます。

私は市川治先生のゼミに所属し、好きなボーカロイドの確かにそうですね。プログラミングやデータ分析の演習
私はゼミでビジネスにおける実践的なデータ活用を学ぶ

プログラミングやデータ分析を行っているのですが、とても楽し市川いです。滋賀大学が連携協定を結んでいる国立音楽大学との共たと感じています。では最後に、今後の目標を聞かせてください。

同研究を市川先生が主導されているのですが、そちらの研究に飯島も参加し、音楽分析に携わっています。高校時代の私を思うと、プなどに参加し、本当にやりたいことを見出していきたいです。

今の自分の姿は考えられないです。

渡邉

市川

いと思っています。

自身の興味、好きという気持ちは、学びへの何より大きな

原動力になります。それに、データ活用の領域は、皆さんから話

村松

皆さんの言葉から、これまでの取り組みが間違いでなかっエンジニア志望ですが、多種多様な領域のインターンシッ
まだ検討中ですが、ビジネスやマーケティングに携わりた
私はさまざまな活動を経て、入学前から検討していた数学に出た経済やファッション、音楽だけでなく無限です。医療、文化、的なデータの知見を実社会や企業の利益に活かす職種の一つ、教育など、多様な領域から専門分野を選び、そのスペシャリスト

クオンツやデータサイエンティストとして働くことを決めました。

である教員から学べることは、滋賀大学DS学部の特筆すべき点

就職活動では企業や社会のデータサイエンス、データサイエンです。

ティストへのニーズの高さをあらためて実感しました。滋賀大学
DS学部で学んで本当によかったです。

データから価 値を創 造できる人 材を育 成

（右から）

市川 治

データサイエンス学部 学部長

飯島 日菜さん
村松 琢真さん渡邉 紗也さん

05

Faculty of Data Science

3年
4年
3年

三島北高校（静岡県）
八幡高校（滋賀県）
品川女子学院高等部（東京都）

市川

滋賀大学DS学部はカリキュラムや教員の高い専門性はもちろん、実社会との近さ、連携先の多さは他の追随を許さないと自負しています。データサイエンスという新分野の波がさらに大きくなっている今、滋賀大学DS学部で学ぶ学生も、そして進学

市川

渡邉さんは、ゼミでの学びはどうですか？

渡邉 「企業連携型PBL（課題解決型学習）」に注力する河本薫を考えている受験生もデータサイエンスの知見を得て、未来を切り拓いてほしいと思います。

06Curriculum

膨 大 なデ ータから 未 来 を 変 える
〈 価 値 〉を 見 出 そう。

1年次

1セメスター
大学入門科目基礎となるのは高度なデータを処理するための情報学およびデータを分析するための統計学です。
本学部ではこれらの手法に加え、AI・経済学・経営学などの基礎知識やコミュニケーションスキルなどを学び、さまざまな領域に応用してイノベーションを起こす力を備えた文理融合型の人材を育成します。

B I GD A T A

専門知識とスキル
経済学部開講科目（データアナリシス）

専門知識とスキル

リアルタイムに知識を身につけ、将来へつなげます。

価 値を創 造する力
さまざまな領域の課題を読みとり、データエンジ
ニアリングとデータアナリシスを活用することに
よって得られた知見を、現場の課題解決や意思決定に活かす力が求められています。

5セメスター

6セメスター

データサイエンス
実践価値創造演習Ⅰ・Ⅱ

ビジネス
価値創造論

企業との共同プロジェクトに参加し卒業研究を行う。
7セメスター

8セメスター

データサイエンス
上級実践価値創造演習Ⅰ･Ⅱ

データサイエンス
実践特論A

データサイエンス
実践特論C

データサイエンス
実践特論B

データサイエンス
実践特論D

ミクロ経済学A・B、
マクロ経済学A・B、簿記会計、経営学、
財務会計総論Ⅰ･Ⅱ、
財務諸表論Ⅰ・Ⅱ、
管理会計総論Ⅰ・Ⅱ、
証券分析とポートフォリオマネジメントⅠ･Ⅱ、計量経済学、計量ファイナンス、
ビジネスエコノミクスⅡ

AI概論

データ構造とアルゴリズムマルチメディア
処理入門

応用数学

情報理論

演 プログラミング1

演 プログラミング2

演 プログラミング3

データベース

情報ネットワーク

ソフトウェア設計

情報セキュリティ

計算機利用基礎

データサイエンス
特論A

データサイエンス
特論C

データサイエンス
特論B

データサイエンス
特論D

演 プログラミング4

基礎データ分析

データアナリシス系科目・データ解析系科目行っており、最新技術や各分野の課題を学生にフィードバック。

DS基礎・専門科目

多くの公的機関や企業がデータサイエンスを活用し、今後の実データを使った演習で問題解決力を培う。

価値創造各論（2単位）
保険戦略
公的統計
ビジネス思考力
環境・交通・都市政策
気候・気象データ分析
防災空間分析
空間計量経済分析

大規模データを分析・解析する力

4年次

価値創造各論（3単位）
マーケティング
医療統計
社会分析
心理分析
画像処理
音声データと対話システム
バイオインフォマティクス
人工知能
生物・経済データと因果分析

