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25

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26

シラバス目次
１ データサイエンス概論・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

１

２ マルチメディア特論・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

２

３ マルチメディア実践論・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

３

４ Webマイニング特論 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ４５ Webマイニング実践論 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

５

６ サイバーフィジカル特論・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

６

７ サイバーフィジカル実践論・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

７

８ 確率過程理論・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

８

９ 確率過程実践論・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

９

10 モデリング基礎理論・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・１０
11 モデリング基礎実践論・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・１１
12 モデル評価論・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・１２
13 モデル評価実践論・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・１３
14 教師あり学習・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・１４
15 教師あり学習実践論・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・１５
16 教師なし学習・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・１６
17 教師なし学習実践論・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・１７
18 時系列モデリング・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・１８19 時系列モデリング実践論・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・１９20 統計的モデリング・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・２０
21 統計的モデリング実践論・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・２１
22 強化学習・転移学習・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・２２
23 強化学習・転移学習実践論・・・・・・・・・・・・・・・・・・・２３24 意思決定とデータサイエンス・・・・・・・・・・・・・・・・・・２５25 領域モデル実践論・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・２６
26 課題研究１・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・２７
27 課題研究２・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・２９28 課題研究３・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・３１
29 課題研究４・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・３２（授業科目名）（配当年次）

データサイエンス概論

（単位数）
2単位

1年前期

必修

（担当教員）
市川治、河本薫、齋藤邦彦、
清水昌平、杉本知之、
竹村彰通、伊達平和

本講義では、データサイエンス修士課程において学ぶデータエンジニア
リング及びデータアナリシスに関する科目、さらにデータの特徴を表し
授業の目的と概要

分析の目的に適したモデルを構築するためのモデリング科目について概観を与える。さらに企業の現場において棟梁レベルのデータサイエンテ
ィストの専門性を活かすために必要とされるプロジェクトマネージメン
トの方法論について講義する。また企業の個人情報などのデータを扱う
際の情報倫理についても補足する。
修士課程の到達目標である高次の独り立ちレベルや棟梁入口レベルの専

授業の到達目
標門性を持つデータサイエンティストが社会や企業活動において果たす役
割の重要性について理解する。そして、データサイエンスの体系の概要と、データサイエンスを習得するためにどのような学習が必要とされるかについて理解する。
1. 教育目的とカリキュラムの関係 (竹村)2. 上級データエンジニアリング (齋藤)
3. 上級データアナリシス (杉本)
4. モデリング方法論 (清水)5. 開発管理、プロジェクト管理（市川）6. グローバル企業におけるイノベーション管理（市川）7. 企業におけるデータサイエンスの機会とその類型化（河本）

授業計画

8. 企業内データサイエンティストのリテラシー（河本）9. ソリューションのマネジメント（河本）10. ステークホルダーのマネジメント（河本）11. データサイエンティストチームのマネジメントと人材育成（河本）12. 経営とデータサイエンス（河本）13. 情報倫理:個人情報の管理と匿名化の手法 (伊達)14. 情報倫理:個人情報の扱いに関する法的制度 (伊達)15. 情報倫理: データサイエンティストの行動規範 (伊達)成績評価の方法: レポート 100%により評価する。
成績評価の基準: レポートにより、データサイエンティストが社会や企

成績評価の業活動において果たす役割の重要性について理解したか、また、データ

方法・基準

サイエンスの体系の概要を把握したか、を評価する。これらについて具体的な事実に基づき自分の意見が説得的に示されたレポートをもって単位を与える。

教科書(参考書) データサイエンス入門、竹村彰通、岩波書店

・参考書(参考書) 会社を変える分析の力、河本薫、講談社
1

（授業科目名）（配当年次）

マルチメディア特論（単位数）（担当教員）

2単位

1年後期

選択

市川

治、佐藤智和

本講義では、主に画像・音声情報として得られる実環境データを収集・分析するための様々な手法を解説するとともに、収集したデータを解授業の目的と概要

析・活用することで実現される多様な応用およびその実現手段について学ぶ。具体的には、画像・音声情報の表現方法からその分析・認識方法に関する基本アルゴリズム、さらには情報の活用手段である情報可視化
手法までを広く学習する。また、画像・音声の取り扱いにおけるプライ
バシーや著作権を保護する技術についても紹介する。

授業の到達目

画像・音声データを解析・活用するための基本技術と、その応用範囲に

標

ついて理解する。また画像・音声分野における最新研究について学ぶ。

1. データサイエンスと画像処理技術(佐藤)2. 画像表現・座標系・画像変換 (佐藤)3. 色空間・フィルタ処理、物体認識(佐藤)4. コンピューテーショナルフォトグラフィー(佐藤)5. 三次元画像解析、三次元復元(佐藤)6. 自由視点画像生成(佐藤)7. 拡張現実感・複合現実感(佐藤)授業計画

8. 音声信号処理(市川)9. 音声認識の概要(市川)10. 音声認識のための特徴量 (市川)11. 音素定義、音素環境木、発音辞書(市川)12. 音響モデル(市川)13. 言語モデル、デコーダ(市川)14. ロバスト音声認識(市川)15. 音声認識の新しい流れ(市川)
成績評価の方法: レポート(4 回)60%, 試験 40%により評価する。
成績評価の基準: 以下の事項について理解していれば単位を与える。

成績評価の・二次元・三次元画像処理の基本概念・モデルおよびアルゴリズム、応方法・基準用、各アルゴリズムの特徴
・音声信号処理の基本概念・モデルおよびアルゴリズム、応用、各アル
ゴリズムの特徴

教科書・参考書

授業資料は SULMS を通じて配信する。

2

（授業科目名）（配当年次）

マルチメディア実践論（単位数）（担当教員）

2単位

1年後期

選択

市川

治、佐藤智和画像・音声情報を活用した研究開発を遂行するための基本的な開発能力を授業の目的と身に着けることを目標に、論文紹介によって分野の最先端研究を学ぶ。ま

概要

た、紹介した論文テーマに関連した小規模なプログラム開発を通じて、マルチメディア情報処理における実践的開発能力を養う。

授業の到達目

画像・音声情報を活用・解析するための最新の研究内容を理解する。また、

標

その分野における基本的なプログラミング実装の方法を理解する。

1.画像処理分野における最新研究の概要(佐藤)2.音声認識分野における最新研究の概要(市川)3.画像処理分野（画像・映像認識分野）の文献調査報告(佐藤)4.画像処理分野（三次元画像解析分野）の文献調査報告(佐藤)5.画像処理分野（画像合成分野）の文献調査報告(佐藤)6.音声認識分野（音声信号処理分野）の文献調査報告(市川)7.音声認識分野（多チャンネル信号処理分野）の文献調査報告(市川)
授業計画

8.音声認識分野（音響モデル分野）の文献調査報告(市川)9.画像処理分野におけるプログラミング手法(佐藤)10.音声認識分野におけるプログラミング手法(市川)11.画像処理分野（画像・映像認識分野）のプログラミング実装報告(佐藤)12.画像処理分野（三次元画像解析分野）のプログラミング実装報告(佐藤)13.画像処理分野（画像合成分野）のプログラミング実装報告(佐藤)14.音声認識分野（音声信号処理分野）のプログラミング実装報告(市川)15.音声認識分野（音響モデル分野）のプログラミング実装報告(市川)

成績評価の方法: 文献調査報告 50%, プログラミングレポート課題 50%により評価する。
成績評価の

成績評価の基準: 下記を満たせば単位を与える。

方法・基準

・画像・音声分野における最新研究について調査を行い、その内容をスラ
イド等にまとめて発表できること
・画像・音声を活用するための基本的なアルゴリズムを実装できること

教科書
・参考書

なし

3

（授業科目名）

Webマイニング特論（配当年次）

（単位数）

1年前期

2単位
選択

（担当教員）
齋藤邦彦、梅津高朗、
川井 明、周 暁康、
伊達平和

Webマイニングはインターネット上からデータやテキスト情報のかたちで存在する情報を抽出し活用する手法である。Web内の掲示板や授業の目的と ブログ、商品レビューといったデータから意見や評判などを抽出する。データを取得するWebスクレイピング・クローリング手法、大規
概要
模分散データベース管理手法、テキストマイニング、関連する機械学
習技術などを広く学ぶ。
インターネット上にある情報を自在に取り込み、加工・管理して利用
授業の到達目 できるようにする。講義後半では、特にSNSなどの分析を行えるように、Webデータのテキストマイニング手法を学び、実際のビジネスで標活用できる水準まで分析能力を高めることを到達目標とする。

授業計画

1. インターネットからの情報取得（川井）2. Webクローリング（川井）3. Webスクレイピングの基礎（梅津）4. Webスクレイピングの応用（梅津）
5. データベースと大規模分散データベース（齋藤）6. Hadoopの基礎（齋藤）7. MapReduceの利用（齋藤）8. Hiveの利用（齋藤）9. テキストマイニングとは（周）10. テキストマイニングの手法1: 理論（周）11. テキストマイニングの手法2: 方法（周）12. テキストマイニングの手法3: 応用（周）13.アンケート調査の自由記述や、インタビューデータの分析（伊達）14. テキストマイニングとSNS分析（伊達）15. まとめ・発表（伊達）

成績評価の
方法・基準

成績評価の方法: レポート100%により評価する。
成績評価の基準: 下記を満たせば単位を与える。
１ Webクローリング・Webスクレイピングの仕組みを理解できる。
２ 大規模データベース、SQL、非SQLを理解できる。
３ テキスト分析の仕組みを理解できる。

