設置の趣旨等を記載した書類

京都大学大学院情報学研究科

目次①

設置の趣旨及び必要性 ........................................................................................... １②

修士課程までの構想か，又は，博士課程の設置を目指した構想か .................... １２③

研究科，専攻等の名称及び学位の名称 ............................................................... １４④

教育課程の編成の考え方及び特色 ...................................................................... １５⑤

教育方法，履修指導，研究指導の方法及び修了要件.......................................... ２２⑥

基礎となる学部との関係 .................................................................................... ２８⑦

取得可能な資格 .................................................................................................. ２９⑧

入学者選抜の概要 .............................................................................................. ３０⑨

教員組織の編制の考え方及び特色 ...................................................................... ３４⑩

施設・設備等の整備計画 .................................................................................... ３８⑪

管理運営 ............................................................................................................ ４１⑫

自己点検・評価 .................................................................................................. ４３⑬

認証評価 ............................................................................................................ ４３⑭

情報の公表 ......................................................................................................... ４３⑮

教育内容等の改善のための組織的な研修等 ........................................................ ４５i添付資料 ....................................................................................................................... ４６〇 ディプロマ・ポリシー ............................................................................................. ４６〇 カリキュラム・ポリシー .......................................................................................... ４７〇 アドミッション・ポリシー ...................................................................................... ４８〇 各コースのカリキュラム .......................................................................................... ４９〇 人を対象とする研究実施要項（倫理審査の規程）.................................................. ５３〇 定年に関する規程 ..................................................................................................... ５６ii

① 設置の趣旨及び必要性
1. 全体概要
大学院情報学研究科を１専攻に集約し、情報学専攻を設置する。既存の６専攻は教育コー
スとし、新たに「データ科学コース」を設置する。新たな学理であるデータ科学を、人工知能応用、社会問題解決、数理モデル、システム実装などの多面的観点からカバーするとともに、既存の専攻分野においてもデータ科学の教育を実施する。具体的には、新設するデータ
科学コースにおいてトップクラスの人材を育成し、あわせて開設する「データ科学エキスパート副プログラム」によりエキスパートレベルの人材の育成を行う。これにより、近年ニーズが高まっているデータサイエンティスト・AI 人材・高度 ICT 人材など、Society 5.0 に向けた高度な人材の育成を強化する。
2. 情報学の人材育成強化の必要性
前世紀の後半に創生された「情報学」は、今世紀に入り高度情報社会が到来し、ますますその重要性が高くなっている。これは、様々な学術活動・社会活動・産業において、データ化及びそのネットワーク化が進行するとともに、スマートフォンに代表される情報機器を皆が常時使用するようになったためである。コロナ禍を経て、一層のオンライン化が進み、またデジタル化の重要性が再認識されたことで、情報学に関する人材育成の必要性はさらに一段と高まっている。これについて、いくつかの観点から述べる。
(1) 社会的背景
情報科学技術は社会基盤になっている。
現在、第４次産業革命が進行しているといわれている。様々な産業で、データ・情報・人工知能（ＡＩ）の活用が進められ、これによって技術革新が起こっている。当初は、サイバー空間で、検索履歴や購買履歴をもとに情報提供を行うようなＩＴに特化したものであったが、実空間においても生産・流通・販売・取引・移動などのデータを取得・蓄積できるよ
うになり、様々な製造業や流通・サービス業に展開されている。また、医療・防災・教育などの分野への適用も進められている。
また、科学における第４のパラダイムとして、データ駆動科学（以下「データ科学」と略す）が注目を集めている。従来は、理論や仮説を検証するためにデータを集めていたのに対して、大規模なデータを集積・分析することで、仮説や法則を帰納的に導出・活用するのがデータ科学である。気象や環境といった大規模で複雑な自然現象では物理的なモデルを構築するのが困難であり、人工的・仮想的な対象や社会現象でも理論的なモデル化は容易でない。データ駆動的な方法論は、理工系だけでなく、医学・薬学・農学などの分野や、言語学・経済学などの様々な人文社会科学に展開されている。

１

• 第４次産業革命
①機械化

②電動化

③自動化

④最適化

蒸気機関

電力モーター

コンピュータ

AI+IoT

③計算
科学

④データ
駆動科学

• 科学における新たなパラダイム
①実験
科学

②理論
科学

図１ 第４次産業革命と科学における新たなパラダイム(2) 国家戦略
前記の社会的情勢に対応して、我が国でも様々な重点施策が進められている。
第６期の科学技術基本計画においては、第５期に引き続き、我が国が目指す社会としてSociety 5.0 が掲げられている。これは、ＡＩやＩｏＴ・ロボットなどを活用して、サイバ
ー空間とフィジカル空間を高度に融合するものである。また、統合イノベーション戦略推進「人・産業・地域・政府全てにＡＩ」という副会議で策定された AI 戦略 2019 においては、題が付けられており、そのために数理・データサイエンス・ＡＩ教育の強化がうたわれている。これについては、「3.データ科学コース設置の目的・意義」において詳述する。
(3) 産業界のニーズ
前記の施策にもかかわらず、我が国におけるいわゆるデジタル人材の需要と供給には、量的にも質的にも依然として大きなギャップがある。経済産業省が 2019 年に行ったＩＴ人材需給に関する調査では、「2030 年にＩＴ人材が 45 万人不足する」という試算が出されている。特に、高度な先端ＩＴ人材やＡＩ人材が大幅に不足すると予測されており、先端ＩＴ人
材 27 万人、ＡＩ人材 12 万人不足との試算も出されている。
(4) 国際的動向
また、世界の主要国と比較しても、我が国の情報学に関する人材育成は後塵を拝している。
米国・中国やアジアの新興国では、この１０年余りの間に、情報系の学部・大学院の大幅な拡充を行っており、米国では学生定員が５０％増、中国では２倍以上となっている。いわゆ
るトップレベルの大学でも大学院の定員を大幅に増やしている。また、データ科学の教育プ
ログラムも多数創設されている。
上記のような情勢をふまえて、８大学情報系研究科長会議では「情報関連科学技術の教育研究に関する実効性のある施策の実施に向けた提言」をとりまとめ、2020 年 1 月 31 日に文部科学省の全局長に手交した。ここでは、第一に情報関連の教員の強化ならびに学生定員の２

増強の必要性を訴えている。
3. 情報学研究科の１専攻化と定員増の目的・意義
京都大学大学院情報学研究科は、我が国で初めて「情報学」を標榜した独立研究科として1998 年に創設された。教員数・学生数ともに、国立大学の情報系研究科として最大規模である。その後２０年余りが経過し、情報学の重要性は一層高まっているが、創設時の体制のままでは今後の学問分野の展開や社会ニーズの変化に対応できないと考え、今回の改組の提案に至った。その理由を以下に述べる。
(1) 情報学の特徴：学際性×急速な変革
京都大学の「情報学」は、それまで一般的に使われていた「情報工学」や「情報科学」と比較して、数理科学・脳認知科学や生物圏情報・医療情報・防災情報なども包含している。
すなわち、情報学は様々な学問分野を基盤とするとともに、様々な学問分野に浸透・融合するものと捉えている。この学際性が情報学の最大の特徴である。
もう一つの特徴は、技術革新のスピードである。例えば、現在広く使われているスマート
フォンやＳＮＳはこの２０年の間に出現したものである。また現在のＡＩは、２０年前の人
工知能とははるかに広い文脈で使用されている。情報学のすべてがこのような技術に直接関係しているわけでないが、学問と技術が相互に影響し発展してきたのも事実である。
実際に、情報学において様々な新たな分野が創生され、また他の学問分野との関係も深まっている。その結果、創設時の専攻や講座の構成ではカバーできない領域が増えているので、研究科全体を１専攻化し、教育コースを機動的に構成・変更できる体制を構築したいと考えた。
(2) 入学志願者数の傾向
近年、情報学を志願する学生が大幅に増えている。本学の工学部では情報学科が最も志願倍率が高く、大学院情報学研究科の博士前期課程の志願倍率は２.５倍を超えており、博士後期課程の定員も充足するに至っている。図２（左）に最近５年間の博士前期課程への志願者数と入学者数及び倍率を示している。2017 年度から 2020 年度にかけてほぼ単調に志願者が増加していることがわかる。2021 年度は減少しているが、コロナ禍により留学生の出願が大幅に減少したためであり、収束後に再び増えることが期待される。このように、情報学の人材に対する必要性が高く、実際に志願している学生も多いにも関わらず、現在の学生
定員が少ないために十分に受入れることができず、結果として思うように人材養成が進んでいないことがわかる。
一方、志願者数や充足率は専攻によっても大きな偏りが見られる。図２（右）に最近５年間の博士前期課程の専攻別の志願倍率の推移を示す。志願倍率が高く、優秀な学生を受け入れられない専攻がある一方、年によっては定員を割る専攻もある。昨今のＡＩブームにより３

知能情報学専攻の志願者数は安定して多いが、その他の専攻は年によって変動が大きい。したがって、現状の６つの専攻に画一的に定員を割振るのではなく、研究科全体で学生の入学定員を一体的に管理し、柔軟に運用するのが望ましい。
上記をふまえて、研究科全体を１つの専攻に集約するとともに、学生定員を増員して、教育体制の強化を行う。

博士前期課程志願者数・入学者数と志願倍率の推移
コロナ禍で
留学生が減

600

2.9倍
2.3倍

500

2.6倍

専攻別の志願倍率の推移

収束後さらに増える見通し

5

3

4

2.5
2

3

300

1.5

200

1

2

100

0.5

1

0

0

400

0

1.7倍

2017年度入学

1.8倍

2018年度入学

志願者数

2019年度入学

2020年度入学

入学者数

2021年度入学

倍率

2017年度

2019年度

2018年度

知能情報学
数理工学

社会情報学
システム科学2020年度

2021年度

先端数理科学
通信情報システム

図２ 現在の情報学研究科の志願動向
4. データ科学コース設置の目的・意義
データ科学は、データから帰納的にモデル・仮説を構成する方法論（学理）として、近年
その重要性が認識されている。本改組において、データ科学に関する高度な人材育成を行う。
「1. 情報学の人材育成強化の必要性」で述べたように、データ科学は、科学における第４のパラダイムとして、医療・教育・防災、農学・経済学・言語学などの他の学問分野に波及している。また、農業・製造業から流通・小売から金融・娯楽に至る様々な業界においてデータサイエンティスト（ＤＳ）のニーズが高まっている。
これに対して、AI 戦略 2019 では、数理・データサイエンス・ＡＩ教育の強化の必要性がうたわれ、その後の改訂も経て、リテラシーレベル（50 万人）、応用基礎レベル（25 万人）、
専門基礎レベル（5 万人）、エキスパートレベル（2000 人）、トップクラス（100 人）といった具体的な数値目標が設定されている。
これに伴って、文部科学省では 2016 年度から「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」事業を推進し、本学の国際高等教育院・データ科学イノベーション教育研究センター（CIREDS）が全国６拠点の１つに選定されている。ここでは、主にリテラシーレベルから応用基礎レベルの全学的な教育を企画・実施している。
また近年、他大学においてもデータ科学関連の学部・学科の新設が相次いでいる。これら
は、応用基礎から専門基礎レベルまでの人材育成を目指している。
一方で、大学院修士レベルを想定したエキスパートレベルの人材育成については多くが４未だ企画・今後展開する段階であり、博士レベルのトップクラスの人材育成については計
画自体がほとんどないのが現状である。例えば、滋賀大学や横浜市立大学ではデータサイエ
ンス研究科が設置され、九州大学でも修士課程でデータサイエンスコースが設けられているが、上記 AI 戦略 2019 で掲げられた数値目標を実現する上ではさらに大幅な上積みが必要である。本学の CIREDS も研究科横断型の「学際的高度データ科学プログラム」を計画しているが、これは専門基礎～エキスパートレベルの教育を副専修的に実施するものである。
これに対して、今回の大学院情報学研究科の改組において、新たに「データ科学コース」を設置する。これは、博士前期課程・博士後期課程両方にわたるものである。学生定員の増員の一部をこのコースに割当てるとともにデータ科学の副プログラムも開設することで、トップクラス及びエキスパートレベルの人材育成を行う。このコースの教育においては、本研究科の既存の教員だけでなく、CIREDS の一部の教員が兼務する形で担当する。他大学のデータ科学関連の学部・学科の出身者も積極的に受入れ、博士レベルまで育成できるようにする。
本コースは、データ科学に関する研究拠点(CoE)として、新しい学際的な学術分野の創出に貢献することが期待される。研究者だけでなく、データ科学の教育も担える人材、すなわ
ち将来の教員を養成する。これにより、高度なデータ科学人材の持続的育成に寄与することが期待できる。

他大学の取組
データ科学関連の学部・学科の新設ラッシュ••

滋賀大学、横浜市立大学、武蔵
野大学、大阪工業大学、立正大
学、南山大学、明治大学、長崎
大学…

応用基礎～専門基礎レベル

本取組
P2 大学院情報学研究科にデータ科学コースを設置
P3 学生定員の増員の一部を割当

国家戦略【AI戦略2019】
数理・データサイエンス・AI教育
トップクラス （100人）•••

エキスパートレベル （2000人）
専門基礎レベル （5万人）
応用基礎レベル （25万人）

本学のこれまでの取組
国際高等教育院・データ科学
イノベーション教育研究センター（CIREDS）••

エキスパート・トップクラス
CIREDSと連携（教員が兼務）
他大学出身者も受入れ

リテラシーレベル （50万人）

６拠点校の１つ
リテラシー～応用基礎レベル••

データ科学に関する研究拠点(CoE)
新しい学際的な学術分野の創出•

高度なデータ科学人材の持続的育成（例） 医療×情報学、経済学×データ科学
研究・教育・開発を主導できるレベル 8

図３ データ科学コース設置の目的・意義
5. 新しい専攻・コースにおける教育の概要
本改組では、大学院情報学研究科を１専攻に集約し、「情報学専攻」を設置する。既存の６専攻は教育コースとし、新たに「データ科学コース」を設置する。新たな学理であるデー
タ科学を、人工知能応用、社会問題解決、数理モデル、システム実装などの多面的観点からカバーするとともに、既存の専攻分野においてもデータ科学の教育を実施する。具体的には、新設する「データ科学コース」でデータ科学を専修することによりトップクラスの人材を育成し、あわせて開設する「データ科学エキスパート副プログラム」を履修することによ５りエキスパートレベルの人材を育成する。入学定員の 51 名の増員改訂とあわせて、近年ニーズが高まっているデータサイエンティスト・ＡＩ人材・高度ＩＣＴ人材など、Society 5.0に向けた高度な人材の育成を強化する。
(1) 改組の概要
改組の概要を図４に示す。研究科全体を「情報学専攻」に再編し、既存の６専攻は教育コースとするとともに、「データ科学コース」を新設する。すなわち、従来の専攻で実施してきた教育を維持するとともに、データ科学の高度な教育カリキュラムを多面的にカバーする。
あわせて、博士前期課程の入学定員を 51 名増員し、240 名とする。これは、新設するデータ科学コースととともに、志願者数の多いコースに重点的に配置するが、学生定員は一体的に管理し、将来にわたって学生の志願状況をふまえて柔軟に運用する。
なお、学内の複数の研究所に担当してもらっている協力講座については一部配置換えを行った上で維持する。また、本研究科が主導的に関与しているデザイン学リーディング大学
院プログラムとプラットフォーム学卓越大学院プログラムについても本改組による変更は
ない。