加工・研磨・処理するための大規模データを発 展を模 索し続けています。本 学 部では 多 数 の 企 業 連 携を

データ研磨

（データエンジニアリング）

分析・解析するための多彩な企業との連携と教育へのフィードバック。

価値創造方法論

さまざまな領域で集積される

データエンジニアリング系科目

いる方々の話を聞くことができる講義も行っています。

データサイエンス
応用演習

情報通信技術の進化によって加工・処理する力な教育を実施しています。
ビジネス分野の第一線で活躍をして4セメスター

AI・情報倫理い能力を身につけることができます。

きた教員、公的機関や企業での豊富な実務経験者による多彩

データサイエンス
実践論

ビッグデータ

いったスキルのほか、経済、経営等の文系の授業もあり、幅広

情報学、統計学の教員をはじめ、医学、社会学分野で活躍して3セメスター

データサイエンス
入門演習

プレゼン
テーション論サイエンス学部です。最先端の情報技術、高度な統計手法とデータサイエンスに関連する充実の教授陣。

実践的なデータ解析や処理のスキルを磨く。

価値創造基礎・応用科目

本学部は、2017年4月に設置された日本初の本格的なデータ

2セメスター

3年次

データサイエンス入門

データ駆動型
PBL演習

データサイエンスに特化した
日本初の学部。

2年次

データサイエンスの基礎を総合的に身につける。

社会に溢れるデータを読み解き、有益な価値を見出すのがデータサイエンス。

学部の特色※ 演 講義+演習がある科目※紫色の文字は必修科目※黒色の文字は選択科目

演 解析学

基礎統計活用
演習A

基礎統計活用
演習B

最適化理論

演 線形代数統計活用演習A

統計活用演習B

ベイズ理論

統計学要論

演 統計数学

確率論

シミュレーション
技法

回帰分析

実験計画法

質的データ解析入門

多変量解析入門

テキストマイニング

AI・機械学習

生存時間解析

大学院科目先行履修制度
教師あり学習 同実践論
教師なし学習 同実践論

品質管理

時系列解析入門

取 得できる・めざせる資 格

技術者試験、応用情報技術者試験）、統計検定（準1級、2級）、品質管理検定（2級）の合格をめざしたカリキュラムです。

情 報 処 理 技 術 者
統 計 検 定品 質 管 理 検 定

調査系科目

Programの資格を取得できます。また、情報処理技術者試験（基本情報

AI・機械学習入門

SAS Joint Certificate Program
DS専門科目

所定の単位を取得することにより、社会調査士とSAS Joint Certificate

社 会 調 査 士

社会調査実践演習Ⅰ・Ⅱ

標本調査法

社会調査法Ⅰ

社会調査特論A

社会調査特論B

社会調査法Ⅱ※カリキュラムは変更の可能性があります。

07

Faculty of Data Science08

01 A I 概 論

03 社 会 調 査 実 践 演 習

日常生活でもよく耳にするAIは、現代社会のあ社会の問題を適切に理解し、分析することが社らゆる場面で活用されています。そんなAIや情会調査には求められています。
また、学んだ理論

報科学が扱う分野、基礎を学び、さらに従来のや分析手法を元に、調査経験を積むことも大切

作業がどのように効率化されてきたか、そしてです。そこで自治体や企業などと連携し、実際

今 後どのように 活 かすことができるかを考えに調査を行います。1年間でアンケート調査のます。数や情報の表し方、プログラミング言語、

方 法 、回 答データの 前 処 理 や 分 析 方 法などを

情報倫理など、将来、専門科目を学ぶために必実践形式で学ぶことができるほか、後半では外要な内容を網羅した、データサイエンスの入門部に向けた発表会や報告書の作成などを通し的な科目です。

て分析の成果を公開します。

Pick up

授業のココがおもしろい！

授業のココがおもしろい！

AIとは何かを理解したことで今後の学びが楽しみに。

調査の先に人がいることをアンケート作成で実感。

藤井 倫生さん

宮下 晶さん

3年

4年

山城高校（京都府）

なんとなく理解してい たAIや、聞い たことが あるIT用語

データサイエンスを用いた調査を一貫して行い、実践的ながどういったものか、そしてそれぞれの用語がどのようなデータ分析を経験できる点が魅力です。目的に沿い、発表関係にあるかを知り、学問として理解することができました。

を想定し、かつ回答のしやすさを考慮したアンケートを作

また、学部で学ぶデータサイエンス科目の大枠がわかり、成することは意外と難しく、依頼者や課題に寄り添うため

今後の期待が高まった科目です。

の工夫が必要だと実感しました。

02 多 変 量 解 析 入 門

04 ビジネス価 値 創 造 論

多変量解析とは、ある対象から得られた複数種データから価値を創出するために最も重要な類のデータを要約したり、予測したりするための力は、現場の悩みからビジネス課題を発見し、方法のことです。手法は分析目的に応じてさま

課題解決のために分析すべきデータを考える

ざまで、本講義ではその一部を学びます。多変ことです。講義では通信や航空、鉄道、製造など

量解析の各手法がどのような目的で、どのようのビジネス現場でデータサイエンティストとしなデータに対して用いられ、どのような結果をて活躍されている方々を講師に迎え、実際のビもたらすのかについて理解してもらうことが目ジネス事例を元に課題解決に必要なことを学標です。
この講義を通して、データに潜む特徴をびます。ほかにはない、滋賀大学オリジナルの自分の力で探し出す力を身につけます。

