令和二年度︵二〇二〇年度︶

学

生

便

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令和２年度
東北大学大学院情報科学研究科（2020 年度）

目次

目

次

理念………………………………………………………………………………………………………

1

ディプロマポリシー・カリキュラムポリシー………………………………………………………

1

専攻の紹介………………………………………………………………………………………………

2

月別主要日程（令和₂年度）…………………………………………………………………………

4

令和₂年度・令和₃年度カレンダー…………………………………………………………………

5

令和₂年度（2020年度）情報科学研究科授業日程表…………………………………………………

7

履修関係等
◦情報科学研究科履修内規…………………………………………………………………………

9◦情報科学研究科関連科目等履修要項……………………………………………………………

12◦前期課程授業科目表及び授業要旨………………………………………………………………

13◦共通基盤科目………………………………………………………………………………………

14◦情報基礎科学専攻…………………………………………………………………………………

15◦システム情報科学専攻……………………………………………………………………………

35◦人間社会情報科学専攻……………………………………………………………………………

56◦応用情報科学専攻…………………………………………………………………………………

74◦後期課程授業科目表及び授業要旨（各専攻共通）……………………………………………

91◦科目ナンバリング…………………………………………………………………………………

97◦履修を推奨するコースの説明…………………………………………………………………… 111（情報数学コース、システムデザインコース、ソフトウェアコース、タフサイバーフィジカ
ルAIコース、情報リテラシー教育コース、空間情報科学コース、メディカルバイオサイエ
ンスコース、グローバルスキル育成コース、Information Technology and Science Course）◦Data Sciences Program（DSP）Ⅱ… …………………………………………………………… 125（国費外国人留学生の優先配置を行う特別プログラム）◦国際共同大学院プログラム……………………………………………………………………… 129（データ科学国際共同大学院プログラム、機械科学技術国際共同大学院プログラム）◦博士課程教育リーディングプログラム………………………………………………………… 135（マルチディメンジョン物質理工学リーダー養成プログラム）◦産学共創大学院プログラム……………………………………………………………………… 141（未来型医療創造卓越大学院プログラム、人工知能エレクトロニクス卓越大学院プログラ
ム、変動地球共生学卓越大学院プログラム）◦原子炉廃止措置工学プログラム………………………………………………………………… 155◦東北大学学際高等研究教育院について………………………………………………………… 157◦情報科学研究科博士後期課程学生特別支援制度について……………………………………… 159◦他の大学院等における修学及び海外留学等について………………………………………… 161

目次

学生留意事項等◦学生留意事項……………………………………………………………………………………… 165◦学生生活上の相談について……………………………………………………………………… 171◦情報科学研究科「教育相談室」について……………………………………………………… 172◦情報科学研究科学生事故処理指針……………………………………………………………… 173◦火災や事故の場合の緊急・救急連絡方法……………………………………………………… 174◦東北大学安否確認システム登録方法…………………………………………………………… 175

資格等◦教育職員免許状取得について…………………………………………………………………… 177

諸規則◦東北大学大学院通則……………………………………………………………………………… 181◦東北大学大学院通則細則………………………………………………………………………… 200◦東北大学学位規程………………………………………………………………………………… 202◦東北大学大学院情報科学研究科規程…………………………………………………………… 210◦東北大学学生の授業料の免除及び徴収猶予及び月割分納の取扱いに関する規程………… 216◦東北大学における入学料の免除及び徴収猶予に関する取扱規程…………………………… 221◦東北大学研究生規程……………………………………………………………………………… 223◦東北大学研究生規程細則………………………………………………………………………… 226◦情報科学研究科におけるハラスメントの防止等に関する内規……………………………… 227◦情報科学研究科における学生相談に関する内規……………………………………………… 229

教職員一覧◦教職員一覧………………………………………………………………………………………… 231

情報科学研究科関係キャンパス配置図◦青葉山キャンパス………………………………………………………………………………… 239◦片平キャンパス…………………………………………………………………………………… 240◦川内キャンパス…………………………………………………………………………………… 241

理念及び専攻の紹介
理念及び専攻の紹介

理 念

人間や社会を動かす要因が“もの”から“情報”へ移り、コンピュータ・ネットワークが社会のさ
まざまな領域に広く浸透するにつれ、情報が人間に働きかけ、社会を動かし、また、その結果として人間や社会がさらに情報を生み出すという循環が生まれている。この循環が人類の未来を豊かなものとするためには、情報の伝達や処理に関する科学だけでなく、人間や社会に係わる情報の意味や価値に関する科学を、情報科学として体系化し発展させることが必要不可欠となる。「情報科学研究科」
では、自然科学、人文科学、さらには社会科学にわたる学際的・総合的な情報科学を発展させ人類の知的資産として創成するとともに、優れた人材を育成する。

前期課程 ディプロマ・ポリシー
情報科学研究科では、次に掲げる目標を達成した学生に修士の学位を授与する。
①情報科学を基盤とした文理を横断する広い視野と専門的知識・技能に基づいて、専攻分野において独創的な研究を遂行する能力又は高度に専門的な職業に従事できる能力を有している。
②社会的及び学問的ニーズを踏まえつつ、高い倫理と責任をもって、情報科学の推進を通して社会の発展に貢献することができる。
③国際的視野とコミュニケーション能力を有し、世界に向けて研究成果を発信すること、又は高度に専門的な職業に活かすことができる。

前期課程 カリキュラム・ポリシー
情報科学研究科では、ディプロマ・ポリシーで示した目標を学生が達成できるよう、以下の方針に基づき教育課程を編成・実施する。
①情報科学を基盤とした文理を横断する広い視野と専攻分野に関する専門的知識・技能の獲得を促す
ために、共通基盤科目及び専門科目からなる多彩な履修推奨コースを提供すると共に、論文作成等に係る研究指導体制を整備する。
②研究遂行に求められる高い倫理とプロジェクト管理能力を育む機会、及び学内外における幅広い社
会的経験の場を提供する。
③学修成果の評価基準を明示するとともに、修士論文又は特定の課題に基づいて研究成果の審査及び試験を適切に行う。

１－1－

理念及び専攻の紹介
理念及び専攻の紹介

後期課程 ディプロマ・ポリシー
情報科学研究科では、次に掲げる目標を達成した学生に博士の学位を授与する。
①情報科学を基盤とした文理を横断する豊かな学識と高度の専門的知識・技能に基づいて、専攻分野において自立して独創的な研究を遂行し指導できる能力、又は高度に専門的な職業に従事できる卓越した能力を有している。
②社会的及び学問的ニーズを踏まえつつ、独自の発想や高い倫理と責任をもって、情報科学を推進し、社会及び学問の発展に貢献することができる。
③高度な国際的視野と高いコミュニケーション能力を有し、世界水準の研究成果を発信し、それによって国内外における情報科学分野の研究を先導すること、又は高度に専門的なリーダーとして職域を牽引することができる。

後期課程 カリキュラム・ポリシー
情報科学研究科では、ディプロマ・ポリシーで示した目標を学生が達成できるよう、以下の方針に基づき教育課程を編成・実施する。
①情報科学を基盤とした文理を横断する豊かな学識と専攻分野に関する高度な専門的知識及び技能の獲得を促すために、論文作成等に係る研究指導体制を整備する。
②研究遂行に求められる高い倫理観、プロジェクト管理能力、及びリーダーシップを育む機会を提供する。また、国内外で最先端の研究成果について学び協働して研究活動を行う場を提供する。
③学修成果の評価基準を明示するとともに、博士論文に基づいて研究成果の審査及び試験を適切に行
う。

専攻の紹介
情報基礎科学専攻
計算科学、ソフトウェア科学など情報科学の本質を探る基礎理論、超並列計算、大規模高速ネット
ワークなどのための次世代の計算機科学、情報科学の幅広い可能性を探る数学と数理科学など、未来に向けての情報基礎科学の研究と教育を行い、将来の情報科学をリードする人材を養成する。
システム情報科学専攻
システムを対象とした数理情報学の研究、情報の解析、処理、伝達のアルゴリズムとメカニズムの研究、知能システムやロボティクスの研究を行うとともに、高度の専門的知識を体得し、情報システ
ムを中心としたこれからの世界のリーダーとなる人材を養成する。
人間社会情報科学専攻
人間社会の観点から「情報」の本質を解明し、人間・社会科学とシビル・エンジニアリングとの学際的連携によって人間社会システムに関する多画面的情報を総合する研究方法を開拓し、現代社会が直面している環境、都市、人口、資源エネルギーなどに関する諸問題の解決を目指す。

２－2－

理念及び専攻の紹介
理念及び専攻の紹介

応用情報科学専攻
ユビキタスネットワーク社会が進展する中、自然と共生する人間の健康・福祉社会を創ることを目指した情報科学の創出と人材の育成を行うため、生命、健康、認知、ロボット、流動システムなどに関わる情報学の研究と、実社会の多様な「個」の問題解決に、ハード及びソフトの先進的情報技術を応用した研究教育を推進する。

３－3－

授業日程等

授業日程等

月別主要日程（令和２年度）
月

教務全般

奨学金・授業料免除等

その他

４

入学式（中止）入学・進学・編入学オリエンテーショ
ン（中止）
第１学期授業（４月２０日～８月７日）
第１学期履修手続き（中旬）日本学生支援機構
・第一種（無利子貸与）奨学生募集
・第二種（有利子貸与）奨学生募集
・第一種奨学生予約採用決定
第１学期授業料届出銀行口座からの引落し（在学生）
第１学期授業料届出銀行口座からの引落し（新入生等）

工明会学生部員推薦
学術振興会特別研究員募集
リサーチ・アシスタント募集

５

６

東北大学創立記念日（６月２２日）
論文題目提出［９月修了予定者］*（ＭＣ２、ＤＣ３）８

夏季休業（８月１１日～９月３０日）
博士・修士論文提出［９月修了予定者］*（ＭＣ２、ＤＣ３）

９

学位記授与式（９月２５日）
１０月入学・進学・編入学者オリエンテーション（９月３０日）*

11

日本学生支援機構
・第一種及び第二種奨学生採用決定
第２学期授業料免除等願書配付
入学料免除許可通知
第１学期授業料免除許可通知

７10

定期健康診断（５月中旬）

第２学期授業料免除等願書受付

オープンキャンパス
（９月２１日～２２日）

第２学期授業（１０月１日～１２月２５日・１月４日～２月２日）
第２学期履修手続き（中旬）
論文題目提出［３月修了予定者］*（ＭＣ２、ＤＣ３）

第２学期授業料届出銀行口座からの引落し工明会運動会（未定）

日本学生支援機構
・貸与終了者返還説明会

東北大学大学祭（１０月３０日～１１月１日）
教育職員免許状授与申請

冬季休業（１２月２８日～１月３日）

第２学期授業料免除許可通知

博士論文提出［３月修了予定者］*（ＤＣ３）

日本学生支援機構
・適格認定
・業績優秀者返還免除申請受付（第一種奨学生）
2021 年度第１学期授業料免除等願書
配付・受付

12

１

２

修士論文提出［３月修了予定者］*
（ＭＣ２）

３

学位記授与式（３月２５日）（学士、修士、博士）2021 年度ティーチング・ア
シスタント募集*印の日程は、変更がある場合がありますので、研究科 Web ページ等で確認してください。

－4－4

授業日程等

授業日程等

令和２年度（2020年度） 情報科学研究科授業日程表（2020.4～2021.3）

日
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0
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４
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4

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憲法記念日 みどりの日 こどもの日

５
月

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昭和の日

日

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元日

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成人の日

23

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7

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6

勤労感謝の日

文化の日

6

16

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4

10

19

28

3

大学祭

9

9

18

27

29

8

8

17

敬老の日 秋分の日

28

2

16

20

27

1

15

10

3

9

14

山の日

2

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9

1
7

1
８
月

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2

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金

1
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木

6

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水

5

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火

4

10

2

月

天皇誕生日

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斜字太字 は授業日及び補講日です。
１学期の5/6（水）、7/23（木）、7/24（金）は休祝日ですが授業を行います。
１学期の6/22（月）は創立記念日ですが授業を行います。
１学期の6/27（土）は土曜日ですが、月曜日の授業を行います。
１学期の7/11（土）は土曜日ですが、火曜日の授業を行います。
１学期の8/1（土）は土曜日ですが、水曜日の授業を行います。
２学期の11/26（木）は月曜授業日です。

－5－

建国記念の日

20
春分の日

27

授業日程等
授業日程等

令和３年度（2021年度） 情報科学研究科授業日程表（2021.4～2022.3）

日
2
0
2
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４
月

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授業日程等
授業日程等

令和２年度（2020 年度） 情報科学研究科授業日程等

１． 授業期間
第１学期

令和 2 年 4 月 20 日（月）～令和 2 年 8 月 7 日（金）（補講期間含む）

第２学期

令和 2 年 10 月 1 日（木）～令和 2 年 12 月 25 日（金）令和 3 年 1 月 4 日（月）～令和 3 年 2 月 2 日（火）（補講期間含む）※1 5 月 6 日（水）、7 月 23 日（木）、7 月 24 日（金）は休祝日だが授業を行う※2 6 月 22 日（月）は創立記念日だが授業を行う※3 6 月 27 日（土）、7 月 11 日（土）、8 月 1 日（土）は土曜日だが授業を行う
6 月 27 日は月曜日、7 月 11 日は火曜日、8 月 1 日は水曜日の授業日※4 11 月 26 日（木）は月曜日の授業日

２．休業期間春季休業

令和 2 年 4 月 1 日（月）～ 令和 2 年 4 月 17 日（金）夏季休業

令和 2 年 8 月 11 日（火）～ 令和 2 年 9 月 30 日（水）冬季休業

令和 2 年 12 月 28 日（月） ～ 令和 3 年 1 月 3 日（日）学期末休業 令和 3 年 2 月 3 日（水）～ 令和 3 年 3 月 31 日（水）３．行事予定・東北大学入学式

令和 2 年 4 月 3 日（木）（午前）
＜カメイアリーナ仙台＞（中止）

・情報科学研究科オリエンテーション 令和 2 年 4 月 3 日（木）（午後）
＜情報科学研究科大講義室＞（中止）
・創立記念日令和 2 年 6 月 22 日（月）・オープンキャンパス

令和 2 年 9 月 21 日（月）・22 日（火）・学位記授与式（９月修了者）

令和 2 年 9 月 25 日（金）（午後）
＜川内萩ホール＞

・情報科学研究科学位記伝達式

令和 2 年 9 月 25 日（金）（午後）（９月修了者）＜情報科学研究科中講義室＞

・情報科学研究科オリエンテーション 令和 2 年 9 月 30 日（水）
（午後）
（予定）
（１０月入学・進学・編入学者）＜情報科学研究科大講義室＞

・大学祭

令和 2 年 10 月 30 日（金）～11 月 1 日（日）（予定）

・学位記授与式

令和 3 年 3 月 25 日（木）（午前）

（学士・修士・博士）
・情報科学研究科学位記伝達式＜カメイアリーナ仙台＞
令和 3 年 3 月 25 日（木）（午後）
＜情報科学研究科大講義室＞

４．入試関係・大学院推薦入試

令和 2 年 7 月 6 日（月）・大学院上期入試

令和 2 年 8 月 25 日（火）～8 月 27 日（木）・大学院下期入試【日程Ⅰ】

令和 3 年 1 月 30 日（土）～1 月 31 日（日）・大学院下期入試【日程Ⅱ】

令和 3 年 3 月 1 日（月）～3 月 3 日（水）

－7－

履

修

関

係

情報科学研究科履修内規
情報科学研究科履修内規東北大学大学院情報科学研究科履修内規
平成 17 年 12 月 27 日 制定
（趣旨）
第1条 この内規は、東北大学大学院情報科学研究科規程（平成5年規第130号。以下「規程」という。）
第6条第1項及び第3項の規定に基づき、東北大学大学院情報科学研究科（以下「本研究科」という。）
において開設する授業科目、単位数及び履修方法について定めるものとする。
第2条 本研究科において開設する授業科目、単位数及び履修方法は、前期2年の課程（以下「前期課程」という。）にあっては別表第1に、後期3年の課程（以下「後期課程」という。）にあっては別表第2による。
第3条 本研究科に、情報数学コース、システムデザインコース、ソフトウェアコース、タフサイバ
ーフィジカルAIコース、情報リテラシー教育コース、空間情報科学コース、メディカルバイオサイ
エンスコース、グローバルスキル育成コース、Information Technology and Science Course及び情報リテラシー教育専門職養成プログラムを置き、その履修方法については別に定める。
附 則
1 この内規は、平成18年1月1日から施行する。
2 平成16年度以前に入学、進学及び編入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、この内規の規定にかかわらず、この内規施行の日の前日において改正前の規程により適用されていた授業科目、単位数及び履修方法とする。
附 則
1 この内規は、平成18年4月1日から施行する。
2 平成17年度以前に入学、進学及び編入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第1（情報基礎科学専攻専門科目ソフトウェア構成論の項、システム情報科学専攻専門科
目ソフトウェア構成論の項並びに人間社会情報科学専攻専門科目コミュニケーション表現分析、語用論分析、意味構造分析、統語構造分析、社会基盤の経済分析及び地域計画特論の項に係る部分を除く。）の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則
1 この内規は、平成19年4月1日から施行する。
2 平成18年度以前に入学、進学及び編入学した者の授業科目、単位数及び履修方法 については、改正後の別表第１（情報基礎科学専攻専門科目インターンシップ研修の項、システム情報科学専攻専
門科目インターンシップ研修の項並びに応用情報科学専攻専門科目インターンシップ研修、情報科学特別講義Ⅰ、Ⅱ及びⅢの項を除く。）の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則
1 この内規は、平成 20 年 4 月 1 日から施行する。
2 平成 19 年度以前に入学、進学及び編入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第 1（情報基礎科学専攻専門科目機械工学フロンティア、イノベーション創成研修の項、
システム情報科学専攻専門科目機械工学フロンティア、イノベーション創成研修の項、人間社会情報科学専攻専門科目社会制度論の項並びに応用情報科学専攻専門科目機械工学フロンティア、イノ
ベーション創成研修の項を除く。）及び別表第 2（関連科目情報システム特論、情報システム特別講義、国内インターンシップ研修並びに国際インターンシップ研修の項を除く。）の規定にかかわらず、なお従前の例による。

－9－情報科学研究科履修内規

情報科学研究科履修内規

附 則
1 この内規は、平成 21 年 4 月 1 日から施行し、改正後の別表第 2 中、インターネット工学の項については、平成 20 年 10 月 1 日から適用する。
2

平成 20 年度以前に入学、進学及び編入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第 1（別に定める科目及び情報リテラシー教育専門職養成プログラムの履修方法を除く。）
及び別表第 2 の規定（別に定める科目及び情報リテラシー教育専門職養成プログラムの履修方法を除く。）にかかわらず、なお従前の例による。
附 則
1 この内規は、平成23年4月1日から施行する。
2 平成22年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則
1 この内規は、平成24年4月1日から施行する。
2 平成23年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則
1 この内規は、平成 25 年 4 月 1 日から施行する。
2 平成 24 年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則
1 この内規は、平成 26 年 4 月 1 日から施行する。
2 平成 25 年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則
1 この内規は、平成 27 年 4 月 1 日から施行する。
2 平成 26 年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則
1 この内規は、平成 28 年 4 月 1 日から施行する。
2 平成 27 年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則
1 この内規は、平成 29 年 4 月 1 日から施行する。
2 平成 28 年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則
1 この内規は、平成 30 年 4 月 1 日から施行する。
2 平成 29 年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則
1 この内規は、平成 31 年 4 月 1 日から施行する。
2 平成 30 年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。

－10－情報科学研究科履修内規
情報科学研究科履修内規

附 則
1 この内規は、令和 2 年 4 月 1 日から施行する。
2 平成 31（令和元）年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２（各専攻共通専門科目データ科学特別研修の項を除く）の規定にかかわらず、なお従前の例による。

－11－情報科学研究科関連科目等履修要項

情報科学研究科関連科目等履修要項

情報科学研究科関連科目等履修要項
平成 6 年 2 月 10 日 制定
１ 本研究科規程第 6 条第 2 項の関連科目の履修については、次によるものとする。
(1) 本研究科前期課程の学生は、本研究科履修内規（以下「履修内規」という。）別表第 1 の関連科目を履修する場合は、学年又は学期の初めに履修届を提出しなければならない。
(2) 前項の履修届の提出にあたっては、指導教員の承認を得なければならない。
(3) 関連科目として認める授業科目は、次のとおりとする。
1)本研究科の他専攻の前期課程の授業科目
2)本学の他研究科の前期課程及び修士課程の授業科目
3)本学の学部の専門教育科目
4)その他本研究科教授会が認める授業科目
２ 本研究科規程第 6 条第 4 項の関連科目の履修については、次によるものとする。
(1) 本研究科後期課程の学生は、履修内規別表第 2 の関連科目を履修する場合は、学年又は学期の初めに履修届を提出しなければならない。
(2) 前項の履修届の提出にあたっては、指導教員の承認を得なければならない。
(3) 関連科目として認める授業科目は、次のとおりとする。
1)本研究科の前期課程の授業科目
2)本学の他研究科の授業科目
3)その他本研究科教授会が認める授業科目
３ 専門科目及び関連科目以外の授業科目を履修する場合は、学年又は学期の初めに履修届を提出しなければならない。
附 則
この要項は、平成 6 年 2 月 10 日から施行し、平成 5 年 4 月 1 日から適用する。
附 則
この要項は、平成 10 年 4 月 1 日から施行する。
附 則
この要項は、平成 16 年 12 月 16 日から施行し、平成 16 年 4 月 1 日から適用する。
附 則
この要項は、平成 19 年 4 月 1 日から施行する。

－12－

前期課程（共通基盤科目）
前期課程（共通基盤科目）

令和２年度（2020 年度）前期課程授業科目表及び授業要旨○ 本研究科の授業科目は、共通基盤科目、専門科目及び関連科目に区分されています。
○ 修了要件の単位数は 30 単位以上であり、そのうち共通基盤科目 4 単位以上、所属専攻の専門科目
16 単位以上を修得してください。

別表第１（前期課程）（共通基盤科目）
授業科目

情報法律制度論

情報倫理学

学際情報科学論

人文情報科学概論

単

位

授 業
時 間

必
修

選
択

Ⅰ

2

2

河村 和徳

2

徳川
靜谷
内田
中尾
原
金谷

2

2

2

2

2

担当教員

備考

Ⅱ

直人・菅沼
啓樹・曽根
克哉・森
光之・戸次
塑・直江
吉成・酒井

拓夫
秀昭
一郎
一夫
清隆
正夫

各テーマ担当教員
窪
岡田
河村
徳川
堀田
森
和田

俊一・伊藤
彩・小川
和徳・篠澤
直人・藤原
龍也・邑本
一郎・森田
裕一

左記授業科目のうちから、4 単位以上を選択履修すること。

亮
芳樹
和久
直哉
俊亮
直子

○ 共通基盤科目は、すべての専攻にわたって共通的に開設している科目です。
○ 共通基盤科目の視点
1. 情報科学の分野の仕事にたずさわる人間が基本的に具備しなければならない知識を提供する
授業科目
2. 情報科学の研究と教育水準を将来にわたり高めていくために、共通に必要な学問的基盤となる授業科目
3. 本研究科がめざす学際的総合科学としての情報科学を進展させるために、現在の専門分野が異なる学生が共有することが望ましい知見を与える授業科目－13－

前期課程（共通基盤科目）
前期課程（共通基盤科目）

授業要旨（共通基盤科目）
情報法律制度論

2 単位

学際情報科学論

2 単位

Legal System in Information SocietyInterdisciplinary Information Sciences

選択 Ⅰ

選択 Ⅱ

河村 和徳

各テーマ担当教員

情報通信技術(ICT)の発達によって、法律としてこれまで情報科学を基盤とし、学際的な知識を具体的な問題解決

意識しなかった分野まで、我々は配慮しなければならなくの実践に役立てる経験を通して、その有用性を理解する。

なった。それは肖像権や著作権といった民法レベルにとどこれにより実世界を捉える基盤としての新しい教養を身にまらず、公文書のあり方や個人情報保護のあり方など幅広つける。このために本講義では次のような実践的なプログい。法律は強制力を有しているので、知らなかったでは済ラムを提供する。学生はこの内の１つを選択して履修する。

まされない部分もあり、また法律が我々の研究を制約する（１）センサー情報を使った e-ヘルスケアサービスの創出可能性も十分ある。我々は法律にかかわる問題についても、（２）データに基づくプロスポーツ選手のパフォーマンス

技術と同じように人並み以上の知識を有する必要があるし、評価とチーム強化戦略策定

市民社会の一員としての技術者と市民との橋渡しを努めな（３）Web システムのグループ開発実践

ければならない。この講義は、情報セキュリティ、知的財（４）心理状態を生体情報から測る

産権、個人情報など、ICT にまつわる法律問題を解説する
一方、情報社会の到来によって制度がどのように変容してこれらのプログラムでは数人のグループワークを行って設定された目標を達成する経験を積む。

いるのか理解することを目標とし、講義を進めていく。
人文情報科学概論 2 単位
情報倫理学

2 単位

Humanities and Social Studies in Information Sciences

Information Ethics

選択 Ⅰ

選択 Ⅰ

窪 俊一 他

徳川 直人 他

主に情報科学研究科に所属する人文科学系の教員がそれ

現代社会は、情報技術なしには機能しえない。そして、情報技術の進展とその浸透が私たちの社会にもたらす恩ぞれの研究分野・専門の立場から高度情報化社会における問題を論じる。

恵・利便性は、飛躍的に増大しつつある。しかし同時に、高度情報化社会は種々の技術的・法制度的・倫理的な問題にも直面している。「情報倫理学」は、そのような問題群
を多角的・学際的に検討していくために構築された学問領域である。講義の題材を手がかりにして自分自身で考えな
がら、問題への感性と認識を深め、情報社会のなかで生きることの意味をつねに問い直していくことは、これからの社会の一員にとって不可欠の基本的素養である。

－14－

前期課程（情報基礎科学専攻）
前期課程（情報基礎科学専攻）

情報基礎科学専攻（専門科目）
単

位

授 業
時 間

必
修

選
択

Ⅰ

情報基礎数理学Ｉ22

情報基礎数理学Ⅱａ2

情報基礎数理学Ⅱｂ2

情報基礎数理学Ⅲ2

情報基礎数理学Ⅳ

2

情報数学基礎演習

授業科目

担当教員

備 考

Ⅱ
宗政 昭弘

隔年（偶数年度）開講

須川 敏幸

隔年（偶数年度）開講

田中 太初

隔年（奇数年度）開講

村上斉

隔年（奇数年度）開講

2

瀬野 裕美

隔年（偶数年度）開講
2020 年度は開講しない2

2

田谷 久雄（宮城教育大学）

離散数学

2

2

島倉 裕樹

確率モデル論2

高信頼システム

2

2

張山 昌論
ｳｨｯﾃﾞﾔｽｰﾘﾔ ﾊｼﾀ ﾑﾄｩﾏﾗ

計算数理科学

2

2

山本

計算理論

2

2

（未定）

計算機構論

2

2

青木 孝文・伊藤 康一

知能集積システム学

2

2

羽生 貴弘（電気通信研究所）
張山 昌論
ｳｨｯﾃﾞﾔｽｰﾘﾔ ﾊｼﾀ ﾑﾄｩﾏﾗ

並列分散計算科学

2

2

（未定）

隔年（偶数年度）開講
2020 年度は開講しない

ソフトウェア基礎科学22

住井英二郎・松田 一孝

隔年（奇数年度）開講

アーキテクチャ学

22

小林 広明・佐藤 雅之※G30 course 開講科目

情報論理学

2

2

中野 圭介

コミュニケーション論2

高性能計算論

2

2

滝沢 寛之

暗号理論

2

2

静谷 啓樹・酒井 正夫
磯辺 秀司

広域情報処理論

2

2

工藤 純一

機械工学フロンティア

2

システム情報数理学Ｉａ2

システム情報数理学Ｉｂ2

システム情報数理学Ⅱ

2

システム情報数理学Ⅲ

2

アルゴリズム論

2
2
2

2

2

福泉 麗佳

悟

長谷川 剛・北形

22020 年度は開講しない

元※G30 course 開講科目

隔年（奇数年度）開講

機械系担当教員2原田 昌晃

隔年（偶数年度）開講

船野 敬

隔年（奇数年度）開講（未定）

2020 年度は開講しない

2

坂口

茂

隔年（奇数年度）開講

2

2

周
鈴木

暁・伊藤 健洋顕隔年（偶数年度）開講※G30 course 開講科目

知能システム科学

2

2

篠原

歩・吉仲

亮

隔年（奇数年度）開講

自然言語処理学22

乾 健太郎・鈴木潤

情報システム評価学

2

2

全

2
2

－15－

眞嬉

※G30 course 開講科目

前期課程（情報基礎科学専攻）

前期課程（情報基礎科学専攻）

単

位

授 業
時 間

必
修

選
択

Ⅰ

コンピュータビジョン

2

2

岡谷 貴之

知能制御システム学

22

橋本 浩一・鏡システム制御科学

2

2

音情報科学

2

高次視覚情報処理論

2

情報コンテンツ学

2

融合流体情報学

2

2

（未定）

隔年（偶数年度）開講
2020 年度は開講しない

ソフトウェア構成論

2

2

大堀

※G30 course 開講科目

応用流体力学22

石本淳
伊賀 由佳（流体科学研究所）

情報技術経営論2

2

渡辺 勝幸（非常勤講師)

物理フラクチュオマティクス論

2

2

田中 和之

応用微分方程式論

2

2

田中 和之

応用知能ソフトウェア学

2

2

菅沼 拓夫・阿部後藤 英昭

情報ネットワーク論2

2

曽根 秀昭・水木 敬明

ブレインファンクション集積学

2

2

堀尾 喜彦

隔年（奇数年度）開講

バイオメディカル情報解析学

2

2

（未定）

2020 年度は開講しない

先端技術の基礎と実践

2

2

中尾 光之 他

セキュア情報通信システム論

22

本間 尚文（電気通信研究所）

授業科目

2

複雑系統計科学1

情報基礎数理学特選2

2

システム情報数理学特選2

2

Information Technology
Fundamental22Computer Science Fundamentals

2

時系列解析論2

数値解析学Ⅰ

2

備 考

慎吾

2

吉田
平田
坂本
伊藤
塩入
曽

2

北村 喜文・髙嶋 和毅

2English Communication

担当教員

Ⅱ

和哉（工学研究科）※G30 course 開講科目
泰久（工学研究科）
修一
彰則（工学研究科）
諭・栗木 一郎加蕙（電気通信研究所）

淳・上野 雄大※G30 course 開講科目

亨

A student whose motherlanguage is English
cannot get the credit.
※G30 course 開講科目
集中講義、Web ページで周小山 慎介（統計数理研究所）
知します。
集中講義、Web ページで周下川 航也（埼玉大学）
知します。
集中講義、Web ページで周大浦
学（金沢大学）知します。
集中講義、Web ページで周（未定）（非常勤講師）
知します。
※G30 course 開講科目
集中講義、Web ページで周（未定）（非常勤講師）
知します。
※G30 course 開講科目
今村 文彦（災害科学国際研究所）
山川 優樹（工学研究科）
山本悟
橋爪 秀利（工学研究科）※G30 course 開講科目
槙原幹十郎（工学研究科）
サム マーチー（尚絅学院大
学）

2

1

2
2
2

隔年（奇数年度）開講※G30 course 開講科目
隔年（偶数年度）開講※G30 course 開講科目

－16－

前期課程（情報基礎科学専攻）
前期課程（情報基礎科学専攻）

授業科目

単

位

授 業
時 間

必
修

選
択

Ⅰ

担当教員

備 考

Ⅱ

バイオメカトロニクス2

2

田中 真美（医工学研究科） 隔年（偶数年度）開講

宇宙ロボティクス

2

2

吉田 和哉（工学研究科）

現代文法理論2

意味構造分析

2

言語構造論

2

統語構造分析

2

人間・自然関係論22

森

クリティカル・シンキング

2

2

篠澤 和久

コミュニケーション表現分析2

2

小川 芳樹・菊地言語テキスト解析論

2

形態論分析

2

ミクロ社会経済システム論

2

社会経済ネットワーク分析

2

情報リテラシー論

2

2

堀田 龍也

英語プレゼンテーション

2

2

Steven John Bretherick（非常勤講師）

インターンシップ研修
海外インターンシップ研修

2

菊地

朗

隔年（奇数年度）開講

菊地朗

隔年（奇数年度）開講

2

小川 芳樹

隔年（偶数年度）開講

2

小川 芳樹

隔年（奇数年度）開講

2

2
2
2

2020 年度は開講しない朗

隔年（偶数年度）開講
2020 年度は開講しない（未定）

隔年（奇数年度）開講（未定）

隔年（偶数年度）開講
2020 年度は開講しない

伊藤
2

一郎

亮

藤原 直哉

隔年（奇数年度）開講※G30 course 開講科目

集中講義、Web ページで周知します。
※G30 course 開講科目

1又
は2
1又
は2

情報科学特別講義Ⅰ

1

1

情報科学特別講義Ⅱ1

1

情報科学特別講義Ⅲ1

1

情報科学特別講義Ⅳ

1

1

Topics in Mathematics

2

Computer Hardware Fundamentals

2

Cognitive Science of Higher
Mental Functions2

2

松宮 一道・和田 裕一

ＩＴビジネスマネジメント論

2

2

（未定）

2

金谷 吉成
樋地 正浩（㈱日立ソリュー
ションズ東日本）
髙谷 将宏（㈱エヌエスシー）

情報セキュリティ法務経営論

2

ゲーム理論

2

経済物理学

2

講義を実施する場合は
Web ページで周知します。

2
2

2

瀬野 裕美

※G30 course 開講科目

滝沢 寛之
田中
徹（工学研究科）

隔年（偶数年度）開講※G30 course 開講科目
隔年（奇数年度）開講※G30 course 開講科目

曽
2

道智

藤原 直哉
翁長 朝功（学際科学フロン
ティア研究所）－17－2020 年度は開講しない

隔年（偶数年度）開講※G30 course 開講科目

前期課程（情報基礎科学専攻）

授業科目

前期課程（情報基礎科学専攻）

単

位

授 業
時 間

必
修

選
択

Ⅰ

インターネットセキュリティ

2

ネットワークセキュリティ実践

2

データ科学基礎2

ビッグデータスキルアップ演習

1

データ科学トレーニングキャン
プⅠ
データ科学トレーニングキャン
プⅡ

2

2

1
1

担当教員

備 考

Ⅱ
Glenn M.Keeni（サイバーソ
リューションズ(株)），角田 裕（東北工業大学）
Glenn M.Keeni（サイバーソ
リューションズ(株)），角田 裕（東北工業大学）
山田 和範
サミー バラドラム
山田 和範
サミー バラドラム
山田 和範
サミー バラドラム※G30 course 開講科目

集中講義
※G30 course 開講科目

山田 和範
2

大林
武・西
羽美
山田 和範 他
山田 和範
サミー バラドラム

応用データ科学2

実践データ科学英語2

情報基礎数理学ゼミナール

3

全教員

情報基礎科学ゼミナール

3

全教員

情報基礎数理学研修A

3

全教員

情報基礎数理学研修B

6

全教員

情報基礎科学研修A

3

全教員

情報基礎科学研修B

6

全教員

イノベーション創成研修

6

全教員※G30 course 開講科目
※G30 course 開講科目
ゼミナール、研修 A 及び研修 B は、指導教員の指示に従い、12 単位
必修すること。ただし、創成研修を履修するにあたっては、別に定める授業科目を履修すること。
注 1）参照。

注 1）指導教員の指示の下に、情報基礎数理学ゼミナール、情報基礎数理学研修 A、情報基礎数理学研修 B を合わせた
12 単位又は情報基礎科学ゼミナール、情報基礎科学研修 A、情報基礎科学研修 B を合わせた 12 単位のいずれかを必修してください。
注 2）備考欄※G30 Course 開講科目については、本研究科 Information Technology and Science Course 開講科目のため、英語による講義または英語の資料を併用する講義です。授業要旨を参照してください。
※ 本学「学位プログラム」において開講する科目のうち、本研究科教授会で認めたものは専門科目として認める場合があります。

（関連科目）
本研究科教授会において関連科目として認めたもの。

－18－

前期課程（情報基礎科学専攻）
前期課程（情報基礎科学専攻）

授業要旨（情報基礎科学専攻）
情報基礎数理学Ｉ

2 単位

of spectra of graphs and then discusses more advanced results,

Mathematical Structures I

such as applications to coding theory.

選択 Ⅰ
宗政 昭弘

情報基礎数理学Ⅲ

本講義は，有限ハイパーグラフの代数的理論の入門講義

2 単位

Mathematical Structures Ⅲ

である。一つの有限集合の部分集合からなる集合族がハイ選択 Ⅱ

パーグラフであり，まずその基本的な例を学ぶ。それらの村上

斉

例の性質を通してデザイン理論の枠組となるジョンソン・

結び目とは３次元球面（あるいは３次元ユークリッド空スキームを導入し，その線形代数的性質を明らかにする。

間）に埋め込まれた円周のことである｡ 本講義では、結びその応用として Erdos-Ko-Rado (EKR) 定理を証明する。こ目に関する基本事項を説明する。特に、不慣れな学生のたの定理は極値集合論と呼ばれる理論の代表的な定理である

めに、位相空間の基礎、ホモロジー群の定義および具体的ことから，その理論における中心的な問題を解説し，漸近な計算、それらの応用としての Alexander 多項式を紹介す的な挙動に関する定理を紹介する。

る。

情報基礎数理学Ⅱａ2 単位

情報基礎数理学Ⅳ

2 単位

Mathematical Structures ⅡaMathematical Structures Ⅳ

選択 Ⅱ

選択 Ⅰ

須川 敏幸

瀬野 裕美

ベキ級数は、係数列を通して数列との明白な対応を持ち生命現象や社会現象の特性を科学的に議論するための数（母函数）、これによって数列に関する深い解析を行うこ

理モデリングとは，現象に関する仮定や仮説を数理的に解とが可能となる。一方、数列を解析函数に対応させる方法

釈もしくは表現することによって数理モデルを構築する過はこれに限らず、連分数展開や Schur アルゴリズムなど、程を指す。生命現象や社会現象に関する仮定や仮説の適切他にも重要なものがいくつか知られている。本講義では、

性評価や意味解釈をするためには，生命科学的・社会科学

モーメント問題や信号解析などへの応用を見据えて、これ的な知識とセンスが要求され，数理的な解釈や表現には，らの理論の概説を行う。

数理的な知識とセンスが要求される。数理モデリングは，
生命科学的・社会科学的知識だけ，あるいは，数理的知識

情報基礎数理学Ⅱｂ

2 単位だけでは不可能であり，それらの二つが相まって成立する

Mathematical Structures Ⅱb

過程である。本講義では，数理生物学におけるこの過程に選択 Ⅰ

焦点をおいた基礎理論の解説を行う。

田中 太初
グラフのスペクトルの理論を概説する。Google の情報数学基礎演習

2 単位

PageRank に象徴されるようにグラフのスペクトルは非常

Mathematics for Information Sciencesに幅広い応用を持つが、基本的には実対称行列の固有値・選択 Ⅰ

固有ベクトルを取扱うものであり、線形代数学の知識・理解を深めるための題材としても適当である。本講義ではグ

田谷 久雄（宮城教育大学）
数理的思考のための言葉と記号，情報数学の基礎として

ラフのスペクトルの基礎的事項の解説の後、符号理論への求められる集合，論理，命題，写像，濃度，同値関係，順応用を含む幾つかの発展的な話題についても触れる。

序関係，および，整数の諸性質と合同式，剰余類，群環体

An overview of the theory of the spectra of graphs is given.
Spectraof graphs have quite a wide range of applications,などの代数系，グラフを演習形式で学び，情報数学の論理的基礎と概念の習熟を目指す.

including Google’s PageRank algorithm as a famous example.
The topic is basically about how to handle and use eigenvalues
and eigenvectors of certain real symmetric matrices, so students

離散数学

2 単位

Algebra and discrete mathematics

will be able to deepen their knowledge and understanding of

選択 Ⅰ

Linear Algebra. The course provides an introduction to the theory

島倉 裕樹

－19－

前期課程（情報基礎科学専攻）

前期課程（情報基礎科学専攻）

語学における文法の役割を果たす、集合と論理の記法を（未定）まず学び、その例文の役割を果たす離散数学と代数学の初2 単位

歩における命題を多く学ぶ。集合と論理の記法は現代数学

計算機構論を学ぶ上で必要不可欠であるばかりでなく、コンピュータ

Computer Structures

プログラムの作成から技術的文書の理解と執筆においても、

選択 Ⅰ

論理的な思考をするために重要である。離散数学は、この青木 孝文・伊藤 康一

ような論理的な理解の修練をつむための最適な題材である。

現在，マイクロプロセッサは組み込み用途からスーパーコンピュータにわたる幅広い分野で利用され，現代の情報確率モデル論2 単位

社会を支えるキーテクノロジーとして位置づけられる．本Probability Models

講義では，コンピュータの基本構成とその設計手法の基礎

選択 Ⅱについて講義する．
コンピュータの基本概念，
性能の尺度，

福泉 麗佳

機械命令，演算方式，プロセッサアーキテクチャ（データ

確率モデルはランダム性を伴う現象の数理解析に欠かせ

パスと制御），パイプライン処理による高性能化，応用事ない。講義では、時間発展するランダム現象のモデルとし例などの修得を通じて，ハードウェアとソフトウェアのイて、マルコフ連鎖を扱う。確率論の基礎（確率変数・確率

ンタフェースに関する理解を深めることを目的とする．

分布など）から始めて、マルコフ連鎖に関わる諸概念（推2 単位

移確率・再帰性・定常分布など）を学ぶ。関連して、ラン

知能集積システム学

ダムウォーク・出生死亡過程・ポアソン過程なども取り上Intelligent Integrated Systems

げて、それらの幅広い応用を概観する。

選択 Ⅰ
羽生 貴弘（電気通信研究所）・張山 昌論・ｳｨｯﾃﾞﾔｽｰﾘﾔ ﾊ

なお、学部初年級の確率統計の知識を前提とする。

ｼﾀ ﾑﾄｩﾏﾗ
2 単位

集積回路技術とプロセッサアーキテクチャ，さらに知能

Highly-Reliable System Design

処理が融合された知能集積システムの基礎を講述する．講選択 Ⅰ

義内容は，知能集積システムの意義，高性能化と低消費電張山 昌論・ｳｨｯﾃﾞﾔｽｰﾘﾔ ﾊｼﾀ ﾑﾄｩﾏﾗ

力化を指向したVLSIプロセッサのハイレベルシンセシス，

高信頼システム

情報システムの故障や誤動作に対する高安全・高信頼化

CMOS 集積回路の高性能化と低消費電力化，リコンフィギを実現するための基礎を修得する.具体的には，信頼性の基ャラブルＶＬＳＩ，配線に起因する性能劣化を低減させる

礎概念，冗長性の利用により誤動作を回避するためのフォ

高性能 VLSI の回路技術，電源配線及びクロック分配に関ールトトレラント技術，高安全・高信頼性システムの構成

わる実装技術，システム LSI の統合設計技術などである．

理論と応用について学習する.
並列分散計算科学
計算数理科学

Parallel and Distributed Computing

2 単位

Mathematical Modeling and Computation

選択 Ⅰ

選択 Ⅰ

（未定）

山本

2 単位

悟

自然科学における様々な物理現象を再現するために構築

ソフトウェア基礎科学

2 単位

された偏微分方程式からなる数理モデルをいくつか紹介し、Foundations of Software Science

かつその構築方法やそれを解くための差分解法について講選択 Ⅱ義する。受講生は、講義内容を参考にしながら、独自の数

住井 英二郎・松田 一孝

理モデルと計算プログラムを実際に構築して、その計算結果をレポートとして提出する。

さまざまな社会基盤がコンピュータによって制御されるようになった現代社会では，ソフトウェアの信頼性の保証が極めて重要である．本講義では，数理科学的アプローチ

2 単位を用いてソフトウェアを科学的対象としてとらえ，その動

Theory of Computation

作を厳密に議論・検証する方法について解説する．特に，

選択 Ⅰ

ソフトウェアの記述の基礎となる計算モデルとその形式的

計算理論

－20－

前期課程（情報基礎科学専攻）
前期課程（情報基礎科学専攻）

意味論，
それに基づくソフトウェアの仕様記述，
検証方法，

通信プロトコルや輻輳制御等のネットワーク技術とその高型システムなどについて講義する．

性能化に関する議論、および電子メールや SNS 等のコミュ
ニケーションツールの課題や解決策に関する議論を通じ、アーキテクチャ学

2 単位

情報通信技術に立脚したコミュニケーションシステムにつComputer Architecture

いて理解を得ることを目的とする。

選択 Ⅱ
小林 広明・佐藤 雅之

高性能計算論コンピュータアーキテクチャとはコンピュータのデザイ

2 単位

High-Performance Computing

ンコンセプト、すなわち設計概念(思想)である。本講義で選択 Ⅱ

は、コンピュータの基本処理方式について述べた後、コン滝沢 寛之

ピュータの高性能化に必要不可欠な技術である、命令レベ

高性能計算を実現するスーパーコンピュータシステムに

ル並列処理、ベクトル処理、並列処理のためのコンピュー

ついて、ハードウェアとソフトウェアの両面から概観する。

タ構成方式、制御方式について解説する。さらに、ベクト

本講義では、並列処理の重要性を述べた後に並列処理シス

ルシステムや演算アクセラレータなど、スーパーコンピュ

テムのハードウェア構成方式、並列アルゴリズム設計法、ーティング技術を概観する。詳しくは講義ウェブページ

並列プログラミング手法、および性能評価方法について講

http://www.cal.is.tohoku.ac.jp/class/architecture/ を参照のこと

義する。さらに、高性能計算を支えるメモリシステムにつ（アクセス制限があるので，事前に担当教員に連絡するこいて講義する。
This course reviews high-performance computing systemsと）。
The term "computer architecture" means the concept offrom both aspects of hardware and software. The course talks

designing computers and is also its philosophy. This course begins

about the importance of parallel processing, parallel systemwith the basic principles of computers, and then talks aboutarchitectures, parallel algorithm design, parallel programming, andinstruction-level parallel processing, vector processing, parallel

performance evaluation methodologies. The course also discusses

computingthe memory systems necessary for high-performance computing.

systems,

and

their

controlmechanisms.

Supercomputing techniques such as vector systems andaccelerators are also reviewed. See the class web page

暗号理論

http://www.cal.is.tohoku.ac.jp/class/architecture/ for more details.

Cryptology(Contact instructors to have an access ID).

2 単位

選択 Ⅱ
静谷 啓樹・酒井 正夫・磯辺 秀司

情報論理学

2 単位

情報セキュリティを確立するための基盤となる現代暗号

Logic for Information Science

理論を概観する。その理解に必要な代数学、数論、計算量選択 Ⅱ理論などの基礎事項について知識を準備したのち、離散対

中野 圭介

数問題、素因数分解問題の困難性に基づく代表的な公開鍵プログラムの意味論の構築、プログラムの性質の検証、

暗号方式や、暗号方式の安全性証明に関する基本的な考え

あるいは形式的な仕様記述のためには、形式的論理体系が方について解説する。また、Arthur-Merlin ゲームや対話証

不可欠である。この講義では、プログラムの意味論や白動明、ゼロ知識証明の概念を理解するとともに、情報セキュ

証明システムにおいて重要な役割をはたす等式論理とリダ

リティシステムへの具体的応用、計算量理論との関係など

クションシステムの基礎および応用について論ずる。

についても触れる。

コミュニケーション論

2 単位

広域情報処理論

2 単位

Communication Theory

Environmental Informatics

選択 Ⅰ

選択 Ⅱ

長谷川 剛・北形

工藤 純一

元インターネットに代表される広域ネットワークは、人々人間が持っている判断能力を遥かに超える膨大な情報量の日常生活や仕事に必要なコミュニケーションを支える基の中から必要な情報だけを効率的に抽出して、理解および盤として、人間社会の中に浸透しつつある。本講義では、判断の支援を与える方法についてリモートセンシング衛星－21－

前期課程（情報基礎科学専攻）

前期課程（情報基礎科学専攻）

画像を通して論じる。広域情報処理について多次元ヒスト現れる。特殊な場合を除いて, 一般に解を具体的な既知のグラムによるカテゴリの抽出、画像データベース構築、ア関数を用いて書くことはできない。この授業では, 複合媒

ルゴリズム等を述べる。応用事例として、地球温暖化の原

質上の拡散方程式を含む放物型方程式の基礎理論（解の存因とされる二酸化炭素を大規模森林火災の抑制により緩和

在や解の定性的性質等）を扱う。解析学（関数解析,ソボレする構想を情報科学の視点から講義する。

フ空間, 実解析等）の必要となる道具も準備する。
Partial differential equations appear in models describing

機械工学フロンティア

various natural phenomena. Except some special cases, in general,

2 単位

Project-Based Learning for Frontier Mechanical Engineeringsolutions cannot be written by using concrete known functions. In

選択 Ⅰ

this course, we deal with a basic theory (existence and qualitative（機械系担当教員）

properties of solutions, etc.) of parabolic equations including
diffusion equations on composite media. Necessary tools in

システム情報数理学Ｉａmathematical analysis (functional analysis, Sobolev spaces, real

2 単位

analysis, etc.) are prepared.

Mathematical System Analysis Ia
選択 Ⅰ

アルゴリズム論原田 昌晃
符号理論は、誤りが発生する通信路において、いかに効

2 単位

Algorithm Theory

率よくかつ信頼性が高い情報伝達を行うことが出来るかを

選択 Ⅰ

研究する分野で、数学、情報科学、実用化技術とし、色々

周暁・伊藤 健洋・鈴木顕

な立場からの研究が広く行われている。本講義では、代数

アルゴリズムは、今やシステムの信頼性や高速性を握る的符号理論に関する基礎的な講義を行い、特に、自己双対

重要な鍵となっている。とりわけ、高い信頼性を実現する

符号について、組合せデザインなどの組合せ構造などの関ためには、正しいアルゴリズム開発の知識が必須である。

連に着目して、解説を行う。

本講義では、アルゴリズムを計算機科学の観点から理論的に学び、その基本的な設計法や解析法を体得する事を目的

システム情報数理学Ｉｂ2 単位とする。本講義では、並列アルゴリズム、近似アルゴリズ

Mathematical System Analysis Ib

ム、確率的アルゴリズムなども取り入れ、アルゴリズムの選択 Ⅰ

身近な応用についても触れていきたい。なお、本講義は日船野

本語で行うが、配布資料や定期試験における出題等は英語

敬（主に有限）グラフ上の解析学の基礎について講義を行となる。

う. 扱う内容としては調和関数の性質, Dirichlet 問題,

Algorithms now play a very important role for the reliability

Laplacian の固有値問題, 等周問題, 熱核の性質・評価であand efficiency in several social systems. This course focuses on

る. 上に挙げた中で Laplacian の固有値問題や等周問題はdesign and analysis of algorithms from the viewpoint of

経済性と効率性を兼ね揃えたグラフの構築やクラスタリン

theoretical computer science. We deal with parallel algorithms,

グの話題とも密接に関連してくる. Laplacian の固有値, 等

approximation algorithms, randomized algorithms etc. We also

周定数, 熱核の評価を達成目標の一つとして挙げる.

show some applications of algorithm theory to practical problems.
All materials will be prepared in English although the lecture will

システム情報数理学Ⅱ

be given in Japanese.

2 単位

Mathematical System Analysis II
2 単位

選択 Ⅰ

知能システム科学（未定）Intelligent Systems Science
選択 Ⅰ

システム情報数理学Ⅲ

2 単位

篠原

Mathematical System Analysis III

亮

情報処理技術の進展を背景に知能システムは進化を遂げ

選択 Ⅰ
坂口

歩・吉仲

ているが、
未来情報社会では、より高度な知的機能を有し、高信頼で、また人にやさしいシステムが要望されている。

茂

偏微分方程式はさまざまな自然現象を記述するモデルに

本講義では、その中心的な研究課題のひとつである機械学－22－

前期課程（情報基礎科学専攻）
前期課程（情報基礎科学専攻）

習について、計算量の観点を重視した理論的アプローチを

which we wish to estimate some information about an object or a

中心にして、その基礎から応用までを解説する。

scene from their image(s), such as the categories of objects and thethree-dimensional shape of a scene. Students will first learn a2 単位

series of fundamental concepts, and then study a number of

Natural Language Processing

approaches to the problems of computer vision, where the main

選択 Ⅱ

focus is on deep learning methods.

自然言語処理学乾 健太郎・鈴木潤

情報伝達のためのもっとも重要なメディアは、日本語や2 単位

知能制御システム学

英語など、
だれもが日常で使っている人間のための言語（こIntelligent Control Systemsとば）である。本講義では、言語データからそれが伝達す

選択 Ⅰ

る情報や知識を抽出し加工する自然言語処理技術について、

橋本 浩一・鏡形態素解析、構文解析、意味解析、言語知識獲得などの基礎技術を中心にまなぶ。

慎吾

制御システムとしてロボットを取り上げ、知能的に制御するための手法について講義する。具体的には、ロボット
キネマティクス、ロボットダイナミクス、センシング、ア

情報システム評価学

2 単位

ーキテクチャについて概説し、ビジュアルサーボシステム

Design and Analysis of Information Systemsの原理と構築法を説明する。また視覚に基づく制御を実現

選択 Ⅱ

する要素技術として、イメージセンサ、画像処理、画像追全

跡を取り上げて、実際のプログラム例とデモンストレーシ

眞嬉

情報システムの評価と設計に必要な理論計算機科学におョンを交えながら講義する。

ける数学的な基本手法と諸概念の修得を行うことを目的と2 単位する。離散数学、線形代数、不変量や符号化等の数学的概

システム制御科学

念の利用を考察し、計算幾何学、暗号、組合せ最適化、アSystem Control Science

ルゴリズム理論、ビッグデータ処理などへの発展などを議選択 Ⅰ論する。講義では数学の面白さが実感できるいくつかの有吉田 和哉（工学研究科）・平田 泰久（工学研究科）

名な問題や数学パズルをテーマに学生に考察させ、関連すNew mechanical systems using advanced mechanisms arebeing developed in a range of areas for medical care and welfare,

る数学概念の様々な応用について紹介する。
講義は国際英語（Globlish, 非母国英語）で行うが、日本

space exploration, disaster rescue purposes and so on. This course

語での質問も歓迎する。資料は原則としてＷＥＢにアップ

focuses on the motion control design of increasingly advanced andする。

complex mechanical systems. Students will learn fundamentals

予備知識は仮定しないが、大学教養程度の線形代数、確for non-linear system analysis and control system design methods.
First, phase plane analysis methods and Lyapunov methods are

率論、離散数学の知識があることが望ましい。

introduced as the main ways to analyze non-linear systems. Next,
コンピュータビジョン

non-linear feedback control system design methods that can be

2 単位

Computer Visionused for mechanical control systems with non-linear dynamics.

選択 Ⅰ

Finally, students look at several control system design methods.

岡谷 貴之

This class includes some exercises using MATLAB.

コンピュータビジョンの様々な問題とその解決方法を説
2 単位明する．問題とは，物体やシーンを撮影した画像から，そ音情報科学

れらに関する何らかの情報，例えばシーンの３次元形状やAcoustic Information Science

物体のカテゴリ名などを推定する逆問題のことである．関選択 Ⅱ

連する基本的概念を説明した上で，コンピュータビジョン

坂本 修一・伊藤 彰則（工学研究科）の問題への複数のアプローチの方法を，特に深層学習によ

情報処理システム，情報通信システムでは，情報の発信と受容の担い手として，人間が大きな役割を果たしている．

る方法を中心に解説する．
This course explains various problems of computer vision and

したがって，誰でもがどんな環境でも快適に通信できるシ

their solutions. The problems are basically inverse-problems inステムを作り上げるためには，人間の情報処理の仕組を明－23－

前期課程（情報基礎科学専攻）

前期課程（情報基礎科学専攻）

らかにすることが不可欠である．本科目では，以上の観点

堅牢なソフトウェアを系統的に構築するための理論およから，人間の情報処理認知過程について，その基礎を中心

び実践について、以下の 2 つの内容を隔年で扱う。2020 年に講じ，あわせて，高度な音響通信システムや快適な音環

度は(B)である。

境実現手法について講ずる．現在の音響通信システムと人(A) 堅牢なソフトウェア構築の基礎となる高信頼プログ間の情報処理特性が，どのように関係しているのかを理解

ラミング言語の原理を数理論理学の証明論を基礎に展開すすることを目標とする．

る。
（担当：大堀）(B) 系統的なソフトウェア開発のためのプログラミング

高次視覚情報処理論

2 単位方法論を、プログラミング言語の実装技術および基礎理論

Higher Order Vision Science

を通じて講義する。
（担当：上野）選択 Ⅰ

The general goal of this lecture is to learn a foundation of加蕙（電気通信研究所）

programming languages and its applications. For each academic

人間は感覚器を通して世界を推測し、それに基づく行動

year, the course focuses on one of the following topics (we choose

塩入

諭・栗木 一郎・曽をしている。視覚は人間にとってもっとも重要な感覚のひ(B) in 2020):

とつであり、その理解は多くの分野の科学技術の発展のみ(A) proof theory of the intuitionistic propositional logic andならず、脳機能の理解にも寄与することが期待できる。 視proof-theoretical interpretation for various concepts in syntax,

覚機能は、色覚、運動視、立体視、形態視、など多岐 にわ

semantics, and implementation of programming languages

たり、さらに記憶学習とも関連する複雑な系によって成り(Lecturer: Atsushi Ohori).

立っている。その理解には適切なアプローチと適切なモデ(B) programming methodology as an application of theルが不可欠である。 本講義では、人間の視覚系の理解のた

implementation technique and theoritical foundation of

めに、眼球、網膜、大脳視覚野の視覚機能について、情報

programming languages (Lecturer: Katsuhiro Ueno).

処理的アプローチに基づき議論する。
応用流体力学2 単位

情報コンテンツ学 2 単位

Applied Fluid Mechanics

Information Contents

選択 Ⅰ

選択 Ⅱ

石本

淳、伊賀 由佳（流体科学研究所）

異相界面を伴う流動現象，気液二相流，相変化，キャビ

北村 喜文・髙嶋 和毅
エンタテインメントに限らず、教育・福祉医療や商取引

テーション等が関連する混相流体力学と数値解析の基礎・などさまざまな分野で利用される「コンテンツ」は、人の応用，さらにポンプやタービンといったターボ型流体機械

感性に直接関わり、それを利用する人に感動を与えるだけの基礎に関して講義する．特に，1) 気液二相流の流動様式ではなく、創り出す人にも、満足感や達成感などの生き甲と分類法，2) 二流体モデルと各種混相流モデリングの基礎，

斐を与えることができる。コンテンツに関わる技術は非常

3) 分散性混相流のモデリングと数値計算法，4) 液体微粒に多岐に及ぶが、本講義では、
ヒューマンインタフェース、化機構のモデリングと数値計算法，5) 流体機械の分類と役

ディスプレイ、バーチャルリアリティなど、その制作・流

割，6)ポンプでのキャビテーションの発生に関して理解す

通・利用等に関係する技術について講義するとともに、コることを目的としている．

ンテンツと文化や心理学などとの関係についても概説する。
情報技術経営論
融合流体情報学

2 単位

2 単位

Management of Information Technology

Integrated Fluid Informatics

選択 Ⅰ

選択 Ⅰ

渡辺 勝幸（非常勤講師）
厳しい競争の時代を生き抜くには、会社というものの生（未定）

態を知ることが欠かせない。多くの学生は、企業に対して
ソフトウェア構成論

2 単位

Software Construction
選択 Ⅰ
大堀

淳・上野 雄大消費者目線か、求職者目線しかもっておらず、就職活動においても受け身の対応になりやすい。
講義の中で、起業についての知識を解説し、学生が企業社会を理解できることを意識しながら講義を進めていく。

－24－

前期課程（情報基礎科学専攻）
前期課程（情報基礎科学専攻）

2 単位

ベンチャー企業などに関心がある者は、ぜひ履修してほし応用微分方程式論

い。

Theory of Differential Equations
選択 Ⅰ

物理フラクチュオマティクス論

2 単位

田中 和之

Physical Fluctuomatics

1. 工学，物理，情報等に現れる現象の解明に重要な役割

選択 Ⅰをなす常微分方程式，偏微分方程式，グリーン関数につい田中 和之て，基礎概念を理解する．

制御・信号処理等の工学の諸分野あるいは情報科学の応

2. 定積分による２階線形常微分方程式の解法，偏微分方用を意識しつつ，確率論・統計学および確率過程を基礎と程式の固有値問題とグリーン関数，グリーン関数の基礎的する確率的情報処理の十分な理解を与える．特にベイズ統な性質、スツルム・リウビュルの方程式、ラプラス方程式、

計にもとづく予測・推論のモデル化，情報統計力学の導入

ヘルムホルツ方程式について学ぶ．

によるアルゴリズム化について画像処理，パターン認識，
確率推論などを例として講義する．

3. 微分方程式を工学における種々の問題に応用できるようにする．

また，確率的情報処理によるデータに内在するゆらぎの取り扱いにも触れ，さらに量子確率場をもちいた情報処理，

応用知能ソフトウェア学

複雑ネットワーク科学の最近の展開についても概説する．

Applied Intelligence Software

Applications to many fields in engineering like control, signal
processing etc. and in information sciences are in mind through

2 単位

選択 Ⅱ
菅沼 拓夫・阿部亨・後藤 英昭

the lecture course for the basic knowledge of statistical machine

ネットワーク社会における様々な問題解決を支援する知

learning theory as well as stochastic processes. Brief introduction

識システムでは、ネットワークにより接続される多様な知

will be given to methods for applications like statistical estimation

識や処理機能を活用して設計・実現される新しいソフトウ

etc., and to the relationship with statistical-mechanical informatics.

エア（応用知能ソフトウエア）が重要な構成要素となる。

We first lecture probability and statistics and their fundamental

本講義では、実社会における種々の問題解決を目指す応用

properties and explain the basic frameworks of Bayesian

知能ソフトウェアの機能と構成について、分散処理基盤を

estimation and maximum likelihood estimation. Particularly, we

扱うネットワークコンピューティング技術、及び非記号知

show EM algorithm as one of familiar computational schemes to

識を扱うパターン情報理解技術の双方の視点から議論する。

realize the maximum likelihood estimation. As one of linear
statistical models, we introduce Gaussian graphical model and情報ネットワーク論

show the explicit procedure for Bayesian estimation and EMInformation Network Systems

algorithm from observed data. We show some useful probabilistic

選択 Ⅱ

models which are applicable to probabilistic information

曽根 秀昭・水木 敬明

2 単位processing in the stand point of Bayesian estimation. We mention

情報ネットワーク及び通信システムについて、その基礎

that some of these models can be regarded as physical models inとなる伝送路における電磁ノイズと通信品質の関係を述べ、

statistical mechanics. Fundamental structure of belief propagation

種々の伝送システムの方式について、ディジタル化方式、

methods are reviewed as powerful key algorithms to compute

多重化方式などの技術を参照して論じる。さらに、高度情

some important statistical quantities, for example, averages,

報ネットワークシステムにおける分散処理と知識処理につvariances and covariances. Particularly, we clarify the relationship

いて論じる。また，人間社会に重要である情報セキュリテ

between belief propagations and some approximate methods inィとその運用及び維持管理にも述べる。これにより、情報

statistical mechanics. As ones of application to probabilistic

通信システム全般について幅広く系統的な理解を得ること

information processing based on Bayesian estimation andを目的とする。

maximum likelihood estimations, we show probabilistic image
processing and probabilistic reasoning. Moreover, we review also

ブレインファンクション集積学

quantum-mechanical extensions of probabilistic information

Brain-functional Integrated Systemprocessing.

選択 Ⅰ
堀尾 喜彦

－25－

2 単位

前期課程（情報基礎科学専攻）

前期課程（情報基礎科学専攻）

大規模な集積化が実現し、超高速な数値処理を可能とするコンピュータにおいても知的な処理の進展には多くの問

リティ，IoT セキュリティといった関連技術の基礎を習得する．

題が残されている。この原因としていまだに脳の明確な情2 単位報処理原理が解明されていないことが上げられる。本講義

English Communication

では、神経細胞とそのネットワークのモデルである人工ニ

選択 Ⅰューラルネットワーク（人工神経回路網）の、学習を含む

サム マーチー（尚絅学院大学）

基礎理論と応用について解説する。さらに、集積回路を核

The objective of this class is to acquire reading and listeningとした人工ニューラルネットワークハードウェアの最新動

skills that can help students succeed in various business

向とその問題点を紹介する。また、人工ニューラルネット

environments. A strong emphasis will be placed on reading andワークに基づく非ノイマン型脳型コンピュータや、高次元

writing for the TOEIC test. There will be a strong focus on new

ダイナミクスを活用するカオスニューラルネットワークな

vocabulary acquisition, increased reading fluency, and improved

どについても議論する。

listening comprehension.

Through regular vocabulary tests,

reading and listening exercises, and extensive reading, students
バイオメディカル情報解析学

2 単位

will improve their business English.

Biomedical Information Analysis
選択 Ⅰ

複雑系統計科学（未定）

Statistical Systems Analysis of Complex Systems

1 単位

選択 Ⅱ
先端技術の基礎と実践 2 単位小山 慎介（統計数理研究所）

Foundation and Practical Development of Advanced Technology

本講義では、状態空間モデルによる時系列解析を解説し、選択 Ⅱ

応用例を用いながら、モデルの構築、推定、時系列予測な中尾 光之 他

ど一連の統計的手法を身につけることを目的とする。

情報科学研究科の教員や複数企業の最前線の技術者を講2 単位師として招き、これまで学んだことが実世界の問題解決に

情報基礎数理学特選

いかに利用されているか、何が実際の場で必要とされていMathematical Structures、 Special Lecture

るか、を知ることで日頃の学習の意味づけを行う。具体的

選択 （集中講義）には、

下川 航也（埼玉大学）

１．学部や大学院で学んだ原理や理論がどのように企業の結び目理論、3 次元多様体論の基礎と、その高分子科学

最前線で生かされているかを知る。

への応用を議論する。特に、DNA 組み換え酵素の働きの数

２．先端技術の動向や企業の実践レベルで何が問題となっ学的モデル化や、高分子材料の数学的モデル化などを題材ているかを知る。

として扱う予定である。

３．研究者や技術者としての生き方を先輩技術者から学ぶ。

現代数学の一分野であるトポロジーについて、基礎的な事項から授業を始める。特に、結び目の例、多項式不変量、セキュア情報通信システム論 2 単位

局所変形を扱う。3 次元多様体については、3 次元多様体のSecure Information Communication Systems

例や、その分解や分類を議論する。それらの概念理解を元

選択 Ⅱに、DNA 組み換え酵素の働きを結び目の局所変形として議本間 尚文（電気通信研究所）

論する方法や、3 次元トポロジーを用いて材料をデザイン

情報通信システムを安全に構築するための基礎を習得す
ることを目的とする．本講義では，まず，情報セキュリテする方法などの議論を行う。この授業は、それらの数学的概念の理解と、その応用の理解を目的とする。

ィを支える基盤技術である現代暗号アルゴリズムとその実装に関する基礎を学ぶ．特に現代暗号アルゴリズムの基本である共通鍵暗号および公開鍵暗号アルゴリズムの構成とその実装について習得し，同実装に対する物理的な攻撃とその防御方法の概略を学ぶ．その上で，次世代暗号アルゴ
リズムやセキュア計算，ハードウェア認証，電磁波セキュシステム情報数理学特選

2 単位

Mathematical System Analysis、 Special Lecture
選択 （集中講義）
大浦

学（金沢大学）

符号理論は情報・通信の分野にその研究の端を発します。

－26－

前期課程（情報基礎科学専攻）
前期課程（情報基礎科学専攻）

ここではその代数的な応用を学ぶことを目的とします。まとつと見なされる。それらを移動駆動する場合は、予めそず、２元体上の符号理論の基礎について学習したあと、自れらの動特性を理解したうえでセンサやアクチュエータを

己双対重偶符号、Golay 符号などについて学びます。それ

設置しなければならない。また、生体組織のような柔軟体

らの符号の重み多項式を考えることにより、有限群の不変駆動計測するためには、同様に柔軟体としての特性に合っ式論との関連に着目し、そこから広がる数学について解説

たセンサやアクチュエータを導入しなければならない。本を行います。

講義は始めに軽量構造物について一般的な動特性の解析法を示し、さらに応用例としてそれらを駆動制御あるいは計Information Technology Fundamental

2 単位測するためのセンサやアクチュエータの設置法、具体的を（情報技術基礎）講述する。

選択 Ⅰ（集中講義）（未定）（非常勤講師）

宇宙ロボティクス

Computer Science Fundamentals

2 単位Space Robotics

2 単位

選択 Ⅱ

（コンピュータサイエンス基礎）

吉田 和哉（工学研究科）

選択 Ⅱ（集中講義）

Study engineering issues on space robotics.

（未定）（非常勤講師）

Fundamental knowledge on space environment and spacecraft

時系列解析論designs are introduced, then some advanced topics are elaborated.

2 単位

Orbital mechanics, angular motion kinematics and attitude

Time Series Analysis

dynamics of a spacecraft are studied.

選択 Ⅰ

Multi-body dynamics and control issues for space robots and今村 文彦（災害科学国際研究所）

manipulators are elaborated.

山川 優樹（工学研究科）

Advanced topics include (1) reaction dynamics and control of a

不規則に変動する時系列データに対するスペクトル解析

free-flying space robot, (2) vibration dynamics and its suppressionの基礎を修得することを目的とする．前半ではスペクトル

control of a flexible space robot, (3) impact dynamics and

解析の基礎的事項を整理し，後半では実際にスペクトルを

post-impact control when a space robot captures a floating target,求める方法について講義する．各自が自分自身の問題に対(4) teleoperation and telepresence, and (5) mechanical simulation

して，スペクトルを活用する目処が立てば講義目標は達成

of micro-gravity environment.

する．
現代文法理論
数値解析学Ⅰ

2 単位

Modern Linguistic Theory

Numerical Analysis

選択 Ⅰ

選択 Ⅱ
山本

2 単位

菊地
悟・橋爪 秀利（工学研究科）・槙原 幹十郎（工

学研究科）

朗

一般文法理論の観点から、自然言語の音韻構造、統語構
造、意味構造、およびその３構造のつながりについて講述

流体力学・熱力学・材料力学・電磁気学・計測制御工学

する。特に、自然言語の使用を可能にしている、人間に生等の解析の基礎となる数値解析法を講義し、その応用能力

得的な言語能力の普遍性について理論的に考察するとともを養成する。特に、（1）偏微分方程式の差分解法、（2）に、それがどのような文法現象に現れているかを、主とし有限要素法と境界要素法、（3）線形代数と数値最適化法、て英語と日本語の分析、およびその比較対照を通じて明らについての数値解析の基礎と工学への応用を講義する。

かにし、一般的な認知能力との関係を探る。

バイオメカトロニクス

2 単位

意味構造分析

2 単位

Biomechatronics

An Analysis of Semantic Structures

選択 Ⅱ

選択 Ⅱ

田中 真美（医工学研究科）

菊地

人体を始めとする生物体は、力学的には軽量構造物のひ朗

自然言語の意味構造に関して具体的な分析を行っている－27－

前期課程（情報基礎科学専攻）

前期課程（情報基礎科学専攻）

諸論文の理解を通して言語学の論文の読解力と論理構成力

思考力を身につける。したがって、演習的な側面が大きいを身につける訓練を行う。さらに様々な言語現象の背後に授業となる。

ある意味的問題を発見することも求められる。したがって、
2 単位

演習的な側面が大きい授業となる。なお、授業は２部構成

人間・自然関係論にし、後半は特に言語学を専門とする受講生を対象に形式

Relation between Man and Nature

意味論に基づく論文を取り上げることにする。形式意味論

選択 Ⅱ

は、統語構造を一定の規則で厳密に解釈し真偽条件を導き

森一郎

出すことを目標としているので、その理解と応用のために

3・11 の大震災以後、人間と自然の関係を原理的に考察は、ある程度テクニカルな記号操作に習熟しておく必要がすることが、改めて求められている。人間によって築かれある。

る世界が、自然に対抗し順応しながら、いかにして存続してゆくか。その存在論と倫理を新たに拓くために、マルテ

言語構造論

2 単位

ィン・ハイデガーとハンナ・アーレントの思考に手がかり

Theory of Linguistic Structureを見出す。世代間の継承と相克、共同体への帰属とその変

選択 Ⅰ革といったトピックを取り上げ、情報社会にしぶとく生き小川 芳樹

る力の涵養につながるものとしたい。

自然言語は、語、句、単文、複文などさまざまなレベル
で構造化されており、それぞれのレベルで、統語構造に対

クリティカル・シンキング

応する意味構造と音韻構造がある。また、語の内部にも、Introduction to Critical Thinking

形態構造に対応する音韻構造と語彙概念構造がある。それ

選択 Ⅰ

ぞれの構造には、すべての言語に共通する部分と、言語ご

篠澤 和久とに変異を生じやすく変化も受けやすい側面とがある。

2 単位

コミュニケーション能力は、円滑な社会生活を成り立た

本講義では、生成文法理論、語彙意味論、形態論、音韻せるための必須要件の一つです。そして、コミュニケーシ

論、機能文法、認知文法、歴史言語学、言語類型論、心理ョン能力における分析力・解釈力・表現力を支援し、効果

言語学などの各分野の最新の知見と成果を踏まえつつ、自的に高めるために活用されるが、「クリティカル・シンキ

然言語の構造の体系について講述する。その上で、言語のング（批判的思考）」や「ロジカル・シンキング（論理的形式と意味・音韻の対応関係が通時的にどのように変化し思考）」と呼ばれるツールです。新聞・テレビ・インターて来たか、このように変化が絶えない自然言語を我々はな

ネットのメディア情報や初等中等教育での教材などを題材

ぜ、かくも短期間に、かくも正確に獲得できるのかなど、としながら、これからの情報社会で求められる「批判的思現代文法理論が共通に取り組む問題についても検討・分析

考（論理的思考）」という課題に取り組みます。なお、こを行う。

の授業は「情報リテラシー教育プログラム」の一環として開講されます。

統語構造分析

2 単位

An Analysis of Syntactic Structures

コミュニケーション表現分析

選択 Ⅰ

An Analysis of Verbal Expressions in Linguistic Communication

小川 芳樹

選択 Ⅰ

おもに日本語と英語の比較対照分析を通して、自然言語

小川 芳樹・菊地

2 単位朗の統語構造の普遍的特徴と通時的変化の特徴、および共時

この授業では、自然言語の構造と意味の関係を支配する的多様性が生じる原因について学ぶとともに、それらを理一般規則（いわゆる「文法」）の概略を紹介した上で、「文論的に分析するための基礎となる能力を身につける。具体

法」に基づく英文の論理的読解と和文英訳の能力を向上さ

的には、英語または日本語の形態統語現象について英語でせるための演習を行う。具体的には、英文法を十分に理解書かれた論文の要約と発表の訓練と講義を通して、統語構した上で、それに基づいて英語の読解と作文の訓練を行う

造と語彙概念構造・事象構造・語順の関係、通時的変化をことで、学術研究に使える正確で高度な英語のコミュニケ

受けやすい形態統語構造の性質など、統語論の基礎的知識ーション能力を身につけることを目指す。

についての理解を深めるとともに、言語学の論文を正しく理解できるだけの統語論の基礎知識と英語読解力と論理的－28－

前期課程（情報基礎科学専攻）
前期課程（情報基礎科学専攻）

2 単位

theory when watching various issues and data in the real world.