現行

改組後

専 攻
知能情報学専攻
社会情報学専攻〔入学定員：３６〕

先端数理科学専攻〔入学定員：２０〕

数理工学専攻〔入学定員：２２〕

情 報 学 研 究 科

情 報 学 研 究 科〔入学定員：３７ 〕

兼務〔入学定員：２４０〕（＋５１）(学生／教員比＝２．０)

社会情報学
コース
先端
数理科学
コース

（新設）
データ科学
コース

システム
科学
コース

数理工学
コース

•
•
•

医学研究科
学術情報メディアセンター

通信情報
システム
コース

〔入学定員：３２〕〔入学定員：４２〕

農学研究科

プラットフォーム学
卓越大学院プログラム

知能情報学
コース

システム科学専攻
通信情報システム専攻

国際高等教育院（CIREDS）

情報学専攻（１専攻化）

医学部附属病院
化学研究所
協力
講座

防災研究所
生存圏研究所

デザイン学
リーディングﾞ大学院プロラム

工学研究科
教育学研究科

従来の専攻で実施してきた教育を維持しながら、データ科学のカリキュラムを導入
データ科学の高度な教育を多面的にサポート
学生定員の一体的・柔軟な運用  学生の志願状況をふまえた受入

図４ 情報学研究科の改組イメージ(2) 専修も副専修も可能なデータ科学教育
本改組の主な目的の１つは、データ科学の教育カリキュラムの導入である。
この実現にはいくつかの選択肢が考えられた。１つは、現在の専攻組織を維持したまま、データ科学教育を専攻横断的に行うものである。学生は既存の専攻に所属しながら、データ科学を副専修の形式で学ぶものである。これは既にいくつかの大学で実施され、履修要件を満たせば、「修了証」を発行しているところもある。この枠組みは、設置・運営が容易であ６

るものの、データ科学を専修する学生を育成できない。特に、データ科学を専門に修めるトップクラスの博士学生が育成できないことは、将来のデータ科学の教育者を育成できないことになり、大きな問題といえる。
もう一つの選択肢は、既存の専攻とは別に、新たに「データ科学専攻」を設置するものである。しかしながら、データ科学は未だ発展途上で、専門とする教員が極めて少なく、単独で専攻を構成するのは容易でない。また、データ科学の今後の展開には多くの方向性が考えられ、それらを見据えて現在の他専攻から関連する教員や講義を少しずつあわせてカバーするのが適切と考えられる。
そのため、既存の専攻とデータ科学をあわせて１専攻化し、データ科学を融合的でかつ専修できるコースと位置づける。現在の６専攻に関しても、教育コースと位置づけた上で副専修としてデータ科学を学べる「データ科学エキスパート副プログラム」を導入することで、データ科学を基盤とする各専門分野の更なる発展が見込まれる。これにより、データ科学を究める（専修）ことも、他の専門分野の基盤としてデータ科学を学ぶ（副専修）ことも可能になる。前者がトップクラスの人材育成に、後者がエキスパートレベルの人材育成に、各々対応する。
(3) カリキュラムの概要
カリキュラムの概要を図５に示す。この図は博士前期課程と博士後期課程を包含しているが、博士後期課程は研究指導（セミナー・演習を含む）のみからなる。
本教育プログラムでは、７つのコースを設置する。博士前期課程では初年次に、情報学の全体像の俯瞰的な理解のために、研究科共通展望科目を履修（選択必修）してもらう。また、本研究科では多様なバックグラウンドの学生を受け入れるため、情報科学やデータ科学の基礎を学部で十分に修めていない学生もいる。そのような学生のために、基礎科目を開設し、専門科目で前提としている内容を履修してもらう。専門科目群はコース毎に開設・指定される。その中には、セミナー・演習も含まれる。ただし、コース間で指定・推奨する専門科目
群には重なりがあり、他のコースの教員が担当する科目を履修することも可能である。
研究指導は博士前期課程の初年次から行われ、研究指導科目も設定される。データ科学コ
ースについては、CIREDS の兼務教員に加えて、既存の専攻でデータ科学を専門とする教員が担当する。研究指導を開始する際に、研究公正・倫理に関して指導教員が対面でチュート
リアルを行い、これを実施していないと学位論文を提出できないようにしている。
コース毎に修了要件が設定される。データ科学については、副専修のためのプログラム「データ科学エキスパート副プログラム」も設定し、他のコースに所属しながらデータ科
学についても学ぶことができるようにする。これは、セミナー・研究指導科目以外のデータ
科学指定科目群の履修による。

７

データ科学を専修（トップクラス）の学生も副専修（エキスパートレベル）の学生も養成可能

データ 科学は主コ ース（専修）だけでなく副プログラムも設定（セミナー・研究指導以外の指定科目群の履修による）教育プログラム• 社会情報学コ ース• 先端数理科学コ ース• 数理工学コ ース• 通信情報システム
コース

知能
情報学
科目群
社会
情報学
科目群
数理
工学
科目群

研究指導

データ
科学
科目群
システ
ム科学
科目群

研究指導
研究指導

先端数
理科学
科目群

研究指導

必要に
応じて

各コースで
科目群・修了要件
指定

教員
研究室
教員
研究室
教員
研究室
教員
研究室

研究指導
研究指導
セミナー・演習
科目もあり

CIREDS
教員
教員
研究室

研究指導

通信情報
システム
科目群

選択
必修

教員
研究室

情 報 学 専 攻

• システム科学コ ース

コース間で
重なりあり

基礎科目

情 報 学 専 攻

• 知能情報学コ ース

研究科共通展望科目• データ 科学コ ース

教育研究組織

専門科目群

教員
研究室

図５ カリキュラムのイメージ
データ科学コースのカリキュラムの構成を図６に示す。
博士前期課程の基礎科目として、「統計科学基礎論」や「デジタル変容実践論」「データの二次利用実践論」を開設し、データ科学の方法論と実世界適用の基礎について学べるようにする。
「データ科学セミナー」においては、学内外の第一線のデータ科学の研究者に最新のトピックについて講演してもらった上で、学生に議論をしてもらう。また、データ科学関連の企業におけるインターンシップも所定の条件を設定した上で、単位認定する。専門科目においては、高度なデータモデリング・機械学習・信号処理・パターン認識などについて履修する。
さらに、他コースの教員が担当する科目も修了に必要な単位の一部として履修可能である。例えば、知能情報学コース開設の「音声情報処理特論」「言語情報処理特論」「コンピュータビジョン」などを履修することにより、データ科学のＡＩへの適用について学ぶことができる。深層学習は、音声認識や画像認識で最初に成果を収めたことを考えると、これらを関連して学ぶことは非常に有意義と考えられる。社会情報コース開設の「マルチエージェン
トシステム」「分散システム」などを履修することにより、ビッグデータへの適用について学ぶことができる。
「医療情報学」「防災情報特論」「生物圏情報学」などを履修することにより、データ科学の様々な実世界への応用を学ぶことができる。先端数理科学コースや数理工学コース開設の科目を履修することで、データ科学の数理的なモデル化について理解を深めることができる。システム科学コースや通信情報システムコース開設の科目を履修することで、データ科学をＩｏＴやＩＣＴシステムなどに実装する方法論を学ぶことができる。
また逆に、データ科学コース以外の学生が、「データ科学エキスパート副プログラム」を履修することで、上記で挙げた各々の専門分野においてデータ科学に基づく方法論を導入
８

できるようになることが期待される。
博士前期課程を修了した学生は、高度な専門的職業人であるデータサイエンティスト、
いわゆるデジタル人材、ＩＴ人材、ＡＩ人材などとして、企業や官公庁などに就職することが想定される。現在、これらの職種へのニーズが高いことは、「1.情報学の人材育成強化の必要性」で述べた。
一定程度の学生が博士後期課程に進学することを想定しており、研究指導を中心としながらも、セミナーにも積極的に参加してもらう。そのためにセミナー科目（計 6 単位）を選択必修としている。また、ＴＡとして授業や実験の補助に従事することで、教育経験も身につけてもらう。博士を修了した学生は、大学等の教育機関においてデータ科学教育に従事したり、国立研究所などで研究職に就いたり、企業や官公庁で高度データサイエンティス
ト、高度ＡＩ人材として活躍することが期待される。博士後期課程においては、研究者・教育者の養成に重点を置くが、トップクラスの専門的職業人・データサイエンティストとして民間企業に就職する学生も多くなると予想される。
一部のコースについては、博士前期課程・博士後期課程各々において、英語のみで受験・履修・修了ができる国際プログラムを併設する。

国際
コース

博士
後期
課程

博士（情報学）
３年
２年
１年

博士論文
コース開設科目 （6単位）「特別セミナー」

研究指導

（6単位）
修士（情報学）博士
前期
課程（30単位）

コース指定科目 （10単位は他コースの科目も可）

２年

専門科目
１年

セミナー科目

研究指導科目（8-10単位）

国際コース

修士論文

基礎科目
共通展望科目 「情報学展望」 （2-4単位）

その他の共通科目

図６ カリキュラムの構成
6. 養成する人材像
本研究科の学位授与の方針（ディプロマ・ポリシー）を付録に添付する。これに記載の通「広い意味での情報学」を発展させる研究者、ならびに質の高い専門的り、本研究科では、職業人を養成し、知識基盤社会のさまざまな課題を解決するリーダーとなる視野の広い優れた人材の養成を目指している。
「広い意味での情報学」を理解し、「視野の広い優れた人材」となるために、研究科共通
展望科目を履修（選択必修）してもらう。研究者ならびに高度な専門的職業人となるために、各コースで専門科目群に加えて、初年次から研究指導を行い、「情報学」に係る学位論文の９

審査を行う。
修士学位論文においては、「情報学及びその関連分野における新たな成果を含むか、あるいは、情報学及びその関連分野において広い視野に立った学術的内容を含んでいると判断されること。また論文が論理的に明確に記述され、関連事項についての十分な学識を有すると判断されること」を学位基準としている。これは、高度な専門的職業人になる上で、十分な学識を有し、新たな成果を生み出して論理的に説明する能力が必要であるためである。
博士学位論文では、「情報学及びその関連分野における新たな成果とそれを包括する体系を含むか、情報学及びその関連分野における高度な学術を含んで、当該の研究分野の今後の発展に大きく寄与する内容を含むか、あるいは、情報学及びその関連分野において請求者が自立して研究活動等を行い得ると認められる学術的内容を含んでいると判断されること」
を学位基準としており、これは、研究者となる上で必須の要件である。
具体的な人材養成像を図７に示す。社会の様々な領域で主導的に研究・開発を行える先端ＩＴ・ＡＩ人材、社会システム設計のできるデータサイエンティスト、学際的な教育・研究を行える教員・研究者などの養成を目指している。
特に、データ科学を専修または副専修することで、トップクラスまたはエキスパートレベ
ルの数理・データサイエンス・ＡＩ人材に養成される。また、他のコースの科目を履修することで、幅広い人材の養成が期待される。
例えば、データ科学と知能情報学を履修することで、ＡＩ指向のデータサイエンティストが養成され、国立の研究所などで研究者として活躍することが期待される。また、先端数理
科学や数理工学とデータ科学を履修することで、数理モデルとデータ科学ができる教育研
究者が養成され、大学の教員として将来にわたってデータ科学教育の発展に貢献できると期待される。これらは特に、トップクラスのデータ科学人材が必要な領域と考えられる。一方、社会情報学とデータ科学を履修することで、社会のビッグデータを扱えるデジタル人材が養成され、医療・教育・環境・防災などの様々な機関に就職することが期待される。
また、通信情報システムと知能情報学を履修することで、ＡＩの高度な開発ができるエンジニアが養成され、ＩＴ企業などに就職することが期待される。システム科学や通信情報シ
ステムを履修することで、ＩＣＴによる高度なシステム設計ができるエンジニアが養成され、情報インフラ企業に就職することが期待される。一方、知能情報学と社会情報学を履修することで、ＡＩの社会実装ができるエンジニアが養成され、製造業やサービス業など様々な業界で活躍することが期待される。
このように、「1.情報学の人材育成強化の必要性」で述べた様々な人材ニーズに応えることが期待できる。

１０

通信＋知能知能＋社会

AIの社会実装ができるエンジニア
製造・サービスなど様々な業界
社会＋データ社会のビッグデータを扱えるDX人材
医療・教育・農業など様々な機関
数理・先端数理＋データ

数理モデルとデータ科学ができる
教育研究者

Big Data
社会情報学
コース
先端
数理科学
コース

数理

AI
知能情報学
コース
（新設）
データ科学
コース

数理工学
コース

AIの高度な開発ができるITエンジニア

通信情報
システム
コース

ICT
IoT

システム
科学
コース

データ科学

IT企業・AI企業
データ＋知能AI指向のデータ
サイエンティスト
国研などの研究機関
シンクタンクシステム・通信ICTによる高度なシステム設計ができるエンジニア
情報インフラ企業