講義です。

授業のココがおもしろい！

授業のココがおもしろい！

統計ソフトを使って分析手法を多角的に学べる。

企業でのデータ活用を学ぶことで課題への分析意識が身につく。

三浦 瑞希さん新野 美琴さん

4年

４年

城南高校（福岡県）

企業のデータ活用事例の紹介やグループワークを通して、分析目的に対するアプローチ手法を多く学ぶことができ企業におけるデータサイエンスの活かし方を学ぶことがデータ分析の実践力を身につけることができました。
また、できたと同時に、これまでの学びが実際の企業の課題解
決の手法と結びつき、興味深く感じました。また、企業の複数の分析手法から何を選ぶか、結果をどう解釈するか09

出雲高校（島根県）

ます。実際にデータを用いた解析を統計ソフトで行うため、といったことが理解でき、スキルアップになりました。

Faculty of Data Science

彦根東高校（滋賀県）

講義では、多変量解析の目的の1つである分類問題についての説明（左下）や、データの傾向を捉える
滑らかな曲線の当てはめを、
プログラミングにより行う方法の説明（右下）をしています。

課題に対して分析意識を身につけることができました。

10

Seminars

Campus Life

【データ構造の要約と視覚化】

統計学とR言語を駆使して現実社会の問題を読み解く。

佐藤 健一 ゼミ
SATOH
Kenichi

統計学の中でも、複数の変数の関係を明らかにする多変量解析を中心に学びます。数学的な理論とR言語を用 い たコンピュータプログラミング の 両 方を習 得し、
データサイエンスを実装します。例えば、滋賀県観光統計調査から主要な周遊ルートを視覚化し、居住地別年
代別にその傾向を解析。ほか、滋賀データ活用LABに参加し、約15万人分の健康診断データから生活習慣、食習慣、運動習慣がメタボリックシンドロームに与える影響を定量的に評価しました。さらに、経済学部附属史料館が保有する菅浦文書に収録された約1900点の花
押の画像データを用いて、書状の書き手の特定も試みています。理論と応用の両輪を磨きながら、現実社会の問題を解決するノウハウを身につけます。

【知的情報処理技術】

画像・映像から人や環境を理解し、人間の活動を支援するシステムを構築。

飯山 将晃 ゼミ
IIYAMA
Masaaki

データを多角的かつ実践的に学ぶ日々です。

学びを積み重ね、琵琶湖での部活動にも全力で取り組んでいます。

中西 航大さん 4年 草津東高校（滋賀県）

山中 翼さん 3年 大手前高松高校（香川県）

コンピュータの目を通して世界のさまざまな現象を理解・

１年次で土台を築き上げるとするなら、2年次はその土台を使い、グルー

1年次で学んだデータサイエンスの基礎をもとに、2年次では実践的分析することを目的として、画像処理・画像認識の技術

プワークを通して実践する学びになります。講義を理解するために関連な解析や処理の方法などを、さまざまなプログラミング言語を用いてとその 産 業 応 用（ 製 造 業・気 象・一 次 産 業・教 育 ）に 関

図書を読み込むなどの自主学習を行っています。秋学期には、データ学びました。中でも印象に残っている科目は「多変量解析入門」。各手加工に関係する「データ研磨」という科目を履修しました。分析に適し法がどのようなデータに用いられ、どのような結果をもたらすのかがた形にデータを加工するもので、分析前の工程技術を学ぶことができ理解でき、データに潜む特徴を自身で探し出す力を習得できました。

する研 究に 取り組 みます。実 際にデータを扱ってみて初めてわかることも多いので，ゼミでは座学だけでなく実際のデータを使ったプログラミング演習を通して知識・技術を学んでいきます。その後、学生の興味に応じて個別の研究テーマを設定し、卒業レポートに向けて
ディスカッションをしながら研究を進めます。世界でまだ誰も取り組んでいない最先端のテーマを発見し、試行錯誤しながら取り組むことで、社会に出てから必要とされる問題発見能力と解決能力を身につけることができます。

て、とても興味深かったです。３年次以降のゼミでは、実際のデータを

3年次では、アンケート調査から回答データの分析方法までを実践的分析するだけでなく、問題解決のプロセスまで学べるので楽しみです。

に学べる「社会調査実践演習」が楽しみです。

off time

off time

中学から続けている卓球に打ち込んでいます。

練習場所である琵琶湖が近く、大学から新しい大会で勝てると、練習の努力も達成感に変わりスポーツを始めてみたいという理由からウイン

ま す 。ア ル バ イト も が ん ば って い る こと のドサーフィン部に入部し、今はキャプテンを務め一つ。大学では出会えない多世代の方と交流し、ています。全国の異なる大学の人と、全国各地の協力して仕事をすることが楽しく、やりがいを

