スタディグループ・PBL― 参加者の声 ―D-DRIVE
制作

大阪大学 数理・データ科学教育研究センター
データ関連人材育成プログラム（全国ネットワーク）D-DRIVE
データ関連人材育成プログラム関西地区コンソーシアム（DuEX）

巻頭言

大阪大学 数理・データ科学教育研究センター
副センター長鈴木 貴
大阪大学数理・データ科学教育研究センターが取り組んできたスタディグ
ループの報告集をお届けするにあたり、これまで参画いただいた産業界、研究者、社会人、学生の方々、とりわけ本報告集に原稿をお寄せいただいた皆様に厚くお礼申し上げます。
スタディグループはオクスフォード大学で始まった運動で、現代数学を産業に近づけるところにその主眼がありました。次第に各国に広がり、技術革新が創出されて実績が蓄えられてくると、我が国においてもいくつかの大学や機関がこの新しい試みに取り組むようになり、大阪大学でも、全学的な研究組織である「非線形ダイナミクス」が設立されるなど、数理科学を基盤とした学内研究連携が進められるなかで、様々な形でスタディグループが開催されてきました。
しかし、産業界や幅広い研究領域から課題をいただき、数学を核として、多様な研究者が分野横断的に協力して解決策を示すという方式は、それまでの大学や産業界の在り方を越えたグローバルな視点と、高い志が要求されるものであったため、その運営は常に困難を伴っていました。
様々な方策を模索し、細々と成果を展開していく中で、データ・AI の利活用への需要が大きな転機となりました。現代数学の視点からのモデリング、
シミュレーションに加え、データサイエンスの適用によるデータ駆動型モデ
リングは、今、スタディグループの可能性を大きく広げつつあります。
本報告書から私共の試行錯誤の跡を概観され、ご批判を賜りますとともに、本報告書が皆様方に置かれまして、課題提供者として、解決策提案者として、
課題解決の実践者として本取り組みへのご参加をご検討いただく契機となることができましたら、編集者として喜びとするところです。

D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report01

DuEX スタディグループ 概要「データ関連人材育成関西地区コンソーシアム」で取組んでいる短期集中型の共同研究型研究です。協力企
業より課題やデータの提供を受け、参加する博士人材等による少人数のワーキンググループを形成します。
その中で、自由討論などのワーキングを行い、最終的な成果を課題提供者と参加者に提示します。必要に応じて秘密保持契約を結び、事前調査や事後共同研究を実施します。場合により、ワーキング前にチュー
トリアル講演を開催します。

D-DRIVE 技術相談 概要「データ関連人材育成プログラム（全国ネットワーク）」では、一般社会人・企業からの技術相談を受け付
けて、共同研究と博士人材育成を推進しています。全国ネットワークを活かした提言、指導、助言を個別に行います。スタディグループやインタラクティブマッチングとも連動し、課題の提言・解決、インターンシップ中の技術相談に応じます。（ https://ddrive.jp/ ）データサイエンス『実践コース』スタディグループ
4/20～6/8

数理・データスタディグループⅠ 「金融工学の不動産分野への応用」

6/29～7/27

数理・データスタディグループⅡ「医療介護のための機械学習技術」「整形外科におけるビッグデータ現状」

10/19～12/13

数理・データスタディグループⅢ「レーザー照射により形成された特殊な金属表面の形成プロセスや接合強度発現機構の解明のためのモデル構築」

2/13～3/10

数理・データスタディグループⅣ 「顧客のニーズを反映させたマーケティング戦略提案」

10/24～12/19

数理・データスタディグループⅠ 「生体作用に影響する因子の可視化」

2019年度

2020年度

医療データ『基礎・実践コース』スタディグループ

2019年度

2020年度

4/26～4/28

医療データスタディグループⅠ「生命現象のシミュレーション」

8/9～8/11

医療データスタディグループⅡ「基礎と臨床の数理腫瘍学」

11/1～11/3

医療データスタディグループⅢ「創薬を目指した数理腫瘍学」

3/6～3/8

医療データスタディグループⅣ「腫瘍悪性化経路解析」

6/26～6/28

医療データスタディグループⅠ「シグナル伝達系と空間分布」

8/28～8/30

医療データスタディグループⅡ「生命情報の伝達」

12/18～12/20

医療データスタディグループⅢ「生活習慣病 , 遺伝子疾患 , 癌を誘発するシグナルの数理モデル」

医療データ『基礎・実践コース』PBL
2019年度
2020年度

02 D-DRIVE

1/18～2/23

医療データ PBL Ⅰ「血管新生シミュレーション」

8/8，8/22

医療データ PBL Ⅰ「深層学習を用いた医用画像処理」

1/16，1/23

医療データ PBL Ⅱ「生命科学の数理モデリング方法の習得」

2020 Study group・PBL Report

1 データサイエンス『実践コース』におけるスタディグループ

データサイエンス『実践コース』におけるスタディグループ

1

数理・データスタディグループ Ⅱ（2019年度）

実施日「整形外科におけるビッグデータ現状」

東京大学医学部附属病院
助教

上原 浩介

2019年６月29日〜７月27日

関しては、東京大学医学部附属病院の倫理支援センターに確認の上、匿名化を行った後、解析に支障のない範囲で数値を変更させていただいたものとした。

スタディグループ実施内容

スタディグループを実施してみてのご意見・ご感想「整形外科におけるビッグデータの現状」に

上肢疾患は含まれる疾患が多岐にわたるこ

関する講義を聴講いただいた。講義は、DPCとが特徴であり、今回のデータは病期・治療

データベース、NDB データベース、レジストの状態・データの採取回数が様々であったこ

リを用いた解析、大規模縦断コホート研究をとも加わり、データの処理において工夫が必概説の後に過去に行われた研究事例を提示し要であった。受講生は、臨床・疫学研究で用つつ解析した。

いられる統計手法によるアプローチ、機械学

３回の演習においてはグループに分かれて

習的アプローチのいずれかで解析にあたって

上肢疾患における３つの部位特異的評価尺度

いた。結果を出しにくいデータであったにも（JHand、DASH、Hand20）の 生 デ ー タ をかかわらず、各グループの創意工夫により、様々な切り口から解析していただき、最後の臨床的に興味深い解析結果を多数発表いただ