教科書
・参考書

なし

4

（授業科目名）

Webマイニング実践論（配当年次）

（単位数）

1年前期

2単位
選択

（担当教員）
齋藤邦彦、梅津高朗、
川井 明、周 暁康、
伊達平和

Webマイニングはインターネット上からデータやテキスト情報のかたちで存在する情報を抽出し活用する手法である。Web内の掲示板やブログ、商品レビューといったデータから意見や評判などを抽出す
授業の目的とる。データを取得するWebスクレイピング・クローリング手法、大規
概要
模分散データベース管理手法、テキストマイニング、関連する機械学
習技術などを実際に応用できるようにプログラミングやデータベース
管理、テキストマイニングのライブラリ利用手法などを広く学ぶ。
インターネット上にある情報を自在に取り込み、加工・管理して利用
授業の到達目する手法をPythonなどのプログラミング用いて扱うことができるよう
標
になる。

授業計画

1. インターネットからの情報取得の実際（川井）2. Webクローリングに関する輪読と取得例の再現（川井）3. Webスクレイピングに関する輪読とプログラミング実装（梅津）4. Webスクレイピングに関する輪読と取得例の再現（梅津）5. データベースと大規模分散データベースに関する輪読と演習（齋藤）6. Hadoopプログラミング（齋藤）7. MapReduceの利用演習（齋藤）8. Hiveの利用演習（齋藤）9. テキストマイニングとは（周）10. テキストマイニングの理論に関する輪読とプログラミング実装（周）
11. テキストマイニングの方法に関する輪読とプログラミング実装（周）
12. テキストマイニングの応用に関する輪読と分析の再現（周）13. アンケート調査やインタビューデータの分析演習（伊達）14. テキストマイニングとSNS分析演習（伊達）15. まとめ・発表（伊達）
成績評価の方法: レポート（50%）と演習（50％）により評価する。

成績評価の
方法・基準

教科書
・参考書

成績評価の基準:下記を満たせば単位を与える。
1 プレゼンテーションにおける分析が正確である。
2 実際の問題解決をする上で十分なプログラミング実装力がある。
3 分析結果をわかりやすくプレゼンテーションすることができる。

なし

5

（授業科目名）（配当年次）

サイバーフィジカル特論

（単位数）
2単位

1年後期

選択

（担当教員）
梅津

高朗、川井

明

サイバーフィジカルとは、さまざまなセンサーから取り込まれる実世
界のデジタルデータ取得し、活用することで、実世界とサイバー世界を授業の目的と概要結合されたシステムのことである。工業や農業、運輸・流通業などでIoTが用いられ、膨大なデータが収集・解析されることで効率的な実世界の制御が実現されている。本講義では、IoT等によるデータの収集方法と、収集されたビッグデータの蓄積、分析方法を学び、得られた知見を有効に活用する手法を会得する。
実環境から必要な情報を収集し、フィードバックを返すためにどのような手段が利用可能かなど、サイバーフィジカルシステムの基礎を身に授業の到達目つける。また、IoT 機器や情報を受け取るサーバの設定方法や利用方法

標を実習により学習し、簡単なシステムについての具体的な実装及び運用方法に関する知識を習得する。
1. サイバーフィジカルの概要(梅津)2. スマートフォン、IoT 機器の現状(梅津)3. IoT 機器の利用(梅津)4. サーバの基礎(梅津)5. サーバの設定と運用(梅津)6. データベースの概要(梅津)7. データベースの設計と運用(梅津)授業計画

8. ネットワークの基礎(川井)9. 無線ネットワーク(川井)10. サイバーフィジカルシステムの事例紹介: 工業・農業 (川井)11. サイバーフィジカルシステムの事例紹介: 運輸・流通 (川井)12. 位置情報(川井)13. サイバーフィジカルシステムにおけるセキュリティ(川井)14. サイバーフィジカルシステムにおけるプライバシー(川井)15. データの蓄積と分析(川井)
成績評価の方法:

IoT による情報収集の計画や結果のレポートの提出を求める。講義で扱った内容の理解度、問題定義や分析結果の妥当性な成績評価のどを評価し、それを元に成績を評価する。

方法・基準

成績評価の基準:
具体例とする目標に対して妥当な問題定義ができ、情報収集、分析の方法を設計できるかどうかを基準とする。

教科書
・参考書

教科書は特に指定せず、適宜、講義資料を配付する。

6

（授業科目名）（配当年次）

サイバーフィジカル実践論（単位数）（担当教員）

2単位

1年後期

選択

梅津

高朗、川井

明

IoTやロボットの制御方法，データを送受信するための通信・ネットワ
ーク構築方法，データの分析方法を実機を用いて設計、設定からデータの収集分析までを実施して学ぶ。また得られた分析結果に基づいて、ど授業の目的とのような業務改善、生活の質の向上、あるいは新規事業の創造が可能な

概要のか、実践的に考察する訓練を行う。
RaspberryPIなどのIoT端末や、スマートフォンなどの上に情報収集ア
プリケーションを実装し、データを収集するサーバを用意してのデータの収集をグループ毎に行う。
どのような目的に対してどのようなデータを集め、分析すれば良いの

授業の到達目標かと言った計画立案の経験を得る。小型のセンサー端末の操作、設定方
法や、情報を収集するためのデータベースの設定方法を学び、実空間からの情報を集約できるようになること。また、その情報を解析した結果を実空間にフィードバックして新たな価値創造に繋げる基礎を学ぶ。
1. 実施方法のガイダンス(川井)2. グループ毎の実施内容の検討(川井)3. サーバの設定演習(川井)4. データベース設置演習(川井)5. IoT 機器の種類と特徴 (川井)6. IoT 機器の利用準備 (川井)授業計画

7. IoT 機器の利用テスト (川井)8. データ収集方法の設計 (梅津)9. データ収集の実践: サーバー・データベース設定 (梅津)10. データ収集の実践: RaspberryPI (梅津)11. データ収集の実践: スマートフォン (梅津)12. データ分析と結果の整理 (梅津)13. データ分析と成果発表の準備 (梅津)14.-15. 成果発表・討論会 (梅津)
成績評価の方法: 各回に行った作業に関する報告書を提出してもらい、最後にデータ収集と分析結果に関する実施報告会を行う。成績評価は、成績評価の報告書から作業への取り組みを評価すると共に実施報告会の報告内容に

方法・基準基づいて行う。
成績評価の基準: 実験環境として用意した IoT 機器を適切に設定し、必要となる情報を収集、分析できたかどうかを基準とする。

教科書
・参考書

教科書は特に指定せず、適宜、講義資料を配付する。

7

（授業科目名）（配当年次）

確率過程理論（単位数）（担当教員）

2単位

1年後期

選択

熊澤吉起、藤井孝之

時々刻々と連続的に変化する不確実な現象を記述する数学モデルとして授業の目的と利用される確率過程について講義する。測度論からはじめ、それに基づ

概要

いて確率論の基礎的な概念の定義や諸性質を与え、極限定理やマルチンゲール理論など確率解析の基礎的事項を学ぶ。

授業の到達目標

測度論や確率過程論の基本的な概念について学び、定義や性質を正しく理解し、自ら確率過程の様々な性質を解析するための知識や技術を身につけることを目標とする。

1. 数学の準備
2. 可測関数（熊澤）（熊澤）

3. σ-加法族と測度 （熊澤）4. ルベーグ積分（熊澤）

5. いろいろな収束定理（熊澤）

6. 直積測度とフビニの定理
7. 測度論と確率論
授業計画

（熊澤）

8. 確率変数と期待値
9. 条件付確率

（熊澤）

（熊澤）

10. 条件付期待値

（藤井）
（藤井）

11. 離散時間マルチンゲール
12. 任意抽出定理

（藤井）

（藤井）

13. マルチンゲール収束定理（藤井）

14. 連続時間マルチンゲール（藤井）

15. ブラウン運動とポアソン過程

（藤井）

成績評価の

成績評価の方法: 期末試験 100%により評価する。

方法・基準

成績評価の基準: 極限定理とマルチンゲール理論を理解できているか。

教科書
・参考書

(参考書)
はじめての確率論 測度から確率へ、佐藤 坦、共立出版
測度・確率・ルベーグ積分 応用への最短コース、原8

啓介、講談社（授業科目名）（配当年次）

確率過程実践論

（単位数）（担当教員）

2単位

1年後期

熊澤吉起、藤井孝之

選択本講義では、「確率過程理論」で学んだ事項について、例題や問題演習な授業の目的とどを通して理論に関する理解を深める。また点過程や拡散過程などの具

概要

体的な確率過程モデルの実際の応用例や、統計解析ソフトRを用いた確率過程モデルの数値シミュレーション手法を紹介する。

授業の到達目標

1.確率過程に関連する理論の理解を深める。
2.確率過程の数値シミュレーション技法を身につける。
3.確率過程を実際に応用できるようになる。

1. 数学の準備：「確率過程理論」で学んだ事項の確認
2. 可測関数に関する問題解説

（熊澤）

（熊澤）

3. σ-加法族と測度に関する問題解説 （熊澤）4. ルベーグ積分に関する問題解説（熊澤）

5. いろいろな収束定理に関する問題解説（熊澤）

6. 直積測度とフビニの定理に関する文献紹介
7. 測度論と確率論に関する文献紹介
授業計画

（熊澤）

（熊澤）

8. 確率変数と期待値に関する R による数値シミュレーション （藤井）9. 条件付確率に関する R による数値シミュレーション
10. 条件付期待値に関する R による数値シミュレーション（藤井）

