入試情報

博士前期課程 選抜方法／推薦入試と一般入試

募集人員／推薦入試、一般入試併せて80名（定員）

博士後期課程 選抜方法／一般入試

募集人員／14名（定員）

兵庫県公立大学法人

兵庫県立大学大学院

出願時期・入試日／詳細は、「学生募集要項」等によりお知らせします。
また、情報科学研究科のホームページ https://www.u-hyogo.ac.jp/gsis/index.html をご覧ください。
入学料 入学する者、またはその配偶者若しくは１親等の親族である者が、入学の日の１年前から引き続き兵庫県内に住所を有する場合、兵庫県立大学の学部から引き続き入学する場合及び外国人留学生選抜により入学する場合

282,000円※当大学の大学院博士前期課程から引き続き、博士後期課程へ進学する場合は不要。

授業料 等

入学料

その他の者

423,000円

授業料（年額）535,800円（金額は2023年度のもの）

1. 奨学金/日本学生支援機構奨学金（金額は2024年度入学者用のもの）

情報科学研究科
Graduate School of Information Science
University of Hyogo

大学院第一種奨学金（無利子） 貸与月額50,000円または88,000円（博士前期課程）
貸与月額80,000円または122,000円（博士後期課程）
大学院入学時特別増額貸与奨学金（利子付） 貸与金額（一時金）100,000円・200,000円・300,000円・400,000円・500,000円（博士前期・後期課程）
2. 授業料減免制度
学業成績優秀で授業料等の納入が困難な学生について、申請に基づき選考の上、授業料を減免する制度があります。

Access map○神戸商科キャンパス○神戸情報科学キャンパス【交通アクセス】
JR神戸線三ノ宮駅、阪急・阪神神戸三宮駅から
神戸市営地下鉄西神・山手線「学園都市」駅 下車
戸線

高

下

流通科学大学

看護大学

鉄

神戸市立
医療センター
中央市民病院

西

神・
山
手

YMCA

神戸国際
ビジネスセンター

神戸市外国語大学

神戸医療
イノベーションセンター

総合運動
公園駅

ンター駅

計算科学セ

神戸芸術工科大学

神戸情報科学キャンパス

聞線
学園多第二神明北線理化学研究所
神戸地区 東エリア

キャンパススクエア
学園都市駅

神戸商科
キャンパス

医療センター駅

至神戸空港

線

至三宮

理化学研究所
神戸地区 西エリア

神戸
淡
路
鳴門
自動
車道

地

徒歩10分

前開

神
速北

阪神

【交通アクセス】
JR神戸線三ノ宮駅、阪急・阪神神戸三宮駅から
ポートライナー「計算科学センター」駅 下車 徒歩3分

理化学研究所
スパコン「 富 岳 」

神戸どうぶつ王国
神戸大学
統合研究拠点

学園南IC○路線図
神戸三宮までの所要時間(乗り換え含まず)
播磨理学
キャンパス
姫路工学
キャンパス
姫路環境人間
キャンパス

バス
明石看護
キャンパス

宝塚

神戸商科
キャンパス

4 4分

谷上

大阪
梅田

20分

姫路

明石

39 分

16 分

神戸
三宮

OGO

IVER

HY

UN

＜事務局＞

兵庫県公立大学法人兵庫県立大学
神戸情報科学キャンパス経営部

京橋
32分

神戸情報科学
キャンパス

TY OF

50分

10 分

23分

14 分

SI

京都

30分

大阪
難波
41分

四條畷
46分

奈良
75分

〒650-0047
兵庫県神戸市中央区港島南町7-1-28 計算科学センタービル５階
Phone:078-303-1901 Email:p-ofﬁce@gsis.u-hyogo.ac.jp

https://u-hyogo.info/

2024年4月版

先 端 I T 人 材 の育 成 を牽 引

大学院第二種奨学金（利子付） 貸与月額50,000円・80,000円・100,000円・130,000円・150,000円（博士前期・後期課程）

奨学金
制度

自然 科 学01
CONCEPT

コンセプト

Computational
Science

データ科学と計算科学を基盤に、健康医療科学や情報セキュリティの応用分野も網羅した4コース

計算科学コース

科学的手法における第3のパラダイムと呼■スーパーコンピューターの利用を担う研究開発者の養成

ばれる「計算科学」と第4のパラダイムと呼■自然科学・社会科学の各種問題の大規模計算

ばれる「データ科学」が社会課題の解決や
新たな価値創造の中心的役割を果たすと考えられていることから、本研究科では、データ科学と計算科学を基盤とする教育研究を行い、従来の2研究科の強みとして実績があ

DataScience

る健康医療科学、情報セキュリティ科学を加えた4コースを設けます。
データ科学と計算科学の知識と技能を駆使し、企業や行政などのデータ利活用の現場で活躍できる人材や、企画・経営、政策・立案、健康・医療、情報セキュリティなど、多様な分野で新たな社会価値の創造に貢献できる人材を養成します。

データ科学コース■データ駆動型ビジネスを推進する、
高度なデータサイエンティストの養成

Infomation
Science
情報科学研究科

Information
Security Science
情報セキュリティ科学コース■高度セキュリティ研究・技術者の養成■情報セキュリティの理論と実践■数理・情報基盤の深化

社会科学
02

Healthcare
Science
健康医療科学コース■健康医療データサイエンティストの養成■データに基づく新たな健康長寿社会の実現

応用
科学
03

02

03

研究科長からのメッセージ

設備紹介

Message from Dean

Facilities

神戸商科キャンパス 情報科学研究棟

・地上4階建／延床面積約3,300m2／2020年竣工

ある日、卒業生から次のような話を聞きました。
「 先生、最近ではスタンフォード大学やケンブリッジ大学など、たくさん• 結果を鵜呑みにせず、倫理的観点や社会的な影響も考慮しのオンライン講義がYoutubeにアップされていて、とても勉強などがすぐにあげられます。
これらは対話を通じて初めて実現になります。
また、数年前から生成AIを使ったプログラミングできるものです。

や文章生成もできるようになっていてすごく便利ですね。」

合わせることは得意ですが、真の創造性は人間が持っているか。
プログラミングやデータ解析のことを知らなくても、AIがものです。独創的なアイデアを生み出し、新しい価値を生み出

全部やってくれる。
」と言ったわけでないのですが、「はたして大す能力は、どの分野でも求められています。
しかも、
これまで組

学院教育の役割とは何か」ということを考えさせられました。

み合わせたことのない分野の組み合わせによるブレイクス

大学院教育の本当の役割とは何でしょうか。
ここ数年、
オン

ルーや、分野の境界を超えたまったく新しいアイデアなどがライン講義や特にAIツールの進化は目をみはるものがありま

科学と技術の最先端を前進させる原動力であることは歴史す。
しかし、大学院教育の真の役割は、知識の伝達や技術習的にも明らかで、
この点もすべての研究分野にあてはまるで得だけではありません。
このような時代だからこそ、
自ら考え、

しょう。
く、学生が自分の頭で考えて、従来の研究を批判的、超越的なプログラムを書いたのですが、動作を確認するために、とある立場から捉えて、過去の巨人の肩の上に立った上で、新しいAIを使ってそのプログラムを解析してもらいました。数秒後に考え方を創造することができるようにするため、対話や議論は返答があり、
プログラムの仕組み、各ステップの動作とそのを行うことができる場であると言えるでしょう。

意味がまとめられていました。
しかも、データを与えたら、シ

本研究科は、
データ科学、計算科学、情報セキュリティ、健ミュレーションまでしてくれて、解析結果も出てきました。完璧康医療科学の4つの分野とそれらの融合的な研究分野におに正しく、まったく驚異的です。

いて、世界的にも優れた研究成果をあげている研究者が研究と教育を行っています。
また、大学のスーパーコンピュータや人なら返答が正しいと分かるけれど、分からない人はすべてう情報科学キャンパスに隣接する理化学研究所スーパーコン

のみにするしかない」。
また「AIが書いて人間がチェックしない

ピュータ
「富岳」
の計算資源を大学院生が利用しやすい、公立

安心安全システムなどとても怖くて使えない」
とも感じました。

大学ではきわめて稀な環境にあります。近年、「情報科学」
や冒頭の学生の話に戻ると、オンライン講義はとても便利で「データサイエンス」の冠の付いた大学院は急増しています

すが、
リアルタイムに行われる講義とは違って、
インタラクティが、これらの人的資源と環境は本研究科の大きな特徴と言えブに質問し、議論することは難しいです。修士論文や博士論文るでしょう。
より詳しくはこのパンフレットをご覧ください。多くを完成させるには、繰り返しの議論が欠かせません。
また、課の入学希望や共同研究推進を期待しています。

題の本質を見抜き、適切な問題設定をすることも必要です。
ど• 研究テーマを検討する際、先行研究の内容を批判的に分析し、独自の視点を見出すの妥当性を検証する

04●HPE クラスタ型計算機システム
・CPUノード64
ノード2,560コア
・共有メモリノード80コア
・NVIDIA V100×8
・NEC VE×82ノード
・高速アクセス用
分散ファイルシステム2.9PB●合計演算性能342.9TFLOPSCAVE 3次元立体可視化装置

