２０２２年度 「データ駆動型社会を担う人材育成プログラム」募集要項「データ駆動型社会を担う人材育成プログラム」は、ビッグデータを扱うものづくり科学と最新情報科学を研究開発の現場で連携できる人材を育成するプログラムです。２０２１年度は「試行」として１０月から開始しましたが、２０２２年度に正式開講で４月から開始します。

1. データ駆動型社会を担う人材育成プログラムの目的
日本は、人口減少・少子高齢化等の社会問題に直面する「課題先進国」である一方、それは、データと革新的情報科学の活用によって、社会問題の課題解決と新たな価値創造をもたらす大きなチャンスを迎えているとも考えることができます。
データ駆動型社会を担う人材育成プログラム（本プログラム）は、今後、情報を基盤としたデータ駆動型社会において、基盤的リテラシーとなる数理・データ科学の基礎と応用の素養を持つ若手人材の育成を行います。情報処理技術の発展で、計測データなどの解析方法は進化しつつあります。しかし、実際にどの方法を適用すれば良いかはケース・バイ・ケースで、実際に計測データを取り扱う研究者や技術者と、データ解析方法に精通したデータサイエンスト（情報技術者）との橋渡しをする人材が必要です。本プログラムは、そのような人材を育成することを目的とし、様々なものづくりや科学研究の現場で、データ駆動型のアプローチで新たな価値を創造する人材を育成することを目的とします。

2. 本プログラムの構成
本プログラムで開講される科目は全て、Zoomを用いた遠隔授業で、その録画のオンデマンド受講も可能です。
本プログラムの修了を希望する場合、履修期間は２年間とします。ただし２０２１年度の試行期間（２０２１年１０月から２０２２年３月まで）で履修開始した方は、２０２３年３月までの１年半とします。また、学位取得の妨げとならないように履修期間に渡って履修計画を立てることが求められます。
○【主な科目名】（詳細は、「7. ２０２２年度開講科目」を参照）【必修科目（必修２単位）】
 データ駆動科学概論と実践1

【選択科目（選択１単位）】
 データ駆動科学Ａ「データ駆動科学入門」
 データ駆動科学Ｂ「機械学習概論と判別・クラスター分析」
 データ駆動科学Ｃ「データ駆動科学を用いた物質科学」
 データ駆動科学Ｄ「数理地球科学の基礎と応用」
 データ駆動科学Ｅ「データ同化の基礎と応用」
 データ駆動科学Ｆ「パターン認識と深層学習の基礎と応用」
 データ駆動科学Ｇ「地盤工学における機械学習：基礎と応用」
 データ駆動科学Ｈ「材料設計計算工学とデータ駆動科学」
 データ駆動科学Ｉ「生態学における：種・個体数・環境の多変量解析」○【実践に伴うFollow up制度】
本プログラムの科目の科目等履修生を含めた受講者は、座学の講義を終えた後の２ヶ月間、各科目の担当者によるFollow upを受けることができます。
 Follow up を受けることができる期間各科目の遠隔授業が終了後の２ヶ月間。ただし年度内とします。
 Follow up を受ける方法
本プログラムが用意した研究開発用SNS（Social Network Service）のSlackを介して行います。
3. 募集対象
計測データのデータ処理・解析に悩んでいる大学院生や、研究開発で機械学習等の情報科学を活用したいと考えている大学院生。また同様の目的を持った企業等の技術者、研究者等。
本プログラムの修了認定を受ける応募資格は「4. 応募資格」の通りです。また、本プログラムの修了認定を希望しない方も【必修科目】、【選択科目】に関わらず、実践に伴うFollowup制度も含み自由に受講できます。受講者数の上限は設定しません。
２０２２年度に本プログラムで開講される科目は、「7. ２０２２年度開講科目」に記載した科目とします。

4. 応募資格
本プログラムが開講する科目の単位認定、本プログラムの修了認定を希望する者は、次のいずれかに該当する必要があります。
１）熊本大学大学院自然科学教育部

博士前期課程/博士後期課程 大学院生

熊本大学大学院自然科学教育部の博士前期課程ならびに博士後期課程の大学院は受講可能です。ただし本プログラムの修了認定に関わる履修期間と条件は以下のとおりです。
２０２１年度の仮開講を履修していた大学院生の履修期間は、２０２１年度１０月～２０２２年度の１年半です。

新しく履修を開始する大学院生の履修期間は、以下に従って、２０２２年度～２０２３年度の２年間です。


博士前期課程２年の大学院生で博士後期課程に進学予定の者は、２０２２年度に履2修を開始して博士後期課程への進学後も継続して履修可能で、その２年間で本プログラムの修了認定を行います。