海上で練習することも日常茶飯事。一生の仲間

感じています。

と切磋琢磨しています。

このほかのゼミ情報はホームページの各教員ページをご覧ください【2年次秋学期】
MON

自主ゼミ「医療統計に出会う」─医療統計の基礎を専門家から学習─

和泉 志津恵 教授（専門 医療統計学）

学生の幅広い興味に対応することを目的に、希望者が参加できるゼミ（通称自主ゼミ）を学期ごとに開講。当ゼミは2018年から始まり、延べ約50人が参加しています。月1回のゼミでは、『宇宙怪人しまりす 医療統計を学ぶ』や『宇宙怪人しまりす 医療統計を学ぶ 検定の巻』※を輪読し、医療における統計学の考え方を学びます。このゼミには、おしゃべり好きな学生が1
2で活躍する医療統計家やデータサイエンティストと進路を相談する場があります。医療統計

基礎統計活用
演習Ｂ

3

実験計画法

4

品質管理

5

集まるようです。また年1回、この本の著者と学んだ内容を議論したり、製薬企業や大学病院【3年次春学期】
TUE

テキスト
マイニング

WED

THU

7

MON

TUE

WED

データサイエンス
応用演習

1

国際経済論Ⅰ

AI・機械学習
入門

2

ビジネス
価値創造論

情報
セキュリティ

社会分析演習情報
ネットワーク

データサイエンス
実践価値創造
演習Ⅰ

統計数学

統計活用
演習B

データ研磨

3

データベース

プログラミング4

4

時系列解析
入門

プログラミング4演習

56に出会った学生は、3回生で医療統計ゼミに入ったり、医療系の企業へ就職しています。

FRI

THU

FRI

社会分析論

人間と経済

回帰分析

社会調査
実践演習Ⅰ

6
人間と心理

7

社会システム原論Ⅱ※著者：佐藤俊哉 特任教授

11

Faculty of Data Science12さまざまな 企 業と連 携し実 践 的な学び が 可 能に。

COLLABORATION PROJECTS

滋賀大学データサイエンス・AIイノベーション研究推進センターでは、先端的な教育研究活動を行うとともに、企業や公的団体との連携、多様な大学間連携を通じて、さまざまな分野における新たな価値創造、社会貢献、教育開発を行っています。
センターを通じての結びつきは教育にもフィードバックされ、卒業後の就職先としてめざすことが可能です。

〉〉
滋賀大学データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター 〉

Data Science and AI Innovation Research Promotion Center, Shiga University

企
金融系
あいおいニッセイ同和損害保険（株） 〉Pickup（株）SMBC信託銀行
SMBC日興証券（株）（株）大垣共立銀行（株）関西みらい銀行（株）京都銀行（株）滋賀銀行
滋賀中央信用金庫
第一生命ホールディングス（株）東京海上日動火災保険（株）
トヨタファイナンス（株）
三井住友カード（株）（株）三井住友フィナンシャルグループ
ヤマトクレジットファイナンス
（株）等

情報通信・サービス系（株）アイディーズ（株）AquaFusion（株）イー・エージェンシー
市川甚商事（株）
伊藤忠テクノソリューションズ（株）（株）
インテージホールディングス
インフィック（株）エイチ・ツー・オーリテイリング（株）（株）NXワンビシアーカイブズ
エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ（株）（株）NTTデータグループ（株）NTTドコモ
エヌビディア合同会社
オムロンソーシアルソリューションズ（株）
（株）関通
（株）
キントー
（株）
クレオ
コグニロボ（株）（株）
シーエーシー
CCCマーケティング（株）（株）滋賀レイクスターズ（株）ショーケース（株）新日本科学PPD（株）SCREENアドバンストシステムソリューションズ
スターツ出版（株）（株）セゾン情報システムズ
SOMPOリスクマネジメント（株）（株）大丸松坂屋百貨店
TMIプライバシー＆セキュリティコンサルティング（株）（株）帝国データバンク 〉Pickup（株）
デジタルホールディングス（株）Terakoya.AI
日鉄テックスエンジ（株）
日本ソフト開発（株）
西日本高速道路エンジニアリング関西（株）（株）野村総合研究所（株）パルコ
ビーウィズ（株）
PwCあらた有限責任監査法人
NPO法人ビュー・コミュニケーションズ（株）日吉（株）brista

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Faculty of Data Science

業

連

携

（株）平和堂（株）マイナビマギー（株）（株）マクロミル
三井物産（株）（株）読売新聞東京本社
（株）
ワッツ
等

建設・製造系
（株）
アイシン
（株）
アイセロ
（株）
アシックス
（株）
イシダ
石原ケミカル（株）
ウシオ電機（株）
エーザイ
（株）
江崎グリコ
（株）
大阪ガス
（株）
カネテツデリカフーズ（株）（株）神戸製鋼所（株）KOKUSAI ELECTRIC（株）サカイ引越センター
サカタインクス（株）佐藤工業（株）
JX金属（株）（株）神鋼環境ソリューション
（株）SCREENセミコンダクターソリューションズ
住友金属鉱山（株）（株）SUMCO
ソニーセミコンダクタマニュファクチャリング（株）
第一工業製薬（株）
ダイキン工業（株）
ダイハツ工業（株）
タキイ種苗（株）
田辺三菱製薬（株）
タマダ（株）（株）デンソー
東海旅客鉄道（株）
東京ガス
（株）
（株）東芝
TOTO（株）東洋システム（株）
東レエンジニアリング（株）
トヨタ自動車（株） 〉Pickup
トヨタ自動車九州（株）
日光水産（株）NISSHA（株）
日東電工（株）日本電気（株）（NEC）
日本電気硝子（株）
能勢鋼材（株）（株）長谷工コーポレーション
パナソニック（株）空質空調社
パナソニック オートモーティブシステムズ（株）
阪神電気鉄道（株）（株）日立建機ティエラ（株）日立製作所（株）日立ハイテク
日野自動車（株）
フジテック（株）