共同実験室●4面CAVE装置，3.2m x 2.0m x 2.0m
●ワイヤレストラッキング，3次元音響

●脳波計
●心電計
● 電 磁 シ ー ルドルーム
●生体信号測定装置

セミナー室●無線LAN経由で利用できる計算機資源・オールフラッシュ
ストレージを備えた
仮想基盤システム,VDIのような研究分野であれば、例えば• 実験結果を解釈する際、論理的な思考を用いて結果や手法

シミュレーションシステム

したがって、大学院教育は単なる知識伝達の機関ではな

私の体験をお話しましょう。
あるデータを解析する簡単なしかし、はたと思いました。
「プログラミングが分かっている

・地上7階建／延床面積約7,700m2／2011年竣工

もっと大切なことは次のことです。AIは既存の知識を組みその学生は「大学院の授業や演習は必要ないのではない

創造し、社会に貢献できる人材育成が重要だと思います。

神戸情報科学キャンパス 計算科学センタービルて評価する

情報科学研究科長

・GPGPUサーバ

藤原 義久
05

カリキュラムポリシー

04

博士前期課程Curriculum Course

カリキュラム・コース紹介

データ科学コース

・データ科学と計算科学の専門的な知識と技能を修得するために「コース基盤科目」
を設け、情報科学の基礎知識と併せて、データ科学、計算科
学、健康医療科学、情報セキュリティ科学の各コースを俯瞰的に学ぶ科目を配置する。
・データ科学、計算科学、健康医療科学、情報セキュリティ科学の「コース応用科目」
を設け、各コースの最先端かつ高度な知識と技能を学修する科目を配置する。
・具体的な研究課題を通して実践的な知識と技能を修得するため「研究指導科目」を設ける。

博士後期課程・情報科学およびその周辺分野のフロンティアを理解し、自身の研究を深化させるために、
データ科学、計算科学、健康医療科学、情報セキュリ
ティ科学の最先端研究を学修する科目を設置する。
・研究遂行能力、文献調査能力を養成し、学位論文を作成するため、研究指導科目を設ける。

カリキュラムマップ

ビッグデータ時代において、大量のデータを分析することで、新しい事象を発見する能力や実世界の現象のモデル化を行う能力が重要になってきています。
そのようなデータ科学の能力を備えた人材が、新しいビジネスモデルの提案や新しい価値の創出によるデジタルトランスフォーメーションの推進を担うことになります。
そこで、本コースではデータ科学の役割や実社会への適用事例について学
ぶ講義と、実際のデータを利用したデータ分析スキルを身につける実践的演習を提供します。
そして、機械学習を中心とする人工知能、
ビッグデータをハンドリングするための数理モデル、
アルゴリズ
ム、情報マネジメントなどの知見を活かしたデータ科学の研究を行います。

シミュレーションは、
自然科学や社会科学における実験や理論という古典的な手法とならぶ第3の手法として大きな役割を担っています。
本学の神戸情報科学キャンパスは、「京」
コンピュータの設置とともに、
ポートアイランド南地区の同じ敷地に設置され、大規模シミュレーションに関する研究・教育に貢献してきました。
2021年には「京」に代わって世界最速のスーパーコンピュータ「富岳」
が運用開始されました。
計算科学コースでは、
この世界有数のインフラを使いこなし、
自然科学
（気象、
生態系、
地震、
物質
など）
と社会科学
（経済、
社会保障、
イノベーションなど）に関するシミュレーションの研究に必要な、
並
列計算、
可視化、
モデリング、
数値解析などの基礎と、流体から建築までの応用を学び、計算科学分野における先端研究を行います。

コース
基盤科目

コース
応用科目

あらゆるものがネットワークに繋がるIoT（Internet of Things）
やビッグデータ時代において、情報やプライバシーをいかに保護するのかは社会的に大きな課題です。本コースでは、情報セキュリティに関して、理論面と実践面の両面からアプローチすることで、高度なサイバーセキュリティ人材の育成を目指します。具体的には、暗号、情報セキュリティ、
ネットワークセキュリティ、
ディペンダブルシス
テムの基礎を講義で学び、その上で各々が実産業・実社会で脅威となっているセキュリティの課題に対して、体系だった計算機科学的アプローチで解決に取り組み、数理的な知識からその応用まで一貫した能力を身に付けます。

06

研究指導
科目

博士後期課程情報セキュリティ科学コース

・データ科学特論
・社会情報特論
・情報マネジメント特論
・機械学習特論
・人工知能特論
・アルゴリズム特論
・オペレーションズ・リサーチ特論【 選 択 科目】
・健 康 医 療 科 学 概 論
・情 報セキュリティ科 学概論
・プログラミング演習【計算科学コース】
・計算科学特論
・自然科学シミュレーション基礎論
・統計データ解析基礎論
・材料シミュレーション特論
・並列計算の技法
・社会シミュレーション特論【健康医療科学コース】
・病院情報システム特論
・マルチモーダル
バイオインフォマティクス特論
・医療経済・医療経営特論
・生体信号解析特論
・健康医療科学演習

健康医療科学コース

健康・医療分野は情報技術の適用が遅れているため、非効率であると言われていますが、
実は情報技術・情報科学と親和性が非常に高く、そのため健康・医療サービスを飛躍的に拡充できる可能性があります。
その適用については広範囲に渡り、生体情報の新たな医学的解釈や医学データからの新たな知見の創出や、
実際の臨床データや情報システムを用いた新たな医学教育、
医療サービスの効率化などが挙げられます。
また、
ウェアラブルデバイスやIoT（Internet of Things）の実用化は疾患になる前の健康状態の情報を取得、介入が期待されており、疾患になるまでのプロセスをコントロールする先
制医療の実現に寄与することが期待されています。
本コースではデータ科学・計算科学を駆使した健康・医療分野適用について、体系的に学んだ上で最先端の研究につなげます。

【 必 修 科目】
・データ科 学 演習
・情 報 科 学 概 論
・計 算 科 学 概 論
・情 報 科 学 演習
・データ科 学 概 論 ・計 算 科 学 演習

【データ科学コース】

博士前期課程計算科学コース

修 士（ 情 報 科 学 ）【情報セキュリティ科学コース】
・システムセキュリティ特論
・サイバーセキュリティ特論
・暗号特論
・ネットワークセキュリティ特論
・セキュリティエンジニアリング特論
・セキュリティマネジメント特論

基 礎 研 究１、基 礎 研 究２、発 展 研 究１、発 展 研 究２

博 士（ 情 報 科 学 ）講義
科目

先 端データ科 学 特 論 、データ科 学セミナー 、先 端 計 算 科 学 特論、
計 算 科 学セミナー 、健 康 医 療 科 学 特 論 、健 康 医 療 科 学セミナー、
情 報セキュリティ科 学 特 論 、情 報セキュリティ科 学セミナー

研究指導
科目

情 報 科 学 研 究Ⅰ、情 報 科 学 研 究Ⅱ、情 報 科 学 研 究Ⅲ

一部の科目は遠隔講義形式で実施されます。 博士後期課程にはジョブ型インターンシップ科目もあります。
・長期履修制度について職業を有している・育児・介護等の事情により標準修業年限（博士前期課程２年、博士後期課程３年）
では大学院の教育課程の履修が困難な学生を対象に「長期履修制度」を導入しています。詳細はお問い合わせください。
07

05 Faculty

教員紹介

円谷 友英 教授

川嶋 宏彰 教授

玉置 卓 教授

西出 哲人 教授

博士（工学）（大阪府立大学）

博士（情報学）（京都大学）

博士（情報学）（京都大学）

博士（国際公共政策）（大阪大学）

Hiroaki KAWASHIMA

Tomoe ENTANI

https://interaction-lab.org/

https://www.u-hyogo.ac.jp/ai/entani/
大阪府立大学大学院工学研究博士後期課程を修了後、高知大学人文学部社会経済学科の教員を経て、2013年に兵庫県立大学大学
院応用情報科学研究科に着任、2020年から現職。2008年に1年間ドイツ・マグデブル
グ大学コンピュータサイエンス学部客員研
究員、2017年に8か月間アメリカ・カーネギーメロン大学CyLab客員研究員。
政策や経営の意思決定プロセスやもっと多様な個々のキャリア形成における意
思決定プロセスを、実践や遂行の局面まで踏まえて支えていける包括的で科学的アプローチを追求しています。現在の合理化数値化一辺倒の私たちの当たり
前を疑うことを背景に持ちながら、政策や経営を工学の視点から取り扱い、その先の人間の行動をデザインするまでを視野に入れた研究を行っています。
【研究分野・テーマ】
・ファジィ理論、区間解析などあいまいさに関する研究
・包絡分析法（DEA）、階層化意思決定法（AHP）など意思決定手法や評価手法に関する研究とその応用・グループ意思決定支援、グループワーク支援の現実問題への応用に関する研究
・外国語作文やエッセイなどを対象とした選好抽出と多様性・個性に関する研究