11. 離散時間マルチンゲールの応用例

（藤井）

（藤井）

12. 任意抽出定理に関する R による数値シミュレーション
13. マルチンゲール収束定理に関する文献紹介
14. 連続時間マルチンゲールの応用例

（藤井）

（藤井）

（藤井）

15. ブラウン運動とポアソン過程の応用例（藤井）

成績評価の方法: 講義時間中に与える課題レポートにより評価する。
成績評価の

成績評価の基準: 以下を満たせば単位を与える。

方法・基準・確率過程に関する数値シミュレーションを実行できる。
・確率過程を実際の課題に応用できる。

教科書
・参考書

(参考書)
はじめての確率論 測度から確率へ、佐藤 坦，共立出版
測度・確率・ルベーグ積分 応用への最短コース、原9

啓介、講談社（授業科目名）
モデリング基礎理論（配当年次）

（単位数）

1 年前期

2 単位
必修

（担当教員）
和泉志津恵、佐藤智和、
清水昌平、笛田 薫

授業の目的と概要

限られた観測値から適切に推定するためには、観測の背景にある現実の問題に関する情報を適切に組み込んだ統計モデルが必要である。本講義
ではモデルを表現する道具として、確率モデルのベイズ推定を行うため
MCMC と変分ベイズ法、そしてそれらを用いた近似推論について学ぶ。
また確率変数間の条件付き依存構造を表現するグラフィカルモデルについても学ぶ。更に、外れ値や欠測データの処理についても学ぶ。

授業の到達目標

1. 画像処理に関わるモデリング理論について理解する。
2. グラフィカルモデルについて理解する。
3. MCMC、変分ベイズについて理解する。
4. 臨床研究のデザインに関連する統計モデルについて理解する。

授業計画

１. グラフィカルモデルの理論 (清水)
２. グラフィカルモデルの代表的モデル (清水)３. 条件付き独立性と有向分離 (清水)
４. 外れ値対処 (清水)５. MCMC の理論 (笛田)
６. MCMC の応用 (笛田)
７. 変分ベイズの理論 (笛田)
８. 変分ベイズの応用 (笛田)
９. コホートデザインの統計モデル (和泉)10. ケース・コントロールデザインの統計モデル (和泉)11. ネステッド・ケース・コントロールデザインの統計モデル(和泉)12. ケース・コホートデザインの統計モデル (和泉)13. 画像補間、多次元画像欠損修復 (佐藤)14. 視点補完、エネルギー最小化 (佐藤)15. 固有空間法、GAN (佐藤)成績評価の方法: レポート 100%により評価する。

成績評価の
方法・基準

教科書
・参考書

成績評価の基準: 以下を満たせば単位を与える。
・無向独立グラフ、有向独立グラフ、外れ値のモデルが理解できている。
・MCMC と変分ベイズが理解できている。
・デジタル画像の構成モデルに関する理論的背景と基本的な画像補完ア
ルゴリズムが理解できている。
・臨床研究に関連する統計モデルが理解できている。
(教科書) 担当教員毎に適宜指示する10

（授業科目名）
モデリング基礎実践論（配当年次）

（単位数）

1 年前期

2 単位
選択

（担当教員）
和泉志津恵、佐藤智和、
清水昌平、笛田 薫

授業の目的と概要「モデリング基礎理論」で学んだ手法はいずれも計算機の利用を前提とした手法であり、観測データへの適用だけでなく、各手法の有用性や苦手なケースを理解するために計算機上の実装について学ぶ。併せて、画像を例に欠測と外れ値処理、異常検知についても学ぶ。また、関連する論文や書籍を輪講し発表する。

授業の到達目標

1. 画像処理に関わる理論と方法について自らサーベイし、ソフトウェ
アで実行することができる。
2. グラフィカルモデルについて自らサーベイし、ソフトウェアで実行することができる。
3. MCMC と変分ベイズについて自らサーベイし、ソフトウェアで実行することができる。
4. 臨床研究のデザインに関連する統計モデルについて自らサーベイ
し、ソフトウェアで実行することができる。

授業計画

１．グラフィカルモデルの理論に関する文献紹介 (清水)２．グラフィカルモデルの方法に関する文献紹介と数値実験の再現(清水)３．条件付き独立性と有向分離に関する文献紹介とプログラム実装(清水)４. 外れ値対処に関する文献紹介と数値実験の再現 (清水)５. MCMC の理論に関する文献紹介とプログラム実装 (笛田)
６. MCMC の応用に関する文献紹介と数値実験の再現 (笛田)
７. 変分ベイズの理論に関する文献紹介とプログラム実装 (笛田)
８. 変分ベイズの応用に関する文献紹介と数値実験の再現 (笛田)
９. コホートデザインの統計モデルに関する文献紹介とプログラム実装(和泉)
10. ケース・コントロールデザインの統計モデルに関する文献紹介とプログラム実装 (和泉)11. ネステッド・ケース・コントロールデザインの統計モデルに関する文献紹介とプログラム実装 (和泉)12. ケース・コホートデザインの統計モデルに関する文献紹介とプログ
ラム実装(和泉)13. 画像補間、多次元画像欠損修復に関する文献紹介とソフトウェアの実行 (佐藤)14. 視点補完、エネルギー最小化に関する文献紹介とソフトウェアの実
行 (佐藤)
15. 固有空間法、GAN に関する文献紹介とソフトウェアの実行 (佐藤)

成績評価の
方法・基準

成績評価の方法: レポート 100%により評価する。
成績評価の基準: 以下を満たせば単位を与える。
・無向独立グラフ、有向独立グラフ、外れ値のモデルに関する文献をサーベイしデータ分析を実行できる。
・MCMC と変分ベイズをソフトウェアを用いて実装できる。
・デジタル画像の変形・合成・補完を行うプログラムを作成できる。
・臨床研究に関連する統計モデルについての論文を自らサーベイし、プ
ログラムを実装できる。

教科書
・参考書

(教科書) 担当教員毎に適宜指示する11

（授業科目名）（配当年次）

モデル評価論

（単位数）

1年後期

（担当教員）

2単位

熊澤吉起、杉本知之、

選択

姫野哲人

データ解析は想定した統計モデルに基づいて進められるが、真の統計モデ
授業の目的とルは未知である。そのため、あてはめた統計モデルがどのように適切か評価

概要する必要がある。この講義では、モデル仮定の点検、あてはめモデル評価法とその代表例を、データ分析の目的やデータの種類の違いに応じて学ぶ。

授業の到達目標

1. 説明的モデル評価と予測的モデル評価を理解する。
2. 様々な場面やモデルでのモデル評価の特徴や違いを理解する。
3. 適切なモデル評価を行う。
1. はじめに：統計モデル評価（因果説明、予測的側面）と例示（杉本）2. 説明的モデリングと妥当性検証（杉本）3. 分析モデルの適合度（主に線形回帰）（姫野）4. 分析モデルの仮定の点検（主に線形回帰）（姫野）
5. 説明力評価と説明的モデル選択（主に線形回帰）（杉本）
6. 2 値データの場合の説明的モデル評価（杉本）7. 他のモデルの場合の説明的モデル評価 1（共分散構造分析など）（熊澤）
8. 他のモデルの場合の説明的モデル評価 2（実際例の紹介や演習など）
（熊

授業計画

澤）
9. 予測的モデリングと妥当性検証（杉本）10. 予測力評価：線形回帰の場合（熊澤）11. 予測力評価：クロスバリデーション（姫野）12. 予測力評価：情報量基準など（姫野）13. 2 値データの場合の予測的モデル評価（杉本）14. 他のモデルの場合の予測的モデル評価（共分散構造分析、計量経済モデル、演習など）（熊澤）
15. まとめ（杉本）
成績評価の方法: 到達目標それぞれの達成度を、レポート(100％）で評価する。
成績評価の基準:

成績評価の
方法・基準

到達目標 1 については「説明的モデル評価や予測的モデル評価において、それぞれの意義を説明でき、代表的な評価方法を示すこと」ができるか。
到達目標 2 については「各種モデルでの評価の種類の違いを理解し，代表的特徴を示す」ことができるか。
到達目標 3 では「いくつかの典型的な場面において，適切なモデル評価とその方法を示すこと」ができるか。

教科書
・参考書

なし

12

（授業科目名）（配当年次）

モデル評価実践論

（単位数）

1年後期

（担当教員）

2単位

熊澤吉起、杉本知之、

選択

姫野哲人

モデル評価の目的は、統計的予測、因果推測の二つの要素に大別されるが、
授業の目的
と概要

このような評価の目的の違いで、とり扱うモデルの評価の仕方やツールは異なってくる。本講義では、統計モデルの評価論を輪読形式で学んだうえ
で、より実践的な場面や目的を想定し、モデル評価法の適用例とそのツールを学び、いくつかの具体的な問題に応用することを学ぶ。
1. 様々な説明的モデル評価を理解し、具体的に実践できる。

授業の到達

2. 様々な予測的モデル評価を理解し、具体的に実践できる。

目標

3. モデル評価の特徴を理解して、様々な状況にあわせて、よりふさわしい形で、モデル評価を実践できる。

1～2. 統計モデルの評価論に関する文献の輪読、知識の整理 (杉本)
3～4. 統計モデルの評価論に関する文献の輪読、例示の実践 (杉本)
5～6. 統計モデルの評価論に関する文献の輪読、実践事例集（姫野）7. 分析モデルの仮定の点検・評価と実践 (姫野)8. 回帰モデルにおける説明力評価、説明的モデル選択 (杉本)
授業計画

9～10. 様々な統計モデルの説明的モデル評価と実践 (熊澤)11. 予測的モデリングにおける妥当性検証 (杉本)
12. 回帰モデルにおける予測力評価 (熊澤)13. クロスバリデーションや情報量規準に基づく予測力評価(姫野)
14. 様々な統計モデルにおける説明的モデル評価と実践 (杉本)15. 様々な統計モデルにおける予測的モデル評価と実践 (熊澤)
成績評価の方法: 輪読の発表（40%）及びレポート（60%）で評価する。
成績評価の基準:
到達目標 1 については「いくつかの実践的な説明的モデルに対して、代表的なモデル評価を適切に実施すること」ができるか。