１時間でグループごとに解析内容を発表いた

いた。

だいた。
本スタディグループで題材としたデータに
D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report03数理・データスタディグループ Ⅲ（2019年度）

実施日「レーザー照射により形成された特殊な金属表面の2019年
形成プロセスや接合強度発現機構の解明のためのモデル構築」10月19日〜12月13日（講師：中澤嵩准教授、テーマ：「マルチマテリアル産業へ向けての熱流体工学・材料力学・データサイエンスの融合的アプローチ」）

用いた金属表面形成過程観察や大阪大学大学

株式会社ダイセル
上席技師

院基礎工学研究科および数理・データ科学教
育研究センターによる表面形状のＸ線 CT 断

奥山 直人

面画像の3D データ解析による現象の支配因子の同定やそれに及ぼす金属物性の影響、接合強度への応力集中の影響、の理解が進んスタディグループ実施内容

だ。この成果は、データ関連人材育成プログ
ラム全国ネットワークキックオフミーティン「データサイエンスと基礎工学の融合的アプ
ローチ」

グ（2020年３月４日開催）にて紹介した。

㈱ダイセルのグループ企業（ダイセルミラ
イズ㈱）において、マルチマテリアル化、軽量スタディグループを実施してみてのご意見・ご感想化、信頼性向上、高機能化及びコストダウンを達成することができる金属／異種材料接合®

®

技 術：DLAMP を開 発している。DLAMP

は、レーザによる完全ドライプロセスで金属表面を処理後、異種材料を流し込むことで、
アンカー効果により高い接合強度を実現する。接合強度や品質の更なる向上のため、レーザによる金属表面処理過程や接合強度に及ぼす種々の条件の影響等の基礎的知見を積み重ねる必要があるが、短時間での金属の融解、流動、気化を伴う複雑な現象を含んでおり、データサイエンス・接合科学・熱流体工
学・材料力学を専門領域とする複数の教員と学生の協力が得られるスタディグループに参画することで、弊社のみではアプローチ困難
な基礎的知見の獲得を試みた。その結果、大阪大学接合科学研究所による高速度カメラを
04 D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report「種々の専門領域の教員との繋がり」
従来の共同研究（特定の評価技術や専門領

1 データサイエンス『実践コース』におけるスタディグループ

域を持つ一研究室との共同研究）と比較して、スタディグループの持つ最大の利点は、異なった専門領域を持つ複数の教員の知力が得られることである。この利点によって、企業単独
ではともすれば近視眼的な検討に終始してしまい、「手も足も出ない」と判断してしまっていた課題に対しても、幅広い視点から解決に向けた新たなアプローチが見出されることである。もう一つの利点は、短期・集中とは言え、複数の教員と同じ課題を取り組むことにより、各教員の専門領域を我々自身がより深く理解することが出来、各教員と人的な繋がりを得ることが出来ることである。この繋がりにより、将来の別の課題に対しても、新た構築することが出来、課題解決に対する一つに適切な教員の参画を得た上で、複合的観点のシステムとして有効に活用することが出来を持つ、スタディグループ体制をスムースにる。

個数が亀裂進展や内部応力場に与える影響の大阪大学

大学院基礎工学研究科
博士前期課程１年

山田 翔

ケーススタディを行いました。
スタディグループに参加して良かったことは、普段の研究活動では得られない多くの経験を得られたことです。スタディグループでスタディグループ実施内容・感想

は、数理をご専門とされている先生方と協力して課題の解決に取り組み、異分野に関する多くの知識を得ることができました。この際スタディグループではダイセルミライズ㈱感じたことはチームワークの重要性です。今による DLAMP 技術（金属・異種材料接合技

回のスタディグループで与えられたテーマは術）に関して、繊維強化による接合強度への難しく、私一人では太刀打ちできないもので影響の評価に取り組みました。課題へのアプ

したが、様々な専門性を持った人が集まってローチとしては、繊維を含んだ金属・異種材

議論することで、解決へのアプローチを見つ

料モデルを作成し、有限要素法に基づくコン

けることができました。非常に貴重な経験をピュータシミュレーションを通した力学解析得ることができました。ありがとうございまを行いました。これにより、繊維の配向度やした。
D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report05数理・データスタディグループ Ⅰ（2020年度）「生体作用に影響する因子の可視化」

パナソニック株式会社
アプライアンス社
主任技師

春日井 秀紀実施日

2020年10月24日〜12月19日

３つの RNA クラスター（免疫、毛生成、活性酸素）への分類。②：照射、非照射における遺伝子発現量比から Pathway の推定。③：①、②の結果と論文等に基づく各過程の細胞
応答のシグナル伝達経路の推定。④ TGF β

スタディグループ実施内容-Smad のシグナル伝達経路の数理モデルを構築・解析し関連するSmad 因子の特定、Smadファミリーの量比に応答ばらつき依存がある「細胞の光刺激応答の定量的解析」

ことの示唆。今回の数理モデル利用は、従来弊部門のフィロソフィーは「心と体の健やの細胞実験等の方法にはない方法となり、本かさ」です。この考えのもと、光や電気など分野において新たな知見を得る方法であるとの刺激を用いた美容機器をお客様に提供して確認できました。

います。商品の研究開発は「効果」と「安全」を両立し、多くの方にご使用頂けることを目標として、医学的なアプローチに取り組んでスタディグループを実施してみてのご意見・ご感想います。
光刺激を与えた場合に起きる毛母細胞のアコロナ禍の影響もあり、全４回のうち初回

ポトーシスと毛排出という現象（以後、抑毛と最終報告会は Web 実施、課題検討の２回は現象）の研究における課題は効果の個人差で対面で実施させていただきました。このようす。この解決方法として生体作用に影響を及な中、参加していただいた学生様、快諾してぼす因子（RNA）の反応過程（Pathway）をいただいた岡田先生には感謝を申し上げま

数理モデルによる可視化ができれば、個人差す。これまでの研究開発は、過去の知見と経の無い施術要件を抽出できると考え、①抑毛験に基づき、複数の仮説を立て、物理刺激用

現象の因子：RNA、②反応過程：Pathway のの実験装置試作〜検証を繰り返し実施するたモデル化に取り組んでいただきました。ご参め、膨大な時間が必要です。更には、生物学加頂いた学生の皆さんからは、バイオインフォ