京都大学助教・講師・准教授を経て2019年4月より現職。2010-2012年ジョージア工科大学客員研究員（JSPS海外特別研究員）。
2014-2018年JSTさきがけ研究員。人は言葉や表情、しぐさといった言語・非言語的な情報を使って、互いに相手の思っていることを推定しながら対話を行っています。人以外の生物も、互いの情報を使ってそれぞれの個体が動くことで、全体としては群れの動きが形成されます。人同士、生物同士、さらには人と機械の間の相互のやりとり、すなわちインタラク
ションは数理的にどうモデル化できるのでしょうか？人と自然なインタラク
ションができる人工システムや自律分散的に協調する人工システムを目指し、
機械学習、時系列パターン認識、画像認識やコンピュータビジョンといった手法を用いて「インタラクションのモデル化」に関する研究を行っています。
【研究分野・テーマ】
・画像認識、コンピュータビジョン、機械学習・強化学習
・視線や画像・言語情報からの内的・心的状態の推定、対話システム
・学習行動分析（ラーニングアナリティクス）、知識推定、学習支援
・魚の群泳などの相互作用系のモデル化や制御・マルチエージェント強化学習、分散協調システム

https://sites.google.com/view/sugur/home-jp
アルゴリズムやコンピュータの理論を研究しています。
コンピュータで行われるすべての情報処理（AI、最適化、機械学習、情報セキュリティ
等）は基本アルゴリズムの組合せで実現されます。アルゴリズムには世界を変えるほどの力があります。情報サービス（検索、広告、電子取引、推薦、マッチング等）
を思い出してみるとその影響力がわかるでしょう。
コンピュータの理論（計算理論）では、計算モデルの能力解明や「問題」の難しさの分類を行います。有名な未解決問題には、P対NP問題（100万ドルの懸賞
金がかけられています）や「量子コンピュータが現行のコンピュータより高速であることの証明」などがあります。
理論研究、競技プログラミングや組合せゲーム・パズルが好きな人には特に相性のよい研究分野だと思います。
【研究分野・テーマ】
・アルゴリズムの設計と解析
・アルゴリズムの実装と評価
・計算理論

Akihito NISHIDE1994年に神戸商科大学に赴任しました。以
来、兵庫県立大学経営学部、会計専門職大学
院、社会情報科学部と、複数の部局を経験しました。そして、情報処理教育システムの更新作業に携わってきました。

【研究分野・テーマ】
研究対象は経営情報システムです。組織で利用される情報システムの経緯を研究しています。情報システムには様々な利害対立が内在します。そのため、情報システムの構築時には、各々の立場の人々がせめぎ合い、結果として（時には妥協の産物として）情報システムが出来上がります。一見機械的な過程に見えても、情報システムの背景には、様々な人間的な出来事が存在します。ここに、経営情報システムを研究する魅力があります。
情報システムの経緯に対しては、３つ研究アプローチがあります。一つ目は、
社会的な観点から経緯を考えるもので、普及や外部性の理論を応用するアプ
ローチです。二つ目は、組織の観点から考えるもので、権限配分やサービスマ
ネジメントから経緯を紐解くアプローチです。そして、３つ目は、個人の観点から経緯を考えるもので、コミュニケーションや相互作用に着目するアプロー
チです。これらのアプローチを補完的に用いて、「なぜ、そんな情報システムになるの？」という問いに挑んでいます。

木庭 淳 教授

笹嶋 宗彦 教授

東川 雄哉 教授

土方 嘉徳 教授

博士（工学）（京都大学）

博士（工学）（大阪大学）

博士（工学）（京都大学）

博士（工学）（大阪大学）Jun KINIWA

Munehiko SASAJIMA

京都大学大学院工学研究科数理工学専攻修了
後、神戸商科大学管理科学科に助手として勤務。講師・助教授を経て2004年度より兵庫県
立大学経済学部教授。2019年度より社会情報科学部に所属。管理科学科時代、研究はデータ
ベースシステムの並行処理制御からスタート
し、デ ー タ ベ ー ス の 障 害 回 復 や 分 散 デ ー タ
ベースへと興味を広げる。さらに分散システムにおける一時故障の回復を目的とする自己安定アルゴリズムを研究。経済学部に移籍後、マルチエージェントにも興味を持ち、マイノリティゲームや自己安定の概念を発展させた価格安定化ネッ
トワークなどの研究に取り組んでいる。基本的にはどんなメカニズムによって全体の整合性や動向が左右されるのか、という問題に興味を持っている。

1997年 大 阪 大 学 大 学 院 基 礎 工 学 研 究 科修了、博士（工学）。株式会社東芝研究開発センター、大阪大学産業科学研究所、株式会社
ワイエムピームンダスなどを経て、2018年
1月より現職。専門は知識工学。企業と大学両方の立場から、AI技術を現場に適用する産学連携プロジェクトに数多く参加。兵庫県立大学にて社会情報科学部の設立構想時から携わっており、2019年4月より
データサイエンス人材育成についての研究も行っている。AI応用は課題発見から施策の浸透までやってこそ、が信条。人工知能学会論文賞（1996年［学会設
立十周年記念論文］、2012年）、人工知能学会研究会優秀賞（1996年、2012年）、日本機械学会設計・システム部門優秀講演表彰（2009年）など受賞。

【研究分野・テーマ】
・分散システム・自己安定アルゴリズムに関する研究・株などの価格変動をモデル化したマイノリティゲームに関する研究
・需要と供給をモデル化した価格安定化ネットワークに関する研究【研究分野・テーマ】
・様々な現場におけるディジタルトランスフォーメーション(DX)方法論の研究
・オントロジー工学の理論と実践：製造、医療、政策決定など様々な現場での知識やビジネスプロセス、ノウハウの収集・分析・活用
・データサイエンス人材育成：実践に基づく組織的教育方法、教材開発

均衡前Suguru TAMAKI

Yuya HIGASHIKAWA

https://sites.google.com/view/higashikawa-lab/
実社会におけるさまざまな問題に対して合理的な意思決定を行うための数理的手法を扱う「オペレーションズ・リサーチ（OR）」の研究者です。特に、問題の数学的な定式化を行う
数理モデリング、さらに定式化された問題に対して良い解を効率的に与えるアルゴリズムに関する理論的研究を行っています。これらの研究は、ただ理論的であるだけではなく「実社会への応用に耐え得る理論」の構築を目指します。
2014年京都大学大学院工学研究科博士後期課程修了。同年日本学術振興会特別研究員PD（DC2より資格変更）。2015年中央大学理工学部助教。2018年兵
庫県立大学経営学部准教授。2019年兵庫県立大学社会情報科学部准教授。
2021年兵庫県立大学大学院情報科学研究科准教授（社会情報科学部准教授、経営学部准教授を兼務）。2024年4月より同教授。
【研究分野・テーマ】
・避難計画問題に関する研究-移動時間や滞留時間を考慮出来る動的ネットワークフローの解析-施設配置問題に対する効率的なアルゴリズムの開発
・組合せ剛性理論に関する研究-剛性に関する性質を持つグラフの組合せ的特徴付け-特定のクラスに属するグラフの列挙
・その他、さまざまな現実の問題に対して、適切な数理モデル及び効率的なアルゴリズムを考える研究

Yoshinori HIJIKATA

https://soc-research.org/ja
1998年大阪大学大学院基礎工学研究科修了。日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所研究員、大阪大学大学院基礎工学研
究科助手・講師・准教授、関西学院大学商学部准教授・教授を経て、2024年4月より現職。2014年ミネソタ大学客員研究員。
【研究分野・テーマ】
専門は、ソーシャルメディア論、社会情報学、社会心理学です。ソーシャルメ
ディアやメタバースにおけるユーザ行動・心理の分析とパーソナライゼーショ
ンの研究をしています。オンラインにおける人々の自己呈示と印象形成、説得と態度変容、精神的健康とウェルビーイングという観点から研究を進めています。
・Instagramにおけるセルフィ写真投稿の印象形成
・推薦システムにおける推奨者提示による推薦受容・推薦システムに対する信頼に関する心理尺度の開発
・ボーカロイド楽曲推薦におけるインタラクション手法の開発
・バーチャルYouTuberのPR投稿における説得力の研究
・SNS/実世界で嫉妬を感じやすいユーザの分析

均衡後

グリッドネットワークの均衡プロセス

08

データ科学コース

計算科学コース

健康医療科学コース

情報セキュリティ科学コース

理研クロス
アポイントメント教員

09藤江 哲也 教授

宮崎 修一 教授

照山 順一 准教授

古隅 弘樹 准教授

博士（理学）（東京工業大学）

博士（工学）（九州大学）

博士（情報学）（京都大学）

修士（経営情報科学）（神戸商科大学）

Tetsuya FUJIE

Shuichi MIYAZAKI

https://sites.google.com/view/
shuichi-miyazaki

1992年東京理科大学工学部経営工学科卒
業。1998年東京工業大学情報理工学研究科
数理・計算科学専攻博士後期課程修了後、神戸商科大学商経学部管理科学科助手、2004
年兵庫県立大学経営学部助教授、同准教授、2010年 同 大 学 経 営 研 究 科 教 授 を 経 て、
2019年より同大学社会情報科学部教授。

【研究分野・テーマ】
数理最適化、オペレーションズ・リサーチ：経営的意思決定支援を科学的にアプローチするオペレーションズ・リサーチ、またその中でも特に、与えられた制約条件の下で最適な解を求める数理最適化の研究を行っています。テーマとしては以下の通りです。
・離散最適化問題を解くアルゴリズムの開発と実装
・離散最適化問題に対する緩和法の研究
・大規模最適化問題を解くための分割法
・グラフ・ネットワーク最適化問題に対する定式化と解法
・スケジューリング問題に対する定式化と解法