Linguistic Analysis of Text Structure

Level of this course is standard for graduate school, and students

選択 Ⅰ

participating（未定）

microeconomics of under graduate level.

言語テキスト解析論

thecoursearerequiredtounderstand

本講義では、自然言語のレキシコンと語彙・文法の諸特性に関して、世界の様々な言語のデータを用いて多角的に社会経済ネットワーク分析検証する。第１に、現代言語学で用いられている代表的理Socioeconomic Network Analysis

論（生成文法理論、認知意味論、構文文法、Lexical Functional

選択 Ⅱ

Grammar,, Head-driven Phrase Structure Grammar など）の知見

藤原 直哉

2 単位

と方法論を概観し、基本的な分析方法を学ぶ。それぞれの人間関係、噂や感染症の伝播、都市での人々の流動、企理論の背景にある言語観についても考える。第２に、20 世

業間の取引関係、国際貿易など、ネットワークとして捉え

紀の言語学で重視されてきた「母語（話者）主義」についられる社会経済現象は極めて多い。この科目では、近年発て検討し、多言語主義（multilingualism） の時代に向けた展が著しい複雑ネットワークの理論を紹介するとともに、言語研究の在り方について考察する。第３に、参加者の構

社会経済分析への応用について議論する。具体的には、ス成に応じた対照言語学的議論を行い、言語直観を磨く訓練

モールワールド性やスケールフリー性などのネットワークをする。

構造の特徴と生成モデルについて述べるとともに、ネットワーク上での動的過程について紹介する。

形態論分析

2 単位

Seminar in Pragmatics

情報リテラシー論

選択 Ⅱ

Information Literacy Studies

（未定）

選択 Ⅰ

形態論は語という単位に注目する言語学の一分野である。

2 単位

堀田 龍也

伝統文法、構造主義、生成文法、認知言語学と連なる言語

本講義は、情報技術が高度に支える社会において人々に理論の発展の中で、形態論の基礎研究にあたる部分に関し必要となる「情報リテラシー」について検討する。情報技ては様々な知見が蓄積されてきている。一方、方言研究や術の進展による生活様式に変化，求められる能力の変化に

世代間変異研究、コーパス研究といった領域では、語は最ついて，新聞のような古くから存在するメディアがネット

も noticeable かつ accessible な言語単位であるといえる。本とのハイブリッドになっていく様相や，雑誌インタビュー

セミナーでは、この両者の間にいかにして有機的なつながの演習，メディアとしてのマンガの見方・読み方などを題りを作れるか、関連文献を精読しつつ、検討する。

材とし，メディアの変化がもたらす情報リテラシーの変容とその育成のあり方について議論していく。講義の後半に

2 単位

は，メディア産業に関わるゲストの取組を聞き，社会で働

Analysis of Micro Socio-Economic System

く人たちとのディスカッションを行う。なお，情報リテラ

選択 Ⅰ

シー等に関する研究的な専門性は問わない。

ミクロ社会経済システム論

伊藤亮

都市経済学・空間経済学に関する主要な学術論文を理解

英語プレゼンテーション 2 単位

し、これらの分野の諸問題を解決するのに必要な水準のミ

English Presentation Intensive Course

クロ経済学を学ぶ。具体的には、消費者行動（効用最大化・

選択

支出最小化、需要関数、便益評価）、企業行動（費用最小

Steven John Bretherick（非常勤講師）

Ⅰ化、利潤最大化）、不完全競争（独占、外部性）、一般均This class will allow students to master the techniques

衡などに関する様々な数学的定理と、それらの具体的な応

necessary for giving effective presentations. Successful students

用例について学ぶ。本講儀は、大学院レベルの標準的なミwill be able to 1) plan, write and deliver an approximately

クロ経済学について解説するので、受講者は学部レベルの10-minute presentation on a technical topic 2) listen to, analyze

ミクロ経済学の知識を要求される。

and evaluate contents of presentations given by others. Students

You will learn some fundamental micro-economics in thiswill practice how to consider needs of their audiences whencourse. You are expected to be able to apply microeconomicplanning and designing a presentation, and how to refine ideas to－29－

前期課程（情報基礎科学専攻）

前期課程（情報基礎科学専攻）

be "worth sharing." Students will also practice basic techniques

Topics in Mathematics

such as body language, eye contact, and intonation. In addition,

選択 Ⅱ

there will be practice in spontaneously asking and answering

瀬野 裕美

questions.

2 単位

生命現象や社会現象の数理モデリングとは，現象に関する仮定や仮説の適切な数理的解釈もしくは表現によって数
1 又は 2 単位

インターンシップ研修

理モデルを構築する過程を指す。生命現象や社会現象に関Internship

する仮定や仮説の適切性評価や意味解釈をするためには，

選択

生命科学的・社会科学的な知識とセンスが要求され，数理情報科学の基礎と応用を実践するため、研修機関、研究的な解釈や表現には，数理 的な知識とセンスが要求される。

開発部門、企業、公共機関、ＮＰＯ等で情報科学に関する

すなわち，合理的な数理モデリングは，生命科学的・社会実地研修を行う。研修期間が概ね４０時間以上８０時間未

科学的知識だけ，あるいは，数理的知識だけでは不可能で満（１週間以上２週間未満：実日数５日～９日間）のものあり，それらの二つが適切に相まって成立する過程である。

を１単位、８０時間以上（２週間以上：実日数１０日以上）

このような側面は，数理モデルを扱う学際的研究におけるのものを２単位とする。

特徴の一つであり，研究の対象とする現象に関する仮定や仮説に対する合理的な整合性・適切性にとって重要である。

海外インターンシップ研修 1 又は 2 単位

この授業では，数理生物学における個体群ダイナミクス

Internship Abroad

に関する題材について，上記のような数理モデリングに焦選択点を当てた入門的講義を提供するとともに，講義で導入さ情報科学の基礎と応用を実践するため、海外の研修機関、れたトピックに関する課題が提示され，レポート作成が求研究開発部門、企業、公共機関、ＮＰＯ等で情報科学に関められる。このレポート作成は，受講生がこの授業で取りする実地研修を行う。研修期間が概ね４０時間以上８０時上げられる題材についての考察を自ら行う機会を提供する

間未満（１週間以上２週間未満：実日数５日～９日間）のためのものである。また，レポート課題で取り上げたトピものを１単位、８０時間以上（２週間以上：実日数１０日

ックについて，ミニワークショップあるいは発表会の形式

以上）のものを２単位とする。

を授業に取り入れることも予定している。
The mathematical modeling for the biological/social

情報科学特別講義Ⅰ

1 単位

phenomenon is the process to construct mathematical model with

Special Lecture I on Information Sciences

some appropriate mathematical expressions/translations of the

選択 Ⅰ

biological/social assumptions/hypotheses about the phenomenon.

（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

Estimation of the appropriateness or the translation of suchassumptions/hypotheses requires some knowledge and sense of

情報科学特別講義Ⅱ

1 単位

Special Lecture Ⅱ on Information Sciences

biological/social science. On the other side, the mathematicalexpressions/translations of them requires some mathematical

選択 Ⅰ

knowledge and sense. Therefore, we need an appropriate（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

integration of them for the reasonable mathematical modeling.
This is an interdisciplinary characteristics of the research with

情報科学特別講義Ⅲ

1 単位

mathematical model that has the reasonable consistency/

Special Lecture Ⅲ on Information Sciences

appropriateness to the assumptions/hypotheses about the targeted

選択 Ⅰ

real phenomenon.

（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

In this course, the introductory lectures about some subjects inpopulation dynamics are provided, focusing on the above-

情報科学特別講義Ⅳ

1 単位

mentioned mathematical modeling in mathematical biology.

Special Lecture Ⅳ on Information Science

Some assignments requiring the essay submission are provided,

選択 Ⅰ

which are related to topics introduced in the lectures. They are（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

aimed for students to consider by themselves the subjects treatedin this course. In some classes, the style of mini workshop or－30－

前期課程（情報基礎科学専攻）
前期課程（情報基礎科学専攻）

presentations about the topic provided as the assignment will beplanned, too.

変動著しい現代の情報社会において、情報セキュリティ
は、様々な面でますます重要になってきている。取り扱う情報の量の増加と質の多様化は、情報セキュリティの技術

Computer Hardware Fundamentals

2 単位

的な広がりをもたらすと同時に、社会制度や法律との関係

選択 Ⅰ
滝沢 寛之・田中においても新たな問題を生じさせている。さらに、組織や徹（工学研究科）

社会に情報セキュリティを定着させるには、経済的合理性

Both computer architecture and LSI technology will be lectured

や組織マネジメントも不可欠である。本講義は、情報セキ

for better understanding of modern computer systems. The lecture

ュリティ技術を組織の中で利用するために必要な社会的側

includes面を説明できる能力の修得を目的とする。さらに、それを・Logic design of ALU, memory hierarchy composed of SRAM,

踏まえて情報セキュリティに関する法務の基礎知識と関連

DRAM, NAND Flash, and HDD, and control units with hard法について解説し、さらに、それを踏まえて情報セキュリ

wired logic and microprogramming.

ティを導入し定着させるために必要な経営上の意思決定方

・Structure of computer systems using processors, memories,

法について説明を行う。

input/output devices as building blocks.
・High-performance computing mechanisms such as pipelining
and parallel processing

ゲーム理論

2 単位

Game Theory for Applied Economics

・Issues and tradeoffs involved in the design of computer systemarchitecture with respect to the design of instruction sets.

選択 Ⅰ
曽In addition, research topics on state-of-the-art LSI technology
will be also presented in the lecture.

道智

ゲーム理論は複数の主体間に合理的な意思決定を行うための学問である。本講義では利害が異なる主体間の戦略的な意思決定を分析する「非協力ゲーム」を学ぶ。行列ゲー

Cognitive Science of Higher Mental Functions 2 単位

ム、展開型ゲーム、繰り返しゲーム、Nash 均衡、部分ゲー

選択 Ⅱ

ム完全均衡、Nash 交渉解、提携、コア、Shapley 値などの松宮 一道・和田 裕一

基本概念を講述する。その経済学においての応用について

The aim of this lecture is to introduce you to cognitive science.

考え、ゲーム理論のエッセンスを習得する。

Cognitive science is a mixture of cognitive psychology,
neuroscience, engineering (especially, AI), linguistics and

経済物理学

philosophy. Our specialty is psychophysics, cognitive psychology

Econophysics

and neuroscience. Therefore, most of the topics will be research

選択 Ⅱ

works in those fields.

藤原 直哉・翁長 朝功（学際科学フロンティア研究所）

For more information, please refer to the syllabus.

2 単位

近年、経済現象を物理学の知見を活用して解析する経済

No technical knowledge is required.

物理学と呼ばれる分野が発達しつつある。本講義では、主If you have a better command of Japanese (relative to English),に都市における現象を題材として経済物理学の基礎を学ぶ。

please enroll in our lecture 認知情報学 held in even years.

具体的には、複雑ネットワーク、非線形現象、スケーリン
グ則などを取り上げ、空間的ネットワークとその成長過程、

ＩＴビジネスマネジメント論

2 単位およびそれらの生成モデル、などについて概観する。
また、

IT Business Management

人流や SNS など、近年利用可能となっているデータとその選択 Ⅱ

取扱いについても解説する。
Recently, there is an interdisciplinary research field of（未定）

econophysics, which analyzes economic phenomena with
2 単位

methods developed in physics. In this lecture, we study basic

Law and Management of Information Security

topics in econophysics, particularly related to phenomena in cities.

選択 Ⅱ

Specifically, topics such as complex networks, nonlinear

金谷 吉成・樋地 正浩（㈱日立ソリューションズ東日

phenomena, and scaling are studied, and their growth and the本）・髙谷 将宏（㈱エヌエスシー）

generative models are introduced. We also review data such as

情報セキュリティ法務経営論－31－

前期課程（情報基礎科学専攻）

前期課程（情報基礎科学専攻）

human mobility and SNS, which are recently available.

情報セキュリティとネットワークセキュリティは，現在の情報化社会における多面的かつ最重要な課題である．本

インターネットセキュリティ 2 単位

授業では実践的なハンズオンを通して，情報セキュリティ

Internet and Information Securityとネットワークセキュリティに関する基本的な課題と性質

選択 Ⅱを理解することを目的とする．具体的には，様々なプロト

Glenn M.Keeni（サイバーソリューションズ(株)）コルやアプリケーションが有する脆弱性について確認し，

角田 裕（東北工業大学）

それらの脆弱性が攻撃者による偵察行為や攻撃にどのようインターネットと情報セキュリティは連携して発展してに利用されるのかを見ていく．また，いくつかの一般的なきており，本授業では主要なインターネット技術とそのセ攻撃に関する手口やそれに対する対策について考える．受キュリティに関する側面について議論する．インターネッ

講者は実践的なハンズオンを通じて上記の各項目に関する

トは暗黙的なトラストモデルに基づいて動いており，その理解を深めるとともに，その過程でセキュリティに関する特徴を知り，セキュリティ上の脆弱性を考えることがこの問題発見から解決までを主導できるリーダーの役割を担う

講義の基本テーマとなる．本授業では，受講生がインターための力を養う．

ネットの哲学や基盤技術に関する基本的な知識を身に着け2 単位ると同時に，関連するセキュリティに関する懸念とその本

データ科学基礎

質について実感できるようになることを目指す．講義の各

Data Science Basics

回では，数あるインターネット技術の中から 1 つをとりあ

選択 Ⅱげ，その技術に関連するセキュリティ上の問題や攻撃につ山田 和範・サミー バラドラム

いて議論するとともに，その背後にある暗黙的なトラスト

データ科学において必要最低限な知識を身に付ける．具モデルとその脆弱性について考える．技術的な説明はイン体的には，頻度統計およびベイズ統計を含んだ統計学，線ターネットの仕組みやセキュリティ問題を理解するための形代数および教師なし機械学習法，数理最適化法および教最小限なものに留め，できる限り実際の機器を使ったデモ師あり機械学習，グラフ理論の 4 分野に関する講義を行う．

ンストレーション・ハンズオンと一般的な比喩を併用した

The course includes 1) statistics including frequentism and

直感的な説明を行う．なお，本授業の受講に際し事前知識

Bayesian, 2) linear algebra and unsupervised machine learning

は要求しないが，ハンズオンを行なうため各自がノートパ

methods, 3) mathematical optimization and supervised machine

ソコンを持参することが望ましい．

learning methods and 4) graph theory.

Internet and Information (In-)Security have been developing intandem. In this lecture, the Internet technologies and related

ビッグデータスキルアップ演習

information security aspects are discussed. Students will learn the

Big Data Skill-up Training

philosophy and the basics of Internet technology and will also

選択develop an insight into the associated security concerns. The

山田 和範・サミー バラドラム

1 単位

underlying theme will be the weakness of the implicit trust model

Python は，現在科学技術界隈で最も利用されるプログラ

in information networks that is widely used. Each lecture will

ミング言語のひとつです． 構造化プログラミング，関数型

focus on one aspect of the Internet, will discuss at least one related

プログラミングパターン，およびオブジェクト指向プログ

attack, examine the corresponding trust model, show its

ラミングをサポートしています．また，組み込みシステム，

vulnerability, and demonstrate how the vulnerability is utilized in

データマイニング，および Web サイト構築等にも活用可能

the attack. Also students will gain hands-on experience during thisなオールインワンの統合言語です．Python が最も利用されlecture. There are no pre-requisites for the lecture. Students are

るプログラミング言語である一つ理由は，Python の多彩な

expected to bring their lap-top for hands-on experiments.

科学技術計算処理能力にあります．この授業では，
リスト，
辞書，クラス，関数など，Python の基本的なコマンドと構ネットワークセキュリティ実践 2 単位文を学習します． 目標は，学生が Python の基礎的な利用

Network Security Practicals

方法を理解し，Python を使用するより高度な授業である「デ

選択ータ科学トレーニングキャンプ I」の受講に耐えられる程度

Glenn M.Keeni（サイバーソリューションズ(株)）の知識を獲得することです．

角田 裕（東北工業大学）

Python, the programming language, is considered a pioneer of－32－

前期課程（情報基礎科学専攻）
前期課程（情報基礎科学専攻）

the coding world. Unlike programming languages like R, it- Pandas, also developed on top of NumPy, delivers data

supports structured programming, functional programming

structures and operations to change numerical tables and time

patterns, and object-oriented programming. Python is an all-in-one,series.

unified language capable of handling running embedded systems,- Matplotlib is a 2D plotting library. It offers data visualizations indata mining, and website construction. The reason for growing

the form of histograms, power spectra, bar charts, and scatterplots

success of Python is the availability of data science libraries. In thiswith minimal coding lines.

class, we will learn the basic commands and syntaxes in Python,In this lectures, we will utilize all those libraries to perform

such as list, dictionary, class, function. The goal is that student

some analysis and machine learning on simple datas. Prior

manage to understand all the fundamentals in Python so they canknowledge of basic Python syntaxes is necessary for this class.

utilize this in a more advanced classes using Python. This class

Complete beginners of computer programming are recommended

can be considered as a prequel to the Training Camp I class.

to take "Big Data Skill-up Training" before the attendance to thiscourse.

データ科学トレーニングキャンプⅠ

1 単位

Data Science Training Camp I

データ科学トレーニングキャンプⅡ

選択

Data Science Training Camp Ⅱ

山田 和範・サミー バラドラム

選択

Python は科学技術計算に必要な様々なツールを備えてお

1 単位

山田 和範

り，それらのツールは継続的にアップグレードされていま

チーム単位で実際のビッグデータのハンドリングが必要

す．データ解析のための用意されているライブラリは多用

な疑似プロジェクトに取り組むことで，実際の大規模研究で，以下のものを含みます．

の進め方を学ぶ．受講者は実際の計算およびデータ解析を- NumPy は．Python で科学計算を実行するために重要です．

担当し，計算技術の向上を目指す．本講義は基礎的なプロ

これには．多次元の配列と行列を操作するための高レベル

グラミング技能を習得している方を対象とする．受講者はの数学的な関数が含まれています．

あらかじめ「データ科学トレーニングキャンプ I」を受講- SciPy は NumPy 配列と連携して機能し．数値解析を可能することを推奨する．
By project-based learning on a team, students will learn how toとします．
- NumPy の上に開発された Pandas は．数値解析を容易にす

handle and analyze big-data. This course is designed for students

るためのデータ構造を提供するライブラリです．

who have experience with computer programming. Attendees are- Matplotlib は描画のためのライブラリです．ヒストグラム．

recommended to take "Data Science Training Camp I" before the

パワースペクトル．棒グラフ．および散布図の形式で．最attendance to this course.

小限のコーディングラインでデータを視覚化できます．
2 単位

この講義では．これらすべてのライブラリを使用して．単

応用データ科学

純なデータの分析と機械学習を実行します．この授業を受

Applied Data Sciences

講するためには．基本的な Python 構文の予備知識が必要で

選択 Ⅰ

す．コンピュータプログラミングの初心者は．このコース

大林に参加する前に「ビッグデータスキルアップトレーニング」
を受けることをお勧めします．

武・西羽美・山田 和範 他

データ科学はデータの収集・蓄積・計算・解析の方法論とともに、それを用いてどのような課題に取組み、どう解The reason for growing success of Python is the availability of

決するのかが肝心である。
本講義では、
本研究科に加えて、

data science libraries for aspiring candidates. These libraries have

生命科学研究科および経済学研究科の教員がそれぞれの専

been upgraded continuously. Many libraries are available to門領域における課題とそのデータ科学による解決方法につ

perform data analysis::

いて紹介する。これにより、学生は、データ科学がどのよ- NumPy is important to perform scientific computing with

うに現実的な問題解決に結びついているかを学ぶ。

Python. It encompasses an assortment of high-level mathematicalIn the lecture, faculty members in Graduate School of Life

functions to operate on multi-dimensional arrays and matrices.

Sciences, Graduate School of Economics and Management and- SciPy works in association with NumPy arrays and offers

Graduate School of Information Sciences will introduce issues

effective routines for numerical integration and up-gradation.

related to data science research in the respective specialties and－33－

前期課程（情報基礎科学専攻）

前期課程（情報基礎科学専攻）

their solutions by data scientific approach. The lecture will help

情報基礎数理学研修 B

students learn how data science is linked to real world problems.

Advanced Seminar on Mathematical Structures B

The lecture will be delivered in English.

選択必修

6 単位

全教員
2 単位

修士論文を作成する過程において行う研究題目に関連すPractical English for Data Science

る文献調査、討論、演習、実験、研究成果の発表からなり、

選択

その具体的内容は指導教員からの指示による。

実践データ科学英語山田 和範・サミー バラドラム
This course is designed for Japanese and non-native students

情報基礎科学研修 A

3 単位

learning English at intermediate and practical levels to acquire andAdvanced Seminar on Computer and Information Sciences A

develop the English language knowledge and skills. The aim of

選択必修

the syllabus is to prepare students to use English for their

全教員

professional studies in Data Science and consequently for theirprofessional needs in real life and work.

情報基礎科学に関する専門基礎知識ならびに思考方法の修得を目的とし、外国論文、資料、教科書などの輪講、発This preparatory course will further give the students the

表、討論を行う。

opportunity to speak on general topics, to communicate both ininformal and formal environments, and to understand basic texts

情報基礎科学研修 B

6 単位

on Data Science.

Advanced Seminar on Computer and Information Sciences B
選択必修

情報基礎数理学ゼミナール

3 単位

全教員

Seminar on Mathematical Structures

修士論文を作成する過程において行う研究題目に関連す

選択必修る文献調査、討論、演習、実験、研究成果の発表からなり、全教員

その具体的内容は指導教員からの指示による。

情報基礎数理学の各分野における先端的事項に関して、
6 単位

教員が単独あるいは専攻内、他専攻、他研究科の教員と連イノベーション創成研修

携してゼミナールを開講し情報数理学に関する高度な教育

Innovation Oriented Seminar on Mechanical Engineering

を行う。

選択必修
全教員

情報基礎科学ゼミナール

3 単位

機械工学の各先端分野において、特にイノベーション指Seminar on Computer and Information Sciences

向が強いテーマについて、研究発表、討論、文献紹介など

選択必修を含む実験及び演習を行う。機械工学フロンティアの単位

全教員を修得し、履修のための必要条件を満たしていること。本

情報基礎数理学の各分野における先端的事項に関して、研修の 6 単位は、前期 2 年の課程修了要件として研修 B6

教員が単独あるいは専攻内、他専攻、他研究科の教員と連単位と同等に評価する。ただし、本研修を単位修得する者

携してゼミナールを開講し情報科学に関する高度な教育をは、研修 B の単位を同時に修得することはできない。

行う。
情報基礎数理学研修 A

3 単位

Advanced Seminar on Mathematical Structures A
選択必修
全教員
情報基礎数理学に関する専門基礎知識ならびに思考方法の修得を目的とし、外国論文、資料、教科書などの輪講、発表、討論を行う。

－34－

前期課程（システム情報科学専攻）
前期課程（システム情報科学専攻）

システム情報科学専攻（専門科目）
授業科目

単

位

授 業
時 間

必
修

選
択

Ⅰ

担当教員

備考

Ⅱ

システム情報数理学Ｉａ22

システム情報数理学Ｉｂ2

システム情報数理学Ⅱ

2

2

（未定）

確率モデル論

2

2

福泉 麗佳

システム情報数理学Ⅲ

2

2

坂口

茂

隔年（奇数年度）開講

アルゴリズム論

2

2

周
鈴木

暁・伊藤 健洋顕隔年（偶数年度）開講※G30 course 開講科目

知能システム科学

2

2

篠原

歩・吉仲

亮

隔年（奇数年度）開講

自然言語処理学2乾 健太郎・鈴木

潤

情報生物学

2

情報システム評価学

2

コンピュータビジョン

2

2

岡谷 貴之

知能制御システム学

22

橋本 浩一・鏡システム制御科学

2

2

音情報科学

2

高次視覚情報処理論

2

情報ストレージシステム科学

2

情報コンテンツ学

2

融合流体情報学

2

2

（未定）

隔年（偶数年度）開講

ソフトウェア構成論

2

2

大堀

※G30 course 開講科目

応用流体力学22

石本淳
伊賀 由佳（流体科学研究所）

機械工学フロンティア

22

機械系担当教員

情報基礎数理学Ｉ

2

2

宗政 昭弘

隔年（偶数年度）開講

情報基礎数理学Ⅱa

2

須川 敏幸

隔年（偶数年度）開講

情報基礎数理学Ⅱb

2

田中 太初

隔年（奇数年度）開講

情報基礎数理学Ⅲ2村上斉

隔年（奇数年度）開講

情報基礎数理学Ⅳ

2

2

瀬野 裕美

隔年（偶数年度）開講
2020 年度は開講しない

離散数学

2

2

島倉 裕樹

情報数学基礎演習

2

2

田谷 久雄
（宮城教育大学）

計算数理科学

2

2

山本

2

2
2
2

原田 昌晃

隔年（偶数年度）開講

船野

隔年（奇数年度）開講

敬2020 年度は開講しない（未定）

2020 年度は開講しない

全※G30 course 開講科目

眞嬉

慎吾

吉田
平田
坂本
伊藤

和哉（工学研究科）
泰久（工学研究科）
修一
彰則（工学研究科）

2

塩入

諭・栗木 一郎2

村岡 裕明（電気通信研究所）

2

2

2
2
2

隔年（奇数年度）開講※G30 course 開講科目
隔年（偶数年度）開講※G30 course 開講科目
※G30 course 開講科目

隔年（奇数年度）開講

北村 喜文・髙嶋 和毅－35－

淳・上野 雄大悟

前期課程（システム情報科学専攻）

前期課程（システム情報科学専攻）

単

位

授 業
時 間

必
修

選
択

Ⅰ

計算理論

2

2

（未定）

計算機構論

2

2

青木 孝文・伊藤 康一

知能集積システム学

2

2

羽生 貴弘（電気通信研究所）
張山 昌論
ｳｨｯﾃﾞﾔｽｰﾘﾔ ﾊｼﾀ ﾑﾄｩﾏﾗ

ソフトウェア基礎科学22

住井英二郎・松田 一孝

隔年（奇数年度）開講

アーキテクチャ学

22

小林 広明・佐藤 雅之※G30 course 開講科目

情報論理学

2

2

中野 圭介

コミュニケーション論2

高性能計算論

2

2

滝沢 寛之

暗号理論

2

2

静谷 啓樹・酒井 正夫
磯辺 秀司

広域情報処理論

2

2

工藤 純一

情報技術経営論2

2

渡辺 勝幸（非常勤講師）

物理フラクチュオマティクス論

2

2

田中 和之

※G30 course 開講科目

情報通信技術論2

加藤寧・川本 雄一西山 大樹（工学研究科）

隔年（奇数年度）開講

人間－ロボット情報学

2

田所

集中講義
隔年（奇数年度）開講

生命情報システム科学

2

バイオモデリング論2

応用知能ソフトウェア学

2

2

菅沼 拓夫・阿部後藤 英昭

情報ネットワーク論2

2

曽根 秀昭・水木 敬明

健康情報学

2

2

木内 喜孝・伊藤 千裕
小川晋・佐藤 公雄

隔年（奇数年度）開講

バイオメディカル情報解析学

2

2

（未定）

2020 年度は開講しない

高信頼システム

2

2

張山 昌論
ｳｨｯﾃﾞﾔｽｰﾘﾔ ﾊｼﾀ ﾑﾄｩﾏﾗ

並列分散計算科学

2

2

（未定）

English Communication22

複雑系統計科学

1

Information Technology
Fundamental

22

システム情報数理学特選

22

情報基礎数理学特選

2

2

授業科目

担当教員

備考

Ⅱ

2

長谷川 剛・北形

22222020 年度は開講しない

元※G30 course 開講科目

隔年（奇数年度）開講

諭・昆陽 雅司

木下 賢吾・大林 武
西 羽美・元池 育子（東北メディカル・メガバンク機構）
中尾 光之・片山 統裕

1亨

隔年（偶数年度）開講
2020 年度は開講しない
A student whose mother
サム マーチー（尚絅学院大 language is English
cannot get the credit.
学）※G30 course 開講科目
集中講義、Web ページで周小山 慎介（統計数理研究所） 知します。
集中講義、Web ページで周（未定）（非常勤講師）
知します。
※G30 course 開講科目
集中講義、Web ページで周大浦
学（金沢大学）知します。
集中講義、Web ページで周下川 航也（埼玉大学）
知します。

－36－

前期課程（システム情報科学専攻）
前期課程（システム情報科学専攻）

授業科目

単

位

授 業
時 間

必
修

選
択

Ⅰ

担当教員

備考

Ⅱ
集中講義、Web ページで周知します。
※G30 course 開講科目

Computer Science Fundamentals

22（未定）（非常勤講師）

先端技術の基礎と実践

2

2

中尾 光之 他

セキュア情報通信システム論

22

本間 尚文（電気通信研究所）

数値解析学Ⅰ2

2

山本悟
橋爪 秀利（工学研究科）
槙原幹十郎（工学研究科）※G30 course 開講科目

バイオメカトロニクス2

2

田中 真美（医工学研究科）

隔年（偶数年度）開講

宇宙ロボティクス

2

2

吉田 和哉（工学研究科）

現代文法理論2

意味構造分析

2

言語構造論

2

統語構造分析

2

人間・自然関係論

2

クリティカル・シンキング

2

コミュニケーション表現分析

2

言語テキスト解析論

2

形態論分析

2

ミクロ社会経済システム論

2

社会経済ネットワーク分析

2

情報リテラシー論

2

2

堀田 龍也

英語プレゼンテーション

2

2

Steven John Bretherick（非常勤講師）

インターンシップ研修
海外インターンシップ研修

2

菊地

朗

隔年（奇数年度）開講

菊地朗

隔年（奇数年度）開講

2

小川 芳樹

隔年（偶数年度）開講

2

小川 芳樹

隔年（奇数年度）開講

2

2
2

森

一郎

篠澤 和久
2

2
2
2

小川 芳樹・菊地朗

隔年（偶数年度）開講
2020 年度は開講しない（未定）

隔年（奇数年度）開講（未定）

隔年（偶数年度）開講
2020 年度は開講しない伊藤22020 年度は開講しない

亮

藤原 直哉

隔年（奇数年度）開講※G30 course 開講科目

集中講義、Web ページで周知します。
※G30 course 開講科目

1又
は2
1又
は2

情報科学特別講義Ⅰ

1

1

情報科学特別講義Ⅱ1

1

情報科学特別講義Ⅲ1

1

情報科学特別講義Ⅳ

1

1

Topics in Mathematics

2

Computer Hardware Fundamentals

2

Cognitive Science of Higher
Mental Functions

2

講義を実施する場合は
Web ページで周知します。

2
2
2

瀬野 裕美

※G30 course 開講科目

滝沢 寛之
田中
徹（工学研究科）

隔年（偶数年度）開講※G30 course 開講科目
隔年（奇数年度）開講※G30 course 開講科目

松宮 一道・和田 裕一－37－

前期課程（システム情報科学専攻）

授業科目

ＩＴビジネスマネジメント論

前期課程（システム情報科学専攻）

単

位

授 業
時 間

必
修

選
択

Ⅰ

2

担当教員

2

（未定）

2

金谷 吉成・
樋地 正浩（㈱日立ソリュー
ションズ東日本）
髙谷 将宏（㈱エヌエスシー）

情報セキュリティ法務経営論

2

応用微分方程式論

2

2

田中 和之

ゲーム理論

2

2

曽

経済物理学

2

2

インターネットセキュリティ

2

2

ネットワークセキュリティ実践

2

データ科学基礎2

ビッグデータスキルアップ演習

1

データ科学トレーニングキャン
プⅠ
データ科学トレーニングキャン
プⅡ

2

1
1

2020 年度は開講しない

道智

藤原 直哉
翁長 朝功（学際科学フロン
ティア研究所）Glenn M.Keeni（サイバーソ
リューションズ(株)）,角田 裕（東北工業大学）
Glenn M.Keeni（サイバーソ
リューションズ(株)）,角田 裕（東北工業大学）
山田 和範
サミー バラドラム
山田 和範
サミー バラドラム
山田 和範
サミー バラドラム
山田 和範

2

備考

Ⅱ

大林
武・西
羽美
山田 和範 他
山田 和範
サミー バラドラム

応用データ科学2

実践データ科学英語

2

システム情報数理学ゼミナール

3

全教員

システム情報科学ゼミナール

3

全教員

システム情報数理学研修A

3

全教員

システム情報数理学研修B

6

全教員

システム情報科学研修A

3

全教員

システム情報科学研修B

6

全教員

イノベーション創成研修

6

全教員

隔年（偶数年度）開講※G30 course 開講科目
※G30 course 開講科目

集中講義
※G30 course 開講科目

集中講義
集中講義
※G30 course 開講科目
※G30 course 開講科目
ゼミナール、研修 A
及び研修 B は、指導教員の指示に従い、12 単位必修すること。ただし、創成研
修を履修するにあたっては、別に定める授業科目を履修すること。
注 1）参照。

注 1）指導教員の指示の下に、システム情報数理学ゼミナール、システム情報数理学研修 A、システム情報数理学研修 Bを合わせた 12 単位又はシステム情報科学ゼミナール、システム情報科学研修 A、システム情報科学研修 B を合わせた 12 単位のいずれかを必修してください。
注 2）備考欄※G30 Course 開講科目については、本研究科 Information Technology and Science Course 開講科目のため、英語による講義または英語の資料を併用する講義です。授業要旨を参照してください。
※ 本学「学位プログラム」において開講する科目のうち、本研究科教授会で認めたものは専門科目として認める場合があります。

（関連科目）
本研究科教授会において関連科目として認めたもの。

－38－

前期課程（システム情報科学専攻）
前期課程（システム情報科学専攻）

授業要旨（システム情報科学専攻）
システム情報数理学Ｉａ2 単位

Probability models are essential in mathematical analysis of

Mathematical System Analysis Ia

random phenomena. In these lectures, we focus on Markov chains

選択 Ⅰ

as basic models of random time evolution. Starting with原田 昌晃

fundamental concepts in probability theory (random variables,

符号理論は、誤りが発生する通信路において、いかに効

probability distributions, etc.), we study fundamentals on Markov

率よくかつ信頼性が高い情報伝達を行うことが出来るかを

chains (transition probability, recurrence, stationary distributions,

研究する分野で、数学、情報科学、実用化技術とし、色々

etc.) . Moreover, we overview random walks, birth-and-deathな立場からの研究が広く行われている。本講義では、代数

processes and Poisson processes, and their wide applications.

的符号理論に関する基礎的な講義を行い、特に、自己双対

Background knowledge on elementary probability is required.

符号について、組合せデザインなどの組合せ構造などの関連に着目して、解説を行う。

システム情報数理学Ⅲ

2 単位

Mathematical System Analysis III
システム情報数理学Ｉｂ

2 単位

選択 Ⅰ

Mathematical System Analysis Ib

坂口 茂

選択 Ⅰ
船野

偏微分方程式はさまざまな自然現象を記述するモデルに敬現れる。特殊な場合を除いて, 一般に解を具体的な既知の（主に有限）グラフ上の解析学の基礎について講義を行

関数を用いて書くことはできない。この授業では, 複合媒

う. 扱う内容としては調和関数の性質, Dirichlet 問題,

質上の拡散方程式を含む放物型方程式の基礎理論（解の存Laplacian の固有値問題, 等周問題, 熱核の性質・評価であ在や解の定性的性質等）を扱う。解析学（関数解析,ソボレ

る. 上に挙げた中で Laplacian の固有値問題や等周問題は

フ空間, 実解析等）の必要となる道具も準備する。

経済性と効率性を兼ね揃えたグラフの構築やクラスタリン

Partial differential equations appear in models describing

グの話題とも密接に関連してくる. Laplacian の固有値, 等

various natural phenomena. Except some special cases, in general,

周定数, 熱核の評価を達成目標の一つとして挙げる.

solutions cannot be written by using concrete known functions. In
this course, we deal with a basic theory(existence and qualitative

システム情報数理学Ⅱ

properties of solutions, etc.) of parabolic equations including

2 単位

Mathematical System Analysis II

diffusion equations on composite media. Necessary tools in

選択 Ⅰ

mathematical analysis(functional analysis, Sobolev spaces, real

（未定）

analysis, etc.) are prepared.

確率モデル論2 単位

アルゴリズム論

Probability Models

Algorithm Theory

選択 Ⅱ

選択 Ⅰ

福泉 麗佳

周

2 単位

暁・伊藤 健洋・鈴木顕

確率モデルはランダム性を伴う現象の数理解析に欠かせアルゴリズムは、今やシステムの信頼性や高速性を握るない。講義では、時間発展するランダム現象のモデルとし重要な鍵となっている。とりわけ、高い信頼性を実現するて、マルコフ連鎖を扱う。確率論の基礎（確率変数・確率

ためには、正しいアルゴリズム開発の知識が必須である。

分布など）から始めて、マルコフ連鎖に関わる諸概念（推本講義では、アルゴリズムを計算機科学の観点から理論的

移確率・再帰性・定常分布など）を学ぶ。関連して、ランに学び、その基本的な設計法や解析法を体得する事を目的

ダムウォーク・出生死亡過程・ポアソン過程なども取り上とする。本講義では、並列アルゴリズム、近似アルゴリズ

げて、それらの幅広い応用を概観する。なお、学部初年級

ム、確率的アルゴリズムなども取り入れ、アルゴリズムのの確率統計の知識を前提とする。

身近な応用についても触れていきたい。なお、本講義は日本語で行うが、配布資料や定期試験における出題等は英語
となる。

－39－

前期課程（システム情報科学専攻）

前期課程（システム情報科学専攻）

Algorithms now play a very important role for the reliability論する。講義では数学の面白さが実感できるいくつかの有and efficiency in several social systems. This course focuses on

名な問題や数学パズルをテーマに学生に考察させ、関連すdesign and analysis of algorithms from the viewpoint of

る数学概念の様々な応用について紹介する。

theoretical computer science. We deal with parallel algorithms,

講義は国際英語（Globlish, 非母国英語）で行うが、日本

approximation algorithms, randomized algorithms etc. We also

語での質問も歓迎する。資料は原則としてＷＥＢにアップ

show some applications of algorithm theory to practical problems.

する。

All materials will be prepared in English although the lecture will
be given in Japanese.

予備知識は仮定しないが、大学教養程度の線形代数、確率論、離散数学の知識があることが望ましい。

2 単位

知能システム科学Intelligent Systems Science

Computer Vision

選択 Ⅰ

選択 Ⅰ

篠原

歩・吉仲

2 単位

コンピュータビジョン

亮

岡谷 貴之

情報処理技術の進展を背景に知能システムは進化を遂げコンピュータビジョンの様々な問題とその解決方法を説ているが、未来情報社会では、より高度な知的機能を有し、明する．問題とは，物体やシーンを撮影した画像から，そ高信頼で、また人にやさしいシステムが要望されている。

れらに関する何らかの情報，例えばシーンの３次元形状や本講義では、その中心的な研究課題のひとつである機械学

物体のカテゴリ名などを推定する逆問題のことである．関習について、計算量の観点を重視した理論的アプローチを連する基本的概念を説明した上で，コンピュータビジョン

中心にして、その基礎から応用までを解説する。

の問題への複数のアプローチの方法を，特に深層学習による方法を中心に解説する．

2 単位This course explains various problems of computer vision andNatural Language Processing

their solutions. The problems are basically inverse-problems in

選択 Ⅱ

which we wish to estimate some information about an object or a

自然言語処理学乾 健太郎・鈴木

scene from their image(s), such as the categories of objects and the潤

情報伝達のためのもっとも重要なメディアは、日本語やthree-dimensional shape of a scene. Students will first learn a

英語など、
だれもが日常で使っている人間のための言語（こseries of fundamental concepts, and then study a number ofとば）である。本講義では、言語データからそれが伝達すapproaches to the problems of computer vision, where the main

る情報や知識を抽出し加工する自然言語処理技術について、

focus is on deep learning methods.

形態素解析、構文解析、意味解析、言語知識獲得などの基礎技術を中心にまなぶ。

2 単位

知能制御システム学
Intelligent Control Systems

情報生物学

選択 Ⅰ

2 単位

Information Biology

橋本 浩一・鏡慎吾

選択 Ⅰ

制御システムとしてロボットを取り上げ、知能的に制御（未定）するための手法について講義する。具体的には、ロボット
キネマティクス、ロボットダイナミクス、センシング、ア

情報システム評価学

2 単位

ーキテクチャについて概説し、ビジュアルサーボシステム

Design and Analysis of Information Systemsの原理と構築法を説明する。また視覚に基づく制御を実現

選択 Ⅱ

する要素技術として、イメージセンサ、画像処理、画像追全

跡を取り上げて、実際のプログラム例とデモンストレーシ

眞嬉

情報システムの評価と設計に必要な理論計算機科学におョンを交えながら講義する。

ける数学的な基本手法と諸概念の修得を行うことを目的とする。離散数学、線形代数、不変量や符号化等の数学的概

システム制御科学

念の利用を考察し、計算幾何学、暗号、組合せ最適化、アSystem Control Science

ルゴリズム理論、ビッグデータ処理などへの発展などを議

選択 Ⅰ

－40－

2 単位

前期課程（システム情報科学専攻）
前期課程（システム情報科学専攻）

吉田 和哉（工学研究科）・平田 泰久（工学研究科）

情報ストレージシステム科学

New mechanical systems using advanced mechanisms are

2 単位Information storage devices and systems

being developed in a range of areas for medical care and welfare,

選択 Ⅰ

space exploration, disaster rescue purposes and so on. This course

村岡 裕明（電気通信研究所）

focuses on the motion control design of increasingly advanced and

多様な情報を記憶・蓄積することは高度情報化社会を支

complex mechanical systems. Students will learn fundamentals

える必須技術である。ディスクやテープなどの情報媒体を

for non-linear system analysis and control system design methods.

用いる情報ストレージシステムは大容量のデータ蓄積を受First, phase plane analysis methods and Lyapunov methods are

け持ち、ネットワークを介して時間と空間を越えて伝達す

introduced as the main ways to analyze non-linear systems. Next,

る。その中心は、大容量と高速性を併せ持つハードディス

non-linear feedback control system design methods that can be

ク装置などに代表される磁気情報としての蓄積である。

used for mechanical control systems with non-linear dynamics.

この情報ストレージに関して、書き込みや読み出しの原

Finally, students look at several control system design methods.

理、高密度化デバイス技術、高密度化のためのディジタルThis class includes some exercises using MATLAB.

情報処理技術、ネットワークストレージシステムなどについて、最新動向を含めて講義する。

音情報科学

2 単位

Acoustic Information Science

情報コンテンツ学 2 単位

選択 Ⅱ

Information Contents

坂本 修一・伊藤 彰則（工学研究科）

選択 Ⅱ

情報処理システム，情報通信システムでは，情報の発信北村 喜文・髙嶋 和毅と受容の担い手として，人間が大きな役割を果たしている．

エンタテインメントに限らず、教育・福祉医療や商取引したがって，誰でもがどんな環境でも快適に通信できるシなどさまざまな分野で利用される「コンテンツ」は、人のステムを作り上げるためには，人間の情報処理の仕組を明感性に直接関わり、それを利用する人に感動を与えるだけらかにすることが不可欠である．本科目では，以上の観点ではなく、創り出す人にも、満足感や達成感などの生き甲から，人間の情報処理認知過程について，その基礎を中心

斐を与えることができる。コンテンツに関わる技術は非常に講じ，あわせて，高度な音響通信システムや快適な音環に多岐に及ぶが、本講義では、
ヒューマンインタフェース、境実現手法について講ずる．現在の音響通信システムと人

ディスプレイ、バーチャルリアリティなど、その制作・流間の情報処理特性が，どのように関係しているのかを理解

通・利用等に関係する技術について講義するとともに、コすることを目標とする．

ンテンツと文化や心理学などとの関係についても概説する。

高次視覚情報処理論

2 単位

融合流体情報学

2 単位

Higher Order Vision Science

Integrated Fluid Informatics

選択 Ⅰ

選択 Ⅰ

塩入

諭・栗木 一郎・曽加蕙（電気通信研究所）（未定）

人間は感覚器を通して世界を推測し、それに基づく行動をしている。視覚は人間にとってもっとも重要な感覚のひ

ソフトウェア構成論

とつであり、その理解は多くの分野の科学技術の発展のみ

Software Construction

ならず、脳機能の理解にも寄与することが期待できる。 視選択 Ⅰ

覚機能は、色覚、運動視、立体視、形態視、など多岐 にわ

大堀

2 単位

淳・上野 雄大

たり、さらに記憶学習とも関連する複雑な系によって成り

堅牢なソフトウェアを系統的に構築するための理論およ立っている。その理解には適切なアプローチと適切なモデび実践について、以下の 2 つの内容を隔年で扱う。2020 年

ルが不可欠である。 本講義では、人間の視覚系の理解のた度は(B)である。
(A) 堅牢なソフトウェア構築の基礎となる高信頼プログ

めに、眼球、網膜、大脳視覚野の視覚機能について、情報処理的アプローチに基づき議論する。

ラミング言語の原理を数理論理学の証明論を基礎に展開する。
（担当：大堀）(B) 系統的なソフトウェア開発のためのプログラミング－41－

前期課程（システム情報科学専攻）

前期課程（システム情報科学専攻）

2 単位

方法論を、プログラミング言語の実装技術および基礎理論

情報基礎数理学Ⅱa

を通じて講義する。
（担当：上野）Mathematical Structures Ⅱa

The general goal of this lecture is to learn a foundation of

選択 Ⅱ

programming languages and its applications. For each academic

須川 敏幸

year, the course focuses on one of the following topics (we choose(B) in 2020):

数列と解析函数との関わりについて基礎的な講義を行う。
ベキ級数は、
係数列を通して数列との明白な対応を持ち（母(A) proof theory of the intuitionistic propositional logic and函数）、これによって数列に関する深い解析を行うことがproof-theoretical interpretation for various concepts in syntax,

可能となる。一方、数列を解析函数に対応させる方法はこsemantics, and implementation of programming languages

れに限らず、連分数展開や Schur アルゴリズムなど、他に(Lecturer: Atsushi Ohori).

も重要なものがいくつか知られている。本講義では、モー(B) programming methodology as an application of theimplementation technique and theoritical foundation of

メント問題や信号解析などへの応用を見据えて、これらの理論の概説を行う。

programming languages (Lecturer: Katsuhiro Ueno).
2 単位

情報基礎数理学Ⅱｂ
応用流体力学

Mathematical Structures Ⅱb

2 単位

Applied Fluid Mechanics

選択 Ⅰ

選択 Ⅰ

田中 太初

石本

グラフのスペクトルの理論を概説する。Google の淳、伊賀 由佳（流体科学研究所）

異相界面を伴う流動現象，気液二相流，相変化，キャビ

PageRank に象徴されるようにグラフのスペクトルは非常テーション等が関連する混相流体力学と数値解析の基礎・に幅広い応用を持つが、基本的には実対称行列の固有値・応用，さらにポンプやタービンといったターボ型流体機械

固有ベクトルを取扱うものであり、線形代数学の知識・理の基礎に関して講義する．特に，1) 気液二相流の流動様式解を深めるための題材としても適当である。本講義ではグと分類法，2) 二流体モデルと各種混相流モデリングの基礎，

ラフのスペクトルの基礎的事項の解説の後、符号理論への

3) 分散性混相流のモデリングと数値計算法，4) 液体微粒

応用を含む幾つかの発展的な話題についても触れる。

化機構のモデリングと数値計算法，5) 流体機械の分類と役

An overview of the theory of the spectra of graphs is given.

割，6)ポンプでのキャビテーションの発生に関して理解す

Spectraof graphs have quite a wide range of applications,

ることを目的としている．

including Google’s PageRank algorithm as a famous example.
The topic is basically about how to handle and use eigenvalues

機械工学フロンティア

and eigenvectors of certain real symmetric matrices, so students

2 単位

Project-Based Learning for Frontier Mechanical Engineering

will be able to deepen their knowledge and understanding of

選択 Ⅰ

Linear Algebra. The course provides an introduction to the theory（機械系担当教員）

of spectra of graphs and then discusses more advanced results,
such as applications to coding theory.

情報基礎数理学Ｉ

2 単位
2 単位

Mathematical Structures I

情報基礎数理学Ⅲ

選択 Ⅰ

Mathematical Structures Ⅲ

宗政 昭弘・島倉 裕樹

選択 Ⅱ

代数学の基本的な概念である群の表示を動機付けるため、

村上

斉

平面や空間の対称変換の行列表現から始めて、鏡映群と呼結び目とは３次元球面（あるいは３次元ユークリッド空

ばれる一連の群を紹介する。これらの群の、よりコンパク間）に埋め込まれた円周のことである｡本講義では、結び目

トな文字列による群表示の方法を導入し、有限コクセター

に関する基本事項を説明する。特に、不慣れな学生のため

群の分類理論、ルート系などについて具体例を中心に解説に、位相空間の基礎、ホモロジー群の定義および具体的なする。さらに、基本対称式の類似として、これらの群で不計算、それらの応用としての Alexander 多項式を紹介する。

変な多項式のなす環についても解説したい。

－42－

前期課程（システム情報科学専攻）
前期課程（システム情報科学専攻）

情報基礎数理学Ⅳ

2 単位義する。受講生は、講義内容を参考にしながら、独自の数

Mathematical Structures Ⅳ

理モデルと計算プログラムを実際に構築して、その計算結

選択 Ⅰ

果をレポートとして提出する。

瀬野 裕美
生命現象や社会現象の特性を科学的に議論するための数

計算理論

2 単位

理モデリングとは，現象に関する仮定や仮説を数理的に解

Theory of Computation

釈もしくは表現することによって数理モデルを構築する過選択 Ⅰ程を指す。生命現象や社会現象に関する仮定や仮説の適切（未定）

性評価や意味解釈をするためには，生命科学的・社会科学
2 単位的な知識とセンスが要求され，数理的な解釈や表現には，

計算機構論

数理的な知識とセンスが要求される。数理モデリングは，Computer Structures

生命科学的・社会科学的知識だけ，あるいは，数理的知識

選択 Ⅰ

だけでは不可能であり，それらの二つが相まって成立する

青木 孝文・伊藤 康一

過程である。本講義では，数理生物学におけるこの過程に焦点をおいた基礎理論の解説を行う。

現在，マイクロプロセッサは組み込み用途からスーパーコンピュータにわたる幅広い分野で利用され，現代の情報社会を支えるキーテクノロジーとして位置づけられる．本2 単位

講義では，コンピュータの基本構成とその設計手法の基礎

Algebra and discrete mathematics

について講義する．
コンピュータの基本概念，
性能の尺度，

選択 Ⅰ

機械命令，演算方式，プロセッサアーキテクチャ（データ島倉 裕樹

パスと制御），パイプライン処理による高性能化，応用事

離散数学

語学における文法の役割を果たす、集合と論理の記法を例などの修得を通じて，ハードウェアとソフトウェアのイ

まず学び、その例文の役割を果たす離散数学と代数学の初ンタフェースに関する理解を深めることを目的とする．

歩における命題を多く学ぶ。集合と論理の記法は現代数学
2 単位を学ぶ上で必要不可欠であるばかりでなく、コンピュータ

知能集積システム学

プログラムの作成から技術的文書の理解と執筆においても、Intelligent Integrated Systems

論理的な思考をするために重要である。離散数学は、この選択 Ⅰような論理的な理解の修練をつむための最適な題材である。

羽生 貴弘（電気通信研究所）・張山 昌論・ｳｨｯﾃﾞﾔｽｰﾘﾔ ﾊ
ｼﾀ ﾑﾄｩﾏﾗ

情報数学基礎演習

2 単位

集積回路技術とプロセッサアーキテクチャ，さらに知能

Mathematics for Information Sciences

処理が融合された知能集積システムの基礎を講述する．講選択 Ⅰ

義内容は，知能集積システムの意義，高性能化と低消費電

田谷 久雄（宮城教育大学）
数理的思考のための言葉と記号，情報数学の基礎として力化を指向したVLSIプロセッサのハイレベルシンセシス，

求められる集合，論理，命題，写像，濃度，同値関係，順ャラブルＶＬＳＩ，配線に起因する性能劣化を低減させる

序関係，および，整数の諸性質と合同式，剰余類，群環体

高性能 VLSI の回路技術，電源配線及びクロック分配に関などの代数系，グラフを演習形式で学び，情報数学の論理

わる実装技術，システム LSI の統合設計技術などである．

CMOS 集積回路の高性能化と低消費電力化，リコンフィギ

的基礎と概念の習熟を目指す.
ソフトウェア基礎科学
計算数理科学

2 単位Foundations of Software Science

Mathematical Modeling and Computation

選択 Ⅱ

選択 Ⅰ
山本

2 単位

住井 英二郎・松田 一孝
悟

さまざまな社会基盤がコンピュータによって制御される

自然科学における様々な物理現象を再現するために構築ようになった現代社会では，ソフトウェアの信頼性の保証された偏微分方程式からなる数理モデルをいくつか紹介し、が極めて重要である．本講義では，数理科学的アプローチ

かつその構築方法やそれを解くための差分解法について講を用いてソフトウェアを科学的対象としてとらえ，その動－43－

前期課程（システム情報科学専攻）

前期課程（システム情報科学専攻）

作を厳密に議論・検証する方法について解説する．特に，の日常生活や仕事に必要なコミュニケーションを支える基ソフトウェアの記述の基礎となる計算モデルとその形式的盤として、人間社会の中に浸透しつつある。本講義では、

意味論，
それに基づくソフトウェアの仕様記述，
検証方法，

通信プロトコルや輻輳制御等のネットワーク技術とその高型システムなどについて講義する．

性能化に関する議論、および電子メールや SNS 等のコミュ
ニケーションツールの課題や解決策に関する議論を通じ、アーキテクチャ学

2 単位

情報通信技術に立脚したコミュニケーションシステムにつComputer Architecture

いて理解を得ることを目的とする。

選択 Ⅱ
小林 広明・佐藤 雅之

高性能計算論コンピュータアーキテクチャとはコンピュータのデザイ

2 単位

High-Performance Computing

ンコンセプト、すなわち設計概念(思想)である。本講義で選択 Ⅱ

は、コンピュータの基本処理方式について述べた後、コン滝沢 寛之

ピュータの高性能化に必要不可欠な技術である、命令レベ

高性能計算を実現するスーパーコンピュータシステムに

ル並列処理、ベクトル処理、並列処理のためのコンピュー

ついて、ハードウェアとソフトウェアの両面から概観する。

タ構成方式、制御方式について解説する。さらに、ベクト

本講義では、並列処理の重要性を述べた後に並列処理シス

ルシステムや演算アクセラレータなど、スーパーコンピュ

テムのハードウェア構成方式、並列アルゴリズム設計法、ーティング技術を概観する。詳しくは講義ウェブページ

並列プログラミング手法、および性能評価方法について講

http://www.cal.is.tohoku.ac.jp/class/architecture/ を参照のこと

義する。さらに、高性能計算を支えるメモリシステムにつ（アクセス制限があるので，事前に担当教員に連絡するこいて講義する。
This course reviews high-performance computing systemsと）。
The term "computer architecture" means the concept offrom both aspects of hardware and software. The course talks

designing computers and is also its philosophy. This course begins

about the importance of parallel processing, parallel systemwith the basic principles of computers, and then talks aboutarchitectures, parallel algorithm design, parallel programming, andinstruction-level parallel processing, vector processing, parallel

performance evaluation methodologies. The course also discusses

computingthe memory systems necessary for high-performance computing.

systems,

and

their

controlmechanisms.

Supercomputing techniques such as vector systems andaccelerators are also reviewed. See the class web page

広域情報処理論

http://www.cal.is.tohoku.ac.jp/class/architecture/ for more details.

Environmental Informatics(Contact instructors to have an access ID).

2 単位

選択 Ⅱ
工藤 純一

情報論理学

2 単位

人間が持っている判断能力を遥かに超える膨大な情報量

Logic for Information Scienceの中から必要な情報だけを効率的に抽出して、理解および選択 Ⅱ判断の支援を与える方法についてリモートセンシング衛星

中野 圭介

画像を通して論じる。広域情報処理について多次元ヒストプログラムの意味論の構築、プログラムの性質の検証、グラムによるカテゴリの抽出、画像データベース構築、アあるいは形式的な仕様記述のためには、形式的論理体系がルゴリズム等を述べる。応用事例として、地球温暖化の原不可欠である。この講義では、プログラムの意味論や白動因とされる二酸化炭素を大規模森林火災の抑制により緩和

証明システムにおいて重要な役割をはたす等式論理とリダする構想を情報科学の視点から講義する。

クションシステムの基礎および応用について論ずる。
情報技術経営論
コミュニケーション論

2 単位Management of Information Technology

2 単位Communication Theory

選択 Ⅰ

選択 Ⅰ

渡辺 勝幸（非常勤講師)

長谷川 剛・北形

厳しい競争の時代を生き抜くには、会社というものの生元

インターネットに代表される広域ネットワークは、人々態を知ることが欠かせない。多くの学生は、企業に対して－44－

前期課程（システム情報科学専攻）
前期課程（システム情報科学専攻）

消費者目線か、求職者目線しかもっておらず、就職活動にprocessing and probabilistic reasoning. Moreover, we review also

おいても受け身の対応になりやすい。

quantum-mechanical extensions of probabilistic information

講義の中で、起業についての知識を解説し、学生が企業

processing.

社会を理解できることを意識しながら講義を進めていく。
2 単位

ベンチャー企業などに関心がある者は、ぜひ履修してほし

情報通信技術論

い。

Information and Communications Technology
選択 Ⅱ

物理フラクチュオマティクス論

2 単位

加藤

Physical Fluctuomatics

寧・川本 雄一・西山 大樹（工学研究科）

インターネットは情報化社会のインフラストラクチャと選択 Ⅰ

して定着し、我々の日々の活動をささえる重要な情報交換

田中 和之の手段の一つになっている。インターネット上で動くあら

制御・信号処理等の工学の諸分野あるいは情報科学の応

ゆる機器は IP と呼ばれるインターネットプロトコルに準用を意識しつつ，確率論・統計学および確率過程を基礎と拠し作動しているため、インターネットの仕組みを理解すする確率的情報処理の十分な理解を与える．特にベイズ統る上で、IP の基本原理を学ぶことは重要である。本講義で計にもとづく予測・推論のモデル化，情報統計力学の導入

は、IP の概要を説明し、その基本をまず理解してもらう。

によるアルゴリズム化について画像処理，パターン認識，

更に、ネットワークシミュレータを使った実習を通じ、輻

確率推論などを例として講義する．

輳の原因やその解消の仕組みを体験する。最後に IP が有線

また，確率的情報処理によるデータに内在するゆらぎのと無線が混在する次世代ネットワーク環境において、どの取り扱いにも触れ，さらに量子確率場をもちいた情報処理，ような問題が発生しえるかを検証し、その解決方法につい複雑ネットワーク科学の最近の展開についても概説する．

て考える。

Applications to many fields in engineering like control, signal
processing etc. and in information sciences are in mind through人間－ロボット情報学

the lecture course for the basic knowledge of statistical machine

Human-Robot Informatics

learning theory as well as stochastic processes. Brief introduction

選択 Ⅰ

will be given to methods for applications like statistical estimation

田所

2 単位

諭・昆陽 雅司

etc., and to the relationship with statistical-mechanical informatics.

ロボットが人間に役立つ仕事を行う際、人間とロボット

We first lecture probability and statistics and their fundamentalとのインタフェースは非常に重要な役割を果たす。効果的

properties and explain the basic frameworks of Bayesian

なシステムを実現するためには、人間の感覚特性や主観なestimation and maximum likelihood estimation. Particularly, we

どのヒューマンファクターを適切に評価することが必要でshow EM algorithm as one of familiar computational schemes toある。人間－ロボット情報学では、人間と協調する様々なrealize the maximum likelihood estimation. As one of linear

知能ロボットやロボティクスの応用システムを対象とし、

statistical models, we introduce Gaussian graphical model andヒューマンファクターを評価するための手法に関する知識show the explicit procedure for Bayesian estimation and EMの獲得と、多数のヒューマンファクターの研究事例についalgorithm from observed data. We show some useful probabilisticて知見を得ることを目標とする。まず、講義によって様々

models which are applicable to probabilistic information

な評価法を体系的に説明する。また、ヒューマンファクタ

processing in the stand point of Bayesian estimation. We mentionーの評価法と実験方法を自ら計画する演習を行い、理解をthat some of these models can be regarded as physical models in

深める。

statistical mechanics. Fundamental structure of belief propagation
methods are reviewed as powerful key algorithms to compute

生命情報システム科学

some important statistical quantities, for example, averages,

Systems Bioinformatics

variances and covariances. Particularly, we clarify the relationship

選択 Ⅱ

between belief propagations and some approximate methods in

木下 賢吾・大林 武

statistical mechanics. As ones of application to probabilistic

西 羽美・元池 育子（東北メディカル・メガバンク機構）

information processing based on Bayesian estimation and

生命情報の流れのセントラルドグマ（DNA→RNA→タン

maximum likelihood estimations, we show probabilistic image

パク質）に沿って、配列情報であるゲノム情報から実際の

－45－

2 単位

前期課程（システム情報科学専攻）

前期課程（システム情報科学専攻）

機能の担い手であるタンパク質へと、生命情報がデジタル

情報ネットワーク及び通信システムについて、その基礎（文字列情報）からアナログ（タンパク質立体構造情報）となる伝送路における電磁ノイズと通信品質の関係を述べ、へと伝わっていく過程について順を追って解説して行く。

種々の伝送システムの方式について、ディジタル化方式、遺伝子レベルでは、遺伝子構造とプロモーター解析を通じ多重化方式などの技術を参照して論じる。さらに、高度情て文字列情報の解析手法について解説し、RNA レベルで

報ネットワークシステムにおける分散処理と知識処理につは遺伝子の発現量情報解析を通じて数値データの解析を説いて論じる。また，人間社会に重要である情報セキュリテ

明する。また、タンパク質レベルでは機能発現に重要な立ィとその運用及び維持管理にも述べる。これにより、情報体構造データ（３次元構造データ）の扱いについて解説す通信システム全般について幅広く系統的な理解を得ることる。アルゴリズムそのものよりは、生命情報の理解と言うを目的とする。

応用面において情報科学が果たす役割に重点を置いて解説
する。

健康情報学

2 単位

Health Informatics
バイオモデリング論

2 単位

選択 Ⅰ

Biomodeling

木内 喜孝・伊藤 千裕・小川 晋・佐藤 公雄
生体の恒常性の維持には神経性、体液性、行動性調節因

選択 Ⅰ子が重要な役割を果たしている。これらの調節系は外的、

中尾 光之・片山 統裕
分子レベルから個体の行動に至るまでの生体内の各階層

内的負荷に対して秒単位、時間単位、日単位、年単位の生をモデル化し、その数理的構造を解析することによって、体のリズムをもって変化しているが、これらの一連のプロ

それぞれの階層や統合システムとしての生体の機能理解がセスにおいて種々の代償機序が働いて健康な生命維持機能可能となることについて講義する。モデリングやシステが保持されている。しかも生体ではこれらの諸因子は合目

ム・ダイナミクスの解析に利用される非線形動力学や計算的にかつ有機的に相互作用を有しながら体系的に応答して機シミュレーションなどの数理的技法を整理して示すとといる。この講義ではこれらの制御機構を論ずるとともに、

もに、トップダウンおよびボトムアップ的モデリングに基これらの制御機構の破綻と健康障害との関連を紹介しながづいて構成されたシステムの構造や、ダイナミクスの計算

ら、生活習慣病を予防し、健康維持増進をはかるためのラ論・制御論的意義について説明する。さらに、生物学的知

イフスタイルの在り方を明らかにする。

見を踏まえた統合的モデリングの方法や、そのモデルが生
バイオメディカル情報解析学成するダイナミクスの機能的意義についても講義する。

2 単位

Biomedical Information Analysis
応用知能ソフトウェア学

選択 Ⅰ

2 単位

（未定）

Applied Intelligence Software
選択 Ⅱ
菅沼 拓夫・阿部高信頼システム亨・後藤 英昭

ネットワーク社会における様々な問題解決を支援する知2 単位

Highly-Reliable System Design識システムでは、ネットワークにより接続される多様な知

選択 Ⅰ

識や処理機能を活用して設計・実現される新しいソフトウ

張山 昌論・ｳｨｯﾃﾞﾔｽｰﾘﾔ ﾊｼﾀ ﾑﾄｩﾏﾗ

エア（応用知能ソフトウエア）が重要な構成要素となる。

情報システムの故障や誤動作に対する高安全・高信頼化

本講義では、実社会における種々の問題解決を目指す応用を実現するための基礎を修得する.具体的には，信頼性の基

知能ソフトウェアの機能と構成について、分散処理基盤を

礎概念，冗長性の利用により誤動作を回避するためのフォ扱うネットワークコンピューティング技術、及び非記号知

ールトトレラント技術，高安全・高信頼性システムの構成識を扱うパターン情報理解技術の双方の視点から議論する。

理論と応用について学習する.

情報ネットワーク論

2 単位

Information Network Systems

並列分散計算科学

2 単位

Parallel and Distributed Computing

選択 Ⅱ

選択 Ⅰ

曽根 秀昭・水木 敬明

（未定）

－46－

前期課程（システム情報科学専攻）
前期課程（システム情報科学専攻）として扱う予定である。
English Communication

2 単位

現代数学の一分野であるトポロジーについて、基礎的な選択 Ⅰ事項から授業を始める。特に、結び目の例、多項式不変量、

サム マーチー（尚絅学院大学）

局所変形を扱う。3 次元多様体については、3 次元多様体のThe objective of this class is to acquire reading and listening

例や、その分解や分類を議論する。それらの概念理解を元

skills that can help students succeed in various businessに、DNA 組み換え酵素の働きを結び目の局所変形として議environments. A strong emphasis will be placed on reading and論する方法や、3 次元トポロジーを用いて材料をデザイン

writing for the TOEIC test. There will be a strong focus on new

する方法などの議論を行う。この授業は、それらの数学的vocabulary acquisition, increased reading fluency, and improved

概念の理解と、その応用の理解を目的とする。

listening comprehension.

Through regular vocabulary tests,

reading and listening exercises, and extensive reading, students

Computer Science Fundamentals

will improve their business English.

（コンピュータサイエンス基礎）

2 単位

選択 Ⅱ（集中講義）
複雑系統計科学

1 単位（未定）（非常勤講師）

Statistical Systems Analysis of Complex Systems
選択 Ⅱ

先端技術の基礎と実践 2 単位小山 慎介（統計数理研究所）

Foundation and Practical Development of Advanced Technology

本講義では、状態空間モデルによる時系列解析を解説し、応用例を用いながら、モデルの構築、推定、時系列予測な選択 Ⅱ
中尾 光之 他

ど一連の統計的手法を身につけることを目的とする。

情報科学研究科の教員や複数企業の最前線の技術者を講師として招き、これまで学んだことが実世界の問題解決にInformation Technology Fundamental

2 単位

いかに利用されているか、何が実際の場で必要とされてい（情報技術基礎）

るか、を知ることで日頃の学習の意味づけを行う。具体的

選択 Ⅰ（集中講義）には、（未定）（非常勤講師）

１．学部や大学院で学んだ原理や理論がどのように企業の最前線で生かされているかを知る。

システム情報数理学特選

2 単位

２．先端技術の動向や企業の実践レベルで何が問題となっ

Mathematical System Analysis、 Special Lectureているかを知る。

選択 （集中講義）

３．研究者や技術者としての生き方を先輩技術者から学ぶ。

大浦学（金沢大学）

符号理論は情報・通信の分野にその研究の端を発します。

セキュア情報通信システム論 2 単位

ここではその代数的な応用を学ぶことを目的とします。まSecure Information Communication Systems

ず、２元体上の符号理論の基礎について学習したあと、自選択 Ⅱ

己双対重偶符号、Golay 符号などについて学びます。それ

本間 尚文（電気通信研究所）

らの符号の重み多項式を考えることにより、有限群の不変

情報通信システムを安全に構築するための基礎を習得す

式論との関連に着目し、そこから広がる数学について解説

ることを目的とする．本講義では，まず，情報セキュリテを行います。

ィを支える基盤技術である現代暗号アルゴリズムとその実装に関する基礎を学ぶ．特に現代暗号アルゴリズムの基本

情報基礎数理学特選である共通鍵暗号および公開鍵暗号アルゴリズムの構成と2 単位

Mathematical Structures、 Special Lecture

その実装について習得し，同実装に対する物理的な攻撃と選択 （集中講義）

その防御方法の概略を学ぶ．その上で，次世代暗号アルゴ

下川 航也（埼玉大学）

リズムやセキュア計算，ハードウェア認証，電磁波セキュ

結び目理論、3 次元多様体論の基礎と、その高分子科学への応用を議論する。特に、DNA 組み換え酵素の働きの数

リティ，IoT セキュリティといった関連技術の基礎を習得する．

学的モデル化や、高分子材料の数学的モデル化などを題材－47－

前期課程（システム情報科学専攻）

数値解析学Ⅰ

前期課程（システム情報科学専攻）

2 単位

現代文法理論2 単位

Numerical Analysis

Modern Linguistic Theory

選択 Ⅱ

選択 Ⅰ

山本

菊地

悟・橋爪 秀利（工学研究科）・槙原 幹十郎（工

学研究科）

朗

一般文法理論の観点から、自然言語の音韻構造、統語構

流体力学・熱力学・材料力学・電磁気学・計測制御工学

造、意味構造、およびその３構造のつながりについて講述等の解析の基礎となる数値解析法を講義し、その応用能力する。特に、自然言語の使用を可能にしている、人間に生を養成する。特に、（1）偏微分方程式の差分解法、（2）

得的な言語能力の普遍性について理論的に考察するととも有限要素法と境界要素法、（3）線形代数と数値最適化法、に、それがどのような文法現象に現れているかを、主としについての数値解析の基礎と工学への応用を講義する。

て英語と日本語の分析、およびその比較対照を通じて明らかにし、一般的な認知能力との関係を探る。

バイオメカトロニクス

2 単位
意味構造分析

Biomechatronics

2 単位

選択 Ⅱ

An Analysis of Semantic Structures

田中 真美（医工学研究科）

選択 Ⅱ

人体を始めとする生物体は、力学的には軽量構造物のひ菊地朗とつと見なされる。それらを移動駆動する場合は、予めそ

自然言語の意味構造に関して具体的な分析を行っている

れらの動特性を理解したうえでセンサやアクチュエータを諸論文の理解を通して言語学の論文の読解力と論理構成力

設置しなければならない。また、生体組織のような柔軟体を身につける訓練を行う。さらに様々な言語現象の背後に駆動計測するためには、同様に柔軟体としての特性に合っある意味的問題を発見することも求められる。したがって、たセンサやアクチュエータを導入しなければならない。本

演習的な側面が大きい授業となる。なお、授業は２部構成

講義は始めに軽量構造物について一般的な動特性の解析法にし、後半は特に言語学を専門とする受講生を対象に形式を示し、さらに応用例としてそれらを駆動制御あるいは計意味論に基づく論文を取り上げることにする。形式意味論測するためのセンサやアクチュエータの設置法、具体的をは、統語構造を一定の規則で厳密に解釈し真偽条件を導き講述する。

出すことを目標としているので、その理解と応用のためには、ある程度テクニカルな記号操作に習熟しておく必要が宇宙ロボティクス

ある。

2 単位

Space Robotics

2 単位

選択 Ⅱ

言語構造論

吉田 和哉（工学研究科）

Theory of Linguistic Structure

Study engineering issues on space robotics.

選択 Ⅰ

Fundamental knowledge on space environment and spacecraft小川 芳樹

designs are introduced, then some advanced topics are elaborated.

自然言語は、語、句、単文、複文などさまざまなレベル

Orbital mechanics, angular motion kinematics and attitude

で構造化されており、それぞれのレベルで、統語構造に対応する意味構造と音韻構造がある。また、語の内部にも、dynamics of a spacecraft are studied.
Multi-body dynamics and control issues for space robots and

形態構造に対応する音韻構造と語彙概念構造がある。それぞれの構造には、すべての言語に共通する部分と、言語ご

manipulators are elaborated.
Advanced topics include (1) reaction dynamics and control of aとに変異を生じやすく変化も受けやすい側面とがある。

free-flying space robot, (2) vibration dynamics and its suppression

本講義では、生成文法理論、語彙意味論、形態論、音韻

control of a flexible space robot, (3) impact dynamics and論、機能文法、認知文法、歴史言語学、言語類型論、心理post-impact control when a space robot captures a floating target,

言語学などの各分野の最新の知見と成果を踏まえつつ、自(4) teleoperation and telepresence, and (5) mechanical simulation

然言語の構造の体系について講述する。その上で、言語のof micro-gravity environment.

形式と意味・音韻の対応関係が通時的にどのように変化して来たか、このように変化が絶えない自然言語を我々はなぜ、かくも短期間に、かくも正確に獲得できるのかなど、－48－

前期課程（システム情報科学専攻）
前期課程（システム情報科学専攻）

現代文法理論が共通に取り組む問題についても検討・分析

考（論理的思考）」という課題に取り組みます。なお、こを行う。

の授業は「情報リテラシー教育プログラム」の一環として開講されます。

統語構造分析

2 単位

An Analysis of Syntactic Structures

コミュニケーション表現分析

選択 Ⅰ

An Analysis of Verbal Expressions in Linguistic Communication

小川 芳樹

選択 Ⅰ

おもに日本語と英語の比較対照分析を通して、自然言語

小川 芳樹・菊地

2 単位朗の統語構造の普遍的特徴と通時的変化の特徴、および共時

この授業では、自然言語の構造と意味の関係を支配する的多様性が生じる原因について学ぶとともに、それらを理一般規則（いわゆる「文法」）の概略を紹介した上で、「文論的に分析するための基礎となる能力を身につける。具体

法」に基づく英文の論理的読解と和文英訳の能力を向上さ

的には、英語または日本語の形態統語現象について英語でせるための演習を行う。具体的には、英文法を十分に理解書かれた論文の要約と発表の訓練と講義を通して、統語構した上で、それに基づいて英語の読解と作文の訓練を行う

造と語彙概念構造・事象構造・語順の関係、通時的変化をことで、学術研究に使える正確で高度な英語のコミュニケ

受けやすい形態統語構造の性質など、統語論の基礎的知識ーション能力を身につけることを目指す。

についての理解を深めるとともに、言語学の論文を正しく2 単位理解できるだけの統語論の基礎知識と英語読解力と論理的

言語テキスト解析論

思考力を身につける。したがって、演習的な側面が大きい

Linguistic Analysis of Text Structure

授業となる。

選択 Ⅰ
（未定）
2 単位

本講義では、自然言語のレキシコンと語彙・文法の諸特

Relation between Man and Nature

性に関して、世界の様々な言語のデータを用いて多角的に選択 Ⅱ検証する。第１に、現代言語学で用いられている代表的理

人間・自然関係論

森論（生成文法理論、認知意味論、構文文法、Lexical Functional一郎

3・11 の大震災以後、人間と自然の関係を原理的に考察

Grammar,, Head-driven Phrase Structure Grammar など）の知見することが、改めて求められている。人間によって築かれと方法論を概観し、基本的な分析方法を学ぶ。それぞれのる世界が、自然に対抗し順応しながら、いかにして存続し理論の背景にある言語観についても考える。第２に、20 世てゆくか。その存在論と倫理を新たに拓くために、マルテ

紀の言語学で重視されてきた「母語（話者）主義」についィン・ハイデガーとハンナ・アーレントの思考に手がかりて検討し、多言語主義（multilingualism） の時代に向けたを見出す。世代間の継承と相克、共同体への帰属とその変言語研究の在り方について考察する。第３に、参加者の構革といったトピックを取り上げ、情報社会にしぶとく生き成に応じた対照言語学的議論を行い、言語直観を磨く訓練

る力の涵養につながるものとしたい。

をする。

クリティカル・シンキング

2 単位

形態論分析

2 単位

Introduction to Critical Thinking

Seminar in Pragmatics

選択 Ⅰ

選択 Ⅱ

篠澤 和久

（未定）
形態論は語という単位に注目する言語学の一分野である。

コミュニケーション能力は、円滑な社会生活を成り立たせるための必須要件の一つです。そして、コミュニケーシ

伝統文法、構造主義、生成文法、認知言語学と連なる言語

ョン能力における分析力・解釈力・表現力を支援し、効果理論の発展の中で、形態論の基礎研究にあたる部分に関し的に高めるために活用されるが、「クリティカル・シンキては様々な知見が蓄積されてきている。一方、方言研究やング（批判的思考）」や「ロジカル・シンキング（論理的世代間変異研究、コーパス研究といった領域では、語は最思考）」と呼ばれるツールです。新聞・テレビ・インターも noticeable かつ accessible な言語単位であるといえる。本

ネットのメディア情報や初等中等教育での教材などを題材

セミナーでは、この両者の間にいかにして有機的なつながとしながら、これからの情報社会で求められる「批判的思りを作れるか、関連文献を精読しつつ、検討する。

－49－

前期課程（システム情報科学専攻）

前期課程（システム情報科学専攻）とその育成のあり方について議論していく。講義の後半に
2 単位

は，メディア産業に関わるゲストの取組を聞き，社会で働

Analysis of Micro Socio-Economic System

く人たちとのディスカッションを行う。なお，情報リテラ

選択 Ⅰ

シー等に関する研究的な専門性は問わない。

ミクロ社会経済システム論

伊藤亮

都市経済学・空間経済学に関する主要な学術論文を理解

英語プレゼンテーション 2 単位

し、これらの分野の諸問題を解決するのに必要な水準のミ

English Presentation Intensive Course

クロ経済学を学ぶ。具体的には、消費者行動（効用最大化・

選択

支出最小化、需要関数、便益評価）、企業行動（費用最小

Steven John Bretherick（非常勤講師）

Ⅰ化、利潤最大化）、不完全競争（独占、外部性）、一般均This class will allow students to master the techniques

衡などに関する様々な数学的定理と、それらの具体的な応

necessary for giving effective presentations. Successful students

用例について学ぶ。本講儀は、大学院レベルの標準的なミwill be able to 1) plan, write and deliver an approximately

クロ経済学について解説するので、受講者は学部レベルの10-minute presentation on a technical topic 2) listen to, analyze

ミクロ経済学の知識を要求される。

and evaluate contents of presentations given by others. Students

You will learn some fundamental micro-economics in thiswill practice how to consider needs of their audiences whencourse. You are expected to be able to apply microeconomicplanning and designing a presentation, and how to refine ideas totheory when watching various issues and data in the real world.

be "worth sharing." Students will also practice basic techniques

Level of this course is standard for graduate school, and students

such as body language, eye contact, and intonation. In addition,

participating

there will be practice in spontaneously asking and answering

thecoursearerequiredtounderstandmicroeconomics of under graduate level.
社会経済ネットワーク分析

questions.