成績評価の到達目標 2 については「いくつかの実践的な予測的モデルに対して、代方法・基準表的なモデル評価を適切に実施すること」ができるか。
到達目標 3 については「モデル評価の特徴を理解して、実際のデータ解
析の目標に応じて、よりふさわしい形でモデル評価を実践すること」が
できるか。

教科書
・参考書

なし

13

（授業科目名）（配当年次）

教師あり学習

（単位数）
2単位

1年前期

必修

（担当教員）
市川治、齋藤邦彦、

清水昌平、田中琢真、
松井秀俊

入力と出力の組が観測されるデータに対して用いられる教師あり学習に授業の目的と概要

ついて学ぶ。教師あり学習では、観測されているデータだけではなく、将来観測されるデータに対する当てはまりの良さ(汎化能力)を評価する必要がある。本講義では、教師あり学習で用いられる様々な分析手法および、その中で汎化能力を高めるための方法について学ぶ。

授業の到達目

教師あり学習に関する手法について、その理論と、これらを用いること

標により得られる結果の意味を理解する。

1. 機械学習プログラミング入門 Python 基礎（齋藤）2. scikit-learn ライブラリの利用

Python 応用Ⅰ（齋藤）3. scikit-learn ライブラリの利用

Python 応用Ⅱ（齋藤）4. スパース推定の基礎：Lasso、Elastic net（松井）5. スパース推定の応用：Group lasso、Fused lasso（松井）6. ガウス過程回帰（松井）7. 集団学習の仕組み（清水）
授業計画

8. 集団学習の方法（清水）
9. ベイズ最適化（清水）
10. 深層学習の基礎（田中）11. 深層学習での勾配降下法（田中）12. リカレントネットワークの学習（田中）13. 混合正規分布（市川）14. 特徴量正規化、隠れマルコフモデル（市川）15. 深層学習を利用した音響モデル（市川）
成績評価の方法: レポート 100%により評価する。

成績評価の

成績評価の基準: スパース推定・ガウス過程回帰・ニューラルネットワ

方法・基準

ークといった教師あり学習手法による分析方法の流れと、分析により得られる出力結果を理解しているか。

教科書（参考書）川野秀一・松井秀俊・廣瀬慧：「スパース推定法に基づく統計・参考書

モデリング」、共立出版（松井）14（授業科目名）（配当年次）

教師あり学習実践論

（単位数）
2単位

1年前期

選択

（担当教員）
市川治、齋藤邦彦、

清水昌平、田中琢真、
松井秀俊

教師あり学習のための分析手法を計算機上で実際に扱い、様々な分野の授業の目的とデータに対して分析を行う。ガウス過程回帰やスパースモデリング、深概要

層学習といった手法を題材として扱い、これらを用いる動機付けや手法の概要、得られる結果の意味について説明する。

授業の到達目講義で取り上げた手法を実際に計算機上で扱うことができるようにな標る。さらに、データ解析結果の考察を通して手法の理解を深める。
1. 機械学習プログラミング入門 Python 基礎 NumPy 行列プログラミング（齋藤）2. scikit-learn ライブラリの利用

Python 応用Ⅰ scikit-learn プロ

グラミング基礎（齋藤）3. scikit-learn ライブラリの利用

Python 応用Ⅱ scikit-learn プロ

グラミング応用（齋藤）4. スパース推定の実装

Lasso と Elastic net によるデータ解析（松井）5. スパース推定の実装

Group lasso と fused lasso によるデータ解析

（松井）
授業計画

6. ベイズアプローチに基づくガウス過程回帰の推定（松井）7. 集団学習の方法論に関する文献紹介とプログラム実装（清水）
8. 集団学習の適用例に関する文献紹介と分析の再現（清水）
9. ベイズ最適化の適用例に関する文献紹介と分析の再現（清水）
10. 深層学習ライブラリの紹介・MNIST（田中）11. 確率的勾配降下法の実装（田中）12. その他のデータセットへの応用（田中）13. 混合正規分布の学習と評価（市川）14. 特徴量正規化とモデルの精度（市川）15. 隠れマルコフモデルの音声認識への応用（市川）

成績評価の
方法・基準

成績評価の方法: レポート 100%により評価する。
成績評価の基準: Python や R を用いて教師あり学習の手法を適用し、その結果を考察としてまとめることができるか。

教科書（参考書）川野秀一・松井秀俊・廣瀬慧：「スパース推定法に基づく統計・参考書

モデリング」、共立出版（松井）15（授業科目名）
教師なし学習（配当年次）

（単位数）

1 年前期

2 単位
必修

（担当教員）
齋藤邦彦、清水昌平、
笛田 薫、周 暁康

授業の目的と概要教師となる応答変数がないデータに対して用いられる教師なし学習について学ぶ。教師なし学習、データ自身の特徴を量的変数で表す方法と、質的変数で表す、つまり分類を考える方法がある。本講義では、異常検知や推薦システムを学び、それらを題材に、行列分解の方法として、
Factorization machine、非負値行列分解などを、分類手法として、混合分布モデルや密度ベースクラスタリングなどを学ぶ。

授業の到達目標

1. 異常検知と外れ値の検出について理解する。
2. 行列分解の理論、方法、応用について理解する。
3. クラスタリング、トピックモデル、推薦システムに関する理論、方法、応用について理解する。

授業計画

1. 統計モデルに基づく異常検知 (笛田)
2. 機械学習による異常検知 (笛田)
3. 回帰モデルにおける外れ値の検出 (笛田)
4. 時系列における構造変化 (笛田)
5. クラスタリングの基本 (周)6. クラスタリングの応用 (周)7. トピックモデルの概要と方法 (周)8. 推薦システムの理論と応用 (周)9. 行列分解のイントロダクション (清水)10. 行列分解の理論 (清水)11. 行列分解の方法 (清水)12. 行列分解の応用 (清水)13. クラスタリング、KMeans (齋藤)14. 混合ガウスモデル (齋藤)15. 教師なし学習の実装、次元削除など (齋藤)

成績評価の
方法・基準

成績評価の方法: レポート 100%により評価する。
成績評価の基準: 下記を満たせば単位を与える。
1. ホテリングの T^2 が理解できている。
2. 単純行列分解、正則化項のある行列分解、非負行列分解のモデルを理解している。
3. 講義中に配布したクラスタリングによる分類を行う Python 例題プロ
グラムを実行できる。
4. 代表的なクラスタリング、トピックモデル、推薦システムの原理を理解している。

教科書・参考書(参考書) 関係データ学習、石黒勝彦、林浩平、講談社

16

（授業科目名）
教師なし学習実践論（配当年次）

（単位数）

1 年前期

2 単位
選択

（担当教員）
齋藤邦彦、清水昌平、
笛田 薫、周 暁康

授業の目的と概要

教師なし学習に関する分析手法をコンピューターを用いて実行する方法、及び結果の解釈法について説明する。教師なし学習は、まさに教師が無いため、手法により結果が異なり、異なる結果のどちらかが正しいと定義できない。従って実行するだけでなく、その解釈が重要である。
また、関連する論文や書籍を輪講や実装をする。

授業の到達目標

1. 異常検知と外れ値の検出について自らサーベイし、ソフトウェアで実行することができる。
2. 行列分解について自らサーベイし、ソフトウェアで実行することができる。
3. クラスタリング、トピックモデル、推薦システムについて自らサーベイし、ソフトウェアで実行することができる。

授業計画

1. R で統計モデルに基づく異常検知 (笛田)
2. R で機械学習による異常検知 (笛田)
3. R で外れ値の検出 (笛田)
4. R で構造変化 (笛田)
5. クラスタリングの方法に関する文献紹介と数値実験の再現 (周)6. クラスタリングの応用に関する文献紹介と分析の再現 (周)7. トピックモデルの応用に関する文献紹介と分析の再現 (周)8. 推薦システムの応用に関する文献紹介と分析の再現 (周)9. 行列分解の理論に関する文献紹介と数値実験の再現 (清水)10. 行列分解の方法に関する文献紹介と数値実験の再現 (清水)11. 行列分解の応用に関する文献紹介と分析の再現 (清水)12. 行列分解の応用に関する文献紹介と再分析 (清水)13. python でクラスタリング (齋藤)14. python で混合ガウスモデル設計 (齋藤)15. python による教師なし学習一般 (齋藤)

成績評価の
方法・基準

成績評価の方法：レポート 100%により評価する。
成績評価の基準: 下記を満たせば単位を与える。
1. ホテリングの T^2 により外れ値を検出できる。
2. 単純行列分解、正則化項のある行列分解、非負行列分解による予測モデルを作ることができる。
3. クラスタリングによる分類を行う Python プログラムを応用したプログラムを作成できる。
4. 授業中紹介した基本的なクラスタリング、トピックモデル、推薦ア
ルゴリズムを実現できる。

教科書
・参考書

(教科書) 担当教員毎に適宜指示する(参考書) 関係データ学習、石黒勝彦、林浩平、講談社

17

（授業科目名）（配当年次）

時系列モデリング

（単位数）

1年前期

（担当教員）

2単位

竹村彰通、姫野哲人、

選択

藤井孝之

ある個体、現象について経時的に収集されたデータ（時系列データ）の特徴の抽出やモデリングの方法について学習する。時系列データに関するモ
授業の目的

デリングを行う場合、その背景を十分に考慮したモデリング（データ同化、と概要

状態空間モデル等）や、傾向の変化を考慮したモデリング（非定常モデル、変化点検知）が重要となる。このような、時系列データを柔軟に扱うための諸手法について学習する。
1. 時系列データの特徴を抽出できる。