ブラザー工業（株）（株）堀場アドバンスドテクノ（株）堀場エステック（株）堀場製作所
三菱重工業（株）
村田機械（株）（株）
メタルアート（株）
メタルワン
守谷輸送機工業（株）
等

国・政府研究機関
関東信越国税局
国立教育政策研究所
総務省統計局
総務省統計局統計データ利活用センター
総務省統計研究研修所
情報・システム研究機構 統計数理研究所（独）統計センター
理化学研究所革新知能統合研究センター

等

自治体等
滋賀県 〉Pickup
京都府
大阪府
三重県
和歌山県
大津市
長浜市
彦根市
野洲市
竜王町
尼崎市
大妻女子大学
国立音楽大学
膳所高校
虎姫高校
彦根東高校
観音寺第一高校
武庫川女子大学附属中学校・高等学校
姫路西高校
松江南高校
若狭高校
クラーク記念国際高校
等

その他の団体独立行政法人国際協力機構（JICA）
滋賀経済同友会
滋賀県商工会連合会（一社）サイバースマートシティ創造協議会（一社）
データサイエンティスト協会（公社）日本医療ソーシャルワーカー協会
彦根商工会議所
真宗大谷派
St. Jude Children s Research Hospital

等※2024年3月現在（連携当時の企業名）

地域課題の解決に
データサイエンスの力を。

データ加工技術についての教材を共同開発。

滋賀県内外の自治体と協定を結び、地域課題の解決に貢献しています。

2017年に連携協力の協定を締結し、共同でビッグデータの加工技術

中でも、健康寿命（滋賀県は全国的にも長寿県）や女性の年代別労働力率の体系化と社内教育・学生向けの教材作成に取り組みました。内容との落ち込み（Ｍ字カーブ）など、本学が協力した滋賀県による分析は、国しては 、ビッグデ ータに 関する技 術 の 中でも、分 析 の 精 度 を 高 める

からもEBPM（証拠に基づく政策立案）の観点で注目されています。産学官「データ研磨」の重要性が増していることに着目。データリテラシーや、連携の「滋賀データ活用LAB」（事務局 滋賀県）
では、学生が「びわ湖Free

難易度別に初級編・中級編スキルを習得できるカリキュラムを開発しWi-Fi」のログデータ分析を行い、利用者数が新型コロナウイルス流行とました。先行して帝国データバンクの社内教育で実施し、2018年秋か共に大きな増加が見られたことなどの状況を明らかにするとともに、アクらは本学部の授業でも活用。カリキュラムに帝国データバンクの実績・

セスポイントの効果的な設置提言を行いました。
このような実践的なプロ

ノウハウが加わることで、データ研磨分野の体系化をめざすとともに、ジェクト型の学び（PBL）
を通して、今後も教育・研究を発展させていきます。

学生も実践的な内容を学ぶことが可能になっています。

トヨタグループとの「データサイエンス実践道場」

トヨタグループのエンジニア向け
研修プログラムを実施。

ビジネスデータ分析のための共同研究室の開設。

トヨタグループは製造現場などで取得できるビッグデータの活用手法「日 本セーフティソサイエティ研 究センター（ J S S R C ）」は 、あいおいの研究を通して、データ分析の指導者となる人材の育成をめざしていニッセイ同 和 損 害 保 険 株 式 会 社と滋 賀 大 学が 2 0 1 7 年に 設 立した 、ます。そこで、講師として本学部の教員を派遣し、トヨタグループのエン

交通事故防止・安全性向上を目的とした専門拠点です。

ジニアに向けた研修プログラムを実施しています。2017年度から月

2023年5月22日には吉田修専務にご来学いただき、JSSRCの活動を一回開催されている「機械学習道場」（2023年より「データサイエンス

紹介しました。2023年8月14日には、自動運転車両の走行データを実践道場」）では、講義や分析手法のプログラミング演習のほか、受講用いた走行環境リスク要因の走行リスクへの影響分析の研究に関して、者がそれぞれに持ち寄った課題に対する分析手法の指導を行うことで、

あいおいニッセイ同和損害保険株式会社と滋賀大学で共同特許を取得

活発な議論が行われました。ここでの知見が社員から社会へ、そしてしました。

教員から学生へ還元される価値ある事例となりました。

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データサイエンティストとして企業から大きな期待を受け、第4期生が卒業。
2021年に初の卒業生を送り出し、その後、データサイエンスのニーズが高まる中、多数の企業連携やインターンシップで養った実践力を活かして内定を勝ち取っています。
多くの卒業生が情報産業や製造業、金融業といったさまざまな業界で活躍中です。