1998年九州大学大学院システム情報科学研
究科博士後期課程修了。京都大学大学院情報学研究科助手、京都大学学術情報メディアセンター助教授、准教授を経て、2022年4月より現職。
【研究分野・テーマ】
グラフや論理式などの離散構造を対象とした問題に対するアルゴリズムの性能を、理論的・数学的側面から研究しています。主に、(1) できるだけ最適に近い解を求める「近似アルゴリズム」、(2) 未来の情報が分からない状態で計算する「オンラインアルゴリズム」、(3) 問題が難しく、高性能なアルゴリズムが存在しないことを示す「NP困難性」といったアプローチを取っています。最近は、大学の研究室配属や就職活動など様々な場面に利用できる「マッチング問題」を主な研究対象としています。
・安定マッチング問題に対する近似アルゴリズム
・最小コストマッチング問題に対するオンラインアルゴリズム
・パズル問題の計算複雑性
・ネットワークの形状推定のためのグラフアルゴリズム

国立情報学研究所特任研究員、関西学院大学大学院博士研究員、兵庫県立大学社会情報科学部準備室助教を経て、2019年 4月社会情報科学部助教、2021年 4月情報科学研
究科助教、2023年4月より同准教授。

2001年より神戸商科大学情報処理教育センター助手として着任。兵庫県立大学経済学部准教授を経て情報科学研究科准教授。
途 中、統 計 数 理 研 究 所 客 員 研 究 員（2010年）。神戸商科キャンパスでの情報処理教育に携わる。

【研究分野・テーマ】
様々な組合せ問題について、アルゴリズム設計の研究を行っています。アルゴ
リズムとはコンピュータで問題を解くための計算手順のことで、料理におけるレシピのようなものです。充足可能性問題、ソーティング、避難施設配置問題などの問題に対して、理論保証のある高速なアルゴリズムの開発を目指しています。充足可能性問題（Satisﬁability Problem）とは与えられた計算モデル（論理式、論理回路、分岐プログラムなど）が1を出力する入力変数への割当があるかどうかを判定する問題で、理論計算機科学におけるもっとも重要な問題です。
・論理回路、分岐プログラムを入力とする充足可能性問題
・ソーティングアルゴリズムの性能解明
・数理パズルに対するアルゴリズム【研究分野・テーマ】
以前は統計調査報告書などの書誌情報（カタログ）のデータベース構築を行っていたが、近年は省庁が実施する産業統計の個票情報（統計法に基づき使用許諾を得た一次データ）を用いて、異なる統計調査における客体（事業所や企業）を同定して個票情報を接合した統合データベースの構築に携わり、単独の統計
調査では不可能だった多角的な分析を可能にした。公的統計の一次データの利用には統計法の制約が厳しいものの、調査客体が同定されないように秘匿処理された匿名データの利用や、報告書で公表されていない独自の集計を依頼できるオーダーメイド集計、報告書の集計情報を容易に取得できる政府統計の総合窓口（e-Stat）の運用開始など、公的統計の二次データの利用の門戸は従前に比べて大きく広がっている。データベースの構築技術の修得や様々な統計デー
タの利活用は、データサイエンティストに求められるデータ処理や分析に関する応用能力を涵養できる。

川向 肇 准教授

山本 岳洋 准教授

湯本 高行 准教授

博士（情報学）（京都大学）

学術修士（都市地域計画学）（筑波大学）

博士（情報学）（京都大学）

博士（情報学）（京都大学）

https://uhkawamukailab.wordpress.com/

https://rerank-lab.org/

Hajime KAWAMUKAI

https://ohshimalab.github.io
博士取得後、2007年より2017年まで京都大学
大学院情報学研究科において教育・研究に従事し、2017年より現職。情報検索、ウェブ情報マ
ネジメント、デザイン学などの研究に従事。社会において「人」が生み出すコンテンツがうまい具合に活用されることを目指した研究を行う。

【研究分野・テーマ】
ウェブが代表する仮想空間や現実世界において、人の創り出すコンテンツや人の振る舞いによって創られるデータから、知識を発見し、それを活かすことでこれまでできなかった新しい情報アクセスを実現することに取り組みます。そのために、情報検索技術、情報推薦技術、機械学習（ディープラーニング）、自然言
語処理技術、データベース、インタラクション、マルチメディア処理技術、情報
デザイン、デジタルファブリケーション（3Dプリンタやレーザーカッターを用いたものづくり）、IoT技術などの情報通信技術を駆使します。

データ科学コース

Hiroki FURUZUMI大島 裕明 准教授
Hiroaki OHSHIMA

10

Junichi TERUYAMA

計算科学コース

1990年神戸商科大学管理科学科助手・講師・助教授を経て現職。途中ワシントン州立
エバーグリン大学大学院環境科学研究科客員教員。カリフォルニア大学客員研究員・地理情報システム論・政策経営科学概論などの講義を担当。地域社会で観測される現象についての定量的なデータを利活用しながらその構造について分析する研究、地域での農業分野でのデータ利活用の実際的支援などを伴う研究などを行ってきました。都市住宅学会論文賞受賞。
【研究分野・テーマ】
・地域社会支援のための地理情報システムの活用
・高齢化社会における居住環境を中心とした地域社会構造の変容の解析
・計画立案における情報技術の活用に関するシステム理論的考察
・地理情報システムとオープンデータを利活用した地域社会現象の解析
・地理情報を利活用した農業支援システムの構築
・オープンデータを活用した地域での災害被害の空間的予測手法の検討
・個人属性に着目した地域環境評価の可能性についての検討

健康医療科学コース

情報セキュリティ科学コース

理研クロス
アポイントメント教員

Takehiro YAMAMOTO

ウェブ検索をはじめとした情報アクセスに関する研究を行っています。
「情報を探す」という行為は我々にとって欠かせない行為です。その行為について深く知り、そしてよ
り良いものとするための技術について、インタラクション技術、アルゴリズム、ユーザ調査といった多様なアプローチから取り組んでいます。2011年Microsoft
Research Asia Research Intern、2012年京都大学大学院情報学研究科特定研究員、2014年同研究科助教を経て2019年より兵庫県立大学社会情報科学部准教授。2017年より国立情報学研究所客員教員。
【研究分野・テーマ】
・多様・高信頼な情報獲得のための検索技術
・種々のバイアスが検索行動に及ぼす影響の分析
・音楽や動画などのマルチメディアコンテンツに対する検索技術
・上記に限らない、次世代の情報検索・情報推薦システム

Takayuki YUMOTO

https://sites.google.com/view/yumotolab/
2007年 京 都 大 学 大 学 院 情 報 学 研 究 科 博
士 後 期 課 程 修 了 後、兵 庫 県 立 大 学 大 学 院
工 学 研 究 科 助 教 を 経 て2020年 よ り 社 会
情報科学部准教授。テキストマイニング、
Webマ イ ニ ン グ、情 報 検 索 な どWeb上 の文章を主な研究対象にしています。また、
Webに限らず、文章からの知識発見やそれをどのようにユーザに見せるかについても研究しています。
【研究分野・テーマ】
・語の共起関係に基づく情報の典型性／意外性の推定
・商品レビューの効率的な閲覧支援のための重要観点の抽出・可視化
・ニュース記事の分析による特定分野における重要事象／トピックの発見（経済分野、震災関連など）
・QAサイトでの病気の相談からの関連症状の発見

11入江 穂乃香 助教

井上 寛康 教授

島 伸一郎 教授

中村 知道 教授

修士（情報）（関西大学）

博士（情報学）（京都大学）

博士（理学）（京都大学）

Doctor of Philosophy（西オーストラリア大学）

Hiroyasu INOUE

Honoka IRIE

2019年関西大学 総合情報学部
総合情報学科 卒業
2019年関西大学大学院 総合情報学研究科
博士課程前期課程 入学
2021年関西大学大学院 総合情報学研究科
博士課程前期課程 修了
2021年関西大学大学院 総合情報学研究科
博士課程後期課程 入学
2023年より兵庫県立大学社会情報科学部助教【研究分野・テーマ】
人間は意思を決定する際に外界の認識や外部とのインタラクションを考慮して総合的に判断する能力を有している。この判断力は「しなやかな判断」や「ソフト知能」と言い換えることもできる。本研究室では、ファジィ理論やソフトコンピューティング、深層学習等を用いたアンサンブル型機械学習モデルを研究しています。
この「しなやかな判断・識別のデータサイエンス」を目標に、アンサンブル学習を用いた
クラスタリングモデルを提案します。ただし、データ不均衡やクラスタリング精度を向上させるため、仮想データ（バーチャルデータ）を発生させる研究を行っています。
この研究は、与えられたデータを高精度に表現するモデルを提案するだけでなく、そのモデルを高精度にするデータについて議論するものです。
・アンサンブル学習型クラスタリングモデル（pdi-Baggingの提案、pdi-Boostingの提案、
ddi-Boostingの提案）
・バーチャルデータ発生メカニズム（試験管内がん細胞の増殖予測）
・企業共同研究による知識・スキル獲得（駐車場車種識別、しなやかなロボット制御）
・大学病院共同研究による医用情報（転倒転落防止予測、腹部超音波検査のスキル獲得、
病院患者の再入院予測）

https://prodigium.jp/
博 士（情 報 学）
（京 都 大 学）日 立 製 作 所・国 際
電気通信基礎技術研究所・同志社大学・大阪
産 業 大 学 な ど の 勤 務 を 経 て、2014年 度 よ り
兵庫県立大学にて准教授、のち教授。上記の間、2011年Northeastern Universityおよび2018
年Kiel Universityにて客員研究員、2020年より理化学研究所客員主管研究員。2017年進化経済学会賞。2021年文部科学省科学技術への顕著な貢献（ナイスステップな研究者）。社会のさまざまな現象は、その原因が容易に特定できない絡み合った複雑さを持っています。その根源は、社会の構成要素それぞれにあるのではなく、要素の関わりの中にあるといえます。私たちの研究では、その関わりをネットワークとして捉え、ネットワーク科学やエージェントベースモデル
を道具とし、実際の観測データを用いて分析しています。
【研究分野・テーマ】
・ネットワークデータの解析およびそれに基づいたシミュレーション
・SNSによる言論の動きや人の動きなど多様な社会データの分析
・経済では特にサプライチェーン・金融・イノベーションに関する分析・予測