は未解明の部分があるため、仮説どおりの結マティクスと数理モデリングを組合せた解析果が出ないこともあります。その一方、生体方法を提案いただき、新たに４つの知見を得

内反応過程を数学的にモデリング、統計学的られました。①：遺伝子発現量パターンからに捉えることができれば確度の高い仮説を構

06 D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report

1 データサイエンス『実践コース』におけるスタディグループ

築できると考えるも、社内に技術手段が無くが、影響因子・シグナル伝達経路等の数理モ

取 組 む ま で 至 っ て い ま せ ん で し た。今 回デル化ができたことに今後の発展性を強く感

MMDS を通じて数理モデルやバイオインフォ

じた次第です。本手法をお客様の心と体を健マティクスを駆使されている蛋白質研究所のやかにしていくための商品開発に役立てられ

岡田研究室の学生の皆さんと検討できたこと

るよう、研究を継続してまいります。

は良い経験でした。数日という短期間でした

パターンを示す遺伝子の機能を推定しまし大阪大学

大学院理学研究科 生物科学専攻
博士後期課程１年井元 宏明

た。さらに文献調査の結果と合わせ、光照射後の細胞応答の各過程に関与するシグナル伝達経路を特定しました。⑵ではまず⑴の結果に基づき、TGF β -Smad シグナル伝達経路にスタディグループ実施内容・感想

注目して数理モデルを構築しました。時系列
データからモデルのパラメータを決定し、さらに感度解析を行うことで光照射による細胞

本研究課題では、提示された RNA シーケン応答の再現・予測と応答のばらつきを生み出スの時系列データをもとに、光照射による生す因子の可視化を行うことができました。

体作用因子の可視化と抑毛機序の定量的な解

このスタディグループを通して、多くのこ明を目指しました。問題解決のためのアプとを学ばせていただきました。特に、普段あローチの仕方については自由に決めることがまり意識しないことでしたが、大学・大学院できたので、バイオインフォマティクス⑴、で身につけた知識及び技術がどのように問題

数理モデリング⑵の二つを組み合わせ課題の解決のために社会へ実装され還元されていく解決を試みました。⑴では類似した発現量変か、その過程の一端に携わる貴重な経験をさ動を示す遺伝子セットごとに分類し、各発現せていただきました。ありがとうございました。
D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report07数理・データスタディグループ Ⅳ（2019年度）「顧客のニーズを反映させた
マーケティング戦略提案」
株式会社カウネット

事業推進室 事業戦略ユニット

鳥居 勇佑

実施日

2020年２月13日〜３月10日

筋」に関する仮説をより具体化することをテーマに掲げ、取り組みを進めて参りました。
活動としては、分析手法の概念とアルゴリ
ズムの説明をいただいた後に、データ分析→

スタディグループ実施内容

結果共有→ディスカッション→データ分析→・・・というサイクルを回し、考察を深めていきました。

弊社は Web やカタログを通じたオフィス用品通販事業「カウネット」を展開しております
が、事業環境は市場の成熟化に加えて、新規

スタディグループを実施してみてのご意見・ご感想プレイヤーの参入、EC/Web 技術の高度化など大きな変化が押し寄せております。このよ

これまでは、「分析手法の選択」や「分析結うな状況において、顧客 / 購買データから顧客果の解釈」に課題を感じておりましたが、アの購買行動をより深く理解し、顧客との関係

ルゴリズムの数学的説明や、学術的な視点か性を深めていくことが何よりも重要だと考え、らの考察をいただけたおかげで、分析〜考察

データ分析の高度化に注力してきました。

までがスムーズに進みました。また、我々の2018年秋からの「DuEX インターンシッ

持つ事業視点、マーケティング視点と掛け合プ」の活動を皮切りに、統計解析知識や R/

わせて考察を深め、仮説の具体化に繋げるこPython を用いたプログラミングスキルの向とができたと思います。

上に取り組んで参りました。しかし、「どの手

ただし、このような取り組みは一試みに過ぎ法を用いて分析してよいかわからない」「出てず、同様の分析〜考察を何度も試みながら精きたデータの解釈が分からない」など、弊社度を向上させていく必要があると強く感じてい

単独でデータ分析の高度化を進めることに限ます。個人としては、統計解析の知識やスキル界を感じておりました。

アップを続けていくこと。企業としては、この過去の取り組みを通じて「優良顧客化へのノウハウを蓄積することに加え、社内の統計解道筋」の仮説構築に向け、足掛かりは掴んでお析の理解、データ人材の育成 / 採用、データ環

りましたが、それ以上先に進めませんでした。

境整備などをこれまで以上に進めていくことが施策を講じるには、購買行動をより具体化する求められます。弊社単独での活動だけでは限界必要があったのです。そこで今回の「DuEX スがあるため、このような産学協同の取り組みをタディグループ」では、過去の取り組み内容や継続することで考え方（ソフト）と環境（ハー課題、購買行動の仮説を共有し、分析方針のド）を常にアップデートし続け、更なる分析のディスカッションを経て、「優良顧客化への道

高度化を試みていきたいと考えております。

08 D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report2 医療データ『基礎・実践コース』におけるスタディグループ

2

医療データ『基礎・実践コース』におけるスタディグループ

医療データスタディグループ Ⅰ（2019年度）「生命現象のシミュレーション」

情報通信研究機構
総括研究員

吉原 基二郎スタディグループ実施内容

実施日

2019年4月26日〜4月28日

がどのように変化するのか検討を行った。

スタディグループを実施してみてのご意見・ご感想
た く さ ん の 微 分 方 程 式 を た て、そ れ を
Python のプログラムに載せて実際に数値の動きをグラフで可視化してみる、という未体“ ローカル・フィードバック仮説 ” のモデリング

験の手法が興味深かった。実際の生物現象の2005年に Science 誌に発表した記憶の一

理解に役立てたい。若いインストラクターの般原理候補として案出した“ローカル・フィー

先生方が丁寧にプログラムの動かし方を教え

ドバック仮説 ”（右下図）のモデリングを行ってくださったおかげで、慣れないプログラム

た。この仮説は、神経細胞と神経細胞がつなの操作法を容易にマスターすることができた。

がるシナプスの両側から両方の細胞が伝達物質を出し合ってお互いに強め合うことで記憶を保持すると仮定する。フィードバックがループを作っているので、ひとつひとつの過程について微分方程式をつくり、それが一周して元の過程に戻るように微分方程式をつくっていった。それらの微分方程式をPython
上で simulation を行って、各パラメータの値
D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report09