2 単位

1 又は 2 単位

インターンシップ研修

Socioeconomic Network Analysis

Internship

選択 Ⅱ

選択

藤原 直哉

情報科学の基礎と応用を実践するため、研修機関、研究

人間関係、噂や感染症の伝播、都市での人々の流動、企開発部門、企業、公共機関、ＮＰＯ等で情報科学に関する

業間の取引関係、国際貿易など、ネットワークとして捉え

実地研修を行う。研修期間が概ね４０時間以上８０時間未られる社会経済現象は極めて多い。この科目では、近年発満（１週間以上２週間未満：実日数５日～９日間）のもの

展が著しい複雑ネットワークの理論を紹介するとともに、を１単位、８０時間以上（２週間以上：実日数１０日以上）

社会経済分析への応用について議論する。具体的には、スのものを２単位とする。

モールワールド性やスケールフリー性などのネットワーク
構造の特徴と生成モデルについて述べるとともに、ネット

海外インターンシップ研修

1 又は 2 単位

Internship Abroad

ワーク上での動的過程について紹介する。

選択情報リテラシー論

2 単位

情報科学の基礎と応用を実践するため、海外の研修機関、

Information Literacy Studies

研究開発部門、企業、公共機関、ＮＰＯ等で情報科学に関選択 Ⅰする実地研修を行う。研修期間が概ね４０時間以上８０時

堀田 龍也

間未満（１週間以上２週間未満：実日数５日～９日間）の本講義は、情報技術が高度に支える社会において人々に必要となる「情報リテラシー」について検討する。情報技

ものを１単位、８０時間以上（２週間以上：実日数１０日以上）のものを２単位とする。

術の進展による生活様式に変化，求められる能力の変化に
1 単位

ついて，新聞のような古くから存在するメディアがネット

情報科学特別講義Ⅰとのハイブリッドになっていく様相や，雑誌インタビュー

Special Lecture I on Information Sciencesの演習，メディアとしてのマンガの見方・読み方などを題選択 Ⅰ

材とし，メディアの変化がもたらす情報リテラシーの変容（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）－50－

前期課程（システム情報科学専攻）
前期課程（システム情報科学専攻）

biological/social science. On the other side, the mathematical
情報科学特別講義Ⅱ

1 単位

expressions/translations of them requires some mathematical

Special Lecture Ⅱ on Information Sciences

knowledge and sense. Therefore, we need an appropriate

選択 Ⅰ

integration of them for the reasonable mathematical modeling.

（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

This is an interdisciplinary characteristics of the research withmathematical model that has the reasonable consistency/

情報科学特別講義Ⅲ

1 単位

appropriateness to the assumptions/hypotheses about the targetedSpecial Lecture Ⅲ on Information Sciences

real phenomenon.

（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

In this course, the introductory lectures about some subjects inpopulation dynamics are provided, focusing on the above-

情報科学特別講義Ⅳ

1 単位

mentioned mathematical modeling in mathematical biology.

Special Lecture Ⅳ on Information Science

Some assignments requiring the essay submission are provided,

選択 Ⅰ

which are related to topics introduced in the lectures. They are（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

aimed for students to consider by themselves the subjects treatedin this course. In some classes, the style of mini workshop or

Topics in Mathematics 2 単位

presentations about the topic provided as the assignment will be

選択 Ⅱplanned, too.

瀬野 裕美
生命現象や社会現象の数理モデリングとは，現象に関す

Computer Hardware Fundamentals

る仮定や仮説の適切な数理的解釈もしくは表現によって数選択 Ⅰ

理モデルを構築する過程を指す。生命現象や社会現象に関滝沢 寛之・田中

2 単位

徹（工学研究科）

する仮定や仮説の適切性評価や意味解釈をするためには，

Both computer architecture and LSI technology will be lectured

生命科学的・社会科学的な知識とセンスが要求され，数理

for better understanding of modern computer systems. The lecture的な解釈や表現には，数理 的な知識とセンスが要求される。

includes・Logic design of ALU, memory hierarchy composed of

すなわち，合理的な数理モデリングは，生命科学的・社会科学的知識だけ，あるいは，数理的知識だけでは不可能で

SRAM, DRAM, NAND Flash, and HDD, and control units

あり，それらの二つが適切に相まって成立する過程である。

with hard wired logic and microprogramming.
・Structure of computer systems using processors, memories,

このような側面は，数理モデルを扱う学際的研究におけるinput/output devices as building blocks.

特徴の一つであり，研究の対象とする現象に関する仮定や・High-performance computing mechanisms such as pipelining

仮説に対する合理的な整合性・適切性にとって重要である。

and parallel processing

この授業では，数理生物学における個体群ダイナミクス

・Issues and tradeoffs involved in the design of computer systemに関する題材について，上記のような数理モデリングに焦点を当てた入門的講義を提供するとともに，講義で導入さarchitecture with respect to the design of instruction sets.

れたトピックに関する課題が提示され，レポート作成が求In addition, research topics on state-of-the-art LSI technology

められる。このレポート作成は，受講生がこの授業で取りwill be also presented in the lecture.

上げられる題材についての考察を自ら行う機会を提供するためのものである。また，レポート課題で取り上げたトピ

Cognitive Science of Higher Mental Functions 2 単位

ックについて，ミニワークショップあるいは発表会の形式

選択 Ⅱ

を授業に取り入れることも予定している。

松宮 一道・和田 裕一

The mathematical modeling for the biological/social

The aim of this lecture is to introduce you to cognitive science.

phenomenon is the process to construct mathematical model with

Cognitive science is a mixture of cognitive psychology,

some appropriate mathematical expressions/translations of theneuroscience, engineering (especially, AI), linguistics andbiological/social assumptions/hypotheses about the phenomenon.

philosophy. Our specialty is psychophysics, cognitive psychology

Estimation of the appropriateness or the translation of suchand neuroscience. Therefore, most of the topics will be researchassumptions/hypotheses requires some knowledge and sense ofworks in those fields.

－51－

前期課程（システム情報科学専攻）

前期課程（システム情報科学専攻）

For more information, please refer to the syllabus.

ゲーム理論

No technical knowledge is required.

Game Theory for Applied Economics

If you have a better command of Japanese (relative to English),

選択 Ⅰ

please enroll in our lecture 認知情報学 held in even years.

曽

2 単位

道智

ゲーム理論は複数の主体間に合理的な意思決定を行うた
ＩＴビジネスマネジメント論

2 単位めの学問である。本講義では利害が異なる主体間の戦略的IT Business Management

な意思決定を分析する「非協力ゲーム」を学ぶ。行列ゲー

選択 Ⅱ

ム、展開型ゲーム、繰り返しゲーム、Nash 均衡、部分ゲー（未定）

ム完全均衡、Nash 交渉解、提携、コア、Shapley 値などの基本概念を講述する。その経済学においての応用について

情報セキュリティ法務経営論

2 単位

考え、ゲーム理論のエッセンスを習得する。

Law and Management of Information Security
選択 Ⅱ

経済物理学

金谷 吉成・樋地 正浩（㈱日立ソリューションズ東日

Econophysics

本）・髙谷 将宏（㈱エヌエスシー）

選択 Ⅱ

2 単位

変動著しい現代の情報社会において、情報セキュリティ

藤原 直哉・翁長 朝功（学際科学フロンティア研究所）

は、様々な面でますます重要になってきている。取り扱う

近年、経済現象を物理学の知見を活用して解析する経済

情報の量の増加と質の多様化は、情報セキュリティの技術

物理学と呼ばれる分野が発達しつつある。本講義では、主的な広がりをもたらすと同時に、社会制度や法律との関係に都市における現象を題材として経済物理学の基礎を学ぶ。

においても新たな問題を生じさせている。さらに、組織や具体的には、複雑ネットワーク、非線形現象、スケーリン

社会に情報セキュリティを定着させるには、経済的合理性

グ則などを取り上げ、空間的ネットワークとその成長過程、や組織マネジメントも不可欠である。本講義は、情報セキ

およびそれらの生成モデル、などについて概観する。
また、

ュリティ技術を組織の中で利用するために必要な社会的側

人流や SNS など、近年利用可能となっているデータとその面を説明できる能力の修得を目的とする。さらに、それを取扱いについても解説する。

踏まえて情報セキュリティに関する法務の基礎知識と関連

Recently, there is an interdisciplinary research field of法について解説し、さらに、それを踏まえて情報セキュリ

econophysics, which analyzes economic phenomena withティを導入し定着させるために必要な経営上の意思決定方

methods developed in physics. In this lecture, we study basic

法について説明を行う。

topics in econophysics, particularly related to phenomena in cities.
Specifically, topics such as complex networks, nonlinear

2 単位

phenomena, and scaling are studied, and their growth and theTheory of Differential Equations

generative models are introduced. We also review data such as

選択 Ⅰ

human mobility and SNS, which are recently available.

応用微分方程式論

田中 和之
1. 工学，物理，情報等に現れる現象の解明に重要な役割

インターネットセキュリティをなす常微分方程式，偏微分方程式，グリーン関数についInternet and Information Securityて，基礎概念を理解する．

選択 Ⅱ

2. 定積分による２階線形常微分方程式の解法，偏微分方
程式の固有値問題とグリーン関数，グリーン関数の基礎的

Glenn M.Keeni（サイバーソリューションズ(株)）角田 裕（東北工業大学）
インターネットと情報セキュリティは連携して発展してな性質、スツルム・リウビュルの方程式、ラプラス方程式、

きており，本授業では主要なインターネット技術とそのセ

ヘルムホルツ方程式について学ぶ．
3. 微分方程式を工学における種々の問題に応用できるようにする．

2 単位

キュリティに関する側面について議論する．インターネッ
トは暗黙的なトラストモデルに基づいて動いており，その特徴を知り，セキュリティ上の脆弱性を考えることがこの講義の基本テーマとなる．本授業では，受講生がインターネットの哲学や基盤技術に関する基本的な知識を身に着け－52－

前期課程（システム情報科学専攻）
前期課程（システム情報科学専攻）

2 単位

ると同時に，関連するセキュリティに関する懸念とその本

データ科学基礎

質について実感できるようになることを目指す．講義の各

Data Science Basics

回では，数あるインターネット技術の中から 1 つをとりあ

選択 Ⅱげ，その技術に関連するセキュリティ上の問題や攻撃につ山田 和範・サミー バラドラム

いて議論するとともに，その背後にある暗黙的なトラスト

データ科学において必要最低限な知識を身に付ける．具モデルとその脆弱性について考える．技術的な説明はイン体的には，頻度統計およびベイズ統計を含んだ統計学，線ターネットの仕組みやセキュリティ問題を理解するための形代数および教師なし機械学習法，数理最適化法および教最小限なものに留め，できる限り実際の機器を使ったデモ師あり機械学習，グラフ理論の 4 分野に関する講義を行う．

ンストレーション・ハンズオンと一般的な比喩を併用した

The course includes 1) statistics including frequentism and

直感的な説明を行う．なお，本授業の受講に際し事前知識

Bayesian, 2) linear algebra and unsupervised machine learning

は要求しないが，ハンズオンを行なうため各自がノートパ

methods, 3) mathematical optimization and supervised machine

ソコンを持参することが望ましい．

learning methods and 4) graph theory.

Internet and Information (In-)Security have been developing intandem. In this lecture, the Internet technologies and related

ビッグデータスキルアップ演習

information security aspects are discussed. Students will learn the

Big Data Skill-up Training

philosophy and the basics of Internet technology and will also

選択develop an insight into the associated security concerns. The

山田 和範・サミー バラドラム

1 単位

underlying theme will be the weakness of the implicit trust model

Python は，現在科学技術界隈で最も利用されるプログラ

in information networks that is widely used. Each lecture will

ミング言語のひとつです． 構造化プログラミング，関数型

focus on one aspect of the Internet, will discuss at least one related

プログラミングパターン，およびオブジェクト指向プログ

attack, examine the corresponding trust model, show its

ラミングをサポートしています．また，組み込みシステム，

vulnerability, and demonstrate how the vulnerability is utilized in

データマイニング，および Web サイト構築等にも活用可能

the attack. Also students will gain hands-on experience during thisなオールインワンの統合言語です．Python が最も利用されlecture. There are no pre-requisites for the lecture. Students are

るプログラミング言語である一つ理由は，Python の多彩な

expected to bring their lap-top for hands-on experiments.

リスト，
科学技術計算処理能力にあります．この授業では，辞書，クラス，関数など，Python の基本的なコマンドと構ネットワークセキュリティ実践 2 単位文を学習します． 目標は，学生が Python の基礎的な利用

Network Security Practicals

方法を理解し，Python を使用するより高度な授業である「デ

選択ータ科学トレーニングキャンプ I」の受講に耐えられる程度

Glenn M.Keeni（サイバーソリューションズ(株)）の知識を獲得することです．
Python, the programming language, is considered a pioneer of

角田 裕（東北工業大学）
情報セキュリティとネットワークセキュリティは，現在

the coding world. Unlike programming languages like R, itの情報化社会における多面的かつ最重要な課題である．本supports structured programming, functional programming

授業では実践的なハンズオンを通して，情報セキュリティ

patterns, and object-oriented programming. Python is an all-in-one,とネットワークセキュリティに関する基本的な課題と性質

unified language capable of handling running embedded systems,

を理解することを目的とする．具体的には，様々なプロト

data mining, and website construction. The reason for growing

コルやアプリケーションが有する脆弱性について確認し，

success of Python is the availability of data science libraries. In this

それらの脆弱性が攻撃者による偵察行為や攻撃にどのようclass, we will learn the basic commands and syntaxes in Python,に利用されるのかを見ていく．また，いくつかの一般的なsuch as list, dictionary, class, function. The goal is that student

攻撃に関する手口やそれに対する対策について考える．受manage to understand all the fundamentals in Python so they can

講者は実践的なハンズオンを通じて上記の各項目に関する

utilize this in a more advanced classes using Python. This class

理解を深めるとともに，その過程でセキュリティに関する

can be considered as a prequel to the Training Camp I class.

問題発見から解決までを主導できるリーダーの役割を担うための力を養う．

－53－

前期課程（システム情報科学専攻）

データ科学トレーニングキャンプⅠ

前期課程（システム情報科学専攻）

1 単位

Data Science Training Camp I

データ科学トレーニングキャンプⅡ

選択

Data Science Training Camp Ⅱ

山田 和範・サミー バラドラム

選択

Python は科学技術計算に必要な様々なツールを備えてお

1 単位

山田 和範

り，それらのツールは継続的にアップグレードされていま

チーム単位で実際のビッグデータのハンドリングが必要

す．データ解析のための用意されているライブラリは多用

な疑似プロジェクトに取り組むことで，実際の大規模研究で，以下のものを含みます．

の進め方を学ぶ．受講者は実際の計算およびデータ解析を- NumPy は．Python で科学計算を実行するために重要です．

担当し，計算技術の向上を目指す．本講義は基礎的なプロ

これには．多次元の配列と行列を操作するための高レベル

グラミング技能を習得している方を対象とする．受講者はの数学的な関数が含まれています．

あらかじめ「データ科学トレーニングキャンプ I」を受講す- SciPy は NumPy 配列と連携して機能し．数値解析を可能ることを推奨する．
By project-based learning on a team, students will learn how toとします．
- NumPy の上に開発された Pandas は．数値解析を容易にす

handle and analyze big-data. This course is designed for students

るためのデータ構造を提供するライブラリです．

who have experience with computer programming. Attendees are- Matplotlib は描画のためのライブラリです．ヒストグラム．

recommended to take "Data Science Training Camp I" before the

パワースペクトル．棒グラフ．および散布図の形式で．最attendance to this course.

小限のコーディングラインでデータを視覚化できます．
この講義では．これらすべてのライブラリを使用して．

応用データ科学

2 単位

単純なデータの分析と機械学習を実行します．この授業をApplied Data Sciences

受講するためには．基本的な Python 構文の予備知識が必要

選択 Ⅰです．コンピュータプログラミングの初心者は．このコー

大林スに参加する前に「ビッグデータスキルアップトレーニン
グ」を受けることをお勧めします．

武・西羽美・山田 和範 他

データ科学はデータの収集・蓄積・計算・解析の方法論とともに、それを用いてどのような課題に取組み、どう解The reason for growing success of Python is the availability of

本講義では、
本研究科に加えて、決するのかが肝心である。

data science libraries for aspiring candidates. These libraries have

生命科学研究科および経済学研究科の教員がそれぞれの専

been upgraded continuously. Many libraries are available to門領域における課題とそのデータ科学による解決方法につ

perform data analysis::

いて紹介する。これにより、学生は、データ科学がどのよ- NumPy is important to perform scientific computing with

うに現実的な問題解決に結びついているかを学ぶ。
In the lecture, faculty members in Graduate School of Life

Python. It encompasses an assortment of high-level mathematical
functions to operate on multi-dimensional arrays and matrices.

Sciences, Graduate School of Economics and Management and- SciPy works in association with NumPy arrays and offers

Graduate School of Information Sciences will introduce issues

effective routines for numerical integration and up-gradation.

related to data science research in the respective specialties and- Pandas, also developed on top of NumPy, delivers data

their solutions by data scientific approach. The lecture will help

structures and operations to change numerical tables and time

students learn how data science is linked to real world problems.

series.

The lecture will be delivered in English.

- Matplotlib is a 2D plotting library. It offers data visualizations in
2 単位

the form of histograms, power spectra, bar charts, and scatterplots

実践データ科学英語with minimal coding lines.

Practical English for Data Science

In this lectures, we will utilize all those libraries to perform
some analysis and machine learning on simple datas. Prior

選択山田 和範・サミー バラドラム

knowledge of basic Python syntaxes is necessary for this class.

This course is designed for Japanese and non-native students

Complete beginners of computer programming are recommended

learning English at intermediate and practical levels to acquire andto take "Big Data Skill-up Training" before the attendance to thisdevelop the English language knowledge and skills. The aim ofcourse.

the syllabus is to prepare students to use English for their－54－

前期課程（システム情報科学専攻）
前期課程（システム情報科学専攻）

professional studies in Data Science and consequently for their

システム情報科学研修 A

professional needs in real life and work.

Advanced Seminar on System Information Sciences A

This preparatory course will further give the students the

選択必修

opportunity to speak on general topics, to communicate both in

全教員

informal and formal environments, and to understand basic texts
on Data Science.

3 単位システム情報科学に関する専門基礎知識ならびに思考方法の習得を目的とし、外国論文、資料、教科書などの輪講、発表、討論を行う。

システム情報数理学ゼミナール

3 単位

Seminar on Mathematical System Analysis

システム情報科学研修 B

選択必修

Advanced Seminar on System Information Sciences B

全教員

選択必修

システム情報数理学の各分野における先端的事項に関し

6 単位

全教員

て、教員が単独あるいは専攻内、他専攻、他研究科の教員

修士論文を作成する過程において行う研究題目に関連すと連携してゼミナールを開講し情報数理学に関する高度なる文献調査、討論、演習、実験、研究成果の発表などから教育を行う。

なる、その具体的内容は指導教員からの指示による。

システム情報科学ゼミナール

3 単位

イノベーション創成研修

6 単位

Seminar on System Information Sciences

Innovation Oriented Seminar on Mechanical Engineering

選択必修

選択必修

システム情報科学の各分野における先端的事項に関して、全教員

教量が単独あるいは専攻内、他専攻、他研究科の教員と連機械工学の各先端分野において、特にイノベーション指携してゼミナールを開講し情報科学に関する高度な教育を向が強いテーマについて、研究発表、討論、文献紹介など行う。

を含む実験及び演習を行う。機械工学フロンティアの単位を修得し、履修のための必要条件を満たしていること。本

システム情報数理学研修 A

3 単位

研修の 6 単位は、前期 2 年の課程修了要件として研修 B6

Advanced Seminar on Mathematical System Analysis A

単位と同等に評価する。ただし、本研修を単位修得する者

選択必修

は、研修 B の単位を同時に修得することはできない。

全教員
システム情報数理学に関する専門基礎ならびに思考方法の習得を目的とし、外国論文、資料、教科書などの輪講、発表、討論を行う。
システム情報数理学研修 B

6 単位

Advanced Seminar on Mathematical System Analysis B
選択必修
全教員
修士論文を作成する過程において行う研究課題に関連する文献調査、討論、演習、実験、研究成果の発表などからなり、その具体的内容は指導教員からの指示による。

－55－

前期課程（人間社会情報科学専攻）

前期課程（人間社会情報科学専攻）

人間社会情報科学専攻
単

位

授 業
時 間

必
修

選
択

Ⅰ

現代文法理論22

意味構造分析

2

言語構造論

2

統語構造分析

2

学習情報学

2

2

邑本 俊亮

認知情報学

2

2

松宮 一道・和田 裕一

人間・自然関係論22

森

クリティカル・シンキング

2

コミュニケーション表現分析

2

言語テキスト解析論

2

形態論分析

2

地域社会論

授業科目

担当教員

備考

Ⅱ
菊地

朗

隔年（奇数年度）開講

菊地朗

隔年（奇数年度）開講

2

小川 芳樹

隔年（偶数年度）開講

2

小川 芳樹

隔年（奇数年度）開講

2

2

一郎

篠澤 和久
2

2

隔年（偶数年度）開講

小川 芳樹・菊地2020 年度は開講しない朗

隔年（偶数年度）開講
2020 年度は開講しない（未定）

隔年（奇数年度）開講

2

（未定）

隔年（偶数年度）開講
2020 年度は開講しない

2

2

徳川 直人

隔年（奇数年度）開講

フィールドワーク実習2

2

徳川 直人・岡田社会構造変動論

2

市民社会論

2

フィールドワーク論22

徳川 直人・岡田彩

インタビュー・データ解析

22

徳川 直人・岡田彩

eデモクラシー論

2

2

東島 雅昌

隔年（偶数年度）開講
2020 年度は開講しない

情報政策論

2

河村 和徳

隔年（偶数年度）開講

政治意識論

2

2

河村 和徳

隔年（奇数年度）開講

情報技術経営論2

2

渡辺 勝幸（非常勤講師)

ミクロ社会経済システム論

2

2

伊藤

亮

空間経済学

2

2

曽

道智

都市経済学

2

2

伊藤

亮

ゲーム理論

2

2

曽

道智

計量システム分析

2

2

藤原 直哉

社会経済ネットワーク分析

2

2

藤原 直哉

空間情報解析

2

2

井上

2

彩

徳川 直人
2

2

岡田

－56－

彩

亮

隔年（奇数年度）開講※G30 course 開講科目

前期課程（人間社会情報科学専攻）
前期課程（人間社会情報科学専攻）

授業科目

単

位

授 業
時 間

必
修

選
択

Ⅰ

担当教員

備考

Ⅱ

交通システム分析

2

2

井料 隆雅

計量行動分析

22

奥村 誠（災害科学国際研究所）

プロジェクト評価論

2

最適化数理概論

2

社会制度論

2

2

福本 潤也

数理都市解析

2

2

赤松

都市景観論

2

2

平野 勝也（災害科学国際研究所）

メディア・コミュニケーション
論

2

2

坂田 邦子

物語メディア論

2

2

森田 直子

ポップメディア論2

情報リテラシー論2

サーヴェイ・データ解析

2

2

暗号理論

2

2

情報リテラシー実習Ａ

2

情報リテラシー実習Ｂ

2

2

和田 裕一

メディア教育論

2

2

堀田 龍也

2020 年度は開講しない

英語プレゼンテーション

2

Steven John Bretherick（非常勤講師）

集中講義、Web ページで周知します。
※G30 course 開講科目

生命情報システム科学

2

健康情報学

2

2

河野 達仁
2

2
2

林

窪

隔年（偶数年度）開講

俊介

隆

俊一

堀田 龍也

2

2

2
2

東島 雅昌
静谷
磯辺
窪
和田

啓樹・酒井 正夫
秀司
俊一・徳川 直人
裕一

木下 賢吾・大林 武
西 羽美・元池 育子（東北メディカル・メガバンク機構）
木内 喜孝・伊藤 千裕
小川晋・佐藤 公雄
サム マーチー（尚絅学院大学）

隔年（奇数年度）開講
A student whose motherlanguage is English
cannot get the credit.
※G30 course 開講科目
集中講義、Web ページで周知します。

English Communication2

複雑系統計科学１

1

小山 慎介（統計数理研究所）

社会心理情報学

2

2

（未定）

2020 年度は開講しない

応用経済数学2河野 達仁

隔年（奇数年度）開講

経済物理学

2

藤原 直哉
翁長 朝功（学際科学フロン
ティア研究所）

隔年（偶数年度）開講※G30 course 開講科目

インターンシップ研修
海外インターンシップ研修2

隔年（奇数年度）開講

2
2

1又
は2
1又
は2

－57－

前期課程（人間社会情報科学専攻）

前期課程（人間社会情報科学専攻）

単

位

授 業
時 間

必
修

選
択

Ⅰ

高信頼システム22

数値解析学Ⅰ22

確率モデル論

2

2

福泉 麗佳

自然言語処理学22

乾 健太郎・鈴木

Information Technology
Fundamental

2

Computer Science Fundamentals

22（未定）（非常勤講師）

先端技術の基礎と実践

2

2

中尾 光之 他

情報科学特別講義Ⅰ

1

1

情報科学特別講義Ⅱ1

1

情報科学特別講義Ⅲ1

1

情報科学特別講義Ⅳ

1

1

2

2

授業科目

Computer Hardware
Fundamentals
Cognitive Science of Higher
Mental Functions
ＩＴビジネスマネジメント論

2

備考

張山 昌論
ｳｨｯﾃﾞﾔｽｰﾘﾔ ﾊｼﾀ ﾑﾄｩﾏﾗ
山本悟
橋爪 秀利（工学研究科）
槙原幹十郎（工学研究科）

滝沢 寛之
田中
徹（工学研究科）
2

松宮 一道・和田 裕一

2

2

（未定）

2

2

インターネットセキュリティ

2

2

ネットワークセキュリティ実践

2

セキュア情報通信システム論

2

2

データ科学基礎2

2

ビッグデータスキルアップ演習

1

1

応用データ科学2

実践データ科学英語

2

集中講義、Web ページで周知します。
※G30 course 開講科目
集中講義、Web ページで周知します。
※G30 course 開講科目講義を実施する場合はWebページで周知します。

2

1※G30 course 開講科目

潤（未定）（非常勤講師）

情報セキュリティ法務経営論

データ科学トレーニングキャン
プⅠ
データ科学トレーニングキャン
プⅡ

担当教員

Ⅱ

隔年（偶数年度）開講※G30 course 開講科目
隔年（奇数年度）開講※G30 course 開講科目
2020 年度は開講しない

金谷 吉成
樋地 正浩（㈱日立ソリュー
ションズ東日本）
髙谷 将宏（㈱エヌエスシー）
Glenn M.Keeni（サイバーソ
リューションズ(株)）※G30 course 開講科目
角田 裕（東北工業大学）
Glenn M.Keeni（サイバーソ
リューションズ(株)）集中講義角田 裕（東北工業大学）
本間 尚文（電気通信研究所）
山田 和範
サミー バラドラム
山田 和範
サミー バラドラム
山田 和範
サミー バラドラム※G30 course 開講科目

山田 和範
2

大林
武・西
羽美
山田 和範 他
山田 和範
サミー バラドラム－58－※G30 course 開講科目
※G30 course 開講科目

前期課程（人間社会情報科学専攻）
前期課程（人間社会情報科学専攻）

授業科目

単

位

授 業
時 間

必
修

選
択

Ⅰ

担当教員

備考

Ⅱ

人間社会情報科学ゼミナールⅠ

3

全教員

人間社会情報科学ゼミナールⅡ3

全教員

人間社会情報科学ゼミナールⅢ

3

全教員

人間社会情報科学研修AⅠ

3

全教員

人間社会情報科学研修AⅡ

3

全教員

人間社会情報科学研修AⅢ

3

全教員

人間社会情報科学研修BⅠ

6

全教員

人間社会情報科学研修BⅡ

6

全教員

人間社会情報科学研修BⅢ

6

全教員

情報教育リテラシーゼミナール

3

全教員

情報教育デザイン論Ａ

3

全教員

情報教育デザイン論Ｂ

6

全教員

情報教育デザイン論プロジェク
ト研究

6

全教員

ゼミナール、研修
A 及び研修 B は指
導教員の指示に従い 12 単位必修すること（情報リテ
ラシー教育プログ
ラム履修者を除く）。
注 1）参照情報リテラシー教
育プログラム履修者は、左記から 12単位を選択必修とする。
注 2）参照注 1）指導教員の指示の下に、人間社会情報科学ゼミナールⅠ、人間社会情報科学研修 AⅠ、人間社会情報科学研修 BⅠを合わせた 12 単位、人間社会情報科学ゼミナールⅡ、人間社会情報科学研修 AⅡ、人間社会情報科学研修 BⅡを合わせた 12 単位又は人間社会情報科学ゼミナールⅢ、人間社会情報科学研修 AⅢ、人間社会情報科学研修 BⅢを合わせた 12 単位のいずれかを必修してください。
注 2）情報リテラシー教育プログラム履修者は、情報教育リテラシーゼミナール、情報教育デザイン論Ａを履修の上、指導教員の指示に従い、修士論文を作成する者は、情報教育デザイン論Ｂを、特定の課題についての研究の成果を持って修了することを希望する者は、情報教育デザイン論プロジェクト研究を履修すること。
注 3) 備考欄※G30 Course 開講科目については、本研究科 Information Technology and Science Course 開講科目のため、英語による講義または英語の資料を併用する講義です。授業要旨を参照してください。
※

本学「学位プログラム」において開講する科目のうち、本研究科教授会で認めたものは専門科目として認める場合があります。

（関連科目）
本研究科教授会において関連科目として認めたもの。

－59－

前期課程（人間社会情報科学専攻）

前期課程（人間社会情報科学専攻）

授業要旨（人間社会情報科学専攻）
2 単位て来たか、このように変化が絶えない自然言語を我々はな

Modern Linguistic Theory

ぜ、かくも短期間に、かくも正確に獲得できるのかなど、

選択 Ⅰ

現代文法理論が共通に取り組む問題についても検討・分析

現代文法理論

菊地

朗

を行う。

一般文法理論の観点から、自然言語の音韻構造、統語構
2 単位

造、意味構造、およびその３構造のつながりについて講述

統語構造分析

する。特に、自然言語の使用を可能にしている、人間に生An Analysis of Syntactic Structures

得的な言語能力の普遍性について理論的に考察するととも選択 Ⅰに、それがどのような文法現象に現れているかを、主とし小川 芳樹て英語と日本語の分析、およびその比較対照を通じて明らかにし、一般的な認知能力との関係を探る。

おもに日本語と英語の比較対照分析を通して、自然言語の統語構造の普遍的特徴と通時的変化の特徴、および共時的多様性が生じる原因について学ぶとともに、それらを理意味構造分析

2 単位論的に分析するための基礎となる能力を身につける。具体An Analysis of Semantic Structures

的には、英語または日本語の形態統語現象について英語で選択 Ⅱ書かれた論文の要約と発表の訓練と講義を通して、統語構

菊地朗

造と語彙概念構造・事象構造・語順の関係、通時的変化を自然言語の意味構造に関して具体的な分析を行っている

受けやすい形態統語構造の性質など、統語論の基礎的知識

諸論文の理解を通して言語学の論文の読解力と論理構成力についての理解を深めるとともに、言語学の論文を正しくを身につける訓練を行う。さらに様々な言語現象の背後に理解できるだけの統語論の基礎知識と英語読解力と論理的

ある意味的問題を発見することも求められる。したがって、思考力を身につける。したがって、演習的な側面が大きい

演習的な側面が大きい授業となる。なお、授業は２部構成授業となる。

にし、後半は特に言語学を専門とする受講生を対象に形式
意味論に基づく論文を取り上げることにする。形式意味論

学習情報学

は、統語構造を一定の規則で厳密に解釈し真偽条件を導き

Psychology of Learning and Memory

出すことを目標としているので、その理解と応用のために

選択 Ⅱ

は、ある程度テクニカルな記号操作に習熟しておく必要が

邑本 俊亮

ある。

2 単位

人間は、外界からのさまざまな情報を受け止め、それを理解したり、記憶したりして、多くの知識を獲得していき

言語構造論

2 単位

ます。獲得された知識は、 ただ単に心内に蓄積されていく

Theory of Linguistic Structure

だけではなく、その後の必要な場面で利用されたり、ある

選択 Ⅰ

いは他者に伝達されたりします。そして、それによっ て、

小川 芳樹

自身の知識がより深まったり、他者の学習に貢献したりし自然言語は、語、句、単文、複文などさまざまなレベルます。この授業では、人間の学習を以上のようなグローバで構造化されており、それぞれのレベルで、統語構造に対ルな視点でとらえ、「わ かること」「覚えること」「活か応する意味構造と音韻構造がある。また、語の内部にも、すこと」「伝えること」の４つのテーマで講義を展開しま

形態構造に対応する音韻構造と語彙概念構造がある。それす。

ぞれの構造には、すべての言語に共通する部分と、言語ごとに変異を生じやすく変化も受けやすい側面とがある。

認知情報学

本講義では、生成文法理論、語彙意味論、形態論、音韻

2 単位

Cognitive Psychology

論、機能文法、認知文法、歴史言語学、言語類型論、心理選択 Ⅱ

言語学などの各分野の最新の知見と成果を踏まえつつ、自松宮 一道・和田 裕一

然言語の構造の体系について講述する。その上で、言語の形式と意味・音韻の対応関係が通時的にどのように変化し人間行動を制御する心的メカニズム及びそれに係わる脳機能に関する講義を行う。

－60－

期課程（人間社会情報科学専攻）
前期課程（人間社会情報科学専攻）

（未定）
2 単位

本講義では、自然言語のレキシコンと語彙・文法の諸特

Relation between Man and Nature

性に関して、世界の様々な言語のデータを用いて多角的に選択 Ⅱ検証する。第１に、現代言語学で用いられている代表的理森

論（生成文法理論、認知意味論、構文文法、Lexical Functional

人間・自然関係論一郎

3・11 の大震災以後、人間と自然の関係を原理的に考察

Grammar, Head-driven Phrase Structure Grammar など）の知見することが、改めて求められている。人間によって築かれと方法論を概観し、基本的な分析方法を学ぶ。それぞれのる世界が、自然に対抗し順応しながら、いかにして存続し理論の背景にある言語観についても考える。第２に、20 世てゆくか。その存在論と倫理を新たに拓くために、マルテ

紀の言語学で重視されてきた「母語（話者）主義」についィン・ハイデガーとハンナ・アーレントの思考に手がかりて検討し、多言語主義（multilingualism） の時代に向けたを見出す。世代間の継承と相克、共同体への帰属とその変言語研究の在り方について考察する。第３に、参加者の構革といったトピックを取り上げ、情報社会にしぶとく生き成に応じた対照言語学的議論を行い、言語直観を磨く訓練

る力の涵養につながるものとしたい。

をする。

クリティカル・シンキング

2 単位

形態論分析

2 単位

Introduction to Critical Thinking

Seminar in Pragmatics

選択 Ⅰ

選択 Ⅱ

篠澤 和久

（未定）

コミュニケーション能力は、円滑な社会生活を成り立た

形態論は語という単位に注目する言語学の一分野である。

せるための必須要件の一つです。そして、コミュニケーシ

伝統文法、構造主義、生成文法、認知言語学と連なる言語

ョン能力における分析力・解釈力・表現力を支援し、効果理論の発展の中で、形態論の基礎研究にあたる部分に関し的に高めるために活用されるが、「クリティカル・シンキては様々な知見が蓄積されてきている。一方、方言研究やング（批判的思考）」や「ロジカル・シンキング（論理的世代間変異研究、コーパス研究といった領域では、語は最思考）」と呼ばれるツールです。新聞・テレビ・インターも noticeable かつ accessible な言語単位であるといえる。本

ネットのメディア情報や初等中等教育での教材などを題材

セミナーでは、この両者の間にいかにして有機的なつながとしながら、これからの情報社会で求められる「批判的思りを作れるか、関連文献を精読しつつ、検討する。

考（論理的思考）」という課題に取り組みます。なお、こ2 単位の授業は「情報リテラシー教育プログラム」の一環として地域社会論開講されます。

Study of Community Structure and its Change
選択 Ⅱ

コミュニケーション表現分析

2 単位

徳川 直人

An Analysis of Verbal Expressions in Linguistic Communication
選択 Ⅰ
小川 芳樹・菊地人間存在の基底的な場としての地域社会を動態的にとらえる立場から、その歴史と現状及び将来のあり方について、理論的かつ実証的に解明する。とくに農村社会を中心に理朗

この授業では、自然言語の構造と意味の関係を支配する一般規則（いわゆる「文法」）の概略を紹介した上で、「文論的および実証的な研究蓄積を検討し、農村社会の全体像を把握する。

法」に基づく英文の論理的読解と和文英訳の能力を向上さ2 単位せるための演習を行う。具体的には、英文法を十分に理解フィールドワーク実習

した上で、それに基づいて英語の読解と作文の訓練を行う

Methods of Sociological Fieldwork (2)ことで、学術研究に使える正確で高度な英語のコミュニケ

選択 Ⅱーション能力を身につけることを目指す。

徳川 直人・岡田彩

社会調査に関する基本的な理解をふまえて、その応用を2 単位扱う。質的分析法に基づいた各種資料の解析や調査データ

Linguistic Analysis of Text Structureの処理について学ぶ。モノグラフ的調査手法による地域調

選択 Ⅰ

査を実査し、調査報告書を作成する。とくに山形県村山地

言語テキスト解析論－61－

期課程（人間社会情報科学専攻）
前期課程（人間社会情報科学専攻）

域の農村社会を対象とした調査を継続的に実施する。

本授業では、開発途上国の民主化の要因と権威主義統治のメカニズムについて、多面的に検討する。その中で、近社会構造変動論

2 単位

年の情報技術の発展が、政治体制変動や民主主義・権威主

Study of Social Structure and Change

義の政治に与える影響にも注意を払う。授業は、毎回 30-40

選択 Ⅰ

分ほどの講義ののち、アサインした日本語もしくは英語の

徳川 直人

ペーパーに関するディスカッションを中心に構成される予

社会は、一定の構造をもったシステムとして存立しつつ、定である。

同時に緊張と矛盾をはらんだ動的過程としてある。このよ
2 単位

うな社会の構造と変動のメカニズムについて、理論的な学

情報政策論

説史および具体的な社会調査研究史を追いながら検討する。

Study of Information Policy
選択 Ⅱ

市民社会論

2 単位

河村 和徳

Study of Civil Society

グローバル化が進展する中、政府進める情報政策の重要

選択 Ⅱ

性は徐々に高まっている。情報政策論では、公共政策にお岡田ける理論的な先行研究を学びつつ、現実に行われている情

彩「市民社会」とは、政府（公共セクター）や経済・市場

報政策を分析し、理解することを目的とする。
情報政策は、（営利セクター）とは区別される、社会的相互作用の領域

他の政策分野と異なり、基本的に組織横断的であり、またを指す。本講義では、現代社会において多様な役割を果た

評価がしづらい特徴がある。また他の政策分野以上に技術している「市民社会」に着目し、これに関連する国内外のに対する理解が必要となる。別のいい方をすれば、技術に文献の精読を通じて、その意義と限界を理論的かつ実証的

対する知識と法律に対する知識の双方がより求められるのに検討する。

が情報政策と言える。
情報政策と言った場合、デジタル・ディバイドの克服やフィールドワーク論

2 単位

情報技術の開発・促進に焦点が当たりやすいが、本講義でMethods of Sociological Fieldwork(1)は、産業振興政策の側面や教育政策の面などを幅広く取り

選択 Ⅰ

上げ議論を行う。また情報政策過程における国際比較など

徳川 直人・岡田彩も試みたい。

いわゆる質的分析法の近年の展開にはいちじるしいもの
2 単位があるが、具体的には検討の余地が多く残されている。近

政治意識論

年の動向を最新文献の入念な読解によって追うとともに、Study of Political-Social Informatics

具体的なフィールドリサーチの文脈において検討してみる

選択 Ⅰのが本授業のねらいである。従って授業形態は講読を基礎

河村 和徳とし、若干の演習（データ解析やディスカッション）をと

有権者の投票行動や政治家の政策決定に情報は欠かせな

りいれる。単位評価は平常点およびレポートによっておこい要素である。本講義では、情報の有無が彼らの政策態度なう。

にどのような影響を与えているのかを検討するとともに、住民の行政に対する意識や参加行動に関して検討を行ってインタビュー・データ解析

2 単位

いく。

Methods of Sociological Interviewing
選択 Ⅰ
徳川 直人・岡田

情報技術経営論彩（フィールドワーク論と同時開講）

2 単位

Management of Information Technology
選択 Ⅰ
渡辺 勝幸（非常勤講師）

e デモクラシー論

2 単位

厳しい競争の時代を生き抜くには、会社というものの生

Study of e-Democracy

態を知ることが欠かせない。多くの学生は、企業に対して

選択 Ⅰ

消費者目線か、求職者目線しかもっておらず、就職活動に

東島 雅昌

おいても受け身の対応になりやすい。

－62－

期課程（人間社会情報科学専攻）
前期課程（人間社会情報科学専攻）

講義の中で、起業についての知識を解説し、学生が企業

市計画・地理学等を基盤とする学際領域であるが，そこで社会を理解できることを意識しながら講義を進めていく。

の空間の捉え方は，「国」「地域」等の離散的な点としてベンチャー企業などに関心がある者は、ぜひ履修してほしの扱いと，連続的な平面としての扱いに大別される。本科

い。

目では，後者のアプローチの代表例と言える都市経済学について，その成立から応用までを講述する。はじめに中心
2 単位

地理論とvon Thünenの農業国モデル等の古典モデルに触れ

Analysis of Micro Socio-Economic System

た後，Alonso 型単一中心モデルとその最適制御表現を紹介

選択 Ⅰ

し，交通混雑に代表される外部性が存在する場合の，市場・ミクロ社会経済システム論

伊藤最善・次善解を比較する。また 2 次元都市や動学的都市等亮

都市経済学・空間経済学に関する主要な学術論文を理解の定式化や分析上の問題点についても議論する。

し、これらの分野の諸問題を解決するのに必要な水準のミ
2 単位

クロ経済学を学ぶ。具体的には、消費者行動（効用最大化・

ゲーム理論

支出最小化、需要関数、便益評価）、企業行動（費用最小Game Theory for Applied Economics

化、利潤最大化）、不完全競争（独占、外部性）、一般均

選択 Ⅰ

衡などに関する様々な数学的定理と、それらの具体的な応曽道智

用例について学ぶ。本講儀は、大学院レベルの標準的なミゲーム理論は複数の主体間に合理的な意思決定を行うた

クロ経済学について解説するので、受講者は学部レベルのめの学問である。本講義では利害が異なる主体間の戦略的

ミクロ経済学の知識を要求される。

な意思決定を分析する「非協力ゲーム」を学ぶ。行列ゲー

You will learn some fundamental micro-economics in this

ム、展開型ゲーム、繰り返しゲーム、Nash 均衡、部分ゲー

course. You are expected to be able to apply microeconomic

ム完全均衡、Nash 交渉解、提携、コア、Shapley 値などのtheory when watching various issues and data in the real world.

基本概念を講述する。その経済学においての応用について

Level of this course is standard for graduate school, and students

考え、ゲーム理論のエッセンスを習得する。

participating

thecoursearerequiredtounderstandmicroeconomics of under graduate level.

計量システム分析

2 単位

Econometric System Analysis
空間経済学

選択 Ⅰ

2 単位

Spatial Economics

藤原 直哉

選択 Ⅱ
曽

社会経済システムに関する様々な仮説は、現実のデータに照らして検証される必要がある。計量経済学は、そのた

道智

空間経済学は、伝統的な経済学に空間的要素を取り入れ、めの有用な手法を提供する。この科目では、主として単一産業の集積や国際貿易などを解明する。この授業は近年著の方程式で記述されるモデルについて、その推定や検定のしい発展を見せた新貿易理論・新経済地理学に関する知見ための基本的な手法や問題点について講述する。具体的にを重点的に紹介する。具体的には、国際経済学の自国市場

は、確率分布と統計的推論、重回帰分析と最小２乗法、そ効果モデルと地域経済学の核・周辺地域モデルを紹介し、の幾何学表現、仮説検定、分散の不均一性、系列相関等のそれらの応用例を講述する予定である。これらの内容を理テーマが含まれる。

解するには、ミクロ経済学の基礎知識が必要である。英文
スライドを使用する。もし受講者の中に日本語を知らない

社会経済ネットワーク分析

人がいれば、英語で講義を行う。

Socioeconomic Network Analysis

2 単位

選択 Ⅱ
都市経済学

2 単位

藤原 直哉

Urban Economics

人間関係、噂や感染症の伝播、都市での人々の流動、企

選択 Ⅱ
伊藤

業間の取引関係、国際貿易など、ネットワークとして捉えられる社会経済現象は極めて多い。この科目では、近年発亮

都市・地域における経済活動の空間的分布を分析する学展が著しい複雑ネットワークの理論を紹介するとともに、問分野として地域科学(Regional Science)がある。経済学・都

社会経済分析への応用について議論する。具体的には、ス－63－

期課程（人間社会情報科学専攻）
前期課程（人間社会情報科学専攻）

モールワールド性やスケールフリー性などのネットワーク
構造の特徴と生成モデルについて述べるとともに、ネット

あわせて、近年適用が進みつつあるベイズ統計学的アプ
ローチについても解説を加える。

ワーク上での動的過程について紹介する。
プロジェクト評価論
空間情報解析

2 単位

Cost-Benefit Analysis

Spatial Information Analysis

選択 Ⅰ

選択 Ⅱ

河野 達仁

井上

2 単位

亮

我々が利用できる資源は有限である。これをいかに効率

本講義では、都市や地域の実態を分析・把握する際に利的に利用するかは人類の大きな課題である。道路・橋梁・用する、空間的な位置に関連づけられた情報、『空間情報』

空港などの社会基盤整備や医療・教育などの社会サービスの解析手法について取り扱う。

提供のために行われる公共投資は、人々が日々行っている

一口に空間情報といっても、施設立地点など点の空間的価値生産の一環であり、したがって、公共プロジェクトに分布に関する情報、気温など一部の地点において観測されよる価値の生産の評価も経済原理に基づいて行われる。こた情報、市区町村人口など何らかの空間単位に基づいて集の講義では、公共経済学の入門的紹介に始まり、費用便益計された情報と異なる種類の情報があり、これらの解析を分析の一般的手順、その基礎となる効率性基準の考え方、行うには異なったアプローチが必要である。これらの空間

便益計測のミクロ経済学など、プロジェクト評価の基礎か

情報の解析手法について網羅的に習得し、その類似点・相ら応用までを具体例を交え解説する。

違点を把握することを目的とする。
最適化数理概論
交通システム分析

2 単位

2 単位

Introduction to Mathematical Optimization

Transportation Systems Analysis

選択 Ⅱ

選択 Ⅱ

林

井料 隆雅

俊介

社会活動や経済活動における解決すべき諸問題に対して，

本講義では以下について、理論を概説するとともに、簡数理的なモデルを構築し，理論的背景に裏打ちされた効率

単な交通観測や実解析を通して、交通工学の基礎を学ぶ。

的な意思決定を行うための科学技法をオペレーションズリ①交通流理論に関する基礎的な解析・観測手法の紹介、②サーチ(OR)という．オペレーションズリサーチの中でも特決定論的な待ち行列理論とその応用演習、③道路の交通容に『最適化』はその中核を成す重要な理論であり，実際，

量と幾何構造、
交通条件との関連、④交通信号制御の基礎。

企業経営におけるコスト最小化や利益最大化といった現実問題に対する適用がこれまで盛んになされてきた．

計量行動分析

2 単位

本授業は，最適化の理論とアルゴリズムに関する解説をBehavioral Analysis

軸に行っていく予定であるが，それだけに留まらず，現実

選択 Ⅱ

社会における具体的なアプリケーションも幾つか紹介して

奥村 誠（災害科学国際研究所）

いく．また，ゲーム理論や変分不等式問題といった最適化

都市や地域の社会経済システム、あるいは交通システムと関わりの深い均衡問題に対しても触れていく予定である．

の挙動を明らかにする上で、そのシステムの内部に存在す
2 単位

る個々のプレーヤーの行動原理に立ち返ってモデル化する

社会制度論

ことが少なくない。その際、行動モデルに含まれるパラメ

Institutional Analysis

ータは、個人またはシステムの観察によって得られたデー

選択 Ⅰ

タを用いて統計的に推計する必要性がある。

福本 潤也

この科目では、個人の行動モデルとして代表的に使用さ本講義では、さまざまな組織や制度の存在意義を理解しれている 2 つのモデル、すなわち Logit モデルに代表されたり、社会的に望ましい組織や制度を設計していく上で有る離散選択モデルと、多変量解析手法の拡張に当たる線形

用な「契約の経済理論」
について学ぶ。
契約の経済理論は、

構造方程式モデルをとりあげ、モデルの理論的背景、統計

完備契約理論と不完備契約理論の２つに大きく分かれ、前学的基礎、計算方法、推定結果の解釈の方法について講述者はさらにモラル・ハザードとアドバース・セレクションする。

の２つに分かれる。まず、それぞれの理論的枠組みについ－64－

期課程（人間社会情報科学専攻）
前期課程（人間社会情報科学専攻）

2 単位て学び、次に、さまざまな応用例を通して社会問題への適物語メディア論

用方法について学ぶ。

Narrative Media Studies
選択 Ⅰ

数理都市解析

2 単位

森田 直子

Mathematical Urban Modeling

物語（narrative）とは、一連のできごとに因果関係を見出

選択 Ⅰ
赤松

そうとする思考の働きによって作られる。人間は自分のア
隆

イデンティティや価値観等を物語の形で共有しており、社

本講義では、空間が重要な意味をもつ社会・経済システ

会はさまざまな虚構や仮説を含む物語に支えられて維持さムを対象として、ミクロ経済学理論と整合的で、かつ計算れている。この授業では「メディア」を「時間的・空間的可能（社会基盤整備の便益評価等卑現実的な問題へ応用可に隔たったものを結びつけるもの」という広い意味に取り、能）な一般均衡（SCGE）モデルを体系的に構築・解析す

メディアとしての物語と、物語内に描かれるメディアの双るための方法論を学ぶ。まず、空間経済（都市）システム・方に着目しながら、現代社会における物語メディアの役割

モデルのパーツとなる様々な部分均衡（eg.交通ネットワー

を、具体例をとおして演習形式で学ぶ。

ク均衡、立地均衡、空間価格均衡）モデルを変分不等式問
題として統一的に表現・解析する。そして、これらのモデ

ポップメディア論

ルの自然な統合／拡張として、SCGE モデルの構築、モデSemiotics in Pop-Media

ル特性の解析、および計算アルゴリズムの開発法を学ぶ。

選択 Ⅱ
窪

2 単位

俊一

2 単位

現代社会および文化を理解する上で不可欠なポピュラー

Urban Landscape Design

文学、広告、マンガ、アニメ、ゲーム、流行、大衆娯楽等

選択 Ⅰのポピュラーカルチャーを、歴史的・社会的なコンテキス

平野 勝也（災害科学国際研究所）

トの中で考察するだけでなく、記号論の立場から、その記

都市景観論

都市のデザインは、1960 年代、K. Lynch や J. Jacobs の主号としての意味・機能および表現形式を実証的・理論的に張により大きな転換点を迎えた。機能主義的都市観から、分析・解明する。詳細は、研究科ウェブサイト上の人間社

人間主義的都市観へ大きく都市設計の思潮は変化をした。

会情報科学専攻のシラバスを参照。

本講義では、人間の空間体験を基盤とする景観的なものの2 単位

見方から、都市デザインの潮流を読み解き、今後の都市デ情報リテラシー論

ザインのあり方を考える。さらに、都市をどの様に人間がInformation Literacy Studies

理解しているか、その科学的把握・分析手法、設計・計画

選択 Ⅰ

技法を体系的に学ぶ。

堀田 龍也
本講義は、情報技術が高度に支える社会において人々にメディア・コミュニケーション論

2 単位必要となる「情報リテラシー」について検討する。情報技

Media Communication Studies

術の進展による生活様式に変化，求められる能力の変化に

選択 Ⅰ

ついて，新聞のような古くから存在するメディアがネット

坂田 邦子とのハイブリッドになっていく様相や，雑誌インタビュー

現代社会において、私たちをとりまくメディア環境がめの演習，メディアとしてのマンガの見方・読み方などを題まぐるしく変化していくなかで、メディアを通じたコミュ

材とし，メディアの変化がもたらす情報リテラシーの変容

ニケーションのあり方において既存の理論や枠組みでは説とその育成のあり方について議論していく。講義の後半に明しきれない新たな現象や問題が生じている。このようなは，メディア産業に関わるゲストの取組を聞き，社会で働

メディア・コミュニケーションに関する現在進行形の諸問

く人たちとのディスカッションを行う。なお，情報リテラ

題について考察するためのメディア研究の理論および方法

シー等に関する研究的な専門性は問わない。

論を紹介しながら、メディア・コミュニケーション論における新たなアプローチの可能性について検討する。

サーヴェイ・データ解析
Survey Data Analysis
選択 Ⅱ

－65－

2 単位

期課程（人間社会情報科学専攻）
前期課程（人間社会情報科学専攻）

東島 雅昌

が求められる。

近年、政策決定の場において、世論（輿論）を把握する
2 単位

ことが重要な意味を持つようになってきている。この講義

メディア教育論

では、サーヴェイの歴史、手法および実例を学ぶ。サーヴ

Educational Media and Media Educationェイ・データの解析にあたっては基本的に統計学を理解す

選択 Ⅱ

る必要があるが、本講義はあくまで入門レベルにとどめた

堀田 龍也

いと考えている。

本講義では，教育工学分野のうち，メディアを用いた教受講に際しては、一定程度の統計学の知識があることが望ましい。

授法についての理論や，メディア・リテラシー教育の理論について，この分野の論文等を用いて検討する。教授・学
習を情報の転送や構成とみなして情報学として捉える考え

暗号理論

2 単位

方や，メディア論に基づいた学習理解や解釈の問題，メデ

Cryptology

ィアや教育の体制的な課題等について，メディア教育に関選択 Ⅱする研究に深く携わる大学院生に対して専門的な視野から

静谷 啓樹・酒井 正夫・磯辺 秀司

議論する。

情報セキュリティを確立するための基盤となる現代暗号理論を概観する。その理解に必要な代数学、数論、計算量

英語プレゼンテーション 2 単位理論などの基礎事項について知識を準備したのち、離散対

English Presentation Intensive Course

数問題、素因数分解問題の困難性に基づく代表的な公開鍵選択 Ⅰ

暗号方式や、暗号方式の安全性証明に関する基本的な考え

Steven John Bretherick（非常勤講師）

方について解説する。また、Arthur-Merlin ゲームや対話証

This class will allow students to master the techniques

明、ゼロ知識証明の概念を理解するとともに、情報セキュ

necessary for giving effective presentations. Successful students

リティシステムへの具体的応用、計算量理論との関係など

will be able to 1) plan, write and deliver an approximately

についても触れる。

10-minute presentation on a technical topic 2) listen to, analyze
and evaluate contents of presentations given by others. Students

情報リテラシー実習Ａ

2 単位

will practice how to consider needs of their audiences when

Practical Information Literacy A

planning and designing a presentation, and how to refine ideas to

選択 Ⅰ

be "worth sharing." Students will also practice basic techniques窪such as body language, eye contact, and intonation. In addition,

俊一・徳川 直人・和田 裕一

本講義は、主として人間情報学、社会政治情報学、メディア情報学講座、及び、情報リテラシー教育プログラムにthere will be practice in spontaneously asking and answering
questions.

所属する学生を対象とし、PCの基礎的知識から文献検索、文書作成、データ処理、画像処理、プレゼンテーションの生命情報システム科学

スキル等、情報リテラシーの基礎を学ぶ。授業と演習を組

Systems Bioinformatics

み合わせて行う。初心者を対象とする。

選択 Ⅱ

2 単位

木下 賢吾・大林 武
情報リテラシー実習Ｂ

2 単位

西 羽美・元池 育子（東北メディカル・メガバンク機構）

Practical Information Literacy B

生命情報の流れのセントラルドグマ（DNA→RNA→タン

和田 裕一

パク質）に沿って、配列情報であるゲノム情報から実際の選択 Ⅱ機能の担い手であるタンパク質へと、生命情報がデジタル

本講義では、情報の表現や伝達のための実践的知識とス（文字列情報）からアナログ（タンパク質立体構造情報）キルを習得することを目的とする。特に本年度は、研究発へと伝わっていく過程について順を追って解説して行く。

表等の場で行われるプレゼンテーションのより効果的な方

遺伝子レベルでは、遺伝子構造とプロモーター解析を通じ法を、認知心理学やデザイン論の視点から考察する。講義て文字列情報の解析手法について解説し、RNA レベルでは

は、座学による授業と演習を組み合わせたかたちで実施さ遺伝子の発現量情報解析を通じて数値データの解析を説明れ、受講者は学期中にいくつかの課題制作に取り組むことする。また、タンパク質レベルでは機能発現に重要な立体－66－

期課程（人間社会情報科学専攻）
前期課程（人間社会情報科学専攻）

2 単位

構造データ
（３次元構造データ）の扱いについて解説する。

応用経済数学

アルゴリズムそのものよりは、生命情報の理解と言う応用

Mathematics for applied economics

面において情報科学が果たす役割に重点を置いて解説する。

選択 Ⅰ
河野 達仁

健康情報学

2 単位

経済システムを数理的に捉えて分析する手法の習得を目

Health Informatics

標とする。経済モデルは、静学一般均衡モデルと動学一般

選択 Ⅰ

均衡モデルに大別される。それぞれについて、具体的な社

木内 喜孝・伊藤 千裕・小川 晋・佐藤 公雄
生体の恒常性の維持には神経性、体液性、行動性調節因会基盤整備あるいは政策を分析対象として取り上げ、数学子が重要な役割を果たしている。これらの調節系は外的、的分析手法としては、ラグランジアン、クーン・タッカー

内的負荷に対して秒単位、時間単位、日単位、年単位の生の定理、陰関数定理、ハミルトニアン、動的計画法、微分体のリズムをもって変化しているが、これらの一連のプロ方程式の取り扱い等を対象とする。経済学的含意について

セスにおいて種々の代償機序が働いて健康な生命維持機能は、厚生経済学の基本定理、外部性、ピグー税、動学的非が保持されている。しかも生体ではこれらの諸因子は合目

効率性、バブル均衡、リカードの等価定理、リアルオプシ

的にかつ有機的に相互作用を有しながら体系的に応答してョンの基本的考え方などが含まれる。（「応用経済数学」

いる。この講義ではこれらの制御機構を論ずるとともに、（工学研究科）と併合授業とします。）

的分析方法および経済学的含意について講義を行う。数学

これらの制御機構の破綻と健康障害との関連を紹介しながら、生活習慣病を予防し、健康維持増進をはかるためのラ

経済物理学

イフスタイルの在り方を明らかにする。

Econophysics

English Communication

2 単位

選択 Ⅱ

2 単位

藤原 直哉・翁長 朝功（学際科学フロンティア研究所）

選択 Ⅰ

近年、経済現象を物理学の知見を活用して解析する経済

サム マーチー（尚絅学院大学）

物理学と呼ばれる分野が発達しつつある。本講義では、主The objective of this class is to acquire reading and listeningに都市における現象を題材として経済物理学の基礎を学ぶ。

skills that can help students succeed in various business

具体的には、複雑ネットワーク、非線形現象、スケーリン

environments. A strong emphasis will be placed on reading andグ則などを取り上げ、空間的ネットワークとその成長過程、

writing for the TOEIC test. There will be a strong focus on new

およびそれらの生成モデル、などについて概観する。
また、

vocabulary acquisition, increased reading fluency, and improved

人流や SNS など、近年利用可能となっているデータとそのlistening comprehension.

Through regular vocabulary tests,

取扱いについても解説する。

reading and listening exercises, and extensive reading, students
will improve their business English.
複雑系統計科学

Recently, there is an interdisciplinary research field of
econophysics, which analyzes economic phenomena withmethods developed in physics. In this lecture, we study basic

1 単位

topics in econophysics, particularly related to phenomena in cities.

Statistical Systems Analysis of Complex Systems

Specifically, topics such as complex networks, nonlinear

選択 Ⅱ

phenomena, and scaling are studied, and their growth and the

小山 慎介（統計数理研究所）

generative models are introduced. We also review data such as

本講義では、状態空間モデルによる時系列解析を解説し、

human mobility and SNS, which are recently available.

応用例を用いながら、モデルの構築、推定、時系列予測など一連の統計的手法を身につけることを目的とする。
社会心理情報学

2 単位

インターンシップ研修

1 又は 2 単位

Internship
選択

Social Psychological Aspects of Human Information Processing

情報科学の基礎と応用を実践するため、研修機関、研究

選択 Ⅱ

開発部門、企業、公共機関、ＮＰＯ等で情報科学に関する（未定）

実地研修を行う。研修期間が概ね４０時間以上８０時間未満（１週間以上２週間未満：実日数５日～９日間）のもの－67－

期課程（人間社会情報科学専攻）
前期課程（人間社会情報科学専攻）

を１単位、８０時間以上（２週間以上：実日数１０日以上）

げて、それらの幅広い応用を概観する。なお、学部初年級のものを２単位とする。

の確率統計の知識を前提とする。
Probability models are essential in mathematical analysis of

海外インターンシップ研修

1 又は 2 単位

random phenomena. In these lectures, we focus on Markov chains

Internship Abroadas basic models of random time evolution. Starting with選択

fundamental concepts in probability theory (random variables,

情報科学の基礎と応用を実践するため、海外の研修機関、

probability distributions, etc.), we study fundamentals on Markov

研究開発部門、企業、公共機関、ＮＰＯ等で情報科学に関chains (transition probability, recurrence, stationary distributions,

する実地研修を行う。研修期間が概ね４０時間以上８０時

etc.) . Moreover, we overview random walks, birth-and-death

間未満（１週間以上２週間未満：実日数５日～９日間）のprocesses and Poisson processes, and their wide applications.

ものを１単位、８０時間以上（２週間以上：実日数１０日

Background knowledge on elementary probability is required.

以上）のものを２単位とする。
自然言語処理学高信頼システム

2 単位

2 単位

Natural Language Processing

Highly-Reliable System Design

選択 Ⅱ

選択 Ⅰ

乾 健太郎・鈴木張山 昌論・ｳｨｯﾃﾞﾔｽｰﾘﾔ ﾊｼﾀ ﾑﾄｩﾏﾗ

潤

情報伝達のためのもっとも重要なメディアは、日本語や情報システムの故障や誤動作に対する高安全・高信頼化

だれもが日常で使っている人間のための言語
（こ
英語など、

を実現するための基礎を修得する.具体的には，信頼性の基とば）である。本講義では、言語データからそれが伝達す

礎概念，冗長性の利用により誤動作を回避するためのフォる情報や知識を抽出し加工する自然言語処理技術について、ールトトレラント技術，高安全・高信頼性システムの構成

形態素解析、構文解析、意味解析、言語知識獲得などの基理論と応用について学習する.

礎技術を中心にまなぶ。

数値解析学Ⅰ

Information Technology Fundamental

2 単位

Numerical Analysis（情報技術基礎）

選択 Ⅱ

選択 Ⅰ（集中講義）

山本悟・橋爪 秀利（工学研究科）・槙原 幹十郎（工2 単位（未定）（非常勤講師）

学研究科）
流体力学・熱力学・材料力学・電磁気学・計測制御工学

Computer Science Fundamentals

等の解析の基礎となる数値解析法を講義し、その応用能力（コンピュータサイエンス基礎）を養成する。特に、（1）偏微分方程式の差分解法、（2）

選択 Ⅱ（集中講義）

有限要素法と境界要素法、（3）線形代数と数値最適化法、（未定）（非常勤講師）

2 単位についての数値解析の基礎と工学への応用を講義する。
先端技術の基礎と実践 2 単位
確率モデル論Foundation and Practical Development of Advanced Technology

2 単位

Probability Models

選択 Ⅱ

選択 Ⅱ

中尾 光之 他
情報科学研究科の教員や複数企業の最前線の技術者を講

福泉 麗佳
確率モデルはランダム性を伴う現象の数理解析に欠かせ師として招き、これまで学んだことが実世界の問題解決にない。講義では、時間発展するランダム現象のモデルとしいかに利用されているか、何が実際の場で必要とされていて、マルコフ連鎖を扱う。確率論の基礎（確率変数・確率

るか、を知ることで日頃の学習の意味づけを行う。具体的

分布など）から始めて、マルコフ連鎖に関わる諸概念（推移確率・再帰性・定常分布など）を学ぶ。関連して、ランダムウォーク・出生死亡過程・ポアソン過程なども取り上には、
１．学部や大学院で学んだ原理や理論がどのように企業の最前線で生かされているかを知る。
２．先端技術の動向や企業の実践レベルで何が問題となっ－68－

期課程（人間社会情報科学専攻）
前期課程（人間社会情報科学専攻）ているかを知る。

Cognitive science is a mixture of cognitive psychology,

３．研究者や技術者としての生き方を先輩技術者から学ぶ。

neuroscience, engineering (especially, AI), linguistics andphilosophy. Our specialty is psychophysics, cognitive psychology

情報科学特別講義Ⅰ

1 単位

and neuroscience. Therefore, most of the topics will be researchSpecial Lecture I on Information Sciences

works in those fields.

選択 Ⅰ

For more information, please refer to the syllabus.

（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

No technical knowledge is required.
If you have a better command of Japanese (relative to English),

情報科学特別講義Ⅱ

1 単位

please enroll in our lecture 認知情報学 held in even years.

Special Lecture Ⅱ on Information Sciences
選択 Ⅰ

ＩＴビジネスマネジメント論（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

IT Business Management

2 単位

選択 Ⅱ
情報科学特別講義Ⅲ

1 単位

（未定）

Special Lecture Ⅲ on Information Sciences
選択 Ⅰ

情報セキュリティ法務経営論（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

Law and Management of Information Security

2 単位

選択 Ⅱ
情報科学特別講義Ⅳ

1 単位

金谷 吉成・樋地 正浩（㈱日立ソリューションズ東日

Special Lecture Ⅳ on Information Science本）・髙谷 将宏（㈱エヌエスシー）

選択 Ⅰ

変動著しい現代の情報社会において、情報セキュリティ（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

は、様々な面でますます重要になってきている。取り扱う情報の量の増加と質の多様化は、情報セキュリティの技術

Computer Hardware Fundamentals

2 単位

的な広がりをもたらすと同時に、社会制度や法律との関係

選択 Ⅰ
滝沢 寛之・田中においても新たな問題を生じさせている。さらに、組織や徹（工学研究科）

社会に情報セキュリティを定着させるには、経済的合理性

Both computer architecture and LSI technology will be lectured

や組織マネジメントも不可欠である。本講義は、情報セキ

for better understanding of modern computer systems. The lecture

ュリティ技術を組織の中で利用するために必要な社会的側

includes面を説明できる能力の修得を目的とする。さらに、それを・Logic design of ALU, memory hierarchy composed of

踏まえて情報セキュリティに関する法務の基礎知識と関連

SRAM, DRAM, NAND Flash, and HDD, and control units法について解説し、さらに、それを踏まえて情報セキュリwith hard wired logic and microprogramming.

ティを導入し定着させるために必要な経営上の意思決定方

・Structure of computer systems using processors, memories,

法について説明を行う。

input/output devices as building blocks.
・High-performance computing mechanisms such as pipelining
and parallel processing

インターネットセキュリティ

2 単位Internet and Information Security

・Issues and tradeoffs involved in the design of computer systemarchitecture with respect to the design of instruction sets.

選択 Ⅱ
Glenn M.Keeni（サイバーソリューションズ(株)）In addition, research topics on state-of-the-art LSI technology

角田 裕（東北工業大学）

will be also presented in the lecture.

インターネットと情報セキュリティは連携して発展してきており，本授業では主要なインターネット技術とそのセ

Cognitive Science of Higher Mental Functions

2 単位

キュリティに関する側面について議論する．インターネッ

選択 Ⅱ

トは暗黙的なトラストモデルに基づいて動いており，その松宮 一道・和田 裕一

特徴を知り，セキュリティ上の脆弱性を考えることがこの

The aim of this lecture is to introduce you to cognitive science.

講義の基本テーマとなる．本授業では，受講生がインター－69－

期課程（人間社会情報科学専攻）
前期課程（人間社会情報科学専攻）

ネットの哲学や基盤技術に関する基本的な知識を身に着け2 単位ると同時に，関連するセキュリティに関する懸念とその本

セキュア情報通信システム論

質について実感できるようになることを目指す．講義の各Secure Information Communication Systems

回では，数あるインターネット技術の中から 1 つをとりあ

選択 Ⅱげ，その技術に関連するセキュリティ上の問題や攻撃につ

本間 尚文（電気通信研究所）

いて議論するとともに，その背後にある暗黙的なトラスト

情報通信システムを安全に構築するための基礎を習得す

モデルとその脆弱性について考える．技術的な説明はインることを目的とする．本講義では，まず，情報セキュリテ

ターネットの仕組みやセキュリティ問題を理解するためのィを支える基盤技術である現代暗号アルゴリズムとその実最小限なものに留め，できる限り実際の機器を使ったデモ

装に関する基礎を学ぶ．特に現代暗号アルゴリズムの基本

ンストレーション・ハンズオンと一般的な比喩を併用したである共通鍵暗号および公開鍵暗号アルゴリズムの構成と直感的な説明を行う．なお，本授業の受講に際し事前知識

その実装について習得し，同実装に対する物理的な攻撃とは要求しないが，ハンズオンを行なうため各自がノートパ

その防御方法の概略を学ぶ．その上で，次世代暗号アルゴ

ソコンを持参することが望ましい．

リズムやセキュア計算，ハードウェア認証，電磁波セキュInternet and Information (In-)Security have been developing intandem. In this lecture, the Internet technologies and related

リティ，IoT セキュリティといった関連技術の基礎を習得する．

information security aspects are discussed. Students will learn thephilosophy and the basics of Internet technology and will also

データ科学基礎

develop an insight into the associated security concerns. The

Data Science Basics

underlying theme will be the weakness of the implicit trust model

選択 Ⅱ

in information networks that is widely used. Each lecture will

山田 和範・サミー バラドラム

2 単位

focus on one aspect of the Internet, will discuss at least one related

データ科学において必要最低限な知識を身に付ける．具attack, examine the corresponding trust model, show its

体的には，頻度統計およびベイズ統計を含んだ統計学，線vulnerability, and demonstrate how the vulnerability is utilized in

形代数および教師なし機械学習法，数理最適化法および教the attack. Also students will gain hands-on experience during this

師あり機械学習，グラフ理論の 4 分野に関する講義を行う．

lecture. There are no pre-requisites for the lecture. Students are

The course includes 1) statistics including frequentism andexpected to bring their lap-top for hands-on experiments.

Bayesian, 2) linear algebra and unsupervised machine learning
methods, 3) mathematical optimization and supervised machine

ネットワークセキュリティ実践

2 単位

learning methods and 4) graph theory.

Network Security Practicals
選択

ビッグデータスキルアップ演習

Glenn M.Keeni（サイバーソリューションズ(株)）Big Data Skill-up Training

角田 裕（東北工業大学）

選択

情報セキュリティとネットワークセキュリティは，現在

1 単位

山田 和範・サミー バラドラムの情報化社会における多面的かつ最重要な課題である．本Python は，現在科学技術界隈で最も利用されるプログラ

授業では実践的なハンズオンを通して，情報セキュリティ

ミング言語のひとつです． 構造化プログラミング，関数型とネットワークセキュリティに関する基本的な課題と性質

プログラミングパターン，およびオブジェクト指向プログを理解することを目的とする．具体的には，様々なプロト

ラミングをサポートしています．また，組み込みシステム，

コルやアプリケーションが有する脆弱性について確認し，データマイニング，および Web サイト構築等にも活用可能

それらの脆弱性が攻撃者による偵察行為や攻撃にどのようなオールインワンの統合言語です．Python が最も利用されに利用されるのかを見ていく．また，いくつかの一般的なるプログラミング言語である一つ理由は，Python の多彩な攻撃に関する手口やそれに対する対策について考える．受

科学技術計算処理能力にあります．この授業では，
リスト，

講者は実践的なハンズオンを通じて上記の各項目に関する

辞書，クラス，関数など，Python の基本的なコマンドと構理解を深めるとともに，その過程でセキュリティに関する文を学習します． 目標は，学生が Python の基礎的な利用問題発見から解決までを主導できるリーダーの役割を担う

方法を理解し，Python を使用するより高度な授業である「デ

ための力を養う．

ータ科学トレーニングキャンプ I」の受講に耐えられる程度－70－

期課程（人間社会情報科学専攻）
前期課程（人間社会情報科学専攻）- SciPy works in association with NumPy arrays and offersの知識を獲得することです．
Python, the programming language, is considered a pioneer ofeffective routines for numerical integration and up-gradation.

the coding world. Unlike programming languages like R, it- Pandas, also developed on top of NumPy, delivers data

supports structured programming, functional programming

structures and operations to change numerical tables and time

patterns, and object-oriented programming. Python is an all-in-one,series.

unified language capable of handling running embedded systems,- Matplotlib is a 2D plotting library. It offers data visualizations indata mining, and website construction. The reason for growing

the form of histograms, power spectra, bar charts, and scatterplots

success of Python is the availability of data science libraries. In thiswith minimal coding lines.

class, we will learn the basic commands and syntaxes in Python,In this lectures, we will utilize all those libraries to perform

such as list, dictionary, class, function. The goal is that student

some analysis and machine learning on simple datas. Prior

manage to understand all the fundamentals in Python so they canknowledge of basic Python syntaxes is necessary for this class.

utilize this in a more advanced classes using Python. This class

Complete beginners of computer programming are recommended

can be considered as a prequel to the Training Camp I class.

to take "Big Data Skill-up Training" before the attendance to thiscourse.