授業の到達

2. 時系列データに関するモデルを理解する。

目標

3. 時系列モデルに基づく予測ができる。
4. 時系列モデルのなかから適切なモデルの選択ができる。
1. 時系列モデルとは（姫野）
2. 自己相関関数、相互相関関数、偏自己相関関数（姫野）
3. ピリオドグラム（姫野）4. 尤度と AIC（藤井）5. AR モデル、MA モデル、ARMA モデル（藤井）6. Change Finder（藤井）7. ARIMA モデル、SARIMA モデル（藤井）授業計画

8. 多変量時系列モデル（竹村）9. VAR モデル（竹村）10. 単位根検定（竹村）11. 見せかけの回帰と共和分（竹村）12. 状態空間モデルとカルマンフィルタ（姫野）13. 状態空間モデルの例（姫野）14. 非ガウス型状態空間モデル（姫野）15. モンテカルロフィルタ（姫野）
成績評価の方法: 到達目標それぞれの達成度を、レポート(100％）で評価
する。

成績評価の
方法・基準

成績評価の基準: 以下を満たせば単位を与える。
1. 時系列データの特徴を表す様々な統計量を理解できている。
2. 時系列データに対するモデルの特徴を理解できている。
3. 時系列モデルに基づく予測ができる。
4. 複数のモデルの中から適切なモデルを選ぶ方法を身につけている。

教科書(参考書) 時系列解析入門、北川源四郎、岩波書店

・参考書

経済・ファイナンスデータの計量時系列分析、沖本竜義、朝倉書店

18

（授業科目名）（配当年次）

時系列モデリング実践論

（単位数）

1年前期

（担当教員）

2単位

竹村彰通、姫野哲人、

選択

藤井孝之

時系列データのモデリングにはその背景を十分に考慮したモデリング（データ同化、状態空間モデル等）や、傾向の変化を考慮したモデリン
授業の目的とグ（非定常モデル、変化点検知）があり、目的に応じて多種多様な手法が概要存在する。本授業では、これらの手法を実際のデータに対して適用し、将来を予測するための方法を、Rを併用して学習する。また、それぞれの手法について最近の論文やサーベイ論文を輪読する。

授業の到達目標

1. 時系列データの分析を実践できる。
2. 時系列データのモデリングを行う。
3. 時系列モデルに関するモデル選択を行う。

1. 自己相関関数、相互相関関数、偏自己相関関数、ピリオドグラムの計算と解釈（藤井）2. AR モデル、MA モデル、ARMA モデルの推定（藤井）3. Change Finder の利用法（藤井）4. ARIMA モデル、SARIMA モデルの推定（藤井）5. 多変量時系列モデルの特徴量の計算、VAR モデルの推定（姫野）授業計画

6. 定常性の検定（単位根検定、見せかけの回帰と共和分）（姫野）
7. 状態空間モデルの構築（姫野）8. カルマンフィルタによる予測（姫野）9. 非ガウス型状態空間モデルの活用（姫野）
10. モンテカルロフィルタの特徴の理解（姫野）11. 各種手法の応用（姫野）12-15. 時系列解析の最新理論と応用例に関する論文の輪読（竹村）

成績評価の方法: レポート(100％）で評価する。
成績評価の基準: 下記を満たせば単位を与える。
成績評価の・時系列データの特徴を捉え、適切なモデリングやモデル選択を行い、方法・基準

モデルを活用、応用できる。
・時系列モデルに関する最新手法について、自ら学習、理解し、解説で
きる。

教科書

(参考書) 時系列解析入門、北川源四郎、岩波書店

・参考書

経済・ファイナンスデータの計量時系列分析、沖本竜義、朝倉書店

19（授業科目名）
統計的モデリング（配当年次）

（単位数）

1 年後期

2 単位
選択

（担当教員）
和泉志津恵、杉本知之、
笛田 薫

授業の目的と概要

医療統計、マーケティングなどの分野において用いる統計モデルには、
一般化線形モデル、混合モデル、階層ベイスモデル、Rubin モデル、
Pearl モデルなどがあり、それに関する方法として、傾向スコア法、操作変数法等の方法が様々ある。本講義では、現象を数理モデルで表現・説明する際に用いる様々な統計モデルを学ぶ。

授業の到達目標

1. 混合モデルについて理解する。
2. 一般化線形モデルや階層ベイズについて理解する。
3. 変化係数モデルについて理解する。

授業計画

1. 混合モデル (杉本)
2. 反復測定データの解析とその応用 (杉本)
3. 2 値データ、生存データの統計モデル (杉本)4. 因果説明的モデリング (杉本)
5. 一般化線形モデルの基礎 (笛田)
6. 一般化線形モデルの理論 (笛田)7. 階層ベイズの理論 (笛田)
8. マーケティングへの応用 (笛田)
9. 時間変化係数モデルの基礎 (和泉)10. 時間変化係数の同時信頼区間 (和泉)
11. 時間変化係数の仮説検定 (和泉)12. 位置変化係数モデルの基礎 (和泉)13. 位置変化係数の同時信頼区間 (和泉)14. 位置変化係数の仮説検定 (和泉)15. 変化係数モデルの応用 (和泉)

成績評価の
方法・基準

成績評価の方法: レポート 100%により評価する。
成績評価の基準: 以下が満たされれば、単位を与える。
・ 混合モデル，反復測定データの解析が理解できる。
2 値データや生存データの統計モデル，因果説明的モデリングが理解できる。
・ 一般化線形モデルと階層ベイズが理解できる。
・ 変化係数モデルの基礎、同時信頼区間、仮説検定を理解できる。

教科書
・参考書

(教科書) 担当教員毎に適宜指示する20

（授業科目名）
統計的モデリング実践論（配当年次）

（単位数）

1 年後期

2 単位
選択

（担当教員）
和泉志津恵、杉本知之、
笛田 薫、

授業の目的と概要

クロスセクションデータや反復測定のデータに対し、「統計的モデリン
グ」で学習した手法を適用し、各種手法の特徴及び解釈について理解を深める。また、コンピュータを用いて得られる分析結果からデータの特徴を抽出し、結果の解釈を通じて、価値創造につなげる。

授業の到達目標

1. 混合モデルについて自らサーベイし、ソフトウェアで実行することができる。
2. 一般化線形モデルと階層ベイズについて自らサーベイし、ソフトウ
ェアで実行することができる。
3. 変化係数モデルについて自らサーベイし、ソフトウェアで実行することができる。
4．データ解析結果の考察を通して手法の理解を深める。

授業計画

1. 混合モデルに関する文献紹介と分析の再現 (杉本)
2. 反復測定データとその応用に関する文献紹介と分析の再現 (杉本)
3. 2 値データ、生存データ処理に関する文献紹介と例示の実践 (杉本)4. 因果説明的モデリングに関する文献紹介と例示の実践 (杉本)
5. 一般化線形モデルの理論に関する文献紹介とプログラム実装 (笛田)
6. 一般化線形モデルの応用に関する文献紹介と分析の再現 (笛田)7. 階層ベイズに関する文献紹介とプログラム実装 (笛田)
8. マーケティングへの応用に関する文献紹介と分析の再現 (笛田)
9. 時間変化係数モデルの基礎に関する文献紹介とプログラム実装 (和泉)
10. 時間変化係数の同時信頼区間に関する文献紹介と分析の再現 (和泉)
11. 時間変化係数の仮説検定に関する文献紹介と分析の再現 (和泉)12. 位置変化係数モデルの基礎に関する文献紹介とプログラム実装(和泉)
13. 位置変化係数の同時信頼区間に関する文献紹介と分析の再現(和泉)
14. 位置変化係数の仮説検定に関する文献紹介と分析の再現 (和泉)15. 変化係数モデルの応用に関する文献紹介 (和泉)

成績評価の
方法・基準

成績評価の方法: レポート 100%により評価する。
成績評価の基準: 以下が満たされれば、単位を与える。
・反復測定データの解析、2 値データ、生存データの統計的モデリングをソフトウェアを用いて実装できる。
・一般化線形モデルと階層ベイズをソフトウェアを用いて実装できる。
・変化係数モデルをソフトウェアを用いて実装できる。

教科書
・参考書

(教科書) 担当教員毎に適宜指示する21

（授業科目名）（配当年次）

強化学習・転移学習

（単位数）

1年後期

（担当教員）

2単位

竹村彰通、田中琢真、

選択

松井秀俊

機械学習の実地応用では、教師あり学習にも教師なし学習にもなじまず、
強化学習の定式化によってのみ解決される問題が少なくない。対象領域
授業の目的とにおけるラベルが得られず転移学習を利用しなければならないことも多概要

い。この科目では、機械学習や転移学習の対象とする問題の定式化から出発し、広範囲で使われている基本的手法や、最近の深層学習と組み合わせた発展的手法を取り上げる。

授業の到達目標

強化学習と転移学習の基礎理論と応用範囲を理解する。

1. 多腕バンディット問題の設定 (竹村)2. 探索と利用のトレードオフ (竹村)
3. 信頼区間に基づく戦略 (竹村)4. リグレットの評価 (竹村)5. 多腕バンディット問題の応用 (竹村)6. 転移学習とは (松井)7. ドメイン適応 (松井)授業計画

8. マルチタスク学習 (松井)9. 共変量シフト (松井)
10. 標本選択バイアス (松井)
11. マルコフ決定過程と強化学習の問題設定 (田中)
12. 強化学習の手法（ベルマン方程式と価値反復）(田中)
13. 強化学習の手法（方策反復）(田中)
14. 強化学習の手法（方策勾配法）(田中)
15. 強化学習の応用と広がり (田中)