2005年に京都大学大学院理学研究科物理学・宇宙物理学専攻博士後期課程修了後、海洋研究開発機構地球シミュレータセンター研
究員、2011年兵庫県立大学シミュレーション
学研究科准教授、2021年兵庫県立大学情報科学研究科准教授を経て、2024年より現職。

【研究分野・テーマ】
・世界最先端の気象モデルの研究開発：天気予報や気候変動の予測には大きな不確実性が伴います。シミュレーションモデル自体の信頼性が低いことが1つの要因になっています。我々は、超水滴法（Super-Droplet Method）という独自に開発した先進的技術を使い、高精度な雲解像モデルの研究開発を行っています。また、この技術の 火山噴煙や煙惑星形成などの他分野への応用や、産業利用も進めています。
・複雑系シミュレーションの探究：人間社会や生物現象といった複雑な系の未来予測は非常に難しいです。複雑な現象をシミュレーションする方法について、モデリング方法、計算手法、観測データの扱いなど総合的な観点から研究を進めています。

2004年に西オーストラリア大学数学科でPh.D.を取得後、香港理工大学、ソニーコン
ピュータサイエンス研究所を経て、2011年
よ り 本 研 究 科 に 着 任。現 実 世 界 の 現 象 の膨大なデータを、コンピュータを使って数学的に処理を行う「データ解析」に関する研究を行っています。データを解析するだけでなく、新手法を開発したり提案したりもしています。その作業の中で、これまで誰も気付いていなかったことを発見することもあります。
【研究分野・テーマ】
・データを用いてモデルを構築する研究（統計的モデリング）
・データの特徴を統計的に分析する研究（サロゲート法）
・データを用いたネットワークの構築に関する研究
・シミュレーションを用いた現象の解析に関する研究木村 真 教授

沼田 龍介 教授

藤原 義久 教授

博士（理学）（早稲田大学）

博士（経済学）（大阪大学）

博士（科学）（東京大学）

理学博士（東京工業大学）

Shin KIMURA

核融合科学研究所 理論・シミュレーション
研究センター、日本原子力研究所 計算科学
技術推進センター、海洋研究開発機構 地球
シ ミ ュ レ ー タ セ ン タ ー を 経 て、2011年 に兵庫県立大学に着任。コンピュータシミュ
レーションから出力される大規模な数値
データのバーチャルリアリティ装置や並列計算機を用いた可視化に関する研究に携わってきました。引き続き大規模数値データの可視化に関する研究を続けていきます。最近はバーチャルリアリティ装置を活用した人の認知などに関する研究にも興味があります。
【研究分野・テーマ】
・スーパーコンピュータ上での “その場可視化”（In-Situ可視化）に関する研究・ヘッドマウントディスプレイを用いたデータ可視化の研究

計算科学コース

Ryusuke NUMATA

https://sites.google.com/site/skimurauniv

https://vizlab.sakura.ne.jp/ja/

データ科学コース

https://s-shima-lab.sakura.ne.jp

Tomomichi NAKAMURA

大野 暢亮 教授
Nobuaki OHNO

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Shin-ichiro SHIMA

専 門 は 財 政 学、公 共 経 済 学、社 会 保 障 論。
関西社会経済研究所（現・アジア太平洋研究所）にて研究員として政策シミュレーションと政策提言に従事した後、北海道大学公共政策大学院の特任助教を経て、2011年に本学シミュレーション学研究科の開設とともに准 教 授 と し て 着 任。2019年 よ り 教 授 と し て 本 学 社 会 情 報 学 部 を 兼 任。
2015-2016年ユニヴァーシティ・カレッジ・ロンドン（UCL）客員研究員。日本が抱える少子高齢化と財政赤字をめぐる諸課題に対し、データ分析とシミュ
レーションを活用し、社会負担の上昇を抑えながら持続可能な制度とするための方策を探る研究を行っています。
【研究分野・テーマ】
・年金制度改革のシミュレーション
・公的医療保険に関するデータ分析、シミュレーション
・応用一般均衡モデルのシミュレーションによる経済財政分析
・地方分権改革に関するデータ分析

健康医療科学コース

情報セキュリティ科学コース

理研クロス
アポイントメント教員

https://rnumata.org
2004年東京大学大学院修了後、オーストラリア国立大学、メリーランド大学での研究員
を 経 て、2011年 に 兵 庫 県 立 大 学 大 学 院 シ
ミュレーション学研究科に着任。改組を経て現職。専門はプラズマ物理、計算科学。核融合プラズマ、宇宙プラズマにおける非線形複雑現象を、大規模計算機シミュレーションを活用して理論的に研究しています。
【研究分野・テーマ】
・太陽表面、地球磁気圏、木星大気などの宇宙プラズマにおけるプラズマ／
流体現象の解析−乱流や構造形成に着目して・核融合プラズマの制御を目指したプラズマ乱流時系列データ解析法の開発
・流体、運動論、粒子モデルを用いたプラズマ中の非線形現象シミュレーション
・スーパーコンピュータを活用した大規模シミュレーションプログラムの開発と高速化、および大規模計算に向けた計算アルゴリズムの開発

Yoshi FUJIWARA

日本学術振興会特別研究員、科学技術庁特別研究員、University of California, Santa
Barbara（米）短期滞在研究員、Universita
Politechnica delle Marche（伊）客員研究員、京都大学非常勤講師などを経て2000年 情報通信研究機構 主任研究員
2002年（株）国際電気通信基礎技術研究所（ATR）主任研究員
2011年 兵庫県立大学大学院シミュレーション学研究科 教授
2021年 兵庫県立大学大学院情報科学研究科 教授（現在）2017年 理化学研究所 客員主管研究員
2019年 滋賀大学データサイエンス教育研究センター客員研究員（現在まで）【研究分野・テーマ】
マクロな経済現象とネットワークの科学／複雑系の物理による社会・経済のさ
まざまな現象の解明／物価プロジェクト（RIETI）／トポロジカルデータ解析の応用プロジェクト（学術変革）【著書】『50のキーワードで読み解く経済学・教室』（東京図書, 2011）共著
・"Econophysics and Companies:
Statistical Life and Death inComplex Business Networks"（Cambridge University Press,
2010）共著
・『経済物理学』（共立出版, 2008）共著
・"Macro-Econophysics:New
Studies on Economic Networks
and Synchronization（Cambridge
University Press, 2017）共著 など

詳しくはこちらにアクセス

13

安田 修悟 教授

鷲津 仁志 教授

竹村 匡正 教授

畑 豊 教授博士（工学）（京都大学）

博士（学術）（東京大学）

博士（保健学）（大阪大学）

工学博士（姫路工業大学）

http://washizu.org/lab/https://t.u-hyogo.com/

Hitoshi WASHIZU

Shugo YASUDA

https://sites.google.com/view/yasuda-lab/
2005年に京都大学工学研究科航空宇宙工学専攻で博士課程を修了後、ドイツ・カイ
ザースラウテルン大学でドイツ学術交流会（DAAD）博士研究員、京都大学工学研究科
で特定助教等を経て2011年より現職。専門は計算科学と流体力学。産学連携研究や国際共同研究に力を入れています。

生体高分子の物理化学の大規模分子シミュ
レーションで学位を取得してから、一貫して界面の分子集団の動的挙動、とくにトライボロジーと呼ばれる摩擦・摩耗・潤滑分野
を中心に活動中。自動車の研究所における14年間の研究開発、文科省次世代スパコン、元素戦略などの国プロに携わった経験から、スパコンと産学連携が得意です。

【研究分野・テーマ】
ソフトマターや生物に見られる複雑な移動現象について、数理モデルの構築やシミュレーション技術の開発に取組んでいます。例えば、微生物集団のパターン形成やコロイドや高分子液体の熱流動を対象とし、これらの現象に潜むマルチスケールなメカニズムを解明することを目標としています。特に、分子シミュ
レーションと流体シミュレーションを相互に接続するマルチスケールシミュ
レーションの開発や、微視的（粒子的）な数理モデルと巨視的（連続体的）な数
理モデルに対して、その両者を繋ぐ中間的な視点による運動論モデルについての研究を行っています。