データ科学トレーニングキャンプⅠ

1 単位

Data Science Training Camp I

データ科学トレーニングキャンプⅡ

選択

Data Science Training Camp Ⅱ

山田 和範・サミー バラドラム

選択

Python は科学技術計算に必要な様々なツールを備えてお

1 単位

山田 和範

り，それらのツールは継続的にアップグレードされていま

チーム単位で実際のビッグデータのハンドリングが必要

す．データ解析のための用意されているライブラリは多用

な疑似プロジェクトに取り組むことで，実際の大規模研究で，以下のものを含みます．

の進め方を学ぶ．受講者は実際の計算およびデータ解析を- NumPy は．Python で科学計算を実行するために重要です．

担当し，計算技術の向上を目指す．本講義は基礎的なプロ

これには．多次元の配列と行列を操作するための高レベル

グラミング技能を習得している方を対象とする．受講者はの数学的な関数が含まれています．

あらかじめ「データ科学トレーニングキャンプ I」を受講す- SciPy は NumPy 配列と連携して機能し．数値解析を可能ることを推奨する．
By project-based learning on a team, students will learn how toとします．
- NumPy の上に開発された Pandas は．数値解析を容易にす

handle and analyze big-data. This course is designed for students

るためのデータ構造を提供するライブラリです．

who have experience with computer programming. Attendees are- Matplotlib は描画のためのライブラリです．ヒストグラム．

recommended to take "Data Science Training Camp I" before the

パワースペクトル．棒グラフ．および散布図の形式で．最attendance to this course.

小限のコーディングラインでデータを視覚化できます．
2 単位

この講義では．これらすべてのライブラリを使用して．単

応用データ科学

純なデータの分析と機械学習を実行します．この授業を受

Applied Data Sciences

講するためには．基本的な Python 構文の予備知識が必要で

選択 Ⅰ

す．コンピュータプログラミングの初心者は．このコース

大林

武・西

羽美・山田 和範 他

データ科学はデータの収集・蓄積・計算・解析の方法論に参加する前に「ビッグデータスキルアップトレーニング」

とともに、それを用いてどのような課題に取組み、どう解を受けることをお勧めします．
The reason for growing success of Python is the availability of

決するのかが肝心である。
本講義では、
本研究科に加えて、

data science libraries for aspiring candidates. These libraries have

生命科学研究科および経済学研究科の教員がそれぞれの専

been upgraded continuously. Many libraries are available to門領域における課題とそのデータ科学による解決方法につ

perform data analysis::

いて紹介する。これにより、学生は、データ科学がどのよ- NumPy is important to perform scientific computing with

うに現実的な問題解決に結びついているかを学ぶ。
In the lecture, faculty members in Graduate School of Life

Python. It encompasses an assortment of high-level mathematical
functions to operate on multi-dimensional arrays and matrices.

Sciences, Graduate School of Economics and Management and－71－

期課程（人間社会情報科学専攻）
前期課程（人間社会情報科学専攻）

Graduate School of Information Sciences will introduce issues員と連携してゼミナールを開講し、情報科学の視点から、

related to data science research in the respective specialties and英語・日本語を中心として、自然言語の各レベルの構造とtheir solutions by data scientific approach. The lecture will help

機能の分析に関する実際的な指導を行う。

students learn how data science is linked to real world problems.
The lecture will be delivered in English.

人間社会情報科学研修 AⅠ

3 単位

Advanced Seminar on Human-Social Information Sciences AⅠ
実践データ科学英語

2 単位

選択必修

Practical English for Data Science

全教員
人間社会情報科学に関する専門基礎知識ならびに思考方

選択法の習得を目的とし、外国論文、資料、教科書などの輪講、

山田 和範・サミー バラドラム
This course is designed for Japanese and non-native students

発表、討論を行う。
3 単位

learning English at intermediate and practical levels to acquire and

人間社会情報科学研修 AⅡ

develop the English language knowledge and skills. The aim ofAdvanced Seminar on Human-Social Information Sciences AⅡ

the syllabus is to prepare students to use English for their

選択必修

professional studies in Data Science and consequently for their

全教員

professional needs in real life and work.

人間社会情報科学に関する専門基礎知識ならびに思考方This preparatory course will further give the students theopportunity to speak on general topics, to communicate both in法の習得を目的とし、外国論文、資料、教科書などの輪講、発表、討論を行う。

informal and formal environments, and to understand basic texts
on Data Science.

人間社会情報科学研修 AⅢ

3 単位

Advanced Seminar on Human Social Information Sciences AⅢ
人間社会情報科学ゼミナールⅠ

3 単位

選択必修

Seminar on Human-Social Information Sciences I

全教員

選択必修

人間社会情報科学の言語系分野における専門的基礎知識

全教員

ならびに思考方法・研究方法の習得を目的として、英語論

人間社会情報科学の各分野における先端的事項に関して、教員が単独あるいは専攻内、他専攻、他研究科の教員と連文、英語資料、教科書などの輪講を行うとともに、学生による研究経過の発表、討論などを行う。

携してゼミナールを開講し情報科学に関する高度な教育を
人間社会情報科学研修 BⅠ

行う。

6 単位

Advanced Seminar on Human-Social Information Sciences BⅠ
人間社会情報科学ゼミナールⅡ

3 単位

選択必修

Seminar on Human-Social Information Sciences Ⅱ

全教員

選択必修

修士論文を作成する過程において行う研究課題に関連す

全教員る文献調査、討論、演習、実験、研究成果の発表などから

人間社会情報科学の各分野における先端的事項に関して、なり、その具体的内容は指導教員からの指示による。

教員が単独あるいは専攻内、他専攻、他研究科の教員と連6 単位携してゼミナールを開講し情報科学に関する高度な教育を

人間社会情報科学研修 BⅡ行う。

Advanced Seminar on Human-Social Information Sciences BⅡ
選択必修

人間社会情報科学ゼミナールⅢ

3 単位

全教員

Seminar on Human-Social Information Sciences Ⅲ

修士論文を作成する過程において行う研究課題に関連す

選択必修る文献調査、討論、演習、実験、研究成果の発表などから全教員なり、その具体的内容は指導教員からの指示による。

人間社会情報科学の言語系分野における先端的事項に関して、教員が単独あるいは専攻内、他専攻、他研究科の教－72－

期課程（人間社会情報科学専攻）
前期課程（人間社会情報科学専攻）

人間社会情報科学研修 BⅢ

6 単位

情報教育分野における ICT を活用した情報リテラシー教

Advanced Seminar on Human-Social Information Sciences BⅢ

育が関連するテーマについて、研究発表、討論、文献紹介、

選択必修

教育デザインの構築、教育実践などを含む実習・演習を行

全教員う。本科目の 6 単位は、前期 2 年の課程修了要件として情

人間社会情報科学の言語系分野に関わる修士論文を作成

報教育デザイン論 B の 6 単位と同等に評価する。ただし、する過程で必要な英語コーパスからの検索訓練、文献調査、本研修を単位修得する者は、情報教育デザイン論 B の単位

言語資料に関するフィールドワーク、インフォーマント・を同時に修得することはできない。

チェック、言語処理実験、それらについての討論、研究成果の発表などから成り、具体的内容は、指導教員からの指示による。
情報教育リテラシーゼミナール

3 単位

Seminar on Information Literacy and Education Design
選択必修
情報リテラシープログラム担当教員
情報教育分野における ICT を活用した教育デザインや教育実践等に関する先端的事項に関して、教員が単独あるいは専攻内、他専攻、他研究科および関連領域の外部講師と連携してゼミナールを開講し、情報リテラシー教育に関する高度な教育を行う。
情報教育デザイン論Ａ

3 単位

Advanced Seminar on Information Literacy and Education
Design A
選択必修
情報リテラシープログラム担当教員
情報教育分野における ICT を活用した教育デザインや教育実践等に関する専門基礎知識や研究方法の習得、意見交
換、研究計画や研究成果のブラッシュアップを目的とした演習であり、関連論文や資料の輪講や発表、受講生自身の研究の進捗報告、討論などを行う。
情報教育デザイン論Ｂ

3 単位

Advanced Seminar on Information Literacy and Education
Design B
選択必修
情報リテラシープログラム担当教員

6 単位

修士論文を作成する過程において行う研究課題に関連する一連の研究活動（文献調査、資料収集、実験、討論、研究成果の発表など）からなり、その具体的内容は指導教員からの指示による。
情報教育デザイン論プロジェクト研究

6 単位

Project Study
選択必修

－73－

前期課程（応用情報科学専攻）

応用情報科学専攻（専門科目）
単

位

授 業
時 間

必
修

選
択

Ⅰ

物理フラクチュオマティクス論

22

情報通信技術論2

人間－ロボット情報学

2

生命情報システム科学

2

バイオモデリング論

2

認知情報学

2

2

松宮 一道・和田 裕一

学習情報学

2

2

邑本 俊亮

応用知能ソフトウェア学

2

2

菅沼 拓夫・阿部後藤 英昭

情報ネットワーク論2

2

曽根 秀昭・水木 敬明

ブレインファンクション集積学

2

2

堀尾 喜彦

隔年（奇数年度）開講

健康情報学

2

2

木内 喜孝・伊藤 千裕
小川晋・佐藤 公雄

隔年（奇数年度）開講

数理流体力学2

2

服部 裕司・廣田バイオメディカル情報解析学

2

2

（未定）

授業科目

English Communication2

複雑系統計科学1

機械工学フロンティア

2

システム情報数理学Ｉａ2

システム情報数理学Ｉｂ2

アルゴリズム論

担当教員

備考

Ⅱ

2
2
2
2

田中 和之

※G30 course 開講科目

加藤
寧・川本 雄一西山 大樹（工学研究科）

隔年（奇数年度）開講

田所

集中講義
隔年（奇数年度）開講

諭・昆陽 雅司

木下 賢吾・大林 武
西 羽美・元池 育子（東北メディカル・メガバンク機構）
中尾 光之・片山 統裕
隔年（偶数年度）開講

亨

真2020 年度は開講しない

A student whose motherlanguage is English
cannot get the credit.
※G30 course 開講科目
集中講義、Web ページで周小山 慎介（統計数理研究所）
知します。
サム マーチー（尚絅学院大学）2

1
2

機械系担当教員2原田 昌晃

隔年（偶数年度）開講

2

船野

敬

隔年（奇数年度）開講

2

2

周
鈴木

暁・伊藤 健洋顕隔年（偶数年度）開講※G30 course 開講科目

情報生物学

2

2

（未定）

高次視覚情報処理論

2

2

塩入

情報コンテンツ学

2

2

北村 喜文
髙嶋 和毅（学際科学フロン
ティア研究所）

人間哲学情報論

2

2

（未定）

2020 年度は開講しない

現代文法理論2菊地

隔年（奇数年度）開講

2

－74－

2020 年度は開講しない

諭・栗木 一郎朗

前期課程（応用情報科学専攻）

授業科目

単

位

授 業
時 間

必
修

選
択

Ⅰ

意味構造分析

2

言語構造論

2

統語構造分析

担当教員

備考

Ⅱ
2

朗

隔年（奇数年度）開講

2

小川 芳樹

隔年（偶数年度）開講

2

2

小川 芳樹

隔年（奇数年度）開講

言語テキスト解析論

2

2

（未定）

隔年（奇数年度）開講

形態論分析

2

（未定）

隔年（偶数年度）開講
2020 年度は開講しない

情報技術経営論

2

計量行動分析

2

高信頼システム

2

2

張山 昌論
ｳｨｯﾃﾞﾔｽｰﾘﾔ ﾊｼﾀ ﾑﾄｩﾏﾗ

計算機構論

2

2

青木 孝文・伊藤 康一

暗号理論

2

2

静谷 啓樹・酒井 正夫
磯辺 秀司

確率モデル論

2

2

福泉 麗佳

自然言語処理学22

乾 健太郎・鈴木

応用微分方程式論2

数値解析学Ⅰ

2

コンピュータビジョン

2

音情報科学

2

Information Technology
Fundamental

2

Computer Science Fundamentals

22（未定）（非常勤講師）

先端技術の基礎と実践

2

2

中尾 光之 他

社会心理情報学

2

2

（未定）

時系列解析論2

生体情報システム工学

2

2

（未定）

2020 年度は開講しない

バイオメカトロニクス2

2

田中 真美（医工学研究科）

隔年（偶数年度）開講

情報基礎数理学Ⅳ2

瀬野 裕美

隔年（偶数年度）開講
2020 年度は開講しない

人間・自然関係論

2

クリティカル・シンキング

2

2
2

渡辺 勝幸（非常勤講師)
22

奥村 誠（災害科学国際研究所）

潤

田中 和之
2

2
2
2

山本
悟
橋爪 秀利（工学研究科）
槙原幹十郎（工学研究科）※G30 course 開講科目

岡谷 貴之

隔年（奇数年度）開講※G30 course 開講科目

坂本 修一
伊藤 彰則（工学研究科）（未定）（非常勤講師）

集中講義、Web ページで周知します。
※G30 course 開講科目
集中講義、Web ページで周知します。
※G30 course 開講科目

2020 年度は開講しない

今村 文彦（災害科学国際研究所）
山川 優樹（工学研究科）

2

2
2
2

菊地

森

一郎

篠澤 和久

－75－

2020 年度は開講しない

前期課程（応用情報科学専攻）

授業科目

単

位

授 業
時 間

必
修

選
択

Ⅰ

担当教員

備考

Ⅱ

コミュニケーション表現分析

2

ミクロ社会経済システム論

2

社会経済ネットワーク分析

2

情報リテラシー論

2

2

堀田 龍也

英語プレゼンテーション

2

2

Steven John Bretherick（非常勤講師）

インターンシップ研修
海外インターンシップ研修

2
2

小川 芳樹・菊地
伊藤

2

朗

亮

藤原 直哉

隔年（奇数年度）開講※G30 course 開講科目

集中講義、Web ページで周知します。
※G30 course 開講科目

1又
は2

1又
は2

情報科学特別講義Ⅰ

1

1

情報科学特別講義Ⅱ1

1

情報科学特別講義Ⅲ1

1

情報科学特別講義Ⅳ

1

1

特別演習

2

2

全教員

Computer Hardware Fundamentals

2

2

滝沢 寛之
田中
徹（工学研究科）

Cognitive Science of Higher
Mental Functions2

2

松宮 一道・和田 裕一

ＩＴビジネスマネジメント論

2

2

（未定）

講義を実施する場合は
Web ページで周知します。

情報セキュリティ法務経営論

2

2

インターネットセキュリティ

2

2

ネットワークセキュリティ実践

2

セキュア情報通信システム論

2

2

経済物理学

2

2

データ科学基礎2

2

ビッグデータスキルアップ演習

1

データ科学トレーニングキャン
プⅠ
データ科学トレーニングキャン
プⅡ

隔年（偶数年度）開講
2020 年度は開講しない1
1

隔年（偶数年度）開講※G30 course 開講科目
隔年（奇数年度）開講※G30 course 開講科目
2020 年度は開講しない

金谷 吉成・
樋地 正浩（㈱日立ソリュー
ションズ東日本）
髙谷 将宏（㈱エヌエスシー）
Glenn M.Keeni（サイバーソリューションズ(株)）,※G30 course 開講科目
角田 裕（東北工業大学）
Glenn M.Keeni（サイバーソリューションズ(株)）,集中講義
角田 裕（東北工業大学）
本間 尚文（電気通信研究所）
藤原 直哉
翁長 朝功（学際科学フロン
ティア研究所）
山田 和範
サミー バラドラム
山田 和範
サミー バラドラム
山田 和範
サミー バラドラム
山田 和範

－76－

隔年（偶数年度）開講※G30 course 開講科目
※G30 course 開講科目

前期課程（応用情報科学専攻）

単

位

授 業
時 間

必
修

選
択

Ⅰ

応用データ科学2

2

実践データ科学英語2

応用情報科学ゼミナールⅠ

3

全教員

応用情報科学ゼミナールⅡ3

全教員

応用情報科学研修AⅠ

3

全教員

応用情報科学研修AⅡ

3

全教員

応用情報科学研修BⅠ

6

全教員

応用情報科学研修BⅡ

6

全教員

イノベーション創成研修

6

全教員

授業科目

担当教員

備考

Ⅱ
大林
武・西
羽美
山田 和範 他
山田 和範
サミー バラドラム※G30 course 開講科目
※G30 course 開講科目

ゼミナール、 研修 A、研修B 又は創成研修は、指導教員の指示に従い、12 単位を必修すること。ただし、創成研修を履修するにあたっては、別に定める授業科目を履修すること。
注 1）参照。

注１）指導教員の指示の下に、応用情報科学ゼミナールⅠ、応用情報科学研修 AⅠ、応用情報科学研修 BⅠを合わせた
12 単位又は応用情報科学ゼミナールⅡ、応用情報科学研修 AⅡ、応用情報科学研修 BⅡを合わせた 12 単位のいずれかを必修してください。
注２) 備考欄※G30 Course 開講科目については、本研究科 Information Technology and Science Course 開講科目のため、英語による講義または英語の資料を併用する講義です。授業要旨を参照してください。
※ 本学「学位プログラム」において開講する科目のうち、本研究科教授会で認めたものは専門科目として認める場合があります。

（関連科目）
本研究科教授会において関連科目として認めたもの。

－77－

前期課程（応用情報科学専攻）

授業要旨（応用情報科学専攻）
物理フラクチュオマティクス論

2 単位

情報通信技術論

2 単位

Physical Fluctuomatics

Information and Communications Technology

選択 Ⅰ

選択 Ⅱ

田中 和之

加藤

寧・川本 雄一・西山 大樹（工学研究科）

制御・信号処理等の工学の諸分野あるいは情報科学の応

インターネットは情報化社会のインフラストラクチャと用を意識しつつ，確率論・統計学および確率過程を基礎として定着し、我々の日々の活動をささえる重要な情報交換

する確率的情報処理の十分な理解を与える．特にベイズ統の手段の一つになっている。インターネット上で動くあら計にもとづく予測・推論のモデル化，情報統計力学の導入

ゆる機器は IP と呼ばれるインターネットプロトコルに準によるアルゴリズム化について画像処理，パターン認識，

拠し作動しているため、インターネットの仕組みを理解す

確率推論などを例として講義する．

る上で、IP の基本原理を学ぶことは重要である。本講義でまた，確率的情報処理によるデータに内在するゆらぎのは、IP の概要を説明し、その基本をまず理解してもらう。

取り扱いにも触れ，さらに量子確率場をもちいた情報処理，

更に、ネットワークシミュレータを使った実習を通じ、輻

複雑ネットワーク科学の最近の展開についても概説する．

輳の原因やその解消の仕組みを体験する。最後に IP が有線

Applications to many fields in engineering like control, signalと無線が混在する次世代ネットワーク環境において、どのprocessing etc. and in information sciences are in mind through theような問題が発生しえるかを検証し、その解決方法についlecture course for the basic knowledge of statistical machineて考える。

learning theory as well as stochastic processes. Brief introduction
will be given to methods for applications like statistical estimation

人間－ロボット情報学

etc., and to the relationship with statistical-mechanical informatics.

Human-Robot Informatics

We first lecture probability and statistics and their fundamental

選択 Ⅰ

properties and explain the basic frameworks of Bayesian

田所

2 単位

諭・昆陽 雅司

estimation and maximum likelihood estimation. Particularly, we

ロボットが人間に役立つ仕事を行う際、人間とロボット

show EM algorithm as one of familiar computational schemes toとのインタフェースは非常に重要な役割を果たす。効果的

realize the maximum likelihood estimation. As one of linear

なシステムを実現するためには、人間の感覚特性や主観なstatistical models, we introduce Gaussian graphical model andどのヒューマンファクターを適切に評価することが必要でshow the explicit procedure for Bayesian estimation and EM

ある。人間－ロボット情報学では、人間と協調する様々なalgorithm from observed data. We show some useful probabilistic

知能ロボットやロボティクスの応用システムを対象とし、models which are applicable to probabilistic information

ヒューマンファクターを評価するための手法に関する知識

processing in the stand point of Bayesian estimation. We mentionの獲得と、多数のヒューマンファクターの研究事例についthat some of these models can be regarded as physical models inて知見を得ることを目標とする。まず、講義によって様々

statistical mechanics. Fundamental structure of belief propagation

な評価法を体系的に説明する。また、ヒューマンファクタ

methods are reviewed as powerful key algorithms to compute

ーの評価法と実験方法を自ら計画する演習を行い、理解を

some important statistical quantities, for example, averages,

深める。

variances and covariances. Particularly, we clarify the relationship
2 単位

between belief propagations and some approximate methods in

生命情報システム科学

statistical mechanics. As ones of application to probabilistic

Systems Bioinformatics

information processing based on Bayesian estimation and

選択 Ⅱ

maximum likelihood estimations, we show probabilistic image

木下 賢吾・大林 武

processing and probabilistic reasoning. Moreover, we review also

西 羽美・元池 育子（東北メディカル・メガバンク機構）

quantum-mechanical extensions of probabilistic information

生命情報の流れのセントラルドグマ（DNA→RNA→タン

processing.

パク質）に沿って、配列情報であるゲノム情報から実際の機能の担い手であるタンパク質へと、生命情報がデジタル（文字列情報）からアナログ（タンパク質立体構造情報）－78－

前期課程（応用情報科学専攻）へと伝わっていく過程について順を追って解説して行く。

す。

遺伝子レベルでは、遺伝子構造とプロモーター解析を通じて文字列情報の解析手法について解説し、RNA レベルで応用知能ソフトウェア学

は遺伝子の発現量情報解析を通じて数値データの解析を説

Applied Intelligence Software

明する。また、タンパク質レベルでは機能発現に重要な立

選択 Ⅱ体構造データ（３次元構造データ）の扱いについて解説す菅沼 拓夫・阿部2 単位亨・後藤 英昭

る。アルゴリズムそのものよりは、生命情報の理解と言うネットワーク社会における様々な問題解決を支援する知

応用面において情報科学が果たす役割に重点を置いて解説

識システムでは、ネットワークにより接続される多様な知する。

識や処理機能を活用して設計・実現される新しいソフトウ
エア（応用知能ソフトウエア）が重要な構成要素となる。

バイオモデリング論

2 単位

本講義では、実社会における種々の問題解決を目指す応用

Biomodeling

知能ソフトウェアの機能と構成について、分散処理基盤を

選択 Ⅰ

扱うネットワークコンピューティング技術、及び非記号知

中尾 光之・片山 統裕

識を扱うパターン情報理解技術の双方の視点から議論する。

分子レベルから個体の行動に至るまでの生体内の各階層
2 単位をモデル化し、その数理的構造を解析することによって、情報ネットワーク論

それぞれの階層や統合システムとしての生体の機能理解がInformation Network Systems

可能となることについて講義する。モデリングやシステ

選択 Ⅱ

ム・ダイナミクスの解析に利用される非線形動力学や計算

曽根 秀昭・水木 敬明

機シミュレーションなどの数理的技法を整理して示すとと情報ネットワーク及び通信システムについて、その基礎

もに、トップダウンおよびボトムアップ的モデリングに基となる伝送路における電磁ノイズと通信品質の関係を述べ、づいて構成されたシステムの構造や、ダイナミクスの計算

種々の伝送システムの方式について、ディジタル化方式、論・制御論的意義について説明する。さらに、生物学的知

多重化方式などの技術を参照して論じる。さらに、高度情見を踏まえた統合的モデリングの方法や、そのモデルが生報ネットワークシステムにおける分散処理と知識処理につ成するダイナミクスの機能的意義についても講義する。

いて論じる。また，人間社会に重要である情報セキュリテ
ィとその運用及び維持管理にも述べる。これにより、情報

認知情報学

2 単位

通信システム全般について幅広く系統的な理解を得ること

Cognitive Psychologyを目的とする。

選択 Ⅰ
松宮 一道・和田 裕一

ブレインファンクション集積学

人間行動を制御する心的メカニズム及びそれに係わる脳

2 単位

Brain-functional Integrated System
選択 Ⅰ

機能に関する講義を行う。

堀尾 喜彦
学習情報学

2 単位

大規模な集積化が実現し、超高速な数値処理を可能とす

Psychology of Learning and Memory

るコンピュータにおいても知的な処理の進展には多くの問

選択 Ⅱ

題が残されている。この原因としていまだに脳の明確な情

邑本 俊亮

報処理原理が解明されていないことが上げられる。本講義

人間は、外界からのさまざまな情報を受け止め、それをでは、神経細胞とそのネットワークのモデルである人工ニ理解したり、記憶したりして、多くの知識を獲得していきューラルネットワーク（人工神経回路網）の、学習を含むます。獲得された知識は、 ただ単に心内に蓄積されていく基礎理論と応用について解説する。さらに、集積回路を核だけではなく、その後の必要な場面で利用されたり、あるとした人工ニューラルネットワークハードウェアの最新動

いは他者に伝達されたりします。そして、それによっ て、向とその問題点を紹介する。また、人工ニューラルネット

自身の知識がより深まったり、他者の学習に貢献したりしワークに基づく非ノイマン型脳型コンピュータや、高次元ます。この授業では、人間の学習を以上のようなグローバ

ダイナミクスを活用するカオスニューラルネットワークなルな視点でとらえ、「わ かること」「覚えること」「活かどについても議論する。

すこと」「伝えること」の４つのテーマで講義を展開しま－79－

前期課程（応用情報科学専攻）

健康情報学

2 単位

複雑系統計科学

1 単位

Health Informatics

Statistical Systems Analysis of Complex Systems

選択 Ⅰ

選択 Ⅱ

木内 喜孝・伊藤 千裕・小川 晋・佐藤 公雄
生体の恒常性の維持には神経性、体液性、行動性調節因小山 慎介（統計数理研究所）

子が重要な役割を果たしている。これらの調節系は外的、

応用例を用いながら、モデルの構築、推定、時系列予測な内的負荷に対して秒単位、時間単位、日単位、年単位の生ど一連の統計的手法を身につけることを目的とする。

本講義では、状態空間モデルによる時系列解析を解説し、体のリズムをもって変化しているが、これらの一連のプロセスにおいて種々の代償機序が働いて健康な生命維持機能

機械工学フロンティアが保持されている。しかも生体ではこれらの諸因子は合目

Project-Based Learning for Frontier Mechanical Engineering

的にかつ有機的に相互作用を有しながら体系的に応答して選択 Ⅰいる。この講義ではこれらの制御機構を論ずるとともに、（機械系担当教員）

2 単位

これらの制御機構の破綻と健康障害との関連を紹介しながら、生活習慣病を予防し、健康維持増進をはかるためのラシステム情報数理学Ｉａ

イフスタイルの在り方を明らかにする。

Mathematical System Analysis Ia

数理流体力学

選択 Ⅰ

2 単位

原田 昌晃

Applied Mathematical Fluid Dynamics

符号理論は、誤りが発生する通信路において、いかに効

選択 Ⅰ
服部 裕司・廣田

2 単位

率よくかつ信頼性が高い情報伝達を行うことが出来るかを真研究する分野で、数学、情報科学、実用化技術とし、色々現代の流体工学には力学系の理論、微分幾何学、リー群な立場からの研究が広く行われている。本講義では、代数論、統計力学、高精度数値解法などの数理情報科学的なア的符号理論に関する基礎的な講義を行い、特に、自己双対

イディアが活用されている。流体工学の基礎分野における符号について、組合せデザインなどの組合せ構造などの関最先端の研究知識を紹介し、流体工学を例として非線形科連に着目して、解説を行う。

学の諸問題に立ち向かうための研究手法とその発想法を講義する。テーマとして (1) 流れの数理的安定性理論、(2) 統システム情報数理学Ｉｂ

計的流体工学、(3) 高精度数値流体工学を取り上げる。

Mathematical System Analysis Ib

2 単位

選択 Ⅰ
バイオメディカル情報解析学

2 単位

船野

Biomedical Information Analysis

敬（主に有限）グラフ上の解析学の基礎について講義を行

選択 Ⅰ

う. 扱う内容としては調和関数の性質, Dirichlet 問題,（未定）

Laplacian の固有値問題, 等周問題, 熱核の性質・評価であEnglish Communication

る. 上に挙げた中で Laplacian の固有値問題や等周問題は

2 単位

経済性と効率性を兼ね揃えたグラフの構築やクラスタリン

選択 Ⅰ

グの話題とも密接に関連してくる. Laplacian の固有値, 等

サム マーチー（尚絅学院大学）

周定数, 熱核の評価を達成目標の一つとして挙げる.

The objective of this class is to acquire reading and listening
skills that can help students succeed in various businessアルゴリズム論

environments. A strong emphasis will be placed on reading andAlgorithm Theory

writing for the TOEIC test. There will be a strong focus on new
vocabulary acquisition, increased reading fluency, and improved
listening comprehension.

2 単位

選択 Ⅰ
周

暁・伊藤 健洋・鈴木顕

Through regular vocabulary tests,

アルゴリズムは、今やシステムの信頼性や高速性を握る

reading and listening exercises, and extensive reading, students

重要な鍵となっている。とりわけ、高い信頼性を実現する

will improve their business English.

ためには、正しいアルゴリズム開発の知識が必須である。
本講義では、アルゴリズムを計算機科学の観点から理論的に学び、その基本的な設計法や解析法を体得する事を目的－80－

前期課程（応用情報科学専攻）とする。本講義では、並列アルゴリズム、近似アルゴリズ

ンテンツと文化や心理学などとの関係についても概説する。

ム、確率的アルゴリズムなども取り入れ、アルゴリズムの
2 単位

身近な応用についても触れていきたい。なお、本講義は日人間哲学情報論

本語で行うが、配布資料や定期試験における出題等は英語

Philosophic Analyses of Human Behavior

となる。

選択 Ⅱ

Algorithms now play a very important role for the reliability（未定）

and efficiency in several social systems. This course focuses ondesign and analysis of algorithms from the viewpoint of theoretical

現代文法理論computerModern Linguistic Theory

science.

We

deal

with

parallelalgorithms,

approximation algorithms, randomized algorithms etc. We also

選択 Ⅰ

show some applications of algorithm theory to practical problems.

菊地All materials will be prepared in English although the lecture will
be given in Japanese.

2 単位

朗

一般文法理論の観点から、自然言語の音韻構造、統語構
造、意味構造、およびその３構造のつながりについて講述する。特に、自然言語の使用を可能にしている、人間に生

情報生物学

2 単位

得的な言語能力の普遍性について理論的に考察するとともInformation Biologyに、それがどのような文法現象に現れているかを、主とし選択 Ⅰて英語と日本語の分析、およびその比較対照を通じて明ら（未定）

かにし、一般的な認知能力との関係を探る。

高次視覚情報処理論

意味構造分析

2 単位

Higher Order Vision Science

選択 Ⅱ

選択 Ⅰ
塩入

諭・栗木 一郎・曽2 単位

An Analysis of Semantic Structures加蕙（電気通信研究所）

菊地朗

人間は感覚器を通して世界を推測し、それに基づく行動

自然言語の意味構造に関して具体的な分析を行っているをしている。視覚は人間にとってもっとも重要な感覚のひ

諸論文の理解を通して言語学の論文の読解力と論理構成力

とつであり、その理解は多くの分野の科学技術の発展のみを身につける訓練を行う。さらに様々な言語現象の背後にならず、脳機能の理解にも寄与することが期待できる。 視

ある意味的問題を発見することも求められる。したがって、

覚機能は、色覚、運動視、立体視、形態視、など多岐 にわ

演習的な側面が大きい授業となる。なお、授業は２部構成

たり、さらに記憶学習とも関連する複雑な系によって成りにし、後半は特に言語学を専門とする受講生を対象に形式立っている。その理解には適切なアプローチと適切なモデ

意味論に基づく論文を取り上げることにする。形式意味論

ルが不可欠である。 本講義では、人間の視覚系の理解のたは、統語構造を一定の規則で厳密に解釈し真偽条件を導きめに、眼球、網膜、大脳視覚野の視覚機能について、情報出すことを目標としているので、その理解と応用のために処理的アプローチに基づき議論する。

は、ある程度テクニカルな記号操作に習熟しておく必要がある。

情報コンテンツ学 2 単位
言語構造論

Information Contents

2 単位

選択 Ⅱ

Theory of Linguistic Structure

北村 喜文・髙嶋 和毅（学際科学フロンティア研究所）

選択 Ⅰ

エンタテインメントに限らず、教育・福祉医療や商取引

小川 芳樹などさまざまな分野で利用される「コンテンツ」は、人の自然言語は、語、句、単文、複文などさまざまなレベル

感性に直接関わり、それを利用する人に感動を与えるだけで構造化されており、それぞれのレベルで、統語構造に対ではなく、創り出す人にも、満足感や達成感などの生き甲応する意味構造と音韻構造がある。また、語の内部にも、斐を与えることができる。コンテンツに関わる技術は非常形態構造に対応する音韻構造と語彙概念構造がある。それに多岐に及ぶが、本講義では、
ヒューマンインタフェース、ぞれの構造には、すべての言語に共通する部分と、言語ご

ディスプレイ、バーチャルリアリティなど、その制作・流とに変異を生じやすく変化も受けやすい側面とがある。

通・利用等に関係する技術について講義するとともに、コ－81－

本講義では、生成文法理論、語彙意味論、形態論、音韻前期課程（応用情報科学専攻）

論、機能文法、認知文法、歴史言語学、言語類型論、心理（未定）

言語学などの各分野の最新の知見と成果を踏まえつつ、自形態論は語という単位に注目する言語学の一分野である。

然言語の構造の体系について講述する。その上で、言語の伝統文法、構造主義、生成文法、認知言語学と連なる言語

形式と意味・音韻の対応関係が通時的にどのように変化し理論の発展の中で、形態論の基礎研究にあたる部分に関して来たか、このように変化が絶えない自然言語を我々はなては様々な知見が蓄積されてきている。一方、方言研究やぜ、かくも短期間に、かくも正確に獲得できるのかなど、

世代間変異研究、コーパス研究といった領域では、語は最現代文法理論が共通に取り組む問題についても検討・分析

も noticeable かつ accessible な言語単位であるといえる。本を行う。

セミナーでは、この両者の間にいかにして有機的なつながりを作れるか、関連文献を精読しつつ、検討する。

統語構造分析

2 単位

An Analysis of Syntactic Structures

情報技術経営論

選択 Ⅰ

Management of Information Technology

小川 芳樹

選択 Ⅰ

おもに日本語と英語の比較対照分析を通して、自然言語

2 単位

渡辺 勝幸（非常勤講師）の統語構造の普遍的特徴と通時的変化の特徴、および共時

厳しい競争の時代を生き抜くには、会社というものの生的多様性が生じる原因について学ぶとともに、それらを理態を知ることが欠かせない。多くの学生は、企業に対して論的に分析するための基礎となる能力を身につける。具体

消費者目線か、求職者目線しかもっておらず、就職活動に的には、英語または日本語の形態統語現象について英語でおいても受け身の対応になりやすい。

書かれた論文の要約と発表の訓練と講義を通して、統語構講義の中で、起業についての知識を解説し、学生が企業

造と語彙概念構造・事象構造・語順の関係、通時的変化を

社会を理解できることを意識しながら講義を進めていく。

受けやすい形態統語構造の性質など、統語論の基礎的知識

ベンチャー企業などに関心がある者は、ぜひ履修してほしについての理解を深めるとともに、言語学の論文を正しくい。

理解できるだけの統語論の基礎知識と英語読解力と論理的
2 単位

思考力を身につける。したがって、演習的な側面が大きい

計量行動分析

授業となる。

Behavioral Analysis
選択 Ⅱ

言語テキスト解析論

2 単位奥村 誠（災害科学国際研究所）

Linguistic Analysis of Text Structure

都市や地域の社会経済システム、あるいは交通システム

選択 Ⅰの挙動を明らかにする上で、そのシステムの内部に存在す（未定）る個々のプレーヤーの行動原理に立ち返ってモデル化する

本講義では、自然言語のレキシコンと語彙・文法の諸特ことが少なくない。その際、行動モデルに含まれるパラメ

性に関して、世界の様々な言語のデータを用いて多角的にータは、個人またはシステムの観察によって得られたデー検証する。第１に、現代言語学で用いられている代表的理タを用いて統計的に推計する必要性がある。

論（生成文法理論、認知意味論、構文文法、Lexical Functional

この科目では、個人の行動モデルとして代表的に使用さ

Grammar,, Head-driven Phrase Structure Grammar など）の知見れている 2 つのモデル、すなわち Logit モデルに代表されと方法論を概観し、基本的な分析方法を学ぶ。それぞれのる離散選択モデルと、多変量解析手法の拡張に当たる線形理論の背景にある言語観についても考える。第２に、20 世

構造方程式モデルをとりあげ、モデルの理論的背景、統計

紀の言語学で重視されてきた「母語（話者）主義」につい学的基礎、計算方法、推定結果の解釈の方法について講述て検討し、多言語主義（multilingualism） の時代に向けたする。
あわせて、近年適用が進みつつあるベイズ統計学的アプ

言語研究の在り方について考察する。第３に、参加者の構成に応じた対照言語学的議論を行い、言語直観を磨く訓練

ローチについても解説を加える。

をする。
高信頼システム
形態論分析

2 単位

2 単位

Highly-Reliable System Design

Seminar in Pragmatics

選択 Ⅰ

選択 Ⅱ

張山 昌論・ｳｨｯﾃﾞﾔｽｰﾘﾔ ﾊｼﾀ ﾑﾄｩﾏﾗ－82－

前期課程（応用情報科学専攻）

情報システムの故障や誤動作に対する高安全・高信頼化

Probability models are essential in mathematical analysis ofを実現するための基礎を修得する.具体的には，信頼性の基

random phenomena. In these lectures, we focus on Markov chains

礎概念，冗長性の利用により誤動作を回避するためのフォ

as basic models of random time evolution. Starting withールトトレラント技術，高安全・高信頼性システムの構成

fundamental concepts in probability theory (random variables,

理論と応用について学習する.

probability distributions, etc.), we study fundamentals on Markov
chains (transition probability, recurrence, stationary distributions,

2 単位

計算機構論

etc.) . Moreover, we overview random walks, birth-and-death

Computer Structures

processes and Poisson processes, and their wide applications.

選択 Ⅰ

Background knowledge on elementary probability is required.

青木 孝文・伊藤 康一
現在，マイクロプロセッサは組み込み用途からスーパー

2 単位

自然言語処理学

コンピュータにわたる幅広い分野で利用され，現代の情報

Natural Language Processing

社会を支えるキーテクノロジーとして位置づけられる．本

選択 Ⅱ

講義では，コンピュータの基本構成とその設計手法の基礎

乾 健太郎・鈴木潤について講義する．
コンピュータの基本概念，
性能の尺度，

情報伝達のためのもっとも重要なメディアは、日本語や機械命令，演算方式，プロセッサアーキテクチャ（データ

英語など、だれもが日常で使っている人間のための言語（こ

パスと制御），パイプライン処理による高性能化，応用事とば）である。本講義では、言語データからそれが伝達す

例などの修得を通じて，ハードウェアとソフトウェアのイる情報や知識を抽出し加工する自然言語処理技術について、ンタフェースに関する理解を深めることを目的とする．

形態素解析、構文解析、意味解析、言語知識獲得などの基礎技術を中心にまなぶ。

暗号理論

2 単位

Cryptology

応用微分方程式論

選択 Ⅱ

Theory of Differential Equations

2 単位

選択 Ⅰ

静谷 啓樹・酒井 正夫・磯辺 秀司
情報セキュリティを確立するための基盤となる現代暗号田中 和之

理論を概観する。その理解に必要な代数学、数論、計算量

1. 工学，物理，情報等に現れる現象の解明に重要な役割

理論などの基礎事項について知識を準備したのち、離散対をなす常微分方程式，偏微分方程式，グリーン関数につい数問題、素因数分解問題の困難性に基づく代表的な公開鍵て，基礎概念を理解する．

暗号方式や、暗号方式の安全性証明に関する基本的な考え

2. 定積分による２階線形常微分方程式の解法，偏微分方方について解説する。また、Arthur-Merlin ゲームや対話証

程式の固有値問題とグリーン関数，グリーン関数の基礎的

明、ゼロ知識証明の概念を理解するとともに、情報セキュな性質、スツルム・リウビュルの方程式、ラプラス方程式、

リティシステムへの具体的応用、計算量理論との関係など

ヘルムホルツ方程式について学ぶ．
3. 微分方程式を工学における種々の問題に応用できるについても触れる。

ようにする．
確率モデル論2 単位

Probability Models

数値解析学Ⅰ

選択 Ⅱ

Numerical Analysis

福泉 麗佳

選択 Ⅱ

確率モデルはランダム性を伴う現象の数理解析に欠かせない。講義では、時間発展するランダム現象のモデルとし

山本

2 単位

悟・橋爪 秀利（工学研究科）・槙原 幹十郎（工学研究科）て、マルコフ連鎖を扱う。確率論の基礎（確率変数・確率

流体力学・熱力学・材料力学・電磁気学・計測制御工学

分布など）から始めて、マルコフ連鎖に関わる諸概念（推等の解析の基礎となる数値解析法を講義し、その応用能力

移確率・再帰性・定常分布など）を学ぶ。関連して、ランを養成する。特に、（1）偏微分方程式の差分解法、（2）

ダムウォーク・出生死亡過程・ポアソン過程なども取り上有限要素法と境界要素法、（3）線形代数と数値最適化法、げて、それらの幅広い応用を概観する。なお、学部初年級についての数値解析の基礎と工学への応用を講義する。

の確率統計の知識を前提とする。

－83－

前期課程（応用情報科学専攻）

コンピュータビジョン

2 単位

先端技術の基礎と実践 2 単位

Computer Vision

Foundation and Practical Development of Advanced Technology

選択 Ⅰ

選択 Ⅱ

岡谷 貴之

中尾 光之 他

コンピュータビジョンの様々な問題とその解決方法を説

情報科学研究科の教員や複数企業の最前線の技術者を講明する．問題とは，物体やシーンを撮影した画像から，そ師として招き、これまで学んだことが実世界の問題解決にれらに関する何らかの情報，例えばシーンの３次元形状やいかに利用されているか、何が実際の場で必要とされてい物体のカテゴリ名などを推定する逆問題のことである．関るか、を知ることで日頃の学習の意味づけを行う。具体的

連する基本的概念を説明した上で，コンピュータビジョンには、の問題への複数のアプローチの方法を，特に深層学習によ

１．学部や大学院で学んだ原理や理論がどのように企業のる方法を中心に解説する．

最前線で生かされているかを知る。

This course explains various problems of computer vision and２．先端技術の動向や企業の実践レベルで何が問題となっtheir solutions. The problems are basically inverse-problems inているかを知る。

which we wish to estimate some information about an object or a３．研究者や技術者としての生き方を先輩技術者から学ぶ。

scene from their image(s), such as the categories of objects and thethree-dimensional shape of a scene. Students will first learn aseries of fundamental concepts, and then study a number ofapproaches to the problems of computer vision, where the main
focus is on deep learning methods.
音情報科学Social Psychological Aspects of Human Information Processing
選択 Ⅱ
（未定）
時系列解析論2 単位

2 単位

社会心理情報学

2 単位Time Series Analysis

Acoustic Information Science

選択 Ⅰ

選択 Ⅱ

今村 文彦（災害科学国際研究所）

坂本 修一・伊藤 彰則（工学研究科）
情報処理システム，情報通信システムでは，情報の発信

山川 優樹（工学研究科）
不規則に変動する時系列データに対するスペクトル解析と受容の担い手として，人間が大きな役割を果たしている．
したがって，誰でもがどんな環境でも快適に通信できるシステムを作り上げるためには，人間の情報処理の仕組を明らかにすることが不可欠である．本科目では，以上の観点から，人間の情報処理認知過程について，その基礎を中心に講じ，あわせて，高度な音響通信システムや快適な音環の基礎を修得することを目的とする．前半ではスペクトル解析の基礎的事項を整理し，後半では実際にスペクトルを求める方法について講義する．各自が自分自身の問題に対して，スペクトルを活用する目処が立てば講義目標は達成する．

境実現手法について講ずる．現在の音響通信システムと人間の情報処理特性が，どのように関係しているのかを理解することを目標とする．

生体情報システム工学

Engineering of Biological Information Systems
選択 Ⅱ

Information Technology Fundamental

2 単位

（未定）

（情報技術基礎）
バイオメカトロニクス

選択 Ⅰ（集中講義）

選択 Ⅰ
2 単位

田中 真美（医工学研究科）
人体を始めとする生物体は、力学的には軽量構造物のひ（コンピュータサイエンス基礎）
選択 Ⅱ（集中講義）（未定）（非常勤講師）

2 単位

Biomechatronics（未定）（非常勤講師）
Computer Science Fundamentals

2 単位とつと見なされる。それらを移動駆動する場合は、予めそれらの動特性を理解したうえでセンサやアクチュエータを設置しなければならない。また、生体組織のような柔軟体駆動計測するためには、同様に柔軟体としての特性に合っ－84－

前期課程（応用情報科学専攻）

たセンサやアクチュエータを導入しなければならない。

としながら、これからの情報社会で求められる「批判的思本講義は始めに軽量構造物について一般的な動特性の解

考（論理的思考）」という課題に取り組みます。なお、こ析法を示し、さらに応用例としてそれらを駆動制御あるいの授業は「情報リテラシー教育プログラム」の一環としては計測するためのセンサやアクチュエータの設置法、具体開講されます。

的を講述する。
コミュニケーション表現分析
情報基礎数理学Ⅳ

2 単位

2 単位

An Analysis of Verbal Expressions in Linguistic Communication

Mathematical Structures Ⅳ

選択 Ⅰ

選択 Ⅰ

小川 芳樹・菊地瀬野 裕美

朗

この授業では、自然言語の構造と意味の関係を支配する生命現象や社会現象の特性を科学的に議論するための数

一般規則（いわゆる「文法」）の概略を紹介した上で、「文理モデリングとは，現象に関する仮定や仮説を数理的に解法」に基づく英文の論理的読解と和文英訳の能力を向上さ

釈もしくは表現することによって数理モデルを構築する過せるための演習を行う。具体的には、英文法を十分に理解程を指す。生命現象や社会現象に関する仮定や仮説の適切した上で、それに基づいて英語の読解と作文の訓練を行う

性評価や意味解釈をするためには，生命科学的・社会科学

ことで、学術研究に使える正確で高度な英語のコミュニケ的な知識とセンスが要求され，数理的な解釈や表現には，ーション能力を身につけることを目指す。

数理的な知識とセンスが要求される。数理モデリングは，
2 単位

生命科学的・社会科学的知識だけ，あるいは，数理的知識

ミクロ社会経済システム論

だけでは不可能であり，それらの二つが相まって成立する

Analysis of Micro Socio-Economic System

過程である。本講義では，数理生物学におけるこの過程に選択 Ⅰ

焦点をおいた基礎理論の解説を行う。

伊藤亮

都市経済学・空間経済学に関する主要な学術論文を理解
2 単位し、これらの分野の諸問題を解決するのに必要な水準のミ

Relation between Man and Nature

クロ経済学を学ぶ。具体的には、消費者行動（効用最大化・

選択 Ⅱ

支出最小化、需要関数、便益評価）、企業行動（費用最小森化、利潤最大化）、不完全競争（独占、外部性）、一般均

人間・自然関係論一郎

3・11 の大震災以後、人間と自然の関係を原理的に考察

衡などに関する様々な数学的定理と、それらの具体的な応することが、改めて求められている。人間によって築かれ用例について学ぶ。本講儀は、大学院レベルの標準的なミる世界が、自然に対抗し順応しながら、いかにして存続しクロ経済学について解説するので、受講者は学部レベルのてゆくか。その存在論と倫理を新たに拓くために、マルテ

ミクロ経済学の知識を要求される。

ィン・ハイデガーとハンナ・アーレントの思考に手がかり

You will learn some fundamental micro-economics in thisを見出す。世代間の継承と相克、共同体への帰属とその変

course. You are expected to be able to apply microeconomic

革といったトピックを取り上げ、情報社会にしぶとく生き

theory when watching various issues and data in the real world.

る力の涵養につながるものとしたい。

Level of this course is standard for graduate school, and students
participating

クリティカル・シンキング

thecoursearerequiredtounderstandmicroeconomics of under graduate level.

2 単位

Introduction to Critical Thinking
選択 Ⅰ

社会経済ネットワーク分析

篠澤 和久

Socioeconomic Network Analysis

コミュニケーション能力は、円滑な社会生活を成り立た選択 Ⅱせるための必須要件の一つです。そして、コミュニケーシ

藤原 直哉

2 単位

ョン能力における分析力・解釈力・表現力を支援し、効果

人間関係、噂や感染症の伝播、都市での人々の流動、企的に高めるために活用されるが、「クリティカル・シンキ

業間の取引関係、国際貿易など、ネットワークとして捉え

ング（批判的思考）」や「ロジカル・シンキング（論理的られる社会経済現象は極めて多い。この科目では、近年発思考）」と呼ばれるツールです。新聞・テレビ・インター展が著しい複雑ネットワークの理論を紹介するとともに、ネットのメディア情報や初等中等教育での教材などを題材

社会経済分析への応用について議論する。具体的には、ス－85－

前期課程（応用情報科学専攻）

モールワールド性やスケールフリー性などのネットワーク

海外インターンシップ研修

構造の特徴と生成モデルについて述べるとともに、ネット

Internship Abroad

ワーク上での動的過程について紹介する。

選択

1 又は 2 単位

情報科学の基礎と応用を実践するため、海外の研修機関、
情報リテラシー論

2 単位

研究開発部門、企業、公共機関、ＮＰＯ等で情報科学に関Information Literacy Studies

する実地研修を行う。研修期間が概ね４０時間以上８０時

選択 Ⅰ

間未満（１週間以上２週間未満：実日数５日～９日間）の

堀田 龍也

ものを１単位、８０時間以上（２週間以上：実日数１０日

本講義は、情報技術が高度に支える社会において人々に以上）のものを２単位とする。

必要となる「情報リテラシー」について検討する。情報技
1 単位術の進展による生活様式に変化，求められる能力の変化に

情報科学特別講義Ⅰ

ついて，新聞のような古くから存在するメディアがネット

Special Lecture I on Information Sciencesとのハイブリッドになっていく様相や，雑誌インタビュー

選択 Ⅰの演習，メディアとしてのマンガの見方・読み方などを題（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

材とし，メディアの変化がもたらす情報リテラシーの変容
1 単位とその育成のあり方について議論していく。講義の後半に情報科学特別講義Ⅱは，メディア産業に関わるゲストの取組を聞き，社会で働

Special Lecture Ⅱ on Information Sciences

く人たちとのディスカッションを行う。なお，情報リテラ

選択 Ⅰ（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

シー等に関する研究的な専門性は問わない。

1 単位

英語プレゼンテーション 2 単位

情報科学特別講義Ⅲ

English Presentation Intensive Course

Special Lecture Ⅲ on Information Sciences

選択

選択 Ⅰ

Ⅰ

（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

Steven John Bretherick（非常勤講師）
This class will allow students to master the techniques necessary

1 単位

for giving effective presentations. Successful students will be able

情報科学特別講義Ⅳ

to 1) plan, write and deliver an approximately 10-minuteSpecial Lecture Ⅳ on Information Sciences

presentation on a technical topic 2) listen to, analyze and evaluate

選択 Ⅰ

contents of presentations given by others. Students will practice（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

how to consider needs of their audiences when planning and
2 単位

designing a presentation, and how to refine ideas to be "worth

特別演習sharing." Students will also practice basic techniques such as body

Advanced Computer Training

language, eye contact, and intonation. In addition, there will be

選択 Ⅰpractice in spontaneously asking and answering questions.

全教員
計算機環境に馴染み、ワークステーション等を使いこな

インターンシップ研修

1 又は 2 単位

すことができるようになるため、以下のいずれかの演習のInternship

実地指導をうける。

選択

1．Unix および Windows マシン上でのプログラミング言語
C による演習

情報科学の基礎と応用を実践するため、研修機関、研究開発部門、企業、公共機関、ＮＰＯ等で情報科学に関する

2．データの実時間計測、ダイナミクス解析についての演習

実地研修を行う。研修期間が概ね４０時間以上８０時間未3．モデリングに関して必要不可欠なツール MATLAB を使
いこなす演習満（１週間以上２週間未満：実日数５日～９日間）のもの
を１単位、８０時間以上（２週間以上：実日数１０日以上）

4．各種アプリケーションソフトを駆使、データ分析やディジタルメディアによる表現を実践する演習のものを２単位とする。

5．独目のアイディアによる応用システムの構築や運用につ
いての演習

－86－

前期課程（応用情報科学専攻）

6．セキュリティシステムやネットワーク環境を、自ら企画・構築して運用するスキルに関わる演習

は、様々な面でますます重要になってきている。取り扱う情報の量の増加と質の多様化は、情報セキュリティの技術的な広がりをもたらすと同時に、社会制度や法律との関係

Computer Hardware Fundamentals

2 単位においても新たな問題を生じさせている。さらに、組織や

選択 Ⅰ
滝沢 寛之・田中

社会に情報セキュリティを定着させるには、経済的合理性
徹（工学研究科）

や組織マネジメントも不可欠である。本講義は、情報セキ

Both computer architecture and LSI technology will be lectured

ュリティ技術を組織の中で利用するために必要な社会的側

for better understanding of modern computer systems. The lecture

面を説明できる能力の修得を目的とする。さらに、それをincludes踏まえて情報セキュリティに関する法務の基礎知識と関連

・Logic design of ALU, memory hierarchy composed of

法について解説し、さらに、それを踏まえて情報セキュリ

SRAM, DRAM, NAND Flash, and HDD, and control units

ティを導入し定着させるために必要な経営上の意思決定方

with hard wired logic and microprogramming.

法について説明を行う。

・Structure of computer systems using processors, memories,
input/output devices as building blocks.

インターネットセキュリティ

・High-performance computing mechanisms such as pipelining
and parallel processing

2 単位Internet and Information Security
選択 Ⅱ・Issues and tradeoffs involved in the design of computer systemarchitecture with respect to the design of instruction sets.

Glenn M.Keeni（サイバーソリューションズ(株)）角田 裕（東北工業大学）

In addition, research topics on state-of-the-art LSI technology
will be also presented in the lecture.

インターネットと情報セキュリティは連携して発展してきており，本授業では主要なインターネット技術とそのセキュリティに関する側面について議論する．インターネッ

Cognitive Science of Higher Mental Functions

2 単位

トは暗黙的なトラストモデルに基づいて動いており，その選択 Ⅱ

特徴を知り，セキュリティ上の脆弱性を考えることがこの

松宮 一道・和田 裕一

講義の基本テーマとなる．本授業では，受講生がインター

The aim of this lecture is to introduce you to cognitive science.

ネットの哲学や基盤技術に関する基本的な知識を身に着けCognitive science is a mixture of cognitive psychology,

ると同時に，関連するセキュリティに関する懸念とその本

neuroscience, engineering (especially, AI), linguistics and質について実感できるようになることを目指す．講義の各

philosophy. Our specialty is psychophysics, cognitive psychology

回では，数あるインターネット技術の中から 1 つをとりあ

and neuroscience. Therefore, most of the topics will be research

げ，その技術に関連するセキュリティ上の問題や攻撃につworks in those fields.

いて議論するとともに，その背後にある暗黙的なトラスト

For more information, please refer to the syllabus.

モデルとその脆弱性について考える．技術的な説明はインNo technical knowledge is required.

ターネットの仕組みやセキュリティ問題を理解するためのIf you have a better command of Japanese (relative to English),

最小限なものに留め，できる限り実際の機器を使ったデモ

please enroll in our lecture 認知情報学 held in even years.

ンストレーション・ハンズオンと一般的な比喩を併用した
直感的な説明を行う．なお，本授業の受講に際し事前知識

ＩＴビジネスマネジメント論

2 単位は要求しないが，ハンズオンを行なうため各自がノートパ

IT Business Management

ソコンを持参することが望ましい．

選択 Ⅱ

Internet and Information (In-)Security have been developing in（未定）

tandem. In this lecture, the Internet technologies and related
information security aspects are discussed. Students will learn the
2 単位philosophy and the basics of Internet technology and will also

Law and Management of Information Security

develop an insight into the associated security concerns. The

選択 Ⅱ

underlying theme will be the weakness of the implicit trust model

金谷 吉成・樋地 正弘（㈱日立ソリューションズ東日

in information networks that is widely used. Each lecture will本）・髙谷 将宏（㈱エヌエスシー）

focus on one aspect of the Internet, will discuss at least one related

情報セキュリティ法務経営論

変動著しい現代の情報社会において、情報セキュリティ

attack, examine the corresponding trust model, show its－87－

前期課程（応用情報科学専攻）

vulnerability, and demonstrate how the vulnerability is utilized in

具体的には、複雑ネットワーク、非線形現象、スケーリン

the attack. Also students will gain hands-on experience during this

グ則などを取り上げ、空間的ネットワークとその成長過程、

lecture. There are no pre-requisites for the lecture. Students are

およびそれらの生成モデル、などについて概観する。
また、

expected to bring their lap-top for hands-on experiments.

人流や SNS など、近年利用可能となっているデータとその取扱いについても解説する。

ネットワークセキュリティ実践

2 単位

Recently, there is an interdisciplinary research field of

Network Security Practicals

econophysics, which analyzes economic phenomena with選択

methods developed in physics. In this lecture, we study basic

Glenn M.Keeni（サイバーソリューションズ(株)）topics in econophysics, particularly related to phenomena in cities.

角田 裕（東北工業大学）

Specifically, topics such as complex networks, nonlinear

情報セキュリティとネットワークセキュリティは，現在phenomena, and scaling are studied, and their growth and theの情報化社会における多面的かつ最重要な課題である．本

generative models are introduced. We also review data such as

授業では実践的なハンズオンを通して，情報セキュリティ

human mobility and SNS, which are recently available.

とネットワークセキュリティに関する基本的な課題と性質
2 単位を理解することを目的とする．具体的には，様々なプロト

データ科学基礎

コルやアプリケーションが有する脆弱性について確認し，

Data Science Basics

それらの脆弱性が攻撃者による偵察行為や攻撃にどのよう選択 Ⅱに利用されるのかを見ていく．また，いくつかの一般的な

山田 和範・サミー バラドラム

攻撃に関する手口やそれに対する対策について考える．受

データ科学において必要最低限な知識を身に付ける．具講者は実践的なハンズオンを通じて上記の各項目に関する体的には，頻度統計およびベイズ統計を含んだ統計学，線理解を深めるとともに，その過程でセキュリティに関する

形代数および教師なし機械学習法，数理最適化法および教問題発見から解決までを主導できるリーダーの役割を担う師あり機械学習，グラフ理論の 4 分野に関する講義を行う．
The course includes 1) statistics including frequentism and

ための力を養う．

Bayesian, 2) linear algebra and unsupervised machine learning
セキュア情報通信システム論

2 単位

methods, 3) mathematical optimization and supervised machine

Secure Information Communication Systems

learning methods and 4) graph theory.

選択 Ⅱ
本間 尚文（電気通信研究所）

ビッグデータスキルアップ演習

情報通信システムを安全に構築するための基礎を習得す

1 単位

Big Data Skill-up Training

ることを目的とする．本講義では，まず，情報セキュリテ

選択ィを支える基盤技術である現代暗号アルゴリズムとその実

山田 和範・サミー バラドラム
Python は，現在科学技術界隈で最も利用されるプログラ

装に関する基礎を学ぶ．特に現代暗号アルゴリズムの基本である共通鍵暗号および公開鍵暗号アルゴリズムの構成とミング言語のひとつです． 構造化プログラミング，関数型

その実装について習得し，同実装に対する物理的な攻撃とプログラミングパターン，およびオブジェクト指向プログ

その防御方法の概略を学ぶ．その上で，次世代暗号アルゴ

ラミングをサポートしています．また，組み込みシステム，

リズムやセキュア計算，ハードウェア認証，電磁波セキュ

データマイニング，および Web サイト構築等にも活用可能

リティ，IoT セキュリティといった関連技術の基礎を習得

なオールインワンの統合言語です．Python が最も利用されする．

るプログラミング言語である一つ理由は，Python の多彩な科学技術計算処理能力にあります．この授業では，
リスト，

経済物理学

2 単位

辞書，クラス，関数など，Python の基本的なコマンドと構

Econophysics

文を学習します． 目標は，学生が Python の基礎的な利用

選択 Ⅱ

方法を理解し，Python を使用するより高度な授業である「デ藤原 直哉・翁長 朝功（学際科学フロンティア研究所）

ータ科学トレーニングキャンプ I」の受講に耐えられる程度

近年、経済現象を物理学の知見を活用して解析する経済の知識を獲得することです．

物理学と呼ばれる分野が発達しつつある。本講義では、主Python, the programming language, is considered a pioneer ofに都市における現象を題材として経済物理学の基礎を学ぶ。

the coding world. Unlike programming languages like R, it－88－

前期課程（応用情報科学専攻）

supports structured programming, functional programming- Matplotlib is a 2D plotting library. It offers data visualizations inpatterns, and object-oriented programming. Python is an all-in-one,

the form of histograms, power spectra, bar charts, and scatterplots

unified language capable of handling running embedded systems,with minimal coding lines.

data mining, and website construction. The reason for growing

In this lectures, we will utilize all those libraries to perform

success of Python is the availability of data science libraries. In thissome analysis and machine learning on simple datas. Prior

class, we will learn the basic commands and syntaxes in Python,knowledge of basic Python syntaxes is necessary for this class.

such as list, dictionary, class, function. The goal is that student

Complete beginners of computer programming are recommended

manage to understand all the fundamentals in Python so they can

to take "Big Data Skill-up Training" before the attendance to thisutilize this in a more advanced classes using Python. This class cancourse.

be considered as a prequel to the Training Camp I class.
データ科学トレーニングキャンプⅡ
データ科学トレーニングキャンプⅠ

1 単位

1 単位

Data Science Training Camp Ⅱ

Data Science Training Camp I

選択

選択

山田 和範

山田 和範・サミー バラドラム

チーム単位で実際のビッグデータのハンドリングが必要

Python は科学技術計算に必要な様々なツールを備えておな疑似プロジェクトに取り組むことで，実際の大規模研究

り，それらのツールは継続的にアップグレードされていまの進め方を学ぶ．受講者は実際の計算およびデータ解析をす．データ解析のための用意されているライブラリは多用担当し，計算技術の向上を目指す．本講義は基礎的なプロで，以下のものを含みます．

グラミング技能を習得している方を対象とする．受講者は- NumPy は．Python で科学計算を実行するために重要です．

あらかじめ「データ科学トレーニングキャンプ I」を受講す

これには．多次元の配列と行列を操作するための高レベルることを推奨する．
By project-based learning on a team, students will learn how toの数学的な関数が含まれています．
- SciPy は NumPy 配列と連携して機能し．数値解析を可能

handle and analyze big-data. This course is designed for studentsとします．

who have experience with computer programming. Attendees are- NumPy の上に開発された Pandas は．数値解析を容易にす

recommended to take "Data Science Training Camp I" before theるためのデータ構造を提供するライブラリです．

attendance to this course.

- Matplotlib は描画のためのライブラリです．ヒストグラム．
2 単位

パワースペクトル．棒グラフ．および散布図の形式で．最応用データ科学

小限のコーディングラインでデータを視覚化できます．

Applied Data Sciences

この講義では．これらすべてのライブラリを使用して．

選択 Ⅰ

単純なデータの分析と機械学習を実行します．この授業を

大林

武・西

羽美・山田 和範 他受講するためには．基本的な Python 構文の予備知識が必要

データ科学においては，その学問的基盤としての数理やです．コンピュータプログラミングの初心者は．このコー

計算機科学と共に，実際に，データ科学に基づいて，どのスに参加する前に「ビッグデータスキルアップトレーニン

ような問題をどのように解くのかが重要である．そのようグ」を受けることをお勧めします．

なデータ科学に基づく問題解決能力を身に着けることが本

The reason for growing success of Python is the availability of

講義の目的である．本講義は，経済学，生命科学，情報科

data science libraries for aspiring candidates. These libraries have

学のそれぞれの分野の教員がデータ科学の応用の実際につbeen upgraded continuously. Many libraries are available to

いて実例を示しながら説明する．
In addition to numerical analysis and computer science a s theperform data analysis::- NumPy is important to perform scientific computing withacademic foundations, practically what kind of problem is solved

Python. It encompasses an assortment of high-level mathematicalin what way based on the data science is essential. To a cquire

functions to operate on multi-dimensional arrays and matrices.

such a problem-solving ability is the purpose of this course. The- SciPy works in association with NumPy arrays and offers

course includes an introduction to data science research ofeffective routines for numerical integration and up-gradation.

economics, biology and ecology, each of which is taught by the- Pandas, also developed on top of NumPy, delivers data structures

expert l ecturers.

and operations to change numerical tables and time series.

－89－前期課程（応用情報科学専攻）

実践データ科学英語

2 単位習得を目的とし、外国語論文、資料、教科書などの輪講、Practical English for Data Science

発表、討論を行う。

選択
応用情報科学研修 BⅠ

山田 和範・サミー バラドラム
This course is designed for Japanese and non-native students

6 単位

Advanced Seminar on Applied Information Sciences BⅠ

learning English at intermediate and practical levels to acquire and

選択必修

develop the English language knowledge and skills. The aim of

全教員

the syllabus is to prepare students to use English for their

修士論文を作成する過程において行う研究題目に関連すprofessional studies in Data Science and consequently for their

る文献調査、討論、演習、実験、研究成果の発表などから

professional needs in real life and work.

なる。具体的内容は各指導教員から指示される。

This preparatory course will further give the students theopportunity to speak on general topics, to communicate both in

応用情報科学研修 BⅡ

6 単位

informal and formal environments, and to understand basic texts

Advanced Seminar on Applied Information Sciences BⅡon Data Science.

選択必修
全教員

応用情報科学ゼミナール Ⅰ

3 単位

修士論文を作成する過程において行う研究題目に関連すSeminar on Applied Information Sciences Ⅰる文献調査、討論、演習、実験、研究成果の発表などから選択必修なる。具体的内容は各指導教員から指示される。

全教員
応用情報科学の各分野における先端的事項に関して、教イノベーション創成研修

6 単位

員が単独あるいは専攻内、他専攻、他研究科の教員と連携

Innovation Oriented Seminar on Mechanical Engineering

してゼミナールを開講し情報科学に関する高度な教育を行

選択必修

う。

全教員
機械工学の各先端分野において、特にイノベーション指応用情報科学ゼミナール Ⅱ

3 単位

向が強いテーマについて、研究発表、討論、文献紹介など

Seminar on Applied Information Sciences Ⅱを含む実験及び演習を行う。機械工学フロンティアの単位

選択必修を修得し、履修のための必要条件を満たしていること。本

全教員

研修の 6 単位は、前期 2 年の課程修了要件として研修 B6

応用情報科学の各分野における先端的事項に関して、教単位と同等に評価する。ただし、イノベーション創成研修員が単独あるいは専攻内、他専攻、他研究科の教員と連携を単位修得する者は、応用情報科学研修 BⅠ，応用情報科学

してゼミナールを開講し情報科学に関する高度な教育を行

研修 BⅡの単位を同時に修得することはできない。

う。
応用情報科学研修 AⅠ

3 単位

Advanced Seminar on Applied Information Sciences AⅠ
選択必修
全教員
応用情報科学に関する専門基礎知識ならびに思考方法の習得を目的とし、外国語論文、資料、教科書などの輪講、発表、討論を行う。
応用情報科学研修 AⅡ

3 単位

Advanced Seminar on Applied Information Sciences AⅡ
選択必修
全教員
応用情報科学に関する専門基礎知識ならびに思考方法の－90－

後期課程（各専攻共通）
後期課程（各専攻共通）

令和２年度（2020 年度）後期課程授業科目表及び授業要旨○ 修了要件の単位数は 10 単位です。そのうち専門科目を 8 単位以上修得してください。
別表第２（後期課程）（各専攻共通）
授業科目

単

位

授 業
時 間

必
修

選
択

Ⅰ

担当教員

備考

Ⅱ

専門科目
博士基盤研修2

全教員

博士専門研修A

2

全教員

博士専門研修B

4

全教員

博士ゼミナール

2

情報リテラシー教育プロ
グラム履修者を除き必修

全教員

情報教育デザイン特別ゼミナー
ルⅠ

2

全教員

博士論文特別ゼミナールⅠ

2

全教員

博士論文特別ゼミナールⅡ

4

全教員

情報教育デザイン特別ゼミナー
ルⅡ

2

全教員

先進セミナーⅠ1

中尾 光之・山田 和範

先進セミナーⅡ1

中尾 光之・山田 和範

ビッグデータ・チャレンジ

2

山田 和範
サミー バラドラム

データ科学特別研修

3

情報リテラシー教育プロ
グラム履修者は左記の科
目が必修

関連科目
情報基礎科学特別講義

12020 年度は開講しないシステム情報科学特別講義

12020 年度は開講しない

人間社会情報科学特別講義

12020 年度は開講しない

応用情報科学特別講義

12020 年度は開講しない

Academic Writing in English

2

（未定）

2020 年度は開講しない

Advanced Topics in
Neuroscience

2

（未定）

2020 年度は開講しない－91－後期課程（各専攻共通）

後期課程（各専攻共通）

国内インターンシップ研修Ⅰ

1

国内インターンシップ研修Ⅱ

2

国際インターンシップ研修Ⅰ

1

国際インターンシップ研修Ⅱ

2

その他本研究科教授会において関連科目として認めたもの。

－92－

後期課程（各専攻共通）
後期課程（各専攻共通）

授業要旨（各専攻共通）
博士基盤研修2 単位

情報教育デザイン特別ゼミナールⅠ 2 単位

Fundamental Doctor Course Seminar

Fundamental Seminar on Information Literacy and Education

必修

DesignⅠ

全教員

必修（情報リテラシープログラム履修者）

博士専門研修 A、同 B を開始するための学力と博士課程

情報リテラシープログラム担当教員

後期 3 年の課程で行う研究に関する基礎知識の習得を目的

博士論文特別ゼミナールＩ、同 II を開始するための学力とする。講義の履修、文献調査、討論、演習、実験からなと博士課程後期 3 年の課程で行う研究に関する基礎知識のり、その具体的内容は指導教員からの指示による。

習得を目的とする。情報リテラシー教育に関連する講義の履修、文献調査、討論、演習、実験、授業実践、社会活動

博士専門研修 A

2 単位等からなり、その具体的内容は指導教員からの指示による。

Doctor Course Seminar A
2 単位

必修

博士論文特別ゼミナールⅠ

全教員

Doctoral Seminar on Information

研究遂行能力と研究発表能力の養成を目的とする。指導Literacy and Education

DesignⅠ

教員の指導のもと研究を遂行し、その研究成果を、指導教必修（情報リテラシープログラム履修者）

員及び関連の教授が参加する共同ゼミナール、学会等で講

情報リテラシープログラム担当教員
情報リテラシー教育に関連する研究遂行能力と研究発表

演者として口頭発表することが単位取得の要件である。

能力の養成を目的とする。指導教員の指導のもと研究を遂
博士専門研修 B

4 単位

行し、その研究成果を、指導教員および関連の教員が参加

Doctor Course Seminar B

する共同ゼミナール、学会等で講演者として口頭発表する

必修

ことが単位取得の要件である。

全教員
研究企画遂行能力の養成を目的として、博士課程後期 3年の課程で行う研究について、研究の背景、従来の研究と博士論文特別ゼミナールⅡ

4 単位

Doctoral Seminar on Information

Literacy and Education

その問題点、研究目的、研究計画、研究方法、準備状況、

DesignⅡ

研究目的達成時の学術的又は社会的意義、当該学生の発表

必修（情報リテラシープログラム履修者）

文献、参考文献等をまとめ博士学位論文作成計画書を専攻

情報リテラシープログラム担当教員

長に提出し、博士学位論文作成計画書に基づく研究成果を、

情報リテラシー教育に関連する研究の企画遂行能力の養原則として、本研究科主催の博士後期課程発表会にて発表成を目的として、博士課程後期 3 年の課程で行う研究に関を行うことが単位取得の要件である。

する研究の背景、従来の研究とその問題点、研究目的、研
究計画、研究方法、準備状況、研究目的達成時の学術的又博士ゼミナール

2 単位

は社会的意義、当該学生の発表文献、参考文献等をまとめ

Advanced Doctor Course Seminar

た博士学位論文作成計画書を専攻長に提出し、博士学位論

選択文作成計画書に基づく研究成果を、学外者が参加する学会、

全教員研究集会等で講演者として口頭発表することが単位取得の研究指導能力の養成を目的とする。次の 2 項目のいずれ要件である。

かに主体的に参加することが単位取得の要件である。
ａ．大学院ゼミナール、講演会等での幅広い分野の発表にAdvanced Doctoral Seminar on

対して、討論に加わり、適切な質疑を行う。
ｂ．卒業論文や修士論文の作成において、指導教員の研究
指導をサポートする。

情報教育デザイン特別ゼミナールⅡ 2 単位
Information Literacy and

Education DesignⅡ
選択（情報リテラシープログラム履修者）
情報リテラシープログラム担当教員－93－

後期課程（各専攻共通）

後期課程（各専攻共通）

情報リテラシー教育に関連する研究指導能力の養成を目選択的とする。次の 2 項目のいずれかに主体的に参加すること６ヵ月あるいはそれ以上の長期にわたり海外の機関に滞が単位取得の要件

在し、データ科学の知識やスキルを駆使して共同研究を実である。

施すると共に、コミュニケーション能力や国際感覚を向上

a. 大学院ゼミナール、講演会等での幅広い分野の発表に対させる。なお、滞在期間は連続している必要はないものとして、討論に加わり、適切な質疑を行う。

する。

b. 卒業論文や修士論文の作成において、指導教員の研究指導をサポートする。

情報基礎科学特別講義

1 単位

Special Lecture on Information Sciences
先進セミナーⅠ

1 単位

選択

Advanced Seminar I（今年度は開講しません。）

選択データ科学の第一線で活躍する研究者を招いて実践的なシステム情報科学特別講義

1 単位

セミナーを行う。これによりグローバルな最前線におけるSpecial Lecture on System Information Sciences

課題への取組について議論すると共に、組織やプロジェク

選択（今年度は開講しません。）

トのマネジメントの方法について学び、コミュニケーショ
ン能力を高める。

人間社会情報科学特別講義
先進セミナーⅡ

1 単位

Special Lecture on Human-Social Information Sciences

1 単位

Advanced Seminar Ⅱ（今年度は開講しません。）

選択データ科学の第一線で活躍する研究者を招いて実践的な

応用情報科学特別講義

1 単位

セミナーを行う。これによりグローバルな最前線におけるSpecial Lecture on System Information Sciences

課題への取組について議論すると共に、組織やプロジェク

選択（今年度は開講しません。）

トのマネジメントの方法について学び、コミュニケーショ
ン能力を高める。

Academic Writing in English
ビッグデータ・チャレンジ

2 単位

2 単位

選択

Big Data Challenge（未定）（今年度は開講しません。）

選択データ科学は知識やスキルの修得だけでは十分ではない．
それらを駆使して，実 際の課題解決をどう行うかを学ぶ必Advanced Topics in Neuroscience

要がある．本講義では，日本人学生および外 国人留学生が選択

混ざり合ってグループを構成して実際のプロジェクトを対（未定）

象の解決 にあたる（PBL:Project-based Learning）．これに2 単位（今年度は開講しません。）

より，コミュニケーション能 力，プロジェクト遂行能力，
データ科学による問題発見・解決力を身につける． 授業は国内インターンシップ研修Ⅰ

合計 8 回行う．講義は英語で行なう．

Domestic Internship I

Students will learn how to handle big data throughout project

1 単位

選択

based learning (PBL) on a team. PhD students will play a roll of

１週間～３ヶ月程度、日本国内の研修機関、研究開発機

training master course students as trainer. We will have 8 times

関、企業、公共機関、ＮＰＯ等で情報科学に関する実地研class. The class will be delivered in English.