成績評価の
方法・基準

教科書
・参考書

成績評価の方法: レポートにより評価する。
成績評価の基準: 強化学習と転移学習の基礎理論が理解できているかど
うか。

なし

22

（授業科目名）（配当年次）

強化学習・転移学習実践論

（単位数）

1年後期

（担当教員）

2単位

竹村彰通、田中琢真

選択

松井秀俊

強化学習と転移学習に関する最新の手法を紹介する輪読や抄読会とプロ
グラミング実装を演習形式で行う。特に、受講者各人が利用したい方面
授業の目的とへの適用を考え、適切な最新の手法を自分で実装する。ウェブ広告への概要

適用（AB テスト）や画像分類への適用（異なる画像セットでの転移）を行う。バンディット問題や心理学・神経科学など関連領域の動向も取り上げる。最新の手法を紹介する抄読会も行う。

授業の到達目標

強化学習と転移学習を実務に応用できるようになる。
1. 多腕バンディット問題の戦略のレビュー(1) (竹村)（尤度に基づく戦略(UCB 戦略、MED 戦略)のレビュー）
2. 多腕バンディット問題の戦略のレビュー(2) (竹村)
（確率一致法とトンプソン抽出のレビュー）
3. 各戦略のリグレット評価(1) (竹村)（尤度に基づく戦略の性能解析）
4. 各戦略のリグレット評価(2) (竹村)
（トンプソン抽出の性能解析）
5.戦略の応用 (竹村)6.転移学習の歴史 (松井)7. 文献抄読会・転移学習の実行 (松井)（Daume の方法に基づくドメイン適応）
8. 文献抄読会・転移学習の実行 (松井)

授業計画

（スパース正則化に基づくマルチタスク学習の推定）
9. 文献抄読会・転移学習の実行 (松井)（経験リスク最小化法による共変量シフトの推定）
10. 文献抄読会・転移学習の実行 (松井)（標本選択バイアスがある場合の学習法）
11. 強化学習と深層学習の組み合わせなど最新手法紹介 (田中)12. 論文抄読会 (田中)
（単純な強化学習アルゴリズムの実装）
13. 論文抄読会 (田中)（Deep Q-network の最新論文抄読会）
14. 論文抄読会 (田中)（方策勾配・深層学習と組み合わせた高度な強化学習アルゴリズムの実装）
15.強化学習の心理学・神経科学とのつながり (田中)23

成績評価の
方法・基準
教科書
・参考書

成績評価の方法: レポートにより評価する。
成績評価の基準: 強化学習と転移学習の実務への応用能力が身について
いるか。
なし

24

（授業科目名）意思決定とデータサイエンス（配当年次）

（単位数）

1 年前期

2 単位
必修

（担当教員）
河本薫

授業の目的と概要

BigData という言葉の普及とともに、どこの企業もデータ分析に関心を持ち出している。統計解析を専門に学ぶ学生は引く手あまたである。しかし、学生にとって、Amazon や Google のような Web 企業はともかく、その他多くの企業において分析力はビジネスにどう活用されているのか
見えていないのではないか？ 本講義においては、一般企業においてデータ分析をビジネスに活用してきた 15 年間の経験をもとに、データ分
析はビジネスの意思決定にどう役立つのか、また、どのようにデータ分
析を推進すれば意思決定に効果的に役立つのか、体系的にレクチャーする。加えて、実際の企業が直面する分析問題についてグループ演習を 2つ用意する。1 つ目は、分析問題を設計する演習である。意思決定に役立たない問題をどれだけ高精度に解いても役立つはずはない。意思決定に役立つ問題設計をする重要性と難しさを体験してもらう。2 つ目は、データ分析にとどまらずそれを業務に活用する演習である。2 つ目の演習では、機械学習ツールとして注目を浴びている「DataRobot」を学生に使ってもらうことで分析ステップを効率化し、データ整備→分析→解釈→プレゼンテーションという一気通貫の流れを短時間で経験してもらう。分析結果をアウトプットとするのではなく、意思決定を変えることをアウトプットにする、そのためには何が重要で何が難しいかを学んでもらう。

授業の到達目標

本講義を通して、分析力から価値を生むには、分析問題を解く力だけでなく、それを意思決定の改善につなげる力も必要という意識改革を促す。実際のビジネスシーンを模した演習を通して、データ分析を意思決定に役立てる実践的な知恵を身につける。講義全体を通して、分析プロ
フェッショナルを目指す動機付けを得る。

授業計画

１．分析家の仕事と醍醐味、ビジネスにおける意思決定とその類型化
２．意思決定プロセスにおけるデータ分析の役割
３．データ分析が生み出す価値とその評価方法
４．意思決定の枠組みから分析問題を設計する
５．演習①-1 実ビジネスにおけるデータ分析（問題設計フェーズ）
６．演習①-2 実ビジネスにおけるデータ分析（問題設計フェーズ）
７．演習①-3 実ビジネスにおけるデータ分析（問題設計フェーズ）
８．演習①-4 実ビジネスにおけるデータ分析（問題設計フェーズ）
９．意思決定者に分析結果を受け入れてもらう～不確実性への対処～
１０．データ分析を活用できるように意思決定プロセスを再設計する
１１．演習②-1 実ビジネスにおけるデータ分析（分析活用フェーズ）
１２．演習②-2 実ビジネスにおけるデータ分析（分析活用フェーズ）
１３．演習②-3 実ビジネスにおけるデータ分析（分析活用フェーズ）
１４．プロジェクト開始前に審議すべき点と難易度の評価方法
１５．データと分析力から新たなサービスを創造する

成績評価の
方法・基準

成績評価の方法: 講義中に出題する課題へのレポートにより評価する。
成績評価の基準: データ分析プロジェクトについて意思決定を基軸に類型化する能力および各類型における課題設計力について、実務遂行レベルに達していれば単位を与える。

教科書
・参考書

なし

25

（授業科目名）
領域モデル実践論（配当年次）（単位数）（担当教員）

1 年後期

2 単位
選択

河本

薫、伊達平和授業の目的と概要

ビジネス課題や社会問題の解決にデータ分析で寄与する上で求められる、領域特有の知識と分析方法論を学ぶ。ビジネスでは、経営・リスク管理、製造計画・ロジスティクス、メンテナンス、マーケティングといった分野において、具体的なケースを例示しながら、実践的にモデリン
グ手法を学ぶ。企業で活躍するデータサイエンティストをゲスト講師として招聘し、実務的な観点から各種モデルの有用性や限界についても学ぶ。社会調査では、格差社会、ライフイベントと家族形成、労働問題とジェンダー不平等といった、代表的な社会問題を教授し、それら問題について社会調査データを分析する手法を演習する。

授業の到達目標

ビジネス課題や社会問題の解決に向けてデータと分析力で寄与する上で、一般的な分析手法の習得だけでは足らず、その問題領域に特有の知
識や分析手法を必要とする場合は多い。そのような場合においても、当該問題領域に関する基本的な知識や分析手法を体系的に理解していることで、アプローチの枠組みを自ら立て、必要に応じて知識や方法論を補足することでデータ分析を推進することができる。

授業計画

1.経営と投資におけるモデリング技法とデータ分析の活用(河本)2.実習：財務シミュレーションと投資評価シミュレーション (河本)3.市場リスク管理におけるモデリング技法とデータ分析の活用(河本)4.実習：価格変動リスク計量とヘッジ手法設計 (河本)5.マーケティングにおける分析フレームワークとデータ分析の活用(河本)
6.実習：購買データから販売施策を導出する (河本)7.製造やロジスティクスにおけるモデリング技法とデータ分析の活用(河本)
8.実習：数理計画手法を用いた問題の定式化 (河本)9．社会調査の概要 (伊達)10．格差社会の諸相 (伊達)11．実習：出身階層と到達階層の関連分析 (伊達)12．ライフイベントと家族形成 (伊達)13．実習：ライフイベントの要因分析 (伊達)
14．労働問題とジェンダー不平等 (伊達)15．実習：ジェンダー問題の国際比較分析 (伊達)

成績評価の
方法・基準

成績評価の方法: 講義中に出題する課題へのレポートにより評価する。
成績評価の基準:
学生自らが直面している社会問題およびビジネス課題について、本講義で教示した適材適所な調査方法およびモデリング手法を選択できることをもって単位を与える。

教科書
・参考書

なし

26

（授業科目名）（配当年次）（単位数）（担当教員）
和泉志津恵、市川 治、河本 薫、
熊澤吉起、齋藤邦彦、佐藤智和、

課題研究1

1年前期

2単位

清水昌平、杉本知之、竹村彰通、必修

笛田薫、梅津高朗、川井明、

田中琢真、姫野哲人、藤井孝之、
松井秀俊、周暁康、伊達平和

本学データサイエンス教育研究センターと企業や自治体、領域科学の大学研究者等とが行った価値創造プロジェクトを参照しつつ、修了研究の授業の目的とテーマを具体化するためのサーベイや探索的研究を主に行う。修士論文

概要

研究を進める中で、「複数分野の領域知識をもち、方法論とデータをつ
なぎ、価値創造に貢献する人材」という本研究科の育成人材像に沿った能力を身につける。

1. データに基づいて適切な意思決定を行い価値創造するために、適切な課題を見つけることができる。
授業の到達目標

2. 課題の解決につながるデータを収集・取得し、加工や研磨などの前処理ができるようになる。
3. 分析するためのモデルを決め、最適化計算を行うことができる。
4. 計算結果を解釈して意思決定者にわかりやすく伝えることができる。