大学の教員

図７ 人材養成像

１１

② 修士課程までの構想か，又は，博士課程の設置を目指した構想か
現行の情報学研究科の博士課程を一体的に改組する構想である。すなわち、図８に示す通り、現在、博士前期課程・博士後期課程からなる専攻を集約して、「情報学専攻」とする。
「①設置の趣旨及び必要性」で述べた通り、情報学は急速な発展と広範な展開を遂げている。博士前期課程においては、様々な分野で求められている専門的職業人の育成を目指すものであるが、高度な研究者・教育者や知識基盤社会の諸問題を解決するリーダーを育成するにはそれだけでは不十分であり、そのような人材の育成には博士後期課程まで必要となる。

専 攻 名

教育研究組織

知能情報学専攻
社会情報学専攻〔教員数〕 基幹講座：１１ 協力講座：１０〔入学定員〕 博士前期：３６ 博士後期：１４

先端数理科学専攻〔教員数〕 基幹講座：１３ 協力講座：０〔入学定員〕 博士前期：２０ 博士後期：６

数理工学専攻〔教員数〕 基幹講座：１２ 協力講座：０〔入学定員〕 博士前期：２２ 博士後期：６

システム科学専攻

知能情報学コース

情 報 学 研 究 科

情 報 学 研 究 科〔教員数〕 基幹講座：１９ 協力講座：８〔入学定員〕 博士前期：３７ 博士後期：１５

情報学専攻

社会情報学コース〔教員数〕
基幹講座：８９＋３
協力講座：２６

先端数理科学コース〔入学定員〕
博士前期：２４０（＋５１）
博士後期：６０

システム科学コース

通信情報システム専攻
教員数は講師以上の定員内教員

数理工学コース

通信情報システムコース
データ科学コース（新設）〔教員数〕 基幹講座：１６ 協力講座：２〔入学定員〕 博士前期：３２ 博士後期：８〔教員数〕 基幹講座：１８ 協力講座：４〔入学定員〕 博士前期：４２ 博士後期：１１

教育課程

基幹講座教員の＋３はセンター所属

国際高等教育院
データ科学イノベーション
教育研究センター

図８ 情報学研究科の改組と定員
入学定員については、博士前期課程を現行の 189 名から 51 名増員し 240 名とする。博士後期課程の定員は現行の 60 名を維持する。これは、「学生の確保の見通し等を記載した書類」の最後でも述べる通り、博士前期課程を修了する大半の学生が就職するためである。
最近６年間の博士前期課程と博士後期課程の在籍者の定員充足率を図９に示す。博士前期課程は定員を常に充足している。一方、博士後期課程は、充足率が低い時期もあったが、近年は 100%に到達している。したがって、今回の博士前期課程の定員の効果も見定めて、将来は博士後期課程の定員も増員したいと考えている。
なお、本研究科は学部とは独立した組織であるが、大半の教員はいずれかの学部を兼務しており、工学部が最も多い。ただし、大学院博士前期課程の学生定員は、兼務している学部の学生定員の合計よりはるかに多く、国内外の他大学から学生を受け入れている。

１２

充足率
1.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0

博士前期課程は大幅超過しないように
抑えている
1.10

0.80

2016年度

1.12

0.77

2017年度

1.20

1.21

0.88

0.77

2018年度

博士前期課程2019年度

1.19

1.12
1.11

0.97
博士後期課程も100%に到達2020年度

博士前期課程の増加に伴い数年後に定員増

2021年度

博士後期課程図９ 博士前期課程・博士後期課程の在籍者の定員充足率の推移

１３

③ 研究科，専攻等の名称及び学位の名称
研究科の名称は「情報学研究科」のまま変更しない。
専攻は１つに集約し、「情報学専攻」とする。
これらの英訳は Graduate School of Informatics, Department of Informatics である。
これらは、本研究科が対象としているのが広い意味での「情報学」であるためである。米国では、情報学に関連する学部・大学院として、“Computer Science”が主流であるが、基本的に計算機科学や工学に限定されている。これに対して英国はじめ欧州では、“Informatics”という名称の学部・大学院が多数あり、こちらの方がより幅広い分野を包含し学際的である。
改組後に設置する７つのコースを、英訳とともに以下に記す。
情報学研究科

Graduate School of Informatics

情報学専攻

Department of Informatics

知能情報学コース

Intelligence Science and Technology Course

社会情報学コース

Social Informatics Course

先端数理科学コース

Advanced Mathematical Sciences Course

数理工学コース

Applied Mathematics and Physics Course

システム科学コース

Systems Science Course

通信情報システムコース

Communications and Computer Engineering Course

データ科学コース

Data Science Course

授与する学位は、現行の「修士（情報学）」(Master of Informatics)及び「博士（情報学）」(Doctor of Informatics)から変更しない。これらは、研究科・専攻の名称と同じで、広い意味での「情報学」に対応するものである。
ただし、本研究科が参画するデザイン学リーディング大学院プログラム、及びプラットフ
ォーム学卓越大学院プログラムを履修・修了した博士の学生については、学位にその旨が付記される。また、前記のプログラムを修了する学生については、学位申請時に、
「博士（総
合学術）
」(Doctor of Philosophy)を選択することもできる。これは、当該プログラムが、情報学よりも広範な学術を含めて教育を行っているためであり、その点を考慮して学位審査が行われる。

１４④ 教育課程の編成の考え方及び特色
本研究科の教育課程編成・実施の方針（カリキュラム・ポリシー）を付録に添付する。これに基づいて編成した教育課程等の概要は９頁の図６に示した通りである。以下、詳細に説明する。
1. 博士前期課程の教育課程
博士前期課程は、以下の科目群から構成される。


研究科共通展望科目
情報学に関して総合的に俯瞰するために、専攻横断的に複数のトピックについて幅広く紹介する科目「情報学展望」を開設する。日本語で２科目、英語で３科目開講し、１～２科目を選択必修する。



基礎科目
多様なバックグラウンドの入学者に対応するために、情報学に関する基礎学力を補完する基礎科目を開設する。これはコース毎に専門科目を履修するための基盤として用意され、各学生は、バックグラウンドに応じた指導教員の履修指導に基づいて受講する。



専門科目
コース毎に専攻学術に応じた科目を開設・指定する。これには、セミナーや演習科目も含まれる。指導教員との対話に基づいて、研究テーマや希望する進路に応じて履修する。
指定・推奨する専門科目はコース間で重なりがあり、他コースの科目も修了単位に組み込むことができる。



研究指導科目
初年次から修了に至るまで研究指導科目を必修とし、専攻学術の理解を深めるとともに、自ら研究に取組むことで、問題解決能力及びコミュニケーション能力の修得を図る。
また、研究公正・倫理に関して指導教員が対面でチュートリアルを行い、倫理性や責任感の醸成も図る。指導教員以外の教員に対しても研究発表を行い、フィードバックを受ける機会を設定する。
上記のような体系的かつ階層的な教育課程により、幅広い学識とともに、高度な専攻学

術・問題解決能力及びコミュニケーション能力を身につけることができる。
その他、デザイン学リーディング大学院プログラム及び社会を駆動するプラットフォー
ム学卓越大学院プログラムで開講している科目などがある。
2. 博士後期課程の教育課程
博士後期課程では研究指導が中心であるが、コース毎にセミナー科目を必修科目として開設し、最先端の話題について幅広い視点から解説・討論を行う。これにより、プ
１５レゼンテーション能力を含むコミュニケーション能力の涵養に務める。また、「情報学における長期インターンシップ」を単位認定し、国内外の研究機関や企業における１カ
月以上のインターンシップ（研究型・ジョブ型の両方）についても指導教員の指導・確認の下で、課程の一部として認めるようにしている。
課程の途中で、研究の進捗を報告しフィードバックを受ける中間発表会を設定するなど、標準修業年限の３年間で修了・学位授与に至ることができるよう指導する。
3. 国際プログラムの教育課程
海外から多様で優秀な学生を受け入れるために、英語だけで入学・履修・修了ができる国際プログラムも用意する。日本人も希望すれば履修可能である。国際プログラムの教育課程は日本語のものと基本的に同一であるが、英語の開講科目を履修するとともに、研究指導も英語で行われる。
4. コース毎の教育課程と科目構成
各コースの教育課程の考え方について以下に述べるとともに、カリキュラムと科目構成を示す図を付録に添付する。新設するデータ科学コースのカリキュラムについては、次項で詳しく述べる。下記では、博士前期課程に重点を置いて述べているが、博士後期課程においては、各々の分野のより高度な専攻学術の修得と研究指導を通して、国際的に活躍できる研究者・教育者、及び知識基盤社会の諸問題を解決するリーダーとなる人材を育成する。付録のカリキュラムと科目構成から一見してわかるように、博士前期課程では研究科共通展望
科目、基礎科目、専門科目など様々な講義科目を用意されており専攻学術の修得に重点が置かれているが、博士後期課程ではセミナー科目と研究指導による問題発見・解決能力とコミュニケーション能力の涵養、さらには研究者としての素養の形成を重視している。
(1) 知能情報学コース
知能情報学は、人間の高度で知的な情報処理について学び、また、それらを構築・発展させることを目指す研究分野である。本コースでは、「人工知能」より多面的かつ広い視野から知能を捉えて、教育・研究を行う。このような目的のために、脳認知科学、機械学習、知能メディア処理、生命システム情報学などの分野を包括する専門科目群を設定している。また、他の研究室や企業でのインターンシップを行うセミナー科目も設定している。
(2) 社会情報学コース
社会情報学は、日常生活に浸透しつつある情報技術の動向をふまえて、高度に複雑化する
情報社会の構造を解明し、実際に社会に役立つ情報システムをデザインし、文化、経済、環境、防災、医療、教育の各方面でグローバル化する人々の活動を支えることを目指している。
このような社会情報学の教育のために、社会情報科学、生物圏情報学、地域・防災情報シス
１６

テム情報学、医療情報学、社会情報解析基盤などの分野を包括する専門科目群を設定している。また上記ができる人材育成のために、問題発見型／解決型学習(FBL/PBL)の科目も導入している。
(3) 先端数理科学コース
数理科学は現象の観察・観測から抽出された「数理モデル」と呼ばれる方程式の計算や解析などを通して研究を行う科学である。本コースでは数理科学の中でも特に大規模・大自由度であったり、非線型性が強いなどの複雑な現象に焦点をあてて、教育・研究を行う。このような目的のために、応用解析学、非線形物理学、応用数理学などの分野を包括する専門科
目群を設定している。また、少人数の演習・セミナーを重視し、セミナー科目を多数開設している。
(4) 数理工学コース
数理工学は、応用数学・応用力学および応用物理学に関する基礎知識を基盤とし、制御工学などの総合的工学を取り入れた分野を広く横断する学問である。本コースでは数学や物理における定理・法則の発見や応用から、解法アルゴリズム・制御方法などの数理的応用技
術の設計・開発、さらには技術を複合的に統合した新しいシステムの創成に関する教育・研究を行う。このような目的のために、応用数学、数理物理学、最適化・制御などの分野を包括する専門科目群を設定している。
(5) システム科学コース
システム科学は、あらゆる対象を抽象化し、「システム」として理解しようとする学問である。具体的には、人工システム－人間－環境などの様々なレベルでの多様な問題群に対して、情報の流れに着目して、形式化・モデリングを行う。このようなシステム科学の教育のために、人間機械共生系、システム構成論、システム情報論などの分野を包括する専門科目
群を設定している。また、システム科学を俯瞰するための科目「システム科学通論」を開設している。
(6) 通信情報システムコース
本コースでは、計算機に代表される情報処理装置の高機能化・高性能化・小型化、及び情報通信の大容量化・高速化・高信頼度化を目指して教育・研究を行う。このような目的のために、コンピュータ、通信システム、集積システムなどに関する分野を包括する専門科目群を設定している。
5. データ科学コースのカリキュラム
データ科学は、データから帰納的にモデル・仮説を構成する方法論に関する学理であり、
１７様々な応用分野とも密接な関係がある。
「①-5.新しい専攻・コースにおける教育の概要」でも述べたように、「データ科学コース」を他のコースの融合的なコースとして新たに設置する。本コースにおいて、データ科学の中核的な理論に関する科目を用意するとともに、他のコースから関係する科目を集めて博士前期課程のカリキュラムを構成する。
基礎科目として、「統計科学基礎論」と「デジタル変容実践論」「データの二次利用実践論」
を開設し、データ科学の方法論と実世界適用の基礎について学べるようにする。
必修科目の「データ科学セミナー」においては、学内外の第一線のデータ科学の研究者に最新のトピックについて広く話題提供してもらった上で、学生に議論をしてもらう。
また、データ科学関連の研究所・企業等におけるインターンシップも、指導教員による事前の承認と事後の確認などの要件を設定した上で単位認定する。特に博士後期課程においては、ジョブ型インターンシップを含めて長期のインターンシップを対象とする。ただし、これらは修了の要件とはしない。
データ科学コースで開設・指定する選択必修の専門科目は、高度なデータモデリング・機械学習・信号処理・パターン認識などのデータ科学の方法論に関するもので、「データ科学セミナー」を含めて、５科目・１０単位以上の履修を要件とする。その他の専門科目は他コースの科目であるが、その分類とともに以下に示す。
科目の分類
セミナー科目科目名
データ科学セミナー

（必修）
方法論

統計的信号処理論、統計的学習理論、計算論的学習理論、（選択必修）

統計的システム論、情報論的システム論、計算知能システム論、
パターン認識特論、最適化数理特論

方法論

非線形力学特論、非線形物理学特論、統合動的システム論

計算

分散情報システム、離散数理特論、離散アルゴリズム理論、
スーパーコンピューティング特論

応用

音声情報処理特論、言語情報処理特論、コンピュータビジョン、
計算論的認知神経科学、生命情報学特論、生物圏情報学、医療情報学、情報教育特論、数理ファイナンス通論、金融工学、
論理生命学、情報システムのモデル化と問題解決、
リモートセンシング工学