修を行う。本研修を通して、大学における研究を研究開発
現場や社会で実践する方法を習得すると共に、企業におけ

データ科学特別研修

3 単位

Data Science Special Training

る計画、調査研究、製品開発、製造、品質管理、グループ
協調作業等を実地に体験、理解する。研修者は研修先と指－94－

後期課程（各専攻共通）
後期課程（各専攻共通）

導教員にレポートを提出する。40 時間以上 80 時間未満のや社会で実践する方法を習得すると共に、企業における計研究開発活動を行ったことを指導教員が認定した場合に、画、調査研究、製品開発、製造、品質管理、グループ協調

単位を認める。

作業等を実地に体験、理解する。研修者は研修先と指導教員にレポートを提出する。40 時間以上 80 時間未満の研究

国内インターンシップ研修Ⅱ

2 単位

開発活動を行ったことを指導教員が認定した場合に、単位

Domestic Internship Ⅱ

を認める。

選択
１週間～３ヶ月程度、日本国内の研修機関、研究開発機

国際インターンシップ研修Ⅱ

関、企業、公共機関、ＮＰＯ等で情報科学に関する実地研International Internship Ⅱ

修を行う。本研修を通して、大学における研究を研究開発

選択

2 単位

現場や社会で実践する方法を習得すると共に、企業におけ

１週間～３ヶ月程度、海外の研修機関、研究開発部門、る計画、調査研究、製品開発、製造、品質管理、グループ

企業、公共機関、ＮＰＯ等で情報科学に関する実地研修を

協調作業等を実地に体験、理解する。研修者は研修先と指行う。本研修を通して、大学における研究を研究開発現場

導教員にレポートを提出する。80 時間以上の研究開発活動や社会で実践する方法を習得すると共に、企業における計を行ったことを指導教員が認定した場合に、単位を認める。

画、調査研究、製品開発、製造、品質管理、グループ協調作業等を実地に体験、理解する。研修者は研修先と指導教

国際インターンシップ研修Ⅰ

1 単位

員にレポートを提出する。80 時間以上の研究開発活動を行International Internship I

ったことを指導教員が認定した場合に、単位を認める。

選択
１週間～３ヶ月程度、海外の研修機関、研究開発部門、
企業、公共機関、ＮＰＯ等で情報科学に関する実地研修を行う。本研修を通して、大学における研究を研究開発現場－95－

科目ナンバリング

「科目ナンバリング」について「科目ナンバリング」について
科目ナンバリングは、教育課程の体系が容易に理解できるように、科目間の連携や科目内
容の難易を表す番号をつけ、教育課程の構造を分かりやすく明示する仕組みです。
本学における科目ナンバリングは次の構成とします。
年度毎に付番するのではなく、原則として授業科目に固定したものとします。ただし、授業科目の大きな見直し等があった場合は、再付番することがあります。

１．科目ナンバリングコード：
Ａ

ＢＣ

①

②

-（ﾊｲﾌﾝ） ＤＥＦ
③

１

２３

Ｇ

④

⑤

⑥

２．コードの意味：①授業開設部局②学科・専攻（全学教育科目等は、科目類・群）③学問分野④レベル・性格⑤分類番号⑥授業で使用する言語

３．コード表：①部局コード一覧【アルファベット 1 文字】
学籍番号の 3 桁目の学部・研究科等の所属を表すアルファベットと同一とし、「全学教育科目」及び「教職科目」は重複しないアルファベットを割り振る。

学部・研究科等

部局
コード

学部・研究科等

部局
コード

文学部・文学研究科

L

国際文化研究科K

教育学部・教育学研究科

P

情報科学研究科I

法学部・法学研究科

J

生命科学研究科

B

経済学部・経済学研究科

E

環境科学研究科G

理学部・理学研究科

S

医工学研究科W

医学部・医学系研究科

M

全学教育科目Z

歯学部・歯学研究科

D

教職科目

Q

薬学部・薬学研究科

Y

工学部・工学研究科

T

農学部・農学研究科

A－97－

「科目ナンバリング」について②学科・専攻コード一覧【アルファベット 2 文字】※情報科学研究科のみ記載
研究科

専攻
コード

専攻

専攻等の指定が無いもの（研究科共通科目）

情報科学

AL

情報基礎科学
Computer and Mathematical Sciences
システム情報科学
System Information Sciences
人間社会情報科学
Human-Social Information Sciences
応用情報科学
Applied Information Sciences

CO
SY
HU
AI

③学問分野コード【アルファベット 3 文字】
次ページ以降「科目ナンバリング」一覧表の学問分野コード名に記載のとおり④レベル・性格コード一覧【数字 1 桁】※大学院関係のみ記載
課程
大学院（修士・専門職）
大学院（博士）

レベル・性格コード

基礎的な内容の科目、研究科共通科目

5

発展的な内容の科目、研究指導科目

6

専門的な科目

7

視野拡大のための科目（学際的、総論的なもの）

8

レベル分け等が困難な科目（海外留学、インターンシップ関連科目等）

9⑤分類番号【数字 2 桁】

⑥使用言語コード一覧【アルファベット 1 文字】
その授業科目で使用する言語を次のとおり付番する。
使用言語

コード

日本語

J

英語

E

英語以外の外国語

F

2 カ国語以上

B－98－

「科目ナンバリング」について

前期課程 共通基盤科目 科目ナンバリング①授業開設部局 ②学科・専攻（全学教育科目等は、科目類・群）③学問分野 ④レベル・性格 ⑤分類番号 ⑥使用言語
授業科目
情報法律制度論
情報倫理学
学際情報科学論
人文情報科学概論

単科目ナンバリング
学問分野コード名位③ ④ ⑤ ⑥
数 ① ②
2 I AL - OIN 5 01 B 情報学情報学一般
2 I AL - OIN 5 02 J 情報学情報学一般
2 I AL - OIN 5 03 B 情報学情報学一般
2 I AL - OIN 5 04 J 情報学情報学一般－99－

「科目ナンバリング」について

前期課程 情報基礎科学専攻 科目ナンバリング①授業開設部局 ②学科・専攻（全学教育科目等は、科目類・群）③学問分野 ④レベル・性格 ⑤分類番号 ⑥使用言語
授業科目
計算数理科学
数値解析学Ⅰ
ゲーム理論
ミクロ社会経済システム論
知能集積システム学
広域情報処理論
English Communication
英語プレゼンテーション
実践データ科学英語
コミュニケーション論
機械工学フロンティア
ブレインファンクション集積学
バイオメディカル情報解析学
バイオメカトロニクス
自然言語処理学
コンピュータビジョン
知能制御システム学
音情報科学
情報コンテンツ学
宇宙ロボティクス
Cognitive Science of Higher
Mental Functions
コミュニケーション表現分析
言語テキスト解析論
現代文法理論
意味構造分析
言語構造論
統語構造分析
形態論分析
情報基礎数理学Ｉ
情報基礎数理学Ⅱａ
情報基礎数理学Ⅲ
情報数学基礎演習
離散数学
確率モデル論
システム情報数理学Ｉａ
システム情報数理学Ｉｂ
システム情報数理学Ⅱ
システム情報数理学Ⅲ
Topics in Mathematics
システム制御科学
インターンシップ研修
海外インターンシップ研修
情報基礎数理学Ⅳ
先端技術の基礎と実践
情報科学特別講義Ⅰ
情報科学特別講義Ⅱ
情報科学特別講義Ⅲ

単科目ナンバリング
位
数 ① ②
③ ④ ⑤
2 I CO - COS 6 01
2 I CO - COS 6 02
2 I CO - ECO 6 01
2 I CO - ECO 6 02
2 I CO - ELE 6 01
2 I CO - ENC 6 01
2 I CO - ENG 6 01
2 I CO - ENG 6 02
2 I CO - ENG 6 03
2 I CO - FRI 6 01
2 I CO - FRI 6 02
2 I CO - FRI 6 03
2 I CO - FRI 6 04
2 I CO - FRI 6 05
2 I CO - FRI 6 06
2 I CO - FRI 6 07
2 I CO - FRI 6 08
2 I CO - FRI 6 09
2 I CO - FRI 6 10
2 I CO - FRI 6 11

学問分野コード名⑥
J 総合理工計算科学
E 総合理工計算科学
J 社会科学経済学
J 社会科学経済学
J 電気電子工学
J 環境学環境保全学
E 外国語教育英語
E 外国語教育英語
B 外国語教育英語
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
B 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学
E 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学

2ICO - HUI

6

01 E 情報学人間情報学

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I

CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO

6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6

01 J 人文学言語学
02 J 人文学言語学
03 J 人文学言語学
04 J 人文学言語学
05 J 人文学言語学
06 J 人文学言語学
07 J 人文学言語学
01 J 数物系科学数学
02 J 数物系科学数学
03 J 数物系科学数学
04 J 数物系科学数学
05 J 数物系科学数学
06 J 数物系科学数学
07 J 数物系科学数学
08 J 数物系科学数学
09 J 数物系科学数学
10 J 数物系科学数学
11 E 数物系科学数学
01 E 工学機械工学

I

CO - OAR 901

J その他その他

I

CO - OAR 902

J その他その他

I
I
I
I
I

CO
CO
CO
CO
CO

01 B 複合領域複合領域一般
01 J 情報学情報学一般
03 J 情報学情報学一般
04 J 情報学情報学一般
05 J 情報学情報学一般

1又
は2
1又
は2

2
2
1
1
1

- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- MAT
- MAT
- MAT
- MAT
- MAT
- MAT
- MAT
- MAT
- MAT
- MAT
- MAT
- MEE

- OCO
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN

－100－

6
6
6
6
6

「科目ナンバリング」について

授業科目
情報科学特別講義Ⅳ
ＩＴビジネスマネジメント論
情報セキュリティ法務経営論
イノベーション創成研修
情報技術経営論
データ科学基礎
ビッグデータスキルアップ演習
データ科学トレーニングキャン
プⅠ
データ科学トレーニングキャン
プⅡ
応用データ科学
人間・自然関係論
クリティカル・シンキング
知能システム科学
高次視覚情報処理論
高信頼システム
計算理論
計算機構論
並列分散計算科学
ソフトウェア基礎科学
アーキテクチャ学
高性能計算論
融合流体情報学
物理フラクチュオマティクス論
応用微分方程式論
応用知能ソフトウェア学
情報ネットワーク論
時系列解析論Computer Hardware
Fundamentals
インターネットセキュリティ
情報基礎科学ゼミナール
情報基礎科学研修A
情報基礎科学研修B
アルゴリズム論
ネットワークセキュリティ実践
社会経済ネットワーク分析
応用流体力学
情報基礎数理学Ⅱｂ
情報論理学
暗号理論
情報システム評価学
ソフトウェア構成論
複雑系統計科学
情報基礎数理学特選
システム情報数理学特選
Information Technology
Fundamental
Computer Science Fundamentals
情報基礎数理学ゼミナール
情報基礎数理学研修A
情報基礎数理学研修B
情報リテラシー論

単科目ナンバリング
学問分野コード名位
数 ① ②③ ④ ⑤ ⑥
1 I CO - OIN 6 06 J 情報学情報学一般
2 I CO - OIN 6 07 J 情報学情報学一般
2 I CO - OIN 6 08 J 情報学情報学一般
6 I CO - OIN 6 09 J 情報学情報学一般
2 I CO - OIN 6 10 J 情報学情報学一般
2 I CO - OIN 6 11 J 情報学情報学一般
1 I CO - OIN 6 12 J 情報学情報学一般
1I

CO - OIN

6

13

J 情報学情報学一般

1I

CO - OIN

614

J 情報学情報学一般

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I

CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO

OIN
PHI
PHI
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN

6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6

15 J 情報学情報学一般
01 J 人文学哲学
02 J 人文学哲学
01 J 情報学計算基盤
02 J 情報学計算基盤
03 J 情報学計算基盤
04 J 情報学計算基盤
05 J 情報学計算基盤
06 J 情報学計算基盤
07 J 情報学計算基盤
08 B 情報学計算基盤
09 B 情報学計算基盤
10 J 情報学計算基盤
11 E 情報学計算基盤
12 J 情報学計算基盤
13 J 情報学計算基盤
14 J 情報学計算基盤
15 J 情報学計算基盤

2ICO - PIN

6

16 B 情報学計算基盤

2
3
3
6
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
2
2

I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I

CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO

PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PRI
PRI
PRI
PRI
PRI
PRI
PRI
PRI

6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6

19
20
21
22
23
24
25
26
01
02
03
04
05
06
07
08

2

I

CO - PRI

6

09 E 情報学情報学基礎

2
3
3
6
2

I
I
I
I
I

CO
CO
CO
CO
CO

6
6
6
6
6

10 E 情報学情報学基礎
11 J 情報学情報学基礎
12 J 情報学情報学基礎
13 J 情報学情報学基礎
01 J 複合領域科学教育・教育工学

-

PRI
PRI
PRI
PRI
SCT

－101－

E 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
B 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
E 情報学計算基盤
B 情報学計算基盤
J 情報学情報学基礎
J 情報学情報学基礎
B 情報学情報学基礎
E 情報学情報学基礎
B 情報学情報学基礎
J 情報学情報学基礎
J 情報学情報学基礎
J 情報学情報学基礎「科目ナンバリング」について

前期課程 システム情報科学専攻 科目ナンバリング①授業開設部局 ②学科・専攻（全学教育科目等は、科目類・群）③学問分野 ④レベル・性格 ⑤分類番号 ⑥使用言語
授業科目
計算数理科学
数値解析学Ⅰ
ゲーム理論
ミクロ社会経済システム論
知能集積システム学
広域情報処理論
English Communication
英語プレゼンテーション
実践データ科学英語
情報生物学
機械工学フロンティア
コミュニケーション論
生命情報システム科学
バイオモデリング論
健康情報学
バイオメディカル情報解析学
バイオメカトロニクス
自然言語処理学
コンピュータビジョン
知能制御システム学
音情報科学
情報コンテンツ学
人間－ロボット情報学
宇宙ロボティクス
Cognitive Science of Higher
Mental Functions
コミュニケーション表現分析
言語テキスト解析論
現代文法理論
意味構造分析
言語構造論
統語構造分析
形態論分析
システム情報数理学Ｉａ
システム情報数理学Ｉｂ
システム情報数理学Ⅱ
確率モデル論
システム情報数理学Ⅲ
情報基礎数理学Ｉ
情報基礎数理学Ⅱa
情報基礎数理学Ⅲ
離散数学
情報数学基礎演習
Topics in Mathematics
システム制御科学
インターンシップ研修
海外インターンシップ研修
情報基礎数理学Ⅳ

単科目ナンバリング
位
数 ① ②
③ ④ ⑤
2 I SY - COS 6 01
2 I SY - COS 6 02
2 I SY - ECO 6 01
2 I SY - ECO 6 02
2 I SY - ELE 6 01
2 I SY - ENC 6 01
2 I SY - ENG 6 01
2 I SY - ENG 6 02
2 I SY - ENG 6 03
2 I SY - FRI 6 01
2 I SY - FRI 6 02
2 I SY - FRI 6 03
2 I SY - FRI 6 04
2 I SY - FRI 6 05
2 I SY - FRI 6 06
2 I SY - FRI 6 07
2 I SY - FRI 6 08
2 I SY - FRI 6 09
2 I SY - FRI 6 10
2 I SY - FRI 6 11
2 I SY - FRI 6 12
2 I SY - FRI 6 13
2 I SY - FRI 6 14
2 I SY - FRI 6 15

学問分野コード名⑥
J 総合理工計算科学
E 総合理工計算科学
J 社会科学経済学
J 社会科学経済学
J 工学電気電子工学
J 環境学環境保全学
E 外国語教育英語
E 外国語教育英語
B 外国語教育英語
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
B 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
E 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア

2

I

SY - HUI

6

01 E 情報学人間情報学

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

I
I
I
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I

SY
SY
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SY

6
6
6
6
6
6
6
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6
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6
6
6
6
6
6
6
6
6

01 J 人文学言語学
02 J 人文学言語学
03 J 人文学言語学
04 J 人文学言語学
05 J 人文学言語学
06 J 人文学言語学
07 J 人文学言語学
01 J 数物系科学数学
02 J 数物系科学数学
03 J 数物系科学数学
04 J 数物系科学数学
05 J 数物系科学数学
06 J 数物系科学数学
07 J 数物系科学数学
08 J 数物系科学数学
09 J 数物系科学数学
10 J 数物系科学数学
11 E 数物系科学数学
01 E 工学機械工学

I

SY - OAR 901

J その他その他

I

SY - OAR 902

J その他その他

I

SY - OCO 6

01 B 複合領域複合領域一般

1又
は2
1又
は2

2

- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- MAT
- MAT
- MAT
- MAT
- MAT
- MAT
- MAT
- MAT
- MAT
- MAT
- MAT
- MEE

－102－

「科目ナンバリング」について

授業科目
先端技術の基礎と実践
情報科学特別講義Ⅰ
情報科学特別講義Ⅱ
情報科学特別講義Ⅲ
情報科学特別講義Ⅳ
ＩＴビジネスマネジメント論
情報セキュリティ法務経営論
イノベーション創成研修
情報技術経営論
データ科学基礎
ビッグデータスキルアップ演習
データ科学トレーニングキャン
プⅠ
データ科学トレーニングキャン
プⅡ
応用データ科学
人間・自然関係論
クリティカル・シンキング
アルゴリズム論
知能システム科学
高次視覚情報処理論
情報ストレージシステム科学
融合流体情報学
計算理論
計算機構論
ソフトウェア基礎科学
アーキテクチャ学
高性能計算論
物理フラクチュオマティクス論
情報通信技術論
応用知能ソフトウェア学
情報ネットワーク論
高信頼システム
並列分散計算科学
Computer Hardware
Fundamentals
インターネットセキュリティ
システム情報科学ゼミナール
システム情報科学研修A
システム情報科学研修B
応用微分方程式
ネットワークセキュリティ実践
社会経済ネットワーク分析
応用流体力学
情報論理学
システム情報数理学特選
情報基礎数理学特選
情報システム評価学
ソフトウェア構成論
情報基礎数理学Ⅱb
暗号理論
複雑系統計科学
Information Technology
Fundamental

単科目ナンバリング
学問分野コード名位
数 ① ②③ ④ ⑤ ⑥
2 I SY - OIN 6 01 J 情報学情報学一般
1 I SY - OIN 6 03 J 情報学情報学一般
1 I SY - OIN 6 04 J 情報学情報学一般
1 I SY - OIN 6 05 J 情報学情報学一般
1 I SY - OIN 6 06 J 情報学情報学一般
2 I SY - OIN 6 07 J 情報学情報学一般
2 I SY - OIN 6 08 J 情報学情報学一般
6 I SY - OIN 6 09 J 情報学情報学一般
2 I SY - OIN 6 10 J 情報学情報学一般
2 I SY - OIN 6 11 J 情報学情報学一般
1 I SY - OIN 6 12 J 情報学情報学一般
1

I

SY - OIN

6

13

J 情報学情報学一般

1

I

SY - OIN

614

J 情報学情報学一般

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
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I
I
I
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I
I

SY
SY
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OIN
PHI
PHI
PIN
PIN
PIN
PIN
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PIN
PIN
PIN
PIN
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PIN

6
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6
6
6
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6
6

15
01
02
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
16

J 情報学情報学一般
J 人文学哲学
J 人文学哲学
B 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
B 情報学計算基盤
B 情報学計算基盤
E 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤

2

I

SY - PIN

6

17 B 情報学計算基盤

2
3
3
6
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1

I
I
I
I
I
I
I
I
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I
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I

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SY
SY
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PIN
PIN
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PRI
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PRI
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6
6
6
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6
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6
6

20
21
22
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24
25
26
27
01
02
03
04
05
06
07
08

2

I

SY - PRI

6

09 E 情報学情報学基礎

-

－103－

E 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
E 情報学計算基盤
B 情報学計算基盤
J 情報学情報学基礎
J 情報学情報学基礎
J 情報学情報学基礎
E 情報学情報学基礎
B 情報学情報学基礎
J 情報学情報学基礎
B 情報学情報学基礎
J 情報学情報学基礎「科目ナンバリング」について

単科目ナンバリング
学問分野コード名位
数 ① ②③ ④ ⑤ ⑥
Computer Science Fundamentals 2 I SY - PRI 6 10 E 情報学情報学基礎
システム情報数理学ゼミナール 3 I SY - PRI 6 11 J 情報学情報学基礎
システム情報数理学研修A
3 I SY - PRI 6 12 J 情報学情報学基礎
システム情報数理学研修B
6 I SY - PRI 6 13 J 情報学情報学基礎
情報リテラシー論
2 I SY - SCT 6 01 J 複合領域科学教育・教育工学
授業科目

－104－

「科目ナンバリング」について

前期課程 人間社会情報科学専攻 科目ナンバリング①授業開設部局 ②学科・専攻（全学教育科目等は、科目類・群）③学問分野 ④レベル・性格 ⑤分類番号 ⑥使用言語
授業科目
空間情報解析
交通システム分析
計量行動分析
プロジェクト評価論
最適化数理概論
社会制度論
数理都市解析
都市景観論
数値解析学Ⅰ
地域社会論
ミクロ社会経済システム論
空間経済学
都市経済学
ゲーム理論
計量システム分析
マクロ社会経済システム論
市民社会論
英語プレゼンテーション
English Communication
実践データ科学英語
生命情報システム科学
健康情報学
自然言語処理学
サーヴェイ・データ解析
応用経済数学
人間社会情報科学ゼミナールⅠ
人間社会情報科学ゼミナールⅡ
人間社会情報科学研修AⅠ
人間社会情報科学研修AⅡ
人間社会情報科学研修BⅠ
人間社会情報科学研修BⅡ
認知情報学
Cognitive Science of Higher
Mental Functions
現代文法理論
意味構造分析
言語構造論
統語構造分析
コミュニケーション表現分析
言語テキスト解析論
形態論分析
人間社会情報科学ゼミナールⅢ
人間社会情報科学研修AⅢ
人間社会情報科学研修BⅢ
確率モデル論
インターンシップ研修
海外インターンシップ研修
物語メディア論

単科目ナンバリング
位
数 ① ②
③ ④ ⑤
2 I HU - CIE 6 01
2 I HU - CIE 6 02
2 I HU - CIE 6 03
2 I HU - CIE 6 04
2 I HU - CIE 6 05
2 I HU - CIE 6 06
2 I HU - CIE 6 07
2 I HU - CIE 6 08
2 I HU - COS 6 01
2 I HU - ECO 6 01
2 I HU - ECO 6 02
2 I HU - ECO 6 03
2 I HU - ECO 6 04
2 I HU - ECO 6 05
2 I HU - ECO 6 06
2 I HU - ECO 6 07
2 I HU - ECO 6 08
2 I HU - ENG 6 01
2 I HU - ENG 6 02
2 I HU - ENG 6 03
2 I HU - FRI 6 01
2 I HU - FRI 6 02
2 I HU - FRI 6 03
2 I HU - HUI 6 01
2 I HU - HUI 6 02
3 I HU - HUI 6 03
3 I HU - HUI 6 04
3 I HU - HUI 6 05
3 I HU - HUI 6 06
6 I HU - HUI 6 07
6 I HU - HUI 6 08
2 I HU - HUI 6 09

学問分野コード名⑥
J 工学土木工学
J 工学土木工学
J 工学土木工学
J 工学土木工学
J 工学土木工学
J 工学土木工学
J 工学土木工学
J 工学土木工学
E 総合理工計算科学
J 社会科学経済学
J 社会科学経済学
B 社会科学経済学
J 社会科学経済学
J 社会科学経済学
J 社会科学経済学
J 社会科学経済学
J 社会科学経済学
E 外国語教育英語
E 外国語教育英語
B 外国語教育英語
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
B 情報学情報学フロンティア
J 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学

2

I HU - HUI

6

10 E 情報学人間情報学

2
2
2
2
2
2
2
3
3
6
2

I
I
I
I
I
I
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I
I

6
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6
6
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6
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6
6

01
02
03
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05
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07
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09
10
01

J
J
J
J
J
J
J
J
J
J
J

I HU - OAR 901

J その他その他

I HU - OAR 902

J その他その他

I HU - OHU 6

01

J 人文学人文学一般

1又
は2
1又
は2

2

HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU

- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- MAT

－105－

人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
数物系科学数学

「科目ナンバリング」について

授業科目
ポップメディア論
先端技術の基礎と実践
情報科学特別講義Ⅰ
情報科学特別講義Ⅱ
情報科学特別講義Ⅲ
情報科学特別講義Ⅳ
ＩＴビジネスマネジメント論
情報セキュリティ法務経営論
情報技術経営論
データ科学基礎
ビッグデータスキルアップ演習
データ科学トレーニングキャン
プⅠ
データ科学トレーニングキャン
プⅡ
応用データ科学
人間・自然関係論
クリティカル・シンキング
高信頼システム
Computer Hardware
Fundamentals
インターネットセキュリティ
ネットワークセキュリティ実践
社会経済ネットワーク分析
eデモクラシー論
情報政策論
政治意識論
暗号理論
複雑系統計科学
Information Technology
Fundamental
Computer Science Fundamentals
学習情報学
社会心理情報学
情報リテラシー論
情報リテラシー実習Ａ
情報リテラシー実習Ｂ
メディア教育論
情報教育リテラシーゼミナール
情報教育デザイン論Ａ
情報教育デザイン論Ｂ
情報教育デザイン論プロジェク
ト研究
フィールドワーク実習
社会構造変動論
フィールドワーク論
インタビュー・データ解析
メディア・コミュニケーション論

単科目ナンバリング
学問分野コード名位
数 ① ②③ ④ ⑤ ⑥2 I HU - OHU 6 02 J 人文学人文学一般
2 I HU - OIN 6 02 J 情報学情報学一般
1 I HU - OIN 6 03 J 情報学情報学一般
1 I HU - OIN 6 04 J 情報学情報学一般
1 I HU - OIN 6 05 J 情報学情報学一般
1 I HU - OIN 6 06 J 情報学情報学一般
2 I HU - OIN 6 07 J 情報学情報学一般
2 I HU - OIN 6 08 J 情報学情報学一般
2 I HU - OIN 6 09 J 情報学情報学一般
2 I HU - OIN 6 10 J 情報学情報学一般
1 I HU - OIN 6 11 J 情報学情報学一般
1

I HU - OIN

6

12

J 情報学情報学一般

1

I HU - OIN

6

13

J 情報学情報学一般

2
2
2
2

I
I
I
I

OIN
PHI
PHI
PIN

6
6
6
6

14
01
02
01

J
J
J
J

2

I HU - PIN

6

02 B 情報学計算基盤

2
2
2
2
2
2
2
1

I
I
I
I
I
I
I
I

PIN
PIN
PIN
POL
POL
POL
PRI
PRI

6
6
6
6
6
6
6
6

03 E 情報学計算基盤
04 J 情報学計算基盤
05 E 情報学計算基盤
01 J 社会科学政治学
02 J 社会科学政治学
03 J 社会科学政治学
01 B 情報学情報学基礎
02 J 情報学情報学基礎

2

I HU - PRI

6

03 E 情報学情報学基礎

2
2
2
2
2
2
2
3
3
6

I
I
I
I
I
I
I
I
I
I

6
6
6
6
6
6
6
6
6
6

04 E 情報学情報学基礎
01 J 社会科学心理学
03 J 社会科学心理学
01 J 複合領域科学教育・教育工学
02 J 複合領域科学教育・教育工学
03 J 複合領域科学教育・教育工学
04 J 複合領域科学教育・教育工学
05 J 複合領域科学教育・教育工学
06 J 複合領域科学教育・教育工学
07 J 複合領域科学教育・教育工学

6

I HU - SCT 6

08

J 複合領域科学教育・教育工学

2
2
2
2
2

I
I
I
I
I

01
02
03
04
05

J
J
J
J
J

HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU

-

PRI
PSY
PSY
SCT
SCT
SCT
SCT
SCT
SCT
SCT
SOC
SOC
SOC
SOC
SOC

－106－

6
6
6
6
6

情報学情報学一般
人文学哲学
人文学哲学
情報学計算基盤社会科学社会学
社会科学社会学
社会科学社会学
社会科学社会学
社会科学社会学

「科目ナンバリング」について

前期課程 応用情報科学専攻 科目ナンバリング①授業開設部局 ②学科・専攻（全学教育科目等は、科目類・群）③学問分野 ④レベル・性格 ⑤分類番号 ⑥使用言語
授業科目
計量行動分析
数値解析学Ⅰ
ミクロ社会経済システム論
English Communication
英語プレゼンテーション
実践データ科学英語
生命情報システム科学
バイオモデリング論
ブレインファンクション集積学
健康情報学
バイオメディカル情報解析学
機械工学フロンティア
情報生物学
生体情報システム工学
バイオメカトロニクス
人間－ロボット情報学
情報コンテンツ学
コンピュータビジョン
音情報科学
自然言語処理学
認知情報学
人間哲学情報論
Cognitive Science of Higher
Mental Functions
言語テキスト解析論
コミュニケーション表現分析
現代文法理論
意味構造分析
言語構造論
統語構造分析
形態論分析
システム情報数理学Ｉａ
システム情報数理学Ｉｂ
確率モデル論
インターンシップ研修
海外インターンシップ研修
情報基礎数理学Ⅳ
先端技術の基礎と実践
情報科学特別講義Ⅰ
情報科学特別講義Ⅱ
情報科学特別講義Ⅲ
情報科学特別講義Ⅳ
特別演習
ＩＴビジネスマネジメント論
情報セキュリティ法務経営論
イノベーション創成研修
情報技術経営論
データ科学基礎

単科目ナンバリング
位
数 ① ②
③ ④ ⑤
2 I AI - CIE 6 01
2 I AI - COS 6 01
2 I AI - ECO 6 01
2 I AI - ENG 6 01
2 I AI - ENG 6 02
2 I AI - ENG 6 03
2 I AI - FRI 6 01
2 I AI - FRI 6 02
2 I AI - FRI 6 03
2 I AI - FRI 6 04
2 I AI - FRI 6 05
2 I AI - FRI 6 06
2 I AI - FRI 6 07
2 I AI - FRI 6 08
2 I AI - FRI 6 09
2 I AI - FRI 6 10
2 I AI - FRI 6 11
2 I AI - FRI 6 12
2 I AI - FRI 6 13
2 I HU - FRI 6 14
2 I AI - HUI 6 01
2 I AI - HUI 6 02

学問分野コード名⑥
J 工学土木工学
E 総合理工計算科学
J 社会科学経済学
E 外国語教育英語
E 外国語教育英語
B 外国語教育英語
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
B 情報学情報学フロンティア
J 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学

2IAI - HUI

6

03 E 情報学人間情報学

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

I
I
I
I
I
I
I
I
I
I

AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI

6
6
6
6
6
6
6
6
6
6

01
02
03
04
05
06
07
01
02
03

J
J
J
J
J
J
J
J
J
J

I

AI - OAR 901

J その他その他

I

AI - OAR 902

J その他その他

I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I

AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI

01 B 複合領域複合領域一般
02 J 情報学情報学一般
03 J 情報学情報学一般
04 J 情報学情報学一般
05 J 情報学情報学一般
06 J 情報学情報学一般
07 J 情報学情報学一般
08 J 情報学情報学一般
09 J 情報学情報学一般
10 J 情報学情報学一般
11 J 情報学情報学一般
12 J 情報学情報学一般

1又
は2
1又
は2

2
2
1
1
1
1
2
2
2
6
2
2

- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- MAT
- MAT
- MAT

- OCO
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN

－107－

6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6

人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
数物系科学数学
数物系科学数学
数物系科学数学

「科目ナンバリング」について

授業科目
ビッグデータスキルアップ演習
データ科学トレーニングキャン
プⅠ
データ科学トレーニングキャン
プⅡ
応用データ科学
人間・自然関係論
クリティカル・シンキング
物理フラクチュオマティクス論
情報通信技術論
応用知能ソフトウェア学
情報ネットワーク論
数理流体力学
アルゴリズム論
高次視覚情報処理論
高信頼システム
計算機構論
応用微分方程式論
時系列解析論Computer Hardware
Fundamentals
インターネットセキュリティ
応用情報科学ゼミナールⅠ
応用情報科学ゼミナールⅡ
応用情報科学研修AⅠ
応用情報科学研修AⅡ
応用情報科学研修BⅠ
応用情報科学研修BⅡ
ネットワークセキュリティ実践
社会経済ネットワーク分析
暗号理論
複雑系統計科学
Information Technology
Fundamental
Computer Science Fundamentals
学習情報学
社会心理情報学
情報リテラシー論

単科目ナンバリング
学問分野コード名位
数 ① ②③ ④ ⑤ ⑥
1 I AI - OIN 6 13 J 情報学情報学一般
1I

AI - OIN

614

J 情報学情報学一般

1I

AI - OIN

615

J 情報学情報学一般

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I

AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI

OIN
PHI
PHI
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN

6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6

16 J 情報学情報学一般
01 J 人文学哲学
02 J 人文学哲学
01 E 情報学計算基盤
02 J 情報学計算基盤
03 J 情報学計算基盤
04 J 情報学計算基盤
05 J 情報学計算基盤
06 B 情報学計算基盤
07 J 情報学計算基盤
08 J 情報学計算基盤
09 J 情報学計算基盤
10 J 情報学計算基盤
11 J 情報学計算基盤

2

I

AI - PIN

6

12 B 情報学計算基盤

2
3
3
3
3
6
6
2
2
2
1

I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I

AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI

PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PIN
PRI
PRI

6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6

15 E 情報学計算基盤
16 J 情報学計算基盤
17 J 情報学計算基盤
18 J 情報学計算基盤
19 J 情報学計算基盤
20 J 情報学計算基盤
21 J 情報学計算基盤
22 J 情報学計算基盤
23 E 情報学計算基盤
01 B 情報学情報学基礎
02 J 情報学情報学基礎

2I

AI - PRI

6

03 E 情報学情報学基礎

2
2
2
2

I
I
I
I

AI
AI
AI
AI

6
6
6
6

04 E 情報学情報学基礎
01 J 社会科学心理学
02 J 社会科学心理学
01 J 複合領域科学教育・教育工学

-

PRI
PSY
PSY
SCT

－108－

「科目ナンバリング」について

後期課程 科目ナンバリング①授業開設部局 ②学科・専攻（全学教育科目等は、科目類・群）③学問分野 ④レベル・性格 ⑤分類番号 ⑥使用言語
授業科目
博士基盤研修博士専門研修A
博士専門研修B
博士ゼミナール
情報教育デザイン特別ゼミナー
ルⅠ
博士論文特別ゼミナールⅠ
博士論文特別ゼミナールⅡ
情報教育デザイン特別ゼミナー
ルⅡ
先進セミナーⅠ
先進セミナーⅡ
ビッグデータ・チャレンジ
データ科学特別研修
情報基礎科学特別講義
システム情報科学特別講義
人間社会情報科学特別講義
応用情報科学特別講義
Academic Writing in English
Advanced Topics in
Neuroscience
国内インターンシップ研修Ⅰ
国内インターンシップ研修Ⅱ
国際インターンシップ研修Ⅰ
国際インターンシップ研修Ⅱ

単科目ナンバリング
③学問分野コード名位③ ④ ⑤ ⑥
数 ① ②
2 I AL - OIN 7 01 J 情報学情報学一般
2 I AL - OIN 7 02 J 情報学情報学一般
4 I AL - OIN 7 03 J 情報学情報学一般
2 I AL - OIN 7 04 J 情報学情報学一般
2I

AL - OIN 705

J 情報学情報学一般

2
4

I
I

AL - OIN 7
AL - OIN 7

06
07

J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般

2I

AL - OIN 7

08

J 情報学情報学一般

1
1
2
3
1
1
1
1
2

I AL - OIN
I AL - OIN
I AL - OIN
I AL - OIN
I CO - OIN
I SY - OIN
I HU - OIN
I AI - OIN
I AL - ENG

7 09 J 情報学情報学一般
7 10 J 情報学情報学一般
7 11 J 情報学情報学一般
7 12 J 情報学情報学一般
7 01 J 情報学情報学一般
7 01 J 情報学情報学一般
7 01 J 情報学情報学一般
7 01 J 情報学情報学一般
7 01 E 外国語教育英語2I

AL - FRI

7

01 E 情報学情報学フロンティア

1
2
1
2

I
I
I
I

AL
AL
AL
AL

9
9
9
9

01
02
03
04

- OAR
- OAR
- OAR
- OAR

－109－

J
J
J
J

その他その他
その他その他
その他その他
その他その他

履修を推奨するコースの説明（前期課程）

情報数学コース
システムデザインコース
ソフトウェアコース
タフサイバーフィジカルAIコース
情報リテラシー教育コース
空間情報科学コース
メディカルバイオサイエンスコース
グローバルスキル育成コース
Information Technology and Science Course

履修を推奨するコースの説明

履修を推奨するコースの説明
１．概要
学際性とともに専門性を高めるために、専攻横断的な授業科目で構成したコースカリキュラムを設置しています。各コースの修了要件を満たした学生には「コース修了証」を授与します。複数のコースを同時に履修することも可能です。コースの修了認定にあたり事前登録は必要なく、前期課程の在学中で修了要件を満たした時点、または前期課程修了時に、「コース修了証」を交付します。申請は教務係窓口で受け付けます。

２．各コースの目標〈情報数学コース〉（１）情報科学の各分野の基盤となる数学の能力を養い、論理的な思考能力を身につける。
（２）数学の情報科学への応用を行う力を培い、情報科学における広い視野を習得する。
〈システムデザインコース〉（１）システムの設計や開発に重要となる計算機科学の基礎知識を取得し、情報科学の俯瞰的な視点を得る。
（２）安全で信頼できるシステムを構築するための基礎理論と実社会へ応用したシステムデザイ
ン技術を習得する。
〈ソフトウェアコース〉（１）基盤ソフトウェアの設計開発に必要な素養として、アルゴリズムやプログラム理論など理論計算機科学の系統的な理解と論理的思考能力を身につける。
（２）計算や情報通信に関するシステムレベルの知識から応用ソフトウェアまでの幅広い知識を習得する。
〈タフサイバーフィジカル AI コース〉
（１）数理工学の高い専門性をもち、問題解決や問題設定ができる人材を育成する。
（２）数理モデル・物理モデルの導出と実験・数値シミュレーションにもとづく検証ができる能力を養う。
（３）心理学・論理学・脳科学の素養にもとづいたコンピュータシステム、ロボティクスシステ
ム、または人工知能システムの設計・評価の理論と技術を習得する。
〈情報リテラシー教育コース〉（１）情報科学が関連する多様な学問領域に優れた見識をもち、適切な場面で活用できる。
（２）情報を収集、整理、統合、解釈することで、そこに意味を見出し価値づけることができる。
（３）情報を正確かつ効率的に表現し、様々な手段や方法を用いて発信できる。
（４）情報科学が関連する、実社会において直面する種々の問題に対する正確な知識をもち、適切に対処し行動できる。
※「情報リテラシー教育プログラム」については、学生便覧 122 ページを参照。

－111－

履修を推奨するコースの説明〈空間情報科学コース〉
空間情報を扱って問題設定から解決までを行える能力を習得するために、空間情報に関する下記の 3 つのサブコースを設定する。
（Ａ）空間情報計測・解析に関するもの：空間情報を取得から解析までに携わるための知識と能力を習得する。
（Ｂ）交通システム解析に関するもの：交通現象解析に携わるための知識と能力を習得する。
（Ｃ）空間経済分析に関するもの：空間経済分析に携わるための知識と能力を習得する。
〈メディカルバイオサイエンスコース〉（１）生命の仕組みを理解した上で情報科学的な解析を行える能力を習得する。
（２）大量の生命情報を効率よく扱えるように、コンピュータのハード、ソフトの両面に関する幅広い知識を習得する。
（３）メディカルバイオ情報に特有な個人情報の取扱いについて学び、倫理観を持って情報を扱う能力を習得する。
〈グローバルスキル育成コース〉
本コースは、以下の（１）および（２）を目的とする分野横断的なコースである。
（１）専門分野が工学・数学であれ人文社会科学であれ、国際機関での活躍を目指す人材が共通に持つべき素養(論理的思考力・統計学の知識・人文科学と自然科学の教養)を習得する。
（２）国際機関での職務遂行に必要な英語読解能力と、英語でのプレゼンテーションに必要な高度な英語運用能力を身につける。
〈Information Technology and Science Course〉（１）英語講義を通して英語 4 技能を向上させる。
（２）国際共修環境を通してコミュニケーションの手法を体得し、国際的な交流経験を深める。

３．修了要件についての注意
本研究科前期課程の修了要件は、共通基盤科目 4 単位以上、専門科目 16 単位以上、関連科目を加えて計 30 単位以上です。コース修了証は各コースの修了要件を満たせば授与されますが、それだけで本研究科前期課程の修了要件を満たしたことにはなりません。

－112－

情報数学コース

情報数学コース（１）情報科学の各分野の基盤となる数学の能力を養い、論理的な思考能力を身につける。
（２）数学の情報科学への応用を行う力を培い、情報科学における広い視野を習得する。
修了要件）コース指定科目から、選択区分★の科目 6 単位以上を含む計 12 単位以上を修得

コース指定科目

選択区分

離散数学
確率モデル論情報数学基礎演習
アルゴリズム論
情報システム評価学
コンピュータビジョン
応用微分方程式論
数値解析学 I
物理フラクチュオマティクス論
ゲーム理論
情報基礎数理学 I
情報基礎数理学 IIa
情報基礎数理学 IIb
情報基礎数理学 III
情報基礎数理学 IV
情報基礎数理学特選
システム情報数理学 Ia
システム情報数理学 Ib
システム情報数理学 II
システム情報数理学 III
システム情報数理学特選
Topics in Mathematics
暗号理論
ソフトウェア基礎科学
ソフトウェア構成論
並列分散計算科学
計算数理科学
システム制御科学
知能システム科学
数理都市解析
ブレインファンクション集積学
応用知能ソフトウェア学
複雑系統計科学
社会経済ネットワーク分析
最適化数理概論

★
★
★
★
★
★
★
★
★
★

情報基礎
科学
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇

－113－

各専攻の専門科目（参考）
システム
人間社会
応用情報
情報科学
情報科学
科学
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
○
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇

システムデザインコース

システムデザインコース（１）システムの設計や開発に重要となる計算機科学の基礎知識を取得し、情報科学の俯瞰的な視点を得る。
（２）安全で信頼できるシステムを構築するための基礎理論と実社会へ応用したシステムデザイ
ン技術を習得する。
修了要件）コース指定科目から、選択区分★の科目 4 単位以上を含む計 14 単位以上を修得

コース指定科目
計算機構論
暗号理論
高信頼システム
認知情報学
ソフトウェア基礎科学
プロジェクト評価論
音情報科学
高次視覚情報処理論
情報システム評価学
情報通信技術論
知能集積システム学
知能制御システム学
高性能計算論
並列分散計算科学

選択区分
★
★
★
★

情報基礎
科学
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇

－114－

各専攻の専門科目（参考）
システム
人間社会
応用情報
情報科学
情報科学
科学
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇

ソフトウェアコース

ソフトウェアコース（１）基盤ソフトウェアの設計開発に必要な素養として、アルゴリズムやプログラム理論など
理論計算機科学の系統的な理解と論理的思考能力を身につける。
（２）計算や情報通信に関するシステムレベルの知識から応用ソフトウェアまでの幅広い知識を習得する。
修了要件）コース指定科目から、区分 I の科目 4 単位以上、区分 II の科目 4 単位以上を含む計 14
単位以上修得コース指定科目

選択区分

アルゴリズム論
情報システム評価学
知能システム科学
情報論理学
ソフトウェア基礎科学
ソフトウェア構成論
計算機構論
高性能計算論
情報通信技術論
コミュニケーション論
情報技術経営論
暗号理論
計算数理科学
応用知能ソフトウェア学
生命情報システム科学
先端技術の基礎と実践

I
I
I
I
I
I
II
II
II
II
II
II
II
II
II
II

情報基礎
科学
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇

－115－

各専攻の専門科目（参考）
システム
人間社会
応用情報
情報科学
情報科学
科学
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇

タフサイバーフィジカルＡＩコース

タフサイバーフィジカル AI コース（１）数理工学の高い専門性をもち、問題解決や問題設定ができる人材を育成する。
（２）数理モデル・物理モデルの導出と実験・数値シミュレーションにもとづく検証ができる能力を養う。
（３）心理学・論理学・脳科学の素養にもとづいたコンピュータシステム、ロボティクスシステ
ム、または人工知能システムの設計・評価の理論と技術を習得する。
修了要件）コース指定科目から、選択区分★の科目 6 単位以上を含む計 14 単位以上を修得

コース指定科目

選択区分

知能システム科学
コンピュータビジョン
知能制御システム学
応用知能ソフトウェア学
音情報科学
人間―ロボット情報学
計算数理科学アーキテクチャ学
高性能計算論
数理流体力学
応用流体力学
認知情報学
学習情報学
計量システム分析
計算機構論
ソフトウェア基礎科学
アルゴリズム論
自然言語処理学
高次視覚情報処理論
情報コンテンツ学
物理フラクチュオマティクス論
複雑系統計科学
時系列解析論バイオメカトロニクス
システム制御科学
知能集積システム学
情報通信技術論

★
★
★
★
★
★
★
★
★
★
★

各専攻の専門科目（参考）
情報基礎
システム
人間社会
応用情報
科学
情報科学
情報科学
科学
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
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〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇

－116－

情報リテラシー教育コース

情報リテラシー教育コース
急速な情報化が進んだ今日において、健全かつ賢明な知識社会を築いていくためには ICT 技術
のみならず、情報リテラシーや情報モラルに関する幅広い知見、そしてそれに支えられた的確な判断力と実行力が求められる。本コースでは、以下に挙げる 4 つの事項に関する高い素養と学識をバランスよく習得し、情報リテラシーが関連する社会の様々な場面における諸問題に対する問題解決能力の獲得を目指す。
（１）情報科学が関連する多様な学問領域に優れた見識をもち、適切な場面で活用できる。
（２）情報を収集、整理、統合、解釈することで、そこに意味を見出し価値づけることができる。
（３）情報を正確かつ効率的に表現し、様々な手段や方法を用いて発信できる。
（４）情報科学が関連する、実社会において直面する種々の問題に対する正確な知識をもち、適切に対処し行動できる。
修了要件）コース指定科目から、区分 I～IV の少なくとも 3 つの区分からそれぞれ 2 単位以上含む計 12 単位以上を修得。ただし、★★の科目は必修（2 単位）、★の科目から 2 単位
以上を含むこととする。

コース指定科目

科目区分

学際情報科学論
人文情報科学概論
メディア・コミュニケーション論
学習情報学
暗号理論
社会構造変動論
情報リテラシー論
クリティカル・シンキング
サーヴェイ・データ解析
インタビュー・データ解析
情報リテラシー実習 A
情報リテラシー実習 B
英語プレゼンテーション
コミュニケーション表現分析
インターンシップ研修
情報法律制度論
情報倫理学
情報技術経営論
情報政策論
メディア教育論
市民社会論◎ 共通基盤科目

I
I
I
I
I
I
II★★
II
II
II
III★
III★
III
III
III
IV
IV
IV
IV
IV
IV

情報基礎
科学
◎
◎

－117－

〇
〇
〇

〇
〇
〇
◎
◎
〇

各専攻の専門科目（参考）システム 人間社会 応用情報情報科学 情報科学
科学
◎
◎
◎
◎
◎
◎
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
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〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
◎
◎
◎
◎
◎
◎
〇
〇
〇
〇
〇
〇

空間情報科学コース

空間情報科学コース
空間情報を扱って問題設定から解決までを行える能力を習得するために、空間情報に関する下記の 3 つのサブコースを設定する。
（A）空間情報計測・解析に関するもの：空間情報を取得から解析までに携わるための知識と能力を習得する。
（B）交通システム解析に関するもの：交通現象解析に携わるための知識と能力を習得する。
（C）空間経済分析に関するもの：空間経済分析に携わるための知識と能力を習得する。
修了要件）A,B,C のサブコースから 1 つを選び、コース指定科目から★の科目 8 単位以上を含む
計 14 単位を修得
選択区分
コース指定科目
確率モデル論アルゴリズム論
コンピュータビジョン
複雑系統計科学
ミクロ社会経済システム論
空間経済学
都市経済学
ゲーム理論
計量システム分析
社会経済ネットワーク分析
空間情報解析
交通システム分析
計量行動分析
プロジェクト評価論
最適化数理概論
社会制度論
数理都市解析
応用経済数学

A

B

C

★
★
★
★

★
★

★

★
★
★
★
★

★

★
★
★
★
★
★
★
★
★

★
★
★
★
★
★
★

情報基礎
科学
〇
〇
〇
〇
〇

★
★
★
★

－118－

〇
〇

各専攻の専門科目（参考）システム 人間社会 応用情報情報科学 情報科学
科学
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇

メディカルバイオサイエンスコース

メディカルバイオサイエンスコース（１）生命の仕組みを理解した上で情報科学的な解析を行える能力を習得する。
（２）大量の生命情報を効率よく扱えるように、コンピュータのハード、ソフトの両面に関する幅広い知識を習得する。
（３）メディカルバイオ情報に特有な個人情報の取扱いについて学び、倫理観を持って情報を扱う能力を習得する。
修了要件）コース指定科目から、選択区分★の科目４単位以上を含む計１０単位以上を修得
各専攻の専門科目（参考）コース指定科目

選択区分 情報基礎
科学

システム
情報科学

人間社会
情報科学

応用情報
科学

情報生物学

★

○

生命情報システム科学★

○

バイオモデリング論

★

○

○

音情報科学

★

○

○

健康情報学

★

○

○
○

○

○

○

○

情報倫理学*)

◎

◎

◎

◎

情報法律制度論*)

◎

◎

◎

◎

人文情報科学概論*)

◎

◎

◎

◎

データ科学基礎*)

○

○

○

○

応用データ科学*)

○

○

○

○

ビッグデータスキルアップ演習*)

○

○

○

○

データ科学トレーニングキャンプ I*)

○

○

○

○

データ科学トレーニングキャンプ II*)

○

○

○

○

高次視覚情報処理論○○○

バイオメカトロニクス

○

○

○

知能システム科学◎ 共通基盤科目*) 未来医療卓越大学院と共通科目

○

○

－119－

グローバルスキル育成コース

グローバルスキル育成コース
本コースは、以下の（１）および（２）を目的とする分野横断的なコースである。
（１）専門分野が工学・数学であれ人文社会科学であれ、国際機関での活躍を目指す人材が共通に持つべき素養(論理的思考力・統計学の知識・人文科学と自然科学の教養)を習得する。
（２）国際機関での職務遂行に必要な英語読解能力と、英語でのプレゼンテーションに必要な高度な英語運用能力を身につける。
修了要件）コース指定科目から、選択区分 I～III（I：批判的思考科目; II：英語力育成科目;
III：統計学・経済学関係科目）からそれぞれ 2 単位以上を含む計 12 単位以上を修得

コース指定科目

選択区分

クリティカル・シンキング
情報リテラシー論
人間・自然関係論
コミュニケーション表現分析
English Communication
英語プレゼンテーション
情報リテラシー実習 A
計量システム分析
計量行動分析
確率モデル論
ミクロ社会経済システム論
数理統計学
応用確率統計学

I
I
I
II
II
II
III
III
III
III
III
III
III

ミクロ経済学
ゲーム理論
社会構造変動論
地域社会論
プロジェクト評価論
情報政策論
先端技術の基礎と実践
インターネットセキュリティ
暗号理論

III

Information Technology Fundamentals

言語テキスト解析論
言語構造論
現代文法理論人文情報科学概論
自然言語処理学
サーヴェイ・データ解析
メディア教育論
認知情報学
メディア・コミュニケーション論
学習情報学
情報コンテンツ学◎ 共通基盤科目

各専攻の専門科目（参考）情報基礎 システム 人間社会 応用情報科学
情報科学 情報科学
科学
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全学教育科目（3 セメスター）
工学部専門科目（4 セメスター）
工学部専門科目（5 セメスター）
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Information Technology and Science Course

Information Technology and Science Course（１）英語講義を通して英語 4 技能を向上させる。
（２）国際共修環境を通してコミュニケーションの手法を体得し、国際的な交流経験を深める。
修了要件）コース指定科目から、10 単位以上を修得

コース指定科目
English Communication
English Presentation
英語プレゼンテーション
Practical English for Data Science
実践データ科学英語
Information Technology Fundamental
Computer Science Fundamentals
Cognitive Science of Higher Mental Functions
Computer Hardware Fundamentals
Topics in Mathematics
Data Science Basics
データ科学基礎
Applied Data Sciences
応用データ科学
Computer Architecture
アーキテクチャ学
High-Performance Computing
高性能計算論Internet and Information Security
インターネットセキュリティ
Algorithm Theory
アルゴリズム論
Design and Analysis of Information Systems
情報システム評価学
Computer Vision
コンピュータビジョン
Intelligent Control System
知能制御システム学
System Control Science
システム制御科学
Software Construction
ソフトウェア構成論
Numerical Analysis I
数値解析学 I
Physical Fluctuomatics
物理フラクチュオマティクス論
Econophysics
経済物理学
Socioeconomic Network Analysis
社会経済ネットワーク分析

情報基礎
科学
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各専攻の専門科目（参考）システム 人間社会 応用情報情報科学 情報科学
科学
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情報リテラシー教育プログラム「情報リテラシー教育プログラム」
0. プログラムの名称「情報リテラシー教育」プログラム
Literacy for Information Technology, New Education and Knowledge Society Program(LItNEX Program)※本プログラムとは別に，研究科で履修を推奨するコースのひとつに「情報リテラシー教育コース」があるが，本プ
ログラムとは修了要件が異なる。本プログラムでは，コースの修了要件に加えて，プログラムの趣旨に沿った修士論
文および博士論文の提出が必要である。

1. 本プログラムの理念
急速な情報化が進んだ今日においては，情報や知識の流れが，われわれを取り巻く生活環境のみな
らず，教育や産業のあり方までを大きく変容させつつある。健全かつ賢明な知識社会を築いていくた
めには，ICT 技能のみならず，情報リテラシーや情報モラルに関する幅広い知見，そして，それに支えられた的確な判断力と実行力が求められる。このような知識とスキルを総合的に有した人材を，教育界や産業界，地域社会に広く輩出することは，情報科学研究科に課せられた重要なミッションの一つである。本プログラムでは，「情報リテラシー教育」に関連する研究教育活動を軸に，これからの知識社会におけるビジネスや教育，社会活動を先導し，多くの人々の well-being に貢献できる人材の育成を目指す。
2．「情報リテラシー教育プログラム」において育成する学生像
本プログラムは，以下に挙げる 4 つの領域に掲げられている事項に関する高い素養と学識をバラ
ンスよく有し，情報リテラシーが関連する社会の様々な場面における諸問題に実践的に取り組んで問題解決を主導できるような人材の育成を目標としている。
＜各領域のテーマとそこでの達成目標＞
領域Ⅰ：情報の多様性を知る
情報科学が関連する多様な学問領域に対する優れた見識をもち，適切な場面で活用できる
領域Ⅱ：情報に意味を見出し価値づける
情報を収集，整理，統合，解釈することで，そこに意味を見出し価値づけることができる
領域Ⅲ：情報を表現し発信する
情報を正確かつ効率的に表現し，様々な手段や方法を用いて発信できる
領域Ⅳ：知識社会と健全に向き合う情報科学が関連する，実社会において直面する種々の問題に対する正確な知識を持ち，適切に対処し行動できる＜本プログラムの趣旨にマッチする学生像＞
・ 「情報教育」を担当する教員やインストラクターを目指す学生
・ ICT を活用した授業や情報モラル教育に積極的に取り組む意志のある教員
・ 情報教育産業に携わる希望を持った学生，もしくは，当該領域で就労しておりさらなるキャリア－122－情報リテラシー教育プログラム

アップを図りたい社会人
・ 情報モラルやメディアリテラシー，社会生活や政治経済に及ぼす情報化や ICT の影響等，情報リ
テラシーが関連する社会的な諸問題に関心があり，教育現場や地域コミュニティにおいてこれらの問題に実践的に取り組む意欲を持った人材
3. プログラム修了要件＜博士課程前期 2 年の課程＞
・ 情報リテラシー教育コースを履修する。
・ 本プログラムの趣旨に合致する研究テーマに関する研究や教育実践等を実施し，それに基づく修士論文を作成する。なお，本プログラムにおける修士論文の指導教員は，修士論文作成に関連する科目（情報教育リテラシーゼミナールと情報教育デザイン論Ａに加えて，情報教育デザイン論
Ｂもしくは情報教育デザイン論プロジェクト研究）を担当する教員とする。
・ 上記の要件に加えて，研究科の博士課程前期 2 年の課程の修了要件※を満たすこと。なお，上記のコース設定科目 12 単位に加えて，修士論文に関連する 12 単位(情報教育リテラシーゼミナー
ルと情報教育デザイン論Ａに加えて，情報教育デザイン論Ｂもしくは情報教育デザイン論プロジ
ェクト研究)で 24 単位が見込まれる。
・ 上記のすべての要件を満たした学生には，博士課程前期 2 年の課程修了時に，修士学位記に加えて，「情報リテラシー教育プログラム修了証」を授与し，本プログラムの修了を認定する。
※
合計取得単位が 30 単位以上であり，そのうち共通基盤科目 4 単位以上，所属専攻の専門科目
16 単位以上を取得する。
＜博士課程後期 3 年の課程＞
・ 本プログラムの趣旨に合致する研究テーマに関する研究や教育実践等を実施し，それに基づく博士論文を作成する。なお，本プログラムにおける博士論文の指導教員は，博士論文作成に関連する科目（情報教育デザイン特別ゼミナール I，博士論文特別ゼミナール I，博士論文特別ゼミナールⅡ）を担当する教員とする。
・ 上記の要件を満たした学生には，博士課程後期 3 年の課程修了時に，博士学位記に加えて，「情報リテラシー教育プログラム修了証」を授与し，本プログラムの修了を認定する。

－123－

Data Sciences Program（DSP）Ⅱ（国費外国人留学生の優先配置を行う特別プログラム）

Data Sciences Program（DSP）

Data Sciences Program（DSP）ⅡIntroduction
The Data Sciences Program (DSP)Ⅱ starts on October 2018 as one of the “International Priority
Graduate Programs (PGP) - Advanced Graduate Courses for International Students - ” supported by the
Ministry of Education, Culture, Sports, and Technology (MEXT). Main purpose of this program is todevelop highly-specialized global human resource of data science contributing to construction of social,life, and environmental foundations. The program is designed to acquire not only basic knowledge andskills of data science based on computer science, fundamental mathematics, and engineering, but also
practical skills for discovery and solving the real world problems in life sciences, economics, biomedical
engineering and others. Graduate School of Information Sciences (GSIS) conducts this program incollaboration with graduate schools of Life Sciences, Economics and Management, and Biomedical
Engineering in Tohoku University. The courses will mainly be given in English except for some optional
subjects to learn Japanese language and culture.
ProgramDSPⅡ consists of a graduate program combining 2-year master’s and 3-year doctor’s courses. Students
should be affiliated with one of the four graduate schools: Graduate Schools of Information Sciences(GSIS), Life Sciences, Economics and Management, and Biomedical Engineering. Primary and sub
mentors are assigned to every student participating DSP for supervising their learning and research,where the primary mentor is the professor/associate professor accepting the student in her/his affiliateddepartment of the graduate school, and the sub mentor belongs to GSIS. The course curriculum isorganized as follows:
Master's course(1) Lectures
i. Specialized subjects provided by the affiliated graduate school.
ii. Fundamental subjects to learn information law and ethics for the treatment of big data.
iii.Interdisciplinary subjects designated to data science: sensing, storage, computation/ analysis, data
mining/discovery and solving the real world problems(2) Practical training and internshipi. Training Camp to develop computational ability of big dataii. Internship in industries(3) Writing a master thesis supervised by the mentors－125－

Data Sciences Program（DSP）

Doctor's course(1) Advanced seminars: Data science-related meetings, symposia, and conferences assigned by DSPⅡ
(2) Big data challenge: Project-based learning based on knowledge and skills of data science(3) Writing doctor thesis supervised by the mentors

Financial Support
Japanese government (MEXT) scholarship will be available for excellent students who intend to be
actively engaged in the DSPⅡ program and contribute to its objectives. A monthly stipend is available;
details of this and other information are listed below. Awardees of the scholarship will be selected fromthe candidates who are successful in the DSPⅡ examination process. The MEXT scholarship scheme
applies only to those who live outside of Japan at the time of application and were born on or after April2, 1985.
(a) Exemption from Application, Admission and Tuition fees(b) Monthly stipend: 146,000 JPY for 2 years in master's course(c) Flight tickets between the applicant's country of nationality and Japan# Self-supporting international students are highly encouraged to participate in DSPⅡ.

－126－

Data Sciences Program（DSP）

For Master and Doctor: 5 years course
Number of recipient as the candidate of MEXT scholarship: 4 students*Kindly note that we cannot guarantee the financial support when you go onto your Doctor's course
at the moment because of the termination of scholarship program.
Please contact DSPII Admissions Office to see what kind of support can be considered.
For Doctor: 3 years course
Please contact DSPII Admissions Office to see what kind of support can be considered.

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国際共同大学院プログラム（データ科学国際共同大学院プログラム）（機械科学技術国際共同大学院プログラム）

国際共同大学院プログラム

データ科学国際共同大学院プログラム(Graduate Program in Data Science: GP-DS)
データ科学国際共同大学院は、東北大学大学院の 6 研究科による共同プロジェクトです。
平成 29 年 4 月から開始され、情報科学研究科、生命科学研究科、経済学研究科、医学系研
究科、工学研究科、理学研究科（数学専攻）の学際的な協働により、国際社会で力強く活躍するグローバルリーダーを育成します。

プログラム概要
本プログラムは、データ科学分野において海外機関と世界最高水準の大学院教育を推進
し、カリキュラム整備を行いながら、プログラム方式によるジョイントリー・スーパーバ
イズド・ディグリーを実施するプログラムです。
このため本学の情報科学研究科を中心として、データ科学分野の研究で成果をあげている世界トップクラスの教員を兼務教員として配置すると共に、海外トップレベル研究者等を積極的に参画させ、データ科学分野の研究で実績のある教育研究機関と共同した大学院
教育プログラムを開発して、博士課程学生を中心とした大学院教育を行います。
データ科学分野では、世界規模で、急速な需要の拡大に人材の供給が大幅に不足している状況が続いています。データ科学は、その理論的基礎をなす数理や計算機科学に加えて、ビッグデータのセンシング・蓄積・通信・計算を支える技術的基盤、さらにそれらを駆使して課題解決を行う実践分野が有機的に結びついて初めて意味を持つ横断的分野です。そのような状況に適応して世界をリードできる、高い専門性と共に、基礎から課題解決までを見渡せる広い視野と実践力を持ったグローバルに活躍できる人材を育成することが望まれています。
その実現のため、本プログラムでは、各専攻で通常履修する科目（専門基盤科目）に加え、英語で講義を行うデータ科学科目群（データ科学共通基盤科目、データ科学専門科目
群）、実践研修としてデータ科学トレーニングキャンプや PBL としてビッグデータチャレン
ジなどを行います。さらに、データ科学特別研修として、海外教育研究機関にトータルで 6か月以上滞在し、研修することを原則とします。最終的には毎年 10 名のスーパードクターの育成を目標とします。博士課程前期及び後期修了時には、外国人教員を含めて、
QE(Qualifying Examination)を行い、研究能力のみならずグローバルに活躍できる能力を審査します。
１．育成する人材像
データ科学は、その理論的基礎をなす数理や計算機科学に加えて、センシング・蓄積・通信・計算を支える技術的基盤、さらにそれらを駆使して課題解決を行う実践分野が有機的に結びついて初めて意味を持つ横断的分野です。そのような状況に適応して世界をリードできる、高い専門性と共に、基礎から課題解決までを見渡せる広い視野と実践力を持ったグローバルに活躍できる人材を育成することが望まれています。そのような人材は、単－129－

国際共同大学院プログラム

なるデータ解析の専門家ではなくデータ科学を基盤に持ち、データから抽出された情報や価値を活用し、必要な人材をチームとして束ね実社会の問題解決を行わねばなりません。
さらに将来的には、データ科学を開拓していくネットワークを広げ、我が国の情報科学や産業を率いて、市民生活や社会を支えることも求められるでしょう。
したがって、養成すべき人材に求められる能力は、国際性やリーダーシップなどの基礎的な人間力に加えて、①物事を俯瞰して本質的な課題を発掘し、解決のプロセスを構想できる能力（課題構想力）、②課題解決に必要な情報をビッグデータから抽出し、活用する方法をデザインできる能力（データ解析力）、③新しいセンシングや既存データの融合によって新しい技術を開拓する能力、あるいは既存技術を組み合わせてこれまでにないシステムを構築する能力（技術創成力）です。実際には、こうした幅広い能力が要請されるデータ科学では、３つのうちのいずれかに高い能力と経験を持つ人材がそれを足場としながら、他の人材と協働してチームとして諸課題の構想・解決に取り組むことが求められます。
２．出願資格（令和 2 年 4 月期の場合）
本プログラムに参画する下記の研究科に所属する大学院学生であること。原則として、
令和 2 年 4 月時点で博士課程前期 2 年の課程の 2 年次に在籍または在籍予定の平成 30 年
10 月入学者および平成 31 年 4 月入学者で、海外の連携大学・部局とのデータ科学に関連する国際共同指導による博士論文研究を行う見通しが立っており、かつ指導教員の強い推薦があり、本プログラムに所属することが相応しいと判断される者。
【本プログラムに参画している研究科】
情報科学研究科、生命科学研究科、経済学研究科、医学系研究科、工学研究科、理学研究科（数学専攻）
３．カリキュラム
Ⅰ（１）

授業科目、単位数及び履修方法
博士前期課程

科目群

データ科学
基盤科目

実践研修
科目

授業科目

単位と履修方法
必修

データ科学I２

データ科学II２

データ科学III２

データ科学スキルアップ
トレーニング
データ科学トレーニング
キャンプI
データ科学トレーニング
キャンプII

選択必修

選択

１
１
１

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備考

国際共同大学院プログラム

短期海外
研修

短期海外研修１
修士研修は、在籍する研究科専攻に応じて、別に指定する工学研究科、

修士研修

修士研修

１０～
１６

生命科学研究科、経済学研究科、医学系研究科、理学研究科各専攻の授業科目を修得する
ことにより読み替えるものとする。

（２）

博士後期課程

科目群

授業科目

プロジェク
ビッグデータチャレンジ
ト実践研修
データ科学先進セミナー
セミナー
I
データ科学先進セミナー
研修
II
海外研修

データ科学特別研修

単位と履修方法
必修
選択必修
選択

備考

２
１
１
３
博士研修は、在籍する研究科専攻に応じて、別に指定する工学研究科、

博士研修

博士研修

１０～
１６

生命科学研究科、経済学研究科、医学系研究科、理学研究科各専攻の授業科目を修得する
ことにより読み替えるものとする。

１

表に定められた授業科目の単位は、申請により在籍する専攻の修了要件単位として認められることがある。

２

博士後期課程から編入したもので、本来、博士前期課程の必修科目であるデータ科
学I, II, IIIが未履修の場合は、この６単位も修得することを修了要件とする。

３

医科学専攻の学生については、博士前期課程が医科学専攻博士課程１年次に、博士後期課程が医科学専攻博士課程２~４年次に、それぞれ対応するものとする。

－131－

国際共同大学院プログラム

Ⅱ

修了要件等
（１）

博士後期課程への進級要件①

データ科学基盤科目から６単位、実践研修科目から２単位修得すること。

②

修士研修の単位を修得すること。

③

本プログラムが実施する博士基礎能力審査（Qualifying Examination１：QE１）に合格すること。

（２）

修了要件

①

プロジェクト実践研修から２単位、セミナー研修から２単位修得すること。

②

海外研修から３単位修得すること。

②

博士研修の単位を修得すること。

③

本プログラムが実施する総合審査（Qualifying Examination２：QE２）に合格すること。

④

必要な研究指導を受けた上、博士論文を提出し学位プログラム推進機構国際共同
大学院プログラム部門が実施する国際共同大学院プログラム学位審査および最終試
験に合格すること。

４．プログラムホームページ
本プログラムの詳細や学生募集などの最新情報については、以下のホームページを参照
してください。
【データ科学国際共同大学院ホームページ】
http://gp-ds.tohoku.ac.jp/－132－

国際共同大学院プログラム

機械科学技術国際共同大学院プログラム(Graduate Program for Integration of Mechanical Systems: GP-Mech)
機械科学技術国際共同大学院プログラムでは，ロボットや航空宇宙機に代表されるシステム・インテグレーションを主眼とする機械科学技術分野を対象とします。本学がこれまで築いてきた実績を基盤として世界の最先端と切磋琢磨する大学院教育を展開し，挑戦的な応用分野において機能を発揮する機械システムを実現することにより，世界規模のイノベーションを牽引できる研究者や技術者を育成輩出します。
１．プログラム概要
機械科学技術はグローバル化する社会の中で，わが国のイノベーションを牽引する重要な柱の一つであります。しかしながら，これまでの日本の研究者・技術者は専門性を深化・緻密化させることは得意としながらも，システムとして技術全体を設計し要素技術を統合するシステム・インテグレーションが不得意であるとされてきました。本プログラムでは，航空宇宙およびロボテ
ィクスを中心とした，本学がこれまで実績を挙げてきた分野をベースとして，世界の最先端と切磋琢磨することによりシステム・インテグレーションを意識させた大学院教育を展開し，世界規模のイノベーションを牽引できる研究者や技術者を育成輩出することをめざします。
２．ディプロマ・ポリシー
本プログラムでは，国際的な教育研究環境を提供することにより，以下の能力を有する人材育成を目的とします。
(1) 機械科学技術に関する知識や専門性に加えて，多様な価値観や文化を理解でき，学術に立脚した確かな経験をもとに，自ら考え決断できる能力(2) ロボットや航空宇宙機に代表される機械システムのインテグレーションにおいて，使用環
境やエンドユーザーのニーズを理解し，現実世界で役に立つシステムを設計開発，創成できる能力(3) 世界の研究者や技術者と連携し，大型プロジェクトの中核として活躍でき，アカデミアやグローバル企業などにおいて，世界規模の技術革新に貢献する能力(4) グローバルな視点を持ち，ベンチャー起業などを通じて新事業を創出し，世の中にイノベーションを生み出す能力
３．応募資格(a) プログラム開始時点で，下記の研究科の博士課程前期 2 年の課程の 1 年次，2 年次，および博士課程後期 3 年の課程の 1 年次在籍予定の者。
工学研究科，情報科学研究科，医工学研究科，環境科学研究科(b) 機械科学技術，特にシステム・インテグレーションに関する分野において，国際共同指導による博士研究を行うことを希望し，指導教員の推薦があり，本プログラムに所属することが相応しいと判断される者。
※本プログラムは博士課程前期 2 年の課程から後期 3 年の課程につながる一貫教育を原則としているので，博士課程後期 3 年の課程への進学を希望しない者は本プログラムに申請することはできない。
４．修了要件本プログラムの修了には，所属研究科の修了要件に加えて，別途定める修了要件を満たす必要－133－

国際共同大学院プログラムがあります。プログラムの各節目において，以下の 3 段階の Qualification Examination (QE) を実施します。それぞれの合格基準は以下の通りとなります。
QE-I：博士課程前期 2 年の課程 1 年次から 2 年次に進級する際の審査・修士論文研究テーマに関する英語でのプレゼンテーション（System Integration Seminar）を実施済みであること。
・プログラム面接試問に合格すること（博士課程後期 3 年の課程進学の意思等を審査）。
QE-II：博士課程前期 2 年の課程の修了審査
・所属研究科の修了要件を満たしていること。
・博士課程前期 2 年の課程における取得単位の過半数が英語開講科目であること。
・国際科目（修士）より 6 単位以上取得していること。
・修士論文審査（各研究科）に合格すること。
・プログラム面接試問に合格すること（博士課程後期 3 年の課程の研究計画等を審査）。
QE-III：博士課程後期 3 年の課程の修了審査
・所属研究科の修了要件を満たしていること。
・博士課程後期 3 年の課程における取得単位の 2/3 以上が英語開講科目であること。
・国際科目（博士）より 4 単位以上取得していること。
・博士論文審査（各研究科）：海外博士研究を対象とし，海外共同研究先の教員を副査に加えた審査会を行い，それに合格すること。
・国際共同大学院プログラム学位審査および最終試験に合格すること。
なお，プログラム学位審査における評価の観点は以下の通りである。
① グローバルな視点を有しているか。
② 海外派遣において何を得たか。
③ ディプロマ・ポリシーに示される内容が身についているか。
また，プログラム最終試験では，以下の点を確認・評価する。
① 本プログラムに関する基礎学力が身についているか。
② 本プログラムが求める研究能力が身についているか。
５．経済的サポート
国内外の優秀な学生を獲得し，主体的に独創的な研究を計画・実践させ，国際的に活躍する博士人材を養成するため，選抜されたプログラム生に対して RA 給与や海外研修経費などの経済的サ
ポートを行う。支給金額については，東北大学国際共同学位取得支援制度に基づき決定する。ただし，RA 給与支給は博士課程前期 2 年の課程の 2 年次以降の者のみとする。他の経済的支援を受けている場合は相談すること。
また，プログラム採択者は学振特別研究員に採択される努力をおこなうこと。
６．プログラムのホームページ
本プログラムで開講する授業科目、単位数及び履修方法や学生募集などの情報については，以下のホームページを参照してください。
http://gp-mech.tohoku.ac.jp/－134－