DSラーニング・コモンズ
自習スペースやミーティングなどに利用することができるスペースで、学生の学びをサポートしています。
データサイエンスに関する参考図書も多数揃えており、学生たちは積極的に利用しています。

主な就職・進学先（2024年3月卒業）

Career【情報産業（通信、IT、
コンサルティング、メディア）】（株）
アイ・アイ・エム、I&Jデジタルイノベーション
（株）、
アクセン

充実の学習環境チュア（株）、AKKODiSコンサルティング（株）、AMBL（株）、（ 株）インテージ、（ 株）インテージリアルワールド、誰もが運用できるAIの実装が目標（株）大塚商会、
オムロン ソーシアルソリューションズ（株）、（株）
キステム、京都電子計算（株）、（株）KSK、（株）
コア
中部カンパニー、
コベルコシステム（株）、（ 株）
シーエーシー、JRAシステムサービス（株）、JCOM（株）、（ 株）ゼン
リンデータコム、第一生命情報システム（株）、
データアナリティクスラボ（株）、（株）True Data、（株）
トヨタシステダイハツ工業株式会社で、製造ライン

ムズ、（ 株）豊田自動織機ITソリューションズ、（ 株）豊通シスコム、日本IBM（株）、（ 株）日本科学技術研修所、ノバ
システム（株）、（ 株）
ビーネックスソリューションズ、日立ヴァンタラ（株）、みずほリサーチ＆テクノロジーズ（株）、でのAIの実装などを担当する饗庭

三菱電機インフォメーションシステムズ（株）、RIZAPテクノロジーズ（株）、（株）両備システムズ

拓真さん（2022年3月卒業）。学生【製造業】（株）IHI、（株）
イシダ、花王（株）、京セラ（株）、（株）島津製作所、（株）SCREENセミコンダクターソリュー

時代は河本薫先生のゼミで企業連

ションズ、（ 株）SCREENホールディングス、住友金属鉱山（株）、
ソニーセミコンダクタソリューションズ（株）、東京

携型PBL（課題解決型学習）に取りエレクトロン（株）、TOTO（株）、
トヨタ自動車（株）、ニチコン（株）、パナソニック（株）、富士通（株）、（株）
ブリヂストン

組み、6つの企業のビジネス課題を【金融業・保険業】あいおいニッセイ同和損害保険（株）、（株）
ジェーシービー、住友生命保険（相）、（株）セブン銀行、
大同生命保険（株）、
トヨタファイナンス（株）、（株）三菱UFJ銀行、明治安田生命保険（相）解決するためにデータ分析を実施。

【インフラ業】西日本旅客鉄道（株）、日本航空（株）「考 察・分 析 結 果を、継 続 的に 企 業【建設業】佐藤工業（株）

ことで、実社会で必要なビジネスス【公務員】大阪航空局、浜松市役所

図書館では学生の日頃の学習を支援するため、書籍の貸し出しだけでなく、調査の援助や質問対【大学院進学】大阪大学大学院 医学系研究科、京都大学大学院 情報学研究科、滋賀大学大学院 データサイエン

キルの習得につながりました」と語

ス研究科、東京医科大学大学院 医学研究科、東京工業大学大学院 技術経営専門職学位課程、東京大学大学院

ります。業務での目標は、誰もが運用

応などさまざまなサービスを提供しています。有効

情報学環・学際情報学府、名古屋大学大学院 環境学研究科

活用することで大学生活の充実につながります。

※2024年3月卒業者ではありませんでしたが、
この他、製薬、医療機関、臨床検査機関等へ進路も想定されます。

自主学習やグループ学習、
ミーティング、勉強会など、多目的に利用できる共有スペースです。
プロジェクターを利用してより実践的なプレゼンテーションを行うことができます。

TDSE（株）、日本電気（株）、（ 株）マクロミル、（ 株）神戸製鋼所、（ 株）
ブレインパッド、（ 株）堀場エステック、（ 株）
True Data、
フジテック
（株）、
（株）
デンソー、村田機械（株）、（株）堀場製作所、（株）
アイセロ、
トヨタファイナンス（株）、（株）、（株）セイノー情報サービス、（株）リゾーム、ニュートラル（株）、（株）宇部情報システム、日本ソフト開発（株）、

企業セミナーの開催や地域活動ボランティアの紹介など、学生が自分の関心に応じた課外活動を見つけるためのサポートを行っています。

伊藤忠テクノソリューションズ、エイチ・エス損害保険（株）、第一生命保険（株）、
トランス・コスモス（株）、パナソ
ニック（株）
くらしアプライアンス社、沖電気工業（株）、（ 株）滋賀銀行、損害保険ジャパン（株）、第一三共（株）、（株）島津製作所、
トヨタ自動車（株）、（株）日立建機ティエラ、東京海上日動システムズ（株）、（株）堀場エステック、Johnson & Johnson、日本IBM（株）、京都信用金庫、エイチ・ツー・オー リテイリング（株）※2019〜2023年度に学生がインターンシップに参加した企業の一覧です。
（個別申し込みを行ったものは除く）