選択必修の専門科目がカバーしている内容を以下に示す。このようにデータ科学の高度な方法論を幅広く学ぶことができる。

１８

科目名

内容

データ科学セミナー

データ科学に関する幅広い話題提供・議論

統計的信号処理論

線形逆問題、圧縮センシング、カルマンフィルタ、粒子フィルタ

統計的学習理論

統計的機械学習、統計的分類モデル、正則化、モデル選択

計算論的学習理論

離散構造データの機械学習、木構造データの学習

統計的システム論

情報量基準、大偏差原理、バンディット問題、ベイズ最適化

情報論的システム論

近似推論アルゴリズム、スパースモデリング、深層学習

計算知能システム論

最尤推定、EM アルゴリズム、ベイズ学習

パターン認識特論

統計的特徴抽出、GMM、HMM、深層ニューラルネットワーク

最適化数理特論

線形計画、凸最適化、双対性理論

これらはデータ科学の中核となる理論であり、その大部分の授業をデータ科学コースの担当教員が行う。これら以外のデータ科学に関連する方法論・計算・応用などについては、他のコースの科目によりカバーする。この関係を図１０に示す。このように、データ科学の理論に重点を置きながら、関連する実装・応用に関しても幅広く履修することができる。さらに、「データ科学セミナー」で視野を広げながら理解を深め、第一線の教員による研究指導を経ることで、データサイエンスに関するきわめて高度な専門家が育成される。
博士後期課程においては、「データ科学特別セミナー」などのセミナー科目において最先端の動向を調査・議論するとともに、研究指導を通して、国際的に活躍できる研究者・教育者、ならびにデータサイエンスに関するトップクラスのリーダー的人材を育成する。
6. データ科学エキスパート副プログラム
データ科学コース以外の学生も、これらの科目群を履修することでデータ科学を学ぶことが可能である。これを明確化し、学生の動機付けを高めるために、「データ科学エキス
パート副プログラム」を博士前期課程に開設する。
本副プログラムは、データ科学コースの選択必修科目の講義（図１０の赤字の科目）をベースとして構成する。セミナー科目も含めるが必修とはしない。本副プログラムの履修については、指導教員の履修指導の上、原則として入学時に申請してもらう。所定の単位以上取得した履修者には「プログラム修了証」を授与する。ただし、履修は任意であり、
博士前期課程の修了要件とはしない。研究テーマにおいて、必ずしもデータ科学を専門とするとは限らないが、エキスパートレベルのデータ科学人材には養成できる。

１９

知能情報学
音声情報処理特論
言語情報処理特論

社会情報学

コンピュータビジョン
生命情報学特論

通信情報システム

計算論的認知神経科学
分散情報システム
生物圏情報学
医療情報学
情報教育特論

パターン認識特論
離散アルゴリズム

データ科学
統計的信号処理論
計算論的学習理論

先端数理科学

リモートセンシング
スーパーコンピューティ
ング

統計的学習理論

システム科学

情報論的システム論
統計的システム論

統合動的システム論
論理生命学
計算神経科学

非線形力学特論
非線形物理学特論

数理工学

情報システムのモデル化と問題解決最適化数理特論
離散数理特論

計算知能システム論

数理ファイナンス通論
金融工学

図１０ データ科学に関する講義科目の構成
7. ディプロマ・ポリシーや養成する人材像との関連
先に「①-6 養成する人材像」でも述べたが、本研究科のディプロマ・ポリシー（付録に添「広い意味での情報学」を発展させる研究者、ならびに質の高い専門的職業人を付）では、養成し、知識基盤社会のさまざまな課題を解決するリーダーとなる視野の広い優れた人材の養成を目指している。
まず博士前期課程において、「広い意味での情報学」を理解し、「視野の広い優れた人材」となるために、研究科共通展望科目を履修（選択必修）してもらう。研究者ならびに高度な専門的職業人となるために、各コースで専門科目群に加えて、初年次から研究指導を行い、「情報学」に係る学位論文の審査を行う。多様なバックグラウンドの学生が円滑に専門科目の履修や研究に従事できるように基礎科目も開設している。
また、具体的に養成する人材像として、社会の様々な領域で主導的に研究・開発を行える
先端ＩＴ・ＡＩ人材、社会システム設計のできるデータサイエンティスト、学際的な教育・研究を行える教員・研究者などを想定している。データ科学コースを専修（副専修を含む）
することにより養成される人材像については、「①-6 養成する人材像」で詳しく述べた。
各コースの教育課程の考え方や科目構成に基づき、また他のコースの科目も一部履修することで、各々の分野において高度で多様な人材が養成されることが期待される。例えば、
２０

知能情報学コースを履修することで、ＡＩの高度な開発や社会実装ができるエンジニアが、
社会情報学コースを履修することで、社会のビッグデータを扱えるデータサイエンティス
トが、先端数理科学・数理工学コースを履修することで、数理モデルやデータ科学に関する教育研究者が、システム科学コースや通信情報システムコースを履修することで、ＩＣＴによる高度なシステム設計ができるエンジニアが養成される。
一方、博士後期課程の修了要件としては、「包括する体系を含む」、「高度な学術を含む」、「自立して研究活動等を行い得ると認められる学術的内容を含む」ことなどを挙げている。
これにより、各々の分野で国際的に活躍できる研究者・教育者、及び知識基盤社会の諸問題を解決するリーダーとなる人材を育成する。
8. ４月入学と１０月入学の扱いについて
本研究科では、４月入学に加えて１０月入学でも学生を受け入れる。ただし、日本人の志願者が最も多い４月入学を対象として前年夏季（７～８月頃）に実施する入学試験に、学生定員の大半を割り当てる。１０月入学は、留学生を主に想定したものであるが、博士後期課程では社会人も数多く受け入れる。
１０月入学直後の学期（後期）においては、留学生のために英語の研究科共通展望科目を開設する。修士論文審査なども年２回実施する。専門科目は広範囲に及んでおり、依存関係はあまりないが、指導教員が個別に履修指導を行う。

２１

⑤ 教育方法，履修指導，研究指導の方法及び修了要件
大学院における教育・研究指導においては、入学後直ちに決定する指導教員の履修指導を中心としながら、専攻・コース全体で修了に向けた組織的な体制を構築する。
1. 教育の方法及びスケジュール
入学から修了までのスケジュールを図１１に示す。この図には博士後期課程も含めているが、博士前期課程で修了する場合や博士後期課程から編入学する場合も想定される。
博士前期課程の１年次においては、研究科共通展望科目を履修（選択必修）し、情報学に関する俯瞰的な理解をしてもらう。留学生にも配慮して、日本語科目と英語科目を用意する。
また、初年次の前期には、コース毎に用意された基礎科目を履修してもらう。これは、出
身学部や今後の専門分野を考慮して、指導教員の履修指導に基づいて選択する。例えば、情報系の学部の出身でない学生には「情報科学基礎論」を受講してもらい、これから生命情報学を学ぶ学生には「生命情報学基礎論」を受講してもらう。
専門科目についても所属するコースの開設科目に限らず、他のコースの開設科目も含めて、学生の希望と指導教員の履修指導に基づいて、受講科目を決定する。履修登録は電子化されたシステムを利用するが、指導教員の指導・確認がないと登録が完了できない仕組みとなっている。
研究指導は、博士前期課程においても大きな重みを持つものであり、研究指導科目として
8～10 単位を割り当てている。研究指導を開始する際には、研究公正・倫理について指導教員から対面指導を行う。この実施についても報告してもらい、これを行っていないと学位論文審査を受け付けない仕組みとしている。
また、多くのコースではセミナー科目を設定し、指導教員以外からも少人数で対話的な教育を受けられるようにしている。
さらに、博士前期課程１年次から副指導教員の指導、あるいはコース全体での中間発表会の実施などにより、指導教員以外からも研究に対してフィードバックを受けられるようにする。
研究指導科目を除くと、修士１年次の各期で 10 単位程度の履修で十分であるので、履修科目の登録上限（CAP 制）は設定しない。また、本学で設定している大学院共通科目や研究
科横断科目など他研究科で開設している科目や、SecCap(enPiT-Security)プログラムなどの他大学で開設している科目の履修も奨励するが、原則として修了単位には算入しない。
博士後期課程においては、研究指導が中心となるが、コース毎にセミナー科目を開設している。さらに、副指導教員の指導、あるいはコース全体での中間発表会の実施などにより、指導教員以外からも研究に対してフィードバックを受けられるようにする。

２２

前期１年前期

前期１年後期

共通展望科目

共通展望科目

前期２年前期

前期２年後期

後期１年

後期２年

後期３年

セミナー科目 セミナー科目

基礎科目
専門科目

専門科目

セミナー科目

セミナー科目

研究指導科目

研究指導科目

研究指導（研究の基礎から）（修士論文に向けて）（博士論文に向けて）
博士論文審査

博士予備審査中間発表会

修士論文審査

修士予備審査

大学院入試

中間発表会

図１１ 修了までのスケジュール
2. 修了要件
博士前期課程の修了要件は、コースによって多少の違いがあるが、概ね以下の通りである。
コース毎の修了要件は、付録に添付のカリキュラムに記載の通りである。
自コース開設科目 12 単位以上と設定している場合も他コースの推奨科目を挙げているので、実際には他のコースの科目を 10 科目以上修了単位に組み込むことが可能となっている。
また、国際プログラムの学生に対しては、英語による授業科目と研究指導で修了できるようになっている。
修士論文

必須（単位なし）

研究指導科目

必修8～10 単位研究科共通展望科目

選択必修

2～4 単位自コース開設科目

選択8～12 単位以上（基礎科目・セミナー科目含む）（一部必修科目あり）

合計

30 単位以上

博士後期課程においては、コース毎に指定されたセミナー科目 6 単位の履修を修了に必要な要件としている。また、必要な研究指導を受けた上で、博士論文の審査及び試験に合格することが必須である。
3. 履修モデル及び養成する人材像との関係
典型的な履修モデルを、①-6 で示した養成する人材像に対応づけて図１２に示す。
研究指導科目と研究科共通科目は全員が必修であるので、この図では、主なコース開設科
目のみ列挙している。上記の通り、他のコースの科目を 10 科目以上修了単位に組み込むことが可能であるので、複数のコースにわたる科目を履修することで、多様な人材の育成が可
２３

能となる。特にデータ科学は他の専門分野の基盤となるので、「データ科学エキスパート副プログラム」を副専修することで、エキスパートレベルの人材が育成される。
例えば、社会情報学コースの学生がデータ科学を副専修することで、「社会のビッグデー
タを扱えるデジタル人材」が育成され、先端数理科学コースや数理工学コースの学生がデー
タ科学を副専修することで、「数理モデルとデータ科学ができる教育研究者」が育成される。
逆に、データ科学コースの学生が、知能情報学の「言語情報処理特論」や「コンピュータビ
ジョン」などの科目を履修することで、「AI 指向のデータサイエンティスト」が育成される。
また、通信情報システムコースの学生が知能情報学の科目を履修することで、「AI の高度な開発ができる IT エンジニア」が育成される。逆に、知能情報学コースの学生が社会情報学の「マルチエージェントシステム」や「分散システム」などの科目を履修することで、「AIの社会実装ができるエンジニア」が育成される。

知能情報学
知能＋社会

音声情報処理特論

AIの社会実装ができるエンジニア

言語情報処理特論
コンピュータビジョン

製造・サービスなど様々な業界

社会情報学
情報社会論
分散情報システム

社会＋データ

防災情報特論
情報教育特論

先端数理科学
応用解析学

離散アルゴリズム

データ科学

情報ネットワーク
集積回路工学特論

統計的信号処理論
計算論的学習理論
統計的学習理論
情報論的システム論
統計的システム論

システム検証論

システム科学
システム科学通論

非線形物理学

機械システム制御論

応用数理学

統合動的システム論

微分方程式

大学の教員

通信情報
システム
ディジタル通信工学

医療情報学

医療・教育・農業など様々な機関

数理モデルとデータ 科学ができる
教育研究者

パターン認識特論

生物圏情報学

社会のビッグデータを扱えるDX人材

数理・先端数理＋データ

生命情報学特論
計算論的認知神経科学

非線形解析
非線形力学

数理工学
最適化数理特論
数理解析特論通信＋知能

AIの高度な開発ができるITエンジニア
IT企業・AI企業
データ＋知能AI指向のデータ
サイエンティス ト
国研などの研究機関
シンクタンク

学習機械論

システム・通信

論理生命学

ICTによる高度なシステム設計ができるエンジニア

医用システム論

離散数理特論
制御システム特論
物理統計学特論

情報インフラ企業

力学系特論

図１２ 履修専門科目と養成する人材像との関係
4. 履修指導履修指導は、学生のバックグラウンドや希望するキャリアに基づいて、指導教員によって行う。入学後直ちに指導教員を決定し、修了に至るまで履修指導及び研究指導を行う。本研
究科では多様なバックグラウンドの学生を受け入れ、情報学には様々なキャリアパスが考えられるので、履修指導はほとんど個人化されたものとなる。
履修指導は、基礎科目の受講の必要性、専門科目の選択、特に他のコースの科目の履修に関して、学生の希望に沿う形できめ細かく行う。履修登録は電子化されたシステムを利用するが、指導教員の指導・確認がないと登録が完了できない仕組みとなっている。
また研究指導の開始に際して、研究公正・倫理について指導教員から対面指導を行っていないと、学位論文審査を受け付けない仕組みとしている。
２４