博士課程教育リーディングプログラム（マルチディメンジョン物質理工学リーダー養成プログラム）

博士課程教育リーディングプログラム

博士課程教育リーディングプログラム「博士課程教育リーディングプログラム」は，優秀な学生を俯瞰力と独創力を備え広く産学官にわたりグローバルに活躍するリーダーへと導くため，国内外の第一級の教員・学生を結集
し，産・学・官の参画を得つつ，専門分野の枠を超えて博士課程前・後期一貫した世界に通用する質の保証された学位プログラムを構築・展開する大学院教育の抜本的改革を支援し，最高学府に相応しい大学院の形成を推進する事業です。
【博士課程教育リーディングプログラム公募
要領（2013）から】マルチディメンジョン物質理工学リーダー養成プログラム
本プログラムが育てる人財目標は，マルチディメンジョン物質デザイン思想を有し，それを実行するだけの広く確かな基礎知識と幅の広い研究経験を有する物質リーダーです。本プログ
ラムで言う「マルチディメンジョン」とは，例えば，機能（発光，触媒，伝導，磁力等），特性（強度，効率，限界値等），プロセス（原料，製法，デバイス化等），環境調和性（低炭素，高リサイクル性等），経済性（コスト，需給バ
ランス等），安全，評価，等に関するマルチプルな軸・次元で物質を幅広く俯瞰的に捉えることを意味します。このような能力を有する人財を養成するために，基礎と応用を担う理学と工学の２つのコア，数学，化学，
物理学の基礎基盤に対して「物質科学」の横串を入れ，更に薬学，環境科学，経済学，哲学等
人文・社会科学を教育要素として配した総合的な教育を行ないます。
１．養成する人財像
広くしっかりした基礎を有する人財は幅広い対応能力を持つことを原則に，物質・材料科学に関する基礎，特に数学，物理，化学，工学，社会学の基礎を修得させた上で，マルチプルな
軸次元で物質を多視角的に捉える能力を養成させる点が本学位プログラムの一番の特徴です。
もう一つの特徴的な取り組みは，様々な場面での産業界との教育連携です。学生の選抜から研究室での共同研究，博士基礎能力審査（Qualifying Examination 1:QE1）や総合審査（Qualifying
Examination 2:QE2）といった場面で企業の研究者あるいはマネージャーを招いて，産業的視点での考察を絶えず意識させます。また，履修生は単なる訪問ではなく，共同研究ベースの３ヶ月程度の企業インターシップを行うことを必修とします。また，プログラム内インターンシッ
プ制度も本プログラムの大きな特徴です。履修生は原則として，所属する研究室とは専攻が異なる他の研究室において，３ヶ月程度の期間で異なる研究課題と取り組み，その課題についてのオーバービューと成果発表を行うことで，幅広い知識，研究能力，俯瞰力，独創性を磨くことができます。異なる研究・開発カルチャーへの理解と経験は，幅広い俯瞰力を有する物質リーダーに不可欠な要素です。さらに，本プログラムに選抜された学生がグローバルに活躍するために，海外インターンシップを課し，海外留学，国際共同研究を充実させます。国際社会で通用する英語コミュニケーション能力を養うため，MD グローバルコミュニケーションスキル研
修（必修）を用意しています。修了生の質を保証する制度として，博士課程前期２年次修了前－135－

博士課程教育リーディングプログラムに最初の博士基礎能力審査（Qualifying Examination 1:QE1）があり，これをパスして博士課
程後期（３年目）に進学できます。博士課程後期１年目以降に博士論文研究課題，およびプロ
グラム内インターンシップ先研究室での研究課題の２テーマに関するオーバービューを行ないます。さらに博士論文審査には，従来の専門審査に加えて，学位プログラム推進機構リーディ
ングプログラム部門によるリーディング学位審査および外国人研究者や企業の審査員も加えた総合審査（Qualifying Examination 2:QE2）を行うことで，幅広い視角と深い知識の両方を有する物質リーダーを養成します。
２．応募資格（令和２年度）
原則として下記に該当する者。
・令和２年４月に表１の研究科・専攻の博士課程前期に在籍または入学予定の者。
表１

マルチディメンジョン物質理工学リーダー養成プログラムに参画している研究科・専攻

文学研究科

総合人間学専攻

理学研究科

物理学専攻、化学専攻、数学専攻、天文学専攻

工学研究科

金属フロンティア工学専攻、知能デバイス材料学専攻、材料シス
テム工学専攻、機械機能創成専攻、電子工学専攻、応用物理学専
攻、応用化学専攻

情報科学研究科

システム情報科学専攻

環境科学研究科

先進社会環境学専攻、先端環境創成学専攻

薬学研究科

分子薬科学専攻

３．経済的支援
本プログラムに選抜された優秀な博士課程学生に対して，博士前期課程の２年次以降，経済的支援を行います。支援期間は当該年度内です。ただし，標準修業年限に限り，毎年審査のうえ更新することができます。なお，支給額は学生の能力に応じて決定します。
４．マルチディメンジョン物質理工学リーダー養成プログラムのカリキュラム（１）学習教育到達目標
本学位プログラムの学習教育到達目標は、下記のように設定されています。
A)

物質・材料科学に関連する高度な基礎基盤知識を修得すること。

B)

物質・材料に関連する高度な専門能力を身につけるとともに、他分野に応用できる幅広く俯瞰的な知識と思考能力を持つこと。

C)

物質・材料科学の複数の特定分野について、最新の科学技術情報および実験・研究手法を修得すること。

D)

物質・材料の産業プロセスや社会での利用形態に関する情報を理解し、それらを利用できる能力を修得すること。

E)

適切な研究課題を自ら開拓し、研究計画を実施する能力を修得すること。

－136－

博士課程教育リーディングプログラム

F)

国際的な舞台で、他者に対して十分な主張、議論、意見交換が出来るコミュニケーショ
ン能力と、研究成果を広く情報発信できる能力を修得すること。

G)

組織の管理、運営方法と倫理についての基礎知識を修得し、他の組織との連携を主体的に進める能力を修得すること。

H)

上記の修得能力を応用し、社会の要請に応え、実践するリーダーシップ能力を修得すること。

（２）基本カリキュラム構造
本プログラムのカリキュラムは、前期課程（修士相当）は 6 つ、後期課程は 5 つの科目群より構成されており、修了要件単位数は前期課程 38 単位、後期課程は 22 単位です。
上述のように、本プログラムでは、育成人財像を具体的に示す学習教育到達目標 A)～H)を明確に示しています。カリキュラムでは、各学習教育到達目標を達成するための科目群が設定されており、全修了生が全ての学習教育到達目標を達成できるように設計されています。
（３）各科目群と修了要件単位数
１、２年次（前期課程：修士相当）○科目群(1)：MD 物質理工学基盤科目
MD 物質理工学概論（必修）、科学者倫理（必修）、MD 物質物理学基礎、MD 物質化学基礎、MD
物質数学基礎等の科目よりなり、専門分野を超えた徹底した基礎教育を行うための基盤科目群から構成されています。
（必修 2 単位を含み 6 単位以上）○科目群(2)：専門および専門基礎科目履修生が所属している専攻におけるコアの専門科目です。各自の本来の専門科目をしっかり学習することが基本ですが、プログラムの趣旨に基づいて、履修科目の選択は指導教員とよく相談して決定することとします。（10 単位以上）○科目群(3)：MD 物質理工学展開科目
主に実践的物質理工学Ⅰ～Ⅹよりなる科目群です。基本原理に基づいて、材料がどのようなプロセス、デバイス化を経て実用化されており、どのような装置、システムと組み合わされているか、物質・材料のライフサイクルに沿って学びます。
（10 単位以上）○科目群(4)：MD 物質理工学応用科目
MD グローバルコミュニケーションスキル研修Ⅰ・Ⅱ等、国際的なリーダー育成にとって重要な科目群です。また、産学連携プラットホームの参画企業より客員教授を招聘し、安全・組織管理法講座Ⅰ、リーダー養成講座Ⅰの講義をご担当頂きます。これらの科目は、リーダーとして企業の１部門を担当する場合に要求される組織の管理と運営に関するノウハウを学ぶために、本プログラムで独自に計画するものです。（必修 4 単位）○科目群(5)：インターンシップ科目Ⅰ
企業インターンシップ、海外インターンシップ、プログラム内インターンシップよりなる科目群です。企業インターンシップは、ペアリング企業の生産現場で研修を行うのが基本であり、博士論文研究と関係した生産現場を経験することが重要な意味を持つと考えています。海外インターンシップでは、プログラムに参画する各専攻が、従来より整備してきた海外ネットワー－137－

博士課程教育リーディングプログラム

クを有効に利活用します。例えば、工学研究科材料系３専攻では、中国・北京科技大学、精華大学、韓国・浦項工科大学、スウェーデン・王立工科大学、米国・ワシントン大学、エール大学等と強い連携関係にあり、学生の派遣には全く問題がありません。プログラム内インターン
シップは、プログラム内で専攻が異なる研究室に３ヶ月以上滞在し、博士論文研究テーマとは異なる研究課題を遂行するものです。インターンシップ科目は、５年間の履修期間中に企業インターンシップ、海外インターンシップ、プログラム内インターンシップの全てを履修しなけ
ればなりません。但し、外国人留学生については、国内の他大学等との共同研究に参画することによって、海外インターンシップに替えることができます。また、前期課程で、少なくともこのうちの１つを履修する必要があります。２単位を越えて履修した単位は、後期課程に進学
後、インターンシップ科目Ⅱに読み替えることができます。（2 単位以上）○科目群(6)：修士研修履修生が所属している専攻で実施する研修科目であり、修士論文を提出し、審査に合格することで修士の学位が授与される点では一般コースと同じですが、本プログラムでは本研修は学
習教育到達目標 A)～H)の全ての要素を含んでおり、加えて各目標能力のインテグレーションの達成度の中間評価科目と位置付けられます。このような本研修の位置付けを履修生、指導教員双方が強く認識してこれに当たることは極めて重要であり、プログラムの入学オリエンテーシ
ョンで周知します。（6 単位）
前期課程 2 年次修了時には、博士基礎能力審査（Qualifying Examination 1：QE1）を実施します。ここでは、これまでの学業成績と単位取得状況、英語能力（TOEFL 等）、プロジェクト研
修報告書の評価により書面審査を行うと共に、課題設定能力と英語コミュニケーション力について面接試問形式で審査します。これに合格した者のみ、本プログラムでの３年次（後期課程）への進学を認めます。
３、４、５年次（後期課程：博士相当）○科目群(7)：MD 物質理工学発展科目
実践的物質理工学特論Ⅰ～Ⅳよりなる科目群であり、実用材料、デバイス製造時の評価、解析手法等の原理と実践について深く詳細に学習します。（4 単位以上）○科目群(8)：MD 物質理工学実践科目
産学連携セミナー・演習等よりなる科目群であり、博士論文研究テーマに関連した周辺技術の基本原理とプロセスについて学ぶものです。
（2 単位以上）○科目群(9)：インターンシップ科目Ⅱ
前期課程におけるインターンシップ科目Ⅰの上級版科目です。５年間の間にはプログラム内
インターンシップ、企業インターンシップ、海外インターンシップのいずれをも経験することを原則とします。（6 単位）○科目群(10)：オーバービュー
履修生が所属している専攻で実施する博士論文研究テーマおよびプログラム内インターンシ
ップ先の研究室で実施する研究テーマについて、既存先行研究に関する文献を収録、分類整理、解明されている点と今後の課題の抽出を行うものであり、ペアリング企業の担当者、プログラ－138－

博士課程教育リーディングプログラム

ム内インターンシップ先研究室の担当教員（サブ指導教員）を交えて審査します。取り纏めた
オーバービューレポートは、出来る限り当該ジャンルの国際学術誌に投稿することを奨励します。（必修 2 単位）○科目群(11)：博士研修履修生が所属している専攻で実施する研修科目であり、博士論文を提出し、審査に合格することで博士の学位が授与される点では一般コースと同じですが、単純な博士研修科目ではありません。すなわち、科目群(6)の場合と同様、各目標能力のインテグレーションの達成度を評価する科目でもあります。このような本研修の位置付けを履修生、指導教員双方が強く認識してこれに当たることは極めて重要であり、プログラムの入学オリエンテーションで周知します。
（必修 8 単位）
博士論文審査には、従来の専門審査に加えて、マルチディメンジョン物質理工学教育研究センターが中心となり、総合審査（Qualifying Examination 2: QE2）を行います。総合審査では産学連携プラットホーム参画企業の特任教授や外国人研究者、企業の審査員も含めます。専門
審査と総合審査の両方の審査に合格することで、最終的な本プログラムの修了を認めます。
（４）学位授与
本プログラムは、学位として所属する研究科の「博士」を授与します。審査基準は、学術面において確かな実績を持つ各研究科の審査基準を基本とします。また、本プログラムは、
これまでの大学院教育と大きく異なり、ひとつの分野の深い知見と経験を持ちつつ、物質科
学に関する俯瞰的・総合的知識を教育するものであることから、全学組織である東北大学学位プログラム推進機構リーディングプログラム部門内に設置された学位審査委員会において審査を行い、合格した学生については学位記に「博士課程教育リーディングプログラム（マルチディメンジョン物質理工学リーダー養成プログラム）修了」を付記し、修了生の幅広い知識能力を保証します。

５．プログラムホームページ
本プログラムの詳細や学生募集などの最新情報については以下のホームページを参照してください。
http://www.m-dimension.tohoku.ac.jp/－139－産学共創大学院プログラム（未来型医療創造卓越大学院プログラム）（人工知能エレクトロニクス卓越大学院プログラム）（変動地球共生学卓越大学院プログラム）

産学共創大学院プログラム

産学共創大学院プログラム「産学共創大学院プログラム」は，新たな知の創造と活用を主導し，次代を牽引する価値を創造するとともに，社会的課題の解決に挑戦して社会にイノベーションをもたらすことのできる博士人材（高度な「知のプロフェッショナル」）を育成することを目的とする事業であり，国内外の企業及び研究機関との共創による教育プログラムが展開されます。

未来型医療創造卓越大学院プログラム
１．プログラム概要
未来型医療創造卓越大学院プログラムは，データ（Data）と技術（Technology）を駆使して未来の社会（Society）の課題解決に寄与する人材を育成します。文理共学，産官学連携，国際展開の環境で，世界に先んじて超高齢社会となりつつある東北地方から次世代の技術や医療を開発し，未来型医療を創造・実践するリーダーの輩出を目標とします。
宮城県地域の現在の人口構成は，15 年後の日本，さらに 30 年後の中国と一致すると予想されています。すなわち，東北の今は世界の未来です。この未来のモデルとなる超高齢地域におけるリアルなデータを活用し，技術の実践，未来社会の創造に挑戦します。
東北大学の総力，宮城県・仙台市など連携自治体，連携医療機関，連携企業，国際連携機関の協力，そして多様な学生と世界の超一流講師陣の融合によりこのプログラムは実施されます。
未来型医療創造卓越大学院プログラムには，以下の 3 つのコースを設置します。
1

Data Science コース：データに基づいた未来社会の福祉・医療の高度化。高齢者の慢性疾患に対する先鋭的な予防・診断・治療法の開発など
2

Technology コース：医療と福祉のイノベーションをめざした，新しい技術の開発と実用化。

全人的に日常の生活から介護までをサポートするツールの開発など
3

Society コース：実践に根ざした，医療・保健・介護の政策の立案および実施。高齢者の医療・福祉の充実を社会の成長と調和させる社会システムの構築など
それぞれのコースは独立したものではなく，選抜された各コースの学生と優れた講師が融合して実践的な教育を行います。QE0 で選抜されたプログラム候補生は，バックキャスト研修を含めた半年間のプログラム履修後，QE1 での選抜を経てプログラム正規生となり，各コースに所属します。定員は各年度 15 名程度で，各研究科の博士課程教育に加えてこのプログラムを修了すると，学位記にこの卓越大学院プログラムを修了したことが明記されます。
２．育成する人材像
１．領域にとらわれず，医学・医療の知識と技術を社会のニーズを結びつける能力をもつ。
２．集学的・多角的な視点で研究を行い，未来のライフサイエンスを開拓する行動力がある。
３．他者への興味と理解がある豊かな人間性と，国際的リーダーシップを実践できる。
３．出願資格（2020 年 4 月期）
本プログラムに出願できる者は，このプログラムの趣旨を十分に理解し，博士課程の学位取得への意欲があり，下記の研究科・専攻の修士課程の１年次，または博士課程前期２年の課程－141－産学共創大学院プログラムの１年次，または医・歯・薬の履修課程の１年次に入学する者とします。2019 年 10 月入学者も若干名募集します。
詳しい資格は，「プログラム候補生選抜試験（Qualifying Exam 0: QE0）学生募集要項」で確認してください。
【未来型医療創造卓越大学院プログラムに参画する研究科（専攻）】文学研究科（日本学専攻，広域文化学専攻，総合人間学専攻）
教育学研究科（総合教育科学専攻）
経済学研究科（経済経営学専攻）
医学系研究科（医科学専攻・障害科学専攻・保健学専攻・公衆衛生学専攻）
歯学研究科（歯科学専攻）
薬学研究科（分子薬科学専攻・生命薬科学専攻・医療薬学専攻）
情報科学研究科（情報基礎科学専攻・人間社会情報科学専攻・応用情報科学専攻）
生命科学研究科（脳生命統御科学専攻・生態発生適応科学専攻・分子化学生物学専攻）
医工学研究科（医工学専攻）【本プログラムに参画する本学の研究所等】
東北大学病院，東北メディカル・メガバンク機構，加齢医学研究所など

４．未来型医療創造卓越大学院プログラム指定授業科目一覧
１．授業科目，単位数及び履修方法
表１

修士課程および博士前期課程

科目群
共
DTS 共通通基礎科目 科
目

表２

必修

授業科目

備

(単位)

考

FM DTS 融合セミナー

1

プログラムが指定するセミナーを受講

FM リーダーシップ A

1プログラムが指定するセミナーを受講

FM アントレプレナーA

1プログラムが指定するセミナーを受講

FM 医療概論

2

FM English basic

1

FM 文理融合科目 A

2

FM バックキャスト研修―

他コースの科目を含め一覧より選択履修博士後期課程および医学・歯学・薬学履修課程（進学者）

科目群

DTS 共通

必修

授業科目

(単位)

備

考

共 FM DTS 融合セミナーadvance1プログラムが指定するセミナーを受講

通 FM リーダーシップ B

1プログラムが指定するセミナーを受講

2プログラムが指定するセミナーを受講

専門科目 科 FM アントレプレナーB
目 FM English advance2

FM 文理融合科目 B

2

FM ビルドアップ研修

―

－142－

他コースの科目を含め一覧より選択履修産学共創大学院プログラム

表３

医学・歯学・薬学履修課程（修士課程または博士前期課程を経ない者）

科目群
DTS 共通必修

授業科目
FM 医療概論

考2

基礎科目 FM English basic
DTS 共通備(単位)1

共 FM DTS 融合セミナーadvance1プログラムが指定するセミナーを受講

通 FM リーダーシップ B

1プログラムが指定するセミナーを受講

2プログラムが指定するセミナーを受講

専門科目 科 FM アントレプレナーB
目 FM English advance2

FM 文理融合科目 B

2FM バックキャスト研修―

FM ビルドアップ研修―

他コースの科目を含め一覧より選択履修

２．進級及び修了要件（１）修士課程または博士前期課程から，博士後期課程または医・歯・薬学履修課程への進級
要件は，下記①から⑤を全て満たすものとする。
① 本プログラムが実施する資格審査試験（Qualifying Exam１：QE１）に合格していること。
② 在籍する研究科専攻の修了要件を満たしていること。
③ DTS 共通基礎科目の必修科目 6 単位を修得していること。
④ 「FM 文理融合科目 A」について，他コースの科目を含め，２単位以上修得していること。
⑤ 「FM バックキャスト研修」に参加し，所定の研修プログラムを終了していること。
（２）本プログラムの修了要件は，下記①から⑥を全て満たすものとする。
① 在籍する研究科専攻の修了要件を満たしていること。
② DTS 共通専門科目の必修科目である６単位を修得していること。なお，医・歯・薬学履修課
程からプログラム科目の履修を開始した者は，合わせて DTS 共通基礎科目から「FM 医療概論」
及び「FM English basic」の単位を修得していること。
③ 「FM 文理融合科目 B」について，他コースの科目を含め，２単位以上修得していること。
④ 「FM ビルドアップ研修」に参加し，所定の研修プログラムを終了していること。なお，医･歯・薬学履修課程からプログラム科目の履修を開始した者は，合わせて「FM バックキャスト研修」に参加し，所定の研修プログラムを終了していること。
⑤ 本プログラムが実施する総合審査（Qualifying Exam２：QE２）に合格すること。
⑥ 必要な研究指導を受けたうえ，博士論文を提出し，学位プログラム推進機構産学共創大学院プログラム部門が実施する産学共創大学院プログラム学位審査及び最終試験に合格すること。

◎東北大学未来型医療創造卓越大学院プログラムホームページ
http://www.fmhc.tohoku.ac.jp/
プログラムの詳細及び最新の情報は，随時ホームページに掲載中です。

－143－

産学共創大学院プログラム

人工知能エレクトロニクス卓越大学院プログラム
本プログラムは，人工知能ハードウェア，人工知能ソフトウェア，人工知能アーキテクチャを網羅する『人工知能エレクトロニクス(AIE)』という新分野において，世界最高水準の研究力と教育力を結集した 5 年間一貫の博士課程学位プログラムです。東北大学の 6 つの大学院研究科（工学研究科，情報科学研究科，医工学研究科，理学研究科，文学研究科，経済学研究科），
4 つの研究所とセンター，14 社のアドバンスト教育パートナー企業と 100 社を超えるベーシッ
ク教育パートナー企業と共同で実施します。
１．養成する人物像
本卓越大学院プログラムでは，産学連携・社会連携を意識して「社会課題の解決」と「新たな価値の創出」を実現する『実践力』と，Society 5.0 における現実空間とサイバー空間およびそれらを繋ぐあらゆる空間を見通せる『俯瞰力』を習得することで，異分野技術を巻き込み「継続的イノベーション」を起こすことができる卓越した博士人材を育成することを目的としています。Society 5.0 の実現にあたっては，ソフトウェア層単独でなく，良質なデータ創生の基盤となるハードウェア層との融合を図る必要があります。本卓越大学院プログラムでは，『人工知能エレクトロニクス』ともいうべき，現実空間からサイバー空間に渡って重要な基盤技術である「人工知能スピンデバイス（ハードウェア層）」と「人工知能データ科学（ソフトウ
ェア層）」，さらにハードウェア・ソフトウェアを考慮した革新技術である「人工知能プロセッ
サ（アーキテクチャ層）」のあらゆる空間・技術層を見通せる『俯瞰力』を持ち，異分野技術を巻き込み「継続的イノベーション」を起こすことができる卓越した博士人材を育成します。
一方，産学連携・社会連携を意識した人材育成面から見ると，民間企業の研究者も含めた多様なメンバーの協働の中で，社会課題解決力や価値創造力，そして『実践力』を有したプロジェクトリーダーや次世代を担う若い研究者の育成が重要です。さらに，アドミニストレータのような研究開発をマネジメント面から支援する専門職の育成も必要不可欠です。卓越大学院プ
ログラムでは，多彩な人材が関わる環境の中で，オープンイノベーションの核として「人のハブ」「情報のハブ」の機能や能力を有した将来のリーダーを意識した卓越した博士人材の育成を行います。
２．応募資格
令和２年４月１日時点で下表の研究科・専攻の博士後期課程１年に在籍している者，および
令和２年４月１日時点で下表の研究科・専攻の前期課程１年に在籍しており下表の研究科・専攻の博士後期課程に進学予定の者。
表１

人工知能エレクトロニクス卓越大学院プログラムに参画している研究科・専攻
文学研究科
日本学専攻、広域文化学専攻、総合人間学専攻
経済学研究科
経済経営学専攻
理学研究科
物理学専攻、数学専攻
電気エネルギーシステム専攻、通信工学専攻、電子工学専攻、工学研究科
応用物理学専攻、技術社会システム専攻
情報科学研究科
情報基礎科学専攻、システム情報科学専攻、応用情報科学専攻
医工学研究科
医工学専攻

３．経済的サポート
本プログラムに選抜された優秀な大学院生への経済的サポートを行います。支給金額等は別
途決定します。

－144－

産学共創大学院プログラム

４．人工知能エレクトロニクス卓越大学院プログラムのカリキュラム(1) 基本カリキュラム構造
本プログラムのカリキュラムは，ベーシック課程，アドバンスト課程，プロフェッショナ
ル課程より構成されています。さらに各課程の中に，幅広い分野の研究者による学際融合教
育科目と民間企業の研究者との協働による産学連携教育科目が含まれ，受講者が価値創造力と実践力を兼ね備えた能力を修得できるように設計されています。
(2) 各課程における科目群
ベーシック課程（１，２年次）
学際融合教育科目としてのハードウェア・ソフトウェア・アーキテクチャの分野を理解するための「AIE 学際基礎科目群」（選択必修４単位）と，産学連携教育として社会連携を意識した「マネジメント科目群」（必修２単位，選択必修４単位）および，PBL 入門科目群（必修２単位）からなります。PBL 入門科目群は，本卓越大学院プログラムの特徴である課題解
決スキルの向上のための Project-Based Learning の導入科目となっています。
アドバンスト課程（１～４年次）
産学連携教育科目としての「研究開発実践科目群」（選択必修４単位）では，先端の研究開発で活用できる実践的でありつつも基盤的なスキルを習得します。さらに，PBL 基盤科目群（選択必修４単位）では，多方面の課題解決力を習得します。また，学際融合教育としての「AIE 学際発展科目群」（選択必修２単位）では，高度な先端の専門分野を幅広く学び，しっかりとした知識と能力を習得することにより「俯瞰力」を養います。
プロフェッショナル課程（３～５年次）
学際融合教育としての「AIE 学際グローバル科目群」（選択必修２単位）と産学連携教育としての「インターンシップ科目群」（必修３単位）よりなり，国際舞台で中核となってグローバルに活躍するための卓越した能力の修得を目指します。
「AIE 学際グローバル科目群」では，本学国際共同大学院で開講している英語科目を履修することでグローバルな知識を習得します。
「インターンシップ科目群」では，PBL 科目群の履修を経て，さらなる発展を目指した半
年間のインターンシップを行うことにより，産学連携・社会連携を意識した「実践力」の習熟を目指します。
(3) 進級および修了要件
２年次への進級要件① AIE ソフトウェア開発入門２単位を修得すること。
② AIE 卓越リーダーセミナー I または II のいずれかを修得すること。
③ 本プログラムが実施する博士論文研究基礎力審査（Qualifying Examination 1 (QE1）)に合格すること。
４年次への進級要件① PBL 基盤科目群から 4 単位以上修得すること。
② AIE 卓越リーダーセミナーI および II を修得すること。
③ 研究開発実践科目群から４単位以上修得すること。
④ ２年次までに修士研修の単位を修得すること。
⑤ 本プログラムが実施する中間審査（QE2) に合格すること。

－145－

産学共創大学院プログラム

修了要件① AIE 学際基礎科目群から４単位以上修得すること。
② マネジメント科目群から，AIE 卓越リーダーセミナーI, II 計２単位を含め，計６単位以上を修得すること。
③ AIE 学際発展科目群から２単位以上修得すること。
④ AIE 学際グローバル科目群から２単位以上修得すること。
⑤ インターンシップ科目群から３単位以上修得すること。
⑥ 博士研修の単位を修得すること。
⑦ 必要な研究指導を受けた上，博士論文を提出し学位プログラム推進機構産学共創大学院プログラム部門が実施する産学共創大学院プログラム学位審査および最終試験（QE3）に合格すること。
表２

AIEプログラムのカリキュラムと履修条件

AIEデバイス基礎 I

単位と履修方法
選択 自由
必修
必修 選択
2

AIEデバイス基礎 II

2

AIE物性基礎 I

2

左記授業科目のAIE物性基礎 II

2

うちから４単位

AIE物理基礎 I

2以上選択履修す

AIE物理基礎 II

2ること

AIE学際基礎AIE医療バイオ基礎 I

2

科目群

AIE医療バイオ基礎 II

2ベ

AIE情報科学基礎 I

2―

AIE情報科学基礎 II

2シ

AIE数理基礎 I

2ッ

AIE数理基礎 II

2

ク

AIE情報価値基礎 I

2

課

AIE情報価値基礎 II

2

程AIEイノベーション論2

AIEプロジェクトデザイン

2

左記授業科目のマネジメントAIEコミュニケーション論

2

うちから

科目群

AIE英語実践2

必修４単位を

区分

授業科目名

AIE卓越リーダーセミナーⅠ

1含め，８単位以AIE卓越リーダーセミナーⅡ

1

上履修すること

PBL入門科目群 AIEソフトウェア開発入門

研究開発実践

備考

2

AIEスピン工学

2

AIE材料物性計測

2

AIE半導体プロセス

2

左記授業科目のAIEエネルギーシステム

2

うちから４単位－146－

産学共創大学院プログラム

AIEバイオセンシング

2以上選択履修す

AIE情報通信・セキュリティ

2

ること

AIE確率・統計処理

2

AIEビッグデータ処理

2

ア

AIE研究開発実践特別講義

2

ド

スピントロニクスデバイスPBL－I

2

バ

高性能ハードディスク開発PBL－I

2

ン

人工知能を活用した機器設計PBL－I

2

左記授業科目のス

ファクトリー・オートメーションPBL－I

2

うちから４単位2以上選択履修す
ること

科目群

ト

PBL基盤科目群 次世代電動車技術PBL－I課

メディカルシステムPBL－I

2

程高性能AIモデル開発PBL－I

2

数理モデリングPBL－I

2

ビッグデータ解析PBL－I

2

AIセキュリティ PBL－I

2

スピントロニクスデバイスPBL－II

2

高性能ハードディスク開発PBL－II

2

人工知能を活用した機器設計PBL－II

2

ファクトリー・オートメーションPBL－II

2

PBL選択科目群 次世代電動車技術PBL－II

2

メディカルシステムPBL－II

2

高性能AIモデル開発PBL－II

2

数理モデリングPBL－II

2

ビッグデータ解析PBL－II

2

AIセキュリティ PBL－II

2

修士研修

修士研

修士研修は、在修に合籍する研究科専

格する

攻に応じて，別ことに指定する文学研究科，経済学研究科，理学研
究科，工学研究科，情報科学研
究科，医工学研
究科各専攻の授業科目を修得することにより読
み替えるものとする－147－

産学共創大学院プログラム

AIEデバイス特論

2

AIE物性特論2

左記授業科目のAIE学際発展AIE物理特論

2

うちから２単位

科目群

AIE医療バイオ特論

2以上選択履修す

AIE情報科学特論

2ること

AIE数理特論2

AIE情報価値特論

2

AIEスピントロニクス応用2

左記授業科目のAIEデータ科学先進セミナー

2

うちから２単位

AIE表象・共感・資本実践科目

2以上選択履修す

AIEビッグデータ解析応用

2

ること

AIE学際
グローバル
プ

科目群

ロ

インターン

フ

シップ科目群ェ

AIEインターンシップ＊
博士研修

3
博士研

博士研修は、在ッ修に合籍する研究科専

シ

格する

攻に応じて，別ョことに指定する文学ナ

研究科，経済学ル

研究科，理学研課

究科，工学研究程科，情報科学研
究科，医工学研
究科各専攻の授業科目を修得することにより読
み替えるものとする。

※この表は令和２年３月時点の情報であり，今後変更があり得ますので，プログラムの Web サイト（下記）等で最新情報を確認してください。
http://www.aie.tohoku.ac.jp/
１ 表２に定められた授業科目の単位は，申請により在籍する専攻の修了要件単位として認められることがある。
＊AIE インターンシップについては，海外企業インターンシップ，海外共同研究インターンシップ，
長期企業インターンシップ，企業共同研究インターンシップ，プログラム内インターンシップのうちから，計 6 ヶ月以上参画すること。単独のインターンシップでも，複数以上のインターンシ
ップを組み合わせてもよい。
２ 博士後期課程からの編入生の履修要件について，３年次より編入した学生が修得しなければならない
ベーシック区分の科目は，以下の科目を含む計４単位とする。
① AIE 卓越リーダーセミナー I, II② AIE ソフトウェア開発入門－148－

産学共創大学院プログラム

変動地球共生学 (SyDE) 卓越大学院プログラム
本プログラムは、変動帯における地球科学的諸現象を背景とした災害発生メカニズムの解明と予測技術の向上を推進するとともに、社会と人間を理解し、多様なリスクに事前対応できる
実践力を身につけた「知のプロフェッショナル」を輩出することを目的とした博士課程前・後期一貫の学位プログラムです。地球の全体像を俯瞰し、未来像を描くことができる卓越した専
門力を核として、その成果を社会に還元するために必要な実践力を身につけ、リスクに事前対応できる博士人材の育成を目的としています。東北大学の７研究科（理学研究科、工学研究科、情報科学研究科、環境科学研究科、医学系研究科、文学研究科、経済学研究科）、民間企業・団体や研究機関・国際機関と協働で実施します。
１．養成する人物像
本プログラムでは、自然災害への対応に留まらず、幅広い分野において、安全・安心で持続可能な社会を創出するため、それぞれの専門力をさらに強化して知の最前線を開拓しつつ、人間を理解し、研究成果を社会に還元することのできる博士人材を育成します。博士研究における先端的専門力を核として、専門知と現場ニーズのシームレスな接合を目指します。実践型文理融合教育により、多様な課題解決のための俯瞰力・コミュニケ―ション能力・実践力・倫理
観・国際性・探求力・リーダーシップなどの多角的能力を身につけた人材（「スノークリスタル型人材」）を育成します。本プログラムを修了した後は、プロジェクトリーダーや次世代を牽引する研究者として産官学業界において活躍することができる人材を育成します。

図 1. 地球の全体像を俯瞰し未来像を描く卓越した専門力＋多角的な６つの能力の獲得（Snow Crystal 型人材）

２．応募資格本プログラムに出願できるのは、本プログラムの趣旨を十分に理解し、博士学位取得に向けて意欲のある者で、受入れ予定教員または所属予定の研究科・専攻等の長から強い推薦があり、
令和２年４月１日時点で下記のいずれかに該当する者です。
1－149－

産学共創大学院プログラム（1）表１の研究科・専攻の博士課程前期２年の課程の１年次に入学する者※（令和元年秋入学で博士課程前期２年の課程の１年次に在籍している者を含む）（2）表１の研究科・専攻の博士課程前期２年の課程の２年次に在籍する者（平成３０年秋入学で博士課程前期２年の課程の２年次に在籍している者を含む）（3）表１の研究科・専攻の博士課程後期３年の課程の１年次に進学又は編入学する者※※研究科大学院入試の合否が本プログラムの出願締切後に発表される者も出願は可能です。
ただし、研究科の大学院入試に不合格の場合は、出願資格を失います。
表１. 変動地球共生学卓越大学院プログラムに参画している研究科・専攻
研究科

専攻

理学研究科

地学専攻、地球物理学専攻

工学研究科

量子エネルギー工学専攻、化学工学専攻、土木工学専攻、
都市・建築学専攻、技術社会システム専攻

情報科学研究科

人間社会情報科学専攻、応用情報科学専攻

環境科学研究科

先端環境創成学専攻

医学系研究科

医科学専攻

文学研究科

日本学専攻、広域文化学専攻、総合人間学専攻

経済学研究科

経済経営学専攻【出願資格のある学生の所属専攻以外に、本プログラムに教員が参画する本学の研究所等】
災害科学国際研究所、地震・噴火予知研究観測センター、東北アジア研究センター、法学研究科（公共法政策専攻）、高度教養教育・学生支援機構、国際連携推進機構
３．経済的サポート
本プログラムに採択された優秀な大学院学生には、経済的サポートを行います。支給金額は別途決定します。
４．変動地球共生学卓越大学院プログラムのカリキュラム(1) 基本カリキュラム構造
本プログラムのカリキュラムは、SyDE 前期課程（1・2 年次）、SyDE 後期課程（3・4・5 年次、＊）より構成されています。さらに各課程の中に、幅広い分野の研究者や民間企業の研究者との協働による教育科目が含まれ、受講者が将来において中核となってグローバルに活躍するための卓越した実践力を修得できるように設計されています。
(*) ただし、前期課程への入学を経ずに医学系研究科の医学履修課程へ入学する者については、
５年間のプログラムの内容を、医学履修課程の標準修業年限（４年）で修了することとします。

2
－150－

産学共創大学院プログラム(2) 各課程における科目群
SyDE 前期課程（1・2 年次）
基幹科目群・「世界リスクマネジメント学」では、世界トップレベルの大学の研究者や国内業界トップ・国際的企業が防災学とリスク管理に関する講義を行い、国際連携・社会学的な視座の獲得を目的とします。講義内容は「リスク教育仙台モデル」としてビデオ教材を作成して世界に発信します。
学際融合科目群
・変動する地球環境とリスク管理の分野を総合的に理解するための授業科目です。幅広い知識と広い視野を獲得するための文理融合型の専門複合科目となっています。
研修科目群・「I-ラボ 研修」は、参画専攻・連携企業・団体との共同により研修ラボ (Integrated-science
Laboratory)を構成し、産学連携を意識した課題解決型研修（Project-Based Learning; PBL）
を実施するものです。本卓越大学院プログラムの特徴である問題設定力と課題解決スキルの向上のための研修科目となっています。複数の研究科・専攻の学生がグループを組んで課題に取り組むことが望ましいです。
・「国際知育成研修」は、英語によるコミュニケーション能力、プレゼンテーション能力の獲得と目的とした研修です。国際会議や英語を使用言語とした研究集会への参加を研修として認めます。
SyDE 後期課程（3・4・5 年次）
研修科目群
・「産官学協働研修」では、参画専攻・連携企業・団体との共同による研修ラボにおいて課題解決型研修を行います。先端の研究開発で活用できる問題設定能力と実践力、課題解決力を習得します。
・「自主企画研修」では、自主的に課題を設定して取り組みます。必要に応じて、国内外企業・団体・研究機関へのインターンシップをこの研修として認めます。研究の筋道を自ら設定して実践する経験を通して、チームを率いるリーダーシップを強化し、アイディアを形にする
創造力を鍛えます。
・「海外研修」研究の展開状況に応じて海外研修を行うことにより、専門研究の発展とグローバ
ルな人的ネットワークの形成を目指します。単独の研修でも、複数の研修を組み合わせてもよいです。
・「高度技術経営塾」は、講義や学際的グループワークを通して、博士としての今後の人生を自律的で充実したものとするために必要なコミュニケーション力や、組織・プロジェクトのマ
ネージメント力を強化し、リーダーとしての自覚の形成を促進するものです。
(3) 進級および修了要件
本プログラムの進級と修了には、所属研究科・専攻における所定の単位取得と並行して以下
3－151－産学共創大学院プログラムの要件を満たさなければならない。
【２年次への進級要件】
1. 世界リスクマネジメント学 2 単位を修得すること。
2. 本プログラムが実施する博士論文研究基礎力審査(Qualifying Examination 1; QE1)に合格すること。
【３年次への進級要件】
1. I-ラボ研修 I および II を修得すること。
2. 学融合科目群から 4 単位以上を修得すること。
3. 国際知育成研修 I を修得すること。
4. 修士研修の単位を修得すること。
【４年次への進級要件】
1. 後期課程の研修科目群から、1 単位以上を修得すること。
2. 本プログラムが実施する中間審査(Qualifying Examination 2;QE2)に合格すること。
【本プログラムの修了要件】
1. 上記の２・３・４年次への進級条件を全て満たすこと。
2. 後期課程の研修科目群から、産官学協働研修および自主企画研修を含め 4 単位以上を修得すること。
3. 博士研修の単位を修得すること。
4. 必要な研究指導を受けた上、博士論文を提出し、学位プログラム推進機構産学共創大学院プ
ログラム部門が実施する産学共創大学院プログラム学位審査および最終試験(Qualifying
Examination 3;QE3)に合格すること。
表２. SyDE 前期課程（1・2 年次）の科目単位と履修方法
区分
基幹科目

授業科目名（開講する専攻）

必修

世界リスクマネジメント学

選択
必修

自由
選択

備考

2

Geography

2

Rock and Mineral Science II

2

その他 SyDE 教務委員

Rock and Mineral Science III

2

会の認めたもののう

学融合科目 Origin of the Earth and Life II2

ちから 4 単位以上選群(*)

Field Science I

1

択履修すること。

Field Science II

1Advanced Solid Earth Physics II

2Advanced Physical Oceanography

2

4
－152－

左記授業科目または、所属専攻以外の科目から履修すること。

産学共創大学院プログラム

生態工学

2

環境微生物工学

2

都市景観論

2

耐震設計論

2

維持管理工学2

水循環システム論

2

防災システム論2

リスク管理学特論2

リスク評価・管理学論

2

科学技術コミュニケーション論2

安全マネジメント論

2

計量システム分析

2

経済物理学

2

社会経済ネットワーク分析

2

都市経済学

2

空間経済学

2

ゲーム理論

2

応用経済数学2

プロジェクト評価論2

計量行動分析

2

国際資源エネルギー戦略論

2

環境とエネルギーの安全保障問題

2

ヒューマンセキュリティとグロー

2

バルヘルス
巨大災害に対する健康と社会のレ

2

ジリエンス

研修科目群

行動科学各論2

都市環境政策論演習

4

防災法

2

I-ラボ研修 I

1

I-ラボ研修 II

1

国際知育成研修 I

2

国際知育成研修 II

専門科目

2

修士研修

修士研

修士研修は、在籍する

修に合研究科専攻に応じて、格する別に指定する理学研

こと

究科、工学研究科、情

5
－153－

産学共創大学院プログラム

報科学研究科、環境科
学研究科、医学系研究科、文学研究科、経済学研究科各専攻の授業科目を修得することにより読み替えるものとする。
1. 表に定められた授業科目の単位は、申請により在籍する専攻の修了要件単位として認められることがある。
(*) 科目によっては隔年で開講のものがある。
表３. SyDE 後期課程（3・4・5 年次）の科目単位と履修方法
区分

研修科目群

授業科目名

必修

産官学協働研修1

自主企画研修

1

海外研修

選択
必修

備考

自由
選択

2

左記授業科目のうちから 2 単位以上選択履

高度技術経営塾

2

修すること。
博士研修は、在籍する研究科専攻に応じて、別に指定する理学研

博士研
専門科目

修に合

博士研修

格する
こと

究科、工学研究科、情報科学研究科、環境科
学研究科、医学系研究科、文学研究科、経済学研究科各専攻の授業科目を修得することにより読み替えるものとする。

1. 表に定められた授業科目の単位は、申請により在籍する専攻の修了要件単位として認められることがある。
※ 表２及び表３は令和２年３月時点の情報であり、今後変更があり得ますので、SyDE 卓越大学院プログラムの ウェブサイト(下記)等で最新情報を確認してください。
SyDE 卓越大学院プログラム： https://www.syde.tohoku.ac.jp/※ 学融合科目群の授業科目の教室、曜日・時間については開講している各研究科のウェブサイ
トを参照してください。
6－154－

原子炉廃止措置工学プログラム（工学研究科，情報科学研究科）

原子炉廃止措置工学プログラム

原子炉廃止措置工学プログラム
工学研究科，情報科学研究科
原子炉廃止措置工学プログラム（以下、本プログラムとする。）は、国家課題対応型研究開発推進事業「廃止措置研究・人材育成等強化プログラム（旧 廃止措置等基盤研究・人材育成プログラム）」（文部科学省）に採択された本学による「廃止措置のための格納容器・建屋等信頼性維持と廃棄物処理・処分に関する基盤研究および中核人材育成プログラム」の一環として整備された教育プログラムです。
本プログラムは、東京電力福島第一原子力発電所の安全な廃止措置をリードできる中核人材の育成を図ることを目的としています。前期課程においては、廃止措置に関するコア領域の知識を修得すると共に、廃止措置に係わる広範な工学分野の知識を得ることとします。さらに、基盤研究への主体的参画、廃止措置を担う企業等における R&D インターンシップ等を通じて、中核人材に求められる専門力を涵養します。後期課程においては、専門性をより深めるとともにリーダーとしての素養を高めます。本プログラム修了者には、修了証を授与します。

修了要件
各研究科の規程による。
修了するために必要な単位は、所属する専攻で定められている修了要件に従って修得しなければならない。
本プログラム修了のためには、所属研究科・専攻における所定の講義及び研修の単位修得と並行して、以下に示す本プログラムの科目を履修し合格する必要がある。
[前期課程]（１）廃止措置工学基幹科目から必修 2 単位を含む 8 単位以上修得すること。
（２）廃止措置 R&D インターンシップ研修 1 単位以上を修得すること。
[後期課程]（１）廃止措置工学基幹科目から 4 単位以上修得すること。

－155－東北大学学際高等研究教育院について東北大学学際高等研究教育院
東北大学学際高等研究教育院

学際高等研究教育院の若手研究者養成の支援を希望する
博士課程前期２年の課程の１年次学生の皆さんへ

学際高等研究教育院（以下「研究教育院」という。）とは、既存の研究科や学術領域にとらわれず、新しいタイプの異分野融合による新領域の学際的研究を創造して、将来のアカデミアを担う世界的な研究者を目指そうとする若手研究者を養成するための支援組織です。
研究教育院の審査に合格した大学院学生は、情報科学研究科に在籍したまま、「研究教育院生」と呼ばれます。
修士研究教育院生になるには、研究教育院指定授業科目（以下「指定授業科目」という。）から前期の 1 年次に 6 単位以上（ただし、他専攻又は他研究科等の指定授業科目を 4 単位以上）を履修した上で、本研究科に申請し、その推薦に基づき研究教育院の審査を受け、合格しなければなりません。
具体的には、前期 1 年次の 3 月までに指定授業科目を 6 単位以上修得し、指導教員の意見書を添え本研究科の教務係に申請します。研究科内で審査のうえで研究科の推薦書や成績表を添えて研究教育院へ推薦します。研究教育院では申請書を基に審査をして合格すれば前期課程 2 年次に修士研究教育院生として、奨学金、論文投稿費用や学会参加費用等の経済的支援や研究環境支援を受けるとともに、学際科学フロンティア研究所等の若手研究者などとの研究会やセミナーを通して、融合研究の視点の醸成や他分野研究者とのネットワーク形成などが可能となります。
また、修士研究教育院生であったものや修士研究教育院生以外で特に成績優秀な博士後期課程
1 年次生（医学、歯学、薬学履修課程は２年次生）から選抜される「博士研究教育院生」は、3 年間にわたり上記の支援のほか、その研究に見合った研究費の支援を受け、国際学会や海外での研究費用の助成なども受けることができます。

学際高等研究教育院における学生等に対する支援について○

いま、学問の領域は広がり、新しい研究分野がめざましい成果を挙げ始めています。新しい研究分野や融合領域を開拓しうる視野と発想の醸成を支援します。具体的には、既成の学術領
域のディシプリンにとらわれない、複眼的で幅広い視野と発想を育て、独創的な問題解決能力の育成を重視した実践的研究教育を支援します。

○

以下の 6 つの研究領域基盤（プラットホーム）が用意されています。異分野の研究領域に進出することを希望する学生はこの 6 つのプラットホームの中から自分の予定する研究内容に最も近いプラットホームを選択することになります。
１ 物質材料・エネルギー領域基盤
２ 生命・環境領域基盤
３ 情報・システム領域基盤
４ デバイス・テクノロジー領域基盤
５ 人間・社会領域基盤
６ 先端基礎科学領域基盤

学際高等研究教育院の詳しい内容や指定授業科目については、ホームページやパンフレットをご覧願います。
学際高等研究教育院ホームページ

http://www.iiare.tohoku.ac.jp/－157－

情報科学研究科
博士後期課程学生特別支援制度について

情報科学研究科博士後期課程学生支援制度について

情報科学研究科 博士後期課程学生特別支援制度【概要】

博士後期課程学生特別支援制度は、本研究科の後期３年の課程（以降、後期課程という）に進学し、かつ、日本学術振興会特別研究員(DC1)への申請を行う予定のある学生のうち、特に優秀な者について、博士研究に専念できる環境を支援することを目的としたものです。
本制度に採用された学生は、後期課程に進学後に研究活動に従事することによって、最長
３年間、所定の給与を支給します。

【対象者】
以下 １）～３）のいずれにも該当する者を対象とします。
１）前期課程２年次在学中に情報科学研究科／後期課程の入学試験（進学・編入学試験）に合格し、翌年度４月１日現在で情報科学研究科後期課程の１年次に在学する者。
＜４月入学のほか、１０月入学も含みます。＞
２）前期課程２年次在学中に、日本学術振興会特別研究員（DC1）へ本研究科の教員を指導教員として応募をする者。＜DC1の募集要項発表は例年３月頃です。＞
３）本研究科の後期課程への進学を目指しており、博士の学位を標準修業年限内（３年）で取得する意欲のある者。

【支援金額（給与）・採用形態について】採用者は、東北大学規定にもとづき「リサーチ・アシスタント」として雇用されます。
時給単価は1,500円とし、勤務実績により毎月の支給金額が変動しますが、毎月および年間の給与額は以下を予定しています。（令和２年３月現在）
週15時間勤務 ： 月額 約８．５万円

年間 約１００万円☆その他、本制度の詳細や募集スケジュールについては情報科学研究科ウェブサイト
https://www.is.tohoku.ac.jp/jp/forstudents/scholarship/dc_shien.html
で確認してください。

－159－

他の大学院等における修学及び海外留学等について

他の大学院等における修学等
他の大学院等における修学等

他の大学院等における修学及び留学等並びに特別聴講学生及び特別研究学生に関する内規
平成 5 年 4 月 1 日 制定
（目的）
第１条 この内規は､東北大学大学院情報科学研究科規程（以下「研究科規程」という。）第 19 条、第 34 条及び第 35 条の規定に基づき、他の大学の大学院又は研究科等（以下「他の大学院等」という。）への修学及び留学等並びに特別聴講学生及び特別研究学生について定めるものとする。
（修学及び留学等）
第２条 研究科規程第 15 条第 1 項、第 2 項、第 16 条及び第 17 条の規定する「教育上有益であると
情報科学研究科教授会が認める」については、学生の所属する当該専攻長の承認があった場合に、教育上有益であると情報科学研究科教授会が認めるものとする。
2 研究科規程第 17 条第 1 項に規定する、「当該外国の大学院等と協議」については、当該大学院等からの受入許可書又は受入内諾等をもって、「当該大学院等と必要事項について協議」に代えることができるものとする。
第 3 条 学生は、他の大学院等において履修しようとする授業科目及び外国の大学院等に留学して履修しようとする授業科目について、あらかじめ指導教員及び学生の所属する当該専攻長の承認を得なければならない。
第 4 条 前条において修得した授業科目の認定にあたっては、本研究科履修内規第 2 条別表第 1 又は別表第 2 に規定する関連科目として取り扱うものとする。
第 5 条 転入学又は転科した者に対する前 2 条に基づく単位の認定は、前大学院又は前研究科において同様に認定された単位がある場合は、その単位を含めて行うものとする。
第 6 条 学生が他の大学院等において修学し、又は外国の大学院等に留学しようとするときは、指導教員及び学生の所属する当該専攻長の承認を得て情報科学研究科長に願い出るものとする。
（特別聴講学生及び特別研究学生）
第 7 条 特別聴講学生及び特別研究学生の受入れにあたっては、学生の所属大学長等の推薦及び受入予定教員の内諾を得ている者について受入れを許可するものとする。
第 8 条 特別聴講学生に対する授業科目履修の認定は、研究科規程第 12 条及び第 14 条を準用する。
第 9 条 特別研究学生に対する研究指導を受けたことの証明は、各専攻が行う。
附 則
この内規は、平成 5 年 4 月 1 日から施行する。
（省略）
附 則
この内規は、平成 19 年 4 月 1 日から施行する。

－161－

海外留学

海外留学

海外留学
○ 大学間協定による留学
本学の学生が海外で教育を受けることは、将来、本学の研究教育の向上と活性化を促進させるのみ
ならず、国際理解と友好親善を図り、我が国の国際的地位を維持する上で重要です。
このことから本学では、海外の大学と大学間交流協定を締結し、それぞれの大学へ毎年学生を派遣しています。
１ 大学間交流協定校
下記ウェブサイトを参照してください。
http://ie.bureau.tohoku.ac.jp/partners
協定校によっては、年度により本学からの交換留学生を受け付けない場合があります。そのため、候補者調書に記載した派遣希望大学が、本学から交換留学生を受け付けない協定校である場合は、他の派遣希望大学の希望順位を繰り上げます。
２ 応募資格
応募資格は次のすべてを満たすことが必要です。
(1) 本学の大学院学生で、学業、人物ともに優秀な者(2) 派遣期間中に本学における在籍身分が「休学」とならない者(3) 留学先大学において、専門分野に関する教育を受け、また、その他の活動等を行うために十分な語学能力がある者(4) 留学期間終了後、本学に戻り学業を継続する者① 英語が指導言語である大学に派遣希望の者
１）派遣希望大学が語学要件を定めていない場合
TOEFL iBT®テスト 61（ITP®テスト 500）又は IELTS 5.5 以上のスコアを過去 1 年以内に取得していること。
※TOEIC®テストスコア、英検による応募は認めませんので留意してください。
※学内応募時に上記スコアを有しない場合であっても、
過去 3～2 年の間に学内条件を満たすスコアを取得しており、応募時点において、研究科長により学内条件を満たすスコアを有するとみなせる者と認められる場合に限り、応募を可能とする場合があります。
２）派遣希望大学が語学要件を定めている場合
当該申請要件を、所属部局への応募書類提出時までに満たしていること。
② 英語以外の言語が指導言語である大学に派遣希望の者
１）派遣希望大学が語学要件を定めていない場合
原則として、語学検定試験等によりヨーロッパ言語共通参照枠（CEFR）に照らし A2 相当以上を取得していること。
２）派遣希望大学が語学要件を定めている場合
当該申請要件を、所属部局への応募書類提出時までに満たしていること。
３ 派遣期間
第 1 次募集（翌年 8～10 月頃留学開始）・第 2 次募集（翌年 1～ 4 月頃留学開始）から、原則として 1～2 学期（4～12 ヶ月）※大学によって派遣可能期間が異なりますのでご留意ください。
４ 留学経費・奨学金について（１）経費負担

－162－

海外留学
海外留学

留学に要する経費は、留学生本人の自己負担とします。
（２）授業料
大学間学術交流協定の授業料不徴収条項に基づき、派遣先大学からは授業料は徴収されません。
（ただし、大学によっては授業料又は参加費が徴収される場合があります）。本学の授業料は納付する必要がありますのでご留意ください。
（３）奨学金交換留学に際し、以下の奨学金への申請が可能です（令和元年度実績）。
① 東北大学基金グローバル萩海外留学奨励賞
東北大学基金による、海外留学奨学金です。
－奨学金：一時金 15 万円～30 万円（派遣地域により異なる）
月額 6～10 万円（派遣地域により異なる）－支給期間：1 年以内－対象者：本学の大学院学生（外国人留学生、非正規生を除く）で、学業成績が優秀な者。
② トビタテ！留学 JAPAN 日本代表プログラム
官民共働による、海外留学奨学金です。
－奨学金：一時金 15 万円～25 万円（派遣地域により異なる）
月額 6～16 万円（派遣地域により異なる）－支給期間：1 年以内－対象者：日本国籍を持つ（又は日本への永住が許可されている）30 歳以下の者で、本学の正規課程に在籍し留学終了後に本学で学業を継続または学位を取得する者。
③ 独立行政法人日本学生支援機構海外留学支援制度（協定派遣）による奨学金
独立行政法人日本学生支援機構による、海外留学奨学金です。
－奨学金：月額 6～10 万円（派遣地域により異なる）－支給期間：1 年以内－対象者：日本国籍を有する者(日本への永住が許可されている者を含む）で、JASSO が指定する計算式で算出する学業成績係数が 3.0 満点中 2.3 以上の者。
※③については、年度により、募集を行わない可能性がありますので、ご留意ください。
※①～③については、採用人数が限られているため、申請を希望した場合でも採用されないことがあります。
※奨学金の申請条件や支給額は、年度により変更がある場合があります。
④ その他、各種奨学団体等による奨学金制度を利用することもできます（募集情報は随時掲示でお知らせします）。また、一部の協定校では奨学金を支給していますので、応募者において確認してくだ
さい。
（４）海外旅行保険料
交換留学生として派遣することが決定した場合は、留学中の万一の事故・病気・ケガ等に対応するた
めに、必ず、本学が定める基準を満たす海外留学保険（学研災付帯 海学留学保険）に加入してください。
なお、保険料は学生本人の自己負担とします。
５ 募集時期
第 1 次募集（翌年 8～10 月頃留学開始）は 10 月頃、第 2 次募集（翌年 1～ 4 月頃留学開始）は 6 月
頃に募集します。（掲示に注意してください。）
６ その他
上記のほか、ダブルディグリープログラム、ショートステイプログラムなどを実施しています。
各プログラムの詳細については、Web ページを参照するか、教務係又は教育・学生支援部留学生課（川内北キャンパス）に問い合わせてください。
東北大学ホームページ → 国際交流 を参照してください。
http://www.tohoku.ac.jp/japanese/overseas/－163－

学生留意事項 等

学生留意事項
学生留意事項

学生留意事項１ 諸連絡・手続き(1) 情報科学研究科教務係（以下「教務係」という。）の窓口業務時間は、次のとおりです。
８：３０～１７：１５（昼休み１２：００～１３：００）
ただし、土曜日・日曜日・祝日（振替休日を含む）・一斉休業日（8 月中旬予定）・年末年始（12 月 29 日から 1 月 3 日まで）は休業となります。
(2) 学生に対する連絡事項は、すべて情報科学研究科 Web ページ（以下「Web ページ」という。）（https://www.is.tohoku.ac.jp/）により行います。
特に、学内向け情報（https://www.is.tohoku.ac.jp/jp/forstudents/）の「お知らせ」「講義・履修関係」に常に注意してください。あわせて、特に重要なお知らせについては、東北大学
学務情報システム(https://www.srp.tohoku.ac.jp/)の掲示板でもお知らせします。所属棟（情報科学研究科棟を除く。）の掲示等にも注意してください。
(3) 連絡事項の見落としによる締切期日・窓口受付時間等の遅延は、取り返しのつかない事態を生ずることがありますので、十分注意してください。
(4) 印鑑は、諸手続き等に必要ですので、常に携帯してください。
(5) 諸手続き等についての不明な点は、教務係へ照会してください。
２ 学生証(1) 学生証は、東北大学の学生であることを証明する大切な身分証明書です。常に学生証を携帯し、各窓口などで本学教職員及びその他の者からの要求があるときは、提示しなければなりません。
また、証明書自動発行機、図書館などの利用にも必要となりますので、学生証を常に携帯する習
慣をつけましょう。
(2) 学生証の紛失について落としたり他人に貸したりした学生証が悪用されると、本人になりすまして学生ローンなどで借金をしたり、各種の学生割引を利用されたりなど、知らないうちに学生証が悪用され損害を受けることにもなりかねません。本学及びあなたが迷惑をこうむることになりますから、特に注意
してください。
また、紛失した場合は、すみやかに警察へ届けるとともに、教務係へ再交付の手続きを行ってください。
(3) 学生証の返却について再交付を受けてから、前の学生証がみつかった場合、卒業・修了時、または退学・除籍などにより学籍を失った（学生の身分がなくなった）場合には、すみやかに教務係へ学生証を返却してください。
３ 指導教員及び副指導教員(1) 指導教員は、研究室で研究指導を行います。また、授業科目の履修及び研究等の修学指導や、学生生活上の相談にも応じています。
(2) 本研究科では、指導教員の他に、指導教員が副指導教員（本研究科の教授又は准教授）１名を指名します。副指導教員は特別の事情がある場合、指導教員に代わり、研究指導及び授業科目の履修の指導を行います。

－165－

学生留意事項

学生留意事項

４ 履修届及び成績評価について
授業科目の履修にあたっては、所定の期日までに履修登録をしなければなりません。履修登録をしないで授業を受けても、単位の修得はできません。
履修手続きは学期ごとに行います。履修を希望する授業科目は、学務情報システム（学生用 Web）
で登録を行ってください。授業科目の履修登録等については、情報科学研究科ホームページに詳細を掲載しておりますので、確認してください。
関連科目及び自由聴講科目を履修する場合は、所定の期日までに履修届を教務係に提出してください。（「情報科学研究科関連科目等履修要項」参照 12 頁）(1) 他学部及び他研究科の授業科目を履修する場合は、当該学部、研究科もしくは教育部の指示を受けて、履修の手続きをしてください。
(2) 上記科目の履修を取消す場合は、指定期日までに授業担当教員に申し出るとともに、教務係に届け出てください。
(3) 履修した授業科目等の成績評価に不服がある場合は、不服申立期間内（成績報告後１か月以内）に、教務係を通して、教務委員長に申し出てください。
５ 授業料の納付
在学中の授業料は、指定銀行の預金口座からの自動引落しにより大学へ納付していただくことになります。手続きについては、入学手続書類に同封してありますので所定の期日までに提出してください。
６ 授業料の免除(1) 経済的理由その他やむを得ない事由により授業料の納付が困難であり、かつ学業が優秀であると認められる者については、願い出により選考のうえ、授業料の免除を許可する制度があります。
（「東北大学学生の授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の取扱いに関する規程」参照 216頁）(2) 上記の出願方法については、Web ページでお知らせします。出願者には、免除の許可、不許可が決定するまでは、授業料の口座引落しは行いません。
７ 授業料の徴収猶予又は月割分納(1) 経済的理由によって、授業料を納付期限までに納付することが困難な者に対しては徴収猶予（延納）、一括納付が困難な者に対しては月割分納を、それぞれ願い出により許可される制度があります。（「東北大学学生の授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の取扱いに関する規程」
参照 216 頁）(2) 上記の願い出についても、Web ページでお知らせします。
８ 入学料の免除又は徴収猶予
大学院研究科に入学等を許可された者で、経済的理由によって入学料の納付が著しく困難であると認められる者については、願い出により選考のうえ、入学料の免除又は徴収猶予を許可する制度があります。（「東北大学における入学料の免除及び徴収猶予に関する取扱規程」参照 221 頁）
願い出の詳細については、入学手続き時にお知らせします。

－166－

学生留意事項
学生留意事項

９ 休学、復学、退学等
学籍上の異動（休学、復学、退学等）の願い出は、異動希望月の前（各月 15 日まで）に教務係に提出してください。
なお、次の点に留意してください。
(1) 指導教員と必ず面談のうえ、承認を得てください。
（休学期間の延長の場合も同様です。
）(2) 休学期間中の経過報告書を教務係に提出してください。
(3) 休学期間が終了する場合に、復学届を教務係に提出してください。また、休学期間が終了する
以前に復学を希望する場合は、復学願を教務係に提出してください。
10 現住所及び身上事項等
氏名及び本籍地の変更が生じた場合は、その都度、速やかに教務係に申し出てください。住所変
更であれば東北大学学務情報システムからの電子申請も可能です。届け出をしない場合、諸証明書には最初に届け出たもので交付されるので注意してください。
（修了後も同様です。
）
また、旧姓使用を希望する場合は、教務係に申し出てください。なお、認められた旧姓等と戸籍の原本との相違に関する説明責任はご本人に負っていただくことになります。
11 在学中に諸証明書が必要な場合(1) 成績証明書、在学証明書、修了見込証明書（最終学年のみ）、健康診断結果報告書及び学生旅
客運賃割引証（ＪＲ学割証）は自動発行機で発行します。
(2) 自動発行機の設置場所等は次のとおりです。
地 区

設置場所

異常発生時の連絡先

川内北教育・学生総合支援センター１階（２台併設）

学生支援課経済支援係
教務課全学教育実施係

川内南

文科系総合講義棟コモンスペース

文学部・文系四研究科共通事務係

青葉山北

理学部教務窓口前

理学部・理学研究科学生支援係

青葉山東

工学部中央棟１階（２台併設）

工学部・工学研究科学生支援係

青葉山新

農学系総合研究棟本館１階ｴﾝﾄﾗﾝｽﾎｰﾙ

農学部・農学研究科教務係

星 陵

星陵会館１階エントランスホール

医学部・医学系研究科教務課

片 平

ｴｸｽﾃﾝｼｮﾝ教育研究棟１階ｴﾝﾄﾗﾝｽﾎｰﾙ

法学部・法学研究科専門職大学院係

注）所属研究科等の所在地区にかかわらず、上記いずれの発行機も利用できます。

12 修了後に諸証明書が必要な場合
修了後、各種証明書等が必要になった場合は、所要の切手を貼付した返信用封筒を同封し、下記の事項をご記入の上、教務係へ申し込んでください。
・ 専攻、課程及び修了年月日
・ 氏名及び生年月日・ 証明書の種類及び必要枚数－167－

学生留意事項

学生留意事項・ 必要事項及び提出先
注１） 英文証明書の場合は、上記事項の英語訳を記入してください。
注２） 1 回の発行は、5 通までです。

なお、所定の様式は本研究科 Web ページからダウンロードできます。
13 学生旅客運賃割引証（学割証）(1) 旅客鉄道㈱（ＪＲ）が学生の勉学を容易にするために与える特典ですので、使用にあたっては、規定を遵守し不正行為のないように注意してください。
(2) 学割証は自動発行機で発行します。1 回の発行枚数は 2 枚です。
(3) 学割証の有効期限は発行の日から 3 か月間で、年間交付枚数は 20 枚です。
14 奨学生の募集及び奨学金の交付等(1) 日本学生支援機構奨学生
・ 日本学生支援機構から募集通知があった都度、Web ページによりお知らせします。定期採用（4 月に募集する在学採用）、臨時採用（年度による）の他、災害や家計負担者の死亡、失業など家計が急変した場合は緊急（応急）奨学金が受けられる場合がありますので、教務係
へご相談ください。
・ 毎年 12～2 月頃に奨学金継続願の提出により、奨学生の適格認定を行います。この手続きをしない場合は、奨学金の振込が停止されます。この手続きについては、Web ページによりお知らせしますので、手続きもれのないよう注意してください。
・ 単位の取得状況が芳しくない場合、翌年度の奨学金の貸与が停止されることがありますので、注意して下さい。
・ 第一種奨学金については、課程在籍中の成績、研究業績により貸与額の全額もしくは一部の返還が免除となる「業績優秀者特別返還免除」制度があり、毎年 1 月頃に申請を受け付けています。申請できるのは貸与終了（辞退・退学等の場合を含む）となる年度限りとなりますので、希望する場合は忘れずに申請して下さい。
(2) その他の奨学金
地方公共団体、民間企業、財団法人等から募集通知があった都度、Web ページによりお知らせします。
15 情報科学研究科長と情報科学研究科学生との面会手続
情報科学研究科学生が情報科学研究科長と面会を希望する場合は、次の手続きをしてください。
面会希望者は、所定の用紙により、原則として希望日の 3 日前までに教務係に申し出て、情報科学研究科長の承諾を得てください。
ただし、学生の人数は 16 名以内とし、面会時間は 1 時間以内とします。
なお、面会希望内容によっては、若干名の教授等が同席することがあります。

－168－

学生留意事項
学生留意事項16 保健衛生(1) 定期健康診断
全学生を対象として、年 1 回（5 月）定期健康診断を行っています。疾病の早期発見や予防のため、健康管理の万全を期するためにも必ず受診してください。
なお、就職や奨学金の申請等に必要な健康診断書は定期健康診断の結果に基づいて発行します
が、定期健康診断を受診しなかった学生には発行できませんので注意してください。
(2) 保健管理センター
下表のとおり学内数地区に保健管理センター及び保健室が設置され、学生は容易に各専門医（学医）の診療が受けられます。
また、栄養士による学生に対する献立や栄養指導・食生活に関する相談に応じています。

センター及び保健室名

学医による健康相談

健康相談日（看護師常勤）

科別

相談・診療日内科
外科
歯科
メンタルヘルス

月～金（午前・午後）
月～金（午後）・水（午前）月（午後）火・金（午前）予約制
火・木・金（午前・午後）予約制

保健管理センター（川内北キャンパス）Tel 022－795－7829

月～金（午前・午後）片平保健室
Tel 022－217－5022

金
（午後）

内

科

金（午後）

医・歯学部保健室（星陵町）
Tel 022－717－8192

木
（午後）

内

科

木（午後）

農学部保健室（青葉山）
Tel 022－757－4036

月・水
（午後）

内

科

月・水（午後）工学部保健室（青葉山）
Tel 022-795-3667

火
（午後）

内

科

火（午後）

(3) その他の医療機関
保健管理センター・各保健室のほか、本学には病院があります。保健管理センター・各保健室
では、必要に応じ紹介状を発行していますが、東北大学病院は特定機能病院となっており、初診時には料金が加算されます。
なお、受診に際しては各種健康保険証を必ず持参してください。
17 研究災害における医療処置
研究災害（正課中に起きた事故等）により診療を必要とする場合は、研究科長が発行する「研究災害診療証明書」によって東北大学病院において診療を受けた場合に限り、その費用が無料となります。
証明書交付願用紙は、教務係で交付しますので、事故等が起きた場合は至急申し出てください。
18 学生教育研究災害傷害保険・学生教育研究賠償責任保険制度（学研災・学研賠）
教育研究活動中に発生した不慮の災害事故はもとより、課外活動中の災害、事故及び通学中の事
故により自分の身体に傷害を被った場合、他人にけがを負わせたり、他人の財物を損壊した事による法律上の損害賠償は発生する場合の保険として「学生教育研究災害傷害保険（学研災）
」
「学生教

－169－

学生留意事項

学生留意事項

育研究賠償責任保険（学研賠）」の制度があります。
本研究科に在籍している学生は、学研災・学研賠ともに入学時に加入を義務づけていますので必ず加入することが必要です。
詳細については、教務係又は教育・学生支援部学生支援課生活支援係に問い合わせてください。
19 青葉山体育館の使用
体育館は、青葉山地区の部局の学生及び教職員の体育活動に使用することができます。
体育館を使用する場合は、所定の使用願を使用日の 3 日前までに工学部・工学研究科教務課学生支援係に提出して、その許可を受ける必要があります。
なお、体育館は、「体育館使用内規」及び「体育館使用許可手続要領」により運用されていますので、使用を許可された場合は「体育館使用心得」を守り使用してください。
20 コンピュータネットワーク安全・倫理に関するガイドライン
本学でネットワークを利用する際に遵守しなければならない事項ですので、東北大学ホームペー
ジ（http://www.bureau.tohoku.ac.jp/i-synergy/campus/data/guideline-j.pdf）を参照して、精読してください。
21 駐車場の利用について
情報科学研究科学生の駐車場の利用については、所属する棟の駐車場の利用方法の取扱いに従ってください。
22 東北大学工明会について
東北大学工明会は、工学部、工学研究科及び情報科学研究科等に在学する学生諸君と教員等で組織され、会員相互の親睦と学園生活の向上を図ることを目的としている親睦団体です。
工明会には、各種の事業を実施する機関として、総務部及び運動部の 2 部が置かれています。
活動している事業の例として、運動部主催の「大運動会」は、恒例の催しになり、全学に良く知られています。
この会は、伝統を生かし、さらに充実させるとともに、清新の企画を加えることにも新入会員の果たす活動の場であり、学生諸君の充実した学生生活のために大いに活用されることを望んでいます。
なお、本会の経費は青葉工業会からの交付金及びその他の収入をもってあてています。

－170－

学生生活上の相談
学生生活上の相談

学生生活上の相談について
Ⅰ 学生からの相談に情報科学研究科教員が対応しますので、相談をしたい場合は、下記のとおり連絡してください。
必要に応じて、他の窓口やサービス機関、専門家の方を紹介することができます。
相談内容についての秘密はかたく守られますので、安心して相談してください。
情報科学研究科学生相談方法
1. 情報科学研究科相談員に直接相談をする。
2. 電話、手紙、E-mail 等で連絡をする。
＜学生相談員＞○氏

名村上 斉 教授

電話番号022-795-4628

研究室住所〒980-8579 仙台市青葉区荒巻字青葉 6-3-09
情報科学研究科 情報基礎数理学Ⅲ研究室

E-mail○氏

hitoshi.murakami.c4@tohoku.ac.jp

名周 暁 教授

電話番号022-795-7166

研究室住所〒980-8579 仙台市青葉区荒巻字青葉 6-6-05
工学研究科電子情報システム・応物系２号館 アルゴリズム論研究室

E-mail○氏

名zhou@ecei.tohoku.ac.jp
河野 達仁 教授

電話番号022-795-7495

研究室住所〒980-8579 仙台市青葉区荒巻字青葉 6-6-06
工学科学研究科人間環境系棟 社会システム計画学研究室

E-mail○氏

名kono@plan.civil.tohoku.ac.jp
和田 裕一 准教授

電話番号022-795-4539

研究室住所〒980-8579 仙台市青葉区荒巻字青葉 6-3-09
情報科学研究科 認知心理情報学研究室

E-mail○氏

名yuwada@cog.is.tohoku.ac.jp
全 眞嬉 准教授

電話番号022-795-4739

研究室住所〒980-8579 仙台市青葉区荒巻字青葉 6-3-09
情報科学研究科 情報システム評価学研究室

E-mailjinhee@dais.is.tohoku.ac.jp－171－学生生活上の相談

学生生活上の相談

Ⅱ 学生生活上の悩みについて相談する全学の機関として、東北大学学生相談所があります。
なお、同相談所に相談したい場合は、下記のとおり連絡してください。
（http://www.ccds.ihe.tohoku.ac.jp/）
東北大学学生相談所相談方法
1. 学生相談所を直接訪ねる。
2. 電話、E-mail で連絡する。
電話番号

022-795-7833

E-mailgakuso@ihe.tohoku.ac.jp

情報科学研究科「教育相談室」について
本研究科に所属している学生の皆様に、教務関係の問題や研究室での研究活動に関わる問題などを気軽に相談できるよう、「教育相談室」を設置しています。相談に対して、アドバイスや支援を受けることができますのでお気軽に活用ください。
１．相談対象・授業科目履修にかかわる問題・研究室での研修・研究活動にかかわる問題
２．相談の申し込み（１）下記メールアドレスに相談の申込みをしてください。
・相談受付のメールアドレス
is‐advise@grp.tohoku.ac.jp
相談の内容については、「授業関係」、「研究室での研修関係」、「その他」のどれであるかを明記して下さい。
（２）申込み後、担当委員を決定し、相談日時の都合をお聞きし、日時と場所を指定します。
３．相談の実施要領
相談は面談により行います。相談の内容については守秘義務を順守します。

－172－

学生事故処理指針
学生事故処理指針

平成 13 年 11 月 15 日 教 授 会
平成 13 年 10 月 31 日 学生生活委員会

情報科学研究科学生事故処理指針（目的及び運用上の注意）
第 1 条 この指針は、本学構内で、人の死傷、盗難、火災、天災、物損（器物損壊行為を含む。）又はこれに類する事故（以下「事故」という。）が発生し、第一発見者が本研究科に籍を置く学生（以下「学生」という。）である場合の取扱いを統一し、その処理を円滑に進めることを目的とする。
2 学生は、本学構内において事故が発生した場合は、東北大学学生事故処理指針に基づき定める本指針により、適切な措置を採らなければならない。
3 この指針の運用に当たっては、人の生命を最優先するとともに、研究及び教育という大学の機能に支障をきたすことのないよう留意しなければならない。
（火災）
第 2 条 学生が火災を発見した場合は、最寄りの火災報知器で通報するとともに、近辺の研究室等に大声で知らせ、直ちに消防署に通報し、身体の安全確保が可能なときは、近くにいる教職員・学生と協力して、消化及び被害の拡大防止のための措置を採るものとする。
また、速やかに、事故発生区域を管轄する部局の事務室に通報するものとする。
（人の死傷）
第 3 条 学生が人の死傷に関わる事故を発見した場合は、直ちに医師又は救急車を呼ぶ等救護の措置を採るものとする。
また、速やかに、事故発生区域を管轄する部局の事務室に通報するものとする。
（物損事故）
第 4 条 学生が物損事故を発見し、又は物損事故を起こした場合は、そのことを直ちに近くにいる教
職員又は事故発生区域を管轄する部局の事務室に通報するものとする。
（盗難）
第 5 条 学生が盗難の現場を発見し、又は盗難に遭った場合は、そのことを直ちに事故発生区域を管轄する部局の事務室に通報するものとする。
（警察への通報）第 6 条 事故の発生を知った学生は、その事故により人の生命又は身体に危険が及び、又は及ぶおそれがある場合は、警察による事故の措置が直ちに必要と判断されたときは、自ら、警察に通報するものとする。