陵水学習教育支援室

彦根キャンパスには、大学生協が運営している購テキストの配布やレポートなどの返却、自主学習やゼ

買と、カフェテリア形式の食堂があります。カフェ

ミのためのパソコン、プロジェクターの貸し出しなど

テリアでは出来立てのトーストや季節限定スイーのサービスを行っています。

ツがあり、友人と楽しく過ごすことができます。

大学院

データサイエンス研究科

2019年4月開設のデータサイエンス研究科・博士前期課程では、ベン学習サポート

チャーを含む中小企業や大企業・政府を問わず、各分野で求められていeVoic

ビジネスで活用できるプロセスを学内の異文化交流の中で学べる。

るレベルのデータサイエンティスト育成をめざします。企業などとの共同

佐竹 竜弥さん研究に参加することも可能で、課題の発見からデータ収集・分析を行い、データサイエンス研究科博士前期課程2年
滋賀大学データサイエンス学部 卒業

奨学金制度

留学研修制度キャンパスライセンス

本学では、日本学生支援機構以外に、都道府

北米、ヨーロッパ、アジア等の海外の大学とウィルスソフト、Ofﬁce365（Word, Excel,

県の教育委員会や地方公共団体及び、財団の学生交流協定等を結び、「海外留学支援制

P o w e r p o i n t など）、S A S 、J M P 、S P S Sとれた同研究科・博士後期課程では、データサイエンスに関する新たな法人等の奨学金を貸与、給付ともに取り扱っ度」及び私費留学により1年以内の留学が可いった統計解析ソフトなど、自由に利用可能基盤技術を生み出し、新たな価値創造の場を開拓できる高度職業人や

ています。

能です。

なソフトウェアが用意されています。

研究者を育成します。

Faculty of Data Science

るようにサポートしていきたいです」

学生がインターンシップに参加した企業一覧（株）帝国データバンク、（株）
日吉、（株）KOKUSAI ELECTRIC、（株）SMBC信託銀行、（株）小松製作所、
日東電工

地域連携教育推進センター

大学生協Caffe LAGUNAできるAIの導入とAIキーマンの育成。
「最終的には現場担当者自らが、より使いやすく高精度なAIを実装でき

開放型学習スペース

15の方からフィードバックいただけた【流通小売業】岩谷産業（株）、（株）たけびし、（株）ニトリホールディングス、（株）平和堂

滋賀大学附属図書館

その結果に基づく業務改善提案や新たな知見の発見など、データから価値を創造するための一連の過程を実践します。2020年4月に開設さ学部の講義で深層学習を扱った際、その精度の高さに感心すると同時に、モデルの学習内容や推論結果の根拠についてより深く学びたいと思い、進学を決めました。
データサイエンス研究科では、学んだ理論を実際にビジネスの場で活用するためのプロセスを学べることに加え、さまざまな背景を持った学生や教員と異分野交流できることが魅力です。このように恵まれた環境で研究を深めていきたいです。