【研究分野・テーマ】
界面における分子集団の大規模分子シミュレーション。適用対象は、トライボ
ロジー、高分子、電池など。社会人の方は企業における研究テーマを、修士院生
は既存のソフトを用いた新しい現象解明を、出身の専門分野に合わせてテーマ設定しています。原子レベルからのボトムアップの粗視化シミュレーション技術の開発も大きなテーマです。

Tadamasa TAKEMURA

2003年大阪大学大学院医学系研究科修了。
同年京都大学医学部附属病院医療情報部助手、講師、副部長等を経て2012年ハーバード大学客員研究員。同年より兵庫県立大学准教授。
2017年同教授。2018年理化学研究所客員
主管研究員。2019年兵庫県立大学社会情報科学部教授。2022年兵庫県立大学先端医療工学研究所教授、神戸大学生命・
医学系保健学域特命教授、兵庫県立はりま姫路総合医療センター臨床研究セン
ター副センター長。
【研究分野・テーマ】
京都大学医学部附属病院で病院情報システムの導入責任者と病院経営分析を担当していました。神戸に来てからも病院情報システム導入のお手伝いもさることながら、「先制医療」実現のための健康・医療データ収集のあり方について広く研究を行っています。特に、病院や健康分野で発生するデータによる知識抽
出、機械学習を用いた新たなシステムの構築、在宅・院内IoTなどの技術適用のみならず、市民の健康イベント等を利用した健康・医療データ取得環境の構築を行っています。学部卒業の皆さんも社会人の皆さんも当分野に興味があればぜひお声がけください！

芝 隼人 准教授

郷 康広 教授

原口 亮 教授

博士（理学）（京都大学）

博士（理学）（京都大学）

博士（情報学）（京都大学）

Hayato SHIBA

Yasuhiro GO

https://www.u-hyogo.ac.jp/gsis/shiba/

https://u-hyogo.info/research/faculty/go/

2009年京都大学大学院理学研究科物理学
宇宙物理学専攻中退（翌年学位取得）。以降、東京大学物性研究所 附属物質設計評価施
設・助教、東北大学金属材料研究所・特任助教（研究）、東京大学情報基盤センター スーパーコ
ンピューティング研究部門・特任講師を経て、2023年4月に兵庫県立大学に着任。
スーパーコンピュータを利用した物質・材料の分子シミュレーションを専門としています。

京都大学大学院理学研究科博士後期課程終了後、日本学術振興会特別研究員（総合研究大学院大学）、同海外特別研究員（ハーバード大学）、京都大学グローバルCOE特任助
教、同霊長類研究所助教、自然科学研究機構
新 分 野 創 成 セ ン タ ー、生 命 創 成 探 究 セ ン
ター、生理学研究所特任准教授を経て、2023年より兵庫県立大学に着任。

【研究分野・テーマ】
半導体微細化の限界により計算機プロセッサそのものの継続的な演算性能向上が近く終わりを迎えると見込まれる中、深層学習など特徴ある処理を得意とするプロセッサが出現するなど計算機のあり方は変化を迎えています。この事情はシミュ
レーションに対して、これまで中心的だった演算中心の考え方から、データを活用
した新たな考え方への移行を促しています。
私は現在、分子シミュレーションの結果として得られるデータに対して深層学習を実施し、その学習モデルの予測性能を利用してシミュレーションそのものを効率化できる循環を実現する手法の研究開発を進めています。実は、このような研究を行
うには、シミュレーションしようとしているモデルの特性をよく理解し、それに適したアルゴリズムを開発していくこと、そして深層学習を得意とする GPUなどの演算装置の利用に習熟することが重要となります。

【研究分野・テーマ】
ヒト疾患、特に精神神経疾患のための疾患動物モデルの多階層オミクス解析・
大規模データ解析を行い、病態の理解と解明に向けた研究を推進しています。
・疾患動物モデル脳における大規模オミクス解析とバイオインフォマティクス
解析・疾患動物モデル作出のための集団ゲノム解析
・ヒト化マウス・ヒト化霊長類脳オルガノイドを用いた多階層オミクス解析とデータ解析

Ryo HARAGUCHI

https://bselab.org/
京都大学大学院修了後、国立循環器病研究センターにて情報科学研究、情報システム企画
導入運用の実務、知的資産戦略に携わってきま し た。2016年 に 兵 庫 県 立 大 学 に 着 任。
2018年Carnegie Mellon University客 員
研究員。
2012年日本バーチャルリアリティ学会論文賞、2013年経済産業省Innovative Technologies受賞等。
「医用画像」「心臓シミュレーション」「医用システム」を主なテーマとして、工学・情報学・システム科学の手法を用い、基礎医学・生理学から臨床医学まで幅広くコラボレーションしながら教育研究を行なっています。
【研究分野・テーマ】
・生体シミュレーション研究：心臓不整脈現象の解明
・医用システム・医用グラフィックス研究：先天性心疾患の形状インタラク
ティブモデリング
・医用画像工学研究：心臓CT・MRI・エコー・病理顕微鏡画像解析

Yutaka HATA

2010年IEEE Fellow、2013-2021年兵庫県立大学大学院シミュレーション学研究科教授。19 94年にカリフォルニア大学バークレー校に客員研究員として滞在したとき、Lotﬁ A
Zadeh教授から「世界が必要とする軍、金融、医療の3つの研究から一つを選択し、今しかや れ な い 研 究 を し な さ い。」と 言 わ れ て、
1995年から本格的に医療関係の研究をしています。健康医療分野の研究はAIの発展により人類の期待が大きい。この分野で人類への貢献と新規診断治療システム構築による経済の活性化を目指しましょう。
【研究分野・テーマ】
健康医療系のシステム構築がメインテーマです。
・超音波、MRI、X-線CT等の医療画像診断支援
・検診データの解析とEBPMへの介入
・AIを用いたリハビリテーション支援
・ヒトの動さ解析による疾病診断支援

水野（松本）由子 教授
Yuko MIZUNO-MATSUMOTO

博士（医学）（大阪大学）、博士（工学）（大阪大学）
https://www.u-hyogo.ac.jp/ai/mizuno/
精神科医の立場から、脳波、脳磁図、fMRIから 得 ら れ た 脳 機 能 情 報 や、心 電 図、脈 波、
サーモグラフィを用いた自律神経機能などの生体情報の計測・解析を行っています。病気を知るだけでなく、ヒトの脳活動や心の動きを詳細に調べるために、医学と工学の両分野にまたがって研究しています。1999-2000年ジョンズ・ホプキンス大学研究員。日本精神神経学会専門医、指導医。日本臨床神経生理学会専門医（脳波分野）、代議員。日本医用画像工学会学会賞受賞。大阪大学特任教授（常勤）。
【研究分野・テーマ】
・４次元大脳機能地図による脳疾患の早期発見・早期治療に関する研究
・脳から自律神経までの生体反応を人工知能で捉える技術の開発
・ストレス度とリラックス度を診断できるメンタルヘルスケアシステムの開発
・学習や仕事の効率を上げるための集中度と快適度向上システムの開発・親子関係をサポートする幸せな情動評価尺度の開発

脳機能解析と可視化による情動ストレス時の脳活動14

データ科学コース

計算科学コース

健康医療科学コース

情報セキュリティ科学コース

理研クロス
アポイントメント教員

15

ラシド イサム 教授

五十部 孝典 教授

森川 智博 准教授

博士（工学）（筑波大学）

博士（工学）（神戸大学）

博士（工学）（早稲田大学）

Takanori ISOBE

Essam RASHED

https://www.u-hyogo.ac.jp/ai/isobe/https://erashed.weebly.com
2010年筑波大学大学院システム情報工学研
究科コンピューターサイエンス専攻修了。
2010−2012年日本学術振興会外国人特別研究員の後、エジプトのSuez Canal大学コンピューターサイエンス学科にて助教・准教授・教授を務めました。2018年より、名古屋工業大学電気・機械工学専攻にて特任教授を兼任、2022年より兵庫県立大学大学院情報科学研究科に着任しました。2023−2027年JSTさきがけ研
究員（兼任）。医用画像処理技術に基づくアプリケーションにより、電波と生体組織の間の相互作用について研究することに情熱を注いでいます。また、パターン認識や機械学習を統合したアプリケーションの開発や、医用研究分野への応用は、私にとって魅力的な研究テーマです。
【研究分野・テーマ】
・医用画像処理・データ分析とパターン認識
・神経刺激における機械学習アプリケーション
・バイオインフォマティクス