－173－

緊急・救急連絡方法

緊急・救急連絡方法

火災や事故の場合の緊急・救急連絡方法
初期消火が可能な火災や生命にかかわらない事故の場合

非常事態発生当事者又は発見者（学生、教職員）
↓
↓
↓
↓
↓
↓
↓
↓
↓
↓
↓

消防署
又は 119救急車
警察署 110

初期消火

→→→→

応急処置

教 授
准教授
不在の時

情報科学研究科事務室
出動要請

←←

（判断）

←←

教 授
准教授

022－７９５－５８１４←→

工学部管理棟警務員室（時間外）
022－７９５－５８４０

↓
↓
↓
↓
↓

治療を要する場合↓↓
東北大学病院
医事課外来係 022-717-7086・7087
救急受付
医事課（時間内）022-717-7000（時間外）土・日・祝日 022-717-7024

↓
↓
↓
↓

事務長
専攻長

←→

総務係長
教務係長
会計係長

↓
↓
↓
↓

↓
↓
↓
↓

情報科学研究科長（不在の時は副研究科長）※ 初期消火が不可能な火災の場合、あるいは生命にかかわる事故と判断される場合には、当事者又は発見者が直接消防署（外線０－１１９番）、大学病院に電話をしてください。
※ 人の生命や身体に危険が及ぶ、又は及ぶ恐れがある場合には、当事者又は発見者が直接警察（外線０－１１０番）へ通報してください。

141

－174－

東北大学安否確認システム登録方法
東北大学安否確認システム登録方法

東北大学安否確認システム登録方法（１）お知らせ○東北大学では、災害等の有事の際に、学生・教職員全員の安否を確認することとしています。
○安否確認を効率よく行い、また学生・教職員に緊急連絡を行うことを目的として、平成２６
年１０月から安否確認システムを導入しています。（対象は、全学生・教職員です。）（２）登録・操作方法○学務情報システムに登録されているメールアドレスに、有事の際に安否確認メールや緊急連
絡が、あなたの携帯電話やＰＣ等に送信されます。
○メールを受信したら、メール内にあるＵＲＬへアクセス。安否の状況を選択するだけで簡単に安否連絡ができます。

－175－

東北大学安否確認システム登録方法

東北大学安否確認システム登録方法

－176－

資

格

等

教育職員免許状取得について

教育職員免許状取得について
学校教育法第一条に定める中学校，高等学校などの各学校の教員となるためには，教育職員免許法に定める所定の単位を修得し，各都道府県の教育委員会から授与される教育職員免許状を取得する必要があります。
ここでは，取得しようとする専修免許状と同教科の一種免許状を有する者及び授与を受けることができる者が，専修免許状を取得する場合の所要資格などについて説明します。
なお，一種免許状を取得していない者で，新たに専修免許状を取得しようとする者は，教育職員免許法に定める科目を修得しなければなりません。その所要資格などについては，出身大学（学部）での既修得単位及び教育職員免許
法の改正等に伴い個々に修得科目（単位）が異なると思われますので所属する研究科の教務係に相談してください。
１．取得できる免許状の種類及び教科
情報科学研究科の各専攻前期課程は、教育職員免許法に定める免許状授与の所要資格を得させるための課程として認定されていますので、中学校・高等学校教諭一種免許状（数学）、中学校教諭一種免許状（社会）・高等学校教諭
一種免許状（公民）、高等学校教諭一種免許状（情報）又は中学校・高等学校教諭一種免許状（英語）授与の認定を受けている課程において所定の単位を修得している場合は、本課程において修得した単位を加えて、中学校・高等学
校教諭一種免許状に対応する教科の中学校・高等学校教諭専修免許状（数学）、中学校教諭専修免許状（社会）・高等学校教諭専修免許状（公民）、高等学校教諭専修免許状（情報）又は中学校・高等学校教諭専修免許状（英語）を取得できます。
○免許状の種類・教科
免許状の種類専 攻中学校教諭専修免許状

高等学校教諭専修免許状

情 報 基 礎 科 学 専 攻

数 学

数 学

情 報

シ ス テ ム 情 報 科 学 専 攻

数 学

数 学

情 報

社 会

公 民

情 報

英 語

英 語

数 学

情 報

人 間 社 会 情 報 科 学 専 攻
応 用 情 報 科 学 専 攻

数 学

２．基礎資格及び最低修得単位数
本研究科で免許状を取得するための基礎資格及び最低修得単位数は次のとおりです。
所要資格
免許状の種類中学校教諭専修免許状
中学校教諭専修免許状
中学校教諭専修免許状

（数学）
（社会）
（英語）

高等学校教諭専修免許状
高等学校教諭専修免許状
高等学校教諭専修免許状
高等学校教諭専修免許状

（数学）
（公民）
（情報）
（英語）

基礎資格

大学院において修得することを必要とする専門科目の 最 低 修 得 単 位 数

修士の学位を
有すること

２４

－177－

教育職員免許状取得について

３．大学が独自に設定する科目
本研究科で免許状を取得するための大学が独自に設定する科目の単位及び履修方法は次のとおりです。
数学
情報
数学
情報
情 報 基 礎 科 学 専 攻 情 報 基 礎 科 学 専 攻 システム情報科学専攻 システム情報科学専攻
授業科目

単位

授業科目

単位

授業科目

単位

授業科目

単位

情報基礎数理学Ⅰ
情報基礎数理学Ⅱa
情報基礎数理学Ⅱb
情報基礎数理学Ⅲ
情報基礎数理学Ⅳ
システム情報数理学Ｉa
システム情報数理学Ｉb
システム情報数理学Ⅱ
システム情報数理学Ⅲ
離散数
学
確 率 モ デ ル 論
計 算 数 理 科 学
高 性 能 計 算 論
応用微分方程式論

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

計 算 機 構 論
知能集積 システム学
ソフトウェア基礎科学
アーキテクチャ学
情 報 論 理 学
コミュニケーション論
暗号
理論
広域情報処理論
高信頼システムアルゴリズム論
知能システム科学
自然言語処理学
ｺﾝﾋﾟｭｰﾀﾋﾞｼﾞｮﾝ
知能制御 システム学
システム制御科学

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

システム情報数理学Ｉa
システム情報数理学Ｉb
システム情報数理学Ⅱ
システム情報数理学Ⅲ
情報基礎数理学Ⅰ
情報基礎数理学Ⅱa
情報基礎数理学Ⅱb
情報基礎数理学Ⅲ
情報基礎数理学Ⅳ
情報シス テム評価学
融合流体情報学
システム情報数理学特選
数 値 解 析 学 Ⅰ
確 率 モ デ ル 論
離
散
数
学

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

アルゴリズム論
知能システム科学
自然言語処理学
情 報 生 物 学
ｺﾝﾋﾟｭｰﾀﾋﾞｼﾞｮﾝ
知能制御システム学
システム制御科学
音 情 報 科 学
高次視覚情報処理論
情報ｽﾄﾚｰｼﾞｼｽﾃﾑ科学
ソフトウェア構成論
計 算 機 構 論
知能集積システム学
ソフトウェア基礎科学
情 報 論 理 学

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

情報基礎数理学特選2

高次視覚情報処理論

2

計 算 数 理 科 学

2

コミュニケーション論

2

システム情報数理学特選
情報システム評価学
融合流体情報学
数 値 解 析 学 Ⅰ
情報基礎数理学ゼミナール
情報基礎数理学研修A
情報基礎数理学研修B

2
2
2
2
3
3
6

ソフトウ ェア構成論
情報基礎科学ゼミナール
情報基礎科学研修A
情報基礎科学研修B

23
3
6

高 性 能 計 算 論
情報数学基礎演習
情報基礎 数理学特選
応用微分方程式論
システム情報数理学ゼミナール
システム情報数理学研修 A
システム情報数理学研修 B

2
2
2
2
3
3
6

暗
号
理
論
広域情報処理論
高信頼システムシステム情報科学ゼミナール
システム情報科学研修A
システム情報科学研修B

2
2
2
3
3
6

情報数学基礎演習

英語
情報
人間社会情報科学専攻

人間社会情報科学専攻

授業科目

単位

授業科目

単位

授業科目

単位

言 語 構 造 論
統 語 構 造 分 析
現 代 文 法 理 論
意 味 構 造 分 析
コミュニケーション表現分析
言語テキスト解析論
形 態 論 分 析
英語プレゼンテーション
人間社会情報科学ゼミナールⅢ
人間社会情報科学研修ＡⅢ
人間社会情報科学研修ＢⅢ

2

学 習 情 報 学
認 知 情 報 学
ｸﾘﾃｨｶﾙ･ｼﾝｷﾝｸﾞ
ゲ ー ム 理 論
計量システム分析
計 量 行 動 分 析
暗号
理論
最適化数理概論
社 会 制 度 論
数 理 都 市 解 析
都 市 景 観 論
メディア・コミュニケーション論
物語メディア論

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

ポップメディア論
情報リテラシー論
サーヴェイ・データ解析
メディア教育論
情報リテラシー実習Ａ
情報リテラシー実習Ｂ
高信頼システム人間社会情報科学ゼミナールⅡ
人間社会情報科学研修A Ⅱ
人間社会情報科学研修B Ⅱ
情報教育リテラシーゼミナール
情報教育デザイン論A
情報教育デザイン論B
情報教育デザイン論プロジェク
ト研究

2
2
2
2
2
2
2
3
3
6
3
3
6

2
2
2
2
2
2
2
3
3
6

－178－

6

教育職員免許状取得について

社会・公民
数学
情報
人間社会情報科学専攻 応 用 情 報 科 学 専 攻

応用情報科学専攻

授業科目

単位

授業科目

単位

授業科目

単位

授業科目

単位

人間・自然関係論
地 域 社 会 論
フィールドワーク実習
社会構造変動論
フィールドワーク論
ｲ ﾝ ﾀ ﾋ ﾞ ｭ ｰ ﾃ ﾞ ｰ ﾀ 解析
ｅデモクラシー論
情 報 政 策 論
政 治 意 識 論
情報技術経営論
ミクロ社会経済システム論
空 間 経 済 学
都 市 経 済 学
交通システム分析
プロジェクト評価論
人間社会情報科学ゼミナールⅠ
人間社会情報科学研修 A Ⅰ
人間社会情報科学研修 B Ⅰ

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
3
3
6

学際情報科学論
物理フラクチュオマティクス論
情報通信技術論
人間－ロボット情報学
バイオモデリング論
応用知能ソフトウェア学
応用微分方程式論
システム情報数理学Ⅰa
システム情報数理学Ⅰb
複雑系統計科学
応用情報科学ゼミナールⅠ
応用情報科学研修 AⅠ
応用情報科学研修 B Ⅰ

2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
3
3
6

情報法律制度論
情 報 倫 理 学
生命情報システム科学
認 知 情 報 学
学 習 情 報 学
情報ネットワーク論
ブレインファンクション集積学
健 康 情 報 学
数 理 流 体 力 学
特別演習アルゴリズム論
情 報 生 物 学
高次視覚情報処理論
高信頼システム
計 算 機 構 論
暗号
理論
コンピュータビジョン

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

応用情報科学ゼミナールⅡ
応用情報科学研修 AⅡ
応用情報科学研修 B Ⅱ

336

４．教育職員免許状の申請について
教育職員免許状は，大学が発行するものではなく，都道府県の教育委員会への申請に基づき授与されるものです。
ただし，在学中の者の免許状については，本学で宮城県教育委員会に一括して申請を行っており，申請手続きを行った者は，学位記授与式の日に免許状を受け取ることができます。なお，この申請手続きについては，11月頃に掲示等でお知らせします。
５．教員免許更新制について
平成19年6月の改正教育職員免許法の成立により、平成21年4月1日から教員免許更新制が導入されました。
教員免許更新制の基本的なポイントは次のとおりです。
(１)更新制の目的は、その時々で教員として必要な資質能力が保持されるよう、定期的に最新の知識技能を身に付けることで、教員が自信と誇りを持って教壇に立ち、社会の尊敬と信頼を得ることを目指すものです。
(２)平成21年4月1日以降に授与される教員免許状には10年間の有効期間が付されることになり、更新のためには、免許状の失効前の2年間で30時間以上の免許状更新講習（文部科学大臣の認定を受けて大学などが開設する、最新の知識技能の修得を目的とする講習。）の受講・修了が必要となります。

－179－

諸

規

則

東北大学大学院通則東北大学大学院通則
昭和２８年１１月１６日
制定
目次
第１章 総則（第１条―第９条）
第２章 入学、再入学、進学、編入学、転科、転入学及び転専攻（第１０条―第２１条）
第３章 休学（第２２条―第２４条）
第４章 転学、退学及び除籍（第２５条―第２７条）
第５章 教育方法等（第２８条―第３０条）
第５章の２ 他の大学院等における修学及び留学等（第３１条―第３１条の５）
第６章 課程修了及び学位授与（第３２条―第３７条）
第７章 懲戒（第３８条）
第８章 授業料（第３９条―第４４条の２）
第９章 科目等履修生（第４４条の３―第４４条の１０）
第９章の２ 特別聴講学生及び特別研究学生（第４４条の１１―第４４条の１７）
第１０章 外国学生（第４５条―第４６条の２）
第１１章 インターネット・スクール（第４７条）
附則
第１章 総則第１条 東北大学大学院（以下「本大学院」という。
）は、学術の理論及び応用を教授研究し、その深奥を究め、又は高度の専門性が求められる職業を担うための深い学識及び卓越した能力を培い、ひろく文化の発展に寄与することを目的とする。
２

本大学院のうち、専門職大学院は、学術の理論及び応用を教授研究し、高度の専門性が求められる職業を担うための深い学識及び卓越した能力を培うことを目的とする。

３

次条第１項又は第３条の規定により本大学院に置かれる研究科若しくは専攻又は課程ごとの人材の養成に関する目的その他の教育研究上の目的については、研究科規程の定めるところによる。

第２条 本大学院に置く研究科及び専攻は、次のとおりとする。
文学研究科 日本学専攻、広域文化学専攻、総合人間学専攻
教育学研究科 総合教育科学専攻
法学研究科 総合法制専攻、公共法政策専攻、法政理論研究専攻
経済学研究科 経済経営学専攻、会計専門職専攻
理学研究科 数学専攻、物理学専攻、天文学専攻、地球物理学専攻、化学専攻、地学専攻
医学系研究科 医科学専攻、障害科学専攻、保健学専攻、公衆衛生学専攻
歯学研究科 歯科学専攻
薬学研究科 分子薬科学専攻、生命薬科学専攻、医療薬学専攻
工学研究科

機械機能創成専攻、ファインメカニクス専攻、ロボティクス専攻、航空宇宙工学専

攻、量子エネルギー工学専攻、電気エネルギーシステム専攻、通信工学専攻、電子工学専攻、応用物理学専攻、応用化学専攻、化学工学専攻、バイオ工学専攻、金属フロンティア工学専攻、
知能デバイス材料学専攻、材料システム工学専攻、土木工学専攻、都市・建築学専攻、技術社
会システム専攻
農学研究科 資源生物科学専攻、応用生命科学専攻、生物産業創成科学専攻－181－東北大学大学院通則

国際文化研究科 国際文化研究専攻
情報科学研究科

情報基礎科学専攻、システム情報科学専攻、人間社会情報科学専攻、応用情報科学専攻
生命科学研究科 脳生命統御科学専攻、生態発生適応科学専攻、分子化学生物学専攻
環境科学研究科 先進社会環境学専攻、先端環境創成学専攻
医工学研究科 医工学専攻
２

研究科の定員は、別表第１のとおりとする。

第２条の２ 前条に定めるもののほか、本大学院の次条に定める博士課程に、履修上の区分として、学位プログラムを置く。
２

学位プログラムに関し必要な事項は、別に定める。

第３条 本大学院に、別表第１のとおり修士課程、博士課程及び専門職学位課程を置く。
第３条の２

医学系研究科、歯学研究科及び薬学研究科以外の研究科の博士課程は、前期２年の課程（以下「前期課程」という。）及び後期３年の課程（以下「後期課程」という。
）に区分する課程（以下「区分課程」という。）とし、前期課程は、修士課程として取り扱う。
２

医学系研究科医科学専攻の博士課程は、医学を履修する課程（以下「医学履修課程」という。）とし、医学系研究科障害科学専攻及び保健学専攻の博士課程は、区分課程とする。

３

歯学研究科の博士課程は、歯学を履修する課程（以下「歯学履修課程」という。）とする。

４

薬学研究科医療薬学専攻の博士課程は、薬学を履修する課程（以下「薬学履修課程」という。）とし、薬学研究科分子薬科学専攻及び生命薬科学専攻の博士課程は、区分課程とする。

第３条の３ 法学研究科総合法制専攻の専門職学位課程は、法科大学院の課程とする。
第３条の４ 修士課程及び前期課程（以下「修士課程等」という。
）は、広い視野に立って精深な学識を授け、専攻分野における研究能力又はこれに加えて高度の専門性が求められる職業を担うための卓越した能力を培うことを目的とする。
第３条の５

後期課程並びに医学履修課程、歯学履修課程及び薬学履修課程は、専攻分野について研究者として自立して研究活動を行い、又はその他の高度に専門的な業務に従事するに必要な高度の研究能力及びその基礎となる豊かな学識を養うことを目的とする。
第３条の６

専門職学位課程は、高度の専門性が求められる職業を担うための深い学識及び卓越した能力を培うことを目的とする。
第３条の７ 法科大学院の課程は、専ら法曹養成のための教育を行うことを目的とする。
第４条 修士課程等の標準修業年限は、２年とする。ただし、教育研究上の必要があると認められる場
合には、研究科の定めるところにより、研究科、専攻又は学生の履修上の区分に応じ、その標準修業年限は、２年を超えるものとすることがある。
２

前項の規定にかかわらず、修士課程等においては、主として実務の経験を有する者に対して教育を行う場合であって、教育研究上の必要があり、かつ、昼間と併せて夜間その他特定の時間又は時期において授業又は研究指導を行う等の適切な方法により教育上支障を生じないときは、研究科の定めるところにより、研究科、専攻又は学生の履修上の区分に応じ、標準修業年限を１年以上２年未満の期間とすることがある。

３

修士課程等の在学年限は、４年（２年以外の標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限の２倍の期間）とする。

第４条の２ 後期課程の標準修業年限は、３年とする。ただし、教育研究上の必要があると認められる
場合には、研究科の定めるところにより、研究科、専攻又は学生の履修上の区分に応じ、その標準修業年限は、３年を超えるものとすることがある。
２

後期課程の在学年限は、６年（３年を超える標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限の２倍の期間）とする。

－182－

東北大学大学院通則

第５条 医学履修課程、歯学履修課程及び薬学履修課程の標準修業年限は、４年とする。ただし、教育
研究上の必要があると認められる場合には、研究科の定めるところにより、研究科、専攻又は学生の履修上の区分に応じ、その標準修業年限は、４年を超えるものとすることがある。
２

前項の課程の在学年限は、８年（４年を超える標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限の２倍の期間）とする。

第５条の２

法科大学院の課程を除く専門職学位課程の標準修業年限は、２年又は１年以上２年未満の期間とする。
２

前項の規定にかかわらず、法科大学院の課程を除く専門職学位課程においては、主として実務の経験を有する者に対して教育を行う場合であって、かつ、昼間と併せて夜間その他特定の時間又は時期において授業を行う等の適切な方法により教育上支障を生じないときは、研究科の定めるところにより、研究科、専攻又は学生の履修上の区分に応じ、その標準修業年限が２年の課程にあっては１年以上２年未満の期間又は２年を超える期間とし、その標準修業年限が１年以上２年未満の期間にあっては当該期間を超える期間とすることがある。

３

法科大学院の課程を除く専門職学位課程の在学年限は、４年（２年以外の標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限の２倍の期間）とする。

第５条の３ 法科大学院の課程の標準修業年限は、３年とする。
２

法科大学院の課程における課程修了のための在学年限は、６年とする。ただし、法科大学院の課程において法学の基礎的な学識を有すると認める者（以下「法学既修者」という。
）にあっては、その在学年限を４年とする。

３

法科大学院の課程における各年次ごとに定める必要単位数の修得のための在学年限は、各年次２年とする。ただし、法科大学院の課程において病気その他やむを得ない事情があると認めた場合にあっては、その在学年限を各年次２年を超えた期間とすることがある。

第５条の４

学生が職業を有している等の事情により、標準修業年限を超えて一定の期間にわたり計

画的に教育課程を履修することを願い出たときは、研究科の定めるところにより、その計画的な履修を許可することがある。
２

前項の規定により計画的な履修を許可された者（以下「長期履修学生」という。）が、当該在学期間について短縮することを願い出たときは、研究科の定めるところにより、その在学期間の短縮を許可することがある。

３

長期履修学生は、標準修業年限の２倍の期間を超えて在学することができない。

第６条 学年は、４月１日に始まり、翌年３月３１日に終わる。
第７条 学年を分けて、次の２学期とする。
第１学期 ４月１日から９月３０日まで
第２学期 １０月１日から翌年３月３１日まで
第８条 定期休業日は、次のとおりとする。
日曜日及び土曜日
国民の祝日に関する法律（昭和２３年法律第１７８号）に規定する休日
東北大学創立記念日 ６月２２日
春季休業 ４月１日から４月７日まで
夏季休業 ７月１１日から９月１０日まで
冬季休業 １２月２５日から翌年１月７日まで
２

定期休業日において、必要がある場合には、授業を行うことがある。

３

春季、夏季及び冬季の休業の期間は、必要がある場合には、変更することがある。

４

臨時休業日は、その都度定める。

第９条 削除－183－

東北大学大学院通則第２章 入学、再入学、進学、編入学、転科、転入学及び転専攻
第１０条 入学、進学、編入学、転科、転入学及び転専攻の時期は、学年の初めから３０日以内とする。
２

前項の規定にかかわらず、入学、進学、編入学、転科、転入学及び転専攻の時期は、第２学期の初めから３１日以内とすることがある。

３

再入学の時期は、その都度定める。

第１１条 修士課程等及び専門職学位課程においては、次の各号の一に該当し、かつ、所定の選考に合格した者に対して入学を許可する。
一

大学を卒業した者

二

学校教育法（昭和２２年法律第２６号。以下「法」という。
）第１０４条第７項の規定により学士の学位を授与された者

三

外国において、学校教育における１６年の課程を修了した者

四外国の学校が行う通信教育における授業科目を我が国において履修することにより当該外国の学校教育における１６年の課程を修了した者

五

我が国において、外国の大学の課程（その修了者が当該外国の学校教育における１６年の課程を修了したとされるものに限る。
）を有するものとして当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であって、文部科学大臣が別に指定するものの当該課程を修了した者

六

外国の大学その他の外国の学校（その教育研究活動等の総合的な状況について、当該外国の政府又は関係機関の認証を受けた者による評価を受けたもの又はこれに準ずるものとして文部科学大臣が別に指定するものに限る。
）において、修業年限が３年以上である課程を修了すること（当該外国の学校が行う通信教育における授業科目を我が国において履修することにより当該課程を修了すること及び当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であって前号の指定を受けたものにおいて課程を修了することを含む。）により、学士の学位に相当する学位を授与された者

七専修学校の専門課程（修業年限が４年以上であることその他の文部科学大臣が定める基準を満たすものに限る。
）で文部科学大臣が別に指定するものを文部科学大臣が定める日以後に修了した者

八

文部科学大臣の指定した者

九

大学に３年以上在学した者、外国において学校教育における１５年の課程を修了した者、外国の学校が行う通信教育における授業科目を我が国において履修することにより当該外国の学校教育における１５年の課程を修了した者又は我が国において、外国の大学の課程（その修了者が当該外国の学校教育における１５年の課程を修了したとされるものに限る。
）を有するものとして当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であって、文部科学大臣が別に指定するものの当該課程を修了した者で、本大学院において、所定の単位を優秀な成績で修得したと認めたもの

十法第１０２条第２項の規定により他の大学の大学院（以下「他の大学院」という。
）に入学した者であって、本大学院において、その教育を受けるにふさわしい学力があると認めたもの

十一

本大学院において、個別の入学資格審査により、大学を卒業した者と同等以上の学力があると認めた者で、２２歳に達したもの
第１２条 医学履修課程、歯学履修課程及び薬学履修課程においては、次の各号の一に該当し、かつ、所定の選考に合格した者に対して入学を許可する。
一

大学の医学、歯学、薬学又は獣医学を履修する課程を卒業した者

二

外国において、学校教育における１８年の課程を修了した者

三

外国の学校が行う通信教育における授業科目を我が国において履修することにより当該外国の－184－

東北大学大学院通則

学校教育における１８年の課程を修了した者
四

我が国において、外国の大学の課程（その修了者が当該外国の学校教育における１８年の課程を修了したとされるものに限る。
）を有するものとして当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であって、文部科学大臣が別に指定するものの当該課程を修了した者

五

外国の大学その他の外国の学校（その教育研究活動等の総合的な状況について、当該外国の政府又は関係機関の認証を受けた者による評価を受けたもの又はこれに準ずるものとして文部科学大臣が別に指定するものに限る。
）において、修業年限が５年以上である課程を修了すること（当該外国の学校が行う通信教育における授業科目を我が国において履修することにより当該課程を修了すること及び当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であって前号の指定を受けたものにおいて課程を修了することを含む。）により、学士の学位に相当する学位を授与された者

六

文部科学大臣の指定した者

七

大学の医学、歯学、薬学若しくは獣医学を履修する課程に４年以上在学した者、外国において学校教育における１６年の課程（医学、歯学、薬学又は獣医学を履修する課程を含むものに限る。
以下この号において同じ。
）を修了した者、外国の学校が行う通信教育における授業科目を我が国において履修することにより当該外国の学校教育における１６年の課程を修了した者又は我が国において、外国の大学の課程（その修了者が当該外国の学校教育における１６年の課程を修了したとされるものに限る。
）を有するものとして当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であって、文部科学大臣が別に指定するものの当該課程を修了した者で、本大学院において、所定の単位を優秀な成績で修得したと認めたもの

八

法第１０２条第２項の規定により他の大学院（医学、歯学、薬学又は獣医学を履修する課程を含むものに限る。
）に入学した者であって、本大学院において、その教育を受けるにふさわしい学
力があると認めたもの

九

本大学院において、個別の入学資格審査により、大学を卒業した者と同等以上の学力があると認めた者で、２４歳に達したもの

第１３条

本大学院を中途退学した者又は除籍された者が、再入学（在学していた同一専攻に限る。）

を願い出たときは、研究科規程の定めるところにより、選考の上、再入学を許可することがある。
第１４条 修士課程、前期課程又は専門職学位課程を修了して、引き続き後期課程、医学履修課程、歯学履修課程又は薬学履修課程に進学（志願しようとする研究科又は専攻が、修士課程、前期課程又は専門職学位課程における研究科又は専攻と異なる場合を含む。）することを願い出た者に対しては、研究科規程の定めるところにより、選考の上、進学を許可する。
第１５条

後期課程及び法科大学院の課程を除く専門職学位課程においては、研究科規程の定めるところにより、次の各号の一に該当し、かつ、所定の選考に合格した者に対して編入学を許可することがある。
一

修士の学位又は専門職学位を有する者

二

外国の大学の大学院（以下「外国の大学院」という。
）において、修士の学位又は専門職学位に相当する学位を授与された者

三

外国の学校が行う通信教育における授業科目を我が国において履修し、修士の学位又は専門職学位に相当する学位を授与された者

四

我が国において、外国の大学院の課程を有するものとして当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であって、文部科学大臣が別に指定するもの（以下「外国の大学院の課程を有する教育施設」という。）の当該課程を修了し、修士の学位又は専門職学位に相当する学位を授与された者

五国際連合大学本部に関する国際連合と日本国との間の協定の実施に伴う特別措置法（昭和５１－185－東北大学大学院通則年法律第７２号）第１条第２項に規定する１９７２年１２月１１日の国際連合総会決議に基づき設立された国際連合大学（以下「国際連合大学」という。
）の課程を修了し、修士の学位に相当する学位を授与された者
六

外国の学校、外国の大学院の課程を有する教育施設又は国際連合大学の教育課程を履修し、大学院設置基準（昭和４９年文部省令第２８号）第１６条の２に規定する試験及び審査に相当するものに合格し、修士の学位を有する者と同等以上の学力があると認められた者

七

文部科学大臣の指定した者

八

本大学院において、個別の入学資格審査により、修士の学位又は専門職学位を有する者と同等以上の学力があると認めた者で、２４歳に達したもの

第１６条 次の各号の一に該当する者に対しては、研究科規程の定めるところにより、選考の上、転科又は転入学を許可することがある。
一

本大学院に在学する者で、課程の中途において他の研究科に転科を志願するもの

二

他の大学院に在学する者で、課程の中途において本大学院に転入学を志願するもの

三

外国の大学院若しくはこれに相当する高等教育機関等（以下「外国の大学院等」という。
）に在学する者、我が国において、外国の大学院の課程を有する教育施設の当該課程に在学する者（法第１０２条第１項に規定する者に限る。
）又は国際連合大学の課程に在学する者で、課程の中途において本大学院に転入学を志願するもの

２

研究科内における課程の中途の転専攻は、研究科規程の定めるところにより、選考の上、許可することがある。

３

第１項の規定により転科又は転入学を志願する場合は、現に在学する研究科の長又は大学の長の許可書を願書に添付しなければならない。

第１６条の２

本大学院に入学又は編入学を許可された者が、本大学院に入学し、又は編入学する前に本大学院、他の大学院、外国の大学院等又は外国の大学院の課程を有する教育施設若しくは国際連合大学（以下「外国の大学院の課程を有する教育施設等」という。）の当該教育課程において履修した授業科目について修得した単位（大学院設置基準第１５条に規定する科目等履修生として修得した単位を含む。）は、研究科において教育上有益と認めるときは、研究科規程の定めるところにより、本大学院において修得した単位とみなすことがある。
２

修士課程等、後期課程、医学履修課程、歯学履修課程及び薬学履修課程において前項の規定により本大学院において修得したものとみなすことができる単位数は、１０単位までとする。

３

法科大学院の課程を除く専門職学位課程において第１項の規定により本大学院において修得したものとみなすことができる単位数は、第３１条の５第１項の規定により修得したものとみなす単位数と合わせて当該専門職学位課程が修了の要件として定める３０単位以上の単位数の２分の１までとする。

４

法科大学院の課程において第１項の規定により本大学院において修得したものとみなすことができる単位数は、第３１条の５第１項の規定により修得したものとみなす単位数（同条第３項ただし書きの規定により３０単位を超えて修得したものとみなす単位を除く。）と合わせて３０単位までとする。

５

第１項の規定は、法学既修者については、適用しない。

第１６条の３

再入学、転科、転入学又は転専攻を許可された者の既に修得した授業科目及び単位数

並びに在学期間については、教授会又は研究科委員会（以下「教授会等」という。）において、審査の上、その一部又は全部を認める。
第１７条 入学、進学、編入学、転科、転入学又は転専攻を志願する者は、それぞれ所定の期日までに、再入学を志願する者は再入学を願い出るときに、願書を提出しなければならない。
第１８条 入学、再入学、編入学又は転入学を志願する者は、願書に添えて、検定料を納付しなければ－186－東北大学大学院通則

ならない。
２

前項の検定料の額は、別表第２のとおりとする。

第１９条 入学、再入学、編入学又は転入学を許可された者は、入学料の免除又は徴収猶予の許可を願い出た場合を除き、所定の期日までに入学料を納付しなければならない。
２

前項の入学料を所定の期日までに納付しない者に対しては、入学、再入学、編入学又は転入学の許可を取り消す。

３

第１項の入学料の額は、別表第２のとおりとする。

第１９条の２ 入学、再入学（第１学期又は第２学期の初めにおける再入学に限る。
）、編入学又は転入学を許可された者で、経済的理由により入学料を納付することが困難であると認められ、かつ、学業が優秀であると認められるものに対しては、入学料の全部若しくは一部を免除し、又はその徴収を猶予することがある。
２

前項に規定する者のほか、特別の事情により入学料を納付することが著しく困難であると認められる者に対しては、入学料の全部若しくは一部を免除し、又はその徴収を猶予することがある。

３

前二項に規定する入学料の免除及び徴収猶予の取扱いについては、別に定める。

第２０条 納付した検定料及び入学料は、返付しない。
２

前項の規定にかかわらず、出願書類等による選抜（以下「第１段階目の選抜」という。）を行い、その合格者に限り学力検査その他による選抜（以下「第２段階目の選抜」という。）を実施する場合
において、第１段階目の選抜に合格しなかった者については、その者の申出により、第１８条に規定する検定料のうち第２段階目の選抜に係る額を返付する。

第２１条

入学、再入学、編入学又は転入学を許可された者は、所定の期日までに、東北大学（以下「本学」という。）所定の宣誓書を提出しなければならない。
２

前項の宣誓書を所定の期日までに提出しない者に対しては、入学、再入学、編入学又は転入学の許可を取り消す。
第３章 休学第２２条

病気その他の事故により引き続き３月以上修学することができない者は、所定の手続を経て、休学の許可を願い出ることができる。
２

休学期間は、引き続き１年を超えることができない。ただし、特別の事情がある場合には、１年を超えて許可することがある。

３

休学期間は、修士課程等にあっては２年（２年以外の標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限と同年数）を、後期課程にあっては３年（３年を超える標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限と同年数）を、医学履修課程、歯学履修課程及び薬学履修課程にあっては４年（４年を超える標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限と同年数）を、法科大学院の課程を除く専門職学位課程にあっては２年（２年以外の標準修業年限を定める研究科、専
攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限と同年数）を、法科大学院の課程にあっては各年次１年を超えることができない。ただし、特別の事情がある場合には、願い出によりその延長を許可することがある。

４

休学期間内に、その事故がなくなったときは、復学の許可を願い出ることができる。

第２３条

病気その他の事情により修学が不適当と認められる者に対しては、休学を命ずることがある。
２

休学期間内に、その事情がなくなったときは、復学を命ずる。

第２４条 休学が引き続き３月以上にわたるときは、その期間は、在学年数に算入しない。

－187－

東北大学大学院通則第４章 転学、退学及び除籍第２５条 他の大学院に転学しようとする者は、理由を具して、その許可を願い出なければならない。
第２６条 退学しようとする者は、理由を具して、その許可を願い出なければならない。
第２７条 次の各号の一に該当する者は、除籍する。
一

病気その他の事故により、成業の見込みがないと認められる者

二

第４条第３項、第４条の２第２項、第５条第２項、第５条の２第３項並びに第５条の３第２項及び第３項に規定する在学年限を経て、なお所定の課程を修了し、又は必要単位数を修得できない者

三

入学料の免除若しくは徴収猶予を許可されなかった者、半額の免除若しくは徴収猶予を許可された者又は免除若しくは徴収猶予の許可を取り消された者で、その納付すべき入学料を所定の期日までに納付しないもの

四

授業料の納付を怠り、督促を受けても、なお納付しない者

五第２２条第３項に規定する休学期間に達しても、なお修学できない者
第５章 教育方法等

第２８条 修士課程等、後期課程、医学履修課程、歯学履修課程及び薬学履修課程の教育は、授業科目の授業及び学位論文の作成等に対する指導（以下「研究指導」という。）によって行う。
２

専門職学位課程の教育は、授業科目の授業によって行う。

第２８条の２ 授業は、講義、演習、実験、実習若しくは実技のいずれかにより又はこれらの併用により行うものとする。
２

前項の授業は、文部科学大臣が別に定めるところにより、多様なメディアを高度に利用して、当該授業を行う教室等以外の場所で履修させることができる。

第２８条の３

専門職大学院は、前条第１項の授業を行う場合には、その目的を達成し得る実践的な教育を行うよう専攻分野に応じ事例研究、現地調査、双方向又は多方向に行われる討論又は質疑応
答その他の適切な方法により行う。
２

専門職大学院は、当該専攻分野の授業について、前条第２項の規定によって十分な教育効果が得られると研究科において認める場合には、授業を行う教室等以外の場所で授業を履修させることができる。

第２８条の４

教育上特別の必要があると研究科において認める場合には、夜間その他特定の時間又は時期において授業又は研究指導を行うことがある。
第２８条の５

授業科目の単位の計算方法は、１単位の授業科目を４５時間の学修を必要とする内容をもって構成することを標準とし、次の基準によるものとする。
一

講義及び演習については、１５時間から３０時間までの範囲の時間の授業をもって１単位とする。

二

実験、実習及び実技については、３０時間から４５時間までの範囲の時間の授業をもって１単
位とする。

三

一の授業科目について、講義、演習、実験、実習又は実技のうち二以上の方法の併用により行う
場合は、その組み合わせに応じ、前二号に規定する基準を考慮した時間の授業をもって１単位とする。

２

前項の規定にかかわらず、学位論文等に係る授業科目については、これらの学修の成果を評価して単位を授与することが適切と認められる場合には、これらに必要な学修を考慮して、単位数を定－188－

東北大学大学院通則

めるものとする。
第２８条の６

１学年の授業を行う期間は、定期試験等の期間を含め、３５週にわたることを原則とする。
第２８条の７

各授業科目の授業は、１０週又は１５週にわたる期間を単位として行うものとする。

ただし、教育上必要があり、かつ、十分な教育効果をあげることができると研究科において認める場合には、この限りでない。
第２８条の８

研究科は、授業及び研究指導の方法及び内容、１学年の授業及び研究指導の計画並びに学修の成果及び学位論文に係る評価及び修了の認定の基準（専門職大学院にあっては、授業の方法及び内容、１学年の授業の計画並びに学修の成果に係る評価及び修了の認定の基準）をあらかじめ明示するものとする。
第２８条の９

専門職大学院は、学生が各年次にわたって適切に授業科目を履修するため、学生が１

学年又は１学期に履修科目として登録することができる単位数の上限を定めるものとする。
第２８条の１０

学生が他の研究科の授業科目を履修しようとするときは、所定の手続を経て、その許可を受けなければならない。
第２９条

本大学院の課程における正規の授業を受け、所定の授業科目を履修した者に対しては、所定の時期に試験を行う。
２

試験の方法は、教授会等が定める。

第２９条の２ 試験に合格した者には、所定の単位を与える。
第３０条 この章に規定するもののほか、教育方法に関し必要な事項は、別に定める。
第５章の２ 他の大学院等における修学及び留学等
第３１条

学生が他の大学院の授業科目を履修することが教育上有益であると研究科において認める

ときは、あらかじめ、当該他の大学院と協議の上、学生が当該他の大学院の授業科目を履修することを認めることがある。
２

前項の規定は、学生が、外国の大学院等が行う通信教育における授業科目を我が国において履修する場合及び外国の大学院の課程を有する教育施設等の当該教育課程における授業科目を我が国において履修する場合について準用する。

３

前項の規定にかかわらず、特別の事情があると研究科において認めるときは、当該外国の大学院等との協議を欠くことができる。

第３１条の２ 学生が他の大学院若しくは研究所等（以下「他の大学院等」という。）又は外国の大学
院の課程を有する教育施設等において研究指導を受けることが教育上有益であると研究科において認めるときは、あらかじめ、当該他の大学院等又は外国の大学院の課程を有する教育施設等と協議の上、学生が当該他の大学院等又は外国の大学院の課程を有する教育施設等において研究指導の一部を受けることを認めることがある。この場合において、修士課程又は前期課程の学生が当該研究指導を受けることができる期間は、１年を超えないものとする。
第３１条の３

学生が外国の大学院等において修学することが教育上有益であると研究科において認めるときは、当該外国の大学院等と協議の上、学生が当該外国の大学院等に留学することを認めることがある。
２

前項の規定にかかわらず、特別の事情があると研究科において認めるときは、当該外国の大学院等との協議を欠くことができる。

３

留学の期間は、在学年数に算入する。

４

第１項及び第２項の規定は、学生が休学中に外国の大学院等において修学する場合について準用
する。

－189－

東北大学大学院通則

第３１条の４ 修士課程等、後期課程、医学履修課程、歯学履修課程及び薬学履修課程においては、第３１条第１項及び第２項の規定により履修した授業科目について修得した単位、第３１条の２の規定により受けた研究指導並びに前条第１項及び第４項の規定により留学し、及び休学中に修学して得た成果は、研究科規程の定めるところにより、本大学院において修得した単位又は受けた研究指導とみなす。
２

前項の規定により本大学院において修得したものとみなすことができる単位数は、１０単位までとする。

第３１条の５

専門職学位課程においては、第３１条第１項及び第２項の規定により履修した授業科目について修得した単位並びに第３１条の３第１項及び第４項の規定により留学し、及び休学中に修学して得た成果は、研究科の定めるところにより、本大学院において修得した単位とみなす。
２

前項の規定により本大学院において修得したものとみなすことができる単位数は、第１６条の２第１項の規定により修得したものとみなす単位数と合わせて当該専門職学位課程が修了の要件として定める３０単位以上の単位数の２分の１までとする。

３

前項の規定にかかわらず、法科大学院の課程にあっては、本大学院において修得したものとみなすことができる単位数は、第１６条の２第１項の規定又は第３５条の４の規定により修得したものとみなす単位数と合わせて３０単位までとする。ただし、９３単位を超える単位を修了の要件とする場合には、その超える分の単位数に限り、３０単位を超えて修得したものとみなすことができる。
第６章 課程修了及び学位授与第３２条

修士課程又は前期課程を修了するためには、２年（２年以外の標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限）以上在学し、研究科規程の定めるところにより、授業科目について３０単位以上を修得し、かつ、必要な研究指導を受けた上、修士課
程等の目的に応じ、修士論文又は特定の課題についての研究の成果（以下「修士論文等」という。）
を提出して、その審査及び最終試験に合格しなければならない。ただし、在学期間に関しては、優れた研究業績を上げた者と教授会等において認めた場合には、１年以上在学すれば足りるものとする。
２

前項の場合（前期課程を修了する場合に限る。）において、博士課程の目的を達成するために必要と認められる場合には、研究科規程の定めるところにより、修士論文等の審査及び最終試験の合格に代えて、次に掲げる試験及び審査の合格を前期課程の修了の要件とすることがある。
一

専攻分野に関する高度の専門的知識及び能力並びに当該専攻分野に関連する分野の基礎的素養であって当該前期課程において修得し、又は涵養すべきものについての試験

二

博士論文に係る研究を主体的に遂行するために必要な能力であって当該前期課程において修得すべきものについての審査第３３条

修士論文等は、第３条の４に掲げる学識及び能力を証示するに足るものでなければならない。
２

修士論文等は、在学期間中に、所定の期日までに提出しなければならない。

第３３条の２

区分課程の博士課程を修了するためには、後期課程に３年（３年を超える標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限とし、法科大学院の課程を修了した者にあっては、２年（３年を超える標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限から１年の期間を減じた期間）とする。第３４条第３項において同じ。）以上在学し、研究科規程の定めるところにより、必要な研究指導を受けた上、博士論文を提出して、その審査及び最終試験に合格しなければならない。ただし、在学期間に関しては、次の各号に掲げる者について優れた研究業績を上げた者と教授会等において認めた場合には、それぞれ当該各号に掲げる期間在学すれば足りるものとする。

－190－

東北大学大学院通則

一

２年又は２年を超える標準修業年限を定める修士課程又は前期課程を修了した者

二

１年以上２年未満の標準修業年限を定める修士課程若しくは前期課程を修了した者又は１年以上２年未満の在学期間をもって修士課程若しくは前期課程を修了した者

１年以上

当該課程における在学期間を含めて３年以上
三

１年以上２年未満の標準修業年限を定める法科大学院を除く専門職学位課程を修了した者

当該標準修業年限を含めて３年以上２

前項に定めるもののほか、研究指導の上で特に必要がある場合に限り、研究科規程の定めるところにより、後期課程における授業科目の履修を博士課程の修了の要件とすることがある。

第３３条の３ 医学履修課程、歯学履修課程又は薬学履修課程を修了するためには、４年（４年を超える標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限。次条第３項において同じ。）以上在学し、研究科規程の定めるところにより、授業科目について３０単位以上を修得し、かつ、必要な研究指導を受けた上、博士論文を提出して、その審査及び最終試験に合格しなければならない。ただし、在学期間に関しては、優れた研究業績を上げた者と教授会等において認めた場合には、３年以上在学すれば足りるものとする。
第３４条

博士論文は、第３条の５に掲げる研究能力及び学識を証示するに足るものでなければならない。
２

博士論文は、在学期間中に提出することを原則とする。この場合には、所定の期日までに提出しなければならない。

３

前項の期間内に博士論文を提出しないで退学した者のうち、後期課程に３年以上在学し、第３３条の２第２項の規定を修了の要件とする研究科にあっては、当該授業科目について所定の単位を修得し、かつ、必要な研究指導を受けた者又は医学履修課程、歯学履修課程若しくは薬学履修課程に４年以上在学し、授業科目について所定の単位を修得し、かつ、必要な研究指導を受けた者は、退学した日から起算して１年以内に限り、博士論文を提出することができる。

第３５条

法科大学院の課程を除く専門職学位課程を修了するためには、２年（２年以外の標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限）以上在学し、研究科の定めるところにより、授業科目について３０単位以上を修得する等所定の教育課程を履修しなければならない。
第３５条の２

法科大学院の課程を除く専門職学位課程においては、第１６条の２第１項の規定により本大学院において修得したものとみなす場合であって当該単位の修得により教育課程の一部を履修したと認めるときは、その標準修業年限の２分の１までの期間を在学期間に算入することができる。ただし、この場合においても、少なくとも１年以上在学しなければならない。
第３５条の３

法科大学院の課程を修了するためには、３年以上在学し、研究科の定めるところにより、授業科目について９６単位以上を修得しなければならない。
第３５条の４ 法科大学院の課程において、法学既修者に関しては、研究科の定めるところにより、前条に規定する在学期間については１年までの期間を算入し、同条に規定する単位については、第３
１条の５第１項の規定により修得したものとみなす単位（同条第３項ただし書きの規定により３０
単位を超えて修得したものとみなす単位を除く。）と合わせて３０単位までを本大学院において修得したものとみなすことができる。
第３６条

修士課程又は前期課程を修了した者には修士の学位を、博士課程を修了した者には博士の学位を、専門職学位課程を修了した者には専門職学位を授与する。
２

前項の規定により修士の学位を授与するに当たっては、次の区分により、専攻分野の名称を付記する。
文学研究科 修士（文学）
教育学研究科 修士（教育学又は教育情報学）－191－

東北大学大学院通則法学研究科 修士（法学）
経済学研究科 修士（経済学又は経営学）
理学研究科 修士（理学）
医学系研究科 修士（医科学、障害科学、看護学、保健学又は公衆衛生学）
歯学研究科 修士（口腔科学）
薬学研究科 修士（薬科学）
工学研究科 修士（工学）
農学研究科 修士（農学）
国際文化研究科 修士（国際文化）
情報科学研究科 修士（情報科学）
生命科学研究科 修士（生命科学）
環境科学研究科 修士（環境科学）
医工学研究科 修士（医工学）３第１項の規定により博士の学位を授与するに当たっては、次の区分により、専攻分野の名称を付記する。
文学研究科 博士（文学）
教育学研究科 博士（教育学又は教育情報学）
法学研究科 博士（法学）
経済学研究科 博士（経済学又は経営学）
理学研究科 博士（理学）
医学系研究科 博士（医学、障害科学、看護学又は保健学）
歯学研究科 博士（歯学）
薬学研究科 博士（薬科学又は薬学）工学研究科 博士（工学）
農学研究科 博士（農学）
国際文化研究科 博士（国際文化）
情報科学研究科 博士（情報科学）
生命科学研究科 博士（生命科学）
環境科学研究科 博士（環境科学）
医工学研究科 博士（医工学）４

前二項に定めるもののほか、修士又は博士の学位を授与するに当たっては、専攻分野の名称を修士（学術）又は博士（学術）と付記することがある。

５

第１項の規定により授与する専門職学位は、次のとおりとする。
法学研究科 公共法政策修士（専門職）又は法務博士（専門職）
経済学研究科 会計修士（専門職）

第３７条

この章に規定するもののほか、修士、博士及び専門職学位の学位授与の要件その他学位に関し必要な事項は、東北大学学位規程（昭和３０年１月１日制定）の定めるところによる。
第７章 懲戒第３８条 本学の規則、命令に違反し、又は学生の本分に反する行為のあった者は、所定の手続によって懲戒する。
２

懲戒の種類は、戒告、停学及び退学とする。

３

停学３月以上にわたるときは、その期間は、在学年数に算入しない。

－192－

東北大学大学院通則第８章 授業料
第３９条 授業料の額は、別表第２のとおりとする。
２

長期履修学生に係る授業料の年額は、前項の規定にかかわらず、同項に規定する授業料の年額に標準修業年限に相当する年数を乗じて得た額をその在学期間の年数で除した額とする。

３

授業料は、第１学期及び第２学期の２期に区分して納付するものとし、それぞれの期における額
は、授業料の年額の２分の１に相当する額とする。

４

前項の授業料は、授業料の免除又は徴収猶予若しくは月割分納の許可を願い出た場合を除き、第１学期にあっては４月、第２学期にあっては１０月に納付しなければならない。ただし、第２学期に係る授業料については、第１学期に係る授業料を納付するときに、併せて納付することができる。

第４０条 第１学期又は第２学期の中途において、復学し、又は再入学した者は、授業料の年額の１２分の１に相当する額（以下「月割計算額」という。）に、復学し、又は再入学した月からその学期の末月までの月数を乗じて得た額の当該学期の授業料を、復学し、又は再入学した月に納付しなければならない。
第４１条

学年の中途で修了する見込みの者は、月割計算額に、修了する見込みの月までの月数を乗じて得た額の授業料を、第１学期の在学期間に係る授業料については４月に、第２学期の在学期間に係る授業料については１０月に納付しなければならない。
第４１条の２

長期履修学生で、第５条の４第２項の規定によりその在学期間の短縮を許可されたものは、当該短縮後の期間に応じて第３９条第２項の規定により算出した授業料の年額に当該者の在学した期間の年数を乗じて得た額から当該者の在学した期間に納付すべき授業料の総額を控除した額の授業料を直ちに納付しなければならない。
第４２条 退学し、転学し、除籍され、又は退学を命ぜられた者は、別に定める場合を除くほか、その期の授業料を納付しなければならない。
２

停学を命ぜられた者は、その期間中の授業料を納付しなければならない。

第４３条 経済的理由により、授業料を納付することが困難であると認められ、かつ、学業が優秀であると認められる者その他やむを得ない事情があると認められる者に対しては、授業料の全部若しく
は一部を免除し、又はその徴収を猶予し、若しくはその月割分納をさせることがある。
２

前項に規定する授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の取扱いについては、別に定める。

第４４条 納付した授業料は、返付しない。
２

前項の規定にかかわらず、第３９条第４項ただし書の規定により第１学期及び第２学期に係る授業料を併せて納付した者が、第２学期に係る授業料の納付時期前に休学し、又は退学した場合には、その者の申出により第２学期に係る授業料相当額を返付する。

第４４条の２ この章に規定するもののほか、授業料の取扱いについて必要な事項は、別に定める。
第９章 科目等履修生
第４４条の３ 本大学院の授業科目（関連科目を含む。）のうち、１科目又は数科目を選んで履修を志願する者があるときは、研究科において、学生の履修に妨げのない場合に限り、選考の上、科目等履
修生として入学を許可することがある。
第４４条の４ 科目等履修生の入学の時期は、学期の初めとする。
第４４条の５

科目等履修生の入学資格、在学期間その他については、研究科規程の定めるところによる。
第４４条の６

科目等履修生として入学を志願する者は、願書に添えて、検定料を納付しなければな－193－

東北大学大学院通則らない。
２

検定料の額は、別表第２のとおりとする。

第４４条の７

科目等履修生として入学を許可された者は、所定の期日までに、入学料を納付しなければならない。
２

前項の入学料を所定の期日までに納付しない者に対しては、入学の許可を取り消す。

３

入学料の額は、別表第２のとおりとする。

第４４条の８

科目等履修生は、毎学期授業開始前に、その学期の分の授業料を前納しなければならない。
２

授業料の額は、別表第２のとおりとする。

第４４条の９

科目等履修生には、研究科規程の定めるところにより、単位修得証明書を交付することがある。
第４４条の１０

本章に規定する場合を除くほか、科目等履修生には、大学院学生に関する規定を準用する。
第９章の２ 特別聴講学生及び特別研究学生
第４４条の１１

他の大学院の学生又は外国の大学院等若しくは外国の大学院の課程を有する教育施設等の学生で、本大学院の授業科目の履修を志願するものがあるときは、当該他の大学院又は外国の大学院等若しくは外国の大学院の課程を有する教育施設等と協議して定めるところにより、研究科において特別聴講学生として受入れを許可することがある。
２

前項の規定にかかわらず、法科大学院の教育と司法試験等との連携等に関する法律（平成１４年
法律第１３９号）第６条第 1 項に規定する法曹養成連携協定を本学と締結した本学又は他の大学の同条第 2 項第 1 号に規定する連携法曹基礎課程の学生で、法科大学院の授業科目の履修を志願するものがあるときは、当該協定で定めるところにより、法科大学院において特別聴講学生として受入れを許可することがある。

第４４条の１２

他の大学院の学生又は外国の大学院等若しくは外国の大学院の課程を有する教育施設等の学生で、本大学院において研究指導を受けることを志願するものがあるときは、当該他の大学院又は外国の大学院等若しくは外国の大学院の課程を有する教育施設等と協議して定めるところ
により、研究科において特別研究学生として受入れを許可することがある。
第４４条の１３ 特別聴講学生の受入れの時期は、学期の初めとする。
２

特別研究学生の受入れの時期は、原則として、学期の初めとする。

３

第１項の規定にかかわらず、当該特別聴講学生が外国の大学院等又は外国の大学院の課程を有す
る教育施設等の学生で、特別の事情がある場合の受入れの時期は、研究科において、その都度定めることができる。

第４４条の１４

特別聴講学生及び特別研究学生を受け入れる場合の検定料及び入学料は、徴収しない。
第４４条の１５

次の各号の一に該当する者を特別聴講学生又は特別研究学生として受け入れる場合の授業料は、徴収しない。
一

国立大学の大学院の学生

二大学間相互単位互換協定又は大学間特別研究学生交流協定（それぞれ大学間協定、部局間協定
及びこれらに準じるものを含む。
）により授業料を不徴収とされた公立又は私立の大学の大学院の学生

三大学間交流協定（大学間協定、部局間協定及びこれらに準じるものを含む。以下同じ。
）により授業料を不徴収とされた外国の大学院等の学生－194－東北大学大学院通則四第４４条の１１第２項の連携法曹基礎課程の学生第４４条の１６

特別聴講学生及び特別研究学生が前条各号の一に該当する者以外の者である場合の授業料の額は、別表第２のとおりとする。
２

前項の授業料は、特別聴講学生については当該特別聴講学生に対する授業の開始前にその学期の分を徴収し、特別研究学生については、受入れの月から３月分ごとに当該期間の当初の月に徴収し、受入れの期間が３月未満であるときは当該期間の当初の月にその期間の分を徴収する。

第４４条の１７

本章に規定する場合を除くほか、特別聴講学生及び特別研究学生には、大学院学生に関する規定を準用する。
第１０章 外国学生
第４５条 外国人で、本大学院に入学、再入学、編入学又は転入学を志願するものがあるときは、外国学生として入学、再入学、編入学又は転入学を許可することがある。
２

外国学生として入学、再入学、編入学又は転入学を志願する者に対し、特別の事情があると研究科において認める場合には、特別の選考を行うことができる。

３

外国学生は、定員外とすることがある。

第４６条 国費外国人留学生制度実施要項（昭和２９年３月３１日文部大臣裁定。以下「実施要項」という。）に基づく国費外国人留学生に係る検定料、入学料及び授業料（実施要項第４条第４号に規定する推薦方法による推薦に基づき、実施要項第３条の規定により国費外国人留学生として選定された者に係る検定料及び入学料を除く。）は、それぞれ第１８条第１項、第１９条第１項及び第３９条
第１項の規定にかかわらず、徴収しない。
第４６条の２

本大学院と外国の大学院等との共同の教育を目的とした大学間交流協定に基づく外国学生に係る検定料、入学料及び授業料は、それぞれ第１８条第１項、第１９条第１項及び第３９条
第１項の規定にかかわらず、徴収しない。
第１０章 インターネット・スクール
第４７条 本大学院に、インターネットを利用した遠隔教育を行うため、東北大学インターネット・ス
クールを置く。
２

東北大学インターネット・スクールについては、別に定める。

附 則
この通則は、昭和２８年１１月１６日から施行し、昭和２８年４月１日から適用する。
（省略）
附則（平成２２年１２月７日規第９７号改正）

この通則は、平成２２年１２月７日から施行する。
附則（平成２３年３月３１日規第４０号改正）

この通則は、平成２３年４月１日から施行する。
附則（平成２４年３月２６日規第３１号改正）

１

この通則は、平成２４年４月１日から施行する。

２

薬学研究科の創薬化学専攻、医療薬科学専攻及び生命薬学専攻の後期課程は、改正後の第２条及び第３条の－195－東北大学大学院通則２第４項の規定にかかわらず、平成２４年３月３１日に当該課程に在学する者が当該課程に在学しなくなる日までの間、存続するものとする。
３

工学研究科の電気・通信工学専攻は、改正後の第２条の規定にかかわらず、平成２４年３月３１日に当該課程に在学する者が当該課程に在学しなくなる日までの間、存続するものとする。

４

平成２３年度以前に薬学研究科の創薬化学専攻、医療薬科学専攻及び生命薬学専攻の後期課程に進学又は編入学した者の博士課程の修了要件及び学位に付記する専攻分野の名称は、改正後の第３３条の２第１項及び第３６条第３項の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附則（平成２４年６月２５日規第８５号改正）

この通則は、平成２４年６月２５日から施行する。ただし、第４５条第３項及び第４項を削る改正規定は、平成２４年７月９日から施行する。
附則（平成２５年３月２６日規第２３号改正）

この通則は、平成２５年４月１日から施行する。
附則（平成２５年６月２５日規第９０号改正）

この通則は、平成２５年６月２５日から施行する。
附則（平成２６年３月２５日規第３４号改正）

この通則は、平成２６年４月１日から施行し、改正後の第２０条第２項の規定は、平成２７年度の入学、再入学、転入学及び編入学に係る選抜から適用する。
附１

則（平成２７年４月１０日規第６５号改正）

この通則は、平成２７年４月１０日から施行し、改正後の第２条第１項、第１６条の２第５項、第３６条第２項及び別表第１の規定は、平成２７年４月１日から適用する。

２

国際文化研究科の国際地域文化論専攻、国際文化交流論専攻及び国際文化言語論専攻並びに環境科学研究科の環境科学専攻は、改正後の第２条の規定にかかわらず、平成２７年３月３１日に当該専攻に在学する者が当該専攻に在学しなくなる日までの間、存続するものとする。
附１２

則（平成２８年３月３０日規第５５号改正）

この通則は、平成２８年４月１日から施行する。
工学研究科の機械システムデザイン工学専攻、ナノメカニクス専攻及びバイオロボティクス専攻は、改正後の第２条の規定にかかわらず、平成２８年３月３１日に当該専攻に在学する者が当該専攻に在学しなくなる日までの間、存続するものとする。
附則（平成２８年１１月２２日規第８０号改正）

この通則は、平成２８年１１月２２日から施行する。
附則（平成２９年３月２８日規第３８号改正）

この通則は、平成２９年４月１日から施行する。
附１２

則（平成３０年３月２９日規第５４号改正）

この通則は、平成３０年４月１日から施行する。
教育学研究科の教育設計評価専攻、生命科学研究科の分子生命科学専攻、生命機能科学専攻及び生態システ
ム生命科学専攻、教育情報学教育部並びに教育情報学教育部の教育情報学専攻は、改正後の第２条の規定にかかわらず、平成３０年３月３１日に当該教育部又は専攻に在学する者が当該教育部又は専攻に在学しなくなる－196－東北大学大学院通則日までの間、存続するものとする。
３

前項の規定により存続するものとされた教育情報学教育部に関するこの通則による改正前の東北大学大学院
通則（昭和２８年１１月２６日制定）の規定は、教育情報学教育部が存続する間、なおその効力を有する。

４

平成２９年度以前に教育学研究科及び教育情報学教育部に入学、進学又は編入学した者の学位に付記する専
攻分野の名称は、改正後の第３６条第２項及び第３項の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附則（平成３１年３月２８日規第６０号改正）

１

この通則は、平成３１年４月１日から施行する。

２

文学研究科の文化科学専攻、言語科学専攻、歴史科学専攻及び人間科学専攻は、改正後の第２条の規定にかかわらず、平成３１年３月３１日に当該専攻に在学する者が当該専攻に在学しなくなる日までの間、存続するものとする。
附則（令和２年３月２８日規第４０号改正）

この通則は、令和２年４月１日から施行する。

－197－

東北大学大学院通則

別表第１（第２条、第３条関係）研究科又は教育部

文学研究科

教育学研究科
法学研究科

経済学研究科

理学研究科

専攻

歯学研究科

薬学研究科

前期課程等 後期課程 前期課程等 後期課程
人

人

人

人

課程

58

42

29

14

博 士 課 程広域文化学専攻

58

36

29

12

博 士 課 程総合人間学専攻

62

36

31

12

博 士 課 程総合教育科学専攻

90

45

45

15

博 士 課 程総合法制専攻150

50

専門職学位課程

公共法政策専攻6030

専門職学位課程

法政理論研究専攻

20

36

10

12

博 士 課 程経済経営学専攻

120

42

60

14

博 士 課 程80

会計専門職専攻40

専門職学位課程

数学専攻

76

54

38

18

博 士 課 程

物理学専攻

182

138

91

46

博 士 課 程

天文学専攻

18

12

9

4

博 士 課 程地球物理学専攻

52

39

26

13

博 士 課 程

化学専攻

132

99

66

33

博 士 課 程

地学専攻

64

48

32

16

博 士 課 程

60

―

30

―

修 士 課 程520

130

博 士 課 程障害科学専攻

40

27

20

9

博 士 課 程

保健学専攻

64

36

32

12

博 士 課 程公衆衛生学専攻

20

－

10

－

修 士 課 程

16

―

8

―

修 士 課 程

歯科学専攻

168

42

博 士 課 程分子薬科学専攻

44

24

22

8

博 士 課 程生命薬科学専攻

64

30

32

10

博 士 課 程16

医療薬学専攻

工学研究科

入学定員

日本学専攻

医科学専攻
医学系研究科収容定員

4

博 士 課 程機械機能創成専攻

84

30

42

10

博 士 課 程ファインメカニクス専攻

90

33

45

11

博 士 課 程ロボティクス専攻

84

33

42

11

博 士 課 程航空宇宙工学専攻

84

33

42

11

博 士 課 程量子エネルギー工学専攻

76

33

38

11

博 士 課 程電気エネルギーシステム専攻

64

24

32

8

博 士 課 程通信工学専攻

62

24

31

8

博 士 課 程電子工学専攻

102

45

51

15

博 士 課 程応用物理学専攻

64

33

32

11

博 士 課 程応用化学専攻

52

24

26

8

博 士 課 程化学工学専攻

68

21

34

7

博 士 課 程バイオ工学専攻

38

15

19

5

博 士 課 程金属フロンティア工学専攻

52

21

26

7

博 士 課 程知能デバイス材料学専攻

74

30

37

10

博 士 課 程－198－

東北大学大学院通則材料システム工学専攻

60

24

30

8

博 士 課 程土木工学専攻

86

36

43

12

博 士 課 程都市・建築学専攻

90

24

45

8

博 士 課 程技術社会システム専攻

42

39

21

13

博 士 課 程資源生物科学専攻

72

39

36

13

博 士 課 程応用生命科学専攻

70

39

35

13

博 士 課 程生物産業創成科学専攻

76

33

38

11

博 士 課 程国際文化研究専攻

70

48

35

16

博 士 課 程情報基礎科学専攻

76

33

38

11

博 士 課 程システム情報科学専攻

74

33

37

11

博 士 課 程人間社会情報科学専攻

60

30

30

10

博 士 課 程応用情報科学専攻

70

30

35

10

博 士 課 程脳生命統御科学専攻

72

30

36

10

博 士 課 程生態発生適応科学専攻

70

30

35

10

博 士 課 程分子化学生物学専攻

70

30

35

10

博 士 課 程先進社会環境学専攻

80

39

40

13

博 士 課 程先端環境創成学専攻

120

60

60

20

博 士 課 程

医工学専攻

78

36

39

12

博 士 課 程農学研究科

国際文化研究科

情報科学研究科

生命科学研究科

環境科学研究科
医工学研究科

別表第２（第１８条、第１９条、第３９条、第４４条の６、第４４条の７、第４４条の８、第４４条の
１６関係）
区分

検定料

入学料

授業料

円

円

円

30,000282,000

804,000

30,000282,000

589,300

30,000282,000

535,800

科目等履修生9,800

28,20014,800

特別聴講学生――14,800

特別研究学生――29,700

法科大学院の課程
大学院学生

経済学研究科会計
専門職専攻の専門
職学位課程
その他の課程備考
１

第２０条第２項に定める選抜に係る検定料の額は、第１段階目の選抜にあっては７，０００
円、第２段階目の選抜にあっては２３，０００円とする。

２

大学院学生の授業料は、年額である。

３

科目等履修生及び特別聴講学生の授業料は、１単位に相当する授業についての額である。

４

特別研究学生の授業料は、月額である。

－199－

東北大学大学院通則細則

東北大学大学院通則細則
昭和２９年４月２７日
制定
第１条 入学、再入学、進学、編入学、転科及び転入学の許可は、研究科長の申請により総長が行う。
この場合には、教授会又は研究科委員会（以下「教授会等」という。）の議を経なければならない。
２

転専攻の許可は、研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。

第１条の２ 入学、再入学、進学、編入学、転科及び転入学の許可の取消しは、総長の承認を得て研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。
２

転専攻の許可の取消しは、研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。

第２条

休学及び復学の許可は、研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。
２

休学及び復学を命ずる場合は、総長の承認を得て研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。

第３条

転学及び退学の許可は、研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。
第３条の２ 除籍は、総長の承認を得て研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。
第３条の３ 次の各号に掲げる協議は、研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。
一

修学に関する他の大学の大学院若しくは研究所等（以下「他の大学院等」という。
）又は外国の大学の大学院若しくはこれに相当する高等教育機関等（以下「外国の大学院等」という。）との協議

二修学に関する外国の大学の大学院の課程を有するものとして当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であって、文部科学大臣が別に指定するもの又は国際連合大学本部に関する国際連合と日本国との間の協定の実施に伴う特別措置法（昭和５１年法律第７２号）第１条
第２項に規定する１９７２年１２月１１日の国際連合総会決議に基づき設立された国際連合大学（以下「外国の大学院の課程を有する教育施設等」という。
）との協議

三
２

留学又は休学中における修学に関する外国の大学院等との協議

前項の規定にかかわらず、特別の事情がある場合には、研究科長の申出に基づき、当該協議を総長が行うことがある。

第３条の４

他の大学院等における修学、外国の大学院等が行う通信教育における授業科目の我が国においての履修、外国の大学院の課程を有する教育施設等の当該教育課程における授業科目の我が国においての履修並びに外国の大学院等への留学及び休学中における修学の許可は、研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。
第４条 修士及び博士の学位並びに専門職学位の授与は、研究科長の証明により総長が行う。
第５条 懲戒は、教授会等の議を経て研究科長が総長に申請し、総長の命により研究科長が行う。
２

総長は、前項の規定により研究科長に懲戒を命じたときは、教育研究評議会に報告するものとする。

第６条 停学の解除は、教授会等の議を経て研究科長が総長に申請し、総長の命により、研究科長が行う。
２

総長は、前項の規定により研究科長に停学の解除を命じたときは、教育研究評議会に報告するも
のとする。

第７条

第１条から第３条の２まで、第５条第１項及び第６条第１項の規定は、科目等履修生につい－200－東北大学大学院通則細則て準用する。この場合において、第１条第１項中「研究科長の申請により総長」とあるのは「研究科長」と、第１条の２第１項、第２条第２項及び第３条の２中「総長の承認を得て研究科長」とあるのは「研究科長」と、第５条第１項及び第６条第１項中「研究科長が総長に申請し、総長の命により、研究科長」とあるのは「研究科長」と読み替えるものとする。
第８条 科目等履修生の在学期間延長及び履修単位増減の許可は、研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。
第９条 削除
第１０条

特別聴講学生及び特別研究学生の受入れの許可、受入れの許可の取消し及び受入れの期間の変更の許可並びに特別聴講学生の履修単位の増減の許可は、研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。
第１１条 研究科長は、第１条第２項、第２条第１項、第３条若しくは第３条の４の規定による許可をし、第１条の２第２項の規定による許可の取消しをし、又は第３条の３第１項の規定による協議をしたときは、総長に報告しなければならない。

附則

この細則は、昭和２９年４月２７日から施行し、昭和２８年４月１日から適用する。
（省略）
附則（平成２２年１２月７日規第９８号改正）

この細則は、平成２２年１２月７日から施行する。
附則（平成３０年３月２９日規第５５号改正）

１

この細則は、平成３０年４月１日から施行する。

２

東北大学大学院通則の一部を改正する通則（平成３０年規第５４号）附則第２項の規定により存続するものとされた教育情報学教育部に関するこの細則による改正前の東北大学大学院通則細則（昭和２９年４月２７日
制定）の規定は、教育情報学教育部が存続する間、なおその効力を有する。

－201－

東北大学学位規程

東北大学学位規程
昭和３０年１月１日
制定（趣旨）
第１条 学位規則（昭和２８年文部省令第９号）第１３条第１項の規定に基づき、東北大学（以下「本学」という。）が授与する学位については、東北大学学部通則（昭和２７年１２月１８日制定）及び東北大学大学
院通則（昭和２８年１１月１６日制定）に定めるもののほか、この規程の定めるところによる。
（学位）第２条 本学において授与する学位は、学士、修士、博士及び専門職学位とする。
２ 学士の学位を授与するに当たっては、次の区分により、専攻分野の名称を付記する。
文学部 学士（文学）教育学部 学士（教育学）
法学部 学士（法学）経済学部 学士（経済学）
理学部 学士（理学）
医学部 学士（医学、看護学又は保健学）
歯学部 学士（歯学）
薬学部 学士（創薬科学、薬学）
工学部 学士（工学）
農学部 学士（農学）
３ 修士の学位を授与するに当たっては、次の区分により、専攻分野の名称を付記する。
文学研究科 修士（文学）
教育学研究科 修士（教育学又は教育情報学）
法学研究科 修士（法学）
経済学研究科 修士（経済学又は経営学）
理学研究科 修士（理学）
医学系研究科 修士（医科学、障害科学、看護学、保健学又は公衆衛生学）
歯学研究科 修士（口腔科学）
薬学研究科 修士（薬科学）
工学研究科 修士（工学）
農学研究科 修士（農学）
国際文化研究科 修士（国際文化）
情報科学研究科 修士（情報科学）
生命科学研究科 修士（生命科学）
環境科学研究科 修士（環境科学）
医工学研究科 修士（医工学）４ 第４条第１項の規定により博士の学位を授与するに当たっては、次の区分により、専攻分野の名称を付記する。
文学研究科 博士（文学）
教育学研究科 博士（教育学又は教育情報学）
法学研究科 博士（法学）
経済学研究科 博士（経済学又は経営学）
理学研究科 博士（理学）－202－東北大学学位規程

医学系研究科 博士（医学、障害科学、看護学又は保健学）
歯学研究科 博士（歯学）
薬学研究科 博士（薬科学又は薬学）工学研究科 博士（工学）
農学研究科 博士（農学）
国際文化研究科 博士（国際文化）
情報科学研究科 博士（情報科学）
生命科学研究科 博士（生命科学）
環境科学研究科 博士（環境科学）
医工学研究科 博士（医工学）
５ 前二項に定めるもののほか、修士又は博士の学位を授与するに当たっては、専攻分野の名称を修士（学術）又は博士（学術）と付記することがある。
６ 第４条第２項の規定により博士の学位を授与するに当たっては、専攻分野の名称を付記するものとし、その名称については、前二項の規定を準用する。
７ 第４条の２の規定により授与する専門職学位は、次のとおりとする。
法学研究科 公共法政策修士（専門職）又は法務博士（専門職）
経済学研究科 会計修士（専門職）（学士の学位授与の要件）
第２条の２ 学士の学位は、本学を卒業した者に授与する。
２ 前項に規定するもののほか、学士の学位授与については、別に定める。
（修士の学位授与の要件）
第３条 修士の学位は、本学大学院修士課程又は博士課程の前期２年の課程（以下「修士課程等」という。）
を修了した者に授与する。
（博士の学位授与の要件）
第４条 博士の学位は、本学大学院博士課程を修了した者に授与する。
２ 前項に定めるもののほか、博士の学位は、博士課程を経ない者であっても、博士論文の審査に合格し、かつ、博士課程を修了した者と同等以上の学力を有することを確認された場合は、これを授与することができる。
（専門職学位の学位授与の要件）
第４条の２ 専門職学位は、本学大学院専門職学位課程を修了した者に授与する。
（大学院の課程による者の学位論文の提出）
第５条 本学大学院の課程（専門職学位課程を除く。）による者の学位論文（修士課程等において、特定の課題についての研究の成果の審査を受けようとする者については、当該研究の成果。以下同じ。）は、研究科長に提出するものとする。
２ 研究科長は、前項の学位論文を受理したときは、学位を授与できる者か否かについて、教授会又は研究科
委員会（以下「教授会等」という。）の審査に付さなければならない。
（大学院の課程を経ない者の学位授与の申請）
第６条 第４条第２項の規定により学位の授与を申請する者（以下「学位申請者」という。）は、学位申請書－203－東北大学学位規程に博士論文、履歴書、論文目録、論文内容要旨及び学位論文審査手数料を添え、博士論文の内容に係る専攻
分野の名称を付記して、その申請に応じた研究科長を経て総長に提出しなければならない。
２ 学位論文審査手数料の額は、１件につき１５０，０００円とする。ただし、学位申請者のうち本学の学部
若しくは大学院に在籍していた者（科目等履修生、特別聴講学生、学部入学前教育受講生、特別研究学生又は研究生として在籍していた者を除く。）又は本学の職員（国立大学法人東北大学職員就業規則（平成１６年規則第４６号）第２条第１項に規定する職員及び国立大学法人東北大学特定有期雇用職員就業規則（平成２１年規第２６号）第２条に規定する特定有期雇用職員（外国人研究員（同規則第６条第２項に定める者をいう。）を除く。）をいう。以下同じ。）若しくは職員であった者に係る学位論文審査手数料の額は、１件につき７５，０００円とする。
３ 研究科長は、第１項の申請を受理したときは、学位申請書を総長に進達するとともに、学位を授与できる者か否かについて、教授会等の審査に付さなければならない。
（学位論文）
第７条 第５条第１項及び前条第１項に規定する学位論文（以下「学位論文」という。）は、１編に限る。ただし、参考として他の論文を添付することができる。
２ 審査のため必要があるときは、学位論文の副本、訳本、模型又は標本等の材料を提出させることがある。
（学位論文及び学位論文審査手数料の返付）
第８条 受理した学位論文及び学位論文審査手数料は、いかなる理由があっても返付しない。
（審査委員）
第９条 教授会等は、第５条第２項又は第６条第３項の規定により学位を授与できる者か否かについて審査に付されたときは、当該研究科の専任の教授若しくは当該研究科に置かれる協力講座若しくは東北大学大学院
組織運営規程第２条第１項の規定に基づき当該研究科を組織する附置研究所等の研究部門等に属する専任の教授である研究科担当教員のうちから２人以上の審査委員を選出して、学位論文の審査及び最終試験又は学力の確認を委嘱しなければならない。
２ 教授会等は、必要と認めたときは、前項の規定にかかわらず、前項の審査委員以外の本学大学院の研究科担当教員等を、学位論文の審査、最終試験又は学力の確認の審査委員に委嘱することができる。
３ 教授会等は、必要と認めたときは、第１項の規定にかかわらず、他の大学院又は研究所等の教員等に学位論文の審査を委嘱することができる。
（審査期間）
第１０条 博士論文の審査、博士の学位の授与に係る最終試験及び学力の確認は、博士論文又は学位の授与の申請を受理した後１年以内に、学位を授与できる者か否かを決定できるよう終了しなければならない。ただし、特別の理由があるときは、教授会等の議を経て、その期間を延長することができる。
（面接試験）
第１０条の２ 第４条第２項の規定により学位の授与を申請した者についての博士論文の審査に当たっては、
面接試験を行うものとする。ただし、教授会等が、特別の理由があると認めた場合は、面接試験を行わないことができる。
（最終試験）
第１１条 最終試験は、学位論文の審査が終わった後に学位論文を中心として、これに関連のある科目について、口頭又は筆答により行うものとする。