5. 留学生の指導
知能情報学・社会情報学・通信情報システムのコースでは国際プログラムも設定し、英語のみで入学・履修・修了ができるようになっている。これらのコースでは、専門科目の授業が英語で行われている。また、指導教員による履修指導や研究指導も英語で行う。
さらに、本学以外から大学院に入学する留学生には、同じ研究室に所属する大学院生のチ
ュータを割り当てる。チュータには謝金を支払い、留学生が、大学での生活に慣れて、研究活動を開始するための様々なツール（計算機ネットワークや電子ジャーナルなど）の利用法などについて相談に乗ってもらう。
このように留学生は研究室に在籍しており、在籍管理も適切に行われる。指導教員が、研究室への出席状況や学業成績を定期的に確認し、これらが良好でない場合は、面談を通じて指導を行う。また、留年した者については教務掛において把握し、指導教員と情報共有を行う。
6. 研究指導科目
研究指導は、博士前期課程においても大きな重みを持つものであり、学生側にもこれに時間やエフォートを割いてもらうために、研究指導科目として単位を割り当てる。研究は、各
自が自分のペースですればよいのではなく、研究室の他のメンバーの研究の内容や進め方も理解し、互いに議論を行うことによって進むもので、プレゼンテーションやコミュニケー
ションの能力を涵養する上でも重要である。
博士前期課程における研究指導科目の単位数は、大学設置基準 21 条で定める一単位あたりの時間数に基づき、各科目の成果達成に必要な時間数を考慮して、原則として１年次・2年次ともに 5 単位、計 10 単位としている。知能情報学コースと先端数理科学コースは１年
次 2 単位、2 年次 6 単位としているが、これらのコースでは１年次にセミナー科目で 4 単位
以上が割当てられているためである。大学院生には研究室に座席が割当てられており、授業時間以外は少なくとも毎週 15 時間以上は研究室で研究に従事していることを想定している。
したがって、10 単位に設定した。
一方、博士後期課程においては、大半が研究に費やされるので、研究指導科目の単位化は行っていない。
7. 学位論文審査
修士論文の審査は３名以上の教員により行われる。論文の調査に加えて、試験及び公聴会を実施するが、これらはコースの教員全員が参加する論文発表会における発表及び口頭試問で実施されることを想定している。また、修士論文を執筆する前に予備審査を行うことで、あらかじめ一定の水準に到達することを目指し、指導教員以外からのコメントを受けるよ
うにしている。なお、在学期間を短縮する場合は、他コースの教員を含む期間短縮調査委員会において、「優れた研究業績を挙げた者」に該当するかの判断を行う。
２５

博士論文の審査は３名以上の教員により構成される論文調査委員会により行われる。本
学の教授・准教授・講師以外の教員を委員に加える場合には資格審査を行う。委員会は、論文の調査に加えて、公聴会及び試験（口頭試問）を実施する。
論文調査においては、提出された博士学位論文が、以下のいずれかに該当するか判断する。
これらの基準についてはディプロマ・ポリシーにおいて公表されている。
 情報学及びその関連分野における新たな成果とそれを包括する体系を含むこと。
 情報学及びその関連分野における高度な学術を含んで、当該の研究分野の今後の発展に大きく寄与する内容を含むこと。
 情報学及びその関連分野において請求者が自立して研究活動等を行い得ると認められる学術的内容を含むこと。
また、論文提出に先立って、必ず予備審査を行う。予備審査は予備審査委員会により行われ、その構成や審査の具体的な方法は専攻学問分野の特性を踏まえてコース毎に定めるが、専任教授を含む複数名から構成され、論文の草稿を確認しフィードバックする。予備審査結
果は当該コース長からコース長会議に報告され、これをもって本論文の提出が可能になる。
このようにして、指導教員以外のチェックと研究科全体の確認を踏まえた上で、一定の水準の論文が提出されることを担保する。特に期間短縮を行う場合は、別のコースの教員を予備審査委員に含めるものとする。
博士論文は、本学の図書館が運営する学術情報リポジトリ(KURENAI)を通じて、全文のイ
ンターネット公表を原則とするが、特許や著作権等に関する制約のために一定期間インタ
ーネット公表できない場合は、論文調査委員会がその適切性も判断する。全文公表しない場
合も概要は公表する。
論文調査委員会がこれらの調査結果を研究科長に報告した上で、研究科の専任教授全員で構成される研究科会議において合否を決定する。このように、審査の厳格性と透明性を担保している。
8. 研究倫理の審査
本研究科において、「人を対象とする研究倫理小委員会」及び「動物実験委員会」を設置
し、個人情報を扱ったり、被験者などの同意・協力を必要とする研究や、動物を扱う研究について、倫理審査を行う体制を整えている。

２６

「人を対象とする研究実施要項」を添付する。ここでは、以下のように定めている。
研究実施者は、国の各種指針等を遵守し、またヘルシンキ宣言（1964 年世界医師会総会採択）の趣旨に沿った倫理的配慮のもと、次の各号に掲げる事項を遵守しなけ
ればならない。
）の人権を尊重すること。
(1) 当該研究の対象となる者（以下「対象者」という。
(2) 当該研究を行うことにより、対象者に不利益及び危険が生じないこと。
(3) 対象者に事前に十分な説明を行い、同意を得ること。
(4) 個人情報の保護を厳守すること。
(5) 第三者に委託して、個人の情報、データ等を収集する場合は、この要項の趣旨に則った契約を交わすこと。
これらの事項に該当する研究を行う際には、原則として事前に上記委員会に研究計画を提出し、審査を受けて承認を受ける必要がある。
また、学位論文の添付書類において、「人権の保護及び法令等の遵守について」該当する
場合にはどのような対策・措置を講じたか記述してもらうことにしている。

２７

⑥ 基礎となる学部との関係
本研究科は学部とは独立した研究科であるが、多くの教員は学部兼務をしている。兼担学部及び工学部の学科を図１３に示す。半数強は、工学部情報学科の兼務であり、計算機科学コース及び数理工学コースの全分野に対応する。これ以外に、工学部の中では電気電子工学
科の通信・集積回路や情報処理関連の分野、及び物理工学科の制御関係の分野を担当している教員がいる。また、総合人間学部の認知科学分野、農学部の生物環境分野と生物資源分野、理学部の数理科学分野を担当している教員もいる。

大学院情報学研究科

電気電子工学科

物理工学科

数理
工学
コース

通信・
集積回路
分野など

主に制御分野主に生態環境・資源分野

主に認知科学分野

農学部

主に数理科学分野

総合人間学部

理学部

工学部

図１３ 学部との関係

２８

計算機
科学
コース

情報学科
全分野

⑦ 取得可能な資格
現在、本研究科では以下の教員免許の課程認定を受けている。
知能情報学専攻高等学校教諭専修免許状（情報）社会情報学専攻高等学校教諭専修免許状（情報）

先端数理科学専攻

中学校教諭専修免許状（数学）
高等学校教諭専修免許状（数学）

数理工学専攻中学校教諭専修免許状（数学）
高等学校教諭専修免許状（数学）

システム科学専攻

高等学校教諭専修免許状（情報）

通信情報システム専攻

高等学校教諭専修免許状（情報）

今回の改組により１専攻に集約されるが、研究科・専攻全体として、引き続き上記の教員免許を取得できるように申請する予定である。

２９

⑧ 入学者選抜の概要
1. アドミッション・ポリシー
アドミッション・ポリシーを付録に添付する。
この冒頭に述べられている通り、本研究科で掲げる「情報学」は、「広く自然、人工、社会および生命システムにおける「情報」を対象としており、情報学研究科の教育研究は「人間・社会と情報とのインターフェース」、「数理モデリング」、「情報システム」というキーワ
ードを３本の柱とする「広い意味での情報学」で特徴づけられている。またカリキュラム・
ポリシー及びディプロマ・ポリシーでも、この「広い意味での情報学」を発展させる研究者、ならびに質の高い専門的職業人を養成することが目標として掲げられている。
したがって、学修・研究を志す学術分野について一定の基礎学力を有していれば、「広い意味での情報学」と関わる多様なバックグラウンドの学生を、理系・文系という枠組みにとらわれず、また国内に限らず世界中から、広く受け入れることを基本方針としている。
そのため、この「広い意味での情報学」に関わるいずれかの学術分野に関心を持ち、その分野に関する基礎学力と高いコミュニケーション能力を有する人材を、筆記試験と口頭試
問等を組み合わせて評価することにより選抜を行う。さらに博士後期課程では、各自の専攻
学術の基礎学力をベースとして、「広い意味での情報学」の最先端の知見を熱意をもって学修しようとする意志と能力を評価する。
2. 入学者の選抜方法・選抜体制・選抜基準
入学者の選抜は、コース毎に、出願書類の内容、学力検査（筆記試験・口頭試問）の成績により行う。なお、志願者が多数の場合には、口頭試問の対象者を筆記試験の結果により決定することがある。
博士前期課程においては、後述するごく少数の定員を対象とした AO 入試と推薦入試を除いて、出身大学・学部に関わらず、一般選抜のみで行う。筆記試験は、コース毎にまた実施
時期毎に異なるが、概ね専門科目と基礎科目から構成される。
前述の通り、「広い意味での情報学」と関わる多様なバックグラウンドの学生を、理系・文系という枠組みにとらわれず受け入れるために、数学や情報学基礎などで基礎学力をみるとともに、専門科目については多様なバックグラウンドに対応する選択肢を用意している。また、口頭試問によって、熱意とコミュニケーション能力を評価する。入学後のカリキ
ュラムや研究指導についていける基礎学力、及び当該学術分野に対する十分な関心・熱意とコミュニケーション能力を有していることが選抜基準となる。
博士後期課程においても、専門科目の試験と口頭試問を行う一般選抜が原則であるが、博
士前期課程からの進学者については一部の試験を免除する場合がある。それまでの研究経過と今後の研究計画をふまえて、所定の年限でディプロマ・ポリシーで掲げた水準の学位論文が執筆できる見通しがあることが選抜基準となる。
３０

博士前期課程・博士後期課程ともに４月入学と１０月入学が可能であり、入学試験は夏季と冬季に実施するので、以下の４通りの入学試験を実施する。
１０月入学

主に留学生を対象（７～８月）

４月入学

主に日本人を対象

冬季入試

４月入学

主に留学生を対象

１０月入学

主に留学生を対象

夏季入試（１２～２月）3. コース毎の募集人員
コース毎の募集人員を以下の表に示す。
博士前期課程博士後期課程

知能情報学

42

13

社会情報学

50

14

先端数理科学

20

6

数理工学

28

6

システム科学31

6

通信情報システム

51

11

データ科学

18

4

合計

240

60

コース

このうち、概ね 70%を入学年度の前年の夏季に実施する４月入学入試に割く。残りについては、冬季に実施する４月入学入試に 15%、冬季に実施する１０月入学入試に 5%、及び夏季に実施する１０月入学入試に 10%ずつ割く予定である。
後述する国際プログラムや留学生特別選抜・社会人特別選抜については、AO 入試を除いて、基本的に同日に同じ試験問題を用いて選抜を行うので、内数扱いとする。
ただし、実際の合格者数は、志願者数や合格水準を超えた学生の数に応じて、（全体の定員は厳守しながら）コース間では柔軟に運用する。
4. 推薦選抜
先端数理科学コース及び知能情報学コースにおいて、推薦選抜を実施する。これらは、４
月入学の日本人を対象として、夏季の一般選抜の前に実施する。学業成績が優秀で、在学中の大学の教員からの推薦が得られる者、博士後期課程まで進学する意欲のある者を対象として、志望理由書・推薦書などの提出書類と口頭試問により選抜を行う。
募集人員は博士前期課程のみ各コース５名程度である。
３１

5. AO 入試
社会情報学コースの国際プログラムにおいて、留学生を対象とした AO 入試を実施する。
これは、１０月入学の留学生を対象として、学部の成績・推薦書・志望説明書などに基づく書類選考とインタビューによって選抜する。
募集人員は博士前期課程・博士後期課程ともに若干名である。
6. 留学生の受入れ
アドミッション・ポリシーにも述べられている通り、国内に限らず世界中から、広く学生を受け入れる方針である。そのために、知能情報学コース、社会情報学コース、通信情報シ
ステムコースでは、英語のみで受験・履修・修了が可能な国際プログラムを設置している。
試験問題はすべて日本語と同じ内容のものが英語で出題され、英語で解答されたものが同じ基準で採点される。口頭試問も英語で行われる。
また上記の通り、社会情報学コースでは、留学生を対象とした AO 入試も別途実施し、来日しなくても受験できるようにしている。
国際プログラムにおいては、日本語の能力は資格要件としない。
博士後期課程では、すべてのコースで外国人特別選抜も実施している。出願書類は英語でも受け付けており、英語のみで受験も可能になっている。
「⑤-5 留学生の指導」で述べたように、留学生に対しては入学後に、指導教員とチュータによるきめ細かな履修指導・生活指導・在籍管理を行っている。
7. 社会人の受入れ
アドミッション・ポリシーにも述べられているように、既に社会に出て活躍している人に対しても、情報学を熱意をもって学ぼうとする人を広く受け入れる方針である。そのために、博士後期課程において社会人特別選抜を行う。これは、出願時において、官公庁・企業等に在職し、入学後も引き続きその身分を有する者で、所属長の推薦を受けた者を対象とする。
この場合、在職中に行った研究実績に関する調書を提出してもらい、志望する研究分野との関連を考慮しながら選抜を行う。
博士後期課程では、既修得単位の認定は原則行わない。ただし、博士前期課程に社会人を経た者が再入学する場合は、既修得単位の認定を行うことがある。
8. 非正規生の受入れ
研究生・科目等履修生・聴講生の受入れの制度は設けるが、その受入れは真に適切な場合に限定する。
研究生については、原則として本研究科に正規生として入学する意思のある（受験する予定の）者を１年以内の期間において受け入れる。
科目等履修生や聴講生については、博士前期課程の授業科目に限定し、当該科目の担当教
３２

員及びコース長に事前に適切性を判断してもらう。
いずれも受入れの可否については、教務委員会での事前審議及び専攻長・コース長の会議で審議を行い、教授会に報告する。
科目等履修生において取得した単位については、後で博士前期課程に入学した場合には、教務委員会で審査の上認定することがある。

３３

⑨ 教員組織の編制の考え方及び特色
1. コース毎の教員配置と研究分野各コースを担当する教員組織の構成及び研究分野を示す。
(1) 知能情報学コース
脳認知科学講座

脳情報学

教授３，准教授２，

心理情報学

講師１，助教２

認知情報学
計算論的認知神経科学
認知システム講座

知能計算

教授２，准教授２，

集合知システム

助教１

会話情報学
知能メディア講座

言語メディア

教授３，准教授２，

音声メディア

講師１，助教２

コンピュータビジョン
メディア応用講座

ヒューマンセンシング

教授２，准教授１，（協力）

テキストメディア

助教２

生命システム情報学

バイオ情報ネットワーク

教授１，准教授１，
助教１(協力)(2) 社会情報学コース
社会情報モデル講座

分散情報システム

教授２，准教授２，

ヒューマンロボットインタラクション

助教１

ソーシャルメディア、情報社会論
社会情報ネットワーク

合意情報学教授１，助教１

講座

情報セキュリティ

生物圏情報学講座

生物資源情報学

教授１，准教授１，

生物環境情報学

助教２

地域・防災情報システ

総合防災システム

教授３，准教授４，

ム学講座（協力）

巨大災害情報システム

助教１

危機管理情報システム
社会情報解析基盤

教育情報学

教授２

(協力)