ソニー株式会社にて、暗号技術の研究開発に従事、暗号解読技術の研究、軽量暗号やソフトウェア保護技術の設計開発、製品・サービスの安全性評価、暗号ソフトウェア開発業務の携わり、2017年4月より本学 准教授、
2023年4月より現職。2013-2014年、デンマーク工科大学客員研究員、2018年から情報通信研究機構サイバーセキュリティ
研究所 招へい研究員。
【研究分野・テーマ】
・暗号の設計：実装制約の多いIoT機器向けの軽量、低消費電力暗号アルゴリズ
ムの開発に関する研究。
・暗号の安全性評価：暗号アルゴリズムに対する攻撃技術や、実装上の脆弱性
や演算時のサイドチャネル情報を用いた攻撃手法の研究。また、実際製品
サービスに対する安全性評価。
・ソフトウェア保護技術：信頼できない実行環境におけるセキュリティ技術の開発（ホワイトボックス暗号技術）。
・実際のシステムに対する安全性評価：世の中で広く使われている製品、サービスに対して、プロトコル、暗号の使い方。実装、運用方法を考慮した包括的な安全性評価。

田中 俊昭 教授

栗原 淳 准教授

博士（工学）（九州大学）

博士（工学）（東京工業大学）

https://sites.google.com/view/
morikawa-lab
早稲田大学情報通信学科で博士学位を取得
後、国立研究開発法人情報通信研究機構のサイバーセキュリティ研究室にて人工知能などの最新技術を利用して各種サイバー攻撃対策の自動化を実現するための研究開発に従事、
埼玉工業大学情報システム学科講師を経て、2022年より兵庫県立大学に着任。
2018年から早稲田大学理工学術院 招聘研究員、2020年から情報通信研究機構
サイバーセキュリティ研究室 協力研究員。
【研究分野・テーマ】
サイバー攻撃は検知を回避することを意図して巧妙に作成されてきたため、既存の対策に関しては攻撃者の手口の進化に追いついていないのが現状です。本研究室では、実世界でのセキュリティ対策の遅れを目の当たりにし、自然言語処理や深層学習などの技術を利用することにより、未知の攻撃を早期かつ自動的に発見することを狙いとするだけでなく、攻撃者の視点に立ち、最新の人工知能技術を悪用する攻撃手法の実現とその対策の確立を行うことも目指しています。
例としては、アプリマーケットにユーザが投稿する大規模かつ不均一なレビュー・コメント情報に深層学習をベースとした自然言語の生成手法を適用し、より人間の言葉に近い不正レビューを自動的かつ大量に捏造することや、それらの不正レビューに対して既存の手法が対応できない高精度かつ高効率な検知
アルゴリズムを開発することなどが挙げられます。

https://secarchlab.github.io

https://secsyslab.github.io/welcome/
KDDI総合研究所で、ネットワークセキュリ
ティ、暗号、認証技術等の実用化研究、および国際標準化に従事。特に、携帯電話やス
マートフォンがつながるモバイル通信シス
テムを対象に、認証方式、著作権保護方式、
軽量暗号等、セキュリティ方式の研究開発を行う。携帯向け軽量暗号は、数千万の携帯電話やスマートフォンに搭載される。2021年より本学に着任、2010年-2021年 情報セキュリティ大学院大学連携教授、2014年 文部科学大臣表彰 科学技術賞、2019年 情報通信技術賞
総務大臣表彰受賞等【研究分野・テーマ】
次世代モバイルネットワーク等の新たなネットワークシステム、そのネットワーク上で提供されるアプリケーションのセキュリティ最適設計が研究のテーマです。
・多種多様な機器が接続される無線環境でのスケーラブルなセキュリティメカ
ニズムの設計・評価
・AIの活用により、多量のデータを分析して、サイバー攻撃や脅威を予測、検知する方式の検討・センサーなどの各種デバイスから収集されるデータのプライバシーおよび、
流通するデータの信頼性を確保する方式の検討

東京工業大学大学院 修士課程を修了後、研究機関、大企業、さらにベンチャー企業を経て、2020年から本学で現職に就いています。2006-2016年（株）KDDI研 究 所 研 究員、2016-2017年 KDDI（株）モバイル技術
企画、2013-2014年、Palo Alto ResearchCenter滞在研究員。2018年から（株）ゼタント 主任研究員。2014年電子情報通信学会喜安善市賞受賞。
【研究分野・テーマ】
・秘密分散やPrivate Information Retrievalなど、符号理論・情報理論を応用したセキュリティ要素技術の理論限界と構成手法の研究
・Information-Centric Networking（ICN）、Named Edge Computingなど、新しい計算・ネットワークアーキテクチャとそのセキュリティ・プライバシ課
題の研究
・Domain Name Systemの匿名化など、インターネットにおける各種プロトコルのセキュリティ・プライバシに関する研究

Cheng TAN

博士（理学）（南京大学）
https://c-tan.com
I develop coarse-grained models forbiomolecules and apply multi-scale
molecular dynamics simulations toinvestigate the interactions between
protein and nucleic acids. With theimplementation of various models inthe software GENESIS and the execution of simulations onsupercomputers like Fugaku, we gain exciting results on large-scale
behaviors of biomolecular systems, such as liquid-liquid phaseseparation.
【研究分野・テーマ】
Multiscale molecular dynamics simulations of biomolecules
・Formation and regulation of biomolecular condensates・Protein-DNA interactions
・Coarse-grained model development and implementation

インターンシップ

Jun KURIHARA

Toshiaki TANAKA

譚 丞 准教授

Tomohiro MORIKAWA

情報科学研究科では、大学生や高等専門学校（以下、高専）の学生（本科生および専攻科生）
を各研究室に受け入れ、計算科学やシミュレーション研究を体験するインターンシップ（体験学習）
プログラムを開設しています。本研究科が運用するスーパーコンピュータやバーチャルリアリティ装置の体験実習や、様々な問題にシミュレーション技術を応用する実習を通して、最先端の計算科学やシミュレー
ション研究に携わり、その理解を深めていただくことを目的としています。
また、本研究科を志望する学生に対して、研究科の研究内容や環境をより深く知っていただく機会を提供します。
受け入れ対象者

大学生、
または高専本科4・5年生、専攻科生を対象とします。

実 習 内 容実習内容は大学1〜2年生、高専本科4〜5年生向けに設定しており、大学1年生程度の知識があればやり遂げられる内容となっています。実習期間は5日間（30時間）です。実習の最終日には、報告会を開催し実習内容を報告していただきます。実習生の所属大学、高専において単位認定を行う必要がある場合は、評価書を作成します。実習は神戸情報科学キャンパス にある情報科学研
究科の各研究室で行います。

費

用

等

受講料は無料です。

高等専門学校との連携
情報科学研究科では、高等専門学校（以下 高専）との連携を進めております。共同研究や推薦入試の協定の締結や、研究交流会の開
催、高等専門学校の学生を対象としたインターンシップを実施しております。

共同研究と推薦入試の協定

明石高専、神戸高専、呉高専、高知高専、津山高専、奈良高専、舞鶴高専

16

データ科学コース

計算科学コース

健康医療科学コース

情報セキュリティ科学コース

理研クロス
アポイントメント教員

17

06

Message from Senior
先輩からのメッセージ

私は、兵庫県立大学社会情報科学部を早期卒業
し、情報科学研究科に進学しました。進学した
きっかけは、先生方からの熱心な進めもありまし
たが、より専門性を身に着け、早く社会に出て貢献したいという想いがあったからです。特に、データを分析し、社会問題を解決したいと考えたからです。
情報科学研究科では、授業や研究において先生方のサポートが厚い点が魅力です。また、異なるバッ
クグラウンドを持つ学生と交流することで、切磋琢
磨することができるのが魅力だと感じております。
私は現在、自然言語処理に興味を持ち、大量のレビューデータから数値データとテキストデータの関連性を学習するモデルの構築に取り組んでいます。その研究の過程で、機械学習や情報検索などの最新の技術や知識を学んでいます。大学院に進学したことで、より多くのことを学ぶことができています。社会情報科学部から情報科学研究科に進学し、自分の専門性を高めることができ、進学して良かったと満足しています。

2024年 博士前期課程修了

河田 友香｜KAWADA YUKA｜［出身大学］兵庫県立大学 情報科学研究科

07

私は兵庫県姫路市にある仁寿会石川病院で理学療法士として働いています。理学療法分野における情報技術を用いた研究を行い、社会に貢献したいと思ったため、社会人３年目に博士前期課程に入学することを決めました。私は学部で理学療
法学を専攻していたため、情報科学に関する知識はそれほど多くはありませんでした。しかし、この研究科では情報科学について基礎から応用まで
体系的に学習することができるため、他の分野を専攻していた私でもわかりやすいカリキュラムでした。さらには様々な専門分野を持つ先生方、様々なバックグラウンドを持つ社会人学生や院生が在籍しており、充実した研究環境が整っています。加えて、長期履修制度などの社会人向けの制度があり、常勤であっても仕事と学業を両立しやすいです。私はこのような充実した環境で学習・研究ができ、有意義な修士課程を送ることができました。この研究科は情報技術で社会に貢献したい人にとって最適です。今ではもっと早く大学院に通えばよかったと思っています。