医療データスタディグループ Ⅱ（2019年度）「基礎と臨床の数理腫瘍学」

実施日

2019年８月９日〜８月11日

秋田大学大学院

医学系研究科 器官病態学講座
医員

伊藤 行信

スタディグループ実施内容「動脈パッチ血管新生におけるVEGF 濃度勾配とその数理モデル」
我々はウサギ生体内で動脈組織片を静脈に貼り付けることで、動静脈奇形に類似する新生血管が誘導される現象を発見しました

今回、スタディグループに参加して鈴木先（Scientiﬁc Reports 2018）（図Ａ）。本誘導

生はじめ諸先生方とともに議論を重ねる中法においては新生血管が到達する動脈移植片で、過去の文献から細胞性粘菌が走化性因子

での VEGF 濃度は低く、新生血管の伸び出すの濃度が減少する方向に進むことが報告され根元にあたる既存の動脈付近が最も VEGF 濃ており、この細胞性粘菌の動きを内皮細胞の度が高くなっていました（図Ｂ）。血管新生が動きにも応用できるのではないかと着想しま伸長していく過程を可視化することを目指しした。改めて既存の血管新生数理モデルを詳ていましたが、生体内の現象を詳細に可視化

しく見てみると、これまでは時間変化の項がすることができませんでした。そこで、数理

非常に小さく、省略されていたことに気がつモデルを用いてこの血管新生の過程を可視化きました。この時間変化の項を利用して、数することを着想しました。しかしながら、こ理モデルを構築し、シミュレーションを行っ

れまでの血管新生数理モデルでは、腫瘍血管たところ、濃度が低い方向へも新生血管が伸新生を中心に考えられており、腫瘍血管新生

長していき、我々の実験結果と合致するデー

では新生血管の伸長目標となる腫瘍部分が最タを得ることができました。今回の血管新生

も血管新生因子が高くなります（図Ｂ）。濃度

数理モデルの改変によって、より実際の現象

勾配が正反対の本モデルに応用することは困に近い数理モデルに改良することができたも難に思われました。

のと考えられました。

10 D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report2 医療データ『基礎・実践コース』におけるスタディグループ

鈴木貴先生をはじめとしたスタッフの方々、スタディグループを実施してみてのご意見・ご感想

参加された先生方のご指導、ご協力により、非常に分かりやすく作業を進めることができました。生物系の研究では実験と実験の間をスタディグループに参加し、実際に数理モ

埋めきれないことも多いのですが、数理モデ

デルの作成からシミュレーション、実際のデー

ルはそれらの間を埋めることができる重要なタとの照合という一連の流れを経験すること

実験ツールの１つになりうると考えられます。

ができました。数理モデルは難しいものとい

今後も諸先生方のご協力をいただきながら、う思い込みがありましたが、大阪大学 MMDS研究を進めていきたいと思いました。

医療データスタディグループ Ⅲ（2019年度）「創薬を目指した数理腫瘍学」
熊本大学

生命資源研究・支援センター 分子血管制御分野
助教

村松 昌

実施日

2019年11月１日〜11月３日

るため、モデル化す
ることによって我々の頭脳では処理しきれない多くの情報を迅速かつ正確にシスタディグループ実施内容

ミュレーションすることができ、各分子の重要性や機能を理解することが可能になります。実際には大阪大学や東京大学の先生方に「血管を制御するメカニズムを数理モデル化する」

ご指導いただきながら、実験データに基づい私が今回のスタディグループで取り組んだ

た連立常微分方程式の立式から、専用の数理研究は、血管の制御メカニズムを数理モデル

解析ソフトを用いたシミュレーションまで丁化して、分子レベルでの理解を深めるという寧にご指導いただき、論文化の目標が具体的ものでした。血管は、体の隅々に栄養と酸素に見えてくるまで遂行することができました。

を供給して生命を維持するだけでなく、がんや動脈硬化などの病的環境下でも病態の進展や治癒に重要な役割を担っています。血管内スタディグループを実施してみてのご意見・ご感想

皮細胞は血管の内腔を覆う細胞であり、様々な刺激に応答して血管の恒常性維持や、血管「共同研究型研修の素晴らしさを実感」

新生に働きます。刺激に対する適切なシグナ

私は分子生物学の研究者なので、数理モデ

ル応答は非常に複雑かつ厳密に制御されていルについて全くの素人でした。初めは何をし
D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report11たらいいのか、どのように進めていくのかとても不安でしたが、実際にスタディグループ
に参加させていただき、少しずつですが理解して、データサイエンスの数学的な面白さや様々なことに応用できる可能性の高さに驚きました。私の持参した課題に複数の大学から来られた分野の異なる研究者の先生方と連日ディスカッションし、試行錯誤していく中で徐々にモデル化が進んでいくのを目の当たりにすると、「こうやって新しい分野の研究は進んでいくんだ」と実感することができました。
実際に数理モデルやデータサイエンスを応用
して生物学の理解を深める研究は、世界的にも注目を集めており、我々もその最先端にいるんだと感じることができ、研究者冥利に尽うな機会を提供してくださった大阪大学の鈴きました。これから DuEX での共同研究で作木先生をはじめ、東京大学の伊東先生のご協り上げた成果をなんとか論文化し、世界に発力に心から感謝致します。ありがとうござい信していきたいと思います。この度はこのよました。

医療データスタディグループ Ⅰ（2020年度）「シグナル伝達系と空間分布」
大阪大学大学院

医学系研究科生態病態情報科学（三善研究室）
准教授

鎌田 佳宏

実施日

2020年６月26日〜６月28日症の母地となるため、慢性膵炎患者を囲い込
み、膵癌発症のリスクの高いこの集団でサーベイランスを展開することが膵癌早期発見につながります。我々は、今回8000人超の健診受診者データを用いて体格指数、血液検査なスタディグループ実施内容