大規模データ活用基盤

医療情報学

医療情報学

教授１，准教授１，
講師１，助教１（協力）
３４

(3) 先端数理科学コース
応用解析学講座
非線形物理学講座
応用数理学講座

逆問題解析

教授２，准教授２，

非線型解析

講師１，助教１

非線形力学

教授１，准教授１，

複雑系数理

講師１，助教２

計算力学

教授１，准教授２，

応用数理科学

助教１

数理解析

教授１，准教授２，

離散数理

助教２

最適化数理

教授１，准教授２，制御システム論

助教２(4) 数理工学コース
応用数学講座システム数理講座

応用数理モデル
数理物理学講座

物理統計学

教授２，准教授１，

力学系数理

助教２

機械システム制御

教授３，准教授２，

ヒューマンシステム論

助教２(5) システム科学コース
人間機械共生系講座

統合動的システム論
システム構成論講座
システム情報論講座

情報数理システム

教授２，准教授２，

統計知能

助教２

学習機械

教授２，助教３

論理生命学
医用工学，
計算神経科学、計算知能システム(6) 通信情報システムコース
コンピュータ工学講座

コンピュータアルゴリズム

教授３，准教授２，

コンピュータアーキテクチャ

助教３コンピュータソフトウェア
通信システム工学講座

ディジタル通信

教授２，准教授３，

伝送メディア

助教１

知的通信網
集積システム工学講座

情報回路方式教授２，准教授１，
３５

大規模集積回路

助教１

超高速信号処理，
地球電波工学講座

リモートセンシング工学

教授２，准教授２（協力）

地球大気計測情報通信基盤講座

スーパーコンピューティング

教授１，准教授１，（協力）

高機能ネットワーク

助教１(7) データ科学コース
統計数理

教授１，准教授１（システム科学も担当）

統計推論

教授１（国際高等教育院）

情報論的学習教授１，准教授１（システム科学も担当）

信号情報処理教授１（国際高等教育院）

応用機械学習教授２（知能情報学も担当）

医療健康データ科学

教授１（国際高等教育院）

2. 授業科目担当
授業科目の担当は別資料の通りである。
基本的に、講義は（協力講座を含めて）専任の教授あるいは准教授・講師が担当し、各教員の担当は概ね２科目程度である。専門分野の関係で、ごく一部に非常勤講師が担当する科目がある。
3. 教員の年齢構成
本研究科に所属する専任教員の職階別の年齢構成を図１４に示す。
教授、准教授・講師、及び助教が概ねバランスよく配置されていることがわかる。助教の大半は３０代、講師・准教授の大半は４０代、教授の大半は５０歳以上となっている。
本学の教員の定年は６５歳である（規程を付録に添付）が、６３歳と６４歳の教授は各２名であり、退職後の担当講義や学生の指導は、後任の人事が行われるまで、他の教員で行う予定である。

３６

人数

40
30
20
10
0
～39歳

40～49歳
助教

50～59歳准教授・講師

図１４ 教員の年齢分布

３７教授60～64歳⑩ 施設・設備等の整備計画
現在の施設・設備を利用する。
学生定員は増員しても、教室はもっと定員の多い学部の授業を想定して用意しており、大学院生の居室についても各研究室で 150m２以上は確保されており、研究室当り平均２名以下（１学年当り１名以下）の増であるので、問題なく収容できる。
講義室等
総合研究８号館

収容定員

講義室１（共同講義室）

１１３名

講義室２（共同講義室）

１２６名

講義室３（共同講義室）

７２名

講義室４（共同講義室）

７２名

ＮＳホール（共同講義室）

２５２名

演習室１

１２名

演習室２

１２名

演習室３

１２名

演習室４

１２名

演習室５

１２名

工学部総合校舎
１０２講義室（共同講義室） ７０名
１１１講義室（共同講義室） ６０名
２０７演習室２０名

２１３講義室

６０名

４０６演習室２０名

総合研究７号館
情報１講義室８８名

情報２講義室

８６名

情報３講義室

４０名

セミナー室１

３０名

セミナー室２

３０名

３８

総合研究１２号館
００３講義室

４２名

００４会議室・演習室

１８名

先端科学研究棟
５１１演習室※２４名

研究室・実験室・学生居室
総合研究８号館

室数

研究室

１２室

学生居室

２７室

工学部総合校舎
研究室

１１室

実験室

８室

学生居室

８室

総合研究７号館
研究室

２２室

実験室

８室

学生居室

２０室

総合研究１０号館
研究室

１２室

実験室

５室

学生居室

１６室

総合研究１２号館
研究室

３２室

実験室

１６室

学生居室

２５室

先端科学研究棟
研究室

４室
３９

実験室

３室

学生居室

３室

坂記念館
実験室

１室

４０

⑪ 管理運営
1. 教授会
教授会は基幹講座の専任教授から構成され、毎月１回定例に開催し、以下の事項を審議する。

(1) 研究科長候補者の選考に関すること。
(2) 教育研究評議員及び学内委員会委員の選出に関すること。
(3) 教職員の人事に関すること。
ただし、定員内教員の人事については、学術メディア情報センターの教員と共同で構成する情報学系の会議において行う。
(4) 組織の改廃及び諸規程の制定改廃に関すること。
(5) 予算、決算、将来計画及び評価に関すること。
(6) 学位及び課程の教育に関すること。
(7) 学生の身分に関すること。
(8) その他管理運営及び学事教育に係る重要な事項
ただし、学生の在籍に関する事項の一部及び学位の授与に関する事項については、協力講
座の教授も含めた研究科会議で審議する。
研究科長は研究科の校務全般の管理運営をつかさどり、副研究科長は研究科長の職務を補佐する。専攻長は教学を担当し、研究科長または副研究科長が兼ねることを想定する。コース長は各コースにおける教学を掌理する。研究科長・副研究科長（専攻長を兼ねる）とコース長から構成される会議を置き、教授会や研究科長会議の一部の審議事項を委任する。その審議結果を教授会や研究科長会議に報告する。
2. 委員会研究科内に以下の委員会を設置し、研究科長または教授会から付託された事項について、審議・調査を行い、報告する。各委員会の所掌を以下に挙げる。
制規委員会(1) 管理運営に関すること(2) 諸規則の制定・改廃に関すること(3) 服務及び研修等に関すること(4) 学生の厚生補導に関すること



企画委員会
(1) 将来構想に関すること(2) 研究科の組織の改廃等に関すること(3) 中期計画に関すること(4) 研究協力及び研究支援に関すること
４１

(5) 国際交流及び産官学連携等に関すること(6) 学部兼担に関すること


教務委員会(1) 各種学生の受入れ、身分及び入学試験に関すること(2) 教育制度及び教育課程等の教務に関すること(3) 授業担当者に関すること(4) 学位及び修了等に関すること(5) 学生の留学・派遣等及び留学生に関すること(6) 全学共通科目等に関すること



財務委員会
(1) 概算要求に関すること(2) 予算及び研究科共通経費の配分に関すること(3) 決算に関すること

評価・広報委員会(1) 自己点検に関すること(2) 研究科に係る各種評価等に関すること(3) FD に関すること(4) 研究科の広報及びアウトリーチ等に関すること

基盤整備委員会(1) 建物等施設・設備の整備等に関すること(2) 計算機環境・情報通信システムの計画、導入及び運営に関すること(3) 計算機ネットワークおよび情報セキュリティに関すること(4) 環境保全及び安全・衛生に関すること(5) 図書等に関すること
各委員会は、必要に応じて、小委員会あるいは作業部会を置くことができる。

４２

⑫ 自己点検・評価
教育・研究にかかる大学全体の自己点検・評価は、対象とする部局において、大学評価委
員会が定めた項目に沿って自己点検・評価を実施する。これらの項目は、法人評価における現況調査表及び認証評価における分析項目が含まれるよう設定される。第４期の２年目（令和５年度）に、各部局において自己・点検評価（教育・研究にかかる現況調査表等の作成）を行い、３年目（令和６年度）に大学全体としてとりまとめた上、大学のホームページで公表する。
なお、中期目標・中期計画にかかる取組みに関する自己点検・評価報告書は毎年作成し、大学のホームページで公表する。
また、３年に１度実施することが定められている教員活動にかかる自己点検・評価（教員評価）については、大学評価委員会の所掌ではないが、大学全体の自己点検・評価の一環と位置づける。
上記とは別に、研究科独自でも２～３年に１回の頻度で、自己点検・評価を行う。法人評
価における現況調査表及び認証評価における分析項目を含めたものをベースとし、研究科
独自の取組みに関する項目を追加して行う。この報告書は、研究科及び大学のホームページ
で公開する。

⑬ 認証評価大学機関別認証評価は、大学評価・学位授与機構で受審する。本研究科を含む本学は令和元年度に受けているので、次回は、令和８年度に受審することを予定している。上記の自己点検評価を基にして、申請書類を作成する。

⑭ 情報の公表
教育研究活動等の状況に関する情報の公表は、学校教育法第 113 条、学校教育法施行規則第 172 条の 2 の定めによるものについては、 基本的に京都大学のホームページによって行う。京都大学のホームページには「教育情報の公表」の項目を設けており、一元的に情報を発信している。
https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/about/publication/publish-education（京都大学ホーム＞京大について＞公表事項＞教育情報の公表）
以下、個別の項目ごとに、公表（予定）に用いるアドレスを示す。
４３

(ア)大学の教育研究上の目的に関すること
https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/about/publication/publisheducation/goal/goal#6_23（京都大学ホーム＞京大について＞公表事項＞教育情報の公表＞1.教育研究上の目的＞情報学研究科）(イ)教育研究上の基本組織に関すること
https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/about/publication/publisheducation/organization/faculty#1_13（京都大学ホーム＞京大について＞公表事項＞教育情報の公表＞2.教育研究上の基本
組織＞情報学研究科）(ウ)教員組織，教員の数並びに各教員が有する学位及び業績に関すること
https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/about/publication/publish-education/composition（京都大学ホーム＞京大について＞公表事項＞教育情報の公表＞3.教員組織、教員業
績・活動等）(エ)入学者に関する受入れ方針及び入学者の数，収容定員及び在学する学生の数，卒業又は修了した者の数並びに進学者数及び就職者数その他進学及び就職等の状況に関することhttps://www.kyoto-u.ac.jp/ja/about/publication/publish-education/admission（京都大学ホーム＞京大について＞公表事項＞教育情報の公表＞4.入学者受け入れ方
針と入学者数、在学者数、卒業（修了）者数等）(オ)授業科目，授業の方法及び内容並びに年間の授業の計画に関すること
https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/education-campus/curriculum/graduate/daigakuin（京都大学ホーム＞京大について＞公表事項＞教育情報の公表＞5.授業科目、授業内
容等＞（3）大学院・専門職大学院カリキュラム, 各研究科のホームページ、カリキュ
ラム、コースツリー一覧＞情報学研究科）(カ)学修の成果に係る評価及び卒業又は修了の認定に当たっての基準に関すること
https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/about/publication/publish-education/evaluation（京都大学ホーム＞京大について＞公表事項＞教育情報の公表＞6.学修の成果に係わる評価基準(成績評価基準) ）(キ)校地・校舎等の施設及び設備その他の学生の教育研究環境に関すること
https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/about/publication/publish-education/facilities（京都大学ホーム＞京大について＞公表事項＞教育情報の公表＞7.校地、校舎等施設
設備）(ク)授業料，入学料その他の大学が徴収する費用に関すること
https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/about/publication/publish-education/tuition（京都大学ホーム＞京大について＞公表事項＞教育情報の公表＞8.授業料、入学料等）
４４

(ケ)大学が行う学生の修学，進路選択及び心身の健康等に係る支援に関すること
https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/about/publication/publish-education/support（京都大学ホーム＞京大について＞公表事項＞教育情報の公表＞9.修学、進路選択、心身の健康ケア等）(コ)学位論文に係る評価に当たっての基準
https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/education-campus/curriculum/graduate/daigakuin（京都大学ホーム＞教育・学生支援＞教育の体制と内容＞大学院の教育＞各研究科のホームページ、カリキュラム、コースツリー一覧＞情報学研究科）⑮ 教育内容等の改善のための組織的な研修等
1. 教員の研修
新任教員が着任した際には、以下に関して研究科長が直接ガイダンスを行うとともに、全学的な e-ラーニングを受講する。
「京都大学の教職員像」及びコンプライアンス



情報学研究科の教育及び全学共通教育等



人権問題及びハラスメント防止等



研究公正及び適正な研究費支出等
研究公正や研究費の適正使用などに関しては、毎年全教員が e-ラーニング形式で研修を行う。
2. ファカルティディベロップメント(FD)
情報学研究科においては、前期と後期の終了時に、すべての授業について、学生のアンケートを行う。その結果を教務委員会で報告し、教務委員会はコースを超えた研究科としての改善等の取組みの必要の有無を審議するとともに、各コースの教務委員は、報告内容を用いて各コースで FD を実施する。
学生が博士前期課程及び博士後期課程を修了する際に、教育課程・研究指導や大学院で得られた能力などに関するアンケートを行う。その結果についても、上記と同様に教務委員会
及び各コースの FD で活用する。
毎年４月と１０月を FD 強化月間と定め、組織的な FD 活動の活性化を図る。具体的には、各コースで全教員が参加する形式で FD を行い、結果を報告してもらう。