1. 本学データサイエンス教育研究センターと企業や自治体、領域科学の大学研究者などが行った価値創造プロジェクトの説明
2.-6. 修了研究テーマ候補に関するサーベイ発表
授業計画

7.-8. 研究室内において中間報告会を開き、修了研究に関するサーベイの経過を報告する。
9.-13. 修了研究テーマ候補に関する探索的研究に関する報告
14.-15. 研究室内報告会において、修了研究に関するサーベイ結果及び探索的研究の成果を報告する。
成績評価の方法: 到達目標の達成度を次の方法により評価する。
研究室での研究活動の評価

50％

研究室内での報告会・レポートでの評価

50％

成績評価の基準: 以下を満たせば単位を与える。
成績評価の

1. サーベイに基づき修了研究テーマを具体化するための探索的研究に

方法・基準

ついて適切な課題を発見できた。
2. 修了研究テーマを具体化するための探索的研究においてデータの前処理ができた。
3. 修了研究テーマを具体化するための探索的研究においてモデル決定
および最適化計算ができた。

27

4. 修了研究テーマを具体化するための探索的研究において計算結果の解釈と説明ができた。
教科書
・参考書

各研究室において指示する。

28

（授業科目名）（配当年次）（単位数）（担当教員）
和泉志津恵、市川 治、河本 薫、
熊澤吉起、齋藤邦彦、佐藤智和、

課題研究2

1年後期

2単位

清水昌平、杉本知之、竹村彰通、

必修

笛田 薫、梅津高朗、川井 明、
田中琢真、姫野哲人、藤井孝之、
松井秀俊、周 暁康、伊達平和

課題研究1に引き続き、本学データサイエンス教育研究センターと企業や自治体、領域科学の大学研究者等とが行った価値創造プロジェクトを参授業の目的と照しつつ、修了研究のテーマを具体化するためのサーベイや探索的研究

概要を主に行う。修士論文研究を進める中で、「複数分野の領域知識をもち、方法論とデータをつなぎ、価値創造に貢献する人材」という本研究科の育成人材像に沿った能力を身につける。
1. データに基づいて適切な意思決定を行い価値創造するために、適切な課題を見つけることができる。

授業の到達目標

2. 課題の解決につながるデータを収集・取得し、加工や研磨などの前処理ができるようになる。
3. 分析するためのモデルを決め、最適化計算を行うことができる。
4. 計算結果を解釈して意思決定者にわかりやすく伝えることができる。

1.-2. 課題研究 1 を受けて、現在の修了研究テーマ候補に関する発表
3.-6. 修了研究テーマ候補に関するサーベイ発表
7.-8. 研究室内において中間報告会を開き、修了研究に関するサーベイの経過を報告する。

授業計画

9.-12. 修了研究テーマ候補に関する探索的研究に関する報告
13.-15. 研究室内報告会において、１年次のまとめとして、修了研究に関するサーベイ結果及び探索的研究の成果を報告する。

成績評価の方法: 到達目標の達成度を次の方法により評価する。
研究室での研究活動の評価

50％

研究室内での報告会・レポートでの評価

50％

成績評価の基準: 以下を満たせば単位を与える。
成績評価の

1. サーベイに基づき修了研究テーマ候補について適切な課題を発見で

方法・基準

きた。
2. 修了研究テーマ候補に関する探索的研究においてデータの前処理ができた。
3. 修了研究テーマ候補に関する探索的研究においてモデル決定および最適化計算ができた。
29

4. 修了研究テーマ候補に関する探索的研究において計算結果を解釈と説明ができた。
5. 修了研究テーマを具体化することができた。
教科書
・参考書

各研究室において指示する。

30

（授業科目名）（配当年次）（単位数）（担当教員）
和泉志津恵、市川 治、河本 薫、
熊澤吉起、齋藤邦彦、佐藤智和、

課題研究3

2年前期

2単位

清水昌平、杉本知之、竹村彰通、

必修

笛田 薫、梅津高朗、川井 明、
田中琢真、姫野哲人、藤井孝之、
松井秀俊、周 暁康、伊達平和

本学データサイエンス教育研究センターと企業や自治体、領域科学の大学研究者などとが行う価値創造プロジェクトに参加し、その成果を修了
授業の目的と概要

研究としてまとめるための準備をする。研究を通じて、身に付けた知識を実際に使い、問題を発見し、データによる分析を行い、解決に至るまでの過程を体験し、実践経験を積む。修士論文研究を進める中で、「複数分野の領域知識をもち、方法論とデータをつなぎ、価値創造に貢献する人材」という本研究科の育成人材像に沿った能力を身につける。
1. データに基づいて適切な意思決定を行い価値創造するために、適切な課題を見つけることができる。
2. 課題の解決につながるデータを収集・取得し、加工や研磨などの前処

授業の到達目標理ができるようになる。
3. 分析するためのモデルを決め、最適化計算を行うことができる。
4. 計算結果を解釈して意思決定者にわかりやすく伝えることができる。
5. 上記 1.-4.の「データから価値創造するための一連の過程」を自らのイニシアティブで実施することができる。
1.-2. 本学データサイエンス教育研究センターと企業や自治体、領域科
学の大学研究者などとが行う価値創造プロジェクトの説明
3.-6. 修了研究として行うプロジェクトにおける課題選定に関する発表

授業計画

7.-9. 修了研究として行うプロジェクトにおけるデータ収集と前処理に関する発表
10.-.12 修了研究として行うプロジェクトにおける分析モデルと最適化計算に関する発表
13.-15. 研究室内報告会において、分析結果を報告する。
成績評価の方法: 到達目標の達成度を次の方法により評価する。
研究室での研究活動の評価

成績評価の
方法・基準

50％

研究室内での報告会・レポートでの評価

50％

成績評価の基準: 以下を満たせば単位を与える。
修了研究として選んだプロジェクトにおいて、到達目標の 1 から 4 という「データから価値創造するための一連の過程」を自らのイニシアティ
ブで実施することができた。

教科書
・参考書

各研究室において指示する。
31

（授業科目名）（配当年次）（単位数）（担当教員）
和泉志津恵、市川 治、河本 薫、
熊澤吉起、齋藤邦彦、佐藤智和、

課題研究4

2年後期

2単位

清水昌平、杉本知之、竹村彰通、

必修

笛田 薫、梅津高朗、川井 明、
田中琢真、姫野哲人、藤井孝之、
松井秀俊、周 暁康、伊達平和

課題研究3に引き続き、本学データサイエンス教育研究センターと企業や自治体、領域科学の大学研究者などとが行う価値創造プロジェクトに参授業の目的と概要加し、その成果を修了研究としてまとめる。研究を通じて、身に付けた知識を実際に使い、問題を発見し、データによる分析を行い、解決に至るまでの過程を体験し、実践経験を積む。修士論文研究を進める中で、「複数分野の領域知識をもち、方法論とデータをつなぎ、価値創造に貢献する人材」という本研究科の育成人材像に沿った能力を身につける。
1. データに基づいて適切な意思決定を行い価値創造するために、適切な課題を見つけることができる。
2. 課題の解決につながるデータを収集・取得し、加工や研磨などの前処

授業の到達目標理ができるようになる。
3. 分析するためのモデルを決め、最適化計算を行うことができる。
4. 計算結果を解釈して意思決定者にわかりやすく伝えることができる。
5. 上記 1.-4.の「データから価値創造するための一連の過程」を自らのイニシアティブで実施することができる。
1.-3. 課題研究 3 を受けて、修了研究として行うプロジェクトにおける課題決定に関する発表

授業計画

4.-6. 分析結果の報告 1 回目
7.-9. 分析結果の報告 2 回目
10.-12. 分析結果の報告 3 回目
13.-15. 報告会を開き、最終的な分析結果を報告する。
成績評価の方法: 到達目標の達成度を次の方法により評価する。
研究室での研究活動の評価

50％

研究室内での報告会・レポートでの評価

50％

成績評価の

成績評価の基準: 以下を満たせば単位を与える。

方法・基準

修了研究として選んだプロジェクトにおいて、到達目標の 1 から 4 という「データから価値創造するための一連の過程」を自らのイニシアティ
ブで実施し、その成果をスライドおよび文章でわかりやすく正確に報告
できた。