ど健診で得られるデータを用いて慢性膵炎患者を予測できる方法についてスタディグルー
プで検討しました。慢性膵炎の診断は腹部超「慢性膵炎の非侵襲的診断方法の開発」

音波検査で膵管拡張、あるいは膵臓内石灰化膵癌は最も予後不良の悪性腫瘍であり、早のある症例としました。解析方法は解析ソフ

期診断が極めて重要です。慢性膵炎は膵癌発トＲを用いた統計解析（ロジスティック回帰

12 D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report2 医療データ『基礎・実践コース』におけるスタディグループ

分析、ステップワイズ法、Lasso 回帰）を行

での解析を行っていくことができればと考え

い、欠損値を含む症例は除外しました。解析

ています。その際も是非スタディグループでの結果を ROC 曲線の AUC で評価したとこ

いろいろご教示いただきながら検討できればろ、AUC=0.79と良好な診断能を有する判別幸いです。また初めて参加したスタディグ法を見いだすことができました。

ループ（2019年８月９〜11日）の際に行った肝臓病理組織の数理モデル診断についてはスタディグループを実施してみてのご意見・ご感想その後の研究を継続し、発展してソフトウェ
ア開発を現在進めております。こちらについても今後検討を進めていきたいと考えていま

今回学生３名と私と三善教授（最終日）のす。さらにこれまで検討してきた検査所見、５名でスタディグループに参加させていただ

病理像に加えて、超音波診断画像を中心としきました（2020年６月26〜28日）。３回目のた消化器疾患画像診断像を交えた検討を今後参加になります。私はこれまで消化器疾患の行うことができればと思っています。最後に臨床データを用いた統計解析を独学で行ってなりましたがご指導いただきました MMDS のきました。独学であるが故、決まり切ったパ

皆様に感謝申し上げます。

ターンでの解析で検討してきましたが、今回のスタディグループ参加で統計解析についての考え方を深く学ぶことができ大変ためになりました。３日間のスタディグループの期間での検討中に予想外の結果が出ることもありましたが、その原因・解析方法の是非について丁寧に教えていただき、感謝いたします。
今回は単年度の横断研究のデータ解析のみ行
いましたが、今後数年以上経過を追った症例
D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report13

タディグループに参加し、非常に膨大な項目

大阪大学

医学系研究科保健学専攻三善研
博士後期課程１年

飛鳥 達也

数から診断に有用だと思われる検査項目を様々な手法を用いることで割り出すことができ、非常に有意義な時間だったと感じています。またこれらの項目の割り出しにあたって

スタディグループ実施内容・感想

は、ご指導に当たっていただいた先生が非常に丁寧で、かつ気さくに教えてくださり、大スタディグループの参加にあたって変感謝しております。さらに、スタディグルー

私は今回、様々な血液データをもとに、慢プの成果を別のグループの方や先生方ととも性膵炎の診断に有用なバイオマーカーを統計に発表しあう機会もありました。その時の的に探し出すことを目的として、スタディグ

discussion を通して新たな知見を得ることがループに参加させていただきました。私は医できました。今回の解析に使った R ソフトを学系の学部出身ですので数学に関する深い知

駆使することによって、実験データだけでは識はまったくなかったのですが、予備知識を見えてこない有用なパラメータの活用法が可

勉強するための講義動画など資料作りも大変視化でき、大変貴重な経験をさせていただい

丁寧でありがたかったです。また、実際にスたと思っております。

考えられるが、この制御機構に関する数理モ

東京大学

デルの雛形を事前に準備し、本スタディグルー

医科学研究所助教

プではシグナル分子の核―細胞質移行を組み

伊東 剛

込んだ数理モデルの作成ならびにパラメータの推定を行った。数理モデルは常微分方程式

スタディグループ実施内容

により記述し、Ｒを用いて解析を行った。パ
ラメータは論文を読んで文献値を探し、文献「神経筋伝達を担うアセチルコリン受容体の値が得られないものについては感度分析を行

発現制御シグナルの解明」という課題についい、妥当な値を推定した。その結果、AChRて 取 り 組 ん だ。神 経 筋 接 合 部（NMJ:の発現に関与するシグナルの特性について一

Neuromuscular junction）はアセチルコリ

定の理解が得られた。

ン（ACh）を伝達物質とするシナプスである
が、NMJ の形成には筋特異的なチロシンキ
ナーゼ MuSK とそのアダプター分子 Dok7のスタディグループを実施してみてのご意見・ご感想活性化による ACh 受容体（AChR）の発現誘

私は数理モデルの改良、パラメータ設定に導が必要である。AChR の発現誘導には複数関するアドバイザーとして参加させて頂きまのシグナル経路による制御が関与しているとしたが、私以外の参加者は数理モデルに初め

14 D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report2 医療データ『基礎・実践コース』におけるスタディグループ
て触れる分子生物学の研究者でした。細胞内しない因子に意識を向けることにより、新しシグナル伝達の常微分方程式を用いた数理モ

い気付きが得られていたように思います。

デルはシステムズバイオロジーの領域では確

スタディグループは３日間にわたって皆で立された理論ですが、分子生物学の研究者か一つの課題に集中して取り組むことにより、らすると、初見で取り扱うには少し難易度が解決の糸口を見い出す非常に良い機会である

高かったかもしれません。特に数理モデル作と考えます。一点だけ、最後に発表を公開す

成の部分では、コンピュータ言語を用いて微るため、未発表データを扱うことが難しく、分方程式を記述する方法について、事前に学守秘義務があるとより踏み込んだ議論ができんでおく必要があるように思いました。また、るのではないかと思います。最後に、新型コパラメータの文献値は生物物理学分野の論文

ロナの影響により大阪大学と東大医科研をリで報告されているため、畑違いの論文を読みモートでつないで行いましたが、無事に行う

込むのに苦労していたようでしたが、分子濃ことができ、関係者の皆様に御礼申し上げま

度や反応速度など普段の研究ではあまり着目す。

医療データスタディグループ Ⅳ（2019年度）「腫瘍悪性化経路解析」
大塚製薬

新薬開発本部
バイオメ
トリックス部 臨床薬理室

佐々木 智啓実施日

2020年３月６日〜３月８日

ル活性化パターンの違いによるアウトプットの変化をシミュレーションで検討しました。
普段の業務ではこのように大きなサイズのモデルを扱うことが少なく、未知のパラメータが非常に多い条件ということも少ないので、スタディグループ実施内容・感想