４５

添付資料
〇 ディプロマ・ポリシー
ディプロマ・ポリシー
京都大学情報学研究科は、「広い意味での情報学」を発展させる研究者、ならびに質の高い専門的職業人を養成し、知識基盤社会のさまざまな課題を解決するリーダーとなる視野の広い優れた人材の育成を目指しています。このような目的のために、所定の単位を取得したものに対し、研究公正の重要性の理解を前提に、次の学位基準にもとづいて「情報学」に係る学位論文の審査を行っています。
（修士学位）提出された修士学位論文が、情報学及びその関連分野における新たな成果を含むか、あるいは、情報学及びその関連分野において広い視野に立った学術的内容を含んでいると判断されること。
また論文が論理的に明確に記述され、関連事項についての十分な学識を有すると判断されること。
（博士学位）提出された博士学位論文が、情報学及びその関連分野における新たな成果とそれを包括する体系を含むか、情報学及びその関連分野における高度な学術を含んで、当該の研究分野の今後の発展に大きく寄与する内容を含むか、あるいは、情報学及びその関連分野において請求者が自立して研究活動等を行い得ると認められる学術的内容を含んでいると判断されること。
また論文が論理的に明確に記述され、関連事項についての高い学識を有すると判断されること。
なお、研究科の参画する各種学位プログラム・教育プログラムについては、博士（情報学）の学位基準を満たした上で当該博士学位プログラムの定める基準を満たす場合には、その旨を学位記に付記することを認めています。また、情報学についての十分な学識を有する上に当該博士学位プログラムの学位基準を満たす場合には、博士（総合学術）の審査も行っています。さらに各種教育プログラムの定めに従い、修了認定証の授与も
行います。

４６

〇 カリキュラム・ポリシー
カリキュラム・ポリシー
京都大学情報学研究科は、京都大学の基本理念を尊重し、ディプロマ・ポリシーに掲げる通り高度な専攻学術の修得と豊かな学識の涵養を通して、研究科の掲げる「広い意味での情報学」を発展させる研究者、ならびに質の高い専門的職業人を養成し、知識基盤
社会の諸問題を解決するリーダーとなる人材の育成を目指した教育を行っています。このため、個々の研究分野の先端的な知見の修得だけではなく、情報学に関する総合的な学術的俯瞰力の修得にも配慮した体系的かつ階層的な教育課程を編成して教育を行っています。また高い倫理性・責任感やコミュニケーション力を含めて、グローバル化した社会で活躍していく素養を身につけさせる配慮も行っています。
具体的には、各自の希望する専攻学術の学修だけではなく、分野を越えた幅広い学識を身につけさせる教育を行っています。これはコースを中心とする体系的かつ階層的な高度な専門教育と指導教員による研究指導を縦糸とすれば、コースを越えた科目の履修や研究室を越えた研究指導が横糸にあたるもので、これらの縦糸と横糸を適切に組み合わせた緻密な教育体系を組んでいます。また指導教員による研究指導においては、研究公
正等の倫理性や責任感の醸成を促すべく助言も行っています。さらに国際社会で活躍するためのコミュニケーション能力を高めるため、英語による講義科目も一部に配置すると共に、英語だけで修了できる教育プログラムも用意しています。その成績評価は当該科目の到達目標と当該科目の特性を考慮して試験及び平常点等を総合して行うこととし、成績評価規程と学位審査に関する規程を定めて厳格に評価を行っています。また、学内の教育プログラムとの連携も図り、広い興味をもつ学生の教育上の支援も行っています。
講義科目の多い博士前期課程では、学修効果を高める階層的なコース開設・指定科目の体系的な構成に加えて研究科を横断する選択必修科目の「展望科目」が開講されており、これらの科目の一部は英語科目としても開講されています。さらに多様なバックグラウ
ンドの入学者に対応するため、情報学に関する基礎学力を補完するための指導も行っています。研究指導科目（必修）以外のほとんどの科目が選択科目ですが、科目の履修に際しては、対話を根幹とする履修指導を通して、指導教員が個別に学修上のコースツリ
ーを提示するなど、各自の学術的なバックグラウンド等の学修効果と修了後の希望進路を踏まえた助言を行います。博士後期課程では、指導教員による個別の研究指導以外に、コース毎にセミナー科目が配置され、異なる研究分野の複数の教員から研究上の助言を受け、学術的俯瞰力が身につくように科目設計されています。
４７

〇 アドミッション・ポリシー
アドミッション・ポリシー
京都大学情報学研究科の掲げる「情報学」は、広く自然、人工、社会および生命システ
ムにおける「情報」を対象としており、情報学研究科の教育研究は「人間・社会と情報とのインターフェース」、「数理モデリング」、「情報システム」というキーワードを３本の柱とする「広い意味での情報学」で特徴づけられています。情報学研究科ではこれらのキーワードに関連する個々の学術分野において新しい学術や技術を創生するだけではなく、情報の本質を理解し、情報技術が人類・社会に与える影響を理解し、情報に関する科学・技術が正しい方向に進展することを目指し、京都大学の目指す地球社会の調和
ある共存の実現に「広い意味での情報学」の視点から貢献しようとしています。
情報学研究科の求める大学院生像は、このような研究科の理念を理解し、情報学研究科の掲げる「広い意味での情報学」の学術や技術の学修に熱意を持ち、また未来に向けて
情報学の新たな領域を開拓しようとする意欲を持った優秀な学生と考え、そのような人材の幅広い受け入れを考えています。そのため、志願者が学修・研究を志す学術分野について一定の基礎学力を有していれば、「広い意味での情報学」と関わる多様なバックグ
ラウンドの学生を、理系・文系という枠組みにとらわれず、また国内に限らず世界中か
ら、広く受け入れます。また、既に社会に出て活躍している人に対しても、情報学を熱意をもって学ぼうとする人には広く門戸を開きます。
具体的な選抜基本方針としては、京都大学が望む、優れた資質を有して学問に対する意
欲に溢れた人材に対して、情報学研究科の目指す「広い意味での情報学」に関わるいずれかの学術分野に関心を持ち、その分野に関する基礎学力と高いコミュニケーション能力を有する人材を、筆記試験と口頭試問等の組み合わせにより評価し、出身にとらわれずに幅広く受け入れます。さらに博士後期課程では、各自の専攻学術の基礎学力を背景に「広い意味での情報学」の最先端の知見を熱意をもって学修しようとする意志と能力を提出された書類等によって評価し、今後の情報学の発展に寄与する学術の創生や技術開発の研究に熱意をもって取り組む人材を受け入れます。

４８

〇 各コースのカリキュラム
知能情報学コースカリキュラム
３年 ２年 １年

博士（情報学）博 士 論 文コース開設科目（セミナー４単位を含む計６単位）
知能情報学特別セミナーA、B E
脳認知科学特別セミナーE
認知システム特別セミナーE
知能メディア特別セミナーE
メディア応用特別セミナーE
生命システム情報学特別セミナーE

研究指導

修士（情報学）
修 士 論 文２ 年

研究指導科目コース開設科目（選択６単位以上）（必修８単位）

１ 年

コース専門科目

セミナー科目認知科学演習 計算論的認知神経科学
統計的学習理論E 計算論的学習理論E
パターン認識特論E
音声情報処理特論E 言語情報処理特論E
コンピュータビジョンE ビジュアルインタフェース 生命情報学特論（各２単位）（選択必修４単位）

コース基礎科目
認知科学基礎論

情報科学基礎論

生命情報学基礎論（各２単位）（選択必修２単位以上、４単位以下）
情報学展望１
情報学展望２
情報学展望３E 情報学展望４E
情報学展望５E（各２単位）

プラットフォーム学展望（２単位）計算科学入門（２単位） 計算科学演習A（１単位）
情報と知財（２単位） イノベーションと情報（２単位）
情報分析・管理論（２単位） 情報分析・管理演習（１単位）
情報学による社会貢献E（１単位）
情報学におけるインターンシップE（１単位）

計算機科学

心理学

生命情報学

知能情報学セミナーⅠE
知能情報学セミナーⅢE（修士１年、各２単位）

研究科共通科目

研究科共通展望科目

入学
前

知能情報学セミナーⅡE
知能情報学セミナーⅣE（修士２年、各２単位）

電気電子工学

知能情報学特殊研究２E（修士２年、６単位）

知能情報学特殊研究１E（修士１年、２単位）

研究科が
提供する
その他
科目

左記のいずれかの学部
レベルの基礎的素養※Ｅ と記された科目は英語だけでも修得可

社会情報学コースカリキュラム
３年 ２年 １年

博士（情報学）博 士 論 文コース開設科目（セミナー４単位を含む計６単位）
社会情報学特別セミナーE（必修、２単位） 社会情報科学特別セミナーA、B E 生物圏情報学特別セミナーA、B E
地域・防災情報システム学特別セミナーA、B E 医療情報学特別セミナーA、B E
社会情報解析基盤特別セミナーA、B E （各４単位）

研究指導

修士（情報学）
修 士 論 文２ 年

研究指導科目コース開設科目（選択８単位以上（コース基礎科目８単位を含む））（必修１０単位）コース専門科目（各２単位）

１ 年ヒューマンロボットインタラクションE
マルチエージェントシステムE
生物圏情報学E
防災情報特論
危機管理特論
医療情報学
ビジネス情報論
分散システム
情報教育特論
暗号と情報社会サービスモデリング論
ユーザーエクスペリエンス 問題発見型/解決型学習（FBL/PBL)1,2

社会情報学特殊研究２E（修士２年、５単位）コース基礎科目（修士１年、各２単位）

社会情報学特殊研究１E（修士１年、５単位）

情報社会論E

情報システム設計論E研究科共通科目
研究科共通展望科目（選択必修２単位）
情報学展望１
情報学展望３E
情報学展望５E

入学前

情報学展望２
情報学展望４E（各２単位）

学部で学習する程度の各自のコース学術基礎 等

情報システム分析論E

情報システム論実習E

プラットフォーム学展望（２単位）計算科学入門（２単位）計算科学演習A（１単位）
情報と知財（２単位）イノベーションと情報（２単位）
情報分析・管理論（２単位） 情報分析・管理演習（１単位）
情報学による社会貢献E（１単位）
情報学におけるインターンシップE（１単位）

右の３分野を学習していることが望ましい

データ構造とアルゴリズムプログラミング
基礎

研究科が
提供する
その他
科目

計算理論の概要※Ｅ と記された科目は英語だけでも修得可

４９

先端数理科学コースカリキュラム
３年 ２年 １年

博士（情報学）博 士 論 文コース開設科目（計６単位）
数理科学特別セミナー E （２単位 必修）
応用解析学特別セミナーＡ、Ｂ E （各 ２単位）応用数理学特別セミナーＡ、Ｂ E （各 ２単位）研究指導
非線形物理学特別セミナーＡ、Ｂ E （各 ２単位）

修士（情報学）
修 士 論 文２ 年

研究指導科目コース開設科目（選択８単位以上）（必修８単位）

１ 年

コース専門科目（Ａ、Ｂはそれぞれ隔年開講）

セミナー科目

微分方程式特論Ａ、Ｂ（各２単位） 非線型解析特論Ａ、Ｂ（各２単位）
応用解析学特論Ⅰ、Ⅱ（各１単位） 非線形力学特論Ａ、Ｂ（各２単位）
非平衡物理学特論Ａ、Ｂ（各２単位） 非線形物理学特論Ⅰ、Ⅱ（各１単位）
計算力学特論Ａ、Ｂ（各２単位） 数理科学特論Ａ、Ｂ（各２単位）
応用数理学特論Ⅰ、Ⅱ（各１単位）

応用解析学セミナーⅡ
非線形物理学セミナーⅡ
応用数理学セミナーⅡ（博士後期課程進学予定者
修士２年、各４単位）

コース基礎科目（Ａ、Ｂはそれぞれ隔年開講）
応用解析学通論Ａ、Ｂ（各２単位） 非線形物理学通論Ａ、Ｂ（各２単位）
応用数理学通論Ａ、Ｂ（各２単位）

応用解析学セミナーⅠ
非線形物理学学セミナーⅠ
応用数理学セミナーⅠ（修士１年、各４単位）

研究科共通科目（選択必修 ◎の科目を２単位以上、４単位以下）

プラットフォーム学展望（２単位）◎計算科学入門（２単位） ◎計算科学演習A（１単位）◎情報と知財（２単位） イノベーションと情報（２単位）
情報分析・管理論（２単位） 情報分析・管理演習（１単位）
情報学による社会貢献（１単位）
情報学におけるインターンシップ（１単位）

研究科共通展望科目

入学
前◎情報学展望１◎情報学展望３◎情報学展望５◎情報学展望２◎情報学展望４（各２単位）

微積分

線型代数

初歩的な
常微分方程式

複素関数論の初歩的な内容力学（質点・質点系および剛体の力学）

数理科学特殊研究Ⅱ（修士２年、６単位）

数理科学特殊研究Ⅰ（修士１年、２単位）

研究科が
提供する
その他
科目

学部で学習する程度の各自のコース学術基礎 等※Ｅ と記された科目は英語だけでも修得可

数理工学コースカリキュラム
３年 ２年 １年

博士（情報学）博 士 論 文コース開設科目（セミナー４単位を含む計６単位）
数理工学特別セミナーE （４単位）
応用数学特別セミナーE
システム数理特別セミナーE
数理物理学特別セミナーE
数理ファイナンス特別セミナーE

研究指導（各２単位）

修士（情報学）
修 士 論 文２ 年

ただし、コース開設科目・研究科共通科目 計算科学入門 を計８単位以上を含む）（必修１０単位）

１ 年

コース専門科目

セミナー科目

数理解析特論 離散数理特論 制御システム特論
最適化数理特論 物理統計学特論 力学系理論特論
数理ファイナンス通論（以上各２単位）

数理解析セミナー 離散数理セミナー
最適化数理セミナー 制御システム論セミナー、
物理統計学セミナー、力学系数理セミナー

数理工学特別研究２E（修士２年、５単位）

他コース開設の推奨科目

数理工学特別研究１E（修士１年、５単位）

金融工学

応用数理工学特論Ａ

コース基礎科目
計画数学通論

数理物理学通論

応用数理工学特論Ｂ（以上各１単位）研究科共通展望科目（選択必修２単位）
情報学展望１
情報学展望３E
情報学展望５E

情報学展望２
情報学展望４E（各２単位）

基礎数学
微積分学、線形代数学など

パターン認識特論 他9科目

（各２単位）
システム解析通論

研究科共通科目

入学
前研究指導科目コース開設科目（他コース開設の推奨科目を含む選択１２単位以上、

プラットフォーム学展望（２単位）計算科学入門（２単位）計算科学演習A（１単位）
情報と知財（２単位）イノベーションと情報（２単位）
情報分析・管理論（２単位） 情報分析・管理演習（１単位）
情報学による社会貢献E（１単位）
情報学におけるインターンシップE（１単位）