教科書
・参考書

各研究室において指示する。

32

平成３１年度大学院データサイエンス研究科（修士課程）オリエンテーションについて
日時

平成３１年４月６日（土）場所

データサイエンス棟２階

９時４５分集合
２２０演習室

１０時００分～研究科長から訓辞

１０時２０分～学則・履修方法等の説明

１１時００分～メンター教員との打合せ※ メンター教員の確認及び研究内容・方法の概要※ 履修計画の相談（１２時００分～１２時３０分

休憩・昼休み）１２時３０分～学務課（大学院教務担当）より所管事項の説明

１３時１０分～学生支援課（学生支援担当）より所管事項の説明

１３時３０分～経済学研究科院生会より説明（１０分程度）（ＤＳ棟、研究棟を通り図書館棟へ移動）
１３時４０分～研究室・ロッカー室案内

１４時００分～附属図書館の説明

１４時２５分～経済経営研究所の説明

１４時５０分～情報処理センターの説明（６０分～７０分程度）（設備の利用方法、各種システムの操作説明等）

１６時００分～教務システム（サクセス）の使用説明（２０分程度）

１６時２０分～附属図書館（電子ジャーナル等データベースの使い方の操作）（７０分程度）

１７時３０分

終了予定

国立大学法人滋賀大学教育・学生支援機構規程(趣旨)
第１条 この規程は、国立大学法人滋賀大学学則（平成16年4月1日制定）第12条の規定に基づき、国立
大学法人滋賀大学教育・学生支援機構(以下「機構」という。)に関し、必要な事項を定める。
(目的)
第２条 機構は、国立大学法人滋賀大学（以下「本学」という。）の理念・教育目標に基づき、教育の質の保証及び学生の充実した修学・生活環境の実現並びに本学の入学者選抜（以下「入試」という。）に係る広報活動を行うとともに、アドミッション・ポリシーに則した適切な入試方法の開発、入学者の学修データ等の調査・分析の実施及び高大連携・高大接続教育の充実を図ることを目的とする。
２ 機構は、前項の目的を達成するために、各学部・研究科等の学内組織と相互に連携を図る。
(業務)
第３条 機構は、前条の目的を達成するため、次に掲げる業務を行う。
(1) 全学の教育、学生支援及び高大接続における総合的な企画、評価に関すること。
(2) 全学の教育の推進、学生支援及び高大接続の充実に関すること。
(3) その他機構の目的を達成するために必要な事項に関すること。
２ 機構は、本学が自主的・自律的に行う教育、学修環境、学生支援及び高大接続に係る諸活動の質保証の取り組み（以下「教育の内部質保証」という。）に関する次に掲げる業務を行う。
(1) 教育の内部質保証に関する方針・体制の整備(2) 教育の内部質保証に関する自己点検項目の設定(3) 学部・研究科並びに次条に規定する部門及びセンター（以下「学部等」という。）の自己点検・評価結果、改善計画及び改善計画の進捗状況の検証・改善指示(4) 学部等の自己点検・評価結果、改善計画及び改善計画の進捗状況を取りまとめ、国立大学法人滋賀大学目標計画・評価委員会に対し実績を報告(5) 教育の内部質保証システムの有効性・効率性の確認(6) その他教育の内部質保証に関すること。
(構成)
第４条 機構は、第2条の目的を達成するため、次の部門及びセンターを置く。
(1) 教育推進部門(2) 学生支援部門(3) 高大接続・入試センター(機構長)
第５条 機構に、機構を構成する前条の部門及びセンターを総括するため、機構長を置く。
２ 機構長は、教育担当の理事をもって充てる。
(副機構長)
第６条 機構に、機構長の職務を補佐するため、副機構長を置く。
２ 副機構長は、機構長が指名する者をもって、学長が任命する。
３ 副機構長の任期は２年とし、再任を妨げない。ただし指名した教育担当の理事の任期の終期を超えることができない。
４ 前項の者に欠員が生じたときの後任者の任期は、前任者の残任期間とする。
５ 副機構長は、機構長に事故があるときは、その職務を代行する。
(機構会議)
第７条 機構に、第3条に掲げる業務について方針・方策を決定するとともに、業務の実施にあたり部門及びセンター間の調整を行うため、機構会議を置く。
２ 機構会議は、次に掲げる委員をもって組織する。
(1) 機構長(2) 副学長（入試）(3) 副機構長(4) 部門及びセンター代表(5) 学務課長(6) 学生支援課長(7) 入試課長
３ 機構会議に、必要に応じ作業部会を置くことができる。

1

４ 機構会議は、原則として年４回開催する。ただし、機構長が必要と認めるときは、この限りでない。
(議長)
第８条 機構会議に議長を置き、前条第2項第1号の委員をもって充てる。
２ 議長は、機構会議を主宰する。
(委員以外の者の出席)第９条 議長は、必要があると認めたときは、委員以外の者の出席を求め、その意見を聴くことができる。
(教育推進部門)
第10条 教育推進部門は、機構会議が決定した方針・方策に基づき、学士課程及び大学院課程における教育改革並びにファカルティ・ディベロップメントを促進し、教養教育及び専門教育を充実させるための諸施策の企画、立案及び調整に関する業務等を行う。
２ 教育推進部門は、本学が自主的・自律的に行う学修設備の質保証の取り組みに関する次に掲げる業
務を行う。
(1) 機構会議が定めた自己点検項目に従い、毎年、必要なデータを収集し自己点検を実施(2) 毎年の自己点検結果を踏まえ、５年から７年に１度自己評価を実施(3) 自己点検・評価の結果及び外部者の意見等を踏まえ、改善が必要な場合には、改善計画を策定し、改善策を実施(4) 自己点検・評価結果、改善計画及び改善計画の進捗状況を機構会議に報告
３ 教育推進部門は、次に掲げる委員をもって組織する。
(1) 副機構長(2) 学部から選出された教員 各1人(3) 国際交流機構から選出された教員 1人(4) 高大接続・入試センターから選出された教員 1人(5) 学務課長
４ 前項第2号から第4号の委員の任期は、1年とし、再任は妨げない。ただし、欠員が生じたときの後任者の任期は、前任者の残任期間とする。
５ 教育推進部門に部門長を置き、第3項第1号の委員をもって充てる。
６ 教育推進部門に部門代表を置き、第3項第2号の委員の互選により選出する。
７ 部門長に事故があるときは、部門代表が、その職務を代行する。
(学生支援部門)
第11条 学生支援部門は、機構会議が決定した方針・方策に基づき、保健管理センター及び障がい学生支援室と有機的に連携し、学生の修学、生活、就職活動、課外活動等を総合的に支援するための諸施策の企画、立案及び調整に関する業務等を行う。
２ 学生支援部門は、本学が自主的・自律的に行う学生支援に係る諸活動の質保証の取り組みに関する
次に掲げる業務を行う。
(1) 機構会議が定めた自己点検項目に従い、毎年、必要なデータを収集し自己点検を実施(2) 毎年の自己点検結果を踏まえ、５年から７年に１度自己評価を実施(3) 自己点検・評価の結果及び外部者の意見等を踏まえ、改善が必要な場合には、改善計画を策定し、改善策を実施(4) 自己点検・評価結果、改善計画及び改善計画の進捗状況を機構会議に報告
３ 学生支援部門は、次に掲げる委員をもって組織する。
(1) 副機構長(2) 学部から選出された教員 各1人(3) 保健管理センターから選出された教員 1人(4) 障がい学生支援室から選出された教員 1人(5) 国際交流機構から選出された教員 1人(6) 高大接続・入試センターから選出された教員 1人(7) 学生支援課長
４ 前項第2号から第6号の委員の任期は、1年とし、再任は妨げない。ただし、欠員が生じたときの後任者の任期は、前任者の残任期間とする。
５ 学生支援部門に部門長を置き、第3項第1号の委員をもって充てる。
６ 学生支援部門に部門代表を置き、第3項第2号の委員の互選により選出する。
７ 部門長に事故があるときは、部門代表が、その職務を代行する。

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(部門会議)第12条 各部門に、各部門の業務等に関する事項を審議するため、部門会議を置く。
２ 部門会議は、部門の委員で構成する。
３ 部門長は、部門会議を招集し、その議長となる。
４ 議長は、必要があると認めたときは、委員以外の者の出席を求め、その意見を聴くことができる。
５ 部門会議に、必要に応じ作業部会を置くことができる。
６ 教育推進部門会議及び学生支援部門会議は、原則としてそれぞれ年４回開催する。ただし、部門長が必要と認めるときは、この限りでない。
（高大接続・入試センター）
第13条 高大接続・入試センターは、機構が決定した方針・方策に基づき、次に掲げる業務を行う。
(1) 入試方法に係る調査・研究及び企画・立案に関すること。
(2) 高大連携・高大接続教育に関すること。
(3) 入学者の学修データ等の収集・蓄積及び分析・活用に関すること。
(4) 大学説明会、進路指導ガイダンス等の企画・立案及び実施に関すること。
(5) 入試情報の提供及び入試に係る広報に関すること。
(6) その他機構の目的を達成するために必要と認められる事項に関すること。
２ 高大接続・入試センターは、本学が自主的・自律的に行う高大接続に係る諸活動の質保証の取り組
みに関する次に掲げる業務を行う。
(1) 機構会議が定めた自己点検項目に従い、毎年、必要なデータを収集し自己点検を実施(2) 毎年の自己点検結果を踏まえ、５年から７年に１度自己評価を実施(3) 自己点検・評価の結果、改善が必要な場合には、改善計画を策定し、改善策を実施(4) 自己点検・評価結果、改善計画及び改善計画の進捗状況を機構会議に報告
３ 高大接続・入試センターは、次に掲げる委員をもって組織する。
(1) 副学長（入試）(2) 学部から選出された教員 各１人(3) 高大接続・入試センター配置教員(4) 入試課長
４ 高大接続・入試センターにセンター長を置き、第3項第1号の委員をもって充てる。
（センター会議）
第14条 高大接続・入試センターに、高大接続・入試センターの業務等に関する事項を審議するため、センター会議を置く。
２ センター会議は、センターの委員で構成する。
３ センター長は、センター会議を招集し、その議長となる。
４ 議長は、必要があると認めたときは、委員以外の者の出席を求め、その意見を聴くことができる。
５ センター会議に、必要に応じ作業部会を置くことができる。
６ センター会議は、原則として年１回開催する。ただし、センター長が必要と認めるときは、この限
りでない。
(事務)
第15条 機構の事務は、関係部局等の協力を得て、学務課において処理する。ただし、部門及びセンターの事務は、所掌する課において処理する。
(雑則)
第16条 この規程に定めるもののほか、機構に関し必要な事項は、別に定める。
附 則
１ この規程は、平成29年4月1日から施行する。
２ 全学教育部会要項、全学共通教育部会要項、学生支援部会要項及び国立大学法人滋賀大学キャリア育成協議会要項は廃止する。
附 則
１ この規程は、平成31年４月１日から施行する。
２ 国立大学法人滋賀大学高大接続・入試センター規程は廃止する。
附 則
この規程は、令和２年４月１日から施行する。

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