そのような場合にどう対処すべきかを考えることが非常に良い経験となりました。また、腫瘍悪性化経路解析について、特にアセチアカデミアの先生と議論しながら、各パラメー

ルコリン遺伝子発現を制御する転写因子の制タの生理学的な意義を考え、モデルに反映さ御機構を数理モデルを用いて表現し（既報モ

せていく作業も貴重な体験となりました。最デルを利用）、MAPK 経路の活性化による転写

後に、行った作業を先生方の前で発表し、今因子発現への影響をシミュレーションで検討

後の展望についてご意見いただけたことも有しました。数理モデルは15の微分方程式、21

難かったです。今後、このような生理学的なのパラメータから成り、その内半数が文献値・モデルを構築する業務が増えていくことが予

実験値のない未知パラメータであったため、想されており、機会があれば自社のデータで最終的なアウトプットに影響を及ぼす重要なの例について、スタディグループ内で議論さパラメータを感度分析で特定し、またシグナ

せて頂ければと思います。
D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report15

医療データスタディグループ Ⅱ（2020年度）「生命情報の伝達」

公益財団法人がん研究会

がん研究所
部長

八尾 良司

実施日

2020年８月28日〜８月30日

伝子は、様々ながん種のドライバーとして知られ、分子標的治療薬の開発が進んでいます。したがってその数理モデルを作成し、薬効予測ができれば、がんの治療法開発に大きく貢献できることは間違いありません。

スタディグループ実施内容

オルガノイド培養は、試験管内で生体組織を培養する新しい技術です（図1B）。がん研
究所では、隣接するがん研有明病院と密接な

2020年８月28日から30日に行われましたＣ

連携のもと、手術検体から多数のオルガノイ

コーススタディグループ II「生命情報の伝達」

ドを樹立しています。今回は、RAS 変異があに参加しました。大阪大学から中村直俊先生

る大腸がんオルガノイドとないものを用いて、と榎本将士先生にご来所頂き、がん研究所で

MEK 阻害剤を作用させた時に生じるシグナル

開催させて頂きました。課題は「RAS シグナ

経路の変化の測定値を用いました（図1C）。

ル伝達経路の数理モデルとその解析」です。

RAS シグナルは化学反応速度論に基づい

RAS シグナルは、EGFR-RAS-RAF-MEK-て、30変数の連立常微分方程式による数理モ

ERK というキナーゼ（リン酸化酵素）で構成

デルが報告されています。今回はこのモデルされる細胞内シグナルです（図1A）。RAS 遺に、最近明らかになった ERK から EGFR への

図1

フィードバックを導入しました。このことにより MEK 阻害剤によるシグナル経路の阻害と、薬剤半減期に応じた緩やかな回復を再現することができました（図2A）。しかし RAS
変異によるシグナル経路への検討では、観察された ERK 活性の変化は再現されていません（図2B）。
RAS シグナルは、細胞生物学的、生化学的な解析が最も進んだ古典的な細胞内情報伝達経路です。数理モデルでうまく再現できなかったことから、モデル化には、さらに改善の余地があるように思います。さらに、細胞

16 D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report2 医療データ『基礎・実践コース』におけるスタディグループ

の形質転換など、あらたな考慮すべき生体反以上に深く理解することができるようになる

応があることも示唆しています。一方で、そと感じています。

もそも３日間という長時間の生命現象を、化最後になりますが、コロナ感染が懸念され学反応速度論で再現しようとしたことに無理るなかで、がん研究会でスタディグループをがあったのかもしれません。これらの課題を開催して頂きました鈴木貴先生に深く感謝申

克服することにより、発がん過程を、今までし上げます。

図2

熊本大学
皮膚科
助教

梶原 一亨

ノムの治療耐性メカニズムが徐々に解明されつつあります。私の専門であります皮膚がん
では、未だこれらの研究基盤が確立されておりません。ゲノム情報を俯瞰する際に、がん
ゲノム進化の理解が極めて重要であり、そのスタディグループ実施内容・感想

複雑性を図示化した遺伝子進化系統樹作成が不可欠です。DuEX プログラムＣコース「スタディグループ」に参加させていただき、変がんゲノム解析により、発がんメカニズム

異同定作業の段階から御助言いただきましや治療標的分子の同定に関する知見が解明さた。系 統 樹 解 析 を 完 遂 し、臨 床 現 場 へ のれています。近年、同一症例多領域組織検体

フィードバックが最終目標となります。ひきを用いたIntratumor heterogeneity（腫瘍内つづき密に連携させていただければと思いま

不均一性）解析により、がんゲノム進化の概す。

念が確立され、治療の最大障壁であるがんゲ
D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report17

医療データスタディグループ Ⅲ（2020年度）「生活習慣病、遺伝子疾患、癌を誘発する
シグナルの数理モデル」

実施日

2020年12月18日〜12月20日

京都産業大学

へと性質を変化させることができれば、現行

板野 直樹

されます。私たちは、糖代謝のリプログラミ

治療を補完する新たながん治療法として期待

生命科学部
教授

ングが、がん幹細胞性の維持と薬剤耐性の拡大に働くことを明らかにしてきました。糖代

スタディグループ実施内容

謝には複数の代謝酵素が関係しており、どの酵素反応を阻害することが最も効果的にがん幹細胞の性質を失わせることができるのか、

がん幹細胞性を制御する細胞内糖代謝の数理解析を実施して実験的なアプローチでは時間とコストがかかるだけでなく、技術的な困難を伴います。そ

がん幹細胞は、化学療法に対する治療抵抗

こで、糖代謝酵素群から最適な創薬ターゲッ

性を示し、がん再発の原因と考えられていまトを特定し、効率的な阻害条件を決定するたす（図）。今日、がん幹細胞制圧に向けた創薬

めに、数理科学的なアプローチを試みること研究が進むなか、がん幹細胞の示す薬剤耐性にしました。運良く大阪大学 数理・データ科

は、標準化学療法が奏功しない最大の要因に

学教育研究センターの鈴木貴教授にご理解いなっています。仮に、がん幹細胞の薬剤耐性

ただき、共同研究を開始することができましを低下させ、標準化学療法で治療可能な細胞た。スタディグループでは、糖代謝に関する

18 D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report2 医療データ『基礎・実践コース』におけるスタディグループ

数理モデルを構築してシミュレーションによ

め、学生さんに一から指導を仰ぐ状況でしる実験データの再現を試み、現在までにプロた。まず、対象となる糖代謝反応について、トタイプのモデルを完成しました。また、数酵素の反応速度式の一般式を用いて、プロト

値シミュレーションにより予想された結果がタイプの数理モデルを完成させました。そし得られています。今後は、数理モデルをよりて、パラメーターを変化させてシミュレーショ