－204－東北大学学位規程（学力確認の方法）
第１２条 学力の確認は、博士論文に関連ある専攻分野の科目及び外国語について行うものとする。
２ 学力の確認は、前項の規定にかかわらず、教授会等が特別の理由があると認めた場合は、博士論文に関連ある専攻分野の科目についてのみ行い、又は別に定めるところにより行うことができる。
（審査の省略）
第１２条の２ 審査委員は、学位論文の審査の結果、不合格と判定したときは、最終試験及び学力確認を行わないものとする。
（審査委員の報告）第１３条 審査委員は、審査が終了したときは、直ちにその結果を教授会等に報告しなければならない。
（学位授与の議決）
第１４条 学位の授与は、教授会等の出席者の３分の２以上の賛成がなければならない。
（研究科長の報告）第１５条 教授会等において、学位を授与できる者と議決したときは、研究科長は、学位論文の審査及び最終試験又は学力の確認の結果の要旨等を総長に報告しなければならない。
２ 教授会等において、第４条第２項の規定により学位の授与を申請した者に対して、学位を授与できない者と議決したときは、研究科長は、博士論文の審査及び学力の確認の結果の要旨を総長に報告しなければならない。ただし、第１２条の２の規定により学力の確認を行わないときは、その確認の結果の要旨は、報告することを要しない。
（学位の授与）第１６条 総長は、前条第１項の規定による報告に基づいて、学位を授与できる者と認めたときは、学位を授与するものとする。
２ 総長は、前条第２項の規定による報告に基づいて、学位を授与できない者と認めたときは、その旨を本人に通知するものとする。
（論文要旨等の公表）
第１７条 総長は、前条第１項の規定により博士の学位を授与したときは、当該学位を授与した日から３月以内に、当該博士の学位の授与に係る論文の内容の要旨及び論文審査の結果の要旨をインターネットを通じて公表するものとする。
（学位論文の公表）
第１８条 博士の学位を授与された者は、授与された日から１年以内に、当該博士論文の全文を公表しなければならない。ただし、学位を授与される前に既に公表したときは、この限りでない。
２ 前項の規定にかかわらず、博士の学位を授与された者は、やむを得ない理由がある場合には、研究科長の承認を受けて、当該博士論文の全文に代えてその内容を要約したものを公表することができる。この場合において、当該研究科長は、その論文の全文を求めに応じて閲覧に供するものとする。
３ 博士の学位を授与された者が行う前二項の規定による公表は、別に定めるところによりインターネットを通じて行うものとする。
４ 第１項の規定により公表する場合は当該博士論文に「東北大学審査学位論文（博士）」と、第２項の規定－205－

東北大学学位規程により公表する場合は当該博士論文の要旨に「東北大学審査学位論文（博士）の要旨」と明記しなければならない。
（学位授与の取消）第１９条 学位を授与された者が、次の各号の一に該当するときは、総長は、当該教授会等及び学務審議会の議を経て、既に授与した学位を取り消し、学位記を返付させ、かつ、その旨を公表するものとする。
一 不正の方法により学位の授与を受けた事実が判明したとき。
二 学位を授与された者がその名誉を汚辱する行為を行ったとき。
２ 教授会等において前項の議決を行う場合は、第１４条の規定を準用する。
（学位記及び学位授与申請関係書類）
第２０条 学位記及び学位授与申請関係書類の様式は、別記様式第１号から別記様式第８号のとおりとする。

附 則
１ この規程は、昭和３０年１月１日から施行する。ただし、第４条第２項の規定により学位の授与を申請した者に対する博士の学位の授与は、東北大学学位規程（大正１０年４月４日制定）第１条に規定する学位と同種の学位以外の学位については、本学大学院博士課程を経た者に対する博士の学位が授与された後において行なうものとする。
２ 東北大学学位規程（大正１０年４月４日制定）は、この規程の施行にかかわらず、昭和３７年３月３１日（医学博士については、昭和３５年３月３１日）までは、なお、効力を有する。

（省略）

附 則（平成３０年３月２９日規第５６号改正）
１ この規程は、平成３０年４月１日から施行する。
２ 平成２９年度以前に教育学研究科及び教育情報学教育部に入学、進学又は編入学した者の学位に付記する専攻分野の名
称は、改正後の第２条第３項及び第４項の規定にかかわらず、なお従前の例による。
３ この規程による改正前の第５条、第６条第１項及び第３項、第１５条並びに第１８条第２項の規定は、東北大学大学院
通則の一部を改正する通則（平成３０年規第５４号）附則第２項の規定により教育情報学教育部が存続する間、なおその効力を有する。

－206－

東北大学学位規程

東北大学学位規程

別記様式第１号（第２条の２の規定により授与する学位記の様式）

別記様式第２号（第３条の規定により授与する学位記の様式）－207－

東北大学学位規程

東北大学学位規程

別記様式第３号（第４条第１項の規定により授与する学位記の様式）

別記様式第３―２号（第４条第１項の規定により授与する学位記の様式で東北大学大学院通則第２条の２に規定する学位プログラムを修了した者へ授与するもの）－208－

東北大学学位規程
東北大学学位規程

別記様式第４号（第４条第２項の規定により授与する学位記の様式）

別記様式第５号～８号（省略）－209－情報科学研究科規程

情報科学研究科規程

東北大学大学院情報科学研究科規程
平成 5 年 4 月 1 日（規第 130 号）制定

第 1 章 総則）における入学、教育方法、課程修了等に第 1 条 東北大学大学院情報科学研究科（以下「本研究科」という。
ついては、東北大学大学院通則（昭和 28 年 11 月 16 日制定。以下「通則」という。
）及び東北大学学位規程（昭和 30 年 1 月 1 日制定）に定めるもののほか、この規程の定めるところによる。ただし、情報科学研究科長（以下「本研究科長」という。
）は、この規程にかかわらず、必要に応じ、情報科学研究科教授会（以下「本研究科教授会」という。
）の議を経て、特例を定めることができる。
第 1 条の 2 本研究科は、人文科学、社会科学、自然科学等の分野における学術的方法を基礎に各分野にまたがる学際的総合科学としての情報科学を構築し、研究成果を積み重ねることにより、新時代を拓くことのできる人材を育成し、もって科学及び技術の進歩に広く貢献することを目的とする。
第 2 条 本研究科に、次の専攻を置く。
情報基礎科学専攻
システム情報科学専攻
人間社会情報科学専攻
応用情報科学専攻

第 2 章 入学、再入学、進学、編入学、転科、転入学及び転専攻
第 3 条 通則第 11 条の規定による入学志願者の選考は、学力試験、面接試問、成績証明書及びその他の提出書類によって行う。ただし、特別の事情がある者の選考については、本研究科教授会の議を経て、本研究科長がその都度定める。
第 4 条 通則第 13 条の規定による再入学を願い出た者については、退学又は除籍の後 2 年以内に限り、選考の上、許可することがある。ただし、特別の事情がある者については、退学又は除籍の後 2 年を超えたときにおいても許可することがある。
2 前項の選考方法は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長がその都度定める。
3 第 1 項の規定による再入学を許可された者の既に修得した授業科目及び単位並びに在学期間の一部又は全部の認定は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長がその都度行う。
第 5 条 通則第 14 条の規定による進学志願者及び通則第 15 条の規定による編入学志願者並びに通則第 16 条第 1項及び第 2 項の規定による転科志願者、転入学志願者及び転専攻志願者に対する選考方法は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める。
2 前項の規定による転科、転入学及び転専攻を許可された者の既に修得した授業科目及び単位並びに在学期間の一部又は全部の認定は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長がその都度行う。
第 5 条の 2 入学又は編入学を許可された者が、本研究科に入学し、又は編入学する前に次の各号に掲げる教育
課程において履修した授業科目について修得した単位（科目等履修生として修得した単位を含む。
）は、教育上有益と認めるときは、本研究科において修得した単位とみなすことがある。
一 東北大学大学院又は他の大学の大学院（以下「他の大学院」という。
）

－210－

情報科学研究科規程
情報科学研究科規程

二 外国の大学の大学院又はこれに相当する高等教育機関等（以下「外国の大学院等」という。
）
三 我が国において、外国の大学院の課程を有するものとして当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であって文部科学大臣が別に指定するもの又は通則第１５条第５号に規定する国際連合大学(以下「外国の大学院の課程を有する教育施設等」 という。)
2 前項の規定により本研究科において修得したものとみなすことができる単位数は、10 単位までとする。

第 3 章 教育方法等
第 6 条 本研究科の前期 2 年の課程（以下「前期課程」という。
）の授業科目、単位数及び履修方法は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める。
2 前期課程の授業科目の区分は、共通基盤科目、専門科目及び関連科目とする。
3 本研究科の後期 3 年の課程（以下「後期課程」という。
）の授業科目、単位数及び履修方法は、本研究科教授
会の議を経て、本研究科長が別に定める。
4 後期課程の授業科目の区分は、専門科目及び関連科目とする。
5 授業は、講義、演習、ゼミナール、実習及び研修により行う。
6 本研究科における学位論文の作成等に対する指導（以下「研究指導」という。
）の内容等については、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める。
第 7 条 教育上特別の必要があると本研究科において認める場合には、夜間その他特定の時間又は時期において授業又は研究指導を行うことがある。
第 8 条 本研究科長は、授業科目の履修の指導及び研究指導を行うために、本研究科教授会の議を経て、各学生ごとに指導教員を定める。
第 9 条 学生は、学年又は学期の初めに、指導教員の指示に従って、履修しようとする授業科目を本研究科長に届け出なければならない。
第 9 条の 2 学生が職業を有している等の事情により、標準修業年限を超えて一定の期間にわたり計画的に教育課程を履修することを願い出たときは、本研究科教授会の議を経て本研究科長が許可することがある。
2 前項の規定により計画的な履修を許可された者（以下「長期履修学生」という。
）が、当該在学期間について短縮することを願い出たときは、本研究科教授会の議を経て本研究科長が許可することがある。
3 前二項に定めるもののほか、長期履修学生の取扱いに関し必要な事項は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める。
第 10 条 学生は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定めるところにより、本研究科長の許可を得て、所属する専攻以外の専攻、他の研究科、教育部若しくは学部の授業科目を履修し、又は他の研究科若しくは教育部において研究指導の一部を受けることができる。
第 11 条 他の研究科又は教育部の学生が、本研究科の授業科目の履修又は本研究科において研究指導の一部を受けることを願い出たときは、許可することがある。
第 12 条 授業科目の履修の認定は、試験による。試験に合格した者には、所定の単位を与える。ただし、ゼミ
ナール及び研修については、他の方法によることができる。
2 試験は、学期末又は学年末に授業担当教員が行う。ただし、授業担当教員が退職し、又は事故があるときは、
本研究科長が定めた他の教員が行う。
3 試験を受けることができる授業科目は、授業を受けた科目に限る。

－211－

情報科学研究科規程

情報科学研究科規程

第 13 条 その年の 3 月又は 9 月に前期課程又は博士課程を修了すべき者で修了できなかったものに対しては、
本研究科教授会の議を経て、本研究科長が必要と認めた場合に限り、追試験を行うことがある。
第 14 条 試験の成績は、100 点を満点とし、次の区分により評価する。
ＡＡ 90 点から 100 点まで
Ａ

80 点から 89 点まで

Ｂ

70 点から 79 点まで

Ｃ

60 点から 69 点まで

Ｄ

59 点以下2 前項による評価ＡＡ、Ａ、Ｂ、Ｃは合格とし、評価Ｄは不合格とする。
3 第 1 項の成績は、公表しない。

第 4 章 他の大学院等における修学及び留学等
第 15 条 学生は、本研究科長の許可を得て、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める他の大学院の授業科目を履修することができる。
2 前項の規定は、学生が、外国の大学院等が行う通信教育における授業科目を我が国において履修する場合及び外国の大学院の課程を有する教育施設等の当該教育課程における授業科目を我が国において履修する場合について準用する。
第 16 条 学生は、本研究科長の許可を得て、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める他の大学院
若しくは研究所等（以下「他の大学院等」という。
）又は外国の大学院の課程を有する教育施設等において、研究指導の一部を受けることができる。この場合において、前期課程の学生が当該研究指導を受けることができる期間は、1 年を超えないものとする。
第 17 条 学生が外国の大学院等において修学することが教育上有益であると本研究科教授会の議を経て、本研究科長が認めるときは、当該外国の大学院等と協議の上、学生が当該外国の大学院等に留学することを認めることがある。
2 前項の規定にかかわらず、特別の事情があると本研究科教授会の議を経て、本研究科長が認めるときは、当該外国の大学院等との協議を欠くことができる。
3 留学の期間は、在学年数に算入する。
4 第 1 項及び第 2 項の規定は、学生が休学中に外国の大学院等において修学する場合について準用する。
第 18 条 第 15 条の規定により履修した授業科目について修得した単位、第 16 条の規定により受けた研究指導並びに前条第 1 項の規定により留学して得た成果及び同条第 4 項の規定により休学中に修学して得た成果は、
本研究科教授会が別に定めるところにより、本研究科において修得した単位又は受けた研究指導とみなす。
2 前項の規定により、本研究科において修得したものとみなすことができる単位数は、10 単位までとする。
第 19 条 この章に規定するもののほか、他の大学院等における修学、外国の大学院等が行う通信教育における授業科目の我が国における履修、外国の大学院の課程を有する教育施設等の当該教育課程における修学、外国の大学院等への留学及び休学中の外国の大学院等における修学に関し必要な事項は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める。

第 5 章 課程修了

－212－

情報科学研究科規程
情報科学研究科規程

第 20 条 本研究科の前期課程を修了するためには、同課程に 2 年以上在学し、共通基盤科目並びに所属専攻の専門科目及び関連科目の単位数を合わせて、30 単位以上（うち共通基盤科目 4 単位以上及び専門科目 16 単位以上）を修得し、かつ、必要な研究指導を受け、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定めるところ
により、修士論文又は特定の課題についての研究の成果（以下「修士論文等」という。
）の審査及び最終試験に合格しなければならない。ただし、在学期間に関しては、優れた研究業績を上げた者と本研究科教授会の議を経て、本研究科長が認めた場合には、1 年以上在学すれば足りるものとする。
2 前項の場合において、研究科教授会の議を経て、本研究科長が博士課程の目的を達するために必要と認める場
合には、修士論文等の審査及び最終試験の合格に代えて、次に掲げる試験及び審査の合格を前期課程の修了の要件とすることがある。
一 専攻分野に関する高度の専門的知識及び能力並びに当該専攻分野に関連する分野の基礎的素養であって当該前期課程において修得し、又は涵養すべきものについての試験
二 博士論文に係る研究を主体的に遂行するために必要な能力であって当該前期課程において修得すべきものについての審査第 21 条 本研究科の博士課程を修了するためには、後期課程に 3 年以上在学し、専門科目及び関連科目の単位数を合わせて、10 単位以上（うち専門科目は 8 単位以上）を修得し、かつ、必要な研究指導を受け、博士論文の審査及び最終試験に合格しなければならない。ただし、在学期間に関しては、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定めるところにより、優れた研究業績を上げた者と認めた場合には、1 年（2 年未満の在学期間をもって修士課程を修了した者にあっては、当該在学期間を含めて 3 年）以上在学すれば足りるものとする。
第 22 条 修士論文等は、前期課程に 1 年以上在学し、共通基盤科目、専門科目及び関連科目の単位数を合わせて、20 単位以上を修得し、かつ、研究指導を受けた者でなければ提出することができない。
2 3 月又は 9 月に修了予定の者で、修士論文等の審査を受けようとするものは、それぞれ指定する期日までに、その論文の題目又は課題を本研究科長に届け出なければならない。ただし、休学のため、当該期日までに論文の題目又は課題を届け出ることができなかった者は、復学した後に届け出ることができる。
3 修士論文等は、指定の期間内に本研究科長に提出しなければならない。指定期間経過後に提出したときは、その学期内に審査を行わない。
4 第 20 条ただし書の規定を適用させようとする場合の修士論文等の提出については、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める。
第 23 条 博士論文は、後期課程に 2 年以上在学し、研究指導を受けた者でなければ提出することができない。
2 3 月又は 9 月に修了予定の者で、博士論文の審査を受けようとするものは、それぞれ指定する期日までに、その論文の題目を本研究科長に届け出なければならない。ただし、休学のため、当該期日までに論文の題目を届け出ることができなかった者は、復学した後に届け出ることができる。
3 博士論文は、指定の期間内に本研究科長に提出しなければならない。指定期間経過後に提出したときは、その学期内に審査を行わない。
4 第 21 条ただし書の規定を適用させようとする場合の博士論文の提出については、
本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める。
第 24 条 最終試験は、前期課程又は後期課程を修了するのに必要な単位の全部を修得し、かつ、修士論文等又は博士論文を提出した者に対して行う。
2 最終試験は、修士論文等又は博士論文を中心として、これに関連のある専攻分野について口頭試問によって行
う。

－213－

情報科学研究科規程

情報科学研究科規程

第 25 条 その年の 3 月又は 9 月に前期課程を修了すべき者で修了できなかったものに対しては、本研究科教授
会の議を経て、本研究科長が必要と認めた場合に限り、修士論文等の追審査又は最終試験の追試験を行うことがある。
2 前項の追審査及び追試験については、それぞれ第 22 条及び前条の規定を準用する。
第 26 条 修士論文等及び博士論文並びに最終試験の成績は、合格又は不合格とする。
第 27 条 課程修了の認定は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が行う。

第 6 章 科目等履修生
第 28 条 科目等履修生として入学できる者は、大学を卒業した者又はこれと同等以上の学力があると認められた者とする。
第 29 条 科目等履修生を志願する者は、所定の願書に必要書類を添えて、所定の期日までに、本研究科長に提出しなければならない。
第 30 条 科目等履修生の選考方法は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める。
第 31 条 科目等履修生の在学期間は、1 年以内とする。ただし、引き続き在学を願い出たときは、在学期間の延長を許可することがある。
第 32 条 科目等履修生は、履修した授業科目について所定の試験を受けて、単位を修得することができる。
第 33 条 科目等履修生が証明を願い出たときは、本研究科長は、単位修得証明書を交付することがある。

第 7 章 特別聴講学生及び特別研究学生
第 34 条 他の大学院の学生又は外国の大学院等若しくは外国の大学院の課程を有する教育施設等の学生で、本研究科の授業科目の履修を志願するものがあるときは、当該他の大学院又は外国の大学院等若しくは外国の大学院の課程を有する教育施設等と協議して定めるところにより、特別聴講学生として受入れを許可することがある。

第 35 条 他の大学院の学生又は外国の大学院等若しくは外国の大学院の課程を有する教育施設等の学生で、本研究科において研究指導を受けることを志願するものがあるときは、当該他の大学院又は外国の大学院等若しくは外国の大学院の課程を有する教育施設等と協議して定めるところにより、特別研究学生として受入れを許可することがある。
第 36 条 特別聴講学生及び特別研究学生の受入れに関し必要な事項は、本研究科教授会の議を経て本研究科長が別に定める。
附 則
この規程は、平成 5 年 4 月 1 日から施行する。
（省略）
附 則（平成 19 年 3 月 13 日規第 17 号改正）
この規程は、平成 19 年 4 月 1 日から施行する。
附 則
この規程は、平成 20 年 4 月 1 日から施行し、改正後の第 28 条の規定は、平成 19 年 12 月 26 日から適用する。
附 則
この規程は、平成 21 年 4 月 1 日から施行する。

－214－情報科学研究科規程
情報科学研究科規程

附 則
この規程は、平成 22 年 4 月 1 日から施行する。
附 則
この規程は、平成 23 年 3 月 8 日から施行する。
附 則
１ この規程は、平成 25 年 4 月 1 日から施行する。
２ 平成２４年度以前に前期課程に入学（転科及び転専攻）した者の課程修了の要件については、改正後の第２０条第 2 項の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則
この規程は、平成 27 年 4 月 1 日から施行する。

－215－

授業料の免除等に関する規程

授業料の免除等に関する規程

東北大学学生の授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の取扱いに関する規程
平成22年1月27日 規第8号
目次
第1章

総則（第1条）第2章

授業料の免除

第1節 経済的理由による授業料の免除（第2条－第7条）
第2節 学資負担者の死亡、災害等による授業料の免除（第8条－第13条）
第3節 休学、死亡、除籍及び退学等による授業料の免除（第14条－第17条）
第3章

授業料の徴収猶予及び月割分納（第18条－第27条）

第4章

授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の許可の取消し（第28条－第31条）

第5章

授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の許可等の手続（第32条－第34条）

第6章

雑則（第35条）

附則

第1章 総則（趣旨）
第1条 この規程は、東北大学学部通則（昭和27年12月18日制定）第34条第2項及び東北大学大学院通則（昭和28年11月16日制定）第43条第2項の規定に基づき、東北大学（以下「本学」という。
）における学部学生及び大学院学生の授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の取扱いについて定めるものとする。

第2章 授業料の免除
第1節 経済的理由による授業料の免除（免除の許可）第2条 経済的理由により、授業料を納付することが困難であると認められ、かつ、学業が優秀であると認められる者に対しては、その願い出により、授業料の免除を許可することがある。
2 前項の規定にかかわらず、本学の規則、命令に違反し、又は学生の本分に反する行為のあった者に対しては、特別の事情がある場合を除き、授業料の免除を許可しない。
（免除の実施方法）
第3条 授業料の免除の許可は、学期ごとに行う。
（免除の額）
第4条 授業料の免除の額は、一の学期に納付すべき授業料について、その全額、半額又は３分の１の額とする。
（許可の願い出）
第5条 授業料の免除の許可を願い出ようとする者は、所定の期日までに、次の各号に掲げる書類を、総長に提出しなければならない。
一 授業料免除願書
二 市区町村長発行の所得に関する証明書－216－授業料の免除等に関する規程
授業料の免除等に関する規程

三 その他総長が必要と認める書類
2 前項の規定にかかわらず、外国人留学生が願い出る場合には、前項第2号に掲げる書類に代えて、別に定める書類を提出することができる。
（徴収猶予）
第6条 授業料の免除の許可を願い出た者に対しては、免除の許可又は不許可を決定するまでの間、授業料の徴収を猶予する。
（免除を許可されなかった者の納付期限）第7条 授業料の免除を許可されなかった者又は半額若しくは３分の１の額の免除を許可された者（第20条第2項の規定により、徴収猶予の許可を願い出た者は除く。
）は、当該不許可又は許可を告知された日において口座引落日として本学が指定した日までに、その学期分の授業料の全額又は半額若しくは３分の２の額を納付しなければならない。
第2節 学資負担者の死亡、災害等による授業料の免除（免除の許可）第8条 次の各号の一に該当し、授業料を納付することが著しく困難であると認められる者に対しては、その願い出により、授業料の免除を許可することがある。
一 各学期の授業料の納期前6月以内（入学し、再入学し、転入学し、又は編入学した日（以下単に「入学した日」という。
）の属する学期分の授業料の免除に係る場合は、入学した日前1年以内）において、学生の学資を主として負担している者（以下「学資負担者」という。
）が死亡し、又は学生若しくは学資負担者
が風水害等の災害（以下「災害」という。
）を受けた場合
二 前号に準ずる場合であって、相当と認められる理由があるとき。
（免除の対象となる授業料）
第9条 授業料の免除の許可は、当該事由が生じた日の属する学期の翌学期（入学した日前1年以内に当該事由が生じたときは、入学した日の属する学期）に納付すべき授業料について行う。ただし、当該事由の生じた時期
が、当該学期の授業料の納付期限の以前である場合には、当該学期に納付すべき授業料についても行うことがある。
（免除の額）
第10条 授業料の免除の額は、一の学期に納付すべき授業料について、その全額、半額又は３分の１の額とする。
（許可の願い出）
第11条 授業料の免除の許可を願い出ようとする者は、所定の期日までに、次の各号に掲げる書類を、総長に提出しなければならない。
一 授業料免除願書
二 市区町村長発行の所得に関する証明書
三 学資負担者の死亡を証明する書類（学資負担者が死亡したことにより免除の許可を願い出る者に限る。
）
四 市区町村長発行の被災証明書（災害を受けたことにより免除の許可を願い出る者に限る。
）
五 その他総長が必要と認める書類
2 前項の規定にかかわらず、
外国人留学生が願い出る場合には、
前項第2号から第4号までに掲げる書類に代えて、別に定める書類を提出することができる。
（徴収猶予）
第12条 授業料の免除の許可を願い出た者に対しては、免除の許可又は不許可を決定するまでの間、授業料の徴－217－

授業料の免除等に関する規程

授業料の免除等に関する規程収を猶予する。
（免除を許可されなかった者の納付期限）第13条 授業料の免除を許可されなかった者又は半額若しくは３分の１の額の免除を許可された者（第20条第2項の規定により、徴収猶予の許可を願い出た者を除く。
）は、当該不許可又は許可を告知された日において口座引落日として本学が指定した日までに、その学期分の授業料の全額又は半額若しくは３分の２の額を納付しなければならない。
第3節 休学、死亡、除籍及び退学等による授業料の免除
第14条 休学を許可された者又は休学を命ぜられた者であって、その休学期間の初日が授業料の納付期限の以前であるものに対しては、授業料の年額の12分の1に相当する額（以下「月割計算額」という。
）に、休学期間の初日の属する月の翌月（休学期間の初日が月の初日であるときは、その月）から休学期間の末日の属する月の前月（休学期間の末日が月の末日であるときは、その月）までの月数を乗じて得た額の授業料を免除する。
（死亡等による免除）
第15条 学生が死亡し、又は行方不明となったことにより学籍を除いた場合には、未納の授業料の全額を免除す
ることがある。
（除籍による免除）
第16条 入学料又は授業料の未納を理由として除籍する者に対しては、未納の授業料の全額を免除することがある。
（徴収猶予期間中の退学による免除）
第17条 次条の規定により授業料の徴収猶予を許可されている者又は第23条の規定により授業料の月割分納を許可されている者であって、その期間中に退学することを許可されたものに対しては、月割計算額に、退学する月の翌月からその学期の末日までの月数を乗じて得た額の授業料を免除することがある。

第3章 授業料の徴収猶予及び月割分納（徴収猶予の許可）
第18条 次の各号の一に該当する者に対しては、学生（当該学生が行方不明の場合には、当該学生に代わる者）の願い出により、授業料の徴収猶予を許可することがある。
一 経済的理由により、授業料を、その納付期限までに納付することが困難であると認められ、かつ、学業が優秀であると認められる者
二 学生又は学資負担者が、災害を受け、授業料を、その納付期限までに納付することが困難であると認められる者
三 行方不明の者
四 その他やむを得ない事情により、授業料を、その納付期限までに納付することが困難であると認められる者（徴収猶予の最終期限）
第19条 授業料の徴収猶予の最終期限は、第1学期分の授業料については9月の口座引落日として本学が指定した日とし、第2学期分の授業料については3月の口座引落日として本学が指定した日とする。
（許可の願い出）
第20条 授業授業料の徴収猶予の許可を願い出ようとする者は、所定の期日までに、授業料徴収猶予願書を、総長に提出しなければならない。

－218－

授業料の免除等に関する規程
授業料の免除等に関する規程

2

前項の規定にかかわらず、第5条第1項又は第11条第1項の規定により授業料免除の許可を願い出た者で、免除を許可されなかった者又は半額若しくは３分の１の額の免除を許可された者は、当該不許可又は許可を告知された日から起算して14日以内に、徴収猶予の許可を願い出ることができる。
（徴収猶予）

第21条 授業料の徴収猶予の許可を願い出た者に対しては、徴収猶予の許可又は不許可を決定するまでの間、授業料の徴収を猶予する。
（徴収猶予を許可されなかった者の納付期限）
第22条 授業料の徴収猶予を許可されなかった者は、当該不許可を告知された日において口座引落日として本学が指定した日までに、その学期分の授業料を納付しなければならない。
（月割分納の許可）
第23条 第18条第1号、第2号又は第4号に該当する者であって、特別の事情があるものに対しては、その願い出により、授業料の月割分納を許可することがある。
（月割分納の額及び納付期限）
第24条 授業料の月割分納を許可された者の1月当りの授業料の額は、月割計算額とし、その納付期限は、別に定める場合を除き、毎月の口座引落日として本学が指定した日とする。ただし、休業期間中の授業料の納付期
限は、休業期間の開始日の前日とする。
（許可の願い出）
第25条 授業料の月割分納の許可を願い出ようとする者は、所定の期日までに、授業料月割分納願書を、総長に提出しなければならない。
（徴収猶予）
第26条 授業料の月割分納の許可を願い出た者に対しては、月割分納の許可又は不許可を決定するまでの間、授業料の徴収を猶予する。
（月割分納を許可されなかった者の納付期限）
第27条 授業料の月割分納を許可されなかった者は、当該不許可を告知された日において口座引落日として本学が指定した日までに、その学期分の授業料を納付しなければならない。

第4章 授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の許可の取消し（免除の許可の取消し）第28条 授業料の免除を許可されている者であって、その理由が消滅したものは、遅滞なく、総長に届け出なけ
ればならない。
2 前項の届け出があったときは、授業料の免除の許可を取り消す。
3 前項の規定により、授業料の免除の許可を取り消された者は、速やかに、月割計算額に、その許可を取り消された月からその学期の末月までの月数を乗じて得た額の授業料を納付しなければならない。
（徴収猶予及び月割分納の許可の取消し）第29条 授業料の徴収猶予又は月割分納を許可されている者であって、その理由が消滅したものは、遅滞なく、総長に届け出なければならない。
2 前項の届け出があったときは、授業料の徴収猶予又は月割分納の許可を取り消す。
3 前項の規定により、授業料の徴収猶予の許可を取り消された者は、速やかに、その学期分の授業料を納付しなければならない。

－219－

授業料の免除等に関する規程

授業料の免除等に関する規程

4 第2項の規定により、授業料の月割分納の許可を取り消された者は、速やかに、未納の授業料を納付しなければならない。
（不正事実の発見による免除の許可の取消し）第30条 授業料の免除を許可されている者であって、その理由が消滅したにもかかわらず、第28条第1項の規定による届け出をしないもの又は提出書類に虚偽の事項を記載し、若しくは提出書類を偽造して授業料の免除の許可を受けたことが判明したものに対しては、その許可を取り消す。
2 前項の規定により授業料の免除の許可を取り消された者は、直ちに、その学期分の授業料を納付しなければならない。
（不正事実の発見による徴収猶予及び月割分納の許可の取消し）第31条 授業料の徴収猶予又は月割分納を許可されている者であって、その理由が消滅したにもかかわらず、第29条第1項の規定による届け出をしないもの又は提出書類に虚偽の事項を記載し、若しくは提出書類を偽造して授業料の徴収猶予又は月割分納の許可を受けたことが判明したものに対しては、その許可を取り消す。
2 前項の規定により授業料の徴収猶予の許可を取り消された者は、直ちに、その学期分の授業料を納付しなければならない。
3 第1項の規定により、授業料の月割分納の許可を取り消された者は、直ちに、未納の授業料を納付しなければならない。

第5章 授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の許可等の手続（免除の許可等の手続）
第32条 第2条第1項及び第8条の規定に基づく授業料の免除の許可並びに第30条第1項の規定に基づく授業料の免除の許可の取消しは、学生生活支援審議会の議を経て、総長が行う。
第33条 第15条から第17条までの規定に基づく授業料の免除の許可は、その所属する学部又は大学院の研究科の長の申請に基づき、総長が行う。
2 第28条第2項の規定に基づく授業料の免除の許可の取消しは、総長が行う。
（徴収猶予及び月割分納の許可等の手続）
第34条 第18条の規定に基づく授業料の徴収猶予の許可、第23条の規定に基づく授業料の月割分納の許可並びに第29条第2項又は第31条第1項の規定に基づく授業料の徴収猶予及び月割分納の許可の取消しは、総長が行う。

第6章 雑則第35条 この規程に定めるもののほか、授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の取扱いに関し必要な事項は、別に定める。
（省略）
附 則(平成30年5月8日規第107号改正)
1 この規程は、平成30年5月8日から施行し、改正後の第33条第1項の規定は、平成30年4月1日から適用する。
2 この規程による改正前の東北大学学生の授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の取扱いに関する規程第33条第1項の規定は、東北大学大学院通則の一部を改正する通則(平成30年規第54号)附則第2項の規定により存続するものとされた教育情報学教育部が存続する間、なおその効力を有する。

－220－

入学料の免除等に関する規程
入学料の免除等に関する規程

東北大学における入学料の免除及び徴収猶予に関する取扱規程
平成22年1月27日 規第 7号（趣旨））第15条の2第2項及第1条 この規程は、東北大学学部通則（昭和27年12月18日制定。以下「学部通則」という。
び東北大学大学院通則（昭和28年11月16日制定）第19条の2第3項の規定に基づき、東北大学（以下「本学」という。
）における入学料の免除及び徴収猶予の取扱いについて定めるものとする。
（免除の許可））、転入学又は編入学（以第2条 本学の学部に入学、再入学（第1学期又は第2学期の初めにおける再入学に限る。
下この条及び第6条において「入学」という。
）を許可された者で、次の各号の一に該当し、入学料を納付することが著しく困難であると認められるものに対しては、その願い出により、入学料の免除を許可することがある。
一 入学前1年以内において、入学を許可された者の学資を主として負担している者（以下「学資負担者」という。
）が死亡し、又は入学を許可された者若しくは学資負担者が風水害等の災害（以下「災害」という。
）
を受けた場合二 前号に準ずる場合であって、相当と認められる理由がある場合
第3条 本学の大学院の研究科に入学、再入学(第1学期又は第2学期の初めにおける再入学に限る。)、転入学又は編入学(以下次項及び第6条において「大学院入学」という。)を許可された者で、経済的理由により入学料を納付することが困難であると認められ、かつ、学業が優秀であると認められるものに対しては、その願い出により、入学料の免除を許可することがある。
2 前項に規定する者のほか、大学院入学を許可された者で、前条第1号又は第2号に該当し、入学料を納付することが著しく困難であると認められるものに対しては、その願い出により、入学料の免除を許可することがある。
（免除の額）
第4条 入学料の免除の額は、全額又は半額とする。
（免除の許可の願い出）第5条 第2条又は第3条の規定による入学料の免除の許可を願い出ようとする者は、所定の期日までに、次の各号に掲げる書類を、総長に提出しなければならない。
一 入学料免除願書
二 市区町村長発行の所得に関する証明書
三 学資負担者の死亡を証明する書類（学資負担者が死亡したことにより免除の許可を願い出る者に限る。
）
四 市区町村長発行の被災証明書（災害を受けたことにより免除の許可を願い出る者に限る。
）
五 その他総長が必要と認める書類
2 前項の規定にかかわらず、
外国人留学生が願い出る場合には、
前項第2号から第4号までに掲げる書類に代えて、別に定める書類を提出することができる。
（徴収猶予の許可）
第6条 本学への入学又は大学院入学を許可された者で、次の各号の一に該当するものに対しては、その願い出により、入学料の徴収猶予を許可することがある。
一 経済的理由により所定の期日までに入学料を徴収することが困難であると認められ、かつ、学業が優秀であると認められる場合
二 入学又は大学院入学前1年以内において、学資負担者が死亡し、又は入学若しくは大学院入学を許可され－221－

入学料の免除等に関する規程
入学料の免除等に関する規程

た者若しくは学資負担者が災害を受けた場合
三 その他やむを得ない事情があると認められる場合（徴収猶予の最終期限）
第7条 入学料の徴収猶予の最終期限は、4月入学者については9月15日とし、10月入学者については3月15日とする。
（徴収猶予の許可の願い出）
第8条 入学料の徴収猶予の許可を願い出ようとする者は、所定の期日までに、入学料徴収猶予願書を、総長に提出しなければならない。
2 前項の規定にかかわらず、第5条の規定により入学料免除の許可を願い出た者で、免除を許可されなかった者
又は半額の免除を許可された者は、当該不許可又は許可を告知された日から起算して14日以内に、徴収猶予の許可を願い出ることができる。
（徴収猶予）
第9条 入学料の免除又は徴収猶予の許可を願い出た者に対しては、免除又は徴収猶予の許可又は不許可を決定するまでの間、入学料の徴収を猶予する。
（免除を許可されなかった者等の納付期限）第10条 入学料の免除若しくは徴収猶予を許可されなかった者又は半額の免除を許可された者（第8条第2項の規定により、徴収猶予の許可を願い出た者を除く。
）は、当該不許可又は許可を告知された日から起算して14日以内に、入学料の全額又は半額を納付しなければならない。
（死亡による免除等）
第11条 入学料の免除又は徴収猶予を願い出た者について、入学料の徴収を猶予している期間内において、死亡した場合には、未納の入学料の全額を免除する。
第12条 入学料の免除若しくは徴収猶予を許可しなかった者及び半額の免除を許可した者について、入学料の納付前に死亡した場合には、未納の入学料の全額を免除する。
（除籍その他の理由による免除）
第13条 入学料の未納を理由として除籍する者に対しては、未納の入学料の全額を免除する。
（不正事実の発見による免除等の許可の取消し）第14条 入学料の免除又は徴収猶予を許可された者で、提出書類に虚偽の事項を記載し、又は提出書類を偽造して入学料の免除又は徴収猶予の許可を受けたことが判明したものに対しては、その許可を取り消す。
2 前項の規定により入学料の免除又は徴収猶予の許可を取り消された者は、直ちに、入学料を納付しなければならない。
（免除の許可等の手続）
第15条 入学料の免除の許可及びその取消しは、学生生活支援審議会の議を経て、総長が行う。
（徴収猶予の許可等の手続）
第16条 入学料の徴収猶予の許可及びその取消しは、総長が行う。
（雑則）
第17条 この規程に定めるもののほか、入学料の免除及び徴収猶予の取扱いに関し必要な事項は、別に定める。
（省略）
附 則（平成30年5月8日規第106号改正）
この規程は、平成30年5月8日から施行し、改正後の第3条第1項の規定は、平成30年4月1日から適用する。

－222－

研究生規程研究生規程

東北大学研究生規程
昭和３８年５月１５日
規第４９号

第１条 この規程は、東北大学（以下「本学」という。）における研究生の入学、種類、在学期間等について定めるものとする。
第２条 特殊事項について研究を志願する者があるときは、大学院の研究科、学部、附置研究所、国立大学法人東北大学組織運営規程（平成１６年規第１号。以下「組織運営規程」という。）第２０条第１項に規定する機構、同条第３項に規定する研究組織、組織運営規程第２１条に規定する学内共同教育研究施設等又は組織運営規程第２２条から第２６条までに規定するセンター等において支障のない場合に限り、選考の上、研究生として入学を許可することがある。
第３条 研究生を分けて次の３種とする。
学部研究生 学部又は大学院の教員を指導教員として研究する者
研究所等研究生 附置研究所、組織運営規程第２０条第１項に規定する機構、同条第３項に規定する研究組織、組織運営規程第２１条に規定する学内共同教育研究施設等又は組織運営規程第２２条から第２６条までに規定するセンター等の教員を指導教員として研究する者
大学院研究生 大学院の教員を指導教員として研究する者
第４条 研究生の学年は、４月１日に始まり、翌年３月３１日に終わる。
２ 学年を分けて、次の２学期とする。
第１学期 ４月１日から９月３０日まで
第２学期 １０月１日から翌年３月３１日まで
第５条 研究生の入学の時期は、学期の初めとする。ただし、特別の事情がある場合は、この限りでない。
第６条 学部研究生及び研究所等研究生を志願できる者は、次の各号の一に該当する者とする。
一 大学を卒業した者
二 短期大学又はこれと同等以上の学校を卒業（専門職大学の前期課程の修了を含む。）した者で関係学科を履修したもの
三 大学院の研究科、学部、附置研究所、組織運営規程第２０条第１項に規定する機構、同条第３項に規定する研究組織、組織運営規程第２１条に規定する学内共同教育研究施設等又は組織運営規程第２２条から第２６条までに規定するセンター等において、前二号と同等以上の学力があると認めた者
第７条 大学院研究生を志願できる者は、次の各号の一に該当する者とする。
一 修士の学位を有する者
二 大学の医学、歯学、薬学又は獣医学を履修する課程を卒業した者
三 大学院の研究科において、前二号と同等以上の学力があると認めた者
２ 前項に定めるもののほか、外国人であって、大学院研究生を志願できるものの資格は、研究科の定めるところによる。
第８条 研究生を志願する者は、願書に添えて、検定料を納付しなければならない。
２ 前項の検定料の額は、別表のとおりとする。

－223－

研究生規程研究生規程

第９条 研究生として入学を許可された者は、所定の期日までに入学料を納付しなければならない。
２ 前項の入学料を所定の期日までに納付しない者に対しては、入学の許可を取り消す。
３ 第１項の入学料の額は、別表のとおりとする。
第１０条 納付した検定料及び入学料は、返還しない。
第１１条 研究生の在学期間は、１年以内とする。ただし、引き続き在学を願い出たときは、在学期間の延長を許可することがある。
第１２条 外国人である大学院研究生で、大学院の授業科目（関連科目を含む。）のうち、その研究事項に関連のある１科目又は数科目を選んで聴講を願い出たものがあるときは、学生の履修に妨げのない場合に限り、選考の上、聴講を許可することがある。
２ 前項の規定により聴講を許可された者は、聴講した授業科目につき所定の試験を受けて単位を修得することができる。
３ 第１項の規定により聴講を許可された者が、聴講単位の増減を願い出たときは、許可することがある。
第１３条 研究生が研究事項について証明を願い出たときは、研究証明書を交付することがある。
２ 前条第１項の規定により聴講を許可された者が、聴講した授業科目又は修得した単位について証明を願い出たときは、聴講証明書又は単位修得証明書を交付することがある。
第１４条 本学の規則、命令に違反し、又は研究生の本分に反する行為のあった者は、懲戒する。
２ 懲戒の種類は、戒告及び退学とする。
第１５条 在学期間の中途で退学しようとする者は、理由を具して、その許可を願い出なければならない。
第１６条 研究生の授業料の月額は、別表のとおりとし、入学の月から３月分ごとに前納しなければならない。ただし、学年内において、３月に満たない端数の月を生じたときは、その端数の月分の授業料を前納しなければならない。
２ 第１２条第１項の規定により聴講を許可された者は、前項に定める授業料のほか、聴講する授業科目につき授業料を納付しなければならない。
３ 前項の授業料の額は、１単位に相当する授業について別表のとおりとし、毎学期授業開始前に、その学期の分を前納しなければならない。
４ 納付した授業料は、返還しない。
５ 授業料の納付すべき金額、期限、場所及び納付に関し必要な事項は、所定の場所に掲示する。
第１７条 国費外国人留学生制度実施要項（昭和２９年３月３１日文部大臣裁定）に基づく国費外国人留学生
及び大学間交流協定に基づく外国人留学生に対する授業料等の不徴収実施要項（平成３年４月１１日学術
国際局長裁定）に基づく協定留学生の検定料、入学料及び授業料は、それぞれ第８条、第９条第１項並びに第１６条第１項及び第３項の規定にかかわらず、徴収しない。
第１８条 授業料の納付を怠り、督促を受けてもなお納付しない者は、除籍する。
第１９条 この規程に定めるものを除くほか、研究生には、学生に関する規定を準用する。

附 則
１ この規程は、昭和３８年５月１５日から施行し、昭和３８年４月１日から適用する。
２ この規程施行の際、現に在学する従前の規定による研究生は、この規程による研究生として入学した者と
みなす。

－224－

研究生規程研究生規程

３ 前項の規定による研究生にかかる研究料及び授業料の額については、定められた在学期間（在学期間が延長された場合で、その延長の始期が昭和３８年４月１日以後のものを除く。）が満了するまでの間は、この規程にかかわらず、なお、従前の例による。

（省略）

附 則（平成３０年５月８日規第１１１号改正）
この規程は、平成３０年５月８日から施行し、改正後の第２条、第３条及び第６条第３号の規定（「又は」を「、」に改める部分、「第２９条」を「第２７条」に改める部分及び「規定するセンター等」の次に「、材料科学高等研究所又は学際科学フロンティア研究所」を加える部分に限る。）は、平成３０年１月３０日から、改正後の第２条及び第６条第３号の規定（「、教育部若しくは研究部」を削る部分に限る。）並びに
改正後の第７条の規定は、平成３０年４月１日から適用する。
附 則（平成３１年３月２６日規第３２号改正）
この規程は、平成３１年４月１日から施行する。
附 則（平成３１年４月２３日規第７３号改正）
この規程は、平成３１年４月２３日から施行し、改正後の第２条、第３条及び第６条第３号の規定は、平成３１年４月１日から適用する。
附 則（令和元年１１月２６日規第７７号改正）
この規程は、令和元年１１月２６日から施行し、改正後の第２条、第３条及び第６条第３号の規定は、令和元年１０月１日から適用する。

別表
区分

金額

備考

検定料

9,800円

入学料84,600円

第16条第1項に定める授業料

月額 29,700円

第16条第3項に定める授業料

1単位につき
14,800円－225－

研究生規程細則

研究生規程細則東北大学研究生規程細則
昭和３８年５月１５日
規第５０号（入学の許可、除籍等）
第１条 入学、在学期間の延長若しくは退学の許可、入学の許可の取消し又は除籍は、教授会（教授会が置かれていない場合は、これに相当する組織。以下同じ。）又は研究科委員会の議を経て、大学院の研究科、学部、附置研究所、国立大学法人東北大学組織運営規程（平成１６年規第１号。以下「組織運営規程」という。）第２０条第１項に規定する機構、同条第３項に規定する研究組織、組織運営規程第２１条に規定する学内共同教育研究施設等又は組織運営規程第２２条から第２６条までに規定するセンター等の長（以下「部局長」という。）が行う。
（懲戒）第２条 懲戒は、教授会又は研究科委員会の議を経て、部局長が行う。
（研究証明書の交付）
第３条 研究証明書の交付は、部局長が行う。
（聴講の許可等）
第４条 聴講又は聴講単位の増減の許可は、教授会又は研究科委員会の議を経て研究科長又は教育部長（以下「研究科長等」という。）が行う。
（聴講証明書等の交付）第５条 聴講証明書又は単位修得証明書の交付は、研究科長等が行う。

附 則
この細則は、昭和３８年５月１５日から施行し、昭和３８年４月１日から適用する。

（省略）

附 則（平成３０年５月８日規第１１２号改正）
この細則は、平成３０年５月８日から施行し、改正後の第１条の規定（「又は」を「、」に改める部分、「第２９条」を「第２７条」に改める部分及び「規定するセンター等」の次に「、材料科学高等研究所又は学際科学フロンティア研究所」を加える部分に限る。）は、平成３０年１月３０日から、改正後の同条の規定（「、教育部若しくは研究部」を削る部分に限る。）並びに改正後の第４条及び第５条の規定は、平成３０年
４月１日から適用する。
附 則（平成３１年４月２３日規第７４号改正）
この細則は、平成３１年４月２３日から施行し、改正後の第１条の規定は、平成３１年４月１日から適用する。
附 則（令和元年１１月２６日規第７８号改正）
この細則は、令和元年１１月２６日から施行し、改正後の第１条の規定は、令和元年１０月１日から適用
する。

－226－

ハラスメントの防止等に関する内規
ハラスメントの防止等に関する内規情報科学研究科におけるハラスメントの防止等に関する内規
平成 18 年 3 月 9 日 制定
（目的）
第１条 この内規は、国立大学法人東北大学におけるハラスメントの防止等に関する規程（平成 18 年規第１号）（以下「規程」という。
）の規定に基づき、東北大学大学院情報科学研究科（以下「本研究科」という。
）におけるハラスメントの防止・排除及びハラスメントに関する問題の対応（以下「ハラスメントの防止等」という。
）
に関し、必要な事項を定め、もって健全で快適なキャンパス環境を醸成し維持することを目的とする。
（本研究科構成員の責務）
第 2 条 本研究科構成員は、ハラスメントを行い、又は他者が行うハラスメントを容認してはならない。
（ハラスメント防止等委員会）
第 3 条 本研究科に、ハラスメントの防止等のための施策を統括させるため、東北大学大学院情報科学研究科ハラスメント防止等委員会（以下「委員会」という。
）を置く。
（委員会の所掌事項）
第 4 条 委員会の所掌事項は、次の各号に掲げるとおりとする。
一 ハラスメントの防止・排除に関する対策について、企画立案し、及び実施すること。
二 ハラスメントに係る問題の解決に関すること。
三 その他ハラスメントの防止等に関すること。
（組織）
第 5 条 委員会は、委員長及び次の各号に掲げる委員をもって組織する。
一 副研究科長及び研究科長補佐
二 相談員
三 その他委員会が必要と認めた者 若干人（委員長）
第 6 条 委員長は、研究科長をもって充てる。
2 委員長は、会務を総理する。
（委嘱）
第 7 条 第 5 条第 3 号に掲げる委員は、研究科長が委嘱する。
（任期）
第 8 条 第 5 条第 3 号に掲げる委員の任期は、1 年とする。ただし、補欠の委員の任期は、前任者の残任期間とする。
2 前項の委員は、再任されることができる。
（委員以外の者の出席）
第 9 条 委員会は、必要があると認めるときは、委員以外の者を出席させて説明又は意見を聴くことができる。
（相談窓口）
第 10 条 本研究科に、本研究科構成員に係るハラスメントに関する相談に対応させるため、相談窓口を設け、相談員を置く。
2 相談員は、研究科長が委嘱する。
3 相談窓口におけるハラスメントに関する相談は、面談によるほか、
電話その他の方法で受け付けるものとする。

－227－

ハラスメントの防止等に関する内規

ハラスメントの防止等に関する内規

4 相談員は、相談に応ずるとともに、ハラスメントに関する問題の解決に必要な援助及び情報の提供等を行うものとする。
5 相談員は、前項の職務の遂行に当たっては、適宜、研究科長又は規程第 19 条に規定するハラスメント相談顧問に相談し、必要な助言を受けるものとする。
6 相談員は、ハラスメントに関する相談内容を記録し、適宜、その概要を研究科長に報告するものとする。
7 相談窓口の運営等に関し必要な事項は、別に定める。
（プライバシー等への配慮及び守秘義務）
第 11 条 ハラスメントに関する問題解決に当たり、その手続きに関わる者は、問題の当事者に係るプライバシ
ー、名誉その他の人権に十分配慮するとともに、知り得た秘密を他に漏らしてはならない。
（不利益取扱いの禁止）
第 12 条 本研究科構成員は、ハラスメントに関する相談、申立て、調査への協力その他ハラスメントの防止等に関与した者に対し、そのことをもって不利益な取扱いをしてはならない。
（雑則）
第 13 条 この内規に定めるもののほか、ハラスメントの防止等に関し必要な事項は、委員会の議を経て、研究科長が定める。
附 則
この内規は、平成 18 年 4 月 1 日から施行する。
附 則（平成 27 年 3 月 12 日改正）
この内規は、平成 27 年 4 月 1 日から施行する。

－228－

学生相談に関する内規
学生相談に関する内規情報科学研究科における学生相談に関する内規
平成 14 年 3 月 14 日 制定
（趣旨））に籍を置く学生からの相談
第 1 条 この内規は、東北大学大学院情報科学研究科（以下「本研究科」という。
の対応に必要な事項を定めるものとする。
（学生相談委員会）
第 2 条 本研究科に、学生相談に関する事柄を審議するため、東北大学大学院情報科学研究科学生相談委員会（以下「委員会」という。
）を置く。
（所掌事項）
第 3 条 委員会の所掌事項は、次の各号に掲げるとおりとする。
(1) 学生が悩み事を相談し易い環境整備(2) 学生との対応により明らかとなった重要事項について審議すること。
(3) その他学生相談に関する重要な事項について審議すること。
（組織）
第４条 委員会は、委員長及び次の各号に掲げる委員をもって組織する。
(1) 研究科長(2) 副研究科長及び研究科長補佐(3) 相談員(4) 事務長(5) その他委員会が必要と認めた者 若干人（委員長）
第 5 条 委員長は、研究科長を持って充てる。
2 委員長は、会務を総理する。
（委嘱）
第 6 条 第 6 条 第 4 条第 5 号に掲げる委員は、研究科長が委嘱する。
（任期）
第 7 条 第 4 条第 5 号に掲げる委員の任期は、1 年とする。ただし、補欠の任期は、前任者の残任期間とする。
2 前項の委員は、再任されることができる。
（委員以外の者の出席）
第 8 条 委員会は、必要があると認めるときは、委員以外の者を出席させ、説明又は意見を聴くことができる。
（相談窓口）
第 9 条 本研究科に、学生からの相談事を受けとめる相談員を置き、氏名及びコンタクトをとるため のメール
アドレスと電話番号を公表する。
2 相談員は、研究科長が委嘱する。
3 相談員は、相談等に対応するとともに、問題の解決に必要な援助及び情報の提供等を行うものとする。
4 相談員全員で懇談会を構成し、互選により座長を置く。
5 対応が難しい相談を受けたときは、懇談会を開き、対応を協議するものとする。
6 必要があるときは、座長が研究科長に連絡し、又は協議するものとする。

－229－

学生相談に関する内規

学生相談に関する内規（プライバシーの尊重）
第 10 条 相談員は、当事者のプライバシーに配慮するとともに、知り得た秘密の保持に努めなければならない。
（雑則）
第 11 条 この内規に定めるもののほか、学生相談に関し必要な事項は、委員会が定める。
附 則
この内規は、平成 16 年 12 月 16 日から施行する。

（参考）
学生相談体制情報科学研究科
学

相

生

談
相 談

全学相談窓口連絡・研究科相談窓口（学生相談所）

相談（情報科学研究科相談員）
連絡・相談

連絡・相談
学生委員会委員長
連絡・相談

連絡・相談

研究科長

学生相談委員会－230－

教 職 員 一 覧教職員一覧
教職員一覧

教 職 員 一 覧
情報科学研究科長

尾 畑伸 明

教 授 （システム情報科学専攻）

専 攻 長
情

報

攻

張山

昌論

教 授

シ ス テ ム 情 報 科 学 専 攻

原田

昌晃

教 授

人 間 社 会 情 報 科 学 専 攻

堀田

龍也

教 授

応

松宮

一道

教 授

用

基

情

礎

報

科

科

学

学

専

専

攻

注１）795-（川内・青葉山団地）、217-（片平団地）の局番を除く４桁は内線
学内では、川内・青葉山団地⇒片平団地は、特番９１＋内線４桁
片平団地⇒川内・青葉山団地は、特番９２＋内線４桁
川内・青葉山、片平団地⇒青葉山新キャンパスは、特番９６＋内線４桁注２）分野・講座の後の（ ）書きは居住場所

情 報 基 礎 科 学 専 攻＜情報基礎数理学講座＞
情報基礎数理学Ⅰ分野（情報科学研究科棟）
教

授

宗 政

昭 弘

795-4600

准 教 授

島 倉

裕 樹

795-4601

情報基礎数理学Ⅱ分野（情報科学研究科棟）
教

授

須 川

敏 幸

795-4602

准 教 授

田 中

太 初

795-4597

情報基礎数理学Ⅲ分野（情報科学研究科棟）
教

授

村 上

斉

795-4628

情報基礎数理学Ⅳ分野（情報科学研究科棟）
教

授

瀬 野

裕 美

795-4614＜情報応用数理学講座＞
情報統計物理学分野
計算数理科学分野（工学部機械・知能系）
教

授

山 本

悟

795-6988

准 教 授

古 澤

卓

795-4541＜計算科学講座＞
計算理論分野－231－

教職員一覧

教職員一覧

計算機構論分野（工学部電子情報システム・応物系）
教

授

青 木

孝 文

795-7168

准 教 授

伊 藤

康 一

795-7169

知能集積システム学分野（工学部電子情報システム・応物系３号館）
教

授

准 教 授

張 山

昌 論

Hashitha Muthumala

795-7153
795-7154＜ソフトウェア科学講座＞
ファームウェア科学分野
ソフトウェア基礎科学分野（工学部電子情報システム・応物系３号館）
教

授

住 井

英二郎

795-7526

准 教 授

松 田

一 孝

795-7526助

Oleg Kiselyov

教795-7178

アーキテクチャ学分野（工学部機械・知能系）
教

授

小 林

広 明

795-7010

准 教 授

佐 藤

雅 之

795-7013（協力講座）
情報論理学講座（電気通信研究所）
教

授

中 野

圭 介

217-5449

助

教

浅 田

和 之

217-5450

コミュニケーション論講座（電気通信研究所）
教

授

長谷川

剛

217-5415

准 教 授

北 形

元

217-5078

高性能計算論講座（サイバーサイエンスセンター）
教

授

滝 沢

寛 之

795-3415

情報セキュリティ論講座（データ駆動科学・AI 教育研究センター）
教

授

静 谷

啓 樹

795-7680

准 教 授

酒 井

正 夫

795-7680

准 教 授

磯 邉

秀 司

795-7680

助

教

小 泉

英 介

795-7680

助

教

長谷川

真 吾

795-7680

広域情報処理論講座（東北アジア研究センター）
教

授

工 藤

純 一

795-6084

データ基礎情報学講座（データ駆動科学・AI 教育研究センター）
教

授

早 川

美 徳

795-6718

准 教 授

三 石

大

795-6717（連携講座）
先進的計算システム論講座（理化学研究所）
客員教授

佐 野

健太郎
－232－

教職員一覧
教職員一覧

システム情報科学専攻＜システム情報数理学講座＞
システム情報数理学Ⅰ分野（情報科学研究科棟）
教

授

原 田

昌 晃

795-4700

准 教 授

船 野

敬

795-4699

助

高 橋

淳 也

795-4638

教

システム情報数理学Ⅱ分野（情報科学研究科棟）
教

授

尾 畑

伸 明

795-4713

准 教 授

福 泉

麗 佳

795-4717

システム情報数理学Ⅲ分野（情報科学研究科棟）
教

授

坂 口

茂

795-4729＜知能情報科学講座＞
アルゴリズム論分野（工学部電子情報システム・応物系）
教

授

周

暁

795-7166

准 教 授

伊 藤

健 洋

795-7163

准教授（兼）

鈴 木

顕

795-7163

知能システム科学分野（工学部電子情報システム・応物系）
教

授

篠 原

歩

795-7132

准 教 授

吉 仲

亮

795-7145

助

Hendrian Diptarama

教795-4535

自然言語処理学分野（工学部電子情報システム・応物系）
教

授

乾

健太郎

795-7091

准 教 授

鈴 木

潤

795-7091

助

横 井

祥

795-7091

教＜生体システム情報学講座＞
情報生物学分野（情報科学研究科棟）
助

教

内 田

克 哉

795-4764

情報システム評価学分野（情報科学研究科棟）
准 教 授

全

眞 嬉

795-4739＜知能ロボティクス学講座＞
イメージ解析学分野（工学部機械・知能系）
教

授

岡 谷

貴 之

795-7016

助

教

菅 沼

雅 徳

795-7017

知能制御システム学分野（工学部機械・知能系）
教

授

橋 本

浩 一

795-7018

准 教 授

鏡

慎 吾

795-7020

助

山 口

明 彦

795-7021

教－233－

教職員一覧
教職員一覧（協力講座）
音情報科学講座（電気通信研究所）
教

授

坂 本

修 一

217-5461

高次視覚情報学講座（電気通信研究所）
教

授

塩 入

諭

217-5468

准 教 授

栗 木

一 郎

217-5470

准 教 授

Chia-Huei Tseng

217-5469

助

羽 鳥

217-5469

教康 裕

情報コンテンツ学講座（電気通信研究所）
教

授

北 村

喜 文

217-5540

准 教 授

髙 嶋

和 毅

217-5543

助

藤 田

和 之

217-5543

教

融合流体情報学講座（流体科学研究所）
教

授

石 本

淳

217-5271

助

教

落 合

直 哉

217-5271

ソフトウェア構成論講座（電気通信研究所）
教

授

大 堀

淳

217-5510

准 教 授

上 野

雄 大

217-5511

助

菊 池

健太郎

217-5450

教－234－

教職員一覧
教職員一覧

人間社会情報科学専攻＜人間情報学講座＞
言語情報学分野（情報科学研究科棟）
准 教 授

菊 地

朗

795-4205

学習心理情報学分野（情報科学研究科棟）
認知心理情報学分野（情報科学研究科棟）
教授（兼）

松 宮

一 道

795-4538

准 教 授

和 田

裕 一

795-4539

助

立 花

良

795-4564

教

人間情報哲学分野（情報科学研究科棟）
教

授

森

一 郎

795-4209

論理分析学分野（情報科学研究科棟）
教

授

篠 澤

和 久

795-4208

言語テキスト解析論分野（情報科学研究科棟）
教

授

小 川

芳 樹

795-4206＜社会政治情報学講座＞
社会構造変動論分野（情報科学研究科棟）
教

授

徳 川

直 人

795-4519

准 教 授

岡 田

彩

795-4722

政治情報学分野（情報科学研究科棟）
准 教 授

河 村

和 徳

795-4514

准 教 授

東 島

雅 昌

795-5855＜社会経済情報学講座＞
都市社会経済システム分析分野（情報科学研究科棟）
教

授

曽

道 智

795-4380

准 教 授

伊 藤

亮

795-4420

助張陽

795-4503

教

地域計量システム分析分野（情報科学研究科棟）
准 教 授

藤 原

直 哉

795-4346＜人間社会計画学講座＞
空間計画科学分野（工学部人間・環境系）
教

授

井 料

隆 雅

795—7492

准 教 授

井 上

亮

795-7478

助

川 崎

洋 輔

795-7497

教－235－

教職員一覧

教職員一覧

社会システム計画学分野（工学部人間・環境系）
教

授

河 野

達 仁

795-7495

准 教 授

福 本

潤 也

795-7504

講

中 川

万理子

師

交通制御学分野（工学部人間・環境系）
教

授

赤 松

隆

795-7503＜メディア情報学講座＞
メディア文化論分野（情報科学研究科棟）
教

授

堀 田

龍 也

795-4387

講

師

坂 田

邦 子

795-4744

メディア記号論分野（情報科学研究科棟）
准 教 授

窪

俊 一

795-4200

准 教 授

森 田

直 子

795-4788（協力講座）
コミュニケーション心理学講座（災害科学国際研究所）
教

授

邑 本

俊 亮

－236－

752-2164

教職員一覧
教職員一覧

応 用 情 報 科 学 専 攻＜応用情報技術論講座＞
物理フラクチュオマティクス論分野（工学部電子情報システム・応物系３号館）
教

授

田 中

和 之

795-5885

准 教 授

大 関

真 之

795-5846

助

奥 山

真 佳

795-5848

教

情報通信技術論分野（工学部電子情報システム・応物系３号館）
教

授

加 藤

寧

795-6161

准 教 授

川 本

雄 一

795-4287

助

Koketsu Rodrigues Tiago

教

人間－ロボット情報学分野（工学部機械・知能系共同棟）
教

授

田 所

諭

795-7022

准 教 授

昆 陽

雅 司

795-7025

准教授（兼）

多田隈

建二郎

795-7025＜応用生命情報学講座＞
生命情報システム科学分野（工学部電子情報システム・応物系３号館）
教

授

木 下

賢 吾

795-7179

准 教 授

大 林

武

795-7161

准 教 授

西

羽 美

795-7161

准教授（兼）

山 田

和 範

795-4264（情報科学研究科棟）

バイオモデリング論分野（工学部電子情報システム・応物系）
教

授

中 尾

光 之

795-7157

准 教 授

片 山

統 裕

795-7158

認知情報学講座（情報科学研究科棟）
教

授

松 宮

一 道

795-4538（協力講座）
情報通信ソフトウェア学講座（サイバーサイエンスセンター）
教

授

菅 沼

拓 夫

217-5081（電気通信研究所内）

准 教 授

阿 部

亨

217-5434（電気通信研究所内）

准 教 授

後 藤

英 昭

795-6090（サイバーサイエンスセンター）

情報ネットワーク論講座（サイバーサイエンスセンター）
教

授

曽 根

秀 昭

795-6091

准 教 授

水 木

敬 明

795-6092

流動システム情報学講座（流体科学研究所）
教

授

服 部

裕 司

217-5256

准 教 授

廣 田

真

217-5251

ブレインファンクション集積学講座（電気通信研究所）
教

授

堀 尾

喜 彦

－237－

217-5558

教職員一覧

教職員一覧

健康情報学講座（保健管理センター）
教

授

木 内

喜 孝

795-7824

教

授

伊 藤

千 裕

795-7836

准 教 授

小 川

晋

795-3469

准 教 授

佐 藤

公 雄

795-7825

助

北

浩 樹

795-7787

教（連携講座）
複雑系統計科学講座（統計数理研究所）
客員教授

吉 本

敦

客員准教授

三分一

史 和

客員准教授

小 山

慎 介

国際交流推進室
准 教 授

山 田

和 範

795-4264

特任助教(研究)

Baladram Mohammad Samy 795-5856

数学連携推進室
実践的情報教育推進室
特任准教授(研究)

金 谷

吉 成

795-5010

准 教 授

鈴 木

顕

795-7163

准 教 授

高 橋

晶 子

加 賀

武 志

研究企画室
特任教授(運営)
広 報 室

情報科学研究科事務部
事 務 長

信 坂

健

795-5835

総務係長

柴 田

美 香

795-5813

教務係長

大 山

孝 広

795-5814

会計係長

佐 竹

光 一

795-5837－238－

情報科学研究科関係キャンパス配置図

青葉山キャンパス
青葉山北キャンパス
青葉山東キャンパス
青葉山新キャンパス

青葉山キャンパス〒980－8579 仙台市青葉区荒巻字青葉6-3〒980－8579 仙台市青葉区荒巻字青葉6-6〒980－0845 仙台市青葉区荒巻字青葉468-1

青葉山北

地下鉄
青葉山駅

「災害科学
国際研究所前」

青葉山東

62
61

59

60

63

65

青葉山新
カタール
サイエンス
キャンパスホール

66

64「青葉山植物園西」

66① 極低温科学センター棟② 物理系研究棟
物理・化学合同棟③ 化学系研究棟
化学系学生実験棟
化学系講義棟④ 理学研究科大講義棟⑤ 数理科学記念館⑥ 数学系研究棟⑦ 巨大分子解析研究センター棟⑧ 超伝導核磁気共鳴装置棟⑨ 生物学系学生実験棟
生物学系研究棟⑩ 地球科学系研究棟⑪ 理学研究科事務棟⑫ 北青葉山厚生会館⑬ 附属図書館 北青葉山分館⑭ 薬学研究科C棟⑮ 薬学研究科A棟（事務室）⑯ ニュートリノ科学研究センター棟⑰ 薬用植物園管理棟⑱ サイクロトロン・RIセンター⑲ 理学研究科合同Ａ棟別館⑳ 理学研究科合同Ａ棟・Ｂ棟㉑ 理学研究科合同C棟㉒ 自然史標本館㉓ 学際科学フロンティア研究所
学際高等研究教育院㉔ 建築実験所㉕ 青葉山体育館㉖ 情報部情報基盤課
サイバーサイエンスセンター㉗ 電子情報システム・応物系3号館㉘ 情報科学研究科 事務室
情報科学研究科教育研究棟㉙ 未来情報産業研究館㉚ 未来科学技術共同研究センター㉛ 厚生施設（けやきダイニング）
32 化・バイオ系事務室
33 電子情報システ・応物系事務室
34 工学研究科社会環境工学実験
35 工学系総合研究
技術社会システム専攻
36 創造工学センタ
37 附属図書館 工学分
38 ハッチェリースクエ
39 工学部管理
医工学研究科事務室
40厚生施設「BOOOK」（ブックカフェ、売店）
41 工学・工学研究科 事務室
（中央棟）
厚生施設
（あおば食堂）42 青葉記念会
43 環境科学研究科研究44 環境科学研究科 エコラ
45 工学研究科機・知能系事務室
46マイクロ・ナノマシニング研究教育センター

092

－239－

47 厚生施（こもれびカフェ、コンビニエンスストア）
48 自動車の過・未来館
49マテリアル・開発系事務室
50 環境保全センタ
51 地・噴火予知研究観測センター
52 エネルギー安全科学国際研究センタ
53 マテリアル共同研究
54 工学研究科人・環境系事務室
55 レアメタル総合
56レジリエント社会構築イノベーションセンター
57 未来産業技術共同研究
58 環境科学研究科本館（事務・講義室等）
59 災害科学国際研究所（事務室60 農学研究科本棟（事務室
動物研究棟
61 動物研究施設
62 国際集積エレクトロニクス研究開発センター
青葉山コモンズ
附属図書館 農学分館
63 附属図書館
農学分館 青葉山コモン
64 マテリアル材料実験
65 厚生施設（青葉山みどり厚生会館
66 ユニバーシテ・ハウス青葉山

片平キャンパス

片平キャンパス〒980－8577
仙台市青葉区片平二丁目1－1① 放送大学宮城学習センター② 片平会館③ 金属材料研究所共通ラボ棟④ 本多記念館
金属材料研究所事務室⑤ 極低温科学センター⑥ 強磁場超伝導材料研究センター⑦ 金属材料研究所附属
新素材共同研究開発センター⑧ WPI-AIMR研究棟⑨ 片平北門会館：厚生施設（さくらキッチン等）⑩ 多元物質科学研究所⑪ 本部（総長室経営企画スタッフ室、
総務企画部、
人事企画部・財務部・研究推進部、産学連携機構、情報部情報推進課・監査室・情報公開室）⑫ WPI-AIMR本館（材料科学高等研究所（AIMR）
事務室、国際交流課）⑬ WPI-AIMR別館⑭ 多元物質科学研究所東1・2号館⑮ エクステンション教育研究棟
経済学研究科地域イノベーション研究センター
法科大学院、
公共政策大学院事務室、会計大学院講義室⑯ 史料館⑰ 百万ボルト電顕室⑱ 生命科学研究科事務室⑲ 会計大学院研究棟（会計大学院事務室）⑳ 施設部 キャンパスデザイン室 埋蔵文化財調査室㉑ 文化財収蔵庫㉒ 人事企画部環境安全推進課㉓ 片平北門会館：ユニバーシティ・ハウス片平㉔ ナノ・スピン総合研究棟㉕ 南総合研究棟1・2㉖ さくらホール㉗ 流体科学研究所1号館
流体科学研究所事務室㉘ 衝撃波学際応用実験棟
35 耐災害ICT研究センタ㉙ 多元物質科学研究所
36 電気通信研究所 本
電気通信研究所 事務室㉚ 片平体育館
37 知の館 知の創出センタ㉛ 電気通信研究所
38 多元研事務部
32 低乱風洞実験
33 21世紀情報通信研究開発センタ 39 流体科学研究所2号
34 産学連携先端材料研究開発センタ 40 流体科学研究所3号

090

－240－

37

40

39

38

36

35

キャンパスアクセスガイド

川内キャンパス
川内キャンパス

川内北キャンパス
川内南キャンパス
川内北キャンパス
川内南キャンパス「川内駅」〒980－8576 仙台市青葉区川内41〒980－8576 仙台市青葉区川内27－1〒980－8576 仙台市青葉区川内41〒980－8576 仙台市青葉区川内27－1

川内グラウンド

「川内駅」

地下鉄
川内駅
地下鉄
川内駅

窓口、
窓
掲口
示、
板
掲案
示内
板案内
学生生
学活
生生活
諸証明
諸
・証
届・
明願
・届・願

川内キャンパス川内グラウンド

38

川内野球場

39

川内野球場

課外活
課動
外活動

川内テ
川ニ
内ス
テコ
ニー
スト
コート

施設ガ
施イ
設ド
ガイド

38 39

諸規則
諸規則

㉘ 文法合同研究棟㉙ 文科系総合研究棟㉘ 教育学部
文法合同研究棟
・教育学研究科 事務室㉙ 教育情報学研究部
文科系総合研究棟・
教育情報学教育部
教育学部・教育学研究科 事務室㉚ 教育情報学研究部
文科系合同研究棟・
教育情報学教育部㉛ 経済学研究科棟㉚ 経済学部
文科系合同研究棟
・経済学研究科 事務室㉛
32経済学研究科棟
中講義
経済学部・経済学研究科 事務室
33 文科系総合講義
32 中講義34 経済学研究科演習
33 文科系総合講義
35 植物園津田記念
34 経済学研究科演習
36 植物園本
35 植物園津田記念
37 文科系厚生施
植物園本36（メイプルパーク川内）
37 文科系厚生施
38 サークルF（メイプルパーク川内）
39 サークルG
38 サークルF
39 サークルG

キャン
キパ
ャス
ンパス
アクセ
アス
クガ
セイ
スド
ガイド
連絡先
連一
絡覧
先一覧

⑬ 講義棟 C棟
⑭ 講義棟 B棟
⑬ 講義棟 C棟
⑮ 講義棟 A棟
⑭ 講義棟 B棟
⑯ 川内サブアリーナ⑮ 講義棟 A棟
⑰ 川内体育館（川内アリーナ）⑯ 川内サブアリーナ⑱ 川内課外活動共用施設B⑰ 川内体育館（川内アリーナ）⑲ 川内課外活動共用施設A⑱ 川内課外活動共用施設B⑳ 川内厚生会館⑲ 川内課外活動共用施設A㉑ 川内サークル部室棟⑳ 川内厚生会館㉒ 川内課外活動共用施設（川内ホール）㉑ 川内サークル部室棟㉓ 教育・学生支援部入試課㉒ 東北アジア研究センター分室
川内課外活動共用施設（川内ホール）㉓ 入試センター
教育・学生支援部入試課
東北アジア研究センター分室㉔ 附属図書館
本館
入試センター㉕ 百周年記念会館（川内萩ホール）㉔ 附属図書館 本館㉖ 文学研究科棟㉕ 文学部
百周年記念会館（川内萩ホール）
・文学研究科
事務室㉖ 法学研究科棟
文学研究科棟㉗
文学部
法学部・・文学研究科
法学研究科 事務室
事務室
㉗ 法学研究科棟
法学部・法学研究科 事務室

東北大
東学
北の
大学の
アウト
アラ
ウイ
トン
ライン

① 川内けやき保育園② 国際交流棟① 川内けやき保育園③ 学生相談・特別支援センター特別支援室② 国際交流棟④ 学生相談・特別支援センター学生相談所③ 学生相談・特別支援センター特別支援室
ハラスメント全学学生相談窓口④
学生相談・特別支援センター学生相談所⑤ 教育研究基盤支援棟5
ハラスメント全学学生相談窓口⑥ サークルE棟⑤ 教育研究基盤支援棟5⑦ 保健管理センター⑥ サークルE棟⑧ 学生実験棟⑦ 保健管理センター⑨ 川北合同研究棟⑧ 学生実験棟
東北アジア研究センター
・学生支援機構事務室⑨ 高度教養教育
川北合同研究棟⑩ 東北アジア研究センター
国際文化研究棟
高度教養教育・学生支援機構事務室
国際文化研究科
事務室⑩ 附属言語脳認知総合科学研究センター
国際文化研究棟
国際文化研究科
事務室⑪ 教育
・学生総合支援センター
附属言語脳認知総合科学研究センター
課外・ボランティア活動支援センター⑪
・学生総合支援センター⑫ 教育
マルチメディア教育研究棟
課外・ボランティア活動支援センター
教育情報基盤センター（SLAサポート）⑫ 学習支援センター
マルチメディア教育研究棟
教育情報基盤センター
データ駆動科学・AI 教育研究センター
学習支援センター（SLAサポート）

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