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南條 浩輝

専任教員

教授

NLP/SLP/IR［ 自然言語処理、音声言語情報処理、情報検索 ］

全国で初めて設置されたデータサイエンス学部には、関係分野の専門家が集結し、指導・研究を行っています。
その一人、音声データやテキストデータの市川 治 教授

青木 高明 准教授

飯山 将晃 教授

石川 祐実 講師

学部長
音声データ／
テキストデータ／深層学習／
マルチチャネル信号処理

数理地理モデリング／
ネットワーク科学

画像処理／画像認識／
深層学習／
コンピュータビジョン

健康経済学／
開発経済学

和泉 志津恵 教授

今井 貴史 講師

岩山 幸治 准教授

梅津 高朗 准教授

統計科学／統計教育

非線形力学系／
非線形振動／
位相縮約

非線形時系列解析／
バイオインフォマティクス

高度交通システム江崎 剛史 准教授

大塚 道子 准教授

奥村 太一 准教授

川井 明 准教授

ケモインフォマティクス／
バイオインフォマティクス／
in silico創薬

気象観測／
数値天気予報

心理統計学／テスト理論

情報科学（ネットワーク）

情報処理の社会実装をめざす南條先生に、学生がインタビューしました。

「言 葉 の 研究に 画 像・映 像を合わせ、学習資料の収集をサポート」
─世界中のサイトから、より効率的情報を教 員 紹 介Q

現在されている研究について教えてください。

河本 薫 教授

来嶋 秀治 教授

佐藤 健一 教授

佐藤 智和 教授

データ科学／
ビジネスアナリティクス

数理工学・
オペレーションズリサーチ

統計的データ解析／
回帰分析／変化係数

コンピュータビジョン／
仮想化現実／複合現実

佐藤 正昭 教授

椎名 洋 教授

清水 昌平 教授

伊達 平和 准教授

統計調査／
社会・経済統計

統計的決定理論／
多変量解析

統計科学／機械学習／
因果探索

社会調査

田中 琢真 准教授

寺口 俊介 准教授

南條 浩輝 教授

姫野 哲人 准教授

理論神経科学

バイオインフォマティクス／
機械学習／数理モデル／
素粒子論

自然言語処理／音声言語情報処理／
深層学習／マルチモーダル

多変量解析／
高次元データ解析─言葉から、人間のルーツ、進化の可能性をQ

先生の研究分野の魅力はなんですか？

元々、自分たちが普段使っている「言葉」というものに興味がありました。

人工知能を通して、最終的に人の仕組みを知ることができるおもしろさ

現在は多くのテキストや音声から、感情、意見といったさまざまな内容ですね。研究では主に人工知能を用いて、テキストや音声から、そこに笛田 薫 教授

藤井 孝之 准教授

堀 兼大朗 講師

松井 秀俊 教授を取り出す自然言語処理に、画像や映像を組み合わせた情報処理につ込められた感情や想いを読み取るわけですが、精度を上げるための学

統計的モデリング

確率過程／変化点解析

統計科学

いて研究しています。最近、言葉で指示した内容をイラストにする技術

習の繰り返しの中で人間の脳の仕組み、言葉の仕組みを実感すること

社会学／社会調査／
障がい者差別村松 千左子 教授

山口 崇幸 講師

義久 智樹 教授

画像処理／
医用画像解析／コンピュータ支援診断

応用数学／力学系／
数値計算

IoT／ストリームデータ／
サイバーフィジカルシステム／
メタバースが開発されていますよね。その技術を活かし、自分の書いた文章に対があります。もし人工知能の出力結果や過程が人間に近づいていけば、して読み手がイメージする光景を絵にし、表現したい内容とあっている

それまでの学習の中に人の仕組みのヒントがありますし、全く違う過程

かを確認できるようにすることなども、この研究の活用事例としてあげ

で、人間を超える答えを出したとしたら、その過程の解析には人間がられると思います。現在興味があるのはそれを教育分野に活かすこと

もっと賢くなれる可能性が眠っている。人工知能を使用しながら、そのです。

先にある人間自身を知れることはこの分野の大きな魅力ですね。

Q

教育分野での活用とは、どのようなものですか？

─多様な物事にチャレンジし、学びをと、作成元が提示しているタグやキャプションとの一致が求められるこQとがほとんどです。そこに映像や画像を組み合わせ、さらに性能を良く

いろいろなことに挑戦し、いろいろなことに触れてほしいです。多くの

例えば、今講義動画や勉強サイトを探そうと思ったら、キーワードを入力して検索しますよね。ただ、欲しい内容が検出されるには、入力した内容

これからデータサイエンティストになる
方々へのメッセージをお願いします。

データサイエンス・A Iイノベーション研 究 推 進センター 教 員
深谷 良治 教授

浅原 啓輔 助教

池之上 辰義 講師

小野島 隆之 助教

センター長
戦略的意思決定／
プロジェクト管理／
新規事業開発数理物理／作用素論／
量子ウォーク／
場の量子論

臨床研究／
ビッグデータ解析

認知神経科学／
非線形振動子／時系列解析／
リアルタイム信号処理する。すると発信元が言語化していない内容を含む映像や画像も検出

経験を積むと、物事を比べて似ている点や異なる点をあげられるようできますし、もっといえば入力した内容に合わせて、動画やサイトの一部になります。まったく関係がないと思っていた分野同士が思わぬところ

分だけを取り出すということも可能になります。世界中にあるさまざまなでリンクする、ということもあるでしょう。それらは新しい発想や取り組

小松 尚登 助教

佐野 和子 助教

高柳 昌芳 准教授

田島 友祐 助教

情報源から、
より効率的に欲しい情報を集めることができるようになる

みにつながり、最終的には自分自身の成長にもつながると思います。
ぜひ幅広い物事にチャレンジしていってください。

社会階層／
職業キャリア／ジェンダー

分子シミュレーション／
ビッグデータ処理

医療情報学／生体医工学

ため、生徒や学生にとっても、先生にとってもプラスになると思います。

統計物理学／非線形科学／
平均場理論／
マルコフ連鎖モンテカルロ法

子どもの頃から先生になりたいと思っていました。学校で教えられたり学んだりすることで、できなかったことがどんどんできるようになる。

土田 旭 助教

中川 雅央 助教

西尾 治幾 助教

ファム テ トン 准教授

それが本当にすごいと思い、教育分野に興味を持ちました。また音声写像の特異点論／
サブリーマン幾何学／
幾何学的制御論システム工学／
信頼性工学

分子生態学／時系列解析／
エピゲノミクス

複雑ネットワーク／
統計科学

松島 裕康 准教授

松原 悠 助教

三井 真吾 助教

横山 寛 助教

社会シミュレーション／
機械学習／進化計算

災害科学／社会調査／
質的研究／
アクションリサーチ

半導体検出器／
SOIピクセル検出器／
素粒子実験／
X線残留応力測定

応用脳科学／データ同化／
データ駆動型モデリング

認識の研究に携わることで、元々苦手だった英語を音声学の観点から見るようになり、仕組みがわかって学ぶことが楽しくなりました。このよ
うに、教科書以外の多様な教え方が、どの分野にあってもいいと思うんです。その方が学ぶ側も教える側も勉強になりますよね。そんな経験から学びにつながる材料集めをサポートしたいと思い、自分の研究分野を活用できないかと考え始めました。

Listener
宮下 晶さん
データサイエンス学部

4年※このほかさまざまな領域の実務家を含めた多数の客員教員がいます。

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Faculty of Data Science18