実用的な段階へと最適化し、創薬研究へと展ンを繰り返し、予想した結果が得られた時は、開していきたいと考えています。

少なからず興奮いたしました。数理解析では、すぐに結果が得られます。実験研究で同様のスタディグループを実施してみてのご意見・ご感想

結果を得るためには、数か月ないし数年を要します。数理のもつポテンシャルを強く感じるとともに、今後、創薬研究に応用すること

スタディグループを実施するまでは、数理解析のスキルが無く、ソフトウェア操作につで、新薬の開発が格段に進むと大いに期待しています。

いても全く知識がありませんでした。そのたることを目指しました。

東京大学

医科学研究所 人癌病因遺伝子分野
博士課程前期１年

小宮 みこ

私の普段の研究は実験ベースであり、今まで数理モデル解析を用いて生命現象を説明しようとしたことはありませんでした。もちろん生命現象の解明には実験は不可欠です。しスタディグループ実施内容・感想

かし現在行われている実験では明らかにできないことも多々あります。数理モデル解析はその実験ベースでの生命現象の解明のかゆい

私は生活習慣病、遺伝子疾患、癌を誘発す

ところに手が届く手法だと感じました。数理

るシグナルの数理モデルについてのスタディモデル解析をするにしてもそのための実験グループに今回初めて参加させていただきま

データは必要ではありますが、同じ量の実験した。このスタディグループでは血管内皮細データでも数理モデル解析を用いるのと用い胞における NFAT 活性化の数理モデル解析をないのとでは得られる結果の量が変わってく

テーマに行いました。NFAT の数理モデルはるように感じます。

過去にいくつか報告がありますが、うまく実

今回このスタディグループに参加し数理モ

験データを説明できないため、これに改良を

デル解析を体験したことで今後の研究に関し加え、さらにパラメーターのフィッティングても視野が広がりました。どうもありがとうを行うことでシミュレーションの精度を高めございました。
D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report19

3

医療データ『基礎・実践コース』
における PBL

医療データ PBL Ⅰ（2019年度）「血管新生シミュレーション」

中外製薬株式会社
臨床薬理部

齋藤 智久
臨床薬理企画１グループマネジャー 中井 清彦
臨床薬理解析グループマネジャー

実施日

2020年１月18日〜２月23日

ることを目指しました。具体的には、Free
FEM++ を用いて論文に記載の数式を図にするところから始めました。もともと大阪大学で研究していたモデルがあったので、そちらをベースに遊走因子の影響等を追加し、一定時間のシミュレーションが可能となりましPBL 実施内容

た。今後はこちらを次のベースとして活用し、経時的な血管新生における抗 VEGF 薬の影響を可視化することで、立体構造を意識した作

血管新生シミュレーション（1/18〜2/23）
抗 VEGF 薬の作用機序解明を念頭に、３次用機序の解明に取り組んでいければと考えております。

元空間における血管新生を定式化し、経時的な変動をシミュレーションにより見える化す

PBL を実施してみてのご意見・ご感想
最初に衝撃を受けたのが、とにかく数式に強いことに圧倒されました。豊富な知識と経験に裏打ちされたご提案と、黒板を縦横無尽に駆け巡る偏微分方程式及びそこから得られるであろうアウトプットのイメージで、「これはうまくいくんじゃないか」という確信がす

20 D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report3 医療データ『基礎・実践コース』におけるPBL

ぐに得られました。また、我々は一変数の経

我々も経時的予測を業務としているのです

時的予測を業務としているのですが、複数変が、最近は特に新規モダリティへの挑戦や数の経時的な変動をすぐにイメージできる力

Quantitative Systems Pharmacology の台に刺激を受けました。さらに、イメージする

頭など、これまで構築したモデルではなかなためのツールにも精通しており、様々な提案

か手出しができない時代の波を感じておりまをいただいて会社に戻ってから早速インスす。その際、基礎に立ち返り、数式の意味す

トールして試してみました。作成したプログるところを深く考察し、その数式を実装 / 見ラムを共有いただいたのも非常にありがたえる化するという手法は、新しいモデル構築

かったです。今後こちらをベースに薬剤効果を目指す際の一つの強力な武器であると、改を追加することで、新たな挑戦への道筋が開めて実感した次第です。

けました。

医療データ PBL Ⅰ（2020年度）

実施日「深層学習を用いた医用画像処理」

マスワークス合同会社

アプリケーションエンジニアリング部

大開 孝文

2020年８月８日、８月22日に合成生物学の学生競技会 iGEM*においてもバイオロジーの数理モデルの活用がされている。
今後、数理モデルのシミュレーションを活用した研究が更に深まると想定される。

PBL 実施内容

その中で、公開モデルをどのように扱うのかについて、実習形式で扱い、モデルをスク
ラッチから開発、パスウェイの改変などを行

システムバイオロジーのシミュレーション演習（8/8）
近年、医薬品の開発研究において、細胞おい、モデルの評価を行った。
深層学習を活用した画像処理（8/22）

よび生化学的ネットワークレベルで動的相互

近年、AI を活用した解析技術などが日々進作用を記述し、システムレベルで理解するア

化して、気軽に AI の活用ができる時代になっプローチが行われている。そのバイオロジーてきている。本セッションでは、古典的な画の数理モデルは各種論文や、BioModels* な像処理から、深層学習を利用する範囲まで実どのサイトなどで公開されており、研究者が習形式で扱った。特に古典的な画像処理で幅広く利用することが可能となっている。更は、マウス操作での GUI アプリケーションを
D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report21活用して、画像のセグメンテーションとモルを置いたものとしました。

フォロジーを行った。その次に深層学習を用

両日とも、MATLAB®（MathWorks Inc.）

い る 方 法 で は、R-CNN（Region Basedと、画像処理においては MATLAB online とConvolutional Neural Networks）* と呼ば呼ばれるクラウド環境を使い作業を行いましれる方法での物体認識を行った。一般的にはた。受講者の皆様は、GUI でのマウス操作が教師データを多数用意する必要があるが、各多かったので、プログラミング初心者でも簡

自で各教師データ用の画像にラベリングする

単に始める事ができました。それゆえ作業や作業を行い、深層学習のモデルで学習し、検プログラミングよりも、解析の内容にアプロー証するフェーズまで行い、一連の作業の体験