右のいずれかの基礎事項を修得
している

研究科が
提供する
その他
科目

応用数学

システム数理

数理物理学

複素関数、フーリエ解析、
数値解析、グラフ理論など

線型計画、最適化、制御理論など古典力学、微分方程式、統計力学など※Ｅ と記された科目は英語だけでも修得可

５０

システム科学コースカリキュラム
３年 ２年 １年

博士（情報学）博 士 論 文コース開設科目（セミナー４単位を含む計６単位）

研究指導

システム科学特別セミナーE （２単位）
人間機械共生系特別セミナーA、B E
システム構成論特別セミナーA、B E
システム情報論特別セミナーA、B E（各２単位）

修士（情報学）
修 士 論 文２ 年

研究指導科目コース開設科目（選択８単位以上）（必修１０単位）コース専門科目

１ 年

機械システム制御論
ヒューマン・マシンシステム論
システム科学通論Ⅱ
統合動的システム論
統計的システム論
情報論的システム論
学習機械論
論理生命学
医用システム論 数理とデザイン
複雑システムのモデル化と問題解決
システム生物学E（以上各２単位）
計算神経科学
計算知能システム論（以上各１単位）(通)情報通信技術
のデザイン
（２単位）

システム科学特殊研究２
E （修士２年、５単位）
システム科学特殊研究１
E （修士１年、５単位）コース基礎科目
システム科学通論Ⅰ（２単位）

研究科共通科目
研究科共通展望科目（選択必修２単位）
情報学展望１
情報学展望３E
情報学展望５E入学前

他コース開設の推奨科目

情報学展望２
情報学展望４E（各２単位）

微積分

研究科が
提供する
その他
科目

プラットフォーム学展望（２単位）計算科学入門（２単位）計算科学演習A（１単位）
情報と知財（２単位）イノベーションと情報（２単位）
情報分析・管理論（２単位） 情報分析・管理演習（１単位）
情報学による社会貢献E（１単位）
情報学におけるインターンシップE（１単位）

学部で学習する程度の各自のコース学術基礎 等

線形代数※Ｅ と記された科目は英語だけでも修得可

通信情報システムコースカリキュラム
３年 ２年 １年

博士（情報学）博 士 論 文コース開設科目（セミナー４単位を含む計６単位）
通信情報システム特別セミナーA、B E （１単位） コンピュータ工学特別セミナーA、B E
通信システム工学特別セミナーA、B E 集積システム工学特別セミナーA、B E
地球電波工学特別セミナーA、B E
情報通信基盤特別セミナーA、B E（各２単位）

研究指導

修士（情報学）
修 士 論 文２ 年
１ 年

コース専門科目

他コース開設の推奨科目

情報通信技術のデザイン 計算量理論E 並列計算機アーキテクチャ
ハードウェアアルゴリズム 並列分散システム論E プログラム意味論
伝送メディア工学特論 応用集積システム 集積システム設計論E
大気環境光電波計測E リモートセンシング工学
マルチメディア通信
スーパーコンピューティング特論（各２単位）(社)暗号と情報社会(シス)数理とデザイン(知)会話情報学E(知)言語情報処理特論E(社)分散システムE(社)生物圏情報学E（各２単位）

コース基礎科目
離散アルゴリズム理論 アルゴリズムと情報学入門E
ディジタル通信工学 情報ネットワーク 集積回路工学特論研究科共通科目
研究科共通展望科目（選択必修２単位以上４単位以下）
情報学展望１
情報学展望２
情報学展望３E 情報学展望４E
情報学展望５E（各２単位）

入学
前研究指導科目コース開設科目（他コース開設の推奨科目を含む選択１２単位以上）

通信・電波工学

通信情報システム
特別研究２E（修士２年、５単位）
通信情報システム
特別研究１E（修士１年、５単位）（各２単位）

プラットフォーム学展望（２単位）計算科学入門（２単位）計算科学演習A（１単位）
情報と知財（２単位）イノベーションと情報（２単位）
情報分析・管理論（２単位） 情報分析・管理演習（１単位）
情報学による社会貢献E（１単位）
情報学におけるインターンシップE（１単位）

論理・集積回路工学（必修１０単位）

計算機工学

理論計算機科学

研究科が
提供する
その他
科目

左記４科目から２科目以上の単位を取得済であること※Ｅ と記された科目は英語だけでも修得可

５１

データ科学コースカリキュラム
３年 ２年 １年

博士（情報学）博 士 論 文コース開設科目（セミナー４単位を含む計６単位）
データ科学特別セミナー E
統計モデリング特別セミナーA、B E
応用データ科学特別セミナーA、B E

研究指導

機械学習特別セミナーA、B E（各２単位）

修士（情報学）
修 士 論 文２ 年コース専門科目

他コース開設の推奨科目

データ科学セミナー（必修２単位）
統計的信号処理論、統計的学習理論、計算論的学習理論、
統計的システム論、情報論的システム論（各２単位）(知)計算知能システム論
他２８科目

１ 年

統計科学基礎論（２単位）デジタル変容実践論、データの二次利用実践論 （各１単位）

研究科共通展望科目（選択必修２単位以上４単位以下）
情報学展望１
情報学展望２
情報学展望３E 情報学展望４E
情報学展望５E（各２単位）

通信・電波工学

プラットフォーム学展望（２単位）計算科学入門（２単位）計算科学演習A（１単位）
情報と知財（２単位）イノベーションと情報（２単位）
情報分析・管理論（２単位） 情報分析・管理演習（１単位）
情報学による社会貢献E（１単位）
情報学におけるインターンシップE（１単位）

論理・集積回路工学

計算機工学（必修１０単位）データ科学
特別研究２E（修士２年、５単位）
データ科学
特別研究１E（修士１年、５単位）コース基礎科目

研究科共通科目

入学
前研究指導科目コース開設科目（他コース開設の推奨科目を含む）

理論計算機科学

研究科が
提供する
その他
科目

左記４科目から２科目以上の単位を取得済であること※Ｅ と記された科目は英語だけでも修得可

５２

〇 人を対象とする研究実施要項（倫理審査の規程）（平成２８年４月１日制定）（趣旨）
第１ この要項は、京都大学大学院情報学研究科（以下「研究科」という。）における人を対象とする研究（人を被験者として，個人の行動，環境，心身等に関する情報およびデータ等を収集または採取して行う研究をいう。ただし、ヒトES細胞を使用する研究、
ヒトゲノム・遺伝子解析に関する研究、診断及び治療行為に直接的に関わる研究を除く。以下「当該研究」という。）について、必要な事項を定める。
２

この要項は研究科に所属する教員・研究員・大学院生等で、当該研究を行おうとする者（以下「研究実施者」という。）に適用する。

（責務）
第２ 情報学研究科長（以下「研究科長」という。）は、研究科における当該研究の適正な実施に関する業務を統括する。
第３ 研究実施者は、国の各種指針等を遵守し、またヘルシンキ宣言（1964 年世界医師会総会採択）の趣旨に沿った倫理的配慮のもと、次の各号に掲げる事項を遵守しなければならない。
(1) 当該研究の対象となる者（以下「対象者」という。）の人権を尊重すること。
(2) 当該研究を行うことにより、対象者に不利益及び危険が生じないこと。
(3) 対象者に事前に十分な説明を行い、同意を得ること。
(4) 個人情報の保護を厳守すること。
(5) 第三者に委託して、個人の情報、データ等を収集する場合は、この要項の趣旨に則った契約を交わすこと。
２

前項第３号については、当該研究の目的、方法等及び対象者が被るおそれのある不利
益又は危険等について十分な説明を行い、また対象者の同意はその自由な意思に基づくものでなければならない。

３

研究実施者は当該研究の成果を公開することを前提とするときは、原則として事前に人を対象とする研究倫理小委員会の審査を受けて承認を受けなければならない。

（人を対象とする研究倫理小委員会）
第４ 研究科の基盤整備委員会に、年度毎に、人を対象とする研究倫理小委員会（以下「小委員会」という。）を置く。
２

小委員会は、次の各号に掲げる事項を審議する。
(1) 当該 研究の目的および計画等（以下「研究計画」という。）の審査に関すること。
(2) その他、当該研究遂行上の倫理に関すること。

３

小委員会は、次の各号に掲げる委員で組織する。
(1) 基盤整備委員会委員 １名以上
５３

(2) 研究科の教員 若干名(3) 研究科以外の者 若干名(4) その他研究科長が必要と認める者
４

前項の委員は、基盤整備委員会の委員長の推薦に基づき、研究科長が委嘱する。

５

第３項第２号、第３号、第４号の委員は、当該研究の案件ごとに定めることができる。

６

小委員会に委員長を置き、第３項第１号委員の中から基盤整備委員長が指名する。

７

委員長は、小委員会を招集し、議長となる。

８

委員長は予め副委員長を指名し、副委員長は委員長に事故があるときは、その職務を
代行する。

９

小委員会が必要と認めるときは、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。

10

小委員会は、委員の４分の３以上の出席がなければ、開催することができない。

11

小委員会の議事は、出席者の３分の２以上の多数で決する。

12

審議の対象となる当該研究の関係者は、小委員会の委員となることができない。

13

小委員会は定期的に審議の内容を基盤整備委員会に報告し、了承を得なければならない。

（研究計画の審査）
第５ 小委員会は、研究計画を審査する場合は、第３第１項の各号事項について審査する。
２ 小委員会は、必要に応じて、対象とする当該研究の関係者に出席を求め、意見等を聴取することができる。
３

審査の判定は、次の各号による。
(1) 承認(2) 条件付承認(3) 変更の勧告(4) 不承認(5) 非該当

４

委員は、審査を行う上で知り得た情報を法令又は裁判所の命令に基づく場合など、正当な理由無しに漏らしてはならない。委員でなくなった後も、同様とする。

（申請手続及び判定の通知）
第６ 研究責任者（当該研究に関する知識及び経験を有し、かつ、その研究を立案してその実施について責任を負う者をいう。以下同じ。）は、予定する当該研究について審査
申請書（様式１）と研究計画書（様式２）を、原則として事前に、研究科長に提出する。
２

研究科長は、前項の申請があった場合、その審査を小委員会に諮問する。
５４

３ 小委員会は、審査の結果について審査結果報告書（様式３）により、基盤整備委員会の議を経て、速やかに研究科長に報告する。
４ 研究科長は、前項の審査結果報告書に基づき、当該研究責任者に審査結果通知書（様式４）を交付する。
５ 前項の交付に当たっては、審査の判定が第４第３項第２号、第３号、第４号である場合は、その理由等を付して行わなければならない。
（再審査）
第７ 研究責任者は、審査の判定結果に異議がある場合は、審査結果通知書を受領した日の翌日から起算して２週間以内に再審査申請書（様式５）により、再審査を求めることができる。
２ 同一の当該研究について、再審査は１回に限る。
（調査）
第８ 研究科長は、必要があると認めるときは、当該研究の実施状況等を把握するため、小委員会に調査を行わせることができる。
（研究の変更・中止）
第９ 研究科長は、当該研究の責任者に対し研究計画の変更又は当該研究の中止を命じることができる。
（その他）
第10 小委員会に関する事務は、情報学研究科総務掛において処理する。
（審査記録の保存期間）
第11 小委員会の審査記録の保存期間は、１０年とする。
第12 この要項に定めるもののほか、小委員会の運営に関し必要な事項は基盤整備委員会の審議を踏まえ、研究科の教授会の議を経て、研究科長が定める。
附記１

この要項は、平成２８年４月１日から実施する。

２

小委員会の英文名称は、The Ethics Committee, Graduate School of Informatics とする。

５５

〇 京都大学教員定年規程
昭和２５年５月１３日
達示第９号制定〔昭和３９年１月２１日達示第１号全部改正〕（平１４達２７題名改称）
改正 昭和３９年１月２１日達示第１号全部改正
昭和４８年３月２７日達示第１９号
昭和５９年３月２７日達示第２号
平成５年３月３０日達示第４４号
平成８年５月１４日達示第４３号
平成１０年４月９日達示第４０号
平成１１年３月９日達示第８号
平成１４年１月１８日達示第２７号
平成１４年４月１日達示第１８号
平成１５年４月１日達示第２１号
平成１８年３月２９日達示第３９号
平成２２年３月２９日達示第２２号
平成２８年１月２７日達示第８４号
第１条 教員の定年は、満６５歳とする。
２

教員の定年による退職の時期は、定年に達した日の属する学年の末日とする。
（平１４達２７改）（平２２達２２・一部改正）

第２条

学系又は全学教員部の長（全学教員部にあっては当該教員が所属する全学機能組織を担当する理事）は、総長に対し、定年に達する教員の退職の内申をしなければならない。
（平１４達２７改）（平２７達８４・一部改正）
第３条 授業上特に必要があるときは、教授会の議を経て、退職教員に非常勤講師を命ずることができる。
２

前項の場合における教授会の議決は、当該学部又は研究科在職教授４分の３以上が出席した教授会において、その４分の３以上の同意を得なければならない。任期の満了した非常勤講師をさらに任用する場合も、同様とする。
（平５達４４改・平８達４３・平１０達４０加・平１１達８・平１４達１８改・平１５達２１削）（平１８達３９・一部改正）
第４条 併任の教員についても、前３条の規定を適用する。
５６

附
１

則

この規程は、昭和３９年４月１日から施行する。ただし、第１条第２項の適用について
は、昭和４０年３月３１日までの間は、事情により旧規程（昭和２５年達示第９号）第２条第２項前段の例によることができる。

２

この規程は、助手に準用する。
（昭４８達１９加・昭５９達２削）〔中間の改正規程の附則は、省略した。〕
附則（平成５年達示第４４号）

この規程は、平成５年３月３０日から施行する。ただし、第３条第２項の改正規定中教養部に係る部分は、平成５年４月１日から施行する。
〔中間の改正規程の附則は、省略した。〕
附則（平成２２年達示第２２号）

１

この規程は、平成２２年４月１日から施行する。

２

改正後の第１条第１項の規定にかかわらず、生年月日が昭和２２年４月２日から昭和２４年４月１日までである教員の定年については満６４歳とする。
附則（平成２７年達示第８４号）

この規程は、平成２８年４月１日から施行する。

５７