２）熊本大学大学院自然科学教育部以外の本学大学院生


熊本大学の大学院生は受講が可能です。ただし、大学院自然科学教育部以外の大学院生
では、本プログラムの修了認定は行いません。単位認定については、現在検討を行っています。

３）科目等履修生
科目等履修生で次のいずれかに該当する者も受講可能です。


学校教育法（昭和22 年法律第26 号）に定める大学を卒業した者



学校教育法第104 条第4 項の規定により学士の学位を授与された者

本プログラムの修了認定に関わる履修期間は２年間です。また、科目等履修生の出願期間は２０２２年２月１４日～２月１６日です。


事前相談の時期等、出願に当たっては、事前に以下の『研究生・科目等履修生「出願要項」』を参照し確認をお願いします。
）
参照：https://www.kumamoto-u.ac.jp/nyuushi/sonota/shakaijin/seikikateigai/seikikateigai_file/2022_hiseiki-1.pdf（参考）入学料（予定額）：28,200円

入学料授業料（予定額）：（１単位）14,800円

5. 募集期間および応募（受講）手続
１）募集期間：２０２２年４月１日（金）～４月２８日（木）２） 熊本大学の大学院生で受講を希望する場合は、自然科学教育部・大学院教務担当へ受講申請を行ってください。企業等の技術者、研究者等の方々で受講を希望する場合は、本プログ

ラム事務室（ddsoffice@kumamoto-u.ac.jp）へお問い合わせください。
6. 本プログラムの修了要件２年間（ただし２０２１年度は２０２１年１０月から２０２３年３月までの１年半）に渡り本プログラムを履修し、以下の修了要件を満たした者に対し本プログラムの修了書を発行します。
１）【必修科目】２単位の合格
２）【選択科目】の４単位以上の合格
３）各年度において１件以上の【実践に伴うFollow up制度】の利用
４）各年度において、Follow up制度の結果として、１件以上の秘匿情報を含まない成果物のレポート提出（各年度で１件、本プログラム修了時点で合計２件）およびその合格3

7． ２０２２年度開講科目(予定)開講

必/選

科目名（講演題目）講義概要

時期

担当者

単位数

4月

データ駆動科学概論と実践

必修

熊本大学・赤井一郎～（データ駆動科学概論と実践）

２単位

計算科学振興財団・

5月
6月

7月

本プログラムの導入。情報統合型研究開発実践例の紹介。Python/Rの実践演習

伊藤 聡

データ駆動科学Ｄ

選択（数理地球科学の基礎と応用）

1単位

地球科学データを対象とした解析・モデリン
グのための機械学習と実践演習
データ駆動科学Ｅ

選択東京大学地震研（データ同化の基礎と応用）

1単位

長尾大道

データ駆動科学Ｆ

選択

電気通信大学（パターン認識と深層学習の基礎と応用）
パターン認識、機械学習、深層学習手法を用いた画像処理

1単位

庄野 逸

データ駆動科学Ｇ

選択岡山大学大学院（地盤工学における機械学習：基礎と応用）

1単位

珠玖隆行

土木・地盤データを対象とした解析・モデリン
グのための機械学習と実践演習．
データ駆動科学Ｈ

選択

名古屋大学

（材料設計計算工学とデータ駆動科学）

1単位

小山敏幸

海洋研究開発機構
桑谷 立

数値シミュレーションと観測データを融合するデータ同化の基礎と実践
8月

9月

10月

フェーズフールド法に基づく材料設計計算工
学の基礎、およびデータ駆動科学との11月

データ駆動科学Ｉ

選択（生態学における：種・個体数・環境の多変量解

1単位

熊本大学
山田勝雅

析）
生態学で用いる統計学の全般の概説と Rを使ったデータ処理と多変量解析方法の実践演
習
12月

1月

2月

データ駆動科学Ａ

選択（データ駆動科学入門）
ベイズ推定に基づく計測と情報科学の融合

１単位

岡田真人

データ駆動科学Ｂ

選択

統計数理研究所（機械学習概論と判別・クラスター分析）

１単位

日野英逸

機械学習の全体像と、データの特徴量に基づくデータ判別と、クラスター解析法
データ駆動科学Ｃ

選択（データ駆動科学を用いた物質科学）

１単位
4

東京大学

東京大学
福島孝治

マルコフ連鎖モンテカルロ法やスパースモデリングを用いた物質科学
8 . 問い合わせ先本プログラム学内コーディネータ: 赤井一郎・産業ナノマテリアル研究所・教授
096-342-3296, iakai@kumamoto-u.ac.jp

本プログラム事務室:
096-342-3806, ddsoffice@kumamoto-u.ac.jp



大学院教務担当 096-342-3013・3016（ﾀﾞｲﾔﾙｲﾝ）

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