チする事ができ、解析の本質を深く理解されを実施した。

ました。

BioModels：http://www.ebi.ac.uk/biomodels/iGEM：https://igem.org/Main_Page
R-CNN：https://en.wikipedia.org/wiki/Region_Based_Convolutional_Neural_
Networks

本 PBL では、医学系の方がメインの参加となり、コンピュータ・サイエンスについて詳しく無い方でも参加できるような作業内容とPBL を実施してみてのご意見・ご感想

しましたが、一部発展的な内容も含まれ、さらにコロナ禍でリモートでの講義という影響もあり、その場ですぐに作業を理解できるも

本 PBL では見通しの立ちそうなテーマを選のでは無かったかもしれませんが、今後の研定し、受講される方々には解析において必要究などに役立つという言葉を頂いており、当なエッセンスを体験していただくことに重き

初の目的は達成する事ができました。

22 D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report3 医療データ『基礎・実践コース』におけるPBL

医療データ PBL Ⅱ（2020年度）「生命科学の数理モデリング方法の習得」

京都大学
特定助教

田﨑 創平

実施日

2021年１月16日、１月23日

PBL を実施してみてのご意見・ご感想数理モデルとは？数理モデリングとは何でPBL 実施内容

しょうか？―この問いから始めて、目的に合う数理モデリング・シミュレーションの実現へと誘うような構成を狙いました。機械学習

生命現象を記述する方法は多岐に渡りまをはじめとするデータ科学が「第４の科学」

す。本セッションでは、生命科学でみられるとして隆盛を極める今日、「第３の科学」であ

数理モデルを概観し、受講者が関心を持てる

るシミュレーションの科学が凋落したかとい現象のシミュレーションを可能とするモデリ

うと、いまだその重要性を失うものではない

ング方法を習得するとともに、数値解析・実と感じています。今後も現象をしっかりと見験データ活用・ 理論的考察のためのモデル駆据えて「数理モデル」を考えた上での「デー動型の解析アプローチを学びます。

タ科学」が力を発揮すると信じています。このたびの PBL では特に、生命科学における数
理モデリングが主題となっております。受講者のひとりひとりが、生命システムを適切にモデル化することを基礎から学
び、実際にシミュレーションする術を手にいれることを目指しました。知りたいことは人それぞれであり、その多様な動機に合う数理モデリングを行う
お手伝いとなっていればと思います
し、将来的には何らかの生命科学研究分野の深化に寄与できればそれは望外の喜びです。数理モデリングに限らずですが、科学研究においては自身の目
的・真に解き明かしたいターゲット現
D-DRIVE

2020 Study group・PBL Report23

象を見失わないことが肝要です。この PBL を通じて、私自身がそれを改めて強く感じましたが、このことを参加者の皆様とも共有できたのではないかと思っています。
今回は数理モデリングとは何か、から始め、生命現象の数理モデル紹介、数理モデルの基本的枠組みの解説を行いました。その後、最新の研究の話へとつなげていきました。座学式にということでこのような構成にいたしま
したが、数理モデリングの練習問題やクイズなどを細かく交えて、よりインタラクティブな形式も面白いかなと思いました。

的には、メッシュで空間を分割して、拡散過大阪大学

程をモデリング化することを扱いました。以

大学院経済学研究科
博士前期課程１年

長谷川 一輝

前別の PBL で、人口メッシュデータを取り扱いましたが、拡散のモデルを設計できなかったという課題がありました。なので、今回学PBL 実施内容・感想習した内容を理解することで、人口などのメッシュデータにおいて拡散過程をモデリングし、経済・ビジネス上の分析にも役立てられたら自然科学から社会科学への知識の拡散過程がアツい！

というように思っています。
集中講義や PBL 型授業の魅力は、幅広い分

近年社会分野のモデリングは、「口コミの野の学生が参加でき、開講分野ならではの考

ネットワーク上の伝搬」、「構内の動線設計にえ方や実践の方法を自分の分野に持ち帰るこよる人間同士の衝突回避」など、微分方程式とができる点にあると思います。集中型の授や拡散過程を用いるモデルを扱うことが増え

業は、学科の教育体系の中に埋め込まれた講ています。そのため、私は本授業を、数学の義方式の授業と異なり、それ自身が独立した

生命科学分野への応用事例について、自身の授業を展開します。そのため、学科で常識と分野への応用の余地を模索するために受講しされるような基礎知識の要求量が少なく、幅ました。

広い分野に窓が開かれていることが特徴です。

本 PBL は、FreeFEM++ を用いて、微分系のシミュレーションを行う授業でした。具体24 D-DRIVE

2020 Study group・PBL ReportD-DRIVE データ関連人材育成プログラム（全国ネットワーク）
実施体制
電気通信大学

東京医科歯科大学

データアントレプレナー
フェロープログラム

医薬・創薬データサイエンス
コンソーシアム

データ関連人材育成プログラム（D-DRIVE）

は代表機関による全国ネットワークの強みを活かし、企業と学生のインタラクティブマッ

チングによるインターンシップや異分野連
携・産学共同研究を狙いとするスタディグ

幹事機関

大阪大学

大阪大学
データ関連人材育成
関西地区コンソーシアム

早稲田大学

協働機関

東京大学・
数理人材育成協会

高度データ関連
人材育成プログラム

ループ、PBL による実践的な研修プログラム、
キャリア開発の支援、技術相談、講演会、研修会等のオープンな議論と人材交流のための機会を提供することで、特定の企業・業界と個別大学の取り組みを超えた無数の産学協同の可能性の喚起とデータサイエンスとの掛け算ができる博士人材の全国的な育成を目指し北海道大学ています。さらに、これらを通して産業の活

次世代スマートインフラ
管理人材育成コンソーシアム

性化に資することを目的としています。

HP

https://ddrive.jp/

D-DRIVE 技術相談窓口
事業の一環としてHP に技術相談窓口を開設。
産業技術に関するご相談を広く受け付け、全国ネットワークを活かした提言・指導・助言や、スタディグループ・インタラクティブマッチングと連動した課題解決法の提示など、ご相談内容に対する解決の支援を行う。

https://ddrive.jp/consultation/
スタディグループ

相談・課題

D-DRIVE
HP
技術相談窓口D-DRIVE 代表機関
受講生
インタラクティブマッチング→インターンシップ

2021.3