2022年 博士後期課程入学

私は同志社大学生命医科学部で生体情報についての研究をしていましたが、大学院では情報科学に焦点を絞りたいと考え、中でも情報セキュリ
ティ分野に興味を惹かれたため、兵庫県立大学応用情報科学研究科に進学しました。入学当初は情報セキュリティに対してほとんど無知であり、入学前は不安を覚えていましたが、本研究科の授業は情報系分野に精通していない人でも理解しやすい内容となっているため、研究を進める上でも非常に有意義なカリキュラムとなっていました。実際、修士課程の２年間を通して、国際学会への参加や国際学術誌への論文の採録など、多くの研究成果を上げることができ、情報セキュリティの研究職の内定をいただくことができました。また、後輩や他研究室の学生も多くの論文を投稿しており、研究科全体として研究のレベルは高いと感じています。研究をしっかりやりたい方や、情報系分野に精通していないがこれから学んでいきたいと意欲的に考えている方にとって、十分なサポートが期待できる魅力的な研究科だと思います。

2022年 博士後期課程入学

細見 亮太｜HOSOMI RYOTA｜

浅沼 岳樹｜ASANUMA TAKAKI｜［勤務先］仁寿会 石川病院

［出身大学］同志社大学 生命医科学部

Career Paths after Graduation

卒業後の進路（情報科学研究科・応用情報科学研究科・シミュレーション学研究科）

就職

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（株）
アイレップ
（株）
アウトソーシングテクノロジー
アクセンチュア
（株）
アドソル日進（株）
アルゴグラフィックス（株）アルプスアルパイン（株）
イーグル工業（株）（株）
イシダ
出光興産（株）伊藤忠テクノソリューションズ（株）伊福精密（株）（株）
インテージヘルスケア（株）ヴィッツ
ウイルテック（株）
ウイングアーク1st（株）（株）
エイト日本技術開発（株）
エスユーエス
大阪府教育委員会（株）
オージス総研
（株）
オプテージ
（株）
オリエンタルインフォーメイションサービス
川崎重工業（株）
河村電器（株）（株）
かんでんエンジニアリング
キヤノン（株）
京セラコミュニケーションシステム（株）京セラドキュメントソリューションズ（株）協同油脂（株）京都市
近畿大学病院（株）
クラックスシステム（株）
クレスコ
グローリー（株）（株）原子力エンジニアリング（株）
コアミックス（株）神戸製鋼所（株）神戸デジタル・ラボ
独立行政法人国立病院機構大阪医療センター
コネクシオ
（株）
コベルコ建機（株）
コベルコシステム（株）（株）
サミットシステムサービス
三和ハイドロテック（株）（株）
ジェイテクト（株）
システナ
シスメックス（株）
シチズン時計（株）（株)指月電機製作所
シャープ
（株）
（株）
ジャステック
シンプレクス・ホールディングス（株）
シンポー情報システム（株）（株）
スカイウイル
住友ゴム工業（株）
住友電工情報システム（株）
積水化学工業（株）
積水ハウス
（株）
セコム
（株）
（株）
セラク
ソニー（株）
ソニーグローバルソリューションズ（株）（株）
ソフトウェア・サービス
ソフトバンク（株）
ダイキン工業（株）
大同メタル工業（株）
ダイハツ工業（株）
大豊工業（株）大和ハウス工業（株）
高砂熱学工業（株）
中外製薬（株）（株）
チューンアップ
兆峰国際（株）
（株）
テクノプロ
（株）
デジタルホールディングス
テルモ（株）
デロイトトーマツ コンサルティング合同会社
（株）
デンソー
（株）
デンソーテン

私は兵庫県立大学の経営学部組織経営学科から、情報科学研究へと進学しました。経営学部でのゼミ活動を通じて、様々な情報技術が社会に実装されていることを知り、実際に触れていく中で、より専門的に学びたいと思い本研究科への進学を決めました。本研究化の講義では、情報科学の理論だけでなく、社会や研究で応用されている実例を学ぶ機会もあり、多くの人にとって非常に興味深いものになっていると思います。また、授業を担当する教授の方々も、分からない部分を質問すれば親身に答えてくださるため、私のような情報科学に精通しない学生でも、十分に理解できる体制が整っています。研究活動について
も、指導教員が厳しくも温かい助言をくださるた
め、方向性を見失わず、高い意欲を持って継続することができています。現在は強化学習を用いた、企業における情報システムの効率的な導入について研究活動を進めています。少人数体制で、教授からの手厚いサポートを受けながら進めることができるため、非常に魅力的な研究科です。

2023年 博士前期課程修了

菊井 隆寛｜KIKUI TAKAHIRO｜［出身大学］兵庫県立大学 経営学部

東京ガスiネット（株）
東京コンピュータサービス
（株）
（株）
トップ精工
トヨタ自動車（株）
中日本高速道路（株）（株）
ナノコネクト
ナブテスコ
（株）
（株）
ニコン
西日本電信電話（株）
ニッセイ情報テクノロジー（株）
日鉄ソリューションズ（株）日本精工（株）
ニフティ
（株）
ニプロ
（株）
日本アイ・ビー・エム（株）日本音響エンジニアリング（株）日本電産（株）日本ビジネスシステムズ（株）（株）
日本ビジネスデータープロセシングセンター
日本メドトロニック（株）
パーソルパナソニックHRパートナーズ（株）パシフィックコンサルタンツ
（株）
（株）
パソナ
パナソニックインフォメーションシステムズ（株）パナソニックオートモーティブシステムズ（株）パナソニックコネクト
（株）
（株）
バンダイ
日立オムロンターミナルソリューションズ（株）日立グローバルライフソリューションズ（株）日立造船（株）
ビッグローブ株式会社（株）兵庫分析センター（株）
ファインデックス（株）フィットワークス

Nowadays, materials science is developing
very fast. This area studies to understandfundamentals such as the mechanisms
behind material properties and learn how
to apply these to electronic, magnetic, andenergy conversion devices, toward thedevelopment of functional materials anddevice technologies for the nex t
g e n e r a t i o n , e s p e c i a l l y i n i n d u s t r y.
Therefore, materials science needs tohandle large experiments and simulations
to solve the puzzle.
Our graduate school of simulation studies isa very good place to study this area withmany expert professors and scientists fromJapan and other countries. In here, we havea supercomputer FOCUS using in theindustry area. Besides, our school alsocollaborates with many labs from many
universities and companies to ﬁgure out thepractical problems. Our base is placed atFugaku-computer, which is the fastest
supercomputer in the world. With a MEXT
student, you can have a chance to use it. I
am very lucky to be a part of the Graduate
School of Simulation Studies, University of
Hyogo.

研究科Webページではさらに多くの動画メッセージをご覧いただけます
https://u-hyogo.info/video/

私は現在、株式会社ニコンに勤務しており、FPD（フラットパネルディスプレイ）露光装置の要素技術開発に携わっています。業務内容としては、実験・設計・理論計算・シミュレーションと様々なことに関わっています。バックグラウンドである
機械工学系の知識に加え、大学院時代に学んだ
データの扱い方やプログラミング、AIに関する知識も必要とされていると感じています。また、研究で培った数式を正確に読み解く力・理論的に考える力も大いに役立っています。大学院時代に、様々なバックグラウンドをもつ先生方や、学生との繋がりが出来たことで、社会人になってからも、幅広い情報に対して高い感度を保てています。また、実際の仕事でも、様々な分野に渡る知見が必要となるシーンは多いので、講義を通して複数分野を経験できるのも、この研究科の良いところだと思います。他の大学院にはない恵まれた環境を活かして、充実した学生生活をお過ごしください。

2019年 博士前期課程修了

2023年 博士後期課程修了

LE NHU MINH TUE｜レ ヌー ミン トゥエ｜

中村 葵｜NAKAMURA AOI｜

［出身大学］YEUNGNAM UNIVERSITY CHEMICAL ENGINEERING（KOREA）

フクダ電子（株）（株）
フジタ
富士通（株）（株）富士通研究所（株）富士通ゼネラル（株）
フセラシ
古河電気工業（株）（株）
プロアシストベニックソリューション
（株）（株）堀場エステック（株）堀場製作所
マイクロンメモリジャパン合同会社
マツダ（株）
三井物産（株）三菱自動車工業（株）
三菱重工業（株）
三菱電機（株）
三菱電機コントロールソフトウェア（株）
ムラタシステム（株）（株）村田製作所（株）
メイテック
モラブ阪神工業（株）
森ノ宮医療大学
モンゴリアン･ソフトウェア・コーポレーション（株）矢崎総業（株）野洲メディカルイメージングテクノロジー（株）
山一電機（株）（株）横河技術情報
楽天（株）
ローレルバンクマシン（株）
ロジカル・アーツ（株）AirbnbBridgeNexus Technologies Inc
ENEOS
（株）

［出身大学］兵庫県立大学 大学院シミュレーション学研究科

Google（株）
GoogleJapan（株）（株）ISID-AO
JPMorgan Chase & Co.
JRAシステムサービス（株）（株）JSOL（株）JTB
KDDIアジャイル開発センター
（株）
KDDI
（株）
（株）Mark-1
NECソリューションイノベータ
NEC通信（株）
NTN（株）
NTTコミュニケーションズ（株）NTTデータ関西（株）
NTTビジネスソリューションズ（株）PayPayカード
（株）
（株）
ＲＢＮＥＴ
（株）SCREENグラフィックソリューションズ（株）SHIFT
Sky（株）（株）SRA
TIS（株）
Vmware（株）VSN
Yahoo
（株）

進学
兵庫県立大学大学院 シミュレーション学研究科博士後期課程
兵庫県立大学大学院 情報科学研究科博士後期課程

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